(57)【要約】【課題】ユーザの嗜好にあったコンテンツを適切に出力する。【解決手段】関連コンテンツ出力装置１は、対象ユーザの操作対象のコンテンツにアクセスしたユーザのアクセス先のコンテンツの属性に基づいて、当該操作対象のコンテンツと当該属性との関連の強さを示す属性関連度を算出し、対象ユーザのアクセス先のコンテンツの属性に基づいて、当該対象ユーザの当該属性への興味の高さを示すユーザ興味度を算出する。関連コンテンツ出力装置１は、各コンテンツについて、操作対象のコンテンツと関連の強い属性を持ち、対象ユーザの興味が高い属性を持つコンテンツの推薦スコアが高くなるように、当該コンテンツの推薦スコアを算出し、推薦スコアの高いコンテンツの識別子を、操作対象のコンテンツに関連するコンテンツとして出力する。【選択図】図１
2013235495.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象ユーザの操作対象のコンテンツに関連するコンテンツを出力する関連コンテンツ出力方法であって、
コンテンツの識別子と、当該コンテンツの属性とを対応づけたコンテンツ属性データと、前記コンテンツの識別子と当該コンテンツにアクセスしたユーザの識別子とを対応づけたアクセス履歴データとから取得した、対象ユーザの操作対象のコンテンツにアクセスしたユーザのアクセス先のコンテンツの属性に基づいて、当該操作対象のコンテンツと当該属性との関連の強さを示す属性関連度を算出する属性関連度算出ステップと、
前記コンテンツ属性データと前記アクセス履歴データとから取得した、前記対象ユーザのアクセス先のコンテンツの属性に基づいて、当該対象ユーザの当該属性への興味の高さを示すユーザ興味度を算出するユーザ興味度算出ステップと、
各コンテンツについて、前記操作対象のコンテンツと関連の強い属性を持ち、前記対象ユーザの興味が高い属性を持つコンテンツの推薦スコアが高くなるように、当該コンテンツの推薦スコアを算出する推薦スコア算出ステップと、
前記推薦スコアの高いコンテンツの識別子を、前記操作対象のコンテンツに関連するコンテンツとして出力する関連コンテンツ出力ステップ
とを備えることを特徴とする関連コンテンツ出力方法。
【請求項２】
前記属性関連度算出ステップは、前記コンテンツ属性データの属性の出現頻度に比べ、前記操作対象のコンテンツにアクセスしたユーザのアクセス先のコンテンツの当該属性の出現頻度が高い場合、当該コンテンツと当該属性との関連が強くなるように、前記属性関連度を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の関連コンテンツ出力方法。
【請求項３】
前記ユーザ興味度算出ステップは、前記操作対象のコンテンツにアクセスしたユーザのアクセス先のコンテンツの属性の出現頻度に比べ、前記対象ユーザのアクセス先のコンテンツの当該属性の出現頻度が高い場合、当該対象ユーザの当該属性への興味が高くなるように、前記ユーザ興味度を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の関連コンテンツ出力方法。
【請求項４】
対象ユーザの操作対象のコンテンツに関連するコンテンツを出力する関連コンテンツ出力装置であって、
コンテンツの識別子と、当該コンテンツの属性とを対応づけたコンテンツ属性データと、
前記コンテンツの識別子と、当該コンテンツにアクセスしたユーザの識別子とを対応づけたアクセス履歴データと、
を記憶する記憶装置と、
前記コンテンツ属性データと前記アクセス履歴データとから取得した、対象ユーザの操作対象のコンテンツにアクセスしたユーザのアクセス先のコンテンツの属性に基づいて、当該操作対象のコンテンツと当該属性との関連の強さを示す属性関連度を算出する属性関連度算出手段と、
前記コンテンツ属性データと前記アクセス履歴データとから取得した、前記対象ユーザのアクセス先のコンテンツの属性に基づいて、当該対象ユーザの当該属性への興味の高さを示すユーザ興味度を算出するユーザ興味度算出手段と、
各コンテンツについて、前記操作対象のコンテンツと関連の強い属性を持ち、前記対象ユーザの興味が高い属性を持つコンテンツの推薦スコアが高くなるように、当該コンテンツの推薦スコアを算出する推薦スコア算出手段と、
前記推薦スコアの高いコンテンツの識別子を、前記操作対象のコンテンツに関連するコンテンツとして出力する関連コンテンツ出力手段
とを備えることを特徴とする関連コンテンツ出力装置。
【請求項５】
前記属性関連度算出手段は、前記コンテンツ属性データの属性の出現頻度に比べ、前記操作対象のコンテンツにアクセスしたユーザのアクセス先のコンテンツの当該属性の出現頻度が高い場合、当該コンテンツと当該属性との関連が強くなるように、前記属性関連度を算出する
ことを特徴とする請求項４に記載の関連コンテンツ出力装置。
【請求項６】
前記ユーザ興味度算出手段は、前記操作対象のコンテンツにアクセスしたユーザのアクセス先のコンテンツの属性の出現頻度に比べ、前記対象ユーザのアクセス先のコンテンツの当該属性の出現頻度が高い場合、当該対象ユーザの当該属性への興味が高くなるように、前記ユーザ興味度を算出する
ことを特徴とする請求項４に記載の関連コンテンツ出力装置。
【請求項７】
コンピュータに、請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載のステップを実行させるための関連コンテンツ出力プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象ユーザの操作対象のコンテンツに関連するコンテンツを出力する関連コンテンツ出力方法、関連コンテンツ出力装置および関連コンテンツ出力プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
