(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
登録された参照元コンテンツを参照する際に他に参照すべき参照先コンテンツを推薦する協調フィルタリングエンジンを用いて推薦するコンテンツ推薦プログラムであって、
前記参照元コンテンツを分割して分割コンテンツとするコンテンツ分割プログラムと、
前記分割コンテンツ単位で、コンテンツを評価するコンテンツ評価プログラムと、
前記コンテンツ評価プログラムの評価結果に基づいて、前記分割コンテンツと関連する関連コンテンツを求め、前記関連コンテンツからの参照先コンテンツである推薦コンテンツを特定する推薦コンテンツ情報を、前記協調フィルタリングエンジンを用いて生成する推薦コンテンツ情報生成プログラムと、
を有し、
さらに、前記推薦コンテンツを評価した評価者を取得し、前記評価者が表示要求のあったコンテンツにアクセスする権限を有していない場合に、前記評価者を前記コンテンツのアクセス対象として推薦することを特徴とするコンテンツ推薦プログラム。
【請求項２】
前記推薦コンテンツ情報生成プログラムは、
前記分割コンテンツ単位で、コンテンツの類似性を評価することを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ推薦プログラム。
【請求項３】
あるコンテンツの表示要求があったときに、そのコンテンツの推薦コンテンツを前記表示要求のあったコンテンツの前記分割コンテンツから取得し、アクセス可能なコンテンツを提供するコンテンツ表示プログラムを有することを特徴とする請求項１又は２に記載のコンテンツ推薦プログラム。
【請求項４】
前記コンテンツ分割プログラムは、
前記参照元コンテンツに含まれる引用記号の有無によりコンテンツを分割することを特徴とする請求項１から３までのいずれか１項に記載のコンテンツ推薦プログラム。
【請求項５】
前記コンテンツ分割プログラムは、
前記参照元コンテンツの行又は段落毎に、コンテンツを分割することを特徴とする請求項１から３までのいずれか１項に記載のコンテンツ推薦プログラム。
【請求項６】
登録された参照元コンテンツを参照する際に他に参照すべき参照先コンテンツを推薦する協調フィルタリングエンジンを用いて推薦するコンテンツ推薦装置であって、
前記参照元コンテンツを分割して分割コンテンツとするコンテンツ分割部と、
前記分割コンテンツ単位で、コンテンツを評価するコンテンツ評価部と、
前記コンテンツ評価部の評価結果に基づいて、前記分割コンテンツと関連する関連コンテンツを求め、前記関連コンテンツからの参照先コンテンツを特定するための推薦コンテンツ情報を、前記協調フィルタリングエンジンを用いて生成する推薦コンテンツ生成部と、
を有し、
さらに、前記推薦コンテンツを評価した評価者を取得し、前記評価者が表示要求のあったコンテンツにアクセスする権限を有していない場合に、前記評価者を前記コンテンツのアクセス対象として推薦することを特徴とするコンテンツ推薦装置。
【請求項７】
登録された参照元コンテンツを参照する際に他に参照すべき参照先コンテンツを推薦する協調フィルタリングエンジンを用いて推薦するコンテンツ推薦方法であって、
前記参照元コンテンツを分割して分割コンテンツとするコンテンツ分割ステップと、
前記分割コンテンツ単位で、コンテンツを評価するコンテンツ評価ステップと、
前記コンテンツ評価ステップの評価結果に基づいて、前記分割コンテンツと関連する関連コンテンツを求め、前記関連コンテンツからの参照先コンテンツである推薦コンテンツを特定する推薦コンテンツ情報を、前記協調フィルタリングエンジンを用いて生成する推薦コンテンツ生成ステップと、を有し、
さらに、前記推薦コンテンツを評価した評価者を取得し、前記評価者が表示要求のあったコンテンツにアクセスする権限を有していない場合に、前記評価者を前記コンテンツの
アクセス対象として推薦することを特徴とするコンテンツ推薦方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンテンツ推薦プログラム、コンテンツ推薦装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ソーシャルウェアはそれを利用する多くのユーザがインターネット上で情報を交換し、有意義な情報を集め、再発信するための手段として広く利用されている。これらのシステムでは情報を集めるため、自分が過去に参照した情報に関連する情報を新たな情報として推薦したりする機能が備わっている。
