(57)【要約】【課題】各ユーザごとに同じ感情傾向を有するユーザの視聴履歴に基づいて確度の高いリコメンドを行う。【解決手段】コンテンツ管理配信サーバからコンテンツ再生機器へコンテンツを配信するとともに、ユーザのリクエストまたは照会に対してコンテンツのリコメンドを行うコンテンツ配信システムにおいて、複数のユーザがそれぞれ視聴したコンテンツに対する感情情報を収集する第１の手段と、各コンテンツに対する複数のユーザの感情情報を集計し、同一コンテンツに対して同じ感情傾向を示すユーザを抽出してグループ化する第２の手段と、グループ内の各ユーザのコンテンツ視聴履歴と感情情報をグループ内で共有し、その結果を元にコンテンツのリコメンドを行う第３の手段とを備える。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツ管理配信サーバからコンテンツ再生機器へコンテンツを配信するとともに、ユーザのリクエストまたは照会に対してコンテンツのリコメンドを行うコンテンツ配信システムにおいて、
複数のユーザがそれぞれ視聴したコンテンツに対する感情情報を収集する第１の手段と、
前記各コンテンツに対する前記複数のユーザの感情情報を集計し、同一コンテンツに対して同じ感情傾向を示すユーザを抽出してグループ化する第２の手段と、
前記グループ内の各ユーザのコンテンツ視聴履歴と感情情報を前記グループ内で共有し、その結果を元に前記コンテンツのリコメンドを行う第３の手段と
を備えたことを特徴とするコンテンツ配信システム。
【請求項２】
請求項１に記載のコンテンツ配信システムにおいて、
前記第１の手段は、前記ユーザが入力する感情情報または前記ユーザの感情に基づき変動する身体的情報をセンサにより数値化した情報を前記ユーザの感情情報として収集する
ことを特徴とするコンテンツ配信システム。
【請求項３】
請求項１に記載のコンテンツ配信システムにおいて、
前記感情情報は、複数種類の感情タグとその高低を示すレベルで表され、
前記第２の手段は、前記各感情タグごとのレベルの傾向を比較し、同じ感情傾向を示すユーザを抽出する
ことを特徴とするコンテンツ配信システム。
【請求項４】
請求項１に記載のコンテンツ配信システムにおいて、
前記第３の手段は、前記グループ内の他者のコンテンツ視聴履歴と感情情報に基づき、前記ユーザのリクエストまたは照会に対して要求される感情情報にマッチしたコンテンツまたは要求されるコンテンツに対する感情情報をリコメンドする
ことを特徴とするコンテンツ配信システム。
【請求項５】
コンテンツ管理配信サーバからコンテンツ再生機器へコンテンツを配信するとともに、ユーザのリクエストや照会に対してコンテンツのリコメンドを行うコンテンツ配信システムのリコメンド方法において、
複数のユーザがそれぞれ視聴したコンテンツに対する感情情報を収集する第１のステップと、
前記各コンテンツに対する前記複数のユーザの感情情報を集計し、同一コンテンツに対して同じ感情傾向を示すユーザを抽出してグループ化する第２のステップと、
前記グループ内の各ユーザのコンテンツ視聴履歴と感情情報を前記グループ内で共有し、その結果を元に前記コンテンツのリコメンドを行う第３のステップと
を有することを特徴とするリコメンド方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、映像や音楽などのコンテンツを配信するサービスにおいて、各コンテンツに対する複数のユーザの感情傾向を分析し、各ユーザの感情傾向にマッチするコンテンツ情報をリコメンドするコンテンツ配信システムおよびリコメンド方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットやテレビなどで映画や音楽などのコンテンツを配信するコンテンツ配信サービスにおいて、ユーザがあるコンテンツの視聴を決定する場合、自発的な趣味嗜好による取捨選択の他に、当該コンテンツに対する他者のコメントや評価数値などの評価情報を参考にして選択することがある。また、このような評価情報（推薦情報）を提供するリコメンドサービスとして、コンテンツ（例えば映画）の人気度や観客の評価を集めたサイトも存在する（非特許文献１，２，３）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】http://www.rottentomatoes.com/
【非特許文献２】http://www.metacritic.com/
【非特許文献３】https://moviereviewintelligence.com/
