JP4625365B2 - Recommendation rank selection device and recommendation rank selection program - Google Patents
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本発明は、推薦順位選定装置及び推薦順位選定プログラムに係り、特にユーザと相手との関係に基づいて、高精度にコンテンツの推薦順位を選定するための推薦順位選定装置及び推薦順位選定プログラムに関する。 The present invention relates to a recommendation rank selection apparatus and a recommendation rank selection program, and more particularly to a recommendation rank selection apparatus and a recommendation rank selection program for selecting a recommendation rank of content with high accuracy based on a relationship between a user and a partner.
従来、番組等の提供情報をユーザに推薦する技術として、ユーザが過去に録画予約した番組や視聴した番組の履歴情報を記録しておき、この録画予約操作における履歴情報や視聴履歴情報、ユーザが予めプリセットしておいたユーザ自身の属性やキーワードの情報に基づいて、ユーザが能動的に録画予約操作をしなくてもEPG(Electric Program Guide)等を参照してユーザが好みそうな番組を検索し自動的に録画して推薦情報として提示する技術がある。 Conventionally, as a technique for recommending provided information such as a program to a user, history information of a program that the user has reserved for recording in the past or a program that has been viewed has been recorded. Based on the user's own attribute and keyword information preset in advance, even if the user does not actively perform a recording reservation operation, a program that the user seems to like can be searched by referring to EPG (Electric Program Guide) etc. However, there is a technology that automatically records and presents it as recommended information.
また、インターネット上の販売店においては、客が一度に購入した複数の商品を記録しておき、その商品を紹介する画面上に、その商品を過去に購入した客の多くが同時に購入している別の商品も表示させて、客に商品を推薦する技術がある。 In addition, at stores on the Internet, a plurality of products purchased by customers at one time are recorded, and on the screen that introduces the products, many customers who have purchased the products in the past have purchased at the same time. There is a technique for displaying other products and recommending products to customers.
また、番組の編集システムにおいては、ユーザの嗜好や興味と、客観的な話題性との両方を考慮した情報を提供するために、ユーザ以外の対象に関する他対象情報に基づいて番組情報記憶手段の中から番組情報を検索し、検索手段で索出した番組情報に基づいてユーザへの提供番組を編集する番組編集手段を有する技術がある(例えば、特許文献1参照。)。
ところで、従来技術においては、上述したようにユーザの録画予約操作における履歴情報等や、ユーザの属性、キーワードの情報に基づいて自動的に番組を録画する場合、ユーザの自身の趣味や嗜好にあった番組は自動的に録画される。しかしながら、ユーザ自身の趣味や嗜好にはあっていないものの、例えばユーザの友人等の多くが録画予約した番組や、ユーザの友人の多くが実際に視聴した番組等があった場合、このような番組は自動的には録画されることはない。したがって、例えば、後日友人が話題にした番組は、すでに放送されており結果として自分の友人の多くが視聴し話題にした番組を見ることができないという状態が発生してしまう。 By the way, in the prior art, as described above, when recording a program automatically based on history information in a user's recording reservation operation, user attributes, and keyword information, the user's own hobbies and preferences are met. Recorded programs are automatically recorded. However, if there is a program that many of the user's friends, etc. have reserved recording or a program that many of the user's friends actually watched, such a program is not in the user's own hobbies and preferences, such a program Is not automatically recorded. Therefore, for example, a program that has been discussed by a friend at a later date has already been broadcast, and as a result, a situation occurs in which many of his / her friends can watch and view the program that has been discussed.
一方、上述したインターネット上の販売店の例においては、ユーザと似た趣味や嗜好のユーザとは関連のない他人が購入した商品を知ることはできるが、その他人が友人であるかどうかは不明であるため、ユーザの友人の多くが購入した商品等を区別して知ることはできない。 On the other hand, in the above-mentioned examples of stores on the Internet, it is possible to know products purchased by other people who are not related to users who have similar hobbies and preferences, but it is unknown whether other people are friends. Therefore, it is impossible to distinguish and know the products purchased by many of the user's friends.
また、特許文献1に記載された技術も、従来技術ではユーザ自身の親しい友人達の中で人気のある番組や楽曲、商品等のコンテンツを知ることはできず、これらの情報を知るためには実際に会話したり、電子メールやインターネット上の掲示板等でのやり取り等、直接的な情報伝達により相手から伝えてもらわなければならなかった。このため、自分の親しい友人達の多くが好んで視聴している番組や楽曲や自分の親しい友人達の多くが購入した商品を自分だけが知らずにいるような状況が発生してしまうという問題があった。
In addition, the technology described in
ここで、最近では、インターネット等に代表される通信ネットワーク上において友人関係・知人関係が構築されたソーシャルネットワークサービスが存在し、ソーシャルネットワークサービス内では、“友人”、“友人の友人”、“友人の友人の友人”、“友人の友人の友人の友人”等といったように、自分(ユーザ)と相手(友人)との人間関係の距離を明確に把握することができる。したがって、この距離情報に基づいて番組や楽曲、商品等のコンテンツを推薦することができれば、高精度な情報の提供を実現することが考えられる。しかしながら、従来では上述のネットワークは利用されていない。 Here, recently, there is a social network service in which a friendship / acquaintance relationship is established on a communication network represented by the Internet, etc., and in the social network service, “friend”, “friend of friend”, “friend” It is possible to clearly grasp the distance of the human relationship between the user (user) and the other party (friend), such as “friends of friends” and “friends of friends of friends”. Therefore, if content such as a program, music, or product can be recommended based on the distance information, it is conceivable to provide highly accurate information. However, conventionally, the above-described network has not been used.
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであって、ユーザと相手との関係に基づいて、高精度にコンテンツの推薦順位を選定するための推薦順位選定装置及び推薦順位選定プログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above problems, and a recommendation rank selection device and a recommendation rank selection program for selecting a recommendation rank of content with high accuracy based on a relationship between a user and a partner. The purpose is to provide.
上記課題を解決するために、本件発明は、以下の特徴を有する課題を解決するための手段を採用している。 In order to solve the above problems, the present invention employs means for solving the problems having the following characteristics.
