(57)【要約】【課題】テレビ番組の視聴以外の行動にも基づいてユーザーの興味を自動的に取得し、取得した情報に基づく情報提示を行えるようにする。【解決手段】興味情報処理装置において、ネット重み判定部は、ウェブページの閲覧における重みであるネット重みを判定する。ネット情報処理部は、ネット重み判定部によって判定されたネット重みに基づいて、ネット情報を処理し、ネット情報の履歴を作成する。注視判定部は、放送番組の注視の度合いを表す注視重みを判定する。番組情報処理部は、放送番組に関して、字幕テキストとＥＰＧデータとを含む番組情報を取得するとともに、注視重みに基づいて、番組情報を処理し、番組情報の履歴を作成する。統合的に記憶されたネット情報および番組情報の履歴に基づき、情報提示部は、加工した情報を提示する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ウェブページの閲覧における重みであるネット重みを判定するネット重み判定部と、
ウェブページの検索およびウェブページの閲覧に関するネット情報を取得するとともに、前記ネット重み判定部によって判定された前記ネット重みに基づいて、前記ネット情報を処理し、ネット情報の履歴を作成するネット情報処理部と、
放送番組の注視の度合いを表す注視重みを判定する注視判定部と、
放送番組に関して、字幕テキストとＥＰＧデータとを含む番組情報を取得するとともに、前記注視判定部によって判定された前記注視重みに基づいて、前記番組情報を処理し、番組情報の履歴を作成する番組情報処理部と、
前記ネット情報処理部によって作成された前記ネット情報の履歴と、前記番組情報処理部によって作成された前記番組情報の履歴とを記憶する情報記憶部と、
前記情報記憶部から読み出された履歴の情報と、
（ａ）現在時刻および所定のタイムシフト量、
（ｂ１）現在の番組、
（ｂ２）現在の検索テキスト、
（ｂ３）現在のウェブページ、
（ｃ）未来の番組の番組情報を表すテキスト、
の少なくともいずれかと、に基づく情報を提示する情報提示部と、
を具備することを特徴とする興味情報処理装置。
【請求項２】
前記情報提示部は、前記情報記憶部から読み出された履歴の情報と、前記（ａ）現在時刻および所定のタイムシフト量とに基づいて、前記現在時刻から前記タイムシフト量だけ遡った過去の時間帯に含まれる履歴とを提示する過去情報提示部、
を具備することを特徴とする請求項１に記載の興味情報処理装置。
【請求項３】
前記情報提示部は、前記情報記憶部から読み出された履歴の情報と、前記（ｂ１）現在の番組とに基づいて、前記履歴の情報と前記現在の番組との一致度を算出し、算出された一致度の高い前記履歴の情報を優先的に提示する現在情報提示部、
を具備することを特徴とする請求項１または２のいずれかに記載の興味情報処理装置。
【請求項４】
前記情報提示部は、前記情報記憶部から読み出された履歴の情報と、前記（ｂ２）現在の検索テキストとに基づいて、前記履歴の情報と前記現在の検索テキストとの一致度を算出し、算出された一致度の高い前記履歴の情報を優先的に提示する現在情報提示部、
を具備することを特徴とする請求項１または２のいずれかに記載の興味情報処理装置。
【請求項５】
前記情報提示部は、前記情報記憶部から読み出された履歴の情報と、前記（ｂ３）現在のウェブページとに基づいて、前記履歴の情報と前記現在のウェブページとの一致度を算出し、算出された一致度の高い前記履歴の情報を優先的に提示する現在情報提示部、
を具備することを特徴とする請求項１または２のいずれかに記載の興味情報処理装置。
【請求項６】
前記情報提示部は、前記情報記憶部から読み出された履歴の情報と、前記（ｃ）未来の番組の番組情報を表すテキストとに基づいて、前記履歴と、前記未来の番組に関するテキストとの一致度を算出し、算出された一致度の高い前記未来の番組の情報を優先的に提示する未来情報提示部、
を具備することを特徴とする請求項１から５までのいずれか一項に記載の興味情報処理装置。
【請求項７】
前記未来情報提示部は、算出された一致度の高い前記未来の番組の録画を予約するための信号を自動的に出力する、
ことを特徴とする請求項６に記載の興味情報処理装置。
【請求項８】
コンピューターを、
請求項１から７までのいずれか一項に記載の興味情報処理装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、興味情報処理装置、およびそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
コンテンツ視聴者の視聴状況を把握することは、その視聴者の興味分野、あるいはその視聴者の注目した部分を評価したりするために有効である。
【０００３】
視聴状況を把握することにより、映像コンテンツの中の注目度が高かった区間に含まれる情報に基づいて、視聴者に対して情報を提示することが可能となる。また、逆に、映像コンテンツの中の注目度が低かった（例えば、視聴者が見逃した）区間に含まれる情報を、またはその情報に基づく他の情報を、視聴者に対して提示することが可能となる。
【０００４】
例えば、特許文献１には、人物（視聴者）の骨格を検出するとともに、その人物の視線変動量を計測し、その視線変動量を予め学習済みの学習データに照らして映像コンテンツの注目度を特定する技術が開示されている。
また、特許文献２には、複数のデータ種類ごとに、単位時間ごとの統計的代表値を選定し、それら複数のデータ種類間の同期を表す同期シンボル列を生成し、それらの情報を統合的に扱うことによって視聴者による視聴状況を認識する技術が開示されている。
また、特許文献３には、テレビの放送データ取得されたテキストに含まれる単語に重みを付与する技術が記載されている。同文献に記載された技術では、単語が属するカテゴリーに対応するカウンター（カテゴリー履歴カウント）を設け、そのカテゴリー履歴カウントの量に応じて、前記の重みを付与している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１３−１０５３８４号公報
【特許文献２】特開２０１３−１５３３４９号公報
【特許文献３】特開２０１６−００４２９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来技術によれば、映像コンテンツ中の注目度に応じた特定の区間の字幕データを基に、その字幕データに含まれる語に関する統計的に処理を行って、その統計データに基づいて視聴者に情報提示を行うことはできる。
しかしながら、近年、映像コンテンツ以外の情報を提示する手段の重要性も増している。そのような情報提示手段は、例えば、パーソナルコンピューター（ＰＣ）や、スマートフォン（スマホ）や、タブレット型情報機器や、腕時計型情報機器などである。
視聴者の行動、状況等により一層マッチした情報提示を行うためには、これらの情報提示手段への注目度や、これらの情報提示手段の操作状況をも、適切に把握することが望まれる。そして、これらの情報提示手段に関して把握された状況あるいは場面に基づいて、適切な内容の、適切なタイミングでの情報提示を行う技術が望まれる。
【０００７】
本発明は、上記の課題認識に基づいて行なわれたものであり、テレビ番組の視聴以外の行動にも基づいてユーザーの興味を自動的に取得し、取得した情報に基づく情報提示を行うことのできる興味情報処理装置、およびそのプログラムを提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
［１］上記の課題を解決するため、本発明の一態様による興味情報処理装置は、ウェブページの閲覧における重みであるネット重みを判定するネット重み判定部と、ウェブページの検索およびウェブページの閲覧に関するネット情報を取得するとともに、前記ネット重み判定部によって判定された前記ネット重みに基づいて、前記ネット情報を処理し、ネット情報の履歴を作成するネット情報処理部と、放送番組の注視の度合いを表す注視重みを判定する注視判定部と、放送番組に関して、字幕テキストとＥＰＧデータとを含む番組情報を取得するとともに、前記注視判定部によって判定された前記注視重みに基づいて、前記番組情報を処理し、番組情報の履歴を作成する番組情報処理部と、前記ネット情報処理部によって作成された前記ネット情報の履歴と、前記番組情報処理部によって作成された前記番組情報の履歴とを記憶する情報記憶部と、前記情報記憶部から読み出された履歴の情報と、（ａ）現在時刻および所定のタイムシフト量、（ｂ１）現在の番組、（ｂ２）現在の検索テキスト、（ｂ３）現在のウェブページ、（ｃ）未来の番組の番組情報を表すテキスト、の少なくともいずれかと、に基づく情報を提示する情報提示部と、を具備することを特徴とする。
【０００９】
［２］また、本発明の一態様は、上記の興味情報処理装置において、前記情報提示部は、前記情報記憶部から読み出された履歴の情報と、前記（ａ）現在時刻および所定のタイムシフト量とに基づいて、前記現在時刻から前記タイムシフト量だけ遡った過去の時間帯に含まれる履歴とを提示する過去情報提示部、を具備することを特徴とする。
【００１０】
［３］また、本発明の一態様は、上記の興味情報処理装置において、前記情報提示部は、前記情報記憶部から読み出された履歴の情報と、前記（ｂ１）現在の番組とに基づいて、前記履歴の情報と前記現在の番組との一致度を算出し、算出された一致度の高い前記履歴の情報を優先的に提示する現在情報提示部、を具備することを特徴とする。
【００１１】
［４］また、本発明の一態様は、上記の興味情報処理装置において、前記情報提示部は、前記情報記憶部から読み出された履歴の情報と、前記（ｂ２）現在の検索テキストとに基づいて、前記履歴の情報と前記現在の検索テキストとの一致度を算出し、算出された一致度の高い前記履歴の情報を優先的に提示する現在情報提示部、を具備することを特徴とする。
