JP2004355109A - 情報検索システムおよび方法、情報処理装置および方法、プログラム、並びに記録媒体 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】統合興味データを生成するとき、ステップS141で興味データの重み付け方法の入力を受け付け、使用頻度順が入力された場合、ステップS143で機器の仕様頻度を特定し、ステップS144で使用頻度に基づいてその機器の興味データに重み付けする。ユーザ指定順が入力された場合、ステップS146で指定の入力を受け付け、ステップS147で指定に基づいて、その機器の興味データに重み付けする。
【選択図】 図20
Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、情報検索システムおよび方法、情報処理装置および方法、プログラム、並びに記録媒体に関し、特に、ユーザが使う複数の機器から嗜好を抽出し、それぞれの重要度を適正に分析し、よりユーザの興味に近いコンテンツを推薦できるようにする情報検索システムおよび方法、情報処理装置および方法、プログラム、並びに記録媒体に関する。
【0002】
【従来の技術】
従来、テレビ番組(コンテンツ)などの推薦を行う方法として、例えば、初期興味登録方式、視聴履歴利用方式、あるいは協調フィルタリング方式などが存在する。
【0003】
いずれの方法も元データとしては、電子番組ガイド(EPG:Electronic Program Guide)やWeb上などの番組情報(番組メタデータ)が用いられており、それらの情報にマッチングすべきユーザの嗜好データの取得方法によって上記3方式に分類されている。
【0004】
初期興味登録方式では、利用開始時、例えば、好きな番組カテゴリ(ドラマやバラエティなど)、好きなジャンル名(ドラマや音楽など)、および好きなタレント名などをユーザに登録してもらい、それ以降、登録された情報をキーワードとして、番組メタデータとのマッチングを取り、推薦すべき番組名を取得する。
【0005】
視聴履歴利用方式では、ユーザが番組を視聴する毎に、その番組に関する番組メタデータを蓄積し、所定量の視聴履歴(番組メタデータ)が蓄積されると、その視聴履歴を解析して、推薦すべき番組名を取得する。また視聴履歴の代わりに、例えば、ハードディスクドライブに録画する装置などにおいては、ユーザによる録画予約や録画開始といった操作履歴を用いることもできる。この場合、漠然としていた番組ではなく、ユーザの興味をより反映した情報を取得することができる。
【0006】
協調フィルタリング方式では、ユーザの視聴(操作)履歴に対して、他のユーザの視聴履歴との間でマッチングを取り、当該ユーザと視聴履歴の類似する他のユーザの視聴履歴を取得する。そして、視聴履歴が類似する(好みが似ている)他のユーザが視聴した番組で、当該ユーザが未だ視聴していない番組名を取得し、推薦する。
【0007】
以上のような番組推薦方法を用いることによって、ユーザが興味のあると思われる番組を推薦することができる。
【0008】
しかし、上述した番組推薦方法においては、番組メタデータからユーザの興味を抽出することになり(すなわち、テレビ番組に関する偏った興味を取得することになり)、また、番組メタデータの構造上、一般に通じ易い名称が用いられており、似たような番組が推薦されてしまうという課題があった。
【0009】
そこで本出願人は、ユーザが日常使用する電子メールを分析することにより、ユーザの興味に対応する単語を抽出し、抽出された単語にマッチする番組名を検索して推薦するとともに、その推薦理由を提示できるようにするものを提案した(例えば、特許文献1参照)。
【0010】
【特許文献1】
特開2002−095414号公報
【0011】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の技術では、ユーザの嗜好を分析するために他の機器から嗜好情報を分析するにあたり、それぞれの嗜好情報の重要度が一律に設定されてしまい、ユーザの嗜好を適正に分析することができないという課題があった。
【0012】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、ユーザが使う複数の機器から嗜好を抽出し、それぞれの重要度を適正に分析し、よりユーザの興味に近い番組(コンテンツ)を推薦できるようにするものである。
【0013】
【課題を解決するための手段】
本発明の情報検索システムは、複数の第1の情報処理装置と、複数の第1の情報処理装置とネットワークを介して接続される第2の情報処理装置からなる情報検索システムであって、第1の情報処理装置は、ユーザの嗜好を表す嗜好情報に基づいて、ユーザの興味を表す興味データを生成する生成手段と、生成された興味データをネットワークを介して第2の情報処理装置に送信する第1の送信手段と、第2の情報処理装置から取得された統合興味データに基づいて、ユーザにコンテンツを推薦する推薦手段とを備え、第2の情報処理装置は、複数の第1の情報処理装置から送信された複数の第1の情報処理装置の興味データの重要度を表す値に所定の重み付けを行う重み付け手段と、重み付けが行われた複数の興味データを統合し、統合興味データを生成する統合興味データ生成手段と、統合興味データをネットワークを介して第1の情報処理装置に送信する第2の送信手段とを備えることを特徴とする。
【0014】
本発明の情報検索方法は、複数の第1の情報処理装置と、複数の第1の情報処理装置とネットワークを介して接続される第2の情報処理装置からなる情報検索システムの情報検索方法であって、第1の情報処理装置は、ユーザの嗜好を表す嗜好情報に基づいて、ユーザの興味を表す興味データを生成し、生成された興味データをネットワークを介して第2の情報処理装置に送信し、第2の情報処理装置は、複数の第1の情報処理装置から送信された複数の第1の情報処理装置の興味データの重要度を表す値に所定の重み付けを行い、重み付けが行われた複数の興味データを統合して、統合興味データを生成し、生成した統合興味データを第1の情報処理装置に送信し、第1の情報処理装置は、第2の情報処理装置からネットワークを介して取得された統合興味データに基づいて、ユーザにコンテンツを推薦することを特徴とする。
【0015】
本発明の情報検索システムおよび方法においては、第1の情報処理装置により、ユーザの嗜好を表す嗜好情報に基づいて、ユーザの興味を表す興味データが生成され、生成された興味データをネットワークを介して第2の情報処理装置に送信され、第2の情報処理装置により、複数の第1の情報処理装置から送信された複数の第1の情報処理装置の興味データの重要度を表す値に所定の重み付けが行われ、重み付けが行われた複数の興味データが統合されて、統合興味データが生成され、生成された統合興味データが第1の情報処理装置に送信される。また、第1の情報処理装置は、第2の情報処理装置からネットワークを介して取得された統合興味データに基づいて、ユーザにコンテンツが推薦される。
【0016】
本発明の第1の情報処理装置は、ネットワークを介して複数の他の情報処理装置と接続され、複数の他の情報処理装置から送信されるユーザの興味を表す興味データを記憶する情報処理装置であって、興味データの重要度を表す値に所定の重み付けを行う重み付け手段と、重み付け手段により重み付けが行われた複数の興味データを統合興味データとして生成する統合興味データ生成手段と、統合興味データをユーザにコンテンツを推薦する情報として、他の情報処理装置にネットワークを介して提供する提供手段とを備えることを特徴とする。
【0017】
前記重み付け手段は、複数の他の情報処理装置から送信される複数の興味データの重要度を表す値に対する重み付け方法の入力を行う方法入力手段と、方法入力手段により、重み付け方法として機器の使用頻度による重み付けが入力された場合、他の情報処理装置の使用頻度を特定する頻度特定手段と、頻度特定手段により特定された使用頻度に基づいて、他の情報処理装置の興味データの重要度を表す値に重み付けを行う頻度重み付け手段とを備えるようにすることができる。
【0018】
前記重み付け手段は、方法入力手段により、重み付け方法としてユーザの指定による重み付けが入力された場合、興味データの重要度に対するユーザの重み付けの指定を特定する指定特定手段と、指定特定手段により特定された重み付けの指定に基づいて、他の情報処理装置の興味データの重要度を表す値に重み付けを行う指定重み付け手段とをさらに備えるようにすることができる。
【0019】
本発明の第1の情報処理方法は、ネットワークを介して複数の他の情報処理装置と接続され、複数の他の情報処理装置から送信されるユーザの興味を表す興味データを記憶する情報処理装置の情報処理方法であって、興味データの重要度を表す値に所定の重み付けを行う重み付けステップと、重み付けステップの処理により重み付けが行われた複数の興味データを統合興味データとして生成する統合興味データ生成ステップと、統合興味データをユーザにコンテンツを推薦する情報として、他の情報処理装置にネットワークを介して提供する提供ステップとを含むことを特徴とする。
【0020】
本発明の第1のプログラムは、ネットワークを介して複数の他の情報処理装置と接続され、複数の他の情報処理装置から送信されるユーザの興味を表す興味データを記憶する情報処理装置のプログラムであって、興味データの重要度を表す値に所定の重み付けを行うように制御する重み付け制御ステップと、重み付け制御ステップの処理により重み付けが行われた複数の興味データを統合興味データとして生成するように制御する統合興味データ生成制御ステップと、統合興味データをユーザにコンテンツを推薦する情報として、他の情報処理装置にネットワークを介して提供するように制御する提供制御ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【0021】
本発明の第1の記録媒体は、ネットワークを介して複数の他の情報処理装置と接続され、複数の他の情報処理装置から送信されるユーザの興味を表す興味データを記憶する情報処理装置のプログラムが記録される記録媒体であって、興味データの重要度を表す値に所定の重み付けを行うように制御する重み付け制御ステップと、重み付け制御ステップの処理により重み付けが行われた複数の興味データを統合興味データとして生成するように制御する統合興味データ生成制御ステップと、統合興味データをユーザにコンテンツを推薦する情報として、他の情報処理装置にネットワークを介して提供するように制御する提供制御ステップとをコンピュータに実行させるプログラムが記録されることを特徴とする。
【0022】