昨今のインターネットなどの通信ネットワークの普及により、ユーザは、文書、画像、映像などの大量のコンテンツにアクセスすることが可能になった。多くのコンテンツには、タイトル、概要文、タグと呼ばれるテキスト情報、などの属性情報が付与されている。ユーザはこれらの属性を指定することによって、条件に該当するコンテンツを検索することができる。ここで、ユーザが、アクセスしたいコンテンツのイメージを明確に持っている場合、ユーザは、そのイメージに適合する条件を指定して検索することにより、目的のコンテンツを発見することができる。一方、イメージが明確でない場合、コンテンツを検索するための条件を作成することが困難であるという問題がある。
【０００３】
このような問題を解決するため、コンテンツの推薦技術が普及している。推薦技術に求められる要件として、ユーザがアクセスしたコンテンツに関連するコンテンツを提示できることがある。推薦の目的は、あるコンテンツにアクセスしたユーザに対し、そのユーザが興味のありそうなコンテンツを提示してさらにコンテンツへのアクセスを誘導することである。ユーザがアクセスしたコンテンツと無関係なコンテンツを提示しても、ユーザが興味を持たない可能性が高い。そこで推薦技術は、ユーザがアクセスしたコンテンツと関連の強いコンテンツを推薦する必要がある。
【０００４】
このような要件を満たすべく、従来種々の推薦技術が発明されてきた。推薦技術は、大別すると、協調フィルタリングと内容ベースフィルタリングの２つがある。
【０００５】
協調フィルタリングは、コンテンツに対するユーザの閲覧履歴や評価履歴を利用することにより、ユーザもしくはコンテンツ同士が似ているかを分析し、推薦する手法である（例えば非特許文献１参照。）。例えば、非特許文献１に記載の技術では、ユーザからの評価値のつけられ方が似ているコンテンツを推薦する。このような協調フィルタリングによれば、十分な量の履歴が得られる場合、高く評価しているユーザが共通しているという関係を持つコンテンツを推薦することができる。
【０００６】
内容ベースフィルタリングは、コンテンツの内容や付随する属性情報を比較することにより、類似するコンテンツを推薦する手法である（例えば特許文献１参照。）。内容ベースフィルタリングは、多くのユーザの履歴がなくても推薦できるため、協調フィルタリングに比べ、アクセス数の少ないコンテンツも推薦の対象にすることができるという利点がある。特許文献１に記載の技術では、ユーザが高く評価したコンテンツに付与されている属性の出現頻度を計測し、出現頻度の高い属性が付与されている他のコンテンツを推薦する。
【０００７】
一般的に、コンテンツおよびコンテンツに付与されたメタデータは属性情報を含み、この属性情報は、検索や分類のために利用される場合がある。例えば、アクション映画を視聴したユーザは、アクション映画全般を好む可能性が高いため、別のアクション映画を推薦すると興味を持つ可能性が高い。そこで、例えば、メタデータとして、あるジャンル付与されたコンテンツにアクセスしたユーザに対し、同一のジャンルに属するコンテンツを推薦することができる。この属性情報は、メタデータのみならず、メタデータとして付与されているタイトルや説明文から抽出したキーワード、映像や画像、音楽などのコンテンツの解析により得られた特徴量なども含む。これらのキーワードや特徴量も、コンテンツの特徴を表す属性情報として推薦に利用することができる。
【０００８】
このように、コンテンツにアクセスしたユーザは、そのコンテンツと同一の属性情報を持つコンテンツを好む可能性が高いと考えられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００９−２０５４１８号公報
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】B. Sarwar, G. Karypis, J. Konstan, and J. Riedl, “Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms,” In Proceedings of the 10th international conference on World Wide Web, 2001.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、ユーザがアクセスしたコンテンツの属性情報における属性全てがユーザの興味の対象となっているとは限らないので、従来の推薦技術では、適切にユーザにコンテンツを推薦できない場合がある。
【００１２】
例えば、ある俳優が出演したアクション映画を視聴したユーザの中に、俳優が気に入ってコンテンツにアクセスしたユーザもいれば、アクション映画というジャンルが気に入ってコンテンツにアクセスしたユーザもいる。そのため、コンテンツにアクセスしたユーザに対して関連するコンテンツを推薦する場合、コンテンツのどの属性が共通するコンテンツを推薦するのが良いかは、ユーザによって異なる。ある俳優が出演したアクション映画を視聴したユーザは、俳優あるいはアクション映画に興味があるユーザと考えられる。そこで、ユーザが俳優に興味がある場合、同じ俳優が出演した映像を推薦し、アクション映画に興味がある場合、別のアクション映画を推薦することが好ましい。
【００１３】
そこで、推薦技術には、ユーザごとの興味に合ったコンテンツを提示することが求められる。
【００１４】
非特許文献１などに記載される協調フィルタリングにおいて、例えば、アクション映画全般を高く評価するユーザが多く存在した場合を考える。この場合、出演した俳優に興味があってこのアクション映画を視聴したユーザに対して、他のアクション映画を多く推薦することになってしまう。そのため、ユーザが興味を持っている俳優のコンテンツを推薦できず、ユーザの嗜好に合わせたコンテンツを推薦することはできない。
