JP2012118624A - コンテンツ提示装置、外部推薦装置およびコンテンツ提示システム - Google Patents

Abstract

【課題】２つのフェイズをシームレスにつなぎ、ユーザの使い勝手が向上するように、グローバル／ローカル双方の推薦結果を統合して扱える装置、システム等を提供する。
【解決手段】ユーザによるコンテンツの指定を受け付けるユーザ操作部２０１と、指定コンテンツに基づき、自機またはコンテンツを指定したユーザに関連するコンテンツをローカル推薦結果として特定するローカル推薦部２０８と、指定コンテンツに基づき、外部において特定されたコンテンツを通信によりグローバル推薦結果として取得するグローバル推薦取得部２０３と、ローカル推薦結果およびグローバル推薦結果を統合して、統合された推薦結果から候補コンテンツを抽出する推薦統合部２０５と、候補コンテンツを提示するコンテンツ提示部２０７と、候補コンテンツが利用可能であるか否かを判定するコンテンツ管理部２０９とを備える。
【選択図】図２

Description

本発明は、ユーザ向きのコンテンツを利用容易に提示するコンテンツ提示装置、通信により推薦するコンテンツを通知する外部推薦装置、コンテンツ提示システム、コンテンツ提示方法、コンテンツ推薦方法、コンテンツ提示プログラムおよびコンテンツ推薦プログラムに関する。

近年、デジタルコンテンツを閲覧、利用するためのデバイスが多く普及している。一方で供給されるコンテンツも膨大な数に上っており、如何にしてユーザにとって有用なコンテンツを発見し、取得するかが課題となっている。

特許文献１記載のシステムでは、複数のユーザの購入履歴から、あるアイテムＡを購入した後、アイテムＢを購入するユーザが多いといった時系列情報を生成する。そして、当該時系列情報に基づき、アイテムＡを購入したユーザに対して、アイテムＢの購入を推薦する。このような複数ユーザの購入履歴を統合し、推薦アイテムの選択を行う手法は、協調フィルタリング（collaborative filtering）と呼ばれる手法の一つであり、すでに多くの電子商取引サイトで活用されている。

また、特許文献２に開示されているように、ユーザが閲覧するコンテンツの有する属性の共通性および順序性に着目し、ユーザが興味を持つと推定されるコンテンツを抽出し、ユーザに推薦を行うシステムも知られている。

特開２００８‐１７６３９８号公報 特開２００５−２９３３８４号公報

上記のようなデジタルコンテンツを閲覧、利用するためのデバイスにおいて、コンテンツを発見、利用するためには２つのフェイズがあると考えられる。すなわち、１）ネット上などのグローバル環境下にあるコンテンツを発見し、パーソナル環境下に取得するフェイズ、そして、２）パーソナル環境下に存在するコンテンツの中から、所望のコンテンツを発見し、選択するフェイズの２つである。

たとえば、電子書籍を購入する場合には、ユーザはオンライン書店等で電子書籍を発見、購入し、電子書籍端末のローカルストレージにダウンロードする。次に、たとえば電子書籍端末のファイラを用いて当該コンテンツを選択してビュアーで閲覧するというステップを踏む。電子書籍端末がローカルストレージを有さず、クラウド上のストレージを直接利用する場合もあるが、基本的にはユーザ毎に整理されたプライベートな空間に当該コンテンツを取得するフェイズと、プライベート空間の中から所望のコンテンツを選択するフェイズに分かれる。

このように、従来のシステムは上記２つのフェイズのいずれか一方を対象として推薦を行っている。前者のフェイズの推薦をグローバル推薦、後者のフェイズの推薦をローカル推薦と呼ぶとすれば、たとえば特許文献１のシステムはグローバル推薦、特許文献２のシステムはローカル推薦を対象としている。

このような現状において、ユーザがコンテンツ等のリソースの場所を意識しないで利用できる環境（コンテンツの位置透過性）を実現することを目的とし、２つのフェイズをシームレスに繋いで行うことを想定する。その場合、１つのシステムを双方のフェイズに利用したり、単純に２つのシステムを組み合わせて利用するだけでは、たとえば必要のない推薦コンテンツが提示されてしまい、全体としての最適化がなされない。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、上記の２つのフェイズをシームレスにつなぎ、全体としてユーザの使い勝手が向上するように、グローバル/ローカル双方の推薦結果を統合して扱える装置、システム等を提供することを目的とする。

（１）上記の目的を達成するため、本発明のコンテンツ提示装置は、ユーザ向きのコンテンツを利用容易に提示するコンテンツ提示装置であって、ユーザによるコンテンツの指定を受け付けるユーザ操作部と、前記指定コンテンツに基づき、前記自機またはコンテンツを指定したユーザに関連するコンテンツをローカル推薦結果として特定するローカル推薦部と、前記指定コンテンツに基づき、外部において特定されたコンテンツを通信によりグローバル推薦結果として取得するグローバル推薦取得部と、前記ローカル推薦結果および前記グローバル推薦結果を統合して、統合された推薦結果から１または複数のコンテンツを、候補コンテンツとして抽出する推薦統合部と、前記候補コンテンツを提示するコンテンツ提示部と、前記候補コンテンツが利用可能であるか否かを判定するコンテンツ管理部と、を備え、前記コンテンツ提示部は、前記候補コンテンツが利用可能である場合には、前記候補コンテンツの利用手段を提示し、前記候補コンテンツが利用不能である場合には、前記候補コンテンツを利用可能にするための利用可能化手段を提示することを特徴としている。

これにより、ユーザはローカル推薦結果、グローバル推薦結果の双方を加味して統合された推薦結果を一度に得ることができ、それらを個別に確認する必要がなくなる。また、コンテンツの利用可能性に応じて、コンテンツの利用手段や利用可能化手段への提示が行われるため、ユーザはそれらを選択するだけで当該コンテンツを利用できる。

コンテンツとは、テキスト、静止画、動画、音声等の各種メディアの単体、または、組み合わせである。典型的なコンテンツとしては、Ｗｅｂページ、電子書籍、ムービークリップ、音楽等が挙げられる。

利用可能化手段とは、コンテンツの購入やコンテンツに付与されたＤＲＭ（Digital Rights Management）鍵の入手等のコンテンツを利用可能にする手段を指す。たとえば、当該コンテンツを購入するために設定されたネットショップへのリンク、当該コンテンツの購入手段、ローカル環境へのダウンロード手段等の一連の手段が利用可能化手段に該当する。候補コンテンツの中に所望のコンテンツが含まれている場合には、ユーザはブラウザで検索等しなくても、コンテンツを利用可能にすることができ、操作手数が少なくなる。そして、ショートカットを用いる要領で利用するコンテンツを購入し、利用可能にすることもできる。

利用手段とは、当該コンテンツの再生手段、閲覧手段等であり、コンテンツの種類によって異なる場合がある。典型的にはコンテンツのビュアーやプレイヤーなどの再生手段が該当する。推薦手段により提示された候補コンテンツの中に所望のコンテンツが含まれているならば、ユーザはランチャなどからコンテンツを選択しなくても、ショートカットを用いる要領で利用しようとするコンテンツを選択して呼び出せるため、操作手数が少なくなる。

なお、現在利用不能で利用可能化手段が割り当てられている候補コンテンツと、利用可能で利用手段が割り当てられている候補コンテンツとは、様態を異ならせて表示することが望ましい。特に、利用可能化手段において課金が発生する場合には、課金無しで利用できるコンテンツとは区別するべきである。

