(57)【要約】【課題】個々の利用者の嗜好に適合したコンテンツの情報を、最新の情報を含めて、個人情報が流出することなく推薦できるようにする。【解決手段】各端末装置１は、ＳＮＳ型ネットワークグループへの接続を行うネットワーク接続部２０と、コンテンツの利用・購入情報から利用者の嗜好情報と推薦情報を抽出するコンテンツ処理部１０と、ＳＮＳ型ネットワークを介して他の端末装置へ推薦情報を提供し、他の端末装置から推薦情報を入手する推薦情報送受信部４０と、入手した推薦情報を表示部４に表示させる推薦情報表示部５０とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークに接続された端末装置間でコンテンツの推薦情報を提供する推薦情報処理システムにおいて、
上記各端末装置は、
ソーシャルネットワーキングサービス型（以下、ＳＮＳ型）ネットワークグループへの接続を行うネットワーク接続部と、
コンテンツの利用・購入情報から利用者の嗜好情報と推薦情報を抽出するコンテンツ処理部と、
上記ＳＮＳ型ネットワークを介して他の端末装置へ推薦情報を提供し、他の端末装置から推薦情報を入手する推薦情報送受信部と、
入手した推薦情報を表示部に表示させる推薦情報表示部とを備えることを特徴とする推薦情報処理システム。
【請求項２】
請求項１記載の推薦情報処理システムにおいて、
前記ネットワーク接続部は、
ＳＮＳ型ネットワークグループのグループ作成手段と、
ＳＮＳ型ネットワークグループへ他の端末装置を招待する招待手段と、
ＳＮＳ型ネットワークグループへ参加するための認証手段と、
ＳＮＳ型ネットワークグループへの参加手段を含むことを特徴とする推薦情報処理システム。
【請求項３】
請求項１記載の推薦情報処理システムにおいて、
前記推薦情報送受信部にて入手した推薦情報を前記コンテンツ処理部にて抽出した嗜好情報と推薦情報を基に解析し、前記推薦情報表示部は入手した推薦情報を利用者の嗜好情報に合わせた形式で表示させることを特徴とする推薦情報処理システム。
【請求項４】
ネットワークに接続された端末装置間でコンテンツの推薦情報を提供する推薦情報処理方法において、
上記各端末装置をソーシャルネットワーキングサービス型（以下、ＳＮＳ型）ネットワークグループへ接続し、
上記各端末装置は、コンテンツの利用・購入情報から利用者の嗜好情報と推薦情報を抽出し、
抽出した推薦情報を上記ＳＮＳ型ネットワークを介して他の端末装置へ提供するとともに他の端末装置から推薦情報を入手し、
入手した推薦情報を表示部に表示させることを特徴とする推薦情報処理方法。
【請求項５】
請求項４記載の推薦情報処理方法において、
前記ＳＮＳ型ネットワークグループへ接続されている端末装置は、接続されていない他の端末装置を招待して該ＳＮＳ型ネットワークグループへ接続させることを特徴とする推薦情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ネットワーク等を介して端末装置間でコンテンツの推薦情報を提供する推薦情報処理システム及び推薦情報処理方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、ネットワーク等を介して利用者（端末装置）間で情報を推薦・紹介する技術として、以下のような技術がある。
（１）電子メールを用いて製品情報やインターネット上のＵＲＬを教えて、新刊の雑誌やテレビ番組などのコンテンツを紹介する。
（２）複数の利用者が過去に購入したコンテンツの情報や利用したコンテンツの情報などを収集・解析し、雑誌やテレビ番組などのコンテンツを推薦する。
（３）利用者毎に過去に購入したコンテンツの情報や利用したコンテンツの情報などを蓄積して、嗜好が類似する他の利用者の購入・利用したコンテンツを紹介する（特許文献１、特許文献２など）。
【０００３】
（４）利用者が番組を視聴している最中に、紹介したい特定の場面を他の任意の視聴者に紹介する（特許文献３）。
（５）欲しいコンテンツを利用者が指定することによって、そのジャンルの推薦情報を入手する。
（６）コンテンツ提供元が利用者毎の購入情報・利用情報などを蓄積し、コンテンツ提供元が利用者毎の嗜好に沿ったコンテンツを推薦する。
