JP2000029892A - リコメンドシステム - Google Patents
リコメンドシステムInfo
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 マルチメディア情報に対応可能なリコメンド
システムを提供する。 【解決手段】 マルチメディア情報１０を記憶蓄積する
記憶手段１と、マルチメディア情報１０の検索を行う処
理手段２と、その検索に必要なキーワードを抽出する抽
出手段３とを備えて構成されたリコメンドシステムにお
いて、前記記憶手段１内のマルチメディア情報１０に付
随して、各マルチメディア情報１０に関連するキーワー
ドが付されたコンテンツタグ１１を記憶蓄積させる。
システムを提供する。 【解決手段】 マルチメディア情報１０を記憶蓄積する
記憶手段１と、マルチメディア情報１０の検索を行う処
理手段２と、その検索に必要なキーワードを抽出する抽
出手段３とを備えて構成されたリコメンドシステムにお
いて、前記記憶手段１内のマルチメディア情報１０に付
随して、各マルチメディア情報１０に関連するキーワー
ドが付されたコンテンツタグ１１を記憶蓄積させる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、情報の検索出力を
行うリコメンドシステムに係わり、特に画像、音声、テ
キスト（文字）等を複合した、いわゆるマルチメディア
情報に対応するリコメンドシステムに関するものであ
る。
行うリコメンドシステムに係わり、特に画像、音声、テ
キスト（文字）等を複合した、いわゆるマルチメディア
情報に対応するリコメンドシステムに関するものであ
る。
【０００２】
【従来の技術】リコメンドシステムとは、一つのコンピ
ュータまたは互いにネットワークを介して接続された複
数のコンピュータによって実現されるもので、データベ
ース等に記憶蓄積されている情報の中から指定されたキ
ーワードに関連する情報を検索して出力することによ
り、ユーザの嗜好にあった情報を選択して提供するよう
に構成されたものである。
ュータまたは互いにネットワークを介して接続された複
数のコンピュータによって実現されるもので、データベ
ース等に記憶蓄積されている情報の中から指定されたキ
ーワードに関連する情報を検索して出力することによ
り、ユーザの嗜好にあった情報を選択して提供するよう
に構成されたものである。
【０００３】従来、リコメンドシステムとしては、例え
ば図５に示すように、データベースを構築するデータベ
ース部２１と、このデータベース部２１からのデータ検
索を行うリコメンド処理部２２と、このリコメンド処理
部２２でのデータ検索に必要なキーワードを抽出するた
めのユーザプロフィール部２３と、を備えて構成された
ものが知られている。このうち、データベース部２１に
は、テキストデータが記憶蓄積されているものとする。
また、ユーザプロフィール部２３では、予め登録された
リコメンドシステムのユーザに関するキーワード（テキ
スト）の中から、例えばそのユーザによって選択された
キーワードを抽出するようになっている。ただし、その
キーワードは、ユーザがその都度図示しないキーボード
等を用いて入力したものであってもよい。
ば図５に示すように、データベースを構築するデータベ
ース部２１と、このデータベース部２１からのデータ検
索を行うリコメンド処理部２２と、このリコメンド処理
部２２でのデータ検索に必要なキーワードを抽出するた
めのユーザプロフィール部２３と、を備えて構成された
ものが知られている。このうち、データベース部２１に
は、テキストデータが記憶蓄積されているものとする。
また、ユーザプロフィール部２３では、予め登録された
リコメンドシステムのユーザに関するキーワード（テキ
スト）の中から、例えばそのユーザによって選択された
キーワードを抽出するようになっている。ただし、その
キーワードは、ユーザがその都度図示しないキーボード
等を用いて入力したものであってもよい。
【０００４】このような構成のリコメンドシステムで
は、データベース部２１内にテキストデータが記憶蓄積
されているため、ユーザプロフィール部２３がキーワー
ドを抽出すると、そのキーワードを含むテキストデータ
がデータベース部２１内にあるか否かをリコメンド処理
部２２が検索する。そして、マッチしたテキストデータ
があると、リコメンド処理部２２がそのテキストデータ
をデータベース部２１内から取り出して、図示しないデ
ィスプレイ等の出力部を介して、ユーザに対して出力
（以下、リコメンドと称す）する。
は、データベース部２１内にテキストデータが記憶蓄積
されているため、ユーザプロフィール部２３がキーワー
ドを抽出すると、そのキーワードを含むテキストデータ
がデータベース部２１内にあるか否かをリコメンド処理
部２２が検索する。そして、マッチしたテキストデータ
があると、リコメンド処理部２２がそのテキストデータ
をデータベース部２１内から取り出して、図示しないデ
