(57)【要約】【課題】新規コンテンツに関連するキーワードを改良することなく、推奨対象のユーザに紐付けられたキーワード群に適合する精度の高い新規コンテンツを推奨対象のユーザに推奨することが可能なコンテンツ推奨システムを提供する。【解決手段】コンテンツ推奨システムは、推奨対象の第１のユーザに紐付けられた第１のコンテンツに関連する第１のキーワード群を抽出する抽出部（1）と、第１のユーザと類似する第２のユーザに紐付けられた第２のコンテンツに関連する第２のキーワード群、または、第１のコンテンツと類似する第２のコンテンツに関連する第２のキーワード群を抽出し、該抽出した第２のキーワード群の中で第１のキーワード群にない新規のキーワードを第１のキーワード群に追加したキーワード情報を作成する作成部（2）と、キーワード情報を構成するキーワードに適合する推奨対象の新規コンテンツを検索し、該検索した新規コンテンツを第１のユーザに推奨する推奨部（3）と、を備えることを特徴とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
推奨対象の第１のユーザに紐付けられた第１のコンテンツに関連する第１のキーワード群を抽出する抽出手段と、
前記第１のユーザと類似する第２のユーザに紐付けられた第２のコンテンツに関連する第２のキーワード群、または、前記第１のコンテンツと類似する第２のコンテンツに関連する第２のキーワード群を抽出し、該抽出した第２のキーワード群の中で前記第１のキーワード群にない新規のキーワードを前記第１のキーワード群に追加したキーワード情報を作成する作成手段と、
前記キーワード情報を構成するキーワードに適合する推奨対象の新規コンテンツを検索し、該検索した新規コンテンツを前記第１のユーザに推奨する推奨手段と、
を備えることを特徴とするコンテンツ推奨装置。
【請求項２】
前記作成手段は、
前記第１のユーザと類似する第２のユーザに紐付けられた第２のコンテンツに関連する第２のキーワード群の中で、前記第１のキーワード群にない新規のキーワードを前記第１のキーワード群に追加する場合は、前記第１のユーザと前記第２のユーザとの類似度に応じて前記新規のキーワードを前記第１のキーワード群に追加し、
前記第１のコンテンツと類似する第２のコンテンツに関連する第２のキーワード群の中で、前記第１のキーワード群にない新規のキーワードを前記第１のキーワード群に追加する場合は、前記第１のコンテンツと前記第２のコンテンツとの類似度に応じて前記新規のキーワードを前記第１のキーワード群に追加する、ことを特徴とする請求項１記載のコンテンツ推奨装置。
【請求項３】
前記作成手段は、前記類似度に応じた重み付けを前記新規のキーワードに施して前記第１のキーワード群に追加し、前記類似度に応じたキーワード情報を作成する、ことを特徴とする請求項１または請求項２記載のコンテンツ推奨装置。
【請求項４】
前記新規コンテンツと、キーワード群と、を関連付けて管理するコンテンツデータベースを有し、
前記推奨手段は、
前記キーワード情報を構成するキーワードと、前記新規コンテンツに関連付けられた前記キーワード群を構成するキーワードと、を少なくとも比較し、双方のキーワードに応じた適合度を算出し、該算出した適合度が所定の値よりも高い新規コンテンツを前記第１のユーザに推奨する、ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のコンテンツ推奨装置。
【請求項５】
推奨対象の第１のユーザに紐付けられた第１のコンテンツに関連する第１のキーワード群を抽出する抽出手段と、
前記第１のユーザと類似する第２のユーザに紐付けられた第２のコンテンツに関連する第２のキーワード群、または、前記第１のコンテンツと類似する第２のコンテンツに関連する第２のキーワード群を抽出し、該抽出した第２のキーワード群の中で前記第１のキーワード群にない新規のキーワードを前記第１のキーワード群に追加したキーワード情報を作成する作成手段と、
前記キーワード情報を構成するキーワードに適合する推奨対象の新規コンテンツを検索し、該検索した新規コンテンツを前記第１のユーザに推奨する推奨手段と、
を備えることを特徴とするコンテンツ推奨システム。
【請求項６】
コンテンツ推奨装置で行う制御方法であって、
推奨対象の第１のユーザに紐付けられた第１のコンテンツに関連する第１のキーワード群を抽出する抽出工程と、
前記第１のユーザと類似する第２のユーザに紐付けられた第２のコンテンツに関連する第２のキーワード群、または、前記第１のコンテンツと類似する第２のコンテンツに関連する第２のキーワード群を抽出し、該抽出した第２のキーワード群の中で前記第１のキーワード群にない新規のキーワードを前記第１のキーワード群に追加したキーワード情報を作成する作成工程と、
前記キーワード情報を構成するキーワードに適合する推奨対象の新規コンテンツを検索し、該検索した新規コンテンツを前記第１のユーザに推奨する推奨工程と、
を有することを特徴とする制御方法。
【請求項７】
推奨対象の第１のユーザに紐付けられた第１のコンテンツに関連する第１のキーワード群を抽出する抽出処理と、
前記第１のユーザと類似する第２のユーザに紐付けられた第２のコンテンツに関連する第２のキーワード群、または、前記第１のコンテンツと類似する第２のコンテンツに関連する第２のキーワード群を抽出し、該抽出した第２のキーワード群の中で前記第１のキーワード群にない新規のキーワードを前記第１のキーワード群に追加したキーワード情報を作成する作成処理と、
前記キーワード情報を構成するキーワードに適合する推奨対象の新規コンテンツを検索し、該検索した新規コンテンツを前記第１のユーザに推奨する推奨処理と、
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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推奨対象のユーザに適合したコンテンツを推奨する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ユーザの嗜好を自動的に把握してユーザの嗜好に適合したコンテンツを推奨する技術がある。この種の技術としては、コンテンツベースフィルタリング型と協調フィルタリング型とがある。
【０００３】
コンテンツベースフィルタリング型は、コンテンツの中身を比較することで類似するコンテンツを探す手法の総称であり、協調フィルタリング型は、コンテンツに対するユーザの評価を比較することで類似するコンテンツを探す手法の総称である。
【０００４】
コンテンツベースフィルタリング型と協調フィルタリング型とはトレードオフの関係にある。例えば、コンテンツベースフィルタリング型は、過去のユーザの好みに適合したコンテンツばかりが推奨されるため推奨の幅が狭い（推奨されるべき情報が適切に推奨されない）という欠点がある。特にコンテンツの中身に対する情報が少ない場合に適切な推奨ができないという欠点がある。逆に、協調フィルタリング型は、他のユーザの好みが反映されるため推奨の幅が広いという利点がある。しかし、協調フィルタリング型は、他のユーザの評価を必要とするため好む人が少ないニッチなコンテンツや追加されたばかりの新しいコンテンツは推奨できないという欠点がある。逆に、コンテンツベースフィルタリング型は、そのようなコンテンツでも推奨できるという利点がある。
【０００５】
このように、コンテンツベースフィルタリング型と協調フィルタリング型とはトレードオフの関係にあり、どちらか単独での利用では不十分な推奨しかできない。
【０００６】
このようなことから、本発明より先に出願された技術文献として、コンテンツベースフィルタリング型と、協調フィルタリング型と、の両方を用いた技術について開示された文献がある（例えば、特許文献１：特開2010−67175号公報参照）。
【０００７】
上記特許文献１の発明は、コンテンツ情報をコンテンツDBに格納する。同様に、ユーザの上記コンテンツに対する嗜好情報をユーザプロファイルとしてユーザプロファイルDBに格納する。そして、コンテンツ情報およびユーザプロファイルに係るインデックスをそれぞれ作成し、インデックスDBに格納する。次に、ユーザプロファイルDBから取得される被推薦ユーザに係る上記ユーザプロファイルに基づいて、インデックスDBを参照し、被推薦ユーザの嗜好に適合したコンテンツを推薦する。これにより、コンテンツベースフィルタリング型と、協調フィルタリング型と、の両方を用いて被推薦ユーザの嗜好に適合したコンテンツを推薦している。
