(57)【要約】【課題】ユーザの要求とコンテンツの適合度を算出し、その適合度を表示することで、コンテンツ選択支援装置並びにコンテンツ選択支援方法，この方法をコンピュータ制御により実行するためのプログラムを提供すること。【解決手段】ユーザの入力またはしかるべき方法によって、コンテンツＩＤとユーザＩＤとをシステムに入力し、入力されたユーザＩＤとコンテンツＩＤの情報を元にして、ユーザ嗜好情報ＤＢとコンテンツ情報ＤＢを参照し、しかるべき演算を行い、そのユーザとそのコンテンツの適合度を表わす値を算出し、この適合度を元に、適合度を示すメッセージを出力することで、端末装置の利用者に、他の利用者に関する情報を提供可能とするもの。【選択図】      図１
2004171322.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各個人の嗜好情報を、複数のキーワードとそれぞれのキーワードに重み付けられた値のキーワードベクトル集合で記録してあるユーザ嗜好情報ＤＢと、
コンテンツ情報を、複数のキーワードとそれぞれのキーワードに重み付けられた値のキーワードベクトル集合で記録してあるコンテンツ情報ＤＢと、
しかるべき方法でユーザＩＤ（Ｕ０）とコンテンツＩＤ（Ｃ０）とを入力する入力手段と、
ユーザ嗜好情報ＤＢから取得した該ユーザＩＤ（Ｕ０）のユーザのキーワードベクトル集合と、コンテンツ情報ＤＢから取得した該コンテンツＩＤ（Ｃ０）のコンテンツのキーワードベクトル集合との類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）をしかるべき演算手法で算出する類似度算出手段（０）と、
しかるべき手法でコンテンツＩＤ（Ｃｘ）を選出し、ユーザ嗜好情報ＤＢから取得したユーザＩＤ（Ｕ０）のユーザのキーワードベクトル集合と、コンテンツ情報ＤＢから取得したコンテンツＩＤ（Ｃｘ）のコンテンツのキーワードベクトル集合との類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃｘ）をしかるべき演算手法で算出する類似度算出手段（Ｃ）と、
複数回、上記類似度算出手段（Ｃ）を繰り返し、複数のコンテンツＣｘとユーザＵ０との類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃｘ）を算出する繰り返し手段（Ｃ）と、
複数の上記類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃｘ）における類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）の大きさに基づいて、しかるべき手法で適合度Ｐｃを付与する適合度付与手段（Ｃ）と、
この適合度Ｐｃからコンテンツ選択を支援する情報を生成し、出力する出力手段とを有することを特徴とする、コンテンツ選択支援装置。
【請求項２】
前記適合度付与手段（Ｃ）が、複数の前記類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃｘ）と類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）における類似度の分布を正規化し、類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）を正規化した値ＰＳ（Ｕ０，Ｃ０）を適合度Ｐｃとして付与するものであることを特徴とする、請求項１に記載のコンテンツ選択支援装置。
【請求項３】
前記適合度付与手段（Ｃ）が、複数の該類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃｘ）と類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）における類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）の順位を反映した値を適合度Ｐｃとして付与するものであることを特徴とする、請求項１に記載のコンテンツ選択支援装置。
【請求項４】
前記出力手段が、前記適合度Ｐｃに関する情報を、前記テンプレートＤＢのテンプレートに従って文章で生成し、出力するものであることを特徴とする、請求項１〜３のいずれか１項に記載のコンテンツ選択支援装置。
【請求項５】
前記出力手段が、前記適合度Ｐｃに関する情報を、キャラクタの動きや色，形状，音声として出力するものであることを特徴とする、請求項１〜３のいずれか１項に記載のコンテンツ選択支援装置。
【請求項６】
各個人の嗜好情報を、複数のキーワードとそれぞれのキーワードに重み付けられた値のキーワードベクトル集合で記録してあるユーザ嗜好情報ＤＢと、
