(57)【要約】【課題】ユーザ個人間の過去の行動を比較することなく、ユーザの嗜好に合うコンテンツを推薦すること。【解決手段】コミュニティ類似度判定部１２４は、第１のコミュニティのブックマークリスト１１３と第２のコミュニティのブックマークリスト１１３とを比較し、「各ブックマークリスト１１３に列挙されているコンテンツ特定情報の数」を「第１のコミュニティのブックマークリスト１１３に列挙されているコンテンツ特定情報の総数」によって除した値を類似度とし、類似度が閾値を超える場合に２つのリストが類似すると判定する。類似すると判定した場合には、お薦め記事配信部１２５が、第１のコミュニティのブックマークリスト１１３に列挙されているが第２のコミュニティのブックマークリスト１１３には列挙されていないコンテンツ特定情報を第２のコミュニティに所属する利用者に推薦する。【選択図】図２
2008102846.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
多くのコンテンツの中から利用者の嗜好に合うと思われるコンテンツを推薦するコンテンツ推薦サーバであって、
コミュニティ毎に所属する利用者をそれぞれ記憶し、コミュニティ毎に当該コミュニティに所属する利用者の所定行為に起因して登録されたコンテンツ特定情報からなるリストを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されている第１のコミュニティのリストと第２のコミュニティのリストとを比較し、「第１のコミュニティのリストと第２のコミュニティのリストの両リストに列挙されているコンテンツ特定情報の数」を「第１のコミュニティのリストに列挙されているコンテンツ特定情報の総数」によって除した値を類似度とし、当該類似度が閾値を超える場合に２つのリストが類似すると判定する類似度判定手段と、
前記類似度判定手段によって２つのリストが類似すると判定された場合に、第１のコミュニティのリストに列挙されているが第２のコミュニティのリストには列挙されていないコンテンツ特定情報を第２のコミュニティに所属する利用者に推薦するコンテンツ推薦手段と、
を備えることを特徴とするコンテンツ推薦サーバ。
【請求項２】
前記記憶手段は、コンテンツ特定情報が該当するコミュニティのリストに登録された順番を特定可能な情報をさらに記憶し、
前記類似度判定手段は、第１のコミュニティのリストに登録されたｍ番目からｎ番目までのコンテンツ特定情報、及び第２のコミュニティのリストに登録されたｍ番目からｎ番目までのコンテンツ特定情報に基づいて類似度を判定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サーバ（ｍとｎは任意の自然数）。
【請求項３】
前記記憶手段は、コンテンツ特定情報と対応付けてその登録時刻をさらに記憶し、
前記類似度判定手段は、第１のコミュニティのリストに第１の時刻から第２の時刻までの間に登録されたコンテンツ特定情報、及び第２のコミュニティのリストに第１の時刻から第２の時刻までの間に登録されたコンテンツ特定情報に基づいて類似度を算出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サーバ。
【請求項４】
前記記憶手段は、コンテンツ特定情報に対して付けられたコメントをさらに記憶し、
前記類似度判定手段は、コンテンツ特定情報に対応付けられたコメントの数が閾値を超えるコンテンツ特定情報に基づいて類似度を算出することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載のコンテンツ推薦サーバ。
【請求項５】
前記記憶手段は、コンテンツ特定情報と対応付けてその登録時刻をさらに記憶し、
前記コンテンツ推薦手段は、複数のコンテンツ特定情報を推薦する際に、コンテンツ特定情報を登録された時刻の早い順に又は遅い順に並べることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載のコンテンツ推薦サーバ。
【請求項６】
前記記憶手段は、コンテンツ特定情報と対応付けて、そのコンテンツ特定情報に対して付けられたコメントの登録時刻をさらに記憶し、
前記コンテンツ推薦手段は、複数のコンテンツ特定情報を推薦する際に、各コンテンツ特定情報に対して付けられた最新のコメントの登録時刻の早い順に又は遅い順に並べることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載のコンテンツ推薦サーバ。
【請求項７】
前記記憶手段は、コンテンツ特定情報に対して付けられたコメントをさらに記憶し、
