JP2002007460A - コンテンツ選択装置、コンテンツ選択方法および記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 各種デジタルコンテンツの放送型サービスを
受信し、受信されるコンテンツの中から、利用者の興味
のあるコンテンツを選択し、蓄積する装置において、利
用者が、逐次、興味対象を示すキーワードを入力する等
の手続きを行わなくても、興味対象となるコンテンツを
自動的に選択できるようにする。 【解決手段】 興味体系木の構造と一致したディレクト
リ構造を構成し、興味体系木の節点に対応したキーワー
ドを各ディレクトリの名前とし、興味指数が一定値以上
のコンテンツのみ蓄積し、また、その際、コンテンツの
メタ情報に含まれるキーワードと、興味体系木の節点に
対応付けられたキーワードとに基づき、蓄積するディレ
クトリを決定し、利用者の興味を反映したディレクトリ
構造において、ディレクトリを削除、移動、追加でき、
それらの変更を興味体系木へ反映する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、デジタル放送コン
テンツやインターネット上のデジタルコンテンツ等で、
コンテンツの内容を説明するメタ情報が関連付けられた
各種コンテンツを受信し、視聴するデジタル放送用受信
装置や、インターネット端末等の装置において、利用者
の興味を推定し、受信されたコンテンツの中から、利用
者が興味を持っているコンテンツを自動的に選択し、蓄
積する装置および方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】ＣＳ、ＢＳデジタル放送サービスやイン
ターネットにおけるｐｕｓｈ型データ配信サービスにお
いては、一般的に、個々の利用者の要求とは無関係に、
情報提供者の意向に基づいて、一方的に、全ての利用者
に対して同一のコンテンツが送信される。

【０００３】したがって、利用者は、自分に必要なコン
テンツのみを選別し、視聴することが困難であるという
問題がある。また、受信されたデータを一旦、蓄積した
後、視聴する仕組みを設けたとしても、大量のコンテン
ツが蓄積されている場合には、どのコンテンツが必要で
あるのかを即時に判断するのが困難である。また、大量
にコンテンツが受信される場合、蓄積量の制限から、全
てのコンテンツを蓄積することが不可能であるので、何
らかの手段によって、利用者にとって必要なコンテンツ
を的確に識別し、この識別されたコンテンツのみを蓄積
したいという要請がある。

【０００４】そこで、これまでに各種のコンテンツ受信
装置において、利用者が興味を有するジャンルを示すキ
ーワードを予め登録することによって、登録されたキー
ワードに基づいて、利用者が必要なコンテンツを識別
し、これを蓄積する方法、装置が提案されている。

【０００５】さらに、特開平１１−１３４３４５号公報
「嗜好情報選択装置」には、テレビ放送、ラジオ放送に
おいて、テレビ放送、ラジオ放送に多重されている連動
テキストデータを、メタ情報とし、利用者の嗜好を示す
キーワードとその重要度とを利用者の視聴履歴から類推
し、これに基づいて、利用者の嗜好に適合した放送コン
テンツを選択し、記憶しておく装置が示されている。

【０００６】さらに、デジタル放送用受信装置等におい
ては、ＥＰＧ（Electric Program Guide）情報等のコン
テンツのメタ情報と、利用者のコンテンツ視聴履歴等に
基づいて、利用者の興味を示すキーワードを推定し、こ
れらのキーワードを利用して必要なコンテンツを識別す
るシステムが提案されている。

【０００７】このようなシステムの一般的なアプローチ
は、ＥＰＧ等のコンテンツメタ情報から、コンテンツ毎
に、コンテンツに関連するキーワードの集合（キーワー
ドベクトル）であるコンテンツプロファイルを作成し、
視聴されたコンテンツのコンテンツプロファイルに含ま
れるキーワードの重みを増加し、このような重み情報が
付加されたキーワードの集合を、ユーザプロファイル
（利用者の興味データ）として保持するとともに、利用
者の視聴履歴に伴い、これを逐次更新する。

【０００８】そして、新たにコンテンツが受信された時
点で、受信されたコンテンツのコンテンツプロファイル
と上記ユーザプロファイルとの相関度を算出し、相関度
が規定値以上であれば、このコンテンツを、利用者にと
って必要なコンテンツと見なし、これを蓄積する。

【０００９】ここで、上記相関度は、一般には、コンテ
ンツプロファイル中に存在し、かつ、上記ユーザプロフ
ァイルにも含まれるキーワードの重みの和等である。こ
のアプローチを拡張したものとして、「矢川他『個人の
嗜好に合ったテレビ番組を自動編集するエージェントの
検討』、電子情報通信学会技術研究報告，ＡＩ９８−５
５，１９９８，１２．」において、キーワードの重みを
決定する条件として、テレビの全視聴時間に対する各コ
ンテンツの視聴時間の比を利用する方法等も提案されて
いる。

【００１０】また、「ソムヌック他『放送型データのユ
ーザ適応型分類、選択方法』，情報処理学会研究技術報
告，ＤＰＳ８５−４３，１９９７，１１．」において
は、放送局側から、コンテンツを分類するためのグロー
バルツリーと呼ばれる分類木を送信し、受信システム側
における利用者のコンテンツの視聴時間等を考慮し、グ
ローバルツリーをユーザにカスタマイズしたカスタムツ
リーを構築し、このカスタムツリーを利用し、受信コン
テンツを自動的に選択蓄積する方法が提案されている。

【００１１】なお、グローバルツリーは、各節点にキー
ワードが対応し、放送局側で既定される一般的な概念体
系に基づいて、ジャンル階層構造を有するものであり、
この手法によって構築されるカスタムツリーは、グロー
バルツリーを部分的に削除し、しかも、それぞれの節点
キーワードに重みを有するものである。

【００１２】また、ＨＴＭＬデータコンテンツのフィル
タリング手法において、ＨＴＭＬデータコンテンツその
ものに含まれるテキスト情報をメタ情報として、コンテ
ンツプロファイルを作成し、利用者が参照したコンテン
ツプロファイル群におけるキーワードの出現頻度をキー
ワードの重みとして、重み情報が付加されたキーワード
群をユーザプロファイルとし、任意のＨＴＭＬデータコ
ンテンツとユーザプロファイルとの相関度を算出するこ
とによって、選択するコンテンツを決定する方法が提案
されている。

【００１３】「宮原他『Ｗｅｂブラウジングに基づいた
興味の定量的同定法とその協調フィルタリングへの適
用』、電子情報通信学会技術研究報告，ＥＴ９７−１１
５，１９９８，３」等においては、ＨＴＭＬデータ内の
構造を解析し、タグ種類によって、キーワードに付加す
る重みを変化させ、構成されるユーザプロファイルの有
意性を向上する試みが提案されている。

【００１４】また、宮原他によって提案されている手法
によって構築されるユーザプロファイルは、深さ１の木
構造を有し、ＨＴＭＬテキストを解析して得られるキー
ワード群から、上記木構造ユーザプロファイルを構成す
るために、概念体系によって分類された用語辞書を利用
している。

【００１５】上記装置、方法を用いることによって、受
信される各種放送コンテンツの中から、利用者が興味を
有すると推定されるコンテンツのみを選択し、蓄積し、
利用者に提供することが、一応実現可能である。

【００１６】

【発明が解決しようとする課題】しかし、キーワードを
予め入力する従来方法では、利用者は、興味対象が変化
する度に、キーワードを登録し直す必要がある、また、
指定されたキーワードに基づいて選定されたコンテンツ
の量が非常に多い場合には、コンテンツをさらに絞り込
むために、キーワードを追加する必要がある。また、膨
大なコンテンツの中から、興味対象となる特定小数のコ
ンテンツを選定するためには、１つのジャンルについ
て、複数のキーワードを指定する必要があり、または、
適切なキーワードを選出する必要がある等、利用者への
負担が大きいという問題がある。

【００１７】さらに、キーワードの入力によって興味対
象を指定する従来方法は、利用者が興味対象を指定する
ためのキーワードを明確に認識している場合には効果的
に利用できるが、興味が漠然としている場合や、興味対
象を指定するための適当なキーワードを利用者が認識し
ていない場合等には、利用し難いという問題がある。

【００１８】逆に、コンテンツメタ情報から得られるコ
ンテンツプロファイルと、利用者のコンテンツ視聴履歴
とから、コンテンツプロファイル中に出現する各キーワ
ードの利用者にとっての重要度を自動的に推定する従来
方法では、視聴されたコンテンツのコンテンツプロファ
イルに含まれるキーワードは、全て一様にその重要度を
増加させるので、興味に全く関係ないキーワードの重要
度が高く設定され、結果として、全く興味対象でないコ
ンテンツが多数選択され、蓄積される場合がある。ま
た、利用者の興味対象は、一般に逐次変化するものであ
るが、上記方法では、利用開始から現在時点までの視聴
履歴、または、最近の一定期間における視聴履歴に応じ
て、キーワードの重要度を自動的に累積算出するので、
任意のキーワードへの興味が損失した場合に、これが反
映されるまでに時間を要する。

【００１９】したがって、その間、利用者が既に興味を
失ったキーワードに関連するコンテンツが蓄積され続け
ることになり、したがって、利用者の視聴履歴に基づい
て興味対象を推測する方法では、興味対象外のコンテン
ツが無駄に選択され、蓄積されるという問題がある。

【００２０】また、キーワードの重み付けを行うにあた
り、視聴時間等を考慮する方法等を用いても、上記問題
は、根本的には解決し得ない。

【００２１】さらに、蓄積デバイスの低価格化に伴い、
将来、デジタル放送用受信装置等各種デジタルコンテン
ツを、極めて大量に蓄積することが考えられる。しか
し、利用者のコンテンツ視聴履歴から利用者の興味を示
す上で重要なキーワード集合であるユーザプロファイル
を自動的に推定し、これを利用し、受信されるコンテン
ツを選択蓄積する方法では、蓄積されたコンテンツ量が
膨大である場合には、特定のキーワードに対応するコン
テンツがどれかということを知らないと、または、その
存否を知る手段がないと、希望するコンテンツに対して
迅速にアクセスすることができないという問題が生じ
る。

【００２２】上記と同様に、利用者が不必要なコンテン
ツを識別し削除しようとする場合にも、どのコンテンツ
が不必要かを容易に知る手段がないので、不必要なコン
テンツを効率良く削除できないという問題が生じ、結果
として、蓄積デバイス内に不要なコンテンツが長期的に
残留されることになる。

【００２３】このような問題を解消するために、各コン
テンツがどのようなキーワードに関連して選択されたか
ということを、コンテンツ単位で提示する手段を設けた
としても、上記キーワード集合から成るユーザプロファ
イルを利用し、コンテンツを自動取得する方法では、取
得したコンテンツ名とその関連情報（キーワード）とを
一様にリスト表示するような方法でしか、蓄積されたコ
ンテンツに関する情報を利用者に提供できない。しか
し、このような方法では、特に、コンテンツ量が多い場
合に、希望するコンテンツへの迅速なアクセスを実現す
ることは困難と言える。

【００２４】「ソムヌック他『放送型データのユーザ適
応型分類，選択方法』，情報処理学会研究技術報告、Ｄ
ＰＳ８５−４３，１９９７，１１．」等によって提案さ
れている方法は、カスタムツリーというキーワードを頂
点とする木構造で、ユーザプロファイルを表現するの
で、希望のジャンルキーワードに属するコンテンツへの
アクセスは、カスタムツリーを辿ることによって、容易
に実現される。したがって、ユーザプロファイルをキー
ワードの木構造として構築する手法は、大量のコンテン
ツを蓄積し、管理するためのシステムには適していると
考えられる。

【００２５】しかし、ソムヌック他によって提案されて
いるシステムでは、データを分類するための分類木であ
るグローバルツリーが既に存在していると仮定してい
る。現状の施行されている放送サービスシステムにおい
ては、上記各データの分類に用いる分類木を提供してい
るものはないので、ソムヌック他によって提案されてい
る手法は、現状のシステムにおいては実現が困難であ
る。

【００２６】さらに、放送提供される情報中には、従来
存在しない新しいジャンルに属する情報や、新出のキー
ワードが含まれることが頻繁にある。このように、グロ
ーバルツリーに含まれない新出のキーワードをメタ情報
とするデータを受信した場合、上記従来方法は有効に機
能しないという問題がある。また、木構造ユーザプロフ
ァイルを構成するために、既存の概念体系によって分類
された用語辞書を利用している「宮原他『Ｗｅｂブラウ
ジングに基づいた興味の定量的同定法とその協調フィル
タリングへの適用』，電子情報通信学会技術研究報告，
ＥＴ９７−１１５，１９９８，３．」の方法も、上記ソ
ムヌック他の方法と同様の問題を内包する。

【００２７】本発明は、各種デジタルコンテンツの放送
型サービスを受信し、受信されるコンテンツの中から、
利用者の興味のあるコンテンツを選択し、蓄積する装置
において、利用者が、逐次、興味対象を示すキーワード
を入力する等の手続きを行わなくても、興味対象となる
コンテンツを自動的に選択でき、しかも、興味対象とな
るコンテンツを自動的に選択、蓄積した際に、興味対象
以外のコンテンツが蓄積されることをできる限り防ぐこ
とができるコンテンツ選択装置、コンテンツ選択方法お
よび記録媒体を提供することを第１の目的とするもので
ある。

【００２８】また、本発明は、上記装置において、大量
のコンテンツが蓄積された際にも、興味対象であるコン
テンツを、利用者が効率良く参照することができ、ま
た、興味のないコンテンツを効率良く削除でき、利用者
にとって利便性の高い蓄積コンテンツの管理装置および
方法を提供することを第２の目的とするものである。

【００２９】この第２の目的を実現するために、利用者
が興味を示す情報、すなわちユーザプロファイル情報を
木構造情報として保持する手法を用いるが、本発明は、
特に、木構造のユーザプロファイル情報を構築する際
に、放送局側等から提供されるデータ分類木や、既存の
概念体系によって分類された用語辞書を用いずにこれを
可能とするものである。

【００３０】

【課題を解決するための手段】本発明は、次の（１）〜
（４）の構成を有する。 （１）利用者が参照した各コンテンツのメタ情報に含ま
れるキーワード群を利用し、１つのキーワードが１つの
節点に対応している根付き構造（以下、興味体系木と呼
ぶ。）を構成するとともに、この興味体系木の構造と一
致したディレクトリ構造を構成し、興味体系木の節点に
対応したキーワードを各ディレクトリの名前とする。 （２）興味体系木の節点に対応付けられたキーワードに
基づいて、興味指数を計算し、興味指数が一定値以上の
コンテンツのみ蓄積し、また、その際、コンテンツのメ
タ情報に含まれるキーワードと、興味体系木の節点に対
応付けられたキーワードとに基づき、蓄積するディレク
トリを決定する。 （３）利用者の興味を反映したディレクトリ構造中の任
意のディレクトリにおいて、コンテンツへのポインタを
削除、移動できる。 （４）利用者の興味を反映したディレクトリ構造におい
て、ディレクトリを削除、移動、追加でき、それらの変
更を興味体系木へ反映できる。

【００３１】ところで、請求項２、３記載の発明は、コ
ンテンツ選択装置の興味情報抽出手段５において興味体
系木を構成する方法に関し、興味情報抽出手段５の興味
体系木構築手順の概念を簡単に説明すると次のようにな
る。

【００３２】１つのコンテンツのメタ情報に含まれるキ
ーワードは、同一のコンテンツを説明しているという点
で、ある程度関連性があると考えられ、さらに関連性の
あるキーワード群の中で、もっとも出現頻度の高いキー
ワードは、上記キーワード群を代表するキーワードと言
える。ここで、上記関連性のあるキーワード群が１つの
ジャンルを成すとした場合、その中で最も出現頻度の高
いキーワードは、そのジャンルのジャンル名に相当する
と考える。このような考えに基づいて抽出されるジャン
ル名キーワードは、必ずしも、一般的な概念体系におい
て、キーワード群に含まれる他のキーワードを抽象する
キーワードにはなり得ない。しかし、利用者の視点を考
慮すれば、上記考えに基づいて抽出されるキーワードが
適当なジャンル名となる可能性が高いと言える。すなわ
ち、たとえば、あるキーワード群においてタレント名を
示す固有名詞がもっとも出現頻度が高い場合、そのタレ
ント名は、一般的な概念体系において、他のキーワード
を抽象するキーワードになり得ないが、利用者にとって
みれば、そのタレント名が代表ジャンル名であり、その
下のサブジャンルとして、「歌」や「ドラマ」や「映画」
等が含まれる構成が、より個人的な興味体系を忠実に再
現している可能性が高いと考えられる。

