(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のコンテンツから一のコンテンツを選択して、携帯端末を利用するユーザに当該一のコンテンツを配信するコンテンツ配信サーバであって、
前記複数のコンテンツのそれぞれが属する所属カテゴリと共に、前記複数のコンテンツのそれぞれに対する評価値情報を、前記ユーザを一意に識別するユーザＩＤごとに対応付けて格納した格納手段と、
前記携帯端末に入力された指定カテゴリに関する指定情報を前記携帯端末から受信する受信手段と、
前記受信手段が受信した前記指定情報によって示される前記指定カテゴリに属する指定コンテンツと共に所定評価値以上の評価値情報を有する第一協調コンテンツが属する第一協調カテゴリごとに、当該指定コンテンツ及び当該第一協調コンテンツが共に所定評価値以上の評価値情報で前記格納手段に格納されている前記ユーザＩＤの総数を第一ユーザ総数として集計演算する第一演算手段と、
前記携帯端末における前記複数のコンテンツのそれぞれに対する評価値情報のうち所定評価値以上の評価値情報を有するコンテンツが最も多く属する評価カテゴリに属する評価コンテンツと共に所定評価値以上の評価値情報を有する第二協調コンテンツが属する第二協調カテゴリごとに、当該評価コンテンツ及び当該第二協調コンテンツが共に所定評価値以上の評価値情報で前記格納手段に格納されている前記ユーザＩＤの総数を第二ユーザ総数として集計演算する第二演算手段と、
前記第一演算手段が取得した前記第一協調カテゴリと、前記第二演算手段が取得した前記第二協調カテゴリと、のうち共通する共通カテゴリの中で、前記第一ユーザ総数及び前記第二ユーザ総数の合計総数が最も多い前記共通カテゴリに属する共通コンテンツが所定評価値以上の評価値情報で前記格納手段に格納されている前記ユーザＩＤの中から、前記携帯端末における前記複数のコンテンツのそれぞれに対する評価値情報に基づいて、一のユーザＩＤを第一識別子として選択する第一選択手段と、
前記受信手段が受信した前記指定情報によって示される前記指定カテゴリに属する指定コンテンツが所定評価値以上の評価値情報で前記格納手段に格納されている前記ユーザＩＤの中から、前記第一選択手段が選択した前記第一識別子に対応付けられて前記格納手段に格納された前記評価値情報に基づいて、一のユーザＩＤを第二識別子として選択する第二選択手段と、
前記第二選択手段が選択した前記第二識別子に対応付けられて前記格納手段に格納された前記評価値情報を有するコンテンツの中で、前記携帯端末において未評価であるコンテンツを、当該携帯端末に送信する送信手段と、
を備えるコンテンツ配信サーバ。
【請求項２】
複数のコンテンツから一のコンテンツを選択して、携帯端末を利用するユーザに当該一のコンテンツを配信するコンテンツ配信サーバを用いたコンテンツ配信方法であって、
前記携帯端末に入力された指定カテゴリに関する指定情報を前記携帯端末から前記コンテンツ配信サーバが受信する受信ステップと、
前記複数のコンテンツのそれぞれが属する所属カテゴリと共に、前記複数のコンテンツのそれぞれに対する評価値情報を、前記ユーザを一意に識別するユーザＩＤごとに対応付けて格納した格納手段を用いて、前記受信ステップで受信した前記指定情報によって示される前記指定カテゴリに属する指定コンテンツと共に所定評価値以上の評価値情報を有する第一協調コンテンツが属する第一協調カテゴリごとに、当該指定コンテンツ及び当該第一協調コンテンツが共に所定評価値以上の評価値情報で、前記格納手段に格納されている前記ユーザＩＤの総数を第一ユーザ総数として前記コンテンツ配信サーバが集計演算する第一演算ステップと、
前記携帯端末における前記複数のコンテンツのそれぞれに対する評価値情報のうち所定評価値以上の評価値情報を有するコンテンツが最も多く属する評価カテゴリに属する評価コンテンツと共に所定評価値以上の評価値情報を有する第二協調コンテンツが属する第二協調カテゴリごとに、当該評価コンテンツ及び当該第二協調コンテンツが共に所定評価値以上の評価値情報で前記格納手段に格納されている前記ユーザＩＤの総数を第二ユーザ総数として前記コンテンツ配信サーバが集計演算する第二演算ステップと、
前記第一演算ステップで取得した前記第一協調カテゴリと、前記第二演算ステップで取得した前記第二協調カテゴリと、のうち共通する共通カテゴリの中で、前記第一ユーザ総数及び前記第二ユーザ総数の合計総数が最も多い前記共通カテゴリに属する共通コンテンツが所定評価値以上の評価値情報で前記格納手段に格納されている前記ユーザＩＤの中から、前記携帯端末における前記複数のコンテンツのそれぞれに対する評価値情報に基づいて、一のユーザＩＤを第一識別子として前記コンテンツ配信サーバが選択する第一選択ステップと、
前記受信ステップで受信した前記指定情報によって示される前記指定カテゴリに属する指定コンテンツが所定評価値以上の評価値情報で前記格納手段に格納されている前記ユーザＩＤの中から、前記第一選択ステップで選択した前記第一識別子に対応付けられて前記格納手段に格納された前記評価値情報に基づいて、一のユーザＩＤを第二識別子として前記コンテンツ配信サーバが選択する第二選択ステップと、
前記第二選択ステップで選択した前記第二識別子に対応付けられて前記格納手段に格納された前記評価値情報を有するコンテンツの中で、前記携帯端末において未評価であるコンテンツを、当該携帯端末に前記コンテンツ配信サーバが送信する送信ステップと、
を含むコンテンツ配信方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数のコンテンツから一のコンテンツを選択して、携帯端末を利用するユーザに当該一のコンテンツを配信するコンテンツ配信サーバと、当該コンテンツ配信サーバを用いたコンテンツ配信方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
各種店舗や各種商品などに関するコンテンツを視聴して利用したユーザによる当該コンテンツに対する評価履歴や選択履歴に基づいて、当該ユーザに推薦コンテンツとして配信するのに適していると予測されるレコメンドコンテンツを決定する技術が普及しつつある。この技術の一つである「協調フィルタリング」技術では、コンテンツの評価履歴や選択履歴が互いに似たようなユーザ同士は、互いに似たような興味や嗜好を有するという仮説に基づいている。そして、この仮説に基づいて、特定ユーザとコンテンツの評価履歴や選択履歴が似たような類似ユーザによって選択されたコンテンツを、当該特定ユーザにレコメンドコンテンツとして推薦して配信する。例えば、下記特許文献１に開示された方法では、協調フィルタリングを用いて、類似ユーザ群が好む番組群に基づくコンテンツを、特定ユーザに推薦している。
