(57)【要約】【課題】より多くの機器から興味データを抽出し、よりユーザの興味に近い番組を推薦できるようにする。【解決手段】ユーザ情報取得部９１と履歴情報取得部９２からユーザの嗜好情報が取得され、興味抽出部９３で興味データが生成される。関連情報検索部９４で興味データに基づく関連情報が検索され、評価入力部９６は、提示された関連情報の評価入力を受け付け、結果を興味抽出部に反映する。興味データは、送信確認部１０１により、送信の可否が確認され、変更操作部１０２により変更され、他の機器に送信される。本発明は、パーソナルコンピュータ、ＨＤＤレコーダなどに適用することができる。【選択図】      図４
2004355070.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の情報処理装置と、ネットワークを介して複数の前記第１の情報処理装置と接続される第２の情報処理装置からなる情報検索システムであって、
前記第１の情報処理装置は、
ユーザの嗜好を表す嗜好情報に基づいて、ユーザの興味を表す興味データを生成する生成手段と、
生成された前記興味データを前記第２の情報処理装置に送信する送信手段と、
生成された前記興味データと前記第２の情報処理装置により生成された共通興味データに基づいて、ユーザに推薦するコンテンツに関連する関連情報を検索する検索手段と、
検索された前記関連情報を提示する提示手段とを備え、
前記第２の情報処理装置は、
複数の前記第１の情報処理装置により送信された前記興味データから複数の前記興味データに共通する前記共通興味データを抽出する共通興味データ抽出手段と、
前記興味データから、前記第１の情報処理装置に特有の興味データを、特有興味データとして抽出する特有興味データ抽出手段と、
前記共通興味データと前記特有興味データを統合して記憶する記憶手段とを備え、
前記共通興味データを前記ネットワークを介して前記第１の情報処理装置に提供する
ことを特徴とする情報検索システム。
【請求項２】
第１の情報処理装置と、ネットワークを介して複数の前記第１の情報処理装置と接続される第２の情報処理装置からなる情報検索システムの情報検索方法であって、
前記第１の情報処理装置は、
ユーザの嗜好を表す嗜好情報に基づいて、ユーザの興味を表す興味データを生成し、
生成された前記興味データを前記ネットワークを介して前記第２の情報処理装置に送信し、
前記第２の情報処理装置は、
複数の前記第１の情報処理装置により送信された前記興味データから、複数の前記興味データに共通する共通興味データと、前記第１の情報処理装置に特有の特有興味データを抽出し、
前記共通興味データと前記特有興味データを統合して記憶し、
前記共通興味データを前記ネットワークを介して前記第１の情報処理装置に提供し、
前記第１の情報処理装置は、
前記興味データと前記共通興味データに基づいて、ユーザに推薦するコンテンツに関連する関連情報を検索し、
検索された前記関連情報を提示する
ことを特徴とする情報検索方法。
【請求項３】
ネットワークを介して他の情報処理装置と接続される情報処理装置であって、
ユーザの嗜好を表す嗜好情報に基づいて、ユーザの興味を表す興味データを生成する生成手段と、
前記生成手段により生成された興味データを他の情報処理装置に送信する送信手段と、
前記生成手段により生成された前記興味データと、前記他の情報処理装置より前記ネットワークを介して供給された共通興味データに基づいて、コンテンツに関連する関連情報を検索する検索手段と、
前記検索手段により検索された前記関連情報を提示する提示手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項４】
前記他の情報処理装置から複数の興味データに共通する共通興味データを前記ネットワークを介して取得し、
前記検索手段は、供給された前記共通興味データに基づいて検索された関連情報から、前記生成手段により生成された興味データに基づいて、前記関連情報をさらに検索する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記ユーザの興味に関する質問の応答に基づいて、前記ユーザの嗜好情報を取得する第１の嗜好情報取得手段と、
前記情報処理装置の操作履歴に基づいて、前記ユーザの嗜好情報を取得する第２の嗜好情報取得手段と
をさらに備えることを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記送信手段は、
前記ユーザの指示に基づいて、前記興味データの送信の可否を判定し、送信する前記興味データを選択する選択手段と、
前記ユーザの指示に基づいて、前記興味データを変更する変更手段と
を備えることを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記生成手段は、前記情報処理装置による視聴履歴を前記嗜好情報として前記興味データを生成する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記生成手段は、前記情報処理装置により送受信されたメールを前記嗜好情報として前記興味データを生成する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記生成手段は、前記ユーザが使用する機器単位に前記興味データを生成する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記生成手段は、前記情報処理装置を使用するユーザ単位に前記興味データを生成する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記生成手段は、複数の属性と、その属性の重みを表すデータを、前記興味データとして生成する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記検索手段により検索された前記関連情報からカテゴリを抽出するカテゴリ抽出手段と、
前記興味データからキーワードを抽出するキーワード抽出手段と
をさらに備え、
前記提示手段は、前記カテゴリ抽出手段により抽出された前記カテゴリであって、前記キーワード抽出手段により抽出された前記キーワードと一致するカテゴリのコンテンツの関連情報をユーザに提示する
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
ネットワークを介して他の情報処理装置と接続される情報処理装置の情報処理方法であって、
ユーザの嗜好を表す嗜好情報に基づいて、ユーザの興味を表す興味データを生成する生成ステップと、
前記生成ステップの処理により生成された前記興味データを他の情報処理装置に送信する送信ステップと、
前記生成ステップの処理により生成された前記興味データと、前記他の情報処理装置より前記ネットワークを介して供給された共通興味データに基づいて、コンテンツに関連する関連情報を検索する検索ステップと、
前記検索ステップの処理により検索された前記関連情報を提示する提示ステップと
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１４】
ネットワークを介して他の情報処理装置と接続される情報処理装置のプログラムであって、
ユーザの嗜好を表す嗜好情報に基づいて、ユーザの興味を表す興味データの生成を制御する生成制御ステップと、
前記生成制御ステップの処理により生成された前記興味データを他の情報処理装置に送信するように制御する送信制御ステップと、
前記生成制御ステップの処理により生成された前記興味データと、前記他の情報処理装置より前記ネットワークを介して供給された共通興味データに基づいて、コンテンツに関連する関連情報の検索を制御する検索制御ステップと、
前記検索制御ステップの処理により検索された前記関連情報を提示する提示ステップと
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１５】
ネットワークを介して他の情報処理装置と接続される情報処理装置のプログラムが記録される記録媒体であって、
ユーザの嗜好を表す嗜好情報に基づいて、ユーザの興味を表す興味データの生成を制御する生成制御ステップと、
前記生成制御ステップの処理により生成された前記興味データを他の情報処理装置に送信するように制御する送信制御ステップと、
前記生成制御ステップの処理により生成された前記興味データと、前記他の情報処理装置より前記ネットワークを介して供給された共通興味データに基づいて、コンテンツに関連する関連情報の検索を制御する検索制御ステップと、
前記検索制御ステップの処理により検索された前記関連情報を提示する提示ステップと
をコンピュータに実行させるプログラムが記録されることを特徴とする記録媒体。
【請求項１６】
ネットワークを介して複数の他の情報処理装置と接続され、前記他の情報処理装置から送信される、ユーザの興味を表す興味データを記憶する情報処理装置であって、
複数の前記他の情報処理装置から送信される複数の興味データから、それぞれに共通する興味データを、共通興味データとして抽出する共通興味データ抽出手段と、
前記興味データから、前記他の情報処理装置に特有の興味データを、特有興味データとして抽出する特有興味データ抽出手段と、
前記共通興味データと前記特有興味データを統合して記憶する記憶手段とを備え、
前記記憶手段により記憶された前記共通興味データと前記特有興味データを、ユーザにコンテンツを推薦するための情報として、前記他の情報処理装置に前記ネットワークを介して提供する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項１７】
前記共通興味データ抽出手段は、複数の前記他の情報処理装置を使用する複数のユーザの興味データから、それぞれに共通する興味データを前記共通興味データとして抽出し、
前記特有興味データ抽出手段は、前記ユーザに特有の興味データを前記特有興味データとして抽出する
ことを特徴とする請求項１６に記載の情報処理装置。
【請求項１８】
ネットワークを介して複数の他の情報処理装置と接続され、前記他の情報処理装置から送信される、ユーザの興味を表す興味データを記憶する情報処理装置の情報処理方法であって、
複数の前記他の情報処理装置から送信される複数の興味データから、それぞれに共通する興味データを、共通興味データとして抽出する共通興味データ抽出ステップと、
前記興味データから、前記他の情報処理装置に特有の興味データを、特有興味データとして抽出する特有興味データ抽出ステップと、
前記共通興味データと前記特有興味データを統合して記憶する記憶ステップとを含み、
前記記憶ステップの処理により記憶された前記共通興味データと前記特有興味データを、ユーザにコンテンツを推薦するための情報として、前記他の情報処理装置に前記ネットワークを介して提供する
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１９】
ネットワークを介して複数の他の情報処理装置と接続され、前記他の情報処理装置から送信される、ユーザの興味を表す興味データを記憶する情報処理装置のプログラムであって、
