JP2018005305A - 情報処理システム、情報処理装置、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】装置間でコンテンツと共にコンテンツを検索するためのキーワードを併せて送受信できる情報処理システムを提供することを目的とする。【解決手段】本発明に係る情報処理システムは、サーバが、第１のデータベースを備え、ユーザが閲覧する閲覧ドキュメントに関連する第１のキーワードを、社会一般の興味度に基づいて選定し、第１のキーワードに関連する第１のコンテンツを取得し、第１のキーワード、および取得した第１のコンテンツを情報処理装置に送信し、情報処理装置が、第２のデータベースを備え、閲覧ドキュメントに関連する第２のキーワードを、ユーザの興味度に基づいて選定し、第２のキーワードを送信し、第２のキーワードに関連する第２のコンテンツを受信し、受信した第１のコンテンツ、および第２のコンテンツを閲覧ドキュメントと共に表示する、ことを特徴とする。【選択図】図２

Description

本発明は、情報処理システム、情報処理装置、およびプログラムに関する。

近年、インターネットや放送網から膨大な情報やデータ量が提供されるとともに、提供される情報も多様化してきている。また、インターネットや放送網から情報を取得しようとするユーザも増加している。このような状況の中、インターネットや放送網を使用してコンテンツを提供する事業者が、インターネット等へのユーザのアクセス履歴等を収集し、収集したアクセス履歴に基づいてユーザごとの嗜好を分析し、分析された嗜好に合致するコンテンツを推薦するシステムが既に知られている。

上記のようなコンテンツ推薦システムに関連する技術が例えば特許文献１に開示されている。特許文献１では、ユーザの嗜好変化に追随できるように、履歴情報とユーザ固有の情報を対応させたテーブルを用意し、該テーブルにユーザの履歴情報を反映させていくことにより、ユーザに有益な情報を提供する技術が開示されている。

特開２００９−０８７１５５号公報

しかし、例えば特許文献１に開示されたような従来の技術は、推薦コンテンツが所定のキーワードに基づいて検索され、検索された推薦コンテンツを取得するものであったが、所定のキーワードが社会一般の興味度が高いものだけであった場合、ユーザ固有の興味度が反映されない。また、検索処理を行う装置が複数あり、同時間帯に一斉に検索エンジンに対して検索を行ったとすると、アクセス集中によりパフォーマンスが低下してしまう。つまり、ユーザ固有の興味度を反映しつつ、装置のパフォーマンスを低下させないレコメンドシステムの構築が課題となっている。

本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであって、装置間でコンテンツと共にコンテンツを検索するためのキーワードを併せて共有できる情報処理システムを提供することを目的とする。

本発明に係る情報処理システムは、ネットワークで接続された情報処理装置とサーバとを有する情報処理システムであって、サーバが、ドキュメントに含まれる単語であるタームに社会一般の興味度を対応付けて記憶する第１のデータベースと、ユーザが閲覧する閲覧ドキュメントに関連する第１のキーワードを、社会一般の興味度に基づいて選定する第１のキーワード選定手段と、選定された第１のキーワードに関連する第１のコンテンツを取得する第１のコンテンツ取得手段と、選定された第１のキーワード、および取得した第１のコンテンツを情報処理装置に送信するキーワードコンテンツ送信手段と、を備え、情報処理装置が、ドキュメントに含まれる単語であるタームにユーザの興味度を対応付けて記憶する第２のデータベースと、閲覧ドキュメントに関連する第２のキーワードを、ユーザの興味度に基づいて選定する第２のキーワード選定手段と、第２のキーワードを送信し、第２のキーワードに関連する第２のコンテンツを受信するコンテンツ受信手段と、受信した第１のコンテンツ、および第２のコンテンツを閲覧ドキュメントと共に表示する表示手段と、を備える、ことを特徴とする。

本発明に係る情報処理装置は、ユーザが閲覧する閲覧ドキュメントに関連する第１のキーワードと、第１のコンテンツと、を受信するキーワードコンテンツ受信手段と、ドキュメントに含まれる単語であるタームにユーザの興味度を対応付けて記憶するデータベースと、閲覧ドキュメントに関連する第２のキーワードを、ユーザの興味度に基づいて選定するキーワード選定手段と、第２のキーワードを送信し、第２のキーワードに関連する第２のコンテンツを受信するコンテンツ受信手段と、受信した第１のコンテンツ、および第２のコンテンツを閲覧ドキュメントと共に表示する表示手段と、を備える、ことを特徴とする。

本発明に係る工程をコンピュータに実行させるプログラムは、ユーザが閲覧する閲覧ドキュメントに関連する第１のキーワードと、第１のコンテンツと、を受信する工程と、ドキュメントに含まれる単語であるタームにユーザの興味度を対応付けて記憶するデータベースを生成する工程と、閲覧ドキュメントに関連する第２のキーワードを、ユーザの興味度に基づいて選定する工程と、第２のキーワードを送信し、第２のキーワードに関連する第２のコンテンツを受信する工程と、受信した第１のコンテンツ、および第２のコンテンツを閲覧ドキュメントと共に表示する工程と、を含む、ことを特徴とする。

