(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークを介してコンテンツ紹介情報を閲覧させる紹介部と、
ネットワークを介してコンテンツに対する感想文を受け付ける感想文受付部と、
受け付けた感想文をネットワーク上で閲覧させる第一閲覧部と、を有するコンテンツ紹介サーバ装置と、
コンテンツ紹介サーバ装置の感想文受付部にて受け付けられた複数の感想文を文章として取得する感想文取得手段を含む文章取得部と、
取得した文章を形態素解析して文章に関連付けて単語を抽出する抽出部と、
抽出した単語をその文章中での出現頻度で加重する加重部と、
加重結果を文章に関連付けて蓄積する蓄積部と、
単語ごとの加重結果積を用いて文章比較をするための演算式を格納した演算式格納部と、
蓄積部の加重結果と、演算式格納部の演算式とを利用して文章同士を比較する比較部と、
比較結果を出力する出力部と、を有するリコメンド装置と、
からなるリコメンドシステム。
【請求項２】
前記リコメンド装置は、
感想文取得手段で取得した感想文の感想対象を識別する感想対象識別情報取得部と、
感想対象識別情報と、単語ごとの加重結果に対する補正値とを関連付けて保持する補正値保持部と、
前記補正値保持部にて保持されている補正値から、前記取得した感想対象識別情報に基づいて単語ごとの加重結果に対する補正値を取得する補正値取得部と、
前記取得した補正値を利用して単語の加重結果を補正する加重結果補正部と、を有するとともに、
蓄積部は、加重結果補正部で補正された加重結果を蓄積する請求項１に記載のリコメンドシステム。
【請求項３】
コンテンツ紹介サーバ装置は、
リコメンド装置から出力される比較結果を取得する比較結果取得部と、
取得した比較結果をネットワーク上で閲覧させる第二閲覧部と、
を有する請求項２に記載のリコメンドシステム。
【請求項４】
コンテンツ紹介サーバ装置は、
紹介部にて紹介情報が閲覧可能な複数のコンテンツ中のお気に入りコンテンツの特定をネットワークを介して受け付けるお気に入りコンテンツ特定受付部と、
お気に入りコンテンツ特定受付部にて受け付けられたお気に入りコンテンツに対する感想文を利用して他のコンテンツと比較した結果を比較結果取得部から取得するお気に入りコンテンツ比較結果取得部と、
取得したお気に入りコンテンツ比較結果をネットワーク上で閲覧させる第三閲覧部と、
をさらに有する請求項２または３に記載のリコメンドシステム。
【請求項５】
第三閲覧部は、お気に入りコンテンツ比較結果として、指標化した演算結果をコンテンツに関連付けたお気に入りコンテンツ比較結果を閲覧させる指標付閲覧手段を有する請求項４に記載のリコメンドシステム。
【請求項６】
演算式格納部に格納されている式が下記数１で示す式である請求項２から５のいずれか一に記載のリコメンドシステム。
【数１】
0004883644.tif 000003
【請求項７】
コンテンツ紹介サーバ装置とリコメンド装置とからなるリコメンドシステムの制御方法であって、
コンテンツ紹介サーバ装置にて
ネットワークを介してコンテンツ紹介情報を閲覧させる紹介ステップと、
ネットワークを介してコンテンツに対する感想文を受け付ける感想文受付ステップと、
受け付けた感想文をネットワーク上で閲覧させる第一閲覧ステップと、を計算機に実行させ、
リコメンド装置にて、
コンテンツ紹介サーバ装置での感想文受付ステップにて受け付けられた複数の感想文を文章として取得する感想文取得ステップを含む文章取得ステップと、
取得した文章を形態素解析して文章に関連付けて単語を抽出する抽出ステップと、
抽出した単語をその文章中での出現頻度で加重する加重ステップと、
加重結果を文章に関連付けて蓄積部に記録する記録ステップと、
単語ごとの加重結果積を用いて文章比較をするための演算式を取得する演算式取得ステップと、
蓄積部の加重結果と、取得した演算式とを利用して文章同士を比較する比較ステップと、
比較結果を出力する出力ステップと、を計算機に実行させる
リコメンドシステムの制御方法。
【請求項８】
前記リコメンド装置は、感想対象識別情報と、単語ごとの加重結果に対する補正値とを関連付けて保持する補正値保持部を有し、
感想文取得手段で取得した感想文の感想対象を識別する感想対象識別情報取得ステップと、
前記補正値保持部にて保持されている補正値から、前記取得した感想対象識別情報に基づいて単語ごとの加重結果に対する補正値を取得する補正値取得ステップと、
前記取得した補正値を利用して単語の加重結果を補正する加重結果補正ステップと、を計算機に実行させるとともに、
前記記録ステップは、加重結果補正ステップで補正された加重結果を蓄積部に蓄積する請求項７に記載のリコメンドシステムの制御方法。
【請求項９】
コンテンツ紹介サーバ装置にて、
リコメンド装置から出力される比較結果を取得する比較結果取得ステップと、
取得した比較結果をネットワーク上で閲覧させる第二閲覧ステップと、
を計算機に実行させる請求項８に記載のリコメンドシステムの制御方法。
【請求項１０】
コンテンツ紹介サーバ装置にて、
紹介ステップにて紹介情報が閲覧可能な複数のコンテンツ中のお気に入りコンテンツの特定をネットワークを介して受け付けるお気に入りコンテンツ特定受付ステップと、
お気に入りコンテンツ特定受付ステップにて受け付けられたお気に入りコンテンツに対する感想文を利用して他のコンテンツと比較した結果を比較結果取得ステップから取得するお気に入りコンテンツ比較結果取得ステップと、
取得したお気に入りコンテンツ比較結果をネットワーク上で閲覧させる第三閲覧ステップと、
をさらに計算機に実行させる請求項８または９に記載のリコメンドシステムの制御方法。
【請求項１１】
第三閲覧ステップは、お気に入りコンテンツ比較結果として、指標化した演算結果をコンテンツに関連付けたお気に入りコンテンツ比較結果を閲覧させる指標付閲覧ステップをさらに計算機に実行させる請求項１０に記載のリコメンドシステムの制御方法。
【請求項１２】
演算式取得ステップにて取得される式が下記数１で示す式である請求項８から１１のいずれか一に記載のリコメンドシステムの制御方法。
【数１】
0004883644.tif 000004
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザーの趣味嗜好などに合致する情報を当該ユーザーにリコメンドするための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来Ｗｅｂサイト上でのユーザーの行動履歴情報などを蓄積、分析して、例えば商品Ａを購入したユーザーに対し、同じ商品Ａを購入した多くの他のユーザーが好んで購入している商品Ｂをリコメンドする、といったサービスが提供されている。しかし上記サービスでは、複数の他のユーザーの購入履歴を参照するため、同じ商品の購入者という限定があるとはいえ結局は多くのユーザーに買われている「人気の商品」がリコメンドされる傾向が強い。
【０００３】
そこで特許文献１には、以下のような技術が開示されている。すなわち楽曲の紹介文や感想文などのレビューから予め定められた特徴フレーズを抽出し、その特徴フレーズの出現頻度に基づいて楽曲ごとのベクトル値を算出する。そしてベクトル同士のなす角度が小さければ両楽曲は特徴が類似するとして、一方の楽曲を購入などしたユーザーに対して他方の楽曲をリコメンドする、といった技術である。このようにして特許文献１の技術では、人気（購入者数が多い）などの要因に左右されずに、楽曲そのものの類似性をもとにリコメンドを行うことができる。
【特許文献１】特開２００７−２８０３４２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし上記従来技術では、レビュー内の特徴的なフレーズ（例えば「かっこいい曲」、「涙があふれる」など）をあらかじめ決めておく必要がある。そのため特徴フレーズを定める手間がかかってしまう。また、特徴フレーズを全く含まないレビューであれば、それを参考とすることができない、といった課題がある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
