(57)【要約】      （修正有）【課題】情報及びユーザネットワークに十分な広がりを持たせつつ、ユーザに対しユーザ自身の興味や価値観を鑑みた好適な情報フィルタリング機能を提供する。【解決手段】情報配信サーバが、配信されたフィードに対するユーザ端末からのフィード閲覧要求を受信し、該閲覧要求を該フィードとユーザとを相互に関連付ける。そのユーザ間のフィードに対する閲覧履歴の類似性に基づいて、第１ユーザと他の各ユーザとの間のユーザ重要度を各々生成し、このユーザ重要度に応じたユーザネットワークを生成する。そして、閲覧履歴に基づいて、第１ユーザに推薦する推薦フィードを生成し、その推薦フィードについてのユーザネットワーク内の他の各ユーザの閲覧履歴と第１ユーザとの間の各々のユーザ重要度とから、第１ユーザから見た推薦フィードに対する他のユーザの推薦貢献度を算出する。この推薦貢献度を第１ユーザに対する推薦フィードの推薦情報として提供する。【選択図】図２
2008146355.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
インターネット上のＷＥＢサイト等から提供されるフィードを収集し、ユーザ端末に前記フィードを配信する情報配信サーバを備える情報配信システムであって、
前記情報配信サーバは、
ユーザに配信されるフィードに対し、該ユーザが前記ユーザ端末から前記フィードを閲覧する際に該情報配信サーバを経由して当該フィードを提供する各ＷＥＢサイト等への接続を行うためのリダイレクト加工処理を行い、前記ユーザ端末にフィードを配信するフィード配信手段と、
配信されたフィードに対する前記ユーザ端末からのフィード閲覧要求を受信した場合に、該閲覧要求を該フィードとユーザとを相互に関連付けた閲覧履歴として格納する閲覧制御手段と、
ユーザ間のフィードに対する前記閲覧履歴の類似性に基づいて、第１ユーザと他の各ユーザとの間のユーザ重要度を各々生成し、このユーザ重要度に応じたユーザネットワークを生成するユーザネットワーク構築手段と、
前記ユーザネットワーク内の前記他の各ユーザの前記閲覧履歴と前記第１ユーザとの間の各々の前記ユーザ重要度とから、前記第１ユーザから見たフィードに対する前記他のユーザの推薦貢献度を算出するフィード推薦制御手段と、
前記推薦貢献度を用いて、前記第１ユーザに推薦する推薦フィードを生成する推薦フィード制御手段と、を有することを特徴とする情報配信システム。
【請求項２】
インターネット上のＷＥＢサイト等から提供されるフィードを収集し、ユーザ端末に前記フィードを配信する情報配信サーバを備える情報配信システムであって、
前記情報配信サーバは、
ユーザに配信されるフィードに対し、該ユーザが前記ユーザ端末から前記フィードを閲覧する際に該情報配信サーバを経由して当該フィードを提供する各ＷＥＢサイト等への接続を行うためのリダイレクト加工処理を行い、前記ユーザ端末にフィードを配信するフィード配信手段と、
配信されたフィードに対する前記ユーザ端末からのフィード閲覧要求を受信した場合に、該閲覧要求を該フィードとユーザとを相互に関連付けた閲覧履歴として格納する閲覧制御手段と、
ユーザ間のフィードに対する前記閲覧履歴の類似性に基づいて、第１ユーザと他の各ユーザとの間のユーザ重要度を各々生成し、このユーザ重要度に応じたユーザネットワークを生成するユーザネットワーク構築手段と、
前記閲覧履歴に基づいて、ユーザに推薦する推薦フィードを生成する推薦フィード制御手段と、
前記第１ユーザに配信される前記推薦フィードの前記ユーザネットワーク内の前記他の各ユーザの前記閲覧履歴と前記第１ユーザとの間の各々の前記ユーザ重要度とから、前記第１ユーザから見た前記推薦フィードに対する前記他のユーザの推薦貢献度を算出し、この推薦貢献度を前記第１ユーザに対する前記推薦フィードの推薦情報として提供するためのフィード推薦制御手段と、を有することを特徴とする情報配信システム。
【請求項３】
前記閲覧制御手段は、ユーザが他のユーザにフィードを推薦する際に前記ユーザ端末から送信されるフィード推薦要求を受信した場合に、該推薦要求を該フィードとユーザとを相互に関連付けた推薦履歴として格納し、
前記推薦フィード制御手段は、この推薦履歴又は前記閲覧履歴に基づいて推薦フィードを生成することを特徴とする請求項２に記載の情報配信システム。
【請求項４】
前記フィード推薦制御手段は、前記第１ユーザに配信される前記推薦フィードの前記ユーザネットワーク内の前記他の各ユーザの前記閲覧履歴、前記第１ユーザとの間の各々の前記ユーザ重要度、及び前記推薦履歴に基づいて、前記推薦フィードに対する前記他のユーザの推薦貢献度を各々算出し、この推薦貢献度を前記第１ユーザに対する前記推薦フィードの推薦情報として提供することを特徴とする請求項３に記載の情報配信システム。
【請求項５】
前記閲覧履歴には、フィード毎の閲覧総数及び閲覧したユーザの閲覧順位が含まれ、
前記フィード推薦制御手段は、前記閲覧総数において前記閲覧順位が上位のユーザである程、前記推薦フィードへの推薦貢献度が高くなるように算出することを特徴とする請求項２から４のいずれか１つに記載の情報配信システム。
【請求項６】
前記フィード推薦制御手段は、前記推薦フィードに対して推薦要求をした前記ユーザネットワーク内のユーザの前記推薦貢献度を、前記推薦フィードに対して推薦要求をしていない他のユーザよりも高く算出することを特徴とする請求項４又は５に記載の情報配信システム。
【請求項７】
配信された前記推薦フィードに対するフィードバック機能を前記ユーザ端末に提供し、前記ユーザ端末から送信されるフィードバック情報を格納するフィードバック制御手段を備え、
前記ユーザネットワーク構築手段は、前記フィードバック情報が前記推薦フィードに対するポジティブフィードバック情報であるかネガティブフィードバック情報であるかを判別し、フィードバックされた前記推薦フィードに寄与している各ユーザと当該フィードバックを行ったユーザとの間の前記ユーザ重要度を、前記判別結果に応じて増減させることを特徴とする請求項２から６のいずれか１つに記載の情報配信システム。
【請求項８】
前記ユーザネットワーク構築手段は、前記判別結果に応じて、フィードバックされた前記推薦フィードに寄与している各ユーザと当該フィードバックを行ったユーザとの間の前記ユーザ重要度を、前記推薦貢献度において異なる増減率で増減させることを特徴とする請求項７に記載の情報配信システム。
【請求項９】
前記閲覧履歴は、各フィードが関連付けられるタグ情報に対する閲覧履歴を含むことを特徴とする請求項２から８のいずれか１つに記載の情報配信システム。
【請求項１０】
インターネット上のＷＥＢサイト等から提供されるフィードを収集し、ユーザ端末に前記フィードを配信する情報配信装置であって、
ユーザに配信されるフィードに対し、該ユーザが前記ユーザ端末から前記フィードを閲覧する際に該情報配信サーバを経由して当該フィードを提供する各ＷＥＢサイト等への接続を行うためのリダイレクト加工処理を行い、前記ユーザ端末にフィードを配信するフィード配信手段と、
配信されたフィードに対する前記ユーザ端末からのフィード閲覧要求を受信した場合に、該閲覧要求を該フィードとユーザとを相互に関連付けた閲覧履歴として格納する閲覧制御手段と、
ユーザ間のフィードに対する前記閲覧履歴の類似性に基づいて、第１ユーザと他の各ユーザとの間のユーザ重要度を各々生成し、このユーザ重要度に応じたユーザネットワークを生成するユーザネットワーク構築手段と、
前記閲覧履歴に基づいて、ユーザにフィードを推薦するための推薦フィードを生成する推薦フィード制御手段と、
前記第１ユーザに配信される前記推薦フィードの前記ユーザネットワーク内の前記他の各ユーザの前記閲覧履歴と前記第１ユーザとの間の各々の前記ユーザ重要度とから、前記第１ユーザから見た前記推薦フィードに対する前記他のユーザの推薦貢献度を算出し、この推薦貢献度を前記第１ユーザに対する前記推薦フィードの推薦情報として提供するためのフィード推薦制御手段と、を有することを特徴とする情報配信装置。
【請求項１１】
インターネット上のＷＥＢサイト等から提供されるフィードを収集する情報配信サーバからユーザのユーザ端末に前記フィードを配信する情報配信方法であって、前記情報配信サーバが、
ユーザに配信されるフィードに対し、該ユーザが前記ユーザ端末から前記フィードを閲覧する際に該情報配信サーバを経由して当該フィードを提供する各ＷＥＢサイト等への接続を行うためのリダイレクト加工処理を行い、前記ユーザ端末にフィードを配信する第１のステップと、
配信されたフィードに対する前記ユーザ端末からのフィード閲覧要求を受信した場合に、該閲覧要求を該フィードとユーザとを相互に関連付けた閲覧履歴として格納する第２のステップと、
ユーザ間のフィードに対する前記閲覧履歴の類似性に基づいて、第１ユーザと他の各ユーザとの間のユーザ重要度を各々生成し、このユーザ重要度に応じたユーザネットワークを生成する第３のステップと、
前記閲覧履歴に基づいて、ユーザにフィードを推薦するための推薦フィードを生成する第４のステップと、
前記第１ユーザに配信される前記推薦フィードの前記ユーザネットワーク内の前記他の各ユーザの前記閲覧履歴と前記第１ユーザとの間の各々の前記ユーザ重要度とから、前記第１ユーザから見た前記推薦フィードに対する前記他のユーザの推薦貢献度を算出し、この推薦貢献度を前記第１ユーザに対する前記推薦フィードの推薦情報として提供する第５のステップと、を含むことを特徴とする情報配信方法。
【請求項１２】
インターネット上のＷＥＢサイト等から提供されるフィードを収集し、ユーザ端末に前記フィードを配信する情報配信サーバを備える情報配信システムであって、
前記情報配信サーバは、
ユーザに配信されるフィードに対し、該ユーザが前記ユーザ端末から前記フィードを閲覧する際に該情報配信サーバを経由して当該フィードを提供する各ＷＥＢサイト等への接続を行うためのリダイレクト加工処理を行い、前記ユーザ端末にフィードを配信するフィード配信手段と、
