(57)【要約】【課題】  ユーザ個人に関わる情報、コンテンツ推薦の状況に関わる情報、コンテンツに関わる情報及びユーザのコンテンツ評価に関わる情報を利用して、コンテンツ推薦精度の向上を図る。【解決手段】  ユーザ属性とコンテンツ属性とユーザのコンテンツ評価とユーザ属性及びコンテンツ属性の両方に依存関係のある共通属性とに関する各確率変数から構成されるベイジアンネットワークモデル１００を利用して共通属性に関する確率変数の値を計算する確率推論部１１と、コンテンツ毎の共通属性に関する確率変数の値及び特定ユーザに係る共通属性に関する確率変数の値に基づき、該特定ユーザと各コンテンツとの組み合わせ毎に該特定ユーザに対する各コンテンツの適合性を検証し、この検証結果から該特定ユーザに推薦するコンテンツを決定する推薦部１２とを備える。【選択図】    図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザ属性に関する確率変数と、コンテンツ属性に関する確率変数と、前記ユーザ属性及び前記コンテンツ属性の両方に依存関係のある共通属性に関する確率変数と、ユーザのコンテンツ評価に関する確率変数とから構成される確率ネットワークモデルと、
前記確率ネットワークモデルを利用して、前記共通属性に関する確率変数の値を計算する確率推論手段と、
前記確率推論手段による前記共通属性に関する確率変数の計算値を用いて、ユーザに推薦するコンテンツを選定する推薦手段と、を備え、
前記推薦手段は、
コンテンツ毎の前記共通属性に関する確率変数の値及び特定ユーザに係る前記共通属性に関する確率変数の値に基づき、該特定ユーザと各コンテンツとの組み合わせ毎に該特定ユーザに対する各コンテンツの適合性を検証し、この検証結果から該特定ユーザに推薦するコンテンツを決定する、
ことを特徴とするコンテンツ推薦装置。
【請求項２】
前記コンテンツに係る共通属性に関する確率変数の値は、当該コンテンツの前記コンテンツ属性に関する確率変数の観測値を前記確率ネットワークモデルの入力値とし、且つ、前記ユーザ属性に関する確率変数の指定なしで予め計算され、保持される、
ことを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項３】
前記特定ユーザに係る共通属性に関する確率変数の値は、該特定ユーザからのコンテンツ推薦要求時に、この時点で最新の前記ユーザ属性に関する確率変数の観測値を前記確率ネットワークモデルの入力値として計算される、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項４】
前記推薦手段は、特定ユーザと各コンテンツとの組み合わせ毎に、コンテンツに係る前記共通属性に関する確率変数の計算値と該特定ユーザに係る前記共通属性に関する確率変数の計算値とを比較評価する、
ことを特徴とする請求項１から３のいずれかの項に記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項５】
前記ユーザ属性に関する確率変数、前記コンテンツ属性に関する確率変数及び前記ユーザのコンテンツ評価に関する確率変数のうち少なくともいずれかの確率変数の観測値を記憶する情報蓄積手段を備え、
前記確率推論手段は、前記共通属性に関する確率変数の値の計算時に、前記情報蓄積手段に記憶されている観測値を前記確率ネットワークモデルの入力値として使用する、
ことを特徴とする請求項１から４のいずれかの項に記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項６】
ユーザに推薦したコンテンツに対する当該ユーザの評価情報に基づき、前記確率ネットワークモデル又は前記情報蓄積手段の蓄積情報を更新させる情報更新手段を備える、
ことを特徴とする請求項１から５のいずれかの項に記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項７】
前記推薦手段によるコンテンツ選定結果に対して大きな影響を与える確率変数又は確率変数群を求める推薦理由計算手段を備え、
前記推薦理由計算手段により求められた確率変数又は確率変数群の情報は、推薦するコンテンツの推薦理由としてユーザに提供される、
ことを特徴とする請求項１から６のいずれかの項に記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項８】
ユーザに提供した推薦理由に対する当該ユーザの評価情報に基づき、前記確率ネットワークモデル又は前記情報蓄積手段の蓄積情報を更新させる情報更新手段を備える、
ことを特徴とする請求項７に記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項９】
前記ユーザ属性又はコンテンツ属性に関する確率変数を自動的に補完する補完手段を備えることを特徴とする請求項１から８のいずれかの項に記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項１０】
前記推薦手段は、コンテンツ登録情報に基づき、選定候補となるコンテンツを事前に絞り込むことを特徴とする請求項１から９のいずれかの項に記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項１１】
