(57)【要約】【課題】個人の項目名毎の特徴を抽出し、個人の項目名毎の特徴に基づくコンテンツのレコメンドを行う。【解決手段】予め設定されている項目名に関し、対象としている利用者の利用者項目別志向情報を取得し、取得した利用者項目別志向情報を参照してその項目名に関し予め設定しておいた閾値以上の出現回数の項目値を抽出し、この項目値を対象項目名の値として含むコンテンツ情報を取得し、取得したコンテンツ情報を利用者にレコメンドする。【選択図】  図１
2004362011.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者のコンテンツ操作履歴を格納管理する利用者履歴情報格納管理手段と、
コンテンツのメタデータ情報を格納管理するメタデータ情報格納管理手段と、前記利用者履歴情報格納管理手段で格納管理されている操作履歴と、前記メタデータ情報格納管理手段で格納管理されているコンテンツのメタデータ情報とに基づき、利用者の項目別志向情報を算出する利用者項目別志向情報算出手段と、前記利用者項目別志向情報算出手段で算出された利用者の項目別志向情報を格納管理する利用者項目別志向情報格納管理手段と、からなることを特徴とする利用者特徴抽出システム。
【請求項２】
利用者のコンテンツ操作履歴を格納管理する利用者履歴情報格納管理手段と、
コンテンツのメタデータ情報を格納管理するメタデータ情報格納管理手段と、前記利用者履歴情報格納管理手段で格納管理されている操作履歴と、前記メタデータ情報格納管理手段で格納管理されているコンテンツのメタデータ情報とに基づき利用者の項目別志向情報を算出する利用者項目別志向情報算出手段と、
前記利用者項目別志向情報算出手段で算出された利用者の項目別志向情報を格納管理する利用者項目別志向情報格納管理手段と、
前記利用者項目別志向情報格納管理手段で格納管理されている利用者項目別志向情報と、前記メタデータ情報格納管理手段で格納管理されているコンテンツのメタデータ情報とに基づきコンテンツのレコメンドを実施するコンテンツレコメンド手段と、からなることを特徴とする情報レコメンドシステム。
【請求項３】
前記請求項２に記載の情報レコメンドシステムにおいて、
前記コンテンツレコメンド手段は、前記利用者項目別志向情報格納管理手段で格納管理されている利用者項目別志向情報と、前記メタデータ情報格納管理手段で格納管理されているコンテンツのメタデータ情報と、前記利用者履歴情報格納管理手段で格納管理されている利用者履歴情報とに基づきコンテンツのレコメンドを実施することを特徴とする情報レコメンドシステム。
【請求項４】
利用者のコンテンツ操作履歴を格納管理する利用者履歴情報格納管理手段と、
コンテンツのメタデータ情報を格納管理するメタデータ情報格納管理手段と、前記利用者履歴情報格納管理手段で格納管理されている操作履歴と、前記メタデータ情報格納管理手段で格納管理されているコンテンツのメタデータ情報とに基づき、利用者の項目別志向情報を算出する利用者項目別志向情報算出手段と、前記利用者項目別志向情報算出手段で算出された利用者の項目別志向情報を格納管理する利用者項目別志向情報格納管理手段と、
前記利用者項目別志向情報格納管理手段で格納管理されている利用者の項目別志向情報に基づき利用者項目別志向分布を作成する利用者項目別志向分布算出手段と、
前記利用者項目別志向分布算出手段で算出された利用者項目別志向分布を格納管理する利用者項目別志向分布格納管理手段と、かなることを特徴とする利用者特徴抽出システム。
【請求項５】
利用者のコンテンツ操作履歴を格納管理する利用者履歴情報格納管理手段と、
コンテンツのメタデータ情報を格納管理するメタデータ情報格納管理手段と、前記利用者履歴情報格納管理手段で格納管理されている操作履歴と、前記メタデータ情報格納管理手段で格納管理されているコンテンツのメタデータ情報とに基づき、利用者の項目別志向情報を算出する利用者項目別志向情報算出手段と、前記利用者項目別志向情報算出手段で算出された利用者の項目別志向情報を格納管理する利用者項目別志向情報格納管理手段と、
前記利用者項目別志向情報格納管理手段で格納管理されている利用者の項目別志向情報に基づき利用者項目別志向分布を作成する利用者項目別志向分布算出手段と、
前記利用者項目別志向分布算出手段で算出された利用者項目別志向分布を格納管理する利用者項目別志向分布格納管理手段と、
前記利用者項目別志向情報格納管理手段で格納管理されている利用者項目別志向情報と、前記利用者項目別志向分布格納管理手段で格納管理されている利用者項目別分布と、前記メタデータ情報格納管理手段で格納管理されているメタデータ情報とに基づいてコンテンツのレコメンドを実施するコンテンツレコメンド手段と、からなることを特徴とする情報レコメンドシステム。
【請求項６】
前記請求項５に記載の情報レコメンドシステムにおいて、
前記コンテンツレコメンド手段は、前記利用者項目別志向情報格納管理手段で格納管理されている利用者項目別志向情報と、前記利用者項目別志向分布格納管理手段で格納管理されている利用者項目別分布と、前記メタデータ情報格納管理手段で格納管理されているコンテンツのメタデータ情報と、前記利用者履歴情報格納管理手段で格納管理されている利用者履歴情報とに基づいてコンテンツのレコメンドを実施することを特徴とする情報レコメンドシステム。
【請求項７】
利用者のコンテンツ操作履歴を格納管理する利用者履歴情報格納管理手段と、
コンテンツのメタデータ情報を格納管理するメタデータ情報格納管理手段と、前記利用者履歴情報格納管理手段で格納管理されている操作履歴と、前記メタデータ情報格納管理手段で格納管理されているコンテンツのメタデータ情報とに基づき、利用者の項目別志向情報を算出する利用者項目別志向情報算出手段と、前記利用者項目別志向情報算出手段で算出された利用者の項目別志向情報を格納管理する利用者項目別志向情報格納管理手段と、
前記利用者項目別志向情報格納管理手段で格納管理されている利用者の項目別志向情報に基づき利用者項目別志向分布を作成する利用者項目別志向分布算出手段と、
前記利用者項目別志向分布算出手段で算出された利用者項目別志向分布を格納管理する利用者項目別志向分布格納管理手段と、
前記利用者項目別志向分布格納管理手段で格納管理されている利用者項目別志向分布に基づいて利用者の項目別特徴度を算出する項目別特徴度算出手段と、
前記項目別特徴度算出手段で算出された利用者の項目別特徴度を格納管理する項目別特徴度格納管理手段と、からなることを特徴とする利用者特徴抽出システム。
【請求項８】
利用者のコンテンツ操作履歴を格納管理する利用者履歴情報格納管理手段と、
コンテンツのメタデータ情報を格納管理するメタデータ情報格納管理手段と、前記利用者履歴情報格納管理手段で格納管理されている操作履歴と、前記メタデータ情報格納管理手段で格納管理されているコンテンツのメタデータ情報とに基づき、利用者の項目別志向情報を算出する利用者項目別志向情報算出手段と、前記利用者項目別志向情報算出手段で算出された利用者の項目別志向情報を格納管理する利用者項目別志向情報格納管理手段と、
前記利用者項目別志向情報格納管理手段で格納管理されている利用者の項目別志向情報に基づき利用者項目別志向分布を作成する利用者項目別志向分布算出手段と、
前記利用者項目別志向分布算出手段で算出された利用者項目別志向分布を格納管理する利用者項目別志向分布格納管理手段と、
前記利用者項目別志向分布格納管理手段で格納管理されている利用者項目別志向分布に基づいて利用者の項目別特徴度を算出する項目別特徴度算出手段と、
前記項目別特徴度算出手段で算出された利用者の項目別特徴度を格納管理する項目別特徴度格納管理手段と、
前記利用者項目別志向情報格納管理手段で格納管理されている利用者項目別志向情報と、前記項目別特徴度格納管理手段で格納管理されている利用者項目別特徴度と、前記メタデータ情報格納管理手段で格納管理されているメタデータ情報とに基づいてコンテンツのレコメンドを実施するコンテンツレコメンド手段と、からなることを特徴とする情報レコメンドシステム。
【請求項９】
前記請求項８に記載の情報レコメンドシステムにおいて、
前記コンテンツレコメンド手段は、前記利用者項目別志向情報格納管理手段で格納管理されている利用者項目別志向情報と、前記項目別特徴度格納管理手段で格納管理されている利用者項目別特徴度と、前記メタデータ情報格納管理手段で格納管理されているコンテンツのメタデータ情報と、前記利用者履歴情報格納管理手段で格納管理されている利用者履歴情報とに基づいてコンテンツのレコメンドを実施することを特徴とする情報レコメンドシステム。
【請求項１０】
利用者のコンテンツ操作履歴を格納管理する利用者履歴情報格納管理手段と、
コンテンツのメタデータ情報を格納管理するメタデータ情報格納管理手段と、前記利用者履歴情報格納管理手段で格納管理されている操作履歴と、前記メタデータ情報格納管理手段で格納管理されているコンテンツのメタデータ情報とに基づき、利用者の項目別志向情報を算出する利用者項目別志向情報算出手段と、前記利用者項目別志向情報算出手段で算出された利用者の項目別志向情報を格納管理する利用者項目別志向情報格納管理手段と、
前記利用者項目別志向情報格納管理手段で格納管理されている利用者の項目別志向情報に基づき利用者項目別志向分布を作成する利用者項目別志向分布算出手段と、
前記利用者項目別志向分布算出手段で算出された利用者項目別志向分布を格納管理する利用者項目別志向分布格納管理手段と、
前記利用者項目別志向分布格納管理手段で格納管理されている利用者項目別志向分布に基づいて利用者の項目別特徴度を算出する項目別特徴度算出手段と、