前記コンテンツ推薦手段は、複数のコンテンツ特定情報を推薦する際に、各コンテンツ特定情報に対応付けられたコメントの数が多い順に又は少ない順に並べることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか一項に記載のコンテンツ推薦サーバ。
【請求項８】
コミュニティ毎に所属する利用者をそれぞれ記憶し、コミュニティ毎に当該コミュニティに所属する利用者の所定行為に起因して登録されたコンテンツ特定情報からなるリストを記憶する記憶手段を具備し、多くのコンテンツの中から利用者の嗜好に合うと思われるコンテンツを推薦するコンテンツ推薦サーバのコンピュータを、
前記記憶手段に記憶されている第１のコミュニティのリストと第２のコミュニティのリストとを比較し、「第１のコミュニティのリストと第２のコミュニティのリストの両リストに列挙されているコンテンツ特定情報の数」を「第１のコミュニティのリストに列挙されているコンテンツ特定情報の総数」によって除した値を類似度とし、当該類似度が閾値を超える場合に２つのリストが類似すると判定する類似度判定手段、
前記類似度判定手段によって２つのリストが類似すると判定された場合に、第１のコミュニティのリストに列挙されているが第２のコミュニティのリストには列挙されていないコンテンツ特定情報を第２のコミュニティに所属する利用者に推薦するコンテンツ推薦手段、
として機能させるためのコンテンツ推薦プログラム。
【請求項９】
コミュニティ毎に所属する利用者をそれぞれ記憶し、コミュニティ毎に当該コミュニティに所属する利用者の所定行為に起因して登録されたコンテンツ特定情報からなるリストを記憶する記憶手段を具備し、多くのコンテンツの中から利用者の嗜好に合うと思われるコンテンツを推薦するコンテンツ推薦サーバにおけるコンテンツ推薦方法であって、
第１のコミュニティのリストと第２のコミュニティのリストとを比較し、「第１のコミュニティのリストと第２のコミュニティのリストの両リストに列挙されているコンテンツ特定情報の数」を「第１のコミュニティのリストに列挙されているコンテンツ特定情報の総数」によって除した値を類似度とし、当該類似度が閾値を超える場合に２つのリストが類似すると判定するステップと、
２つのリストが類似すると判定された場合に、第１のコミュニティのリストに列挙されているが第２のコミュニティのリストには列挙されていないコンテンツ特定情報を第２のコミュニティに所属する利用者に推薦するステップと、
を含む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、多数のコンテンツの中から利用者（適宜、「ユーザ」と言う）の嗜好に合うコンテンツを推薦するコンテンツ推薦サーバ、コンテンツ推薦プログラム及びコンテンツ推薦方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザＡの嗜好をもとに、ユーザＢが好みそうな商品を推薦する（ユーザＡのデータを用いてユーザＢの嗜好を推測する）技術−協調フィルタリング−が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平０９−２６５４７８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
従来の協調フィルタリングは、各ユーザの過去の行動を記録し、ユーザの過去の行動が他のユーザの過去の行動に似ている場合に、過去の行動が似ている他のユーザの嗜好情報をもとに、当該ユーザの嗜好を推測していた。例えば、１万人のユーザがいる場合、ユーザＡの嗜好を推測するためには、ユーザＡ以外の9999人のユーザの中から過去の行動がユーザＡに似ているユーザを探し出すことになる。このためユーザ数が多くなると過去の行動が似ているユーザを探し出すまでに多数のユーザの過去の行動と比較することが必要になる。
【０００４】
そこで、本発明は、ユーザ個人間において過去の行動を比較することなく、ユーザの嗜好に合うコンテンツを推薦可能なコンテンツ推薦サーバ、コンテンツ推薦プログラム及びコンテンツ推薦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】
【０００５】
本発明の第１の特徴は、多くのコンテンツの中から利用者の嗜好に合うと思われるコンテンツを推薦するコンテンツ推薦サーバであって、コミュニティ毎に所属する利用者をそれぞれ記憶し、コミュニティ毎に当該コミュニティに所属する利用者の所定行為に起因して登録されたコンテンツ特定情報からなるリストを記憶する記憶手段と、記憶手段に記憶されている第１のコミュニティのリストと第２のコミュニティのリストとを比較し、「第１のコミュニティのリストと第２のコミュニティのリストの両リストに列挙されているコンテンツ特定情報の数」を「第１のコミュニティのリストに列挙されているコンテンツ特定情報の総数」によって除した値を類似度とし、当該類似度が閾値を超える場合に２つのリストが類似すると判定する類似度判定手段と、類似度判定手段によって２つのリストが類似すると判定された場合に、第１のコミュニティのリストに列挙されているが第２のコミュニティのリストには列挙されていないコンテンツ特定情報を第２のコミュニティに所属する利用者に推薦するコンテンツ推薦手段と、を備えることにある。