以上の課題を解決するために、本発明は、各商品などに対するレビューを形態素解析することで自動的にキーワードを複数抽出し、その出現頻度に応じて点数を付与する。そして、商品間で一致などするキーワードを特定し、そのキーワードに付された点数の合計値で両商品間の類似度を判断する機能を備えるリコメンド装置を提供する。
【０００６】
具体的に、文章を取得する文章取得部と、取得した文章を形態素解析して文章に関連付けて単語を抽出する抽出部と、抽出した単語をその文章中での出現頻度で加重する加重部と、加重結果を文章に関連付けて蓄積する蓄積部と、単語ごとの加重結果積を用いて文章比較をするための演算式を格納した演算式格納部と、蓄積部の加重結果と、演算式格納部の演算式とを利用して文章同士を比較する比較部と、比較結果を出力する出力部と、を有するリコメンド装置である。
【０００７】
また、上記リコメンド装置と、いわゆる「レビューサイト」のように、ネットワークを介して一般ユーザーから投稿レビューを受け付けて公開する機能を備えるコンテンツ紹介サーバ装置とを組み合わせることで、当該コンテンツ紹介サーバ装置に投稿されたレビューをリコメンド装置での類似度などの比較判断処理に利用できるよう構成したリコメンドシステムも提供する。
【０００８】
具体的に、ネットワークを介してコンテンツ紹介情報を閲覧させる紹介部と、ネットワークを介してコンテンツに対する感想文を受け付ける感想文受付部と、受け付けた感想文をネットワーク上で閲覧させる第一閲覧部と、からなるコンテンツ紹介サーバ装置と、前記文章取得部がコンテンツ紹介サーバ装置の感想文受付部にて受け付けられた感想文を文章として取得する感想文取得手段を有する上記のリコメンド装置と、からなるリコメンドシステムである。
【０００９】
図２０は、従来のリコメンドシステムによる映画のリコメンド画面と、上記構成をとる本件発明のリコメンドシステムによる映画のリコメンド画面の一例を表す図である。この図２０（ａ）にあるように、従来のリコメンドシステムでは、宇宙から飛来する隕石による地球滅亡の危機を描いた映画「アルマゲドン」に興味があるユーザーに対して、海賊映画の「パイレーツ・オブ・カリビアン」や、ヒューマンドラマである「ショーシャンクの空に」、時間ＳＦ物である「バック・トゥ・ザ・フューチャー」などが人気作品であるがゆえにリコメンドされている。
【００１０】
一方で図２０（ｂ）にあるように、上記構成の本件発明のリコメンドシステムでは、同じ映画「アルマゲドン」に関して、隕石飛来によるパニック映画である「ディープ・インパクト」や、地球の内部核異変によるパニック映画である「ザ・コア」、宇宙人襲来を描くＳＦ映画「インデペンデンス・デイ」が、その内容的な近さからリコメンドされていることが分かる。
【発明の効果】
【００１１】
以上のような構成をとる本発明によって、形態素解析で自動的に抽出されたキーワードの出現頻度に応じた合計値を利用して、文章の類似度などを判断することができる。またさらに、ネットワーク上で公開されている数多くの商品などの紹介文や投稿レビューを利用することで、人気（購入者数）などの要因に左右されずに、文章で示されるコンテンツの内容そのものの類似性をもとにリコメンドを行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下に、図を用いて本発明の実施の形態を説明する。なお、本発明はこれら実施の形態に何ら限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において、種々なる態様で実施しうる。
【００１３】
なお、実施例１は、主に請求項１、６、７、１２について説明する。また、実施例２は、主に請求項２、８について説明する。また、実施例３は、主に請求項３、９について説明する。また、実施例４は、主に請求項４、１０について説明する。また、実施例５は、主に請求項５、１１について説明する。
【００１４】
≪実施例１≫
【００１５】
<概要>
【００１６】
図１は、本実施例のリコメンド装置によるリコメンドの一例を説明するための概念図である。この図１（ａ）にあるように、本実施例のリコメンド装置が「力の統一」について書かれた文章Ａを形態素解析処理し、文章中に含まれる例えば「重力」、「電磁力」、「弱い力」、「強い力」、「統一理論」などの単語を抽出する。そして、文章中の出現頻度に応じて、単語ごとに、例えば「重力  ２７」、「電磁力  １７」、・・・という具合に加重点数を付与する。
【００１７】
また、上記文章Ａの比較対象となる文章Ｂについても同様に形態素解析によって単語を抽出し、単語ごとに「ビッグバン  ５１」、「統一  ２７」、・・・という具合に加重点数を付与する。
【００１８】
そして、両文章中で同一（同義）の抽出単語、例えば「重力」や「膠着子（ウィークボゾン）」などのそれぞれについて加重点数の積「重力  ２７×１２＝３２４」、「膠着子（ウィークボゾン）  １１×２０＝２２０」、・・・という具合に算出する。そしてその算出値を合計することで、両文章の内容的な類似度を示す指標値が求める、という具合である。そして、例えば文章Ａを基準として、文章Ｃ，Ｄ、・・・に対しても同様に指標値を求め、その結果、指標値の最も大きい文章Ｂが文章Ａと最も内容的に類似している、と判断する。
【００１９】
そして、本実施例のリコメンド装置ではこのような判断結果を利用して、例えば文章Ａが掲載されたＷｅｂページＡの閲覧者に対し、文章Ｂが記載されたＷｅｂページＢの閲覧をリコメンドする、という具合である。また、ここで比較する文章が商品やサービスなどの紹介文や感想レビューなどであれば、文章の類似性によって商品同士の類似性が示されていると考え、一方の商品などの購入者に対し他方の商品購入をリコメンドする、という具合である。
【００２０】
<機能的構成>
【００２１】
図２は、本実施例のリコメンド装置における機能ブロックの一例を表す図である。この図にあるように、本実施例の「リコメンド装置」（０２００）は、「文章取得部」（０２０１）と、「抽出部」（０２０２）と、「加重部」（０２０３）と、「蓄積部」（０２０４）と、「比較部」（０２０５）と、「演算式格納部」（０２０６）と、「出力部」（０２０７）と、からなる。
【００２２】
なお、以下に記載する本装置、また実施例２などで説明するその他の装置の機能ブロックは、ハードウェア、ソフトウェア、又はハードウェア及びソフトウェアの両方として実現され得る。具体的には、コンピュータを利用するものであれば、ＣＰＵや主メモリ、バス、あるいは二次記憶装置（ハードディスクや不揮発性メモリ、ＣＤやＤＶＤなどの記憶メディアとそれらメディアの読取ドライブなど）、情報入力に利用される入力デバイス、印刷機器や表示装置、その他の外部周辺装置などのハードウェア構成部、またその外部周辺装置用のインターフェース、通信用インターフェース、それらハードウェアを制御するためのドライバプログラムやその他アプリケーションプログラム、ユーザーインターフェース用アプリケーションなどが挙げられる。
【００２３】
そして主メモリ上に展開したプログラムに従ったＣＰＵの演算処理によって、入力デバイスやその他インターフェースなどから入力されメモリやハードディスク上に保持されているデータなどが加工、蓄積されたり、上記各ハードウェアやソフトウェアを制御するための命令が生成されたりする。また、この発明は装置やシステムとして実現できるのみでなく、方法としても実現可能である。また、このような発明の一部をソフトウェアとして構成することができる。さらに、そのようなソフトウェアをコンピュータに実行させるために用いるソフトウェア製品、及び同製品を記録媒体に固定した記録媒体も、当然にこの発明の技術的な範囲に含まれる（本明細書の全体を通じて同様である）。
【００２４】
