(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信端末装置とネットワークを介して接続され、文章を含むコンテンツに関するコンテンツ情報を提供するサーバ装置であって、
前記コンテンツ情報が登録されたコンテンツ情報データベース及びユーザに関するユーザ情報が登録されたユーザ管理データベースを管理するデータベース管理手段と、
前記コンテンツの文章内における文字の配列の特性を数値化した文章筆致特徴量を含むコンテンツ情報を取得するコンテンツ情報取得手段と、
前記コンテンツを解析し、該コンテンツの文章筆致特徴量を含むコンテンツ情報を抽出するコンテンツ情報抽出手段と、
前記コンテンツ情報取得手段により取得された前記文章筆致特徴量と、前記コンテンツ情報抽出手段が前記コンテンツ情報データベースに登録された各コンテンツから抽出した文章筆致特徴量と、を比較することによって、類似度を算出する類似度算出手段と、
算出された前記類似度に基づいて推薦情報を生成する推薦情報生成手段と、
生成された推薦情報をユーザに提供する情報提供手段と、
を備えることを特徴とするサーバ装置。
【請求項２】
請求項１に記載のサーバ装置において、
前記データベース管理手段が、前記ユーザによって購入された前記コンテンツの文章筆致特徴量に基づいて算出された平均文章筆致特徴量を含むコンテンツ情報を前記ユーザ毎に前記ユーザ管理データベースに登録し、
前記コンテンツ情報取得手段が、所定の前記ユーザの前記平均文章筆致特徴量を前記文章筆致特徴量として前記ユーザ情報データベースから取得するサーバ装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載のサーバ装置において、
前記文章筆致特徴量が、前記コンテンツにおける文章全体に占める仮名の割合であるサーバ装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかに記載のサーバ装置において、
前記文章筆致特徴量が、前記コンテンツにおける文章を構成する各段落に含まれる文字数の平均値であるサーバ装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかに記載のサーバ装置において、
前記文章筆致特徴量は、鉤括弧により表される会話文が、前記コンテンツにおける文章に対して占める割合であるサーバ装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれかに記載のサーバ装置において、
前記データベース管理手段は、前記コンテンツが属するカテゴリを含む前記コンテンツ情報を当該コンテンツ毎に前記コンテンツ情報データベースに登録するとともに、前記ユーザによって購入された前記コンテンツのカテゴリを示すカテゴリ情報を含む前記コンテンツ情報をユーザ情報データベースに登録し、
前記推薦情報生成手段は、前記コンテンツ情報取得手段が取得した前記コンテンツ情報に基づいて、前記カテゴリ毎に推薦情報を生成するサーバ装置。
【請求項７】
請求項１〜５のいずれかに記載のサーバ装置において、
前記コンテンツ情報登録手段が、前記ユーザによって購入された前記コンテンツのカテゴリを示すカテゴリ情報をさらに含む前記コンテンツ情報をユーザ情報データベースに登録し、
前記推薦情報生成手段は、前記コンテンツ情報取得手段が取得した前記コンテンツ情報に含まれるカテゴリ情報に基づいて、該カテゴリ情報と同一のカテゴリ情報を有するコンテンツのみ、又は、該カテゴリ情報とは異なるカテゴリ情報を有するコンテンツのみを選択するサーバ装置。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれかに記載のサーバ装置において、
前記データベース管理手段が、前記ユーザによって購入された前記コンテンツの著作者を特定する著作者情報をさらに含む前記コンテンツ情報をユーザ情報データベースに登録し、
前記推薦情報生成手段は、前記コンテンツ情報取得手段が取得した前記コンテンツ情報に含まれる著作者情報に基づいて、該著作者情報と同一の著作者情報を有するコンテンツのみ、又は、該著作者情報とは異なる著作者情報を有するコンテンツのみを選択するサーバ装置。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれかに記載のサーバ装置において、
前記データベース管理手段は、前記通信端末装置から送信された、当該コンテンツが既読であることを示す既読情報をさらに含む前記コンテンツ情報をユーザ情報データベースに登録し、
前記推薦情報生成手段は、前記コンテンツ情報取得手段が取得した前記コンテンツ情報に含まれる前記既読情報を有するコンテンツのみを選択するサーバ装置。
【請求項１０】
請求項１〜９のいずれか１項に記載のサーバ装置において、
前記コンテンツ情報取得手段が、前記通信端末装置から送信された、前記コンテンツに関するコンテンツ情報に基づいて特定された文章筆致特徴量を含むコンテンツ情報を取得するサーバ装置。
【請求項１１】
通信端末装置とネットワークを介して接続され、文章を含むコンテンツに関するコンテンツ情報を提供するサーバ装置を、
前記コンテンツ情報が登録されたコンテンツ情報データベース及びユーザに関するユーザ情報が登録されたユーザ管理データベースを管理するデータベース管理手段、
前記コンテンツの文章内における文字の配列の特性を数値化した文章筆致特徴量を含むコンテンツ情報を取得するコンテンツ情報取得手段、
前記コンテンツを解析し、該コンテンツの文章筆致特徴量を含むコンテンツ情報を抽出するコンテンツ情報抽出手段、
前記コンテンツ情報取得手段により取得された前記文章筆致特徴量と、前記コンテンツ情報抽出手段が前記コンテンツ情報データベースに登録された各コンテンツから抽出した文章筆致特徴量と、を比較することによって、類似度を算出する類似度算出手段、
算出された前記類似度に基づいて推薦情報を生成する推薦情報生成手段、
生成された推薦情報をユーザに提供する情報提供手段、
として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項１２】
サーバ装置から該サーバ装置とネットワークを介して接続された通信端末装置に、文章を含むコンテンツに関するコンテンツ情報を提供する情報提供方法であって、
前記コンテンツ情報が登録されたコンテンツ情報データベース及びユーザに関するユーザ情報が登録されたユーザ管理データベースを管理するデータベース管理工程と、
前記コンテンツの文章内における文字の配列の特性を数値化した文章筆致特徴量を含むコンテンツ情報を取得するコンテンツ情報取得工程と、
前記コンテンツを解析し、該コンテンツの文章筆致特徴量を含むコンテンツ情報を抽出するコンテンツ情報抽出工程と、
前記コンテンツ情報取得手段により取得された前記文章筆致特徴量と、前記コンテンツ情報抽出手段が前記コンテンツ情報データベースに登録された各コンテンツから抽出した文章筆致特徴量と、を比較することによって、類似度を算出する類似度算出工程と、
算出された前記類似度に基づいて推薦情報を生成する推薦情報生成工程と、
生成された推薦情報をユーザに提供する情報提供工程と、
を含むことを特徴とする情報提供方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、通信端末装置に情報を提供するサーバ装置、そのプログラム、及び情報提供方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットなどのネットワーク及びパーソナルコンピュータなどの通信端末装置の発達に伴って、書籍、ニュース等の記事、及び、商品またはサービス等の広告（以下、まとめて「コンテンツ」という。）を、ネットワークまたは記録媒体を介して電子的に閲覧することが一般化している。また、最近では、通信機能を有する携帯ゲーム機器、タブレット型携帯端末装置、携帯用電話機などの携帯可能な携帯用通信端末装置を介して電子書籍を閲覧させることも多く行われている。
【０００３】
このような状況下において、ネットワークを用いて書籍などのコンテンツを購入したユーザに対し、購入したコンテンツとは別のコンテンツのコンテンツ情報を提供するサービスが行われるようになってきた。