（２）また、本発明のコンテンツ提示装置は、前記ローカル推薦部が、前記コンテンツの指定を受けたユーザに関連付けられたコンテンツ利用履歴および購買履歴に基づき、前記ローカル推薦結果を特定し、前記グローバル推薦取得部が、複数の不特定ユーザのコンテンツ利用履歴または購買履歴に基づくコンテンツを、前記グローバル推薦結果として取得することを特徴としている。

これにより、ユーザの指定コンテンツに関連して、個人的によく利用するコンテンツがローカル推薦結果により導出され、複数のユーザが全体として指定コンテンツに関連してよく利用したり購入したりするコンテンツがグローバル推薦結果として導出されるため、個人的な傾向と全体的な傾向を双方加味した推薦結果を得ることができる。

（３）また、本発明のコンテンツ提示装置は、前記推薦統合部が、前記コンテンツの指定を受けたユーザが前記グローバル推薦結果を採用した頻度が大きいほど前記グローバル推薦結果を重視し、前記ローカル推薦結果を採用した頻度が大きいほど前記ローカル推薦結果を重視して、前記ローカル推薦結果および前記グローバル推薦結果を統合することを特徴としている。

これにより、ユーザがグローバル推薦結果を選択する程、グローバル推薦結果に含まれる候補コンテンツが推薦手段により提示される割合が大きくなり、反対にローカル推薦結果を選択する程、ローカル推薦結果に含まれる候補コンテンツが推薦手段により提示される割合が大きくなるため、ユーザの利用動向に適した推薦結果が得られる可能性を向上させることができる。

（４）また、本発明のコンテンツ提示装置は、前記推薦統合部が、前記コンテンツの指定を受けたユーザに関連付けられたコンテンツの購買頻度、購買量または購買額が多いほど、前記グローバル推薦結果を重視し、前記コンテンツの指定を受けたユーザに関連付けられたコンテンツの購買頻度、購買量または購買額が少ないほど、前記ローカル推薦結果を重視することを特徴としている。

特に利用可能化手段において課金が発生することを想定すると、現在端末において利用不能なコンテンツが含まれるグローバル推薦結果を表示した際にユーザが採用するか否かは、当該ユーザの購買力に依存すると考えられる。購買力の高いユーザ、すなわち、当該装置に関連付けられた、コンテンツの購買頻度、購買量または購買額が多いほど、グローバル推薦結果を重視することで、ユーザの利用動向に適した推薦結果が得られる可能性を向上させることができる。

（５）また、本発明のコンテンツ提示装置は、前記グローバル推薦取得部が、複数の不特定ユーザの過去のコンテンツ利用履歴に基づいて特定されたコンテンツに加えて、過去のコンテンツ利用履歴とは無関係に前記グローバル推薦結果に含まれるように設定されたコンテンツを含むグローバル推薦結果を取得することを特徴としている。

これにより、新規に提供されるコンテンツ等、グローバル推薦結果に導出されにくいコンテンツに関しても、グローバル推薦結果に含め、当該コンテンツに対するプロモーションを行うことが可能となる。

（６）また、本発明のコンテンツ提示装置は、前記ローカル推薦部が、コンテンツ利用履歴から算出されたコンテンツ間の遷移確率を利用してコンテンツを特定することを特徴としている。これにより、ユーザが選択する確率の高いコンテンツを推薦することができる。

（７）また、本発明の外部推薦装置は、通信により推薦するコンテンツを通知する外部推薦装置であって、受理した複数の不特定ユーザの過去のコンテンツ利用履歴を管理する履歴管理部と、上記のコンテンツ提示装置で指定されたコンテンツに基づくコンテンツの推薦要求を受理する推薦要求受理部と、前記推薦要求に応じて、前記管理されたコンテンツ利用履歴を参照して前記指定されたコンテンツに対応するコンテンツをグローバル推薦結果として特定するグローバル推薦部と、前記グローバル推薦結果を前記コンテンツ提示装置へ送信する推薦送信部と、を備えることを特徴としている。これにより、不特定ユーザの利用履歴に基づくグローバル推薦結果をユーザに送信することが可能になり、ローカル推薦結果とともにシームレスな推薦を実現できる。

（８）また、本発明の外部推薦装置は、前記グローバル推薦部が、コンテンツ利用履歴から算出されたコンテンツ間の遷移確率を利用してコンテンツを特定することを特徴としている。これにより、指定コンテンツと不特定ユーザの利用履歴とを参照して、ユーザが選択する確率の高いコンテンツを推薦することができる。

（９）また、本発明のコンテンツ提示システムは、上記のコンテンツ提示装置と、上記の外部推薦装置と、を備え、前記コンテンツ提示装置が、指定コンテンツおよび推薦要求を前記外部推薦装置に通知し、前記外部推薦装置が、前記通知された指定コンテンツおよび推薦要求に基づいて特定したグローバル推薦結果を前記コンテンツ提示装置に通知することを特徴としている。

これにより、ユーザはローカル推薦結果、グローバル推薦結果、双方を加味して統合された推薦結果を一度に得ることができ、提示された情報により容易にコンテンツを利用できる。

（１０）また、本発明のコンテンツ提示方法は、ユーザ向きのコンテンツを利用容易に提示するコンテンツ提示方法であって、ユーザによるコンテンツの指定を受け付けるステップと、前記指定コンテンツに基づき、前記自機またはコンテンツを指定したユーザに関連するコンテンツをローカル推薦結果として特定するステップと、前記指定コンテンツに基づき、外部において特定されたコンテンツを通信によりグローバル推薦結果として取得するステップと、前記ローカル推薦結果および前記グローバル推薦結果を統合して、統合された推薦結果から１または複数のコンテンツを、候補コンテンツとして抽出するステップと、前記候補コンテンツを提示するステップと、前記候補コンテンツが利用可能であるか否かを判定するステップと、を含み、前記コンテンツ提示部は、前記候補コンテンツが利用可能である場合には、前記候補コンテンツの利用手段を提示し、前記候補コンテンツが利用不能である場合には、前記候補コンテンツを利用可能にするための利用可能化手段を提示することを特徴としている。

これにより、ユーザはローカル推薦結果、グローバル推薦結果、双方を加味して統合された推薦結果を一度に得ることができ、提示された情報により容易にコンテンツを利用できる。

（１１）また、本発明のコンテンツ推薦方法は、通信により推薦するコンテンツを通知するコンテンツ推薦方法であって、受理した複数の不特定ユーザの過去のコンテンツ利用履歴を管理するステップと、上記のコンテンツ提示方法により、送信元で指定されたコンテンツに基づくコンテンツの推薦要求を受理するステップと、前記推薦要求に応じて、前記管理されたコンテンツ利用履歴を参照して前記指定されたコンテンツに対応するコンテンツをグローバル推薦結果として特定するステップと、前記グローバル推薦結果を、前記送信元へ送信するステップと、を含むことを特徴としている。これにより、不特定ユーザの利用履歴に基づくグローバル推薦結果をユーザに送信することが可能になり、ローカル推薦結果とともにシームレスな推薦を実現できる。

