(57)【要約】      （修正有）【課題】ユーザーによる機器やグラフィカルユーザーインターフェースなどのユーザーインターフェースに対する操作履歴情報から、ユーザー嗜好を反映した情報の提供を行う。【解決手段】情報提供装置において、一つまたは複数の機器やユーザーインターフェースから送信される操作履歴データや操作中に取得したデータの収集手段と、前記収集手段により収集されたデータを操作対象に対するデータに変換する変換手段と、前記変換手段により変換された操作対象に対するデータを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された複数の操作対象に対するデータから頻出パターンを抽出するユーザー嗜好情報抽出手段と、前記ユーザー嗜好情報抽出手段により抽出された頻出パターンから情報を提供するためのコマンドを生成するコマンド生成手段と、前記コマンド生成手段により生成されたコマンドを実行し、ユーザーに情報を提供する情報提供手段と、を備える。【選択図】図１
2009037437.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
一つまたは複数の機器やユーザーインターフェースから送信される操作履歴データや操作中に取得したデータの収集手段と、
前記収集手段により収集されたデータを操作対象に対するデータに変換する変換手段と、
前記変換手段により変換された操作対象に対するデータを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された複数の操作対象に対するデータから頻出パターンを抽出するユーザー嗜好情報抽出手段と、
前記ユーザー嗜好情報抽出手段により抽出された頻出パターンから情報を提供するためのコマンドを生成するコマンド生成手段と、
前記コマンド生成手段により生成されたコマンドを実行し、ユーザーに情報を提供する情報提供手段と、
を備えることを特徴とする情報提供装置。
【請求項２】
前記収集手段により収集されるデータが、テレビに関する電子番組表操作、コンテンツ視聴及び録画コンテンツ操作の履歴データであることを特徴とする請求項１に記載の情報提供装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の収集手段により収集されるデータにメール作成操作、保存メール及び文書作成操作並びに保存文章のデータを加えたものであることを特徴とする請求項１に記載の情報提供装置。
【請求項４】
請求項１または３に記載の収集手段により収集されるデータにインターネット閲覧ソフトの操作履歴や表示データを加えたものであることを特徴とする請求項１に記載の情報提供装置。
【請求項５】
請求項１または４に記載の情報提供手段により提供される情報が放送番組及び/又は電子番組情報であることを特徴とする請求項１に記載の情報提供装置。
【請求項６】
請求項１または５に記載の情報提供手段により提供される情報にインターネット上のコンテンツを加えたものであることを特徴とする請求項１に記載の情報提供装置。
【請求項７】
請求項１または６に記載のデータの収集手段にデータを送ることの出来る一つ又は複数の機器やユーザーインターフェースに同項に記載のコマンド生成手段により生成されるコマンドが送られ、ユーザーへの質問を行い、その回答を収集手段でデータを収集し、同項に記載の変換手段は前記収集されたデータをアンケート結果として同項に記載のコマンド生成手段に入力することを特徴とする請求項１に記載の情報提供装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報の提供を行う装置に係り、ユーザーによる機器やグラフィカルユーザーインターフェースなどのユーザーインターフェースに対する操作履歴情報から、ユーザー嗜好を反映した動作をする情報提供装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、機器やグラフィカルユーザーインターフェースなどのインターフェースに対する操作履歴情報から、ユーザー嗜好情報を導出し、ユーザーに適したコンテンツや・サービスを提供するシステムが提案・開発されている。
【０００３】
特許文献１に記載の「コンテンツデータの処理装置および処理方法、受信装置および受信方法、情報処理装置、並びに各方法を実行するためのプログラムおよびそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な媒体」に関する技術は、ユーザーのコンテツの視聴履歴から、ユーザー嗜好に合った放送番組推薦・自動録画を行うものである。特許文献２に記載の「端末装置・情報転送システムおよびプログラム記憶媒体」に関する技術では、情報端末における検索実行情報から、ユーザー嗜好に合ったコンテンツ推薦・コンテンツ予約を行うものである。