【０００８】
また、協調フィルタリング方法を利用しただけでは実現できない日々変化するニュース記事のようなコンテンツの推奨を可能にする技術について開示された文献がある（例えば、特許文献２：特開2003-216636号公報参照）。
【０００９】
上記特許文献２は、記事と、その記事から抽出したサブカテゴリと、を対応付けてDBに格納する。次に、ユーザ履歴情報から複数の類似ユーザを抽出してその類似ユーザを解析し、端末ユーザに推薦するサブカテゴリ候補を抽出する。そして、サブカテゴリ候補を基に、記事を検索し、該当する記事を推薦する。これにより、日々変化するニュース記事のようなコンテンツの推奨を可能にしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２０１０−６７１７５号公報
【特許文献２】特開２００３−２１６６３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
なお、ユーザの嗜好に適合したコンテンツを推奨する手法としては、例えば、推奨対象のユーザに紐付けられたコンテンツに関連するキーワード群を用いて、そのキーワード群に適合するコンテンツを推奨対象のユーザに推奨する方法がある。キーワード群は、コンテンツに関連する少なくとも１つのキーワードで構成しており、そのキーワード群を構成するキーワードに適合するコンテンツを推奨対象のユーザに推奨する。
【００１２】
しかし、テレビ番組等のコンテンツは、日々新しい新規コンテンツが作成されると共に、その新規コンテンツに関連するキーワードもコンテンツ提供者毎に異なり、統一されていない。このため、推奨対象のユーザに紐付けられたキーワード群に適合する精度の高い新規コンテンツを推奨対象のユーザに推奨することが困難である。
【００１３】
例えば、テレビ番組等の新規コンテンツに関連するキーワードとしては、その新規コンテンツに出演するタレント名が挙げられる。しかし、タレント名は、正式名称になっていたり、略称になっていたりし、統一されていない。このため、推奨対象のユーザに紐付けられたキーワード群を用いて新規コンテンツを推奨しようとしても、キーワード群に適合する新規コンテンツがヒットし難くかったり、キーワード群に適合する新規コンテンツの幅が狭かったりし、キーワード群に適合する精度の高い新規コンテンツを推奨することが困難である。
【００１４】
また、テレビ番組等の新規コンテンツは、そのコンテンツに関連するキーワードが乏しい（少ない）ため、推奨対象のユーザに紐付けられたキーワード群に適合する新規コンテンツがヒットし難くかったり、キーワード群に適合する新規コンテンツの幅が狭かったりし、キーワード群に適合する精度の高い新規コンテンツを推奨することが困難である。
【００１５】
なお、上述した問題状況は、新規コンテンツに関連するキーワードをコンテンツ提供者間で統一したり、新規コンテンツに関連するキーワードを各コンテンツ提供者が充実したりし、新規コンテンツに関連するキーワードを改良することである程度は解消することができる。しかし、この上記の解決手法は、各コンテンツ提供者が実行しなければならず、上記の解決手法を早急に実現するのは困難である。
【００１６】
なお、上記特許文献１、２には、コンテンツベースフィルタリング型と、協調フィルタリング型と、の両方を用いてコンテンツを推奨する技術について開示されている。しかし、特許文献１では、ユーザプロファイルDBから取得される被推薦ユーザに係るユーザプロファイル（コンテンツに対する嗜好情報）に基づいて、被推薦ユーザの嗜好に適合したコンテンツを推薦することにしている。また、特許文献２では、記事に関するサブカテゴリ候補を基に、記事を検索し、サブカテゴリ候補に該当する記事を推薦することにしている。このため、上記特許文献１、２は、推奨対象のユーザに紐付けられたコンテンツに関連するキーワード群を用いて、そのキーワード群に適合する新規コンテンツを推奨対象のユーザに推奨するものではない。このため、上記特許文献１、２では、推奨対象のユーザに紐付けられたキーワード群に適合する精度の高い新規コンテンツを推奨対象のユーザに推奨することが困難であるという本願独自の問題状況を上記特許文献１、２の技術内容から見出すことはできない。
【００１７】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、新規コンテンツに関連するキーワードを改良することなく、推奨対象のユーザに紐付けられたキーワード群に適合する精度の高い新規コンテンツを推奨対象のユーザに推奨することが可能なコンテンツ推奨装置、コンテンツ推奨システム、制御方法及び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】
【００１８】
かかる目的を達成するために、本発明は、以下の特徴を有することとする。
【００１９】
本発明にかかるコンテンツ推奨装置は、
推奨対象の第１のユーザに紐付けられた第１のコンテンツに関連する第１のキーワード群を抽出する抽出手段と、
前記第１のユーザと類似する第２のユーザに紐付けられた第２のコンテンツに関連する第２のキーワード群、または、前記第１のコンテンツと類似する第２のコンテンツに関連する第２のキーワード群を抽出し、該抽出した第２のキーワード群の中で前記第１のキーワード群にない新規のキーワードを前記第１のキーワード群に追加したキーワード情報を作成する作成手段と、
前記キーワード情報を構成するキーワードに適合する推奨対象の新規コンテンツを検索し、該検索した新規コンテンツを前記第１のユーザに推奨する推奨手段と、
を備えることを特徴とする。
【００２０】
本発明にかかるコンテンツ推奨システムは、
推奨対象の第１のユーザに紐付けられた第１のコンテンツに関連する第１のキーワード群を抽出する抽出手段と、
前記第１のユーザと類似する第２のユーザに紐付けられた第２のコンテンツに関連する第２のキーワード群、または、前記第１のコンテンツと類似する第２のコンテンツに関連する第２のキーワード群を抽出し、該抽出した第２のキーワード群の中で前記第１のキーワード群にない新規のキーワードを前記第１のキーワード群に追加したキーワード情報を作成する作成手段と、
前記キーワード情報を構成するキーワードに適合する推奨対象の新規コンテンツを検索し、該検索した新規コンテンツを前記第１のユーザに推奨する推奨手段と、
を備えることを特徴とする。
【００２１】
本発明にかかる制御方法は、
コンテンツ推奨装置で行う制御方法であって、
推奨対象の第１のユーザに紐付けられた第１のコンテンツに関連する第１のキーワード群を抽出する抽出工程と、
前記第１のユーザと類似する第２のユーザに紐付けられた第２のコンテンツに関連する第２のキーワード群、または、前記第１のコンテンツと類似する第２のコンテンツに関連する第２のキーワード群を抽出し、該抽出した第２のキーワード群の中で前記第１のキーワード群にない新規のキーワードを前記第１のキーワード群に追加したキーワード情報を作成する作成工程と、
前記キーワード情報を構成するキーワードに適合する推奨対象の新規コンテンツを検索し、該検索した新規コンテンツを前記第１のユーザに推奨する推奨工程と、
を有することを特徴とする。
【００２２】
本発明にかかるプログラムは、
推奨対象の第１のユーザに紐付けられた第１のコンテンツに関連する第１のキーワード群を抽出する抽出処理と、
前記第１のユーザと類似する第２のユーザに紐付けられた第２のコンテンツに関連する第２のキーワード群、または、前記第１のコンテンツと類似する第２のコンテンツに関連する第２のキーワード群を抽出し、該抽出した第２のキーワード群の中で前記第１のキーワード群にない新規のキーワードを前記第１のキーワード群に追加したキーワード情報を作成する作成処理と、
前記キーワード情報を構成するキーワードに適合する推奨対象の新規コンテンツを検索し、該検索した新規コンテンツを前記第１のユーザに推奨する推奨処理と、