【０００３】
しかしながら、協調フィルタリングを用いてコンテンツを特定ユーザに配信する場合、同一の類似ユーザによって選択された複数のコンテンツでないと、当該複数のコンテンツのうち一つのコンテンツを選択した特定ユーザに対して、当該複数のコンテンツのうち残りのコンテンツをレコメンドコンテンツとして配信できないという問題がある。
【０００４】
例えば、特定の店舗（例えば特定の商品が購入可能な店舗など）が地域Ａ〜Ｃのそれぞれに存在しているとし、地域Ａ及びＢの両地域の該当店舗に関するコンテンツを選択して利用した同一の類似ユーザが少なく、一方、地域Ａ及びＣの両地域の該当店舗に関するコンテンツを選択して利用した同一の類似ユーザが多いとする。この場合、地域Ａの該当店舗に関するコンテンツを選択して利用し、且つ、地域Ｂの該当店舗に関するコンテンツを望む特定ユーザに対しては、地域Ｂの該当店舗に関するコンテンツは配信されずに、地域Ｃの該当店舗に関するコンテンツがレコメンドコンテンツとして選択されて配信されてしまう可能性が高いという問題がある。
【０００５】
このような問題に対して、類似ユーザと更にコンテンツの評価履歴や選択履歴が似たような更なる他の類似ユーザを検索するために、協調フィルタリングを繰り返し行い、検索によって抽出された全ての類似ユーザが評価又は選択したコンテンツのうち、特定ユーザが指定するカテゴリに含まれるコンテンツを検索してレコメンドコンテンツとして抽出する方法が考えられる。
【０００６】
例えば、特定ユーザとコンテンツの評価履歴や選択履歴が似たような類似ユーザ１０人を検索し、これら類似ユーザ１０人のそれぞれとコンテンツの評価履歴や選択履歴が似たような更なる他の類似ユーザ１０人を検索する。この結果、検索によって抽出された全ての類似ユーザは総計１００人となる。このようにして協調フィルタリングを多くの回数繰り返し行って、最終的に、全ての類似ユーザが評価又は選択したコンテンツのうち、特定ユーザが指定するカテゴリに含まれるコンテンツを検索してレコメンドコンテンツとして抽出する。この結果、特定ユーザが指定するカテゴリに含まれるコンテンツを、当該特定のユーザに対して配信することができる。
【０００７】
しかしながら、上記のように協調フィルタリングを多くの回数繰り返し行うと、計算量が膨大になるために計算時間も膨大になってしまう。例えば、ユーザ１人に類似する類似ユーザ１０人を検索して、当該類似ユーザ１０人のそれぞれに類似する更なる他の類似ユーザ１０人を検索する場合、ユーザ１人に類似する類似ユーザ１０人を検索するだけの場合に比べて、単純に考えて１０倍の計算量となってしまう。
【特許文献１】特開２００５−１６７６２８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
そこで本発明では、協調フィルタリングを多くの回数繰り返し行う際に要する計算時間よりも短い計算時間で、ユーザが指定するカテゴリに含まれるコンテンツを検索して配信するコンテンツ配信サーバ及びコンテンツ配信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】
【０００９】
本発明のコンテンツ配信サーバは、複数のコンテンツから一のコンテンツを選択して、携帯端末を利用するユーザに当該一のコンテンツを配信するコンテンツ配信サーバであって、複数のコンテンツのそれぞれが属する所属カテゴリと共に、複数のコンテンツのそれぞれに対する評価値情報を、ユーザを一意に識別するユーザＩＤごとに対応付けて格納した格納手段と、携帯端末に入力された指定カテゴリに関する指定情報を携帯端末から受信する受信手段と、受信手段が受信した指定情報によって示される指定カテゴリに属する指定コンテンツと共に所定評価値以上の評価値情報を有する第一協調コンテンツが属する第一協調カテゴリごとに、当該指定コンテンツ及び当該第一協調コンテンツが共に所定評価値以上の評価値情報で格納手段に格納されているユーザＩＤの総数を第一ユーザ総数として集計演算する第一演算手段と、携帯端末における複数のコンテンツのそれぞれに対する評価値情報のうち所定評価値以上の評価値情報を有するコンテンツが最も多く属する評価カテゴリに属する評価コンテンツと共に所定評価値以上の評価値情報を有する第二協調コンテンツが属する第二協調カテゴリごとに、当該評価コンテンツ及び当該第二協調コンテンツが共に所定評価値以上の評価値情報で格納手段に格納されているユーザＩＤの総数を第二ユーザ総数として集計演算する第二演算手段と、第一演算手段が取得した第一協調カテゴリと、第二演算手段が取得した第二協調カテゴリと、のうち共通する共通カテゴリの中で、第一ユーザ総数及び第二ユーザ総数の合計総数が最も多い共通カテゴリに属する共通コンテンツが所定評価値以上の評価値情報で格納手段に格納されているユーザＩＤの中から、携帯端末における複数のコンテンツのそれぞれに対する評価値情報に基づいて、一のユーザＩＤを第一識別子として選択する第一選択手段と、受信手段が受信した指定情報によって示される指定カテゴリに属する指定コンテンツが所定評価値以上の評価値情報で格納手段に格納されているユーザＩＤの中から、第一選択手段が選択した第一識別子に対応付けられて格納手段に格納された評価値情報に基づいて、一のユーザＩＤを第二識別子として選択する第二選択手段と、第二選択手段が選択した第二識別子に対応付けられて格納手段に格納された評価値情報を有するコンテンツの中で、携帯端末において未評価であるコンテンツを、当該携帯端末に送信する送信手段と、を備えることを特徴とする。
【００１０】