【００１５】
また、内容ベースフィルタリングでは、例えば、ある俳優が出演するアクション映画に対する推薦において、アクション映画つながりの映像と、俳優つながりの映像のどちらも推薦することになる。従って、推薦結果に両者が混在してしまうため、俳優に興味のあるユーザが、嗜好にあったコンテンツを発見するのが困難であるという問題がある。
【００１６】
例えば特許文献１の技術では、ユーザがアクセスしたコンテンツにおける属性の出現頻度と、全コンテンツにおける属性の出現頻度を比較することにより、ユーザがどの属性に興味を持っているのかを分析できる。しかし、アクション映画が好きなユーザが、マイナーな俳優が出演するアクション映画にアクセスした場合、アクション映画という属性よりもマイナーな属性である俳優の方に興味があると判定されてしまう。従って、アクション映画であるか否かに関わらず、同じ俳優が出演するコンテンツが多く推薦されてしまうという問題がある。
【００１７】
このように、従来の推薦技術では、ユーザの多様な嗜好に合わせたコンテンツを推薦することができなかった。従って、推薦結果中にユーザの興味のない属性を持つコンテンツが混在してしまい、ユーザにとって、興味のあるコンテンツを発見できないという結果をもたらしていた。
【００１８】
本発明の目的は、ユーザの嗜好にあったコンテンツを適切に出力可能な関連コンテンツ出力方法、関連コンテンツ出力装置および関連コンテンツ出力プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
上記課題を解決するために、本発明の第１の特徴は、対象ユーザの操作対象のコンテンツに関連するコンテンツを出力する関連コンテンツ出力方法に関する。即ち本発明の第１の特徴に係る関連コンテンツ出力方法は、コンテンツの識別子と、当該コンテンツの属性とを対応づけたコンテンツ属性データと、コンテンツの識別子と当該コンテンツにアクセスしたユーザの識別子とを対応づけたアクセス履歴データとから取得した、対象ユーザの操作対象のコンテンツにアクセスしたユーザのアクセス先のコンテンツの属性に基づいて、当該操作対象のコンテンツと当該属性との関連の強さを示す属性関連度を算出する属性関連度算出ステップと、コンテンツ属性データとアクセス履歴データとから取得した、対象ユーザのアクセス先のコンテンツの属性に基づいて、当該対象ユーザの当該属性への興味の高さを示すユーザ興味度を算出するユーザ興味度算出ステップと、各コンテンツについて、操作対象のコンテンツと関連の強い属性を持ち、対象ユーザの興味が高い属性を持つコンテンツの推薦スコアが高くなるように、当該コンテンツの推薦スコアを算出する推薦スコア算出ステップと、推薦スコアの高いコンテンツの識別子を、操作対象のコンテンツに関連するコンテンツとして出力する関連コンテンツ出力ステップとを備える。
【００２０】
ここで、属性関連度算出ステップは、コンテンツ属性データの属性の出現頻度に比べ、操作対象のコンテンツにアクセスしたユーザのアクセス先のコンテンツの当該属性の出現頻度が高い場合、当該コンテンツと当該属性との関連が強くなるように、属性関連度を算出しても良い。
【００２１】
また、ユーザ興味度算出ステップは、操作対象のコンテンツにアクセスしたユーザのアクセス先のコンテンツの属性の出現頻度に比べ、対象ユーザのアクセス先のコンテンツの当該属性の出現頻度が高い場合、当該対象ユーザの当該属性への興味が高くなるように、ユーザ興味度を算出しても良い。
【００２２】
本発明の第２の特徴は、対象ユーザの操作対象のコンテンツに関連するコンテンツを出力する関連コンテンツ出力装置に関する。本発明の第２の特徴に係る関連コンテンツ出力装置は、コンテンツの識別子と、当該コンテンツの属性とを対応づけたコンテンツ属性データと、コンテンツの識別子と、当該コンテンツにアクセスしたユーザの識別子とを対応づけたアクセス履歴データと、を記憶する記憶装置と、コンテンツ属性データとアクセス履歴データとから取得した、対象ユーザの操作対象のコンテンツにアクセスしたユーザのアクセス先のコンテンツの属性に基づいて、当該操作対象のコンテンツと当該属性との関連の強さを示す属性関連度を算出する属性関連度算出手段と、コンテンツ属性データとアクセス履歴データとから取得した、対象ユーザのアクセス先のコンテンツの属性に基づいて、当該対象ユーザの当該属性への興味の高さを示すユーザ興味度を算出するユーザ興味度算出手段と、各コンテンツについて、操作対象のコンテンツと関連の強い属性を持ち、対象ユーザの興味が高い属性を持つコンテンツの推薦スコアが高くなるように、当該コンテンツの推薦スコアを算出する推薦スコア算出手段と、推薦スコアの高いコンテンツの識別子を、操作対象のコンテンツに関連するコンテンツとして出力する関連コンテンツ出力手段とを備える。
【００２３】
ここで、属性関連度算出手段は、コンテンツ属性データの属性の出現頻度に比べ、操作対象のコンテンツにアクセスしたユーザのアクセス先のコンテンツの当該属性の出現頻度が高い場合、当該コンテンツと当該属性との関連が強くなるように、属性関連度を算出しても良い。
【００２４】
また、ユーザ興味度算出手段は、操作対象のコンテンツにアクセスしたユーザのアクセス先のコンテンツの属性の出現頻度に比べ、対象ユーザのアクセス先のコンテンツの当該属性の出現頻度が高い場合、当該対象ユーザの当該属性への興味が高くなるように、ユーザ興味度を算出しても良い。
【００２５】
