(57)【要約】【課題】推薦されるコンテンツは、ユーザのコンテンツに対する評価や購入行動などに基づいてすべてのユーザに対して一意の方法で決定されるため、ユーザの嗜好の変化の速さ度合や、嗜好の個性の強さ度合、好むコンテンツの新しさ度合などのユーザによる違いに対応することができず、すべてのユーザに対して適切なコンテンツを推薦できるものではなかった。【解決手段】ユーザごとに学習期間、推薦期間、類似ユーザ数のパラメータを容易に設定できるようにすることにより、すべてのユーザに対して適切なコンテンツを推薦できるようにする。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
推薦対象である複数のコンテンツから一部のコンテンツを推薦する情報提供方法であって、ユーザによる前記一部のコンテンツに対する評価を評価日時と対応付けて履歴データとして記憶し、ユーザに推薦するコンテンツの決定に用いるための履歴の期間の設定を受け付け、前記履歴データのうち前記評価日時が前記期間内である履歴データに基づいてユーザに推薦するコンテンツの決定を行う情報提供方法。
【請求項２】
推薦対象である複数のコンテンツから一部のコンテンツを推薦する情報提供方法であって、複数のユーザによる前記一部のコンテンツに対する評価を評価日時と対応付けて履歴データとして記憶し、ユーザ間の類似度を算出するための履歴の期間の設定を受け付け、前記履歴データのうち前記評価日時が前記期間内である履歴データに基づいてユーザ間の類似度を算出し、前記履歴データと前記ユーザ間の類似度とに基づいてユーザに推薦するコンテンツの決定を行う情報提供方法。
【請求項３】
推薦対象である複数のコンテンツから一部のコンテンツを推薦する情報提供方法であって、ユーザによる前記一部のコンテンツに対する評価を評価日時と対応付けて履歴データとして記憶し、前記推薦対象であるコンテンツの絞込みに用いるための履歴の期間の設定を受け付け、前記履歴データのうち前記評価日時が前記期間内である履歴データに含まれるコンテンツのみを推薦対象として絞り込み、前記履歴データに基づいて前記絞り込んだコンテンツからユーザに推薦するコンテンツの決定を行う情報提供方法。
【請求項４】
推薦対象である複数のコンテンツから一部のコンテンツを推薦する情報提供方法であって、複数のユーザによる前記一部のコンテンツに対する評価を評価日時と対応付けて履歴データとして記憶し、前記履歴データに基づいてユーザ間の類似度を算出し、前記推薦対象であるコンテンツの絞込みに用いるための履歴の期間の設定を受け付け、前記履歴データのうち前記評価日時が前記期間内である履歴データに含まれるコンテンツのみを推薦対象として絞り込み、前記履歴データと前記ユーザ間の類似度とに基づいて前記絞り込んだコンテンツからユーザに推薦するコンテンツの決定を行う情報提供方法。
【請求項５】
推薦対象である複数のコンテンツから一部のコンテンツを推薦する情報提供方法であって、複数のユーザによる前記一部のコンテンツに対する評価を履歴データとして記憶し、前記履歴データに基づいてユーザ間の類似度を算出し、ユーザに推薦するコンテンツの決定に用いるためのユーザ数の設定を受け付け、前記履歴データのうち前記ユーザ数のユーザの履歴データと前記ユーザ間の類似度とに基づいてユーザに推薦するコンテンツの決定を行う情報提供方法。
【請求項６】
推薦対象である複数のコンテンツから一部のコンテンツを推薦する情報提供方法であって、複数のユーザによる前記一部のコンテンツに対する評価を履歴データとして記憶し、前記履歴データに基づいてユーザ間の類似度を算出し、ユーザに推薦するコンテンツの決定に用いるためのユーザ間類似度の閾値の設定を受け付け、前記履歴データのうち前記閾値以上のユーザ間類似度のユーザの履歴データと前記ユーザ間の類似度とに基づいてユーザに推薦するコンテンツの決定を行う情報提供方法。
