JP4938781B2 - 情報提示装置、情報提示方法、情報提示プログラム及び集積回路 - Google Patents

Description

本発明は、視聴履歴その他のプロファイル情報等に基づきユーザにとって有益な情報を提示する情報提示装置であって、特に、その提示方法に関する。

近年、情報提示装置の一例である携帯型音楽プレーヤ等において、記憶容量の増大に伴いコンテンツが大量に記憶されており、ユーザにとって、おびただしい数のコンテンツの中から視聴すべき適切なコンテンツを選出するのが難しくなっている。
この問題に対し、特許文献１には、複数ユーザそれぞれについての、複数のユーザに係る視聴履歴等のユーザプロファイルを収集し、ユーザプロファイル間で相当数合致したコンテンツを提示する技術が開示されている。
特表２００５−５１３６８８号公報

しかしながら、前記特許文献１の従来技術では、複数のユーザが共によく再生しているという一の観点から絞り込まれたコンテンツが提示されるに過ぎない。このように提示されたコンテンツは、ユーザにとって新鮮味に欠け、話題喚起に繋がらないため、視聴すべきコンテンツについて適切に提示されているとは言い難い。
上記の問題に鑑み、本発明は、ユーザにとり有益な、ユーザ間の話題喚起に繋がるコンテンツ等の情報について、ユーザにとって把握容易に提示する情報提示装置を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明は、複数の利用者がそれぞれ保持する複数のデータの関係を提示する情報提示装置であって、第１利用者が保持しそれぞれ第１属性及び第２属性が付加された複数のデータから構成される第１情報群と、第２利用者が保持しそれぞれ第１属性及び第２属性を有する複数のデータから構成される第２情報群とを少なくとも取得する取得手段と、第１属性としての複数の値のそれぞれについて、同一の当該値が第１属性として付加されたデータを、前記第１及び第２情報群それぞれから抽出して第１及び第２部分群を生成する生成手段と、第１属性として同一の値が付加されたデータに係る第１部分群と第２部分群とを組とした各組について、前記第１部分群に含まれるデータと、前記第２部分群に含まれるデータとの間において、付加された第２属性の重複度合を算出する算出手段と、全ての組について算出された複数の重複度合の提示順序を、各組の第１部分群と第２部分群に含まれるデータ数に基づいて決定する決定手段と、決定された提示順序に従って、算出された複数の重複度合を並べて提示する提示手段とを備える。

本発明の情報提示装置は、上述の構成を備えることにより、前記各組について算出された重複度合を並べて提示するので、第１及び第２情報群の関連性について、複数の観点を切り口としてユーザにとって把握容易に一覧的に提示することができる。
また、前記提示手段は、各組について、第１部分群と第２部分群との積集合と、第１又は第２部分群と前記積集合との差集合とのいずれかを選択する集合選択部と、前記提示順序に従い、選択した集合が他の集合と識別容易に差別化されるよう重複度合いを並べて表示する表示部とを含むこととしてもよい。

この構成によれば、前記重複度合に基づいて、積集合又は差集合を選択するので、重複度合が所定値以上であるというほぼ嗜好の似ているユーザ間で、一方のユーザが知らないデータを推薦したり、嗜好がほとんど異なるユーザ間で、双方に共通の趣味のデータを推薦するなど、ユーザ間の話題喚起に繋がるデータを推薦することができる。
また、前記集合選択部は、前記積集合の要素数と、前記和集合の要素数との比が所定値以上である場合に前記差集合を選択することとしてもよい。

この構成によれば、前記比が所定値以上であるというほぼ嗜好の似ているユーザに関して、一方のユーザの知らないデータを選択することにより、ユーザ間の話題喚起に繋がるデータを推薦することができる。
また、前記集合選択部は、前記積集合の要素数と前記和集合の要素数との比が所定値未満である場合に、前記積集合を選択することとしてもよい。

この構成によれば、前記比が所定値未満であるという嗜好がほとんど異なるユーザ間で、双方に嗜好が共通するデータを推薦するなどユーザ間の話題喚起に繋がるデータを推薦することができる。
また、前記決定手段は、前記提示順序を、各組に係る第１部分群と第２部分群との和集合の要素数に関し降順とすることとしてもよい。