配信されたフィードに対する前記ユーザ端末からのフィード閲覧要求を受信した場合に、該閲覧要求を該フィードとユーザとを相互に関連付けた閲覧履歴として格納する閲覧制御手段と、
ユーザ間のフィードに対する前記閲覧履歴の類似性に基づいて、第１ユーザと他の各ユーザとの間のユーザ重要度を各々生成し、このユーザ重要度に応じたユーザネットワークを生成するユーザネットワーク構築手段と、
前記第１ユーザに配信されるフィードの前記ユーザネットワーク内の前記他の各ユーザの前記閲覧履歴と前記第１ユーザとの間の各々の前記ユーザ重要度とから、前記第１ユーザから見た当該フィードに対する前記他のユーザの推薦貢献度を算出し、この推薦貢献度を前記第１ユーザに対する当該フィードの推薦情報として提供するためのフィード推薦制御手段と、を有することを特徴とする情報配信システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、好適な情報フィルタリング機能を提供し、かつユーザにとって有益な情報を提供する情報配信システム、情報配信装置及び情報配信方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
通常、人間は、人間関係のネットワークの中で、自分にとって必要な情報とそうでない情報とを自然に選別し、人間自身が情報に対する秩序や分類を作り出している。この秩序や分類を作り出し、つまり、情報の選別（フィルタリング）は、ユーザにとっての情報の信頼性、有益性に基づいて行われ、例えば、同じ興味・嗜好を持っている他のユーザ、知人、友人、若しくは特定分野において情報通である者やスペシャリストであると周囲が認めている人などが推薦する情報であれば、信頼性、有益性の高いものと判断し、情報の選別を行っている。
【０００３】
しかしながら、インターネット上（ＷＥＢ上）では、無秩序に近い形で無数の情報が氾濫しており、ユーザがこの無数の情報を選別して信頼性、有益性の高い情報を得ることは、困難な状況となっており、また、無数の情報発信元（ＷＥＢサイト等）から情報を収集する作業もユーザに負担を強いる状況となっている。このようなことから、情報の信頼性、有益性を確保しつつ、情報を配信する様々なシステム等が提案されている。
【０００４】
ＳＮＳ（Social Networking Site）型のネットワークコミュニティーは、各ユーザの人間関係（友人、知人等）をインターネット上で見える形でネットワークを形成し、このネットワーク内でメッセージ交換、情報交換をコミュニティーシステムである。すなわち、友人、知人、同じ興味・嗜好を有する人同士で構築されたネットワーク内の情報交換を実現することで、情報の信頼性を確保し、人間が通常行う情報の選別や秩序作り、分類作りといった情報フィルタリング機能を提供するとともに、情報収集の負担を軽減させている。代表的なＳＮＳ型のネットワークコミュニティーサイトとしては、ソーシャル・ネットワーキング サービス「mixi」（登録商標、http://mixi.jp/）がある。
【０００５】
また、ネットワーク等をユーザが意図的に形成せずに、ユーザのインターネット上における過去の行動履歴（サイトへの訪問履歴、情報閲覧履歴等）から、当該ユーザの嗜好を抽出し、そのユーザと似たような行動を取っている他のユーザの嗜好情報に基づいてユーザの嗜好を推測し、ユーザに情報を提供する協調フィルタリング技術がある。特許文献１の記載の最新記事推薦方法では、この協調フィルタリング技術を利用し、ユーザの履歴情報から複数の類似ユーザを抽出し、それを解析することで推薦するサブカテゴリ候補を抽出し、このサブカテゴリ候補に基づいて最新記事を提供している。
【０００６】
【特許文献１】特開２００３−２１６６３６号公報（図１、図３等）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述のようにＳＮＳ型ネットワークコミュニティーや協調フィルタリング技術によりフィルタリングされた情報（ＳＮＳ型ネットワークコミュニティーでは、ネットワーク内の各ユーザが投稿・紹介する情報であり、協調フィルタリング技術では、似た嗜好の他のユーザの行動履歴に基づいて推薦された情報）は、各ユーザ間の人間関係（新密度、信頼度等）や嗜好類似度などのユーザ同士の結び付きにより得られる情報である。言い換えれば、ＳＮＳ型ネットワークコミュニティー及び協調フィルタリング技術が提供する情報フィルタリング機能は、常にユーザ同士の人間関係の枠組みでフィルタリングを行う。
【０００８】
すなわち、ＳＮＳ型ネットワークコミュニティーでは、一度ネットワークに参加すると、複数のユーザ同士の関係は、変動することなく一律であり、個々のユーザで相違しかつ変動する情報に対する興味や価値観により、ユーザ同士の関係性が変動することはない。このため、友人知人という固定的な人間関係の枠組みで常に情報が配信されるため、時間が経つにつれユーザの情報に対する有益性が損なわれる結果となる。また、協調フィルタリングにおいても、ユーザの行動履歴情報を取得する機能等が、プラグイン（プログラム等）、情報メディアに依存しているため、ユーザ自らが情報に対する興味、価値観が変わった旨のアクションを起さない限り、嗜好が類似する他のユーザとの関係は大きな変動はなく、時間が経つにつれ情報の有益性が損なわれてしまうことになる。
【０００９】
具体的に説明すると、ユーザにとって利用価値が高く有益な情報を提供（配信）しない他のユーザとの関係は、有益な情報を提供する他のユーザよりも当該ユーザにとっての信頼度（重要度）が低いものとなる。しかしながら、上述のように、ユーザ同士の関係性が反映されない（変動するユーザ同士の関係性に対する重み付けが反映されない）情報フィルタリングであるため、ユーザにとって利用価値が低い情報も、友人知人という固定的な人間関係の枠組みで配信されるので、ユーザにとっての情報の有益性が損なわれることになる。
【００１０】
特に、変動するユーザ同士の関係性に対する重み付けが反映されない情報が配信されると、ユーザは、その情報について利用価値があるか否かをその都度判断しなければならならず、ユーザに負担を強いてしまうことになる。このように、個々のユーザで相違しかつ変動するユーザ同士の関係性が反映されない情報フィルタリング機能を提供する従来のＳＮＳ型ネットワークコミュニティー及び協調フィルタリング技術では、ユーザに対する情報フィルタリングを好適に提供することに限界がある。
【００１１】
また、別の面から説明すると、従来のＳＮＳ型ネットワークコミュニティー及び協調フィルタリング技術は、ユーザ同士の関係性をユーザ自身が任意に変更することができないため、従来から関係が親密ではないユーザからの情報を受け取らないように設定したり、ユーザ自身のネットワークから外すなどの機能が提供されているが、これは、ユーザ同士の関係を変更するのではなく、ユーザ同士の関係を断ち切ってしまうことになり、逆に、情報フィルタリングが強く働き、ユーザに適切に情報を提供できない場合が多い。このように、ユーザ同士の関係が、個々のユーザで相違しかつ変動する情報に対する興味や価値観に対応してフィードバックされず、一律固定の関係性に基づく従来の情報のフィルタリング機能では、十分な情報の有益性を確保することができない。
【００１２】
また、ユーザは、様々な情報が大量に行き交う現状のインターネット上において情報を選択・選別する際、情報の利用価値を客観的に見極めることが難しいため、ユーザ自身の興味や価値観に従い主観的に情報を選択・選別する。しかしながら、このとき、過去のユーザ自身の行動履歴（情報の信頼性や利便性等）が大きな要素を占め、ユーザが信頼を寄せ、かつ有益な情報を配信する特定の限定されたユーザ群、又は限定された情報群しか接しない可能性が高い。
【００１３】
特に、ＳＮＳ型ネットワークコミュニティーへの参加は、当該ネットワークに属するユーザからの推薦や紹介などといったアクションを必要とし、かつユーザ同士がユーザ同士の人間関係の枠組みで関連付けられているため、閉鎖的な情報交換となる傾向が強く、情報及びユーザのネットワークに十分な広がりを持たせることができない。さらに協調フィルタリング技術においても同様に、ユーザの行動履歴情報を取得する機能や該行動履歴情報に基づいた情報の推薦結果を表示する機能が、プラグイン（プログラム等）、情報メディアに依存しているため、ユーザの行動履歴や推薦される情報は、特定のサイトでしか取得及び提供できず、情報メディア及び閲覧するサイトが限定され、似た嗜好を持つユーザ群が限定されてしまう。
【００１４】
本発明は、このような課題に鑑みて成されたものであり、その目的は、情報及びユーザネットワークに十分な広がりを持たせつつ、好適な情報フィルタリング機能を提供する情報配信システム、情報配信方法及び情報配信装置を実現することにある。
【００１５】
また、本発明の他の目的としては、ユーザに配信される情報の利用価値の判断が容易な情報提供システムを実現することにある。
【００１６】
