(57)【要約】【課題】ユーザの嗜好の推定精度の向上を図ることを可能とする嗜好推定装置及び嗜好推定プログラムを提供する。【解決手段】嗜好推定装置１００が、検索対象情報の中からユーザが選択した情報を選択履歴情報として記憶する履歴情報ＤＢ１０２と、履歴情報ＤＢ１０２に記憶された選択履歴情報から、キーワードとすべき単語の出現回数を抽出するとともに、検索対象情報から、キーワードとすべき単語の出現回数を抽出する単語出現回数カウント部１０４と、選択履歴情報から抽出されたキーワードとすべき単語の出現回数と、検索対象情報から抽出されたキーワードとすべき単語の出現回数との比較結果に基づいて、ユーザが好む単語を推定する嗜好推定部１０６とを備える。【選択図】図１
2008059156.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索対象情報の中からユーザが選択した情報を選択履歴情報として記憶する選択履歴情報記憶部と、
前記選択履歴情報記憶部に記憶された前記選択履歴情報から、キーワードとすべき単語の出現回数を抽出する第１抽出部と、
前記検索対象情報から、前記キーワードとすべき単語の出現回数を抽出する第２抽出部と、
前記第１抽出部によって抽出された前記キーワードとすべき単語の出現回数と、前記第２抽出部によって抽出された前記キーワードとすべき単語の出現回数との比較結果に基づいて、前記ユーザが好む単語を推定する嗜好推定部とを備えることを特徴とする嗜好推定装置。
【請求項２】
前記検索対象情報は、ジャンル毎に分類されており、
前記第２抽出部は、前記キーワードとすべき単語の出現回数を前記検索対象情報から前記ジャンル毎に抽出し、
前記嗜好推定部は、前記第１抽出部によって抽出された前記キーワードとすべき単語の出現回数と、前記第２抽出部によって前記ジャンル毎に抽出された前記キーワードとすべき単語の出現回数との比較結果に基づいて、前記ユーザが好む単語を推定することを特徴とする請求項１に記載の嗜好推定装置。
【請求項３】
前記検索対象情報は、ジャンル毎に分類されており、
前記第２抽出部は、前記キーワードとすべき単語の出現回数を前記検索対象情報から前記ジャンル毎に抽出し、
前記嗜好推定部は、前記検索対象情報から抽出された前記キーワードとすべき単語の出現回数と、前記検索対象情報から前記ジャンル毎に抽出された前記キーワードとすべき単語の出現回数との比較結果に基づいて、前記ユーザが好む単語を推定することを特徴とする請求項１に記載の嗜好推定装置。
【請求項４】
単語と、単語に関連する関連単語と、単語と前記関連単語との単語関連度とを対応付けて記憶する関連辞書と、
前記関連辞書を参照して、前記キーワードとすべき単語及び前記検索対象情報を分類するジャンルを示す単語の双方と対応付けられた前記関連単語を抽出して、抽出した前記関連単語に対応付けられた前記単語関連度に基づいて、前記キーワードとすべき単語と前記ジャンルとのジャンル関連度を算出する関連度算出部とをさらに備え、
前記嗜好推定部は、前記関連度算出部によって算出された前記ジャンル関連度に基づいて、前記ユーザが好む単語を推定することを特徴とする請求項１に記載の嗜好推定装置。
【請求項５】
単語と、単語に関連する関連単語とを対応付けて記憶する関連辞書と、
前記関連辞書を参照して、前記キーワードとすべき単語に対応付けられた前記関連単語と、前記検索対象情報を分類するジャンルを示す単語に対応付けられた前記関連単語とが一致する数に基づいて、前記キーワードとすべき単語と前記ジャンルとのジャンル関連度を算出する関連度算出部とをさらに備え、
前記嗜好推定部は、前記関連度算出部によって算出された前記ジャンル関連度に基づいて、前記ユーザが好む単語を推定することを特徴とする請求項１に記載の嗜好推定装置。
【請求項６】
前記嗜好推定部は、前記第１抽出部によって抽出された前記キーワードとすべき単語の出現回数が所定回数以下である単語を、前記ユーザが好む単語の対象から外すことを特徴とする請求項１に記載の嗜好推定装置。
【請求項７】
検索対象情報の中からユーザが選択した情報の履歴である選択履歴情報から、キーワードとすべき単語の出現回数を抽出するステップと、
前記検索対象情報から、前記キーワードとすべき単語の出現回数を抽出するステップと、
前記選択履歴情報から抽出された前記キーワードとすべき単語の出現回数と、前記検索対象情報から抽出された前記キーワードとすべき単語の出現回数との比較結果に基づいて、前記ユーザが好む単語を推定するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする嗜好推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
複数の単語を含む検索対象情報の中からユーザが所望の情報を選択可能であり、前記ユーザの嗜好を推定する嗜好推定装置及び嗜好推定プログラム。
【背景技術】
【０００２】
従来、放送局が放映する番組の放映予定を示す電子的な番組表（ＥＰＧ；Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍ  Ｇｕｉｄｅ）をユーザに提供して、ユーザがＥＰＧを参照して所望の番組を視聴する枠組みが一般的に広く知られている。また、この枠組みを利用して、ユーザがＥＰＧを参照して選択した番組を録画する録画装置（例えば、ＨＤＤレコーダや録画機能付きテレビ）も知られている。
【０００３】
ここで、ＥＰＧには、番組に付随する付随情報（タイトル、出演者、ジャンル、チャンネル、放映日付及び放映時間帯など）が含まれており、録画装置は、ユーザが入力するキーワードに基づいてユーザが所望する番組を抽出するとともに、抽出された番組を録画することが可能である。
【０００４】
さらに、ユーザがキーワードを入力しなくても、ユーザが過去に視聴した番組の付随情報から単語を抽出して、抽出された単語に基づいてユーザの嗜好を推定する録画装置も提案されている（例えば、特許文献１）。
【０００５】
具体的には、この録画装置は、ユーザが過去に視聴した番組の付随情報を単語に分解して各単語の出現頻度を算出し、算出された単語の出現頻度に基づいてユーザの嗜好を推定する。
【特許文献１】特開平７−１３５６２１号公報（例えば、請求項１、図１など）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、ＥＰＧで用いられる単語は、ＥＰＧの作成者によって選択される。すなわち、ＥＰＧで用いられる単語は、ＥＰＧの作成者の好みによって左右される。
【０００７】
従って、単に、ユーザが過去に視聴した番組に対応する単語の出現頻度に基づいてユーザの嗜好を推定すると、ＥＰＧの作成者が好んで用いる単語とユーザが好んで用いる単語とが異なっている場合に、ユーザの嗜好の推定精度が十分に得られないことがある。
【０００８】
そこで、本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、ユーザの嗜好の推定精度の向上を図ることを可能とする嗜好推定装置及び嗜好推定プログラム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】
本発明の一の特徴は、検索対象情報の中からユーザが選択した情報を選択履歴情報として記憶する選択履歴情報記憶部（履歴情報ＤＢ１０２）と、前記選択履歴情報記憶部に記憶された前記選択履歴情報から、キーワードとすべき単語の出現回数を抽出する第１抽出部（単語出現回数カウント部１０４）と、前記検索対象情報から、前記キーワードとすべき単語の出現回数を抽出する第２抽出部（単語出現回数カウント部１０４）と、前記第１抽出部によって抽出された前記キーワードとすべき単語の出現回数と、前記第２抽出部によって抽出された前記キーワードとすべき単語の出現回数との比較結果に基づいて、前記ユーザが好む単語を推定する嗜好推定部（嗜好推定部１０６）とを嗜好推定装置が備えることを要旨とする。なお、キーワードとすべき単語とは、ユーザの嗜好を推定する上で参照される単語（キーワード）であり、選択履歴情報及び検索対象情報から共通して抽出される単語である。
