(57)【要約】【課題】ユーザにとって有用性の高い新たなコンテンツ情報の提供が可能となる配信サーバ及び配信方法を提供する。【解決手段】配信対象ユーザに関連する一または複数の類似ユーザを特定し、類似ユーザのアクセス履歴に基づいて、配信対象ユーザへの推薦コンテンツを特定し、その推薦コンテンツを配信対象ユーザが使用する通信端末に配信する配信サーバ３とした。この配信サーバ３によれば、配信対象ユーザのアクセス履歴そのままではなく、類似ユーザのアクセス履歴に基づいて推薦コンテンツが特定され、その推薦コンテンツが配信されるため、配信対象ユーザの嗜好にマッチし、且つ配信対象ユーザにとって未知なコンテンツ情報を配信できる可能性が高くなり、ユーザにとって有用性の高い新たなコンテンツ情報の提供が可能となる。【選択図】図１
2009157500.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの識別情報に対応付けて、前記ユーザによるコンテンツ情報のアクセス履歴を記憶するアクセス履歴記憶手段と、
前記ユーザの属性を示すユーザ属性情報及び前記ユーザによる検索履歴を示す検索履歴情報の少なくとも一方を含む類似判定情報を記憶する類似判定情報記憶手段と、
複数の前記ユーザのうち、配信対象ユーザに関連する一または複数の類似ユーザを前記類似判定情報記憶手段に記憶された前記類似判定情報に基づいて特定する類似ユーザ特定手段と、
前記類似ユーザ特定手段によって特定された前記類似ユーザの識別情報に対応付けられて前記アクセス履歴記憶手段に記憶されている前記アクセス履歴に基づいて、前記配信対象ユーザへの推薦コンテンツ情報を特定する推薦コンテンツ特定手段と、
前記推薦コンテンツ特定手段によって特定された前記推薦コンテンツ情報を前記配信対象ユーザが使用する通信端末に配信する配信手段と、を備えることを特徴とする配信サーバ。
【請求項２】
前記推薦コンテンツ特定手段は、前記配信対象ユーザの前記アクセス履歴と前記類似ユーザの前記アクセス履歴とに基づいて、前記配信対象ユーザに配信されていない前記コンテンツ情報の中から前記推薦コンテンツ情報を特定することを特徴とする請求項１記載の配信サーバ。
【請求項３】
前記推薦コンテンツ特定手段は、前記配信対象ユーザに配信されていない前記コンテンツ情報の、前記配信対象ユーザによる閲覧の可能性を示す予測値を求め、前記予測値に基づいて前記推薦コンテンツ情報を特定することを特徴とする請求項２記載の配信サーバ。
【請求項４】
前記類似ユーザ特定手段は、前記配信対象ユーザによって指定入力された前記類似判定情報を受け付け、受け付けた前記類似判定情報に基づいて前記類似ユーザを特定することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項記載の配信サーバ。
【請求項５】
前記ユーザ属性情報は、前記ユーザの性別、年齢及び居住地の少なくとも一つを含み、
前記類似判定情報記憶手段は、前記ユーザ属性情報を含む前記類似判定情報を記憶し、
前記類似ユーザ特定手段は、前記類似判定情報記憶手段に記憶されている前記ユーザ属性情報に基づいて前記類似ユーザを特定することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項記載の配信サーバ。
【請求項６】
前記検索履歴情報は、前記ユーザによって前記通信端末に入力された検索キーワードの入力履歴情報を含み、
前記類似判定情報記憶手段は、前記検索履歴情報を含む前記類似判定情報を記憶し、
前記類似ユーザ特定手段は、前記類似判定情報記憶手段に記憶されている前記検索キーワードの前記入力履歴情報に基づいて前記類似ユーザを特定することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項記載の配信サーバ。
【請求項７】
ユーザの識別情報に対応付けて、前記ユーザによるコンテンツ情報のアクセス履歴を記憶するアクセス履歴記憶手段と、前記ユーザの属性を示すユーザ属性情報及び前記ユーザによる検索履歴を示す検索履歴情報の少なくとも一方を含む類似判定情報を記憶する類似判定情報記憶手段とを備えた配信サーバで実行される配信方法であって、
複数の前記ユーザのうち、配信対象ユーザに関連する一または複数の類似ユーザを前記類似判定情報記憶手段に記憶された前記類似判定情報に基づいて特定する類似ユーザ特定ステップと、
前記類似ユーザ特定手段によって特定された前記類似ユーザの識別情報に対応付けられて前記アクセス履歴記憶手段に記憶されている前記アクセス履歴に基づいて、前記配信対象ユーザへの推薦コンテンツ情報を取得する推薦コンテンツ取得ステップと、
前記推薦コンテンツ特定手段によって取得された前記推薦コンテンツ情報を前記配信対象ユーザの使用する通信端末に配信する配信ステップと、を備えることを特徴とする配信方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンテンツ情報を配信する配信サーバ及び配信方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザのアクセス履歴などを取得し、配信対象となるユーザの興味が大きいと推定されるコンテンツ情報をユーザのアクセス履歴に基づいて取得し、取得したコンテンツ情報を優先的にユーザに配信するサーバが知られている（特許文献１参照）。この種の配信サーバでは、一般的に、アクセス先のコンテンツ情報の内容解析を行い、ユーザの興味・嗜好をキーワードベクトルで表現し、コンテンツとキーワードとをマッチングさせ、一致度の高いコンテンツを推薦コンテンツ情報として取得する。
