(57)【要約】【課題】ユーザのコンテンツの選択を容易にし、ユーザの興味に合致したコンテンツを提示する。【解決手段】本発明は、ユーザ操作履歴ＤＢから操作対象コンテンツＩＤと操作履歴を読み出し、コンテンツ・コンテンツ属性ＤＢから該操作対象コンテンツＩＤに対応するコンテンツ属性及びコンテンツ属性ＩＤを読み出し、該コンテンツ属性に対する興味度合いを計算し、コンテンツ属性ＩＤ毎に興味度合いを興味値ＤＢに格納し、コンテンツ・コンテンツ属性ＤＢの各コンテンツＩＤのコンテンツ属性ＩＤ毎の興味度合いを興味値ＤＢから読み出して、該コンテンツＩＤに対する興味への合致度を算出し、提示コンテンツＤＢに格納する。【選択図】図１
2009205418.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｗｅｂ上に蓄積されたコンテンツからユーザの興味に合致したコンテンツを選択して提示するコンテンツ選択装置であって、
外部から入力されたコンテンツＩＤと該コンテンツＩＤに対応するコンテンツ属性及び該コンテンツ属性に対応するコンテンツ属性ＩＤを格納するコンテンツ・コンテンツ属性データベース（ＤＢ）と、
ユーザから取得した該ユーザの操作したコンテンツの操作対象コンテンツＩＤに対応する操作履歴を格納するユーザ操作履歴ＤＢと、
前記ユーザ操作履歴ＤＢから前記操作対象コンテンツＩＤと前記操作履歴を読み出し、前記コンテンツ・コンテンツ属性ＤＢから該操作対象コンテンツＩＤに対応する前記コンテンツ属性及びコンテンツ属性ＩＤを読み出し、該コンテンツ属性に対する興味度合いを計算し、コンテンツ属性ＩＤ毎に興味度合いを興味値ＤＢに格納する興味値計算手段と、
前記コンテンツ・コンテンツ属性ＤＢの各コンテンツＩＤのコンテンツ属性ＩＤに基づいて前記興味値ＤＢから前記興味度合いを読み出して、該コンテンツＩＤに対する興味への合致度を算出し、提示コンテンツＤＢに格納する提示コンテンツ選択手段と、
を有することを特徴とするコンテンツ選択装置。
【請求項２】
前記興味値計算手段は、
前記コンテンツ・コンテンツ属性ＤＢの各コンテンツＩＤ毎の第１のコンテンツ属性の集合と、前記操作履歴ＤＢの操作対象コンテンツＩＤに基づいて、該コンテンツ・コンテンツ属性ＤＢを参照し、該操作対象コンテンツＩＤに対応するコンテンツＩＤの第２のコンテンツ属性の集合を取得し、該第１のコンテンツ属性の集合と該第２のコンテンツ属性の集合の要素数に基づいて、前記興味度合いを計算する手段を含む
請求項１記載のコンテンツ選択装置。
【請求項３】
前記興味値計算手段は、
前記コンテンツ・コンテンツ属性ＤＢの各コンテンツＩＤ毎の第１のコンテンツ属性の集合と、前記操作履歴ＤＢの操作対象コンテンツＩＤに基づいて、該コンテンツ・コンテンツ属性ＤＢを参照し、該操作対象コンテンツＩＤに対応するコンテンツＩＤの第２のコンテンツ属性の集合を取得し、該第１のコンテンツ属性の集合と該第２のコンテンツ属性の集合を加えた第３のコンテンツ属性の集合を求め、該第１のコンテンツ属性の集合及び第２のコンテンツ属性の集合の要素が該第３のコンテンツ属性の集合の要素に含まれるか否かに基づいて、前記興味度合いを計算する手段を含む
請求項１記載のコンテンツ選択装置。
【請求項４】
前記提示コンテンツ選択手段は、
前記興味値ＤＢから読み出された前記コンテンツＩＤに対応する各コンテンツ属性ＩＤ毎にコンテンツ属性の興味への合致度を求め、該合致度が小さいｎ件のコンテンツＩＤに対応するコンテンツを前記提示コンテンツＤＢに格納する手段を含む
請求項１記載のコンテンツ選択装置。
【請求項５】
Ｗｅｂ上に蓄積されたコンテンツからユーザの興味に合致したコンテンツを選択して提示するコンテンツ選択方法であって、
外部から入力されたコンテンツＩＤと該コンテンツＩＤに対応するコンテンツ属性及び該コンテンツ属性に対応するコンテンツ属性ＩＤをコンテンツ・コンテンツ属性データベース（ＤＢ）に格納するコンテンツ取得ステップと、
ユーザから取得した該ユーザの操作したコンテンツの操作対象コンテンツＩＤに対応する操作履歴をユーザ操作履歴ＤＢに格納する操作履歴取得ステップと、
前記ユーザ操作履歴ＤＢから前記操作対象コンテンツＩＤと前記操作履歴を読み出し、前記コンテンツ・コンテンツ属性ＤＢから該操作対象コンテンツＩＤに対応する前記コンテンツ属性及びコンテンツ属性ＩＤを読み出し、該コンテンツ属性に対する興味度合いを計算し、コンテンツ属性ＩＤ毎に興味度合いを興味値ＤＢに格納する興味値計算ステップと、