コンテンツ情報を複数のキーワードとそれぞれのキーワードに重み付けられた値のキーワードベクトル集合で記録してあるコンテンツ情報ＤＢと、
しかるべき方法でユーザＩＤ（Ｕ０）とコンテンツＩＤ（Ｃ０）とを入力する入力手段と、
ユーザ嗜好情報ＤＢから取得した該ユーザＩＤ（Ｕ０）のユーザのキーワードベクトル集合と、コンテンツ情報ＤＢから取得した該コンテンツＩＤ（Ｃ０）のコンテンツのキーワードベクトル集合との類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）をしかるべき演算手法で算出する類似度算出手段（０）と、
しかるべき手法でユーザＩＤ（Ｕｘ）を選出し、ユーザ嗜好情報ＤＢから取得したユーザＩＤ（Ｕｘ）のユーザのキーワードベクトル集合と、コンテンツ情報ＤＢから取得したコンテンツＩＤ（Ｃ０）のコンテンツのキーワードベクトル集合との類似度Ｐ（Ｕｘ，Ｃ０）をしかるべき演算手法で算出する類似度算出手段（Ｕ）と、
複数回、上記類似度算出手段（Ｕ）を繰り返し、複数のユーザＵｘとコンテンツＣ０との類似度Ｐ（Ｕｘ，Ｃ０）を算出する繰り返し手段（Ｕ）と、
複数の上記類似度Ｐ（Ｕｘ，Ｃ０）における類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）の大きさに基づいて、しかるべき手法で適合度Ｐｕを付与する適合度付与手段（Ｕ）と、
適合度Ｐｕからコンテンツ選択を支援する情報を生成し、出力する出力手段とを有することを特徴とする、コンテンツ選択支援装置。
【請求項７】
前記適合度付与手段（Ｕ）が、複数の前記類似度Ｐ（Ｕｘ，Ｃ０）と類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）における類似度の分布を正規化し、類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）を正規化した値ＰＳ（Ｕ０，Ｃ０）を適合度Ｐｕとして付与するものであることを特徴とする、請求項６に記載のコンテンツ選択支援装置。
【請求項８】
前記適合度付与手段（Ｕ）が、複数の該類似度Ｐ（Ｕｘ，Ｃ０）と類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）における類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）の順位を反映した値を適合度Ｐｕとして付与するものであることを特徴とする、請求項６に記載のコンテンツ選択支援装置。
【請求項９】
前記出力手段が、前記適合度Ｐｕに関する情報を、前記テンプレートＤＢのテンプレートに従って文章で生成し、出力するものであることを特徴とする、請求項６〜８のいずれか１項に記載のコンテンツ選択支援装置。
【請求項１０】
前記出力手段が、前記適合度Ｐｕに関する情報を、キャラクタの動きや色，形状，音声として出力するものであることを特徴とする、請求項６〜８のいずれか１項に記載のコンテンツ選択支援装置。
【請求項１１】
各個人の嗜好情報を、複数のキーワードとそれぞれのキーワードに重み付けられた値のキーワードベクトル集合で記録してあるユーザ嗜好情報ＤＢと、
コンテンツ情報を複数のキーワードとそれぞれのキーワードに重み付けられた値のキーワードベクトル集合で記録してあるコンテンツ情報ＤＢと、
しかるべき方法でユーザＩＤ（Ｕ０）とコンテンツＩＤ（Ｃ０）とを入力する入力手段と、
ユーザ嗜好情報ＤＢから取得した該ユーザＩＤ（Ｕ０）のユーザのキーワードベクトル集合と、コンテンツ情報ＤＢから取得した該コンテンツＩＤ（Ｃ０）のコンテンツのキーワードベクトル集合との類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）をしかるべき演算手法で算出する類似度算出手段（０）と、
しかるべき手法でコンテンツＩＤ（Ｃｘ）を選出し、ユーザ嗜好情報ＤＢから取得したユーザＩＤ（Ｕ０）のユーザのキーワードベクトル集合と、コンテンツ情報ＤＢから取得したコンテンツＩＤ（Ｃｘ）のコンテンツのキーワードベクトル集合との類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）をしかるべき演算手法で算出する類似度算出手段（Ｃ）と、
複数回、上記類似度算出手段（Ｃ）を繰り返し、複数のコンテンツＣｘとユーザＵ０との類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃｘ）を算出する繰り返し手段（Ｃ）と、
