(57)【要約】【課題】分類が付与されていないメタデータであっても、それに基づいて、ユーザにコンテンツを推薦できるようにする。【解決手段】メタデータ取得部１０１で取得されたメタデータをメタデータ分析部１０３が各成分に分解し、辞書作成部１０４がジャンルと、キーワードおよび各成分を対応づけた辞書データを生成する。関連情報データベース作成部１０２は、辞書データを参照してジャンルが付与されていないメタデータにジャンルを付与してコンテンツの関連情報データベースを生成する。関連情報検索部１０７は、辞書データを参照して、興味データのキーワードからジャンルを特定して、関連情報を検索し、ユーザにコンテンツを推薦する。本発明は、パーソナルコンピュータまたはＨＤＤレコーダに適用することができる。【選択図】      図４
2004355069.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツのメタデータを取得するメタデータ取得手段と、
前記メタデータ取得手段により取得されたメタデータを構成する属性を分析するメタデータ分析手段と、
前記メタデータ分析手段の分析結果に基づいて、前記属性とその属性に含まれる属性項目を対応付ける辞書データを作成する辞書作成手段と、
前記辞書作成手段により作成された辞書データに基づいて、前記メタデータ取得手段により取得されたメタデータに前記属性項目を付与してデータベースに記憶するデータベース作成手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記辞書作成手段は、前記メタデータに含まれる単語のうち、特定の属性項目を有するメタデータにおいて共起率の高い単語を、その属性項目のキーワードとして検出し、前記メタデータの属性項目とキーワードを対応付ける
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記辞書作成手段は、
前記メタデータに含まれる不要な単語を削除する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記データベース作成手段は、前記メタデータに、前記属性項目として、ジャンルを付与する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
ユーザの興味を表す興味データを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された興味データからキーワードを抽出し、前記キーワードに基づいて、前記辞書作成手段により作成された辞書データを検索して前記キーワードに対応するジャンルを取得し、前記ジャンルに基づいて、前記データベース作成手段により作成されたデータベースを検索する検索手段と、
前記検索手段により検索された情報を提示する提示手段と
をさらに備え、
前記提示手段により提示された情報に対して入力されたユーザの評価を前記興味データの抽出に反映する
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記メタデータ分析手段は、
前記メタデータを、それを構成する成分に分解する分解手段と、
前記分解手段により分解されたメタデータを前記属性項目毎に集めて記憶する記憶手段とを備える
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記データベース作成手段は、前記メタデータに含まれる成分に基づいて、前記メタデータに含まれていない成分を補完する
ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記データベース作成手段は、前記メタデータ取得手段により取得されたメタデータに、前記属性として、流行区分を付与する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記辞書作成手段は、前記メタデータに含まれるキーワードに基づいて、前記流行区分の辞書を作成し、
前記データベース作成手段は、前記辞書に基づいて、前記メタデータの流行区分を付与する
ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記データベース作成手段は、前記メタデータに含まれるキーワードに基づいて、前記キーワードが関係する複数の属性項目を関連付ける関連区分を、前記メタデータの前記属性として付与する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
コンテンツのメタデータを取得するメタデータ取得ステップと、
前記メタデータ取得ステップの処理により取得されたメタデータを構成する属性を分析するメタデータ分析ステップと、
前記メタデータ分析ステップの処理による分析結果に基づいて、前記属性とその属性に含まれる属性項目を対応付ける辞書データを作成する辞書作成ステップと、
前記辞書作成ステップの処理により作成された辞書データに基づいて、前記メタデータ取得ステップの処理により取得されたメタデータに前記属性項目を付与してデータベースに記憶するデータベース作成ステップと
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１２】
コンテンツのメタデータの取得を制御するメタデータ取得制御ステップと、
前記メタデータ取得制御ステップの処理により取得されたメタデータを構成する属性の分析を制御するメタデータ分析ステップと、
前記メタデータ分析制御ステップの処理による分析結果に基づいて、前記属性とその属性に含まれる属性項目を対応付ける辞書データの作成を制御する辞書作成制御ステップと、
