(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
投稿者の投稿文を閲覧可能な複数の他の投稿者からなるグループに対して、当該投稿者によって投稿された投稿文を公開するブログサイトサーバと、ネットワークを介して通信可能な装置に搭載されたコンピュータを機能させる投稿文送信プログラムであって、
１つ以上の嗜好アイテムを登録した嗜好アイテムテーブルと、
前記嗜好アイテムテーブル中の前記嗜好アイテムに関連する推薦嗜好アイテムを逐次導出する推薦嗜好アイテム導出手段と、
テンプレート文章を用いて、その一部に前記推薦嗜好アイテムを含む投稿文を逐次生成する投稿文生成手段と、
前記投稿文を前記ブログサイトサーバへ逐次投稿する投稿手段と、
前記ブログサイトサーバから、前記投稿文に対する他の投稿者の反応情報を収集する反応情報収集手段と、
前記反応情報から前記他の投稿者の反応が多い推薦嗜好アイテムを導出し、該推薦嗜好アイテムを前記嗜好アイテムテーブルに新たに登録するフィードバック手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする投稿文送信プログラム。
【請求項２】
前記推薦嗜好アイテム導出手段は、
多数のユーザの嗜好について、ユーザ毎に、各嗜好アイテムの嗜好の有無を表すユーザ嗜好データベースを有し、
前記ユーザ嗜好データベースを用いて、協調フィルタリングによって、前記嗜好アイテムテーブルの全ての前記嗜好アイテムに協調する推薦嗜好アイテムを逐次導出する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１に記載の投稿文送信プログラム。
【請求項３】
前記反応情報収集手段は、前記ブログサイトサーバから、前記投稿文に対する他の投稿者の反応操作回数をカウントし、
前記フィードバック手段は、前記反応操作回数が所定数以上の前記投稿文に含まれる前記推薦嗜好アイテムを、前記嗜好アイテムテーブルに新たに登録する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１又は２に記載の投稿文送信プログラム。
【請求項４】
前記反応操作回数は、リンクのクリック数、拡散送信数及び／又はお気に入り登録数であるようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項３に記載の投稿文送信プログラム。
【請求項５】
前記投稿文生成手段は、前記投稿文に、更に、当該投稿文送信装置が提供するリダイレクトページへのアドレスを含め、
前記反応情報収集手段は、前記投稿文毎のリダイレクト回数をカウントし、
前記フィードバック手段は、前記リダイレクト回数が所定数以上の前記投稿文に含まれる前記推薦嗜好アイテムを、前記嗜好アイテムテーブルに新たに登録する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１又は２に記載の投稿文送信プログラム。
【請求項６】
前記反応情報収集手段は、当該投稿者の投稿文を閲覧可能な複数の他の投稿者の投稿文を収集するものであり、
前記フィードバック手段は、
嗜好アイテムに様々なキーワードが対応付られた嗜好アイテム検索エンジンを有し、
収集された複数の前記投稿文から、形態素解析又はＮ−ｇｒａｍの索引文字列抽出法によってキーワードを検出し、該キーワードを前記嗜好アイテム検索エンジンに入力することによって嗜好アイテムを検索し、該嗜好アイテムを推薦嗜好アイテムとして、前記嗜好アイテムテーブルに新たに登録する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１又は２に記載の投稿文送信プログラム。
【請求項７】
前記嗜好アイテムテーブルは、初期時には、初期嗜好アイテムを予め登録し、
前記初期嗜好アイテムは、ユーザ操作に基づいて設定されるものである
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の投稿文送信プログラム。
【請求項８】
前記嗜好アイテムテーブルは、前記嗜好アイテム毎に登録日時のタイムスタンプを登録しており、
前記フィードバック手段は、一定期間の経過した過去のタイムスタンプを持つ嗜好アイテムを、前記嗜好アイテムテーブルから削除する
