(57)【要約】【課題】ユーザが自身の興味を表すキーワードを入力したり、コンテンツを選出しなくても、当該ユーザ嗜好に合致するコンテンツの視聴をユーザに提案する。【解決手段】エンドユーザの端末６０は、エンドユーザのコンテンツ鑑賞に対する肯定的操作および否定的操作の観測回数を、曜日毎および時間帯毎に分類した統計データを作成し、この統計データに基づいて、現在の曜日および時間帯においてエンドユーザが当該コンテンツの視聴を希望する度合いを算出し、算出された度合いに基づいて当該コンテンツの視聴をエンドユーザに提案するか否かを判定する。コンテンツの視聴を提案すると判定した場合、エンドユーザの端末６０は、当該コンテンツの条件に合致したコンテンツ検索イベントをＳＩＯＮｅｔ３６に送信して、コンテンツプロバイダ１、２により提供されているコンテンツの中から条件に合致するコンテンツを入手してエンドユーザに提供する。【選択図】      図９
2004206445.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データをイベントとして送信する送信端末と、イベントとして送信された前記データを選択的に受信するために、イベントのタイプと取得条件とからなるフィルタが設定される受信端末とから構成される意味情報ネットワークを用いて、コンテンツの提供を受けるコンテンツ利用者の端末が、当該コンテンツ利用者が視聴を希望するコンテンツの条件であるユーザ嗜好属性に基づいてユーザ嗜好キーワードを作成し、該ユーザ嗜好キーワードに基づいたコンテンツ検索イベントを前記意味情報ネットワークに送信することによりコンテンツプロバイダにより提供されているコンテンツの中からコンテンツ利用者の希望する条件に合致するコンテンツを入手して前記コンテンツ提供者に提供するコンテンツ提供方法において、
当該コンテンツ利用者のコンテンツ鑑賞に対する肯定的操作および否定的操作の観測回数を、曜日毎および時間帯毎に分類した統計データを作成するステップと、
前記統計データに基づいて、現在の曜日および時間帯においてコンテンツ利用者が当該コンテンツの視聴を希望する度合いを算出し、該算出された度合いに基づいて当該コンテンツの視聴を前記コンテンツ利用者に提案するか否かを判定するステップと、
当該コンテンツの視聴を提案すると判定した場合、当該コンテンツの条件に合致したコンテンツ検索イベントを前記意味情報ネットワークに送信することにより、コンテンツプロバイダにより提供されているコンテンツの中からコンテンツ利用者に提案することを決定したコンテンツの条件に合致するコンテンツを入手して前記コンテンツ提供者に提供するステップとを備えたことを特徴とするコンテンツ提供方法。
【請求項２】
前記コンテンツ利用者がコンテンツ鑑賞を始めた際のコンテンツ利用者の端末の状態、曜日、時間帯に基づいて、ベイズの定理を用いて、前記統計データの更新を行うステップをさらに有する請求項１記載のコンテンツ提供方法。
【請求項３】
前記コンテンツ利用者に検索したコンテンツを提案する際に、鑑賞時間も合わせて提案し、提案した鑑賞時間と実際にコンテンツ利用者が当該コンテンツを鑑賞した鑑賞時間との差異に基づいて、次回提案する際のコンテンツの鑑賞時間の更新を行うステップをさらに有する請求項１または２記載のコンテンツ提供方法。
【請求項４】
データをイベントとして送信する送信端末と、イベントとして送信された前記データを選択的に受信するために、イベントのタイプと取得条件とからなるフィルタが設定される受信端末とから構成される意味情報ネットワークを用いて、コンテンツ利用者が視聴を希望するコンテンツの条件であるユーザ嗜好属性に基づいてユーザ嗜好キーワードを作成し、該ユーザ嗜好キーワードに基づいたコンテンツ検索イベントを前記意味情報ネットワークに送信することによりコンテンツプロバイダにより提供されているコンテンツの中からコンテンツ利用者の希望する条件に合致するコンテンツを入手して前記コンテンツ利用者に提供するコンテンツ利用者の端末において、
当該コンテンツ利用者のコンテンツ鑑賞に対する肯定的操作および否定的操作の観測回数を、曜日毎および時間帯毎に分類した統計データを作成し、前記統計データに基づいて、現在の曜日および時間帯においてコンテンツ利用者が当該コンテンツの視聴を希望する度合いを算出し、該算出された度合いに基づいて当該コンテンツの視聴を前記コンテンツ利用者に提案するか否かを判定し、当該コンテンツの視聴を提案すると判定した場合、当該コンテンツの条件に合致したコンテンツ検索イベントを前記意味情報ネットワークに送信することにより、コンテンツプロバイダにより提供されているコンテンツの中からコンテンツ利用者に提案することを決定したコンテンツの条件に合致するコンテンツを入手して前記コンテンツ提供者に提供することを特徴とするコンテンツ利用者の端末。
【請求項５】
前記コンテンツ利用者がコンテンツ鑑賞を始めた際のコンテンツ利用者の端末の状態、曜日、時間帯に基づいて、ベイズの定理を用いて、前記統計データの更新を行う請求項４記載のコンテンツ利用者の端末。
【請求項６】
前記コンテンツ利用者の端末は、前記コンテンツ利用者に検索したコンテンツを提案する際に、鑑賞時間も合わせて提案し、提案した鑑賞時間と実際にコンテンツ利用者が当該コンテンツを鑑賞した鑑賞時間との差異に基づいて、次回提案する際のコンテンツの鑑賞時間の更新を行う請求項４または５記載のコンテンツ利用者の端末。
【請求項７】
データをイベントとして送信する送信端末と、イベントとして送信された前記データを選択的に受信するために、イベントのタイプと取得条件とからなるフィルタが設定される受信端末とから構成される意味情報ネットワークを用いて、コンテンツの提供を受けるコンテンツ利用者の端末が、当該コンテンツ利用者が視聴を希望するコンテンツの条件であるユーザ嗜好属性に基づいてユーザ嗜好キーワードを作成し、該ユーザ嗜好キーワードに基づいたコンテンツ検索イベントを前記意味情報ネットワークに送信することによりコンテンツプロバイダにより提供されているコンテンツの中からコンテンツ利用者の希望する条件に合致するコンテンツを入手して前記コンテンツ提供者に提供するコンテンツ提供方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムにおいて、
当該コンテンツ利用者のコンテンツ鑑賞に対する肯定的操作および否定的操作の観測回数を、曜日毎および時間帯毎に分類した統計データを作成する処理と、前記統計データに基づいて、現在の曜日および時間帯においてコンテンツ利用者が当該コンテンツの視聴を希望する度合いを算出し、該算出された度合いに基づいて当該コンテンツの視聴を前記コンテンツ利用者に提案するか否かを判定する処理と、
当該コンテンツの視聴を提案すると判定した場合、当該コンテンツの条件に合致したコンテンツ検索イベントを前記意味情報ネットワークに送信することにより、コンテンツプロバイダにより提供されているコンテンツの中からコンテンツ利用者に提案することを決定したコンテンツの条件に合致するコンテンツを入手して前記コンテンツ提供者に提供する処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項８】
前記コンテンツ利用者がコンテンツ鑑賞を始めた際のコンテンツ利用者の端末の状態、曜日、時間帯に基づいて、ベイズの定理を用いて、前記統計データの更新を行う処理をさらにコンピュータに実行させる請求項７記載のプログラム。
【請求項９】
前記コンテンツ利用者に検索したコンテンツを提案する際に、鑑賞時間も合わせて提案し、提案した鑑賞時間と実際にコンテンツ利用者が当該コンテンツを鑑賞した鑑賞時間との差異に基づいて、次回提案する際のコンテンツの鑑賞時間の更新を行う処理をさらにコンピュータに実行させる請求項７または８記載のプログラム。
【請求項１０】
データをイベントとして送信する送信端末と、イベントとして送信された前記データを選択的に受信するために、イベントのタイプと取得条件とからなるフィルタが設定される受信端末とから構成される意味情報ネットワークを用いて、コンテンツの提供を受けるコンテンツ利用者の端末が、当該コンテンツ利用者が視聴を希望するコンテンツの条件であるユーザ嗜好属性に基づいてユーザ嗜好キーワードを作成し、該ユーザ嗜好キーワードに基づいたコンテンツ検索イベントを前記意味情報ネットワークに送信することによりコンテンツプロバイダにより提供されているコンテンツの中からコンテンツ利用者の希望する条件に合致するコンテンツを入手して前記コンテンツ提供者に提供するコンテンツ提供方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムを記録した記録媒体において、
当該コンテンツ利用者のコンテンツ鑑賞に対する肯定的操作および否定的操作の観測回数を、曜日毎および時間帯毎に分類した統計データを作成する処理と、前記統計データに基づいて、現在の曜日および時間帯においてコンテンツ利用者が当該コンテンツの視聴を希望する度合いを算出し、該算出された度合いに基づいて当該コンテンツの視聴を前記コンテンツ利用者に提案するか否かを判定する処理と、
当該コンテンツの視聴を提案すると判定した場合、当該コンテンツの条件に合致したコンテンツ検索イベントを前記意味情報ネットワークに送信することにより、コンテンツプロバイダにより提供されているコンテンツの中からコンテンツ利用者に提案することを決定したコンテンツの条件に合致するコンテンツを入手して前記コンテンツ提供者に提供する処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、意味情報ネットワークを用いて、ある特定の条件に合致するコンテンツの視聴を希望するエンドユーザが、コンテンツプロバイダにより提供されているコンテンツの中から、希望する条件に合致するコンテンツを入手してそのエンドユーザに提供するためのコンテンツ提供システムおよび提供方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、膨大なコンテンツの中からユーザ嗜好に合致するコンテンツを選出して提案するコンテンツ提供サービスが注目されている（例えば、特許文献１、２、３参照。）。このようなコンテンツ提供システムでは、コンテンツ提供者の端末には提供しているコンテンツの属性を登録しておき、エンドユーザの端末にはユーザ嗜好属性を設定しておき、このユーザ嗜好属性とコンテンツ属性に基づいてコンテンツの検索が行われ、ユーザの嗜好に最も合致したコンテンツがエンドユーザに提供される。
【０００３】
しかし、このような従来のコンテンツ提案サービスでは、ユーザ（コンテンツ利用者）が自ら、コンテンツ表示アプリケーションを起動してコンテンツ提案を要求し、当該ユーザの興味を表すキーワードを入力し、それに合致するコンテンツを探索・発見し、表示する必要がある。
【０００４】
例えば、あるユーザが決まった曜日の決まった時間帯にある特定のジャンルの番組を視聴するというような習慣がある場合でも、ユーザは、コンテンツ表示アプリケーションの起動、キーワードの入力、コンテンツの選択という同じ操作を毎回繰り返す必要があった。
【０００５】
【非特許文献１】
村崎康博、金淵培、柴田正啓、浦谷則好：“ユーザモデルエージェントによる番組選択システム”、信学技報AI2001-50, pp.25-31, Nov.2001
【０００６】
【非特許文献２】
橘高、佐藤、鈴木、曽根岡：パーソナライズ情報提案方式と評価、情報処理学会論文誌、vol.40, No.1, pp.175-187, Jan 1999