本発明の第３の特徴は、コンピュータに本発明の第１の特徴に記載のステップを実行させるための関連コンテンツ出力プログラムに関する。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、ユーザの嗜好にあったコンテンツを適切に出力可能な関連コンテンツ出力方法、関連コンテンツ出力装置および関連コンテンツ出力プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明の実施の形態に係る関連コンテンツ出力装置のハードウェア構成と機能ブロックを説明する図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る関連コンテンツ出力方法を説明するフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態に係るアクセス履歴データのデータ構造とデータの一例を説明する図である。
【図４】本発明の実施の形態に係るコンテンツ属性データのデータ構造とデータの一例を説明する図である。
【図５】本発明の実施の形態に係るコンテンツ属性データのデータ構造とデータの一例を説明する図である。
【図６】本発明の実施の形態に係るユーザ興味度データのデータ構造とデータの一例を説明する図である。
【図７】本発明の実施の形態に係る推薦スコアデータのデータ構造とデータの一例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
次に、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。以下の図面の記載において、同一または類似の部分には同一または類似の符号を付している。
【００２９】
（関連コンテンツ出力方法）
図１に示すように、本発明の実施の形態に係る関連コンテンツ出力装置１を説明する。関連コンテンツ出力装置１は、複数のコンテンツを保持し、複数のユーザＵからのアクセスに基づいて、コンテンツを提示する。このとき、関連コンテンツ出力装置１は、対象ユーザｕの操作対象コンテンツａに関連するコンテンツを出力する。ここで、対象ユーザｕは、関連するコンテンツの出力先のユーザである。操作対象コンテンツａは、対象ユーザｕが操作したコンテンツであって、具体的には、対象ユーザｕが再生したコンテンツ、対象ユーザｕが、関連コンテンツを出力するための元となるコンテンツとして示したコンテンツなどである。
【００３０】
関連コンテンツ出力装置１は、あらかじめアクセス履歴データ１１とコンテンツ属性データ１２とを記憶する。アクセス履歴データ１１は、コンテンツの識別子と、当該コンテンツにアクセスしたユーザの識別子とを対応づけたデータである。コンテンツ属性データ１２は、コンテンツの識別子と、当該コンテンツの属性とを対応づけたデータである。
【００３１】
本発明の実施の形態に係る関連コンテンツ出力装置１は、対象ユーザがアクセスした対象コンテンツの情報に対し、任意の属性について属性関連度とユーザ興味度を算出する。関連コンテンツ出力装置１は、全コンテンツにおける属性の出現頻度と、対象コンテンツにアクセスした全ユーザの履歴中のコンテンツにおける属性の出現頻度から、属性関連度を算出する。関連コンテンツ出力装置１は、対象コンテンツにアクセスした全ユーザの履歴中のコンテンツにおける属性の出現頻度と、対象ユーザの履歴中のコンテンツにおける属性の出現頻度から、ユーザ興味度を算出する。
【００３２】
関連コンテンツ出力装置１は、各コンテンツについて、属性情報を取得し、各属性の属性関連度とユーザ興味度より、コンテンツの推薦スコアを算出し、推薦スコアの高いコンテンツを出力する。
【００３３】
本発明の実施の形態において「ユーザ」とは、コンテンツの推薦を受ける人間もしくは推薦するコンテンツを利用するシステムを指す。
【００３４】
また「属性」は、コンテンツに付与されたジャンル、出演者名、制作年などの情報や、タグとして付与されたキーワードなどである。さらに「属性」は、コンテンツのタイトルや概要文などのメタデータから抽出したキーワードも、含めても良い。例えば、メタデータから、形態素解析によって抽出した名詞を、コンテンツの属性としても良い。
【００３５】
また「属性」は、クラスタの識別子であっても良い。例えば、映像、画像、音楽などのコンテンツから抽出した数値や特徴ベクトルは、ある範囲に含まれる数値や特徴ベクトルをまとめたクラスタを作成し、作成した個々のクラスタにＩＤを付与することにより、属性として用いることができる。例えば、テンポなどの数値は近い数値をグループ化したクラスタ、色ヒストグラムなどによる特徴ベクトルをクラスタリングしたクラスタなどを作成し、これらのクラスタにＩＤを付与することによって、属性として利用することができる。
【００３６】
図２を参照して、本発明の実施の形態に係る関連コンテンツ出力装置１による関連コンテンツ出力方法を説明する。図２において、対象ユーザｕが、コンテンツａにアクセスした場合を想定し、関連コンテンツを取得し、出力する手法について説明する。
【００３７】
まずステップＳ１において、関連コンテンツ出力装置１は、対象ユーザｕが、操作対象コンテンツａを指定するのを待機する。関連コンテンツ出力装置１は、対象ユーザｕが操作対象コンテンツａを再生するなどの操作をしたことをトリガーとして、後続の処理を開始する。
【００３８】
ステップＳ２において関連コンテンツ出力装置１は、アクセス履歴データ１１から、対象ユーザｕのアクセス履歴として、対象ユーザｕの過去のアクセス先のコンテンツ識別子を取得する。さらにステップＳ３において関連コンテンツ出力装置１は、アクセス履歴データ１１から、操作対象コンテンツａに過去アクセスしたユーザＵａのユーザのリストを取得する。
【００３９】
