JP2005293384A - コンテンツレコメンドシステムと方法、及びコンテンツレコメンドプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 利用者の興味の高い項目名、項目値に基づく確度の高いコンテンツレコメンドと、コンテンツ利用の順序性を考慮したコンテンツレコメンドの双方を同時に実現する。
【解決手段】 利用者のコンテンツ利用履歴情報を格納管理するコンテンツ利用履歴情報格納管理部１０１と、コンテンツ利用履歴情報からコンテンツ利用遷移情報を算出するコンテンツ利用遷移情報算出部１０２と、コンテンツ利用遷移情報を格納管理するコンテンツ利用遷移情報格納管理部１０３と、コンテンツメタデータ情報を格納管理するコンテンツメタデータ情報格納管理１０４と、コンテンツ利用履歴情報、コンテンツ利用遷移情報及びコンテンツメタデータ情報とに基づきコンテンツレコメンド情報を生成するコンテンツレコメンド情報生成部１０５を有する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、利用遷移情報を利用したコンテンツレコメンドシステムと方法、及びコンテンツレコメンドプログラムに関するものである。

メタデータを利用したコンテンツレコメンド方法として、下記のものが挙げられる。

対象とする属性名、属性値の「組合せ」に関し、その「組合せ」が、全コンテンツのメタデータ内にどのくらい出現しているかと、利用者が視聴したコンテンツのメタデータ内にどのくらい出現しているか、の比率を算出することにより、利用者のその「組合せ」に対する嗜好度合いを推定し、コンテンツをレコメンドする仕組みを用いる手法である（例えば、非特許文献１参照。）。この手法により、利用者の嗜好する属性値（キーワード）を含むコンテンツをレコメンドすることができる。
情報処理学会研究報告DBS・127 pp121-128 2002

しかし、上記の背景の技術には以下の課題点がある。

上記の手法は、メタデータの各項目名及び項目値に注目することにより、利用者の興味の高い項目名、項目値を抽出し、精度の高いコンテンツレコメンドを実現しているが、コンテンツの利用履歴を単に項目名や項目値の重要度を算出する為の個々独立した情報をして扱っており、個々のコンテンツ履歴の相関関係、従属関係といった情報は利用されていない。

その為、例えば、コンテンツ間に順序性があるPart1,Part2といったシリーズもののレコメンドといった場合や、あるコンテンツを視聴する場合に、背景としてこのコンテンツを先に見ておいた方が良いといった場合のような順序性を含めたレコメンドを行うことが出来ない問題がある。

本発明の目的は、利用者の興味の高い項目名、項目値に基づく確度の高いコンテンツレコメンドと、コンテンツ利用の順序性を考慮したコンテンツレコメンドの双方を同時に実現したコンテンツレコメンドシステムと方法、及びコンテンツレコメンドプログラムを提供することにある。

本発明は、上記目的を達成する為に、請求項１の発明によるコンテンツレコメンドシステムは、利用者のコンテンツ利用履歴情報を格納管理するコンテンツ利用履歴情報格納管理手段と、コンテンツ利用履歴情報からコンテンツ利用遷移情報を算出するコンテンツ利用遷移情報算出手段と、コンテンツ利用遷移情報を格納管理するコンテンツ利用遷移情報格納管理手段と、コンテンツメタデータ情報を格納管理するコンテンツメタデータ情報格納管理手段と、コンテンツ利用履歴情報とコンテンツ利用遷移情報とコンテンツメタデータ情報とに基づきコンテンツレコメンド情報を生成するコンテンツレコメンド情報生成手段を有することを特徴とする。コンテンツ利用遷移情報算出手段では、あるコンテンツを利用した直後にそのコンテンツをどの程度利用するかといった情報をコンテンツ利用遷移情報として算出する。コンテンツレコメンド情報生成手段では、利用者の過去のコンテンツ利用履歴及びコンテンツメタデータ情報から利用者が現在興味を持つ項目名及び項目値を算出し、更にその情報をメタデータとして持つコンテンツ群を選出し、そのコンテンツ群とコンテンツ利用遷移情報から、コンテンツの利用順序性を意識したコンテンツレコメンド情報の生成を可能とする。

請求項２の発明によるコンテンツレコメンドシステムは、請求項１記載のコンテンツレコメンド情報生成手段が、該利用者に提示するコンテンツレコメンド情報を加工するコンテンツレコメンド情報加工手段を含むことを特徴とし、例えば該利用者が一度利用したコンテンツをレコメンド対象から除外するといった利用者のコンテンツ利用履歴情報に基づくコンテンツレコメンド情報の加工を可能とする。

請求項３の発明によるコンテンツレコメンドシステムは、コンテンツレコメンド情報生成手段が、コンテンツ利用履歴情報格納管理手段からレコメンド用特徴キーワードを抽出するために用いるコンテンツ利用履歴情報を選別し取得する特徴キーワード抽出用コンテンツ利用履歴情報取得手段と、その取得したコンテンツ利用履歴情報に基づきコンテンツメタデータ情報を取得し、項目名と項目値から成るレコメンド用特徴キーワードを抽出するレコメンド用特徴キーワード抽出手段と、レコメンド用特徴キーワード情報に基づき、コンテンツメタデータ情報格納管理手段からレコメンド用コンテンツ候補群を取得しコンテンツレコメンド情報を生成するレコメンド用コンテンツ候補取得手段と、レコメンド用コンテンツ候補群をコンテンツ利用遷移情報に基づき順位付けするレコメンド用コンテンツ順位付け手段と、特徴キーワード抽出用コンテンツ利用履歴情報取得手段にレコメンド要求を発行し、レコメンド用コンテンツ順位付け手段からコンテンツレコメンド情報を取得するコンテンツレコメンド制御手段と、から構成されることを特徴とし、コンテンツの利用順序性を意識したコンテンツレコメンド情報の生成を可能とする。

請求項４の発明によるコンテンツレコメンドシステムは、レコメンド用コンテンツ順位付け手段が、該利用者に提示するコンテンツレコメンド情報を加工するコンテンツレコメンド情報加工手段を含むことを特徴とし、例えば該利用者が一度利用したコンテンツをレコメンド対象から除外するといった利用者のコンテンツ利用履歴情報に基づくコンテンツレコメンド情報の加工を可能とする。

請求項５の発明によるコンテンツレコメンドシステムは、利用者のコンテンツ利用履歴情報を格納管理するコンテンツ利用履歴情報格納管理手段と、利用者をある観点からセグメント化した情報を格納管理する利用者セグメント情報格納管理手段と、コンテンツ利用履歴情報及び利用者セグメント情報から利用者セグメント毎のコンテンツ利用遷移情報を算出するコンテンツ利用遷移情報算出手段と、算出した利用者毎のコンテンツ利用遷移情報を格納管理するコンテンツ利用遷移情報格納管理手段と、コンテンツメタデータ情報を格納管理するコンテンツメタデータ情報格納管理手段と、コンテンツ利用履歴情報とコンテンツ利用遷移情報とコンテンツメタデータ情報と利用者セグメント情報とに基づきコンテンツレコメンド情報を生成するコンテンツレコメンド情報生成手段を有することを特徴とする。利用者セグメント情報は、様々な分類方法があり、例えば性別や年齢といった利用者の属性により分類することも考えられるし、各利用者のコンテンツ利用状況を分析し、同じ利用傾向をもつ利用者を同一セグメントに分類するよう設定することも考えられる。コンテンツ利用遷移情報算出手段では、あるコンテンツを利用した直後にそのコンテンツをどの程度利用するかといった情報を、セグメント毎にコンテンツ利用遷移情報として算出する。コンテンツレコメンド情報生成手段では、利用者の過去の利用履歴及びコンテンツメタデータ情報から利用者が現在興味を持つ項目名及び項目値を算出し、更にその情報をメタデータとして持つコンテンツ群を選出し、そのコンテンツ群と利用者セグメント単位のコンテンツ利用遷移情報から、様々な傾向または条件を持つ利用者セグメント毎のコンテンツの利用順序性を意識したコンテンツレコメンド情報の生成を可能とする。

請求項６の発明によるコンテンツレコメンドシステムは、コンテンツレコメンド情報生成手段が、該利用者に提示するコンテンツレコメンド情報を加工するコンテンツレコメンド情報加工手段を含むことを特徴とし、例えば該利用者が一度利用したコンテンツを、レコメンド対象から除外するといった、利用者のコンテンツ利用履歴情報に基づく、コンテンツレコメンド情報の加工を可能とする。

