(57)【要約】【課題】ユーザの目的に則したコンテンツを推薦できるようにする。【解決手段】サーバ６は、パーソナルコンピュータ１、ＨＤＤレコーダ２−１，２−２などの各機器の特有興味データをネットワーク５を介して取得する。サーバ６は、機器特性を分析し、機器特性に基づいてその機器の特有興味データを生成する。サーバ６は、目的の入力を受け付け、目的に対応する複数の機器の機器特有興味データを抽出し、その機器特有興味データに基づいて目的別興味データを生成する。本発明は、ＨＤＤレコーダに適用することができる。【選択図】      図１
2004356691.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の第１の情報処理装置と、複数の前記第１の情報処理装置とネットワークを介して接続される第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ネットワークを介して前記第２の情報処理装置に送信する第１の送信手段と、
前記第２の情報処理装置から取得された目的別興味データに基づいて、ユーザにコンテンツを推薦する推薦手段と
を備え、
前記第２の情報処理装置は、
複数の前記第１の情報処理装置から送信された複数の前記第１の情報処理装置の前記興味データに基づいて、ユーザが指定する目的に対応する目的別興味データを抽出する目的別興味データ抽出手段と、
前記目的別興味データを前記ネットワークを介して前記第１の情報処理装置に送信する第２の送信手段と
を備える
ことを特徴とする情報検索システム。
【請求項２】
複数の第１の情報処理装置と、複数の前記第１の情報処理装置とネットワークを介して接続される第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の情報処理装置から送信された複数の前記第１の情報処理装置の前記興味データに基づいて、ユーザが指定する目的に対応する目的別興味データを抽出し、
抽出した前記目的別興味データを前記第１の情報処理装置に送信し、
前記第１の情報処理装置は、前記第２の情報処理装置から前記ネットワークを介して取得された前記目的別興味データに基づいて、ユーザにコンテンツを推薦する
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複数の他の情報処理装置と接続され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ユーザの興味を表す興味データを統合する統合手段と、
複数の前記他の情報処理装置の興味データに基づいて、ユーザが指定する目的に対応する目的別興味データを抽出する目的別興味データ抽出手段と、
前記目的別興味データを、ユーザにコンテンツを推薦する情報として、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提供手段と
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により送信される前記興味データには、前記他の情報処理装置の機器の種別を表す機器種別情報が含まれる
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】
前記他の情報処理装置により送信される前記興味データには、前記興味データの目的を表す目的種別情報が含まれる
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】
前記目的別興味データ抽出手段は、
前記情報処理装置の使用目的を表す機器特性を特定する機器特性特定手段と、
前記機器特性特定手段により特定された機器特性に基づいて、前記興味データを抽出する特性興味データ抽出手段と
前記目的別興味データの目的を入力する目的入力手段と、
前記目的入力手段により入力された目的に基づいて、前記興味データを選択する選択手段と、
前記選択手段により選択された前記興味データに基づいて、前記目的別興味データを生成する生成手段と
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】
前記提供手段は、前記目的別興味データのうち、ユーザが指定する目的の目的別興味データを選択して、前記他の情報処理装置に提供する
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】
前記提供手段は、前記目的別興味データのうち、前記他の情報処理装置の使用目的の目的別興味データを選択して、前記他の情報処理装置に提供する
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】
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ユーザの興味を表す興味データを統合する統合ステップと、
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に基づいて、ユーザが指定する目的に対応する目的別興味データを抽出する目的別興味データ抽出ステップと、
前記目的別興味データを、ユーザにコンテンツを推薦する情報として、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提供ステップと
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１０】
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ユーザの興味を表す興味データの統合を制御する統合制御ステップと、
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に基づいて、ユーザが指定する目的に対応する目的別興味データの抽出を制御する目的別興味データ抽出制御ステップと、
前記目的別興味データを、ユーザにコンテンツを推薦する情報として、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ように制御する提供制御ステップと
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１１】
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ユーザの興味を表す興味データの統合を制御する統合制御ステップと、
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に基づいて、ユーザが指定する目的に対応する目的別興味データの抽出を制御する目的別興味データ抽出制御ステップと、
前記目的別興味データを、ユーザにコンテンツを推薦する情報として、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ように制御する提供制御ステップと
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、複数の機器からユーザの嗜好を抽出し、それぞれの機器において、ユーザの目的に則した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）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がユーザにより登録される。登録が行われた後、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が行われ、推薦すべき番組名が取得される。