本発明によれば、装置間でコンテンツと共にコンテンツを特定するためのキーワードを併せて共有できる。

本発明の実施形態にかかる情報処理システムを構成するサーバ１と情報処理装置２のハードウェア構成図である。 本発明の実施形態にかかる情報処理システムの機能ブロック図である。 本発明の実施形態にかかるドキュメントクラスタリングの一例である。 本発明の実施形態にかかる閲覧ドキュメントの一例である。 本発明の実施形態にかかる一般興味度表示の一例である。 本発明の実施形態にかかる個人興味度表示の一例である。 本発明の実施形態にかかる閲覧ドキュメントに関連する一般キーワードと個人キーワードの抽出の一例である。 本発明の実施形態にかかるコンテンツ表示の一例である。 本発明の実施形態にかかるキーワードランキング化の一例である。 本発明の実施形態にかかるキーワードランキング化の一例である。 本発明の実施形態にかかるコンテンツ表示の一例である。 本発明の実施形態にかかるコンテンツ表示のフローチャートである。 本発明の実施形態にかかるキーワードランキング化のフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態について詳細に説明する。

まず、本実施形態の情報処理システムにかかるサーバ１と情報処理装置２のハードウェア構成について図１を用いて説明する。ここでのサーバ１とは、複数のコンピュータにネットワーク３０を通じて処理要求を行うホストコンピュータを指す。また、情報処理装置２とは、例えばパーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォンなどのネットワーク３０に接続が可能な情報端末を指す。尚、サーバ１、および情報処理装置２の構成は、図１に示したものと必ずしも同じ構成である必要はなく、本実施形態を実現できるハードウェアを備えていればそれで十分である。

サーバ１は、所定のプログラムを実行することにより、サーバ１の全体の制御を実現するためのＣＰＵ１０と、サーバ１の電源が投入されたときにＣＰＵ１０が読出すプログラムを記憶する読出専用の不揮発メモリであるマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、またはＳＳＤなどと、ＣＰＵ１０がプログラムを読み出し、演算処理等により生成したデータを一時的に書き込む作業用の揮発メモリであるＳＲＡＭやＤＲＡＭなどから構成されるメモリ１１と、サーバ１の電源が切断されたときに種々のデータの記録を保持することが可能なＨＤＤ１２と、を備えている。

また、サーバ１は、通信Ｉ／Ｆ１３を更に備えている。サーバ１は通信Ｉ／Ｆ１３を介してネットワーク３０に接続されている。通信Ｉ／Ｆ１３は、接続されている複数の情報処理装置２に対するユーザ操作に基づいてネットワーク３０経由でアクセス可能な各種情報にアクセスするものであり、通信Ｉ／Ｆ１３の具体例としてＵＳＢポートやＬＡＮポート、無線ＬＡＮポートなどがあり、外部の機器とデータの送受信が行えればどのようなものでも構わない。

情報処理装置２は、所定のプログラムを実行することにより、情報処理装置２の全体の制御を実現するためのＣＰＵ２０と、情報処理装置２の電源が投入されたときにＣＰＵ２０が読出すプログラムを記憶する読出専用の不揮発メモリであるマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、またはＳＳＤなどと、ＣＰＵ２０がプログラムを読み出し、演算処理等により生成したデータを一時的に書き込む作業用の揮発メモリであるＳＲＡＭやＤＲＡＭなどから構成されるメモリ２１と、情報処理装置２の電源が切断されたときに種々のデータの記録を保持することが可能なＨＤＤ２２と、マウスや入力キーで構成される入力装置２３と、液晶、および有機ＥＬなどのパネルを用いたディスプレイを備えた表示装置２４と、を備えている。

また、情報処理装置２は、通信Ｉ／Ｆ２５を更に備えている。情報処理装置２は通信Ｉ／Ｆ２５を介してネットワーク３０に接続されている。通信Ｉ／Ｆ２５は、情報処理装置２のユーザの操作に基づいてネットワーク３０経由でアクセス可能な各種情報にアクセスするものであり、通信Ｉ／Ｆの具体例としてＵＳＢポートやＬＡＮポート、無線ＬＡＮポートなどがあり、外部の機器とデータの送受信が行えればどのようなものでも構わない。

図２は、本発明の実施形態にかかる情報処理システムの機能ブロック図である。図２に示すように、本発明にかかる情報処理システムを構成するサーバ１は、第１のデータベース１００と、第１のキーワード選定手段１０１と、第１のコンテンツ取得手段１０２と、キーワードコンテンツ送信手段１０３と、キーワードランキング手段１０４と、を備えている。また、本発明にかかる情報処理システムを構成する情報処理装置２は、第２のデータベース２００と、第２のキーワード選定手段２０１と、コンテンツ受信手段２０２と、表示手段２０３と、を備えている。