請求項７の発明によるコンテンツレコメンドシステムは、コンテンツレコメンド情報生成手段が、コンテンツ利用履歴情報格納管理手段からレコメンド用特徴キーワードを抽出するために用いるコンテンツ利用履歴情報を選別し取得する特徴キーワード抽出用コンテンツ利用履歴情報取得手段と、その取得したコンテンツ利用履歴情報に基づき、コンテンツメタデータ情報を取得し、項目名と項目値から成るレコメンド用特徴キーワードを抽出するレコメンド用特徴キーワード抽出手段と、レコメンド用特徴キーワード情報に基づき、コンテンツメタデータ情報格納管理手段からレコメンド用コンテンツ候補群を取得するレコメンド用コンテンツ候補取得手段と、レコメンド用コンテンツ候補群をコンテンツ利用遷移情報及び利用者セグメント情報に基づき順位付けし、コンテンツレコメンド情報を生成するレコメンド用コンテンツ順位付け手段と、特徴キーワード抽出用コンテンツ利用履歴情報取得手段に、レコメンド要求を発行し、レコメンド用コンテンツ順位付け手段からコンテンツレコメンド情報を取得するコンテンツレコメンド制御手段と、から構成されることを特徴とし、様々な傾向または条件を持つ利用者セグメント毎のコンテンツの利用順序性を意識したコンテンツレコメンド情報の生成を可能とする。

請求項８の発明によるコンテンツレコメンドシステムは、レコメンド用コンテンツ順位付け手段が、該利用者に提示するコンテンツレコメンド情報を加工するコンテンツレコメンド情報加工手段を含むことを特徴とし、例えば該利用者が一度利用したコンテンツを、レコメンド対象から除外するといった、利用者のコンテンツ利用履歴情報に基づく、コンテンツレコメンド情報の加工を可能とする。

請求項９の発明による、コンテンツの様々な属性を表現するコンテンツメタデータ情報と、利用者のコンテンツ利用履歴情報とに基づき、利用者にレコメンドするコンテンツ情報を生成するコンテンツレコメンド方法において、利用者のコンテンツ利用履歴情報を格納管理する手順と、前記コンテンツ利用履歴情報を格納管理する手順で格納管理されているコンテンツ利用履歴情報に基づき、順序性を含めたコンテンツ間の利用遷移頻度を表すコンテンツ利用遷移情報を算出する手順と、前記コンテンツ利用遷移情報を算出する手順で算出されたコンテンツ利用遷移情報を格納管理する手順と、コンテンツの様々な属性を表現するコンテンツメタデータ情報を格納管理する手順と、前記コンテンツ利用履歴情報を格納管理する手順で格納管理されているコンテンツ利用履歴情報と、前記コンテンツメタデータ情報を格納管理する手順にて格納管理されているコンテンツメタデータ情報とを利用し、利用者の興味を持つ特徴キーワードを抽出し、その特徴キーワードを含むコンテンツの集合を、前記コンテンツ利用遷移情報を格納管理する手順にて格納管理されているコンテンツ利用遷移情報に基づき順位付けした、該利用者にレコメンドするコンテンツレコメンド情報を生成する手順とを有することを特徴とする。

請求項１０の発明による、コンテンツの様々な属性を表現するコンテンツメタデータ情報と、利用者のコンテンツ利用履歴情報とに基づき、利用者にレコメンドするコンテンツレコメンド情報を生成するコンテンツレコメンド方法において、前記コンテンツレコメンド情報を生成する手順が、前記コンテンツ利用履歴情報を格納管理する手順にて格納管理されているコンテンツ利用履歴情報を基に、該利用者に提示するコンテンツレコメンド情報の加工を行うコンテンツレコメンド情報を加工する手順を含むことを特徴とする。

請求項１１の発明による、コンテンツの様々な属性を表現するコンテンツメタデータ情報と、利用者のコンテンツ利用履歴情報とに基づき、利用者にレコメンドするコンテンツレコメンド情報を生成するコンテンツレコメンド方法において、前記コンテンツレコメンド情報を生成する手順が、前記コンテンツ利用履歴情報を格納管理する手順にて格納管理されているコンテンツ利用履歴情報から、レコメンド用特徴キーワードを抽出する為に用いるコンテンツ利用履歴情報を選別し取得する手順と、前記特徴キーワード抽出用コンテンツ利用履歴情報を取得する手順で取得したコンテンツ利用履歴情報に基づき、前記コンテンツメタデータ情報を格納管理する手順にて格納管理されているコンテンツ情報を取得し、レコメンド用特徴キーワードを抽出する手順と、前記レコメンド用特徴キーワードを抽出する手順で抽出したレコメンド用特徴キーワード情報に基づき、前記コンテンツメタデータ情報を格納管理する手順からレコメンド用コンテンツ候補群を取得する手順と、前記レコメンド用コンテンツ候補群を取得する手順で取得したレコメンド用コンテンツ候補群を、前記コンテンツ利用遷移情報を格納管理する手順にて格納管埋されているコンテンツ利用遷移情報を基に順位付けしコンテンツレコメンド情報を生成するレコメンド用コンテンツを順位付けする手順と、前記特徴キーワード抽出用コンテンツ利用履歴情報を取得する手順にてレコメンド要求を発行し、前記レコメンド用コンテンツを順位付けする手順からコンテンツレコメンド情報を取得するコンテンツレコメンドを制御する手順とから構成されることを特徴とする。

請求項１２の発明による、コンテンツの様々な属性を表現するコンテンツメタデータ情報と、利用者のコンテンツ利用履歴情報と、に基づき、利用者にレコメンドするコンテンツレコメンド情報を生成するコンテンツレコメンド方法において、前記レコメンド用コンテンツを順位付けする手順が、前記コンテンツ利用履歴情報を格納管理する手順にて格納管理されているコンテンツ利用履歴情報に基づき、該利用者に提示するコンテンツレコメンド情報の加工を行うコンテンツレコメンド情報を加工する手順を含むことを特徴とする。

請求項１３の発明による、コンテンツの様々な属性を表現するコンテンツメタデータ情報と、利用者のコンテンツ利用履歴情報と利用者をある観点からセグメント化した情報である利用者セグメント情報とに基づき、利用者にレコメンドするコンテンツレコメンド情報を生成するコンテンツレコメンド方法において、利用者のコンテンツ利用履歴情報を格納管理する手順と、利用者をある観点からセグメント化した情報を格納管理する手順と、前記コンテンツ利用履歴情報を格納管理する手順にて格納管理されているコンテンツ利用履歴情報と、前記利用者セグメント情報を格納管理する手順にて格納管理されている利用者セグメント情報とに基づき、セグメント毎の順序性を含めたコンテンツ間の利用遷移頻度を表すコンテンツ利用遷移情報を算出する手順と、前記コンテンツ利用遷移情報を算出する手順で算出されたコンテンツ利用遷移情報を格納管理する手順と、コンテンツの様々な属性を表現するコンテンツメタデータ情報を格納管理する手順と、前記コンテンツ利用履歴情報を格納管理する手順にて格納管理されているコンテンツ利用履歴情報と、前記コンテンツメタデータ情報を格納管理する手順にて格納管理されているコンテンツメタデータ情報とを利用し、利用者の興味を持つ特徴キーワードを抽出し、その特徴キーワードを含むコンテンツの集合を、利用者セグメント情報を格納管理する手順にて格納管理されている利用者セグメント情報と前記コンテンツ利用遷移情報を格納管理する手順にて格納管理されているコンテンツ利用遷移情報に基づき順位付けした、該利用者にレコメンドするコンテンツレコメンド情報を生成する手順とを有することを特徴とする。

請求項１４の発明による、コンテンツの様々な属性を表現するコンテンツメタデータ情報と、利用者のコンテンツ利用履歴情報と、利用者をある観点からセグメント化した情報である利用者セグメント情報と、に基づき、利用者にレコメンドするコンテンツレコメンド情報を生成するコンテンツレコメンド方法において、前記コンテンツレコメンド情報を生成する手順が、前記コンテンツ利用履歴情報を格納管理する手順にて格納管理されているコンテンツ利用履歴情報を基に、該利用者に提示する情報の加工を行うコンテンツレコメンド情報を加工する手順を含むことを特徴とする。

請求項１５の発明による、コンテンツの様々な属性を表現するコンテンツメタデータ情報と、利用者のコンテンツ利用履歴情報と、利用者をある観点からセグメント化した情報である利用者セグメント情報と、に基づき、利用者にレコメンドするコンテンツレコメンド情報を生成するコンテンツレコメンド方法において、前記コンテンツレコメンド情報を生成する手順が、前記コンテンツ利用履歴情報を格納管理する手順にて格納管理されているコンテンツ利用履歴情報から、レコメンド用特徴キーワードを抽出する為に用いるコンテンツ利用履歴情報を選別し取得する特徴キーワード抽出用コンテンツ利用履歴情報を取得する手順と、前記特徴キーワード抽出用コンテンツ利用履歴情報を取得する手順で取得したコンテンツ利用履歴情報に基づき、前記コンテンツメタデータ情報を格納管埋する手順にて格納管理されているコンテンツ情報を取得し、レコメンド用特徴キーワードを抽出するレコメンド用特徴キーワードを抽出する手順と、前記レコメンド用特徴キーワードを抽出する手順で抽出したレコメンド用特徴キーワード情報に基づき、前記コンテンツメタデータ情報を格納管理する手順からレコメンド用コンテンツ候補群を取得するレコメンド用コンテンツ候補を取得する手順と、レコメンド用コンテンツ候補を取得する手順で取得したレコメンド用コンテンツ候補群を、前記コンテンツ利用遷移情報を格納管理する手順にて格納管理されている該利用者の属するセグメントのコンテンツ利用遷移情報を基に順位付けし、コンテンツレコメンド情報を生成するレコメンド用コンテンツを順位付けする手順と、前記特徴キーワード抽出用コンテンツ利用履歴情報を取得する手順にレコメンド要求を発行し、前記レコメンド用コンテンツを順位付けする手順からコンテンツレコメンド情報を取得するコンテンツレコメンドを制御する手順とから構成されることを特徴とする。