【００１０】
かかる特徴によれば、嗜好推定部は、選択履歴情報から抽出されたキーワードとすべき単語の出現回数と、検索対象情報から抽出されたキーワードとすべき単語の出現回数との比較結果に基づいて、ユーザが好む単語を推定する。
【００１１】
従って、単に、選択履歴情報から抽出されたキーワードとすべき単語の出現回数に基づいてユーザが好む単語を推定する場合に比べて、検索対象情報の作成者の好みとユーザの好みが異なることに起因する推定精度の低下を抑制できる。
【００１２】
本発明の一の特徴は、本発明の上述した特徴において、前記検索対象情報は、ジャンル毎に分類されており、前記第２抽出部が、前記キーワードとすべき単語の出現回数を前記検索対象情報から前記ジャンル毎に抽出し、前記嗜好推定部が、前記第１抽出部によって抽出された前記キーワードとすべき単語の出現回数と、前記第２抽出部によって前記ジャンル毎に抽出された前記キーワードとすべき単語の出現回数との比較結果に基づいて、前記ユーザが好む単語を推定することを要旨とする。
【００１３】
かかる特徴によれば、嗜好推定部は、選択履歴情報から抽出されたキーワードとすべき単語の出現回数と、検索対象情報からジャンル毎に抽出されたキーワードとすべき単語の出現回数との比較結果に基づいて、ユーザが好む単語を推定する。従って、ユーザが好む単語の推定精度を向上することができる。
【００１４】
本発明の一の特徴は、本発明の上述した特徴において、前記検索対象情報が、ジャンル毎に分類されており、前記第２抽出部が、前記キーワードとすべき単語の出現回数を前記検索対象情報から前記ジャンル毎に抽出し、前記嗜好推定部が、前記検索対象情報から抽出された前記キーワードとすべき単語の出現回数と、前記検索対象情報から前記ジャンル毎に抽出された前記キーワードとすべき単語の出現回数との比較結果とに基づいて、前記ユーザが好む単語を推定することを要旨とする。
【００１５】
かかる特徴によれば、嗜好推定部は、選択履歴情報から抽出されたキーワードとすべき単語の出現回数と、検索対象情報から抽出されたキーワードとすべき単語の出現回数との比較結果に加えて、検索対象情報の全体から抽出されたキーワードとすべき単語の出現回数と、検索対象情報からジャンル毎に抽出されたキーワードとすべき単語の出現回数との比較結果に基づいて、ユーザが好む単語を推定する。従って、検索対象情報の作成者の好みとユーザの好みが異なることに起因する推定精度の低下をさらに抑制することができ、ユーザが好む単語の推定精度を向上することができる。
【００１６】
本発明の一の特徴は、本発明の上述した特徴において、単語と、単語に関連する関連単語と、単語と前記関連単語との単語関連度とを対応付けて記憶する関連辞書（関連辞書ＤＢ１０８）と、前記関連辞書を参照して、前記キーワードとすべき単語及び前記検索対象情報を分類するジャンルを示す単語の双方と対応付けられた前記関連単語を抽出して、抽出した前記関連単語に対応付けられた前記単語関連度に基づいて、前記キーワードとすべき単語と前記ジャンルとのジャンル関連度を算出する関連度算出部（関連単語抽出部１０９、ジャンル関連度算出部１１０）とを嗜好推定装置がさらに備え、前記嗜好推定部が、前記関連度算出部によって算出された前記ジャンル関連度に基づいて、前記ユーザが好む単語を推定することを要旨とする。
【００１７】
かかる特徴によれば、嗜好推定部は、キーワードとすべき単語とジャンルとのジャンル関連度を加味して、ユーザが好む単語を推定する。従って、ユーザが好む単語の推定精度をさらに向上することができる。
【００１８】
本発明の一の特徴は、本発明の上述した特徴において、単語と、単語に関連する関連単語とを対応付けて記憶する関連辞書と、前記関連辞書を参照して、前記キーワードとすべき単語に対応付けられた前記関連単語と、前記検索対象情報を分類するジャンルを示す単語に対応付けられた前記関連単語とが一致する数に基づいて、前記キーワードとすべき単語と前記ジャンルとのジャンル関連度を算出する関連度算出部とを嗜好推定装置がさらに備え、前記嗜好推定部が、前記関連度算出部によって算出された前記ジャンル関連度に基づいて、前記ユーザが好む単語を推定することを要旨とする。
【００１９】
かかる特徴によれば、関連度算出部が、キーワードとすべき単語及びジャンルを示す単語の双方と対応付けられた関連単語の数に基づいてジャンル関連度を算出することにより、ジャンル関連度の算出負荷を軽減することができる。
【００２０】
また、嗜好推定部は、キーワードとすべき単語とジャンルとのジャンル関連度を加味して、ユーザが好む単語を推定する。従って、ユーザが好む単語の推定精度をさらに向上することができる。
【００２１】
本発明の一の特徴は、本発明の上述した特徴において、前記嗜好推定部が、前記第１抽出部によって抽出された前記キーワードとすべき単語の出現回数が所定回数以下である単語を、前記ユーザが好む単語の対象から外すことを要旨とする。なお、所定回数は、検索対象情報から抽出されたキーワードとすべき単語の出現回数、選択履歴情報から抽出されたキーワードとすべき単語の出現回数に応じて任意に定められる回数である。また、所定回数は、試行錯誤による実験的又は経験的に定められる回数であってもよい。さらに、所定回数は、嗜好推定装置の記憶容量や演算処理能力に応じて定められる回数であってもよい。
【００２２】
かかる特徴によれば、嗜好推定部は、キーワードとすべき単語の出現回数が所定回数以下である単語を、ユーザが好む単語の対象から外す。ここで、出現回数が所定回数以下である単語は、ユーザが好む単語を推定する上で統計的に雑音となる場合が多い。従って、出現回数が所定回数以下である単語を対象外とすることによって、ユーザが好む単語の推定精度を向上することができる。
【００２３】
本発明の特徴は、情報提供装置が、上述した嗜好推定装置を有しており、嗜好推定装置によってユーザが好むと判定した単語を検索キーとして検索対象情報を検索し、検索対象情報を検索した結果をユーザに提供することを要旨とする。
【００２４】
本発明の一の特徴は、検索対象情報の中からユーザが選択した情報の履歴である選択履歴情報から、キーワードとすべき単語の出現回数を抽出するステップと、前記検索対象情報から、前記キーワードとすべき単語の出現回数を抽出するステップと、前記選択履歴情報から抽出された前記キーワードとすべき単語の出現回数と、前記検索対象情報から抽出された前記キーワードとすべき単語の出現回数との比較結果に基づいて、前記ユーザが好む単語を推定するステップとを嗜好推定プログラムがコンピュータに実行させることを要旨とする。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、ユーザの嗜好の推定精度の向上を図ることを可能とする嗜好推定装置及び嗜好推定プログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下において、本発明の実施形態に係る嗜好推定装置について、図面を参照しながら説明する。なお、以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には、同一又は類似の符号を付している。
【００２７】
ただし、図面は模式的なものであり、各寸法の比率などは現実のものとは異なることに留意すべきである。従って、具体的な寸法などは以下の説明を参酌して判断すべきである。また、図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることは勿論である。
【００２８】
［第１実施形態］
（嗜好推定装置の構成）
