JP2014215947A - コンテンツ推薦装置、コンテンツ推薦方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザーの近くにいる他のユーザーが各自の通信端末に登録しているコンテンツを、ユーザーに推薦する。【解決手段】サーバー装置は、通信端末２０Ｘから所定の範囲４０内にいる通信端末２０Ｙ及び２０Ｚを特定し、通信端末２０Ｙ及び２０Ｚの少なくとも１に登録されたコンテンツの識別情報を取得し、取得した識別情報により識別されるコンテンツにおいて、通信端末２０Ｙ及び２０Ｚのうち各々のコンテンツが登録された他の通信端末２０の数に基づくスコアが閾値より大きいコンテンツを決定し、決定したコンテンツを示す情報を出力する。【選択図】図９

Description

本発明は、ユーザーにコンテンツを推薦する技術に関する。

ユーザーの趣味嗜好に応じたコンテンツを推薦する技術が提案されている。例えば、特許文献１には、行動や嗜好が類似するグループ（クラスタ）内のユーザーの利用状況に基づいてコンテンツの人気順位を決定し、この人気順位が上位のコンテンツの推薦情報をユーザーに提示する技術が開示されている。

特開２０１１−２５７９１８号公報

特許文献１に記載の技術では、行動や嗜好が類似するユーザーのグループを予め設定しておかなければならない。しかし、同一のグループのユーザーとして設定されていなくても、例えばコンサート会場やイベント会場に集まった人のように、同じ場所に集まった人は、同一の趣味嗜好を有する場合がある。したがって、このような人の多くが利用しているコンテンツについては、ユーザーが興味を持つ可能性が高いと考えられる。
本発明は、ユーザーの近くにいる他のユーザーが各自の通信端末に登録しているコンテンツを、ユーザーに推薦することを目的とする。

本発明は、対象の通信端末から所定の範囲内にいる他の通信端末を特定する特定部と、前記特定部により特定された前記他の通信端末の少なくとも１に登録されたコンテンツの識別情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記識別情報により識別されるコンテンツにおいて、前記特定部により特定された前記他の通信端末のうち各々の当該コンテンツが登録された他の通信端末の数に基づく指標が閾値より大きいコンテンツを決定する決定部と、前記決定部により決定された前記コンテンツを示す情報を出力する出力部とを備えるコンテンツ推薦装置を提供する。

前記コンテンツ推薦装置において、前記他の通信端末における前記コンテンツの利用状況に応じて設定された評価値に基づいて、前記指標を算出する算出部をさらに備えてもよい。

前記コンテンツ推薦装置において、前記決定部は、前記コンテンツにより前記閾値を変更してもよい。

前記コンテンツ推薦装置において、前記決定部は、前記コンテンツが所定の条件を満たす場合には、前記閾値を小さくし、前記所定の条件は、前記コンテンツの利用率が所定の利用率より低いこと、前記コンテンツが予め前記他の通信端末にインストールされていないこと、前記コンテンツが所定のプロバイダーにより提供されていること、又は、前記コンテンツが予め設定された前記対象の通信端末のユーザーの好みの分類に属することであってもよい。

前記コンテンツ推薦装置において、前記決定部は、前記対象の通信端末に登録されたコンテンツの総数に基づいて前記閾値を設定してもよい。

前記コンテンツ推薦装置において、前記取得部は、前記対象の通信端末のユーザーの第１の属性情報と、前記他の通信端末のユーザーの第２の属性情報とを取得し、前記指標を算出し、前記取得部により取得された前記第１の属性情報及び前記第２の属性情報に基づいて、前記他の通信端末のユーザーが前記対象の通信端末のユーザーと所定の関係を有すると判断される場合には、当該他の通信端末に登録されたコンテンツについて算出される指標に重み付けをする算出部をさらに備えてもよい。

また、本発明は、対象の通信端末から所定の範囲内にいる他の通信端末を特定するステップと、前記特定された他の通信端末の少なくとも１に登録されたコンテンツの識別情報を取得するステップと、前記取得された識別情報により識別されるコンテンツにおいて、前記特定された他の通信端末のうち各々の当該コンテンツが登録された他の通信端末の数に基づく指標が閾値より大きいコンテンツを決定するステップと、前記決定されたコンテンツを示す情報を出力するステップとを備えるコンテンツ推薦方法を提供する。

さらに、本発明は、コンピューターに、対象の通信端末から所定の範囲内にいる他の通信端末を特定するステップと、前記特定された他の通信端末の少なくとも１に登録されたコンテンツの識別情報を取得するステップと、前記取得された識別情報により識別されるコンテンツにおいて、前記特定された他の通信端末のうち各々の当該コンテンツが登録された他の通信端末の数に基づく指標が閾値より大きいコンテンツを決定するステップと、前記決定されたコンテンツを示す情報を出力するステップとを実行させるためのプログラムを提供する。