【０００６】
「当該コミュニティに所属する利用者の所定行為」とは、例えば、「いずれかのコミュニティに所属する利用者がブックマークを付けたり、コメントを書き込んだり、閲覧したりする」ことを意味する。「コンテンツ」とは、例えば掲示板のスレッド、ブログ、ニュース等の記事を意味する。「コンテンツ特定情報」とは、例えば、記事等を特定可能なＵＲＬを意味する。
【０００７】
『類似度判定手段が、「第１のコミュニティのリストと第２のコミュニティのリストの両リストに列挙されているコンテンツ特定情報の数」を「第１のコミュニティのリストに列挙されているコンテンツ特定情報の総数」によって除した値を類似度とし、当該類似度が閾値を超える場合に２つのリストが類似すると判定する』とは、例えば、第１のコミュニティのリストと第２のコミュニティのリストの両リストに列挙されているコンテンツ特定情報の数が「５」、第１のコミュニティのリストに列挙されているコンテンツ特定情報の総数が「１０」、閾値が「０．４９」の場合、２つのリストは類似すると判定される。
【０００８】
また、「推薦する」とは、例えば、「コンテンツのタイトル一覧を表示する画面構成情報を送信する」ことを意味する。「画面構成情報」は、Opera（登録商標）やInternet
Explorer（登録商標）などのウェブブラウザで閲覧可能なHTML(Hyper Text Markup Language)、CHTML(Compact HTML)などで記述される。
【０００９】
本発明の第２の特徴は、コンテンツ特定情報が該当するコミュニティのリストに登録された順番を特定可能な情報をさらに記憶し、類似度判定手段は、第１のコミュニティのリストに登録されたｍ番目からｎ番目までのコンテンツ特定情報、及び第２のコミュニティのリストに登録されたｍ番目からｎ番目までのコンテンツ特定情報に基づいて類似度を判定することにある。
【００１０】
「コンテンツ特定情報が該当するコミュニティのリストに登録された順番を特定可能な情報」にはコンテンツ特定情報がリストに登録された時刻」が含まれる。また、「コンテンツ特定情報がリストに登録された順番を特定可能な情報」には「コンテンツ特定情報Ｂはコンテンツ特定情報Ａの後に登録された。コンテンツ特定情報Ｃはコンテンツ特定情報Ｂの後に登録された。」などの各コンテンツ特定情報が登録された順番を相対的に特定可能な情報も含まれる。
第２の特徴では、第１のコミュニティのリストに登録されているコンテンツ特定情報の一部と、第２のコミュニティのリストに登録されているコンテンツ特定情報の一部とを比較して、２つのリストの類似度を算出する。例えば、類似度判定の直前に登録されたコンテンツ特定情報を１番とし、１番の前に登録されたコンテンツ特定情報を２番とし、２番の前に登録されたコンテンツ特定情報を３番として、１番から１００番までの第１のコミュニティのリストに登録されたコンテンツ特定情報と、同じく類似度判定の直前に登録されたコンテンツ特定情報を１番とし、１番の前に登録されたコンテンツ特定情報を２番とし、２番の前に登録されたコンテンツ特定情報を３番として、１番から１００番までの第２のコミュニティのリストに登録されたコンテンツ特定情報とを比較して、２つのリストの類似度を算出する。
【００１１】
本発明の第３の特徴は、記憶手段は、コンテンツ特定情報と対応付けてその登録時刻をさらに記憶し、類似度判定手段は、第１のコミュニティのリストに第１の時刻から第２の時刻までの間に登録されたコンテンツ特定情報、及び第２のコミュニティのリストに第１の時刻から第２の時刻までの間に登録されたコンテンツ特定情報に基づいて類似度を算出することにある。
【００１２】
第３の特徴は、第１のコミュニティのリストに登録されているコンテンツ特定情報の一部と、第２のコミュニティのリストに登録されているコンテンツ特定情報の一部とを比較して、２つのリストの類似度を算出するという点で、第２の特徴と共通する。しかし、第２の特徴では、リストに登録された順番に基づいて選択されたコンテンツ特定情報によって類似度を算出するが、第３の特徴では、リストに登録された時刻に基づいて選択されたコンテンツ特定情報によって類似度を算出する。例えば、類似度判定を実行する時刻から遡って７２時間内に第１のリストに登録されたコンテンツ特定情報と、同じく類似度判定を実行する時刻から遡って７２時間内に第２のリストに登録されたコンテンツ特定情報とを比較して、２つのリストの類似度を算出する。
【００１３】