前記辞書作成制御ステップの処理により作成された辞書データに基づいて、前記メタデータ取得制御ステップの処理により取得されたメタデータに前記属性項目を付与してデータベースに記憶するように制御するデータベース作成制御ステップと
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１３】
コンテンツのメタデータの取得を制御するメタデータ取得制御ステップと、
前記メタデータ取得制御ステップの処理により取得されたメタデータを構成する属性の分析を制御するメタデータ分析ステップと、
前記メタデータ分析制御ステップの処理による分析結果に基づいて、前記属性とその属性に含まれる属性項目を対応付ける辞書データの作成を制御する辞書作成制御ステップと、
前記辞書作成制御ステップの処理により作成された辞書データに基づいて、前記メタデータ取得制御ステップの処理により取得されたメタデータに前記属性項目を付与してデータベースに記憶するように制御するデータベース作成制御ステップと
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、分類が付与されていないメタデータであっても、それに基づいて、ユーザにコンテンツを推薦できるようにする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、ユーザの嗜好情報を抽出して、コンテンツを推薦できるようにすることを先に提案した（例えば、特許文献１参照）。
【００１０】
【特許文献１】
特開２００１−３１２５１５号公報
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特許文献１の技術では、嗜好情報の分析に労力がかかり、簡単かつ迅速にコンテンツを推薦することが困難である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、分類が付与されていない嗜好情報であってもそれに基づいて、ユーザに番組（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】
本発明の情報処理装置は、コンテンツのメタデータを取得するメタデータ取得手段と、メタデータ取得手段により取得されたメタデータを構成する属性を分析するメタデータ分析手段と、メタデータ分析手段の分析結果に基づいて、属性とその属性に含まれる属性項目を対応付ける辞書データを作成する辞書作成手段と、辞書作成手段により作成された辞書データに基づいて、メタデータ取得手段により取得されたメタデータに属性項目を付与してデータベースに記憶するデータベース作成手段とを備えることを特徴とする。
【００１４】
前記辞書作成手段は、メタデータに含まれる単語のうち、特定の属性項目を有するメタデータにおいて共起率の高い単語を、その属性項目のキーワードとして検出し、メタデータの属性項目とキーワードを対応付けるようにすることができる。
【００１５】
前記辞書作成手段は、メタデータに含まれる不要な単語を削除するようにすることができる。
【００１６】
前記データベース作成手段は、メタデータに、属性項目として、ジャンルを付与するようにすることができる。
【００１７】
ユーザの興味を表す興味データを抽出する抽出手段と、抽出手段により抽出された興味データからキーワードを抽出し、キーワードに基づいて、辞書作成手段により作成された辞書データを検索してキーワードに対応するジャンルを取得し、前記ジャンルに基づいて、データベース作成手段により作成されたデータベースを検索する検索手段と、検索手段により検索された情報を提示する提示手段とをさらに備え、提示手段により提示された情報に対して入力されたユーザの評価を興味データの抽出に反映するようにすることができる。
【００１８】
前記メタデータ分析手段は、メタデータを、それを構成する成分に分解する分解手段と、分解手段により分解されたメタデータを属性項目毎に集めて記憶する記憶手段とを備えるようにすることができる。
【００１９】
前記データベース作成手段は、メタデータに含まれる成分に基づいて、メタデータに含まれていない成分を補完するようにすることができる。
【００２０】
前記データベース作成手段は、メタデータ取得手段により取得されたメタデータに、属性として、流行区分を付与するようにすることができる。
【００２１】
前記辞書作成手段は、メタデータに含まれるキーワードに基づいて、流行区分の辞書を作成し、データベース作成手段は、辞書に基づいて、メタデータの流行区分を付与するようにすることができる。
【００２２】
前記データベース作成手段は、メタデータに含まれるキーワードに基づいて、キーワードが関係する複数の属性項目を関連付ける関連区分を、メタデータの属性として付与するようにすることができる。
【００２３】
本発明の情報処理方法は、コンテンツのメタデータを取得するメタデータ取得ステップと、メタデータ取得ステップの処理により取得されたメタデータを構成する属性を分析するメタデータ分析ステップと、メタデータ分析ステップの処理による分析結果に基づいて、属性とその属性に含まれる属性項目を対応付ける辞書データを作成する辞書作成ステップと、辞書作成ステップの処理により作成された辞書データに基づいて、メタデータ取得ステップの処理により取得されたメタデータに属性項目を付与してデータベースに記憶するデータベース作成ステップと含むことを特徴とする。
【００２４】
本発明のプログラムは、コンテンツのメタデータの取得を制御するメタデータ取得制御ステップと、メタデータ取得制御ステップの処理により取得されたメタデータを構成する属性の分析を制御するメタデータ分析ステップと、メタデータ分析制御ステップの処理による分析結果に基づいて、属性とその属性に含まれる属性項目を対応付ける辞書データの作成を制御する辞書作成制御ステップと、辞書作成制御ステップの処理により作成された辞書データに基づいて、メタデータ取得制御ステップの処理により取得されたメタデータに属性項目を付与してデータベースに記憶するように制御するデータベース作成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。