（７）コンテンツ提供元が利用者達の購入情報・利用情報などを収集・蓄積し、流行している（利用・購入の頻度が高い）コンテンツを利用者達に推薦する。
【０００４】
【特許文献１】特開２０００−１８７６６６号公報
【特許文献２】特開２００５−５６５３１号公報
【特許文献３】特開２００２−２１８４２８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
推薦・紹介する情報は、各利用者の嗜好に合ったものであることが望まれるが、上記の技術には、以下のような課題があった。
（１）電子メールによる推薦方法では、製品情報やインターネット上のＵＲＬを紹介するだけであり、利用者個人の嗜好に合ったコンテンツを推薦することができない。
（２）複数の利用者が過去に購入したコンテンツの情報や利用したコンテンツの情報などを収集・解析する推薦方法では、過去の情報のため、新刊や話題のコンテンツなどを推薦することができない。
（３）利用者毎に過去に購入したコンテンツの情報や利用したコンテンツの情報などを利用する推薦方法では、利用者毎の過去の嗜好を推定するため、過去に利用・購入したことがないジャンルのコンテンツや話題のコンテンツなどを推薦することができない。また、情報提供者は利用者の知人ではなく、むしろ全く知らない人の場合が多い。そのために、利用者の嗜好に合わない推薦情報であることが多く、有益なサンプル数は少ない。また、情報提供する利用者から見て全く知らない人へコンテンツの購入履歴などの情報を教えることになり、個人情報の流出が懸念される。
【０００６】
（４）利用者が他の利用者に対して場面を特定して紹介する推薦方法では、最新の情報を推薦することはできるが、相手の利用者の嗜好に合った情報であるとは限らない。すなわち、推薦者は相手の利用者の嗜好を考慮して推薦するものではないからである。
（５）欲しいコンテンツを利用者が指定することによってそのジャンルの推薦情報を入手する推薦方法では、利用者が的確に指定しないと所望する推薦情報が得られない。
（６）コンテンツ提供元が利用者の購入情報・利用情報などを蓄積し、利用者の嗜好に沿ったコンテンツを推薦する推薦方法では、その提供元で扱っているコンテンツに関する情報に限定される。
（７）コンテンツ提供元が利用者達の購入情報・利用情報などを収集・蓄積し、流行しているコンテンツを推薦する場合、個々の利用者の嗜好に合った推薦情報とはならない。
【０００７】
このように従来の各技術においては、利用者個人の嗜好に合う情報を、最新の情報を含めて数多く推薦することは困難であった。また、互いに知らない利用者間で個人情報が流出することも懸念される。よって上記各技術を組み合わせても、嗜好の近い利用者間での活発な情報提供を行うことは困難であり、その原因として利用者の加入するネットワーク形態にも問題があると考えられる。すなわち、嗜好が合った複数の利用者へ推薦情報を提供する際、ネットワーク外の第３の利用者から紹介された推薦情報を取り込んで利用することは困難であった。
【０００８】
本発明は、以上のような課題を鑑みてなされたものであり、個々の利用者の嗜好に適合したコンテンツの情報を、最新の情報を含めて、個人情報が流出することなく推薦できる推薦情報処理システム及び推薦情報処理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】
本発明の推薦情報処理システムにおいて、各端末装置は、ソーシャルネットワーキングサービス型（以下、ＳＮＳ型）ネットワークグループへの接続を行うネットワーク接続部と、コンテンツの利用・購入情報から利用者の嗜好情報と推薦情報を抽出するコンテンツ処理部と、ＳＮＳ型ネットワークを介して他の端末装置へ推薦情報を提供し、他の端末装置から推薦情報を入手する推薦情報送受信部と、入手した推薦情報を表示部に表示させる推薦情報表示部とを備える。
【００１０】
ここに前記ネットワーク接続部は、ＳＮＳ型ネットワークグループのグループ作成手段と、ＳＮＳ型ネットワークグループへ他の端末装置を招待する招待手段と、ＳＮＳ型ネットワークグループへ参加するための認証手段と、ＳＮＳ型ネットワークグループへの参加手段を含む。
【００１１】