また、本発明のコンテンツ配信方法は、複数のコンテンツから一のコンテンツを選択して、携帯端末を利用するユーザに当該一のコンテンツを配信するコンテンツ配信サーバを用いたコンテンツ配信方法であって、携帯端末に入力された指定カテゴリに関する指定情報を携帯端末からコンテンツ配信サーバが受信する受信ステップと、複数のコンテンツのそれぞれが属する所属カテゴリと共に、複数のコンテンツのそれぞれに対する評価値情報を、ユーザを一意に識別するユーザＩＤごとに対応付けて格納した格納手段を用いて、受信ステップで受信した指定情報によって示される指定カテゴリに属する指定コンテンツと共に所定評価値以上の評価値情報を有する第一協調コンテンツが属する第一協調カテゴリごとに、当該指定コンテンツ及び当該第一協調コンテンツが共に所定評価値以上の評価値情報で、格納手段に格納されているユーザＩＤの総数を第一ユーザ総数としてコンテンツ配信サーバが集計演算する第一演算ステップと、携帯端末における複数のコンテンツのそれぞれに対する評価値情報のうち所定評価値以上の評価値情報を有するコンテンツが最も多く属する評価カテゴリに属する評価コンテンツと共に所定評価値以上の評価値情報を有する第二協調コンテンツが属する第二協調カテゴリごとに、当該評価コンテンツ及び当該第二協調コンテンツが共に所定評価値以上の評価値情報で格納手段に格納されているユーザＩＤの総数を第二ユーザ総数としてコンテンツ配信サーバが集計演算する第二演算ステップと、第一演算ステップで取得した第一協調カテゴリと、第二演算ステップで取得した第二協調カテゴリと、のうち共通する共通カテゴリの中で、第一ユーザ総数及び第二ユーザ総数の合計総数が最も多い共通カテゴリに属する共通コンテンツが所定評価値以上の評価値情報で格納手段に格納されているユーザＩＤの中から、携帯端末における複数のコンテンツのそれぞれに対する評価値情報に基づいて、一のユーザＩＤを第一識別子としてコンテンツ配信サーバが選択する第一選択ステップと、受信ステップで受信した指定情報によって示される指定カテゴリに属する指定コンテンツが所定評価値以上の評価値情報で格納手段に格納されているユーザＩＤの中から、第一選択ステップで選択した第一識別子に対応付けられて格納手段に格納された評価値情報に基づいて、一のユーザＩＤを第二識別子としてコンテンツ配信サーバが選択する第二選択ステップと、第二選択ステップで選択した第二識別子に対応付けられて格納手段に格納された評価値情報を有するコンテンツの中で、携帯端末において未評価であるコンテンツを、当該携帯端末にコンテンツ配信サーバが送信する送信ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１１】
本発明のコンテンツ配信サーバ及びコンテンツ配信方法によれば、まず、受信した指定情報によって示される指定カテゴリに属する指定コンテンツと共に所定評価値以上の評価値情報を有する第一協調コンテンツが属する第一協調カテゴリごとに、当該指定コンテンツ及び当該第一協調コンテンツが共に所定評価値以上の評価値情報で格納手段に格納されているユーザＩＤの総数を第一ユーザ総数としてコンテンツ配信サーバが集計演算する。そして、携帯端末における複数のコンテンツのそれぞれに対する評価値情報のうち所定評価値以上の評価値情報を有するコンテンツが最も多く属する評価カテゴリに属する評価コンテンツと共に所定評価値以上の評価値情報を有する第二協調コンテンツが属する第二協調カテゴリごとに、当該評価コンテンツ及び当該第二協調コンテンツが共に所定評価値以上の評価値情報で格納手段に格納されているユーザＩＤの総数を第二ユーザ総数としてコンテンツ配信サーバが集計演算する。
【００１２】
次に、コンテンツ配信サーバが取得した第一協調カテゴリと第二協調カテゴリとのうち共通する共通カテゴリの中で、第一ユーザ総数及び第二ユーザ総数の合計総数が最も多い共通カテゴリに属する共通コンテンツが所定評価値以上の評価値情報で格納手段に格納されているユーザＩＤの中から、携帯端末における複数のコンテンツのそれぞれに対する評価値情報に基づいて、一のユーザＩＤを第一識別子としてコンテンツ配信サーバが選択する。そして、指定カテゴリに属する指定コンテンツが所定評価値以上の評価値情報で格納手段に格納されているユーザＩＤの中から、コンテンツ配信サーバが選択した第一識別子に対応付けられて格納手段に格納された評価値情報に基づいて、一のユーザＩＤを第二識別子としてコンテンツ配信サーバが選択する。そして、コンテンツ配信サーバが選択した第二識別子に対応付けられて格納手段に格納された評価値情報を有するコンテンツの中で、携帯端末において未評価であるコンテンツを、当該携帯端末にコンテンツ配信サーバが送信する。
【００１３】
この結果、協調フィルタリングを多くの回数繰り返し行うことなく、ユーザが指定する指定カテゴリに含まれる未評価のコンテンツを検索して配信することができる。このため、協調フィルタリングを多くの回数繰り返し行う際に要する計算時間よりも短い計算時間で、ユーザが指定する指定カテゴリに含まれる推薦コンテンツとして配信するのに適していると予測されるコンテンツを配信することができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、協調フィルタリングを繰り返し行う際に要する計算時間よりも短い計算時間で、ユーザが指定するカテゴリに含まれるコンテンツを検索して配信することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態を説明する。なお、図面の説明において同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１６】
本発明の実施形態であるコンテンツ配信システムについて、図１を用いて説明する。図１は、コンテンツ配信システム１の全体構成を説明するための構成図である。コンテンツ配信システム１は、携帯端末１０と、携帯端末１０を利用するユーザにコンテンツを配信するレコメンドエンジン２０（コンテンツ配信サーバ）とを備えている。レコメンドエンジン２０は、コンテンツ評価ＤＢ（データベース）２１１と、中継カテゴリＤＢ（データベース）２１３とを含むサーバである。なお、携帯端末１０とレコメンドエンジン２０のそれぞれとの間には、通信網ＮＷが介在している。
【００１７】
携帯端末１０は、無線によるデータ通信機能を有する端末であり、例えば、一般に普及している携帯電話端末や、ＰＨＳや、無線通信カードを備えたＰＤＡなどである。携帯端末１０は、ユーザが閲覧を希望するインターネットコンテンツの分類を示すカテゴリ（指定カテゴリ）を入力可能な入力機能を有している。携帯端末１０は、この入力機能により入力された指定カテゴリに関する指定情報を、上記のデータ通信機能によりレコメンドエンジン２０に送信することができる。指定情報を受信したレコメンドエンジン２０からは、指定カテゴリに含まれるコンテンツが携帯端末１０に送信される。携帯端末１０は、受信したコンテンツを、ユーザが閲覧可能なように再生することができる。このコンテンツは、例えば、各種店舗や各種商品などに関する情報を含む。
【００１８】
