JP2009141746A - 情報処理装置および方法、並びにプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】簡単に、ユーザの嗜好情報を共有することができるようにする。
【解決手段】クライアント機器１１₁は、楽曲推薦サーバ１２₁によって嗜好プロファイル（UP-1）に基づいて推薦された推薦楽曲リストから推薦楽曲ＩＤリストを生成し、クライアント機器１１₂に送信する。クライアント機器１１₂は、受信した推薦楽曲ＩＤリストから嗜好プロファイル（UP-2）を生成し、楽曲推薦サーバ１２₂に送信し、楽曲推薦サーバ１２₂は、受信した嗜好プロファイル（UP-2）から推薦楽曲リストを生成し、クライアント機器１１₂に送信する。そして、クライアント機器１１₂は、受信した推薦楽曲リストを提示する。本発明は、コンテンツ推薦システムに適用可能である。
【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置および方法、プログラム、並びに情報処理システムに関し、特に、簡単に、ユーザの嗜好情報を共有することができるようにした情報処理装置および方法、プログラム、並びに情報処理システムに関する。

従来、利用者の嗜好に基づいてテレビジョン番組、楽曲等のコンテンツを検索して推薦する、いわゆるコンテンツパーソナライゼーションのための発明が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

コンテンツパーソナライゼーションには、協調フィルタリングと称される手法（以下、CF手法という）やコンテントベーストフィルタリングと称される手法（以下、CBF手法という）が広く使われている。

CF（Collaborative Filtering）手法は、各利用者の購入履歴を管理し、コンテンツを推薦しようとする利用者に対し、購入履歴が似ている他の利用者を検出して、当該他の利用者が購入しており、かつ、利用者が購入してないコンテンツを推薦するようにしたものであり、例えば、インターネット上の通信販売サイトにおいて利用されている。

CBF（Content Based Filtering）手法は、コンテンツに対して配信側や販売側によってあらかじめ付与されているメタデータが直接的に嗜好の抽出やコンテンツの推薦に利用されていた。すなわち、利用者の嗜好を示す特徴ベクトルと、候補となる各楽曲の特徴ベクトルとの距離（余弦相関等）を算出し、算出された距離の短い楽曲が利用者の嗜好に合致したものとして推薦されるようになされている。
特開２００４−１９４１０７号公報

しかしながら、多くの機器で独自に嗜好情報が抽出されている現状では、ある機器でせっかく得たユーザの嗜好モデルが、別の機器では全く使用することができないという事態が発生し、問題となっている。

この問題に対して、嗜好表現のスキーマを統一するというアプローチが考えられるが、例えばテレビ番組と楽曲、映画等のコンテンツの種類により、メタデータの種類が異なり、さらに同じ種類でも機器毎に形式が異なるため、この手法を採用することは現実的であるとは言えない。

一方、コンテンツのメタデータを各機器で理解できるようにする、いわゆるメタ共有のアプローチも存在する。その場合には、各機器での理解のベースとなるオントロジー、あるいは辞書の共有が必須となり、さらに、そこから嗜好プロファイルを生成するためには他機器での操作の意味を理解することも必要となるため、操作オントロジーも必要になる。オントロジーの整備は、領域を区切っても困難を極めるため、それが扱えるメディア種類（楽曲、テレビ番組、映画、本等）の異なる機器間での共有となると、この手法を採用することも現実的であるとは言えない。

本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、異なる機器間において、簡単に、ユーザの嗜好情報を共有することができるようにするものである。

本発明の第１の側面の情報処理装置は、第１のユーザに使用される情報処理装置において、前記第１のユーザの嗜好情報に基づいて推薦されたコンテンツを一意に識別するための識別子を少なくとも含んでいる推薦情報を生成する生成手段と、生成した前記推薦情報を、前記第１のユーザと同一または異なる第２のユーザに使用され、前記推薦情報に含まれる前記識別子に基づいて推薦されたコンテンツの提示を行う他の情報処理装置に送信する送信手段とを備える。

前記識別子は、所定の規格に準拠している標準体系または独自の規格である独自体系のいずれかの体系に属しており、前記生成手段は、前記識別子が前記標準体系である場合、前記標準体系の識別子に基づいて、前記推薦情報を生成する。

前記推薦情報には、前記識別子の他に、前記コンテンツを識別するための識別情報が含まれており、前記生成手段は、前記識別子が前記独自体系である場合、前記識別情報から前記標準体系の識別子の特定を行う管理装置に問い合せることで得られた前記識別情報に対応する前記標準体系の識別子に基づいて、前記推薦情報を生成する。

前記推薦情報には、前記第１のユーザの性質を表わす性質情報が含まれている。

前記送信手段は、前記推薦情報を前記管理装置に送信し、前記管理装置は、前記推薦情報を履歴として蓄積する。

前記コンテンツの種類は、楽曲、静止画、動画、または電子書籍であり、それらの種類ごとの体系で前記識別子が構築されている。

本発明の第１の側面の情報処理方法は、第１のユーザに使用される情報処理装置の情報処理方法において、前記第１のユーザの嗜好情報に基づいて推薦されたコンテンツを一意に識別するための識別子を少なくとも含んでいる推薦情報を生成し、生成した前記推薦情報を、前記第１のユーザと同一または異なる第２のユーザに使用され、前記推薦情報に含まれる前記識別子に基づいて推薦されたコンテンツの提示を行う他の情報処理装置に送信させる制御を行うステップを含む。

本発明の第１の側面のプログラムは、上述した本発明の第１の側面の情報処理方法に対応するプログラムである。

本発明の第１の側面の情報処理装置および方法、並びにプログラムにおいては、第１のユーザの嗜好情報に基づいて推薦されたコンテンツを一意に識別するための識別子を少なくとも含んでいる推薦情報が生成され、生成された推薦情報が、第１のユーザと同一または異なる第２のユーザに使用され、推薦情報に含まれる識別子に基づいて推薦されたコンテンツの提示を行う他の情報処理装置に送信される。

本発明の第２の側面の情報処理装置は、第１のユーザに使用される情報処理装置において、前記第１のユーザと同一または異なる第２のユーザに使用され、前記第２のユーザの嗜好情報に基づいて推薦されたコンテンツを一意に識別するための識別子を少なくとも含んでいる推薦情報を生成する他の情報処理装置から送信されてくる前記推薦情報を受信する受信手段と、受信した前記推薦情報に基づいて推薦されたコンテンツを前記第１のユーザに提示する提示手段とを備える。

前記識別子は、所定の規格に準拠している標準体系または独自の規格である独自体系のいずれかの体系に属しており、前記提示手段は、前記識別子が前記標準体系である場合、前記標準体系の識別子に基づいて推薦されたコンテンツを提示する。

前記推薦情報には、前記識別子の他に、前記コンテンツを識別するための識別情報が含まれており、前記提示手段は、前記識別子が前記独自体系である場合、少なくとも前記識別情報から前記独自体系の識別子に対応するコンテンツを特定して推薦する推薦装置に問い合せることで推薦された前記識別情報に対応するコンテンツを提示する。

前記推薦情報には、前記第２のユーザの性質を表わす性質情報が含まれている。

前記提示手段は、前記第１のユーザによる所望のコンテンツと、前記推薦情報に基づいて推薦されたコンテンツとの種類が異なる場合、前記推薦情報に基づいて所定の種類のコンテンツを推薦する管理装置に問い合せることで推薦された所望の種類のコンテンツを提示する。

前記管理装置は、前記推薦情報を蓄積するとともに、蓄積された前記推薦情報に基づいたコンテンツの推薦を行ない、前記提示手段は、前記管理装置から推薦されたコンテンツを提示する。

前記管理装置から推薦されたコンテンツに対する前記第１のユーザの嗜好に関する嗜好応答を前記管理装置に送信する送信手段をさらに備え、前記管理装置は、前記推薦情報とともに前記嗜好応答を蓄積し、蓄積された推薦情報および嗜好応答に基づいてコンテンツを推薦する。

前記コンテンツの種類は、楽曲、静止画、動画、または電子書籍であり、それらの種類ごとの体系で前記識別子が構築されている。

本発明の第２の側面の情報処理方法は、第１のユーザに使用される情報処理装置の情報処理方法において、前記第１のユーザと同一または異なる第２のユーザに使用され、前記第２のユーザの嗜好情報に基づいて推薦されたコンテンツを一意に識別するための識別子を少なくとも含んでいる推薦情報を生成する他の情報処理装置から送信されてくる前記推薦情報を受信させる制御を行ない、受信した前記推薦情報に基づいて推薦されたコンテンツを前記第１のユーザに提示するステップを含む。

本発明の第２の側面のプログラムは、上述した本発明の第２の側面の情報処理方法に対応するプログラムである。

本発明の第２の側面の情報処理装置および方法、並びにプログラムにおいては、第１のユーザと同一または異なる第２のユーザに使用され、第２のユーザの嗜好情報に基づいて推薦されたコンテンツを一意に識別するための識別子を少なくとも含んでいる推薦情報を生成する他の情報処理装置から送信されてくる推薦情報が受信され、受信された推薦情報に基づいて推薦されたコンテンツが第１のユーザに提示される。