複数の上記類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃｘ）における類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）の大きさに基づいて、しかるべき手法で適合度Ｐｃを付与する適合度付与手段（Ｃ）と、
しかるべき手法でユーザＩＤ（Ｕｘ）を選出し、ユーザ嗜好情報ＤＢから取得したユーザＩＤ（Ｕｘ）のユーザのキーワードベクトル集合と、コンテンツ情報ＤＢから取得したコンテンツＩＤ（Ｃ０）のコンテンツのキーワードベクトル集合との類似度Ｐ（Ｕｘ，Ｃ０）をしかるべき演算手法で算出する類似度算出手段（Ｕ）と、
複数回、上記類似度算出手段（Ｕ）を繰り返し、複数のユーザＵｘとコンテンツＣ０との類似度Ｐ（Ｕｘ，Ｃ０）を算出する繰り返し手段（Ｕ）と、
複数の上記類似度Ｐ（Ｕｘ，Ｃ０）における類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）の大きさに基づいて、しかるべき手法で適合度Ｐｕを付与する適合度付与手段（Ｕ）と、
上記適合度Ｐｃと適合度Ｐｕからコンテンツ選択を支援する情報を生成し、出力する出力手段とを有することを特徴とするコンテンツ選択支援装置。
【請求項１２】
前記適合度付与手段（Ｃ）が、複数の前記類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃｘ）と類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）における類似度の分布を正規化し、類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）を正規化した値ＰＳ（Ｕ０，Ｃ０）を適合度Ｐｃとして付与するものであり、前記適合度付与手段（Ｕ）が、複数の前記類似度Ｐ（Ｕｘ，Ｃ０）と類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）における類似度の分布を正規化し、類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）を正規化した値ＰＳ（Ｕ０，Ｃ０）を適合度Ｐｕとして付与するものであることを特徴とする、請求項１１に記載のコンテンツ選択支援装置。
【請求項１３】
前記適合度付与手段（Ｃ）が、複数の前記類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃｘ）と類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）における類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）の順位を反映した値を適合度Ｐｃとして付与するものであり、前記適合度付与手段（Ｕ）が、複数の前記類似度Ｐ（Ｕｘ，Ｃ０）と類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）における類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）の順位を反映した値を適合度Ｐｕとして付与するものであることを特徴とする、請求項１１に記載のコンテンツ選択支援装置。
【請求項１４】
前記出力手段が、前記適合度Ｐｃと適合度Ｐｕに関する情報を、前記テンプレートＤＢのテンプレートに従って文章で生成し、出力するものであることを特徴とする、請求項１１〜１３のいずれか１項に記載のコンテンツ選択支援装置。
【請求項１５】
前記出力手段が、前記適合度Ｐｃと適合度Ｐｕに関する情報を、キャラクタの動きや色，形状，音声として出力するものであることを特徴とする、請求項１１〜１３のいずれか１項に記載のコンテンツ選択支援装置。
【請求項１６】
各個人の嗜好情報を、複数のキーワードとそれぞれのキーワードに重み付けられた値のキーワードベクトル集合として記録し、
コンテンツ情報を、複数のキーワードとそれぞれのキーワードに重み付けられた値のキーワードベクトル集合として記録し、
しかるべき方法でユーザＩＤ（Ｕ０）とコンテンツＩＤ（Ｃ０）とが入力された場合に、
これに対応するユーザ嗜好情報のキーワードベクトル集合と、コンテンツ情報のキーワードベクトル集合との類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）をしかるべき演算手法で算出し、
しかるべき手法でコンテンツＩＤ（Ｃｘ）を選出し、前記ユーザ嗜好情報のキーワードベクトル集合と、コンテンツ情報のキーワードベクトル集合との類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃｘ）をしかるべき演算手法で算出して、
