JP2017054269A - 抽出装置、抽出方法、及び抽出プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】適切な記事を抽出すること。【解決手段】本願に係る抽出装置は、算出部と、抽出部とを有する。算出部は、コンテンツ群から選択したコンテンツを提供するサービスにおいてコンテンツを選択する基準に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。抽出部は、算出部により算出された各コンテンツのスコアに基づいて、複数のコンテンツからユーザに配信するコンテンツを抽出する。例えば、算出部は、所定の編集者が選択するコンテンツまたは大衆が注目するコンテンツのスコアが高くなるような基準に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。【選択図】図２

Description

本発明は、抽出装置、抽出方法、及び抽出プログラムに関する。

従来、ユーザが指定した検索条件に類似した記事を検索し、検索により抽出された記事を提示する技術が提供されている。

特開平９−１０１９９１号公報 特開２０１５-５０５７号公報

しかしながら、上記の従来技術では、ユーザにとって適切な記事を抽出することができるとは限らない。例えば、ユーザの指定（関心等）のみに基づいて記事が抽出される場合、社会的に重要な記事等が抽出されるとは限らず、ユーザにとって適切な記事が抽出されるとは限らない。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、適切な記事を抽出することができる抽出装置、抽出方法、及び抽出プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る抽出装置は、コンテンツ群から選択したコンテンツを提供するサービスにおいてコンテンツを選択する基準に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する算出部と、前記算出部により算出された各コンテンツのスコアに基づいて、前記複数のコンテンツからユーザに配信するコンテンツを抽出する抽出部と、を備えたことを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、適切な記事を抽出することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る抽出処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る配信装置の構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係るコンテンツ情報記憶部の一例を示す図である。 図４は、実施形態に係る学習情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。 図７は、実施形態に係るマス向けコンテンツの抽出処理の一例を示す図である。 図８は、実施形態に係るコンテンツの配信の一例を示すフローチャートである。 図９は、実施形態に係る端末装置におけるコンテンツの表示の一例を示す図である。 図１０は、配信装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る抽出装置、抽出方法、及び抽出プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る抽出装置、抽出方法、及び抽出プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

（実施形態）
〔１．抽出処理〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る抽出処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る抽出処理の一例を示す図である。なお、本実施形態における抽出処理には、コンテンツを配信する処理を含む。図１に示す配信装置１００は、端末装置１０からの配信要求に基づいてコンテンツを配信する配信サービスを提供する。

図１に示すように、配信システム１は、端末装置１０と、提供元装置２０と、編集者端末５０と、配信装置１００とが含まれる。端末装置１０と、提供元装置２０と、編集者端末５０と、配信装置１００とは図示しない所定の通信網を介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、図１に示した配信システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の提供元装置２０や、複数台の編集者端末５０や、複数台の配信装置１００が含まれてもよい。

端末装置１０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等により実現される。図１に示す例においては、端末装置１０がタッチパネル機能を有するスマートフォンである場合を示す。なお、以下では、端末装置１０をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置１０と読み替えることもできる。

また、端末装置１０は、配信装置１００へコンテンツの配信を要求する。また、端末装置１０は、配信装置１００から配信されたコンテンツを所定のアプリにより表示する。なお、所定のアプリはブラウザであってもよい。

提供元装置２０は、コンテンツの提供元、いわゆるコンテンツプロバイダ等によって利用される情報処理装置である。例えば、提供元装置２０は、提供元により作成されたコンテンツを配信装置１００に入稿する。

編集者端末５０は、所定の編集者によって利用される情報処理装置である。例えば、編集者端末５０は、所定のサービス（以下、「情報提供サービス」とする）において掲載されるコンテンツを選択する編集者Ｅ１が利用する端末装置である。図１では、編集者端末５０として、ノート型ＰＣを示すが、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等であってもよい。また、図１に示す例においては、説明のため、編集者端末５０から編集者Ｅ１が選択した記事に関する情報（以下、「選択記事情報」とする場合がある）を受け付ける場合を示すが、配信装置１００は、編集者Ｅ１が選択した記事に関する情報を管理する管理装置等から、編集者Ｅ１の選択記事情報を受け付けてもよい。

配信装置１００は、端末装置１０にコンテンツを配信するサービスを提供する情報処理装置である。また、配信装置１００は、コンテンツ群から選択したコンテンツを提供するサービスにおいて選択されるコンテンツのスコアが高くなるような基準に基づいて算出された各コンテンツのスコアに基づいて、複数のコンテンツからユーザに配信するコンテンツを抽出する抽出装置である。例えば、配信装置１００は、所定の編集者が選択するコンテンツまたは大衆が注目するコンテンツのスコアが高くなるような基準に基づいて算出された各コンテンツのスコアに基づいて、複数のコンテンツからユーザに配信するコンテンツを抽出する。

図１に示す例では、配信装置１００は、上記のスコアに基づき抽出されたコンテンツと、ユーザに関するユーザ情報に基づいて抽出された他のコンテンツとを、端末装置１０に配信する。以下では、スコアに基づき抽出されたコンテンツを「マス向けコンテンツ」とし、ユーザに関するユーザ情報に基づいて抽出された他のコンテンツを「個人向けコンテンツ」とする場合がある。また、以下では、コンテンツを「記事」と称する場合がある。すなわち、マス向けコンテンツは「マス向け記事」と読み替え、個人向けコンテンツは「個人向け記事」と読み替えることもできる。

図１に示すように、配信装置１００は、提供元装置２０からコンテンツの入稿を受け付ける（ステップＳ１０）。例えば、配信装置１００は、提供元装置２０から定期的にコンテンツの入稿を受け付ける。なお、図１では、１台の提供元装置２０を示すが、配信装置１００は、多数の提供元装置２０からコンテンツの入稿を受け付けてもよい。例えば、配信装置１００は、提供元装置２０から入稿されたコンテンツをコンテンツ情報記憶部１２１に記憶する。

また、配信装置１００は、編集者端末５０から編集者Ｅ１の選択記事情報を受け付ける（ステップＳ１１）。具体的には、配信装置１００は、編集者Ｅ１が選択したコンテンツ（記事）であって、情報提供サービスにおいて掲載される記事に関する情報を受け付ける。例えば、編集者Ｅ１は、コンテンツ情報記憶部１２１に記憶されたコンテンツ（記事）と同様の記事群の中から、掲載する記事を選択する。

また、例えば、配信装置１００は、編集者Ｅ１が選択した記事に関する情報を定期的に受け付けてもよいし、編集者Ｅ１が選択した記事の履歴を受け付けてもよい。なお、配信装置１００は、予め選択記事情報を受け付けている場合、ステップＳ１１の処理を行わなくてもよい。

