(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツと当該コンテンツに対するユーザの行動とが対応付けられた複数の履歴情報に基づいて、前記行動によって利用されたコンテンツが再利用される確率を示す評価値を行動ごとに算出する評価値算出手段と、
ユーザに推薦するコンテンツに関する情報を含むレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成手段と、
前記評価値算出手段によって算出された前記評価値に基づいて、除外対象のコンテンツを判別する除外対象判別手段と、
前記レコメンド情報生成手段によって生成された前記レコメンド情報から前記除外対象判別手段によって判別された前記除外対象のコンテンツに関する情報を削除して補正レコメンド情報を生成するレコメンド情報除外手段と、
を備えることを特徴とするレコメンド情報生成装置。
【請求項２】
前記評価値算出手段は、
前記複数の履歴情報における登場回数が所定の回数以上のコンテンツを選定するコンテンツ選定手段と、
前記コンテンツ選定手段によって選定されたコンテンツに関する履歴情報のうち最も新しい履歴情報を除いた履歴情報を前記複数の履歴情報から抽出する履歴情報抽出手段と、
前記履歴情報抽出手段によって抽出された履歴情報において各行動に対応付けられたコンテンツの数である再利用コンテンツ数と、前記複数の履歴情報において各行動に対応付けられたコンテンツの数である総コンテンツ数とに基づいて、各行動の評価値をそれぞれ計算する評価値計算手段と、
を備えることを特徴とする請求項１に記載のレコメンド情報生成装置。
【請求項３】
前記履歴情報抽出手段は、各行動とユーザの嗜好の度合いを示す価値とがそれぞれ対応付けられた行動価値テーブルを有し、
前記履歴情報抽出手段は、前記コンテンツ選定手段によって選定されたコンテンツに関する履歴情報を時系列で並べて、連続する２つの履歴情報に含まれる行動の価値を前記行動価値テーブルに基づいて比較し、前記連続する２つの履歴情報のうち古い履歴情報に含まれる行動の価値が新しい履歴情報に含まれる行動の価値以下の場合、前記古い履歴情報を抽出することを特徴とする請求項２に記載のレコメンド情報生成装置。
【請求項４】
前記除外対象判別手段は、前記評価値と予め定められた閾値とを比較し、前記評価値が前記閾値より小さい場合に、前記複数の履歴情報において前記評価値を有する行動に対応付けられたコンテンツを除外対象のコンテンツと判別することを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか一項に記載のレコメンド情報生成装置。
【請求項５】
前記補正レコメンド情報を取得するための要求を受信するレコメンド要求受信手段と、
前記レコメンド情報除外手段によって生成された前記補正レコメンド情報を出力するレコメンド情報出力手段と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれか一項に記載のレコメンド情報生成装置。
【請求項６】
前記除外対象判別手段は、前記レコメンド要求受信手段によって前記要求が受信されたことに応じて、除外対象のコンテンツを判別することを特徴とする請求項５に記載のレコメンド情報生成装置。
【請求項７】
レコメンド情報生成装置が行うレコメンド情報生成方法であって、
前記レコメンド情報生成装置が、コンテンツと当該コンテンツに対するユーザの行動とが対応付けられた複数の履歴情報に基づいて、前記行動によって利用されたコンテンツが再利用される確率を示す評価値を行動ごとに算出する評価値算出ステップと、
前記レコメンド情報生成装置が、ユーザに推薦するコンテンツに関する情報を含むレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成ステップと、
前記レコメンド情報生成装置が、前記評価値算出ステップにおいて算出された前記評価値に基づいて、除外対象のコンテンツを判別する除外対象判別ステップと、
前記レコメンド情報生成装置が、前記レコメンド情報生成ステップにおいて生成された前記レコメンド情報から前記除外対象判別ステップにおいて判別された除外対象のコンテンツに関する情報を削除して補正レコメンド情報を生成するレコメンド情報除外ステップと、
を備えることを特徴とするレコメンド情報生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、レコメンド情報生成装置およびレコメンド情報生成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザが見ているコンテンツと関連するコンテンツを推薦するためのレコメンド情報を生成する方法がある。このようなレコメンド情報には、ユーザが既に利用済みで再度利用されないコンテンツが含まれることがある。これに対し、ユーザが視聴済みのコンテンツを除外してレコメンド情報を提示する方法が考えられている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−９９５７４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、ユーザによって何らかの行動（操作）によって利用されたコンテンツであっても再度利用される場合がある。例えば、ユーザがコンテンツの詳細情報をチェックした後、そのコンテンツを購入したりそのコンテンツを再生したりすることがある。上記特許文献１に記載されたレコメンド情報の提示方法では、一度利用したコンテンツはレコメンド情報から除外されてしまう。したがって、ユーザの行動パターンに応じたレコメンド情報を生成することができない。