【００１２】
［５］また、本発明の一態様は、上記の興味情報処理装置において、前記情報提示部は、前記情報記憶部から読み出された履歴の情報と、前記（ｂ３）現在のウェブページとに基づいて、前記履歴の情報と前記現在のウェブページとの一致度を算出し、算出された一致度の高い前記履歴の情報を優先的に提示する現在情報提示部、を具備することを特徴とする。
【００１３】
［６］また、本発明の一態様は、上記の興味情報処理装置において、前記情報提示部は、前記情報記憶部から読み出された履歴の情報と、前記（ｃ）未来の番組の番組情報を表すテキストとに基づいて、前記履歴と、前記未来の番組に関するテキストとの一致度を算出し、算出された一致度の高い前記未来の番組の情報を優先的に提示する未来情報提示部、を具備することを特徴とする。
【００１４】
［７］また、本発明の一態様は、上記の興味情報処理装置において、前記未来情報提示部は、算出された一致度の高い前記未来の番組の録画を予約するための信号を自動的に出力する、ことを特徴とする。
【００１５】
［８］また、本発明の一態様は、コンピューターを、上記［１］から［７］までのいずれかの興味情報処理装置として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、ユーザーの行動に基づいて取得した興味情報に基づき、ユーザーに対して情報を提示することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施形態による興味情報処理装置の概略機能構成を示したブロック図である。
【図２】同実施形態による情報記憶部に記憶される、ユーザーの履歴（視聴履歴、閲覧履歴等）のデータの構成を示した概略図である。情報記憶部は、番組情報とネット情報とを統合して記憶する。
【図３】同実施形態によるネット情報処理部が検索テキストを処理する手順を示すフローチャートである。
【図４】同実施形態によるネット情報処理部がウェブページのデータを処理する手順を示すフローチャートである。
【図５】同実施形態によるネット情報処理部が各ワードのネット重みを算出するためのデータの構成例を示す概略図である。
【図６】同実施形態による番組情報処理部が、視聴番組の字幕データを処理する手順を示すフローチャートである。
【図７】同実施形態による番組情報処理部が、視聴番組のＥＰＧデータを処理する手順を示すフローチャートである。
【図８】同実施形態による番組情報処理部が各ワードの注視重みを算出するためのデータの構成例を示す概略図である。
【図９】同実施形態の過去情報提示部による過去へのタイムシフト処理の状況を示す概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
次に、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。
図１は、本実施形態による興味情報処理装置の概略機能構成を示すブロック図である。図示するように、興味情報処理装置１は、ブラウザー機能部１２と、ネット重み判定部１４と、ネット情報処理部１６と、番組情報取得部２２と、注視判定部２４と、番組情報処理部２６と、概念辞書記憶部３２と、情報統合管理部３３と、情報記憶部３４と、情報提示部５０とを含んで構成される。
また、情報提示部５０は、過去情報提示部５２と、現在情報提示部５４と、未来情報提示部５６とを含んで構成される。
【００１９】
なお、興味情報処理装置１は、外部のカメラ７３および８３のそれぞれから、映像（画像）の信号を取得する。また、興味情報処理装置１は、外部の入力装置７１を通して操作入力を受け付ける。入力装置７１は、例えば、文字を入力するためのキーボードや、位置を指し示すためのマウス等のポインティングデバイスである。また、興味情報処理装置１は、外部の録画機能付テレビ受像機８１から情報を取得する。さらに、興味情報処理装置１は、録画機能付テレビ受像機８１に対してテレビ番組の録画予約の指示を行う。
カメラ７３は、ネット操作を行うユーザーの映像を出力できるように設置される。
カメラ８３は、放送番組を視聴するユーザーの映像を出力できるように設置される。
【００２０】
興味情報処理装置１は、３つの主要な処理を実行する。その３つとは、ネット情報取得処理と、番組情報取得処理と、情報提示処理である。主としてブラウザー機能部１２とネット重み判定部１４とネット情報処理部１６とは、ネット情報取得処理を実行する。また、主として番組情報取得部２２と注視判定部２４と番組情報処理部２６とは、番組情報取得処理を実行する。また、情報提示部５０は、情報提示処理を実行する。これら３つの処理の概略について、次に述べる。
【００２１】
ネット情報取得処理は、テレビ番組視聴時以外の情報を取得する。ネット情報取得処理は、代表的な情報として、インターネットを介して検索した際の検索ワードや、検索の結果として閲覧されたウェブページのワードデータや、そのワードのカテゴリーの情報や、閲覧に関する重みデータを取得する。また、ネット情報取得処理は、閲覧日時の情報を、取得する。ネット情報取得処理で取得された情報は、保存される。なおここで、検索は、既存技術による検索エンジンを用いて行われる。ネット情報取得処理は、取得した情報を整理して保存する。
【００２２】
番組情報取得処理は、視聴者が視聴する番組の字幕データとＥＰＧ（Electronic Program Guide，電子番組表）情報とを、番組情報として取得する。また、番組情報取得処理は、番組視聴状況に基づいて抽出される興味キーワードと、そのキーワードのカテゴリーと、その重みデータとを取得する。さらに、番組情報取得処理は、後述する思い出し機能のための別の重みデータの計算を行い、日時スタンプ（番組放送の日時の情報）を取得する。番組情報取得処理は、取得した情報を整理して保存する。
【００２３】
情報提示処理は、ネット情報取得処理および番組情報取得処理で取得された情報を基に、現在の情報あるいは未来な情報とのマッチング処理を行う。また、情報提示処理は、視聴者のこれまでの行動を振り返ることが可能な振り返り情報や、将来に向けた推薦情報を提示する。また、情報提示処理は、上記の振り返り情報や推薦情報に対して視聴者が操作を行った場合には、その視聴者のユーザーデータを更新する。
【００２４】
以下では、各部の処理の詳細を説明する。なお、本実施形態では、放送番組や、インターネットを介して閲覧可能なウェブページや、検索エンジンに対して送信する検索テキストを、総称して「コンテンツ」と呼ぶ。
【００２５】
ブラウザー機能部１２は、ウェブブラウザーの機能を有する。ブラウザー機能部１２は、ユーザーによる操作に基づいて、通信ネットワークを介して、外部のウェブサーバー装置との間で通信を行う。なお、ブラウザー機能部１２は、入力装置７１を通して、ユーザーによる操作入力を受け付ける。ブラウザー機能部１２は、外部のウェブサーバー装置から受信したＨＴＭＬ文書を表示する。なお、ＨＴＭＬは、Hyper-text Markup Language（ハイパーテキストマークアップ言語）を表す。
【００２６】
ネット重み判定部１４は、ウェブページの閲覧における重みであるネット重みを判定する。あるいは、ネット重み判定部１４は、ネット重みを算出するための判定を行う。具体的には、ネット重み判定部１４は、入力装置７１からの入力と、カメラ７３からの映像信号とに基づいて、ユーザーがインターネットコンテンツに滞留中であるか否かを判定する。また、ネット重み判定部１４は、ユーザーが滞留中であるか否かの判定結果に基づいて、閲覧開始時刻および閲覧終了時刻を出力する。これらの閲覧開始時刻と閲覧終了時刻との差により、滞留時間を算出することが可能である。ネット重み判定部１４は、具体的には、次の判定を行うことによって、閲覧開始時刻と閲覧終了時刻とを求める。
（１）キーボード入力が継続的になされているか否か。
（２）マウス操作（マウスカーソルを移動させたり、マウスのボタンをクリックする操作をしたり、マウスホイールの回転によるスクロール操作をしたりといった操作）が継続的になされているか否か。
（３）ペンタブや、タッチパネルに触れる操作が継続的に行われているか否か。
（４）カメラ７３から送られる映像を解析した結果として、ユーザーが表示画面を注視しているか否か。
つまり、上記の（１）から（４）までのいずれかの操作が継続的に行われている時間については、ネット重み判定部１４は、ユーザーが閲覧中であると判定する。
なお、上記の（４）において、ネット重み判定部１４は、具体的には、映像に映ったユーザーの骨格や顔の向きを判定する。これにより、ネット重み判定部１４は、ユーザーがインターネットコンテンツ（ウェブページ等）を注視しているか否かを判定する。
【００２７】
ネット情報処理部１６は、ウェブページの検索およびウェブページの閲覧に関するネット情報を取得するとともに、ネット重み判定部１４によって判定されたネット重みに基づいて、ネット情報を処理し、ネット情報の履歴を作成する。具体的には、ネット情報処理部１６は、ブラウザー機能部１２から得られるデータ（検索テキストや、ウェブページ（ホームページとも呼ばれる）のテキスト等）と、ネット重み判定部１４による判定結果に基づいて、インターネットコンテンツの閲覧に関する情報を処理する。なお、番組情報処理部２６は、情報の処理の際に、適宜、概念辞書記憶部３２から概念辞書のデータを読み出して利用する。ネット情報処理部１６による処理の詳細については、後述する。
【００２８】