【０００３】
たとえば、協調フィルタリングという技術においては、自分が見た情報を参照した別のユーザがいれば、その別のメンバが見ている他の情報で自分が見ておらず、他のユーザがよく見ていたり、評価している情報を抽出し、関連コンテンツとして推薦することが可能で、インターネット上の購買サイトや、ニュースサイトなどでも利用されている（非特許文献１参照）。
【０００４】
また、利用状況の類似性を考慮に入れてコンテンツ間の類似度を算出する技術が特許文献１に開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１２−１４５１８号公報
【非特許文献１】協調フィルタリングに関する研究動向http://www.race.u-tokyo.ac.jp/~fukuhara/Research/paper/98/cofil.pdf
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
このような推薦システムは、情報が広く流通している場合に用いられるが、コンテンツによっては、アクセスが少ないためにコンテンツを推薦するための情報が少なかったり、特定のユーザの情報に偏ってしまうと、似た視点での情報が多くなり、推薦するコンテンツの新規性・意外性が薄くなるという問題がある。
【０００７】
特に、営業秘密や個人情報などの機微な情報を扱う業務の情報を共有するようなソーシャルウェアにおいては、特定のユーザ群がその情報を見ることができるコンテンツを作成し、共有するシステムを利用している。しかし、このような特定のユーザのためのシステムにおいて他に新しいコンテンツを推薦する場合、その特定のユーザ群が見た情報のみを用いて推薦情報を選定するため、すでに共有した情報を推薦することが多くなり、すでに見た情報を除外すると、僅かな情報しか推薦することができなくなる場合がある。また、特定のユーザの情報に偏ってしまうため、似た視点での情報が多くなり推薦コンテンツの新規性・意外性が薄くなるという問題がある。
【０００８】
そこで、本発明は、推薦するコンテンツを多くするコンテンツ推薦装置を提供することを目的とする。
【０００９】
また、特定のユーザ群のみで共有されるコンテンツに関して他に推薦するコンテンツを選定する際に有効なコンテンツ推薦装置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】
【００１０】
上記の課題を解決するため、本発明では、そのアクセスが少ないか、アクセスが制限されたコンテンツを見ることのできる特定のユーザ群が見る、他のアクセスが公開されたまたは前記の特定のユーザ群以外が見ることのできるコンテンツに関して、アクセスが多く評価されたコンテンツを推薦候補として選択するコンテンツ推薦装置を提供する。
【００１１】
さらに本発明では、前記の推薦候補として、推薦する元の情報となるアクセスが少ないか、アクセスが制限されたコンテンツを複数の細分化されたコンテンツに分割し、その分割コンテンツそれぞれについて、アクセス制限がない別のコンテンツと比較し、一致するコンテンツについて、別のユーザのアクセスまたは評価が多い推薦コンテンツを選定するコンテンツ推薦装置を提供する。
【００１２】
さらに本発明では、推薦する元の上方となるアクセスが少ないか、アクセスが制限されたコンテンツを細分化し比較することによって求められた別のコンテンツにアクセスしたり評価することが多いユーザを、アクセス制限コンテンツを参照可能なメンバとして推薦するコンテンツ推薦装置を提供する。
【００１３】
本発明の一観点によれば、登録された参照元コンテンツを参照する際に他に参照すべき参照先コンテンツを推奨する協調フィルタリングエンジンを用いて推薦するコンテンツ推奨プログラムであって、前記参照元コンテンツを分割して分割コンテンツとするコンテンツ分割プログラムと、前記分割コンテンツ単位で、コンテンツを評価するコンテンツ評価プログラムと、前記コンテンツ評価プログラムの評価結果に基づいて、前記分割コンテンツと関連する関連コンテンツを求め、前記関連コンテンツからの参照先コンテンツである推薦コンテンツを特定する推薦コンテンツ情報を、前記協調フィルタリングエンジンを用いて生成する推薦コンテンツ生成プログラムと、を有することを特徴とするコンテンツ推奨プログラムが提供される。