この構成によれば、前記和集合の要素数の大きいものから降順に提示するので、嗜好がおおよそ共通していると推定される観点から絞り込んで順番に重複度合が提示されることから、ユーザ間の話題喚起に繋がる可能性を高めることができる。
また、前記決定手段は、前記提示順序を、各組に係る重複度合の大きさに関し降順とすることとしてもよい。

この構成によれば、より重複度合の大きいものから順に提示するので、嗜好が一致していると推定される観点から絞り込んで順番に重複度合を提示されることから、ユーザ間の話題喚起に繋がる可能性を高めることができる。
また、前記算出手段は、更に、前記第１情報群に含まれるデータと、前記第２情報群に含まれるデータとの間において、付加された第１属性の重複度合を算出し、前記提示手段は、更に、第１属性の重複度合を可視化して提示することとしてもよい。

また、前記提示手段は、切替指示を受け付けており、前記切替指示を受信した場合に、第１属性に係る重複度合の提示と、前記第１属性に係る重複度合の提示内容を詳細化した、第２属性に係る複数の重複度合の提示とを切り替えることとしてもよい。
また、前記提示手段は、切替指示を受け付けており、前記切替指示を受信した場合に、第１属性に係る重複度合の提示と、前記第１属性に係る重複度合の提示内容を詳細化した、第１属性に係る重複度合及び第２属性に係る複数の重複度合を並べた提示とを切り替えることとしてもよい。

また、前記提示手段は、前記重複度合が所定値以上である場合に、第１情報群又は第２情報群と、第１及び第２情報群の積集合との差集合を選択し、選択した集合が他の集合と識別容易に差別化されるよう重複度合を表示することとしてもよい。
また、前記提示手段は、前記重複度合が所定値未満である場合に、第１及び第２情報群の積集合を選択し、選択した集合が他の集合と識別容易に差別化されるよう重複度合を表示することとしてもよい。

この構成によれば、第１属性値について重複度合を可視化し、その第１属性値を共通に持つデータ情報に関し複数の第２属性値についても重複度合を可視化するので、属性について、第１属性を上位階層とし、第２属性を、第１階層を詳細化した下位階層とする階層構造として管理することができる。
また、前記提示手段は、算出した第１属性の重複度合と、算出した各組に係る第２属性の重複度合とを並べて表示することとしてもよい。

この構成によれば、第１属性値に係る重複度合と、第２属性値に係る重複度合を、一覧的に把握できるようユーザに対して提示することができる。
また、前記第１属性は、データが属するグループを示すグループＩＤであり、前記第２属性は、データを識別するデータＩＤであることとしてもよい。
また、前記第１属性は、データが属するグループを示すグループＩＤであり、前記第２属性は、前記第１属性とは別のグループＩＤであることとしてもよい。

この構成によれば、データをグループ化し、そのグループ及びデータそれぞれを簡単に識別することができる。
また、第１及び第２属性は、第１属性を上位階層とし、第２属性を下位階層とするツリー構造を構成し、第２属性が取り得る値は、第１属性の内容に対応して予め定められていることとしてもよい。

この構成によれば、第１及び第２属性値についての設定を階層構造化し、ユーザにとって把握容易にすることができる。
また、前記提示手段は、重複度合を、第１部分群と第２部分群との関係を示すベン図を表示することにより可視化することとしてもよい。
この構成によれば、前記第１及び第２集合の関係を分かり易くユーザに提示することができる。

また、前記データは、コンテンツであってもよい。
この構成によれば、コンテンツから構成される第１及び第２情報群の関連性について、複数の観点を切り口としてユーザにとって把握容易に一覧的に提示することができる。
また、前記データは、ログ情報であってもよい。
この構成によれば、ログ情報から構成される第１及び第２情報群の関連性について、複数の観点を切り口としてユーザにとって把握容易に一覧的に提示することができる。

また、前記情報提示装置は、更に、取得した前記第１情報群及び前記第２情報群の重複度合を算出する重複度合算出手段と、算出された前記重複度合に基づいて、前記第１情報群及び前記第２情報群の重なりである重複集合と、前記第１情報群又は前記第２情報群から前記重複集合を除く非重複集合とのいずれかを選択する集合選択手段と、選択された集合に含まれるデータ情報を選出する情報選出手段とを備えることとしてもよい。

