(57)【要約】【課題】本発明の課題は、購入者が電子書籍の推薦を受けるにあたって、読者の検索キーワード設定の巧拙による影響を受けずに推薦書籍情報を提供する方法を提供することである。【解決手段】特徴語を含む書誌情報を格納する書誌情報データベースを用いる電子書籍推薦方法であって、閲覧端末が、閲覧者が電子書籍に記入したマーカーを受け付けて、マーカーを引いた部分の文字列を含むマーカー・データを作成して、推薦サーバー装置に送信するマーカー・データ作成ステップと、推薦サーバー装置が、マーカー・データの文字列から特徴語を抽出する特徴語抽出ステップと、特徴語を用いて、書誌情報データベースを参照して、書誌情報を検索する書誌情報検索ステップと、検索した書誌情報を推薦書籍情報として閲覧端末に送信する推薦書籍情報送信ステップと、を含んだ手順でなされることを特徴とする電子書籍推薦方法である。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
書誌情報を格納する書誌情報データベースを用いる書籍推薦方法であって、
閲覧端末が、閲覧者が電子書籍中のマーカーを引いた部分の文字列を含むマーカー・データを作成して、推薦サーバー装置に送信するマーカー・データ作成ステップと、
推薦サーバー装置が、マーカー・データの文字列から特徴語を抽出する特徴語抽出ステップと、
推薦サーバー装置が、特徴語を検索単語として用いて作成した検索クエリーを用いて、書誌情報データベースを参照して、書誌情報を検索する書誌情報検索ステップと、
推薦サーバー装置が、検索した書誌情報を推薦コンテンツとして閲覧端末に送信する推薦コンテンツ送信ステップと、
を含んだ手順でなされることを特徴とする書籍推薦方法。
【請求項２】
請求項１に記載の書籍推薦方法であって、さらに、
推薦サーバー装置が、特徴語の重みを算出する特徴語重み算出ステップと、
推薦サーバー装置が、検索した書誌情報に含まれる特徴語の重みを用いて書誌情報の重みを算出する書誌情報重み算出ステップと、
推薦サーバー装置が、書誌情報の重みに基づいて、検索した書誌情報の中から選択した書誌情報を推薦コンテンツとして閲覧端末に送信する推薦コンテンツ送信ステップと、
を含んだ手順でなされることを特徴とする書籍推薦方法。
【請求項３】
請求項２に記載の書籍推薦方法であって、さらに、
前記書誌情報検索ステップが、
推薦サーバー装置が、特徴語の重みに基づいて個数を絞り込んだ特徴語を検索単語として用いて作成した検索クエリィーを用いて、書誌情報データベースを参照して、書誌情報を検索する、
ことを特徴とする書籍推薦方法。
【請求項４】
請求項２または、３に記載の書籍推薦方法であって、さらに、
推薦サーバー装置が、マーカー・データの最終閲覧ページ情報を基準にて、ページ重みを算出するページ重み算出ステップと、
を含んだ手順でなされて、
前記マーカー・データ作成ステップのマーカー・データが、
さらに、最終閲覧ページ情報を含むデータであって、
前記特徴語重み算出ステップが、
ページ重みに基づいて、特徴語の重みを算出するステップである、
ことを特徴とする書籍推薦方法。
【請求項５】
請求項２または、３に記載の書籍推薦方法であって、さらに、
推薦サーバー装置が、マーカー・データのマーカー記入日時情報を参照して、最新のマーカー記入日時情報を特定して、最新のマーカー記入日時情報を基準にて、マーカー・データのマーカーの重みを算出するマーカー重み算出ステップ、
を含んだ手順でなされて、
前記マーカー・データ作成ステップのマーカー・データが、
さらに、マーカーを記入した日時情報含むデータであって、
前記特徴語重み算出ステップが、
マーカー重みに基づいて、特徴語の重みを算出するステップ
である、
ことを特徴とする書籍推薦方法。
【請求項６】
請求項４に記載の書籍推薦方法であって、さらに、
推薦サーバー装置が、マーカー・データのマーカー記入日時情報を参照して、最新のマーカー記入日時情報を特定して、最新のマーカー記入日時情報を基準にて、マーカー・データのマーカーの重みを算出するマーカー重み算出ステップ、
を含んだ手順でなされて、
前記マーカー・データ作成ステップのマーカー・データが、
さらに、マーカーを記入した日時情報含むデータであって、
前記特徴語重み算出ステップが、
ページ重みとマーカー重みに基づいて、特徴語の重みを算出するステップであって、
前記推薦書籍情報送信ステップが、推薦サーバー装置が、書誌情報の重みに基づいて抽出した書誌情報を、推薦コンテンツとして閲覧端末に送信するステップである、
ことを特徴とする書籍推薦方法。
【請求項７】
請求項１から６に記載の書籍推薦方法であって、さらに、
検索した書誌情報に順位付けを行う書誌情報検索ステップと、
順位付けの情報を用いて書誌情報の重みを算出する書誌情報重み算出ステップと、
を含んだ手順でなされて、
前記推薦コンテンツ送信ステップが、
推薦サーバー装置が、書誌情報の重みに基づいて、検索した書誌情報の中から選択した書誌情報を、推薦コンテンツとして閲覧端末に送信する
ことを特徴とする書籍推薦方法。
【請求項８】
電子書籍を閲覧するビューワー備える閲覧端末と、電子書籍の推薦情報を提供する推薦サーバー装置と、が接続可能に構成される書籍推薦システムであって、
前記閲覧端末のビューワーは、
マーカー・データを作成して、推薦サーバー装置に送信する機能と、
推薦コンテンツを受信して表示する機能と、
を備えるビューワーであって、
前記推薦サーバー装置は、
電子書籍の書誌情報を格納する書誌データベースを記憶する記憶手段と、
マーカー・データを受信して、マーカー・データ格納領域に格納するマーカー・データ受信手段と、
マーカー・データの文字列から、単語を抽出して検索単語とする単語抽出手段と、
検索単語を用いて検索キュエリーを作成して、書誌情報データベースを検索して、書誌情報を取得する推薦コンテンツ検索手段と、
書籍情報を推薦コンテンツとして閲覧端末装置に送信する推薦コンテンツ送信手段と、
を備えるサーバー装置である、
ことを特徴とする書籍推薦システム。
【請求項９】
請求項８に記載の書籍推薦システムであって、
前記推薦サーバー装置は、
最終閲覧ページのマーカー・データのページ番号と保存日時を参照して、最終閲覧ページを特定して、ページ重みを算出する機能と、
マーカーまたはコメントのマーカー・データの保存日時を参照して、最新のマーカーまたはコメントの保存日時を特定して、ページ番号とマーカー特定情報を含むマーカー重みを算出する機能と、
ページ番号とマーカー特定情報を含むマーカー単語と、ページ重みと、ページ番号とマーカー特定情報を含むマーカー重みと、を用いて、単語重みを算出する機能と、
を具備する単語重み算出手段と、
算出した単語重みを用いて、検索に用いる検索単語を選択する検索単語選択手段と、
取得した検索単語別の検索結果の順位を算出する機能と、
検索単語別の検索結果の順位と、検索単語の重みを用いて、検索単語別の検索結果の重みを算出する機能と、
検索単語別の検索結果の重みを用いて、書籍情報の重みを算出する機能と、
を具備する書誌情報重み算出手段と、
書籍情報の重みに基づいて、書籍情報を選択する推薦コンテンツ決定手段と、
ことを特徴とする書籍推薦システム。
【請求項１０】
電子書籍の書誌情報を格納する書誌データベースを記憶する記憶手段と、
