(57)【要約】【課題】  コンテンツ配信サービスにおいて、ユーザに負担をかけることなく、ユーザがコンテンツ配信サービスにアクセスする時点のユーザの状況に応じた最適なコンテンツを推薦する。【解決手段】  コンテンツ推薦システム１００は、ユーザが利用するクライアント端末１と、該クライアント端末１とコンピュータネットワークを介して接続されているサーバ装置２と、を有する。このようなシステム構成において、サーバ装置２は、デジタル放送に代表されるブロ−ドキャストおよびＶＯＤ型のコンテンツ配信サービスをクライアント端末１に配信するコンテンツ配信装置となっており、クライアント端末１は、該コンテンツ配信サービスを享受する。また、クライアント端末１は、サーバ装置２から配信されるコンテンツのメタデータを用いて、ユーザが視聴するであろうコンテンツの推薦を、ユーザの状況に応じたユーザの嗜好を考慮してユーザに提示するコンテンツ推薦装置となっている。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のコンテンツを配信するコンテンツ配信装置とコンピュータネットワークを介して相互に通信可能であり、前記コンテンツ配信装置から取得した前記コンテンツの内容を説明するメタデータを用いて、利用者が視聴するであろうコンテンツを推薦するコンテンツ推薦装置であって、
前記利用者のコンテンツ視聴履歴を、視聴状況ごとに、第１の嗜好情報として記憶する状況別利用者プロファイル記憶手段と、
前記利用者のコンテンツ視聴履歴を、視聴状況に関係なく利用者単位に第２の嗜好情報として記憶する長期的利用者プロファイル記憶手段と、
前記利用者が前記コンテンツ推薦装置にアクセスした時点における利用者の視聴状況を取得する視聴状況取得手段と、
前記複数のコンテンツの前記メタデータを取得するメタデータ取得手段と、
取得した前記複数のコンテンツの前記メタデータそれぞれに対して、前記視聴状況取得手段で取得した視聴状況に一致又は類似する視聴状況に対応した前記第１の嗜好情報を前記状況別利用者プロファイル記憶手段から取得し、取得した前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報と前記メタデータから得られたコンテンツの内容との関連性、並びに前記第１及び第２の嗜好情報のそれぞれの寄与度に基づいて、コンテンツ推薦に関するスコアを算出する推薦度算出手段と、
各コンテンツごとの前記スコアを並べ替えて、推薦すべきコンテンツを抽出し、前記利用者に表示する推薦結果表示手段と、
を有することを特徴とするコンテンツ推薦装置。
【請求項２】
前記利用者に表示された推薦すべきコンテンツの中から前記利用者が選択したコンテンツ選択情報を、前記状況別利用者プロファイル記憶手段の前記第１の嗜好情報および長期的利用者プロファイル記憶手段の前記第２の嗜好情報に反映することを特徴とする請求項１記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項３】
前記コンテンツ配信装置から、すべての前記利用者のコンテンツ視聴履歴を視聴状況ごとに計算した第３の嗜好情報を取得する共通プロファイル取得手段を有し、
前記推薦度算出手段は、さらに、前記第３の嗜好情報、及び該第３の嗜好情報の寄与度を加味することを特徴とする請求項１又は２記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項４】
前記利用者に表示された推薦すべきコンテンツの中から前記利用者がコンテンツを選択する際にコンテンツ選択に影響を及ぼした視聴状況を記憶する視聴状況記憶手段を有し、
前記視聴状況取得手段は、１又は複数の視聴状況を取得するとともに、取得した視聴状況に一致もしくは類似する視聴状況を前記視聴状況記憶手段から取得し、
前記推薦度算出手段は、前記視聴状況記憶手段から取得した視聴状況に従って、前記第１の嗜好情報を取得することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項５】
前記嗜好情報は、コンテンツのカテゴリおよびコンテンツの内容を示す単語に分類されたジャンルごとに、前記利用者の嗜好が高いほど高得点を備える所定のスコア値を有し、前記メタデータは、前記ジャンルごとに、前記コンテンツが前記ジャンルに該当する場合には所定のスコア値を有することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項６】
前記視聴状況は、時刻情報、並びに前記利用者の位置情報、スケジュール情報及び服装情報のうち少なくとも１つを有することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項７】
複数のコンテンツを配信するコンテンツ配信装置とコンピュータネットワークを介して相互に通信可能なコンテンツ推薦装置が、前記コンテンツ配信装置から取得した前記コンテンツの内容を説明するメタデータを用いて、利用者が視聴するであろうコンテンツを推薦するコンテンツ推薦方法であって、
前記利用者のコンテンツ視聴履歴を、視聴状況ごとに、第１の嗜好情報として記憶部に記憶する状況別利用者プロファイル記憶ステップと、
前記利用者のコンテンツ視聴履歴を、視聴状況に関係なく利用者単位に第２の嗜好情報として前記記憶部に記憶する長期的利用者プロファイル記憶ステップと、
前記利用者が前記コンテンツ推薦装置にアクセスした時点における利用者の視聴状況を取得する視聴状況取得ステップと、
前記複数のコンテンツの前記メタデータを取得するメタデータ取得ステップと、
取得した前記複数のコンテンツの前記メタデータそれぞれに対して、前記視聴状況取得ステップで取得した視聴状況に一致又は類似する視聴状況に対応した前記第１の嗜好情報を前記記憶部から取得し、取得した前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報と前記メタデータから得られたコンテンツの内容との関連性、並びに前記第１及び第２の嗜好情報のそれぞれの寄与度に基づいて、コンテンツ推薦に関するスコアを算出する推薦度算出ステップと、
各コンテンツごとの前記スコアを並べ替えて、推薦すべきコンテンツを抽出し、前記利用者に表示する推薦結果表示ステップと、
を有することを特徴とするコンテンツ推薦方法。
【請求項８】
前記利用者に表示された推薦すべきコンテンツの中から前記利用者が選択したコンテンツ選択情報を、前記記憶部の前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報に反映することを特徴とする請求項７記載のコンテンツ推薦方法。
【請求項９】
前記コンテンツ配信装置から、すべての前記利用者のコンテンツ視聴履歴を視聴状況ごとに計算した第３の嗜好情報を取得する共通プロファイル取得ステップを有し、
前記推薦度算出ステップは、さらに、前記第３の嗜好情報、及び該第３の嗜好情報の寄与度を加味することを特徴とする請求項７又は８記載のコンテンツ推薦方法。
【請求項１０】
前記利用者に表示された推薦すべきコンテンツの中から前記利用者がコンテンツを選択する際にコンテンツ選択に影響を及ぼした視聴状況を前記視聴状況記憶部に記憶する視聴状況記憶ステップを有し、
前記視聴状況取得ステップは、１又は複数の視聴状況を取得するとともに、取得した視聴状況に一致もしくは類似する視聴状況を前記視聴状況記憶部から取得し、
前記推薦度算出ステップは、前記視聴状況記憶部から取得した視聴状況に従って、前記第１の嗜好情報を取得することを特徴とする請求項７乃至９のいずれか１項に記載のコンテンツ推薦方法。
【請求項１１】
前記嗜好情報は、コンテンツのカテゴリおよびコンテンツの内容を示す単語に分類されたジャンルごとに、前記利用者の嗜好が高いほど高得点を備える所定のスコア値を有し、前記メタデータは、前記ジャンルごとに、前記コンテンツが前記ジャンルに該当する場合には所定のスコア値を有することを特徴とする請求項７乃至１０のいずれか１項に記載のコンテンツ推薦方法。
【請求項１２】
前記視聴状況は、時刻情報、並びに前記利用者の位置情報、スケジュール情報及び服装情報のうち少なくとも１つを有することを特徴とする請求項７乃至１１のいずれか１項に記載のコンテンツ推薦方法。
