(57)【要約】【課題】教育分野において特徴的な学期や季節による利用者の要求の変化に対応して推奨コンテンツを提供できるレコメンデーション装置およびレコメンデーションプログラムを提供する。【解決手段】類似アクセス履歴期間抽出部１０は、受信元利用者と、他の利用者のアクセス履歴を比較して履歴コンテンツ類似期間を抽出し、その期間の適合率を算出する。レコメンデーションスコア算出部１１は、この適合率を用いてレコメンデーションスコアを算出する。コンテンツ抽出部１２は、算出されたレコメンデーションスコアに基づいてコンテンツデータベース（ＤＢ）・１５からレコメンデーションコンテンツを抽出する。抽出されたレコメンデーションコンテンツは、ソート部１３においてコンテンツの属性を用いてソートされた後、表示部１４によって表示される。【選択図】  図１
2004303149.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者のアクセス履歴を参照して推奨コンテンツを提供するレコメンデーション装置であって、
推奨コンテンツの提供を受ける受信元利用者と他の利用者の予め設定した期間におけるアクセス履歴を抽出し、該２つのアクセス履歴を照合して類似度を算出し、予め設定した閾値と比較して類似度が閾値を越えるアクセス履歴類似期間を抽出し、さらに、前記他の利用者のアクセス履歴抽出期間の開始を所定の期間ずらして前記処理を繰り返し、前記他の利用者の全アクセス履歴抽出対象期間にわたりアクセス履歴類似期間を抽出するアクセス履歴類似期間抽出手段と、
前記アクセス履歴類似期間のアクセス履歴と前記受信元利用者のアクセス履歴の適合率を算出する適合率算出手段と、
前記受信元利用者の前記アクセス履歴におけるコンテンツと適合する、前記アクセス履歴類似期間のコンテンツへのアクセス数と前記適合率から当該アクセス履歴類似期間の各コンテンツのレコメンデーションスコアを算出するレコメンデーションスコア算出手段と、
前記レコメンデーションスコアの高い順に所定の数のコンテンツを抽出するコンテンツ抽出手段と、
該コンテンツ抽出手段により抽出されたコンテンツの属性を用いて前記受信元利用者が指定した条件によりソートして属性ごとに分類した推奨コンテンツを出力するソート手段と、
を具備することを特徴とするレコメンデーション装置。
【請求項２】
前記適合率は、前記アクセス履歴類似期間におけるコンテンツの内で前記受信元利用者の前記アクセス履歴におけるコンテンツと適合するコンテンツ数を前記受信元利用者の前記アクセス履歴におけるコンテンツ数で除した値であることを特徴とする請求項１に記載のレコメンデーション装置。
【請求項３】
前記レコメンデーションスコアは、前記アクセス履歴類似期間におけるコンテンツの内で前記受信元利用者の前記アクセス履歴におけるコンテンツと適合するコンテンツへのアクセス回数と、前記適合率の積によって算出されることを特徴とする請求項１または請求項２に記載のレコメンデーション装置。
【請求項４】
前記コンテンツの属性は、学校の種類を表す校種、教科および学年からなることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかの項に記載のレコメンデーション装置。
【請求項５】
前記アクセス履歴類似期間の１つ前または後のアクセス履歴抽出期間において、前記受信元利用者の前記アクセス履歴におけるコンテンツと適合するコンテンツを、さらに抽出して推奨コンテンツとすることを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかの項に記載のレコメンデーション装置。
【請求項６】
利用者のアクセス履歴を参照して推奨コンテンツを提供するためのレコメンデーションプログラムであって、
推奨コンテンツの提供を受ける受信元利用者と他の利用者の予め定めた期間のアクセス履歴を抽出し、該２つのアクセス履歴を照合して類似度を算出し、予め設定した閾値と比較して類似度が閾値を越えるアクセス履歴類似期間を抽出する処理と、
前記他の利用者のアクセス履歴抽出期間の開始を所定の期間ずらして、前記処理を繰り返し、前記他の利用者の全アクセス履歴抽出対象期間にわたりアクセス履歴類似期間を抽出する処理と、
該アクセス履歴類似期間のアクセス履歴と前記受信元利用者のアクセス履歴の適合率を算出する処理と、
前記受信元利用者の前記アクセス履歴におけるコンテンツと適合する、前記アクセス履歴類似期間のコンテンツへのアクセス数から当該アクセス履歴類似期間の各コンテンツのレコメンデーションスコアを算出する処理と、