また、配信装置１００は、端末装置１０から端末装置１０を利用するユーザＵ１に関するユーザ情報を受け付ける（ステップＳ１２）。例えば、配信装置１００は、端末装置１０からユーザ情報として、ユーザＵ１の興味や関心に関する情報を受け付ける。また、配信装置１００は、端末装置１０からユーザ情報として、ユーザＵ１のインターネット上における行動履歴を受け付けてもよい。この場合、配信装置１００は、受け付けたユーザＵ１の行動履歴から、ユーザＵ１の興味や関心を推定してもよい。

また、配信装置１００は、端末装置１０以外の外部装置から端末装置１０を利用するユーザＵ１のユーザ情報を受け付けてもよい。また、上記のユーザ情報は一例であって、配信装置１００は、目的に応じて種々のユーザ情報を受け付けてもよい。なお、配信装置１００は、予め端末装置１０を利用するユーザＵ１のユーザ情報を受け付けている場合、ステップＳ１２の処理を行わなくてもよい。

また、配信装置１００は、以下のステップＳ１３において端末装置１０を利用するユーザＵ１のユーザ情報を受け付けてもよい。なお、以下では、配信装置１００が端末装置１０を利用するユーザＵ１がスポーツや芸能に興味や関心があることを示すユーザ情報を受け付けた場合を例に説明する。

そして、配信装置１００は、端末装置１０からコンテンツの配信要求を受け付ける（ステップＳ１３）。この場合、配信装置１００は、所定のマスロジックによりコンテンツ情報記憶部１２１に記憶されたコンテンツから、マス向けコンテンツを抽出する（ステップＳ１４）。なお、以下では、マス向けコンテンツの抽出を「第１抽出」とする場合がある。例えば、配信装置１００は、ステップＳ１４における第１抽出により、編集者Ｅ１の選択記事情報に基づいて算出された各コンテンツのスコアに基づいて、記事Ａ〜記事Ｈ等の複数のコンテンツからマス向けコンテンツを抽出する。

ここで、各コンテンツに対して算出されるスコアについて説明する。例えば、配信装置１００は、提供元装置２０から入稿されたコンテンツに含まれる単語に基づいて、各コンテンツのスコアを算出する。この場合、配信装置１００は、所定の間隔（例えば、１０分おき）に各単語のスコアを算出する。例えば、配信装置１００は、所定のスコア算出ロジックに基づいて、各単語のスコアを算出する。例えば、配信装置１００は、所定の期間における単語を見出しに含むコンテンツの増加量に基づく単語のスコアを算出する。例えば、配信装置１００は、所定の期間において一の単語を含むコンテンツを入稿した提供元数に応じて、一の単語のスコアを算出してもよい。また、例えば、配信装置１００は、一の単語を含むコンテンツを入稿した提供元に関する評価に応じて、一の単語のスコアを算出してもよい。

また、配信装置１００は、所定のスコア算出ロジックにより算出された単語のスコアが所定の閾値を超える単語を含むコンテンツを抽出してもよい。そして、配信装置１００は、閾値を超える単語を含むコンテンツの中から、以下に示す各記事のスコアに基づいてマス向けコンテンツを抽出してもよい。

配信装置１００は、所定のスコア算出ロジックに基づいて算出した各単語のスコアに基づく各単語の重みを用いて、各記事のスコアを算出する。例えば、配信装置１００は、各記事に含まれる単語の重みに基づいて各記事のスコアを算出する。

例えば、各記事のスコアは、そのコンテンツに含まれる単語の重みを合算することにより算出される。例えば、各単語の重みは、例えば１時間おきなど定期的に導出されてもよい。また、各単語の重みは、所定のスコア算出ロジックにより算出された単語のスコアや編集者Ｅ１の選択記事情報やその単語を含むコンテンツを入稿した提供元の評価値等に基づいて導出される。すなわち、配信装置１００は、種々の情報の影響を加味して各単語の重みを導出する。

例えば、配信装置１００は、コンテンツに含まれる単語が後述するメイン表示領域ＥＡ１１（図９参照）へ掲載された回数などに基づく学習により、単語の重みを導出する。例えば、配信装置１００は、編集者Ｅ１の選択記事情報に含まれるコンテンツ中における頻度の高い単語の重みを重くする。また、配信装置１００は、提供元が入稿したコンテンツのメイン表示領域ＥＡ１１（図９参照）へ掲載された回数などに基づく学習により、単語の重みを導出する。例えば、配信装置１００は、評価値の高い提供元が入稿したコンテンツ中における頻度の高い単語の重みを重くする。このような各単語の重みを用いて、配信装置１００は、所定のスコア算出ロジックにより各コンテンツのスコアを算出する。すなわち、配信装置１００は、所定の編集者が選択するコンテンツのスコアが高くなるような基準に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。

ステップＳ１４において、配信装置１００は、所定のスコア算出ロジックにより算出されたスコアが高い方から順に所定数のコンテンツを、マス向けコンテンツとして抽出する。図１に示す例においては、配信装置１００は、スコアが最も高い「１．５」である記事Ｅや、スコアが記事Ｅの次に高い「１．２」である記事Ｃや、スコアが記事Ｃの次に高い「１．１」である記事Ｆ等をマス向けコンテンツＭＣ１１として抽出する。

また、配信装置１００は、コンテンツ情報記憶部１２１に記憶されたコンテンツから、ユーザ情報に基づいて、ユーザＵ１にパーソナライズされた個人向けコンテンツを抽出する（ステップＳ１５）。なお、以下では、個人向けコンテンツの抽出を「第２抽出」とする場合がある。例えば、配信装置１００は、ステップＳ１５における第２抽出により、記事Ａ〜記事Ｈ等の複数のコンテンツから、ユーザＵ１が興味や関心を示す可能性の高い所定数のコンテンツを個人向けコンテンツとして抽出する。

図１に示す例においては、配信装置１００は、ステップＳ１２においてユーザＵ１がスポーツや芸能に興味や関心があることを示すユーザ情報を受け付けているため、カテゴリ「スポーツ」に分類される記事Ｂやカテゴリ「芸能」に分類される記事Ｈや記事Ａを、個人向けコンテンツＰＣ１１として抽出する。なお、記事Ｂ、記事Ｈ、記事Ａの順は、配信装置１００が各コンテンツへのユーザの関心度に基づいて決定した優先順位を示す。

配信装置１００は、第１抽出によりマス向けコンテンツＭＣ１１を抽出し、第２抽出により個人向けコンテンツＰＣ１１を抽出した後、マス向けコンテンツＭＣ１１と個人向けコンテンツＰＣ１１とをブレンドする（ステップＳ１６）。図１に示す例では、配信装置１００は、マス向けコンテンツＭＣ１１と個人向けコンテンツＰＣ１１とを１対１の割合でブレンドしたブレンドコンテンツＢＣ１１を決定する。以下、ブレンドコンテンツＢＣ１１に含まれるコンテンツの数を「配信数」とする。