「文章取得部」（ステップＳ０２０１）は、文章を取得する機能を有し、例えば、通信ＩＦ（インターフェース）や、ユーザー用の入力デバイス、ＧＵＩ、文章取得プログラムなどによって実現することができる。具体的に文章取得部は、例えばクローラアプリケーションを利用し、ネットワークを介してＨＴＭＬ文書データやその他ドキュメントデータを取得するよう構成すると良い。このように構成した場合には、ネットワーク上のＷｅｂページの文章などを取得することができる。
【００２５】
また、文章取得部は、例えばＧＵＩなどを介してユーザーがキーボード入力などで入力した文章を取得するよう構成しても良い。その場合には、ユーザー端末上で入力、作成された文書を取得することができる。また、撮影装置やスキャナと、ＯＣＲ（光学式文字認識）アプリケーションなどにより、紙文書などに記載された文章を自動的にデジタルデータ化し取得するよう構成しても良い。
【００２６】
「抽出部」（０２０２）は、取得した文章を形態素解析して文章に関連付けて単語を抽出する機能を有し、例えばＣＰＵなどの演算装置や形態素解析プログラムを含む抽出プログラムによって実現することができる。具体的に、この抽出部は、ます形態素解析プログラムにしたがって、文章取得部で取得した各種文章の形態素解析処理を行う。なお、形態素解析処理については、従来同様に例えば単語辞書や構文ルール辞書などを利用したパターンマッチングなどによる文章の単語分解処理や、隠れマルコフモデルなどの確率的言語モデルを利用したスコアリングによる単語分解処理によって行うと良い。また、もちろん抽出される単語は、形態素解析の解析ルールの設定次第で複数の単語からなる慣用句などであっても良い。
【００２７】
そして上記形態素解析処理を経て、取得した文章の中から例えば「電磁力」、「重力」などの単語を抽出する。つづいて、例えば文章ＩＤと、その抽出した単語とを関連付けたテーブルデータなどを抽出プログラムにしたがって生成し、フラッシュメモリなどにて保持する、という具合である。このように本実施例では、文章中から任意に単語を抽出するため、特定のフレーズ（抽出単語）を定める必要が無い。
【００２８】
「加重部」（０２０３）は、抽出した単語をその文章中での出現頻度で加重する機能を有し、例えばＣＰＵなどの演算装置や加重プログラムなどによって実現することが出来る。「出現頻度で加重」とは、文章中の出現頻度に応じて単語ごとに異なった値を付与する処理をいう。例えば文章中の全単語の出現数（例えば名詞格のみとしても良い。また助詞や助動詞などは除いても良い。）を母数とし、単語Ａ、Ｂ、Ｃ、・・・のそれぞれの出現回数を示す割合をその加重値とする、という具合である。そのほか、出現回数そのものを加重値としても良い。
【００２９】
また、抽出した単語は同義語（類義語）辞典などを参照して、複数の同義語（類義語）を一の単語としてまとめてその出現頻度に応じた加重処理を行うよう構成しても良い。また、例えば品詞やその文字内容に応じて、補正テーブルなどを参照し単語ごとの加重値に補正をするよう構成しても良い。具体的に、文章が食事の感想レビューなどであれば「おいしい」、「辛い」などの単語についてはその加重値が高くなるよう補正する、という具合である。
【００３０】
そしてこのように文章中の単語の単語ごとに付与された加重値を用いて、本実施例のリコメンド装置では以下の構成によって文章同士を比較する。
【００３１】
「蓄積部」（０２０４）は、加重結果を文章に関連付けて蓄積する機能を有し、例えばＨＤＤ（ハードディスクドライブ）やフラッシュメモリ、その他の記録媒体や、記録プログラムによって実現することができる。
【００３２】
図３は、このような蓄積部に蓄積されている加重結果の一例を表す図である。この図にあるように、例えば文章ごとに「レビューＩＤ」が付与されており、そのレビューＩＤと出現キーワードおよびその加重値がテーブルデータとして示されている。また、当該文章が何らかのコンテンツと関連する場合（例えば、ある映画コンテンツの紹介文や感想文など）には、レビューＩＤにさらに「コンテンツＩＤ」が関連付けてられていても良い。すなわち、図３に示すテーブルデータ中の一番上のレコードでは、「コンテンツＩＤ：ｉｄ３２８９０７」で示される映画（コンテンツ）に関する紹介文を「レビューＩＤ：１１１１１１」としている。そして、その紹介文中の抽出単語として「電磁力（加重値５７）」や「ビッグバン（加重値１）」などが示されている、という具合である。
【００３３】
「演算式格納部」（０２０５）は、演算式を格納する機能を有し、例えばＨＤＤ（ハードディスクドライブ）やフラッシュメモリ、その他の記録媒体や、記録プログラムに演算式を格納、保持することで実現することができる。「演算式」とは、単語ごとの加重結果積を用いて文章比較をするための式をいい、例えば２つの文章間での同一単語の加重値の積を算出し、全単語の算出値を全て加算する式を基本として、その基本式の各パラメータに補正値を乗じたり補正値を加えたりする式などが挙げられる。すると、２つの文章のそれぞれにおいて同一単語が頻出している場合には、上記演算式の演算結果は同一単語が頻出しない場合に比べて大きな値をとることになる。したがって、このような演算式による演算結果を比較することで、２つの文章間における出現単語の類似性を判断することができる。そしてその出現単語の類似性から２つの文章間における内容の類似性を推測することができる、という具合である。
【００３４】
なお、演算式の具体的な例としては以下の式が挙げられる。
【数１】
0004883644.tif 000002
【００３５】
なお、上記演算式は以下のような演算処理を示している。すなわち、まず前述のように蓄積部にて蓄積されている比較元の文章αから抽出された単語について、識別番号ｎ（１からｋ）を付し、その単語の加重値をＰｎとする。また同様に、比較対象となる文章βから抽出された単語について識別番号ｍ（１からｌ）を付し、その単語の加重値をＣｍとする。そして文章αのキーワードｎ（１からｋ）と、文章βのキーワードｍ（１からｌ）について一致するか（同義か）などを総当りで判断する。
【００３６】
そしてその判断処理の結果、一致する場合についてはｆ（ｎ，ｍ）＝（Ｐｎ×（Ｃｍ×Ｕ））としてその加重値の積を計算し、一致しない場合には、ｆ（ｎ，ｍ）＝０とする。このようにして２つの文章間でキーワードが一致などする単語の加重値の積を求め、その加重値の積を積算していく、という具合である。
【００３７】
また、ここで格納される演算式は、必ずしも単語ごとの加重結果積を用いるものでなくとも良い。例えば加重結果積の替わりに加重結果和を用いるような、すなわちｆ（ｎ，ｍ）＝（Ｐｎ＋（Ｃｍ×Ｕ））などとする演算式であっても良い。あるいは、加重結果積の替わりに加重結果の相加平均や相乗平均、調和平均などを用いる演算式なども挙げられる。
【００３８】
「比較部」（０２０６）は、蓄積部の加重結果と、演算式格納部の演算式とを利用して文章同士を比較する機能を有し、ＣＰＵなどの演算装置や比較プログラムによって実現することができる。具体的に、上記のようにフラッシュメモリなどに格納されている演算式と、単語ごとの加重値を主メモリに格納する。そしてＣＰＵによって加重値を変数とする演算式の演算処理を実行し、演算結果を算出する。そしてその演算結果の値の大小を、ＣＰＵの論理演算処理によって行い、文章同士の類似性の比較を実行する、という具合である。
【００３９】
図４は、この比較部における演算および演算結果を利用した比較処理の一例を表す概念図である。この図にあるように、文章Ａと文章Ｂとの双方に出現する単語「電磁力」について、例えば図３に示すようなテーブルデータを参照し、それぞれ加重値「５７」と「１８」が取得される。そして、演算式にしたがいその値を掛け合わせ、加重結果積「１０２６」を算出する。また、その他の双方出現単語「重力」、「統一理論」、・・・「ウィークボゾン」などについてもそれぞれ、加重結果積「３８４」、「２９４」、・・・「１６」を算出し、それら値を全て加算した合計値α「２３４６」を算出する。
【００４０】
つづいて、文章Ａと、Ｂとは別の文章Ｃとについても同様に単語ごと加重値と演算式を用いて合計値「１８７２」を算出する。そして、その合計値を大小比較すると、文章Ａと文章Ｂとの合計値の方が、文章Ａと文章Ｃとの合計値と比較して値が大きいと判断される。したがって、文章Ｂと文章Ｃとについて、文章Ａとの出現単語の類似性を比較すると文章Ｂの方が文章Ａとの類似性が高いと判断できる、という具合である。