前記レコメンデーションスコアの高い順に所定の数のコンテンツを抽出する処理と、
該抽出されたコンテンツの属性を用いて前記受信元利用者が指定した条件によりソートして属性ごとに分類した推奨コンテンツを出力する処理と
をコンピュータに実行させるためのレコメンデーションプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、利用者のアクセス履歴を参照して推奨コンテンツを提供するレコメンデーション装置、特に、教育分野における特徴を考慮して推奨コンテンツを提供できるようにしたレコメンデーション装置およびレコメンデーションプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
インターネット上で閲覧できる情報は多種多様で膨大な量であり、その中から利用者が求めている情報を探し出すには大変な手間がかかる。また、効率よく探すには検索する技術を習得する必要もある。このような検索に要する時間、労力を軽減するために利用者のアクセス履歴や職業、年齢などの属性に合わせて情報をレコメンデーションする技術がある。その一つとして協調型フィルタリングが知られている。協調型フィルタリングでは、利用者は予め属性を登録し、レコメンデーション装置は、登録された属性に基づくプロファイルを保持して、このプロファイルを利用して属性の近い利用者を見つけ出し、その利用者の情報の評価によってレコメンデーションを行う。このようなレコメンデーション方法で重要なことは、利用者にとって、有効なそして活用できる情報を提供することである。
【０００３】
既存の代表的なＷｅｂサイトでのレコメンデーションサービスでは、利用者に住所や名前以外にも任意で趣味や誕生日のデータを登録してもらい、この利用者情報や購買履歴をもとに、利用者が興味を持ちそうな商品を画面上でリアルタイムに推薦している。例えば、利用者がある商品を購入したとき、他の利用者の購入パターンを調べてその商品と同時に購入している他の商品をリアルタイムに検索し表示する。
【０００４】
また、従来の利用者の周期的な興味変化に基づく情報提供方法では、周期的に変化する利用者の生活パターンに基づく利用者プロファイルと、情報特性に基づく記事プロファイルを作成し、２つのプロファイルにより適切な情報を選択して利用者に配信している（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
【特許文献１】
特開２０００−９９５２５号公報（第５−６頁、第１図）
【０００６】
一方、教育分野にレコメンデーション装置を適用することを考えると、教育分野独自の次のような特徴を考慮する必要がある。教育分野におけるコンテンツは、学校の種類（校種）、教科、学年などの属性を持つことである。また、教育分野での利用者は、年毎に担当の学年、教科などの属性が変わること、学期、季節、教育課程に沿った内容のコンテンツにアクセスすることである。さらに、教科書を学習する順番は、学期、季節、教育課程により様々な順序が考えられる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
上述した特徴を持つ教育分野にレコメンデーション装置を適用する場合、従来のレコメンデーション方法では以下のような問題がある。
従来のレコメンデーション方法では、推奨する対象のコンテンツを他の利用者が最近アクセスしたコンテンツ、あるいは過去にアクセスした全てのコンテンツから求めており、過去の一定期間にアクセスしたコンテンツや過去にアクセスした同じような学習内容のコンテンツを考慮したレコメンデーションがなされずに、最近たまたまアクセスしたコンテンツも基準になるため、有用度が低いコンテンツも提示される。また、利用者が有用なコンテンツを得ようとすると、要求の変化に対応して属性登録を頻繁に行う必要がある。
【０００８】
また、従来の方法では、コンテンツの属性を考慮せずにレコメンデーションしているため、利用者にとって必ずしも有用でないコンテンツまで提示される。さらに、提示される情報は、所望の分野ごとに区分されることなく、アクセス履歴に基づいて推奨するコンテンツを列挙するため、推奨された情報を十分に活用できない。
また、特許文献１の図１に示す情報提供方法では、教育分野に特徴的である学期および季節による利用者の要求の変化に対応できず、最も有用なコンテンツをレコメンデーションできない。
【０００９】