【特許文献１】特開２００７−２８６８３２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、配信対象となるユーザのアクセス履歴に基づくコンテンツ情報は、そのユーザにとって既知の情報であり、既知のコンテンツ情報をそのままキーワードマッチングさせて取得した推薦コンテンツ情報は、配信対象のユーザにとって既知の情報である可能性が高い。従って、ユーザにとって目新しく、且つユーザの嗜好にマッチした有用性の高いコンテンツ情報の提供は困難である。
【０００４】
そこで、本発明は、ユーザにとって有用性の高い新たなコンテンツ情報の提供が可能となる配信サーバ及び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】
【０００５】
本発明に係る配信サーバは、ユーザの識別情報に対応付けて、ユーザによるコンテンツ情報のアクセス履歴を記憶するアクセス履歴記憶手段と、ユーザの属性を示すユーザ属性情報及びユーザによる検索履歴を示す検索履歴情報の少なくとも一方を含む類似判定情報を記憶する類似判定情報記憶手段と、複数のユーザのうち、配信対象ユーザに関連する一または複数の類似ユーザを類似判定情報記憶手段に記憶された類似判定情報に基づいて特定する類似ユーザ特定手段と、類似ユーザ特定手段によって特定された類似ユーザの識別情報に対応付けられてアクセス履歴記憶手段に記憶されているアクセス履歴に基づいて、配信対象ユーザへの推薦コンテンツ情報を特定する推薦コンテンツ特定手段と、推薦コンテンツ特定手段によって特定された推薦コンテンツ情報を配信対象ユーザが使用する通信端末に配信する配信手段と、を備えることを特徴とする。
【０００６】
この配信サーバでは、配信対象ユーザのアクセス履歴そのままではなく、類似判定情報に基づいて特定された類似ユーザのアクセス履歴に基づいて推薦コンテンツ情報を特定し、特定したコンテンツ情報を配信している。その結果として、配信対象ユーザの嗜好にマッチし、且つ配信対象ユーザにとって未知なコンテンツ情報を配信できる可能性が高くなり、ユーザにとって有用性の高い新たなコンテンツ情報の提供が可能となる。
【０００７】
さらに、推薦コンテンツ特定手段は、配信対象ユーザのアクセス履歴と類似ユーザのアクセス履歴とに基づいて、配信対象ユーザに配信されていないコンテンツ情報の中から推薦コンテンツ情報を特定すると好適である。推薦コンテンツ情報は配信対象ユーザに配信されていないため、配信対象ユーザにとって未知のコンテンツ情報を確実に提供できるようになる。
【０００８】
さらに、推薦コンテンツ特定手段は、配信対象ユーザに配信されていないコンテンツ情報の、配信対象ユーザによる閲覧の可能性を示す予測値を求め、予測値に基づいて推薦コンテンツ情報を特定すると好適である。本発明によれば、配信対象ユーザにとっての推薦コンテンツ情報の有用性が一層高くなる。
【０００９】
さらに、類似ユーザ特定手段は、配信対象ユーザによって指定入力された類似判定情報を受け付け、受け付けた類似判定情報に基づいて類似ユーザを特定すると好適である。配信対象ユーザの意思が尊重されるようになり、配信対象ユーザにとっての推薦コンテンツ情報の有用性が一層高くなる。
【００１０】
さらに、ユーザ属性情報は、ユーザの性別、年齢及び居住地の少なくとも一つを含み、類似判定情報記憶手段は、ユーザ属性情報を含む類似判定情報を記憶し、類似ユーザ特定手段は、類似判定情報記憶手段に記憶されているユーザ属性情報に基づいて類似ユーザを特定すると好適である。ユーザの性別、年齢及び居住地などのユーザ属性情報に基づいて類似ユーザが特定されるため、配信対象ユーザの生活環境に基づいて嗜好の近い類似ユーザを特定できるようになり、配信対象ユーザにとっての推薦コンテンツ情報の有用性が一層高くなる。
【００１１】
さらに、検索履歴情報は、ユーザによって通信端末に入力された検索キーワードの入力履歴情報を含み、類似判定情報記憶手段は、検索履歴情報を含む類似判定情報を記憶し、類似ユーザ特定手段は、類似判定情報記憶手段に記憶されている検索キーワードの入力履歴情報に基づいて類似ユーザを特定すると好適である。配信対象ユーザの嗜好を検索キーワードの入力履歴情報によって定量的に判断できるようになり、配信対象ユーザの嗜好により近い類似ユーザを特定できるようになる。その結果として、配信対象ユーザにとっての推薦コンテンツ情報の有用性が一層高くなる。
【００１２】
また、本発明に係る配信方法は、ユーザの識別情報に対応付けて、ユーザによるコンテンツ情報のアクセス履歴を記憶するアクセス履歴記憶手段と、ユーザの属性を示すユーザ属性情報及びユーザによる検索履歴を示す検索履歴情報の少なくとも一方を含む類似判定情報を記憶する類似判定情報記憶手段とを備えた配信サーバで実行される配信方法であって、複数のユーザのうち、配信対象ユーザに関連する一または複数の類似ユーザを類似判定情報記憶手段に記憶された類似判定情報に基づいて特定する類似ユーザ特定ステップと、類似ユーザ特定手段によって特定された類似ユーザの識別情報に対応付けられてアクセス履歴記憶手段に記憶されているアクセス履歴に基づいて、配信対象ユーザへの推薦コンテンツ情報を取得する推薦コンテンツ取得ステップと、推薦コンテンツ特定手段によって取得された推薦コンテンツ情報を配信対象ユーザの使用する通信端末に配信する配信ステップと、を備えることを特徴とする。
【００１３】