【００４１】
「出力部」（０２０７）は、比較結果を出力する機能を有し、例えば外部機器に接続されるＩ／Ｏ（インプット／アウトプット）や出力プログラムによって実現することができる。具体的に、上記のような判断結果を示す出力を、内部又は外部の演算装置に対して「Ｉ／Ｏ」から行う。そして当該演算装置にて、類似性が高いとの比較結果が出された文章、またはその文章に係る商品などのリコメンド処理を実行する、という具合である
【００４２】
なお、出力部から出力された比較結果に応じたリコメンド処理としては以下のような処理が挙げられる。例えば前述のように、その比較結果から一の文章に対して類似性が高いとされる他の文章そのものをリコメンドしても良い。あるいは販売商品や、映画、ゲーム、書籍などのコンテンツメディアの紹介文／感想文についての比較結果であれば、その紹介文などが類似する商品などをリコメンドしても良い。
【００４３】
このようにして、本実施例のリコメンド装置によって、形態素解析処理によって自動的に抽出された単語に応じて文章の類似度を判断することができる。そして、その判断結果にしたがって文章内容そのものの類似性をもとにした各種リコメンドを行うことができる。
【００４４】
なお、上記構成をとる本実施例のリコメンド装置は、例えばインターネット上のサーバ装置に組み込まれ、クライアント端末からのリクエストに応じるなどして上記判断結果に応じたリコメンドを行うよう構成しても良い。あるいは、クライアント端末装置に組み込まれ、キャッシュに保持されているネットワーク上のＷｅｂページ文書データや、ローカルの記憶装置に保持されている文章データに対して比較処理を行う、上記リコメンドを行うよう構成しても良い。
【００４５】
<ハードウェア構成>
【００４６】
図５は、上記機能的な各構成要件をハードウェアとして実現した際の、リコメンド装置における構成の一例を表す概略図である。この図を利用して文章の類似度判断処理におけるそれぞれのハードウェア構成部の働きについて説明する。
【００４７】
この図にあるように、リコメンド装置は、抽出部、加重部及び比較部であり、またその他の各種演算処理を実行する「ＣＰＵ」（０５０１）と、「主メモリ」（０５０２）と、を備えている。また蓄積部及び演算式格納部である「フラッシュメモリ」（０５０３）や、文章取得部及び出力部である「Ｉ／Ｏ」なども備えている。そしてそれらが「システムバス」などのデータ通信経路によって相互に接続され、情報の送受信や処理を行う。
【００４８】
また、「主メモリ」にはプログラムが読み出され、「ＣＰＵ」は読み出された当該プログラムを参照、解釈することで各種演算処理を実行する。また、この「主メモリ」や「フラッシュメモリ」にはそれぞれ複数のアドレスが割り当てられており、「ＣＰＵ」の演算処理においては、そのアドレスを特定し格納されているデータにアクセスすることで、データを用いた演算処理を行うことが可能になっている。
【００４９】
ここで、「主メモリ」に読み出されている文章取得プログラムを「ＣＰＵ」が解釈し、そのプログラムに従って、本実施例のリコメンド装置は「Ｉ／Ｏ」からの文章データ入力待ち状態に制御される。そして、例えば「Ｉ／Ｏ」に接続されたキーボードによって入力された文字データ列を文章として取得する。あるいは、文書取得プログラムに含まれるいわゆる「クローラプログラム」に従い、周期的にネットワーク上のＷｅｂ文書データを「Ｉ／Ｏ」から取得する。そして、このようにして取得した文章データ１を「主メモリ」のアドレス１に格納する。
【００５０】
つづいて、「ＣＰＵ」は抽出プログラムを解釈し、その解釈結果に従い、「主メモリ」のアドレス１に格納されている文章１から単語を抽出する処理を実行する。具体的には、例えば「ＣＰＵ」は「フラッシュメモリ」のアドレスＢに格納されている単語辞書を参照し、最長一致法を利用して「辞書中の単語」と「文章中の単語」とのパターンマッチング処理を行う。そして抽出された単語について「ＣＰＵ」は「フラッシュメモリ」の文法辞書を参照し、文法辞書で示される単語品詞の活用や接続関係から単語が正しく抽出されているか否かの判断処理を実行する。その判断の結果、正しくないと判断された抽出単語については、別の区切り箇所を再パターンマッチング処理によって見つけ出し、文法的に正しい形で文章中の単語を抽出する。またここで「ＣＰＵ」は、抽出プログラムに従い「フラッシュメモリ」に格納されている類義語辞書を参照し、抽出した単語のうち類義語をまとめて一の単語としてまとめる処理を行っても良い。そして、このように抽出された単語を、キーワードとして「主メモリ」のアドレス２、・・・などに格納する。
【００５１】
つづいて「ＣＰＵ」は加重プログラムを解釈し、その解釈結果に従い「主メモリ」のアドレス２、・・・に格納されている単語に対する加重処理を実行する。具体的には、例えば一の文章から抽出された全ての単語の出現数をカウントする。つづいて、加重対象となる単語（キーワード１）の出現数をカウントし、「ＣＰＵ」の演算処理によってキーワード１の文章中の出現割合（％）を算出する。そして、その算出値をキーワード１に対する加重値として「主メモリ」のアドレス３に格納する、という具合である。そして、文章に出現するその他の単語（キーワード２、キーワード３、・・・）についても同様の演算処理を実行し、単語ごとの加重値を算出する。
【００５２】
そして、「ＣＰＵ」は蓄積記録プログラムにしたがって、その算出結果を文章１の識別情報と関連付けて、例えば図３に示すような加重結果ＤＢ（データベース）として「フラッシュメモリ」のアドレスＤに書込む。また、上記文章取得プログラム、抽出プログラム、加重プログラム、蓄積記録プログラムに係る処理をその他の文章（文章２、文章３、・・・）についても同様に実行し、やはり文章２，３、・・・の単語ごとの加重値を、その文章の識別情報と関連付けて「フラッシュメモリ」の加重結果ＤＢに書込む。
【００５３】
つづいて「ＣＰＵ」は比較プログラムを解釈し、その解釈結果に従い「フラッシュメモリ」に格納されている加重結果ＤＢと演算式を参照して、２つの文章（例えば文章１と文章２）の比較処理を実行する。具体的に例えば、加重結果ＤＢを参照して文章１の抽出単語群と文章２の抽出単語群とを比較することで、両文章中に共通して出現する単語を上位１００個など特定する。続いて、図４に示すように、共通出現単語の加重値の積を「ＣＰＵ」の演算処理によって算出し、さらに各積を加算した値を算出する。そして、算出した加重結果積の積算値を文章１と文章２の内容的な類似度を示す比較指標値として、「主メモリ」のアドレス４に格納する。また、文章１と文章３、文章２と文章３という具合にその他の文章同士に関しても上記同様に加重結果積の積算値を算出し、「フラッシュメモリ」の比較指標値ＤＢに書込む。
【００５４】
そして、例えば文章１と内容が類似する文章をリコメンドする場合には、「ＣＰＵ」は比較プログラムに従い比較指標値ＤＢを参照して、文章１との加重結果積積算値が最も大きくなる文章、例えば文章２の識別情報を取得する。すると、その取得された文章２の識別情報が「主メモリ」のアドレス５に比較の判断結果として格納され、当該判断結果が出力プログラムにしたがい「Ｉ／Ｏ」から出力される、という具合である。
【００５５】
そして出力された判断結果を利用して、リコメンド装置は従来同様のリコメンドプログラムなどに従ったＣＰＵの演算処理などによって、文章２や文章２に関連付けられている商品のリコメンドを、所定のクライアント端末（リコメンドのリクエストを送信した端末）に対して実行する。
【００５６】
<処理の流れ>
【００５７】
図６は、本実施例のリコメンド装置における処理の流れの一例を表すフローチャートである。なお、以下に示すステップは、上記のような計算機の各ハードウェア構成によって実行されるステップであっても良いし、媒体に記録され計算機を制御するためのプログラムを構成する処理ステップであっても構わない。
【００５８】