本発明の第３の側面の情報処理システムは、第１のユーザにより使用される第１の情報処理装置と、前記第１のユーザと同一または異なる第２のユーザにより使用される第２の情報処理装置からなる情報処理システムにおいて、前記第１の情報処理装置は、前記第１のユーザの嗜好情報に基づいて推薦されたコンテンツを一意に識別するための識別子を少なくとも含んでいる推薦情報を生成する生成手段と、生成した前記推薦情報を前記第２の情報処理装置に送信する送信手段とを備え、前記第２の情報処理装置は、前記第１の情報処理装置から送信されてくる前記推薦情報を受信する受信手段と、受信した前記推薦情報に含まれる前記識別子に基づいて推薦されたコンテンツを前記第２のユーザに提示する提示手段とを備える。

本発明の第３の情報処理システムにおいては、第１の情報処理装置によって、第１のユーザの嗜好情報に基づいて推薦されたコンテンツを一意に識別するための識別子を少なくとも含んでいる推薦情報が生成され、生成された推薦情報が第２の情報処理装置に送信され、第２の情報処理装置によって、第１の情報処理装置から送信されてくる推薦情報が受信され、受信された推薦情報に含まれる識別子に基づいて推薦されたコンテンツが第２のユーザに提示される。

以上の如く、本発明によれば、簡単に、ユーザの嗜好情報を共有することができる。

以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態について説明する。

図１は、本発明を適用したコンテンツ推薦システムの一実施の形態の構成を示すブロック図である。

コンテンツ推薦システム１は、クライアント機器１１₁、クライアント機器１１₂、楽曲推薦サーバ１２₁、楽曲推薦サーバ１２₂、およびブローカサーバ１３から構成される。

なお、図１の例のコンテンツ推薦システム１の取り扱うコンテンツの種類は、音楽（楽曲）であるとされている。換言すると、コンテンツ推薦システム１は、特に楽曲のダウンロードサービスにおける嗜好抽出を行うことが可能なシステムとされている。それ故、図１の例では、楽曲推薦サーバ１２₁、楽曲推薦サーバ１２₂、およびブローカサーバ１３が設けられているのである。

また、以下、説明の簡略上、クライアント機器１１₁にダウンロードされて再生された楽曲を、そのクライアント機器１１₁を使用するユーザにとっての好みの楽曲（以下、嗜好楽曲と称する）として取り扱うものとする。

クライアント機器１１₁は、例えば、携帯型音楽プレーヤやパーソナルコンピュータ、携帯電話機等の楽曲を再生可能な機器である。クライアント機器１１₁は、楽曲推薦サーバ１２₁から推薦された楽曲を再生する。

クライアント機器１１₁は、制御部２１₁、入力部２２₁、通信部２３₁、推薦提示部２４₁、曲再生部２５₁、履歴蓄積部２６₁、嗜好抽出部２７₁、初期登録部２８₁、および嗜好プロファイル蓄積部２９₁を含むようにして構成される。

制御部２１₁は、入力部２２₁から供給される操作信号に基づいて、クライアント機器１１₁の各部の動作を制御する。このとき、入力部２２₁は、ユーザによるクライアント機器１１₁の操作に基づいて、操作信号を制御部２１₁に供給する。

通信部２３₁は、制御部２１₁の制御にしたがって、クライアント機器１１₂や楽曲推薦サーバ１２₁等の他の機器との通信を行う。

推薦提示部２４₁は、通信部２３₁を介して楽曲推薦サーバ１２₁から配信された、クライアント機器１１₁を利用するユーザに推薦すべき楽曲（以下、推薦楽曲と称する）をユーザに提示する。より正確には、推薦楽曲の提示とは、推薦楽曲全体の再生による提示を意味する訳ではなく、例えば、楽曲推薦の一部分の再生による提示や、推薦楽曲のメタデータから生成される情報の提示、具体的には画像情報の表示による提示や、音声情報の音声出力による提示等を意味する。

ユーザが、この推薦を受け入れて、その推薦楽曲を視聴する指示を、入力部２２₁を介して制御部２１₁に与えると、曲再生部２５₁は、指示された楽曲の再生を行う。

この曲再生部２５₁により再生された楽曲、すなわち、ユーザが推薦を受け入れて視聴した楽曲が、本実施の形態では、ユーザの嗜好楽曲とみなされる。そこで、その嗜好楽曲に関する情報、例えば本実施の形態ではメタデータが、再生履歴情報として履歴蓄積部２６₁に蓄積される。

なお、履歴蓄積部２６₁に蓄積される再生履歴情報は、楽曲推薦サーバ１２₁からの推薦を受け入れて視聴した楽曲に限らず、例えば、リッピングされた楽曲の再生や、他の機器から取得した楽曲の再生等の再生した楽曲に関する履歴であればよい。従って、履歴蓄積部２６₁には、クライアント機器１１₁を使用するユーザによって視聴された嗜好楽曲の再生履歴情報が蓄積される。

嗜好抽出部２７₁は、履歴蓄積部２６₁に蓄積された再生履歴情報から、ユーザの嗜好情報を抽出し、嗜好プロファイルとして、嗜好プロファイル蓄積部２９₁に蓄積する。なお、ユーザの嗜好情報の抽出方法は、特に限定されず、例えば、コンテントベーストフィルタリング等の手法を適用することができる。

また、以下、説明を分かり易くするために、クライアント機器１１₁を使用するユーザの嗜好プロファイルのことを、UP-1とも称して説明する。なお、本実施の形態において、プロファイルとは、ユーザの再生履歴情報から抽出した嗜好モデルおよびユーザ個人を特徴付けるモデルを意味する。

一方、初期登録部２８₁には、他の機器から提供される、同一または他のユーザの嗜好情報を、初期登録データとして登録する。嗜好抽出部２７₁は、初期登録部２８₁に登録された初期登録データから、ユーザの嗜好情報を抽出し、嗜好プロファイル蓄積部２９₁に蓄積する。

以上のようにクライアント機器１１₁は構成される。

楽曲推薦サーバ１２₁は、例えば、専用のサーバ等であり、かかるクライアント機器１１₁からの要求に応じて、クライアント機器１１₁を使用するユーザの嗜好に合った推薦楽曲を推薦する。

楽曲推薦サーバ１２₁は、通信部３１₁、楽曲推薦エンジン３２₁、楽曲アイテムデータベース３３₁、および楽曲登録ＩＤ管理部３４₁を含むようにして構成される。

通信部３１₁は、クライアント機器１１₁等の他の機器と通信を行う。

楽曲アイテムデータベース３３₁には、ダウンロード可能な複数の楽曲がそのメタデータと関連付けられて蓄積されている。

なお、本実施の形態では、楽曲推薦サーバ１２₁は、楽曲のダウンロードサービス自体も行っているため、楽曲アイテムデータベース３３₁には、ダウンロード対象の楽曲の実データ自体も蓄積されている。換言すると、楽曲のダウンロードサービスは、別のサーバが行ない、楽曲推薦サーバ１２₁は、楽曲推薦のみを行うとした場合には、楽曲のメタデータのみを楽曲アイテムデータベース３３₁に蓄積させることができる。

また、以下、説明の簡略上、特に断りのない限り、楽曲が伝達されると表現した場合には、楽曲の実データとともに、そのメタデータも伝達されることを意味するとする。

楽曲推薦エンジン３２₁は、楽曲アイテムデータベース３３₁に蓄積されている複数の楽曲のなかから、クライアント機器１１₁を利用するユーザに推薦すべき推薦楽曲を選択し、通信部３１₁を介して、クライアント機器１１₁に提供する。このため、楽曲推薦エンジン３２₁は、類似度演算部３２Ａ₁を有している。

類似度演算部３２Ａ₁は、クライアント機器１１₁から送信されてくる嗜好プロファイル（UP-1）と類似する楽曲、すなわち、クライアント機器１１₁のユーザの嗜好楽曲と類似する楽曲を、推薦楽曲の候補（以下、推薦楽曲候補と称する）として選択する。なお、類似度演算部３２Ａ₁の類似度演算手法は特に限定されず、例えば、各楽曲のメタデータをベクトル化して、それらの各ベクトル間のコサイン距離等で類似度を演算する、といった手法を採用できる。

楽曲登録ＩＤ管理部３４₁は、楽曲を一意に識別するＩＤに関係する処理を行う。

ここで、楽曲を一意に識別するＩＤには、複数のダウンロードサービスにおいて標準化された共通のＩＤである標準ＩＤと、特定のダウンロードサービスにおいて独自に割り当てられたＩＤである独自ＩＤの２種類のＩＤが存在する。すなわち、独自ＩＤを割り当てているサービス（以下、独自ＩＤ体系と称する）においては、ある楽曲にＩＤを付与する際に標準ＩＤを割り当てているサービス（以下、標準ＩＤ体系と称する）とは異なる独自ＩＤで登録をするため、同じ楽曲であってもＩＤが異なることになる。

例えば、楽曲推薦サーバ１２₁が独自ＩＤ体系となる楽曲のダウンロードサービスを提供している場合、楽曲アイテムデータベース３３₁に蓄積されている楽曲には、独自ＩＤが付与されている。楽曲登録ＩＤ管理部３４₁は、クライアント機器１１₁からある楽曲の標準ＩＤに対応する独自ＩＤの問い合せを受けた場合、例えば、楽曲のタイトルテキスト等の情報を用いて、楽曲アイテムデータベース３３₁に蓄積されている楽曲に対して、テキスト曖昧検索処理を実行することで、標準ＩＤを独自ＩＤに翻訳（変換）する処理を行う。