この配信方法では、配信対象ユーザのアクセス履歴そのままではなく、類似判定情報に基づいて特定された類似ユーザのアクセス履歴に基づいて推薦コンテンツ情報を取得し、取得したコンテンツ情報を配信している。その結果として、配信対象ユーザの嗜好にマッチし、且つ配信対象ユーザにとって未知なコンテンツ情報を配信できる可能性が高くなり、ユーザにとって有用性の高い新たなコンテンツ情報の提供が可能となる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、ユーザにとって有用性の高い新たなコンテンツ情報の提供が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、図面を参照しつつ本発明に係る好適な実施形態について説明する。
【００１６】
図１は、本実施形態に係る配信サーバを備えた通信システムの機能的構成を示す図である。通信システム１は、携帯端末（通信端末）２に固定電話網や移動体電話網などの通信網ＮＷを介して接続された配信サーバ３を備えている。
【００１７】
配信サーバ３は、携帯端末２を使用するユーザがアクセスしたコンテンツ情報のアクセス履歴情報に基づいて携帯端末２に対してレコメンドコンテンツ（推薦コンテンツ情報）を配信するレコメンドエンジン４と、レコメンドエンジン４によって読み出され、また書き込みや更新が行われる各種のデータが格納された各データベースとを備えている。また、携帯端末２は、無線によるデータ通信機能を持った端末、携帯電話やＰＨＳ、無線通信カードを備えたＰＤＡなどが相当し、インターネットコンテンツを閲覧することができる機能をもつ。
【００１８】
配信サーバ３のレコメンドエンジン４は、類似ユーザ特定部（類似ユーザ特定手段）５、アクセス履歴取得部７、コンテンツ評価値計算部８、配信コンテンツ決定部９及びコンテンツ配信部（配信手段）１０を備える。アクセス履歴取得部７、コンテンツ評価値計算部８及び配信コンテンツ決定部９は、推薦コンテンツ特定部（推薦コンテンツ特定手段）６を構成する。
【００１９】
類似ユーザ特定部５は、複数のユーザのうち、配信対象ユーザに関連する一または複数の類似ユーザを後述の検索履歴ＤＢ３２、プロファイルＤＢ３３に記憶された類似ユーザ判定キー（類似判定情報）に基づいて特定する。
【００２０】
具体的には、類似ユーザ特定部５は、配信対象ユーザからの類似ユーザ判定キーの指定入力を受け付けると、検索履歴ＤＢ３２、プロファイルＤＢ３３を参照し、指定された類似ユーザ判定キーに基づいて配信対象ユーザと他のユーザとの間での類似度を求める。この類似度とは、配信対象ユーザと他のユーザとの間での嗜好、生活環境などの共通性を定量的に判断するための指標であり、類似度が高いほど、嗜好、生活環境などの共通性が高く、すなわち類似性が高いことを意味する。
【００２１】
類似ユーザ特定部５は、配信対象ユーザと他のユーザとの間での類似度を求めた後、類似度が所定値よりも高い一または複数の他のユーザを類似ユーザとして特定する。また、類似ユーザ特定部５は、配信対象ユーザからの類似ユーザ判定キーの指定入力が無かった場合には、予め規定していた類似ユーザ判定キーに基づいて配信対象ユーザと他のユーザとの間での類似度を求め、類似ユーザを特定する。なお、本実施形態では、類似ユーザ特定部５による配信対象ユーザからの類似ユーザ判定キーの指定入力の有無を判断した後に類似ユーザの特定を行っているが、類似ユーザ判定キーの指定入力の有無を判断することなく、予め規定されている類似ユーザ判定キーに基づいて配信対象ユーザと他のユーザとの間での類似度を求め、類似ユーザを特定するようにしてもよい。また、類似ユーザ特定部５は、他のユーザのうち、配信対象ユーザとの間で最も類似度の高いユーザを類似ユーザとして特定するようにしてもよい。
【００２２】
アクセス履歴取得部７は、配信対象ユーザを含む複数のユーザによるコンテンツ（コンテンツ情報）へのアクセス履歴を監視し、アクセス先ＵＲＬをＷｅｂアクセス履歴ＤＢ３５に記憶させ、アクセス履歴情報として蓄積させる。
【００２３】
コンテンツ評価値計算部８は、Ｗｅｂアクセス履歴ＤＢ３５を参照し、配信対象ユーザに配信されていないコンテンツを取得する。さらに、コンテンツ評価値計算部８は、取得したコンテンツに関して、配信対象ユーザによる閲覧の可能性を示す予測値を算出する。この予測値は、配信対象ユーザと類似ユーザとの類似度及び類似ユーザによる推薦候補コンテンツ（推薦候補コンテンツ情報）の閲覧回数に基づいて算出される。
【００２４】
配信コンテンツ決定部９は、コンテンツ評価値計算部８で算出された予測値に基づいて、推薦コンテンツの候補となる推薦候補コンテンツを特定する。さらに、配信コンテンツ決定部９は、配信対象ユーザからのコンテンツタイプの指定入力を受け付けると、推薦候補コンテンツの中から指定されたコンテンツタイプに属するコンテンツを抽出し、抽出したコンテンツの中から予測値の最も高いコンテンツを推薦コンテンツ（推薦コンテンツ情報）として特定する。
【００２５】
なお、本実施形態に係る配信コンテンツ決定部９は、配信対象ユーザからのコンテンツタイプの指定入力を受け付け、推薦候補コンテンツの中から指定されたコンテンツタイプに属するコンテンツを抽出していたが、配信対象ユーザからのコンテンツタイプの指定入力を受け付けることなく、推薦コンテンツの中で最も予測値の高いコンテンツを推薦コンテンツとして特定するようにしてもよい。また、配信コンテンツ決定部９は、コンテンツ評価値計算部８で算出された予測値を用いることなく、推薦候補コンテンツのいずれか一つを任意に抽出して推薦コンテンツとして特定するようにしてもよい。
【００２６】
コンテンツ配信部１０は、配信コンテンツ決定部９で特定された推薦コンテンツ、すなわち、配信対象ユーザの嗜好にあった内容を携帯端末２の配信コンテンツ表示部２１から出力させるための情報（データ）を携帯端末２に配信する。
【００２７】
