(57)【要約】【課題】レコメンドシステムにおいて効果的な情報の提示を実現すること。【解決手段】管理対象のコンテンツに対する評価の情報に基づき、所定以上の評価を得ているコンテンツのリストである高評価コンテンツリストを取得し、所定期間におけるコンテンツの利用状況の情報に基づき、利用状況が所定の頻度以下であるコンテンツのリストである低利用頻度コンテンツリストを取得し、高評価コンテンツリスト及び低利用頻度コンテンツリストの両方に含まれるコンテンツのリストを、提示対象コンテンツリストとして取得し、コンテンツの利用状況の情報に基づき、提示対象コンテンツリストに含まれる各コンテンツと利用者とのマッチングを行い、提示対象コンテンツリストに含まれる各コンテンツを、夫々マッチングされた利用者に対して提示するための情報を生成することを特徴とする。【選択図】図３
2015022507.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
管理されているコンテンツから提示するべきコンテンツを抽出する情報提示装置であって、
管理対象のコンテンツに対する評価の情報に基づき、所定以上の評価を得ているコンテンツのリストである高評価コンテンツリストを取得する高評価コンテンツリスト取得部と、
所定期間における前記コンテンツの利用状況の情報に基づき、利用状況が所定の頻度以下であるコンテンツのリストである低利用頻度コンテンツリストを取得する低利用頻度コンテンツリスト取得部と、
前記高評価コンテンツリスト及び前記低利用頻度コンテンツリストの両方に含まれる前記コンテンツのリストを、提示対象コンテンツリストとして取得する提示対象コンテンツリスト取得部と、
前記コンテンツの利用状況の情報に基づき、前記提示対象コンテンツリストに含まれる各コンテンツと利用者とのマッチングを行い、前記提示対象コンテンツリストに含まれる各コンテンツを、夫々マッチングされた利用者に対して提示するための情報を生成する提示情報生成部とを含むことを特徴とする情報提示装置。
【請求項２】
前記低利用頻度コンテンツリスト取得部は、前記コンテンツの利用状況の情報として前記コンテンツの利用予約状況を示す情報を参照し、利用予約の対象となっていないコンテンツを利用状況が所定の頻度以下であると判断することを特徴とする請求項１に記載の情報提示装置。
【請求項３】
前記低利用頻度コンテンツリスト取得部は、前記コンテンツの利用状況の情報として、前記コンテンツの利用履歴を示す情報及び前記コンテンツの利用予約状況を示す情報を参照し、所定期間における利用回数及び利用予約数の合計値が所定の閾値以下であるコンテンツを利用状況が所定の頻度以下であると判断することを特徴とする請求項１に記載の情報提示装置。
【請求項４】
前記低利用頻度コンテンツリスト取得部は、所定期間における利用回数及び利用予約数の合計に際して係数による重みづけを行うことを特徴とする請求項３に記載の情報提示装置。
【請求項５】
前記提示情報生成部は、
前記コンテンツの利用状況を示す情報に基づいて各利用者の趣向を示す情報を生成し、
生成した前記各利用者の趣向を示す情報に基づいて前記提示対象コンテンツリストに含まれる各コンテンツと利用者とのマッチングを行うことを特徴とする請求項１乃至４いずれか１項に記載の情報提示装置。
【請求項６】
前記提示情報生成部は、
前記コンテンツの利用状況を示す情報に基づいて異なるコンテンツ間の類似関係を判断し、前記提示対象コンテンツリストに含まれる各コンテンツと類似するコンテンツを利用している利用者と前記提示対象コンテンツリストに含まれる各コンテンツとのマッチングを行うことを特徴とする請求項１乃至４いずれか１項に記載の情報提示装置。
【請求項７】
管理されているコンテンツから提示するべきコンテンツを抽出する情報提示システムであって、
管理対象のコンテンツに対する評価の情報に基づき、所定以上の評価を得ているコンテンツのリストである高評価コンテンツリストを取得する高評価コンテンツリスト取得部と、
前記コンテンツの利用状況の情報を管理しているコンテンツ利用状況管理部と、
前記コンテンツの情報を管理しているコンテンツ情報管理部と、
所定期間における前記コンテンツの利用状況の情報に基づき、利用状況が所定の頻度以下であるコンテンツのリストである低利用頻度コンテンツリストを取得する低利用頻度コンテンツリスト取得部と、
前記高評価コンテンツリスト及び前記低利用頻度コンテンツリストの両方に含まれる前記コンテンツのリストを、提示対象コンテンツリストとして取得する提示対象コンテンツリスト取得部と、
前記コンテンツの利用状況の情報に基づき、前記提示対象コンテンツリストに含まれる各コンテンツと利用者とのマッチングを行い、前記提示対象コンテンツリストに含まれる各コンテンツを夫々マッチングされた利用者に対して提示するための情報を、前記コンテンツ情報管理部において管理されている情報に基づいて生成する提示情報生成部とを含むことを特徴とする情報提示システム。
【請求項８】
管理されているコンテンツから提示するべきコンテンツを抽出する情報提示プログラムであって、
管理対象のコンテンツに対する評価の情報に基づき、所定以上の評価を得ているコンテンツのリストである高評価コンテンツリストを取得するステップと、
所定期間における前記コンテンツの利用状況の情報に基づき、利用状況が所定の頻度以下であるコンテンツのリストである低利用頻度コンテンツリストを取得するステップと、
前記高評価コンテンツリスト及び前記低利用頻度コンテンツリストの両方に含まれる前記コンテンツのリストを、提示対象コンテンツリストとして取得するステップと、