【０００４】
例えば、ユーザが過去に購入した各書籍のキーワード・ベクトルをカテゴリ別に合成してユーザプロファイルを生成するとともに、書籍データベースを基にして、各書籍にキーワード・ベクトルを生成し、ユーザプロファイルのキーワード・ベクトルと未購入の各書籍のキーワード・ベクトルの類似度を計算することによって、類似度の高い未購入書籍を推奨する技術が知られている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００１−２６５８０８号公報
【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、上記特許文献により開示された技術を用いたシステムは、キーワードを用いてベクトルを生成して類似度を算出するに過ぎないため、算出される類似度は、キーワードに拘束される。その結果、推奨する情報は次第に目新しさが失われ、ユーザは、意外性を有する情報を入手することができなくなる。
【０００７】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、ユーザにとって有益性と意外性の両方を兼ね備えたコンテンツ情報を提供することが可能なサーバ装置等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
（１）上述した課題を解決するための本発明のサーバ装置は、通信端末装置とネットワークを介して接続され、文章を含むコンテンツに関するコンテンツ情報を提供するサーバ装置であって、前記コンテンツ情報が登録されたコンテンツ情報データベース及びユーザに関するユーザ情報が登録されたユーザ管理データベースを管理するデータベース管理手段と、前記コンテンツの文章内における文字の配列の特性を数値化した文章筆致特徴量を含むコンテンツ情報を取得するコンテンツ情報取得手段と、前記コンテンツを解析し、該コンテンツの文章筆致特徴量を含むコンテンツ情報を抽出するコンテンツ情報抽出手段と、前記コンテンツ情報取得手段により取得された前記文章筆致特徴量と、前記コンテンツ情報抽出手段が前記コンテンツ情報データベースに登録された各コンテンツから抽出した文章筆致特徴量と、を比較することによって、類似度を算出する類似度算出手段と、算出された前記類似度に基づいて推薦情報を生成する推薦情報生成手段と、生成された推薦情報をユーザに提供する情報提供手段と、を備える構成を有している。
【０００９】
この構成を有する本発明のサーバ装置は、ユーザのコンテンツに対する嗜好性とコンテンツとの類似度を算出することによってコンテンツに関する情報をユーザに提供するので、ユーザにとって有益性を有する情報を提供することができる。
【００１０】
特に、コンテンツの文章筆致特徴量に基づいて類似度を算出するので、ジャンルや著作者などのカテゴリに限定されずに広範囲にわたるコンテンツとの間で類似度を算出することができ、ユーザにとって新たな知識などを取得させることが可能な有益性及びユーザが予想しなかった意外性を有する情報をユーザに提供することができる。
【００１１】
（２）また、本発明に係るサーバ装置は、前記データベース管理手段が、前記ユーザによって購入された前記コンテンツの文章筆致特徴量に基づいて算出された平均文章筆致特徴量を含むコンテンツ情報を前記ユーザ毎に前記ユーザ管理データベースに登録し、前記コンテンツ情報取得手段が、所定の前記ユーザの前記平均文章筆致特徴量を前記文章筆致特徴量として前記ユーザ情報データベースから取得する構成を有している。
【００１２】
この構成を有する本発明のサーバ装置は、これまでにユーザが購入したコンテンツに関する情報を利用することによって、ユーザの嗜好性に合致したコンテンツに関する情報を提供することができる。
【００１３】
（３）また、本発明に係るサーバ装置は、前記文章筆致特徴量が、前記コンテンツにおける文章全体に占める仮名の割合を含む構成を有している。
【００１４】
仮名が占める割合は、コンテンツを構成する文章の文字密度ともいうべき特性を有しており、文章全体に占める仮名の割合が大きな文章は文字密度が低い印象を与え、仮名の占める割合が小さな文章は文字密度が高い印象を与える。
【００１５】
この構成を有する本発明のサーバ装置は、仮名比率を含む文章筆致特徴量を利用して類似度を算出するので、コンテンツを構成する文章の文字密度についてユーザの好みに合致した情報を提供することができる。
【００１６】
（４）また、本発明に係るサーバ装置は、前記文章筆致特徴量が、前記コンテンツにおける文章を構成する各段落に含まれる文字数の平均値を含む構成を有している。
【００１７】
段落に含まれる文字数は、文章のリズムに影響を与える。
【００１８】
この構成を有する本発明のサーバ装置では、文章筆致特徴量が各段落に含まれる文字数の平均値を含むので、ユーザの好みに合致したリズム感を有するコンテンツの情報を提供することができる。
【００１９】
（５）また、本発明に係るサーバ装置は、前記文章筆致特徴量は、鉤括弧により表される会話文が、前記コンテンツにおける文章に対して占める割合を含む構成を有している。
【００２０】
文章に含まれる会話文は、当該文章に対するリズム感やイメージに影響を与える。
【００２１】
この構成を有する本発明のサーバ装置は、文章筆致特徴量が会話文の前記コンテンツにおける文章に対して占める割合を含むので、ユーザの好みに合致したリズム感等を有するコンテンツの情報を提供することができる。
【００２２】
（６）また、本発明に係るサーバ装置は、前記データベース管理手段は、前記コンテンツが属するカテゴリを含む前記コンテンツ情報を当該コンテンツ毎に前記コンテンツ情報データベースに登録するとともに、前記ユーザによって購入された前記コンテンツのカテゴリを示すカテゴリ情報を含む前記コンテンツ情報をユーザ情報データベースに登録し、前記推薦情報生成手段は、前記コンテンツ情報取得手段が取得した前記コンテンツ情報に基づいて、前記カテゴリ毎に推薦情報を生成する構成を有している。
【００２３】
この構成を有する本発明のサーバ装置は、コンテンツが属するカテゴリ毎に推薦情報を生成して提供するので、コンテンツが属するカテゴリの特性に合致した情報をユーザに提供することができる。
【００２４】
（７）また、本発明に係るサーバ装置は、前記コンテンツ情報登録手段が、前記ユーザによって購入された前記コンテンツのカテゴリを示すカテゴリ情報をさらに含む前記コンテンツ情報をユーザ情報データベースに登録し、前記推薦情報生成手段は、前記コンテンツ情報取得手段が取得した前記コンテンツ情報に含まれるカテゴリ情報に基づいて、該カテゴリ情報と同一のカテゴリ情報を有するコンテンツのみ、又は、該カテゴリ情報とは異なるカテゴリ情報を有するコンテンツのみを選択する構成を有している。
【００２５】
この構成を有する本発明のサーバ装置によれば、例えば、ユーザがこれまでに購入したコンテンツと同じカテゴリに属するコンテンツについての情報を生成することにより、ユーザの好みに合致した情報を提供することができる一方で、異なるカテゴリに属するコンテンツに関する情報を生成することによって、ユーザにとって意外性を有する情報を提供することができる。
【００２６】
（８）また、本発明に係るサーバ装置は、前記データベース管理手段が、前記ユーザによって購入された前記コンテンツの著作者を特定する著作者情報をさらに含む前記コンテンツ情報をユーザ情報データベースに登録し、前記推薦情報生成手段は、前記コンテンツ情報取得手段が取得した前記コンテンツ情報に含まれる著作者情報に基づいて、該著作者情報と同一の著作者情報を有するコンテンツのみ、又は、該著作者情報とは異なる著作者情報を有するコンテンツのみを選択する構成を有している。
【００２７】
この構成を有する本発明のサーバ装置によれば、例えば、ユーザがこれまでに購入したコンテンツの著作者と同じ著作者に関するコンテンツの情報を生成することによって、ユーザの好みに合致した情報を提供することができる一方で、異なる著作者に関するコンテンツの情報を提供することによって、ユーザに意外性を与えることができる。
【００２８】