レコメンドエンジン２０は、携帯端末１０から送信された指定情報と、コンテンツのそれぞれに対する他のユーザによる評価の度合を示す評価値情報と、に基づいて、ユーザに推薦コンテンツとして配信するのに適していると予測されるレコメンドコンテンツを決定して、これを携帯端末１０に送信するサーバ装置である。
【００１９】
引き続き、携帯端末１０について、図２及び図３を用いて説明する。図２は、携帯端末１０の機能構成を説明するための構成図であり、図３は、携帯端末１０の物理構成を説明するための構成図である。図３に示すように、携帯端末１０は、ＣＰＵ１１、ＲＡＭ１２、ＲＯＭ１３、操作部１４、無線通信部１５、ディスプレイ１６、及びアンテナ１７等のハードウェアにより構成されている。これらの構成要素が動作することにより、以下に説明する各機能が発揮される。
【００２０】
携帯端末１０は、図２に示すように、機能的な構成要素として、指定カテゴリ入力部５１１、指定カテゴリ送信部５１３、コンテンツ受信部５１７、及びコンテンツ表示部５１９を備えている。
【００２１】
指定カテゴリ入力部５１１は、ユーザが閲覧を希望するコンテンツに関する指定情報のユーザによる入力を受け付ける部分である。
【００２２】
指定カテゴリ送信部５１３は、指定カテゴリ入力部５１１に入力された指定情報をレコメンドエンジン２０に送信する部分である。指定情報を受信したレコメンドエンジン２０は、指定カテゴリに含まれるコンテンツを携帯端末１０に送信する。
【００２３】
コンテンツ受信部５１７は、レコメンドエンジン２０からコンテンツを受信する部分である。
【００２４】
コンテンツ表示部５１９は、コンテンツ受信部５１７が受信したコンテンツを表示したり再生したりする部分である。
【００２５】
引き続き、本発明の実施形態であるレコメンドエンジン２０について、図４〜図７を用いて説明する。図４は、レコメンドエンジン２０の機能構成を説明するための構成図であり、図５は、レコメンドエンジン２０の物理構成を説明するための構成図である。また、図６は、コンテンツ評価ＤＢ２１１における評価値情報等の格納例を説明するための説明図であり、図７は、中継カテゴリＤＢ２１３におけるユーザ総数に関する情報等の格納例を説明するための説明図である。
【００２６】
図５に示すように、レコメンドエンジン２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１、主記憶装置であるＲＡＭ２２（Random Access Memory）、及びＲＯＭ２３（ReadOnly Memory）、通信を行うための通信モジュール２４、並びにハードディスク等の補助記憶装置２５等のハードウェアを備えるコンピュータとして構成される。これらの構成要素が動作することにより、レコメンドエンジン２０の機能が発揮される。
【００２７】
レコメンドエンジン２０は、図４に示すように、機能的な構成要素として、コンテンツ評価ＤＢ２１１（格納手段）、指定カテゴリ受信部１４２（受信手段）、中継カテゴリ計算部１４１（第一演算手段及び第二演算手段）、カテゴリ取得部１４４、中継カテゴリＤＢ２１３、指定カテゴリ取得部１４３（第一演算手段）、評価カテゴリ取得部１４５（第二演算手段）、中継カテゴリ決定部１４６（第一選択手段）、第一中継ユーザ決定部１４７（第一選択手段）、第二中継ユーザ決定部１４８（第二選択手段）、最終中継コンテンツ決定部１４９（送信手段）、未評価コンテンツ取得部１５０（送信手段）、及びコンテンツ送信部１５１（送信手段）を備えている。
【００２８】
コンテンツ評価ＤＢ２１１は、一例として図６に示すように、複数のコンテンツＣ１〜Ｃ９（例としてここでは９つのコンテンツ）のそれぞれが属する所属カテゴリ（所属カテゴリの一部として、例えば「札幌」、「新宿」、「三崎」のいずれか）と共に、複数のコンテンツＣ１〜Ｃ９のそれぞれに対する評価値情報（「０」、「１」、「２」のいずれか）を、ユーザを一意に識別するユーザＩＤであるＵ１〜Ｕ６ごとに対応付けて格納したデータベースである。なお、所属カテゴリも含めて、カテゴリの内容は「新宿」といったような地名に限定されない。
【００２９】
例えば、この例では、各種飲食店に関するコンテンツを飲食店の立地場所ごとにカテゴリ分けしており、カテゴリ「札幌」に属するコンテンツＣ１に対して、ユーザＩＤがＵ１であるユーザは、評価値「２」を付けている。なお、評価値「２」は、良い（又は有益な）コンテンツであるとユーザが判断した場合に付けられる。また、評価値「１」は、悪い（又は無益な）コンテンツであるとユーザが判断した場合に付けられる。更に、評価値「０」は、ユーザによる評価が未評価である場合に付けられる。
【００３０】
指定カテゴリ受信部１４２は、指定カテゴリ送信部５１３から送信された指定情報を受信する部分である。ここでは、指定情報により示される指定カテゴリは「三崎」であるとする。
【００３１】
中継カテゴリ計算部１４１は、コンテンツ評価ＤＢ２１１を参照して、コンテンツＣ１〜Ｃ９のそれぞれが属するカテゴリ（所属カテゴリの一部として、例えば「札幌」、「新宿」、「三崎」）の全てについて、カテゴリ（所属カテゴリ）に属するコンテンツ（所属コンテンツ）と共に所定評価値（ここでは「２」とする）以上の評価値情報を有する他のコンテンツ（協調コンテンツ）が属する中継カテゴリ（協調カテゴリ）ごとに、当該所属コンテンツ及び当該協調コンテンツが共に所定評価値（ここでは「２」）以上の評価値情報でコンテンツ評価ＤＢ２１１に格納されているユーザＩＤの総数をユーザ総数として集計演算し、中継カテゴリＤＢ２１３を作成する部分である。
【００３２】
例えば、ユーザＵ２により評価されたコンテンツに関して、カテゴリ「札幌」に属するコンテンツＣ１と共に所定評価値「２」以上の評価値情報を有する他のコンテンツＣ５が存在し、このコンテンツＣ５が属する中継カテゴリは「新宿」である。このため、中継カテゴリＤＢ２１３において、図７に示すように、所属カテゴリを「札幌」とし、且つ、中継カテゴリを「新宿」とするユーザとしてユーザＵ２が、ユーザ数「１０００」の中にカウントされている。
【００３３】
カテゴリ取得部１４４は、所定評価値以上の評価値情報を有するコンテンツが属するカテゴリを特定して取得する。
【００３４】
中継カテゴリＤＢ２１３は、図７に示すように、所属コンテンツのそれぞれが属するカテゴリの全て（例えば「札幌」、「三崎」）について、中継カテゴリ（例えば「小樽」、「帯広」）ごとのユーザ総数に関する情報を格納したデータベースである。ユーザ総数に関する情報等の格納例については上述した。
【００３５】