複数の前記他の情報処理装置から送信される複数の興味データから、それぞれに共通する興味データを、共通興味データとして抽出するように制御する共通興味データ抽出制御ステップと、
前記興味データから、前記他の情報処理装置に特有の興味データを、特有興味データとして抽出するように制御する特有興味データ抽出制御ステップと、
前記共通興味データと前記特有興味データを統合して記憶するように制御する記憶制御ステップと
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２０】
ネットワークを介して複数の他の情報処理装置と接続され、前記他の情報処理装置から送信される、ユーザの興味を表す興味データを記憶する情報処理装置のプログラムが記録される記録媒体であって、
複数の前記他の情報処理装置から送信される複数の興味データから、それぞれに共通する興味データを、共通興味データとして抽出するように制御する共通興味データ抽出制御ステップと、
前記興味データから、前記他の情報処理装置に特有の興味データを、特有興味データとして抽出するように制御する特有興味データ抽出制御ステップと、
前記共通興味データと前記特有興味データを統合して記憶するように制御する記憶制御ステップと
をコンピュータに実行させるプログラムが記録される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、情報検索システムおよび方法、情報処理装置および方法、プログラム、並びに記録媒体に関し、特に、ユーザが使う複数の機器から嗜好を抽出し、よりユーザの興味に近いコンテンツを推薦できるようにする情報検索システムおよび方法、情報処理装置および方法、プログラム、並びに記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、テレビ番組（コンテンツ）などの推薦を行う方法として、例えば、初期興味登録方式、視聴履歴利用方式、あるいは協調フィルタリング方式などが存在する。
【０００３】
いずれの方法も元データとしては、電子番組ガイド（ＥＰＧ：Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍ  Ｇｕｉｄｅ）やＷｅｂ上などの番組情報（番組メタデータ）が用いられており、それらの情報にマッチングすべきユーザの嗜好データの取得方法によって上記３方式に分類されている。
【０００４】
初期興味登録方式では、利用開始時、例えば、好きな番組カテゴリ（ドラマやバラエティなど）、好きなジャンル名（ドラマや音楽など）、および好きなタレント名などをユーザに登録してもらい、それ以降、登録された情報をキーワードとして、番組メタデータとのマッチングを取り、推薦すべき番組名を取得する。
【０００５】
視聴履歴利用方式では、ユーザが番組を視聴する毎に、その番組に関する番組メタデータを蓄積し、所定量の視聴履歴（番組メタデータ）が蓄積されると、その視聴履歴を解析して、推薦すべき番組名を取得する。また視聴履歴の代わりに、例えば、ハードディスクドライブに録画する装置などにおいては、ユーザによる録画予約や録画開始といった操作履歴を用いることもできる。この場合、漠然としていた番組ではなく、ユーザの興味をより反映した情報を取得することができる。
【０００６】
協調フィルタリング方式では、ユーザの視聴（操作）履歴に対して、他のユーザの視聴履歴との間でマッチングを取り、当該ユーザと視聴履歴の類似する他のユーザの視聴履歴を取得する。そして、視聴履歴が類似する（好みが似ている）他のユーザが視聴した番組で、当該ユーザが未だ視聴していない番組名を取得し、推薦する。
【０００７】
以上のような番組推薦方法を用いることによって、ユーザが興味のあると思われる番組を推薦することができる。
【０００８】
しかし、上述した番組推薦方法においては、番組メタデータからユーザの興味を抽出することになり（すなわち、テレビ番組に関する偏った興味を取得することになり）、また、番組メタデータの構造上、一般に通じ易い名称が用いられており、似たような番組が推薦されてしまう。
【０００９】
そこで本出願人は、ユーザが日常使用する電子メールを分析することにより、ユーザの興味に対応する単語を抽出し、抽出された単語にマッチする番組名を検索して推薦するとともに、その推薦理由を提示できるようにするものを提案した（例えば、特許文献１参照）。
【００１０】
【特許文献１】
特開２００２−０９５４１４号公報
【００１１】
【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、ユーザの嗜好を分析するために用いられる機器が限られており、多くの機器から幅広く嗜好情報を分析することができないという課題があった。
【００１２】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、ユーザが使う複数の機器から嗜好を抽出し、よりユーザの興味に近い番組（コンテンツ）を推薦できるようにするものである。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
本発明の情報検索システムは、第１の情報処理装置と、ネットワークを介して複数の前記第１の情報処理装置と接続される第２の情報処理装置からなる情報検索システムであって、第１の情報処理装置は、ユーザの嗜好を表す嗜好情報に基づいて、ユーザの興味を表す興味データを生成する生成手段と、生成された興味データを第２の情報処理装置に送信する送信手段と、生成された興味データと第２の情報処理装置により生成された共通興味データに基づいて、ユーザに推薦するコンテンツに関連する関連情報を検索する検索手段と、検索された関連情報を提示する提示手段とを備え、第２の情報処理装置は、複数の第１の情報処理装置により送信された興味データから複数の興味データに共通する共通興味データを抽出する共通興味データ抽出手段と、興味データから、第１の情報処理装置に特有の興味データを、特有興味データとして抽出する特有興味データ抽出手段と、共通興味データと特有興味データを統合して記憶する記憶手段とを備え、共通興味データをネットワークを介して第１の情報処理装置に提供することを特徴とする。
【００１４】
本発明の情報検索方法は、第１の情報処理装置と、ネットワークを介して複数の前記第１の情報処理装置と接続される第２の情報処理装置からなる情報検索システムの情報検索方法であって、第１の情報処理装置は、ユーザの嗜好を表す嗜好情報に基づいて、ユーザの興味を表す興味データを生成し、生成された興味データをネットワークを介して第２の情報処理装置に送信し、第２の情報処理装置は、複数の第１の情報処理装置により送信された興味データから、複数の興味データに共通する共通興味データと、第１の情報処理装置に特有の特有興味データを抽出し、共通興味データと特有興味データを統合して記憶し、共通興味データをネットワークを介して第１の情報処理装置に提供し、第１の情報処理装置は、興味データと共通興味データに基づいて、ユーザに推薦するコンテンツに関連する関連情報を検索し、検索された関連情報を提示することを特徴とする。
【００１５】
本発明の情報検索システムおよび方法においては、第１の情報処理装置により、ユーザの嗜好を表す嗜好情報に基づいて、ユーザの興味を表す興味データが生成され、生成された興味データがネットワークを介して第２の情報処理装置に送信される。また、第２の情報処理装置により、複数の第１の情報処理装置により送信された興味データから、複数の興味データに共通する共通興味データと、第１の情報処理装置に特有の特有興味データが抽出され、共通興味データと特有興味データが統合されて記憶され、共通興味データがネットワークを介して第１の情報処理装置に提供される。また、第１の情報処理装置により、興味データと共通興味データに基づいて、ユーザに推薦するコンテンツに関連する関連情報が検索され、検索された関連情報が提示される。
【００１６】
本発明の第１の情報処理装置は、ネットワークを介して他の情報処理装置と接続される情報処理装置であって、ユーザの嗜好を表す嗜好情報に基づいて、ユーザの興味を表す興味データを生成する生成手段と、生成手段により生成された興味データを他の情報処理装置に送信する送信手段と、生成手段により生成された興味データと、他の情報処理装置よりネットワークを介して供給された共通興味データに基づいて、コンテンツに関連する関連情報を検索する検索手段と、検索手段により検索された関連情報を提示する提示手段とを備えることを特徴とする。
【００１７】
前記他の情報処理装置から複数の興味データに共通する共通興味データをネットワークを介して取得し、検索手段は、供給された共通興味データに基づいて検索された関連情報から、生成手段により生成された興味データに基づいて、関連情報をさらに検索するようにすることができる。
【００１８】
前記ユーザの興味に関する質問の応答に基づいて、ユーザの嗜好情報を取得する第１の嗜好情報取得手段と、情報処理装置の操作履歴に基づいて、ユーザの嗜好情報を取得する第２の嗜好情報取得手段とをさらに備えるようにすることができる。
【００１９】
前記送信手段は、ユーザの指示に基づいて、興味データの送信の可否を判定し、送信する興味データを選択する選択手段と、ユーザの指示に基づいて、興味データを変更する変更手段とを備えるようにすることができる。
【００２０】
前記生成手段は、情報処理装置による視聴履歴を嗜好情報として興味データを生成するようにすることができる。
【００２１】
前記生成手段は、情報処理装置により送受信されたメールを嗜好情報として興味データを生成するようにすることができる。
【００２２】
前記生成手段は、ユーザが使用する機器単位に興味データを生成するようにすることができる。
【００２３】
前記生成手段は、情報処理装置を使用するユーザ単位に興味データを生成するようにすることができる。
【００２４】
前記生成手段は、複数の属性と、その属性の重みを表すデータを、興味データとして生成するようにすることができる。
【００２５】
前記検索手段により検索された関連情報からカテゴリを抽出するカテゴリ抽出手段と、興味データからキーワードを抽出するキーワード抽出手段とをさらに備え、提示手段は、カテゴリ抽出手段により抽出されたカテゴリであって、キーワード抽出手段により抽出されたキーワードと一致するカテゴリのコンテンツの関連情報をユーザに提示するようにすることができる。
【００２６】
本発明の第１の情報処理方法は、ネットワークを介して他の情報処理装置と接続される情報処理装置の情報処理方法であって、ユーザの嗜好を表す嗜好情報に基づいて、ユーザの興味を表す興味データを生成する生成ステップと、生成ステップの処理により生成された興味データを他の情報処理装置に送信する送信ステップと、生成ステップの処理により生成された興味データと、他の情報処理装置よりネットワークを介して供給された共通興味データに基づいて、コンテンツに関連する関連情報を検索する検索ステップと、検索ステップの処理により検索された関連情報を提示する提示ステップとを含むことを特徴とする。
【００２７】