この構成によれば、前記重複度合に基づいて、重複集合又は非重複集合を選択するので、重複度合が所定値以上であるというほぼ嗜好の似ているユーザ間で、一方のユーザが知らないデータを推薦したり、嗜好がほとんど異なるユーザ間で、双方に共通の趣味のデータを推薦するなど、ユーザ間の話題喚起に繋がるデータを推薦することができる。
また、前記集合選択手段は、前記重複度合が所定値以上である場合に、前記非重複集合を選択することとしてもよい。

この構成によれば、前記重複度合が所定値以上であるというほぼ嗜好の似ているユーザに関して、一方のユーザの知らないデータを選択することにより、ユーザ間の話題喚起に繋がるデータを推薦することができる。
また、前記集合選択手段は、前記重複度合が所定値未満である場合に、前記重複集合を選択することとしてもよい。

この構成によれば、前記重複度合が所定値未満であるという嗜好がほとんど異なるユーザ間で、双方に嗜好が共通するデータを推薦するなどユーザ間の話題喚起に繋がるデータを推薦することができる。
また、前記重複度合算出手段は、前記第１情報群及び前記第２情報群の少なくとも一方に含まれるデータ情報の数を示す第１数を算出し、前記重複集合に含まれるデータ情報の数を示す第２数を算出し、第１数に対する第２数の比率を、前記重複度合として算出することとしてもよい。

この構成によれば、重複度合として、前記第１数と前記第２数の比率という指標に基づいて、推薦するデータを選出することができる。
また、前記データ情報は、データを識別するデータＩＤと、データが属するグループを示すグループＩＤとを含み、前記取得手段は、更に、複数のデータ情報からなる第３情報群と、複数のデータ情報からなる第４情報群とを取得して、データ情報に含まれるグループＩＤの値それぞれについて、前記第３情報群から前記値を持つグループＩＤを含むデータ情報を抽出することにより第１情報群を生成し、前記第４情報群から当該値を持つグループＩＤを含むデータ情報を抽出することにより第２情報群を生成し、前記重複度合算出手段は、更に、グループＩＤの値それぞれについての第１情報群と第２情報群の重複度合を算出し、前記集合選択手段は、更に、グループＩＤの値に対応する重複度合の大きいものから順に、グループＩＤを１以上選出し、選出したグループＩＤに対応する重複度合に基づいて、当該グループＩＤの値に係る第１情報群と第２情報群の重なりである重複集合と、第１情報群と第２情報群から当該重複集合を除く非重複集合とのいずれかを選択し、前記情報選出手段は、前記集合選択手段により順に選択された集合に含まれるデータ情報を選出することとしてもよい。

この構成によれば、データを推薦する順序をグループＩＤ毎に算出された重複度合に基づき詳細化することができ、よりユーザ間の話題喚起に繋がるデータから先に推薦することができる。
本発明の情報提示方法は、複数の利用者がそれぞれ保持する複数のデータの関係を提示する情報提示装置に用いられる情報提示方法であって、第１利用者が保持しそれぞれ第１属性及び第２属性が付加された複数のデータから構成される第１情報群と、第２利用者が保持しそれぞれ第１属性及び第２属性を有する複数のデータから構成される第２情報群とを少なくとも取得する取得ステップと、第１属性としての複数の値のそれぞれについて、同一の当該値が第１属性として付加されたデータを、前記第１及び第２情報群それぞれから抽出して第１及び第２部分群を生成する生成ステップと、第１属性として同一の値が付加されたデータに係る第１部分群と第２部分群とを組とした各組について、前記第１部分群に含まれるデータと、前記第２部分群に含まれるデータとの間において、付加された第２属性の重複度合を算出する算出手段と、全ての組について算出された複数の重複度合の提示順序を、各組の第１部分群と第２部分群に含まれるデータ数に基づいて決定する決定ステップと、決定された提示順序に従って、算出された複数の重複度合を並べて提示する提示ステップとを含む。