例えば、配信装置１００は、マス向けコンテンツＭＣ１１のうちスコアの高い方から配信数の半分の数までのコンテンツを、ブレンドコンテンツＢＣ１１に含めるコンテンツとして決定する。また、例えば、配信装置１００は、個人向けコンテンツＰＣ１１のうち優先順位の高い方から配信数の半分の数までのコンテンツを、ブレンドコンテンツＢＣ１１に含めるコンテンツとして決定する。なお、配信装置１００は、個人向けコンテンツＰＣ１１から配信数の半分の数までランダムで抽出したコンテンツを、ブレンドコンテンツＢＣ１１に含めるコンテンツとして決定してもよい。配信装置１００は、ブレンドコンテンツＢＣ１１において、マス向けコンテンツＭＣ１１から決定されたコンテンツと個人向けコンテンツＰＣ１１から決定されたコンテンツとに関わらず、重複するコンテンツを排除してもよい。

ここで、配信装置１００は、マス向けコンテンツ、個人向けコンテンツの順に交互に配置されるブレンドコンテンツＢＣ１１を決定する。また、配信装置１００は、マス向けコンテンツ間ではスコアの高いコンテンツほど上の配置順になるように、個人向けコンテンツ間では優先順位が高いコンテンツほど上の配置順になるようにブレンドコンテンツＢＣ１１を決定する。図１では、配信装置１００は、記事Ｅ、記事Ｂ、記事Ｃ、記事Ｈ、記事Ｆ、記事Ａ等を含むブレンドコンテンツＢＣ１１を決定する。

その後、配信装置１００は、ブレンドコンテンツＢＣ１１を端末装置１０へ配信する（ステップＳ１７）。具体的には、記事Ｅ、記事Ｂ、記事Ｃ、記事Ｈ、記事Ｆ、記事Ａ等の順で表示されるブレンドコンテンツＢＣ１１を端末装置１０へ配信する。

そして、ブレンドコンテンツＢＣ１１を受信した端末装置１０は、ブレンドコンテンツＢＣ１１を表示する（ステップＳ１８）。図１では、端末装置１０は、ブレンドコンテンツＢＣ１１のうち配置順が上位のコンテンツである記事Ｅ、記事Ｂ、記事Ｃ、記事Ｈを表示する。なお、端末装置１０を利用するユーザは、端末装置１０の画面にタッチしスクロール操作等を行うことにより、記事Ｈから下の記事Ｆ、記事Ａ等を順次表示させる。

上述したように、配信装置１００は、所定の編集者（例えば編集者Ｅ１）が選択するコンテンツのスコアが高くなるような基準に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。そして、配信装置１００は、算出したコンテンツのスコアに基づいて、マス向けコンテンツを抽出する。これにより、配信装置１００は、所定の編集者が選択するようなコンテンツをマス向けコンテンツとして抽出することができる。したがって、配信装置１００は、適切なコンテンツを抽出することができる。また、配信装置１００は、マス向けコンテンツＭＣ１１と個人向けコンテンツＰＣ１１とを１対１の割合でブレンドしたブレンドコンテンツＢＣ１１を配信する。これにより、配信装置１００は、ユーザの興味や関心に基づいた記事と社会的な重要性に基づいた記事とをバランスよくユーザに配信することができる。

なお、配信装置１００と編集者端末５０とは、外部の記憶装置等に記憶されたコンテンツ情報に基づいて、コンテンツの抽出や選択を行ってもよい。具体的には、配信装置１００や編集者端末５０は、コンテンツ情報が記憶された記憶装置からコンテンツに関する各種情報を取得し、コンテンツの抽出や選択を行ってもよい。

また、上記例においては、配信装置１００がマス向けコンテンツの抽出、個人向けコンテンツの抽出、コンテンツのブレンド、及びコンテンツの配信を行ったが、配信システム１は各処理を各情報処理装置に分散して実行してもよい。例えば、配信装置１００は、マス向けコンテンツの抽出を行う情報処理装置からマス向けコンテンツを取得し、個人向けコンテンツの抽出を行う情報処理装置から個人向けコンテンツを取得し、マス向けコンテンツと個人向けコンテンツとをブレンドして配信してもよい。また、例えば、配信装置１００は、マス向けコンテンツと個人向けコンテンツとをブレンドしたブレンドコンテンツを外部の情報処理装置から取得して配信してもよい。

〔２．配信装置の構成〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る配信装置１００の構成について説明する。図２は、実施形態に係る配信装置１００の構成例を示す図である。図２に示すように、配信装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、配信装置１００は、配信装置１００の管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークと有線または無線で接続され、端末装置１０や提供元装置２０や編集者端末５０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部１２０は、図２に示すように、コンテンツ情報記憶部１２１と、学習情報記憶部１２２と、ユーザ情報記憶部１２３とを有する。

（コンテンツ情報記憶部１２１）
実施形態に係るコンテンツ情報記憶部１２１は、コンテンツ（記事）に関する各種情報を記憶する。図３に、実施形態に係るコンテンツ情報記憶部１２１の一例を示す。図３に示すコンテンツ情報記憶部１２１は、「コンテンツＩＤ」、「コンテンツ」、「カテゴリ」、「提供元ＩＤ」、「スコア」といった項目を有する。

「コンテンツＩＤ」は、コンテンツを識別するための識別情報を示す。「コンテンツ」は、いわゆるコンテンツプロバイダ等の提供元から取得したコンテンツである記事を示す。図３では「コンテンツ」に「記事Ａ」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、文字情報や文字情報と画像との組合せ、または、これらの格納場所を示すファイルパス名などが格納される。また、「カテゴリ」は、コンテンツの内容に基づく分類情報を示す。また、「提供元ＩＤ」は、コンテンツの提供元を識別するための識別情報を示す。また、「スコア」は、各コンテンツのスコアを示す。例えば、各コンテンツのスコアは、後述する学習情報記憶部１２２に記憶された情報に基づいて算出される。

例えば、図３に示す例において、コンテンツＩＤ「ＣＴ１１」により識別される記事Ａは、提供元ＩＤ「ＣＰ１１」により識別される提供元から取得したコンテンツであることを示す。また、コンテンツＩＤ「ＣＴ１１」により識別される記事Ａは、その内容はカテゴリ「芸能」に分類され、スコアが「０．４」であることを示す。

なお、コンテンツ情報記憶部１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、コンテンツ情報記憶部１２１は、コンテンツを取得した日時やコンテンツが作成された日時に関する情報を記憶してもよい。コンテンツ情報記憶部１２１は、各提供元の評価値に関する情報を記憶してもよい。

（学習情報記憶部１２２）
実施形態に係る学習情報記憶部１２２は、各単語の重みに関する各種情報を記憶する。例えば、学習情報記憶部１２２は、学習により導出された各単語の重みに関する各種情報を記憶する。例えば、学習情報記憶部１２２は、各単語に対応する重みを記憶する。図４に、実施形態に係る学習情報記憶部１２２の一例を示す。図４に示す学習情報記憶部１２２は、「素性」、「重み」といった項目を有する。