指定カテゴリ取得部１４３は、中継カテゴリＤＢ２１３を参照して、指定カテゴリ受信部１４２が受信した指定情報によって示される指定カテゴリ（ここでは「三崎」）を所属カテゴリとして、当該指定カテゴリ（「三崎」）についての中継カテゴリ（「横須賀」、「横浜」、「上大岡」、「新宿」）ごとのユーザ総数を第一ユーザ総数（それぞれ「３００００」、「２００００」、「５０００」、「３０００」）として抽出する。
【００３６】
即ち、中継カテゴリ計算部１４１及び指定カテゴリ取得部１４３は、中継カテゴリＤＢ２１３を参照して、指定カテゴリ受信部１４２が受信した指定情報によって示される指定カテゴリ（「三崎」）に属する指定コンテンツ（一例として「Ｃ７」及び「Ｃ９」）と共に所定評価値（「２」）以上の評価値情報を有する第一協調コンテンツ（一例として「Ｃ４」、「Ｃ５」、「Ｃ６」）が属する中継カテゴリ（一例として「新宿」）ごとに、当該指定コンテンツ（ここでは「Ｃ７」及び「Ｃ９」）及び当該第一協調コンテンツ（ここでは「Ｃ４」、「Ｃ５」、「Ｃ６」）が共に所定評価値（ここでは「２」）以上の評価値情報でコンテンツ評価ＤＢ２１１に格納されているユーザＩＤ（一例として「Ｕ４」、「Ｕ５」、「Ｕ６」）の総数を第一ユーザ総数として集計演算する。
【００３７】
評価カテゴリ取得部１４５は、中継カテゴリＤＢ２１３を参照して、携帯端末１０（ここではユーザＩＤがＵ１であるユーザの携帯端末）における複数のコンテンツのそれぞれに対する評価値情報のうち所定評価値（ここでは「２」とする）以上の評価値情報を有するコンテンツ（一例としてコンテンツＣ１）が最も多く属する評価カテゴリ（ここでは「札幌」）を所属カテゴリとして、当該評価カテゴリ（ここでは「札幌」）についての中継カテゴリ（ここでは「小樽」、「帯広」、「釧路」、「十勝」、「新宿」）ごとのユーザ総数を第二ユーザ総数（それぞれ「１５０００」、「１３０００」、「１２０００」、「５０００」、「１０００」）として抽出する。
【００３８】
即ち、中継カテゴリ計算部１４１及び評価カテゴリ取得部１４５は、中継カテゴリＤＢ２１３を参照して、携帯端末１０における複数のコンテンツのそれぞれに対する評価値情報のうち所定評価値（ここでは「２」）以上の評価値情報を有するコンテンツ（一例としてコンテンツＣ１）が最も多く属する評価カテゴリ（ここでは「札幌」）に属する評価コンテンツ（一例としてコンテンツＣ１）と共に所定評価値（ここでは「２」）以上の評価値情報を有する第二協調コンテンツが属する中継カテゴリ（ここでは「小樽」、「帯広」、「釧路」、「十勝」、「新宿」）ごとに、当該評価コンテンツ及び当該第二協調コンテンツが共に所定評価値（ここでは「２」）以上の評価値情報でコンテンツ評価ＤＢ２１１に格納されているユーザＩＤの総数（それぞれ「１５０００」、「１３０００」、「１２０００」、「５０００」、「１０００」）を第二ユーザ総数として集計演算する。
【００３９】
中継カテゴリ決定部１４６は、指定カテゴリ取得部１４３が取得した中継カテゴリ（第一協調カテゴリである「横須賀」、「横浜」、「上大岡」、「新宿」）と、評価カテゴリ取得部１４５が取得した中継カテゴリ（第二協調カテゴリである「小樽」、「帯広」、「釧路」、「十勝」、「新宿」）と、を比較し、これら中継カテゴリのうち共通する共通カテゴリ（ここでは「新宿」）を抽出し、この共通カテゴリの中で、上記の第一ユーザ総数及び上記の第二ユーザ総数の合計総数が最も多い共通カテゴリを決定する。
【００４０】
第一中継ユーザ決定部１４７は、中継カテゴリ決定部１４６が決定した共通カテゴリに属する全てのコンテンツ（共通コンテンツ）のうち所定評価値以上の評価値情報でコンテンツ評価ＤＢ２１１に格納されているユーザＩＤの中から、携帯端末１０における複数のコンテンツのそれぞれに対する評価値情報に基づいて当該評価値情報と類似する評価を行った一つのユーザＩＤを第一識別子として選択する。即ち、第一中継ユーザ決定部１４７は、共通カテゴリに属するコンテンツを一つでも良く評価したユーザの中で、携帯端末１０のユーザの評価履歴と類似する評価履歴を有するユーザを、第一識別子で識別可能なユーザとして決定する。類似するか否かの判定方法については、後述する。
【００４１】
第二中継ユーザ決定部１４８は、指定カテゴリ受信部１４２が受信した指定情報によって示される指定カテゴリに属する指定コンテンツが所定評価値以上の評価値情報でコンテンツ評価ＤＢ２１１に格納されているユーザＩＤの中から、第一中継ユーザ決定部１４７が選択した第一識別子に対応付けられてコンテンツ評価ＤＢ２１１に格納された評価値情報に基づいて当該評価値情報と類似する評価を行った一つのユーザＩＤを第二識別子として選択する。即ち、第二中継ユーザ決定部１４８は、指定カテゴリに属する指定コンテンツを一つでも良く評価したユーザの中で、第一識別子が示すユーザの評価履歴と類似する評価履歴を有するユーザを、第二識別子で識別可能なユーザとして決定する。
【００４２】
最終中継コンテンツ決定部１４９は、第二中継ユーザ決定部１４８が選択した第二識別子に対応付けられてコンテンツ評価ＤＢ２１１に格納された評価値情報を有するコンテンツを取得する部分である。即ち、最終中継コンテンツ決定部１４９は、第二中継ユーザ決定部１４８が決定したユーザが評価したコンテンツを取得する。
【００４３】
未評価コンテンツ取得部１５０は、最終中継コンテンツ決定部１４９が取得したコンテンツの中で、携帯端末１０において未評価である未評価コンテンツを取得する部分である。即ち、未評価コンテンツ取得部１５０は、最終中継コンテンツ決定部１４９が取得したコンテンツのうち、携帯端末１０のユーザが未だ評価していない未評価コンテンツを取得する。
【００４４】
コンテンツ送信部１５１は、未評価コンテンツ取得部１５０が取得した未評価コンテンツを、携帯端末１０に送信する部分である。
【００４５】
引き続き、レコメンドエンジン２０内部の処理の流れ（コンテンツ配信方法）について、図８を用いて説明する。図８は、レコメンドエンジン２０内部の処理の流れを示すフローチャートである。図８のフローチャートに示される処理は、主としてＣＰＵ１１によって行われるものであり、レコメンドエンジン２０の電源がオンされてからオフされるまでの間、所定のタイミングで繰り返し実行される。
【００４６】