また、楽曲登録ＩＤ管理部３４₁は、新たな楽曲を楽曲アイテムデータベース３３₁に登録する際に、その楽曲に対してＩＤを付与する。すなわち、楽曲登録ＩＤ管理部３４₁は、新たな楽曲に対して、標準ＩＤ体系の場合には標準ＩＤを付与し、独自ＩＤ体系の場合には独自ＩＤを付与する。

以上のように楽曲推薦サーバ１２₁は構成される。

クライアント機器１１₂は、クライアント機器１１₁と同様に、楽曲のダウンロードサービスを受けている楽曲推薦サーバ１２₂から推薦された推薦楽曲をユーザに提示し、ユーザから視聴が指示された場合にその推薦楽曲を再生する。

クライアント機器１１₂において、制御部２１₂乃至嗜好プロファイル蓄積部２９₂は、クライアント機器１１₁の制御部２１₁乃至嗜好プロファイル蓄積部２９₁と同様であるので、その説明は省略する。但し、クライアント機器１１₂を使用するユーザの嗜好プロファイルは、上記のUP-1と区別する目的で、以下UP-2と称して説明する。

なお、図１の例では、クライアント機器１１₁とクライアント機器１１₂の２台のクライアント機器を図示しているが、図１の例に限定されず、さらに多くのクライアント機器１１_n（ｎは自然数）を設けることも可能である。実際には、多数のユーザが存在し、また、取り扱うコンテンツの種類も様々であることから、多数のクライアント機器が存在することになろう。また、特に、クライアント機器１１₁乃至１１_nを区別する必要がない場合には、単に、クライアント機器１１と称して説明する。

楽曲推薦サーバ１２₂は、楽曲推薦サーバ１２₁と同様に、自身の提供する楽曲のダウンロードサービスを受けているクライアント機器１１₂に対し、推薦楽曲を配信する。

楽曲推薦サーバ１２₂において、通信部３１₂乃至楽曲登録ＩＤ管理部３４₂は、楽曲推薦サーバ１２₁の通信部３１₁乃至楽曲登録ＩＤ管理部３４₁と同様であるので、その説明は省略する。

なお、図１の例では、楽曲推薦サーバ１２₁と楽曲推薦サーバ１２₂の２台の楽曲推薦サーバを図示しているが、図１の例に限定されず、さらに多くの楽曲推薦サーバ１２_n（ｎは自然数）を設けることも可能である。また、特に、楽曲推薦サーバ１２₁乃至１２_nを区別する必要がない場合には、単に、楽曲推薦サーバ１２と称して説明する。

さらに、説明の都合上、楽曲推薦サーバ１２₁により提供される楽曲ダウンロードサービスであって、クライアント機器１１₁の受けているサービスを、サービスＳ₁と称し、楽曲推薦サーバ１２₂により提供される楽曲ダウンロードサービスであって、クライアント機器１１₂の受けているサービスを、サービスＳ₂と称して説明する。

ブローカサーバ１３は、例えば専用のサーバ等であり、クライアント機器１１からの問い合せに応じて楽曲を同定し、標準ＩＤと結び付ける。

ブローカサーバ１３は、制御部４１、通信部４２、ＩＤマッピングデータベース４３、楽曲登録ＩＤ管理部４４、およびログマイニング部４５を含むようにして構成される。

制御部４１は、ブローカサーバ１３の各部の動作を制御する。

通信部４２は、制御部４１の制御にしたがって、クライアント機器１１等の他の機器と通信を行う。

ＩＤマッピングデータベース４３には、複数の楽曲に関する情報が標準ＩＤ体系で構築されている。楽曲登録ＩＤ管理部４４は、クライアント機器１１からの問い合せに応じて、ＩＤマッピングデータベース４３を参照して、例えば、テキスト解析や特徴解析、フィンガープリント、１２音解析等の楽曲を同定するための処理を行い、同定された楽曲に標準ＩＤを結び付ける。

また、ＩＤマッピングデータベース４３には、クライアント機器１１からの問い合せに応じて実行された処理に関するアクセス履歴等の各種履歴も蓄積される。ログマイニング部４５は、ＩＤマッピングデータベース４３に蓄積された履歴を解析する処理を行う。

なお、ＩＤマッピングデータベース４３に、標準ＩＤとメタデータとを関連付けて蓄積させることで、楽曲登録ＩＤ管理部４４は、そのメタデータを参照して楽曲を同定することも可能となる。

以上のようにブローカサーバ１３は構成される。

なお、図１の例では、説明を簡略化するため、あたかも各機器同士が直接データをやり取りするように図示しているが、実際には、各機器において直接データがやり取りされる以外にも、インターネットその他のネットワークを介して各機器間の通信が行われる意味も含んでいるのは言うまでもない。また、各機器同士が直接データをやり取りする場合には、例えば専用のドライブを取り付けて、光ディスクや半導体メモリ等からなるリムーバブルメディアを利用するようにしてもよい。

また、コンテンツ推薦システム１を構成するサーバは、図１の例では、楽曲推薦サーバ１２とブローカサーバ１３のみであるが、図１の例に限定されず、コンテンツ推薦システム１の用途や後述する性質情報に応じた他のサーバを採用することもできる。

以上のようにして、コンテンツ推薦システム１は構成される。

かかるコンテンツ推薦システム１においては、クライアント機器１１₁とクライアント機器１１₂との間でユーザの嗜好情報を共有する場合、楽曲（コンテンツ）のＩＤ体系が標準ＩＤ体系であるか、あるいは独自ＩＤ体系であるかにより、その共有方法が異なる。すなわち、サービスＳ₁とサービスＳ₂の両方とも標準ＩＤ体系に準拠している第１のケース、サービスＳ₂が独自ＩＤ体系となる第２のケース、サービスＳ₁が独自ＩＤ体系となる第３のケース、あるいはサービスＳ₁とサービスＳ₂の両方とも独自ＩＤ体系となる第４のケースのそれぞれのケースによって、嗜好情報の共有方法が異なる。

そこで、最初に、図２乃至図４を参照して、上記の第１のケース、すなわち、サービスＳ₁とサービスＳ₂の両方とも標準ＩＤ体系に準拠している場合に、コンテンツ推薦システム１で行われる、嗜好情報の共有処理について説明する。

なお、第１のケースにおいて、クライアント機器１１₁とクライアント機器１１₂は、同一のユーザにより使用される端末である。従って、かかる共有処理を実行することで、同じユーザにより使用される端末での嗜好情報が共有されることになる。また、以下の第１のケースの説明においては、クライアント機器１１₂は、楽曲推薦サーバ１２₂により提供されるサービスＳ₂を受けているものの、まだサービス利用開始前であるために再生履歴情報等のログが存在せず、楽曲の推薦を受けられる状況にはないものとする。

ここでは、まず、図２のフローチャートを参照して、第１のケースにおいて、クライアント機器１１₁、楽曲推薦サーバ１２₁、およびブローカサーバ１３により実行される嗜好情報の共有処理について説明し、その後、図４のフローチャートを参照して、クライアント機器１１₂および楽曲推薦サーバ１２₂により実行される嗜好情報の共有処理について説明する。すなわち、図２および図４のフローチャートで示される処理は、クライアント機器１１₁で構築した嗜好プロファイル（UP-1）を、クライアント機器１１₂でも利用可能にする際に実行される処理である。

クライアント機器１１₁においては、嗜好抽出部２７₁は、ステップＳ１１において、履歴蓄積部２６₁に蓄積された再生履歴情報から、クライアント機器１１₁を使用するユーザの嗜好情報を抽出して、嗜好プロファイル（UP-1）を生成し、嗜好プロファイル蓄積部２９₁に保存する。

ステップＳ１２において、通信部２３₁は、嗜好プロファイル蓄積部２９₁に蓄積された嗜好プロファイル（UP-1）を、楽曲推薦サーバ１２₁に送信する。すると、楽曲推薦サーバ１２₁では、以下の処理が実行される。

ステップＳ２１において、通信部３１₁は、クライアント機器１１₁から送信されてくる嗜好プロファイル（UP-1）を受信する。

ステップＳ２２において、類似度演算部３２Ａ₁は、受信した嗜好プロファイル（UP-1）に基づいて、クライアント機器１１₁のユーザの嗜好楽曲と類似する楽曲を推薦楽曲候補として選択する。ステップＳ２３において、楽曲推薦エンジン３２₁は、類似度の演算結果に基づいて、推薦楽曲候補のなかから類似度の高い（ユーザの嗜好に近い）楽曲を選択し、推薦楽曲リストを生成する。つまり、推薦楽曲リストには、推薦楽曲候補のなかから選ばれたクライアント機器１１₁のユーザの嗜好楽曲と類似する楽曲であって、ユーザに推薦すべき１または複数の推薦楽曲が含まれている。

ステップＳ２３において、通信部３１₁は、生成した推薦楽曲リストを、クライアント機器１１₁に送信する。

そして、楽曲推薦サーバ１２₁から推薦楽曲リストが送信されると、クライアント機器１１₁では、ステップＳ１３において、通信部２３₁は、その推薦楽曲リストを受信する。これにより、クライアント機器１１₁は、嗜好プロファイル（UP-1）に応じた推薦楽曲リストを受け取ったことになる。