【請求項７】
前記コンテンツに対する評価は、コンテンツを転送するためのユーザの要求とする請求項１乃至６のいずれかに記載の情報提供方法。
【請求項８】
前記ユーザ間の類似度は、両方のユーザに正の評価を受けたコンテンツ数を少なくとも一方のユーザに正の評価を受けたコンテンツ数で除した除数である請求項２、４乃至６のいずれかに記載の情報提供方法。
【請求項９】
前記推薦するコンテンツの決定は、コンテンツ各々に対して、該コンテンツに正の評価を行ったユーザのユーザ間類似度の合計に基づく請求項２、４乃至６のいずれかに記載の情報提供方法。
【請求項１０】
前記推薦するコンテンツの決定は、前記類似度の合計が所定の閾値以上である請求項２、４乃至６のいずれかに記載の情報提供方法。
【請求項１１】
前記推薦するコンテンツの決定は、前記類似度の合計の高い順に所定の数である請求項２、４乃至６のいずれかに記載の情報提供方法。
【請求項１２】
推薦対象である複数のコンテンツから一部のコンテンツを推薦する情報提供装置であって、ユーザによる前記一部のコンテンツに対する評価を評価日時と対応付けて履歴データとして記憶する履歴蓄積手段と、ユーザに推薦するコンテンツの決定に用いるための履歴の期間の設定を受け付ける学習期間設定手段と、前記履歴データのうち前記評価日時が前記期間内である履歴データに基づいてユーザに推薦するコンテンツの決定を行う推薦手段とを有することを特徴とする情報提供装置。
【請求項１３】
推薦対象である複数のコンテンツから一部のコンテンツを推薦する情報提供装置であって、複数のユーザによる前記一部のコンテンツに対する評価を評価日時と対応付けて履歴データとして記憶する履歴蓄積手段と、ユーザ間の類似度を算出するための履歴の期間の設定を受け付ける学習期間設定手段と、前記履歴データのうち前記評価日時が前記期間内である履歴データに基づいてユーザ間の類似度を算出するユーザ間類似度算出手段と、前記履歴データと前記ユーザ間の類似度とに基づいてユーザに推薦するコンテンツの決定を行う推薦手段とを有することを特徴とする情報提供装置。
【請求項１４】
推薦対象である複数のコンテンツから一部のコンテンツを推薦する情報提供装置であって、ユーザによる前記一部のコンテンツに対する評価を評価日時と対応付けて履歴データとして記憶する履歴蓄積手段と、前記推薦対象であるコンテンツの絞込みに用いるための履歴の期間の設定を受け付ける推薦期間設定手段と、前記履歴データのうち前記評価日時が前記期間内である履歴データに含まれるコンテンツのみを推薦対象として絞り込み、前記履歴データに基づいて前記絞り込んだコンテンツからユーザに推薦するコンテンツの決定を行う推薦手段とを有することを特徴とする情報提供装置。
【請求項１５】
推薦対象である複数のコンテンツから一部のコンテンツを推薦する情報提供装置であって、複数のユーザによる前記一部のコンテンツに対する評価を評価日時と対応付けて履歴データとして記憶する履歴蓄積手段と、前記履歴データに基づいてユーザ間の類似度を算出するユーザ間類似度算出手段と、前記推薦対象であるコンテンツの絞込みに用いるための履歴の期間の設定を受け付け、前記履歴データのうち前記評価日時が前記期間内である履歴データに含まれるコンテンツのみを推薦対象として絞り込み、前記履歴データと前記ユーザ間の類似度とに基づいて前記絞り込んだコンテンツからユーザに推薦するコンテンツの決定を行う推薦手段とを有することを特徴とする情報提供装置。
【請求項１６】
推薦対象である複数のコンテンツから一部のコンテンツを推薦する情報提供装置であって、複数のユーザによる前記一部のコンテンツに対する評価を履歴データとして記憶する履歴蓄積手段と、前記履歴データに基づいてユーザ間の類似度を算出するユーザ間類似度算出手段と、ユーザに推薦するコンテンツの決定に用いるためのユーザ数の設定を受け付ける類似ユーザ数設定手段と、前記履歴データのうち前記ユーザ数のユーザの履歴データと前記ユーザ間の類似度とに基づいてユーザに推薦するコンテンツの決定を行う推薦手段とを有することを特徴とする情報提供装置。
