(57)【要約】【課題】  興味が一致するユーザに関連するコンテンツを取得できるようにする。【解決手段】  コンテンツ再生情報をもとに情報探索を要求するユーザのコンテンツに関するユーザ種別を判定し、情報探索を要求するユーザのコンテンツ再生情報に含まれるコンテンツの知名度を数値化し、再生頻度に対し、情報探索要求元ユーザのユーザ種別に従って、コンテンツ情報の知名度をもとに算出される重みを付与したユーザ嗜好ベクトルを生成し、生成したユーザ嗜好ベクトルが情報探索を要求するユーザと類似する、情報探索を要求するユーザ以外のユーザを選択し、選択したユーザのコンテンツ再生情報に含まれるコンテンツの情報を取得し、取得したコンテンツの情報のうち、情報探索を要求するユーザにとって有益な情報を選択し、選択された情報を、情報探索を要求するユーザに提示する。【選択図】  図１
2005128673.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザがクライアント装置により情報探索要求を行うと、クライアント装置に接続するサーバ装置が情報の探索処理を行い、クライアント装置に情報提供を行う情報レコメンド方法において、
ユーザが再生したコンテンツまたはコンテンツの属性と、コンテンツの属性のばらつきと、コンテンツ再生のバースト性とから興味の集中度を求め、この集中度の値に閾値を設けてユーザの種別を決定し、
このユーザの種別に応じた方法でユーザの嗜好を表現する嗜好ベクトルを生成し、
情報提供を求めるユーザの嗜好ベクトルと一定値以上の類似度を有する嗜好ベクトルを持つユーザ集合を生成し、
このユーザ集合に含まれるユーザに対応する情報の中から情報提供を求めるユーザに提供する情報を決定することを特徴とする情報レコメンド方法。
【請求項２】
ユーザがクライアント装置により情報探索要求を行うと、クライアント装置に接続するサーバ装置が情報の探索処理を行い、クライアント装置に情報提供を行う情報レコメンド方法であって、
クライアント装置にて、ユーザがコンテンツの再生を行った際に、前記クラインアント装置から、コンテンツ再生情報を受信する過程と、
前記受信したコンテンツ再生情報に含まれるコンテンツＩＤに該当するコンテンツ属性情報をコンテンツ情報データベースから取得する過程と、
前記コンテンツ再生情報と、前記取得したコンテンツ属性情報とを対応付けてコンテンツ再生情報データベースに記録する過程と、
前記クライアント装置からユーザ情報を指定した情報探索要求を受信する過程と、
情報探索要求元ユーザのユーザ種別を、前記コンテンツ再生情報データベースに記録されたコンテンツ再生情報をもとに判定する過程と、
前記情報探索要求元ユーザのコンテンツ再生情報に含まれるコンテンツまたはコンテンツ属性の知名度を数値として算出する過程と、
前記コンテンツ再生情報データベースに記録されたユーザのコンテンツ再生情報と前記コンテンツまたはコンテンツ属性の知名度とをもとに、前記ユーザの種別に応じてユーザの嗜好を表現するベクトルを生成する過程と、
前記ベクトルを、ユーザの嗜好ベクトルとして、嗜好ベクトル情報データベースに記録する過程と、
前記情報探索要求元ユーザの嗜好ベクトルと、前記嗜好ベクトル情報データベースに記録されたユーザの嗜好ベクトルとの類似度を算出する過程と、
前記情報探索要求元ユーザと嗜好ベクトルの類似度が高いユーザを選択し、選択したユーザのコンテンツ再生情報に含まれるコンテンツまたはコンテンツ属性情報から、情報探索要求を送信したユーザにとって有益な情報を抽出する過程と、
前記抽出された情報を、前記クライアント装置に対して、情報探索結果として送信する過程と、
を有することを特徴とする情報レコメンド方法。
【請求項３】
請求項２記載の情報レコメンド方法において、
前記ユーザ種別は、前記コンテンツ再生情報データベースに記録されたコンテンツ再生情報をもとに、該当ユーザが再生したコンテンツまたはそのコンテンツ属性のばらつきと、コンテンツの再生が特定の時間範囲内に集中しているか、継続的に再生されているかを数値で表したコンテンツ再生のバースト性とを反映して算出される指標値により判定されることを特徴とする情報レコメンド方法。
【請求項４】
請求項２または３記載の情報レコメンド方法において、
前記嗜好ベクトルは、ユーザが過去に再生したコンテンツのコンテンツＩＤまたはコンテンツ属性をベクトルの要素とし、要素となるコンテンツＩＤまたはコンテンツ属性を持つコンテンツの再生頻度と、前記コンテンツまたはコンテンツ属性の知名度とをもとに、前記情報探索要求元ユーザのユーザ種別に応じて算出した重みを付与した値を要素の値とすることを特徴とする情報レコメンド方法。
【請求項５】
ユーザがクライアント装置により情報探索要求を行うと、この要求を受け取り情報の探索処理を行い、クライアント装置に情報提供を行うサーバ装置において、
ユーザが再生したコンテンツまたはコンテンツの属性と、コンテンツの属性のばらつきと、コンテンツ再生のバースト性とから興味の集中度を求め、この集中度の値に閾値を設けてユーザの種別を決定し、
このユーザの種別に応じた方法でユーザの嗜好を表現する嗜好ベクトルを生成し、
情報提供を求めるユーザの嗜好ベクトルと一定値以上の類似度を有する嗜好ベクトルを持つユーザ集合を生成し、
このユーザ集合に含まれるユーザに対応する情報の中から情報提供を求めるユーザに提供する情報を決定することを特徴とするサーバ装置。
【請求項６】
ユーザがクライアント装置により情報探索要求を行うと、この要求を受け取り情報の探索処理を行い、クライアント装置に情報提供を行うサーバ装置であって、
クライアント装置にて、ユーザがコンテンツの再生を行った際に、前記クラインアント装置から、コンテンツ再生情報を受信する手段と、
前記受信したコンテンツ再生情報に含まれるコンテンツＩＤに該当するコンテンツ属性情報をコンテンツ情報データベースから取得するコンテンツ情報取得手段と、
前記コンテンツ再生情報と、前記取得したコンテンツ属性情報とを対応付けてコンテンツ再生情報データベースに記録する再生情報登録手段と、
前記クライアント装置からユーザ情報を指定した情報探索要求を受信し、情報探索要求元ユーザのユーザ種別を、前記コンテンツ再生情報データベースに記録されたコンテンツ再生情報をもとに判定するユーザ種別判定手段と、
前記情報探索要求元ユーザのコンテンツ再生情報に含まれるコンテンツまたはコンテンツ属性の知名度を数値として算出する知名度算出手段と、
前記コンテンツ再生情報データベースに記録されたユーザのコンテンツ再生情報と前記コンテンツまたはコンテンツ属性の知名度とをもとに、前記ユーザの種別に応じてユーザの嗜好を表現するベクトルを生成し、このベクトルをユーザの嗜好ベクトルとして、嗜好ベクトル情報データベースに記録する嗜好ベクトル生成手段と、
前記情報探索要求元ユーザの嗜好ベクトルと、前記嗜好ベクトル情報データベースに記録されたユーザの嗜好ベクトルとの類似度を算出する嗜好類似度算出手段と、