以下において、本発明の第１実施形態に係る嗜好推定装置の構成について、図面を参照しながら説明する。図１は、本発明の第１実施形態に係る嗜好推定装置１００の構成を示す機能ブロック図である。
【００２９】
図１に示すように、嗜好推定装置１００は、検索対象情報ＤＢ１０１と、履歴情報ＤＢ１０２と、形態素解析部１０３と、単語出現回数カウント部１０４と、正規化処理部１０５と、嗜好推定部１０６とを有する。
【００３０】
検索対象情報ＤＢ１０１は、複数の単語を含む検索対象情報を記憶するデータベースである。ここで、検索対象情報とは、ユーザが所望の情報を検索する対象となる情報であり、ＥＰＧ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍ  Ｇｕｉｄｅ）やネットワーク内に存在するサイトが有する情報などである。
【００３１】
なお、嗜好推定装置１００が通信機能を有している場合には、検索対象情報ＤＢ１０１が嗜好推定装置１００に設けられている必要はなく、検索対象情報がネットワークからダウンロードされてもよい。また、検索対象情報は、持ち運び可能な各種メディア（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢメモリ）に記憶されていてもよい。
【００３２】
履歴情報ＤＢ１０２は、検索対象情報の中からユーザが選択した情報を選択履歴情報として記憶するデータベースである。例えば、検索対象情報がＥＰＧである場合には、選択履歴情報は、ユーザが視聴した番組、ユーザが録画した番組、これらの番組に付随する付随情報（タイトル、出演者、ジャンル、チャンネル、放映日付及び放映時間帯など）である。また、検索対象情報がネットワーク内に存在するサイトが有する情報である場合には、ユーザが閲覧した情報やユーザがダウンロードした情報などである。
【００３３】
形態素解析部１０３は、検索対象情報を対象として形態素解析を行う。具体的には、形態素解析部１０３は、検索対象情報に含まれる文章などを形態素（名詞、動詞、形容詞、副詞、助詞、助動詞など）に分解するとともに、これらの形態素から助詞や助動詞などを取り除いて、単語を抽出する。
【００３４】
同様に、形態素解析部１０３は、選択履歴情報を対象として形態素解析を行って、単語を抽出する。なお、選択履歴情報から抽出された単語は、ユーザの嗜好を推定する上でキーワードとすべき単語（以下、単に、キーワードと称する）である。
【００３５】
単語出現回数カウント部１０４は、検索対象情報から抽出された単語が検索対象情報内で出現する回数（以下、検索対象出現回数）、すなわち、検索対象情報から抽出された単語が検索対象情報内に含まれる総数を計数する。
【００３６】
同様に、単語出現回数カウント部１０４は、選択履歴情報から抽出された単語が選択履歴情報内で出現する回数（以下、選択履歴出現回数）、すなわち、選択履歴情報から抽出された単語が選択履歴情報内に含まれる総数を計数する。
【００３７】
正規化処理部１０５は、選択履歴出現回数を検索対象出現回数によって正規化する。具体的には、正規化処理部１０５は、検索対象情報及び選択履歴情報に共通する単語、すなわち、キーワードを対象として、検索対象出現回数と選択履歴出現回数との比率（選択履歴出現回数／検索対象出現回数）を算出する。なお、検索対象出現回数と選択履歴出現回数との比率は、ユーザの嗜好を推定する際に参照される推定指数である。
【００３８】
嗜好推定部１０６は、正規化処理部１０５によって算出された比率（推定指数）に基づいて、ユーザの嗜好を推定する。具体的には、嗜好推定部１０６は、推定指数が高い順にユーザが好む単語であると推定する。
【００３９】
なお、嗜好推定装置１００は、嗜好推定部１０６による推定結果を映像や音声などで出力する出力部を有していてもよい。
【００４０】
また、嗜好推定装置１００は、ＥＰＧを用いて番組を録画可能な録画装置（例えば、ＨＤＤレコーダ、デジタルＴＶ）に適用されてもよく、ネットワーク内に存在するサイトが有する情報を閲覧可能な閲覧装置（例えば、パーソナルコンピュータ、ＰＤＡ）に適用されてもよい。
【００４１】
（嗜好推定の一例）
以下において、本発明の第１実施形態に係る嗜好推定の一例について、図面を参照しながら説明する。図２は、本発明の第１実施形態に係る嗜好推定の一例を示す図である。
【００４２】
図２に示すように、検索対象情報から抽出された単語（例えば、「マンション」）の出現回数（検索対象出現回数、例えば、１８）がカウントされ、選択履歴情報から抽出された単語（例えば、「マンション」）の出現回数（選択履歴出現回数、例えば、３）がカウントされる。続いて、選択履歴情報から抽出された単語をキーワード（例えば、「マンション」）として、各キーワードに対応する推定指数（選択履歴出現回数／検索対象出現回数、例えば、３／１８≒０．１７）が算出される。なお、図２に示す例では、「屋上」、「口論」、「男性」、「死亡」、「マンション」の順にユーザが好む単語であると推定される。
【００４３】
ここで、嗜好推定装置１００は、推定指数が所定の閾値（例えば、０．４）以上である単語をユーザが好むと推定する。すなわち、図２に示す例では、嗜好推定装置１００は、「屋上」及び「口論」をユーザが好むと推定する。なお、所定の閾値は、例えば、試行錯誤による実験的又は経験的に定められる値である。
【００４４】
また、嗜好推定装置１００は、推定指数が高い順に抽出される所定数の単語をユーザが好むと推定してもよい。
【００４５】
（嗜好推定装置の動作）
以下において、本発明の第１実施形態に係る嗜好推定装置の動作について、図面を参照しながら説明する。図３は、本発明の第１実施形態に係る嗜好推定装置１００の動作を示すフロー図である。
【００４６】
図３に示すように、ステップ１０において、嗜好推定装置１００は、検索対象情報について形態素解析処理を行って、検索対象情報から単語を抽出する。
【００４７】
ステップ２０において、嗜好推定装置１００は、選択履歴情報について形態素解析処理を行って、選択履歴情報から単語を抽出する。
【００４８】
ステップ３０において、嗜好推定装置１００は、検索対象情報から抽出された単語の出現回数（検索対象出現回数）を計数する。
【００４９】
ステップ４０において、嗜好推定装置１００は、選択履歴情報から抽出された単語の出現回数（選択履歴出現回数）を計数する。
【００５０】
ステップ５０において、嗜好推定装置１００は、選択履歴出現回数を検索対象出現回数によって正規化する。具体的には、嗜好推定装置１００は、検索対象情報及び選択履歴情報に共通する単語（キーワード）を対象として、選択履歴出現回数及び検索対象出現回数の比率を算出する。
【００５１】
ステップ６０において、嗜好推定装置１００は、ステップ５０で算出された比率を推定指数として、ユーザの嗜好を推定する。すなわち、嗜好推定装置１００は、ユーザが好む単語を推定する。
【００５２】
（作用及び効果）
本発明の第１実施形態に係る嗜好推定装置１００によれば、嗜好推定部１０６は、選択履歴出現回数を検索対象出現回数によって正規化した値（推定指数）に基づいて、ユーザが好む単語を推定する。
【００５３】
従って、単に、選択履歴情報から抽出されたキーワードとすべき単語の出現回数に基づいてユーザが好む単語を推定する場合に比べて、検索対象情報の作成者の好みとユーザの好みが異なることに起因する推定精度の低下を抑制できる。
【００５４】
［第２実施形態］
以下において、本発明の第２実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下においては、上述した第１実施形態と第２実施形態との相違点について主として説明する。
【００５５】
具体的には、上述した第１実施形態では、検索対象出現回数は、検索対象情報の全体で単語が出現する回数である。これに対して、第２実施形態では、検索対象出現回数は、検索対象情報のジャンル毎に単語が出現する回数である。なお、第２実施形態では、検索対象出現回数は、ジャンル毎に分類されている。