そして、前記推薦情報送受信部にて入手した推薦情報を前記コンテンツ処理部にて抽出した嗜好情報と推薦情報を基に解析し、前記推薦情報表示部は入手した推薦情報を利用者の嗜好情報に合わせた形式で表示させる。
【００１２】
本発明の推薦情報処理方法は、各端末装置をソーシャルネットワーキングサービス型ネットワークグループへ接続し、各端末装置は、コンテンツの利用・購入情報から利用者の嗜好情報と推薦情報を抽出し、抽出した推薦情報をＳＮＳ型ネットワークを介して他の端末装置へ提供するとともに他の端末装置から推薦情報を入手し、入手した推薦情報を表示部に表示させる。
【００１３】
ここに前記ＳＮＳ型ネットワークグループへ接続されている端末装置は、接続されていない他の端末装置を招待してＳＮＳ型ネットワークグループへ接続させる機能を有する。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、個々の利用者の嗜好に適合したコンテンツの情報を、最新の情報を含めて、個人情報が流出することなく推薦できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。本発明の推薦情報処理システムで対象とするコンテンツは、利用者が視聴または購入して利用できるものである。これには、テレビ番組・映画・写真・動画・音楽（音楽配信含む）などのマルチメディアコンテンツ、書籍・ビデオ・ＣＤ・ＤＶＤなどの商品をはじめ、Ｎｅｗｓ情報・Ｗｅｂページ・ブログ・ＳＮＳの情報サイトなどインターネットコンテンツ、その他、料理や料理レシピ、飲食店やお酒、スキー場・遊園地・動物園・アトラクションなどに関する情報が含まれる。
【実施例１】
【００１６】
図１は、本発明に係わる推薦情報処理システムの一実施例を示すブロック構成図である。本システムでは、各利用者（各端末装置）はソーシャルネットワーキングサービス（以下、ＳＮＳと略す）型のネットワークグループを利用して、ネットワークグループへ参加する方式とする。そして各利用者は、ＳＮＳ型ネットワークを介して他の利用者（他の端末装置）へ嗜好・推薦情報を提供するとともに、他の利用者から嗜好・推薦情報を入手する。ここでは、コンテンツとしてテレビ番組を例に説明する。
【００１７】
推薦情報処理端末装置１は、テレビ番組を受信し視聴する例えばパソコンやＴＶなどをベースに構成する。全体の構成は、コンテンツを入力して推薦情報などを抽出処理するコンテンツ処理部１０、ＳＮＳ型ネットワークグループに参加接続を行うネットワーク接続部２０、コンテンツや推薦情報を記録保存する記録装置３０、ネットワークを介して他の端末装置へ推薦情報などを提供するとともに他の端末装置から推薦情報を入手する推薦情報送受信部４０、及び入手した推薦情報を解析して表示させる推薦情報表示部５０を備える。
【００１８】
入力部２は、コンテンツであるテレビ番組を受信するアンテナ、あるいはメモリやハードディスクなどの記録媒体からテレビ番組を再生して入力する部分である。通信部３は、インターネット回線などに接続して、他の端末装置との間で情報の送受信を行う。通信部３は、インターネット回線の他、ローカルネットワーク経由や、Ｗｅｂページ経由、サーバ経由、他の端末経由でもよい。通信部３を通じて、外部からコンテンツを入手することもできる。表示部４は、入手したコンテンツ及び推薦情報を表示するディスプレイやスピーカなどである。なお、入力部２、通信部３、表示部４は、推薦情報処理端末装置１の一部として構成することもできる。
【００１９】
以下、各部の説明を行う。
コンテンツ処理部１０において、コンテンツ入力手段１１は、入力部２又は通信部３を通じて入手したコンテンツ（テレビ番組）を、記録装置３０にコンテンツ３１として記録蓄積する。
コンテンツリスト入力手段１２では、入力部２又は通信部３を通じて入手したコンテンツ情報であるテレビ番組情報（ＥＰＧ）と、コンテンツ情報を纏めたコンテンツリストを記録装置３０にコンテンツリスト３２として記録する。
【００２０】