本発明の第１のプログラムは、ネットワークを介して他の情報処理装置と接続される情報処理装置のプログラムであって、ユーザの嗜好を表す嗜好情報に基づいて、ユーザの興味を表す興味データの生成を制御する生成制御ステップと、生成制御ステップの処理により生成された興味データを他の情報処理装置に送信するように制御する送信制御ステップと、生成制御ステップの処理により生成された興味データと、他の情報処理装置よりネットワークを介して供給された共通興味データに基づいて、コンテンツに関連する関連情報の検索を制御する検索制御ステップと、検索制御ステップの処理により検索された関連情報を提示する提示ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２８】
本発明の第１の記録媒体は、ネットワークを介して他の情報処理装置と接続される情報処理装置のプログラムが記録される記録媒体であって、ユーザの嗜好を表す嗜好情報に基づいて、ユーザの興味を表す興味データの生成を制御する生成制御ステップと、生成制御ステップの処理により生成された興味データを他の情報処理装置に送信するように制御する送信制御ステップと、生成制御ステップの処理により生成された興味データと、他の情報処理装置よりネットワークを介して供給された共通興味データに基づいて、コンテンツに関連する関連情報の検索を制御する検索制御ステップと、検索制御ステップの処理により検索された関連情報を提示する提示ステップとをコンピュータに実行させるプログラムが記録されることを特徴とする。
【００２９】
本発明の第１の情報処理装置および方法、並びに第１のプログラムにおいては、ユーザの嗜好を表す嗜好情報に基づいて、ユーザの興味を表す興味データが生成され、生成された興味データが他の情報処理装置に送信され、生成された興味データと、他の情報処理装置よりネットワークを介して供給された共通興味データに基づいて、コンテンツに関連する関連情報が検索され、検索された関連情報が提示される。
【００３０】
本発明の第２の情報処理装置は、ネットワークを介して複数の他の情報処理装置と接続され、他の情報処理装置から送信される、ユーザの興味を表す興味データを記憶する情報処理装置であって、複数の他の情報処理装置から送信される複数の興味データから、それぞれに共通する興味データを、共通興味データとして抽出する共通興味データ抽出手段と、興味データから、他の情報処理装置に特有の興味データを、特有興味データとして抽出する特有興味データ抽出手段と、共通興味データと特有興味データを統合して記憶する記憶手段とを備え、記憶手段により記憶された共通興味データと特有興味データを、ユーザにコンテンツを推薦するための情報として、他の情報処理装置にネットワークを介して提供することを特徴とする。
【００３１】
前記共通興味データ抽出手段は、複数の他の情報処理装置を使用する複数のユーザの興味データから、それぞれに共通する興味データを共通興味データとして抽出し、特有興味データ抽出手段は、ユーザに特有の興味データを特有興味データとして抽出するようにすることができる。
【００３２】
本発明の第２の情報処理方法は、ネットワークを介して複数の他の情報処理装置と接続され、他の情報処理装置から送信される、ユーザの興味を表す興味データを記憶する情報処理装置の情報処理方法であって、複数の他の情報処理装置から送信される複数の興味データから、それぞれに共通する興味データを、共通興味データとして抽出する共通興味データ抽出ステップと、興味データから、他の情報処理装置に特有の興味データを、特有興味データとして抽出する特有興味データ抽出ステップと、共通興味データと特有興味データを統合して記憶する記憶ステップとを含み、記憶ステップの処理により記憶された共通興味データと特有興味データを、ユーザにコンテンツを推薦するための情報として、他の情報処理装置にネットワークを介して提供することを特徴とする。
【００３３】
本発明の第２のプログラムは、ネットワークを介して複数の他の情報処理装置と接続され、他の情報処理装置から送信される、ユーザの興味を表す興味データを記憶する情報処理装置のプログラムであって、複数の他の情報処理装置から送信される複数の興味データから、それぞれに共通する興味データを、共通興味データとして抽出するように制御する共通興味データ抽出制御ステップと、興味データから、他の情報処理装置に特有の興味データを、特有興味データとして抽出するように制御する特有興味データ抽出制御ステップと、共通興味データと特有興味データを統合して記憶するように制御する記憶制御ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３４】
本発明の第２の記録媒体は、ネットワークを介して複数の他の情報処理装置と接続され、他の情報処理装置から送信される、ユーザの興味を表す興味データを記憶する情報処理装置のプログラムが記録される記録媒体であって、複数の他の情報処理装置から送信される複数の興味データから、それぞれに共通する興味データを、共通興味データとして抽出するように制御する共通興味データ抽出制御ステップと、興味データから、他の情報処理装置に特有の興味データを、特有興味データとして抽出するように制御する特有興味データ抽出制御ステップと、共通興味データと特有興味データを統合して記憶するように制御する記憶制御ステップとをコンピュータに実行させるプログラムが記録されることを特徴とする。
【００３５】
本発明の第２の情報処理装置および方法、並びに第２のプログラムにおいては、複数の他の情報処理装置から送信される複数の興味データから、それぞれに共通する興味データが、共通興味データとして抽出され、興味データから、他の情報処理装置に特有の興味データが、特有興味データとして抽出され、共通興味データと特有興味データが統合して記憶され、記憶された共通興味データと特有興味データが、ユーザにコンテンツを推薦するための情報として、他の情報処理装置にネットワークを介して提供される。
【００３６】
【発明の実施の形態】
以下に本発明の実施の形態を説明するが、請求項に記載の構成要件と、発明の実施の形態における具体例との対応関係を例示すると、次のようになる。この記載は、請求項に記載されている発明をサポートする具体例が、発明の実施の形態に記載されていることを確認するためのものである。従って、発明の実施の形態中には記載されているが、構成要件に対応するものとして、ここには記載されていない具体例があったとしても、そのことは、その具体例が、その構成要件に対応するものではないことを意味するものではない。逆に、具体例が構成要件に対応するものとしてここに記載されていたとしても、そのことは、その具体例が、その構成要件以外の構成要件には対応しないものであることを意味するものでもない。
【００３７】
さらに、この記載は、発明の実施の形態に記載されている具体例に対応する発明が、請求項に全て記載されていることを意味するものではない。換言すれば、この記載は、発明の実施の形態に記載されている具体例に対応する発明であって、この出願の請求項には記載されていない発明の存在、すなわち、将来、分割出願されたり、補正により追加される発明の存在を否定するものではない。
【００３８】
請求項１に記載の情報検索システムは、第１の情報処理装置（例えば、図１のＨＤＤレコーダ２、またはパーソナルコンピュータ１）と、ネットワークを介して複数の第１の情報処理装置と接続される第２の情報処理装置（例えば、図１のサーバ６）からなる情報検索システムであって、第１の情報処理装置は、ユーザの嗜好を表す嗜好情報に基づいて、ユーザの興味を表す興味データを生成する生成手段（例えば、図４の興味抽出部９３）と、生成された興味データを第２の情報処理装置に送信する送信手段（例えば、図４の送信部９８）と、生成された興味データと第２の情報処理装置により生成された共通興味データに基づいて、ユーザに推薦するコンテンツに関連する関連情報を検索する検索手段（例えば、図４の関連情報検索部９４）と、検索された関連情報を提示する提示手段（例えば、図４の関連情報提示部９５）とを備え、第２の情報処理装置は、複数の第１の情報処理装置により送信された興味データから複数の興味データに共通する共通興味データを抽出する共通興味データ抽出手段（例えば、図１７のステップＳ１２２の処理を実行する図２のＣＰＵ５１）と、興味データから、第１の情報処理装置に特有の興味データを、特有興味データとして抽出する特有興味データ抽出手段（例えば、図１７のステップＳ１２３の処理を実行する図２のＣＰＵ５１）と、共通興味データと前記特有興味データを統合して記憶する記憶手段（例えば、図１２のステップＳ８２の処理を実行する図２のＣＰＵ５１）とを備え、共通興味データをネットワークを介して第１の情報処理装置に提供することを特徴とする。
【００３９】
請求項２に記載の情報検索方法は、第１の情報処理装置（例えば、図１のＨＤＤレコーダ２、またはパーソナルコンピュータ１）と、ネットワークを介して複数の第１の情報処理装置と接続される第２の情報処理装置（例えば、図１のサーバ６）からなる情報検索システムの情報検索方法であって、第１の情報処理装置は、ユーザの嗜好を表す嗜好情報に基づいて、ユーザの興味を表す興味データを生成し（例えば、図５のステップＳ１）、生成された興味データをネットワークを介して第２の情報処理装置に送信し（例えば、図８のステップＳ６５）、第２の情報処理装置は、複数の第１の情報処理装置により送信された興味データから、複数の興味データに共通する共通興味データと、第１の情報処理装置に特有の特有興味データを抽出し（例えば、図１７のステップＳ１２２とＳ１２３）、共通興味データと特有興味データを統合して記憶し（例えば、図１２のステップＳ８２）、共通興味データを前記ネットワークを介して第１の情報処理装置に提供し、第１の情報処理装置は、興味データと共通興味データに基づいて、ユーザに推薦するコンテンツに関連する関連情報を検索し（例えば、図２３のステップＳ１６３）、検索された関連情報を提示する（例えば、図２３のステップＳ１６５）ことを特徴とする。
【００４０】
請求項３に記載の情報処理装置は、ネットワークを介して他の情報処理装置と接続される情報処理装置であって、ユーザの嗜好を表す嗜好情報に基づいて、ユーザの興味を表す興味データを生成する生成手段（例えば、図４の興味抽出部９３）と、生成手段により生成された興味データを他の情報処理装置に送信する送信手段（例えば、図４の送信部９８）と、生成手段により生成された興味データと、他の情報処理装置よりネットワークを介して供給された共通興味データに基づいて、コンテンツに関連する関連情報を検索する検索手段（例えば、図４の関連情報検索部９４）と、検索手段により検索された関連情報を提示する提示手段（例えば、図４の関連情報提示部９５）とを備えることを特徴とする。
【００４１】
請求項５に記載の情報処理装置は、ユーザの興味に関する質問の応答に基づいて、ユーザの嗜好情報を取得する第１の嗜好情報取得手段（例えば、図４のユーザ情報取得部９１）と、情報処理装置の操作履歴に基づいて、ユーザの嗜好情報を取得する第２の嗜好情報取得手段（例えば、図４の履歴情報取得部９２）とをさらに備えることを特徴とする。
【００４２】