（９）また、本発明に係るサーバ装置は、前記データベース管理手段は、前記通信端末装置から送信された、当該コンテンツが既読であることを示す既読情報をさらに含む前記コンテンツ情報をユーザ情報データベースに登録し、前記推薦情報生成手段は、前記コンテンツ情報取得手段が取得した前記コンテンツ情報に含まれる前記既読情報を有するコンテンツのみを選択する構成を有している。
【００２９】
ユーザは、購入したコンテンツのすべてを最後まで読み切るとは限らない。すなわち、たとえ、コンテンツを購入した場合でも、そのコンテンツがユーザの好みに合わない場合、ユーザは、そのコンテンツを読むことを途中でやめてしまうことがある。逆に最後まで読み切った場合、ユーザは当該コンテンツが気に入ったと推測することができる。
【００３０】
この構成を有する本発明のサーバ装置は、既読であることを示す既読情報を利用することによって、ユーザが気に入ったと推測することができるコンテンツに類似するコンテンツに関する情報をユーザに提供することができる。
【００３１】
（１０）また、本発明に係るサーバ装置は、前記コンテンツ情報取得手段が、前記通信端末装置から送信された、前記コンテンツに関するコンテンツ情報に基づいて特定された文章筆致特徴量を含むコンテンツ情報を取得する構成を有している。
【００３２】
この構成を有する本発明のサーバ装置は、上記のように通信端末装置から送信された、コンテンツに関するコンテンツ情報に基づいて特定された文章筆致特徴量を含むコンテンツ情報を利用するので、ユーザがそのときに希望する内容の情報を提供することができる。
【００３３】
（１１）また、上述した課題を解決するための本発明に係るプログラムは、通信端末装置とネットワークを介して接続され、文章を含むコンテンツに関するコンテンツ情報を提供するサーバ装置を、前記コンテンツ情報が登録されたコンテンツ情報データベース及びユーザに関するユーザ情報が登録されたユーザ管理データベースを管理するデータベース管理手段、前記コンテンツの文章内における文字の配列の特性を数値化した文章筆致特徴量を含むコンテンツ情報を取得するコンテンツ情報取得手段、前記コンテンツを解析し、該コンテンツの文章筆致特徴量を含むコンテンツ情報を抽出するコンテンツ情報抽出手段、前記コンテンツ情報取得手段により取得された前記文章筆致特徴量と、前記コンテンツ情報抽出手段が前記コンテンツ情報データベースに登録された各コンテンツから抽出した文章筆致特徴量と、を比較することによって、類似度を算出する類似度算出手段、算出された前記類似度に基づいて推薦情報を生成する推薦情報生成手段、生成された推薦情報をユーザに提供する情報提供手段、として機能させる構成を有している。
【００３４】
この構成を有する本発明のプログラムは、ユーザのコンテンツに対する嗜好性とコンテンツとの類似度を算出することによってコンテンツに関する情報をユーザに提供するので、ユーザにとって有益性を有する情報を提供することができる。
【００３５】
特に、コンテンツの文章筆致特徴量に基づいて類似度を算出するので、ジャンルや著作者などのカテゴリに限定されずに広範囲にわたるコンテンツとの間で類似度を算出することができ、ユーザにとって新たな知識などを取得させることが可能な有益性及びユーザが予想しなかった意外性を有する情報をユーザに提供することができる。
【００３６】
（１２）また、上述した課題を解決するための本発明に係る情報提供方法は、サーバ装置から該サーバ装置とネットワークを介して接続された通信端末装置に、文章を含むコンテンツに関するコンテンツ情報を提供する情報提供方法であって、前記コンテンツ情報が登録されたコンテンツ情報データベース及びユーザに関するユーザ情報が登録されたユーザ管理データベースを管理するデータベース管理工程と、前記コンテンツの文章筆致特徴量を含むコンテンツ情報を取得するコンテンツ情報取得工程と、前記コンテンツを解析し、該コンテンツの文章内における文字の配列の特性を数値化した文章筆致特徴量を含むコンテンツ情報を抽出するコンテンツ情報抽出工程と、前記コンテンツ情報取得手段により取得された前記文章筆致特徴量と、前記コンテンツ情報抽出手段が前記コンテンツ情報データベースに登録された各コンテンツから抽出した文章筆致特徴量と、を比較することによって、類似度を算出する類似度算出工程と、算出された前記類似度に基づいて推薦情報を生成する推薦情報生成工程と、生成された推薦情報をユーザに提供する情報提供工程と、を含む工程を有している。
【００３７】
この構成を有する本発明の方法提供方法は、ユーザのコンテンツに対する嗜好性とコンテンツとの類似度を算出することによってコンテンツに関する情報をユーザに提供するので、ユーザにとって有益性を有する情報を提供することができる。
【００３８】
特に、コンテンツの文章筆致特徴量に基づいて類似度を算出するので、ジャンルや著作者などのカテゴリに限定されずに広範囲にわたるコンテンツとの間で類似度を算出することができ、ユーザにとって新たな知識などを取得させることが可能な有益性及びユーザが予想しなかった意外性を有する情報をユーザに提供することができる。
【発明の効果】
【００３９】
本発明は、ユーザにとって有益性を有するだけでなく、ユーザにとって意外性をも備えたコンテンツ情報を提供することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明の一実施形態における通信システムの構成を示すシステム構成図である。
【図２】一実施形態における情報提供サーバ装置の構成を示すブロック図である。
【図３】一実施形態における情報提供サーバ装置内のユーザ管理データベースに記録されるデータの一例を示す図である。
【図４】一実施形態における情報提供サーバ装置内の電子書籍データベースに記録されるデータの一例を示す図である。
【図５】一実施形態の類似度算出部において、各ユーザのコンテンツに対する嗜好性とコンテンツとの類似度の算出を説明するための説明図である。
【図６】一実施形態のサーバ装置において実行される処理の動作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】
【００４１】
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施形態について説明する。
【００４２】
なお、以下の実施形態は、通信端末装置と、当該通信端末装置とネットワークを介して接続される情報提供サーバ装置と、を有する通信システムに対し、本発明に係る、サーバ装置、プログラム及び情報提供方法を適用した場合の実施形態である。
【００４３】
また、本発明の「コンテンツ」としては、書籍、パンフレット、及び広告等、紙媒体の文書、並びに電子書籍、及び電子広告等のデジタルコンテンツを含む。ただし、以下では、本発明のコンテンツの代表例として電子書籍を用いて本実施形態を説明する。
【００４４】
［１］通信システムの概要
まず、図１及び図２を用いて本実施形態における通信システム１の概要について説明する。なお、図１は、本実施形態における通信システム１の構成を示すシステム構成図であり、図２は、本実施形態における通信システム１の動作概要を示す概念図である。また、図が煩雑になることを防止するために、図１及び図２においては、一部のユーザのみを示している。すなわち、実際の通信システム１においては、表示するよりも多数のユーザ、及び、通信端末装置１０が存在している。
【００４５】
本実施形態の通信システム１は、デジタルコンテンツである電子書籍を配信するとともに、各電子書籍の文字の配列の特性を示す文章筆致を数値化した文章筆致特徴量を算出し、当該算出した文章筆致特徴量に基づいてユーザに電子書籍を推薦する情報を配信するシステムである。
【００４６】
なお、本実施形態においては、各ユーザは、電子書籍を配信するネットワークサービス（以下、「電子書籍配信サービス」という。）に会員として登録されているものとして以下の説明を行う。
【００４７】
本実施形態の通信システム１は、このような機能を実現するために、図１に示すように、各ユーザによって所持される複数の通信端末装置１０と、ネットワーク２０と、電子書籍配信サービスを提供する情報提供サーバ装置３０と、を有している。
【００４８】
なお、各通信端末装置１０は、基地局５０を介してネットワーク２０に接続される。また、ネットワーク２０は、例えば、携帯電話網を含む公衆電話網と、ＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）ネットワークが相互接続されて構成される。ただし、当該ネットワーク２０の構成は、これに限られない。