（１２）また、本発明のコンテンツ提示プログラムは、コンピュータに実行させることで、ユーザ向きのコンテンツを利用容易に提示するコンテンツ提示プログラムであって、
ユーザによるコンテンツの指定を受け付ける処理と、前記指定コンテンツに基づき、前記自機またはコンテンツを指定したユーザに関連するコンテンツをローカル推薦結果として特定する処理と、前記指定コンテンツに基づき、通信により外部推薦装置が特定したコンテンツをグローバル推薦結果として取得する処理と、前記ローカル推薦結果および前記グローバル推薦結果を統合して、統合された推薦結果から１または複数のコンテンツを、候補コンテンツとして抽出する処理と、前記候補コンテンツを提示する処理と、前記候補コンテンツが利用可能であるか否かを判定する処理と、を含み、前記コンテンツ提示部は、前記候補コンテンツが利用可能である場合には、前記候補コンテンツの利用手段を提示し、前記候補コンテンツが利用不能である場合には、前記候補コンテンツを利用可能にするための利用可能化手段を提示することを特徴としている。

これにより、ユーザはローカル推薦結果、グローバル推薦結果、双方を加味して統合された推薦結果を一度に得ることができ、提示された情報により容易にコンテンツを利用できる。

（１３）また、本発明のコンテンツ推薦プログラムは、コンピュータに実行させることで、通信により推薦するコンテンツを通知するコンテンツ推薦プログラムであって、受理した複数の不特定ユーザの過去のコンテンツ利用履歴を管理する処理と、上記のコンテンツ提示プログラムにより、送信元で指定されたコンテンツに基づくコンテンツの推薦要求を受理する処理と、前記推薦要求に応じて、前記管理されたコンテンツ利用履歴を参照して前記指定されたコンテンツに対応するコンテンツをグローバル推薦結果として特定する処理と、前記グローバル推薦結果を、前記送信元へ送信する処理と、を含むことを特徴としている。これにより、不特定ユーザの利用履歴に基づくグローバル推薦結果をユーザに送信することが可能になり、ローカル推薦結果とともにシームレスな推薦を実現できる。

本発明によれば、ユーザはローカル推薦結果、グローバル推薦結果、双方を加味して統合された推薦結果を一度に得ることができ、提示された情報により容易にコンテンツを利用できる。

本発明に係るコンテンツ提示システムの構成を示す概略図である。 本発明に係るコンテンツ提示装置の構成を示す機能ブロック図である。 本発明に係る外部推薦装置の構成を示す機能ブロック図である 本発明に係るコンテンツ提示装置の外観を示す図である。 推薦画面を表示する動作を示すフローチャートである。 推薦画面に対するユーザ操作に応じた処理を示すフローチャートである。 コンテンツ表示時のコンテンツ表示履歴の更新処理を示すフローチャートである。 推薦統合部における推薦結果の統合過程の詳細を示すフローチャートである。 本発明に係るコンテンツ提示装置の動作例を示す概略図である。 履歴管理部にて管理される選択傾向を示すパラメタの一例を示す図である。 履歴管理部で管理されている履歴データの例を示す図である。 ローカル推薦結果とグローバル推薦結果の導出過程を示す図である。 コンテンツ間のローカル遷移確率を管理するテーブルの一部を示す図である。 コンテンツ間のグローバル遷移確率を管理するテーブルの一部を示す図である。

次に、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。説明の理解を容易にするため、各図面において同一の構成要素に対しては同一の参照番号を付し、重複する説明は省略する。

図１は、コンテンツ提示システム１００の構成を示す概略図である。コンテンツ提示システム１００は、コンテンツ提示装置１０１、１０２、１０３、およびこれらにネットワーク１０４を介して接続された外部推薦装置１０６により構成されている。コンテンツ提示装置１０１、１０２、１０３は、ユーザ向きのコンテンツを利用容易に提示する。コンテンツ提示装置１０１、１０２、１０３は、ネットワーク１０４を介して、コンテンツストア１０５からコンテンツを購入、取得し、コンテンツを利用することができる。なお、コンテンツの利用とは、原則、コンテンツの再生を意味する。また、外部推薦装置１０６から指定コンテンツに対応するグローバル推薦結果を得ることができる。各エンティティは物理的には複数の端末によって構成されていてもよいし、複数のエンティティが単一の端末に統合されていてもかまわない。エンティティ間を繋ぐネットワークは有線、無線いずれでもかまわない。

コンテンツストア１０５は典型的にはコンテンツを有料で販売し、コンテンツ提示装置１０１、１０２、１０３に提供するサーバであるが、オンラインストレージシステムであっても良いし、動画などのコンテンツの共有システムであってもかまわない。

外部推薦装置１０６はコンテンツ提示装置１０１、１０２、１０３からある特定のコンテンツの指定を受け、指定されたコンテンツに対応するグローバル推薦結果を応答する。グローバル推薦結果の導出には、任意の手法を用いることができるが、たとえば、コンテンツストア１０５等から複数のユーザへのコンテンツの販売履歴情報を得て、同一ユーザに購入される可能性の大きいコンテンツを導出することができる（協調フィルタリング）。各コンテンツがもつジャンルや著者名、シリーズ名などの属性に応じて、似通った属性をもつコンテンツを導出してもよい（コンテンツベースフィルタリング）。本実施の形態では、外部推薦装置１０６はコンテンツ提示装置１０１、１０２、１０３から時系列を有するコンテンツの利用履歴を収集する。そして、ベイジアンネットワークを用いた統計処理により、あるコンテンツの次に利用される確率の高いコンテンツを導出し、グローバル推薦結果としてコンテンツ提示装置１０１、１０２、１０３に応答する。なお、ここでは外部推薦装置１０６はコンテンツ提示装置１０１、１０２、１０３からある特定のコンテンツの指定を受け、それに応じたグローバル推薦結果を返しているが、必ずしもコンテンツの指定を受ける必要は無く、その他の属性に応じてコンテンツの推薦を行ってもかまわない。

図２は、コンテンツ提示装置１０１の構成を示す機能ブロック図である。図２に示すように、コンテンツ提示装置１０１は、ユーザ操作部２０１、通信部２０２、グローバル推薦取得部２０３、コンテンツ購入部２０４、推薦統合部２０５、推薦表示部２０６、コンテンツ提示部２０７、ローカル推薦部２０８、コンテンツ管理部２０９、履歴管理部２１０、履歴送信部２１１、コンテンツ格納部２１２、履歴格納部２１３を備えている。

通信部２０２は、ネットワーク１０４を介して、外部装置との間で情報の送受信を行う。ユーザ操作部２０１は、ユーザの操作を受け付ける。ユーザ操作には、コンテンツ提示部２０７に表示されたコンテンツの操作、推薦表示部２０６に表示された推薦コンテンツの選択（コンテンツの指定）、コンテンツ購入部２０４へのコンテンツの購入指示の操作等が挙げられる。コンテンツ管理部２０９は、コンテンツを管理する。たとえば、コンテンツ購入部２０４において購入されたコンテンツをコンテンツ格納部２１２に格納し、コンテンツ提示部２０７に対するユーザ操作に応じて、コンテンツ格納部２１２から取り出しコンテンツ提示部２０７に表示する。

また、コンテンツ管理部２０９は、統合された推薦結果から候補コンテンツとして抽出された１または複数のコンテンツ（候補コンテンツ）が利用可能であるか否かを判定する。利用可能か否かは、たとえばローカルストレージに当該コンテンツが存在するかやＤＲＭの鍵を有するか否かを意味する。すなわち、利用の権限のことであって物理的な利用を意味しない。コンテンツ管理部２０９は、たとえば、基本的判定としてコンテンツがコンテンツ提示装置１０１内にあるかクラウド内にあるかで利用可能かを判定することができる。また、ムービーのダウンロード歴やＤＲＭの鍵を有しているか否か、また設定されているパスがローカルか否か、ローカルファイルがあるか、ＵＲＬのＨＴＴＰステータスコードレスポンスが２００ＯＫか４０４ Ｎｏｔ Ｆｏｕｎｄ、５０３ Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｕｎａｖａｉｌａｂｌｅか等によっても判定可能である。