【請求項１３】
複数のコンテンツを配信するコンテンツ配信装置とコンピュータネットワークを介して相互に通信可能なコンピュータが、前記コンテンツ配信装置から取得した前記コンテンツの内容を説明するメタデータを用いて、利用者が視聴するであろうコンテンツを推薦するコンテンツ推薦プログラムであって、
前記利用者のコンテンツ視聴履歴を、視聴状況ごとに、第１の嗜好情報として記憶部に記憶する状況別利用者プロファイル記憶ステップと、
前記利用者のコンテンツ視聴履歴を、視聴状況に関係なく利用者単位に第２の嗜好情報として前記記憶部に記憶する長期的利用者プロファイル記憶ステップと、
前記利用者が前記コンテンツ推薦装置にアクセスした時点における利用者の視聴状況を取得する視聴状況取得ステップと、
前記複数のコンテンツの前記メタデータを取得するメタデータ取得ステップと、
取得した前記複数のコンテンツの前記メタデータそれぞれに対して、前記視聴状況取得ステップで取得した視聴状況に一致又は類似する視聴状況に対応した前記第１の嗜好情報を前記記憶部から取得し、取得した前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報と前記メタデータから得られたコンテンツの内容との関連性、並びに前記第１及び第２の嗜好情報のそれぞれの寄与度に基づいて、コンテンツ推薦に関するスコアを算出する推薦度算出ステップと、
各コンテンツごとの前記スコアを並べ替えて、推薦すべきコンテンツを抽出し、前記利用者に表示する推薦結果表示ステップと、
を前記コンピュータに実行させることを特徴とするコンテンツ推薦プログラム。
【請求項１４】
前記利用者に表示された推薦すべきコンテンツの中から前記利用者が選択したコンテンツ選択情報を、前記記憶部の前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報に反映することを特徴とする請求項１３記載のコンテンツ推薦プログラム。
【請求項１５】
前記コンテンツ配信装置から、すべての前記利用者のコンテンツ視聴履歴を視聴状況ごとに計算した第３の嗜好情報を取得する共通プロファイル取得ステップを前記コンピュータに実行させ、
前記推薦度算出ステップは、さらに、前記第３の嗜好情報、及び該第３の嗜好情報の寄与度を加味することを特徴とする請求項１３又は１４記載のコンテンツ推薦プログラム。
【請求項１６】
前記利用者に表示された推薦すべきコンテンツの中から前記利用者がコンテンツを選択する際にコンテンツ選択に影響を及ぼした視聴状況を前記視聴状況記憶部に記憶する視聴状況記憶ステップを前記コンピュータに実行させ、
前記視聴状況取得ステップは、１又は複数の視聴状況を取得するとともに、取得した視聴状況に一致もしくは類似する視聴状況を前記視聴状況記憶部から取得し、
前記推薦度算出ステップは、前記視聴状況記憶部から取得した視聴状況に従って、前記第１の嗜好情報を取得することを特徴とする請求項１３乃至１５のいずれか１項に記載のコンテンツ推薦プログラム。
【請求項１７】
前記嗜好情報は、コンテンツのカテゴリおよびコンテンツの内容を示す単語に分類されたジャンルごとに、前記利用者の嗜好が高いほど高得点を備える所定のスコア値を有し、前記メタデータは、前記ジャンルごとに、前記コンテンツが前記ジャンルに該当する場合には所定のスコア値を有することを特徴とする請求項１３乃至１６のいずれか１項に記載のコンテンツ推薦プログラム。
【請求項１８】
前記視聴状況は、時刻情報、並びに前記利用者の位置情報、スケジュール情報及び服装情報のうち少なくとも１つを有することを特徴とする請求項１３乃至１７のいずれか１項に記載のコンテンツ推薦プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はデジタル放送に代表されるコンテンツ配信サービスにおいて、コンテンツとともに配信され、放送されるコンテンツの内容を記述したメタデータを利用して、ユーザに対してコンテンツの推薦を行うコンテンツ推薦方法、コンテンツ推薦方法、およびコンテンツ推薦プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
映像、音楽などのマルチメディアコンテンツを配信するコンテンツ配信サービスのコンテンツガイドシステムとしては、以下のものが挙げられる。例えば、ジャンルに基づくコンテンツ表示システムである、「電子プログラムガイド表示装置及び表示方法」（例えば、特許文献１参照。）では、コンテンツをジャンルで分類し、ユーザが選択したジャンルだけのコンテンツ表を表示する。また、ユーザプロファイルを用いたコンテンツ提示システムである、「質問ベースの電子式プログラム・ガイド」（例えば、特許文献２参照。）では、あらかじめシステムがユーザに簡単な質問をし、その回答から嗜好等のユーザプロファイルを作成及び保存し、ユーザがコンテンツを視聴する時に、まずユーザプロファイルでコンテンツをフィルタリングし、その後、システムがユーザに詳細な質問をして、その回答によりシステムが選んだコンテンツを提示する。さらに、ユーザのコンテンツ視聴履歴を用いたコンテンツ提示システムである、「番組ガイド装置、推論装置および推論方法」（例えば、特許文献３参照。）では、ユーザの過去の視聴コンテンツ名と、これからの放送予定となっているコンテンツのコンテンツ名を比較し、共通するコンテンツはユーザの嗜好に沿ったコンテンツであるとし、優先的に表示する。
【特許文献１】特開１９９８−１９１１９３公報
【特許文献２】特開１９９９−８８１０公報
【特許文献３】特開２００１−２７５０５６公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら上述した従来技術には、以下の問題点がある。
【０００４】
「電子プログラムガイド表示装置及び表示方法」は、シンプルな手法であるが、コンテンツ数が多くなると同一ジャンルのコンテンツが増加し、ユーザがリストから選択するのに負担がかかるという問題がある。
【０００５】
「質問ベースの電子式プログラム・ガイド」は、ユーザがアクセス時にシステムの質問に答えることで、多量なコンテンツの提示を制御することができる。しかし、ユーザプロファイルの更新が考慮されていないため、ユーザの根本的な興味の変化に対応できない、システムから同じ質問を繰り返されるなどが考えられ、その場合、ユーザへの負担が大きいという問題がある。
【０００６】
「番組ガイド装置、推論装置および推論方法」では、ユーザへの負担は少なく、長期的なユーザの興味の変化に対応できるが、例えば、朝と夜で視聴したいコンテンツが異なるような、短期的な要求の変化に対応できない、という問題がある。
【０００７】
本発明は、上記の事情を鑑みたものであり、コンテンツ配信サービスにおいて、ユーザに負担をかけることなく、ユーザがコンテンツ配信サービスにアクセスする時点のユーザの状況に応じた最適なコンテンツを推薦するコンテンツ推薦装置、コンテンツ推薦方法、およびコンテンツ推薦プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するため、請求項１記載の本発明は、複数のコンテンツを配信するコンテンツ配信装置とコンピュータネットワークを介して相互に通信可能であり、前記コンテンツ配信装置から取得した前記コンテンツの内容を説明するメタデータを用いて、利用者が視聴するであろうコンテンツを推薦するコンテンツ推薦装置であって、前記利用者のコンテンツ視聴履歴を、視聴状況ごとに、第１の嗜好情報として記憶する状況別利用者プロファイル記憶手段と、前記利用者のコンテンツ視聴履歴を、視聴状況に関係なく利用者単位に第２の嗜好情報として記憶する長期的利用者プロファイル記憶手段と、前記利用者が前記コンテンツ推薦装置にアクセスした時点における利用者の視聴状況を取得する視聴状況取得手段と、前記複数のコンテンツの前記メタデータを取得するメタデータ取得手段と、取得した前記複数のコンテンツの前記メタデータそれぞれに対して、前記視聴状況取得手段で取得した視聴状況に一致又は類似する視聴状況に対応した前記第１の嗜好情報を前記状況別利用者プロファイル記憶手段から取得し、取得した前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報と前記メタデータから得られたコンテンツの内容との関連性、並びに前記第１及び第２の嗜好情報のそれぞれの寄与度に基づいて、コンテンツ推薦に関するスコアを算出する推薦度算出手段と、各コンテンツごとの前記スコアを並べ替えて、推薦すべきコンテンツを抽出し、前記利用者に表示する推薦結果表示手段と、を有することを要旨とする。