ィスプレイ等の出力部を介して、ユーザに対して出力
（以下、リコメンドと称す）する。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】ところで、近年、コン
ピュータが取り扱う情報には、テキストデータのみなら
ず、これに加えて画像（動画，静止画）や音声等を複合
した、いわゆるマルチメディア情報が増えつつある。そ
のため、リコメンドシステムにおいても、マルチメディ
ア情報に対応することが望まれている。
ピュータが取り扱う情報には、テキストデータのみなら
ず、これに加えて画像（動画，静止画）や音声等を複合
した、いわゆるマルチメディア情報が増えつつある。そ
のため、リコメンドシステムにおいても、マルチメディ
ア情報に対応することが望まれている。
【０００６】しかしながら、マルチメディア情報に含ま
れる情報の中身（以下、コンテンツと称す）には画像や
音声等のみでテキストを含んでいないものも存在するた
め、上述した従来のリコメンドシステムでは、データベ
ース部２１がマルチメディア情報を記憶蓄積している
と、キーワードとコンテンツとのマッチングを図ること
ができずに、結果としてリコメンド処理部２２によるコ
ンテンツの検索ができなくなるおそれが生じてしまう。
れる情報の中身（以下、コンテンツと称す）には画像や
音声等のみでテキストを含んでいないものも存在するた
め、上述した従来のリコメンドシステムでは、データベ
ース部２１がマルチメディア情報を記憶蓄積している
と、キーワードとコンテンツとのマッチングを図ること
ができずに、結果としてリコメンド処理部２２によるコ
ンテンツの検索ができなくなるおそれが生じてしまう。
【０００７】そこで、本発明は、データベース部２１が
マルチメディア情報を記憶蓄積する場合であっても、コ
ンテンツを容易かつ確実に検索できるよう管理すること
により、ユーザの嗜好にあったコンテンツを選択して提
供することのできるリコメンドシステムを提供すること
を目的とする。
マルチメディア情報を記憶蓄積する場合であっても、コ
ンテンツを容易かつ確実に検索できるよう管理すること
により、ユーザの嗜好にあったコンテンツを選択して提
供することのできるリコメンドシステムを提供すること
を目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明は、上記目的を達
成するために案出されたリコメンドシステムで、マルチ
メディア情報を記憶蓄積する記憶手段と、その記憶手段
内のマルチメディア情報に対する検索を行う処理手段
と、その処理手段での検索に必要なキーワードを抽出す
る抽出手段とを備えるものであって、前記記憶手段が、
各マルチメディア情報に付随して、各マルチメディア情
報に関連するキーワードが付されたコンテンツタグを記
憶蓄積しているものであることを特徴とする。
成するために案出されたリコメンドシステムで、マルチ
メディア情報を記憶蓄積する記憶手段と、その記憶手段
内のマルチメディア情報に対する検索を行う処理手段
と、その処理手段での検索に必要なキーワードを抽出す
る抽出手段とを備えるものであって、前記記憶手段が、
各マルチメディア情報に付随して、各マルチメディア情
報に関連するキーワードが付されたコンテンツタグを記
憶蓄積しているものであることを特徴とする。
【０００９】上記構成のリコメンドシステムによれば、
抽出手段によるキーワードの抽出があると、処理手段
は、そのキーワードとマッチするキーワードが付された
コンテンツタグを検索する。そして、該当するコンテン
ツタグがあると、そのコンテンツタグが付随しているマ
ルチメディア情報を検索結果とする。つまり、このリコ
メンドシステムでは、記憶手段がマルチメディア情報を
記憶蓄積していても、抽出手段で抽出されたキーワード
による検索が行われることとなる。
抽出手段によるキーワードの抽出があると、処理手段
は、そのキーワードとマッチするキーワードが付された
コンテンツタグを検索する。そして、該当するコンテン
ツタグがあると、そのコンテンツタグが付随しているマ
ルチメディア情報を検索結果とする。つまり、このリコ
メンドシステムでは、記憶手段がマルチメディア情報を
記憶蓄積していても、抽出手段で抽出されたキーワード
による検索が行われることとなる。
【００１０】また、本発明は、前記処理手段が、前記マ
ルチメディア情報と前記キーワードとの対応関係を特定
する検索テーブルに基づいて、前記抽出手段で抽出され
たキーワードに対応するマルチメディア情報の検索を行
うものであることを特徴とする。
ルチメディア情報と前記キーワードとの対応関係を特定
する検索テーブルに基づいて、前記抽出手段で抽出され
たキーワードに対応するマルチメディア情報の検索を行
うものであることを特徴とする。
【００１１】上記構成のリコメンドシステムによれば、
抽出手段によるキーワードの抽出があると、処理手段
は、検索テーブルの内容を参照して、そのキーワードと
対応関係にあるマルチメディア情報を特定し、そのマル