ステップＳ１４において、制御部２１₁は、推薦楽曲リストをＩＤ列の形で表わしたリスト（以下、推薦楽曲ＩＤリストと称する）を生成し、ステップＳ１５において、通信部２３₁は、その推薦楽曲ＩＤリストを、ブローカサーバ１３に送信する。

ここで、推薦楽曲ＩＤリストのスキーマの例を示すと、図３のようになる。

図３の例で示すように、推薦楽曲ＩＤリストの先頭には、“MUSIC”で表わされる要求するコンテンツの種類が配置される。コンテンツの種類の次には、“MUSIC”で表わされるリストのヘッダとしてコンテンツの種類を示すコードが配置される。つまり、図３の例では、要求するコンテンツ種類と、実際のコンテンツの種類が両方とも楽曲を示す“MUSIC”となっている。なお、コンテンツの種類には、図３の例で示すような“MUSIC”や、“MOVIE”等の一般名詞をアスキーコードで入れるのが望ましい。

コンテンツの種類の次にＩＤが標準であることを示す１ビットの“STD”が配置され、“STD”の次に、コンテンツのＩＤが配置され、コンテンツのＩＤに続いてコンテンツのタイトルが配置される。図３において、コンテンツのＩＤは、“S-ID”で表わされ、コンテンツのタイトルは、“Content Title”で表わされている。

続いて、“Content Title”の次には、“STD”、“S-ID”、“Content Title”の組み合わせが再度配置される。すなわち、推薦楽曲ＩＤリストには、推薦するコンテンツの数だけ、“STD”、“S-ID”、“Content Title”の組み合わせが繰り返し配置されることになる。

以上のように構成される推薦楽曲ＩＤリストは、例えば、マークアップ言語であるXML（extensible markup language）方式等により記述される。

なお、本実施の形態においては、クライアント機器１１₁によって、推薦楽曲ＩＤリストが生成されるとして説明するが、楽曲推薦サーバ１２₁から送信されてくる推薦楽曲リストが既に図３に示すようなＩＤ列となっている場合には、その推薦楽曲リストを、そのまま推薦楽曲ＩＤリストとして転送すればよい。

図２のフローチャートに戻り、クライアント機器１１₁から推薦楽曲ＩＤリストが送信されると、ブローカサーバ１３では、ステップＳ３１において、通信部４２は、その推薦楽曲ＩＤリストを受信する。ここで、第１のケースでは、クライアント機器１１₁とクライアント機器１１₂の両方とも標準ＩＤ体系に準拠しているため、ＩＤをマッピングする必要がない。そこで、ステップＳ３２において、通信部４２は、制御部４１の制御にしたがって、標準ＩＤであることの確認の取れた推薦楽曲ＩＤリストをそのままクライアント機器１１₁に返信する。

ステップＳ３３において、制御部４１は、ＩＤマッピングデータベース４３に、クライアント機器１１₁から受信した推薦楽曲ＩＤリストを履歴として記録する。これにより、ブローカサーバ１３は、例えばCF手法等を働かせることで、クライアント機器１１に対して独自の推薦を行うことが可能となる。なお、ブローカサーバ１３による推薦の詳細については後述する。

一方、ブローカサーバ１３から推薦楽曲ＩＤリストが返信されると、クライアント機器１１₁では、ステップＳ１６において、通信部２３₁は、ブローカサーバ１３からの推薦楽曲ＩＤリストを受信し、ステップＳ１７において、その推薦楽曲ＩＤリストを、嗜好情報を共有するクライアント機器１１₂に送信する。

図２のフローチャートにおいて、クライアント機器１１₁により送信された推薦楽曲ＩＤリストは、図４のフローチャートで示すように、クライアント機器１１₂によって受信される。すなわち、ステップＳ４１において、通信部２３₂は、クライアント機器１１₁から送信されてくる推薦楽曲ＩＤリストを受信する。

制御部２１₂は、ステップＳ４２において、受信した推薦楽曲ＩＤリストの“STD”（図３）を参照して、標準ＩＤ体系であることを認識し（第１のケースの場合、サービスＳ₁とサービスＳ₂の両方とも標準ＩＤ体系となるので、標準ＩＤ体系であると判定する）、ステップＳ４３において、受信した推薦楽曲ＩＤリストを、初期登録部２８₂に登録する。

続いて、ステップＳ４４において、嗜好抽出部２７₂は、初期登録部２８₂に登録された推薦楽曲ＩＤリストから、クライアント機器１１₁を使用するユーザの嗜好情報を抽出し、嗜好プロファイル（UP-2）として、嗜好プロファイル蓄積部２９₂に蓄積する。

ステップＳ４５において、通信部２３₂は、嗜好プロファイル蓄積部２９₂に蓄積された嗜好プロファイル（UP-2）を、楽曲推薦サーバ１２₂に送信する。すると、楽曲推薦サーバ１２₂では、クライアント機器１１₁からの嗜好プロファイル（UP-1）を受け取った楽曲推薦サーバ１２₁と同様に、嗜好プロファイル（UP-2）に基づいた推薦楽曲リストを生成する処理が行われる。

つまり、図４のステップＳ５１乃至ステップＳ５４においては、図２のステップＳ２１乃至ステップＳ２４の処理と同様に、クライアント機器１１₂からの嗜好プロファイル（UP-2）に基づいた推薦楽曲リストが生成され、クライアント機器１１₂に送信される。

そして、推薦楽曲リストが送信されると、クライアント機器１１₂では、ステップＳ４６において、通信部２３₂は、楽曲推薦サーバ１２₂から送信されてくる推薦楽曲リストを受信し、ステップＳ４７において、推薦提示部２４₂は、受信した推薦楽曲リストをユーザに提示する。これにより、クライアント機器１１₂においても、クライアント機器１１₁を使用するユーザの嗜好情報に基づいた楽曲の推薦を、楽曲推薦サーバ１２₂から受けることが可能となる。

以上のように、嗜好情報を共有するサービスが共に標準ＩＤ体系に準拠している場合、推薦楽曲ＩＤリストをマッピングせずに直接送信することができるので、その推薦楽曲ＩＤリストを受信した受信側の機器では、受信した推薦楽曲ＩＤリストに基づいて嗜好プロファイルを生成することで、楽曲を推薦するサーバからの推薦を受けることが可能となる。

なお、上記の第１のケースにおいては、クライアント機器１１₁は、推薦楽曲ＩＤリストをクライアント機器１１₂に送信する前に、ブローカサーバ１３に対しても推薦楽曲ＩＤリストを送信する（図２のステップＳ１５、ステップＳ１６、およびステップＳ３１乃至ステップＳ３３の処理）として説明したが、ブローカサーバ１３には推薦楽曲ＩＤリストを送信しない簡略な構成とすることも可能である。その場合、ブローカサーバ１３には、推薦楽曲ＩＤリストの履歴は蓄積されないものの、クライアント機器間での嗜好情報の共有は実現できる。

次に、図５のフローチャートを参照して、上記の第２のケース、すなわち、サービスＳ₂が独自ＩＤ体系である場合に、コンテンツ推薦システム１で行われる、嗜好情報の共有処理について説明する。

なお、サービスＳ₂が独自ＩＤ体系である場合、サービスＳ₁は標準ＩＤ体系となり、クライアント機器１１₁、楽曲推薦サーバ１２₁、およびブローカサーバ１３のそれぞれで実行される処理は、図２のフローチャートで説明した処理と同様となるので、その説明は省略する。つまり、以下の第２のケースの説明は、クライアント機器１１₁により推薦楽曲ＩＤリストが送信される処理（図２のステップＳ１７の処理）以降の処理の説明となる。

すなわち、図５のフローチャートで示すように、クライアント機器１１₁から推薦楽曲ＩＤリストが送信されると、クライアント機器１１₂では、ステップＳ６１において、通信部２３₂は、クライアント機器１１₁からの推薦楽曲ＩＤリストを受信する。

ステップＳ６２において、制御部２１₂は、推薦楽曲ＩＤリストの“STD”（図３）を参照して、独自ＩＤ体系であることを認識する（第２のケースの場合、サービスＳ₂は独自ＩＤ体系となるので、独自ＩＤ体系であると判定する）。ステップＳ６３において、通信部２３₂は、制御部２１₂の制御にしたがって、標準ＩＤと、タイトルテキストのリスト（以下、標準ＩＤ付タイトルのリストと称する）を、楽曲推薦サーバ１２₂に送信する。図３の例では、“S-ID”と、“Content Title”とが、楽曲推薦サーバ１２₂に送信される。

クライアント機器１１₂から標準ＩＤ付タイトルのリストが送信されると、楽曲推薦サーバ１２₂では、ステップＳ７１において、通信部３１₂によって、その標準ＩＤ付タイトルのリストが受信される。

ステップＳ７２において、楽曲登録ＩＤ管理部３４₂は、受信した標準ＩＤ付タイトルのリストを用いて、楽曲アイテムデータベース３３₂に蓄積されている楽曲に対して、テキスト曖昧検索処理等の処理を実行することで、クライアント機器１１₁から受信した標準ＩＤを、楽曲推薦サーバ１２₂により提供されるサービスで使用されている独自ＩＤに翻訳する。なお、この翻訳処理は、テキスト曖昧検索処理に限らず、楽曲とそのＩＤとを特定できる他の処理であっても勿論よい。例えば、クライアント機器１１₂から推薦楽曲ＩＤリストそのものを受信することで、楽曲登録ＩＤ管理部３４₂は、そのリストに対して所定の信号処理を施して楽曲を同定し、自身の独自ＩＤに翻訳することが可能となる。