マーカー・データを受信して、マーカー・データ格納領域に格納するマーカー・データ受信手段と、
マーカー・データの文字列から、単語を抽出して検索単語とする単語抽出手段と、
検索単語を用いて検索クエリーを作成して、書誌情報データベースを検索して、書誌情報を取得する推薦コンテンツ検索手段と、
書籍情報を推薦コンテンツとして閲覧端末装置に送信する推薦コンテンツ送信手段と、
を備えることを特徴とする推薦サーバー装置。
【請求項１１】
請求項１０に記載の推薦サーバー装置であって、
最終閲覧ページのマーカー・データのページ番号と保存日時を参照して、最終閲覧ページを特定して、ページ重みを算出する機能と、
マーカーまたはコメントのマーカー・データの保存日時を参照して、最新のマーカーまたはコメントの保存日時を特定して、ページ番号とマーカー特定情報を含むマーカー重みを算出する機能と、
ページ番号とマーカー特定情報を含むマーカー単語と、ページ重みと、ページ番号とマーカー特定情報を含むマーカー重みと、を用いて、単語重みを算出する機能と、
を具備する単語重み算出手段と、
算出した単語重みを用いて、検索に用いる検索単語を選択する検索単語選択手段と、
取得した検索単語別の検索結果の順位を算出する機能と、
検索単語別の検索結果の順位と、検索単語の重みを用いて、検索単語別の検索結果の重みを算出する機能と、
検索単語別の検索結果の重みを用いて、書籍情報の重みを算出する機能と、
を具備する書誌情報重み算出手段と、
書籍情報の重みに基づいて、書籍情報を選択する推薦コンテンツ決定手段と、
ことを特徴とする推薦サーバー装置。
【請求項１２】
請求項８から１１までのいずれか１項に記載の推薦サーバー装置として動作させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、書籍を推薦する書籍推薦システム、書籍推薦サーバー装置、書籍推薦方法、プログラムに関するものである。本発明は特に、電子書籍の読者が書籍に記入したマーカーやコメントを手掛かりにして、新たな書籍を推薦する場合に有用である。
【背景技術】
【０００２】
情報ネットワークを利用した電子書籍の通信販売（ネット販売）では、電子書籍の購入者の求めに応じて、電子書籍の推薦情報（推薦コンテンツ）が提供されている。ネット販売の電子書籍販売システムは、購入者が入力する検索語を受け付けて、電子書籍の書誌情報（書名、著者名、出版社名、目次、内容の概要、価格など）を検索して、その検索結果を推薦情報として購入者に回答して、購入者端末装置に表示させる。
【０００３】
たとえば、コンテンツのメタデータ（書誌情報）に含まれる特徴語を検索させて推薦コンテンツを提供するときに、推薦コンテンツを適切に選定するために、電子書籍の購入者が入力するキーワードの品詞を調べて出現回数の多い品詞情報を手掛かりにして、コンテンツのメタデータに含まれる特徴語候補の中から、高い推薦精度となる特徴語を決定する技術が特許文献１に記載されている。
【０００４】
また、検索された書籍情報と貸出記録とに基づいて、貸出数が所定の上位の書籍のみをレコメンド情報として提供する技術が特許文献２に記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１３−２３５４２１号公報
【特許文献２】特開２０１２−１０３７５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところが、特許文献１の技術のように、電子書籍の購入者が、検索のキーワードを自ら設定することは、キーワード設定の巧拙により、検索結果に影響を与える可能性が高く、推薦書籍情報の推薦精度にばらつきが生じる可能性が高い。
また、特許文献２の技術のように、検索結果の中から読者の人数の多いものを推薦書籍情報として選定することは、逆に、読者が少ないがために、望ましい推薦情報が提供できないという恐れが生じる。
【０００７】
本発明は以上のような点を解決するためになされたものであって、本発明の課題は、購入者が電子書籍の推薦を受けるにあたって、読者の検索キーワード設定の巧拙による影響を受けずに推薦書籍情報を提供するシステム、装置、方法、プログラムを提供することである。
また、本発明の課題は、購入者が書籍の推薦を受けるにあたって、他の読者の影響を受けずに推薦書籍情報を提供するシステム、装置、方法、プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、以下の各態様に記載の手段により、前記課題を解決する。
すなわち、本願発明の第１の発明は、書籍推薦方法であって、その第１の態様は、
書誌情報を格納する書誌情報データベースを用いる書籍推薦方法であって、
閲覧端末が、閲覧者が電子書籍中のマーカーを引いた部分の文字列を含むマーカー・データを作成して、推薦サーバー装置に送信するマーカー・データ作成ステップと、
推薦サーバー装置が、マーカー・データの文字列から特徴語を抽出する特徴語抽出ステップと、
推薦サーバー装置が、特徴語を検索単語として用いて作成した検索クエリーを用いて、書誌情報データベースを参照して、書誌情報を検索する書誌情報検索ステップと、
推薦サーバー装置が、検索した書誌情報を推薦コンテンツとして閲覧端末に送信する推薦コンテンツ送信ステップと、
を含んだ手順でなされることを特徴とする書籍推薦方法である。
【０００９】
推薦サーバー装置が、マーカーの語句やコメントから特徴語を抽出して検索単語として用いるので、電子書籍の閲覧者が検索単語を設定する必要がない。
従って、検索語を設定する技術や知識の巧拙による影響を受けずに、推薦コンテンツ情報を提供することが可能である。
【００１０】
本願発明の第１の発明の第２の態様は、第１の態様において、さらに、
推薦サーバー装置が、特徴語の重みを算出する特徴語重み算出ステップと、
推薦サーバー装置が、検索した書誌情報に含まれる特徴語の重みを用いて書誌情報の重みを算出する書誌情報重み算出ステップと、
推薦サーバー装置が、書誌情報の重みに基づいて、検索した書誌情報の中から選択した書誌情報を推薦コンテンツとして閲覧端末に送信する推薦コンテンツ送信ステップと、
を含んだ手順でなされることを特徴とする書籍推薦方法である。
【００１１】
推薦サーバー装置が、書誌情報に含まれる特徴語の重みに応じて、検索結果の書誌情報に重みを付けることが可能である。
従って、推薦サーバー装置が、書誌情報に含まれる特徴語の重みに応じて検索結果の中から推薦コンテンツを選定することができるので、閲覧者の期待により応えられる推薦コンテンツの提供が可能となる。
【００１２】
本願発明の第１の発明の第３の態様は、第２の態様において、さらに、
前記書誌情報検索ステップが、
推薦サーバー装置が、特徴語の重みに基づいて個数を絞り込んだ特徴語を検索単語として用いて作成した検索クエリィーを用いて、書誌情報データベースを参照して、書誌情報を検索する、
ことを特徴とする電子書籍推薦方法である。
【００１３】
推薦サーバー装置が、特徴語の重みに基づいて、検索単語を絞り込むことで、書誌情報の検索効率を高めることができる。
【００１４】
本願発明の第１の発明の第４の態様は、第２の態様あるいは第３の態様において、さらに、