【０００７】
【非特許文献３】
木村陽一：“不確定性モデリングのための情報表現：ベイジアンネット”、２００１年ベイジアンネットチュートリアル、［平成１４年１２月１６日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://et1.go.jp/~motomura/bn2001/motomura.pdf＞
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
上述した従来のコンテンツ提供システムでは、ユーザは自身の興味を表すキーワードの入力、コンテンツの選出等の操作を行わないと自己の嗜好に合致するコンテンツの視聴を行うことができないという問題点があった。
【０００９】
本発明の目的は、ユーザが、自身の興味を表すキーワードを入力したり、コンテンツを選出しなくても、当該ユーザ嗜好に合致するコンテンツを視聴することができるコンテンツ提供システムおよび方法を提供することである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明のコンテンツ提供方法は、データをイベントとして送信する送信端末と、イベントとして送信された前記データを選択的に受信するために、イベントのタイプと取得条件とからなるフィルタが設定される受信端末とから構成される意味情報ネットワークを用いて、コンテンツの提供を受けるコンテンツ利用者の端末が、当該コンテンツ利用者が視聴を希望するコンテンツの条件であるユーザ嗜好属性に基づいてユーザ嗜好キーワードを作成し、該ユーザ嗜好キーワードに基づいたコンテンツ検索イベントを前記意味情報ネットワークに送信することによりコンテンツプロバイダにより提供されているコンテンツの中からコンテンツ利用者の希望する条件に合致するコンテンツを入手して前記コンテンツ提供者に提供するコンテンツ提供方法において、
当該コンテンツ利用者のコンテンツ鑑賞に対する肯定的操作および否定的操作の観測回数を、曜日毎および時間帯毎に分類した統計データを作成するステップと、
前記統計データに基づいて、現在の曜日および時間帯においてコンテンツ利用者が当該コンテンツの視聴を希望する度合いを算出し、該算出された度合いに基づいて当該コンテンツの視聴を前記コンテンツ利用者に提案するか否かを判定するステップと、
当該コンテンツの視聴を提案すると判定した場合、当該コンテンツの条件に合致したコンテンツ検索イベントを前記意味情報ネットワークに送信することにより、コンテンツプロバイダにより提供されているコンテンツの中からコンテンツ利用者に提案することを決定したコンテンツの条件に合致するコンテンツを入手して前記コンテンツ提供者に提供するステップとを備えたことを特徴とする。
【００１１】
本発明によれば、コンテンツ利用者の端末が、コンテンツ利用者のコンテンツ鑑賞に対する肯定的操作および否定的操作の観測回数を、曜日毎および時間帯毎にに分類した統計データを作成することによりユーザ行動パターンを学習し、このユーザ行動パターンに基づいてコンテンツ利用者が視聴が希望するであろうコンテンツを自律的に検索して提案する。従って、コンテンツ利用者は、提案されたコンテンツの視聴をするだけでよいので、自身の興味を表すキーワードを入力したり、コンテンツを選出しなくても、当該ユーザ嗜好に合致するコンテンツを視聴することができる。
【００１２】
また、本発明の他のコンテンツ提供方法では、前記コンテンツ利用者がコンテンツ鑑賞を始めた際のコンテンツ利用者の端末の状態、曜日、時間帯に基づいて、ベイズの定理を用いて、前記統計データの更新を行うステップをさらに有する。
【００１３】
本発明によれば、一旦生成されたユーザ行動パターンをベイズの定理に基づいて更新して学習するようにしているので、よりコンテンツ利用者の行動に合致したユーザ行動パターンを生成することができ、コンテンツ利用者に提案するコンテンツをよりコンテンツ利用者の嗜好にあったものとすることできる。
【００１４】
さらに、本発明の他のコンテンツ提供方法では、前記コンテンツ利用者に検索したコンテンツを提案する際に、鑑賞時間も合わせて提案し、提案した鑑賞時間と実際にコンテンツ利用者が当該コンテンツを鑑賞した鑑賞時間との差異に基づいて、次回提案する際のコンテンツの鑑賞時間の更新を行うステップをさらに有する。
【００１５】
本発明によれば、提案した鑑賞時間と実際の鑑賞時間との差異に基づいて、次回コンテンツの視聴を提案する際の鑑賞時間の更新を行うようにしているので、よりコンテンツ利用者の好みにあった鑑賞時間によりコンテンツの視聴を提案することができる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
本発明は、発信する情報のメッセージ性を高めた分散型ネットワークシステムである意味情報ネットワークシステムを用いることを前提としているため、先ず以下にこの意味情報ネットワークについて説明する。この意味情報ネットワークについては、特開２００１−２４９８７３号公報および星合隆成、他、”意味情報ネットワークアーキテクチャ”、電子情報通信学会論文誌Ｂ、Vol.J84-B,No.3,pp.411-424（2001-3）.）において詳細に説明されている。従って、以下においてはこの意味情報ネットワークについての概要のみを説明する。
【００１７】
まず、意味情報ネットワーク（Semantic Information-Oriented Network、以下、ＳＩＯＮｅｔと称する）のネットワークアーキテクチャについて説明する。図１にＳＩＯＮｅｔのネットワークモデルを示す。ここで、説明の便宜上、端末２を、イベント送信者の送信端末２１とイベント受信者の受信端末２２とに区別して表記する。イベント受信者は、受信端末２２を用いて自身が受信することを希望するイベントの意味情報（受信するイベントのタイプと取得条件）をメタ情報としてＳＩＯＮｅｔ１に登録する。これをフィルタ（Filter）と呼ぶ。一方、イベント送信者は、送信端末２１を用いてＳＩＯＮｅｔ１にイベントを送出することにより、ＳＩＯＮｅｔに刺激（Incentive）を与える。このイベントは、図２に示すようにイベントの特性を記述した意味情報とデータから構成される。意味情報の定義を図３に示す。意味情報は、イベントのメタ情報であり、かつ、意味情報タイプ（イベントタイプ）のインスタンスである。
【００１８】
ＳＩＯＮｅｔ１は、イベント受信者が登録したフィルタに対して、イベント送信者が送出したイベントを照合（フィルターリング）させるための自律分散型の照合ネットワークである。照合の結果、イベントが通過した（イベントに反応した）フィルタは発火（Ignition）し、対応するイベント受信者の受信端末２２が自律起動する。この仕組みにより、不特定多数の端末２の中から、対象となる端末２をスケーラブルかつリアルタイムに探索・発見することが可能になる。
【００１９】
次に、イベントタイプについて説明する。図４に、イベントのテンプレートであるイベントタイプの定義例を示す。図４に示すように、イベントタイプは、イベントタイプ名（Event type name）と条件名（図４においては、”Service”や”CPU power”が相当する）、およびそれぞれの条件名に対するデータ型（StringやLongが相当する）と条件式（＝＝や＞＝が相当する）が定義されたものである。イベントタイプ名は、イベントタイプを一意に識別するための名称である。
【００２０】
なお、イベントタイプの親タイプを継承可能である。
【００２１】
図５に示すように、イベントタイプのデータ構造に従って、イベントを作成する。イベントは、イベントタイプ名、条件名と条件値の組み合せ、および、データ部から構成される。イベントの中で定義された条件名、条件式、条件値が、イベントタイプと一致しない場合は、エラーになる。但し、イベントの中で使用される条件名は、イベントタイプのサブセットでも良い。
【００２２】
図６にフィルタの定義例を示す。フィルタは、受け付けるイベントタイプ名（Event type name）、属性名（図６においては、”CPU power”や”Age”が相当する）と属性値（図６においては、２００や２５が相当する）のペアーから成る。受け付けるイベントタイプ名で定義されたイベントタイプに属するイベントのみが、フィルタリングの対象となる。ここには、複数のイベントタイプ名を定義することができ、さらに、ワイルドカード（＊．＊）を指定することにより、全てのイベントを対象とすることも可能である。なお、フィルタで定義された属性名が、受け付けるイベントタイプ名で定義されたイベントタイプの条件名の中に存在しない場合には、エラーとなる。但し、イベントタイプのサブセットでも良い。
【００２３】
次に、ＳＩＯＮｅｔ１の構成を説明する。図７は、ＳＩＯＮｅｔ１の構成を示す図である。図７に示すようにＳＩＯＮｅｔ１は、意味情報スイッチ（SemanticInformation-Switch、図面ではＳＩ−ＳＷと図示する）、意味情報ルータ（Semantic Information -Router、図面ではＳＩ−Ｒと図示する）、意味情報ゲートウェイ（Semantic Information-Gateway、図面ではＳＩ−ＧＷと図示する）から構成される。
【００２４】
意味情報スイッチ（ＳＩ−ＳＷ）は、フィルタとして登録された意味情報と、イベントに付与された意味情報を照合し、その結果、発火したイベント受信者の端末２を起動するスイッチング機構を提供する。意味情報スイッチ（ＳＩ−ＳＷ）と各端末２はスター型で結合される。
【００２５】
意味情報ルータ（ＳＩ−Ｒ）は、意味情報スイッチ間のイベント経路選択を行うとともに、端末２から意味情報スイッチに対して送出されたイベントを他の意味情報スイッチに転送する役割を担う。これは、意味情報に基づく動的なイべントルーティングにより達成される。
【００２６】
意味情報ゲートウェイ（ＳＩ−ＧＷ）は、イベントプレース（Event place）間でのイベントの転送を行う。ここで、イベントプレースは、共通の意味情報空間を保証する最小単位（オントロジードメイン）である。イベントプレース内では、イベントタイプの名称、概念、語彙、意味、関連などのオントロジー体系の一意性が保証され、共通のオントロジーに基づいて意味情報が記述されることになる。基本的には、イベント送信者の端末２から送出したイベントは、イベントプレース内のみで流通するが、意味情報ゲートウェイ（ＳＩ−ＧＷ）を介することにより、異なるオントロジー体系を有するイベントプレース間でのイベントの相互流通が可能になる。このとき、意味情報ゲートウェイ（ＳＩ−ＧＷ）はイベントのオントロジー変換を行った後、異なるイベントプレースヘイベントを転送する。
【００２７】
次に、本実施形態について説明する前に、先ず、本実施形態において使用する用語の定義を行う。
【００２８】
（１）コンテンツとは、ビデオクリップ、サウンドクリップ、テキスト、静止画などを指す。
【００２９】
（２）コンテンツ提案サービスとは、ユーザが明示的にコンテンツ探索や選択を行わなくても、自動的にユーザの好みに合致するコンテンツを特定し提供するコンテンツ配信サービスを指す。
【００３０】
（３）ユーザエージェント（ＵＡ）は、エンドユーザ（ユーザ）の代理人としてユーザ嗜好属性を学習し、ネットワークを利用して、ユーザ嗜好に合致するコンテンツを探索し、エンドユーザへ提案する。
【００３１】