を、コンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、新規コンテンツに関連するキーワードを改良することなく、推奨対象のユーザに紐付けられたキーワード群に適合する精度の高い新規コンテンツを推奨対象のユーザに推奨することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本実施形態のコンテンツ推奨システムのシステム概要を示す図である。
【図２】本実施形態のコンテンツ推奨システムの処理動作概要を説明するための第１の図である。
【図３】本実施形態のコンテンツ推奨システムの処理動作概要を説明するための第２の図である。
【図４】本実施形態のコンテンツ推奨システムの処理動作概要を説明するための第３の図である。
【図５】本実施形態のコンテンツ推奨システムの処理動作概要を説明するための第４の図である。
【図６】本実施形態のコンテンツ推奨システムのシステム構成例を示す図である。
【図７】本実施形態のコンテンツ推奨装置200のユーザDB201のデータ構成例を示す図である。
【図８】本実施形態のコンテンツ推奨装置200のコンテンツDB202のデータ構成例を示す図である。
【図９】本実施形態のコンテンツ推奨システムの処理動作例を示す図である。
【図１０】コンテンツ推奨システムの処理動作例（S1、S2）を説明するための図である。
【図１１】コンテンツ推奨システムの処理動作例（S3）を説明するための図である。
【図１２】コンテンツ推奨システムの処理動作例（S4、S5）を説明するための図である。
【図１３】コンテンツ推奨システムの処理動作例（S6）を説明するための図である。
【図１４】第２の実施形態のコンテンツ推奨システムの処理動作例を示す図である。
【図１５】第２の実施形態のコンテンツ推奨システムの処理動作例（A3）を説明するための図である。
【図１６】第２の実施形態のコンテンツ推奨システムの処理動作例（A4、S5）を説明するための図である。
【図１７】第２の実施形態のコンテンツ推奨システムの処理動作例（S6）を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
＜コンテンツ推奨システムの概要＞
まず、図１〜図５を参照しながら、本実施形態のコンテンツ推奨システムの概要について説明する。図１は、本実施形態のコンテンツ推奨システムのシステム概要を示す図である。図２〜図５は、本実施形態のコンテンツ推奨システムの処理動作概要を説明するための図である。
【００２６】
本実施形態のコンテンツ推奨システムは、図１に示すように、ユーザ端末100-1〜N（Nは、任意の整数）と、コンテンツ推奨装置200と、を有して構成し、コンテンツ推奨装置200は、ユーザ端末100-1〜Nのユーザに対し、推奨対象の新規コンテンツを推奨する。推奨する新規コンテンツは、テレビ番組等の映像データであったり、映像データを視聴、録画、予約（視聴予約、録画予約）する際に使用するGコードであったり、映像データを入手可能なURLであったり、映像データを把握することが可能なダイジェスト番組等が挙げられる。
【００２７】
本実施形態のコンテンツ推奨装置200は、キーワード抽出部1と、キーワード情報作成部2と、コンテンツ推奨部3と、を有して構成する。
【００２８】
キーワード抽出部1は、推奨対象の第１のユーザに紐付けられた第１のコンテンツに関連する第１のキーワード群を抽出する。例えば、コンテンツにメタデータ等のキーワード群が含まれている場合は、そのコンテンツに含まれるキーワード群を抽出する。また、コンテンツと、キーワード群と、が関連付けられている場合は、そのコンテンツに関連付けられたキーワード群を抽出する。
【００２９】
キーワード情報作成部2は、推奨対象の第１のユーザと類似する第２のユーザに紐付けられた第２のコンテンツに関連する第２のキーワード群、または、推奨対象の第１のユーザに紐付けられた第１のコンテンツと類似する第２のコンテンツ（第１のユーザとは異なる他のユーザに紐付けられたコンテンツ）に関連する第２のキーワード群を抽出し、該抽出した第２のキーワード群の中で第１のキーワード群にない新規のキーワードを第１のキーワード群に追加したキーワード情報を作成する。第２のコンテンツに関連する第２のキーワード群の抽出は、上述した第１のキーワード群の抽出と同様な方法が適用可能である。
【００３０】
コンテンツ推奨部3は、キーワード情報を構成するキーワードに適合する推奨対象の新規コンテンツを検索し、該検索した新規コンテンツを推奨対象の第１のユーザに推奨する。
【００３１】
本実施形態のコンテンツ推奨装置200は、まず、図２に示すように、推奨対象の第１のユーザに紐付けられた第１のコンテンツに関連する第１のキーワード群を抽出する。コンテンツ推奨装置200は、ユーザ端末100-1〜Nの個々のユーザに紐付けられたコンテンツを管理しており、その管理している情報を基に、推奨対象の第１のユーザに紐付けられた第１のコンテンツに関連する第１のキーワード群を抽出する。
【００３２】
例えば、図２に示すように、推奨対象の第１のユーザに紐付けられた第１のコンテンツは、コンテンツ１、２が存在し、コンテンツ１に関連するキーワード群は、キーワードA、B、Cであり、コンテンツ２に関連するキーワード群は、キーワードA、D、Eであると仮定する。この場合、キーワード抽出部1は、推奨対象の第１のユーザに紐付けられた第１のコンテンツに関連するキーワード群として、キーワードA、B、C、D、Eを抽出する。抽出するキーワード群は、上述したようにコンテンツに含まれているキーワード群であったり、コンテンツに関連付けられたキーワード群であったりしても良い。
【００３３】
次に、キーワード情報作成部2は、図３に示すように、推奨対象の第１のユーザと類似する第２のユーザに紐付けられた第２のコンテンツに関連する第２のキーワード群を抽出する。そして、その抽出した第２のキーワード群の中で第１のキーワード群にない新規のキーワードを第１のキーワード群に追加したキーワード情報を作成する。
【００３４】
例えば、図３に示すように、推奨対象の第１のユーザに紐付けられた第１のコンテンツは、コンテンツ１、２が存在し、コンテンツ１に関連するキーワード群は、キーワードA、B、Cであり、コンテンツ２に関連するキーワード群は、キーワードA、D、Eであると仮定する。また、推奨対象の第１のユーザと類似する第２のユーザに紐付けられた第２のコンテンツは、コンテンツ１、２、４が存在し、コンテンツ１に関連するキーワード群は、キーワードA、B、Cであり、コンテンツ２に関連するキーワード群は、キーワードA、D、Eであり、コンテンツ４に関連するキーワード群は、キーワードA、F、Gであると仮定する。この場合、第２のコンテンツに関連する第２のキーワード群の中で、第１のキーワード群にない新規のキーワードは、キーワードF、Gであるため、このキーワードF、Gを第１のキーワード群に追加する。これにより、推奨対象の第１のユーザのキーワード情報に対して、その推奨対象の第１のユーザと類似する第２のユーザに紐付けられた第２のコンテンツのキーワード情報が新たに追加され、推奨対象の第１のユーザのキーワード情報は、キーワードA、B、C、D、E、F、Gで構成されることになる。即ち、上記処理により、推奨対象の第１のユーザに紐付けられた第１のコンテンツに関連する第１のキーワード群（キーワードA、B、C、D、E）と、推奨対象の第１のユーザと類似する第２のユーザに紐付けられた第２のコンテンツに関連する第２のキーワード群（キーワードA、B、C、D、E、F、G）と、の和集合であるキーワード情報（キーワードA、B、C、D、E、F、G）を得ることができる。
【００３５】
コンテンツ推奨部3は、図４に示すように、キーワード情報作成部2が作成した推奨対象の第１のユーザのキーワード情報を構成するキーワードに適合する推奨対象の新規コンテンツを検索し、該検索した新規コンテンツを推奨対象の第１のユーザに推奨する。コンテンツ推奨装置200は、ユーザ端末100-1〜Nの個々のユーザに推奨する推奨対象の新規コンテンツをキーワード群と関連付けて管理しており、コンテンツ推奨部3は、第１のユーザのキーワード情報を構成するキーワードと、新規コンテンツに関連付けられたキーワード群を構成するキーワードと、を少なくとも比較し、双方のキーワードに応じた適合度を算出し、該算出した適合度が所定の値（例えば、70）よりも高い新規コンテンツを第１のユーザに推奨する。