また、本発明の他の目的としては、情報フィルタリングや情報へのアクセス等におけるユーザのアクションを最低限に留め、ユーザに極力負担の掛からない情報配信システム、情報配信方法及び情報配信装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明の１つの観点としての情報配信システムは、インターネット上のＷＥＢサイト等から提供されるフィードを収集し、ユーザ端末にフィードを配信する情報配信サーバを備える情報配信システムであって、上記情報配信サーバが、ユーザに配信されるフィードに対し、該ユーザがユーザ端末からフィードを閲覧する際に該情報配信サーバを経由して当該フィードを提供する各ＷＥＢサイト等への接続を行うためのリダイレクト加工処理を行い、ユーザ端末にフィードを配信するフィード配信手段と、配信されたフィードに対するユーザ端末からのフィード閲覧要求を受信した場合に、該閲覧要求を該フィードとユーザとを相互に関連付けた閲覧履歴として格納する閲覧制御手段と、ユーザ間のフィードに対する閲覧履歴の類似性に基づいて、第１ユーザと他の各ユーザとの間のユーザ重要度を各々生成し、このユーザ重要度に応じたユーザネットワークを生成するユーザネットワーク構築手段と、ユーザネットワーク内の他の各ユーザの閲覧履歴と第１ユーザとの間の各々のユーザ重要度とから、第１ユーザから見たフィードに対する他のユーザの推薦貢献度を算出するフィード推薦制御手段と、推薦貢献度を用いて、第１ユーザに推薦する推薦フィードを生成する推薦フィード制御手段と、を有することを特徴とする。
【００１８】
また、本発明の他の観点としての情報配信システムは、インターネット上のＷＥＢサイト等から提供されるフィードを収集し、ユーザ端末にフィードを配信する情報配信サーバを備える情報配信システムであって、上記情報配信サーバが、ユーザに配信されるフィードに対し、該ユーザがユーザ端末からフィードを閲覧する際に該情報配信サーバを経由して当該フィードを提供する各ＷＥＢサイト等への接続を行うためのリダイレクト加工処理を行い、ユーザ端末にフィードを配信するフィード配信手段と、配信されたフィードに対するユーザ端末からのフィード閲覧要求を受信した場合に、該閲覧要求を該フィードとユーザとを相互に関連付けた閲覧履歴として格納する閲覧制御手段と、ユーザ間のフィードに対する閲覧履歴の類似性に基づいて、第１ユーザと他の各ユーザとの間のユーザ重要度を各々生成し、このユーザ重要度に応じたユーザネットワークを生成するユーザネットワーク構築手段と、閲覧履歴に基づいて、ユーザに推薦する推薦フィードを生成する推薦フィード制御手段と、第１ユーザに配信される推薦フィードのユーザネットワーク内の他の各ユーザの閲覧履歴と第１ユーザとの間の各々のユーザ重要度とから、第１ユーザから見た推薦フィードに対する他のユーザの推薦貢献度を算出し、この推薦貢献度を第１ユーザに対する推薦フィードの推薦情報として提供するためのフィード推薦制御手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、インターネット上におけるユーザの日々の行動履歴（閲覧履歴）をユーザに負担を掛かることなく取得し、ユーザとフィード（情報）とを相互に関連付けたユーザネットワークを構築する。このため、ユーザ同士の人間関係ではなく、ユーザとフィード（情報）との関係により情報フィルタリングを提供することが可能となる。したがって、ユーザ同士の関係や価値観の変動に対する重み付けが反映された好適な情報の配信を行うことが可能となり、情報及びユーザネットワークに十分な広がりを持たせた情報配信を実現することが可能となる。
【００２０】
そして、本発明の上記１つの観点としての情報配信システムによれば、ユーザから見たフィードに対するユーザネットワーク内の他のユーザの推薦貢献度を用いて当該ユーザに推薦する推薦フィードを生成している。すなわち、フィードに対する寄与（フィードに対するユーザに閲覧アクション）をトリガーに、ユーザ同士の人間関係の枠組みではなく、フィードに対する他のユーザの推薦貢献度に応じて推薦フィードが生成されるため、ユーザ自身の興味や価値観を鑑みて好適に情報フィルタリングされた情報配信が可能となる。
【００２１】
さらに、本発明の上記他の観点としての情報配信システムによれば、推薦フィードとともに推薦情報が提供される。したがって、ユーザに対し、配信される情報がユーザネットワーク内の周囲の他のユーザによってどのように捉えられているか、言い換えれば、ユーザネットワーク内の周囲の他のユーザによってどれだけ強く推薦された情報であるかがユーザに提供されるので、ユーザは、その情報の利用価値を判断するにあたり、容易にかつ客観的に判断することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
本発明は、好適な情報フィルタリング機能の提供とユーザへの負担軽減とは密接な関係にある点を考慮し、ユーザに負担をかけることなく容易に情報収集が可能なフィード技術を活用して情報配信システムを実現する。
【００２３】
フィードとは、ＲＳＳ、ＲＤＦ、Ａｔｏｍといった標準仕様に基づいたＸＭＬ形式のＷＥＢサイトから提供されるコンテンツに付随する情報であり、コンテンツ（情報）そのものでなく、コンテンツの場所（情報発信元）や情報の属性（日時、題名、分類など）をユーザに提供するＸＭＬ形式のデータである。このため、コンテンツ自体の情報メディア（音楽情報、映像情報等の情報の種類）に依存しない情報である。
【００２４】
具体的なフィードの構成について説明すると、フィードは、ＷＥＢサイトのＵＲＬ情報、及び当該ＷＥＢサイトが提供する情報や記事の属性情報で構成され、属性情報には情報や記事の発信（登録）日時、タイトル情報又は要約情報、情報や記事に関連した分類としてのタグ情報が含まれる。例えば、あるＷＥＢサイトから経済に関するフィードが提供されている場合、フィードは、最新の記事等の発信日時、タイトル情報若しくは要約情報、このフィードが経済に関する情報であることを関連付けるための「金融、株相場、円相場、銀行、金利」等のタグ情報（フィードの情報のカテゴリや情報の種別を表すキーワード的な情報であり、１つのタグ情報に複数のフィードが関連付けられて分類される）、及びこのフィードの提供元（情報発信元）のＵＲＬ情報で構成される。なお、フィードはＸＭＬ形式の情報であるため、通常、フィードを提供するＷＥＢサイトの１つのフィードヘッダーに複数の記事が関連付けられた構成となる。例えば、フィードＡに複数の記事１、記事２、・・・記事Ｎが含まれ、各記事は、当該記事が掲載された日時、記事のタイトル若しくは要約、ＵＲＬ情報、タグ情報で構成されたＸＭＬ形式の記事アイテム（記事項目）として構成されている。したがって、以下に説明において、フィードを閲覧することには、当該フィードに含まれる複数の記事アイテムを閲覧することが含まれ、フィードに対する処理等は、その概念として各記事アイテムに対する処理が含まれることになる。
【００２５】
そして、フィードは、ＲＳＳリーダー等のフィードリーダーを用いて取得される。フィードリーダーには、フィード登録機能、フィード自動巡回収集機能及びフィード表示機能が設けられ、閲覧を希望するフィード（フィードを提供するＷＥＢサーバのＵＲＬ情報）をこのフィードリーダーに登録することで、ユーザ端末においてフィードリーダーを起動させた際、フィードリーダーが自動的に登録されているフィードを提供する各ＷＥＢサーバから最新のフィード（更新されたフィードを含む）を収集する。収集されたフィード（フィードに含まれる情報又は記事の要約や記事タイトル）は、フィードリーダーの表示部に表示されることになる。したがって、ユーザは、ユーザ端末から最新のフィードを閲覧でき、このフィードの記事（記事タイトル）をマウス等の操作手段で選択（クリック等）することで、このフィードに含まれるＵＲＬ情報に基づいて当該フィードを提供するＷＥＢサーバ（ＷＥＢサイト）にアクセスすることができる。なお、このフィードリーダーは、ユーザ端末にアプリケーションとしてインストールするインストール型と、インストールを要せずにＷＥＢブラウザで提供されるＷＥＢ型の２種類があり、どちらも上述の機能が提供されている。
【００２６】
本発明の情報配信システムは、このようなフィード技術を活用しつつ、ユーザの負担を低減し、かつ有益な情報をユーザに配信するとともに、情報を閲覧するユーザのユーザ属性（ユーザ同士の人間関係）や情報フォーマット等に制限されないユーザネットワークを構築し、ユーザに好適な情報を幅広く提供する。
【００２７】
以下、添付図面を参照しながら、本発明の情報配信方法が適用された情報配信システムを、好適な実施形態に則して詳細に説明する。
【００２８】
図１は、本発明の実施形態における情報配信システムの概略構成図である。本実施形態の情報配信システムは、インターネット上の複数のＷＥＢサーバ（ＷＥＢサイト）３００から提供されるフィードを収集し、収集したフィードを各ユーザのユーザ端末２００に配信する情報配信サーバ１００を備えている。ユーザ端末２００は、インターネットに接続可能な通信手段を有するコンピュータであり、携帯端末機、携帯電話機であってもよい。そして、このユーザ端末２００には、配信されるフィードを受信し、フィードを閲覧や購読するためのインストール型若しくはＷＥＢ型のＲＳＳリーダー等のフィードリーダーとＷＥＢブラウザとがインストールされている。また、ＷＥＢサーバ３００は、情報、記事、音楽、映像等のコンテンツを配信するコンテンツ提供サーバであり、これらの情報を広くユーザに配信するため、各コンテンツに対するフィードを各々生成し、配信している。
【００２９】
図２は、情報配信サーバ１００の構成ブロック図であり、ユーザ端末２００へのフィード配信を制御するフィード配信部１０１、フィード登録情報、フィードに含まれるタグ情報、各ユーザのフィード閲覧履歴、ユーザが他のユーザにフィードを推薦した際、若しくは推薦フィードが生成された際に格納される推薦履歴、及びユーザネットワークの各ユーザ間のユーザ重要度が格納される情報配信ＤＢ１０２、ユーザ端末２００からのフィード収集要求に応答し、情報配信ＤＢ１０２に格納されているユーザのフィード登録情報に基づいて各ＷＥＢサーバ３００から最新のフィードを収集するフィード収集部１０３、ユーザ端末２００からのフィード閲覧要求／推薦要求を受信し、ユーザのフィード閲覧履歴／フィード推薦履歴を情報配信ＤＢ１０２に格納する閲覧制御部１０４、ユーザから見たフィードに対するユーザネットワーク内の他のユーザの推薦貢献度を算出するフィード推薦制御部１０５、ユーザのフィードに対する閲覧履歴からユーザ嗜好の類似性からユーザ間のユーザ重要度を各々算出し、このユーザ重要度によりユーザ同士を相互に関連付けたユーザネットワークを生成又は構築するユーザネットワーク構築部１０６、ユーザが配信を希望するフィードを登録したり、フィード取得における各種設定を行うための登録画面（ＷＥＢページ）をユーザ端末２００に提供し、このＷＥＢページを介して入力された登録情報及び設定情報を、各ユーザのフィード配信登録情報として情報配信ＤＢ１０２に格納する登録制御部１０７、及び配信されたフィードに対するユーザ端末２００からのフィードバック機能を提供するフィードバック制御部１０９を備えている。そして、これら各部は、制御部（ＣＰＵ）１０８によって制御される。
