(57)【要約】【課題】コンテンツデータ間の潜在的な関係を抽出して関係付ける。【解決手段】リンク情報生成装置は、第１のコンテンツデータの第１のメタ情報と第２のコンテンツデータの第２のメタ情報とを取得するメタ情報取得部と、第１のメタ情報と第２のメタ情報とのメタ情報類似度を計算するメタ情報類似度計算部と、第１のコンテンツデータを視聴したユーザの端末からの第１のレビュー情報と第２のコンテンツデータを視聴したユーザの端末からの第２のレビュー情報とを取得するレビュー情報取得部と、第１のレビュー情報と第２のレビュー情報とのレビュー情報類似度を計算するレビュー情報類似度計算部と、メタ情報類似度が第１の閾値以下であり、且つレビュー情報類似度が第１の閾値よりも高い第２の閾値よりも高い場合に、第１のコンテンツデータと第２のコンテンツデータとのリンク情報を生成するリンク情報生成部と、を備える。【選択図】図２
2015153021.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１のコンテンツデータの概要を表す第１の概要情報と第２のコンテンツデータの概要を表す第２の概要情報とを取得する概要情報取得部と、
前記概要情報取得部が取得した前記第１の概要情報と前記第２の概要情報との類似度である概要情報類似度を計算する概要情報類似度計算部と、
前記第１のコンテンツデータを視聴したユーザの端末からの第１のレビュー情報と前記第２のコンテンツデータを視聴したユーザの端末からの第２のレビュー情報とを取得するレビュー情報取得部と、
前記レビュー情報取得部が取得した前記第１のレビュー情報と前記第２のレビュー情報との類似度であるレビュー情報類似度を計算するレビュー情報類似度計算部と、
前記概要情報類似度計算部が計算した前記概要情報類似度が第１の閾値以下であり、且つ前記レビュー情報類似度計算部が計算した前記レビュー情報類似度が前記第１の閾値よりも高い第２の閾値よりも高い場合に、前記第１のコンテンツデータと前記第２のコンテンツデータとを関係付けるリンク情報を生成するリンク情報生成部と、
を備えるリンク情報生成装置。
【請求項２】
前記レビュー情報類似度を計算するために用いられた前記第１のレビュー情報と前記第２のレビュー情報とに共通する単語に基づいてラベル情報を生成するラベル生成部、
をさらに備え、
前記リンク情報生成部は、前記リンク情報に前記ラベル生成部が生成した前記ラベル情報を関係付ける、
請求項１記載のリンク情報生成装置。
【請求項３】
前記ラベル生成部は、前記共通する単語の出現頻度を求め、
前記リンク情報生成部は、前記リンク情報と前記ラベル情報とに、前記出現頻度を表す頻度情報を関係付ける、
請求項２記載のリンク情報生成装置。
【請求項４】
前記レビュー情報取得部が、前記第１のコンテンツデータに関する一または複数の第１のレビュー情報と前記第２のコンテンツデータに関する一または複数の第２のレビュー情報とを取得し、
前記レビュー情報類似度計算部が、前記一または複数の第１のレビュー情報と前記一または複数の第２のレビュー情報との全ての組み合わせそれぞれについての類似度を計算し、その最大値を前記レビュー情報類似度とする、
請求項１から請求項３いずれか一項記載のリンク情報生成装置。
【請求項５】
前記レビュー情報類似度計算部が、前記一または複数の第１のレビュー情報と前記一または複数の第２のレビュー情報との全ての組み合わせそれぞれについての類似度を計算し、その平均値を前記レビュー情報類似度とする、
請求項４記載のリンク情報生成装置。
【請求項６】
前記第１の概要情報と前記第１のレビュー情報との第１の類似度と、前記第２の概要情報と前記第２のレビュー情報との第２の類似度とを計算する第１の類似度計算部、
をさらに備え、
前記リンク情報生成部は、前記第１の類似度計算部が計算した前記第１の類似度または前記第２の類似度いずれかが閾値よりも大きい場合に、前記リンク情報を生成しない、
請求項１記載のリンク情報生成装置。
【請求項７】
前記第１の概要情報と前記第２のレビュー情報との類似度を計算する第２の類似度計算部、
をさらに備え、
前記リンク情報生成部は、前記類似度が閾値よりも大きい場合に、前記第１のコンテンツデータと前記第２のコンテンツデータとを関係付けるリンク情報を生成する、
請求項１記載のリンク情報生成装置。
【請求項８】
コンピュータを、
第１のコンテンツデータの概要を表す第１の概要情報と第２のコンテンツデータの概要を表す第２の概要情報とを取得する概要情報取得手段、
前記概要情報取得手段が取得した前記第１の概要情報と前記第２の概要情報との類似度である概要情報類似度を計算する概要情報類似度計算手段、