【００３６】
例えば、コンテンツ推奨装置200は、図４に示すように、推奨対象の新規コンテンツとして、新規コンテンツ１、２、３をキーワード群と関連付けて管理していると仮定する。コンテンツ推奨部3は、第１のユーザのキーワード情報を構成するキーワードと、新規コンテンツ１、２、３に対応付けられたキーワード群を構成するキーワードと、を少なくとも比較し、双方のキーワードに応じた適合度を算出する。算出した新規コンテンツ１の適合度が60、新規コンテンツ２の適合度が75、新規コンテンツ３の適合度が50であった場合は、適合度が70よりも高い新規コンテンツは、新規コンテンツ２となる。このため、コンテンツ推奨部3は、第１のユーザのキーワード情報を構成するキーワードに適合する新規コンテンツ２を抽出し、その抽出した新規コンテンツ２を第１のユーザに推奨する。なお、上記方法では、新規コンテンツ１、２、３をキーワード群と関連付けて管理し、コンテンツ推奨部3は、第１のユーザのキーワード情報を構成するキーワードと、新規コンテンツ１、２、３に対応付けられたキーワード群を構成するキーワードと、を少なくとも比較し、双方のキーワードに応じた適合度を算出することにした。しかし、コンテンツ推奨部3は、第１のユーザのキーワード情報を構成するキーワードと、新規コンテンツ１、２、３に含まれるキーワード群を構成するキーワード（メタデータ等）と、を少なくとも比較し、双方のキーワードに応じた適合度を算出することも可能である。
【００３７】
これにより、本実施形態のコンテンツ推奨システムは、推奨対象の第１のユーザに紐付けられたキーワード群（キーワードA、B、C、D、E）に対し、協調フィルタリングの判別属性としてユーザベースを用いて新たなキーワードF、Gを追加し、キーワード群に幅を持たせて、精度の高い新規コンテンツを推奨対象の第１のユーザに推奨することができる。
【００３８】
また、本実施形態のコンテンツ推奨装置200は、協調フィルタリングの判別属性としてユーザベースを用いて新たなキーワードを追加するのではなく、協調フィルタリングの判別属性としてアイテムベースを用いて新たなキーワードを追加することも可能である。
【００３９】
この場合、キーワード情報作成部2は、図５に示すように、推奨対象の第１のユーザに紐付けられた第１のコンテンツと類似する第２のコンテンツに関連する第２のキーワード群を抽出する。そして、その抽出した第２のキーワード群の中で第１のキーワード群にない新規のキーワードを第１のキーワード群に追加したキーワード情報を作成する。但し、第１のコンテンツと類似する第２のコンテンツは、推奨対象の第１のユーザとは異なる他のユーザに紐付けられたコンテンツである。
【００４０】
例えば、図５に示すように、推奨対象の第１のユーザに紐付けられた第１のコンテンツは、コンテンツ１、２が存在し、コンテンツ１に関連するキーワード群は、キーワードA、B、Cであり、コンテンツ２に関連するキーワード群は、キーワードA、D、Eであると仮定する。また、第２のユーザに紐付けられた第２のコンテンツは、コンテンツ１、２、５が存在し、コンテンツ１に関連するキーワード群は、キーワードA、B、Cであり、コンテンツ２に関連するキーワード群は、キーワードA、D、Eであり、コンテンツ５に関連するキーワード群は、キーワードA、B、Gであると仮定する。この場合、第１のコンテンツと類似する第２のコンテンツに関連する第２のキーワード群の中で、第１のキーワード群にない新規のキーワードは、キーワードGであるため、このキーワードGを第１のキーワード群に追加する。これにより、推奨対象の第１のユーザのキーワード情報に対して、その推奨対象の第１のユーザに紐付けられた第１のコンテンツと類似する第２のユーザに紐付けられた第２のコンテンツのキーワード情報が新たに追加され、推奨対象の第１のユーザのキーワード情報は、キーワードA、B、C、D、E、Gで構成されることになる。即ち、上記処理により、推奨対象の第１のユーザに紐付けられた第１のコンテンツに関連する第１のキーワード群（キーワードA、B、C、D、E）と、第１のコンテンツと類似する第２のユーザに紐付けられた第２のコンテンツに関連する第２のキーワード群（キーワードA、B、G）と、の和集合であるキーワード情報（キーワードA、B、C、D、E、G）を得ることができる。
【００４１】
これにより、本実施形態のコンテンツ推奨システムは、推奨対象の第１のユーザに紐付けられたキーワード群（キーワードA、B、C、D、E）に対し、協調フィルタリングの判別属性としてアイテムベースを用いて新たなキーワードGを追加し、キーワード群に幅を持たせて、精度の高い新規コンテンツを推奨対象の第１のユーザに推奨することができる。その結果、新規コンテンツに関連するキーワードを改良することなく、推奨対象の第１のユーザに紐付けられたキーワード群に適合する精度の高い新規コンテンツを推奨対象の第１のユーザに推奨することができる。以下、添付図面を参照しながら、本実施形態のコンテンツ推奨システムについて詳細に説明する。
【００４２】
（第１の実施形態）
＜コンテンツ推奨システムのシステム構成例＞
まず、図６を参照しながら、本実施形態のコンテンツ推奨システムのシステム構成例について説明する。図６は、本実施形態のコンテンツ推奨システムのシステム構成例を示す図である。
【００４３】
本実施形態のコンテンツシステムは、ユーザ端末100−１〜N（Nは、任意の整数）と、コンテンツ推奨装置200と、がネットワークNWを介して接続して構成する。ネットワークNWは、有線、無線を問わずあらゆる通信網が適用可能である。
【００４４】
ユーザ端末100は、レコーダ、携帯電話機、TV、PC等の端末であり、テレビ番組等のコンテンツを視聴することが可能な端末である。ユーザ端末100は、コンテンツを視聴することが可能な機器であれば、あらゆる機器が適用可能である。本実施形態のユーザ端末100は、コンテンツ推奨装置200から推奨されたコンテンツを受信し、その受信したコンテンツを視聴したり、録画したり、予約（視聴予約、録画予約）したりする。
【００４５】
コンテンツ推奨装置200は、ユーザ端末100のユーザにコンテンツを推奨する装置である。ユーザ端末100に推奨するコンテンツとしては、コンテンツ推奨装置200から推奨されたコンテンツを基に、ユーザ端末100でコンテンツを視聴したり、録画したり、予約（視聴予約、録画予約）することが可能な情報であればあらゆる情報をコンテンツとして推奨することが可能である。例えば、テレビ番組等のコンテンツ（映像データ）そのもの、コンテンツを視聴する際に使用するGコード、URL、ダイジェスト番組等が挙げられる。本実施形態のコンテンツ推奨装置200は、ユーザDB201と、コンテンツDB202と、制御部203と、を有して構成する。
【００４６】
ユーザDB201は、ユーザ端末100のユーザのプロファイル情報を管理する。ユーザDB201は、図７に示すように、ユーザ情報、コンテンツ、キーワード群を対応付けて記憶する。
【００４７】
ユーザ情報は、ユーザ端末100のユーザを特定するための情報である。ユーザ情報は、ユーザを特定することが可能であればあらゆる情報が適用可能である。
【００４８】
コンテンツは、ユーザが過去に視聴・録画したコンテンツを特定するための情報である。コンテンツは、コンテンツを特定することが可能であればあらゆる情報が適用可能である。例えば、テレビ番組等のコンテンツ（映像データ）そのもの、Gコード、URL等が挙げられる。上記コンテンツは、個々のユーザに応じた評価と対応付けて管理する。評価は、ユーザがコンテンツを視聴した際に評価した情報であり、本実施形態では、0〜100％の範囲で個々のユーザが評価する。なお、評価は、コンテンツの視聴状況（全て見た、一部を見た、録画して全て見た、録画して一部を見た、録画したが見ていない等）に応じて自動的に設定することも可能である。
【００４９】