番組情報取得部２２は、録画機能付テレビ受像機８１から、番組情報を取得する。番組情報取得部２２が取得する番組情報は、ユーザーが視聴中のテレビ番組に関する、ＥＰＧ情報と字幕テキストデータである。これらのＥＰＧ情報および字幕テキストデータは、放送信号に含まれており録画機能付テレビ受像機８１によって受信されたものである。番組情報取得部２２が取得するＥＰＧ情報には、ＥＰＧテキストと、番組ジャンル情報とが含まれる。なお、番組情報取得部２２は、取得した番組情報を、番組情報処理部２６に渡す。
【００２９】
注視判定部２４は、放送番組のユーザーによる注視の度合いを表す注視重みを判定する。具体的には、注視判定部２４は、カメラ８３から入力される映像に基づいて、ユーザーによるテレビ番組の視聴状況を分析し、注視判定を行う。カメラ８３は、ユーザーを撮影できる位置に設けられている。カメラ８３を適切に設置することにより、注視判定部２４は、カメラ８３が撮影した映像に基づいて、ユーザーが録画機能付テレビ受像機８１に表示される番組を注視しているか否かを、判定できる。注視判定部２４は、具体的には、映像に映ったユーザーの骨格や顔の向きを判定する。これにより、注視判定部２４は、ユーザーが番組を注視しているか否かを判定する。なお、注視判定部２４は、入力される映像に基づく注視状況の判定を、リアルタイムに行う。注視判定部２４は、判定結果の情報を番組情報処理部２６に渡す。
【００３０】
番組情報処理部２６は、放送番組に関して、字幕テキストとＥＰＧデータとを含む番組情報を取得するとともに、注視判定部２４によって判定された注視重みに基づいて、番組情報を処理し、番組情報の履歴を作成する。具体的には、番組情報処理部２６は、番組情報取得部２２から渡された番組情報と注視判定部２４から渡された判定結果の情報とに基づく処理を行い、その結果を情報統合管理部３３に渡す。なお、番組情報処理部２６は、情報の処理の際に、適宜、概念辞書記憶部３２から概念辞書のデータを読み出して利用する。
【００３１】
概念辞書記憶部３２は、ワードとそのワードのカテゴリーとを対応付けた大量のデータを記憶する。一般的に、あるワードは、１つまたは複数のカテゴリーに属する。例えば、「静岡」というワードは、「場所」というカテゴリーと、「日本の地方」というカテゴリーに対応付けられる。概念辞書の元となるデータは、例えば、事典の情報を提供する事典サーバー装置からダウンロード可能である。そういった事典サーバー装置から、ワードとカテゴリーとを対応付けたデータを大量に予めダウンロードしておき、この概念辞書記憶部３２が有する内部のデータ構造の形に展開して記憶させておくようにする。ネット情報処理部１６や、番組情報処理部２６は、あるワードを鍵としてこの概念辞書記憶部３２を検索することにより、そのワードに対応する１つまたは複数のカテゴリーを読み出すことができる。
【００３２】
情報統合管理部３３は、ネット情報処理部１６から出力される情報と、番組情報処理部２６から出力される情報とを統合し、管理する。また、情報統合管理部３３は、統合された情報を、情報記憶部３４に書き込む。情報統合管理部３３は、ある一つのワードについて、ネット情報処理部１６と番組情報処理部２６の両方から情報を得た場合には、それらを、情報記憶部３４内の表の同一の行に格納するよう管理する。また、情報等が号管理部は、あるワードについて複数の日時スタンプの情報を受け取った場合、それらを当該ワードに関連付けて、情報記憶部３４内に書き込む。また、情報統合管理部３３は、時間の経過に伴って変化する時間経過重みの値を適切なタイミングで更新する。情報統合管理部３３の処理の詳細については、後でも説明する。
【００３３】
情報記憶部３４は、ネット情報処理部１６によって作成されたネット情報の履歴と、番組情報処理部２６によって作成された番組情報の履歴とを記憶する。具体的には、情報記憶部３４は、ワード単位で情報を記憶する。つまり、情報記憶部３４は、ネット情報処理部１６から得られたワードの情報と、番組情報処理部２６から得られたワードの情報とを統合して保持する。情報記憶部３４が記憶する情報を、統合情報と呼ぶ。情報記憶部３４は、例えば、磁気ハードディスク装置や半導体メモリなどを用いて構成される。なお、統合情報の詳細な構成については、別の図を参照しながら後で詳述する。
【００３４】
情報提示部５０は、情報記憶部３４に記憶されているユーザーの履歴情報（番組の視聴履歴や、ネット検索履歴や、ウェブページの閲覧履歴等）に基づいて、情報を提示する。より詳細には、情報提示部５０は、情報記憶部３４から読み出された履歴の情報と、（ａ）現在時刻および所定のタイムシフト量、（ｂ）現在の番組、現在の検索テキスト、または現在のウェブページのいずれか、または、（ｃ）未来の番組の番組情報を表すテキスト、の少なくともいずれかに基づく情報を提示する。
【００３５】
過去情報提示部５２は、上記の情報提示部５０の一部であり、現在時刻に基づいて、情報記憶部３４に記憶されている過去の履歴の情報を提示する。言い換えると、過去情報提示部５２は、過去にタイムシフトした情報を提示する。つまり、過去情報提示部５２は、情報記憶部３４から読み出された履歴の情報と、現在時刻および所定のタイムシフト量とに基づいて、現在時刻からタイムシフト量だけ遡った過去の時間帯に含まれる履歴とを提示する。
【００３６】
現在情報提示部５４は、上記の情報提示部５０の一部であり、ユーザーによって現在視聴されている番組、あるいは現在行われている検索処理、あるいは現在閲覧されているウェブページの情報に基づいて、情報記憶部３４に記憶されている履歴の情報を提示する。より詳細には、現在情報提示部５４は、情報記憶部３４から読み出された履歴の情報と、現在の番組、現在の検索テキスト、または現在のウェブページのいずれか、とに基づいて、現在の番組、現在の検索テキスト、または現在のウェブページのいずれかとの一致度を算出し、算出された一致度の高い履歴の情報を優先的に提示する。
【００３７】
未来情報提示部５６は、情報記憶部３４に記憶されている履歴の情報に基づいて、未来の番組の情報を提示する。また、未来情報提示部５６は、その未来の番組の録画を自動的に予約する。この録画予約のために、未来情報提示部５６から録画機能付テレビ受像機８１に対して予約指示の信号を送れるようになっている。より詳細には、未来情報提示部５６は、情報記憶部３４から読み出された履歴の情報と、未来の番組の番組情報を表すテキストとに基づいて、履歴と、未来の番組に関するテキスト（ＥＰＧテキスト）との一致度を算出し、算出された一致度の高い未来の番組の情報を優先的に提示する。さらに、未来情報提示部５６が、算出された一致度の高い未来の番組の録画を予約するための信号を自動的に出力するようにしてもよい。
【００３８】
情報提示部５０による処理の詳細については、後述する。
【００３９】
次に、情報記憶部３４に格納される統合情報について説明する。
図２は、情報記憶部３４に格納される統合情報の構成例を示す概略図である。図示するように、統合情報は、表形式のデータとして構成される。この表は、ワード、一般重み（ＷｄＣｎとも、呼ばれる）、注視重み（Ｇａｚｅｎとも、呼ばれる）、ネット重み（ＮｅｔＳｎとも、呼ばれる）、カテゴリー（Ｃａｔｅとも、呼ばれる）、総合重み（Ｔｏｔａｌｎとも、呼ばれる）、時間経過重み（ＴＴｎとも、呼ばれる）、日時スタンプ、ジャンル、操作ｏｎの各項目（列、桁）を有する。この表の各行は、ワードに対応する。以下で、各項目について説明する。
【００４０】
ワードは、そのワードそのものを格納するための項目である。
一般重みは、そのワードの重みを表す数値データを格納する。具体的には、一般重みは、そのワードの出現に関する統計的性質を表す数値である。一般重みは、後述するように、ｔｆ／ｉｄｆの計算によって求められる。ｔｆとは、語の出現頻度（Term Frequency）である。また、ｉｄｆとは、逆文書頻度（Inverse Document Frequency）である。
【００４１】
注視重みは、そのワードに関する、番組注視の度合いを表す数値を格納する。注視重みは、字幕テキストに基づいて算出され、またＥＰＧデータにも基づいて算出される。注視重みの計算のしかたについては、後述する。
ネット重みは、インターネットコンテンツの閲覧の程度に応じた重みである。ネット重みには、検索エンジンに対して送信される検索テキストに関連するネット検索重みと、閲覧されるウェブページのテキストに関連するウェブページ重みの、２種類がある。ネット重みの計算のしかたについては、後述する。
【００４２】
カテゴリーは、そのワードが属するカテゴリーを表す。ひとつのワードは、１つまたは複数のカテゴリーに属する。この表のカテゴリーの欄には、そのワードが属するすべてのカテゴリーの情報が書き込まれる。
総合重みは、上記の一般重みと注視重みとネット重みとから算出される総合的な重みの数値を格納する欄である。総合重みの具体的な計算方法については、後述する。
時間経過重みは、総合重みの値と、ユーザーがコンテンツ（放送番組またはインターネットコンテンツ）に接してからの警戒感とに基づいて決まる重みの数値である。情報記憶部３４に記憶されている時間経過重みの値は、時間の経過に伴って適宜更新される。
日時スタンプは、ユーザーがそのワードを含んだコンテンツに接した時刻（日時）の情報と、そのコンテンツを識別するための識別情報とを含むものである。
ジャンルは、番組のジャンルを表す情報を保持する。ジャンルは、ＡＲＩＢ（電波産業会）標準規格に則ってコード化された情報である。
操作ｏｎは、ワードが選択操作されたことを示す情報である。
【００４３】
なお同図では、各行に番号を付している。
