JP2009129298A - コンテクスト対応情報推薦装置、コンテクスト対応情報推薦方法およびコンテクスト対応情報推薦プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】利用者がコンテクストを指定することなく、利用者の状況に応じたコンテンツを推薦することができるようにする。
【解決手段】利用者の状況を示す所定の状況情報に対応付けて、利用者のコンテクストを示すコンテクスト情報を記憶するコンテクスト記憶手段と、個々の利用者の状況情報の履歴と、コンテクスト記憶手段が記憶する所定の状況情報およびコンテクスト情報とに基づいて、個々の利用者をコンテクスト毎のグループに分類するグループ化手段と、利用者の状況情報に基づいて、コンテクスト記憶手段からコンテクスト情報を抽出し、抽出したコンテクスト情報が示すコンテクストのグループに属する他の利用者を特定する利用者特定手段と、利用者特定手段が特定した他の利用者が利用したコンテンツを、利用者に推薦するコンテンツとして決定する推薦コンテンツ決定手段とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、利用者のコンテクストに対応した情報を推薦するコンテクスト対応情報推薦装置、コンテクスト対応情報推薦方法およびコンテクスト対応情報推薦プログラムに関する。

情報を推薦するために、複数のサービス利用者の商品の購入履歴や情報の閲覧履歴を利用して類似した利用者を判定し、推薦すべき情報を選択する協調フィルタリングという技術が存在する。このような技術は、Amazon（登録商標）などの商品購入サイトで実用化されている。

協調フィルタリングの技術では、行動の目的などのコンテクストを意識せずに行動の類似性を利用しているため、複数のコンテクスト下で行動が類似しなければ類似した利用者と見なされず、行動が類似した利用者の情報が少なくなるという問題があった。また、推薦の際には、趣味と業務などの複数のコンテクストで得られた履歴を混在させて情報が推薦されるため、不要な情報も推薦されてしまうという問題もあった。

協調フィルタリングに関連する情報推薦システムの一例が、特許文献１に記載されている。図１１は、特許文献１に記載されている情報推薦システムの構成を示すブロック図である。図１１に示すように、この情報推薦システムは、ユーザ要求処理部と、評価履歴分析部と、関係可視化部と、コンテンツディレクトリと、パーソナルプロファイルと、レイティングテーブルとから構成されている。

特許文献１に記載されている情報推薦システムは、次のように動作する。すなわち、ユーザ要求処理部が情報推薦の要求を受け付けると、評価履歴分析部がパーソナルプロファイルを参照して要求者と似た嗜好を持つ他の利用者を見つけ出し、協調フィルタリングにより推薦を行う。その際に、「似た嗜好」として何を重視するかを決めるためレイティングテーブルに登録されている項目の重要度を利用者が指定する。特許文献１に記載された技術によって、推薦されるコンテンツの傾向を利用者の状況に合わせてある程度変更することができる。

関連する情報推薦システムの他の例が、特許文献２に記載されている。図１２は、特許文献２に記載されている情報推薦システムの処理を説明するための説明図である。特許文献２に記載されている情報推薦システムは次のように動作する。

複数のコンテンツに対して、どのようなコンテクストでの利用がふさわしいかの評価を行う。評価結果をもとに、コンテンツ中に含まれるムードを表現する語とコンテクストの対応を多変数解析により求める（図１２参照。）。情報を推薦する際に利用者がコンテクストを選択し、強い対応関係のある語を含むコンテンツを推薦する。特許文献２に記載された技術によって、コンテクストとコンテンツとを自動的に対応付けすることができる。

関連する情報提供システムの他の例が、特許文献３に記載されている。図１３は、特許文献３に記載されている情報推薦システムの処理を示すフローチャートである。特許文献３に記載されている情報提供システムは次のように動作する。

コンテンツを絞り込むための選択条件と「自動車に乗っている」などのコンテクストを対応づけておく。利用者のコンテクストおよび絞り込みの速度優先などの戦略を指定することで、選択肢の提示順序を動的に変更し、利用者が望みの結果を得やすくすることができる。特許文献３に記載された技術によって、利用者の状況や好みに応じた情報提供が可能になる。

特開２００１−１４３４９号公報 特開２００７−１７２５２３号公報 特開２００６−４０２６６号公報

しかし、特許文献１に記載された方式には、利用者が明示的にパラメータを指定する必要があるという問題がある。また、特許文献２，３に記載された方式には、利用者がコンテクストを指定しなければならないという問題と、コンテクストとコンテンツの対応関係が固定的になってしまうという問題がある。

そこで、本発明は、利用者がコンテクストを指定することなく、利用者の状況に応じたコンテンツを推薦することができるコンテクスト対応情報推薦装置、コンテクスト対応情報推薦方法およびコンテクスト対応情報推薦プログラムを提供することを目的とする。

本発明によるコンテクスト対応情報推薦装置は、利用者の状況を示す所定の状況情報に対応付けて、利用者のコンテクストを示すコンテクスト情報を記憶するコンテクスト記憶手段と、個々の利用者の状況情報の履歴と、コンテクスト記憶手段が記憶する所定の状況情報およびコンテクスト情報とに基づいて、個々の利用者をコンテクスト毎のグループに分類するグループ化手段と、利用者の状況情報に基づいて、コンテクスト記憶手段からコンテクスト情報を抽出し、抽出したコンテクスト情報が示すコンテクストのグループに属する他の利用者を特定する利用者特定手段と、利用者特定手段が特定した他の利用者が利用したコンテンツを、利用者に推薦するコンテンツとして決定する推薦コンテンツ決定手段とを備えたことを特徴とする。