キーワード群は、個々のコンテンツに関連するキーワード（メタ情報）の集合である。キーワード群を構成する各キーワードは、評価度と対応付けて管理する。例えば、コンテンツがテレビ番組の場合は、番組名、出演者等をキーワードとして管理する。評価度は、個々のキーワードの評価度であり、例えば、あるコンテンツの視聴時に出現するキーワードの出現頻度等を評価度として使用することができる。但し、評価度として使用する情報は、特に限定せず、任意の情報を使用して評価度を設定することが可能である。
【００５０】
コンテンツDB202は、推奨対象のユーザに推奨する新規コンテンツを管理する。コンテンツDB202は、図８に示すように、コンテンツと、キーワード群と、を対応付けて記憶する。コンテンツは、ユーザに推奨する新規コンテンツを特定するための情報である。コンテンツは、新規コンテンツを特定することが可能であればあらゆる情報が適用可能である。例えば、テレビ番組等のコンテンツ（映像データ）そのもの、Gコード、URL、ダイジェスト番組等が挙げられる。キーワード群は、個々の新規コンテンツに関連するキーワード（メタ情報）の集合である。キーワード群を構成する各キーワードは、評価度と対応付けて管理する。評価度は、個々のキーワードの評価度であり、例えば、あるコンテンツの視聴時に出現するキーワードの出現頻度等を評価度として使用することができる。但し、評価度として使用する情報は、特に限定せず、任意の情報を使用して評価度を設定することが可能である。
【００５１】
制御部203は、コンテンツ推奨装置200を制御するものであり、コンテンツ抽出部11と、キーワードベクトル算出部12と、類似度算出部13と、キーワードベクトル修正部14と、コンテンツ推奨部15と、を有して構成する。
【００５２】
コンテンツ抽出部11は、ユーザDB201を参照し、推奨対象のユーザに紐付けられたコンテンツの中から、高評価（例えば、評価が60以上）のコンテンツを抽出する。抽出するコンテンツの評価の値は、任意に設定変更可能である。
【００５３】
キーワードベクトル算出部12は、コンテンツ抽出部11が抽出したコンテンツに関連するキーワード群を基に、推奨対象のユーザのキーワードベクトルを算出する。
【００５４】
類似度算出部13は、ユーザDB201を参照し、推奨対象のユーザに紐付けられたコンテンツの評価と、他のユーザに紐付けられた当該コンテンツの評価と、を基に、ユーザ間の類似度を算出する。
【００５５】
キーワードベクトル修正部14は、類似度算出部13で算出したユーザ間の類似度を基に、一定以上（例えば、60％以上）の類似度を持つユーザに紐付けられたコンテンツの中から推奨対象のユーザに紐付けられていないコンテンツを抽出する。そして、その抽出したコンテンツに関連するキーワードの評価度に対して重み付けを行い、その重み付けを行ったキーワードの評価度を基に、キーワードベクトル算出部12で算出した推奨対象のユーザのキーワードベクトルを修正する。一定以上の類似度は、任意に設定変更可能である。
【００５６】
コンテンツ推奨部15は、コンテンツDB202を参照し、キーワードベクトル修正部14で修正した推奨対象のユーザの修正キーワードベクトルと、新規コンテンツに関連するキーワード群と、の適合度を算出し、所定の閾値（例えば、70％）以上の適合度になった新規コンテンツを推奨対象のユーザに推奨する。所定の閾値は、任意に設定変更可能である。
【００５７】
＜コンテンツ推奨システムの処理動作例＞
次に、図９〜図１３を参照しながら、本実施形態のコンテンツ推奨システムの処理動作例について説明する。図９は、コンテンツ推奨システムの一連の処理動作例を示す図であり、図１０は、S1、S2の処理動作例を示し、図１１は、S3の処理動作例を示し、図１２は、S4、S5の処理動作例を示し、図１３は、S6の処理動作例を示す図である。以下の処理動作では、推奨対象のユーザとしてユーザAを例に説明する。
【００５８】
まず、コンテンツ抽出部11は、ユーザDB201を参照し、推奨対象のユーザAに紐付けられたコンテンツの中から、高評価（例えば、評価が60以上）のコンテンツを抽出する（ステップS１）。
【００５９】
例えば、図１０に示すように、推奨対象のユーザAに紐付けられたコンテンツは、コンテンツ１、２、３であり、コンテンツ１の評価は、100％であり、コンテンツ２の評価は、80％であり、コンテンツ３の評価は、40％であるため、コンテンツ抽出部11は、コンテンツ１、２を抽出する。
【００６０】
次に、キーワードベクトル算出部12は、コンテンツ抽出部11で抽出したコンテンツに関連するキーワード群を基に、ユーザAのキーワードベクトルを算出する（ステップS２）。
【００６１】
例えば、図１０に示すように、コンテンツ１に関連するキーワード群は、キーワードA、B、Cであり、各々の評価度は、A１、B1、C1であるため、キーワードAの評価度は、評価度A1×評価100（％）となり、キーワードBの評価度は、評価度B1×評価100（％）となり、キーワードCの評価度は、評価度C1×評価100（％）となる。また、コンテンツ２に関連するキーワード群は、キーワードA、D、Eであり、各々の評価度は、A2、D2、E2であるため、キーワードAの評価度は、評価度A2×評価80（％）となり、キーワードDの評価度は、評価度D2×評価80（％）となり、キーワードEの評価度は、評価度E2×評価80（％）となる。このため、ユーザAのキーワードベクトルは、以下の値となる。
【００６２】
キーワードA:（評価度A1×評価100＋評価度A2×評価80）÷2
キーワードB:（評価度B1×評価100）÷2
キーワードC:（評価度C1×評価100）÷2
キーワードD:（評価度D2×評価80）÷2
キーワードE:（評価度E2×評価80）÷2
【００６３】
次に、類似度算出部13は、ユーザDB201を参照し、推奨対象のユーザAに紐付けられたコンテンツ（コンテンツ１、２、３）の評価と、他のユーザB、C、Dに紐付けられた当該コンテンツ（コンテンツ１、２、３）の評価と、を基に、ユーザ間の類似度を算出する（ステップS3）。
【００６４】
例えば、図１１に示すように、ユーザAとユーザBとは、コンテンツ１、２が共通しているため、そのコンテンツ１、２の評価を基に、ユーザA、B間の類似度を以下の式で算出する。
ユーザA、B間の類似度＝（1×1＋0.8×0.6)/(sqrt(12+0.82)+sqrt(12+0.62))≒0.60
【００６５】
また、ユーザAとユーザCとは、コンテンツ１、３が共通しているため、そのコンテンツ１、３の評価を基に、ユーザA、C間の類似度を以下の式で算出する。
ユーザA、C間の類似度＝（1×0.4＋0.4×0.8)/(sqrt(12+0.42)+sqrt(0.42+0.82))≒0.37
【００６６】
また、ユーザAとユーザDとは、コンテンツ１、２が共通しているため、そのコンテンツ１、２の評価を基に、ユーザA、D間の類似度を以下の式で算出する。
ユーザA、D間の類似度＝（1×0.8＋0.8×0.8)/(sqrt(12+0.82)+sqrt(0.82+0.82))≒0.60
【００６７】
次に、キーワードベクトル修正部14は、類似度算出部13で算出したユーザ間の類似度を基に、一定以上（例えば、60％以上）の類似度を持つユーザに紐付けられたコンテンツの中から推奨対象のユーザAに紐付けられていないコンテンツを抽出する（ステップS4）。
【００６８】
例えば、図１２に示すように、類似度算出部13で算出したユーザA、B間の類似度は、60％であり、ユーザA、C間の類似度は、37％であり、ユーザA、D間の類似度は、60％であるため、キーワードベクトル修正部14は、一定以上（例えば、60％以上）の類似度を持つユーザとして、ユーザB、Dを特定する。そして、キーワードベクトル修正部14は、ユーザDB201を参照し、ユーザB、Dに紐付けられたコンテンツの中から推奨対象のユーザAに紐付けられていないコンテンツ４、５を抽出する。
【００６９】
次に、キーワードベクトル修正部14は、抽出したコンテンツ４、５に関連するキーワードの評価度に対して類似度分の重み付けを行い、その重み付けを行ったキーワードの評価度を基に、推奨対象のユーザAのキーワードベクトルを修正する（ステップS5）。
【００７０】
例えば、図１２に示すように、ユーザBに紐付けられたコンテンツから抽出したコンテンツ４の評価は、80であり、ユーザA、B間の類似度は60％であり、コンテンツ４に関連するキーワード群は、キーワードA、F、Gであり、各々の評価度は、A4、F4、G4であるため、ユーザBに紐付けられたコンテンツ４に関連するキーワードA、F、Gの評価度に対して類似度分の重み付けを行うと、以下のようになる。