ステップＳ７３において、通信部２３₂は、翻訳により得られた推薦楽曲リストを、クライアント機器１１₁に送信する。

すると、クライアント機器１１₂では、ステップＳ６４において、通信部２３₂は、楽曲推薦サーバ１２₂から送信されてくる推薦楽曲リストを受信し、ステップＳ６５において、推薦提示部２４₂は、受信した推薦楽曲リストをユーザに提示する。これにより、標準ＩＤ体系とは異なる独自ＩＤ体系で楽曲の推薦を受けているクライアント機器１１₂においても、クライアント機器１１₁を使用するユーザの嗜好情報に基づいた楽曲の推薦を、楽曲推薦サーバ１２₂から受けることが可能となる。

以上のように、嗜好情報の共有先の機器が独自ＩＤ体系である場合、受信側で標準ＩＤ体系を独自ＩＤ体系に翻訳することで、楽曲を推薦するサーバからの推薦を受けることが可能となる。

次に、図６のフローチャートを参照して、上記の第３のケース、すなわち、サービスＳ₁が独自ＩＤ体系である場合に、コンテンツ推薦システム１で行われる、嗜好情報の共有処理について説明する。

なお、図６において、クライアント機器１１₁により実行されるステップＳ８１乃至ステップＳ８３の処理と、楽曲推薦サーバ１２₁により実行されるステップＳ９１乃至ステップＳ９４の処理は、それぞれ、図２のステップＳ１１乃至ステップＳ１３の処理と、ステップＳ２１乃至ステップＳ２４の処理と同様であるので、その説明は省略する。

従って、その後、クライアント機器１１₁では、楽曲推薦サーバ１２₁から推薦楽曲リストを受信すると、ステップＳ８４において、制御部２１₁は、例えば、受信した推薦楽曲リスト等に基づいて、自身が独自ＩＤ体系であることを認識する（第３のケースの場合、サービスＳ₁は独自ＩＤ体系となるので、独自ＩＤ体系であると判定する）。

ステップＳ８５において、通信部２３₁は、制御部２１₁の制御にしたがって、推薦楽曲リストに基づいた楽曲のタイトルテキストのリストを、ブローカサーバ１３に送信する。なお、クライアント機器１１₁は、タイトル等のテキストを送信することで、ブローカサーバ１３に対して問い合せてもよいし、楽曲の一部の情報その他の情報を送信することで問い合せるようにしてもよい。

すると、ブローカサーバ１３では、ステップＳ１０１において、通信部４２は、クライアント機器１１₁からのタイトルテキストのリストを受信し、ステップＳ１０２において、楽曲登録ＩＤ管理部４４は、受信したタイトルテキストのリストに対して所定のテキスト解析処理を施すことで、楽曲を同定し、その楽曲の標準ＩＤと結び付ける。

ステップＳ１０３において、通信部４２は、制御部４１の制御にしたがって、標準ＩＤと結び付けられたタイトルテキストのリストである標準ＩＤ付タイトルリストを、クライアント機器１１₁に返信する。

ステップＳ１０４において、制御部４１は、ＩＤマッピングデータベース４３に、標準ＩＤ付タイトルリストを履歴として記録する。これにより、楽曲推薦サーバ１２₁とクライアント機器１１₁とが独自ＩＤ体系で動作している場合に、ブローカサーバ１３側で標準ＩＤとのマッピングの都度、標準ＩＤ付タイトルリストを蓄積することができるので、ブローカサーバ１３は、例えば次回同じ問い合せがきたときに、同様の解析処理を繰り返すことなく、迅速に標準ＩＤ付タイトルリストを返信できる。

一方、ブローカサーバ１３から標準ＩＤ付タイトルリストが送信されると、クライアント機器１１₁では、ステップＳ８６において、通信部２３₁は、その標準ＩＤ付タイトルリストを受信する。

ステップＳ８７において、制御部２１₁は、受信した標準ＩＤ付タイトルリストに基づいて、推薦楽曲ＩＤリストを生成し、ステップＳ８８において、通信部２３₁は、その推薦楽曲ＩＤリストをクライアント機器１１₂に送信する。なお、上述したように、ブローカサーバ１３から送信されてくる標準ＩＤ付タイトルリストが既に図３に示すようなＩＤ列となっている場合には、その標準ＩＤ付タイトルリストを、そのまま推薦楽曲ＩＤリストとして転送すればよい。

その後、クライアント機器１１₁から送信された推薦楽曲ＩＤリストを受信したクライアント機器１１₂においては、標準ＩＤ体系に準拠している場合には、第１のケースと同様の処理が行われる。すなわち、図４のフローチャートに示したように、例えば、クライアント機器１１₂によって、嗜好プロファイル（UP-2）が生成され、その嗜好プロファイル（UP-2）に基づいて生成された推薦楽曲リストが提示される。

以上のように、サービスＳ₁が独自ＩＤ体系である場合、クライアント機器１１₂に推薦楽曲ＩＤリストを送信する前に、ブローカサーバ１３に問い合せて、独自ＩＤ体系を標準ＩＤ体系に翻訳してから送信することで、サービスＳ₂側では、標準ＩＤ体系のリストを受信することが可能となる。

最後に、上記の第４のケース、すなわち、サービスＳ₁とサービスＳ₂の両方とも独自ＩＤ体系である場合に、コンテンツ推薦システム１で行われる、嗜好情報の共有処理について説明する。

なお、サービスＳ₁とサービスＳ₂の両方とも独自ＩＤ体系である場合、クライアント機器１１₁、楽曲推薦サーバ１２₁、およびブローカサーバ１３のそれぞれで実行される処理は、図６のフローチャートで説明した処理と同様となり、クライアント機器１１₂および楽曲推薦サーバ１２₂のそれぞれで実行される処理は、図５のフローチャートで説明した処理と同様である。

すなわち、図６を参照して説明したように、クライアント機器１１₁は、ブローカサーバ１３に問い合せることで、推薦楽曲ＩＤリストを生成して、クライアント機器１１₂に送信する。その後、図５を参照して説明したように、クライアント機器１１₂は、標準ＩＤ付タイトルのリストを楽曲推薦サーバ１２₂に送信することで、推薦楽曲リストを取得することができる。

以上のように、サービスＳ₁とサービスＳ₂の両方とも独自ＩＤ体系である場合、サービスＳ₁側では、クライアント機器１１₁は、ブローカサーバ１３に問い合せて、サービスＳ₁の独自ＩＤ体系を標準ＩＤ体系に翻訳してから推薦楽曲ＩＤリストを送信し、サービスＳ₂側では、クライアント機器１１₂は、その推薦楽曲ＩＤリストを受信し、楽曲推薦サーバ１２₂に問い合せることで、サービスＳ₂の独自ＩＤ体系となった推薦楽曲リストを提示することが可能となる。

このように、第１のケース乃至第４のケースにおいて、サービスＳ₁とサービスＳ₂は、独自ＩＤ体系または標準ＩＤ体系のいずれかのＩＤ体系となるが、本実施の形態においては、それらのＩＤ体系の違いを吸収できるようにすることで、ＩＤ体系と関係なく、ある機器で得られた楽曲に対する嗜好情報を、他の機器でも活用することができる。つまり、第１のケース乃至第４のケースのいずれであっても、メタデータやプロファイルの厳密な規格なしに、またそれゆえに機器独自の解釈と利用方法を許容するかたちで実現可能である。

ところで、上述した第１のケース乃至第４のケースにおいては、楽曲同士、すなわち、同種のコンテンツを機器間で共有する例について説明したが、コンテンツは同種に限らず、例えば楽曲と映画等、異種のコンテンツを機器間で共有することもできる。そこで、以下、第５のケースとして、異種コンテンツを共有する例について説明する。

図７は、本発明を適用したコンテンツ推薦システムの一実施の形態の他の構成を示すブロック図である。

図７のコンテンツ推薦システム５１において、図１と同様の箇所には、同一の符号が付してあり、処理が同じ部分に関しては、その説明は繰り返しになるので省略する。すなわち、この例においては、図１のクライアント機器１１₂と楽曲推薦サーバ１２₂の代わりに、クライアント機器１１₃と映画推薦サーバ１２₃が設けられている。また、クライアント機器１１₃は、映画推薦サーバ１２₃により提供される映画ダウンロードサービス（以下、サービスＳ₃と称する）を受けている。

クライアント機器１１₃において、映画再生部２５₃以外の構成は、図１のクライアント機器１１₁およびクライアント機器１１₂の構成と同様である。映画再生部２５₃は、推薦提示部２４₃に提示された、クライアント機器１１₃を利用するユーザに推薦すべき映画（以下、推薦映画と称する）の視聴が指示された場合、指示された映画の再生を行う。

すなわち、クライアント機器１１₃は、図１のクライアント機器１１₁等と比較すると、楽曲の代わりに映画を再生する点を除けば、図１のクライアント機器１１₁等と同様の機能を有している。但し、クライアント機器１１₃を使用するユーザの嗜好プロファイルは、上記のUP-1およびUP-2と区別する目的で、UP-3と称して説明する。