【００３０】
次に、情報配信サーバ１００の各構成及び情報配信システムの処理遷移を、図３Ａから図３Ｃを参照しながら説明する。なお、本実施形態の情報配信システムでは、ユーザ自身が配信を希望するフィードと、情報フィルタリングにより生成された推薦フィードとをユーザに配信する。
【００３１】
まず、ユーザは、ユーザ端末２００のＷＥＢブラウザを介して情報配信サーバ１００が提供するフィード配信用のＵＲＬ登録用ＷＥＢページにアクセスし、（ステップＳ１０１、Ｓ３０１）。ＵＲＬ登録用ＷＥＢページから配信を受けたいフィードのＵＲＬを登録する（ステップＳ１０２）。図８Ａは、ユーザ端末２００のＷＥＢブラウザを介して提供されるＵＲＬ登録用ＷＥＢページ（ユーザ専用のＷＥＢページ）の一例である。ユーザは、配信を希望するフィードをフィード検索（キーワード検索やタグ検索）によりヒットしたフィード一覧などから選択して登録したり、フィードを提供するＷＥＢサーバ（ＷＥＢサイト）のＵＲＬをユーザが事前に分かっている場合には、直接そのＵＲＬを入力手段から入力するなどして、配信を希望するフィードを情報提供サーバ１００に登録する。
【００３２】
このＵＲＬ登録用ＷＥＢページは、登録制御部１０７により提供され、ＷＥＢページを介して選択若しくは入力された情報は、各ユーザのフィード配信登録情報として、当該登録制御部１０７によって情報配信ＤＢ１０２に格納される（ステップＳ３０２）。
【００３３】
そして、インストール型のフィードリーダーの場合は、登録制御部１０７から提供される１つのフィード配信用ＵＲＬをフィードリーダーの登録することで、ＵＲＬ登録用ＷＥＢページで登録した複数のフィードがフィードリーダーに配信される。ＷＥＢ型のフィードリーダーの場合は、ＵＲＬ登録用ＷＥＢページと同じ又は個別のフィード閲覧用ＷＥＢページに登録したフィードが配信（表示）されることになる。
【００３４】
なお、各ＷＥＢサイトから提供されるＸＭＬ形式のフィードは、各ＷＥＢサイトのフィードヘッダー＋記事１＋記事２・・・と構成されているので、登録された各フィードのフィードヘッダーを除去し、各フィードの記事のみを抽出して１つの集約フィードを生成してユーザに提供する。具体的には、ＸＭＬ形式でフォーマットされたこられの記事の各々は、当該記事が掲載された日時、記事のタイトル若しくは要約、ＵＲＬ情報、タグ情報が含まれた１つの記事アイテムを構成しているので、各フィードからフィードヘッダーを除去した各記事アイテムを抽出し、抽出したこれらの記事アイテムを１つに集約し、ユーザ毎に対応した集約フィードヘッダーを付与することで集約フィードを生成する。
【００３５】
すなわち、本実施形態の情報配信システムは、フィードを提供するＷＥＢサイトからフィードリーダーが個別に各フィードを取得するのではなく、当該情報配信サーバ１００が、登録されたフィード配信用ＵＲＬに基づく複数のフィードを一括して収集し、さらに、収集された複数のフィードを集約してユーザ端末２００に提供する。
【００３６】
図９は、ユーザ端末２００のインストール型のフィードリーダーの一例を示す図であり、フィードリーダーのフィード一覧表示部ＦＤには、登録した各々のフィードが表示されるのではなく、登録フィード（Registration）及び推薦フィード（Recommendation）の各々１つのフィードが表示され、登録フィード若しくは推薦フィードに含まれる複数の情報や記事のタイトル情報（記事アイテム）がタイトル一覧表示部ＴＤに表示され、ＷＥＢブラウザ部ＷＤに選択したフィードを配信するＷＥＢサーバ２００からのＷＥＢページが表示される。推薦フィードについては、後述する。
【００３７】
図３Ｂ及び図４に示すように、ユーザ端末２００へのフィード配信処理は、ユーザがフィードリーダー起動（ＷＥＢページにアクセス）、若しくはフィード一覧表示部ＦＤの登録フィード（Registration）の選択のアクションを契機に、ユーザ端末２００から情報配信サーバ１００にフィード配信要求が送信されることにより行われる（ステップＳ１０３）。
【００３８】
ユーザ端末２００からのフィード配信要求を受信した集約フィード制御部１０１ａは（ステップＳ３０３）、フィードを要求したユーザのフィード配信登録情報を情報配信ＤＢ１０２から取得し、このフィード配信登録情報に含まれる各フィードのＵＲＬに基づいたフィード収集を、フィード収集部１０３に対して要求する。フィード収集部１０３は、各フィードのＵＲＬに基づいて当該フィードを提供するＷＥＢサーバ２００への接続処理を行うとともに、ＷＥＢサーバ２００が提供する最新のフィードを取得する（ステップＳ３０４）。そして、集約フィード制御部１０１ａは、フィード収集部１０３により収集された各フィード（フィードに含まれる複数の記事アイテム毎のＵＲＬ）に対してリダイレクト加工処理を行う（ステップＳ３０５）。
【００３９】
本実施形態のリダイレクト加工処理は、情報配信サーバ１００のＵＲＬ１が「www.○○○○.co.jp」である場合、収集したフィードのＵＲＬ２に情報配信サーバ１００のＵＲＬ１を付加する。例えば、フィードＡのＵＲＬ２が「www.△△△△.co.jp」であれば、リダイレクト加工処理後のフィードのＵＲＬ３は「www.○○○○.co.jp/www.△△△△.co.jp」となる。さらに、本実施形態ではこのリダイレクト加工処理は、ユーザの閲覧履歴の取得処理を考慮し、配信されるフィードの識別ＩＤ等のパラメータをこのＵＲＬ３に付加する。例えば、情報配信ＤＢ１０２に格納されたフィード配信登録情報の各フィードに対して予めフィード識別ＩＤを割り当てておき、このフィード識別ＩＤを付加したＵＲＬ４＝「www.○○○○.co.jp/フィード識別ＩＤ/www.△△△△.co.jp」を生成する。このフィード識別ＩＤの他に、当該フィードが配信されるユーザのＩＤや記事アイテム毎のＩＤをパラメータとして適用することも可能である。
【００４０】
その後、集約フィード制御部１０１ａは、リダイレクト加工処理を施した各フィードを合成して上述の集約する処理を行い、ＸＭＬ形式の１つの集約フィードを生成する（ステップＳ３０６）。そして、このように生成された集約フィードが、フィード配信部１０１により、ユーザ端末２００に配信される（ステップＳ３０７）。
【００４１】
次に、ユーザは、配信されたフィードを閲覧するために、フィードリーダーのタイトル一覧表示部ＴＤに表示された複数の情報や記事のタイトル情報（記事アイテム）を選択すると、ユーザ端末２００から情報配信サーバ１００にフィード閲覧要求が送信され（ステップＳ１０４）、閲覧制御部（閲覧要求／推薦要求受信部）１０４は、このフィード閲覧要求の受信に応答して閲覧要求処理を行う。具体的には、フィードの閲覧要求の受信に伴ってリダイレクト応答処理を行うとともに（ステップＳ３０９）、ユーザが閲覧した記事アイテムの閲覧履歴（フィードの閲覧履歴）を、ユーザの閲覧履歴として情報配信ＤＢ１０２に格納する（ステップＳ３１０）。さらに、ユーザネットワーク構築部１０６に、このユーザのフィード閲覧要求（閲覧履歴）に基づいたユーザネットワークの構築（ユーザネットワーク情報の生成及び更新）処理を実行する指示を行う（ステップＳ３１１）。そして、この閲覧履歴の取得を契機に、フィード推薦制御部１０５による推薦貢献度生成処理（ステップＳ３１２）を含む推薦フィード制御部１０１ｂによる推薦フィード生成処理（ステップＳ３１３）が行われ、推薦フィード配信処理が行われる（ステップＳ３１４、Ｓ３１５）。これらユーザネットワーク構築処理を含む閲覧要求処理、推薦フィード生成処理等の詳細については、後述する。
【００４２】
本実施形態の情報配信システムにおけるユーザの閲覧履歴の取得処理は、図１に示すように、配信されるフィードの各記事アイテムに対してリダイレクト加工処理が施されているため、ユーザ端末２００からフィードの各記事アイテムに対する閲覧要求は、直接閲覧要求があった記事アイテムが属するフィードを提供するＷＥＢサイト３００に送信されるのではなく（ルートＣ）、本実施形態の情報配信サーバ１００に送信される（ルートＡ）。そして、情報配信サーバ１００では、リダイレクト応答処理を行い、ユーザ端末２００のＷＥＢブラウザに当該フィードを提供するＷＥＢページを表示させ（ルートＢ）、閲覧制御部１０４によるフィードに対する閲覧履歴格納処理及び、ユーザネットワーク構築部１０６によるユーザネットワーク情報の生成（更新）が行われる。
【００４３】
したがって、本実施形態では、この接続ルートＡ及びルートＢを経由したＷＥＢサーバ２００へのアクセスを行うが、ユーザ側では、選択したフィード閲覧要求に基づいて該当するＷＥＢサーバ２００に直接接続されたようなＷＥＢサイト閲覧となる（ステップＳ１０５）。したがって、特別な操作やアプリケーションをユーザに要求せずに、ユーザが情報を閲覧する際に行う日常的なフィードの選択、ＷＥＢサイトへの接続等により、ユーザのフィード閲覧履歴を取得することが可能となる。
【００４４】