配信サーバ３は、データベースとして検索履歴ＤＢ３２、プロファイルＤＢ３３、類似度計算用ＤＢ３４、Ｗｅｂアクセス履歴ＤＢ（アクセス履歴記憶手段）３５、コンテンツＤＢ３６及びコンテンツ属性ＤＢ３７を備えている。検索履歴ＤＢ３２、プロファイルＤＢ３３及び類似度計算用ＤＢ３４は類似判定情報記憶ＤＢ（類似判定情報記憶部）３１である。
【００２８】
検索履歴ＤＢ３２は、ユーザが携帯端末２の操作受付部２４でレコメンドエンジン４にアクセスし、検索を実行したときに入力された検索キーワードの履歴（入力履歴情報）を検索履歴情報として蓄積している。具体的には、図５に示されるように、ユーザＩＤそれぞれに対応付けて、各ユーザによって入力された検索キーワードが記憶されている。例えば、ユーザＩＤ“Ｕ１００１”に対応付けて「新車」、「新車」と「評判」との組み合わせ、「新車」と「価格」との組み合わせ、「新車」と「保険」との組み合わせが記憶されている。
【００２９】
プロファイルＤＢ３３は、ユーザＩＤに対応付けて、ユーザの性別、年代（年齢）、住まい（居住地）などのプロファイル情報、すなわちユーザの属性を示すユーザ属性情報を格納したデータベースである。例えば、図６に示されるように、ユーザＩＤが“Ｕ１００１”に対しては、性別が“男”、年代が“２０代”、住まいが“横須賀”というプロファイル情報が記憶されている。
【００３０】
類似度計算用ＤＢ３４は、プロファイル情報に基づいてユーザ間の類似度を定量的に計算するために設定された値を定義するデータベースである。例えば、図７に示されるように、類似度計算用ＤＢ３４には、類似ユーザ判定キー、キー値１及びキー値２という組み合わせに対応付けて類似度が記憶されている。類似度計算用ＤＢ３４で定義される類似ユーザ判定キーは、ユーザ属性情報であり、性別、年代及び住まいに分類される。そしてキー値１及びキー値２は、ユーザ属性情報としての実際の組み合わせが規定されている。例えば、類似ユーザ判定キー“性別”の場合には、キー値１とキー値２との組み合わせは、“男”と“女”（第１態様）、“男”と“男”（第２態様）及び“女”と“女”（第３態様）という三つの態様が想定される。そして、類似度計算用ＤＢ３４によれば、第１態様の類似度は“０．４”と定義され、第２態様の類似度は“０．６”と定義され、第３態様の類似度は“０．６”と定義されている。
【００３１】
Ｗｅｂアクセス履歴ＤＢ３５は、配信対象ユーザを含む複数のユーザが、それぞれの端末装置（配信対象ユーザの場合には携帯端末２）からＷｅｂにアクセスしたときの履歴を蓄積したデータベースであり、ユーザＩＤに対応付けてアクセスＵＲＬ及びコンテンツＩＤが記憶されている。例えば、図８に示されるように、ユーザＩＤ“Ｕ１００１”に対応つけてアクセスＵＲＬ“ｈｔｔｐ：//ｓｈｉｎｓｈｙａ１．ｄｄｄ．ｃｃｃ”及びコンテンツＩＤ“Ｃ１００１”が記憶されている。
【００３２】
コンテンツＤＢ３６は、コンテンツＩＤに対応付けてアクセスＵＲＬ、コンテンツタイプ、属性値が記憶されている。コンテンツＩＤとは、コンテンツを自他識別するための識別情報である。コンテンツＵＲＬとは、インターネット上に存在するコンテンツの格納場所を示す情報である。コンテンツタイプとは、コンテンツの配信によってユーザに提供される内容によって区分される大分類であり、図９に示されるように、例えば「車関係のサイト」や「美容関係のサイト」などがある。コンテンツの属性値とは、コンテンツの配信によってユーザに提供される内容によって区分される小分類であり、コンテンツタイプが「車関係のサイト」の場合には「新車」や「中古車」などがあり、「美容関係のサイト」の場合には「スキンケア」や「メイクアップ」などがある。
【００３３】
コンテンツ属性ＤＢ３７は、コンテンツタイプごとにコンテンツ属性及び属性値を定義すると共に、コンテンツタイプに対応付けて類似ユーザ判定キー及びキー値が記憶されている。具体的には、図１０に示されるように、コンテンツタイプ、コンテンツ属性及び属性値が対応付けられており、例えば、属性値“スキンケア”や“メイクアップ”は、コンテンツ属性“用途”及びコンテンツタイプ“美容関係のサイト”に対応付けられており、属性値“スキンケア”や“メイクアップ”は、コンテンツ属性“用途”及びコンテンツタイプ“美容関係のサイト”に属することが示されている。また、図１１に示されるように、類似ユーザ判定キー及びキー値が、コンテンツタイプ、コンテンツ属性及び属性値対応付けて記憶されている。類似ユーザ判定キー及びキー値は、類似度計算用ＤＢ３４を参照して類度度を求める際に設定される値である。例えば、類似ユーザ判定キー“プロファイル（性別）”のキー値“女性”は、コンテンツタイプ“美容関係のサイト”、“コンテンツ属性”及び属性値“スキンケア”に対応付けられている。
【００３４】
図２は、配信サーバ３のハードウェア構成を示す図である。図２に示されるように、配信サーバ３は、物理的には、ＣＰＵ３０１、ＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、入力デバイス３０４、出力デバイス３０５、データ送受信デバイスである通信モジュール３０６、補助記憶装置３０７などを備えている。配信サーバ３の各機能は、ＣＰＵ３０１、ＲＡＭ３０３等のハードウェア上に所定のソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ３０１の制御のもとで、通信モジュール３０６、入力デバイス３０４及び出力デバイス３０５を動作させるとともにＲＡＭ３０３におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。
【００３５】
携帯端末２は、図３に示されるように、配信コンテンツ表示部２１、配信コンテンツ属性指定部２２、類似ユーザ判定キー指定部２３及び操作受付部２４を備えている。
【００３６】
