JP2018005286A - コンテンツ推薦装置、コンテンツ推薦方法及びコンテンツ推薦プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの状況に応じて適切なコンテンツを推薦できるコンテンツ推薦装置、コンテンツ推薦方法及びコンテンツ推薦プログラムを提供すること。【解決手段】コンテンツ推薦装置１は、ユーザがコンテンツを視聴する際の状況を示す複数の項目からなるユーザコンテキストを取得するコンテキスト取得部１３と、ユーザコンテキストを、コンテンツ毎に複数の項目のそれぞれに対する適合度を定義したコンテンツ情報と照合し、照合スコアに基づいて推薦コンテンツを選択するコンテンツ選択部１４と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、ユーザにコンテンツを推薦する装置、方法及びプログラムに関する。

スマートフォン及びタブレット端末などのモバイル端末の普及により、屋内だけでなく屋外でも、放送又は通信により映像及び音声のコンテンツを視聴できるようになった。
このような状況において、ユーザの趣向に合うコンテンツを推薦するシステムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００３−１７３３５０号公報

しかしながら、ユーザは、自身の趣向に合うコンテンツを推薦されたとしても、自身の置かれた状況によっては、この推薦されたコンテンツを十分に楽しめない場合があった。
例えば、電車又はバスなどで移動時に、乗車時間より長いコンテンツを推薦された場合、ユーザは、このコンテンツを最初から最後まで視聴することができない。また、人通りの多い街中のように周りの騒音が大きい場所、又は病院の待合室のように静寂が求められる場所などでは、所有する視聴デバイスの音声を聴くことができないため、ユーザは、聴覚が必要なコンテンツを推薦されても、このコンテンツの音声を楽しむことができない。また、ユーザが端末を操作しながら、又は食事しながらコンテンツを視聴する場合などのように、コンテンツだけに集中できない状況で、終始集中力を必要とするコンテンツを推薦されても、ユーザは、このコンテンツを十分に楽しむことができない。

本発明は、ユーザの状況に応じて適切なコンテンツを推薦できるコンテンツ推薦装置、コンテンツ推薦方法及びコンテンツ推薦プログラムを提供することを目的とする。

本発明に係るコンテンツ推薦装置は、ユーザがコンテンツを視聴する際の状況を示す複数の項目からなるユーザコンテキストを取得するコンテキスト取得部と、前記ユーザコンテキストを、コンテンツ毎に前記複数の項目のそれぞれに対する適合度を定義したコンテンツ情報と照合し、照合スコアに基づいて推薦コンテンツを選択するコンテンツ選択部と、を備える。

前記コンテキスト取得部は、前記ユーザコンテキストとして、前記複数の項目が分類されたグループ毎に、当該グループに属する項目を要素とした複数のユーザ特性ベクトルを取得し、前記コンテンツ選択部は、前記ユーザ特性ベクトルと、前記コンテンツ情報を前記グループに分類して得られるコンテンツ特性ベクトルとの前記グループ毎の内積に基づく前記照合スコアが閾値を超えるコンテンツを選択してもよい。

前記コンテキスト取得部は、前記グループ毎の重みを取得し、前記コンテンツ選択部は、前記グループ毎の内積に前記重みを乗じた値に基づいて、前記照合スコアを算出してもよい。

前記ユーザコンテキストは、前記グループ毎に、当該グループに含まれる項目の合計が所定値に正規化されてもよい。

前記グループは、映像及び音声の一方若しくは両方を希望する視聴覚の状況、視聴の目的を示す視聴モチベーション、又は視聴への集中度合いを示す視聴スタイルの少なくともいずれかを含んでよい。

前記コンテキスト取得部は、ユーザがコンテンツを視聴したい予定時間を取得し、前記コンテンツ選択部は、前記予定時間を超えない長さのコンテンツを選択してもよい。

本発明に係るコンテンツ推薦方法は、ユーザがコンテンツを視聴する際の状況を示す複数の項目からなるユーザコンテキストを取得するコンテキスト取得ステップと、前記ユーザコンテキストを、コンテンツ毎に前記複数の項目のそれぞれに対する適合度を定義したコンテンツ情報と照合し、照合スコアに基づいて推薦コンテンツを選択するコンテンツ選択ステップと、をコンピュータが実行する。