前記情報探索要求元ユーザと嗜好ベクトルの類似度が高いユーザを選択し、選択したユーザのコンテンツ再生情報に含まれるコンテンツまたはコンテンツ属性情報から、情報探索要求を送信したユーザにとって有益な情報を抽出し、この抽出された情報を、前記クライアント装置に対して、情報探索結果として送信する探索結果抽出手段と、
を有することを特徴とするサーバ装置。
【請求項７】
請求項６記載のサーバ装置において、
前記ユーザ種別は、前記コンテンツ再生情報データベースに記録されたコンテンツ再生情報をもとに、該当ユーザが再生したコンテンツまたはそのコンテンツ属性のばらつきと、コンテンツの再生が特定の時間範囲内に集中しているか、継続的に再生されているかを数値で表したコンテンツ再生のバースト性とを反映して算出される指標値により判定されることを特徴とするサーバ装置。
【請求項８】
請求項６または７記載のサーバ装置において、
前記嗜好ベクトルは、ユーザが過去に再生したコンテンツのコンテンツＩＤまたはコンテンツ属性をベクトルの要素とし、要素となるコンテンツＩＤまたはコンテンツ属性を持つコンテンツの再生頻度と、前記コンテンツまたはコンテンツ属性の知名度とをもとに、前記情報探索要求元ユーザのユーザ種別に応じて算出した重みを付与した値を要素の値とすることを特徴とするサーバ装置。
【請求項９】
前記の請求項１〜８のいずれか１項に記載の情報レコメンド方法またはサーバ装置を、コンピュータプログラムで記載してそれを実行可能にしたことを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
前記の請求項１〜８のいずれか１項に記載の情報レコメンド方法またはサーバ装置を、コンピュータで実行可能に記載したプログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ネットワークを介した情報探索において、興味・関心・意図といったユーザの問題意識およびユーザにより獲得された情報を収集し、類似の問題意識を持った他ユーザに情報を提供することで情報収集活動を支援する情報レコメンドを行う技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、興味・関心・意図といったユーザの問題意識およびユーザにより獲得された情報を収集し、類似の問題意識を持った他ユーザに提供することで情報収集活動を支援するための手法として、協調フィルタリングを利用した情報レコメンド方法が存在する。この協調フィルタリングは、複数の人間が存在する環境を前提とし、あるユーザに関する情報の取捨選択の基準を記述するファイルであるＵｓｅｒ  ｐｒｏｆｉ１ｅと、ユーザが情報収集で得た情報を蓄積するファイルであるＲｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎと、ユーザの特徴を抽出する処理単位であるＵｓｅｒ  ｍｏｄｅｌｅｒと、ユーザ関の類似度を計算する処理単位であるＭａｔｃｈ  ｍａｋｅｒと、個々のユーザに応じて情報のランキングを計算する処理単位であるＳｃｏｒｅ  ｐｒｅｄｉｃａｔｏｒとの５要素から成り立つ。ユーザがＵｓｅｒ  ｐｒｏｆｉｌｅとＲｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎとを入力することにより、Ｕｓｅｒ  ｍｏａｅｌｅｒはＵｓｅｒ  ｐｒｏｆｉｌｅを元にユーザの特徴を数値化し、Ｍａｔｃｈ  ｍａｋｅｒはユーザ特徴が類似する他者を探索し、Ｓｃｏｒｅ  ｐｒｅｄｉｃａｔｏｒが、探索された他者のＲｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎから個々のユーザに応じて評価された情報を出力することにより、情報のフィルタリングを行う。
【０００３】
協調フィルタリングシステムの要素の一つであるＭａｔｃｈ  ｍａｋｅｒの処理で行われる、ユーザ間の類似度を計算する処理には様々な手法が提案されている。
【０００４】
現在提案されている手法の中で最も一般的なアルゴリズムであるＧｒｏｕｐＬｅｎｓ（例えば、非特許文献１参照。）における、ユーザ間の類似度算出方法について以下に説明する。
【０００５】
ＧｒｏｕｐＬｅｎｓはユーザの関心を、コンテンツに関するユーザ評価を得点化した数値の配列として扱い、ユーザＫの評価得点配列Ｋと、ユーザＬの評価得点配列Ｌとの類似度ｒKLを以下の式で定義する。
【０００６】
【数１】
2005128673.tif 000003
【０００７】
ＧｒｏｕｐＬｅｎｓのアルゴリズムを用いた協調フィルタリングにおける課題を解決するための、いくつかの研究がなされているが、その多くは、ＧｒｏｕｐＬｅｎｓのアルゴリズムを基礎としている。
【０００８】
一方、人間社会における情報の流通過程において、その過程に関与するユーザは、その行動特性により複数のユーザ種別に分類されることが報告されている（例えば、非特許文献２参照。）。ユーザ種別の判定方法については、アンケートを行った結果をもとに判定する方法や、Ｗｅｂのアクセスログをもとに判定する方法など様々な研究が進められている。非特許文献３では、音楽や映像といった嗜好コンテンツの再生履歴の特徴をもとにユーザを分類すると、ユーザ種別ごとに、他者からの情報取得形態が異なる傾向があることが報告されている。非特許文献３によれば、コンテンツ再生の特徴と、他者からの情報取得形態の特徴との間には、以下のような関連がある。
【０００９】
（１）コンテンツに対する拘りが強く、特定のコンテンツに限って再生頻度が高いユーザ（以下、Ｍａｎｉａと呼ぶ）は、自分の好きなマイナーな趣味が一致する他者からの情報取得に対する期待が高い。
【００１０】
（２）いくつかのコンテンツを、ある程度の期間連続して再生するユーザ（以下、Ｏｐｉｎｉｏｎ  Ｌｅａｄｅｒと呼ぶ）は、新しい情報を持つ他者からの情報取得に対する期待が高い。
【００１１】
（３）多くのコンテンツを少数回ずつ再生するユーザ（以下、Ｍａｊｏｒｉｔｙと呼ぶ）は、世の中で採用者の多い流行の情報を持つ他者からの情報取得に対する期待が高い。
【非特許文献１】Ｐａｕｌ  Ｒｅｓｎｉｃｋ、Ｎｅｏｐｈｙｔｏｓ  Ｉａｃｏｖｏｕ、Ｍｉｔｅｓｈ  Ｓｕｃｈａｋ、Ｐｅｔｅｒ  Ｖｅｒｇｓｔｒｏｍ、Ｊｏｈｎ  Ｒｉｅｄｌ、“ＧｒｏｕｐＬｅｎｓ：Ａｎ  Ｏｐｅｎ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ  ｆｏｒ  ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ  ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ  ｏｆ  ｎｅｔｎｅｗｓ”、Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｕｐｐｏｒｔｅｄ  Ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅ  Ｗｏｒｋ、１９９４