配信コンテンツ表示部２１は、配信サーバ３から送信された推薦コンテンツに基づき所定の内容の画像をディスプレイなどの出部デバイス２０５（図４参照）に表示する。配信コンテンツ属性指定部２２は、操作受付部２４で受け付けられた配信対象ユーザの指定入力に基づいて、推薦コンテンツとしてのコンテンツタイプを指定する指定コンテンツタイプ情報を配信サーバ３に送信する。類似ユーザ判定キー指定部２３は、操作受付部２４で受け付けられた配信対象ユーザの指定入力に基づいて、類似ユーザを特定するときの類似度を求める際に基準とされる類似ユーザ判定キーを指定する指定類似ユーザ判定キー情報を配信サーバ３に送信する。操作受付部２４は、配信対象ユーザによるコンテンツタイプや類似ユーザ判定キーの指定入力のための操作を受け付ける。
【００３７】
図４は、携帯端末２のハードウェア構成を示す図である。図４に示されるように、携帯端末２は、物理的には、ＣＰＵ２０１、ＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３、入力デバイス２０４、出力デバイス２０５、データ送受信デバイスである通信モジュール２０６、補助記憶装置２０７、ＵＩＭスロット２０８などを備える。携帯端末２の各機能は、ＣＰＵ２０１、ＲＡＭ２０３等のハードウェア上に所定のソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ２０１の制御のもとで、通信モジュール２０６、入力デバイス２０４及び出力デバイス２０５を動作させるとともにＲＡＭ２０３におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。
【００３８】
（配信方法）
次に、推薦コンテンツを配信するために配信サーバ３で実行される配信方法について説明する。図１２は、配信サーバ３で実行される動作シーケンスを示すシーケンスチャートである。なお、以下の説明において配信対象ユーザのユーザＩＤは“Ｕ１００１”とする。
【００３９】
図１２に示されるように、推薦コンテンツの配信制御が開始すると、配信サーバ３の類似ユーザ特定部５は、携帯端末２を介して配信対象ユーザからの類似ユーザ判定キーの指定があったか否かを判断する（ステップＳ１）。携帯端末２の出力デバイス２０５には、例えば、図１６（ａ）に示されるような画像が表示される。配信対象ユーザは、この画像を確認し、操作受付部２４を操作し、性別、年代、住まいなどのプロファイル情報に関する項目や検索キーワードという項目などの中から一または複数の類似ユーザ判定キーを指定入力する。操作受付部２４を介して類似ユーザ判定キーの指定入力を受け付けた類似ユーザ判定キー指定部２３は、指定類似ユーザ判定キー情報を配信サーバ３に送信する。
【００４０】
類似ユーザ特定部５は、指定類似ユーザ判定キー情報を受け付けた場合、すなわち類似ユーザ判定キーの指定があったと判断する場合には、指定された類似ユーザ判定キーを用いて配信対象ユーザと他のユーザ間の類似度を計算する指定類似ユーザ特定処理を実行する（ステップＳ３）。一方で、配信サーバ３は、類似ユーザ判定キーの指定が無いと判断する場合には、予め設定されている類似ユーザ判定キーに基づいて配信対象ユーザと他のユーザとの類似度を計算する類似ユーザ特定処理を実行する（ステップＳ２）。なお、ユーザからの類似ユーザ判定キーの指定の有無を判断することなく、類似ユーザ特定処理を実行するようにしてもよい。ステップ１〜ステップ３は類似ユーザ特定ステップに相当する。
【００４１】
指定類似ユーザ特定処理（ステップＳ３）において実行される類似度の算出及び類似ユーザの特定について、プロファイルの「性別」が類似ユーザ判定キーに指定された場合、プロファイルの「年代」が類似ユーザ判定キーに指定された場合、プロファイルの「住まい」が類似ユーザ判定キーに指定された場合、「検索キーワード」が類似ユーザ判定キーに指定された場合について、それぞれ説明する。
【００４２】
（１）類似ユーザ判定キーが「性別」の場合
配信サーバ３の類似ユーザ特定部５は、携帯端末２から類似ユーザ判定キー「性別」を受け付けると、プロファイルＤＢ３３及び類似度計算用ＤＢ３４を参照し、配信対象ユーザと他のユーザ間の類似度を算出する。例えば、配信対象のユーザ（ユーザＩＤ“Ｕ１００１”）に対してユーザＩＤ“Ｕ１００２”の類似度を算出する場合には、まず、プロファイルＤＢ３３から配信対象ユーザの性別“男性”を抽出し、次に、ユーザＩＤ“Ｕ１００２”の性別“女性”を抽出する。次に、類似ユーザ特定部５は、キー値１として配信対象ユーザの性別“男性”を設定すると共に、キー値２として他のユーザの性別“女性”を設定する。そして、類似ユーザ特定部５は、類似度計算用ＤＢ３４を参照し、設定したキー値１及びキー値２に基づいて類似度“０．４”を求める。類似ユーザ特定部５は、同様の処理を他のすべてのユーザに対して実行し、それぞれ類似度を求める。さらに、類似ユーザ特定部５は、類似度が所定値以上、本実施形態では性別が一致する場合の類似度“０．６”以上のユーザを類似ユーザとして特定し、すべての類似ユーザのユーザＩＤを抽出する。
【００４３】
（２）類似ユーザ判定キーが「年代」の場合
配信サーバ３の類似ユーザ特定部５は、携帯端末２から類似ユーザ判定キー「年代」を受け付けると、プロファイルＤＢ３３及び類似度計算用ＤＢ３４を参照し、配信対象ユーザと他のユーザ間の類似度を算出する。例えば、配信対象のユーザ（ユーザＩＤ“Ｕ１００１”）に対してユーザＩＤ“Ｕ１００２”の類似度を算出する場合には、まず、プロファイルＤＢ３３から配信対象ユーザ（ユーザＩＤ“Ｕ１００１”）の年代“２０代”を抽出し、次に、ユーザＩＤ“Ｕ１００２”の年代“３０代”を抽出する。次に、類似ユーザ特定部５は、キー値１として配信対象ユーザの年代“２０代”を設定すると共に、キー値２として他のユーザの年代“３０代”を設定する。そして、類似ユーザ特定部５は、類似度計算用ＤＢ３４を参照し、設定したキー値１及びキー値２に基づいて類似度“０．８”を求める。類似ユーザ特定部５は、同様の処理を他のすべてのユーザに対して実行し、それぞれ類似度を求める。さらに、類似ユーザ特定部５は、類似度が所定値以上、本実施形態では年代が一致する場合の類似度“１”以上のユーザを類似ユーザとして特定し、すべての類似ユーザのユーザＩＤを抽出する。