サーバ１の第１のデータベース１００は、各種データを不揮発に記憶する情報である。本実施形態では、ネットワーク３０を介して外部から定期的に取得した情報やデータを蓄積し、所定の方式でデータベース化して記憶する情報を意味する。本実施形態でデータベースとして扱うものについては、情報を記憶するための専用のＨＤＤなどの不揮発記憶装置を備えてもよいし、ＨＤＤ１２に記憶させてもよい。第１のデータベース１００の詳細については後述する。

サーバ１が備える第１のデータベース１００は、ネットワーク３０経由でアクセス可能なドキュメントを該ドキュメントが含まれるカテゴリごと、該ドキュメントに含まれるタームごとにグループ化した所謂クラスタリング方式で生成したデータベースに対して社会一般の「一般興味度」を対応付けて記憶したものである。尚、本実施形態において「ドキュメント」とは、例えば不特定多数の人間が閲覧可能な多岐に渡る情報を意味しており、例えば、政治経済などの社会記事を配信するサイトの情報や、スポーツ記事を配信するサイトの情報などをいう。本実施形態において「ターム」とは、ドキュメントに出現する単語のことを言う。以後、ユーザが閲覧する閲覧ドキュメントに出現する単語、および各種データベース等を構成する単語は、一律してタームと表記する。尚、一般興味度の詳細については後述する。

ドキュメントのクラスタリングには様々な方式があるが、例えばドキュメントを形態素解析し、出現するタームの出現傾向が類似するタームごと、ドキュメント自体のカテゴリごとでグループ化する二次元データベースの方式がある。また、例えばドキュメントを形態素解析し、出現するタームの出現傾向が類似するタームごとのカテゴリのみでグループ化する一次元データベースの方式もある。このようにクラスタリングを行うことで、膨大な量のドキュメントであっても、ドキュメントに出現するタームの出現傾向に従ってグループ化できる。本実施形態で用いる第１のデータベース１００、および第２のデータベース２００は上述の一次元データベースの方式でクラスタリングされているものとして説明する。

上記のようにクラスタリングを行った一次元データベースの一例を図３として挙げる。膨大なドキュメントに出現するタームによるグループ化を行うと、無数のカテゴリが生まれることになるが、図３では説明の簡素化のため、カテゴリを「野球」、「サッカー」、「政治」の３つに限定する。また、わかりやすく説明するためにカテゴリ名を「野球」、「サッカー」、「政治」と表記しているが、実際にコンピュータ内でデータベースを生成すると、カテゴリＩＤや、カテゴリ番号等で管理されることが一般的である。カテゴリ「野球」であれば、「野球」に関連するタームの出現傾向が類似しており、「ジャイアンツ」、「松井秀喜」などがカテゴリ「野球」に属するタームとしてグループ化される。「サッカー」、「政治」に関しても同様にグループ化される。

図３の出現頻度は、一次元データベースを構成する全タームの出現回数に対する所定のタームの出現率を意味する。

サーバ１の第１のキーワード選定手段１０１は、ユーザが閲覧する閲覧ドキュメントに関連する第１のキーワードを、第１のデータベース１００での社会一般の興味度に基づいて選定する。閲覧ドキュメントとは、例えば図４に示すようなネットワーク３０経由でアクセス可能なドキュメントである。ここで、図４のドキュメントに関連するキーワードを選定する場合を考えてみる。

まず、一次元データベースに存在する複数のカテゴリの中で、図４のドキュメントが属するカテゴリを特定する方法を説明する。属するカテゴリの判断は、例えば図４のドキュメントを構成する文章を形態素解析して抽出されるタームとタームの出現頻度に着目することで判断できる。詳細に言えば、図４のドキュメントを構成する文章の形態素解析により抽出されるタームの一次元データベースでの出現頻度に基づいて、図４のドキュメントと図３の各カテゴリとの類似性を評価する。類似性は、一次元データベースでの閲覧ドキュメントに出現するタームの出現頻度の合計値と、閲覧ドキュメントでの出現頻度の合計値との相関に基づいて評価することができる。尚、評価方法はこの方法だけに限定されない。例えば、一次元データベースでの閲覧ドキュメントに出現するタームの出現頻度の値が単純に大きいものを類似性が高いと評価することも可能である。更には、ユークリッド距離、またはコサイン類似度などを適用して類似性を評価することも可能である。

類似性の判断結果より、図４のドキュメントと類似する図３のカテゴリは「野球」であるとする。つまり、第１のキーワードはカテゴリ「野球」の中のタームから選定されることになる。図５はカテゴリ「野球」に出現するタームの出現頻度より、一般興味度を算出した一例である。一般興味度とは、図３の一次元データベースに出現するタームの特徴量として定義したものである。サーバ１が取得する情報として、上記で説明したネットワーク３０経由でアクセス可能な多様なカテゴリのドキュメントの他に、不特定多数のユーザが自由に発言したり、ＷＥＢリンクを張り付けたりできる所謂ツイッタ−（登録商標）やＳＮＳなどのソーシャルネットワークサービスがある。このようなソーシャルネットワークサービスは、例えばあるトピックに対しての不特定ユーザの書き込みやアクセス回数などから現在の流行や注目されていることなどが反映されやすいという特徴がある。つまり社会一般で流行っているもの、注目しているものが顕著に出やすい。サーバ１は、図示していないが、このようなソーシャルネットワークサービスで取得したドキュメントを構成する文章を形態素解析して抽出したタームと出現頻度を関連付けた「ソーシャルデータベース」を備えている。