【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が蓄積され、所定量の視聴履歴（番組メタデータ）が蓄積されると、その視聴履歴が解析され、推薦すべき番組名が取得される。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が用いられることもある。この場合、漠然とした番組ではなく、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）履歴が、他のユーザの視聴履歴との間でマッチングされ、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が取得される。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が取得され、それが推薦される。
【０００７】
以上のような番組推薦方法を用いることによって、ユーザが興味を持ってい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（多くのものが容易に理解することができる）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という課題があった。
【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、ユーザの嗜好をより正確に反映して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、ユーザの嗜好に則した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、複数の第１の情報処理装置と、複数の第１の情報処理装置とネットワークを介して接続される第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ネットワークを介して第２の情報処理装置に送信する第１の送信手段と、第２の情報処理装置から取得された目的別興味データに基づいて、ユーザにコンテンツを推薦する推薦手段とを備え、第２の情報処理装置は、複数の第１の情報処理装置から送信された複数の第１の情報処理装置の興味データに基づいて、ユーザが指定する目的に対応する目的別興味データを抽出する目的別興味データ抽出手段と、目的別興味データをネットワークを介して第１の情報処理装置に送信する第２の送信手段とを備えることを特徴とする。
【００１４】
本発明の情報検索方法は、複数の第１の情報処理装置と、複数の前記第１の情報処理装置とネットワークを介して接続される第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の情報処理装置から送信された複数の第１の情報処理装置の興味データに基づいて、ユーザが指定する目的に対応する目的別興味データを抽出し、抽出した目的別興味データを第１の情報処理装置に送信し、第１の情報処理装置は、第２の情報処理装置からネットワークを介して取得された目的別興味データに基づいて、ユーザにコンテンツを推薦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の情報処理装置から送信された複数の第１の情報処理装置の興味データに基づいて、ユーザが指定する目的に対応する目的別興味データが抽出され、抽出された目的別興味データが第１の情報処理装置に送信される。第１の情報処理装置により、第２の情報処理装置からネットワークを介して取得された目的別興味データに基づいて、ユーザにコンテンツが推薦される。
【００１６】
本発明の情報処理装置は、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ユーザの興味を表す興味データを統合する統合手段と、複数の他の情報処理装置の興味データに基づいて、ユーザが指定する目的に対応する目的別興味データを抽出する目的別興味データ抽出手段と、目的別興味データを、ユーザにコンテンツを推薦する情報として、他の情報処理装置にネットワークを介して提供する提供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により送信される興味データには、他の情報処理装置の機器の種別を表す機器種別情報が含まれるようにすることができる。
【００１８】
前記他の情報処理装置により送信される興味データには、興味データの目的を表す目的種別情報が含まれるようにすることができる。
【００１９】
前記目的別興味データ抽出手段は、情報処理装置の使用目的を表す機器特性を特定する機器特性特定手段と、機器特性特定手段により特定された機器特性に基づいて、興味データを抽出する特性興味データ抽出手段と、目的別興味データの目的を入力する目的入力手段と、目的入力手段により入力された目的に基づいて、前記興味データを選択する選択手段と、選択手段により選択された興味データに基づいて、目的別興味データを生成する生成手段とを備えるようにすることができる。
【００２０】
前記提供手段は、目的別興味データのうち、ユーザが指定する目的の目的別興味データを選択して、他の情報処理装置に提供するようにすることができる。
【００２１】
前記提供手段は、目的別興味データのうち、他の情報処理装置の使用目的の目的別興味データを選択して、他の情報処理装置に提供するようにすることができる。
【００２２】
本発明の情報処理方法は、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ユーザの興味を表す興味データを統合する統合ステップと、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に基づいて、ユーザが指定する目的に対応する目的別興味データを抽出する目的別興味データ抽出ステップと、目的別興味データを、ユーザにコンテンツを推薦する情報として、他の情報処理装置にネットワークを介して提供する提供ステップとを含むことを特徴とする。
【００２３】
本発明のプログラムは、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ユーザの興味を表す興味データの統合を制御する統合制御ステップと、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に基づいて、ユーザが指定する目的に対応する目的別興味データの抽出を制御する目的別興味データ抽出制御ステップと、目的別興味データを、ユーザにコンテンツを推薦する情報として、他の情報処理装置にネットワークを介して提供するように制御する提供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。
【００２４】
本発明の記録媒体は、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ユーザの興味を表す興味データの統合を制御する統合制御ステップと、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に基づいて、ユーザが指定する目的に対応する目的別興味データの抽出を制御する目的別興味データ抽出制御ステップと、目的別興味データを、ユーザにコンテンツを推薦する情報として、他の情報処理装置にネットワークを介して提供するように制御する提供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。