本発明の情報提示プログラムは、複数の利用者がそれぞれ保持する複数のデータの関係を提示する情報提示装置に用いられる情報提示プログラムであって、第１利用者が保持しそれぞれ第１属性及び第２属性が付加された複数のデータから構成される第１情報群と、第２利用者が保持しそれぞれ第１属性及び第２属性を有する複数のデータから構成される第２情報群とを少なくとも取得する取得ステップと、第１属性としての複数の値のそれぞれについて、同一の当該値が第１属性として付加されたデータを、前記第１及び第２情報群それぞれから抽出して第１及び第２部分群を生成する生成ステップと、第１属性として同一の値が付加されたデータに係る第１部分群と第２部分群とを組とした各組について、前記第１部分群に含まれるデータと、前記第２部分群に含まれるデータとの間において、付加された第２属性の重複度合を算出する算出手段と、全ての組について算出された複数の重複度合の提示順序を、各組の第１部分群と第２部分群に含まれるデータ数に基づいて決定する決定ステップと、決定された提示順序に従って、算出された複数の重複度合を並べて提示する提示ステップとの各ステップをコンピュータに実行させる。

本発明の集積回路は、複数の利用者がそれぞれ保持する複数のデータの関係を提示する情報提示装置に用いられる集積回路であって、第１利用者が保持しそれぞれ第１属性及び第２属性が付加された複数のデータから構成される第１情報群と、第２利用者が保持しそれぞれ第１属性及び第２属性を有する複数のデータから構成される第２情報群とを少なくとも取得する取得手段と、第１属性としての複数の値のそれぞれについて、同一の当該値が第１属性として付加されたデータを、前記第１及び第２情報群それぞれから抽出して第１及び第２部分群を生成する生成手段と、第１属性として同一の値が付加されたデータに係る第１部分群と第２部分群とを組とした各組について、前記第１部分群に含まれるデータと、前記第２部分群に含まれるデータとの間において、付加された第２属性の重複度合を算出する算出手段と、全ての組について算出された複数の重複度合の提示順序を、各組の第１部分群と第２部分群に含まれるデータ数に基づいて決定する決定手段と、決定された提示順序に従って、算出された複数の重複度合を並べて提示する提示手段とを備える。

この構成によれば、前記各組について算出された重複度合を並べて提示するので、第１及び第２情報群の関連性について、複数の観点を切り口としてユーザにとって把握容易に一覧的に提示することができる。

本発明の一実施形態に係るコンテンツ推薦システムは、複数のコンテンツを記憶している複数のプレーヤ端末と、コンテンツ推薦装置とから構成され、コンテンツ推薦装置が、プレーヤ端末それぞれから、視聴履歴などのユーザプロファイルを取得し、取得したユーザプロファイルに基づいて、プレーヤ端末のユーザ間の話題を喚起するコンテンツを選出して、推薦するものである。

また、ユーザプロファイル相互の関係を、ＵＩ（Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を用いて表示することで一見して把握容易にするものである。
ここで、話題を喚起するコンテンツとは、ユーザが、非常に興味を持つ、ユーザにとって気になるコンテンツである。
例えば、複数のユーザが、歌手Ｈの歌っている楽曲のほとんどを聞いたことがある場合を想定する。この場合に、ユーザＡのみが聞いたことのある歌手Ｈの歌っている楽曲Ｃがあることが分かれば、ユーザＡ以外のユーザは、歌手Ｈが歌っている楽曲のほとんどを知っているにも関わらず、まだ聞いたことのない楽曲Ｃについて、大変興味を持つ。ユーザＡ以外のユーザは、楽曲Ｃの視聴を望み、またユーザＡに対し、楽曲Ｃの感想を求めることとなる。ユーザＡは、他のユーザに対し楽曲Ｃを聞いたときの感想等を話す。即ち、楽曲Ｃが推薦されることによって、ユーザ間の話題が喚起されることになる。

以下、本発明の実施の形態について、図を用いて説明する。

１．実施の形態１
１．１．構成
本発明の実施の形態１に係るコンテンツ推薦システムは、図１に示すように、コンテンツ推薦装置１と、ユーザＡが所有するプレーヤ端末２と、ユーザＢが所有するプレーヤ端末３とを含んで構成される。

コンテンツ推薦装置１は、プレーヤ端末２、プレーヤ端末３から、赤外線通信を用いて視聴履歴等のユーザプロファイルを取得し、話題を喚起するコンテンツを選出し、ディスプレイ等に提示する。
１．１．１．プレーヤ端末２、プレーヤ端末３
プレーヤ端末２は、コンテンツを再生するためのポータブルプレーヤであり、図２に示すように、制御部２０１、コンテンツ再生部２０２、記憶部２０３、音声出力部２０４、表示部２０５、赤外線通信部２０６、ネットワーク通信部２０７とを含んで構成される。