前記コンテンツの利用状況の情報に基づき、前記提示対象コンテンツリストに含まれる各コンテンツと利用者とのマッチングを行い、前記提示対象コンテンツリストに含まれる各コンテンツを、夫々マッチングされた利用者に対して提示するための情報を生成するステップとを情報処理装置に実行させることを特徴とする情報提示プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報提示装置、情報提示システム及び情報提示プログラムに関し、特に、効果的な情報提示の実現に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットショッピングにおいて、購入履歴に基づいて関連商品を提示する機能や、図書館の蔵書管理において、貸出履歴に基づいて関連書籍を提示する機能が用いられている（例えば、特許文献１参照）。このような機能は、例えばレコメンドシステムと呼ばれている。このようなレコメンドシステムにおいては、購入頻度の高い商品や、貸出頻度の高い蔵書を提示対象として抽出し、それらの商品や蔵書の内容とユーザの趣向とのマッチングを行って提示することが一般的である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
従来のレコメンドシステムによれば、ユーザに提示される商品や蔵書は、購入頻度の高い商品や貸出頻度の高い蔵書、即ち、その時点において人気のあるものとなる。従って、品切れによりすぐに購入することのできない商品や、貸出中のためにすぐに借りることのできない蔵書が提示される可能性がある。換言すると、回転率の高いものを対象としてユーザに提示しても、商品や書籍などの回転率の底上げにはつながらないと共に、ユーザにとってはすぐに利用することができないため、無意味な提示となっている。
【０００４】
これに対して、レコメンドシステムに対しては、その時点において注目されていないが、夫々のユーザが興味を持つ可能性のある商品や蔵書を抽出して提示する機能が求められる。このような機能が実現されれば、注目されずに売れていない商品や、借りられていない蔵書を、夫々に興味を持つ可能性のあるユーザに提示することができ、商品の購買や蔵書の貸し出しを促進して回転率を底上げすることができる。また、すぐには利用できない商品や蔵書の提示という無意味な提示を防ぐことができる。
【０００５】
本発明は、このような課題を解決するためになされたものであり、レコメンドシステムにおいて効果的な情報の提示を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明の一態様は、管理されているコンテンツから提示するべきコンテンツを抽出する情報提示装置であって、管理対象のコンテンツに対する評価の情報に基づき、所定以上の評価を得ているコンテンツのリストである高評価コンテンツリストを取得する高評価コンテンツリスト取得部と、所定期間における前記コンテンツの利用状況の情報に基づき、利用状況が所定の頻度以下であるコンテンツのリストである低利用頻度コンテンツリストを取得する低利用頻度コンテンツリスト取得部と、前記高評価コンテンツリスト及び前記低利用頻度コンテンツリストの両方に含まれる前記コンテンツのリストを、提示対象コンテンツリストとして取得する提示対象コンテンツリスト取得部と、前記コンテンツの利用状況の情報に基づき、前記提示対象コンテンツリストに含まれる各コンテンツと利用者とのマッチングを行い、前記提示対象コンテンツリストに含まれる各コンテンツを、夫々マッチングされた利用者に対して提示するための情報を生成する提示情報生成部とを含むことを特徴とする。
【０００７】
また、本発明の他の態様は、管理されているコンテンツから提示するべきコンテンツを抽出する情報提示システムであって、管理対象のコンテンツに対する評価の情報に基づき、所定以上の評価を得ているコンテンツのリストである高評価コンテンツリストを取得する高評価コンテンツリスト取得部と、前記コンテンツの利用状況の情報を管理しているコンテンツ利用状況管理部と、前記コンテンツの情報を管理しているコンテンツ情報管理部と、所定期間における前記コンテンツの利用状況の情報に基づき、利用状況が所定の頻度以下であるコンテンツのリストである低利用頻度コンテンツリストを取得する低利用頻度コンテンツリスト取得部と、前記高評価コンテンツリスト及び前記低利用頻度コンテンツリストの両方に含まれる前記コンテンツのリストを、提示対象コンテンツリストとして取得する提示対象コンテンツリスト取得部と、前記コンテンツの利用状況の情報に基づき、前記提示対象コンテンツリストに含まれる各コンテンツと利用者とのマッチングを行い、前記提示対象コンテンツリストに含まれる各コンテンツを夫々マッチングされた利用者に対して提示するための情報を、前記コンテンツ情報管理部において管理されている情報に基づいて生成する提示情報生成部とを含むことを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の更に他の態様は、管理されているコンテンツから提示するべきコンテンツを抽出する情報提示プログラムであって、管理対象のコンテンツに対する評価の情報に基づき、所定以上の評価を得ているコンテンツのリストである高評価コンテンツリストを取得するステップと、所定期間における前記コンテンツの利用状況の情報に基づき、利用状況が所定の頻度以下であるコンテンツのリストである低利用頻度コンテンツリストを取得するステップと、前記高評価コンテンツリスト及び前記低利用頻度コンテンツリストの両方に含まれる前記コンテンツのリストを、提示対象コンテンツリストとして取得するステップと、前記コンテンツの利用状況の情報に基づき、前記提示対象コンテンツリストに含まれる各コンテンツと利用者とのマッチングを行い、前記提示対象コンテンツリストに含まれる各コンテンツを、夫々マッチングされた利用者に対して提示するための情報を生成するステップとを情報処理装置に実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、レコメンドシステムにおいて効果的な情報の提示を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施形態に係る情報提示システムの運用形態を示す図である。
【図２】本発明の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を模式的に示すブロック図である。
【図３】本発明の実施形態に係る情報提示サーバの機能構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の実施形態に係る図書ＤＢの例を示す図である。