本発明の第1の情報処理装置および方法、並びに第1のプログラムにおいては、興味データの重要度を表す値に所定の重み付けが行われ、重み付けが行われた複数の興味データが統合興味データとして生成され、統合興味データがユーザにコンテンツを推薦する情報として、他の情報処理装置にネットワークを介して提供される。
【0023】
本発明の第2の情報処理装置は、ネットワークを介して他の情報処理装置と接続される情報処理装置であって、ユーザの興味を表す興味データおよびその重要度を表す値を生成する生成手段と、興味データと興味データの重要度を表す値を他の情報処理装置に送信する送信手段と、他の情報処理装置において興味データの重要度を表す値に重み付けが行われた統合興味データを取得する取得手段と、取得手段により取得された統合興味データに基づいて、コンテンツに関連する関連情報を検索する検索手段と、検索手段により検索された関連情報を提示する提示手段とを備えることを特徴とする。
【0024】
前記生成手段により生成された興味データの重要度を表す値を変更する変更手段をさらに備えるようにすることができる。
【0025】
本発明の第2の情報処理方法は、ネットワークを介して他の情報処理装置と接続される情報処理装置の情報処理方法であって、ユーザの興味を表す興味データおよびその重要度を表す値を生成する生成ステップと、興味データと興味データの重要度を表す値を他の情報処理装置に送信する送信ステップと、他の情報処理装置において興味データの重要度を表す値に重み付けが行われた統合興味データを取得する取得ステップと、取得ステップの処理により取得された統合興味データに基づいて、コンテンツに関連する関連情報を検索する検索ステップと、検索ステップの処理により検索された関連情報を提示する提示ステップとを含むことを特徴とする。
【0026】
本発明の第2のプログラムは、ネットワークを介して他の情報処理装置と接続される情報処理装置のプログラムであって、ユーザの興味を表す興味データおよびその重要度を表す値の生成を制御する生成制御ステップと、興味データと興味データの重要度を表す値を他の情報処理装置に送信するように制御する送信制御ステップと、他の情報処理装置において興味データの重要度を表す値に重み付けが行われた統合興味データの取得を制御する取得制御ステップと、取得制御ステップの処理により取得された統合興味データに基づいて、コンテンツに関連する関連情報の検索を制御する検索制御ステップと、検索制御ステップの処理により検索された関連情報の提示を制御する提示制御ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【0027】
本発明の第2の記録媒体は、ネットワークを介して他の情報処理装置と接続される情報処理装置のプログラムが記録される記録媒体であって、ユーザの興味を表す興味データおよびその重要度を表す値の生成を制御する生成制御ステップと、興味データと興味データの重要度を表す値を他の情報処理装置に送信するように制御する送信制御ステップと、他の情報処理装置において興味データの重要度を表す値に重み付けが行われた統合興味データの取得を制御する取得制御ステップと、取得制御ステップの処理により取得された統合興味データに基づいて、コンテンツに関連する関連情報の検索を制御する検索制御ステップと、検索制御ステップの処理により検索された関連情報の提示を制御する提示制御ステップとをコンピュータに実行させるプログラムが記録されることを特徴とする。
【0028】
本発明の第2の情報処理装置および方法、並びに第2のプログラムにおいては、ユーザの興味を表す興味データおよびその重要度を表す値が生成され、興味データと興味データの重要度を表す値が他の情報処理装置に送信され、他の情報処理装置において興味データの重要度を表す値に重み付けが行われた統合興味データが取得され、取得された統合興味データに基づいて、コンテンツに関連する関連情報を検索され、検索された関連情報が提示される。
【0029】
【発明の実施の形態】
以下に本発明の実施の形態を説明するが、請求項に記載の構成要件と、発明の実施の形態における具体例との対応関係を例示すると、次のようになる。この記載は、請求項に記載されている発明をサポートする具体例が、発明の実施の形態に記載されていることを確認するためのものである。従って、発明の実施の形態中には記載されているが、構成要件に対応するものとして、ここには記載されていない具体例があったとしても、そのことは、その具体例が、その構成要件に対応するものではないことを意味するものではない。逆に、具体例が構成要件に対応するものとしてここに記載されていたとしても、そのことは、その具体例が、その構成要件以外の構成要件には対応しないものであることを意味するものでもない。
【0030】
さらに、この記載は、発明の実施の形態に記載されている具体例に対応する発明が、請求項に全て記載されていることを意味するものではない。換言すれば、この記載は、発明の実施の形態に記載されている具体例に対応する発明であって、この出願の請求項には記載されていない発明の存在、すなわち、将来、分割出願されたり、補正により追加される発明の存在を否定するものではない。
【0031】
請求項1に記載の情報検索システムは、複数の第1の情報処理装置(例えば、図1のHDDレコーダ2、またはパーソナルコンピュータ1)と、複数の第1の情報処理装置とネットワークを介して接続される第2の情報処理装置(例えば、図1のサーバ6)からなる情報検索システムであって、第1の情報処理装置が、ユーザの嗜好を表す嗜好情報に基づいて、ユーザの興味を表す興味データを生成する生成手段(例えば、図4の興味抽出部93)と、生成された興味データをネットワークを介して第2の情報処理装置に送信する第1の送信手段(例えば、図4の送信確認部101)と、第2の情報処理装置から取得された統合興味データに基づいて、ユーザにコンテンツを推薦する推薦手段(例えば、図4の関連情報提示部95)とを備え、第2の情報処理装置は、複数の第1の情報処理装置から送信された複数の第1の情報処理装置の興味データの重要度を表す値に所定の重み付けを行う重み付け手段(例えば、図19のステップS131の処理を実行する図2のCPU51)と、重み付けが行われた複数の興味データを統合し、統合興味データを生成する統合興味データ生成手段(例えば、図19のステップS132の処理を実行する図2のCPU51)と、統合興味データをネットワークを介して第1の情報処理装置に送信する第2の送信手段(例えば、図24の統合興味データ送信処理を実行する図2のCPU51)とを備えることを特徴とする。
【0032】
請求項2に記載の情報検索方法は、複数の第1の情報処理装置(例えば、図1のHDDレコーダ2、またはパーソナルコンピュータ1)と、複数の第1の情報処理装置とネットワークを介して接続される第2の情報処理装置(例えば、図1のサーバ6)からなる情報検索システムの情報検索方法であって、第1の情報処理装置は、ユーザの嗜好を表す嗜好情報に基づいて、ユーザの興味を表す興味データを生成し(例えば、図5のステップS1)、生成された興味データをネットワークを介して第2の情報処理装置に送信し(例えば、図8のステップS65)、第2の情報処理装置は、複数の第1の情報処理装置から送信された複数の第1の情報処理装置の興味データの重要度を表す値に所定の重み付けを行い(例えば、図19のステップS131)、重み付けが行われた複数の興味データを統合して、統合興味データを生成し(例えば、図19のステップS132の処理を実行する図2のCPU51)、生成した統合興味データを第1の情報処理装置に送信し(例えば、図24の統合興味データ送信処理)、第1の情報処理装置は、第2の情報処理装置から前記ネットワークを介して取得された統合興味データに基づいて、ユーザにコンテンツを推薦する(例えば、図26の関連情報提示処理)ことを特徴とする。
【0033】
請求項3に記載の情報処理装置は、ネットワークを介して複数の他の情報処理装置と接続され、複数の他の情報処理装置から送信されるユーザの興味を表す興味データを記憶する情報処理装置(例えば、図1のサーバ6)であって、興味データの重要度を表す値に所定の重み付けを行う重み付け手段(例えば、図19のステップS131の処理を実行する図2のCPU51)と、重み付け手段により重み付けが行われた複数の興味データを統合興味データとして生成する統合興味データ生成手段(例えば、図19のステップS132の処理を実行する図2のCPU51)と、統合興味データをユーザにコンテンツを推薦する情報として、他の情報処理装置にネットワークを介して提供する提供手段(例えば、図24の統合興味データ送信処理を実行する図2のCPU51)とを備えることを特徴とする。
【0034】
請求項4に記載の情報処理装置は、重み付け手段が、複数の他の情報処理装置から送信される複数の興味データの重要度を表す値に対する重み付け方法の入力を行う方法入力手段(例えば、図20のステップS141の処理を実行する図2のCPU51)と、方法入力手段により、重み付け方法として機器の使用頻度による重み付けが入力された場合、他の情報処理装置の使用頻度を特定する頻度特定手段(例えば、図20のステップS143の処理を実行する図2のCPU51)と、頻度特定手段により特定された使用頻度に基づいて、他の情報処理装置の興味データの重要度を表す値に重み付けを行う頻度重み付け手段(例えば、図20のステップS144の処理を実行する図2のCPU51)とを備えることを特徴とする。
【0035】
請求項5に記載の情報処理装置は、重み付け手段が、方法入力手段により、重み付け方法としてユーザの指定による重み付けが入力された場合、興味データの重要度に対するユーザの重み付けの指定を特定する指定特定手段(例えば、図20のステップS146の処理を実行する図2のCPU51)と、指定特定手段により特定された重み付けの指定に基づいて、他の情報処理装置の興味データの重要度を表す値に重み付けを行う指定重み付け手段(例えば、図20のステップS147の処理を実行する図2のCPU51)とをさらに備えることを特徴とする。
【0036】
請求項6に記載の情報処理方法は、ネットワークを介して複数の他の情報処理装置と接続され、複数の他の情報処理装置から送信されるユーザの興味を表す興味データを記憶する情報処理装置(例えば、図1のサーバ6)の情報処理方法であって、興味データの重要度を表す値に所定の重み付けを行う重み付けステップ(例えば、図19のステップS131)と、重み付けステップの処理により重み付けが行われた複数の興味データを統合興味データとして生成する統合興味データ生成ステップ(例えば、図19のステップS132の処理を実行する図2のCPU51)と、統合興味データをユーザにコンテンツを推薦する情報として、他の情報処理装置に前記ネットワークを介して提供する提供ステップ(例えば、図24の統合興味データ送信処理)とを含むことを特徴とする。