【００４９】
通信端末装置１０は、電子書籍リーダの機能を有し、例えば、携帯型音楽プレーヤー、携帯型ゲーム機、タブレット型情報端末装置、スマートフォン、携帯用電話機、又はパーソナルコンピュータ等、ユーザによって携帯可能な通信端末装置である。
【００５０】
特に、通信端末装置１０は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）等のマークアップ言語によって記述されているＷＷＷシステム用のリソースデータと、当該リソースデータのネットワークアドレスを示す固有のＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）とを用いつつ、情報提供サーバ装置３０とのデータ通信を行うブラウジング機能を有している。
【００５１】
また、通信端末装置１０は、当該ブラウジング機能を用いて、情報提供サーバ装置３０からリソースデータを受信し、当該リソースデータによって構成されるコンテンツをユーザが閲覧可能に表示する。
【００５２】
そして、通信端末装置１０は、基地局５０及びネットワーク２０を介して情報提供サーバ装置３０と通信接続し、かつ、ユーザの操作に基づき電子書籍配信サービスにログインし、当該ログインしたユーザ（以下、「ログインユーザ」という。）として、情報提供サーバ装置３０から種々のデータを授受して電子書籍配信サービスの提供を受けることができるように構成されている。
【００５３】
特に、通信端末装置１０は、ユーザが当該通信システム１を利用してこれまでに電子書籍を購入したことがある場合、電子書籍の購入履歴に基づいて、ユーザにとって有益性を有するとともに意外性を有する電子書籍に関するコンテンツ情報の提供を受け取ることができるように構成されている。
【００５４】
また、通信端末装置１０は、ユーザ自らが所定のコンテンツ情報を情報提供サーバ装置３０に配信することにより、当該コンテンツ情報に基づいて選択された電子書籍に関するコンテンツ情報を入手することができるように構成されている。
【００５５】
情報提供サーバ装置３０は、電子書籍配信サービスを提供するために用いられるシステムであり、電子書籍配信サービスを提供するため、各種のデータベース（以下、「ＤＢ」ともいう。）を有している。そして、情報提供サーバ装置３０は、ユーザにとって有益性と意外性とを有する電子書籍に関するコンテンツ情報を配信するための各種の処理を実行する。
【００５６】
そして、この情報提供サーバ装置３０は、
（１）電子書籍等のコンテンツに関するコンテンツ情報が登録されたコンテンツ情報データベースを管理するための構成、
（２）コンテンツの文章筆致特徴量を含むコンテンツ情報を取得するための構成、
（３）コンテンツを解析し、当該コンテンツの文章筆致特徴量を含むコンテンツ情報を抽出するための構成、
（４）コンテンツ情報を取得する構成により取得された文章筆致特徴量と、コンテンツの文章筆致特徴量を含むコンテンツ情報を抽出する構成がコンテンツ情報データベースに登録された各コンテンツから抽出した文章筆致特徴量と、を比較することによって、類似度を算出するための構成、
（５）算出された類似度に基づいて、ユーザにコンテンツ情報を推薦するための推薦情報を生成するための構成、
（６）生成された推薦情報をユーザに提供するための構成と、
を有している。
【００５７】
すなわち、情報提供サーバ装置３０は、コンテンツ情報データベースに登録された電子書籍等のコンテンツの文章筆致特徴量と、ユーザが既に購入した電子書籍等のコンテンツの文章筆致特徴量の平均値とを比較し、両者の類似度を算出する。
【００５８】
ただし、情報提供サーバ装置３０は、通信端末装置１０から送信されたコンテンツ情報に基づいて、文章筆致特徴量を抽出し、抽出された文章筆致特徴量と、コンテンツ情報データベースに登録された電子書籍等のコンテンツの文章筆致特徴量とを比較し、両者の類似度を算出することも可能である。
【００５９】
そして、情報提供サーバ装置３０は、算出された類似度に基づいて、ユーザにとって有益性と意外性の両方を有する電子書籍に関する情報を生成し、生成された情報をユーザに提供できるようになっている。
【００６０】
なお、本実施形態において、「文章筆致」とは、コンテンツを構成する文章のリズム等を表す「文章の書きっぷり」や「文章の形態」を意味する。本実施形態において、「文章筆致」は、筆づかいや筆の運び等を意味するものではない。また、文章筆致特徴量とは、コンテンツを構成する文章の特徴を表す文章筆致の特徴を定量的に表した値である。
【００６１】
本実施形態において、文章筆致特徴量としては、例えば、
（１）電子書籍の文章の全体に占める仮名の割合、
（２）電子書籍の文章を構成する各段落に含まれる文字数の平均値、
（３）鉤括弧により表される会話文が、電子書籍の文章に対して占める割合、
等の文章における文字の配列を数値化したものを挙げることができる。
【００６２】
以上の構成を有することによって、本実施形態の通信システム１は、ユーザの過去の電子書籍に対する購入履歴やユーザから提案されたコンテンツ情報に基づいてデータベースに登録された電子書籍の中からユーザにとって有益な電子書籍に関する情報を提供することが可能である。
【００６３】
特に、本実施形態の通信システム１は、文章筆致特徴量に基づいて類似度を算出しているので、ユーザに提供する情報のマンネリ化を防ぐことができ、ユーザに意外性を有する情報を提供することができるようになっている。
【００６４】
［２］情報提供サーバ装置
［２．１］構成
次に、図２を参照しながら本実施形態の情報提供サーバ装置３０の構成について説明する。なお、図２は、本実施形態の情報提供サーバ装置３０の構成を示すブロック図である。
【００６５】
本実施形態の情報提供サーバ装置３０は、図２に示すように、ネットワーク２０に接続される通信制御部３１０と、各種のメモリとして機能するＲＯＭ／ＲＡＭ３２０と、各種のデータベース（以下、「ＤＢ」と略す。）を有する記録装置３３０と、装置全体を制御するサーバ管理制御部３４０と、電子書籍データの配信、電子書籍の履歴情報の収集、コメント情報の登録、及び、当該コメント情報の提供するデータ処理部３５０と、を有する。
【００６６】
なお、上記の各部は、バスＢによって相互に接続され、各構成要素間におけるデータの転送が実行される。
【００６７】
通信制御部３１０は、所定のネットワークインターフェースであり、通信端末装置１０と通信チャネルを構築し、各種データの授受を行う。
【００６８】
ＲＯＭ／ＲＡＭ３２０には、情報提供サーバ装置３０の駆動に必要な各種のプログラムが記録されている。また、ＲＯＭ／ＲＡＭ３２０は、各種の処理が実行される際のワークエリアとして用いられる。
【００６９】
記録装置３３０は、ＨＤＤ、又は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）により構成される。そして、記録装置３３０は、ユーザが電子書籍配信サービスの提供受けるために必要な情報が記憶されるユーザ管理ＤＢ３３１と、配信する電子書籍に関するコンテンツ情報が記憶されるコンテンツ情報ＤＢ３３２と、を有している。
【００７０】
なお、本実施形態のユーザ管理ＤＢ３３１は、本発明の所定のデータベースを構成し、コンテンツ情報ＤＢ３３２は、本発明のコンテンツ情報データベースを構成する。本実施形態の記録装置３３０の詳細は後述する。
【００７１】
サーバ管理制御部３４０は、主に中央演算処理装置（ＣＰＵ）によって構成され、プログラムを実行することによって、情報提供サーバ装置３０の各部を統合制御する。
【００７２】
データ処理部３５０は、サーバ管理制御部３４０の制御の下、記録装置３３０と連動し、ユーザの指示に基づくログイン要求を通信端末装置１０から取得した場合に、当該要求に基づいて各ユーザの電子書籍配信サービスへのログイン処理を実行する。
【００７３】
そして、データ処理部３５０は、
（１）ユーザ情報が登録されたユーザ管理ＤＢ３３１及び電子書籍等のコンテンツ情報が登録されたコンテンツ情報ＤＢ３３２を管理するための処理、