前記コンテンツ・コンテンツ属性ＤＢの各コンテンツＩＤのコンテンツ属性ＩＤに基づいて前記興味度合いを前記興味値ＤＢから読み出して、該コンテンツＩＤに対する興味への合致度を算出し、提示コンテンツＤＢに格納する提示コンテンツ選択ステップと、
を行うことを特徴とするコンテンツ選択方法。
【請求項６】
前記興味値計算ステップにおいて、
前記コンテンツ・コンテンツ属性ＤＢの各コンテンツＩＤ毎の第１のコンテンツ属性の集合と、前記操作履歴ＤＢの操作対象コンテンツＩＤに基づいて、該コンテンツ・コンテンツ属性ＤＢを参照し、該操作対象コンテンツＩＤに対応するコンテンツＩＤの第２のコンテンツ属性の集合を取得し、該第１のコンテンツ属性の集合と該第２のコンテンツ属性の集合の要素数に基づいて、前記興味度合いを計算する
請求項５記載のコンテンツ選択方法。
【請求項７】
前記興味値計算ステップにおいて、
前記コンテンツ・コンテンツ属性ＤＢの各コンテンツＩＤ毎の第１のコンテンツ属性の集合と、前記操作履歴ＤＢの操作対象コンテンツＩＤに基づいて、該コンテンツ・コンテンツ属性ＤＢを参照し、該操作対象コンテンツＩＤに対応するコンテンツＩＤの第２のコンテンツ属性の集合を取得し、該第１のコンテンツ属性の集合と該第２のコンテンツ属性の集合を加えた第３のコンテンツ属性の集合を求め、該第１のコンテンツ属性の集合及び第２のコンテンツ属性の集合の要素が該第３のコンテンツ属性の集合の要素に含まれるか否かに基づいて、前記興味度合いを計算する
請求項５記載のコンテンツ選択方法。
【請求項８】
前記提示コンテンツ選択ステップにおいて、
前記興味値ＤＢから読み出された前記コンテンツＩＤに対応する各コンテンツ属性ＩＤ毎にコンテンツ属性の興味への合致度を求め、該合致度が小さいｎ件のコンテンツＩＤに対応するコンテンツを前記提示コンテンツＤＢに格納する
請求項５記載のコンテンツ選択方法。
【請求項９】
請求項１乃至４のいずれか１項に記載のコンテンツ選択装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるためのコンテンツ選択プログラム。
【請求項１０】
請求項９記載のコンテンツ選択プログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンテンツ選択装置及び方法及びプログラム及びコンピュータ読取可能な記録媒体に係り、特に、Ｗｅｂ上のコンテンツを選択する際に、ユーザの興味度合いに基づいて選択するためのコンテンツ選択装置及び方法及びプログラム及びコンピュータ読取可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットに代表される情報メディアの発達により、ホームページやブログ等のＷｅｂコンテンツや、書籍、電機機器、衣服等の商品コンテンツは日々増加している。このような状況下で、増加した大量のコンテンツの中から、効率的かつ簡単に、ユーザの求めるコンテンツを提示する技術が必要とされている。
【０００３】
コンテンツの性格を表す様々な情報を「コンテンツ属性」と呼ぶ。
【０００４】
一般にコンテンツは複数のコンテンツ属性を持つ。例えば、ブログコンテンツであれば最終更新日や単位時間当たりのアクセスｉｐ数など、自動車コンテンツであれば、メーカー、車種分類、値段、定員などである。それらのコンテンツ属性を利用して、ユーザの求めるコンテンツを提示する既存の技術としては、以下のようなものがあげられる。
【０００５】
第１の従来の方法として、リスト化されたコンテンツに対し、ユーザがコンテンツの検索条件を入力し、その検索条件によってリストからコンテンツを選択し、提示する方法がある（例えば、特許文献１参照）」。
【０００６】
また、第２の従来の方法として、コンテンツ群を予めクラスタリングなどのデータ処理を加えて分類しておき、ユーザの操作履歴に応じて、同じ分類や定められた距離的に近い分類に属するコンテンツを提示する方法がある（例えば、特許文献２参照）。
【特許文献１】特開２００４−２０６６０８号公報
【特許文献２】特開２００４−３４８６０７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記の第１の従来の方法では、ユーザにコンテンツの検索条件の入力を要求する。そのために、自分がどのコンテンツ属性を重視するか決められないユーザや、正確に条件を入力できないユーザには、ユーザの求めるコンテンツを提示することができないという問題がある。