前記共通属性は、
コンテンツに対する評価に用いられる用語の調査結果から共通属性候補を抽出し、前記抽出された共通属性候補に対する支持の調査結果に基づき、前記抽出された共通属性候補の中から大多数の人に共通に支持された候補を選択して得られたものである、
ことを特徴とする請求項１から１０のいずれかの項に記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項１２】
ユーザ属性に関する確率変数と、コンテンツ属性に関する確率変数と、前記ユーザ属性及び前記コンテンツ属性の両方に依存関係のある共通属性に関する確率変数と、ユーザのコンテンツ評価に関する確率変数とから構成される確率ネットワークモデルを利用して、前記共通属性に関する確率変数の値を計算する確率推論過程と、
前記確率推論過程による前記共通属性に関する確率変数の計算値を用いて、ユーザに推薦するコンテンツを選定する推薦過程と、を含み、
前記推薦過程は、
コンテンツ毎の前記共通属性に関する確率変数の値及び特定ユーザに係る前記共通属性に関する確率変数の値に基づき、該特定ユーザと各コンテンツとの組み合わせ毎に該特定ユーザに対する各コンテンツの適合性を検証し、この検証結果から該特定ユーザに推薦するコンテンツを決定する、
ことを特徴とするコンテンツ推薦方法。
【請求項１３】
ユーザ属性に関する確率変数と、コンテンツ属性に関する確率変数と、前記ユーザ属性及び前記コンテンツ属性の両方に依存関係のある共通属性に関する確率変数と、ユーザのコンテンツ評価に関する確率変数とから構成される確率ネットワークモデルを利用して、前記共通属性に関する確率変数の値を計算する確率推論機能と、
前記確率推論過程による前記共通属性に関する確率変数の計算値を用いて、ユーザに推薦するコンテンツを選定する推薦機能と、をコンピュータに実現させるコンピュータプログラムであり、
前記推薦機能は、
コンテンツ毎の前記共通属性に関する確率変数の値及び特定ユーザに係る前記共通属性に関する確率変数の値に基づき、該特定ユーザと各コンテンツとの組み合わせ毎に該特定ユーザに対する各コンテンツの適合性を検証し、この検証結果から該特定ユーザに推薦するコンテンツを決定する、
ことを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンテンツ推薦装置、コンテンツ推薦方法及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットを利用して各種のコンテンツを提供するＷｅｂサイトが急速に普及し、インターネットユーザが利用可能なコンテンツは膨大な量にのぼっている。このような環境のなか、多数のコンテンツの中から個々のユーザに適したコンテンツを推薦する技術が提案されている（例えば、特許文献１、２参照）。特許文献１、２に開示される従来技術においては、ユーザやコンテンツに関わる情報を確率変数として定義し、その確率変数間の依存関係を表現した確率ネットワークモデルを利用することにより、確率変数の観測値に基づいて複数のコンテンツからユーザの嗜好にあったコンテンツを動的に予測し提示している。その確率ネットワークモデルとしては、ベイジアンネットワークモデルを利用している。また、ベイジアンネットワークモデルの確率変数間の遷移確率は、ユーザのコンテンツ利用履歴を学習データとして利用し計算している。ベイジアンネットワークモデルについては、例えば非特許文献１に開示されている。
【０００３】
特許文献１記載の従来技術１では、ユーザの置かれている状況（季節、時刻、場所）に関わる確率変数及び各コンテンツに対応する状態値を持つ確率変数を持つベイジアンネットワークモデルを利用し、また、ユーザの状況毎のコンテンツ利用履歴を学習データとし、ユーザの置かれている状況に関する観測値から各コンテンツが選ばれる確率を予測し、その予測した確率の高いコンテンツを推薦している。
特許文献２記載の従来技術２では、コンテンツ情報（内容情報、対価、データ容量等）に関する確率変数、ユーザ情報（性別、好みのジャンルなど）に関する確率変数及び状況（車にかかわる情報や渋滞情報等）に関わる確率変数を持つベイジアンネットワークモデルを利用し、各コンテンツについて、確率変数の観測値に基づいてユーザ情報や状況情報に関わる確率分布を予測し、推薦時点のユーザとその状況に近い確率分布を持つコンテンツを推薦している。
【特許文献１】特開２００４−３５５０７５号公報
【特許文献２】特開２００５−８４７５２号公報
【非特許文献１】本村陽一著、“ベイジアンネットワーク”、電子情報通信学会技術報告、No.NC2003-38, pp.25-30, 2003年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ユーザにコンテンツを推薦するときに利用可能な情報としては、ユーザ個人に関わる情報、コンテンツ推薦の状況に関わる情報、コンテンツに関わる情報及びユーザのコンテンツ評価に関わる情報などがあり、これらをできるだけ多く適切に利用することによって推薦精度を高めることが可能になると考えられる。