この図にあるように、まず、文章を取得する（ステップＳ０６０１）と、取得した文章を形態素解析する（ステップＳ０６０２）。そして形態素解析の結果判明した文章中の単語を、文章（の識別情報など）に関連付けて抽出する（ステップＳ０６０３）。つづいて、抽出した単語を文章中の出現頻度で加重し（ステップＳ０６０４）、加重結果を文章（の識別情報など）に関連付けて蓄積部に記録する（ステップＳ０６０５）。
【００５９】
そして、単語ごとの加重結果積を用いて文章比較するための演算式を格納部などから取得する（ステップＳ０６０６）と、蓄積部に蓄積されている加重結果と、取得した演算式とを利用して文章同士を比較する（ステップＳ０６０７）。そして、その比較結果を出力し（ステップＳ０６０８）、リコメンドに利用する。
【００６０】
<効果の簡単な説明>
【００６１】
以上のように本実施例のリコメンド装置によって、形態素解析処理によって自動的に抽出された単語に応じて文章の類似度を判断することができる。そして、その判断結果にしたがって文章内容そのものの類似性をもとにした各種リコメンドを行うことができる。
【００６２】
≪実施例２≫
【００６３】
<概要>
【００６４】
図７は、上記実施例１のリコメンド装置を含むリコメンドシステムの特徴点を説明するための図である。この図にあるように、本実施例のリコメンド装置では、リコメンドのために比較に利用する文章として「Ｗｅｂページ上の映画レビュー」といったネットワーク上の感想文を取得する点を特徴とする。
【００６５】
すなわち、ネットワーク上には、例えば映画レビューサイトのほか、グルメレビューサイト、本のレビューサイト、あるいは商品レビューサイトなどが存在し、それらサイトにてコンテンツや商品に関するさまざまな感想文が公開されている。そこで、本実施例では、このようなネットワーク上のさまざまなものに対する膨大な数の感想文を取得することで、例えば一本の映画に関して多くのユーザーの感想文を参照して確度の高い内容の類似性比較判断をすることができる。
【００６６】
<機能的構成>
【００６７】
図８は、本実施例のリコメンドシステムにおける機能ブロックの一例を表す図である。この図にあるように、本実施例のリコメンドシステムは、「リコメンド装置」（０８００）と、「コンテンツ紹介サーバ装置」（０８１０）と、からなる。
【００６８】
なお、この「リコメンド装置」は、基本的には上記実施例１で説明したものと同様である。すなわち、図８にあるように「リコメンド装置」（０８００）は、上記実施例を基本として、「文章取得部」（０８０１）と、「抽出部」（０８０２）と、「加重部」（０８０３）と、「蓄積部」（０８０４）と、「比較部」（０８０５）と、「演算式格納部」（０８０６）と、「出力部」（０８０７）と、からなる。なお、これら構成要件はすでに記載済みであるのでその説明は省略する。
【００６９】
そして、このリコメンド装置における実施例1との相違点は、文章取得部が「感想文取得手段」（０８０８）をさらに有する点である。
【００７０】
「感想文取得手段」（０８０８）は、コンテンツ紹介サーバ装置の感想文受付部にて受け付けられた感想文を文章として取得する機能を有する。「感想文」とは、コンテンツを含む商品やサービスに対してユーザーが記載する文章をいい、例えば、映画、本、音楽、テレビ番組、ゲーム、食材、レストラン、ホテルなどさまざまな商品やサービスに対してユーザーが記述した文章をいう。
【００７１】
そして本実施例のリコメンド装置では、ここで取得された感想文を用いて、上記実施例1で説明したような抽出単語の加重結果積による文章（感想文）同士の比較を行う。そしてその比較結果を利用して、感想文の感想対象である商品やサービスの類似性に基づくリコメンドを行う、という具合である。
【００７２】
つづいて、上記リコメンド装置にて取得する感想文の取得元となる「コンテンツ紹介サーバ装置」における機能ブロックついて、図８を用いて以下に説明する。なお、コンテンツ紹介サーバ装置とは、コンテンツを紹介するためのＷｅｂページ（ＨＴＭＬ文書データ）やその他文章データをネット上で公開する機能を備えるサーバ装置をいう。なお、このサーバ装置で紹介される「コンテンツ」とは、デジタルメディアコンテンツに代表されるいわゆる「情報コンテンツ」のみならず、一般的な商品やサービスによって提供される商品／サービス内容も含む概念である。
【００７３】
この図８にあるように、本実施例の「コンテンツ紹介サーバ装置」（０８１０）は、「紹介部」（０８１１）と、「感想文受付部」（０８１２）と、「第一閲覧部」（０８１３）と、からなる。
【００７４】
「紹介部」（０８１１）は、ネットワークを介してコンテンツ紹介情報を閲覧させる機能を有する。また「コンテンツ紹介情報」とは、コンテンツに関する事柄（内容やコンテンツ作成者、作成日時など）をユーザーに知らせるために用意された情報をいい、例えば、コンテンツの提供者が作成、提供するコンテンツ紹介／説明用のＷｅｂページなどが挙げられる。
【００７５】
そしてこの「紹介部」は、例えば通信ＩＦや紹介プログラム、コンテンツの紹介文を記載したＷｅｂページなどによって実現することができる。具体的に、コンテンツ紹介サーバ装置はこの紹介部にてＨＤＤなどにコンテンツ紹介／説明用のＷｅｂページなどを保持しておく。そして、インターネット網などを介したクライアント端末からのＨＴＴＰリクエストを受け付けると、それに応じて当該Ｗｅｂページをクライアント端末に返信する。そしてクライアント端末にてブラウザが所定の処理を行い受信したＷｅｂページをディスプレイにて表示することで、ネットワークを介してコンテンツ紹介情報を閲覧させる、という具合である。
【００７６】
「感想文受付部」（０８１２）は、ネットワークを介してコンテンツに対する感想文を受け付ける機能を有し、例えば通信ＩＦや紹介プログラム、感想文入力送信フォームを備えたＷｅｂページなどによって実現することができる。具体的に、前記の紹介部の作用によってクライアント端末に送信されるコンテンツ紹介Ｗｅｂページにおいて、紹介されたコンテンツに対する感想を記述するための感想文入力送信フォームを備えるＷｅｂページへのリンクが明示して表示されるよう構成するなどの方法が挙げられる。
【００７７】
そしてクライアント端末にて当該リンクがクリックされＨＴＴＰリクエストが送信されると、コンテンツ紹介サーバ装置ではそれに応じて感想文入力フォームを備えるＷｅｂページをＨＴＴＰレスポンスとして返信する。すると、クライアント端末にて当該Ｗｅｂページの感想文入力フォームに対してユーザーからのコンテンツに対する感想文が入力され、そのＷｅｂページ上の送信ボタンクリックなどに応じて感想文がコンテンツ紹介サーバ装置に対して送信されてくる。それによって、コンテンツ紹介サーバ装置ではネットワークを介してコンテンツに対する感想文を受け付ける、という具合である。
【００７８】
「第一閲覧部」（０８１３）は、受け付けた感想文をネットワーク上で閲覧させる機能を有し、例えば通信ＩＦや第一閲覧プログラム、感想文閲覧用のＷｅｂページにて実現することができる。
【００７９】
図９は、このように感想文をネットワーク上で閲覧させるためのＷｅｂページの一例を表す図である。この図にあるように、映画レビューサイトにて受け付けたある映画コンテンツに対する感想文が、「作品ユーザーレビュー」としてネットワーク上で公開されている、という具合である。そして本実施例では、このようにネットワークを介して幅広く収集、公開されている感想文を上記リコメンド装置にて取得するよう構成することで、容易かつ多くの文章を利用したコンテンツの比較処理を行い、その比較の結果判断される類似性に基づくリコメンドを行うことができる。
【００８０】
<ハードウェア構成>
【００８１】
図１０は、上記機能的な各構成要件をハードウェアとして実現した際の、リコメンドシステムのコンテンツ紹介サーバ装置における構成の一例を表す概略図である。この図を利用して感想文の受付処理などにおけるそれぞれのハードウェア構成部の働きについて説明する。なお、本実施例のリコメンドシステムのリコメンド装置におけるハードウェア構成の一例については、上記実施例１にて記載済みであるのでその説明は省略する。