図示する例では、第１行目のワード「静岡」は、「場所」と「日本の地方」の２つのカテゴリーに属する。また、第２行目のワード「浜松」は、「場所」と「静岡の地方」の２つのカテゴリーに属する。また、第１０１行目のワード「東北」は、「場所」と「日本の地方」の２つのカテゴリーに属する。また、第１０２行目のワード「こけし」は、「人形」と「土産物」の２つのカテゴリーに属する。
また、この例では、第１０２行目のワード「こけし」は、複数の日時スタンプに立王づけられている。それら複数の日時スタンプは、「Ｂ」で始まる放送番組の日時スタンプと、「Ｆ」で始まるインターネットコンテンツの日時スタンプの両方を含んでいる。
【００４４】
次に、ネット情報処理部１６による処理について説明する。
図３は、ネット情報処理部１６が検索テキストを処理する手順を示すフローチャートである。以下、このフローチャートに沿って説明する。
ステップＳ１１において、ネット情報処理部１６は、ブラウザー機能部１２から、検索テキストを取得する。
次に、ステップＳ１２において、ネット情報処理部１６は、取得された検索テキストの形態素解析処理を行う。そして、ネット情報処理部１６は、形態素解析処理の結果から、ワードのリストを取得する。なお、形態素解析処理の結果として得られるすべての形態素をワードのリストに含めるようにしてもよいし、また、自立語のみを選択してワードのリストに含めるようにしてもよい。また、名詞のみを選択してワードのリストに含めるようにしてもよい。
【００４５】
次に、ステップＳ１３において、ネット情報処理部１６は、ワードのリストに含まれる各ワードの重みを算出する。具体的には、ネット情報処理部１６は、各ワードについて、一般重みとネット検索重みとを算出する。
一般重みは、ワードの出現頻度の特徴を表す数値である。具体的には、ネット情報処理部１６は、ｔｆ／ｉｄｆの値を計算し、この値を一般重みとする。
文書全体の集合をＤとする。また、ワード全体の集合をＴとする。集合Ｔに含まれるワードには番号が付けられている。つまり、Ｔ＝｛ｔ１，ｔ２，・・・｝である。第ｊ番目の文書における第ｉ番目のワードｔｉに関するｔｆ／ｉｄｆの値は、下の式（１）によるｔｆｉ，ｊの値と、下の式（２）によるｉｄｆｉの値との積として計算される。
【００４６】
【数１】
2017161976.tif 000003
【００４７】
【数２】
2017161976.tif 000004
【００４８】
ただし、ｎｉ，ｊは、第ｉ番目のワードが第ｊ番目の文書において出現する回数である。また、｜Ｄ｜は、集合Ｄに含まれる文書数である。また、｜ｄ：ｔｉ∈ｄ｜は、集合Ｄにおいて、第ｉ番目のワードｔｉが１回以上出現する文書の数である。
本ステップでは、ネット情報処理部１６は、このｔｆ／ｉｄｆの値を計算する際、各検索テキストを文書として扱い、また、すべての検索テキストを文書全体の集合とする。
ネット検索重みは、ネット検索に関する滞留時間に応じて算出される数値である。ネット情報処理部１６がネット検索重みを算出する方法については、後で、図５を参照しながら説明する。
【００４９】
次に、ステップＳ１４において、ネット情報処理部１６は、ワードリストに含まれる各ワードの日時スタンプを記録する。検索テキストに関する日時スタンプは、その検索テキストによる検索処理を行った日時の情報（年月日、時分）と、その検索の結果に基づいてアクセスしたウェブページのＵＲＬ（Uniform Resource Locator，ユニフォーム・リソース・ロケータ―）の情報とを含む。その日時スタンプは、例えば、「Ｆｙｙｙｙｍｍｄｄｈｈｍｍ＿ｘｘｘｘｘｘｘｘｘｘ」という形式で表される。ここで、「Ｆ」はインターネットコンテンツ（ウェブページ）の閲覧であることを示す固定的な文字である。また、「ｙｙｙｙｍｍｄｄｈｈｍｍ」は、年（４桁）、月（２桁）、日（２桁）、時（２桁）、分（２桁）を表す文字列である。例えば、「２０１５０２２８２０００」は、「２０１５年０２月２８日２０時００分」を表す。また、「ｘｘｘｘｘｘｘｘｘｘ」の部分（但し、長さは可変）は、ＵＲＬ（例えば、「ｗｗｗ．ｋｏｋｅｓｈｉ．ｊｐ」）である。
次に、ステップＳ１５において、ネット情報処理部１６は、概念辞書記憶部３２を参照することにより、ワードのリストに含まれる各ワードについて、対応するカテゴリーの情報を取得する。
【００５０】
なお、ステップＳ１５の処理が終了すると、ネット情報処理部１６は、このフローチャート全体の処理を終了する。新たな検索が行われる際には、ネット情報処理部１６は、再度、このフローチャートの処理を実行する。
なお、このフローチャートに示した処理でネット情報処理部１６が得た情報は、情報統合管理部３３に渡され、さらに情報統合管理部３３によって情報記憶部３４に格納される。
【００５１】
図４は、ネット情報処理部１６がウェブページのデータを処理する手順を示すフローチャートである。以下、このフローチャートに沿って説明する。
ステップＳ２１において、ネット情報処理部１６は、視聴者が閲覧するウェブページのデータを取得する。そして、ネット情報処理部１６は、ウェブページのデータからテキストデータのみを抽出する。
次に、ステップＳ２２において、ネット情報処理部１６は、取得されたウェブページのテキストの形態素解析処理を行う。そして、ネット情報処理部１６は、形態素解析処理の結果から、ワードのリストを取得する。なお、形態素解析処理の結果として得られるすべての形態素をワードのリストに含めるようにしてもよいし、また、自立語のみを選択してワードのリストに含めるようにしてもよい。また、名詞のみを選択してワードのリストに含めるようにしてもよい。
【００５２】
次に、ステップＳ２３において、ネット情報処理部１６は、ワードのリストに含まれる各ワードの重みを算出する。具体的には、ネット情報処理部１６は、各ワードについて、一般重みと滞留時間重みとを算出する。
一般重みは、ワードの出現頻度の特徴を表す数値である。具体的には、ネット情報処理部１６は、前の式（１）および式（２）を用いてｔｆ／ｉｄｆの値を計算し、この値を一般重みとする。本ステップでは、ネット情報処理部１６は、このｔｆ／ｉｄｆの値を計算する際、各ウェブページのテキストを文書として扱い、全ウェブページの集合を文書全体の集合とする。
滞留時間重みは、ウェブページへの滞留時間に応じて算出される数値である。ネット情報処理部１６が滞留時間重みを算出する方法については、後で、図５を参照しながら説明する。
【００５３】
次に、ステップＳ２４において、ネット情報処理部１６は、ワードリストに含まれる各ワードの日時スタンプを記録する。検索テキストに関する日時スタンプは、そのウェブページを閲覧した日時の情報（年月日、時分）と、そのウェブページのＵＲＬ（Uniform Resource Locator，ユニフォーム・リソース・ロケータ―）の情報とを含む。日時スタンプは、例えば、「Ｆｙｙｙｙｍｍｄｄｈｈｍｍ＿ｘｘｘｘｘｘｘｘｘｘ」という形式で表される。この日時スタンプの形式は、図３のステップＳ１４において説明したものと同様である。
次に、ステップＳ２５において、ネット情報処理部１６は、概念辞書記憶部３２を参照することにより、ワードのリストに含まれる各ワードについて、対応するカテゴリーの情報を取得する。
【００５４】
なお、ステップＳ２５の処理が終了すると、ネット情報処理部１６は、このフローチャート全体の処理を終了する。別のウェブページが閲覧される際には、ネット情報処理部１６は、再度、このフローチャートの処理を実行する。
なお、このフローチャートに示した処理でネット情報処理部１６が得た情報は、情報統合管理部３３に渡され、さらに情報統合管理部３３によって情報記憶部３４に格納される。
【００５５】
図５は、ネット情報処理部１６が各ワードのネット重みを算出するためのデータの構成例を示す概略図である。以下で、同図を参照しながら、ネット情報処理部１６がワードのネット重みを算出する方法について説明する。同図が示すデータは、表形式のデータである。この表における各行は、１件の検索処理または１件のウェブページに対応する。１件の検索処理は、検索テキスト（ユーザー側から検索エンジンに対して送信されるテキスト。単語のみ、あるいは単語の羅列のみの場合もある。）に相当する。１件のウェブページは、例えば、１件のＨＴＭＬ文書等に相当する。１件のＨＴＭＬテキストからタグ等による修飾を取り除いてプレインテキストのみを取り出すことが可能である。実際にこの表の中に存在する多数の行のうち、１行（閲覧ＩＤは、６７８９０）のみを例示している。同図に示すデータは、閲覧ＩＤ、閲覧開始時刻、閲覧終了時刻、滞留時間、ネット重み、ワードリストの各項目（列，桁）を有している。各項目の意味は次の通りである。
【００５６】
閲覧ＩＤは、検索処理または閲覧されるウェブページをユニークに識別するための識別情報である。
閲覧開始時刻（Ｎｅｔ−Ｓとも表す）は、ウェブページの閲覧を開始した時刻である。閲覧ＩＤが検索処理に対応する場合には、閲覧開始時刻は、その検索によって得られたウェブページの閲覧をユーザーが開始した時刻である。閲覧ＩＤがウェブページに対応する場合には、そのウェブページの閲覧をユーザーが開始した時刻である。この時刻は、「ｙｙｙｙ／ｍｍ／ｄｄ  ｈｈ：ｍｍ：ｓｓ．ｎｎ」（年月日、時分秒、および１／１００秒）の形式で表される。例示しているデータでは、閲覧開始時刻は２０１５年１１月３０日２２時０４分１５秒と５０／１００、である。
閲覧終了時刻（Ｎｅｔ−Ｅとも表す）は、上記の閲覧開始時刻に対応するものであり、ユーザーが前記のウェブページの閲覧を終了した時刻である。この時刻も、閲覧開始時刻と同様の形式で表される。例示しているデータでは、閲覧終了時刻は２０１５年１１月３０日２２時０５分０３秒と００／１００、である。
上記の閲覧開始時刻および閲覧終了時刻としては、ネット重み判定部１４によって判定され出力されたデータを、ネット情報処理部１６が引き継いでいる。