【非特許文献２】Ｅ．Ｍロジャース、”コミュニケーションの科学−マルチメディア社会の基礎理論”、１９９２
【非特許文献３】遠藤、廣田、大竹、山田、”コンテンツ属性情報を利用したコミュニティ形成方法の評価”、情報処理学会第４７回ＧＮ研究会、２００２
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
従来手法では、ユーザ間の類似度計算式は、コンテンツに関するユーザ評価値の分散が分母に含まれるため、評価の分散が小さいユーザ、すなわち、特定のコンテンツに対する拘りがなく、各コンテンツに対する評価に差が付かないユーザとの類似度が高くなる傾向がある。例えば、図１５に示した３ユーザが存在する場合、特定のコンテンツに評価が集中しているＭａｎｉａ傾向のＵｓｅｒＡと、他２ユーザとの類似度を、従来手法により算出すると、ＵｓｅｒＡが高く評価する特定のコンテンツ（ｃｏｎｔｅｎｔ３）に対する興味が一致しているＵｓｅｒＣとの類似度よりも、コンテンツに対する評価のばらつきが少ないＵｓｅｒＢとの類似度が高く算出される。そのため、ＵｓｅｒＡとＵｓｅｒＣとの興味が一致するコンテンツ（ｃｏｎｔｅｎｔ３）が、ＵｓｅｒＡが好むマイナーコンテンツであった場合、Ｍａｎｉａの情報取得形態である、マイナーな趣味が一致する他者からの情報取得が困難である。
【００１３】
また、コンテンツに対する評価にばらつきが少ないＭａｊｏｒｉｔｙの傾向のＵｓｅｒＢと、他２ユーザとの類似度について見ると、ＵｓｅｒＡとの類似度と比較して、ＵｓｅｒＣとの類似度が低く算出されている。しかし、ＵｓｅｒＣとＵｓｅｒＢとの評価がゆるやかに一致しているコンテンツ（ｃｏｎｔｅｎｔ８）がメジャーなコンテンツであり、ＵｓｅｒＡとＵｓｅｒＢとの評価がゆるやかに一致しているコンテンツ（ｃｏｔｅｎｔ７）がマイナーなコンテンツであった場合、Ｍａｊｏｒｉｔｙの情報取得形態である、流行の情報を持つ他者からの情報取得が困難である。
【００１４】
本発明はかかる事情に鑑みなされたもので、その目的は、上記課題を解決することができる情報レコメンド方法、サーバ装置、プログラム及びそのプログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
そこで、前記課題を解決するために、請求項１の情報レコメンド方法は、ユーザがクライアント装置により情報探索要求を行うと、クライアント装置に接続するサーバ装置が情報の探索処理を行い、クライアント装置に情報提供を行う情報レコメンド方法において、ユーザが再生したコンテンツまたはコンテンツの属性と、コンテンツの属性のばらつきと、コンテンツ再生のバースト性とから興味の集中度を求め、この集中度の値に閾値を設けてユーザの種別を決定し、このユーザの種別に応じた方法でユーザの嗜好を表現する嗜好ベクトルを生成し、情報提供を求めるユーザの嗜好ベクトルと一定値以上の類似度を有する嗜好ベクトルを持つユーザ集合を生成し、このユーザ集合に含まれるユーザに対応する情報の中から情報提供を求めるユーザに提供する情報を決定することを特徴とする。
【００１６】
また、請求項２の情報レコメンド方法は、ユーザがクライアント装置により情報探索要求を行うと、クライアント装置に接続するサーバ装置が情報の探索処理を行い、クライアント装置に情報提供を行う情報レコメンド方法であって、クライアント装置にて、ユーザがコンテンツの再生を行った際に、前記クラインアント装置から、コンテンツ再生情報を受信する過程と、前記受信したコンテンツ再生情報に含まれるコンテンツＩＤに該当するコンテンツ属性情報をコンテンツ情報データベースから取得する過程と、前記コンテンツ再生情報と、前記取得したコンテンツ属性情報とを対応付けてコンテンツ再生情報データベースに記録する過程と、前記クライアント装置からユーザ情報を指定した情報探索要求を受信する過程と、情報探索要求元ユーザのユーザ種別を、前記コンテンツ再生情報データベースに記録されたコンテンツ再生情報をもとに判定する過程と、前記情報探索要求元ユーザのコンテンツ再生情報に含まれるコンテンツまたはコンテンツ属性の知名度を数値として算出する過程と、前記コンテンツ再生情報データベースに記録されたユーザのコンテンツ再生情報と前記コンテンツまたはコンテンツ属性の知名度とをもとに、前記ユーザの種別に応じてユーザの嗜好を表現するベクトルを生成する過程と、前記ベクトルを、ユーザの嗜好ベクトルとして、嗜好ベクトル情報データベースに記録する過程と、前記情報探索要求元ユーザの嗜好ベクトルと、前記嗜好ベクトル情報データベースに記録されたユーザの嗜好ベクトルとの類似度を算出する過程と、前記情報探索要求元ユーザと嗜好ベクトルの類似度が高いユーザを選択し、選択したユーザのコンテンツ再生情報に含まれるコンテンツまたはコンテンツ属性情報から、情報探索要求を送信したユーザにとって有益な情報を抽出する過程と、前記抽出された情報を、前記クライアント装置に対して、情報探索結果として送信する過程と、を有することを特徴とする。
【００１７】
また、請求項３の情報レコメンド方法は、請求項２記載の情報レコメンド方法において、前記ユーザ種別は、前記コンテンツ再生情報データベースに記録されたコンテンツ再生情報をもとに、該当ユーザが再生したコンテンツまたはそのコンテンツ属性のばらつきと、コンテンツの再生が特定の時間範囲内に集中しているか、継続的に再生されているかを数値で表したコンテンツ再生のバースト性とを反映して算出される指標値により判定されることを特徴とする。
【００１８】
また、請求項４の情報レコメンド方法は、請求項２または３記載の情報レコメンド方法において、前記嗜好ベクトルは、ユーザが過去に再生したコンテンツのコンテンツＩＤまたはコンテンツ属性をベクトルの要素とし、要素となるコンテンツＩＤまたはコンテンツ属性を持つコンテンツの再生頻度と、前記コンテンツまたはコンテンツ属性の知名度とをもとに、前記情報探索要求元ユーザのユーザ種別に応じて算出した重みを付与した値を要素の値とすることを特徴とする。
【００１９】
また、請求項５のサーバ装置は、ユーザがクライアント装置により情報探索要求を行うと、この要求を受け取り情報の探索処理を行い、クライアント装置に情報提供を行うサーバ装置において、ユーザが再生したコンテンツまたはコンテンツの属性と、コンテンツの属性のばらつきと、コンテンツ再生のバースト性とから興味の集中度を求め、この集中度の値に閾値を設けてユーザの種別を決定し、このユーザの種別に応じた方法でユーザの嗜好を表現する嗜好ベクトルを生成し、情報提供を求めるユーザの嗜好ベクトルと一定値以上の類似度を有する嗜好ベクトルを持つユーザ集合を生成し、このユーザ集合に含まれるユーザに対応する情報の中から情報提供を求めるユーザに提供する情報を決定することを特徴とする。