【００２５】
本発明の記録媒体は、コンテンツのメタデータの取得を制御するメタデータ取得制御ステップと、メタデータ取得制御ステップの処理により取得されたメタデータを構成する属性の分析を制御するメタデータ分析ステップと、メタデータ分析制御ステップの処理による分析結果に基づいて、属性とその属性に含まれる属性項目を対応付ける辞書データの作成を制御する辞書作成制御ステップと、辞書作成制御ステップの処理により作成された辞書データに基づいて、メタデータ取得制御ステップの処理により取得されたメタデータに属性項目を付与してデータベースに記憶するように制御するデータベース作成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。
【００２６】
本発明の情報処理装置および方法、並びにプログラムにおいては、コンテンツのメタデータが取得され、取得されたメタデータを構成する属性が分析され、分析結果に基づいて、属性とその属性に含まれる属性項目を対応付ける辞書データが作成され、作成された辞書データに基づいて、取得されたメタデータに属性項目が付与されてデータベースに記憶される。
【００２７】
【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。
【００２８】
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。
【００２９】
請求項１に記載の情報処理装置は、コンテンツのメタデータを取得するメタデータ取得手段（例えば、図４のメタデータ取得部１０１）と、メタデータ取得手段により取得されたメタデータを構成する属性を分析するメタデータ分析手段（例えば、図４のメタデータ分析部１０３）と、メタデータ分析手段の分析結果に基づいて、属性とその属性に含まれる属性項目を対応付ける辞書データを作成する辞書作成手段（例えば、図４の辞書作成部１０４）と、辞書作成手段により作成された辞書データに基づいて、メタデータ取得手段により取得されたメタデータに属性項目を付与してデータベースに記憶するデータベース作成手段（例えば、図４の関連情報データベース作成部１０２）とを備えることを特徴とする。
【００３０】
請求項５に記載の情報処理装置は、ユーザの興味を表す興味データを抽出する抽出手段（例えば、図４の興味抽出部１０６）と、抽出手段により抽出された興味データからキーワードを抽出し、キーワードに基づいて、辞書作成手段により作成された辞書データを検索してキーワードに対応するジャンルを取得し、ジャンルに基づいて、データベース作成手段により作成されたデータベースを検索する検索手段（例えば、図４の関連情報検索部１０７）と、検索手段により検索された情報を提示する提示手段（例えば、図４の関連情報提示部１０８）とをさらに備え、提示手段により提示された情報に対して入力されたユーザの評価を興味データの抽出に反映するようにすることを特徴とする。
【００３１】
請求項６に記載の情報処理装置は、メタデータ分析手段が、メタデータを、それを構成する成分に分解する分解手段（例えば、図６のステップＳ２１の処理を実行する図４のメタデータ分析部１０３）と、分解手段により分解されたメタデータを属性項目毎に集めて記憶する記憶手段（例えば、図６のステップＳ２３の処理を実行する図４のメタデータ分析部１０３）とを備えることを特徴とする。
【００３２】
請求項１１に記載の情報処理方法は、コンテンツのメタデータを取得するメタデータ取得ステップ（例えば、図５のステップＳ１）と、メタデータ取得ステップの処理により取得されたメタデータを構成する属性を分析するメタデータ分析ステップ（例えば、図５のステップＳ２）と、メタデータ分析ステップの処理による分析結果に基づいて、属性とその属性に含まれる属性項目を対応付ける辞書データを作成する辞書作成ステップ（例えば、図５のステップＳ３）と、辞書作成ステップの処理により作成された辞書データに基づいて、メタデータ取得ステップの処理により取得されたメタデータに属性項目を付与してデータベースに記憶するデータベース作成ステップ（例えば、図１１のステップＳ６９）とを含むことを特徴とする。
【００３３】
請求項１２に記載のプログラムは、コンテンツのメタデータの取得を制御するメタデータ取得制御ステップ（例えば、図５のステップＳ１）と、メタデータ取得制御ステップの処理により取得されたメタデータを構成する属性の分析を制御するメタデータ分析ステップ（例えば、図５のステップＳ２）と、メタデータ分析制御ステップの処理による分析結果に基づいて、属性とその属性に含まれる属性項目を対応付ける辞書データの作成を制御する辞書作成制御ステップ（例えば、図５のステップＳ３）と、辞書作成制御ステップの処理により作成された辞書データに基づいて、メタデータ取得制御ステップの処理により取得されたメタデータに属性項目を付与してデータベースに記憶するように制御するデータベース作成制御ステップ（例えば、図１１のステップＳ６９）とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３４】