コンテンツ利用・購入情報蓄積手段１３では、利用者が視聴したテレビ番組や録画番組の情報（ＥＰＧを用いた録画予約・視聴時間の利用情報を含む）を、記録装置３０にコンテンツ利用・購入情報３３として記録する。本システムにおいてテレビ番組を推薦する場合、ＥＰＧを利用することができる。ＥＰＧはインターネットやアンテナを通して受信することで常に最新の情報を入手できるため、推薦情報も常に最新のものとなる。
【００２１】
嗜好・推薦情報抽出手段１４では、記録装置３０に蓄積したコンテンツ３１の利用状況をもとに、利用者の嗜好情報や推薦情報を抽出する。その際、既存の嗜好抽出方法を用いて利用者の嗜好を自動的に抽出することができる。または、利用者が推薦したいコンテンツを指定することで（逆に推薦したくないコンテンツを指定することも可能）、嗜好・推薦情報を抽出する。
【００２２】
嗜好・推薦情報蓄積手段１５では、嗜好・推薦情報抽出手段１４にて抽出した利用者本人の嗜好・推薦情報３４を記録装置３０に記録する。その際、情報をリスト化して保存するのがよい。
【００２３】
ネットワーク接続部２０は、ＳＮＳ型ネットワークグループ利用機能を持ち、ＳＮＳ型ネットワークグループ作成手段２１、ＳＮＳ型ネットワークグループ招待手段２２、ＳＮＳ型ネットワークグループ認証手段２３、ＳＮＳ型ネットワークグループ参加手段２４からなる。ＳＮＳ型ネットワークグループ機能を利用することで、グループ参加者（グループに接続されている端末）が他の利用者（グループに接続されていない端末）を招待する機能を持ち、同時に、招待された利用者がさらに他の利用者を招待することもできる。このようにして、ネットワークグループへの参加者（接続端末）を増加していくことが可能となる。この特徴については後述する。
【００２４】
推薦情報送受信部４０において、嗜好・推薦情報入出力手段４１では、利用者（端末装置１）とＳＮＳ型ネットワークグループの参加者（他の端末装置）との間で嗜好・推薦情報を送受信する。すなわち、参加者の嗜好・推薦情報を通信部３より受信するとともに、利用者本人の嗜好・推薦情報を通信部３より参加者へ送信する。送信する嗜好・推薦情報は記録装置３０に保存している利用者の嗜好・推薦情報３４を読み出し、受信した参加者の嗜好・推薦情報は記録装置３０にネットワークグループの嗜好・推薦情報３５として保存する。
【００２５】
コンテンツ利用・購入情報入出力手段４２では、利用者（端末装置１）とＳＮＳ型ネットワークグループの参加者（他の端末装置）との間で、利用・購入情報を通信部３を介して送受信する。送受信した利用・購入情報は、記録装置３０に保存されている。
【００２６】
嗜好・推薦情報収集・蓄積手段４３では、ＳＮＳ型ネットワークグループの参加者（他の端末装置）から受信した嗜好・推薦情報を、放送番組・放送時間（予定時間）などが分かるように整理収集してリストとして纏め、記録装置３０にネットワークグループの嗜好・推薦情報３５として記録する。
【００２７】
推薦情報表示部５０において、嗜好・推薦情報解析手段５１では、記録装置３０に蓄積したネットワークグループの嗜好・推薦情報３５と利用者本人の嗜好・推薦情報３４を基に、嗜好の高いジャンルや放送局、推薦度の高いテレビ番組などの解析を行う。
【００２８】
嗜好・推薦情報表示手段５２では、嗜好・推薦情報解析手段５１で解析した嗜好・推薦情報を表示部４に送り表示させる。その際、推薦度の高い番組や利用者の嗜好に近い番組を他の番組と区別してより見やすく表示する。
【００２９】
以上の各手段は、推薦情報処理システムが備えるコンピュータにソフトウェア・プログラムを搭載して実現することができる。これらのプログラムは、コンピュータが読み取り可能なメモリデバイス、ハードディスクなどの記録媒体に格納しておき、随時読み出して実行する。
【００３０】
このように本実施例の推薦情報処理システムでは、ＳＮＳ型ネットワークグループの参加者（接続された端末装置）の間でコンテンツの嗜好・推薦情報を互いに提供し、入手した嗜好・推薦情報を利用者本人の嗜好傾向を基に推薦ランキングを解析することで、利用者の嗜好に合った情報を取得することができる。
【００３１】