前記第１のコンテンツデータを視聴したユーザの端末からの第１のレビュー情報と前記第２のコンテンツデータを視聴したユーザの端末からの第２のレビュー情報とを取得するレビュー情報取得手段、
前記レビュー情報取得手段が取得した前記第１のレビュー情報と前記第２のレビュー情報との類似度であるレビュー情報類似度を計算するレビュー情報類似度計算手段、
前記概要情報類似度計算手段が計算した前記概要情報類似度が第１の閾値以下であり、且つ前記レビュー情報類似度計算手段が計算した前記レビュー情報類似度が前記第１の閾値よりも高い第２の閾値よりも高い場合に、前記第１のコンテンツデータと前記第２のコンテンツデータとを関係付けるリンク情報を生成するリンク情報生成手段、
として機能させるためのリンク情報生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、リンク情報生成装置およびリンク情報生成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
指定された番組コンテンツに内容が類似する番組コンテンツを検索することができる、番組検索装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。従来の番組検索装置は、電子番組ガイドデータ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍ  Ｇｕｉｄｅ  Ｄａｔａ；ＥＰＧ  Ｄａｔａ）同士の関連度を計算し、大きな関連度が得られた番組コンテンツ間に類似性があると判断するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−４３９０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、ＥＰＧデータのみでは、番組内容の情報を網羅して的確に内容を表すことが困難である。また、例えば、連続ドラマ番組のような同一シリーズの番組では、おのずとＥＰＧデータの内容が似てしまうため、必然的に関連度が高くなり、当然関連しているはずの同一シリーズの番組ばかりが検索されてしまうこととなる。
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、コンテンツデータ間の潜在的な関係を抽出して関係付けることができる、リンク情報生成装置およびリンク情報生成プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
［１］上記の課題を解決するため、本発明の一態様であるリンク情報生成装置は、第１のコンテンツデータの概要を表す第１の概要情報と第２のコンテンツデータの概要を表す第２の概要情報とを取得する概要情報取得部と、前記概要情報取得部が取得した前記第１の概要情報と前記第２の概要情報との類似度である概要情報類似度を計算する概要情報類似度計算部と、前記第１のコンテンツデータを視聴したユーザの端末からの第１のレビュー情報と前記第２のコンテンツデータを視聴したユーザの端末からの第２のレビュー情報とを取得するレビュー情報取得部と、前記レビュー情報取得部が取得した前記第１のレビュー情報と前記第２のレビュー情報との類似度であるレビュー情報類似度を計算するレビュー情報類似度計算部と、前記概要情報類似度計算部が計算した前記概要情報類似度が第１の閾値以下であり、且つ前記レビュー情報類似度計算部が計算した前記レビュー情報類似度が前記第１の閾値よりも高い第２の閾値よりも高い場合に、前記第１のコンテンツデータと前記第２のコンテンツデータとを関係付けるリンク情報を生成するリンク情報生成部と、を備える。
【０００６】
［２］上記［１］記載のリンク情報生成装置において、前記レビュー情報類似度を計算するために用いられた前記第１のレビュー情報と前記第２のレビュー情報とに共通する単語に基づいてラベル情報を生成するラベル生成部、をさらに備え、前記リンク情報生成部は、前記リンク情報に前記ラベル生成部が生成した前記ラベル情報を関係付ける。
［３］上記［２］記載のリンク情報生成装置において、前記ラベル生成部は、前記共通する単語の出現頻度を求め、前記リンク情報生成部は、前記リンク情報と前記ラベル情報とに、前記出現頻度を表す頻度情報を関係付ける。
［４］上記［１］から［３］いずれか一項記載のリンク情報生成装置において、前記レビュー情報取得部が、前記第１のコンテンツデータに関する一または複数の第１のレビュー情報と前記第２のコンテンツデータに関する一または複数の第２のレビュー情報とを取得し、前記レビュー情報類似度計算部が、前記一または複数の第１のレビュー情報と前記一または複数の第２のレビュー情報との全ての組み合わせそれぞれについての類似度を計算し、その最大値を前記レビュー情報類似度とする。