【００３３】上記観点から、請求項２、３記載のコンテ
ンツ選択装置における興味情報抽出手段５の興味体系木
構築の手順では、まず、何度も同一のコンテンツのメタ
情報として出現するキーワードの組合せは、相関が高い
と見なし、利用者がこれまでに参照したコンテンツのメ
タ情報に含まれているキーワード全てについて。その相
関を示す無向グラフＧを構築している。

【００３４】次に、出現回数が既定値に満たないほど少
ないキーワードは、興味を表しているとは考えにくいの
で、これらのキーワードを無向グラフＧから削除する。
さらに、その後、最も相関の低いキーワード間をつない
でいる辺を、無向グラフＧから削除し、無向グラフＧを
いくつかの連結成分に分離する。ここで、それぞれの連
結成分は、比較的弱いながら相関のあるキーワードの集
合を成しているので、それぞれをジャンルと見なし、各
ジャンルについてジャンル名（すなわち、最も出現頻度
の高いキーワード）を抽出し、これらを興味体系木にお
いて、根を親とする節点とする。

【００３５】さらに、その後、ジャンルを成している各
連結成分それぞれについて、相関が次に低いキーワード
間をつないでいる辺を削除することによって、１つの連
結成分を、さらに複数の連結成分に分離する。そして、
分離され生成された連結成分のそれぞれを、サブジャン
ルと見なし、各サブジャンルについて、サブジャンル名
を、ジャンル名決定時と同様の規則によって決定し、こ
れらを興味体系木において、ジャンル名に相当する節点
を親とする節点として追加する。以降は、それぞれの連
結成分について、相関の低い辺を削除し、分離し、サブ
ジャンルを生成し、サブジャンル名を決定する上記手順
を、再帰的に実行し、興味体系木に子孫を追加する。

【００３６】結果として、興味情報抽出手段５は、興味
体系木上の任意の節点に対応するキーワードは、その節
点の親の節点が有するジャンル名キーワードのサブジャ
ンル名となるような興味体系木を構築する。

【００３７】これによって、本発明では、極めて膨大な
量のコンテンツが蓄積されている場合でも、利用者は、
ジャンル階層構造を持つ木を辿ることより、目的ジャン
ルのコンテンツへ容易にアクセスできる仕組みを提供す
る。

【００３８】請求項４記載の発明は、興味情報抽出手段
５が、コンテンツのメタ情報にＵＲＩやＵＲＬが含まれ
る場合に、通信手段を介して、ＵＲＩまたはＵＲＬによ
って識別されるコンテンツを取得し、そこに含まれてい
るテキスト情報を、コンテンツプロファイルを作成する
際に利用する。これによって、情報量の多いコンテンツ
プロファイルを抽出できるので、このようなコンテンツ
プロファイルと興味体系木とを用い、利用者にとって必
要なコンテンツの選別を行う際の精度の向上を期待する
ことができる。

【００３９】さらに、上記興味情報抽出手段５が、利用
者が参照した各コンテンツのメタ情報から推測される利
用者の興味を、１つの節点に１つのキーワードが対応す
る根付き木構造の興味体系木という形態で保持し、上記
コンテンツ参照手段７が、興味体系木の構造に対応した
ディレクトリ構造を構成し、このディレクトリ構造を有
するコンテンツ選択画面８を上記表示手段に表示した
後、請求項５〜請求項１０記載の発明によれば、利用者
が操作手段を用いてコンテンツ選択画面８上でコンテン
ツへのポインタの移動、削除、ディレクトリの削除、移
動、追加等を行うことを可能とした。したがって、上記
のように、コンテンツ選択画面８におけるディレクトリ
構造は、ジャンル階層構造を有していることによって、
利用者は、極めて効率的に不要なコンテンツ群の削除
や、コンテンツの整理を行うことができる。

【００４０】また、請求項６記載の発明によれば、利用
者が操作手段を用いてディレクトリの削除や移動、追加
等を行った場合には、操作対象となったディレクトリに
対応する興味体系木上の節点の削除、移動、追加と対応
させて、上記興味体系木を更新するものとし、コンテン
ツ取得手段９は、コンテンツ選択画面８における利用者
の操作に伴い逐次更新される上記興味体系木と、受信さ
れたコンテンツのメタ情報とに基づいて、受信されたコ
ンテンツを選択し、蓄積するか否かを判断する。すなわ
ち、興味を示す興味体系木の構造を、コンテンツ選択画
面８として利用者に提示し、このコンテンツ選択画面８
における利用者の操作は、利用者の興味の変化を示すも
のと解釈し、利用者の操作結果を、直ちに興味体系木に
反映させることによって、利用者の興味の変化に、動的
かつ迅速に対応しつつ、受信コンテンツの選択処理を行
う。

【００４１】請求項７記載の発明は、コンテンツ取得手
段９が、新たに受信したコンテンツのメタ情報に含まれ
るキーワードを抽出し、上記新たに受信したコンテンツ
のコンテンツプロファイルを構成し、上記新たに受信し
たコンテンツのコンテンツプロファイル中に提案し、し
かも、上記興味体系木に節点として含まれるキーワード
の数を基にして、上記新たに受信したコンテンツに対す
る興味指数を決定するものとしている。この方法を用い
れば、興味体系木の各節点が、重みの有無に関わらず興
味指数を決定できる。

【００４２】請求項８記載の発明では、コンテンツ取得
手段９が、新たに受信したコンテンツのメタ情報に含ま
れているキーワードを抽出し、上記新たに受信したコン
テンツのコンテンツプロファイルを構成し、上記新たに
受信したコンテンツのコンテンツプロファイル中に含ま
れ、しかも、上記興味体系木に節点として含まれるキー
ワードの重みの和に基づいて、上記新たに受信したコン
テンツに対する興味指数を決定する。この方法は、興味
体系木の各節点の重み情報を利用するので、より有意な
興味指数が算出されることが期待し得る。

【００４３】請求項９記載の発明は、コンテンツ取得手
段９は、上記興味体系木の節点であって、上記節点から
根までの経路上の全ての節点群と上記節点の子供である
全ての節点群の中で、上記新たに受信したコンテンツの
コンテンツプロファイル中のキーワードに対応する節点
を最も多く含み，しかも、最も深い位置に位置するもの
を、最関連節点として決定し、上記新たに受信したコン
テンツに対する興味指数が一定値以上である場合には、
コンテンツ参照手段７が管理するコンテンツ選択画面８
における上記最関連節点に対応するディレクトリ下に、
上記新たに受信したコンテンツへのポインタを追加す
る。この方法を用いれば、興味体系木の各節点の重みの
有無に関わらず、コンテンツへのポインタの配置位置を
決定することができる。

【００４４】請求項１０記載発明は、コンテンツ取得手
段９は、上記興味体系木の節点であって、上記節点から
根までの経路上の全ての節点群と上記節点の子供である
全ての節点群の中で、上記新たに受信したコンテンツの
コンテンツプロファイル中のキーワードに対応する節点
群の重みの和が最大になり、しかも、最も深い位置に位
置するものを、最関連節点として決定し、上記新たに受
信したコンテンツに対する興味指数が一定値以上である
場合には、上記コンテンツ参照手段７が管理する上記コ
ンテンツ選択画面８おける上記最関連節点に対応するデ
ィレクトリ下に、上記新たに受信したコンテンツへのポ
インタを追加する。この方法は、興味体系木の各節点の
重み情報を利用するので、より正確に、最もコンテンツ
の内容に適切なディレクトリ下に、当該コンテンツのポ
インタが配置されることを期待し得る。

【００４５】請求項９、１０記載の発明では、上記コン
テンツ取得手段９において選択蓄積されることが決定さ
れたコンテンツへのポインタを、上記コンテンツ参照手
段７において管理されている上記興味体系木に対応する
ディレクトリ構造（すなわち、ジャンル階層木構造）中
で、当該コンテンツに関連の深い位置に配置し、利用者
がジャンル階層木を辿ることによって、目的コンテンツ
に容易にアクセスし、参照できる。

【００４６】

【発明の実施の形態および実施例】［実施例１］図１
は、本発明の第１の実施例であるコンテンツ選択装置１
００を、ＣＳ、ＢＳデジタル放送用受信装置、アナログ
テレビ放送波に多重されたデータ放送を受信するアナロ
グ放送用受信装置等に適用する場合における構成例を示
すブロック図である。

【００４７】コンテンツ選択装置１００は、各種放送デ
ータを受信するための放送データ受信部１２と、テレビ
番組映像等を蓄積するコンテンツ蓄積手段１０と、表示
手段３と、操作手段４と、興味情報抽出手段５と、コン
テンツ参照手段７と、コンテンツ取得手段９と、通信手
段１１とを有する。

【００４８】この場合、表示手段３は、一般のテレビ受
像機または相応の機能を有するディスプレイ装置であ
り、操作手段４は、テレビに付随するリモコン等であ
る。興味情報抽出手段５は、興味体系木６を構築し、こ
れを保持している。

【００４９】また、コンテンツ参照手段７は、興味体系
木６の構造に対応するディレクトリ構造を有するコンテ
ンツ選択画面８を、表示手段３に表示し、また、操作手
段４を利用して、表示手段３に表示されているコンテン
ツ選択画面８において、ディレクトリやコンテンツへの
ポインタを示すアイコンを追加、移動、削除を行う手段
である。

【００５０】また，上記実施例を、デジタル放送受信装
置に適用する場合を仮定すると、図１中に点線枠で囲ま
れた部分は、ＳＴＢ１０１（Set Top Box）１０１であ
る。ただし、コンテンツ蓄積手段１０は、ＳＴＢ１０１
やアナログ放送用受信装置に直接接続されるＤＶＤ−Ｒ
ＡＭデバイスその他の記憶装置であってもよい。

【００５１】通信手段１１は、ＳＴＢ１０１等に内蔵ま
たは外部に直接接続されるモデム装置、ＩＳＤＮ回線通
信用ＴＡ、ＤＳＵ装置等、ＩＰネットワーク通信プロト
コルスタックモジュールである。

【００５２】放送コンテンツ１は、上記実施例をＣＳ、
ＢＳデジタル放送用受信装置に適用する場合、放送デー
タ受信部１２が受信するコンテンツであり、デジタル映
像放送チャネルにおいてＭＰＥＧ２−ＡＶストリームと
して放送されているテレビ番組映像と、コマーシャル映
像等と、データ放送チャネルで放送されるＢＭＬ（Broa
dcast Markup Language）データその他のテキストデー
タ、または、それに付随する静止画像と、ＣＳデジタル
放送において提供される音楽配信サービス等で入手され
る音楽とを含むコンテンツである。

【００５３】メタ情報２は、上記コンテンツの関連付け
られ興味情報抽出手段５およびコンテンツ取得手段９に
よって利用され、対象コンテンツがテレビ番組映像であ
る場合には、テレビ番組映像の配信に先立ってデータ放
送チャネルから受信され、または、通信手段１１を介し
て、インターネットからも入手し得るＥＰＧ（Electric
Programming Guide）情報が主たるメタ情報であり、テ
レビ番組映像とコマーシャル映像とに連動同期し、デー
タ放送チャネルから受信されるＢＭＬデータ、その他の
テキストデータも含まれる。さらには、ＡＲＩＢ ＳＴ
Ｄ・Ｂ１０によって規格され、デジタル映像放送チャネ
ルで放送されるＭＰＥＧ２−ＡＶストリームと多重さ
れ、送信される番組配列情報中に含まれる各種番組関連
情報も、重要なメタ情報２として利用する。

【００５４】アナログ放送用受信装置に適用する場合に
おいて、放送コンテンツ１は、テレビ番組映像と、Ｗｅ
ｂ ＣａｓｔまたはＢｉｔ Ｃａｓｔ等のサービス名で
提供され、垂直帰線消去期間を使用する伝送方式を用い
て、アナログテレビ放送波に多重され放送されるＨＴＭ
Ｌ（Hyper Text Markup Language）データ、および、そ
れに付随する画像データ、テキストデータを含む。

【００５５】また、これらのコンテンツに関連付けられ
興味情報抽出手段５とコンテンツ取得手段９とが利用す
るメタ情報２は、アナログテレビ放送波に多重され、放
送されるＥＰＧ情報と、通信手段１１を介して、インタ
ーネットから入手し得るＥＰＧ情報と、上記アナログテ
レビ放送波に多重され放送されているデータ中で、テレ
ビ番組に連動した内容を含むＨＴＭＬ（Hyper Text Mar
kup Language）データと、テキストデータとを指す。

【００５６】図２は、本発明の第２の実施例であるコン
テンツ選択装置２００を示すブロック図である。

【００５７】コンテンツ選択装置２００は、インターネ
ット１３等のネットワークにおける放送型またはマルチ
キャスト型の各種コンテンツ配信サービスを受信するイ
ンターネット端末装置に適用した場合の構成例である。

【００５８】コンテンツ選択装置２００は、通信手段１
１と、テレビ番組映像等を蓄積するコンテンツ蓄積手段
１０と、表示手段３と、操作手段４と、興味情報抽出手
段５と、コンテンツ参照手段７と、コンテンツ取得手段
９とを有し、通信手段１１を介して各種コンテンツとこ
れに付随するメタ情報とを受信する。

【００５９】図２中、点線枠で囲まれた部分は、ＰＣ
（Personal computer）２０１であり、上記興味情報抽
出手段５、コンテンツ参照手段７、コンテンツ取得手段
は、ＰＣ２０１上のソフトウェアとして実装されてい
る。

【００６０】また、表示手段３は、ＰＣ２０１に接続さ
れているディスプレイ装置であり、操作手段４は、ＰＣ
２０１に接続されているキーボードやマウス等の装置で
あり、コンテンツ蓄積手段１０は、ＰＣ２０１に内蔵さ
れているハードディスクデバイス、ＤＶＤ−ＲＡＭデバ
イスその他の記憶装置である。

【００６１】また、通信手段１１は、ＰＣ２０１に内蔵
または外部に直接接続されているモデム装置、ＩＳＤＮ
回線通信用ＴＡ、ＤＳＵ装置等と、ＰＣ２０１上にハー
ドウェアとして、または、ＰＣ２０１上のＯＳ（Operat
ion System）に実装されるＩＰネットワーク通信プロト
コルスタックモジュールとを含む。

【００６２】さらに、興味情報抽出手段５は、興味体系
木６を構築し、これを保持する。また、コンテンツ参照
手段７によって、興味体系木６の構造に対応するディレ
クトリ構造を有するコンテンツ選択画面８が、表示手段
３に表示される。また、コンテンツ参照手段７は、操作
手段４を用いて、表示手段３に表示されるコンテンツ選
択画面８において、ディレクトリやコンテンツへのポイ
ンタを示すアイコンの追加、移動、削除を行う。

【００６３】通信手段１１が受信するネットワーク放送
コンテンツ２１は、インターネットにおいて、放送また
はマルチキャストの配信サービスによって受信される映
像、音楽、または、ＨＴＭＬデータ、ＳＭＩＬ（Synchr
onized Multimedia Integration Language）データスト
リーム等を含むコンテンツである。

【００６４】また、興味情報抽出手段５とコンテンツ取
得手段９とが利用するメタ情報２２は、配信される映
像、音楽等のへッダ情報等に含まれる属性情報等や、Ｈ
ＴＭＬデータであれば、ＨＴＭＬデータそのものをメタ
情報２２として利用する。また、ＳＭＩＬ形式等で配信
される映像や音楽については、同期して配信されるＨＴ
ＭＬデータ等をメタ情報２２として利用する。