請求項１３に記載の記録媒体は、コンテンツのメタデータの取得を制御するメタデータ取得制御ステップ（例えば、図５のステップＳ１）と、メタデータ取得制御ステップの処理により取得されたメタデータを構成する属性の分析を制御するメタデータ分析ステップ（例えば、図５のステップＳ２）と、メタデータ分析制御ステップの処理による分析結果に基づいて、属性とその属性に含まれる属性項目を対応付ける辞書データの作成を制御する辞書作成制御ステップ（例えば、図５のステップＳ３）と、辞書作成制御ステップの処理により作成された辞書データに基づいて、メタデータ取得制御ステップの処理により取得されたメタデータに属性項目を付与してデータベースに記憶するように制御するデータベース作成制御ステップ（例えば、図１１のステップＳ６９）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】
以下、本発明の実施の形態について説明する。図１は、本発明を適用した情報処理装置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、およびハードディスクドライブ（ＨＤＤ）レコーダ２−１と２−２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。
【００３６】
本発明の情報処理装置は、パーソナルコンピュータ１により構成されるようにしてもよいし、ＨＤＤレコーダ２−１、または２−２により構成されるようにしてもよい。あるいはまた、サーバ６により構成されるようにしてもよい。
【００３７】
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。
【００３８】
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、ユーザの興味に対応する単語（以下、適宜、興味語と記述する）を抽出し、興味データを生成する。パーソナルコンピュータ１は、また興味データに基づいて、ユーザの興味に合うコンテンツの推薦を行う。
【００３９】
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。
【００４０】
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。
【００４１】
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。
【００４２】
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。
【００４３】
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。
【００４４】
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、個々に、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も個々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）を反映することができる。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。
【００４５】
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。
【００４６】
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。
【００４７】
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。
【００４８】
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。
【００４９】
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。
【００５０】
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。
【００５１】
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。
【００５２】
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。
【００５３】
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。
【００５４】
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。
【００５５】
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。
【００５６】
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。
【００５７】
図４は、図３のＣＰＵ７１（または図２のＣＰＵ５１）の機能的構成例を表すブロック図である。この例では、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などからそのコンテンツに関するメタデータを取得するメタデータ取得部１０１が設けられている。なお、ここでいうメタデータは、コンテンツを推薦する基礎となる情報を含むものであれば、その種類は何でもよい。
【００５８】
メタデータ取得部１０１で取得されたメタデータは、メタデータ分析部１０３に転送され、メタデータ分析部１０３は、メタデータを分析し、分析結果を辞書作成部１０４に転送する。辞書作成部１０４は、メタデータ分析部１０３の分析結果に基づいて、キーワードとジャンルを対応付ける辞書データを生成する。
【００５９】