（４）ユーザ行動パターンとは、ユーザのコンテンツ利用パターンを指す。具体的には、何曜日の何時ごろに、頻繁にコンテンツを鑑賞するか、どのようなメディアのコンテンツをよく利用するか、何時間くらい連続で鑑賞するか、どのようなメディアのコンテンツを組み合わせて鑑賞するか、などの情報である。
【００３２】
（５）コンテンツ表示時間とは、１つ１つのコンテンツを表示する時間を指す。動画や音楽コンテンツは、当該動画あるいは音楽クリップの再生時間であるが、静止画やテキストコンテンツに関しては、内容を楽しむ、あるいは確認するのに必要な時間を指す。そのため、ユーザ毎に、さらにコンテンツ毎に適切な表示時間は異なる。
【００３３】
（６）コンテンツ群鑑賞時間とは、ユーザが、ユーザエージェント等を用いて、コンテンツ群を連続的に利用（鑑賞）する際の、連続利用時間のことを指す。例えば、約５分間の動画クリップを１０本連続で鑑賞した場合は、鑑賞時間は５×１０＝５０分と表す。
【００３４】
（７）コンテンツエージェント（ＣＡ）は、コンテンツプロバイダ（ＣＰ）の代理人としてコンテンツを管理し、コンテンツ属性を学習し、ネットワークを利用して、コンテンツをエンドユーザへ配送する。
【００３５】
（８）コンテンツリストとは、ある条件でＳＩＯＮｅｔ等を用いて検索、収集したコンテンツ群、およびそれらのコンテンツ群のコンテンツキーワード群を指す。
【００３６】
（９）コンテンツ属性（コンテンツメタ情報）とは、コンテンツに付与されるメタ情報を指す。コンテンツ属性は、本実施形態では、ジャンル、登場キャラクタ、年齢条件などから成る。
【００３７】
（１０）コンテンツキーワード（ＣＫ）とは、コンテンツに付与されたコンテンツ属性をプログラマブルコンテンツ提供サービスで使用するため、ＣＡ、ＵＡが共通に把握できる形式に変換したものを示す。このキーワードとユーザ嗜好キーワードとを照合することにより、エンドユーザの嗜好に合致するか否かを判定する。コンテンツキーワードは、本実施形態では、ジャンル、登場キャラクタ、年齢条件、価格などから成る。
【００３８】
（１１）ジャンルとは、映像や音楽、静止画等のコンテンツの特徴を表し、映像に対してはホラーやアクション、ファンタジー等、音楽に対してはクラシック、ロック、フォーク等で表現される情報である。
【００３９】
（１２）ユーザ嗜好属性（ユーザ情報）とは、ユーザの好みの特徴を表す情報を指し、ユーザのプロファイル（年齢、性別、職業）や、上限金額、ユーザの興味（ジャンルに関する興味、キャラクタに関する興味など）から成る。
【００４０】
（１３）ユーザ嗜好キーワードとは、コンテンツを選出するための、エンドユーザの嗜好を表す情報であり、ユーザ情報をＵＡ、ＣＡが共通に把握できる形式に変換したものを指す。この情報とコンテンツキーワードとを照合することにより、エンドユーザの嗜好に合致するコンテンツであるか否かを判定する。ユーザ嗜好キーワードは実施例では、ジャンル好み、キャラクタ好み、年齢などから成る。
【００４１】
（１４）ジャンル好みとは、エンドユーザの見たい（好みの）ジャンルを表し、映像コンテンツに対する、ホラーシーン、シリアスシーン、コメディシーン、ラブシーン、官能シーン、風景映像シーン等の好みを意味するとともに、本実施形態では、各ジャンルの好み度を重み値として付与している。また、ジャンル好みを（キャラクタ好み等に比べて）どのくらい重視すべきかを表す、ジャンル好み全体（後述の大項目）の重み値も存在する。
【００４２】
（１５）キャラクタ好みとは、エンドユーザの見たい（好みの）俳優やアニメキャラクタ、動物などを表し、キャラクタ名を値として持つとともに、本実施形態では、キャラクタ毎の好み度を重み値として付与している。また、キャラクタ好みを（ジャンル好みなどに比べて）どのくらい重視すべきかを表す、キャラクタ好み全体（後述の大項目）の重み値も存在する。
【００４３】
（１６）ユーザ嗜好キーワード大項目とは、ユーザ嗜好キーワードの構成を大別したものの、個々の項目を示す。本実施形態では、シーン希望、俳優希望、年齢などである。
【００４４】
（１７）ユーザ嗜好キーワード小項目とは、ユーザ嗜好キーワードの構成をする個々の項目（ジャンル好み、キャラクタ好み、年齢など）をさらに小別したものを示す。例えば、大項目であるジャンル希望を小別した、ホラーシーン好み度、シリアスシーン好み度、コメディシーン好み度などが該当する。
【００４５】
（１８）ユーザ嗜好詳細情報とは、ユーザ嗜好キーワード小項目のことを指す。
【００４６】
（１９）イベントとは、特開２００１−２４９８７３号公報および特開２００２−９４５６１号公報に記載されている意味情報ネットワークを用いて、自身の嗜好に合致する情報あるいは情報提供者を発見するために、意味情報ネットワークに発信するメッセージのことである。本実施形態では、ユーザ嗜好キーワードからイベントを作成する。
【００４７】
（２０）フィルタとは、意味情報ネットワークを用いて、自身の嗜好に合致する情報あるいは情報提供者を発見するために、意味情報ネットワークに設定する、メッセージ受信条件である。本実施形態では、コンテンツキーワードからフィルタを作成する。
【００４８】
次に、本発明の具体的な実施形態のシステム構成について説明する。本発明の一実施形態のコンテンツ提供システムは、図８に示すように、ＣＡ３５と、ＵＡ３２と、ＳＩＯＮｅｔ３６と、ネットワーク３７とから構成されている。以下において、これらのシステム構成要素（エンティティ）の機能を説明する。
【００４９】
ＣＡ３５は、コンテンツ提供者（ＣＰ：コンテンツプロバイダ）の代理人としてコンテンツを管理し、コンテンツ属性を学習し、ネットワーク３７を利用して、コンテンツをエンドユーザへ配送する。また、ＣＡ３５は、ＣＰがコンテンツおよびコンテンツ属性の初期値を登録、修正、参照するためのＧＵＩを提供する。ＣＡ３５は、コンテンツ属性を元にフィルタを作成し、ＳＩＯＮｅｔ３６に登録する。フィルタに合致するイベントをＳＩＯＮｅｔ３６から受信すると、イベントのデータ部に記された宛先情報を元に、コンテンツキーワードを探索元のＵＡ３２に返信する。そして、ＣＡ３５は、ＵＡ３２から、上記のコンテンツに対するユーザの反応に関する情報を受信し、コンテンツ属性を学習する。
【００５０】
ＵＡ３２は、エンドユーザ（ユーザ）の代理人としてユーザ嗜好属性およびユーザ行動パターンを管理する。また、ＵＡ３２は、コンテンツを表示するプレイヤー画面を提供し、当該プレイヤー画面を開く、あるいは閉じるタイミング（曜日や時間帯）等から、ユーザ行動パターンを学習する。そして、ＵＡ３２は、この学習結果に基づいて、ユーザがプレイヤー画面を自ら開いたり閉じたりしなくても、自律的に開いて、コンテンツを探索して表示したり、表示を終了して閉じたりする。
【００５１】
さらに、ＵＡ３２は、ユーザが自身のプロファイルおよび興味の初期値を登録、修正、参照するためのＧＵＩを提供する。ＵＡ３２は、ユーザ嗜好属性を元にコンテンツ探索イベントを作成してＳＩＯＮｅｔ３６に発信し、ユーザ嗜好に合致するコンテンツを探索する。ＵＡ３２は、このコンテンツ探索イベントを受信したＣＡ３５からの応答メッセージを受信し、当該応答メッセージに含まれるコンテンツキーワードを元に、当該コンテンツがユーザ嗜好にどのくらい合致するか得点計算し、ユーザに提案（表示）するか否かを決定する。そして、ＵＡ３２は、ユーザに提案したコンテンツに対する、ユーザの反応（中断、巻き戻し、スキップ、表示サイズ拡大／縮小など）からユーザ嗜好を学習する。ユーザの反応とユーザ嗜好キーワードを当該コンテンツ配送元のＣＡ３５に通知する。
【００５２】
ＳＩＯＮｅｔ３６は、不特定多数のコンテンツの提供者あるいはコンテンツを意味情報（メタ情報）に基づいて発見する機構を提供するネットワークであり、特開２００１−２４９８７３号公報および特開２００２−９４５６１号公報に示される意味情報ネットワークのことである。このＳＩＯＮｅｔ３６は、ＵＡ３２がＣＡ３５を発見するのに使用される。
【００５３】
なお、本システムにおけるＳＩＯＮｅｔ３６の役割は、ある条件に合致するコンテンツをリアルタイムに検出する機能を提供することであり、ＳＩＯＮｅｔ３６の代替エンティティとして、ＷＷＷ検索サービスやＯＭＧ（Object Management Group）トレーディングサービスを適用可能である。ネットワーク３７は、各エンティティが情報通信を行うための媒体である。
【００５４】
次に、これらのエンティティによって実現されるコンテンツ提供サービスシステム全体の動作シナリオを説明する。図１０は、本実施形態による仲介者あるいは仲介サーバなしでコンテンツ提供サービスを実施する方法を示す。本実施形態では、意味情報ネットワークを、特開２００１−２４９８７３号公報および特開２００２−９４５６１号公報に示されるイベントプレースを用いて実現している。
【００５５】
コンテンツプロバイダ（ＣＰ１、２）およびコンテンツ利用者（エンドユーザ）は、それぞれ使用するＰＣ等の端末６０、６１1、６１2に、ＣＯＲＢＡ準拠のＯＲＢ等のネットワークＯＳと、特開２００１−２４９８７３号公報および特開２００２−０９４５６１号公報に示されるイベントプレースファクトリ生成機構をインストールし、意味情報ネットワークであるＳＩＯＮｅｔ３６に接続されていることを前提とする。
【００５６】
ＵＡ３２およびＣＡ３５を用いたコンテンツ提案サービスシナリオは、大きく６つのステップに分けることが出来る。
【００５７】
（１）コンテンツ登録
ＣＰ１、２がＣＡ３５1、３５2を起動し、ＣＡ３５1、３５2の提供するＧＵＩ画面からコンテンツ（動画やテキスト、静止画などのファイル）のファイル名やコンテンツ属性を入力する。ＣＡ３５1、３５2はコンテンツ属性を基にフィルタを作成し、ＳＩＯＮｅｔ３６にコンテンツ検出イベントを受信するためのフィルタを登録する。
【００５８】
（２）コンテンツプレイヤー画面起動
エンドユーザ（ユーザ）はＵＡ３２を起動し、エンドユーザ（ユーザ）がＵＡ３２の提供するユーザプロファイル登録画面を開いて入力することにより、ユーザのプロファイルや好みの動画の情報等を入力する。
【００５９】
ユーザは、ＵＡ３２の提供するコンテンツプレイヤー画面を開く。あるいは、ＵＡ３２が、下記のステップ（６）で鑑賞したユーザ行動パターンを基に、ユーザが指示しなくてもコンテンツプレイヤー画面を開く。
【００６０】
（３）コンテンツ要求
ユーザがＵＡ３２に対してコンテンツ探索・提案（表示）を要求すると（あるいは自律的に）、ＵＡ３２はユーザ嗜好属性を基に、コンテンツ探索イベントを作成し、ＳＩＯＮｅｔ３６に発信する。当該イベントを受信したＣＡ３５1、３５2は、イベント発信元のＵＡ３２にコンテンツキーワードを含む応答メッセージを返す。ＵＡ３２は、応答メッセージに含まれるコンテンツキーワードをユーザ嗜好キーワードと照合して、ユーザに提案するに相応しいコンテンツを決定する。
【００６１】
（４）コンテンツ鑑賞
ＵＡ３２は、ユーザに対して前記コンテンツプレイヤー画面において、決定したコンテンツを表示する。ユーザはＵＡ３２の提供するコンテンツ表示画面および操作パネルを用いて、表示画面のサイズ変更や、コンテンツ表示の中断、スキップ、巻き戻し再表示等の操作を行か、あるいは、最後まで何の操作も行わないでそのコンテンツを視聴する。
【００６２】
（５）ユーザ嗜好更新／コンテンツメタ情報更新
ＵＡ３２は、上記のユーザの操作情報、あるいは、何も操作することなくコンテンツが表示され、ある特定の時間たった場合に、ユーザの、当該コンテンツに対する評価情報を作成する。当該評価情報と、上記のコンテンツメタ情報を用いて、ＵＡ３２はユーザ嗜好を更新する。さらにＵＡ３２は、ユーザ嗜好キーワードと、上記の評価情報をＣＡ３５1、３５2に通知すると、ＣＡ３５1、３５2はこれらの情報からコンテンツメタ情報を更新する。