一般興味度はソーシャルネットワークサービスで取得したドキュメントから生成したデータベースに出現するタームの出現頻度と、図３のデータベースに出現する同タームの出現頻度と、の相関により算出することが可能である。一例として一般興味度は、図５の一次元データベースでの出現頻度をＡ、ソーシャルデータベースでの出現頻度をＢとして、ＬＯＧ（Ｂ／Ａ）で算出できる。尚、本実施形態ではＬＯＧの底を１０として算出しているが、底は１０に限定されない。算出された値は、社会一般における興味度を示している。一次元データベースでの出現頻度が低く、ソーシャルデータベースでの出現頻度が高いほど大きな値を示し、より嗜好性の強いタームであると言えるからである。図５では、カテゴリ「野球」で一般興味度が高いタームは「ジャイアンツ」、「松井秀喜」、「阪神」ということになる。このように、一次元データベースに対して、ソーシャルデータベース、つまり、社会一般で注目されているサイトの情報から一次元データベースを構成するタームの特徴量としての一般興味度を対応付けて記憶したものが第１のデータベース１００として定義される。

算出された一般興味度より、カテゴリ「野球」から、「ジャイアンツ」、「松井秀喜」、「阪神」が選定されるキーワードの候補となる。尚、キーワードは、一般興味度が最も高いものだけを選定してもよいし、所定の規定に基づいて複数選定してもよい。本実施例では興味度の高い上位３つのターム「ジャイアンツ」、「松井秀喜」、「阪神」をキーワードとして選定する。

サーバ１の第１のキーワード選定手段１０１は、ＣＰＵ１０がメモリ１１に記憶されている所定のキーワード選定プログラムに基づいてＨＤＤ１２に記憶されているデータベース等を読み出して実行し、演算処理等されたデータをメモリ１１に一時的に記憶、もしくはＨＤＤ１２などに記憶することで実現が可能である。

サーバ１の第１のコンテンツ取得手段１０２は、選定された第１のキーワードに関連する第１のコンテンツを取得する。なお、本実施形態における「コンテンツ」は、コンテンツという語句そのものが有する通常の意味に加え、例えば、映像、音楽、文章、又はそれらの組合せ等の、メディアが記録又は伝送し、人間が鑑賞するひとまとまりの情報をいい、実例でいえば例えばインターネットで配信されるアプリケーションやダウンロード可能な映像コンテンツ若しくは音楽コンテンツ等をいう。

取得されるコンテンツは、全て有効な情報として扱ってもよいが、コンテンツに含まれるドキュメントを構成する文章を再度形態素解析して、出現するタームの一般興味度からコンテンツを絞り込んでもよい。取得したコンテンツを再評価することで、社会一般の嗜好にマッチしたコンテンツに絞り込んで提供することが可能となる。

サーバ１の第１のコンテンツ取得手段１０２は、ＣＰＵ１０がメモリ１１に記憶されている所定のコンテンツ取得プログラムに基づいてＨＤＤ１２に記憶されているデータベース等を読み出して実行し、通信Ｉ／Ｆ１３よりネットワーク３０を介して所定のウェブサイトにアクセスし、コンテンツを取得することで実現が可能である。

サーバ１のキーワードコンテンツ送信手段１０３は、選定された第１のキーワード、および取得した第１のコンテンツを情報処理装置２に送信する。取得したコンテンツが複数の場合、全てのコンテンツを送信するか、もしくは、第１のコンテンツ取得手段１０２により、一般興味度が高いと評価されたコンテンツのみを送信してもよい。また、第１のキーワードに関しても同様に、第１のキーワードと第２のコンテンツを紐付け、送信対象となった第１のコンテンツに関連する第１のキーワードのみを送信するようにしてもよい。

サーバ１のキーワードコンテンツ送信手段１０３は、ＣＰＵ１０がメモリ１１に記憶されている所定のキーワードコンテンツ送信プログラムに基づいてＨＤＤ１２に記憶されているデータベース等を読み出して実行し、通信Ｉ／Ｆ１３よりネットワーク３０を介して情報処理装置２に第１のキーワード、および第１のコンテンツを送信することで実現が可能である。