【請求項１７】
推薦対象である複数のコンテンツから一部のコンテンツを推薦する情報提供装置であって、複数のユーザによる前記一部のコンテンツに対する評価を履歴データとして記憶する履歴蓄積手段と、前記履歴データに基づいてユーザ間の類似度を算出するユーザ間類似度算出手段と、ユーザに推薦するコンテンツの決定に用いるためのユーザ間類似度の閾値の設定を受け付ける類似ユーザ類似度設定手段と、前記履歴データのうち前記閾値以上のユーザ間類似度のユーザの履歴データと前記ユーザ間の類似度とに基づいてユーザに推薦するコンテンツの決定を行う推薦手段とを有することを特徴とする情報提供装置。
【請求項１８】
コンピュータを、請求項１２乃至１７のいずれかに記載の情報提供装置として機能させるためのプログラム。
【請求項１９】
請求項１８に記載のプログラムの機能をコンピュータに実行させるために、プログラムの全体あるいは一部を格納しているプログラム記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、コンテンツを適切な状況でユーザに提供するための情報提供装置、情報提供方法、そのプログラム、および、そのプログラム記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、インターネットの急速な普及と発展に伴って、各種の情報をユーザに提供するサービスが様々な形態で実現されている。特に、インターネットのＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）や電子メールなどの情報を閲覧することが可能な携帯電話の普及に伴って、様々な場所から情報にアクセスすることが可能となっている。
【０００３】
一方、提供される情報が豊富になると、所望の情報を入手できる可能性が高くなる反面、大量の情報の中から自分の求める情報を見つけ出すことが大変な作業となりがちである。このため、例えば特許文献１に開示されているように、協調フィルタリング手法を用いて、ユーザの商品評価データなどの相互関係に基づいて、未評価の商品を推薦するための方法などが提案されている。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００２−３３４２５７号公報（全文）
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の技術では、推薦されるコンテンツは、ユーザのコンテンツに対する評価や購入行動などに基づいてすべてのユーザに対して一意の方法で決定されるため、ユーザの嗜好の変化の速さ度合や、嗜好の個性の強さ度合、好むコンテンツの新しさ度合などのユーザによる違いに対応することができず、すべてのユーザに対して適切なコンテンツを推薦できるものではなかった。
【０００６】
本発明は、かかる点に鑑み、ユーザごとに学習期間、推薦期間、類似ユーザ数のパラメータを容易に設定できるようにすることにより、すべてのユーザに対して適切なコンテンツを推薦できるようにすることを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
請求項１の本発明は、推薦対象である複数のコンテンツから一部のコンテンツを推薦する情報提供方法であって、ユーザによる前記一部のコンテンツに対する評価を評価日時と対応付けて履歴データとして記憶し、ユーザに推薦するコンテンツの決定に用いるための履歴の期間の設定を受け付け、前記履歴データのうち前記評価日時が前記期間内である履歴データに基づいてユーザに推薦するコンテンツの決定を行う情報提供方法である。
【０００８】