【図５】本発明の実施形態に係る貸出履歴ＤＢの例を示す図である。
【図６】本発明の実施形態に係る貸出予約ＤＢの例を示す図である。
【図７】本発明の実施形態に係る注目図書ＤＢの例を示す図である。
【図８】本発明の実施形態に係るユーザＤＢの例を示す図である。
【図９】本発明の実施形態に係る書評サーバの機能構成を示すブロック図である。
【図１０】本発明の実施形態に係る書評ＤＢの例を示す図である。
【図１１】本発明の実施形態に係るコメントＤＢの例を示す図である。
【図１２】本発明の実施形態に係る対象図書抽出部の動作を示すフローチャートである。
【図１３】本発明の実施形態に係る低貸出頻度図書リストの生成条件の例を示す図である。
【図１４】本発明の実施形態に係る低貸出頻度図書リストの生成過程において生成される情報の例を示す図である。
【図１５】本発明の実施形態に係る提示対象図書リストの生成過程における積集合の態様を示す図である。
【図１６】本発明の実施形態に係るユーザ趣向情報の例を示す図である。
【図１７】本発明の実施形態に係るユーザ趣向情報の生成動作を示すフローチャートである。
【図１８】本発明の実施形態に係るマッチング動作の例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を詳細に説明する。本実施形態においては、情報提示システムの例として、図書館の蔵書を管理するシステムにおいて、利用者であるユーザの趣向に応じてお勧めの図書を提示するレコメンドシステムについて説明する。
【００１２】
図１は、本実施の形態に係るレコメンドシステムの運用形態の例を示す図である。図１に示すように、本実施形態に係るレコメンドシステムは、情報提示サーバ１、書評サーバ２及びＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）３が、インターネットやＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等のネットワーク４を介して接続されて構成される。
【００１３】
情報提示サーバ１は、本発明の要旨に係る構成であり、図書館の蔵書についての情報が蓄積されたデータベースと共に、そのデータベースから抽出した図書をユーザに提示するための検索機能を有する情報提示装置である。書評サーバ２は、図書の評価についての情報が蓄積されたデータベースを含む。情報提示サーバ１において管理されている図書と、書評サーバ２において評価が蓄積されている図書とは、ＩＳＢＮ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ｂｏｏｋ  Ｎｕｍｂｅｒ）等の共通化された書籍の識別子によって関連付けられる。
【００１４】
ＰＣ３は、本実施形態に係るレコメンドシステムを利用するユーザのインタフェースであり、一般的な情報処理機能を有するＰＣに、ＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）等を実現するためのソフトウェア・プログラムがインストールされることによって実現される。
【００１５】
次に、本実施形態に係るレコメンドシステムに含まれる夫々の機器である情報処理装置のハードウェア構成について説明する。図２は、本実施形態に係る情報提示サーバ１、書評サーバ２及びＰＣ３等を構成する情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。図２に示すように、本実施形態に係る情報処理装置は、一般的なサーバやＰＣ等と同様の構成を含む。
【００１６】
即ち、本実施形態に係る情報処理装置は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）２０、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）３０、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）４０及びＩ／Ｆ５０がバス８０を介して接続されている。また、Ｉ／Ｆ５０にはＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）６０及び操作部７０が接続されている。
【００１７】
ＣＰＵ１０は演算手段であり、情報処理装置全体の動作を制御する。ＲＡＭ２０は、情報の高速な読み書きが可能な揮発性の記憶媒体であり、ＣＰＵ１０が情報を処理する際の作業領域として用いられる。ＲＯＭ３０は、読み出し専用の不揮発性記憶媒体であり、ファームウェア等のプログラムが格納されている。ＨＤＤ４０は、情報の読み書きが可能な不揮発性の記憶媒体であり、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）や各種の制御プログラム、アプリケーション・プログラム等が格納される。
【００１８】
Ｉ／Ｆ５０は、バス８０と各種のハードウェアやネットワーク等を接続し制御する。ＬＣＤ６０は、ユーザが情報処理装置の状態を確認するための視覚的ユーザインタフェースである。操作部７０は、キーボード、マウス、各種のハードボタン、タッチパネル等、ユーザが情報処理装置に情報を入力するためのユーザインタフェースである。尚、情報提示サーバ１及び書評サーバ２はスタンドアロンのサーバとして運用されるため、これらのユーザインタフェース用デバイスは省略可能である。
【００１９】
このようなハードウェア構成において、ＲＯＭ３０に格納されたプログラムや、ＲＡＭ２０に読み出されたプログラムに従ってＣＰＵ１０が演算を行うことによりソフトウェア制御部が構成される。このようにして構成されたソフトウェア制御部と、ハードウェアとの組み合わせによって、本実施形態に係るレコメンドシステムを構成する各機器の機能を実現する機能ブロックが構成される。
【００２０】