【０００５】
そこで本発明は、このような問題点を解決するために、ユーザの行動パターンに応じたレコメンド情報を生成可能なレコメンド情報生成装置およびレコメンド情報生成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】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明のレコメンド情報生成装置は、コンテンツと当該コンテンツに対するユーザの行動とが対応付けられた複数の履歴情報に基づいて、ユーザの行動によって利用されたコンテンツが再利用される確率を示す評価値を行動ごとに算出する評価値算出手段と、ユーザに推薦するコンテンツに関する情報を含むレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成手段と、評価値算出手段によって算出された評価値に基づいて、除外対象のコンテンツを判別する除外対象判別手段と、レコメンド情報生成手段によって生成されたレコメンド情報から除外対象判別手段によって判別された除外対象のコンテンツに関する情報を削除して補正レコメンド情報を生成するレコメンド情報除外手段と、を備える。
【０００７】
また、本発明のレコメンド情報生成方法は、レコメンド情報生成装置が行うレコメンド情報生成方法である。このレコメンド情報生成方法は、レコメンド情報生成装置が、コンテンツと当該コンテンツに対するユーザの行動とが対応付けられた複数の履歴情報に基づいて、ユーザの行動によって利用されたコンテンツが再利用される確率を示す評価値を行動ごとに算出する評価値算出ステップと、レコメンド情報生成装置が、ユーザに推薦するコンテンツに関する情報を含むレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成ステップと、レコメンド情報生成装置が、評価値算出ステップにおいて算出された評価値に基づいて、除外対象のコンテンツを判別する除外対象判別ステップと、レコメンド情報生成装置が、レコメンド情報生成ステップにおいて生成されたレコメンド情報から除外対象判別ステップにおいて判別された除外対象のコンテンツに関する情報を削除して補正レコメンド情報を生成するレコメンド情報除外ステップと、を備える。
【０００８】
本発明によれば、ユーザの各行動によって利用されたコンテンツが再利用される確率を示す評価値に基づいて除外対象のコンテンツが判別され、レコメンド情報から除外対象のコンテンツに関する情報が削除される。このため、例えば、ユーザの行動によって利用されたコンテンツが再利用される確率が低い行動を特定し、その行動によって利用されたコンテンツに関する情報をレコメンド情報から除外することができる。その結果、ユーザの行動パターンに応じたレコメンド情報を生成することが可能となる。
【０００９】
評価値算出手段は、複数の履歴情報における登場回数が所定の回数以上のコンテンツを選定するコンテンツ選定手段と、コンテンツ選定手段によって選定されたコンテンツに関する履歴情報のうち最も新しい履歴情報を除いた履歴情報を複数の履歴情報から抽出する履歴情報抽出手段と、履歴情報抽出手段によって抽出された履歴情報において各行動に対応付けられたコンテンツの数である再利用コンテンツ数と、複数の履歴情報において各行動に対応付けられたコンテンツの数である総コンテンツ数とに基づいて、各行動の評価値を計算する評価値計算手段と、を備えてもよい。この構成によれば、各行動について、その行動によって利用されたコンテンツの再利用率を、当該行動の評価値として算出することができる。
【００１０】
履歴情報抽出手段は、各行動とユーザの嗜好の度合いを示す価値とをそれぞれ対応付けた行動価値テーブルを有してもよい。この場合、履歴情報抽出手段は、コンテンツ選定手段によって選定されたコンテンツに関する履歴情報を時系列で並べて、連続する２つの履歴情報に含まれる行動の価値を行動価値テーブルに基づいて比較し、連続する２つの履歴情報のうち古い履歴情報に含まれる行動の価値が新しい履歴情報に含まれる行動の価値以下の場合、古い履歴情報を抽出してもよい。この構成によれば、後に行われた行動が、その行動より嗜好性が弱い場合を除いて、各行動の評価値が算出される。このため、操作ミスなどによるノイズを除いて各行動の評価値を算出でき、各行動の評価値をより的確に算出することが可能となる。
【００１１】
除外対象判別手段は、評価値と予め定められた閾値とを比較し、評価値が閾値より小さい場合に、複数の履歴情報において当該評価値を有する行動に対応付けられたコンテンツを除外対象のコンテンツと判別してもよい。行動の評価値は、その行動によって利用されたコンテンツの再利用率を示している。すなわち、評価値が小さいことは、その行動によって利用されたコンテンツの再利用率が低いことを意味する。このため、評価値が閾値よりも小さい行動によって利用されたコンテンツを除外対象のコンテンツと判別することにより、再利用される可能性の低いコンテンツに関する情報をレコメンド情報から削除することができる。その結果、ユーザの行動パターンに応じたレコメンド情報を生成することが可能となる。