情報処理装置２が備える第２のデータベース２００は、ネットワーク３０経由でアクセス可能なドキュメントを該ドキュメントが含まれるカテゴリごと、該ドキュメントに含まれるタームごとにグループ化した所謂クラスタリング方式で生成したデータベースに対して「ユーザ興味度」を対応付けて記憶したものである。データベースの生成方式としては、第１のデータベース１００の生成方式と同様に、例えばドキュメントを構成する文章を形態素解析し、出現するタームの出現傾向が類似するタームごと、ドキュメント自体のカテゴリごとでグループ化する二次元データベースの方式、もしくはドキュメントを構成する文章を形態素解析し、出現するタームの出現傾向が類似するタームごとのみでグループ化する一次元データベースの方式もある。前述のとおり、第２のデータベース２００の土台となるデータベースは、第１のデータベース１００と同様の一次元データベースとする。尚、ユーザ興味度の詳細については後述する。

一次元データベースは、第１のデータベース１００と同様に図３を用いる。第１のデータベース１００において一般興味度を特徴量として定義したように、情報処理装置２が備える第２のデータベース２００では、情報処理装置２を保有するユーザ自身のユーザ興味度を特徴量として定義する。情報処理装置２が取得する情報として、上記で説明したネットワーク３０経由でアクセス可能な多様なカテゴリのドキュメントの他に、ユーザ自身の嗜好に基づいてネットワーク３０経由で取得したドキュメントがある。例えば、「野球」が好きなユーザであれば、必然的に「野球」に関連するドキュメントを閲覧するケースが多くなり、ユーザ自身の操作に基づいてネットワーク３０経由で取得したドキュメントが記憶される。このようにユーザ自身の嗜好に基づいてネットワーク３０経由で取得したドキュメントの閲覧履歴に基づいて図３の一次元データベースと同様のクラスタリング方式で生成された「ユーザデータベース」も備えている。

ユーザ興味度は、ユーザ自身の嗜好に基づいて取得したドキュメントから生成したユーザデータベースに出現するタームの出現頻度と、図３の一次元データベースに出現する同タームの出現頻度と、の相関により算出することが可能である。計算方法の一例として、図５の一般興味度と同様の計算方法で算出が可能である。算出結果は図６のようになっており、ここでは２つの情報処理装置２がサーバ１とネットワーク３０経由で接続されているケースを想定し、「Ａさん」と「Ｂさん」それぞれのユーザ興味度が記載されている。「Ａさん」、および「Ｂさん」それぞれのユーザ興味度は同じカテゴリ「野球」であっても、例えば「Ａさん」は「ソフトバンク」というタームの興味度が高く、「Ｂさん」は「イチロー」というタームの興味度が高いなど、カテゴリ内での興味度はユーザごとで様々である。このように、一次元データベースに対して、ユーザデータベース、つまり、情報処理装置２を保有するユーザが過去に閲覧したドキュメントの履歴情報から一次元データベースを構成するタームの特徴量としてのユーザ興味度を対応付けて記憶したものが第２のデータベース２００として定義される。

以上のように、情報処理装置２を保有するユーザがそれぞれ固有の第２のデータベース２００を備えている。

情報処理装置２の第２のキーワード選定手段２０１は、閲覧ドキュメントに関連する第２のキーワードを、第２のデータベース２００でのユーザの興味度に基づいて選定する。前述で定義したユーザ興味度に基づいて「Ａさん」が保有する情報処理装置２から第２のキーワードを選定する場合を考えてみる。図７に示すとおり、ユーザ興味度に着目すると、カテゴリ「野球」から、「ソフトバンク」、「カープ」、「ジャイアンツ」が選定されるキーワードの候補となる。閲覧ドキュメントと類似性が高いカテゴリは、第１のキーワードを選定した時と同様に「野球」であるものとする。選定する第２のキーワードは、ユーザ興味度が最も高いものだけを選定してもよいし、所定の規定に基づいて複数選定してもよい。また、第１のキーワード選定手段１０１により選定されたキーワードと重複するキーワードは選定対象としなくてもよい。本実施例ではユーザ興味度の高い上位３つのターム「ソフトバンク」、「カープ」、「ジャイアンツ」をキーワードとして選定する。

選定された第２のキーワードのユーザ興味度を一般興味度と比較すると、「ジャイアンツ」というキーワードが第１のキーワードと重複しているが、「ソフトバンク」、「カープ」は、一般興味度が低く、ユーザ興味度が高いユーザ固有のキーワードである。このように、一般興味度とユーザ興味度双方の嗜好性の高いキーワードを選定することが可能となる。

情報処理装置２の第２のキーワード選定手段２０１は、ＣＰＵ２０がメモリ２１に記憶されている所定のキーワード選定プログラムに基づいてＨＤＤ２２に記憶されているデータベース等を読み出して実行し、演算処理等されたデータをメモリ２１に一時的に記憶、もしくはＨＤＤ２２などに記憶することで実現が可能である。