しかしながら、上述した従来技術１では、（１）各コンテンツは属性が類似していても別々に扱われてしまう、（２）ユーザの属性（性別や年齢）による振る舞いに差異があっても同一に扱われてしまう、（３）コンテンツ利用履歴として「利用した／利用しない」の利用の有無のみを考慮しているため、例えば「利用したが満足できなかった」など、評価にばらつきがあったとしても同一に扱われてしまう、といった問題点がある。
また、従来技術２では、上記（１）、（２）の問題点は解消されるが、（３）の問題点については解消されない。さらに、ユーザや状況の属性変数自体がマッチングに適していない場合には十分な精度が得られない（例えば、相互に依存していたり評価と無関係であるなどにより）、また、属性数が多い場合には必要となる履歴データやマッチングの計算量が多くなってしまうという問題点がある。
【０００５】
本発明は、このような事情を考慮してなされたもので、その目的は、ユーザ個人に関わる情報、コンテンツ推薦の状況に関わる情報、コンテンツに関わる情報及びユーザのコンテンツ評価に関わる情報を利用することに加え、ユーザ属性及びコンテンツ属性の両方に依存関係のある共通属性を選定し利用することにより、コンテンツ推薦精度の向上および計算量の削減を図ることのできるコンテンツ推薦装置及びコンテンツ推薦方法を提供することにある。
【０００６】
また、本発明の他の目的は、本発明のコンテンツ推薦装置をコンピュータを利用して実現するためのコンピュータプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の課題を解決するために、本発明に係るコンテンツ推薦装置は、ユーザ属性に関する確率変数と、コンテンツ属性に関する確率変数と、前記ユーザ属性及び前記コンテンツ属性の両方に依存関係のある共通属性に関する確率変数と、ユーザのコンテンツ評価に関する確率変数とから構成される確率ネットワークモデルと、前記確率ネットワークモデルを利用して、前記共通属性に関する確率変数の値を計算する確率推論手段と、前記確率推論手段による前記共通属性に関する確率変数の計算値を用いて、ユーザに推薦するコンテンツを選定する推薦手段と、を備え、前記推薦手段は、コンテンツ毎の前記共通属性に関する確率変数の値及び特定ユーザに係る前記共通属性に関する確率変数の値に基づき、該特定ユーザと各コンテンツとの組み合わせ毎に該特定ユーザに対する各コンテンツの適合性を検証し、この検証結果から該特定ユーザに推薦するコンテンツを決定する、ことを特徴とする。
【０００８】
本発明に係るコンテンツ推薦装置においては、前記コンテンツに係る共通属性に関する確率変数の値は、当該コンテンツの前記コンテンツ属性に関する確率変数の観測値を前記確率ネットワークモデルの入力値とし、且つ、前記ユーザ属性に関する確率変数の指定なしで予め計算され、保持される、ことを特徴とする。
【０００９】
本発明に係るコンテンツ推薦装置においては、前記特定ユーザに係る共通属性に関する確率変数の値は、該特定ユーザからのコンテンツ推薦要求時に、この時点で最新の前記ユーザ属性に関する確率変数の観測値を前記確率ネットワークモデルの入力値として計算される、ことを特徴とする。
【００１０】
本発明に係るコンテンツ推薦装置においては、前記推薦手段は、特定ユーザと各コンテンツとの組み合わせ毎に、コンテンツに係る前記共通属性に関する確率変数の計算値と該特定ユーザに係る前記共通属性に関する確率変数の計算値とを比較評価する、ことを特徴とする。
【００１１】
本発明に係るコンテンツ推薦装置においては、前記ユーザ属性に関する確率変数、前記コンテンツ属性に関する確率変数及び前記ユーザのコンテンツ評価に関する確率変数のうち少なくともいずれかの確率変数の観測値を記憶する情報蓄積手段を備え、前記確率推論手段は、前記共通属性に関する確率変数の値の計算時に、前記情報蓄積手段に記憶されている観測値を前記確率ネットワークモデルの入力値として使用する、ことを特徴とする。
【００１２】
本発明に係るコンテンツ推薦装置においては、ユーザに推薦したコンテンツに対する当該ユーザの評価情報に基づき、前記確率ネットワークモデル又は前記情報蓄積手段の蓄積情報を更新させる情報更新手段を備える、ことを特徴とする。
【００１３】
本発明に係るコンテンツ推薦装置においては、前記推薦手段によるコンテンツ選定結果に対して大きな影響を与える確率変数又は確率変数群を求める推薦理由計算手段を備え、前記推薦理由計算手段により求められた確率変数又は確率変数群の情報は、推薦するコンテンツの推薦理由としてユーザに提供される、ことを特徴とする。
【００１４】
本発明に係るコンテンツ推薦装置においては、ユーザに提供した推薦理由に対する当該ユーザの評価情報に基づき、前記確率ネットワークモデル又は前記情報蓄積手段の蓄積情報を更新させる情報更新手段を備える、ことを特徴とする。
【００１５】
本発明に係るコンテンツ推薦装置においては、前記ユーザ属性又はコンテンツ属性に関する確率変数を自動的に補完する補完手段を備えることを特徴とする。
【００１６】
本発明に係るコンテンツ推薦装置においては、前記推薦手段は、コンテンツ登録情報に基づき、選定候補となるコンテンツを事前に絞り込むことを特徴とする。
【００１７】
本発明に係るコンテンツ推薦装置においては、前記共通属性は、コンテンツに対する評価に用いられる用語の調査結果から共通属性候補を抽出し、前記抽出された共通属性候補に対する支持の調査結果に基づき、前記抽出された共通属性候補の中から大多数の人に共通に支持された候補を選択して得られたものである、ことを特徴とする。