（２）ユーザ毎の平均文章筆致特徴量又はユーザから配信された情報に基づき得られた文章筆致特徴量を含むコンテンツ情報を取得する取得処理、
（３）電子書籍等のコンテンツを解析し、当該コンテンツの文章筆致特徴量を含むコンテンツ情報の文章情報を抽出する抽出処理、
（４）取得された文章筆致特徴量と抽出した文章筆致特徴量とを比較することによって、類似度を算出する算出処理、
（５）算出された類似度に基づいて、電子書籍に関する推薦情報を生成する生成処理及び、
（６）生成された推薦情報をユーザに提供する提供処理、
を行っている。
【００７４】
データ処理部３５０は、さらに、
（７）ユーザによって購読されたコンテンツの文章筆致特徴量に基づいて算出された平均文章筆致特徴量を含む電子書籍に関するコンテンツ情報をユーザ毎に所定のデータベースに登録する、
処理を行っている。
【００７５】
具体的には、データ処理部３５０は、アプリケーションを実行することによって、各ＤＢを管理するＤＢ管理部３５１と、コンテンツ情報から文章情報抽出する抽出処理を実行するコンテンツ情報抽出部３５３と、コンテンツ情報を取得する取得処理を実行するコンテンツ情報取得部３５２と、類似度を算出する算出処理を実行する類似度算出部３５４と、推薦情報を生成する生成処理を実行する推薦情報生成部３５５と、当該推薦情報を提供する情報提供部３５６と、を実現する。
【００７６】
［２．２］各種のＤＢ
次に、図３及び図４を用いて本実施形態の各ＤＢについて説明する。なお、図３及び図４は、それぞれ、情報提供サーバ装置３０内に設けられたユーザ管理ＤＢ３３１、コンテンツ情報ＤＢ３３２に記録されるデータの一例を示す図である。
【００７７】
本実施形態のユーザ管理ＤＢ３３１は、電子書籍配信サービスに利用登録をした各ユーザを管理するための各種情報がデータとして格納されるデータベースである。例えば、ユーザ管理ＤＢ３３１には、図３に示すように、登録されたユーザ毎に、
（１）ユーザＩＤと、
（２）ログイン情報（ログインＩＤ、パスワード）と、
（３）購入済み書籍リスト（書籍ＩＤ）の情報と、
（４）購入済み書籍の平均文章筆致特徴量（仮名比率、平均段落文字数、会話文比率）の情報と、
が対応付けて登録（記録）される。
【００７８】
なお、例えば、図３において、ユーザ管理ＤＢ３３１に、ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ１０１」のユーザに対応するログイン情報として、「ログインＩＤ：○△×・・・／パスワード：１２３ａｂｃ・・」が登録され、購入済み電子書籍としてその書籍ＩＤ「ＤＣ００１」、「ＤＣ００３」、「ＤＣ００４」、及び「ＤＣ０１０」が登録され、購入済み書籍の平均文章筆致特徴量として、仮名比率「０．４３」、平均段落文字数「３６」及び会話文比率「０．２１」が登録されていることが示されている。
【００７９】
コンテンツ情報ＤＢ３３２は、通信端末装置１０を介してユーザに提供される電子書籍等のコンテンツ情報が記録されるＤＢである。例えば、コンテンツ情報ＤＢ３３２には、図４に示すように、電子書籍（コンテンツ）毎に
（１）電子書籍ＩＤと、
（２）電子書籍のタイトルと、
（３）電子書籍の本文データ（画像データ、テキストデータ及び電子書籍リーダにおける制御データ）と、
（４）表紙などの画像データと、
（５）著作者名及び著作者ＩＤと、
（６）カテゴリ名及びカテゴリＩＤと、
（７）文章筆致特徴量（仮名比率、平均段落文字数、会話文比率）と、
が対応付けて登録される。
【００８０】
なお、例えば、図４においては、コンテンツ情報ＤＢ３３２に、電子書籍ＩＤ「ＤＣ００１」と対応付けられて、「○○法入門」の電子書籍のタイトルと、「ＤＢ００１」の本文データと、「画像データ１」の画像データと、「木○○○：ＡＴ００１」の著作者名及び著作者ＩＤと、「法律書：ＣＴ０１０」のカテゴリ名及びカテゴリＩＤと、文章筆致特徴量である仮名比率「０．１２」、平均段落文字数「５６」及び会話文比率「０．０８」と、が記録されていることが示されている。また、電子書籍ＩＤ、著作者ＩＤ及びカテゴリＩＤは、電子書籍データが新規にコンテンツ情報ＤＢ３３２に登録された際に情報提供サーバ装置３０によって自動的に又は既に登録された電子書籍データに基づいて割り当てられるようになっている。
【００８１】
［２．３］データ処理部の詳細
［２．３．１］ＤＢ管理部
まず、本実施形態のデータ処理部３５０のＤＢ管理部３５１の詳細について説明する。
【００８２】
本実施形態におけるＤＢ管理部３５１は、本発明におけるデータベース管理手段を構成し、ユーザ管理ＤＢ３３１への情報の書き込みや読み出し、コンテンツ情報ＤＢからの情報の読み出し等の処理を行っている。
【００８３】
具体的に、ＤＢ管理部３５１は、予め、コンテンツ情報ＤＢ３３２に対し、電子書籍に関するコンテンツ情報を登録する処理を実行する。その際、ＤＢ管理部３５１は、電子書籍毎に、例えば、図４に示したように、「書籍ＩＤ」、「タイトル」、「本文データ」、「表紙画像」、「著作者／著作者ＩＤ」、「カテゴリ／カテゴリＩＤ」、及び文章筆致特徴量（仮名比率、平均段落文字数、会話文比率）をコンテンツ情報ＤＢ３３２にコンテンツ情報として登録する。
【００８４】
また、ＤＢ管理部３５１は、電子書籍に関するコンテンツ情報を追加的に登録する処理も実行する。
【００８５】
一方、ＤＢ管理部３５１は、ユーザが電子書籍を購入したときに、ユーザ毎に、当該電子書籍に関するコンテンツ情報をユーザ管理ＤＢ３３１に登録する処理を実行する。その際、ＤＢ管理部３５１は、それまでに各ユーザが購入した電子書籍の文章筆致特徴量と今回購入した電子書籍の文章筆致特徴量とに基づいて算出された平均文章筆致特徴量をユーザ毎に登録する。
【００８６】
また、ＤＢ管理部３５１は、ユーザ管理ＤＢ３３１に登録された平均文章筆致特徴量を含むコンテンツ情報を読み出し、後述するコンテンツ情報取得部に受け渡す処理を実行する。
【００８７】
［２．３．２］コンテンツ情報取得部
次に、本実施形態のデータ処理部３５０のコンテンツ情報取得部３５２の詳細について説明する。
【００８８】
本実施形態のコンテンツ情報取得部３５２は、本発明のコンテンツ情報取得手段を構成し、ユーザ管理ＤＢ３３１から所定のユーザにおけるコンテンツ情報を取得すること、及び通信端末装置１０を介してユーザから送信された情報に基づいて得られたコンテンツ情報を取得する処理を実行する。
【００８９】
特に、コンテンツ情報取得部３５２は、ユーザ管理ＤＢ３３１に登録された情報の中から、仮名比率、平均段落文字数及び会話文比率を含むユーザに固有の平均文章筆致特徴量を取得する処理を行っている。
【００９０】
なお、コンテンツ情報取得部３５２は通信端末装置１０を介してユーザから送信された情報に基づいて、コンテンツ情報を取得する処理も行っている。その場合、後述するコンテンツ情報抽出部３５３がユーザから送信された情報（例えば、電子書籍のタイトル等）に基づいて、仮名比率、平均段落文字数及び会話文比率を含む文章筆致特徴量を抽出し、コンテンツ情報取得部３５２は、コンテンツ情報抽出部３５３によって抽出された文章筆致特徴量を取得する。
【００９１】
ただし、通信端末装置１０を介してユーザから送信された情報が仮名比率、平均段落文字数及び会話文比率を含む文章筆致特徴量である場合、コンテンツ情報取得部３５２は通信端末装置１０を介してユーザから送信された情報をそのまま取得する。
【００９２】
［２．３．３］コンテンツ情報抽出部
次に、本実施形態のデータ処理部３５０のコンテンツ情報抽出部３５３の詳細について説明する。
【００９３】
コンテンツ情報抽出部３５３は、本発明のコンテンツ情報抽出手段を構成し、電子書籍等のコンテンツを解析することによって、文章筆致特徴量を抽出する処理を実行する。このコンテンツ情報抽出部３５３によって抽出された文章筆致特徴量は、本実施形態における情報提供サーバ装置３０が実行する処理において、コンテンツ情報の中核をなす情報である。
【００９４】
具体的に、コンテンツ情報抽出部３５３は、各電子書籍等のコンテンツを構成する文章を解析することによって、
（１）仮名が文章全体にどの程度占めているかという、仮名の文章全体に対する割合を抽出すること、
（２）文章を構成する各段落に含まれる文字数の平均値を抽出すること、
（３）鉤括弧により表される会話文が、文章全体に対して占める割合を抽出すること