図２は、本システムで利用するＳＮＳ型のネットワークグループの機能を示す図である。（ａ）は比較のために、従来のネットワークグループＡの機能を示したもので、これにはグループメンバ（グループに接続されている端末装置）としてユーザａ、ユーザｂ、ユーザｃ及びユーザｄが参加しているとする。そして、メンバの一人であるユーザｃが非メンバ（接続されていない端末装置）であるユーザｘをグループに招待した場合、ユーザｘはユーザｃとは通信可能であるが、他のメンバとは通信できない。すなわち、ネットワークグループＡには参加できないので、他のメンバとの間で推薦情報を提供することができない。
【００３２】
これに対し（ｂ）はＳＮＳ型のネットワークグループＢの機能を示したもので、同様にグループメンバ（グループに接続されている端末装置）としてユーザａ、ユーザｂ、ユーザｃ及びユーザｄが参加しているとする。そして、メンバの一人であるユーザｃが非メンバ（接続されていない端末装置）であるユーザｘをグループに招待した場合、ユーザｘはユーザｃだけでなく他のメンバ全員と通信可能となる。すなわち、ネットワークグループＡに参加して、他のメンバとの間で推薦情報を提供することができる。
【００３３】
このようにＳＮＳ型ネットワークグループ機能を持つことで、グループ参加者（接続端末）が他の利用者（非接続端末）を招待する機能を持ち、同時に、招待された利用者がさらに他の利用者（非接続端末）を招待することで、ネットワークグループの参加者を追加しグループを拡大することが可能となる。
【００３４】
この機能により、以下のような効果が得られる。
（１）利用者の知人や間接的な知り合いなどを中心としてグループを構成することが容易であり、逆に、利用者の全く知らない他の利用者がグループメンバになることは少ない。よって、個人情報（利用者自身の情報や、利用者がどの番組を見ているかなどの情報）が第三者に流出し、悪用される危険性を低減できる。
（２）ジャンル限定のネットワークグループを作ることが容易である。例えば、ジャンルを限定して恋愛ドラマ好きのＳＮＳ型ネットワークグループを作成したとする。恋愛ドラマの中で今話題の番組や恋愛ドラマの新番組などの推薦情報を提供することで、恋愛ドラマ好きの他の利用者を招待することができ、さらに招待された利用者は恋愛ドラマ好きの他の利用者を招待することができ、恋愛ドラマ好きのネットワークグループが拡大していく。その場合、利用者の嗜好（恋愛ドラマ好き）は保持され、ノイズとなる嗜好外の推薦情報は排除されるので、より利用者の嗜好に合った推薦情報が提供されるようになる。
（３）ＳＮＳ型ネットワークでも、全利用者がネットワークグループへ参加することで、利用者全員の嗜好・推薦情報を入手することも可能である。テレビ番組などでは視聴率や利用率の高い番組などの嗜好・推薦情報を入手できる。
【００３５】
図３は、本システムにおけるＳＮＳ型ネットワークグループ作成手段２１のグループ作成処理手順を示すフローチャートである。
利用者は、新たにＳＮＳ型ネットワークグループを作成する要求を行う（Ｓ１０１）。そして、ネットワークグループの名称や特徴（例：恋愛ドラマのグループ、タレント＊＊のグループ、＊＊大学のグループなど）を入力する（Ｓ１０２、Ｓ１０３）。「ネットワークグループを作成してもよいか？」という確認メッセージが表示され（Ｓ１０４）、作成する場合にはこれを承諾する（Ｓ１０４でＹｅｓ）。そして、作成するネットワークグループを識別するためのネットワークグループ固有キー（ＩＤ）を取得し（Ｓ１０５）、新たなネットワークグループを作成する（Ｓ１０６）。ネットワークグループを識別するためのネットワークグループ固有キーは、既存の暗号化技術やキー生成技術を用いてユニークなキーを作成する。
【００３６】
図４は、本システムにおけるＳＮＳ型ネットワークグループ招待手段２２のグループ招待処理手順を示すフローチャートである。ここでは、図２に示したように、グループに参加している利用者（接続端末）ｃが、グループに参加していない他の利用者（非接続端末）ｘを招待する場合を想定する。
【００３７】