一方、映画推薦サーバ１２₃は、通信部３１₃、映画推薦エンジン３２₃、映画アイテムデータベース３３₃、および映画登録ＩＤ管理部３４₃を含むようにして構成される。映画推薦サーバ１２₃は、図１の楽曲推薦サーバ１２₁および楽曲推薦サーバ１２₂と比較すると、楽曲の代わりに映画を推薦する点を除けば、図１の楽曲推薦サーバ１２₁等と同様の機能を有している。

すなわち、映画推薦エンジン３２₃は、映画アイテムデータベース３３₃に蓄積されている複数の映画のなかから、クライアント機器１１₃を利用するユーザに推薦すべき推薦映画を選択し、通信部３１₃を介して、クライアント機器１１₃に提供する。このため、映画推薦エンジン３２₃は、類似度演算部３２Ａ₃を有している。また、映画登録ＩＤ管理部３４₃は、映画を一意に識別するＩＤに関する処理を行う。

また、ブローカサーバ１３は、図１のブローカサーバ１３の構成と基本的に同様の構成を有しているが、図７のＩＤマッピングデータベース４３には、楽曲-映画嗜好対応マップも蓄積されている。

ここで、楽曲-映画嗜好対応マップとは、楽曲と映画の嗜好情報を対応させたリストである。従って、制御部４１は、この楽曲-映画嗜好対応マップを参照することで、推薦楽曲ＩＤリストから、推薦映画リストをＩＤ列の形で表わしたリスト（以下、推薦映画ＩＤリストと称する）を生成することが可能となる。なお、楽曲-映画嗜好対応マップは、例えば、あらかじめ作成しておいてもよいし、あるいは、多数のユーザから異種パターン推薦リストが送られてくることになるので、そのログに基づいた情報を、いわゆるマイニングにより順次拡充するようにしてもよい。その際には、タイプの異なるユーザごとにグループ化（クラスタリング）することも可能である。

以上のようにコンテンツ推薦システム５１は構成される。

次に、図８のフローチャートを参照して、かかるコンテンツ推薦システム５１において行われる第５のケースの処理、すなわち、異種コンテンツを共有する処理について説明する。

なお、図８のフローチャートにおいては、異種コンテンツを共有する際に各機器で行われる処理として、クライアント機器１１₃側で推薦映画ＩＤリストがほしい場合に、クライアント機器１１₁から推薦映画ＩＤリストではなく、推薦楽曲ＩＤリストが送られてきた場合の処理を一例にして説明する。従って、図８のフローチャートの処理は、上述した、第１のケース（図２のステップＳ１７の処理）、あるいは第３のケース（図６のステップＳ８８の処理）において、クライアント機器１１₁によって推薦楽曲ＩＤリストが送信された後の処理となる。また、以下の第５のケースの説明においては、クライアント機器１１₃は、映画推薦サーバ１２₃により提供されるサービスＳ₃を受けているものの、まだサービス利用開始前であるために再生履歴情報等のログが存在せず、映画の推薦を受けられる状況にはないものとする。

すなわち、図８のフローチャートで示すように、クライアント機器１１₁から推薦楽曲ＩＤリストが送信されると、クライアント機器１１₃では、ステップＳ１１１において、通信部２３₃は、クライアント機器１１₁からの推薦楽曲ＩＤリストを受信する。

続いて、ステップＳ１１２において、制御部２１₃は、受信した推薦楽曲ＩＤリストのコンテンツの種類を示すコード（図３の例では、左から２番目に配置された“MUSIC”）を参照して、コンテンツの種類を確認する。制御部２１₃は、要求していたコンテンツと種類が異なる場合、クライアント機器１１₁から受信した推薦楽曲ＩＤリストに要求するコンテンツの種類を示すヘッダを付加する。より具体的には、クライアント機器１１₃側では、映画の推薦を受けたかったのに、楽曲の推薦が送られてきたので、制御部２１₃は、例えば、図３の推薦楽曲ＩＤリストの先頭に“MOVIE”、その次に“MUSIC”をそれぞれ配置する。

ステップＳ１１３において、通信部２３₃は、ヘッダの付加された推薦楽曲ＩＤリストを、ブローカサーバ１３に送信する。

クライアント機器１１₃から推薦楽曲ＩＤリストが送信されると、ブローカサーバ１３では、ステップＳ１４１において、通信部４２は、その推薦楽曲ＩＤリストを受信する。

ステップＳ１４２において、制御部４１は、受信した推薦楽曲ＩＤリストの先頭を参照して、クライアント機器１１₃から要求されたコンテンツの種類を確認する。ステップＳ１４３において、制御部４１は、推薦楽曲ＩＤリストの先頭に“MOVIE”が配置されている場合には、映画が要求されているので、ＩＤマッピングデータベース４３に蓄積されている楽曲-映画嗜好対応マップを参照し、受信した推薦楽曲ＩＤリストから、推薦映画ＩＤリストを生成する。

ステップＳ１４４において、通信部４２は、生成された推薦映画ＩＤリストを、クライアント機器１１₃に送信する。

ブローカサーバ１３から推薦映画ＩＤリストが送信されると、クライアント機器１１₃では、ステップＳ１１４において、通信部２３₃は、その推薦映画ＩＤリストを受信する。

ステップＳ１１５において、推薦提示部２４₃は、受信した推薦映画ＩＤリストに対応する推薦映画をユーザに提示する。これにより、クライアント機器１１₃において、クライアント機器１１₁から推薦された楽曲に基づいた映画の推薦を受けることが可能となる。

このとき、ユーザは、推薦提示部２４₃に提示された推薦映画を確認して、推薦された映画が、自分の見たかった映画であるか否かを判断し、投票できる。つまり、ステップＳ１１６において、制御部２１₃は、ユーザによる入力部２２₃への操作に応じて、ユーザの推薦映画の好みを取得する。

ステップＳ１１７において、通信部２３₃は、制御部２１₃の制御にしたがって、取得したユーザの好きな映画に対応するＩＤと、クライアント機器１１₁から推薦された推薦楽曲ＩＤリストを含むリスト（以下、楽曲映画嗜好リストと称する）を、ブローカサーバ１３に送信する。

クライアント機器１１₃から楽曲映画嗜好リストが送信されると、ブローカサーバ１３では、ステップＳ１４５において、通信部４２は、その楽曲映画嗜好リストを受信する。

ステップＳ１４６において、制御部４１は、受信した楽曲映画嗜好リストを、ＩＤマッピングデータベース４３の楽曲-映画嗜好対応マップに蓄積する。これにより、ブローカサーバ１３には、多くのユーザからの推薦映画の好き嫌いのフィードバックに基づいた異種パターンが集まることになり、そのマイニングによりマップを拡充精緻化していくことが可能となる。また、クライアント機器１１₃としては、楽曲映画嗜好リストをブローカサーバ１３に送ることで、拡充精緻化された楽曲-映画嗜好対応マップを有するブローカサーバ１３による推薦が受けられることになる。言うなれば、コンテンツの人気度に応じた知的成長型のサーバを構築することが可能となる。

一方、クライアント機器１１₃においては、その後、ステップＳ１１８において、受信した推薦映画ＩＤリストを、初期登録部２８₃に登録する。続いて、ステップＳ１１９において、嗜好抽出部２７₃は、初期登録部２８₃に登録された推薦映画ＩＤリストから嗜好情報を抽出し、嗜好プロファイル（UP-3）として、嗜好プロファイル蓄積部２９₃に蓄積する。

ステップＳ１２０において、通信部２３₃は、嗜好プロファイル蓄積部２９₃に蓄積された嗜好プロファイル（UP-3）を、映画推薦サーバ１２₃に送信する。すると、映画推薦サーバ１２₃では、クライアント機器１１₁からの嗜好プロファイル（UP-1）を受け取った楽曲推薦サーバ１２₁等と同様に、嗜好プロファイル（UP-3）に基づいた推薦映画リストを生成する処理が行われる。

つまり、ステップＳ１３１乃至ステップＳ１３４においては、図２のステップＳ２１乃至ステップＳ２４の処理等と同様に、映画推薦エンジン３２₃によって、クライアント機器１１₃からの嗜好プロファイル（UP-3）に基づいた推薦映画リストが生成され、通信部３１₃によって、クライアント機器１１₃に送信される。

そして、映画推薦サーバ１２₃から推薦映画リストが送信されると、クライアント機器１１₃では、通信部２３₃は、ステップＳ１２１において、その推薦映画リストを受信する。

ステップＳ１２２において、推薦提示部２４₃は、受信した推薦映画リストをユーザに提示する。これにより、クライアント機器１１₃において、クライアント機器１１₁を使用するユーザの嗜好情報に基づいた楽曲による映画の推薦を、映画推薦サーバ１２₃から受けることが可能となる。

以上のように、クライアント機器１１₃において、所望の種類のコンテンツの推薦リストが送信されなかった場合、ブローカサーバ１３に問い合せることで、その推薦リストを取得し、異種コンテンツの機器間における嗜好プロファイルの共有を行うことができる。換言すれば、例えば楽曲から映画等、種類の異なるコンテンツの領域横断推薦を行うことが可能となる。