チメディア情報を記憶手段内から取り出す。つまり、こ
のリコメンドシステムでは、記憶手段がマルチメディア
情報を記憶蓄積していても、抽出手段で抽出されたキー
ワードによる検索が行われることとなる。
抽出手段によるキーワードの抽出があると、処理手段
は、検索テーブルの内容を参照して、そのキーワードと
対応関係にあるマルチメディア情報を特定し、そのマル
チメディア情報を記憶手段内から取り出す。つまり、こ
のリコメンドシステムでは、記憶手段がマルチメディア
情報を記憶蓄積していても、抽出手段で抽出されたキー
ワードによる検索が行われることとなる。
【００１２】
【発明の実施の形態】以下、図面に基づき本発明に係わ
るリコメンドシステムについて説明する。
るリコメンドシステムについて説明する。
【００１３】〔第１の実施の形態〕ここでは、請求項１
記載の発明に係わるリコメンドシステムについて説明す
る。図１は、本実施の形態におけるリコメンドシステム
の概要を示す説明図である。
記載の発明に係わるリコメンドシステムについて説明す
る。図１は、本実施の形態におけるリコメンドシステム
の概要を示す説明図である。
【００１４】図例のように、本実施の形態のリコメンド
システムは、従来のもの（図５参照）と同じく、データ
ベース部１と、このデータベース部１からのデータ検索
を行うリコメンド処理部２と、このリコメンド処理部２
でのデータ検索に必要なキーワードを抽出するためのユ
ーザプロフィール部３と、を備えて構成されたものであ
る。
システムは、従来のもの（図５参照）と同じく、データ
ベース部１と、このデータベース部１からのデータ検索
を行うリコメンド処理部２と、このリコメンド処理部２
でのデータ検索に必要なキーワードを抽出するためのユ
ーザプロフィール部３と、を備えて構成されたものであ
る。
【００１５】ただし、このリコメンドシステムにおける
データベース部１は、従来のものとは異なり、マルチメ
ディア情報のコンテンツ１０と、これに付随するコンテ
ンツタグ１１とを記憶蓄積するようになっている。コン
テンツタグ１１は、データベース部１内のコンテンツ１
０に個別に対応しているもので、各コンテンツ１０に関
連するキーワードが付されているものである。このコン
テンツタグ１１に付されるキーワードは、テキストによ
る文字列からなるものであるが、一つのコンテンツタグ
１１あたりに複数のものが付されていてもよい。
データベース部１は、従来のものとは異なり、マルチメ
ディア情報のコンテンツ１０と、これに付随するコンテ
ンツタグ１１とを記憶蓄積するようになっている。コン
テンツタグ１１は、データベース部１内のコンテンツ１
０に個別に対応しているもので、各コンテンツ１０に関
連するキーワードが付されているものである。このコン
テンツタグ１１に付されるキーワードは、テキストによ
る文字列からなるものであるが、一つのコンテンツタグ
１１あたりに複数のものが付されていてもよい。
【００１６】このような構成のリコメンドシステムで
は、ユーザプロフィール部３でのキーワードの抽出、例
えば予め登録されている中から「つり」というキーワー
ドの選択があると、リコメンド処理部２がデータベース
部１の中から「つり」というキーワードが付されたコン
テンツタグ１１を検索する。そして、該当するコンテン
ツタグ１１があると、そのコンテンツタグ１１が付随し
ているコンテンツ１０を検索結果とし、そのコンテンツ
１０をデータベース部１内から取り出して、図示しない
ディスプレイやスピーカー等の出力部を介してユーザに
リコメンドする。これにより、そのユーザには、「つ
り」というキーワードに関連するマルチメディア情報が
提供されることとなる。
は、ユーザプロフィール部３でのキーワードの抽出、例
えば予め登録されている中から「つり」というキーワー
ドの選択があると、リコメンド処理部２がデータベース
部１の中から「つり」というキーワードが付されたコン
テンツタグ１１を検索する。そして、該当するコンテン
ツタグ１１があると、そのコンテンツタグ１１が付随し
ているコンテンツ１０を検索結果とし、そのコンテンツ
１０をデータベース部１内から取り出して、図示しない
ディスプレイやスピーカー等の出力部を介してユーザに
リコメンドする。これにより、そのユーザには、「つ
り」というキーワードに関連するマルチメディア情報が
提供されることとなる。
【００１７】このように、本実施の形態のリコメンドシ
ステムでは、データベース部１内のコンテンツ１０を、
これに付随するコンテンツタグ１１によって管理してい
る。そして、コンテンツタグ１１に付されたキーワード
（文字列）を、ユーザプロフィール部３で抽出されたキ
ーワードで検索し、その結果マッチしたコンテンツ１０
を取り出してリコメンドするようになっている。したが
って、データベース部１がマルチメディア情報のコンテ
ンツ１０を記憶蓄積していても、テキストからなるキー
ワードによってコンテンツ１０とのマッチングを図るこ
とができるようになる。