【００５７】
滞留時間（ＮｅｔＴとも表す）は、ユーザーがウェブページに滞留して、この閲覧が行われていたと判定された時間である。滞留時間は、秒単位の数値で表される。ネット情報処理部１６は、閲覧開始時刻および閲覧終了時刻に基づいて、この滞留時間を算出する。即ち、ネット情報処理部１６は、次の数式により、滞留時間を計算する。
数式：ＮｅｔＴ＝（Ｎｅｔ−Ｅ）−（Ｎｅｔ−Ｓ）
つまり、例示しているデータでは、滞留時間は４７．５０秒である。
【００５８】
ネット重み（ＮｅｔＳｎとも表す）は、閲覧時間に基づいて定まる、ネット検索処理またはウェブページ閲覧の重みを表す数値データである。ネット情報処理部１６は、次の数式により、ネット重みを計算する。
数式：ＮｅｔＳｎ＝ＮｅｔＴ／（基準値）
なお、上記の「基準値」は、適宜定められる数値であり、標準的な滞留時間である。なお、ＮｅｔＴの増加に対してＮｅｔＳｎが単調増加となるような、別の数式によってＮｅｔＳｎを算出するようにしても良い。つまり、滞留時間が長いほど、その検索処理またはウェブページの重みが大きいものとして扱われる。
ネット重みは、パーセンテージの数値で表される。例示しているデータでは、ネット重みは１２５％である。
【００５９】
ワードリストは、この対象のテキストに字幕に含まれるワード（語）のリストである。ネット情報処理部は対象のテキストに形態素解析処理を行うことにより、ワードのリストを得る。閲覧ＩＤが検索処理に対応する場合には、対象のテキストは、検索テキストである。閲覧ＩＤがウェブページに対応する場合には、対象のテキストは、そのウェブページに含まれるプレインテキストである。ネット情報処理部１６が、形態素解析処理の結果として得られたワードから特定の条件に合うワードのみを選択してワードリストを作成するようにしてもよい。この場合、例えば、ネット情報処理部１６は、形態素解析処理の結果として得られたワードのうち、自立語のみを選択する。あるいは、例えば、ネット情報処理部１６は、形態素解析処理の結果として得られたワードのうち、名詞のみを選択する。
【００６０】
そして、ネット情報処理部１６は、各行のネット重みを、そのワードリストに含まれる各ワードのネット重みとする。なお、一つのワードが複数の対象テキストのワードリストに含まれる場合には、ネット情報処理部１６は、最も高い数値のネット重みを、そのワードの数値重みとする。
【００６１】
次に、番組情報処理部２６による処理について説明する。
図６は、番組情報処理部２６が、視聴番組の字幕データを処理する手順を示すフローチャートである。以下、このフローチャートに沿って説明する。
ステップＳ３１において、番組情報処理部２６は、番組情報取得部２２から、ユーザーが視聴中の番組の字幕データを取得する。なお、番組情報処理部２６は、ひとかたまりずつ、字幕データを取得する。
次に、ステップＳ３２において、番組情報処理部２６は、取得された字幕データに含まれる字幕テキストの形態素解析処理を行う。そして、番組情報処理部２６は、形態素解析処理の結果から、ワードのリストを取得する。なお、形態素解析処理の結果として得られるすべての形態素をワードのリストに含めるようにしてもよいし、また、自立語のみを選択してワードのリストに含めるようにしてもよい。また、名詞のみを選択してワードのリストに含めるようにしてもよい。
【００６２】
次に、ステップＳ３３において、番組情報処理部２６は、ワードのリストに含まれる各ワードの重みを算出する。具体的には、番組情報処理部２６は、各ワードについて、一般重みと注視重みとを算出する。
一般重みは、ワードの出現頻度の特徴を表す数値である。具体的には、番組情報処理部２６は、前の式（１）および式（２）を用いてｔｆ／ｉｄｆの値を計算し、この値を一般重みとする。本ステップにおいて、番組情報処理部２６は、このｔｆ／ｉｄｆの値を計算する際、各々のひとかたまりの字幕テキストを文書として扱い、また、すべての字幕テキストの集合を文書全体の集合とする。
注視重みは、そのワードが字幕テキストの一部として提示されるときのユーザーの注視の度合いを表す数値である。番組情報処理部２６による注視重みの算出方法は、後で、図８を参照しながら説明する。
【００６３】
次に、ステップＳ３４において、番組情報処理部２６は、ワードリストに含まれる各ワードの日時スタンプを記録する。字幕データに関する日時スタンプは、その番組の放送日時の情報（年月日、時分）と、番組を識別するための番組ＩＤの情報とを含む。番組ＩＤは、ＡＲＩＢ標準規格に則った、番組固有の識別情報である。その日時スタンプは、「Ｂｙｙｙｙｍｍｄｄｈｈｍｍ＿ｐｐｐｐｐ」という形式で表される。ここで、「Ｂ」は番組の視聴であることを表す固定的な文字である。また、「ｙｙｙｙｍｍｄｄｈｈｍｍ」は、年、月、日、時、分を表す。また、「ｐｐｐｐｐ」の部分は、番組ＩＤである。
次に、ステップＳ３５において、番組情報処理部２６は、概念辞書記憶部３２を参照することにより、ワードのリストに含まれる各ワードについて、対応するカテゴリーの情報を取得する。
【００６４】
なお、ステップＳ３５の処理が終了すると、番組情報処理部２６は、このフローチャート全体の処理を終了する。別の字幕データを処理する場合には、番組情報処理部２６は、再度、このフローチャートに沿った処理を行う。
なお、このフローチャートに示した処理で番組情報処理部２６が得た情報は、情報統合管理部３３に渡され、さらに情報統合管理部３３によって情報記憶部３４に格納される。
【００６５】
図７は、番組情報処理部２６が、視聴番組のＥＰＧデータを処理する手順を示すフローチャートである。以下、このフローチャートに沿って説明する。
ステップＳ４１において、番組情報処理部２６は、番組情報取得部２２から、ユーザーが視聴中の番組のＥＰＧデータを取得する。
次に、ステップＳ４２において、番組情報処理部２６は、取得されたＥＰＧデータに含まれるテキストの形態素解析処理を行う。そして、番組情報処理部２６は、形態素解析処理の結果から、ワードのリストを取得する。なお、形態素解析処理の結果として得られるすべての形態素をワードのリストに含めるようにしてもよいし、また、自立語のみを選択してワードのリストに含めるようにしてもよい。また、名詞のみを選択してワードのリストに含めるようにしてもよい。
【００６６】
次に、ステップＳ４３において、番組情報処理部２６は、ワードのリストに含まれる各ワードの重みを算出する。具体的には、番組情報処理部２６は、各ワードについて、一般重みと注視重みとを算出する。
一般重みは、ワードの出現頻度の特徴を表す数値である。具体的には、番組情報処理部２６は、前の式（１）および式（２）を用いてｔｆ／ｉｄｆの値を計算し、この値を一般重みとする。本ステップにおいて、番組情報処理部２６は、このｔｆ／ｉｄｆの値を計算する際、番組単位でのＥＰＧデータのテキストを一つの文書として扱い、すべてのＥＰＧデータの集合を文書全体の集合とする。
注視重みは、そのＥＰＧに対応する番組が放送されているときのユーザーの注視の度合いを表す数値である。番組情報処理部２６による注視重みの算出方法は、後で、図８を参照しながら説明する。
【００６７】
次に、ステップＳ４４において、番組情報処理部２６は、ワードリストに含まれる各ワードの日時スタンプを記録する。ＥＰＧデータに関する日時スタンプは、既に述べた字幕データに関する日時スタンプと同様である、その番組の放送日時の情報（年月日、時分）と、番組を識別するための番組ＩＤの情報とを含む。
次に、ステップＳ４５において、番組情報処理部２６は、概念辞書記憶部３２を参照することにより、ワードのリストに含まれる各ワードについて、対応するカテゴリーの情報を取得する。
【００６８】
なお、ステップＳ４５の処理が終了すると、番組情報処理部２６は、このフローチャート全体の処理を終了する。別の番組に対応するＥＰＧデータを処理する場合には、番組情報処理部２６は、再度、このフローチャートに沿った処理を行う。
なお、このフローチャートに示した処理で番組情報処理部２６が得た情報は、情報統合管理部３３に渡され、さらに情報統合管理部３３によって情報記憶部３４に格納される。
【００６９】
次に、注視重みの算出のしかたについて説明する。注視重みは、字幕テキストの提示時間に対する注視時間の度合いや、番組の放送時間に対する注視時間の度合いを表す数値である。
図８は、番組情報処理部２６が各ワードの注視重みを算出するためのデータの構成例を示す概略図である。以下で、同図を参照しながら、番組情報処理部２６がワードの注視重みを算出する方法について説明する。同図が示すデータは、表形式のデータである。この表における各行は、ひとまとまりの字幕データ、または１番組のＥＰＧデータに対応する。放送信号で伝送される字幕データは、字幕テキストと、その提示開始時刻および提示終了時刻を表す情報とを含んでいる。また、ＥＰＧデータ内には、番組開始時刻および番組終了時刻を表す情報を含んでいる。実際にこの表の中に存在する多数の行のうち、１行（データＩＤは、１２３４５）のみを例示している。同図に示すデータは、データＩＤ、提示開始時刻、提示終了時刻、提示時間、注視時間、注視重み、ワードリストの各項目（列，桁）を有している。各項目の意味は次の通りである
【００７０】
データＩＤは、ひとまとまりの字幕データ、または１番組分のＥＰＧデータをユニークに識別するための識別情報である。
提示開始時刻（Ｐｒｅｓｅｎ−Ｓとも表す）は、字幕または番組が提示開始される時刻である。字幕データに関しては、提示を開始するよう指定した時刻である。番組に関しては、ＥＰＧデータに含まれる番組開始時刻である。この時刻は、「ｙｙｙｙ／ｍｍ／ｄｄ  ｈｈ：ｍｍ：ｓｓ．ｎｎ」（年月日、時分秒、および１／１００秒）の形式で表される。例示しているデータでは、提示開始時刻は２０１５年１２月０１日１６時０５分３１秒と５０／１００、である。