という各処理を実行している。なお、各処理の詳細は後述する。
【００９５】
このコンテンツ情報抽出部３５３によって抽出された文章筆致特徴量は、ＤＢ管理部３５１によって、電子書籍毎に、コンテンツ情報ＤＢ３３２に登録される（図４参照）。
【００９６】
［２．３．４］類似度算出部
次に、本実施形態のデータ処理部３５０の類似度算出部３５４の詳細について説明する。
【００９７】
類似度算出部３５４は、本発明の類似度算出手段を構成する。この類似度算出部３５４は、コンテンツ情報取得部３５２が取得したコンテンツ情報に含まれる文章筆致特徴量と、コンテンツ情報ＤＢ３３２に登録された各電子書籍の情報に含まれる文章筆致特徴量とを比較して、両者の間における文章筆致特徴量の類似度を算出する処理を実行する。
【００９８】
類似度算出部３５４は、コサイン類似度、ユークリッド距離を用いた算出法等を用いることによって、コンテンツ情報取得部３５２が取得したコンテンツ情報に含まれる文章筆致特徴量と、コンテンツ情報ＤＢ３３２に登録された各電子書籍の情報に含まれる文章筆致特徴量との間の類似度を算出する。なお、類似度算出部３５４による類似度の詳細は後述する。
【００９９】
［２．３．５］推薦情報生成部
次に、本実施形態のデータ処理部３５０の推薦情報生成部３５５の詳細について説明する。
【０１００】
推薦情報生成部３５５は、本発明のコンテンツ推薦情報生成手段を構成し、類似度算出部３５４により算出された類似度に基づいて、所定の電子書籍を選択し、選択された電子書籍に関する種々の情報性を生成する処理を実行する。例えば、類似度に予め閾値を設けておき、この閾値よりも算出された類似度が高い値を示す電子書籍のみを選択する。或いは、算出された類似度を比較し、類似度が高い上位Ｎ番目（例えば上位３番目）までの電子書籍を選択する。
【０１０１】
なお、類似度に予め閾値を設けておき、この閾値よりも算出された類似度が高い値を示す電子書籍を選択する場合において、選択された電子書籍が多数ある場合、選択された電子書籍の中から類似度が高い上位Ｎ番目（例えば上位３番目）までの電子書籍を選択するように構成することもできる。
【０１０２】
そして、推薦情報生成部３５５は、選択された電子書籍に関する推薦情報を生成する。例えば、推薦情報に含まれる情報としては、電子書籍のタイトル、表紙画像、著作者、カテゴリを挙げることができる。なお、推薦情報に、ユーザの平均文章筆致特徴量を含めることもできる。
【０１０３】
［２．３．６］情報提供部
次に、本実施形態のデータ処理部３５０の情報提供部３５６について説明する。
【０１０４】
情報提供部３５６は、本発明の情報提供手段を構成している。この情報提供部３５６は、推薦情報生成部３５５によって生成された電子書籍に関する推薦情報を、ネットワーク２０を介して通信端末装置１０に提供している。
【０１０５】
情報提供部３５６が通信端末装置１０に対して情報を提供するための手段は、特に限定がなく、例えば、電子メールを利用して推薦情報を配することを一例として挙げることができる。ただし、情報の提供は、電子メールを利用することには限定されず、電子書店のシステムや通信端末装置１０が備える書籍閲覧ようのアプリケーションを用いることや、ＳＮＳの諸機能を用いて実行するように構成することもできる。
【０１０６】
［２．４］コンテンツ情報抽出部の処理内容の詳細
次に、コンテンツ情報抽出部３５３が実行する処理の詳細を説明する。
【０１０７】
コンテンツ情報抽出部３５３は、電子書籍について一冊単位で文章筆致特徴量を抽出する。具体的には、上述したように、
（１）仮名が文章全体にどの程度占めているかという、仮名の文章全体に対する割合を抽出する処理（以下、「仮名比率の抽出処理」という。）、
（２）文章を構成する各段落に含まれる文字数の平均値を抽出する処理（以下、「平均段落文字数の抽出処理」という。）、及び
（３）鉤括弧により表される会話文が、文章全体に対して占める割合を抽出する処理（以下、「会話文比率の抽出処理」という。）、
という各処理を実行している。
【０１０８】
［２．４．１］仮名比率の抽出処理について
コンテンツ情報抽出部３５３は、仮名比率の抽出処理として、仮名が電子書籍を構成する文章全体にどの程度占めているのかを抽出する処理である。この仮名比率の抽出処理は、電子書籍を構成する文章全体の文字密度ともいうべき文章筆致の特徴量を抽出し、電子書籍の文章全体に占める仮名の割合を、ユーザに提供する情報に反映させてユーザの好みに合致した情報を抽出する。
【０１０９】
すなわち、仮名比率の抽出処理は、文章全体に占める仮名の比率が大きい文字密度が低い文章を好むユーザには、文字密度の低い文章で構成された電子書籍に関する情報を提供するために、仮名の比率が小さい文字密度が高い文章を好むユーザには、文字密度の高い文章で構成された電子書籍に関する情報を提供するために用いる情報を抽出する処理である。
【０１１０】
コンテンツ情報抽出部３５３が予め用意されている仮名の辞書（以下、「仮名辞書」という。）を利用し、電子書籍を構成する文章全体について、仮名と仮名以外の文字とに選別する。なお、本実施形態では、仮名以外の文字は、漢字、カタカナ、アルファベット及び記号等、ひらがな以外の文字を意味する。
【０１１１】
そして、コンテンツ情報抽出部３５３は、仮名と仮名以外の文字とに選別された文字数をそれぞれカウントし、仮名と仮名以外の文字とに選別された各文字を電子書籍の文章を構成する全体の文字数で除し、仮名が全体に占める割合と仮名以外の文字が全体に占める割合とを算出する。
【０１１２】
また、コンテンツ情報抽出部３５３は、算出された仮名が全体に占める割合の値をＤＢ管理部３５１に受け渡し、ＤＢ管理部３５１がコンテンツ情報ＤＢ３３２に登録する。コンテンツ情報ＤＢ３３２に登録される情報は、図４に示すように、例えば、「０．４３」等の数値である。
【０１１３】
［２．４．２］平均段落文字数の抽出処理について
コンテンツ情報抽出部３５３は、平均段落文字数の抽出処理として、電子書籍の文章において、一段落当たりに占める文字数の平均値を抽出する。この平均段落文字数の抽出処理は、リズム感ともいうべき文章筆致の特徴量を抽出し、文章の持つリズム感をユーザに提供する情報に反映させて、ユーザの好みに合致した情報を提供するために用いる情報を抽出する処理である。
【０１１４】
具体的に、コンテンツ情報抽出部３５３は、電子書籍を構成する文章に設けられた改行を利用することによって、文章全体を段落毎に分解する。
【０１１５】
そして、コンテンツ情報抽出部３５３は、分解された各段落を構成する文字の数をそれぞれカウントするとともに、分解された段落の数をカウントする。
【０１１６】
また、コンテンツ情報抽出部３５３は、各段落を構成する文字の数を全段落分だけ足し合わせ、電子書籍の文章全体を構成する総文字数を求め、この総文字数を段落の数で除すことによって１段落当たりの平均段落文字数を算出する。
【０１１７】
さらに、コンテンツ情報抽出部３５３は、算出された平均段落文字数をＤＢ管理部３５１に受け渡し、ＤＢ管理部３５１がコンテンツ情報ＤＢ３３２に登録する。コンテンツ情報ＤＢ３３２に登録される情報は、図４に示すように、例えば、「３６」等の数値である。
【０１１８】
［２．４．３］会話文比率の抽出処理について
コンテンツ情報抽出部３５３は、会話文比率の抽出処理として、会話文が電子書籍を構成する文章全体にどの程度占めているのかを抽出する。この会話文比率の抽出処理は、会話文が電子書籍を構成する文章全体に占める割合をユーザに提供する情報に反映させることによって、ユーザの好みに合致した情報を提供するために用いる情報を抽出する処理である。
【０１１９】
具体的には、コンテンツ情報抽出部３５３は、電子書籍を構成する文章をサーチし、文章の中から鉤括弧を選択し、鉤括弧の中に含まれる文字を抽出する。
【０１２０】
そして、コンテンツ情報抽出部３５３は、抽出されたすべての文字の文字数をカウントする。
【０１２１】
また、コンテンツ情報抽出部３５３は、抽出されたすべての文字の文字数を、電子書籍の文章を構成する文字の全文字数で除すことによって会話文比率を算出する。
【０１２２】
さらに、コンテンツ情報抽出部３５３は、算出された会話文比率をＤＢ管理部３５１に受け渡し、ＤＢ管理部３５１がコンテンツ情報ＤＢ３３２に「会話文比率」として登録する。コンテンツ情報ＤＢ３３２に登録される情報は、図４に示すように、例えば、「０．２１」等の数値である。