【0037】
請求項7に記載のプログラムは、ネットワークを介して複数の他の情報処理装置と接続され、複数の他の情報処理装置から送信されるユーザの興味を表す興味データを記憶する情報処理装置(例えば、図1のサーバ6)のプログラムであって、興味データの重要度を表す値に所定の重み付けを行うように制御する重み付け制御ステップ(例えば、図19のステップS131)と、重み付け制御ステップの処理により重み付けが行われた複数の興味データを統合興味データとして生成するように制御する統合興味データ生成制御ステップ(例えば、図19のステップS132)と、統合興味データをユーザにコンテンツを推薦する情報として、他の情報処理装置にネットワークを介して提供するように制御する提供制御ステップ(例えば、図24の統合興味データ送信処理)とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【0038】
請求項8に記載の記録媒体は、ネットワークを介して複数の他の情報処理装置と接続され、複数の他の情報処理装置から送信されるユーザの興味を表す興味データを記憶する情報処理装置(例えば、図1のサーバ6)のプログラムが記録される記録媒体であって、興味データの重要度を表す値に所定の重み付けを行うように制御する重み付け制御ステップ(例えば、図19のステップS131)と、重み付け制御ステップの処理により重み付けが行われた複数の興味データを統合興味データとして生成するように制御する統合興味データ生成制御ステップ(例えば、図19のステップS132)と、統合興味データをユーザにコンテンツを推薦する情報として、他の情報処理装置にネットワークを介して提供するように制御する提供制御ステップ(例えば、図24の統合興味データ送信処理)とをコンピュータに実行させるプログラムが記録されることを特徴とする。
【0039】
請求項9に記載の情報処理装置は、ネットワークを介して他の情報処理装置と接続される情報処理装置(例えば、図1のパーソナルコンピュータ1またはHDDレコーダ2)であって、ユーザの興味を表す興味データおよびその重要度を表す値を生成する生成手段(例えば、図4の興味抽出部93)と、興味データと興味データの重要度を表す値を他の情報処理装置に送信する送信手段(例えば、図4の送信確認部101)と、他の情報処理装置において興味データの重要度を表す値に重み付けが行われた統合興味データを取得する取得手段(例えば、図25のステップS181の処理を実行する図4の関連情報検索部94)と、取得手段により取得された統合興味データに基づいて、コンテンツに関連する関連情報を検索する検索手段(例えば、図4の関連情報検索部94)と、検索手段により検索された関連情報を提示する提示手段(例えば、図4の関連情報提示部95)とを備えることを特徴とする。
【0040】
請求項10に記載の情報処理装置は、生成手段により生成された興味データの重要度を表す値を変更する変更手段(例えば、図4の変更操作部102)をさらに備えることを特徴とする。
【0041】
請求項11に記載の情報処理方法は、ネットワークを介して他の情報処理装置と接続される情報処理装置(例えば、図1のパーソナルコンピュータ1またはHDDレコーダ2)の情報処理方法であって、ユーザの興味を表す興味データおよびその重要度を表す値を生成する生成ステップ(例えば、図5のステップS1)と、興味データと興味データの重要度を表す値を他の情報処理装置に送信する送信ステップ(例えば、図8のステップS65)と、他の情報処理装置において興味データの重要度を表す値に重み付けが行われた統合興味データを取得する取得ステップ(例えば、図25のステップS181)と、取得ステップの処理により取得された統合興味データに基づいて、コンテンツに関連する関連情報を検索する検索ステップ(例えば、図26のステップS203)と、検索ステップの処理により検索された関連情報を提示する提示ステップ(例えば、図26のステップS205)とを含むことを特徴とする。
【0042】
請求項12に記載のプログラムは、ネットワークを介して他の情報処理装置と接続される情報処理装置(例えば、図1のパーソナルコンピュータ1またはHDDレコーダ2)のプログラムであって、ユーザの興味を表す興味データおよびその重要度を表す値の生成を制御する生成制御ステップ(例えば、図5のステップS1)と、興味データと興味データの重要度を表す値を他の情報処理装置に送信するように制御する送信制御ステップ(例えば、図8のステップS65)と、他の情報処理装置において興味データの重要度を表す値に重み付けが行われた統合興味データの取得を制御する取得制御ステップ(例えば、図25のステップS181)と、取得制御ステップの処理により取得された統合興味データに基づいて、コンテンツに関連する関連情報の検索を制御する検索制御ステップ(例えば、図26のステップS203)と、検索制御ステップの処理により検索された関連情報の提示を制御する提示制御ステップ(例えば、図26のステップS205)とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【0043】
請求項13に記載の記録媒体は、ネットワークを介して他の情報処理装置と接続される情報処理装置(例えば、図1のパーソナルコンピュータ1またはHDDレコーダ2)のプログラムが記録される記録媒体であって、ユーザの興味を表す興味データおよびその重要度を表す値の生成を制御する生成制御ステップ(例えば、図5のステップS1)と、興味データと興味データの重要度を表す値を他の情報処理装置に送信するように制御する送信制御ステップ(例えば、図8のステップS65)と、他の情報処理装置において興味データの重要度を表す値に重み付けが行われた統合興味データの取得を制御する取得制御ステップ(例えば、図25のステップS181)と、取得制御ステップの処理により取得された統合興味データに基づいて、コンテンツに関連する関連情報の検索を制御する検索制御ステップ(例えば、図26のステップS203)と、検索制御ステップの処理により検索された関連情報の提示を制御する提示制御ステップ(例えば、図26のステップS205)とをコンピュータに実行させるプログラムが記録されることを特徴とする。
【0044】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図1は、本発明を適用した情報検索システムの構成例を示す図である。この構成例においては、ネットワーク5に、利用者端末としてのパーソナルコンピュータ1、ハードディスクドライブ(HDD)レコーダ2−1,2−2、およびデジタル携帯電話機4が接続されているとともに、ユーザの嗜好情報である興味データと番組メタデータを記録するサーバ6が接続されている。パーソナルコンピュータ1は、HDDレコーダ2−1と、例えば、Ethernet(登録商標)を介して接続されており、HDDレコーダ2−1とHDDレコーダ2−2には、テレビジョン受像機3−1とテレビジョン受像機3−2が接続されている。
【0045】
パーソナルコンピュータ1、HDDレコーダ2−1,2−2、およびテレビジョン受像機3−1,3−2は、1ユーザ(または1家族)が所有しているものであって、それぞれが比較的近傍に配置されている。ネットワーク5はLAN(Local Area Network)でもよいし、インターネットなどの広域ネットワークでもよい。
【0046】
パーソナルコンピュータ1は、様々なアプリケーションプログラムの実行が可能な情報処理装置であって、例えば、電子メールの送受信、Webページの閲覧、または文書作成などを行う。パーソナルコンピュータ1はまた、電子メールの送受信により取得した文書から、ユーザの興味に対応する情報を抽出し、興味データのデータベースを作成する。
【0047】
HDDレコーダ2−1,2−2は、テレビ番組を、大容量のハードディスクドライブに録画(記録)するとともに、ユーザからの指示に基づいて、録画したテレビ番組を再生し、テレビジョン受像機3−1,3−2に出力させる。HDDレコーダ2−1はまた、図5を参照して後述するように、興味データを取得し、ユーザに対して興味データにマッチする番組の推薦を行う。
【0048】
デジタル携帯電話機4は、番組を録画予約するための電子メールを作成し、ネットワーク5を介してパーソナルコンピュータ1またはHDDレコーダ2−1(または2−2)に送信し、番組の録画予約を実行させる。
【0049】
サーバ6は、パーソナルコンピュータ1またはHDDレコーダ2−1(または2−2)により抽出されたユーザの興味データをデータベースとして記憶する。
【0050】
図1の例では、利用者端末として、パーソナルコンピュータ1、HDDレコーダ2−1,2−2、テレビジョン受像機3−1,3−2、およびデジタル携帯電話機4が示されているが、多数の利用者端末が接続されることは言うまでもない。
【0051】
なお、以下においては、HDDレコーダ2−1,2−2またはテレビジョン受像機3−1,3−2は、それらを個々に区別する必要がない場合、単にHDDレコーダ2またはテレビジョン受像機3と称する。
【0052】
図2はパーソナルコンピュータ1の構成例を示すブロック図である。なお、この構成は、パーソナルコンピュータ1の他、サーバ6においても適用できるので、サーバ6の構成としても引用する。
【0053】
このパーソナルコンピュータ1は、CPU(Central Processing Unit)51を内蔵している。CPU51には、バス54を介して入出力インタフェース55が接続されている。入出力インタフェース55には、キーボード、マウスなどの入力デバイスよりなる入力部56、処理結果としての例えば音声信号を出力する出力部57、処理結果としての画像を表示するディスプレイなどよりなる表示部58、プログラムや構築されたデータベースなどを格納するハードディスクドライブなどよりなる記憶部59、インターネットに代表されるネットワーク5を介してデータを通信するLAN(Local Area Network)カードなどよりなる通信部60、および、磁気ディスク62、光ディスク63、光磁気ディスク64、または半導体メモリ65などの記録媒体に対してデータを読み書きするドライブ61が接続されている。バス54には、ROM(Read Only Memory)52およびRAM(Random Access Memory)53が接続されている。
【0054】
磁気ディスク62乃至半導体メモリ65に格納されたプログラムは、ドライブ61によって読み出されて、または通信部60がネットワーク5を介して取得して、記憶部59に内蔵されるハードディスクドライブにインストールされる。記憶部59にインストールされたプログラムは、入力部56に入力されるユーザからのコマンドに対応するCPU51の指令によって、記憶部59からRAM53にロードされて実行される。