【００６５】図３は、本発明の第３の実施例であるコン
テンツ選択装置３００を示すブロック図である。

【００６６】コンテンツ選択装置３００は、ＣＳ、ＢＳ
デジタル放送コンテンツと、インターネットを介したネ
ットワーク放送コンテンツとを、ともに受信することが
できる。

【００６７】コンテンツ選択装置３００は、テレビ番組
映像等を蓄積するコンテンツ蓄積手段１０と、表示手段
３と、操作手段４と、興味情報抽出手段５と、コンテン
ツ参照手段７と、コンテンツ取得手段９と、通信手段１
１と、放送データ受信部１２とを有する。

【００６８】各種放送コンテンツ１と、放送から得られ
るメタ情報２とを放送データ受信部１２が受信するとと
もに、通信手段１１を介して、各種ネットワーク放送コ
ンテンツ２１と、これに関連するメタ情報２２とを受信
し、興味惰報抽出手段５とコンテンツ取得手段９とは、
放送データ受信部から受信されたコンテンツ１と、メタ
情報２と、通信手段１１を介して受信されたネットワー
ク放送コンテンツ２１と、メタ情報２２とのそれぞれに
対して処理を行う。

【００６９】次に、上記実施例の動作について説明す
る。

【００７０】以下の動作例は、コンテンツ選択装置１０
０、２００、３００の全てに対応する。

【００７１】上記実施例では、複数のキーワードを含む
テキストによって構成されているメタ情報が関連付けら
れたコンテンツを受信するとともに、参照する装置にお
いて、次の（１）〜（３）の動作を実行する。

【００７２】（１）興味情報抽出手段５が、利用者が参
照した各コンテンツのメタ情報に含まれるキーワード群
を利用し、１つのキーワードが１つの節点に対応してい
る根付き木構造である興味体系木６を構成し、この興味
体系木６を保持する。

【００７３】（２）次に、コンテンツ参照手段７が、興
味情報抽出手段５に保持されている興味体系木６の構造
と一致したディレクトリ構造を有し、各ディレクトリ
に、当該ディレクトリが対応する興味体系木６中の節点
に対応するキーワードを、そのディレクトリ名としたコ
ンテンツ選択画面８を構成し、このコンテンツ選択画面
８を、表示手段３に表示する。

【００７４】（３）次に、コンテンツ取得手段９は、既
に受信され、コンテンツ蓄積手段１０に関連するメタ情
報とともに蓄積されているコンテンツを参照するための
ポインタ（すなわちアイコン）を、蓄積されているメタ
情報と、興味情報抽出手段５に保持されている興味体系
木６とを利用して、コンテンツ選択画面８中のディレク
トリで、そのコンテンツに最も関連の深いディレクトリ
を選定し、そのディレクトリ内に、そのコンテンツを参
照するためのポインタ（すなわちアイコン）を配置す
る。

【００７５】これと同様に、コンテンツ取得手段９は、
新たに受信された各コンテンツについても、そのコンテ
ンツに関連付けられているメタ情報と、興味情報抽出手
段５に保持されている興味体系木６とを利用し、コンテ
ンツ選択画面８中のディレクトリで、そのコンテンツに
最も関連の深いディレクトリを選定し、そのディレクト
リ内に、そのコンテンツへのポインタを追加する。

【００７６】次に、上記実施例における興味情報抽出手
段５の動作について説明する。

【００７７】まず、上記実施例における興味情報抽出手
段５が、興味体系木を構築する手順の概念を簡単に説明
する。

【００７８】１つのコンテンツのメタ情報に含まれるキ
ーワードは、同一のコンテンツを説明しているという点
で、ある程度関連性があると考えられる。さらに、関連
性があるキーワード群の中で、もっとも出現頻度の高い
キーワードは、上記キーワード群を代表するキーワード
と言える。

【００７９】ここで、上記関連性のあるキーワード群が
１つのジャンルを構成する場合、その中で最も出現頻度
の高いキーワードが、そのジャンルのジャンル名に相当
すると考える。このような考えに基づいて抽出されるジ
ャンル名キーワードは、必ずしも、一般的な概念体系に
おいて、キーワード群に含まれる他のキーワードを抽象
するキーワードにはなり得ない。しかし、利用者の視点
を考慮すれば、上記考えに基づいて抽出されるキーワー
ドが、適当なジャンル名である可能性が高いと言える。
つまり、たとえば、あるキーワード群において、タレン
ト名を示す固有名詞の出現頻度が最も高い場合、そのタ
レント名は、一般的な概念体系において、他のキーワー
ドを抽象するキーワードになり得ないが、利用者にとっ
てみれば、そのタレント名が代表ジャンル名であり、そ
の下のサブジャンルとして、「歌」や「ドラマ」や「映
画」等が含まれる構成が、より個人的な興味体系を忠実
に再現している可能性が高いと考えられる。

【００８０】上記観点から、コンテンツ選択装置におけ
る興味情報抽出手段５が興味体系木を構築する手順で
は、まず、何度も同一のコンテンツのメタ情報２、２２
として出現するキーワードの組合せは、相関が高いと見
なし、利用者がこれまでに参照したコンテンツのメタ情
報２、２２に含まれるキーワード全てについて、その相
関を示す無向グラフＧを構築する。

【００８１】次に、出現回数が既定値に満たない程度に
少ないキーワードは、興味を表しているとは考えにくい
ので、これらのキーワードを無向グラフＧから削除す
る。さらに、その後、最も相関の低いキーワード間をつ
ないでいる辺を、無向グラフＧから削除し、無向グラフ
Ｇをいくつかの連結成分に分離する。ここで、それぞれ
の連結成分は、比較的弱いながら、相関のあるキーワー
ドの集合を成しているので、それぞれをジャンルと見な
し、各ジャンルについて、ジャンル名（つまり、最も出
現頻度の高いキーワード）を抽出し、これら抽出された
ジュンル名を、興味体系木において、根を親とする節点
とする。

【００８２】さらに、その後に、ジャンルを成している
各連結成分のそれぞれについて、次に相関の低いキーワ
ード間をつないでいる辺を削除し、これによって、１つ
の連結成分をさらに複数の連結成分に分離する。そし
て、分離され、生成された連結成分のそれぞれをサブジ
ャンルと見なし、各サブジャンルについてサブジャンル
名を、ジャンル名決定時と同様の規則によって決定し、
これら決定されたサブジャンル名を、ジャンル名に相当
する節点を親とする節点として、興味体系木に追加す
る。

【００８３】これ以降は、それぞれの連結成分につい
て、相関の低い辺を削除し、分離し、サブジャンルを生
成し、サブジャンル名を決定するという上記手順を、再
帰的に実行し、興味体系木に、子孫を追加する。

【００８４】結果として、コンテンツ選択装置１００〜
３００における興味情報抽出手段５は、興味体系木上の
任意の節点に対応するキーワードが、その節点の親のサ
ブジャンル名になるような興味体系木を構築する。

【００８５】次に、図４〜図１７を用いて、興味情報抽
出手段５における興味体系木の具体的な構築手順を、２
種類説明する。

【００８６】まず、図４、図６、図７、図９〜図１７を
用いて、第１の興味体系木６を構築する手順について説
明する。

【００８７】図４は、上記実施例において、第１の興味
体系木を構築する手順を示すフローチャートである。

【００８８】まず、利用者が参照したコンテンツ毎に、
メタ情報２、２２のテキストに、形態素解析を行うこと
によって、メタ情報２、２２に含まれるキーワードを抽
出し、コンテンツ毎に、コンテンツに関連するキーワー
ド集合であるコンテンツプロファイルＣＰｉ＝｛ｋｅｙ
ｗｏｒｄ１，ｋｅｙｗｏｒｄ２，．．．｝（ｉ＝
１，．．．，ｎ）を構成する（Ｓ１）。なお、ここで、
各コンテンツが関連付けられたメタ情報２、２２が、Ｕ
ＲＩ（Universal Resource Identifier）またはＵＲＬ
（Uniform Resource Locator）を含む場合には、ＵＲＩ
またはＵＲＬによって指定される付属情報を、ネットワ
ークを介して、通信手段１１が入手し、各コンテンツの
メタ情報２、２２と上記付属情報に含まれるテキストデ
ータとから、キーワードを抽出し、コンテンツプロファ
イルを構成するようにしてもよい。

【００８９】また、ここで、ＨＴＭＬテキストデータ
等、極めて大量のキーワードを含むコンテンツのメタ情
報２、２２から、キーワードを抽出する場合には、「宮
原他『Ｗｅｂブラウジングに基づいた興味の定量的同定
法とその協調フィルタリングへの適用』、電子情報通信
学会技術研究報告、ＥＴ９７−１１５，１９９８，
３．」に示される方法等を用いて、当該ＨＴＭＬテキス
トデータから、その特徴を示す上で重要度が高いキーワ
ードを規定値数抽出し、これらによって、コンテンツプ
ロファイルを形成するようにしてもよい。

【００９０】図９は、上記実施例において、構成された
コンテンツプロファイル群の一例を示す図である。

【００９１】次に、以下の規則に従い、キーワードを頂
点とする無向グラフＧを構築する（Ｓ２）。 （１）コンテンツプロファイル群ＣＰｉ（ｉ＝
１，．．．，ｎ）中の各キーワードを、頂点とする。 （２）同一のコンテンツプロファイルに含まれているキ
ーワード間には、辺が存在する。 （３）コンテンツプロファイル群ＣＰｉ（ｉ＝
１，．．．，ｎ）中におけるキーワードの出現回数を、
当該頂点の重みとする。 （４）コンテンツプロファイル群ＣＰｉ（ｉ＝
１，．．．，ｎ）において、複数のコンテンツプロファ
イル中に、同一のキーワードの組合せが存在する場合、
そのキーワードの組合せの出現回数を、当該辺の重みと
する。

【００９２】図１０は、上記規則に従い、図９に示すコ
ンテンツプロファイル群から、構築された無向グラフＧ
を示す図である。

【００９３】次に、無向グラフＧから、重みがα以下で
ある頂点を削除し、無向グラフＧを更新する（Ｓ３）。

【００９４】図１１は、上記実施例において、図１０に
示す無向グラフＧについて、α＝１とし、重みがα以下
である頂点を、削除し、更新された無向グラフＧを示す
図である。

【００９５】さらに、以下の方法によって、無向グラフ
Ｇから、興味体系木Ｔを構築する（Ｓ４）。 （１）まず、無向グラフＧについて、図６に示すアルゴ
リズムＡを適用し、興味体系木Ｔを、深さ１まで構築す
る。

【００９６】図１２は、図１１に示す無向グラフＧにつ
いて、図６に示すアルゴリズムＡを適用することによっ
て、深さ１まで構築された興味体系木Ｔを示す図であ
る。 （２）次に、ｎ：１とする。 （３）次に、深さｎの各節点を代表頂点とする連結グラ
フのそれぞれについて、図７に示すアルゴリズムＢ１を
適用し、興味体系木Ｔを、深さｎ＋１まで構築する。

【００９７】各連結グラフに、図７に示すアルゴリズム
Ｂ１を適用した結果、全てにおいて連結グラフが出力さ
れない場合、興味体系木Ｔの構築を終了する。 （４）以降、ｎを１ずつ増加し、上記（３）の手順を適
用した結果、全てにおいて連結グラフが出力されない場
合、興味体系木Ｔの構築を終了する。

【００９８】次に、アルゴリズムＡによって、図１１に
示す無向グラフＧから、図１２に示す興味体系木Ｔを構
築する過程について説明する。

【００９９】図６は、上記実施例において使用するアル
ゴリズムＡを示すフローチャートである。

【０１００】無向グラフＧがアルゴリズムＡに入力され
た場合、まずω＝０が設定され（Ｓ４１）、次に、興味
体系Ｔの根Ｐを作成する（Ｓ４２）。その後の過程にお
いて、興味体系木Ｔの根Ｐを親とする節点を決定する
が、ここで、入力された無向グラフＧは、図１１に示す
ように、非連結なグラフであり、２つの連結成分と、連
結グラフＧ１と連結グラフＧ２とによって構成されてい
るものであるので、「無向グラフＧは連結か？」を判別す
る処理（Ｓ４３）において、「いいえ」が選択され、無向
グラフＧ中の連結成分Ｇ１、Ｇ２について、代表頂点を
決定する処理（Ｓ４６）に進む。

【０１０１】ここで、連結グラフＧ１中の代表頂点（す
なわち最も重みの高い頂点）は、キーワード「スポー
ツ」に対応する頂点であり、連結グラフＧ２中の代表頂
点は、キーワード「木村」に対応する頂点であるので、
その結果、図１２に示すように、興味体系木Ｔの根（ro
ot）を親とする節点として、「スポーツ」と「木村」が追
加されている。

【０１０２】図１１に例として示す無向グラフＧは、も
ともと非連結なグラフであるが、（ＳＴＥＰ３）までの
過程において生成された無向グラフＧが連結グラフであ
る場合もあり得る。この場合には、アルゴリズムＡ中の
「無向グラフＧは連結か？」を判別する処理において、
「はい」が選択され、ω＝ω＋１が実行され（Ｓ４３）、
次に、連結である無向グラフＧから、重みがω（つま
り、１以下）の辺を無向グラフＧから削除する（Ｓ４
５）。

【０１０３】そして、辺が削除され、更新きれた無向グ
ラフＧについて、「無向グラフＧは連結か？」を判別する
処理を再び行う（Ｓ４３）。この結果、更新された無向
グラフＧが非連結となっていれば、「いいえ」のパスが選
択され、無向グラフＧ中の各連結成分について、代表頂
点を決定する処理（Ｓ４６）に進む。しかし、更新され
た無向グラフＧが未だ連結である場合には、無向グラフ
Ｇが非連結になるまでω＝ω＋１、および、無向グラフ
Ｇから、重みがω以下の辺を無向グラフＧから削除する
処理が繰り返し実行される。

【０１０４】つまり、上記アルゴリズムＡは、重みω＝
０が設定され、興味体系Ｔの根Ｐを作成し、無向グラフ
Ｇが連結でなければ、無向グラフＧ中の連結成分Ｇ１、
Ｇ２について、代表頂点を決定し、一方、無向グラフＧ
が連結であれば、ω＝ω＋１が実行され、連結である無
向グラフＧから、重みがωの辺を無向グラフＧから削除
し、更新するアルゴリズムである。

【０１０５】次に、上記（３）（４）の処理過程で適用
される図７に示すアルゴリズムＢ１の動作について説明
する。

【０１０６】図１１に示す例において、まず、連結グラ
フＧ１にアルゴリズムＢ１が適用される。この時点で、
連結グラフＧ１の代表頂点「スポーツ」は、興味体系木
Ｔ中の外部節点（最も深い位置に位置し子供を持たない
節点）の１つとなっている。

【０１０７】アルゴリズムＢ１に入力された連結グラフ
Ｇ１に対して、連結グラフＧ１中の代表頂点に対応する
興味体系木Ｔ上の外部節点「スポーツ」を節点Ｐと定義
する（Ｓ５１）。

【０１０８】次に、連結グラフＧ１から、代表頂点「ス
ポーツ」を削除し、連結グラフＧ１を更新する（Ｓ５
２）。この結果として、連結グラフＧ１は、図１３に示
す状態になる。

【０１０９】次に、更新された連結グラフＧ１に対し
て、「連結グラフＧ１が複数の頂点を含むか」を判別す
る（Ｓ５３）。この場合、連結グラフＧ１は、複数の頂
点を含むので、「はい」のパスが選択され、次に、「無向
グラフＧ１は連結か」を判別する（Ｓ５４）。ここで
も、図１３に示すグラフＧ１は連結であるので、「は
い」のパスが選択され、ω＝ω＋１が実行され（Ｓ５
５）、さらに、無向グラフＧ１から、重みがω（すなわ
ち１以下）の辺が無向グラフＧ１から削除される（Ｓ５
６）。この結果として、連結グラフＧ１は、図１４に示
す状態になる。