【００４４】
（３）類似ユーザ判定キーが「住まい」の場合
配信サーバ３の類似ユーザ特定部５は、携帯端末２から類似ユーザ判定キー「住まい」を受け付けると、プロファイルＤＢ３３及び類似度計算用ＤＢ３４を参照し、配信対象ユーザと他のユーザ間の類似度を算出する。例えば、配信対象のユーザ（ユーザＩＤ“Ｕ１００１”）に対してユーザＩＤ“Ｕ１００２”の類似度を算出する場合には、まず、プロファイルＤＢ３３から配信対象ユーザ（ユーザＩＤ“Ｕ１００１”）の住まい“横須賀”を抽出し、次に、ユーザＩＤ“Ｕ１００２”の住まい“横浜”を抽出する。次に、類似ユーザ特定部５は、キー値１として配信対象ユーザの住まい“横須賀”を設定すると共に、キー値２として他のユーザの住まい“横浜”を設定する。そして、類似ユーザ特定部５は、類似度計算用ＤＢ３４を参照し、設定したキー値１及びキー値２に基づいて類似度“０．５”を求める。類似ユーザ特定部５は、同様の処理を他のすべてのユーザに対して実行し、それぞれ類似度を求める。さらに、類似ユーザ特定部５は、類似度が所定値以上、本実施形態では住まいから特定されるエリアの少なくとも一部が重複する場合、例えば、配信対象ユーザの住まい“横浜”に対して他のユーザの住まい“文京区”である場合の類似度“０．８”以上のユーザを類似ユーザとして特定し、すべての類似ユーザのユーザＩＤを抽出する。
【００４５】
（３）類似ユーザ判定キーが「検索キーワード」の場合
配信サーバ３の類似ユーザ特定部５は、検索キーワードの集合をベクトル表現することにより、配信対象ユーザと他のユーザとの間での類似度を定量的に算出する。類似ユーザ特定部５は、検索キーワードのベクトル表現を以下のように行う。
【００４６】
まず、類似ユーザ特定部５は、検索キーワードを集合として形態素解析を行い、検索キーワードを構成する単語を抽出し、抽出した単語ごとに出現頻度（ユーザによる入力頻度）を付与していき、キーワードのベクトルとして表現する。図１３は、各ユーザが使用する通信端末から入力された検索キーワード集合に対して形態素解析を行い、検索キーワードの出現頻度をベクトルとして表現した一例を表にして示す図である。例えば、図１３に示されるように、配信対象ユーザ“Ｕ１００１”では“新車”という検索キーワードについては出現頻度“３”が付与され、ユーザＩＤ“Ｕ１００２”の他のユーザでは“新車”という検索キーワードについての出現頻度“１”が付与されている。ユーザ間の類似度は、検出キーワードの出現頻度ベクトルを用いて内積を計算することにより算出し、内積の値が大きいほど類似度が高くなる。例えば、配信対象ユーザ“Ｕ１００１”と他のユーザ“Ｕ１００２”の類似度を求める場合には、図１３に示されるように、“Ｕ１００１”のベクトル（３，１，１，０，０，０，１，１）と、“Ｕ１００２”のベクトル（１，０，０，２，１，０，１，０）の内積を計算することにより類似度4/(SQRT(13)*SQRT(7))＝0.419314を得る。類似ユーザ特定部５は、類似度が所定値以上のユーザを類似ユーザとして特定し、すべての類似ユーザのユーザＩＤを抽出する。
【００４７】
指定類似ユーザ特定処理では、配信対象ユーザによって指定された類似ユーザ判定キーに基づいて、上記のように類似ユーザが特定され、ユーザＩＤの抽出が行われるが、配信対象ユーザによって複数の類似ユーザ判定キーの組み合わせが指定されるようにしてもよく、その場合には、各類似ユーザ判定キーに基づいて特定された全ての類似ユーザのユーザＩＤが抽出される。
【００４８】
類似ユーザ特定処理（ステップＳ２）において実行される類似度の算出及び類似ユーザの特定は、指定類似ユーザ特定処理（ステップＳ３）に準じて行われる。すなわち、予め設定された単体の類似ユーザ判定キーまたは複数の類似ユーザ判定キーの組み合わせに基づいて他のユーザの類似度を算出し、算出した類似度に基づいて類似ユーザを特定し、類似ユーザのユーザＩＤを抽出する。
【００４９】
類似ユーザ特定処理（ステップＳ２）または指定類似ユーザ特定処理（ステップＳ３）によって類似ユーザのユーザＩＤを抽出すると、コンテンツ評価値計算部８は、類似ユーザのアクセス履歴から配信対象ユーザが閲覧していないコンテンツ、すなわち配信対象ユーザに配信されていないコンテンツを推薦候補コンテンツとして特定し、推薦候補コンテンツのコンテンツＩＤを抽出する（ステップＳ４）。具体的には、コンテンツ評価値計算部８は、類似ユーザのユーザＩＤに基づいてＷｅｂアクセス履歴ＤＢ３５を参照し、類似ユーザに配信されたことのあるコンテンツのうち、配信対象ユーザに配信されていないコンテンツのコンテンツＩＤを取得する。
【００５０】
次に、コンテンツ評価値計算部８は、類似ユーザのアクセス履歴に基づき、推薦候補コンテンツの予測値を計算する。推薦候補コンテンツの予測値とは、配信対象ユーザによる閲覧の可能性を示す予測値である。以下、具体的に説明する。
【００５１】