まず、利用者ｃが知っている他の利用者ｘの個人情報を入手する（Ｓ２０１）。利用者ｃはＳＮＳ型ネットワークグループに対し、利用者ｘが参加できるように招待要求を行い（Ｓ２０２）、利用者ｘの情報を入力する（Ｓ２０３）。「ネットワークグループに招待してもよいか？」という確認メッセージが表示され（Ｓ２０４）、これを承諾すると（Ｓ２０４でＹｅｓ）、利用者ｘをネットワークグループに招待する（Ｓ２０５）。他の利用者ｘに対して紹介人である利用者ｃの情報、及び紹介人の所属するネットワークグループの情報を提供する（Ｓ２０６、Ｓ２０７）。そして、利用者ｘに対して、「ネットワークグループへ参加するか？」という確認メッセージを表示する（Ｓ２０８）。利用者ｘがこれを承諾すれば（Ｓ２０８でＹｅｓ）、ネットワークグループを識別するためのネットワークグループ固有キーなどの情報を利用者ｘに提供して（Ｓ２０９）、ネットワークグループへの参加を可能にする。
【００３８】
本システムのＳＮＳ型ネットワークグループ認証手段２３、参加手段２４では、ネットワークグループを識別するためのネットワークグループ名やネットワークグループ固有キーなどからネットワークグループの一員かどうか判別し、ネットワークグループの一員であればネットワークグループに参加、ログインできるようにする。
【００３９】
ところで、ＳＮＳ型ネットワークグループを介して提供される嗜好・推薦情報をより有効にするために、ネットワークグループを作成する際に、参加者の条件（例えば年齢条件）を設けて参加者を制限することで、提供される嗜好・推薦情報を絞り込むことができる。また、ネットワークグループを作成するとき、ジャンルを絞り込んで特定すること（例えば、ファッション関係や料理関係など）、同じ趣味の人を集めること、特定のキーワード（特定の有名人、特定の動物など）を付与することにより、参加者全員の嗜好を合わせ、利用者の嗜好に合った嗜好・推薦情報を提供できるようになる。
【００４０】
本実施例の推薦情報処理システムでは、ＳＮＳ型ネットワークグループに所属している利用者は、グループに所属している参加者全員に嗜好・推薦情報を提供することを原則とする。その場合、ＳＮＳ型ネットワークグループの参加者は、互いに直接的または間接的に知っている人なので、個人情報（利用者自身の情報や、利用者がどの番組を見ているかなどの情報）が第三者に流出し、悪用される危険は少ないといえる。しかしながら、同じネットワークグループの参加者であっても、情報提供先を制限したい場合がある。その場合には、情報を提供してもよい参加者、あるいは情報を提供したくない参加者を指定して、嗜好・推薦情報の提供先を制限することもできる。また、提供するコンテンツの種類を制限することもできる。すなわち、情報を提供してもよいテレビ番組（例えばニュース番組）と、情報を提供したくない番組（例えば英会話番組）を指定することによって、利用者のプライバシーを保護することもできる。
【実施例２】
【００４１】
前記実施例１では、コンテンツとしてテレビ番組を例に推薦情報をいかに提供するかを説明した。コンテンツとしてはこれ以外に各種可能であるが、コンテンツが書籍の場合の具体例を説明する。
【００４２】
図５は、コンテンツが書籍の場合のコンテンツ情報３１の例である。書籍の場合は、その書籍が特定できる情報（出版局や発売日、発売タイトルなど）であればよい。類似コンテンツとして、映画の場合には、上映タイトルや出演者、上映開始日など他の映画と区別できる情報であればよい。
【００４３】
図６は、書籍の場合のコンテンツリスト３２の例である。コンテンツの情報を纏めたコンテンツリストは、コンテンツ情報３１をリスト化したものである。その際、リストには新刊リスト、映画であれば最新上映リストなどの区別を設けることで、常に最新情報の推薦を行うことができる。
【００４４】
図７は、コンテンツ利用・購入情報３３の例である。書籍の利用・購入情報は、書籍名だけでなく、その書籍の入手方法（例えば予約で購入、ネットで購入、店頭で購入、現在購入予約中など）があると便利である。その際、人気の販売店や開店予定の販売店の情報も有用である。また、発売前の書籍に対して利用・購入を予定している場合には、より最新の推薦情報を提供できることになる。
【００４５】
図８は、嗜好・推薦情報抽出手段１４にて利用者の嗜好・推薦情報を抽出する各種の方法を示す。この中で、利用者のよく利用するコンテンツから嗜好を抽出し、推薦情報を作成する方法が有効である。
【００４６】
図９は、書籍の場合の嗜好・推薦情報３４の例である。嗜好・推薦情報抽出手段１４で抽出した利用者の嗜好・推薦情報をリスト化して表示している。