本発明の第４の特徴は、記憶手段は、コンテンツ特定情報に対して付けられたコメントをさらに記憶し、類似度判定手段は、コンテンツ特定情報に対応付けられたコメントの数が閾値を超えるコンテンツに関するコンテンツ特定情報に基づいて類似度を算出することにある。
【００１４】
第４の特徴は、第１のコミュニティのリストに登録されているコンテンツ特定情報の一部と、第２のコミュニティのリストに登録されているコンテンツ特定情報の一部とを比較して、２つのリストの類似度を算出するという点で、第２の特徴と共通する。しかし、第２の特徴では、リストに登録された順番に基づいて選択されたコンテンツ特定情報によって類似度を算出するが、第４の特徴では、コメント数に基づいて選択されたコンテンツ特定情報によって類似度を算出する。例えば、第１のコミュニティのリストに登録されかつ第１のコミュニティに所属するユーザによって付けられたコメントの数が５以上のコンテンツ特定情報からなるリストと、第２のリストに登録されかつ第２のコミュニティに所属するユーザによって付けられたコメントの数が５以上のコンテンツ特定情報からなるリストとを比較して、２つのリストの類似度を算出する。
【００１５】
本発明の第５の特徴は、記憶手段は、コンテンツ特定情報と対応付けてその登録時刻をさらに記憶し、コンテンツ推薦手段は、複数のコンテンツ特定情報を推薦する場合に、登録された時刻の早い順に又は遅い順にコンテンツ特定情報を並べることにある。
【００１６】
本発明の第６の特徴は、記憶手段は、コンテンツ特定情報と対応付けてそのコンテンツ特定情報に対して付けられたコメントの登録時刻も記憶し、コンテンツ推薦手段は、複数のコンテンツ特定情報を推薦する場合に、各コンテンツ特定情報に対して付けられた最新のコメントが登録された時刻の早い順に又は遅い順にコンテンツ特定情報を並べることにある。
【００１７】
本発明の第７の特徴は、記憶手段は、コンテンツ特定情報に対して付けられたコメントをさらに記憶し、コンテンツ推薦手段は、複数のコンテンツ特定情報を推薦する場合に、コンテンツ特定情報に対応付けられたコメントの数が多い順に又は少ない順にコンテンツ特定情報を並べることにある。
【発明の効果】
【００１８】
本発明の第１の特徴によれば、２つのコミュニティのコンテンツ特定情報のリストを比較し、リストに登録されているコンテンツ特定情報の類似度が高い場合に、一方のコミュニティのリストに登録されているが他方のコミュニティのリストに登録されていないコンテンツ特定情報が、他方のコミュニティに所属するユーザに提示される。これによって、あるコミュニティの過去の行動と他のコミュニティの過去の行動とに基づいて、２つのコミュニティの類似度を判定し、一方のコミュニティの嗜好に基づいて他方のコミュニティの嗜好を推測することが可能となる。
【００１９】
本発明の第２の特徴によれば、各リストから取り出された所定数のコンテンツ特定情報に基づいて、２つのリストの類似度を判定することが可能となる。
【００２０】
本発明の第３の特徴によれば、各リストに所定期間内に登録されたコンテンツ特定情報に基づいて、２つのリストの類似度を判定することが可能となる。
【００２１】
本発明の第４の特徴によれば、単にリストに登録されただけでなくコミュニティ内で所定数のコメントが付けられたコンテンツ特定情報に基づいて、２つのリストの類似度を判定することが可能となる。
【００２２】
本発明の第５から第７の特徴によれば、お薦めのコンテンツ特定情報を受け取るユーザにとって、お薦めのコンテンツ特定情報が見易いものとなる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下に図面に基づいて、本発明を実施するための最良の形態を説明する。なお、以下の説明は、単なる例示に過ぎず、本発明の技術的範囲は以下の説明に限定されるものではない。
【００２４】
本実施の形態によるコンテンツ推薦システムでは、コンテンツ推薦サーバは、多くのコンテンツの中から利用者の嗜好に合うと思われるコンテンツを推薦する。
【００２５】
すなわち詳細は後述するが、コンテンツ推薦サーバは、コミュニティに関する情報を記憶する。具体的には、コミュニティ毎に、当該コミュニティに所属するユーザを記憶する。また、コミュニティ毎に、当該コミュニティに所属するユーザによって登録されたコンテンツ特定情報からなるリスト（ブックマークリスト）を記憶する。
【００２６】
そして、（１）一のコミュニティ（第１のコミュニティ）に所属するユーザによって登録されたコンテンツ特定情報からなるリスト（第１のリスト）と、他のコミュニティ（第２のコミュニティ）に所属するユーザによって登録されたコンテンツ特定情報からなるリスト（第２のリスト）とを比較し、（２）「第１のリストと第２のリストの両リストに列挙されているコンテンツ特定情報の数」を「第１のリストに列挙されているコンテンツ特定情報の総数」によって除した値を類似度とし、（３）当該類似度が閾値を超える場合に２つのリストが類似すると判定する。