ことを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の投稿文送信プログラム。
【請求項９】
投稿者の投稿文を閲覧可能な複数の他の投稿者からなるグループに対して、当該投稿者によって投稿された投稿文を公開するブログサイトサーバと、ネットワークを介して通信可能な投稿文送信装置であって、
１つ以上の嗜好アイテムを登録した嗜好アイテムテーブルと、
前記嗜好アイテムテーブル中の前記嗜好アイテムに関連する推薦嗜好アイテムを逐次導出する推薦嗜好アイテム導出手段と、
テンプレート文章を用いて、その一部に前記推薦嗜好アイテムを含む投稿文を逐次生成する投稿文生成手段と、
前記投稿文を前記ブログサイトサーバへ逐次投稿する投稿手段と、
前記ブログサイトサーバから、前記投稿文に対する他の投稿者の反応情報を収集する反応情報収集手段と、
前記反応情報から前記他の投稿者の反応が多い推薦嗜好アイテムを導出し、該推薦嗜好アイテムを前記嗜好アイテムテーブルに新たに登録するフィードバック手段と
を有することを特徴とする投稿文送信装置。
【請求項１０】
投稿者の投稿文を閲覧可能な複数の他の投稿者からなるグループに対して、当該投稿者によって投稿された投稿文を公開するブログサイトサーバと、ネットワークを介して通信可能な装置における投稿文送信方法であって、
１つ以上の嗜好アイテムを登録した嗜好アイテムテーブルを有し、
前記嗜好アイテムテーブル中の前記嗜好アイテムに関連する推薦嗜好アイテムを導出する第１のステップと、
テンプレート文章を用いて、その一部に前記推薦嗜好アイテムを含む投稿文を生成する第２のステップと、
前記投稿文を前記ブログサイトサーバへ投稿する第３のステップと、
第１のステップから第３のステップを逐次繰り返すと共に、
前記ブログサイトサーバから、前記投稿文に対する他の投稿者の反応情報を収集する第４のステップと、
前記反応情報から前記他の投稿者の反応が多い推薦嗜好アイテムを導出し、該推薦嗜好アイテムを前記嗜好アイテムテーブルに新たに登録する第５のステップと
を有することを特徴とする投稿文送信方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの嗜好に合ったコンテンツを推薦するレコメンドサービス技術と、ＳＮＳ(Social Networking Service)のような他のユーザからなるグループに投稿文を公開するミニブログサーバ技術とに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、レコメンドサービス技術として、ユーザ毎の商品／サービスの購入履歴情報や、視聴・閲覧履歴情報等に基づいて、推薦すべき商品／サービスに関する情報を、当該ユーザへ配信する技術がある（例えば非特許文献１参照）。また、ユーザが端末からＷｅｂサイトへアクセスした際に、当該Ｗｅｂサイトにおけるクリック回数に応じて、そのユーザに対するアフェリエイト表示の広告を決定する技術もある（例えば特許文献１参照）。この技術によれば、レコメンドエンジンを用いて、アフィリエイトの広告を自動的に選択する。
【０００３】
更に、ユーザから発信される投稿文の内容から、そのユーザへ推薦する商品／サービスの在庫状況や、そのユーザが要求する場所の天候情報等を、投稿文として返信する技術がある（例えば非特許文献２及び３参照）。この技術によれば、ユーザの投稿文は、掲示板、チャット、ＳＮＳサービス等のコミュニケーションサービスに基づくものである。ここで、ユーザへ推薦すべき投稿文は、ｂｏｔ技術によって自動的に投稿される。特に、ＳＮＳサービスとして代表的なtwitter（登録商標）（非同期的チャットシステム）によれば、ｂｏｔを用いて、本物の人間を模したような投稿文を、定期的且つ自動的に送信することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−３９９０９号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】G.Linden, B.Smith, and Jeremy York, “Amazon.com Recommendations Item-to-Item Collaborative Filtering,”IEEE Internet Computing, IEEE Computer Society, 2003.