【００２５】
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、複数の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が統合され、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に基づいて、ユーザが指定する目的に対応する目的別興味データが抽出され、目的別興味データが、ユーザにコンテンツを推薦する情報として、他の情報処理装置にネットワークを介して提供される。
【００２６】
【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。
【００２７】
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。
【００２８】
請求項１に記載の情報検索システムは、複数の第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、複数の第１の情報処理装置とネットワークを介して接続される第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の情報処理装置が、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ネットワークを介して第２の情報処理装置に送信する第１の送信手段（例えば、図４の送信確認部１０１）と、第２の情報処理装置から取得された目的別興味データに基づいて、ユーザにコンテンツを推薦する推薦手段（例えば、図４の関連情報提示部９５）とを備え、第２の情報処理装置が、複数の第１の情報処理装置から送信された複数の第１の情報処理装置の興味データに基づいて、ユーザが指定する目的に対応する目的別興味データを抽出する目的別興味データ抽出手段（例えば、図１７のステップＳ１１３の処理を実行する図２のＣＰＵ５１）と、目的別興味データをネットワークを介して前記第１の情報処理装置に送信する第２の送信手段（例えば、図２４の統合興味データ送信処理を実行する図２のＣＰＵ５１）とを備えることを特徴とする。
【００２９】
請求項２に記載の情報検索方法は、複数の第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、複数の第１の情報処理装置とネットワークを介して接続される第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）、生成された前記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の情報処理装置から送信された複数の第１の情報処理装置の興味データに基づいて、ユーザが指定する目的に対応する目的別興味データを抽出し（例えば、図１７のステップＳ１１３）、抽出した目的別興味データを第１の情報処理装置に送信し（例えば、図２４の統合興味データ送信処理）、第１の情報処理装置は、第２の情報処理装置からネットワークを介して取得された目的別興味データに基づいて、ユーザにコンテンツを推薦する（例えば、図２６の関連情報提示処理）ことを特徴とする。
【００３０】
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複数の他の情報処理装置と接続され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ユーザの興味を表す興味データを統合する統合手段（例えば、図１２のステップＳ８２の処理を実行する図２のＣＰＵ５１）と、複数の他の情報処理装置の興味データに基づいて、ユーザが指定する目的に対応する目的別興味データを抽出する目的別興味データ抽出手段（例えば、図１７のステップＳ１１３の処理を実行する図２のＣＰＵ５１）と、目的別興味データを、ユーザにコンテンツを推薦する情報として、他の情報処理装置にネットワークを介して提供する提供手段（例えば、図２４の統合興味データ送信処理を実行する図２のＣＰＵ５１）とを備え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、目的別興味データ抽出手段が、情報処理装置の使用目的を表す機器特性を特定する機器特性特定手段（例えば、図１８のステップＳ１２２の処理を実行する図２のＣＰＵ５１）と、機器特性特定手段により特定された機器特性に基づいて、興味データを抽出する特性興味データ抽出手段（例えば、図１８のステップＳ１２３の処理を実行する図２のＣＰＵ５１）と、目的別興味データの目的を入力する目的入力手段（例えば、図１８のステップＳ１２４の処理を実行する図２のＣＰＵ５１）と、目的入力手段により入力された目的に基づいて、興味データを選択する選択手段（例えば、図１８のステップＳ１２５の処理を実行する図２のＣＰＵ５１）と、選択手段により選択された興味データに基づいて、目的別興味データを生成する生成手段（例えば、図１８のステップＳ１２６の処理を実行する図２のＣＰＵ５１）とを備えることを特徴とする。
【００３２】
請求項９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ユーザの興味を表す興味データを統合する統合ステップ（図１２のステップＳ８２）と、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に基づいて、ユーザが指定する目的に対応する目的別興味データを抽出する目的別興味データ抽出ステップ（例えば、図１７のステップＳ１１３）と、目的別興味データを、ユーザにコンテンツを推薦する情報として、他の情報処理装置にネットワークを介して提供する提供ステップ（例えば、図２４の統合興味データ送信処理）とを含むことを特徴とする。
【００３３】
請求項１０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ユーザの興味を表す興味データの統合を制御する統合制御ステップ（図１２のステップＳ８２）と、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に基づいて、ユーザが指定する目的に対応する目的別興味データの抽出を制御する目的別興味データ抽出制御ステップ（例えば、図１７のステップＳ１１３）と、目的別興味データを、ユーザにコンテンツを推薦する情報として、他の情報処理装置にネットワークを介して提供するように制御する提供制御ステップ（例えば、図２４の統合興味データ送信処理）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１１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ユーザの興味を表す興味データの統合を制御する統合制御ステップ（図１２のステップＳ８２）と、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に基づいて、ユーザが指定する目的に対応する目的別興味データの抽出を制御する目的別興味データ抽出制御ステップ（例えば、図１７のステップＳ１１３）と、目的別興味データを、ユーザにコンテンツを推薦する情報として、他の情報処理装置にネットワークを介して提供するように制御する提供制御ステップ（例えば、図２４の統合興味データ送信処理）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】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。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２−１，２−２、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２−１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ＨＤＤレコーダ２−２には、テレビジョン受像機３−１とテレビジョン受像機３−２が接続されている。