前記項目別特徴度算出手段で算出された利用者の項目別特徴度を格納管理する項目別特徴度格納管理手段と、
前記項目別特徴度格納管理手段で格納管理されている利用者項目別特徴度に基づいて検索軸のレコメンドを実施する検索軸レコメンド手段と、からなることを特徴とする情報レコメンドシステム。
【請求項１１】
コンテンツレコメンド手段が、予め設定されている項目名に関して利用者項目別志向情報格納管理手段から対象としている利用者の利用者項目別志向情報を取得する第１ステップと、
コンテンツレコメンド手段が、取得した利用者項目別志向情報を参照し、その項目名に関して予め設定しておいた閾値以上の出現回数の項目値を抽出する第２ステップと、
コンテンツレコメンド手段が、前記項目値を対象項目名の値として含むコンテンツ情報をメタデータ情報格納管理手段から取得する第３ステップと、
コンテンツレコメンド手段が、取得したコンテンツ情報を利用者にレコメンドする第４ステップと、からなることを特徴とする情報レコメンド方法。
【請求項１２】
コンテンツレコメンド手段が、利用者項目別志向情報格納管理手段から対象としている利用者の全ての項目名に関する利用者項目別志向情報を取得する第１ステップと、
コンテンツレコメンド手段が、算出していない項目名に関して予め設定しておいた閾値以上の出現回数を持つ項目値を取得した利用者項目別志向情報を参照し抽出する第２ステップと、
コンテンツレコメンド手段が、抽出された項目値を対象項目名の値として含むコンテンツ情報をメタデータ情報格納管理手段から取得する第３ステップと、
コンテンツレコメンド手段が、他に算出していない項目名があるかを判断し、算出していない項目名がある場合には第２ステップに戻り、算出していない項目名が無い場合には第５ステップに進むことを決定する第４ステップと、
コンテンツレコメンド手段が、各項目名毎に抽出されたコンテンツ情報を比較し、多くの項目名で抽出されているコンテンツを優先的にレコメンドする第５ステップと、からなることを特徴とする情報レコメンド方法。
【請求項１３】
コンテンツレコメンド手段が、予め設定されている項目名に関して利用者項目別志向分布格納管理手段から対象としている利用者の利用者項目別志向分布を取得する第１ステップと、
コンテンツレコメンド手段が、取得した利用者項目別志向分布から最頻値となる出現回数値を抽出し閾値とする第２ステップと、
コンテンツレコメンド手段が、利用者項目別志向情報格納管理手段から対象利用者の対象項目名の利用者項目別志向情報を取得し閾値以上の出現回数の項目値を抽出する第３ステップと、
コンテンツレコメンド手段が、前記項目値を対象項目名の値として含むコンテンツ情報をメタデータ情報格納管理手段から取得する第４ステップと、
コンテンツレコメンド手段が、取得したコンテンツ情報を利用者にレコメンドする第５ステップと、からなることを特徴とする情報レコメンド方法。
【請求項１４】
コンテンツレコメンド手段が、利用者項目別志向分布格納手段から対象としている利用者の全ての項目名に関する利用者項目別志向分布を取得する第１ステップと、
コンテンツレコメンド手段が、取得した利用者項目別志向分布から項目名毎の最終頻度値となる出現回数を抽出し、夫々の項目名の閾値とする第２ステップと、
コンテンツレコメンド手段が、算出していない項目に関して利用者項目別志向情報格納手段から対象としている利用者の利用者項目別志向情報を取得する第３ステップと、
コンテンツレコメンド手段が、算出していない項目に関して予め設定しておいた閾値以上の出現回数を持つ項目値を利用者の項目別志向情報を参照し抽出する第４ステップと、
コンテンツレコメンド手段が、前記項目値を対象項目名の値として含むコンテンツ情報をメタデータ情報格納管理手段から取得する第５ステップと、
コンテンツレコメンド手段が、他に算出していない項目名があるかを判断し、算出していない項目名がある場合には第３ステップに戻り、算出していない項目名が無い場合には第７ステップに進むことを決定する第６ステップと、
コンテンツレコメンド手段が、各項目名毎に抽出されたコンテンツ情報を比較し、多くの項目名で抽出されるコンテンツ情報を優先的にレコメンドする第７ステップと、からなることを特徴とする情報レコメンド方法。
【請求項１５】
コンテンツレコメンド手段が、項目別特徴度格納管理手段から対象としている利用者の項目別特徴度を取得する第１ステップと、
コンテンツレコメンド手段が、取得した項目別特徴度の値からレコメンドの軸とする項目名を抽出する第２ステップと、
コンテンツレコメンド手段が、抽出した項目名に関して利用者項目別志向分布格納管理手段から対象としている利用者の利用者項目別志向分布を取得する第３ステップと、
コンテンツレコメンド手段が、取得した利用者項目別志向分布から最頻値となる出現回数値を抽出し閾値とする第４ステップと、
コンテンツレコメンド手段が、利用者項目別志向情報管理手段から対象利用者の対象項目名の利用者項目別志向情報を取得し閾値以上の出現回数の項目値を抽出する第５ステップと、
コンテンツレコメンド手段が、その項目値を対象項目名の値として含むコンテンツ情報をメタデータ情報格納管理手段から取得する第６ステップと、
コンテンツレコメンド手段が、取得したコンテンツ情報を利用者にレコメンドする第７ステップと、からなることを特徴とする情報レコメンド方法。
【請求項１６】
コンテンツレコメンド手段が、利用者項目別志向分布格納手段から対象としている利用者全ての項目名に関する利用者項目別志向分布を取得する第１ステップと、
コンテンツレコメンド手段が、取得した利用者項目別志向分布から項目名毎の最頻値となる出現回数を抽出し夫々の項目名の閾値とする第２ステップと、
コンテンツレコメンド手段が、算出していない項目に関して利用者項目別志向情報格納手段から対象としている利用者の利用者項目別志向情報を取得する第３ステップと、
コンテンツレコメンド手段が、算出していない項目に関して予め設定しておいた閾値以上の出現回数を持つ項目値を利用者の項目別志向情報を参照し抽出する第４ステップと、
コンテンツレコメンド手段が、前記項目値を対象項目名の値として含むコンテンツ情報をメタデータ情報格納管理手段から取得する第５ステップと、
コンテンツレコメンド手段が、他に算出していない項目名があるかを判断し、他に算出していない項目名がある場合には第３ステップに戻り、他に算出していない項目名が無い場合には第７ステップに進むことを決定する第６ステップと、コンテンツレコメンド手段が、項目別特徴度格納管理手段から対象としている利用者の項目別特徴度を取得する第７ステップと、
コンテンツレコメンド手段が、各項目名毎に抽出されたコンテンツ情報を比較し、項目別特徴度の大きな項目名でより抽出されているコンテンツを優先的にレコメンドする第８ステップと、からなることを特徴とする情報レコメンド方法。
【請求項１７】
検索軸レコメンド手段が、対象としている利用者の特徴度を項目別特徴度格納管理手段から取得する第１ステップと、
検索軸レコメンド手段が、取得した特徴度の中で特徴度の大きい検索軸、検索機能をレコメンドする第２ステップと、からなることを特徴とする情報レコメンド方法。
【請求項１８】
前記請求項１乃至１７に記載の、利用者特徴抽出システム、情報レコメンドシステム、または情報レコメンド方法を、コンピュータプログラムで記載してそれを実行可能にしたことを特徴とするプログラム。
【請求項１９】
前記請求項１乃至１７に記載の、利用者特徴抽出システム、情報レコメンドシステム、または情報レコメンド方法を、コンピュータで実行可能に記載したプログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、コンテンツ利用者の特徴を抽出し、この特徴を考慮して情報を提供する、利用者特徴抽出システム、情報レコメンドシステム、情報レコメンド方法、プログラム、およびプログラムを記録した記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
メタデータを利用した情報レコメンド手法として、下記のものが挙げられる。
対象とする属性名、属性値の「組合せ」に関し、その「組合せ」が全コンテンツのメタデータ内にどのくらい出現しているか、および利用者が視聴したコンテンツのメタデータ内にどのくらい出現しているかの比率を算出することにより、利用者のその「組合せ」に対する嗜好度合いを推定し、コンテンツをレコメンドする仕組みを用いる手法（例えば、非特許文献１参照。）。この手法により、利用者の嗜好する属性値（キーワード）を含むコンテンツをレコメンドすることが出来る。
【０００３】
【非特許文献１】
情報処理学会研究報告、ＤＢＳ−１２７、ｐｐ１２１−１２８、２００２
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、前記の従来技術には下記の問題がある。前記コンテンツのレコメンドでは、個人の視聴したコンテンツのメタデータと全体のメタデータの比率のみに着目しており、その比率が利用者にとってどのような値であるのか（他人と比べてどうなのか）といった情報を考慮していない。また、異なる項目名を同様の手法で比較しているため、項目名毎の特徴等がある場合に利用することが出来ない。さらに、単語単位の興味抽出であり、利用者にどういった検索軸、検索機能を提供するのが適当かといった検索機能等のレコメンドを実施することが困難である。
【０００５】