この発明は、上記の点に鑑みてなされたもので、その目的は、推奨コンテンツの提供を受ける利用者のアクセス履歴と、他の利用者の過去のある一定期間のアクセス履歴を比較して類似する期間のコンテンツを求め、評価スコアの高いコンテンツを抽出し、さらにコンテンツに付与した属性に基づいて分類して推奨コンテンツを提示することにより、教育分野において特徴的な学期や季節による利用者の要求の変化に対応できるレコメンデーション装置およびレコメンデーションプログラムを提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、利用者のアクセス履歴を参照して推奨コンテンツを提供するレコメンデーション装置であって、推奨コンテンツの提供を受ける受信元利用者と他の利用者の予め設定した期間におけるアクセス履歴を抽出し、該２つのアクセス履歴を照合して類似度を算出し、予め設定した閾値と比較して類似度が閾値を越えるアクセス履歴類似期間を抽出し、さらに、前記他の利用者のアクセス履歴抽出期間の開始を所定の期間ずらして前記処理を繰り返し、前記他の利用者の全アクセス履歴抽出対象期間にわたりアクセス履歴類似期間を抽出するアクセス履歴類似期間抽出手段と、前記アクセス履歴類似期間のアクセス履歴と前記受信元利用者のアクセス履歴の適合率を算出する適合率算出手段と、前記受信元利用者の前記アクセス履歴におけるコンテンツと適合する、前記アクセス履歴類似期間のコンテンツへのアクセス数と前記適合率から当該アクセス履歴類似期間の各コンテンツのレコメンデーションスコアを算出するレコメンデーションスコア算出手段と、前記レコメンデーションスコアの高い順に所定の数のコンテンツを抽出するコンテンツ抽出手段と、該コンテンツ抽出手段により抽出されたコンテンツの属性を用いて前記受信元利用者が指定した条件によりソートして属性ごとに分類した推奨コンテンツを出力するソート手段とを具備することを特徴とするレコメンデーション装置である。
【００１１】
また、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載のレコメンデーション装置において、前記適合率は、前記アクセス履歴類似期間におけるコンテンツの内で前記受信元利用者の前記アクセス履歴におけるコンテンツと適合するコンテンツ数を前記受信元利用者の前記アクセス履歴におけるコンテンツ数で除した値であることを特徴とする。
【００１２】
また、請求項３に記載の発明は、請求項１または請求項２に記載のレコメンデーション装置において、前記レコメンデーションスコアは、前記アクセス履歴類似期間におけるコンテンツの内で前記受信元利用者の前記アクセス履歴におけるコンテンツと適合するコンテンツへのアクセス回数と、前記適合率の積によって算出されることを特徴とする。
【００１３】
また、請求項４に記載の発明は、請求項１から請求項３のいずれかの項に記載のレコメンデーション装置において、前記コンテンツの属性は、学校の種類を表す校種、教科および学年からなることを特徴とする。
【００１４】
また、請求項５に記載の発明は、請求項１から請求項４のいずれかの項に記載のレコメンデーション装置において、前記アクセス履歴類似期間の１つ前または後のアクセス履歴抽出期間において、前記要求元利用者の前記アクセス履歴におけるコンテンツと適合するコンテンツを、さらに抽出して推奨コンテンツとすることを特徴とする。
【００１５】
また、請求項６に記載の発明は、利用者のアクセス履歴を参照して推奨コンテンツを提供するためのレコメンデーションプログラムであって、推奨コンテンツの提供を受ける受信元利用者と他の利用者の予め定めた期間のアクセス履歴を抽出し、該２つのアクセス履歴を照合して類似度を算出し、予め設定した閾値と比較して類似度が閾値を越えるアクセス履歴類似期間を抽出する処理と、前記他の利用者のアクセス履歴抽出期間の開始を所定の期間ずらして、前記処理を繰り返し、前記他の利用者の全アクセス履歴抽出対象期間にわたりアクセス履歴類似期間を抽出する処理と、該履歴コンテンツ類似期間のアクセス履歴と前記受信元利用者のアクセス履歴の適合率を算出する処理と、前記受信元利用者の前記アクセス履歴におけるコンテンツと適合する、前記アクセス履歴類似期間のコンテンツへのアクセス数から当該アクセス履歴類似期間の各コンテンツのレコメンデーションスコアを算出する処理と、前記レコメンデーションスコアの高い順に所定の数のコンテンツを抽出する処理と、該抽出されたコンテンツの属性を用いて前記受信元利用者が指定した条件によりソートして属性ごとに分類した推奨コンテンツを出力する処理とをコンピュータに実行させるためのレコメンデーションプログラムである。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の一実施の形態について説明する。図１は、同実施形態によるレコメンデーション装置１の構成を示す図である。同図において、１０は、アクセス履歴データベース（ＤＢ）・１７に格納されている、推奨コンテンツ（以下、レコメンデーションコンテンツという）の提供を受ける利用者（以下、受信元利用者という）と、他の利用者の予め設定した期間のアクセス履歴を比較してアクセス履歴が類似している期間を抽出し、その期間の類似度から適合率を算出する類似アクセス履歴期間抽出部である。ここで、利用者のアクセス履歴を抽出する期間は、週単位など任意に設定できる。