［５］上記［４］記載のリンク情報生成装置において、前記レビュー情報類似度計算部が、前記一または複数の第１のレビュー情報と前記一または複数の第２のレビュー情報との全ての組み合わせそれぞれについての類似度を計算し、その平均値を前記レビュー情報類似度とする。
［６］上記［１］記載のリンク情報生成装置において、前記第１の概要情報と前記第１のレビュー情報との第１の類似度と、前記第２の概要情報と前記第２のレビュー情報との第２の類似度とを計算する第１の類似度計算部、をさらに備え、前記リンク情報生成部は、前記第１の類似度計算部が計算した前記第１の類似度または前記第２の類似度いずれかが閾値よりも大きい場合に、前記リンク情報を生成しない。
［７］上記［１］記載のリンク情報生成装置において、前記第１の概要情報と前記第２のレビュー情報との類似度を計算する第２の類似度計算部、をさらに備え、前記リンク情報生成部は、前記類似度が閾値よりも大きい場合に、前記第１のコンテンツデータと前記第２のコンテンツデータとを関係付けるリンク情報を生成する。
【０００７】
［８］上記の課題を解決するため、本発明の一態様であるリンク情報生成プログラムは、コンピュータを、第１のコンテンツデータの概要を表す第１の概要情報と第２のコンテンツデータの概要を表す第２の概要情報とを取得する概要情報取得手段、前記概要情報取得手段が取得した前記第１の概要情報と前記第２の概要情報との類似度である概要情報類似度を計算する概要情報類似度計算手段、前記第１のコンテンツデータを視聴したユーザの端末からの第１のレビュー情報と前記第２のコンテンツデータを視聴したユーザの端末からの第２のレビュー情報とを取得するレビュー情報取得手段、前記レビュー情報取得手段が取得した前記第１のレビュー情報と前記第２のレビュー情報との類似度であるレビュー情報類似度を計算するレビュー情報類似度計算手段、前記概要情報類似度計算手段が計算した前記概要情報類似度が第１の閾値以下であり、且つ前記レビュー情報類似度計算手段が計算した前記レビュー情報類似度が前記第１の閾値よりも高い第２の閾値よりも高い場合に、前記第１のコンテンツデータと前記第２のコンテンツデータとを関係付けるリンク情報を生成するリンク情報生成手段、として機能させる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、コンテンツデータ間の潜在的な関係を抽出して関係付けることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施形態であるリンク情報生成装置を適用したコンテンツ配信システム全体の構成図である。
【図２】同実施形態であるリンク情報生成装置の機能構成の例を示すブロック図である。
【図３】同実施形態であるリンク情報生成装置が出力する出力情報のデータ構成の例を示す図である。
【図４】同実施形態であるリンク情報生成装置の処理手順の例を示すフローチャートである。
【図５】同実施形態であるリンク情報生成装置が出力情報を生成する処理の例を説明するための図である。
【図６】図５の例によりリンク情報データベースに格納されたリンク情報およびラベル情報を利用したコンテンツ推薦処理の例を説明するための図である。
【図７】本発明のその他の実施形態であるリンク情報生成装置がリンク情報を生成する例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明を実施するための形態について、図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本実施形態であるリンク情報生成装置を適用したコンテンツ配信システム全体の構成図である。同図に示すように、コンテンツ配信システム１は、コンテンツサーバ１０と、リンク情報管理装置２０と、端末３０−１と、端末３０−２と、端末３０−３とを含む。コンテンツサーバ１０と、リンク情報管理装置２０と、端末３０−１と、端末３０−２と、端末３０−３とは、ネットワーク４０を介して接続される。
コンテンツサーバ１０およびリンク情報管理装置２０は、例えば、コンテンツデータの配信事業者側の装置である。端末３０−１、端末３０−２、および端末３０−３は、ユーザ（視聴者）側の装置である。
以下の説明において、端末３０−１〜３０−３を区別しないで述べるときに、単に端末３０と記載する場合がある。
【００１１】