複数回、上記類似度算出演算を繰り返し、複数のコンテンツＣｘとユーザＵ０との類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃｘ）を算出し、
複数の上記類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃｘ）における類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）の大きさに基づいて、しかるべき手法で適合度Ｐｃを付与し、
この適合度Ｐｃからコンテンツ選択を支援する情報を生成し、出力することを特徴とする、コンテンツ選択支援方法。
【請求項１７】
各個人の嗜好情報を、複数のキーワードとそれぞれのキーワードに重み付けられた値のキーワードベクトル集合として記録し、
コンテンツ情報を、複数のキーワードとそれぞれのキーワードに重み付けられた値のキーワードベクトル集合として記録し、
しかるべき方法でユーザＩＤ（Ｕ０）とコンテンツＩＤ（Ｃ０）とが入力された場合に、
これに対応するユーザ嗜好情報のキーワードベクトル集合と、コンテンツ情報のキーワードベクトル集合との類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）をしかるべき演算手法で算出し、
しかるべき手法でユーザＩＤ（Ｕｘ）を選出し、前記ユーザ嗜好情報のキーワードベクトル集合と、コンテンツ情報のキーワードベクトル集合との類似度Ｐ（Ｕｘ，Ｃ０）をしかるべき演算手法で算出して、
複数回、上記類似度算出演算を繰り返し、複数のユーザＵｘとコンテンツＣ０との類似度Ｐ（Ｕｘ，Ｃ０）を算出し、
複数の上記類似度Ｐ（Ｕｘ，Ｃ０）における類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）の大きさに基づいて、しかるべき手法で適合度Ｐｕを付与し、
この適合度Ｐｕからコンテンツ選択を支援する情報を生成し、出力することを特徴とする、コンテンツ選択支援方法。
【請求項１８】
各個人の嗜好情報を、複数のキーワードとそれぞれのキーワードに重み付けられた値のキーワードベクトル集合として記録し、
コンテンツ情報を、複数のキーワードとそれぞれのキーワードに重み付けられた値のキーワードベクトル集合として記録し、
しかるべき方法でユーザＩＤ（Ｕ０）とコンテンツＩＤ（Ｃ０）とが入力された場合に、
これに対応するユーザ嗜好情報のキーワードベクトル集合と、コンテンツ情報のキーワードベクトル集合との類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）をしかるべき演算手法で算出し、
しかるべき手法でコンテンツＩＤ（Ｃｘ）を選出し、前記ユーザ嗜好情報のキーワードベクトル集合と、コンテンツ情報のキーワードベクトル集合との類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃｘ）をしかるべき演算手法で算出して、
複数回、上記類似度算出演算を繰り返し、複数のコンテンツＣｘとユーザＵ０との類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃｘ）を算出し、
複数の上記類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃｘ）における類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）の大きさに基づいて、しかるべき手法で適合度Ｐｃを付与し、
また、しかるべき手法でユーザＩＤ（Ｕｘ）を選出し、前記ユーザ嗜好情報のキーワードベクトル集合と、コンテンツ情報のキーワードベクトル集合との類似度Ｐ（Ｕｘ，Ｃ０）をしかるべき演算手法で算出して、
複数回、上記類似度算出演算を繰り返し、複数のユーザＵｘとコンテンツＣ０との類似度Ｐ（Ｕｘ，Ｃ０）を算出し、
複数の上記類似度Ｐ（Ｕｘ，Ｃ０）における類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）の大きさに基づいて、しかるべき手法で適合度Ｐｕを付与し、
この適合度Ｐｃと適合度Ｐｕからコンテンツ選択を支援する情報を生成し、出力することを特徴とする、コンテンツ選択支援方法。
【請求項１９】
請求項１６〜１８のいずれか１項に記載のコンテンツ選択支援方法をコンピュータ制御により実行するためのプログラム。
【請求項２０】