【００１８】
本発明に係るコンテンツ推薦方法は、ユーザ属性に関する確率変数と、コンテンツ属性に関する確率変数と、前記ユーザ属性及び前記コンテンツ属性の両方に依存関係のある共通属性に関する確率変数と、ユーザのコンテンツ評価に関する確率変数とから構成される確率ネットワークモデルを利用して、前記共通属性に関する確率変数の値を計算する確率推論過程と、前記確率推論過程による前記共通属性に関する確率変数の計算値を用いて、ユーザに推薦するコンテンツを選定する推薦過程と、を含み、前記推薦過程は、コンテンツ毎の前記共通属性に関する確率変数の値及び特定ユーザに係る前記共通属性に関する確率変数の値に基づき、該特定ユーザと各コンテンツとの組み合わせ毎に該特定ユーザに対する各コンテンツの適合性を検証し、この検証結果から該特定ユーザに推薦するコンテンツを決定する、ことを特徴とする。
【００１９】
本発明に係るコンピュータプログラムは、ユーザ属性に関する確率変数と、コンテンツ属性に関する確率変数と、前記ユーザ属性及び前記コンテンツ属性の両方に依存関係のある共通属性に関する確率変数と、ユーザのコンテンツ評価に関する確率変数とから構成される確率ネットワークモデルを利用して、前記共通属性に関する確率変数の値を計算する確率推論機能と、前記確率推論過程による前記共通属性に関する確率変数の計算値を用いて、ユーザに推薦するコンテンツを選定する推薦機能と、をコンピュータに実現させるコンピュータプログラムであり、前記推薦機能は、コンテンツ毎の前記共通属性に関する確率変数の値及び特定ユーザに係る前記共通属性に関する確率変数の値に基づき、該特定ユーザと各コンテンツとの組み合わせ毎に該特定ユーザに対する各コンテンツの適合性を検証し、この検証結果から該特定ユーザに推薦するコンテンツを決定する、ことを特徴とする。
これにより、前述のコンテンツ推薦装置がコンピュータを利用して実現できるようになる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、ユーザ個人に関わる情報、コンテンツ推薦の状況に関わる情報、コンテンツに関わる情報及びユーザのコンテンツ評価に関わる情報を利用することに加え、ユーザ属性及びコンテンツ属性の両方に依存関係のある共通属性を選定し利用することにより、コンテンツ推薦精度の向上および計算量の削減を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、図面を参照し、本発明の一実施形態について説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係るコンテンツ推薦装置１の構成を示すブロック図である。図１において、コンテンツ推薦装置１は、確率推論部１１と推薦部１２と推薦理由計算部１３と情報更新部１４とコンテンツ登録部１５と情報蓄積部１６とを備える。
【００２２】
確率推論部１１は、本発明に係る確率ネットワークモデルの一実施形態としてのベイジアンネットワークモデル１００を有する。図２は、本実施形態に係るベイジアンネットワークモデル１００の構成例を示す図である。ここで、図２を参照して、本発明に係る確率ネットワークモデルの一実施形態としてのベイジアンネットワークモデル１００の構成について説明する。
【００２３】
図２において、ベイジアンネットワークモデル１００は、ユーザ属性に関する確率変数１１０から成る確率変数群１０１、コンテンツ属性に関する確率変数１２０から成る確率変数群１０２、共通属性に関する確率変数１３０から成る確率変数群１０３及びユーザのコンテンツ評価に関する確率変数１０４を有する。ベイジアンネットワークモデル１００においては、ユーザ属性に関する確率変数１１０と共通属性に関する確率変数１３０、コンテンツ属性に関する確率変数１２０と共通属性に関する確率変数１３０、共通属性に関する確率変数１３０とコンテンツ評価に関する確率変数１０４がそれぞれ依存関係を有している（図２中の矢印で示されている）。また、各依存関係には条件付確率が設定されている。
【００２４】
上記ユーザ属性は、ユーザ個人に関わる情報とコンテンツ推薦の状況に関わる情報とを含む。コンテンツとしては、例えば、映画、書籍等の著作物や、日用品、車等の商品や、レストラン、小売店等の店舗や、博物館、遊園地等の施設や、各種サービスや、ウェブサイト、ニュース記事等が挙げられる。ユーザ個人に関わる情報としては、例えば、ユーザの年齢や性別等の基本情報、ユーザがコンテンツ（例えば映画）を選択する際に重視する項目やコンテンツの利用頻度（例えば映画の鑑賞頻度）などの嗜好情報等が挙げられる。コンテンツ推薦の状況に関わる情報としては、例えば、日時や季節等の時間情報、コンテンツの取得場所や利用場所等の位置情報、ユーザと一緒にコンテンツを利用する人の個人情報（年齢や性別等）やコンテンツを利用する人の気分等の人情報等が挙げられる。
上記コンテンツ属性としては、例えば、コンテンツのジャンル、製作国、製作年等が挙げられる。
【００２５】
上記共通属性は、ユーザ属性及びコンテンツ属性の両方に依存関係のある情報である。共通属性としては、例えば、コンテンツに対する感情（泣きたい、笑いたい、怒りたい等）を表す心理情報等が挙げられる。共通属性に関する確率変数１３０は、本発明に係る特徴的な構成要件として設けられている。共通属性については、例えば、以下に示す方法で収集する。