【0055】
また、記憶部59に内蔵されるハードディスクドライブには、WWW(World Wide Web)ブラウザなどのアプリケーションプログラムもインストールされており、入力部56に入力されるユーザからの起動コマンドに対応するCPU51の指令によって、記憶部59からRAM53にロードされて実行される。
【0056】
図3は、HDDレコーダ2の構成例を示すブロック図である。このHDDレコーダ2は、膨大な記憶容量を備えるハードディスクドライブ(HDD)78に数多くの映像を録画することができるとともに、ユーザの意図を的確に把握して録画映像の記録管理(視聴履歴や操作履歴の管理など)を行うことができる。なお、HDDレコーダ2は、AV機器として実装することができ、例えば、テレビジョン受像機と一体で構成することもできる。
【0057】
CPU71は、HDDレコーダ2全体の動作を制御するメインコントローラであり、入力部76から供給された入力信号に基づいて、チューナ79、復調部80、デコーダ81、およびHDD78などを制御することにより、番組の録画または再生を実行させる。また、ユーザの興味データを取得し、番組情報(関連情報)の提示を行う。
【0058】
RAM73は、CPU71の実行プログラムをロードしたり、実行プログラムの作業データを書き込むために使用される、書き込み可能な揮発性メモリである。ROM72は、HDDレコーダ2の電源オン時に実行する自己診断・初期化プログラムや、ハードウェア操作用の制御コードなどを格納する読み出し専用メモリである。
【0059】
入力部76は、例えば、リモートコマンダ、ボタン、スイッチ、あるいはキーボードなどにより構成され、操作に対応する入力信号を、入出力インタフェース75およびバス74を介してCPU71に出力する。
【0060】
通信部77は、ネットワーク5を介して、サーバ6、およびパーソナルコンピュータ1と通信する。通信部77に入力されたデータは、適宜、入出力インタフェース75を介してHDD78に記録される。
【0061】
HDD78は、プログラムやデータなどを所定フォーマットのファイル形式で蓄積することができる、ランダムアクセスが可能な記憶装置であり、例えば、30時間分のAVデータを記録可能な記憶容量を備えている。HDD78は、入出力インタフェース75を介してバス74に接続されており、デコーダ81、または通信部77から、放送番組、およびEPGデータなどのデータ放送用のデータの入力を受け、これらの情報を記録するとともに、必要に応じて、記録されたデータを出力する。また、CPU71において生成されたユーザの興味データを記憶する。
【0062】
図示せぬアンテナで受信された放送波は、チューナ79に供給される。放送波は、所定のフォーマットに基づいており、例えば、EPGデータを含んでいる。放送波は、衛星放送波、地上波、有線、または無線の区別を特に問わない。
【0063】
チューナ79は、CPU71の制御に基づいて、所定チャンネルの放送波のチューニングすなわち選局を行い、受信データを復調部80に出力する。なお、送信されてくる放送波がアナログであるか、あるいは、デジタルであるかに応じて、チューナ79の構成を適宜変更または拡張することができる。復調部80は、デジタル変調されている受信データを復調し、デコーダ81に出力する。
【0064】
例えば、デジタル衛星放送の場合、チューナ79により受信され、復調部80により復調されたデジタルデータは、MPEG2(Moving Picture Experts Group 2)方式で圧縮されたAVデータ、および、データ放送用のデータが多重化されているトランスポートストリームである。前者のAVデータは、放送番組本体を構成する映像データおよび音声データであり、後者のデータ放送用のデータは、この放送番組本体に付随するデータ(例えば、EPGデータ)を含むものである。
【0065】
デコーダ81は、復調部80より供給されたトランスポートストリームを、MPEG方式で圧縮されたAVデータとデータ放送用のデータ(例えば、EPGデータ)に分離する。分離されたデータ放送用のデータは、バス74および入出力インタフェース75を介してHDD78に供給され、記録される。
【0066】
受信した番組をそのまま出力することが指示されている場合、デコーダ81は、AVデータを、圧縮映像データと圧縮音声データにさらに分離する。分離された音声データは、デコードされた後、ミキサ83を介してテレビジョン受像機3のスピーカに出力される。また、分離された映像データは、デコードされた後、コンポーザ82を介してテレビジョン受像機3のモニタに出力される。
【0067】
受信した番組をHDD78に録画することが指示されている場合、デコーダ81は、分離する前のAVデータを、バス74および入出力インタフェース75を介してHDD78に出力する。また、HDD78に録画されている番組の再生が指示されている場合、デコーダ81は、入出力インタフェース75およびバス74を介して、HDD78からAVデータの入力を受け、圧縮映像データと圧縮音声データに分離し、それぞれコンポーザ82もしくはミキサ83に出力する。
【0068】
コンポーザ82は、必要に応じて、デコーダ81より入力された映像データと、GUI(Graphical User Interface)画面とを合成して、テレビジョン受像機3のモニタに出力する。
【0069】
図4は、図3のCPU71の機能的構成例を表すブロック図である。この例では、ユーザとの応答によりユーザの嗜好情報を取得するユーザ情報取得部91、視聴された番組の履歴に基づいて、ユーザの嗜好情報を取得する履歴情報取得部92、およびユーザ情報取得部91と履歴情報取得部92により取得された情報に基づいて興味データを生成する興味抽出部93が設けられている。
【0070】
興味抽出部93で生成された興味データは、関連情報検索部94に供給され、関連情報検索部94は、興味データに基づいて関連情報を検索する。関連情報は、電子番組ガイド(EPG:Electronic Program Guide)やWeb上などの番組情報、オンエアされる番組情報、またはネットワーク5を介して取得されるコンテンツに関する情報などにより構成される。また、取得された関連情報は、関連情報データベース作成部97により、所定の興味データに対応する関連情報として分類され、データベースとしてHDD78に記憶されている。
【0071】
関連情報検索部94により検索された関連情報は、関連情報提示部95により、テレビジョン受像機3に出力され、提示される。評価入力部96は、入力部76を介して、提示された関連情報に対するユーザの評価の入力を受け付ける。ユーザの入力は、評価入力部96を介して興味抽出部93にフィードバックされる。
【0072】
また、興味抽出部93で生成された興味データは、送信部98により他の機器に送信される。送信部98は、送信確認部101と変更操作部102により構成される。送信確認部101は、興味データの入力部76を介して送信可否を受け付ける。また、変更操作部102は、送信される興味データの、変更の入力を受け付け、ユーザの指示に従って、興味データを変更する。
【0073】
次に、図5を参照して、HDDレコーダ2の興味データ蓄積処理について説明する。この処理は、ユーザから蓄積の開始が指令された場合、所定のデータが入力された場合、または一定の期間毎に実行される。
【0074】
ステップS1において、興味抽出部93は、図6を参照して後述する興味データ抽出処理を実行する。このとき、ユーザ情報取得部91と履歴情報取得部92からユーザの嗜好情報が取得され、興味データが生成される。
【0075】
ステップS2において、関連情報検索部94は、図7を参照して後述する関連情報検索処理を実行する。これにより、興味データに対応する関連情報が検索され、ユーザに提示される。ステップS3において、評価結果入力部96は、提示された関連情報に対するユーザの評価の入力を受け付ける。評価の入力は、例えば、テレビジョン受像機3のモニタに提示された関連情報についての評価(例えば、「OK」または「NG」)を選択するGUIに対して、ユーザが入力部76を操作することにより行われる。
【0076】
ステップS4において、評価結果入力部96は、ユーザの評価が「OK」か否かを判定し、評価が「OK」ではないと判定された場合、処理は、ステップS1に戻り、それ以降の処理が繰り返し実行される。ステップS4において、評価が「OK」であると判定された場合、ステップS5において、興味抽出部93は、興味データをHDD78にデータベースとして記憶する。
【0077】
このようにして、ユーザの興味データが蓄積されていく。
【0078】
次に、図6を参照して、図5のステップS1の興味データ抽出処理について説明する。ステップS21において、興味抽出部93は、現在実行中の処理が、図5のステップS4において、評価が「OK」ではないと判定された結果後(評価結果後)、行われているものか否かを判定する。ステップS21において、現在実行中の処理は、評価結果後ではないと判定された場合(初めての処理である場合)、ステップS22に進み、ユーザ情報取得部91は、質問を出力する。質問は、ユーザの嗜好を尋ねるもので、テレビジョン受像機3のモニタに出力される。
【0079】
ステップS23において、ユーザ情報取得部91は、質問に対する応答の入力を受け付ける。応答の入力は、例えば、例えば、テレビジョン受像機3のモニタに提示された質問についての応答(例えば、「はい」または「いいえ」)を選択するGUIに対して、ユーザが入力部76を操作することにより行われる。なお、ステップS22で出力される質問は、複数とすることも可能であり、その場合、ステップS23で各質問に対する応答の入力が受け付けられる。
【0080】
HDD78には、ユーザのそれまでの視聴履歴と操作履歴とが記憶されている。ステップS24において、履歴情報取得部92は、HDD78に記憶されたユーザの視聴履歴と操作履歴を検索し、ユーザの嗜好を分析する。そして、ステップS25において興味抽出部93は、ユーザ情報取得部91から得られた嗜好情報と、履歴情報取得部92から得られた嗜好情報に基づいて、興味データを生成する。このとき、興味データは複数生成され、例えば、ユーザの嗜好に最も近いと推測されるものが、第1候補の興味データとされ、次に、ユーザの嗜好に近いと推測されるものが第2候補とされる。この推測は、興味データに対応付けられた重みを比較することにより行われる。
【0081】