【００１２】
レコメンド情報生成装置は、補正レコメンド情報を取得するための要求を受信するレコメンド要求受信手段と、レコメンド情報除外手段によって生成された補正レコメンド情報を出力するレコメンド情報出力手段と、をさらに備えてもよい。この構成によれば、レコメンド情報生成装置において生成した補正レコメンド情報を、要求に応じて出力することができる。
【００１３】
除外対象判別手段は、レコメンド要求受信手段によって要求が受信されたことに応じて、除外対象のコンテンツを判別してもよい。この構成によれば、補正レコメンド情報を取得するための要求を受信した時点での履歴情報に基づいて、除外対象のコンテンツを判別できる。このため、除外対象のコンテンツをより適切に選択でき、より適切なレコメンド情報を生成することが可能となる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、ユーザの行動パターンに応じたレコメンド情報を生成できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施形態に係るレコメンド情報配信システムのシステム構成を示すシステム構成図である。
【図２】図１のレコメンド情報生成装置の機能を示すブロック図である。
【図３】図１のレコメンド情報生成装置のハードウェア構成を示す図である。
【図４】履歴情報テーブルの一例を示す図である。
【図５】評価値テーブルの一例を示す図である。
【図６】レコメンド情報生成処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】評価値算出処理の一例を示すフローチャートである。
【図８】行動価値テーブルの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一又は相当要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１７】
図１は、本実施形態に係るレコメンド情報配信システムのシステム構成を示すシステム構成図である。図１に示されるように、レコメンド情報配信システム１０は、レコメンド情報生成装置１と、１以上の携帯電話機２とを含んで構成されており、レコメンド情報生成装置１から携帯電話機２にコンテンツのレコメンド情報を提供するシステムである。
【００１８】
レコメンド情報生成装置１は、コンテンツのレコメンド情報を生成し、携帯電話機２にレコメンド情報を供給する装置である。このレコメンド情報生成装置１は、例えば、サーバ装置などの情報処理装置から構成されている。携帯電話機２は、レコメンド情報生成装置１にレコメンド要求を送信し、レコメンド情報生成装置１から供給されたレコメンド情報を表示する装置である。また、携帯電話機２は、各コンテンツに対するユーザの行動（操作）の履歴を履歴情報として記憶している。この携帯電話機２は、スマートフォン、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistants）、携帯ゲーム機、タブレット端末、ノートＰＣおよびデスクトップＰＣなどのクライアント端末装置であってもよい。なお、レコメンド情報生成装置１と各携帯電話機２とは、ネットワークＮＷを介して通信可能に接続されている。このネットワークＮＷは、有線および無線のいずれで構成されてもよく、例えば、移動体通信網、インターネット、有線ＷＡＮ（Wide  Area  Network）、無線ＷＡＮなどのネットワークである。
【００１９】
次に、レコメンド情報生成装置１の機能構成について説明する。図２は、レコメンド情報生成装置１の機能を示すブロック図である。図２に示されるように、レコメンド情報生成装置１は、機能的には、履歴情報取得部１１（履歴情報取得手段）と、履歴情報格納部１２（履歴情報格納手段）と、評価値算出部１３（評価値算出手段）と、評価値格納部１４（評価値格納手段）と、レコメンド情報生成部１５（レコメンド情報生成手段）と、レコメンド要求受信部１６（レコメンド要求受信手段）と、除外対象判別部１７（除外対象判別手段）と、レコメンド情報除外部１８（レコメンド情報除外手段）と、レコメンド情報出力部１９（レコメンド情報出力手段）と、を備えている。
【００２０】
図３は、レコメンド情報生成装置１のハードウェア構成を示す図である。図３に示されるように、レコメンド情報生成装置１は、物理的には、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１０１、主記憶装置であるＲＡＭ（Random  Access  Memory）１０２、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１０３、ハードディスクなどの補助記憶装置１０４、ネットワークカードなどのデータ送受信デバイスである通信モジュール１０５、マウス、タッチパッドおよびキーボードなどの入力装置１０６、液晶ディスプレイなどの出力装置１０７などのハードウェアにより構成されている。図２に示されたレコメンド情報生成装置１の各機能は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２などのハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１０１の制御のもとで通信モジュール１０５、入力装置１０６および出力装置１０７などを動作させるとともに、ＲＡＭ１０２や補助記憶装置１０４におけるデータの読み出しおよび書き込みを行うことで実現される。携帯電話機２についても同様なハードウェア構成を有するので、ここではその説明を省略する。以下、図２に示される各機能ブロックを説明する。