【００３６】
パーソナルコンピュータ１、ＨＤＤレコーダ２−１，２−２、およびテレビジョン受像機３−１，３−２は、１ユーザ（または１家族）が所有しているものであって、それぞれが比較的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。
【００３７】
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情報を抽出し、興味データのデータベースを作成する。
【００３８】
ＨＤＤレコーダ２−１，２−２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再生し、テレビジョン受像機３−１，３−２に出力させる。ＨＤＤレコーダ２−１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。
【００３９】
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２−１（または２−２）に送信し、番組の録画予約を実行させる。
【００４０】
サーバ６は、パーソナルコンピュータ１またはＨＤＤレコーダ２−１（または２−２）により抽出されたユーザの興味データをデータベースとして記憶する。
【００４１】
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２−１，２−２、テレビジョン受像機３−１，３−２、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。
【００４２】
なお、以下においては、ＨＤＤレコーダ２−１，２−２またはテレビジョン受像機３−１，３−２は、それらを個々に区別する必要がない場合、単にＨＤＤレコーダ２またはテレビジョン受像機３と称する。
【００４３】
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ので、サーバ６の構成としても引用する。
【００４４】
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５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。
【００４５】
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５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る。記憶部５９にインストールされたプログラムは、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。
【００４６】
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。
【００４７】
図３は、ＨＤＤレコーダ２の構成例を示すブロック図である。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の管理など）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、テレビジョン受像機と一体で構成することもできる。
【００４８】
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。
【００４９】
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。
【００５０】
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、入出力インタフェース７５およびバス７４を介してＣＰＵ７１に出力する。
【００５１】
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、入出力インタフェース７５を介してＨＤＤ７８に記録される。
【００５２】
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、例えば、３０時間分のＡＶデータを記録可能な記憶容量を備えている。ＨＤＤ７８は、入出力インタフェース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。
【００５３】
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。
【００５４】
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。
【００５５】
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。
【００５６】
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フェース７５を介してＨＤＤ７８に供給され、記録される。
【００５７】
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、デコードされた後、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。
【００５８】
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。
【００５９】
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。
【００６０】
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。
【００６１】
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に供給され、関連情報検索部９４は、興味データに基づいて関連情報を検索する。関連情報は、電子番組ガイド（ＥＰＧ：Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍ  Ｇｕｉｄｅ）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。
【００６２】
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、提示される。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９６を介して興味抽出部９３にフィードバックされる。
【００６３】
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。
【００６４】