また、メタデータ取得部１０１で取得されたメタデータは、関連情報データベース作成部１０２に転送され、関連情報データベース作成部１０２は、辞書データを参照して、関連情報データベース１０５を作成する。なお、この例においては、関連情報データベースがＣＰＵ７１の一部に作成されるものとして記載されているが、実際には、ＨＤＤ７８または、サーバ６の記憶部５９などに作成される。関連情報データベースは、メタデータとして取得されたデータがジャンル別に分類され、各コンテンツに関するメタデータからなる関連情報により構成される。
【００６０】
興味抽出部１０６は、入力された情報から興味データを抽出し、関連情報検索部１０７に転送する。関連情報検索部１０７は、興味データに基づいて、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１０５から検索する。関連情報検索部１０７により検索された関連情報は、関連情報提示部１０８により、テレビジョン受像機３に出力される。評価入力部１０９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１０６にフィードバックされる。
【００６１】
また、興味抽出部９３で生成された興味データは、転送確認部９９に転送される。転送確認部９９は、興味データの入力部７６を介して転送可否を受け付ける。また、変更操作部９８は、転送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。
【００６２】
次に、図５を参照して、ＨＤＤレコーダ２の辞書データ作成処理について説明する。この処理は、定期的（例えば、月１回、年１回など）、ユーザから指示があったとき、または新たなメタデータが入力されたとき、実行される。
【００６３】
ステップＳ１において、メタデータ取得部１０１は、メタデータを取得する。このとき、ＥＰＧ、Ｗｅｂ上などの番組情報などからそのコンテンツに関するメタデータが取得される。ステップＳ２において、メタデータ分析部１０３は、図６を参照して後述するメタデータ分析処理を実行する。これによりメタデータを構成する成分が抽出され、そのメタデータのジャンルと関連づけられて記憶される。
【００６４】
ステップＳ３において、辞書作成部１０４は、図９を参照して後述する辞書データ生成処理を実行する。これにより、キーワードとそのキーワードに対応するジャンルが記述された辞書データが生成される。
【００６５】
次に、図６を参照して、図５のステップＳ２のメタデータ分析処理について説明する。ステップＳ２１において、メタデータ分析部１０３は、取得されたメタデータを成分（項目）に分解する。図７は、この場合におけるメタデータの分解例を示している。
【００６６】
図７の例では、メタデータは、「ジャンル」、「放送局」、「放送時間帯」、「出演者」、および「キーワード」の各成分（各項目）に分解されている。成分「ジャンル」は、そのメタデータに対応するコンテンツのジャンルを表し、成分「放送局」は、そのメタデータに対応するコンテンツが放送される放送局を表し、成分「放送時間帯」は、そのメタデータに対応するコンテンツが放送される時間帯を表し、成分「出演者」は、そのメタデータに対応するコンテンツに登場する主な出演者を表し、成分「キーワード」は、そのメタデータに対応するコンテンツを紹介する文字情報などから所定の単語（例えば、名詞）が抽出されたものである。
【００６７】
第１番目のメタデータにおいては、その成分「ジャンル」は、「料理」と記述され、成分「放送局」は「ＴＣＳ」と記述され、成分「放送時間帯」は、「昼」と記述され、成分「出演者」は「ＡＡＡ」と記述され、成分「キーワード」は、「レシピ、材料、作り方、文字放送、ステレオ、・・・」と記述されている。
【００６８】
第２番目のメタデータにおいては、その成分「ジャンル」は、「生活情報」と記述され、成分「放送局」は「ＭＨＫ」と記述され、成分「放送時間帯」は、「夜」と記述され、成分「出演者」は「ＢＢＢ」と記述され、成分「キーワード」は、「レジャー、行楽地、子供、文字放送、ステレオ、・・・」と記述されている。
【００６９】
第３番目のメタデータにおいては、その成分「ジャンル」は、「子供」と記述され、成分「放送局」は「ＭＨＫ」と記述され、成分「放送時間帯」は、「朝」と記述され、成分「出演者」は「ＣＣＣ」と記述され、成分「キーワード」は、「レジャー、子供、文字放送、ステレオ、・・・」と記述されている。
【００７０】
このようにして、メタデータが各成分に分解される。
【００７１】
ステップＳ２２において、メタデータ分析部１０３は、メタデータのジャンルを検出する。ステップＳ２３において、メタデータ分析部１０３は、ジャンルと各成分を対応付けて、内部に一時的に記憶する。このとき、メタデータは、ジャンル毎に集められ、例えば、図８に示されるように整理されて記憶される。
【００７２】
図８の例では、成分「ジャンル」に「料理」と記述されたメタデータが集められ（まとめられ）、それぞれ上述した成分「ジャンル」、「放送局」、「放送時間帯」、「出演者」、「キーワード」に分解されて記述されている。同様に、「ジャンル」が「生活情報」と記述されたメタデータ、「ジャンル」が「子供」と記述されたメタデータなども、集められ記憶される。
【００７３】
このようにして、メタデータを構成する各成分が、メタデータのジャンル毎に集められ記憶される。
【００７４】
次に、図９を参照して、図５のステップＳ３の辞書データ生成処理について説明する。ステップＳ４１において、辞書データ作成部１０４は、ステップＳ２３で記憶されたメタデータの中で、各放送局の各時間帯に共通に含まれるキーワードを検出する。
【００７５】
例えば、図７において成分「キーワード」に含まれる「文字放送」、「ステレオ」は、各放送局（チャネル）の各時間帯において共通に検出される。このような各放送局の各時間帯で共通に出現する単語（キーワード）は、コンテンツの内容を把握する上で重要ではない単語、すなわちノイズと考えられる。そこで、ステップＳ４２において、辞書データ作成部１０４は、該当するキーワードをノイズとして削除する。