また、図３Ｄに示すように、ユーザは、フィードに対するアクションのうち、閲覧したフィードを他のユーザに推薦する推薦アクションを行うことができる（ステップＳ１０６）。ユーザによるフィードの推薦アクションは、当該フィードに対する推薦要求としてユーザ端末２００から情報配信サーバ１００に送信され、フィード推薦制御部１０５による推薦履歴の格納処理（ステップＳ３１６）、推薦貢献度生成処理（ステップＳ３１７）を経て、推薦フィード制御部１０１ｂにより推薦フィードが生成され配信される（ステップＳ３１８、Ｓ３１９）。
【００４５】
このように本実施形態の推薦フィードは、ユーザ自身がＵＲＬ登録用ＷＥＢページから登録した配信を受けたいフィードではなく、ユーザのユーザネットワーク内の他のユーザのフィード閲覧アクション若しくはフィード推薦アクションをトリガーに生成され、推薦を受けるユーザから見たフィードに対するユーザネットワーク内の他のユーザの推薦貢献度を活用して推薦フィードを生成する第１の処理と（図３ＣのステップＳ３１２〜Ｓ３１５）、他のユーザから推薦を受けたフィードをそのまま推薦フィードとして生成する第２の処理（図３ＤのステップＳ１０７、Ｓ３１６〜Ｓ３１９）とにより、各々推薦フィードが生成される。
【００４６】
また、本実施形態では、フィードバック機能を提供し、推薦フィードに対するフィードバック情報をユーザ（ユーザ端末２００）から取得することにより、リアルタイムにユーザ同士のユーザ重要度を変動させ、最新のユーザ同士の関係性に基づいて重み付けされたフィードを推薦フィードとしてユーザに配信する（ステップＳ１０８、Ｓ３２０、Ｓ３２１）。
【００４７】
ここで、上述した本実施形態の情報配信システムの閲覧要求処理、推薦フィード生成処理、及びフィードバック処理を、図５、図６Ａ〜図６Ｃ、図７Ａ〜図７Ｃを参照しながら詳細に説明する。
【００４８】
＜閲覧要求処理＞
本実施形態の情報配信システムの閲覧要求処理は、図５に示すように、ユーザ端末２００からのフィード閲覧要求を受信した後の、閲覧制御部１０４によるリダイレクト応答処理及びユーザの閲覧履歴格納処理と、ユーザネットワーク構築部１０６によるユーザネットワーク情報の生成及び更新処理の２つの処理により構成されている。上述のように、ユーザ端末２００に配信される登録フィード及び推薦フィードにはリダイレクト加工処理が施されているので、フィードリーダーに表示されたフィードを当該ユーザがユーザ端末２００から選択した場合、直接フィード（コンテンツ）を提供するＷＥＢサーバ２００に接続されるのではなく、本実施形態の情報配信サーバ１００を一度経由して、間接的にＷＥＢサーバ２００に接続される。したがって、ユーザがどのフィードを選択したか等のフィードに対するユーザの閲覧履歴を取得することができる。特に、上述のようにユーザに配信されたフィード（記事アイテム）のＵＲＬには、各フィード識別ＩＤやフィードが配信されるユーザのＩＤ、記事アイテム毎のＩＤ等の閲覧パラメータが付与されているので、閲覧制御部１０４は、ユーザからのフィード閲覧要求、すなわち、リダイレクト加工処理が施されたＵＲＬに基づいてユーザ端末２００からの接続要求があった場合のＵＲＬに含まれる閲覧パラメータを取得し、この閲覧パラメータに基づいてユーザの閲覧履歴を情報配信ＤＢ１０２に格納する。
【００４９】
情報配信ＤＢ１０２に格納される閲覧履歴は、どのユーザが、いつ（日時）、どのフィードを何回閲覧したかを示すフィードに対する閲覧履歴と、どのユーザが、いつ（日時）、どのフィードに属する情報や記事を閲覧したかを示す閲覧履歴と、どのユーザが、いつ、どのタグ情報がついたフィードを何回閲覧したかを示す閲覧履歴と、どのユーザが各フィードに対して閲覧数全体の何番目に閲覧したかを示す閲覧履歴とが含まれる。例えば、ユーザＡがフィードＡを２回、何時と何時に閲覧していたか、フィードＡは、ユーザＡとユーザＢとにより各々２回、３回、何時に閲覧されたか、タグ情報Ｘを有するフィードがユーザＡとユーザＢとに各々４回、６回、何時に閲覧されたか、フィードＡの閲覧総数が３回である場合、ユーザＡの閲覧順位が１番目（総数３／順位１）、ユーザＢの閲覧履歴が３番目（総数３／順位３）等のデータがユーザのフィードに対する閲覧履歴として情報配信ＤＢ１０２に格納される。
【００５０】
以下、図５を参照しながら、本実施形態の閲覧要求処理フローについて、詳細に説明する。まず、ユーザが、ユーザ端末２００のフィードリーダーのタイトル一覧表示部ＴＤに表示されている閲覧を希望する記事アイテムをそのマウス等を介して選択すると、フィードリーダーのＷＥＢブラウザ部ＷＤのインターネットへの接続機能により、記事アイテムに含まれるリダイレクト加工処理が施されたＵＲＬに従って、本実施形態の情報配信サーバ１００に接続される。閲覧制御部１０４は、このユーザ端末２００からのアクセスを、ユーザのフィードに対する閲覧要求として受信する。ユーザのフィード閲覧要求を受信した閲覧制御部１０４は、ユーザが要求しているフィードを提供するＷＥＢサーバ（ＷＥＢページ）へのＨＴＴＰリダイレクトをさせる返答をユーザ端末２００のＷＥＢブラウザ部ＷＤに送信するとともに（リダイレクト応答処理）、このフィード閲覧要求をユーザの閲覧履歴データとして、情報配信ＤＢ１０２に格納する。
【００５１】
閲覧制御部１０４は、ユーザの閲覧履歴格納の処理完了後に、ユーザネットワーク構築部１０６に対してユーザネットワーク情報を生成（更新）するように生成要求指示を出力する。閲覧制御部１０４からの生成（更新）処理要求を受信したユーザネットワーク構築部１０６は、情報配信ＤＢ１０２から登録されている全てのユーザの閲覧履歴データ及びフィード配信登録情報を取得する。
【００５２】
そして、ユーザネットワーク構築部１０６は、従来の協調フィルタリング技術で用いられている嗜好類似度の算出方法を活用し、取得した閲覧履歴及びフィード配信登録情報に基づいた複数のユーザ同士の類似性（ユーザ重要度）を算出する。具体的には、閲覧履歴とフィード配信登録情報に基づくユーザの嗜好度を算出し、このユーザの嗜好度の類似度を算出することで、ユーザ同士の各ユーザ重要度を生成する。そして、所定のユーザ重要度を有するユーザ同士を関連付けたユーザネットワークを生成し、このユーザネットワークを情報配信ＤＢ１０２に格納する。なお、相互に重要度が高い複数のユーザを抽出し、これらユーザの閲覧履歴から抽出した閲覧頻度の高いフィードやユーザネットワーク内の各ユーザの選択頻度が高いタグ情報などを別途のテーブルに保持するように構成することも可能であるが、例えば、特定のユーザＡとその他全ユーザとに関する全ての重要度（ユーザＡから見たユーザＢの重要度、ユーザＣの重要度、ユーザＤの重要度、・・・、及びその逆）を、ユーザリレーショナル情報として保持しておき、ユーザネットワークを使用する際に、この重要度に基づいたユーザを抽出し、抽出されたユーザの各閲覧履歴を情報配信ＤＢ１０２から取得することで、別途テーブル等に保持しなくても適宜ユーザネットワーク情報を生成することができる。このため、本実施形態のユーザネットワークは、少なくとも全てのユーザ間の嗜好の類似度が含まれた情報であればよい。なお、このネットワーク構築部１０６によるユーザネットワークの構築（ユーザネットワークの生成及び更新）は、閲覧履歴が追加や更新、すなわち、ユーザからのフィード閲覧要求を受信する度に行われ、リアルタイムに最新のユーザネットワークを構築する。
【００５３】
このように本実施形態のユーザネットワークの構築は、各ユーザの各フィードに対する閲覧履歴に基づいた協調フィルタリングによって、ユーザの嗜好が似ている複数のユーザを関連付けることにより行われる。ユーザ同士の嗜好は、ユーザの閲覧履歴を含む３つの要素の共通点から算出される。第１に、ユーザがどのフィードに対して配信を要求する登録をしているか（フィード配信登録情報）、第２に、ユーザがどのフィードに対して閲覧したか、第３に、閲覧したフィードが、どのタグ情報に対するものであったかをユーザ嗜好の共通要素として考慮して各ユーザの嗜好を算出する。
【００５４】
例えば、フィードＡがユーザＸのフィード配信登録情報に登録されており、このフィードＡに対する閲覧要求があった場合、このフィードＡに対するユーザの嗜好度は高いものとなる。このように全ての各フィードに対するユーザの嗜好度を算出することで、ユーザ同士の類似度を算出することが可能となる。すなわち、フィードＡに対する嗜好度が所定値以内である全てのユーザを抽出し、ユーザと他の複数のユーザとの間の類似度を０から１の間で、その嗜好度に応じて算出する。同様に、閲覧したフィードがどのタグ情報に対する閲覧をユーザの閲覧履歴から抽出し、各タグ情報に対するユーザの嗜好度を算出することにより、タグ情報に対する嗜好度で関連付けられたユーザ同士の類似度を算出することができる。したがって、ユーザネットワーク構築部１０６により生成されるユーザネットワーク情報には、この類似度が相互に高い複数のユーザ同士が関連付けられるとともに、これら複数のユーザの閲覧履歴、すなわち、ユーザネットワーク内の各ユーザが閲覧したフィード、及び閲覧したフィードのタグ情報が含まれる（当該ユーザネットワーク情報が、当該ユーザネットワーク全体で興味を持っているフィード及びタグ情報を保持することになる）。
【００５５】
このように、本実施形態の情報配信システムが提供するユーザネットワークは、ユーザ同士の人間関係（友人知人）の枠組みではなく、フィードとユーザとの関係に基づいて生成されるとともに、ユーザが日々のインターネット上の行動履歴から当該ユーザが意識することなく構築される。そして、このユーザネットワークは、後述する推薦フィード制御部１０１ｂ等による推薦フィード生成処理等に活用される。
【００５６】
＜推薦フィード生成処理＞
本実施形態の推薦フィードは、図３ＣのステップＳ３１２〜Ｓ３１５に示した第１の処理と、図３ＤのステップＳ１０７、Ｓ３１６〜Ｓ３１９に示した第２の処理の各々の処理過程において生成される。第１の処理は、推薦を受けるユーザから見た推薦されるフィードに対するユーザネットワーク内の各他のユーザの推薦貢献度（推薦貢献度）を活用して推薦フィードを生成する。第２の処理は、他のユーザから推薦を受けたフィードをそのまま推薦フィードとして生成する。推薦貢献度は、第１及び第２の処理の両処理において活用され、推薦フィードに係る推薦情報としてユーザに提供される。