【００２７】
さらに、前述の類似度判定の結果２つのリストが類似すると判定した場合に、第１のリストに列挙されているが第２のリストには列挙されていないコンテンツ特定情報を第２のコミュニティに所属するユーザに推薦する。
【００２８】
図１に、本発明の実施形態としてのコンテンツ推薦システムの全体構成の一例を示す。以下、コンテンツを適宜「記事」とする。
【００２９】
閲覧端末３は、例えばユーザが所有する携帯電話機であって、図示せぬ基地局を通じてパケット網５との間で無線通信を行い、ゲートウェイサーバ４及びインターネット２を経由して複数の記事配信サーバ６のそれぞれにアクセスし、各記事配信サーバ６に記憶されている記事の閲覧を要求することができる。閲覧端末３の記憶部には、記事閲覧処理を実現するための記事閲覧プログラムが格納される。記事閲覧プログラムには、Ｗｅｂブラウザが含まれる。記事はＣＨＴＭＬで記述される。また、閲覧端末３は、受信した記事等を表示可能な液晶画面３１と、液晶画面３１に表示されたボタンを選択しクリック等するために操作されるキー群３２とを備える。
【００３０】
同様にして、閲覧端末３は、コンテンツ推薦サーバ１にアクセスし、記事配信サーバ６に記憶されている記事の中から選択した記事にブックマークをつけることができる。ブックマークはコンテンツ推薦サーバ１に記憶される。
【００３１】
図２に、本発明の実施形態におけるコンテンツ推薦サーバ１の構成の一例を示す。図２に示すように、コンテンツ推薦サーバ１は記憶部１１、処理部１２、通信部１３、記事が投稿又は更新（以下、これらを包括して適宜「記載」という。）された日時を記録するため等に用いられる時計部１４等を備える。
【００３２】
記憶部１１には、ユーザ情報１１１、コミュニティ情報１１２及びブックマークリスト１１３が記憶されている。この記憶部１１は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などである。
【００３３】
処理部１２は、ユーザ登録部１２１、コミュニティ形成部１２２、ブックマークリスト形成部１２３、コミュニティ類似度判定部１２４及びお薦め記事配信部１２５を備える。
【００３４】
ユーザ登録部１２１は、新規のユーザが閲覧端末３のキー群３２を操作してコンテンツ推薦サーバ１にアクセスしてきたら、ユーザ情報の入力を促す画面を閲覧端末３の液晶画面３１に表示するための画面構成情報を、通信部１３を介して閲覧端末３へ送信する。そして、閲覧端末３から送られてくるユーザ情報１１１を記憶部１１に記憶させる。
【００３５】
コミュニティ形成部１２２は、新たなコミュニティの形成可否を判断したり、既存のコミュニティへの新たなメンバの参加可否を判断したりする。そして、コミュニティ形成部１２２は、コミュニティＩＤ及び各コミュニティのメンバのユーザＩＤなどをコミュニティ情報１１２として記憶部１１に記憶させる。
【００３６】
ブックマークリスト形成部１２３は、インターネットなどのネットワーク上において同一コミュニティに所属している複数のユーザが共有可能なブックマークリスト１１３を、コミュニティ毎に形成する。具体的には、第１のコミュニティのメンバが書き込み・閲覧可能な第１のブックマークリスト、第２のコミュニティのメンバが書き込み・閲覧可能な第２のブックマークリスト、・・・を形成する。
【００３７】
コミュニティ類似度判定部１２４は、コミュニティ間の類似度を判定する。本実施の形態では、比較の対象となるコミュニティのブックマークリストに基づいて類似度を判定する。
【００３８】
お薦め記事配信部１２５は、コミュニティ類似度判定部１２４によって類似度が所定条件を満たすと判断されたコミュニティ間において一方のコミュニティのブックマークリストに掲載されている記事を、他方のコミュニティに関連記事（お薦め記事）として配信する。
【００３９】
図３にユーザ情報１１１の一例を示す。図３に示すように、ユーザ情報１１１は、ユーザＩＤと対応付けて、ユーザ名、メールアドレス、年齢、誕生日、写真などの個人情報や、当該ユーザＩＤのユーザが所属するコミュニティＩＤ等を記憶する。
【００４０】
図４にコミュニティ情報１１２の一例を示す。図４に示すように、コミュニティ情報１１２は、コミュニティＩＤと当該コミュニティに所属しているメンバのユーザＩＤとを対応付けて記憶する。
【００４１】