【００５６】
なお、第２実施形態では、検索対象情報にはジャンルが予め付与されており、検索対象情報に含まれる単語をジャンル毎に抽出して集計することが可能である。
【００５７】
また、ジャンルは、検索対象情報に予め付与されているものとして説明するが、これに限定されるものではなく、ユーザによって任意に設定されてもよい。
【００５８】
（嗜好推定装置の構成）
以下において、本発明の第２実施形態に係る嗜好推定装置の構成について、図面を参照しながら説明する。図４は、本発明の第２実施形態に係る嗜好推定装置１００の構成を示す機能ブロック図である。なお、図４では、上述した図１と同様の構成については同様の符号を付している点に留意すべきである。
【００５９】
図４に示すように、嗜好推定装置１００は、図１に示した構成に加えて、ジャンル推定部１０７を有する。
【００６０】
ジャンル推定部１０７は、ユーザの嗜好を推定する上で対象とすべきジャンルを推定する。例えば、対象とすべきジャンルは、ユーザによって指定されるジャンルであってもよく、ユーザが好む単語に基づいて特定されるジャンルであってもよい。
【００６１】
また、ジャンル推定部１０７は、形態素解析部１０３によって抽出された単語のうち、対象とすべきジャンルに含まれる単語のみを単語出現回数カウント部１０４に入力する。
【００６２】
なお、単語出現回数カウント部１０４は、ジャンル推定部１０７から取得した単語の出現回数（検索対象出現回数）を計数する。
【００６３】
（嗜好推定の一例）
以下において、本発明の第２実施形態に係る嗜好推定の一例について、図面を参照しながら説明する。図５は、本発明の第２実施形態に係る嗜好推定の一例を示す図である。
【００６４】
図５に示すように、検索対象情報から抽出された単語（例えば、「マンション」）のうち、ジャンルが事件である単語の出現回数（検索対象出現回数、例えば、９）がカウントされ、選択履歴情報から抽出された単語（例えば、「マンション」）の出現回数（選択履歴出現回数、例えば、３）がカウントされる。続いて、選択履歴情報から抽出された単語をキーワード（例えば、「マンション」）として、各キーワードに対応する推定指数（選択履歴出現回数／検索対象出現回数、例えば、３／９≒０．３３）が算出される。なお、図５に示す例では、「屋上」及び「口論」、「男性」及び「死亡」、「マンション」の順にユーザが好む単語であると推定される。
【００６５】
ここで、嗜好推定装置１００は、推定指数が所定の閾値（例えば、０．６）以上である単語をユーザが好むと推定する。すなわち、図５に示す例では、嗜好推定装置１００は、「屋上」及び「口論」をユーザが好むと推定する。なお、所定の閾値は、上述したように、試行錯誤による実験的又は経験的に定められる値である。
【００６６】
また、嗜好推定装置１００は、推定指数が高い順に抽出される所定数の単語をユーザが好むと推定してもよい。
【００６７】
（嗜好推定装置の動作）
以下において、本発明の第２実施形態に係る嗜好推定装置の動作について、図面を参照しながら説明する。図６は、本発明の第２実施形態に係る嗜好推定装置１００の動作を示すフロー図である。なお、図６では、上述した図３と同様の処理については同様のステップ番号を付している点に留意すべきである。
【００６８】
図６に示すように、ステップ２２において、嗜好推定装置１００は、ユーザの嗜好を推定する上で対象とすべきジャンルを特定する。また、嗜好推定装置１００は、検索対象情報の全体から抽出された単語のうち、対象とすべきジャンルに含まれる単語を抽出する。
【００６９】
ステップ３２において、嗜好推定装置１００は、検索対象情報について、対象とすべきジャンルに含まれる単語の出現回数（検索対象出現回数）を計数する。
【００７０】
（作用及び効果）
本発明の第２実施形態に係る嗜好推定装置１００によれば、検索対象出現回数が対象とすべきジャンルに含まれる単語の出現回数であるため、ユーザが好む単語を適切に推定できる。
【００７１】
［第３実施形態］
以下において、本発明の第３実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下においては、上述した第２実施形態と第３実施形態との相違点について主として説明する。
【００７２】
具体的には、上述した第２実施形態では、推定指数は、単に、検索対象出現回数と選択履歴出現回数との比率である。これに対して、第３実施形態では、推定指数は、ジャンルと単語との関連度であるジャンル関連度を加味して算出される。
【００７３】
（嗜好推定装置の構成）
以下において、本発明の第３実施形態に係る嗜好推定装置の構成について、図面を参照しながら説明する。図７は、本発明の第３実施形態に係る嗜好推定装置１００の構成を示す機能ブロック図である。図７では、上述した図４と同様の構成については同様の符号を付している点に留意すべきである。
【００７４】
図７に示すように、嗜好推定装置１００は、図４に示した構成に加えて、関連辞書ＤＢ１０８と、関連単語抽出部１０９と、ジャンル関連度算出部１１０とを有する。
【００７５】
関連辞書ＤＢ１０８は、単語と、単語に関連する関連単語と、単語と関連単語との関連度である単語関連度とを対応付けて記憶している。なお、関連辞書ＤＢ１０８に記憶された情報の詳細については後述する（図８を参照）。
【００７６】
関連単語抽出部１０９は、対象とすべきジャンルを示す単語に対応付けられた関連単語を抽出するとともに、抽出した関連単語に対応付けられた単語関連度を抽出する。同様に、関連単語抽出部１０９は、対象とすべきジャンルから抽出された単語に対応付けられた関連単語を抽出するとともに、抽出した関連単語に対応付けられた単語関連度を抽出する。
【００７７】
ジャンル関連度算出部１１０は、対象とすべきジャンルを示す単語と対象とすべきジャンルから抽出された単語とを、双方に共通する関連単語によって結び付ける。
【００７８】
続いて、ジャンル関連度算出部１１０は、対象とすべきジャンルを示す単語と対象とすべきジャンルから抽出された単語との関連度であるジャンル関連度を算出する。具体的には、ジャンル関連度算出部１１０は、対象とすべきジャンルを示す単語及び関連単語の単語関連度と、対象とすべきジャンルから抽出された単語及び関連単語のの単語関連度とを積算して、ジャンル関連度を算出する。
【００７９】
ここで、嗜好推定部１０６は、正規化処理部１０５によって算出される比率に加えて、ジャンル関連度算出部１１０によって算出されるジャンル関連度を用いて、ユーザの嗜好を推定する際に参照される推定指数を算出する。
【００８０】
（ジャンル関連度算出の一例）
以下において、本発明の第３実施形態に係るジャンル関連度算出の一例について、図面を参照しながら説明する。図８は、本発明の第３実施形態に係るジャンル関連度算出の一例を示す図である。
【００８１】
最初に、関連辞書ＤＢ１０８に記憶された情報について、図８（ａ）を参照しながら説明する。
【００８２】
図８（ａ）に示すように、関連辞書ＤＢ１０８では、単語と関連単語と単語関連度とが対応付けられている。なお、関連辞書ＤＢ１０８では、ジャンルから抽出される単語（例えば、「マンション」）に関連する関連単語（例えば、「捜査」）だけではなくて、ジャンルを示す単語（例えば、「事件」）に関連する関連単語（例えば、「警察」、「捜査」、「殺害」、「遺体」）も記憶されている。
【００８３】
次に、ジャンル関連度算出の一例について、図８（ｂ）を参照しながら説明する。
【００８４】