【０１１０】次に、図１４に状態になった無向グラフＧ
１に対して、再び「無向グラフＧ１は連結か」を判別す
る（Ｓ５４）。この時点で、無向グラフＧ１は、非連結
となっているので、無向グラフＧ１中の、各連結成分に
ついて、代表頂点を決定する処理（Ｓ５７）に進む。こ
こで、無向グラフＧ１中の連結成分は、それぞれ高々１
個しか頂点を含まないので（Ｓ５３）、それぞれの頂点
「サッカ」および「野球」が代表頂点として決定され、節
点Ｐ（すなわち「スポーツ」を親とする節点）として、
興味体系木Ｔに追加される（Ｓ５８）。この結果、興味
系木Ｔは、図１５に示す構造になる。

【０１１１】次に、図１１に示す連結グラフＧ２につい
て、アルゴリズムＢ１が適用され、連結グラフＧ２の代
表頂点に対応する興味体系木中の節点「木村」を親とす
る節点を決定する。

【０１１２】なお、この時点における図７に示すωの値
は、親となる節点「木村」が決定された時点での値であ
る。すなわち、親となる節点を代表頂点とする無向グラ
フＧｐが、ｎ個の連結グラフＧ１，．．．，Ｇ
ｉ，．．．，Ｇｎを含む場合、各連結グラフＧｉ＝（ｉ
＝１，２，．．．，ｎ）に対して、図７に示すアルゴリ
ズムＢ１を適用する際のωの初期値は、親となる節点が
決定された時点での値を取る。

【０１１３】まず、アルゴリズムＢ１に入力された連結
グラフＧ２に対して、連結グラフＧ２中の代表頂点に対
応する興味体系木Ｔ上の外部節点「木村」を、節点Ｐと
定義する。

【０１１４】次に、連結グラフＧ２から、代表頂点「木
村」を削除し、連結グラフＧ２を更新する。この結果と
して、連結グラフＧ２は、図１６に示す状態になる。

【０１１５】次に、更新された連結グラフＧ２に対し
て、「連結グラフＧ２が複数の頂点を含むか」を判別す
る。この場合、連結グラフＧ２は、複数の頂点を含むの
で、「はい」のパスが選択され、次に、「無向グラフＧ２
は連結か」を判別する。この時点で、無向グラフＧ２
は、既に非連結となっているので、無向グラフＧ２中の
各連結成分について、代表頂点を決定する処理に進む。
ここで、無向グラフＧ２中の連結成分は、それぞれ高々
１個しか頂点を含まないので、それぞれの頂点「ドラ
マ」と「歌」とが代表頂点として決定され、節点Ｐ（す
なわち「木村」を親とする節点」）として、興味体系木Ｔ
に追加される。この結果、興味体系木Ｔは、図１７に示
す構造になる。

【０１１６】次に、第２の興味体系木６の構築手順を説
明する。

【０１１７】第２の興味体系木構築手順では、図５に示
すように、まず、利用者が参照したコンテンツ毎に、メ
タ情報２、２２のテキストに形態素解析を行うことによ
って、メタ情報２、２２に含まれるキーワードを抽出
し、コンテンツに関連するキーワード集合であるコンテ
ンツプロファイルＣＰｉ＝｛ｋｅｙｗｏｒｄ１，ｋｅｙ
ｗｏｒｄ２，．．．｝（ｉ＝１，．．．，ｎ）を、コン
テンツ毎に構成する（Ｓ１）。

【０１１８】なお、ここで、各コンテンツの関連付けら
れたメタ情報２、２２が、ＵＲＩ（Universal Resource
Identifier）またはＵＲＬ（Uniform Resource Locato
r）を含む場合には、ＵＲIまたはＵＲＬによって指定さ
れる付属情報を、通信手段によってネットワークを介し
て、入手し、各コンテンツのメタ情報２、２２と、上記
付属情報に含まれるテキストデータとから、キーワード
を抽出し、コンテンツプロファイルを構成する場合もあ
る。

【０１１９】また、ここで、ＨＴＭＬテキストデータ等
極めて大量のキーワードを含むコンテンツメタ情報２、
２２から、キーワードを抽出する場合には、「宮原他
『Ｗｅｂブラウジングに基づいた興味の定量的同定法と
その協調フィルタリングへの適用』、電子情報通信学会
技術研究報告，ＥＴ９７−１１５，１９９８，３．」に
示されている方法等を用いて、当該ＨＴＭＬテキストデ
ータから、その特徴を示す上で重要度の高いキーワード
を、規定値数、抽出し、これらによってコンテンツプロ
ファイルを形成する場合がある。

【０１２０】図９は、構成されたコンテンツプロファイ
ル群の一例を示す図である。

【０１２１】次に、以下に示す（１）〜（４）の規則に
従い、キーワードを頂点とする無向グラフＧを構築する
（Ｓ１２）。

【０１２２】（１）コンテンツプロファイル群ＣＰｉ
（ｉ＝１，．．．，ｎ）中の各キーワードを頂点とす
る。

【０１２３】（２）同一のコンテンツプロファイルに含
まれるキーワード間には辺が、存在する。

【０１２４】（３）コンテンツプロファイル群ＣＰｉ
（ｉ＝１，．．．，ｎ）中におけるキーワードの出現回
数を、当該頂点の重みとする。

【０１２５】（４）コンテンツプロファイル群ＣＰｉ
（ｉ＝１，．．．，ｎ）において、複数のコンテンツプ
ロファイル中に同一のキーワードの組合せが存在する場
合、そのキーワードの組合せの出現回数を、当該辺の重
みとする。

【０１２６】図１０は、上記規則に従い、図９に示すコ
ンテンツプロファイル群から構築された無向グラフを示
す図である。

【０１２７】次に、無向グラフＧから、重みがα以下で
ある頂点を削除し、無向グラフＧを更新する（Ｓ３）。

【０１２８】図１１は、図１０に示す無向グラフＧに対
して、α＝１とし、重みがα以下である頂点を削除し、
更新された無向グラフＧを示す図である。

【０１２９】さらに、以下の（１）〜（４）の方法によ
って無向グラフＧから、興味体系木Ｔを構築する（Ｓ１
４）。

【０１３０】（１）まず、無向グラフＧに対して、図６
に示すアルゴリズムＡを適用し、興味体系木Ｔを深さ１
まで構築する。

【０１３１】図１２は、図１１に示す無向グラフＧに対
して、図６に示すアルゴリズムＡを適用することによっ
て、深さ１まで構築された興味体系木Ｔを示す図であ
る。

【０１３２】図１１に示す無向グラフＧは、２つの連結
成分と、連結グラフＧ１と、連結グラフＧ２とによって
構成され、連結グラフＧ１中の代表頂点（すなわち最も
重みの高い頂点）は、キーワード「スポーツ」に対応す
る頂点であり、連結グラフＧ２中の代表頂点は、キーワ
ード「木村」に対応する頂点であるので、この結果、図
１２に示すように、興味体系木Ｔの根（root）を親とす
る節点として、「スポーツ」と「木村」とが追加されて
いる。

【０１３３】（２）次に、ｎ＝１とする （３）次に、深さｎの各節点を代表頂点とする連結グラ
フのそれぞれに対して、図８に示すアルゴリズムＢ２を
適用し、興味体系木Ｔを、深さｎ＋１まで構築する。図
８に示すアルゴリズムＢ２を、各連結グラフに適用した
結果、全てにおいて連結グラフが出力されない場合、興
味体系木Ｔの構築を終了する。

【０１３４】（４）以降、ｎを１ずつ増加し、上記
（３）の手順を適用した結果、全てにおいて、連結グラ
フが出力されない場合、興味体系木Ｔの構築を終了す
る。

【０１３５】次に、上記（３）、（４）の処理過程で適
用される図８に示すアルゴリズムＢ２の動作について説
明する。

【０１３６】つまり、上記アルゴリズムＢ１は、興味体
系木Ｔ上の節点をＰとし、代表頂点を削除し、連結グラ
フＧ１を更新し、連結グラフＧ１が複数の頂点を含み、
無向グラフＧ１が連結であれば、ω＝ω＋１を実行し、
重みがω以下の辺を無向グラフＧ１から削除し、一方、
無向グラフＧ１が連結でなければ、無向グラフＧ１中
の、各連結成分について、代表頂点を決定し、他方、連
結グラフＧ１が複数の頂点を含まなければ、無向グラフ
Ｇ１を構成する頂点を、興味体系木Ｔに追加するアルゴ
リズムである。

【０１３７】図８は、上記実施例において、アルゴリズ
ムＢ２の動作を示すフローチャートである。

【０１３８】図１１に示す例において、まず、連結グラ
フＧ１にアルゴリズムＢ２が適用される。この時点で、
連結グラフＧ１の代表頂点「スポーツ」は、興味体系木
Ｔ中の外部節点（最も深い位置に位置し、子供を持たな
い節点）の１つになっている（Ｓ６１）。

【０１３９】アルゴリズムＢ２に入力された連結グラフ
Ｇ１に対して、連結グラフＧ１中の代表頂点に対応する
興味体系木Ｔ上の外部節点「スポーツ」を削除し、連結
グラフＧ１を更新する（Ｓ６２）。この結果として、連
結グラフＧ１は、図１３に示す状態になる。

【０１４０】次に、更新された連結グラフＧ１に対し
て、「連結グラフＧ１が、複数の頂点を含むか」を判別
する（Ｓ６３）。この場合、連結グラフＧ１は、複数の
頂点を含むので、「はい」のパスが選択され、次に、ω
＝ω＋１が実行され（Ｓ６４）、無向グラフＧ１から、
重みがω（すなわち１以下）の辺が、無向グラフＧ１か
ら削除される（Ｓ６５）。この結果として、連結グラフ
Ｇ１は、図１４に示す状態になる。

【０１４１】次に、図１４の状態になった無向グラフＧ
１に対して、「無向グラフＧ１は連結か」を判別する
（Ｓ６６）。この時点で、無向グラフＧ１は、非連結と
なっているので、無向グラフＧ１中の各連結成分につい
て、代表頂点を決定する処理（Ｓ６７）に進む。ここ
で、無向グラフＧ１中の連結成分は、それぞれ高々１個
しか頂点を含まないので、それぞれの頂点「サッカ」と
「野球」とが代表頂点として決定され、節点Ｐ（すなわ
ち「スポーツ」を親とする節点）として、興味体系木Ｔ
に追加される（Ｓ６８）。この結果、興味体系木Ｔは、
図１５に示す構造になる。

【０１４２】つまり、上記アルゴリズムＢ２は、興味体
系木Ｔ上の節点をＰとし、代表頂点を削除し、連結グラ
フＧ１を更新し、連結グラフＧ１が複数の頂点を含む
と、ω＝ω＋１を実行し、重みがω以下の辺を無向グラ
フＧ１から削除し、無向グラフＧ１が連結でなければ、
無向グラフＧ１中の、各連結成分について、代表頂点を
決定し、一方、連結グラフＧ１が複数の頂点を含まなけ
れば、無向グラフＧ１を構成する頂点を、興味体系木Ｔ
に追加するアルゴリズムである。

【０１４３】次に、図１１に示す連結グラフＧ２につい
て、アルゴリズムＢ２が適用され、連結グラフＧ２の代
表頂点に対応する興味体系木中の節点「木村」を親とす
る節点を決定する。

【０１４４】なお、この時点でおいて、図７に示すωの
値は、親となる節点「木村」が決定された時点での値で
ある。すなわち、親となる節点を代表頂点とする無向グ
ラフＧｐが、ｎ個の連結グラフＧ１，．．．，Ｇ
ｉ，．．．，Ｇｎを含む場合、各連結グラフＧｉ＝（ｉ
＝１，２，．．．，ｎ）に対して、図７に示すアルゴリ
ズムＢ２を適用する際のωの初期値は、親となる節点が
決定された時点での値を取る。

【０１４５】まず、アルゴリズムＢ２に入力された連結
グラフＧ２に対して、連結グラフＧ２中の代表頂点に対
応する興味体系木Ｔ上の外部節点「木村」を、節点Ｐと
定義する。

【０１４６】次に、連結グラフＧ２から、代表頂点「木
村」を削除し、連結グラフＧ２を更新する。この結果と
して、連結グラフＧ２は、図１６に示す状態になる。

【０１４７】そして、更新された連結グラフＧ２に対し
て、「連結グラフＧ２が複数の頂点を含むか」を判別す
る。この場合、連結グラフＧ２は、複数の頂点を含むの
で、「はい」のパスが選択され、次に、ω＝ω＋１が実
行され、無向グラフＧ１から、重みω（すなわち１以下
の辺）が、無向グラフＧ１から削除される。図１６に示
す連結グラフＧ２には、既に辺が存在しないので、重み
が１以下である辺を削除する処理を行っても、結果とし
て得られる無向グラフＧ２は、図１６に示すものに等し
い。

【０１４８】この後に、「無向グラフＧ２は連結か」を
判別する。この時点で、無向グラフＧ２は、既に非連結
となっているので、無向グラフＧ２中の各連結成分につ
いて、代表頂点を決定する処理に進む。ここで、無向グ
ラフＧ２中の連結成分は、それぞれ高々１個しか頂点を
含まないので、それぞれの頂点「ドラマ」と「歌」と
が、代表頂点として決定され、節点Ｐ（すなわち「木
村」を親とする節点」として、興味体系木Ｔに追加され
る。この結果、興味体系木Ｔは、図１７に示す構造にな
る。

【０１４９】上記第１の興味体系木構築手段と第２の興
味体系木構築手段とでは、上記処理（３）、（４）にお
いて、アルゴリズムＢ１を適用するか、アルゴリズムＢ
２を適用するかの違いがある。上記実施例では、アルゴ
リズムＢ１とアルゴリズムＢ２とによって得られる興味
体系木Ｔの構造に差異がない。

【０１５０】アルゴリズムＢ１とアルゴリズムＢ２とに
よる効果の差を説明するために、以下の別の実施例を示
す。

【０１５１】今、図３２に示す連結グラフＧｘが、興味
体系木の構築過程において出力されたとする。したがっ
て、次に、グラフＧｘの代表頂点であるＰに対応する節
点を親とする節点を決定する処理を行う。

【０１５２】上記第１の興味体系木構築手順において
も、第２の興味体系木構築手順においても、まず、代表
頂点ＰをグラフＧｘから削除する。この結果、グラフＧ
ｘは、図３３に示す構造になる。次に、「グラフＧｘは
複数の頂点を含むか」を判別し、図３３に示すグラフＧ
ｘは複数の頂点を含むので、「はい」のパスが選択され
る。

【０１５３】ここで、アルゴリズムＢ１である場合、ま
ず、「グラフＧｘは連結か」を判断する。グラフＧｘ
は、既に２つの連結成分によって構成される非連結なグ
ラフであるので、「いいえ」のパスが選択され、グラフ
Ｇｘ中の各連結成分についてそれぞれ代表頂点が決定さ
れ、これらが節点Ｐの子として興味体系木Ｔに追加され
る。さらに、この後、各連結成分についてアルゴリズム
Ｂ１を再帰的に適用することによって、新しく追加され
た節点の子となる節点が、逐次追加される。

【０１５４】この結果、アルゴリズムＢ１を用いて構成
される節点Ｐ以下の木構造は、図３５に示す構造にな
る。

【０１５５】これに対して、アルゴリズムＢ２である場
合、「グラフＧｘは複数の頂点を含むか」を判別し、「は
い」が選択された後、ω＝ω＋１を実施するとともに、
重みがω以下の辺をグラフＧｘから削除する。この際、
ω＝１だったとした場合、重みがω以下の辺が削除さ
れ、更新されたグラフＧｘは、図３４に示す形状にな
る。この後に、更新されたグラフＧｘに対して、「グラ
フＧｘは連結か」を判断する。重みがω以下の辺を先に
削除し、この結果、この時点で、グラフＧｘは、３つの
連結成分（単一頂点）から構成される非連結なグラフで
あるので、「いいえ」のパスが選択され、グラフＧｘ中
の各連結成分についてそれぞれ代表頂点が決定され、こ
れらが節点Ｐの子として興味体系木Ｔに、追加される。