【０００４】
また、特許文献３に記載の「操作履歴利用システム」関する技術は、機器操作情報からユーザー嗜好に合った情報の提供を行うものである。この技術は、時系列データである操作履歴の所定間隔内のデータを基に、ユーザー嗜好情報を導出する。
【０００５】
【特許文献１】特許第3818164号公報
【特許文献２】特許第3818164号公報
【特許文献３】特許第3860602号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記の技術において、操作対象に関する操作履歴を基にユーザー嗜好情報を導出し利用するシステムでは、ユーザー嗜好情報を導出するための元の情報と、ユーザーに提供する機能とが限定的で、例えば、ユーザーのコンテンツ視聴履歴から、インターネット上のコンテンツを推薦・紹介することは出来ない。また、EPG操作・コンテンツ視聴履歴・録画コンテンツ操作・メール作成および蓄積・文書作成および蓄積・インターネット閲覧ソフト操作・インターネット閲覧ソフト表示内容などから、コンテンツの提供・推薦・予約・取得やサービスの提供・推薦・取得を行うことは出来ない。
【０００７】
更には、ユーザーの機器への操作情報をもとにユーザー嗜好情報を導出するシステムにおいて、時系列データである操作履歴の所定間隔内のデータをもとにユーザー嗜好情報を導出し利用するシステムでは、操作対象に関する操作が所定時間間隔を超えて行われた場合のユーザー嗜好情報を導出することが出来ない。
【０００８】
そこで、本発明の目的は、ユーザーによる機器やグラフィカルユーザーインターフェースなどのインターフェースに対する操作履歴情報から、ユーザー嗜好情報を導出し、ユーザーに適した情報の提供を行うことである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本明細書において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、次のとおりである。
【００１０】
本発明によるコンテンツおよびサービス提供装置は、EPG操作・コンテンツ視聴履歴・録画コンテンツ操作・メール作成および蓄積・文書作成および蓄積・インターネット閲覧ソフト操作・インターネット閲覧ソフト表示内容などの操作蓄積情報から、データ収集部にて情報を収集する。収集した情報からデータ構造化部にて操作対象に関するデータとして情報を構造化し、構造化データとして保存する。保存された構造化情報からユーザー嗜好情報導出部にて、ユーザー嗜好情報である頻出パターンデータを抽出する。
【００１１】
これらのユーザー嗜好情報を推論部に入力し、ユーザーに適したコンテンツの推薦・予約・取得やサービスの推薦・取得を行うコマンドを生成する。生成したコマンドはコンテンツおよびサービス提供部に入力され、ユーザーに対する情報の提供を行う。一方、推論部は、機器やユーザーインターフェースの初期化や周期的なタイミングで、ユーザーに対するアンケートを実施するコマンドを生成し、グラフィカルユーザーインターフェースなどの対話型インターフェースに入力し、ユーザーからの回答をデータ収集部にて収集する。収集した回答はデータ構造化部に送られ、アンケート結果として保存する。保存されたアンケート結果は推論部への入力となり、ユーザーに適した情報の提供を行うコマンドを生成する。
【発明の効果】
【００１２】
本明細書において開示される発明のうち、代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば以下のとおりである。
【００１３】
本発明によれば、例えば、ユーザーの機器への操作情報や、ユーザーインターフェースへの操作情報を、操作対象に関するデータとして構造化し、ユーザー嗜好情報を導出する。これにより、様々情報を元に、より正確でより複雑な条件による情報の提供を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。
なお、実施の形態を説明する図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。
（実施例１）
【００１５】
図１を用いて、本発明における情報提供装置の機能構成を説明する。
１−１は機器およびユーザーインターフェースで、PCやHDDレコーダーなどの機器およびグラフィカルユーザーインターフェースなどのユーザーインターフェースを示す。１−２は操作蓄積情報で、機器およびユーザーインターフェースから出力される、各種の情報である。機器の操作・EPG操作・コンテンツ視聴履歴・録画コンテンツ操作・インターネット閲覧ソフト操作・インターネット閲覧ソフト表示内容・メール作成操作および蓄積メール・文書作成操作および蓄積文章などからの情報を示す。１−３はデータ収集部で、操作蓄積情報１−２を収集する。１−４はデータ構造化部で、データ収集部１−３で収集したデータを、推論１−６やユーザー嗜好情報抽出部１−９での処理を行えるようにする。