提示終了時刻（Ｐｒｅｓｅｎ−Ｅとも表す）は、字幕または番組が提示終了される時刻である。この時刻も、提示開始時刻と同様の形式で表される。例示しているデータでは、提示終了時刻は２０１５年１２月０１日１６時０５分３８秒と７５／１００、である。
なお、字幕に関しては、提示開始時刻および提示終了時刻は、放送信号として伝送された字幕データから引き継がれるデータである。
【００７１】
提示時間（Ｘとも表す）は、上記のひとかたまりの字幕、または番組が提示された時間である。提示時間は、秒単位の数値で表される。番組情報処理部２６は、提示開始時刻および提示終了時刻に基づいて、この提示時間を算出する。即ち、番組情報処理部２６は、次の数式により、提示時間を計算する。
数式：Ｘ＝（Ｐｒｅｓｅｎ−Ｅ）−（Ｐｒｅｓｅｎ−Ｓ）
つまり、例示しているデータでは、提示時間は７．２５秒である。
【００７２】
注視時間（Ｙとも表す）は、この字幕または番組が提示されていた時間（提示開始時刻から提示終了時刻までの間）のうち、ユーザーが番組の画面を注視していた時間である。注視時間は、秒単位の数値で表される。番組情報処理部２６は、注視判定部２４から渡される注視判定結果の情報に基づいて、この字幕が提示されている時間帯のうち、注視されている時間を求める。注視時間は、秒単位の数値で表される。例示しているデータでは、注視時間は５．５０秒である。
注視重み（Ｇａｚｅｎとも表す）は、前記の字幕または番組が注視されている度合いを表すデータである。番組情報処理部２６は、次の数式により、注視重みを計算する。
数式：Ｇａｚｅｎ＝Ｙ／Ｘ
注視重みは、パーセンテージの数値で表される。例示しているデータでは、注視重みは７５．９％である。
【００７３】
ワードリストは、前記の字幕データまたはＥＰＧテキストに含まれるワードのリストである。番組情報処理部２６は、字幕テキストまたはＥＰＧテキストの形態素解析処理を行うことによって、このワードリストを得る。番組情報処理部２６が、形態素解析処理の結果として得られたワードから特定の条件に合うワードのみを選択してワードリストを作成するようにしてもよい。この場合、例えば、番組情報処理部２６は、形態素解析処理の結果として得られたワードのうち、自立語のみを選択する。あるいは、例えば、番組情報処理部２６は、形態素解析処理の結果として得られたワードのうち、名詞のみを選択する。
【００７４】
そして、番組情報処理部２６は、各行に対応する注視重みを、その行のワードリストに含まれる各ワードの注視重みとする。なお、一つのワードが複数の行のワードリストに含まれる場合には、番組情報処理部２６は、最も高い数値の注視重みを、そのワードの数値重みとする。
【００７５】
次に、情報統合管理部３３の処理の詳細について説明する。
情報統合管理部３３は、ネット情報処理部１６と番組情報処理部２６のそれぞれが出力する情報を受け取り、統合する。具体的には、情報統合管理部３３は、ワードごとに、ネット情報処理部１６から取得した情報と番組情報処理部２６から取得した情報とを統合して、情報記憶部３４（図２を参照）に書き込む。これにより、情報記憶部３４に記憶されている表の、各ワードの行に、ネット情報処理部１６から渡された情報と、番組情報処理部２６から渡された情報とが書き込まれる。
【００７６】
なお、情報統合管理部３３は、一般重み（ｔｆ／ｉｄｆの値）が所定の閾値以上の場合にのみ、そのワードの情報を情報記憶部３４の表に登録する。一般重みが前記閾値未満の場合には、そのワードは、コンテンツの特徴を表すような重要性がないものと見なされて、情報記憶部３４には登録されない。
【００７７】
また、情報統合管理部３３は、各ワードの総合重みと時間経過重みを計算し、情報記憶部３４に書き込む。
情報統合管理部３３は、下の式（３）による計算で、各ワードの総合重みＴｏｔａｌｎを計算する。
【００７８】
【数３】
2017161976.tif 000005
【００７９】
式（３）において、ＷｄＣｎは、そのワードの一般重みである。また、Ｇａｚｅｎは、そのワードの注視重みである。また、ＮｅｔＳｎは、そのワードのネット重みである。なお、注視重みがない場合には、そのワードに関してはＧａｚｅｎ＝０として計算を行う。また、ネット重みがない場合には、そのワードに関してはＮｅｔＳｎ＝０として計算を行う。
【００８０】
情報統合管理部３３は、適切なタイミングで、情報記憶部３４に記憶されている時間経過重みを計算して、更新する。情報統合管理部３３は、下の式（４）による計算で、再新辞典における時間経過重みＴＴｎを計算する。
【００８１】
【数４】
2017161976.tif 000006
【００８２】
式（４）において、Ｋは適宜定められる正定数である。また、Ｔｉｍｅは、そのワードが出現したコンテンツ（番組やウェブページ）にユーザーが接した時点からの経過時間である。つまりＴｉｍｅは、現在時刻から、そのワードに関して情報記憶部３４に記録されているタイムスタンプの時刻を減ずることにより求められる。総合重みＴｏｔａｌｎおよび時間経過重みＴＴｎはともに正の値であり、時間経過重みＴＴｎの値は時間経過とともに小さくなっていく。つまり、ユーザーがコンテンツに接した時点から時間が経過するにつれて、そのコンテンツに含まれていたワードの重みは徐々に小さくなっていく。
なお、情報統合管理部３３は、所定の時間間隔で繰り返し、時間経過重みの値を計算し直して情報記憶部３４を更新する。あるいは、情報統合管理部３３は、情報提示部５０に情報を提供する際に、時間経過重みの値を計算し直して情報記憶部３４を更新する。
【００８３】
次に、情報提示部５０による情報の提示について説明する。情報提示部５０は、情報記憶部３４に記憶されている情報（図２を参照）に基づいて、情報提示を行う。情報提示部５０による情報提示は、例えば、画面に情報を表示することによって行われる。なお、情報提示部５０は、情報記憶部３４に記憶されている情報を情報統合管理部３３から受け取る。また、情報提示部５０における過去情報提示部５２と現在情報提示部５４と未来情報提示部５６のそれぞれが、情報統合管理部３３から受け取った情報に基づく情報提示を行う。過去情報と現在情報と未来情報のそれぞれの提示に関して、次に説明する。
【００８４】
（１）過去へのタイムシフトによるワード等の提示
過去情報提示部５２は、情報記憶部３４から読み出された各ワードの情報と、現在時刻とに基づいて、情報の提示を行う。なお、興味情報処理装置１は、内部に時計を備えており、過去情報提示部５２は、その時計より現在時刻の情報を得る。そして、過去情報提示部５２は、現在時刻よりも所定時間だけ前の時間帯に属するタイムスタンプを有するワードを提示する。また、過去情報提示部５２は、そのワードのタイムスタンプに含まれるコンテンツ識別情報（番組ＩＤまたはウェブページのＵＲＬ）によって特定されるコンテンツ（番組やウェブページ）の情報を提示する。なお、上記の「所定時間」とは、例えば、１時間、ｎ時間（ｎは２以上の整数）、１日、１週間、１ヶ月、１年といった時間である。つまり、過去情報提示部５２は、現在時刻より過去方向に、１時間シフト、ｎ時間シフト、１日シフト、１週間シフト、１ヶ月シフト、または１年シフトした情報を提示する。
【００８５】
図９は、過去情報提示部５２による過去へのタイムシフトの状況を示す概略図である。同図は、（ａ）１時間シフト、（ｂ）ｎ時間シフト、（ｃ）１日シフト、（ｄ）１週間シフト、（ｅ）１ヶ月シフト、および（ｆ）１年シフトをそれぞれ示す。同図においてｔ０は、現在時刻である。なお、同図（ａ）から（ｆ）までにおいて、それぞれ時間軸（ｔ）を示しているが、それぞれにおける時間軸のスケールは異なる。
【００８６】
同図（ａ）は、１時間シフトを示す。ここで、時間帯ｄ１は、現在時刻から１時間前の時点（ｔ０−１ｈ）を含む時間帯である。なお、「１ｈ」は１時間を表す。時間帯ｄ１の長さは任意であるが、例えば、２分とする。時間帯ｄ１の中における時点（ｔ０−１ｈ）の位置は任意であるが、例えば、ｄ１の中心を（ｔ０−１ｈ）とする。そして、過去情報提示部５２は、この時間帯ｄ１の中に含まれる時刻情報を持つ日時スタンプに対応するワードをユーザーに対して提示する。また、過去情報提示部５２は、該当する日時スタンプから、放送番組の番組ＩＤあるいはウェブページのＵＲＬを抽出し、それら番組あるいはウェブページに関する情報を提示する。
同図（ｂ）は、ｎ時間シフトを示す。ここで、ｎは、２以上の整数である。時間帯ｄ２は、現在時刻からｎ時間前の時点（ｔ０−（ｎ）ｈ）を含む時間帯である。なお、「（ｎ）ｈ」はｎ時間を表す。時間帯ｄ２の長さは任意であるが、例えば、２分とする。時間帯ｄ２の中における時点（ｔ０−（ｎ）ｈ）の位置は任意であるが、例えば、ｄ２の中心を（ｔ０−（ｎ）ｈ）とする。そして、過去情報提示部５２は、１時間シフトの場合と同様に、この時間帯ｄ２の中に含まれる時刻情報を持つ日時スタンプに対応するワード、番組、ウェブページに関する情報を提示する。
同図（ｃ）は、１日シフトを示す。時間帯ｄ３は、現在時刻から１日前の時点（ｔ０−１ｄ）を含む時間帯である。なお、「１ｄ」は１日（２４時間）を表す。時間帯ｄ３の長さは任意であるが、例えば、５分とする。時間帯ｄ３の中における時点（ｔ０−１ｄ）の位置は任意であるが、例えば、ｄ３の中心を（ｔ０−１ｄ）とする。そして、過去情報提示部５２は、１時間シフトの場合と同様に、この時間帯ｄ３の中に含まれる時刻情報を持つ日時スタンプに対応するワード、番組、ウェブページに関する情報を提示する。
【００８７】