【００６３】
（６）ユーザ行動パターン学習
コンテンツプレイヤー画面を起動した時間帯、曜日、ユーザ端末の状況（他のアプリケーション使用中のビジー状態、あるいはアイドル状態、ＵＡ使用中状態等）毎に、以下のようなユーザの振舞いをＵＡ３２のデータベースに入力し、行動パターンを環境・環境毎に整理し、学習する。
【００６４】
ユーザの振る舞いとしては、ユーザあるいはＵＡ３２がプレイヤー画面を閉じるまでに見たコンテンツ数、行った表示画面サイズの変更、他のアプリケーションを前面に出す等の操作などをユーザ行動パターンとして学習される。
【００６５】
次に、図８に示したエンティティを構成する各ブロックを説明する。
【００６６】
ＣＡ３５は、図１１に示されるように、コンテンツ探索イベント受信フィルタ登録部７１と、コンテンツ探索イベント受信フィルタ作成部７２と、コンテンツ登録部７３と、コンテンツ探索イベント受信部７４と、コンテンツ探索応答送信部７５と、コンテンツキーワード作成部７６と、コンテンツ属性管理部７７と、コンテンツ属性学習部７８と、コンテンツ配信指示受信部７９と、コンテンツ配信部８０、フィードバック受信部８１とから構成されている。
【００６７】
コンテンツ登録部７３は、コンテンツ提供者（ＣＰ）がコンテンツおよびコンテンツ属性初期値を登録するためのＧＵＩを提供し、ＣＰからの入力を受ける。
【００６８】
コンテンツ探索イベント受信フィルタ作成部７２は、コンテンツキーワードから、コンテンツ検索イベントを受信するためのフィルタを作成する。コンテンツ探索イベント受信フィルタ登録部７１は、コンテンツ検索イベント受信フィルタをＳＩＯＮｅｔ３６に登録する。コンテンツ探索イベント受信部７４は、コンテンツ検索イベント受信フィルタに合致するイベント（コンテンツ探索イベント）を受信する。
【００６９】
コンテンツ探索応答送信部７５は、コンテンツ探索イベントを発信したＵＡ３２に対してコンテンツキーワードを返信する。コンテンツキーワード作成部７６は、コンテンツ属性からコンテンツキーワードを作成する。コンテンツ配信指示受信部７９は、ＵＡ３２からのコンテンツ配信指示を受信する。コンテンツ配信部８０は、コンテンツ要求元のＵＡ３２へ、コンテンツを配送する。
【００７０】
コンテンツ属性管理部７７は、コンテンツ属性を管理する。フィードバック受信部８１は、コンテンツ配信先のＵＡ３２から、ユーザ嗜好キーワードとコンテンツ評価情報を受信する。コンテンツ属性学習部７８は、ユーザ嗜好キーワードとコンテンツ評価情報から、コンテンツ属性を学習して更新する。
【００７１】
ＵＡ３２は、図１２に示されるように、コンテンツ探索イベント発信部９１と、コンテンツ探索イベント作成部９２と、コンテンツキーワード受信部９３と、コンテンツ選出部９４と、コンテンツ要求入力部９５と、ユーザ嗜好キーワード作成部９６と、ユーザ情報登録部９７と、コンテンツ配信要求部９８と、ユーザ嗜好属性管理部９９と、ユーザ嗜好属性学習部１００と、コンテンツ表示部１０１と、コンテンツ操作入力部１０２と、コンテンツ受信部１０３と、コンテンツ評価情報通知部１０４と、コンテンツ評価情報作成部１０５と、自律行動部１０６と、ユーザ行動パターン管理部１０７と、ユーザ行動パターン学習部１０８と、環境情報収集部１０９とから構成されている。
【００７２】
ユーザ情報登録部９７は、エンドユーザのユーザプロファイル情報や、好み情報（ジャンル好みやキャラクタ好み等）の入力を受ける。ユーザ嗜好属性管理部９９は、ユーザ嗜好属性（ユーザプロファイル、ジャンル好み、キャラクタ好み、およびそれぞれの重み値等）を管理する。コンテンツ要求入力部９５は、エンドユーザからのコンテンツ要求トリガを受ける。
【００７３】
コンテンツ探索イベント作成部９２は、ユーザ嗜好キーワードからコンテンツ探索イベントを作成する。コンテンツ探索イベント発信部９１は、コンテンツ探索イベントをＳＩＯＮｅｔ３６へ発信する。コンテンツキーワード受信部９３は、コンテンツ探索イベントを受信したＣＡ３５から、コンテンツキーワードを受信する。コンテンツ選出部９４は、いくつかのコンテンツのコンテンツキーワードと、ユーザ嗜好キーワードを照合して、照合得点を算出し、コンテンツ群の中からユーザに提案するに最も相応しいコンテンツを決定する。
【００７４】
ユーザ嗜好キーワード作成部９６は、ユーザ嗜好属性からユーザ嗜好キーワードを作成する。コンテンツ配信要求部９８は、ＣＡ３５に対してコンテンツ配信要求メッセージを通知する。コンテンツ受信部１０３は、ＣＡ３５から配信されるコンテンツを受信する。コンテンツ表示部１０１は、コンテンツを表示する。コンテンツ操作入力部１０２は、コンテンツ表示画面に対する操作（中断、巻き戻し、スキップ、表示サイズ拡大／縮小など）を受ける。
【００７５】
コンテンツ評価情報作成部１０５は、コンテンツ操作内容をコンテンツ評価情報に変換する。コンテンツ評価情報通知部１０４は、コンテンツ評価情報とユーザ嗜好キーワードをＣＡ３５へ通知する。ユーザ嗜好属性学習部１００は、コンテンツ評価情報と当該コンテンツのコンテンツキーワードから、ユーザ嗜好属性を学習して更新する。
【００７６】
環境情報収集部１０９は、曜日および時刻情報とユーザ端末状態を表す情報を、自律行動部１０６およびユーザ行動パターン学習部１０８に提供する。
【００７７】
ユーザ行動パターン学習部１０８は、ユーザがあるコンテンツを視聴している際に行った行動が、そのコンテンツを視聴することに対して肯定的行動／否定的行動であるかを示すユーザの行動パターン情報を、コンテンツ評価情報作成部１０５から受信する。そして、ユーザ行動パターン学習部１０８は、ユーザのコンテンツ鑑賞に対する肯定的操作および否定的操作の観測回数を、曜日毎および時間帯毎に分類した統計データを作成する。
【００７８】
ユーザ行動パターン管理部１０７は、ユーザ行動パターン学習部１０８によって生成された統計データを格納する。
【００７９】
自律行動部１０６は、ユーザ行動パターン管理部１０７に格納されているユーザの行動パターン情報に基づいて、現在のユーザ端末の環境においてユーザがコンテンツを鑑賞する確率が高いか否かを判定し、ユーザがコンテンツを鑑賞する確率が高いと判定した場合、自律的にコンテンツ要求入力部９５に対して、コンテンツ要求トリガを通知する。
【００８０】
以上のような機能ブロックから成る各エンティティ間の連携を次に示す実現例を用いて詳述する。まず、機能ブロック内の動作シナリオを説明し、それから、ＵＡ３２におけるユーザ嗜好属性学習方法、および、ＣＡ３５におけるコンテンツ属性学習方法を説明する。
【００８１】
先ず、エンドユーザ（ユーザ）がＵＡ３２を用い、コンテンツ提供者（ＣＰ）がＣＡ３５を用いて、コンテンツ提案サービスを実現する場合の処理手順を説明する。
【００８２】
（１−１）ＣＰは、自身の端末にＣＡ３５をインストールし、当該ソフトウェアを起動する。
【００８３】
（１−２）ＣＡ３５は、図１３のようなコンテンツ登録用ウインドウを表示する。
【００８４】
（１−３）ＣＰは、ウインドウからＭＰＥＧファイル等のコンテンツを、ファイル名を指定して登録し、登録したコンテンツにコンテンツ属性（ジャンル、出演キャラクタ、鑑賞するためのユーザの年齢条件等）を入力する。なお、登録されたコンテンツには、コンテンツ登録部７３が自動的に識別番号（コンテンツＩＤ）を付与する。入力された情報は、コンテンツ属性管理部７７に通知され、ここで管理される。
【００８５】
（１−４）ＣＡ３５内のコンテンツ探索イベント受信フィルタ作成部７２は、コンテンツキーワード作成部７６からコンテンツキーワードを取得する。このときコンテンツキーワード作成部７６は、コンテンツ属性管理部７７からコンテンツ属性を抽出して、それをコンテンツキーワードに変換し、コンテンツ探索イベント受信フィルタ作成部７２に通知する。これにより、コンテンツ探索イベント受信フィルタ作成部７２が、図１４のような方法で、図１５のようなフィルタを作成すると、コンテンツ探索イベント受信フィルタ登録部７１が作成されたフィルタをＳＩＯＮｅｔ３６へ登録する。図１５のフィルタは、図１３のように入力されたコンテンツ属性から作成されたフィルタの一例である。
【００８６】
図１５は、コンテンツを検索するイベントを受信するためのフィルタの一例を示す図である。この図１５では、＄ｘｘｘは、イベントにおけるプロパティ名がｘｘｘであるイベントプロパティのプロパティ値を示している。また、文字列はシングルクオーテーション‘  ’で囲み、ワイルドカードは＊で示す。例えば、‘ブラック＊’は、‘ブラック’で始まる文字列全てを指し、‘＊ブラック＊’は、‘ブラック’が存在する文字列全てを指す。
【００８７】
（２−１）エンドユーザ（コンテンツ利用者）は、自身の端末６０にＵＡ３２をインストールし、当該ソフトウェアを起動する。
【００８８】
（２−２）ＵＡ３２は、図１６のようなユーザプロファイルおよび好み等を登録するユーザ情報登録ウインドウ（すなわちユーザ情報登録部９７）を表示する。
【００８９】
（２−３）エンドユーザは表示されたユーザ情報登録ウインドウから住所や年齢などのユーザプロファイル、好み情報（ジャンル好み、キャラクタ好み等）をＵＡ３２のユーザ情報登録部９７へ入力する。
【００９０】
（２−４）ユーザ情報登録部９７は、入力されたユーザ情報（ユーザ嗜好属性）をユーザ嗜好属性管理部９９へ通知し、入力されたユーザ嗜好属性はユーザ嗜好属性管理部９９において管理される。
【００９１】
（２−５）ＵＡ３２の自律行動部１０６は、環境情報収集部１０９に環境情報を要求すると、環境情報収集部１０９は、曜日および時刻情報と、図３１のように区分されたユーザ端末状態を表す情報を提供する。
【００９２】
（２−６）ＵＡ３２の自律行動部１０６は、次にユーザ行動パターン管理部１０７から、曜日、時間帯、ユーザ端末状態に対応する、ユーザの行動パターン情報（これまでに、そのような環境において頻繁にコンテンツを鑑賞していたかどうか等に関する情報）を取得する。
【００９３】
（２−７）自律行動部１０６は、当該環境においてユーザがコンテンツを鑑賞する確率が高いと判断した場合、自律的にコンテンツ要求入力部９５に対して、コンテンツ要求トリガを通知する。
【００９４】
（２−８）ＵＡ３２の自律行動部１０６が、コンテンツ要求を自律的に実行しない場合でも、エンドユーザが、ＵＡ３２が提供する図１７のようなコンテンツ鑑賞メニューウィンドウ画面から、「コンテンツ探索」ボタンを押下し、コンテンツ探索および表示を手動で要求すると、コンテンツ要求入力部９５に対して、コンテンツ要求トリガが起こる。
【００９５】
(３−１)コンテンツ要求入力部９５は、ユーザから、あるいは、ＵＡ３２内の自律行動部１０６からコンテンツ要求を受けると、コンテンツ探索イベント作成部９２とコンテンツ選出部９４に、この要求を伝える。
【００９６】
(３−２）コンテンツ探索イベント作成部９２は、ユーザ嗜好キーワード作成部９６から、ユーザ嗜好キーワードを取得し、それを基に図１８のような方法でコンテンツ探索イベントを作成し、コンテンツ探索イベント発信部９１へ通知する。コンテンツ探索イベント発信部９１は、コンテンツ検出イベントをＳＩＯＮｅｔ３６へ発信する。
【００９７】