本発明に係るコンテンツ推薦プログラムは、ユーザがコンテンツを視聴する際の状況を示す複数の項目からなるユーザコンテキストを取得するコンテキスト取得ステップと、前記ユーザコンテキストを、コンテンツ毎に前記複数の項目のそれぞれに対する適合度を定義したコンテンツ情報と照合し、照合スコアに基づいて推薦コンテンツを選択するコンテンツ選択ステップと、をコンピュータに実行させる。

本発明によれば、ユーザの状況に応じて適切なコンテンツを推薦できる。

第１実施形態に係るコンテンツ推薦装置の機能構成を示すブロック図である。 第１実施形態に係るコンテンツ推薦方法を示すシーケンス図である。 第１実施形態に係る推薦コンテンツの選択手法の具体例を示す図である。 第２実施形態に係る推薦コンテンツの選択手法の具体例を示す図である。 第３実施形態に係る推薦コンテンツの選択手法の具体例を示す図である。 第３実施形態に係るコンテンツ選択部において各コンテンツがユーザコンテキストに対して適合するか否かを判定する処理を示すフローチャートである。

［第１実施形態］
以下、本発明の第１実施形態について説明する。
図１は、本実施形態に係るコンテンツ推薦装置１の機能構成を示すブロック図である。

コンテンツ推薦装置１は、記憶部及び制御部を備えたサーバ装置、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、スマートフォン又はタブレット端末などの情報処理装置（コンピュータ）である。コンテンツ推薦装置１は、記憶部に記憶されたソフトウェア（コンテンツ推薦プログラム）を制御部が実行することにより本実施形態の各種機能を実現する。
コンテンツ推薦装置１の制御部は、コンテンツ分析部１１と、コンテンツ管理部１２と、コンテキスト取得部１３と、コンテンツ選択部１４とを備える。

コンテンツ分析部１１は、コンテンツ提供者２からコンテンツを受け取ると、コンテンツ毎に特性を分析し、ユーザ３がコンテンツを視聴する際の状況を示す複数の項目のそれぞれに対する適合度を定義したコンテンツ情報を生成する。このコンテンツ情報は、コンテンツ管理部１２に提供される。

なお、コンテンツの分析手法は限定されず、コンテンツ分析部１１は、所定のアルゴリズムに従って、各項目の値を自動で設定してもよいし、管理者からの入力に基づいて設定してもよい。また、コンテンツ分析部１１は、コンテンツと共に、又はコンテンツに替えてコンテンツ情報を受け取ってもよい。

コンテンツ管理部１２は、生成又は受信されたコンテンツ情報を記憶し、問い合わせに応じてコンテンツ選択部１４へ提供する。

コンテキスト取得部１３は、ユーザ３がコンテンツを視聴する際の状況を示す複数の項目からなるユーザコンテキストを取得する。
このとき、コンテキスト取得部１３は、ユーザコンテキストとして、複数の項目が分類されたグループ毎に、グループに属する項目を要素とした複数のユーザ特性ベクトルと、グループ毎の重みとを取得する。
さらに、コンテキスト取得部１３は、ユーザ３がコンテンツを視聴したい予定時間を取得する。

なお、ユーザコンテキストの取得手法は限定されず、既存の技術が利用可能である。例えば、コンテキスト取得部１３は、ユーザ３から各項目の入力を受け付けてもよいし、各種のＩｏＴデバイスからの入力に基づいて各項目を判定してもよい。さらに、履歴情報と組み合わせて各項目が判定されてもよい。また、視聴の予定時間の情報についても、例えば通勤又は通学などの定常的な行動中であることが判定されれば、この行動に掛かる所定の時間が設定されてもよい。
また、グループ毎の重み付けは、ユーザコンテキストと共に都度取得してもよいし、予め設定されていてもよい。