そこで、本発明の目的は、（１）個人の検索軸（項目名）毎の特徴の抽出、（２）個人の検索軸（項目名）毎の特徴に基づくコンテンツのレコメンド、（３）他の利用者の操作分布傾向を考慮に入れた個人の検索軸（項目名）毎の特徴の抽出、（４）他の利用者の操作分布傾向を考慮に入れたレコメンド、（５）利用者に適した検索軸、検索機能のレコメンド、前記（１）〜（５）を可能とした利用者特徴抽出システム、情報レコメンドシステム、情報レコメンド方法、情プログラム、およびプログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
そこで、前記課題を解決するための、請求項１記載の利用者特徴抽出システムは、利用者のコンテンツ操作履歴を格納管理する利用者履歴情報格納管理手段と、コンテンツのメタデータ情報を格納管理するメタデータ情報格納管理手段と、前記利用者履歴情報格納管理手段で格納管理されている操作履歴と、前記メタデータ情報格納管理手段で格納管理されているコンテンツのメタデータ情報とに基づき、利用者の項目別志向情報を算出する利用者項目別志向情報算出手段と、前記利用者項目別志向情報算出手段で算出された利用者の項目別志向情報を格納管理する利用者項目別志向情報格納管理手段と、からなることを特徴とする。
【０００７】
請求項１記載の利用者特徴抽出システムによれば、利用者の項目別志向情報を考慮に入れた特徴の抽出が可能になる。
【０００８】
また、請求項２記載の情報レコメンドシステムは、利用者のコンテンツ操作履歴を格納管理する利用者履歴情報格納管理手段と、コンテンツのメタデータ情報を格納管理するメタデータ情報格納管理手段と、前記利用者履歴情報格納管理手段で格納管理されている操作履歴と、前記メタデータ情報格納管理手段で格納管理されているコンテンツのメタデータ情報とに基づき利用者の項目別志向情報を算出する利用者項目別志向情報算出手段と、前記利用者項目別志向情報算出手段で算出された利用者の項目別志向情報を格納管理する利用者項目別志向情報格納管理手段と、前記利用者項目別志向情報格納管理手段で格納管理されている利用者項目別志向情報と、前記メタデータ情報格納管理手段で格納管理されているコンテンツのメタデータ情報とに基づきコンテンツのレコメンドを実施するコンテンツレコメンド手段と、からなることを特徴とする。
【０００９】
請求項２記載の情報レコメンドシステムによれば、利用者項目別志向情報とコンテンツのメタデータ情報とに基づいて情報をレコメンドすることができる。
【００１０】
また、請求項３記載の情報レコメンドシステムは、前記請求項２に記載の情報レコメンドシステムにおいて、前記コンテンツレコメンド手段は、前記利用者項目別志向情報格納管理手段で格納管理されている利用者項目別志向情報と、前記メタデータ情報格納管理手段で格納管理されているコンテンツのメタデータ情報と、前記利用者履歴情報格納管理手段で格納管理されている利用者履歴情報とに基づきコンテンツのレコメンドを実施することを特徴とする。
【００１１】
請求項３記載の情報レコメンドシステムによれば、利用者項目別志向情報とコンテンツのメタデータ情報と利用者履歴情報とに基づいて情報をレコメンドすることができる。
【００１２】
また、請求項４記載の利用者特徴抽出システムは、利用者のコンテンツ操作履歴を格納管理する利用者履歴情報格納管理手段と、コンテンツのメタデータ情報を格納管理するメタデータ情報格納管理手段と、前記利用者履歴情報格納管理手段で格納管理されている操作履歴と、前記メタデータ情報格納管理手段で格納管理されているコンテンツのメタデータ情報とに基づき、利用者の項目別志向情報を算出する利用者項目別志向情報算出手段と、前記利用者項目別志向情報算出手段で算出された利用者の項目別志向情報を格納管理する利用者項目別志向情報格納管理手段と、前記利用者項目別志向情報格納管理手段で格納管理されている利用者の項目別志向情報に基づき利用者項目別志向分布を作成する利用者項目別志向分布算出手段と、前記利用者項目別志向分布算出手段で算出された利用者項目別志向分布を格納管理する利用者項目別志向分布格納管理手段と、かなることを特徴とする。
【００１３】
請求項４記載の利用者特徴抽出システムによれば、利用者項目別志向分布を考慮に入れた利用者の特徴の抽出が可能になる。
【００１４】
また、請求項５記載の情報レコメンドシステムは、利用者のコンテンツ操作履歴を格納管理する利用者履歴情報格納管理手段と、コンテンツのメタデータ情報を格納管理するメタデータ情報格納管理手段と、前記利用者履歴情報格納管理手段で格納管理されている操作履歴と、前記メタデータ情報格納管理手段で格納管理されているコンテンツのメタデータ情報とに基づき、利用者の項目別志向情報を算出する利用者項目別志向情報算出手段と、前記利用者項目別志向情報算出手段で算出された利用者の項目別志向情報を格納管理する利用者項目別志向情報格納管理手段と、前記利用者項目別志向情報格納管理手段で格納管理されている利用者の項目別志向情報に基づき利用者項目別志向分布を作成する利用者項目別志向分布算出手段と、前記利用者項目別志向分布算出手段で算出された利用者項目別志向分布を格納管理する利用者項目別志向分布格納管理手段と、前記利用者項目別志向情報格納管理手段で格納管理されている利用者項目別志向情報と、前記利用者項目別志向分布格納管理手段で格納管理されている利用者項目別分布と、前記メタデータ情報格納管理手段で格納管理されているメタデータ情報とに基づいてコンテンツのレコメンドを実施するコンテンツレコメンド手段と、からなることを特徴とする。
【００１５】
請求項５記載の情報レコメンドシステムによれば、利用者項目別志向情報と利用者項目別分布とコンテンツのメタデータ情報とに基づいて情報をレコメンドすることができる。
【００１６】
また、請求項６記載の情報レコメンドシステムは、前記請求項５に記載の情報レコメンドシステムにおいて、前記コンテンツレコメンド手段は、前記利用者項目別志向情報格納管理手段で格納管理されている利用者項目別志向情報と、前記利用者項目別志向分布格納管理手段で格納管理されている利用者項目別分布と、前記メタデータ情報格納管理手段で格納管理されているコンテンツのメタデータ情報と、前記利用者履歴情報格納管理手段で格納管理されている利用者履歴情報とに基づいてコンテンツのレコメンドを実施することを特徴とする。
【００１７】
請求項６記載の情報レコメンドシステムによれば、利用者項目別志向情報とコンテンツのメタデータ情報と利用者履歴情報と利用者履歴情報とに基づいて情報をレコメンドすることができる。
【００１８】
また、請求項７記載の利用者特徴抽出システムは、利用者のコンテンツ操作履歴を格納管理する利用者履歴情報格納管理手段と、コンテンツのメタデータ情報を格納管理するメタデータ情報格納管理手段と、前記利用者履歴情報格納管理手段で格納管理されている操作履歴と、前記メタデータ情報格納管理手段で格納管理されているコンテンツのメタデータ情報とに基づき、利用者の項目別志向情報を算出する利用者項目別志向情報算出手段と、前記利用者項目別志向情報算出手段で算出された利用者の項目別志向情報を格納管理する利用者項目別志向情報格納管理手段と、前記利用者項目別志向情報格納管理手段で格納管理されている利用者の項目別志向情報に基づき利用者項目別志向分布を作成する利用者項目別志向分布算出手段と、前記利用者項目別志向分布算出手段で算出された利用者項目別志向分布を格納管理する利用者項目別志向分布格納管理手段と、前記利用者項目別志向分布格納管理手段で格納管理されている利用者項目別志向分布に基づいて利用者の項目別特徴度を算出する項目別特徴度算出手段と、前記項目別特徴度算出手段で算出された利用者の項目別特徴度を格納管理する項目別特徴度格納管理手段と、からなることを特徴とする。
【００１９】
請求項７記載の利用者特徴抽出システムによれば、項目別特徴度を考慮に入れた利用者の特徴の抽出が可能になる。
【００２０】
また、請求項８記載の情報レコメンドシステムは、利用者のコンテンツ操作履歴を格納管理する利用者履歴情報格納管理手段と、コンテンツのメタデータ情報を格納管理するメタデータ情報格納管理手段と、前記利用者履歴情報格納管理手段で格納管理されている操作履歴と、前記メタデータ情報格納管理手段で格納管理されているコンテンツのメタデータ情報とに基づき、利用者の項目別志向情報を算出する利用者項目別志向情報算出手段と、前記利用者項目別志向情報算出手段で算出された利用者の項目別志向情報を格納管理する利用者項目別志向情報格納管理手段と、前記利用者項目別志向情報格納管理手段で格納管理されている利用者の項目別志向情報に基づき利用者項目別志向分布を作成する利用者項目別志向分布算出手段と、前記利用者項目別志向分布算出手段で算出された利用者項目別志向分布を格納管理する利用者項目別志向分布格納管理手段と、前記利用者項目別志向分布格納管理手段で格納管理されている利用者項目別志向分布に基づいて利用者の項目別特徴度を算出する項目別特徴度算出手段と、前記項目別特徴度算出手段で算出された利用者の項目別特徴度を格納管理する項目別特徴度格納管理手段と、前記利用者項目別志向情報格納管理手段で格納管理されている利用者項目別志向情報と、前記項目別特徴度格納管理手段で格納管理されている利用者項目別特徴度と、前記メタデータ情報格納管理手段で格納管理されているメタデータ情報とに基づいてコンテンツのレコメンドを実施するコンテンツレコメンド手段と、からなることを特徴とする。
【００２１】
請求項８記載の情報レコメンドシステムによれば、利用者項目別志向情報と利用者項目別特徴度とコンテンツのメタデータ情報とに基づいて情報をレコメンドすることができる。
【００２２】