このようにして作成した嗜好・推薦情報３４は、ネットワークを介して他の利用者（端末装置）に提供される。
【００４７】
図１０は、ネットワークグループから入手した嗜好・推薦情報３５の例である。嗜好・推薦情報収集・蓄積手段４３により、入手した情報を、推薦者名や推薦情報（書籍の利用状況）とともに整理し、リスト化して保存する。
【００４８】
図１１〜図１３は、入手した嗜好・推薦情報を解析して表示部４に表示するいくつかの例を示す。図１１では、入手した推薦情報を推薦度ランキングの高い順（または利用者の嗜好度の高い順）にリスト表示した場合である。図１２は、利用者の嗜好に近いものをハイライト表示（さらにアイコンをつける、フォント・色を変えるなど）した場合である。図１３は、推薦度をマーク（★）の数で表示した場合である。これらには、誰が推薦しているかを示す推薦者の情報も付加している。
【００４９】
これらの表示方法を適宜切り替えることで、各コンテンツの推薦度だけでなく、利用者の嗜好に合わせた形式で推薦情報を明瞭に表示することができる。
【００５０】
以上述べた各実施例によれば、ＳＮＳ型ネットワークグループを作成することで、直接的または間接的に知っている利用者の間での情報提供が可能となり、個人情報が漏洩して悪用される恐れがない。また、ジャンル限定のネットワークグループを作成することで、個々の利用者の嗜好に合ったコンテンツの推薦情報を入手することができる。また、発売前のコンテンツを含め、最新の推薦情報を入手することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本発明に係わる推薦情報処理システムの一実施例を示すブロック構成図。
【図２】本システムで利用するＳＮＳ型のネットワークグループの機能を示す図。
【図３】ＳＮＳ型ネットワークグループ作成手段の処理手順を示すフローチャート。
【図４】ＳＮＳ型ネットワークグループ招待手段の処理手順を示すフローチャート。
【図５】コンテンツが書籍の場合のコンテンツ情報の例を示す図。
【図６】コンテンツが書籍の場合のコンテンツリストの例を示す図。
【図７】コンテンツ利用・購入情報の例を示す図。
【図８】利用者の嗜好・推薦情報を抽出する各種の方法を示す図。
【図９】書籍の場合の嗜好・推薦情報の例を示す図。
【図１０】ネットワークグループから入手した嗜好・推薦情報の例を示す図。
【図１１】入手した推薦情報を推薦度ランキングの順に表示した例を示す図。
【図１２】入手した推薦情報を嗜好に近いものをハイライト表示した例を示す図。
【図１３】入手した推薦情報の推薦度をマークの数で表示した例を示す図。
【符号の説明】
【００５２】
１…推薦情報処理端末装置
２…入力部
３…通信部
４…表示部
１０…コンテンツ処理部
１１…コンテンツ入力手段
１２…コンテンツリスト入力手段
１３…コンテンツ利用・購入情報蓄積手段
１４…嗜好・推薦情報抽出手段
１５…嗜好・推薦情報蓄積手段
２０…ネットワーク接続部
２１…ＳＮＳ型ネットワークグループ作成手段
２２…ＳＮＳ型ネットワークグループ招待手段
２３…ＳＮＳ型ネットワークグループ認証手段
２４…ＳＮＳ型ネットワークグループ参加手段
３０…記録装置
４０…推薦情報送受信部
４１…嗜好・推薦情報入出力手段
４２…コンテンツ利用・購入情報入出力手段
５０…推薦情報表示部
５１…嗜好・推薦情報解析手段
５２…嗜好・推薦情報表示手段。
【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】
2008191768.tif 000008
【図７】
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【図８】
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【図９】
2008191768.tif 000011
【図１０】
2008191768.tif 000012
【図１１】
2008191768.tif 000013
【図１２】
2008191768.tif 000014
【図１３】
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