請求項２の本発明は、推薦対象である複数のコンテンツから一部のコンテンツを推薦する情報提供方法であって、複数のユーザによる前記一部のコンテンツに対する評価を評価日時と対応付けて履歴データとして記憶し、ユーザ間の類似度を算出するための履歴の期間の設定を受け付け、前記履歴データのうち前記評価日時が前記期間内である履歴データに基づいてユーザ間の類似度を算出し、前記履歴データと前記ユーザ間の類似度とに基づいてユーザに推薦するコンテンツの決定を行う情報提供方法である。
【０００９】
請求項３の本発明は、推薦対象である複数のコンテンツから一部のコンテンツを推薦する情報提供方法であって、ユーザによる前記一部のコンテンツに対する評価を評価日時と対応付けて履歴データとして記憶し、前記推薦対象であるコンテンツの絞込みに用いるための履歴の期間の設定を受け付け、前記履歴データのうち前記評価日時が前記期間内である履歴データに含まれるコンテンツのみを推薦対象として絞り込み、前記履歴データに基づいて前記絞り込んだコンテンツからユーザに推薦するコンテンツの決定を行う情報提供方法である。
【００１０】
請求項４の本発明は、推薦対象である複数のコンテンツから一部のコンテンツを推薦する情報提供方法であって、複数のユーザによる前記一部のコンテンツに対する評価を評価日時と対応付けて履歴データとして記憶し、前記履歴データに基づいてユーザ間の類似度を算出し、前記推薦対象であるコンテンツの絞込みに用いるための履歴の期間の設定を受け付け、前記履歴データのうち前記評価日時が前記期間内である履歴データに含まれるコンテンツのみを推薦対象として絞り込み、前記履歴データと前記ユーザ間の類似度とに基づいて前記絞り込んだコンテンツからユーザに推薦するコンテンツの決定を行う情報提供方法である。
【００１１】
請求項５の本発明は、推薦対象である複数のコンテンツから一部のコンテンツを推薦する情報提供方法であって、複数のユーザによる前記一部のコンテンツに対する評価を履歴データとして記憶し、前記履歴データに基づいてユーザ間の類似度を算出し、ユーザに推薦するコンテンツの決定に用いるためのユーザ数の設定を受け付け、前記履歴データのうち前記ユーザ数のユーザの履歴データと前記ユーザ間の類似度とに基づいてユーザに推薦するコンテンツの決定を行う情報提供方法である。
【００１２】
請求項６の本発明は、推薦対象である複数のコンテンツから一部のコンテンツを推薦する情報提供方法であって、複数のユーザによる前記一部のコンテンツに対する評価を履歴データとして記憶し、前記履歴データに基づいてユーザ間の類似度を算出し、ユーザに推薦するコンテンツの決定に用いるためのユーザ間類似度の閾値の設定を受け付け、前記履歴データのうち前記閾値以上のユーザ間類似度のユーザの履歴データと前記ユーザ間の類似度とに基づいてユーザに推薦するコンテンツの決定を行う情報提供方法である。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。
（実施の形態１）
第１の実施の形態の情報提供装置の構成図を図１に示す。本実施の形態では、本発明を移動電話向けの着信メロディーを推薦するという応用例に適用したものである。図１において、１は本実施の形態の情報提供装置、２は情報提供装置１の情報を受信可能な複数の端末（本実施形態では携帯電話）である。１０１は端末２との通信を行う通信部、１０２は提供するコンテンツを記憶するコンテンツデータベース、１０３はコンテンツデータベース１０２の検索を行う検索部、１０４は検索部１０３での検索結果の履歴を記憶する履歴蓄積部、１０５はユーザ間類似度を算出するために用いる履歴の期間を設定する学習期間設定部、１０６はユーザ間の類似度を算出するユーザ間類似度算出部、１０７はコンテンツ推薦のために考慮する類似ユーザの数を設定する類似ユーザ数設定部、１０８はコンテンツ推薦のために用いる履歴の期間を設定する推薦期間設定部、１０９はユーザに推薦するコンテンツの推薦度合を算出する推薦度合算出部、１１０は推薦度合に基づいてユーザにコンテンツを推薦する推薦部である。