【０００８】
例えば、自動車リストから、購入候補の車を決める場合、ユーザは、メーカー、車種分類、値段、定員など多数の車の属性（コンテンツ属性）に対して、どのような条件を与えるかをユーザ自身が決めなければならない。そのため、自分がどんな車が欲しいか分からないユーザ、購入候補となる車の条件を入力できないユーザには、ユーザの購入候補となる車コンテンツを提示することができない。
【０００９】
また、第２の従来の方法では、コンテンツを予め分類した結果と、ユーザの選択を用いて、上記の第１の従来の方法における問題を解決している。しかし、コンテンツが複数のコンテンツ属性からなる場合、コンテンツ属性の取捨選択を行うことが困難なため、ユーザの求めるコンテンツを提示することができないという問題がある。
【００１０】
例えば、自動車リストから、購入候補の車を決める場合において、ユーザがコンテンツ属性として車の値段、車のメーカーを重視していたとする。しかし、分類結果から同じような値段の車や、同じメーカーの車をユーザに提示することができるが、同時にユーザの求めていない車種が同じ車や、同じメーカーの値段の高い車も同時に提示してしまう。そのため、ユーザに効率的に購入候補の車を提示することができない。
【００１１】
上記のように、従来の技術では、効率的かつ簡単にユーザの求めるコンテンツを提示することができない。その結果として、Ｗｅｂ上の大量に蓄えられたコンテンツは有効に活用されない。
【００１２】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、ユーザのコンテンツの選択を容易にし、ユーザの興味に合致したコンテンツを提示することが可能なコンテンツ選択装置及び方法及びプログラム及びコンピュータ読取可能な記録媒体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】
【００１３】
図１は、本発明の原理構成図である。
【００１４】
本発明（請求項１）は、Ｗｅｂ上に蓄積されたコンテンツからユーザの興味に合致したコンテンツを選択して提示するコンテンツ選択装置であって、
外部から入力されたコンテンツＩＤと該コンテンツＩＤに対応するコンテンツ属性及び該コンテンツ属性に対応するコンテンツ属性ＩＤを格納するコンテンツ・コンテンツ属性ＤＢ２０２と、
ユーザから取得した該ユーザの操作したコンテンツの操作対象コンテンツＩＤに対応する操作履歴を格納するユーザ操作履歴ＤＢ２０３と、
ユーザ操作履歴ＤＢ２０３から操作対象コンテンツＩＤと操作履歴を読み出し、コンテンツ・コンテンツ属性ＤＢ２０２から該操作対象コンテンツＩＤに対応するコンテンツ属性及びコンテンツ属性ＩＤを読み出し、該コンテンツ属性に対する興味度合いを計算し、コンテンツ属性ＩＤ毎に興味度合いを興味値ＤＢ２０５に格納する興味値計算手段２０４と、
コンテンツ・コンテンツ属性ＤＢ２０２の各コンテンツＩＤのコンテンツ属性ＩＤに基づいて興味値ＤＢ２０５から興味度合いを読み出して、該コンテンツＩＤに対する興味への合致度を算出し、提示コンテンツＤＢ２０７に格納する提示コンテンツ選択手段２０６と、を有する。
【００１５】
また、本発明（請求項２）は、興味値計算手段２０４において、
コンテンツ・コンテンツ属性ＤＢ２０２の各コンテンツＩＤ毎の第１のコンテンツ属性の集合と、操作履歴ＤＢ２０３の操作対象コンテンツＩＤに基づいて、該コンテンツ・コンテンツ属性ＤＢ２０２を参照し、該操作対象コンテンツＩＤに対応するコンテンツＩＤの第２のコンテンツ属性の集合を取得し、該第１のコンテンツ属性の集合と該第２のコンテンツ属性の集合の要素数に基づいて、興味度合いを計算する手段を含む。
【００１６】
また、本発明（請求項３）は、興味値計算手段２０４において、
コンテンツ・コンテンツ属性ＤＢ２０２の各コンテンツＩＤ毎の第１のコンテンツ属性の集合と、操作履歴ＤＢ２０３の操作対象コンテンツＩＤに基づいて、該コンテンツ・コンテンツ属性ＤＢを参照し、該操作対象コンテンツＩＤに対応するコンテンツＩＤの第２のコンテンツ属性の集合を取得し、該第１のコンテンツ属性の集合と該第２のコンテンツ属性の集合を加えた第３のコンテンツ属性の集合を求め、該第１のコンテンツ属性の集合及び第２のコンテンツ属性の集合の要素が該第３のコンテンツ属性の集合の要素に含まれるか否かに基づいて、興味度合いを計算する手段を含む。