興味データは、第一候補から順番に関連情報検索部94に出力される。今、第1候補の興味データに基づいて、関連情報が提示され、上述した図5のステップS4の処理で評価が「OK」ではないと判定された場合、図6のステップS21において、現在実行中の処理は、評価結果後であると判定され、興味抽出部93は、ステップS26において、別の興味データ(第2候補)を出力する。
【0082】
このようにして、興味データが生成される。興味データは、図9を参照して後述するように、基本的に属性と重要度(重み)から構成されている。重要度は、最初は標準的に、予め設定されたものが用いられるが、ユーザの操作(後述する図8のステップS64の処理)、または、サーバ6における興味データの統合(後述する図12のステップS82の処理)により適宜変更(修正)される。
【0083】
次に、図7を参照して、図5のステップS2の関連情報検索処理について説明する。ステップS41において、関連情報検索部94は、興味抽出部93によりステップS1で生成された興味データを取得する。ステップS42において、関連情報検索部94は、興味データに対応する関連情報を関連情報データベースから検索する。ステップS43において、関連情報検索部94は、一致する関連情報があったか、すなわち、興味データに対応する関連情報が検索されたか否かを判定する。
【0084】
ステップS43において、一致する関連情報があったと判定された場合、ステップS44に進み、関連情報検索部94は、その関連情報をテレビジョン受像機3のモニタに出力し、ユーザに提示する。一方、ステップS43において、一致する関連情報がなかったと判定された場合、ステップS45に進み、関連情報検索部94は、テレビジョン受像機3のモニタに「検索結果なし」を出力する。
【0085】
このようにして、興味データに対応する関連情報が検索され、ユーザに提示される。そしてその関連情報に対するユーザの評価が行われ、OKの評価が得られた興味データのみが、データベースに記憶される。
【0086】
上述した興味データは、ユーザ個人毎に蓄積することも可能であるし、その機器毎に蓄積することも可能である。例えば、ユーザAとユーザBがHDDレコーダ2−1とHDDレコーダ2−2を使用している場合、HDDレコーダ2−1におけるユーザAの興味データのデータベース、およびHDDレコーダ2−1におけるユーザBの興味データのデータベース、並びにHDDレコーダ2−2におけるユーザAの興味データのデータベース、およびHDDレコーダ2−2におけるユーザBの興味データのデータベースを作成することが可能である。
【0087】
また、以上においては、HDDレコーダ2において興味データが生成され、蓄積される例について説明したが、興味データは他の機器でも生成され蓄積される。例えば、パーソナルコンピュータ1においては、送受信された電子メールの内容、閲覧されたWWWページの内容などに基づいて興味データが生成され、蓄積される。
【0088】
さらに、ある機器(例えば、HDDレコーダ2−1または2−2)の興味データを他の機器(例えば、サーバ6)に送信し、異なる興味データ同士を統合することもできる。
【0089】
図8を参照して、興味データの送信処理について説明する。この処理は、ユーザが送信を指令したとき実行される。
【0090】
ステップS61において、送信確認部101は、送信が指示されたか否かを判定し、送信が指示されたと判定されるまで待機する。送信の指示は、例えば、テレビジョン受像機3に表示されるGUIに従って、ユーザが入力部76を操作することにより行われる。また、ユーザの指示によらず、所定の時間(例えば1週間)毎、または所定の数(例えば100件)の興味データが記録される毎に自動的に送信を行うようにすることも可能である。あるいは、ネットワーク5に新しい機器が接続されたときなどの所定のイベントを検知して自動的に送信を行うようにすることもできる。
【0091】
送信の指示がなされた場合、ステップS62において、送信確認部101は、テレビジョン受像機3のモニタに興味データを表示する。このとき表示される興味データの例を図9と図10に示す。最初に図9に示されるような画面が表示される。この例では、属性リスト121と個人用興味データ122が表示されている。
【0092】
属性リスト121は興味データを構成する属性の一覧を示すものであり、この例では、属性であるジャンル(1)としてドキュメンタリー(1−1)、スポーツ(1−2)、情報(1−3)、・・・が表示されている。また、属性である地域(2)として海外アジア(2−1)、海外ヨーロッパ(2−2)、海外北米(2−3)、・・・が表示されている。
【0093】
個人用興味データ122は、その個人(例えば、ユーザA)についての各属性の値の一覧を示すものである。この値は、その属性に対するユーザの興味の度合(興味度)を表している。この値が大きいほど、その属性は、そのユーザにとって大きな重みをもっていることになる。この例では、属性1−1(ドキュメンタリー)に対応する値は0.61とされ、属性1−2(スポーツ)に対応する値は、0.11とされ、属性1−3(情報)に対応する値は、0.45とされている。同様に、属性2−1,2−2,2−3,・・・に対応する値が記述されている。
【0094】
ステップS63において、送信確認部101は、送信可否の入力を受け付ける。このとき、図9に示される画面の子画面として、図10に示されるような画面が表示される。この画面は、個人興味データ122の詳細を表示するものであり、各属性に対応する値と、その値の大きさを表す記号(図中の記号*)が表示されている。値が大きいほど記号「*」が多く表示され、このユーザは、ジャンル(1)の中では、ドキュメンタリー(1−1)に対する興味が高く、地域(2)の中では、海外北米(2−3)に対する興味が高いことが分かる。
【0095】
図中右側に縦に並んだチェックボックス141−1乃至141−3、および142−1乃至142−3は、送信の可否を示すものであり、ユーザは、入力部76を操作することにより、他の機器に送信してもよいデータのチェックボックスをチェックする。図10では、チェックされたチェックボックスは黒く表示されている。この例においては、属性1−3(情報)、海外アジア(2−2)、および海外ヨーロッパ(2−2)が送信可とされ、それらの属性に対応するチェックボックス141−3、142−1、および142−2が黒く表示されている。また、チェックボックス141−1、141−2、および142−3は、チェックされておらず白く表示されているので、それらのチェックボックスに対応する属性は送信不可とされる。このようにして、送信可否が受け付けられる。
【0096】
ステップS64において、変更操作部102は、変更入力を受け付ける。変更入力は例えば、次のようにして行われる。例えば、テレビジョン受像機3のモニタに、図11に示されるようなGUIが表示される。図11は、個人用興味データ122の属性2(地域)に関する各属性(海外アジア、海外ヨーロッパ、海外北米など)を、レーダーチャートの各軸に表示したものである。ユーザは、入力部76を操作して、変更したい属性値を訂正する。例えば、ユーザAが、他の機器に自分の興味データを送信するとき、アジアに関する興味を高く設定したい場合、レーダーチャートの海外アジア軸上の点161を矢印162の方向へドラッグし、海外アジア軸上の所望の位置にドロップする。このようにすることで、送信される興味データにおいては、アジアに関する興味が高く設定される。
【0097】
勿論、ユーザが興味データを変更する必要がないと判断した場合、この変更は行われない。
【0098】
そして、ステップS65において、送信確認部101は、ネットワーク5を介して他の機器(例えば、サーバ6)に対して興味データを送信する。
【0099】
このようにしてある機器において蓄積された興味データは、他の機器に送信される。このとき送信される興味データには、その機器の種別を表す機器種別情報が付与される。例えば、HDDレコーダ2において蓄積された興味データには、HDDレコーダを表す機器種別情報が付与され、ネットワーク5を介してサーバ6に送信される。
【0100】
次に、図12を参照して、サーバ6における、各機器から送信されてきた興味データの統合処理について説明する。この処理は、各機器から興味データが送信されてきたとき実行される。
【0101】
ステップS81において、サーバ6のCPU51は、各機器から送信されてきた興味データを取得する。ステップS82においてCPU51は、図13、図17または図19を参照して後述する統合データ生成処理を実行する。これにより各機器から送信された興味データが融合される。
【0102】
図13、図17、および図19に図12のステップS82の統合データ生成処理の3つの例である、統合データ生成処理1、統合データ生成処理2、統合データ生成処理3を示す。
【0103】
最初に図13の統合データ生成処理1について説明する。ステップS101においてCPU51は、各機器の興味データを属性毎に加算する。ステップS102において、CPU51は、統合興味データを生成する。
【0104】
例えば、HDDレコーダ2−1からユーザAの興味データが、サーバ6に送信され、HDDレコーダ2−2からユーザBの興味データが、サーバ6に送信されるものとする。ユーザAの興味データにおける属性2(地域)の値の構成は、図14のレーダーチャートに示されるようなものであり、ユーザBの興味データにおける属性2(地域)の値の構成は、図15のレーダーチャートに示されるようなものであるとする。このとき、ステップS101において、ユーザAの興味データにおける各属性の値とユーザBの興味データにおける各属性の値が加算され、統合興味データにおける各属性の値が生成される。
【0105】
例えば、ユーザAの興味データにおける属性2−1(海外アジア)の値が0.02であり、ユーザBの興味データにおける属性2−1の値が0.78である場合、統合興味データの属性2−1の値Xは次のようになる。
X=0.02+0.78=0.80
【0106】
また、単に加算するだけでなく、平均値を算出してもよい。この場合、統合興味データの属性2−1の値Xは次のようになる。
X=(0.02+0.78)/2=0.40
【0107】
同様に属性2−2,2−3,・・・についてもその値が加算され(または平均値が算出され)、図16に示されるような統合興味データが生成される。図16は、図14における各属性の値と図15における各属性の値の平均値を算出し、レーダーチャートとして表示したものである。このようにしてユーザAとユーザBに共通の統合興味データが生成される。勿論、サーバ6に送信されたユーザA個人の興味データとユーザB個人の興味データも記憶される。
【0108】
次に、図17を参照して、統合データ生成処理2について説明する。ステップS121において、CPU51は、各機器に共通する興味データを検出する。例えば、図18に示されるようにHDDレコーダ2−1から機器1興味データ161が、サーバ6に送信され、パーソナルコンピュータ1から機器2興味データ162が送信されるものとする。