請求項６に記載の情報処理装置は、送信手段が、ユーザの指示に基づいて、興味データの送信の可否を判定し、送信する興味データを選択する選択手段（例えば、図４の送信確認部１０１）と、ユーザの指示に基づいて、興味データを変更する変更手段（例えば、図４の変更操作部１０２）とを備えることを特徴とする。
【００４３】
請求項１２に記載の情報処理装置は、検索手段により検索された関連情報からカテゴリを抽出するカテゴリ抽出手段（例えば、図２３のステップＳ１６１の処理を実行する図４の関連情報検索部９４）と、興味データからキーワードを抽出するキーワード抽出手段（例えば、図２３のステップＳ１６２の処理を実行する図４の関連情報検索部９４）とをさらに備え、提示手段は、カテゴリ抽出手段により抽出されたカテゴリであって、キーワード抽出手段により抽出されたキーワードと一致するカテゴリのコンテンツの関連情報をユーザに提示することを特徴とする。
【００４４】
請求項１３に記載の情報処理方法は、ネットワークを介して他の情報処理装置と接続される情報処理装置の情報処理方法であって、ユーザの嗜好を表す嗜好情報に基づいて、ユーザの興味を表す興味データを生成する生成ステップ（例えば、図５のステップＳ１）と、生成ステップの処理により生成された興味データを他の情報処理装置に送信する送信ステップ（例えば、図８のステップＳ６５）と、生成ステップの処理により生成された興味データと、他の情報処理装置よりネットワークを介して供給された共通興味データに基づいて、コンテンツに関連する関連情報を検索する検索ステップ（例えば、図２３のステップＳ１６３）と、検索ステップの処理により検索された関連情報を提示する提示ステップ（例えば、図２３のステップＳ１６５）とを含むことを特徴とする。
【００４５】
請求項１４に記載のプログラムは、ネットワークを介して他の情報処理装置と接続される情報処理装置のプログラムであって、ユーザの嗜好を表す嗜好情報に基づいて、ユーザの興味を表す興味データの生成を制御する生成制御ステップ（例えば、図５のステップＳ１）と、生成制御ステップの処理により生成された興味データを他の情報処理装置に送信するように制御する送信制御ステップ（例えば、図８のステップＳ６５）と、生成制御ステップの処理により生成された興味データと、他の情報処理装置よりネットワークを介して供給された共通興味データに基づいて、コンテンツに関連する関連情報の検索を制御する検索制御ステップ（例えば、図２３のステップＳ１６３）と、検索制御ステップの処理により検索された関連情報を提示する提示ステップ（例えば、図２３のステップＳ１６５）とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００４６】
請求項１５に記載の記録媒体は、ネットワークを介して他の情報処理装置と接続される情報処理装置のプログラムが記録される記録媒体であって、ユーザの嗜好を表す嗜好情報に基づいて、ユーザの興味を表す興味データの生成を制御する生成制御ステップ（例えば、図５のステップＳ１）と、生成制御ステップの処理により生成された興味データを他の情報処理装置に送信するように制御する送信制御ステップ（例えば、図８のステップＳ６５）と、生成制御ステップの処理により生成された興味データと、他の情報処理装置よりネットワークを介して供給された共通興味データに基づいて、コンテンツに関連する関連情報の検索を制御する検索制御ステップ（例えば、図２３のステップＳ１６３）と、検索制御ステップの処理により検索された関連情報を提示する提示ステップ（例えば、図２３のステップＳ１６５）とをコンピュータに実行させるプログラムが記録されることを特徴とする。
【００４７】
請求項１６に記載の情報処理装置は、ネットワークを介して複数の他の情報処理装置と接続され、他の情報処理装置から送信される、ユーザの興味を表す興味データを記憶する情報処理装置であって、複数の他の情報処理装置から送信される複数の興味データから、それぞれに共通する興味データを、共通興味データとして抽出する共通興味データ抽出手段（例えば、図１７のステップＳ１２２の処理を実行する図２のＣＰＵ５１）と、興味データから、他の情報処理装置に特有の興味データを、特有興味データとして抽出する特有興味データ抽出手段（例えば、図１７のステップＳ１２３の処理を実行する図２のＣＰＵ５１）と、共通興味データと特有興味データを統合して記憶する記憶手段（例えば、図１２のステップＳ８２の処理を実行する図２のＣＰＵ５１）とを備え、記憶手段により記憶された共通興味データと特有興味データを、ユーザにコンテンツを推薦するための情報として、他の情報処理装置にネットワークを介して提供することを特徴とする。
【００４８】
請求項１８に記載の情報処理方法は、ネットワークを介して複数の他の情報処理装置と接続され、他の情報処理装置から送信される、ユーザの興味を表す興味データを記憶する情報処理装置の情報処理方法であって、複数の他の情報処理装置から送信される複数の興味データから、それぞれに共通する興味データを、共通興味データとして抽出する共通興味データ抽出ステップ（例えば、図１７のステップＳ１２２）と、興味データから、他の情報処理装置に特有の興味データを、特有興味データとして抽出する特有興味データ抽出ステップ（例えば、図１７のステップＳ１２３）と、共通興味データと特有興味データを統合して記憶する記憶ステップ（例えば、図１２のステップＳ８２）とを含み、記憶ステップの処理により記憶された共通興味データと特有興味データを、ユーザにコンテンツを推薦するための情報として、他の情報処理装置にネットワークを介して提供することを特徴とする。
【００４９】
請求項１９に記載のプログラムは、ネットワークを介して複数の他の情報処理装置と接続され、他の情報処理装置から送信される、ユーザの興味を表す興味データを記憶する情報処理装置のプログラムであって、複数の他の情報処理装置から送信される複数の興味データから、それぞれに共通する興味データを、共通興味データとして抽出するように制御する共通興味データ抽出制御ステップ（例えば、図１７のステップＳ１２２）と、興味データから、他の情報処理装置に特有の興味データを、特有興味データとして抽出するように制御する特有興味データ抽出制御ステップ（例えば、図１７のステップＳ１２３）と、共通興味データと特有興味データを統合して記憶するように制御する記憶制御ステップ（例えば、図１２のステップＳ８２）とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００５０】
請求項２０に記載の記録媒体は、ネットワークを介して複数の他の情報処理装置と接続され、他の情報処理装置から送信される、ユーザの興味を表す興味データを記憶する情報処理装置のプログラムが記録される記録媒体であって、複数の他の情報処理装置から送信される複数の興味データから、それぞれに共通する興味データを、共通興味データとして抽出するように制御する共通興味データ抽出制御ステップ（例えば、図１７のステップＳ１２２）と、興味データから、他の情報処理装置に特有の興味データを、特有興味データとして抽出するように制御する特有興味データ抽出制御ステップ（例えば、図１７のステップＳ１２３）と、共通興味データと特有興味データを統合して記憶するように制御する記憶制御ステップ（例えば、図１２のステップＳ８２）とをコンピュータに実行させるプログラムが記録されることを特徴とする。
【００５１】
図１は、本発明を適用した情報検索システムの構成例を示す図である。この構成例においては、ネットワーク５に、利用者端末としてのパーソナルコンピュータ１、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）レコーダ２−１と２−２、およびデジタル携帯電話機４が接続されているとともに、ユーザの嗜好情報である興味データと番組メタデータを記録するサーバ６が接続されている。パーソナルコンピュータ１は、ＨＤＤレコーダ２と、例えば、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）を介して接続されており、ＨＤＤレコーダ２−１と２−２には、テレビジョン受像機３−１と３−２が接続されている。
【００５２】
パーソナルコンピュータ１、ＨＤＤレコーダ２−１と２−２、およびテレビジョン受像機３−１と３−２は、１ユーザ（または１家族）が所有しているものであって、それぞれが近傍に配置されている。ネットワーク５はＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）でもよいし、インターネットなどの広域ネットワークでもよい。
【００５３】
パーソナルコンピュータ１は、様々なアプリケーションプログラムの実行が可能な情報処理装置であって、例えば、電子メールの送受信、Ｗｅｂページの閲覧、または文書作成などを行う。パーソナルコンピュータ１はまた、電子メールの送受信により取得した文書から、ユーザの興味に関する情報を抽出し、興味データのデータベースを作成する。
【００５４】
ＨＤＤレコーダ２は、テレビ番組を、大容量のハードディスクドライブに録画（記録）するとともに、ユーザからの指示に基づいて、録画したテレビ番組をテレビジョン受像機３に出力し、再生させる。ＨＤＤレコーダ２はまた、図５を参照して後述するように、興味データを取得し、ユーザに対して興味データにマッチする番組の推薦を行う。
【００５５】
デジタル携帯電話機４は、番組を録画予約するための電子メールを作成し、ネットワーク５を介してパーソナルコンピュータ１またはＨＤＤレコーダ２に送信し、番組の録画予約を実行させる。
【００５６】
図１の例では、利用者端末として、パーソナルコンピュータ１、ＨＤＤレコーダ２−１と２−２、テレビジョン受像機３−１と３−２、およびデジタル携帯電話機４が示されているが、多数の利用者端末が接続されることは言うまでもない。
【００５７】
図２はパーソナルコンピュータ１の構成例を示すブロック図である。なお、この構成は、パーソナルコンピュータ１の他、サーバ６においても適用できる。
【００５８】
このパーソナルコンピュータ１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）５１を内蔵している。ＣＰＵ５１には、バス５４を介して入出力インタフェース５５が接続されている。入出力インタフェース５５には、キーボード、マウスなどの入力デバイスよりなる入力部５６、処理結果としての例えば音声信号を出力する出力部５７、処理結果としての画像を表示するディスプレイなどよりなる表示部５８、プログラムや構築されたデータベースなどを格納するハードディスクドライブなどよりなる記憶部５９、インターネットに代表されるネットワークを介してデータを通信するＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）カードなどよりなる通信部６０、および、磁気ディスク６２、光ディスク６３、光磁気ディスク６４、または半導体メモリ６５などの記録媒体に対してデータを読み書きするドライブ６１が接続されている。バス５４には、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）５２およびＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）５３が接続されている。