【００５７】
また、本実施形態のユーザのフィードに対するアクションは、フィードのプレビュー、フィードの転送（他のユーザにフィードを紹介）、フィードの保存、フィードを提供するサイトへの接続（開く）、フィードを提供するサイトに一定時間以上滞在する、などがある。そこで、本実施形態では、フィードを他のユーザに紹介するために転送するアクションをフィード推薦アクションとして後述する第２の処理における推薦フィード生成処理のトリガーとし、フィードの転送以外のフィードのプレビュー、保存、フィードを提供するサイトへの接続、フィードを提供するサイトに一定時間以上滞在するなどのユーザのフィードに対するアクションを、フィード閲覧アクションとして第１の処理における推薦フィード生成処理のトリガーとしている。なお、ユーザのアクション定義、すなわち、ユーザのフィードに対するアクションが、推薦に当たるアクションであるかは任意に設定することが可能であり、上記に限らず、例えば、第１の処理において、フィードのプレビューやフィードを提供するサイトへの接続などのユーザのフィードに対するアクションは、推薦フィード生成処理のトリガーとしないように構成することも可能である。
【００５８】
また、これらのユーザのフィードに対するアクションにおける情報は、ＷＥＢブラウザの機能により、収集することが可能である。具体的には、通常、不図示のＷＥＢ管理部が、ＷＥＢブラウザを介したユーザ端末２００と情報サーバ１００との通信及び画面制御を行うので、ユーザ端末２００からＷＥＢブラウザを介して行動したユーザのアクションは、情報提供サーバ１００に送信され、ＷＥＢ管理部がユーザのアクションに関する情報を取得できる。このように収集されるＷＥＢブラウザ（フィードリーダー）上のフィードのプレビュー、フィードの転送、フィードの保存、フィードを提供するサイトへの接続（開く）、フィードを提供するサイトに一定時間以上滞在する、などのアクションは、情報配信ＤＢ１０２の閲覧履歴に格納される。
【００５９】
図６Ａは上記第１の処理フローを、図６Ｂは上記第２の処理フローを各々説明するための説明図である。まず、図６Ａの第１の処理について説明する。
【００６０】
この第１の処理は、ユーザネットワークに限らず、本情報配信システムにより情報配信を受けているユーザのフィード閲覧アクションをトリガーに、推薦フィードを生成する。推薦フィード制御部１０１ｂは、図３ＣのステップＳ３１０、Ｓ３１１後に、フィード推薦制御部１０５に対して推薦貢献度生成処理を要求する。フィード推薦制御部１０５は、生成又は更新されたユーザネットワーク情報を取得し、このユーザネットワーク内のフィード閲覧履歴を取得する。そして、推薦を行うユーザが閲覧したことのないフィードや推薦を行うユーザに対して配信されたフィードであっても閲覧されていないフィード等を抽出し、抽出されたフィードに対するユーザネットワーク内の各ユーザの推薦貢献度を算出する。
【００６１】
推薦貢献度は、推薦を受けるユーザを基準に、推薦されるフィードについてのユーザネットワーク内の他の各ユーザの閲覧履歴と、推薦を受けるユーザとユーザネットワーク内の他の各ユーザとの間の各々のユーザ重要度とから算出され、推薦を受けるユーザから見た推薦されるフィードに対する他のユーザの寄与度である。特に、閲覧履歴は、上述の閲覧履歴の中でどのユーザが各フィードに対して閲覧数全体の何番目に閲覧したかを示す閲覧履歴を用いている。これは、推薦されるフィードの閲覧順位が高いほど、いち早くその情報を見つけ、当該フィードの推薦に貢献度したものとみなすことができるからである。また、このフィードに対する閲覧総数と推薦をするユーザの閲覧順位は、推薦貢献度の評価（算出過程）として、重要な要素となる。例えば、閲覧総数が低いフィードに対して閲覧順位が高い場合よりも、閲覧総数が多いフィードに対して閲覧順位が高いユーザの方がそのフィードの推薦貢献度を高く評価することも可能であり、また、閲覧順位が低くても、閲覧総数が高い場合は、人気が高く有益性の高いフィード（情報）であると捉え、閲覧総数が低い場合よりも推薦貢献度を高く評価した推薦貢献度を算出するように構成することも可能である。
【００６２】
図７Ａは、推薦貢献度の算出方法を説明した模式図である。推薦貢献度は、ユーザ重要度×（その記事の総閲覧数／そのユーザの閲覧順位)で算出される。推薦を受けるユーザをＸ、推薦を受けるユーザのユーザネットワーク内の他のユーザをＡ、Ｂ、Ｃとし、ユーザＸに対する各々のユーザ重要度がユーザＡ：１．０、ユーザＢ：０．５、ユーザＣ：０．５とする。推薦を受けるユーザが閲覧したことのないフィードの閲覧総数が３回、各ユーザＡ、Ｂ、Ｃの閲覧順位がユーザＡ：１位、ユーザＢ：２位、ユーザＣ：３位とする。この場合、記事Ｘに対する各ユーザＡ、Ｂ、Ｃの推薦貢献度は、３．０、０．７５、０．５となる。なお、上記総閲覧数は、ユーザネットワークに限定されないユーザネットワーク外の他のユーザも含む全てのユーザの当該フィードに対する閲覧数である。
【００６３】
そして、算出された各推薦貢献度の総和を、記事Ｘに対する推薦強さとし、この推薦強さが所定値以上である場合に、このフィードが推薦を受けるユーザにとって利用価値の高い推薦フィードとして生成される。なお、推薦強さの閾値判別による推薦フィードの抽出処理以外にも、例えば、各推薦貢献度において、所定値以上の推薦貢献度、例えば、推薦貢献度３．０以上あるユーザがいれば、推薦強さが低くてもそのフィードを推薦フィードとして生成するように構成することが好ましい。なお、この生成された推薦フィードに関する情報は、推薦されたフィードを中心に推薦を受けたユーザと推薦されたフィードに対して推薦貢献度を有するユーザとを関連付けた推薦履歴データとして情報配信ＤＢ１０２に格納される。
【００６４】
また、本実施形態の推薦フィードは、推薦を行うユーザが閲覧したことのないフィードや推薦を行うユーザに対して配信されたフィードであっても閲覧されていないフィード等を対象としているが、フィードに関連した上述のタグ情報に基づいて生成することも可能である。
【００６５】
具体的には、フィード推薦制御部１０５がユーザネットワーク構築部１０６により構築（生成）されたユーザネットワーク内のユーザが閲覧したことのあるタグ情報を抽出する。例えば、ユーザＡにとってのユーザネットワーク情報が、ユーザＸ（ユーザ重要度０．５）、ユーザＹ（ユーザ重要度０．３）である場合に、ユーザＡが閲覧したことのある閲覧履歴に含まれるタグ情報が「コンピュータ」、「グルメ」だと仮定し、かつユーザネットワーク全体が興味を持っているタグ情報、すなわち、ユーザＡ、ユーザＸ及びユーザＹの３人のユーザがこれまで閲覧してことのあるタグ情報が、「コンピュータ」、「グルメ」、「車」であるとする。この場合、タグ「車」（タグ「車」に関する複数のフィード）は、ユーザＡが閲覧したことがないことになる。
【００６６】
そこで、フィード推薦制御部１０４は、推薦を行うユーザのユーザネットワークが興味を持っているタグ情報であって、かつユーザのフィード配信登録情報又は閲覧履歴にないフィードを推薦フィードとして抽出する。
【００６７】
そして、上述のように、推薦フィードに対する推薦を受けるユーザのユーザネットワークの各ユーザの推薦貢献度を算出し、算出された各推薦貢献度の総和を、推薦フィードに対する推薦強さとし、この推薦強さが所定値以上である場合に、このフィードが推薦を受けるユーザにとって利用価値の高い推薦フィードとして生成する。
【００６８】
ここで、タグ情報に基づいて推薦フィードを生成する場合、抽出された推薦フィードは、推薦を受けるユーザのユーザネットワーク内において、閲覧されていない可能性もある。つまり、ユーザネットワーク以外の他のユーザにより閲覧されたフィードである場合、ユーザネットワーク以外の他のユーザは、推薦を受けるユーザとのユーザ重要度が極めて低いか、０であるため、推薦フィードに対する推薦貢献度を算出することができない。しかしながら、ユーザネットワーク以外の他のユーザにより閲覧されたフィードの閲覧回数が所定の閲覧回数よりも高ければ、そのフィードは推薦を受けるユーザにとって利用価値の高いフィードである可能性が高い。
【００６９】
そこで、本実施形態では、タグ情報を用いて推薦フィードを生成する場合には、フィード推薦制御部１０５によって該タグ情報についての推薦貢献度を算出する。例えば、上述にように閲覧履歴には、「コンピュータ」、「グルメ」、「車」の各タグについてユーザＸ及びユーザＹの閲覧回数、閲覧日時が含まれているので、ユーザＸ及びユーザＹの閲覧回数を各々取得することができる。したがって、タグ「車」に対するユーザＸの閲覧回数が３回、ユーザＹが４回とし、そのタグ「車」の総閲覧回数が１０回である場合、ユーザＸがタグ「車」に寄与している推薦貢献度を、ユーザ重要度０．５×（ユーザＸの閲覧数３／総閲覧数１０）、ユーザＹがタグ「車」に寄与している推薦貢献度を、ユーザ重要度０．３×（ユーザＸの閲覧数４／総閲覧数１０）と算出する。
【００７０】
このようにタグ情報についてのユーザネットワーク内の各ユーザの推薦貢献度を算出することで、推薦を行うユーザのユーザネットワークが興味を持っているタグ情報であって、かつユーザネットワーク内の全てのユーザのフィード配信登録情報又は閲覧履歴にないフィードが、ユーザネットワーク以外のユーザに配信又は閲覧された場合にも、このフィードを推薦フィードとして提供することが可能となる。
【００７１】