【非特許文献２】「コレカモ.net」、[online]、［平成２３年８月３０日検索］、インターネット＜URL:http://korekamo.net/＞
【非特許文献３】「お天気bot」、[online]、[平成２３年８月３０日検索]、インターネット＜URL:http://twitter.com/otenki_bot/＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１及び非特許文献１のようなレコメンドサービス技術によれば、ユーザに推薦される情報は、Ｗｅｂサイト上のアフェリエイトのような広告情報であった。そのために、コマーシャルとしてイメージが強く、購入意欲が低いユーザにとっては興味が薄いだけでなく、その広告情報の配信自体を希望しない場合が多かった。
【０００７】
また、非特許文献２及び３のようなｂｏｔを用いたコミュニケーションサービス技術によれば、ユーザとのインタラクティブなコミュニケーションの中で、その検索行動履歴等を分析することによって、有用な広告情報を提供することができる。しかしながら、その広告情報は、ユーザの嗜好に合ったレコメンド的な情報ではない。勿論、twitterの投稿文の内容を分析し、マーケティングにつなげるサービスは存在するものの、フォロワーの嗜好までも分析するものではない。
【０００８】
そこで、本発明は、ＳＮＳサービスにおけるユーザとのインタラクティブなコミュニケーションの中で、レコメンドサービスとしての推薦投稿文を、ｂｏｔ技術を用いて配信することができる投稿文送信プログラム、装置及び方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明によれば、投稿者の投稿文を閲覧可能な複数の他の投稿者からなるグループに対して、当該投稿者によって投稿された投稿文を公開するブログサイトサーバと、ネットワークを介して通信可能な装置に搭載されたコンピュータを機能させる投稿文送信プログラムであって、
１つ以上の嗜好アイテムを登録した嗜好アイテムテーブルと、
嗜好アイテムテーブル中の嗜好アイテムに関連する推薦嗜好アイテムを逐次導出する推薦嗜好アイテム導出手段と、
テンプレート文章を用いて、その一部に推薦嗜好アイテムを含む投稿文を逐次生成する投稿文生成手段と、
投稿文をブログサイトサーバへ逐次投稿する投稿手段と、
ブログサイトサーバから、投稿文に対する他の投稿者の反応情報を収集する反応情報収集手段と、
反応情報から他の投稿者の反応が多い推薦嗜好アイテムを導出し、該推薦嗜好アイテムを嗜好アイテムテーブルに新たに登録するフィードバック手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。
【００１０】
本発明の投稿文送信プログラムにおける他の実施形態によれば、
推薦嗜好アイテム導出手段は、
多数のユーザの嗜好について、ユーザ毎に、各嗜好アイテムの嗜好の有無を表すユーザ嗜好データベースを有し、
ユーザ嗜好データベースを用いて、協調フィルタリングによって、嗜好アイテムテーブルの全ての嗜好アイテムに協調する推薦嗜好アイテムを逐次導出する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１１】
本発明の投稿文送信プログラムにおける他の実施形態によれば、
反応情報収集手段は、ブログサイトサーバから、投稿文に対する他の投稿者の反応操作回数をカウントし、
フィードバック手段は、反応操作回数が所定数以上の投稿文に含まれる推薦嗜好アイテムを、嗜好アイテムテーブルに新たに登録する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１２】
本発明の投稿文送信プログラムにおける他の実施形態によれば、反応操作回数は、リンクのクリック数、拡散送信数及び／又はお気に入り登録数であるようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１３】
本発明の投稿文送信プログラムにおける他の実施形態によれば、
投稿文生成手段は、投稿文に、更に、当該投稿文送信装置が提供するリダイレクトページへのアドレスを含め、
反応情報収集手段は、投稿文毎のリダイレクト回数をカウントし、
フィードバック手段は、リダイレクト回数が所定数以上の投稿文に含まれる推薦嗜好アイテムを、嗜好アイテムテーブルに新たに登録する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１４】
本発明の投稿文送信プログラムにおける他の実施形態によれば、