コンテンツ４
キーワードA:評価度A4×評価80(％)×60％
キーワードF:評価度F4×評価80(％)×60％
キーワードG:評価度G4×評価80(％)×60％
【００７１】
また、ユーザDに紐付けられたコンテンツから抽出したコンテンツ４の評価は、60であり、ユーザA、D間の類似度は60％であり、コンテンツ４に関連するキーワード群は、キーワードA、F、Gであり、各々の評価度は、A4、F4、G4であるため、ユーザDに紐付けられたコンテンツ４に関連するキーワードA、F、Gの評価度に対して類似度分の重み付けを行うと、以下のようになる。
コンテンツ４
キーワードA:評価度A4×評価60(％)×60％
キーワードF:評価度F4×評価60(％)×60％
キーワードG:評価度G4×評価60(％)×60％
【００７２】
また、ユーザDに紐付けられたコンテンツから抽出したコンテンツ５の評価は、80であり、ユーザA、D間の類似度は60％であり、コンテンツ５に関連するキーワード群は、キーワードA、B、Gであり、各々の評価度は、A5、B5、G5であるため、ユーザDに紐付けられたコンテンツ５に関連するキーワードA、B、Gの評価度に対して類似度分の重み付けを行うと、以下のようになる。
コンテンツ５
キーワードA:評価度A5×評価80(％)×60％
キーワードB:評価度B5×評価80(％)×60％
キーワードG:評価度G5×評価80(％)×60％
【００７３】
キーワードベクトル修正部14は、上記の重み付けを行ったキーワードの評価度を基に、推奨対象のユーザAのキーワードベクトルを修正する。
【００７４】
修正前のユーザAのキーワードベクトルを以下に示す。
キーワードA:（評価度A1×評価100＋評価度A2×評価80）÷2
キーワードB:（評価度B1×評価100）÷2
キーワードC:（評価度C1×評価100）÷2
キーワードD:（評価度D2×評価80）÷2
キーワードE:（評価度E2×評価80）÷2
【００７５】
重み付けを行ったキーワードの評価度を基に、上記の修正前のユーザAのキーワードベクトルを修正すると以下のようになる。
【００７６】
修正後のユーザAのキーワードベクトル（修正キーワードベクトル）
キーワードA:（評価度A1×評価100＋評価度A2×評価80）÷2＋（評価度A4×評価80(％)×60％＋評価度A4×評価60(％)×60％＋評価度A5×評価80(％)×60％）/(3×α）＝修正評価度A
キーワードB:（評価度B1×評価100）÷2＋（評価度B5×評価80(％)×60％）/(1×α）＝修正評価度B
キーワードC:（評価度C1×評価100）÷2＝修正評価度C
キーワードD:（評価度D2×評価80）÷2＝修正評価度D
キーワードE:（評価度E2×評価80）÷2＝修正評価度E
キーワードF:（評価度F4×評価80(％)×60％＋評価度F4×評価60(％)×60％）/(2×α）＝修正評価度F
キーワードG:(評価度G4×評価80(％)×60％＋評価度G4×評価60(％)×60％＋評価度G5×評価80(％)×60％）/（3×α）＝修正評価度G
αは、本人評価値への反映具合を示すパラメータであり、１〜２程度の定数である。
【００７７】
次に、コンテンツ推奨部15は、コンテンツDB202を参照し、キーワードベクトル修正部14で修正した推奨対象のユーザAの修正キーワードベクトルと、新規コンテンツのキーワード群と、の適合度を算出し、所定の閾値（例えば、70％）以上の適合度になった新規コンテンツを推奨対象のユーザAに推奨する（ステップS6）。
【００７８】
例えば、図１３に示すように、推奨対象のユーザAの修正キーワードベクトルは、キーワードAが修正評価度A、キーワードBが修正評価度B、キーワードCが修正評価度C、キーワードDが修正評価度D、キーワードEが修正評価度E、キーワードFが修正評価度F、キーワードGが修正評価度Gである。また、新規コンテンツ１は、キーワードAが評価度A1、キーワードBが評価度B1、キーワードCが評価度C1である。新規コンテンツ２は、キーワードAが評価度A2、キーワードHが評価度H2、キーワードIが評価度I2である。新規コンテンツ３は、キーワードAが評価度A3、キーワードBが評価度B3、キーワードGが評価度G3である。
【００７９】
このため、ユーザAの修正キーワードベクトルと、新規コンテンツ１、２、３のキーワード群と、の適合度は、以下のようになる。
新規コンテンツ１の適合度＝（評価度A1×修正評価度A＋評価度B1×修正評価度B＋評価度C1×修正評価度C）÷(sqrt(評価度A12+評価度B12＋評価度C12)+sqrt(修正評価度A2+修正評価度B2＋修正評価度C2))
新規コンテンツ２の適合度＝（評価度A2×修正評価度A）÷(sqrt(評価度A22)+sqrt(修正評価度A2))
新規コンテンツ３の適合度＝（評価度A3×修正評価度A＋評価度B3×修正評価度B＋評価度G3×修正評価度G）÷(sqrt(評価度A32+評価度B32＋評価度G32)+sqrt(修正評価度A2+修正評価度B2＋修正評価度G2))
【００８０】
コンテンツ推奨部15は、上記算出した適合度を基に、所定の閾値（例えば、70％）以上の適合度になった新規コンテンツを推奨対象のユーザAに推奨する。例えば、図１３に示すように、新規コンテンツ１〜３の適合度の中で70％以上の適合度になった新規コンテンツが新規コンテンツ１、３となった場合は、その新規コンテンツ１、３を推奨対象のユーザAに推奨する。なお、所定の閾値以上になった新規コンテンツが複数あった場合は、最も、適合度の高い新規コンテンツから優先的に推奨対象のユーザAに推奨するようにすることも可能である。
【００８１】
＜本実施形態のコンテンツ推奨システムの作用・効果＞
このように、本実施形態のコンテンツ推奨システムは、推奨対象のユーザAに紐付けられたコンテンツ１、２、３の中から、高評価（例えば、評価が60以上）のコンテンツ１、２を抽出し（ステップS1）、その抽出したコンテンツ１、２に関連するキーワード群（A、B、C、D、E）を基に、推奨対象のユーザAのキーワードベクトルを算出する（ステップS2）。次に、推奨対象のユーザAに紐付けられたコンテンツの評価と、他のユーザB、C、Dに紐付けられた当該コンテンツの評価と、を基に、ユーザ間の類似度を算出し（ステップS3）、一定以上（例えば、60％以上）の類似度を持つユーザB、Dに紐付けられたコンテンツの中から推奨対象のユーザAに紐付けられていないコンテンツ４、５を抽出する（ステップS4）。そして、その抽出したコンテンツ４、５に関連するキーワードの評価度に対して重み付けを行い、その重み付けを行ったキーワードの評価度を基に、推奨対象のユーザAのキーワードベクトルを修正する（ステップS5）。そして、推奨対象のユーザAの修正キーワードベクトルと、新規コンテンツのキーワード群と、の適合度を算出し、所定の閾値（例えば、70％）以上の適合度になった新規コンテンツ１、３を推奨対象のユーザAに推奨する（ステップS6）。これにより、推奨対象のユーザAに紐付けられたキーワード群に対し、協調フィルタリングの判別属性としてユーザベースを用いて新たなキーワードを追加し、キーワード群に幅を持たせて、精度の高い新規コンテンツを推奨対象のユーザAに推奨することができる。その結果、新規コンテンツに関連するキーワードを改良することなく、精度の高い新規コンテンツを推奨対象のユーザAに推奨することができる。
【００８２】
例えば、キーワード群を構成するキーワードとして、正式なグループ名（ABCグループ）、そのグループを構成する正式なメンバー氏名（DE FG）、正式なグループ名の略称（Aグループ）、正式なメンバー氏名の略称（DE）、愛称（DEちゃん）等があるとする。推奨対象のユーザAに紐付けられたキーワード群を構成するキーワードとして、正式なグループ名（ABCグループ）、正式なメンバー氏名の略称（DE）が含まれている場合は、このキーワード群を用いて新規コンテンツを検索すると、ABCグループ、DEのキーワードを含んで構成するキーワード群に関連する新規コンテンツがヒットすることになる。これに対し、本実施形態のコンテンツ推奨システムは、推奨対象ユーザAに紐付けられたキーワード群に対し、協調フィルタリングの判別属性としてユーザベースを用いて新たなキーワードである、正式なメンバー氏名（DE FG）、正式なメンバー氏名の愛称（DEちゃん）を追加することができる。その結果、キーワード群に幅を持たせることができる。これにより、ABCグループ、DE、DE FG、DEちゃんのキーワードを含んで構成するキーワード群に関連する新規コンテンツがヒットすることになり、精度の高い新規コンテンツを推奨対象のユーザAに推奨することができる。