請求項１６の発明による、コンテンツの様々な属性を表現するコンテンツメタデータ情報と、利用者のコンテンツ利用履歴情報と、利用者をある観点からセグメント化した情報である利用者セグメント情報と、に基づき、利用者にレコメンドするコンテンツレコメンド情報を生成するコンテンツレコメンド方法において、前記レコメンド用コンテンツを順位付けする手順が、前記コンテンツ利用履歴情報を格納管理する手順にて格納管理されているコンテンツ利用履歴情報に基づき、該利用者に提示する情報の加工を行うコンテンツレコメンド情報を加工する手順を含むことを特徴とする。

請求項１７の発明は、コンテンツレコメンド方法における手順を、コンピュータに実行させるためのプログラムとしたことを特徴とする。

以上述べたように、本発明によれば、コンテンツメタデータを利用したコンテンツレコメンドシステムと方法、及びコンテンツレコメンドプログラムにおいて、
利用者の興味の高い項目名、項目値に基づく確度の高いコンテンツレコメンドと、コンテンツ利用の順序性を考慮したコンテンツレコメンドの双方を同時に実現することができる。

以下本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。

［実施の第１形態及び第２形態］
図１は本発明の実施の第１形態及び第２形態を示すシステム構成図で、図１において、コンテンツ利用履歴情報格納管理手段はコンテンツ利用履歴情報格納管理部１０１として、コンテンツ利用遷移情報算出手段はコンテンツ利用遷移情報算出部１０２として、コンテンツ利用遷移情報格納管理手段はコンテンツ利用遷移情報格納管理部１０３として、コンテンツメタデータ情報格納管理手段はコンテンツメタデータ情報格納管理部１０４として、コンテンツレコメンド情報生成手段はコンテンツレコメンド情報生成部１０５としてそれぞれ実現される。

実施の第1形態では、利用者のコンテンツ利用履歴情報を格納管理するコンテンツ利用履歴情報格納管理部１０１と、コンテンツ利用履歴情報からコンテンツ利用遷移情報を算出するコンテンツ利用遷移情報算出部１０２と、コンテンツ利用遷移情報を格納管理するコンテンツ利用遷移情報格納管理部１０３と、コンテンツメタデータ情報を格納管理するコンテンツメタデータ情報格納管理１０４と、コンテンツ利用履歴情報、コンテンツ利用遷移情報及びコンテンツメタデータ情報とに基づきコンテンツレコメンド情報を生成するコンテンツレコメンド情報生成部１０５を有する。

コンテンツ利用遷移情報算出部１０２では、あるコンテンツを利用した直後にそのコンテンツをどの程度利用するかといった情報をコンテンツ利用遷移情報として算出する。コンテンツレコメンド情報生成部１０５では、利用者の過去のコンテンツ利用履歴及びコンテンツメタデータ情報から利用者が現在興味を持つ項目名及び項目値を算出し、更にその情報をメタデータとして持つコンテンツ群を選出し、そのコンテンツ群とコンテンツ利用遷移情報から、コンテンツの利用順序性を意識したコンテンツレコメンド情報の生成を行う。

また、実施の第２形態では、コンテンツレコメンド情報生成部１０５が、利用者に提示するコンテンツレコメンド情報を加工するコンテンツレコメンド情報加工部（図示省略）を含む。例えば、利用者が一度利用したコンテンツをレコメンド対象から除外するといった利用者のコンテンツ利用履歴情報に基づくコンテンツレコメンド情報の加工を行う。

次に上記システムを構成する各処理部について述べる。

コンテンツ利用履歴情報格納管理部１０１では、利用者のコンテンツ利用履歴情報を格納管理している。利用履歴内容としては、コンテンツの一般的な操作履歴であり、例えば、コンテンツの視聴履歴のみの場合もあるし、検索履歴のみの場合もあるし、あるいは両方合わせた履歴の場合もある。

コンテンツ利用履歴情報格納管理部１０１の情報格納管理形式は、特に限定するものではなく、例えば、一般的なリレーショナルデータベースやファイルシステムであっても良い。本実施の形態例では、図２に示すコンテンツ利用履歴情報テーブルを、リレーショナルデータベースに格納している場合を例として示す。

コンテンツ利用遷移情報算出部１０２では、コンテンツ利用履歴情報格納管理部１０１に格納管理されているコンテンツ利用履歴情報に基づき、コンテンツ利用遷移情報を算出し、コンテンツ利用遷移情報格納管理部１０３に格納されているコンテンツ利用遷移情報を更新する。コンテンツ利用遷移情報の算出方法には様々な方法が考えられる。

例えば、単純にコンテンツとコンテンツの遷移した回数を遷移値として集計する方法を、図１３に示すコンテンツ利用遷移情報算出例のフローチャートとして考えることが出来るし、また、コンテンツとコンテンツの視聴間隔を係数として考慮に入れた値を、遷移値として集計する方法を、図１４に示すコンテンツ利用遷移情報算出例のフローチャートとして考えることが出来るし、さらに、遷移値を集計する際に過去の値に係数を、組み込み集計する方法を、図１５に示すコンテンツ利用遷移情報算出例のフローチャートとして考えることが出来る。

ここで、上記各フローチャートについて述べる。図１３に示すフローチャートにおいて、ステップＳ１３１では、コンテンツ利用履歴情報格納管理部１０１に使用フラグが未のレコードが存在するか判断する。ここで、レコードが存在すると判断したなら（ＹＥＳ）、ステップＳ１３２の処理に移行し、それが存在しないなら（ＮＯ）、演算処理は実行されないで終了する。

ステップＳ１３２では、処理対象利用履歴リストを選出する。例えば、使用フラグが未で、古い順からｘ件等により抽出する。リスト選出処理した後、ステップＳ１３３の処理に移り、この処理で、コンテンツ利用履歴情報格納管理部１０１から、処理するコンテンツ利用履歴リストの１件のコンテンツＩＤと、その直前に利用者が利用したコンテンツのＩＤのセットを１件取得する。

その後、ステップＳ１３４で、コンテンツ利用遷移情報格納管理部１０３から取得したＩＤのセットをキーに持つレコードを取得し、１だけ遷移値を加え更新する。該当レコードが存在しない場合は、新規にレコードを作成する。また、コンテンツ利用履歴情報格納管理部１０１の当該レコードの使用フラグを済に変更する。

上記により処理するコンテンツ利用履歴リストのすべての履歴で処理が完了したかを、ステップＳ１３５で判断し、完了した（ＹＥＳ）なら演算処理を終了し、完了しない（ＮＯ）しないならステップＳ１３３の処理に戻る。

次に、図１４のフローチャートを説明するに、ステップＳ１４１とステップＳ１４２は、図１３のフローチャートに示すステップＳ１３１とステップＳ１３２の処理と同様に行われる。

従って、図１４のフローチャートにおいては、ステップＳ１４３から述べる。ステップＳ１４３で、コンテンツ利用履歴格納管理部１０１から使用フラグが未であるコンテンツＩＤと利用時間、その直前に利用者が利用したコンテンツのＩＤと利用時間のセットを１件取得する。

この処理の後、ステップＳ１４４で、コンテンツ利用遷移情報格納管理部１０３から取得したＩＤのセットをキーに持つレコードを取得し、取得した２つのＩＤのコンテンツの利用時間の差に応じた係数を掛けた値により、遷移値を更新する。該当レコードが存在しない場合は、新規にレコードを作成する。また、コンテンツ利用履歴情報格納管理部１０１の当該レコードの使用フラグを済に変更する。その後、ステップＳ１４５で、ステップＳ１３５と同様に判断し、演算処理を終了する。

次に、図１５のフローチャートを説明するに、ステップＳ１５１からステップＳ１５５の処理は、図１３のフローチャートに示すステップＳ１３１からステップＳ１３５の処理と同様に行われる。

図１５のフローチャートでは、ステップＳ１５６でコンテンツ利用遷移情報格納管理部１０３に格納されているレコードに格納されている値に減数係数を掛けた値で、全レコードを更新する。その後、ステップＳ１５１の処理で判断する。