【0109】
機器1興味データ161は、上位の属性である「ジャンル」、「時間帯」、「地域」、「キーワード」に分類されており、「ジャンル」は、その下位の属性である、「ドラマ」、「ドキュメンタリー」、「スポーツ」により構成されている。下位の各属性の後に付加されている数値(例えば「ドラマ」の後の「3」)がその属性の値を示す。同様に上位の属性である時間帯は、その下位の属性である「朝」、「夕方」、および「夜」により構成され、地域は、その下位の属性である「国内」、「アメリカ」、「アジア」、および「ヨーロッパ」により構成され、「キーワード」は、その下位の属性である「野球」、「サスペンス」、「レポート」、および「最新」により構成されている。
【0110】
機器2興味データ162は、機器1興味データのように上位の属性により分類されておらず、「スポーツ」、「野球」、「観戦」、「アメリカ」、「渋谷」、「公園」、「連絡」、「最新」・・・の属性により構成されている。
【0111】
ステップS121において、機器1興味データの下位の各属性と、機器2興味データの各属性のうち共通するものが検出される。この例では、「スポーツ」、「野球」、「アメリカ」、「最新」が検出される。そして、ステップS122において、CPU51は、共通興味データ163を生成する。
【0112】
ステップS123において、CPU51は、機器特有の興味データを生成する。この例の場合、機器1興味データ161の下位の各属性のうち、共通興味データ163として検出されたもの以外のものが、機器1特有興味データ164として生成され、機器2興味データの各属性のうち、共通興味データ163として検出されたもの以外のものが、機器2特有興味データ165として生成される。そして、ステップS124において、CPU51は、共通興味データ163、機器1特有興味データ164、および機器2特有興味データ165を組み合わせて統合興味データとして生成する。
【0113】
なお、共通興味データ163、機器1特有興味データ164、および機器2特有興味データ165は、すべてサーバ6の記憶部59に記憶されるようにしてもよいし、共通興味データ163は、サーバ6の記憶部59に記憶され、機器1特有興味データ164は、HDDレコーダ2−1のHDD78に記憶され、機器2特有データ165は、パーソナルコンピュータ1の記憶部59に記憶されるようにしてもよい。
【0114】
また、この例では、共通興味データとして検出されないものを機器特有興味データとして生成する場合について説明したが、機器特有興味データは、その機器の特性を考慮して生成されるようにしてもよい。例えば、HDDレコーダ2−1の視聴履歴と操作履歴から、HDDレコーダ2−1では、主にオンエアされる番組が視聴されていると想定され、HDDレコーダ2−2の視聴履歴と操作履歴から、HDDレコーダ2−2では、主に録画されたコンテンツが視聴されていると想定される場合、HDDレコーダ2−1の機器特有興味データは、オンエア番組に関連のあるものが選択されて生成され、HDDレコーダ2−2の機器特有興味データは、録画コンテンツに関連のあるものが選択されて生成されるようにしてもよい。
【0115】
また、機器1特有興味データを、機器2特有興味データに基づいて、生成されるようにしてもよい。このようにすることで、機器2の興味データに基づいて、機器1でコンテンツが推薦されるようになり、その結果、ユーザは、知識や興味を広げることができる。
【0116】
また、この例では、各機器の共通興味データと機器特有興味データを生成することについて説明したが、各ユーザの共通興味データとユーザ特有興味データを生成するようにしてもよい。
【0117】
このようにして、各機器に共通の興味データと各機器に特有の興味データが生成される。
【0118】
次に、図19を参照して統合データ生成処理3について説明する。ステップS131において、CPU51は、図20を参照して後述する重み付け処理を実行する。これにより、統合される各機器の興味データに所定の重み付けが行われる。ステップS132において、CPU51は、統合興味データを生成する。
【0119】
次に、図20を参照して、図19のステップS131の重み付け処理について説明する。例えば、機器A乃至機器Dの4台の機器からサーバ6に対して、図20に示されるような興味データが送信されるものとする。図20は、各機器から送信される興味データの例を示す図である。
【0120】
この例においては、興味データは、キーワードにより構成されており、機器Aの興味データはキーワード「スポーツ」、「ドラマ」、「アジア」により構成されている。各キーワードの後に記述された数値(例えば、「スポーツ」の後の「5」)は、そのキーワードの重要度を示す値であり、例えば、その機器における当該キーワードの発生頻度などがその値とされる。キーワードは、ユーザに番組情報やコンテンツ情報などの関連情報を検索して提示(推薦)するとき使用され、重要度の高いキーワードが優先して使用される。
【0121】
機器Bの興味データは、キーワード「ドラマ」、「アメリカ」により構成され、機器Cの興味データは、キーワード「ドラマ」、「バラエティ」により構成され、機器Dの興味データは、キーワード「渋谷」、「アメリカ」、「海外」により構成されている。
【0122】
ステップS141において、CPU51は、重み付け方法の入力を受け付ける。重み付け方法の入力は、例えば、ユーザが、「使用頻度順」、または「ユーザ指定順」に対応するコマンドを選択することにより行われる。
【0123】
ステップS142において、CPU51は、「使用頻度順」が入力されたか否かを判定し、「使用頻度順」が入力されたと判定された場合、ステップS143に進み、機器の使用頻度を特定する。この結果、例えば、機器A、機器B、機器C、機器Dの順に使用頻度が高いことが特定される。ステップS144において、CPU51は、使用頻度に基づいて重み付けを行う。
【0124】
この結果、例えば、図22に示されるような重み付けが行われる。機器Aは4台の機器のうちで最も使用頻度が高いので、機器Aの興味データに含まれるキーワードの重要度は4倍の倍率(係数)で重み付けされる。例えば、機器Aの興味データにおけるキーワード「スポーツ」の重要度は5であるが、重み付けされた後のキーワード「スポーツ」の重要度は20(=5×4)となる。
【0125】
機器Bは4台の機器の中で2番目に使用頻度が高いので、機器Bの興味データに含まれるキーワードの重要度は3倍の倍率で重み付けされる。例えば、機器Bの興味データにおけるキーワード「ドラマ」の重要度は2であるが、重み付けされた後のキーワード「ドラマ」の重要度は6(=2×3)となる。
【0126】
機器Cは4台の機器の中で3番目に使用頻度が高いので、機器Cの興味データに含まれるキーワードの重要度は2倍の倍率で重み付けされる。例えば、機器Cの興味データにおけるキーワード「ドラマ」の重要度は1であるが、重み付けされた後のキーワード「ドラマ」の重要度は2(=1×2)となる。
【0127】
機器Dは4台の機器の中で最も使用頻度が低いので、機器Dの興味データに含まれるキーワードの重要度は1倍の倍率で重み付けされる(変更されない)。例えば、機器Dの興味データにおけるキーワード「渋谷」の重要度は4であるが、重み付けされた後のキーワード「渋谷」の重要度も4(=4×1)である。
【0128】
そして、ステップS132の処理(図19)において、重み付けされたデータに基づいて、統合興味データが生成される。このとき生成される統合興味データは、各機器に共通のキーワードの重要度が加算され、重要度の高い順にキーワードが組み合わされて生成される。例えば、キーワード「ドラマ」は、機器A乃至機器Cの興味データに共通するキーワードなので、重み付けされたキーワード「ドラマ」の重要度が加算され、「ドラマ」の重要度は、16(=8+6+2)とされる。同様に、キーワード「アメリカ」についても重要度が加算され、「アメリカ」の重要度は11(=9+2)とされる。
【0129】
この結果、統合興味データを構成するキーワードとその重要度は、「スポーツ20」、「ドラマ16」、「バラエティ12」、「アメリカ11」、「渋谷4」、「アジア4」、「海外1」とされる。
【0130】
ステップS142において、「使用頻度順」が入力されていないと判定された場合、ステップS145に進み、CPU51は、「ユーザ指定順」が入力されたか否かを判定し、「ユーザ指定順」が入力されたと判定された場合、ステップS146に進み、指定の入力を受け付ける。このとき、例えば、ユーザにより機器A乃至機器Dの優先順位が入力される。
【0131】
ステップS147において、CPU51は、ユーザの指定に基づいて、重み付けを行う。このとき、例えば、図23に示されるように重み付けが行われる。この例では、ユーザのつけた優先順位は機器Dが1位、機器Bが2位、機器Cが3位、機器Aが4位とされている。
【0132】
機器Aは4台の機器のうちで最も優先順位が低いので、機器Aの興味データに含まれるキーワードの重要度は1倍の倍率で重み付けされる(変更されない)。例えば、機器Aの興味データにおけるキーワード「スポーツ」の重要度は5であるが、重み付けされた後のキーワード「スポーツ」の重要度も5(=5×1)である。
【0133】
機器Bは4台の機器の中で2番目に優先順位が高いので、機器Bの興味データに含まれるキーワードの重要度は3倍の倍率で重み付けされる。例えば、機器Bの興味データにおけるキーワード「ドラマ」の重要度は2であるが、重み付けされた後のキーワード「ドラマ」の重要度は6(=2×3)となる。
【0134】
機器Cは4台の機器の中で3番目に優先順位が高いので、機器Cの興味データに含まれるキーワードの重要度は2倍の倍率で重み付けされる。例えば、機器Cの興味データにおけるキーワード「ドラマ」の重要度は1であるが、重み付けされた後のキーワード「ドラマ」の重要度は2(=1×2)となる。
【0135】
機器Dは4台の機器の中で最も優先順位が高いので、機器Dの興味データに含まれるキーワードの重要度は4倍の倍率で重み付けされる。例えば、機器Dの興味データにおけるキーワード「渋谷」の重要度は4であるが、重み付けされた後のキーワード「渋谷」の重要度は16(=4×4)となる。
【0136】
そして、ステップS132の処理(図19)において、重み付けされたデータに基づいて、統合興味データが生成される。このとき生成される統合興味データは、上述したように、各機器に共通のキーワードの重要度が加算され、重要度の高い順にキーワードが組み合わされて生成される。
【0137】