推薦サーバー装置が、マーカー・データの最終閲覧ページ情報を基準にて、ページ重みを算出するページ重み算出ステップと、
を含んだ手順でなされて、
前記マーカー・データ作成ステップのマーカー・データが、
さらに、最終閲覧ページ情報を含むデータであって、
前記特徴語重み算出ステップが、
ページ重みに基づいて、特徴語の重みを算出するステップである、
ことを特徴とする書籍推薦方法である。
【００１５】
推薦サーバー装置が、最終閲覧ページを基準にしたページ重みに基づく特徴語の重みに応じて、検索結果の書誌情報に重みを付けることが可能である。
従って、推薦サーバー装置が、最終閲覧ページに存在する特徴語の影響を強く反映させて、検索結果の中から推薦コンテンツを選定することができる。
【００１６】
本願発明の第１の発明の第５の態様は、第２の態様あるいは第３の態様において、さらに、
推薦サーバー装置が、マーカー・データのマーカー記入日時情報を参照して、最新のマーカー記入日時情報を特定して、最新のマーカー記入日時情報を基準にて、マーカー・データのマーカーの重みを算出するマーカー重み算出ステップ、
を含んだ手順でなされて、
前記マーカー・データ作成ステップのマーカー・データが、
さらに、マーカーを記入した日時情報含むデータであって、
前記特徴語重み算出ステップが、
マーカー重みに基づいて、特徴語の重みを算出するステップである、
であることを特徴とする書籍推薦方法である。
【００１７】
推薦サーバー装置が、最新のマーカーを基準にしたマーカー重みに基づく特徴語の重みに応じて、検索結果の書誌情報に重みを付けることが可能である。
従って、推薦サーバー装置が、最新のマーカーに存在する特徴語の影響を強く反映させて、検索結果の中から推薦コンテンツを選定することができる。
【００１８】
本願発明の第１の発明の第６の態様は、第４の態様において、さらに、
推薦サーバー装置が、マーカー・データのマーカー記入日時情報を参照して、最新のマーカー記入日時情報を特定して、最新のマーカー記入日時情報を基準にて、マーカー・データのマーカーの重みを算出するマーカー重み算出ステップ、
を含んだ手順でなされて、
前記マーカー・データ作成ステップのマーカー・データが、
さらに、マーカーを記入した日時情報含むデータであって、
前記特徴語重み算出ステップが、
ページ重みとマーカー重みに基づいて、特徴語の重みを算出するステップであって、
前記推薦書籍情報送信ステップが、推薦サーバー装置が、書誌情報の重みに基づいて抽出した書誌情報を、推薦コンテンツとして閲覧端末に送信するステップである、
ことを特徴とする書籍推薦方法である。
【００１９】
推薦サーバー装置が、最終閲覧ページを基準にしたページ重みと、最新のマーカーを基準にしたマーカー重みと、に基づく特徴語の重みに応じて、検索結果の書誌情報に重みを付けることが可能である。
従って、推薦サーバー装置が、最終閲覧ページに存在する特徴語と最新のマーカーに存在する特徴語との影響を強く反映させて、検索結果の中から推薦コンテンツを選定することができる。
【００２０】
本願発明の第１の発明の第７の態様は、第１の発明の第1の態様乃至第６の態様において、さらに、
検索した書誌情報に順位付けを行う書誌情報検索ステップと、
順位付けの情報を用いて書誌情報の重みを算出する書誌情報重み算出ステップと、
を含んだ手順でなされて、
前記推薦コンテンツ送信ステップが、
推薦サーバー装置が、書誌情報の重みに基づいて、検索した書誌情報の中から選択した書誌情報を、推薦コンテンツとして閲覧端末に送信する、
ことを特徴とする書籍推薦方法である。
【００２１】
書誌情報の順位づけを強く反映させて、検索結果の書誌情報の中から推薦コンテンツを選定することができる。
【００２２】
本願発明の第２の発明の第１の態様は、
電子書籍を閲覧するビューワー備える閲覧端末と、電子書籍の推薦情報を提供する推薦サーバー装置と、が接続可能に構成される書籍推薦システムであって、
前記閲覧端末のビューワーは、
マーカー・データを作成して、推薦サーバー装置に送信する機能と、
推薦コンテンツを受信して表示する機能と、
を備えるビューワーであって、
前記推薦サーバー装置は、
電子書籍の書誌情報を格納する書誌データベースを記憶する記憶手段と、
マーカー・データを受信して、マーカー・データ格納領域に格納するマーカー・データ受信手段と、
マーカー・データの文字列から、単語を抽出して検索単語とする単語抽出手段と、
検索単語を用いて検索キュエリーを作成して、書誌情報データベースを検索して、書誌情報を取得する推薦コンテンツ検索手段と、
書籍情報を推薦コンテンツとして閲覧端末装置に送信する推薦コンテンツ送信手段と、
を備えるサーバー装置である、
ことを特徴とする書籍推薦システムである。
【００２３】
推薦サーバー装置が、マーカーの語句やコメントから特徴語を抽出して検索単語として用いるので、電子書籍の閲覧者が検索単語を設定する必要がない。
従って、推薦サーバー装置が、検索語を設定する技術や知識の巧拙による影響を受けずに、推薦コンテンツ情報を提供することが可能である。
【００２４】
本願発明の第２の発明の第２の態様は、第１の態様において、さらに、
前記推薦サーバー装置は、
最終閲覧ページのマーカー・データのページ番号と保存日時を参照して、最終閲覧ページを特定して、ページ重みを算出する機能と、
マーカーまたはコメントのマーカー・データの保存日時を参照して、最新のマーカーまたはコメントの保存日時を特定して、ページ番号とマーカー特定情報を含むマーカー重みを算出する機能と、
ページ番号とマーカー特定情報を含むマーカー単語と、ページ重みと、ページ番号とマーカー特定情報を含むマーカー重みと、を用いて、単語重みを算出する機能と、
を具備する単語重み算出手段と、
算出した単語重みを用いて、検索に用いる検索単語を選択する検索単語選択手段と、
取得した検索単語別の検索結果の順位を算出する機能と、
検索単語別の検索結果の順位と、検索単語の重みを用いて、検索単語別の検索結果の重みを算出する機能と、
検索単語別の検索結果の重みを用いて、書籍情報の重みを算出する機能と、
を具備する書誌情報重み算出手段と、
書籍情報の重みに基づいて、書籍情報を選択する推薦コンテンツ決定手段と、
を備えるサーバー装置である、
ことを特徴とする書籍推薦システムである。
【００２５】
推薦サーバー装置が、最終閲覧ページを基準にしたページ重みと、最新のマーカーを基準にしたマーカー重みと、に基づく特徴語の重みに応じて、検索結果の書誌情報に重みを付けることが可能である。
従って、推薦サーバー装置が、最終閲覧ページに存在する特徴語と最新のマーカーに存在する特徴語との影響を強く反映させて、検索結果の中から推薦コンテンツを選定することができる。
また、書誌情報の順位づけを強く反映させて、検索結果の書誌情報の中から推薦コンテンツを選定することができる。
【００２６】
本願発明の第３の発明の第１の態様は、
電子書籍の書誌情報を格納する書誌データベースを記憶する記憶手段と、
マーカー・データを受信して、マーカー・データ格納領域に格納するマーカー・データ受信手段と、
マーカー・データの文字列から、単語を抽出して検索単語とする単語抽出手段と、
検索単語を用いて検索クエリーを作成して、書誌情報データベースを検索して、書誌情報を取得する推薦コンテンツ検索手段と、