図８（ｂ）に示すように、ジャンルを示す単語（例えば、「事件」）と、ジャンルから抽出された単語（例えば、「マンション」）とは、双方に共通する関連単語（例えば、「捜査」）によって結び付ける。続いて、ジャンルを示す単語とジャンルから抽出される単語とのジャンル関連度は、ジャンルを示す単語（例えば、「事件」）及び関連単語（例えば、「捜査」）の単語関連度（０．８）と、ジャンルから抽出された単語（例えば、「マンション」）及び関連単語（例えば、「捜査」）の単語関連度（０．１）とを積算して算出される。例えば、「事件」と「マンション」とのジャンル関連度は、０．８×０．１＝０．０８（≒０．１）である。
【００８５】
なお、「事件」と「遺体」との関係のように、ジャンルを示す単語とジャンルから抽出された単語とを、双方に共通する関連単語で結び付ける必要がない場合には、ジャンルを示す単語とジャンルから抽出された単語との単語関連度がジャンル関連度として用いられる。
【００８６】
なお、ジャンルを示す単語とジャンルから抽出された単語とを結びつけ、双方に共通する関連単語が複数存在する場合には、ジャンル関連度は、ジャンルを示す単語とジャンルから抽出された単語との各ジャンル関連度を加算して求められる。
【００８７】
（嗜好推定の一例）
以下において、本発明の第３実施形態に係る嗜好推定の一例について、図面を参照しながら説明する。図９は、本発明の第３実施形態に係る嗜好推定の一例を示す図である。
【００８８】
図９に示すように、検索対象情報から抽出された単語（例えば、「マンション」）のうち、ジャンルが事件である単語の出現回数（検索対象出現回数、例えば、９）がカウントされ、選択履歴情報から抽出された単語（例えば、「マンション」）の出現回数（選択履歴出現回数、例えば、３）がカウントされる。また、選択履歴情報から抽出された単語をキーワード（例えば、「マンション」）として、選択履歴出現回数と検索対象出現回数との比率（上述した第２実施形態では、推定指数、例えば、３／９≒０．３３）が算出される。さらに、ジャンルを示す単語（例えば、「事件」）とジャンルから抽出される単語（例えば、「マンション」）とのジャンル関連度（例えば、０．１）が算出される。
【００８９】
続いて、選択履歴出現回数及び検索対象出現回数の比率とジャンル関連度とが積算された推定指数（１）（例えば、「マンション」では、０．３３×０．１≒０．０３）が算出される。なお、図９に示す例では、「口論」、「死亡」、「男性」、「屋上」、「マンション」の順にユーザが好む単語であると推定される。
【００９０】
また、推定指数（１）に選択履歴出現回数及び検索対象出現回数の比率を加えた値を推定指数（２）（例えば、「マンション」では、０．０３＋０．３３≒０．３７）として算出してもよい。この場合には、「口論」、「屋上」、「死亡」、「男性」、「マンション」の順にユーザが好む単語であると推定される。
【００９１】
ここで、嗜好推定装置１００は、推定指数（１）が所定の閾値（例えば、０．５）以上である単語をユーザが好むと推定する。すなわち、図９に示す例では、嗜好推定装置１００は、「屋上」及び「口論」をユーザが好むと推定する。なお、所定の閾値は、上述したように、試行錯誤による実験的又は経験的に定められる値などである。
【００９２】
また、嗜好推定装置１００は、推定指数（１）が高い順に抽出される所定数の単語をユーザが好むと推定してもよい。
【００９３】
同様に、嗜好推定装置１００は、推定指数（２）が所定の閾値（例えば、１．０）以上である単語をユーザが好むと推定する。すなわち、図９に示す例では、嗜好推定装置１００は、「口論」及び「屋上」をユーザが好むと推定する。なお、所定の閾値は、上述したように、試行錯誤による実験的又は経験的に定められる値などである。
【００９４】
また、嗜好推定装置１００は、推定指数（２）が高い順に抽出される所定数の単語をユーザが好むと推定してもよい。
【００９５】
（嗜好推定装置の動作）
以下において、本発明の第３実施形態に係る嗜好推定装置の動作について、図面を参照しながら説明する。図１０は、本発明の第３実施形態に係る嗜好推定装置１００の動作を示すフロー図である。なお、図１０では、上述した図６と同様の処理については同様のステップ番号を付している点に留意すべきである。
【００９６】
図１０に示すように、ステップ５２において、嗜好推定装置１００は、対象とすべきジャンルを示す単語に対応付けられた関連単語を抽出するとともに、抽出した関連単語に対応付けられた単語関連度を抽出する。同様に、嗜好推定装置１００は、対象とすべきジャンルから抽出された単語に対応付けられた関連単語を抽出するとともに、抽出した関連単語に対応付けられた単語関連度を抽出する。
【００９７】
ステップ５４において、嗜好推定装置１００は、対象とすべきジャンルを示す単語と対象とすべきジャンルから抽出された単語とを、双方に共通する関連単語によって結び付ける。続いて、嗜好推定装置１００は、対象とすべきジャンルを示す単語と対象とすべきジャンルから抽出された単語との関連度であるジャンル関連度を算出する。
【００９８】
ステップ６２において、嗜好推定装置１００は、検索対象情報及び選択履歴情報に共通する単語（キーワード）を対象として、選択履歴出現回数及び検索対象出現回数の比率とジャンル関連度とを積算して推定指数（１）を算出する。また、嗜好推定装置１００は、推定指数（１）に基づいてユーザの嗜好を推定する。すなわち、嗜好推定装置１００は、ユーザが好む単語を推定する。
【００９９】
（作用及び効果）
本発明の第３実施形態に係る嗜好推定装置１００によれば、嗜好推定部１０６が、ジャンル関連度を加味して推定指数を算出するため、ユーザが好む単語の推定精度をさらに向上できる。
【０１００】
［第４実施形態］
以下において、本発明の第４実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下においては、上述した第３実施形態と第４実施形態との相違点について主として説明する。
【０１０１】
具体的には、上述した第３実施形態では、推定指数は、ジャンルと単語との関連度であるジャンル関連度を加味して算出される。これに対して、第４実施形態では、推定指数は、ジャンルに含まれる単語の出現回数を検索対象情報の全体に含まれる単語の出現回数で正規化した値を加味して算出される。
【０１０２】
なお、第４実施形態では、正規化処理部１０５は、選択履歴出現回数を検索対象出現回数によって正規化する処理に加えて、ジャンルに含まれる単語の出現回数を検索対象情報の全体に含まれる単語の出現回数で正規化する処理を行う。具体的には、正規化処理部１０５は、ジャンルに含まれる単語の出現回数を検索対象情報の全体に含まれる単語の出現回数で除算して正規化値を算出する。
【０１０３】
（嗜好推定の一例）
以下において、本発明の第４実施形態に係る嗜好推定の一例について、図面を参照しながら説明する。図１１は、本発明の第４実施形態に係る嗜好推定の一例を示す図である。
【０１０４】
図１１に示すように、上述した図９と同様に、選択履歴出現回数と検索対象出現回数との比率、及び、ジャンルを示す単語とジャンルから抽出される単語とのジャンル関連度が算出される。また、上述した図９と同様に、推定指数（１）及び推定指数（２）が算出される。
【０１０５】
続いて、ジャンルに含まれる単語（例えば、「マンション」）の出現回数（例えば、９）を検索対象情報の全体に含まれる単語（例えば、「マンション」）の出現回数（例えば、１８）で除算して、正規化値（例えば、９／１８＝０．５０）が算出される。また、推定指数（１）と正規化値とを乗算して、推定指数（３）（例えば、「マンション」では、０．３３×０．５０≒０．１７）が算出される。なお、図１１に示す例では、「口論」、「死亡」、「男性」及び「屋上」、「マンション」の順にユーザが好む単語であると推定される。
【０１０６】
また、推定指数（２）に正規化値を加えた値を推定指数（４）（例えば、「マンション」では、０．３７＋０．５０≒０．８７）として算出してもよい。この場合には、「口論」及び「屋上」、「死亡」、「男性」、「マンション」の順にユーザが好む単語であると推定される。