次に、本実施形態に係る情報提示サーバ１の機能について説明する。図３は、本実施形態に係る情報提示サーバ１の機能構成を示すブロック図である。図３に示すように、本実施形態に係る情報提示サーバ１は、対象図書抽出部１０１、マッチング処理部１０２、ネットワークＩ／Ｆ１０３、図書ＤＢ１０４、貸出履歴ＤＢ１０５、貸出予約ＤＢ１０６、注目図書ＤＢ１０７及びユーザＤＢ１０８を含む。
【００２１】
対象図書抽出部１０１は、図書ＤＢ１０４において情報が蓄積され、管理されている図書を貸出履歴ＤＢ１０５、貸出予約ＤＢ１０６及び書評サーバ２から取得された情報に基づいて検索し、ユーザに提示するべき図書を抽出したリスト（以降、「提示対象図書リスト」とする）を生成する。マッチング処理部１０２は、対象図書抽出部１０１によって生成された提示対象図書リストに基づき、抽出された図書の内容と、ユーザの趣向とのマッチングを行って、マッチングされた図書をユーザに提示するために送信することによりレコメンド処理を行う。
【００２２】
ネットワークＩ／Ｆ１０３は、情報提示サーバ１がネットワークを介して他の機器と通信するためのインタフェースであり、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）やＵＳＢインタフェースが用いられる。対象図書抽出部１０１及びマッチング処理部１０２は、ネットワークＩ／Ｆ１０３を介して他の機器との間で情報をやり取りする。図書ＤＢ１０４は、情報提示サーバ１において蓄積、管理されている蔵書のデータベースである。図４に、本実施形態に係る図書ＤＢ１０４に含まれる情報の例を示す。
【００２３】
図４に示すように、本実施形態に係る図書ＤＢ１０４は、“図書ＩＤ”、“タイトル”、“著者”、“書影ＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）”、“貸出中”、“キーワード”の情報が関連付けられたテーブル構成を有し、コンテンツ情報管理部として機能する。“図書ＩＤ”は、蔵書夫々を一意に識別する識別子であり、ＩＳＢＮ等、他のシステムにおいても通用する識別子が用いられることが好ましい。“タイトル”は、夫々の図書のタイトル、題名を示す文字列情報である。“著者”は、夫々の図書の著者の氏名や筆名を示す文字列情報である。
【００２４】
“書影ＵＲＬ”は、夫々の図書をユーザに提示する際に合わせて表示する図書の表紙等の画像情報が格納された記憶領域を示す情報である。“書影ＵＲＬ”は、ＵＲＬの他、ファイルパス等、夫々の図書の書影の画像情報を取得するためにアクセスするアクセス先の情報であれば同様に用いることが可能である。
【００２５】
“貸出中”は、夫々の図書が貸出中であるか否かを示すフラグ情報である。“キーワード”は、夫々の図書を内容に関係する文字列が列挙される情報である。“キーワード”の例としては、「哲学」、「文学」、「物理学」、「美術」等のジャンルを示す文字列や、「ＸＸの法則」、「ＸＸ事件」等、より詳細な内容を示す文字列が格納される。
【００２６】
貸出履歴ＤＢ１０５は、図書ＤＢ１０４において管理され、図書館において貸し出されている蔵書の貸出履歴を蓄積、管理しているデータベースである。図５に、本実施形態に係る貸出履歴ＤＢ１０５に含まれる情報の例を示す。図５に示すように、本実施形態に係る貸出履歴ＤＢ１０５は、“履歴ＩＤ”、“図書ＩＤ”、“ユーザＩＤ”、“貸出日”及び“返却日”の情報が関連付けられたテーブル構成を有する。
【００２７】
“履歴ＩＤ”は、個々の貸し出しを個別に識別する識別子である。“図書ＩＤ”は、夫々の貸し出しにおいて貸し出された図書を識別する識別子であり、図４において説明した“図書ＩＤ”に対応する識別子である。“ユーザＩＤ”は、夫々の貸し出しにおいて図書を借りた利用者を識別する識別子である。“貸出日”は、夫々の貸し出しにおいて図書が貸し出された年月日である。“返却日”は、夫々の貸し出しにおいて図書が返却された年月日であり、未返却の場合はＮｕｌｌ値となっている。
【００２８】
貸出予約ＤＢ１０６は、図書ＤＢ１０４において管理され、図書館において貸し出されている蔵書であって、貸出中のために借りることができず、予約を受け付けた場合や、図書館に納入されて貸し出しが開始される前に予約を受け付けた場合に、予約の情報を蓄積、管理しているデータベースである。図６に、本実施形態に係る貸出予約ＤＢ１０６に含まれる情報の例を示す。図６に示すように、本実施形態に係る貸出予約ＤＢ１０６は、“予約ＩＤ”、“図書ＩＤ”、“ユーザＩＤ”、“予約日”及び“貸出日”の情報が関連付けられたテーブル構成を有する。
【００２９】
“予約ＩＤ”は、個々の予約を個別に識別する識別子である。“図書ＩＤ”は、夫々の予約において予約された図書を識別する識別子であり、図４において説明した“図書ＩＤ”に対応する識別子である。“ユーザＩＤ”は、夫々の予約において図書を予約した利用者を識別する識別子である。“予約日”は、夫々の予約において予約が登録された年月日である。“貸出日”は、夫々の予約に基づいて図書の貸し出しが行われた年月日であり、未だ貸し出しが完了せずに予約中である場合にはＮｕｌｌ値が設定される。尚、このように“貸出日”を登録する場合の他、予約に基づいて貸し出しが行われた場合にレコードを削除するようにしても良い。
【００３０】
注目図書ＤＢ１０７は、例えばウェブブラウザのブックマーク機能のように、図書館利用者であるユーザが、図書ＤＢ１０４において管理され、図書館において貸し出されている蔵書のうち、気になっている図書を“注目図書”としてピックアップして登録しておく場合の情報を蓄積、管理しているデータベースである。図７に、本実施形態に係る注目図書ＤＢ１０７に含まれる情報の例を示す。図７に示すように、本実施形態に係る注目図書ＤＢ１０７は、“注目登録ＩＤ”、“図書ＩＤ”、“ユーザＩＤ”及び“登録日”の情報が関連付けられたテーブル構成を有する。
【００３１】
“注目登録ＩＤ”は、個々の注目図書の登録（以降、「注目登録」とする）を個別に識別する識別子である。“図書ＩＤ”は、夫々の注目登録において登録された図書を識別する識別子であり、図４において説明した“図書ＩＤ”に対応する識別子である。“ユーザＩＤ”は、夫々の注目登録を行った利用者を識別する識別子である。“登録日”は、夫々の注目登録が行われた年月日である。
