JP2018055230A - コンテンツ推薦システム、コンテンツ推薦方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザが過去に閲覧したことがない未知のコンテンツの中でユーザの感性に適したコンテンツを推薦する。【解決手段】コンテンツ推薦システム１は、端末２と、端末２とネットワーク５を介して接続されるサーバ３とによって構成される。サーバ３は、感情情報とコンテンツとを対応付けてユーザごとに記憶する感情情報データベースを備える。端末２（サーバ３でも良い）は、推薦対象ユーザの感情情報及び他のユーザの感情情報に基づいて、推薦対象ユーザと他のユーザとの類似度を算出し、類似度が最も高いユーザを特定し、特定したユーザの感情情報が第１の値（第２の値でも良い）、かつ推薦対象ユーザが未閲覧のコンテンツを、推薦コンテンツに決定する。【選択図】図１

Description

本発明は、個々のユーザの感性に適したコンテンツを推薦するコンテンツ推薦システム等に関するものである。

商品購入サイトやＳＮＳ（Social Network Service）等では、コンピュータがコンテンツを自動的に推薦する推薦システムが活用されている。従来の推薦システムでは、コンピュータはユーザの意識的な行動パターンに基づいてコンテンツを推薦するので、個々のユーザの無意識的な感性に適したコンテンツを推薦することができていない。

特許文献１では、デジタルフォトフレームにおけるランダム表示メニューにおいて、ユーザの感情の変化に合わせて臨機応変に表示する画像を切り替える画像表示装置が記載されている。特許文献１に記載の画像表示装置は、カメラによって表示部に表示された画像を閲覧するユーザの顔を撮影し、この撮影された画像データに基づいてユーザの表情を認識するとともに、この認識結果に基づきユーザの表示画像に対する好感度を設定し、この設定された好感度を示すパラメータを記憶し、当該ユーザに対して表示する画像の選択基準として用いる。

特許第５５５６５４９号公報

しかしながら、特許文献１に記載の画像表示装置は、ユーザが過去に閲覧したことがある既知の画像だけに好感度を設定し、好感度が設定されている画像の中から表示する画像を選択するので、ユーザが過去に閲覧したことがない未知の画像を表示することができないという問題点があった。

本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたものであり、その目的とすることは、ユーザが過去に閲覧したことがない未知のコンテンツの中でユーザの感性に適したコンテンツを推薦することが可能なコンテンツ推薦システム等を提供することである。

前述した目的を達成するための第１の発明は、コンテンツを閲覧したときのユーザの特定の感情を示す感情情報と、コンテンツとを対応付けてユーザごとに記憶する記憶手段と、前記記憶手段によって記憶される前記感情情報に基づいて、ユーザ同士の類似度を算出する類似度算出手段と、推薦対象ユーザとの前記類似度が高いユーザが閲覧済のコンテンツと同一又は類似のコンテンツの中で前記推薦対象ユーザが未閲覧のコンテンツを、前記推薦対象ユーザに推薦する推薦コンテンツとして決定する決定手段と、を備えることを特徴とするコンテンツ推薦システムである。第１の発明によって、ユーザが過去に閲覧したことがない未知のコンテンツの中でユーザの感性に適したコンテンツを推薦することが可能となる。

第１の発明は、コンテンツをユーザに表示する表示手段と、前記表示手段によって表示されるコンテンツを閲覧するユーザの顔を撮影する撮影手段と、前記撮影手段によって撮影されるユーザの顔に基づいてユーザの特定の感情の度合を示す感情パラメータを算出する感情パラメータ算出手段と、前記感情パラメータに基づいて前記感情情報を設定する感情情報設定手段と、を備えても良い。これによって、感情情報を記憶するデータベースを随時更新することができる。

第１の発明における前記感情情報設定手段は、前記感情情報設定手段は、前記感情パラメータが閾値以上の場合、前記感情情報として特定の感情が生じたことを示す第１の値を設定し、前記感情パラメータが閾値未満の場合、前記感情情報として特定の感情が生じなかったことを示す第２の値を設定し、前記類似度算出手段は、ユーザ同士が閲覧済のコンテンツに対して、ユーザ同士の前記感情情報が共に前記第１の値又は前記第２の値であるコンテンツの割合を前記類似度とするようにしても良い。これによって、ユーザ同士の類似度を正確に算出することができる。