「素性」は、学習を行う重みを導出する対象（情報）を示す。図４では、「単語Ａ」や「単語Ｂ」のように抽象的に記載するが、「単語Ａ」や「単語Ｂ」としては、「日本」や「映画」など具体的な単語が記憶される。また、図４に示す例において、単語Ａの重みは「０．０５」であり、単語Ｂの重みは「−０．１」であり、単語Ｃの重みは「０．０２」であり、単語Ｄの重みは「−０．０５」であることを示す。

なお、学習情報記憶部１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。図４に示す例においては、学習情報記憶部１２２は、各単語を識別する単語ＩＤを記憶してもよい。また、学習情報記憶部１２２は、コンテンツのスコアを算出するために用いられる種々の情報を記憶してもよい。例えば、学習情報記憶部１２２は所定のスコア算出ロジックに基づく各単語のスコアに関する情報を記憶してもよい。また、例えば、学習情報記憶部１２２は、各提供元の評価値に関する情報を記憶してもよい。

（ユーザ情報記憶部１２３）
実施形態に係るユーザ情報記憶部１２３は、ユーザに関する各種情報を記憶する。図５に、実施形態に係るユーザ情報記憶部１２３の一例を示す。図５に示すユーザ情報記憶部１２３は、「ユーザＩＤ」、「年齢」、「性別」、「居住地」、「関心１」、「関心２」といった項目が含まれる。

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、図１の例に示したユーザに対応する。また、「年齢」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの年齢を示す。なお、「年齢」は、例えば３５歳など、ユーザＩＤにより識別されるユーザの具体的な年齢であってもよい。また、「性別」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの性別を示す。また、「居住地」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの居住地を示す。「関心１」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザが最も関心や興味のある対象を示す。また、「関心２」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザが「関心１」の対象の次に関心や興味のある対象を示す。なお、「関心３」や「関心４」のように、３以上の関心が登録されてもよい。

例えば、図５に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザの年齢は、「３０代」であり、性別は、「男性」であり、居住地は、「地域Ａ」であることを示す。また、例えば、図５に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、「スポーツ（サッカー）」に最も関心があり、その次に「芸能（ドラマ）」に関心があることを示す。

なお、ユーザ情報記憶部１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報、例えば上記以外のデモグラフィック属性情報やサイコグラフィック属性情報等を記憶してもよい。また、配信装置１００は、端末装置１０から受け付けたユーザ情報に基づいて推定されるユーザに関する各種情報を、ユーザ情報記憶部１２３に記憶させてもよい。

（制御部１３０）
図２の説明に戻って、制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、配信装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（決定プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図２に示すように、制御部１３０は、受付部１３１と、学習部１３２と、算出部１３３と、第１抽出部１３４と、第２抽出部１３５と、決定部１３６と、配信部１３７とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図２に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図２に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

（受付部１３１）
受付部１３１は、端末装置１０からコンテンツの配信要求を受け付ける。受付部１３１は、提供元装置２０からコンテンツの入稿を受け付ける。例えば、受付部１３１は、提供元装置２０から定期的にコンテンツの入稿を受け付ける。例えば、受付部１３１は、多数の提供元装置２０からコンテンツの入稿を受け付けてもよい。例えば、受付部１３１は、提供元装置２０から入稿されたコンテンツをコンテンツ情報記憶部１２１に記憶する。

また、受付部１３１は、編集者端末５０から編集者Ｅ１の選択記事情報を受け付ける。具体的には、受付部１３１は、編集者Ｅ１が選択したコンテンツ（記事）であって、情報提供サービスにおいて掲載される記事に関する情報を受け付ける。また、受付部１３１は、端末装置１０から端末装置１０を利用するユーザＵ１に関するユーザ情報を受け付ける。例えば、受付部１３１は、端末装置１０からユーザ情報として、ユーザＵ１の興味や関心に関する情報を受け付ける。また、受付部１３１は、端末装置１０からユーザ情報として、ユーザＵ１のインターネット上における行動履歴を受け付けてもよい。また、受付部１３１は、端末装置１０以外の外部装置から端末装置１０を利用するユーザＵ１のユーザ情報を受け付けてもよい。

（学習部１３２）
学習部１３２は、各単語に対応する各単語の重みを学習する。例えば、学習部１３２は、各単語の重みを算出するために、提供元装置２０から入稿されたコンテンツに含まれる各単語のスコアを算出する。例えば、学習部１３２は、所定の間隔（例えば、１０分おき）に各単語のスコアを算出する。具体的には、学習部１３２は、所定のスコア算出ロジックに基づいて、各単語のスコアを算出する。

学習部１３２は、各単語の重みを、例えば１時間おきなど定期的に学習を行うことにより導出する。また、各単語の重みは、所定のスコア算出ロジックにより算出された単語のスコアや編集者Ｅ１の選択記事情報やその単語を含むコンテンツを入稿した提供元の評価値等に基づいて算出される。

例えば、学習部１３２は、コンテンツに含まれる単語が後述するメイン表示領域ＥＡ１１（図９参照）へ掲載された回数などに基づく学習により、単語の重みを導出する。例えば、学習部１３２は、編集者Ｅ１の選択記事情報に含まれるコンテンツ中における頻度の高い単語の重みが重くなるように学習を行う。また、学習部１３２は、提供元が入稿したコンテンツのメイン表示領域ＥＡ１１（図９参照）へ掲載された回数などに基づく学習により、単語の重みを導出する。例えば、学習部１３２は、評価値の高い提供元が入稿したコンテンツ中における頻度の高い単語の重みが重くなるように学習を行う。そして、学習部１３２は、学習により導出した各単語の重みを学習情報記憶部１２２に記憶する。

また、例えば、学習部１３２は、所定の提供元が提供するコンテンツ提供サービスにおいて掲載された記事に含まれる単語の重みが重くなるように学習を行ってもよい。例えば、コンテンツ提供サービスにおいて掲載された記事は、新聞社のサイト情報、大手ポータルサイトの記事であってもよい。また、例えば、コンテンツ提供サービスにおいて掲載された記事は、新聞社等の所定の提供元が発行する紙媒体に掲載された記事であってもよい。また、例えば、学習部１３２は、所定のＳＮＳ（Social Networking Service）において投稿された文字情報に所定の閾値以上の頻度で含まれる単語の重みが重くなるように学習を行ってもよい。

（算出部１３３）
算出部１３３は、コンテンツ群から選択したコンテンツを提供するサービスにおいてコンテンツを選択する基準に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。例えば、算出部１３３は、所定の編集者が選択するコンテンツまたは大衆が注目するコンテンツのスコアが高くなるような基準に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。例えば、算出部１３３は、各コンテンツに関する社会生活での重要度または各コンテンツに関する大衆の関心に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。例えば、算出部１３３は、ユーザに関するユーザ情報以外の情報に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。