書籍情報を推薦コンテンツとして閲覧端末装置に送信する推薦コンテンツ送信手段と、
を備えることを特徴とする推薦サーバー装置である。
【００２７】
推薦サーバー装置が、マーカーの語句やコメントから特徴語を抽出して、検索単語として用いるので、電子書籍の閲覧者が検索単語を設定する必要がない。
従って、推薦サーバー装置が、検索語を設定する技術や知識の巧拙による影響を受けずに、推薦コンテンツ情報を提供することが可能である。
【００２８】
本願発明の第３の発明の第２の態様は、第１の態様において、さらに、
最終閲覧ページのマーカー・データのページ番号と保存日時を参照して、最終閲覧ページを特定して、ページ重みを算出する機能と、
マーカーまたはコメントのマーカー・データの保存日時を参照して、最新のマーカーまたはコメントの保存日時を特定して、ページ番号とマーカー特定情報を含むマーカー重みを算出する機能と、
ページ番号とマーカー特定情報を含むマーカー単語と、ページ重みと、ページ番号とマーカー特定情報を含むマーカー重みと、を用いて、単語重みを算出する機能と、
を具備する単語重み算出手段と、
算出した単語重みを用いて、検索に用いる検索単語を選択する検索単語選択手段と、
取得した検索単語別の検索結果の順位を算出する機能と、
検索単語別の検索結果の順位と、検索単語の重みを用いて、検索単語別の検索結果の重みを算出する機能と、
検索単語別の検索結果の重みを用いて、書籍情報の重みを算出する機能と、
を具備する書誌情報重み算出手段と、
書籍情報の重みに基づいて、書籍情報を選択する推薦コンテンツ決定手段と、
ことを特徴とする推薦サーバー装置
である。
【００２９】
推薦サーバー装置が、最終閲覧ページを基準にしたページ重みと、最新のマーカーを基準にしたマーカー重みと、に基づく特徴語の重みに応じて、検索結果の書誌情報に重みを付けることが可能である。
従って、推薦サーバー装置が、最終閲覧ページに存在する特徴語と最新のマーカーに存在する特徴語との影響を強く反映させて、検索結果の中から推薦コンテンツを選定することができる。
また、書誌情報の順位づけを強く反映させて、検索結果の書誌情報の中から推薦コンテンツを選定することができる。
【００３０】
本願発明の第４の発明は、
第３の発明に記載の推薦サーバー装置として動作させるコンピュータプログラムである。
【発明の効果】
【００３１】
本願発明によれば、
（１）電子書籍の閲覧者が引いたマーカーやコメントの情報に基づいて、コンテンツ情報を推薦することが可能である。
（２）電子書籍の閲覧者は、推薦報を検索するためのキーワードを設定せずに、推薦コンテンツを入手することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】書籍推薦システム１の全体構成を説明する図である。
【図２】書籍推薦の大まかな手順を説明する図である。
【図３】電子書籍閲覧画面の説明図である。
【図４】マーカーを付けた語句１９４の説明図である。
【図５】マーカーとコメントの関連付けの例である。
【図６】マーカー・データの説明図である。
【図７】ページ重みの説明図である。
【図８】マーカー重みの説明図である。
【図９】マーカー／コメントから切り出した単語の重みの説明図である。
【図１０】マーカー単語の重みの説明図である。
【図１１】単語の重みの説明図である。
【図１２】書誌情報データベースの説明図である。
【図１３】検索単語と検索結果の説明図である。
【図１４】検索結果の書籍タイトルの重み算出の説明図である。
【図１５】書籍タイトルの重みの説明図である。
【図１６】推薦サーバー装置３００の詳細な構成図である。
【図１７】閲覧端末装置１００の詳細な構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
以下、図面等を参照しながら、本発明の実施の形態について、さらに詳しく説明する。
【００３４】
図１は、本発明の実施の形態による書籍推薦システム１の全体構成を説明する図の一例である。
電子書籍を閲覧する閲覧端末１００（スマートホン）と、書籍の推薦情報を提供する推薦サーバー装置３００と、が接続可能に構成される書籍推薦システム１である。
閲覧端末１００は、基地局７００と無線接続して、ゲートウェー８００を経由して、通信ネットワーク９００と接続される。
通信ネットワーク９００は、インターネットである。
なお、閲覧端末の通信ネットワークとの接続方法は、有線接続であってもよい。
【００３５】
閲覧端末１００は、既存のスマートホンである。あるいは、タブレット端末やＰＣ（パーソナル・コンピューター）、電子書籍専用端末であってもよい。
【００３６】
推薦サーバー装置３００は、既存のサーバー装置に後述する専用プログラムを搭載したものである。
【００３７】
図２は、書籍推薦システム１の大まかな操作手順と処理の流れを説明する図である。
【００３８】
（１）閲覧者は、閲覧端末１００に表示された電子書籍にマーカーを引く。
このとき、閲覧者は、入力したコメントをマーカーに関連付けることが可能である（詳細は後述する）。
【００３９】
（２）閲覧端末１００は、マーカーを引いた部分の語句（文字列）、あるいは、マーカーに関連付けたコメント（文字列）を含むマーカー・データを作成して推薦サーバー装置３００に送信する（詳細は後述する）。
【００４０】
（３）推薦サーバー装置３００は、マーカー・データの語句、あるいは、コメントから特徴語（単語）を抽出する。次に、抽出した単語の重み（詳細は後述する）を算出する。
【００４１】
（４）推薦サーバー装置３００は、単語の重みを手掛かりにして検索単語を選択して、書誌情報データベースを検索して、検索結果を取得する（詳細は後述する）。
【００４２】
（５）推薦サーバー装置３００は、検索単語の重みに基づいて、検索結果の重みを算出する（詳細は後述する）。
【００４３】
（６）推薦サーバー装置３００は、検索結果の重みを手掛かりにして、検索結果を選択して、推薦コンテンツを決定（たとえば、重みの上位５件）する。
【００４４】
（７）推薦サーバー装置３００は、決定した推薦コンテンツ情報を閲覧端末１００に送信する。閲覧端末１００は推薦コンテンツの情報を表示する。
閲覧者は、閲覧端末１００に表示された推薦コンテンツ情報を閲覧する。
【００４５】
以下に、書籍推薦システム１の詳細を説明する。
【００４６】
図３は、電子書籍閲覧画面の説明図である。
図３(ａ)は、電子書籍のページを表示する書籍ビューワーの画面の例である。画面には、ページの複数の行１８２と、ページ番号１８３が例示されている。
図３(ｂ) は、電子書籍に付されたマーカー１８１の例である。画面には、書籍のページの行１８２の一部に引いたマーカー１８１が例示されている。
【００４７】
図４は、マーカー１８１を付けた語句１８５の説明図である。
行１８２の拡大部分「  た単語が文法的に正しい並びである  」、および、マーカー１８１を引いた部分の語句１８５「  文法的に正しい並び  」が例示されている。
この語句（マーカーを付けた電子書籍の語句）１８５は、単語を含む文字列である。
【００４８】
図５は、マーカー１８１にコメントを付ける画面を詳細に説明する図である。