【００２０】
また、請求項６のサーバ装置は、ユーザがクライアント装置により情報探索要求を行うと、この要求を受け取り情報の探索処理を行い、クライアント装置に情報提供を行うサーバ装置であって、クライアント装置にて、ユーザがコンテンツの再生を行った際に、前記クラインアント装置から、コンテンツ再生情報を受信する手段と、前記受信したコンテンツ再生情報に含まれるコンテンツＩＤに該当するコンテンツ属性情報をコンテンツ情報データベースから取得するコンテンツ情報取得手段と、前記コンテンツ再生情報と、前記取得したコンテンツ属性情報とを対応付けてコンテンツ再生情報データベースに記録する再生情報登録手段と、前記クライアント装置からユーザ情報を指定した情報探索要求を受信し、情報探索要求元ユーザのユーザ種別を、前記コンテンツ再生情報データベースに記録されたコンテンツ再生情報をもとに判定するユーザ種別判定手段と、前記情報探索要求元ユーザのコンテンツ再生情報に含まれるコンテンツまたはコンテンツ属性の知名度を数値として算出する知名度算出手段と、前記コンテンツ再生情報データベースに記録されたユーザのコンテンツ再生情報と前記コンテンツまたはコンテンツ属性の知名度とをもとに、前記ユーザの種別に応じてユーザの嗜好を表現するベクトルを生成し、このベクトルをユーザの嗜好ベクトルとして、嗜好ベクトル情報データベースに記録する嗜好ベクトル生成手段と、前記情報探索要求元ユーザの嗜好ベクトルと、前記嗜好ベクトル情報データベースに記録されたユーザの嗜好ベクトルとの類似度を算出する嗜好類似度算出手段と、前記情報探索要求元ユーザと嗜好ベクトルの類似度が高いユーザを選択し、選択したユーザのコンテンツ再生情報に含まれるコンテンツまたはコンテンツ属性情報から、情報探索要求を送信したユーザにとって有益な情報を抽出し、この抽出された情報を、前記クライアント装置に対して、情報探索結果として送信する探索結果抽出手段と、を有することを特徴とする。
【００２１】
また、請求項７のサーバ装置は、請求項６記載のサーバ装置において、前記ユーザ種別は、前記コンテンツ再生情報データベースに記録されたコンテンツ再生情報をもとに、該当ユーザが再生したコンテンツまたはそのコンテンツ属性のばらつきと、コンテンツの再生が特定の時間範囲内に集中しているか、継続的に再生されているかを数値で表したコンテンツ再生のバースト性とを反映して算出される指標値により判定されることを特徴とする。
【００２２】
また、請求項８のサーバ装置は、請求項６または７記載のサーバ装置において、前記嗜好ベクトルは、ユーザが過去に再生したコンテンツのコンテンツＩＤまたはコンテンツ属性をベクトルの要素とし、要素となるコンテンツＩＤまたはコンテンツ属性を持つコンテンツの再生頻度と、前記コンテンツまたはコンテンツ属性の知名度とをもとに、前記情報探索要求元ユーザのユーザ種別に応じて算出した重みを付与した値を要素の値とすることを特徴とする。
【００２３】
また、請求項９のプログラムは、前記の請求項１〜８のいずれか１項に記載の情報レコメンド方法またはサーバ装置を、コンピュータプログラムで記載してそれを実行可能にしたことを特徴とする。
【００２４】
また、請求項１０の記録媒体は、前記の請求項１〜８のいずれか１項に記載の情報レコメンド方法またはサーバ装置を、コンピュータで実行可能に記載したプログラムを記録したことを特徴とする。
【００２５】
本発明では、ユーザのコンテンツに対する評価から、ユーザをいくつかの種別に分類し、この種別に応じた方法でユーザの嗜好ベクトルを算出しているので、この嗜好ベクトルの類似度が高いユーザに対応する情報の提供をおこなうと、情報提供を要求するユーザにとって興味が一致する有益な情報である可能性が高い。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、ユーザにとっては、自分の興味ある情報の属性と、嗜好の偏りを考慮したレコメンド情報が提供されることにより、従来のレコメンド手法と比較して、より趣味嗜好に合ったコンテンツを発見、取得することが可能となる。
【００２７】
コンテンツ提供者にとっては、特に、これまでユーザの目に付きにくいマイナーなコンテンツ等を、ユーザの嗜好に合わせて効率的に配信することにより、コンテンツの販売を促進させるという効果が期待できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下、図面を用いて本発明の実施例を説明する。
【００２９】
なお、本発明の実施の形態の説明中、コンテンツとは、映像情報、音声情報、画像情報、文字情報等あらゆるコンテンツを含む概念である。
【００３０】
図１に、本発明により実現される情報レコメンドシステムのシステム構成例を図示する。情報レコメンドシステムは複数のクライアント装置１０と、サーバ装置２０とから概略構成され、クライアント装置１０とサーバ装置２０とは、インターネット、ＬＡＮ、公衆回線を介したパソコン通信網、その他任意の有線又は無線を使用したネットワークなどの通信網（図示省略）を介して接続することができる。クライアント装置１０は複数存在するが、説明の簡略化のため、以下では１台のクライアント装置１０について説明する。
【００３１】
(クライアント装置１０の構成)
クライアント装置１０は、図１に示すように、ユーザ情報入力手段１１と、コンテンツ再生制御手段１２と、コンテンツＩＤ取得手段１３と、再生情報通知手段１４と、情報探索要求送信手段１５と、探索結果表示手段１６とを備える。
【００３２】
ユーザ情報入力手段１１は、サーバ装置２０が提供するサービスを利用するために必要なユーザＩＤ等のユーザ情報の入力手段を与える。
【００３３】
コンテンツ再生制御手段１２は、クライアント装置１０のローカルディスクや、ＣＤ等の記憶媒体や、コンテンツ配信サーバ等に保存されるコンテンツファイル１７の再生、停止といった制御を行う。
【００３４】
コンテンツＩＤ取得手段１３は、コンテンツファイル１７のヘッダ部等に埋め込まれたコンテンツの一意識別子であるコンテンツＩＤを、コンテンツファイル１７から取得する。
【００３５】
再生情報通知手段１４は、ユーザ情報入力手段１１を利用して入力されたユーザ情報と、コンテンツＩＤ取得手段１３を利用して取得したコンテンツＩＤと、コンテンツ再生時刻として現在時刻とを、コンテンツ再生情報としてサーバ装置２０に送信する。
【００３６】
情報探索要求送信手段１５は、ユーザ情報入力手段１１を利用して入力されたユーザ情報を情報探索要求メッセージとしてサーバ装置２０に送信する。
【００３７】
探索結果表示手段１６は、情報探索要求送信手段１５でサーバ装置２０に送信した情報探索要求の応答として、サーバ装置２０から返信される探索結果を受信し、表示する。
【００３８】
(サーバ装置２０の構成)