【００１６】
１−５はアンケート結果で、推論部１−６のコマンドにより対話型インターフェースから直接ユーザーに質問して得た、ユーザーの主観的な嗜好情報である。１−６は推論部で、アンケート結果１−５やユーザー嗜好情報１−１０のデータを用いて、ルールに従って推論し、コンテンツおよびサービス提供部１−７に対するコマンドを生成する。また、機器やユーザーインターフェースの初期化や周期的なタイミングでユーザーに対するアンケートを実施するコマンドを生成する。機器およびユーザーインターフェース１−１の内、グラフィカルユーザーインターフェースなどの対話型インターフェースにコマンドを入力し、ユーザーから対話的に得た回答をデータ収集部１−３にて収集する。
【００１７】
１−７はコンテンツおよびサービス提供部で、推論部１−６から送られたコマンドに従って、ユーザーに情報を提供する。１−８は構造化データで、コンテンツなどに対象を定めて構造化したデータである。１−９はユーザー嗜好情報抽出部で、構造化データ１−８から抽出する。１−１０はユーザー嗜好情報で、ユーザーの客観的な嗜好情報で、推論部１−６にて用いられる。
【００１８】
アンケート結果１−５の情報を用いて推論部１−６でコンテンツおよびサービス提供部１−７へのコマンドを生成するシステムは従来から存在した。アンケート結果１−５はユーザー自身の主観的な嗜好情報であり、システムがユーザーに質問し、回答を得なくてはならない。回答する作業はユーザーにとっては煩わしく、数多く、複雑な質問を行うことは出来ない。よって、客観的なユーザー嗜好情報や、複雑な条件から成るユーザー嗜好情報は、アンケートから得ることは困難であり、ユーザーの挙動から自動的に抽出する必要がある。
【００１９】
よってデータ構造化部１−４は、ユーザー嗜好情報抽出部１−９で処理が行えるようにデータを構造化する。この時、コンテンツなどに対象を定めてデータを構造化することで、この対象へのユーザーの操作が時間をおいて行われたとしても、ユーザー嗜好情報を抽出するために有効に用いられる。ユーザー嗜好情報抽出部１−９には、データマイニング技術が用いられ、多くのデータから、頻出パターンデータを抽出する。頻出パターンデータとは、ユーザー嗜好を表す、１つまたは複数のキーワードから成る組み合わせである。データマイニング技術に用いるアルゴリズムとしては、幅優先アルゴリズムであるアプリオリアルゴリズムが有名であり、他には複数の深さ優先アルゴリズムが存在する。いずれも、入力データは質的データであり、量的データはそのままでは扱えない。質的データとは名義尺度（データに順序がない）または順序尺度（順序のみの意味がある）であるものを示し、量的データとは間隔尺度（数値の差のみに意味がある）または比例尺度（数値の差と共に比にも意味がある零点を持つ）であるものを示す。
【００２０】
よって、量的データは質的データに変換して取り扱う。量的データから質的データへの変換はデータ構造化部１−４に手行う。例えば、テレビ番組の視聴時間を表すには、１日の時間帯をいくつかに分割し、少しでも視聴時間がかかっている時間帯や（朝・昼・夜・深夜など）、１日の時間帯を細かく分割し、全て視聴時間である時間帯（07時30分から３０分）に変換する。
【００２１】
これにより、客観的で複雑な条件から成る数多くのユーザー嗜好情報が得られ、より正確なユーザーに適した情報を提供することが出来る。
【００２２】
図２を用いて、本発明においてのアンケート結果を説明する。
２−１はアンケートの結果、得られたユーザー嗜好情報の１番目を示し。
この場合は例えば「好きなタレントの名前は？」という質問に対する「鈴木一郎」という回答から得た情報で、アンケート結果１−５に格納される。この情報は、ユーザーの嗜好情報として用いることで、コンテンツおよびサービス提供部１−７から、ユーザーの主観的な嗜好情報に基づいた情報を提供することが出来る。
図３にEPG操作時の操作蓄積情報を説明する。下のデータほど新しいことを示している。３−１はテレビチューナー付きHDDレコーダーなどでのEPG情報画面上でのユーザー操作の結果、操作蓄積情報１−２としてユーザー情報収集部１−３にて収集された情報の例を示す。３−２は年月日：20061231の放送局：TDBのEPGを閲覧したことを示している。３−３は時間：07:30からの放送局：TDB-1の番組の詳細情報を閲覧したことを示している。３−４は同番組のEPG情報である。３−５は同番組の録画予約をしたことを示している。
【００２３】
図４を用いて、EPG操作時の操作蓄積情報からの構造化データの作成を説明する。