第１の発明における前記決定手段は、前記推薦対象ユーザとの前記類似度が高いユーザ順に、該ユーザが閲覧済のコンテンツと同一又は類似のコンテンツの中で前記推薦対象ユーザが未閲覧のコンテンツが存在するまでコンテンツの検索を行い、前記推薦コンテンツを決定するようにしても良い。これによって、推薦コンテンツが決定できない状態をできる限り回避することができる。

第２の発明は、コンピュータが、コンテンツを閲覧したときのユーザの特定の感情を示す感情情報と、コンテンツとを対応付けてユーザごとに記憶する記憶ステップと、前記コンピュータが、前記記憶ステップによって記憶される前記感情情報に基づいて、ユーザ同士の類似度を算出する類似度算出ステップと、前記コンピュータが、推薦対象ユーザとの前記類似度が高いユーザが閲覧済のコンテンツと同一又は類似のコンテンツの中で前記推薦対象ユーザが未閲覧のコンテンツを、前記推薦対象ユーザに推薦する推薦コンテンツとして決定する決定ステップと、を含むことを特徴とするコンテンツ推薦方法である。第２の発明によって、ユーザが過去に閲覧したことがない未知のコンテンツの中でユーザの感性に適したコンテンツを推薦することが可能となる。

第３の発明は、コンピュータを、コンテンツを閲覧したときのユーザの特定の感情を示す感情情報と、コンテンツとを対応付けてユーザごとに記憶する記憶手段と、前記記憶手段によって記憶される前記感情情報に基づいて、ユーザ同士の類似度を算出する類似度算出手段と、推薦対象ユーザとの前記類似度が高いユーザが閲覧済のコンテンツと同一又は類似のコンテンツの中で前記推薦対象ユーザが未閲覧のコンテンツを、前記推薦対象ユーザに推薦する推薦コンテンツとして決定する決定手段と、して機能させることを特徴とするプログラムである。第３の発明のプログラムを汎用のコンピュータにインストールすることによって、第１の発明のコンテンツ推薦システムを実現し、第２の発明のコンテンツ推薦方法を実行することができる。

本発明により、ユーザが過去に閲覧したことがない未知のコンテンツの中でユーザの感性に適したコンテンツを推薦することが可能なコンテンツ推薦システム等を提供することができる。

コンテンツ推薦システム１の概要を示す図 端末２のハードウエア構成を示す図 サーバ３のハードウエア構成を示す図 感情情報データベース４０の一例 感情情報登録処理の流れを示すフローチャート コンテンツ推薦処理の流れを示すフローチャート

以下図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。図１は、コンテンツ推薦システム１の概要を示す図である。図１に示すように、コンテンツ推薦システム１は、１又は複数の端末２と、端末２とネットワーク５を介して接続されるサーバ３とによって構成される。

コンテンツ推薦システム１では、ユーザに対してコンテンツを推薦する。以下、推薦するコンテンツを「推薦コンテンツ」と表記し、コンテンツの推薦を受けるユーザを「推薦対象ユーザ」と表記する。

コンテンツは、例えば、静止画像、動画像、ウェブページ、商品情報、電子書籍等が挙げられるが、これらに限定されるものではない。本発明の実施の形態では、コンテンツは静止画像として説明する。

図２は、端末２のハードウエア構成を示す図である。なお、図２のハードウエア構成は一例である。端末２は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、デスクトップＰＣ（Personal Computer）、ノートＰＣ等が挙げられるが、これらに限定されるものではない。

図２に示すように、端末２は、制御部２１、記憶部２２、入力部２３、表示部２４、通信制御部２５、カメラ２６等が、バス２７を介して接続される。

制御部２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等によって構成される。ＣＰＵは、記憶部２２、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス２７を介して接続された各装置を駆動制御し、端末２が行う後述する処理を実現する。ＲＯＭは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。ＲＡＭは、揮発性メモリであり、記憶部２２、ＲＯＭ、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部２１が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。

記憶部２２は、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等であり、制御部２１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（Operating System）等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳに相当する制御プログラムや、後述する処理をコンピュータに実行させるためのアプリケーションプログラムが格納されている。これらの各プログラムコードは、制御部２１により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて各種の手段として実行される。