本発明によるコンテクスト対応情報推薦方法は、利用者の状況を示す所定の状況情報に対応付けて、利用者のコンテクストを示すコンテクスト情報をコンテクスト記憶手段に記憶させるコンテクスト登録ステップと、個々の利用者の状況情報の履歴と、コンテクスト記憶手段が記憶する所定の状況情報およびコンテクスト情報とに基づいて、個々の利用者をコンテクスト毎のグループに分類するグループ化ステップと、利用者の状況情報に基づいて、コンテクスト記憶手段からコンテクスト情報を抽出し、抽出したコンテクスト情報が示すコンテクストのグループに属する他の利用者を特定する利用者特定ステップと、利用者特定ステップで特定した他の利用者が利用したコンテンツを、利用者に推薦するコンテンツとして決定する推薦コンテンツ決定ステップとを含むことを特徴とする。

本発明によるコンテクスト対応情報推薦プログラムは、コンピュータに、利用者の状況を示す所定の状況情報に対応付けて、利用者のコンテクストを示すコンテクスト情報をコンテクスト記憶手段に記憶させるコンテクスト登録処理と、個々の利用者の状況情報の履歴と、コンテクスト記憶手段が記憶する所定の状況情報およびコンテクスト情報とに基づいて、個々の利用者をコンテクスト毎のグループに分類するグループ化処理と、利用者の状況情報に基づいて、コンテクスト記憶手段からコンテクスト情報を抽出し、抽出したコンテクスト情報が示すコンテクストのグループに属する他の利用者を特定する利用者特定処理と、利用者特定処理で特定した他の利用者が利用したコンテンツを、利用者に推薦するコンテンツとして決定する推薦コンテンツ決定処理とを実行させることを特徴とする。

本発明によれば、利用者がコンテクストを指定することなく、利用者の状況に応じたコンテンツを推薦することができるという効果がある。

まず、本発明の概要について図面を参照して説明する。図１は、本発明によるコンテクスト対応情報推薦装置の最小の構成例を示すブロック図である。図１に例示するコンテクスト対応情報推薦装置は、コンテクスト登録手段２２と、グループ化手段２３と、利用者特定手段２４１と、コンテンツ推薦手段２４２と、コンテクスト記憶手段２７とを備える。

コンテクスト登録手段２２は、利用者の状況を示す所定の状況情報に対応付けて、利用者のコンテクストを示すコンテクスト情報をコンテクスト記憶手段２７に記憶させる。

グループ化手段２３は、個々の利用者の状況情報の履歴と、コンテクスト記憶手段２７が記憶する所定の状況情報およびコンテクスト情報とに基づいて、個々の利用者をコンテクスト毎のグループに分類する。

利用者特定手段２４１は、利用者の状況情報に基づいて、コンテクスト記憶手段２７からコンテクスト情報を抽出し、抽出したコンテクスト情報が示すコンテクストのグループに属する他の利用者を特定する。

コンテンツ推薦手段２４２は、利用者特定手段２４１が特定した他の利用者が利用したコンテンツを、推薦するコンテンツとして利用者に提示する。

図１に示すように構成すれば、コンテクスト毎に個々の利用者をグループに分類し、利用者が利用したコンテンツを推薦するため、コンテクストとコンテンツとを動的に対応付けることができ、利用者のコンテクストに応じたコンテンツを推薦することができる。また、コンテクスト記憶手段がコンテクストを位置情報に対応付けて記憶するため、利用者がコンテクストを指定することなく、利用者のコンテクストに応じたコンテンツを推薦することができる。

実施形態１．
次に、本発明の第１の実施形態を図面を参照して説明する。図２は、第１の実施形態の情報推薦装置の構成例を示すブロック図である。図２を参照すると、本発明の第１の実施形態は、情報端末１と、情報推薦サーバ２とを備える。情報端末１および情報推薦サーバ２は、プログラム制御により動作し、インターネットや電話網等のネットワークを介して相互に接続されている。

情報端末１は、携帯電話機やＰＤＡなどの携帯可能でネットワーク接続が可能な機器である。情報端末１は、動作を制御する端末制御手段１０１と、ＧＰＳ信号や電話局情報を元に情報端末１の位置を獲得する位置情報獲得手段１０２と、キー入力や文字・画像の表示を行う入出力手段１０３とを含む。

情報推薦サーバ２は、サーバなどの情報処理装置（具体的には、パーソナルコンピュータなど）であり、ネットワークを介して複数の情報端末１と接続する。情報推薦サーバ２は、サーバ制御手段２０１と、位置情報履歴格納手段２０５と、利用履歴格納手段２０６と、コンテンツ情報格納手段２０９と、コンテクスト解析手段２０２と、グループ作成手段２０３と、情報推薦手段２０４と、コンテクスト格納手段２０７と、グループ情報格納手段２０８とを含む。

サーバ制御手段２０１は、全体の動作を制御する。位置情報履歴格納手段２０５は、位置情報を利用者を識別可能な情報と関連づけて格納する。利用履歴格納手段２０６は、コンテンツの利用履歴を利用者を識別可能な情報と関連づけて格納する。コンテンツ情報格納手段２０９は、コンテンツに関する情報を格納する。

コンテクスト解析手段２０２は、位置情報履歴格納手段２０５に格納されている情報を参照して位置情報に対応するコンテクストを解析し、解析結果をコンテクスト格納手段２０７に格納させる。グループ作成手段２０３は、位置情報履歴格納手段２０５およびコンテクスト格納手段２０７に格納されている情報を参照して利用者のグループを作成し、グループ情報格納手段２０８に格納させる。情報推薦手段２０４は、利用履歴格納手段２０６、コンテクスト格納手段２０７、グループ情報格納手段２０８およびコンテンツ情報格納手段２０９に格納されている情報を参照して、推薦するコンテンツを決定する。