【０００９】
請求項２記載の本発明は、請求項１記載の発明において、前記利用者に表示された推薦すべきコンテンツの中から前記利用者が選択したコンテンツ選択情報を、前記状況別利用者プロファイル記憶手段の前記第１の嗜好情報および長期的利用者プロファイル記憶手段の前記第２の嗜好情報に反映することを要旨とする。
【００１０】
請求項３記載の本発明は、請求項１又は２記載の発明において、前記コンテンツ配信装置から、すべての前記利用者のコンテンツ視聴履歴を視聴状況ごとに計算した第３の嗜好情報を取得する共通プロファイル取得手段を有し、前記推薦度算出手段は、さらに、前記第３の嗜好情報、及び該第３の嗜好情報の寄与度を加味することを要旨とする。
【００１１】
請求項４記載の本発明は、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の発明において、前記利用者に表示された推薦すべきコンテンツの中から前記利用者がコンテンツを選択する際にコンテンツ選択に影響を及ぼした視聴状況を記憶する視聴状況記憶手段を有し、前記視聴状況取得手段は、１又は複数の視聴状況を取得するとともに、取得した視聴状況に一致もしくは類似する視聴状況を前記視聴状況記憶手段から取得し、前記推薦度算出手段は、前記視聴状況記憶手段から取得した視聴状況に従って、前記第１の嗜好情報を取得することを要旨とする。
【００１２】
請求項５記載の本発明は、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の発明において、前記嗜好情報は、コンテンツのカテゴリおよびコンテンツの内容を示す単語に分類されたジャンルごとに、前記利用者の嗜好が高いほど高得点を備える所定のスコア値を有し、前記メタデータは、前記ジャンルごとに、前記コンテンツが前記ジャンルに該当する場合には所定のスコア値を有することを要旨とする。
【００１３】
請求項６記載の本発明は、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の発明において、前記視聴状況は、時刻情報、並びに前記利用者の位置情報、スケジュール情報及び服装情報のうち少なくとも１つを有することを要旨とする。
【００１４】
請求項７記載の本発明は、複数のコンテンツを配信するコンテンツ配信装置とコンピュータネットワークを介して相互に通信可能なコンテンツ推薦装置が、前記コンテンツ配信装置から取得した前記コンテンツの内容を説明するメタデータを用いて、利用者が視聴するであろうコンテンツを推薦するコンテンツ推薦方法であって、前記利用者のコンテンツ視聴履歴を、視聴状況ごとに、第１の嗜好情報として記憶部に記憶する状況別利用者プロファイル記憶ステップと、前記利用者のコンテンツ視聴履歴を、視聴状況に関係なく利用者単位に第２の嗜好情報として前記記憶部に記憶する長期的利用者プロファイル記憶ステップと、前記利用者が前記コンテンツ推薦装置にアクセスした時点における利用者の視聴状況を取得する視聴状況取得ステップと、前記複数のコンテンツの前記メタデータを取得するメタデータ取得ステップと、取得した前記複数のコンテンツの前記メタデータそれぞれに対して、前記視聴状況取得ステップで取得した視聴状況に一致又は類似する視聴状況に対応した前記第１の嗜好情報を前記記憶部から取得し、取得した前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報と前記メタデータから得られたコンテンツの内容との関連性、並びに前記第１及び第２の嗜好情報のそれぞれの寄与度に基づいて、コンテンツ推薦に関するスコアを算出する推薦度算出ステップと、各コンテンツごとの前記スコアを並べ替えて、推薦すべきコンテンツを抽出し、前記利用者に表示する推薦結果表示ステップと、を有することを要旨とする。
【００１５】
請求項８記載の本発明は、請求項７記載の発明において、前記利用者に表示された推薦すべきコンテンツの中から前記利用者が選択したコンテンツ選択情報を、前記記憶部の前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報に反映することを要旨とする。
【００１６】
請求項９記載の本発明は、請求項７又は８記載の発明において、前記コンテンツ配信装置から、すべての前記利用者のコンテンツ視聴履歴を視聴状況ごとに計算した第３の嗜好情報を取得する共通プロファイル取得ステップを有し、前記推薦度算出ステップは、さらに、前記第３の嗜好情報、及び該第３の嗜好情報の寄与度を加味することを要旨とする。
【００１７】
請求項１０記載の本発明は、請求項７乃至９のいずれか１項に記載の発明において、前記利用者に表示された推薦すべきコンテンツの中から前記利用者がコンテンツを選択する際にコンテンツ選択に影響を及ぼした視聴状況を前記視聴状況記憶部に記憶する視聴状況記憶ステップを有し、前記視聴状況取得ステップは、１又は複数の視聴状況を取得するとともに、取得した視聴状況に一致もしくは類似する視聴状況を前記視聴状況記憶部から取得し、前記推薦度算出ステップは、前記視聴状況記憶部から取得した視聴状況に従って、前記第１の嗜好情報を取得することを要旨とする。
【００１８】
請求項１１記載の本発明は、請求項７乃至１０のいずれか１項に記載の発明において、前記嗜好情報は、コンテンツのカテゴリおよびコンテンツの内容を示す単語に分類されたジャンルごとに、前記利用者の嗜好が高いほど高得点を備える所定のスコア値を有し、前記メタデータは、前記ジャンルごとに、前記コンテンツが前記ジャンルに該当する場合には所定のスコア値を有することを要旨とする。
【００１９】
請求項１２記載の本発明は、請求項７乃至１１のいずれか１項に記載の発明において、前記視聴状況は、時刻情報、並びに前記利用者の位置情報、スケジュール情報及び服装情報のうち少なくとも１つを有することを要旨とする。
【００２０】
請求項１３記載の本発明は、複数のコンテンツを配信するコンテンツ配信装置とコンピュータネットワークを介して相互に通信可能なコンピュータが、前記コンテンツ配信装置から取得した前記コンテンツの内容を説明するメタデータを用いて、利用者が視聴するであろうコンテンツを推薦するコンテンツ推薦プログラムであって、前記利用者のコンテンツ視聴履歴を、視聴状況ごとに、第１の嗜好情報として記憶部に記憶する状況別利用者プロファイル記憶ステップと、前記利用者のコンテンツ視聴履歴を、視聴状況に関係なく利用者単位に第２の嗜好情報として前記記憶部に記憶する長期的利用者プロファイル記憶ステップと、前記利用者が前記コンテンツ推薦装置にアクセスした時点における利用者の視聴状況を取得する視聴状況取得ステップと、前記複数のコンテンツの前記メタデータを取得するメタデータ取得ステップと、取得した前記複数のコンテンツの前記メタデータそれぞれに対して、前記視聴状況取得ステップで取得した視聴状況に一致又は類似する視聴状況に対応した前記第１の嗜好情報を前記記憶部から取得し、取得した前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報と前記メタデータから得られたコンテンツの内容との関連性、並びに前記第１及び第２の嗜好情報のそれぞれの寄与度に基づいて、コンテンツ推薦に関するスコアを算出する推薦度算出ステップと、各コンテンツごとの前記スコアを並べ替えて、推薦すべきコンテンツを抽出し、前記利用者に表示する推薦結果表示ステップと、を前記コンピュータに実行させることを要旨とする。
【００２１】
請求項１４記載の本発明は、請求項１３記載の発明において、前記利用者に表示された推薦すべきコンテンツの中から前記利用者が選択したコンテンツ選択情報を、前記記憶部の前記第１の嗜好情報および前記第２の嗜好情報に反映することを要旨とする。
【００２２】
請求項１５記載の本発明は、請求項１３又は１４記載の発明において、前記コンテンツ配信装置から、すべての前記利用者のコンテンツ視聴履歴を視聴状況ごとに計算した第３の嗜好情報を取得する共通プロファイル取得ステップを前記コンピュータに実行させ、