なお、コンテンツ提示部２０７は、表示により候補コンテンツを提示する。その場合に、候補コンテンツが利用可能である場合には、候補コンテンツの利用手段を提示し、候補コンテンツが利用不能である場合には、候補コンテンツを利用可能にするための利用可能化手段を提示する。

履歴管理部２１０は、コンテンツ提示部２０７へのコンテンツの表示に基づいて、履歴格納部２１３にコンテンツの利用履歴を格納する。履歴格納部２１３は、コンテンツ利用履歴だけではなく、システムの実行ログなど多種多様なログをあわせて蓄積することができる。

ローカル推薦部２０８は、指定コンテンツに基づき、自機またはコンテンツを指定したユーザに関連するコンテンツをローカル推薦結果として特定する。たとえば、格納されたコンテンツに関する履歴（コンテンツ利用履歴や購買履歴）に基づき、指定コンテンツに対応して、利用される可能性の高いコンテンツを抽出する。なお、指定コンテンツは、ユーザにより指定された結果、現在、コンテンツ提示部２０７で選択され、表示されているコンテンツである。そして、ローカル推薦部２０８は、そのようなコンテンツで構成されたローカル推薦結果を生成し、推薦統合部２０５に送る。なお、自機の特定には、たとえばＭＡＣアドレスのような装置特有のＩＤを利用することができる。また、コンテンツを指定したユーザの特定には、登録されたユーザＩＤを利用することができる。上記のコンテンツに関する履歴には、コンテンツの再生履歴だけでなく、コンテンツの選択履歴、推薦履歴等も含まれる。

グローバル推薦取得部２０３は、複数の不特定ユーザのコンテンツ利用履歴または購買履歴に基づくコンテンツを、外部推薦装置１０６からグローバル推薦結果として取得する。指定コンテンツを識別するコンテンツＩＤを、通信部２０２を介して外部推薦装置１０６に送信する。外部推薦装置１０６は、その応答として、指定コンテンツに対応して利用される可能性の高いコンテンツから構成されるグローバル推薦結果を返信する。グローバル推薦取得部２０３は、返信されたグローバル推薦結果を受信し、推薦統合部２０５に送る。このようにして、グローバル推薦取得部２０３は、指定コンテンツに基づき、外部において特定されたコンテンツを通信によりグローバル推薦結果として取得する。グローバル推薦取得部２０３は、複数の不特定ユーザの過去のコンテンツ利用履歴に基づいて特定されたコンテンツに加えて、過去のコンテンツ利用履歴とは無関係に前記グローバル推薦結果に含まれるように設定されたコンテンツを含むグローバル推薦結果を取得してもよい。

推薦統合部２０５は、ローカル推薦部２０８から得たローカル推薦結果とグローバル推薦取得部２０３から得たグローバル推薦結果を統合して統合された推薦結果を生成し、統合された推薦結果から１または複数のコンテンツを、候補コンテンツとして抽出し、推薦表示部２０６により表示する。また、推薦統合部２０５は、履歴管理部２１０で管理されている過去のコンテンツ利用履歴を利用し、両者の統合方針を定める。

推薦統合部２０５は、コンテンツの指定を受けたユーザまたは自機がグローバル推薦結果を採用した頻度が大きいほどグローバル推薦結果を重視し、ローカル推薦結果を採用した頻度が大きいほどローカル推薦結果を重視して、ローカル推薦結果およびグローバル推薦結果を統合することもできる。たとえば、推薦統合部２０５は、コンテンツの指定を受けたユーザに関連付けられたコンテンツの購買頻度、購買量または購買額が多いほど、グローバル推薦結果を重視し、コンテンツの指定を受けたユーザに関連付けられたコンテンツの購買頻度、購買量または購買額が少ないほど、ローカル推薦結果を重視することができる。

ユーザ操作部２０１は、推薦表示部２０６に表示される候補コンテンツからユーザによる所望のコンテンツの選択を受け付ける。仮に選択されたコンテンツが利用可能である場合、コンテンツ管理部２０９は、推薦表示部２０６からコンテンツ提示部２０７を呼び出し、コンテンツ格納部２１２から選択されたコンテンツをロードして表示させる。選択されたコンテンツが利用不能である場合、コンテンツ管理部２０９は、推薦表示部２０６からコンテンツ購入部２０４を呼び出し、選択されたコンテンツを購入可能にする。

コンテンツ購入部２０４は、コンテンツの利用可能化手段として購入手段を提示する。購入手段は、主に購入サイトへの誘導であるが、これに限定されるものではなく、購入手段の表示のみであってもよい。たとえば、コンテンツが来月発売予定の雑誌やＤＶＤであった場合には、当該雑誌やＤＶＤの発売日や販売店を表示してもよい。

履歴管理部２１０は、コンテンツ利用履歴だけではなく、推薦表示部２０６に対するユーザ操作の通知をも受けて、履歴格納部２１３に格納して管理する。履歴送信部２１１は、通信部２０２を介して、履歴格納部２１３に管理されている履歴データを外部推薦装置１０６に送信する。外部推薦装置１０６は、コンテンツ提示装置１０１から送信された履歴データを受信、管理し、グローバル推薦結果を導出するために利用する。

図３は、外部推薦装置１０６の構成を示す機能ブロック図である。図３に示すように、外部推薦装置１０６は、通信部３０１、推薦送信部３０２、履歴受理部３０３、推薦要求受理部３０４、履歴管理部３０５、グローバル推薦部３０６、履歴格納部３０７および広告入稿部３０８を備えている。

履歴受理部３０３は、通信部３０１を介してコンテンツ提示装置１０１、１０２、１０３から履歴データを受信する。そして、履歴管理部３０５を介して、履歴データを履歴格納部３０７に格納する。一方、推薦要求受理部３０４は、通信部３０１を介して指定コンテンツに対するグローバル推薦の要求を受けると、履歴管理部３０５に管理されている履歴データに基づき、グローバル推薦結果を導出し、推薦送信部３０２に送る。推薦送信部３０２は、通信部３０１を介して、推薦要求を行ったコンテンツ提示装置に対してグローバル推薦結果を通知する。このグローバル推薦結果の導出に当たっては、広告入稿部３０８を介して入稿されたプロモーションコンテンツを含める場合もある。プロモーションコンテンツとは、過去のコンテンツ利用履歴とは無関係にグローバル推薦結果に含まれるように設定されたコンテンツである。

図４は、コンテンツ提示装置１０１の外観を示す図である。まず、図左に示すコンテンツ提示装置１０１は、いわゆるタブレット端末に代表されるように、矩形上の筐体４０１を有しており、ファイラやコンテンツの表示、タッチスクリーンによるユーザ操作を行うスクリーン４０２を有している。コンテンツ提示装置１０１は、ユーザによるスクリーン４０２への直接のタッチ、操作ボタン４０３を介したコンテンツの選択、表示に関わる様々な操作を受け付ける。図左の例では、スクリーン４０２に和文縦書きの電子書籍が表示されている。

図４の右は、操作ボタン４０３を押下して開いている電子書籍を閉じたときの様子を示している。スクリーン４０２上で電子書籍が閉じられるのに応じて、推薦画面４０４が表示され、今まで開いていたコンテンツの次に読むと推定されるコンテンツを推薦している。