４−１は、データ構造化部１−４により、ユーザー情報収集部１−３にて収集したEPG操作時の操作蓄積情報３−１を、コンテンツID＝200612310730TDB-1への対象データとして構造化したデータである。４−２は、データを構造化するにあたっての対象データとなるコンテンツID（=200612310730TDB-1）で、ユニークな値になるように年月日時分秒放送局名を連続させた文字列としている。４−３は、EPG操作を行った機器名である。
４−４は、EPGデータ内の番組名、４−５は、EPGデータ内の番組種別、４−６は、EPGデータ内の番組開始時間、４−７は、EPGデータ内の番組放送時間、４−８は、EPGデータ内の放送局名である。４−９は、同番組の録画予約を実行したことを示すデータである。４−１０は、EPGデータ内の番組説明文字列を、形態素解析などで単語に分割し、動詞・副詞・助詞以外を単語データとして格納している。
【００２４】
これにより対象を、ContentID＝20061231073000TDB-1に定めて、データを構造化することで、この対象へのユーザーの操作が時間をおいて行われたとしても、ユーザー嗜好情報を抽出するために有効に用いることが出来る。
【００２５】
図５を用いて、コンテンツ視聴履歴・録画コンテンツ操作時の操作蓄積情報を説明する。下のデータほど新しいことを示している。５−１は、コンテンツ視聴履歴・録画コンテンツ操作時の操作蓄積情報で、これはユーザによるHDDレコーダー機器への操作情報に他ならない。５−２は、録画コンテンツContentID=200612310730TDB-1を選択したことを示し、５−３は、同コンテンツを再生およびチャプター分割した時の操作蓄積情報である。５−４は、ユーザがチャプター分割した同コンテンツを部分削除し、５−５は、サムネイル画面を指定したことを示す。５−６は、ユーザがタイトル名を変更し、５−７は、同コンテンツをコピーし、５−８は、同コンテンツを削除したことを示す。
【００２６】
図６を用いて、EPG操作の操作蓄積情報から、既に構造化されて格納された構造化データ４−１と、同EPG操作で録画したコンテンツの、コンテンツ視聴履歴・録画コンテンツ操作時の操作蓄積情報から、データ構造化部１−４にて更新した構造化データを説明する。
６−１は、既に格納された構造化データ４−１に、変更した番組名のデータを反映している。６−２は、ユーザーにより変更された番組タイトル名、６−３は、録画・再生・チャプター分割・部分削除・サムネイル指定・タイトル名編集・コピー実行・全削除に関する操作を、既に格納された構造化データ４−１に、追加したデータである。
【００２７】
これにより、機器への操作情報でも、操作対象（ここでは、ContentID＝0061231073000TDB-1）に定めて、データを構造化することで、この対象へのユーザーの操作が時間をおいて行われたとしても、ユーザー嗜好情報を抽出するために有効に用いることが出来る。
【００２８】
さらに、これらの構造化データを収集し、ユーザー嗜好情報抽出部１−９にて、データマイニング技術を用いたユーザー嗜好情報の抽出処理を実行することで、ユーザー嗜好情報１−１０を獲得できる。
【００２９】
図７を用いて、EPG操作・コンテンツ視聴履歴・録画コンテンツ操作データからのデータマイニング解析結果を説明する。７−１は、データマイニング解析結果を示し、７−２の数値は、データマイニング解析の処理パラメーターである。最大アイテム数は、抽出する頻出パターン中に出現するデータの種類の最大数。最小支持度は、頻出パターン：A→Bにおいて、「支持度（A→B）＝（AとBが共に存在する構造化データ数）/全構造化データ数」で算出される値で採用・不採用を決定する最小値。最小確信度は、頻出パターン：A→Bにおいて、「確信度（A→B）＝（AとBが共に存在する構造化データ数）/Aが存在する構造化データ数」で算出される値で採用・不採用を決定する最小値である。
【００３０】
７−３は、データマイニング解析の処理パラメータ７−２の値で抽出された頻出パターンであり、ユーザーは日曜7時半から８時まで放送局TDB-1の番組を録画していることを示している。また、アイテム数は、<Station>TDB-1、<Date>Sun、<Time>0730-0800、<Rec> affirmativeの４つ、全構造化データの３０％がこの頻出パターンに当てはまることを示している。
【００３１】
図８を用いて、本システムの推論部１−６で用いる推論ルールを説明する。
８−１は、推論部１−６で用いる推論ルール群である。８−２は、頻出パターンに<Word>属性のデータが存在したならば、その<Word>属性の単語を検索して推薦するというコマンドを生成するルールである。８−３は、頻出パターンに<Station>、<Date>、<Time>の属性データが共に存在し、かつ、<Rec> affirmativeというデータが存在したならば、その<Station><Date><Time>の番組を録画するというコマンドを生成するルールである。