上記のような演算処理により、コンテンツ利用遷移情報の算出に利用されたコンテンツ利用履歴情報は、未使用の履歴と区別する為に、使用フラグを変更する。

コンテンツ利用遷移情報格納管理部１０３では、コンテンツ利用遷移情報算出部１０２で算出されたコンテンツ利用遷移情報を格納管埋している。コンテンツ利用遷移情報格納管理部１０３の情報格納管理形式は、特に限定するものではなく、例えば、一般的なリレーショナルデータベースやファイルシステム、メモリ上の一次記億でも良い。本実施の形態例では、図７に示すコンテンツ利用遷移情報格納テーブルを、リレーショナルデータベースに格納している場合を例として示す。

コンテンツメタデータ情報格納管理部１０４では、コンテンツの”監督”，“俳優”，“作成年代”，“ジャンル”といった様々な属性を表現するコンテンツメタデータ情報を格納管理している。コンテンツメタデータ情報例を図８に示す。

コンテンツメタデータ情報格納管理部１０４の情報格納管理形式には、特に限定するものではなく、例えば一般的なリレーショナルリレーショナルデータベースやファイルシステム、メモリ上の一次記憶でも良い。また、ＸＭＬ形式の格納である場合は、ネイティブＸＭＬデータベースであることも考えられる。

コンテンツレコメンド情報生成部１０５では、利用者の過去のコンテンツ利用履歴及びコンテンツメタデータ情報から利用者が現在興味を持つ項目名及び項目値を算出し、更にその情報をメタデータとして持つコンテンツ群を選出し、そのコンテンツ群とコンテンツ利用遷移情報から、コンテンツの利用順序性を意識したコンテンツレコメンド情報の生成を行う。

［実施の第３形態］
図３は本発明の実施の第３形態を示すシステム構成図で、図１に示した第１形態と同一部分には同一符号を付して詳細な説明を省略する。

コンテンツレコメンド情報生成部１０５は、特徴キーワード抽出用コンテンツ利用履歴情報取得部３０６、レコメンド用特徴キーワード抽出部３０７、レコメンド用コンテンツ候補取得部３０８、レコメンド用コンテンツ順位付け部３０９及びコンテンツレコメンド制御部３１０から構成される。

次にコンテンツレコメンド情報生成部１０５の動作について述べる。特徴キーワード抽出用コンテンツ利用履歴情報取得部３０６では、コンテンツレコメンド制御部３１０からの要求に応じて、要求と共に渡された利用者情報（利用者ＩＤ）を利用して、コンテンツ利用履歴情報格納管理部１０１から、その利用者の、レコメンド用の特徴キーワードを抽出する為の基となるコンテンツ利用履歴情報を取得する。

取得するコンテンツ利用履歴情報の選出の仕方には、様々な方法が考えられる。例えば、最近の履歴ｍ件を取得する場合もあるし、ｎ時間前から現在までの履歴といった取得の仕方もある。取得した履歴は、レコメンド用特徴キーワード抽出部３０７に引き渡される。

レコメンド用特徴キーワード抽出部３０７では、特徴キーワード抽出用コンテンツ利用履歴情報取得部３０６から引き渡された、レコメンド対象の利用者のコンテンツ利用履歴を基に、コンテンツメタデータ情報格納管理部１０４からコンテンツメタデータ情報を取得し、レコメンド用特徴キーワードを抽出する。レコメンド用特徴キーワードの抽出フローチャートを図１６に示す。

ここで、図１６に示すフローチャートを説明する。図１６において、ステップＳ１６１は、特徴キーワード抽出用のコンテンツ利用履歴情報取得部３０６から取得したコンテンツ利用履歴のＩＤ群に基づき、そのＩＤのコンテンツメタデータ情報をコンテンツメータデータ情報格納管理部１０４にアクセスし、取得する。

その後、ステップＳ１６２で、コンテンツメタデータ情報の予め決められた特定の各項目名に注目し、各項目名毎に以下の処理を実行する。次に、ステップＳ１６３で、取得したコンテンツメタデータ群の注目している項目名における項目値の重なりを集計し、重なりの多い項目値を抽出する。例えば、上位ｘ件とか、重なりが、ｙ件以上の項目値といった項目名毎の様々な閾値を利用する。

ステップＳ１６４では、コンテンツメタデータ情報の予め決められた特定の各項目名について、上記処理をすべて実行したかを判断し、実行したなら演算処理を終了し、実行しなかったならステップＳ１６３の処理に戻る。

その後、抽出したレコメンド用特徴キーワード（項目名と項目値のセット）をレコメンド用コンテンツ候補取得部３０８に引き渡す。

この際、レコメンド用特徴キーワードが複数ある場合は、重なり度合いや項目名による選別を行い、絞ったレコメンド用特徴キーワードのみをレコメンド用コンテンツ候補取得部３０８に引き渡すこともあるし、そのまま複数のレコメンド用特徴キーワードを引き渡すこともある。

レコメンド用コンテンツ候補取得部３０８では、引き渡されたレコメンド用特徴キーワード（項目名と項目値のセット）を基に、コンテンツメタデータ情報格納管理部１０４に検索を行い、引き渡されたレコメンド用特徴キーワード（項目名と項目値のセット）を含むコンテンツ情報を取得し、レコメンド用コンテンツ候補情報として、レコメンド用コンテンツ順位付け部３０９に引き渡す。この際、レコメンド用特徴キーワードが複数ある場合は、各キーワードで検索し取得した結果を合わせたコンテンツを候補とする場合もあるし、各キーワードで多くヒットしたコンテンツの上位ｘ件を候補とする場合もある。

レコメンド用コンテンツ順位付け部３０９では、レコメンド用コンテンツ候補取得部３０８から引き渡されたレコメンド用コンテンツ候補情報と、コンテンツ利用遷移情報格納管理部１０３に格納されているコンテンツ利用遷移情報とに基づきレコメンド用コンテンツの順位付けを実施する。

順位付けの方法には、いろいろな方法が考えられるが、例えば、図９に示すように、利用者が一番最近に操作したコンテンツからの遷移数が多いものを上位にレコメンドするといった方法や、図１０に示すように、最近に操作したコンテンツからレコメンド用コンテンツ候補への遷移数を、そのレコメンド用コンテンツ候補に遷移している全遷移数で除した値が大きなコンテンツ候補を上位にレコメンドするといった方法が考えられる。

順位付けしたコンテンツレコメンド情報は、コンテンツレコメンド制御部３１０に引き渡される。コンテンツレコメンド制御部３１０では、要求元の要求に応じて、特徴キーワード抽出用コンテンツ利用履歴情報取得部３０６ヘコンテンツレコメンド情報生成の依頼を出し、また、レコメンド用コンテンツ順位付け部３０９から順位付けされたコンテンツレコメンド情報を取得し、要求元に返却する。コンテンツレコメンド情報生成の依頼の際には、要求元から引き渡された利用者情報（利用者ＩＤ）も一緒に渡される。

ここで、本実施の形態の実施手順について述べる。本実施の形態で記述するシステムでは、大きく分けて、実施手順は、
（Ａ）．定期的にコンテンツ利用遷移情報を算出、格納管理するバックグラウンドでバッチ的に実施される手順
（Ｂ）．要求元からの要求に応じて、コンテンツレコメンド情報を生成し返却するリアルタイム的に実施される手順
の２つに分かれる。

以下にそれぞれについての実施手順を示す。

実施手順（Ａ）
１．コンテンツ利用遷移情報算出部１０２では、定期的にコンテンツ利用履歴情報格納管理部１０１からコンテンツ利用履歴を取得し、コンテンツ利用遷移情報格納管理部１０３に格納されているコンテンツ利用遷移情報を更新する。また、更新の際に使用したコンテンツ利用履歴は、未使用のコンテンツ利用履歴と識別可能とする為に、コンテンツ利用履歴情報格納管理部１０１の使用フラグを変更する。

実施手順（Ｂ）
１．コンテンツレコメンド制御部３１０は、要求元からの要求に応じて、特徴キーワード抽出用コンテンツ利用履歴情報取得部３０６に、コンテンツレコメンド情報生成要求を発行する。その際に、要求と併せて、要求元から取得した利用者情報（利用者ＩＤ）が特徴キーワード抽出用コンテンツ利用履歴情報取得部３０６に渡される。

２．特徴キーワード抽出用コンテンツ利用履歴情報取得部３０６では、コンテンツレコメンド制御部３１０からコンテンツレコメンド情報生成要求が発行されたら、レコメンド要求と同時に引き渡される利用者情報（利用者ＩＤ）を基に、該利用者のコンテンツ利用履歴の一部をコンテンツ利用履歴情報格納管理部１０１から取得する。また、取得したコンテンツ利用履歴をレコメンド用特徴キーワード抽出部３０７に引き渡す。