入力部２３は、データの入力を行い、例えば、タッチパネル、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。ユーザは、入力部２３を介して、端末２に対して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。表示部２４は、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等（ビデオアダプタ等）を有する。尚、入力部２３及び表示部２４は、タッチパネルディスプレイのように、一体となっていても良い。

通信制御部２５は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータとネットワーク５間の通信を媒介する通信インタフェースであり、ネットワーク５を介して、他のコンピュータ間との通信制御を行う。ネットワーク５は、有線、無線を問わない。

カメラ２６は、イメージセンサを有し、静止画像や動画像を撮影する。本発明の実施の形態では、カメラ２６は、表示部２４がある面に搭載されており、表示部２４にコンテンツが表示され、ユーザがコンテンツを閲覧している間、ユーザの顔を撮影することが可能になっている。バス２７は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。

図３は、サーバのハードウエア構成図である。なお、図３のハードウエア構成は一例である。サーバ３は、例えば、デスクトップＰＣ、ラックマウント型サーバ、ブレードサーバ等である。

制御部３１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等によって構成される。ＣＰＵは、記憶部３２、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス３６を介して接続された各装置を駆動制御し、サーバ３が行う後述する処理を実現する。ＲＯＭは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。ＲＡＭは、揮発性メモリであり、記憶部３２、ＲＯＭ、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部３１が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。

記憶部３２は、フラッシュメモリ、ＨＤＤ等であり、制御部３１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳに相当する制御プログラムや、後述する処理をコンピュータに実行させるためのアプリケーションプログラムが格納されている。これらの各プログラムコードは、制御部３１により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて各種の手段として実行される。

入力部３３は、データの入力を行い、例えば、タッチパネル、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。ユーザは、入力部３３を介して、サーバ３に対して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。表示部３４は、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等（ビデオアダプタ等）を有する。尚、入力部３３及び表示部３４は、タッチパネルディスプレイのように、一体となっていても良い。

通信制御部３５は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータとネットワーク５間の通信を媒介する通信インタフェースであり、ネットワーク５を介して、他のコンピュータ間との通信制御を行う。ネットワーク５は、有線、無線を問わない。バス３６は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。

図４は、感情情報データベース４０の一例である。感情情報は、コンテンツを閲覧したときのユーザの特定の感情を示す情報である。感情情報データベース４０は、サーバ３の記憶部３２に構築され、感情情報とコンテンツとを対応付けてユーザごとに記憶する。

特定の感情とは、嬉しさ、楽しさ、怒り、悲しみ、驚き等が挙げられるが、これらに限定されるものではない。本発明の実施の形態では、特定の感情は嬉しさや楽しさであり、特定の感情が生じたか否かは、コンテンツを閲覧したときのユーザが笑顔であったか否かによって判断する。

「ｕｓｅｒ１」〜「ｕｓｅｒ３」は、ユーザを一意に識別するユーザＩＤである。「ｃ１」〜「ｃ１６」の文字は、コンテンツを一意に識別するコンテンツＩＤである。表中の「〇」は、感情情報として特定の感情が生じたことを示す第１の値である。表中の「×」は、感情情報として特定の感情が生じなかったことを示す第２の値である。表中の「−」は、ユーザが未閲覧のコンテンツであることを示す第３の値である。

例えば、図４に示す例では、「ｕｓｅｒ１」のユーザが、コンテンツＩＤが「ｃ２」、「ｃ６」、「ｃ７」、「ｃ１０」、「ｃ１４」のコンテンツを閲覧したときに笑顔であったことを示し、コンテンツＩＤが「ｃ５」、「ｃ９」、「ｃ１１」、「ｃ１５」のコンテンツを閲覧したときに笑顔でなかったことを示し、コンテンツＩＤが「ｃ１」、「ｃ３」、「ｃ４」、「ｃ８」、「ｃ１２」、「ｃ１３」、「ｃ１６」のコンテンツをまだ閲覧していないことを示している。

感情情報データベース４０に登録されるコンテンツは、サーバ３がクローラとして収集しても良いし、端末２が適宜アップロードしても良い。

図５は、感情情報登録処理の流れを示すフローチャートである。感情情報登録処理は、ユーザがコンテンツを閲覧したときの感情情報を感情情報データベース
４０に登録する処理である。