【００１７】
また、本発明（請求項４）は、提示コンテンツ選択手段２０６において、
興味値ＤＢ２０５から読み出されたコンテンツＩＤに対応する各コンテンツ属性ＩＤ毎にコンテンツ属性の興味への合致度を求め、該合致度が小さいｎ件のコンテンツＩＤに対応するコンテンツを提示コンテンツＤＢ２０７に格納する手段を含む。
【００１８】
図２は、本発明の原理を説明するための図である。
【００１９】
本発明（請求項５）は、Ｗｅｂ上に蓄積されたコンテンツからユーザの興味に合致したコンテンツを選択して提示するコンテンツ選択方法であって、
外部から入力されたコンテンツＩＤと該コンテンツＩＤに対応するコンテンツ属性及び該コンテンツ属性に対応するコンテンツ属性ＩＤをコンテンツ・コンテンツ属性データベース（ＤＢ）に格納するコンテンツ取得ステップ（ステップ１）と、
ユーザから取得した該ユーザの操作したコンテンツの操作対象コンテンツＩＤに対応する操作履歴をユーザ操作履歴ＤＢに格納する操作履歴取得ステップ（ステップ２）と、
ユーザ操作履歴ＤＢから操作対象コンテンツＩＤと操作履歴を読み出し、コンテンツ・コンテンツ属性ＤＢから該操作対象コンテンツＩＤに対応するコンテンツ属性及びコンテンツ属性ＩＤを読み出し、該コンテンツ属性に対する興味度合いを計算し、コンテンツ属性ＩＤ毎に興味度合いを興味値ＤＢに格納する興味値計算ステップ（ステップ３）と、
コンテンツ・コンテンツ属性ＤＢの各コンテンツＩＤのコンテンツ属性ＩＤ毎に基づいて興味度合いを興味値ＤＢから読み出して、該コンテンツＩＤに対する興味への合致度を算出し、提示コンテンツＤＢに格納する提示コンテンツ選択ステップ（ステップ４）と、を行う。
【００２０】
また、本発明（請求項６）は、興味値計算ステップ（ステップ３）において、
コンテンツ・コンテンツ属性ＤＢの各コンテンツＩＤ毎の第１のコンテンツ属性の集合と、操作履歴ＤＢの操作対象コンテンツＩＤに基づいて、該コンテンツ・コンテンツ属性ＤＢを参照し、該操作対象コンテンツＩＤに対応するコンテンツＩＤの第２のコンテンツ属性の集合を取得し、該第１のコンテンツ属性の集合と該第２のコンテンツ属性の集合の要素数に基づいて、興味度合いを計算する。
【００２１】
また、本発明（請求項７）は、興味値計算ステップ（ステップ３）において、
コンテンツ・コンテンツ属性ＤＢの各コンテンツＩＤ毎の第１のコンテンツ属性の集合と、操作履歴ＤＢの操作対象コンテンツＩＤに基づいて、該コンテンツ・コンテンツ属性ＤＢを参照し、該操作対象コンテンツＩＤに対応するコンテンツＩＤの第２のコンテンツ属性の集合を取得し、該第１のコンテンツ属性の集合と該第２のコンテンツ属性の集合を加えた第３のコンテンツ属性の集合を求め、該第１のコンテンツ属性の集合及び第２のコンテンツ属性の集合の要素が該第３のコンテンツ属性の集合の要素に含まれるか否かに基づいて、興味度合いを計算する。
【００２２】
また、本発明（請求項８）は、提示コンテンツ選択ステップ（ステップ４）において、
興味値ＤＢから読み出されたコンテンツＩＤに対応する各コンテンツ属性ＩＤ毎にコンテンツ属性の興味への合致度を求め、該合致度が小さいｎ件のコンテンツＩＤに対応するコンテンツを提示コンテンツＤＢに格納する。
【００２３】
本発明（請求項９）は、請求項１乃至４のいずれか１項に記載のコンテンツ選択装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるためのコンテンツ選択プログラムである。
【００２４】
本発明（請求項１０）は、請求項９記載のコンテンツ選択プログラムを格納したコンピュータ読取可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００２５】
上記のように、本発明によれば、操作履歴を用いて、どのコンテンツ属性が重要視されているかを興味値として数値化し、それに基づいてコンテンツを提示／推薦することが可能となるため、ユーザはコンテンツ選択を行うだけで、自分の興味に合致したコンテンツを得ることが可能となる。そのため、ユーザは自分が何に注目しているのか、何を重視するかを考える必要がなくなる。
【００２６】
また、興味値がどのコンテンツ属性を重要視するかを示すため、前述の第２の従来の技術のもつコンテンツの取捨選択が難しいという問題を解決することができる。
【００２７】