例えば、算出部１３３は、所定のサービスにおいて掲載されるコンテンツに含まれる単語に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。算出部１３３は、所定のスコア算出ロジックを用いて各コンテンツのスコアを算出する。例えば、算出部１３３は、所定のサービスにおいて掲載されたコンテンツの履歴に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。

また、例えば、算出部１３３は、所定のサービスにおいて掲載されたコンテンツの履歴に基づいて変動する単語の重みにより、複数のコンテンツのスコアを算出する。例えば、算出部１３３は、所定のサービスにおいて掲載されたコンテンツに含まれる単語の重みが重くなるように学習された各単語の重みに基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。具体的には、算出部１３３は、メイン表示領域ＥＡ１１（図９参照）へ掲載されたコンテンツに含まれる単語の重みが重くなるように学習された各単語の重みに基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出してもよい。

また、算出部１３３は、所定のサービスにおけるコンテンツの抽出基準に関する情報に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。例えば、算出部１３３は、所定のサービスにおけるコンテンツの抽出基準に基づいて変動する単語の重みにより、複数のコンテンツのスコアを算出する。また、例えば、算出部１３３は、所定のサービスにおけるコンテンツの抽出基準において使用が制限される単語の重みが低く設定された単語の重みに基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出してもよい。

また、例えば、算出部１３３は、所定の提供元が提供するコンテンツ提供サービスにおいて掲載された記事に関する情報に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。例えば、算出部１３３は、所定の提供元が提供するコンテンツ提供サービスにおいて掲載された記事に含まれる単語の重みが重くなるように学習された各単語の重みに基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。具体的には、算出部１３３は、所定の新聞の一面に掲載された記事に含まれる単語の重みが重くなるように学習された各単語の重みに基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出してもよい。

また、例えば、算出部１３３は、所定のネットワークサービスにおいて投稿される情報に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。具体的には、算出部１３３は、所定のネットワークサービスにおいて投稿される文字情報や画像情報等に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。例えば、算出部１３３は、所定のネットワークサービスにおいて投稿された文字情報に所定の閾値以上の頻度で含まれる単語の重みが重くなるように学習された各単語の重みに基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。具体的には、算出部１３３は、所定のＳＮＳにおいて投稿された文字情報に所定の閾値以上の頻度で含まれる単語の重みが重くなるように学習された各単語の重みに基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出してもよい。

（第１抽出部１３４）
第１抽出部１３４は、算出部１３３により算出された各コンテンツのスコアに基づいて、複数のコンテンツからユーザに配信するコンテンツを抽出する。例えば、第１抽出部１３４は、マス向けコンテンツを抽出する。例えば、第１抽出部１３４は、所定のマスロジックによりコンテンツ情報記憶部１２１に記憶されたコンテンツから、マス向けコンテンツを抽出する。

例えば、第１抽出部１３４は、第１抽出により、編集者Ｅ１の選択記事情報に基づいて算出された各コンテンツのスコアに基づいて、記事Ａ〜記事Ｈ等の複数のコンテンツからマス向けコンテンツを抽出する。具体的には、第１抽出部１３４は、所定のスコア算出ロジックにより算出されたスコアが高い方から順に所定数のコンテンツを、マス向けコンテンツとして抽出する。図１に示す例においては、第１抽出部１３４は、スコアが最も高い「１．５」である記事Ｅや、スコアが記事Ｅの次に高い「１．２」である記事Ｃや、スコアが記事Ｃの次に高い「１．１」である記事Ｆ等をマス向けコンテンツＭＣ１１として抽出する。

（第２抽出部１３５）
第２抽出部１３５は、ユーザに関するユーザ情報に基づいて、複数のコンテンツからユーザに配信するコンテンツを抽出する。例えば、第２抽出部１３５は、コンテンツ情報記憶部１２１に記憶されたコンテンツから、ユーザ情報に基づいて、ユーザＵ１にパーソナライズされた個人向けコンテンツを抽出する。

例えば、第２抽出部１３５は、第２抽出により、記事Ａ〜記事Ｈ等の複数のコンテンツから、ユーザＵ１が興味や関心を示す可能性の高い所定数のコンテンツを個人向けコンテンツとして抽出する。図１に示す例においては、第２抽出部１３５は、ユーザＵ１がスポーツや芸能に興味や関心があるため、カテゴリ「スポーツ」に分類される記事Ｂやカテゴリ「芸能」に分類される記事Ｈや記事Ａを、個人向けコンテンツＰＣ１１として抽出する。

（決定部１３６）
決定部１３６は、マス向けコンテンツと個人向けコンテンツとの割合を決定し、決定した割合に基づいて、ブレンドコンテンツに含ませるマス向けコンテンツと個人向けコンテンツとを決定する。図１に示す例では、決定部１３６は、マス向けコンテンツＭＣ１１と個人向けコンテンツＰＣ１１とを１対１の割合でブレンドしたブレンドコンテンツＢＣ１１を決定する。

例えば、決定部１３６は、マス向けコンテンツＭＣ１１のうちスコアの高い方から配信数の半分の数までのコンテンツを、ブレンドコンテンツＢＣ１１に含めるコンテンツとして決定する。また、例えば、決定部１３６は、個人向けコンテンツＰＣ１１のうち優先順位の高い方から配信数の半分の数までのコンテンツを、ブレンドコンテンツＢＣ１１に含めるコンテンツとして決定する。

例えば、決定部１３６は、マス向けコンテンツ、個人向けコンテンツの順に交互に配置されるブレンドコンテンツＢＣ１１を決定する。また、決定部１３６は、マス向けコンテンツ間ではスコアの高いコンテンツほど上の配置順になるように、個人向けコンテンツ間では優先順位が高いコンテンツほど上の配置順になるようにブレンドコンテンツＢＣ１１を決定する。図１では、決定部１３６は、記事Ｅ、記事Ｂ、記事Ｃ、記事Ｈ、記事Ｆ、記事Ａ等を含むブレンドコンテンツＢＣ１１を決定する。

（配信部１３７）
配信部１３７は、第１抽出部１３４により抽出されたマス向けコンテンツと、第２抽出部１３５により抽出された個人向けコンテンツとを、端末装置１０に配信する。配信部１３７は、決定部１３６により決定されたブレンドコンテンツを端末装置１０に配信する。すなわち、配信部１３７は、第１抽出部１３４により抽出されたマス向けコンテンツと、第２抽出部１３５により抽出された個人向けコンテンツとを所定の割合で配信する。図１に示す例では、配信部１３７は、マス向けコンテンツＭＣ１１と個人向けコンテンツＰＣ１１とが１対１の割合でブレンドされたブレンドコンテンツＢＣ１１を配信する。具体的には、配信部１３７は、決定部１３６により決定された記事Ｅ、記事Ｂ、記事Ｃ、記事Ｈ、記事Ｆ、記事Ａ等を含むブレンドコンテンツＢＣ１１を端末装置１０に配信する。