【０１５６】この結果、アルゴリズムＢ１を用いて構成
される節点Ｐ以下の木構造は、図３６に示す構造にな
る。

【０１５７】上記実施例のように、アルゴリズムＢ１を
用いる第１の興味体系木構築手順と、アルゴリズムＢ２
を用いる第２の興味体系木構築手順とでは、第１の手順
を用いる場合の方が、１つの節点Ｐを親とする節点の数
が少ない。すなわち、各接点における子供の数が、第２
の手順を用いて構築される興味体系木に比較して少なく
なる特徴がある。

【０１５８】興味体系木においては、親は子が属するジ
ャンル名キーワードとなる構造を持つので、ほぼ同等の
ジャンルに属するキーワード群を、一様に１つの当該ジ
ャンルのサブジャンルとして扱うか、または、さらにサ
ブジャンル内に複数のサブジャンルを設けるようにする
かの違いになる。

【０１５９】節点（すなわちキーワード数）があまりに
も多い場合には、第１の手順を用いる方が、情報が詳細
に分類された構造になるので、効果的であると言える
が、キーワード数が少ない場合には、相対的に深い興味
体系木を構築する第１の手順よりも、第２の手順を用い
る方が、根から目的ジャンルに到達するまでの経路距離
が短くなるので、情報へアクセスする手順が少なくな
り、効果的である。

【０１６０】なお、上記興味情報抽出手段５が構成する
上記興味体系木Ｔは、各節点に、上記コンテンツファイ
ル群中における上記各節点に対応するキーワードの出現
回数を、それぞれ重みとして有する場合がある。すなわ
ち、最初に構築した無向グラフＧにおいて対応する頂点
の重みを、そのまま節点の重みとして有する。

【０１６１】次に、上記実施例におけるコンテンツ参照
手段７の動作について、説明する。

【０１６２】上記のように、コンテンツ参照手段７は、
興味情報抽出手段５が構築した興味体系木の構造と一致
する構造のディレクトリ構造とを有するコンテンツ選択
画面を構成し、これを表示手段に出力する。

【０１６３】図１８は、図１７に示す興味体系木の構造
と一致するディレクトリ構造を有するコンテンツ選択画
面の例を示す図である。

【０１６４】初期時点では、図１８に示すコンテンツ選
択画面３１が表示され、利用者が、操作手段を利用して
コンテンツ選択画面３１中の「スポーツ」の名前を持つ
ディレクトリアイコンを選択すると、図中のコンテンツ
選択画面３２に表示を遷移する。これと同様に、コンテ
ンツ選択画面３１において、利用者が「木村」の名前を
持つディレクトリアイコンを選択すると、コンテンツ選
択画面３３に表示が遷移する。

【０１６５】上記のように、コンテンツ選択手段は、操
作手段による利用者の操作に対応して、コンテンツ選択
画面３２からコンテンツ選択画面３１に表示を遷移する
等、各ディレクトリ間を移動し、したがって、対象とな
るカレントディレクトリのコンテンツ選択画面を表示手
段に表示する機能を、コンテンツ選択手段が有する。

【０１６６】図２１に示すコンテンツ選択画面の例で
は、コンテンツ選択画面３１〜３４のそれぞれに、コン
テンツを参照するポインタとなるアイコンが配置されて
いる。コンテンツ選択手段は、操作手段による利用者の
操作によって、上記ポインタとなるアイコンが選択され
た場合、対象となるコンテンツを表示手段３に表示す
る、また、コンテンツの参照を止めることを、利用者が
操作手段によって指示すると、コンテンツ選択画面を表
示手段に再度表示する。なお、図１〜図３に示すシステ
ム構成例では、コンテンツ選択画面とコンテンツとを単
一の表示手段に表示ようにしているが、表示手段を２つ
具備し、それぞれに、コンテンツ選択画面、コンテンツ
を表示するようにしてもよい。

【０１６７】さらに、コンテンツ選択手段は、操作手段
による利用者の操作に対応して、ディレクトリや、コン
テンツへのポインタを削除したり、移動したりすること
が可能である。図２１に示すコンテンツ選択画面３１に
おいて、利用者の操作によって、「木村」の名前を持つ
ディレクトリを削除した場合、コンテンツ参照手段７
は、図２２に示すコンテンツ選択画面３１のように、コ
ンテンツ選択画面を更新する。

【０１６８】また、コンテンツ参照手段７は、コンテン
ツ選択画面中のディレクトリに対して行われた削除、移
動等の操作を、興味情報抽出手段５に保持されている興
味体系木に反映させる。上記例では、もともと興味情報
抽出手段５には、図１７に示す興味情報体系木が保持さ
れているが、「木村」の名前を持つディレクトリを削除
した結果、コンテンツ参照手段７は、興味体系木を、図
２３に示す構造に更新する。

【０１６９】さらに、コンテンツ選択手段は、操作手段
による利用者の操作に対応して、任意のディレクトリに
対応するコンテンツ選択画面内において、任意のキーワ
ード名を有する新しいディレクトリを追加することが可
能である。たとえば、図２２に示すコンテンツ選択画面
３１内において、「経済」という名前を有するディレク
トリを追加し、図２６に示すコンテンツ選択画面３１に
更新することができる。また、コンテンツ参照手段７
は、コンテンツ選択画面中で行われたディレクトリ追加
操作を、興味情報抽出手段５に保持されている興味体系
木に反映させる。上記例では、もともと、興味情報抽出
手段５には、図２３に示す興味情報体系木が保持されて
いるが、「経済」の名前を持つディレクトリが追加され
た結果、コンテンツ参照手段７は、興味体系木を図２８
に示す構造に更新する。この際、キーワード「経済」に
対応する節点の重みは、既定の値βに設定される、次
に、上記実施例におけるコンテンツ取得手段の動作につ
いて、説明する、コンテンツ取得手段は、次の手順
（１）〜（３）を実行する。

【０１７０】（１）まず、興味情報抽出手段５に保持さ
れている興味体系木と、受信されたコンテンツに関連付
けられたメタ情報２、２２とを利用して、受信されたコ
ンテンツに対する興味指数を算出する。この際、利用さ
れる興味体系木は、コンテンツ参照手段７によって、利
用者のコンテンツ選択画面における操作に応じて、逐次
その構造が更新されているが、興味指数を算出するコン
テンツが受信された時点における最新の興味体系木を利
用する。

【０１７１】（２）次に、算出された興味指数がλ以上
であればこの受信されたコンテンツをコンテンツ蓄積手
段１０に蓄積する。

【０１７２】（３）さらに、蓄積された当該コンテンツ
へのポインタを、コンテンツ選択画面中のディレクトリ
構造におけるどのディレクトリ下に配置するかを決定
し、その結果を、コンテンツ参照手段７に通知するとと
もに、コンテンツ参照手段７は、コンテンツ取得手段の
指示に従い、当該ディレクトリ下に蓄積された当該コン
テンツへのポインタを示すアイコンを追加する。

【０１７３】次に、コンテンツ取得手段が新しく受信し
たコンテンツに対する興味指数を計算する手順例とし
て、第１の興味指数計算手順例、第２の興味指数計算手
順例を説明する。

【０１７４】まず、第１の興味指数計算手順例について
説明する。

【０１７５】第１の興味指数計算手順例は、次の［ＳＴ
ＥＰ１］、［ＳＴＥＰ２］によって構成されている。

【０１７６】［ＳＴＥＰ１］ 新たに受信したコンテン
ツのメタ情報２、２２に含まれるキーワードを抽出し、
このコンテンツのコンテンツプロファイルを構成する。
なお、ここで、新たに受信したコンテンツに関連付けら
れたメタ情報２、２２が、ＵＲＩまたはＵＲＬを含む場
合には、ＵＲＩまたはＵＲＬによって指定される付属情
報を、通信手段１１によって、ネットワークを介して入
手し、新たに受信したコンテンツのメタ情報２、２２
と、上記付属情報のテキストデータに含まれるキーワー
ドとを抽出し、このコンテンツのコンテンツプロファイ
ルを構成するようにしてもよい。

【０１７７】また、ここで、ＨＴＭＬテキストデータ等
極めて大量のキーワードを含むコンテンツメタ情報２、
２２から、キーワードを抽出する場合には、「宮原他
『Ｗｅｂブラウジングに基づいた興味の定量的同定法と
その協調フィルタリングへの適用』，電子情報通信学会
技術研究報告，ＥＴ９７−１１５．１９９８，３．」に
示されている方法等を用いて、当該ＨＴＭＬテキストデ
ータから、その特徴を示す上で重要度の高いキーワード
を規定値数、抽出し、これらによってコンテンツプロフ
ァイルを形成する場合がある。

【０１７８】［ＳＴＥＰ２］ 新たに受信したコンテン
ツのコンテンツプロファイル中に含まれ、かつ、上記興
味体系木に節点として含まれるキーワードの数がｎであ
る場合に、γｎを、このコンテンツの興味指数とする。

【０１７９】図１９は、各受信コンテンツ名と、各受信
コンテンツのコンテンツプロファイルと、上記第１の興
味指数計算手順例においてγ＝１として各コンテンツに
ついて算出された興味指数とを示す図である。

【０１８０】ただし、この時点で興味惰報抽出手段５が
保持している興味体系木は、図１７に示す構造であると
する。

【０１８１】次に、第２の興味指数計算手順例ついて説
明する。

【０１８２】第２の興味指数計算手順例は、次の［ＳＴ
ＥＰ１］、［ＳＴＥＰ２］によって構成されている。

【０１８３】［ＳＴＥＰ１］ 新たに受信したコンテン
ツのメタ情報２、２２に含まれるキーワードを抽出し、
このコンテンツのコンテンツプロファイルを構成する。
なお、ここで、新たに受信したコンテンツの関連付けら
れたメタ情報２、２２が、ＵＲＩまたはＵＲＬを含む場
合には、ＵＲいまたはＵＲＬによって指定される付属情
報を通信手段によって、ネットワークを介して入手し、
新たに受信したコンテンツのメタ情報２、２２と、上記
付属情報のテキストデータに含まれているキーワードと
を抽出し、このコンテンツのコンテンツプロファイルを
構成するようにしてもよい。

【０１８４】また、ここで、ＨＴＭＬテキストデータ
等、極めて大量のキーワードを含むコンテンツメタ情報
２、２２から、キーワードを抽出する場合には、「宮原
他『Ｗｅもブラウジングに基づいた興味の定量的同定法
とその協調フィルタリングへの適用』，電子情報通信学
会技術研究報告，ＥＴ９７−１１５，１９９８，３．」
に示されている方法等を用いて、当該ＨＴＭＬテキスト
データから、その特徴を示す上で重要度の高いキーワー
ドを規定値数、抽出し、これらによってコンテンツプロ
ファイルを形成する場合がある。

【０１８５】［ＳＴＥＰ２］ 新たに受信したコンテン
ツのコンテンツプロファイル中に含まれ、しかも、上記
興味体系木に節点として含まれるキーワードの重みの和
がＷである場合に、γＷを、このコンテンツの興味指数
とする。

【０１８６】図２０は、各受信コンテンツ名と、各受信
コンテンツのコンテンツプロファイルと、上記第２の興
味指数計算手順例においてγ＝１として各コンテンツに
ついて算出して興味指数とを示す図である。

【０１８７】ただし、この時点で興味情報抽出手段５が
保持している興味体系木は、図１７に示す構造であると
する。

【０１８８】次に、コンテンツ取得手段は、算出された
興味指数に基づいて、各コンテンツを蓄積しておくか否
かを判断する。λ＝１である場合には、図１９、図２０
に示す受信コンテンツ群中では、受信コンテンツ名が
「巨人 対 中日」「巨人 対阪神」「プロ野球ニュー
ス」「写真集広告」が選択され、コンテンツ蓄積手段１
０に、そのメタ情報２、２２とともに蓄積されるが、
「経済ニュース」は、蓄積されずに破棄される。

【０１８９】さらに、コンテンツ取得手段９は、蓄積さ
れた当該コンテンツへのポインタをコンテンツ選択画面
８中のディレクトリ構造おいて、どのディレクトリ下に
配置するかを決定し、その結果をコンテンツ参照手段７
に通知する。

【０１９０】蓄積された当該コンテンツへのポインタを
コンテンツ選択画面８中のディレクトリ構造のどのディ
レクトリ下に配置するかを決定する配置位置決定手順と
して、第１の配置位置決定手順、第２の配置位置決定手
順について説明する。

【０１９１】第１の配置位置決定手順では、興味情報抽
出手段５に保持されている興味体系木中の任意の節点で
あって、この節点から根までの経路と、この節点の子供
である節点群との中に、当該コンテンツのコンテンツプ
ロファイル中のキーワードを最も多く含むような節点の
うちで、最も深い位置に位置するものを、最関連節点と
して、選択し、コンテンツ参照手段７が管理するディレ
クトリ構造において最関連節点に対応するディレクトリ
下に、当該コンテンツへのポインタを追加することを決
定する。

【０１９２】たとえば、図１９において「巨人 対 中
日」のコンテンツプロファイルＣＰ８中には、図１７に
示す興味体系木中に共通して存在するキーワードとし
て、「スポーツ」と「野球」とが含まれる。したがっ
て、図１７に示す興味体系木中の節点としては、「スポ
ーツ」に対応する節点と、「野球」に対応する節点と
が、ともに節点から根までの経路と、この節点の子供で
ある節点群との中に、コンテンツプロファイルＣＰ８中
のキーワードを２つ含み、しかも、「野球」に対応する
節点の方が、興味体系本中で深い位置に存在するので、
「野球」に対応する節点が、最関連節点として選択され
る。この結果、コンテンツ参照手段７によって、図２１
に示すように、図２１中のコンテンツ選択画面３４中
に、「巨人 対 中日」のコンテンツへのポインタが配
置される。

【０１９３】次に、上記と同様に、上記第１の配置位置
決定手順に従って処理を行った結果、「巨人 対 中
日」、「巨人 対 阪神」、「プロ野球ニュース」、「写
真集広告」の各コンテンツへのポインタは、図２１に示
す位置に配置される。

【０１９４】別の例として、現在、興味情報抽出手段５
に保持されている興味体系木が 図２８に示す構造であ
る場合について述べる。

【０１９５】この場合、コンテンツ選択画面８は、図２
９に示す構成となる。図１９に示す受信コンテンツのう
ちで、「巨人 対 中日」のコンテンツプロファイルＣ
Ｐ８中には、図２８に示す興味体系木中に共通して存在
するキーワードとして、「スポーツ」、「野球」、「巨
人」、「中日」が含まれる。

【０１９６】そして図２８に示す興味体系木中の節点で
は、「野球」に対応する節点が、当該節点から根までの
経路と、この節点の子供である節点群との中に、コンテ
ンツプロファイルＣＰ８中のキーワードを最大数である
３つ含み、同様に、「巨人」に対応する節点が、当該節
点から根までの経路上の節点群の中に、コンテンツプロ
ファイルＣＰ８中のキーワードを最大数である３つを含
む。

【０１９７】しかし、「巨人」に対応する節点の方が、
深い位置に存在するので、「巨人」に対応する節点が最
関連節点として選択され、この結果、コンテンツ参照手
段７によって、図３０に示すように、図２９中のコンテ
ンツ選択画面３５中に、「巨人対 中日」のコンテンツ
へのポインタが配置される。

【０１９８】次に、上記と同様に、上記第１の配置位置
決定手順に従って処理を行った結果、「巨人 対 中
日」、「巨人 対 阪神」、「プロ野球ニュース」、「写
真集広告」の各コンテンツへのポインタは、図３０に示
す位置に配置される。

【０１９９】次に、第２の配置位置決定手順について説
明する。

【０２００】第２の配置位置決定手順では、当該コンテ
ンツのコンテンツプロファイル中に含まれるキーワード
で、しかも、興味情報抽出手段５に保持されている興味
体系本中の任意の節点であって、この節点から根までの
経路と、この節点の子供である節点群とに対応するキー
ワードの重みの和が最大となるような節点のうちで、最
も深い位置に位置するものを、最関連節点として選択
し、コンテンツ参照手段７が管理するディレクトリ構造
において、最関連節点に対応するディレクトリ下に、当
該コンテンツへのポインタを追加することを決定する。