ネットワーク４０は、インターネットプロトコル（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ；ＩＰ）により通信可能なコンピュータネットワークである。ネットワーク４０は、ローカルエリアネットワーク（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ；ＬＡＮ）を含んでもいてもよいし、インターネット（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ）に接続されていてもよい。また、ネットワーク４０は、例えば、携帯電話ネットワークを含んでいてもよい。
【００１２】
端末３０は、コンテンツサーバ１０が送信するコンテンツデータを受信し、このコンテンツデータを再生する。具体的に、例えば、端末３０は、所望のコンテンツデータを要求するためのコンテンツ要求情報をコンテンツサーバ１０に送信し、そのコンテンツ要求情報を受信したコンテンツサーバ１０が送信するコンテンツデータを受信する。端末３０は、その受信したコンテンツデータにより、図示しない表示装置に映像を表示させたり、図示しない音声出力装置から音声を出力させたりする。また、端末３０は、コンテンツを視聴したユーザによって入力されたレビュー（感想）を表すコンテンツレビュー情報をコンテンツサーバ１０に送信する。言い換えると、端末３０は、コンテンツレビュー情報をコンテンツサーバ１０のＶＯＤサイト（Ｖｉｄｅｏ  Ｏｎ  Ｄｅｍａｎｄ  Ｓｉｔｅ）に投稿する。
【００１３】
コンテンツサーバ１０は、コンテンツレビュー機能を備えたＶＯＤサービスを実現する。具体的に、コンテンツサーバ１０は、端末３０が送信するコンテンツ要求情報を受信すると、このコンテンツ要求情報にしたがってコンテンツデータを取得し、このコンテンツデータを要求元の端末３０に送信する。この送信は、例えば、ストリーミング送信である。また、コンテンツサーバ１０は、端末３０が送信したコンテンツレビュー情報を受信し、このコンテンツレビュー情報を格納する。
図１に示すように、コンテンツサーバ１０は、コンテンツデータベース１１と、メタ情報データベース１２と、レビュー情報データベース１３とを備える。
【００１４】
コンテンツデータベース１１は、複数のコンテンツ情報を格納する。それぞれのコンテンツ情報は、例えば、コンテンツ識別情報とコンテンツデータとを関係付けて含む。コンテンツ識別情報は、コンテンツデータを識別する情報である。コンテンツデータは、例えば、放送番組、映画等のコンテンツのデータである。
【００１５】
メタ情報データベース１２は、複数のコンテンツメタ情報を格納する。それぞれのコンテンツメタ情報は、例えば、コンテンツ識別情報とメタ情報とを関係付けて含む。メタ情報は、例えば、コンテンツ識別情報に関係付けられたコンテンツデータに関する、ジャンル、番組概要テキストデータ、演出家の情報、出演者の情報等、コンテンツデータに関する概要情報である。
【００１６】
レビュー情報データベース１３は、複数のコンテンツレビュー情報を格納する。それぞれのコンテンツレビュー情報は、例えば、コンテンツ識別情報とレビュー情報とを関係付けて含む。レビュー情報は、例えば、コンテンツ識別情報に関係付けられたコンテンツデータに対する感想文の情報等、コンテンツを視聴したユーザによって表される、当該コンテンツに関する様々な情報である。
【００１７】
リンク情報管理装置２０は、複数のコンテンツ情報における全てのペアについて、それぞれ、メタ情報およびレビュー情報を用いた類似度を求めて、この類似度に応じてペアのリンク情報を生成し、少なくともそのリンク情報を格納する。端末３０が所望のコンテンツデータを再生した場合、リンク情報管理装置２０は、そのコンテンツデータに対応するリンク情報をコンテンツサーバ１０に送信する。コンテンツサーバ１０は、リンク情報管理装置２０が送信したリンク情報を受信すると、このリンク情報に基づく推薦情報を、コンテンツデータを再生した端末３０に送信する。
図１に示すように、リンク情報管理装置２０は、リンク情報生成装置２１と、リンク情報データベース２２とを備える。
【００１８】
リンク情報生成装置２１は、コンテンツデータベース１１に格納された複数のコンテンツ情報における全てのペアについて、それぞれ、メタ情報データベース１２に格納されたメタ情報とレビュー情報データベース１３に格納されたレビュー情報とを用いた類似度を求めて、この類似度に応じてペアのリンク情報を生成し、少なくともそのリンク情報を含めた出力情報を出力する。
リンク情報データベース２２は、リンク情報生成装置２１が出力した出力情報を格納する。
【００１９】
図２は、本実施形態であるリンク情報生成装置２１の機能構成の例を示すブロック図である。ここでは、リンク情報生成装置２１は、コンテンツデータベース１１に格納された第１のコンテンツ情報と第２のコンテンツ情報とに関するリンク情報を生成する場合を例として説明する。同図に示すように、リンク情報生成装置２１は、メタ情報取得部２１１（概要情報取得部）と、メタ情報類似度計算部２１２（概要情報類似度計算部）と、レビュー情報取得部２１３と、レビュー情報類似度計算部２１４と、ラベル生成部２１５と、リンク情報生成部２１６とを備える。