【００３２】
貸出履歴ＤＢ１０５は、管理対象であるコンテンツの利用履歴を示す情報である。貸出予約ＤＢ１０６は、コンテンツの利用予約状況を示す情報である。注目図書ＤＢ１０７は、コンテンツに対する利用意思を示す情報である。即ち、貸出履歴ＤＢ１０５、貸出予約ＤＢ１０６及び注目図書ＤＢ１０７は、いずれも、ユーザによるコンテンツの利用状況を示す情報として用いられる。
【００３３】
ユーザＤＢ１０８は、本実施形態に係るレコメンドシステムが適用される図書館の利用者であるユーザの情報が蓄積、管理されているデータベースである。図８に、本実施形態に係るユーザＤＢ１０８に含まれる情報の例を示す。本実施形態に係るレコメンドシステムは、例として、大学の図書館に適用される。そのため、図８に示すように、本実施形態に係るユーザＤＢ１０８は、“ユーザＩＤ”、“氏名”、“学年”及び“学部学科”の情報が関連付けられたテーブル構成を有する。ここで、“ユーザＩＤ”は、図５〜図７において説明した“ユーザＩＤ”に対応する識別子であり、他の項目は夫々の名称通りの情報である。
【００３４】
次に、本実施形態に係る書評サーバ２の機能構成について、図９を参照して説明する。本実施形態に係る書評サーバ２は、情報提示サーバ１とは別個に運用されるサーバであり、ユーザによって投稿された様々な図書についてのコメントや評価値を蓄積、管理している。このような機能は、例えばインターネットショッピングサイトのレビュー機能として実現されているものがある。そして、インターネットショッピングサイトのレビュー機能には、ＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）が提供されているものもあり、書評サーバ２の機能を情報提示サーバ１から用いる場合、そのようなＡＰＩによって容易に実現可能である。
【００３５】
図９に示すように、本実施形態に係る書評サーバ２は、書評データ管理部２０１、ネットワークＩ／Ｆ２０２、書評ＤＢ２０３及びコメントＤＢ２０４を含む。書評データ管理部２０１は、書評データの追加、更新、抽出等、書評データの管理を行う。ネットワークＩ／Ｆ２０２は、書評サーバ２がネットワークを介して他の機器と通信するためのインタフェースであり、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）やＵＳＢインタフェースが用いられる。
【００３６】
書評ＤＢ２０３は、書評サーバ２において、夫々の図書毎に蓄積された書評のデータベースである。図１０に、本実施形態に係る書評ＤＢ２０３に含まれる情報の例を示す。図１０に示すように、本実施形態に係る書評ＤＢ２０３は、“図書ＩＤ”、“タイトル”、“評価値”の情報が関連付けられたテーブル構成を有する。
【００３７】
“図書ＩＤ”は、書評の対象となっている図書を一意に識別する識別子であり、ＩＳＢＮ等、他のシステムにおいても通用する識別子が用いられる。本実施形態においては、情報提示サーバ１及び書評サーバ２の双方において、“図書ＩＤ”としてＩＳＢＮが用いられており、この情報によって情報提示サーバ１において管理されている蔵書の情報と、書評サーバ２において管理されている書評情報とを関連付けることができる。
【００３８】
“タイトル”は、書評の対象となっている図書のタイトル、題名を示す文字列情報である。上述したように、本実施形態においては“図書ＩＤ”としてＩＳＢＮが用いられており、その情報に基づいて情報提示サーバ１における情報と書評サーバ２における情報との関連付けが行われるが、この“タイトル”の文字列の一致によって関連付けることも可能である。また、書評ＤＢ２０３に“著者”の情報が含まれていれば、“タイトル”及び“著者”の両方の一致によって関連付けることも可能である。
【００３９】
“評価値”は、夫々の図書について登録された評価値の平均値を示す。上述したように、書評サーバ２は、ユーザによって投稿された様々な図書についてのコメントや評価値を蓄積、管理している。従って、同一の図書に対して異なるユーザから異なる評価が投稿される場合もあり得る。“評価値”は、夫々の図書に対して投稿された複数の評価値の平均値である。このような平均値の算出処理は、書評データ管理部２０１によって行われる。
【００４０】
コメントＤＢ２０４は、書評サーバ２に投稿された書評毎に情報が蓄積、管理されているデータベースである。図１１に、本実施形態に係るコメントＤＢ２０４に含まれる情報の例を示す。図１１に示すように、本実施形態に係るコメントＤＢ２０４は、“コメントＩＤ”、“図書ＩＤ”、“コメント”及び“評価値”の情報が関連付けられたテーブル構成を有する。
【００４１】
“コメントＩＤ”は、１件の投稿に係る書評夫々を識別する識別子である。“図書ＩＤ”は、夫々の書評において対象となっている図書を識別する識別子であり、図１０において説明した“図書ＩＤ”に対応する識別子である。“コメント”は、夫々の書評においてユーザにより入力されたレビューの文字情報である。“評価値”は、夫々の書評においてユーザが入力した値であって、図書の点数を示す値である。この“評価値”が夫々の図書毎に平均され、図１０に示す“評価値”となる
【００４２】
このような構成において、本実施形態に係る要旨は、書評サーバ２において管理されている情報に基づいて評価の高い図書を抽出するとともに、情報提示サーバ１において管理されている情報に基づいて貸出頻度の低い図書を抽出し、両者の積集合を用いることによって、高い評価を得ているにも関わらず利用されていない図書を抽出してユーザに提示することにある。以下、本実施形態に係るシステムの動作について説明する。
【００４３】
図１２は、本実施形態に係るシステムにおいて、対象図書抽出部１０１による提示対象の図書の抽出動作を示すフローチャートである。まず、対象図書抽出部１０１は、ネットワークＩ／Ｆ１０３を介して、書評サーバ２から高評価な図書のリストを取得する（Ｓ１２０１）。上述したように、書評サーバ２の機能を用いる場合、書評サーバ２の管理者から提供されているＡＰＩを用いることが出来る。対象図書抽出部１０１は、Ｓ１２０１において、そのようなＡＰＩを介して、図１０に示すように蓄積されている書籍ごとの書評データから、“評価値”が所定の閾値以上である書籍のリスト（以降、「高評価図書リスト」とする）を取得する。即ち、Ｓ１２０１においては、対象図書抽出部１０１が、高評価コンテンツリスト取得部として機能する。
