JP2007328414A - コンテンツ配信システム - Google Patents

Abstract

【課題】利用者の個人情報を必ずしもサーバに通知しなくても、利用者が所望するコンテンツを該利用者に推薦することのできる、少なくとも１つのクライアントに対してコンテンツ群を配信するコンテンツ配信システムを提供する。
【解決手段】サーバ側コンテンツ探索手段とクライアント側コンテンツ探索手段とを具備する。サーバ側コンテンツ探索手段は、配信対象となるコンテンツ群と該個人情報との関連性を示した相関関係情報を、メタ情報、および、前記利用者の個人情報を利用して生成し、全クライアントに対して、該相関関係情報、メタ情報、および、配信対象コンテンツ群を配信する。一方、クライアント側コンテンツ探索手段は、前記相関関係情報、前記メタ情報、および、利用者がクライアント端末内に保持した該利用者の個人情報に基づいて、配信されるコンテンツ群の中から、コンテンツを取捨選択する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、少なくとも１つのクライアントに対してコンテンツ群を配信するサーバ・クライアント型コンテンツ配信システムに関する。

携帯電話やPHS、小型のモバイル端末を持ち歩く利用者は、無線ネットワーク環境を介して受信した前記端末上で、テキスト、画像、音楽、動画などさまざまな情報を取得・閲覧・利用する。このとき、利用者は、プル型コンテンツ配信技術に従ってコンテンツをサーバに要求しダウンロードすることで所望の情報を取得する場合だけでなく、プッシュ型コンテンツ配信技術に従ってサーバが複数の端末に対して配信するコンテンツ群の中から、所望の情報を取得する場合も存在する。

プッシュ型コンテンツ配信技術では、端末からサーバに対するアクセス要求がなくても、１つのコンテンツを複数の利用者に対して配信できるため、大多数の利用者に対するコンテンツ配信に有効である。しかし、配信するコンテンツ群には多様性、共用性が必要であり、そのコンテンツ数の増加は必然である。そのため、利用者には、配信されるコンテンツの中から、自分の興味のあるコンテンツを探し出す手間が必要となる。

コンテンツ配信において、これまでに、利用者自身の趣味嗜好に関する情報を利用して、利用者によるコンテンツ探索の手間を軽減する技術について検討されている。下記の特許文献１では、利用者が個人情報をあらかじめ登録しておき、クライアント端末が該個人情報をサーバに送信することにより、サーバは該個人情報に関連する情報を収集した後、クライアント端末に対して収集した情報を配信するものである。

一方、下記の特許文献２では、コンテンツ群の中から、定常的なプロファイル情報と、利用者が過去にコンテンツを選択したときの状況を記録したプロファイル情報の両方を利用して、そのときの利用者の状況に適したコンテンツを推薦するものである。
特開２００１−２０２３１０号公報 特開２００５−１６５４５４号公報

上述した従来技術には以下のような問題がある。特許文献１では、利用者が登録した個人情報に関連する情報のみを配信することから、多数存在する情報群の中から、利用者の趣味嗜好に一致しない情報を除去する手間が低減される。

しかし、本技術による情報提供サービスを受けるには、利用者自身の趣味嗜好に関する情報を必ずサーバに送信する必要があった。そのため、サーバ管理あるいはネットワーク環境の不備により、利用者がサーバに通知した該個人情報に対して、情報漏洩の問題が発生する可能性がある。その結果、前記情報漏洩を危惧して個人情報をサーバに通知したくない利用者は、該個人情報を通知することなく、前記のような情報提供サービスを受けることはできない。

一方、特許文献２では、過去にコンテンツを選択したときの状況（時刻情報、位置情報、スケジュール情報、服装情報）も考慮して、現在の利用者の状況に適したコンテンツを推薦することから、多数のコンテンツ群から所望のコンテンツを検索する手間が低減される。

しかし、ある程度の履歴（コンテンツの選択結果）を記憶させておかねばならい。たとえ、他の利用者の履歴情報を利用してコンテンツを推薦しても、嗜好の違いにより、それらのコンテンツ群の中に所望のコンテンツが含まれているかどうか不明であり、逆に、新たに所望のコンテンツを探索する手間が発生する可能性がある。