【００２０】
メタ情報取得部２１１は、メタ情報データベース１２から、第１のコンテンツメタ情報および第２のコンテンツメタ情報を取り込む。つまり、メタ情報取得部２１１は、第１のコンテンツデータに関係付けられた第１のメタ情報（第１の概要情報）と第２のコンテンツデータに関係付けられた第２のメタ情報（第２の概要情報）とをメタ情報データベース１２から取得し、これら第１のメタ情報および第２のメタ情報をメタ情報類似度計算部２１２に供給する。
【００２１】
メタ情報類似度計算部２１２は、メタ情報取得部２１１が供給した第１のメタ情報および第２のメタ情報を取り込み、これら第１のメタ情報および第２のメタ情報の類似度（関連度）であるメタ情報類似度（概要情報類似度）を計算する。具体的に、例えば、メタ情報類似度計算部２１２は、第１のメタ情報および第２のメタ情報について形態素解析を実行して第１の名詞の集合および第２の名詞の集合を抽出する。そして、メタ情報類似度計算部２１２は、公知のベクトル空間モデルを適用し、第１の名詞の集合による第１のベクトルと第２の名詞の集合による第２のベクトルとの類似度を計算する。メタ情報類似度計算部２１２は、類似度として、例えばコサイン類似度を計算する。この場合、第１のベクトルと第２のベクトルとのコサイン類似度が“１”に近いほど、第１のメタ情報と第２のメタ情報との類似性は高くなる。
【００２２】
レビュー情報取得部２１３は、レビュー情報データベース１３から、一または複数の第１のコンテンツレビュー情報と一または複数の第２のコンテンツレビュー情報とを取り込む。つまり、レビュー情報取得部２１３は、第１のコンテンツデータに関する一または複数の第１のレビュー情報と、第２のコンテンツデータに関する一または複数の第２のレビュー情報とをレビュー情報データベース１３から取得し、これら一または複数の第１のレビュー情報と一または複数の第２のレビュー情報とを、レビュー情報類似度計算部２１４に供給する。
【００２３】
レビュー情報類似度計算部２１４は、レビュー情報取得部２１３が供給した一または複数の第１のレビュー情報と一または複数の第２のレビュー情報とを取り込み、これら全ての組み合わせそれぞれについての類似度（関連度）を、メタ情報類似度計算部２１２と同様に計算する。そして、レビュー情報類似度計算部２１４は、その計算結果である一または複数の類似度における最大値をレビュー情報類似度として選択する。つまり、レビュー情報類似度計算部２１４は、最も似ているレビュー情報間の類似度をレビュー情報類似度として決定する。言い換えると、レビュー情報類似度計算部２１４は、共通性が高いレビュー情報間の類似度をレビュー情報類似度として決定する。
【００２４】
ラベル生成部２１５は、レビュー情報類似度を計算するために用いられた第１のレビュー情報および第２のレビュー情報に共通する一または複数の単語（例えば、名詞）に基づいてラベル情報を生成する。このラベル情報は、例えば、その共通する一または複数の単語を含む情報である。
また、ラベル生成部２１５は、共通する単語の出現頻度を求める。なお、この共通する単語は、レビュー情報類似度を計算するために用いられた第１のレビュー情報および第２のレビュー情報に共通する単語であってもよいし、レビュー情報取得部２１３が取得した一または複数の第１のレビュー情報と一または複数の第２のレビュー情報とに共通する単語であってもよい。また、ラベル生成部２１５は、出現頻度が高い順に所定数の単語を選択し、これら所定数の単語を含めたラベル情報を生成してもよい。
【００２５】
リンク情報生成部２１６は、メタ情報類似度計算部２１２が計算したメタ情報類似度が第１の閾値以下であり、且つレビュー情報類似度計算部２１４が計算したレビュー情報類似度が第１の閾値よりも高い第２の閾値よりも高い場合に、第１のコンテンツデータと第２のコンテンツデータとを関係付けるリンク情報を生成する。このリンク情報は、例えば、第１のコンテンツデータの所在を表す第１の所在情報と、第２のコンテンツデータの所在を表す第２の所在情報とのペアの情報である。所在情報は、例えば、コンテンツデータのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）である。リンク情報生成部２１６は、リンク情報を生成する場合、このリンク情報とラベル生成部２１５が生成したラベル情報と出現頻度を表す頻度情報とを関係付ける。そして、リンク情報生成部２１６は、リンク情報とラベル情報と頻度情報とを関係付けた出力情報を出力する。