なお、「推薦するコンテンツ」とは、ディスプレイ表示等によりユーザに対して提示すべきコンテンツを意味する。

以下、第１の実施形態の各手段について説明する。

端末制御手段１０１は、位置情報獲得手段１０２が出力した位置情報および入出力手段１０３によって入力された入力情報を情報推薦サーバ２に送信する。また、端末制御手段１０１は、情報推薦サーバ２から受信した情報を入出力手段１０３を通じて利用者に提示する。

位置情報獲得手段１０２は、ＧＰＳ信号や電話局情報を利用して一定間隔ごとに情報端末１の位置を測定し、測定した位置を示す位置情報と、測定した時刻を示す測定時刻情報とを出力する。位置情報獲得手段１０２は、位置情報および測定時刻情報を、端末制御手段１０１を通じて情報推薦サーバ２に送信する。情報推薦サーバ２の位置情報履歴格納手段２０５は、受信した位置情報および測定時刻情報を、利用者を識別可能な情報とともに格納する。以下、位置情報履歴格納手段２０５が格納する、利用者を識別可能な情報、位置情報および測定時刻情報を、状況情報と表記する場合がある。

入出力手段１０３は、情報の表示を行う出力手段（図示せず。）と、利用者の操作に応じて端末制御手段１０１に情報を入力する入力手段（図示せず。）とを有する。

サーバ制御手段２０１は、情報端末１との通信の制御を行う。また、サーバ制御手段２０１は、情報端末１から受信した位置情報を位置情報履歴格納手段２０５に格納させ、コンテンツの利用情報を利用履歴格納手段２０６に格納させる。さらに、サーバ制御手段２０１は、コンテクスト解析手段２０２、グループ作成手段２０３を定期的に呼び出して、情報の解析および利用者グループ作成を行う。また、情報推薦手段２０４を呼び出して利用者に推薦するコンテンツを決定し、情報端末１に送信する。

位置情報履歴格納手段２０５は、位置情報（例えば、緯度経度、エリアＩＤ）を、例えば、利用者を識別可能な情報（ユーザＩＤ）に対応付けて、時刻を示す情報（例えば、測定時刻情報、時間帯）とともに、時系列的に順次格納する。

利用履歴格納手段２０６は、コンテンツの利用情報（すなわち、利用したコンテンツを示す情報）を、例えば、ユーザＩＤに対応付けて、時刻を示す情報（例えば、コンテンツを利用した時刻を示す情報）とともに、時系列的に順次格納する。

コンテクスト解析手段２０２は、位置情報をコンテクストごとに分類する。コンテクスト解析手段２０２は、行動分布解析手段２０２１と、コンテクスト判定手段２０２２と、判定条件格納手段２０２３を含む。

行動分布解析手段２０２１は、位置情報履歴格納手段２０５が格納するデータを、利用者、時間帯、場所ごとに分割して、頻度情報を作成する。

頻度情報は、例えば、位置情報履歴格納手段２０５が格納するデータのうち、利用者を識別可能な情報（ユーザＩＤ）、位置情報（例えば、緯度経度、エリアＩＤ）および時刻を示す情報（例えば、測定時刻情報、時間帯）が同じデータの数を示す。行動分布解析手段２０２１は、具体的には、「ユーザＩＤ、エリアＩＤ、時間帯」の組み合わせ毎に、位置情報履歴格納手段２０５において該当するデータ数を算出して、頻度情報を作成する。

また、行動分布解析手段２０２１は、例えば、位置情報履歴格納手段２０５が格納するデータのうち、「ユーザＩＤ、エリアＩＤ、時間帯」が同じデータの数を算出し、所定の値に対する割合を頻度として算出してもよい。所定の値とは、例えば、位置情報を収集した日数、ユーザＩＤが同じデータの数、ユーザＩＤと時間帯とが同じデータの数などである。

コンテクスト判定手段２０２２は、「ユーザＩＤ、エリアＩＤ、時間帯」の組み合わせ毎の情報である頻度情報をもとに、判定条件格納手段２０２３を参照して、位置情報履歴とコンテクストの対応付けを行う。コンテクスト判定手段２０２２は、対応付けを行った結果を、コンテクスト格納手段２０７に格納させる。

コンテクスト格納手段２０７は、所定の「ユーザＩＤ、エリアＩＤ、時間帯」の組み合わせ毎に、コンテクストを格納する。なお、例えば、ユーザＩＤが異なっても、エリアＩＤ及び時間帯が同じ場合には、同じコンテクストが格納される。

グループ作成手段２０３は、コンテクストごとにユーザのグループ分けを行う。グループ作成手段２０３は、位置情報履歴獲得手段２０３１と、ユーザ分類手段２０３２とを含む。

位置情報履歴獲得手段２０３１は、位置情報履歴格納手段２０５とコンテクスト格納手段２０７とを参照して、特定のコンテクストに対応付いた行動履歴（状況情報の履歴）を抽出する。

具体的には、位置情報履歴獲得手段２０３１は、特定のコンテクストに対応付けられた「ユーザＩＤ、エリアＩＤ、時間帯」の組み合わせをコンテクスト格納手段２０７から抽出する。位置情報履歴獲得手段２０３１は、抽出した「ユーザＩＤ、エリアＩＤ、時間帯」の組み合わせを含む状況情報を、位置情報履歴格納手段２０５から抽出する。