本発明は、前記した従来技術に鑑みてなされたものであり、その目的は、利用者の個人情報を必ずしもサーバに通知しなくても、利用者が所望するコンテンツを該利用者に推薦することのできる、少なくとも１つのクライアントに対してコンテンツ群を配信するコンテンツ配信システムを提供することにある。

前記した目的を達成するために、本発明は、少なくとも１つのクライアントに対してコンテンツ群を同報配信するサーバ・クライアント型コンテンツ配信システムであって、利用者の個人情報を利用してコンテンツを推薦するためのコンテンツ探索手段を、サーバ側コンテンツ探索手段とクライアント側コンテンツ探索手段とに２分した点に第１の特徴がある。

また、本発明は、前記サーバ側コンテンツ探索手段は、配信対象となるコンテンツ群と該個人情報との関連性を示した相関関係情報を、メタ情報、および、前記利用者の個人情報を利用して生成する手段と、コンテンツの配信先となる全クライアントに対して、前記相関関係情報、メタ情報、および、配信対象コンテンツ群を配信する手段とを具備し、前記クライアント側コンテンツ探索手段は、前記相関関係情報、前記メタ情報、および、利用者がクライアント端末内に保持した該利用者の個人情報に基づいて、配信されるコンテンツ群の中から、コンテンツを取捨選択する手段を具備した点に第２の特徴がある。

本発明は、前記サーバ側コンテンツ探索手段が、決定木の理論に基づいて、前記相関関係情報を生成し、前記クライアント側コンテンツ探索手段は、上記と同じ決定木の理論に基づいて、配信されるコンテンツ群の中から、コンテンツを取捨選択するようにした点に第３の特徴がある。

さらに、本発明は、前記クライアント側コンテンツ探索手段が、前記サーバ側コンテンツ探索手段が同報配信した相関関係情報を受信し、利用者の個人情報に応じた相関関係情報も利用してコンテンツの取捨選択するようにした点に第４の特徴がある。

本発明によれば、利用者の個人情報を利用してコンテンツを推薦するにあたって、その探索手段をサーバ側、および、クライアント側に分散することにより、少なくとも１つのクライアントに対してコンテンツを同報配信しても、各利用者の嗜好に応じたコンテンツを推薦することができる。

本発明によれば、利用者は、個人情報を必ずしもサーバに通知しなくても、該利用者の個人情報に適したコンテンツを推薦することができる。これは、サーバにおいて、一部のクライアントから通知された個人情報だけを利用して、配信対象コンテンツ群と該個人情報群との関連性を示した相関関係情報を生成し、全クライアントに同報配信した後、各クライアントが、該相関関係情報、各利用者の個人情報、および、メタ情報を利用して、配信されるコンテンツ群の中からコンテンツを取捨選択するためである。したがって、個人情報漏洩などの問題を危惧して、個人情報をサーバに通知したくない利用者であっても、個人情報をサーバに通知した利用者と同様、該利用者に応じたコンテンツを推薦することができる。

本発明によれば、全クライアントのための相関関係情報の生成、および、各クライアントでのコンテンツの選択にあたって、決定木の理論を利用する。その他に、各利用者の個人情報に適したコンテンツの推薦を実現するためのXML形式のルールを利用したり、エージェントシステムを利用したりも考えられるが、決定木の理論を利用することにより、処理の軽量化、システム構築の容易化を実現できる。

本発明によれば、全クライアントに共通した相関関係情報、および、利用者の個人情報の双方を利用して、該利用者に対してコンテンツを推薦できる。このとき、クライアント側コンテンツ探索手段において、該相関関係情報を、該利用者の個人情報に基づいて個人化したものを、該利用者の個人情報とみなしてもよい。これにより、クライアント側コンテンツ探索手段では、全クライアントに共通した相関関係情報、および、個人化した相関関係情報を利用した、コンテンツの選択も可能である。また、利用者の個人情報として、あらかじめ利用者が登録した情報だけでなく、コンテンツ取得時の該利用者の意向を反映してもよい。このとき、例えば、該個人情報を偽る意向であっても、該利用者に対するコンテンツ推薦は、該利用者のクライアント端末内でのみ行われるため、サーバに通知する個人情報内に該意向を反映しない限り、他の利用者に対して影響を与えることはない。