【００５９】
磁気ディスク６２乃至半導体メモリ６５に格納されたプログラムは、ドライブ６１によって読み出されて、または通信部６０がネットワークを介して取得して、記憶部５９に内蔵されるハードディスクドライブにインストールされている。記憶部５９にインストールされているプログラムは、入力部５６に入力されるユーザからのコマンドに対応するＣＰＵ５１の指令によって、記憶部５９からＲＡＭ５３にロードされて実行される。
【００６０】
また、記憶部５９に内蔵されるハードディスクドライブには、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）ブラウザなどのアプリケーションプログラムもインストールされており、入力部５６に入力されるユーザからの起動コマンドに対応するＣＰＵ５１の指令によって、記憶部５９からＲＡＭ５３にロードされて実行される。
【００６１】
図３は、ＨＤＤレコーダ２−１または２−２の構成例を示すブロック図である。なお、ＨＤＤレコーダ２−１と２−２は、同様の構成なので、特に、区別する必要のない限りは、ＨＤＤレコーダ２と称する。また、テレビジョン受像機３−１と３−２も特に区別する必要のない限りテレビジョン受像機３と称する。このＨＤＤレコーダ２は、膨大な記憶容量を備えるハードディスクドライブ（ＨＤＤ）７８に数多くの映像を録画することができるとともに、ユーザの意図を的確に把握して録画映像の記録管理（視聴履歴や操作履歴など）を行うことができる。なお、ＨＤＤレコーダ２は、ＡＶ機器として実装することができ、例えば、セットトップボックス（ＳＴＢ）のようなテレビジョン受像機と一体で構成することができる。
【００６２】
ＣＰＵ７１は、ＨＤＤレコーダ２全体の動作を制御するメインコントローラであり、入力部７６から供給された入力信号に基づいて、チューナ７９、復調部８０、デコーダ８１、およびＨＤＤ７８などを制御することにより、番組の録画または再生を実行させる。また、ユーザの興味データを取得し、番組情報（関連情報）の提示を行う。
【００６３】
ＲＡＭ７３は、ＣＰＵ７１の実行プログラムをロードしたり、実行プログラムの作業データを書き込むために使用される、書き込み可能な揮発性メモリである。ＲＯＭ７２は、ＨＤＤレコーダ２の電源オン時に実行する自己診断・初期化プログラムや、ハードウェア操作用の制御コードなどを格納する読み出し専用メモリである。
【００６４】
入力部７６は、例えば、リモートコマンダ、ボタン、スイッチ、あるいはキーボードなどにより構成され、操作に対応する入力信号を、入出力インターフェース７５およびバス７４を介してＣＰＵ７１に出力する。
【００６５】
通信部７７は、ネットワーク５を介して、サーバ６、およびパーソナルコンピュータ１と通信する。通信部７７に入力されたデータは、適宜、入出力インターフェース７５を介してＨＤＤ７８に記録される。
【００６６】
ＨＤＤ７８は、プログラムやデータなどを所定フォーマットのファイル形式で蓄積することができる、ランダムアクセスが可能な記憶装置であり、膨大な記憶容量を備えている。ＨＤＤ７８は、入出力インターフェース７５を介してバス７４に接続されており、デコーダ８１、または通信部７７から、放送番組、およびＥＰＧデータなどのデータ放送用のデータの入力を受け、これらの情報を記録するとともに、必要に応じて、記録されたデータを出力する。また、ＣＰＵ７１において生成されたユーザの興味データを記憶する。
【００６７】
図示せぬアンテナで受信された放送波は、チューナ７９に供給される。放送波は、所定のフォーマットに基づいており、例えば、ＥＰＧデータを含んでいる。放送波は、衛星放送波、地上波、有線、または無線の区別を特に問わない。
【００６８】
チューナ７９は、ＣＰＵ７１の制御に基づいて、所定チャンネルの放送波のチューニングすなわち選局を行い、受信データを復調部８０に出力する。なお、送信されてくる放送波がアナログであるか、あるいは、デジタルであるかに応じて、チューナ７９の構成を適宜変更または拡張することができる。復調部８０は、デジタル変調されている受信データを復調し、デコーダ８１に出力する。
【００６９】
例えば、デジタル衛星放送の場合、チューナ７９により受信され、復調部８０により復調されたデジタルデータは、ＭＰＥＧ２（Ｍｏｖｉｎｇ  Ｐｉｃｔｕｒｅ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ  ２）方式で圧縮されたＡＶデータ、および、データ放送用のデータが多重化されているトランスポートストリームである。前者のＡＶデータは、放送番組本体を構成する映像データおよび音声データであり、後者のデータ放送用のデータは、この放送番組本体に付随するデータ（例えば、ＥＰＧデータ）を含むものである。
【００７０】
デコーダ８１は、復調部８０より供給されたトランスポートストリームを、ＭＰＥＧ方式で圧縮されたＡＶデータとデータ放送用のデータ（例えば、ＥＰＧデータ）に分離する。分離されたデータ放送用のデータは、バス７４および入出力インターフェース７５を介してＨＤＤ７８に供給され、記録される。
【００７１】
受信した番組をそのまま出力することが指示されている場合、デコーダ８１は、ＡＶデータを、圧縮映像データと圧縮音声データにさらに分離する。分離された音声データは、デコードされた後、ミキサ８３を介してテレビジョン受像機３のスピーカに出力される。また、分離された映像データは、伸張された後、コンポーザ８２を介してテレビジョン受像機３のモニタに出力される。
【００７２】
受信した番組をＨＤＤ７８に録画することが指示されている場合、デコーダ８１は、分離する前のＡＶデータを、バス７４および入出力インターフェース７５を介してＨＤＤ７８に出力する。また、ＨＤＤ７８に録画されている番組の再生が指示されている場合、デコーダ８１は、入出力インターフェース７５およびバス７４を介して、ＨＤＤ７８からＡＶデータの入力を受け、圧縮映像データと圧縮音声データに分離し、それぞれコンポーザ８２もしくはミキサ８３に出力する。
【００７３】
コンポーザ８２は、必要に応じて、デコーダ８１より入力された映像データと、ＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）画面とを合成して、テレビジョン受像機３のモニタに出力する。
【００７４】
図４は、図３のＣＰＵ７１の機能的構成例を表すブロック図である。この例では、ユーザとの応答によりユーザの嗜好情報を取得するユーザ情報取得部９１、視聴された番組の履歴に基づいて、ユーザの嗜好情報を取得する履歴情報取得部９２、およびユーザ情報取得部９１と履歴情報取得部９２により取得された情報に基づいて興味データを生成する興味抽出部９３が設けられている。
【００７５】
興味抽出部９３で生成された興味データは、関連情報検索部９４に送信され、関連情報検索部９４は、興味データに基づいて関連情報を提示する。関連情報は、電子番組ガイド（ＥＰＧ）やＷｅｂ上などの番組情報、オンエアされる番組情報、またはネットワーク５を介して取得されるコンテンツに関する情報などにより構成される。また、取得された関連情報は、関連情報データベース作成部９７により、所定の興味データに対応する関連情報として分類され、データベースとしてＨＤＤ７８に記憶されている。
【００７６】
関連情報検索部９４により検索された関連情報は、関連情報提示部９５により、テレビジョン受像機３に出力される。評価入力部９６は、入力部７６を介して、提示された関連情報に対するユーザの評価の入力を受け付ける。ユーザの入力は、評価入力部を介して興味抽出部９３にフィードバックされる。
【００７７】
また、興味抽出部９３で生成された興味データは、送信部９８により他の機器に送信される。送信部９８は、送信確認部１０１と変更操作部１０２により構成される。送信確認部１０１は、興味データの入力部７６を介して送信可否を受け付ける。また、変更操作部１０２は、送信される興味データの、変更の入力を受け付け、ユーザの指示に従って、興味データを変更する。
【００７８】
次に、図５を参照して、ＨＤＤレコーダ２の興味データ蓄積処理について説明する。ステップＳ１において、興味抽出部９３は、図６を参照して後述する興味データ抽出処理を実行する。このとき、ユーザ情報取得部９１と履歴情報取得部９２からユーザの嗜好情報が取得され、興味データが生成される。
【００７９】
ステップＳ２において、関連情報検索部９４は、図７を参照して後述する関連情報検索処理を実行する。これにより、興味データに対応する関連情報が、ユーザに提示される。ステップＳ３において、評価結果入力部９６は、提示された関連情報に対するユーザの評価の入力を受け付ける。評価の入力は、例えば、テレビジョン受像機３のモニタに提示された関連情報についての評価（例えば、「ＯＫ」または「ＮＧ」）を選択するＧＵＩが表示され、ユーザが入力部７６を操作することにより行われる。
【００８０】
ステップＳ４において、評価結果入力部９６は、ユーザの評価が「ＯＫ」か否かを判定し、評価が「ＯＫ」ではないと判定された場合、処理は、ステップＳ１に戻り、それ以降の処理が繰り返し実行される。ステップＳ４において、評価が「ＯＫ」であると判定された場合、興味抽出部９３は、興味データをＨＤＤ７８にデータベースとして記憶する。
【００８１】
このようにして、ユーザの興味データが蓄積されていく。
【００８２】
次に、図６を参照して、図５のステップＳ１の興味データ抽出処理について説明する。ステップＳ２１において、興味抽出部９３は、現在実行中の処理が、図５のステップＳ４において、評価が「ＯＫ」ではないと判定された結果後（評価結果後）、行われているものか否かを判定する。ステップＳ２１において、現在実行中の処理は、評価結果後ではないと判定された場合、ステップＳ２２に進み、ユーザ情報取得部９１は、質問を出力する。質問は、ユーザの嗜好を尋ねるもので、テレビジョン受像機３のモニタに出力される。
【００８３】
ステップＳ２３において、ユーザ情報取得部９１は、質問に対する応答の入力を受け付ける。応答の入力は、例えば、例えば、テレビジョン受像機３のモニタに提示された質問についての応答（例えば、「はい」または「いいえ」）を選択するＧＵＩが表示され、ユーザが入力部７６を操作することにより行われる。なお、ステップＳ２２で出力される質問は、複数とすることも可能であり、その場合、ステップＳ２３で各質問に対する応答の入力が受け付けられる。
【００８４】
ステップＳ２４において、履歴情報取得部９２は、ＨＤＤ７８に記憶されたユーザの視聴履歴、操作履歴を検索し、ユーザの嗜好を分析する。そして、ステップＳ２５において興味抽出部９３は、ユーザ情報取得部９１から得られた嗜好情報と、履歴情報取得部９２から得られた嗜好情報に基づいて、興味データを生成する。このとき、興味データは複数生成され、例えば、ユーザの嗜好に最も近いと推測されるものが、第１候補の興味データとされ、次に、ユーザの嗜好に近いと推測されるものが第２候補とされる。
【００８５】