本発明によれば、ユーザーの近くにいる他のユーザーが各自の通信端末に登録しているコンテンツを、ユーザーに推薦することができる。

レコメンドシステムの全体構成を示す図である。 サーバー装置のハードウェア構成を示す図である。 第１実施形態に係るお気に入りリストの一例を示す図である。 レコメンドテーブルの一例を示す図である。 サーバー装置の機能構成を示す図である。 通信端末のハードウェア構成を示す図である。 通信端末の機能構成を示す図である。 レコメンド処理を示すシーケンスチャートである。 他の通信端末を特定する処理を説明する図である。 表示部に表示されるレコメンド情報の一例を示す図である。 第２実施形態に係るお気に入りリストの一例を示す図である。

［第１実施形態］
１．構成
（１）システム全体の構成
図１は、第１実施形態に係るレコメンドシステム１の全体構成を示す図である。レコメンドシステム１は、サーバー装置１０と、複数の通信端末２０とを備える。サーバー装置１０と通信端末２０とは、移動体通信網やインターネットを含むネットワーク３０を介して接続される。サーバー装置１０は、本発明に係るコンテンツ推薦装置の一例である。サーバー装置１０は、通信端末２０にコンテンツを推薦するためのレコメンド情報を提供する機能を有する。このコンテンツとは、例えばウェブアプリケーションである。通信端末２０は、例えば携帯電話やスマートフォンである。通信端末２０は、サーバー装置１０から提供されたレコメンド情報をユーザーに提示する機能を有する。

（２）サーバー装置の構成
図２は、サーバー装置１０のハードウェア構成を示す図である。サーバー装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などのメインメモリー１２と、通信部１３と、ハードディスクなどの記憶部１４とを備える。

ＣＰＵ１１は、メインメモリー１２や記憶部１４に記憶されたプログラムを実行することにより、サーバー装置１０の各部を制御する。メインメモリー１２は、プログラムやデータを記憶する。また、メインメモリー１２は、ＣＰＵ１１がプログラムを実行する際の作業領域としての役割を担う。通信部１３は、ネットワーク３０に接続されるインタフェースである。通信部１３は、ネットワーク３０を介して通信端末２０と通信を行う。記憶部１４は、プログラムやデータを記憶する。また、記憶部１４は、お気に入りリスト１４１と、レコメンドテーブル１４２とを記憶する。

図３は、お気に入りリスト１４１の一例を示す図である。お気に入りリスト１４１は、ユーザーにより登録されたコンテンツの管理に用いられる。ユーザーは、お気に入りリスト１４１にコンテンツを登録することにより、そのコンテンツの格納場所に容易にアクセスできるようになる。例えば、あるコンテンツがお気に入りリスト１４１に登録されると、そのコンテンツに対応するアイコンが通信端末２０上に表示される。ユーザーは、通信端末２０を操作してこのアイコンを選択することにより、対応するウェブサーバーから、登録したコンテンツの配信を受けることができる。

お気に入りリスト１４１は、通信端末２０毎に作成される。図３（ａ）は、通信端末２０Ｘ用のお気に入りリスト１４１Ｘを示し、図３（ｂ）は、通信端末２０Ｙ用のお気に入りリスト１４１Ｙを示し、図３（ｃ）は、通信端末２０Ｚ用のお気に入りリスト１４１Ｚを示す。各お気に入りリスト１４１には、端末識別情報と、コンテンツの識別情報とが格納される。端末識別情報は、通信端末２０を識別する情報である。端末識別情報は、通信端末２０に固有の識別情報であってもよいし、ユーザーに固有の識別情報であってもよい。コンテンツの識別情報は、通信端末２０のユーザーにより登録されたコンテンツを識別する情報である。この識別情報は、例えばコンテンツに付与されたＩＤやコンテンツの名称である。例えば、図３（ａ）に示すお気に入りリスト１４１Ｘには、コンテンツＡ１０、Ａ１１及びＡ１２の識別情報が含まれている。これは、通信端末２０Ｘには、コンテンツＡ１０、Ａ１１及びＡ１２が登録されていることを示す。

図４は、レコメンドテーブル１４２の一例を示す図である。レコメンドテーブル１４２は、ユーザーに推薦するコンテンツの決定に用いられる。レコメンドテーブル１４２には、コンテンツの識別情報とスコアとが格納される。コンテンツの識別情報は、ユーザーに推薦するコンテンツの候補を識別する情報である。この識別情報は、例えばコンテンツの名称やコンテンツに付与されたＩＤである。スコアは、対象の通信端末２０の近くにいる他の通信端末２０のうち、そのコンテンツが登録された他の通信端末２０の総数を表す指標である。スコアの値は、この総数が多いほど大きくなる。

図５は、サーバー装置１０の機能構成を示す図である。サーバー装置１０は、ＣＰＵ１１が１又は複数のプログラムを実行することにより、特定部１１１、取得部１１２、算出部１１３、決定部１１４及び出力部１１５の機能を実現する。特定部１１１は、対象の通信端末２０から所定の範囲４０内にいる他の通信端末２０を特定する。取得部１１２は、特定部１１１により特定された他の通信端末２０の少なくとも１に登録されたコンテンツの識別情報をお気に入りリスト１４１から取得する。算出部１１３は、取得部１１２により取得された識別情報によって識別されるコンテンツ毎に、特定部１１１により特定された他の通信端末２０のうちこのコンテンツが登録された他の通信端末２０の数に基づく指標であるスコアを算出する。取得部１１２により取得されたコンテンツの識別情報と算出部１１３により算出されたスコアとは、レコメンドテーブル１４２に格納される。決定部１１４は、レコメンドテーブル１４２を参照して、算出部１１３により算出されたスコアが閾値より大きいコンテンツを決定する。出力部１１５は、決定部１１４により決定されたコンテンツを示すレコメンド情報を出力する。