図５(ａ)は、閲覧者が書籍ビューワーの画面に表示されている２個のマーカー１８１の中から、コメントを記入したいマーカー１８１ａを選ぶ例である。
図５(ｂ)は、２個のマーカーの中の１個のマーカー１８１ａが選ばれると、書籍ビューワーの画面に操作ボタン一覧１８６が表示されて、その中から、閲覧者がコメント入力ボタンを選択した状態の画面の例である。
図５(ｃ)は、コメント入力画面の例である。
閲覧者が入力したコメント１８７「要チェック！ 」を表示したコメント入力画面が例示されている。コメントの入力作業が終了した場合には、閲覧者が表示されている「保存ボタン」を押すことで、コメントが当該マーカーと関連付けされたマーカー・データを作成して、推薦サーバー装置３００に送信される。
図５(ｄ)は、コメント・マーク１８４の表示例である。コメントが関連付けされたマーカー１８１ａの下部には、コメントが関連付けされていることを示すコメント・マーク１８４ａが表示される。
【００４９】
図６は、マーカー・データ１９１の説明図である。
【００５０】
図６（ａ）は、マーカー・データ１９１の形式を説明する図である。
マーカー・データ１９１は、
ユーザＩＤ１９１１と、デバイスＩＤ１９１２と、商品ＩＤ１９１３と、ページ番号１９１４と、マーカー位置１９１５と、マーカー文字列１９１６と、マーカー色１９１７と、コメント文字列１９１８と、コメント文字色１９１９と、保存日時（登録日時）１９１１０と、保存日時（更新日時）１９１１１と、総ページ数１９１２と、から構成されるデータである。
ユーザＩＤ１９１１は、閲覧者を識別する情報である。
デバイスＩＤ１９１２は、閲覧端末１００を識別する情報である。
商品ＩＤ１９１３は、電子書籍を識別する情報である。
ページ番号１９１４は、数字列である。最終閲覧ページ、または、マーカーあるいはコメントを登録した電子書籍のページである。
マーカー位置１９１５は、数字列である。マーカーを付けた文字の先頭位置と最終位置を文字数（文字の位置は、ページ内の１行目の１文字目を１としたときの文字数）で表す。
マーカー文字列１９１６は、マーカーを付けた文字列である。
マーカー色１９１７は、マーカーの色情報である。
コメント文字列１９１８は、文字列である。
コメント文字色１９１９は、コメント文字列の色情報である。
保存日時（登録日時）１９１１０は、日時情報である。マーカー、または、コメントを登録した日時情報である。
保存日時（更新日時）１９１１１は、日時情報である。マーカー、または、コメントを更新した日時情報である。
総ページ数１９１２は、数字列である。
【００５１】
図６（ｂ）は、最終閲覧ページを表すマーカー・データ１９１の例である。
最終閲覧ページとは、電子書籍の閲覧を中断した時のページ、閲覧を途中で中止した時に閲覧中のページである。
最終閲覧ページを表すマーカー・データ１９１は、ページ番号１９１４に最終閲覧ページ数が記載されて、マーカー文字列１９１６と、コメント文字列１９１８が（空）である。
たとえば、最終閲覧ページが「２０ページ」である場合のマーカー・データ１９１は、ユーザＩＤ１９１１が「0001」、デバイスＩＤ１９１２が「ABC1」、商品ＩＤ１９１３が「B000-0001」、ページ番号１９１４が「20」、マーカー位置１９１５が「（空）」、マーカー文字列１９１６が「（空）」、マーカー色１９１７が「（空）」、コメント文字列１９１８が「（空）」、コメント文字色１９１９が「（空）」、登録日時１９１１０が「2013/11/14 19:50:02」、更新日時１９１１１が「（空）」、総ページ数１９１２が「100」である。
【００５２】
なお、１冊の電子書籍を読み終えるまでには、何回か中断するのが普通であるので、１つの電子書籍のマーカー・データ１９１には、複数の最終閲覧ページを表すマーカー・データ１９１が存在する。したがって、直近の閲覧中断ページを知るためには、登録日時１９１１０、あるいは、更新日時１９１１１を参照比較して、最新の日時のマーカー・データ１９１の情報を用いればよい。
【００５３】
図６（ｃ）は、マーカーを登録・更新するマーカー・データ１９１の例である。
マーカーの語句を登録もしくは更新するマーカー・データは、マーカーが引かれた語句がマーカー文字列１９１６に記載されていて、コメント文字列１９１８が（空）である。
たとえば、電子書籍の20ページの語句「文明の民にあらずんば、Aの人に非ず」に、青のマーカーが引かれた場合のマーカー・データ１９１は、ユーザＩＤ１９１１が「0001」、デバイスＩＤ１９１２が「ABC1」、商品ＩＤ１９１３が「B000-0001」、ページ番号１９１４が「20」、マーカー位置１９１５が「641-682」、マーカー文字列１９１６が「文明の民にあらずんば、Aの人に非ず」、マーカー色１９１７が「青」、コメント文字列１９１８が「（空）」、コメント文字色１９１９が「（空）」、登録日時１９１１０が「2013/11/14 19:44:20」、更新日時１９１１１が「2013/11/14 19:44:20」である。
ここで、登録日時１９１１０の日時情報と更新日時１９１１１の日時情報とが同一なので、マーカー（の語句）が登録されたことがわかる。
【００５４】
図６（ｄ）は、コメントが付けられたマーカーを登録・更新するマーカー・データ１９１の例である。
コメントが付けられたマーカーのマーカー・データは、マーカーが引かれた語句がマーカー文字列１９１６に記載されて、コメント入力された語句がコメント文字列１９１８に記載されている。
たとえば、電子書籍の20ページの語句「そうした事業に挑む矜持が、社則を」に、黒文字で「要チェック！」と入力された場合のマーカー・データ１９１は、ユーザＩＤ１９１１が「0001」、デバイスＩＤ１９１２が「ABC1」、商品ＩＤ１９１３が「B000-0001」、ページ番号１９１４が「20」、マーカー位置１９１５が「1-44」、マーカー文字列１９１６が「そうした事業に挑む矜持が、社則を」、マーカー色１９１７が「青」、コメント文字列１９１８が「要チェック！」、コメント文字色１９１９が「黒」、登録日時１９１１０が「2013/11/9 20:25:22」、更新日時１９１１１が「2013/11/10 12:11:01」である。
ここで、登録日時１９１１０の日時情報よりも更新日時１９１１１の日時情報が新しいので、コメントの語句、あるいは、マーカーの語句、もしくは、その両方が更新されたことがわかる。
【００５５】
図７から図１０は、単語の重みを算出する詳細な手順を説明する図である。
単語の重みは、マーカーが記載されたページの重みと、単語が切り出されたマーカーの重みと、に基づいて算出される値である。
【００５６】
図７は、ページ重みの説明図である。
ページ重みとは、最終閲覧したページを基準ページとして、電子書籍の各ページに設定される数値である。ページ重みは、最終閲覧ページ（基準ページ）に近いほど大きな値であって、基準ページから離れるに従って小さな値をとるデータである。
なお、最終閲覧ページに近いほどページ重みが大きい理由は、最後に閲覧したページと、その近くのページに記載されたマーカー（あるいは、このマーカーに関連するコメント）ほど、閲覧者にとって、一番興味があるはずであるという想定に基づく。
【００５７】
図７（a）は、最終閲覧したページとその近くのページの例である。