ステムでは、データベース部１内のコンテンツ１０を、
これに付随するコンテンツタグ１１によって管理してい
る。そして、コンテンツタグ１１に付されたキーワード
（文字列）を、ユーザプロフィール部３で抽出されたキ
ーワードで検索し、その結果マッチしたコンテンツ１０
を取り出してリコメンドするようになっている。したが
って、データベース部１がマルチメディア情報のコンテ
ンツ１０を記憶蓄積していても、テキストからなるキー
ワードによってコンテンツ１０とのマッチングを図るこ
とができるようになる。
【００１８】つまり、このリコメンドシステムでは、コ
ンテンツタグ１１によってデータベース部１内のコンテ
ンツ１０を管理することにより、データベース部１内の
コンテンツ１０に対するリコメンドを的確に行うことが
でき、結果としてユーザの嗜好にあったコンテンツ１０
を容易かつ確実に選択して提供することができるように
なる。
ンテンツタグ１１によってデータベース部１内のコンテ
ンツ１０を管理することにより、データベース部１内の
コンテンツ１０に対するリコメンドを的確に行うことが
でき、結果としてユーザの嗜好にあったコンテンツ１０
を容易かつ確実に選択して提供することができるように
なる。
【００１９】さらに、本実施の形態のリコメンドシステ
ムでは、一つのコンテンツタグ１１当たりに複数のキー
ワードを付すこともできるので、異なるキーワードから
でも同一のコンテンツ１０を選択してリコメンドするこ
とができるようになり、より汎用性のあるリコメンド処
理を実現することができるようになる。
ムでは、一つのコンテンツタグ１１当たりに複数のキー
ワードを付すこともできるので、異なるキーワードから
でも同一のコンテンツ１０を選択してリコメンドするこ
とができるようになり、より汎用性のあるリコメンド処
理を実現することができるようになる。
【００２０】〔第２の実施の形態〕次に、請求項２記載
の発明に係わるリコメンドシステムについて説明する。
ただし、上述した第１の実施の形態と同一の構成要素に
ついては、同一の符号を与えてその説明を省略する。
の発明に係わるリコメンドシステムについて説明する。
ただし、上述した第１の実施の形態と同一の構成要素に
ついては、同一の符号を与えてその説明を省略する。
【００２１】本実施の形態のリコメンドシステムでは、
第１の実施の形態の場合とは異なり、図２に示すよう
に、データベース部１内のコンテンツにコンテンツタグ
１１が付随していないが、リコメンド処理部２が有する
図示しないメモリ内またはリコメンド処理部２と接続し
ているいずれかのメモリ内に、検索テーブル１２が設定
されている。
第１の実施の形態の場合とは異なり、図２に示すよう
に、データベース部１内のコンテンツにコンテンツタグ
１１が付随していないが、リコメンド処理部２が有する
図示しないメモリ内またはリコメンド処理部２と接続し
ているいずれかのメモリ内に、検索テーブル１２が設定
されている。
【００２２】検索テーブル１２は、ユーザプロフィール
部３に登録されたキーワードまたはユーザプロフィール
部３によって抽出され得るキーワード毎に設定されてい
るものであり、各キーワードとデータベース部１内のコ
ンテンツ１０ａ，１０ｂ…との対応関係を特定するため
のものである。例えば、「つり」というキーワードに対
応する検索テーブル１２であれば、「つり」に関連する
コンテンツ１０ａ，１０ｂ…を特定するための特定情報
Ａ，Ｂ…が登録されている。この特定情報の具体例とし
ては、コンテンツ１０ａ，１０ｂ…のアドレスやファイ
ル名、あるいは各コンテンツ１０ａ，１０ｂ…を識別す
るための識別子等が考えられる。
部３に登録されたキーワードまたはユーザプロフィール
部３によって抽出され得るキーワード毎に設定されてい
るものであり、各キーワードとデータベース部１内のコ
ンテンツ１０ａ，１０ｂ…との対応関係を特定するため
のものである。例えば、「つり」というキーワードに対
応する検索テーブル１２であれば、「つり」に関連する
コンテンツ１０ａ，１０ｂ…を特定するための特定情報
Ａ，Ｂ…が登録されている。この特定情報の具体例とし
ては、コンテンツ１０ａ，１０ｂ…のアドレスやファイ
ル名、あるいは各コンテンツ１０ａ，１０ｂ…を識別す
るための識別子等が考えられる。
【００２３】このような構成のリコメンドシステムで
は、ユーザプロフィール部３でのキーワードの抽出、例
えば「つり」というキーワードの抽出があると、リコメ
ンド処理部２が「つり」というキーワードに対応する検
索テーブル１２を参照し、その内容から関連するコンテ
ンツ１０ａ，１０ｂ…の特定情報Ａ，Ｂ…を得る。そし
て、その特定情報Ａ，Ｂ…を基に、該当するコンテンツ
１０ａ，１０ｂ…をデータベース部１内から取り出し
て、図示しないディスプレイやスピーカー等の出力部を
介してユーザにリコメンドする。これにより、そのユー
ザには「つり」というキーワードに関連するマルチメデ
ィア情報が提供されることとなる。
は、ユーザプロフィール部３でのキーワードの抽出、例