前記推薦度算出ステップは、さらに、前記第３の嗜好情報、及び該第３の嗜好情報の寄与度を加味することを要旨とする。
【００２３】
請求項１６記載の本発明は、請求項１３乃至１５のいずれか１項に記載の発明において、前記利用者に表示された推薦すべきコンテンツの中から前記利用者がコンテンツを選択する際にコンテンツ選択に影響を及ぼした視聴状況を前記視聴状況記憶部に記憶する視聴状況記憶ステップを前記コンピュータに実行させ、前記視聴状況取得ステップは、１又は複数の視聴状況を取得するとともに、取得した視聴状況に一致もしくは類似する視聴状況を前記視聴状況記憶部から取得し、前記推薦度算出ステップは、前記視聴状況記憶部から取得した視聴状況に従って、前記第１の嗜好情報を取得することを要旨とする。
【００２４】
請求項１７記載の本発明は、請求項１３乃至１６のいずれか１項に記載の発明において、前記嗜好情報は、コンテンツのカテゴリおよびコンテンツの内容を示す単語に分類されたジャンルごとに、前記利用者の嗜好が高いほど高得点を備える所定のスコア値を有し、前記メタデータは、前記ジャンルごとに、前記コンテンツが前記ジャンルに該当する場合には所定のスコア値を有することを要旨とする。
【００２５】
請求項１８記載の本発明は、請求項１３乃至１７のいずれか１項に記載の発明において、前記視聴状況は、時刻情報、並びに前記利用者の位置情報、スケジュール情報及び服装情報のうち少なくとも１つを有することを要旨とする。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、コンテンツ配信サービスにおいて、ユーザに負担をかけることなく、ユーザがコンテンツ配信サービスにアクセスする時点のユーザの状況に応じた最適なコンテンツを推薦するコンテンツ推薦装置、コンテンツ推薦方法、およびコンテンツ推薦プログラムを提供することができる。
【００２７】
これにより、ユーザは、自己の現在の状況に最適なコンテンツを簡単に選択でき、閲覧することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下、本発明の実施の形態を図面を用いて説明する。
【００２９】
＜第１の実施の形態＞
図１は、本発明の実施の形態に係るコンテンツ推薦システム１００の概略構成図である。図１に示すコンテンツ推薦システム１００は、ユーザが利用するクライアント端末１と、該クライアント端末１とコンピュータネットワークを介して接続されているサーバ装置２と、を有する構成となっている。このようなシステム構成において、サーバ装置２は、デジタル放送に代表されるブロ−ドキャストおよびＶＯＤ（Video On Demand）型のコンテンツ配信サービスをクライアント端末１に配信するコンテンツ配信装置となっており、クライアント端末１は、該コンテンツ配信サービスを享受できるようになっている。また、クライアント端末１は、サーバ装置２から配信されるコンテンツのメタデータを用いて、ユーザが視聴するであろうコンテンツの推薦を、ユーザの状況に応じたユーザの嗜好を考慮してユーザに提示するコンテンツ推薦装置となっている。
【００３０】
さらに詳しくは、クライアント端末１は、アクセス検知部１１、コンテンツ取得部１２、ユーザ状況取得部１３、コンテンツ優先度取得部１４、推薦結果生成部１５、推薦結果表示部１６、コンテンツ表示部１７、コンテンツ選択行動取得部１８、コンテンツ選択行動登録部１９、プロファイル生成部１１０、およびプロファイルデータベース１２０を具備する構成となっている。
【００３１】
アクセス検知部１１は、ユーザのアクセス（例えば、クライアント端末１への電源ＯＮなど）を検知し、アクセスがあるとコンテンツ取得部１２とユーザ状況取得部１３へアクセス情報を送信するようになっている。
【００３２】
コンテンツ取得部１２は、アクセス検知部１１からユーザのアクセス情報を送られると、サーバ装置２のメタデータ配信部２１へ現在及びこれから見られるコンテンツについてのメタデータ（例えば、具体的には、少なくとも、放送チャンネル、放送時刻、番組名、番組内容を含む電子プログラムガイドのようなもの）を要求し、返ってきたメタデータをコンテンツ優先度取得部１４へ送信するようになっている。
【００３３】
ユーザ状況取得部１３は、アクセス検知部１１からユーザのアクセス情報を受け取ると、ユーザの状況を示す情報（例えば、時計などから取得する場合には、時刻情報）を取得し、コンテンツ優先度取得部１４へ送信するようになっている。
【００３４】
コンテンツ優先度取得部１４は、ユーザ状況取得部１３からユーザの状況を受け取ると、プロファイルデータベース１２０から状況に一致あるいは最も近いユーザプロファイルである状況別ユーザプロファイル１２１と、ユーザ固有のユーザプロファイルである長期的ユーザプロファイル１２２を取得し、コンテンツ取得部１２から得たコンテンツのメタデータと共にコンテンツの推薦度を計算し、推薦結果生成部１５へ送信するようになっている。
【００３５】
ここで、ユーザプロファイルはユーザのコンテンツ視聴の特徴を表すデータであり、状況別ユーザプロファイル１２１及び長期的ユーザプロファイル１２２はプロファイルデータベース１２０に格納されている。状況別ユーザプロファイル１２１及び長期的ユーザプロファイル１２２の構成例を図２及び図３に示す。図２に示す状況別ユーザプロファイル１２１は、同一ユーザに対して、複数の状況ごとに、コンテンツ視聴のスコア値（重み）を備えており、さらに詳しくは、カテゴリ（スポーツ、ニュース、ドラマなど）および単語（例えば、松井、イラク、国会など）に分類されたジャンル別にスコア値を備えている。また、図３に示す長期的ユーザプロファイル１２２は、特定の状況によらない（すべての状況を加味した）ユーザ単位のコンテンツ視聴のスコア値（重み）を備えており、さらに詳しくは、カテゴリ（スポーツ、ニュース、ドラマなど）および単語（例えば、松井、イラク、国会など）に分類されたジャンル別にスコア値を備えている。尚、このスコア値は、［０，１］の範囲の値をとるものであり、数値が大きいほどよく視聴するコンテンツであることを示している。
【００３６】
コンテンツの推薦度の計算方法について、具体的に説明する。ユーザｉ、コンテンツ（メタデータ）ｊ、状況ｋ、ジャンル数ｍとし、状況別ユーザプロファイル１２１のスコア値をＰ（ｉ，ｋ）、長期的ユーザプロファイル１２２のスコア値をＬ（ｉ）、およびコンテンツｊのスコア値をＣ（ｊ）と表すと、
Ｐ(i,k)＝（Ｐik1,Ｐik2,…,Ｐikt,…,Ｐikm）
Ｌ(i)＝（Ｌi1,Ｌi2,…,Ｌit,…,Ｌim）
Ｃ(j)＝（Ｃj1,Ｃj2…,Ｃjt,…,Ｃjm）
となる。ただし、Ｐikt, Ｌitは、それぞれ状況別ユーザプロファイル１２１及び長期的ユーザプロファイル１２２のジャンルｔに関する重み（スコア値）を表す［0，1］の範囲の値であり、ＣjtはコンテンツＣ(j)がジャンルｔに分類されるか否かを表す｛0，1｝のいずれかの値である。
【００３７】
コンテンツ推薦度のスコアの計算の例として以下の方法を示す。
【００３８】
（１）スコアを状況別ユーザプロファイル１２１と長期的ユーザプロファイル１２２の和で表現する方法
この場合、状況ｋの時のユーザｉのコンテンツｊのスコア推薦度のスコア値Ｓ（i,j,k）は以下の式で表される。
【数１】
2005165454.tif 000003
【００３９】
ただし、αｉはユーザｉの状況別ユーザプロファイル１２１の寄与度を表し（状況別プロファイル１２１と長期的ユーザプロファイル１２２のどちらをどの程度重視するかを示す指標で、予め設定されている）、ユーザのコンテンツ選択により逐次更新されていく［0，1］の範囲の値である。また、コンテンツ推薦度のスコア値Ｓ（i,j,k）は、Ｃjt＝１が成り立つすべてのジャンルｔに対して合計を算出するものである。
【００４０】
この手法を用いると、コンテンツ推薦度のスコア値Ｓ（i,j,k）は、状況別ユーザプロファイル１２１または長期的ユーザプロファイル１２２で表されるユーザの嗜好に一致するコンテンツほど高いスコアとなる。
【００４１】
（２）スコアを状況別ユーザプロファイル１２１と長期的ユーザプロファイル１２２の積で表現する方法。