請求項１９に記載のプログラムを記録した、コンピュータにより読取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、あるユーザが、あるコンテンツに対してどの程度適合しているかを算出し、その適合度を表示することで、利用者は、様々なユーザの様々なコンテンツに対する適合度を把握したり、自分自身に適したコンテンツを発見する等の、新たなコンテンツ選択支援の方法を提供するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、放送の多チャンネル化や、インターネットによる映像配信など、多くの映像コンテンツが配信されるようになってきている。このようにして、ユーザは多くのコンテンツを選択することが可能となってきている。
そこで、沢山あるコンテンツの中から、単にコンテンツを選択するのではなく、いかにユーザが興味を抱いてコンテンツを視聴するかが重要となってくる。
従来の技術では、多くのコンテンツから希望のコンテンツを探す方法としては、あらかじめ用意したカテゴリ中からユーザの興味のあるコンテンツを選ぶ方法が用いられている。
【０００３】
例えば、特許文献１に記載の「番組選択方法および番組視聴装置および付加サービス提供装置」では、視聴者のあらかじめ登録した興味情報に合ったカテゴリを自動で提示し、そのカテゴリ中から所望の番組を選択する、といった簡単な操作のみで、視聴者の嗜好に沿った番組選択が容易に行える番組選択方法および番組視聴装置および付加サービス提供装置を提供している。
【０００４】
しかし、この装置ではユーザの興味によって番組のカテゴリを選択するだけでは、あらかじめ用意したカテゴリ以外からは選択することが困難であるという問題がある。
また、番組が多いと、カテゴリの中の番組数も多くなり、選択することが困難となる問題もある。さらに、カテゴリ番組を選択するだけでは、興味を抱くことに結びつかないと言える。
【０００５】
一方、ユーザの興味情報と視聴実績から番組を推薦することも行われている。例えば、ユーザの興味情報や視聴実績から番組の視聴傾向を取得し、視聴傾向に合った番組を推薦する方法も用いられている。これにより、あらかじめカテゴリ分けをした方式では発見できなかった番組も推薦候補とすることが可能となる。これは、ＴｉＶｏ（登録商標）と呼ばれるハードディスク記録型ビデオレコーダ装置にも実装されている。
【０００６】
また、特許文献２に記載の「他者グループ嗜好情報を利用した情報提供方式および情報提供装置、並びに情報提供プログラムを記録した記録媒体」では、ユーザとある関係で選別された他者グループを生成し、その他者グループのメンバの嗜好に合った番組にポイント付けを行うことで、他者の嗜好を元にして番組を推薦することが可能である。
【０００７】
しかし、推薦された番組数が少ないと希望の番組を発見することが困難になり、推薦された番組数が多いとどれにすればよいのか迷ってしまう問題がある。また、推薦する番組に関する情報を提示するだけでは、他のユーザがどのようなコンテンツが好きなのか、嫌いなのかといった、人それぞれの意見がわからず、そのコンテンツに対して興味を抱くことに結びつきにくいと言える。
【０００８】
一方、メッセージを表示してコンテンツに興味を抱く視点においては、特許文献３に記載の「テレビ間コミュニケーション装置」では、テレビ視聴中に、他のユーザとのメッセージのやり取りを行うことで、テレビ番組をきっかけとしてメッセージによるコミュニケーションを可能とする装置を提供している。
【０００９】
しかし、この装置では、メッセージを送信するためには他のユーザが入力をする必要があり、利用者自身がメッセージを希望したときに得られるものではない。また、他のユーザが使用していないときにはメッセージを得ることができない問題点がある。
【００１０】
【特許文献１】
特開２０００−１１５６４６号公報
【特許文献２】
特開２０００−５７０９０号公報
【特許文献３】
特開２０００−３０７８８９号公報
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来技術では、コンテンツ選択を支援する場合、カテゴリを提示したり、推薦するコンテンツの情報を提示してユーザの選択を支援していたが、コンテンツの情報を提示するだけではなく、どのような人がどのようなコンテンツの何に対して好き／嫌いと感じているのかがわからないという問題点があった。
また、どのような人がどのような感想を抱いたかといった情報を見るためには、メッセージを入力／選択して、明示的にユーザが入力する必要があるという問題点もあった。
【００１２】
また、他のユーザがシステムを使用していないときはメッセージを得ることができず、例えばＡさんがシステムを介して「Ｂさんはどのようなコンテンツの何に対して好き／嫌いと感じているのか」といった情報を知りたい場合も、Ｂさんがシステムを使用していないとその情報を得ることができないという問題点もあった。