えば「つり」というキーワードの抽出があると、リコメ
ンド処理部２が「つり」というキーワードに対応する検
索テーブル１２を参照し、その内容から関連するコンテ
ンツ１０ａ，１０ｂ…の特定情報Ａ，Ｂ…を得る。そし
て、その特定情報Ａ，Ｂ…を基に、該当するコンテンツ
１０ａ，１０ｂ…をデータベース部１内から取り出し
て、図示しないディスプレイやスピーカー等の出力部を
介してユーザにリコメンドする。これにより、そのユー
ザには「つり」というキーワードに関連するマルチメデ
ィア情報が提供されることとなる。
【００２４】このように、本実施の形態のリコメンドシ
ステムでは、データベース部１内のコンテンツ１０ａ，
１０ｂ…を、これらとキーワードとの対応関係を特定す
る検索テーブル１２によって管理している。そして、こ
の検索テーブル１２を用いて抽出されたキーワードに対
応するコンテンツ１０ａ，１０ｂ…の選択を行って、そ
のコンテンツ１０ａ，１０ｂ…をリコメンドするように
なっている。
ステムでは、データベース部１内のコンテンツ１０ａ，
１０ｂ…を、これらとキーワードとの対応関係を特定す
る検索テーブル１２によって管理している。そして、こ
の検索テーブル１２を用いて抽出されたキーワードに対
応するコンテンツ１０ａ，１０ｂ…の選択を行って、そ
のコンテンツ１０ａ，１０ｂ…をリコメンドするように
なっている。
【００２５】つまり、このリコメンドシステムでは、検
索テーブル１２によってデータベース部１内のコンテン
ツ１０ａ，１０ｂ…を管理することにより、第１の実施
の形態の場合と同様に、テキストからなるキーワードに
よってコンテンツ１０ａ，１０ｂ…とのマッチングを図
ることができるようになり、結果としてユーザの嗜好に
あったコンテンツ１０ａ，１０ｂ…を容易かつ確実に選
択して提供することができるようになる。
索テーブル１２によってデータベース部１内のコンテン
ツ１０ａ，１０ｂ…を管理することにより、第１の実施
の形態の場合と同様に、テキストからなるキーワードに
よってコンテンツ１０ａ，１０ｂ…とのマッチングを図
ることができるようになり、結果としてユーザの嗜好に
あったコンテンツ１０ａ，１０ｂ…を容易かつ確実に選
択して提供することができるようになる。
【００２６】しかも、このリコメンドシステムでは、検
索テーブル１２を用いているので、その登録内容に修正
を加えることにより、キーワードとコンテンツ１０ａ，
１０ｂ…との関係を容易に変更することができ、高度で
柔軟性の高いコンテンツ管理が行えるようになる。
索テーブル１２を用いているので、その登録内容に修正
を加えることにより、キーワードとコンテンツ１０ａ，
１０ｂ…との関係を容易に変更することができ、高度で
柔軟性の高いコンテンツ管理が行えるようになる。
【００２７】〔第３の実施の形態〕次に、請求項３記載
の発明に係わるリコメンドシステムについて説明する。
ただし、ここでは、上述した第２の実施の形態との相違
点についてのみ説明する。
の発明に係わるリコメンドシステムについて説明する。
ただし、ここでは、上述した第２の実施の形態との相違
点についてのみ説明する。
【００２８】本実施の形態のリコメンドシステムは、第
２の実施の形態の場合に加えて、図３に示すように、検
索テーブル１２ａ，１２ｂ…が複数種類設定されている
とともに、それぞれの検索テーブル１２ａ，１２ｂ…が
階層的に構成されているものである。
２の実施の形態の場合に加えて、図３に示すように、検
索テーブル１２ａ，１２ｂ…が複数種類設定されている
とともに、それぞれの検索テーブル１２ａ，１２ｂ…が
階層的に構成されているものである。
【００２９】例えば、ユーザプロフィール部３に登録さ
れたキーワードに「スポーツ」および「つり」があった
とする。この場合、「スポーツ」というキーワードに対
応する検索テーブル１２ａには、これに包含される概念
に相当するキーワード、具体的には「サッカー」や「つ
り」等のキーワードが登録されている。さらに、「つ
り」というキーワードに対応する検索テーブル１２ｂに
は、これに関連するコンテンツ１０ａ，１０ｂ…を特定
するための特定情報Ａ，Ｂ…が登録されている。
れたキーワードに「スポーツ」および「つり」があった
とする。この場合、「スポーツ」というキーワードに対
応する検索テーブル１２ａには、これに包含される概念
に相当するキーワード、具体的には「サッカー」や「つ
り」等のキーワードが登録されている。さらに、「つ
り」というキーワードに対応する検索テーブル１２ｂに
は、これに関連するコンテンツ１０ａ，１０ｂ…を特定
するための特定情報Ａ，Ｂ…が登録されている。
【００３０】このような構成のリコメンドシステムで
は、以下のような手順でコンテンツ１０ａ，１０ｂ…の
検索を行う。例えば、ユーザプロフィール部３で「スポ
ーツ」と「つり」の両方のキーワードの抽出があると、
リコメンド処理部２は、先ず、双方のうちで上位概念に
相当する「スポーツ」というキーワードに対応する検索