本発明によれば、相関関係情報の生成にあたって、利用者の個人情報、または、利用者による配信対象コンテンツ群に対する嗜好情報と、配信対象コンテンツ群のメタ情報とを利用することに限定しない。例えば、利用者周辺の環境・状況に関連した情報や、利用者の時間的な行動情報を利用することにより、コンテンツ取得時の利用者に関するその場面の情報を反映して、コンテンツの推薦が可能となる。また、該配信対象コンテンツ群以外のコンテンツに対する嗜好情報や購買情報を利用することにより、利用者の嗜好情報をより幅広く反映したコンテンツの推薦が可能となる。さらに、コンテンツ自体を解析して得られる特徴データとして、メタ情報では表現できない情報、例えば音楽コンテンツの場合であれば、曲の調子や雰囲気など、を取得できた場合、前記利用者周辺の環境・状況に関連した情報も踏まえたコンテンツの推薦が可能となる。

本発明は、以下の説明から明らかになるように、次の特徴がある。すなわち、本発明は、利用者の個人情報を利用してコンテンツを推薦するためのコンテンツ探索手段を２分し、それぞれをサーバとクライアントの双方に配置することを特徴とする。

本発明に係るコンテンツ配信システムでは、利用者の許可を得てサーバに通知された個人情報だけを利用して、サーバ側コンテンツ探索手段が、配信対象となるコンテンツ群と、該個人情報間の関連性を示した関連情報を生成し、コンテンツの配信先となる全クライアントに対して、前記関連情報、メタ情報、および、配信対象コンテンツ群を配信することを特徴とする。

本発明に係るコンテンツ配信システムでは、クライアント側コンテンツ探索手段が、前記関連情報、前記メタ情報、および、利用者がクライアント端末内に保持した個人情報を利用して、前記配信対象コンテンツ群の中から、受信するコンテンツを取捨選択することを特徴とする。

本発明に係るコンテンツ配信システムでは、関連情報生成手段において、メタ情報と個人情報を利用して、決定木の理論に基づいて実施することを特徴とする。

また、本発明に係るコンテンツ配信システムでは、クライアント側コンテンツ探索手段において、コンテンツの取捨選択を、上記と同じ決定木の理論に基づいて実施することを特徴とする。

以下に、図面を参照して、本発明の一実施形態を詳細に説明する。図１は、本発明の一実施形態として、コンテンツ配信システムの構成を概略的に示すブロック図である。

本システムは、少なくとも１つのクライアントに対してコンテンツ配信可能なサーバ１、および、該サーバ１からのコンテンツを受信可能なクライアント２から構成される。

サーバ１は、受信部１１、個人情報管理部１２、関連情報生成部１３、および、送信部１４から構成され、個人情報DB１５、コンテンツDB１６、メタ情報DB１７、および、関連情報１８を管理している。また、クライアント２は、受信部２１、判定部２２、個人情報管理部２３、送信部２４、および、アプリケーション部２５から構成され、コンテンツDB２６、および、個人情報２７を管理している。前記関連情報生成部１３、送信部１４、個人情報DB１５、コンテンツDB１６、メタ情報DB１７、および、関連情報１８は、サーバ側コンテンツ探索手段を構成し、前記受信部２１、判定部２２、および個人情報２７はクライアント側コンテンツ探索手段を構成している。

クライアント２において、利用者の個人情報２７をサーバ１に送信するかどうかを利用者が選択でき、その結果に基づいて、個人情報管理部２３は、個人情報２７を送信部２４に通知するか、もしくは、通知しないかを判断する。送信部２４は、個人情報管理部２３から通知された個人情報をサーバ１に送信する。なお、前記利用者の個人情報をサーバ１に送信するかどうかの選択などは、例えばユーザＩＦ３を用いて行うことができる。

サーバ１において、受信部１１は、クライアント２が送信する個人情報を受信し、個人情報管理部１２に通知する。個人情報管理部１２は、クライアント２から受信した個人情報を個人情報DB１５に格納する。また、配信対象となるコンテンツ群はコンテンツDB１６にて管理しており、各コンテンツに関するメタ情報は、メタ情報DB１７として管理している。関連情報生成部１３は、前記個人情報DB１５、および、前記メタ情報DB１７から、コンテンツ群と個人情報の関連性を集約したコンテンツ‐クライアント関連情報１８を生成する。送信部１４は、コンテンツDB１６からのコンテンツ群に、メタ情報DB１７からのメタ情報、関連情報１８を加えて少なくとも１つのクライアントに対して配信する。