ユーザ分類手段２０３２は、位置情報履歴獲得手段２０３１が抽出した行動履歴（状況情報の履歴）を参照してユーザを分類し、特定のコンテクストに対応付けられたユーザグループを作成してグループ情報格納手段２０８に格納させる。ユーザ分類手段２０３２は、ユーザグループをすべてのコンテクストについて作成する。

すなわち、ユーザ分類手段２０３２は、位置情報履歴獲得手段２０３１が抽出した状況情報に含まれるユーザＩＤを、コンテクスト毎のグループに分類する。具体的には、ユーザ分類手段２０３２は、位置情報履歴獲得手段２０３１が抽出した状況情報に含まれるユーザＩＤを、コンテクスト格納手段２０７が記憶するコンテクストに対応付けてグループ情報格納手段２０８に格納させる。

情報推薦手段２０４は、特定の利用者に推薦するコンテンツを決定する。情報推薦手段２０４は、コンテクスト参照手段２０４１と、推薦情報決定手段２０４２とを含む。

コンテクスト参照手段２０４１は、情報端末１から得られた利用者の位置を示す位置情報と測定時刻情報とをもとに、コンテクスト格納手段２０７を参照して利用者のコンテクストを推定する。

推薦情報決定手段２０４２は、コンテクスト参照手段２０４１が推定したコンテクストを元に、グループ情報格納手段２０８を参照する。推薦情報決定手段２０４２は、コンテクスト参照手段２０４１が推定したコンテクストの元で利用者が所属するグループに属する他の利用者の情報を獲得し、利用履歴格納手段２０６を参照して推薦するコンテンツを決定する。さらに、推薦情報決定手段２０４２は、コンテンツ情報格納手段２０９を参照して利用者に提示する推薦情報を作成する。

コンテンツ情報格納手段２０９は、例えば、コンテンツを示す情報に対応付けて、コンテンツのタイトル、コンテンツのＵＲＬ等を格納する。

次に、図２及び図３〜図５を参照して本発明の第１の実施形態の動作について説明する。本発明では、利用者の履歴を用いてコンテンツを推薦する。そのために、履歴の収集および分析を行う動作と、コンテンツの推薦を行う動作とが、非同期に実施される。図３は、履歴を収集する処理の例を示すフローチャートである。図４は、履歴を分析する処理の例を示すフローチャートである。図５は、情報推薦を実行する処理の例を示すフローチャートである。具体的には、サーバ制御手段２０１が判断したタイミングに応じて、履歴を分析する処理や情報推薦を実行する処理が実行される。

まず、図３を参照して、履歴の収集について説明する。

情報端末１の位置情報獲得手段１０２は、端末の位置情報を測定する。端末制御手段１０１は、測定のタイミングを決定する。例えば、一定間隔や特定の操作を行ったタイミングなどが考えられる。位置情報獲得手段１０２は、測定した位置情報および測定時刻情報を出力する。また、端末制御手段１０１は、入出力手段１０３を使用して利用者がコンテンツを閲覧した場合や商品の購入を行った履歴を履歴情報として収集する（ステップＳ１０１−１）。

次に、端末制御手段１０１は、測定した位置情報、測定時刻情報および収集した履歴情報を情報推薦サーバ２に送信する（ステップＳ１０１−２）。送信のタイミングとして、即時、一定間隔、一定の情報量に達したときなどが考えられる。位置情報、測定時刻情報および履歴情報を受信したサーバ制御手段２０１は、位置情報および測定時刻情報を位置情報履歴格納手段２０５に格納させ、履歴情報を利用履歴格納手段２０６に格納させる（ステップＳ１０１−３）。

ついで、図４を参照して、履歴の分析について説明する。

サーバ制御手段２０１は、分析のタイミングを決定する。分析のタイミングとして、一定間隔、一定の情報量が登録されたときなどが考えられる。以下、サーバ制御手段２０１が履歴分析のタイミングと判断した場合の処理について説明する。

まず、行動分布解析手段２０２１は、位置情報履歴格納手段２０５に登録されている情報を参照し、一定範囲の位置情報および測定時刻情報をコード化する（ステップＳ２０１−１）。

図６は、コンテクスト解析手段２０２が参照・生成する情報の例を示す説明図である。図６（ａ）は、位置情報履歴格納手段２０５が格納する情報の例を示す説明図である。図６（ａ）に示すように、位置情報履歴格納手段２０５は、位置情報履歴として、例えば、ユーザＩＤごとに位置情報（緯度、経度）と測定時刻情報とを格納する。

図６（ｂ）に、コード化の結果の例を示す。行動分布解析手段２０２１は、位置情報履歴格納手段２０５が格納する位置情報をエリアコード（エリアＩＤ）に変換し、測定時刻を時間帯に変換する。エリアコードの例として、市町村などの行政区分のコードや、ｉモード（登録商標）エリアなどの特定目的のコードなどがある。時間帯の例としては、1日を一定間隔に区切ったり、時刻によって区切り幅を変えるなどが考えられる。また、曜日や平日休日を区別した時間帯を利用することもできる。

次に、行動分布解析手段２０２１は、コード化した情報の分布を計算する（ステップＳ２０１−２）。行動分布解析手段２０２１は、ユーザＩＤ、エリアＩＤ、時間帯ごとにデータの頻度を計算する。図６（ｃ）は、「ユーザＩＤ、エリアＩＤ、時間帯」の組み合わせ毎に頻度を算出する処理を説明するための説明図である。