【００１４】
分割したコンテンツにより評価を行うため、関連するコンテンツを増やすことができる。
【００１５】
前記コンテンツ評価プログラムは、前記分割コンテンツ単位で、コンテンツの類似性を評価することが好ましい。
【００１６】
あるコンテンツの表示要求があったときに、そのコンテンツの推薦コンテンツを前記表示要求のあったコンテンツの前記分割コンテンツから取得し、アクセス可能なコンテンツを提供するコンテンツ表示プログラムを有することが好ましい。
【００１７】
さらに、前記推薦コンテンツを評価した評価者を取得し、前記評価者が前記表示要求のあったコンテンツにアクセスする権限を有していない場合に、前記評価者を前記制限コンテンツのアクセス対象として推薦することが好ましい。
【００１８】
前記コンテンツ分割プログラムは、前記参照元コンテンツに含まれる引用記号の有無によりコンテンツを分割することが好ましい。
【００１９】
前記コンテンツ分割プログラムは、前記参照元コンテンツの行又は段落毎に、コンテンツを分割するようにしても良い。
【００２０】
また、本発明は、登録された参照元コンテンツを参照する際に他に参照すべき参照先コンテンツを推奨する協調フィルタリングエンジンを用いて推薦するコンテンツ推奨装置であって、前記参照元コンテンツを分割して分割コンテンツとするコンテンツ分割部と、前記分割コンテンツ単位で、コンテンツを評価するコンテンツ評価部と、前記コンテンツ評価部の評価結果に基づいて、前記分割コンテンツと関連する関連コンテンツを求め、前記関連コンテンツからの参照先コンテンツである推薦コンテンツを特定する推薦コンテンツ情報を、前記協調フィルタリングエンジンを用いて生成する推薦コンテンツ生成部と、を有することを特徴とするコンテンツ推奨装置である。
【００２１】
本発明の他の観点によれば、登録された参照元コンテンツを参照する際に他に参照すべき参照先コンテンツを推奨する協調フィルタリングエンジンを用いて推薦するコンテンツ推奨方法であって、前記参照元コンテンツを分割して分割コンテンツとするコンテンツ分割ステップと、前記分割コンテンツ単位で、コンテンツを評価するコンテンツ評価ステップと、前記コンテンツ評価ステップの評価結果に基づいて、前記分割コンテンツと関連する関連コンテンツを求め、前記関連コンテンツからの参照先コンテンツである推薦コンテンツを特定する推薦コンテンツ情報を、前記協調フィルタリングエンジンを用いて生成する推薦コンテンツ生成ステップと、を有することを特徴とするコンテンツ推奨方法が提供される。
【００２２】
本発明は、上記に記載の方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムや、当該プログラムを記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体であっても良い。
【００２３】
尚、上記の各構成要件は、任意に追加・削除が可能であり、各装置やプログラム毎の発明も、本発明に含まれるものである。例えば、コンテンツ評価プログラムなども含まれる。
【発明の効果】
【００２４】
以上、説明したように、本発明のコンテンツ推薦装置によれば、アクセスが少ないか、アクセスが制限されているコンテンツであっても、有効なコンテンツを推薦することができる。
これにより、推薦するコンテンツの新規性、意外性を保つことができる。
【００２５】
また、本発明のコンテンツ推薦装置により、アクセスが少ないか、アクセスが制限されているコンテンツを共有して業務を行う際に、別の有益なコンテンツを推薦してくれる別のユーザをメンバ候補や情報収集元として検討することができ、業務の推進に役立てることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１Ａ】本発明の実施の形態によるコンテンツ推薦装置の一構成例を示す機能ブロック図である。
【図１Ｂ】本発明の実施の形態によるコンテンツ推薦装置の詳細な構成例と、処理の内容例とを示す図である。
【図１Ｃ】図１Ｂの各テーブルの例を示す図である。
【図２】コンテンツの例と、このコンテンツを分割した例を示す図である。