次に、各属性について、ステップＳ４ないしステップＳ９において、属性関連度およびユーザ興味度を算出する処理を繰り返す。ステップＳ４ないしステップＳ９は、図４（ｂ）の属性情報管理データ１２ｂなどで定義される、いずれかのコンテンツに対応づけられる全ての属性について処理されることが好ましい。また別の実施例として、計算量削減のため、操作対象コンテンツａに対応づけられる全ての属性について処理されても良い。
【００４０】
ここでは、所定の属性Ａについて、ステップＳ４ないしステップＳ９の処理を説明する。
【００４１】
ステップＳ４において関連コンテンツ出力装置１は、コンテンツ属性データ１２から、全てのコンテンツにおける、属性Ａの出現頻度ｆ１（Ａ）を算出する。属性Ａの出現頻度ｆ１（Ａ）は、例えば、全てのコンテンツのうち、属性Ａが関連づけられたコンテンツの数の割合である。
【００４２】
さらにステップＳ５において関連コンテンツ出力装置１は、ステップＳ３で取得したユーザＵａのリストの各ユーザについて、アクセス履歴データ１１から各ユーザのアクセス履歴として、各ユーザがアクセスしたコンテンツの識別子を取得する。
【００４３】
ステップＳ６において関連コンテンツ出力装置１は、ステップＳ５で取得した、操作対象コンテンツａにアクセスしたユーザＵａの各ユーザのアクセス履歴における、属性Ａの出現頻度ｆ２（Ａ，ａ）を算出する。属性Ａの出現頻度ｆ２（Ａ，ａ）は、例えば、ユーザＵａの各ユーザがアクセスしたコンテンツの総数のうち、属性Ａが関連づけられたコンテンツの数の割合である。
【００４４】
ステップＳ７において関連コンテンツ出力装置１は、ステップＳ２で取得した対象ユーザｕのアクセス履歴における、属性Ａの出現頻度ｆ３（Ａ，ｕ）を算出する。属性Ａの出現頻度ｆ３（Ａ，ｕ）は、例えば、ユーザｕがアクセスしたコンテンツの総数のうち、属性Ａが関連づけられたコンテンツの数の割合である。
【００４５】
ステップＳ８において関連コンテンツ出力装置１は、属性Ａと操作対象コンテンツａの
属性関連度Ｒ（Ａ，ａ）を算出する。関連コンテンツ出力装置１は、ステップＳ４で算出した出現頻度ｆ１（Ａ）と、ステップＳ６で算出した出現頻度ｆ２（Ａ，ａ）との比較により、属性関連度Ｒ（Ａ，ａ）を算出する。属性関連度Ｒ（Ａ，ａ）は、出現頻度ｆ１（Ａ）に比べ、出現頻度ｆ２（Ａ，ａ）が高い場合、操作対象のコンテンツａと属性Ａとの関連が強くなるように、算出される。
【００４６】
ステップＳ９において関連コンテンツ出力装置１は、操作対象コンテンツａにアクセスした対象ユーザｕの属性Ａに対するユーザ興味度Ｉ（Ａ，ｕ，ａ）を算出する。関連コンテンツ出力装置１は、ステップＳ６で算出した出現頻度ｆ２（Ａ，ａ）と、ステップＳ７で算出した出現頻度ｆ３（Ａ，ｕ）の比較により、ユーザ興味度Ｉ（Ａ，ｕ，ａ）を算出する。ユーザ興味度Ｉ（Ａ，ｕ，ａ）は、出現頻度ｆ２（Ａ，ａ）に比べ、出現頻度ｆ３（Ａ，ｕ）が高い場合、対象ユーザｕの属性Ａへの興味が高くなるように、算出される。
【００４７】
各属性についてステップＳ４ないしステップＳ９の処理が終了すると、各コンテンツについて、推薦スコアを算出する。
【００４８】
具体的には、ステップＳ１０において関連コンテンツ出力装置１は、ユーザｕに推薦する対象となりうるコンテンツｂについて、コンテンツ属性データ１２から属性情報を取得する。ステップＳ１１において関連コンテンツ出力装置１は、属性関連度Ｒ（Ａ，ａ）と、ユーザ興味度Ｉ（Ａ，ｕ，ａ）に基づいて、コンテンツｂの推薦スコアＳ（ｕ，ａ，ｂ）を算出する。推薦スコアＳは、操作対象コンテンツａにアクセスしたユーザｕに対して、コンテンツｂを推薦するためのスコアである。コンテンツｂと属性Ａの属性関連度Ｒ（Ａ，ａ）が高いほど、また、対象ユーザｕの属性Ａに対するユーザ興味度Ｉ（Ａ，ｕ，ａ）が高いほど、推薦スコアＳ（ｕ，ａ，ｂ）が高くなるように算出される。
【００４９】
ユーザｕに推薦する対象となりうる各コンテンツについてステップＳ１０およびステップＳ１１の処理を繰り返すと、ステップＳ１２に進む。ステップＳ１２において関連コンテンツ出力装置１は、対象ユーザｕに、推薦スコアＳ（ｕ，ａ，ｂ）の高いコンテンツの識別子を出力する。
【００５０】
（関連コンテンツ出力装置）
図１に示すように関連コンテンツ出力装置１は、記憶装置１０、中央処理制御装置２０および入出力手段３０を備える一般的名コンピュータである。一般的なコンピュータが、所定の処理を実行する関連コンテンツ出力プログラムを実行されることにより、図１に示す各手段として機能する。
【００５１】
入出力手段３０は、対象ユーザｕや一般的なユーザＵからの操作を受け付けて、中央処理制御装置２０に入力するとともに、中央処理制御装置２０からの出漁を、対象ユーザｕや一般的なユーザＵに出力する。入出力手段３０は、キーボード、ディスプレイなどであっても良い。また入出力手段３０は、通信ネットワーク経由で対象ユーザｕや一般的なユーザＵの装置と送受信するための通信制御装置であっても良い。
【００５２】
記憶装置１０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などである。記憶装置１０は、関連コンテンツ出力プログラムを記憶するとともに、アクセス履歴データ１１、コンテンツ属性データ１２、属性関連度データ１３、ユーザ興味度データ１４および推薦スコアデータ１５を記憶する。アクセス履歴データ１１、コンテンツ属性データ１２、属性関連度データ１３、ユーザ興味度データ１４および推薦スコアデータ１５は、図１に示すように、関連コンテンツ出力装置１が内蔵する記憶装置１０に記憶されても良い。またこれらのデータは、関連コンテンツ出力装置１が、ＡＰＩ（Application Program Interface）などのプログラムを介して接続可能な記憶装置１０に記憶されても良い。ここで、属性関連度データ１３、ユーザ興味度データ１４および推薦スコアデータ１５は、中央処理制御装置２０の各手段が出力するデータである。
【００５３】