ところで、本実施の形態においては、上述した動作に加えて、各機器間において性質情報を授受するようにしてもよい。ここで、性質情報とは、所定の種類のコンテンツについてのユーザの性質を表わす情報であって、例えば志向性、広さ、または深さ等の属性により定義される情報である。従って、例えば、クライアント機器１１₁で得られたユーザの性質を表わす性質情報を活用して、クライアント機器１１₂やクライアント機器１１₃等の別の機器において、同一または別の種類のコンテンツの推薦ができるようになる。

かかる性質情報を付加した場合における推薦楽曲ＩＤリストのスキーマの例を示すと、図９のようになる。

なお、図９において、上段の「“MUSIC”，・・・，“Content Title”，・・・」は、上述した図３と同様であるため、その説明は省略する。

すなわち、図９の例において、繰り返し配置された“STD”、“S-ID”、“Content Title”の次には、“Major”、“Value”、“Wide”、“Value”、“Deep”、“Value”で表わされる性質情報の属性付き値が配置される。つまり、図９において、志向性は“Major”で表わされ、それに続く“Value”にはその値として例えば0.32が入れられる。同様にまた、広さは“Wide”、深さは“Deep”で表わされ、それらに続く“Value”には対応する値として、例えば0.21や0.54が入れられる。

なお、この性質情報はオプションの情報であって、推薦楽曲ＩＤリストにおける必須の情報ではないため、性質情報を配置する構成とする場合には、これらの属性を機器側で処理可能な状態となるように事前に組み込んでおく必要がある。

以上のように、ユーザの性質を示す性質情報を、推薦楽曲ＩＤリストに付加することで、一機器から得られた性質情報を活用して、別の機器において、同一または別の種類のコンテンツの推薦ができるようになる。

また、本実施の形態において、サービスＳ₁が標準ＩＤ体系に準拠している場合、クライアント機器１１₁は、推薦楽曲ＩＤリストをクライアント機器１１₂に送信する前に、ブローカサーバ１３に対して、その推薦楽曲ＩＤリストを送信している（図２のステップＳ１５の処理）。つまり、ブローカサーバ１３において、制御部４１は、各クライアント機器１１から送られてくるそれぞれの推薦楽曲ＩＤリストを、ＩＤマッピングデータベース４３に履歴として残すことで（図２のステップＳ３３の処理）、例えばCF手法を働かせて、各機器に対して独自の推薦を行うことが可能となる。

例えば、制御部４１は、クライアント機器１１₁からの推薦楽曲ＩＤリスト（R-1）とパターンの似ている別のクライアント機器１１₄からの推薦楽曲ＩＤリスト（R-4）を、ＩＤマッピングデータベース４３に蓄積された履歴から検索し、推薦楽曲ＩＤリスト（R-4）にあって、推薦楽曲ＩＤリスト（R-1）にはないコンテンツＩＤを抽出して、推薦の対象とする。そして、ブローカサーバ１３は、例えば、クライアント機器１１₁からの推薦楽曲ＩＤリスト（R-1）を受信したとき、上記の図９の推薦楽曲ＩＤリストに続けて、下記の図１０の推薦楽曲ＩＤリストを、クライアント機器１１₁に送信する（図２のステップＳ３２の処理）。

図１０は、ブローカサーバ１３による推薦情報を付加した場合における、推薦楽曲ＩＤリストのスキーマの例を示す図である。

なお、図１０において、先頭のヘッダに配置される推薦情報を示す項目以外の項目については、上述した図９と同様であるため、その説明は省略する。

すなわち、図１０の例において、先頭には、ブローカサーバ１３からの推薦であることを示す“Recommend”が配置される。図１０の例において、この“Recommend”以降に配置される項目は、図９と同様であり、例えばユーザの志向等の性質情報が付加される。この性質情報は、ブローカサーバ１３に集まった履歴からマイニングにより求めることが可能となる。

一方、ブローカサーバ１３から推薦楽曲ＩＤリスト（図１０）を受信したクライアント機器１１₁は、先頭の“Recommend”を参照することで、そのリストがブローカサーバ１３からの推薦であることを認識することになる。その後、クライアント機器１１₁は、例えば、ブローカサーバ１３からの推薦リストをユーザに提示することができる。

また、上記のCF手法は、異種のコンテンツに対しても働かせることが可能となるため、ブローカサーバ１３は、上述した、楽曲映画嗜好リストに関しては、推薦楽曲ＩＤリストおよび推薦映画リストの両方を送ることができる。なお、言うまでもないが、このブローカサーバ１３による推薦のタイミングは、クライアント機器１１の間で、嗜好プロファイルを交換するときだけでなく、任意のタイミングとすることができる。例えば、それぞれのクライアント機器１１が、任意のタイミングで自身の推薦楽曲ＩＤリスト、あるいは再生履歴情報等をブローカサーバ１３に送信することで、ブローカサーバ１３からのコンテンツの推薦を受けることが可能となる。

以上の如く、本発明によれば、簡単に、ユーザの嗜好情報を共有することができる。すなわち、ある機器で得られたコンテンツに対するユーザ嗜好情報を、他の機器でも活用することが可能となる。

また、ブローカサーバを設けることで、コンテンツの意味付けをすることなしに、ＩＤによる一意性のみで、コンテンツの推薦を行うことができる。

さらに、クライアントとサーバ等の従来のサービスに手を加えることなく、そのまま活用することができるとともに、サービスの質の向上を図ることができる。

なお、本実施の形態においては、コンテンツの一例として、楽曲と映画について説明したが、それらのコンテンツに限らず、例えば、写真等の静止画、映画やテレビ番組等の動画、小説等の電子書籍等、その他のコンテンツにも適用することができる。その場合、楽曲、静止画、動画、電子書籍等のコンテンツの種類ごとにＩＤ体系が構築されることになる。

また、本実施の形態においては、クライアント機器１１₁乃至クライアント機器１１_nを使用するユーザは同一のユーザであって、同一のユーザの機器間の嗜好プロファイルの交換の例を示したが、例えば恋人同士での嗜好情報のやり取り等、他のユーザとの交換であっても勿論よい。その場合、他人の嗜好を、自分の嗜好にマージした推薦を受けられるので、自分とは別の他の人と一緒にコンテンツを楽しむことができる。あるいは相手の嗜好による推薦コンテンツをひとり楽しむことができる等、マイニング次第で多様な適用ができる。

さらに、クライアント機器１１₁は、クライアント機器１１₂、あるいはクライアント機器１１₃に対して嗜好プロファイルを受け渡す際に、事前にクライアント機器１１₂等の要求しているコンテンツの種類を取得してから、ブローカサーバ１３に問い合せるようにしてもよい。その際は、クライアント機器１１₁とクライアント機器１１₂、あるいはクライアント機器１１₁とクライアント機器１１₃との間で事前に、いわゆるネゴシエーションフェーズによって、ヘッダ付リスト転送を行うことで、送信側のクライアント機器１１は、受信側のクライアント機器１１で要求しているコンテンツの種類を取得することが可能となる。これにより、受信側のクライアント機器１１で要求しているコンテンツのリストを迅速にかつ確実に送信することが可能となる。

また、本実施の形態においては、嗜好プロファイルは、クライアント機器１１側で生成されるとして説明したが、例えば、クライアント機器１１₁の再生履歴情報を楽曲推薦サーバ１２₁に送信することで、楽曲推薦サーバ１２₁側で生成するようにしてもよい。

ところで、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し、ソフトウェアにより実行させることもできる。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、例えば汎用のパーソナルコンピュータ等に、プログラム記録媒体からインストールされる。

図１１は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するパーソナルコンピュータの構成の例を示すブロック図である。CPU（Central Processing Unit）１１１は、ROM（Read Only Memory）１１２、または記録部１１８に記録されているプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM（Random Access Memory）１１３には、CPU１１１が実行するプログラムやデータ等が適宜記憶される。これらのCPU１１１、ROM１１２、およびRAM１１３は、バス１１４により相互に接続されている。

CPU１１１にはまた、バス１１４を介して入出力インターフェース１１５が接続されている。入出力インターフェース１１５には、マイクロホン等よりなる入力部１１６、ディスプレイ、スピーカ等よりなる出力部１１７が接続されている。CPU１１１は、入力部１１６から入力される指令に対応して各種の処理を実行する。そして、CPU１１１は、処理の結果を出力部１１７に出力する。

入出力インターフェース１１５に接続されている記録部１１８は、例えばハードディスクからなり、CPU１１１が実行するプログラムや各種のデータを記録する。通信部１１９は、インターネットやローカルエリアネットワーク等のネットワークを介して外部の装置と通信する。

また、通信部１１９を介してプログラムを取得し、記録部１１８に記録してもよい。

入出力インターフェース１１５に接続されているドライブ１２０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリ等のリムーバブルメディア１２１が装着されたとき、それらを駆動し、そこに記録されているプログラムやデータ等を取得する。取得されたプログラムやデータは、必要に応じて記録部１１８に転送され、記録される。

コンピュータにインストールされ、コンピュータによって実行可能な状態とされるプログラムを格納するプログラム記録媒体は、図１１に示すように、磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disc)を含む）、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリ等よりなるパッケージメディアであるリムーバブルメディア１２１、または、プログラムが一時的もしくは永続的に格納されるROM１１２や、記録部１１８を構成するハードディスク等により構成される。プログラム記録媒体へのプログラムの格納は、必要に応じてルータ、モデム等のインターフェースである通信部１１９を介して、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の通信媒体を利用して行われる。