さらに、コンテンツを数値化するデータマイニング手法は、その手法の結果をコンテンツ属性とすることで容易に取り込むことが可能なため、本発明は高い拡張性を持つ。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００２９】
図３は、本発明の一実施の形態におけるコンテンツ選択装置の構成を示す。
【００３０】
同図に示すコンテンツ選択装置２０１には、コンテンツＩＤ及びコンテンツ属性を入力するコンテンツ入力装置１０１、ユーザが入力を行うための入力装置３０１、選択されたコンテンツを出力する出力装置３０２が接続されている。
【００３１】
コンテンツ選択装置２０１は、コンテンツ及びコンテンツ属性ＤＢ２０２、ユーザ操作履歴ＤＢ２０３，興味値計算部２０４、興味値ＤＢ２０５、提示コンテンツ選択部２０６、提示コンテンツＤＢ２０７から構成される。
【００３２】
コンテンツ・コンテンツ属性ＤＢ２０２には、興味値計算部２０４と提示コンテンツ選択部２０６で扱うコンテンツの情報が格納されており、コンテンツ毎に一意に指定されるコンテンツＩＤとコンテンツ属性からなる。例えば、図４に示すように、コンテンツＩＤ、車種名、メーカー名、値段、車種タイプ等のコンテンツ属性ＩＤがレコード番号毎に蓄積されている。コンテンツＩＤは、コンテンツを一意に特定できるよう、コンテンツ毎に異なる番号を割り当てておく。車種名、メーカー名、値段、車種タイプがコンテンツ属性に当たり、コンテンツ属性ＩＤ(czid)＝１が車種名、コンテンツ属性ＩＤ＝２が値段、…と、コンテンツ属性ＩＤで各コンテンツ属性を管理する。当然ながら、図４に示す以外のコンテンツ属性を持つことも可能である。
【００３３】
図４では、レコード番号がｒｎ番目のレコードは下記のように表すこととする。
【００３４】
レコード番号：ｒｎ
コンテンツＩＤ：cid(rn)
コンテンツ属性ＩＤ：czid＝１，２，３，４
コンテンツ属性：cz（cid(rn），czid）
コンテンツ属性ＩＤの数：czid_MAX
ユーザ操作履歴ＤＢ２０３には、興味値計算部２０４で扱うユーザの操作履歴を入力装置３０１から受け取り格納しておく。図５にユーザ操作履歴ＤＢ２０３の例を示す。ユーザ操作履歴ＤＢ２０３には、操作対象コンテンツＩＤ、操作内容ＩＤ、操作時刻がレコード番号毎に蓄積されている。操作対象コンテンツＩＤは、コンテンツ及びコンテンツ属性ＤＢ２０２のコンテンツＩＤと同一のものである。図５において、レコード番号がｒｎ番目のレコードは以下のように表すこととする。
【００３５】
レコード番号：ｒｎ
操作対象コンテンツＩＤ：cid(rn)
操作内容ＩＤ：sid(rn)
操作時刻：t(rn)
興味値計算部２０４は、コンテンツ及びコンテンツ属性ＤＢ２０２よりコンテンツＩＤ及びそのコンテンツＩＤに対応するコンテンツ属性を、ユーザ操作履歴ＤＢ２０３よりユーザ操作履歴を読み出し、コンテンツＩＤ及びコンテンツ属性とユーザ操作履歴を用いて、ユーザのコンテンツ属性に対する興味度合いを求める。コンテンツ及びコンテンツ属性とユーザ操作履歴を用いたユーザのコンテンツに対する興味度合いの計算方法を以下に示す。
【００３６】
ユーザのコンテンツに対する興味度合いあるいは、０以上の数値で表され、大きいほど興味の度合いが大きい。
【００３７】
また、例として、コンテンツＩＤ及びコンテンツ属性は、図４、ユーザ操作履歴は図５の通りであった場合を示す。但し、図４のコンテンツ・コンテンツ属性ＤＢ２０２の全レコード数は３５、全レコードのメーカーの分布を図６、全レコードの値段の分布を図７、全レコードの車種タイプの分布を図８に示す。また、図５の操作履歴ＤＢ２０３の全レコード数は３（つまり、図５に描かれているものが全て）とする。また、興味値計算部２０４は、メーカー、値段、車種タイプに対する興味値を計算する（車名に対しては計算しないものとする）。
【００３８】
以下に計算方法を詳細に説明する。
【００３９】
コンテンツ・コンテンツ属性ＤＢ２０２から読み出された各コンテンツ属性ＩＤ    czidに対して、コンテンツ属性cz(cid(rn)，czid)が順序尺度であった場合と、コンテンツ属性cz(cid(rn)，czid)が名義尺度であった場合について説明する。なお、「順序尺度」とは、車の値段や排気量等、数値で表現されるものを差し、「名義尺度」とは、車の車種（ワゴン、ミニバン）等の数値以外で表現されるものを指す。また、数値で表されたものであっても、例えば、１００万〜１５０万、１５０万〜２００万のようにクラス分けしたものについては名義尺度とすることもできる。詳しくは、