【００４４】
次に、対象図書抽出部１０１は、貸出履歴ＤＢ１０５及び貸出予約ＤＢ１０６を参照し、貸出頻度の低い図書のリスト（以降、「低貸出頻度図書リスト」とする）を生成する（Ｓ１２０２）。Ｓ１２０２において、対象図書抽出部１０１は、所定の条件に従って貸出履歴ＤＢ１０５及び貸出予約ＤＢ１０６に登録されている情報を解析し、図書ＤＢ１０４に登録されている図書を絞り込んでリストを生成する。即ち、対象図書抽出部１０１が、低利用頻度コンテンツリスト取得部として機能する。図１３は、Ｓ１２０２において対象図書抽出部１０１が用いる条件の例を示す図である。図１３においては、例として４つの条件が示されている。
【００４５】
「（１）所定期間内の貸し出し回数が所定回数未満である図書」という条件を用いる場合、対象図書抽出部１０１は、図５に示す貸出履歴ＤＢ１０５の“貸出日”について、現在から所定期間前までという条件を設定して絞り込みを行い、絞り込まれた結果について“図書ＩＤ”が同一であるレコードのレコード数をカウントする。これにより、所定期間前から現在までの間に貸出履歴が存在する図書について、その貸し出し回数が関連付けられた図１４に示すようなテーブルが生成される。
【００４６】
図１４のようなテーブルを生成すると、対象図書抽出部１０１は、図１４に示す“貸し出し回数”に対して設定された閾値を適用し、“貸し出し回数”が所定回数以上である図書を抽出して更にリストを絞り込む。これにより、所定期間内の貸し出し回数が所定回数以上である図書のリストが生成される。このようにして生成されたリストに“図書ＩＤ”が含まれる図書を、図４に示す図書ＤＢから除外することにより、「（１）所定期間内の貸し出し回数が所定回数未満である図書」という条件に合致する図書のリストを得ることができる。
【００４７】
「（２）予約の入っていない図書」という条件を用いる場合、対象図書抽出部１０１は、図６に示す貸出予約ＤＢ１０６の“貸出日”について、Ｎｕｌｌ値であるという条件を設定して絞り込みを行う。これにより、現在予約中である図書のリストが生成される。このようにして生成されたリストに“図書ＩＤ”が含まれる図書を、図４に示す図書ＤＢから除外することにより、「（２）予約の入っていない図書」という条件に合致する図書のリストを得ることができる。
【００４８】
上述した「（１）所定期間内の貸し出し回数が所定回数未満である図書」という条件を用いる場合、現在から所定期間前までの利用頻度に基づく判断が可能であるが、現在以降の予測については反映されない。これに対して、「（２）予約の入っていない図書」という条件を用いることにより、現在以降の利用頻度の予測に基づいて判断することができる。
【００４９】
「（３）上記（１）、（２）の和集合」という条件を用いる場合、対象図書抽出部１０１は、「（１）所定期間内の貸し出し回数が所定回数未満である図書」及び「（２）予約の入っていない図書」夫々のリストを生成し、夫々のリストのいずれか一方に“図書ＩＤ”が含まれる図書のリストを生成する。「（４）上記（１）、（２）の積集合」という条件を用いる場合、対象図書抽出部１０１は、「（１）所定期間内の貸し出し回数が所定回数未満である図書」及び「（２）予約の入っていない図書」夫々のリストを生成し、夫々のリストの両方に“図書ＩＤ”が含まれる図書のリストを生成する。
【００５０】
尚、図１３に示すような低貸出頻度図書リストの条件は一例であり、他の条件を用いることも可能である。例えば、図１３の例においては、貸出履歴と予約とを異なるデータとして処理しているが、１回の予約は１回の貸出履歴と等価なものであるとして、予約と所定期間内の貸出履歴の合計値に基づいて判断することも可能である。これにより、未だ発売前、即ち貸出開始前の図書について、貸出履歴のある図書と同列に閾値を設定して処理することが可能となる。また、貸出履歴と予約との間に重みづけで差をつけても良い。
【００５１】
このようにして高評価図書リスト及び低貸出頻度図書リストを生成すると、対象図書抽出部１０１は、両者の積集合、即ち、図１５に示すように、高評価図書リスト及び低貸出頻度図書リストのいずれにも“図書ＩＤ”が含まれている図書のリストを抽出することにより、提示対象の図書のリスト（以降、「提示対象図書リスト」とする）を生成する（Ｓ１２０３）。即ち、対象図書抽出部１０１が、提示対象コンテンツリスト取得部として機能する。
【００５２】
具体的に、対象図書抽出部１０１は、高評価図書リスト及び低貸出頻度図書リストのいずれにも含まれている“図書ＩＤ”をキーとして、図４に示す図書ＤＢ１０４の“図書ＩＤ”を検索してレコードを抽出する。対象図書抽出部１０１は、このようにして生成した提示対象図書リストを、マッチング処理部１０２に入力する。これにより、マッチング処理部１０２により、リスト化された提示対象の図書とユーザとのマッチング処理が行われる。
【００５３】
次に、本実施形態に係るマッチング処理部１０２によるマッチング処理について説明する。マッチング処理部１０２によるマッチング処理は、図８に示すように登録されているユーザ夫々について趣向を示す情報を生成し、上述した提示対象図書リストに含まれる夫々の図書の“キーワード”と比較することにより行われる。
【００５４】
図１６は、ユーザ夫々についての趣向を示す情報（以降、「ユーザ趣向情報」とする）の例を示す図である。図１６の例においては、ユーザを識別する“ユーザＩＤ”と、夫々のユーザの趣向を示す“キーワード”とが関連付けられた情報が用いられている。また、「ＡＡＡ（３）」のように、夫々のキーワードの後ろに括弧で示された数字は、夫々のキーワードが抽出された回数を示す。図１７は、図１６に示すような情報を生成する動作を示すフローチャートである。
【００５５】