IF−THEN形式のルールにより駆動する推論エンジンは、「エキスパートシステム」と呼ばれ、実装実績は数多い。
【００３２】
図９を用いて、EPG操作・コンテンツ視聴履歴・録画コンテンツ操作データからのデータマイニング解析結果に、推論ルールを適用して生成されるコマンドを説明する。９−１は、それぞれアンケート結果２−１とデータマイニング解析結果７−１を推論ルール８−１のRule#1とRule#2に適用することで生成されるコマンドを示している。コマンドが「」と空欄なのは、コマンドが生成されなかったことを示す。
【００３３】
これにより、EPG操作・コンテンツ視聴履歴・録画コンテンツ操作データからのデータマイニング解析結果に、推論ルールを適用して、生成したコマンドが、コンテンツおよびサービス提供部１−１にて実行され、ユーザー嗜好に合った情報が提供できる。生成されたコマンドが「「鈴木一郎」を検索して推薦する」の場合、コンテンツおよびサービス提供部１−１で行う検索は、EPGデータ検索・Web検索が実行され結果をユーザーに表示する。これにより「鈴木一郎」に関するテレビ番組やWeb情報をユーザーに推薦できる。生成されたコマンドが「放送局「TDB-1」・毎週「日」曜日・時間「07:30-08:00」録画する」の場合、コンテンツおよびサービス提供部１−１ではテレビ放送を録画する。これにより、ユーザーが頻繁に録画している番組を自動で録画できる。
（実施例２）
操作蓄積情報１−２として、EPG操作・コンテンツ視聴履歴・録画コンテンツ操作データに、メール作成および蓄積メール・文書作成操作および蓄積文章のデータを加えたシステムの説明を以下に行う。
【００３４】
図１０を用いて、メール作成時の操作蓄積情報について説明する。下のデータほど新しいことを示している。１０−１は、メール作成時の操作蓄積情報で、以下その中の詳細を説明する。１０−２は、メーラーが2006年12月31日7時30分に起動された事を示し、１０−３は、メーラーにおいてToフィールードに、メールアドレスを入力したことを示す。１０−４は、メーラーログイン時のアカウントに関連付けられているユーザーのメールアドレスが、自動的にFromフィールドに入力されたことを示す。１０−５は、メーラーにおいてSubjectフィールドに入力がされたことを示す。１０−６は、メーラーにおいて本文が入力されたことを示す。１０−７は、メールが送信された日時を示す。
【００３５】
図１１を用いて、メール作成時の操作蓄積情報からの構造化データの作成を説明する。
１１−１は、メール作成時の操作蓄積情報１−２からの構造化データである。ユーザー情報収集部１−３にて収集され、データ構造化部１−４にて、データを構造化する。以下その中の詳細を説明する。１１−２は、データを構造化するにあたっての対象データとなるコンテンツID（= ichiro@aaa.co.jp20061231073000）で、ユニークな値になるようにメール発信者のアドレスにメール送信日時を連続させた文字列としている。
【００３６】
１１−３は、メールの作成を行っている機器の名前で、１１−４は、メールのタイトル、１１−５は、メーラーの起動日時で、１１−６は、メールの送信日時。１１−７は、メールのあて先アドレス、１１−８は、メール送信元アドレス、１１−９は、メール本体の文字列から形態素解析などで単語に分解し、動詞・助詞・助動詞を除いたものを格納したものである。
【００３７】
これにより、メール作成時の操作蓄積情報１−２から、データを構造化して格納することが出来、他の構造化されたデータと共に利用できる。
【００３８】
図１２を用いて、蓄積メールからの構造化データの作成を説明する。１２−１は、受信し、保存しているメールのデータを示す。１２−２は、この保存メールのデータをユーザー情報収集部１−２がデータ構造化部１−３に伝達し、構造化データを作成したものである。以下その中の詳細を説明する。１２−３は、データを構造化するにあたっての対象データとなるコンテンツID（= jiro@aaa.co.jp20061231083000）で、ユニークな値になるようにメール発信者のアドレスにメール送信日時を連結させた文字列としている。１２−４は、メールの受信を行っている機器の名前で、１２−５は、メールのタイトル、１２−６は、メールの受信日時で、１２−７は、メールのあて先アドレス。１２−８は、メールの送信元アドレス、１２−９は、メール本体の文字列から形態素解析などで単語に分解し、動詞・助詞・助動詞を除いたものを格納したものである。
【００３９】
これにより、受信し保存したメールの操作蓄積情報１−２から、データを構造化して格納することが出来、他の構造化されたデータと共に利用できる。
【００４０】
図１３を用いて、文書作成操作および蓄積文章の操作蓄積情報を説明する。