【００１７】
１１は、類似アクセス履歴期間抽出部１０により求められた類似期間と適合率からレコメンデーションスコアを算出するレコメンデーションスコア算出部である。１２は、レコメンデーションスコア算出部１１で算出されたレコメンデーションスコアに基づいてコンテンツＤＢ・１５からコンテンツを抽出してレコメンデーションコンテンツＤＢ・１６に格納するコンテンツ抽出部である。１３は、レコメンデーションコンテンツＤＢ・１６に格納されているレコメンデーション対象のコンテンツをその属性を用いて受信元利用者が指定した条件によりソートするソート部である。１４は、ソート部１３においてソートされたコンテンツを受信元利用者のパーソナルコンピュータなどの端末装置に表示する表示部である。
【００１８】
アクセス履歴ＤＢ・１７は、利用者のアクセスログに基づいて作成される。図２は、利用者Ａ〜Ｃが、レコメンデーション装置１にアクセスし、レコメンデーションコンテンツを受ける場合の概念図およびアクセスログ、アクセス履歴ＤＢ・１７とコンテンツＤＢ・１５に格納される情報の例を示す図である。図２（Ａ）は、アクセスログであり、アクセス日時、利用者名Ａ〜Ｃ、アクセスを行った端末装置のアドレス、アクセスしたコンテンツ名Ｃ１〜Ｃ１１などからなる。図２（Ｂ）は、アクセス履歴ＤＢ・１７に格納された情報であり、所定の期間ごとに区分された、各利用者がアクセスしたコンテンツを示す。図２（Ｃ）に示すように、コンテンツは校種、教科、学年から成る属性情報を有する。
【００１９】
次に、図１〜図５を参照して、本実施の形態によるレコメンデーション装置１の動作を説明する。ここで、利用者Ａ（受信元利用者）が自身の保有する端末装置からインターネットなどのネットワークを介してレコメンデーション装置１にアクセスし、レコメンデーションコンテンツを受けるものとする。また、コンテンツには校種（学校の種類）、教科、学年の３項目からなる属性が付与されており、アクセス履歴は、アクセス日時、コンテンツ名、属性から構成されているものとする。
【００２０】
図３は、類似アクセス履歴期間抽出部１０の処理の流れを示すフローチャートである。先ず、類似アクセス履歴期間抽出部１０は、アクセス履歴ＤＢ・１７から利用者Ａの所定の期間におけるアクセス履歴を抽出する（ステップＳ１０）。次に、アクセス履歴ＤＢ・１７から利用者Ｂの最新のアクセス履歴を所定の期間抽出する（ステップＳ１１）。ステップＳ１１で抽出した利用者Ｂのアクセス履歴と、ステップＳ１０で抽出した利用者Ａのアクセス履歴とを比較し、２つの履歴に含まれるコンテンツから類似度を算出する。
【００２１】
次に、算出した類似度と予め設定した閾値を比較し、閾値を越えているか否か判断する。算出した類似度が閾値を越えていない場合（ステップＳ１２：ＮＯ）、利用者Ｂのアクセス履歴抽出対象とする全期間を解析したか否か判断するステップＳ１６の処理を実行する。
一方、算出した類似度が閾値を越えている場合（ステップＳ１２：ＹＥＳ）、ステップＳ１３に進む。ステップＳ１３では、既に「履歴コンテンツ類似期間」として抽出済みの期間が存在するか否かを調べる。抽出済みの「履歴コンテンツ類似期間」が存在する場合（ステップＳ１３：ＹＥＳ）、ステップＳ１４に進み、今回抽出した期間における類似度と、既に「履歴コンテンツ類似期間」として抽出済みの期間における類似度とを比較し、より類似度が高いほうを「履歴コンテンツ類似期間」とする。
また、これまでに「履歴コンテンツ類似期間」として抽出した期間が存在しない場合には（ステップＳ１３：ＮＯ）、今回抽出した期間を「履歴コンテンツ類似期間」とする（ステップＳ１５）。
【００２２】
次に、利用者Ｂのアクセス履歴抽出対象とする全期間を解析したか否か判断する。全期間を解析していない場合は（ステップＳ１６：ＮＯ）、ステップＳ１１にもどり、利用者Ｂのアクセス履歴を抽出する期間の開始を予め設定した期間、例えば、１日ずらしてアクセス履歴を抽出し、ステップＳ１１〜ステップＳ１５の処理を繰り返す。全期間の解析を完了した場合は（ステップＳ１６：ＹＥＳ）、ステップＳ１７に進み、アクセス履歴を解析していない利用者がいるか否かを判断する。