【図３】本実施の形態によるコンテンツ分割処理の流れを示すフローチャート図である。
【図４】コンテンツの推薦候補を決める過程を示す模式的な図である。
【図５】分割されたコンテンツの場合に推薦候補を決める過程を示す模式的な図である。
【図６】コンテンツ表示画面の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、添付図面を参照しながら、本発明のコンテンツ推薦技術を実施するための形態について詳細に説明する。以下では、コンテンツへのアクセスが少ないか、アクセスが制限されたコンテンツの例として、複数のメンバが特定の業務やテーマに関して意見や情報を交換するソーシャルウェアやグループウェアに関し、特にその交換する情報の内容へのアクセスが特定メンバに制限されているシステムを例にして説明する。
【００２８】
また、以下に説明する処理は、一般的には、メモリ等に記憶されているプログラムをコンピュータ（ＣＰＵ）により実行させることにより実現するが、集積回路などのハードウェアのみにより構成するようにしても良い。
【００２９】
図１Ａは、本実施形態にかかるコンテンツ推薦装置の構成例を示す概略図である。
図１Ａに示すように、本実施形態によるコンテンツ推薦装置１０００は、プログラム記憶領域１００５内に格納された、コンテンツ登録プログラム１１１０と、コンテンツ分割プログラム１１２０と、コンテンツ評価プログラム１１３０と、推薦コンテンツ情報生成プログラム１１４０と、コンテンツ表示プログラム１１５０と、データベースＤＢなどを含む記憶部１００４と、を有している。記憶部１００４の一部又は全部は、ネットワーク経由でアクセスできるように構成されていても良い。
【００３０】
図１Ｂは、コンテンツ推薦装置の詳細な構成例と、処理の内容例とを示す図である。図１Ｃは、図１Ｂの各テーブルの例を示す図である。図１Ｂ、図１Ｃに示すように、コンテンツ推薦装置１０００と、そこに接続するコンテンツ登録者端末１００１、コンテンツ評価者端末１００２、コンテンツ閲覧者端末１００３とを有して構成されている。端末は、複数存在するのが一般的である。また、それぞれの端末１００１、１００２、１００３が、共通であっても良い。
【００３１】
コンテンツ登録者となるユーザは、コンテンツ登録者端末１００１から、さまざまなコンテンツをコンテンツ推薦装置１０００に登録する。コンテンツは、例えば業務的なデータであり、営業秘密や個人情報保護などを含むため、アクセス範囲を限定して登録を行うことができる。コンテンツ評価者となるユーザは、コンテンツ評価者端末１００２から、これら登録されたコンテンツを自分のアクセス可能な範囲で必要に応じて明示的に評価を行うか、またはそのコンテンツへのアクセスなどの暗黙的な操作をコンテンツ推薦装置１０００が採取し、その情報を基にコンテンツ推薦装置１０００が評価情報を生成する。
【００３２】
コンテンツ閲覧者となるユーザは、コンテンツ閲覧者端末１００３から、当該ユーザのアクセス可能な範囲でコンテンツの閲覧を行う。コンテンツの閲覧を行う際、コンテンツ推薦装置１０００は閲覧されたコンテンツを評価した情報をもとに、コンテンツを推薦する推薦コンテンツ情報を生成し、コンテンツと推薦コンテンツ情報との表示を行うことができる。関連コンテンツからの参照先コンテンツである推薦コンテンツを特定するのが推薦コンテンツ情報である。尚、この際、コンテンツ閲覧者端末１００３を操作するユーザは、同時にコンテンツ評価者端末１００２のユーザとなって、評価情報生成のトリガーとなることもある。
【００３３】
コンテンツ推薦装置１０００は、情報の記憶領域（記憶部）１００４とプログラム領域（プログラム記憶部）１００５とＣＰＵとを備え、プログラム領域１００５に格納されるプログラムがユーザの入力情報やコンテンツ推薦装置１０００へのトリガーにより起動し、情報の記憶領域１００４にある情報を用いて処理を行い、その結果を記憶領域１００４に格納したり、結果をユーザに出力したりする。
【００３４】
記憶領域１００４には、ユーザＩＤ、認証情報、権限情報などのユーザ情報１０１０、コンテンツＩＤ、コンテンツ内容、登録したユーザ名などのコンテンツ情報１０２０、コンテンツＩＤ、アクセス制限などのアクセス制御情報１０３０、分割コンテンツＩＤ、コンテンツ内容などのコンテンツ分割内容１０４０、コンテンツＩＤ、分割コンテンツＩＤを対応させるコンテンツ分割情報１０５０、コンテンツ操作、スコアなどのコンテンツ操作スコア１０５５、分割コンテンツＩＤ、評価ユーザ、評価スコアなどのコンテンツ評価情報１０６０、元分割コンテンツＩＤ、推薦分割コンテンツＩＤ、両者の類似度などの推薦コンテンツ情報１０７０、が格納される。