次に、コンテクスト判定手段２０２２は、データ頻度を元に、コード化した情報をコンテクストに分類する（ステップＳ２０１−３）。

分類方法は、コンテクストによって変化するため、判定条件格納手段２０２３に登録される。すなわち、判定条件格納手段２０２３は、分類方法を示す情報（分類条件）として、条件とコンテクストとを対応付けた情報を格納する。例として、２種類のコンテクスト「自由」「拘束」を設定して分類する場合を考える。図７は、判定条件格納手段２０２３が格納する分類条件の例を示す説明図である。分類条件の例として、休日の日中（１０時〜１８時）や平日の業務終了後（２０時〜）の時間帯に、頻度が多い情報（例えば、頻度＞５０）のコンテクストを「自由（自由時間）」とし、その他の時間帯で頻度が多い情報のコンテクストを「拘束（その他）」とする場合を図７に示す。

具体的には、コンテクスト判定手段２０２２は、「ユーザＩＤ、エリアＩＤ、時間帯」の組み合わせ毎に算出された頻度に基づいて、判定条件格納手段２０２３からコンテクストを抽出することにより、「ユーザＩＤ、エリアＩＤ、時間帯」の組み合わせ毎にコンテクストを設定する。コンテクスト判定手段２０２２は、判定結果（すなわち、「ユーザＩＤ、エリアＩＤ、時間帯」の組み合わせおよびコンテクストを示す情報）を、コンテクスト格納手段２０７に格納させる。図６（ｄ）は、コンテクスト格納手段２０７が格納する情報の例を示す説明図である。

次に、グループ作成手段２０３は、各コンテクストごとに利用者のグループを作成する。ステップＳ２０１−４において、グループ作成手段２０３は、全てのコンテクストについて処理が完了したか否かを判断する。処理が完了したと判断した場合（Ｙｅｓ）、一連の処理を終了する。処理が完了していないと判断した場合（Ｎｏ）、ステップＳ２０１−５に移行する。

まず、位置情報履歴獲得手段２０３１は、コンテクスト格納手段２０７と位置情報履歴格納手段２０５とを参照して、特定のコンテクストに属する位置情報履歴（状況情報の履歴）を取り出す（ステップＳ２０１−５）。

次いで、ユーザ分類手段２０３２は、位置情報の履歴（状況情報の履歴）が類似したユーザをグループ化する（ステップＳ２０１−６）。ユーザ分類手段２０３２は、グループ化に公知の技術を利用することができる。例えば、エリアＩＤと頻度の組み合わせをベクトルと見なし、ベクトルの内積を利用者間の距離と定義してユーザを分類することができる。なお、距離を用いた分類技術については、例えば、文献「上田尚一著，「クラスター分析」，朝倉書店，２００３年，ｐ．９５−１０６」に記載されている。ユーザ分類手段２０３２は、コンテクスト毎のグループ情報を、グループ情報格納手段２０８に登録する（ステップＳ２０１−７）。

具体的には、ユーザ分類手段２０３２は、特定のコンテクストに該当する位置情報履歴を、所定の条件に基づいてコンテクスト毎のグループに分類することにより、グループ情報を生成する。グループ情報は、例えば、コンテクストおよびユーザＩＤを含む情報である。ユーザ分類手段２０３２は、生成したグループ情報を、グループ情報格納手段２０８に格納させる。

ついで、図５を参照して、情報推薦の実行について説明する。

情報推薦のタイミングとして、情報端末１からのリクエストやサーバ制御手段２０１によるスケジュール管理などに応じたタイミングが考えられる。以下、サーバ制御手段２０１が情報推薦のタイミングと判断した場合の処理について説明する。なお、あらかじめ履歴を分析する処理が実行され（図４参照。）、コンテクスト格納手段２０７およびグループ情報格納手段２０８が情報を格納しているとする。

初めに、サーバ制御手段２０１は、情報端末１からユーザＩＤと情報端末１の位置情報、測定時刻情報を獲得（受信）する（ステップＳ２０４−１）。

次に、コンテクスト参照手段２０４１は、情報端末１の位置情報、測定時刻情報を行動分布解析手段２０２１と同様の方法でコード化し、ユーザＩＤと合わせてコンテクスト格納手段２０７を検索し、利用者のコンテクストを推定する（ステップＳ２０４−２）。

具体的には、コンテクスト参照手段２０４１は、情報端末１から受信した位置情報、測定時刻情報をエリアＩＤおよび時間帯に変換する。そして、コンテクスト参照手段２０４１は、ユーザＩＤ、エリアＩＤおよび時間帯に基づいて、コンテクスト格納手段２０７を検索し、コンテクストを抽出する。コンテクスト参照手段２０４１は、抽出したコンテクストを、情報端末１から受信したユーザＩＤが示す利用者のコンテクストと推定する。

次に、推薦情報決定手段２０４２は、コンテクスト参照手段２０４１が抽出したコンテクストと、ユーザＩＤとに基づいてグループ情報格納手段２０８を検索し、利用者の属するグループに属する他の利用者のユーザＩＤを獲得する（ステップＳ２０４−３）。

具体的には、推薦情報決定手段２０４２は、コンテクストとユーザＩＤとに基づいてグループ情報格納手段２０８を検索し、グループを示す情報を抽出して、利用者の属するグループを特定する。そして、推薦情報決定手段２０４２は、グループ情報格納手段２０８から、特定したグループに属する他の利用者のユーザＩＤを抽出する。

さらに、推薦情報決定手段２０４２は、利用履歴格納手段２０６を参照して他の利用者がよく利用しているコンテンツを抽出し、推薦コンテンツを決定する（ステップＳ２０４−４）。

具体的には、推薦情報決定手段２０４２は、抽出したユーザＩＤに基づいて利用履歴格納手段２０６を検索し、コンテンツを示す情報を抽出して、推薦コンテンツを決定する。利用者のグループ情報から推薦するコンテンツを決定するには、公知の技術を利用できる。例えば、特許文献１に記載されている協調フィルタリング技術を使い、他のユーザの履歴から推薦するコンテンツを選択するようにしてもよい。