【００１３】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、従来の技術における上述のごとき問題を解消し、ユーザの要求とコンテンツの適合度を算出し、その適合度を表示することで、コンテンツ選択支援装置並びにコンテンツ選択支援方法，この方法をコンピュータ制御により実行するためのプログラムを提供することにある。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明では、従来行われてきたような、単にコンテンツ情報を提示するといったコンテンツ選択支援ではなく、ユーザの入力またはしかるべき方法によって、コンテンツＩＤとユーザＩＤとを入力し、入力されたユーザＩＤとコンテンツＩＤの情報を元にして、ユーザ嗜好情報ＤＢとコンテンツ情報ＤＢを参照し、しかるべき演算を行い、そのユーザとそのコンテンツの適合度を表わす値を算出し、この適合度を元に、「Ａさんは、一見Ｘというコンテンツはあまり好きではないが、案外向いていると思う」といったメッセージを出力することで、端末装置の利用者に、「どのような人がどのようなコンテンツの何が好きである」といった情報を提供可能とすることを特徴とする。
【００１５】
また、本発明においては、上述のようなコンテンツ選択支援動作を、コンピュータによるプログラム制御で実行することが可能であり、そのためのプログラム、更にはこのプログラムを記録したコンピュータにより読取り可能な記録媒体を提供することもその特徴とするものである。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を、図面に示す好適実施例に基づいて、詳細に説明する。
【００１７】
図１に、本発明の一実施形態に係るコンテンツ選択支援装置のシステム構成図を示す。また、図２に、その処理の動作手順を示す。
【００１８】
図１において、１０はコンテンツ選択支援装置、２０はコンテンツ選択支援装置１０の中央制御装置、また、１１は入力手段、１２は特定のユーザと特定のコンテンツとの類似度を算出する類似度算出手段（０）、１３は特定のユーザと任意のコンテンツとの類似度を算出する類似度算出手段（Ｃ）、１４は任意のユーザと特定のコンテンツとの類似度を算出する類似度算出手段（Ｕ）、１５は類似度に基づいて特定のユーザに対する適合度を付与する適合度授与手段（Ｃ）、１６は類似度に基づいて特定のコンテンツに対する適合度を付与する適合度付与手段（Ｕ）、１７は複数のコンテンツと特定のユーザとの類似度を算出する繰り返し手段（Ｃ）、１８は特定のコンテンツと複数のユーザの類似度を算出する繰り返し手段（Ｕ）、１９は出力手段、２１はコンテンツ情報ＤＢ、２２はユーザ嗜好情報ＤＢ、２３はテンプレートＤＢを示している。
【００１９】
まず、ユーザ嗜好情報ＤＢ２２とコンテンツ情報ＤＢ２１について説明する。ユーザ嗜好情報ＤＢ２２には、しかるべき手段によってユーザの嗜好を反映したキーワードと重み値が入っている。
図４に、ユーザ嗜好情報ＤＢ２２のデータの一例を示す。図４の例では、ＤさんとＳさんの嗜好を表わしたキーワードとその重みが記録されている。
【００２０】
上述の重み付け方式の一例をあげると、「土井俊介・塩原寿子・石黒正典（ＮＴＴ）：放送コンテンツの視聴スタイルによる嗜好情報生成，電子情報通信学会総合大会，Ａ−１５−１８．２００２．３．３０」で述べている、コンテンツに付与されたキーワードに対し、そのコンテンツの視聴時間や視聴回数を元にした値で重み付けをする手法等がある。
また、他の例として、あらかじめユーザ登録時に登録した値を記録するなど、キーワードとそのキーワードに対する重み値が付与されている場合がある。
【００２１】
コンテンツ情報ＤＢ２１には、しかるべき手段によってコンテンツを反映したキーワードと重み値が入っている。
図３に、コンテンツ情報ＤＢのデータの一例を示す。図３の例では、コンテンツＡ，コンテンツＢに対して付与されたキーワードベクトル集合を示している。ここでは、一例として、コンテンツＡは、キーワード「番組名１」の重みが１００、「出演者Ａ」の重みが３０、「ジャンルＸ」の重みが２５、「出演者Ｂ」の重みが１５と算出されている。ここでの重み付け方式の一例として、あらかじめキーワードとそのキーワードに対する重み値が付与されている場合がある。
【００２２】
次に、図２−▲１▼に示すユーザＩＤ，コンテンツＩＤの入力について説明する。入力手段１１による入力、またはしかるべき手段によって、ユーザＩＤ１つとコンテンツＩＤ１つを選択する。ここでは、このユーザＩＤを指定ユーザＩＤと呼び、Ｕ０という記号で表わし、また、このコンテンツＩＤを指定コンテンツＩＤと呼び、Ｃ０という記号で表わす。
【００２３】