クライアント２において、受信部２１は、前記サーバ１が配信するコンテンツ群、メタ情報、関連情報を受信する。このとき、判定部２２は、メタ情報、関連情報、および、クライアント２上で管理している利用者の個人情報に基づいて、前記コンテンツ群の中から、蓄積するコンテンツを取捨選択する。アプリケーション部２５は、上記によりコンテンツDB２６に蓄積されたコンテンツを利用する。

以下、本実施形態におけるコンテンツ配信システムの動作を詳細に説明する。図２は、サーバ１における処理シーケンスを示すフローチャート、図３は、クライアント２における処理シーケンスを示すフローチャートである。

図２のステップＳ１では、配信データのスケジューリングがなされ、ステップＳ２では、コンテンツ配信がなされる。ステップＳ３では、コンテンツ配信が終了したか否かの判断がなされ、この判断が否定の時にはステップＳ４に進んで受信部１１により個人情報の受信が行われる。所定の個人情報の受信が終了するとあるいは個人情報の受信がない場合にはステップＳ５に進み、個人情報管理部１２にて受信した個人情報の管理が行われる。次いで、ステップＳ６では、関連情報生成部１３は関連情報１８を生成する。上記の処理が繰り返し行われ、ステップＳ３の判断が肯定になると、サーバ１の処理は終了する。

図３のステップＳ１１では、アプリーケーション部２５が起動される。ステップＳ１２では、個人情報が入力済みか否かの判断がなされ、この判断が否定の時にはステップＳ１３に進んで、個人情報が例えばユーザＩＦ３から行われる。なお、個人情報が入力済みの場合には、ステップＳ１３をスキップしてステップＳ１４に進む。ステップＳ１４では、個人情報のサーバ１へのアップロードが許可されているか否かの判断がなされ、許可されている場合にはステップＳ１５に進んで送信部２４から個人情報が送信される。ステップＳ１６では、受信部２１がサーバ１からコンテンツを受信し、ステップＳ１７ではコンテンツの受信が終了したか否かの判断がなされる。この判断が否定の時にはステップＳ１８に進んで判定部２２にてコンテンツを購入対象リストに追加するか否かの判断がなされる。なお、この処理の詳細あるいは具体例は後述する。

この判断おいて、コンテンツを購入対象リストに追加するコンテンツは該リストに追加される。ステップＳ１９では、コンテンツを購入するか否かの判断がなされ、この判断が否定の時にはステップＳ１６に戻って再度前記したステップＳ１７，Ｓ１８の処理が行われる。一方、ステップＳ１９の判断が肯定の時にはステップＳ２０に進んでコンテンツの蓄積がなされる。そして、前記ステップＳ１６に戻る。上記の処理が繰り返し行われ、ステップＳ１７の判断が肯定になると、処理を終了する。

次に、配信するコンテンツとして音楽データを、本システムを利用したサービスとして音楽データの販売サービスを想定して、本実施形態の動作を説明する。

前記サービスにおいて、サーバ１は、少なくとも一つのクライアントに対して前記音楽データ群を配信し、利用者は、端末が受信する前記音楽データ群の中から所望の音楽データを購入し、蓄積することで、購入した音楽データをいつでも聴くことができる。

図４は、音楽データと共にクライアントに配信される音楽データに関する属性（メタ情報）を示し、配信対象である音楽データに関する属性名、および、その値に関する定義域を示す。音楽データに関する属性とは、「音楽ID」、「タイトル」、「歌手ID」、「ジャンル」、「発売日」、「販売価格」、「人気度（セールスランキング）」があり、歌手に関する属性として、「歌手ID」、「歌手名」、「年齢」、「性別」、「構成（ソロ／グループ）」がある。「ジャンル」の項は、「ポップス」、「ロック」、「クラシック」など、各音楽データをいくつかの種類に分類したときの値を示す。ただし、音楽データ自体から自動的に解析した特徴量を使用してもよい。つまり、各音楽データから、「ポップス度」、「ロック度」、「クラシック度」などのベクトル成分に分解して特徴量を算出する方法でもよい。

また、図５は、クライアント２上で管理する利用者の個人情報に関する属性名、および、その値に関する定義域を示す。個人情報に関する属性とは、「名前」、「年齢」、「性別」、「購買履歴ID」があり、購買履歴に関する属性として、「購買履歴ID」、「音楽のタイトル」、「歌手ID」、「購入日」、「購入金額」、「曲に対する評価」がある。