推薦画面４０４の中には、コンテンツ４０５、４０６、４０７が提示されている。このうちコンテンツ４０７は未購入であり、ローカルストレージが保持していないため、購入およびダウンロードをするための購入アイコン４１２を提示している。

コンテンツ４０５またはコンテンツ４０６を選択すると、コンテンツ提示装置１０１は、ローカルストレージから選択されたコンテンツを読み出し、スクリーン４０２に表示する。一方、ユーザによりコンテンツ４０７が選択されると、コンテンツ購入部２０４は、ブラウザを呼び出し、表示をコンテンツ４０７の購入画面に進める。なお、推薦画面４０４は所定時間が経過すると自動的に閉じるが、クローズボタン４１１をタップすることによって所定時間経過前に閉じることもできる。

図４では、推薦画面４０４に３つのコンテンツを表示しているが、表示コンテンツ数は任意である。また、スクロール等の操作に応じて、より多い数のコンテンツを推薦するようにしてもかまわない。推薦されるコンテンツは一種類に限定されず、コンテンツ提示装置１０１が提示可能な任意のコンテンツを扱うことができる。また電子クーポンやチケットなど、あるコンテンツやサービスを享受する権利の取得であってもかまわない。

図５は、推薦画面４０４を表示する動作を示すフローチャートである。図５に示すように、まず、コンテンツ提示部２０７において現在選択されているコンテンツのコンテンツＩＤを取得する（ステップＳ５０１）。グローバル推薦取得部２０３は、そのコンテンツＩＤに基づいて通信部２０２を介して外部推薦装置１０６にグローバル推薦結果を問い合わせる（ステップＳ５０２）。そして、外部推薦装置１０６からグローバル推薦結果を受信する（ステップＳ５０３）。

その一方で、ローカル推薦部２０８は履歴管理部２１０が管理している利用履歴に基づきローカル推薦結果を算出する（ステップＳ５０４）。推薦統合部２０５は、グローバル推薦結果とローカル推薦結果とを受け取り、履歴管理部２１０が管理している利用履歴に基づき両者の統合方法を決定し（ステップＳ５０５）、両者を統合し推薦結果を得る（ステップＳ５０６）。

次に、推薦表示部２０６は、推薦結果の各コンテンツに対し、すべてのコンテンツに対して処理が終わるまで以下の処理を繰り返し行う（ステップＳ５０７、Ｓ５１１）。まず、当該コンテンツが利用可能か確認し（ステップＳ５０８）、当該コンテンツを表すサムネイルに対し、当該コンテンツが利用可能ならば当該コンテンツを利用するためのファイルパスを設定する（ステップＳ５１０）。そして、利用不能ならば、当該コンテンツを表すサムネイルに対し当該コンテンツを購入するためのリンクを設定する（ステップＳ５０９）。そして、推薦結果中に次のコンテンツがある場合には、ステップＳ５０７に戻る。すべてのコンテンツについて確認が終了したときには推薦画面を生成する（ステップＳ５１２）。

そして、コンテンツ提示部２０７は、コンテンツの表示が終了したことに対応して、生成した推薦画面を表示する（ステップＳ５１３）。なお、この例では、コンテンツが閉じられた時点で推薦画面の表示を行っているが、しばらく操作が無い状況が続いた場合や、動画などの終わりのあるコンテンツの再生が完了した場合などに表示を行っても良いし、サイドバーなどに常時推薦画面を表示するようにしても良い。また、ユーザ操作に応じて推薦画面を呼び出せるように設計してもかまわない。

図６は、推薦画面４０４に対するユーザ操作に応じた処理を示すフローチャートである。図６に示すように、まず、ユーザ操作部２０１は、推薦表示部２０６に表示された推薦画面に対してユーザによりコンテンツの選択操作があった場合には、これを受け付け（ステップＳ６０１）、ステップＳ６０３に進む。所定時間内に選択操作を受け付けない場合には、コンテンツ提示装置１０１は、推薦画面を閉じる（ステップＳ６０２）。

次に、コンテンツ提示装置１０１は、コンテンツが利用可能か否かを判定する（ステップＳ６０３）。コンテンツが利用不能な場合、推薦画面４０４を閉じ、コンテンツ購入部２０４によりコンテンツを購入するためのリンクをブラウザで開く（ステップＳ６０４）。ユーザはリンク先のショップでコンテンツの詳細を確認したり、他のコンテンツを検索したり、コンテンツを購入したりすることができる。このとき、コンテンツ提示装置１０１は、ユーザによるコンテンツの購入があったか否かを判定する（ステップＳ６０５）。

コンテンツを購入しなかった場合には、処理を終了する。ユーザがコンテンツを購入した場合には、課金処理の確認（ステップＳ６０６）、コンテンツ取得処理（ステップＳ６０７）を経て、取得されたコンテンツをコンテンツ提示部２０７により表示する（ステップＳ６０９）。

一方、ステップＳ６０３において、コンテンツが利用可能な場合、推薦画面４０４を閉じ、当該コンテンツのファイルパスに従って、当該コンテンツを呼び出し（ステップＳ６０８）、コンテンツ提示部２０７に当該コンテンツを表示する（ステップＳ６０９）。コンテンツを表示した際には、履歴管理部２１０は、履歴格納部２１３のコンテンツ表示履歴を更新し（ステップＳ６１０）、処理を終了する。

図７は、コンテンツ表示時のコンテンツ表示履歴の更新処理を示すフローチャートである。コンテンツ提示装置１０１は、コンテンツの選択を受け付け（ステップＳ７０１）、選択されたコンテンツを表示し（ステップＳ７０２）、履歴管理部２１０は履歴格納部２１３のコンテンツ表示履歴を更新する（ステップＳ７０３）。

図８は、推薦統合部２０５における推薦結果の統合過程Ｓ５０６の詳細を示すフローチャートである。図８の例では、事前の統合方法の決定過程Ｓ５０５において、統合された推薦結果に含まれるコンテンツのうち、まず所定数をローカル推薦結果から得て、残りをグローバル推薦結果から得ている。ユーザが端末を操作して利用する以上、ローカルの推薦結果の方を優先的に利用するという推定に基づく推薦の戦略である。

まず、コンテンツ提示装置１０１は、ローカル推薦結果の上位から所定数のコンテンツを統合結果に追加する（ステップＳ８０１）。このとき、追加したコンテンツの数が統合した推薦結果に含ませるコンテンツの上限に達したか否かを判定する（ステップＳ８０２）。その時点で推薦結果に含ませるコンテンツの上限に達した場合には、そこで最終的な推薦結果（候補コンテンツ）として推薦する。この場合、最終的な推薦結果はローカル推薦結果だけから生成される。グローバル推薦結果は利用しないため、外部推薦装置１０６に問い合わせないようにしてもよい。

ローカル推薦結果から追加したコンテンツ数が上限に達していない場合、グローバル推薦結果の上位から順に各コンテンツを確認する（ステップＳ８０３）。まず、当該コンテンツがＮＧ指定されているか否かを判定する（ステップＳ８０４）。グローバル推薦結果は、必ずしも個人の嗜好にあったコンテンツが選ばれるとは限らないので、ＮＧリストを用意して、不要なコンテンツを除外することができる。たとえば、著者や、レイティングやジャンルなどによって一括してフィルタリングすることもできるし、過去に推薦表示したのに選択されなかったコンテンツを外すなどの処理を行うこともできる。もちろん、同様のＮＧリストによるフィルタリング処理をローカル推薦結果の方にも適用することは任意である。