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%B0%BA%E5%BA%A6%E6%B0%B4%E6%BA%96
を参照されたい。
【００４０】
（１）コンテンツ属性cz(cid(rn)，czid)が順序尺度であった場合：
集合１＝図４（コンテンツ・コンテンツ属性ＤＢ）に含まれる全てのrnに対応するcz(cid(rn)，czid)
集合２＝図５（操作履歴ＤＢ）に含まれる全てのrnに対応する図４（コンテンツ・コンテンツ属性ＤＢの）cz(cid(rn)，czid)
集合３＝集合１＋集合２
値１＝集合３の中央値より大きい集合３の要素数
値２＝集合３の中央値以下の集合３の要素数
値３＝集合３の中央値より大きい集合２の要素数
値４＝集合３の中央値以下の集合２の要素数
値５＝（値１×値４−値２×値３）＾２×（値１＋値２＋値３＋値４）／（（値１＋値２）×（値１＋値３）×（値２＋値４）×（値３＋値４））
上記から値５が、コンテンツ属性cz(cid(rn)，czid)に対するユーザの興味値となる。
【００４１】
（２）コンテンツ属性cz(cid(rn)，czid)が名義尺度であった場合：
集合１＝図４（コンテンツ・コンテンツ属性ＤＢ）に含まれる全てのｒｎに対応するcz(cid(rn)，czid)
集合２＝図５（操作履歴ＤＢ）に含まれる全てのｒｎに対応するcz(cid(rn)，czid)
集合３＝集合１＋集合２
集合３の各要素cz(cid(rn１)，czid)に対して、
値１＝図４に含まれる全てのrn2に対応するcz(cid(rn2)，czid)のうち、cz(cid(rn１)，czid)であるものの数
値２＝図４に含まれる全てのrn2に対応するcz(cid(rn2)，czid)のうち、cz(cid(rn１)，czid)でないものの数
値３＝図５に含まれる全てのrn2に対応するcz(cid(rn2)，czid)のうち、cz(cid(rn１)，czid)であるものの数
値４＝図５に含まれる全てのrn2に対応するcz(cid(rn2)，czid)のうち、cz(cid(rn１)，czid)でないものの数
値５＝値３／値４・値１／値２
値５が０より小さい場合（値５＜０）、値６＝０
値５が０以上の場合（値５≧０）、
値６＝（値１×値４−値２×値３）＾２×（値１＋値２＋値３＋値４）／（（値１＋値２）×（値１＋値３）×（値２＋値４）×（値３＋値４）
上記の値６がコンテンツ属性cz(cid(rn)，czid)の１要素cz(cid(rn１)，czid)に対するユーザの興味値となる。
【００４２】
次に、具体的なコンテンツ属性に対する興味度合いの計算について説明する。
【００４３】
［１］コンテンツ属性「メーカー」に対するユーザの興味度合いの計算方法：
コンテンツ属性「メーカー」は名義尺度であるので、上記の計算方法（２）を用いる。
【００４４】
図６より、集合１＝｛Ｔ社、Ｈ社、Ｍ社｝
図５及び図４より、集合２＝｛Ｈ社、Ｍ社｝
よって、集合３＝集合１＋集合２＝｛Ｔ社、Ｈ社、Ｍ社｝
ａ：コンテンツ属性「メーカー」の１要素Ｔ社に対して、
図６より、値１＝２０、値２＝１５
図５より、値３＝０、値４＝３
よって、値５＝−１５／２０，値６＝０
ｂ：コンテンツ属性「メーカー」の１要素Ｈ社に対して、
図６より、値１＝１０、値２＝２５
図５より、値３＝２、値４＝１
よって、値５＞０、値６≒１．８５６
ｃ：コンテンツ属性「メーカー」の１要素Ｍ社に対して、
図６より、値１＝５、値２＝３０
図５より、値３＝１、値４＝２
よって、値５＞０、値６≒０．７５４
以上により、
Ｔ社に対する興味度０
Ｈ社に対する興味度１．８５６
Ｍ社に対する興味度０．７５４
となる。
【００４５】
［２］コンテンツ属性「値段」に対するユーザの興味度合いの計算方法：
コンテンツ属性「値段」は、順序尺度であるので、計算方法（１）を用いる。
【００４６】
図７より、集合１＝｛1,000,000が４つ、1,500,000が６つ、以下略｝（要素数３５）
図５及び図４より、集合２＝｛1,500,000、2,000,000、1,500,000｝
集合３＝集合１＋集合２＝｛1,000,000が４つ、1,500,000が８つ、以下略｝（要素数３８）
よって、集合３の中央値＝2,000,000
値１＝１８、値２＝２０、値３＝０、値４＝３、値５＝2,533