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。この処理は、ユーザから蓄積の開始が指令された場合、所定のデータが入力された場合、または一定の期間毎に実行される。
【００６５】
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。
【００６６】
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検索され、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に対して、ユーザが入力部７６を操作することにより行われる。
【００６７】
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、ステップＳ５において、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。
【００６８】
このようにして、ユーザの興味データが蓄積されていく。
【００６９】
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（初めての処理である場合）、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。
【００７０】
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に対して、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。
【００７１】
ＨＤＤ７８には、ユーザのそれまでの視聴履歴と操作履歴とが記憶されている。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と操作履歴を検索し、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。この推測は、興味データに対応付けられた重みを比較することにより行われる。
【００７２】
興味データは、第一候補から順番に関連情報検索部９４に出力される。今、第１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。
【００７３】
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（重み）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（修正）される。
【００７４】
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によりステップＳ１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。
【００７５】
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３のモニタに「検索結果なし」を出力する。
【００７６】
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。そしてその関連情報に対するユーザの評価が行われ、ＯＫの評価が得られた興味データのみが、データベースに記憶される。
【００７７】
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。
【００７８】
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。
【００７９】
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統合することもできる。
【００８０】
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。この処理は、ユーザが送信を指令したとき実行される。
【００８１】
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。
【００８２】
送信の指示がなされた場合、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１２１と個人用興味データ１２２が表示されている。
【００８３】
属性リスト１２１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、属性であるジャンル（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、属性である地域（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。
【００８４】
個人用興味データ１２２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）を表している。この値が大きいほど、その属性は、そのユーザにとって大きな重みをもっていることになる。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。
【００８５】
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（図中の記号＊）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。
【００８６】
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する。図１０では、チェックされたチェックボックスは黒く表示されている。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。
【００８７】
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。例えば、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ＧＵＩ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、レーダーチャートの各軸に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。
【００８８】
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。
【００８９】
そして、ステップＳ６５において、送信確認部１０１は、ネットワーク５を介して他の機器（例えば、サーバ６）に対して興味データを送信する。
【００９０】
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。このとき送信される興味データには、その機器の種別を表す機器種別情報が付与される。例えば、ＨＤＤレコーダ２において蓄積された興味データには、ＨＤＤレコーダを表す機器種別情報が付与され、ネットワーク５を介してサーバ６に送信される。
【００９１】
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統合処理について説明する。この処理は、各機器から興味データが送信されてきたとき実行される。
【００９２】
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する。ステップＳ８２においてＣＰＵ５１は、図１３、図１７または図２０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統合される。