【００２１】
履歴情報取得部１１は、携帯電話機２から履歴情報を取得する履歴情報取得手段として機能する。履歴情報取得部１１は、例えば、携帯電話機２に対して定期的に（例えば１日に１回程度）履歴情報取得要求を送信し、携帯電話機２から履歴情報を受信する。そして、履歴情報取得部１１は、受信した履歴情報を履歴情報格納部１２に格納する。
【００２２】
履歴情報格納部１２は、履歴情報取得部１１によって取得された履歴情報を格納する履歴情報格納手段として機能する。履歴情報格納部１２は、例えば、履歴情報を履歴情報テーブルを用いて記憶している。図４は、履歴情報テーブルの一例を示す図である。図４に示されるように、履歴情報テーブルは、ユーザＩＤと、コンテンツＩＤと、行動ＩＤとを対応付けた複数の履歴情報Ｒ（Ｒ１〜Ｒ１２）を記憶している。
【００２３】
ユーザＩＤは、携帯電話機２の使用者であるユーザを識別するための識別情報であって、例えば、ユーザに予め割り当てられたユーザ番号などである。このユーザＩＤに代えて、携帯電話機２を識別するための端末ＩＤを用いてもよい。コンテンツＩＤは、携帯電話機２に提供されるコンテンツを識別するためのコンテンツ識別情報である。行動ＩＤは、ユーザＩＤによって識別されるユーザが、コンテンツＩＤによって識別されるコンテンツに対して行った操作の種別を識別するための行動識別情報である。例えば、行動ＩＤ「Ｋ１」は、コンテンツの詳細情報の閲覧を示し、行動ＩＤ「Ｋ２」は、コンテンツの視聴予約を示し、行動ＩＤ「Ｋ３」は、コンテンツの視聴を示す。行動ＩＤは、コンテンツに対する他の操作を識別するための識別情報を含んでもよい。
【００２４】
この例では、履歴情報テーブルにおいて、履歴情報Ｒは古い順に配列されているが、これに限定されず、ユーザＩＤによって識別されるユーザが、コンテンツＩＤによって識別されるコンテンツに対して、行動ＩＤによって識別される行動を行った時刻を示す時刻情報をさらに対応付けて履歴情報Ｒに記憶してもよい。
【００２５】
評価値算出部１３は、履歴情報格納部１２に格納されている履歴情報に基づいて、ユーザの行動によって利用されたコンテンツが再利用される確率を示す評価値を行動ごとに算出する評価値算出手段として機能する。評価値算出部１３は、算出した評価値を評価値格納部１４に格納する。また、評価値算出部１３は、定期的に（例えば１日に１回程度）評価値を算出し、評価値格納部１４に格納されている評価値を更新する。
【００２６】
この評価値算出部１３は、コンテンツ選定部３１（コンテンツ選定手段）と、履歴情報抽出部３２（履歴情報抽出手段）と、評価値計算部３３（評価値計算手段）と、を備えている。
【００２７】
コンテンツ選定部３１は、履歴情報格納部１２に格納されている複数の履歴情報における登場回数が所定の回数以上のコンテンツを選定するコンテンツ選定手段として機能する。コンテンツ選定部３１は、履歴情報テーブルにおいて、同一のユーザＩＤを有する履歴情報について、各コンテンツＩＤの登場回数をそれぞれカウントする。そして、コンテンツ選定部３１は、例えば登場回数が２以上のコンテンツＩＤが示すコンテンツを選定する。
【００２８】
履歴情報抽出部３２は、コンテンツ選定部３１によって選定されたコンテンツに関する履歴情報のうち所定の履歴情報を除く履歴情報を履歴情報テーブルから抽出する履歴情報抽出手段として機能する。具体的には、履歴情報抽出部３２は、コンテンツ選定部３１によって選定されたコンテンツを識別するコンテンツＩＤを有する履歴情報を履歴情報テーブルから取得する。そして、履歴情報抽出部３２は、取得した履歴情報のうち、例えば最も新しい履歴情報を除いた履歴情報を抽出する。
【００２９】
評価値計算部３３は、履歴情報抽出部３２によって抽出された履歴情報に含まれる行動ごとに、その行動に対応付けられたユニークなコンテンツ数である再利用コンテンツ数をカウントする。また、評価値計算部３３は、履歴情報テーブルに含まれる行動ごとに、その行動に対応付けられたユニークなコンテンツ数である総コンテンツ数をカウントする。そして、評価値計算部３３は、再利用コンテンツ数と総コンテンツ数に基づいて、各行動の評価値をそれぞれ計算する。評価値計算部３３は、例えば、行動の再利用コンテンツ数をその行動の総コンテンツ数で除算し、その演算結果を当該行動の評価値として算出する。
【００３０】
ここで、評価値算出部１３の評価値算出方法を、図４の履歴情報テーブルを用いて詳細に説明する。まず、コンテンツ選定部３１は、履歴情報テーブルにおいて、同一のユーザＩＤ「Ｕ１」を有する履歴情報について、各コンテンツＣの登場回数Ｎをカウントする。この例では、コンテンツＩＤ「Ｃ１」のコンテンツ（以下、「コンテンツＣ１」という。他のコンテンツについても同様。）の登場回数Ｎ１は４、コンテンツＣ２の登場回数Ｎ２は１、コンテンツＣ３の登場回数Ｎ３は２、コンテンツＣ４の登場回数Ｎ４は２、コンテンツＣ５の登場回数Ｎ５は３である。
【００３１】
次に、コンテンツ選定部３１は、登場回数Ｎが所定回数以上のコンテンツＣを選定する。この例では、登場回数Ｎが２以上のコンテンツが選定されるので、コンテンツＣ１、コンテンツＣ３、コンテンツＣ４およびコンテンツＣ５が選定される。