以上より、値段に対する興味度2.533となる。
【００４７】
［３］コンテンツ属性「車種タイプ」に対するユーザの興味度合いの計算方法：
コンテンツ属性「車種タイプ」は名義尺度であるので、計算方法（２）を用いる。
ここで、計算方法は、前述の［１］で示したコンテンツ属性「メーカー」に対する計算方法と同様であるので計算手順は省略する。計算結果は、
「コンパクト」に対する興味度：０．４８２
「ワゴン」に対する興味度：１．１６０
「ＲＶ」に対する興味度：１．７９９
となる。
【００４８】
よって、この例におけるユーザの興味度合いは興味の大きい順に、値段＞Ｈ社＞ＲＶ＞ワゴン＞Ｍ社＞コンパクト＞それ以外＝０となる。
【００４９】
興味値計算部２０４は、上記のようにして計算された興味値をコンテンツ属性に対する興味度合いとして、コンテンツ属性と共に興味値ＤＢ２０５に出力する。
【００５０】
興味値ＤＢ２０５には、図９に示すように、コンテンツ属性ＩＤ、コンテンツ属性、コンテンツ属性要素名、尺度、興味度合いが、レコード番号毎に蓄積される。図９は、興味値計算部２０４での計算により求められた値が格納されている例である。図９では、レコード番号ｒｎ番目のレコードは、下記のように表すこととする。
【００５１】
レコード番号：rn
コンテンツ属性：cz（rn）
コンテンツ属性要素名：cz_name（rn）
尺度：s（cz（rn））
興味度合い：kd（czid,cz_name）
次に、提示コンテンツ選択部２０６について説明する。
【００５２】
提示コンテンツ選択部２０６は、コンテンツ・コンテンツ属性ＤＢ２０２よりコンテンツ及びコンテンツ属性を、興味値ＤＢ２０５より、コンテンツ属性、コンテンツ属性要素名、尺度、興味度合いを読み出す。コンテンツ及びコンテンツ属性と、コンテンツ属性に対する興味値を用いて、ユーザに提示するコンテンツを選択する。コンテンツの選択方法を以下に示す。
【００５３】
例として、コンテンツ・コンテンツ属性ＤＢ２０２が図４、興味度合いＤＢ２０５が図９の場合の計算例を以下に示す。但し、計算例では図４に示す１０レコードの中からユーザに提示するコンテンツを選択するものとする。
【００５４】
＜計算方法＞
各コンテンツＩＤcid（rn）に対応するコンテンツの興味への合致度score(cid(rn))を算出する。
【００５５】
興味への合致度score（cid（rn））＝Π_｛cid｝f(cz(cid(rn)),czid)
f(cz(cid(rn)),czid)=各コンテンツ属性に関する興味への合致度
=g(cz(cid(rn)),czid)（czが順序尺度の場合）
=h(cz(cid(rn)),czid)（czが名義尺度の場合）
g(cz(cid(rn)),czid)=A×cz(cid(rn),czid)+B
A=(1/2-C/2)/(D-E)
B=C−A＊E
C=chidist(kd(czid,czidに対応するcz_name))
D=全てのcidに対するcz(cid,czid)の平均値（czidは固定）
E=全てのcidに対するcz(cid,czid)の最小値（czidは固定）
Chidist=カイ２乗分布の片側確率の値（自由度＝１）
但し、g(cz(cid(rn)),czid)>1の場合、g(cz(cid(rn)),czid)=1
h(cz(cid(rn)),czid)=chidist(kd(cid,cz(rn)の属するcz_name))
但し、該当するkd(cid,cz(rn)の属するcz_name)が存在しない場合、kd()=0
上記からscore(cid(rn))が小さいほどユーザに提示すべきコンテンツとなる。
【００５６】
上記に基づいて具体的な計算例を以下に示す。
【００５７】
図４のコンテンツID=10001、車名:T-001に対する興味度への合致度score(cid(rn))を計算する。
【００５８】
興味への合致度score(10001)=Π_{czid}f(cz(10001),czid)
=chidist(0)=1
値段に関する興味への合致度=f(cz(10001),3)=g(cz(10001),3)
=A×1,000,000+B（図４より）
A=(1/2-C/2)(D-E)
B=C-A*E
C=chidist(kd(3,値段))=chidist(2.533)=0.111
図９より、               D=全てのcidに対するcz(cid,3)の平均値（czidは固定）