サーバ装置２０は、図１に示すように、コンテンツ情報取得手段２１と、再生情報登録手段２２と、ユーザ種別判定手段２３と、知名度算出手段２４と、嗜好ベクトル生成手段２５と、嗜好類似度算出手段２６と、探索結果抽出手段２７と、コンテンツ情報ＤＢ２８と、コンテンツ再生情報ＤＢ２９と、嗜好ベクトル情報ＤＢ２ａとを備える。
【００３９】
ここで、コンテンツ情報ＤＢ２８のデータ構造の例を図２に示す。コンテンツ情報ＤＢ２８には、コンテンツＩＤ、コンテンツのタイトル、アーティスト名、ジャンル名等のコンテンツ属性情報が格納される。
【００４０】
次に、コンテンツ再生情報ＤＢ２９のデータ構造の例を図３に示す。コンテンツ再生情報ＤＢ２９には、ユーザＩＤ、コンテンツＩＤ、再生時刻、コンテンツ属性情報などが格納される。
【００４１】
次に、嗜好ベクトル情報ＤＢ２ａのデータ構造の例を図４に示す。嗜好ベクトル情報ＤＢ２ａには、ユーザＩＤ、要素番号、要素値、要素名などが格納される。
【００４２】
続いて、各構成手段について説明する。コンテンツ情報取得手段２１は、指定されたコンテンツＩＤで管理されるコンテンツのコンテンツ属性情報（コンテンツのタイトル、アーティスト名、ジャンル名等）を、コンテンツ情報ＤＢ２８より取得する。
【００４３】
再生情報登録手段２２は、クライアント装置１０から送信されるコンテンツ再生情報（ユーザＩＤ、コンテンツＩＤ、コンテンツ再生時刻等）を受信し、受信したユーザＩＤと、コンテンツＩＤと、コンテンツ再生時刻と、コンテンツ情報取得手段２１を利用して取得したコンテンツ再生情報に含まれるコンテンツＩＤで管理されるコンテンツの属性情報とを、コンテンツ再生情報ＤＢ２９に保存する。
【００４４】
ユーザ種別判定手段２３は、クライアント装置１０から情報探索要求としてユーザＩＤを受信し、受信したユーザＩＤに該当するユーザのコンテンツ再生情報（ユーザＩＤ、コンテンツＩＤ、再生時刻、コンテンツ属性情報等）をコンテンツ再生情報ＤＢ２９より取得し、取得したコンテンツ再生情報をもとに、上記ユーザのユーザ種別を判定する。
【００４５】
知名度算出手段２４は、計測対象であるコンテンツの流通情報を取得し、指定されたコンテンツＩＤで管理されるコンテンツや、指定されたコンテンツ属性の知名度を、取得したコンテンツの流通情報をもとに算出する。
【００４６】
嗜好ベクトル生成手段２５は、指定されたユーザＩＤに該当するユーザのコンテンツ再生情報に含まれる、コンテンツまたはコンテンツ属性の知名度を、知名度算出手段２４より取得し、ユーザ種別判定手段２３より取得した、上記指定されたユーザのユーザ種別に応じた計算方法で、本サービスを享受する全ユーザに対して、ユーザの嗜好をベクトル表現した嗜好ベクトルを、コンテンツ再生情報ＤＢ２９より取得したコンテンツ再生情報と、コンテンツの知名度とをもとに生成し、生成した嗜好ベクトルを嗜好ベクトル情報ＤＢ２ａに保存する。
【００４７】
嗜好類似度算出手段２６は、サービスを享受する全ユーザの嗜好ベクトルを、嗜好ベクトル情報ＤＢ２ａより取得し、指定されたユーザＩＤに該当するユーザの嗜好ベクトルと、それ以外のユーザの嗜好ヘクトルとの類似度を算出し、算出した類似度の高いユーザを選択する。
【００４８】
探索結果抽出手段２７は、指定された複数のユーザＩＤに該当するユーザのコンテンツ再生情報に含まれる全てのコンテンツに関する情報を、コンテンツ再生情報ＤＢ２９より取得し、取得した全ての情報に対して、指定された第二のユーザＩＤに該当するユーザにとっての有益性を数値化した得点を算出し、算出した得点の高い情報を、クライアント装置１０に送信する。
【００４９】
次に、本発明の実施の形態による情報レコメンドシステムの全体的な動作について説明する。図５および図６は、本発明の実施の形態に係る情報レコメンドシステムの全体フローチャートである。本発明の対象とするコンテンツには、コンテンツを一意に識別するためのコンテンツＩＤが付与され、コンテンツファイルから付与されたコンテンツＩＤを取得することができ、予めコンテンツ提供者等が登録したコンテンツ属性情報を、コンテンツＩＤをもとに取得できる必要がある。そのため、本システムの処理前に、以下の前処理を行う必要がある。
【００５０】
(前処理)
（１）コンテンツ提供者等が、コンテンツ属性情報をコンテンツ情報ＤＢ２８に登録する。
【００５１】
（２）記録されたコンテンツ属性情報に対して、サーバ装置２０が、コンテンツの一意識別子であるコンテンツＩＤを発行する。
【００５２】
（３）発行されたコンテンツＩＤを、コンテンツファイルのヘッダ部等を利用して、コンテンツファイルに埋め込む。
【００５３】
上記の処理は、サーバ装置２０での処理に限定されるわけではなく、例えば、対象となるコンテンツが音楽の場合、Ｇｒａｃｅｎｏｔｅ社（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｒａｃｅｎｏｔｅ．ｃｏｍ）が提供する音楽データベースである「ＣＤＤＢ」で管理する楽曲のＩＤとコンテンツ属性情報を利用する等、サーバ装置２０以外の装置で行われる処理結果を利用することも可能である。
【００５４】
以上の前処理の後、以下のフローで処理を行う。
【００５５】
(クライアント装置１０のコンテンツ再生情報登録処理フロー)
(ステップＳ０１)ユーザ情報入力処理
本サービスを利用するユーザは、コンテンツの再生情報をサーバ装置２０に送信する。その際、ユーザを一意に識別するためのユーザＩＤ等のユーザ情報を、ユーザ情報入力手段１１を利用して入力する。ユーザ情報を入力する契機は、コンテンツの再生開始時点や、再生プレイヤ起動時点や、コンテンツ再生情報送信時点等が考えられるが、後述するステップＳ０５のコンテンツ再生情報送信処理の以前に行われる必要がある。
【００５６】
(ステップＳ０２)コンテンツ再生処理
コンテンツ再生手段１２は、ユーザが指定したコンテンツファイル１７を再生する。コンテンツ再生形式については、クライアント装置１０の記憶装置上に存在するコンテンツファイルや、ＣＤ・ＤＶＤ等に保存されたコンテンツファイルを再生する形式と、コンテンツ配信業者等の運営するコンテンツ配信サーバ上に存在するストリーム配信用コンテンツファイルを再生する形式等があるが、本実施例においてはいずれのコンテンツ再生形式についても適用可能である。
【００５７】
(ステップＳ０３)コンテンツＩＤ取得処理
コンテンツＩＤ取得手段１３は、コンテンツ再生制御手段１２を利用して再生されるコンテンツファイル１７から、前処理（３）にてコンテンツファイルに埋め込んだコンテンツＩＤを取得する。ここで、コンテンツファイル１７からコンテンツＩＤを取得する方法は、上記したコンテンツファイルのヘッダ部に埋め込まれたコンテンツＩＤを読み出す方法や、電子透かし等によってコンテンツファイルに埋め込まれたコンテンツＩＤを読み出す方法や、ＣＤ等の場合は、ＣＤに埋め込まれたＩＤを読み出すための専用ツールを利用してＩＤを読み出す方法等が考えられる。
【００５８】
(ステップＳ０４)コンテンツＩＤ埋め込み有無判定