図１４は、ユーザごとのコンテンツの閲覧回数を示す表であり、この閲覧回数は各ユーザによるコンテンツの評価値となる。例えば、図１４では、配信対象ユーザ“Ｕ１００１”は、コンテンツＩＤ“Ｃ１００１”、“Ｃ１００２”及び“Ｃ１００３”については１回閲覧しており、評価値として“１”が設定されている。また、コンテンツＩＤ“Ｃ１００４”、“Ｃ１００５”及び“Ｃ１００６”については１回も閲覧しておらず、評価値としては“０”が設定されている。また、他のユーザ“Ｕ１００２”については、コンテンツＩＤ“Ｃ１００１”に評価値“１”が設定され、コンテンツＩＤ“Ｃ１００５”に評価値“２”が設定されている。また、他のユーザ“Ｕ１００３”については、コンテンツＩＤ“Ｃ１００１”、“Ｃ１００５”及び“Ｃ１００６”に評価値“１”がそれぞれ設定されている。
【００５２】
推薦候補コンテンツの予測値は、類似ユーザ特定処理（ステップＳ２）または指定類似ユーザ特定処理（ステップＳ３）で算出された類似度及び各ユーザにおけるコンテンツの評価値から、以下の式（１）に基づいて算出される。
【００５３】
【数１】
2009157500.tif 000003
【００５４】
例えば、配信対象ユーザに関連する類似ユーザのユーザＩＤとして“Ｕ１００２”及び“Ｕ１００３”が抽出されたとする。この場合、図１４に示されるように、配信対象ユーザによって閲覧されていないコンテンツのコンテンツＩＤは“Ｃ１００５”及び“Ｃ１００６”になる。従って、コンテンツＩＤ“Ｃ１００５”及び“Ｃ１００６”は、推薦候補コンテンツのコンテンツＩＤである。
【００５５】
次に、配信対象ユーザ“Ｕ１００１”と他のユーザ“Ｕ１００２”の類似度が“０．２”であり、他のユーザ“Ｕ１００３”との類似度が“０．３”であったとする。コンテンツＩＤ“Ｃ１００５”に対する配信対象ユーザの予測値Ｐi,jは、式（１）により、｛（０．２×２）＋（０．３×１）｝／（０．２＋０．３）＝１．４となる。同様に、コンテンツＩＤ“Ｃ１００６”に対する配信対象ユーザの予測値Ｐi,jは、式（１）により、｛（０．２×０）＋（０．３×１）｝／（０．２＋０．３）＝０．６となる。なお、図１５は、各ユーザにおけるコンテンツごとの予測値を示す表である。
【００５６】
図１２に示されるように、推薦候補コンテンツの予測値を算出した後、配信コンテンツ決定部９は配信対象ユーザからコンテンツタイプの指定の有無を判断する（ステップＳ６）。携帯端末２には、例えば、図１６（ｂ）に示されるような画像が出力部から表示される。配信対象ユーザは、この画像を確認し、操作受付部２４を操作し、コンテンツタイプ、例えば、車関係のサイトや美容関係のサイトの中から一または複数のコンテンツタイプを指定入力する。操作受付部２４を介してコンテンツタイプの指定入力を受け付けた配信コンテンツ属性指定部２２は、指定コンテンツ情報を配信サーバ３に送信する。
【００５７】
携帯端末２の配信コンテンツ決定部９は、コンテンツタイプの指定入力を受け付けると、その指定入力に基づく指定コンテンツタイプ情報を配信サーバ３に送信する。配信コンテンツ決定部９は、指定コンテンツタイプ情報を受け付けると、推薦候補コンテンツの中から、指定されたコンテンツタイプに属するコンテンツを絞り込み、絞り込んだ後のコンテンツＩＤを新たな推薦候補コンテンツとして取得する。なお、配信対象ユーザからコンテンツタイプの指定が無い場合や推薦候補コンテンツの中に指定されたコンテンツタイプに属するコンテンツが無い場合には、コンテンツの絞り込みを行うことなく後続の処理を実行する。
【００５８】
次に、配信コンテンツ決定部９は、推薦候補コンテンツの中から、予測値が最も高いコンテンツを推薦コンテンツとして特定し、推薦コンテンツのコンテンツＩＤを取得する（ステップＳ８）
【００５９】
例えば、配信対象ユーザの携帯端末２を介してコンテンツタイプ「車関係のサイト」が指定されたとする。この場合、配信コンテンツ決定部９は、コンテンツタイプが「車関係のサイト」の推薦候補コンテンツの中から、予測値がもっとも高いコンテンツ、例えば、コンテンツＩＤ“Ｃ１００５”のコンテンツが推薦コンテンツとして特定される。また、配信対象ユーザによって、コンテンツタイプ「美容関係のサイト」が指定されたとする。この場合、配信コンテンツ決定部９は、コンテンツタイプが「美容関係のサイト」の推薦候補コンテンツの中から、予測値がもっとも高いコンテンツ、例えば、コンテンツＩＤ“Ｃ１００６”のコンテンツが推薦コンテンツとして特定される。ステップＳ４〜ステップＳ８は、推薦コンテンツ取得ステップに相当する。
【００６０】
次に、コンテンツ配信部１０は、ステップＳ８において取得されたコンテンツＩＤに基づく推薦コンテンツを配信対象ユーザの携帯端末２に配信し（ステップＳ９）、処理を終了する。ステップＳ９は、配信ステップに相当する。
【００６１】
携帯端末２の配信コンテンツ表示部２１は、例えば、コンテンツタイプが「車関係のサイト」の推薦コンテンツ“Ｃ１００５”を受け付けた場合には、図１７（ａ）に示されるように、新車に関する内容をお薦めコンテンツとして出力デバイス２０５に表示させる。また、コンテンツタイプが「美容関係のサイト」の推薦コンテンツ“Ｃ１００６”を受け付けた場合には、図１７（ｂ）に示されるように、スキケア用の新商品に関する内容をお薦めコンテンツとして出力デバイス２０５に表示させる。
【００６２】
以上の配信サーバ３及び配信方法によれば、配信対象ユーザのアクセス履歴そのままではなく、類似ユーザ判定キーに基づいて特定された類似ユーザのアクセス履歴に基づいて推薦コンテンツのコンテンツＩＤを取得し、取得したコンテンツＩＤに基づくコンテンツ情報を配信している。その結果として、配信対象ユーザの嗜好にマッチし、且つ配信対象ユーザにとって未知なコンテンツ情報を配信できる可能性が高くなり、ユーザにとって有用性の高い新たなコンテンツ情報の提供が可能となる。
【００６３】