また、請求項９記載の情報レコメンドシステムは、前記請求項８に記載の情報レコメンドシステムにおいて、前記コンテンツレコメンド手段は、前記利用者項目別志向情報格納管理手段で格納管理されている利用者項目別志向情報と、前記項目別特徴度格納管理手段で格納管理されている利用者項目別特徴度と、前記メタデータ情報格納管理手段で格納管理されているコンテンツのメタデータ情報と、前記利用者履歴情報格納管理手段で格納管理されている利用者履歴情報とに基づいてコンテンツのレコメンドを実施することを特徴とする。
【００２３】
請求項９記載の情報レコメンドシステムによれば、利用者項目別志向情報と利用者項目別特徴度とコンテンツのメタデータ情報と利用者履歴情報とに基づいて情報をレコメンドすることができる。
【００２４】
また、請求項１０記載の情報レコメンドシステムは、利用者のコンテンツ操作履歴を格納管理する利用者履歴情報格納管理手段と、コンテンツのメタデータ情報を格納管理するメタデータ情報格納管理手段と、前記利用者履歴情報格納管理手段で格納管理されている操作履歴と、前記メタデータ情報格納管理手段で格納管理されているコンテンツのメタデータ情報とに基づき、利用者の項目別志向情報を算出する利用者項目別志向情報算出手段と、前記利用者項目別志向情報算出手段で算出された利用者の項目別志向情報を格納管理する利用者項目別志向情報格納管理手段と、前記利用者項目別志向情報格納管理手段で格納管理されている利用者の項目別志向情報に基づき利用者項目別志向分布を作成する利用者項目別志向分布算出手段と、前記利用者項目別志向分布算出手段で算出された利用者項目別志向分布を格納管理する利用者項目別志向分布格納管理手段と、前記利用者項目別志向分布格納管理手段で格納管理されている利用者項目別志向分布に基づいて利用者の項目別特徴度を算出する項目別特徴度算出手段と、前記項目別特徴度算出手段で算出された利用者の項目別特徴度を格納管理する項目別特徴度格納管理手段と、前記項目別特徴度格納管理手段で格納管理されている利用者項目別特徴度に基づいて検索軸のレコメンドを実施する検索軸レコメンド手段と、からなることを特徴とする。
【００２５】
請求項１０記載の情報レコメンドシステムによれば、利用者項目別特徴度に基づいて情報をレコメンドすることができる。
【００２６】
また、請求項１１記載の情報レコメンド方法は、コンテンツレコメンド手段が、予め設定されている項目名に関して利用者項目別志向情報格納管理手段から対象としている利用者の利用者項目別志向情報を取得する第１ステップと、コンテンツレコメンド手段が、取得した利用者項目別志向情報を参照し、その項目名に関して予め設定しておいた閾値以上の出現回数の項目値を抽出する第２ステップと、コンテンツレコメンド手段が、前記項目値を対象項目名の値として含むコンテンツ情報をメタデータ情報格納管理手段から取得する第３ステップと、コンテンツレコメンド手段が、取得したコンテンツ情報を利用者にレコメンドする第４ステップと、からなることを特徴とする。
【００２７】
請求項１１記載の情報レコメンド方法によれば、一定の出現回数を満たす情報をレコメンドすることができる。
【００２８】
また、請求項１２記載の情報レコメンド方法は、コンテンツレコメンド手段が、利用者項目別志向情報格納管理手段から対象としている利用者の全ての項目名に関する利用者項目別志向情報を取得する第１ステップと、コンテンツレコメンド手段が、算出していない項目名に関して予め設定しておいた閾値以上の出現回数を持つ項目値を取得した利用者項目別志向情報を参照し抽出する第２ステップと、コンテンツレコメンド手段が、抽出された項目値を対象項目名の値として含むコンテンツ情報をメタデータ情報格納管理手段から取得する第３ステップと、コンテンツレコメンド手段が、他に算出していない項目名があるかを判断し、算出していない項目名がある場合には第２ステップに戻り、算出していない項目名が無い場合には第５ステップに進むことを決定する第４ステップと、コンテンツレコメンド手段が、各項目名毎に抽出されたコンテンツ情報を比較し、多くの項目名で抽出されているコンテンツを優先的にレコメンドする第５ステップと、からなることを特徴とする。
【００２９】
請求項１２記載の情報レコメンド方法によれば、出現回数の多い情報から優先的にレコメンドすることができる。
【００３０】
また、請求項１３記載の情報レコメンド方法は、コンテンツレコメンド手段が、予め設定されている項目名に関して利用者項目別志向分布格納管理手段から対象としている利用者の利用者項目別志向分布を取得する第１ステップと、コンテンツレコメンド手段が、取得した利用者項目別志向分布から最頻値となる出現回数値を抽出し閾値とする第２ステップと、コンテンツレコメンド手段が、利用者項目別志向情報格納管理手段から対象利用者の対象項目名の利用者項目別志向情報を取得し閾値以上の出現回数の項目値を抽出する第３ステップと、コンテンツレコメンド手段が、前記項目値を対象項目名の値として含むコンテンツ情報をメタデータ情報格納管理手段から取得する第４ステップと、コンテンツレコメンド手段が、取得したコンテンツ情報を利用者にレコメンドする第５ステップと、からなることを特徴とする。
【００３１】
請求項１３記載の情報レコメンド方法によれば、一定の出現回数を満たす情報をレコメンドすることができる。
【００３２】
また、請求項１４記載の情報レコメンド方法は、コンテンツレコメンド手段が、利用者項目別志向分布格納手段から対象としている利用者の全ての項目名に関する利用者項目別志向分布を取得する第１ステップと、コンテンツレコメンド手段が、取得した利用者項目別志向分布から項目名毎の最終頻度値となる出現回数を抽出し、夫々の項目名の閾値とする第２ステップと、コンテンツレコメンド手段が、算出していない項目に関して利用者項目別志向情報格納手段から対象としている利用者の利用者項目別志向情報を取得する第３ステップと、コンテンツレコメンド手段が、算出していない項目に関して予め設定しておいた閾値以上の出現回数を持つ項目値を利用者の項目別志向情報を参照し抽出する第４ステップと、コンテンツレコメンド手段が、前記項目値を対象項目名の値として含むコンテンツ情報をメタデータ情報格納管理手段から取得する第５ステップと、コンテンツレコメンド手段が、他に算出していない項目名があるかを判断し、算出していない項目名がある場合には第３ステップに戻り、算出していない項目名が無い場合には第７ステップに進むことを決定する第６ステップと、コンテンツレコメンド手段が、各項目名毎に抽出されたコンテンツ情報を比較し、多くの項目名で抽出されるコンテンツ情報を優先的にレコメンドする第７ステップと、からなることを特徴とする。
【００３３】
請求項１４記載の情報レコメンド方法によれば、出現回数の多い情報から優先的にレコメンドすることができる。
【００３４】
また、請求項１５記載の情報レコメンド方法は、コンテンツレコメンド手段が、項目別特徴度格納管理手段から対象としている利用者の項目別特徴度を取得する第１ステップと、コンテンツレコメンド手段が、取得した項目別特徴度の値からレコメンドの軸とする項目名を抽出する第２ステップと、コンテンツレコメンド手段が、抽出した項目名に関して利用者項目別志向分布格納管理手段から対象としている利用者の利用者項目別志向分布を取得する第３ステップと、コンテンツレコメンド手段が、取得した利用者項目別志向分布から最頻値となる出現回数値を抽出し閾値とする第４ステップと、コンテンツレコメンド手段が、利用者項目別志向情報管理手段から対象利用者の対象項目名の利用者項目別志向情報を取得し閾値以上の出現回数の項目値を抽出する第５ステップと、コンテンツレコメンド手段が、その項目値を対象項目名の値として含むコンテンツ情報をメタデータ情報格納管理手段から取得する第６ステップと、コンテンツレコメンド手段が、取得したコンテンツ情報を利用者にレコメンドする第７ステップと、からなることを特徴とする。
【００３５】
請求項１５記載の情報レコメンド方法によれば、一定の出現回数を満たす情報をレコメンドすることができる。
【００３６】
また、請求項１６記載の情報レコメンド方法は、コンテンツレコメンド手段が、利用者項目別志向分布格納手段から対象としている利用者全ての項目名に関する利用者項目別志向分布を取得する第１ステップと、コンテンツレコメンド手段が、取得した利用者項目別志向分布から項目名毎の最頻値となる出現回数を抽出し夫々の項目名の閾値とする第２ステップと、コンテンツレコメンド手段が、算出していない項目に関して利用者項目別志向情報格納手段から対象としている利用者の利用者項目別志向情報を取得する第３ステップと、コンテンツレコメンド手段が、算出していない項目に関して予め設定しておいた閾値以上の出現回数を持つ項目値を利用者の項目別志向情報を参照し抽出する第４ステップと、コンテンツレコメンド手段が、前記項目値を対象項目名の値として含むコンテンツ情報をメタデータ情報格納管理手段から取得する第５ステップと、コンテンツレコメンド手段が、他に算出していない項目名があるかを判断し、他に算出していない項目名がある場合には第３ステップに戻り、他に算出していない項目名が無い場合には第７ステップに進むことを決定する第６ステップと、コンテンツレコメンド手段が、項目別特徴度格納管理手段から対象としている利用者の項目別特徴度を取得する第７ステップと、コンテンツレコメンド手段が、各項目名毎に抽出されたコンテンツ情報を比較し、項目別特徴度の大きな項目名でより抽出されているコンテンツを優先的にレコメンドする第８ステップと、からなることを特徴とする。
【００３７】
請求項１６記載の情報レコメンド方法によれば、出現回数の多い情報から優先的にレコメンドすることができる。
【００３８】