コンテンツファイル１７へのコンテンツＩＤ埋め込みの有無を判定する。
【００５９】
(ステップＳ０５)再生情報送信処理
コンテンツファイル１７にコンテンツＩＤが埋め込まれていた場合、再生情報通知手段１４は、ステップＳ０１にて入力されたユーザＩＤと、ステップＳ０３にて取得したコンテンツファイル１７のコンテンツＩＤと、コンテンツ再生時刻として現在時刻とをコンテンツ再生情報としてサーバ装置２０に送信する。
【００６０】
(サーバ装置２０のコンテンツ再生情報登録処理フロー) 
(ステップＳ０６)コンテンツ情報取得処理
サーバ装置２０は、ステップＳ０５にてクライアント装置１０から送信されるコンテンツ再生情報（ユーザＩＤ、コンテンツＩＤ、再生時刻等）を受信する。コンテンツ情報取得手段２１は、受信したコンテンツ再生情報に含まれるコンテンツＩＤに該当するコンテンツのコンテンツ属性情報（コンテンツのタイトル、アーティスト名、ジャンル名等）をコンテンツ情報ＤＢ２８より取得する。
【００６１】
(ステップＳ０７)再生情報登録処理
再生情報登録手段２２は、ステップＳ０５にてクライアント装置１０から送信されるコンテンツ再生情報（ユーザＩＤ、コンテンツＩＤ、再生時刻等）と、ステップＳ０６にて取得したコンテンツ属性情報とを、対応づけてコンテンツ再生情報ＤＢ２９に保存する。
【００６２】
(情報探索処理フロー)
(ステップＳ０８)ユーザ情報入力処理
本サービスを利用するユーザは、ユーザ情報入力手段１１を利用して、ユーザを一意に識別するためのユーザＩＤ等のユーザ情報を入力する。クライアント装置１０の情報探索要求送信手段１５は、入力されたユーザ情報を、サーバ装置２０に情報探索要求メッセージとして送信する。
【００６３】
(ステップＳ０９)ユーザ種別判定処理
サーバ装置２０は、クライアント装置１０から送信される情報探索要求メッセージとしてユーザ情報を受信する。ユーザ種別判定手段２３は、受信したユーザＩＤに該当する情報探索要求元ユーザのコンテンツ再生情報を、コンテンツ再生情報ＤＢ２９より取得し、取得したコンテンツ再生情報をもとに、ユーザが再生したコンテンツまたはそのコンテンツ属性のばらつきと、コンテンツの再生が特定の時間範囲内に集中しているか、継続的に再生されているかを数値で表したコンテンツ再生のバースト性とを反映した指標値を計算する。そして、算出された指標値をもとに、情報探索要求元ユーザのユーザ種別を判定する。
【００６４】
以下の説明では、ユーザ種別として、非特許文献３で報告されているＭａｎｉａ、Ｏｐｉｎｉｏｎ  Ｌｅａｄｅｒ、Ｍａｊｏｒｉｔｙの３階層のユーザ種別を例にとって説明するが、ユーザ種別として、特願２００３−１５９１１８号「プロファイリングシステム、プロファイリング方法、プログラムおよび記録媒体」で示されているユーザプロファイル等のユーザ種別を利用することも可能である。
【００６５】
(ステップＳ１０)知名度算出処理
知名度算出手段２４は、ステップＳ０９で取得した、情報探索要求元ユーザのコンテンツ再生情報に含まれるコンテンツＩＤに該当する全てのコンテンツに対して、コンテンツまたはコンテンツ属性情報の流通情報を取得し、取得した流通情報をもとに、コンテンツまたはコンテンツ属性の知名度を算出する。
【００６６】
ここで、コンテンツまたはコンテンツ属性情報の流通情報とは、オリコン社が提供するような音楽ＣＤ販売に関する売り上げ・ランキング情報（ｗｗｗ．ｏｒｉｃｏｎ．ｃｏ．ｊｐ）や、例えばＷｉｎＭＸ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｗｉｎｍｘ．ｃｏｍ／）のようなユーザ間でコンテンツを交換するアプリケーションを利用して単位時問当たりに交換されるコンテンツの個数や、対象コンテンツのコンテンツ属性情報を検索エンジンなどで検索した際の検索結果件数や、これらの情報を複数組み合わせた情報といった、コンテンツの流通頻度を数値化した値を指す。もちろん、本システムで取得したコンテンツ再生情報ＤＢ２９に保存されるコンテンツ再生情報をもとに、コンテンツまたはコンテンツ属性情報の流通情報を算出することも可能である。
【００６７】
(ステップＳ１１)嗜好ベクトル生成処理
嗜好ベクトル生成手段２５は、サービスを享受する全ユーザのコンテンツ再生情報を、コンテンツ再生情報ＤＢ２９より取得し、取得したコンテンツ再生情報と、ステップＳ０９で判定した情報探索要求元ユーザのユーザ種別と、Ｓ１０で取得したコンテンツまたはコンテンツ属性の知名度とをもとに、ユーザの嗜好を表現するベクトルである嗜好ベクトルを、本サービスを享受する全ユーザについて生成する。生成した嗜好ベクトルは嗜好ベクトル情報ＤＢ２ａに保存する。
【００６８】
嗜好ベクトルは、ユーザが過去に再生したコンテンツのコンテンツＩＤまたはコンテンツ属性情報を要素とし、要素としたコンテンツＩＤまたはコンテンツ属性情報を持つコンテンツの再生回数や再生時間といった再生頻度と、上記コンテンツまたはコンテンツ属性の知名度をもとに、上記情報探索要求元ユーザのユーザ種別に応じて算出した重みとの積を各要素の値とする。
【００６９】
(ステップＳ１２)嗜好類似度算出処理
嗜好類似度算出手段２６は、ステップＳ１１で生成した全ユーザの嗜好ベクトルを、嗜好ベクトル情報ＤＢ２ａより取得し、取得した嗜好ベクトル情報をもとに、情報探索要求元ユーザと、その他のユーザとの嗜好ベクトルの類似度を算出する。
【００７０】
２ユーザ間の嗜好ベクトル類似度の算出方法は、対象となる２ベクトルの余弦を取る方法や、ベクトルの要素値の平均が０になるようにベクトルを正規化した後に余弦を取る方法といった、従来の協調フィルタリングの嗜好類似度の算出方法等を用いることが考えられる。
【００７１】
(ステップＳ１３)情報選択処理
探索結果抽出手段２７は、ステップＳ１２で算出した情報探索要求元ユーザの嗜好ベクトルと類似度が高いユーザ集合を生成し、生成したユーザ集合に含まれるユーザのコンテンツ再生情報を、コンテンツ再生情報ＤＢ２９から取得する。取得したコンテンツ再生情報に含まれるコンテンツに対して、上記ユーザ集合に含まれるユーザのコンテンツ再生情報や、情報探索要求元ユーザの再生の有無等を考慮して、そのコンテンツが情報探索要求元ユーザにとって、どのくらい有益であるかを表す得点を算出する。算出した得点の高いコンテンツを、情報探索結果として、クライアント装置１０に送信する。
【００７２】
(ステップＳ１４)探索結果表示処理
クライアント装置１０の探索結果表示手段１６は、ステップＳ１３にて、サーバ装置２０から送信される情報探索結果を受信し、表示する。
【００７３】
次に、図７に従って、上述した全体的な処理フローにおけるステップＳ０９のユーザ種別判定処理について、さらに詳しく説明する。
【００７４】
ユーザ種別判定手段２３は、クライアント装置１０から、情報探索要求メッセージとしてユーザＩＤを受信する（Ｓ０９０１）。
【００７５】