（３−３）ＳＩＯＮｅｔ３６に図１５のようなフィルタを登録したＣＡ３５のコンテンツ探索イベント受信部７４は、ＵＡ３２のコンテンツ探索イベント発信部９１から発信されたコンテンツ探索イベントを受信する。コンテンツ探索イベント受信部７４は、受信したコンテンツ探索イベントから、イベント発信者すなわちＵＡ３２のオブジェクトリファレンス（Ｏｂｊｅｃｔ  Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）等の返信先を抽出し、コンテンツ探索応答送信部７５へ通知する。
【００９８】
（３−４）コンテンツ探索応答送信部７５は、コンテンツキーワード作成部７６からコンテンツキーワードを取得し、図２０のような応答メッセージを作成し、返信先へ返信する。
【００９９】
（３−５）ＵＡ３２のコンテンツキーワード受信部９３は、ＣＡ３５からの応答メッセージを全て収集し、収集したコンテンツキーワード（ＣＫ）群をコンテンツリストとして保管するとともに、このコンテンツリストをコンテンツ選出部９４へ通知する。また、コンテンツキーワード受信部９３は、コンテンツリストに存在するコンテンツキーワードが無くなるまで、コンテンツ選出部９４に対してコンテンツ選出を要求するため、これによりコンテンツ再生順序が決定する。
【０１００】
（３−６）コンテンツ選出部９４は、コンテンツキーワード受信部９３から通知されたコンテンツキーワード（ＣＫ）群をユーザ嗜好キーワード（ＵＰＫ）と照合して得点を比較するため、ユーザ嗜好キーワード作成部９６に対してＵＰＫ作成を要求する。
【０１０１】
（３−７）ユーザ嗜好キーワード作成部９６は、コンテンツ選出部９４からのＵＰＫ作成要求を受けると、ユーザ嗜好属性管理部９９において管理されているユーザ嗜好属性から図２１に示すようなＵＰＫを作成する。このときジャンル重み値WG＝W1とキャラクタ重み値WC＝W2の値を、そのときの時刻ｔを用いて、後述の式（１）から算出し、ユーザ嗜好キーワードの該当する部分に値を挿入し、コンテンツ選出部９４へ返す。
【０１０２】
図２１（ａ）は、ＰＭで使用するユーザ嗜好キーワードを示す図であり、図２１（ｂ）は、図２１（ａ）におけるコンテンツキーワードと照合するために構成したユーザ嗜好キーワードを示す図である。
【０１０３】
（３−８）コンテンツ選出部９４は、ユーザ嗜好キーワード作成部９６により作成されたＵＰＫを用いて、図２２のような方法で、ＵＰＫとの照合計算式を作成し、この計算式に各ＣＫの値を代入する。図２３は計算式の例であり、このような計算式に図２４のようなＣＫを代入すると、各コンテンツの照合得点が算出できる。コンテンツ選出部９４は、この照合得点が最も高いコンテンツを選出する。図２４の例では、コンテンツＡを選出する。このとき、ユーザ嗜好キーワード作成部９６は、ＵＰＫを作成したときの時刻ｔおよびこのときの内部パラメータ（後述のＸk、Ｙk）の値を保持しておく。コンテンツ選出部９４は、選出したコンテンツの参照先情報をコンテンツ配信部８０へ通知する。
【０１０４】
上記の図２１、図２２において、、ジャンル名Genre1、ジャンル名Genere2、・・・は文字列の値であり、例えば、Genre1＝“コメディ”、Genre2＝“アクション”等となる。また、キャラクタ名Chr1、キャラクタ名Chr2、・・・は文字列の値であり、例えば、Chr1＝“ジャッキーチェン”、Chr2＝“トムクルーズ”等となる。さらに、図２１〜図２３において、Ａc（ＸＸＸ）は、コンテンツキーワードにおける、小項目に関して、項目名がＸＸＸである小項目の重み値であり、同様に、Ａu（ＸＸＸ）は、ユーザ嗜好キーワードにおける、小項目に関して、項目名がＸＸＸである小項目の重み値である。
【０１０５】
（４−１）ＵＡ３２のコンテンツ配信要求部９８は、コンテンツの参照先情報に示されるＣＡ３５に対して、コンテンツ配信要求メッセージを通知する。
【０１０６】
（４−２）当該ＣＡ３５のコンテンツ配信指示受信部７９は、ＵＡ３２のコンテンツ配信要求部９８から通知されたコンテンツ配信要求メッセージを受信し、コンテンツ配信部８０を介して該当するコンテンツ（データファイル）を要求元のＵＡ３２へ配信する。
【０１０７】
（４−３）ＵＡ３２のコンテンツ受信部１０３は、ＣＡ３５のコンテンツ配信部からのコンテンツ（データファイル）を受信し、コンテンツ表示部１０１へ送付する。
【０１０８】
（４−４）コンテンツ表示部１０１は、図２５のような画面を表示し、当該画面内にコンテンツ受信部１０３から送付されたコンテンツを表示し、自動的に再生開始する。
【０１０９】
（５−１）ユーザは、図２５に示されるような表示画面においてコンテンツを鑑賞し、ユーザの嗜好に応じて、“画面の最大化”、“巻き戻し”、“スキップ”、“中止”等のボタンをクリックする。あるいは何も操作せず、終了するまで鑑賞することもあり得る。
【０１１０】
（５−２）上記のように操作ボタンがクリックされた場合、あるいは現在鑑賞中の動画等のコンテンツを一通り見終わった場合、コンテンツ操作入力部１０２あるいはコンテンツ表示部１０１は、これらの事象と当該コンテンツのＣＫをコンテンツ評価情報作成部１０５へ通知する。コンテンツ評価情報作成部１０５は、図２６に示されるような関係表に基づいて、コンテンツに対するユーザの評価を表す評価値Ｖ（評価情報）の値を決定する。コンテンツ評価情報作成部１０５は、この評価値ＶとＣＫをユーザ嗜好属性学習部１００と、コンテンツ評価情報通知部１０４へ通知する。ここで、評価値Ｖは、−１≦Ｖ≦１の範囲を取り得るものとし、Ｖ＞０の場合には、適切なコンテンツ選択に成功し、ユーザが満足していることを示していて、Ｖ＜０の場合には、適切なコンテンツ選択に失敗し、ユーザが満足していないことを示している。
【０１１１】
（５−３）ユーザ嗜好属性学習部１００は、コンテンツ評価情報作成部１０５から通知された評価値ＶとＣＫから、後述のアルゴリズムにより、ユーザ嗜好属性を学習し、更新する。
【０１１２】
（５−４）コンテンツ評価情報通知部１０４は、上記のコンテンツを管理するＣＡ３５に対して、ユーザのＵＰＫと評価値Ｖを通知する。
【０１１３】
（５−５）ＣＡ３５のフィードバック受信部８１は、ＵＰＫと評価値Ｖを受信し、コンテンツ属性学習部７８へ通知する。
【０１１４】
（５−６）コンテンツ属性学習部７８は、フィードバック受信部８１から通知された評価値ＶとＵＰＫから、後述のアルゴリズムにより、コンテンツ属性を学習し更新する。
【０１１５】
（６−１）上記で説明したようなコンテンツ鑑賞時において、コンテンツ評価情報作成部１０５は、ユーザ行動パターン学習部１０８にユーザのコンテンツ鑑賞が開始されたことを通知し、ユーザ行動パターン学習部１０８は、環境情報収集部１０９から、曜日および時刻情報と、図３１のように区分されたユーザ端末状態を表す情報を取得する。
【０１１６】
（６−２）コンテンツ評価情報作成部１０５は、ユーザ行動パターン学習部１０８に対してユーザの行動パターン情報を通知する。このときのユーザ行動パターン情報は、図３２のような、ユーザの行動を（コンテンツを見ることに対して）肯定的行動／否定的行動に分類したものであり、その行動が１回行われるごとに１ポイントとして、ユーザ行動パターン学習部１０８に通知する。例えば、金曜日の夕方は、動画を鑑賞することに対して、肯定的行動が累計６ポイント、否定的行動が累計３ポイント等の情報を、ユーザ行動パターン学習部１０８は収集することになる。
【０１１７】
（６−３）ユーザ行動パターン管理部１０７は、ユーザ行動パターン情報を管理する。ユーザ行動パターンは図３２のような、ユーザのコンテンツ鑑賞に対する肯定的操作および否定的操作の観測回数の統計データであり、図３５のように、曜日ごとに分類した統計データ、時間帯ごとに分類した統計データと、図３４のように、端末の状態との関係（ベイジアンネットワークにおける条件付確率）から成る。それぞれのデータの更改方法については、それぞれ図３５および図３４を参照して後述する。
【０１１８】
（６−４）自律行動部１０６は、上記の学習結果（統計データ）を用いて、コンテンツ鑑賞が行われていない場合に、コンテンツ自動提案を開始するかどうかの判定を５分おき行う。その判定方法として、環境情報収集部１０９から、曜日および時刻情報と、ユーザ端末状態を表す情報を取得し、その値とキーとして、ユーザ行動パターン管理部１０７から、曜日ごとに分類した統計データ（ユーザがコンテンツを見ることに肯定的な割合）、時間帯ごとに分類した統計データ（ユーザがコンテンツを見ることに肯定的な割合）と、端末の状態から求められる条件付確率（ユーザがコンテンツを見たいと思う確率）を取得し、それらを掛け合わせる。さらに、その値と比較するため、０〜１の区間の乱数を発生させる。前者（確率値の積）が後者（乱数値）よりも大きいならば、自律行動部１０６は、コンテンツ要求入力部９５にコンテンツ要求メッセージ（コンテンツ提案トリガ）を通知する。これは、上記（２−７）の手順につながる。
【０１１９】
（６−５）ユーザ行動パターン学習部１０８は、コンテンツ鑑賞を開始してから、鑑賞終了するまでの時間を用いてコンテンツ群鑑賞時間を学習する。このコンテンツ鑑賞時間の学習方法については、図３８および図３９を参照して後述する。
【０１２０】
（６−６）さらに、ユーザ行動パターン学習部１０８は、コンテンツ鑑賞を開始してから、鑑賞終了するまでの時間と、その鑑賞時間内に利用した、静止画コンテンツ数をもとに、静止画コンテンツ１つあたりの適切な表示時間を、後述の方法で学習する。テキストコンテンツの表示時間に関しても同様である。
【０１２１】
（６−７）自律行動部１０６は、上述したように学習した静止画コンテンツおよびテキストコンテンツ表示時間に基づいて、ユーザが静止画あるいはテキストコンテンツ鑑賞時には、後述の方法により算出した時間だけ、当該コンテンツを表示し、表示時間が経過すると、次の静止画あるいはテキストコンテンツへの表示切替指示を、コンテンツ表示部１０１に通知する。
【０１２２】
（６−８）コンテンツ表示部１０１は、自律行動部１０６からの指示に応じて、コンテンツリストにおける次のコンテンツに表示を切り替える。
【０１２３】
上記（２−５）から（６−８）までのステップを繰り返し、ＵＡ３２およびＣＡ３５は学習を行う。
【０１２４】
次に、ＵＡ３２のユーザ嗜好属性情報のうちのマルチ属性重み情報の決定（学習）方法を説明する。
【０１２５】
図２７における大項目の重み値、ジャンル重み値W1(＝WGとする)、キャラクタ重み値W2(＝ＷCとする)、などの設定および学習方法を説明する。
【０１２６】
ユーザ嗜好属性ｋ（俳優、キャラクタ好みやジャンル好み等）の重み値をＷk、（ｋ＝１、２、・・）と表し、重み値の範囲は０≦Ｗk≦１００とする。学習回数をｎ、ユーザおよびクライアントアプリケーション等のＵＡ３２使用時間（経過時間）をｔ、試行錯誤において、重み値を変化させる際の単位時間当たりの変化量をωkとして、Wkを以下のような関数で表される計算式で与える。
【０１２７】
【数１】
2004206445.tif 000003
【０１２８】
ここで、ＸknはＵＡ３２の試行錯誤により振動する重み値の振幅を決定するパラメータであり、０≦Ｘkn≦π／２の値域とする。Ｘkn＝０のとき、重み値Ｗkの振幅は最大であり、Ｘkn＝π／２のとき、振幅は０すなわち収束となる。一方ＹknはＵＡ３２の学習により重み値の収束先を決定するパラメータであり、値域は−π／２≦Ｙkn≦π／２とする。Ｙkn＝−π／２のとき重み値Ｗkは最小値に、Ｙkn＝０のとき、重み値は中間値に、Ｙkn＝π／２のとき重み値は最大値に、それぞれ収束する。これらのパラメータの値は、次式のように学習が進むにつれて値が変動する。
【０１２９】
【数２】
2004206445.tif 000004
【０１３０】
【数３】