アクセス履歴データ１１は、コンテンツの識別子（コンテンツＩＤ）と、当該コンテンツにアクセスしたユーザの識別子（ユーザＩＤ）とを対応づけたデータである。アクセス履歴データ１１は、図３に示すように、ユーザＩＤと、コンテンツＩＤと、当該ユーザが当該コンテンツにアクセスしたアクセス日時とを対応づけたデータである。図３に示す例においてアクセス履歴データ１１は、アクセス日時カラムを設けているが、アクセス日時カラムはなくても良いし、さらに他の情報を格納するカラムを設けても良い。中央処理制御装置２０が、アクセス履歴データ１１を参照して、ユーザＩＤをキーに、このユーザがアクセスしたコンテンツ識別子を取得可能であれば、どのようなものでも良い。
【００５４】
コンテンツ属性データ１２は、コンテンツの識別子（コンテンツＩＤ）と、当該コンテンツの属性とを対応づけたデータである。コンテンツ属性データ１２は、図４に示すように、コンテンツ属性関係管理データ１２ａ、属性情報管理データ１２ｂおよびコンテンツ情報管理データ１２ｃの、複数のデータを含んでも良い。
【００５５】
コンテンツ属性関係管理データ１２ａは、図４（ａ）に示すように、コンテンツＩＤと、このコンテンツが有する属性の属性ＩＤとを対応づけたデータである。コンテンツ属性関係管理データ１２ａにおいて、一つのコンテンツＩＤに複数の属性ＩＤが対応づけられても良い。属性情報管理データ１２ｂは、図４（ｂ）に示すように、属性ＩＤと、この属性の属性名などを対応づけたデータである。コンテンツ情報管理データ１２ｃは、図４（ｃ）に示すように、コンテンツＩＤと、このコンテンツのタイトル、説明などのメタデータを対応づけたデータである。
【００５６】
図４に示す例において、コンテンツ属性データ１２が属性情報管理データ１２ｂおよびコンテンツ情報管理データ１２ｃを備えるが、このデータはなくても良いし、さらに他のデータを備えても良い。中央処理制御装置２０が、コンテンツ属性データ１２を参照して、コンテンツＩＤをキーに、このコンテンツに付与された属性ＩＤを取得可能であれば、どのようなものでも良い。
【００５７】
中央処理制御装置２０が本発明の実施の形態に係る関連コンテンツ出力プログラムを実行することにより、中央処理制御装置２０は、対象コンテンツ取得手段２１、属性関連度算出手段２２、ユーザ興味度算出手段２３、推薦スコア算出手段２４および関連コンテンツ出力手段２５として機能する。
【００５８】
対象コンテンツ取得手段２１は、対象ユーザｕが、コンテンツａにアクセスした際、その情報を取得する。対象コンテンツ取得手段２１はさらに、ユーザＩＤとコンテンツＩＤとを対応づけて、アクセス履歴データ１１に記憶する。また対象コンテンツ取得手段２１は、対象ユーザｕ以外の一般的なユーザＵが指定したコンテンツを提供するとともに、このユーザＵのアクセス履歴をアクセス履歴データ１１に更新する。
【００５９】
属性関連度算出手段２２は、コンテンツ属性データ１２とアクセス履歴データ１１とから取得した、対象ユーザの操作対象のコンテンツにアクセスしたユーザのアクセス先のコンテンツの属性に基づいて、当該操作対象のコンテンツと当該属性との関連の強さを示す属性関連度を算出する。属性関連度算出手段２２は、コンテンツ属性データ１２の属性の出現頻度に比べ、操作対象のコンテンツａにアクセスしたユーザｕのアクセス先のコンテンツの当該属性の出現頻度が高い場合、当該コンテンツと当該属性との関連が強くなるように、属性関連度を算出する。
【００６０】
属性関連度算出手段２２は、全コンテンツにおける属性の出現頻度ｆ１（Ａ）と、対象コンテンツにアクセスした全ユーザの履歴中のコンテンツにおける属性の出現頻度ｆ２（Ａ，ａ）から、属性関連度Ｒ（Ａ，ａ）を算出する。全コンテンツにおける属性Ａの出現頻度に比べ、対象コンテンツａにアクセスしたユーザの履歴中のコンテンツにおける属性Ａの出現頻度が高いほど、属性関連度Ｒ（Ａ，ａ）の値は大きくなる。属性関連度Ｒ（Ａ，ａ）の値が大きいほど、コンテンツａにアクセスしたユーザは、属性Ａに興味を持っている可能性が高いと考えられる。
【００６１】
属性関連度算出手段２２は、式（１）により、全コンテンツにおける属性Ａの出現頻度ｆ１（Ａ）を算出する。
【数１】
2013235495.tif 000003
【００６２】
ただしＣは、全コンテンツの集合である。｜Ｃ｜は、コンテンツの総数である。Ｔｃは、コンテンツｃに付与された属性の集合である。また、δ（Ａ，ｔ）は、Ａとｔが等しい場合に”１”、それ以外の場合に”０”となる関数である。ここで、同一のコンテンツには、同一の属性が２つ以上付与されることはないものとし、同一の属性が複数付与される可能性がある場合は、事前に重複を除く処理を行う。
【００６３】
さらに属性関連度算出手段２２は、式（２）により、対象コンテンツにアクセスした全ユーザの履歴中のコンテンツにおける属性の出現頻度ｆ２（Ａ，ａ）を算出する。
【数２】
2013235495.tif 000004
【００６４】
ただし、Ｕａは、対象コンテンツａにアクセスしたユーザの集合である。 Ｃｕ’は、ユーザｕ’がアクセスしたコンテンツの集合である。｜Ｃｕ’｜は、ユーザｕ’がアクセスしたコンテンツの総数である。Ｕａには、対象ユーザｕが含まれていてもよく、除外してもよい。また、Ｃｕ’には、対象コンテンツａが含まれていてもよく、除外してもよい。
【００６５】
属性関連度算出手段２２は、出現頻度ｆ１（Ａ）と、出現頻度ｆ２（Ａ，ａ）を算出すると、式（３）および式（４）により、属性関連度Ｒ（Ａ，ａ）を算出する。
【数３】
2013235495.tif 000005
【００６６】
ただし、
【数４】
2013235495.tif 000006
【００６７】
である。
【数５】
2013235495.tif 000007
【００６８】