総ページ数が１００ページの電子書籍における、最終閲覧したページ番号が２０ページである電子書籍が例示されている。
このときの最終閲覧ページのマーカー・データ１９１は、図６の（ｂ）に例示されている。
数式１は、ページ重みを算出する式である。
【００５８】
【数１】
2015197712.tif 000003
ここで、総ページ数とは、最終閲覧を表すマーカー・データの総ページ数１９１１２の値である。
最終閲覧ページ番号とは、最終閲覧を表すマーカー・データのページ番号１９１４の値である。なお、最終閲覧ページ番号は、最終閲覧ページを表すマーカー・データの保存日時欄１９１１０／１９１１１を参照・比較して、最新日時のマーカー・データを選択して、このマーカー・データの閲覧ページ番号を最終閲覧ページ番号とする。
【００５９】
図７（ｂ）は、算出したページ重みの例である。
最終閲覧ページが２０ページ（図７（ｂ）の例）の場合には、各ページのページ重みは、以下のとおりである。たとえば、最終閲覧ページ番号「１００」のページ重みは１００、ページ番号「２１」のページ重みは９９、ページ番号「１００」のページ重みは２０である。
【００６０】
図８は、マーカー重みの説明図である。
マーカー重みとは、最新に保存された最新マーカーの保存日時を基準日時にして算出される数値である。マーカー重みは、最新日時（基準日時）から古い日時に遡るほど、小さな値をとる。
最新日時とは、マーカー・データ１９１の保存日時（登録日時）１９１１０、あるいは、保存日時（更新日時）１９１１１の中で、最も新しい日時である。
なお、直近の日時ほどマーカー重みが大きく、古い日時ほどマーカー重みが小さい理由は、新しく保存されたマーカー（あるいは、このマーカーに関連するコメント）ほど、閲覧者にとって、興味が大きいはずであるという想定に基づく。
【００６１】
図８（ａ）は、最新マーカーの例である。
ページ番号が２０ページに電子書籍に最新マーカー１が記入された電子書籍が例示されている。
このときの最新マーカー１のマーカー・データ１９１は、図６の（ｃ）に例示されている。
なお、２０ページには、そのほかに、マーカー２とコメント２（このマーカーとコメントのマーカー・データ１９１は、図６の（ｄ）に例示されている）も記入されている。
数式２は、マーカー重みを算出する式である。
【００６２】
【数２】
2015197712.tif 000004
最新日時は、マーカーを表すマーカー・データ１９１、あるいは、マーカー／コメントを表すマーカー・データ１９１の保存日時１９１１０／１９１１１を参照・比較して、最新日時のマーカー・データを選択して、このマーカー・データのマーカーを最新マーカーとする。
【００６３】
図８（ｂ）は、算出したマーカー重みの例である。
図８（ｂ）にて例示されたマーカーのマーカー重みは、以下のとおりである。たとえば、マーカー１のマーカー特定情報は２０−１、マーカー重みは１００である。
マーカー２のマーカー特定情報は２０−６４１、マーカー重みは３８．３６である。
ここで、マーカー特定情報は、マーカーを特定するための情報であって、たとえば、ページ番号１９１４とマーカー位置１９１５とを組み合わせた情報である。
【００６４】
図９は、マーカー／コメントから切り出したマーカー単語の説明図である。
マーカー単語１８８は、マーカーを付けた電子書籍の語句１８５、あるいは、コメントの語句１８７から切り出した文字列である。
マーカー１から切り出したマーカー単語１８８は、マーカー単語１、マーカー単語２、マーカー単語３とする。
マーカー２から切り出したマーカー単語１８８は、マーカー単語４、マーカー単語５、マーカー単語６とする。
マーカー２のコメント２から切り出したマーカー単語は、マーカー単語７、マーカー単語８とする。
ここで、マーカーを付けた電子書籍の語句１８５、あるいは、コメントの語句１８７からマーカー単語１８８を切り出すには、公知技術である形態素解析などを用いる。
形態素解析は、語句を形態素の列（文字列）に分割して、品詞辞書と照合して、それぞれの品詞を調べて、品詞列を作成し、次に、文法ルールを参照して、文法として正しい品詞列を構成する列の単語を、正解の単語とする解析手法である。
なお、解析結果の単語の中から不要な語（たとえば、助詞の語）は除去する。
【００６５】
このマーカー単語は、推薦コンテンツの検索に用いる検索語である。
マーカー単語は電子書籍の語句、あるいは、コメント語句から切り出した単語であるので、検索語を設定する知識や技術に依存せずに検索語を設定すること可能である。
【００６６】
図１０は、マーカー／コメントから切り出したマーカー単語の重みの例である。
マーカー重みとページ重みとを用いて、切り出したマーカー単語の重みを算出する例示である。
たとえば、ページ２０に記載のマーカー１から切り出したマーカー単語１の単語の重みは、マーカー１のマーカー重み「１００」と、マーカー１が記載されたページ２０のページ重み「１００」を加算した値「２００」となる。
また、ページ２０に記載のマーカー２から切り出した        マーカー単語４の単語の重みは、マーカー１のマーカー重み「38.36」と、マーカー１が記載されたページ２０のページ重み「１００」を加算した値「138.36」となる。
【００６７】
ここで、マーカー単語１、マーカー単語２、．．．、マーカー単語８は、マーカー／コメントから切り出した単語であるので、通常、マーカー単語の中には同一の単語が存在する。
【００６８】
図１１は、単語の重みの説明図である。
マーカー単語１、マーカー単語２、．．．、マーカー単語８の中には同一の単語が存在するので、切り出したマーカー単語の重みの中から、同一の単語の重みを集約して集計して、単語の重みを求める。
たとえば、マーカー１のマーカー単語１と、マーカー２のマーカー単語５と、コメント２のマーカー単語７と、は、同一の単語Ａであるので、それぞれのマーカー単語の重み「200.0」と「138.36」と「138.36」とを加算した「476.72」が、単語Aの重みであると、例示されている。
同様にして、単語Ｂ、単語Ｃ、その他の単語の重みが例示されている。
なお、例示では、同一ページのマーカー単語のみを集計した。しかしながら、他のページのマーカー／コメントから切り出したマーカー単語の重みも加算して、単語の重みを算出してもよい。このとき、加算するページの範囲は、必要に応じて選択すればよい。
【００６９】
図１２は、書誌情報データベースの説明図である。
図１２（ａ）は、書誌情報データベース３９５の形式を説明する図である。
書誌情報データベースは、商品ID３９５１と、書籍タイトル３９５２と、書籍タイトルカナ３９５３と、サブタイトル３９５４と、サブタイトルカナ３９５５と、検索キーワード３９５６と、著者名３９５７と、著者名カナ３９５８と、ISBN３９５９と、商品備考３９５１０と、目次３９５１１と、解説文３９５１２と、レーベル３９５１３と、カテゴリ３９５１４と、出版社３９５１５と、マーク３９５１６と、ジャンル３９５１７と、発売日３９５１８と、などの書誌項目から構成される。
商品ID３９５１は、ユニークな数字列である。
書籍タイトル３９５２は、文字列である。
書籍タイトルカナ３９５３は、カナ文字列である。
サブタイトル３９５４は、文字列である。
サブタイトルカナ３９５５は、カナ文字列である。