さらに、推薦コンテンツ特定部６は、配信対象ユーザのＷｅｂアクセス履歴と類似ユーザのＷｅｂアクセス履歴とに基づいて、配信対象ユーザに配信されていないコンテンツを推薦候補コンテンツとして取得しており、推薦候補コンテンツの中から特定される推薦コンテンツは、過去に配信対象ユーザに配信されていないため、配信対象ユーザにとって未知のコンテンツを確実に配信対象ユーザに提供できるようになる。
【００６４】
さらに、推薦コンテンツ特定部６は、配信対象ユーザに配信されていないコンテンツ情報の、配信対象ユーザによる閲覧の可能性を示す予測値を求め、予測値に基づいて推薦コンテンツを特定しているため、配信対象ユーザにとっての推薦コンテンツの有用性が一層高くなる。
【００６５】
さらに、類似ユーザ特定部５は、配信対象ユーザによって指定入力された類似判定キーを受け付け、受け付けた類似判定キーに基づいて類似ユーザを特定するため、配信対象ユーザの意思が尊重されるようになり、配信対象ユーザにとっての推薦コンテンツ情報の有用性が一層高くなる。
【００６６】
さらに、プロファイル情報は、ユーザの性別、年齢及び居住地を含み、類似ユーザ特定部５は、類似判定情報記憶ＤＢ３１のプロファイルＤＢ３３に記憶されているプロファイル情報に基づいて類似ユーザを特定している。特に、類似ユーザ特定部５は、配信対象ユーザのプロファイル情報と他のユーザのユーザ属性情報とに基づいて類似度を求め、類似度が所定値よりも大きいユーザを類似ユーザとして特定している。従って、配信対象ユーザの生活環境に基づいて嗜好の近い類似ユーザを特定できるようになり、配信対象ユーザにとっての推薦コンテンツの有用性が一層高くなる。
【００６７】
さらに、検索履歴情報は、ユーザによって通信端末に入力された検索キーワードの入力履歴情報を含み、類似ユーザ特定部５は、類似判定情報記憶ＤＢ３１の検索履歴ＤＢ３２に記憶されている検索キーワードの入力履歴情報に基づいて類似ユーザを特定している。特に、類似ユーザ特定部５は、配信対象ユーザによって入力された検索キーワードの出現頻度（入力頻度）及び他のユーザによって入力された検索キーワードの出現頻度（入力頻度）に基づいて類似度を求め、類似度が所定値よりも大きいユーザを類似ユーザとして特定している。従って、配信対象ユーザの生活環境に基づいて嗜好の近い類似ユーザを特定できるようになり、配信対象ユーザにとっての推薦コンテンツの有用性が一層高くなる。したがって、配信対象ユーザの嗜好を検索キーワードの入力履歴情報によって定量的に判断できるようになり、配信対象ユーザの嗜好により近い類似ユーザを特定できるようになる。その結果として、配信対象ユーザにとっての推薦コンテンツ情報の有用性が一層高くなる。
【００６８】
なお、本発明は、上記の実施形態のみに限定されない。例えば、上記の実施形態では、類似ユーザを特定するために類似度を求めているが、類似度を求めることなく、例えば、プロファイル情報として同一の情報が記憶されている場合には類似ユーザとして特定するようにしてもよい。また、類似度を求めた場合、最も高い一人のユーザを類似ユーザとして特定するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】本発明の実施形態に係る配信サーバを備えた通信システムの機能的構成を示す図である。
【図２】配信サーバのハードウェア構成を示す図である。
【図３】携帯端末の機能的構成を示す図である。
【図４】携帯端末のハードウェア構成を示す図である。
【図５】検索履歴ＤＢに記憶されたデータの一例を示す図である。
【図６】プロファイルＤＢに記憶されたデータの一例を示す図である。
【図７】類似度計算用ＤＢに記憶されたデータの一例を示す図である。
【図８】Ｗｅｂアクセス履歴ＤＢに記憶されたデータの一例を示す図である。
【図９】コンテンツＤＢに記憶されたデータの一例を示す図である。
【図１０】コンテンツ属性ＤＢに記憶されたデータのうち、コンテンツタイプ、コンテンツ属性及び属性値を対応付けて記憶されたデータの一例を示す図である。
【図１１】コンテンツ属性ＤＢに記憶されたデータのうち、コンテンツタイプ、コンテンツ属性、属性値、類似ユーザ判定キー及びキー値を対応付けて記憶されたデータの一例を示す図である。
【図１２】推薦コンテンツの配信制御の動作手順を示すフローチャートである。
【図１３】各ユーザによる検索キーワードの入力頻度の一例を表として示す図である。
【図１４】各ユーザによるコンテンツの閲覧回数の一例を表として示す図である。
【図１５】各ユーザによるコンテンツの予測値の一例を表として示す図である。
【図１６】携帯端末の出力デバイスに表示される画像を示し、（ａ）は類似ユーザ判定キーの指定入力を促す画像を示し、（ｂ）はコンテンツタイプの指定入力を促す画像を示す図である。
【図１７】携帯端末の出力デバイスに表示される画像を示し、（ａ）はコンテンツタイプが車関係のサイトに係る推薦コンテンツを示し、（ｂ）はコンテンツタイプが美容関係のサイトに係る推薦コンテンツを示す図である。
【符号の説明】
【００７０】
１…通信システム、２…携帯端末（通信端末）、３…配信サーバ、５…類似ユーザ特定部（類似ユーザ特定手段）、６…推薦コンテンツ特定部（推薦コンテンツ特定手段）、１０…コンテンツ配信部（配信手段）、３１…類似判定情報記憶ＤＢ（類似判定情報記憶手段）、３５…Ｗｅｂアクセス履歴ＤＢ（アクセス履歴記憶手段）。
【図１】
2009157500.tif 000004
【図２】
2009157500.tif 000005
【図３】
2009157500.tif 000006
【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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