(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワーク上で提示されているアイテムに対して利用者がコメント付与を行うための情報提供サービスシステムにおける情報提供方法であって、
前記ネットワーク上のサーバにおいて、
重み係数設定手段が、「アイテムへのコメント付与」というアクセス種別が存在する場合は、利用者のコメント情報を蓄積したコメント情報記憶手段から、アイテムに付与されたコメントを取得し、該コメントを用いて、該利用者のアイテムに対する関心の強さを表した重み係数を設定する重み係数設定ステップと、
関心強度算出手段が、利用者の行動履歴をアクセス種別毎に蓄積する履歴情報記憶手段から各アイテムに対するアクセス数を取得し、前記重み係数を用いて前記アクセス種別により重み付けした総和を関心強度として求め、各アイテム毎に該関心強度を関心強度記憶手段に格納する関心強度算出ステップと、
サービス提供手段が、前記関心強度を用いてアイテムや該アイテムの関連情報を出力するサービス提供ステップと、を行い、
前記重み係数設定ステップにおいて、
同じアイテムに付与された１回のコメントの平均文字数に比例させてアイテムの重み係数を設定する
ことを特徴とする情報提供方法。
【請求項２】
ネットワーク上で提示されているアイテムに対して利用者がコメント付与を行うための情報提供サービスシステムにおける情報提供方法であって、
前記ネットワーク上のサーバにおいて、
重み係数設定手段が、「アイテムへのコメント付与」というアクセス種別が存在する場合は、利用者のコメント情報を蓄積したコメント情報記憶手段から、アイテムに付与されたコメントを取得し、該コメントを用いて、該利用者のアイテムに対する関心の強さを表した重み係数を設定する重み係数設定ステップと、
関心強度算出手段が、利用者の行動履歴をアクセス種別毎に蓄積する履歴情報記憶手段から各アイテムに対するアクセス数を取得し、前記重み係数を用いて前記アクセス種別により重み付けした総和を関心強度として求め、各アイテム毎に該関心強度を関心強度記憶手段に格納する関心強度算出ステップと、
サービス提供手段が、前記関心強度を用いてアイテムや該アイテムの関連情報を出力するサービス提供ステップと、を行い、
前記重み係数設定ステップにおいて、
同じアイテムに付与された全コメントを内容に応じて分類し、分類されたカテゴリ毎に予め設定しておいたスコアを全コメントに付与し、
全コメントの平均スコアに比例させてアイテムの重み係数を設定する
ことを特徴とする情報提供方法。
【請求項３】
ネットワーク上で提示されているアイテムに対して利用者がコメント付与を行うための情報提供サービスシステムにおける情報提供方法であって、
前記ネットワーク上のサーバにおいて、
重み係数設定手段が、「アイテムへのコメント付与」というアクセス種別が存在する場合は、利用者のコメント情報を蓄積したコメント情報記憶手段から、アイテムに付与されたコメントを取得し、該コメントを用いて、該利用者のアイテムに対する関心の強さを表した重み係数を設定する重み係数設定ステップと、
関心強度算出手段が、利用者の行動履歴をアクセス種別毎に蓄積する履歴情報記憶手段から各アイテムに対するアクセス数を取得し、前記重み係数を用いて前記アクセス種別により重み付けした総和を関心強度として求め、各アイテム毎に該関心強度を関心強度記憶手段に格納する関心強度算出ステップと、
サービス提供手段が、前記関心強度を用いてアイテムや該アイテムの関連情報を出力するサービス提供ステップと、を行い、
前記重み係数設定ステップにおいて、
同じアイテムに付与された全コメントを形態素解析し、
各コメントに共通の最頻出ワードあるいは共起確率の最も高いワードのペアを検出し、これら頻度あるいは共起確率が予め設定しておいた閾値以上であれば、これら頻度あるいは共起確率が高くなるほどアイテムの重み係数を高くするように設定する
ことを特徴とする情報提供方法。
【請求項４】
ネットワーク上で提示されているアイテムに対して利用者がコメント付与を行うための情報提供サービスシステムにおける情報提供装置であって、
利用者のコメント情報を蓄積したコメント情報記憶手段と、
利用者の行動履歴をアクセス種別毎に蓄積する履歴情報記憶手段と、
「アイテムへのコメント付与」というアクセス種別が存在する場合は、前記コメント情報記憶手段から、アイテムに付与されたコメントを取得し、該コメントを用いて、該利用者のアイテムに対する関心の強さを表した重み係数を設定する重み係数設定手段と、
前記履歴情報記憶手段から各アイテムに対するアクセス数を取得し、前記重み係数を用いて前記アクセス種別により重み付けした総和を関心強度として求め、各アイテム毎に該関心強度を関心強度記憶手段に格納する関心強度算出手段と、
前記関心強度を用いてアイテムや該アイテムの関連情報を出力するサービス提供手段と、を有し、
前記重み係数設定手段は、
同じアイテムに付与された１回のコメントの平均文字数に比例させてアイテムの重み係数を設定する手段を含む
ことを特徴とする情報提供装置。
【請求項５】