仮に当該コンテンツがＮＧ指定されている場合には、ステップＳ８０３に戻り、次のコンテンツの確認へ進む。ＮＧ指定されていない場合には、既に当該コンテンツがローカル推薦結果から統合結果に追加されているかどうか確認する（ステップＳ８０５）。既に追加されている場合には、当該コンテンツを重ねて選択することはせず、ステップＳ８０３に戻り、次のコンテンツ確認へ進む。当該コンテンツがローカル推薦結果から統合結果に追加されていない場合には、当該コンテンツを統合結果に追加し（ステップＳ８０６）、ステップＳ８０２に戻り、コンテンツ数の上限に達したかどうか確認する。コンテンツ数上限に達した時点で統合結果の抽出を終える。

図９は、コンテンツ提示装置１０１の動作例を示す概略図である。図９に示すように、まず、ローカル推薦結果とグローバル推薦結果の統合割合を、過去の推薦実績から決定する。ここではローカル推薦結果から２個、グローバル推薦結果から１個コンテンツを選択すると仮定する。ローカル推薦結果にはコンテンツＣ_Ａ、Ｃ_Ｂ、Ｃ_Ｇ、……が含まれているがそのうちの２つを選択する。ここでＣ_Ａ、Ｃ_Ｂは共にローカルストレージに存在するので、ローカルストレージよりサムネイルとファイルパスを検索し、推薦画面４０４のコンテンツ４０５、４０６に設定する。

次に、コンテンツ提示装置１０１は、グローバル推薦結果を確認する。先頭のＣ_Ａは既にローカル推薦結果から選択されているのでスキップし、次のＣ_Ｃを選択する。仮にＣ_Ｃがローカルストレージに存在すれば上記のＣ_Ａ、Ｃ_Ｂの処理と同様の処理を行うことになるが、ローカルストレージに存在しないので、グローバル推薦結果に付与されたサムネイルと購入先ＵＲＬを抽出し、推薦画面４０４のコンテンツ４０７に設定し、さらに購入アイコン４１２を重畳表示する。

コンテンツ提示装置１０１は、過去のユーザによる推薦画面におけるコンテンツの選択傾向によってローカル推薦結果とグローバル推薦結果の統合割合を決定する。ユーザによって、ローカル推薦結果ばかり選択されていればば、ローカル推薦結果が重視され、逆にグローバル推薦結果ばかり選択されていれば、グローバル推薦結果が重視される。

図１０は、履歴管理部２１０にて管理される選択傾向を示すパラメタの一例を示す図である。トータル推薦選択率は、ある推薦コンテンツが表示される割合を示したものである。トータル推薦選択率は、選択がローカル推薦結果に由来するローカル推薦選択率と、選択がグローバル推薦結果に由来するグローバル推薦選択率の和である。図１０に示す例では、ローカル推薦選択率が高くなっている。ローカル推薦選択率とグローバル推薦選択率の割合に応じて、ローカル推薦結果から抽出する個数、グローバル推薦結果から抽出する個数を決定する。図１０の例では、ローカル推薦結果からの抽出個数を増やすことを決定する。

一方で、ローカル推薦ヒット率とグローバル推薦ヒット率は、統合推薦結果に表示したそれぞれのコンテンツが選択される割合である。一つの推薦結果から複数のコンテンツが表示される場合には見かけのヒット率は小さくなる。またグローバル推薦コンバージョン率は、グローバル推薦結果を選択してショップに遷移したユーザのうち、実際に商品購入に結びついた割合である。図１０の例では、ユーザのコンバージョン率は８割超と極めて高い水準にあるため、グローバル推薦結果を表示すれば販売に結びつく可能性が高いと言える。このようにコンバージョン率が所定水準以上である場合、グローバル推薦結果からの抽出個数を増やすという決定を行うこともできる。また、過去の販売履歴を管理しておいて、販売頻度や販売金額の多寡に応じてグローバル推薦結果の扱いを決めても良い。

図１０の例では、各推薦結果からの抽出個数の調整を行い、ローカル推薦結果とグローバル推薦結果とを統合しているが、ローカル推薦結果とグローバル推薦結果共に各コンテンツに評価値を付けて、過去のユーザによる推薦画面によるコンテンツの選択傾向等に応じて、適切な補正値を乗じ、補正後の評価値に従って上位から必要個数抽出しても良い。

図１１は、履歴管理部２１０で管理されている履歴データの例を示す図である。履歴データはコンテンツＩＤ、時刻、イベント種別、パラメタから構成され、時系列に並んでいる。イベント種別には、ＯＰＥＮ（コンテンツを開く）、ＣＬＯＳＥ（コンテンツを閉じる）、ＲＥＣＯＭＭ（推薦画面を提示）、ＳＥＬＥＣＴ（コンテンツを選択）、ＡＤＯＰＥＮ（広告を開く）、ＡＤＣＬＯＳＥ（広告を閉じる）、ＳＬＥＥＰ（スリープに入る）、ＲＥＳＵＭＥ（スリープから復帰する）、ＲＵＮ（アプリケーションを起動）、ＡＣＣＥＳＳ（ＵＲＩにアクセスする）、ＢＵＹ（コンテンツを購入）、ＧＥＴ（コンテンツを取得）などがある。このようなパラメタを確認することで、ユーザが見たコンテンツ、推薦画面から選ばれたコンテンツ、選ばれなかったコンテンツを確認できる。

この履歴は履歴格納部２１３に格納され、ローカル推薦部２０８は、格納された履歴を用いてローカル推薦結果を導出する。また、履歴送信部２１１は、格納された履歴を外部推薦装置１０６に送信する。外部推薦装置１０６は、履歴受信部３０３で受信した履歴データを履歴管理部３０５で管理し、グローバル推薦部３０６においてグローバル推薦結果の導出に利用する。

図１２は、ローカル推薦結果とグローバル推薦結果の導出過程を示す図である。コンテンツ提示装置１０１は、コンテンツＣ_０の次にコンテンツＣ_ｋが利用されるローカル遷移確率Ｐ_Ｌ（Ｃ_０，Ｃ_ｋ）をコンテンツごとに管理する。ここで、ローカルにはｍ個の遷移先コンテンツが存在する。一方、外部推薦装置１０６はコンテンツ提示装置１０１、１０２、１０３等から履歴データを収集し、それらを統計処理してグローバル遷移確率Ｐ_Ｇ（Ｃ_０，Ｃ_ｋ）をコンテンツ毎に管理する。グローバル遷移確率については、ローカルに存在しないコンテンツＣ_ｍ+１からＣ_ｎまでもあわせて管理する。それぞれコンテンツＩＤが与えられると、ローカル遷移確率Ｐ_Ｌ、グローバル遷移確率Ｐ_Ｇを確認し、確率の高いものから順に適当数ローカル推薦結果、グローバル推薦結果として導出する。たとえば、Ｃ_０のコンテンツＩＤが与えられたとすると、ローカル遷移確率Ｐ_Ｌ（Ｃ_０，Ｃ_ｋ）、グローバル遷移確率Ｐ_Ｇ（Ｃ_０，Ｃ_ｋ）を確認する。

統計処理に利用する履歴データの量に関しては、期間またはデータ数などによって制限することができる。期間を短く取れば、最近のトレンドを抽出することができるし、長く取れば長期的なトレンドを抽出することができる。また、最近の履歴データをより重視するよう重み付けしてもよい。こうすることで長期的データを加味しつつも、最近のトレンドに追随するような推薦が可能となる。たとえば、あるシリーズのコンテンツの続編が新規に発売されたときに、十分直近の履歴データを重視するような統計処理となっていれば、当該続編がグローバル推薦結果に含まれ、当該続編を、既刊コンテンツを読んだユーザに対して推薦できる。