なお、タグ情報に対する推薦貢献度は、フィードに対する推薦貢献度で用いた閲覧順位をその要素に加えず、単純に閲覧総数に対する割合を用いている。また、この場合の推薦貢献度の算出要素には、当該タグ及び当該タグ情報を含むフィードを閲覧した日時が最近であるか否かを算出要素に組み込むことが好ましい。つまり、ユーザネットワーク内のユーザによる推薦されるフィードの閲覧履歴がないため、そのタグ情報を係るフィードを最後に読んでから時間がどの程度経過したかを考慮することで、そのタグ情報におけるフィードの有益性は図る。この閲覧した日時が直近のものかは、Ｅｘｐ（ｔ０−ｔ（ｎ，ｆ））で算出し（現在の時刻をｔ０、ユーザが当該推薦フィードを最後に閲覧した時刻をｔ（ｎ，ｆ））、タグ情報に対する推薦貢献度は、ユーザ重要度×（ユーザの閲覧数／総閲覧数）×Ｅｘｐ（ｔ０−ｔ（ｎ，ｆ））として算出することが好ましい。
【００７２】
このように、本実施形態のユーザに推薦されるフィードは、タグ情報を活用した情報フィルタリングにより、推薦の対象となるフィードを広げることが可能となる。例えば、ユーザＡとこのユーザＡのユーザネットワーク内で興味を持たれている「コンピュータ」というタグ情報を含むフィードの中で、ユーザＡの閲覧したことのない（ユーザＡが知らない）「コンピュータ」に関するフィード（若しくはフィードに含まれる記事アイテム）がユーザネットワーク以外の他のユーザによって注目されている場合、ユーザＡは、このフィードを閲覧、購読したい可能性が高いことになり、ユーザＡにとって有益性の高い情報となる。逆に、このようなタグ情報による共通点のないフィードの情報や記事は、ユーザＡにとって最初から読まれる可能性が低くことになる。情報及びユーザネットワークに十分な広がりを持たせた情報配信を行うことが可能となる。
【００７３】
次に、推薦フィード制御部１０１ｂは、抽出された推薦フィードの最新のフィードを取得するために、フィード収集部１０３に対してフィード収集要求を出力し、フィード収集部１０３は、収集するフィードのＵＲＬを情報配信ＤＢ１０２から取得し、フィードを提供するＷＥＢサーバ２００からフィードを取得する。
【００７４】
そして、推薦フィード制御部１０１ｂは、上記集約フィード制御部１０１ａと同様に、抽出された各記事アイテムを集約するフィード集約処理を行い、集約された推薦フィード（集約推薦フィード）が、ユーザ端末２００に配信される。
【００７５】
図６Ｂは、本実施形態の推薦フィード生成処理における第２の処理の説明図である。この第２の処理は、他のユーザから推薦を受けたフィードをそのまま推薦フィードとして生成するとともに、推薦されたフィードに対するユーザネットワーク内の他のユーザの推薦貢献度を推薦情報として生成する。ユーザは、推薦フィードと推薦情報とを受信することになる。具体的には、ユーザ端末２００からの推薦要求を受信した閲覧制御部（閲覧要求／推薦要求受信部）１０４は、その推薦要求を推薦履歴として情報配信ＤＢ１０２に格納する。そして、この推薦履歴の格納をトリガーに、第２の処理に係る推薦フィード生成処理が遂行される。
【００７６】
まず、フィード推薦制御部１０５は、推薦履歴データから推薦されたフィードが未だ他のユーザに配信されていないユーザを抽出し、その各ユーザのユーザネットワークを取得する。そして、推薦されてフィードに対する推薦貢献度を算出する。
【００７７】
図７Ｂは、第２の処理に係る推薦貢献度を算出する処理過程を説明するための模式図である。第２の処理では、当該フィードを推薦したユーザと単の閲覧したユーザとの間に重み付けを適用し、推薦をしたユーザの推薦貢献度を高く算出している。
【００７８】
すなわち、上述の第１の処理における推薦貢献度は、ユーザ重要度×（その記事の総閲覧数／そのユーザの閲覧順位)で算出しているが、この第２の処理では、ユーザ重要度×（その記事の総閲覧数／そのユーザの閲覧順位)×重み付けとなる。例えば、当該フィードを推薦した場合と単に購読した場合とで、０．９：０．１の割合で重み付けを行う。図７Ｂの例では、推薦を受けるユーザをＸ、推薦を受けるユーザのユーザネットワーク内の他のユーザをＡ、Ｂ、Ｃとし、ユーザＸに対する各々のユーザ重要度がユーザＡ：１．０、ユーザＢ：０．５、ユーザＣ：０．５とする。推薦されたフィードの閲覧総数が３回、各ユーザＡ、Ｂ、Ｃの閲覧順位がユーザＡ：１位、ユーザＢ：２位、ユーザＣ：３位とする。そして、ユーザＡ及びユーザＣは、このフィードを推薦しており、ユーザＢが購読したものとする。
【００７９】
この場合、記事Ｘに対する各ユーザＡ、Ｂ、Ｃの推薦貢献度は、２．７、０．０７５、０．４５となる。そして、算出された各推薦貢献度の総和を、記事Ｘに対する推薦強さとし、この推薦されたフィードを、推薦強さと推薦貢献度を含む推薦情報とともに、推薦を受けるユーザに配信する。なお、推薦強さや推薦貢献度が極端に低い場合、そのフィードは、推薦を受けるユーザにとって利用価値が低い可能性もあるので、推薦強さを閾値によりさらにフィルタリングを行うこともできる。また、推薦強さが所定の閾値以下でも各推薦貢献度において所定値以上の推薦貢献度、例えば、推薦貢献度３．０以上あるユーザがいれば、そのフィードを推薦フィードとして生成するように構成することも可能である。
【００８０】
その後、推薦フィード制御部１０１ｂは、抽出された推薦フィードの最新のフィードを取得するために、フィード収集部１０３に対してフィード収集要求を出力し、フィード収集部１０３は、収集するフィードのＵＲＬを情報配信ＤＢ１０２から取得し、フィードを提供するＷＥＢサーバ２００からフィードを取得する。
【００８１】
そして、推薦フィード制御部１０１ｂは、上記集約フィード制御部１０１ａと同様に、抽出された各記事アイテムを集約するフィード集約処理を行い、集約された推薦フィード（集約推薦フィード）が、推薦情報（推薦貢献度）とともにユーザ端末２００に提供される（図１２参照）。
【００８２】
なお、上記第２の処理の推薦貢献度の算出は、フィードを推薦した場合と単に購読した場合とで、０．９：０．１の割合で重み付けを行っており、上述のように、フィードを他のユーザに紹介するために転送するアクションをフィード推薦アクションと、フィードの転送以外のフィードのプレビュー、保存、フィードを提供するサイトへの接続、フィードを提供するサイトに一定時間以上滞在するなどのフィード閲覧アクションとの２つに分け、フィード閲覧アクションの複数のアクションについて、一律の割合で重み付けを行っている。これに対して、フィード閲覧アクションの複数のアクション毎に重み付けを変えてもよく、例えば、フィードのプレビューアクションは０．０５、フィードの保存アクションは０．３、フィードを提供するサイトへの接続アクションは、０．１５、フィードを提供するサイトに一定時間以上滞在するアクションは、０．２として、フィードに対する推薦貢献度を算出するように構成してもよい。ユーザの各アクションに応じて重み付けを変えることで、ユーザとフィードとの関係がより正確に反映された推薦貢献度を算出することが可能となり、精度の高い情報フィルタリング機能を提供することが可能となる。
【００８３】
図１０、図１１及び図１２は、本実施形態の情報配信システムによりユーザ端末２００に提供されるＷＥＢページの一例である。
【００８４】
本実施形態の情報配信サーバ１００は、上述した閲覧要求処理や推薦フィード生成処理により生成された各種情報を、フィード配信登録を行った各ユーザに図１０に示すようなＷＥＢページに掲載して提供する。このＷＥＢページには、当該ユーザのプロフィール情報、当該ユーザが最近購読したフィード、全ユーザを対象とした最も人気のあるタグ情報、最近購読された最も人気のあるフィード等が掲載され、ユーザは、このＷＥＢページから、新たに推薦されたフィードの配信登録を行ったり、当該ユーザの閲覧履歴を参照することが可能である。
【００８５】
また、図１１は、当該ユーザのユーザネットワーク情報が掲載されたＷＥＢページであり、上述した閲覧要求処理により自動的に生成されたユーザネットワーク内の各ユーザの情報及び類似度、ユーザ自身が注目するタグ情報（当該ユーザの閲覧履歴に基づくタグ情報）、ユーザネットワーク内で注目されているタグ情報を参照することが可能である。
【００８６】
図１２は、推薦フィードとその推薦フィードについての推薦貢献度が表示されたＷＥＢページを示す図であり、ユーザは推薦フィードを閲覧するにあたり、そのフィードがどのユーザによって、どの程度強く推薦されるものなのかを推薦貢献度を参照することで把握することが可能である。
【００８７】
＜フィードバック処理＞
図６Ｃは、推薦されたフィードに対するフィードバックを行うためのフィードバック機能を提供するフィードバック制御部１０９の処理を説明するための図である。図７Ｃは、フィードバック処理によりユーザ同士のユーザ重要度が変動する遷移を説明するための図であり、図１３は、ユーザのユーザ端末２００に表示されるフィードバック画面を含むＷＥＢページの一例である。
【００８８】
図１３に示すように、本実施形態では、推薦されたフィードに対し、ユーザは、当該フィードがユーザにとって有益な情報であるか（ポジティブ）、及び有益な情報ではなかったか（ネガティブ）を、フィードバックすることができる。
【００８９】
図６Ｃに示すように、図１３のフィードバック画面を含むＷＥＢページにおいて、選択した推薦フィードに対するポジティブフィードバック若しくはネガティブフィードバックが選択されると、ユーザ端末２００から選択されたフィードに対するフィードバック情報が情報提供サーバ１００に送信される。フィードバック情報には、どのフィードに対するフィードバックなのか、フィードバックの内容は、ポジティブなのかネガティブなのかを示す情報が含まれ、情報提供サーバ１００のフィードバック制御部１０９は、受信したフィードバック情報を解析して、情報配信ＤＢ１０２にフィードバックデータ（フィードバック履歴）を格納する。
【００９０】