【００１４】
コンテンツデータベース１０２に記憶されているコンテンツの例を図２に示す。本実施形態ではコンテンツとして着信メロディ−を例に説明したが、音楽や映像、情報などのコンテンツでもよい。図２において、コンテンツにはユニーク（固有）なメロディＩＤが予め付与されている。メロディＩＤ以外には、アーティスト名、曲名、ジャンルなどの他の属性、楽曲の実態である楽曲データが記憶されているが、本発明ではコンテンツの推薦のためにメロディＩＤだけを用いる。
【００１５】
本実施の形態は、汎用計算機などに構成され、情報提供装置としての機能以外の他の機能やアプリケーションが動作しても良い。
【００１６】
以上のように構成された本実施の形態における情報提供装置の動作をコンテンツ検索時と、コンテンツ推薦時とに分けて説明する。コンテンツ検索時とは、ユーザによる検索操作に基づき楽曲を検索し、必要に応じてダウンロードする動作である。コンテンツ推薦時とは、コンテンツ検索時の動作とは非同期に行われる、ユーザにコンテンツを推薦する動作である。
【００１７】
コンテンツ検索時の動作を図３のフローチャートを用いて説明する。
［ステップ１０１］  コンテンツの検索
検索部１０３は、通信部１０１を通じてユーザからの検索要求を受け付け、検索要求に基づきコンテンツデータベース１０２の検索を行い、通信部１０１を通じて端末２に検索結果を送信する。検索要求は、メロディＩＤ、アーティスト名、曲名などの属性の全部もしくは一部、あるいは、その組み合わせを検索条件とすることが可能である。また、後述する［ステップ１１９］により推薦されたコンテンツの表示リストから選択入力するという方法による検索も可能である。
［ステップ１０２］  コンテンツのダウンロード要求受付
検索部１０３は、通信部１０１を通じて［ステップ１０１］の検索結果に対するユーザからのダウンロード要求を受け付ける。ダウンロード要求がある場合は［ステップ１０３］に進み、ダウンロード要求がない場合は［ステップ１０５］に進む。
［ステップ１０３］  コンテンツのダウンロード
検索部１０３は、［ステップ１０２］でダウンロード要求のあったコンテンツの実体をコンテンツデータベース１０２から取り出し、通信部１０１を通じて端末２に送信する。
［ステップ１０４］  ダウンロード履歴の蓄積
検索部１０３は、［ステップ１０２］でダウンロード要求のあったコンテンツのメロディＩＤを、該要求のあった日時、および、該要求を行ったユーザに固有のユーザＩＤと対応付けて、履歴蓄積部１０４に記憶させる。履歴蓄積部１０４に記憶しているダウンロード履歴の例を図４に示す。
［ステップ１０５］  終了要求受付
検索部１０３は、通信部１０１を通じてユーザからの検索終了要求を受け付ける。検索終了要求がない場合は［ステップ１０１］に進み、検索終了要求がある場合は終了する。
【００１８】
以上の動作により、コンテンツ検索時にユーザのダウンロード履歴を記憶しておく。
【００１９】
次に、コンテンツ推薦時の動作を図５のフローチャートを用いて説明する。コンテンツの推薦は、ユーザからリクエストがあった場合、あるいは、サービス管理者からリクエストがあった場合、あるいは、図示しないタイマーなどによる自動的に生じるタイミングで行われる。
［ステップ１１１］  学習期間設定
学習期間設定部１０５は、通信部１０１を通じて、ユーザ間類似度を算出するために用いる履歴の期間に関してユーザからの設定入力を受け付け、該設定値を記憶しておく。例えば、ユーザは学習期間として「現在から３ヶ月前まで」という値を入力する。学習期間が短ければ短いほど、短期的なユーザの嗜好が推薦に反映され、学習期間が長ければ長いほど、長期的なユーザの嗜好が推薦に反映される。