なお、中継カテゴリ計算部１４１が、上記した演算処理を任意のタイミングで行っている。即ち、中継カテゴリ計算部１４１が、コンテンツ評価ＤＢ２１１を参照して、一例としてコンテンツＣ１〜Ｃ９のそれぞれが属するカテゴリ（一例として「札幌」、「新宿」、「三崎」）の全てについて、着目する一のカテゴリ（所属カテゴリ）に属するコンテンツ（所属コンテンツ）と共に所定評価値（ここでは「２」とする）以上の評価値情報を有する他のコンテンツ（協調コンテンツ）が属する中継カテゴリ（協調カテゴリ）ごとに、当該所属コンテンツ及び当該協調コンテンツが共に所定評価値（ここでは「２」）以上の評価値情報でコンテンツ評価ＤＢ２１１に格納されているユーザＩＤの総数をユーザ総数として集計演算し、中継カテゴリＤＢ２１３を作成している。中継カテゴリ計算部１４１によるこの演算処理は、所定時間ごとといったような任意のタイミングで行われる。即ち、この演算処理は、２４時間ごとに行われてもよく、また、１時間ごとに行われてもよい。
【００４７】
まず、指定カテゴリ受信部１４２が、レコメンドコンテンツの送信を要求するリクエスト情報をユーザの携帯端末１０から受信したか否かを判定する（ステップＳ０１）。レコメンドコンテンツは、ユーザの携帯端末１０に推薦コンテンツとして配信するのに適していると予測されるコンテンツである。ここで、リクエスト情報が受信されていない場合は、所定時間後に再度、上記の受信判定が行われる。一方、リクエスト情報が受信された場合は、後述する次のステップに進む。
【００４８】
次に、指定カテゴリ受信部１４２が、携帯端末１０の指定カテゴリ送信部５１３から送信された指定情報を受信する（ステップＳ０２、受信ステップ）。上記したように、指定情報により示される指定カテゴリの一例として、例えば「三崎」が挙げられる。
【００４９】
次に、指定カテゴリ取得部１４３が、中継カテゴリＤＢ２１３を参照して、指定カテゴリ受信部１４２が受信した指定情報によって示される指定カテゴリ（ここでは「三崎」）を所属カテゴリとして、当該指定カテゴリ（「三崎」）についての中継カテゴリ（一例として「横須賀」、「横浜」、「上大岡」、「新宿」）ごとのユーザ総数を第一ユーザ総数（一例としてそれぞれ「３００００」、「２００００」、「５０００」、「３０００」）として抽出する（ステップＳ０３、第一演算ステップ）。
【００５０】
次に、カテゴリ取得部１４４が、中継カテゴリＤＢ２１３を参照して、携帯端末１０（一例としてユーザＩＤがＵ１であるユーザの携帯端末）における複数のコンテンツのそれぞれに対する評価値情報のうち所定評価値（ここでは「２」とする）以上の評価値情報を有するコンテンツが属するカテゴリを特定して、この特定したカテゴリを取得する（ステップＳ０４）。
【００５１】
次に、評価カテゴリ取得部１４５が、所定評価値（ここでは「２」）以上の評価値情報を有するコンテンツ（一例としてコンテンツＣ１）が最も多く属する評価カテゴリ（一例として「札幌」）を所属カテゴリとして、当該評価カテゴリ（ここでは「札幌」）についての中継カテゴリ（ここでは「小樽」、「帯広」、「釧路」、「十勝」、「新宿」）ごとのユーザ総数を第二ユーザ総数（それぞれ「１５０００」、「１３０００」、「１２０００」、「５０００」、「１０００」）として抽出する（ステップＳ０５、第二演算ステップ）。
【００５２】
次に、中継カテゴリ決定部１４６が、指定カテゴリ取得部１４３が取得した中継カテゴリ（第一協調カテゴリである「横須賀」、「横浜」、「上大岡」、「新宿」）と、評価カテゴリ取得部１４５が取得した中継カテゴリ（第二協調カテゴリである「小樽」、「帯広」、「釧路」、「十勝」、「新宿」）と、を比較し、これら中継カテゴリのうち共通する共通カテゴリ（ここでは「新宿」）を抽出し、この共通カテゴリの中で、上記の第一ユーザ総数及び上記の第二ユーザ総数の合計総数が最も多い共通カテゴリを決定する（ステップＳ０６）。
【００５３】
次に、第一中継ユーザ決定部１４７が、中継カテゴリ決定部１４６が決定した共通カテゴリに属する全てのコンテンツ（共通コンテンツ）のうち所定評価値以上の評価値情報でコンテンツ評価ＤＢ２１１に格納されているユーザＩＤの中から、携帯端末１０における複数のコンテンツのそれぞれに対する評価値情報に基づいて当該評価値情報と類似する評価を行った一つのユーザＩＤを第一識別子として選択する（ステップＳ０７、第一選択ステップ）。即ち、第一中継ユーザ決定部１４７が、共通カテゴリに属するコンテンツを一つでも良く評価したユーザの中で、携帯端末１０のユーザの評価履歴と類似する評価履歴を有するユーザを、第一識別子で識別可能なユーザとして決定する。
【００５４】
次に、第二中継ユーザ決定部１４８が、指定カテゴリ受信部１４２が受信した指定情報によって示される指定カテゴリに属する指定コンテンツが所定評価値以上の評価値情報でコンテンツ評価ＤＢ２１１に格納されているユーザＩＤの中から、第一中継ユーザ決定部１４７が選択した第一識別子に対応付けられてコンテンツ評価ＤＢ２１１に格納された評価値情報に基づいて当該評価値情報と類似する評価を行った一つのユーザＩＤを第二識別子として選択する（ステップＳ０８、第二選択ステップ）。即ち、第二中継ユーザ決定部１４８は、指定カテゴリに属する指定コンテンツを一つでも良く評価したユーザの中で、第一識別子が示すユーザの評価履歴と類似する評価履歴を有するユーザを、第二識別子で識別可能なユーザとして決定する。
【００５５】
次に、最終中継コンテンツ決定部１４９が、第二中継ユーザ決定部１４８が決定したユーザが評価したコンテンツを取得し、未評価コンテンツ取得部１５０が、最終中継コンテンツ決定部１４９が取得したコンテンツの中で、携帯端末１０において未評価である未評価コンテンツを取得する（ステップＳ０９）。即ち、未評価コンテンツ取得部１５０は、最終中継コンテンツ決定部１４９が取得したコンテンツのうち、携帯端末１０のユーザが未だ評価していない未評価コンテンツを取得する。
【００５６】
次に、コンテンツ送信部１５１が、未評価コンテンツ取得部１５０が取得した未評価コンテンツ（即ちレコメンドコンテンツ）を、携帯端末１０に送信する（ステップＳ１０、送信ステップ）。そして、上記のステップＳ１０に戻る。
【００５７】
引き続き、レコメンドコンテンツを決定するまでの具体的な一例について、主に図６及び図７を用いて説明する。まず、指定カテゴリ受信部１４２が、携帯端末１０の指定カテゴリ送信部５１３から送信された指定情報を受信する。ここでは、図６に示すように、この携帯端末１０を利用するユーザのユーザＩＤはＵ１であるとし、この指定情報により示される指定カテゴリは「三崎」であるとする。
【００５８】
次に、指定カテゴリ取得部１４３が、中継カテゴリＤＢ２１３を参照して、図７に示すように、指定カテゴリ受信部１４２が受信した指定情報によって示される指定カテゴリ（ここでは「三崎」）を所属カテゴリとして、当該指定カテゴリ（「三崎」）についての中継カテゴリ（一例として「横須賀」、「横浜」、「上大岡」、「新宿」）ごとのユーザ総数を第一ユーザ総数（一例としてそれぞれ「３００００」、「２００００」、「５０００」、「３０００」）として抽出する。