反応情報収集手段は、当該投稿者の投稿文を閲覧可能な複数の他の投稿者の投稿文を収集するものであり、
フィードバック手段は、
嗜好アイテムに様々なキーワードが対応付られた嗜好アイテム検索エンジンを有し、
収集された複数の投稿文から、形態素解析又はＮ−ｇｒａｍの索引文字列抽出法によってキーワードを検出し、該キーワードを嗜好アイテム検索エンジンに入力することによって嗜好アイテムを検索し、該嗜好アイテムを推薦嗜好アイテムとして、嗜好アイテムテーブルに新たに登録する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１５】
本発明の投稿文送信プログラムにおける他の実施形態によれば、
嗜好アイテムテーブルは、初期時には、初期嗜好アイテムを予め登録し、
初期嗜好アイテムは、ユーザ操作に基づいて設定されるものである
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１６】
本発明の投稿文送信プログラムにおける他の実施形態によれば、
嗜好アイテムテーブルは、嗜好アイテム毎に登録日時のタイムスタンプを登録しており、
フィードバック手段は、一定期間の経過した過去のタイムスタンプを持つ嗜好アイテムを、嗜好アイテムテーブルから削除する
ことも好ましい。
【００１７】
本発明によれば、投稿者の投稿文を閲覧可能な複数の他の投稿者からなるグループに対して、当該投稿者によって投稿された投稿文を公開するブログサイトサーバと、ネットワークを介して通信可能な投稿文送信装置であって、
１つ以上の嗜好アイテムを登録した嗜好アイテムテーブルと、
嗜好アイテムテーブル中の嗜好アイテムに関連する推薦嗜好アイテムを逐次導出する推薦嗜好アイテム導出手段と、
テンプレート文章を用いて、その一部に推薦嗜好アイテムを含む投稿文を逐次生成する投稿文生成手段と、
投稿文をブログサイトサーバへ逐次投稿する投稿手段と、
ブログサイトサーバから、投稿文に対する他の投稿者の反応情報を収集する反応情報収集手段と、
反応情報から他の投稿者の反応が多い推薦嗜好アイテムを導出し、該推薦嗜好アイテムを嗜好アイテムテーブルに新たに登録するフィードバック手段と
を有することを特徴とする。
【００１８】
本発明によれば、投稿者の投稿文を閲覧可能な複数の他の投稿者からなるグループに対して、当該投稿者によって投稿された投稿文を公開するブログサイトサーバと、ネットワークを介して通信可能な装置における投稿文送信方法であって、
１つ以上の嗜好アイテムを登録した嗜好アイテムテーブルを有し、
嗜好アイテムテーブル中の嗜好アイテムに関連する推薦嗜好アイテムを導出する第１のステップと、
テンプレート文章を用いて、その一部に推薦嗜好アイテムを含む投稿文を生成する第２のステップと、
投稿文をブログサイトサーバへ投稿する第３のステップと、
第１のステップから第３のステップを逐次繰り返すと共に、
ブログサイトサーバから、投稿文に対する他の投稿者の反応情報を収集する第４のステップと、
反応情報から他の投稿者の反応が多い推薦嗜好アイテムを導出し、該推薦嗜好アイテムを嗜好アイテムテーブルに新たに登録する第５のステップと
を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明の投稿文送信プログラム、装置及び方法によれば、ＳＮＳサービスにおけるユーザとのインタラクティブなコミュニケーションの中で、レコメンドサービスとしての推薦投稿文を、ｂｏｔ技術を用いて配信することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明におけるシステム構成図である。
【図２】本発明における第１の投稿文送信装置の機能構成図である。
【図３】本発明におけるシーケンス図である。
【図４】協調フィルタリングの動作を簡単に表した説明図である。
【図５】本発明における第２の投稿文送信装置の機能構成図である。
【図６】本発明における第３の投稿文送信装置の機能構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下では、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。
【００２２】
図１は、本発明におけるシステム構成図である。
【００２３】
図１によれば、インターネットに、ブログサイトサーバ３が接続されている。「ブログサイトサーバ」とは、例えばＳＮＳ(Social Networking Service)サーバであって、当該投稿者の投稿文を閲覧可能な複数の他の投稿者からなるグループに対して、当該投稿者によって投稿された投稿文を公開する。ＳＮＳサーバとしては、例えばtwitter（登録商標）や、facebook（登録商標）、mixi（登録商標）のようなミニブログサーバである。