のときは式（３）によって、それ以外のときは式（４）によって算出する。式（３）は、全コンテンツにおける属性Ａの出現頻度と対象コンテンツａにアクセスしたユーザの履歴中のコンテンツにおける属性Ａの出現頻度が同じであることを帰無仮説とする、カイ二乗値に相当する。
【００６９】
このように各コンテンツおよび各属性について属性関連度を算出すると、属性関連度算出手段２２は、図５に示すように、属性関連度データ１３に記憶しても良い。また事前に属性関連度を算出し、属性関連度データ１３に格納することにより、ユーザへの推薦時の計算量を減らし、高速に推薦スコアを算出することができる。
【００７０】
ユーザ興味度算出手段２３は、コンテンツ属性データ１２とアクセス履歴データ１１とから取得した、対象ユーザのアクセス先のコンテンツの属性に基づいて、当該対象ユーザの当該属性への興味の高さを示すユーザ興味度を算出する。ユーザ興味度算出手段２３は、操作対象のコンテンツにアクセスしたユーザのアクセス先のコンテンツの属性の出現頻度に比べ、対象ユーザのアクセス先のコンテンツの当該属性の出現頻度が高い場合、対象ユーザの当該属性への興味が高くなるように、ユーザ興味度を算出する。
【００７１】
ユーザ興味度算出手段２３は、対象コンテンツにアクセスした全ユーザの履歴中のコンテンツにおける属性の出現頻度ｆ２（Ａ，ａ）と、対象ユーザｕのアクセス履歴における属性Ａの出現頻度ｆ３（Ａ，ｕ）から、ユーザ興味度Ｉ（Ａ，ｕ，ａ）を算出する。対象コンテンツａにアクセスしたユーザの履歴中のコンテンツにおける属性Ａの出現頻度に比べ、対象ユーザｕの履歴中のコンテンツにおける属性Ａの出現頻度が高いほど、ユーザ興味度Ｉ（Ａ，ｕ，ａ）の値は大きくなる。ユーザ興味度Ｉ（Ａ，ｕ，ａ）の値が大きいほど、対象ユーザｕは、コンテンツａにアクセスした他のユーザよりも属性Ａに興味を持っている可能性が高いと考えられる。
【００７２】
ユーザ興味度算出手段２３は、上述したように、式（２）を用いて、対象コンテンツにアクセスした全ユーザの履歴中のコンテンツにおける属性の出現頻度ｆ２（Ａ，ａ）を算出する。
【００７３】
さらにユーザ興味度算出手段２３は、式（５）により、対象ユーザｕのアクセス履歴における属性Ａの出現頻度ｆ３（Ａ，ｕ）を算出する。
【数６】
2013235495.tif 000008
【００７４】
ただし、Ｃｕは対象ユーザｕがアクセスしたコンテンツの集合である。｜Ｃｕ｜は、対象ユーザｕがアクセスしたコンテンツの総数である。Ｃｕには、ｆ２（Ａ，Ｃｕ）の算出において対象コンテンツａを含めた場合は同様に含めるのがよく、除外した場合には除外するのがよい。
【００７５】
ユーザ興味度算出手段２３は、出現頻度ｆ２（Ａ，ａ）と、出現頻度ｆ３（Ａ，ｕ）を算出すると、式（６）および式（７）により、ユーザ興味度Ｉ（Ａ，ｕ，ａ）を算出する。
【数７】
2013235495.tif 000009
【００７６】
ただし、
【数８】
2013235495.tif 000010
【００７７】
である。
【数９】
2013235495.tif 000011
【００７８】
のときは式（６）によって、それ以外のときは式（７）によって算出する。式（６）は対象コンテンツａにアクセスしたユーザの履歴中のコンテンツにおける属性Ａの出現頻度と対象ユーザｕの履歴中のコンテンツにおける属性Ａの出現頻度が同じであることを帰無仮説とする、カイ二乗値に相当する。
【００７９】
このように各ユーザおよび各属性についてユーザ興味度を算出すると、ユーザ興味度算出手段２３は、図６に示すように、ユーザ興味度データ１４に記憶しても良い。また事前にユーザ興味度を算出し、ユーザ興味度データ１４に格納することにより、ユーザへの推薦時の計算量を減らし、高速に推薦スコアを算出することができる。
【００８０】
推薦スコア算出手段２４は、コンテンツについて、操作対象のコンテンツと関連の強い属性を持ち、対象ユーザの興味が高い属性を持つコンテンツの推薦スコアが高くなるように、当該コンテンツの推薦スコアを算出する。
【００８１】
ここで、コンテンツｂの推薦スコアを算出する方法を説明する。対象ユーザｕがコンテンツａにアクセスしたときのコンテンツｂの推薦スコアＳ（ｕ，ａ，ｂ）は、例えば、以下の式（８）で算出される。
【数１０】
2013235495.tif 000012
【００８２】
ただし、Ｔｂはコンテンツｂに付与された属性の集合である。｜Ｔｂ｜は、コンテンツｂに付与された属性の総数である。また、Ｒ（ｔ，ａ）またはＩ（ｔ，ｕ，ａ）の値が定義されていない場合、定義されていないＲ（ｔ，ａ）またはＩ（ｔ，ｕ，ａ）の値は”０”とする。ここで、pとqはパラメータであり、属性関連度とユーザ興味度のどちらを重視するかによって、あらかじめ値が設定される。
【００８３】
ここで、属性関連度Ｒ（ｔ，ａ）を、コンテンツａに属性Ａが付与されている場合に”１”、そうでない場合に”０”を取る関数とすることにより、計算量を削減できる。このとき、コンテンツｂの推薦スコアＳ（ｕ，ａ，ｂ）は、コンテンツｂに付与された属性のユーザ興味度の高さに基づいて算出される。
【００８４】
このように、各コンテンツについて推薦スコアを算出すると、推薦スコア算出手段２４は、図７に示すように、推薦スコアデータ１５に記憶しても良い。
【００８５】
関連コンテンツ出力手段２５は、推薦スコアの高いコンテンツの識別子を、操作対象のコンテンツに関連するコンテンツとして出力する。関連コンテンツ出力手段２５は、推薦スコアデータ１５から推薦スコアの高い所定数のコンテンツの識別子を抽出し、対象ユーザｕに出力する。ここで出力されるコンテンツの識別子は、操作対象のコンテンツと関連の強い属性を持ち、対象ユーザの興味が高い属性を持つコンテンツの識別子である。
【００８６】