図５にブックマークリスト１１３の一例を示す。図５に示すように、ブックマークリスト１１３は、コミュニティＩＤとブックマークが付けられた記事を特定するための情報（例えば、記事のUniform Resource Locator :ＵＲＬ）とを対応付けて記憶する。ブックマークリスト１１３は、さらに記事（例えば、記事Ａ）にブックマークを付けたユーザのユーザＩＤ（例えば、uid1）、ブックマークが登録された日付と時刻（例えば、2006/08/01 22:31）、ブックマークが付けられた記事に対するコメントのタイトル及び内容、そのコメントを書き込んだユーザのユーザＩＤ（例えば、uid98）及びそのコメントが書き込まれた日付と時刻（例えば、2006/08/05 22:51）、並びに関連記事を特定するための情報（例えばＵＲＬ）を含むとしても良い。尚、上記の例では、コメントにタイトルが付けられることとしたが、タイトルを含まない構成としてもよい。
【００４２】
図６は、コンテンツ推薦サーバ１における処理の流れの一例を示すフローチャートである。図６に示すように、全てのコミュニティを処理対象として実行する（ループＡ：ステップＳ１１〜Ｓ２５）。
【００４３】
ループＡでは、先ず、比較対象の他のコミュニティを選択する（ステップＳ１３）。
【００４４】
ステップＳ１５では、比較対象となっているコミュニティ間（現在の処理対象のコミュニティと、ステップＳ１３で選択された他のコミュニティとの間）で、ブックマークリストが比較され、類似度が判定される。類似度が所定条件を満たす、つまり似ていると判断された場合（ステップＳ１７でＹＥＳ）、ステップＳ１９へ進む。類似度が所定条件を満たさない、つまり似ていないと判断された場合（ステップＳ１７でＮＯ）、ステップＳ２１へ進む。
【００４５】
ステップＳ１９では、処理対象のコミュニティのブックマークリストになく、当該ブックマークリストが似ていると判定された比較対象のコミュニティのブックマークリストにある記事を抽出する。抽出された記事はＲＡＭなどに記憶される。
【００４６】
ステップＳ２１では、処理対象のコミュニティに対して、その他の全てのコミュニティを比較対象として記事を抽出したかを判断する。全ての他のコミュニティを比較対象として記事を抽出した場合はステップＳ２３へ進み、比較対象としていない他のコミュニティがある場合はステップＳ１３に戻り、次の比較対象のコミュニティを選択する。ステップＳ２３では、抽出した記事を関連記事として処理対象のコミュニティに提供（配信）する。ループＡの終了条件（全てのコミュニティについて処理を実行した）を満たす場合はループＡを抜け出して処理を終了し、ループＡの終了条件を満たしていない場合はステップＳ１１に戻る。
【００４７】
ブックマークリストの類似度判定について説明する。例えば、第１のコミュニティのブックマークリストに登録されている記事の各ＵＲＬと、第２のコミュニティのブックマークリストに登録されている記事の各ＵＲＬとを比較する。第１のコミュニティのブックマークリストに登録され、かつ第２のコミュニティのブックマークリストにも登録されているＵＲＬが多い場合、第１のコミュニティのブックマークリストと第２のコミュニティのブックマークリストとは類似度が高いと判定される。逆に、第１のコミュニティのブックマークリストに登録され、かつ第２のコミュニティのブックマークリストにも登録されているＵＲＬが少ない場合、第１のコミュニティのブックマークリストと第２のコミュニティのブックマークリストとは類似度が低いと判定される。
【００４８】
例えば、第２のコミュニティのブックマークリストに登録されているＵＲＬの半数以上が、第１のコミュニティのブックマークリストにも登録されている場合、第２のコミュニティのブックマークリストは第１のコミュニティのブックマークリストに類似すると判定する。
【００４９】
このような場合、ステップＳ１９では、第２のコミュニティのブックマークリストに登録されているが、第１のコミュニティのブックマークリストには登録されていないＵＲＬを、第１のコミュニティへのお勧めコンテンツのＵＲＬとして提供する。
【００５０】
ブックマークリストの類似度判定の際に、ブックマークが付けられた日時を考慮しても良い。例えば、類似度を判定する日付から所定日数（例えば、７日）以内に登録された第１のコミュニティのブックマークリストと、同じく類似度判定を行う日付から所定日数（例えば、７日）以内に登録された第２のコミュニティのブックマークリストとを比較して、２つのコミュニティのブックマークリストに登録されているＵＲＬの重複率が閾値（例えば、０．５）以上である場合に、２つのコミュニティのブックマークリストは類似すると判定する。
【００５１】
なお、日付を基準とする代わりに、時刻を基準としても良いことは言うまでもない。例えば、類似度判定を行う時刻から所定時間（例えば、７２時間）以内に登録された第１のコミュニティのブックマークリストと、同じく類似度判定を行う時刻から所定時間（例えば、７２時間）以内に登録された第２のコミュニティのブックマークリストとを比較して、２つのコミュニティのブックマークリストに登録されているＵＲＬの重複率が閾値（例えば、０．４）以上である場合に、２つのコミュニティのブックマークリストは類似すると判定する。