【００３２】
そして、履歴情報抽出部３２は、コンテンツ選定部３１によって選定されたコンテンツＣに関する履歴情報Ｒのうち、最も新しい履歴情報Ｒを除いて、古い順にＮ−１番目までの履歴情報Ｒを履歴情報テーブルから抽出する。この例では、コンテンツＣ１について履歴情報Ｒ３、履歴情報Ｒ９および履歴情報Ｒ１１が抽出され、コンテンツＣ３について履歴情報Ｒ１が抽出され、コンテンツＣ４について履歴情報Ｒ４が抽出され、コンテンツＣ５について履歴情報Ｒ５および履歴情報Ｒ８が抽出される。
【００３３】
続いて、評価値計算部３３は、履歴情報テーブルにおいて、行動ごとにその行動に対応付けられたユニークなコンテンツの数をカウントし、その行動の総コンテンツ数ｔを取得する。この例では、履歴情報テーブルにおいて行動ＩＤ「Ｋ１」に対応付けられたコンテンツＩＤは「Ｃ１」、「Ｃ２」、「Ｃ３」および「Ｃ４」の４種類である。したがって、行動ＩＤ「Ｋ１」の行動（以下、「行動Ｋ１」という。他の行動についても同様。）の総コンテンツ数ｔ１は４である。同様に、行動Ｋ２の総コンテンツ数ｔ２は３、行動Ｋ３の総コンテンツ数ｔ３は２である。
【００３４】
また、評価値計算部３３は、履歴情報抽出部３２によって抽出された履歴情報Ｒにおいて、行動ＩＤごとにその行動に対応付けられたユニークなコンテンツの数をカウントし、その行動の再利用コンテンツ数ｕを取得する。この例では、登場回数Ｎが２以上のコンテンツＣに関する履歴情報Ｒのうち、最も新しい履歴情報Ｒを除いて抽出された履歴情報Ｒ１，Ｒ３〜Ｒ５，Ｒ８，Ｒ９において、行動ＩＤ「Ｋ１」に対応付けられたコンテンツＩＤは「Ｃ１」、「Ｃ３」および「Ｃ４」の３種類である。したがって、行動Ｋ１の再利用コンテンツ数ｕ１は３である。同様に、行動Ｋ２の再利用コンテンツ数ｕ２は２、行動Ｋ３の再利用コンテンツ数ｕ３は１である。
【００３５】
そして、評価値計算部３３は、各行動について再利用コンテンツ数を総コンテンツ数で除算し、その演算結果をその行動の評価値Ｅとして算出する。この例では、行動Ｋ１の評価値Ｅ１（＝ｕ１／ｔ１）は３／４、行動Ｋ２の評価値Ｅ２（＝ｕ２／ｔ２）は２／３、行動Ｋ３の評価値Ｅ３（＝ｕ３／ｔ３）は１／２と算出される。
【００３６】
このようにして算出された評価値Ｅは、携帯電話機２のユーザが、コンテンツに対して行動ＩＤによって識別される行動（操作）を起こした後に、さらにそのコンテンツに対して行動を起こす確率を示している。すなわち、評価値Ｅが大きい行動は、さらなる行動を誘発する可能性が高い行動であり、評価値Ｅが小さい行動は、さらなる行動を誘発する可能性が低い行動である。言い換えると、評価値Ｅは、行動ＩＤによって識別される行動によって利用されたコンテンツの再利用率を示しているともいえる。したがって、評価値Ｅが大きい行動によって利用されたコンテンツは、再利用される可能性が高く、評価値Ｅが小さい行動によって利用されたコンテンツは、再利用される可能性が低い。
【００３７】
評価値格納部１４は、評価値算出部１３によって算出された行動ごとの評価値を格納する評価値格納手段として機能する。評価値格納部１４は、評価値テーブルを用いて、行動ごとの評価値を管理している。図５は、評価値テーブルの一例を示す図である。評価値テーブルは、行動ＩＤと、評価値と、を対応付けて記憶している。この例では、図４の履歴情報テーブルに基づいて算出された行動ごとの評価値が格納されている。
【００３８】
レコメンド情報生成部１５は、レコメンド情報を生成するレコメンド情報生成手段として機能する。このレコメンド情報は、ユーザの嗜好に応じてユーザに推薦する１以上のコンテンツに関する情報を含んでおり、例えばリスト形式で生成される。レコメンド情報生成部１５は、例えば、コンテンツフィルタリングおよび協調フィルタリングなどを用いてレコメンド情報を生成する。また、レコメンド情報生成部１５は、定期的に（例えば１日に１回程度）レコメンド情報を生成する。なお、レコメンド情報生成部１５は、他の方法によってレコメンド情報を生成してもよい。
【００３９】
レコメンド要求受信部１６は、補正レコメンド情報を取得するためのレコメンド要求を受信するレコメンド要求受信手段として機能する。このレコメンド要求受信部１６は、携帯電話機２からレコメンド要求を受信すると、その旨を除外対象判別部１７に通知する。
【００４０】
除外対象判別部１７は、評価値算出部１３によって算出された各行動の評価値に基づいて、除外対象のコンテンツを判別する除外対象判別手段として機能する。この除外対象判別部１７は、例えば、評価値算出部１３によって算出された評価値と予め定められた閾値とを比較し、評価値が閾値より小さい場合に、履歴情報テーブルにおいて当該評価値を有する行動に対応付けられたコンテンツを除外対象のコンテンツと判別する。
【００４１】
具体的に説明すると、除外対象判別部１７は、レコメンド要求受信部１６からレコメンド要求を受信した旨の通知を受信したことに応じて、評価値格納部１４に格納されている各行動の評価値を取得し、各評価値と閾値とを比較する。比較の結果、行動の評価値が閾値より小さい場合、除外対象判別部１７は、その行動を除外対象として選定する。なお、閾値は、除外対象判別部１７に予め設定されており、例えば０．７である。図５の評価値テーブルを用いて説明すると、行動Ｋ１の評価値Ｅ１は３／４、行動Ｋ２の評価値Ｅ２は２／３、行動Ｋ３の評価値Ｅ３は１／２であるので、閾値０．７より小さい評価値を有する行動Ｋ２および行動Ｋ３が除外対象として選定される。