【０２０１】たとえば、図１９または図２０において、
「巨人 対 中日」のコンテンツプロファイルＣＰ８中
には、図１７に示す興味体系木中に共通して存在するキ
ーワードとして、「スポーツ」と「野球」とが含まれ
る。したがって、図１７に示す興味体系木中の節点とし
ては、「スポーツ」に対応する節点と、「野球」に対応
する節点が、ともに節点から根までの経路と、この節点
の子供である節点群との中に、コンテンツプロファイル
ＣＰ８中のキーワードを２つ含み、しかも、それらの重
みの和が５となっている。

【０２０２】さらに、「野球」に対応する節点の方が、
興味体系木中で深い位置に存在するので、「野球」に対
応する節点が最関連節点として選択され、結果として、
コンテンツ参照手段７によって、図２１に示すように、
図２１中のコンテンツ選択画面３４中に、「巨人 対
中日」のコンテンツへのポインタが配置される。

【０２０３】次に、上記と同様に、上記第２の配置位置
決定手順に従って処理を行った結果、「巨人 対 中
日」、「巨人 対 阪神」、「プロ野球ニュース」、「写
真集広告」の各コンテンツへのポインタは、図２１に示
す位置に配置される。

【０２０４】別の例として、現在、興味情報抽出手段５
に保持されている興味体系木が、図２８に示す構造であ
る場合について説明する。

【０２０５】この場合のコンテンツ選択画面８は、図２
９に示す構成となる。図１９に示す受信コンテンツのう
ちで、「巨人 対 中日」のコンテンツプロファイルＣ
Ｐ８中には、図２８に示す興味体系木中に共通して存在
するキーワードとして、「スポーツ」、「野球」、「巨
人」が含まれる。図２８に示す興味体系木中の節点で
は、「野球」に対応する節点が、当該節点から根までの
経路とこの節点の子供である節点群との中に、コンテン
ツプロファイルＣＰ８中のキーワード「スポーツ」と
「中日」とを含み、しかも、それらの重みの和が最大値
の９を取る。

【０２０６】また、「中日」に対応する節点が、同じ
く、当該節点から根までの経路上の節点群の中に、コン
テンツプロファイルＣＰ８中のキーワード「スポーツ」
と「中日」とを含み、しかも、それらの重みの和が最大
値の９を取る。

【０２０７】しかし、「中日」に対応する節点の方が深
い位置に存在するので、「中日」に対応する節点が最関
連節点として選択され、この結果、コンテンツ参照手段
７によって、図３１に示すように、図２９中のコンテン
ツ選択画面３５中に、「巨人対 中日」コンテンツへの
ポインタが配置される。

【０２０８】以下、上記と同様に、上記第１の配置位置
決定手順に従って処理を行った結果、「巨人 対 中
日」、「巨人 対 阪神」、「プロ野球ニュース」、「写
真集広告」の各コンテンツへのポインタは、図３１に示
す位置に配置される。

【０２０９】図２４は、図２１に示すコンテンツ選択画
面３１から、利用者が「木村」の名前を有するディレク
トリを削除した結果を示す図である。

【０２１０】図２１に示すコンテンツ選択画面３１か
ら、利用者が「木村」の名前を有するディレクトリを削
除した結果、コンテンツ参照手段７が、興味情報抽出手
段５に保持されている興味体系木を、図２３に示す構造
に更新した後に、受信された各コンテンツ名と、各受信
コンテンツのコンテンツプロファイルと、上記第１の興
味指数計算手順例において、γ＝１として各コンテンツ
について算出された興味指数とを示す図である。

【０２１１】図２５は、利用者のディレクトリ削除操作
に伴い、コンテンツ参照手段７が、興味情報抽出手段５
に保持されている興味体系木を、図２３に示す構造に更
新した後を示す図である。

【０２１２】利用者のディレクトリ削除操作に伴い、コ
ンテンツ参照手段７が、興味情報抽出手段５に保持され
ている興味体系木を、図２３に示す構造に更新した後
に、受信された各コンテンツ名と、各受信コンテンツの
コンテンツプロファイルと、上記第２の興味指数計算手
順例において、γ＝１として各コンテンツについて算出
された興味指数とを示す図である。

【０２１３】図２４、図２５に示す場合、λ＝１とする
と、受信コンテンツ群中では、受信コンテンツ名が。
「巨人 対 中日」、「巨人 対 阪神」、「プロ野球ニ
ュース」が選択され、コンテンツ蓄積手段１０に、その
メタ情報２、２２とともに蓄積されるが、「写真集広
告」、「経済ニュース」は、蓄積されずに破棄される。
すなわち、利用者の削除操作に伴い、利用者がキーワー
ド「木村」に対する興味を損失したと見なし、これに関
連するコンテンツである「写真集広告」を蓄積しないよ
うに処理している。

【０２１４】上記と同様に、コンテンツ選択画面３１に
よって、利用者が各ディレクトリを移動することが可能
であり、利用者がディレクトリを移動した結果、コンテ
ンツ参照手段７は、上記操作手段による利用者の操作に
よって、上記興味情報抽出手段５に保持されている興味
体系木に対して、移動されたディレクトリに対応する節
点を根とする部分木を、移動先ディレクトリに対応する
節点の下に移動する。この結果、コンテンツ取得手段９
は、ディレクトリの移動操作に伴い更新された興味体系
木に基づいて、新しく受信されたコンテンツへの興味指
数を計算するとともに コンテンツへのポインタの配置
位置を決定する。

【０２１５】上記実施例によれば、興味情報抽出手段５
が、任意の節点に対応するキーワードがその節点の親の
サブジャンル名となるような興味体系木として、利用者
の興味を抽出し、コンテンツ参照手段７が、興味体系木
の構造に対応するディレクトリ構造を有するコンテンツ
選択画面８を利用者に提示し、利用者は。コンテンツ選
択画面８においてコンテンツを参照する他、コンテン
ツ、ディレクトリの移動、不要なコンテンツ、ディレク
トリを削除等の処理を行う。利用者がディレクトリを移
動したり、削除したり、追加した場合に、操作対象とな
ったディレクトリに対応する興味体系木上の節点の移
動、削除、追加と見なし、これを興味体系木に反映す
る。

【０２１６】したがって、たとえば、利用者が「キーワ
ードＡ」に対応するディレクトリを削除した場合、利用
者が「キーワードＡ」に代表されるジャンルに対する興
味がなくなっことを意味し、ディレクトリが削除された
ことを、興味体系木に即座に反映させることによって、
それ以降、受信されたコンテンツについて、利用者が既
に興味を失った「キーワードＡ」に代表されるジャンル
に属するコンテンツが蓄積されない。これによって、利
用者は、極めて少ない手続きで、興味対象外のコンテン
ツを削除することができ、かつ、以後、そのジャンルの
コンテンツを蓄積しないように指定することが可能にな
る。

【０２１７】また、コンテンツ取得手段９は、受信され
たコンテンツを蓄積する場合、受信されたコンテンツに
最も関連の深いキーワード（ジャンル名）に対応するデ
ィレクトリに、このコンテンツを参照するためのポイン
タを配置し、上記のように興味体系木は、子が親のサブ
ジャンルとなるように自動的に構成される。この興味体
系木の構造に対応したディレクトリ構造を有するコンテ
ンツ選択画面８において、利用者は興味体系木を辿るこ
とによって、膨大な量の蓄積されたコンテンツの中から
目的とするジャンルのコンテンツを、容易に探し出して
参照することができる。

【０２１８】これと同様に、利用者は、不要なジャンル
のコンテンツ群を容易に発見することができ、即座に、
これを削除することができる。そして、利用者にとって
不要なコンテンツを含むディレクトリが削除された場合
に、この削除が興味体系木に反映されることによって、
利用者の興味を反映した興味体系木を、より正確に構成
することができる。

【０２１９】すなわち、上記実施例において、興味情報
抽出手段５が抽出した興味体系木が、当初、利用者の興
味を正確に反映していない場合でも、利用者の極めて簡
単な手続きによって、これを補正することができ、それ
以後、コンテンツ取得手段９は、利用者の興味を正確に
反映した興味体系木を利用し、新たに受信されたコンテ
ンツを選択蓄積することができるので、結果として、興
味対象外の無駄なコンテンツを蓄積することを防ぐこと
ができる。

【０２２０】さらに、上記実施例において、興味情報抽
出手段５は、既存の概念体系に基づいたデータ分類木等
の事前知識を用いずに、興味体系木を構築することがで
きるので、汎用性が高い。すなわち、実施例において述
べた、ＣＳ、ＢＳデジタルおよびアナログ放送システム
や、インターネット上の放送システムとその融合型サー
ビスシステムと以外にも、既存のラジオ放送波に重畳さ
れるテキスト情報放送サービス等にも、上記実施例を適
用するようにしてもよい。

【０２２１】また、上記実施例は、従来の手法に比べ
て、既存概念体系に捕らわれず、自由度の高いキーワー
ド木構造である興味体系木を構築するので、利用者の個
人的な興味体系を、より忠実に表現したキーワード木構
造を抽出することができる。

【０２２２】また、上記実施例を記録媒体の発明として
把握することができる。つまり、上記実施例は、複数の
キーワードを含むテキストによって構成されているメタ
情報が関連付けられているコンテンツを、受信するとと
もに参照するコンテンツ選択手順をコンピュータに実行
させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能
な記録媒において、受信されたコンテンツを蓄積するコ
ンテンツ蓄積手順と、上記コンテンツとコンテンツ選択
画面とを表示する表示手順と、利用者がコンテンツの選
択等において操作する操作手順と、利用者が参照した各
コンテンツの上記メタ情報に含まれているキーワード群
を利用し、１つのキーワードが１つの節点に対応してい
る根付き木構造である興味体系木を構成し、上記興味体
系木を保持する興味情報抽出手順と、上記興味体系木の
構造と一致するディレクトリ構造を構成するともに、上
記ディレクトリ構造と、各ディレクトリ内に配置され、
上記コンテンツ蓄積手段内に保持されているコンテンツ
と、通信手段を介して、アクセスされるネットワーク上
のコンテンツへのポインタを管理し、各ディレクトリ
に、当該ディレクトリが対応する上記興味体系本中の節
点に対応するキーワード名を提示し、各ディレクトリ内
に配置されている各コンテンツへのポインタに当該コン
テンツ名を提示したコンテンツ選択画面を、上記表示手
段に表示するコンテンツ参照手順と、上記興味体系木
と、受信されたコンテンツに関連付けられたメタ情報と
を利用し、上記受信されたコンテンツに対する興味指数
を決定し、上記興味指数が所定の一定値以上であれば、
上記受信されたコンテンツを上記コンテンツ蓄積手段に
蓄積し、しかも、蓄積された当該コンテンツへのポイン
タを、上記コンテンツ参照手順が管理する上記コンテン
ツ選択画面に追加するコンテンツ取得手順とをコンピュ
ータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読
み取り可能な記録媒体の例である。

【０２２３】なお、上記記録媒体として、ＦＤ、ＣＤ、
ＤＶＤ、ＨＤ、半導体メモリ等を想定することができ
る。

【０２２４】

【発明の効果】本発明によれば、各種デジタルコンテン
ツの放送型サービスを受信し、受信されるコンテンツの
中から、利用者の興味のあるコンテンツを選択し、蓄積
する装置において、利用者が、逐次、興味対象を示すキ
ーワードを入力する等の手続きを行わなくても、興味対
象となるコンテンツを自動的に選択でき、しかも、興味
対象となるコンテンツを自動的に選択、蓄積した際に、
興味対象以外のコンテンツが蓄積されることをできる限
り防ぐことができるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施例であるコンテンツ選択装
置１００を示すブロック図である。

【図２】本発明の第２の実施例であるコンテンツ選択装
置２００を示すブロック図である。

【図３】本発明の第３の実施例であるコンテンツ選択装
置３００を示すブロック図である。

【図４】上記実施例において、第１の興味体系木を構築
する手順を示すフローチャートである。

【図５】上記実施例における興味情報抽出手段５の興味
体系木構築ステップを示すシーケンス図である。

【図６】上記実施例における興味情報抽出手段５の興味
体系木構築ステップ４において、無向グラフＧから、興
味体系木を深さ１の節点までを追加するアルゴリズムＡ
を示す」フローチャートである。

【図７】上記実施例における興味情報抽出手段５の興味
体系木構築ステップ４において、興味体系木において深
さ２以降の節点を追加するアルゴリズムＢ１を示すフロ
ーチャートである。

【図８】上記実施例において、アルゴリズムＢ２の動作
を示すフローチャートである。

【図９】構成されたコンテンツプロファイル群の一例を
示す図である。

【図１０】上記規則に従い、図９に示すコンテンツプロ
ファイル群から構築された無向グラフを示す図である。

【図１１】図１０に示す無向グラフＧに対して、α＝１
とし、重みがα以下である頂点を削除し、更新された無
向グラフＧを示す図である。、図１１に示す無向グラフ
Ｇに対して、図６に示すアルゴリズムＡを適用すること
によって、深さ１まで構築された興味体系木Ｔを示す図
である。

【図１２】図１１に示すグラフに基づいて、深さ１の節
点まで追加された興味体系木Ｔを示す図である。

【図１３】図１０に示す連結グラフＧ１から代表頂点を
削除した状態を示すグラフである。

【図１４】図１３に示す連結グラフＧ１から重み１の辺
が削除された状態を示すグラフである。

【図１５】図１３に示すグラフに基づいて、深さ２の節
点が１部追加された興味体系木Ｔを示す図である。

【図１６】図１０に示す連結グラフＧ２から代表頂点を
削除した状態を示すグラフである。

【図１７】図１６に示すグラフにも基づいて、深さ２の
節点が全て追加された興味体系木Ｔを示す図である。

【図１８】図１７に示す興味体系木の構造と一致するデ
ィレクトリ構造を有するコンテンツ選択画面の例を示す
図である。

【図１９】各受信コンテンツ名と、各受信コンテンツの
コンテンツプロファイルと、上記第１の興味指数計算手
順例においてγ＝１として各コンテンツについて算出さ
れた興味指数とを示す図である。

【図２０】各受信コンテンツ名と、各受信コンテンツの
コンテンツプロファイルと、上記第２の興味指数計算手
順例においてγ＝１として各コンテンツについて算出し
て興味指数とを示す図である。

【図２１】図１９または図２０に示す受信コンテンツへ
のポインタがコンテンツ選択画面８に追加された状態を
示す図である。

【図２２】図２１に示すコンテンツ選択画面８におい
て、利用者によって「木村」のデイレクトリが削除され
た状態を示す図である。

【図２３】図２２に示す利用者によって「木村」のディ
レクトリが削除された状態のコンテンツ選択画面８にお
けるディレクトリ構造が反映された興味体系木Ｔを示す
図である。

【図２４】図２１に示すコンテンツ選択画面３１から、
利用者が「木村」の名前を有するディレクトリを削除し
た結果を示す図である。

【図２５】利用者のディレクトリ削除操作に伴い、コン
テンツ参照手段７が、興味情報抽出手段５に保持されて
いる興味体系木を、図２３に示す構造に更新した後を示
す図である。

【図２６】図２２に示すコンテンツ選択画面８におい
て、利用者によって「経済」のディレクトリが追加され
た状態を示す図である。

【図２７】図２６に示す利用者によって「経済」のディ
レクトリが追加された状態のコンテンツ選択画面８にお
けるディレクトリ構造が反映された興味体系Ｔを示す図
である。