コンテンツ選択部１４は、取得したユーザコンテキストを、コンテンツ毎に複数の項目のそれぞれに対する適合度を定義したコンテンツ情報と照合し、照合スコアに基づいて推薦コンテンツを選択する。
具体的には、コンテンツ選択部１４は、ユーザコンテキストとしてのユーザ特性ベクトルと、コンテンツ情報をグループに分類して得られるコンテンツ特性ベクトルとのグループ毎の内積を算出する。そして、コンテンツ選択部１４は、この算出値に重みを乗じた値に基づく照合スコアが閾値を超えるコンテンツを選択する。
また、コンテンツ選択部１４は、取得した予定時間を超えない長さのコンテンツを選択し、ユーザが視聴可能な時間を超えるコンテンツを除外する。

ここで、ユーザコンテキストは、グループ毎に、当該グループに含まれる項目の合計が所定値（例えば、１．０）に正規化される。
また、分類されるグループは、映像及び音声の一方若しくは両方を希望する視聴覚の状況、視聴の目的を示す視聴モチベーション、又は視聴への集中度合いを示す視聴スタイルの少なくともいずれかを含む。この他、例えば、コンテンツのジャンル、一緒に視聴するユーザ数、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）を利用しながら視聴するかなど、推薦すべきコンテンツの特性に関わるユーザ状況の項目が適宜設けられてよい。

図２は、本実施形態に係るコンテンツ推薦方法を示すシーケンス図である。
ステップＳ１において、コンテンツ提供者２は、コンテンツ推薦装置１のコンテンツ分析部１１にコンテンツ情報を渡す。

ステップＳ２において、コンテンツ分析部１１は、提供されたコンテンツ情報に基づいて、このコンテンツが様々な視聴に関するユーザ状況それぞれに対して適当か否か、あるいは適合度合いを分析する。この分析は、管理者が手動で行ってもよいし、分析用のアルゴリズムを用いて自動で行ってもよい。コンテンツ分析部１１は、コンテンツ情報及び分析結果としてのコンテンツ特性ベクトルをコンテンツ管理部１２に渡す。

ステップＳ３において、コンテキスト取得部１３は、コンテンツ視聴に関するユーザ状況のうち、ユーザ３がどの項目に当てはまるかを示すユーザコンテキストを取得する。コンテキスト取得部１３は、ユーザ３からの直接入力によりユーザコンテキストを取得してもよいし、ＩｏＴデバイスなどを用いて自動的に取得してもよい。

ステップＳ４において、ユーザ３からコンテンツ選択部１４へコンテンツ要求が行われる。
ステップＳ５において、コンテンツ選択部１４は、コンテキスト取得部１３にユーザコンテキストを要求する。
ステップＳ６において、コンテンツ選択部１４は、コンテキスト取得部１３からユーザコンテキストを取得する。

ステップＳ７において、コンテンツ選択部１４は、ユーザ３に推薦するコンテンツの候補となるコンテンツ情報、及びコンテンツ特性ベクトルをコンテンツ管理部１２に問い合わせる。
ステップＳ８において、コンテンツ選択部１４は、コンテンツ管理部１２から問い合わせ結果を取得する。

ステップＳ９において、コンテンツ選択部１４は、ユーザコンテキストとしてのユーザ特性ベクトルとコンテンツ特性ベクトルとを照合し、照合スコアを算出する。そして、照合スコアが閾値を超える、すなわちユーザ３の置かれた状況に適したコンテンツを選択し、ユーザ３に推薦する。
このとき、コンテンツ選択部１４は、さらに他のコンテンツ推薦アルゴリズムを利用して、選択したコンテンツの中からユーザの趣向に合うものを抽出してもよい。また、コンテンツ選択部１４は、既存のフィルタ手法によって対象コンテンツを絞り込んだ後に、本実施形態の照合スコアにより選択してもよい。