プレーヤ端末２は、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクユニット、ディスプレイユニット、キーパッド、赤外線通信デバイス、ネットワークアダプタ、スピーカなどから構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＯＭ又は前記ハードディスクユニットには、コンピュータプログラムが記憶されており、前記コンピュータプログラムがＲＡＭ上に読み出され、前記マイクロプロセッサが前記コンピュータプログラムに従って動作することにより、プレーヤ端末２は、その機能を達成する。

記憶部２０３は、具体的には、大容量のハードディスクユニットであり、複数のコンテンツ、視聴履歴表、購入履歴表を記憶している。
コンテンツのそれぞれは、一例として、音楽データであり、コンテンツには、他のコンテンツと区別できるようコンテンツＩＤが付され、曲名、曲調、歌唱しているアーチスト名、アーチストジャンルなどの属性について、コンテンツ制作者が予め定めた属性値が付されている。

ここで、曲名は、コンテンツが再生されることにより出力される音楽に付された曲名である。
曲調は、音楽の曲調を識別するための識別情報であり、例えば、バラード調の音楽には２、ロック調の音楽には１、ジャズ調の音楽には３、演歌調の音楽には４というように値が割り振られている。

アーチスト名は、音楽を演奏又は歌を歌唱しているアーチストの氏名である。
アーチストジャンルは、アーチストを分類するために便宜的に割り振られた値であり、例えば、アーチストが日本人でありポップスを歌唱する割合が多い場合はＪＰＯＰＳを示す１、アーチストが日本人以外である場合には、洋楽を示す２、アーチストが演歌歌手である場合には演歌を示す３などの値が割り振られる。

視聴履歴表は、再生されたコンテンツの履歴を示す。
プレーヤ端末２は、視聴履歴表として、図３に示す視聴履歴表１１を記憶している。
視聴履歴表１１は、１以上の視聴履歴情報を含んでおり、各視聴履歴情報は、コンテンツＩＤと、複数の属性に分類された属性値と、再生回数とを含む。
本実施形態では、前述の複数の属性は、曲名と、曲調と、アーチスト名と、アーチストジャンルであり、前述したコンテンツに付されている属性と同じものである。

例えば、図３の視聴履歴表１１に含まれる一の視聴履歴情報は、コンテンツＩＤが「０１」であるコンテンツについて、属性「曲名」については属性値として「あなた」を含み、属性「曲調」については、属性値として「２」を含み、属性「アーチスト名」については、属性値として「浜田まゆみ」を含み、属性「アーチストジャンル」については、属性値として「１」を含む。

また、プレーヤ端末２は、視聴履歴表１１に、既に視聴履歴情報が記録されたコンテンツを、再び再生した場合には、前記コンテンツに係る視聴履歴情報の再生回数を１増やす。
購入履歴表については、後述する。
コンテンツ再生部２０２は、具体的には音楽データの再生を行う集積回路である。コンテンツ再生部２０２は、記憶部２０３に記憶されているコンテンツのうち、制御部２０１によって指示されたものを再生し、音声信号を音声出力部２０４に出力する。

コンテンツ再生部２０２は、コンテンツが動画である場合には、再生した映像信号を、ディスプレイである表示部２０５に対し出力する。
音声出力部２０４は、具体的にはスピーカであり、コンテンツ再生部２０２から受け付けた音声信号に基づく音声を外部へ出力する。
表示部２０５は、具体的にはディスプレイであり、コンテンツ再生部２０２から受け付けた映像信号に基づく映像を表示する。

入力部２０８は、ユーザが、プレーヤ端末２に対し指示を与えるために用いるキーパッドであり、押下されたキーに対応する指示を、制御部２０１に対して出力する。
赤外線通信部２０６は、赤外線通信を行う赤外線通信デバイスであり、コンテンツ推薦装置１、プレーヤ端末３と通信を行う。
ネットワーク通信部２０７は、ネットワークを用いて通信を行う通信デバイスである。例えば、ネットワークを介してコンテンツを購入するような場合に用いられる。