【数２】
2005165454.tif 000004
【００４２】
この手法を用いると、コンテンツ推薦度のスコア値Ｓ（i,j,k）は、状況別ユーザプロファイル１２１及び長期的ユーザプロファイル１２２の両方でユーザの嗜好が共通するコンテンツのスコアが高くなる。
【００４３】
尚、コンテンツの推薦度のスコア値の求め方は、上述したスコア算出に限定されるものではなく、他のスコアの求め方も可能である。また、ユーザプロファイルに含まれるデータ項目も他の情報を用いることができるし、それを用いてスコアを求めてもよい。
【００４４】
推薦結果生成部１５では、コンテンツ優先度取得部１４から得たコンテンツ推薦のスコア値から、コンテンツをスコア順に並べ、推薦結果表示部１６へ送るようになっている。
【００４５】
推薦結果表示部１６は、推薦結果生成部１５から送られたコンテンツ推薦のスコア値を元に、推薦するコンテンツのリストをユーザに提示し（例えば、所定の閾値以上のスコア値を有するコンテンツ、所定の上位までのコンテンツなど）、コンテンツ表示部１７とコンテンツ選択行動取得部１８へ送るようになっている。
【００４６】
コンテンツ表示部１７では、推薦結果表示部１６から送られたコンテンツのリストを用いて、コンテンツ配信部２３にコンテンツ配信の要求を出し、コンテンツ配信部２３から送られてきたコンテンツを表示するようになっている。
【００４７】
コンテンツ選択行動取得部１８では、推薦結果表示部１６でユーザに提示されたコンテンツのリストに対するユーザの選択行動を取得し（ユーザがどのようなコンテンツを選択したか）、コンテンツ選択行動登録部１９に送信するようになっている。
【００４８】
コンテンツ選択行動登録部１９では、コンテンツ選択行動取得部１８から送られたユーザのコンテンツ選択行動をサーバ装置２のコンテンツ選択行動データベース２２に登録するようになっている。
【００４９】
プロファイル生成部１１０は、コンテンツ選択行動データベース２２から状況別ユーザプロファイル１２１及び長期的ユーザプロファイル１２２を生成し、プロファイルデータベース１２０に登録するようになっている。即ち、ユーザのコンテンツ選択行動がプロファイルデータベース１２０のスコア値（重み）に反映されるようになっている。
【００５０】
尚、クライアント端末１、およびサーバ装置２は、少なくとも演算機能および制御機能を備えた中央演算装置（ＣＰＵ）、プログラムやデータを格納する機能を有するＲＡＭ等からなる主記憶装置（メモリ）を有する電子的な装置から構成されているものである。また、各装置は、主記憶装置の他、ハードディスクなどの補助記憶装置を具備していてもよい。
【００５１】
このうち、クライアント端末１のアクセス検知部１１、コンテンツ取得部１２、ユーザ状況取得部１３、コンテンツ優先度取得部１４、推薦結果生成部１５、推薦結果表示部１６、コンテンツ表示部１７、コンテンツ選択行動取得部１８、コンテンツ選択行動登録部１９、及びプロファイル生成部１１０、並びにサーバ装置２のメタデータ配信部２１、及びコンテンツ配信部２３は、上記ＣＰＵによる演算制御機能を具体的に示したものに他ならない。また、クライアント端末１のプロファイルデータベース１２０およびサーバ装置２のコンテンツ選択行動データベース２２は、主記憶装置の機能を備えたものである。
【００５２】
また、本実施の形態に係る各種処理を実行するプログラムは、前述した主記憶装置またはハードディスクに格納されているものである。そして、このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録することも、通信ネットワークを介して配信することも可能である。
【００５３】
次に、本実施の形態に係るコンテンツ推薦システム１００の動作について図４及び図５を用いて説明する。ここで、図４は、コンテンツ推薦システム１００におけるコンテンツ推薦の動作を示すフローチャート図であり、図５は、ユーザのコンテンツ選択行動がプロファイルデータベース１２０に反映される動作を示すフローチャート図である。
【００５４】
まず、ユーザがコンテンツ推薦システム１００にアクセスしたときのコンテンツ推薦の動作について説明する。クライアント端末１のアクセス検知部１１は、ユーザのアクセスを検知し、ユーザＩＤをコンテンツ取得部１２及びユーザ状況取得部１３に送信する（ステップＳ１１０）。
【００５５】
次に、ユーザ状況取得部１３は、ユーザの状況（例えば、時刻情報など）を取得し、コンテンツ優先度取得部１４に送信する（ステップＳ１２０）。また、コンテンツ取得部１２は、メタデータ配信部２１にコンテンツデータ（コンテンツのメタデータ）を要求し、返却されたコンテンツデータをコンテンツ優先度取得部１４に送信する（ステップＳ１３０）。
【００５６】
次に、コンテンツ優先度取得部１４は、取得したユーザＩＤ及びユーザの状況に基づき、該当する状況別ユーザプロファイル１２１及び長期的ユーザプロファイル１２２をプロファイルデータベース１２０から取得し、コンテンツの推薦度のスコア値を計算し、推薦結果生成部１５に送信する（ステップＳ１４０）。推薦結果生成部１５では、計算された各コンテンツの推薦度のスコア値に基づき、スコア順に並べ替え、推薦結果表示部１６に送信する（ステップＳ１５０）。
【００５７】
次に、推薦結果表示部１６は、推薦するコンテンツのリストを推薦結果として表示し、ユーザが選択したコンテンツをコンテンツ表示部１７およびコンテンツ選択行動取得部１８に送信する（ステップＳ１６０）。
【００５８】
次に、コンテンツ選択行動取得部１８は、取得したコンテンツ選択行動をコンテンツ選択行動登録部１９に送信し、コンテンツ選択登録部１９は、該コンテンツ選択行動をコンテンツ選択行動データベース２２に登録する（ステップＳ１７０）。
【００５９】
次いで、ユーザのコンテンツ選択行動がプロファイルデータベース１２０に反映される動作について説明する。コンテンツ選択データベース２２は、定期的に、登録されているデータからユーザＩＤに従って、ユーザのコンテンツ選択行動をクライアント端末１のプロファイル生成部１１０に送信する（ステップＳ２１０）。
【００６０】
プロファイル生成部１１０では、ユーザのすべてのコンテンツ選択行動を反映した、状況によらない長期的ユーザプロファイル１２２を生成し、プロファイルデータベース１２０に登録する（ステップＳ２２０）。
【００６１】
また、プロファイル生成部１１０は、ユーザのコンテンツ選択行動を状況別に分類し、状況ごとのコンテンツ選択行動を反映した状況別ユーザプロファイル１２１を生成し、プロファイルデータベース１２０に登録する（ステップＳ２３０）。
【００６２】
従って、本実施の形態によれば、ユーザの状況を取得し、ユーザの状況に基づいたユーザプロファイルを考慮して、コンテンツ推薦を行うので、ユーザに負担をかけることなく、ユーザの状況に応じた最適なコンテンツを推薦することができる。
【００６３】
これは、例えば、具体的には、あるユーザは、過去の視聴履歴からドラマや野球の試合を好むということが把握できるが、朝は長時間のコンテンツは視聴しないので、ニュースで野球の試合結果を見ると判断して、ニュース番組を推薦提示するというものである。
【００６４】
尚、第１の実施の形態においては、コンテンツ選択行動をサーバ装置２のコンテンツ選択データベース２２に登録し、その後、クライアント端末１上のプロファイルデータベース１２０に反映するようにしたが、コンテンツ選択行動をサーバ装置２に送信せずに、クライアント側だけで処理して、プロファイルデータベース１２０に随時反映するようにしてもよい。
【００６５】
＜第２の実施の形態＞
図６は、本発明の第２の実施の形態に係るコンテンツ推薦システム２００の概略構成図である。図６に示すコンテンツ推薦システム２００は、ユーザが利用するクライアント端末３と、該クライアント端末３とコンピュータネットワークを介して接続されているサーバ装置４と、を有する構成となっている。このようなシステム構成において、サーバ装置４は、デジタル放送に代表されるブロ−ドキャストおよびＶＯＤ型のコンテンツ配信サービスをクライアント端末３に配信するコンテンツ配信装置となっており、クライアント端末３は、該コンテンツ配信サービスを享受できるようになっている。また、クライアント端末３は、サーバ装置４から配信されるコンテンツのメタデータを用いて、ユーザが視聴するであろうコンテンツの推薦を、ユーザの状況に応じたユーザの嗜好を考慮してユーザに提示するコンテンツ推薦装置となっている。さらに、第２の実施の形態においては、他のユーザの嗜好も考慮して、コンテンツ推薦を行うようになっている。尚、本実施の形態においては、第１の実施の形態と異なる構成及び機能のみ説明し、その他の構成及び機能に関しては同一部分には同一符号を付して説明を省略する。