【０１０７】
ここで、嗜好推定装置１００は、推定指数（３）が所定の閾値（例えば、０．２）以上である単語をユーザが好むと推定する。すなわち、図１１に示す例では、嗜好推定装置１００は、「口論」及び「死亡」をユーザが好むと推定する。なお、所定の閾値は、上述したように、試行錯誤による実験的又は経験的に定められる値などである。
【０１０８】
また、嗜好推定装置１００は、推定指数（３）が高い順に抽出される所定数の単語をユーザが好むと推定してもよい。
【０１０９】
同様に、嗜好推定装置１００は、推定指数（４）が所定の閾値（例えば、２．０）以上である単語をユーザが好むと推定する。すなわち、図１１に示す例では、嗜好推定装置１００は、「口論」及び「屋上」をユーザが好むと推定する。なお、所定の閾値は、上述したように、試行錯誤による実験的又は経験的に定められる値などである。
【０１１０】
また、嗜好推定装置１００は、推定指数（４）が高い順に抽出される所定数の単語をユーザが好むと推定してもよい。
【０１１１】
（嗜好推定装置の動作）
以下において、本発明の第４実施形態に係る嗜好推定装置の動作について、図面を参照しながら説明する。図１２は、本発明の第４実施形態に係る嗜好推定装置１００の動作を示すフロー図である。なお、図１２では、上述した図１０と同様の処理については同様のステップ番号が付されている点に留意すべきである。
【０１１２】
図１２に示すように、ステップ５６において、嗜好推定装置１００は、ジャンルに含まれる単語の出現回数を検索対象情報の全体に含まれる単語の出現回数で正規化する。具体的には、嗜好推定装置１００は、ジャンルに含まれる単語の出現回数を検索対象情報の全体に含まれる単語の出現回数で除算して正規化値を算出する。
【０１１３】
ステップ６４において、嗜好推定装置１００は、検索対象情報及び選択履歴情報に共通する単語（キーワード）を対象として、選択履歴出現回数及び検索対象出現回数の比率とジャンル関連度とを積算して推定指数（１）を算出する。続いて、嗜好推定装置１００は、ステップ５６で算出された正規化値と推定指数（１）とを乗算して推定指数（３）を算出する。また、嗜好推定装置１００は、推定指数（３）に基づいてユーザの嗜好を推定する。すなわち、嗜好推定装置１００は、ユーザが好む単語を推定する。
【０１１４】
（作用及び効果）
本発明の第４実施形態に係る嗜好推定装置１００によれば、嗜好推定部１０６は、ジャンルに含まれる単語の出現回数を検索対象情報の全体に含まれる単語の出現回数で正規化した値を加味して推定指数を算出するため、ユーザが好む単語の推定精度をさらに向上できる。
【０１１５】
［第５実施形態］
以下において、本発明の第５実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下においては、上述した第４実施形態と第５実施形態との相違点について主として説明する。
【０１１６】
具体的には、上述した第４実施形態では、推定指数は、ジャンルに含まれる単語の出現回数を検索対象情報の全体に含まれる単語の出現回数で正規化した値を加味して算出される。これに対して、第５実施形態では、推定指数は、ジャンル関連度がさらに加味されて算出される。
【０１１７】
（嗜好推定の一例）
以下において、本発明の第５実施形態に係る嗜好推定の一例について、図面を参照しながら説明する。図１３は、本発明の第４実施形態に係る嗜好推定の一例を示す図である。
【０１１８】
図１３に示すように、上述した図１１と同様に、選択履歴出現回数と検索対象出現回数との比率、及び、ジャンルを示す単語とジャンルから抽出される単語とのジャンル関連度が算出される。また、上述した図１１と同様に、推定指数（１）及び推定指数（２）が算出される。
【０１１９】
続いて、ジャンルに含まれる単語（例えば、「マンション」）の出現回数（例えば、９）を検索対象情報の全体に含まれる単語（例えば、「マンション」）の出現回数（例えば、１８）で除算して、正規化値（例えば、９／１８＝０．５０）が算出される。また、推定指数（１）と正規化値とジャンル関連度とを乗算して、推定指数（５）（例えば、「マンション」では、０．０３×０．５０×０．１≒０．００２）が算出される。なお、図１１に示す例では、「口論」、「死亡」、「男性」、「屋上」、「マンション」の順にユーザが好む単語であると推定される。
【０１２０】
また、推定指数（２）に正規化値及びジャンル関連度を加えた値を推定指数（６）（例えば、「マンション」では、０．３７＋０．５０＋０．１≒０．９７）として算出してもよい。この場合には、「口論」、「死亡」及び「屋上」、「男性」、「マンション」の順にユーザが好む単語であると推定される。
【０１２１】
ここで、嗜好推定装置１００は、推定指数（５）が所定の閾値（例えば、０．１５）以上である単語をユーザが好むと推定する。すなわち、図１３に示す例では、嗜好推定装置１００は、「口論」及び「死亡」をユーザが好むと推定する。なお、所定の閾値は、上述したように、試行錯誤による実験的又は経験的に定められる値などである。
【０１２２】
また、嗜好推定装置１００は、推定指数（５）が高い順に抽出される所定数の単語をユーザが好むと推定してもよい。
【０１２３】
同様に、嗜好推定装置１００は、推定指数（６）が所定の閾値（例えば、２．５）以上である単語をユーザが好むと推定する。すなわち、図１３に示す例では、嗜好推定装置１００は、「口論」をユーザが好むと推定する。なお、所定の閾値は、上述したように、試行錯誤による実験的又は経験的に定められる値などである。
【０１２４】
また、嗜好推定装置１００は、推定指数（６）が高い順に抽出される所定数の単語をユーザが好むと推定してもよい。
【０１２５】
［第６実施形態］
以下において、本発明の第６実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下においては、上述した第３実施形態と第６実施形態との相違点について主として説明する。
【０１２６】
具体的には、上述した第３実施形態では、嗜好推定装置１００は、検索対象情報からジャンル毎に単語を抽出するが、選択履歴情報からジャンル毎に単語を抽出していない。
【０１２７】
これに対して第６実施形態では、嗜好推定装置１００は、検索対象情報だけではなくて、選択履歴情報についても、ジャンル毎に単語を抽出する。
【０１２８】
なお、第６実施形態では、検索対象情報にはジャンルが予め付与されており、検索対象情報に含まれる単語をジャンル毎に抽出して集計することが可能である。同様に、選択履歴情報は検索対象情報から選択される情報であるため、選択履歴情報にもジャンルが付与されており、選択履歴情報に含まれる単語もジャンル毎に抽出して集計することが可能である。
【０１２９】
なお、ジャンルは、検索対象情報に予め付与されているものとして説明するが、これに限定されるものではなく、ユーザによって任意に設定されてもよい。
【０１３０】
（嗜好推定装置の動作）
以下において、本発明の第６実施形態に係る嗜好推定装置の動作について、図面を参照しながら説明する。図１４は、本発明の第６実施形態に係る嗜好推定装置１００の動作を示すフロー図である。なお、図１４では、上述した図１０と同様の処理については同様のステップ番号が付されている点に留意すべきである。
【０１３１】
図１４に示すように、ステップ２４において、嗜好推定装置１００は、ユーザの嗜好を推定する上で対象とすべきジャンルを特定する。また、嗜好推定装置１００は、選択履歴情報の全体から抽出された単語のうち、対象とすべきジャンルに含まれる単語を抽出する。
【０１３２】
ステップ４２において、嗜好推定装置１００は、選択履歴情報について、対象とすべきジャンルに含まれる単語の出現回数（選択履歴出現回数）を計数する。
【０１３３】