図１７に示すようにユーザ趣向情報の生成に際して、マッチング処理部１０２は、図８に示すユーザＤＢ１０８からユーザを選択し（Ｓ１７０１）、選択したユーザの“ユーザＩＤ”をキーとして貸出履歴ＤＢ１０５、貸出予約ＤＢ１０６、注目図書ＤＢ１０７を参照することにより、貸出履歴、予約及び注目登録を抽出する（Ｓ１７０２）。そのようにして抽出した貸出履歴、予約、注目登録において対象となっている図書の“図書ＩＤ”を取得すると、マッチング処理部１０２は、取得した“図書ＩＤ”に基づいて図書ＤＢ１０４を参照し、夫々の図書の“キーワード”を抽出する（Ｓ１７０３）。
【００５６】
夫々の図書の“キーワード”を抽出すると、マッチング処理部１０２は、抽出されたキーワードのうち、重複しているものについてはその数をカウントして、図１６に括弧書きで示すような値を抽出回数として設定する（Ｓ１７０４）。そのようにして生成されたキーワード及び抽出回数をユーザＩＤに関連付ける（Ｓ１７０５）。このような処理を全ユーザについて繰り返すことにより、図１６に示すようなユーザ趣向情報が生成される。
【００５７】
図１７に示す動作は、提示対象図書リストとユーザの趣向とのマッチングを行う際、その都度実行されても良いが、貸出履歴ＤＢ１０５や貸出予約ＤＢ１０６の更新に応じて、定期的に実行され、図１６に示すような情報を予め生成しておくことが好ましい。また、図１６に示すように、ユーザ趣向情報として独立したテーブルを設けておく他、図８に示すユーザＤＢ１０８の項目として“キーワード”の項目を設け、この項目を随時更新するようにしても良い。
【００５８】
また、図１７の例においては、一度でも借りた図書に関連付けられているキーワードがすべて抽出される場合を例としているが、抽出されるキーワードに制限を設けることも可能である。例えば、借りた図書のうち、複数の図書において関連付けられているキーワードのみ、即ち、抽出回数が「２」以上のもののみを抽出するようにしても良い。これにより、同一のキーワードについて複数の本を借りていることが確認されるため、図１６に示すユーザ趣向情報の生成に際して、ユーザの趣向をより確実に反映することができる。
【００５９】
また、図１７の例においては、貸出履歴ＤＢ１０５、貸出予約ＤＢ１０６及び注目図書ＤＢ１０７のすべてを参照してキーワードを抽出する場合を例としているが、その他の態様も可能である。例えば、予約や注目登録を行った図書の場合、普通に借りた図書よりも、より強く趣向を反映していると考えることもできる。従って、貸出予約ＤＢ１０６及び注目図書ＤＢ１０７を参照するようにしても良い。
【００６０】
マッチング処理部１０２は、このようにして生成したユーザ趣向情報の“キーワード”と、提示対象図書リストの“キーワード”とのマッチング処理を行うことにより、提示対象図書リストに含まれる夫々の図書について、提示するべきユーザを判断する。
【００６１】
図４に示すように、提示対象図書リストの“キーワード”には、「ＡＡＡ、ＢＢＢ・・・」のように複数のキーワードが含まれる。マッチング処理部１０２は、ユーザ趣向情報の“キーワード”と、提示対象図書リストの“キーワード”とのマッチング処理に際して、提示対象図書リスト側の複数の“キーワード”の全てが関連付けられているユーザのみを提示対象として抽出しても良いし、複数の“キーワード”のいずれか１つでも関連付けられているユーザを提示対象として抽出しても良い。
【００６２】
また、このようなユーザ趣向情報を用いる態様の他、異なる図書同士の類似関係に基づいて提示するべきユーザを抽出する方法も可能である。図１８は、そのような態様を用いる場合の動作を示すフローチャートである。図１８に示すように、マッチング処理部１０２は、提示対象図書リストから図書を選択し（Ｓ１８０１）、選択した図書に類似する図書を抽出する（Ｓ１８０２）。
【００６３】
Ｓ１８０２において、マッチング処理部１０２は、選択した図書を借りているユーザによる他の貸出履歴を参照し、他の貸出履歴において対象となっている図書の“図書ＩＤ”を抽出する。即ち、同一のユーザによって借りられている図書を、類似する図書として抽出する。この際、複数のユーザによって同時に借りられていることを条件とすることにより、図書が類似するか否かをより確実に判断することができる。尚、貸出履歴ＤＢ１０５の他、貸出予約ＤＢ１０６、注目図書ＤＢ１０７を参照することにより、より多くの図書を対象として判断することができる。
【００６４】
類似図書を抽出すると、マッチング処理部１０２は、貸出履歴ＤＢ１０５、貸出予約ＤＢ１０６及び注目図書ＤＢ１０７を参照することにより、抽出した類似図書を過去に借りたユーザ、予約しているユーザ、注目登録しているユーザを関連ユーザとして抽出する（Ｓ１８０３）。このようにして抽出された関連ユーザは、選択された提示対象図書と類似する図書に対して関心を持っているユーザである。
【００６５】
しかしながら、選択された提示対象図書を既に借りているユーザも含まれているため、マッチング処理部１０２は、そのようなユーザを貸出済ユーザとしてＳ１８０３の抽出結果から除外する（Ｓ１８０４）。Ｓ１８０４の処理により生成されたリストに含まれるユーザが、Ｓ１８０１において選択された提示対象図書を提示するべきユーザとして決定される。
【００６６】
このようにして提示対象の夫々の図書毎に抽出された提示対象のユーザに対して、提示対象の図書が提示される。提示の方法としては、メール送信や、ユーザがシステムにログインした際のお知らせ画面等の方法を用いることができる。メール送信により提示する場合、マッチング処理部１０２は、提示対象として抽出されたユーザのメールアドレス宛に、提示対象の図書の情報を送信する。各ユーザのメールアドレスは、例えば図８に示すユーザＤＢ１０８において管理することが可能である。即ち、マッチング処理部１０２が、提示情報生成部として機能する。
【００６７】
また、ユーザがシステムにログインした際のお知らせ画面により提示する場合、ウェブブラウザ等を介してユーザが情報提示サーバ１のシステムにログインした際に表示されるトップページにおいて、提示対象の図書の情報を表示させる。メールやお知らせ画面において提示される情報としては、図４に示すように図書ＤＢ１０４において管理されている情報を用いることができる。
【００６８】