請求項1に記載された発明は、友人同士を結合して人間関係を構成するソーシャルネットワークを用いて、前記ソーシャルネットワークに接続されている所定の人物から情報を取得し、取得した情報によりコンテンツの推薦順位を選定する推薦順位選定装置において、前記所定の人物が前記コンテンツの重要度を算出するための重要度算出用情報を、ユーザの入力により取得し管理する重要度算出用情報取得管理部と、前記所定の人物から取得した重要度算出用情報と、予め設定される前記所定の人物に対する重み付け値とに基づいて、前記コンテンツの推薦順位を選定する推薦順位選定部とを有し、前記推薦順位選定部は、前記ソーシャルネットワークの構成情報を取得するネットワーク構成情報取得部と、前記ネットワーク構成情報取得部により得られる前記ソーシャルネットワークの構成情報から利用する友人を選択する友人情報選択部と、前記友人情報選択部により選択した友人毎における前記重要度算出用情報を取得する重要度算出用情報取得部と、前記友人情報選択部により選択した友人毎に重み付け値を設定する重み付け処理部と、前記友人毎の前記重要度算出用情報と、前記重み付け値とに基づいて推薦順位の算出を行う推薦順位算出部とを有し、前記重み付け処理部は、前記ソーシャルネットワーク上における前記友人と前記ユーザとの前記人間関係の距離に基づいて、前記友人に対する重み付けを設定することを特徴とする。 According to the first aspect of the present invention, information is acquired from a predetermined person connected to the social network using a social network that forms a human relationship by connecting friends, and content information is obtained from the acquired information. In the recommendation order selection device for selecting a recommendation order, an importance calculation information acquisition management unit that acquires and manages importance calculation information for the predetermined person to calculate the importance of the content by user input; , and the predetermined importance calculation information acquired from the person, based on the weighting value for the predetermined person to be preset, possess a recommendation order selection unit for selecting the recommendation order of the content, the recommended The rank selection unit includes a network configuration information acquisition unit that acquires configuration information of the social network, and the network configuration information acquisition. A friend information selection unit that selects a friend to be used from the configuration information of the social network obtained by: an importance calculation information acquisition unit that acquires the importance calculation information for each friend selected by the friend information selection unit; A recommendation rank calculation for calculating a recommendation rank based on a weighting processing section for setting a weight value for each friend selected by the friend information selection section, the importance calculation information for each friend, and the weight value. The weighting processing unit sets weighting for the friend based on a distance of the human relationship between the friend and the user on the social network .
請求項1記載の発明によれば、ユーザと相手(所定の人物)との関係に基づいて、高精度にコンテンツの推薦順位を選定することができる。また、ネットワーク上に構築されている友人関係・知人関係の情報に基づいて高精度に推薦順位の算出を行うことができる。これにより、自分の友人の多くが視聴したコンテンツ等の情報を取得することができる。更に、友人との人間関係の距離に基づいて、ユーザが所望するコンテンツを取得することができる。 According to the first aspect of the present invention, based on the relationship between the user and the other party (predetermined person), the content recommendation order can be selected with high accuracy. Also, it is possible to calculate the recommendation order with high accuracy based on the information about friendship / acquaintances built on the network. Thereby, information such as contents viewed by many of his / her friends can be acquired. Furthermore, the content desired by the user can be acquired based on the distance of the human relationship with the friend.
請求項2に記載された発明は、前記重要度算出用情報取得管理部は、前記ユーザが前記コンテンツに対して評価した評価情報を取得する評価取得部と、前記コンテンツに対する前記ユーザの操作内容を取得する操作内容取得部とを有することを特徴とする。
In the invention described in
請求項2記載の発明によれば、ユーザが設定したコンテンツに対する操作内容及び/又は評価情報を他の推薦順位選定装置に提供することができる。これにより、コンテンツにおける重要度の設定を高精度に行うことができる。 According to the second aspect of the present invention, the operation details and / or evaluation information for the content set by the user can be provided to another recommendation order selection device. Thereby, the importance in the content can be set with high accuracy.
請求項3に記載された発明は、前記推薦順位算出部は、前記友人毎の重要度算出情報における前記操作内容及び/又は前記評価情報に基づいて前記友人毎の前記コンテンツに対する重要度を算出することを特徴とする。
In the invention described in
請求項3記載の発明によれば、友人毎の前記コンテンツに対する重要度を取得することができる。これにより、より高精度にコンテンツの推薦順位を選定することができる。 According to the third aspect of the present invention, it is possible to acquire the importance of the content for each friend. Thereby, it is possible to select the recommendation order of contents with higher accuracy.
請求項4に記載された発明は、前記推薦順位算出部は、前記重要度を前記コンテンツ毎に合計して得られた値に基づいて、前記コンテンツを順位付けし、予め設定した順位のコンテンツの情報を出力することを特徴とする。
In the invention described in
請求項4記載の発明によれば、ユーザが必要とするコンテンツの情報のみを効率的にユーザに提示することができる。 According to the fourth aspect of the present invention, it is possible to efficiently present only the information on the content required by the user to the user.
請求項5に記載された発明は、コンピュータを、請求項1乃至請求項4の何れか1項に記載の推薦順位選定装置として機能させることを特徴とする推薦順位選定プログラムである。
The invention described in
請求項5記載の発明によれば、ユーザと相手(所定の人物)との関係に基づいて、高精度にコンテンツの推薦順位を選定することができる。また、ネットワーク上に構築されている友人関係・知人関係の情報に基づいて高精度に推薦順位の算出を行うことができる。これにより、自分の友人の多くが視聴したコンテンツ等の情報を取得することができる。また、友人との人間関係の距離に基づいて、ユーザが所望するコンテンツを取得することができる。更に、プログラムをインストールすることにより、容易に推薦順位選定処理を実現することができる。 According to the fifth aspect of the present invention, it is possible to select the content recommendation order with high accuracy based on the relationship between the user and the other party (predetermined person). Also, it is possible to calculate the recommendation order with high accuracy based on the information about friendship / acquaintances built on the network. Thereby, information such as contents viewed by many of his / her friends can be acquired. In addition, content desired by the user can be acquired based on the distance of the human relationship with the friend. Furthermore , the recommendation rank selection process can be easily realized by installing the program.
本発明によれば、ユーザと相手との関係に基づいて、高精度にコンテンツの推薦順位を選定することができる。 According to the present invention, it is possible to select a content recommendation order with high accuracy based on a relationship between a user and a partner.