【００５２】
また、ブックマークリストの類似度判定の際に、ブックマークリストに登録された順番を考慮しても良い。例えば、類似度判定の直前に登録されたコンテンツ特定情報を１番とし、１番の前に登録されたコンテンツ特定情報を２番とし、３番の前に登録されたコンテンツ特定情報を３番として、１番から１００番までの第１のリストに登録されたコンテンツ特定情報と、同じく類似度判定の直前に登録されたコンテンツ特定情報を１番とし、１番の前に登録されたコンテンツ特定情報を２番とし、３番の前に登録されたコンテンツ特定情報を３番として、１番から１００番までの第２のリストに登録されたコンテンツ特定情報とを比較して、２つのリストの類似度を算出する。そして、２つのコミュニティのブックマークリストに登録されているＵＲＬの重複率が閾値（例えば、０．６）以上である場合に、２つのコミュニティのブックマークリストは類似すると判定する。
【００５３】
また、ブックマークリストが類似すると判定されたコミュニティ間において一方のコミュニティから他方のコミュニティへ記事ＵＲＬをお薦めする際に、一方のブックマークリストに登録されているが他方のブックマークリストには登録されていない記事ＵＲＬの一部をお薦めするとしても良い。例えば、（１）コメント数が所定数以上である記事だけをお薦めする、（２）記事ＵＲＬがブックマークリストに登録された日付が類似度を判定した日から所定日数以内である記事だけをお薦めする、（３）記事ＵＲＬがブックマークリストに登録された時刻が類似度を判定した時刻から所定時間以内である記事だけをお薦めする。
【００５４】
図７に基づいて、本発明の実施形態における処理の全体像を説明する。図７に一例を示すように、ユーザＭ１１とユーザＭ１２とユーザＭ１３の３人でコミュニティＣ１を形成している。コミュニティＣ１内ではインターネット上で閲覧可能な記事にブックマークをつけたり、ブックマークをつけた記事に対するコメントを書き込んだりすることで、コミュニケーションをとる。
【００５５】
図７ではユーザＭ１１が記事Ａにブックマークをつけ、
次にユーザＭ１２が記事Ａに対してコメントａ２を書き込み、
次にユーザＭ１３が記事Ａに対してコメントａ３を書き込み、
次にユーザＭ１１が記事Ａに対してコメントａ４を書き込み、
次にユーザＭ１１が記事Ａに対してコメントａ５をさらに書き込み、
次にユーザＭ１３が記事Ａに対してコメントａ６を書き込み、
次にユーザＭ１２が記事Ａに対してコメントａ７を書き込み、
次にユーザＭ１１が記事Ａに対してコメントａ８を書き込むなどして、ユーザＭ１１とユーザＭ１２とユーザＭ１３はコミュニケーションをとっている。
【００５６】
同様にして、コミュニティＣ１内では記事Ｂ、記事Ｃ、記事Ｇ及び記事Ｒに対してメンバの誰かがブックマークをつけ、その後コメントを書き込んでいる。図示していないが、他のコミュニティＣ２内では記事Ａ、記事Ｂ、記事Ｃ、記事Ｄ、記事Ｅ、記事Ｆ及び記事Ｇに対してコミュニティＣ２のメンバの誰かがブックマークをつけ、その後コメントを書き込んでいる。
【００５７】
そして、コミュニティ内でつけられたブックマークや書き込まれたコメントに関する情報はブックマークリスト１１３として、コミュニティ毎に記憶される。さらに、所定のタイミング（例えば所定時刻／所定時間間隔）で、各コミュニティそれぞれを対象として次の処理を実行する。
【００５８】
まずコミュニティＣ１のブックマークリストＢＬ１と、コミュニティＣ２のブックマークリストＢＬ２とを比較して、類似度を判定する（図６のステップＳ１５）。具体的には、ブックマークリストＢＬ１は記事Ａ、記事Ｂ、記事Ｃ、記事Ｇ及び記事Ｒの５つの記事の各ＵＲＬからなり、ブックマークリストＢＬ２は記事Ａ、記事Ｂ、記事Ｃ、記事Ｄ、記事Ｅ、記事Ｆ及び記事Ｇの７つの記事の各ＵＲＬからなる。記事Ａ、記事Ｂ、記事Ｃ及び記事Ｇの４つの記事の各ＵＲＬは、２つのブックマークリストに共通する。つまり、ブックマークリストＢＬ２に登録されている７つの記事のＵＲＬの内、半数以上の４つの記事のＵＲＬがブックマークリストＢＬ１にも登録されている。なお、類似度判定に用いられる閾値は０．５とする。
【００５９】
よって、図６のステップＳ１７において、ブックマークリストＢＬ１とブックマークリストＢＬ２とは類似すると判定されて、ステップＳ１９に進む。
【００６０】
ステップＳ１９では、ブックマークリストＢＬ１になくて、ブックマークリストＢＬ２にある記事Ｄ、記事Ｅ及び記事Ｆを、コミュニティＣ２からコミュニティＣ１への関連記事（お薦め記事）として提供する。
【００６１】