【００８２】
この図にあるように、コンテンツ紹介サーバ装置は、紹介部、感想文受付部、及び第一閲覧部であり、またその他の各種演算処理を実行する「ＣＰＵ」（１０１１）と、「主メモリ」（１０１２）と、を備えている。また各Ｗｅｂページ用のＨＴＭＬ文書データなどを保持する「ＨＤＤ」（１０１３）や、ネットワークを介してクライアント端末やリコメンド装置と接続される「通信ＩＦ」（１０１４）なども備えている。そしてそれらが「システムバス」などのデータ通信経路によって相互に接続され、情報の送受信や処理を行う。
【００８３】
ここで、クライアント端末Ａ（１０２０Ａ）やＢ（１０２０Ｂ）などから、ネットワークを介して送信された紹介Ｗｅｂページへのアクセスを示すＨＴＴＰリクエストを「通信ＩＦ」にて受信する。すると、「主メモリ」に読み出されている紹介プログラムを「ＣＰＵ」が解釈し、そのプログラムに従ってＨＴＴＰリクエストで示される紹介文Ｗｅｂページを、「ＨＤＤ」のアドレスＡから取得し、「主メモリ」のアドレス１に格納する。つづいて、ＨＴＴＰリクエストで示される送信元に対して、そのＷｅｂページを含むＨＴＴＰレスポンスを生成し、「通信ＩＦ」から送信する。
【００８４】
するとクライアント端末ではリクエストに応じて返信されてきた紹介文Ｗｅｂページを受信し、ブラウザなどの処理を経て自身のディスプレイ上に表示する。また、このコンテンツの紹介Ｗｅｂページには、感想文入力フォームを含む感想文受付Ｗｅｂページへのハイパーリンクが表示されるよう構成されていれば、当該ハイパーリンクへのクリック操作によって感想文受付ＷｅｂページにアクセスするためのＨＴＴＰリクエストが、クライアント端末からコンテンツ紹介サーバ装置に送信される。もちろん、このＨＴＴＰリクエストの送信は、紹介Ｗｅｂページ内のハイパーリンククリック以外の経路、例えば検索やその他手段によって感想文受付ＷｅｂページにＵＲＬを入手することで実行されても良い。
【００８５】
コンテンツ紹介サーバ装置では、このようにしてクライアント端末から送信されたＨＴＴＰリクエストを「通信ＩＦ」にて受信する。すると、「主メモリ」に読み出されている感想文受付プログラムを「ＣＰＵ」が解釈し、そのプログラムに従ってＨＴＴＰリクエストで示される感想文受付Ｗｅｂページを、「ＨＤＤ」のアドレスＢから取得し、「主メモリ」のアドレス２に格納する。つづいて、ＨＴＴＰリクエストで示される送信元に対して、そのＷｅｂページを含むＨＴＴＰレスポンスを生成し、「通信ＩＦ」から送信する。
【００８６】
するとクライアント端末では返信されてきた感想文受付Ｗｅｂページを受信し、ブラウザなどの処理を経て自身のディスプレイ上に表示する。そしてキーボードなどによって感想文受付Ｗｅｂページ内の入力フォームに入力されたユーザーの文章（コンテンツに対する感想文）が、Ｗｅｂページ内の送信ボタン押下などによってクライアント端末からコンテンツ紹介サーバ装置に対して送信される。
【００８７】
コンテンツ紹介サーバ装置では、このように送信されてきた感想文を「通信ＩＦ」にて受信し、「主メモリ」のアドレス３に格納する。すると、「主メモリ」に読み出されている第一閲覧プログラムを「ＣＰＵ」が解釈し、そのプログラムに従って取得した感想文を含む感想文紹介Ｗｅｂページを生成する。そして生成した感想文紹介Ｗｅｂページを「ＨＤＤ」のアドレスＣに記録する。そして、ネットワークを介してクライアント端末から感想文紹介Ｗｅｂページに対するアクセスを示すＨＴＴＰリクエストを「通信ＩＦ」にて受信すると、第一閲覧プログラムにしたがって感想文紹介Ｗｅｂページを、「ＨＤＤ」のアドレスＣから取得し、「主メモリ」のアドレス４に格納する。つづいて、ＨＴＴＰリクエストで示される送信元に対して、そのＷｅｂページを含むＨＴＴＰレスポンスを生成し、「通信ＩＦ」から送信する。
【００８８】
するとクライアント端末では返信されてきた感想文紹介Ｗｅｂページを受信し、ブラウザなどの処理を経て自身のディスプレイ上に表示する、という具合である。
【００８９】
またコンテンツ紹介サーバ装置では、それとともに「主メモリ」のアドレス３に格納されている感想文を、「通信ＩＦ」からネットワークを介してリコメンド装置（０８００）に対して送信する。そして、リコメンド装置ではその感想文を利用して前記実施例で説明したように文章同士の比較判断処理を実行する。そして、その比較判断結果に応じて、感想文の対象となっているコンテンツのリコメンドなどを実行する。
【００９０】
<処理の流れ>
【００９１】
図１１は、本実施例のリコメンドシステムのコンテンツ紹介サーバ装置における処理の流れの一例を表すフローチャートである。なお、以下に示すステップは、上記のような計算機の各ハードウェア構成によって実行されるステップであっても良いし、媒体に記録され計算機を制御するためのプログラムを構成する処理ステップであっても構わない。
【００９２】
この図にあるように、まず、ネットワークを介して閲覧させるためコンテンツ紹介情報を端末に送信する（ステップＳ１１１１）。また、ネットワークを介してコンテンツに対する感想文を受け付ける（ステップＳ１１１２）と、受け付けた感想文をネットワーク上で閲覧させるため端末に送信する（ステップＳ１１１３）。また、それとともに受け付けた感想文を文章としてリコメンド装置に送信する（ステップＳ１１１４）。なお、リコメンド装置における処理の流れは、取得する文章が、このようにコンテンツ紹介サーバ装置から送信された感想文であることに限定される以外は、実施例1で説明したものと同様であるので省略する。
【００９３】
<効果の簡単な説明>
【００９４】
以上のように本実施例のリコメンドシステムでは、ネットワークを介して幅広く収集、公開されている感想文を上記リコメンド装置にて取得することができる。したがって容易かつ多くの文章を利用したコンテンツの比較処理を行い、その比較の結果判断される類似性に基づくリコメンドを行うことができる。
【００９５】
≪実施例３≫
【００９６】
<概要>
【００９７】
図１２は、本実施例のリコメンドシステムによるコンテンツのリコメンド画面の一例を表す図である。ここで上記実施例２にて説明したように、例えば映画感想文（レビュー）が投稿されるＷｅｂページにおいて各映画に対する投稿感想文を収集する。そしてリコメンド装置における感想文を利用した比較判断処理により、映画「○×子」に対して加重結果積の積算値が最も高い映画は「駅伝」である旨の比較結果が出力される。すると本実施例のリコメンドシステムでは、コンテンツ紹介サーバ装置より閲覧可能なＷｅｂページ上などにおいて、その比較結果をこの図１２に示すように表示する。それによって映画「駅伝」を映画「○×子」に興味があるユーザーに対してリコメンドすることができる、という具合である。
【００９８】
また詳細は実施例５で説明するように、そのリコメンド画面中にその加重結果積の積算値などを表示しても良い。このようにリコメンドの判断の元になった加重結果積の積算値をユーザーに提示することで、ユーザーはリコメンドされた結果に対してより客観的に判断する事などができる。
【００９９】
<機能的構成>
【０１００】
図１３は、本実施例のリコメンドシステムにおける機能ブロックの一例を表す図である。この図にあるように、本実施例のリコメンドシステムは、実施例２と同様に「リコメンド装置」（１３００）と、「コンテンツ紹介サーバ装置」（１３１０）と、からなる。
【０１０１】
なお、「リコメンド装置」の機能ブロックは、上記実施例１及び実施例２で説明したものと同様であるため図示およびその説明は省略する。
【０１０２】
また、「コンテンツ紹介サーバ装置」も、上記実施例２を基本として、「紹介部」（１３１１）と、「感想文受付部」（１３１２）と、「第一閲覧部」（１３１３）と、を有する。なお、これら構成要件は上記実施例にてすでに記載済みであるのでその説明は省略する。そして本実施例のリコメンドシステムでは、このコンテンツ紹介サーバ装置が、さらに「比較結果取得部」（１３１４）と、「第二閲覧部」（１３１５）と、を有する点を特徴とする。