図５に示すように、端末２の制御部２１が、コンテンツを表示部２４に表示すると（ステップＳ１１）、カメラ２６が、ステップＳ１１において表示されるコンテンツを閲覧するユーザの顔を撮影する（ステップＳ１２）。

次に、制御部２１は、ステップＳ１２において撮影されるユーザの顔に基づいて、ユーザの特定の感情の度合を示す感情パラメータを算出する（ステップＳ１３）。本実施の形態では、制御部２１は、公知の感情認識技術によって、笑顔の度合を感情パラメータとして算出する。公知の感情認識技術としては、例えば、機械学習をベースにしたもの等が挙げられる。

次に、制御部２１は、ステップＳ１３において算出される感情パラメータが所定の閾値以上か否かを判定する（ステップＳ１４）。閾値以上の場合（ステップＳ１４のＹｅｓ）、制御部２１は、特定の感情が生じたことを示す第１の値を感情情報に設定する（ステップＳ１５）。閾値未満の場合（ステップＳ１４のＮｏ）、制御部２１は、特定の感情が生じなかったことを示す第２の値を感情情報に設定する（ステップＳ１６）。

次に、制御部２１は、ステップＳ１５又はＳ１６において設定される感情情報を、ステップＳ１１において表示されるコンテンツと対応付けて、感情情報データベース４０に登録する（ステップＳ１７）。端末２は、ユーザが端末２を用いてコンテンツを閲覧するたびに、サーバ３に感情情報を登録しても良いし、端末２が感情情報を蓄積しておき、定期的にサーバ３に登録しても良い。

図６は、コンテンツ推薦処理の流れを示すフローチャートである。コンテンツ推薦処理は、推薦コンテンツを決定し、推薦対象ユーザに推薦コンテンツを表示する処理である。以下では、図４に従って具体例を示し、推薦対象ユーザを「ｕｓｅｒ１」とする。

図６に示すように、端末２の制御部２１は、サーバ３の感情情報データベース４０から推薦対象ユーザの感情情報を取得する（ステップＳ２１）。同様に、制御部２１は、サーバ３の感情情報データベース４０から他のユーザの感情情報を取得する（ステップＳ２２）。

次に、制御部２１は、ステップＳ２１及びＳ２２において取得される推薦対象ユーザの感情情報及び他のユーザの感情情報に基づいて、推薦対象ユーザと他のユーザとの類似度を算出する（ステップＳ２３）。類似度とは、ユーザ同士の感性の類似性の度合を意味する。

具体的には、制御部２１は、二人のユーザ同士が閲覧済のコンテンツに対して、二人のユーザ同士の感情情報が共に第１の値又は第２の値であるコンテンツの割合を類似度とする。言い換えると、類似度（Similarity）Ｓ＝（二人の反応が同一であったコンテンツ数／二人とも閲覧したコンテンツ数）×１００、である。

図４に示す例では、「ｕｓｅｒ１」のユーザと「ｕｓｅｒ２」のユーザについて、二人とも閲覧したコンテンツが「ｃ２」、「ｃ５」、「ｃ６」、「ｃ９」、「ｃ１０」、「ｃ１１」、「ｃ１４」、「ｃ１５」の８個、二人とも笑顔だったコンテンツ（＝感情情報が共に第１の値であるコンテンツ）が「ｃ２」、「ｃ６」、「ｃ１０」、「ｃ１４」の４個、二人とも笑顔ではなかったコンテンツ（＝感情情報が共に第２の値であるコンテンツ）が「ｃ５」、「ｃ１１」、「ｃ１５」の３個である。従って、「ｕｓｅｒ１」のユーザと「ｕｓｅｒ２」のユーザの類似度Ｓ_１２は、Ｓ_１２＝｛（４＋３）／８｝×１００＝８７．５％となる。

同様に計算すると、「ｕｓｅｒ１」のユーザと「ｕｓｅｒ３」のユーザの類似度Ｓ_１３は、Ｓ_１３＝｛（２＋２）／９｝×１００≒４４．４％となる。

次に、制御部２１は、全てのユーザと類似度を算出したか否か確認する（ステップＳ２４）。全てのユーザと類似度を算出していない場合（ステップＳ２４のＮｏ）、制御部２１は、サーバ３の感情情報データベース４０から次のユーザの感情情報を取得し（ステップＳ２５）、ステップＳ２３から繰り返す。一方、全てのユーザと類似度を算出している場合（ステップＳ２４のＹｅｓ）、制御部２１は、ステップＳ２６に進む。