テーブル１２ａを参照する。そして、その検索テーブル
１２ａの中に、双方のうちで下位概念に相当する「つ
り」というキーワードが含まれているか否かを判断す
る。
は、以下のような手順でコンテンツ１０ａ，１０ｂ…の
検索を行う。例えば、ユーザプロフィール部３で「スポ
ーツ」と「つり」の両方のキーワードの抽出があると、
リコメンド処理部２は、先ず、双方のうちで上位概念に
相当する「スポーツ」というキーワードに対応する検索
テーブル１２ａを参照する。そして、その検索テーブル
１２ａの中に、双方のうちで下位概念に相当する「つ
り」というキーワードが含まれているか否かを判断す
る。
【００３１】ここで、検索テーブル１２ａに「つり」と
いうキーワードが含まれていると、リコメンド処理部２
は、続いて、その「つり」というキーワードに対応する
検索テーブル１２ｂを参照し、その中から関連するキー
ワードコンテンツ１０ａ，１０ｂ…の特定情報Ａ，Ｂ…
を得る。その後、その特定情報Ａ，Ｂ…を基にして第２
の実施の形態の場合と同様にコンテンツ１０ａ，１０ｂ
…をリコメンドする。これにより、リコメンド処理部２
は、「スポーツ」が好きで「つり」も好きであるユーザ
の嗜好に合わせてコンテンツ１０ａ，１０ｂ…を提供す
ることができる。
いうキーワードが含まれていると、リコメンド処理部２
は、続いて、その「つり」というキーワードに対応する
検索テーブル１２ｂを参照し、その中から関連するキー
ワードコンテンツ１０ａ，１０ｂ…の特定情報Ａ，Ｂ…
を得る。その後、その特定情報Ａ，Ｂ…を基にして第２
の実施の形態の場合と同様にコンテンツ１０ａ，１０ｂ
…をリコメンドする。これにより、リコメンド処理部２
は、「スポーツ」が好きで「つり」も好きであるユーザ
の嗜好に合わせてコンテンツ１０ａ，１０ｂ…を提供す
ることができる。
【００３２】このように、本実施の形態のリコメンドシ
ステムでは、検索テーブル１２ａ，１２ｂ…を階層的に
管理することによって、キーワードの様々な組み合わせ
に対応したコンテンツ１２ａ，１２ｂ…を選択すること
ができる。そのため、第２の実施の形態の場合に比べ
て、より一層ユーザの嗜好にマッチしたコンテンツ１０
ａ，１０ｂ…を提供できるようになる。
ステムでは、検索テーブル１２ａ，１２ｂ…を階層的に
管理することによって、キーワードの様々な組み合わせ
に対応したコンテンツ１２ａ，１２ｂ…を選択すること
ができる。そのため、第２の実施の形態の場合に比べ
て、より一層ユーザの嗜好にマッチしたコンテンツ１０
ａ，１０ｂ…を提供できるようになる。
【００３３】〔第４の実施の形態〕次に、請求項４記載
の発明に係わるリコメンドシステムについて説明する。
ただし、ここでも、上述したそれぞれの実施の形態との
相違点についてのみ説明するものとする。
の発明に係わるリコメンドシステムについて説明する。
ただし、ここでも、上述したそれぞれの実施の形態との
相違点についてのみ説明するものとする。
【００３４】本実施の形態のリコメンドシステムは、第
２の実施の形態の場合に加えて、図４に示すように、知
識ベース１３が設けられているものである。
２の実施の形態の場合に加えて、図４に示すように、知
識ベース１３が設けられているものである。
【００３５】知識ベース１３は、ユーザプロフィール部
３で抽出され得るキーワードと、これとは別のキーワー
ドとの対応関係を、データベース化して予め記録してい
るもので、ユーザプロフィール部３でキーワードが抽出
されると、これに対応する別のキーワードを特定するた
めのものである。例えば、ユーザプロフィール部３で
「つり」というキーワードが抽出されると、知識ベース
１３は、「つりは道具を使う」、「つりは海でする」な
どといった条件に基づいて、「つり道具」や「つり場
所」などの新たなキーワードを特定する。
３で抽出され得るキーワードと、これとは別のキーワー
ドとの対応関係を、データベース化して予め記録してい
るもので、ユーザプロフィール部３でキーワードが抽出
されると、これに対応する別のキーワードを特定するた
めのものである。例えば、ユーザプロフィール部３で
「つり」というキーワードが抽出されると、知識ベース
１３は、「つりは道具を使う」、「つりは海でする」な
どといった条件に基づいて、「つり道具」や「つり場
所」などの新たなキーワードを特定する。
【００３６】新たなキーワードを特定するための条件
は、リコメンドシステムの管理者等によって予め設定さ
れたものであっても、あるいはリコメンド処理を繰り返
して行う中で得られた情報等を基にしたものであっても
よい。このことからも、知識ベース１３は、各種条件を
基に新たなキーワードを特定するとともに、リコメンド
システムに知識を持たせるためのものであるといえる。
は、リコメンドシステムの管理者等によって予め設定さ
れたものであっても、あるいはリコメンド処理を繰り返
して行う中で得られた情報等を基にしたものであっても
よい。このことからも、知識ベース１３は、各種条件を