ネットワーク上で提示されているアイテムに対して利用者がコメント付与を行うための情報提供サービスシステムにおける情報提供装置であって、
利用者のコメント情報を蓄積したコメント情報記憶手段と、
利用者の行動履歴をアクセス種別毎に蓄積する履歴情報記憶手段
「アイテムへのコメント付与」というアクセス種別が存在する場合は、前記コメント情報記憶手段から、アイテムに付与されたコメントを取得し、該コメントを用いて、該利用者のアイテムに対する関心の強さを表した重み係数を設定する重み係数設定手段と、
前記履歴情報記憶手段から各アイテムに対するアクセス数を取得し、前記重み係数を用いて前記アクセス種別により重み付けした総和を関心強度として求め、各アイテム毎に該関心強度を関心強度記憶手段に格納する関心強度算出手段と、
前記関心強度を用いてアイテムや該アイテムの関連情報を出力するサービス提供手段と、を有し、
前記重み係数設定手段は、
同じアイテムに付与された全コメントを内容に応じて分類し、分類されたカテゴリ毎に予め設定しておいたスコアを全コメントに付与し、全コメントの平均スコアに比例させてアイテムの重み係数を設定する手段を含む
ことを特徴とする情報提供装置。
【請求項６】
ネットワーク上で提示されているアイテムに対して利用者がコメント付与を行うための情報提供サービスシステムにおける情報提供装置であって、
利用者のコメント情報を蓄積したコメント情報記憶手段と、
利用者の行動履歴をアクセス種別毎に蓄積する履歴情報記憶手段
「アイテムへのコメント付与」というアクセス種別が存在する場合は、前記コメント情報記憶手段から、アイテムに付与されたコメントを取得し、該コメントを用いて、該利用者のアイテムに対する関心の強さを表した重み係数を設定する重み係数設定手段と、
前記履歴情報記憶手段から各アイテムに対するアクセス数を取得し、前記重み係数を用いて前記アクセス種別により重み付けした総和を関心強度として求め、各アイテム毎に該関心強度を関心強度記憶手段に格納する関心強度算出手段と、
前記関心強度を用いてアイテムや該アイテムの関連情報を出力するサービス提供手段と、を有し、
前記重み係数設定手段は、
同じアイテムに付与された全コメントを形態素解析する手段と、
各コメントに共通の最頻出ワードあるいは共起確率の最も高いワードのペアを検出し、これら頻度あるいは共起確率が予め設定しておいた閾値以上であれば、これら頻度あるいは共起確率が高くなるほどアイテムの重み係数を高くするように設定する手段とを含む
ことを特徴とする情報提供装置。
【請求項７】
請求項４乃至６のいずれか１項に記載の情報提供装置を実現するための処理をコンピュータに実行させることを特徴とする情報提供プログラム。
【請求項８】
請求項７に記載の情報提供プログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報提供方法及び装置及びプログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体に係り、特に、ネットワーク上で映像コンテンツやグッズなどのアイテムを提示し、利用者が閲覧・コメント付与等の各種アクセスを行う情報提供サービスシステムにおける情報提供方法及び装置及びプログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
ネットワーク上でアイテムを提示し、利用者が閲覧・コメント付与等の各種アクセスを行う情報提供サービスシステムにおいて、アクセス向上のために、利用者の関心の高い準にアイテムを提示するなどアイテムの提示方法を動的に制御することがよく行われるが、提示方法を制御するための基礎データとなる利用者の関心強度を求める方法として以下の２つに分類される。
【０００３】
（１）明示的方法：
利用者がアイテムにアクセスしたときに関心の強さに関する情報を明示的に投入する方法で、アイテム対する関心の高さを５段階程度で判定した結果を投入したり、お薦め等の投票を行ったり、アンケート結果を投入する方法などがある。
【０００４】
（２）観測的方法：
利用者の行動履歴からアイテムへの関心強度を算出する方法である。
【０００５】
行動履歴としてアイテムへのアクセス履歴を用い、アクセス数の総和をアイテムへの関心の強さとする方法、特定のアイテムにアクセスしている時間からアイテムへの関心の強さを求める方法、アクセスしているアイテムの遷移に着目して求める方法がある。また、アクセス総数やアクセス総数の時間的変化を総合的に分析する方法もある（例えば、非特許文献１参照）。
【０００６】
さらに、行動履歴として、アクセス履歴だけではなく、閲覧中のマウス操作も利用する方法（例えば、非特許文献２参照）や、視線検出を行い、情報提示画面のどこを注視しているかを分析する方法もある（例えば、非特許文献３参照）。
【非特許文献１】HATASHIMA T, MOTODA T, YAMAMOTO S, “An Interest Index for WWW Servers and CyberRanking.”, IEICE Trans. INF.&SYST.