2004206445.tif 000005
【０１３１】
上式において、Ｖnは、ユーザの挙動から抽出されるｎ回目の評価値Ｖ（−１≦Ｖ≦１）の値を意味し、評価値Ｖとユーザの挙動とは、図２６のような対応関係とする。
【０１３２】
また、Ｔknはユーザの挙動の要因となったコンテンツを特定したときのｔの値をｔnとして、以下のように算出する。
【０１３３】
【数４】
2004206445.tif 000006
【０１３４】
この時刻（ｔ＝ｔn）におけるＸkおよびＹkの値をそれぞれＸkt=tn、Ｙkt=tnと表す。
【０１３５】
この評価フィードバックを行うことにより、重み値Ｗkを算出する関数のパラメータXknおよびYknが更新される。ただし、それぞれ０≦Ｘkn≦π／２、−π／２≦Ｙkn≦π／２であるので、値域を越えた場合は以下のように修正する。
【０１３６】
【数５】
2004206445.tif 000007
【０１３７】
続いて、ＵＡ３２のユーザ嗜好属性のうちの詳細情報の学習方法を説明する。すなわち、図２７における小項目の学習方法を説明する。以下の例では、キャラクタ(俳優など)好み情報の詳細情報（小項目）を扱う。
【０１３８】
あるコンテンツjに対するメタ情報が適切か否かを表すパラメータ（メタ情報信頼度）をＦjと表し、値域を０≦Ｆj≦１とし、０は不適切、１は適切を意味するとする。以下の式では、ユーザの俳優好み属性の小項目“Actorm”に関する重み値をＡu（Actorm）、鑑賞したコンテンツｊのメタ情報における小項目“Actorm”の重み値をＡｃj（Actorm）とする。小項目重み値は、ユーザが図２６のようなアクションを起こした時に更新する。
【０１３９】
【数６】
2004206445.tif 000008
【０１４０】
ここで記号“←”は、左辺のパラメータ値を右辺の計算結果に更新することを意味し、当該小項目“Actorm”がユーザ嗜好属性に存在しない場合は重み値０として新たに小項目“Actorm”を作成し、上式（６）を適用する。すなわち、式（６）の右辺の計算値を重み値とする小項目“Actorm”を新規追加する。また、μは、過去の履歴と現在のユーザの嗜好との重要度の比を示し、ユーザがしばらくコンテンツを利用していなかった場合には、μを大きくしてユーザ嗜好を現在のものに更改していく。コンテンツを頻繁に鑑賞している場合は、μを小さくしてユーザ嗜好の変動を小さくする。ユーザの最近一ヶ月間のコンテンツ鑑賞回数をγ回として、μを以下の式で与える。
【０１４１】
【数７】
2004206445.tif 000009
【０１４２】
また、重み値の範囲を−１００≦Ａu（Actorm）≦１００とし、値域を越えた場合の調整方法として、重み値の絶対値の最大値Ａumaxを算出する。
【０１４３】
【数８】
2004206445.tif 000010
【０１４４】
この値が、１００を超えた場合、次式で算出される重み値調整係数ηを用いて、全俳優に対する重み値（全ての小項目“Actorm”に対する小項目重み値）に乗算する。
【０１４５】
【数９】
2004206445.tif 000011
【０１４６】
【数１０】
2004206445.tif 000012
【０１４７】
以上の計算式で示した学習方式により、ユーザが自身のユーザ嗜好属性のさまざまな重み値等を意識しなくても、ユーザのコンテンツ鑑賞や鑑賞時の挙動から、それらの値がＵＡ３２によって自動的に学習され設定される。
【０１４８】
最後に、ＣＡ３５のユーザ嗜好属性のうちの詳細情報の学習方法を説明する。すなわち、図２０や図２１における小項目の学習方法を説明する。以下の例では、キャラクタ(俳優など)情報の詳細情報（小項目）を扱う。
【０１４９】
Ｆj、Ａu（Actorm）、Ａｃj（Actorm）は前節と同義であるとする。小項目重み値Ａｃj（Actorm）およびメタ情報の信頼度Ｆjは、ユーザによる表３のようなアクションをＣＡ３５から通知された際に更新する。このときＵＡ３２は評価値Vだけでなく、そのときのユーザ嗜好も通知する。
【０１５０】
【数１１】
2004206445.tif 000013
【０１５１】
ここで、当該小項目“Actorm”がコンテンツ属性に存在しない場合は重み値０として新たに小項目“Actorm”を作成し、上式（１１）を適用する。すなわち、式（１１）の右辺の計算値を重み値とする小項目“Actorm”を新規追加する。また、Ｆjは初期値を０．５とし、ユーザの挙動から抽出される評価値が正であればメタ情報が適切であり、評価値が負であればメタ情報が不適切であると考えられるので、以下のように値を更新する。
【０１５２】
【数１２】
2004206445.tif 000014
【０１５３】
ここで、コンテンツメタ情報の小項目重み値の範囲を−１００≦Ａｃj（Actorm）≦１００とし、値域を越えた場合の調整方法はユーザ嗜好の場合と同様とする。また、Ｆjが値域を越えた場合は以下のように調整する。
【０１５４】
【数１３】
2004206445.tif 000015
【０１５５】
以上の計算式で示した学習方式により、ユーザのコンテンツへの反応から、コンテンツメタ情報がＣＡ３５により自動的に更改される。
【０１５６】
次に、ユーザエージェント（ＵＡ３２）およびコンテンツエージェント（ＣＡ３５）の学習例を説明する。
【０１５７】
図２８のようなエンドユーザ（コンテンツ利用者）およびそのＵＡ３２と、コンテンツ１を提供するコンテンツプロバイダ１のＣＡ３５1、コンテンツ２を提供するコンテンツプロバイダ２のＣＡ３５2が存在するとする。図２８中の番号順に、インタラクションが起こった場合の、ＵＡ３２およびＣＡ３５1、ＣＡ３５2の学習結果を図２９および図３０に示す。
【０１５８】
図２８で、ユーザがコンテンツ１を利用し、当該コンテンツを最後まで鑑賞したとすると、図２９のようにユーザ嗜好属性、コンテンツ属性を更新する。このとき、式(６）において、Ｖ＝０．２を代入する（図２６の対応表を参照）。ユーザのユーザ嗜好属性に関しては、式（７）よりμ＝１／６であり。ユーザ嗜好属性において属性"キャラクタ"の小項目"トムクルーズ"に対する重み値は、９０＋１／６×０．８×５０×０．２であるので、約９１となる。また、属性"キャラクタ"の小項目"メグライアン"に対する重み値は、学習前には当該小項目は存在しなかった（重み値＝０であった）ため、０＋１／６×０．８×３５×０．２であるので、約１となる。他の小項目も同様に算出でき、図２９のような値に更新される。一方、コンテンツ１のコンテンツ属性は、属性"キャラクタ"の小項目"トムクルーズ"に対する重み値は、５０＋１／６×（１−０．８）×９０×０．２であるので、約５１となる。他の小項目も同様に算出でき、図２９のような値に更新される。また、この学習の後、ユーザ嗜好属性においてγ＝６となり、コンテンツ１のコンテンツ属性において、メタ情報の適切度Ｆ1＝０．８２となる。
【０１５９】
ここでさらに、図２８におけるユーザがコンテンツ２を利用し、当該コンテンツを鑑賞中にスキップしたとすると、図３０に示すようにユーザ嗜好属性、コンテンツ属性を更新する。このとき、式（６）において、Ｖ＝−１．０を代入する（図２６の対応表を参照）。ユーザのユーザ嗜好属性に関しては、式（７）よりμ＝１／７であり。ユーザ嗜好属性において属性"キャラクタ"の小項目"ブラッドピット"に対する重み値は、３０＋１／７×０．５×３０×（−１．０）であるので、約２８となる。他の小項目も同様に算出でき、図３０のような値に更新される。一方、コンテンツ１のコンテンツ属性は、属性"キャラクタ"の小項目"ブラッドピット"に対する重み値は、３０＋１／７×（１−０．５）×３０×（−１．０）であるので、約２８となる。他の小項目も同様に算出でき、図３０のような値に更新される。また、この学習の後、ユーザ嗜好属性においてγ＝７となり、コンテンツ１のコンテンツ属性において、メタ情報の適切度Ｆ2＝０．４となる。
【０１６０】
ユーザ嗜好属性における大項目"キャラクタ"の重み値（図では７０）、大項目"ジャンル"の重み値（図では３０）の学習・更新については、特開２００１−２４９８７３号公報および特開２００２−０９４５６１号公報において例が示されている。
【０１６１】
次に、ユーザエージェント（ＵＡ）３２による、ユーザ行動パターン学習方法および学習例を説明する。
【０１６２】
本明細書では、ユーザ行動パターンとは、ユーザのコンテンツ利用パターンを意味する。ユーザ行動パターンとは、具体的には、何曜日の何時ごろに、頻繁にコンテンツを鑑賞するか、どのようなメディアのコンテンツをよく利用するか、何時間くらい連続で鑑賞するか、どのようなメディアのコンテンツを組み合わせて鑑賞するか、などの情報である。
【０１６３】
図３１のように、ユーザの端末の状態を４つに分類し、それぞれの状態ごとに図３４のような行動パターン学習モデル（ベイジアンネットワーク）をＵＡ３２内部で構築する。この行動パターン学習モデルでは、図３２のように分類した観測可能なユーザの行動を、動画あるいは静止画、テキストコンテンツを鑑賞することに対する、肯定的な操作／否定的な操作の回数をもとに、肯定的操作の発生する確率を求め、ユーザが「コンテンツを見たがっている」または「コンテンツを見ようとしない」といった条件との関連性（条件付確率）から、確率推論を行う。これにより、ユーザ端末の状態毎の、「コンテンツを見たがる」か、または「コンテンツを見ようとしない」かの確率を、学習によって求める。
【０１６４】
このようなユーザ行動パターン学習例を、以下に説明する。この例では、映像（動画）コンテンツの鑑賞に関する行動パターンを学習している。条件付確率として、ユーザが「映像コンテンツを見たがっている」という条件の下での、コンテンツ表示画面に対するユーザの肯定的操作が実行される確率をＱ1とおき、Ｑ1＝８５％とする。一方、ユーザが「映像コンテンツを見ようとしない」という条件の下での、コンテンツ表示画面に対するユーザの肯定的操作が実行される確率をＱ2とおき、Ｑ2＝１０％とする。また、ユーザ端末がアイドル（Idle）状態（映像以外の静止画やテキスト等のコンテンツを表示してなく、また他のアプリケーション類を実行していない状態）における、ユーザが「映像コンテンツを見たがる」確率をＰ1とおき、Ｐ1の初期値を５０％とおいた。このような初期状態から、ユーザの行動パターンを観測した結果、ユーザの肯定的な操作回数が全操作回数のうち７５％であったとする。
【０１６５】
このとき、ベイズの定理より
Ｐ1＝Ｐ(見たい）＝Ｐ（見たい|肯定）×Ｐ（肯定）／Ｐ(肯定|見たい）である。
ここで、Ｐ（見たい|肯定）＝Ｐ1×Ｑ1／｛Ｐ2×Ｑ1＋(1−Ｐ1)×Ｑ2｝と表さすことができる。
【０１６６】
よって
2004206445.tif 000016
となる。
【０１６７】
よって、Ｐ1new＝０．７９となり、Ｐ1の値を０．７９に更新する。すなわち、Ｐ1の確率値は、学習により、７９％に更新される。
【０１６８】
次に、このベイズの定理について説明する。先ず、条件付確率を次のように定義する。Ｘ1という状態（または事象）とＹという状態（または事象）に何らかの因果関係があったとき、Ｘ1という状態からＹが起こる確率のことを条件付確率と呼び、これをＰ（Ｙ│Ｘ1）と表すとする。このとき、Ｘ1という状態が発生する確率をＰ（Ｘ1）と表すと、このとき、Ｘ1という状態になり、かつ、Ｙが起こる確率Ｐ（Ｘ1、Ｙ）は、
Ｐ（Ｘ1、Ｙ）＝Ｐ（Ｘ1）×Ｐ（Ｙ│Ｘ1）
で与えられる。（ベイズの定理その１）
次に、Ｘ1、Ｘ2、・・・、Ｘkは、排他的な事象であるとして、どんな状態を経るかによらず、Ｙが起こる確率（全確率）Ｐ（Ｙ）は、