（３）通信端末の構成
図６は、通信端末２０のハードウェア構成を示す図である。通信端末２０は、ＣＰＵ２１と、ＲＯＭやＲＡＭなどのメインメモリー２２と、通信部２３と、タッチパネルやキーなどの入力部２４と、液晶ディスプレイなどの表示部２５と、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機などの測位部２６と、フラッシュメモリなどの記憶部２７とを備える。なお、通信端末２０は、これらの構成の他に、音声通話を行うための構成を備えていてもよい。

ＣＰＵ２１は、メインメモリー２２又は記憶部２７に記憶されたプログラムを実行することにより、通信端末２０の各部を制御する。メインメモリー２２は、プログラムやデータを記憶する。また、メインメモリー２２は、ＣＰＵ２１がプログラムを実行する際の作業領域としての役割を担う。通信部２３は、ネットワーク３０に接続されるインタフェースである。具体的には、ネットワーク３０には基地局が含まれており、通信部２３はこの基地局に無線で接続される。通信部２３は、ネットワーク３０を介してサーバー装置１０と通信を行う。入力部２４は、ユーザーの操作に応じた情報をＣＰＵ２１に入力する。表示部２５は、各種の情報を表示する。測位部２６は、ＧＰＳを利用して、通信端末２０の現在位置を測定する。具体的には、測位部２６は、ＧＰＳ衛星からＧＰＳ信号を受信し、受信したＧＰＳ信号に基づいて位置情報を算出する。記憶部２７は、プログラムやデータを記憶する。

図７は、通信端末２０の機能構成を示す図である。通信端末２０は、ＣＰＵ２１が１又は複数のプログラムを実行することにより、通信制御部２１１及び表示制御部２１２の機能を実現する。通信制御部２１１は、通信部２３を制御して、所定の時間間隔で通信端末２０の位置情報をサーバー装置１０に送信する。表示制御部２１２は、サーバー装置１０から出力されたレコメンド情報を表示部２５に表示させる。

２．動作
次に、レコメンドシステム１の動作について説明する。レコメンドシステム１は、主に通信端末２０にコンテンツのレコメンド情報を提供するレコメンド処理を行う。ここでは、ユーザーＸが使用する通信端末２０Ｘにレコメンド情報を提供する例について説明する。この場合、通信端末２０Ｘが、レコメンド情報を提供する対象の通信端末２０となる。

図８は、レコメンド処理を示すシーケンスチャートである。通信端末２０Ｘの測位部２６は、所定の時間間隔で通信端末２０Ｘの位置情報を算出する。測位部２６により位置情報が算出されると、ステップＳ１０１の処理が行われる。ステップＳ１０１において、通信端末２０Ｘの通信制御部２１１は、測位部２６により算出された位置情報をサーバー装置１０に送信する。

ステップＳ１０２において、特定部１１１は、通信端末２０Ｘから受信した位置情報に基づいて、通信端末２０Ｘから所定の範囲４０内に存在する他の通信端末２０を特定する。この所定の範囲４０は、例えば通信端末２０Ｘから半径数メートルの範囲である。サーバー装置１０には、通信端末２０Ｘだけではなく、他の通信端末２０からも所定の時間間隔で位置情報が送信されるようになっている。各通信端末２０から受信した位置情報により、サーバー装置１０は、各通信端末２０の現在位置を把握することができる。図９は、他の通信端末２０を特定する処理を説明する図である。図９に示す例では、通信端末２０Ｘから所定の範囲４０内には、通信端末２０Ｙ及び２０Ｚが存在する。この場合、特定部１１１は、通信端末２０Ｙ及び２０Ｚを特定する。

ステップＳ１０３において、取得部１１２は、ステップＳ１０２で特定された他の通信端末２０のお気に入りリスト１４１を記憶部１４から読み出して取得する。例えば、ステップＳ１０２で通信端末２０Ｙ及び２０Ｚが特定された場合には、記憶部１４に記憶されたお気に入りリスト１４１の中から、図３（ｂ）に示す通信端末２０Ｙの端末識別情報「ＹＹＹ」を含むお気に入りリスト１４１Ｙと、図３（ｃ）に示す通信端末２０Ｚの端末識別情報「ＺＺＺ」を含むお気に入りリスト１４１Ｚとが取得される。