しかしながら、新刊コンテンツがグローバル推薦結果に導出されるまではタイムラグが発生するし、いつまで経ってもうまく導出されない事態も想定される。そこで、グローバル推薦結果に所望のコンテンツを販促目的で挿入できるようにしても良い。こうすれば、通常の推薦結果導出とは関係無く、所望のコンテンツを推薦結果に含めることが可能になる。そして、新刊コンテンツ発売時などに時機を得たプロモーションを展開することができる。

なお、図１２の例では遷移確率に基づいて推薦結果を導出しているが、推薦結果の導出は必ずしもこの方法に限定されない。コンテンツストア１０５における販売履歴データに基づき、共起確率に基づいて推薦しても良いし、コンテンツストア１０５で管理されている著者やシリーズ名、ジャンル名などのコンテンツの属性に応じて類似するものを推薦してもかまわない。また、上記の方法や他の方法を組み合わせて推薦結果を導出してもよい。

図１３は、コンテンツ間のローカル遷移確率Ｐ_Ｌを管理するテーブルＴ１３の一部を示す図である。テーブルＴ１３は、コンテンツ提示装置１０１内で管理されており、これに基づきローカル推薦結果が導出される。テーブルＴ１３により、第１のコンテンツ、第２のコンテンツおよびローカル遷移確率Ｐ_Ｌが管理されている。ローカル遷移確率Ｐ_Ｌは、コンテンツ提示装置１０１内で第１のコンテンツが選択され、その次に第２のコンテンツが選択される確率を表している。たとえば、コンテンツＣ_０の次にコンテンツＣ_Ａが選択される確率は、０．４２であり、コンテンツＣ_４の次にコンテンツＣ_Ｐが選択される確率は０．０２である。なお、図１３に示す例では、ローカル遷移確率Ｐ_Ｌの大きい順に一部のコンテンツへの遷移確率のみ記載している。

図１４は、コンテンツ間のグローバル遷移確率Ｐ_Ｇを管理するテーブルＴ１４の一部を示す図である。テーブルＴ１４は、外部推薦装置１０６内で管理されており、これに基づきグローバル推薦結果が導出される。テーブルＴ１４により、第１のコンテンツ、第２のコンテンツおよびグローバル遷移確率Ｐ_Ｇが管理されている。グローバル遷移確率Ｐ_Ｇは、外部推薦装置１０６内で第１のコンテンツが選択され、その次に第２のコンテンツが選択される確率を表している。外部推薦装置１０６は、コンテンツ提示装置１０１を含む複数の端末１０２、１０３から時系列を有するコンテンツの利用履歴を収集するため、テーブルＴ１４はテーブルＴ１３よりも多くのコンテンツに関する遷移確率を管理している。

図９に示す例を用いて、遷移確率を考慮した推薦結果の導出過程の一例を説明する。この導出過程の例ではコンテンツＣ_０が指定されたとき、コンテンツＣ_０に対する候補コンテンツを導出する。また、ローカル推薦結果から２個、グローバル推薦結果から１個、計３個の候補コンテンツを導出するという条件が課されている。

まず、コンテンツ提示装置１０１はテーブルＴ１３を参照してコンテンツＣ_０に対するローカル遷移確率Ｐ_Ｌの上位からローカル推薦結果を導出する。すなわち、コンテンツＣ_Ａ、Ｃ_Ｂ、Ｃ_Ｇ、Ｃ_Ｉ、Ｃ_Ｊ、Ｃ_Ｋがローカル推薦結果として導出される。上記の条件によればローカル推薦結果から選択できるコンテンツの数は２つなので、上位２つのコンテンツ、すなわちコンテンツＣ_Ａ（Ｐ_Ｌ（Ｃ_０，Ｃ_Ａ)＝０．４２）とコンテンツＣ_Ｂ（Ｐ_Ｌ （Ｃ_０，Ｃ_Ｂ)＝０．１８）が最終候補として選択される。これらのコンテンツはローカルストレージ内に存在するので、ローカルストレージよりサムネイルとファイルパスを抽出し、推薦画面４０４内に候補としてコンテンツ４０５、４０６のサムネイルを描画する。

一方、外部推薦装置１０６は、テーブルＴ１４を参照してコンテンツＣ_０に対するグローバル推薦確率Ｐ_Ｇの上位からグローバル推薦結果を導出する。すなわち、コンテンツＣ_Ａ、Ｃ_Ｃ、Ｃ_Ｄ、Ｃ_Ｅ、Ｃ_Ｆ、Ｃ_Ｇがグローバル推薦結果として導出される。外部推薦装置１０６は、導出したグローバル推薦結果をコンテンツ提示装置１０１に送信する。コンテンツ提示装置１０１は取得したグローバル推薦結果を確認する。上記の条件によればグローバル推薦結果から選択できるコンテンツの数は残りの１つなので、まず最も上位のコンテンツＣ_Ａ（Ｐ_Ｇ（Ｃ_０，Ｃ_Ａ）＝０．１０）を確認する。しかしながら、コンテンツＣ_Ａは既にローカル推薦結果から選択されているため除外する。次にグローバル推薦結果で２番目のコンテンツＣ_Ｃ（Ｐ_Ｇ（Ｃ_０，Ｃ_Ｃ)＝０．０８）を確認すると、これはローカル推薦結果から選択されていないので最終候補に採用する。次に、コンテンツＣ_Ｃはローカルストレージ内に存在しないため、グローバル推薦結果に付与されたコンテンツサムネイルと購入ＵＲＬを抽出し、それらを用いて推薦画面４０４内に候補としてコンテンツ４０７をサムネイルで描画する。このようにしてコンテンツＣ_Ａ、コンテンツＣ_ＢおよびコンテンツＣ_Ｃが推薦される。

なお、以上の実施形態において、コンテンツ提示装置１０１、１０２、１０３、外部推薦装置１０６は、プログラムにより動作可能になっている。

１００ コンテンツ提示システム
１０１、１０２、１０３ コンテンツ提示装置
１０４ ネットワーク
１０５ コンテンツストア
１０６ 外部推薦装置
２０１ ユーザ操作部
２０２ 通信部
２０３ グローバル推薦取得部
２０４ コンテンツ購入部
２０５ 推薦統合部
２０６ 推薦表示部
２０７ コンテンツ提示部
２０８ ローカル推薦部
２０９ コンテンツ管理部
２１０ 履歴管理部
２１１ 履歴送信部
２１２ コンテンツ格納部
２１３ 履歴格納部
３０１ 通信部
３０２ 推薦送信部
３０３ 履歴受理部
３０４ 推薦要求受理部
３０５ 履歴管理部
３０６ グローバル推薦部
３０７ 履歴格納部
３０８ 広告入稿部
４０１ 筐体
４０２ スクリーン
４０３ 操作ボタン
４０４ 推薦画面
４０５、４０６、４０７ コンテンツ
４１０ コンテンツ
４１１ クローズボタン
４１２ 購入アイコン
Ｔ１３、Ｔ１４ テーブル

Claims (13)