なお、ステップＳ３においてコンテキスト取得部１３がユーザコンテキストを取得するタイミングは、ステップＳ５でコンテキスト要求が行われた後でもよいし、所定のタイミングで周期的に取得されてもよい。

図３は、本実施形態に係るコンテンツ推薦装置１による推薦コンテンツの選択手法の具体例を示す図である。
ここでは、ユーザコンテキストの一例として、ユーザ３の視聴覚の状況Ｘ、視聴モチベーションＹ及び視聴スタイルＺが定義されている。さらに、その内訳として、「Ｘ_１：映像のみ」、「Ｘ_２：音声のみ」、「Ｘ_３：映像及び音声の両方」、「Ｙ_１：笑いたい」、「Ｙ_２：感動したい」、「Ｙ_３：知りたい」、「Ｙ_４：癒されたい」、「Ｚ_１：じっくり視聴」、「Ｚ_２：ながら視聴」と定義されている。

コンテキスト取得部１３は、ユーザ３の状況がＸ_１〜Ｘ_３、Ｙ_１〜Ｙ_４、Ｚ_１〜Ｚ_２のいずれの項目に当てはまるかを取得する。この例では、「Ｙ_１＝０．３」、「Ｙ_３＝０．７」のように、複数の項目に振り分けられている。なお、各グループで値の合計は１．０に正規化されている。

また、状況Ｘ、Ｙ、Ｚのどの状況に合ったコンテンツを優先するかの重み付けｗ_ｘ、ｗ_ｙ、ｗ_ｚが設定され、ユーザ特性ベクトルＸ＝ｗ_ｘ（Ｘ_１，Ｘ_２，Ｘ_３）、Ｙ＝ｗ_ｙ（Ｙ_１，Ｙ_２，Ｙ_３，Ｙ_４）、Ｚ＝ｗ_ｚ（Ｚ_１，Ｚ_２）が定義される。この例では、ユーザ３は、視聴覚の状況Ｘに対して０．３、視聴モチベーションＹに対して０．６、視聴スタイルＺに対して０．１と重み付けしている。

さらに、ユーザコンテキストと同じグループ及び項目で、コンテンツ特性ベクトルｘ＝（ｘ_１，ｘ_２，ｘ_３）、ｙ＝（ｙ_１，ｙ_２，ｙ_３，ｙ_４）、ｚ＝（ｚ_１，ｚ_２）が定義され、例えば、各項目に対するコンテンツの適合度に応じて、１〜５の評点が設定される。

ユーザ３からコンテンツ要求が行われると、コンテンツ選択部１４は、ユーザコンテキストとの相性が良いコンテンツを選択し、ユーザ３に推薦する。このとき、ユーザ特性ベクトルと各コンテンツ特性ベクトルとが照合され、スコア化される。
具体的には、コンテンツ選択部１４は、ユーザ特性ベクトルＸ、Ｙ、Ｚと、コンテンツ特性ベクトルｘ、ｙ、ｚとについて、それぞれ内積を計算し、スコアＳｘ＝Ｘｘ、Ｓｙ＝Ｙｙ、Ｓｚ＝Ｚｚを算出する。そして、コンテンツ選択部１４は、例えばＳｘ、Ｓｙ、Ｓｚの関数Ｆを用いて照合スコアＳ＝Ｆ（Ｓｘ，Ｓｙ，Ｓｚ）を算出する。
この例の場合、「ニュースＡ」及び「情報番組Ｂ」が高い照合スコアとなり、推薦される。

本実施形態によれば、コンテンツ推薦装置１は、各コンテンツがユーザコンテキストの項目それぞれに対して、視聴するにあたり適当か否かを分析したコンテンツ情報を記憶しておく。コンテンツ推薦装置１は、ユーザコンテキストを取得しておき、ユーザからコンテンツ要求が行われた際に、ユーザコンテキストとコンテンツ情報との照合スコアに基づいて推薦コンテンツを選択する。したがって、コンテンツ推薦装置１は、様々なユーザ状況の組み合わせに対して、コンテンツ情報との照合スコアを指標とすることにより、ユーザ３の状況に応じて適切なコンテンツを推薦できる。