３．レコメンド用特徴キーワード抽出部３０７では、引き渡されたコンテンツ利用履歴を基に、該コンテンツのメタデータ情報をコンテンツメタデータ情報格納管理部１０４から取得し、レコメンド用特徴キーワードを抽出する。また、そのレコメンド用特徴キーワードをレコメンド用コンテンツ候補取得部３０８に引き渡す。

４．レコメンド用コンテンツ候補取得部３０８では、引き渡されたレコメンド用特徴キーワードに基づき、そのキーワードを含むコンテンツメタデータ情報を、コンテンツメタデータ情報格納管理部１０４から検索、取得し、その情報をレコメンド用コンテンツ候補情報としてレコメンド用コンテンツ順位付け部３０９に引き渡す。

５．レコメンド用コンテンツ順位付け部３０９では、引き渡されたレコメンド用コンテンツ候補情報を、コンテンツ利用遷移情報格納管理部１０３に格納管理されているコンテンツ利用遷移情報に基づき順位付けし、コンテンツレコメンド情報を生成する。また、生成したコンテンツレコメンド情報をコンテンツレコメンド制御部３１０に引き渡す。

６．コンテンツレコメンド制御部３１０では、引き渡されたコンテンツレコメンド情報を要求元に返却する。

［実施の第４形態］
図４は本発明の実施の第４形態を示すシステム構成図で、図１と図３に示した第１形態と第３形態に共通する同一部分には、同一符号を付して詳細な説明を省略する。

コンテンツ利用履歴情報格納管理手段は、コンテンツ利用履歴情報格納管理部１０１として、コンテンツ利用遷移情報算出手段は、コンテンツ利用遷移情報算出部１０２として、コンテンツ利用遷移情報格納管理手段は、コンテンツ利用遷移情報格納管理部１０３として、コンテンツメタデータ情報格納管理手段は、コンテンツメタデータ情報格納管理部１０４として、特徴キーワード抽出用コンテンツ利用履歴情報取得手段は、特徴キーワード抽出用利用履歴情報取得部３０６として、レコメンド用特徴キーワード抽出手段は、レコメンド用特徴キーワード抽出部３０７として、レコメンド用コンテンツ侯補取得手段は、レコメンド用コンテンツ侯補取得部３０８として、レコメンド用コンテンツ順位付け手段は、レコメンド用コンテンツ順位付け部３０９として、コンテンツレコメンド制御手段は、コンテンツレコメンド制御部３１０として、それぞれ実現される。

以下実施の第１形態と第３形態の差分となる機能部分のみを次のように説明する。

レコメンド用コンテンツ順位付け部３０９では、レコメンド用コンテンツ候補取得部３０８から引き渡されたレコメンド用コンテンツ候補情報と、コンテンツ利用遷移情報格納管理部１０３に格納されているコンテンツ利用遷移情報とに基づき、レコメンド用コンテンツの順位付けを実施する。

順位付けの方法には、いろいろな方法が考えられるが、例えば、第１形態で提示した手法と同様に、利用者が一番最近に操作したコンテンツからの遷移数が多いものを上位にレコメンドするといった方法や、最近に操作したコンテンツからレコメンド用コンテンツ候補への遷移数を、そのレコメンド用コンテンツ侯補に遷移している全遷移数で除した値が大きなコンテンツ候補を上位にレコメンドするといった方法が考えられる。

順位付けしたコンテンツレコメンド情報は、その順位付けした値によりソートし、ある閾値以下のものを候補から落とすか、あるいは上位Ｎ件以外は候補から落とすといったフィルタリングを行ったり、利用者が一度利用したコンテンツを候補から外すといった順位付けしたコンテンツレコメンド情報の加工を行った後に、コンテンツレコメンド制御部３１０に引き渡される。

［実施の第５形態及び第６形態］
図５は本発明の実施の第５形態及び第６形態を示すシステム構成図で、図１に示した第１形態と同一部分には同一符号を付して詳細な説明を省略する。

図５において、第５形態は、利用者のコンテンツ利用履歴情報を格納管理するコンテンツ利用履歴情報格納管理部１０１と、利用者をある観点からセグメント化した情報を格納管理する利用者セグメント情報格納管理部５１１と、コンテンツ利用履歴情報及び利用者セグメント情報から利用者セグメント毎のコンテンツ利用遷移情報を算出するコンテンツ利用遷移情報算出部１０２と、算出した利用者毎のコンテンツ利用遷移情報を格納管理するコンテンツ利用遷移情報格納管理１０３と、コンテンツメタデータ情報を格納管理するコンテンツメタデータ情報格納管理部１０４と、コンテンツ利用履歴情報とコンテンツ利用遷移情報とコンテンツメタデータ情報と利用者セグメント情報とに基づきコンテンツレコメンド情報を生成するコンテンツレコメンド情報生成部１０５とを備えている。

利用者セグメント情報は、様々な分類方法があり、例えば性別や年齢といった利用者の属性により分類することも考えられるし、各利用者のコンテンツ利用状況を分析し、同じ利用傾向をもつ利用者を同一セグメントに分類するよう設定することも考えられる。

コンテンツ利用遷移情報算出部１０２では、あるコンテンツを利用した直後にそのコンテンツをどの程度利用するかといった情報を、セグメント毎にコンテンツ利用遷移情報として算出する。

コンテンツレコメンド情報生成部１０５では、利用者の過去の利用履歴及びコンテンツメタデータ情報から利用者が現在興味を持つ項目名及び項目値を算出し、更にその情報をメタデータとして持つコンテンツ群を選出し、そのコンテンツ群と利用者セグメント単位のコンテンツ利用遷移情報から、様々な傾向または条件を持つ利用者セグメント毎のコンテンツの利用順序性を意識したコンテンツレコメンド情報の生成を行う。

第６形態は、第５形態に示したコンテンツレコメンド情報生成部１０５が、該利用者に提示するコンテンツレコメンド情報を加工するコンテンツレコメンド情報加工部（図示省略）を含み、例えば該利用者が一度利用したコンテンツを、レコメンド対象から除外するといった利用者のコンテンツ利用履歴情報に基づくコンテンツレコメンド情報の加工を行うものである。

［実施の第７形態及び第８形態］
図６は本発明に実施の第７形態及び第８形態を示すシステム構成図で、図１、図３及び図５に示した第１形態、第３形態及び第５形態と同一部分には同一符号を付して詳細な説明を省略する。

図６において、第７形態は、コンテンツ利用履歴情報格納管理手段は、コンテンツ利用履歴情報格納管理部１０１として、コンテンツ利用遷移情報算出手段は、コンテンツ利用遷移情報算出部１０２として、コンテンツ利用遷移情報格納管理手段は、コンテンツ利用遷移情報格納管理部１０３として、コンテンツメタデータ情報格納管理手段は、コンテンツメタデータ情報格納管理部１０４として、特徴キーワード抽出用コンテンツ利用履歴情報取得手段は、特徴キーワード抽出用利用履歴情報取得部３０６として、レコメンド用特徴キーワード抽出手段は、レコメンド用特徴キーワード抽出部３０７として、レコメンド用コンテンツ候補取得手段は、レコメンド用コンテンツ候補取得部３０８として、レコメンド用コンテンツ順位付け手段は、レコメンド用コンテンツ順位付け部３０９として、コンテンツレコメンド制御手段は、コンテンツレコメンド制御部３１０として、利用者セグメント情報格納管理手段は、利用者セグメント情報格納管理部５１１として、それぞれ実現される。

以下第１形態、第３形態及び第５形態との差分となる機能部分のみを、次に説明する。

利用者セグメント情報格納管理部５１１では、利用者ＩＤと利用者セグメントの対応付けを行う情報を格納管理している。利用者セグメントは、レコメンドパターンＩＤ及びセグメントＩＤで構成されており、外部から利用者情報（利用者ＩＤ、レコメンドパターンＩＤ）を指定すると、利用者セグメント（レコメンドパターンＩＤ、セグメントＩＤ）が一意に特定される。

利用者セグメント情報格納管理部５１１の情報格納管理形式は、特に限定するものではなく、例えば、一般的なリレーショナルデータベースやファイルシステム、メモリ上の一次記憶でも良い。本実施の形態例では、図１１に示す利用者セグメント情報格納テーブルを、リレーショナルデータベースに格納している場合を例として示している。

コンテンツ利用遷移情報算出部１０２では、利用者セグメント情報格納管理部５１１に格納されている利用者セグメント情報に基づき、コンテンツ利用履歴情報格納管理部１０１に格納管理されているコンテンツ利用履歴情報から、利用者セグメント（レコメンドパターンＩＤ及びセグメントＩＤのセツト）毎のコンテンツ利用遷移情報を算出し、コンテンツ利用遷移情報格納管理部１０３に格納されているコンテンツ利用遷移情報を更新する。