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、あるコンテンツに対する評価は、その人が視聴したときの主観に基づくものであり、他者の評価情報を参考にコンテンツを選択しても、自分が共感できない場合がある。例えば、ある映画を見た場合、人により、面白い、楽しい、暗い、つまらないといった多種多様な感想が生まれるが、他者に面白いと評価された映画でも、自分にとってはつまらない場合もある。また、ユーザＡ，Ｂに面白いと評価された映画が、ユーザＣにはつまらないと評価される場合があり、結局それぞれの評価の割合を参考にして選択することもある。
【０００５】
このようにコンテンツに対する評価は、評価する人の主観に依存するため、他者の評価と自分の評価がマッチするかどうかは確定しない。その一方で、例えば趣味嗜好や価値観が一致し、同一のコンテンツに対して同様の感情傾向を示す者同士であれば、あるコンテンツに対して同じような評価がなされる確率が高い。すなわち、自分と感情傾向が同じ他者があるコンテンツに対して示した感情傾向（例えば面白い）は、自分も同じ感情傾向を示す可能性が高く、コンテンツ選択の参考になる。しかし、従来のリコメンドサービスにおいて、自分と同じ感情傾向を有する人を特定し、その評価をコンテンツの選択に利用することは困難である。
【０００６】
本発明は、各コンテンツに対して同じ感情傾向を有するユーザの視聴履歴に基づいて確度の高いリコメンドを行うことができるコンテンツ配信システムおよびリコメンド方法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】
【０００７】
第１の発明は、コンテンツ管理配信サーバからコンテンツ再生機器へコンテンツを配信するとともに、ユーザのリクエストまたは照会に対してコンテンツのリコメンドを行うコンテンツ配信システムにおいて、複数のユーザがそれぞれ視聴したコンテンツに対する感情情報を収集する第１の手段と、各コンテンツに対する複数のユーザの感情情報を集計し、同一コンテンツに対して同じ感情傾向を示すユーザを抽出してグループ化する第２の手段と、グループ内の各ユーザのコンテンツ視聴履歴と感情情報をグループ内で共有し、その結果を元にコンテンツのリコメンドを行う第３の手段とを備える。
【０００８】
第１の発明のコンテンツ配信システムにおいて、第１の手段は、ユーザが入力する感情情報またはユーザの感情に基づき変動する身体的情報をセンサにより数値化した情報をユーザの感情情報として収集する。
【０００９】
第１の発明のコンテンツ配信システムにおいて、感情情報は、複数種類の感情タグとその高低を示すレベルで表され、第２の手段は、各感情タグごとのレベルの傾向を比較し、同じ感情傾向を示すユーザを抽出する。
【００１０】
第１の発明のコンテンツ配信システムにおいて、第３の手段は、グループ内の他者のコンテンツ視聴履歴と感情情報に基づき、ユーザのリクエストまたは照会に対して要求される感情情報にマッチしたコンテンツまたは要求されるコンテンツに対する感情情報をリコメンドする。
【００１１】
第２の発明は、コンテンツ管理配信サーバからコンテンツ再生機器へコンテンツを配信するとともに、ユーザのリクエストや照会に対してコンテンツのリコメンドを行うコンテンツ配信システムのリコメンド方法において、複数のユーザがそれぞれ視聴したコンテンツに対する感情情報を収集する第１のステップと、各コンテンツに対する複数のユーザの感情情報を集計し、同一コンテンツに対して同じ感情傾向を示すユーザを抽出してグループ化する第２のステップと、グループ内の各ユーザのコンテンツ視聴履歴と感情情報をグループ内で共有し、その結果を元にコンテンツのリコメンドを行う第３のステップとを有する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明は、同一コンテンツに対して同じ感情傾向を有するユーザ同士をグループ化するとともに、グループ内でコンテンツの視聴履歴と感情情報を共有し、他のユーザの既視聴のコンテンツがある場合、そのユーザから得られた感情情報を元にコンテンツのリコメンドを行う。これにより、ユーザの感情傾向（趣味嗜好）にマッチする確度の高いリコメンドを行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明のリコメンド方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図２】本発明のコンテンツ配信システムの構成例を示す図である。
【図３】コンテンツに対する感情情報に基づくユーザのグループ化を説明する図である。
【図４】本発明のコンテンツ配信システムにおけるリコメンド例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
図１は、本発明のリコメンド方法の処理手順を示す。