【００９３】
図１３、図１７、および図２０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。
【００９４】
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においてサーバ６の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。
【００９５】
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に送信されたものとする。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ったとする。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。
【００９６】
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
【００９７】
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
【００９８】
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。
【００９９】
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Ｓ１１１において、サーバ６の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、パーソナルコンピュータ１から機器２興味データ１６２が、それぞれサーバ６に送信されたものとする。
【０１００】
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。
【０１０１】
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。
【０１０２】
ステップＳ１１１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。図１８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Ｓ１１２において、ＣＰＵ５１は、これらの「スポーツ」、「野球」、「アメリカ」、「最新」を共通興味データ１６３として生成する。
【０１０３】
ステップＳ１１３において、ＣＰＵ５１は、図１９を参照して後述する目的別興味データ生成処理を実行する。これにより各機器に特有の特有興味データが生成され、さらに特有興味データに基づいて、目的別興味データが生成される。そして、ステップＳ１１４において、ＣＰＵ５１は、共通興味データ、各機器の特有興味データ、および目的別興味データを組み合わせて統合興味データとして生成する。
【０１０４】
次に、図１９を参照して、図１７のステップＳ１１３の目的別興味データ生成処理について説明する。ステップＳ１２１において、サーバ６のＣＰＵ５１は、各機器の特有の興味データを第１の機器特有興味データとして抽出する。このとき、例えば、図１８の機器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として抽出され、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として抽出される。
【０１０５】
ステップＳ１２２において、ＣＰＵ５１は、機器の特性を分析する。このとき、例えば、興味データの機器種別情報に基づいて、機器１と機器２の機器種別が特定され、機器１と機器２は、ＨＤＤレコーダであると特定される。さらに機器１の視聴履歴と機器２の視聴履歴が分析され、機器１では、主にオンエアされる番組を視聴する特性があると分析され、機器２では、主に録画されたコンテンツを視聴する特性があると分析される。
【０１０６】
ステップＳ１２３において、ＣＰＵ５１は、ステップＳ１２２において分析された各機器の特性に基づいて、第２の機器特有興味データを生成する。これにより、例えば、興味データの中から、機器１の機器特有興味データとして、オンエア番組に関連のあるものが選択されて生成され、機器２の機器特有興味データとして、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。このように機器の特性に応じて興味データを生成することで、ユーザの使用目的に則したコンテンツを推薦することができる。
【０１０７】
ステップＳ１２４において、ＣＰＵ５１は、目的の入力を受け付ける。このとき、例えば、「録画用」、「オンエア用」、「知識用」などの目的を特定するためのＩＤが、ユーザ（サーバ６のユーザ）により入力される。また、目的をユーザが入力するのではなく、「録画用」、「オンエア用」、「知識用」など、目的に対応するＩＤを予めサーバ６の記憶部に記憶させ、所定の順番で自動的に目的が入力されるようにしてもよい。
【０１０８】
ステップＳ１２５において、ＣＰＵ５１は、興味データの中からステップＳ１２４で受け付けられた目的に対応する機器特性に該当するものを第３の機器特有興味データとして抽出する。このとき、例えば、ステップＳ１２４において、目的として「録画用」が入力されていた場合、主に録画されたコンテンツを視聴する特性がある複数の機器の機器特有興味データが抽出される。そしてステップＳ１２６において、ＣＰＵ５１は、ステップＳ１２５で抽出された、第３の機器特有興味データを組み合わせて録画用の目的別興味データを生成する。
【０１０９】
このようにして生成された録画用の目的別興味データは、多数の機器で録画されたコンテンツに基づいて生成されるので、録画を目的とするユーザ（または機器）に対して、この目的別興味データに基づいて、コンテンツを推薦することで、よりユーザの目的に則した推薦を行うことができる。
【０１１０】
また、ステップＳ１２４において目的として「オンエア用」が入力されていた場合、ステップＳ１２５において、主にオンエアされたコンテンツを視聴する特性がある複数の機器の機器特有興味データが抽出される。そしてステップＳ１２６において、ＣＰＵ５１は、ステップＳ１２５で抽出された、それぞれの機器特有興味データを組み合わせてオンエア用の目的別興味データを生成する。
【０１１１】
オンエアされるコンテンツの視聴を目的とするユーザ（または機器）に対しては、このオンエア用の目的別興味データに基づいて、コンテンツを推薦することで、よりユーザの目的に則した推薦を行うことができる。
【０１１２】
また、ステップＳ１２４において目的として「知識用」が入力されていた場合、ステップＳ１２５において、機器特性が異なる複数の機器の機器特有興味データが抽出される。そしてステップＳ１２６において、それぞれの機器特有興味データが組み合わせられて知識用の目的別興味データが生成される。例えば、ステップＳ１２５において、主にオンエアされる番組を視聴する機器１の機器特有興味データ、主に録画されたコンテンツを視聴する機器２の機器特有興味データ、および主に電子メールの送受信を行う機器３の機器特有興味データが抽出され、ステップＳ１２６において、それぞれの機器特有興味データに基づいて知識用の目的別興味データが生成される。
【０１１３】