【００２６】
図３は、リンク情報生成装置２１が出力する出力情報のデータ構成の例を示す図である。同図に示すように、出力情報は、第１のコンテンツ所在情報と、第２のコンテンツ所在情報と、ラベル情報と、頻度情報とを含む。第１のコンテンツ所在情報は、第１のコンテンツデータの所在を表す情報である。第２のコンテンツ所在情報は、第２のコンテンツデータの所在を表す情報である。ラベル情報は、レビュー情報類似度に対応する第１のレビュー情報および第２のレビュー情報に基づき得られたラベルを表す情報である。頻度情報は、ラベル情報が示すラベルの出現頻度を表す情報である。図３の出力情報によれば、第１のコンテンツ所在情報が示す第１のコンテンツデータと、第２のコンテンツ所在情報が示す第２のコンテンツデータとはリンク付けられており、このリンクにはラベル情報が示すラベルと、頻度情報が示す出現頻度とが関係付けられている。
【００２７】
図４は、本実施形態であるリンク情報生成装置２１の処理手順の例を示すフローチャートである。
ステップＳ１において、リンク情報生成装置２１は、検査対象である二つのコンテンツデータ（第１のコンテンツデータおよび第２のコンテンツデータ）を選択する。
【００２８】
次に、ステップＳ２において、メタ情報取得部２１１は、第１のコンテンツデータに関係付けられた第１のメタ情報と第２のコンテンツデータに関係付けられた第２のメタ情報とをメタ情報データベース１２から取得し、これら第１のメタ情報および第２のメタ情報をメタ情報類似度計算部２１２に供給する。
次に、メタ情報類似度計算部２１２は、メタ情報取得部２１１が供給した第１のメタ情報および第２のメタ情報を取り込み、これら第１のメタ情報および第２のメタ情報の類似度であるメタ情報類似度を計算する。
【００２９】
次に、ステップＳ３からステップＳ５において、リンク情報生成装置２１は、第１のコンテンツデータに関する一または複数の第１のレビュー情報と第２のコンテンツデータに関する一または複数の第２のレビュー情報との全ての組み合わせそれぞれについて、次の処理を実行する。つまり、レビュー情報取得部２１３は、第１のレビュー情報および第２のレビュー情報を取得し、これら第１のレビュー情報および第２のレビュー情報をレビュー情報類似度計算部２１４に供給する。次に、レビュー情報類似度計算部２１４は、レビュー情報取得部２１３が供給した第１のレビュー情報および第２のレビュー情報を取り込み、類似度を計算する。
【００３０】
次に、ステップＳ６において、レビュー情報類似度計算部２１４は、ステップＳ３からステップＳ６における計算結果である一または複数の類似度のうち最大値をレビュー情報類似度として選択する。
【００３１】
次に、メタ情報類似度計算部２１２が計算したメタ情報類似度が第１の閾値以下であり、且つレビュー情報類似度計算部２１４が計算したレビュー情報類似度が第１の閾値よりも高い第２の閾値よりも高い場合（ステップＳ７：ＹＥＳ）はステップＳ８の処理に移し、それ以外の場合（ステップＳ７：ＮＯ）はステップＳ１の処理に戻す。
【００３２】
ステップＳ８において、リンク情報生成部２１６は、第１のコンテンツデータと第２のコンテンツデータとを関係付けるリンク情報を生成する。
次に、ステップＳ９において、ラベル生成部２１５は、レビュー情報類似度を計算するために用いられた第１のレビュー情報および第２のレビュー情報に共通する単語に基づいてラベル情報を生成する。そして、ラベル生成部２１５は、共通する単語の出現頻度を求める。
次に、ステップＳ１０において、リンク情報生成部２１６は、リンク情報とラベル生成部２１５が生成したラベル情報と出現頻度を表す頻度情報とを関係付けた出力情報をリンク情報データベース２２に格納させる。
【００３３】
図５は、リンク情報生成装置２１が出力情報を生成する処理の例を説明するための図である。同図は、ユーザｘがコンテンツデータである番組Ａを視聴してレビュー情報ＰＢｘをＶＯＤサイトに投稿し、ユーザｙがコンテンツデータである番組Ｂを視聴してレビュー情報ＰＢｙをＶＯＤサイトに投稿したことを表している。そして、同図は、番組Ａに関するレビュー情報と番組Ｂに関するレビュー情報との全ての組み合わせのうち、レビュー情報ＰＢｘおよびレビュー情報ＰＢｙが、類似度が最大となるレビュー情報のペアである場合を示している。ラベル生成部２１５は、レビュー情報ＰＢｘおよびレビュー情報ＰＢｙに共通する単語（名詞）のうち、出現頻度が高い順から所定数（２個）の単語（“劇団Ｐ”、“ダンス”）をラベル情報として選出し、それぞれ、頻度情報を対応付ける。リンク情報生成部２１６は、番組Ａと番組Ｂとをリンク付けるリンク情報にラベル情報および頻度情報を関係付けた出力情報を、リンク情報データベース２２に格納させる。