また、請求項１７記載の情報レコメンド方法は、検索軸レコメンド手段が、対象としている利用者の特徴度を項目別特徴度格納管理手段から取得する第１ステップと、検索軸レコメンド手段が、取得した特徴度の中で特徴度の大きい検索軸、検索機能をレコメンドする第２ステップと、からなることを特徴とする。
【００３９】
請求項１７記載の情報レコメンド方法によれば、利用者に適した検索軸、検索機能のレコメンドを行うことができる。
【００４０】
また、請求項１８記載のプログラムは、前記請求項１乃至１７に記載の、利用者特徴抽出システム、情報レコメンドシステム、または情報レコメンド方法を、コンピュータプログラムで記載してそれを実行可能にしたことを特徴とする。
【００４１】
請求項１８記載のプログラムによれば、コンピュータにより前記請求項１乃至１７に記載の、利用者特徴抽出システム、情報レコメンドシステム、または情報レコメンド方法を実現することができる。
【００４２】
また、請求項１９記載の記録媒体は、前記請求項１乃至１７に記載の、利用者特徴抽出システム、情報レコメンドシステム、または情報レコメンド方法を、コンピュータで実行可能に記載したプログラムを記録したことを特徴とする。
【００４３】
請求項１９記載の記録媒体によれば、コンピュータにより前記請求項１乃至１７に記載の、利用者特徴抽出システム、情報レコメンドシステム、または情報レコメンド方法を実現することができる。
【００４４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【００４５】
（第１実施の形態）
第１実施の形態のシステム構成を図１に示す。利用者履歴情報格納管理手段は、利用者履歴情報格納管理部１０１として実現される。メタデータ情報格納管理手段は、メタデータ情報格納管理部１０２として実現される。利用者項目別志向情報算出手段は、利用者項目別志向情報算出部１０３として実現される。利用者項目別志向情報格納管理手段は、利用者項目別志向情報格納管理部１０４として実現される。コンテンツレコメンド手段は、コンテンツレコメンド部１０７として実現される。
【００４６】
利用者履歴情報格納管理部１０１では、利用者毎のコンテンツ操作履歴情報を格納管理している。コンテンツ操作履歴としては、視聴履歴のみの場合、検索履歴のみの場合、または視聴履歴と検索履歴とを併せた履歴の場合がある。利用者履歴情報格納管理部１０１の格納管理形式は特に制限するものではなく、例えば一般的なリレーショナルデータベースでもよい。本実施の形態では、図２に示すリレーショナルデータベースに格納している場合を例として説明を行う。
【００４７】
メタデータ情報格納管理部１０２では、コンテンツの内容を表現するメタデータ情報を格納管理している。メタデータ情報の表現形式は特に制限するものではなく、ＸＭＬ形式の場合、または単なる「項目名」と「項目値」の羅列である場合も考えられる。また、メタデータ情報格納管理部１０２の格納管理形式についても同様に特に制限するものではなく、一般的なリレーショナルデータベースである場合、ネイティブＸＭＬデータベースである場合、または一般的なファイルシステムの場合等がある。本実施の形態では、図３に示すメタデータ情報がＸＭＬ形式である場合を例として説明を行う。
【００４８】
利用者項目別志向情報算出部１０３は、利用者履歴情報格納管理部１０１とメタデータ情報格納管埋部１０２とから、対象としている利用者の操作履歴と、それに関連したメタデータ情報とを取得し、利用者項目別志向情報の算出を行い、利用者項目別志向情報格納管理部１０４の情報を更新する。利用者項目別志向情報算出のフローチャートを図４に示す。
【００４９】
図４において、まずＳ４１で利用者項目別情報の算出を開始する。Ｓ４２では、対象としている利用者に新規履歴があるかを判断し、新規履歴がある場合にはＳ４３に進み、無い場合にはＳ４７に進む。Ｓ４３では、利用者履歴情報格納管理部１０１から新規の利用者履歴の番組ＩＤを１つ抽出する。Ｓ４４では、メタデータ情報格納管理部１０２から該当する番組ＩＤのメタデータ情報を取得する。Ｓ４５では、各項目名毎に、利用者項目別志向情報テーブルを参照し、対象となるレコードの出現回数をカウントアップする。また、対象となるレコードが存在しない場合は、新規にレコードを作成し、出現回数を１に設定する。Ｓ４６では、他に、対象としている利用者に対し、新規履歴があるかを判断し、新規履歴がある場合にはＳ４３に戻り、無い場合にはＳ４７に進み利用者項目別情報の算出を終了する。
【００５０】
利用者項目別志向情報格納管理部１０４では、利用者項目別志向情報算出部１０３で算出された利用者項目別志向情報を格納管理する。利用者項目別志向情報格納管理部１０４の格納管理形式は特に制限するものではなく、例えば一般的なリレーショナルデータベースでも良い。本実施の形態では、図５に示すリレーショナルデータベースに格納している場合を例として説明を行う。
【００５１】
コンテンツレコメンド部１０７では、利用者項目別志向情報格納部１０４に格納管理されている利用者項目別志向情報と、メタデータ情報格納管理部１０２に格納管理されているメタデータ情報と、利用者履歴情報格納管理部１０１に格納管理されている利用者履歴情報とを基にコンテンツのレコメンドを実施する。コンテンツのレコメンド方法については様々な方法が考えられるが、一例としては、次の方法が考えられる。
【００５２】
まず、対象としている利用者に関し、予め設定しておいた特定の項目名の利用者項目別志向情報を利用者項目別志向情報格納管理部１０４から取得する。ここで取得した利用者項目別志向情報は、出現回数が多いものほど、より利用者の興味を示している項目値と考えることが出来る。次に、図６に示すように、その項目名の予め設定しておいた閾値以上の出現回数の項目値を抽出する。最後に、その項目値を対象の項目名の値として含むコンテンツ情報をメタデータ情報格納管埋部１０２から取得し、レコメンドすることが考えられる。この際、利用者履歴情報を利用することにより、利用者が以前に操作（視聴等）したコンテンツをレコメンド対象から除外することも出来る。この例におけるコンテンツレコメンドのフローチャートを図７に示す。
【００５３】
図７において、まずＳ７１でコンテンツレコメンドを開始する。Ｓ７２では、予め設定されている項目名に関し、利用者項目別志向情報格納管理部１０４から、対象としている利用者の利用者項目別志向情報を取得する。Ｓ７３では、取得した利用者項目別志向情報を参照し、その項目名に関し予め設定しておいた閾値以上の出現回数の項目値を抽出する。Ｓ７４では、前記項目値を対象項目名の値として含むコンテンツ情報をメタデータ情報格納管理部１０２から取得する。Ｓ７５では取得したコンテンツ情報を利用者にレコメンドし、Ｓ７６でコンテンツレコメンドを終了する。
【００５４】
またもう一例としては、次の方法が考えられる。まず、対象としている利用者に関し、全ての項目名に関する利用者項目別志向情報を利用者項目別志向情報格納管理部１０４から取得する。次に、項目名毎に、予め項目名毎に設定された出現回数の閾値以上の項目値を抽出し、その項目値を対象の項目名の値として含むコンテンツをメタデータ情報格納管理部１０２から取得する。最後に各項目名毎に抽出されたコンテンツを比較し、多くの項目名でヒットしたコンテンツを優先的にレコメンドする。この際、利用者履歴情報を利用することにより、利用者が以前に操作（視聴等）したコンテンツをレコメンド対象から除外することも出来る。この例におけるコンテンツのレコメンドフローチャートを図８に示す。
【００５５】
図８において、まずＳ８１でコンテンツレコメンドを開始する。Ｓ８２では、利用者項目別志向情報格納管理部１０４から、対象としている利用者の全ての項目名に関する利用者項目別志向情報を取得する。Ｓ８３では、算出していない項目名に関し、予め設定しておいた閾値以上の出現回数を持つ項目値を、取得した利用者項目別志向情報を参照し抽出する。Ｓ８４では、抽出された項目値を対象項目名の値として含むコンテンツ情報をメタデータ情報格納管理部１０２から取得する。Ｓ８５では、他に算出していない項目名があるかを判断し、算出していない項目名がある場合にはＳ８３に戻り、無い場合にはＳ８６に進む。Ｓ８６では、各項目名毎に抽出されたコンテンツ情報を比較し、多くの項目名で抽出されているコンテンツを優先的にレコメンドし、Ｓ８７でコンテンツレコメンドを終了する。
【００５６】
第１実施の形態におけるシステムは、大きく分けて、「利用者履歴情報及びメタデータ情報から利用者の特徴度である利用者項目別志向情報を作成する手順」、および「コンテンツレコメンドを実施する手順」の２つに分かれる。以下に夫々についての実施手順を簡単に示す。
【００５７】
「利用者履歴情報及びメタデータ情報から利用者の特徴度である利用者項目別志向情報を作成する手順」について、（１）利用者の操作履歴が、利用者履歴情報格納管理部１０１に蓄積されている。また、コンテンツの内容を表現するメタデータ情報がメタデータ情報格納管理部３０２に蓄積されている。（２）利用者項目別志向情報算出部１０３は、利用者履歴情報格納管理部１０１に格納されている利用者履歴情報と、メタデータ情報格納管理部１０２に格納されているメタデータ情報とを基に、利用者項目別志向情報を算出し、利用者項目別志向情報格納管理部１０４に格納する。
【００５８】
「コンテンツレコメンドを実施する手順」について、コンテンツレコメンド部１０７では、利用者項目別志向情報格納部１０４に格納管理されている利用者項目別志向情報と、メタデータ情報格納管理部１０２に格納管理されているメタデータ情報と、利用者履歴情報格納管理部１０１に格納管理されている利用者履歴情報とを基にコンテンツのレコメンドを実施する。