【非特許文献２】土方嘉徳、青木義則、古井陽之助、中島周、“マウス挙動に基づくテキスト部分抽出方式と抽出キーワードの有効性に関する検証”情報処理学会論文誌、Vol.43, No.2, pp.566-576, 2002
【非特許文献３】大野  健彦“IMPACT:視線情報の再利用に基づく文書ナビゲータ”情報処理学会研究会報告資料  2000-HI-89, pp.7-14, 2000
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記の（１）の明示的方法は、利用者に負担がかかるため、全ての利用者からの情報を収集することが困難である。
【０００８】
また、上記の（２）の観測的方法では、以下の問題がある。
【０００９】
アクセス総数を分析するだけの方法では、アイテムへの関心の強さが必ずしも反映されていない問題がある。さらに、アクセス履歴に加え、マウス操作の行動履歴を用いる方法は、アクセス履歴のみによる分析を補うことは可能であるが、マウス操作とアイテムの関心の強さが常に密接に関係しているとは言えず、アイテムへの関心の強さが反映されていない場合もある。視線の検出等を用いる方法は、利用者の利用環境に計測手段を用意する必要があり、適用範囲が限定されるという問題がある。
【００１０】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、利用者のアクセス履歴からアイテムへの関心の強さが反映された指標を抽出し、利用者に人気があり、関心の強い情報提示を行うことが可能な情報提供方法及び装置及びプログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体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】
【００１１】
図１は、本発明の原理を説明するための図である。
【００１２】
本発明（請求項１）は、ネットワーク上で提示されているアイテムに対して利用者がコメント付与を行うための情報提供サービスシステムにおける情報提供方法であって、
ネットワーク上のサーバにおいて、
重み係数設定手段が、「アイテムへのコメント付与」というアクセス種別が存在する場合は、利用者のコメント情報を蓄積したコメント情報記憶手段から、アイテムに付与されたコメントを取得し、該コメントを用いて、該利用者のアイテムに対する関心の強さを表した重み係数を設定する重み係数設定ステップ（ステップ１）と、
関心強度算出手段が、利用者の行動履歴をアクセス種別毎に蓄積する履歴情報記憶手段から各アイテムに対するアクセス数を取得し、重み係数を用いてアクセス種別により重み付けした総和を関心強度として求め、各アイテム毎に該関心強度を関心強度記憶手段に格納する関心強度算出ステップ(ステップ２)と、
サービス提供手段が、関心強度を用いてアイテムや該アイテムの関連情報を出力するサービス提供ステップ(ステップ３)と、を行い、
重み係数設定ステップ(ステップ１)において、
同じアイテムに付与された１回のコメントの平均文字数に比例させてアイテムの重み係数を設定する。
【００１３】
本発明（請求項２）は、ネットワーク上で提示されているアイテムに対して利用者がコメント付与を行うための情報提供サービスシステムにおける情報提供方法であって、
ネットワーク上のサーバにおいて、
重み係数設定手段が、「アイテムへのコメント付与」というアクセス種別が存在する場合は、利用者のコメント情報を蓄積したコメント情報記憶手段から、アイテムに付与されたコメントを取得し、該コメントを用いて、該利用者のアイテムに対する関心の強さを表した重み係数を設定する重み係数設定ステップと、
関心強度算出手段が、利用者の行動履歴をアクセス種別毎に蓄積する履歴情報記憶手段から各アイテムに対するアクセス数を取得し、重み係数を用いてアクセス種別により重み付けした総和を関心強度として求め、各アイテム毎に該関心強度を関心強度記憶手段に格納する関心強度算出ステップと、
サービス提供手段が、関心強度を用いてアイテムや該アイテムの関連情報を出力するサービス提供ステップと、を行い、
重み係数設定ステップにおいて、
同じアイテムに付与された全コメントを内容に応じて分類し、分類されたカテゴリ毎に予め設定しておいたスコアを全コメントに付与し、
全コメントの平均スコアに比例させてアイテムの重み係数を設定する。