最後に、推薦情報決定手段２０４２は、コンテンツ情報格納手段２０９を参照して、推薦コンテンツに関するタイトルやＵＲＬなどの情報を獲得し、サーバ制御手段２０１を通じて情報端末１に送信する（ステップＳ２０４−５）。

なお、第１の実施形態では、位置情報履歴格納手段２０５および利用履歴格納手段２０６が格納する情報について、情報端末１から獲得しているが、ＩＣカードを利用した駅の通過記録やＷｅｂサイトでの商品購入履歴など、他の手段によって獲得した情報を利用することもできる。

次に、本発明の第１の実施形態の効果について説明する。本発明の第１の実施形態では、位置情報履歴をコンテキストごとに分類した上で利用者をグループ分けして推薦するコンテンツを決定するように構成されているため、類似した利用者をより正確にグループ化することができ、その結果として推薦するコンテンツの利用頻度を高めることができる。すなわち、利用者をグループ分けする際に利用する行動履歴を、コンテクストで分類して利用するため、正確なグループ分けに対応したコンテンツの推薦ができる。

また、本発明の第１の実施形態では、さらに、コンテンツの推薦時にも利用者のコンテクストを推定するように構成されているため、同一の利用者に対してコンテクストに合わせたコンテンツを推薦することができる。すなわち、利用者の位置情報や時刻からコンテクストを推定し、情報の推薦に利用しているため、利用者の状況に合わせたコンテンツを推薦できる。

また、本発明の第１の実施形態では、さらに、位置情報履歴の分布を元にしてコンテクストを推定するように構成されているため、人手によるコンテクストの入力を行わずにコンテクストに合わせたコンテンツを推薦することができる。

実施形態２．
次に、本発明の第２の実施形態を図面を参照して説明する。図８は、第２の実施形態の情報推薦装置の構成例を示すブロック図である。図８を参照すると、本発明の第２の実施形態は、情報端末１と、情報推薦サーバ２とを備える。情報端末１および情報推薦サーバ２は、プログラム制御により動作し、インターネットや電話網等のネットワークを介して相互に接続されている。

情報推薦サーバ２は、サーバ制御手段２０１と、位置情報履歴格納手段２０５と、利用履歴格納手段２０６と、コンテンツ情報格納手段２０９と、コンテクスト解析手段２０２と、グループ作成手段２０３と、情報推薦手段２０４と、コンテクスト格納手段２０７と、グループ情報格納手段２０８と、ユーザ情報格納手段２１０とを含む。

サーバ制御手段２０１は、全体の動作を制御する。位置情報履歴格納手段２０５は、位置情報を利用者を識別可能な情報と関連づけて格納する。利用履歴格納手段２０６は、コンテンツの利用履歴を利用者を識別可能な情報と関連づけて格納する。コンテンツ情報格納手段２０９は、コンテンツに関する情報を格納する。

コンテクスト解析手段２０２は、位置情報履歴格納手段２０５およびユーザ情報格納手段２１０に格納されている情報を参照して位置情報に対応するコンテクストを解析し、コンテクスト格納手段２０７に格納させる。グループ作成手段２０３は、位置情報履歴格納手段２０５およびコンテクスト格納手段２０７に格納されている情報を参照して利用者のグループを作成し、グループ情報格納手段２０８に格納させる。情報推薦手段２０４は、利用履歴格納手段２０６、コンテクスト格納手段２０７、グループ情報格納手段２０８およびコンテンツ情報格納手段２０９に格納されている情報を参照して、推薦するコンテンツを決定する。

以下、第２の実施形態のコンテクスト解析手段２０２について説明する。なお、第１の実施形態と同様の構成部については、図２と同一の符号を付し、説明を省略する。

コンテクスト解析手段２０２は、位置情報をコンテクストごとに分類する。コンテクスト解析手段２０２は、行動分布解析手段２０２１と、コンテクスト判定手段２０２２と、判定条件格納手段２０２３と、ユーザ情報参照手段２０２４とを含む。

ユーザ情報参照手段２０２４は、ユーザ情報格納手段２１０からコンテクストの判定に利用する利用者情報を取り出す。

ユーザ情報格納手段２１０は、例えば、ユーザＩＤに対応付けて、利用者情報を格納する。利用者情報は、例えば、利用者の職業、休日、住所、勤務先などを示す情報である。

コンテクスト判定手段２０２２は、行動分布解析手段２０２１から得られる頻度情報と、ユーザ情報参照手段２０２４がユーザ情報格納手段２１０から抽出した利用者情報とをもとに、判定条件格納手段２０２３を参照して、位置情報履歴とコンテクストの対応付けを行う。コンテクスト判定手段２０２２は、対応付けを行った結果を、コンテクスト格納手段２０７に格納させる。

次に、図８及び図９を参照して本発明の第２の実施形態の動作について説明する。図９は、第２の実施形態における履歴を分析する処理の例を示すフローチャートである。図９において、ステップＳ２０１−１，２，４〜７の処理は、図４に示す同一名のステップと同じであるので説明を省略する。

行動情報履歴の分布解析（ステップＳ２０１−２）の後、ユーザ情報参照手段２０２４は、ユーザ情報格納手段２１０から、ユーザＩＤに対応する利用者の情報を獲得する（ステップＳ２０８−１）。利用者の情報として、例えば、職業、休日、住所、勤務先などを示す情報がある。