【００５９】
次に、カテゴリ取得部１４４が、図６に示すように、ユーザＩＤがＵ１であるこのユーザ（特定ユーザ）に関して、所定評価値（ここでは「２」）以上の評価値情報を有するコンテンツが属するカテゴリを特定して取得する。ここでは、この特定ユーザにより評価されたコンテンツは、カテゴリ「札幌」に属するのがＣ１、Ｃ２、Ｃ３の３つであり、カテゴリ「新宿」及び「三崎」に属するのが共に０である。ここで、カテゴリ取得部１４４が、所定評価値（ここでは「２」）以上の評価値情報を有するコンテンツＣ１が属するカテゴリ「札幌」を取得する。
【００６０】
次に、評価カテゴリ取得部１４５が、図７に示すように、中継カテゴリＤＢ２１３を参照して、特定ユーザの携帯端末１０における複数のコンテンツのそれぞれに対する評価値情報のうち所定評価値（ここでは「２」）以上の評価値情報を有するコンテンツ（一例としてコンテンツＣ１）が最も多く属する評価カテゴリ（一例として「札幌」）を所属カテゴリとして、当該評価カテゴリ（ここでは「札幌」）についての中継カテゴリ（ここでは「小樽」、「帯広」、「釧路」、「十勝」、「新宿」）ごとのユーザ総数を第二ユーザ総数（それぞれ「１５０００」、「１３０００」、「１２０００」、「５０００」、「１０００」）として抽出する。
【００６１】
次に、中継カテゴリ決定部１４６が、指定カテゴリ取得部１４３が取得した中継カテゴリ（第一協調カテゴリである「横須賀」、「横浜」、「上大岡」、「新宿」）と、評価カテゴリ取得部１４５が取得した中継カテゴリ（第二協調カテゴリである「小樽」、「帯広」、「釧路」、「十勝」、「新宿」）と、を比較し、これら中継カテゴリのうち共通する共通カテゴリ（ここでは「新宿」）を抽出し、この共通カテゴリの中で、上記の第一ユーザ総数及び上記の第二ユーザ総数の合計総数が最も多い共通カテゴリを決定する。ここでは、共通カテゴリは「新宿」であるため、第一ユーザ総数及び上記の第二ユーザ総数の合計総数が最も多い共通カテゴリとして決定するのもカテゴリ「新宿」である。
【００６２】
次に、第一中継ユーザ決定部１４７が、中継カテゴリ決定部１４６が決定した共通カテゴリ（ここでは「新宿」）に属する全てのコンテンツ（共通コンテンツ）のうち所定評価値（ここでは「２」）以上の評価値情報でコンテンツ評価ＤＢ２１１に格納されているユーザＩＤの中から、携帯端末１０における複数のコンテンツのそれぞれに対する評価値情報に基づいて当該評価値情報と類似する評価を行った一つのユーザＩＤを第一識別子（第一中継ユーザ）として選択する。即ち、第一中継ユーザ決定部１４７が、共通カテゴリ（ここでは「新宿」）に属するコンテンツを一つでも良く評価したユーザ（ここでは、ユーザＩＤがＵ２，Ｕ３，Ｕ４，Ｕ５，Ｕ６）の中で、特定ユーザの評価履歴と類似する評価履歴を有するユーザを、第一識別子で識別可能なユーザとして決定する。
【００６３】
ここで、特定ユーザの評価履歴と他の一のユーザの評価履歴とが類似するか否かの判定は、特定ユーザ及びこの一のユーザによる複数のコンテンツＣ１〜Ｃ９のそれぞれに対する評価値情報のそれぞれをベクトルとしてみなし、これらのベクトルの内積を演算し、その内積の大きさによって行う。例えば、図６に示すように、特定ユーザ（ユーザＩＤがＵ１）の評価値情報をベクトル（２，１，２，０，０，０，０，０，０）として表し、他の一のユーザ（ユーザＩＤがＵ２）の評価値情報をベクトル（２，２，１，０，２，０，０，０，０）として表す。そして、同じコンテンツ同士の評価値を掛け合わせた結果の総和を求めることにより、これらのベクトルの内積を演算する。即ち、この場合の内積の大きさは、２×２＋１×２＋１×１＋０×０＋０×２＋０×０＋０×０＋０×０＋０×０であるため、７となる。
【００６４】
同様にして特定ユーザと他の一のユーザについても演算を行う。なお、特定ユーザとユーザＩＤがＵ３であるユーザとの内積の大きさは８であり、特定ユーザとユーザＩＤがＵ４であるユーザとの内積の大きさは０であり、特定ユーザとユーザＩＤがＵ５であるユーザとの内積の大きさは０であり、特定ユーザとユーザＩＤがＵ６であるユーザとの内積の大きさは０である。従って、内積の大きさが最も大きい演算結果となった特定ユーザの評価履歴と、ユーザＩＤがＵ３であるユーザの評価履歴とが類似すると判定される。このため、第一識別子で識別可能なユーザのユーザＩＤはＵ３となる。
【００６５】
次に、第二中継ユーザ決定部１４８が、指定カテゴリ受信部１４２が受信した指定情報によって示される指定カテゴリ（ここでは「三崎」）に属する指定コンテンツが所定評価値（ここでは「２」）以上の評価値情報でコンテンツ評価ＤＢ２１１に格納されているユーザＩＤ（ここではＵ４，Ｕ５，Ｕ６）の中から、第一中継ユーザ決定部１４７が選択した第一識別子（ここではＵ３）に対応付けられてコンテンツ評価ＤＢ２１１に格納された評価値情報に基づいて、当該評価値情報と類似する評価を行った一つのユーザＩＤを第二識別子として選択する。即ち、第二中継ユーザ決定部１４８は、指定カテゴリ（ここでは「三崎」）に属する指定コンテンツを一つでも良く評価したユーザ（ここではＵ４，Ｕ５，Ｕ６）の中で、第一識別子（ここではＵ３）が示すユーザの評価履歴と類似する評価履歴を有するユーザを、第二識別子で識別可能なユーザとして決定する。
【００６６】
なお、類似するか否かの判定については、上記した判定方法を用いる。このため、ユーザＩＤがＵ３であるユーザとユーザＩＤがＵ４であるユーザとの内積の大きさは８であり、ユーザＩＤがＵ３であるユーザとユーザＩＤがＵ５であるユーザとの内積の大きさは６であり、ユーザＩＤがＵ３であるユーザとユーザＩＤがＵ６であるユーザとの内積の大きさは６である。従って、内積の大きさが最も大きい演算結果となったユーザＩＤがＵ３であるユーザの評価履歴と、ユーザＩＤがＵ４であるユーザの評価履歴とが類似すると判定される。このため、第二識別子で識別可能なユーザのユーザＩＤはＵ４となる。
【００６７】