ステップＳ１０４において、算出部１１３は、ステップＳ１０３で取得されたお気に入りリスト１４１に基づいて、ステップＳ１０２で特定された他の通信端末２０の少なくとも１に登録されたコンテンツのスコアを算出する。具体的には、算出部１１３は、ステップＳ１０３で取得されたお気に入りリスト１４１のいずれか１に含まれる識別情報によって識別されるコンテンツ毎に、ステップＳ１０２で特定された他の通信端末２０のうちそのコンテンツが登録された他の通信端末２０の総数をスコアとして算出する。

例えば、ステップＳ１０３で図３（ｂ）に示すお気に入りリスト１４１Ｙと、図３（ｃ）に示すお気に入りリスト１４１Ｚとが取得された場合には、以下のようなスコアが算出される。お気に入りリスト１４１Ｙ又は１４１Ｚには、コンテンツＡ１、Ａ２、Ａ３及びＡ４の識別情報が含まれている。ここで、コンテンツＡ１の識別情報は、お気に入りリスト１４１Ｙと１４１Ｚの両方に含まれている。これは、コンテンツＡ１は、通信端末２０Ｙと２０Ｚの両方に登録されていることを示す。この場合、コンテンツＡ１のスコアとして、コンテンツＡ１が登録された他の通信端末２０の総数である２が算出される。一方、コンテンツＡ２の識別情報は、お気に入りリスト１４１Ｙだけに含まれている。これは、コンテンツＡ２は、通信端末２０Ｙだけに登録されていることを示す。この場合、コンテンツＡ２のスコアとして、コンテンツＡ２が登録された他の通信端末２０の総数である１が算出される。他のコンテンツＡ３及びＡ４についても、同様の方法でスコアが算出される。

ステップＳ１０５において、算出部１１３は、ステップＳ１０３で取得されたお気に入りリスト１４１に含まれるコンテンツの識別情報とステップＳ１０４で算出したそのコンテンツのスコアとを、レコメンドテーブル１４２に追加する。ただし、算出部１１３は、お気に入りリスト１４１に含まれるコンテンツの識別情報が既にレコメンドテーブル１４２に格納されている場合には、これらの情報を新たに追加せず、スコアの加算だけを行う。例えば、コンテンツＡ１の識別情報がスコア「１０」と対応付けてレコメンドテーブル１４２に既に格納されている場合には、このスコア「１０」にステップＳ１０４で算出されたコンテンツＡ１のスコア「２」が加算される。これにより、図４に示すように、レコメンドテーブル１４２に格納されたコンテンツＡ１のスコアが１２となる。

ステップＳ１０６において、決定部１１４は、レコメンドテーブル１４２においてスコアの値が閾値より大きいコンテンツを決定する。例えば、図４に示すレコメンドテーブル１４２において、閾値が１０に設定されているときは、スコアの値が１０より大きいコンテンツＡ１及びＡ２が決定される。

なお、決定部１１４は、必ずしもステップＳ１０５でレコメンドテーブル１４２が変更される度に、ステップＳ１０６の処理を行わなくてもよい。例えば、決定部１１４は、取得部１１２により１００個のお気に入りリスト１４１が取得されるまで、ステップＳ１０６の処理を行わなくてもよい。また、決定部１１４は、１時間に１回や１日に１回などの所定のタイミングでステップＳ１０６の処理を行ってもよい。あるいは、決定部１１４は、レコメンドテーブル１４２の内容に変化があったとき、例えばスコアの値が閾値より大きいコンテンツに変化があったときに限り、ステップＳ１０６の処理を行ってもよい。

ステップＳ１０７において、出力部１１５は、決定部１１４により決定されたコンテンツを示すレコメンド情報を通信端末２０Ｘに送信する。このレコメンド情報には、例えばコンテンツの識別情報、コンテンツの内容を説明する情報、コンテンツの紹介画像が含まれる。

ステップＳ１０８において、通信端末２０Ｘの表示制御部２１２は、サーバー装置１０から受信したレコメンド情報を表示部２５に表示させる。図１０は、表示部２５に表示されたレコメンド情報の一例を示す図である。図１０に示す例では、ユーザーにおすすめのコンテンツとして、コンテンツＡ１のレコメンド情報４１と、コンテンツＡ２のレコメンド情報４２とが表示されている。

例えば、ユーザーＸは、レコメンド情報４１を見てコンテンツＡ１が気に入った場合、所定の操作によりコンテンツＡ１をお気に入りリスト１４１Ｘに登録することができる。コンテンツＡ１がお気に入りリスト１４１Ｘに登録されると、表示部２５には、コンテンツＡ１に対応するアイコンが表示される。ユーザーＸは、入力部２４を用いてこのアイコンを選択する操作を行うことにより、対応するウェブサーバーからコンテンツＡ１の配信を受けることができる。

第１実施形態では、対象の通信端末２０から所定の範囲４０内にいる他の通信端末２０に登録されているコンテンツのうち、閾値より多い数の他の通信端末２０に登録されているコンテンツがユーザーに推薦される。つまり、第１実施形態によれば、ユーザーの近くにいる、或る程度の数の他のユーザーが各自の通信端末２０に登録しているコンテンツを、ユーザーに推薦することができる。