【００２３】
全利用者について解析が終わっていない場合（ステップＳ１７：ＮＯ）、ステップＳ１１にもどり、解析が終わっていない利用者についてステップＳ１１〜ステップＳ１６の処理を繰り返す。ステップＳ１７でＹＥＳの場合は、ステップＳ１８に進み、抽出された各「履歴コンテンツ類似期間」について、ステップＳ１０で抽出した利用者Ａのアクセス履歴との適合率を算出する。適合率は、次の式により算出される。
【００２４】
適合率＝Ｎ２／Ｎ１  …（１）
但し、Ｎ１：アクセス履歴抽出期間に利用者Ａがアクセスしたコンテンツ数。
Ｎ２：「履歴コンテンツ類似期間」にアクセスしたコンテンツで、利用者Ａがアクセスしたコンテンツと適合したコンテンツ数。
【００２５】
次に、レコメンデーションスコア算出部１１とコンテンツ抽出部１２の動作を説明する。レコメンデーションスコア算出部１１では、類似アクセス履歴期間抽出部１０において利用者Ａ以外の利用者について抽出された「履歴コンテンツ類似期間」における各コンテンツのレコメンデーションスコアを算出する。
【００２６】
図４は、レコメンデーションスコア算出部１１とコンテンツ抽出部１２における処理の流れを示すフローチャートである。先ず、レコメンデーションコンテンツを提供する利用者Ａを確定し（ステップＳ２０）、他の利用者の「履歴コンテンツ類似期間」におけるコンテンツから、利用者Ａのアクセス履歴におけるコンテンツと適合するコンテンツを抽出して、そのコンテンツの出現頻度を求める（ステップＳ２１）。次に、各コンテンツについて次の式によりレコメンデーションスコアを算出する（ステップＳ２２）。
【００２７】
レコメンデーションスコア＝Ｎ３×適合率  …（２）
但し、Ｎ３：「履歴コンテンツ類似期間」におけるコンテンツで利用者Ａがアクセス履歴抽出期間にアクセスしたコンテンツと適合するコンテンツへのアクセス回数（出現頻度）
【００２８】
次に、コンテンツ抽出部１２は、算出したレコメンデーションスコアが高い順に所定の数のコンテンツをコンテンツＤＢ・１５から抽出してレコメンデーションコンテンツＤＢ・１６に格納する（ステップＳ２３）。この格納されたコンテンツが利用者Ａへのレコメンデーションコンテンツとなる。ステップＳ２４において、全利用者についてレコメンデーションコンテンツを抽出し、レコメンデーションコンテンツＤＢ・１６に格納したか否か判断する。レコメンデーションコンテンツの抽出を完了していない場合（ステップＳ２４：ＮＯ）、ステップＳ２０にもどり、ステップＳ２３までの処理を繰り返す。全利用者についてレコメンデーションコンテンツの抽出を完了すると（ステップＳ２４：ＹＥＳ）、ソート部１３の処理に進む。
【００２９】
次に、ソート部１３の動作を説明する。図５はソート部１３における処理の流れを示すフローチャートである。先ず、レコメンデーションコンテンツＤＢ・１６から利用者Ａへ提供するレコメンデーションコンテンツを読み出す（ステップＳ３０）。次に、読み出されたレコメンデーションコンテンツの属性を抽出する（ステップＳ３１）。抽出した属性を用いて利用者Ａによって指定された表示条件によりレコメンデーションコンテンツをソートする（ステップＳ３３）。そして、表示部１４は、ソートしたコンテンツを利用者Ａの端末装置に表示させる（ステップＳ３４）。
【００３０】
なお、上述の動作説明では、レコメンデーションコンテンツを「履歴コンテンツ類似期間」にアクセスされたコンテンツから抽出したが、「履歴コンテンツ類似期間」に前後するアクセス履歴抽出期間における、利用者Ａのアクセスしたコンテンツに適合するコンテンツを抽出して前記レコメンデーションコンテンツに加えることも可能である。このようにして、利用者Ａが求めるコンテンツに関連するコンテンツをより多く提示することができる。
また、上述の動作説明では、受信元利用者以外の利用者から抽出される「履歴コンテンツ類似期間」は１つのみとしているが、図３のステップＳ１２において既に「履歴コンテンツ類似期間」として抽出済みの期間が存在する「ＹＥＳ」の場合は、全てを「類似コンテンツ類似期間」として保存しておき、ステップＳ１８以降の処理に活用することも可能である。
【００３１】