図１において、コンテンツ配信システムのコンテンツ管理配信サーバは、ユーザが視聴したコンテンツに対して、例えば「喜怒哀楽」などの感情タグとその高低を示すレベルを付けた感情情報を、ユーザおよびコンテンツと対応付けて収集する（Ｓ１）。次に、各ユーザのコンテンツに対する感情情報を集計し、同一コンテンツに対して同じ感情傾向を示すユーザを抽出してグループ化する（Ｓ２）。次に、グループ内の各ユーザのコンテンツ視聴履歴と感情情報をグループ内で共有し、その結果を元にコンテンツのリコメンドを行う（Ｓ３）。以下、各ステップの処理内容について詳しく説明する。
【００１５】
図２は、本発明のコンテンツ配信システムの構成例を示す。
図２において、コンテンツ配信システムは、コンテンツ管理配信サーバ１０とコンテンツ再生機器２０がネットワーク３０を介して接続される構成である。ユーザＡは、インターネットなどの双方向通信設備を備えたコンテンツ再生機器２０を介して、ネットワーク３０に接続されているコンテンツ管理配信サーバ１０より配信されたコンテンツＺを視聴する。
【００１６】
コンテンツ再生機器２０は、コンテンツを視聴したユーザＡのコンテンツＺに対する感情情報を、ネットワーク３０を介してコンテンツ管理配信サーバ１０に転送する。例えばユーザＡは、コンテンツ再生機器２０上に表示されるＧＵＩに基づき、「喜怒哀楽」などの感情タグのレベルをキーボードやポインタなどを介して入力することにより、当該コンテンツＺに対するユーザＡの感情情報としてコンテンツ再生機器２０からコンテンツ管理配信サーバ１０に送信される。なお、「喜怒哀楽」の感情タグは、感情情報をイメージするための一例であり、感情タグがこの４分類に限定されるものではない。また、心拍数・表情・脳波・声などの感情に基づき変動する身体的情報をセンサなどにより数値化し、当該コンテンツＺに対するユーザＡの感情情報として、コンテンツ再生機器２０からネットワーク３０を介してコンテンツ管理配信サーバ１０に送信してもよい。
【００１７】
ユーザとコンテンツと感情情報の対応付けには、ＩＤなどコンテンツやユーザを特定するものを用いるが、このＩＤはコンテンツ配信時や感情情報入力時などに設定を行ってもよい。図２の例では、コンテンツ再生機器２０でユーザの感情情報を入力する時点で、コンテンツＺに対し、ユーザＡのＩＤとその感情情報が対応付けて情報化され、コンテンツ管理配信サーバ１０に収集される。コンテンツ管理配信サーバ１０には、ユーザＩＤと、コンテンツＩＤと、感情情報がセットで格納され、各ユーザのコンテンツに対する感情情報リストが形成される。
【００１８】
コンテンツ管理配信サーバ１０は、コンテンツごとに各ユーザの感情情報を集計し、同一コンテンツに対して同じ感情傾向を示すユーザを抽出してグループ化する。ここでは、コンテンツごとに各ユーザの感情タグとそのレベルを並べて傾向の比較を行う。比較には、統計的手法、例えば相関係数の算出や散布図を用いてもよい。
【００１９】
例えば、図３に示すように、コンテンツＹとコンテンツＺに対して、それぞれ喜怒哀楽の感情タグに対するレベルをユーザＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄがつけたとする。コンテンツＹを見ると、ユーザＡ，Ｂ，Ｃが相対的に似たような感情傾向を示しているが、ユーザＤは異なる感情傾向を示しているため、ユーザＡ，Ｂ，Ｃの相関係数が高くグループ化される可能性があることが分かる。次にコンテンツＺを見ると、ユーザＢ，Ｃは同様の感情傾向があるが、ユーザＡの感情傾向はユーザＢ，Ｃとは相対的に異なるため、ユーザＡを除いてユーザＢ，Ｃがグループ化される。
【００２０】
コンテンツ管理配信サーバ１０は、グループ内の各ユーザのコンテンツ視聴履歴と感情情報をグループ内で共有し、その結果をグループ内ユーザのリコメンドに利用する。例えば、図４に示すように、コンテンツＤに対して同様の感情傾向を示すユーザＢ，Ｃが同じグループになっているときに、コンテンツＥ，ＦについてユーザＢは既視聴、ユーザＣは未視聴とする。ここで、ユーザＣが「何か楽しいコンテンツを見たい」というリクエストをコンテンツ管理配信サーバ１０に行った場合、コンテンツ管理配信サーバ１０は、同じ感情傾向を示すユーザＢが「楽しい」にレベル「５」を付与しているコンテンツＥを推薦する。また、ユーザＣがコンテンツＦの情報を照会した場合、コンテンツ管理配信サーバ１０は、ユーザＢが「悲しい」にレベル「５」を付与しているコンテンツＦが哀しい内容であると回答する。
【００２１】
このように、本発明では、似たような感情傾向を示すユーザ同士をグループ化し、グループ内のユーザのコンテンツ視聴履歴と感情情報を活用することにより、確度の高いコンテンツのリコメンドが可能となる。
【符号の説明】
【００２２】
１０  コンテンツ管理配信サーバ
２０  コンテンツ再生機器
３０  ネットワーク
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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