受信したユーザＩＤをもとに、情報探索要求元ユーザのコンテンツ再生情報を、コンテンツ再生情報ＤＢ２９より取得する（Ｓ０９０２）。
【００７６】
取得した情報探索要求元ユーザのコンテンツ再生情報を、コンテンツＩＤまたはコンテンツ属性情報と、時間とで集計する。これにより、情報探索要求元ユーザが、任意の時刻１から、設定された時間範囲後の時刻２までの間に、どのようなコンテンツをどれぐらい（回数・時間等）再生したかを表すコンテンツ再生情報集計表が作成される。
【００７７】
図８に、コンテンツ再生情報からコンテンツ再生情報集計表を作成した例について示す。図８に示した例では、コンテンツ再生情報から得られるコンテンツ再生回数を、コンテンツのアーティスト名と、時間とで集計している（Ｓ０９０３）。
【００７８】
作成した情報探索要求元ユーザのコンテンツ再生情報集計表の値を正規化したコンテンツ再生頻度表を作成する。コンテンツ再生頻度表は、情報探索要求元ユーザが、あるコンテンツまたはコンテンツ属性に対して、ユーザの全興味中どれくらいの興味を持っているかを表現する。図９に、図８で作成したコンテンツ再生情報集計表からコンテンツ再生頻度表を作成した例について示す。この例では、コンテンツ再生情報集計表の各値を、全コンテンツ再生回数で除算することにより、コンテンツ再生情報集計表を正規化し、コンテンツ再生頻度表を作成している（Ｓ０９０４）。
【００７９】
作成したコンテンツ再生頻度表の値をもとに、情報探索要求元ユーザのユーザ種別を判定するためのユーザ指標値を算出する。本発明では、ユーザが再生するコンテンツまたはコンテンツ属性のばらつきと、コンテンツの再生が特定の時間範囲内に集中しているか、継続的に再生されているかを数値で表したコンテンツ再生のバースト性とをもとに、ユーザ指標値を算出する。
【００８０】
図１０に、コンテンツ再生頻度表からユーザ指標値を算出した例を示す、図１０に示した例では、再生コンテンツ属性のばらつきを、コンテンツ再生頻度表の値を各コンテンツ属性（図１０に示した例では、各アーティスト）ごとに集計した値の分散とした。また、コンテンツ再生のバースト性は、コンテンツ再生頻度表の時間軸方向の分散値をコンテンツ属性（図１０に示した例では、アーティスト）ごとに算出し、算出した各分散値の平均として算出した。ユーザ指標値は、再生コンテンツ属性のばらつきと、コンテンツ再生のバースト性との商とした。図１０に示したユーザ指標値算出方法では、特定のコンテンツに限って再生回数が多く、かつ長期問に渡って再生を繰り返すユーザのユーザ指標値が高く算出され、多くの種類のコンテンツを短時間に再生するユーザのユーザ指標値が低く算出される。すなわち、Ｍａｎｉａのユーザ指標値が最も高く、Ｍａｊｏｒｉｔｙのユーザ指標値が最も低く、Ｍａｎｉａのユーザ指標値とＭａｊｏｒｉｔｙのユ一ザ指標値との中間のユーザ指標値をとるユーザがＯｐｉｎｉｏｎ  Ｌｅａｄｅｒとなる（Ｓ０９０５）。
【００８１】
算出したユーザ指標値と、Ｍａｎｉａ、Ｏｐｉｎｉｏｎ  Ｌｅａｄｅｒ、Ｍａｊｏｒｉｔｙを判定するための閾値とを比較することにより、ユーザ種別を判定する。ＭａｎｉａとＯｐｉｎｉｏｎ  Ｌｅａｄｅｒとを分離するための閾値を「閾値１」とし、Ｏｐｉｎｉｏｎ  ＬｅａｄｅｒとＭａｊｏｒｉｔｙを分離するための閾値を閾値２」とする。まず、ユーザ指標値と閾値１とを比較する（Ｓ０９０６）。
【００８２】
（１）ユーザ指標値が閾値１より小さい場合。
【００８３】
ユーザ指標値と閾値２とを比較する。（Ｓ０９０７）
（１−１）ユーザ指標値が閾値２より小さい場合
情報探索要求元ユーザのユーザ種別を「Ｍａｊｏｒｉｔｙ」と判定する（Ｓ０９０８）。
【００８４】
（１−２）ユーザ指標値が閾値２より大きい場合情報探索要求元ユーザのユーザ種別を「Ｏｐｉｎｉｏｎ  Ｌｅａｄｅｒ」と判定する（Ｓ０９０９）。
【００８５】
（２）ユーザ指標値が閾値１より大きい場合
情報探索要求元ユーザのユーザ種別を「Ｍａｎｉａ」と判定する（Ｓ０９１０）。
【００８６】
ユーザ種別を判定するための閾値の設定については、サービス開始時に経験的に決定された固定値を用いる方法や、本システムによって提供される探索結果に対するユーザ評価をフィードバックし、機械学習等を利用して動的に設定する方法等が考えられる。
【００８７】
なお、図７〜図１０で示したユーザ指標値の算出方法は、本発明の一例についての理解を容易にするために記載されたものであり、本発明は、ユーザ指標値が、再生コンテンツ属性のばらつきと、コンテンツ再生のバースト性とから算出される、ユーザの興味に関する特徴を表した数値であれば、以上説明したユーザ指標値の算出方法に限定されるわけではない。
【００８８】
次に、図１１に従って、上述した全体的な処理フローにおけるステップＳ１０のコンテンツ知名度算出処理について、本システムで取得したコンテンツ再生情報ＤＢ２９に保存されるコンテンツ再生情報をコンテンツ流通情報とした場合を例にとって、さらに詳しく説明する。
【００８９】
コンテンツの流通情報として、コンテンツ再生情報ＤＢ２９より取得した、指定した任意の時刻から現在時刻までのコンテンツ再生情報を、コンテンツＩＤまたはコンテンツ属性（図１１に示した例では、アーティスト名）と、ユーザＩＤとで集計する。これにより、指定した任意の時刻から現在までの間に、どのユーザがどのコンテンツまたはどのコンテンツ属性を持つコンテンツ（図１１に示した例では、どのアーティストのコンテンツ）をどれぐらい（回数・時間等）再生したかを示す表（図１１中、コンテンツ再生集計表）が作成される。図１１の例では、コンテンツ知名度を、知名度算出対象のアーティストを属性に持つコンテンツを再生した人数として算出した。
【００９０】
図１１で示したコンテンツ知名度の算出方法は、本発明の一例についての理解を容易にするために記載されたものであり、本発明は、以上説明したコンテンツ知名度の算出方法に限定されるわけではない。
【００９１】
次に、図１２に従って、上述した全体的な処理フローにおけるステップＳ１１の嗜好ベクトル生成処理について、さらに詳しく説明する。嗜好ベクトル生成手段２５は、情報探索要求元ユーザのユーザ種別をユーザ種別判定手段２３より取得する（Ｓ１１０１）。
【００９２】
情報探索要求元ユーザのコンテンツ再生情報を、コンテンツ再生情報ＤＢ２９より取得し（Ｓ１１０２）、取得したコンテンツ再生情報に含まれる全コンテンツまたはコンテンツ属性から成る、コンテンツまたはコンテンツ属性の集合Ｃを生成する（Ｓ１１０３）。
【００９３】
コンテンツまたはコンテンツ属性の集合Ｃに含まれる全てのコンテンツまたはコンテンツ属性の知名度を、知名度算出手段２４より取得する（Ｓ１１０４）。
【００９４】
次に、ループ関数ｊを１に初期化し（Ｓ１１０５）、以下の処理を繰り返す。
【００９５】
嗜好ベクトル生成手段２５は、本サービスを享受するユーザｊめコンテンツ再生情報を、コンテンツ再生情報ＤＢ２９より取得する（Ｓ１１０６）。