【００７６】
また、ノイズに該当するキーワードを、辞書データ作成部１０４の図示せぬ内部の記憶部に予め記憶させ、記憶されているキーワードと同一のキーワード（単語）が、ノイズとして削除されるようにしてもよい。
【００７７】
ステップＳ４３において、辞書データ作成部１０４は、ジャンル毎に共起率の高いキーワードを検出する。例えば、図８の成分「キーワード」に含まれる「レシピ」、「材料」、「作り方」は、「ジャンル」が「料理」に分類された、第１番目乃至第３番目のメタデータに共通して含まれている。このような単語（キーワード）は、「ジャンル」が「料理」に分類されるメタデータにおいて共起率の高いキーワードとして検出される。
【００７８】
ステップＳ４４において、辞書データ作成部１０４は、各ジャンル毎に、そのジャンルと、そのジャンルにおいて共起率の高いキーワードを関連付けて、辞書データとして記憶する。
【００７９】
図１０に、このとき記憶される辞書データの例を示す。この例では、辞書データは、「キーワード」、「頻度／月」、「ジャンル」、「他の成分」により構成されている。「キーワード」には、ステップＳ４３で検出された共起率の高いキーワードが記述される。この例では、「レシピ」、「材料」、「作り方」、・・・が記述されている。「頻度／月」には、そのキーワードが１ヶ月間に検出された回数が記述される。「頻度／月」に記述された数値が大きいキーワードは、現在流行しているキーワードと考えられる。
【００８０】
「ジャンル」には、そのキーワードが属するジャンルが記述される。例えば第１番目のキーワード「レシピ」、第２番目のキーワード「材料」、第３番目のキーワード「作り方」は、どれも「ジャンル」が「料理」と記述されている。また、第５番目のキーワード「行楽地」は、「ジャンル」が生活情報と記述されている。第４番目のキーワード「レジャー」と第６番目のキーワード「子供」においては、「ジャンル」として「生活情報」と「子供」が記述されている。これは、キーワード「レジャー」（または「子供」）は、そのジャンルが「生活情報」と分類されるメタデータにおいて共起率が高いと同時に、そのジャンルが「子供」と分類されるメタデータにおいても共起率が高いことを表す。
【００８１】
「他の成分」には、そのキーワードと同様に、そのジャンルにおいて共起率が高いと判定された成分が記述される。
【００８２】
以上においては、辞書データ作成処理をＨＤＤレコーダ２において行う例について説明したが、辞書データ作成処理をパーソナルコンピュータ１、またはサーバ６において行うようにしてもよい。
【００８３】
次に、図１１を参照して、関連情報データベース生成処理について説明する。この処理は、例えば、パーソナルコンピュータ１またはＨＤＤレコーダ２において、メタデータにジャンルを付与する必要があるとき実行される。
【００８４】
ステップＳ６１において、関連情報データベース作成部１０２は、メタデータ取得部１０１から転送されたメタデータを取得する。ステップＳ６２において、関連情報データベース作成部１０２は、取得されたメタデータにジャンルが付与されているか否かを判定し、ジャンルが付与されていないと判定された場合、ステップＳ６３に進み、メタデータのキーワードを検出する。ステップＳ６４において、関連情報データベース作成部１０２は、キーワードがあった（検出できた）か否かを判定し、キーワードがあったと判定された場合、ステップＳ６５に進み、検出されたキーワードで辞書データを検索する。
【００８５】
ステップＳ６６において、関連情報データベース作成部１０２は、辞書データの中に、一致するキーワードがあったか否かを判定し、一致するキーワードがあったと判定された場合、ステップＳ６７に進み、キーワードに対応するジャンルを辞書から取得する。例えば、ステップＳ６３の処理で、ジャンルが付与されていないメタデータからキーワード「レシピ」が検出された場合、図１０を参照して上述した辞書データ（ジャンルが付与されていないメタデータに基づいて生成されたデータ）に基づいて、このキーワードに対応するジャンルは「料理」であると判定され、このメタデータに対応するジャンルとして「料理」が取得される。
【００８６】
ステップＳ６８において、関連情報データベース作成部１０４は、図１２を参照して後述するデータ記述処理を実行する。これにより、関連情報データベースが記憶される。
【００８７】
ステップＳ６８の処理の後、またはステップＳ６６で、一致するキーワードが辞書データの中に存在しなかったと判定された場合、ステップＳ６９において、関連情報データベース作成部１０２は、まだ処理されていない別のキーワードがあるか否かを判定する。ステップＳ６３の処理で検出されたキーワードで、まだ処理していないキーワードが存在する場合、ステップＳ７０に進み、関連情報データベース作成部１０２は、まだ処理されていない別のキーワードを抽出する。
【００８８】
その後、ステップＳ６６に進み、そのキーワードに関して同様の処理が実行される。
【００８９】
一方、ステップＳ６２において、当該メタデータにジャンルが付与されていると判定された場合、ステップＳ７１に進み、関連情報データベース作成部１０２は、そのジャンルを取得し、ステップＳ６８に進み、データ記述処理を実行する。
【００９０】
ステップＳ６４で、キーワードが存在しないと判定された場合、並びにステップＳ６９で、別のキーワードは存在しないと判定された場合、処理は終了される。
【００９１】
このようにして、取得されたメタデータに基づいて、関連情報データベースが作成される。ジャンルが付与されていないメタデータについても、そのジャンルが付与され、関連情報データベースに記憶される。
【００９２】