【００３５】
また、プログラム領域１００５には、上記図１Ａのプログラムが格納され、それぞれ、コンテンツ登録手段１１１０、コンテンツ分割手段１１２０、コンテンツ評価手段１１３０、コンテンツ表示手段１１５０および推薦コンテンツ情報生成手段１１４０として機能する。これらプログラム領域１００５上のプログラムは、ＣＰＵによりプログラムを実行しないときはメモリカードやハードディスクなどの媒体等に保存し、実行時にプログラム領域にロードして使用するようにすることも可能である。
【００３６】
次に、利用シーンごとにコンテンツ推薦装置１０００の動作について図１Ｂを参照しながら説明する。
【００３７】
コンテンツ登録時、コンテンツ登録者は、コンテンツ登録者端末１００１から、コンテンツ推薦装置１０００へのログインを行う。その際、コンテンツ登録手段１１１０が、ユーザが入力したＩＤ情報及びパスワード情報と、ユーザ情報１０１０内のユーザＩＤ１０１１及び認証情報１０１２の情報とを照合し、ユーザの認証を行う（ステップ１１１２）。両者の情報が一致し、どのユーザが登録されたかを特定できれば、実際にコンテンツとそのアクセス可能なユーザの範囲を指定して登録を行う（ステップ１１１４）。登録した情報は、コンテンツ情報１０２０とアクセス制御情報１０３０内に登録される。
【００３８】
コンテンツ推薦装置１０００によってコンテンツＩＤ１０２１が採番され、入力されたコンテンツがコンテンツ内容１０２２に、登録したユーザＩＤが登録ユーザ１０２３欄に登録される。また、どのユーザがアクセス可能かに関する情報が、採番したコンテンツＩＤ１０２１ごとに、アクセス制御情報１０３０内のコンテンツＩＤ１０３１、参照可ユーザＩＤ一覧１０３２、コメント可ユーザ一覧１０３３のセットとして登録される。尚、本実施の形態では記載していないが、アクセス制御情報は、例えば特定ユーザや複数ユーザのグループである組織に対してアクセスが可能であるコンテンツをよく登録する場合にアクセス制御情報のテンプレートを用意しておいてもよい。またアクセス制御の操作内容については、参照、コメント以外に編集、承認要否などの権限を設けても良い。
【００３９】
コンテンツ登録手段１１１０によってコンテンツが登録されると、次に登録したコンテンツを分割して格納するコンテンツ分割手段（プログラム）１１２０が呼び出される。コンテンツ分割手段１１２０は、コンテンツを、後述するルールに従って要素に分解する（ステップ１１２２）。また、各要素に関する情報をコンテンツ分割情報１０５０とコンテンツ分割内容１０４０とに登録する（ステップ１１２４）。
【００４０】
図２にコンテンツの例とコンテンツの分割例を示す図である。図２では、参照元コンテンツ２０００を分割する２つの例を示している。（１）の第１分割方法の例では、文章の最初の部分に付され引用されていることを示す引用記号（本例では「＞」記号）の有無をもとに、引用のない分割コンテンツ２００２と引用記号の付いた分割コンテンツ２００４とに分割している。（２）の第２分割方法の例では、改行で終わる１行ごとにコンテンツを分割し、分割コンテンツ２０１２〜２０２４に分割している。この例に限らず他にコンテンツの特性によりさまざまな分割をすることが可能であり、分割の方法により限定されるものではない。段落毎に分割しても良いし、その他、コンテンツの分割方法として公知に方法を用いることができる。
【００４１】
図３（ａ）は、コンテンツの要素を分解する処理１１２２（図１Ｂ）を詳細に説明したフローチャート図である。図２（１）の分割方法の場合を例にして説明すると、まず、分解したいコンテンツの引用記号（＞）の部分を抽出し（ステップ３００２）、コンテンツの引用のない部分を第１の分割コンテンツとし（ステップ３００４）、引用記号のある部分は、引用記号を削除し、第２の分割コンテンツとする（ステップ３００６）。（２）の場合も同様なフローで実施が可能である。
【００４２】