ステップ５１において、嗜好推定装置１００は、選択履歴出現回数を検索対象出現回数によって正規化する。具体的には、嗜好推定装置１００は、検索対象情報及び選択履歴情報に共通する単語（キーワード）を対象として、選択履歴出現回数及び検索対象出現回数の比率を算出する。
【０１３４】
なお、ステップ５１では、上述したステップ５０とは異なって、検索対象出現回数及び選択履歴出現回数は、検索対象情報及び選択履歴情報からジャンル毎にそれぞれ抽出された単語の出現回数である。
【０１３５】
なお、第６実施形態で示した嗜好推定装置１００の処理を、第４実施形態及び第５実施形態で示した嗜好推定装置１００の処理に適用してもよいことは勿論である。すなわち、嗜好推定装置１００は、ステップ２４の処理を追加で行うとともに、上述したステップ４０及びステップ５０の処理に代えて、ステップ４２及びステップ５１の処理を行ってもよい。
【０１３６】
［第７実施形態］
以下において、本発明の第７実施形態について、図面を参照しながら説明する。第７実施形態では、上述した第３実施形態の嗜好推定装置１００を適用した情報提供装置について説明する。
【０１３７】
ここで、情報提供装置は、例えば、ＥＰＧ情報を検索対象情報とし、ユーザが視聴（選択）した番組情報を選択履歴情報として、ユーザの嗜好を反映した番組情報をユーザに提供するＨＤＤレコーダやデジタルテレビなどである。また、情報提供装置は、例えば、ネットワーク内に存在するサイトが有する情報を検索対象情報とし、ユーザが閲覧（選択）したサイト情報を選択履歴情報として、ユーザの嗜好を反映したサイト情報をユーザに提供するパーソナルコンピュータやＰＤＡなどであってもよい。
【０１３８】
なお、情報提供装置は、ここに例示した装置に限定されるものではなく、検索対象情報の中からユーザが情報を選択する場合に、ユーザの嗜好を反映した情報をユーザに提供する装置全般であることに留意すべきである。
【０１３９】
（情報提供装置の動作）
以下において、本発明の第７実施形態に係る情報提供装置の動作について、図面を参照しながら説明する。図１５は、本発明の第７実施形態に係る情報提供装置の動作を示すフロー図である。
【０１４０】
図１５に示すように、ステップ１００において、情報提供装置は、検索対象情報について形態素解析処理を行って、検索対象情報から単語を抽出する。なお、ステップ１００の処理は、上述したステップ１０の処理と同様の処理である。
【０１４１】
ステップ１１０において、情報提供装置は、検索対象情報から抽出された単語の出現回数をカウントする。なお、ステップ１１０の処理は、上述したステップ３０の処理と同様の処理である。
【０１４２】
具体的には、情報提供装置は、表１００ａに示すように、検索対象情報について、単語と出現回数とを対応付ける表を生成する。
【０１４３】
ステップ１２０において、情報提供装置は、検索対象情報について、対象とすべきジャンルに含まれる単語の出現回数（検索対象出現回数）を計数する。なお、ステップ１２０の処理は、上述したステップ３２の処理と同様の処理である。
【０１４４】
ステップ１３０において、情報提供装置は、対象とすべきジャンルを示す単語に対応付けられた関連単語を抽出するとともに、抽出した関連単語に対応付けられた単語関連度を抽出する。同様に、情報提供装置は、対象とすべきジャンルから抽出された単語に対応付けられた関連単語を抽出するとともに、抽出した関連単語に対応付けられた単語関連度を抽出する。なお、ステップ１３０の処理は、上述したステップ５２と同様の処理である。
【０１４５】
ステップ１４０において、情報提供装置は、対象とすべきジャンルを示す単語と対象とすべきジャンルから抽出された単語とを、双方に共通する関連単語によって結び付ける。続いて、情報提供装置は、対象とすべきジャンルを示す単語と対象とすべきジャンルから抽出された単語との関連度であるジャンル関連度を算出する。なお、ステップ１４０の処理は、上述したステップ５４の処理と同様の処理である。
【０１４６】
具体的には、情報提供装置は、表１００ｂに示すように、検索対象情報について、対象とすべきジャンルから抽出された単語と、対象とすべきジャンルから抽出された単語の出現回数と、対象とすべきジャンル及び対象とすべきジャンルから抽出された単語の関連度（ジャンル関連度）とを対応付ける表を生成する。
【０１４７】
ステップ１５０において、情報提供装置は、検索対象情報からユーザが選択した情報を選択履歴情報として蓄積する。例えば、情報提供装置は、ＥＰＧ情報の中からユーザが視聴した番組情報を蓄積する。また、情報提供装置は、ＥＰＧ情報の中からユーザが録画した番組情報を蓄積してもよい。
【０１４８】
ステップ１６０において、情報提供装置は、選択履歴情報について形態素解析処理を行って、選択履歴情報から単語を抽出する。なお、ステップ１６０の処理は、上述したステップ２０の処理と同様の処理である。
【０１４９】
ステップ１７０において、情報提供装置は、選択履歴情報から抽出された単語の出現回数（選択履歴出現回数）をカウントする。なお、ステップ１７０の処理は、上述したステップ４０の処理と同様の処理である。
【０１５０】
具体的には、情報提供装置は、表１００ｃに示すように、選択履歴情報について、単語と出現回数とを対応付ける表を生成する。
【０１５１】
ステップ１８０において、情報提供装置は、選択履歴出現回数を検索対象出現回数によって正規化する。具体的には、情報提供装置は、検索対象情報及び選択履歴情報に共通する単語（キーワード）を対象として、選択履歴出現回数及び検索対象出現回数の比率を算出する。なお、ステップ１８０の処理は、上述したステップ５０と同様の処理である。
【０１５２】
ステップ１９０において、情報提供装置は、検索対象情報及び選択履歴情報に共通する単語（キーワード）を対象として、選択履歴出現回数及び検索対象出現回数の比率とジャンル関連度とを積算して推定指数を算出する。また、情報提供装置は、推定指数に基づいてユーザの嗜好を推定する。すなわち、情報提供装置は、ユーザが好む単語を推定する。なお、ステップ１９０の処理は、上述したステップ６２の処理と同様の処理である。
【０１５３】
具体的には、情報提供装置は、表１００ｄに示すように、単語と推定指数とを対応付ける表を生成する。また、情報提供装置は、推定指数が所定閾値（例えば、０．４）以上である単語（例えば、「死亡」、「口論」）を、ユーザが好む単語として抽出する。
【０１５４】
ステップ２００において、情報提供装置は、ユーザが好む単語として抽出された単語を検索キーとして検索対象情報を検索する。例えば、情報提供装置は、「死亡」及び「口論」を検索キーとしてＥＰＧ情報を検索する。
【０１５５】
ステップ２１０において、情報提供装置は、ステップ２００で検索対象情報の中から検索された情報をユーザに提供する。例えば、情報提供装置は、「死亡」及び「口論」を検索キーとしてＥＰＧ情報から検索された番組情報をユーザに提供する。
【０１５６】
なお、ユーザに提供された番組情報の中からユーザが選択した番組情報は、上述したようにステップ１５０で蓄積される。
【０１５７】
［第８実施形態］
以下において、本発明の第８実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下においては、上述した第３実施形態と第８実施形態との相違点について主として説明する。
【０１５８】
具体的には、上述した第３実施形態では、関連辞書ＤＢ１０８は、単語と、関連単語と、単語関連度とを対応付けて記憶しており、嗜好推定装置１００は、関連辞書ＤＢ１０８を参照して、キーワードとジャンルとのジャンル関連度を算出する。
【０１５９】
これに対して、第８実施形態では、関連辞書ＤＢ１０８は、単語と、単語の意味属性と、意味属性に分類された関連単語とを対応付けて記憶しており、嗜好推定装置１００は、関連辞書ＤＢ１０８を参照して、キーワードとジャンルとのジャンル関連度を算出する。
【０１６０】