〔３．端末装置の構成〕
次に、図６を用いて、実施形態に係る端末装置１０の構成について説明する。図６は、実施形態に係る端末装置１０の構成例を示す図である。図６に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、記憶部１２と、入力部１３と、出力部１４と、制御部１５とを有する。

（通信部１１）
通信部１１は、例えば、通信回路等によって実現される。そして、通信部１１は、図示しない所定の通信網と有線または無線で接続され、配信装置１００との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２）
記憶部１２は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２は、例えば、端末装置１０にインストールされているアプリケーションに関する情報、例えばプログラム等を記憶する。

（入力部１３）
入力部１３は、ユーザからの各種操作を受け付ける。例えば、入力部１３は、タッチパネル機能により表示面（例えば表示部１５３）を介してユーザからの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部１３は、端末装置１０に設けられたボタンや、端末装置１０に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。

（出力部１４）
出力部１４は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等によって実現されるタブレット端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。

（制御部１５）
制御部１５は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、端末装置１０内部の記憶部１２などの記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。例えば、この各種プログラムは、インストールされているアプリケーションのプログラムが含まれる。また、制御部１５は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。

図６に示すように、制御部１５は、送信部１５１と、受信部１５２と、表示部１５３とを有し、以下に説明する配信処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１５の内部構成は、図６に示した構成に限られず、後述する配信処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１５が有する各処理部の接続関係は、図６に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

送信部１５１は、入力部１３により受け付けたユーザ操作に従って、配信装置１００へコンテンツの配信要求を送信する。例えば、送信部１５１は、起動したブラウザ等のアプリからの配信要求を配信装置１００へ送信する。受信部１５２は、配信装置１００から配信されたコンテンツを受信する。図１に示す例においては、受信部１５２は、ブレンドコンテンツＢＣ１１を受信する。

表示部１５３は、受信部１５２により受信されたコンテンツを表示する。図１に示す例においては、表示部１５３は、受信部１５２により受信されたブレンドコンテンツＢＣ１１を表示する。例えば、表示部１５３は、ブレンドコンテンツＢＣ１１のうち配置順が上位のコンテンツである記事Ｅ、記事Ｂ、記事Ｃ、記事Ｈを表示する。なお、端末装置１０を利用するユーザＵ１は、表示部１５３によりブレンドコンテンツＢＣ１１が表示された端末装置１０の画面にタッチしスクロール操作等を行うことにより、記事Ｈから下の記事Ｆ、記事Ａ等を順次表示させる。

なお、上述した制御部１５による選択処理等の処理は、例えば、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）などにより実現されてもよい。また、上述した選択処理が所定のアプリケーションにより行われる場合や表示処理が専用アプリにより行われる場合、制御部１５は、例えば、所定のアプリや専用アプリを制御するアプリ制御部を有してもよい。

〔４．マス向けコンテンツの抽出〕
次に、図７を用いて、実施形態に係る配信装置１００におけるマス向けコンテンツの抽出について説明する。図７は、実施形態に係るマス向けコンテンツの抽出処理の一例を示す図である。

まず、図７に示す例において、配信装置１００は、所定の記事ＤＢであるデータベースＤＢ１０に格納された記事からマス向けコンテンツの抽出を行う。例えば、データベースＤＢ１０は、コンテンツ情報記憶部１２１であってもよい。

そして、配信装置１００は、各種のマスロジックを適宜用いて、各単語のスコアの算出や重みの導出を行う。例えば、配信装置１００は、所定のロジックＡであるマスロジックＬＧ１１や、所定のロジックＢであるマスロジックＬＧ１２や、所定のロジックＣであるマスロジックＬＧ１３等を用いて各単語のスコアの算出や重みの導出を行う。

例えば、マスロジックＬＧ１１は、図１に示す例における編集者Ｅ１の選択記事情報に基づいて、各単語のスコアの算出や重みの導出を行う。具体的には、マスロジックＬＧ１１は、所定のスコア算出ロジックにより算出した各単語のスコアと編集者Ｅ１の選択記事情報とに基づいて、各単語の重みの導出を行ってもよい。

また、例えば、マスロジックＬＧ１２は、特許文献２に示す技術に基づいて、伝聞情報に含まれる単語のスコアを小さくする等により、各単語のスコアの算出や重みの導出を行う。このようなマスロジックＬＧ１２を用いて各単語のスコアの算出や重みの導出を行うことにより、配信装置１００は、伝聞情報に該当するようなコンテンツのスコアを低くすることができる。すなわち、配信装置１００は、伝聞情報に該当するようなコンテンツがマス向けコンテンツとして抽出されることを抑制できる。

また、例えば、マスロジックＬＧ１３は、所定のＳＮＳ（Social Networking Service）において投稿された文字情報に所定の閾値以上の頻度で含まれる単語のスコアを大きくすること等により、各単語のスコアの算出や重みの導出を行う。このようなマスロジックＬＧ１３を用いて各単語のスコアの算出や重みの導出を行うことにより、配信装置１００は、大衆が注目するコンテンツのスコアを高くすることができる。すなわち、配信装置１００は、大衆が注目するコンテンツがマス向けコンテンツとして抽出されやすくすることができる。

そして、配信装置１００は、機械学習アルゴリズムによる重要度判定ＡＬ１１を行う。例えば、配信装置１００は、各種マスロジックＬＧ１１〜ＬＧ１３等に基づいて導出された各単語の重みに基づいて、各コンテンツのスコアを算出する。そして、配信装置１００は、スコアの高いコンテンツほど重要度が高いと判定する。

また、配信装置１００は、重要度判定ＡＬ１１を行った後、提供元選定ロジックＬＧ１４を行う。ここで、重要度判定ＡＬ１１においては、同様の内容についてのコンテンツが複数の提供元から入稿された場合、それらのコンテンツは高いスコアが付与される可能性が高い。そのため、配信装置１００が単純にスコアの高い方から順にコンテンツを抽出した場合、同じような内容のコンテンツが複数抽出される可能性が高い。そこで、配信装置１００は、提供元選定ロジックＬＧ１４により、同様の内容についてのコンテンツが複数の提供元から入稿されている場合、１つの提供元のコンテンツのみを選定する。

例えば、配信装置１００は、同一話題(単語)に対して複数の提供元からの同時入稿があった場合、過去のメイン表示領域ＥＡ１１（図９参照）への各提供元の掲載実績によって、１つのコンテンツのみを選定する。例えば、配信装置１００は、メイン表示領域ＥＡ１１（図９参照）における対応するカテゴリに対する各提供元の掲載実績によって、１つのコンテンツのみを選定してもよい。具体的には、配信装置１００は、経済に関するコンテンツの掲載をする提供元を選定する場合、メイン表示領域ＥＡ１１（図９参照）における経済に関する各提供元の掲載実績によって、１つのコンテンツのみを選定してもよい。また、配信装置１００は、例えば、蓋然性を決定する所定のパラメータＴを導入し、乱択性についてはハッシュ関数などを利用することで、同一時刻の同一の提供元の組み合わせに対しては、一意の提供元が選択されるようにしてもよい。