【００２４】
図１によれば、多数の端末２が、アクセスネットワーク及びインターネットを介してブログサイトサーバ３へアクセスする。例えば、投稿者Ａ（アカウントＡ）の投稿文を閲覧可能な複数の他の投稿者Ｂ及びＣ（アカウントＢ及びＣ）からなるグループが構成されているとする。この場合、投稿者Ａによって投稿された投稿文は、投稿者Ｂ及びＣによって操作される端末でのみ、閲覧される。図１によれば、例えばアカウントＡとしてアクセスする投稿文送信装置１と、アカウントＢ及びＣとしてアクセスする端末２とが、ブログサイトサーバ３に接続している。
【００２５】
投稿文送信装置１に付与されたアカウントＡは、ｂｏｔ用のものである。ここで、そのアカウントをフォローするユーザの嗜好に応じて、コンテンツ、ニュース、トピック等の複数のｂｏｔ用のアカウントが備えられていることも好ましい。
【００２６】
本発明における投稿文送信装置１は、ＳＮＳサービスにおけるユーザとのインタラクティブなコミュニケーションの中で、レコメンドサービスとしての推薦投稿文（つぶやき）を、ｂｏｔ技術を用いて配信する。その推薦投稿文に対する他のユーザの反応（嗜好）によって、その推薦投稿文の投稿内容が自動的に更新される。
【００２７】
図２は、本発明における第１の投稿文送信装置の機能構成図である。
図３は、本発明におけるシーケンス図である。
【００２８】
投稿文送信装置１は、インターネットに接続する通信インタフェース１０と、ＡＰＩ(Application Programming Interface)部１１と、嗜好アイテムテーブル１２と、推薦嗜好アイテム導出部１３と、投稿文生成部１４と、投稿部１５と、反応情報収集部１６と、フィードバック部１７とを有する。通信インタフェース１０を除くこれら機能構成部は、当該端末に搭載されたコンピュータを機能させる投稿文送信プログラムを実行することによって実現される。尚、以下では、ミニブログサーバは、twitterサーバであるとして説明する。また、推薦対象としては例えば「映画」であって、投稿文送信装置１のアカウントＡに対して、多数のユーザがフォローしているとする。
【００２９】
ＡＰＩ部１１は、投稿部１５及び反応情報収集部１６のアプリケーションが、twitterのアプリケーションサービスの機能を利用するための規則インタフェースである。このＡＰＩ部１１は、ミニブログサーバ毎に異なるものとして用意される。
【００３０】
嗜好アイテムテーブル１２は、１つ以上の嗜好アイテムを登録したものである。また、嗜好アイテムテーブルには、嗜好アイテム毎に登録日時のタイムスタンプが登録されていることも好ましい。
【００３１】
嗜好アイテムテーブル１２には予め初期設定として、任意の嗜好アイテム（初期嗜好アイテム）を登録する。図２によれば、映画をレコメンドする場合に、例えば映画タイトルとして「映画Ａ」「映画Ｂ」が登録される。初期嗜好アイテムは、ユーザ操作に基づいて設定されるものである。
【００３２】
推薦嗜好アイテム導出部１３は、嗜好アイテムテーブル１２中の嗜好アイテムに関連する推薦嗜好アイテムを逐次導出する（図３のＳ１３参照）。具体的には、例えばユーザ嗜好データベースを用いた協調フィルタリング(Collaborative Filtering)のアルゴリズムを用いて、嗜好アイテムテーブル１２に登録されている嗜好アイテムに協調（類似）する他の嗜好アイテムを発見する。
【００３３】
協調フィルタリングとは、多数のユーザの嗜好情報を蓄積したユーザ嗜好データベースを用いて、あるユーザと嗜好の類似した他のユーザの情報を用いて自動的に推論するエンジンの技術である。趣味が類似する他人の意見を参考にするという「口コミ」の原理に基づく。
【００３４】
本発明によれば、この協調フィルタリングとしては、既存のレコメンドエンジンと、既存のユーザ嗜好データベースを流用することを想定している。即ち、ユーザ嗜好データベースは、例えば他のサービスによって収集された、ユーザ毎の購入閲覧履歴の数値をプロファイル化したものであると想定している。
【００３５】
図４は、協調フィルタリングの動作を簡単に表した説明図である。
【００３６】