本発明（請求項３）は、ネットワーク上で提示されているアイテムに対して利用者がコメント付与を行うための情報提供サービスシステムにおける情報提供方法であって、
ネットワーク上のサーバにおいて、
重み係数設定手段が、「アイテムへのコメント付与」というアクセス種別が存在する場合は、利用者のコメント情報を蓄積したコメント情報記憶手段から、アイテムに付与されたコメントを取得し、該コメントを用いて、該利用者のアイテムに対する関心の強さを表した重み係数を設定する重み係数設定ステップと、
関心強度算出手段が、利用者の行動履歴をアクセス種別毎に蓄積する履歴情報記憶手段から各アイテムに対するアクセス数を取得し、重み係数を用いてアクセス種別により重み付けした総和を関心強度として求め、各アイテム毎に該関心強度を関心強度記憶手段に格納する関心強度算出ステップと、
サービス提供手段が、関心強度を用いてアイテムや該アイテムの関連情報を出力するサービス提供ステップと、を行い、
重み係数設定ステップにおいて、
同じアイテムに付与された全コメントを形態素解析し、
各コメントに共通の最頻出ワードあるいは共起確率の最も高いワードのペアを検出し、これら頻度あるいは共起確率が予め設定しておいた閾値以上であれば、これら頻度あるいは共起確率が高くなるほどアイテムの重み係数を高くするように設定する。
【００１４】
図２は、本発明の原理構成図である。
【００１５】
本発明（請求項４）は、ネットワーク上で提示されているアイテムに対して利用者がコメント付与を行うための情報提供サービスシステムにおける情報提供装置であって、
利用者のコメント情報を蓄積したコメント情報記憶手段と、
利用者の行動履歴をアクセス種別毎に蓄積する履歴情報記憶手段５と、
「アイテムへのコメント付与」というアクセス種別が存在する場合は、コメント情報記憶手段から、アイテムに付与されたコメントを取得し、該コメントを用いて、該利用者のアイテムに対する関心の強さを表した重み係数を設定する重み係数設定手段６と、
履歴情報記憶手段５から各アイテムに対するアクセス数を取得し、重み係数を用いてアクセス種別により重み付けした総和を関心強度として求め、各アイテム毎に該関心強度を関心強度記憶手段８に格納する関心強度算出手段７と、
関心強度を用いてアイテムや該アイテムの関連情報を出力するサービス提供手段２と、を有し、
重み係数設定手段６は、
同じアイテムに付与された１回のコメントの平均文字数に比例させてアイテムの重み係数を設定する手段を含む。
【００１６】
本発明（請求項５）は、ネットワーク上で提示されているアイテムに対して利用者がコメント付与を行うための情報提供サービスシステムにおける情報提供装置であって、
利用者のコメント情報を蓄積したコメント情報記憶手段と、
利用者の行動履歴をアクセス種別毎に蓄積する履歴情報記憶手段
「アイテムへのコメント付与」というアクセス種別が存在する場合は、コメント情報記憶手段から、アイテムに付与されたコメントを取得し、該コメントを用いて、該利用者のアイテムに対する関心の強さを表した重み係数を設定する重み係数設定手段と、
履歴情報記憶手段から各アイテムに対するアクセス数を取得し、重み係数を用いてアクセス種別により重み付けした総和を関心強度として求め、各アイテム毎に該関心強度を関心強度記憶手段に格納する関心強度算出手段と、
関心強度を用いてアイテムや該アイテムの関連情報を出力するサービス提供手段と、を有し、
重み係数設定手段は、
同じアイテムに付与された全コメントを内容に応じて分類し、分類されたカテゴリ毎に予め設定しておいたスコアを全コメントに付与し、全コメントの平均スコアに比例させてアイテムの重み係数を設定する手段を含む。
本発明（請求項６）は、ネットワーク上で提示されているアイテムに対して利用者がコメント付与を行うための情報提供サービスシステムにおける情報提供装置であって、
利用者のコメント情報を蓄積したコメント情報記憶手段と、
利用者の行動履歴をアクセス種別毎に蓄積する履歴情報記憶手段
「アイテムへのコメント付与」というアクセス種別が存在する場合は、コメント情報記憶手段から、アイテムに付与されたコメントを取得し、該コメントを用いて、該利用者のアイテムに対する関心の強さを表した重み係数を設定する重み係数設定手段と、
履歴情報記憶手段から各アイテムに対するアクセス数を取得し、重み係数を用いてアクセス種別により重み付けした総和を関心強度として求め、各アイテム毎に該関心強度を関心強度記憶手段に格納する関心強度算出手段と、