［ステップ１１２］  学習用履歴取り出し
ユーザ間類似度算出部１０６は、図４に示すように履歴蓄積部１０４に記憶されている履歴の日付に基づいて、［ステップ１１１］で設定された期間の履歴データを履歴蓄積部１０４から取り出す。
［ステップ１１３］  ユーザ間類似度算出
ユーザ間類似度算出部１０６は、［ステップ１１２］で取り出した履歴データを用いてすべてのユーザ間の類似度を次のように算出する。ここでは、類似度としてＪａｃｃａｒｄ類似度を用いる。すなわち、ユーザｕ（ｉ）とユーザｕ（ｊ）がダウンロードしたコンテンツの集合をそれぞれＰ（ｉ）、Ｐ（ｊ）とすると、ユーザｕ（ｉ）とユーザｕ（ｊ）の類似度ｓ（ｉ，ｊ）は、集合Ｐ（ｉ）とＰ（ｊ）の交わりの結びに対する割合として次のように算出する。ただし、ｊ＝ｉの場合はユーザ自分自身であるので算出しない。
【００２０】
ｓ（ｉ，ｊ）  ＝  ｜Ｐ（ｉ）∩Ｐ（ｊ）｜  ／  ｜Ｐ（ｉ）∪Ｐ（ｊ）｜・・・（式１）
類似度の算出の例を図６から図８を用いて説明する。図６は、図４の履歴データから設定された期間のデータを取り出し、ユーザごとにダウンロードしたコンテンツのメロディＩＤを記載したものである。図６では、例えばユーザｕ（１）が、Ｐ（１）、Ｐ（２）、Ｐ（３）、Ｐ（４）のメロディをダウンロードしたことを示している。図７は、図６をベン図で示したものである。ユーザｕ（１）とユーザｕ（２）の類似度ｓ（１，２）は、図８で示すように次のように求められる。
ｓ（１，２）＝  ｜Ｐ（１）∩Ｐ（２）｜／｜Ｐ（１）∪Ｐ（２）｜＝３／６＝０．５
以上のようにして算出したユーザ間の類似度の例を図９に示す。
［ステップ１１４］  類似ユーザ数設定
類似ユーザ数設定部１０７は、通信部１０１を通じて、コンテンツ推薦のために考慮する類似ユーザの数の設定入力を受け付け、該設定値を記憶しておく。例えば、ユーザは類似ユーザ数として「１００人」という値を入力する。類似ユーザの数が少なければ少ないほど、ユーザの嗜好に強く偏ったコンテンツの推薦が行われ、類似ユーザの数が多ければ多いほど、より全員に共通して人気のあるコンテンツの推薦が行われる。
［ステップ１１５］  類似ユーザ取り出し
推薦度合算出部１０９は、各々のユーザについて、［ステップ１１３］で算出したユーザ間類似度の高い順に、［ステップ１１４］で設定された人数のユーザのユーザＩＤと類似度を取り出す。
［ステップ１１６］  推薦期間設定
推薦期間設定部１０８は、通信部１０１を通じて、コンテンツ推薦のために用いる履歴の期間の設定入力を受け付け、該設定値を記憶しておく。例えば、ユーザは推薦期間として「現在から１ヶ月前まで」という値を入力する。推薦期間が短ければ短いほど、最近人気のあるコンテンツからユーザの嗜好が反映されたものが推薦され、推薦期間が長ければ長いほど、昔から人気のあるコンテンツからユーザの嗜好が反映されたものが推薦される。
［ステップ１１７］  推薦用履歴取り出し
推薦度合算出部１０９は、図４に示すように履歴蓄積部１０４に記憶されている履歴の日付に基づいて、［ステップ１１６］で設定された期間の履歴データを履歴蓄積部１０４から取り出す。
［ステップ１１８］  推薦度合算出
推薦度合算出部１０９は、各々のユーザについて、すべてのコンテンツの推薦度合を次のように算出する。
【００２１】
ユーザｕ（ｉ）に対するアイテムＰ（ｋ）の推薦度合いｇ（ｉ、ｋ）は、［ステップ１１７］で取り出した履歴データの中でアイテムＰ（ｋ）をダウンロードしていて、かつ、［ステップ１１５］で取り出した類似ユーザであるユーザｕ（ｊ）とのユーザ間類似度ｓ（ｉ、ｊ）の合計として、次式のように算出する。
【００２２】
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［ステップ１１９］  推薦コンテンツ選択