この結果、統合興味データを構成するキーワードとその重要度は、「アメリカ17」、「渋谷16」、「バラエティ12」、「ドラマ10」、「スポーツ5」、「海外4」、「アジア1」とされる。
【0138】
ステップS145において、「ユーザ指定順」が入力されていないと判定された場合、ステップS148に進み、CPU51は、エラー処理を行う。
【0139】
このようにして、興味データに重み付けが行われ、統合興味データが生成される。興味データの重み付けは、その機器の使用頻度に対応して行われるので、ユーザの嗜好をより適正に反映した統合興味データが生成される。また、興味データの重み付けは、ユーザの指定により変更することもできるので、ユーザが所望する統合興味データが生成される。その結果、よりユーザの嗜好に合うコンテンツを推薦することができる。
【0140】
各機器から興味データを送信し、統合興味データを生成し、記憶しておくことにより、まだ興味データが蓄積されていない新しい機器を使用するとき、例えば、機器共通興味データ163を利用して、そのユーザの嗜好に合う関連情報を推薦することができる。また、興味データを蓄積する時間のないユーザは、嗜好の似ている他のユーザの興味データに基づいて、関連情報の推薦を受けることができる。さらに特定の分野について詳しくなりたいユーザは、その分野に詳しいユーザの興味データを利用して、関連情報の推薦を受けることにより、その分野に詳しくなることができる。
【0141】
以上のようにして生成された統合興味データは、サーバ6から各機器に送信される。この処理について図24と図25を参照して説明する。
【0142】
最初に図24を参照して、サーバ6の統合興味データ送信処理について説明する。この処理は、各機器から統合興味データの取得要求があったとき実行される。ステップS161において、CPU51は、統合興味データを、送信要求のあった機器に対して送信する。このとき、統合興味データの重要度に基づいて、送信される統合興味データが選択される。例えば、図22に示される統合興味データの中から重要度の値が10以上のもの(キーワード「スポーツ」、「バラエティ」)が選択されて送信される。
【0143】
また、重要度の値が相対的に高いものが選択されて送信されるようにしてもよいし、重要度の値が所定の値より低いものが選択されて送信されるようにしてもよい。
【0144】
次に図25を参照して、各機器(例えば、HDDレコーダ2−1)による統合興味データ受信処理について説明する。ステップS181において、関連情報検索部94は、サーバ6から送信されてきた統合興味データを受信する。ステップS182において、関連情報検索部94は、受信した統合興味データをHDD78に記憶する。
【0145】
このようにして、サーバ6から各機器に統合興味データが送信され、各機器において統合興味データが受信され、記憶される。
【0146】
次に、図26を参照して上述した統合興味データに基づく関連情報提示処理について説明する。この処理は、例えば、HDDレコーダ2−1において、ユーザにより関連情報の提示の指令が行われたとき実行される。
【0147】
ステップS201において、関連情報検索部94は、メタデータのカテゴリをリスト化する。このとき、HDD78に記憶されている関連情報データベースの各コンテンツのメタデータ(関連情報)からカテゴリが抽出される。メタデータは、例えば、ジャンル、サブジャンル、タイトルなどのデータで構成されており、各データのカテゴリが抽出され、図27に示されるようなカテゴリリスト203が生成される。
【0148】
この例では、カテゴリリスト203は、コンテンツA乃至コンテンツDについてのメタデータにより構成されている。コンテンツAのメタデータの中の、ジャンル「アメリカ」とサブジャンル「情報」が抽出され、カテゴリリスト203を構成している。同様にコンテンツBのメタデータの中のジャンル「レストラン」とサブジャンル「観光」が抽出され、コンテンツCのメタデータの中の、ジャンル「渋谷」とサブジャンル「公園」が抽出され、コンテンツDのメタデータの中のジャンル「アメリカ」とサブジャンル「ニュース」が抽出されカテゴリリスト203が構成されている。これにより、各メタデータに含まれるカテゴリ(キーワード)が抽出され、興味データのキーワードとのマッチングを行うことができる。
【0149】
ステップS202において、関連情報検索部94は、統合興味データからキーワードを抽出する。このとき、HDD78から、図25のステップS182の処理により記憶された統合興味データ200(図27)が取得される。図27の例では、統合興味データ200には、機器1の興味データ201と機器2の興味データ202が含まれている。そして、機器1(例えば、HDDレコーダ2−2)の興味データ201に基づいて、キーワードが抽出される。この例では、キーワード「アメリカ」、「映画」、「渋谷」、「公園」、「ニュース」、・・・が抽出されている。
【0150】
また、機器2(例えば、パーソナルコンピュータ1)の興味データ202に基づいて、キーワードが抽出される。機器2の興味データ202は、送受信されたメールに基づいて生成されており、話題1乃至話題3により構成されている。話題1からは、キーワード「フランス」、「映画」、・・・が抽出され、話題2からは、キーワード「アメリカ」、「観光」が抽出され、話題3からはキーワード「渋谷」、「情報」が抽出されている。
【0151】
また、このとき抽出されるキーワードは、統合興味データの重要度に基づいて抽出(例えば、重要度が所定の値より高いものが抽出)されるようにしてもよい。
【0152】
ステップS203において、関連情報検索部94は、キーワードと一致するカテゴリをカテゴリリスト203から検索する。ステップS204において、一致するメタデータがあったか否かを判定し、一致するメタデータがあったと判定された場合ステップS205に進み、関連情報提示部95に一致したメタデータを提示させる。
【0153】
このとき、機器1の興味データ201から抽出されたキーワード「アメリカ」と一致するカテゴリを含むコンテンツがカテゴリリスト203から検索され、例えば、テレビジョン受像機3−1のモニタに図25に示される推薦画面221が表示される。この例では、「アメリカについての番組をみたよね コンテンツDはどう?」と記述されている。このようにすることで、ユーザは、コンテンツDが推薦される理由を知ることができる。すなわち、過去にHDDレコーダ2−1で視聴した番組に基づいてコンテンツDが推薦されていると認識することができる。
【0154】
また、機器2の興味データ202から抽出されたキーワード「渋谷」と一致するカテゴリを含むコンテンツがカテゴリリスト203から検索され、例えば、テレビジョン受像機3−1のモニタに図25に示される推薦画面222が表示される。この例では、「渋谷の話題で盛り上がってたよね! コンテンツCはどう?」と記述されている。このようにすることで、ユーザは、コンテンツDが推薦される理由を知ることができる。すなわち、過去に送受信したメールの内容に基づいて、コンテンツCが推薦されたと認識することができる。
【0155】
ステップS204において、一致するメタデータがないと判定された場合、ステップS206に進み、関連情報検索部94は、辞書を参照して別のキーワードを取得する。
【0156】
辞書は、例えば、サーバ6により予め作成されており、この辞書には、例えば、メタデータの中の共起率が高い単語が関連付けられて記憶されている。例えば、ステップS202において、「料理」というキーワードが取得された場合、カテゴリリスト203にキーワードと一致するメタデータはないが、ステップS206で辞書を参照してキーワード「料理」に関連付けられたキーワード「レストラン」が取得される。この結果、ステップS203において、キーワードと一致するカテゴリが検索され、ステップS204において、一致するメタデータがあったか否かが判定され、ステップS205において、コンテンツBのメタデータが提示される。
【0157】
以上においては、HDDレコーダ2−1において関連情報(メタデータ)を検索して提示する例について説明したが、同様に、HDDレコーダ2−2、パーソナルコンピュータ1などの機器において関連情報を検索して提示することができる。また、サーバ6において関連情報が検索され、検索された結果がパーソナルコンピュータ1、HDDレコーダ2などの機器に送信されるようにしてもよい。
【0158】
提示されたコンテンツのメタデータに基づいて、ユーザは、コンテンツを録画したり、視聴したりすることができる。例えば、テレビジョン受像機3の表示部に表示されたメタデータに基づいて、HDDレコーダ2にコンテンツの録画予約が設定され、パーソナルコンピュータ1の表示部58に表示されたメタデータに基づいて、Webページが表示される。
【0159】
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるが、ソフトウェアにより実行させることもできる。
【0160】
なお、上述した一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、汎用のパーソナルコンピュータなどに、例えば、図2のドライブ部61に装着される記録媒体からインストールされる。
【0161】
なお、本明細書において上述した一連の処理を実行するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【0162】
【発明の効果】
以上の如く本発明によれば、ユーザが使う複数の機器から嗜好を抽出し、それぞれの重要度を適正に分析し、よりユーザの興味に近い番組(コンテンツ)を推薦できるようにすることができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明を適用したコンテンツ検索システムの構成例を示す図である。
【図2】図1のパーソナルコンピュータの構成例を示すブロック図である。
【図3】図1のHDDレコーダの構成例を示すブロック図である。
【図4】図3のCPUの機能的構成例を示すブロック図である。
【図5】興味データ蓄積処理を説明するフローチャートである。
【図6】興味データ抽出処理を説明するフローチャートである。
【図7】関連情報検索処理を説明するフローチャートである。
【図8】興味データ送信処理を説明するフローチャートである。
【図9】興味データの表示画面の例を示す図である。
【図10】図9の興味データの詳細の表示画面の例を示す図である。
【図11】興味データの属性値をレーダーチャートとして表示する例を示す図である。
【図12】興味データ融合処理を説明するフローチャートである。
【図13】統合データ処理1を説明するフローチャートである。
【図14】ユーザAの興味データの属性値を表すレーダーチャートである。