次に、コンテクスト判定手段２０２２は、行動履歴の分布（頻度）とユーザ情報（利用者情報）の両者を利用してコンテクストを判定する（ステップＳ２０８−２）。

図１０は、第２の実施形態における判定条件格納手段２０２３が格納する分類条件の例を示す説明図である。図１０には、図７に示す条件に加えて、利用者情報のうち職業を利用する場合を例示する。例えば、図１０には、分類条件の例として、利用者の職業がサラリーマンであって、かつ休日の日中（１０時〜１８時）や平日の業務終了後（２０時〜）の時間帯に、頻度が多い情報（例えば、頻度＞５０）のコンテクストを「自由（自由時間）」とし、その他の時間帯で頻度が多い情報のコンテクストを「拘束（その他）」とする場合を示す。

第２の実施形態では、コンテクスト解析手段２０２において、ユーザ情報（利用者情報）を参照してコンテクストを判定するように構成されているため、より精度の高い判定を行うことができる。

なお、上記に示した実施形態では、以下の（１）〜（５）に示すような特徴的構成を備えたコンテクスト対応情報推薦装置が示されている。

（１）利用者の状況を示す所定の状況情報（例えば、「ユーザＩＤ、エリアＩＤ、時間帯」の組み合わせ）に対応付けて、利用者のコンテクストを示すコンテクスト情報を記憶するコンテクスト記憶手段（例えば、コンテクスト格納手段２０７で実現される）と、個々の利用者の状況情報の履歴と、コンテクスト記憶手段が記憶する所定の状況情報およびコンテクスト情報とに基づいて、個々の利用者をコンテクスト毎のグループに分類するグループ化手段（例えば、グループ作成手段２０３で実現される）と、利用者の状況情報に基づいて、コンテクスト記憶手段からコンテクスト情報を抽出し、抽出したコンテクスト情報が示すコンテクストのグループに属する他の利用者を特定する利用者特定手段（例えば、情報推薦手段２０４で実現される）と、利用者特定手段が特定した他の利用者が利用したコンテンツを、利用者に推薦するコンテンツとして決定する推薦コンテンツ決定手段（例えば、情報推薦手段２０４で実現される）とを備えたことを特徴とするコンテクスト対応情報推薦装置。

（２）利用者を識別可能な情報を含む個々の利用者の状況情報の履歴を記憶する状況情報履歴記憶手段（例えば、位置情報履歴格納手段２０５で実現される）を備え、グループ化手段は、状況情報履歴記憶手段から、コンテクスト記憶手段が記憶するコンテクスト情報に対応する状況情報を抽出し、当該コンテクスト情報と、抽出した状況情報に含まれる利用者を識別可能な情報とをグループ情報記憶手段に記憶させ、利用者特定手段は、抽出した利用者の状況情報に対応するコンテクスト情報に基づいて、グループ情報記憶手段から利用者を識別可能な情報を抽出することにより、他の利用者を特定するコンテクスト対応情報推薦装置。そのように構成されたコンテクスト対応情報推薦装置は、コンテクストとコンテンツとを動的に対応付けることができ、利用者のコンテクストに応じたコンテンツを推薦することができる。

（３）所定の条件とコンテクスト情報とを対応付けて記憶する条件記憶手段（例えば、判定条件格納手段２０２３で実現される）と、個々の利用者の状況情報の履歴が、条件記憶手段が記憶する所定の条件に合致する場合に、当該状況情報を所定の状況情報として、当該所定の条件に対応するコンテクスト情報と対応付けてコンテクスト記憶手段に記憶させるコンテクスト登録手段（例えば、コンテクスト解析手段２０２で実現される）とを備えたコンテクスト対応情報推薦装置。そのように構成されたコンテクスト対応情報推薦装置は、所定の状況情報とコンテクスト情報との対応付けを、個々の利用者の状況情報の履歴に基づいて、所定の条件に応じて行うことができる。

（４）条件記憶手段は、所定の条件として、同一の状況情報が生成された頻度および状況情報についての条件を記憶する請求項３記載のコンテクスト対応情報推薦装置。そのように構成されたコンテクスト対応情報推薦装置は、所定の状況情報とコンテクスト情報との対応付けを、同一の状況情報が生成された頻度および状況情報についての条件に応じて行うことができる。

（５）条件記憶手段は、所定の条件として、利用者についての条件を記憶する請求項４記載のコンテクスト対応情報推薦装置。そのように構成されたコンテクスト対応情報推薦装置は、所定の状況情報とコンテクスト情報との対応付けを、利用者についての条件に応じて行うことができる。

本発明は、情報端末を携帯して、さまざまな場所で情報を参照する利用者に対して、利用者の状況を考慮した情報を提供するといった用途に適用できる。また、場所に固定された端末であっても、職場や家庭など複数の場所から同一種類の情報にアクセスする場合に、提供する情報を変更するといった用途にも適用可能である。

本発明によるコンテクスト対応情報推薦装置の最小の構成例を示すブロック図である。 第１の実施形態の情報推薦装置の構成例を示すブロック図である。 履歴を収集する処理の例を示すフローチャートである。 履歴を分析する処理の例を示すフローチャートである。 情報推薦を実行する処理の例を示すフローチャートである。 コンテクスト解析手段が参照・生成する情報の例を示す説明図である。 判定条件格納手段が格納する分類条件の例を示す説明図である。 第２の実施形態の情報推薦装置の構成例を示すブロック図である。 第２の実施形態における履歴を分析する処理の例を示すフローチャートである。 第２の実施形態における判定条件格納手段が格納する分類条件の例を示す説明図である。 特許文献１に記載されている情報推薦システムの構成を示すブロック図である。 特許文献２に記載されている情報推薦システムの処理を説明するための説明図である。 特許文献３に記載されている情報推薦システムの処理を示すフローチャートである。