【００４２】
次に、除外対象判別部１７は、除外対象に選定した行動に対応付けられたコンテンツを履歴情報格納部１２から取得する。すなわち、除外対象判別部１７は、履歴情報格納部１２に格納されている履歴情報テーブルを参照し、除外対象に選定した行動を識別する行動ＩＤをキーとして検索を行う。そして、除外対象判別部１７は、その行動ＩＤに対応付けられたコンテンツＩＤを履歴情報テーブルから取得し、取得したコンテンツＩＤをレコメンド情報除外部１８に送信する。この例では、除外対象に選定された行動Ｋ２および行動Ｋ３に対応づけられたコンテンツＩＤ「Ｃ１」、「Ｃ４」、「Ｃ５」がレコメンド情報除外部１８に送信される。このようにして、除外対象判別部１７は、取得したコンテンツＩＤにより識別されるコンテンツを、除外対象のコンテンツとして判別する。
【００４３】
レコメンド情報除外部１８は、レコメンド情報生成部１５によって生成されたレコメンド情報から除外対象判別部１７によって判別された除外対象のコンテンツに関する情報を削除して補正レコメンド情報を生成するレコメンド情報除外手段として機能する。具体的には、レコメンド情報除外部１８は、除外対象判別部１７から受信した除外対象のコンテンツを識別するコンテンツＩＤに基づいて、レコメンド情報生成部１５によって生成されたレコメンド情報に除外対象のコンテンツに関する情報が含まれているか否かを判定する。そして、レコメンド情報除外部１８は、レコメンド情報に除外対象のコンテンツに関する情報が含まれていると判定した場合、そのコンテンツに関する情報を削除する。そして、レコメンド情報除外部１８は、補正レコメンド情報をレコメンド情報出力部１９に送信する。
【００４４】
レコメンド情報出力部１９は、レコメンド情報除外部１８によって生成された補正レコメンド情報を出力するレコメンド情報出力手段として機能する。このレコメンド情報出力部１９は、レコメンド情報除外部１８から補正レコメンド情報を受信すると、受信した補正レコメンド情報を、レコメンド要求を送信した携帯電話機２に送信する。
【００４５】
続いて、上述した構成を有するレコメンド情報生成装置１におけるレコメンド情報生成方法について説明する。図６は、レコメンド情報生成装置１のレコメンド情報生成処理の一例を示すフローチャートである。このレコメンド情報生成処理は、予め定められた時間ごとに開始される。
【００４６】
図６に示されるように、まず、履歴情報取得部１１は、各携帯電話機２からネットワークＮＷを介して履歴情報を取得し、取得した履歴情報を履歴情報格納部１２に格納する（ステップＳ０１，履歴情報取得ステップ）。また、評価値算出部１３は、履歴情報格納部１２の履歴情報テーブルに記憶されている履歴情報に基づいて、定期的に各行動の評価値を算出し、算出した評価値を評価値格納部１４に格納する（ステップＳ０２，評価値算出ステップ）。そして、レコメンド情報生成部１５は、レコメンド情報を生成する（ステップＳ０３，レコメンド情報生成ステップ）。このステップＳ０１〜ステップＳ０３までの処理は、レコメンド情報生成装置１に予め定められた時間ごとに定期的に行われる。
【００４７】
次に、レコメンド要求受信部１６が携帯電話機２からレコメンド要求を受信する（ステップＳ０４，レコメンド要求受信ステップ）と、除外対象判別部１７は、評価値格納部１４に格納されている評価値に基づいて、除外対象の行動を選定する（ステップＳ０５）。そして、除外対象判別部１７は、選定した行動の行動ＩＤに対応付けられたコンテンツＩＤを履歴情報格納部１２の履歴情報テーブルから取得し、除外対象コンテンツを判別する（ステップＳ０６，除外対象判別ステップ）。
【００４８】
次に、レコメンド情報除外部１８は、ステップＳ０３において生成されたレコメンド情報からステップＳ０６において判別された除外対象コンテンツを削除して補正レコメンド情報を生成する（ステップＳ０７，レコメンド情報除外ステップ）。そして、レコメンド情報出力部１９は、ステップＳ０７において生成された補正レコメンド情報を、レコメンド要求を送信した携帯電話機２に送信し（ステップＳ０８，レコメンド情報出力ステップ）、レコメンド情報生成装置１のレコメンド情報生成処理を終了する。
【００４９】
続いて、図６のステップＳ０２における評価値算出方法について説明する。図７は、レコメンド情報生成装置１の評価値算出処理の一例を示すフローチャートである。
【００５０】
図７に示されるように、まず、コンテンツ選定部３１は、履歴情報格納部１２の履歴情報テーブルにおいて、各コンテンツの登場回数Ｎをカウントする（ステップＳ２１）。次に、コンテンツ選定部３１は、登場回数Ｎが２以上のコンテンツを選定する（ステップＳ２２，コンテンツ選定ステップ）。そして、履歴情報抽出部３２は、ステップＳ２２において選定されたコンテンツに関する履歴情報のうち、古い順にＮ−１番目までの履歴情報を履歴情報テーブルから抽出する（ステップＳ２３，履歴情報抽出ステップ）。
【００５１】
続いて、評価値計算部３３は、履歴情報格納部１２の履歴情報テーブルにおいて、行動ＩＤごとにその行動ＩＤに対応付けられたユニークなコンテンツの数をカウントし、その行動の総コンテンツ数ｔを取得する（ステップＳ２４）。また、評価値計算部３３は、ステップＳ２３において抽出された履歴情報において、行動ＩＤごとにその行動ＩＤに対応付けられたユニークなコンテンツの数をカウントし、その行動の再利用コンテンツ数ｕを取得する（ステップＳ２５）。