【００５９】
なお、第１実施の形態の変形例として、図９に示す利用者履歴情報格納管理部１０１、メタデータ情報格納管理部１０２、利用者項目別志向情報算出部１０３、および利用者項目別志向情報格納管理部１０４からなるシステム、または図１０に示す利用者履歴情報格納管理部１０１、メタデータ情報格納管理部１０２、利用者項目別志向情報算出部１０３、利用者項目別志向情報格納管理部１０４、およびコンテンツレコメンド部１０７からなり、コンテンツレコメンド部１０７は利用者項目別志向情報と、メタデータ情報とに基づいてコンテンツレコメンドを実施するシステムがある。
【００６０】
（第２実施の形態）
第２実施の形態のシステム構成を図１１に示す。利用者履歴情報格納管理手段は、利用者履歴情報格納管理部２０１として実現される。メタデータ情報格納管理手段は、メタデータ情報格納管理部２０２として実現される。利用者項目別志向情報算出手段は、利用者項目別志向情報算出部２０３として実現される。利用者項目別志向情報格納管理手段は、利用者項目別志向情報格納管理部２０４として実現される。利用者項目別志向分布算出手段は、利用者項目別志向分布算出部２０５として実現される。利用者項目別志向分布格納管理手段は、利用者項目別志向分布格納管理部２０６として実現される。コンテンツレコメンド手段は、コンテンツレコメンド部２０７として実現される。第２実施の形態では第１実施の形態と異なる部分のみ下記で説明する。
【００６１】
利用者項目別志向分布算出部２０５は、利用者項目別志向情報格納管理部２０４から利用者項目別志向情報を受け取り、利用者項目別志向分布を算出し、利用者項目別志向分布格納管理部２０６に情報を引き渡す。利用者項目別志向分布算出のフローチャートを図１２に示す。
【００６２】
図１２において、まずＳ１２１で利用者項目別志向分布算出を開始する。Ｓ１２２では、利用者項目別志向情報に注目する。Ｓ１２３では、対象としている利用者の項目別志向情報に変更があるかを判断し、変更がある場合にはＳ１２４に進み、無い場合にはＳ１２９に進む。Ｓ１２４では、変更のあった項目名に注目する。Ｓ１２５では、横軸に「出現回数」、縦軸に「項目数値」をとったグラフ（利用者ＩＤ＝Ｘ：項目名＝Ｙ）を作成する。Ｓ１２６では項目名Ｘの利用者項目別情報テーブルを参照し、利用者ＩＤ＝Ｘの出現回数ごとの項目値を集計し、グラフにプロットする。Ｓ１２７では、他に変更がある項目名があるかを判断し、変更する項目名がある場合にはＳ１２４に戻り、無い場合には、Ｓ１２８に進み利用者項目別志向分布算出を終了する。
【００６３】
利用者項目別志向分布格納管理部２０６では、利用者項目別志向分布算出部２０５で算出された利用者項目別志向分布を格納管理する。利用者項目別志向分布格納管理部２０６の格納管理形式は特に制限するものではなく、例えば一般的なリレーショナルデータベースでも良い。利用者項目別志向分布の格納形式例及び分布図を図１３、および図１４に示す。
【００６４】
コンテンツレコメンド部２０７では、利用者項目別志向情報格納部２０４に格納管理されている利用者項目別志向情報と、利用者項目別志向分布格納管理部２０６に格納管理されている利用者項目別志向分布と、メタデータ借報格納管理部２０２に格納管理されているメタデータ情報と、利用者履歴情報格納管理部２０１に格納管理されている利用者履歴情報とを基にコンテンツのレコメンドを実施する。コンテンツのレコメンド方法については様々な方法が考えられる。一例としては、次の方法が考えられる。
【００６５】
まず対象としている利用者に関し、予め設定しておいた特定の項目名に関する利用者項目別志向情報と利用者項目別志向分布とを、夫々利用者項目別志向情報格納管理部２０４と利用者項目別志向分布格納管理部２０６とから取得する。第１実施の形態と同様にここで取得した利用者項目別志向情報及び項目別志向分布は、出現回数が多いものほど、より利用者の興味を示している項目値と考えることが出来る。次に、図１５に示すように、取得した利用者項目別志向分布から統計処理手法に基づく値（例えば最頻値）を抽出し、その値を閾値とし、閾値以上の出現回数の項目値を利用者項目別志向情報から取得する。最後に、その項目値を対象の項目名の値として含むコンテンツをメタデータ情報格納管理部２０２から取得し、レコメンドすることが考えられる。この際、利用者履歴情報を利用することにより、利用者が以前に操作（視聴等）したコンテンツをレコメンド対象から除外することも出来る。この例におけるコンテンツレコメンドのフローチャートを図１６に示す。
【００６６】
図１６において、まずＳ１６１でコンテンツレコメンドを開始する。Ｓ１６２では、予め設定されている項目名に関し、利用者項目別志向分布格納管理部２０６から、対象としている利用者の利用者項目別志向分布を取得する。Ｓ１６３では、取得した利用者項目別志向分布から、最頻値となる出現回数値を抽出し、閾値とする。Ｓ１６４では、利用者項目別志向情報格納管理部２０４から、対象利用者の対象項目名の利用者項目別志向情報を取得し、閾値以上の出現回数の項目値を抽出する。Ｓ１６５では、前記項目値を対象項目名の値として含むコンテンツ情報をメタデータ情報格納管理部２０２から取得する。Ｓ１６６では、取得したコンテンツ情報を利用者にレコメンドし、Ｓ１６７に進みコンテンツレコメンドを終了する。
【００６７】
またもう一例としては、次の方法が考えられる。まず対象としている利用者に関し、全ての項目名に関する利用者項目別志向情報及び利用者項目別志向分布を、夫々利用者項目別志向情報格納管理部２０４と利用者項目別志向分布格納管理部２０６とから取得する。次に項目名毎に、利用者項目別志向分布から統計処理手法に基づく値（例えば最頻値）を項目毎に抽出し、その値を閾値とし、夫々の項目毎に閾値以上の出現回数の項目値を抽出し、その項目値を対象の項目名の値として含むコンテンツをメタデータ情報格納管理部２０２から取得する。各項目名毎に抽出されたコンテンツ群を比較し、多くの項目名でヒットしたコンテンツを優先的にレコメンドすることも考えられる。この際、利用者履歴情報を利用することにより、利用者が以前に操作（視聴等）したコンテンツをレコメンド対象から除外することも出来る。この例におけるコンテンツレコメンドのフローチャートを図１７に示す。
【００６８】
図１７において、まずＳ１７１でコンテンツレコメンドを開始する。Ｓ１７２では、利用者項目別志向分布格納部２０６から、対象としている利用者の全ての項目名に関する利用者項目別志向分布を取得する。Ｓ１７３では、取得した利用者項目別志向分布から、項目名毎の最終頻度値となる出現回数を抽出し、夫々の項目名の閾値とする。Ｓ１７４では、算出していない項目に関し、利用者項目別志向情報格納部２０４から、対象としている利用者の利用者項目別志向情報を取得する。Ｓ１７５では、算出していない項目に関し、予め設定しておいた閾値以上の出現回数を持つ項目値を、利用者の項目別志向情報を参照し抽出する。Ｓ１７６では前記項目値を対象項目名の値として含むコンテンツ情報をメタデータ情報格納管理部２０２から取得する。Ｓ１７７では、他に算出していない項目名があるかを判断し、算出していない項目名がある場合にはＳ１７４に戻り、無い場合にはＳ１７８に進む。Ｓ１７８では、各項目名毎に抽出されたコンテンツ情報を比較し、多くの項目名で抽出されるコンテンツ情報を優先的にレコメンドし、Ｓ１７９でコンテンツレコメンドを終了する。
【００６９】
第２実施の形態におけるシステムは、大きく分けて、「利用者履歴情報及びメタデータ情報から利用者項目別志向情報及び利用者項目別志向分布情報を作成する手順」並びに「コンテンツレコメンドを実施する手順」の２つに分かれる。以下で夫々についての実施手順を簡単に示す。
【００７０】
「利用者履歴情報及びメタデータ情報から利用者項目別志向情報及び利用者項目別志向分布情報を作成する手順」について、（１）利用者の操作履歴が、利用者履歴情報格納管理部２０１に蓄積されている。また、コンテンツの内容を表現するメタデータ情報がメタデータ情報格納管理部２０２に、蓄積されている。（２）利用者項目別志向情報算出部２０３は、利用者履歴情報格納管理部２０１に格納されている利用者履歴情報と、メタデータ情報格納管理部２０２に格納されているメタデータ情報とを基に、利用者項目別志向情報を算出し、利用者項目別志向情報格納管理部２０４に格納する。（３）利用者項目別志向分布算出部２０５では、利用者項目別志向情報格納管理部２０４から利用者項目別志向情報を取得し、利用者項目別志向分布を作成し、利用者項目別志向分布格納部２０６に格納する。
【００７１】
「コンテンツレコメンドを実施する手順」について、コンテンツレコメンド部２０７では、利用者頃日別志向情報格納部２０４に格納管理されている利用者項目別志向情報と、利用者項目別志向分布格納管理部２０６に格納管理されている利用者項目別志向分布と、メタデータ情報格納管理部２０２に格納管理されているメタデータ情報と、利用者履歴情報格納管埋部２０１に格納管理されている利用者履歴情報とを基にコンテンツのレコメンドを実施する。
【００７２】
なお、第２実施の形態の変形例として、図１８に示す利用者履歴情報格納管理部２０１、メタデータ情報格納管理部２０２、利用者項目別志向情報算出部２０３、利用者項目別志向情報格納管理部２０４、利用者項目別志向分布算出部２０５、および利用者項目別志向分布格納管理部２０６からなるシステム、または図１９に示す利用者履歴情報格納管理部２０１、メタデータ情報格納管理部２０２、利用者項目別志向情報算出部２０３、利用者項目別志向情報格納管理部２０４、利用者項目別志向分布算出部２０５、利用者項目別志向分布格納管理部２０６、およびコンテンツレコメンド部２０７からなり、コンテンツレコメンド部２０７は利用者項目別志向情報と、利用者項目別志向分布と、メタデータ情報とに基づいてコンテンツレコメンドを実施するシステムがある。