基に新たなキーワードを特定するとともに、リコメンド
システムに知識を持たせるためのものであるといえる。
【００３７】このような構成のリコメンドシステムで
は、以下のような手順でコンテンツ１０の検索を行う。
すなわち、ユーザプロフィール部３でのキーワードの指
定、例えば「つり」というキーワードの抽出があると、
リコメンド処理部２は、そのキーワードで直接データベ
ース部１を検索するのではなく、知識ベース１３を利用
して例えば「釣り道具」といったキーワードを取得し、
そのキーワードを基にして、第１または第２の実施の形
態の場合と同様にコンテンツ１０をリコメンドする。
は、以下のような手順でコンテンツ１０の検索を行う。
すなわち、ユーザプロフィール部３でのキーワードの指
定、例えば「つり」というキーワードの抽出があると、
リコメンド処理部２は、そのキーワードで直接データベ
ース部１を検索するのではなく、知識ベース１３を利用
して例えば「釣り道具」といったキーワードを取得し、
そのキーワードを基にして、第１または第２の実施の形
態の場合と同様にコンテンツ１０をリコメンドする。
【００３８】したがって、このリコメンドシステムで
は、知識ベース１３を利用することによって、ユーザプ
ロフィール部３で抽出されたキーワードのみならず、こ
れに関連するキーワードについてもコンテンツ１０のリ
コメンドが行われるので、さらに高度なコンテンツ選択
が可能になり、第１〜３の実施の形態の場合に比べて、
より一層ユーザの嗜好にマッチしたコンテンツ１０を提
供できるようになる。
は、知識ベース１３を利用することによって、ユーザプ
ロフィール部３で抽出されたキーワードのみならず、こ
れに関連するキーワードについてもコンテンツ１０のリ
コメンドが行われるので、さらに高度なコンテンツ選択
が可能になり、第１〜３の実施の形態の場合に比べて、
より一層ユーザの嗜好にマッチしたコンテンツ１０を提
供できるようになる。
【００３９】
【発明の効果】以上に説明したように、本発明のリコメ
ンドシステムは、キーワードが付されたコンテンツタ
グ、あるいは、キーワードとの対応関係を特定する検索
テーブルによって、記憶手段内のマルチメディア情報を
管理するようになっている。したがって、記憶手段がマ
ルチメディア情報を記憶蓄積していても、テキストから
なるキーワードによってマッチングを図ることができる
ようになり、結果としてユーザの嗜好にあったコンテン
ツを容易かつ確実に選択して提供することができるよう
になる。
ンドシステムは、キーワードが付されたコンテンツタ
グ、あるいは、キーワードとの対応関係を特定する検索
テーブルによって、記憶手段内のマルチメディア情報を
管理するようになっている。したがって、記憶手段がマ
ルチメディア情報を記憶蓄積していても、テキストから
なるキーワードによってマッチングを図ることができる
ようになり、結果としてユーザの嗜好にあったコンテン
ツを容易かつ確実に選択して提供することができるよう
になる。
【図１】本発明に係わるリコメンドシステムの第１の実
施の形態の概要を示すブロック図である。
施の形態の概要を示すブロック図である。
【図２】本発明に係わるリコメンドシステムの第２の実
施の形態の概要を示すブロック図である。
施の形態の概要を示すブロック図である。
【図３】本発明に係わるリコメンドシステムの第３の実
施の形態の概要を示すブロック図である。
施の形態の概要を示すブロック図である。
【図４】本発明に係わるリコメンドシステムの第４の実
施の形態の概要を示すブロック図である。
施の形態の概要を示すブロック図である。
【図５】従来のリコメンドシステムの一例の概要を示す
ブロック図である。
ブロック図である。
１ データベース部 ２ リコメンド処理部 ３ ユーザプロフィール部 １０，１０ａ，１０ｂ コンテンツ １１ コンテンツタグ １２，１２ａ，１２ｂ 検索テーブル １３ 知識ベース Ａ，Ｂ 特定情報
Claims (4)
- 【請求項１】 マルチメディア情報を記憶蓄積する記憶
手段と、該記憶手段内のマルチメディア情報に対する検
索を行う処理手段と、該処理手段での検索に必要なキー
ワードを抽出する抽出手段とを備えるリコメンドシステ
ムであって、 前記記憶手段は、各マルチメディア情報に付随して、各
マルチメディア情報に関連するキーワードが付されたコ
ンテンツタグを記憶蓄積しているものであることを特徴
とするリコメンドシステム。 - 【請求項２】 マルチメディア情報を記憶蓄積する記憶
手段と、該記憶手段内のマルチメディア情報に対する検
索を行う処理手段と、該処理手段での検索に必要なキー
ワードを抽出する抽出手段とを備えるリコメンドシステ
ムであって、 前記処理手段は、前記マルチメディア情報と前記キーワ
ードとの対応関係を特定する検索テーブルに基づいて、
前記抽出手段で抽出されたキーワードに対応するマルチ
メディア情報の検索を行うものであることを特徴とする
リコメンドシステム。 - 【請求項３】 前記検索テーブルが複数種類設定されて