【０１０３】
「比較結果取得部」（１３１４）は、リコメンド装置から出力される比較結果を取得する機能を有し、例えば通信ＩＦや比較結果取得プログラムなどで実現できる。比較結果とは、加重結果と演算式とを利用した感想文同士の比較結果をいい、例えば上記実施例１にて説明したような加重結果積の積算値が最も高い数値をとる感想文の識別情報などが挙げられる。その他にも、加重結果積の積算値そのものが比較結果として取得されても良い。
【０１０４】
「第二閲覧部」（１３１５）は、取得した比較結果をネットワーク上で閲覧させる機能を有し、例えば通信ＩＦや第二閲覧プログラム、比較結果閲覧用のＷｅｂページなどにて実現することができる。具体的に、取得した比較結果を所定のＷｅｂページテンプレートなどに当てはめて図１２に示すような比較結果閲覧用のＷｅｂページを生成する。そして、クライアント端末からのアクセスを示すＨＴＴＰリクエストに応じて当該Ｗｅｂページを返信することで、取得した比較結果をネットワーク上で閲覧させるという具合である。
【０１０５】
このようにして、ユーザーはコンテンツ紹介サーバ装置にて紹介されているコンテンツについて、そのコンテンツに内容が似ていると思われる別のコンテンツを知ることができるようになる。
【０１０６】
<処理の流れ>
【０１０７】
図１４は、本実施例のリコメンドシステムのコンテンツ紹介サーバ装置における処理の流れの一例を表すフローチャートである。なお、以下に示すステップは、上記のような計算機の各ハードウェア構成によって実行されるステップであっても良いし、媒体に記録され計算機を制御するためのプログラムを構成する処理ステップであっても構わない。
【０１０８】
この図１４（ａ）にあるように、まず、ネットワークを介して閲覧させるためコンテンツ紹介情報を端末に送信する（ステップＳ１４１１）。また、ネットワークを介してコンテンツに対する感想文を受け付ける（ステップＳ１４１２）と、受け付けた感想文をネットワーク上で閲覧させるため端末に送信する（ステップＳ１４１３）。また、それとともに受け付けた感想文を文章としてリコメンド装置に送信する（ステップＳ１４１４）。
【０１０９】
そしてリコメンド装置において、コンテンツ紹介サーバ装置から送信された感想文を利用して実施例１で説明したような比較判断処理が実行され、その比較結果が出力される。
【０１１０】
つづいて図１４（ｂ）にあるように、上記リコメンド装置から出力された比較結果が、コンテンツ紹介サーバ装置にて取得され（ステップＳ１４１５）、取得した比較結果をネットワーク上で閲覧させるため、ＨＴＴＰリクエストの受信などに応じて端末に送信する（ステップＳ１４１６）。
【０１１１】
<効果の簡単な説明>
【０１１２】
以上のように本実施例のリコメンドシステムによって、ユーザーはコンテンツ紹介サーバ装置にて紹介されているコンテンツについて、そのコンテンツに内容が似ていると思われる別のコンテンツを知ることができるようになる。
【０１１３】
≪実施例４≫
【０１１４】
<概要>
【０１１５】
本実施例は、上記実施例を基本として、ユーザーが指定するお気に入りコンテンツに関して上記比較判断処理、およびその比較判断結果の閲覧を可能とするＷｅｂページなどを公開することを特徴とするリコメンドシステムである。したがって、ユーザーは自身が気に入っているコンテンツに関して、そのリコメンド情報を知ることができる。
【０１１６】
<機能的構成>
【０１１７】
図１５は、本実施例のリコメンドシステムにおける機能ブロックの一例を表す図である。この図にあるように、本実施例のリコメンドシステムは、実施例２と同様に「リコメンド装置」（１５００）と、「コンテンツ紹介サーバ装置」（１５１０）と、からなる。
【０１１８】
なお、「リコメンド装置」の機能ブロックは、上記実施例１及び実施例２で説明したものと同様であるため図示およびその説明は省略する。
【０１１９】
また、「コンテンツ紹介サーバ装置」も、上記実施例２を基本として、「紹介部」（１５１１）と、「感想文受付部」（１５１２）と、「第一閲覧部」（１５１３）と、を有する。また、実施例３を基本として図示しない「比較結果取得部」や「第二閲覧部」などを有していても良い。なお、これら構成要件は上記実施例にてすでに記載済みであるのでその説明は省略する。そして本実施例のリコメンドシステムでは、このコンテンツ紹介サーバ装置が、さらに「お気に入りコンテンツ特定受付部」（１５１４）と、「お気に入りコンテンツ比較結果取得部」（１５１５）と、「第三閲覧部」（１５１６）と、を有する点を特徴とする。
【０１２０】
「お気に入りコンテンツ特定部」（１５１４）は、紹介部にて紹介情報が閲覧可能な複数のコンテンツ中のお気に入りコンテンツの特定をネットワークを介して受け付ける機能を有し、通信ＩＦやお気に入りコンテンツ特定プログラムなどで実現することができる。具体的に、例えば前述の紹介部の作用によって端末にて送信表示されるコンテンツ紹介Ｗｅｂページ上に「お気に入り」ボタンなどを設ける。そして端末にて当該ボタンがクリックされるとそのページで紹介されているコンテンツの識別情報などがネットワークを介してお気に入りコンテンツ特定部にて取得され、お気に入りとして特定される、という具合である。また、このように特定されたお気に入りコンテンツの識別情報を、そのお気に入りの指定を行った端末の識別情報と関連付けて記録装置に蓄積するよう構成しても良い。
【０１２１】
「お気に入りコンテンツ比較結果取得部」（１５１５）は、お気に入りコンテンツ特定受付部にて受け付けられたお気に入りコンテンツに対する感想文を利用して他のコンテンツと比較した結果を比較結果取得部から取得する機能を有し、例えば通信ＩＦやお気に入りコンテンツ比較結果取得プログラムなどによって実現できる。なお、このお気に入りコンテンツ比較結果取得部は、実施例３で説明した比較結果取得部と基本的な処理作用が同様であるので共通部分についての説明は省略する。そして両者の相違点は、お気に入りコンテンツ比較結果取得部において取得する比較結果が、前記特定されたお気に入りコンテンツに関する比較結果である点である。すなわち、例えばリコメンド装置に対してお気に入りコンテンツとして特定され記憶装置に保持されているお気に入りコンテンツの識別情報などを送信し、それに応じて返信されてきたお気に入りコンテンツの比較結果を取得する、という具合である。
【０１２２】
「第三閲覧部」（１５１６）は、取得したお気に入りコンテンツ比較結果をネットワーク上で閲覧させる機能を有し、例えば通信ＩＦや第三閲覧プログラム、お気に入りコンテンツの比較結果閲覧用のＷｅｂページなどにて実現することができる。なお、具体的にはやはり実施例３の第二閲覧部とその基本的な処理作用は同様である。そして両者の相違点は、ネットワーク上での閲覧のため生成などする比較結果閲覧用のＷｅｂページが、前記特定されたお気に入りコンテンツに関するものである点である。そして、第三閲覧部では、端末からのアクセスがあった際には前記蓄積されているお気に入りの指定をした端末の識別情報を利用して、当該端末にて指定されたお気に入りコンテンツに係る比較結果を閲覧するためのＷｅｂページを返信する、という具合である。
【０１２３】
<処理の流れ>
【０１２４】
図１６は、本実施例のリコメンドシステムのコンテンツ紹介サーバ装置における処理の流れの一例を表すフローチャートである。なお、以下に示すステップは、上記のような計算機の各ハードウェア構成によって実行されるステップであっても良いし、媒体に記録され計算機を制御するためのプログラムを構成する処理ステップであっても構わない。
【０１２５】
この図１６（ａ）にあるように、まず、複数のコンテンツ中のお気に入りコンテンツの特定をネットワークを介して受け付ける（ステップＳ１６１１）と、受け付けたお気に入りコンテンツに関する感想文を取得する（ステップＳ１６１２）。そして取得した感想文をリコメンド装置に対して文章として送信する（ステップＳ１６１３）。
【０１２６】
そしてリコメンド装置において、コンテンツ紹介サーバ装置から送信されたお気に入りコンテンツの感想文を利用して実施例１で説明したような比較判断処理が実行され、その比較結果が出力される。