１３−１は、文書作成操作および蓄積文章の操作蓄積情報で、下のデータほど新しいことを示している。以下その中の詳細を説明する。１３−２は、ユーザーが文章を作成して保存を行った時の操作蓄積情報で、2007年1月１日7時30分00秒に、ファイルパス：”ＭｙＤｏｃｕｍｅｎｔ\メール下書き１．ｔｘｔ”に作成した文書データを保存した。１３−３は、保存した文書データである。１３−４は、文書作成操作および蓄積文章の操作蓄積情報１３−１から構造化データを作成したものである。
【００４１】
以下その中の詳細を説明する。１３−５は、データを構造化するにあたっての対象データとなるコンテンツID（= MyDocument\メール下書き１．ｔｘｔ）で、ユニークな値になるようにファイルパスを示す文字列としている。１３−６は、文章の作成や蓄積を行っている機器の名前で、１３−７は、文章を保存した日時である。１３−８は、文章本体の文字列から形態素解析などで単語に分解し、動詞・助詞・助動詞を除いたものを格納したものである。
【００４２】
これにより、文書作成操作および蓄積文章の操作蓄積情報１−２から、データを構造化して格納することが出来、他の構造化されたデータと共に利用できる。
【００４３】
図１４を用いて、EPG操作・コンテンツ視聴履歴・録画コンテンツ操作データに、メール作成および蓄積メール・文書作成操作および蓄積文章のデータを加えた際のデータマイニング解析結果を説明する。１４−１は、データマイニング解析結果を示し、１４−２の数値は、データマイニング解析の処理パラメーターである。パラメーターはそれぞれ最大アイテム数10、最小支持度25%、最小確信度100%であり、１４−３は、この値で抽出された頻出パターンであり、「猫」という単語であることを示している。また、アイテム数は、<Word>猫の１つ、全構造化データの５０％がこの頻出パターンに当てはまることを示している。
【００４４】
図１５を用いて、EPG操作・コンテンツ視聴履歴・録画コンテンツ操作データに、メール作成および蓄積メール・文書作成操作および蓄積文章のデータを加えた際のデータマイニング解析結果に、推論ルールを適用して生成されるコマンドを説明する。１５−１は、データマイニング解析結果１４−１を推論ルール８−１のRule#1とRule#2に適用することで生成されるコマンドを示している。コマンドが「」と空欄なのは、コマンドが生成されなかったことを示す。
【００４５】
これにより、EPG操作・コンテンツ視聴履歴・録画コンテンツ操作データに、メール作成および蓄積メール・文書作成操作および蓄積文章のデータを加えた際のデータマイニング解析結果に、推論ルールを適用して生成したコマンドが、コンテンツおよびサービス提供部１−１にて実行され、ユーザー嗜好に合った情報が提供できる。生成されたコマンドが「「猫」を検索して推薦する」である場合、コンテンツおよびサービス提供部１−１で行う検索は、EPGデータ検索およびWeb検索が実行され、結果をユーザーに表示する。これにより、「猫」に関するテレビ番組やWeb情報をユーザーに推薦できる。
（実施例３）
操作蓄積情報１−２として、EPG操作・コンテンツ視聴履歴・録画コンテンツ操作データ・メール作成および蓄積メール・文書作成操作および蓄積文章のデータに、Web操作・表示データを加えたシステムの説明を以下に行う。
【００４６】
図１６を用いて、インターネット閲覧プログラムによるWeb表示・操作時の操作蓄積情報からの構造化データの作成を説明する。ここでは、ユーザーが日立のWebページにあるコンテンツ：「カレンダー：世界の猫」を閲覧し、ページ内にある検索フォームに「猫」を入力して、日立Webページ内を検索したという操作を想定している。
１６−１は、想定したWeb表示・操作の操作蓄積情報からの構造化データを示している。以下その中の詳細を説明する。
１６−２は、データを構造化するにあたっての対象データとなるコンテンツID（= www.hitachi.com/WallPaper200612310000）で、表示内容毎にユニークな値になるように、Webアドレスに更新日時を示す数値を連結した文字列としている。
１６−３は、Web表示や操作を行っている機器の名前で、１６−４は、Webタイトル名、１６−５は、Webページの更新日時、１６−６は、Webページ上でクリック操作した表示文字、１６−７は、Webページ上にある検索フォームへの検索入力文字である。１６−８は、Webページ上にある文字列から、態素解析などで単語に分解し、動詞・助詞・助動詞を除いたものを格納したものである。
【００４７】
これにより、Web表示・操作時の操作蓄積情報１−２から、データを構造化して格納することが出来、他の構造化されたデータと共に利用できる。
【００４８】
図１７を用いて、EPG操作・コンテンツ視聴履歴・録画コンテンツ操作データ・メール作成および蓄積メール・文書作成操作および蓄積文章のデータに、Web操作・表示データを加えた際のデータマイニング解析結果を説明する。
【００４９】