いるとともに、それぞれの検索テーブルが階層的に構成
されていることを特徴とする請求項２記載のリコメンド
システム。 - 【請求項４】 前記処理手段は、前記抽出手段で抽出さ
れるキーワードと該キーワードとは別のキーワードとの
対応関係を予め記憶している知識ベースを基に、該知識
ベースによって特定されるキーワードに対応するマルチ
メディア情報を前記記憶手段内から検索するものである
ことを特徴とする請求項１，２または３記載のリコメン
ドシステム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10196851A JP2000029892A (ja) | 1998-07-13 | 1998-07-13 | リコメンドシステム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10196851A JP2000029892A (ja) | 1998-07-13 | 1998-07-13 | リコメンドシステム |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000029892A true JP2000029892A (ja) | 2000-01-28 |
Family
ID=16364723
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10196851A Pending JP2000029892A (ja) | 1998-07-13 | 1998-07-13 | リコメンドシステム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000029892A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20030059403A (ko) * | 2001-12-29 | 2003-07-10 | 엘지전자 주식회사 | 멀티미디어 검색방법 및 장치 |
| EP1722543A2 (en) | 2005-05-09 | 2006-11-15 | Sony Ericsson Mobile Communications Japan, Inc. | Portable terminal, information recommendation method and program |
| JP2007334685A (ja) * | 2006-06-15 | 2007-12-27 | Kenwood Corp | コンテンツ検索装置、コンテンツ検索方法及びプログラム |
| KR100805308B1 (ko) | 2006-10-13 | 2008-02-20 | 에스케이 텔레콤주식회사 | 이동통신 단말기에서의 컨텐츠 추천 서비스 방법 및 이를위한 이동통신 단말기 |
-
1998
- 1998-07-13 JP JP10196851A patent/JP2000029892A/ja active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20030059403A (ko) * | 2001-12-29 | 2003-07-10 | 엘지전자 주식회사 | 멀티미디어 검색방법 및 장치 |
| EP1722543A2 (en) | 2005-05-09 | 2006-11-15 | Sony Ericsson Mobile Communications Japan, Inc. | Portable terminal, information recommendation method and program |
| US8219071B2 (en) | 2005-05-09 | 2012-07-10 | Sony Mobile Communications Japan, Inc. | Portable terminal, information recommendation method and program |
| EP3285470A1 (en) | 2005-05-09 | 2018-02-21 | Sony Mobile Communications Inc. | Portable terminal, application recommendation method and program |
| JP2007334685A (ja) * | 2006-06-15 | 2007-12-27 | Kenwood Corp | コンテンツ検索装置、コンテンツ検索方法及びプログラム |
| KR100805308B1 (ko) | 2006-10-13 | 2008-02-20 | 에스케이 텔레콤주식회사 | 이동통신 단말기에서의 컨텐츠 추천 서비스 방법 및 이를위한 이동통신 단말기 |
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