【００３４】
図６は、図５の例によりリンク情報データベース２２に格納されたリンク情報およびラベル情報を利用したコンテンツ推薦処理の例を説明するための図である。同図において、コンテンツレビュー機能を備えたＶＯＤサービスのユーザが番組Ａを視聴したものとする。番組Ａを視聴したユーザに対して番組Ｂ、番組Ｃ、および番組Ｄを推薦する場合、コンテンツサーバ１０は、次の情報を当該ユーザの端末３０に送信する。つまり、コンテンツサーバ１０は、番組Ｂを示す情報（例えば、番組Ｂの代表画像であるインデックス画像）と、番組Ａおよび番組Ｂのリンク情報と、このリンク情報に関係付けられたラベル情報（“劇団Ｐ”、“ダンス”）とを端末３０に送信する。また、コンテンツサーバ１０は、番組Ｃを示す情報（例えば、番組Ｃの代表画像であるインデックス画像）と、番組Ａおよび番組Ｃのリンク情報と、このリンク情報に関係付けられたラベル情報（“イタリアン”）とを端末３０に送信する。また、コンテンツサーバ１０は、番組Ｄを示す情報（例えば、番組Ｄの代表画像であるインデックス画像）と、番組Ａおよび番組Ｄのリンク情報と、このリンク情報に関係付けられたラベル情報（“病院”、“兄弟”）とを端末３０に送信する。
【００３５】
以上、詳述したように、本実施形態であるリンク情報生成装置２１は、第１のコンテンツデータの概要を表す第１のメタ情報と第２のコンテンツデータの概要を表す第２のメタ情報とを取得するメタ情報取得部２１１を備える。また、リンク情報生成装置２１は、メタ情報取得部２１１が取得した第１のメタ情報と第２のメタ情報との類似度であるメタ情報類似度を計算するメタ情報類似度計算部２１２を備える。また、リンク情報生成装置２１は、第１のコンテンツデータを視聴したユーザの端末３０からの第１のレビュー情報と第２のコンテンツデータを視聴したユーザの端末３０からの第２のレビュー情報とを取得するレビュー情報取得部２１３を備える。また、リンク情報生成装置２１は、レビュー情報取得部２１３が取得した第１のレビュー情報と第２のレビュー情報との類似度であるレビュー情報類似度を計算するレビュー情報類似度計算部２１４を備える。また、リンク情報生成装置２１は、メタ情報類似度計算部２１２が計算したメタ情報類似度が第１の閾値以下であり、且つレビュー情報類似度計算部２１４が計算したレビュー情報類似度が第１の閾値よりも高い第２の閾値よりも高い場合に、第１のコンテンツデータと第２のコンテンツデータとを関係付けるリンク情報を生成するリンク情報生成部２１６を備える。
【００３６】
この構成により、リンク情報生成装置２１は、第１のメタ情報および第２のメタ情報の類似度が比較的小さく、且つ第１のレビュー情報および第２のレビュー情報の類似度が比較的大きい場合に、第１のコンテンツデータおよび第２のコンテンツデータのリンク情報を生成する。具体的に、例えば、リンク情報生成装置２１は、コンテンツデータの概要情報同士の類似性が低い一方、コンテンツデータに関する投稿情報の類似性が高い場合のコンテンツデータ同士をリンク付ける。これにより、リンク情報生成装置２１は、当然関連する同一シリーズのコンテンツデータの組み合わせを除外または減少させて、視聴者の知見や感想に基づくコンテンツ間の意外な関係を抽出することができる。
【００３７】
［その他の実施形態］
図７は、その他の実施形態であるリンク情報生成装置がリンク情報を生成する例を説明するための図である。このリンク情報生成装置は、図示しない類似度計算部を備える。同図に示したように、類似度計算部は、コンテンツデータＡのメタ情報ＳＡとコンテンツデータＡに関するレビュー情報ＰＡとの類以度Sim_SA-PAを計算する。そして、リンク情報生成装置のリンク情報生成部は、その類似度Sim_SA-PAを用いてリンク情報を生成する。例えば、リンク情報生成部は、類以度Sim_SA-PAに応じてリンクを張るために用いるレビュー情報をフィルタリングする。具体的に、例えば、類似度Sim_SA-PAが所定の閾値よりも大きい場合、レビュー情報ＰＡの内容は、コンテンツデータＡの内容を説明している文章である可能性が高い。意外な観点に基づいたリンクを張るためには、レビュー情報にのみ含まれる単語が重要なファクタとなる。よって、リンク情報生成部は、類似度Sim_SA-PAが所定の閾値よりも大きなレビュー情報ＰＡについては、リンク情報の生成に利用しないこととする。
【００３８】
また、一方で、リンク情報生成装置は、コンテンツデータＡに関するレビュー情報ＰＡと、別のコンテンツデータＢのメタ情報ＳＢとの間の類以度Sim_PA-SBを利用してもよい。この場合、類似度Sim_PA-SBが高いほど、コンテンツデータＡとコンテンツデータＢとの間の潜在的な関係が高いと考えられる。よって、リンク情報生成部は、類似度Sim_PA-SBが所定の閾値よりも大きなコンテンツデータ間にはリンクを張る、という処理を行う。