関心強度を用いてアイテムや該アイテムの関連情報を出力するサービス提供手段と、を有し、
重み係数設定手段は、
同じアイテムに付与された全コメントを形態素解析する手段と、
各コメントに共通の最頻出ワードあるいは共起確率の最も高いワードのペアを検出し、これら頻度あるいは共起確率が予め設定しておいた閾値以上であれば、これら頻度あるいは共起確率が高くなるほどアイテムの重み係数を高くするように設定する手段と、を含む。
【００１７】
本発明（請求項７）は、請求項４乃至６のいずれか１項に記載の情報提供装置を実現するための処理をコンピュータに実行させる情報提供プログラムである。
【００１８】
本発明（請求項８）は、請求項７に記載の情報提供プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００１９】
上記のように本発明によれば、利用者のアクセス履歴から、アイテムへの関心の強さが反映された指標を抽出することで、例えば、アイテムの人気ランキングをより精度よく表示したり、関心の強い順にアイテムを表示したりできる。このようなトレンドに即応した情報提示を行うことでサービス利用を促進させることができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００２１】
本発明では、利用者全体の関心強度を収集できるように、上記の（２）の観測的方法におけるアクセス履歴の分析に基づく方法が有効であるが、この方法の課題を解決できるように、本発明では、アクセス回数という量的な指標と、アイテムへの関心の強さの質的な指標の両方を考慮した関心強度を求める方法を説明する。
【００２２】
提示されているアイテムに対して利用者が多様なアクセスが行うことができる場合には、アクセス種別に応じて利用者の関心の強度が異なると考えられる。例えば、映像をシーンに分割し、各映像シーンにコメントを付与してコミュニケーションを行ったり、映像視聴を楽しむ情報提供サービスにおいては、映像シーンの選択、映像シーンの視聴、コメントの付与、他人が付与したコメントの閲覧などの多様なアクセスが可能であり、アクセス種別により関心強度が異なると考えられる。例えば、映像シーンにコメントを付与する場合は、その映像シーンに対する関心強度は他のアクセス種別より極めて高いと考えられる。
【００２３】
以下では、映像をシーンに分割し、各映像シーンにコメントを付与してコミュニケーションを行ったり、映像視聴を楽しむ視聴者間コミュニケーションサービスを例に説明する。
【００２４】
図３は、本発明の一実施の形態におけるサーバの構成図である。
【００２５】
同図に示すサーバ１０はクライアント端末１とネットワークを介して接続されている。
【００２６】
クライアント端末１は、ネットワーク上で情報提供サービスを利用する端末であり、サーバからの情報を利用者に提示したり、利用者の要求をサーバ１０に伝える。
【００２７】
サーバ１０は、サービス提供処理部２、提供者によるアイテム情報記憶部３、利用者コメント記憶部４、アクセス種別毎の履歴情報記憶部５、重み係数設定部６、関心強度算出部７、アイテムプロファイル記憶部８、提示方法更新部９から構成される。
【００２８】
サービス提供処理部２は、クライアント端末１から利用者の要求を取り込み、それに対応する情報をクライアント端末１に出力する。また、利用者コメントや利用者の行動履歴を取り込み、利用者コメントを利用者コメント記憶部４に、利用者の行動履歴をアクセス種別毎の履歴情報記憶部５にそれぞれ出力する。
【００２９】
提供者によるアイテム情報記憶部３は、サービス提供に必要なアイテムに関する情報をサービス提供者が予め登録した情報を管理する。本実施の形態の場合には、アイテムである映像コンテンツ、各映像をシーンに分割したときのシーン定義情報、利用者情報がある。提示方法更新部９からの要求に応じて管理している情報を出力する。
【００３０】
利用者コメント記憶部４は、利用者が付与したコメントを管理する。重み係数設定部６からの要求に応じて管理しているコメントを出力する。
【００３１】
アクセス種別毎の履歴情報記憶部５は、サービス提供処理部２から利用者のアクセスログを受け取り、アクセス種別毎の履歴情報を管理する。関心強度算出部７からの要求に応じて管理している履歴情報を出力する。