以下に、上記のような特徴を有する本発明における推薦順位選定装置及び推薦順位選定プログラムを好適に実施した形態について、図面を用いて詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments in which a recommendation rank selection apparatus and a recommendation rank selection program according to the present invention having the above-described features are suitably implemented will be described in detail with reference to the drawings.
<実施例>
図1は、推薦順位選択システムの一構成例を示す図である。図1に示す推薦順位選択システム1は、1以上の推薦順位選定装置2−1〜2−nと、後述するソーシャルネットワークを管理する管理サーバ3とを有するよう構成されており、推薦順位選定装置2と、管理サーバ3とは、インターネット等に代表される通信ネットワーク4を介してデータの送受信が可能な状態で接続されている。
<Example>
FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of a recommendation order selection system. A recommendation
また、推薦順位選定装置2−1〜2−nは、重要度算出用取得管理部10と、推薦順位選定部20と、ネットワークインタフェース部30とを有するよう構成されている。
Further, the recommendation rank selection devices 2-1 to 2-n are configured to include an importance calculation
なお、上述するシステム構成においては、番組や楽曲等のコンテンツを推薦順位選定装置2−1〜2−nに提供するコンテンツサーバ等が設けられていてもよく、管理サーバ3がコンテンツの提供を行ってもよい。
In the system configuration described above, a content server or the like that provides content such as programs and music to the recommendation order selection devices 2-1 to 2-n may be provided, and the
ここで、推薦順位選定装置2において、重要度算出用取得管理部10は、ソーシャルネットワーク上の他のユーザが使用する他の推薦順位選定装置2が、コンテンツの推薦順位を選定するために必要な情報を取得・管理し、他の推薦順位選定装置2からの情報取得リクエストに応じて情報を出力する。
Here, in the recommendation
また、推薦順位選定部20は、コンテンツの推薦順位を選定し、ディスプレイ等を介してユーザに提示するか、録画装置等を用いて自動録画の指示等を出力する。なお、コンテンツの推薦順位の選定については、友人等の所定の人物とのソーシャルネットワークサービス内での距離、及び各友人における各コンテンツの重要度等により推薦順位を選定する。
Further, the recommendation
また、ネットワークインタフェース部30は、推薦順位選定部20及び重要度算出用情報取得管理部20の要求に応じて通信ネットワーク4を介して他の推薦順位選定装置2やソーシャルネットワークサービス全体を管理する管理サーバ3と通信を行い、情報のやり取りを行う。
Further, the
ここで、管理サーバ3は、ネットワーク上のあるカテゴリーや分野等に分類された社会・コミュニティにおけるソーシャルネットワークサービスを管理するためのものである。あるユーザがあるコミュニティに参加する場合には、管理サーバ3に所定の手続きを行い、所定の条件を満たせば、参加が認められる。また、参加が認められると、すでにソーシャルネットワークに参加している友人の紹介等の情報を登録する。管理サーバ3は、その友人情報に基づいてソーシャルネットワークを構成する。
Here, the
<ソーシャルネットワークの構成>
ここで、ソーシャルネットワークの構成について説明する。図2は、本実施例におけるソーシャルネットワークの一構成例を示す図である。図2に示すソーシャルネットワークは、一例として上述した推薦順位選定装置2を使用するユーザを中心としたソーシャルネットワークサービス内での人間関係(友人ネットワーク構成)の例を示したものである。
<Structure of social network>
Here, the configuration of the social network will be described. FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the social network in the present embodiment. The social network shown in FIG. 2 shows an example of a human relationship (friend network configuration) in a social network service centered on a user who uses the above-described recommendation
つまり、管理サーバ3に現在のネットワーク構成を要求することにより、そのソーシャルネットワークに接続可能な他人と、ユーザとの交友関係等とに基づいて設定された人間関係ネットワークを取得することになる。
That is, by requesting the current network configuration from the
具体的には、図2に示すように、ユーザにはA,B,Cの3人の直接の“友人”が存在し、友人Aを介してD及びEという2人の“友人の友人”が存在する、更にDを介してJ及びKという2人の“友人の友人の友人”が存在し、Jを介してX1,X2,X3という3人の“友人の友人の友人の友人”が存在する。 Specifically, as shown in FIG. 2, the user has three direct “friends” A, B, and C, and two “friends of friends” D and E through the friend A. Furthermore, there are two “friends of friends of friends” named J and K via D, and three “friends of friends of friends of friends” named X1, X2 and X3 via J. Exists.
このように、人間関係の「距離」だけに注目すれば、図2に示すように、ユーザには直接の「友人」がA〜Cの3人存在し、「友人の友人」がD〜Iの6人存在し、「友人の友人の友人」がJ〜Vの13人存在し、「友人の友人の友人の友人」がX1〜X35の35人存在していることになる。 Thus, if attention is paid only to the “distance” of the human relationship, as shown in FIG. 2, the user has three direct “friends” A to C, and “friends of friends” are D to I. There are 13 "friends of friends of friends" from J to V, and there are 35 "friends of friends of friends of friends" from X1 to X35.