同図（ｄ）は、１週間シフトを示す。時間帯ｄ４は、現在時刻から１週間前の時点（ｔ０−１ｗ）を含む時間帯である。なお、「１ｗ」は１週間（７日，１６８時間）を表す。時間帯ｄ４の長さは任意であるが、例えば、１日とする。時間帯ｄ４の中における時点（ｔ０−１ｗ）の位置は任意であるが、例えば、ｄ４の中心を（ｔ０−１ｗ）とする。そして、過去情報提示部５２は、１時間シフトの場合と同様に、この時間帯ｄ４の中に含まれる時刻情報を持つ日時スタンプに対応するワード、番組、ウェブページに関する情報を提示する。
同図（ｅ）は、１ヶ月シフトを示す。時間帯ｄ５は、現在時刻から１ヶ月前の時点（ｔ０−１ｍ）を含む時間帯である。なお、「１ｍ」は１ヶ月を表す。時間帯ｄ５の長さは任意であるが、例えば、１日とする。時間帯ｄ５の中における時点（ｔ０−１ｍ）の位置は任意であるが、例えば、ｄ５の中心を（ｔ０−１ｍ）とする。そして、過去情報提示部５２は、１時間シフトの場合と同様に、この時間帯ｄ５の中に含まれる時刻情報を持つ日時スタンプに対応するワード、番組、ウェブページに関する情報を提示する。
同図（ｆ）は、１年シフトを示す。時間帯ｄ６は、現在時刻から１年前の時点（ｔ０−１ｙ）を含む時間帯である。なお、「１ｙ」は１年を表す。時間帯ｄ６の長さは任意であるが、例えば、１日とする。時間帯ｄ６の中における時点（ｔ０−１ｙ）の位置は任意であるが、例えば、ｄ６の中心を（ｔ０−１ｙ）とする。そして、過去情報提示部５２は、１時間シフトの場合と同様に、この時間帯ｄ６の中に含まれる時刻情報を持つ日時スタンプに対応するワード、番組、ウェブページに関する情報を提示する。
【００８８】
同図（ａ）〜（ｆ）に示したように、現在時刻から所定時間だけ遡った時間帯に含まれる日時の、ワードや、番組情報や、ウェブページの情報を、ユーザーに思い起こさせることができる。
【００８９】
（２）現在情報に基づく提示
現在情報提示部５４は、ユーザーが現在視聴している番組の情報や、ユーザーが現在行っている検索処理、あるいはユーザーが現在閲覧しているウェブページの情報に基づいて、情報を提示する。以下において、現在情報に基づくワードの提示機能と、現在情報に基づく番組視聴履歴・ウェブ閲覧履歴提示機能について説明する。
【００９０】
（２−１）現在情報に基づくワードの提示
現在情報提示部５４は、まず、ユーザーが現在、番組を視聴している場合には、その番組のＥＰＧ情報を取得し、ＥＰＧのテキストを形態素解析処理して、ワードのリストを得る。また、ユーザーが現在、検索処理を行っている場合には、現在情報提示部５４は、その検索テキストを取得し、検索テキストを形態素解析処理して、ワードのリストを得る。また、ユーザーが現在、ウェブページの閲覧を行っている場合には、現在情報提示部５４は、そのウェブページのデータをテキストとして取得し、そのテキストを形態素解析して、ワードのリストを得る。このように得られたワードのリストを、現在コンテンツのワードリストと呼ぶ。
【００９１】
次に、現在情報提示部５４は、現在コンテンツのワードリストに含まれる各ワードについて、その時点で情報記憶部３４の表に記憶されている情報を取得する。そして、現在コンテンツのワードリストに含まれ、且つ情報記憶部３４の表にも記憶されているワードを、時間経過重みの高い順に並べ、その上位のワード（例えば、上位１個、あるいは上位５個など）をユーザーに対して提示する。これにより、ユーザーは、現在視聴あるいは閲覧しているコンテンツに関連し、且つ過去に興味を持っていたワードを思い起こすことができる。また、さらにユーザーは、現在情報提示部５４からここで提示されたワードを用いて、インターネット上のコンテンツの検索処理を行ったり、今後放送される番組のＥＰＧ情報を検索したりして、自らの興味に関係の深いコンテンツを探すことができる。
【００９２】
（２−２）現在情報に基づく番組視聴履歴・ウェブ閲覧履歴の提示
現在情報提示部５４は、まず、上述した現在情報に基づくワードの提示の場合と同様に、現在コンテンツのワードリストを作成する。そして、以下に説明する計算方法により、現在視聴あるいは閲覧しているコンテンツ（以下において「現在コンテンツ」と呼ぶ場合がある。）と、過去に視聴あるいは閲覧したコンテンツとの一致度を計算する。ここで計算する一致度には、ワードに関する一致度と、カテゴリーに関する一致度と、ジャンルに関する一致度と、それらを総合した総合一致度とがある。
【００９３】
現在情報提示部５４は、現在コンテンツと、過去に視聴あるいは閲覧したコンテンツとの間の、ワードに関する一致度を計算する。具体的には、現在情報提示部５４は、現在コンテンツと、情報記憶部３４内に記録されている第ｉ番目のコンテンツとの間のワードに関する一致度ＳＷｉを、下の式（５）により、計算する。
【００９４】
【数５】
2017161976.tif 000007
【００９５】
式（５）において、ＮＷは、現在コンテンツに関するワードリストに含まれるワードの総数である。また、ＰＷｉｊは、現在コンテンツに関するワードリストに含まれる第ｊ番目のワードが、第ｉ番目のコンテンツの日時スタンプを伴って情報記憶部３４の表に登録されている場合には、その時点でのそのワードの時間経過重みＴＴｎの値である（但し、時間経過重みＴＴｎの代わりに、総合重みＴｏｔａｌｎを用いてもよい）。現在コンテンツに関するワードリストに含まれる第ｊ番目のワードが、第ｉ番目のコンテンツの日時スタンプを伴って情報記憶部３４の表に登録されていない場合には、ＰＷｉｊは、０である。このようにして、現在コンテンツと、過去のコンテンツとの間のワードに関する一致度ＳＷｉが求められる。
【００９６】
また、現在情報提示部５４は、現在コンテンツと、過去に視聴あるいは閲覧したコンテンツとの間の、カテゴリーに関する一致度を計算する。具体的には、現在情報提示部５４は、現在コンテンツと、情報記憶部３４内に記録されている第ｉ番目のコンテンツとの間のワードに関する一致度ＳＣｉを、下の式（６）により、計算する。
【００９７】
【数６】
2017161976.tif 000008
【００９８】
式（６）において、ＮＣは、現在コンテンツに関するワードリストに含まれるワードが属するカテゴリーの総数である。また、ＰＣｉｊは、それらの現在コンテンツに関する第ｊ番目のワードが、第ｉ番目のコンテンツの日時スタンプと関連付けられて情報記憶部３４の表に登録されている場合には、その時点でのそのカテゴリーに属するワード（第ｉ番目のコンテンツの日時スタンプと関連付けられているワード）の時間経過重みＴＴｎの値である（但し、時間経過重みＴＴｎの代わりに、総合重みＴｏｔａｌｎを用いてもよい）。なお、あるカテゴリーに関して、情報記憶部３４の表に複数のワードが記憶されている場合には、上記の重みの値に関して、それらのワードの最大値または平均値を用いる。現在コンテンツに関する第ｊ番目のコンテンツが、第ｉ番目のコンテンツの日時スタンプと関連付ける形で情報記憶部３４の表に登録されていない場合には、ＰＣｉｊは、０である。このようにして、現在コンテンツと、過去のコンテンツとの間のカテゴリーに関する一致度ＳＣｉが求められる。
【００９９】
また、現在情報提示部５４は、現在コンテンツが放送番組である場合には、当該現在コンテンツと、過去に視聴したコンテンツとの間の、ジャンルに関する一致度を計算する。具体的には、現在情報提示部５４は、現在コンテンツと、情報記憶部３４内に記録されている第ｉ番目のコンテンツとの間のジャンルに関する一致度ＳＪｉを、下の式（７）により、計算する。
【０１００】
【数７】
2017161976.tif 000009
【０１０１】
式（７）において、ＮＪは、現在コンテンツが属するジャンルの総数である。なお、現在情報提示部５４は、現在視聴中の番組のジャンルの情報を、番組情報取得部２２から得る。また、ＰＪｉｊは、現在コンテンツの第ｊ番目のジャンルが、第ｉ番目のコンテンツの日時スタンプに関連付けて情報記憶部３４の表に登録されている場合には、その時点でのそのワードの時間経過重みＴＴｎの値である（但し、時間経過重みＴＴｎの代わりに、総合重みＴｏｔａｌｎを用いてもよい）。現在コンテンツの第ｊ番目のジャンルが、第ｉ番目のコンテンツの日時スタンプ関連付けて情報記憶部３４の表に登録されていない場合には、ＰＪｉｊは、０である。このようにして、現在コンテンツと、過去のコンテンツとの間のジャンルに関する一致度ＳＪｉが求められる。
【０１０２】
また、現在情報提示部５４は、式（５）、式（６）、式（７）に基づいてそれぞれ計算した一致度ＳＷｉ、ＳＣｉ、ＳＪｉを用いて、総合一致度を計算する。現在コンテンツと、第ｉ番目のコンテンツとの間の総合一致度ＳＴｉは、下の式（８）によって計算される。
【０１０３】
【数８】
2017161976.tif 000010
【０１０４】
式（８）において、αＷ、αＣ、αＪはそれぞれ、ワードに関する一致度と、カテゴリーに関する一致度と、ジャンルに関する一致度の重み係数である。αＷ、αＣ、αＪは、それぞれ、０以上の実数である。ただし、αＷ、αＣ、αＪのうちのいずれかの少なくとも１つ以上は、非零値である。
【０１０５】
現在情報提示部５４は、総合一致度ＳＴｉの高い順にコンテンツの識別情報（番組ＩＤや、その番組ＩＤに関連付けられた番組タイトル、あるいは、ウェブページのＵＲＬや、そのＵＲＬに関連付けられたウェブページのタイトル）を、並べる。そして、現在情報提示部５４は、その上位のワード（例えば、上位１個、あるいは上位５個など）をユーザーに対して提示する。これにより、ユーザーは、現在視聴あるいは閲覧しているコンテンツに関連し、且つ、過去履歴に基づいて自身の興味があるコンテンツ（番組やウェブページ）を認識することができる。
【０１０６】
（３）未来情報の提示