【００６６】
さらに詳しくは、クライアント端末３は、アクセス検知部１１、コンテンツ取得部１２、ユーザ状況取得部１３、コンテンツ優先度取得部３１、推薦結果生成部１５、推薦結果表示部１６、コンテンツ表示部１７、コンテンツ選択行動取得部１８、コンテンツ選択行動登録部１９、プロファイル生成部１１０、およびプロファイルデータベース１２０を具備する構成となっている。
【００６７】
また、サーバ装置４の共通プロファイル生成部４１は、コンテンツ選択行動データベース２２に登録されている、すべてのユーザのデータから、同じ状況に関して共通のプロファイルを生成し、共通プロファイルデータベース４２に登録するようになっている。ここで、共通プロファイルデータベース４２に登録されている共通のプロファイル４２１は、図２に示す状況別プロファイル１２１と同様の構成を有するようになっており、すべてのユーザを複数の状況ごとにまとめて、コンテンツ視聴のスコア値（重み）を算出している。また、状況別プロファイル１２１と同様に、カテゴリ（スポーツ、ニュース、ドラマなど）および単語（例えば、松井、イラク、国会など）に分類されたジャンル別にスコア値を備えている。
【００６８】
コンテンツ優先度取得部３１は、ユーザ状況取得部１３からユーザの状況を受け取ると、プロファイルデータベース１２０から状況に一致あるいは最も近いユーザプロファイルである状況別ユーザプロファイル１２１と、ユーザ固有のユーザプロファイルである長期的ユーザプロファイル１２２を取得し、コンテンツ取得部１２から得たコンテンツのメタデータ、さらには共通プロファイルデータベース４２から取得した共通プロファイル４２１と共にコンテンツの推薦度を計算し、推薦結果生成部１５へ送信するようになっている。
【００６９】
ここで、コンテンツの推薦度の計算方法について、具体的に説明する。ユーザｉ、コンテンツ（メタデータ）ｊ、状況ｋ、ジャンル数ｍとし、状況別ユーザプロファイル１２１のスコア値をＰ（ｉ，ｋ）、長期的ユーザプロファイル１２２のスコア値をＬ（ｉ）、共通プロファイル４２１のスコア値をＸ（ｋ）、およびコンテンツｊのスコア値をＣ（ｊ）と表すと、
Ｐ(i,k)＝（Ｐik1,Ｐik2,…,Ｐikt,…,Ｐikm）
Ｌ(i)＝（Ｌi1,Ｌi2,…,Ｌit,…,Ｌim）
Ｘ（k）＝（Ｘk1,Ｘk2,…,Ｘkt,…,Ｘkm）
Ｃ(j)＝（Ｃj1,Ｃj2…,Ｃjt,…,Ｃjm）
となる。ただし、Ｐikt,、Ｌit、Ｘktは、状況別ユーザプロファイル１２１、長期的ユーザプロファイル１２２、及び共通プロファイル４２１のジャンルｔに関する重み（スコア値）を表す［0，1］の範囲の値であり、ＣjtはコンテンツＣ(j)がジャンルｔに分類されるか否かを表す｛0，1｝のいずれかの値である。
【００７０】
コンテンツ推薦度のスコアの計算の例として、スコアを状況別ユーザプロファイル１２１と長期的ユーザプロファイル１２２と共通プロファイル４２１の和で表現する方法を示す。
【００７１】
この場合、状況ｋの時のユーザｉのコンテンツｊはコンテンツ推薦度のスコア値Ｓ（i,j,k）は以下の式で表される。
【数３】
2005165454.tif 000005
【００７２】
ただし、αｉはユーザｉの状況別ユーザプロファイル１２１の寄与度を表し（状況別プロファイル１２１と長期的ユーザプロファイル１２２のどちらをどの程度重視するかを示す指標で、予め設定されている）、ユーザのコンテンツ選択により逐次更新されていく［0，1］の範囲の値であり、βｉはユーザｉの共通プロファイル４２１の寄与度を表している（共通プロファイル４２１と、状況別プロファイル１２１及び長期的ユーザプロファイル１２２とのどちらをどの程度重視するかを示す指標で、予め設定されている［0，1］の範囲の値である）。また、コンテンツ推薦度のスコア値Ｓ（i,j,k）は、Ｃjt＝１が成り立つすべてのジャンルｔに対して合計を算出するものである。
【００７３】
この手法を用いると、コンテンツ推薦度のスコア値Ｓ（i,j,k）は、状況別ユーザプロファイル１２１若しくは長期的ユーザプロファイル１２２、または共通プロファイル４２１で表されるユーザの嗜好に一致するコンテンツほど高いスコアとなる。
【００７４】
尚、第１の実施の形態と同様に、スコアを状況別ユーザプロファイル１２１と長期的ユーザプロファイル１２２と共通プロファイル４２１の積で表現する方法で、コンテンツ推薦度のスコア値Ｓ（i,j,k）を算出してもよい。この手法を用いると、コンテンツ推薦度のスコア値Ｓ（i,j,k）は、状況別ユーザプロファイル１２１及び長期的ユーザプロファイル１２２、並びに共通プロファイル４２１のすべてでユーザの嗜好が共通するコンテンツのスコアが高くなる。
【００７５】
また、コンテンツの推薦度のスコア値の求め方は、上述したスコア算出に限定されるものではなく、他のスコアの求め方も可能である。また、ユーザプロファイルに含まれるデータ項目も他の情報を用いることができるし、それを用いてスコアを求めてもよい。
【００７６】
尚、クライアント端末３、およびサーバ装置４は、少なくとも演算機能および制御機能を備えた中央演算装置（ＣＰＵ）、プログラムやデータを格納する機能を有するＲＡＭ等からなる主記憶装置（メモリ）を有する電子的な装置から構成されているものである。また、各装置は、主記憶装置の他、ハードディスクなどの補助記憶装置を具備していてもよい。
【００７７】
このうち、クライアント端末３のコンテンツ優先度取得部３１、及びサーバ装置４の共通プロファイル生成部４１は、上記ＣＰＵによる演算制御機能を具体的に示したものに他ならない。また、サーバ装置４の共通プロファイルデータベース４２は、主記憶装置の機能を備えたものである。
【００７８】
また、本実施の形態に係る各種処理を実行するプログラムは、前述した主記憶装置またはハードディスクに格納されているものである。そして、このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録することも、通信ネットワークを介して配信することも可能である。
【００７９】
次に、本実施の形態に係るコンテンツ推薦システム２００の動作について図７及び図８を用いて説明する。ここで、図７は、コンテンツ推薦システム２００におけるコンテンツ推薦の動作を示すフローチャート図であり、図８は、ユーザのコンテンツ選択行動がプロファイルデータベース１２０および共通プロファイルデータベース４２に反映される動作を示すフローチャート図である。
【００８０】
まず、ユーザがコンテンツ推薦システム２００にアクセスしたときのコンテンツ推薦の動作について説明する。クライアント端末３のアクセス検知部１１は、ユーザのアクセスを検知し、ユーザＩＤをコンテンツ取得部１２及びユーザ状況取得部１３に送信する（ステップＳ３１０）。
【００８１】
次に、ユーザ状況取得部１３は、ユーザの状況（例えば、時刻情報など）を取得し、コンテンツ優先度取得部３１に送信する（ステップＳ３２０）。また、コンテンツ取得部１２は、メタデータ配信部２１にコンテンツデータ（コンテンツのメタデータ）を要求し、返却されたコンテンツデータをコンテンツ優先度取得部３１に送信する（ステップＳ３３０）。
【００８２】
次に、コンテンツ優先度取得部３１は、取得したユーザＩＤ及びユーザの状況に基づき、該当する状況別ユーザプロファイル１２１及び長期的ユーザプロファイル１２２をプロファイルデータベース１２０から取得し、さらに、共通プロファイルデータベース４２から共通プロファイル４２１を取得して、コンテンツの推薦度のスコア値を計算し、推薦結果生成部１５に送信する（ステップＳ３４０）。推薦結果生成部１５では、計算された各コンテンツの推薦度のスコア値に基づき、スコア順に並べ替え、推薦結果表示部１６に送信する（ステップＳ３５０）。