［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態について説明する。上述した第１実施形態では、コンテンツが登録された他の通信端末２０の総数がそのままスコアとして用いられていた。しかし、第２実施形態では、各通信端末２０におけるコンテンツの利用状況に応じて設定される評価値に基づいて、スコアが算出される。第２実施形態に係るサーバー装置１０の構成及び通信端末２０の構成は、基本的には、第１実施形態で説明した構成と同じである。ただし、第２実施形態に係るサーバー装置１０の記憶部１４には、第１実施形態で説明したお気に入りリスト１４１に代えて、お気に入りリスト１４３が記憶される。以下、第１実施形態との相違点を中心に説明する。

図１１は、お気に入りリスト１４３の一例を示す図である。図１１（ａ）は、通信端末２０Ｘ用のお気に入りリスト１４３Ｘを示し、図１１（ｂ）は、通信端末２０Ｙ用のお気に入りリスト１４３Ｙを示し、図１１（ｃ）は、通信端末２０Ｚ用のお気に入りリスト１４３Ｚを示す。各お気に入りリスト１４３には、第１実施形態で説明した端末識別情報及びコンテンツの識別情報の他に、評価値が格納される。この評価値は、各通信端末２０におけるコンテンツの利用率に応じて設定される値である。評価値は、コンテンツの利用率が高くなるほど大きくなる。ここでいう「利用率」は、例えば通信端末２０における全コンテンツの利用回数に対する対象のコンテンツの利用回数の割合である。この利用率は、例えば通信端末２０における各コンテンツの利用回数を計数し、全コンテンツの利用回数に対する対象のコンテンツの利用回数の割合を求めることにより得られる。

この場合、図８に示すステップＳ１０４では、算出部１１３は、ステップＳ１０３で取得されたお気に入りリスト１４１に含まれるコンテンツの評価値に基づいて、スコアを算出する。具体的には、算出部１１３は、ステップＳ１０３で取得されたお気に入りリスト１４１の少なくとも１に含まれる識別情報によって識別されるコンテンツ毎に、取得されたお気に入りリスト１４１に含まれるそのコンテンツの評価値の総和をスコアとして算出する。

例えば、ステップＳ１０３で図１１（ｂ）に示すお気に入りリスト１４３Ｙと、図１１（ｃ）に示すお気に入りリスト１４３Ｚとが取得された場合には、以下のようなスコアが算出される。上述した第１実施形態で説明した図３に示すお気に入りリスト１４１Ｙ又は１４１Ｚと同様に、お気に入りリスト１４３Ｙ又は１４３Ｚには、コンテンツＡ１、Ａ２、Ａ３及びＡ４の識別情報が含まれている。また、コンテンツＡ１の識別情報は、お気に入りリスト１４３Ｙと１４３Ｚの両方に含まれている。ここで、お気に入りリスト１４３Ｙに含まれるコンテンツＡ１の評価値は「５」であり、お気に入りリスト１４３Ｚに含まれるコンテンツＡ１の評価値は「３」である。この場合、コンテンツＡ１のスコアとして、通信端末２０Ｙにおける評価値「５」に通信端末２０Ｚにおける評価値「３」を加えた８が算出される。他のコンテンツＡ２〜Ａ４についても、同様の方法でスコアが算出される。このようにして算出したスコアも、コンテンツが登録された他の通信端末２０の総数が多くなるほど値が大きくなるため、この総数に基づく指標であるといえる。

第２実施形態では、他の通信端末２０において利用率が高いコンテンツほどスコアの値が大きくなる。したがって、他の通信端末２０において利用率が高いコンテンツがユーザーに推薦されやすくなる。

［変形例］
本発明は、上述した第１及び第２実施形態に限定されず、例えば以下のように様々な変形を行ってもよい。また、以下の変形例を互いに組み合わせてもよい。

（１）上述した第１及び第２実施形態では、コンテンツの決定に用いられる閾値が固定である例について説明した。しかし、決定部１１４は、コンテンツにより閾値を変更してもよい。

例えば、決定部１１４は、利用率が低いコンテンツについては閾値を小さくしてもよい。ここでいう「利用率」とは、例えばレコメンドシステム１に含まれる通信端末２０の総数に対する対象のコンテンツが登録されている通信端末２０の数の割合である。この場合、利用率が高いコンテンツについては、スコアが閾値の１０を超えないと、ユーザーに推薦されないが、利用率が低いコンテンツについては、スコアが１０より小さい閾値、例えば５を超えると、ユーザーに推薦される。したがって、利用率が低いコンテンツがユーザーに推薦されやすくなる。

あるいは、決定部１１４は、他の通信端末２０に予めインストールされていないコンテンツについては、閾値を小さくしてもよい。これにより、他の通信端末２０に予めインストールされていないコンテンツがユーザーに推薦されやすくなる。

あるいは、決定部１１４は、所定のコンテンツプロバイダーにより提供されたコンテンツについては、閾値を小さくしてもよい。これにより、所定のコンテンツプロバイダーにより提供されたコンテンツがユーザーに推薦されやすくなる。