つまり、自分(ユーザ)との関係を基準にしてソーシャルネットワークの関係における優先順位を設け、その基準によって各コンテンツの情報に重み付けを行い、推薦情報の順位を選定する。なお、図2に示すようなソーシャルネットワークは、一定時間毎、ある人物のソーシャルネットワークへの参加/不参加等の所定のタイミング等により常時更新されており、ソーシャルネットワークを管理する管理サーバ3等において、一元管理されているものとする。
That is, the priority order in the social network relationship is set based on the relationship with the user (user), the information of each content is weighted according to the criterion, and the order of the recommendation information is selected. In addition, the social network as shown in FIG. 2 is constantly updated at a predetermined time, for example, at a predetermined timing such as participation / non-participation of a certain person in the social network, and in the
ユーザは、推薦順位選定装置2のネットワークインタフェース部30により上述した管理サーバ3にアクセスすることで、ソーシャルネットワークの情報を取得することができる。
The user can acquire information on the social network by accessing the
次に、本実施例における推薦順位選定装置2の機能構成において、具体的に図を用いて説明する。なお、以下の説明では、ユーザに推薦するコンテンツの一例として番組を扱う場合に限定して説明するが、本発明におけるコンテンツはこれに限定されず、番組以外にも楽曲、商品、ゲーム等の多種のコンテンツであってもよい。
Next, the functional configuration of the recommendation
<重要度算出用取得管理部10>
まず、重要度算出用情報取得管理部10の機能構成について図を用いて説明する。図3は、重要度算出情報取得管理部の機能構成の一例を示す図である。図3に示す重要度算出情報取得管理部10は、ユーザインタフェース部101と、操作内容取得部102と、能動的評価取得部103と、重要度算出用情報管理部104とを有するよう構成されている。
<Importance calculation
First, the functional configuration of the importance calculation information
ユーザインタフェース部101は、ユーザからの録画予約操作や視聴中における操作、これから視聴する(もしくは視聴した)番組に関する能動的な評価情報等を受信する。また、ユーザインタフェース部101は、ユーザから入力された情報を操作内容取得部102及び能動的評価取得部103に出力する。
The
操作内容取得部102は、ユーザインタフェース部101から得られる情報からユーザによる録画予約や視聴における操作内容の情報を取得し、重要度算出用情報管理部104に出力する。また、能動的評価取得部103は、ユーザインタフェース部101を介してユーザが番組に対して行った能動的な評価内容を取得し、重要度算出用情報管理部104に出力する。
The operation
ここで、能動的な評価とは、例えば番組の放送前(もしくは視聴前)であれば、「この出演者とこの演出家ならば絶対に面白いに違いないので個人的に推薦する。」というような情報であったり、放送後であれば、「視聴したが非常に面白かったので個人的に推薦する」というものや、「視聴したが最高に素晴らしい番組だったので個人的に大推薦する。」というもの、「視聴したが非常につまらない番組だったので低い評価を与える。」というもの等である。なお、ユーザによる番組に対する評価の入力は、必ずしも必要な操作ではなく、各ユーザが積極的に他の友人ユーザに推薦したい場合に行うことができる。なお、上述した評価内容は、直接入力してもよく、予め設定された上述の内容から何れかを選択させるような選択画面を表示してユーザに選択させるようにしてもよい。 Here, the active evaluation is, for example, before the broadcast of the program (or before the viewing), such as “recommend personally because this performer and this director must be absolutely interesting”. If it is a lot of information, or after the broadcast, “I personally recommend it because I watched it was very interesting,” or “I highly recommended it because it was the best program I watched.” “It was a very boring program that I watched, so I gave a low rating.” Note that the user's input of the evaluation for the program is not necessarily a necessary operation, but can be performed when each user wants to actively recommend to other friend users. Note that the above-described evaluation contents may be directly input, or a selection screen for selecting any of the above-described contents set in advance may be displayed to allow the user to select.
重要度算出用情報管理部104は、操作内容取得部102から受け取った操作情報と、能動的評価取得部103から受け取った能動的評価付け操作情報とを管理する。ここで、重要度算出用情報管理部104にて管理される情報の一例について図を用いて説明する。図4は、重要度算出情報の一例を示す図である。
The importance calculation
図4に示すように、例えば、番組A,B,Cについて、操作内容取得部102から得られる情報として、積極的に録画予約をした場合や番組を視聴した場合等の情報を管理する。また、能動的評価取得部103から得られる情報として、番組放送前(もしくは視聴前)に個人的の推薦する場合や、視聴後に個人的に推薦する場合、視聴後に個人的に大推薦する場合、視聴後に個人的に低評価する場合等の情報を管理する。
As shown in FIG. 4, for example, information about programs A, B, and C is managed as information obtained from the operation
なお、重要度算出用情報管理部104にて管理される情報はこれに限定されず、また管理される情報の形態も番組毎に管理しているが、本発明においてはこれに限定されない。例えば、番組の視聴中において、途中で番組がつまらないため、番組の視聴を中止した場合や、番組が録画であって繰り返し視聴した場合等は、それらの情報について管理してもよい。
The information managed by the importance degree calculation
また、図4に示すような情報は、他の推薦順位選定装置2における推薦順位選定部20が、そのユーザに対する重要度算出用情報を取得したい場合に必要となる。つまり、他の推薦順位選定装置2から情報取得のリクエストがあった場合、重要度算出用情報管理部104は、ネットワークインタフェース部30から通信ネットワーク4を介して情報を送信する。
Also, the information as shown in FIG. 4 is necessary when the recommendation
<推薦順位選定部20>
次に、推薦順位選定部20の機能構成について図を用いて説明する。図5は、推薦順位選定部の機能構成の一例を示す図である。図5に示す推薦順位選定部20は、友人ネットワーク構成情報取得部201と、利用友人選択部202と、設定状況管理部203と、重み付け処理部204と、重要度算出用情報取得部205と、推薦順位算出部206とを有するよう構成されている。
<Recommendation
Next, the functional configuration of the recommendation
友人ネットワーク構成情報取得部201は、ネットワークインタフェース部30から通信ネットワーク4を介してソーシャルネットワークサービス全体を管理している管理サーバ3等と通信し、ユーザのソーシャルネットワークサービス内の友人ネットワーク構成(ソーシャルネットワークサービス内の人間関係)情報を取得する。また、友人ネットワーク構成情報取得部201は、取得したネットワーク構成情報を利用友人選択部202に出力する。
The friend network configuration
利用友人選択部202は、推薦順位を算出するうえで、友人ネットワークの中のどの友人(所定の人物)の情報を利用するかを設定する。このとき、利用友人選択部202は、設定状況管理部203からユーザによって予め設定されている設定内容、及び友人ネットワーク構成情報取得部201から得られる友人ネットワーク構成情報の両方の内容に基づいて設定を行うことができる。
The
例えば、利用友人選択部202において、設定状況管理部203から受け取った設定内容が“友人の友人の友人”までであり、また、友人ネットワーク構成情報取得部201から受け取った友人ネットワーク構成情報が上述した図2に示すソーシャルネットワーク構成であるすると、図2に示す友人ネットワーク構成から推薦順位算出に必要な友人(“友人”と、“友人の友人”と、“友人の友人の友人”)だけを抜き出した友人ネットワーク構成は、図6のようになる。
For example, in the use
図6に示す利用する友人ネットワーク構成の一例では、“ユーザの友人の友人の友人”としてA〜Vの計22人が選択されている。そのため、この友人から得られる情報により番組の推薦順位の選定が行われることになる。 In the example of the friend network configuration to be used shown in FIG. 6, a total of 22 people A to V are selected as “friends of the user's friends”. Therefore, the recommendation order of programs is selected based on information obtained from this friend.