【００８３】
次に、推薦結果表示部１６は、推薦するコンテンツのリストを推薦結果として表示し、ユーザが選択したコンテンツをコンテンツ表示部１７およびコンテンツ選択行動取得部１８に送信する（ステップＳ３６０）。
【００８４】
次に、コンテンツ選択行動取得部１８は、取得したコンテンツ選択行動をコンテンツ選択行動登録部１９に送信し、コンテンツ選択登録部１９は、該コンテンツ選択行動をコンテンツ選択行動データベース２２に登録する（ステップＳ３７０）。
【００８５】
次いで、ユーザのコンテンツ選択行動がプロファイルデータベース１２０および共通プロファイルデータベース４２に反映される動作を説明する。コンテンツ選択データベース２２は、定期的に、登録されているデータからユーザＩＤに従って、ユーザのコンテンツ選択行動をクライアント端末３のプロファイル生成部１１０に送信する（ステップＳ４１０）。
【００８６】
プロファイル生成部１１０では、ユーザのすべてのコンテンツ選択行動を反映した、状況によらない長期的ユーザプロファイル１２２を生成し、プロファイルデータベース１２０に登録する（ステップＳ４２０）。
【００８７】
また、プロファイル生成部１１０は、ユーザのコンテンツ選択行動を状況別に分類し、状況ごとのコンテンツ選択行動を反映した状況別ユーザプロファイル１２１を生成し、プロファイルデータベース１２０に登録する（ステップＳ４３０）。
【００８８】
次に、コンテンツ選択行動データベース２２に登録されているデータから、すべてのユーザのコンテンツ選択行動を共通プロファイル生成部１１０に送信する（ステップＳ４４０）。
【００８９】
共通プロファイル生成部１１０では、すべてのユーザのコンテンツ選択行動から、状況別のすべてのユーザの共通プロファイル４２１を生成し、共通プロファイルデータベース４２に登録する（ステップＳ４５０）。
【００９０】
従って、本実施の形態によれば、ユーザの状況を取得し、ユーザの状況に基づいたユーザプロファイルに他の人のプロファイルも加味して、コンテンツ推薦を行うので、ユーザに負担をかけることなく、ユーザの状況に応じた最適なコンテンツを推薦することができる。
【００９１】
これは、例えば、具体的には、あるユーザは、過去の視聴履歴からドラマが好きなようだが、あるドラマ番組は見ていない、しかし他のユーザの中では該ドラマ番組を見ている人が多いので、該ドラマ番組を推薦提示するというものである。
【００９２】
＜第３の実施の形態＞
図９は、本発明の第３の実施の形態に係るコンテンツ推薦システム３００の概略構成図である。図９に示すコンテンツ推薦システム３００は、ユーザが利用するクライアント端末５と、該クライアント端末５とコンピュータネットワークを介して接続されているサーバ装置６と、を有する構成となっている。このようなシステム構成において、サーバ装置６は、デジタル放送に代表されるブロ−ドキャストおよびＶＯＤ型のコンテンツ配信サービスをクライアント端末５に配信するコンテンツ配信装置となっており、クライアント端末５は、該コンテンツ配信サービスを享受できるようになっている。また、クライアント端末５は、サーバ装置６から配信されるコンテンツのメタデータを用いて、ユーザが視聴するであろうコンテンツの推薦を、ユーザの状況に応じたユーザの嗜好を考慮してユーザに提示するコンテンツ推薦装置となっている。さらに、第３の実施の形態においては、コンテンツ選択に影響を及ぼすユーザの状況を考慮して、コンテンツ推薦を行うようになっている。尚、本実施の形態においても、上記実施の形態と異なる構成及び機能のみ説明し、その他の構成及び機能に関しては同一部分には同一符号を付して説明を省略する。
【００９３】
さらに詳しくは、クライアント端末５は、アクセス検知部１１、コンテンツ取得部１２、ユーザ状況取得部１３、ユーザ状況データベース５２、ユーザ状況判定部５３、コンテンツ優先度取得部１４、推薦結果生成部１５、推薦結果表示部１６、コンテンツ表示部１７、コンテンツ選択行動取得部１８、コンテンツ選択行動登録部５１、プロファイル生成部１１０、およびプロファイルデータベース１２０を具備する構成となっている。
【００９４】
コンテンツ選択行動登録部５１は、コンテンツ選択行動取得部１８から送られたユーザのコンテンツ選択行動に加えて、コンテンツ選択時点におけるユーザの状況を示す情報（例えば、時計からは、時刻情報、センサからは、ユーザの位置情報や服装、ＰＩＭ（Personal Information Manager）情報からは未来のスケジュールなど複数の状況を示す情報）を取得し、コンテンツ選択行動データベース６１に登録する。従って、コンテンツ選択行動データベース６１は、ユーザのコンテンツ選択履歴を、ユーザの状況を示す情報とともに格納するようになっている。
【００９５】
そして、サーバ装置６のユーザ状況抽出部６２では、コンテンツ選択行動データベース６１の情報をもとにコンテンツの選択と相関が高いと思われるユーザの状況を抽出し（蓄積されたデータをもとに統計的な処理による、例えば、通常、朝という状況では、ニュース番組を見ているという視聴履歴がとれた場合には、ニュース番組を選択する際の選択根拠は“朝”という状況である。しかしながら、希なケースで朝ではあるが、ソファーに座っている状況のもとでは、野球の試合を見ているという履歴がとれた場合には、野球の試合の番組を選択する際の選択根拠は、“朝”および“ソファーに座っている”という両方の状況であることがわかる）、クライアント端末５上のユーザ状況データベース５２に登録するようになっている。尚、この抽出されるユーザの状況は、ひとつの状況だけでなく、例えば「“朝”に“ソファーに座っている”」というように、複数の状況の組から構成されてもよい。
【００９６】
ユーザ状況データベース５２は、ユーザ状況抽出部６２によって抽出された、コンテンツの選択と相関が高いと思われるユーザの状況を格納するようになっている。
【００９７】
ユーザの状況判定部５３は、ユーザ状況取得部１３からのアクセスを受け、時計、センサ、そしてＰＩＭ情報等から得た情報を用いて、ユーザの状況を示す情報（例えば、時計からは、時刻情報、センサからは、ユーザの位置情報や服装、ＰＩＭ情報からは未来のスケジュールなど複数の状況を示す情報）を取得すると、ユーザ状況データベース５２に格納されている状況のうち一致するものもしくは最も近いものを取得し、ユーザ状況取得部１４に返却するようになっている。
【００９８】
尚、クライアント端末５、およびサーバ装置６は、少なくとも演算機能および制御機能を備えた中央演算装置（ＣＰＵ）、プログラムやデータを格納する機能を有するＲＡＭ等からなる主記憶装置（メモリ）を有する電子的な装置から構成されているものである。また、各装置は、主記憶装置の他、ハードディスクなどの補助記憶装置を具備していてもよい。
【００９９】
このうち、クライアント端末５のコンテンツ選択行動登録部５１及びユーザ状況判定部５３、並びにサーバ装置６のユーザ状況抽出部６２は、上記ＣＰＵによる演算制御機能を具体的に示したものに他ならない。また、クライアント端末５のユーザ状況データベース５２及びサーバ装置６のコンテンツ選択行動データベース６１は、主記憶装置の機能を備えたものである。
【０１００】
また、本実施の形態に係る各種処理を実行するプログラムは、前述した主記憶装置またはハードディスクに格納されているものである。そして、このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録することも、通信ネットワークを介して配信することも可能である。
【０１０１】
次に、本実施の形態に係るコンテンツ推薦システム３００の動作について図１０及び図１１を用いて説明する。ここで、図１０は、コンテンツ推薦システム３００におけるコンテンツ推薦の動作を示すフローチャート図であり、図１１は、ユーザのコンテンツ選択行動がプロファイルデータベース１２０およびユーザ状況データベース５２に反映される動作を説明するフローチャート図である。
【０１０２】
まず、ユーザがコンテンツ推薦システム３００にアクセスしたときのコンテンツ推薦の動作について説明する。クライアント端末５のアクセス検知部１１は、ユーザのアクセスを検知し、ユーザＩＤをコンテンツ取得部１２及びユーザ状況取得部１３に送信する（ステップＳ５１０）。