興味データは、第１候補から順番に関連情報検索部９４に送信される。今、第一候補の興味データに基づいて、関連情報が提示され、上述した図５のステップＳ４の処理で評価が「ＯＫ」ではないと判定された場合、図６のステップＳ２１において、現在実行中の処理は、評価結果後であると判定され、興味抽出部９３は、ステップＳ２６において、別の興味データ（第２候補）を出力する。
【００８６】
このようにして、興味データが生成される。興味データは、図９を参照して後述するように、基本的に属性と重要度から構成されている。重要度は、最初は標準的に、予め設定されたものが用いられるが、ユーザの操作（後述する図８のステップＳ６４の処理）、または、サーバ６における興味データの統合（後述する図１２のステップＳ８２の処理）により適宜変更される。
【００８７】
次に、図７を参照して、図５のステップＳ２の関連情報検索処理について説明する。ステップＳ４１において、関連情報検索部９４は、興味抽出部９３で生成された興味データを取得する。ステップＳ４２において、関連情報検索部９４は、興味データに対応する関連情報を関連情報データベースから検索する。ステップＳ４３において、関連情報検索部９４は、一致する関連情報があったか、すなわち、興味データに対応する関連情報が検索されたか否かを判定する。
【００８８】
ステップＳ４３において、一致する関連情報があったと判定された場合、ステップＳ４４に進み、関連情報検索部９４は、その関連情報をテレビジョン受像機３のモニタに出力し、ユーザに提示する。一方、ステップＳ４３において、一致する関連情報がなかったと判定された場合、ステップＳ４５に進み、関連情報検索部９４は、テレビジョン受像機のモニタに「検索結果なし」を出力する。
【００８９】
このようにして、興味データに対応する関連情報が検索され、ユーザに提示される。これによりコンテンツの推薦が行われる。
【００９０】
上述した興味データは、ユーザ個人毎に蓄積することも可能であるし、その機器毎に蓄積することも可能である。例えば、ユーザＡとユーザＢがＨＤＤレコーダ２−１とＨＤＤレコーダ２−２を使用している場合、ＨＤＤレコーダ２−１におけるユーザＡの興味データのデータベース、およびＨＤＤレコーダ２−１におけるユーザＢの興味データのデータベース、並びにＨＤＤレコーダ２−２におけるユーザＡの興味データのデータベース、およびＨＤＤレコーダ２−２におけるユーザＢの興味データのデータベースを作成することが可能である。
【００９１】
また、以上においては、ＨＤＤレコーダ２において興味データが生成され蓄積される例について説明したが、興味データは他の機器でも生成され蓄積される。例えば、パーソナルコンピュータ１においては、送受信された電子メールの内容、閲覧されたＷＷＷページの内容などに基づいて興味データが生成され、蓄積される。
【００９２】
さらに、ある機器（例えば、ＨＤＤレコーダ２−１または２−２）の興味データを他の機器（例えば、サーバ６）に送信し、異なる興味データ同士を融合することもできる。
【００９３】
図８を参照して、興味データの送信処理について説明する。ステップＳ６１において、送信確認部１０１は、送信が指示されたか否かを判定し、送信が指示されたと判定されるまで待機する。送信の指示は、例えば、テレビジョン受像機３に表示されるＧＵＩに従って、ユーザが入力部７６を操作することにより行われる。また、ユーザの指示によらず、所定の時間（例えば１週間）毎、または所定の数（例えば１００件）の興味データが記録される毎に自動的に送信を行うようにすることも可能である。あるいは、ネットワーク５に新しい機器が接続されたときなどの所定のイベントを検知して自動的に送信を行うようにすることもできる。
【００９４】
ステップＳ６２において、送信確認部１０１は、テレビジョン受像機３のモニタに興味データを表示する。このとき表示される興味データの例を図９と図１０に示す。最初に図９に示されるような画面が表示される。この例では、属性リスト１０１と個人用興味データ１０２が表示されている。
【００９５】
属性リスト１０１は興味データを構成する属性の一覧を示すものであり、この例では、属性としてジャンルと地域が表示されている。さらに、ジャンル（１）としてドキュメンタリー（１−１）、スポーツ（１−２）、情報（１−３）、・・・が表示されている。また、地域（２）として海外アジア（２−１）、海外ヨーロッパ（２−２）、海外北米（２−３）、・・・が表示されている。
【００９６】
個人用興味データ１０２は、その個人（例えば、ユーザＡ）についての各属性の値の一覧を示すものである。この値は、その属性に対するユーザの興味の度合（興味度）を表し、その数値が大きい程、ユーザの興味が高いことを意味する。また、この値は、その属性の他の属性に対する相対的な重みを表すものである。
【００９７】
この例では、属性１−１（ドキュメンタリー）に対応する値は０．６１とされ、属性１−２（スポーツ）に対応する値は、０．１１とされ、属性１−３（情報）に対応する値は、０．４５とされている。同様に、属性２−１，２−２，２−３，・・・に対応する値が記述されている。
【００９８】
このように興味データを属性とその属性に対するユーザの興味の度合により構成することにより、その特性が異なる機器において生成された興味データでも同じ構成（形式）とすることができる。例えば、パーソナルコンピュータ１において送受信されたメールに基づいて生成された興味データと、ＨＤＤレコーダ２において視聴（または録画）されたコンテンツに基づいて生成された興味データは、両者とも、所定の属性とその興味度により構成され、必要に応じて両者を統合したり、比較したりすることができる。
【００９９】
ステップＳ６３において、送信確認部１０１は、送信可否の入力を受け付ける。このとき、図９に示される画面の子画面として、図１０に示されるような画面が表示される。この画面は、個人興味データ１２２の詳細を表示するものであり、各属性に対応する値と、その値の大きさを表す記号（図中の＊）が表示されている。値が大きいほど記号「＊」が多く表示され、このユーザは、ジャンル（１）の中では、ドキュメンタリー（１−１）に対する興味が高く、地域（２）の中では、海外北米（２−３）に対する興味が高いことが分かる。
【０１００】
図中右側に縦に並んだチェックボックス１４１−１乃至１４１−３、および１４２−１乃至１４２−３は、送信の可否を示すものであり、ユーザは、入力部７６を操作することにより、他の機器に送信してもよいデータのチェックボックスをチェックし、チェックされたチェックボックスは黒く表示される。この例においては、属性１−３（情報）、海外アジア（２−２）、および海外ヨーロッパ（２−２）が送信可とされ、それらの属性に対応するチェックボックス１４１−３、１４２−１、および１４２−２が黒く表示されている。また、チェックボックス１４１−１、１４１−２、および１４２−３は、チェックされておらず白く表示されているので、それらのチェックボックスに対応する属性は送信不可とされる。このようにして、送信可否が受け付けられる。
【０１０１】
ステップＳ６４において、変更操作部１０２は、変更入力を受け付ける。変更入力は例えば、次のようにして行われる。テレビジョン受像機３のモニタに図１１に示されるような画面が表示される。図１１は、個人用興味データ１２２の属性２（地域）に関する各属性（海外アジア、海外ヨーロッパ、海外北米など）を軸としたレーダーチャートとして表示したものである。ユーザは、入力部７６を操作して、変更したい属性値を訂正する。例えば、ユーザＡが、他の機器に自分の興味データを送信するとき、アジアに関する興味を高く設定したい場合、レーダーチャートの海外アジア軸上の点１６１を矢印１６２の方向へドラッグし、海外アジア軸上の所望の位置にドロップする。このようにすることで、送信される興味データにおいては、アジアに関する興味が高く設定される。
【０１０２】
勿論、ユーザが興味データを変更する必要がないと判断した場合、この変更は行われない。
【０１０３】
そして、ステップＳ６５において、送信確認部１０１は、他の機器（例えば、サーバ６）に対して興味データを送信する。
【０１０４】
このようにしてある機器において蓄積された興味データは、他の機器に送信される。
【０１０５】
次に、図１２を参照して、サーバ６における、各機器から送信されてきた興味データの融合処理について説明する。ステップＳ８１において、サーバ６のＣＰＵ５１は、各機器から送信されてきた興味データを取得（受信）する。ステップＳ８２においてＣＰＵ５１は、図１３、図１７または図１９を参照して後述する統合データ生成処理を実行する。これにより各機器から送信された興味データが融合される。
【０１０６】
図１３、図１７、および図１９に図１２のステップＳ８２の統合データ生成処理の３つの例である、統合データ生成処理１、統合データ生成処理２、統合データ生成処理３を示す。
【０１０７】
最初に図１３の統合データ生成処理１について説明する。ステップＳ１０１においてＣＰＵ５１は、各機器の興味データを属性毎に加算する。ステップＳ１０２において、ＣＰＵ５１は、統合興味データを生成する。
【０１０８】
例えば、ＨＤＤレコーダ２−１からユーザＡの興味データが、サーバ６に送信され、ＨＤＤレコーダ２−２からユーザＢの興味データが、サーバ６に送信されるものとする。ユーザＡの興味データにおける属性２（地域）の値の構成は、図１４のレーダーチャートに示されるようなものであり、ユーザＢの興味データにおける属性２（地域）の値の構成は、図１５のレーダーチャートに示されるようなものであるとする。このとき、ステップＳ１０１において、ユーザＡの興味データにおける各属性の値とユーザＢの興味データにおける各属性の値が加算され、統合興味データにおける各属性の値が生成される。
【０１０９】
例えば、ユーザＡの興味データにおける属性２−１（海外アジア）の値が０．０２であり、ユーザＢの興味データにおける属性２−１の値が０．７８である場合、統合興味データの属性２−１の値Ｘは次のようになる。
Ｘ＝０．０２＋０．７８＝０．８０
【０１１０】
また、単に加算するだけでなく、平均値を算出してもよい。この場合、統合興味データの属性２−１の値Ｘは次のようになる。
Ｘ＝（０．０２＋０．７８）／２＝０．４０
【０１１１】
同様に属性２−２，２−３，・・・についてもその値が加算され（または平均値が算出され）、図１６に示されるような統合興味データが生成される。図１６は、図１４における各属性の値と図１５における各属性の値の平均値を算出し、レーダーチャートとして表示したものである。このようにしてユーザＡとユーザＢに共通の統合興味データが生成される。勿論、サーバ６に送信されたユーザＡ個人の興味データとユーザＢ個人の興味データも記憶される。
【０１１２】
次に、図１７を参照して、統合データ生成処理２について説明する。ステップＳ１２１において、ＣＰＵ５１は、各機器に共通する興味データを検出する。例えば、図１８に示されるようにＨＤＤレコーダ２−１から機器１興味データ１６１が、サーバ６に送信され、パーソナルコンピュータ１から機器２興味データ１６２が送信されるものとする。
【０１１３】