図４によれば、例えば、嗜好アイテムテーブルに登録された映画Ａ及び映画Ｂを好む仮想ユーザを想定する。また、ユーザ嗜好データベースには、多数の実在するユーザａ〜ｄ毎に、各嗜好アイテムの嗜好の有無が表されている。映画Ａ及び／又は映画Ｂを好む他のユーザａ〜ｄが好む「映画Ｃ」を探し出し、仮想ユーザも「映画Ｃ」を好むのではないかと推論し、推薦嗜好アイテムとする。図４によれば、○のみで説明したが、実装的には、ユーザ同士の類似度を、同じアイテムに付与された評価の相関係数によって表すことによって類推する。仮想ユーザ行動と、ユーザ嗜好データベースに蓄積された既存の他ユーザ行動とを相関的に分析し、高い相関が認められたユーザを、「嗜好が近い」ものと仮定する。「嗜好が近い」のであれば同じような「行動を好む」と予想し、既存の他ユーザ行動にはあるが仮想ユーザ行動にはない行動（商品の購入や、記事の閲覧）を推薦する。このアルゴリズムは、例えば表計算ソフトウェアにも、予め標準関数として実装されている。
【００３７】
投稿文生成部１４は、テンプレート文章を用いて、その一部に推薦嗜好アイテムを含む投稿文を逐次生成する（図３のＳ１４参照）。投稿文には、ｂｏｔ用のアカウントＡから発信される投稿文が、任意のキャラクタから発言されたように見せることによって、閲覧者は、ｂｏｔのキャラクタに対して、人間的な親しみを感じることができる。
【００３８】
テンプレート文章としては、例えば以下のようなものであって、数種類を用意する。
「私のオススメは＜Ａ＞、ハラハラドキドキ！
http://www.lismovideo.jp/content_id=＜Ｂ＞」
＜Ａ＞には、レコメンド処理にて発見されたタイトルを埋め込む。
＜Ｂ＞には、レコメンドされたコンテンツのＩＤを埋め込む。
例えば映画であれば、サスペンス、コメディ等のジャンル等のメタ情報によって、テンプレートを使い分けることも好ましい。
また、投稿文生成部１４は、テンプレート文章に、推薦すべきコンテンツのメタ情報を更に埋め込むことも好ましい。
【００３９】
投稿部１５は、ＡＰＩ部１１を介して、投稿文をブログサイトサーバ３へ逐次投稿（例えばtwitterのTweet（つぶやく））する（図３のＳ１５参照）。ここで、投稿文を送信する時間は、スケジューリングされていることも好ましい。例えば、投稿文を送信する日時が設定される。例えば、「１時間に１回」「９時〜１６時は、１時間に１回」「１６時〜２３時は、３０分に１回」のような周期であってもよいし、「１２時５分」のような時間設定であってもよい。
【００４０】
反応情報収集部１６は、ＡＰＩ部１１を介して、ブログサイトサーバ３から、投稿文に対する他の投稿者の反応情報を収集する（図３のＳ１６参照）。具体的には、ＡＰＩ部１１を介して、ブログサイトサーバ３から、投稿文に対する他の投稿者の反応操作回数をカウントする。反応操作回数は、例えばリンクのクリック数、拡散送信数（例えばtwitterにおけるReTweet)及び／又はお気に入り登録数である。投稿文毎に、反応操作回数がカウントされる。また、反応情報としての反応操作は、投稿文送信装置１のアカウントＡをフォローしているユーザにおける反応操作に基づく。
【００４１】
フィードバック部１７は、反応情報から他の投稿者の反応が多い推薦嗜好アイテムを導出し、その推薦嗜好アイテムを嗜好アイテムテーブルに新たに登録する（図３のＳ１７参照）。フィードバック部１７は、例えば反応操作回数が所定数以上の投稿文に含まれる推薦嗜好アイテムを、嗜好アイテムテーブルに新たに登録するものであってもよい。例えば１日単位で集計した反応情報に基づいて、その上位数件を、推薦嗜好アイテムとするものであってもよい。
【００４２】
また、フィードバック部１７は、一定期間（例えば１週間）の経過した過去のタイムスタンプを持つ嗜好アイテムを、嗜好アイテムテーブルから削除する。更に、フィードバック部１７は、下位数件の嗜好されていない嗜好アイテムを、嗜好アイテムテーブルから削除することも好ましい。このような操作によって、嗜好アイテムテーブルが、インタラクティブなコミュニケーションの中で常に更新（チューニング）されることによって、登録された嗜好アイテムに類似する推薦嗜好アイテムも常に更新される。
【００４３】
図５は、本発明における第２の投稿文送信装置の機能構成図である。
【００４４】
図５の第２の投稿文送信装置は、図２の第１の投稿文送信装置と比較して、投稿文生成部１４及び反応情報収集部１６の機能のみが異なる。投稿文生成部１４は、当該投稿文送信装置をリダイレクト元とするリダイレクトページへのアドレスのリンクを、投稿文に含める。投稿文を閲覧した他のユーザが、このリンクをクリックすることによって、当該投稿文送信装置１を経由し、コンテンツ詳細情報等へリダイレクトされる。投稿文（つぶやき）の中のリンクをクリックすることによって、投稿文送信装置へアクセスし、リダイレクトにおける投稿文に対応するコンテンツ詳細情報ページが端末に表示される。反応情報収集部１６は、投稿文毎に、当該投稿文送信装置１がリダイレクトした回数をカウントすることができる。これによって、反応情報収集部１６は、ブログサイトサーバ３から、投稿文に対する他の投稿者の反応情報を収集することができる。そして、フィードバック部１７は、リダイレクト回数が所定数以上の投稿文に含まれる推薦嗜好アイテムを、嗜好アイテムテーブル１１に新たに登録する。