１７−１は、データマイニング解析結果を示し、１７−２の数値は、データマイニング解析の処理パラメーターである。パラメーターはそれぞれ最大アイテム数10、最小支持度25%、最小確信度100%であり、１７−３は、この値で抽出された頻出パターンであり、「写真」と「猫」という単語であることを示している。また、アイテム数は、<Word>写真<Word>猫の２つ、全構造化データの４０％がこの頻出パターンに当てはまることを示している。
【００５０】
図１８を用いて、EPG操作・コンテンツ視聴履歴・録画コンテンツ操作データ・メール作成および蓄積メール・文書作成操作および蓄積文章のデータに、Web操作・表示データを加え際のデータマイニング解析結果に、推論ルールを適用して生成されるコマンドを説明する。１８−１は、データマイニング解析結果１７−１を推論ルール８−１のRule#1とRule#2に適用することで生成されるコマンドを示している。コマンドが「」と空欄なのは、コマンドが生成されなかったことを示す。
【００５１】
これにより、EPG操作・コンテンツ視聴履歴・録画コンテンツ操作データ・メール作成および蓄積メール・文書作成操作および蓄積文章のデータに、Web操作・表示データを加えた際のデータマイニング解析結果に、推論ルールを適用して生成したコマンドが、コンテンツおよびサービス提供部１−１にて実行され、ユーザー嗜好に合った情報が提供できる。生成されたコマンドが「「写真」「猫」を検索して推薦する」である場合、コンテンツおよびサービス提供部１−１で行う検索は、EPGデータ検索およびWeb検索が実行され、結果をユーザーに表示する。これにより、「写真」かつ「猫」に関するテレビ番組やWeb情報をユーザーに推薦できる。
【産業上の利用可能性】
【００５２】
本発明は、コンテンツおよびサービスの提供を行う装置に関し、ユーザーによる機器やグラフィカルユーザーインターフェースなどのユーザーインターフェースに対する操作履歴情報報から、ユーザー嗜好を反映した動作をするシステムに関するもので、広く適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】本発明における情報提供装置機能構成図を説明した図
【図２】本発明においてのアンケート結果を説明した図
【図３】本発明においてのEPG操作時の操作蓄積情報を説明した図
【図４】本発明におけるEPG操作時の操作蓄積情報からの構造化データの作成を説明した図
【図５】本発明においてのコンテンツ視聴履歴・録画コンテンツ操作時の操作蓄積情報を説明した図
【図６】本発明におけるコンテンツ視聴履歴・録画コンテンツ操作時の操作蓄積情報からの構造化データの作成を説明した図
【図７】本発明においてコンテンツ視聴履歴・録画コンテンツ操作データからのデータマイニング解析結果を説明した図
【図８】本発明においての推論ルールの例を説明した図
【図９】本発明におけるコンテンツ視聴履歴・録画コンテンツ操作データを用いたコマンドの生成を説明した図
【図１０】本発明においてのメール作成時の操作蓄積情報を説明した図
【図１１】本発明におけるメール作成時の操作蓄積情報からの構造化データの作成を説明した図
【図１２】本発明における蓄積メールとその構造化データの作成を説明した図
【図１３】本発明における文書作成操作および蓄積文章の操作蓄積情報とその構造化データの作成を説明した図
【図１４】本発明においてメール作成および蓄積メール・文書作成操作および蓄積文章のデータを加えた際のデータマイニング解析結果を説明した図
【図１５】本発明においてメール作成および蓄積メール・文書作成操作および蓄積文章のデータを加えた際のコマンド生成を説明した図
【図１６】本発明におけるインターネット閲覧プログラムによるWeb表示・操作時の操作蓄積情報からの構造化データの作成を説明した図
【図１７】本発明においてWeb操作・表示データを加えた際のデータマイニング解析結果を説明した図
【図１８】本発明においてWeb操作・表示データを加えた際のコマンドの生成を説明した図
【符号の説明】
【００５４】
１−１・・・機器およびユーザーインターフェース、１−２・・・操作蓄積情報、１−３・・・データ収集部、１−４・・・データ構造化部、１−５・・・アンケート結果、１−６・・・推論部、１−７・・・コンテンツおよびサービス提供部、１−８・・・構造化データ、１−９・・・ユーザー嗜好情報抽出部、１−１０・・・ユーザー嗜好情報、２−１・・・アンケート結果、３−１・・・EPG情報画面上でのユーザー操作の結果、３−２・・・EPGの閲覧を示すデータ、３−３・・・番組の詳細情報の閲覧を示すデータ、３−４・・・番組のEPG情報、３−５・・・番組の録画予約をしたことを示すデータ、４−１・・・EPG操作時の操作蓄積情報からの構造化データ、４−２・・・コンテンツID、４−３・・・EPG操作を行った機器名、４−４・・・EPGデータ内の番組名、４−５・・・EPGデータ内の番組種別、４−６・・・EPGデータ内の番組開始時間、４−７・・・EPGデータ内の番組放送時間、４−８・・・EPGデータ内の放送局名、４−９・・・番組の録画予約を実行したことを示すデー、４−１０・・・EPGデータ内の番組説明文字列中の単語、５−１・・・コンテンツ視聴履歴・録画コンテンツ操作時の操作蓄積情報、５−２・・・録画コンテンツを選択したことを示すデータ、５−３・・・コンテンツを再生およびチャプター分割した時の操作蓄積情報、５−４・・・コンテンツ部分削を示すデータ、５−５・・・サムネイル指定