図３（ｂ）は、分解したコンテンツ情報を登録する処理１１２４を詳細に説明したフローチャート図である。第１，第２の各分割コンテンツをコンテンツ分割内容１０４０の各レコードと比較し、コンテンツ内容１０４２と同じ内容のコンテンツが含まれるかどうかを調べる（ステップ３０１２）。もし含まれない場合は、その分割コンテンツのＩＤを新規に採番し、分割コンテンツの内容コンテンツ分割内容１０４２とともにコンテンツ分割内容１０４０に登録する（ステップ３０１４）。すでに同じ内容の分割コンテンツが存在する場合は、その分割コンテンツＩＤを取得し、新規に登録した分割コンテンツＩＤとともに、元のコンテンツＩＤ１０５１と分割コンテンツＩＤ１０５２との組を新規登録する（ステップ３０１６）。
【００４３】
このようにして、参照元コンテンツが登録されると、コンテンツの閲覧および評価が可能となる。図１Ｂに戻り、まず、コンテンツ評価者端末１００２が、評価のための入力操作に基づく信号をコンテンツ推薦装置１０００に送る。評価の方法としては、様々な方法が考えられるが、例えば、コンテンツ表示がされている際に、そのコンテンツに対して評価を行うボタンを、コンテンツ評価者端末１００２の画面上に表示させ、クリック等により入力してもらうことによりスコア値を設定したり、スコアを数字等で指定する（例えば１から５の数字を入力する）ことで評価を行ったり、単純にアクセスが行われるたびにスコアを増やすことで評価を行ったりすることができる。これらスコアの値は、ユーザが重要と判断した操作であればあるほど高いスコアになるようにコンテンツ操作スコア１０５５に設定しておく。閲覧はスコアが１、評価ボタン押下はスコアが１０などと設定することができる。
【００４４】
コンテンツ評価者端末１００２からの入力をコンテンツ推薦装置１０００が受け取ると、コンテンツ評価手段１１３０が、まずコンテンツの操作ユーザ、操作対象と内容を取得する（ステップ１１３２）。次に、操作したコンテンツＩＤに対応する分割コンテンツＩＤをコンテンツ分割情報１０５０から取得し、操作に対応するスコアをコンテンツ操作スコア１０５５から取得する（ステップ１１３４）。そして、コンテンツ評価情報１０６０に対して各分割コンテンツＩＤ１０６１と、評価ユーザＩＤ１０６２と評価情報となる評価スコア１０６３を登録する（ステップ１１３６）。
【００４５】
評価情報が入力されると、公知の協調フィルタリングエンジンによる推薦情報の生成が可能となる。コンテンツ推薦装置１０００では、推薦コンテンツ情報生成手段１１４０が、コンテンツ評価情報１０６０を入力として協調フィルタリングエンジンを定期的に起動し（ステップ１１４２）、出力された推薦情報をコンテンツ推薦情報１０７０として登録する（ステップ１１４４）。生成されたコンテンツ推薦情報１０７０は、元分割コンテンツＩＤ１０７１と推薦分割コンテンツＩＤ１０７２、類似度（推薦スコア）１０７３との組からなっている。
【００４６】
推薦コンテンツ情報１０７０が生成されると、コンテンツの表示時に推薦スコア１０７３などの推薦情報を合わせて表示することができる。
【００４７】
コンテンツ閲覧者端末１００３がアクセス可能なコンテンツの表示要求をコンテンツ推薦装置１０００に送信すると、まずコンテンツ表示手段１１５０が推薦情報の要求を取得する（ステップ１１５２）。次に、そのコンテンツが含む分割コンテンツをコンテンツ分割情報１０５０から取得し、推薦コンテンツ情報１０７０から一致する元分割コンテンツＩＤ１０７１の推薦分割コンテンツＩＤ１０７２と類似度１０７３とを取得する（ステップ１１５４）。
【００４８】
次に分割された推薦コンテンツＩＤに紐付く分割推薦コンテンツを含む分割前の元のコンテンツを、コンテンツ分割情報１０５０で一致する分割コンテンツＩＤ１０５２からそれを含むコンテンツＩＤ１０５１を検索して取得する。その中でアクセス可能なコンテンツを絞り込むため、アクセス制御情報１０３０から参照可ユーザ１０３２にコンテンツ閲覧者のユーザＩＤを含むコンテンツＩＤ１０３１の一覧を取得し、コンテンツ分割情報１０５０と推薦コンテンツ情報１０７０からコンテンツＩＤとその類似度一覧を取得する（ステップ１１５６）。なお、１つのコンテンツは複数の分割コンテンツから成るため、複数の分割コンテンツの類似度の平均を用いることができる。
【００４９】