【００３９】
また、リンク情報生成部は、これら４種類の類以度、Sim_SA-SB（メタ情報ＳＡおよびメタ情報ＳＢの類似度）、Sim_PA-PB（レビュー情報ＰＡおよびレビュー情報ＰＢの類似度）、Sim_SA-PA、およびSim_PA-SBの全てを統合的に用いて、コンテンツデータＡとコンテンツデータＢとの間にリンクを張るか否かの判断を行ってもよい。
【００４０】
また、前述した実施形態において、レビュー情報類似度計算部２１４は、レビュー情報取得部２１３が供給した一または複数の第１のレビュー情報と一または複数の第２のレビュー情報とを取り込み、これら全ての組み合わせそれぞれについての類似度を、メタ情報類似度計算部２１２と同様に計算し、その計算結果である一または複数の類似度の平均値をレビュー情報類似度として選択してもよい。つまり、レビュー情報類似度計算部２１４は、平均的に似ているレビュー情報間の類似度をレビュー情報類似度として決定してもよい。
【００４１】
また、リンク情報生成部２１６は、メタ情報類似度計算部２１２が計算したメタ情報類似度に関係なく、レビュー情報類似度計算部２１４が計算したレビュー情報類似度が所定の閾値よりも高い場合に、第１のコンテンツデータと第２のコンテンツデータとを関係付けるリンク情報を生成してもよい。
【００４２】
また、リンク情報生成部２１６は、コンテンツデータベース１１に格納された全てのコンテンツデータから得られるペアそれぞれにリンク情報を付与し、且つ、各リンク情報に、メタ情報類似度およびレビュー情報類似度を重みとして関係付けてもよい。
【００４３】
また、上述した実施形態であるリンク情報生成装置２１の一部の機能をコンピュータで実現するようにしてもよい。この場合、その機能を実現するためのリンク情報生成プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたリンク情報生成プログラムをコンピュータシステムに読み込ませて、このコンピュータシステムが実行することにより、当該機能を実現してもよい。なお、このコンピュータシステムとは、オペレーティングシステム（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ；ＯＳ）や周辺装置のハードウェアを含むものである。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、光ディスク、メモリカード等の可搬型記録媒体、コンピュータシステムに備えられる磁気ハードディスクやソリッドステートドライブ等の記憶装置のことをいう。さらに、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、インターネット等のコンピュータネットワーク、および電話回線や携帯電話網を介してプログラムを送信する場合の通信回線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、さらには、その場合のサーバ装置やクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持するものを含んでもよい。また上記のリンク情報生成プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせにより実現するものであってもよい。
【００４４】
以上、本発明の実施の形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はその実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【符号の説明】
【００４５】
１…コンテンツ配信システム、１０…コンテンツサーバ、１１…コンテンツデータベース、１２…メタ情報データベース、１３…レビュー情報データベース、２０…リンク情報管理装置、２１…リンク情報生成装置、２２…リンク情報データベース、３０−１…端末、３０−２…端末、３０−３…端末、４０…ネットワーク、２１１…メタ情報取得部（概要情報取得部）、２１２…メタ情報類似度計算部（概要情報類似度計算部）、２１３…レビュー情報取得部、２１４…レビュー情報類似度計算部、２１５…ラベル生成部、２１６…リンク情報生成部
【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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