前記個人情報において、「名前」、「年齢」、「性別」は、本システムを利用したアプリケーションを通じて利用者が手動で入力するものであり、「購買履歴」は、前記アプリケーションを通じて利用者が音楽コンテンツを購入した際に、本システムが自動的に保存するものである。

さらに、クライアント２上で管理される前記個人情報は、自動的にサーバ１にアップロードされる。ただし、これは、利用者の判断に委ねられるものであり、アプリケーションにおいて、個人情報をサーバ１にアップロードするか否かを手動で選択できる機能を設け、その是非を個人情報管理部２３が保持する。
クライアント２における送信部２４は、個人情報管理部２３において保持された上記是非に応じて、前記個人情報をサーバ１にアップロードするかどうか判断する。

サーバ１における受信部１１は、各クライアント２から送信される個人情報を個人情報管理部１２に転送し、個人情報管理部１２は、前記個人情報群を個人情報DB１５に蓄積する。図６は、個人情報DB１５に関する属性名、および、その値に関する定義域を示す。個人情報DB１５は、「利用者テーブル」と「購買履歴テーブル」で構成される。利用者テーブルに関する属性とは、「利用者ID」、「名前」、「年齢」、「性別」、「購買履歴ID」があり、購買履歴テーブルに関する属性とは、「利用者ID」、「購買履歴ID」、「購入した音楽のタイトル」、「歌手名」、「購入日」、「購入金額」、「曲に対する評価」がある。

サーバ１における関連情報生成部１３は、前記個人情報DB１５、および、前記メタ情報DB１７から、コンテンツ群と個人情報の関連性を集約したコンテンツ‐クライアント関連情報１８を生成する。前記関連情報１８は、決定木の理論に基づいて生成する。本実施形態では、前記決定木生成時のアルゴリズムとして、周知のC4.5を利用する。該アルゴリズムC4.5では、既存のデータを基に決定木やルールを生成し、生成された決定木やルールを使用して未知のデータに対して予測を行う。

前記コンテンツ−クライアント関連情報の生成にあたって、個人情報DB１５、および、メタ情報DB１７から、利用者に関する情報として、「年齢」、「性別」、音楽に関する情報として、「音楽ID」、「曲に対する評価」に関する情報を利用する。

図７は、個人情報DB１５、および、メタ情報DB１７から検索して作成したテーブルの属性名、属性名に対する略称、および、その値に関する定義域を示す。

前記アルゴリズムC4.5では、決定木生成にあたって、namesファイルとdataファイルの２種類のファイルを必要とする。

図８は、本実施形態において利用するnamesファイル３１とdataファイル３２の例である。namesファイル３１は、一行目には、「曲に対する評価」の値である１から５までの整数値をリスト形式で記述し、それ以下の行には、図７に示したテーブルのその他の属性名とその定義域を記述する。u-ageとm-idは連続する整数値であるため「continuous」で表現され、u-sexは「male」と「female」のどちらかの値をとる。一方、dataファイル３２は、図７に示したテーブルの属性名に対する値をリスト形式で一行ごとに記述する。

関連情報生成部１３は、前記アルゴリズムC4.5におけるc4.5コマンドを利用して、namesファイル３１、および、dataファイル３２から1つの決定木を生成する。図９は、図８のnamesファイル３１、および、dataファイル３２から生成された決定木の例を示す。この決定木は、namesファイル内で定義された属性名に関する条件式が含まれる。つまり、前記namesファイルの一行目に定義したクラス「曲に対する評価」に関して、前記dataファイルからC4.5アルゴリズムによって得られた特徴として、一階層目ではm-idが２以下かそれよりも大きいかで分類でき、さらに、m-idが２以下の場合でも、m-idが１以下かそれよりも大きいかで分類できることを示している。その他のノードに関しても同様である。

なお、図９の葉ノードにおいて、括弧の前の値は、上述のように分類された時のクラスを示し、括弧内でスラッシュ（／）の前の値は、dataファイル内の項目（各行）の中で、上述のように分類された項目の数を示し、スラッシュの後の値は、スラッシュ前に記載の項目の中で、括弧の前のクラス値ではなかった（エラーとなった）項目の数を示す。エラーがなかった場合には、前記スラッシュ後の値は記載されない。関連情報生成部１３は、この決定木をコンテンツ‐クライアント関連情報として保持する。