次に、アクセス可能な推薦コンテンツに対する評価の高いユーザをコンテンツ評価情報１０６０の中で分割コンテンツＩＤ１０６１に存在するユーザとその評価スコア１０６３を取得する。そして、そのユーザと評価スコアの一覧から、アクセス制御情報１０３０で元のコンテンツに一致するコンテンツＩＤ１０３１に関連付けられたユーザを含まないユーザに絞った一覧を得る（ステップ１１５８）。
【００５０】
そして最後に、要求されたコンテンツの表示と共に、ステップ１１５６で得られたコンテンツＩＤを類似度の高い順に、ステップ１１５８で得られたユーザとスコアの一覧を評価スコアの高い順に表示する（ステップ１１６０）。
【００５１】
図６は、上記ステップ１１６０において表示する推薦情報を含めたコンテンツ表示画面の例を示す図である。コンテンツ表示画面６０００は、表示要求のあったコンテンツを表示する表示部６０１０と、要求のあったコンテンツに関連する推薦コンテンツ情報を表示する領域６０２０と、このコンテンツを現時点で見る権限がないが、見るべきである推薦メンバを表示する領域６０３０とを有している。推薦コンテンツ情報表示領域６０２０に表示される推薦コンテンツは、類似度の高い順に表示されるようにすると良い。推薦メンバを表示する領域６０３０に表示されるメンバはスコアの高い順に表示されるようにすると良い。
【００５２】
ここで、どのように推薦対象が増えるかについて説明するため、図４、図５を用いて簡略化した例を用いて説明する。
【００５３】
図４はコンテンツの構成例を模式的に示す図である。図４（ａ）では、コンテンツ１と、コンテンツＸ、Ｙ、Ｚの４つのコンテンツあり、それぞれが異なるコンテンツである。コンテンツＩＤとして、図１Ｂに対応するように、コンテンツ１：  コンテンツＩＤ＝ＣＮＴ００００１、コンテンツＸ：  コンテンツＩＤ＝ＣＮＴ００００２、コンテンツＹ：  コンテンツＩＤ＝ＣＮＴ００００３、コンテンツＺ：  コンテンツＩＤ＝ＣＮＴ００００４である。ここで、参照元コンテンツ１はメンバ（ユーザ）Ａ、Ｂ、Ｃのみしかアクセスすることができないものとする。但し、実際は、図４（ｂ）のようにコンテンツ１とコンテンツＸと、がaという分割可能な共通部分を持っているとする。
【００５４】
このようなケースでは、その共通部分ａをベースに、一見、関係のない参照元コンテンツ１とコンテンツＸとに関連性を持たせ、コンテンツＸをコンテンツ１の関連コンテンツとすることができる。
【００５５】
図４（ｂ）に示すように、コンテンツ１は、ａとｂとを有し、コンテンツＸは、ａとｘとを有しているとする。この場合、ａが共通部分となる。もちろん、ａは完全同一でなくても、多くの部分で共通である場合を含む。
【００５６】
このような場合に、図１Ｂのコンテンツ分割内容１０４０，コンテンツ分割情報１０５０に示すように、コンテンツａの分割コンテンツＩＤをＣＨＫ０００１、コンテンツｂの分割コンテンツＩＤをＣＨＫ０００２、コンテンツｘの分割コンテンツＩＤをＣＨＫ０００３、コンテンツＹの分割コンテンツＩＤをＣＨＫ０００４、コンテンツＹの分割コンテンツＩＤをＣＨＫ０００５、とすることができる。すると、コンテンツ評価を、分割コンテンツＩＤ毎に行い（図１Ｂのコンテンツ評価情報１０６０）、推薦コンテンツ情報１０７０として、分割コンテンツＩＤ毎の類似度に基づいて推薦対象を決めることができる。尚、コンテンツ１が、コンテンツａとｘとを有している場合でも、コンテンツＸを、参照元コンテンツ１と類似する関連コンテンツとすることができる。
【００５７】
図５は、上記のような構成において、推薦コンテンツを生成する処理過程を模式的に示す図である。ここで評価については簡略化して説明するため、評価の「有無」のみによる評価で例示する。
【００５８】
図５（ａ）は、従来のようにコンテンツを分割せずにそのまま参照して推薦コンテンツを決定した場合の例を示す模式的な図である。図５（ａ）に示すように、コンテンツ１はメンバ（ユーザ）Ａ、Ｂ、Ｃの３メンバとも評価しているため、Ａがコンテンツ１にアクセスする際に協調フィルタリングの手法により推薦できるのは、同じコンテンツを評価しているメンバＢ、Ｃが他に評価しているコンテンツ３、４、Ｘとなる。
【００５９】