なお、利用する友人の選択方法についてはこれに限定されず、例えば図6における友人A、D、K,Jのみを選定してもよく、また、ネットワークにおいて、“友人の友人”以外のA,K,Jのみを選定してもよい。また、予め所定のネットワーク範囲において、グループを設定しておき、そのグループ単位で利用するか否かを設定してもよい。 Note that the method of selecting a friend to be used is not limited to this. For example, only the friends A, D, K, and J in FIG. 6 may be selected. Only K and J may be selected. In addition, a group may be set in advance in a predetermined network range, and whether or not to use the group unit may be set.
利用友人選択部202は、選択された友人の情報を重要度算出用情報取得部205に出力する。
The use
重み付け処理部204は、設定状況管理部203から得られた推薦順位の算出に利用する各友人に対し、ユーザと各友人との友人ネットワーク上での距離等に応じて重み付け処理をするものである。ここで、重み付け処理部204における重み付けの例について図を用いて説明する。
The
図7は、重み付け値の設定の一例を示す図である。図7(a)〜(d)に示す例は、少なくとも本人(ユーザ)からのネットワーク距離と、ユーザにとの関係と、ユーザにとの関係に対する重み付け値が設定されている。 FIG. 7 is a diagram illustrating an example of setting a weighting value. In the example shown in FIGS. 7A to 7D, at least a network distance from the person (user), a relationship with the user, and a weighting value for the relationship with the user are set.
具体的に説明すると、図7(a)は、ユーザの直接の友人を重視して重み付けを設定した例を示すものである。つまり、直接の「友人」はユーザにとって重要な存在なので「友人」は重み付けを“5”とし、「友人の友人」は“2”とし、「友人の友人の友人」は“1”として、ユーザからの距離が遠くなるにしたがって重み付けを低く設定する。また、図7(b)は、ユーザからのネットワーク上の距離に基づいて“5”→“3”→“1”と比例させて重み付け値を設定した例を示しものである。また、図7(c)は、ユーザからの距離等に関係なく、一定した重み付け値の設定を行った例である。なお、図7(c)に示すような設定を行うことで、世間一般で広く流行している番組を探すことができる。 Specifically, FIG. 7A shows an example in which weighting is set with emphasis on the user's direct friend. In other words, since the direct “friend” is important for the user, the “friend” has a weight of “5”, the “friend of the friend” is “2”, and the “friend of the friend of the friend” is “1”. The weighting is set lower as the distance from is increased. FIG. 7B shows an example in which the weighting value is set in proportion to “5” → “3” → “1” based on the distance from the user on the network. FIG. 7C shows an example in which a constant weight value is set regardless of the distance from the user. It should be noted that by making settings as shown in FIG. 7C, it is possible to search for programs that are generally popular and popular.
更に、図7(d)は、友人(A,B,C)の中でも、“B”がユーザにとって一番の親友である場合や、“B”と近日中に会うような場合、又は他薦情報を取得する際にある分野においては“B”が友人の中で一番詳しい等の場合、友人の中でも友人Bを特に重み付けを大きく設定することができる。また同様に友人の友人(D,E,F,G,H,I)においても、例えば友人の友人(D,G,H)においては、友人の友人(E,F,I)よりも重み付けを大きくするような設定を行うことができる。 Further, FIG. 7D shows a case where “B” is the best friend of the user among friends (A, B, C), a case where “B” is met in the near future, or other recommended information. When “B” is the most detailed among the friends in a certain field when obtaining the “B”, the weight of the friend B among the friends can be set particularly large. Similarly, the friend of the friend (D, E, F, G, H, I), for example, the friend of the friend (D, G, H) is weighted more than the friend of the friend (E, F, I). It can be set to increase.
ユーザは、重み付け処理部204において、図7(a)〜(d)に示すような重み付けを行うことにより、様々な条件において、他薦情報を取得することができる。
The user can acquire other recommendation information under various conditions by performing weighting as shown in FIGS. 7A to 7D in the
なお、重み付け値の設定方法は、図7に示す内容に限定されない。どのようなポリシーで重み付けをするかは、設定状況管理部203からユーザによって予め設定された設定内容を受け取り、この設定内容に基づいて設定される。また、重み付け処理部204は、設定された重み付けの情報を推薦順位算出部206に出力する。
Note that the weighting setting method is not limited to the content shown in FIG. The policy to be weighted is set based on the setting contents received in advance by the user from the setting
設定状況管理部203は、上述したように推薦順位算出に利用する友人の範囲や、どのようなポリシーで重み付けを行うか等のユーザによって予め設定されている設定内容を管理し、利用友人選択部202、重み付け処理部204、及び後述する推薦順位算出部206に必要な情報を出力する。
As described above, the setting
また、重要度算出用情報取得部205は、利用友人決定部202から推薦順位算出にどの友人を利用するかの情報を受け取り、この情報にしたがってネットワークインタフェース部30から通信ネットワーク4を介して、必要な全て友人の推薦順位選定装置2と通信し、重要度算出用情報を取得する。なお、上述した管理サーバ3や他のサーバで、各推薦順位選定装置2−1〜2−nの重要度算出用情報を一元管理しているような場合には、それらのサーバから重要度算出用情報を取得する。また、重要度算出用情報取得部205は、取得した重要度算出用情報を推薦順位算出部206に出力する。
Also, the importance calculation
ここで、重要度算出用情報取得部205が、ユーザの友人のシステムから受け取り推薦順位算出部206に出力する情報は、上述した図4に示す情報となる。つまり、ユーザの友人が各番組に対して行った「録画予約」操作、「番組視聴」操作等の一般的な操作の情報、及び、ユーザの友人が各番組に対して行った能動的な評価付け操作の情報である。推薦順位算出部206は、利用友人選択部202において設定した友人毎に得られる各番組の重要度を重要度設定基準に基づいて決定する。
Here, the information that the importance calculation
なお、どのような重要度決定基準で重要度を決定するかは、設定状況管理部203内の設定内容を参照し推薦順位算出部206が設定する。ここで、重要度設定基準の例について図を用いて説明する。
It should be noted that the recommendation
図8は、重要度設定基準の一例を示す図である。なお、図8に示す重要度設定基準の設定内容は、操作時期と、各ユーザの操作内容と、操作内容に対応する重要度とからなる。ここで、図8(a)は、各人の能動的評価を重視した重要度の設定例を示しており、図8(b)は、各人の視聴動向を重視した重要度の設定例、つまり、各友人が番組を見たかどうかを重視した重要度の設定例を示している。なお、図8に示すように、各ユーザの操作に基づいて重要度の加算値及び減算値(加算及び減算を行わない場合は“0”)を設定する。 FIG. 8 is a diagram illustrating an example of importance setting criteria. Note that the setting content of the importance setting criteria shown in FIG. 8 includes an operation time, an operation content of each user, and an importance level corresponding to the operation content. Here, FIG. 8 (a) shows an example of setting importance that emphasizes each person's active evaluation, and FIG. 8 (b) shows an example of setting importance that emphasizes each person's viewing trend. That is, it shows an example of setting the importance with an emphasis on whether or not each friend has watched the program. As shown in FIG. 8, the importance addition value and subtraction value are set based on the operation of each user (“0” when addition and subtraction are not performed).