検索キーワード３９５６は、文字列である。
著者名３９５７は、文字列である。
著者名カナ３９５８は、カナ文字列である。
ISBN３９５９は、数字列である。
商品備考３９５１０は、文字列である。
目次３９５１１は、文字列である。
解説文３９５１２は、文字列である。
レーベル３９５１３は、文字列である。
カテゴリ３９５１４は、文字列である。
出版社３９５１５は、文字列である。
マーク３９５１６は、（発明者が記入してください）である。
ジャンル３９５１７は、文字列である。
発売日３９５１８は、日付を表す数字列である。
【００７０】
図１２（ｂ）は、書誌情報データベース３９５の例である。
商品ID３９５１「4063761827」、書籍タイトル３９５２「Aスピリット」、
書籍タイトルカナ３９５３「エースピリット」、サブタイトル３９５４「ここは、世界の“終わりのはじまり”」、サブタイトルカナ３９５５「ココハジンセイノオワリノハジマリ」、検索キーワード３９５６「成長戦略」、著者名３９５７「S田T男（著）、A永I子（原著）」、著者名カナ３９５８「エスタティーオ  エーナガアイコ」、ISBN３９５９「4063761827」、商品備考３９５１０「最新巻２」、目次３９５１１「
第1章  文明の営業  第2章  Aへの道  第3章  拡営業への歩み」、解説文３９５１２「日本有数の巨大企業Aがいかにして成長したか。先行き不透明な現代における大企業の展望がここに！」、レーベル３９５１３「DCデラックス」、カテゴリ３９５１４「コミック」、出版社３９５１５「D社」、
マーク３９５１６「  」、ジャンル３９５１７「  」、発売日３９５１８「2011.03.31」が例示されている。
【００７１】
検索対象となる書誌情報データベースは、電子書籍以外に、紙の本、音楽、動画、ゲームといったコンテンツ・データでもよい。
【００７２】
図１３は、検索単語と検索結果を説明する図である。
図１３（ａ）は、書籍タイトルを検索するための検索単語の例である。
検索単語は、算出した単語の重みに基づいて、たとえば、単語重みが上位５番目までの単語（単語Ａ、Ｂ、．．、Ｅ）を検索単語とした例である。
【００７３】
検索単語は、単語の重みに基づいて選択されるので、重要性の高い単語が選択されている。
従って、検索結果は、閲覧者による検索語の設定知識や技術の巧拙による影響を受けずに得られた結果である。
【００７４】
図１３（ｂ）検索単語別の検索結果の例である。
１個の検索単語に基づいて検索クエリーを作成して、書誌情報データベースに格納される書誌情報の書籍タイトル３９５２を含む書誌項目を検索して、得られた書籍タイトルが例示されている。
たとえば、検索単語「単語Ａ」の検索結果は、タイトル件数が、５件であって、順位「１」の書籍タイトル「タイトル１」、順位「２」の書籍タイトル「タイトル２」、順位「３」の書籍タイトル「タイトル３」、順位「４」の書籍タイトル「タイトル４」、順位「５」の書籍タイトル「タイトル５」が例示されている。
ここで、タイトル件数は、検索結果として取得する件数（予め定めた件数）である。
順位は、書誌情報の発売日３９５１８に基づいて、直近の発売日のタイトルが上位となる順位づけである。
販売情報と組み合わせて、販売部数順に基づいてタイトル順位を設定してもよい。
【００７５】
図１４から図１５は、書籍タイトルの重みを算出する詳細な手順を説明する図である。
書籍タイトルの重みは、検索単語にて検索した検索結果の重みに基づいて、同一の書籍タイトルの検索結果の重みを合計したものである。以下に、検索結果の重みと、タイトルの重みと、について説明する。
【００７６】
図１４は、検索結果の重みを説明する図である。
ここで、検索結果の重みを算出する検索結果重み算出式は、以下のとおりである。
【００７７】
【数３】
2015197712.tif 000005
順位は、検索結果の順位の値である。
検索タイトル件数は、検索結果として取得する書籍タイトルの件数である。
【００７８】
図１４には、検索結果の重みが例示されている。
たとえば、検索単語Ａにて検索した検索結果は、タイトル順位「１」、書籍タイトル「タイトル１」、検索結果重み「２３８３．６」と、タイトル順位「２」、書籍タイトル「タイトル２」、検索結果重み「１９０６．８８」と、タイトル順位「３」、書籍タイトル「タイトル３」、検索結果重み「１４３０．１６」と、タイトル順位「４」、書籍タイトル「タイトル４」、検索結果重み「９５３．４４」と、タイトル順位「５」、書籍タイトル「タイトル５」、検索結果重み「４７６．７２」などである。
【００７９】
図１５は、書籍タイトルの重みを説明する図である。
書籍タイトルの重みは、検索タイトル重みを書籍タイトルごとに合計して算出する。
たとえば、書籍タイトル「タイトル１」の書籍タイトル重み「１９０６．８８」が例示されている。
例示された書籍タイトルの検索単語別の重みは、検索単語Ａにて検索した検索結果の重み「２３８３．６」と、検索単語Ｂにて検索した検索結果の重み「２３８３．６」と、検索単語Ｃにて検索した検索結果の重み「２３８３．６」と、検索単語Ｅにて検索した検索結果の重みの合計の値である。なお、検索単語Ａにて検索した検索結果には、書籍タイトル「タイトル１」は、含まれていない。
【００８０】
図１６は、推薦サーバー装置３００の詳細な構成図である。
推薦サーバー装置３００は、ＣＰＵ３０１と、ネットワーク通信部３０４と、記憶部３０９と専用プログラムなどを備える。
ＢＵＳ３９９は、ＣＰＵ３０１と、ネットワーク通信部３０４と、記憶部３０９などを接続する。
【００８１】
ＣＰＵ３０１は、中央演算装置である。
ネットワーク通信部３０４は、コネクター（たとえば、IEEE 802.3規格のコネクター）である。
【００８２】
記憶部３０９は、半導体メモリーや磁気メモリーである。
記憶部３０９は、データベース格納領域３０９１と、マーカー・データ格納領域３０９３と、を備えて、オペレーティングシステム３９１と、ＨＴＴＰサーバー ３９２と、専用プログラムとを記憶する。
データベース格納領域３０９１は、書誌情報データベース３９５(詳細は、図１２で説明した)を格納する。
マーカー・データ格納領域３０９３は、マーカー・データ１９１を格納する。
【００８３】
オペレーティングシステム３９１は、推薦サーバー装置３００のハードウェア（たとえば、ＣＰＵ３０１と、ネットワーク通信部３０４と、記憶部３０９と、ＢＵＳ３９９など）を管理・制御して、応用ソフトウエア（たとえば、専用プログラム）に対して、これらのハードウェアを利用できるようなサービスを提供する基本ソフトウエアである。
【００８４】
ＨＴＴＰサーバー３９２は、マークアップ記述言語による記述データをＨＴＴＰによる通信にて、クライアントソフトウェア（ＷＥＢブラウザー）と、送受信するサービスプログラムである。
【００８５】
このほかに、それぞれの専用プログラムによって実現される各手段（以下の説明する手段）を備える。
各手段は、それぞれの専用プログラムがＣＰＵ３０１に解釈・実行されることによって機能する。
【００８６】
マーカーデータ受信手段３１０は、閲覧端末装置１００が送信するマーカー・データ１９１を受信して、マーカー・データ格納領域３０９３に格納する機能を実行するプログラムモジュールである。
【００８７】