機器１興味データ１６１は、上位の属性である「ジャンル」、「時間帯」、「地域」、「キーワード」に分類されており、「ジャンル」は、その下位の属性である、「ドラマ」、「ドキュメンタリー」、「スポーツ」により構成されている。下位の各属性の後に付加されている数値（例えば「ドラマ」の後の「３」）がその属性の値を示す。同様に上位の属性である時間帯は、その下位の属性である「朝」、「夕方」、および「夜」により構成され、地域は、その下位の属性である「国内」、「アメリカ」、「アジア」、および「ヨーロッパ」により構成され、「キーワード」は、その下位の属性である「野球」、「サスペンス」、「レポート」、および「最新」により構成されている。
【０１１４】
機器２興味データ１６２は、機器１興味データのように上位の属性により分類されておらず、「スポーツ」、「野球」、「観戦」、「アメリカ」、「渋谷」、「公園」、「連絡」、「最新」・・・の属性により構成されている。
【０１１５】
ステップＳ１２１において、機器１興味データの下位の各属性と、機器２興味データの各属性のうち共通するものが検出される。この例では、「スポーツ」、「野球」、「アメリカ」、「最新」が検出される。そして、ステップＳ１２２において、ＣＰＵ５１は、共通興味データ１６３を生成する。
【０１１６】
ステップＳ１２３において、ＣＰＵ５１は、機器特有の興味データを生成する。この例の場合、機器１興味データ１６１の下位の各属性のうち、共通興味データ１６３として検出されたもの以外のものが、機器１特有興味データ１６４として生成され、機器２興味データの各属性のうち、共通興味データ１６３として検出されたもの以外のものが、機器２特有興味データ１６５として生成される。そして、ステップＳ１２４において、ＣＰＵ５１は、共通興味データ１６３、機器１特有興味データ１６４、および機器２特有興味データ１６５を組み合わせて統合興味データとして生成する。
【０１１７】
なお、共通興味データ１６３、機器１特有興味データ１６４、および機器２特有興味データ１６５は、すべてサーバ６の記憶部５９に記憶されるようにしてもよいし、共通興味データ１６３は、サーバ６の記憶部５９に記憶され、機器１特有興味データ１６４は、ＨＤＤレコーダ２−１のＨＤＤ７８に記憶され、機器２特有データ１６５は、パーソナルコンピュータ１の記憶部５９に記憶されるようにしてもよい。
【０１１８】
また、この例では、共通興味データとして検出されないものを機器特有興味データとして生成する場合について説明したが、機器特有興味データは、その機器の特性を考慮して生成されるようにしてもよい。例えば、ＨＤＤレコーダ２−１の視聴履歴と操作履歴から、ＨＤＤレコーダ２−１では、主にオンエアされる番組が視聴されていると想定され、ＨＤＤレコーダ２−２の視聴履歴と操作履歴から、ＨＤＤレコーダ２−２では、主に録画されたコンテンツが視聴されていると想定される場合、ＨＤＤレコーダ２−１の機器特有興味データは、オンエア番組に関連のあるものが選択されて生成され、ＨＤＤレコーダ２−２の機器特有興味データは、録画コンテンツに関連のあるものが選択されて生成されるようにしてもよい。
【０１１９】
また、機器１特有興味データを、機器２特有興味データに基づいて、生成されるようにしてもよい。このようにすることで、機器２の興味データに基づいて、機器１でコンテンツが推薦されるようになり、その結果、ユーザは、知識や興味を広げることができる。
【０１２０】
また、この例では、各機器の共通興味データと機器特有興味データを生成することについて説明したが、各ユーザの共通興味データとユーザ特有興味データを生成するようにしてもよい。
【０１２１】
このようにして、各機器に共通の興味データと各機器に特有の興味データが生成される。興味データを、共通興味データと特有興味データに分類し、共通興味データに基づいて、コンテンツを推薦することにより、各機器において共通に視聴されるコンテンツをユーザに推薦することができ、また、特有興味データに基づいて、コンテンツを推薦することにより、機器の特性に則したコンテンツをユーザに推薦することができる。
【０１２２】
次に、図１９を参照して統合データ生成処理３について説明する。ステップＳ１４１において、ＣＰＵ５１は、各機器の興味データに重み付けをする。例えば、機器Ａ乃至機器Ｄの４台の機器からサーバ６に対して、図２０に示されるような興味データが送信されるものとする。図２０は、各機器から送信される興味データの例を示す図である。
【０１２３】
この例においては、興味データは、キーワードにより構成されており、機器Ａの興味データはキーワード「スポーツ」、「ドラマ」、「アジア」により構成されている。各キーワードの後に記述された数値（例えば、「スポーツ」の後の「５」）は、そのキーワードの重要度を示す値（上述した興味度と同様に他のキーワードに対する相対的な重みを表す値）であり、例えば、その機器における当該キーワードの発生頻度などがその値とされる。キーワードは、ユーザに番組情報やコンテンツ情報などの関連情報を検索して提示（推薦）するとき使用され、重要度の高いキーワードが優先して使用される。
【０１２４】
機器Ｂの興味データは、キーワード「ドラマ」、「アメリカ」により構成され、機器Ｃの興味データは、キーワード「ドラマ」、「バラエティ」により構成され、機器Ｄの興味データは、キーワード「渋谷」、「アメリカ」、「海外」により構成されている。
【０１２５】
今、各機器の使用頻度が機器Ａ乃至機器Ｄの順である場合、ステップＳ１４１において、図２１に示されるような重み付けが行われる。機器Ａは４台の機器のうちで最も使用頻度が高いので、機器Ａの興味データに含まれるキーワードの重要度は４倍の倍率（係数）で重み付けされる（重みが修正される）。例えば、機器Ａの興味データにおけるキーワード「スポーツ」の重要度は５であるが、重み付けされた後のキーワード「スポーツ」の重要度は２０（５×４）となる。
【０１２６】
機器Ｂは４台の機器の中で２番目に使用頻度が高いので、機器Ｂの興味データに含まれるキーワードの重要度は３倍の値として重み付けされる。例えば、機器Ｂの興味データにおけるキーワード「ドラマ」の重要度は２であるが、重み付けされた後のキーワード「ドラマ」の重要度は６（２×３）となる。
【０１２７】
機器Ｃは４台の機器の中で３番目に使用頻度が高いので、機器Ｃの興味データに含まれるキーワードの重要度は２倍の値として重み付けされる。例えば、機器Ｃの興味データにおけるキーワード「ドラマ」の重要度は１であるが、重み付けされた後のキーワード「ドラマ」の重要度は２（１×２）となる。
【０１２８】
機器Ｄは４台の機器の中で最も使用頻度が低いので、機器Ｄの興味データに含まれるキーワードの重要度は１倍の値として重み付けされる（変更されない）。例えば、機器Ｄの興味データにおけるキーワード「渋谷」の重要度は４であるが、重み付けされた後のキーワード「渋谷」の重要度も４（４×１）である。
【０１２９】
ステップＳ１４２において、ＣＰＵ５１は、重み付けされたデータに基づいて、統合興味データを生成する。このとき生成される統合興味データは、各機器に共通のキーワードの重要度が加算され、重要度の高い順にキーワードが組み合わされて生成される。例えば、キーワード「ドラマ」は、機器Ａ乃至機器Ｃの興味データに共通するキーワードなので、重み付けされたキーワード「ドラマ」の重要度が加算され、「ドラマ」の重要度は、１６（＝８＋６＋２）とされる。同様に、キーワード「アメリカ」についても重要度が加算され、「アメリカ」の重要度は１１（＝９＋２）とされる。
【０１３０】
この結果、統合興味データを構成するキーワードとその重要度は、「スポーツ２０」、「ドラマ１６」、「バラエティ１２」、「アメリカ１１」、「渋谷４」、「アジア４」、「海外１」とされる。
【０１３１】
また、重み付けは、機器の使用頻度ではなく、ユーザの指示に基づいて行うようにすることも可能である。この場合、ステップＳ１４１において、ユーザによる優先順位の指示の入力が受け付けられ、その優先順位に基づいて、例えば、図２２に示されるように重み付けが行われる。この例では、ユーザのつけた優先順位は機器Ｄが１位、機器Ｂが２位、機器Ｃが３位、機器Ａが４位とされている。
【０１３２】
機器Ａは４台の機器のうちで最も優先順位が低いので、機器Ａの興味データに含まれるキーワードの重要度は１倍の値として重み付けされる（変更されない）。例えば、機器Ａの興味データにおけるキーワード「スポーツ」の重要度は５であるが、重み付けされた後のキーワード「スポーツ」の重要度も５（５×１）である。
【０１３３】
機器Ｂは４台の機器の中で２番目に優先順位が高いので、機器Ｂの興味データに含まれるキーワードの重要度は３倍の値として重み付けされる。例えば、機器Ｂの興味データにおけるキーワード「ドラマ」の重要度は２であるが、重み付けされた後のキーワード「ドラマ」の重要度は６（２×３）となる。
【０１３４】
機器Ｃは４台の機器の中で３番目に優先順位が高いので、機器Ｃの興味データに含まれるキーワードの重要度は２倍の値として重み付けされる。例えば、機器Ｃの興味データにおけるキーワード「ドラマ」の重要度は１であるが、重み付けされた後のキーワード「ドラマ」の重要度は２（１×２）となる。
【０１３５】
機器Ｄは４台の機器の中で最も優先順位が高いので、機器Ｄの興味データに含まれるキーワードの重要度は４倍の値として重み付けされる。例えば、機器Ｄの興味データにおけるキーワード「渋谷」の重要度は４であるが、重み付けされた後のキーワード「渋谷」の重要度は１６（４×４）となる。
【０１３６】
ステップＳ１４２において、ＣＰＵ５１は、重み付けされたデータに基づいて、統合興味データを生成する。このとき生成される統合興味データは、上述したように、各機器に共通のキーワードの重要度が加算され、重要度の高い順にキーワードが組み合わされて生成される。
【０１３７】
この結果、統合興味データを構成するキーワードとその重要度は、「アメリカ１７」、「渋谷１６」、「バラエティ１２」、「ドラマ１０」、「スポーツ５」、「海外４」、「アジア１」とされる。
【０１３８】
このように、各機器から興味データを送信し、統合興味データを生成し、記憶しておくことにより、まだ興味データが蓄積されていない新しい機器を使用するとき、例えば、機器共通興味データ１６３を利用して、そのユーザの嗜好に合う関連情報を推薦することができる。また、興味データを蓄積する時間のないユーザは、嗜好の似ている他のユーザの興味データに基づいて、関連情報の推薦を受けることができる。さらに特定の分野について詳しくなりたいユーザは、その分野に詳しいユーザの興味データを利用して、関連情報の推薦を受けることにより、その分野に詳しくなることができる。
【０１３９】
このようにして蓄積された興味データに基づいて、関連情報の推薦が行われる。図１２のステップＳ８２の処理により生成された統合興味データに基づいて、機器（例えば、ＨＤＤレコーダ２−１）に関連情報を提示する場合について図２３を参照して説明する。この処理は、ユーザの指示（例えば、コマンドを投入するなど）に基づいて、ＨＤＤレコーダ２−１により実行される。
【０１４０】