推薦情報順位算出部206は、重要度算出用情報取得部205から受け取ったユーザの友人による各番組に対する操作情報から上述にて説明したようにして設定した各友人にとっての各番組の重要度の値と、重み付け処理部204から受け取った各友人の重み付け値とから、推薦順位を算出する。ここで、推薦情報順位算出部206における推薦順位算出例について図を用いて説明する。
The recommendation information
図9は、各友人における重み付け値と重要度との関係の一例を示す図である。なお、図9では、番組1から番組5までの5つの番組について推薦順位を選定する例を示すが、本実施例において、番組数やコンテンツの内容についてはこれに限定されない。
FIG. 9 is a diagram illustrating an example of the relationship between the weighting value and importance of each friend. Although FIG. 9 shows an example in which the recommendation order is selected for five programs from
図9は、利用友人選択部202で設定される上述の図6に示すネットワーク構成に対応する各友人(personA〜V)において、推薦順位算出部206が重み付け処理部204から受け取った各友人の重み付け値と、各友人の操作内容等から設定された番組の重要度を示している。
FIG. 9 shows the weighting of each friend received by the recommendation
なお、図9に示す各友人の重み付け値は、図7(a)に示す重み付け値を採用した例を示している。また、図9に示す各番組の重要度は、番組1から番組5までの5つの番組に対して、各友人による各番組に対する操作情報から図8(a)に示したような重要度決定基準に基づき設定した友人毎の各番組の重要度の値を示している。
In addition, the weighting value of each friend shown in FIG. 9 shows an example in which the weighting value shown in FIG. The importance of each program shown in FIG. 9 is determined based on the operation information for each program by each friend for five programs from
ここで、図8(a)の場合、例えばpersonAの番組1について、積極的に録画予約操作をして(+1)、実際に番組を視聴した(+1)が、能動的な評価付け操作は行わなかった(0)場合、重要度の値は“1+1+0=2”と算出される。このようにして、各友人の各番組の重要度を設定する。
Here, in the case of FIG. 8A, for example, for the
図9の例の場合、personAはユーザにとって直接の友人であるので重み付け値は“5”であり、personAにとっての番組1の重要度の値は“2”であり、番組2の重要度の値は“5”であり、番組3の重要度の値は“1”であり、番組4の重要度の値は“3”であり、番組5の重要度の値は“5”である。
In the case of the example of FIG. 9, since person A is a direct friend to the user, the weight value is “5”, the importance value of
次に、推薦順位算出部206は、上述した友人に対する相手との距離による重み付け値と、各番組の重要度との乗算を行い(重み付け値×各番組の重要度)、算出した値から各番組毎の合計を算出する。
Next, the recommendation
ここで、図10は、図9に基づくユーザ本人における重要度の算出結果の一例を示す図である。図10において、結果として得られた合計値が大きいものは、ユーザの友人達の中で高い評価を得ている、あるいは、ユーザの友人達の多くに視聴されていると判断することができる。そのため、推薦順位算出部206は、この合計値に基づいて各番組をソートし、合計値が大きい順に推薦順位を選定する。図10の例の場合、5つの番組の推薦順位は合計値の大きい順に、番組2(178)→番組5(169)→番組4(128)→番組1(97)→番組3(82)となる。
Here, FIG. 10 is a diagram illustrating an example of the calculation result of the importance level of the user based on FIG. In FIG. 10, it can be determined that a result having a large total value has a high evaluation among the user's friends or is viewed by many of the user's friends. Therefore, the recommendation
以上のようにして得られた推薦順位を利用し、例えば放送前(もしくは視聴前)であれば、推薦順位が高く録画予約されていない番組は、自動的に録画予約をするように録画装置等に制御情報を出力することができる。また、放送後であれば、録画済みではあるが未視聴の番組を推薦順位にしたがってユーザに提示することで推薦することができる。なお、推薦順位算出部206は、順位付けされた番組のうち、例えば、第1位〜第3位までの番組、又は第5位の番組のみといったように、予め設定した順位のコンテンツの情報を出力してもよい。これにより、ユーザが必要とするコンテンツの情報のみを効率的にユーザに提示することができる。
Using the recommendation order obtained as described above, for example, before broadcasting (or before viewing), a recording device or the like that automatically reserves a recording for a program that has a high recommendation order and is not reserved for recording. Control information can be output. In addition, after the broadcast, it is possible to recommend a program that has been recorded but has not been viewed by presenting it to the user according to the recommendation order. In addition, the recommendation
上述したように、推薦順位選定装置2により、ユーザと相手との関係に基づいて、高精度にコンテンツの推薦順位を選定することができる。
As described above, the recommendation
<推薦順位選定プログラム>
ここで、本発明における推薦順位選定装置2は、上述した専用の装置構成等を用いて本発明における推薦順位選定処理を行うこともできるが、各構成における処理をコンピュータに実行させることができる実行プログラムを生成し、例えば、汎用のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等にそのプログラムをインストールすることにより、上述した推薦順位選定処理を実現することができる。
<Recommendation order selection program>
Here, the recommendation
<ハードウェア構成>
ここで、本発明における推薦順位選定処理が実行可能なコンピュータのハードウェア構成例について図を用いて説明する。図11は、本発明における推薦順位選定処理が実現可能なハードウェア構成の一例を示す図である。
<Hardware configuration>
Here, a hardware configuration example of a computer capable of executing the recommendation order selection processing according to the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration capable of realizing the recommendation order selection process according to the present invention.