=2,557,143（図７より）
よって、A×1,000,000+B=0.111
車種タイプに関する興味への合致度=f(cz(10001),4)=h(cz(10001),4)
=chidist(0)=1
よって、score(10001)=1×0.111×１＝0.111
他のコンテンツIDに関しても同様に計算すると、
score(10002)=0.124
score(10003)=0.272
score(10011)=0.012
score(10012)=0.021
score(10013)=0.044
score(10014)=0.173
score(10021)=0.028
score(10022)=0.263
score(10023)=0.027
となる。
【００５９】
よって、この例の場合、既にユーザが操作を行ったコンテンツIDを除くと、ユーザに提示するコンテンツは、順に、10023＞10013＞10001…となる。選択されたコンテンツのコンテンツIDとそのコンテンツIDに対応する興味度への合致度を提示コンテンツDB207に格納する。
【００６０】
なお、既にユーザが操作を行ったコンテンツIDを除く処理は、出力装置３０２側で行う。
【００６１】
提示コンテンツＤＢ２０７には、提示コンテンツ選択部２０６で求めたコンテンツＩＤに対応する興味度への合致度を格納する。提示コンテンツＤＢ２０７には、コンテンツＩＤ，興味度への合致度がレコード番号毎に蓄積されている。提示コンテンツ選択部２０６の機能説明で用いた計算例の場合、提示コンテンツＤＢ２０７の内容は、図１０のようになる。提示コンテンツＤＢ２０７の情報は、出力装置３０２からの要求に応じて出力される。例えば、出力装置３０２から「合致度の高い順に出力」が指定された場合には、提示コンテンツＤＢ２０７のレコードを合致度の高い順にソートして出力する。
【００６２】
なお、上記の図３に示すコンテンツ選択装置の構成要素の動作をプログラムとして構築し、コンテンツ選択装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【００６３】
また、構築されたプログラムを、ハードディスクや、フレキシブルディスク・ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納し、コンピュータにインストールする、または、配布することが可能である。
【００６４】
なお、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００６５】
本発明は、インターネット等のネットワーク上にあるＷｅｂコンテンツ等の大量のデータからユーザの希望するコンテンツを提供する技術や、コンテンツを数値化可能な検索技術にも適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】本発明の原理構成図である。
【図２】本発明の原理を説明するための図である。
【図３】本発明の一実施の形態におけるコンテンツ選択装置の構成図である。
【図４】本発明の一実施の形態におけるコンテンツ・コンテンツ属性ＤＢの例である。
【図５】本発明の一実施の形態における操作履歴ＤＢの例である。
【図６】本発明の一実施の形態におけるコンテンツ属性：メーカー分布である。
【図７】本発明の一実施の形態における図４のコンテンツ属性・値段の分布である。
【図８】本発明の一実施の形態における図4のコンテンツ属性：車種タイプの分布である。
【図９】本発明の一実施の形態における興味度合いＤＢの例である。
【図１０】本発明の一実施の形態における提示コンテンツＤＢの例である。
【符号の説明】
【００６７】
１０１  コンテンツ及びコンテンツ情報入力装置
２０１  コンテンツ選択装置
２０２  コンテンツ・コンテンツ属性ＤＢ
２０３  ユーザ操作履歴ＤＢ
２０４  興味値計算手段、興味値計算部
２０５  興味値ＤＢ
２０６  提示コンテンツ選択手段、提示コンテンツ選択部
２０７  提示コンテンツＤＢ
３０１  入力装置
３０２  出力装置
【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】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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