あるいは、決定部１１４は、対象の通信端末２０のユーザーの好みの分類に属するコンテンツについては、閾値を小さくしてもよい。このユーザーの好みの分類は、例えばユーザーにより予め設定され、サーバー装置１０の記憶部１４に記憶される。これにより、ユーザーの好みの分類のコンテンツがユーザーに推薦されやすくなる。

または、決定部１１４は、ユーザーがお気に入りリスト１４１又は１４３に登録しているコンテンツの総数に基づいて、閾値を設定してもよい。例えば、ユーザーがお気に入りリスト１４１又は１４３に登録しているコンテンツの総数が所定の数より少ない場合には、決定部１１４は、閾値を小さくしてもよい。これにより、お気に入りリスト１４１又は１４３に登録しているコンテンツの総数が少ないユーザーには、より多くのコンテンツが推薦されるようになる。

あるいは、ユーザーがお気に入りリスト１４１又は１４３に登録しているコンテンツの総数が所定の数より少ない場合には、ユーザーがコンテンツの登録に興味がなく、コンテンツの推薦を望んでいないことも考えられる。したがって、この場合、決定部１１４は、反対に閾値を大きくしてもよい。

（２）上述した第１及び第２実施形態では、ステップＳ１０２で特定された他の通信端末２０のお気に入りリスト１４１又は１４３をそのまま取得する例について説明した。しかし、取得部１１２は、このお気に入りリスト１４１又は１４３の一部だけを取得してもよい。例えば、第２実施形態で説明したお気に入りリスト１４３のように、評価値が含まれている場合には、取得部１１２は、お気に入りリスト１４３に含まれるコンテンツの識別情報のうち、評価値が高い上位数個（例えば１０個）のコンテンツの識別情報だけを取得してもよい。

（３）上述した第２実施形態では、評価値が通信端末２０におけるコンテンツの利用率に応じて設定される例について説明した。しかし、例えばユーザーの操作により、お気に入りリスト１４３に登録されたコンテンツに対応するアイコンの表示位置を変更できる場合には、評価値は、対応するアイコンの表示位置に応じて設定されてもよい。例えば、アイコンの表示位置が、画面上方などの見やすい位置である場合には、ユーザーがこのアイコンに対応するコンテンツを頻繁に利用することを意味する。そこで、アイコンの表示位置が画面上方などの所定の位置である場合には、そのアイコンに対応するコンテンツの評価値が、それ以外の位置に配置されたアイコンに対応するコンテンツの評価値より大きくなるように、評価値が設定されてもよい。アイコンの表示位置も、コンテンツの利用状況を示す要素となり得る。したがって、このように評価値を設定する場合であっても、他の通信端末２０におけるコンテンツの利用状況に応じたコンテンツを、ユーザーに推薦することができる。

（４）上述した第１及び第２実施形態において、対象の通信端末２０のユーザーと同じような属性を有する他のユーザーにより登録されたコンテンツについては、そのスコアに重み付けをしてもよい。この属性には、例えば年齢、性別、居住地域が含まれる。

この場合、ユーザーの属性情報は、例えばユーザーにより予め設定され、サーバー装置１０の記憶部１４に記憶される。取得部１１２は、対象の通信端末２０のユーザーの属性情報と、ステップＳ１０２で特定された他の通信端末２０のユーザーの属性情報とを記憶部１４から取得する。算出部１１３は、取得部１１２により取得された属性情報に基づいて、他の通信端末２０のユーザーが、対象の通信端末２０のユーザーと所定の関係を有するか否かを判断する。この所定の関係とは、例えば属性情報が全部一致、部分一致又は類似となる関係である。例えば、通信端末２０Ｘのユーザーの属性情報と他の通信端末２０Ｚのユーザーの属性情報とが、いずれも２０代女性という属性を示す場合、ユーザーＸとユーザーＺは所定の関係を有することとなる。

算出部１１３は、他の通信端末２０のユーザーが、対象の通信端末２０のユーザーと所定の関係を有する場合には、当該他の通信端末２０に登録されているコンテンツのスコアに重み付けをする。例えば、図３に示す例では、コンテンツＡ３は通信端末２０Ｚだけに登録されている。この場合、上述した第１実施形態で説明したように、コンテンツＡ３のスコアとして１が算出される。ここで、ユーザーＸとユーザーＺが所定の関係を有する場合には、このスコア「１」に重みとして例えば１が加算される。これにより、コンテンツＡ３のスコアは２になる。

この変形例では、対象の通信端末２０のユーザーと同じような属性を有する他のユーザーにより登録されたコンテンツのスコアの値が大きくなる。したがって、対象の通信端末２０のユーザーと同じような属性の他のユーザーにより登録されたコンテンツが、その他のユーザーにより登録されたコンテンツよりもユーザーに推薦されやすくなる。

（５）上述した第１及び第２実施形態では、スコアが絶対数である例について説明した。しかし、スコアは、例えばステップＳ１０２で特定された他の通信端末２０の総数に対する対象のコンテンツが登録されている他の通信端末２０の数の割合であってもよい。