また、コンテンツ推薦装置１は、ユーザコンテキストとして、グループ毎にユーザ特性ベクトルを取得し、同様のグループに分類されたコンテンツ特性ベクトルとの内積に基づいて照合スコアを算出する。したがって、コンテンツ推薦装置１は、グループ毎にユーザ特性とコンテンツ特性とのマッチングを適切に行うと共に、複数のグループを考慮して複雑なユーザ状況の組み合わせに対して適切なコンテンツを推薦できる。
分類されるグループは、映像及び音声の一方若しくは両方を希望する視聴覚の状況、視聴の目的を示す視聴モチベーション、又は視聴への集中度合いを示す視聴スタイルの少なくともいずれかを含むように設けられることで、コンテンツの選択に関わるユーザ３の様々な状況が適切に分類される。

また、コンテンツ推薦装置１は、グループ毎の重み付けを行うことにより、ユーザ３が優先するグループを定義できるので、より適切なコンテンツを推薦できる。
さらに、コンテンツ推薦装置１は、グループ毎に項目の合計を所定値に正規化することにより、グループ内で複数の項目がユーザ状況に合致する場合にも、複数のグループの間でバランスを取れるので、照合スコアを適正に保つことができる。

また、コンテンツ推薦装置１は、ユーザ３がコンテンツを視聴したい予定時間を超えない長さのコンテンツを選択するので、ユーザ３の視聴スタイルに合わせて適切なコンテンツを推薦できる。

［第２実施形態］
以下、本発明の第２実施形態について説明する。
本実施形態では、ユーザコンテキストとして、各グループについて１つの項目が選ばれ、各グループに重み付けが設定されている。

図４は、本実施形態に係るコンテンツ推薦装置１による推薦コンテンツの選択手法の具体例を示す図である。
この例では、ユーザ３の視聴覚の状況Ｘとして「Ｘ１：映像のみ」が、視聴モチベーションＹとして「Ｙ３：知りたい」が、視聴スタイルＺとして「Ｚ１：じっくり視聴」が取得されている。
すなわち、ユーザ特性ベクトルＸ、Ｙ、Ｚは、それぞれの重み付けに従って、Ｘ＝（２，０，０）、Ｙ＝（０，０，４，０）、Ｚ＝（１，０）となる。

照合スコアＳを、「Ｓ＝Ｓｘ＋Ｓｙ＋Ｓｚ」と定義すると、例えば、コンテンツ「ニュースＡ」は、「Ｓ＝２×３＋４×５＋１×４＝３０」となる。同様に各コンテンツについての照合スコアを算出することにより、コンテンツ選択部１４は、この照合スコアが閾値を超えるコンテンツとして、「ニュースＡ」と「情報番組Ｂ」とを選択する。

本実施形態によれば、コンテンツ推薦装置１は、より簡易なユーザコンテキストに基づいて、ユーザ３の状況に応じて適切なコンテンツを推薦できる。

［第３実施形態］
以下、本発明の第３実施形態について説明する。
本実施形態では、ユーザコンテキストの各項目はグループに分類されず、並列に設けられる。また、コンテンツの各項目への適合度は、適合又は不適合の２段階に簡略化されている。

図５は、本実施形態に係るコンテンツ推薦装置１による推薦コンテンツの選択手法の具体例を示す図である。
この例では、視聴に関するユーザ状況の項目として、「Ｘ１：視覚のみ使える」、「Ｘ２：聴覚のみ使える」、「Ｘ３：視覚と聴覚の両方が使える」、「Ｘ４：行っている作業はコンテンツ視聴のみ」、「Ｘ５：食事をしながら」、「Ｘ６：歩きながら」、「Ｘ７：走りながら」、「Ｘ８：電車・バスの中」が設定されている。