【図15】ユーザBの興味データの属性値を表すレーダーチャートである。
【図16】ユーザA、B共通の興味データの属性値を示すレーダーチャートである。
【図17】統合データ生成処理2を説明するフローチャートである。
【図18】統合されるデータの構成例を示す図である。
【図19】統合データ生成処理3を説明するフローチャートである。
【図20】重み付け処理を説明するフローチャートである。
【図21】各機器から送信される興味データの構成例を示す図である。
【図22】図21の興味データに対する重み付けの例を示す図である。
【図23】図21の興味データに対する別の重み付けの例を示す図である。
【図24】統合興味データ送信処理を説明するフローチャートである。
【図25】統合興味データ受信処理を説明するフローチャートである。
【図26】関連情報提示処理を説明するフローチャートである。
【図27】コンテンツの推薦画面の表示例を示す図である。
【符号の説明】
1 パーソナルコンピュータ, 2−1 HDDレコーダ, 2−2 HDDレコーダ, 3−1 テレビジョン受像機, 3−2 テレビジョン受像機, 6 サーバ, 51 CPU, 59 記憶部, 61 ドライブ, 71 CPU, 78 HDD, 91 ユーザ情報取得部, 93 興味抽出部, 94 関連情報検索部, 96 評価入力部, 101 変更操作部, 102 送信確認部
Claims (13)
- 複数の第1の情報処理装置と、複数の前記第1の情報処理装置とネットワークを介して接続される第2の情報処理装置からなる情報検索システムであって、
前記第1の情報処理装置は、
ユーザの嗜好を表す嗜好情報に基づいて、ユーザの興味を表す興味データを生成する生成手段と、
生成された前記興味データを前記ネットワークを介して前記第2の情報処理装置に送信する第1の送信手段と、
前記第2の情報処理装置から取得された統合興味データに基づいて、ユーザにコンテンツを推薦する推薦手段と
を備え、
前記第2の情報処理装置は、
複数の前記第1の情報処理装置から送信された複数の前記第1の情報処理装置の前記興味データの重要度を表す値に所定の重み付けを行う重み付け手段と、
重み付けが行われた複数の前記興味データを統合し、統合興味データを生成する統合興味データ生成手段と、
前記統合興味データを前記ネットワークを介して前記第1の情報処理装置に送信する第2の送信手段と
を備える
ことを特徴とする情報検索システム。 - 複数の第1の情報処理装置と、複数の前記第1の情報処理装置とネットワークを介して接続される第2の情報処理装置からなる情報検索システムの情報検索方法であって、
前記第1の情報処理装置は、
ユーザの嗜好を表す嗜好情報に基づいて、ユーザの興味を表す興味データを生成し、
生成された前記興味データを前記ネットワークを介して前記第2の情報処理装置に送信し、
前記第2の情報処理装置は、
複数の前記第1の情報処理装置から送信された複数の前記第1の情報処理装置の前記興味データの重要度を表す値に所定の重み付けを行い、
重み付けが行われた複数の前記興味データを統合して、統合興味データを生成し、
生成した前記統合興味データを前記第1の情報処理装置に送信し、
前記第1の情報処理装置は、前記第2の情報処理装置から前記ネットワークを介して取得された前記統合興味データに基づいて、ユーザにコンテンツを推薦する
ことを特徴とする情報検索方法。 - ネットワークを介して複数の他の情報処理装置と接続され、複数の前記他の情報処理装置から送信されるユーザの興味を表す興味データを記憶する情報処理装置であって、
前記興味データの重要度を表す値に所定の重み付けを行う重み付け手段と、
前記重み付け手段により重み付けが行われた複数の前記興味データを統合興味データとして生成する統合興味データ生成手段と、
前記統合興味データをユーザにコンテンツを推薦する情報として、前記他の情報処理装置に前記ネットワークを介して提供する提供手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - 前記重み付け手段は、
複数の前記他の情報処理装置から送信される複数の興味データの重要度を表す値に対する重み付け方法の入力を行う方法入力手段と、
前記方法入力手段により、重み付け方法として機器の使用頻度による重み付けが入力された場合、前記他の情報処理装置の使用頻度を特定する頻度特定手段と、
前記頻度特定手段により特定された使用頻度に基づいて、前記他の情報処理装置の興味データの重要度を表す値に重み付けを行う頻度重み付け手段と
を備えることを特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。 - 前記重み付け手段は、
前記方法入力手段により、重み付け方法としてユーザの指定による重み付けが入力された場合、前記興味データの重要度に対するユーザの重み付けの指定を特定する指定特定手段と、
前記指定特定手段により特定された重み付けの指定に基づいて、前記他の情報処理装置の興味データの重要度を表す値に重み付けを行う指定重み付け手段と
をさらに備えることを特徴とする請求項4に記載の情報処理装置。 - ネットワークを介して複数の他の情報処理装置と接続され、複数の前記他の情報処理装置から送信されるユーザの興味を表す興味データを記憶する情報処理装置の情報処理方法であって、
前記興味データの重要度を表す値に所定の重み付けを行う重み付けステップと、
前記重み付けステップの処理により重み付けが行われた複数の前記興味データを統合興味データとして生成する統合興味データ生成ステップと、
前記統合興味データをユーザにコンテンツを推薦する情報として、前記他の情報処理装置に前記ネットワークを介して提供する提供ステップと
を含むことを特徴とする情報処理方法。 - ネットワークを介して複数の他の情報処理装置と接続され、複数の前記他の情報処理装置から送信されるユーザの興味を表す興味データを記憶する情報処理装置のプログラムであって、
前記興味データの重要度を表す値に所定の重み付けを行うように制御する重み付け制御ステップと、
前記重み付け制御ステップの処理により重み付けが行われた複数の前記興味データを統合興味データとして生成するように制御する統合興味データ生成制御ステップと、
前記統合興味データをユーザにコンテンツを推薦する情報として、前記他の情報処理装置に前記ネットワークを介して提供するように制御する提供制御ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。 - ネットワークを介して複数の他の情報処理装置と接続され、複数の前記他の情報処理装置から送信されるユーザの興味を表す興味データを記憶する情報処理装置のプログラムが記録される記録媒体であって、
前記興味データの重要度を表す値に所定の重み付けを行うように制御する重み付け制御ステップと、
前記重み付け制御ステップの処理により重み付けが行われた複数の前記興味データを統合興味データとして生成するように制御する統合興味データ生成制御ステップと、
前記統合興味データをユーザにコンテンツを推薦する情報として、前記他の情報処理装置に前記ネットワークを介して提供するように制御する提供制御ステップと
をコンピュータに実行させるプログラムが記録されることを特徴とする記録媒体。 - ネットワークを介して他の情報処理装置と接続される情報処理装置であって、
ユーザの興味を表す興味データおよびその重要度を表す値を生成する生成手段と、
前記興味データと前記興味データの重要度を表す値を前記他の情報処理装置に送信する送信手段と、
前記他の情報処理装置において前記興味データの重要度を表す値に重み付けが行われた統合興味データを取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記統合興味データに基づいて、コンテンツに関連する関連情報を検索する検索手段と、
前記検索手段により検索された前記関連情報を提示する提示手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - 前記生成手段により生成された前記興味データの重要度を表す値を変更する変更手段をさらに備える
ことを特徴とする請求項9に記載の情報処理装置。 - ネットワークを介して他の情報処理装置と接続される情報処理装置の情報処理方法であって、
ユーザの興味を表す興味データおよびその重要度を表す値を生成する生成ステップと、
前記興味データと前記興味データの重要度を表す値を前記他の情報処理装置に送信する送信ステップと、
前記他の情報処理装置において前記興味データの重要度を表す値に重み付けが行われた統合興味データを取得する取得ステップと、
前記取得ステップの処理により取得された前記統合興味データに基づいて、コンテンツに関連する関連情報を検索する検索ステップと、
前記検索ステップの処理により検索された前記関連情報を提示する提示ステップと
を含むことを特徴とする情報処理方法。 - ネットワークを介して他の情報処理装置と接続される情報処理装置のプログラムであって、
ユーザの興味を表す興味データおよびその重要度を表す値の生成を制御する生成制御ステップと、
前記興味データと前記興味データの重要度を表す値を前記他の情報処理装置に送信するように制御する送信制御ステップと、
前記他の情報処理装置において前記興味データの重要度を表す値に重み付けが行われた統合興味データの取得を制御する取得制御ステップと、
前記取得制御ステップの処理により取得された前記統合興味データに基づいて、コンテンツに関連する関連情報の検索を制御する検索制御ステップと、
前記検索制御ステップの処理により検索された関連情報の提示を制御する提示制御ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。 - ネットワークを介して他の情報処理装置と接続される情報処理装置のプログラムが記録される記録媒体であって、
ユーザの興味を表す興味データおよびその重要度を表す値の生成を制御する生成制御ステップと、
前記興味データと前記興味データの重要度を表す値を前記他の情報処理装置に送信するように制御する送信制御ステップと、
前記他の情報処理装置において前記興味データの重要度を表す値に重み付けが行われた統合興味データの取得を制御する取得制御ステップと、
前記取得制御ステップの処理により取得された前記統合興味データに基づいて、コンテンツに関連する関連情報の検索を制御する検索制御ステップと、
前記検索制御ステップの処理により検索された関連情報の提示を制御する提示制御ステップと
をコンピュータに実行させるプログラムが記録されることを特徴とする記録媒体。
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