推薦部１１０は、各々のユーザについて、［ステップ１１８］で算出した推薦度合の高い順に所与の数のコンテンツを選択し、これを推薦コンテンツとして通信部１０１を通じて端末２に送信する。送信されたコンテンツに基づいて、端末２では、例えば図１１のような画面を表示してユーザにコンテンツを推薦する。
【００２３】
以上の動作により、コンテンツ推薦時に、コンテンツ検索時のユーザのダウンロード履歴を用いてコンテンツを推薦する。
【００２４】
以上のように、ユーザ間類似度の算出に用いる履歴期間を設定することにより、ユーザの嗜好の変化の速さがさまざまであっても、その変化に対応して適切なコンテンツを推薦できる。また、類似ユーザ数を設定することにより、ユーザの嗜好の個性の強さがさまざまであっても、嗜好の強さに対応して適切なコンテンツを推薦できる。また、推薦に用いる履歴期間を設定することにより、ユーザの好むコンテンツが最近のものであるか昔からのものであるかがさまざまであっても、好むコンテンツの新しさ度合に対応して適切なコンテンツを推薦できる。
【００２５】
なお、［ステップ１１１］、［ステップ１１４］、［ステップ１１６］の設定はユーザの入力により行ったが、サービス管理者やコンテンツ提供者など別の人間の入力による設定でも良い。ここでコンテンツ提供者は提供するコンテンツを保有したり、新規のコンテンツの供給や、コンテンツの分類整理などを行い、ユーザによる問い合わせのあるコンテンツの検索や、提供を行う。  またサービス管理者は、単数、あるいは複数のコンテンツ提供者とユーザとの間に介在して、コンテンツ提供者から提供されたコンテンツに対してユーザによる問い合わせのあるコンテンツの検索や、提供を行う。
【００２６】
本実施形態では人間による入力と記載したが、サーバによる自動処理でもかまわない。
【００２７】
また、ユーザ間類似度としてＪａｃｃａｒｄ類似度を用いたが、相関係数や余弦など他の類似度や距離でも良い。
【００２８】
また、ユーザ数の設定により類似ユーザの絞り込みを行ったが、ユーザ間類似度の閾値の設定により類似ユーザの絞り込みを行ってもよい。
【００２９】
また、推薦度合の算出は類似度の和としたが、他の算出方法でも良い。
【００３０】
【発明の効果】
以上のように本発明によると、ユーザの嗜好の変化の速さや、ユーザの嗜好の個性の強さや、ユーザの好むコンテンツの新しさ度合がさまざまであっても、設定によりそれらに対応して適切なコンテンツを推薦することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態の情報提供装置の要部の構成を示すブロック図
【図２】図１中のコンテンツデータベースの記憶情報の例を示す図
【図３】本発明の実施の形態の情報提供装置の要部のコンテンツ検索時の動作を示すフローチャート
【図４】図１中の履歴蓄積部の記憶情報の例を示す図
【図５】本発明の実施の形態の情報提供装置の要部のコンテンツ推薦時の動作を示すフローチャート
【図６】ユーザとダウンロードしたコンテンツとの関連の例を表す図
【図７】ユーザとダウンロードしたコンテンツとの関連を表すベン図
【図８】ユーザ間類似度の算出方法を説明する図
【図９】ユーザ間類似度の例を表す図
【図１０】各々のユーザに対するコンテンツの推薦度合の例を表す図
【図１１】端末２に表示されたコンテンツ推薦画面の例を表す図
【符号の説明】
１  情報提供装置
２  端末
１０１  通信部
１０２  コンテンツデータベース
１０３  検索部
１０４  履歴蓄積部
１０５  学習期間設定部
１０６  ユーザ間類似度算出部
１０７  類似ユーザ数設定部
１０８  推薦期間設定部
１０９  推薦度合算出部
１１０  推薦部
【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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