コンテンツ利用遷移情報格納管理部１０３では、コンテンツ利用遷移情報算出部１０２で算出されたコンテンツ利用遷移情報を利用者セグメント毎に格納管理している。コンテンツ利用遷移情報格納管理部１０３の情報格納管理形式は、特に限定するものではなく、例えば一般的なリレーショナルデータベースやファイルシステム、メモリ上の一次記憶でも良い。本実施の形態例では、図１２に示すコンテンツ利用遷移情報格納テーブルを、リレーショナルデータベースに格納している場合を例として示している。

レコメンド用コンテンツ順位付け部３０９では、レコメンド用コンテンツ候補取得部３０８から引き渡されたレコメンド用コンテンツ候補情報と、要求元から与えられた利用者情報（利用者ＩＤ、レコメンドパターンＩＤ）により特定されるコンテンツ利用遷移情報とに基づき、レコメンド用コンテンツの順位付けを実施する。

順位付けの方法には、いろいろな方法が考えられるが、例えば、利用者ＩＤとレコメンドパターンＩＤから特定された利用者セグメントのコンテンツ利用遷移情報に着目し、第１形態で提示した手法と同様に、利用者が一番最近に操作したコンテンツからの遷移数が多いものを上位にレコメンドするといった方法や、最近に操作したコンテンツからレコメンド用コンテンツ候補への遷移数を、そのレコメンド用コンテンツ候補に遷移している全遷移数で除した値が大きなコンテンツ候補を上位にレコメンドするといった方法が考えられる。順位付けしたコンテンツレコメンド情報は、コンテンツレコメンド制御部３１０に引き渡される。

コンテンツレコメンド制御部３１０では、要求元の要求に応じて、特徴キーワード抽出用コンテンツ利用履歴情報取得部３０６ヘコンテンツレコメンド情報生成の依頼を出し、また、レコメンド用コンテンツ順位付け部３０９から順位付けされたコンテンツレコメンド情報を取得し、要求元に返却する。コンテンツレコメンド情報生成の依頼の際には、要求元から引き渡された利用者情報（利用者ＩＤ、レコメンドパターンＩＤ）も一緒に渡される。

ここで、本実施の形態の実施手順について述べる。本実施の形態で記述するシステムでは、大きく分けて、実施手順は、
（Ａ）．定期的にコンテンツ利用遷移情報を算出、格納管理するバックグラウンドでバッチ的に実施される手順
（Ｂ）．要求元からの要求に応じて、コンテンツレコメンド情報を生成し返却するリアルタイム的に実施される手順
の２つに分かれる。

以下にそれぞれについての実施手順を示す。

実施手順（Ａ）
１．コンテンツ利用遷移情報算出部１０２では、定期的にコンテンツ利用履歴情報格納管理部１０１から新規コンテンツ利用履歴を取得し、利用者セグメント情報格納管理部５１１に格納管理されている利用者セグメント情報を基に、コンテンツ利用遷移情報格納管理部１０３に格納されている利用者セグメント毎のコンテンツ利用遷移情報を更新する。また、更新の際に使用したコンテンツ利用履歴は、未使用のコンテンツ利用履歴と識別可能とする為に、コンテンツ利用履歴情報格納管埋部１０１の使用フラグを変更する。

実施手順（Ｂ）
１．コンテンツレコメンド制御部３１０は、要求元からの要求に応じて、特徴キーワード抽出用コンテンツ利用履歴情報取得部３０６に、レコメンド要求を発行する。その際に、要求と併せて、要求元から取得した利用者情報（利用者ＩＤ、レコメンドパターンＩＤ）が特徴キーワード抽出用コンテンツ利用履歴情報取得部３０６に渡される。

２．特徴キーワード抽出用コンテンツ利用履歴情報生成部３０６では、コンテンツレコメンド制御部３１０からレコメンド要求が発行されたら、レコメンド要求と同時に引き渡される利用者情報を基に、該利用者のコンテンツ利用履歴の一部をコンテンツ利用履歴情報格納管理部１０１から取得する。また、取得したコンテンツ利用履歴をレコメンド用特徴キーワード抽出部３０７に引き渡す。

３．レコメンド用特徴キーワード抽出部３０７では、引き渡されたコンテンツ利用履歴を基に、該コンテンツのメタデータ情報を、コンテンツメタデータ情報格納管理部１０４から取得し、レコメンド用特徴キーワードを抽出する。また、そのレコメンド用特徴キーワードをレコメンド用コンテンツ候補取得部３０８に引き渡す。

４．レコメンド用コンテンツ候補取得部３０８では、引き渡されたレコメンド用特徴キーワードに基づき、そのキーワードを含むコンテンツ情報を、コンテンツメタデータ情報格納管理部１０４から検索、取得し、その情報をレコメンド用コンテンツ順位付け部３０９に引き渡す。

５．レコメンド用コンテンツ順位付け部３０９では、引き渡されたレコメンド用コンテンツ候補情報を、要求元から与えられた利用者情報（利用者ＩＤ、レコメンドパターンＩＤ）で特定される利用者セグメント（レコメンドパターンＩＤ及びセグメントＩＤのセット）の、コンテンツ利用遷移情報格納管理部１０３に格納管理されているコンテンツ利用遷移情報に基づき順位付けする。また、その順位付けした情報とコンテンツ情報を併せて、コンテンツレコメンド制御部３１０に引き渡す。

６．コンテンツレコメンド制御部３１０では、引き渡された情報を要求元に返却する。

本発明の実施の第１形態及び第２形態を示すシステム構成図。 コンテンツ利用履歴情報テーブル例を示す説明図。 本発明の実施の第３形態を示すシステム構成図。 本発明の実施の第４形態を示すシステム構成図。 本発明の実施の第５形態及び第６形態を示すシステム構成図。 本発明に実施の第７形態及び第８形態を示すシステム構成図。 コンテンツ利用遷移情報格納テーブル例を示す説明図。 コンテンツメタデータ情報例を示す説明図。 レコメンド用コンテンツ順位付け方法例を示す説明図。 レコメンド用コンテンツ順位付け方法例を示す説明図。 利用者セグメント情報格納テーブル例を示す説明図。 コンテンツ利用遷移情報格納テーブル例を示す説明図。 コンテンツ利用遷移情報算出例のフローチャート。 コンテンツ利用遷移情報算出例のフローチャート。 コンテンツ利用遷移情報算出例のフローチャート。 レコメンド用特徴キーワード抽出フローチャート。

符号の説明

１０１…コンテンツ利用履歴情報格納管理部
１０２…コンテンツ利用遷移情報算出部
１０３…コンテンツ利用遷移情報格納管理部
１０４…コンテンツメタデータ情報か格納管理部
１０５…コンテンツレコメンド情報生成部
３０６…特徴キーワード抽出用コンテンツ利用履歴情報取得部
３０７…レコメンド用特徴キーワード抽出部
３０８…レコメンド用コンテンツ候補取得部
３０９…レコメンド用コンテンツ順位付け部
３１０…コンテンツレコメンド制御部
５１１…利用者セグメント情報格納管理部

Claims (17)