制御部２０１は、入力部２０８から受け付けるユーザ指示に従って、プレーヤ端末２の全体動作を制御する。
また、制御部２０１は、赤外線通信部２０６を介して、コンテンツ推薦装置１から送信指示を受け付けて、前記送信指示に従い、視聴履歴表１１を、コンテンツ推薦装置１に対して送信する。

プレーヤ端末３は、コンテンツを再生するポータブルプレーヤであり、プレーヤ端末２と同様の構成を備える。
プレーヤ端末３は、視聴履歴表として、図４に示す視聴履歴表１２を記憶しているものとし、コンテンツ推薦装置１からの送信指示に従って、コンテンツ推薦装置１に対して視聴履歴表１２を出力する。

１．１．２．コンテンツ推薦装置１
コンテンツ推薦装置１は、ディスプレイを備えたテレビ受像機であり、図５に示すように、複数プロファイル取得部１０１、プロファイル共有関係把握部１０２、コンテンツ選択基準記憶部１０３、コンテンツ選択基準判定部１０４、コンテンツ選択部１０５、選択コンテンツ提示部１０６を含んで構成される。

コンテンツ推薦装置１は、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクユニット、ディスプレイユニット、キーパッド、赤外線通信デバイスなどから構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＯＭ又は前記ハードディスクユニットには、コンピュータプログラムが記憶されており、前記コンピュータプログラムは前記ＲＡＭ上に読み出され、前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムに従って動作することにより、コンテンツ推薦装置１は、その機能を達成する。

複数プロファイル取得部１０１は、赤外線通信デバイスを含み、赤外線通信等によって、複数のプレーヤ端末それぞれから、ユーザプロファイルを取得する。
本実施形態では、複数プロファイル取得部１０１は、プレーヤ端末２から、ユーザプロファイルとして視聴履歴表１１を取得し、プレーヤ端末３からユーザプロファイルとして視聴履歴表１２を取得するものとする。

プロファイル共有関係把握部１０２は、複数プロファイル取得部１０１により取得された複数のユーザプロファイルに基づき、それらユーザプロファイル同士の共有関係を把握する。
プロファイル共有関係把握部１０２は、前記共有関係を把握するための指標として、後述する共有度合Ｓを算出する。

プロファイル共有関係把握部１０２は、算出した共有度合Ｓを、コンテンツ選択基準判定部１０４に対して出力する。
ここで、前記共有関係の把握に関して、図６のベン図を用いて説明する。
集合Ａは、視聴履歴表１１のコンテンツＩＤを要素とする集合であり、集合Ａ＝｛０１，０２，０３，０４，０５，０６，０７，０８，０９，１０，１１，１２，１３，１４，１５，１６｝のように表す。

集合Ｂは、視聴履歴表１２のコンテンツＩＤを要素とする集合であり、集合Ｂ＝｛０１，０２，０３，０４，０５，０６，０７，０８，０９，１０，１１，１２，１３，１７，１８｝のように表す。
視聴履歴表１１と視聴履歴表１２に共通に含まれる、即ち共有されているコンテンツＩＤの集合は、集合Ａと集合Ｂの積集合（Ａ＆Ｂ）であり、（Ａ＆Ｂ）＝｛０１，０２，０３，０４，０５，０６，０７，０８，０９，１０，１１，１２，１３｝のように表す。

また、視聴履歴表１１と、視聴履歴表１２の少なくとも一方に含まれる、即ち、プレーヤ端末１と、プレーヤ端末２の少なくとも一方で再生されたことのある曲は、集合Ａと集合Ｂの和集合（Ａ｜Ｂ）であり、（Ａ｜Ｂ）＝｛０１，０２，０３，０４，０５，０６，０７，０８，０９，１０，１１，１２，１３，１４，１５，１６，１７，１８｝のように表す。

プロファイル共有関係把握部１０２は、共有関係を把握するために、具体的には、図７に示すような、和集合リストと、積集合リストを生成する。
プロファイル共有関係把握部１０２は、実際には、共有関係を把握するために、共有度合Ｓを算出する。共有度合Ｓは、積集合（Ａ＆Ｂ）の要素数と、和集合（Ａ｜Ｂ）の要素数との比であり、下式により示される。