先ず、被験者への聞き取り調査、定性調査等によりコンテンツ（例えば映画）に対する評価に用いられる用語を共通属性候補として抽出する。次いで、大規模アンケート調査等により共通属性候補の中から大多数の人に共通に支持される候補を選択する。
【００２６】
説明を図１に戻す。確率推論部１１は、ベイジアンネットワークモデル１００上の指定された確率変数の観測値を入力とし、各共通属性に関する確率変数１３０の値を計算する。なお、ベイジアンネットワークモデル及び確率推論計算方法については、例えば、「本村陽一著、“ベイジアンネットワーク”、電子情報通信学会技術報告、No.NC2003-38, pp.25-30, 2003年」に開示されている。また、確率推論部１１の実現方式としてはBayonetソフトウエアが利用できる。
【００２７】
推薦部１２は、ユーザからのコンテンツ推薦要求及びユーザ属性に関する確率変数１１０の観測値に基づき、確率推論部１１及び情報蓄積部１６を利用して、当該ユーザに適したコンテンツを選択する。その選択されたコンテンツの情報は、コンテンツ推薦情報としてユーザに提供される。
推薦理由計算部１３は、推薦部１２によるコンテンツ選択結果に対して大きな影響を与える確率変数又は確率変数群を求める。その求められた確率変数又は確率変数群の情報は、推薦するコンテンツのお薦め理由としてユーザに提供される。
【００２８】
情報更新部１４は、ユーザ登録情報やコンテンツ推薦情報に対するユーザからのフィードバック情報（推薦したコンテンツが好きか嫌いか等）等の入力情報を、ベイジアンネットワークモデル１００や情報蓄積部１６に反映させる。また、情報更新部１４は、定期的にベイジアンネットワークモデル１００の更新を判断し、ベイジアンネットワークモデル１００の更新を制御する。
コンテンツ登録部１５は、新規コンテンツの登録処理を行う。
【００２９】
情報蓄積部１６は、各コンテンツの登録情報、各ユーザ属性に関する確率変数１１０の観測値、各コンテンツ属性に関する確率変数１２０の観測値、登録コンテンツ毎に求められた各共通属性に関する確率変数１３０の予測値及びユーザのコンテンツ評価に関する確率変数１０４の観測値等を記憶する。
【００３０】
次に、本実施形態に係るコンテンツ推薦装置１の動作を説明する。
【００３１】
初めに、図３を参照して、本実施形態に係るコンテンツ推薦処理の概要を説明する。本実施形態に係るコンテンツ推薦処理は、基本的な処理として、コンテンツ登録処理とコンテンツ選択処理とを含む。
【００３２】
図３（１）には、コンテンツ登録処理の概要が示されている。図３（１）において、新規コンテンツの登録時には、新規コンテンツに関する「コンテンツ属性に関する確率変数１２０の観測値」がコンテンツ推薦装置１に入力される。コンテンツ推薦装置１は、入力された観測値をベイジアンネットワークモデル１００のコンテンツ属性に関する確率変数１２０の入力値として、各共通属性に関する確率変数１３０の値を計算する。このとき、各ユーザ属性に関する確率変数１１０の観測値の指定はなしとする。また、コンテンツ評価に関する確率変数１０４は「好き」に固定する。次いで、その計算結果の各値を当該新規コンテンツの「共通属性に関する確率変数１３０の予測値」として情報蓄積部１６に格納する。
【００３３】
図３（２）には、コンテンツ選択処理の概要が示されている。図３（２）において、コンテンツ推薦要求時には、コンテンツの推薦を要求しているユーザに関する「ユーザ属性に関する確率変数１１０の観測値」がコンテンツ推薦装置１に入力される。コンテンツ推薦装置１は、入力された観測値をベイジアンネットワークモデル１００のユーザ属性に関する確率変数１１０の入力値として、各共通属性に関する確率変数１３０の値を計算する。このとき、各コンテンツ属性に関する確率変数１２０の観測値の指定はなしとする。次いで、その各共通属性に関する確率変数１３０の計算結果として得られたユーザの「共通属性に関する確率変数１３０の予測値」を、情報蓄積部１６に格納されている各登録コンテンツの「共通属性に関する確率変数１３０の予測値」とそれぞれ比較する。この比較結果に基づき、ユーザの「共通属性に関する確率変数１３０の予測値」に類似している予測値を有する登録コンテンツを選択する。その選択されたコンテンツは、ユーザに推薦されることとなる。
【００３４】
次に、図４〜図６を参照して、本実施形態に係るコンテンツ推薦処理の詳細を説明する。
先ず、図４を参照して、コンテンツ登録処理について説明する。
図４において、先ず、コンテンツ推薦装置１は、運営者２００からのコンテンツ登録要求を受け取る（ステップＳ１１）。このコンテンツ登録要求により、コンテンツ推薦装置１には、新規コンテンツの登録情報（コンテンツの名称やＩＤ、所在（例えばＵＲＬ（Uniform Resource Locator）等）、所要時間（例えば映画の上映時間等）など）と、当該新規コンテンツに関する「コンテンツ属性に関する確率変数１２０の観測値」が入力される。
【００３５】
次いで、コンテンツ推薦装置１において、コンテンツ登録部１５は、その入力された観測値を確率推論部１１に受け渡して、当該新規コンテンツに係る「共通属性に関する確率変数１３０」の確率推論を確率推論部１１に要求する（ステップＳ１２）。