【００５２】
そして、評価値計算部３３は、各行動について再利用コンテンツ数を総コンテンツ数で除算し、その演算結果をその行動の評価値Ｅとして算出する（ステップＳ２６，評価値計算ステップ）。そして、レコメンド情報生成装置１の評価値算出処理を終了する。
【００５３】
次に、レコメンド情報生成装置１の作用効果について説明する。レコメンド情報生成装置１は、コンテンツと当該コンテンツに対するユーザの行動とを対応付けた複数の履歴情報に基づいて、各行動の評価値をそれぞれ算出する評価値算出部１３と、ユーザに推薦するコンテンツに関する情報を含むレコメンド情報を生成するレコメンド情報生成部１５と、評価値算出部１３によって算出された評価値に基づいて、除外対象のコンテンツを判別する除外対象判別部１７と、レコメンド情報生成部１５によって生成されたレコメンド情報から除外対象判別部１７によって判別された除外対象のコンテンツに関する情報を削除して補正レコメンド情報を生成するレコメンド情報除外部１８と、を備える。
【００５４】
このレコメンド情報生成装置１によれば、各行動によって利用されたコンテンツが再利用される確率を示す評価値に基づいて除外対象のコンテンツが判別され、レコメンド情報から除外対象のコンテンツに関する情報が削除される。このため、例えば、ユーザの行動によって利用されたコンテンツが再利用される確率が低い行動を特定し、その行動によって利用されたコンテンツに関する情報をレコメンド情報から除外することができる。言い換えれば、さらなる行動を誘発する可能性が低い行動によって利用されたコンテンツは、再び利用される可能性が低いので、レコメンド情報から削除される。その結果、ユーザの行動パターンに応じたレコメンド情報を生成することが可能となる。
【００５５】
評価値算出部１３は、複数の履歴情報における登場回数が所定の回数以上のコンテンツを選定するコンテンツ選定部３１と、コンテンツ選定部３１によって選定されたコンテンツに関する履歴情報のうち最も新しい履歴情報を除いた履歴情報を複数の履歴情報から抽出する履歴情報抽出部３２と、履歴情報抽出部３２によって抽出された履歴情報に含まれる行動ごとのコンテンツ数である再利用コンテンツ数と、複数の履歴情報に含まれる行動ごとのコンテンツ数である総コンテンツ数とに基づいて、各行動の評価値を計算する評価値計算部３３と、を備える。この構成によれば、各行動について、その行動によって利用されたコンテンツの再利用率を、当該行動の評価値として算出することができる。
【００５６】
除外対象判別部１７は、評価値と予め定められた閾値とを比較し、評価値が閾値より小さい場合に、複数の履歴情報において当該評価値を有する行動に対応付けられたコンテンツを除外対象のコンテンツと判別する。行動の評価値は、その行動によって利用されたコンテンツの再利用率を示している。すなわち、評価値が小さいことは、その行動によって利用されたコンテンツの再利用率が低いことを意味する。このため、評価値が閾値よりも小さい行動によって利用されたコンテンツを除外対象のコンテンツと判別することにより、再利用される可能性の低いコンテンツに関する情報をレコメンド情報から削除することができる。その結果、ユーザの行動パターンに応じたレコメンド情報を生成することが可能となる。
【００５７】
レコメンド情報生成装置１は、補正レコメンド情報を取得するための要求を受信するレコメンド要求受信部１６と、レコメンド情報除外部１８によって生成された補正レコメンド情報を出力するレコメンド情報出力部１９と、をさらに備える。この構成によれば、レコメンド情報生成装置１において生成した補正レコメンド情報を、要求に応じて携帯電話機２に出力することができる。
【００５８】
除外対象判別部１７は、レコメンド要求受信部１６によって要求が受信されたことに応じて、除外対象のコンテンツを判別してもよい。この構成によれば、補正レコメンド情報を取得するための要求を受信した時点での履歴情報に基づいて、除外対象のコンテンツを判別できる。このため、除外対象のコンテンツをより適切に選択でき、より適切なレコメンド情報を生成することが可能となる。
【００５９】
なお、本発明に係るレコメンド情報生成装置およびレコメンド情報生成方法は本実施形態に記載したものに限定されない。例えば、評価値算出部１３は、ユーザ毎に算出した各行動の評価値を全ユーザで平均した平均値を、その行動の評価値としてもよい。
【００６０】
また、評価値算出部１３は、履歴情報格納部１２の履歴情報テーブルに記憶されている履歴情報のうち、所定の期間を対象にして評価値を算出してもよい。例えば、評価値算出部１３は、最新の１か月の履歴情報を対象にして評価値を算出してもよい。
【００６１】
また、評価値算出部１３は、履歴情報格納部１２に履歴情報が一定量以上格納されるまで、各行動の評価値を算出しないで、各行動の評価値を除外対象判別部１７に設定されている閾値以上の値（例えば、１）としてもよい。これによれば、一定の履歴情報が蓄積されるまではすべての行動を除外対象に選定しないようにし、一定量以上の履歴情報が蓄積されてから各行動の評価値を算出することができる。履歴情報が少ない場合には、履歴情報に各行動の傾向が現れない可能性が高いので、このような不正確な履歴情報に基づいて除外対象のコンテンツが判別されるのを防止できる。
【００６２】