1. ユーザ向きのコンテンツを利用容易に提示するコンテンツ提示装置であって、
   ユーザによるコンテンツの指定を受け付けるユーザ操作部と、
   前記指定コンテンツに基づき、前記自機またはコンテンツを指定したユーザに関連するコンテンツをローカル推薦結果として特定するローカル推薦部と、
   前記指定コンテンツに基づき、外部において特定されたコンテンツを通信によりグローバル推薦結果として取得するグローバル推薦取得部と、
   前記ローカル推薦結果および前記グローバル推薦結果を統合して、統合された推薦結果から１または複数のコンテンツを、候補コンテンツとして抽出する推薦統合部と、
   前記候補コンテンツを提示するコンテンツ提示部と、
   前記候補コンテンツが利用可能であるか否かを判定するコンテンツ管理部と、を備え、
   前記コンテンツ提示部は、前記候補コンテンツが利用可能である場合には、前記候補コンテンツの利用手段を提示し、前記候補コンテンツが利用不能である場合には、前記候補コンテンツを利用可能にするための利用可能化手段を提示することを特徴とするコンテンツ提示装置。
2. 前記ローカル推薦部は、前記コンテンツの指定を受けたユーザに関連付けられたコンテンツ利用履歴および購買履歴に基づき、前記ローカル推薦結果を特定し、
   前記グローバル推薦取得部は、複数の不特定ユーザのコンテンツ利用履歴または購買履歴に基づくコンテンツを、前記グローバル推薦結果として取得することを特徴とする請求項１記載のコンテンツ提示装置。
3. 前記推薦統合部は、前記コンテンツの指定を受けたユーザが前記グローバル推薦結果を採用した頻度が大きいほど前記グローバル推薦結果を重視し、前記ローカル推薦結果を採用した頻度が大きいほど前記ローカル推薦結果を重視して、前記ローカル推薦結果および前記グローバル推薦結果を統合することを特徴とする請求項１または請求項２記載のコンテンツ提示装置。
4. 前記推薦統合部は、前記コンテンツの指定を受けたユーザに関連付けられたコンテンツの購買頻度、購買量または購買額が多いほど、前記グローバル推薦結果を重視し、
   前記コンテンツの指定を受けたユーザに関連付けられたコンテンツの購買頻度、購買量または購買額が少ないほど、前記ローカル推薦結果を重視することを特徴とする請求項１または請求項２記載のコンテンツ提示装置。
5. 前記グローバル推薦取得部は、複数の不特定ユーザの過去のコンテンツ利用履歴に基づいて特定されたコンテンツに加えて、過去のコンテンツ利用履歴とは無関係に前記グローバル推薦結果に含まれるように設定されたコンテンツを含むグローバル推薦結果を取得することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載のコンテンツ提示装置。
6. 前記ローカル推薦部は、コンテンツ利用履歴から算出されたコンテンツ間の遷移確率を利用してコンテンツを特定することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載のコンテンツ提示装置。
7. 通信により推薦するコンテンツを通知する外部推薦装置であって、
   受理した複数の不特定ユーザの過去のコンテンツ利用履歴を管理する履歴管理部と、
   請求項１から請求項６のいずれかに記載のコンテンツ提示装置で指定されたコンテンツに基づくコンテンツの推薦要求を受理する推薦要求受理部と、
   前記推薦要求に応じて、前記管理されたコンテンツ利用履歴を参照して前記指定されたコンテンツに対応するコンテンツをグローバル推薦結果として特定するグローバル推薦部と、
   前記グローバル推薦結果を前記コンテンツ提示装置へ送信する推薦送信部と、を備えることを特徴とする外部推薦装置。
8. 前記グローバル推薦部は、コンテンツ利用履歴から算出されたコンテンツ間の遷移確率を利用してコンテンツを特定することを特徴とする請求項７記載の外部推薦装置。
9. 請求項１から請求項６のいずれかに記載のコンテンツ提示装置と、
   請求項７または請求項８記載の外部推薦装置と、を備え、
   前記コンテンツ提示装置は、指定コンテンツおよび推薦要求を前記外部推薦装置に通知し、
   前記外部推薦装置は、前記通知された指定コンテンツおよび推薦要求に基づいて特定したグローバル推薦結果を前記コンテンツ提示装置に通知することを特徴とするコンテンツ提示システム。
10. ユーザ向きのコンテンツを利用容易に提示するコンテンツ提示方法であって、
    ユーザによるコンテンツの指定を受け付けるステップと、
    前記指定コンテンツに基づき、前記自機またはコンテンツを指定したユーザに関連するコンテンツをローカル推薦結果として特定するステップと、
    前記指定コンテンツに基づき、外部において特定されたコンテンツを通信によりグローバル推薦結果として取得するステップと、
    前記ローカル推薦結果および前記グローバル推薦結果を統合して、統合された推薦結果から１または複数のコンテンツを、候補コンテンツとして抽出するステップと、
    前記候補コンテンツを提示するステップと、
    前記候補コンテンツが利用可能であるか否かを判定するステップと、を含み、
    前記コンテンツ提示部は、前記候補コンテンツが利用可能である場合には、前記候補コンテンツの利用手段を提示し、前記候補コンテンツが利用不能である場合には、前記候補コンテンツを利用可能にするための利用可能化手段を提示することを特徴とするコンテンツ提示方法。
11. 通信により推薦するコンテンツを通知するコンテンツ推薦方法であって、
    受理した複数の不特定ユーザの過去のコンテンツ利用履歴を管理するステップと、
    請求項１０記載のコンテンツ提示方法により、送信元で指定されたコンテンツに基づくコンテンツの推薦要求を受理するステップと、
    前記推薦要求に応じて、前記管理されたコンテンツ利用履歴を参照して前記指定されたコンテンツに対応するコンテンツをグローバル推薦結果として特定するステップと、
    前記グローバル推薦結果を、前記送信元へ送信するステップと、を含むことを特徴とするコンテンツ推薦方法。
12. コンピュータに実行させることで、ユーザ向きのコンテンツを利用容易に提示するコンテンツ提示プログラムであって、
    ユーザによるコンテンツの指定を受け付ける処理と、
    前記指定コンテンツに基づき、前記自機またはコンテンツを指定したユーザに関連するコンテンツをローカル推薦結果として特定する処理と、
    前記指定コンテンツに基づき、通信により外部推薦装置が特定したコンテンツをグローバル推薦結果として取得する処理と、
    前記ローカル推薦結果および前記グローバル推薦結果を統合して、統合された推薦結果から１または複数のコンテンツを、候補コンテンツとして抽出する処理と、
    前記候補コンテンツを提示する処理と、
    前記候補コンテンツが利用可能であるか否かを判定する処理と、を含み、
    前記コンテンツ提示部は、前記候補コンテンツが利用可能である場合には、前記候補コンテンツの利用手段を提示し、前記候補コンテンツが利用不能である場合には、前記候補コンテンツを利用可能にするための利用可能化手段を提示することを特徴とするコンテンツ提示プログラム。
13. コンピュータに実行させることで、通信により推薦するコンテンツを通知するコンテンツ推薦プログラムであって、
    受理した複数の不特定ユーザの過去のコンテンツ利用履歴を管理する処理と、
    請求項１２記載のコンテンツ提示プログラムにより、送信元で指定されたコンテンツに基づくコンテンツの推薦要求を受理する処理と、
    前記推薦要求に応じて、前記管理されたコンテンツ利用履歴を参照して前記指定されたコンテンツに対応するコンテンツをグローバル推薦結果として特定する処理と、
    前記グローバル推薦結果を、前記送信元へ送信する処理と、を含むことを特徴とするコンテンツ推薦プログラム。

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