符号の説明

２２ コンテクスト登録手段
２３ グループ化手段
２４１ 利用者特定手段
２４２ コンテンツ推薦手段
２７ コンテクスト記憶手段

Claims (9)

1. 利用者の状況を示す所定の状況情報に対応付けて、利用者のコンテクストを示すコンテクスト情報を記憶するコンテクスト記憶手段と、
   個々の利用者の状況情報の履歴と、前記コンテクスト記憶手段が記憶する所定の状況情報およびコンテクスト情報とに基づいて、個々の利用者をコンテクスト毎のグループに分類するグループ化手段と、
   利用者の状況情報に基づいて、前記コンテクスト記憶手段からコンテクスト情報を抽出し、抽出したコンテクスト情報が示すコンテクストのグループに属する他の利用者を特定する利用者特定手段と、
   前記利用者特定手段が特定した他の利用者が利用したコンテンツを、利用者に推薦するコンテンツとして決定する推薦コンテンツ決定手段と
   を備えたことを特徴とするコンテクスト対応情報推薦装置。
2. 利用者を識別可能な情報を含む個々の利用者の状況情報の履歴を記憶する状況情報履歴記憶手段を備え、
   グループ化手段は、前記状況情報履歴記憶手段から、コンテクスト記憶手段が記憶するコンテクスト情報に対応する状況情報を抽出し、当該コンテクスト情報と、抽出した状況情報に含まれる利用者を識別可能な情報とをグループ情報記憶手段に記憶させ、
   利用者特定手段は、抽出した利用者の状況情報に対応するコンテクスト情報に基づいて、前記グループ情報記憶手段から利用者を識別可能な情報を抽出することにより、他の利用者を特定する
   請求項１記載のコンテクスト対応情報推薦装置。
3. 所定の条件とコンテクスト情報とを対応付けて記憶する条件記憶手段と、
   個々の利用者の状況情報の履歴が、前記条件記憶手段が記憶する所定の条件に合致する場合に、当該状況情報を所定の状況情報として、当該所定の条件に対応するコンテクスト情報と対応付けてコンテクスト記憶手段に記憶させるコンテクスト登録手段とを備えた
   請求項１または請求項２記載のコンテクスト対応情報推薦装置。
4. 条件記憶手段は、所定の条件として、同一の状況情報が生成された頻度および状況情報についての条件を記憶する請求項３記載のコンテクスト対応情報推薦装置。
5. 条件記憶手段は、所定の条件として、利用者についての条件を記憶する請求項４記載のコンテクスト対応情報推薦装置。
6. 利用者の状況を示す所定の状況情報に対応付けて、利用者のコンテクストを示すコンテクスト情報をコンテクスト記憶手段に記憶させるコンテクスト登録ステップと、
   個々の利用者の状況情報の履歴と、前記コンテクスト記憶手段が記憶する所定の状況情報およびコンテクスト情報とに基づいて、個々の利用者をコンテクスト毎のグループに分類するグループ化ステップと、
   利用者の状況情報に基づいて、前記コンテクスト記憶手段からコンテクスト情報を抽出し、抽出したコンテクスト情報が示すコンテクストのグループに属する他の利用者を特定する利用者特定ステップと、
   前記利用者特定ステップで特定した他の利用者が利用したコンテンツを、利用者に推薦するコンテンツとして決定する推薦コンテンツ決定ステップと
   を含むことを特徴とするコンテクスト対応情報推薦方法。
7. グループ化ステップで、利用者を識別可能な情報を含む個々の利用者の状況情報の履歴を記憶する状況情報履歴記憶手段から、コンテクスト記憶手段が記憶するコンテクスト情報に対応する状況情報を抽出し、当該コンテクスト情報と、抽出した状況情報に含まれる利用者を識別可能な情報とをグループ情報記憶手段に記憶させ、
   利用者特定ステップで、抽出した利用者の状況情報に対応するコンテクスト情報に基づいて、前記グループ情報記憶手段から利用者を識別可能な情報を抽出することにより、他の利用者を特定する
   請求項６記載のコンテクスト対応情報推薦方法。
8. コンピュータに、
   利用者の状況を示す所定の状況情報に対応付けて、利用者のコンテクストを示すコンテクスト情報をコンテクスト記憶手段に記憶させるコンテクスト登録処理と、
   個々の利用者の状況情報の履歴と、前記コンテクスト記憶手段が記憶する所定の状況情報およびコンテクスト情報とに基づいて、個々の利用者をコンテクスト毎のグループに分類するグループ化処理と、
   利用者の状況情報に基づいて、前記コンテクスト記憶手段からコンテクスト情報を抽出し、抽出したコンテクスト情報が示すコンテクストのグループに属する他の利用者を特定する利用者特定処理と、
   前記利用者特定処理で特定した他の利用者が利用したコンテンツを、利用者に推薦するコンテンツとして決定する推薦コンテンツ決定処理と
   を実行させるためのコンテクスト対応情報推薦プログラム。
9. コンピュータに、
   グループ化処理で、利用者を識別可能な情報を含む個々の利用者の状況情報の履歴を記憶する状況情報履歴記憶手段から、コンテクスト記憶手段が記憶するコンテクスト情報に対応する状況情報を抽出し、当該コンテクスト情報と、抽出した状況情報に含まれる利用者を識別可能な情報とをグループ情報記憶手段に記憶させる処理を実行させ、
   利用者特定処理で、抽出した利用者の状況情報に対応するコンテクスト情報に基づいて、前記グループ情報記憶手段から利用者を識別可能な情報を抽出することにより、他の利用者を特定する処理を実行させる
   請求項８記載のコンテクスト対応情報推薦プログラム。

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