【００３２】
重み係数設定部６は、関心強度を算出するときのアクセス種別に対する重み係数を設定する。設定した重み係数を関心強度算出部７に出力する。重み係数を利用者コメントから動的に設定する場合を含むときには、利用者コメント記憶部４に要求して利用者が付与したコメントを取得し、重みを設定する。
【００３３】
関心強度算出部７は、アクセス種別毎の履歴情報記憶部５から、期間や利用者等について予め設定しておいた範囲でのアクセス種別毎のアクセス頻度を読み取り、重み係数設定部６で設定した重み係数を用いて、アクセス種別で重みを変えたアクセス数の重み付け和から各アイテムへの関心強度を算出する。算出した関心強度をアイテムプロファイル記憶部８に出力する。
【００３４】
アイテムプロファイル記憶部８は、関心強度算出部７より受け取った各アイテムへの関心強度をアイテムプロファイルとして管理する。提示方法更新部９からの要求に応じて、管理しているアイテムプロファイルを出力する。
【００３５】
提示方法更新部９は、サービス提供処理部２から提示内容の更新要求を受け付けると、アイテムプロファイル記憶部８と提供者によるアイテム情報記憶部３とから必要な情報を取得し、要求内容に応じた画面を生成し、生成した画面をサービス提供処理部２に出力する。
【００３６】
次に、本発明の一実施の形態における処理手順を説明する。
【００３７】
各ユーザが視聴者間コミュニケーションサービスを利用して映像シーンを視聴したり、コメント登録を行ったりすると、クライアント端末１とサービス提供処理部２とで必要な情報のやり取りがあり、ユーザが付与したコメントが利用者コメント記憶部４に、アクセス履歴がアクセス種別毎の履歴情報記憶部５にそれぞれ蓄積され、管理される。しばらく利用された後で、最新のアクセス状況に基づいた利用者全体での関心の高い映像シーンのランキング表示を行う要求が、サービス提供処理部２から提示方法更新部９に出力されたときの処理手順を以下に説明する。なお、提供者によるアイテム情報記憶部３には、映像コンテンツ、各映像のシーン定義情報が管理されているものとする。
【００３８】
図４は、本発明の一実施の形態における処理のフローチャートである。
【００３９】
ステップ２０１）  重み係数設定部６において、アクセス種別ｋ（ｋ＝１，２，…，Ｋ）に対する重み係数ｗ（ｋ）を設定する。
【００４０】
ステップ２０２）  関心強度算出部７は、アクセス種別毎の履歴情報記憶部５からアクセス種別毎の履歴情報を取得し、映像シーンｎ（ｎ＝１，２，…，Ｎ）に対するアクセス種別ｋのアクセス頻度Ｘｎ（ｋ）を算出する。
【００４１】
ステップ２０３）  関心強度算出部７は、映像シーンｎに対する関心強度Ｙ（ｎ）を、
【００４２】
【数１】
0004447552.tif 000002
により算出する。算出した関心強度Ｙ（ｎ）を映像シーンｎに対するプロファイルとして、アイテムプロファイル記憶部８に格納する。
【００４３】
ステップ２０４）  アイテムプロファイル記憶部８に格納されている各映像シーンに対する関心強度Ｙ（ｎ）（ｎ＝１，２，…，Ｎ）と、提供者によるアイテム情報記憶部３に格納されている映像シーンの一覧とから、関心強度の高い順に、映像シーンを並べたランキング表示画面を生成する。
【００４４】
以上の処理により、最新のアクセス状況に基づいた利用者全体の関心の高い映像シーンのランキング表示を行うことができる。ここで、ランキングの精度を向上させるためには、ステップ２０１において適切な重み係数を設定することが重要である。
【００４５】
以下では、適切な重み係数を設定する方法について説明する。
【００４６】
まず、重み係数設定部６において、重み係数を事前に設定しておく場合の２つの例を説明する。
【００４７】
（１）トップダウン的な設定方法：
提供する各アイテム（映像シーン）に対して利用者がアクセスするときの典型的な行動パターンをサービス提供者が予測することが容易な場合に、典型的な例を基準として、各アクセス種別の重み係数を事前に設定しておく方法である。例えば、視聴者間コミュニケーションサービスにおいて、映像シーンへのアクセス種別として、「映像シーン選択（ｋ＝１）」、「映像シーン視聴（ｋ＝２）」、「コメント閲覧（ｋ＝３）」、「コメント付与（ｋ＝４）」、「お気に入りリストへの登録（ｋ＝５）」の５通りを設定した時に、映像シーン選択、映像シーン視聴、コメント閲覧よりは、お気に入りリストに登録する方がより高い関心があると考えられる。また、「コメント付与」というアクセスは映像シーンに非常に高い関心があるときに実行されると考えられる。以上のことから、各アクセス種別の重み係数ｗ（ｋ）を、