【０１６９】
【数１４】
2004206445.tif 000017
【０１７０】
で与えられる。（ベイズの定理その２）
さらに、事象Ｙが発生したとき、Ｘ1が原因でＹが生じた確率を事後確率と呼び、Ｐ（Ｘ1│Ｙ）と表すとすると、
【０１７１】
【数１５】
2004206445.tif 000018
【０１７２】
で与えられる。（ベイズの定理その３）
上記で説明した学習モデルは、図３１に示した４つの状態のうち「映像利用中または利用後５分以内」状態を除く３つの状態毎に、独立に存在する。また、映像コンテンツだけでなく、音楽コンテンツや、静止画コンテンツ、テキストコンテンツの利用パターンも学習するため、図３７に示すように合計４倍の数の学習モデルが存在する。
【０１７３】
一方、曜日ごと、時間帯ごとにもユーザの行動パターンが変動することを考慮するが、曜日（７通り）および時間帯（１時間単位なら２４通り）毎に分類すると、モデル数が増大するため、各モデル毎の学習材料（ユーザの肯定的操作回数）を十分得ることが困難となる。そこで、上記の学習モデルを、さらに分割するのではなく、図３５のように、曜日ごと、および時間帯ごとのユーザの肯定的操作回数を整理し、その結果から導き出される、肯定的操作の度合を掛け合わせることとする。図３５（ａ）は、曜日毎の統計情報の例を示したものであり、図３５（ｂ）は時間帯毎の統計情報の例を示したものである。
【０１７４】
行動パターン情報（肯定的操作回数＆否定的操作回数）の曜日ごと、時間帯ごとの集計を以下のアルゴリズムで実行する。
【０１７５】
（１）操作情報から得られる、肯定・否定操作の傾向を、ユーザの見たがる度合として反映させる。ここで、見たがる割合の初期値はすべて０．５とする。
【０１７６】
（２）１週間分の操作データを収集して、曜日毎と時間毎の肯定・否定それぞれの操作の回数を求める。
【０１７７】
（３）肯定操作の割合と否定操作の割合の差の１／７（（肯定操作率−否定操作率）／７）に
【０１７８】
【外１】
2004206445.tif 000019
【０１７９】
（＝（全操作回数）1/3）をかけた値を、前週の値（または初期値）に加える。
【０１８０】
（４）割合が０以上１以下の値を保つように、０以下になった場合は０、１以上になった場合は１にする。
【０１８１】
以上の（１）〜（４）の操作をコンテンツの種類（映像／テキスト／静止画など）ごとに行う。
【０１８２】
上記学習方法の具体例例を図３５に示す。まず曜日ごとの集計に関しては、１週間のユーザのコンテンツ表示画面に対する操作を集計した結果、図３５の表のように、日曜日は、肯定操作７回、否定操作８回、合計１５回の操作が観測されたこととする。このとき、曜日ごとの、ユーザの見たがる度合は、日曜日に関しては、
０．５＋（７／１５−８／１５）×１５1/3＝０．４８
となる。その他の曜日も表の通りである。
【０１８３】
時間帯ごとの集計、および見たがる度合への反映方法も、上記と同様の方法により行われる。以上のような学習により、端末の状態に応じた、特定の種類のコンテンツを見たがる確率が求められる。
【０１８４】
そして、特定の曜日の、特定の時間帯の、ユーザの見たがる度合は、それぞれの度合を掛け合わせて算出する。例えば、ユーザが映像コンテンツを視聴する度合いの曜日毎の統計情報と、時間帯毎の統計情報が図３６に示されるような値である場合、金曜日の２２時台にユーザが映像コンテンツの視聴を希望する度合いは、
０．５７×０．５３＝０．３０
となる。
【０１８５】
自律行動部１０６は、この値と、５分おきにＵＡ３２が発生する０〜１の範囲の乱数を比較し、ユーザの、当該コンテンツを見たがる度合が、発生した乱数より大きければ、ＵＡ３２は自動的に当該種類のコンテンツの表示画面を起動し、コンテンツ提案を実行する。
【０１８６】
このように算出された度合いと乱数値とを比較することにより、ユーザに対するコンテンツ提案を行うか否かの判定を行うようにしているのは下記の理由による。
【０１８７】
この度合いがある一定の値よりも大きいか否かのみにより判定を行うと、算出された度合いがその値よりも少しでも大きい場合は常にコンテンツの提案を実行し、その値よりも少しでも小さい場合にはコンテンツの提案を全く行わないことになってしまう。つまり、例え度合いが低くてもユーザがそのコンテンツの視聴を希望する場合もあり、算出された度合いがある値よりも小さいからという理由で全くコンテンツの提案を実行しないのでは弊害がある場合がある。また、算出された度合いがある値よりも大きい場合には一律にコンテンツの提案を実行したのでは、その度合いの大小をコンテンツ提案の頻度に反映することができない。そのため、算出された度合いの値の大きさをユーザに対するコンテンツの提案の頻度に反映するために、乱数値との比較を行うようにしているのである。
【０１８８】
次に、コンテンツ群鑑賞時間の学習方法を示す。
【０１８９】
コンテンツ群鑑賞時間とは、ユーザが、ユーザエージェント等を用いて、コンテンツ群を連続的に利用（鑑賞）する際の、連続利用時間のことである。例えば、約５分間の動画クリップを１０本連続で鑑賞した場合は、鑑賞時間は５×１０＝５０分を指す。
【０１９０】
鑑賞時間を以下の方法で管理し、学習する。
（１）曜日、時間帯ごとに鑑賞時間を学習する。
（２）学習した鑑賞時間が、提案する鑑賞時間であり、この時間経過すると、ＵＡ３２は自動的にコンテンツ群鑑賞を自動終了する。ただし、ユーザによって、自動終了直後の再起動（すなわち鑑賞の延長）処理や、鑑賞時間途中でのユーザによる手動終了によって、提案時間と実際の鑑賞時間との差異が生じ、この差異をもとに鑑賞時間を学習する。
（３）実際の鑑賞時間が５分未満であった場合は、ユーザはコンテンツ鑑賞をしたくなかったと考え、ユーザの鑑賞時間の学習に反映しない。
【０１９１】
ここで、Ｔ：ＵＡの過去の学習値（コンテンツ自動鑑賞デフォルト値）、Ｔplay：ユーザによる実際の鑑賞時間、ΔＴ：Ｔの値の更新分とするとき、
Ｔplay＞５分のとき
ΔＴ＝|｛（Ｔplay−Ｔ）／Ｔ｝|×（Ｔplay−Ｔ）となる。
【０１９２】
ただし、|｛（Ｔplay−T）／Ｔ｝|＞０.５のときは、
ΔＴ＝０.５×（Ｔplay−Ｔ）とする。
【０１９３】
そして、Ｔ＋ΔＴを新たな鑑賞時間とすることにより鑑賞時間の学習が行われる。この場合の鑑賞時間学習の具体例を、図３８を参照して説明する。図３８の例では、Ｔ＝２０分、Ｔplay＝２５分であり、
2004206445.tif 000020
【０１９４】
よって、Ｔ＋ΔＴ＝２０＋１．２５＝２１．２５分（２１分１５秒）となり、学習により新たなＴ＝２１分１５秒となり、次回のコンテンツ自動鑑賞時に反映される。
【０１９５】
また、ユーザにより、ＵＡ３２がコンテンツ鑑賞を自動終了した直後に、コンテンツ表示画面の再起動を行い、鑑賞を延長した場合は、以下のようになる。
【０１９６】
ΔＴ＝|｛（Ｔplay＋Ｔadd−Ｔ）/Ｔ｝|×（Ｔplay＋Ｔadd−Ｔ）
ただし、|｛（Ｔplay＋Ｔadd−Ｔ）/Ｔ｝|＞０.５のときは、
ΔＴ＝０.５×（Ｔplay＋Ｔadd−Ｔ）とする。
【０１９７】
そして、上記と同様にＴ＋ΔＴを新たな鑑賞時間とすることにより鑑賞時間の学習が行われる。この場合の鑑賞時間学習の具体的を、図３９を参照して説明する。図３９の例では、Ｔ＝２０分、Ｔplay＝２５分、Ｔadd＝１０分であり、
2004206445.tif 000021
【０１９８】
よって、Ｔ＋ΔＴ＝２０＋７．５＝２７．５分（２７分３０秒）となり、学習により新たなＴ＝２７分３０秒となり、次回のコンテンツ自動鑑賞時に反映される。
【０１９９】
次に、テキストコンテンツや静止画コンテンツなどの表示時間を学習する方法を示す。
【０２００】
コンテンツ表示時間とは、１つ１つのコンテンツを表示する時間である。動画や音楽コンテンツは、当該動画あるいは音楽クリップの再生時間であるが、静止画やテキストコンテンツに関しては、内容を楽しむ、あるいは確認するのに必要な時間を指す。そのため、ユーザ毎に、さらにコンテンツ毎に適切な表示時間は異なる。
【０２０１】
本実施形態では、コンテンツ表示時間を下記の条件および方法に基づいて学習する。
（１）テキストと静止画コンテンツは独立した学習を行う。（ただし、学習方法は同じ）
（２）コンテンツの表示時間としては、数十秒程度を想定する。
（３）表示時間の学習では、曜日や時間帯毎に区別しない。
（４）コンテンツ鑑賞ごとに鑑賞時間と表示したコンテンツ数によって平均表示時間を算出する。
（５）算出した平均鑑賞時間を履歴にフィードバックを行う。
（６）コンテンツ鑑賞ごとに鑑賞時間と表示したコンテンツ数によって平均表示時間を算出する。
（７）コンテンツサイズの平均ρの値を算出する。
【０２０２】
ここで、テキストファイルのサイズをＳt［バイト］、静止画ファイルのサイズをＳp［バイト］とおく。また、ρとは各コンテンツのサイズにより決定される表示時間の調整係数であり、表示するコンテンツがテキストか静止画かにより下記のようにして算出する。
【０２０３】
テキストであれば、
ρ＝Ｓt／１００(１００バイト（Ｂ）を標準とする)
ρ＞２．０ならば、ρ＝２．０に、
ρ＜０．５ならば、ρ＝０．５にする。
【０２０４】
静止画であれば、
ρ＝Ｓp／１０、０００(１０キロバイト（ｋＢ）を標準とする)
ρ＞２．０ならば、ρ＝２．０に、
ρ＜０．５ならば、ρ＝０．５にする。
【０２０５】
（８）算出した平均鑑賞時間を、平均ρの値で除算し、この値をフィードバック値とする。このフィードバック値を、旧学習値と比較する。
【０２０６】
（９）表示時間の学習は、１回の鑑賞ごとに演算を実施し、上記フィードバック値を算出して旧表示時間（学習値）に対する平均表示時間の比率から学習値に対する更新の要否を判断をする。
【０２０７】
例えば、フィードバック値が、旧表示時間（学習値）の８０％未満の場合には、一律５秒を学習値から減算する。そして、フィードバック値が、旧表示時間（学習値）の１２０％以上の場合には、一律５秒を学習値に加算する。そして、フィードバック値が、旧表示時間（学習値）の８０％以上であり１２０％未満の場合には、学習値の変更は行わない。
【０２０８】
（１０）コンテンツ表示時間には初期値と最小値を設け、学習が進んでも最小値以下にはならないようにする。本実施形態の場合には、履歴に対して５秒単位での増減となるため最小値は５秒となる。
【０２０９】
次に、上記のような学習結果に基づく、各コンテンツの表示時間の算出方法を示す。
【０２１０】
テキスト(*.txt)の表示時間は以下のようにサイズから算出する。ここで、テキストファイルのサイズをＳt[バイト]、学習したテキストの表示時間基準値Ｔt[秒]とする。
【０２１１】
先ず、コンテンツサイズを示すρの値を下記のようにして算出する。
【０２１２】
ρ＝Ｓt／１００(１００バイトを標準とする)
ρ＞２．０ならば、ρ＝２．０に、
ρ＜０．５ならば、ρ＝０．５にする。
【０２１３】
そして、このρの値と学習したテキストの表示時間基準値Ｔtとを用いて、このテキストファイルの表示時間は、
ρ×Ｔt
として算出される。
【０２１４】
また、静止画(*.jpg)の表示時間は、上記と同様、以下のようにサイズから算出する。ここで、静止画ファイルのサイズをＳp［バイト］、学習した静止画の表示時間基準値Ｔp［秒］とする。
【０２１５】
先ず、コンテンツサイズを示すρの値を下記のようにして算出する。
【０２１６】
ρ＝Ｓp／１０、０００（１０ｋＢを標準とする)
ρ＞２．０ならば、ρ＝２．０に、
ρ＜０．５ならば、ρ＝０．５にする。
【０２１７】