【００７３】
（第３実施の形態）
第３実施の形態のシステム構成を図２０に示す。利用者履歴情報格納管理手段は、利用者履歴情報格納管理部３０１として実現される。メタデータ情報格納管理手段は、メタデータ情報格納管理部３０２として実現される。利用者項目別志向情報算出手段は、利用者項目別志向情報算出部３０３として実現される。利用者項目別志向情報格納管理手段は、利用者項目別志向情報格納管理部３０４として実現される。利用者項目別志向分布算出手段は、利用者項目別志向分布算出部３０５として実現される。利用者項目別志向分布格納管理手段は、利用者項目別志向分布格納管理部３０６として実現される。項目別特徴度算出手段は、項目別特徴度算出部３０７として実現される。項目別特徴度格納管理手段は、項目別特徴度格納管理部３０８として実現される。コンテンツレコメンド手段は、コンテンツレコメンド部３０９として実現される。第３実施の形態では第２実施の形態と異なる部分のみ下記で説明する。
【００７４】
項目別特徴度算出部３０７では、利用者項目別志向分布格納管理部３０６に格納管理されている利用者項目別志向分布に基づき、利用者毎の項目別特徴度を算出する。項目別特徴度算出のフローチャートを図２１に示す。
【００７５】
図２１において、まずＳ２１１で特徴度算出を開始する。Ｓ２１２では、対象としている利用者の項目別志向分布に変更があるかを判断し、変更がある場合にはＳ２１３に進み、無い場合にはＳ２１６に進む。Ｓ２１３では、対象としている利用者の利用者項目別志向分布と、ある観点で分類されたセグメントまたは利用者全体の項目別志向分布とを、ある統計処理により分布状況を比較する。Ｓ２１４では、他に集計していない項目名があるかを判断し、ある場合にはＳ２１３に戻り、無い場合にはＳ２１５に進む。Ｓ２１５では、上記フローで求めた各項目名毎の偏り具合を利用者の特徴度ベクトルと考え、項目別特徴度格納管理部３０８に格納し、Ｓ２１６で特徴度算出を終了する。
【００７６】
また、このフローチャートで利用されている特徴度算出のための式は統計処理に基づく、「平均」、「中央値」、「最頻値」といった様々な手法を利用し、算出した値の差をそのまま利用することもでき、また正規化した値を利用することできる。ここで、統計処理に基づき算出した特徴度と利用者の項目名に対する興味度の関連の一例を示す。
【００７７】
例えば、上記統計処理手法として、平均値を利用した場合には、ある項目名に関しある利用者の利用者志向分布の平均値が、全体のその項目名に対する平均値よりも大幅に大きい場合、その利用者の操作したコンテンツのその項目名における項目値に重なりが利用者の平均以上に多いことを意味し、その利用者がその項目にこだわりをもっていると予測することが出来る。従って、その項目名を軸としたレコメンドが有効であると考えられる。利用者の項目別の特徴度（利用者と全体の利用者項目別志向分布における平均値との関係）と利用者の興味との関連についての一例を図２２に示す。図２２において、パターン１では、利用者平均よりも、この項目における項目値の重なりが多い。つまりこの項目はこだわりを持っており、この項目を軸とした情報の提示が有効である。また、パターン２では、利用者平均と、この項目における項目値の重なりは同じである。つまりこの項目へのこだわりは平均レベルである。また、パターン３では、利用者平均よりも、この項目における項目値の重なりが少ない。つまりこの項目へのこだわりは平均レベル以下であり、この項目を軸とした情報の提示は有効ではない。
【００７８】
項目別特徴度格納管理部３０８では、項目別特徴度算出部３０７で算出された項目別特徴度を格納管理する。項目別特徴度格納管埋部３０８の格納管理形式は特に制限するものではなく、例えば一般的なリレーショナルデータベースでも良い。第３実施の形態では、図２３に示すリレーショナルデータベースに格納している場合を例として説明する。
【００７９】
コンテンツレコメンド部３０９では、利用者項目別志向情報格納部３０４に格納管理されている利用者項目別志向情報と、項目別特徴度格納管理部３０８に格納管理されている項目別特徴度と、メタデータ情報格納管理部３０２に格納管理されているメタデータ情報と、利用者履歴情報格納管理部３０１に格納管理されている利用者履歴情報とを基にコンテンツのレコメンドを実施する。コンテンツのレコメンド方法については、様々な方法が考えられる。一例としては、第２実施の形態の図１６に示したコンテンツレコメンドに加え、レコメンドするコンテンツを算出するための対象項目名を特徴度の値により選択することが考えられる。この例におけるコンテンツレコメンドのフローチャートを図２４に示す。
【００８０】
図２４において、まずＳ２４１でコンテンツレコメンドを開始する。Ｓ２４２では、項目別特徴度格納管理部３０８から、対象としている利用者の項目別特徴度を取得する。Ｓ２４３では、取得した項目別特徴度の値から、レコメンドの軸とする項目名を抽出する。Ｓ２４４では、抽出した項目名に関し、利用者項目別志向分布格納管理部３０６から、対象としている利用者の利用者項目別志向分布を取得する。Ｓ２４５では、取得した利用者項目別志向分布から最頻値となる出現回数値を抽出し、閾値とする。Ｓ２４６では、利用者項目別志向情報管理部３０４から、対象利用者の対象項目名の利用者項目別志向情報を取得し、閾値以上の出現回数の項目値を抽出する。Ｓ２４７では、その項目値を対象項目名の値として含むコンテンツ情報をメタデータ情報格納管理部３０２から取得する。Ｓ２４８では、取得したコンテンツ情報を利用者にレコメンドし、Ｓ２４９でコンテンツレコメンドを終了する。
【００８１】
また、もう一例としては、第２実施の形態の図１７に示したコンテンツレコメンドの改良として、単純に多くの項目名でヒットしたコンテンツをレコメンドするのではなく、項目名毎に特徴度を係数として組み込み、特徴度の値の大きい項目名に多くヒットしたコンテンツを優先的にレコメンドするという方法も考えられる。この例におけるコンテンツレコメンドのフローチャートを図２５に示す。
【００８２】
図２５において、まずＳ２５１でコンテンツレコメンドを開始する。Ｓ２５２では、利用者項目別志向分布格納部３０６から、対象としている利用者全ての項目名に関する利用者項目別志向分布を取得する。Ｓ２５３では、取得した利用者項目別志向分布から、項目名毎の最頻値となる出現回数を抽出し、夫々の項目名の閾値とする。Ｓ２５４では、算出していない項目に関し、利用者項目別志向情報格納部３０４から、対象としている利用者の利用者項目別志向情報を取得する。Ｓ２５５では、算出していない項目に関し、予め設定しておいた閾値以上の出現回数を持つ項目値を、利用者の項目別志向情報を参照し抽出する。Ｓ２５６では、前記項目値を対象項目名の値として含むコンテンツ情報をメタデータ情報格納管理部３０２から取得する。Ｓ２５７では、他に算出していない項目名があるかを判断し、ある場合にはＳ２５４に戻り、無い場合にはＳ２５８に進む。Ｓ２５８では、項目別特徴度格納管理部３０８から、対象としている利用者の項目別特徴度を取得する。Ｓ２５９では、各項目名毎に抽出されたコンテンツ情報を比較し、項目別特徴度の大きな項目名でより抽出されているコンテンツをより優先的にレコメンドし、Ｓ２６０でコンテンツレコメンドを終了する。
【００８３】
第３実施の形態で記述するシステムは、大きく分けて、「利用者履歴情報及びメタデータ情報から利用者項目別志向情報及び利用者項目別志向分布情報を作成する手順」、並びに「コンテンツレコメンドを実施する手順」の２つに分かれる。以下で夫々についての実施手順を簡単に示す。
【００８４】
「利用者履歴情報及びメタデータ情報から利用者項目別志向情報及び利用者項目別志向分布情報を作成する手順」について、（１）利用者の操作履歴が、利用者履歴情報格納管埋部３０１に蓄積されている。また、コンテンツの内容を表現するメタデータ情報がメタデータ情報格納管理部３０２に一蓄積されている。（２）利用者項目別志向情報算出部３０３は、利用者履歴情報格納管理部３０１に格納されている利用者履歴情報と、メタデータ情報格納管理部３０２に格納されているメタデータ情報とを基に、利用者項目別志向情報を算出し、利用者項目別志向情報格納管理部３０４に格納する。（３）利用者項目別志向分布算出部３０５では、利用者項目別志向情報格納管理部３０４から利用者項目別志向情報を取得し、利用者項目別志向分布を作成し、利用者項目別志向分布格納部３０６に格納する。（４）項目別特徴度算出部３０７では、利用者項目別志向分布格納管理部３０６から利用者項目別志向分布を取得し、項目別特徴度を算出し、項目別特徴度格納管理部３０８に格納する。
【００８５】
「コンテンツレコメンドを実施する手順」について、コンテンツレコメンド部３０９では、利用者項目別志向情報格納部３０４に格納管理されている利用者項目別志向情報と、項目別特徴度格納管理部３０８に格納管理されている項目別特徴度と、メタデータ情報格納管理部３０２に格納管理されているメタデータ情報と、利用者履歴借報格納管理部３０１に格納管理されている利用者履歴情報とを基にコンテンツのレコメンドを実施する。
【００８６】