（ジャンル関連度の算出方法）
以下において、ジャンル関連度の算出方法について、図面を参照しながら説明する。図１６は、本発明の第８実施形態に係るジャンル関連度の算出方法を説明するための図である。
【０１６１】
最初に、図１６（ａ）を参照しながら、本発明の第８実施形態に係る関連辞書ＤＢ１０８について説明する。
【０１６２】
図１６（ａ）に示すように、関連辞書ＤＢ１０８は、単語と、意味属性と、関連単語とを対応付けて記憶する。意味属性は、単語の意味を示す属性であり、各意味属性には、複数の関連単語が対応付けられている。
【０１６３】
例えば、単語Ａ〜単語Ｃには、意味属性ａ〜意味属性ｃがそれぞれ対応付けられており、各単語の意味属性ａ〜意味属性ｃには、複数の関連単語が対応付けられている。なお、意味属性ａ〜意味属性ｃには、単語毎に異なる関連単語が対応付けられている。
【０１６４】
次に、図１６（ｂ）を参照しながら、本発明の第８実施形態に係る意味属性関連度の算出方法について説明する。なお、以下においては、検索対象情報から単語Ａ〜単語Ｃが形態素解析処理によって抽出され、単語Ａがキーワードである場合に、単語Ａについて各意味属性の意味属性関連度が算出される場合を例に挙げて説明する。
【０１６５】
図１６（ｂ）に示すように、単語Ａと単語Ｂとの間における意味属性ａの意味属性関連度は、単語Ａの意味属性ａに対応付けられた関連単語と、単語Ｂの意味属性ａに対応付けられた関連単語とが一致する数（図１６（ｂ）では５個）である。単語Ａと単語Ｃとの間における意味属性ａの意味属性関連度は、単語Ａの意味属性ａに対応付けられた関連単語と、単語Ｃの意味属性ａに対応付けられた関連単語とが一致する数（図１６（ｂ）では４個）である。意味属性ａの意味属性関連度は、単語Ａと単語Ｂとの間における意味属性ａの意味属性関連度と、単語Ａと単語Ｃとの間における意味属性ａの意味属性関連度との合計（図１６（ｂ）では９個）である。なお、意味属性ｂ及び意味属性ｃについても、意味属性ａと同様の手順で、意味属性関連度が算出される。
【０１６６】
なお、意味属性ａ〜意味属性ｃのうち、意味属性関連度が所定の閾値（例えば、５）よりも大きい意味属性（図１６（ｂ）では、意味属性ａ及び意味属性ｂ）は、ジャンル関連度の算出に用いる意味属性として抽出される。
【０１６７】
最後に、図１６（ｃ）を参照しながら、単語Ａとジャンルとのジャンル関連度の算出方法について説明する。なお、以下においては、単語ＡとジャンルＡとのジャンル関連度及び単語ＡとジャンルＢとのジャンル関連度を算出する場合を例に挙げて説明する。
【０１６８】
図１６（ｃ）に示すように、単語ＡとジャンルＡとの間における意味属性ａのジャンル関連度は、単語Ａの意味属性ａに対応付けられた関連単語と、ジャンルＡの意味属性ａに対応付けられた関連単語とが一致する数（図１６（ｃ）では８個）である。単語ＡとジャンルＡとの間における意味属性ｂのジャンル関連度は、単語Ａの意味属性ｂに対応付けられた関連単語と、ジャンルＡの意味属性ｂに対応付けられた関連単語とが一致する数（図１６（ｃ）では３個）である。単語ＡとジャンルＡとのジャンル関連度は、意味属性ａのジャンル関連度と意味属性ｂのジャンル関連度の合（図１６（ｃ）では１１個）である。なお、単語ＡとジャンルＡとのジャンル関連度と同様の手順で、単語ＡとジャンルＢとのジャンル関連度が算出される。
【０１６９】
（作用及び効果）
本発明の第８実施形態に係る嗜好推定装置１００によれば、キーワードに対応付けられた関連単語とジャンルに対応付けられた関連単語とが一致する数に基づいて、ジャンル関連度を算出することにより、上述した第３実施形態で示した嗜好推定装置１００が奏する効果に加えて、上述した第３実施形態で示した嗜好推定装置１００に比べて、ジャンル関連度の算出負荷の軽減を図ることができる。
【０１７０】
［その他の実施形態］
本発明は上述した実施形態によって説明したが、この開示の一部をなす論述及び図面は、この発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。
【０１７１】
例えば、上述した実施形態に係る嗜好推定装置１００の動作は、コンピュータにおいて実行可能なプログラムとしても提供することができる。
【０１７２】
また、上述した第１実施形態〜第８実施形態では、ユーザが好む単語の対象は、選択履歴情報から抽出された単語の全てであるが、これに限定されるものではない。具体的には、選択履歴出現回数が所定回数以下である単語については、ユーザが好む単語の対象から外してもよい。なお、所定回数は、検索対象情報から抽出されたキーワードとすべき単語の出現回数、選択履歴情報から抽出された単語の出現回数に応じて任意に定められる回数である。また、所定回数は、試行錯誤による実験的又は経験的に定められる回数であってもよい。さらに、所定回数は、嗜好推定装置の記憶容量や演算処理能力に応じて定められる回数であってもよい。
【０１７３】
さらに、上述した第１実施形態〜第８実施形態では特に触れていないが、検索対象情報から抽出される単語は、選択履歴情報から抽出される単語、すなわち、キーワードと同じ単語のみであってもよい。
【０１７４】
また、上述した第１実施形態〜第８実施形態を適宜組み合わせてもよいことは勿論である。例えば、嗜好推定装置１００は、検索対象情報からジャンル毎に抽出された単語の出現回数を検索対象情報の全体から抽出された単語の出現回数によって正規化した値と、選択履歴情報から抽出される単語を検索対象情報の全体から抽出された単語の出現回数によって正規化した値とに基づいて、ユーザが好む単語を推定してもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１７５】
【図１】本発明の第１実施形態に係る嗜好推定装置１００の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】本発明の第１実施形態に係る嗜好推定の一例を示す図である。
【図３】本発明の第１実施形態に係る嗜好推定装置１００の動作を示すフロー図である。
【図４】本発明の第２実施形態に係る嗜好推定装置１００の構成を示す機能ブロック図である。
【図５】本発明の第２実施形態に係る嗜好推定の一例を示す図である。
【図６】本発明の第２実施形態に係る嗜好推定装置１００の動作を示すフロー図である。
【図７】本発明の第３実施形態に係る嗜好推定装置１００の構成を示す機能ブロック図である。
【図８】本発明の第３実施形態に係るジャンル関連度算出の一例を示す図である。
【図９】本発明の第３実施形態に係る嗜好推定の一例を示す図である。
【図１０】本発明の第３実施形態に係る嗜好推定装置１００の動作を示すフロー図である。
【図１１】本発明の第４実施形態に係る嗜好推定の一例を示す図である。
【図１２】本発明の第４実施形態に係る嗜好推定装置１００の動作を示すフロー図である。
【図１３】本発明の第５実施形態に係る嗜好推定の一例を示す図である。
【図１４】本発明の第６実施形態に係る嗜好推定装置１００の動作を示すフロー図である。
【図１５】本発明の第７実施形態に係る情報提供装置の動作を示すフロー図である。
【図１６】本発明の第８実施形態に係るジャンル関連度の算出方法を説明するための図である。
【符号の説明】
【０１７６】
１００・・・嗜好推定装置、１０１・・・検索対象情報ＤＢ、１０２・・・履歴情報ＤＢ、１０３・・・形態素解析部、１０４・・・単語出現回数カウント部、１０５・・・正規化処理部、１０６・・・嗜好推定部、１０７・・・ジャンル推定部、１０８・・・関連辞書ＤＢ、１０９・・・関連単語抽出部、１１０・・・ジャンル関連度算出部
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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