（６）上述した第１及び第２実施形態において、サーバー装置１０は、ステップＳ１０２で特定された通信端末２０の数が所定数（例えば５人）より大きい場合に限り、ステップＳ１０３以降の処理を行ってもよい。これにより、例えばコンサート会場やイベント会場のように、同じ場所に或る程度の数の人が集まった場合に限り、ユーザーの近くにいる人が登録しているコンテンツがユーザーに推薦するコンテンツの候補となる。

あるいは、サーバー装置１０は、ステップＳ１０２で特定された通信端末２０が所定の時間（例えば３分）継続して所定の範囲４０内にいる場合に限り、ステップＳ１０３以降の処理を行ってもよい。これにより、例えば道ですれ違っただけの人が登録しているコンテンツについては、ユーザーに推薦するコンテンツの候補から除外することができる。

あるいは、サーバー装置１０は、ユーザーのプライベートな時間帯に限り、ステップＳ１０２以降の処理を行ってもよい。このプライベートな時間帯は、例えばユーザーにより予め設定され、サーバー装置１０の記憶部１４に記憶される。これにより、例えば仕事中に会う人が登録しているコンテンツまでユーザーに推薦されるのを防ぐことができる。

（７）上述した第１及び第２実施形態において、レコメンドテーブル１４２には、常に取得部１１２により取得された最新の所定数（例えば１００個）のお気に入りリスト１４１又は１４３に基づくコンテンツの識別情報だけが格納されるようにしてもよい。この場合、算出部１１３は、ステップＳ１０５の処理を行う前に、古いお気に入りリスト１４１又は１４３に基づくコンテンツの識別情報及びスコアをレコメンドテーブル１４２から削除する。

（８）上述した第１及び第２実施形態において、決定部１１４は、対象の通信端末２０のお気に入りリスト１４１又は１４３に既に登録されているコンテンツや既にユーザーに推薦したコンテンツについては、ユーザーに推薦するコンテンツから除外してもよい。

（９）上述した第１及び第２実施形態では、レコメンド情報には、コンテンツの識別情報、コンテンツの内容を説明する情報、コンテンツの紹介画像が含まれる例について説明した。しかし、レコメンド情報には、コンテンツの識別情報のみが含まれていてもよい。つまり、レコメンド情報は、ユーザーに推薦するコンテンツを示す情報であればよい。

（１０）上述した第１及び第２実施形態において、サーバー装置１０は、ステップＳ１０６で決定されたコンテンツのスコアの値に応じて、レコメンド情報の内容、表示位置又は表示サイズを変えてもよい。例えば、図４に示す例では、コンテンツＡ１のスコア「１２」は、コンテンツＡ１１のスコア「１１」より大きい。この場合、コンテンツＡ１のレコメンド情報４１には、コンテンツＡ１を強く推薦するメッセージ（例えば「一押し！」）が含まれてもよい。これにより、スコアが大きいコンテンツのレコメンド情報が、ユーザーの目に留まりやすくなる。

あるいは、コンテンツのレコメンド情報は、スコアの大きい順に並べて表示されてもよい。この場合、レコメンド情報には、その表示位置を指定する表示位置情報が含まれる。例えば、図４に示す例では、コンテンツＡ１のスコア「１２」は、コンテンツＡ２のスコア「１１」より大きい。この場合、コンテンツＡ１のレコメンド情報４１には、一番上の位置を指定する表示位置情報が含まれ、コンテンツＡ２のレコメンド情報４２には、上から２番目の位置を指定する表示位置情報が含まれる。表示制御部２１２は、レコメンド情報に含まれる表示位置情報により指定される表示位置に、レコメンド情報を表示する。この例では、レコメンド情報４１は画面の一番上の位置に表示され、レコメンド情報４２は、画面の上から２番目の位置に表示される。これにより、スコアが大きいコンテンツのレコメンド情報が、ユーザーの目に留まりやすくなる。

あるいは、コンテンツのレコメンド情報は、スコアが大きいほど大きいサイズで表示されてもよい。この場合、レコメンド情報には、その表示サイズを指定するサイズ情報が含まれる。例えば、図４に示す例では、コンテンツＡ１のスコア「１２」は、コンテンツＡ１１のスコア「１１」より大きい。この場合、コンテンツＡ１のレコメンド情報４１には、第１のサイズを指定するサイズ情報が含まれ、コンテンツＡ２のレコメンド情報４２には、第１のサイズより小さい第２のサイズを指定するサイズ情報が含まれる。表示制御部２１２は、レコメンド情報に含まれるサイズ情報により指定される表示サイズで、レコメンド情報を表示する。この例では、レコメンド情報４１は第１のサイズで表示され、レコメンド情報４２は、第２のサイズで表示される。これにより、スコアが大きいコンテンツのレコメンド情報が、ユーザーの目に留まりやすくなる。

（１１）上述した第１及び第２実施形態で説明したコンテンツは、ウェブアプリケーションに限定されない。例えば、コンテンツは、音楽、映画、電子書籍、映像、写真、コンピュータゲーム、プログラム、イベントのチケット又はクーポンであってもよい。