【０１０３】
次に、ユーザ状況取得部１３は、ユーザ状況判定部５３にアクセスし、時計、センサ、及びＰＩＭ情報などから得たユーザの状況を示す情報を取得すると、ユーザ状況データベース５２に格納されている状況のうち、一致もしくは最も近い状況を取得して、コンテンツ優先度取得部１４に送信する（ステップＳ５２０）。また、コンテンツ取得部１２は、メタデータ配信部２１にコンテンツデータ（コンテンツのメタデータ）を要求し、返却されたコンテンツデータをコンテンツ優先度取得部１４に送信する（ステップＳ５３０）。
【０１０４】
次に、コンテンツ優先度取得部１４は、取得したユーザＩＤ及びユーザの状況に基づき、該当する状況別ユーザプロファイル２１１及び長期的ユーザプロファイル２１２をプロファイルデータベース１２０から取得し、コンテンツの推薦度のスコア値を計算し、推薦結果生成部１５に送信する（ステップＳ５４０）。推薦結果生成部１５では、計算された各コンテンツの推薦度のスコア値に基づき、スコア順に並べ替え、推薦結果表示部１６に送信する（ステップＳ５５０）。
【０１０５】
次に、推薦結果表示部１６は、推薦するコンテンツのリストを推薦結果として表示し、ユーザが選択したコンテンツをコンテンツ表示部１７およびコンテンツ選択行動取得部１８に送信する（ステップＳ５６０）。
【０１０６】
次に、コンテンツ選択行動取得部１８は、コンテンツ選択行動をコンテンツ選択行動登録部５１に送信し、コンテンツ選択登録部５１は、該コンテンツ選択行動を、時計、センサ、及びＰＩＭ情報などから得たユーザの状況を示す情報とともに、コンテンツ選択行動データベース６１に登録する（ステップＳ５７０）。
【０１０７】
次いで、ユーザのコンテンツ選択行動がプロファイルデータベース１２０およびユーザ状況データベース５２に反映される動作を説明する。コンテンツ選択データベース６１は、定期的に、登録されているデータから、ユーザのコンテンツ選択行動をクライアント端末５のプロファイル生成部１１０及びユーザ状況抽出部６２に送信する（ステップＳ６１０）。
【０１０８】
ユーザ状況抽出部６２は、コンテンツの選択と相関が高いと思われる、ユーザの状況を抽出し、ユーザ状況データベース５２に送信する（ステップＳ６２０）。これにより、ユーザ状況データベース５２は、コンテンツの選択と相関が高いと思われる、ユーザの状況を格納する（ステップＳ６３０）。
【０１０９】
プロファイル生成部１１０では、ユーザのすべてのコンテンツ選択行動を反映した、状況によらない長期的ユーザプロファイル１２２を生成し、プロファイルデータベース１２０に登録する（ステップＳ６４０）。
【０１１０】
次に、プロファイル生成部１１０は、ユーザのコンテンツ選択行動を状況別に分類し、状況ごとのコンテンツ選択行動を反映した状況別ユーザプロファイル１２１を生成し、プロファイルデータベース１２０に登録する（ステップＳ６５０）。
【０１１１】
従って、本実施の形態によれば、ユーザの状況を取得するとともに、該ユーザの状況に一致又は近い、コンテンツ選択に影響を与えるユーザの状況に基づいたユーザプロファイルに従って、コンテンツ推薦を行うので、ユーザに負担をかけることなく、ユーザの状況に応じた最適なコンテンツを推薦することができる。
【０１１２】
これは、例えば、具体的には、あるユーザは、ＰＩＭ情報によると、来週あるアーティストのコンサートに行くようだ、そして、このアーティストのプロモーション番組があるので、該プロモーション番組を推薦提示するというものである。また、センサ情報によると、朝ではあるがユーザはソファにくつろいでいるので、時間があるだろうと判断して、ユーザが好みのドラマや野球の試合の番組を推薦提示するというものである。
【０１１３】
尚、第３の実施の形態においては、コンテンツ選択行動をサーバ装置６のコンテンツ選択データベース６１に登録し、その後、クライアント端末５上のプロファイルデータベース１２０およびユーザ状況データベース５２に反映するようにしたが、コンテンツ選択行動をサーバ装置６に送信せずに、クライアント側だけで処理して、随時、プロファイルデータベース１２０およびユーザ状況データベース５２に反映するようにしてもよいものである。
【０１１４】
以上、本発明の実施の形態について説明してきたが、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、本発明の実施の形態に対して種々の変形や変更を施すことができる。例えば、上記実施の形態においては、クライアント端末１台を１人のユーザが使う場合を想定して説明したが、本発明はこれに限定されるわけではなく、クライアント端末１台を複数のユーザで共有して使ってよいのは勿論である。但し、この場合には、プロファイルデータベース１２０およびユーザ状況データベース５２は、ユーザごとに管理されるようになっており、クライアント端末にログインしたユーザＩＤで該当するユーザのデータを取得するようになっているものである。
【図面の簡単な説明】
【０１１５】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係るコンテンツ推薦システムの概略構成図である。
【図２】状況別ユーザファイルの構成例を説明する図である。
【図３】長期的ユーザファイルの構成例を説明する図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態に係るコンテンツ推薦システムにおけるコンテンツ推薦の動作を示すフローチャート図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態に係るコンテンツ推薦システムにおいてユーザのコンテンツ選択行動がプロファイルデータベースに反映される動作を示すフローチャート図である。
【図６】本発明の第２の実施の形態に係るコンテンツ推薦システムの概略構成図である。
【図７】本発明の第２の実施の形態に係るコンテンツ推薦システムにおけるコンテンツ推薦の動作を示すフローチャート図である。
【図８】本発明の第２の実施の形態に係るコンテンツ推薦システムにおいてユーザのコンテンツ選択行動がプロファイルデータベースおよび共通プロファイルデータベースに反映される動作を示すフローチャート図である。
【図９】本発明の第３の実施の形態に係るコンテンツ推薦システムの概略構成図である。
【図１０】本発明の第３の実施の形態に係るコンテンツ推薦システムにおけるコンテンツ推薦の動作を示すフローチャート図である。
【図１１】本発明の第３の実施の形態に係るコンテンツ推薦システムにおいてユーザのコンテンツ選択行動がプロファイルデータベースおよびユーザ状況データベースに反映される動作を説明するフローチャート図である。
【符号の説明】
【０１１６】
１，３，５  クライアント端末
２，４，６  サーバ装置
１１  アクセス検知部
１２  コンテンツ取得部
１３  ユーザ状況取得部
１４，３１  コンテンツ優先度取得部
１５  推薦結果生成部
１６  推薦結果表示部
１７  コンテンツ表示部
１８  コンテンツ選択行動取得部
１９，５１  コンテンツ選択行動登録部
２１  メタデータ配信部
２２，６１  コンテンツ選択行動データベース
２３  コンテンツ配信部
４１  共通プロファイル生成部
４２  共通プロファイルデータベース
５２  ユーザ状況データベース
５３  ユーザ状況判定部
６２  ユーザ状況抽出部
１００，２００，３００  コンテンツ推薦システム
１１０  プロファイル生成部
１２０  プロファイルデータベース
１２１  状況別ユーザプロファイル
１２２  長期的ユーザプロファイル
【図１】
2005165454.tif 000006
【図２】
2005165454.tif 000007
【図３】
2005165454.tif 000008
【図４】
2005165454.tif 000009
【図５】
2005165454.tif 000010
【図６】
2005165454.tif 000011
【図７】
2005165454.tif 000012
【図８】
2005165454.tif 000013
【図９】
2005165454.tif 000014
【図１０】
2005165454.tif 000015
【図１１】
2005165454.tif 000016