さらにフィードバック制御部１０９は、ユーザ重要度の更新、すなわち、フィードバックを行ったユーザに当該フィードを推薦していたユーザネットワーク内の他のユーザのユーザ重要度の更新処理をユーザネットワーク構築部１０６に対して要請する。ユーザネットワーク構築部１０６は、フィードバック制御部１０９から推薦を受けたユーザの情報とフィードバック情報を受信し、推薦を受けたユーザのユーザネットワーク情報（ユーザ重要度）を情報配信ＤＢ１０２から抽出する。
【００９１】
そして、ユーザネットワーク構築部１０６は、フィードバック制御部１０９から受信したフィードバック情報に基づいて、ポジティブフィードバックかネガティブフィードバックであるかを判別し、ポジティブフィードバックである場合には、推薦したユーザのユーザ重要度を増加させ、ネガティブフィードバックである場合には、推薦したユーザ重要度を減少させる処理を行い、推薦を受けたユーザと推薦をしたユーザとの間のユーザ重要度を更新する。
【００９２】
図７Ｃを参照して、フィードバック処理によりユーザ同士のユーザ重要度が変動する遷移を説明する。図７Ｃに示すように、本実施形態のユーザネットワーク構築部１０６は、推薦したユーザのユーザ重要度を、推薦貢献度に応じた増減率で増減させる処理を行う。すなわち、本実施形態では、ポジティブフィードバックがあった場合、推薦貢献度が高いユーザに対するユーザ重要度の増加率よりも、推薦貢献度が低いユーザに対するユーザ重要度の増加率を高く設定し、ネガティブフィードバックがあった場合、推薦貢献度が高いユーザに対するユーザ重要度の減少率よりも、推薦貢献度が低いユーザに対するユーザ重要度の減少率を低く設定している。
【００９３】
このようにフィードバックされた推薦フィードを推薦（寄与）したユーザと推薦を受けたユーザ（フィードバックを行ったユーザ）との間のユーザ重要度を、推薦貢献度において異なる増減率で増減させることにより、ユーザ同士の日々のインターネット上の行動や嗜好が類似していても、推薦を受けるユーザにとって有益な情報を配信するユーザであるか、有益な情報を配信しないユーザであるかの観点から、推薦をしたユーザとのユーザ重要度を任意に変動させることが可能となり、ユーザの価値観や嗜好に対してリアルタイム性の高い情報フィルタリングを提供することが可能となる。また、ユーザ同士の日々のインターネット上の行動や嗜好があまり類似していなくても、推薦を受けるユーザにとって有益な情報を配信するユーザであれば、そのユーザ重要度を増加させることができ、ユーザネットワークの広がりを十分に確保した情報配信が実現される。
【００９４】
本実施形態の情報配信システムでは、インターネット上におけるユーザの日々の行動履歴をユーザに負担を掛かることなく取得し、ユーザとフィードとを相互に関連付けたユーザネットワークを構築しているため、ユーザ同士の人間関係ではなく、ユーザとフィード（情報）との関係により情報フィルタリングを提供することが可能となる。
【００９５】
つまり、ユーザ同士の関係性がフィードに対するユーザのアクションによってリアルタイムに変化し、ユーザの嗜好や価値観を動的に反映させた情報フィルタリングを実現することが可能となる。
【００９６】
そして、推薦フィード生成処理が、フィードに対する寄与（フィードに対するユーザに閲覧アクション）をトリガーに、フィードに対する他のユーザの推薦貢献度に応じて推薦フィードを生成するため、フィードのプレビュー、フィードの転送（他のユーザにフィードを紹介）、フィードの保存、フィードを提供するサイトへの接続（開く）、フィードを提供するサイトに一定時間以上滞在する、などのユーザのアクションが自動的に他のユーザに対するフィードの推薦に反映されるとともに、ユーザ同士の人間関係の枠組みではなく、フィード（情報）を中心として関係付けられたユーザネットワークによる好適な情報フィルタリングを提供することが可能となる。
【００９７】
また、推薦フィードとともに推薦情報が提供されることにより、ユーザに対し、配信される情報がユーザネットワーク内の周囲の他のユーザによってどのように捉えられているか、言い換えれば、ユーザネットワーク内の周囲の他のユーザによってどれだけ強く推薦された情報であるかがユーザに提供されるので、ユーザは、その情報の利用価値を判断するにあたり、容易にかつ客観的に判断することが可能となる。
【００９８】
なお、上記実施形態のユーザネットワークは、ユーザ重要度に基づいて自動的に構築されたネットワークであるが、例えば、ユーザが意識的にユーザネットワークを構築することも可能である。すなわち、本実施形態の登録制御部１０７により提供されるユーザ登録画面を介してユーザ自身が注目する他のユーザ、例えば、既に趣味や興味が同じだとわかっている友人や、著名な専門家、特定分野に精通している人を、ユーザが意思的に情報配信サーバ１００に登録することで、意図的なユーザネットワークを構築することができる。また、図１２に示すように、自動的に構築されたユーザネットワークの各ユーザをマークすることで、マークしたユーザを意図的なユーザネットワークに登録することも可能である。
【００９９】
このように本発明のユーザネットワークは、ユーザが意図的にネットワークを構築する意図的なユーザネットワークと、ユーザが日々のインターネット上の行動履歴から当該ユーザが意識することなく構築される自動的なユーザネットワークとを含むことができ、ユーザ同士の人間関係に基づく情報フィルタリングと、本発明のユーザとフィードとの関係に基づく情報フィルタリングとを使用した情報配信を行うことも可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１００】
【図１】本発明の情報配信システムの概要構成図である。
【図２】本発明の情報配信サーバの構成ブロック図である。
【図３Ａ】本発明の情報配信システムの処理遷移を説明するためのフローチャートである。
【図３Ｂ】図３Ａに続く本発明の情報配信システムの処理遷移を説明するためのフローチャートである。
【図３Ｃ】図３Ｂに続く本発明の情報配信システムの処理遷移を説明するためのフローチャートである。
【図３Ｄ】図３Ｃに続く本発明の情報配信システムの処理遷移を説明するためのフローチャートである。
【図４】本発明の情報配信システムにおける集約フィード生成処理を説明するためのフローチャートである。
【図５】本発明の情報配信システムにおける閲覧要求処理を説明するためのフローチャートである。
【図６Ａ】本発明の情報配信システムにおける推薦フィード生成処理を説明するためのフローチャートである。
【図６Ｂ】本発明の情報配信システムにおける推薦フィード生成処理を説明するためのフローチャートである。
【図６Ｃ】本発明の情報配信システムにおけるフィードバック処理を説明するためのフローチャートである。
【図７Ａ】本発明の情報配信システムにおける推薦貢献度の算出例を示す模式図である。
【図７Ｂ】本発明の情報配信システムにおける推薦貢献度の算出例を示す模式図である。
【図７Ｃ】本発明の情報配信システムにおけるフィードバック処理によるユーザ重要度の変動を説明するための模式図である。
【図８Ａ】本発明の情報配信システムが提供するＷＥＢページであり、フィード配信登録画面を示す図である。
【図８Ｂ】本発明の情報配信システムが提供するＷＥＢページであり、ユーザ登録画面を示す図である。
【図９】本発明の情報配信システムにおけるユーザ端末のフィードリーダーを示す図である。
【図１０】本発明の情報配信システムが提供するＷＥＢページである。
【図１１】本発明の情報配信システムが提供するＷＥＢページである。
【図１２】本発明の情報配信システムが提供するＷＥＢページである。
【図１３】本発明の情報配信システムが提供するＷＥＢページである。
【符号の説明】
【０１０１】
１００      情報配信サーバ
１０１      フィード配信部
１０１ａ    集約フィード制御部
１０１ｂ    推薦フィード制御部
１０２      情報配信ＤＢ
１０３      フィード収集部
１０４      閲覧制御部（閲覧要求／推薦要求受信部）
１０５      フィード推薦制御部
１０６      ユーザネットワーク構築部
１０７      登録制御部
１０８      ＣＰＵ
１０９      フィードバック制御部
２００      ユーザ端末
３００      ＷＥＢサーバ（ＷＥＢサイト）
【図３Ａ】
2008146355.tif 000003
【図３Ｄ】
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【図１】
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【図２】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図４】
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【図５】
2008146355.tif 000010
【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
2008146355.tif 000012
【図６Ｃ】
2008146355.tif 000013
【図７Ａ】
2008146355.tif 000014
【図７Ｂ】
2008146355.tif 000015
【図７Ｃ】
2008146355.tif 000016
【図８Ａ】
2008146355.tif 000017
【図８Ｂ】
2008146355.tif 000018
【図９】
2008146355.tif 000019
【図１０】
2008146355.tif 000020
【図１１】
2008146355.tif 000021
【図１２】
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【図１３】
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