一方、本実施の形態による手法を用いた図５（ｂ）では、コンテンツを分割し、分割したコンテンツに対して推薦を実施する際の模式図である。図５（ｂ）の場合は、参照元コンテンツ１とコンテンツＸとは同じ分割コンテンツａを含むため、参照元コンテンツ１にアクセスする際に協調フィルタリングの手法により推薦できる候補として、参照元コンテンツ１の関連コンテンツであるとされるコンテンツＸを評価しているメンバＤ、Ｅ、Ｆが他に評価しているコンテンツＹ、Ｚを含めても妥当である。また、メンバＥは、他のメンバＤ、Ｆより評価しているコンテンツの数が多く、アクセス制限コンテンツ１へのアクセスを推薦するメンバ候補としてメンバＥを挙げることが妥当である。
【００６０】
このように、分割コンテンツの同一性・類似性に着目して、同一又は類似する分割コンテンツを有するコンテンツ同士を、コンテンツの評価、推薦の候補である関連コンテンツとすることで、本実施の形態によるコンテンツ評価技術、推薦技術によれば、アクセスが少ないか、アクセスが制限されているコンテンツであっても、有効なコンテンツを推薦することができる。これにより、推薦するコンテンツの新規性、意外性を保つことができる。
【００６１】
また、本実施の形態のコンテンツ推薦装置により、アクセスが少ないか、アクセスが制限されているコンテンツを共有して業務を行う際に、別の有益なコンテンツを推薦してくれる別のユーザをメンバ候補や情報収集元として検討することができ、業務の推進に役立てることが可能となる。
【００６２】
尚、コンテンツの分割方法については、引用記号の有無や改行ごとの他に、例えば、段落単位や文節単位なども可能である。
【００６３】
以上、本発明のコンテンツ推薦装置について、具体的な実施の形態を示して説明したが、本発明はこれらに限定されるものではない。当業者であれば、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、上記各実施形態又は他の実施形態にかかる発明の構成及び機能に様々な変更・改良を加えることが可能である。
【００６４】
また、本実施の形態では、コンテンツを例にして、コンテンツの評価、推奨コンテンツンお提示について説明したが、例えば、インターネットショッピングなどにおける商品やサービスなどの評価、推奨に、上記分割という考え方を用いても良い。
【００６５】
例えば、同じ商品でも、商品情報を分割した場合に、分割した商品情報に同じ又は類似した内容が含まれている場合に、分割した商品情報が共通するコンテンツについて、コンテンツの評価の仲間、推薦の候補とすることで、消費者が欲しい推薦情報を多く提供することができる。尚、分割には、内容的な分割、時間的な分割などが挙げられる。
【産業上の利用可能性】
【００６６】
本発明は、コンテンツ推薦装置に利用可能である。
【符号の説明】
【００６７】
１０００  コンテンツ推薦装置（システム）
１００１  コンテンツ登録ユーザ端末
１００２  コンテンツ評価ユーザ端末
１００３  コンテンツ閲覧ユーザ端末
１００４  記憶領域（記憶部）
１００５  プログラム領域
１０１０  ユーザ情報
１０２０  コンテンツ情報
１０３０  アクセス制御情報
１０４０  コンテンツ分割内容
１０５０  コンテンツ分割情報
１０５５  コンテンツ操作スコア
１０６０  コンテンツ評価情報
１０７０  推薦コンテンツ情報
１１１０  コンテンツ登録プログラム（登録手段）
１１２０  コンテンツ分割プログラム（分割手段）
１１３０  コンテンツ評価プログラム（評価手段）
１１４０  推薦コンテンツ情報生成プログラム（生成手段）
１１５０  コンテンツ表示プログラム（表示手段）
２０００  コンテンツ例
２００２〜２０２４  コンテンツ分割例
３００２〜３００６  コンテンツ要素の分解処理例
３０１２〜３０１６  分解コンテンツの登録処理例
４０００  コンテンツ例
４０１０  コンテンツ分割例
５０００  通常の推薦コンテンツ決定の様子を示す模式図
５０１０  分割した場合の推薦コンテンツ決定の様子を示す模式図
６０００  コンテンツ表示画面
６０１０  表示要求コンテンツ表示部
６０２０  推薦コンテンツ情報表示部
６０３０  推薦ユーザ情報表示部
【図１Ａ】
0005774535.tif 000002
【図１Ｂ】
0005774535.tif 000003
【図１Ｃ】
0005774535.tif 000004
【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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