なお、本明細書において、記録媒体に格納されるプログラムを記述するステップは、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。

また、本明細書において、システムとは、複数の装置により構成される装置全体を表すものである。

さらに、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。

本発明を適用したコンテンツ推薦システムの一実施の形態の構成を示すブロック図である。 第１のケースにおける嗜好情報の共有処理を説明するフローチャートである。 推薦楽曲ＩＤリストのスキーマの例を示す図である。 第１のケースにおける嗜好情報の共有処理を説明するフローチャートである。 第２のケースにおける嗜好情報の共有処理を説明するフローチャートである。 第３のケースにおける嗜好情報の共有処理を説明するフローチャートである。 本発明を適用したコンテンツ推薦システムの一実施の形態の構成を示すブロック図である。 第５のケースにおける嗜好情報の共有処理を説明するフローチャートである。 推薦楽曲ＩＤリストのスキーマの例を示す図である。 推薦楽曲ＩＤリストのスキーマの例を示す図である。 本発明が適用される情報処理をソフトウェアで実行するコンピュータの構成例を示すブロック図である。

符号の説明

１ コンテンツ推薦システム， １１₁乃至１１_nおよび１１ クライアント機器， １２₁乃至１２_nおよび１２ 楽曲推薦サーバ， １３ ブローカサーバ， ２１₁乃至２１_n 制御部， ２２₁乃至２２_n 入力部， ２３₁乃至２３_n 通信部， ２４₁乃至２４_n 推薦提示部， ２５₁乃至２５_n 曲再生部， ２６₁乃至２６_n 履歴蓄積部， ２７₁乃至２７_n 嗜好抽出部， ２８₁乃至２８_n 初期登録部， ２９₁乃至２９_n 嗜好プロファイル蓄積部， ３１₁乃至３１_n 通信部， ３２₁乃至３２_n 楽曲推薦エンジン， ３２Ａ₁乃至３２Ａ_n 類似度演算部， ３３₁乃至３３_n 楽曲アイテムデータベース， ３４₁乃至３４_n 楽曲登録ＩＤ管理部， ４１ 制御部， ４２ 通信部， ４３ ＩＤマッピングデータベース， ４４ 楽曲登録ＩＤ管理部， ４５ ログマイニング部， ５１ コンテンツ推薦システム

Claims (19)

1. 第１のユーザに使用される情報処理装置において、
   前記第１のユーザの嗜好情報に基づいて推薦されたコンテンツを一意に識別するための識別子を少なくとも含んでいる推薦情報を生成する生成手段と、
   生成した前記推薦情報を、前記第１のユーザと同一または異なる第２のユーザに使用され、前記推薦情報に含まれる前記識別子に基づいて推薦されたコンテンツの提示を行う他の情報処理装置に送信する送信手段と
   を備える情報処理装置。
2. 前記識別子は、所定の規格に準拠している標準体系または独自の規格である独自体系のいずれかの体系に属しており、
   前記生成手段は、前記識別子が前記標準体系である場合、前記標準体系の識別子に基づいて、前記推薦情報を生成する
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記推薦情報には、前記識別子の他に、前記コンテンツを識別するための識別情報が含まれており、
   前記生成手段は、前記識別子が前記独自体系である場合、前記識別情報から前記標準体系の識別子の特定を行う管理装置に問い合せることで得られた前記識別情報に対応する前記標準体系の識別子に基づいて、前記推薦情報を生成する
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記推薦情報には、前記第１のユーザの性質を表わす性質情報が含まれている
   請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記送信手段は、前記推薦情報を前記管理装置に送信し、
   前記管理装置は、前記推薦情報を履歴として蓄積する
   請求項３に記載の情報処理装置。
6. 前記コンテンツの種類は、楽曲、静止画、動画、または電子書籍であり、それらの種類ごとの体系で前記識別子が構築されている
   請求項１に記載の情報処理装置。
7. 第１のユーザに使用される情報処理装置の情報処理方法において、
   前記第１のユーザの嗜好情報に基づいて推薦されたコンテンツを一意に識別するための識別子を少なくとも含んでいる推薦情報を生成し、
   生成した前記推薦情報を、前記第１のユーザと同一または異なる第２のユーザに使用され、前記推薦情報に含まれる前記識別子に基づいて推薦されたコンテンツの提示を行う他の情報処理装置に送信させる制御を行う
   ステップを含む情報処理方法。
8. 第１のユーザに使用される機器を制御するコンピュータに実行させるプログラムであって、
   前記第１のユーザの嗜好情報に基づいて推薦されたコンテンツを一意に識別するための識別子を少なくとも含んでいる推薦情報を生成し、
   生成した前記推薦情報を、前記第１のユーザと同一または異なる第２のユーザに使用され、前記推薦情報に含まれる前記識別子に基づいて推薦されたコンテンツの提示を行う他の情報処理装置に送信させる制御を行う
   ステップを含むプログラム。
9. 第１のユーザに使用される情報処理装置において、
   前記第１のユーザと同一または異なる第２のユーザに使用され、前記第２のユーザの嗜好情報に基づいて推薦されたコンテンツを一意に識別するための識別子を少なくとも含んでいる推薦情報を生成する他の情報処理装置から送信されてくる前記推薦情報を受信する受信手段と、
   受信した前記推薦情報に基づいて推薦されたコンテンツを前記第１のユーザに提示する提示手段と
   を備える情報処理装置。
10. 前記識別子は、所定の規格に準拠している標準体系または独自の規格である独自体系のいずれかの体系に属しており、
    前記提示手段は、前記識別子が前記標準体系である場合、前記標準体系の識別子に基づいて推薦されたコンテンツを提示する
    請求項９に記載の情報処理装置。
11. 前記推薦情報には、前記識別子の他に、前記コンテンツを識別するための識別情報が含まれており、
    前記提示手段は、前記識別子が前記独自体系である場合、少なくとも前記識別情報から前記独自体系の識別子に対応するコンテンツを特定して推薦する推薦装置に問い合せることで推薦された前記識別情報に対応するコンテンツを提示する
    請求項１０に記載の情報処理装置。
12. 前記推薦情報には、前記第２のユーザの性質を表わす性質情報が含まれている
    請求項１１に記載の情報処理装置。
13. 前記提示手段は、前記第１のユーザによる所望のコンテンツと、前記推薦情報に基づいて推薦されたコンテンツとの種類が異なる場合、前記推薦情報に基づいて所定の種類のコンテンツを推薦する管理装置に問い合せることで推薦された所望の種類のコンテンツを提示する
    請求項９に記載の情報処理装置。
14. 前記管理装置は、前記推薦情報を蓄積するとともに、蓄積された前記推薦情報に基づいたコンテンツの推薦を行ない、
    前記提示手段は、前記管理装置から推薦されたコンテンツを提示する
    請求項１３に記載の情報処理装置。
15. 前記管理装置から推薦されたコンテンツに対する前記第１のユーザの嗜好に関する嗜好応答を前記管理装置に送信する送信手段をさらに備え、
    前記管理装置は、前記推薦情報とともに前記嗜好応答を蓄積し、蓄積された推薦情報および嗜好応答に基づいてコンテンツを推薦する
    請求項１４に記載の情報処理装置。
16. 前記コンテンツの種類は、楽曲、静止画、動画、または電子書籍であり、それらの種類ごとの体系で前記識別子が構築されている
    請求項１３に記載の情報処理装置。
17. 第１のユーザに使用される情報処理装置の情報処理方法において、
    前記第１のユーザと同一または異なる第２のユーザに使用され、前記第２のユーザの嗜好情報に基づいて推薦されたコンテンツを一意に識別するための識別子を少なくとも含んでいる推薦情報を生成する他の情報処理装置から送信されてくる前記推薦情報を受信させる制御を行ない、
    受信した前記推薦情報に基づいて推薦されたコンテンツを前記第１のユーザに提示する
    ステップを含む情報処理方法。
18. 第１のユーザに使用される機器を制御するコンピュータに実行させるプログラムであって、
    前記第１のユーザと同一または異なる第２のユーザに使用され、前記第２のユーザの嗜好情報に基づいて推薦されたコンテンツを一意に識別するための識別子を少なくとも含んでいる推薦情報を生成する他の情報処理装置から送信されてくる前記推薦情報を受信させる制御を行ない、
    受信した前記推薦情報に基づいて推薦されたコンテンツを前記第１のユーザに提示する
    ステップを含むプログラム。
19. 第１のユーザにより使用される第１の情報処理装置と、前記第１のユーザと同一または異なる第２のユーザにより使用される第２の情報処理装置からなる情報処理システムにおいて、
    前記第１の情報処理装置は、
    前記第１のユーザの嗜好情報に基づいて推薦されたコンテンツを一意に識別するための識別子を少なくとも含んでいる推薦情報を生成する生成手段と、
    生成した前記推薦情報を前記第２の情報処理装置に送信する送信手段と
    を備え、
    前記第２の情報処理装置は、
    前記第１の情報処理装置から送信されてくる前記推薦情報を受信する受信手段と、
    受信した前記推薦情報に含まれる前記識別子に基づいて推薦されたコンテンツを前記第２のユーザに提示する提示手段と
    を備える情報処理システム。

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