1. コンテンツの様々な属性を表現するコンテンツメタデータ情報と、利用者のコンテンツ利用履歴情報とに基づき、利用者にレコメンドするコンテンツ情報を生成するコンテンツレコメンドシステムにおいて、
   利用者のコンテンツ利用履歴情報を格納管理するコンテンツ利用履歴情報格納管理手段と、
   前記コンテンツ利用履歴情報格納管理手段に格納管理されているコンテンツ利用履歴情報に基づき、順序性を含めたコンテンツ間の利用遷移頻度を表すコンテンツ利用遷移情報を算出するコンテンツ利用遷移情報算出手段と、
   前記コンテンツ利用遷移情報算出手段で算出されたコンテンツ利用遷移情報を格納管理するコンテンツ利用遷移情報格納管理手段と、
   コンテンツの様々な属性を表現するコンテンツメタデータ情報を格納管理するコンテンツメタデータ情報格納管理手段と、
   前記コンテンツ利用履歴情報格納管理手段に格納管理されているコンテンツ利用履歴情報と、前記コンテンツメタデータ情報格納管理手段に格納管理されているコンテンツメタデータ情報とを利用し、利用者の興味を持つ特徴キーワードを抽出し、その特徴キーワードを含むコンテンツの集合を、前記コンテンツ利用遷移情報格納管理手段に格納管理されているコンテンツ利用遷移情報に基づき順位付けした、該利用者にレコメンドするコンテンツレコメンド情報を生成するコンテンツレコメンド情報生成手段と、
   を有することを特徴とするコンテンツレコメンドシステム。
2. コンテンツの様々な属性を表現するコンテンツメタデータ情報と、利用者のコンテンツ利用履歴情報とに基づき、利用者にレコメンドするコンテンツレコメンド情報を生成する請求項１記載のコンテンツレコメンドシステムにおいて、
   前記コンテンツレコメンド情報生成手段が、前記コンテンツ利用履歴情報格納管理手段に格納管理されているコンテンツ利用履歴情報を基に、該利用者に提示するコンテンツレコメンド情報の加工を行うコンテンツレコメンド情報加工手段を含む
   ことを特徴とする請求項１記載のコンテンツレコメンドシステム。
3. コンテンツの様々な属性を表現するコンテンツメタデータ情報と、利用者のコンテンツ利用履歴情報とに基づき、利用者にレコメンドするコンテンツレコメンド情報を生成する請求項１記載のコンテンツレコメンドシステムにおいて、
   前記コンテンツレコメンド情報生成手段が、
   前記コンテンツ利用履歴情報格納管理手段に格納管理されているコンテンツ利用履歴情報から、レコメンド用特徴キーワードを抽出する為に用いるコンテンツ利用履歴情報を選別し取得する特徴キーワード抽出用コンテンツ利用履歴情報取得手段と、
   前記特徴キーワード抽出用コンテンツ利用履歴情報取得手段で取得したコンテンツ利用履歴情報に基づき、前記コンテンツメタデータ情報格納管理手段に格納管理されているコンテンツ情報を取得し、レコメンド用特徴キーワードを抽出するレコメンド用特徴キーワード抽出手段と、
   前記レコメンド用特徴キーワード抽出手段で抽出したレコメンド用特徴キーワード情報に基づき、前記コンテンツメタデータ情報格納管理手段からレコメンド用コンテンツ候補群を取得するレコメンド用コンテンツ候補取得手段と、
   前記レコメンド用コンテンツ候補取得手段で取得したレコメンド用コンテンツ候補群を、前記コンテンツ利用遷移情報格納管理手段に格納管埋されているコンテンツ利用遷移情報を基に順位付けしコンテンツレコメンド情報を生成するレコメンド用コンテンツ順位付け手段と、
   前記特徴キーワード抽出用コンテンツ利用履歴情報取得手段にレコメンド要求を発行し、前記レコメンド用コンテンツ順位付け手段からコンテンツレコメンド情報を取得するコンテンツレコメンド制御手段と、
   から構成されることを特徴とする請求項1記載のコンテンツレコメンドシステム。
4. コンテンツの様々な属性を表現するコンテンツメタデータ情報と、利用者のコンテンツ利用履歴情報とに基づき、利用者にレコメンドするコンテンツレコメンド情報を生成する請求項３記載のコンテンツレコメンドシステムにおいて、
   前記レコメンド用コンテンツ順位付け手段が、
   前記コンテンツ利用履歴情報格納管理手段に格納管理されているコンテンツ利用履歴情報に基づき、該利用者に提示するコンテンツレコメンド情報の加工を行うコンテンツレコメンド情報加工手段を含む
   ことを特徴とする請求項３記載のコンテンツレコメンドシステム。
5. コンテンツの様々な属性を表現するコンテンツメタデータ情報と、利用者のコンテンツ利用履歴情報と、利用者をある観点からセグメント化した情報である利用者セグメント情報とに基づき、利用者にレコメンドするコンテンツレコメンド情報を生成するコンテンツレコメンドシステムにおいて、
   利用者のコンテンツ利用履歴情報を格納管理するコンテンツ利用履歴情報格納管理手段と、
   利用者をある観点からセグメント化した情報を格納管理する利用者セグメント情報格納管理手段と、
   前記コンテンツ利用履歴情報格納管理手段に格納管理されているコンテンツ利用履歴情報と、前記利用者セグメント情報格納管理手段に格納管理されている利用者セグメント情報とに基づき、セグメント毎の順序性を含めたコンテンツ間の利用遷移頻度を表すコンテンツ利用遷移情報を算出するコンテンツ利用遷移情報算出手段と、
   前記コンテンツ利用遷移情報算出手段で算出されたコンテンツ利用遷移情報を格納管理するコンテンツ利用遷移情報格納管理手段と、
   コンテンツの様々な属性を表現するコンテンツメタデータ情報を格納管理するコンテンツメタデータ情報格納管理手段と、
   前記コンテンツ利用履歴情報格納管理手段に格納管理されているコンテンツ利用履歴情報と、前記コンテンツメタデータ情報格納管理手段に格納管理されているコンテンツメタデータ情報とを利用し、利用者の興味を持つ特徴キーワードを抽出し、その特徴キーワードを含むコンテンツの集合を、利用者セグメント情報格納管理手段に格納管理されている利用者セグメント情報と前記コンテンツ利用遷移情報格納管理手段に格納管理されているコンテンツ利用遷移情報に基づき順位付けした、該利用者にレコメンドするコンテンツレコメンド情報を生成するコンテンツレコメンド情報生成手段と、
   を有することを特徴とするコンテンツレコメンドシステム。
6. コンテンツの様々な属性を表現するコンテンツメタデータ情報と、利用者のコンテンツ利用履歴情報と、利用者をある観点からセグメント化した情報である利用者セグメント情報とに基づき、利用者にレコメンドするコンテンツレコメンド情報を生成する請求項５記載のコンテンツレコメンドシステムにおいて、
   前記コンテンツレコメンド情報生成手段が、
   前記コンテンツ利用履歴情報格納管理手段に格納管理されているコンテンツ利用履歴情報を基に、該利用者に提示する情報の加工を行うコンテンツレコメンド情報加工手段を含む
   ことを特徴とする請求項５記載のコンテンツレコメンドシステム。
7. コンテンツの様々な属性を表現するコンテンツメタデータ情報と、利用者のコンテンツ利用履歴情報と、利用者をある観点からセグメント化した情報である利用者セグメント情報とに基づき、利用者にレコメンドするコンテンツレコメンド情報を生成する請求項５記載のコンテンツレコメンドシステムにおいて、
   前記コンテンツレコメンド情報生成手段が、
   前記コンテンツ利用履歴情報格納管理手段に格納管理されているコンテンツ利用履歴情報から、レコメンド用特徴キーワードを抽出する為に用いるコンテンツ利用履歴情報を選別し取得する特徴キーワード抽出用コンテンツ利用履歴情報取得手段と、
   前記特徴キーワード抽出用コンテンツ利用履歴情報取得手段で取得したコンテンツ利用履歴情報に基づき、前記コンテンツメタデータ情報格納管埋手段に格納管理されているコンテンツ情報を取得し、レコメンド用特徴キーワードを抽出するレコメンド用特徴キーワード抽出手段と、
   前記レコメンド用特徴キーワード抽出手段で抽出したレコメンド用特徴キーワード情報に基づき、前記コンテンツメタデータ情報格納管理手段からレコメンド用コンテンツ候補群を取得するレコメンド用コンテンツ候補取得手段と、
   レコメンド用コンテンツ候補取得手段で取得したレコメンド用コンテンツ候補群を、前記コンテンツ利用遷移情報格納管理手段に格納管理されている該利用者の属するセグメントのコンテンツ利用遷移情報を基に順位付けし、コンテンツレコメンド情報を生成するレコメンド用コンテンツ順位付け手段と、
   前記特徴キーワード抽出用コンテンツ利用履歴情報取得手段にレコメンド要求を発行し、前記レコメンド用コンテンツ順位付け手段からコンテンツレコメンド情報を取得するコンテンツレコメンド制御手段と、
   から構成されることを特徴とする請求項５記載のコンテンツレコメンドシステム。
8. コンテンツの様々な属性を表現するコンテンツメタデータ情報と、利用者のコンテンツ利用履歴情報と、利用者をある観点からセグメント化した情報である利用者セグメント情報とに基づき、利用者にレコメンドするコンテンツレコメンド情報を生成する請求項７記載のコンテンツレコメンドシステムにおいて、
   前記レコメンド用コンテンツ順位付け手段が、
   前記コンテンツ利用履歴情報格納管理手段に格納管理されているコンテンツ利用履歴情報に基づき、該利用者に提示する情報の加工を行うコンテンツレコメンド情報加工手段を含む
   ことを特徴とする請求項７記載のコンテンツレコメンドシステム。
9. コンテンツの様々な属性を表現するコンテンツメタデータ情報と、利用者のコンテンツ利用履歴情報とに基づき、利用者にレコメンドするコンテンツ情報を生成するコンテンツレコメンド方法において、