（１２）上述した第１及び第２実施形態では、サーバー装置１０を設ける構成について説明したが、サーバー装置１０は必ずしも設けなくてもよい。例えば、通信端末２０が図５に示すサーバー装置１０の機能を全て実現してもよい。この場合、通信端末２０がコンテンツ推薦装置として機能する。また、この場合、特定部１１１は、無線ＬＡＮ（Local Area Network）や近距離無線通信などの無線通信技術を利用して、通信部２３を介して他の通信端末２０と通信を行うことにより、所定の範囲４０内にいる他の通信端末２０を特定してもよい。

（１３）上述した実施形態では、通信端末２０が携帯電話やスマートフォンである例について説明した。しかし、通信端末２０は、タブレット型コンピューターであってもよいし、ノート型パーソナルコンピュータであってもよい。

（１４）サーバー装置１０のＣＰＵ１１及び通信端末２０のＣＰＵ２１により実行されるプログラムは、インターネットなどの通信回線を介してダウンロードされてもよい。また、このプログラムは、磁気記録媒体（磁気テープ、磁気ディスクなど）、光記録媒体（光ディスクなど）、光磁気記録媒体、半導体メモリなどの、コンピューターが読取可能な記録媒体に記録した状態で提供されてもよい。

（１５）上述した第１及び第２実施形態では、ＧＰＳを利用して、通信端末２０の現在位置を特定する例について説明した。しかし、通信端末２０の現在位置を特定する方法は、ＧＰＳを利用した方法に限定されない。例えば、通信端末２０は、通信部２３が接続した基地局の位置情報を取得し、取得した基地局の位置情報に基づいて現在位置を特定してもよい。

１：レコメンドシステム、１０：サーバー装置、２０：通信端末、１１：ＣＰＵ、１２：メインメモリー、１３：通信部、１４：記憶部、１１１：特定部、１１２：取得部、１１３：算出部、１１４：決定部、１１５：出力部、２１１：通信制御部、２１２：表示制御部

Claims (8)

1. 対象の通信端末から所定の範囲内にいる他の通信端末を特定する特定部と、
   前記特定部により特定された前記他の通信端末の少なくとも１に登録されたコンテンツの識別情報を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された前記識別情報により識別されるコンテンツにおいて、前記特定部により特定された前記他の通信端末のうち各々の当該コンテンツが登録された他の通信端末の数に基づく指標が閾値より大きいコンテンツを決定する決定部と、
   前記決定部により決定された前記コンテンツを示す情報を出力する出力部と
   を備えるコンテンツ推薦装置。
2. 前記他の通信端末における前記コンテンツの利用状況に応じて設定された評価値に基づいて、前記指標を算出する算出部をさらに備える
   請求項１に記載のコンテンツ推薦装置。
3. 前記決定部は、前記コンテンツにより前記閾値を変更する
   請求項１又は２に記載のコンテンツ推薦装置。
4. 前記決定部は、前記コンテンツが所定の条件を満たす場合には、前記閾値を小さくし、
   前記所定の条件は、前記コンテンツの利用率が所定の利用率より低いこと、前記コンテンツが予め前記他の通信端末にインストールされていないこと、前記コンテンツが所定のプロバイダーにより提供されていること、又は、前記コンテンツが予め設定された前記対象の通信端末のユーザーの好みの分類に属することである
   請求項３に記載のコンテンツ推薦装置。
5. 前記決定部は、前記対象の通信端末に登録されたコンテンツの総数に基づいて前記閾値を設定する
   請求項１から４のいずれか１項に記載のコンテンツ推薦装置。
6. 前記取得部は、前記対象の通信端末のユーザーの第１の属性情報と、前記他の通信端末のユーザーの第２の属性情報とを取得し、
   前記指標を算出し、前記取得部により取得された前記第１の属性情報及び前記第２の属性情報に基づいて、前記他の通信端末のユーザーが前記対象の通信端末のユーザーと所定の関係を有すると判断される場合には、当該他の通信端末に登録されたコンテンツについて算出される指標に重み付けをする算出部をさらに備える
   請求項１から５のいずれか１項に記載のコンテンツ推薦装置。
7. 対象の通信端末から所定の範囲内にいる他の通信端末を特定するステップと、
   前記特定された他の通信端末の少なくとも１に登録されたコンテンツの識別情報を取得するステップと、
   前記取得された識別情報により識別されるコンテンツにおいて、前記特定された他の通信端末のうち各々の当該コンテンツが登録された他の通信端末の数に基づく指標が閾値より大きいコンテンツを決定するステップと、
   前記決定されたコンテンツを示す情報を出力するステップと
   を備えるコンテンツ推薦方法。
8. コンピューターに、
   対象の通信端末から所定の範囲内にいる他の通信端末を特定するステップと、
   前記特定された他の通信端末の少なくとも１に登録されたコンテンツの識別情報を取得するステップと、
   前記取得された識別情報により識別されるコンテンツにおいて、前記特定された他の通信端末のうち各々の当該コンテンツが登録された他の通信端末の数に基づく指標が閾値より大きいコンテンツを決定するステップと、
   前記決定されたコンテンツを示す情報を出力するステップと
   を実行させるためのプログラム。

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