なお、第３実施の形態の変形例として、図２６に示す利用者履歴情報格納管理部３０１、メタデータ情報格納管理部３０２、利用者項目別志向情報算出部３０３、利用者項目別志向情報格納管理部３０４、利用者項目別志向分布算出部３０５、利用者項目別志向分布格納管理部３０６、項目別特徴度算出部３０７、および項目別特徴度格納管理部３０８からなるシステム、または図２７に示す利用者履歴情報格納管理部３０１、メタデータ情報格納管理部３０２、利用者項目別志向情報算出部３０３、利用者項目別志向情報格納管理部３０４、利用者項目別志向分布算出部３０５、利用者項目別志向分布格納管理部３０６、項目別特徴度算出部３０７、項目別特徴度格納管理部３０８、およびコンテンツレコメンド部３０９からなり、コンテンツレコメンド部３０９は利用者項目別志向情報と、利用者項目別特徴度と、メタデータ情報とに基づいてコンテンツレコメンドを実施するシステムがある。
【００８７】
（第４実施の形態）
第４実施の形態のシステム構成を図２８に示す。利用者履歴情報格納管理手段は、利用者履歴借報格納管理部４０１として実現される。メタデータ情報格納管理手段は、メタデータ情報格納管理部４０２として実現される。利用者項目別志向情報算出手段は、利用者項目別志向情報算出部４０３として実現される。利用者項目別志向情報格納管理手段は、利用者項目別志向情報格納管理部４０４として実現される。利用者項目別志向分布算出手段は、利用者項目別志向分布算出部４０５として実現される。利用者項目別志向分布格納管理手段は、利用者項目別志向分布格納管理部４０６として実現される。項目別特徴度算出手段は、項目別特徴度算出部４０７として実現される。項目別特徴度格納管理手段は、項目別特徴度格納管理部４０８として実現される。検索軸レコメンド手段は、検索軸レコメンド部４０９として実現される。第４実施の形態では第３実施の形態と異なる部分のみ下記で説明する。
【００８８】
検索軸レコメンド部４０９では、項目別特徴度格納管理部４０８に格納管理されている項目別特徴度を基に、検索軸、検索機能のレコメンドを実施する。検索軸、検索機能のレコメンドとは、監督検索、俳優検索、年代検索といった項目に特化した検索軸をレコメンドするものであり、今週のお勧め監督コンテンツ、今週のお勧め俳優コンテンツといった軸を基にしたレコメンドも考えることが出来る。検索軸レコメンドのフローチャートを図２９に示す。
【００８９】
図２９において、まずＳ２９１で検索軸レコメンドを開始する。Ｓ２９２では、対象としている利用者の特徴度を項目別特徴度格納管理部４０８から取得する。Ｓ２９３では、特徴度の大きい検索軸、検索機能をレコメンドし、Ｓ２９４で検索軸レコメンドを終了する。
【００９０】
第４実施の形態で記述するシステムは、大きく分けて、「利用者履歴情報及びメタデータ情報から利用者項目別志向情報及び利用者項目別志向分布情報を作成する手順」、並びに「検索軸レコメンドを実施する手順」の２つに分かれる。ここで、第３実施の形態と異なる部分のみ下記で説明する。
【００９１】
「検索軸レコメンドを実施する手順」について、検索軸レコメンド部４０９では、項目別特徴度格納管理部４０８に格納管理されている項目別特徴度を基に検索軸のレコメンドを実施する。
【００９２】
なお、本発明は図１，９，１０，１１，１８，１９，２０，２６，２７，および２８に示したシステムの一部又は全部の処理機能をプログラムとして構成してコンピュータを用いて実現すること、または図４，７，８，１２，１６，１７，２１，２４，２５，および２９で示した処理手順をプログラムとして構成してコンピュータに実行させることができる。また、コンピュータでその各部の処理機能を実現するためのプログラム、若しくはコンピュータにその処理手順を実行させるためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ＭＯ、ＲＯＭ、メモリカード、ＣＤ、ＤＶＤ、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、提供したりすることが可能であり、また、インターネットのような通信ネットワークを介して配布したりすることが可能である。
【００９３】
【発明の効果】
本発明によれば、メタデータを利用したレコメンドにおいて、（１）個人の検索軸（項目名）毎の特徴の抽出、（２）個人の検索軸（項目名）毎の特徴に基づくコンテンツのレコメンド、（３）他の利用者の操作分布傾向を考慮に入れた個人の検索軸（項目名）毎の特徴の抽出、（４）他の利用者の操作分布傾向を考慮に入れたレコメンド、（５）利用者に適した検索軸、検索機能のレコメンド、前記（１）〜（５）を可能とした利用者特徴抽出システム、情報レコメンドシステム、情報レコメンド方法、プログラム、およびプログラムを記録した記録媒体を提供することが出来る。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１実施の形態のシステム構成図。
【図２】利用者履歴情報テーブル。
【図３】メタデータ情報例。
【図４】利用者項目別志向情報算出のフローチャート例。
【図５】利用者項目別志向情報テーブル。
【図６】レコメンド用項目値抽出例。
【図７】コンテンツレコメンドのフローチャート例。
【図８】コンテンツレコメンドのフローチャート例。
【図９】第１実施の形態のシステム構成図。
【図１０】第１実施の形態のシステム構成図。
【図１１】第２実施の形態のシステム構成図。
【図１２】利用者項目別志向分布算出のフローチャート。
【図１３】利用者項目別志向分布テーブル。
【図１４】利用者項目別志向分布。
【図１５】コンテンツレコメンドにおける項目値抽出の一例。
【図１６】コンテンツレコメンドのフローチャート例。
【図１７】コンテンツレコメンドのフローチャート例。
【図１８】第２実施の形態のシステム構成図。
【図１９】第２実施の形態のシステム構成図。
【図２０】第３実施の形態のシステム構成図。
【図２１】特徴度算出のフローチャート。
【図２２】特徴度と利用者興味度の関連例。
【図２３】項目別特徴度テーブル。
【図２４】コンテンツレコメンドのフローチャート例。
【図２５】コンテンツレコメンドのフローチャート例。
【図２６】第３実施の形態のシステム構成図。
【図２７】第３実施の形態のシステム構成図。
【図２８】第４実施の形態のシステム構成図。
【図２９】検索軸レコメンドのフローチャート。
【符号の説明】
１０１…利用者履歴情報格納管理部
１０２…メタデータ情報格納管理部
１０３…利用者項目別志向情報算出部
１０４…利用者項目別志向情報格納管理部
１０７…コンテンツレコメンド部
２０１…利用者履歴情報格納管理部
２０２…メタデータ情報格納管理部
２０３…利用者項目別志向情報算出部
２０４…利用者項目別志向情報格納管理部
２０５…利用者項目別志向分布算出部
２０６…利用者項目別志向分布格納管理部
２０７…コンテンツレコメンド部
３０１…利用者履歴情報格納管理部
３０２…メタデータ情報格納管理部
３０３…利用者項目別志向情報算出部
３０４…利用者項目別志向情報格納管理部
３０５…利用者項目別志向分布算出部
３０６…利用者項目別志向分布格納管理部
３０７…項目別特徴度算出部
３０８…項目別特徴度格納管理部
３０９…コンテンツレコメンド部
４０１…利用者履歴情報格納管理部
４０２…メタデータ情報格納管理部
４０３…利用者項目別志向情報算出部
４０４…利用者項目別志向情報格納管理部
４０５…利用者項目別志向分布算出部
４０６…利用者項目別志向分布格納管理部
４０７…項目別特徴度算出部
４０８…項目別特徴度格納管理部
４０９…検索軸レコメンド部
【図１】
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【図２】
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【図３】
2004362011.tif 000005
【図４】
2004362011.tif 000006
【図５】
2004362011.tif 000007
【図６】
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【図７】
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【図８】
2004362011.tif 000010
【図９】
2004362011.tif 000011
【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】
2004362011.tif 000017
【図１６】
2004362011.tif 000018
【図１７】
2004362011.tif 000019
【図１８】
2004362011.tif 000020
【図１９】
2004362011.tif 000021
【図２０】
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【図２１】
2004362011.tif 000023
【図２２】
2004362011.tif 000024
【図２３】
2004362011.tif 000025
【図２４】
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【図２５】
2004362011.tif 000027
【図２６】
2004362011.tif 000028
【図２７】
2004362011.tif 000029
【図２８】
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【図２９】
2004362011.tif 000031