また、履歴情報抽出部３２は、ユーザの嗜好の度合いを示す価値に基づいて履歴情報を抽出してもよい。この場合の履歴情報抽出部３２の履歴情報の抽出方法を、図４の履歴情報テーブルおよび図８の行動価値テーブルを用いて説明する。図８は、行動価値テーブルの一例を示す図である。図８に示されるように、行動価値テーブルは、行動ＩＤと、その行動の価値と、を対応付けて記憶しており、履歴情報抽出部３２に予め設定されている。ここで、価値とは、ユーザの嗜好の度合いを示す値であって、その値が大きいほどユーザが強い興味を持っている行動であることを示す。
【００６３】
この例では、行動ＩＤ「Ｋ１」によって識別されるコンテンツの詳細情報閲覧には価値「１」が対応付けられ、行動ＩＤ「Ｋ２」によって識別されるコンテンツの視聴予約には価値「２」が対応付けられ、行動ＩＤ「Ｋ３」によって識別されるコンテンツの視聴には価値「３」が対応付けられている。すなわち、コンテンツの詳細情報閲覧よりも視聴予約の方が、ユーザがコンテンツに強い興味を持っていることを示し、コンテンツの視聴予約よりも視聴の方が、ユーザがコンテンツに強い興味を持っていることを示している。
【００６４】
履歴情報抽出部３２は、コンテンツ選定部３１によって選定されたコンテンツに関する履歴情報を時系列で並べて、連続する２つの履歴情報に含まれる行動の価値を前記行動価値テーブルに基づいて比較する。そして、履歴情報抽出部３２は、連続する２つの履歴情報のうち古い履歴情報に含まれる行動の価値が新しい履歴情報に含まれる行動の価値以下の場合、古い履歴情報を抽出する。
【００６５】
具体的に説明すると、履歴情報抽出部３２は、コンテンツ選定部３１によって選定されたコンテンツを識別するコンテンツＩＤを有する履歴情報Ｒを履歴情報テーブルから取得する。この例では、コンテンツＣ１について履歴情報Ｒ３、履歴情報Ｒ９、履歴情報Ｒ１１および履歴情報Ｒ１２が取得され、コンテンツＣ３について履歴情報Ｒ１および履歴情報Ｒ６が取得され、コンテンツＣ４について履歴情報Ｒ４および履歴情報Ｒ７が取得され、コンテンツＣ５について履歴情報Ｒ５、履歴情報Ｒ８および履歴情報Ｒ１０が取得される。
【００６６】
そして、履歴情報抽出部３２は、取得した履歴情報Ｒのそれぞれについて、その履歴情報Ｒと同じコンテンツＩＤを有し、その履歴情報Ｒの次に新しい履歴情報と行動の価値を比較する。そして、履歴情報抽出部３２は、対象の履歴情報に含まれる行動の価値が次の履歴情報に含まれる行動の価値より大きい場合には、対象の履歴情報を抽出しない。一方、履歴情報抽出部３２は、対象の履歴情報に含まれる行動の価値が次の履歴情報に含まれる行動の価値以下の場合には、対象の履歴情報を抽出する。また、履歴情報抽出部３２は、各コンテンツについて最新の履歴情報を抽出しない。
【００６７】
この例では、コンテンツＣ１について、履歴情報Ｒ３の行動Ｋ１の価値（＝１）と履歴情報Ｒ９の行動Ｋ２の価値（＝２）とを比較すると、履歴情報Ｒ３の行動Ｋ１の価値の方が小さいので、履歴情報Ｒ３は抽出される。また、履歴情報Ｒ９の行動Ｋ２の価値と履歴情報Ｒ１１の行動Ｋ３の価値（＝３）とを比較すると、履歴情報Ｒ９の行動Ｋ２の価値の方が小さいので、履歴情報Ｒ９は抽出される。また、履歴情報Ｒ１１の行動Ｋ３の価値と履歴情報Ｒ１２の行動Ｋ１の価値とを比較すると、履歴情報Ｒ１１の行動Ｋ３の価値の方が大きいので、履歴情報Ｒ１１は抽出されない。さらに、履歴情報Ｒ１２は、コンテンツＣ１の最新の履歴情報であるので、抽出されない。
【００６８】
その結果、コンテンツＣ１について、履歴情報Ｒ３および履歴情報Ｒ９が抽出される。同様にして、コンテンツＣ３について履歴情報Ｒ１が抽出され、コンテンツＣ４について履歴情報Ｒ４が抽出され、コンテンツＣ５について履歴情報Ｒ５および履歴情報Ｒ８が抽出される。
【００６９】
このようにして履歴情報テーブルから履歴情報を抽出した場合、評価値計算部３３によって、行動Ｋ１の評価値Ｅ１は３／４、行動Ｋ２の評価値Ｅ２は２／３、行動Ｋ３の評価値Ｅ３は０と算出される。
【００７０】
一般的に、ユーザはコンテンツに対して何らかの行動を起こし、そのコンテンツに興味を持った場合、以前に行った行動よりもより強い興味を示す行動を起こす。しかしながら、例えば、コンテンツを視聴した後に操作ミスなどによってそのコンテンツの詳細情報を閲覧してしまうこともある。上述の履歴情報抽出部３２の履歴情報の抽出方法によれば、後に行われた行動が、その行動より嗜好性が弱い場合を除いて、各行動の評価値が算出される。このため、操作ミスなどによるノイズを除いて各行動の評価値を算出でき、各行動の評価値をより的確に算出することが可能となる。
【符号の説明】
【００７１】
１…レコメンド情報生成装置、１３…評価値算出部（評価値算出手段）、１５…レコメンド情報生成部（レコメンド情報生成手段）、１６…レコメンド要求受信部（レコメンド要求受信手段）、１７…除外対象判別部（除外対象判別手段）、１８…レコメンド情報除外部（レコメンド情報除外手段）、１９…レコメンド情報出力部（レコメンド情報出力手段）、３１…コンテンツ選定部（コンテンツ選定手段）、３２…履歴情報抽出部（履歴情報抽出手段）、３３…評価値計算部（評価値計算手段）。
【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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