【００９６】
取得したユーザｊのコンテンツ再生情報をもとに、ユーザｊのコンテンツｋまたはコンテンツ属性ｋを持つコンテンツの累積再生回数Ｐｊｋを、コンテンツまたはコンテンツ属性の集合Ｃに含まれる全てのコンテンツｋまたはコンテンツ属性ｋについて算出する（Ｓ１１０７）。
【００９７】
算出したコンテンツ累積再生回数をもとに、全てのユーザの嗜好ベクトルを、情報探索要求元のユーザ種別に従って（Ｓ１１０８）、以下の方法で生成する。
【００９８】
（１）情報探索要求元ユーザのユーザ種別が「Ｍａｎｉａ」の場合
情報探索要求元ユーザは、自分とマイナーな趣味が一致する他者からの情報に対する期待が高いことから、嗜好ベクトルの要素のうち、希少性の高いコンテンツまたはコンテンツ属性の要素値を強調する必要がある。そのため、本実施例では、ユーザの嗜好ベクトルの各要素値を、コンテンツ累積再生回数と、コンテンツまたはコンテンツ属性の知名度との商として算出する（Ｓ１１０９）。
【００９９】
（２）情報探索要求元ユーザのユーザ種別が「Ｏｐｉｎｉｏｎ  Ｌｅａｄｅｒ」の場合
本実施例では、ユーザの嗜好ベクトルの各要素値を、コンテンツ累積再生回数とする（Ｓ１１１０）。
【０１００】
ここで、情報探索要求元ユーザは、新しい情報に対する期待が高いことから、コンテンツまたはコンテンツ属性の知名度の元になるコンテンツまたはコンテンツ属性情報の流通情報として、現在時刻に近い一定期間に限定した情報を利用し、ユーザの嗜好ベクトルの各要素値を、コンテンツ累積再生回数と、コンテンツまたはコンテンツ属性の知名度の積として算出する等の方法により、より効果的な嗜好ベクトルが生成される可能性がある。
【０１０１】
（３）情報探索要求元ユーザのユーザ種別が「Ｍａｊｏｒｉｔｙ」の場合
情報探索要求元ユーザは、世の中で採用者の多い流行の情報を持つユーザからの情報取得に対する期待が高いことから、嗜好ベクトルの要素のうち、知名度が高く、世の中に多く普及するコンテンツまたはコンテンツ属性の要素値を強調する必要がある。そのため、本実施例では、ユーザの嗜好ベクトルの各要素値を、コンテンツ累積再生回数と、コンテンツまたはコンテンツ属性の知名度との積として算出する（Ｓ１１１１）。
【０１０２】
上記の操作を、本サービスを享受する全ユーザ（ユーザ総数Ｎ）に対して繰り返す。すなわち、ｊ≧Ｎかを判断し（Ｓ１１１２）、ｊ<Ｎの場合には、ｊを＋１インクリメントして（Ｓ１１１３）、ステップＳ１１０６以降を繰り返す。ｊ≧Ｎになったら、処理を終了する。
【０１０３】
図１２に示した嗜好ベクトルの算出式は、本発明の一例についての理解を容易にするために記載されたものであり、本発明は、以上説明した嗜好ベクトルの算出式に限定されるわけではない。
【０１０４】
図１３は、図１５で示した評価表の例に対して、計測対象のコンテンツに適当なコンテンツ知名度を付与し、ユーザ種別がＭａｎｉａであるＵｓｅｒＡが情報探索要求元ユーザである場合の、本実施例を利用した各ユーザの嗜好類似度の計算結果である。
【０１０５】
図１４は、図１５で示した評価表の例に対して、計測対象のコンテンツに適当なコンテンツ知名度を付与し、ユーザ種別がＭａｊｏｒｉｔｙであるＵｓｅｒＢが情報探索要求元ユーザである場合の、本実施例を利用した各ユーザの嗜好類似度の計算結果である。
【０１０６】
図１３および図１４の計算結果は、上述した従来技術における課題を解決した結果となっている。
【０１０７】
なお、本発明は、図５〜図１２に示した方法または図１に示した装置の一部または全部の処理機能をプログラムとして構成してコンピュータを用いて実現すること、あるいは図５〜図１２で示した処理手順をプログラムとして構成してコンピュータに実行させることができる。また、コンピュータでその各部の処理機能を実現するためのプログラム、あるいはコンピュータのその処理手順を実行させるためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ＭＯ、ＲＯＭ、メモリカード、ＣＤ、ＤＶＤ、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、提供したりすることが可能であり、また、インターネットのような通信ネットワークを介して配布したりすることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１０８】
【図１】情報レコメンドシステムのシステム構成の概要を示した図。
【図２】コンテンツ情報ＤＢのデータ構造例を示した図。
【図３】コンテンツ再生情報ＤＢのデータ構造例を示した図。
【図４】嗜好ベクトル情報ＤＢのデータ構造例を示した図。
【図５】情報レコメンド方法の全体フローチャート。
【図６】情報レコメンド方法の全体フローチャート。
【図７】ユーザ種別算出処理の詳細フローチャート。
【図８】コンテンツ再生情報からコンテンツ再生集計表への変換例を示した図。
【図９】コンテンツ再生集計表からコンテンツ再生頻度表への変換例を示した図。
【図１０】ユーザ指標値の計算例を示した図。
【図１１】コンテンツ知名度の算出方法の例を示す図。
【図１２】嗜好ベクトル生成処理の詳細フローチャート。
【図１３】本実施例による嗜好類似度の算出結果例を示した図。
【図１４】本実施例による嗜好類似度の算出結果例を示した図。
【図１５】従来の協調フィルタリングによる嗜好類似度の算出結果例を示した図。
【符号の説明】
【０１０９】
１０…クライアント装置
１１…ユーザ情報入力手段
１２…コンテンツ再生制御手段
１３…コンテンツＩＤ取得手段
１４…再生情報通知手段
１５…情報探索要求送信手段
１６…探索結果表示手段
１７…コンテンツファイル
２０…サーバ装置
２１…コンテンツ情報取得手段
２２…再生情報登録手段
２３…ユーザ種別判定手段
２４…知名度算出手段
２５…嗜好ベクトル生成手段
２６…嗜好類似度算出手段
２７…探索結果抽出手段
２８…コンテンツ情報
２９…コンテンツ再生情報
２ａ…嗜好ベクトル情報
【図１】
2005128673.tif 000004
【図２】
2005128673.tif 000005
【図３】
2005128673.tif 000006
【図４】
2005128673.tif 000007
【図５】
2005128673.tif 000008
【図６】
2005128673.tif 000009
【図７】
2005128673.tif 000010
【図８】
2005128673.tif 000011
【図９】
2005128673.tif 000012
【図１０】
2005128673.tif 000013
【図１１】
2005128673.tif 000014
【図１２】
2005128673.tif 000015
【図１３】
2005128673.tif 000016
【図１４】
2005128673.tif 000017
【図１５】
2005128673.tif 000018