【図２８】興味体系木Ｔの別の例を示す図である。

【図２９】図２９に示す興味体系木Ｔに対応するコンテ
ンツ選択画面８の構成を示す図である。

【図３０】第１の手順によって図１９に示す受信コンテ
ンツへのポインタが、コンテンツ選択画面８に追加され
た状態を示す図である。

【図３１】第２の手順によって、図１９に示す受信コン
テンツへのポインタがコンテンツ選択画面８に追加され
た状態を示す図である。

【図３２】興味体系木構築過程において、出力されるグ
ラフの一例を示す図である。

【図３３】図３２に示すグラフＧｘから代表頂点Ｐを削
除した後におけるグラフＧｘを示す図である。

【図３４】図３３に示すグラフＧｘから、重みが１以下
の辺を削除した後のグラフＧｘを示す図である。

【図３５】アルゴリズムＢ１を適用することによって構
成された節点Ｐ以下の木構造を示す図である。

【図３６】アルゴリズムＢ２を適用することによって構
成された節点Ｐ以下の木構造を示す図である。

【符号の説明】

１００、２００、３００…コンテンツ選択装置、 １…放送コンテンツ、 ２、２２…メタ情報、 ３…表示手段、 ４…操作手段、 ５…興味情報抽出手段、 ６…興味体系木、 ７…コンテンツ参照手段、 ８…コンテンツ選択画面、 ９…コンテンツ取得手段、 １０…蓄積手段、 １１…通信手段、 １２…放送データ受信部、 １３…インターネット、 ２１…ネットワーク放送コンテンツ。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 外村 佳伸 東京都千代田区大手町二丁目３番１号 日 本電信電話株式会社内 Ｆターム(参考） 5B075 NK31 QM05