その後、図示することは省略するが、配信装置１００は、コンテンツの見出し形態素同士のコサイン類似度を計測し、閾値に達した場合は配置順の上位のものを優先して掲出してもよい。すなわち、配信装置１００は、所定の重複排除処理をおこなってもよい。また、配信装置１００は、所定の編集者（例えば編集者Ｅ１）が決定したコンテンツのカテゴリごとの順序のルールに基づいて、掲出リストを作成してもよい。例えば、配信装置１００は、掲出リストとしてマス向けコンテンツＭＣ１１を抽出する。

〔５．ブレンドコンテンツ配信〕
次に、図８を用いて、実施形態に係る配信システム１におけるブレンドコンテンツの配信選択処理の手順について説明する。図８は、実施形態に係るコンテンツの配信の一例を示すフローチャートである。

図８に示すように、配信装置１００の受付部１３１は、コンテンツの配信要求を受け付ける（ステップＳ１０１）。その後、配信装置１００の第１抽出部１３４は、所定のマスロジックによりマス向けコンテンツを抽出する（ステップＳ１０２）。また、配信装置１００の第２抽出部１３５は、ユーザ情報に基づいて個人向けコンテンツを抽出する（ステップＳ１０３）。配信装置１００の決定部１３６は、所定のロジックによりマス向けコンテンツと個人向けコンテンツとを合わせたブレンドコンテンツを決定する（ステップＳ１０４）。その後、配信装置１００の配信部１３７は、ブレンドコンテンツを配信する（ステップＳ１０５）。

〔６．コンテンツの表示〕
次に、図９を用いて、実施形態に係る配信システム１において配信されたコンテンツの端末装置１０における表示について説明する。図９は、実施形態に係る端末装置におけるコンテンツの表示の一例を示す図である。なお、図９に示す例においては、配信装置１００が決定したブレンドコンテンツとともに、図１に示す編集者Ｅ１が選択したコンテンツも配信され表示される場合を示す。なお、編集者Ｅ１が選択したコンテンツの配信は、配信装置１００が行ってもよいし、編集者端末５０等の他の情報処理装置が行ってもよい。

図９に示す例では、端末装置１０の画面ＤＰ１０において、タブ「すべて」が選択された状態を示す。また、図９に示す例において、メイン表示領域ＥＡ１１には、編集者Ｅ１が選択した複数のコンテンツを含むコンテンツ群ＣＧ１０が表示される。また、その下部に位置するおすすめ表示領域ＢＡ１１には、配信装置１００が決定し配信したブレンドコンテンツが表示される。

図９では、ユーザが画面ＤＰ１０にタッチした指Ｆ１を移動させることにより、メイン表示領域ＥＡ１１の下部の表示領域ＢＡ１１を表示させるスクロール操作を行う（ステップＳ２１）。これにより、端末装置１０において、表示領域ＢＡ１１が表示されるように画面ＤＰ１０の表示が変更される（ステップＳ２２）。

ここで、図９に示す例では、図１に示すブレンドコンテンツＢＣ１１が端末装置１０に配信された場合を示す。つまり、図９中のコンテンツＣＴ１５は、図１に示すマス向けコンテンツＭＣ１１のうちスコアが最も高い「１．５」である記事Ｅに対応しており、経済に関する記事が表示領域ＢＡ１１の最上位に表示される。また、図９中のコンテンツＣＴ１２は、図１に示す個人向けコンテンツＰＣ１１のうち優先順位が最も高い記事Ｂに対応しており、スポーツに関する記事が経済に関する記事の下に続けて表示される。

また、図９中のコンテンツＣＴ１３は、図１に示すマス向けコンテンツＭＣ１１のうちスコアが記事Ｅの次に高い「１．２」である記事Ｃに対応しており、地域に関する記事がスポーツに関する記事の下に続けて表示される。また、図９中のコンテンツＣＴ１８は、図１に示す個人向けコンテンツＰＣ１１のうち優先順位が記事Ｂの次に高い記事Ｈに対応しており、芸能に関する記事が地域に関する記事の下に続けて表示される。

このように、端末装置１０は、メイン表示領域ＥＡ１１の下に続けて、おすすめ表示領域ＢＡ１１を表示することにより、ユーザが下にあるコンテンツに関心や興味を持つ可能性を高めることができる。なお、端末装置１０を利用するユーザは、端末装置１０の画面ＤＰ１０にタッチしさらにスクロール操作等を行うことにより、記事Ｈから下の記事ＦであるコンテンツＣＴ１６や記事ＡであるコンテンツＣＴ１１等を順次表示させることができる。

〔７．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る配信装置１００は、算出部１３３と、抽出部（実施形態においては「第１抽出部１３４」。以下同じ。）と、を有する。算出部１３３は、コンテンツ群から選択したコンテンツを提供するサービスにおいてコンテンツを選択する基準に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。抽出部は、算出部１３３により算出された各コンテンツのスコアに基づいて、複数のコンテンツからユーザに配信するコンテンツを抽出する。

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、コンテンツ群から選択したコンテンツを提供するサービスにおける基準に基づいて、コンテンツを抽出することができる。したがって、配信装置１００は、適切なコンテンツを抽出することができる。

また、実施形態に係る配信装置１００において、算出部１３３は、所定の編集者が選択するコンテンツまたは大衆が注目するコンテンツのスコアが高くなるような基準に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、所定の編集者が選択するようなコンテンツをマス向けコンテンツとして抽出することができる。したがって、配信装置１００は、適切なコンテンツを抽出することができる。

また、実施形態に係る配信装置１００は配信部１３７をさらに有する。配信部１３７は、抽出部により抽出されたコンテンツ（実施形態においては「マス向けコンテンツＭＣ１１」。以下同じ。）と、ユーザに関するユーザ情報に基づいて抽出された他のコンテンツ（実施形態においては「個人向けコンテンツＰＣ１１」。以下同じ。）とを、ユーザが利用する端末装置１０に配信する。

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、所定の編集者が選択するようなマス向けコンテンツとユーザが興味や関心のあるコンテンツとを配信することにより、社会的に関心の高いコンテンツとユーザが興味を持ちそうなコンテンツとの両方を含むコンテンツを配信できる。したがって、配信装置１００は、適切なコンテンツを配信することができる。

また、実施形態に係る配信装置１００において、配信部１３７は、抽出部により抽出されたコンテンツと、ユーザに関するユーザ情報に基づいて抽出された他のコンテンツとを所定の割合で配信する。

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、マス向けコンテンツと個人向けコンテンツとを所定の割合でブレンドしたブレンドコンテンツを配信する。これにより、配信装置１００は、ユーザの興味や関心に基づいた記事と社会的な重要性に基づいた記事とをバランスよくユーザに配信することができる。