図11におけるコンピュータ本体には、入力装置301と、出力装置301と、ドライブ装置303と、補助記憶装置304と、メモリ装置305と、各種制御を行うCPU(Central Processing Unit)306と、ネットワーク接続装置307とを有するよう構成され、これらはシステムバスBで相互に接続されている。
11 includes an
入力装置301は、ユーザが操作するキーボード及びマウス等のポインティングデバイスを有しており、ユーザからのプログラムの実行等、各種操作信号を入力する。出力装置302は、本発明における処理を行うためのコンピュータ本体を操作するのに必要な各種ウィンドウやデータ等を表示するディスプレイ(モニタ)を有し、CPU306が有する制御プログラムにより本発明における処理の実行経過や結果等を表示することができる。
The
ここで、本発明において、コンピュータ本体にインストールされる実行プログラムは、例えば、CD−ROM等の記録媒体308等により提供される。プログラムを記録した記録媒体308は、ドライブ装置303にセット可能であり、記録媒体308に含まれる実行プログラムが、記録媒体308からドライブ装置303を介して補助記憶装置304にインストールされる。
Here, in the present invention, the execution program installed in the computer main body is provided by, for example, a
また、ドライブ装置303は、本発明に係る推薦順位選定プログラムを記録媒体308に記録することができる。これにより、その記録媒体308を用いて、他の複数のコンピュータに容易にインストールすることができ、容易に推薦順位選定処理を実現することができる。
Further, the
補助記憶装置304は、ハードディスク等のストレージ手段であり、本発明における実行プログラムや、コンピュータに設けられた制御プログラム等を蓄積し必要に応じて入出力を行うことができる。また、補助記憶装置304は、上述した重要度算出用情報管理部104や設定状況管理部203において管理される各種情報等を蓄積する蓄積手段として用いることもできる。
The
CPU306は、OS(Operating System)等の制御プログラム、及びメモリ装置305により読み出され格納されている実行プログラムに基づいて、各種演算や各ハードウェア構成部とのデータの入出力等、コンピュータ全体の処理を制御して、推薦順位選定処理における各処理を実現することができる。また、プログラムの実行中に必要な各種情報等は、補助記憶装置304から取得することができ、また格納することもできる。
Based on a control program such as an OS (Operating System) and an execution program read and stored by the
ネットワーク接続装置307は、電話回線やLANケーブル等の通信ネットワーク等と接続することにより、実行プログラムを通信ネットワークに接続されている他の端末等から取得したり、プログラムを実行することで得られた実行結果又は本発明における実行プログラムを他の端末等に提供することができる。
The
上述したようなハードウェア構成により、特別な装置構成を必要とせず、低コストで上述した推薦順位選定処理を実現することができる。また、プログラムをインストールすることにより、容易に推薦順位選定処理を実現することができる。 With the hardware configuration described above, the above-described recommendation order selection process can be realized at a low cost without requiring a special device configuration. Also, the recommendation rank selection process can be easily realized by installing the program.
<推薦順位選定処理手順>
次に、実行プログラムにおける推薦順位選定処理手順についてフローチャートを用いて説明する。なお、後述する処理手順では、推薦するコンテンツの一例として番組を例に説明するが、本発明においてはこの限りではない。また、ユーザが番組の視聴に基づく操作内容と、ユーザが能動的に評価した評価内容とが重要度算出用情報として、すでに管理されているものとする。
<Recommendation order selection procedure>
Next, a recommendation order selection processing procedure in the execution program will be described using a flowchart. In the processing procedure described later, a program is described as an example of recommended content. However, the present invention is not limited to this. Further, it is assumed that the operation content based on the viewing of the program by the user and the evaluation content actively evaluated by the user are already managed as the importance calculation information.
図12は、本発明における推薦順位選定処理手順を示すフローチャートである。なお、まず、現在のソーシャルネットワーク構成情報を取得する(S01)。なお、ネットワーク構成情報の取得については、例えば、ネットワーク構成を管理する管理サーバ等に要求を行うことにより取得することができる。次に、S01にて取得したネットワーク構成から、どの友人までを利用対象とするかを判断して利用する友人を選択する(S02)。 FIG. 12 is a flowchart showing a recommendation order selection processing procedure in the present invention. First, the current social network configuration information is acquired (S01). The network configuration information can be acquired by making a request to, for example, a management server that manages the network configuration. Next, from the network configuration acquired in S01, it is determined which friend is to be used and a friend to be used is selected (S02).
次に、S02にて選択された友人に対して、その相手(所定の人物、友人)との距離に基づく重み付け値を設定する(S03)。また、S02にて選択された友人に対して利用する各友人における各番組の重要度を算出するための重要度情報を取得する(S04)。 Next, a weighting value based on the distance to the friend (predetermined person, friend) selected for the friend selected in S02 is set (S03). Also, importance level information for calculating the importance level of each program for each friend used for the friend selected in S02 is acquired (S04).
次に、S03にて設定された重み付け値と、S04にて得られる各友人からの各番組の重要度とに基づいて、各友人の各番組に対する重要度を算出し、番組毎に合計を算出する(S05)。また、算出された合計値に基づいて番組を降順にソート(並べ替え)し(S06)、選定された番組の推薦順位について上位から予め設定された順位までの番組を推薦番組としてディスプレイ等に提示する(S07)。 Next, based on the weighting value set in S03 and the importance of each program from each friend obtained in S04, the importance for each program of each friend is calculated, and the total is calculated for each program. (S05). Further, the programs are sorted (sorted) in descending order based on the calculated total value (S06), and the programs from the top to the preset order with respect to the recommended order of the selected program are presented as a recommended program on a display or the like. (S07).