単語手段３２０は、マーカー・データ１９１のマーカー文字列、あるいは、コメント文字列から、ページ番号とマーカー特定情報を含むマーカー単語を抽出する機能、
を実行するプログラムモジュールである。（詳細は、図９で説明した）
【００８８】
単語重み算出手段３３０は、
最終閲覧ページのマーカー・データ１９１のページ番号１９１４と保存日時１９１１０／１９１１１を参照して、最終閲覧ページを特定して、ページ重みを算出する機能と、（詳細は、図６と図７で説明した）
マーカーまたはコメントのマーカー・データ１９１の保存日時１９１１０／１９１１１を参照して、最新のマーカーまたはコメントの保存日時を特定して、ページ番号とマーカー特定情報を含むマーカー重みを算出する機能と、（詳細は、図６と図８で説明した）
ページ番号とマーカー特定情報を含むマーカー単語と、ページ重みと、ページ番号とマーカー特定情報を含むマーカー重みと、を用いて、単語重みを算出する機能と、（詳細は、図１０で説明した）
を実行するプログラムモジュールである。
【００８９】
検索単語選択格納手段３４０は、
算出した単語重みを用いて、検索に用いる検索単語を選択する機能、（詳細は、図１３（ａ）で説明した）
を実行するプログラムモジュールである。
【００９０】
推薦コンテンツ検索手段３５０は、
検索単語を用いて検索クエリーを作成して、書誌情報データベース３９５を検索して、検索単語別の検索結果を取得するデータベース検索機能と、（詳細は、図１３の（ｂ）の項で説明した）
を実行するプログラムモジュールである。
【００９１】
書籍タイトル重み算出手段３６０は、
取得した検索単語別の検索結果の順位を算出する機能と、（詳細は、図１３の（ｂ）で説明した）
検索単語別の検索結果の順位と、検索単語の重みを用いて、検索単語別の検索結果のコンテンツの重みを算出する機能と、（詳細は、図１４で説明した）
検索単語別の検索結果のコンテンツの重みを用いて、同一のコンテンツの重みを合計して算出する機能と、（詳細は、図１５で説明した）
を実行するプログラムモジュールである。
【００９２】
推薦コンテンツ決定手段３７０は、
コンテンツの重みに基づいて、推薦コンテンツを選択する機能、（詳細は、図２で説明した）
を実行するプログラムモジュールである。
【００９３】
推薦コンテンツ送信手段３８０は、
選択した推薦コンテンツの、書籍タイトルを含む推薦コンテンツ・データ３９８（書誌情報の一部）を閲覧端末装置１００が送信する機能と、
を実行するプログラムモジュールである。
【００９４】
図１７は、閲覧端末装置１００の詳細な構成図である。
閲覧端末装置１００は、ＣＰＵ１０１と、表示部１０２と、入力部１０３と、ＳＩＭコネクター１０５と、カメラ１０６と、スピーカー１０７と、マイク１０８と、無線通信回路１１０と、電源部１１１と、不揮発性メモリー１２１と、揮発性メモリー１２２と、ＢＵＳ１９９などを備える。
ＢＵＳ１９９は、ＣＰＵ１０１と、表示部１０２と、入力部１０３と、ＳＩＭコネクター１０５と、カメラ１０６と、スピーカー１０７と、マイク１０８と、無線通信回路１１０と、不揮発性メモリー１２１と、揮発性メモリー１２２などを接続する。
【００９５】
ＣＰＵ１０１は、中央演算装置である。
表示部１０２は、液晶表示装置や有機ＥＬ表示装置である。
入力部１０３は、タッチパネルである。
無線通信回路１１０は、基地局と無線通信する。
不揮発性メモリー１２１は、半導体メモリーである。
揮発性メモリー１２２は、半導体メモリーである。
電源部１１１は、ＣＰＵ１０１と、表示部１０２と、入力部１０３と、無線通信回路１１０と、不揮発性メモリー１２１と、揮発性メモリー１２２と、ＢＵＳ１９９その他に、電力を供給する。
【００９６】
不揮発性メモリー１２１は、電子書籍格納領域１２１１を備えて、オペレーティングシステム１９５と、を記憶する。
電子書籍格納領域は、電子書籍データを格納する。
揮発性メモリー１２２は、推薦コンテンツ格納領域１２２１を備える。
推薦コンテンツ格納領域１２２１は、書籍タイトルを含む推薦コンテンツ・データ３９８を格納する。
【００９７】
オペレーティングシステム１９５は、閲覧端末装置１００のハードウェア（たとえば、ＣＰＵ１０１と、入力部１０３と、表示部１０２と、無線通信回路１１０と、不揮発性メモリー１２１と、揮発性メモリー１２２と、ＢＵＳ１９９、その他）を管理・制御して、応用ソフトウエア（たとえば、書籍ビューワー１９７）に対して、これらのハードウェアを利用できるようなサービスを提供する基本ソフトウエアであって、既存のソフトウエアである。
【００９８】
書籍ビューワー１９７は、マークアップ記述言語による記述データを、ＨＴＴＰサーバー３９２とＨＴＴＰ通信にて送受信する既存のブラウザーに、書籍閲覧用プラグイン・ソフトを組み込んだアプリである。
【００９９】
書籍ビューワー１９７は、
マーカー・データ１９１を作成する機能と、（詳細は、図３から６で説明した）
マーカー・データ１９１を推薦サーバー装置３００に送信する機能と、（詳細は、図３から６で説明した）
推薦コンテンツ・データ３９８を受信して、書籍タイトルを表示する機能と、
を備える。
【０１００】
以上で、ページ重みとマーカー重みを組み合わせた単語の重みを用いて、推薦コンテンツを検索することを説明した。
ここで、ページ重みを単独で用いて、単語の重みを算出してもよい。
あるいは、マーカー重みを単独で用いて、単語の重みを算出してもよい。
あるいは、単語の重みを算出しないで、すべての単語を用いて、推薦コンテンツを検索してもよい。
あるいは、他の重み（たとえば、単語の頻度に基づく重み）を含めた重みを組み合わせにて単語の重みを算出して、推薦コンテンツを検索してもよい。
また、単語の重みと検索結果の順位の重みを組み合わせたコンテンツの重みを用いて、推薦コンテンツを選択して提供することを説明した。
ここで、ページ重みを単独で用いて、推薦コンテンツを選択して提供してもよい。
あるいは、検索結果の順位の重みを単独で用いて、推薦コンテンツを選択して提供してもよい。
あるいは、コンテンツの重みを算出しないで、すべての検索結果を推薦コンテンツとして提供してもよい。
あるいは、他の重み（たとえば、単語の頻度に基づく重み）を含めた重みを組み合わせて、コンテンツの重みを算出して、推薦コンテンツを選択して提供してもよい。
【符号の説明】
【０１０１】
１００  閲覧端末装置
１９１  マーカー・データ
１９７  書籍ビューワー
３００  推薦サーバー装置
３１０  マーカーデータ受信手段
３２０  単語手段
３３０  単語重み算出手段
３４０  検索単語選択格納手段
３５０  推薦コンテンツ検索手段
３６０  書籍タイトル重み算出手段
３７０  推薦コンテンツ決定手段
３８０  推薦コンテンツ送信手段
３９５  書誌情報データ・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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【図１６】
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【図１７】
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