図８は、関連記事（お薦め記事）が表示されている画面の一例を示す。図８に示す画面は、コミュニティＣ１のメンバが閲覧可能な画面とする。タイトル８１１、８２１及び８３１は、コミュニティＣ１のいずれかのメンバによってコミュニティＣ１のブックマークリストに登録された記事のタイトルである。文章８１３はタイトル８１１に、文章８２３はタイトル８２１に、文章８３３はタイトル８３１にそれぞれ対応する記事の内容である。タイトル一覧８１５は文章８１３に、タイトル一覧８２５は文章８２３に、タイトル一覧８３５は文章８３３に対して、コミュニティＣ１のいずれかのメンバによって書き込まれたコメントのタイトルである。タイトル一覧８１５、８２５及び８３５は、各コメントが書き込まれた日時とともに表示される。メンバリスト８４１には、コミュニティＣ１のメンバのハンドル名が表示される。そして、お薦め記事タイトル一覧８５１には、お薦め記事のタイトルが表示される。
【００６２】
（変形例）
コミュニティ内で閲覧された記事（コミュニティのメンバが閲覧した記事）のうち、閲覧回数が所定回数以上の記事を興味有りリストに登録し、興味有りリストの類似度によってコミュニティ間の類似度を判定するとしても良い。例えば図９（ａ）に示すように、コミュニティ毎に、当該コミュニティ内で閲覧された記事のデータを閲覧履歴情報１１５として更新・記憶しておく。この閲覧履歴情報１１５には、コミュニティＩＤ、閲覧された記事のＵＲＬ、閲覧したユーザのユーザＩＤ及び閲覧した日付及び時刻が記憶される。そして、閲覧回数が所定数以上となった記事があれば、当該記事を図９（ｂ）に示す興味有りリスト１１７に登録する。この興味有りリスト１１７には、コミュニティＩＤ、閲覧回数が所定数以上となった記事のＵＲＬが記憶される。
【００６３】
なお、コミュニティ単位で閲覧履歴を記憶するのではなく、ユーザ毎に閲覧履歴を蓄積・記憶するとしても良い。例えば図１０（ａ）に示すように、ユーザ毎に、当該ユーザによって閲覧された記事のデータを閲覧履歴情報１１６として更新・記憶しておく。この閲覧履歴情報１１６には、ユーザＩＤ、閲覧された記事のＵＲＬ、閲覧した時刻及び閲覧回数が所定数以上となったことを示す興味有フラグが記憶される。そして、閲覧回数が所定数以上となった記事があれば、当該記事を図１０（ｂ）に示す興味有りリスト１１７に登録する。
【００６４】
そして、興味有りリスト１１７に登録されている記事が更新された際に、当該記事が更新されたことを該当するコミュニティのメンバに通知するとともに、興味有りリスト１１７が類似すると判定された他のコミュニティのメンバに対して、当該更新された記事を関連記事（お薦め記事）として提供することとしてもよい。
【００６５】
登録されている記事が更新されたかをチェックする技術には、ＲＳＳリーダー、ＷＷＷＤ、キーワードチェッカーが含まれる。ＲＳＳリーダーは、ウェブサイトの更新状況や概要が記述されたＲＳＳファイルを一括して収集して各ウェブサイトの更新状況をチェック可能なソフトウェアである。ＷＷＷＤ（World Wide Web Dispatcher）は指定されたウェブサイトを巡回して更新日時を取得可能なソフトウェアである。キーワードチェッカーは、予め設定したキーワードを含む記事をまとめて通知可能なソフトウェアである。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】本発明の実施形態としてのコンテンツ推薦システムの全体構成の一例を示すブロック図。
【図２】本発明の実施形態におけるコンテンツ推薦サーバ１の構成の一例を示すブロック図。
【図３】ユーザ情報１１１の一例を示す図。
【図４】コミュニティ情報１１２の一例を示す図。
【図５】ブックマークリスト１１３の一例を示す図。
【図６】コンテンツ推薦サーバ１における処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図７】本発明の実施形態における処理の全体像を示す図。
【図８】本発明の実施形態におけるお薦め記事が表示されている画面の一例を示す図。
【図９】本発明の変形例における閲覧履歴情報及び興味有りリストの一例を示す図。
【図１０】本発明の変形例における閲覧履歴情報の他の例を示す図。
【符号の説明】
【００６７】
１…コンテンツ推薦サーバ
２…インターネット
３…閲覧端末
４…ゲートウェイサーバ
５…パケット網
６…記事配信サーバ
１１…記憶部
１２…処理部
１３…通信部
１４…時計部
３１…液晶画面
３２…キー群
【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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【図９】
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【図１０】
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