ステップＳ１６０において、関連情報検索部９４は、サーバ６に記憶された統合興味データを取得する。このとき、図１７のステップＳ１２２において生成された共通興味データと、ステップＳ１２３において生成された特有興味データが取得される。なお、特有興味データは、ＨＤＤレコーダ２−１のＨＤＤ７８に記憶された興味データが特有興味データとして取得されるようにしてもよい。
【０１４１】
ステップＳ１６１において、関連情報検索部９４は、ＨＤＤ７８に記憶されている関連情報データベースの各コンテンツの関連情報としてのメタデータからカテゴリを抽出し、リスト化する。この場合のメタデータは、例えば、ジャンル、サブジャンル、タイトルなどのデータで構成されており、各データのカテゴリが抽出され、図２４に示されるようなカテゴリリスト２０３が生成される。
【０１４２】
この例では、カテゴリリスト２０３は、コンテンツＡ乃至コンテンツＤについてのメタデータにより構成されている。コンテンツＡのメタデータの中の、ジャンル「アメリカ」とサブジャンル「情報」が抽出され、カテゴリリスト２０３を構成している。同様にコンテンツＢのメタデータの中のジャンル「レストラン」とサブジャンル「観光」が抽出され、コンテンツＣのメタデータの中の、ジャンル「渋谷」とサブジャンル「公園」が抽出され、コンテンツＤのメタデータの中のジャンル「アメリカ」とサブジャンル「ニュース」が抽出されカテゴリリスト２０３が構成されている。
【０１４３】
ステップＳ１６２において、関連情報検索部９４は、統合興味データからキーワードを抽出する。このとき、例えば、統合興味データの中の機器１（例えば、ＨＤＤレコーダ２−２）の特有興味データ２０１（図２４）に基づいて、キーワードが抽出される。この例では、キーワード「アメリカ」、「映画」、「渋谷」、「公園」、「ニュース」、・・・が抽出されている。
【０１４４】
同様に統合興味データの中の機器２（例えば、パーソナルコンピュータ１）の特有興味データ２０２（図２４）に基づいて、キーワードが抽出される。機器２の興味データ２０２は、送受信されたメールに基づいて生成されており、話題１乃至話題３により構成されている。話題１からは、キーワード「フランス」、「映画」、・・・が抽出され、話題２からは、キーワード「アメリカ」、「観光」が抽出され、話題３からはキーワード「渋谷」、「情報」が抽出されている。
【０１４５】
また、統合興味データの中の共通興味データから各機器に共通する共通興味データのキーワードが抽出され、抽出されたキーワードの中から機器１（または機器２）の興味データ（特有興味データ）のキーワードと一致するキーワードがさらに抽出されるようにしてもよい。これにより、複数のユーザが興味をもつ、一般的に興味度が高いキーワード（共通興味データのキーワード）から、その機器のユーザが興味をもつキーワード（特有興味データのキーワード）を絞り込むことができ、人気のあるコンテンツの中から、そのユーザの興味に近いコンテンツを効率的に検索することができる。
【０１４６】
あるいはまた、共通興味データから各機器に共通する共通興味データのキーワードが抽出され、抽出されたキーワードの中から機器１（または機器２）の興味データのキーワードと一致するキーワードが除かれて、キーワードが抽出されるようにしてもよい。これにより、ユーザに対して、そのユーザ以外の複数のユーザが興味をもつ、キーワードのみに基づいたコンテンツの推薦を行うことができ、そのユーザの興味に偏ることなく、コンテンツの推薦を行うことができる。
【０１４７】
ステップＳ１６３において、関連情報検索部９４は、キーワードと一致するカテゴリをカテゴリリスト２０３から検索する。ステップＳ１６４において、一致するメタデータがあったか否かを判定し、一致するメタデータがあったと判定された場合ステップＳ１６５に進み、関連情報提示部９５に一致したメタデータを提示させる。
【０１４８】
このとき、機器１の興味データ２０１から抽出されたキーワード「アメリカ」と一致するカテゴリを含むコンテンツがカテゴリリスト２０３から検索され、例えば、テレビジョン受像機３−１のモニタに図２４に示される推薦画面２２１が表示される。この例では、「アメリカについての番組をみたよね  コンテンツＤはどう？」と記述されている。このようにすることで、ユーザは、コンテンツＤが推薦される理由を知ることができる。すなわち、過去にＨＤＤレコーダ２−１で視聴した番組に基づいてコンテンツＤが推薦されていると認識することができる。
【０１４９】
また、機器２の興味データ２０２から抽出されたキーワード「渋谷」と一致するカテゴリを含むコンテンツがカテゴリリスト２０３から検索され、例えば、テレビジョン受像機３−１のモニタに図２４に示される推薦画面２２２が表示される。この例では、「渋谷の話題で盛り上がってたよね！  コンテンツＣはどう？」と記述されている。このようにすることで、ユーザは、コンテンツＤが推薦される理由を知ることができる。すなわち、過去に送受信したメールの内容に基づいて、コンテンツＣが推薦されたと認識することができる。
【０１５０】
ステップＳ１６６において、一致するメタデータがないと判定された場合、ステップＳ１６６に進み、関連情報検索部９４は、辞書を参照して別のキーワードを取得する。
【０１５１】
辞書は、例えば、サーバ６により予め作成されており、この辞書には、例えば、メタデータの中の共起率が高い単語が関連付けられて記憶されている。例えば、ステップＳ１６２において、「料理」というキーワードが取得された場合、カテゴリリスト２０３にキーワードと一致するメタデータはないが、ステップＳ１６６で辞書を参照してキーワード「料理」に関連付けられたキーワード「レストラン」が取得される。この結果、ステップＳ１６３において、キーワードと一致するカテゴリが検索され、ステップＳ１６４において、一致するメタデータがあったか否かが判定され、ステップＳ１６５において、コンテンツＢのメタデータが提示される。
【０１５２】
以上においては、ＨＤＤレコーダ２−１により関連情報（メタデータ）が検索され、提示される例について説明したが、サーバ６により関連情報が検索され、ＨＤＤレコーダ２、またはパーソナルコンピュータ１に関連情報が提示されるようにしてもよい。
【０１５３】
提示されたコンテンツのメタデータに基づいて、ユーザは、コンテンツを録画したり、視聴したりすることができる。例えば、テレビジョン受像機３の表示部に表示されたメタデータに基づいて、ＨＤＤレコーダ２にコンテンツの録画予約が設定され、パーソナルコンピュータ１の表示部５８に表示されたメタデータに基づいて、Ｗｅｂページが表示される。
【０１５４】
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるが、ソフトウェアにより実行させることもできる。
【０１５５】
なお、上述した一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、汎用のパーソナルコンピュータなどに、例えば、図２のドライブ部６１に装着される記録媒体からインストールされる。
【０１５６】
なお、本明細書において上述した一連の処理を実行するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【０１５７】
【発明の効果】
以上の如く本発明によれば、ユーザにコンテンツを推薦することができる。特に、より多くの機器から興味データを抽出し、よりユーザの興味に近い番組（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】本発明を適用した情報検索システムの構成例を示す図である。
【図２】図１のパーソナルコンピュータの構成例を示すブロック図である。
【図３】図１のＨＤＤレコーダの構成例を示すブロック図である。
【図４】図３のＣＰＵの機能的構成例を示すブロック図である。
【図５】興味データ蓄積処理を説明するフローチャートである。
【図６】興味データ抽出処理を説明するフローチャートである。
【図７】関連情報検索処理を説明するフローチャートである。
【図８】興味データ送信処理を説明するフローチャートである。
【図９】興味データの表示画面の例を示す図である。
【図１０】図９の興味データの詳細の表示画面の例を示す図である。
【図１１】興味データの属性値をレーダーチャートとして表示する例を示す図である。
【図１２】興味データ融合処理を説明するフローチャートである。
【図１３】統合データ処理１を説明するフローチャートである。
【図１４】ユーザＡの興味データの属性値を表すレーダーチャートである。
【図１５】ユーザＢの興味データの属性値を表すレーダーチャートである。
【図１６】ユーザＡ、Ｂ共通の興味データの属性値を示すレーダーチャートである。
【図１７】統合データ生成処理２を説明するフローチャートである。
【図１８】統合されるデータの構成例を示す図である。
【図１９】統合データ生成処理３を説明するフローチャートである。
【図２０】各機器から送信される興味データの構成例を示す図である。
【図２１】図２０の興味データに対する重み付けの例を示す図である。
【図２２】図２０の興味データに対する別の重み付けの例を示す図である。
【図２３】関連情報検索処理を説明するフローチャートである。
【図２４】コンテンツの推薦画面の表示例を示す図である。
【符号の説明】
１  パーソナルコンピュータ，  ２−１  ＨＤＤレコーダ，  ２−２  ＨＤＤレコーダ，  ３−１  テレビジョン受像機，  ３−２  テレビジョン受像機，  ６  サーバ，  ５１  ＣＰＵ，  ５９  記憶部，  ６１  ドライブ，  ７１  ＣＰＵ，  ７８  ＨＤＤ，  ９１  ユーザ情報取得部，  ９３  興味抽出部，  ９４  関連情報検索部，  ９６  評価入力部，  １０１  変更操作部，  １０２  送信確認部
【図１】
2004355070.tif 000003
【図２】
2004355070.tif 000004
【図３】
2004355070.tif 000005
【図４】
2004355070.tif 000006
【図５】
2004355070.tif 000007
【図６】
2004355070.tif 000008
【図７】
2004355070.tif 000009
【図８】
2004355070.tif 000010
【図９】
2004355070.tif 000011
【図１０】
2004355070.tif 000012
【図１１】
2004355070.tif 000013
【図１２】
2004355070.tif 000014
【図１３】
2004355070.tif 000015
【図１４】
2004355070.tif 000016
【図１５】
2004355070.tif 000017
【図１６】
2004355070.tif 000018
【図１７】
2004355070.tif 000019
【図１８】
2004355070.tif 000020
【図１９】
2004355070.tif 000021
【図２０】
2004355070.tif 000022
【図２１】
2004355070.tif 000023
【図２２】
2004355070.tif 000024
【図２３】
2004355070.tif 000025
【図２４】
2004355070.tif 000026