このようにして生成された知識用の目的別興味データは、その使用目的（特性）が異なる多数の機器の興味データ基づいて生成されるので、ユーザ（または機器）に対して、この目的別興味データに基づいて、コンテンツを推薦することで、例えば、ユーザが、パーソナルコンピュータ１で、Ｗｅｂを閲覧するとき、ＨＤＤレコーダ２で録画されたコンテンツに基づく興味データから、閲覧すべきＷｅｂが推薦される。その結果、ユーザは、通常閲覧しているＷｅｂとは異なる内容（特性）のＷｅｂ（いままで閲覧していたＷｅｂの興味データだけから推薦していた場合には推薦できないＷｅｂ）を閲覧することができ、より知識や興味の幅を広げることができる。
【０１１４】
以上においては、入力された目的に対応して、サーバ６に記憶された各機器の機器特有興味データが選択され、目的別興味データが生成される例について説明したが、各機器（例えば、ＨＤＤレコーダ２またはパーソナルコンピュータ１）において、目的別興味データが生成され、サーバ６において統合されるようにしてもよい。
【０１１５】
この場合、例えば、機器１で生成された「録画用」の目的別興味データと、機器２で生成された「録画用」の目的別興味データに、「録画用」であることを表す目的種別情報が付与されて、サーバ６に送信される。そして、サーバ６においてそれぞれの目的別興味データが統合され、新たに１つの「録画用」の目的別興味データが生成される。
【０１１６】
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。
【０１１７】
また、この例では、各機器の共通興味データ、機器特有興味データ、および機器特有興味データに基づく目的別興味データを生成するようにしたが、機器の代わりにユーザを対象とし、各ユーザの共通興味データ、ユーザ特有興味データ、およびユーザ特有興味データに基づく目的別興味データを生成するようにしてもよい。
【０１１８】
このようにして、各機器に共通の興味データ、各機器に特有の興味データ、および目的別の興味データが生成される。
【０１１９】
次に、図２０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２１に示されるような興味データが送信されたものとする。
【０１２０】
図２１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（重み）を示す値であり、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。
【０１２１】
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。
【０１２２】
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２２に示されるような重み付け（重みの修正）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。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。
【０１２３】
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倍の倍率で重み付けされる。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。
【０１２４】
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倍の倍率で重み付けされる。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。
【０１２５】
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倍の倍率で重み付けされる（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。
【０１２６】
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。
【０１２７】
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（＝８＋６＋２）」、「バラエティ１２」、「アメリカ１１（＝９＋２）」、「渋谷４」、「アジア４」、「海外１」とされる。
【０１２８】
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２３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。
【０１２９】
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倍の倍率で重み付けされる（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。
【０１３０】
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倍の倍率で重み付けされる。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。
【０１３１】
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倍の倍率で重み付けされる。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。
【０１３２】
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倍の倍率で重み付けされる。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。
【０１３３】
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。
【０１３４】
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（＝９＋８）」、「渋谷１６」、「バラエティ１２」、「ドラマ１０（＝２＋６＋２）」、「スポーツ５」、「海外４」、「アジア１」とされる。
【０１３５】
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。
【０１３６】
以上のようにして生成された統合興味データは、サーバ６から各機器に送信される。この処理について図２４と図２５を参照して説明する。
【０１３７】
最初に図２４を参照して、サーバ６の統合興味データ送信処理について説明する。この処理は、各機器から統合興味データの取得要求があったとき実行される。ステップＳ１６１において、ＣＰＵ５１は、統合興味データを、送信要求のあった機器に対して送信する。
【０１３８】
次に図２５を参照して、各機器（例えば、ＨＤＤレコーダ２−１）による統合興味データ受信処理について説明する。ステップＳ１８１において、関連情報検索部９４は、サーバ６から送信されてきた統合興味データを受信する。ステップＳ１８２において、関連情報検索部９４は、受信した統合興味データをＨＤＤ７８に記憶する。
【０１３９】
このようにして、サーバ６から各機器に統合興味データが送信され、各機器において統合興味データが受信され、記憶される。
【０１４０】
次に、図２６を参照して上述した目的別興味データに基づく関連情報提示処理について説明する。ここでは、ユーザが、ＨＤＤレコーダ２−１において、「知識用」の目的別興味データに基づくコンテンツの推薦を指示した場合の例について説明する。
【０１４１】