を示すデータ、５−６・・・タイトル名の変更を示すデータ、５−７・・・コンテンツのコピー実行を示すデータ、５−８・・・コンテンツの全削除を示すデータ、６−１・・・ＥＰＧ操作・コンテンツ視聴履歴・録画コンテンツ操作時の操作蓄積情報からの構造化データ、６−２・・・変更された番組タイトル名、６−３・・・コンテンツ視聴履歴・録画コンテンツ操作により構造化データに追加されたデータ、７−１・・・データマイニング解析結果、７−２・・・データマイニング処理パラメーター、７−３・・・頻出パターン、８−１・・・推論ルール群、８−２・・・推論ルール１、８−３・・・推論ルール２、９−１・・・アンケート結果とＥＰＧ操作・コンテンツ視聴履歴・録画コンテンツ操作データからのデータマイニング解析結果から生成されるコマンド、１０−１・・・メール作成時の操作蓄積情報、１０−２・・・メーラー起動日時データ、１０−３・・・Ｔｏフィールド入力データ、１０−４・・・Ｆｒｏｍフィールドデータ、１０−５・・・Ｓｕｂｊｅｃｔフィールド入力データ、１０−６・・・本文入力データ、１０−７・・・メール送信を行ったことをデータ、１１−１・・・メール作成時の構造化データ、１１−２・・・コンテンツＩＤ、１１−３・・・機器の名前、１１−４・・・メールのタイトル、１１−５・・・メーラーの起動日時、１１−６・・・メールの送信日時、１１−７・・・メールのあて先アドレス、１１−８・・・メール送信元アドレス、１１−９・・・メール本体の文字列内の単語、１２−１・・・保存したメールのデータ、１２−２・・・構造化データに変換した保存メール、１２−３・・・コンテンツＩＤ、１２−４・・・メール受信機器名、１２−５・・・メールのタイトル、１２−６・・・メールの受信日時、１２−７・・・メールのあて先アドレス、１２−８・・・メールの送信元アドレス、１２−９・・・メール本体の文字列中の単語、１３−１・・・文書作成操作および蓄積文章の操作蓄積情報、１３−２・・・文章作成・保存時の操作蓄積情報、１３−３・・・保存した文書データ、１３−４・・・構造化データに変換した文書作成操作および蓄積文章、１３−５・・・コンテンツＩＤ、１３−６・・・文書作成操作および蓄積を行う機器名、１３−７・・・文章保存日時、１３−８・・・文章本体の文字列中の単語、１４−１・・・ＥＰＧ操作・コンテンツ視聴履歴・録画コンテンツ操作データに、メール作成および蓄積メール・文書作成操作および蓄積文章のデータを加えた際のデータマイニング解析結果、１４−２・・・データマイニング解析の処理パラメーター、１４−３・・・頻出パターン、１５−１・・・ＥＰＧ操作・コンテンツ視聴履歴・録画コンテンツ操作データに、メール作成および蓄積メール・文書作成操作および蓄積文章のデータを加えた際のデータマイニング解析結果に、推論ルールを適用して生成されたコマンド、１６−１・・・Ｗｅｂ表示・操作の操作蓄積情報からの構造化データ、１６−２・・・コンテンツＩＤ、１６−３・・・Ｗｅｂ表示・操作を行う機器名、１６−４・・・Ｗｅｂタイトル名、１６−５・・・Ｗｅｂページの更新日時、１６−６・・・Ｗｅｂページ上でクリック操作した表示文字、１６−７・・・Ｗｅｂページ上にある検索フォームへの検索入力文字、１６−８・・・Webページ上にある文字列中の単語、１７−１・・・ＥＰＧ操作・コンテンツ視聴履歴・録画コンテンツ操作データ・メール作成および蓄積メール・文書作成操作および蓄積文章のデータに、Ｗｅｂ操作・表示データを加えた際のデータマイニング解析結果、１７−２・・・データマイニング解析の処理パラメーター、１７−３・・・頻出パターン、１８−１・・・ＥＰＧ操作・コンテンツ視聴履歴・録画コンテンツ操作データ・メール作成および蓄積メール・文書作成操作および蓄積文章のデータに、Ｗｅｂ操作・表示データを加え際のデータマイニング解析結果に、推論ルールを適用して生成されるコマンド
【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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【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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