次に、図１２を参照して、図１１のステップＳ６８のデータ記述処理について説明する。ステップＳ９１において、関連情報データベース作成部１０２は、メタデータの成分を補完する。
【００９３】
例えば、メタデータの成分が複数ある場合、特定の成分間の相関が極端に高く、他の成分との相関が極端に低い組み合わせを抽出することにより、その組み合わせを用いて、部分的に欠如している成分を補完することができる。例えば、メタデータの成分としてＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ・・・Ｘがあり、それぞれの属性項目（または属性値）が成分Ａについては、Ａ１，Ａ２，Ａ３，成分Ｂについて，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｂ４，成分Ｃについて，Ｃ１，Ｃ２，成分Ｄについて，Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３・・・のように構成されていたとする。
【００９４】
取得済のメタデータについては、図１０の辞書データの「他の成分」を参照し、各成分の相関を調べることができる。これにより、成分Ａ１とＢ３、および成分Ｃ２とＤ２にだけ強い相関があり、他には相関がないことが判明したとする。このとき、ある新しいコンテンツのメタデータを取得し、そのメタデータの成分ＡとＤが付与されてない状態であり、かつ成分ＢはＢ３であり、成分ＣはＣ２であった場合、そのメタデータを構成する成分は、Ａ１，Ｂ３，Ｃ２，Ｄ２であると高い確率で予測することができる。
【００９５】
このようにして、付与済の成分Ｂ３，Ｃ２に基づいて、未付与だった成分ＡとＤを付与することができ、メタデータの成分が補完される。具体的には、例えば、ステップＳ６７の処理で取得されたジャンルとキーワード（成分）に強い相関を有する成分（項目）が取得された成分に対応して新たに生成される。
【００９６】
ステップＳ９２において、関連情報データベース作成部１０２は、ステップＳ６３で検出された当該キーワードは、頻度大のキーワードであるか否かを判定する。このとき、辞書データから、当該キーワードに対応する「頻度／月」の数値（図１０）が検出され、その数値が所定の閾値（例えば、１０）以上である場合、当該キーワードは頻度大のキーワードであると判定される。
【００９７】
ステップＳ９２において、当該キーワードは頻度大であると判定された場合、ステップＳ９３に進み、当該メタデータの流行区分を流行と設定する。このように、メタデータに流行区分を設けて関連情報として記憶しておくことにより、そして、必要に応じて、流行と設定されたメタデータだけを特に集めて流行語辞書を作成し、その関連情報または流行語辞書を用いて、ユーザに対して、流行のコンテンツを推薦することができる。
【００９８】
一方、ステップＳ９２において、当該キーワードは頻度大ではないと判定された場合、ステップＳ９３の処理は、スキップされる。
【００９９】
また、関連情報データベース１０５に、キーワードの頻度が月別に頻度情報として記憶され、当該キーワードの頻度が、他の月の頻度と比較して顕著に大きい場合、当該メタデータの流行区分が流行と設定されるようにしてもよい。
【０１００】
図１３は、キーワードＡとキーワードＢの１月乃至４月の記憶された頻度情報の例を示す図である。ここで例えば最新の月（この例では４月）の頻度が他の月（過去３ヶ月）の頻度と比較される。そして、例えば、４月の頻度が過去３ヶ月の頻度の平均値より所定の割合（例えば、３０％）以上大きい場合、当該キーワードに対応するメタデータの流行区分が流行と設定される。
【０１０１】
図１３の例では、キーワードＡの４月の頻度（４５）は、過去３ヶ月の頻度の平均値（（１２＋１５＋１１）／３＝１２．７）より３０％以上大きいので、キーワードＡに対応するメタデータの流行区分が流行と設定される。一方、キーワードＢの４月の頻度（４８）は、過去３ヶ月の頻度の平均値（（４８＋５０＋５１）／３＝４９．７）より３０％以上大きくないので、キーワードＢに対応するメタデータの流行区分は流行と設定されない（非流行と設定される）。
【０１０２】
ステップＳ９４において、関連情報データベース作成部１０２は、当該メタデータの他のメタデータとの関連を表す関連区分を設定する。例えば、ステップＳ６３でキーワード「レジャー」が検出された場合、図１０に示されるように、キーワード「レジャー」に対応するジャンルは、「生活情報」または「子供」となる。この場合、例えば、当該メタデータのジャンルは、「生活情報」とされるが、ジャンル「子供」にも関連することを表す情報として、当該メタデータの関連区分に所定の項目（例えば、Ａ）が設定される。
【０１０３】
この結果、キーワードとして「レジャー」、「子供」または「行楽地」が検出されたメタデータ（図７の第２番目および第３番目のメタデータ）には、新たな属性として関連区分に「Ａ」が設定される。このようにすることで、関連情報を検索するとき、関連区分が「Ａ」となる関連情報を検索することにより、キーワードとして「レジャー」、「子供」または「行楽地」が含まれるメタデータを全て検索することができる。
【０１０４】
ステップＳ９５において、関連情報データベース作成部１０２は、成分が補完され、流行区分と関連区分とが設定された当該メタデータとジャンルを関連付けて、関連情報データベースとして記憶する。
【０１０５】
このようにして、メタデータを構成する成分が補完され、また流行区分が設定されて、関連情報データベースに記述される。関連情報データベースは、パーソナルコンピュータ１の記憶部５９、またはＨＤＤレコーダ２のＨＤＤ７８に記憶されるようにしてもよいし、サーバ６の記憶部５９に記憶されるようにしてもよい。
【０１０６】