サーバ１における送信部１４は、少なくとも１つのクライアントに対して、コンテンツDB１６内の音楽データ群を配信すると同時に、メタ情報、および、前記関連情報を配信する。

クライアント２における受信部２１は、前記サーバ１から配信される音楽データ群、メタ情報、関連情報を受信し、判定部２２に転送する。クライアントにおける判定部２２は、メタ情報、関連情報、および、クライアント上で管理している個人情報２７に基づいて、前記音楽データ群の中から、蓄積する音楽データを取捨選択する（図３のステップＳ１８の処理）。本実施形態では、前記サーバにおける関連情報生成部１３と同様に、C4.5アルゴリズムを利用する。つまり、前記C4.5アルゴリズムにおけるconsultコマンドを利用して、namesファイル、および、前記決定木で表された関連情報から、クラス「曲に対する評価」を予測する。

前述のように、前記アルゴリズムC4.5では、図９のように生成された決定木において、ノードに示された条件式に従って葉ノードまで辿る。このときの条件式で利用されるのが、namesファイル内で定義された属性名である。

図１０は、図９の決定木から予測された結果を示す。この予測結果は、前記決定木に対して、m-id、および、u-ageの２変数の条件の下でのestimation値を算出したものである。ただし、u-ageなど、namesファイル内で定義された属性名において、前記個人情報に関する属性名が存在する場合には、前記u-ageの属性値の違いにより、前記estimation値の算出結果が変わる。つまり、前記決定木で示された関連情報を、複数のクライアントに対して配信しても、個人情報が異なる場合には、同じ曲であっても異なる評価値を予測する。図１０の判定結果では、個人情報としてのクライアントの年齢（u-age）は２２才とされている。

さらに、判定部２２は、上記のように予測したestimation値（定義域：１〜５）に対して、音楽データを蓄積するか、蓄積せずに破棄するかを判断する。例えば、評価値値が１〜２であれば蓄積せず破棄し、３〜５であれば蓄積するという判断となる。１つの音楽データに複数の評価値がある場合には該評価値の右隣に記されている該評価値の割合を示す「％」の一番大きい評価値を用いる。これにより、複数のクライアントに対して共通して配信したコンテンツ群であっても、クライアント毎に、個人情報に適したコンテンツの取捨選択が可能となる。図１０の例では、評価値が３〜５であるm-idが１，３，４，および、５の音楽データが蓄積される。

ここで、蓄積された音楽データは、利用者がアプリケーションを通じて視聴し、購入するかどうかを判断する。このとき、音楽データを購入した場合は、アプリケーション部２５から個人情報管理部２３に対して、購入した情報を転送し、個人情報である履歴情報を更新する。

本発明は前記実施形態に限定されず、次の変形が可能である。すなわち、本発明に係るコンテンツ配信システムでは、関連情報の生成手段において、利用者からの個人情報をまったく取得していない場合には、配信対象コンテンツのメタ情報、および、コンテンツ自体をサンプリングした際に得られる特徴データを利用して、該コンテンツ群をクラスタリングすることで、前記関連情報を生成してもよい。

本発明に係るコンテンツ配信システムでは、関連情報の生成手段において、前記配信対象コンテンツ群以外のコンテンツに対する嗜好情報、購買履歴、もしくは、利用者周辺の環境・状況に関連した情報、もしくは、利用者の時間的な行動情報に基づいて、前記関連情報を生成してもよい。

本発明によれば、利用者が個人情報を必ずしもサーバに通知することなく、一部のクライアントが通知した個人情報だけを利用して生成した関連情報を、全クライアントに配信した後、各クライアント端末上で、各個人の個人情報、前記関連情報、および、メタ情報を利用して、コンテンツの取捨選択を行うことから、個人情報をサーバに通知したくない利用者に対しても、該利用者の嗜好に適したコンテンツを配信できる。このとき、個人情報をサーバに通知した利用者も、通知していない利用者も平等なコンテンツ配信サービスを実現できる。