情報処理装置２のコンテンツ受信手段２０２は、第２のキーワードを送信し、第２のキーワードに関連する第２のコンテンツを受信する。前述した第２のキーワード選定手段２０１で選定された第２のキーワードを第２のコンテンツが取得可能なサーバ１に送信する。尚、第２のキーワードの送信先のサーバとしては、第１のキーワード、および第１のコンテンツの送信元であるサーバ１であってもよいし、または別のサーバやホストコンピュータ等であってもよい。情報処理装置２から受信した第２のキーワードに関連するコンテンツを取得できる機能を有するコンピュータであれば特に制限は設けない。第２のキーワードは前述した「Ａさん」が保有する情報処理装置２から選定した「ソフトバンク」、「カープ」、「ジャイアンツ」であるものとする。第２のコンテンツを受信する際に、例えば一般興味度から選定された「ジャイアンツ」という重複したキーワードに関連するコンテンツは取得しなくてもよい。

情報処理装置２のコンテンツ受信手段２０２は、ＣＰＵ２０がメモリ２１に記憶されている所定のコンテンツ受信プログラムに基づいて通信Ｉ／Ｆ２５よりネットワーク３０を介して第２のキーワードを送信し、第２のキーワードに関連する第２のコンテンツを外部より受信することで実現が可能である。

情報処理装置２の表示手段２０３は、受信した第１のコンテンツ、および第２のコンテンツを前記閲覧ドキュメントと共に表示する。図８にコンテンツ表示の一例を示す。受信した第１のコンテンツと、ユーザ興味度に基づいて取得された第２のコンテンツを、例えば表示装置２４に出力する。ユーザ固有のキーワードである「ソフトバンク」、「カープ」に関連するコンテンツだけでなく、一般興味度の高い「ジャイアンツ」、「松井秀喜」に関連するコンテンツも閲覧することが可能であり、個人的に嗜好性の高いコンテンツだけでなく、社会一般で嗜好性の高いコンテンツも閲覧することが可能となる。

情報処理装置２の表示手段２０３は、ＣＰＵ２０がメモリ２１に記憶されている所定の情報表示プログラムに基づいて、表示装置２４に記憶されている所定の表示形式に従って表示装置２４に情報を表示することで実現が可能である。

サーバ１が更に備えるキーワードランキング手段１０４は、情報処理装置２より受信した第２のキーワードの特徴に基づいてランク付けを行う。尚、ここでは、サーバ１がネットワーク３０を介して複数の情報処理装置２と接続されている場合を考えてみる。全ての情報処理装置２が前述の機能を備えており、更に情報処理装置２で選定された第２のキーワードはサーバ１に送信されるものとする。つまりサーバ１に接続されている「Ａさん」、「Ｂさん」それぞれが保有する情報処理装置２から第２のキーワードを受信する。

複数のユーザから受信したキーワードの一覧を図９として示す。尚、各ユーザから受信する第２のキーワードはユーザ興味度が高い上位３つとする。図９を参照すると、「Ａさん」が保有する情報処理装置２から受信したキーワードは「ソフトバンク」、「カープ」、「ジャイアンツ」の３つであり、「Ｂさん」が保有する情報処理装置２から受信したキーワードは「イチロー」、「ジャイアンツ」、「松井秀喜」の３つである。尚、カテゴリ「野球」に属するタームで、キーワードとして選定されなかったタームは「選定外」とし、ユーザ興味度は0とする。

＜本実施形態におけるキーワードランキング化の第１の実施形態＞
図９に示した情報より、ユーザが保有する情報処理装置２から受信した第２のキーワードをランキング付けする第１の実施形態について説明する。第１の実施形態では、情報処理装置２から受信したキーワードと、キーワードにおけるユーザ興味度の情報からランキング付けを行う。まず、キーワードごとに複数のユーザのユーザ興味度を積算して算出する。例えば、キーワード「ジャイアンツ」は「Ａさん」、「Ｂさん」それぞれの情報処理装置２から受信したキーワードであるため、「Ａさん」のユーザ興味度は0.3、「Ｂさん」のユーザ興味度は0.35とすると、積算結果は0.65になる。このようにキーワードごとにユーザ興味度を積算し、積算結果が大きい順にランキング付けを行う。

積算結果より、上位キーワードは「ソフトバンク」、「イチロー」、「ジャイアンツ」となり、これらのキーワードがユーザに送信されるコンテンツを取得するためのキーワードの候補となる。「Ａさん」のユーザ興味度からは「イチロー」というキーワードは「選定外」であったが、「Ｂさん」のユーザ興味度から「イチロー」というキーワードが選定されている。つまり、自身のユーザ興味度が低いキーワードであっても、他人のユーザ興味度が高ければキーワードとして選定される可能性がある。

＜本実施形態におけるキーワードランキング化の第２の実施形態＞
次に、図１０に示した情報より、ユーザが保有する情報処理装置２から受信した第２のキーワードをランキング付けする第２の実施形態について説明する。第２の実施形態では、受信したキーワードの集計数からランキング付けを行う。本実施形態ではサーバ１とネットワーク３０を介して接続されている情報処理装置２は２台の想定であるが、例えば１０００台の情報処理装置２と接続されている場合などでは、受信するキーワードの重複が多々起きることが想定される。集計方法としては、「Ａさん」が保有する情報処理装置２から受信したキーワードの中に「イチロー」が含まれていれば“１”として集計する。このようにサーバ１とネットワーク３０で接続されている全てのユーザの情報処理装置２より受信したキーワードの集計量を算出する。