上述したように、推薦順位選定処理手順により、ユーザと相手(所定の人物)との関係に基づいて、高精度にコンテンツの推薦順位を選定することができる。また、プログラムをインストールすることにより、容易に推薦順位選定処理を実現することができる。 As described above, according to the recommendation order selection processing procedure, the recommendation order of contents can be selected with high accuracy based on the relationship between the user and the other party (predetermined person). Also, the recommendation rank selection process can be easily realized by installing the program.
上述したように本発明によれば、ユーザと相手との関係に基づいて、高精度にコンテンツの推薦順位を選定することができる。具体的には、ソーシャルネットワークシステムにおける人間関係の距離に基づいて、高精度にコンテンツの推薦順位を選定することができる。ソーシャルネットワークサービス内での自分と友人との距離と、各友人にとってのコンテンツの重要度とから、ユーザ本人にとっての重要度を算出し、算出された重要度によりユーザにコンテンツを推薦することによって、自分の友人達の間で人気のあるコンテンツが自動的にユーザに対して推薦される。また、自分の友人達の間で人気のある番組を自動的に録画しておく等の処理を行うことができる。 As described above, according to the present invention, it is possible to select a content recommendation order with high accuracy based on the relationship between a user and a partner. Specifically, the recommendation order of contents can be selected with high accuracy based on the distance between human relationships in the social network system. By calculating the importance for the user from the distance between himself / herself within the social network service and the importance of the content for each friend, and recommending the content to the user based on the calculated importance, Popular content among your friends is automatically recommended to users. In addition, it is possible to perform processing such as automatically recording a popular program among friends.
以上本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形、変更が可能である。 The preferred embodiments of the present invention have been described in detail above, but the present invention is not limited to such specific embodiments, and various modifications, within the scope of the gist of the present invention described in the claims, It can be changed.
1 推薦順位選定システム
2 推薦順位選定装置
3 管理サーバ
4 通信ネットワーク
10 重要度算出用情報取得管理部
20 推薦順位選定部
30 ネットワークインタフェース部
101 ユーザインタフェース部
102 操作内容取得部
103 能動的評価取得部
105 重要度算出用情報管理部
201 友人ネットワーク構成情報取得部
202 利用友人選択部
203 設定状況管理部
204 重み付け処理部
205 重要度算出用情報取得部
206 推薦順位算出部
301 入力装置
302 出力装置
303 ドライブ装置
304 補助記憶装置
305 メモリ装置
306 CPU
307 ネットワーク接続装置
308 記録媒体
DESCRIPTION OF
307
Claims (5)
前記所定の人物が前記コンテンツの重要度を算出するための重要度算出用情報を、ユーザの入力により取得し管理する重要度算出用情報取得管理部と、
前記所定の人物から取得した重要度算出用情報と、予め設定される前記所定の人物に対する重み付け値とに基づいて、前記コンテンツの推薦順位を選定する推薦順位選定部とを有し、
前記推薦順位選定部は、
前記ソーシャルネットワークの構成情報を取得するネットワーク構成情報取得部と、
前記ネットワーク構成情報取得部により得られる前記ソーシャルネットワークの構成情報から利用する友人を選択する友人情報選択部と、
前記友人情報選択部により選択した友人毎における前記重要度算出用情報を取得する重要度算出用情報取得部と、
前記友人情報選択部により選択した友人毎に重み付け値を設定する重み付け処理部と、
前記友人毎の前記重要度算出用情報と、前記重み付け値とに基づいて推薦順位の算出を行う推薦順位算出部とを有し、
前記重み付け処理部は、
前記ソーシャルネットワーク上における前記友人と前記ユーザとの前記人間関係の距離に基づいて、前記友人に対する重み付けを設定することを特徴とする推薦順位選定装置。 In a recommendation rank selection device that acquires information from a predetermined person connected to the social network using a social network that forms a human relationship by combining friends, and selects a recommendation rank of content based on the acquired information ,
An importance calculation information acquisition management unit that acquires and manages importance calculation information for the predetermined person to calculate the importance of the content by a user input;
Wherein the acquired importance degree calculation information from the predetermined person, on the basis of the weighting value for the predetermined person to be preset, possess a recommendation order selection unit for selecting the recommendation order of the content,
The recommendation order selection unit includes:
A network configuration information acquisition unit for acquiring configuration information of the social network;
A friend information selection unit that selects a friend to use from the configuration information of the social network obtained by the network configuration information acquisition unit;
An importance calculation information acquisition unit for acquiring the importance calculation information for each friend selected by the friend information selection unit;
A weighting processing unit for setting a weighting value for each friend selected by the friend information selection unit;
A recommendation rank calculation unit that calculates a recommendation rank based on the importance calculation information for each friend and the weighting value;
The weighting processing unit
A recommendation order selection device , wherein weighting is set for the friend based on a distance of the human relationship between the friend and the user on the social network .
前記ユーザが前記コンテンツに対して評価した評価情報を取得する評価取得部と、
前記コンテンツに対する前記ユーザの操作内容を取得する操作内容取得部とを有することを特徴とする請求項1に記載の推薦順位選定装置。 The importance calculation information acquisition management unit
An evaluation acquisition unit for acquiring evaluation information evaluated by the user for the content;
The recommendation order selection apparatus according to claim 1, further comprising an operation content acquisition unit configured to acquire an operation content of the user with respect to the content.
前記友人毎の重要度算出情報における前記操作内容及び/又は前記評価情報に基づいて前記友人毎の前記コンテンツに対する重要度を算出することを特徴とする請求項2に記載の推薦順位選定装置。 The recommendation order calculation unit includes:
The recommendation rank selection device according to claim 2, wherein the importance for the content for each friend is calculated based on the operation content and / or the evaluation information in the importance calculation information for each friend.
前記重要度を前記コンテンツ毎に合計して得られた値に基づいて、前記コンテンツを順位付けし、予め設定した順位のコンテンツの情報を出力することを特徴とする請求項3に記載の推薦順位選定装置。 The recommendation order calculation unit includes:
4. The recommendation order according to claim 3 , wherein the contents are ranked based on a value obtained by summing the importance for each content, and information of contents having a preset order is output. Selection device.
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