【００３６】
次いで、確率推論部１１は、その確率推論要求に応じて確率推論計算を行う（ステップＳ１３）。この確率推論計算では、コンテンツ登録部１５から受け取った観測値をベイジアンネットワークモデル１００のコンテンツ属性に関する確率変数１２０の入力値として、各共通属性に関する確率変数１３０の値を計算する。このとき、各ユーザ属性に関する確率変数１１０の観測値の指定はなしとする。また、コンテンツ評価に関する確率変数１０４は「好き」に固定する。
【００３７】
次いで、確率推論部１１は、その確率推論計算の結果として得られた各共通属性に関する確率変数１３０の予測値をコンテンツ登録部１５に出力する（ステップＳ１４）。
【００３８】
次いで、コンテンツ登録部１５は、当該新規コンテンツの登録情報と確率推論部１１から受け取った各共通属性に関する確率変数１３０の予測値とを情報蓄積部１６に受け渡して、情報蓄積部１６に登録要求する（ステップＳ１５）。
【００３９】
次いで、情報蓄積部１６は、その登録要求に応じて、新規コンテンツの登録情報と各共通属性に関する確率変数１３０の予測値とを対応付けて記憶する（ステップＳ１６）。
【００４０】
次に、図５を参照して、コンテンツ選択処理について説明する。
図５において、先ず、コンテンツ推薦装置１は、ユーザ３００からのコンテンツ推薦要求を受け取る（ステップＳ２１）。このコンテンツ推薦要求により、コンテンツ推薦装置１には、ユーザ３００に関する「ユーザ属性に関する確率変数１１０の観測値」が入力される。
【００４１】
次いで、コンテンツ推薦装置１において、情報更新部１４は、その入力されたユーザ属性に関する確率変数１１０の観測値により、情報蓄積部１６に蓄積している情報（ユーザ属性に関する確率変数１１０の観測値）を更新する（ステップＳ２２）。
【００４２】
また、推薦部１２は、コンテンツ推薦要求に応じて、情報蓄積部１６に蓄積情報を要求する（ステップＳ２３）。ここで要求する蓄積情報としては、ユーザ属性に関する確率変数１１０の観測値と、各コンテンツの共通属性に関する確率変数１３０の予測値とである。次いで、情報蓄積部１６は、その要求に応じて、該当する蓄積情報を推薦部１２に出力する（ステップＳ２４）。
【００４３】
次いで、推薦部１２は、情報蓄積部１６から受け取ったユーザ属性に関する確率変数１１０の観測値を確率推論部１１に受け渡して、当該ユーザ３００に係る「共通属性に関する確率変数１３０」の確率推論を確率推論部１１に要求する（ステップＳ２５）。
【００４４】
次いで、確率推論部１１は、その確率推論要求に応じて確率推論計算を行う（ステップＳ２６）。この確率推論計算では、推薦部１２から受け取った観測値をベイジアンネットワークモデル１００のユーザ属性に関する確率変数１１０の入力値として、各共通属性に関する確率変数１３０の値を計算する。このとき、各コンテンツ属性に関する確率変数１２０の観測値の指定はなしとする。
【００４５】
次いで、確率推論部１１は、その確率推論計算の結果として得られた各共通属性に関する確率変数１３０の予測値を推薦部１２に出力する（ステップＳ２７）。
【００４６】
次いで、推薦部１２は、確率推論部１１から受け取ったユーザ３００の「共通属性に関する確率変数１３０の予測値」と、情報蓄積部１６に蓄積されていた各登録コンテンツの「共通属性に関する確率変数１３０の予測値」との類似性に基づき、ユーザ３００に推薦するコンテンツを選定する（ステップＳ２８）。このコンテンツ選定処理では、ユーザ３００の「共通属性に関する確率変数１３０の予測値」を、各登録コンテンツの「共通属性に関する確率変数１３０の予測値」とそれぞれ比較し、そのマッチング度に基づいてコンテンツを選出する。このコンテンツ選出方法としては、例えば、最もマッチング度の高い登録コンテンツから所定数を選出する。或いは、コンテンツ選出の基準値を設け、該基準値を満たす登録コンテンツを全て選出する、等の方法が挙げられる。
推薦部１２は、その各選定コンテンツの登録情報を情報蓄積部１６から取得する。
【００４７】
次いで、推薦部１２は、その選定したコンテンツ毎の推薦理由の計算を推薦理由計算部１３に要求する（ステップＳ２９）。推薦理由計算部１３は、その推薦理由計算要求に応じて、コンテンツ毎の推薦理由を計算する（ステップＳ３０）。この推薦理由計算処理では、確率推論部１１を利用して、当該ユーザ３００と選定コンテンツの組み合わせ毎に、そのコンテンツ選定結果に対して大きな影響力を有する確率変数又は確率変数群を求める。例えば、影響度が最大のものを求める。或いは、基準値を設け、該基準値以上の影響度を有するものを全て求める。
【００４８】
次いで、推薦理由計算部１３は、その組み合わせ毎に求めた確率変数又は確率変数群の情報を、選定コンテンツ毎の推薦理由として推薦部１２に出力する（ステップＳ３１）。次いで、推薦部１２は、各選定コンテンツの登録情報（コンテンツ推薦情報）及びその選定コンテンツ毎の推薦理由をユーザ３００に提供する（ステップＳ３２）。ユーザ３００に推薦理由を提供することによって、今回のコンテンツ推薦結果に対するユーザ３００の理解が得られ易くなる。
【００４９】
なお、推薦部１２は、情報蓄積部１６に登録されているコンテンツの中から、何らかのコンテンツ登録情報（例えば上映時間等）に基づき、選定候補となるコンテンツを事前に絞り込む処理をおこなうようにしてもよい。