なお、上述のレコメンデーション装置１は、内部にコンピュータシステムを有している。そして、上述した動作の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータシステムが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでいうコンピュータシステムとは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものである。
【００３２】
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、ＲＯＭの他に、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のシステムやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【００３３】
【発明の効果】
以上説明したように、請求項１に記載の発明によれば、レコメンデーションコンテンツの提供を受ける受信元利用者のアクセス履歴と、他の利用者の一定の期間ごとのアクセス履歴を比較し、全アクセス履歴抽出期間を対象に「履歴コンテンツ類似期間」を抽出することにより、過去のアクセス履歴も含めて他の利用者がアクセスした同じような学習内容のコンテンツを利用することができるため、学期や季節により変化する利用者の要求に対応して、利用者がアクセスしたコンテンツにより深く関連するレコメンデーションコンテンツを提供することができるので、教育分野におけるレコメンデーション装置の有用性を一層高めることができるという効果が得られる。
【００３４】
請求項２に記載の発明によれば、受信元利用者と他の利用者のアクセス履歴を照合してアクセス履歴が類似する期間を抽出し、この「履歴コンテンツ類似期間」におけるコンテンツから算出した適合率をレコメンデーションコンテンツ抽出に用いているので、受信元利用者にとって有効なコンテンツをより確実に抽出することができる。
請求項３に記載の発明によれば、時期的な要因を含む「履歴コンテンツ類似期間」と、コンテンツへのアクセス頻度による重要度を考慮した評価スコアが求められ、その評価スコアに基づいてレコメンデーションコンテンツが選択されるので、受信元利用者が求めるコンテンツに、より深く関連するコンテンツを抽出して提供できる。
【００３５】
請求項４に記載の発明によれば、教育分野においてコンテンツを分類する上で有用な属性をコンテンツに付与できるので、この属性を用いてソートしたレコメンデーションコンテンツを提供することにより、利用者にとってレコメンデーションコンテンツの活用がより容易になる。
請求項５に記載の発明によれば、「履歴コンテンツ類似期間」に前後するアクセス履歴抽出期間の、受信元利用者のアクセスしたコンテンツに適合するコンテンツをレコメンデーションコンテンツに加えることができるので、利用者に有用と思われるコンテンツをより多く提供することができる。
請求項６に記載の発明によれば、コンピュータに当該プログラムを実装することによってレコメンデーション装置の機能を実現するので、レコメンデーション装置の適用環境などによる変更に対してプログラム変更により柔軟に対応できるようになり、レコメンデーション装置の汎用性を一層高めるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施の形態によるレコメンデーション装置の構成を示す図である。
【図２】レコメンデーション装置の概念図およびアクセスログ、アクセス履歴ＤＢとコンテンツＤＢに格納される情報の例を示す図である。
【図３】類似アクセス履歴期間抽出部の処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】レコメンデーションスコア算出部の処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】ソート部の処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
１…レコメンデーション装置
１０…類似アクセス履歴期間抽出部（類似アクセス履歴期間抽出手段、適合率算出手段）
１１…レコメンデーションスコア算出部
１２…コンテンツ抽出部
１３…ソート部
１４…表示部
１５…コンテンツＤＢ（データベース）
１６…レコメンデーションコンテンツＤＢ
１７…アクセス履歴ＤＢ
【図１】
2004303149.tif 000003
【図２】
2004303149.tif 000004
【図３】
2004303149.tif 000005
【図４】
2004303149.tif 000006
【図５】
2004303149.tif 000007