算出結果により、上位キーワードは「イチロー」、「ジャイアンツ」、「ソフトバンク」となり、これらのキーワードが、ユーザが保有する情報処理装置２に送信されるコンテンツを取得するためのキーワードの候補となる。

本実施形態におけるキーワードランキング化のその他の実施形態としては、例えば一般興味度に基づいて選定されたキーワードと重複するキーワードと、一般興味度に基づいて選定されなかったユーザ固有のキーワードとが共存する場合は、ユーザ固有のキーワードを優先的に上位にランキング化し、一般興味度に基づいて選定されたキーワードと重複するキーワードは除外する。このようにキーワードの数自体を極力減らすことでパフォーマンスの向上が期待できる。また、ユーザ固有のキーワードは、そのユーザごとに優先的にランキング化する方法がある。例えば、一般興味度に基づいて選定されなかった「ソフトバンク」、「イチロー」は、「ソフトバンク」はＡさん固有のキーワードであり、「イチロー」はＢさん固有のキーワードであるため、「Ａさん」に対しては「ソフトバンク」を優先的に上位にランク付けし、「Ｂさん」に対しては「イチロー」を優先的に上位にランク付ける。このように各ユーザの固有のキーワードを、ユーザごとに優先的にランク付けすることで各ユーザ固有の嗜好性の高いキーワードを漏らさず選定することができる。また、社会一般の興味度が高いキーワードにおいて、取得したコンテンツに対するユーザの反響、つまりアクセス回数などに予めしきい値を設けておき、所定の回数以上のアクセスがあったコンテンツに関連するキーワードを優先的に上位にランキング化するなどの方法もある。

複数のユーザから数種の第２のキーワードを受信した際に、受信した全ての第２のキーワードに関連するコンテンツを取得するのではなく、所定のランキング手法に基づいてキーワードのランキング化を行うことでキーワードの優劣を規定することができ、興味度が高くないキーワードを予め省けるため全体としてのパフォーマンス向上が期待できる。

サーバ１のキーワードランキング手段１０４は、ＣＰＵ１０がメモリ１１に記憶されている所定のキーワードランキングプログラムに基づいてＨＤＤ１２に記憶されているデータベース等を読み出して実行し、演算処理等されたデータをメモリ１１に一時的に記憶、もしくはＨＤＤ１２などに記憶することで実現が可能である。

図１１として、キーワードランキング化に基づいて選定されたキーワードに関連するコンテンツの表示例を示す。図１１は「Ａさん」保有の情報処理装置２にコンテンツを表示する表示例である。キーワードランキング化の手法は、前述したユーザ興味度に基づいてもよいし、集計量に基づいてもよく、ユーザ固有のキーワードの漏らさず選定できれば特に限定はしない。図１１では、図８と同様に指定されたドキュメントと共に一般興味度に基づいて取得された第１のコンテンツと、ユーザ興味度に基づいて取得された第２のコンテンツが共に表示されている。

「Ａさん」が保有する情報処理装置２から受信したキーワードの特徴から「イチロー」というキーワードは「選定外」であったが、他のユーザが保有する情報処理装置２から受信したキーワードの特徴から「イチロー」が選定されたため、「Ａさん」が保有する情報処理装置２で「イチロー」に関連するコンテンツが表示されている。また、キーワードをコンテンツと共に表示することで、指定されたドキュメントに対して社会一般が関心を寄せているフレーズと、自身、もしくは不特定多数のユーザが関心を寄せているフレーズがどのようなものであるかを認識することが可能である。

以上、本発明の実施形態について説明を行った。本発明により、装置間でコンテンツと共にコンテンツを検索するためのキーワードを併せて共有でき、ユーザ自身の嗜好性が高いコンテンツだけでなく、社会一般、また第３者の嗜好性が高いコンテンツも認識することが可能となる。本発明の情報処理システムにより、従来と比較してユーザに提供するレコメンド情報範囲の拡大が期待できる。

図１２は、本発明の実施形態にかかるコンテンツ表示のフローチャートである。

まず、サーバ１が、閲覧ドキュメントに関連する第１のキーワードを選定する（ステップ１）。選定された第１のキーワードに関連する第１のコンテンツを取得する（ステップ２）。第１のキーワード、および取得した第１のコンテンツを情報処理装置２に送信する（ステップ３）。次に、情報処理装置２が閲覧ドキュメントに関連する第２のキーワードを選定する（ステップ４）。尚、情報処理装置２が閲覧ドキュメントに関連する第２のキーワードを選定するタイミングは、サーバ１が第１のキーワード選定するタイミングでもよく、また、第１のコンテンツを受信したタイミングでもよく、特に制限は設けない。