【００４８】
【数２】
0004447552.tif 000003
とすればよい。具体的な値として、例えば、w(1)=0.8，w(2)=1.0，w(3)=1.0，w(4)=1.1，w(5)=1.2のように設定することが有効である。
【００４９】
（２）学習データによる設定方法：
サービス提供時に試行期間やモニタ会員などを利用して、一定の期間にアンケート等により関心の強さが集計できる場合に、これを学習データとして重み係数を設定する方法である。モニタ会員Ｒ人のＮ個の映像シーンに対する、集計した関心度の測定値とサービス利用時のアクセス種別毎の利用頻度が得られた時に、アクセス種別の重み係数を求める例を以下に示す。
【００５０】
利用者ｒ（ｒ＝１，２，…，Ｒ）の映像シーンｎに対する関心強度の測定値をＹｒ（ｎ）、
利用者ｒの映像シーンｎに対するアクセス種別ｋのアクセス頻度をＸｒｎ（ｋ）とすると、関心強度の測定と推定値の誤差を表すＥは、
【００５１】
【数３】
0004447552.tif 000004
となり、このＥを最小にするｗ（ｋ）を求めればよい。これは、重回帰分析により容易に求められる。
【００５２】
次に、重み係数設定部６において、「コメント付与」種別に対する重み係数を、利用者コメント記憶部４から利用者コメントを読み出して、動的に設定する３つの例を説明する。
【００５３】
（３）コメントの量的指標に基づく設定方法：
アイテム（映像シーン）に関する関心が高いほど長いコメントを付与する傾向にあるという仮説に基づき、１回のコメント付与で登録されたコメント量に比例させて重み係数を設定する方法である。
【００５４】
重み係数設定部６は、利用者コメント記憶部４のコメントを解析し、コメント量として、１回のコメント付与で登録されたコメントの平均文字数を用い、コメント量と重み係数との対応付けを、Ｎ個の映像シーンに対するコメント量の平均と標準偏差に基づいて対応付けのテーブルを用意しておく方法が有効である。図５に示すように、映像シーンｎに付与されたコメント量Ｌｎに応じて調整係数αｎを設定しておき、既に求めておいたコメント付与に対する重み係数をαｎ倍すればよい。
【００５５】
具体例として、（１）のトップダウン的な設定方法の例において、w(1)=0.8，w(2)=1.0，w(3)=1.0，w(4)=1.1，w(5)=1.2のように設定した時に、映像シーンｎに対するコメント付与の重み係数は、コメント量から求めた調整係数αｎを用いて、w(5)=1.2αnとなる。
【００５６】
（４）コメントの質的指標に基づく設定方法：
アイテム（映像シーン）に付与したコメント内容（例えば、単純な質問、肯定的な表現、ネガティブな表現など）により、アイテムに関する関心の高さが異なるという仮説に基づき、利用者コメント記憶部４に格納されているコメントを内容に応じて分類し、分類結果により重み係数を設定する方法である。
【００５７】
重み係数設定部６は、利用者コメント記憶部４のコメントを解析し、コメントタイプの分類例として、１回のコメント付与で登録されたコメントを「挨拶」、「アイテムに関する質問」、「肯定的な主張」、「否定的な主張」の４つに分類し、分類カテゴリに応じてスコアを付け、同一の映像シーンに付与された全コメントのスコアの平均値に応じて、既に求めておいたコメント付与に対する重み係数を調節する方法が有効である。視聴者間コミュニケーションサービスにおいて、図６（ａ）に示すように、映像シーンにコメントが付与された時を例に、処理手順を以下に説明する。図７は、本発明の一実施の形態におけるコメント付与の質的指標に基づいて重み係数を設定する動作のフローチャートである。
【００５８】
ステップ３０１）  分類ワードの登録：
各コメントタイプの代表的なワードを分類ワードとして予め当該重み係数設定部６内のメモリ（図示せず）に記憶しておく。図６（ｂ）に分類ワードの例を示す。
【００５９】
ステップ３０２）  利用者コメントの分類：
１回のコメント付与で登録されたコメントの中で、分類ワードの出現頻度を求め、各カテゴリに属する分類ワードの頻度の合計が最も高いカテゴリに判定する。図６（ｃ）に分類結果の例を示す。「コメント４」のように分類ワードが一つも出現しない場合はどれにも属さないとする。