このとき、コンテキスト取得部１３は、ユーザ３がコンテンツ視聴に費やせる時間と、視聴に関するユーザ状況のうちユーザ３がどの項目に当てはまるかを取得する。例えば、ユーザ３が電車で３０分の移動中にコンテンツを視聴する場合は、３０分以内、「Ｘ１：視覚のみ使える」、「Ｘ４：行っている作業はコンテンツ視聴のみ」、「Ｘ８：電車・バスの中」が当てはまる。

コンテンツ選択部１４は、ユーザコンテキストとコンテンツ情報とを照合し、「Ｔ≦３０、Ｘ１＝○、Ｘ４＝○、Ｘ８＝○」に適合するコンテンツとして、「字幕付きドラマＡ」と「テキストニュースＧ」とを推薦する。

また、例えば、ユーザ３が徒歩で１０分の移動中の場合、コンテンツ選択部１４は、「Ｔ≦１０、Ｘ２＝○、Ｘ６＝○」に適合するコンテンツとして、「音楽Ｅ」と「ラジオ語学番組Ｆ」とを推薦する。
例えば、ユーザ３がレストランで３０分の食事中の場合、コンテンツ選択部１４は、「Ｔ≦３０、Ｘ１＝○、Ｘ５＝○」に適合するコンテンツとして、「字幕付きドラマＡ」と「風景映像Ｈ」とを推薦する。
例えば、ユーザ３が家で４０分の食事中の場合、コンテンツ選択部１４は、「Ｔ≦４０、Ｘ３＝○、Ｘ５＝○」に適合するコンテンツとして、「字幕付きドラマＡ」と「ニュースＣ」と「風景映像Ｈ」とを推薦する。

図６は、本実施形態に係るコンテンツ選択部１４において各コンテンツがユーザコンテキストに対して適合するか否かを判定する処理を示すフローチャートである。

ステップＳ１１において、コンテンツ選択部１４は、コンテンツの長さが視聴の予定時間以内か否かを判定する。この判定がＹＥＳの場合、処理はステップＳ１２に移り、判定がＮＯの場合、処理はステップＳ１８に移る。

ステップＳ１２において、コンテンツ選択部１４は、ユーザコンテキストにおけるユーザ状況の項目番号ｎを１に初期化する。
ステップＳ１３において、コンテンツ選択部１４は、ユーザ３が状況Ｘｎに該当するか否かを判定する。この判定がＹＥＳの場合、処理はステップＳ１４に移り、判定がＮＯの場合、処理はステップＳ１５に移る。

ステップＳ１４において、コンテンツ選択部１４は、コンテンツが状況Ｘｎに対して適切か否かを判定する。この判定がＹＥＳの場合、処理はステップＳ１５に移り、判定がＮＯの場合、処理はステップＳ１８に移る。

ステップＳ１５において、コンテンツ選択部１４は、ｎに１を加算する。
ステップＳ１６において、コンテンツ選択部１４は、ｎが状況数Ｎ（図５の例では８）以下か否かを判定する。この判定がＹＥＳの場合、処理はステップＳ１３に移り、判定がＮＯの場合、処理はステップＳ１７に移る。

ステップＳ１７において、コンテンツ選択部１４は、処理対象のコンテンツを推薦コンテンツとして選択する。
ステップＳ１８において、コンテンツ選択部１４は、処理対象のコンテンツを選択せず、ユーザ３に推薦しない。

このように、コンテンツ選択部１４は、各コンテンツについて、視聴にかかる時間がユーザの使える時間より短く、かつ、ユーザ状況のうち当てはまる全ての項目について適合していれば推薦し、適合しない項目がある場合は推薦しないと判定する。

本実施形態によれば、コンテンツ推薦装置１は、より簡易なユーザコンテキストに基づいて、ユーザ３の状況に応じて適切なコンテンツを推薦できる。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は前述した実施形態に限るものではない。また、本実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本実施形態に記載されたものに限定されるものではない。