【００８３】
なお、新規コンテンツとしてテレビ番組等のコンテンツ（映像データ）そのものをユーザAに推奨した場合は、ユーザAは、ユーザ端末100で映像データを視聴したり、録画したりすることになる。また、新規コンテンツとしてGコードをユーザAに推奨した場合は、ユーザAは、ユーザ端末100でGコードを基に、Gコードに対応するテレビ番組を視聴したり、録画したり、予約（視聴予約、録画予約）したりすることになる。また、新規コンテンツとしてURLをユーザAに推奨した場合は、ユーザAはユーザ端末100でURLのリンク先にアクセスし、映像データを視聴したり、録画したりすることになる。また、新規コンテンツとしてダイジェスト番組をユーザAに推奨した場合は、ユーザAはユーザ端末100でダイジェスト番組を視聴し、新規コンテンツを把握することになる。
【００８４】
なお、ユーザ端末100に推奨された新規コンテンツの利用方法は、特に限定せず、例えば、ユーザ端末100で他のコンテンツを視聴している際に推奨コンテンツとしてユーザに推奨したりするように構築することも可能である。また、ユーザAのグループである他のユーザのユーザ端末100に対しても新規コンテンツを推奨するように構築することも可能である。この場合、ユーザAのユーザ端末100から他のユーザのユーザ端末100に新規コンテンツを推奨するようにしたり、コンテンツ推奨装置200から他のユーザのユーザ端末100に新規コンテンツを推奨するようにしたりすることも可能である。但し、コンテンツ推奨装置200から他のユーザのユーザ端末100に新規コンテンツを推奨する場合は、ユーザ情報をグループで管理する必要がある。また、この場合は、ユーザAから推奨許可を受け付けた場合に、グループで管理する他のユーザのユーザ端末100に新規コンテンツを推奨するようにすることも可能である。
【００８５】
（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について説明する。
【００８６】
第１の実施形態は、協調フィルタリングの判別属性としてユーザベースを用いて、ユーザ間の類似度を算出し、その算出したユーザ間の類似度を基に、推奨対象のユーザAに推奨する新規コンテンツを決定した。
【００８７】
第２の実施形態は、協調フィルタリングの判別属性としてアイテムベースを用いて、コンテンツ間の類似度を算出し、その算出したコンテンツ間の類似度を基に、推奨対象のユーザAに推奨する新規コンテンツを決定する。この場合も、第１の実施形態と同様に、推奨対象のユーザAに紐付けられたキーワード群に対し、協調フィルタリングを用いて新たなキーワードを追加し、キーワード群に幅を持たせて、精度の高い新規コンテンツを推奨対象のユーザAに推奨することができる。以下、図１０、図１４〜図１７を参照しながら、第２の実施形態について詳細に説明する。図１４は、コンテンツ推奨システムの一連の処理動作例を示す図であり、図１０は、S1、S2の処理動作例を示し、図１５は、A3の処理動作例を示し、図１６は、A4、S5の処理動作例を示し、図１７は、S6の処理動作例を示す図である。以下の処理動作では、推奨対象のユーザとしてユーザAを例に説明する。
【００８８】
図１４に示す処理動作は、A3、A4の処理動作が第１の実施形態と異なり、他の処理動作は、第１の実施形態と同様である。
【００８９】
まず、コンテンツ抽出部11は、第１の実施形態と同様に、ユーザDB201を参照し、推奨対象のユーザAに紐付けられたコンテンツの中から、高評価（例えば、評価が60以上）のコンテンツ１、２を抽出する（ステップS１）。
【００９０】
次に、キーワードベクトル算出部12は、コンテンツ抽出部11で抽出したコンテンツ１、２に関連するキーワード群（キーワードA、B、C、D、E）を基に、ユーザAのキーワードベクトルを算出する（ステップS２）。
【００９１】
次に、類似度算出部13は、ユーザDB201を参照し、推奨対象のユーザAに紐付けられた評価度の高いコンテンツ（コンテンツ１、２）と、他のユーザに紐付けられたコンテンツと、のコンテンツ間の類似度を算出する（ステップA3）。
【００９２】
例えば、図１５に示すように、コンテンツ１に関連するキーワード群は、キーワードA、B、Cであり、各々の評価度は、A1、B1、C1であると仮定する。
また、コンテンツ２に関連するキーワード群は、キーワードA、D、Eであり、各々の評価度は、A2、D2、E2であると仮定する。
また、コンテンツ３に関連するキーワード群は、キーワードB、F、Gであり、各々の評価度は、B3、F3、G3であると仮定する。
また、コンテンツ４に関連するキーワード群は、キーワードA、F、Gであり、各々の評価度は、A4、F4、G4であると仮定する。
また、コンテンツ５に関連するキーワード群は、キーワードA、B、Gであり、各々の評価度は、A5、B5、G5であると仮定する。
【００９３】
この場合、コンテンツ１、３間の類似度は、
コンテンツ１、３間の類似度＝（B1×B3)/(sqrt(B12)+sqrt(B32))となる。
また、コンテンツ１、４間の類似度は、
コンテンツ１、４間の類似度＝（A1×A4)/(sqrt(A12)+sqrt(A42))となる。
また、コンテンツ１、５間の類似度は、
コンテンツ１、５間の類似度＝（A1×A5＋B1×B5)/(sqrt(A12＋B12)+sqrt(A52＋B52))となる。
また、コンテンツ２、３間の類似度は、
コンテンツ２、３間の類似度＝０となる。
また、コンテンツ２、４間の類似度は、
コンテンツ２、４間の類似度＝（A2×A4)/(sqrt(A22)+sqrt(A42))となる。
また、コンテンツ２、５間の類似度は、
コンテンツ２、５間の類似度＝（A2×A5)/(sqrt(A22)+sqrt(A52))となる。
【００９４】
次に、キーワードベクトル修正部14は、類似度算出部13で算出したコンテンツ間の類似度を基に、一定以上（例えば、60％以上）の類似度を持つコンテンツを抽出する（ステップA4）。
【００９５】
例えば、図１６に示すように、一定以上（例えば、60％以上）の類似度を持つコンテンツとして、コンテンツ５を抽出する。
【００９６】
次に、キーワードベクトル修正部14は、抽出したコンテンツ５に関連するキーワードの評価度に対して類似度分の重み付けを行い、その重み付けを行ったキーワードの評価度を基に、推奨対象のユーザAのキーワードベクトルを修正する（ステップS5）。
【００９７】
例えば、図１６に示すように、抽出したコンテンツ５の評価は、80であり、コンテンツ間１、５間の類似度は、（A1×A5＋B1×B5)/(sqrt(A12＋B12)+sqrt(A52＋B52))であり、コンテンツ５に関連するキーワード群は、キーワードA、B、Gであり、各々の評価度は、A5、B5、G5であるため、コンテンツ５に関連するキーワードA、B、Gの評価度に対して類似度分の重み付けを行うと、以下のようになる。
コンテンツ５
キーワードA：評価度A5×評価80(％)×コンテンツ間１、５間の類似度
キーワードB：評価度B5×評価80(％)×コンテンツ間１、５間の類似度
キーワードG：評価度G5×評価80(％)×コンテンツ間１、５間の類似度
【００９８】
キーワードベクトル修正部14は、上記の重み付けを行ったキーワードの評価度を基に、推奨対象のユーザAのキーワードベクトルを修正する。
【００９９】
修正前のユーザAのキーワードベクトルを以下に示す。
キーワードA:（評価度A1×評価100＋評価度A2×評価80）÷2
キーワードB:（評価度B1×評価100）÷2
キーワードC:（評価度C1×評価100）÷2
キーワードD:（評価度D2×評価80）÷2
キーワードE:（評価度E2×評価80）÷2
【０１００】