【００４５】
図６は、本発明における第３の投稿文送信装置の機能構成図である。
【００４６】
図６の第３の投稿文送信装置は、図２の第１の投稿文送信装置と比較して、反応情報収集部１６及びフィードバック部１７の機能のみが異なると共に、嗜好アイテム検索エンジン１８を更に有する。反応情報収集部１６は、当該投稿文送信装置のアカウントＡをフォローする他のユーザの投稿文（つぶやき）を収集する。このような機能は、一般に「クローラ」と称される。「クローラ」とは、ユーザが閲覧できるようなページを、自動的且つ定期的に取得する機能をいい、例えばtwitterのＡＰＩとして提供されている。
【００４７】
嗜好アイテム検索エンジン１８は、嗜好アイテムに様々なキーワードを対応付けたものを蓄積しており、キーワード（クエリ）を入力し、適切な嗜好アイテムを出力する。嗜好アイテム検索エンジン１８は、嗜好アイテムが映画名である場合、その映画のタイトル、登場人物、内容（アブスト）等の概要文章の中から抽出されたキーワードを、映画名の嗜好アイテムに対応付けている。尚、検索エンジンとしては、既存の一般的なものである。
【００４８】
フィードバック部１７は、収集された複数の投稿文から、形態素解析又はＮ−ｇｒａｍの索引文字列抽出法によってキーワードを検出する。それらキーワードの中で出現頻度の多い上位のキーワードが、嗜好アイテム検索エンジン１８へ入力される。嗜好アイテム検索エンジン１８は、入力されたキーワードに最適な嗜好アイテムを検索する。フィードバック部１７は、嗜好アイテム検索エンジン１８から出力された嗜好アイテムを、推薦嗜好アイテムとして、嗜好アイテムテーブル１１に新たに登録する
【００４９】
形態素解析とは、投稿文における自然言語の文を、単語辞書及び係り受け辞書を用いて、形態素（言語で意味を持つ最小単位）の列に分割し、それぞれの品詞を判別する技術をいう。この解析によって、例えば名詞の形態素のみをキーワードとして抽出し、出現頻度た多いキーワードを検出することができる。
【００５０】
また、Ｎ−ｇｒａｍとは、転置インデックス（キーワードとページの組み合わせ）のキーの切り出しを、辞書や構文解析に基づくのではなく、単に一定の文字数毎（例えば２文字毎）に切り出した語をカウントする技術をいう。Ｎとは、切り出す文字の単位が複数ありえるということを意味する。例えば、単語の意味を考えることなく、常に２文字の単語で切り出して、目次のキーを作る。
【００５１】
勿論、形態素解析又はＮ−ｇｒａｍの索引文字列抽出法をそのまま用いることなく、例えば映画のコンテンツに合わせて、意味のあるキーのみを抽出キーとするべく、何らかのフィルタリング機能を介することも好ましい。
【００５２】
以上、詳細に説明したように、本発明の投稿文送信プログラム、装置及び方法によれば、ＳＮＳサービスにおけるユーザとのインタラクティブなコミュニケーションの中で、レコメンドサービスとしての推薦投稿文を、ｂｏｔ技術を用いて配信することができる。特に、本発明によれば、例えばtwitterにおけるフォロワーの嗜好に応じた推薦投稿文を配信することができる。また、その投稿文は、一般的な広告としての無機質なイメージを感じさせることなく、ユーザとの間の自然な投稿文のやりとりの中で、本物の人間を模したような有機的なイメージを感じさせることができる。
【００５３】
前述した本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。
【符号の説明】
【００５４】
１  投稿文送信装置
１０  通信インタフェース
１１  ＡＰＩ部
１２  嗜好アイテムテーブル
１３  推薦嗜好アイテム導出部
１４  投稿文生成部
１５  投稿部
１６  反応情報収集部
１７  フィードバック部
１８  嗜好アイテム検索エンジン
２  端末
３  ブログサイトサーバ
【図１】
0005736292.tif 000002
【図２】
0005736292.tif 000003
【図３】
0005736292.tif 000004
【図４】
0005736292.tif 000005
【図５】
0005736292.tif 000006
【図６】
0005736292.tif 000007