次に、制御部２１は、類似度が最も高いユーザを特定する（ステップＳ２６）。推薦対象ユーザ「ｕｓｅｒ１」と類似度が最も高いユーザは、「ｕｓｅｒ２」である。

次に、制御部２１は、特定したユーザの感情情報が第１の値、かつ推薦対象ユーザが未閲覧のコンテンツがあるか否か確認する（ステップＳ２７）。そのようなコンテンツがない場合（ステップＳ２７のＮｏ）、制御部２１は、類似度が次に高いユーザを特定し（ステップＳ２８）、ステップＳ２７から繰り返す。一方、そのようなコンテンツがある場合（ステップＳ２７のＹｅｓ）、制御部２１は、ステップＳ２９に進む。

次に、制御部２１は、特定したユーザの感情情報が第１の値、かつ推薦対象ユーザが未閲覧のコンテンツを、推薦コンテンツに決定する（ステップＳ２９）。これによって、推薦対象ユーザと類似度が高いユーザが笑顔だったコンテンツを推薦することができる。

ステップＳ２６において特定したユーザ「ｕｓｅｒ２」の感情情報が第１の値、かつ推薦対象ユーザ「ｕｓｅｒ１」が未閲覧のコンテンツは、「ｃ１６」である。従って、制御部２１は、「ｃ１６」のコンテンツを推薦コンテンツに決定する。

制御部２１は、特定したユーザの感情情報が第２の値、かつ推薦対象ユーザが未閲覧のコンテンツを、推薦コンテンツに決定しても良い。この場合、制御部２１は、ステップＳ２７において、特定したユーザの感情情報が第２の値、かつ推薦対象ユーザが未閲覧のコンテンツがあるか否か確認する。これによって、推薦対象ユーザと類似度が高いユーザが笑顔ではなかったコンテンツを推薦することができる。これは、推薦対象ユーザに対して、敢えて好感が持てないコンテンツを閲覧させたい場合や意外性があるコンテンツを閲覧させたい場合に有効と考えられる。

また、制御部２１は、推薦対象ユーザと類似度が高いユーザが閲覧済のコンテンツと同一のコンテンツに限らず、類似のコンテンツを推薦コンテンツに決定しても良い。例えば、コンテンツが静止画像の場合、制御部２１は、パターンマッチング等によって画像が類似しているか否か判定しても良い。また、システムの管理者が、コンテンツの類似性を判断し、類似のコンテンツについては同一の類似コードを設定しても良い。この場合、制御部２１は、ステップＳ２７において、特定したユーザの感情情報が第１の値或いは第２の値のコンテンツと同一又は類似のコンテンツであって、推薦対象ユーザが未閲覧のコンテンツがあるか否か確認する。これによって、推薦コンテンツの選択の幅を広げることができる。

以上を考慮すると、制御部２１は、ステップＳ２９において、推薦対象ユーザとの類似度が高いユーザが閲覧済のコンテンツと同一又は類似のコンテンツの中で推薦対象ユーザが未閲覧のコンテンツを、推薦コンテンツとして決定することができる。そして、制御部２１は、ステップ２６〜Ｓ２９において、推薦対象ユーザとの類似度が高いユーザ順に、該ユーザが閲覧済のコンテンツと同一又は類似のコンテンツの中で推薦対象ユーザが未閲覧のコンテンツが存在するまでコンテンツの検索を行い、推薦コンテンツを決定することができる。

次に、制御部２１は、推薦対象ユーザが閲覧できるように、推薦コンテンツを表示部２４に表示し（ステップＳ３０）、感情情報登録処理を実行し（ステップＳ３１）、処理を終了する。ここでの感情情報登録処理は、図５におけるステップＳ１２〜ステップＳ１７の処理と同様である。

上記の説明では、図６における全ての処理を端末２が実行するものとしたが、ステップＳ２１〜ステップＳ２９の処理をサーバ３が実行しても良い。この場合、端末２は、推薦コンテンツのみをサーバ３から取得すれば良い。