   利用者のコンテンツ利用履歴情報を格納管理する手順と、
   前記コンテンツ利用履歴情報を格納管理する手順で格納管理されているコンテンツ利用履歴情報に基づき、順序性を含めたコンテンツ間の利用遷移頻度を表すコンテンツ利用遷移情報を算出する手順と、
   前記コンテンツ利用遷移情報を算出する手順で算出されたコンテンツ利用遷移情報を格納管理する手順と、
   コンテンツの様々な属性を表現するコンテンツメタデータ情報を格納管理する手順と、
   前記コンテンツ利用履歴情報を格納管理する手順で格納管理されているコンテンツ利用履歴情報と、前記コンテンツメタデータ情報を格納管理する手順にて格納管理されているコンテンツメタデータ情報と、を利用し、利用者の興味を持つ特徴キーワードを抽出し、その特徴キーワードを含むコンテンツの集合を、前記コンテンツ利用遷移情報を格納管理する手順にて格納管理されているコンテンツ利用遷移情報に基づき順位付けした、該利用者にレコメンドするコンテンツレコメンド情報を生成する手順と、
   を有することを特徴とするコンテンツレコメンド方法。
10. コンテンツの様々な属性を表現するコンテンツメタデータ情報と、利用者のコンテンツ利用履歴情報と、に基づき、利用者にレコメンドするコンテンツレコメンド情報を生成する請求項９記載のコンテンツレコメンド方法において、
    前記コンテンツレコメンド情報を生成する手順が、
    前記コンテンツ利用履歴情報を格納管理する手順にて格納管理されているコンテンツ利用履歴情報を基に、該利用者に提示するコンテンツレコメンド情報の加工を行うコンテンツレコメンド情報を加工する手順を含む
    ことを特徴とする請求項９記載のコンテンツレコメンド方法。
11. コンテンツの様々な属性を表現するコンテンツメタデータ情報と、利用者のコンテンツ利用履歴情報とに基づき、利用者にレコメンドするコンテンツレコメンド情報を生成する請求項９記載のコンテンツレコメンド方法において、
    前記コンテンツレコメンド情報を生成する手順が、
    前記コンテンツ利用履歴情報を格納管理する手順にて格納管理されているコンテンツ利用履歴情報から、レコメンド用特徴キーワードを抽出する為に用いるコンテンツ利用履歴情報を選別し取得する手順と、
    前記特徴キーワード抽出用コンテンツ利用履歴情報を取得する手順で取得したコンテンツ利用履歴情報に基づき、前記コンテンツメタデータ情報を格納管理する手順にて格納管理されているコンテンツ情報を取得し、レコメンド用特徴キーワードを抽出する手順と、
    前記レコメンド用特徴キーワードを抽出する手順で抽出したレコメンド用特徴キーワード情報に基づき、前記コンテンツメタデータ情報を格納管理する手順からレコメンド用コンテンツ候補群を取得する手順と、
    前記レコメンド用コンテンツ候補群を取得する手順で取得したレコメンド用コンテンツ候補群を、前記コンテンツ利用遷移情報を格納管理する手順にて格納管埋されているコンテンツ利用遷移情報を基に順位付けしコンテンツレコメンド情報を生成するレコメンド用コンテンツを順位付けする手順と、
    前記特徴キーワード抽出用コンテンツ利用履歴情報を取得する手順にてレコメンド要求を発行し、前記レコメンド用コンテンツを順位付けする手順からコンテンツレコメンド情報を取得するコンテンツレコメンドを制御する手順と、
    から構成されることを特徴とする請求項９記載のコンテンツレコメンド方法。
12. コンテンツの様々な属性を表現するコンテンツメタデータ情報と、利用者のコンテンツ利用履歴情報とに基づき、利用者にレコメンドするコンテンツレコメンド情報を生成する請求項１１記載のコンテンツレコメンド方法において、
    前記レコメンド用コンテンツを順位付けする手順が、
    前記コンテンツ利用履歴情報を格納管理する手順にて格納管理されているコンテンツ利用履歴情報に基づき、該利用者に提示するコンテンツレコメンド情報の加工を行うコンテンツレコメンド情報を加工する手順を含む
    ことを特徴とする請求項１１記載のコンテンツレコメンド方法。
13. コンテンツの様々な属性を表現するコンテンツメタデータ情報と、利用者のコンテンツ利用履歴情報と、利用者をある観点からセグメント化した情報である利用者セグメント情報とに基づき、利用者にレコメンドするコンテンツレコメンド情報を生成するコンテンツレコメンド方法において、
    利用者のコンテンツ利用履歴情報を格納管理する手順と、
    利用者をある観点からセグメント化した情報を格納管理する手順と、
    前記コンテンツ利用履歴情報を格納管理する手順にて格納管理されているコンテンツ利用履歴情報と、前記利用者セグメント情報を格納管理する手順にて格納管理されている利用者セグメント情報とに基づき、セグメント毎の順序性を含めたコンテンツ間の利用遷移頻度を表すコンテンツ利用遷移情報を算出する手順と、
    前記コンテンツ利用遷移情報を算出する手順で算出されたコンテンツ利用遷移情報を格納管理する手順と、
    コンテンツの様々な属性を表現するコンテンツメタデータ情報を格納管理する手順と、
    前記コンテンツ利用履歴情報を格納管理する手順にて格納管理されているコンテンツ利用履歴情報と、前記コンテンツメタデータ情報を格納管理する手順にて格納管理されているコンテンツメタデータ情報とを利用し、利用者の興味を持つ特徴キーワードを抽出し、その特徴キーワードを含むコンテンツの集合を、利用者セグメント情報を格納管理する手順にて格納管理されている利用者セグメント情報と前記コンテンツ利用遷移情報を格納管理する手順にて格納管理されているコンテンツ利用遷移情報に基づき順位付けした、該利用者にレコメンドするコンテンツレコメンド情報を生成する手順と、
    を有することを特徴とするコンテンツレコメンド方法。
14. コンテンツの様々な属性を表現するコンテンツメタデータ情報と、利用者のコンテンツ利用履歴情報と、利用者をある観点からセグメント化した情報である利用者セグメント情報とに基づき、利用者にレコメンドするコンテンツレコメンド情報を生成する請求項１３記載のコンテンツレコメンド方法において、
    前記コンテンツレコメンド情報を生成する手順が、
    前記コンテンツ利用履歴情報を格納管理する手順にて格納管理されているコンテンツ利用履歴情報を基に、該利用者に提示する情報の加工を行うコンテンツレコメンド情報を加工する手順を含む
    ことを特徴とする請求項１３記載のコンテンツレコメンド方法。
15. コンテンツの様々な属性を表現するコンテンツメタデータ情報と、利用者のコンテンツ利用履歴情報と、利用者をある観点からセグメント化した情報である利用者セグメント情報とに基づき、利用者にレコメンドするコンテンツレコメンド情報を生成する請求項１３記載のコンテンツレコメンド方法において、
    前記コンテンツレコメンド情報を生成する手順が、
    前記コンテンツ利用履歴情報を格納管理する手順にて格納管理されているコンテンツ利用履歴情報から、レコメンド用特徴キーワードを抽出する為に用いるコンテンツ利用履歴情報を選別し取得する特徴キーワード抽出用コンテンツ利用履歴情報を取得する手順と、
    前記特徴キーワード抽出用コンテンツ利用履歴情報を取得する手順で取得したコンテンツ利用履歴情報に基づき、前記コンテンツメタデータ情報を格納管埋する手順にて格納管理されているコンテンツ情報を取得し、レコメンド用特徴キーワードを抽出するレコメンド用特徴キーワードを抽出する手順と、
    前記レコメンド用特徴キーワードを抽出する手順で抽出したレコメンド用特徴キーワード情報に基づき、前記コンテンツメタデータ情報を格納管理する手順からレコメンド用コンテンツ候補群を取得するレコメンド用コンテンツ候補を取得する手順と、
    レコメンド用コンテンツ候補を取得する手順で取得したレコメンド用コンテンツ候補群を、前記コンテンツ利用遷移情報を格納管理する手順にて格納管理されている該利用者の属するセグメントのコンテンツ利用遷移情報を基に順位付けし、コンテンツレコメンド情報を生成するレコメンド用コンテンツを順位付けする手順と、
    前記特徴キーワード抽出用コンテンツ利用履歴情報を取得する手順にレコメンド要求を発行し、前記レコメンド用コンテンツを順位付けする手順からコンテンツレコメンド情報を取得するコンテンツレコメンドを制御する手順と、
    から構成されることを特徴とする請求項１３記載のコンテンツレコメンド方法。
16. コンテンツの様々な属性を表現するコンテンツメタデータ情報と、利用者のコンテンツ利用履歴情報と、利用者をある観点からセグメント化した情報である利用者セグメント情報とに基づき、利用者にレコメンドするコンテンツレコメンド情報を生成する請求項１５記載のコンテンツレコメンド方法において、
    前記レコメンド用コンテンツを順位付けする手順が、
    前記コンテンツ利用履歴情報を格納管理する手順にて格納管理されているコンテンツ利用履歴情報に基づき、該利用者に提示する情報の加工を行うコンテンツレコメンド情報を加工する手順を含む
    ことを特徴とする請求項１５記載のコンテンツレコメンド方法。
17. 前記請求項９から請求項１５のいずれかに記載のコンテンツレコメンド方法における手順を、コンピュータに実行させるためのプログラムとした
    ことを特徴とするコンテンツレコメンドプログラム。
    

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