【００５０】
次に、図６を参照して、情報更新処理について説明する。
情報更新処理としては、ユーザ登録時、コンテンツ推薦要求時、コンテンツ評価情報受信時、推薦理由評価情報受信時及びベイジアンネットワークモデル１００の更新時のそれぞれの情報更新処理が挙げられる。以下、各情報更新処理について順次説明する。
【００５１】
［ユーザ登録時］
ユーザ登録時においては、コンテンツ推薦装置１の情報更新部１４は、ユーザ３００からのユーザ登録要求（ステップＳ４１）により、ユーザ３００に関する「ユーザ属性に関する確率変数１１０の観測値」を受け取る。例えば、ユーザ３００の年齢や性別等の情報を受け取る。次いで、情報更新部１４は、その受け取った観測値を情報蓄積部１６に受け渡して、ユーザ属性に関する確率変数１１０の観測値の更新と蓄積を情報蓄積部１６に実行させる（ステップＳ４２）。
【００５２】
［コンテンツ推薦要求時］
コンテンツ推薦要求時においては、情報更新部１４は、ユーザ３００からのコンテンツ推薦要求（ステップＳ２１）により、ユーザ３００に関する「ユーザ属性に関する確率変数１１０の観測値」を受け取る。例えば、ユーザ３００の現在の位置や気分等の情報を受け取る。次いで、情報更新部１４は、その受け取った観測値を情報蓄積部１６に受け渡して、ユーザ属性に関する確率変数１１０の観測値の更新と蓄積を情報蓄積部１６に実行させる（ステップＳ５１）。
【００５３】
［コンテンツ評価情報受信時］
コンテンツ評価情報受信時においては、情報更新部１４は、ユーザ３００に推薦したコンテンツに対するユーザ３００による評価の情報を受け取る（ステップＳ６１）。このコンテンツ評価情報は、ユーザ３００から直接フィードバックされたり、或いは、インターネット上の電子掲示板に書き込まれたりしたものである。コンテンツ評価情報の内容としては、例えば、好きか嫌いかのいずれかであったり、或いは、好き・嫌いの段階的な評価点数等、推薦したコンテンツに対するユーザ３００の受け入れ度合いを表すものが挙げられる。次いで、情報更新部１４は、その受け取ったコンテンツ評価情報を情報蓄積部１６に受け渡して、コンテンツ評価に関する確率変数１０４の観測値の更新と蓄積を情報蓄積部１６に実行させる（ステップＳ６２）。
【００５４】
［推薦理由評価情報受信時］
推薦理由評価情報受信時においては、情報更新部１４は、ユーザ３００に提供したコンテンツ推薦理由に対するユーザ３００による評価の情報を受け取る（ステップＳ７１）。この推薦理由評価情報は、コンテンツ評価情報と同様に、ユーザ３００から直接フィードバックされたり、或いは、インターネット上の電子掲示板に書き込まれたりしたものである。推薦理由評価情報の内容としては、例えば、正しいか誤りかのいずれかであったり、或いは、正しい・誤りの段階的な評価点数等、推薦理由に対するユーザ３００の同意度合いを表すものが挙げられる。次いで、情報更新部１４は、その受け取った推薦理由評価情報を情報蓄積部１６に受け渡して、推薦理由に関する確率変数の観測値の更新と蓄積を情報蓄積部１６に実行させる（ステップＳ７２）。
【００５５】
［ベイジアンネットワークモデル１００の更新時］
情報更新部１４は、一定周期毎に、ベイジアンネットワークモデル１００を更新するか否かを判断し（ステップＳ８１）、更新する場合には確率推論部１１にモデル更新要求を行う（ステップＳ８２）。ベイジアンネットワークモデル１００の更新頻度としては、例えば、一日一回や一週間に一回が挙げられる。
【００５６】
次いで、確率推論部１１は、そのモデル更新要求に応じて、ベイジアンネットワークモデル１００を更新する。このモデル更新処理では、情報蓄積部１６に蓄積されている各確率変数の観測値を使用する。次いで、確率推論部１１は、モデル更新の終了を情報更新部１４に通知する（ステップＳ８３）。
【００５７】
次いで、情報更新部１４は、登録コンテンツ毎の「共通属性に関する確率変数１３０」の再計算の実行制御を行う。具体的には、情報更新部１４は、登録コンテンツ毎に、情報蓄積部１６から「コンテンツ属性に関する確率変数１２０の観測値」を取得し（ステップＳ８４、Ｓ８５）、該取得した観測値を確率推論部１１に受け渡して、当該登録コンテンツに係る「共通属性に関する確率変数１３０」の確率推論を確率推論部１１に要求する（ステップＳ８６）。次いで、確率推論部１１は、その確率推論要求に応じて確率推論計算を行う（ステップＳ８７）。この確率推論計算では、情報更新部１４から受け取った観測値をベイジアンネットワークモデル１００のコンテンツ属性に関する確率変数１２０の入力値として、各共通属性に関する確率変数１３０の値を計算する。このとき、各ユーザ属性に関する確率変数１１０の観測値の指定はなしとする。また、コンテンツ評価に関する確率変数１０４は「好き」に固定する。
【００５８】
次いで、確率推論部１１は、その確率推論計算の結果として得られた各共通属性に関する確率変数１３０の予測値を情報更新部１４に出力する（ステップＳ８８）。次いで、情報更新部１４は、確率推論部１１から受け取った各共通属性に関する確率変数１３０の予測値を情報蓄積部１６に受け渡して、情報蓄積部１６に当該登録コンテンツの「共通属性に関する確率変数１３０の予測値」を更新させる（ステップＳ８９）。
【００５９】