次に、図１４を参照して、関連情報提示処理について説明する。この処理は、例えば、パーソナルコンピュータ１またはＨＤＤレコーダ２においてユーザから関連情報提示の指示がなされたとき実行される。
【０１０７】
ステップＳ１１１において、興味抽出部１０６は、興味データを取得し、関連情報検索部１０７に転送する。このとき、例えば、パーソナルコンピュータ１において生成された興味データがＨＤＤレコーダ２−１に送信され、興味抽出部１０６で取得される。パーソナルコンピュータ１において生成された興味データは、過去に送受信されたメールなどの情報に基づいて生成されており、ＨＤＤレコーダ２−１で視聴するコンテンツを検索するのに適したデータではない。
【０１０８】
そこで、関連情報検索部１０７は、ステップＳ１１２において、興味データからキーワードを抽出し、抽出されたキーワードが辞書データにあるか否かを検索する。ステップＳ１１３において、関連情報検索部１０７は、一致するキーワードがあるか否かを判定し、キーワードがあると判定された場合、ステップＳ１１４において、キーワードに対応するジャンルの関連情報を関連情報データベース１０５に検索させ、検索された関連情報を関連情報提示部１０８に提示させる。
【０１０９】
例えば、ステップＳ１１２において、興味データからキーワード「子供」が抽出された場合、図１０に示した辞書データの中で、キーワード「子供」に対応するジャンルが検索される。図１０の例では、キーワード「子供」に対応するジャンルは、「生活情報」と「子供」とされている。そこで、ステップＳ１１４において、ジャンル「生活情報」に分類されたコンテンツのメタデータと、ジャンル「子供」に分類されたコンテンツのメタデータが関連情報としてユーザに提示される。
【０１１０】
ステップＳ１１３で、一致するキーワードが存在しないと判定された場合、ステップＳ１１５で関連情報が存在しないことが、関連情報提示部１０８に提示される。
【０１１１】
なお、必要に応じて、評価入力部１０９により、提示された関連情報に対するユーザの評価が入力される。ユーザの評価に基づいて、例えば、関連情報の提示に用いられた興味データの重要度が変更される。
【０１１２】
このようにして、ユーザに関連情報が提示される。これにより、ジャンルが付与されていない興味データでも、それに基づいて、ジャンルに分類された関連情報を提示することができる。さらに、単にキーワード「子供」に基づいて、ジャンル「子供」に分類された関連情報を提示するだけでなく、キーワード「子供」の共起率が高いジャンルである「生活情報」に分類された関連情報も提示することができる。
【０１１３】
以上においては、付与するカテゴリをメタデータの成分（ステップＳ９１）、流行区分（ステップＳ９３）、関連区分（ステップＳ９４）、またはジャンル（ステップＳ９５）としたが、これら以外のカテゴリを付与するようにしてもよい。
【０１１４】
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し、ソフトウェアにより実行させることもできる。
【０１１５】
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（磁気ディスク６２、光ディスク６３、光磁気ディスク６４、半導体メモリ６５）からインストールされる。
【０１１６】
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。
【０１１７】
【発明の効果】
以上の如く本発明によれば、コンテンツを推薦することができる。特に、分類が付与されていないメタデータであっても、それ基づいて、ユーザにコンテンツを推薦できるようにすることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用したコンテンツ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】辞書作成処理を説明するフローチャートである。
【図６】メタデータ分析処理を説明するフローチャートである。
【図７】各成分に分解されたメタデータの構成例を示す図である。
【図８】ジャンル毎に集められたメタデータの構成例を示す図である。
【図９】辞書データ生成処理を説明するフローチャートである。
【図１０】辞書データの構成例を示す図である。
【図１１】関連情報データベース生成処理を説明するフローチャートである。
【図１２】データ記述処理を説明するフローチャートである。
【図１３】キーワードの月別の頻度の例を示す図である。
【図１４】関連情報提示処理を説明するフローチャートである。
【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，  １０１  メタデータ取得部，  １０２  関連情報データベース作成部，  １０３  メタデータ分析部，  １０４  辞書作成，  １０７  関連情報検索部
【図１】
2004355069.tif 000003
【図２】
2004355069.tif 000004
【図３】
2004355069.tif 000005
【図４】
2004355069.tif 000006
【図５】
2004355069.tif 000007
【図６】
2004355069.tif 000008
【図７】
2004355069.tif 000009
【図８】
2004355069.tif 000010
【図９】
2004355069.tif 000011
【図１０】
2004355069.tif 000012
【図１１】
2004355069.tif 000013
【図１２】
2004355069.tif 000014
【図１３】
2004355069.tif 000015
【図１４】
2004355069.tif 000016