未来情報提示部５６は、番組情報取得部２２から、未来の番組情報を取得する。未来の番組情報とは、例えば、次週に放送される予定の番組のタイトルと、その概略説明文（ＥＰＧテキスト）である。そして、未来情報提示部５６は、取得した未来の番組情報と、情報記憶部３４に記憶されている情報とに基づいて、ユーザーに対して未来情報の提示を行う。提示される未来情報は、例えば、過去の視聴あるいは閲覧の履歴と一致度の高い未来番組の情報である。具体的には、未来情報提示部５６は、以下に述べる処理を行う。
【０１０７】
未来情報提示部５６は、未来番組の情報を、番組ごとに区分けして並べ、番組ごとの番号を付与する。そして、未来情報提示部５６は、各番組の番組情報（テキスト）の形態素解析処理を行い、その結果によりワードのリストを得る。次に、未来情報提示部５６は、未来の各番組と、情報記憶部３４に記憶されているユーザーの過去履歴との一致度を計算する。具体的には、未来情報提示部５６は、ワードに関する一致度と、カテゴリーに関する一致度とを計算する。その詳細は、次に述べるとおりである。
【０１０８】
未来情報提示部５６は、下の式（９）により、未来情報に含まれる第ｉ番目の番組と、情報記憶部３４に記憶されているユーザーの過去履歴との、ワードに関する一致度TＷｉを計算する。
【０１０９】
【数９】
2017161976.tif 000011
【０１１０】
式（９）において、ＮＷ，ｉは、第ｉ番目の番組に関するワードリストに含まれるワードの総数である。また、ＱＷｉｊは、第ｉ番目の番組に関するワードリストに含まれる第ｊ番目のワードが、情報記憶部３４に登録されている場合には、その時点でのそのワードの時間経過重みＴＴｎの値である（但し、時間経過重みＴＴｎの代わりに、総合重みＴｏｔａｌｎを用いてもよい）。第ｉ番目の番組に関するワードリストに含まれる第ｊ番目のワードが、情報記憶部３４に登録されていない場合には、ＱＷｉｊは、０である。このようにして、未来番組と過去履歴との間の、ワードに関する一致度ＴＷｉが求められる。
【０１１１】
また、未来情報提示部５６は、下の式（１０）により、未来情報に含まれる第ｉ番目の番組と、情報記憶部３４に記憶されているユーザーの過去履歴との、カテゴリーに関する一致度TＣｉを計算する。
【０１１２】
【数１０】
2017161976.tif 000012
【０１１３】
式（１０）において、ＮＣ，ｉは、第ｉ番目の番組に関するワードリストに含まれるワードが属するカテゴリーの総数である。また、ＱＣｉｊは、第ｉ番目の番組に関する第ｊ番目のカテゴリーが、情報記憶部３４に登録されている場合には、その時点でのそのカテゴリーに属するワードの時間経過重みＴＴｎの値である（但し、時間経過重みＴＴｎの代わりに、総合重みＴｏｔａｌｎを用いてもよい）。なお、あるカテゴリーに関して、情報記憶部３４の表に複数のワードが記憶されている場合には、上記の重みの値に関して、それらのワードの最大値または平均値を用いる。第ｉ番目の番組に関するワードリストに含まれる第ｊ番目のカテゴリーが、情報記憶部３４に登録されていない場合には、ＱＣｉｊは、０である。このようにして、未来番組と過去履歴との間の、カテゴリーに関する一致度ＴＣｉが求められる。
【０１１４】
また、未来情報提示部５６は、式（９）、式（１０）に基づいてそれぞれ計算した一致度ＴＷｉ、ＴＣｉを用いて、総合一致度を計算する。第ｉ番目の未来番組と、情報記憶部３４に記憶されているユーザーの過去履歴とのコンテンツとの間の総合一致度ＴＴｉは、下の式（１１）によって計算される。
【０１１５】
【数１１】
2017161976.tif 000013
【０１１６】
式（１１）において、βＷ、βＣはそれぞれ、ワードに関する一致度と、カテゴリーに関する一致度の重み係数である。βＷ、βＣは、それぞれ、０以上の実数である。ただし、βＷ、βＣのうちのいずれかの少なくとも１つ以上は、非零値である。
【０１１７】
未来情報提示部５６は、総合一致度ＴＴｉの高い順に未来番組の識別情報（番組ＩＤや、その番組ＩＤに関連付けられた番組タイトル）を、並べる。そして、未来情報提示部５６は、その上位の番組（例えば、上位１個、あるいは上位５個など）をユーザーに対して提示（推薦）する。これにより、ユーザーは、過去履歴に基づいて、近い将来に放送される番組のうち、自身の興味がある番組を認識することができる。さらに、未来情報提示部５６は、ここで上位に位置付けられた番組の自動録画を予約する処理を行う。未来番組の録画の予約は、未来情報提示部５６から録画機能付テレビ受像機８１に送られる信号によって行われる。これにより、ユーザーは、特に操作をすることなく、また自己の興味情報をわざわざ入力することなく、興味のある番組を自動的に録画予約することができる。なお、ここで、録画予約する際に、ユーザーによる確認を行うようにしてもよい。即ち、上位に位置づけられた未来番組それぞれについて、ユーザーの操作に基づいて、実際に録画予約をするか否かを判定するようにしてもよい。
【０１１８】
なお、上述した実施形態における興味情報処理装置の機能の少なくとも一部をコンピューターで実現するようにしても良い。その場合、これらの機能を実現するためのプログラムをコンピューター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ーシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいう「コンピューターシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピューター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、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピューター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。さらに「コンピューター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を送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバーやクライアントとなるコンピューターシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。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く、さらに前述した機能をコンピューター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であっても良い。
【０１１９】
以上、複数の実施形態を説明したが、本発明はさらに次のような変形例でも実施することが可能である。
例えば、録画機能付テレビ受像機８１の代わりに、録画機能を持たないテレビ受像機の機能と、録画機能を持つ録画装置との組み合わせで置き換えてもよい。
ｔｆ／ｉｄｆの値を計算する際に、文書全体の集合を、実施形態に記載した携帯よりも、より広い範囲の文書集合としてもよい。
ネット情報処理部１６と番組情報処理部２６とがそれぞれ、ワードに対応するカテゴリーを特定する代わりに、情報統合管理部３３が、概念辞書記憶部３２を参照してカテゴリーを特定するようにしてもよい
興味情報処理装置１が複数のユーザーの興味情報を個別に管理するようにしてもよい。その場合、情報記憶部３４内に、ユーザーごとの表を保持するようにする。また、各時点でのユーザーを識別し、ユーザーに応じた履歴を記録していくようにする。また、情報提示の時点で識別されたユーザーについて、履歴を参照して、情報を提示するようにする。
【０１２０】
本実施形態の利用シーンとして想定される例は、次の通りである。
例えば、ユーザーが「宮城」に関するウェブページを検索しているうちに、ユーザーが過去に興味を持った「こけし」の情報も提示する。
また、例えば、ユーザーが過去に興味を持った「こけし」の情報が含まれる未来番組（例えば、次週の番組表に含まれている番組）をユーザーに推薦する。あるいは、その番組を自動的に録画予約する。
また、ネット情報処理部１６がネット重みを算出する代わりに、ネット重み判定部１４がネット重みを算出するようにしてもよい。
また、番組情報処理部２６が注視重みを算出する代わりに、注視判定部２４が注視重みを算出するようにしてもよい。
【０１２１】
以上、この発明の実施形態について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、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【産業上の利用可能性】
【０１２２】
本発明は、例えば、放送やインターネットによるコンテンツを提供する事業に利用可能である。
【符号の説明】
【０１２３】
１  興味情報処理装置
１２  ブラウザー機能部
１４  ネット重み判定部
１６  ネット情報処理部
２２  番組情報取得部
２４  注視判定部
２６  番組情報処理部
３２  概念辞書記憶部
３３  情報統合管理部
３４  情報記憶部
５０  情報提示部
５２  過去情報提示部
５４  現在情報提示部
５６  未来情報提示部
【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】
2017161976.tif 000020
【図８】
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【図９】
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