本実施形態では、コンテンツ選択部１４がコンテンツ管理部１２に管理されるコンテンツ情報に基づいて、推薦コンテンツを選択したが、選択処理の主体はコンテンツ管理部１２であってもよい。すなわち、コンテンツ選択部１４は、ユーザコンテキストをコンテンツ管理部１２に通知することで問い合わせ、選択結果を受け取ってもよい。

本実施形態のコンテンツ分析部１１及びコンテンツ管理部１２は、コンテンツ推薦装置１とは別のコンテンツ管理装置に実装されてもよく、本実施形態における各機能部は、適宜、複数の情報処理装置に分離されたシステムとして構成されてよい。

コンテンツ推薦装置１の機能を実現するためのプログラムをコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。

ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器などのハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータで読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭなどの可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスクなどの記憶装置のことをいう。

さらに「コンピュータで読み取り可能な記録媒体」とは、インターネットなどのネットワークや電話回線などの通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時刻の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時刻プログラムを保持しているものも含んでもよい。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。

１ コンテンツ推薦装置
１１ コンテンツ分析部
１２ コンテンツ管理部
１３ コンテキスト取得部
１４ コンテンツ選択部

Claims (8)

1. ユーザがコンテンツを視聴する際の状況を示す複数の項目からなるユーザコンテキストを取得するコンテキスト取得部と、
   前記ユーザコンテキストを、コンテンツ毎に前記複数の項目のそれぞれに対する適合度を定義したコンテンツ情報と照合し、照合スコアに基づいて推薦コンテンツを選択するコンテンツ選択部と、を備えるコンテンツ推薦装置。
2. 前記コンテキスト取得部は、前記ユーザコンテキストとして、前記複数の項目が分類されたグループ毎に、当該グループに属する項目を要素とした複数のユーザ特性ベクトルを取得し、
   前記コンテンツ選択部は、前記ユーザ特性ベクトルと、前記コンテンツ情報を前記グループに分類して得られるコンテンツ特性ベクトルとの前記グループ毎の内積に基づく前記照合スコアが閾値を超えるコンテンツを選択する請求項１に記載のコンテンツ推薦装置。
3. 前記コンテキスト取得部は、前記グループ毎の重みを取得し、
   前記コンテンツ選択部は、前記グループ毎の内積に前記重みを乗じた値に基づいて、前記照合スコアを算出する請求項２に記載のコンテンツ推薦装置。
4. 前記ユーザコンテキストは、前記グループ毎に、当該グループに含まれる項目の合計が所定値に正規化される請求項２又は請求項３に記載のコンテンツ推薦装置。
5. 前記グループは、映像及び音声の一方若しくは両方を希望する視聴覚の状況、視聴の目的を示す視聴モチベーション、又は視聴への集中度合いを示す視聴スタイルの少なくともいずれかを含む請求項２から請求項４のいずれかに記載のコンテンツ推薦装置。
6. 前記コンテキスト取得部は、ユーザがコンテンツを視聴したい予定時間を取得し、
   前記コンテンツ選択部は、前記予定時間を超えない長さのコンテンツを選択する請求項１から請求項５のいずれかに記載のコンテンツ推薦装置。
7. ユーザがコンテンツを視聴する際の状況を示す複数の項目からなるユーザコンテキストを取得するコンテキスト取得ステップと、
   前記ユーザコンテキストを、コンテンツ毎に前記複数の項目のそれぞれに対する適合度を定義したコンテンツ情報と照合し、照合スコアに基づいて推薦コンテンツを選択するコンテンツ選択ステップと、をコンピュータが実行するコンテンツ推薦方法。
8. ユーザがコンテンツを視聴する際の状況を示す複数の項目からなるユーザコンテキストを取得するコンテキスト取得ステップと、
   前記ユーザコンテキストを、コンテンツ毎に前記複数の項目のそれぞれに対する適合度を定義したコンテンツ情報と照合し、照合スコアに基づいて推薦コンテンツを選択するコンテンツ選択ステップと、をコンピュータに実行させるためのコンテンツ推薦プログラム。

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