重み付けを行ったキーワードの評価度を基に、上記の修正前のユーザAのキーワードベクトルを修正すると以下のようになる。
【０１０１】
修正後のユーザAのキーワードベクトル（修正キーワードベクトル）
キーワードA:（評価度A1×評価100＋評価度A2×評価80）÷2＋（評価度A5×評価80(％)×コンテンツ間１、５間の類似度）/(1×α）＝修正評価度A
キーワードB:（評価度B1×評価100）÷2＋（評価度B5×評価80(％)×コンテンツ間１、５間の類似度）/(1×α）＝修正評価度B
キーワードC:（評価度C1×評価100）÷2＝修正評価度C
キーワードD:（評価度D2×評価80）÷2＝修正評価度D
キーワードE:（評価度E2×評価80）÷2＝修正評価度E
キーワードG:（評価度G5×評価80(％)×コンテンツ間１、５間の類似度）/(1×α）＝修正評価度G
αは、本人評価値への反映具合を示すパラメータであり、１〜２程度の定数である。
【０１０２】
次に、コンテンツ推奨部15は、第１の実施形態と同様に、コンテンツDB202を参照し、キーワードベクトル修正部14で修正した推奨対象のユーザAの修正キーワードベクトルと、新規コンテンツのキーワード群と、の適合度を算出し、所定の閾値（例えば、70％）以上の適合度になった新規コンテンツを推奨対象のユーザAに推奨する（ステップS6）。
【０１０３】
例えば、図１７に示すように、推奨対象のユーザAの修正キーワードベクトルは、キーワードAが修正評価度A、キーワードBが修正評価度B、キーワードCが修正評価度C、キーワードDが修正評価度D、キーワードEが修正評価度E、キーワードGが修正評価度Gである。また、新規コンテンツ１は、キーワードAが評価度A1、キーワードBが評価度B1、キーワードCが評価度C1である。新規コンテンツ２は、キーワードAが評価度A2、キーワードHが評価度H2、キーワードIが評価度I2である。新規コンテンツ３は、キーワードAが評価度A3、キーワードBが評価度B3、キーワードGが評価度G3である。
【０１０４】
このため、ユーザAの修正キーワードベクトルと、新規コンテンツ１、２、３のキーワード群と、の適合度は、以下のようになる。
新規コンテンツ１の適合度＝（評価度A1×修正評価度A＋評価度B1×修正評価度B＋評価度C1×修正評価度C）÷(sqrt(評価度A12+評価度B12＋評価度C12)+sqrt(修正評価度A2+修正評価度B2＋修正評価度C2))
新規コンテンツ２の適合度＝（評価度A2×修正評価度A）÷(sqrt(評価度A22)+sqrt(修正評価度A2))
新規コンテンツ３の適合度＝（評価度A3×修正評価度A＋評価度B3×修正評価度B＋評価度G3×修正評価度G）÷(sqrt(評価度A32+評価度B32＋評価度G32)+sqrt(修正評価度A2+修正評価度B2＋修正評価度G2))
【０１０５】
コンテンツ推奨部15は、上記算出した適合度を基に、所定の閾値（例えば、70％）以上の適合度になった新規コンテンツを推奨対象のユーザAに推奨する。例えば、図１７に示すように、新規コンテンツ１〜３の適合度の中で70％以上の適合度になった新規コンテンツが新規コンテンツ１、３となった場合は、その新規コンテンツ１、３を推奨対象のユーザAに推奨する。なお、所定の閾値以上になった新規コンテンツが複数あった場合は、最も、適合度の高い新規コンテンツから優先的に推奨対象のユーザAに推奨するようにすることも可能である。
【０１０６】
＜本実施形態のコンテンツ推奨システムの作用・効果＞
このように、本実施形態のコンテンツ推奨システムは、推奨対象のユーザAに紐付けられた評価度の高いコンテンツ（コンテンツ１、２）と、他のユーザに紐付けられたコンテンツと、のコンテンツ間の類似度を算出し（ステップA3）、一定以上（例えば、60％以上）の類似度を持つコンテンツ５を抽出する（ステップA4）。そして、その抽出したコンテンツ５に関連するキーワードの評価度に対して重み付けを行い、その重み付けを行ったキーワードの評価度を基に、推奨対象のユーザAのキーワードベクトルを修正する（ステップS5）。そして、推奨対象のユーザAの修正キーワードベクトルと、新規コンテンツのキーワード群と、の適合度を算出し、所定の閾値（例えば、70％）以上の適合度になった新規コンテンツ１、３を推奨対象のユーザAに推奨する（ステップS6）。これにより、推奨対象のユーザAに紐付けられたキーワード群に対し、協調フィルタリングの判別属性としてアイテムベースを用いて新たなキーワードを追加し、キーワード群に幅を持たせて、精度の高い新規コンテンツを推奨対象のユーザAに推奨することができる。その結果、新規コンテンツに関連するキーワードを改良することなく、精度の高い新規コンテンツを推奨対象のユーザAに推奨することができる。
【０１０７】
なお、上述する実施形態は、本発明の好適な実施形態であり、上記実施形態のみに本発明の範囲を限定するものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更を施した形態での実施が可能である。
【０１０８】
例えば、上述した本実施形態のコンテンツ推奨システムを構成する各装置における制御動作は、ハードウェア、または、ソフトウェア、あるいは、両者の複合構成を用いて実行することも可能である。
【０１０９】
なお、ソフトウェアを用いて処理を実行する場合には、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ内のメモリにインストールして実行させることが可能である。あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。
【０１１０】
例えば、プログラムは、記録媒体としてのハードディスクやROM（Read Only Memory）に予め記録しておくことが可能である。あるいは、プログラムは、リムーバブル記録媒体に、一時的、あるいは、永続的に格納（記録）しておくことが可能である。このようなリムーバブル記録媒体は、いわゆるパッケージソフトウエアとして提供することが可能である。なお、リムーバブル記録媒体としては、フロッピー（登録商標）ディスク、CD-ROM（Compact Disc Read Only Memory）、MO（Magneto optical）ディスク、DVD（Digital Versatile Disc）、磁気ディスク、半導体メモリなどが挙げられる。
【０１１１】
なお、プログラムは、上述したようなリムーバブル記録媒体からコンピュータにインストールすることになる。また、ダウンロードサイトから、コンピュータに無線転送することになる。また、ネットワークを介して、コンピュータに有線で転送することになる。
【０１１２】
また、本実施形態におけるコンテンツ推奨システムは、上記実施形態で説明した処理動作に従って時系列的に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力、あるいは、必要に応じて並列的にあるいは個別に実行するように構築することも可能である。
【０１１３】
即ち、上述した実施形態では、図９、図１４の処理動作は、コンテンツ推奨装置200で行うことにした。しかし、図９、図１４の処理動作を行う主体は、特に限定せず、ユーザ端末100がコンテンツ推奨装置200から必要な情報（ユーザDB201やコンテンツDB202に格納されている情報）を取得してユーザ端末100側で行っても良く、システム全体として、図９、図１４の処理動作を行うことが可能であれば、あらゆる機器で行うことが可能である。
【符号の説明】
【０１１４】
１００    ユーザ端末
ＮＷ    ネットワーク
２００    コンテンツ推奨装置
１    キーワード抽出部
２    キーワード情報作成部
３    コンテンツ推奨部
２０１    ユーザDB
２０２    コンテンツDB
２０３    制御部
１１    コンテンツ抽出部
１２    キーワードベクトル算出部
１３    類似度算出部
１４    キーワードベクトル修正部
１５    コンテンツ推奨部
【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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