入力するユーザＩＤの決定方法としては、利用者のユーザＩＤや、利用者と嗜好が類似したユーザＩＤや、ユーザが画面上等で選択したユーザＩＤであってもよい。
また、入力するコンテンツＩＤの決定方法としては、現在放送されているコンテンツＩＤや、利用者が画面上等で選択したコンテンツＩＤであってもよい。
【００２４】
続いて、図２−▲２▼の処理について説明する。
類似度算出手段（０）１２は、入力されたＣ０，Ｕ０を元に、Ｕ０とＣ０の類似度Ｐ（Ｃ０，Ｕ０）を算出する。
図７に、類似度算出手段（０）１２で算出した類似度の例を示す。なお、類似度算出手段（０）１２での処理の詳細については後述する。
【００２５】
次に、図２−▲３▼，▲４▼，▲５▼の処理について説明する。
中央制御装置２０は，類似度算出手段（０）１２や類似度算出手段（Ｃ）１３の入力パラメータとして使用していないコンテンツＩＤＣｘを、しかるべき手法で選択する。そして、Ｕ０とＣｘを類似度算出手段（Ｃ）１３の入力パラメータとして入力する。
【００２６】
類似度算出手段（Ｃ）１３は、Ｕ０とＣｘとの類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃｘ）を算出する。
なお、コンテンツＩＤＣｘの選出例として，様々なコンテンツＩＤのリスト中からランダムに選択することがあげられる。
繰り返し手段（Ｃ）１７は、この処理をしかるべき回数Ｎｃ回繰り返す。
【００２７】
適合度付与手段（Ｃ）１５は、類似度算出手段（Ｃ）１３でＮｃ個算出したＰ（Ｕ０，Ｃｘ）の中でのＰ（Ｕ０，Ｃ０）の大きさに基づいて、しかるべき手法で適合度Ｐｃを算出する。
この手法の一例として、複数の該類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃｘ）と類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）における類似度の分布を正規化し、類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）を正規化した値ＰＳ（Ｕ０，Ｃ０）を適合度Ｐｃとして付与する手法や、Ｎｃ個算出したＰ（Ｕ０，Ｃｘ）の中でのＰ（Ｕ０，Ｃ０）の大きさの順位Ｒｃを算出し、順位に応じたポイントＰｃを付与する手法、例えば、Ｐｃ＝１００−｛（Ｒｃ−１）／（Ｎｃ＋１）＊１００｝等がある。
【００２８】
図８に、類似度算出手段（Ｃ）１３と繰り返し手段（Ｃ）１７で算出した類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃｘ）の例を示す。
【００２９】
次に、図２−▲６▼，▲７▼，▲８▼の処理について説明する。
中央制御装置２０は、類似度算出手段（０）１２や、類似度算出手段（Ｕ）１４の入力パラメータとして使用していないユーザＩＤＵｘをしかるべき手法で選択する。そして、ＵｘとＣ０を類似度算出手段（Ｕ）１４の入力パラメータとして入力する。類似度算出手段（Ｕ）１４は、ＵｘとＣ０の類似度Ｐ（Ｕｘ，Ｃ０）を算出する。
なお、ユーザＩＤＵｘの選出例として、様々なユーザＩＤのリスト中から、ランダムに選択することがあげられる。
【００３０】
繰り返し手段（Ｕ）１８は、この処理をしかるべき回数Ｎｕ回繰り返す。
適合度付与手段（Ｕ）１６は、類似度算出手段（Ｕ）１４でＮｕ個算出したＰ（Ｕｘ，Ｃ０）の中でのＰ（Ｕ０，Ｃ０）の大きさに基づいて、しかるべき手法で適合度Ｐｕを算出する。
【００３１】
手法の一例として、複数の該類似度Ｐ（Ｕｘ，Ｃ０）と類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）における類似度の分布を正規化し、類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）を正規化した値ＰＳ（Ｕ０，Ｃ０）を適合度Ｐｕとして付与する手法や、Ｎｕ個算出したＰ（Ｕｘ，Ｃ０）の中でのＰ（Ｕ０，Ｃ０）の大きさの順位Ｒｕを算出し、順位に応じたポイントＰｕを付与する方法、例えば、Ｐｕ＝１００−｛（Ｒｕ−１）／Ｎｕ＋１｝＊１００｝等がある。
図９に、類似度算出手段（Ｕ）１４と繰り返し手段（Ｕ）１８で算出した類似度の例を示す。
【００３２】
次に、類似度算出手段（０）１２での類似度算出演算の一例を示す。
類似度算出手段（０）１２で算出する類似度は、例えば、ベクトルの内積演算，ベクトルの余弦演算，ベクトルの相関係数，ユークリッド距離などで求められた値、もしくは、その値を元に変換式によって変換した値である。
【００３３】