情報処理装置２が、選定された第２のキーワードをサーバ１に送信する（ステップ５）。次に、サーバ１が情報処理装置２より受信した第２のキーワードに関連する第２のコンテンツを取得する（ステップ６）。第２のキーワード、および第２のコンテンツを情報処理装置２に送信する（ステップ７）。次に、情報処理装置２がサーバ１より受信した第１コンテンツ、および第２コンテンツを閲覧ドキュメントと共に表示する（ステップ８）。

図１３は、本発明の実施形態にかかるキーワードランキング化のフローチャートである。

複数の情報処理装置２が、閲覧ドキュメントに関連する第２のキーワードを選定する（ステップ９、ステップ１１）。選定した第２のキーワードをサーバ１に送信する（ステップ１０、ステップ１２）。サーバ１が複数の情報処理装置２より受信した第２のキーワードを所定の基準に従ってランキング化する（ステップ１３）。ランキング上位となったキーワードに関連する第２のコンテンツを追加で取得する（ステップ１４）。

本願発明を実現できるような構成であれば、用いる装置の具備する内容、および装置の数量などは本実施例に限定されない。

１００ 第１のデータベース
１０１ 第１のキーワード選定手段
１０２ 第１のコンテンツ取得手段
１０３ キーワードコンテンツ送信手段
１０４ キーワードランキング手段
２００ 第２のデータベース
２０１ 第２のキーワード選定手段
２０２ コンテンツ受信手段
２０３ 表示手段

Claims (8)

1. ネットワークで接続された情報処理装置とサーバとを有する情報処理システムであって、
   サーバが、
   ドキュメントに含まれる単語であるタームに社会一般の興味度を対応付けて記憶する第１のデータベースと、
   ユーザが閲覧する閲覧ドキュメントに関連する第１のキーワードを、前記社会一般の興味度に基づいて選定する第１のキーワード選定手段と、
   前記選定された第１のキーワードに関連する第１のコンテンツを取得する第１のコンテンツ取得手段と、
   前記選定された第１のキーワード、および前記取得した第１のコンテンツを前記情報処理装置に送信するキーワードコンテンツ送信手段と、
   を備え、
   情報処理装置が、
   ドキュメントに含まれる単語であるタームにユーザの興味度を対応付けて記憶する第２のデータベースと、
   前記閲覧ドキュメントに関連する第２のキーワードを、前記ユーザの興味度に基づいて選定する第２のキーワード選定手段と、
   前記第２のキーワードを送信し、前記第２のキーワードに関連する第２のコンテンツを受信するコンテンツ受信手段と、
   前記受信した第１のコンテンツ、および第２のコンテンツを前記閲覧ドキュメントと共に表示する表示手段と、
   を備える、
   ことを特徴とする情報処理システム。
2. 前記第２のキーワード選定手段は、前記ユーザの興味度に基づいて、前記受信した第１のキーワードと重複しないキーワードを前記第２のキーワードとして選定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理システム。
3. 前記表示手段は、前記第２のキーワード、および前記受信した第１のキーワードを、前記第１のコンテンツ、および前記第２のコンテンツと共に前記閲覧ドキュメントに表示する、
   ことを特徴とする請求項１、もしくは２に記載の情報処理システム。
4. 前記コンテンツ受信手段は、前記第２のキーワードを前記サーバに送信し、前記第２のキーワードに関連する第２のコンテンツを、前記サーバより受信する、
   ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理システム。
5. サーバが、
   前記情報処理装置より受信した前記第２のキーワードの特徴に基づいてランク付けを行うキーワードランキング手段と、
   を更に備える、
   ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理システム。
6. 前記キーワードランキング手段は、前記第２のキーワードの集計量を算出し、前記集計量が多い順番にランク付けを行う、
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理システム。
7. ユーザが閲覧する閲覧ドキュメントに関連する第１のキーワードと、第１のコンテンツと、を受信するキーワードコンテンツ受信手段と、
   ドキュメントに含まれる単語であるタームにユーザの興味度を対応付けて記憶するデータベースと、
   前記閲覧ドキュメントに関連する第２のキーワードを、前記ユーザの興味度に基づいて選定するキーワード選定手段と、
   前記第２のキーワードを送信し、前記第２のキーワードに関連する第２のコンテンツを受信するコンテンツ受信手段と、
   前記受信した第１のコンテンツ、および第２のコンテンツを前記閲覧ドキュメントと共に表示する表示手段と、
   を備える、
   ことを特徴とする情報処理装置。
8. ユーザが閲覧する閲覧ドキュメントに関連する第１のキーワードと、第１のコンテンツと、を受信する工程と、
   ドキュメントに含まれる単語であるタームにユーザの興味度を対応付けて記憶するデータベースを生成する工程と、
   前記閲覧ドキュメントに関連する第２のキーワードを、前記ユーザの興味度に基づいて選定する工程と、
   前記第２のキーワードを送信し、前記第２のキーワードに関連する第２のコンテンツを受信する工程と、
   前記受信した第１のコンテンツ、および第２のコンテンツを前記閲覧ドキュメントと共に表示する工程と、
   をコンピュータに実行させる、
   プログラム。

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