【００６０】
ステップ３０３）  重み調整係数βｎの算出：
分類カテゴリのスコアから、映像シーンｎに対する平均スコアを求める。図６（ｃ）の例では、０．３３となる。これを映像シーンｎに対する重み調整係数βｎとする。
【００６１】
ステップ３０４）  コメント付与種別の重み係数設定：
重み調整係数βｎを用いてコメント付与種別の重み係数を設定する。具体例として、（１）のトップダウン的な設定方法の例においては、既に設定されている値は、w(1)=0.8，w(2)=1.0，w(3)=1.0，w(4)=1.1，w(5)=1.2であるので、図６（ａ）に示す映像シーンｎのコメント付与の重み係数は、
w(5)＝1.0*(1+βｎ)
＝1.33
となる。
【００６２】
（５）重要ワードによる設定方法：
利用者コメント記憶部４の同一アイテム（映像シーン）に付与された全コメントから重要ワードを抽出し、重要ワードに基づいて重み係数を設定する方法である。
【００６３】
アイテム（映像シーン）に、各利用者が強い関心を示すコメントを付与していたとしても、それぞれの関心を持つ内容が大きくばらついている場合と、共通した話題で、利用者全体が同じ関心を強く示している場合がある。本実施の形態では、後者のように利用者全体が同一の関心を示しているほど関心強度を高くする必要があるときに有効である。
【００６４】
重み係数設定部６は、利用者コメント記憶部４のコメントを解析し、重要ワードを抽出する。重要ワードの抽出は、利用者コメント記憶部４に格納されているコメントを形態素解析し、同一の映像シーンない最頻出ワードや共起確率の高いベストペアを検出することで実現できる。抽出した重要ワードから重み係数を設定する方法として、最頻出のワード頻度や、ワードペアの共起確率が予め設定しておいた閾値以上であれば、既に求めておいたコメント付与に対する重み係数を最頻出ワードの頻度や、ワードペアの共起確率に応じて、重み係数が高くなるように調整する方法が有効である。
【００６５】
以上、アクセス種別の重み係数を設定する５つの例を示した。なお、これらの各方法を組み合わせることも可能である。
【００６６】
また、上記の図３に示すサーバの構成をプログラムとして構築し、コンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【００６７】
また、構築されたプログラムをハードディスクや、フレキシブルディスク・ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納し、コンピュータにインストールする、または、配布することが可能である。
【００６８】
なお、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００６９】
本発明は、ネットワーク上の映像コンテンツやグッズなどのアイテムを提示し、これを利用者が閲覧、さらにはコメント付与等の各種アクセスを行うためのサービスに適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】本発明の原理を説明するための図である。
【図２】本発明の原理構成図である。
【図３】本発明の一実施の形態におけるサーバの構成図である。
【図４】本発明の一実施の形態における処理のフローチャートである。
【図５】本発明の一実施の形態におけるコメント長と重み係数の調整量との対応関係の例である。
【図６】本発明の一実施の形態におけるコメント分類による係数調整の例である。
【図７】本発明の一実施の形態におけるコメントの質的指標に基づいて重み係数を設定する動作のフローチャートである。
【符号の説明】
【００７１】
１  クライアント端末
２  サービス提供手段、サービス提供処理部
３  提供者によるアイテム情報記憶部
４  コメント情報記憶手段、利用者コメント記憶部
５  履歴応報記憶手段、アクセス種別毎の履歴情報記憶部
６  重み係数設定手段、重み係数設定部
７  関心強度算出手段、関心強度算出部
８  関心強度記憶手段、アイテムプロファイル記憶部
９  提示方法更新部
１０  サーバ
【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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