【０１２３】
［２．４．４］平均文章筆致特徴量の算出処理について
コンテンツ情報抽出部３５３は、各ユーザの平均文章筆致特徴量の算出処理も実行する。
【０１２４】
平均文章筆致特徴量は、上述したように、各ユーザがこれまでに購入した電子書籍の文章筆致特徴量の平均値をユーザ毎に算出した値である。そこで、コンテンツ情報抽出部３５３は、ユーザが電子書籍を購入するたびに、それまでに、ユーザ管理ＤＢ３３１に登録されていた平均文章筆致特徴量と、今回購入した電子書籍の文章筆致特徴量とに基づいて、新たな平均文章筆致特徴量を算出する。
【０１２５】
また、コンテンツ情報抽出部３５３は、新たに算出された平均文章筆致特徴量をＤＢ管理部３５１に受け渡し、ＤＢ管理部３５１がユーザ管理ＤＢＢ３３１の登録内容を更新する。
【０１２６】
［２．５］類似度算出部の処理内容の詳細
次に、類似度算出処理部３５４の処理内容の詳細を説明する。
【０１２７】
類似度算出部３５４は、所定のユーザにおける平均文章筆致特徴量と、各電子書籍におけるそれぞれの文章筆致特徴量とに基づいて、所定のユーザの電子書籍に対する嗜好性と各電子書籍との間の類似度を算出する。
【０１２８】
例えば、類似度算出部３５４は、コサイン類似度の手法を用いた類似度の算出においては、
（１）ユーザについては、所定のユーザの平均文章筆致特徴量である、「仮名比率」、「平均段落文字数」及び「会話文比率」に基づいて、（式１）に示すベクトル「ＵＸ」を生成し、
（２）電子書籍については、各電子書籍の文章筆致特徴量である、「仮名比率」、「平均段落文字数」及び「会話文比率」に基づいて、（式２）に示すベクトル「Ｄｉ」を生成し、
（３）所定のユーザのベクトル「ＵＸ」と各電子書籍のベクトル「Ｄｉ」とのベクトル空間モデルを用いて、電子書籍毎に、所定のユーザとの類似度（ｓｉｍ）を（式３）に示すように、ベクトル「ＵＸ」とベクトル「Ｄｉ」との内積を、ベクトル「ＵＸ」の大きさとベクトル「Ｄｉ」の大きさとの積で除すことによって求める。
【０１２９】
【数１】
0006492889.tif 000002
【０１３０】
【数２】
0006492889.tif 000003
【０１３１】
【数３】
0006492889.tif 000004
【０１３２】
なお、（式１）において、「Ｘ」は、ユーザＡ、ユーザＢなどのユーザを表し、（式２において、「ｉ」は、電子書籍のＩＤ番号を表している。
【０１３３】
類似度算出部３５４が、コサイン類似度の手法を用いて類似度を算出する処理について、図５を参照して具体的に説明する。なお、図５は、コサイン類似度の手法を用いて類似度を算出する処理を説明するための説明図である。
【０１３４】
図５に示すように、ユーザＡと電子書籍との類似度を算出する場合を考える。
【０１３５】
ユーザＡの平均文章筆致特徴量は、仮名比率が「０．３３」、平均段落文字数が「５４」、会話文比率が「０．５３」である。なお、ユーザＡの平均文章筆致特徴量は、これまでにユーザＡが購入した電子書籍の文章筆致特徴量を仮名比率、平均段落文字数及び、会話文比率の項目毎に平均した値である。
【０１３６】
一方、コンテンツ情報ＤＢに登録されている各電子書籍の文章筆致特徴量は、書籍Ａにあっては、仮名比率が「０．４３」、平均段落文字数が「３６．００」、会話文比率が「０．２１」であり、書籍Ｂにあっては、仮名比率が「０．３２」、平均段落文字数が「５０．００」、会話文比率が「０．６０」であり、書籍Ｃにあっては、仮名比率が「０．８０」、平均段落文字数が「２１．００」、会話文比率が「０．５５」である。
【０１３７】
これらの値に基づき、（式３）によってユーザＡの各電子書籍に対するコサイン類似度を求める。その結果、書籍Ａに対するコサイン類度が「０．９０５４９０４４２」、書籍Ｂに対するコサイン類似度が「０．９９５５１１００３」、書籍Ｃに対するコサイン類度が「０．８１５８１１０３６」である。この図５に示す例では、ユーザＡは、書籍Ｂに対する類似度が最も高いことになる。
【０１３８】
［３］通信システムの動作
次に、図６を用いて本実施形態の情報提供サーバ装置３０において実行される処理について説明する。図６は、本実施形態の情報提供サーバ装置３０において実行される処理を示すフローチャートである。
【０１３９】
なお、本動作において、ユーザ管理ＤＢ３３１には、各ユーザに関する情報が既に登録されているとともに、コンテンツ情報ＤＢ３３２には、電子書籍等のコンテンツに関する情報が既に登録されているものとして説明する。また、通信端末装置２０には、所定の電子書籍データが記憶され、かつ、当該通信端末装置２０を用いて所定のユーザによって電子書籍配信サービスにログインしているものとする。
【０１４０】
まず、情報提供サーバ装置３０は、本動作を実行するための条件を満たしているか否かを判断する（Ｓ１０１）。本動作を実行するための条件は、例えば、ユーザにコンテンツ情報を数日毎に提供する場合において、本動作を実行するタイミングであるかどうかを判断する。
【０１４１】
また、本動作を実行するタイミングであるかどうかに関わらず、所定のユーザがから通信端末装置１０を介してコンテンツ情報が送信された場合、ユーザからの配信を検知し、本動作を実行する。
【０１４２】
次いで、情報提供サーバ装置３０は、本動作を実行するための条件がユーザからの配信であるかどうかを判断する（Ｓ１０２）。
【０１４３】
本動作を実行するための条件がユーザからの配信である場合、情報提供サーバ装置３０のコンテンツ情報取得部３５２は、配信された情報に基づいて得られた筆致特徴量を取得する（Ｓ１０３）。例えば、配信された情報が電子書籍のタイトルである場合、ＤＢ管理部３５１が、配信されたタイトルに基づきコンテンツ情報ＤＢ３３２を検索して電子書籍の文章を読み出し、コンテンツ情報抽出部３５３は、仮名比率、平均段落文字数及び会話文比率を含む文章筆致特徴量を抽出する。コンテンツ情報取得部３５２は、抽出された文章筆致特徴量を取得する。
【０１４４】
ただし、送信された情報が仮名比率、平均段落文字数及び会話文比率を含む文章筆致特徴量である場合、コンテンツ情報取得部３５２は、送信された情報をそのまま取得する。
【０１４５】
一方、本動作を実行するための条件が予め設定された本動作を実行するタイミングの到来である場合、ＤＢ管理部３５１が、ユーザ管理ＤＢ３３１から所定のユーザの仮名比率、平均段落文字数及び会話文比率を含む平均文章筆致特徴量を読み出して、コンテンツ情報取得部が読み出された平均文章筆致特徴量を取得する（Ｓ１０４）。
【０１４６】
次いで、情報提供サーバ装置３０は、コンテンツ情報ＤＢ３３２から各電子書籍の文章筆致特徴量を読み出す（Ｓ１０５）。
【０１４７】
次いで、類似度算出部３５４は、所定のユーザの電子書籍に対する嗜好性と各電子書籍との類似度を算出する。
【０１４８】
すなわち、類似度算出部３５４は、ユーザから配信された情報から得られた文章筆致特徴量と、コンテンツ情報ＤＢ３３２に登録された各電子書籍の文章筆致特徴量とに基づいて類似度を算出する。或いは、類似度算出部３５４は、ユーザ管理ＤＢ３３１から読み出された平均文章筆致特徴量と、コンテンツ情報ＤＢ３３２に登録された各電子書籍の文章筆致特徴量とに基づいて類似度を算出する。
【０１４９】
次いで、推薦情報生成部３５５が算出された類似度に基づいて推薦情報を生成する（Ｓ１０７）。例えば、類似度について予め閾値を設定しておき、算出された類似度がこの閾値を超える電子書籍を選択し、選択された電子書籍のタイトル、表紙画像及びカテゴリ等を推薦情報として生成する。或いは、類似度が高い上位３番目までの電子書籍を選択し、選択された電子書籍のタイトル、表紙画像及びカテゴリ等を推薦情報として生成する。
【０１５０】
次いで、情報提供部３５６は、生成された推薦情報を所定のユーザに提供し（Ｓ１０８）、本動作を終了させる。
【０１５１】
以上、本実施形態にでは、電子書籍等のコンテンツに関する情報、特に、仮名比率、平均段落文字数及び会話文比率を含む文章筆致特徴量を用いてユーザにコンテンツに関する推薦情報を提供するので、ユーザにとって有益性があるだけでなく、意外性がある情報を提供することができる。
【０１５２】
［４］変形例