このように、本発明の実施の形態に係る関連コンテンツ出力装置１は、コンテンツにアクセスしたユーザに対して、まず、コンテンツに付随する属性情報を取得する。さらに関連コンテンツ出力装置１は、各属性についてユーザがどの程度興味を持っているかを推定する。このとき関連コンテンツ出力装置１は、コンテンツと属性の関連の強さを示す属性関連度と、ユーザの属性に対する興味を示すユーザ興味度を算出する。関連コンテンツ出力装置１は、属性関連度およびユーザ興味度を、全コンテンツにおける属性の出現頻度、コンテンツにアクセスした全ユーザの履歴における属性の出現頻度および推薦対象のユーザの履歴における属性の出現頻度から算出する。関連コンテンツ出力装置１は、ユーザがアクセスしたコンテンツに関連し、ユーザが興味のある属性をより多く含むコンテンツを推薦する。
【００８７】
このような関連コンテンツ出力装置１は、コンテンツにアクセスしたユーザへの推薦において、ユーザがコンテンツに関連するどの属性に興味を持ったかを推定し、興味を持った属性が付与されたコンテンツを提示することができる。また関連コンテンツ出力装置１は、ユーザの多様な嗜好に合わせたコンテンツを推薦することができる。
【００８８】
属性関連度は、各属性がコンテンツに関連しているかを表す指標である。関連コンテンツ出力装置１は、全ユーザの履歴における属性の出現頻度と、推薦対象コンテンツにアクセスしたユーザの履歴における属性の出現頻度を比較して、属性関連度を算出する。
【００８９】
ユーザ興味度は、推薦対象ユーザが他のユーザに比べて各属性にどの程度興味を持っているかを表す指標である。関連コンテンツ出力装置１は、推薦対象ユーザの履歴における属性の出現頻度と、推薦対象コンテンツにアクセスした他のユーザの履歴における属性の出現頻度を比較して、ユーザ関連度を算出する。
【００９０】
このような属性関連度が高い属性を持つコンテンツは、ユーザがアクセスしたコンテンツとの関連が強く、ユーザ興味度が高い属性を持つコンテンツは、ユーザが興味を持つ可能性が高い。そこで、本発明の実施の形態に係る関連コンテンツ出力装置１は、属性関連度およびユーザ興味度の両方が高い値の属性を持つコンテンツを提示する。
【００９１】
本発明の実施の形態に係る関連コンテンツ出力装置１は、対象ユーザの操作対象のコンテンツについて、コンテンツに関連し、ユーザが興味のあるコンテンツを推薦することができる。例えば、ある俳優が出演するアクション映画にアクセスしたユーザに対する推薦において、アクション映画という属性に興味を持っている場合と、俳優に興味を持っている場合で異なるコンテンツを推薦することができる。
【００９２】
また本発明の実施の形態に係る関連コンテンツ出力装置１は、全コンテンツにおける属性の出現頻度と、あるコンテンツにアクセスしたユーザの履歴における属性の出現頻度を比較する。これにより関連コンテンツ出力装置１は、コンテンツと属性の関連度を算出する。これにより関連コンテンツ出力装置１は、コンテンツと関連の強い属性が共通するコンテンツを提示し、ユーザがアクセスしたコンテンツとの関連の強いコンテンツを推薦することができる。
【００９３】
さらに本発明の実施の形態に係る関連コンテンツ出力装置１は、推薦対象のユーザと同じコンテンツにアクセスしたユーザの履歴における属性の出現頻度と、推薦対象のユーザの履歴における属性の出現頻度を比較する。これにより関連コンテンツ出力装置１は、各属性について、推薦対象のユーザが他のユーザに比べてどれくらい興味を持っているかを算出することができる。これにより関連コンテンツ出力装置１は、ユーザが強い興味を持っている属性を持つコンテンツを提示することにより、ユーザの興味に合ったコンテンツをより多く推薦することができる。
【００９４】
（その他の実施の形態）
上記のように、本発明の実施の形態によって記載したが、この開示の一部をなす論述および図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態、実施例および運用技術が明らかとなる。
【００９５】
例えば、本発明の実施の形態に記載した関連コンテンツ出力装置１は、図１に示すように一つのハードウェア上に構成されても良いし、その機能や処理数に応じて複数のハードウェア上に構成されても良い。また、既存の情報処理システム上に実現されても良い。
【００９６】
本発明はここでは記載していない様々な実施の形態等を含むことは勿論である。従って、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。
【符号の説明】
【００９７】
１  関連コンテンツ出力装置
１０  記憶装置
１１  アクセス履歴データ
１２  コンテンツ属性データ
１２ａ  コンテンツ属性関係管理データ
１２ｂ  属性情報管理データ
１２ｃ  コンテンツ情報管理データ
１３  属性関連度データ
１４  ユーザ興味度データ
１５  推薦スコアデータ
２０  中央処理制御装置
２１  対象コンテンツ取得手段
２２  属性関連度算出手段
２３  ユーザ興味度算出手段
２４  推薦スコア算出手段
２５  関連コンテンツ出力手段
３０  入出力手段
【図１】
2013235495.tif 000013
【図２】
2013235495.tif 000014
【図３】
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【図４】
2013235495.tif 000016
【図５】
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【図６】
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【図７】
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