以上説明したように、本実施形態に係るレコメンドシステムにおいては、情報提示サーバ１とは異なるシステムとして運用されている書評サーバ２から書評情報を取得し、ＩＳＢＮのような共通化された識別子を用いて情報提示サーバ１における図書の情報との関連付けを行う。そして、情報提示サーバ１において管理されている貸出履歴の情報に基づいて判断された、貸出頻度の低い図書の集合と、書評情報に基づいて判断された評価の高い図書の集合との積集合を用いることにより、高評価で且つあまり借りられていない図書の集合を得る。そのようにして得られた図書をユーザに提示することにより、効果的な情報の提示を実現することが可能となる。
【００６９】
尚、上記実施形態においては、図書館の蔵書を利用者にお勧めするレコメンドシステムを例として説明した。即ち、管理対象のコンテンツの例として、図書館の蔵書を対象とする場合を例として説明した。しかしながら、これは一例であり、インターネットショッピングサイト等における商品のレコメンドシステムとしても用いることが可能である。このような場合、コンテンツの利用状況の情報を管理するコンテンツ利用状況管理部としての機能を担う貸出履歴ＤＢ１０５は、販売履歴を蓄積、管理するデータベースによって代替され、「購入者による評価は高いが、最近売れていない商品」が提示対象の商品として抽出されることとなる。
【００７０】
他方、販売物である商品には商品サイクルがあり、いつまでの同一の商品の販売が継続されるとは限らないため、インターネットショッピングサイト等において扱われる商品には在庫切れがある。他方、図書館の蔵書の場合、貸出中となることはあっても、返却されれば再度貸出可能となるため、永久に在庫切れとなることはない。即ち、評価が高く、且つ回転率の悪い書籍をユーザに提示する機能は、図書館やレンタルショップ等、貸出を目的としている業務において特に有効である。また、動画配信サービスや音楽配信サービスにおいても、配信対象のコンテンツが品切れとなることはなく、同様に有効である。
【００７１】
また、上記実施形態においては、提示対象図書リストとユーザとのマッチングを行った上で、マッチングされた全てのユーザに対して提示対象図書を提示する場合を例として説明した。しかしながら、図書館の蔵書を提示する場合、蔵書の冊数には限りがあり、多くのユーザに情報を提示しても、その全てのユーザに対して同時期に貸し出しを行えるわけではない。従って、提示対象のユーザの数を蔵書の冊数に応じて絞り込むことが好ましい。
【００７２】
この場合、提示したユーザのすべてが提示された図書を借りるとは限らないため、絞り込むユーザの人数は、例えば提示対象の図書の蔵書数の２倍、３倍等とすることができる。また、絞り込む際に選択するユーザの順位は、マッチングのレベルによって順位付けすることができる。
【００７３】
図１６の例の場合、夫々のユーザに関連付けられている“キーワード”には、各ワードに抽出回数が括弧書きで関連付けられている。従って、提示対象図書リストに含まれる夫々の図書に関連付けられた“キーワード”と、ユーザ趣向情報における“キーワード”との一致に基づいてマッチングを行う場合、ユーザ趣向情報におけるキーワードの抽出回数に基づいてマッチングレベルを判断することができる。また、図１８において説明した、類似図書に基づく判断を用いる場合、過去に借りた類似図書の冊数に基づいてユーザのマッチングレベルを判断することができる。
【００７４】
また、上記実施形態においては、図書ＤＢ１０４や貸出履歴ＤＢ１０５をはじめとした、蔵書や貸出業務を管理するための機能と、それらの情報に基づくレコメンド機能とが、情報提示サーバ１において一体的に実現されている場合を例として説明した。しかしながら、これは一例であり、蔵書や貸出業務を管理するための機能と、レコメンドシステムとが別個のサーバによって実現されていても良い。
【００７５】
また、上記実施形態においては、書評サーバ２による書評情報の機能が、情報提示サーバ１とは別個のサーバによって実現される場合を例として説明した。このような態様は、インターネットショッピングサイトのレビュー情報についてＡＰＩが提供されており、それら既存の情報を用いることが可能であるという状況において有意義である。しかしながらこれは一例であり、書評サーバ２の機能も含めてシステムを構築しても良い。
【符号の説明】
【００７６】
１  情報提示サーバ
２  書評サーバ
３  ＰＣ
１０  ＣＰＵ
２０  ＲＡＭ
３０  ＲＯＭ
４０  ＨＤＤ
５０  Ｉ／Ｆ
６０  ＬＣＤ
７０  操作部
８０  バス
１０１  対象図書抽出部
１０２  マッチング処理部
１０３  ネットワークＩ／Ｆ
１０４  図書ＤＢ
１０５  貸出履歴ＤＢ
１０６  貸出予約ＤＢ
１０７  注目図書ＤＢ
１０８  ユーザＤＢ
２０１  書評データ管理部
２０２  ネットワークＩ／Ｆ
２０３  書評ＤＢ
２０４  コメントＤＢ
【先行技術文献】
【特許文献】
【００７７】
【特許文献１】特開２０１２−１０３７５９号公報
【図１】
2015022507.tif 000003
【図２】
2015022507.tif 000004
【図３】
2015022507.tif 000005
【図４】
2015022507.tif 000006
【図５】
2015022507.tif 000007
【図６】
2015022507.tif 000008
【図７】
2015022507.tif 000009
【図８】
2015022507.tif 000010
【図９】
2015022507.tif 000011
【図１０】
2015022507.tif 000012
【図１１】
2015022507.tif 000013
【図１２】
2015022507.tif 000014
【図１３】
2015022507.tif 000015
【図１４】
2015022507.tif 000016
【図１５】
2015022507.tif 000017
【図１６】
2015022507.tif 000018
【図１７】
2015022507.tif 000019
【図１８】
2015022507.tif 000020