【０１２７】
つづいて図１６（ｂ）にあるように、上記リコメンド装置から出力されたお気に入りコンテンツの比較結果が、コンテンツ紹介サーバ装置にて取得され（ステップＳ１６１４）、取得したお気に入りコンテンツの比較結果をネットワーク上で閲覧させるため、ＨＴＴＰリクエストの受信などに応じて端末に送信する（ステップＳ１６１５）。
【０１２８】
<効果の簡単な説明>
【０１２９】
以上のように本実施例のリコメンドシステムによって、ユーザーは自身が気に入っていると端末にて指定したコンテンツに関して、そのリコメンド内容を知ることができる。
【０１３０】
≪実施例５≫
【０１３１】
<概要>
【０１３２】
本実施例は、上記実施例を基本として、例えば図１７にあるようにお気に入りコンテンツの類似性などの比較結果を示すＷｅｂページ上に、加重結果積の積算値「４２７４」点（α）や「３９７６」点（β）などを比較結果の指標値としてリコメンドのコンテンツに合わせて表示することを特徴とするリコメンドシステムである。
【０１３３】
<機能的構成>
【０１３４】
図１８は、本実施例のリコメンドシステムにおける機能ブロックの一例を表す図である。この図にあるように、本実施例のリコメンドシステムは、実施例４と同様に「リコメンド装置」（１８００）と、「コンテンツ紹介サーバ装置」（１８１０）と、からなる。
【０１３５】
なお、「リコメンド装置」の機能ブロックは、上記実施例１及び実施例２で説明したものと同様であるため図示およびその説明は省略する。
【０１３６】
また、「コンテンツ紹介サーバ装置」も、上記実施例４を基本として、「紹介部」（１８１１）と、「感想文受付部」（１８１２）と、「第一閲覧部」（１８１３）と、「お気に入りコンテンツ特定受付部」（１８１４）と、「お気に入りコンテンツ比較結果取得部」（１８１５）と、「第三閲覧部」（１８１６）と、を有する。また、実施例３のように図示しない「比較結果取得部」や「第二閲覧部」などを有していても良い。なお、これら構成要件は上記実施例にてすでに記載済みであるのでその説明は省略する。
【０１３７】
そして本実施例のリコメンドシステムでは、このコンテンツ紹介サーバ装置の第三閲覧部が、さらに「指標付閲覧手段」（１８１７）を有する点を特徴とする。
【０１３８】
「指標付閲覧手段」（１８１７）は、お気に入りコンテンツ比較結果として、指標化した演算結果をコンテンツに関連付けたお気に入りコンテンツ比較結果を閲覧させる機能を有し、例えば通信ＩＦや指標付閲覧プログラム、お気に入りコンテンツの比較結果閲覧用のＷｅｂページなどにて実現することができる。具体的に、実施例１で説明したような文章Ａと文章Ｂとの抽出単語の加重結果積の積算値を、文章Ａと文章Ｂとの類似性などの比較結果を示す指標値として取得する。そして、その値を所定のＷｅｂページテンプレートなどに合わせて図１７に示すような比較結果閲覧用のＷｅｂページを生成する。そして、指標付閲覧手段では、端末からのアクセスがあった際には前記蓄積されているお気に入りの指定をした端末の識別情報を利用して、当該端末にて指定されたお気に入りコンテンツに係り、その指標値が示される比較結果を閲覧するためのＷｅｂページを返信する、という具合である。
【０１３９】
<処理の流れ>
【０１４０】
図１９は、本実施例のリコメンドシステムにおける処理の流れの一例を表すフローチャートである。なお、以下に示すステップは、上記のような計算機の各ハードウェア構成によって実行されるステップであっても良いし、媒体に記録され計算機を制御するためのプログラムを構成する処理ステップであっても構わない。
【０１４１】
この図１９（ａ）にあるように、まず、複数のコンテンツ中のお気に入りコンテンツの特定をネットワークを介して受け付ける（ステップＳ１９１１）と、受け付けたお気に入りコンテンツに関する感想文を取得する（ステップＳ１９１２）。そして取得した感想文をリコメンド装置に対して文章として送信する（ステップＳ１９１３）。
【０１４２】
そしてリコメンド装置において、コンテンツ紹介サーバ装置から送信されたお気に入りコンテンツの感想文を利用して実施例１で説明したような比較判断処理が実行され、その比較結果を示す指標値が出力される。
【０１４３】
つづいて図１９（ｂ）にあるように、上記リコメンド装置から出力されたお気に入りコンテンツの比較結果を示す指標値が、コンテンツ紹介サーバ装置にて取得され（ステップＳ１９１４）、取得したお気に入りコンテンツの比較結果を示す指標値をネットワーク上で閲覧させるため、ＨＴＴＰリクエストの受信などに応じて端末に送信する（ステップＳ１９１５）。
【０１４４】
<効果の簡単な説明>
【０１４５】
以上のように本実施例のリコメンドシステムによって、リコメンドの判断の元になった加重結果積の積算値をユーザーに提示することができる。したがってユーザーはリコメンドされた結果に対してより客観的に判断する事などができる。
【図面の簡単な説明】
【０１４６】
【図１】実施例１のリコメンド装置によるリコメンドの一例を説明するための概念図
【図２】実施例１のリコメンド装置における機能ブロックの一例を表す図
【図３】実施例１のリコメンド装置の蓄積部に蓄積されている加重結果の一例を表す図
【図４】実施例１のリコメンド装置の比較部における演算および演算結果を利用した比較処理の一例を表す概念図
【図５】実施例１のリコメンド装置におけるハードウェア構成の一例を表す図
【図６】実施例１のリコメンド装置における処理の流れの一例を表すフローチャート
【図７】実施例２のリコメンドシステムの特徴点を説明するための図
【図８】実施例２のリコメンドシステムにおける機能ブロックの一例を表す図
【図９】実施例２のリコメンドシステムのコンテンツ紹介サーバ装置において感想文をネットワーク上で閲覧させるためのＷｅｂページの一例を表す図
【図１０】実施例２のリコメンドシステムのコンテンツ紹介サーバ装置におけるハードウェア構成の一例を表す図
【図１１】実施例２のリコメンドシステムのコンテンツ紹介サーバ装置における処理の流れの一例を表すフローチャート
【図１２】実施例３のリコメンドシステムによるコンテンツのリコメンド画面の一例を表す図
【図１３】実施例３のリコメンドシステムにおける機能ブロックの一例を表す図
【図１４】実施例３のリコメンドシステムのコンテンツ紹介サーバ装置における処理の流れの一例を表すフローチャート
【図１５】実施例４のリコメンドシステムにおける機能ブロックの一例を表す図
【図１６】実施例４のリコメンドシステムのコンテンツ紹介サーバ装置における処理の流れの一例を表すフローチャート
【図１７】実施例５のリコメンドシステムによるコンテンツの指標値付リコメンド画面の一例を表す図
【図１８】実施例５のリコメンドシステムにおける機能ブロックの一例を表す図
【図１９】実施例５のリコメンドシステムのコンテンツ紹介サーバ装置における処理の流れの一例を表すフローチャート
【図２０】従来技術による映画のリコメンド画面と、本件発明による映画のリコメンド画面の一例を表す図
【符号の説明】
【０１４７】
０２００  リコメンド装置
０２０１  文章取得部
０２０２  抽出部
０２０３  加重部
０２０４  蓄積部
０２０５  比較部
０２０６  演算式格納部
０２０７  出力部
０８０８  感想文取得手段
０８１０  コンテンツ紹介サーバ装置
０８１１  紹介部
０８１２  感想文受付部
０８１３  第一閲覧部
【図１】
0004883644.tif 000005
【図２】
0004883644.tif 000006
【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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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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