Claims (25)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 複数のキーワードを含むテキストによっ
   て構成されているメタ情報が関連付けられているコンテ
   ンツを、受信するとともに参照するコンテンツ選択装置
   において、 受信されたコンテンツを蓄積するコンテンツ蓄積手段
   と；上記コンテンツとコンテンツ選択画面とを表示する
   表示手段と；利用者がコンテンツの選択等において操作
   する操作手段と；利用者が参照した各コンテンツの上記
   メタ情報に含まれているキーワード群を利用し、１つの
   キーワードが１つの節点に対応している根付き木構造で
   ある興味体系木を構成し、上記興味体系木を保持する興
   味情報抽出手段と；上記興味体系木の構造と一致するデ
   ィレクトリ構造を構成するともに、上記ディレクトリ構
   造と、各ディレクトリ内に配置され、上記コンテンツ蓄
   積手段内に保持されているコンテンツと、通信手段を介
   して、アクセスされるネットワーク上のコンテンツへの
   ポインタを管理し、各ディレクトリに、当該ディレクト
   リが対応する上記興味体系本中の節点に対応するキーワ
   ード名を提示し、各ディレクトリ内に配置されている各
   コンテンツへのポインタに当該コンテンツ名を提示した
   コンテンツ選択画面を、上記表示手段に表示するコンテ
   ンツ参照手段と；上記興味体系木と、受信されたコンテ
   ンツに関連付けられたメタ情報とを利用し、上記受信さ
   れたコンテンツに対する興味指数を決定し、上記興味指
   数が所定の一定値以上であれば、上記受信されたコンテ
   ンツを上記コンテンツ蓄積手段に蓄積し、しかも、蓄積
   された当該コンテンツへのポインタを、上記コンテンツ
   参照手段が管理する上記コンテンツ選択画面に追加する
   コンテンツ取得手段と；を具備することを特徴とするコ
   ンテンツ選択装置。
2. 【請求項２】 請求項１において、 上記興味情報抽出手段は、 利用者参照したコンテンツ毎にメタ情報に含まれるキー
   ワードを抽出し、コンテンツ毎にコンテンツに関連する
   キーワード集合であるコンテンツプロファイルＣＰｉ＝
   ｛ｋｅｙｗｏｒｄ１，ｋｅｙｗｏｒｄ２，．．．｝（ｉ
   ＝１，．．．，ｎ）を構成する第１の手順と；コンテン
   ツプロファイル群ＣＰｉ（ｉ＝１，．．．，ｎ）中の各
   キーワードを、頂点とし、同一のコンテンツプロファイ
   ルに含まれるキーワード間に、辺が存在するとし、コン
   テンツプロファイル群ＣＰｉ（ｉ＝１，．．．，ｎ）中
   におけるキーワードの出現回数を、当該頂点の重みと
   し、コンテンツプロファイル群ＣＰｉ（ｉ＝
   １，．．．，ｎ）において、複数のコンテンツプロファ
   イル中に同一のキーワードの組合せが存在する場合、そ
   のキーワードの組合せの出現回数を、当該辺の重みとす
   る規則に従い、キーワードを頂点とする無向グラフＧを
   構築する第２の手順と；無向グラフＧから、重みが所低
   値以下である頂点を削除し、無向グラフＧを更新する第
   ３の手順と；無向グラフＧに対して、所定のアルゴリズ
   ムＡを適用し、興味体系木Ｔを深さ１まで構築し、ｎ＝
   １とし、深さｎの各節点を代表頂点とする連結グラフそ
   れぞれに対して、所定のアルゴリズムＢ１を適用し、興
   味体系木Ｔを深さｎ＋１まで構築し、各連結グラフに上
   記アルゴリズムＢ１を適用した結果、全てにおいて連結
   グラフが出力されない場合、興味体系木Ｔの構築を終了
   し、以降、ｎを１ずつ増加し、上記手順を適用した結
   果、全てにおいて連結グラフが出力されない場合、興味
   体系木Ｔの構築を終了することによって無向グラフＧか
   ら、興味体系木Ｔを構築する第４の手順と；によって，
   上記興味体系木を構築する手段であることを特徴とする
   コンテンツ選択装置。
3. 【請求項３】 請求項１において、 上記興味情報抽出手段は、 利用者参照したコンテンツ毎に、メタ情報に含まれるキ
   ーワードを抽出し、コンテンツ毎に、コンテンツに関連
   するキーワード集合であるコンテンツプロファイルＣＰ
   ｉ＝｛ｋｅｙｗｏｒｄ１，ｋｅｙｗｏｒｄ２，．．．｝
   （ｉ＝１，．．．，ｎ）を構成する第１の手順と；コン
   テンツプロファイル群ＣＰｉ（ｉ＝１，．．．，ｎ）中
   の各キーワードを、頂点とし、同一のコンテンツプロフ
   ァイルに含まれるキーワード間に、辺が存在するとし、
   コンテンツプロファイル群ＣＰｉ（ｉ＝１，．．．，
   ｎ）中におけるキーワードの出現回数を、当該頂点の重
   みとし、コンテンツプロファイル群ＣＰｉ（ｉ＝
   １，．．．，ｎ）において、複数のコンテンツプロファ
   イル中に同一のキーワードの組合せが存在する場合、そ
   のキーワードの組合せの出現回数を、当該辺の重みとす
   る規則に従い、キーワードを頂点とする無向グラフＧを
   構築する第２の手順と；無向グラフＧから、重みがα以
   下である頂点を削除し、無向グラフＧを更新する第３の
   手順と；無向グラフＧに対して、所定のアルゴリズムＡ
   を適用し、興味体系木Ｔを、深さ１まで構築し、ｎ＝１
   とし、深さｎの各節点を代表頂点とする連結グラフのそ
   れぞれに対して、所定のアルゴリズムＢ２を適用し、興
   味体系木Ｔを深さｎ＋１まで構築し、各連結グラフに所
   定のアルゴリズムＢ２を適用した結果、全てにおいて連
   結グラフが出力されない場合、興味体系木Ｔの構築を終
   了し、以降、ｎを１ずつ増加し、上記手順を適用した結
   果、全てにおいて連結グラフが出力されない場合、興味
   体系木Ｔの構築を終了することによって、無向グラフＧ
   から、興味体系木Ｔを構築する第４の手順と；によっ
   て，上記興味体系木を構築する手段であることを特徴と
   するコンテンツ選択装置。
4. 【請求項４】 請求項１〜請求項３のいずれか１項にお
   いて、 通信手段を具備し、 上記興味情報抽出手段は、 コンテンツの関連付けられたメタ情報がＵＲＩまたはＵ
   ＲＬを含む場合に、上記ＵＲＩまたはＵＲＬによって指
   定される付属情報を、上記通信手段によって、ネットワ
   ークを介して入手し、上記利用者が参照したコンテンツ
   毎に、メタ情報と上記付属情報中のテキストデータに含
   まれるキーワードとを抽出し、コンテンツ毎に、キーワ
   ードの集合であるコンテンツプロファイルを構成し、上
   記コンテンツプロファイルを利用し、上記興味体系木を
   構成する手段であることを特徴とするコンテンツ選択装
   置。
5. 【請求項５】 請求項１〜請求項４のいずれか１項にお
   いて、 上記コンテンツ参照手段は、 上記操作手段による利用者の操作によって、上記コンテ
   ンツ選択画面中の上記コンテンツへのポインタを削除、
   移動し、削除されたコンテンツへのポインタに対応する
   コンテンツが、上記コンテンツ蓄積手段に存在する場合
   には、これを上記コンテンツ蓄積手段から削除する手段
   であることを特徴とするコンテンツ選択装置。
6. 【請求項６】 請求項１〜請求項５のいずれか１項にお
   いて、 上記コンテンツ参照手段は、 上記操作手段による利用者の操作によって、上記コンテ
   ンツ選択画面中のディレクトリを削除し、 上記興味惰報抽出手段に保持される興味体系木に対し
   て、削除されたディレクトリに対応する節点を根とする
   部分木を削除し、上記部分木に対応するディレクトリ構
   造内に存在するコンテンツへのポインタに対応するコン
   テンツが、上記コンテンツ蓄積手段に存在する場合に
   は、これを上記コンテンツ蓄積手段から削除し、 また、上記操作手段による利用者の操作によって、上記
   コンテンツ選択画面中のディレクトリを移動する機能を
   有し、上記興味情報抽出手段に保持される興味体系木に
   対して、上記移動されたディレクトリに対応する節点を
   根とする部分木を、移動先ディレクトリに対応する節点
   の下に移動し、 上記操作手段による利用者の操作によって、上記コンテ
   ンツ選択画面中にディレクトリを追加する機能を有し、
   さらには、追加するディレクトリにキーワード名を付加
   し、 上記興味情報抽出手段に保持される興味体系木に対し
   て、追加されたディレクトリが存在するディレクトリに
   対応する節点の子として、上記追加されたディレクトリ
   に付加されたキーワードに対応し、既定値の重みを有す
   る節点を追加する手段であることを特徴とするコンテン
   ツ選択装置。
7. 【請求項７】 請求項１〜請求項６のいずれか１項にお
   いて、 コンテンツ取得手段は、 新たに受信したコンテンツのメタ情報に含まれるキーワ
   ードを抽出し、上記新たに受信したコンテンツのコンテ
   ンツプロファイルを構成し、上記新たに受信したコンテ
   ンツのコンテンツプロファイル中に含まれ、しかも、上
   記興味体系木に節点として含まれるキーワードの数に基
   づいて、上記新たに受信したコンテンツに対する興味指
   数を決定する手段であることを特徴とするコンテンツ選
   択装置。
8. 【請求項８】 請求項１〜請求項６のいずれか１項にお
   いて、 コンテンツ取得手段は、 新たに受信したコンテンツのメタ情報に含まれるキーワ
   ードを抽出し、新たに受信したコンテンツのコンテンツ
   プロファイルを構成し、 上記新たに受信したコンテンツのコンテンツプロファイ
   ル中に含まれ、しかも、上記興味体系木に節点として含
   まれるキーワードの重みの和に基づいて、上記新たに受
   信したコンテンツに対する興味指数を決定する手段であ
   り、 上記興味体系木は、その各節点に重みを有するものであ
   ることを特徴とするコンテンツ選択装置。
9. 【請求項９】 請求項１〜請求項８のいずれか１項にお
   いて、 コンテンツ取得手段は、 上記興味体系木の節点であって、上記節点から根までの
   経路上の全ての節点群と上記節点の子供である全ての節
   点群との中で、上記新たに受信したコンテンツのコンテ
   ンツプロファイル中のキーワードに対応する節点を最も
   多く含み、しかも、最も深い位置に位置するものを、最
   関連節点として決定し、 上記新たに受信したコンテンツに対する興味指数が一定
   値以上である場合には、上記コンテンツ参照手段が管理
   する上記コンテンツ選択画面における上記最関連節点に
   対応するディレクトリ下に、上記新たに受信したコンテ
   ンツへのポインタを追加する手段であることを特徴とす
   るコンテンツ選択装置。
10. 【請求項１０】 請求項１〜請求項８のいずれか１項に
    おいて、 上記興味情報抽出手段は、 各節点に重みを有し、上記興味体系木を構成する手段で
    あり、 上記コンテンツ取得手段は、 上記興味体系木の節点であって、上記節点から根までの
    経路上の全ての節点群と上記節点の子供である全ての節
    点群との中で、上記新たに受信したコンテンツのコンテ
    ンツプロファイル中のキーワードに対応する節点群の重
    みの和が最大となり、しかも、最も深い位置に位置する
    ものを、最関連節点として決定し、 上記新たに受信したコンテンツに対する興味指数が一定
    値以上である場合には、上記コンテンツ参照手段が管理
    する上記コンテンツ選択画面おける上記最関連節点に対
    応するディレクトリ下に、上記新たに受信したコンテン
    ツへのポインタを追加する手段であり、 上記興味体系木は、その各節点に重みを有するものであ
    ることを特徴とするコンテンツ選択装置。
11. 【請求項１１】 請求項２において、 上記所定のアルゴリズムＡは、重みω＝０が設定され、
    興味体系Ｔの根Ｐを作成し、無向グラフＧが連結でなけ
    れば、無向グラフＧ中の連結成分Ｇ１、Ｇ２について、
    代表頂点を決定し、一方、無向グラフＧが連結であれ
    ば、ω＝ω＋１が実行され、連結である無向グラフＧか
    ら、重みがωの辺を無向グラフＧから削除し、更新する
    アルゴリズムであり、 上記所定のアルゴリズムＢ１は、興味体系木Ｔ上の節点
    をＰとし、代表頂点を削除し、連結グラフＧ１を更新
    し、連結グラフＧ１が複数の頂点を含み、無向グラフＧ
    １が連結であれば、ω＝ω＋１を実行し、重みがω以下
    の辺を無向グラフＧ１から削除し、一方、無向グラフＧ
    １が連結でなければ、無向グラフＧ１中の、各連結成分
    について、代表頂点を決定し、他方、連結グラフＧ１が
    複数の頂点を含まなければ、無向グラフＧ１を構成する
    頂点を、興味体系木Ｔに追加するアルゴリズムであるこ
    とを特徴とするコンテンツ選択装置。
12. 【請求項１２】 請求項３において、 上記所定のアルゴリズムＡは、重みω＝０が設定され、
    興味体系Ｔの根Ｐを作成し、無向グラフＧが連結でなけ
    れば、無向グラフＧ中の連結成分Ｇ１、Ｇ２について、
    代表頂点を決定し、一方、無向グラフＧが連結であれ
    ば、ω＝ω＋１が実行され、連結である無向グラフＧか
    ら、重みがωの辺を無向グラフＧから削除し、更新する
    アルゴリズムであり、 上記所定のアルゴリズムＢ２は、興味体系木Ｔ上の節点
    をＰとし、代表頂点を削除し、連結グラフＧ１を更新
    し、連結グラフＧ１が複数の頂点を含むと、ω＝ω＋１
    を実行し、重みがω以下の辺を無向グラフＧ１から削除
    し、無向グラフＧ１が連結でなければ、無向グラフＧ１
    中の、各連結成分について、代表頂点を決定し、一方、
    連結グラフＧ１が複数の頂点を含まなければ、無向グラ
    フＧ１を構成する頂点を、興味体系木Ｔに追加するアル
    ゴリズムであることを特徴とするコンテンツ選択装置。
13. 【請求項１３】 複数のキーワードを含むテキストによ
    って構成されているメタ情報が関連付けられているコン
    テンツを、受信するとともに参照するコンテンツ選択方
    法において、 受信されたコンテンツを蓄積するコンテンツ蓄積段階
    と；上記コンテンツとコンテンツ選択画面とを表示する
    表示段階と；利用者がコンテンツの選択等において操作
    する操作段階と；利用者が参照した各コンテンツの上記
    メタ情報に含まれているキーワード群を利用し、１つの
    キーワードが１つの節点に対応している根付き木構造で
    ある興味体系木を構成し、上記興味体系木を保持する興
    味情報抽出段階と；上記興味体系木の構造と一致するデ
    ィレクトリ構造を構成するともに、上記ディレクトリ構
    造と、各ディレクトリ内に配置され、上記コンテンツ蓄
    積手段内に保持されているコンテンツと、通信段階を介
    して、アクセスされるネットワーク上のコンテンツへの
    ポインタを管理し、各ディレクトリに、当該ディレクト
    リが対応する上記興味体系本中の節点に対応するキーワ
    ード名を提示し、各ディレクトリ内に配置されている各
    コンテンツへのポインタに当該コンテンツ名を提示した
    コンテンツ選択画面を、上記表示手段に表示するコンテ
    ンツ参照段階と；上記興味体系木と、受信されたコンテ
    ンツに関連付けられたメタ情報とを利用し、上記受信さ
    れたコンテンツに対する興味指数を決定し、上記興味指
    数が所定の一定値以上であれば、上記受信されたコンテ
    ンツを上記コンテンツ蓄積手段に蓄積し、しかも、蓄積
    された当該コンテンツへのポインタを、上記コンテンツ
    参照段階で管理する上記コンテンツ選択画面に追加する
    コンテンツ取得段階と；を具備することを特徴とするコ
    ンテンツ選択方法。
14. 【請求項１４】 請求項１３において、 上記興味情報抽出段階は、 利用者参照したコンテンツ毎にメタ情報に含まれるキー
    ワードを抽出し、コンテンツ毎にコンテンツに関連する
    キーワード集合であるコンテンツプロファイルＣＰｉ＝
    ｛ｋｅｙｗｏｒｄ１，ｋｅｙｗｏｒｄ２，．．．｝（ｉ
    ＝１，．．．，ｎ）を構成する第１の手順と；コンテン
    ツプロファイル群ＣＰｉ（ｉ＝１，．．．，ｎ）中の各
    キーワードを、頂点とし、同一のコンテンツプロファイ
    ルに含まれるキーワード間に、辺が存在するとし、コン
    テンツプロファイル群ＣＰｉ（ｉ＝１，．．．，ｎ）中
    におけるキーワードの出現回数を、当該頂点の重みと
    し、コンテンツプロファイル群ＣＰｉ（ｉ＝
    １，．．．，ｎ）において、複数のコンテンツプロファ
    イル中に同一のキーワードの組合せが存在する場合、そ
    のキーワードの組合せの出現回数を、当該辺の重みとす
    る規則に従い、キーワードを頂点とする無向グラフＧを
    構築する第２の手順と；無向グラフＧから、重みが所低
    値以下である頂点を削除し、無向グラフＧを更新する第
    ３の手順と；無向グラフＧに対して、所定のアルゴリズ
    ムＡを適用し、興味体系木Ｔを深さ１まで構築し、ｎ＝
    １とし、深さｎの各節点を代表頂点とする連結グラフそ
    れぞれに対して、所定のアルゴリズムＢ１を適用し、興
    味体系木Ｔを深さｎ＋１まで構築し、各連結グラフに上
    記アルゴリズムＢ１を適用した結果、全てにおいて連結
    グラフが出力されない場合、興味体系木Ｔの構築を終了
    し、以降、ｎを１ずつ増加し、上記手順を適用した結
    果、全てにおいて連結グラフが出力されない場合、興味
    体系木Ｔの構築を終了することによって無向グラフＧか
    ら、興味体系木Ｔを構築する第４の手順と；によって，
    上記興味体系木を構築する段階であることを特徴とする
    コンテンツ選択方法。
15. 【請求項１５】 請求項１３において、 上記興味情報抽出段階は、 利用者参照したコンテンツ毎に、メタ情報に含まれるキ
    ーワードを抽出し、コンテンツ毎に、コンテンツに関連
    するキーワード集合であるコンテンツプロファイルＣＰ
    ｉ＝｛ｋｅｙｗｏｒｄ１，ｋｅｙｗｏｒｄ２，．．．｝
    （ｉ＝１，．．．，ｎ）を構成する第１の手順と；コン
    テンツプロファイル群ＣＰｉ（ｉ＝１，．．．，ｎ）中
    の各キーワードを、頂点とし、同一のコンテンツプロフ
    ァイルに含まれるキーワード間に、辺が存在するとし、
    コンテンツプロファイル群ＣＰｉ（ｉ＝１，．．．，
    ｎ）中におけるキーワードの出現回数を、当該頂点の重
    みとし、コンテンツプロファイル群ＣＰｉ（ｉ＝
    １，．．．，ｎ）において、複数のコンテンツプロファ
    イル中に同一のキーワードの組合せが存在する場合、そ
    のキーワードの組合せの出現回数を、当該辺の重みとす
    る規則に従い、キーワードを頂点とする無向グラフＧを
    構築する第２の手順と；無向グラフＧから、重みがα以
    下である頂点を削除し、無向グラフＧを更新する第３の
    手順と；無向グラフＧに対して、所定のアルゴリズムＡ
    を適用し、興味体系木Ｔを、深さ１まで構築し、ｎ＝１
    とし、深さｎの各節点を代表頂点とする連結グラフのそ
    れぞれに対して、所定のアルゴリズムＢ２を適用し、興
    味体系木Ｔを深さｎ＋１まで構築し、各連結グラフに所
    定のアルゴリズムＢ２を適用した結果、全てにおいて連
    結グラフが出力されない場合、興味体系木Ｔの構築を終
    了し、以降、ｎを１ずつ増加し、上記手順を適用した結
    果、全てにおいて連結グラフが出力されない場合、興味
    体系木Ｔの構築を終了することによって、無向グラフＧ
    から、興味体系木Ｔを構築する第４の手順と；によっ
    て，上記興味体系木を構築する段階であることを特徴と
    するコンテンツ選択方法。
16. 【請求項１６】 請求項１３〜請求項１５のいずれか１
    項において、 通信段階を具備し、 上記興味情報抽出段階は、 コンテンツの関連付けられたメタ情報がＵＲＩまたはＵ
    ＲＬを含む場合に、上記ＵＲＩまたはＵＲＬによって指
    定される付属情報を、上記通信手段によって、ネットワ
    ークを介して入手し、上記利用者が参照したコンテンツ
    毎に、メタ情報と上記付属情報中のテキストデータに含
    まれるキーワードとを抽出し、コンテンツ毎に、キーワ
    ードの集合であるコンテンツプロファイルを構成し、上
    記コンテンツプロファイルを利用し、上記興味体系木を
    構成する段階であることを特徴とするコンテンツ選択方
    法。
17. 【請求項１７】 請求項１３〜請求項１６のいずれか１
    項において、 上記コンテンツ参照段階は、 上記操作手段による利用者の操作によって、上記コンテ
    ンツ選択画面中の上記コンテンツへのポインタを削除、
    移動し、削除されたコンテンツへのポインタに対応する
    コンテンツが、上記コンテンツ蓄積手段に存在する場合
    には、これを上記コンテンツ蓄積手段から削除する段階
    であることを特徴とするコンテンツ選択方法。
18. 【請求項１８】 請求項１３〜請求項１７のいずれか１
    項において、 上記コンテンツ参照段階は、 上記操作段階で利用者の操作によって、上記コンテンツ
    選択画面中のディレクトリを削除し、 上記興味惰報抽出段階で保持される興味体系木に対し
    て、削除されたディレクトリに対応する節点を根とする
    部分木を削除し、上記部分木に対応するディレクトリ構
    造内に存在するコンテンツへのポインタに対応するコン
    テンツが、上記コンテンツ蓄積手段に存在する場合に
    は、これを上記コンテンツ蓄積手段から削除し、 また、上記操作段階による利用者の操作によって、上記
    コンテンツ選択画面中のディレクトリを移動する機能を
    有し、上記興味情報抽出段階で保持される興味体系木に
    対して、上記移動されたディレクトリに対応する節点を
    根とする部分木を、移動先ディレクトリに対応する節点
    の下に移動し、 上記操作段階による利用者の操作によって、上記コンテ
    ンツ選択画面中にディレクトリを追加する機能を有し、
    さらには、追加するディレクトリにキーワード名を付加
    し、 上記興味情報抽出段階で保持される興味体系木に対し
    て、追加されたディレクトリが存在するディレクトリに
    対応する節点の子として、上記追加されたディレクトリ
    に付加されたキーワードに対応し、既定値の重みを有す
    る節点を追加する段階であることを特徴とするコンテン
    ツ選択方法。
19. 【請求項１９】 請求項１３〜請求項１８のいずれか１
    項において、 コンテンツ取得段階は、 新たに受信したコンテンツのメタ情報に含まれるキーワ
    ードを抽出し、上記新たに受信したコンテンツのコンテ
    ンツプロファイルを構成し、上記新たに受信したコンテ
    ンツのコンテンツプロファイル中に含まれ、しかも、上
    記興味体系木に節点として含まれるキーワードの数に基
    づいて、上記新たに受信したコンテンツに対する興味指
    数を決定する段階であることを特徴とするコンテンツ選
    択方法。
20. 【請求項２０】 請求項１３〜請求項１８のいずれか１
    項において、 コンテンツ取得段階は、 新たに受信したコンテンツのメタ情報に含まれるキーワ
    ードを抽出し、新たに受信したコンテンツのコンテンツ
    プロファイルを構成し、 上記新たに受信したコンテンツのコンテンツプロファイ
    ル中に含まれ、しかも、上記興味体系木に節点として含
    まれるキーワードの重みの和に基づいて、上記新たに受
    信したコンテンツに対する興味指数を決定する段階であ
    り、 上記興味体系木は、その各節点に重みを有するものであ
    ることを特徴とするコンテンツ選択方法。
21. 【請求項２１】 請求項１３〜請求項２０のいずれか１
    項において、 コンテンツ取得段階は、 上記興味体系木の節点であって、上記節点から根までの
    経路上の全ての節点群と上記節点の子供である全ての節
    点群との中で、上記新たに受信したコンテンツのコンテ
    ンツプロファイル中のキーワードに対応する節点を最も
    多く含み、しかも、最も深い位置に位置するものを、最
    関連節点として決定し、 上記新たに受信したコンテンツに対する興味指数が一定
    値以上である場合には、上記コンテンツ参照段階で管理
    する上記コンテンツ選択画面における上記最関連節点に
    対応するディレクトリ下に、上記新たに受信したコンテ
    ンツへのポインタを追加する段階であることを特徴とす
    るコンテンツ選択方法。
22. 【請求項２２】 請求項１３〜請求項２０のいずれか１
    項において、 上記興味情報抽出段階は、 各節点に重みを有し、上記興味体系木を構成する段階で
    あり、 上記コンテンツ取得段階は、 上記興味体系木の節点であって、上記節点から根までの
    経路上の全ての節点群と上記節点の子供である全ての節
    点群との中で、上記新たに受信したコンテンツのコンテ
    ンツプロファイル中のキーワードに対応する節点群の重
    みの和が最大となり、しかも、最も深い位置に位置する
    ものを、最関連節点として決定し、 上記新たに受信したコンテンツに対する興味指数が一定
    値以上である場合には、上記コンテンツ参照段階で管理
    する上記コンテンツ選択画面おける上記最関連節点に対
    応するディレクトリ下に、上記新たに受信したコンテン
    ツへのポインタを追加する段階であり、 上記興味体系木は、その各節点に重みを有するものであ
    ることを特徴とするコンテンツ選択方法。
23. 【請求項２３】 請求項１４において、 上記所定のアルゴリズムＡは、重みω＝０が設定され、
    興味体系Ｔの根Ｐを作成し、無向グラフＧが連結でなけ
    れば、無向グラフＧ中の連結成分Ｇ１、Ｇ２について、
    代表頂点を決定し、一方、無向グラフＧが連結であれ
    ば、ω＝ω＋１が実行され、連結である無向グラフＧか
    ら、重みがωの辺を無向グラフＧから削除し、更新する
    アルゴリズムであり、 上記所定のアルゴリズムＢ１は、興味体系木Ｔ上の節点
    をＰとし、代表頂点を削除し、連結グラフＧ１を更新
    し、連結グラフＧ１が複数の頂点を含み、無向グラフＧ
    １が連結であれば、ω＝ω＋１を実行し、重みがω以下
    の辺を無向グラフＧ１から削除し、一方、無向グラフＧ
    １が連結でなければ、無向グラフＧ１中の、各連結成分
    について、代表頂点を決定し、他方、連結グラフＧ１が
    複数の頂点を含まなければ、無向グラフＧ１を構成する
    頂点を、興味体系木Ｔに追加するアルゴリズムであるこ
    とを特徴とするコンテンツ選択方法。
24. 【請求項２４】 請求項１５において、 上記所定のアルゴリズムＡは、重みω＝０が設定され、
    興味体系Ｔの根Ｐを作成し、無向グラフＧが連結でなけ
    れば、無向グラフＧ中の連結成分Ｇ１、Ｇ２について、
    代表頂点を決定し、一方、無向グラフＧが連結であれ
    ば、ω＝ω＋１が実行され、連結である無向グラフＧか
    ら、重みがωの辺を無向グラフＧから削除し、更新する
    アルゴリズムであり、 上記所定のアルゴリズムＢ２は、興味体系木Ｔ上の節点
    をＰとし、代表頂点を削除し、連結グラフＧ１を更新
    し、連結グラフＧ１が複数の頂点を含むと、ω＝ω＋１
    を実行し、重みがω以下の辺を無向グラフＧ１から削除
    し、無向グラフＧ１が連結でなければ、無向グラフＧ１
    中の、各連結成分について、代表頂点を決定し、一方、
    連結グラフＧ１が複数の頂点を含まなければ、無向グラ
    フＧ１を構成する頂点を、興味体系木Ｔに追加するアル
    ゴリズムであることを特徴とするコンテンツ選択方法。
25. 【請求項２５】 複数のキーワードを含むテキストによ
    って構成されているメタ情報が関連付けられているコン
    テンツを、受信するとともに参照するコンテンツ選択手
    順をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコ
    ンピュータ読み取り可能な記録媒において、 受信されたコンテンツを蓄積するコンテンツ蓄積手順
    と；上記コンテンツとコンテンツ選択画面とを表示する
    表示手順と；利用者がコンテンツの選択等において操作
    する操作手順と；利用者が参照した各コンテンツの上記
    メタ情報に含まれているキーワード群を利用し、１つの
    キーワードが１つの節点に対応している根付き木構造で
    ある興味体系木を構成し、上記興味体系木を保持する興
    味情報抽出手順と；上記興味体系木の構造と一致するデ
    ィレクトリ構造を構成するともに、上記ディレクトリ構
    造と、各ディレクトリ内に配置され、上記コンテンツ蓄
    積手段内に保持されているコンテンツと、通信手段を介
    して、アクセスされるネットワーク上のコンテンツへの
    ポインタを管理し、各ディレクトリに、当該ディレクト
    リが対応する上記興味体系本中の節点に対応するキーワ
    ード名を提示し、各ディレクトリ内に配置されている各
    コンテンツへのポインタに当該コンテンツ名を提示した
    コンテンツ選択画面を、上記表示手段に表示するコンテ
    ンツ参照手順と；上記興味体系木と、受信されたコンテ
    ンツに関連付けられたメタ情報とを利用し、上記受信さ
    れたコンテンツに対する興味指数を決定し、上記興味指
    数が所定の一定値以上であれば、上記受信されたコンテ
    ンツを上記コンテンツ蓄積手段に蓄積し、しかも、蓄積
    された当該コンテンツへのポインタを、上記コンテンツ
    参照手順が管理する上記コンテンツ選択画面に追加する
    コンテンツ取得手順と；をコンピュータに実行させるプ
    ログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒
    体。