本発明によれば、クライアントにおいてコンテンツを取捨選択するために生成する関連情報を生成するにあたって、利用者の配信対象コンテンツ群に対する嗜好情報だけでなく、コンテンツ自体から抽出された特徴量、該配信対象コンテンツ群以外のコンテンツ群に対する嗜好情報、購買履歴、利用者周辺の環境・状況、利用者の時間的な行動情報も利用できる。そのため、本発明に係るコンテンツ配信サービスでは、コンテンツの種別、ネットワーク環境、クライアントの種別を問わない。

本発明によれば、サーバからクライアントに対して同報配信される関連情報を、クライアント端末上で各利用者の嗜好情報に応じて個人化することも可能である。その結果、より利用者に適したコンテンツの提供が可能となる。

本発明の一実施形態のコンテンツ配信システムの概略の構成を示すブロック図である。 サーバにおける処理シーケンスを示すフローチャートである。 クライアントにおける処理シーケンスを示すフローチャートである。 配信対象音楽データに関する属性（メタ情報）を示す図である。 クライアント上で管理する利用者の個人情報に関する属性を示す図である。 個人情報ＤＢに関する属性を示す図である。 個人情報DB、および、メタ情報DBから検索して作成した属性を示す図である。 決定木作成時に利用するnamesファイルとdataファイルの一例を示す図である。 図８から生成された決定木の一例を示す図である。 図９からアルゴリズムC4.5に基づいて判定された結果を示す図である。

符号の説明

１・・・サーバ、２・・・クライアント、１１・・・受信部、１２・・・個人情報管理部、１３・・・関連情報生成部、１４・・・送信部、２１・・・受信部、２２・・・判定部、２３・・・個人情報管理部、２４・・・送信部、２５・・・アプリケーション部。

Claims (6)

1. 少なくとも１つのクライアントに対してコンテンツ群を同報配信するサーバ・クライアント型コンテンツ配信システムであって、
   利用者の個人情報を利用してコンテンツを推薦するためのコンテンツ探索手段を、サーバ側コンテンツ探索手段とクライアント側コンテンツ探索手段とに２分したことを特徴とするコンテンツ配信システム。
2. 請求項１に記載のコンテンツ配信システムであって、
   前記サーバ側コンテンツ探索手段は、配信対象となるコンテンツ群と該個人情報との関連性を示した相関関係情報を、メタ情報、および、前記利用者の個人情報を利用して生成する手段と、コンテンツの配信先となる全クライアントに対して、前記相関関係情報、メタ情報、および、配信対象コンテンツ群を配信する手段とを具備し、
   前記クライアント側コンテンツ探索手段は、前記相関関係情報、前記メタ情報、および、利用者がクライアント端末内に保持した該利用者の個人情報に基づいて、配信されるコンテンツ群の中から、コンテンツを取捨選択する手段を具備したことを特徴とするコンテンツ配信システム。
3. 請求項２に記載のコンテンツ配信システムであって、
   前記サーバ側コンテンツ探索手段は、決定木の理論に基づいて、前記相関関係情報を生成し、
   前記クライアント側コンテンツ探索手段は、上記と同じ決定木の理論に基づいて、配信されるコンテンツ群の中から、コンテンツを取捨選択することを特徴とするコンテンツ配信システム。
4. 請求項２に記載のコンテンツ配信システムにおいて、
   前記クライアント側コンテンツ探索手段は、前記サーバ側コンテンツ探索手段が同報配信した相関関係情報を受信し、利用者の個人情報に応じた相関関係情報も利用してコンテンツの取捨選択することを特徴とするコンテンツ配信システム。
5. 請求項２に記載のコンテンツ配信システムにおいて、
   前記クライアント側コンテンツ探索手段は、前記利用者の個人情報に応じた相関関係情報を生成する際、利用者の名前、年齢、性別、配信対象コンテンツ群に対する嗜好情報や購買情報を含むことを特徴とするコンテンツ配信システム。
6. 請求項２に記載のコンテンツ配信システムにおいて、
   前記クライアント側コンテンツ探索手段は、前記利用者の個人情報に応じた相関関係情報を生成する際、利用者の個人情報に限定することなく、利用者周辺の環境・状況に関連した情報、利用者の時間的な行動情報、前記配信対象コンテンツ群以外のコンテンツに対する嗜好情報や購買情報、もしくは、コンテンツ自体を解析して得られる特徴データを利用することを特徴とするコンテンツ配信システム。
   

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