なお、情報更新部１４は、上記した情報更新処理のようなユーザ３００からの明示的な属性登録以外に、ユーザ属性の確率変数１１０を自動的に補完する処理を行うようにしてもよい。例えば、コンテンツ推薦要求の受信頻度を計測して記録し、該カウント値に基づいてコンテンツの閲覧頻度を求め、該閲覧頻度をユーザ属性の確率変数１１０に反映させるようにしてもよい。
【００６０】
上述した実施形態によれば、ユーザ属性（ユーザ個人に関わる情報及びコンテンツ推薦の状況に関わる情報を含む）に関する確率変数、コンテンツ属性に関する確率変数、共通属性（ユーザ属性及びコンテンツ属性の両方に依存関係を有する情報）に関する確率変数及びユーザのコンテンツ評価に関する確率変数から成るベイジアンネットワークモデルを利用して、コンテンツ毎の共通属性に関する確率変数の値及び特定ユーザに係る共通属性に関する確率変数の値を計算する。そして、それら共通属性に関する確率変数の値に基づき、該特定ユーザと各コンテンツとの組み合わせ毎に該特定ユーザに対する各コンテンツの適合性を検証し、この検証結果から該特定ユーザに推薦するコンテンツを決定する。これにより、以下に示すような効果が得られる。
【００６１】
（１）ユーザ属性、コンテンツ属性及びコンテンツ評価の全てをベイジアンネットワークモデルに組み込むことにより、予測精度精度を高めることが可能となる。具体的には、
ユーザ属性の利用による効果：ユーザ本人の履歴が少なくても属性の似ているユーザの履歴を予測に反映できる、
コンテンツ属性の利用による効果：新規コンテンツであっても属性の似ているコンテンツの履歴を予測に反映できる、
コンテンツ評価の利用による効果：単に利用した・しないという履歴だけでなく、コンテンツに対する満足度合いを例えば５段階評価で受け取るなどすすことにより、満足度の高かったもののみを推薦する等することができ、推薦精度が向上する、
などが挙げられる。
【００６２】
（２）ユーザ属性とコンテンツ属性の両方に依存関係のある共通属性を適切に選定し、該共通属性に関する確率変数を特定ユーザと各コンテンツとのマッチング評価に利用することにより、ベイジアンネットワークモデルによる学習に利用可能な履歴データに偏りがあったとしても、推薦精度を高く保つことができる。
【００６３】
（３）予め各コンテンツについての共通属性に関する確率変数の値を計算して蓄積しておき、推薦対象となるユーザ及び状況が確定した時点で、最新のユーザ属性に関する確率変数の観測値を利用して当該ユーザに係る共通属性に関する確率変数の値を計算して、各コンテンツの蓄積されている共通属性に関する確率変数の値とマッチング評価を行うことにより、ユーザからのコンテンツ推薦要求時には、確率推論計算としてはユーザに係る共通属性に関する確率変数のみでよいので、演算量を低く抑えることができる。これにより、コンテンツ推薦要求に対する応答時間を短縮することができる。また、多量のコンテンツが登録された場合であっても、コンテンツ推薦要求時の演算量は変わらないので、大規模なコンテンツ推薦サービスに適用することが容易となる。
【００６４】
上述したように本実施形態によれば、ユーザ個人に関わる情報、コンテンツ推薦の状況に関わる情報、コンテンツに関わる情報及びユーザのコンテンツ評価に関わる情報を利用して、コンテンツ推薦精度の向上を図ることができる。
【００６５】
なお、図１に示すコンテンツ推薦装置１の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによりコンテンツ推薦処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【００６６】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【００６７】
以上、本発明の実施形態を図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
例えば、コンテンツ推薦装置をインターネット等の通信ネットワークに接続し、通信ネットワーク経由で各種データを送受できるようにしてもよい。
【００６８】
また、登録コンテンツをデータベース化してコンテンツ推薦装置に保有し、推薦するコンテンツをユーザに供給することができるようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】本発明の一実施形態に係るコンテンツ推薦装置１の構成を示すブロック図である。
【図２】同実施形態に係るベイジアンネットワークモデル１００の構成例を示す図である。
【図３】同実施形態に係るコンテンツ推薦処理の概要を示す説明図である。
【図４】同実施形態に係るコンテンツ登録処理のシーケンス図である。
【図５】同実施形態に係るコンテンツ選択処理のシーケンス図である。
【図６】同実施形態に係る情報更新処理のシーケンス図である。
【符号の説明】
【００７０】
１…コンテンツ推薦装置、１１…確率推論部、１２…推薦部、１３…推薦理由計算部、１４…情報更新部、１５…コンテンツ登録部、１６…情報蓄積部、１００…ベイジアンネットワークモデル（確率ネットワークモデル）
【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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