ステップＳ２０１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。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２７に示されるようなカテゴリリスト２０３が生成される。これにより、各メタデータに含まれるキーワードが抽出され、興味データのキーワードとのマッチングを行うことができる。
【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Ｓ２０２において、関連情報検索部９４は、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から図２７に示される知識用の目的別興味データ２００が選択され、キーワードが抽出される。目的別興味データ２００は、機器１（例えば、ＨＤＤレコーダ２−２）の興味データ２０１と機器２（例えば、パーソナルコンピュータ１）の興味データ２０２に基づいて構成されている。
【０１４４】
そして、興味データ２００からの中の機器１の興味データ２０１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。
【０１４５】
また、興味データ２００の中の機器２の興味データ２０２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。
【０１４６】
ステップＳ２０３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Ｓ２０４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Ｓ２０５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。
【０１４７】
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２７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。
【０１４８】
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２７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。
【０１４９】
ステップＳ２０４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Ｓ２０６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。
【０１５０】
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Ｓ２０２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Ｓ２０６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Ｓ２０３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Ｓ２０４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Ｓ２０５において、コンテンツＢのメタデータが提示される。
【０１５１】
このようにして、関連情報が提示される。関連情報は、目的別興味データに基づいて、提示されるので、よりユーザの目的に則したコンテンツを推薦することができる。
【０１５２】
なお、以上においては、ユーザにより「知識用」の目的別興味データが指定され、指定された目的別興味データに基づいて、関連情報が提示される例について説明したが、機器の特性に対応した目的別興味データが選択され、選択された目的別興味データに基づいて、関連情報が提示されるようにしてもよい。例えば、ＨＤＤレコーダ２−１が主にコンテンツの録画用として用いられている場合、ＨＤＤレコーダ２−１の機器の特性に対応して「録画用」の目的別興味データが選択され、「録画用」の目的別興味データに基づいて、関連情報が提示されるようにしてもよい。
【０１５３】
勿論、関連情報の提示は、機器共通興味データまたは機器特有興味データに基づいて行うようにすることもできる。この場合、ステップＳ２０２において、統合興味データの中から機器共通興味データまたは機器特有興味データが選択され、選択された興味データのキーワードが抽出される。
【０１５４】
また、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。
【０１５５】
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。
【０１５６】
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。
【０１５７】
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。
【０１５８】
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。
【０１５９】
【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、ユーザの目的に則した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】本発明を適用したコンテンツ検索システムの構成例を示すブロック図である。
【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】興味データの表示例を示す図である。
【図１０】図９の興味データの詳細の表示例を示す図である。
【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】興味データ統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】目的別興味データ生成処理を説明するフローチャートである。
【図２０】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２１】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２２】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２３】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２４】統合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２５】統合興味データ受信処理を説明するフローチャートである。
【図２６】関連情報提示処理を説明するフローチャートである。
【図２７】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，  ２−２  ＨＤＤレコーダ，  ３−１，  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】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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