そして、このρの値と学習した静止画の表示時間基準値Ｔpとを用いて、この静止画の表示時間は、
ρ×Ｔp
として算出される。
【０２１８】
次に、表示時間の学習方法について、具体的例を用いて説明する。旧表示時間（学習値）：４０秒、コンテンツ鑑賞時間：５分、表示コンテンツ数：５、平均表示時間：３００秒／５＝６０秒、平均ρ：１．１であった場合、フィードバック値（比較値）＝６０／１．１＝５４．５であるため、更新の対象かの確認を行うと、
４０×０．８＝３２（下限）
４０×１．２＝４８（上限）
であり、５４．５秒のフィードバック値（比較値）であるので、表示時間が更新され、学習値に５秒加算し、新学習値（新表示時間）は４５秒となる。
【０２１９】
また、旧表示時間（学習値）：４０秒、コンテンツ鑑賞時間：５分、表示コンテンツ数：８、平均表示時間：３００秒／８＝３７秒、平均ρ：０．９であった場合、フィードバック値（比較値）＝３７／０．９＝４１．７であるため、更新の対象かの確認を行うと、４１７．７秒は３２秒〜４８秒の範囲内であるため、更新の対象外となる。つまり、この場合には学習値の更新は行われず新表示時間は、旧表示時間と同じ４０秒のままとなる。
【０２２０】
上記で説明した方法により、ユーザ行動パターンの学習が行われ、常に最新のユーザ行動パターンに基づいてユーザに対するコンテンツ提案が実行される。
【０２２１】
本実施形態のコンテンツ提案方法では、エンドユーザの端末が、コンテンツ利用者のコンテンツ鑑賞に対する肯定的操作および否定的操作の観測回数を、曜日毎および時間帯毎にに分類した統計データを作成することによりユーザ行動パターンを学習する。そして、このユーザ行動パターンに基づいてコンテンツ利用者が視聴が希望するであろうコンテンツを自律的に検索して提案する。従って、コンテンツ利用者は、提案されたコンテンツの視聴をするだけでよいので、自身の興味を表すキーワードを入力したり、コンテンツを選出しなくても、当該ユーザ嗜好に合致するコンテンツを視聴することができる。
【０２２２】
また、本実施形態のコンテンツ提供方法では、エンドユーザの端末は、一旦生成されたユーザ行動パターンをベイズの定理に基づいて更新して学習するようにしているので、よりコンテンツ利用者の行動に合致したユーザ行動パターンを生成することができ、コンテンツ利用者に提案するコンテンツをよりコンテンツ利用者の嗜好にあったものとすることできる。
【０２２３】
さらに、エンドユーザの端末において、提案した鑑賞時間と実際の鑑賞時間との差異に基づいて、次回コンテンツの視聴を提案する際の鑑賞時間の更新を行うようにしているので、よりコンテンツ利用者の好みにあった鑑賞時間によりコンテンツの視聴を提案することができる。
【０２２４】
以上説明した本実施形態例では、ＳＩＯＮｅｔを用いて本システムを実現する方法を説明してきたが、ＷＷＷ検索サービスでもＳＩＯＮｅｔに代替可能である。ＷＷＷ検索サービスを用いて実現する場合、図１１、図１２におけるコンテンツ探索イベント受信フィルタ登録部７１、コンテンツ探索イベント発信部９１をそれぞれ、ディレクトリサービス（ＷＷＷ検索サービス）へのコンテンツ登録メッセージ発信部、コンテンツ検索メッセージ発信部に置き換え、俳優名やシーンタイプ等を表すキーワードを検索キーワードとして用い、コンテンツ登録および検索メッセージをＨＴＴＰで発信することで実現可能である。
【０２２５】
また、図には示されていないが、本実施形態のコンテンツ提供システムでは、エンドユーザの端末６０およびコンテンツプロバイダ１、２の端末６１1、６１2は、上記で説明したコンテンツ提供方法を実行するためのプログラムを記録した記録媒体を備えている。この記録媒体は磁気ディスク、半導体メモリまたはその他の記録媒体であってもよい。このプログラムは、記録媒体からエンドユーザの端末６０に読み込まれ、コンテンツプロバイダ１、２の端末６１1、６１2に読み込まれ、エンドユーザの端末６０およびコンテンツプロバイダ１、２の端末６１1、６１2の動作を制御する。具体的には、エンドユーザの端末６０、コンテンツプロバイダ１、２の端末６１1、６１2内のＣＰＵがこのプログラムの制御によりエンドユーザの端末６０およびコンテンツプロバイダ１、２の端末６１1、６１2のハードウェア資源に特定の処理を行うように指示することにより上記の処理が実現される。
【０２２６】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、コンテンツ利用者の端末が、コンテンツ利用者のコンテンツ鑑賞に対する肯定的操作および否定的操作の観測回数を、曜日毎および時間帯毎にに分類した統計データを作成することによりユーザ行動パターンを学習し、このユーザ行動パターンに基づいてコンテンツ利用者が視聴が希望するであろうコンテンツを自律的に検索して提案する。従って、コンテンツ利用者は、提案されたコンテンツの視聴をするだけでよいので、自身の興味を表すキーワードを入力したり、コンテンツを選出しなくても、当該ユーザ嗜好に合致するコンテンツを視聴することができるという効果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】意味情報ネットワークのモデルを示す図である。
【図２】イベントの構成を示す説明図である。
【図３】意味情報の定義を示す説明図である。
【図４】イベントタイプの定義例を示す説明図である。
【図５】イベントの一例を示す説明図である。
【図６】フィルタの定義例を示す説明図である。
【図７】意味情報ネットワークの構成を示す図である。
【図８】本明細書のユーザエージェントおよびコンテンツエージェントをベースとしたコンテンツ提案サービスシステムにおける全エンティティである。
【図９】本提案書のコンテンツ提案サービスシステムにおけるアプリケーションとエージェントの動作イメージの一例を示す図である。
【図１０】コンテンツ提案サービスシステムにおけるアプリケーションとエージェントの情報通信シーケンスの一例を示す図である。
【図１１】ＣＡの構成の一例を示す図である。
【図１２】ＵＡの構成の一例を示す図である。
【図１３】ＣＡへのコンテンツの登録およびコンテンツ属性設定画面の一例を示す図である。
【図１４】コンテンツキーワード（ＣＫ）からコンテンツ探索イベント受信フィルタへのマッピング方法の一例を示す図である。
【図１５】コンテンツを検索するイベントを受信するためのフィルタの一例を示す図である。
【図１６】ＵＡへのエンドユーザのプロファイルおよび興味登録画面の一例を示す図である。
【図１７】エンドユーザがＵＡに対してコンテンツ探索を指示する画面の一例を示す図である。
【図１８】ユーザ嗜好キーワード（ＵＰＫ）からコンテンツ探索イベントへのマッピング方法の一例を示す図である。
【図１９】コンテンツを探索するイベントの一例を示す図である。
【図２０】コンテンツ検索イベントを受信したＣＡが、イベント発信元のＵＡへ返信するメッセージの一例を示す図である。
【図２１】コンテンツキーワード（ＣＫ）とユーザ嗜好キーワード（ＵＰＫ）の一例を示す図である。
【図２２】ＵＰＫから照合得点を計算する計算式への変換方法の一例を示す図である。
【図２３】ＵＰＫの一例と照合得点計算式の一例を示す図である。
【図２４】照合得点計算式を用いてＣＫとＵＰＫとの照合得点を求め、どのコンテンツが最もユーザ嗜好に合致するか選出する方法の一例を示す図である。
【図２５】ＵＡが提供するコンテンツ表示画面と操作ボタンの例を示す図である。
【図２６】ＵＡおよびＣＡが学習する際に用いるフィードバック情報の例を示す図である。
【図２７】ＵＡが管理するＵＰＫの大項目（属性）および小項目（詳細情報）の構成の一例を示す図である。
【図２８】ユーザ嗜好属性およびコンテンツ属性と、ＵＡ−ＣＡ間インタラクションを示す一例を示す図である。
【図２９】ユーザのコンテンツ利用により学習・更新されたユーザ嗜好属性およびコンテンツ属性の例を示す図である。
【図３０】ユーザのコンテンツ利用により学習・更新されたユーザ嗜好属性およびコンテンツ属性の例を示す図である。
【図３１】ユーザ端末状態の分類例を示す図である。
【図３２】コンテンツ表示に対する、ユーザの肯定的行動および否定的行動の分類例を示す図である。
【図３３】コンテンツ表示に対する、ユーザの肯定的行動および否定的行動の観測結果の一例を示す図である。
【図３４】ユーザ行動パターン学習モデルの一例を示す図である。
【図３５】曜日毎のユーザ行動パターン統計情報（図３５（ａ））および時間帯毎のユーザ行動パターン統計情報（図３５（ｂ））の例を示す図である。
【図３６】特定の曜日の特定の時間帯における、コンテンツ表示に対する、ユーザの肯定的行動の度合の算出例を示す図である。
【図３７】ユーザ行動パターン学習結果の統合と、コンテンツ自動提案の判断方法の一例を示す図である。
【図３８】コンテンツ群鑑賞時間の学習方法の一例を示す図である。
【図３９】ユーザによる鑑賞の延長があった場合の、コンテンツ群鑑賞時間の学習方法の一例を示す図である。
【符号の説明】
１    意味情報ネットワーク（ＳＩＯＮ）
２    端末
２１    送信端末
２２    受信端末
３２    ユーザエージェント（ＵＡ）
３５    コンテンツプロバイダエージェント（ＣＡ）
３６    ＳＩＯＮｅｔ
６０    エンドユーザの端末
６１1、６１2    コンテンツプロバイダの端末
７１    コンテンツ探索イベント受信フィルタ登録部
７２    コンテンツ探索イベント受信フィルタ作成部
７３    コンテンツ登録部
７４    コンテンツ探索イベント受信部
７５    コンテンツ探索応答送信部
７６    コンテンツキーワード作成部
７７    コンテンツ属性管理部
７８    コンテンツ属性学習部
７９    コンテンツ配信指示受信部
８０    コンテンツ配信部
８１    フィードバック受信部
９１    コンテンツ探索イベント発信部
９２    コンテンツ探索イベント作成部
９３    コンテンツキーワード受信部
９４    コンテンツ選出部
９５    コンテンツ要求入力部
９６    ユーザ嗜好キーワード作成部
９７    ユーザ情報登録部
９８    コンテンツ配信要求部
９９    ユーザ嗜好属性管理部
１００    ユーザ嗜好属性学習部
１０１    コンテンツ表示部
１０２    コンテンツ操作入力部
１０３    コンテンツ受信部
１０４    コンテンツ評価情報通知部
１０５    コンテンツ評価情報作成部
１０６    自律行動部
１０７    ユーザ行動パターン管理部
１０８    ユーザ行動パターン学習部
１０９    環境情報収集部
【図１】
2004206445.tif 000022
【図２】
2004206445.tif 000023
【図３】
2004206445.tif 000024
【図４】
2004206445.tif 000025
【図５】
2004206445.tif 000026
【図６】
2004206445.tif 000027
【図７】
2004206445.tif 000028
【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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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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