ここでは、類似度算出手段（０）１２によって類似度を算出する一例を示す。ベクトルの内積演算で類似度を算出する場合、類似度算出手段（０）１２に入力されるＵ０のユーザのキーワードベクトル集合が、それぞれキーワードＫｉに重みＤｕ（Ｋｉ）が付与されたとし、Ｃ０のコンテンツのキーワードベクトル集合が、それぞれキーワードＫｉに重みＤｃ（Ｋｉ）が付与されたとした場合、Ｕ０とＣ０の類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）は、ベクトルの内積演算
Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）＝｛Ｄｕ（Ｋ０）＊Ｄｃ（Ｋ０＋Ｄｕ（Ｋ１）＊Ｄｃ（Ｋ１）＋…＋Ｄｕ（Ｋｎ）＊Ｄｃ（Ｋｎ））
で算出された値が、Ｕ０とＣ０の類似度Ｐ（Ｕ０，Ｃ０）となる。
【００３４】
最後に、図２−▲９▼の出力手段１９の処理について説明する。
出力手段１９は、Ｐｃ，Ｐｕ，Ｃ０，Ｕ０を元に、これらの内容を表わす出力を行う。出力する内容の一例として、「ユーザＵ０さんが、他のコンテンツにおいて、コンテンツＣ０に対する適合度＝Ｐｃ点、コンテンツＣ０が他のユーザ中において、ユーザＵ０さんに対する適合度＝Ｐｕ点」といったメッセージや、テンプレートＤＢの条件に合致したテンプレートを、しかるべき方法で選択し、テンプレートに従ったメッセージが挙げられる。
【００３５】
図５に、テンプレートＤＢの例を示すが、ユーザの年齢や性別、地域情報等の属性情報が取得可能であれば、ユーザの属性別にテンプレートを生成することで、メッセージのバリエーションが広がる効果がある。
また、図６に、画面出力イメージ例を示すが、メッセージを該当ユーザを表すキャラクタと該当コンテンツを表すグラフィックと関連付けて出力することも可能である。
【００３６】
上記実施形態によれば、ユーザの要求とコンテンツの適合度を算出し、その適合度を表示することで、利用者は、様々なユーザの様々なコンテンツに対する適合度を把握したり、自分自身に適したコンテンツを発見する等の、新たなコンテンツ選択支援の方法を提供することが可能になる。
【００３７】
なお、上記実施形態は本発明の一例を示すものであり、本発明はこれに限定されるべきものではなく、本発明の良しを逸脱しない範囲内において、適宜の変更または改良を行ってもよいことはいうまでもないことである。
【００３８】
【発明の効果】
以上、詳細に説明したように、本発明によれば、ユーザと、このユーザが指定した（希望の）コンテンツとどの程度適合しているかを、適合度として算出し、適合度を元に文章を生成して出力することができる。
さらに、あるコンテンツと利用者との適合度と、あるコンテンツと他の利用者との適合度とを比較することで、利用者と他の利用者とが、上述のあるコンテンツを介してどのような関係があるかも取得することが可能となる。
【００３９】
さらに、利用者と非常によく似た適合度のユーザを選出して提示することで、嗜好の特徴が似た他のユーザを発見することも可能となる。
また、利用者と現在放送中のコンテンツ全てとの適合度を算出し、現在放送しているコンテンツの中から適合度が特徴的なコンテンツをピックアップして、利用者に提示することも可能となる。
【００４０】
このようにして、利用者・他の利用者とコンテンツとの関係を取得することで、コンテンツ選択の際の情報量が増え、コンテンツ選択の支援をより効果的に行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係るコンテンツ選択支援装置のシステム構成を示す図である。
【図２】実施形態に係るコンテンツ選択支援装置の処理の手順を説明する図である。
【図３】コンテンツ情報ＤＢの一例を示す図である。
【図４】ユーザ嗜好情報ＤＢの一例を示す図である。
【図５】テンプレートＤＢの一例を示す図である。
【図６】画面出力イメージの一例を示す図である。
【図７】類似度算出手段（０）１２で算出した類似度の一例を示す図である。
【図８】類似度算出手段（Ｃ）１３と繰り返し手段（Ｃ）１７で算出した類似度の一例を示す図である。
【図９】類似度算出手段（Ｕ）１４と繰り返し手段（Ｕ）１８で算出した類似度の一例を示す図である。
【符号の説明】
１０  コンテンツ選択支援装置
１１  入力手段
１２  類似度算出手段（０）
１３  類似度算出手段（Ｃ）
１４  類似度算出手段（Ｕ）
１５  適合度付与手段（Ｃ）
１６  適合度付与手段（Ｕ）
１７  繰り返し手段（Ｃ）
１８  繰り返し手段（Ｕ）
１９  出力手段
２０  中央制御装置
２１  コンテンツ情報ＤＢ
２２  ユーザ嗜好情報ＤＢ
２３  テンプレートＤＢ
【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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