次に、最終中継コンテンツ決定部１４９が、第二中継ユーザ決定部１４８が決定したユーザ（ユーザＩＤがＵ４であるユーザ）が評価したコンテンツ（Ｃ１〜Ｃ９）を取得する。そして、未評価コンテンツ取得部１５０が、最終中継コンテンツ決定部１４９が取得したコンテンツ（Ｃ１〜Ｃ９）の中で、携帯端末１０において未評価である未評価コンテンツ（Ｃ４〜Ｃ９）を取得する。即ち、未評価コンテンツ取得部１５０は、最終中継コンテンツ決定部１４９が取得したコンテンツ（Ｃ１〜Ｃ９）のうち、携帯端末１０のユーザが未だ評価していない未評価コンテンツ（Ｃ４〜Ｃ９）を取得する。ここでは、未評価コンテンツ取得部１５０は、未評価コンテンツ（Ｃ４〜Ｃ９）の中から所定評価値（ここでは「２」とする）以上の評価値情報を有する一のコンテンツ（ここではＣ９とする）を選択して取得したとする。
【００６８】
次に、コンテンツ送信部１５１が、未評価コンテンツ取得部１５０が取得した未評価のレコメンドコンテンツ（ここではＣ９）を、携帯端末１０に送信する。これにより、特定ユーザの携帯端末１０において、このレコメンドコンテンツが、ユーザが閲覧可能なように再生表示される。
【００６９】
引き続き、本実施形態の作用効果について説明する。本発明のレコメンドエンジン２０及びコンテンツ配信方法によれば、まず、受信した指定情報によって示される指定カテゴリに属する指定コンテンツと共に所定評価値以上の評価値情報を有する第一協調コンテンツが属する第一協調カテゴリごとに、当該指定コンテンツ及び当該第一協調コンテンツが共に所定評価値以上の評価値情報で格納されているユーザＩＤの総数を第一ユーザ総数としてレコメンドエンジン２０が集計演算する。
【００７０】
そして、携帯端末１０における複数のコンテンツのそれぞれに対する評価値情報のうち所定評価値以上の評価値情報を有するコンテンツが最も多く属する評価カテゴリに属する評価コンテンツと共に所定評価値以上の評価値情報を有する第二協調コンテンツが属する第二協調カテゴリごとに、当該評価コンテンツ及び当該第二協調コンテンツが共に所定評価値以上の評価値情報で格納されているユーザＩＤの総数を第二ユーザ総数としてレコメンドエンジン２０が集計演算する。
【００７１】
次に、レコメンドエンジン２０が取得した第一協調カテゴリと第二協調カテゴリとのうち共通する共通カテゴリの中で、第一ユーザ総数及び第二ユーザ総数の合計総数が最も多い共通カテゴリに属する共通コンテンツが所定評価値以上の評価値情報で格納されているユーザＩＤの中から、携帯端末１０における複数のコンテンツのそれぞれに対する評価値情報に基づいて、一のユーザＩＤを第一識別子としてレコメンドエンジン２０が選択する。
【００７２】
そして、指定カテゴリに属する指定コンテンツが所定評価値以上の評価値情報で格納されているユーザＩＤの中から、レコメンドエンジン２０が選択した第一識別子に対応付けられて格納された評価値情報に基づいて、一のユーザＩＤを第二識別子としてレコメンドエンジン２０が選択する。そして、レコメンドエンジン２０が選択した第二識別子に対応付けられて格納された評価値情報を有するコンテンツの中で、携帯端末１０において未評価であるコンテンツを、当該携帯端末１０にレコメンドエンジン２０が送信する。
【００７３】
この結果、協調フィルタリングを多くの回数繰り返し行うことなく、ユーザが指定する指定カテゴリに含まれる未評価のコンテンツを検索して配信することができる。このため、協調フィルタリングを多くの回数繰り返し行う際に要する計算時間よりも短い計算時間で、ユーザが指定する指定カテゴリに含まれる推薦コンテンツとして配信するのに適していると予測されるレコメンドコンテンツを配信することができる。
【００７４】
即ち、特定ユーザが過去に評価してきたコンテンツと、ユーザが指定した指定カテゴリに属するコンテンツとを、他の同一ユーザが共通して評価していない場合でも、本発明のレコメンドエンジン２０及びコンテンツ配信方法により、ユーザが指定した指定カテゴリに属するコンテンツの中でユーザの嗜好や興味に合ったコンテンツを推薦して配信することができる。
【００７５】
以上、本発明を実施形態に基づき具体的に説明したが、本発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、種々の変形が可能である。なお、上記の実施形態及び下記の変形例は、本発明の範囲を制限するものではなく、当業者がこれらの実施形態及び変形例を本発明の特許請求の範囲の主題に反することなく発展させることができるものである。例えば、レコメンドエンジン２０を構成する機能的な構成要素のそれぞれを物理的に分散させて、これら構成要素の集合体をレコメンドエンジン２０としてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７６】
【図１】本実施形態のコンテンツ配信システムの全体構成を説明するための構成図である。
【図２】携帯端末の機能構成を説明するための構成図である。
【図３】携帯端末の物理構成を説明するための構成図である
【図４】レコメンドエンジンの機能構成を説明するための構成図である。
【図５】レコメンドエンジンの物理構成を説明するための構成図である。
【図６】コンテンツ評価ＤＢにおける評価値情報等の格納例を説明するための説明図である。
【図７】中継カテゴリＤＢにおけるユーザ総数に関する情報等の格納例を説明するための説明図である。
【図８】レコメンドエンジン内部の処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００７７】
１…コンテンツ配信システム、１０…携帯端末、１１，２１…ＣＰＵ、１２，２２…ＲＡＭ、１３，２３…ＲＯＭ、１４…操作部、１５…無線通信部、１６…ディスプレイ、１７…アンテナ、２０…レコメンドエンジン、２４…通信モジュール、２５…補助記憶装置、１４１…中継カテゴリ計算部、１４２…指定カテゴリ受信部、１４３…指定カテゴリ取得部、１４４…カテゴリ取得部、１４５…評価カテゴリ取得部、１４６…中継カテゴリ決定部、１４７…第一中継ユーザ決定部、１４８…第二中継ユーザ決定部、１４９…最終中継コンテンツ決定部、１５０…未評価コンテンツ取得部、１５１…コンテンツ送信部、２１１…コンテンツ評価ＤＢ、２１３…中継カテゴリＤＢ、５１１…指定カテゴリ入力部、５１３…指定カテゴリ送信部、５１７…コンテンツ受信部、５１９…コンテンツ表示部、ＮＷ…通信網。
【図１】
0004970180.tif 000002
【図２】
0004970180.tif 000003
【図３】
0004970180.tif 000004
【図４】
0004970180.tif 000005
【図５】
0004970180.tif 000006
【図６】
0004970180.tif 000007
【図７】
0004970180.tif 000008
【図８】
0004970180.tif 000009