以上、本発明の実施の形態によれば、コンテンツ推薦システム１は、コンテンツを閲覧したときのユーザの特定の感情を示す感情情報と、コンテンツとを対応付けてユーザごとに記憶する感情情報データベース４０を備え、端末２又はサーバ３が、感情情報データベース４０によって記憶される感情情報に基づいて、二人のユーザ同士の類似度を算出し、推薦対象ユーザとの類似度が高いユーザが閲覧済であって、推薦対象ユーザが未閲覧のコンテンツの中から、感情情報に基づいて推薦対象ユーザに推薦する推薦コンテンツを決定する。これによって、コンテンツ推薦システム１は、ユーザが過去に閲覧したことがない未知のコンテンツの中でユーザの感性に適したコンテンツを推薦することができる。

以上、添付図面を参照しながら、本発明に係るコンテンツ推薦システム等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

１………コンテンツ推薦システム
２………端末
３………サーバ
５………ネットワーク
４０………感情情報データベース

Claims (6)

1. コンテンツを閲覧したときのユーザの特定の感情を示す感情情報と、コンテンツとを対応付けてユーザごとに記憶する記憶手段と、
   前記記憶手段によって記憶される前記感情情報に基づいて、ユーザ同士の類似度を算出する類似度算出手段と、
   推薦対象ユーザとの前記類似度が高いユーザが閲覧済のコンテンツと同一又は類似のコンテンツの中で前記推薦対象ユーザが未閲覧のコンテンツを、前記推薦対象ユーザに推薦する推薦コンテンツとして決定する決定手段と、
   を備えることを特徴とするコンテンツ推薦システム。
2. コンテンツをユーザに表示する表示手段と、
   前記表示手段によって表示されるコンテンツを閲覧するユーザの顔を撮影する撮影手段と、
   前記撮影手段によって撮影されるユーザの顔に基づいてユーザの特定の感情の度合を示す感情パラメータを算出する感情パラメータ算出手段と、
   前記感情パラメータに基づいて前記感情情報を設定する感情情報設定手段と、
   を備えることを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ推薦システム。
3. 前記感情情報設定手段は、前記感情パラメータが閾値以上の場合、前記感情情報として特定の感情が生じたことを示す第１の値を設定し、前記感情パラメータが閾値未満の場合、前記感情情報として特定の感情が生じなかったことを示す第２の値を設定し、
   前記類似度算出手段は、ユーザ同士が閲覧済のコンテンツに対して、ユーザ同士の前記感情情報が共に前記第１の値又は前記第２の値であるコンテンツの割合を前記類似度とする
   ことを特徴とする請求項２に記載のコンテンツ推薦システム。
4. 前記決定手段は、前記推薦対象ユーザとの前記類似度が高いユーザ順に、該ユーザが閲覧済のコンテンツと同一又は類似のコンテンツの中で前記推薦対象ユーザが未閲覧のコンテンツが存在するまでコンテンツの検索を行い、前記推薦コンテンツを決定する
   ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載のコンテンツ推薦システム。
5. コンピュータが、
   コンテンツを閲覧したときのユーザの特定の感情を示す感情情報と、コンテンツとを対応付けてユーザごとに記憶する記憶ステップと、
   前記コンピュータが、前記記憶ステップによって記憶される前記感情情報に基づいて、ユーザ同士の類似度を算出する類似度算出ステップと、
   前記コンピュータが、推薦対象ユーザとの前記類似度が高いユーザが閲覧済のコンテンツと同一又は類似のコンテンツの中で前記推薦対象ユーザが未閲覧のコンテンツを、前記推薦対象ユーザに推薦する推薦コンテンツとして決定する決定ステップと、
   を含むことを特徴とするコンテンツ推薦方法。
6. コンピュータを、
   コンテンツを閲覧したときのユーザの特定の感情を示す感情情報と、コンテンツとを対応付けてユーザごとに記憶する記憶手段と、
   前記記憶手段によって記憶される前記感情情報に基づいて、ユーザ同士の類似度を算出する類似度算出手段と、
   推薦対象ユーザとの前記類似度が高いユーザが閲覧済のコンテンツと同一又は類似のコンテンツの中で前記推薦対象ユーザが未閲覧のコンテンツを、前記推薦対象ユーザに推薦する推薦コンテンツとして決定する決定手段と、
   して機能させることを特徴とするプログラム。

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