次に、上記の実施形態における変形例を説明する。
【０１５３】
［４．１］変形例１
上記実施形態の情報提供サーバ装置３０では、カテゴリに関係なく文章筆致特徴量を利用してユーザに推薦情報を提供している。しかしながら、仮名比率、平均段落文字数及び会話文比率といった文章筆致特徴量は、電子書籍が属するカテゴリにより異なる。例えば、文学作品と実用書では、文章筆致特徴量の特性は大きく異なる。
【０１５４】
そこで、電子書籍が属するカテゴリを利用してユーザに推薦情報を提供するようにしてもよい。
【０１５５】
具体的に、ユーザ管理ＤＢ３３１に平均文章筆致特徴量を登録する際に、カテゴリ毎に平均文章筆致特徴量を登録しておく。
【０１５６】
類似度を算出する際には、コンテンツ情報取得部３５２が、カテゴリ毎にユーザ管理ＤＢ３３１から平均文章筆致特徴量を取得する一方で、コンテンツ情報ＤＢ３３２から文章筆致特徴量をカテゴリ毎に読み出すことによって、出類似度算出部３５４は、両者の値を利用して類似度を算出する。
【０１５７】
そして、推薦情報生成部３５５は、カテゴリ毎に推薦情報を生成し、情報提供部３５６は生成されたカテゴリ毎の推薦情報をユーザに提供する。
【０１５８】
以上のように、推薦情報をカテゴリ毎に提供することによって、推薦情報の精度を高めることができ、ユーザに高い価値の情報を提供することができる。
【０１５９】
なお、カテゴリを利用して推薦情報を提供する場合、対象としている電子書籍が所属するカテゴリと同一のカテゴリに所属する文章筆致特徴量を利用して類似度を算出するだけでなく、電子書籍とは異なるカテゴリに所属する電子書籍の文章筆致特徴量を利用して類似度を算出することもできる。例えば、純文学のカテゴリに属する電子書籍を対象としている場合に、異なるカテゴリに属するＳＦ小説の文章筆致特徴量を利用して類似度を算出する。
【０１６０】
同一のカテゴリに属する電子書籍の文章筆致特徴量を利用して類似度を算出して推薦情報を提供することによって、情報提供サーバ装置３０は、ユーザの好みに合致した情報を提供することができる一方で、異なるカテゴリに属する電子書籍の文章筆致特徴量を利用して類似度を算出して推薦情報を提供することによって、情報提供サーバ装置３０は、ユーザに意外性を有する情報を提供することができる。
【０１６１】
［４．２］変形例２
電子書籍の著作者を利用してユーザに推薦情報を提供するようにしてもよい。
【０１６２】
例えば、推薦情報を生成する際に、所定のユーザによってこれまでに購入され、ユーザ管理ＤＢ３３１に登録されている電子書籍の著作者と同一の著作者の電子書籍の情報を生成する。この場合、情報提供サーバ装置３０は、ユーザの好みに合致した情報を提供することができる。
【０１６３】
一方、推薦情報を生成する際に、所定のユーザによってこれまでに購入され、ユーザ管理ＤＢ３３１に登録されている電子書籍の著作者をあえて除外して推薦情報を生成する。これまでに、所定のユーザにより購入された電子書籍の著作者をあえて除外することによって、情報提供サーバ装置３０は、当該ユーザに意外性を有する情報を提供することができる。
【０１６４】
［４．３］変形例３
上記実施形態の情報提供サーバ装置３０では、ユーザによって購入された電子書籍の情報を利用して推薦情報を提供している。しかし、情報提供サーバ装置３０は、ユーザの既読書籍の情報を利用して推薦情報を提供してもよい。
【０１６５】
ユーザの既読書籍の情報を利用して推薦情報を提供する場合、通信端末装置１０は、電子書籍リーダとして機能するアプリケーション（以下、「リーダアプリ」という。）を用いて配信された電子書籍（具体的には、電子書籍データ）を表示する機能を有しているとともに、読書中の電子書籍の最後のページが表示された場合に、当該電子書籍を読み終えた旨を示す既読通知情報を情報提供サーバ装置３０に配信するように構成する。一方、情報提供サーバ装置３０では、ユーザ管理ＤＢ３３１に既読書籍を登録する。
【０１６６】
通信端末装置１０から既読通知情報が配信された電子書籍は、ユーザが当該電子書籍を最後まで読み終えているので、通信端末装置１０から既読通知情報が配信されない電子書籍に比べて、ユーザの好みの電子書籍である蓋然性が高い。
【０１６７】
ユーザの既読書籍の情報を利用して推薦情報を提供することによって、情報提供サーバ装置３０は、ユーザが好む情報を提供することが可能である。
【０１６８】
［４．４］変形例４
上記実施形態においては、仮名比率を算出する際に、ひらがなとひらがな以外の文字とに区分して仮名比率を算出している。仮名比率を算出する際に、ひらがなに加えてカタカナ、アルファベット、数字、記号を区分の要素に組み入れることもできる。
【０１６９】
ひらがなに加えてカタカナ、アルファベット、数字、及び記号を区分の要素に組み入れる場合、情報提供サーバ装置３０には、各要素の辞書を用意し、各要素が電子書籍の文章全体に占める割合を算出して保持しておく。
【０１７０】
なお、ひらがなに加えてカタカナ、アルファベット、数字、及び記号を区分の要素に組み入れる場合、各要素の１つだけが文章全体に占める割合を仮名比率とするだけでなく、ひらがな、カタカナ、アルファベット、数字、及び記号から任意に組み合わせた２つ以上の要素が文章全体に占める割合を仮名比率とすることもできる。
【０１７１】
例えば、横書きの書籍では、縦書きの書籍に比べて、アルファベット、数字及び記号が多く用いられる。ひらがなの他にカタカナ、アルファベット、数字、及び記号を考慮して仮名比率を算出して所定のユーザが購入した電子書籍を解析した結果、当該ユーザは、アルファベットや数字の占める割合が極端に少ない電子書籍しか購入していないことが判明したとする。このユーザは、縦書きの電子書籍を好むと考えられるので、このユーザには、縦書きの電子書籍に関する情報を推薦情報として提供する。
【０１７２】
このように、ひらがなに加えてカタカナ、アルファベット、数字、及び記号を区分の要素に組み入れることによって、ユーザの嗜好性をより詳細に分析することができ、ユーザにとって有益性の高い情報を提供することができる。
【０１７３】
［４．５］
情報提供サーバ装置３０においては、ユーザに提供する推薦情報に各品詞の特徴を利用することもできる。
【０１７４】
具体的に、電子書籍の文章全体に対して形態要素解析を実行し、電子書籍を構成する文章を品詞、句等に分類する。そして、例えば、名詞句に含まれるひらがな、カタカナ及び英数字の割合を求め保持しておく。
【０１７５】
この結果を利用してユーザに提供する推薦情報を生成することによって、ユーザの嗜好性に合致した情報を提供することが可能になる。例えば、電子書籍が海外を舞台にした小説である場合、相対的に多くのカタカナや英数字を含む名詞句が多く用いられる。これまでに、相対的に多くのカタカナや英数字を含む名詞句が多く用いられている電子書籍を多く購入したユーザは、海外を舞台にした小説を好んで購入していたと考えられる。情報提供サーバ装置３０は、各品詞の特徴を利用することによって、このようなユーザに、海外を舞台にした小説に関する情報を提供することができる。
【０１７６】
［４．６］変形例６
上記実施形態においては、情報提供サーバ装置３０内に各ＤＢを設け、これらのＤＢを情報提供サーバ装置３０のみにおいて管理及び制御する構成としたが、各ＤＢの管理、制御主体は、各々、別個なコンピュータシステムを用いるようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１７７】
１  …  通信システム
１０  …  通信端末装置
３０  …  情報提供サーバ装置
３１０  …  通信制御部
３２０  …  ＲＯＭ／ＲＡＭ
３３０  …  記録装置
３３１  …  ユーザ管理ＤＢ
３３２  …  コンテンツ情報ＤＢ
３４０  …  サーバ管理制御部
３５０  …  データ処理部
３５１  …  ＤＢ管理部
３５２  …  コンテンツ情報取得部
３５３  …  コンテンツ情報抽出部
３５４  …  類似度算出部
３５５  …  推薦情報生成部
３５６  …  情報提供部
【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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