また、実施形態に係る配信装置１００において、算出部１３３は、各コンテンツに関する社会生活での重要度または各コンテンツに関する大衆の関心に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、社会生活での重要度が高いコンテンツや大衆の関心が高いコンテンツのスコアが高くなるようにスコアを算出することにより、社会生活での重要度が高いコンテンツや大衆の関心が高いコンテンツがマス向けコンテンツとして抽出されやすくなる。したがって、配信装置１００は、適切なコンテンツを抽出することができる。

また、実施形態に係る配信装置１００において、算出部１３３は、ユーザに関するユーザ情報以外の情報に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、ユーザの関心や興味があるコンテンツのみがマス向けコンテンツとして抽出されることを抑制する。したがって、配信装置１００は、適切なコンテンツを抽出することができる。

また、実施形態に係る配信装置１００において、算出部１３３は、所定のサービスにおいて掲載されるコンテンツに含まれる単語に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、所定のサービスにおいて掲載されるコンテンツに含まれる単語の重みが重くなるような各単語の重みに基づいてスコアを算出することにより、所定のサービスにおいて掲載されるようなコンテンツがマス向けコンテンツとして抽出されやすくなる。したがって、配信装置１００は、適切なコンテンツを抽出することができる。

また、実施形態に係る配信装置１００において、算出部１３３は、所定のサービスにおいて掲載されたコンテンツの履歴に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、所定のサービスにおけるコンテンツの掲載履歴に含まれるコンテンツに類似するようなコンテンツのスコアが高くなるようにスコアを算出することにより、所定のサービスにおいて掲載されるようなコンテンツがマス向けコンテンツとして抽出されやすくなる。したがって、配信装置１００は、適切なコンテンツを抽出することができる。

また、実施形態に係る配信装置１００において、算出部１３３は、所定のサービスにおけるコンテンツの抽出基準に関する情報に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、所定のサービスにおけるコンテンツの抽出基準を満たすコンテンツのスコアが高くなるようにスコアを算出することにより、所定のサービスにおいて掲載されるようなコンテンツがマス向けコンテンツとして抽出されやすくなる。したがって、配信装置１００は、適切なコンテンツを抽出することができる。

また、実施形態に係る配信装置１００において、算出部１３３は、所定の提供元が提供するコンテンツ提供サービスにおいて掲載された記事に関する情報に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、所定の提供元が提供するコンテンツ提供サービスにおいて掲載された記事に含まれる単語の重みが重くなるような各単語の重みに基づいてスコアを算出することにより、所定の提供元が提供するコンテンツ提供サービスにおいて掲載されるようなコンテンツがマス向けコンテンツとして抽出されやすくなる。したがって、配信装置１００は、適切なコンテンツを抽出することができる。

また、実施形態に係る配信装置１００において、算出部１３３は、所定のネットワークサービスにおいて投稿される情報に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、例えば、所定のネットワークサービスにおいて投稿される文字情報に多く含まれる単語の重みが重くなるような各単語の重みに基づいてスコアを算出することにより、所定のネットワークサービスにおいて多数のユーザが興味や関心を示すようなコンテンツがマス向けコンテンツとして抽出されやすくなる。したがって、配信装置１００は、適切なコンテンツを抽出することができる。

〔８．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る配信装置１００は、例えば図１０に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１０は、配信装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が決定したデータをネットワークＮを介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、決定したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る配信装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

〔９．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

また、上述してきた実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、受付部は、受付手段や受付回路に読み替えることができる。

１ 配信システム
１００ 配信装置（抽出装置）
１２１ コンテンツ情報記憶部
１２２ 学習情報記憶部
１２３ ユーザ情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 受付部
１３２ 学習部
１３３ 算出部
１３４ 第１抽出部（抽出部）
１３５ 第２抽出部
１３６ 決定部
１３７ 配信部

Claims (13)

1. コンテンツ群から選択したコンテンツを提供するサービスにおいてコンテンツを選択する基準に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する算出部と、
   前記算出部により算出された各コンテンツのスコアに基づいて、前記複数のコンテンツからユーザに配信するコンテンツを抽出する抽出部と、
   を備えたことを特徴とする抽出装置。
2. 前記算出部は、
   所定の編集者が選択するコンテンツまたは大衆が注目するコンテンツの前記スコアが高くなるような基準に基づいて、複数のコンテンツの前記スコアを算出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の抽出装置。
3. 前記抽出部により抽出されたコンテンツと、前記ユーザに関するユーザ情報に基づいて抽出された他のコンテンツとを、前記ユーザが利用する端末装置に配信する配信部
   をさらに備えたことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の抽出装置。
4. 前記配信部は、
   前記抽出部により抽出されたコンテンツと、前記ユーザに関するユーザ情報に基づいて抽出された他のコンテンツとを所定の割合で配信する
   ことを特徴とする請求項３に記載の抽出装置。
5. 前記算出部は、
   前記各コンテンツに関する社会生活での重要度または前記各コンテンツに関する大衆の関心に基づいて、前記複数のコンテンツのスコアを算出する
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の抽出装置。
6. 前記算出部は、
   前記ユーザに関するユーザ情報以外の情報に基づいて、前記複数のコンテンツのスコアを算出する
   ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の抽出装置。
7. 前記算出部は、
   所定のサービスにおいて掲載されるコンテンツに含まれる単語に基づいて、前記複数のコンテンツのスコアを算出する
   ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の抽出装置。
8. 前記算出部は、
   前記所定のサービスにおいて掲載されたコンテンツの履歴に基づいて、前記複数のコンテンツのスコアを算出する
   ことを特徴とする請求項７に記載の抽出装置。
9. 前記算出部は、
   前記所定のサービスにおけるコンテンツの抽出基準に関する情報に基づいて、前記複数のコンテンツのスコアを算出する
   ことを特徴とする請求項７または請求項８に記載の抽出装置。
10. 前記算出部は、
    所定の提供元が提供するコンテンツ提供サービスにおいて掲載された記事に関する情報に基づいて、前記複数のコンテンツのスコアを算出する
    ことを特徴とする請求項１〜９のいずれか１項に記載の抽出装置。
11. 前記算出部は、
    所定のネットワークサービスにおいて投稿される情報に基づいて、前記複数のコンテンツのスコアを算出する
    ことを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１項に記載の抽出装置。
12. コンピュータが実行する抽出方法であって、
    コンテンツ群から選択したコンテンツを提供するサービスにおいてコンテンツを選択する基準に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する算出工程と、
    前記算出工程により算出された各コンテンツのスコアに基づいて、前記複数のコンテンツからユーザに配信するコンテンツを抽出する抽出工程と、
    を含むことを特徴とする抽出方法。
13. コンテンツ群から選択したコンテンツを提供するサービスにおいてコンテンツを選択する基準に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する算出手順と、
    前記算出手順により算出された各コンテンツのスコアに基づいて、前記複数のコンテンツからユーザに配信するコンテンツを抽出する抽出手順と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする抽出プログラム。

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