Ｓ ＝ （Ａ＆Ｂ）の要素数 ／ （Ａ｜Ｂ）の要素数
本実施形態においては、Ｓが所定値（例えば０．７）以上である場合には、集合Ａのうち集合（Ａ＆Ｂ）を除く部分集合（集合（Ａ−（Ａ＆Ｂ））と表す。）及び集合（Ｂ−（Ａ＆Ｂ））に含まれるコンテンツＩＤに係るコンテンツを推薦する。これにより、ユーザＡとユーザＢとの間で、話題が喚起される。

本実施形態では、簡単のため、ユーザを、ユーザＡとユーザＢの２人とし、視聴履歴表に含まれるコンテンツＩＤを数十個程度のオーダーとしているが、ユーザの数が数百人、コンテンツＩＤの数が数千などのオーダーとなれば、さらに、本発明の効果は、明確になる。
例えば、コンテンツ推薦装置１が、１０００人のユーザについての視聴履歴表を取得し、１０００個の視聴履歴表についての和集合には、１００００個のコンテンツＩＤが含まれ、積集合には９９９９個のコンテンツＩＤが含まれているとする。また、和集合に含まれかつ積集合に含まれていないコンテンツＩＤが、１であり、ユーザＺに係る視聴履歴表にのみ含まれているものとする。

この場合、コンテンツＩＤの値が１であるコンテンツを視聴したことがあるのは、ユーザＺのみであり、ユーザＺ以外の９９９人のユーザは、ＩＤが１であるコンテンツがどのようなものであるか推測するなど非常に興味を抱き、ユーザ間でＩＤが１であるコンテンツについて、話が弾むこととなる。
コンテンツ選択基準記憶部１０３は、プロファイルの共有関係に応じたコンテンツ選択基準を１以上記憶する。コンテンツ選択基準は、共有度合Ｓに基づき、話題喚起に繋がるコンテンツを選択するための基準である。

コンテンツ選択基準は、例えば、図８のフローチャートにより示される。
プロファイル共有関係把握部１０２により算出された共有度合Ｓについて、共有度合Ｓが所定値（例えば０．７）以上ならば（ステップＳ１０１：ＹＥＳ）、共有されていないコンテンツＩＤを含む部分集合（集合Ａ−集合（Ａ＆Ｂ）、集合Ｂ−集合（Ａ＆Ｂ））からコンテンツＩＤを選出し（ステップＳ１０２）、共有度合Ｓが所定値未満の場合（ステップＳ１０１：ＮＯ）、共有されている、即ち集合（Ａ＆Ｂ）に含まれるコンテンツＩＤを選出する（ステップＳ１０４）。

コンテンツ選択基準判定部１０４は、プロファイル共有関係把握部１０２により把握された共有関係とコンテンツ選択基準記憶部１０３により記憶されたコンテンツ選択基準に基づき、コンテンツを選択するためのコンテンツ選択基準を判定する。
共有度合Ｓが、所定値以上である場合、集合（Ａ＆Ｂ）に含まれないコンテンツＩＤを選出するようコンテンツ選択部１０５に通知し、共有度合Ｓが０である場合、他の属性を用いるようプロファイル共有関係把握部１０２に通知し、共有度合Ｓが、０より大きく所定値未満である場合、集合（Ａ＆Ｂ）に含まれるコンテンツＩＤを選出するよう、コンテンツ選択部１０５に通知する。

コンテンツ選択部１０５は、コンテンツ選択基準判定部１０４により判定された基準に基づきコンテンツＩＤを選出し、選択コンテンツ提示部１０６に対して出力する。
コンテンツ選択部１０５は、コンテンツ選択基準判定部１０４から、集合（Ａ＆Ｂ）からコンテンツＩＤを選出するよう指示された場合、集合（Ａ＆Ｂ）からコンテンツＩＤ（例えば、１４、１５、１６、１７、１８）を選出し、集合（Ａ＆Ｂ）に含まれないコンテンツＩＤを選出するよう指示された場合、集合（Ａ＆Ｂ）に含まれないコンテンツＩＤを選出する。

選択コンテンツ提示部１０６は、ディスプレイを含み、コンテンツ選択部１０５により指定されたコンテンツに関する情報を提示する。
ここで、選択されたコンテンツに合わせて、採用されたコンテンツ選択基準を表示してもよい。 また、採用されたコンテンツ選択基準毎にカテゴライズして、採用されたコンテンツに合わせて、そのコンテンツ選択基準を表示してもよい。

１．２．動作
コンテンツ推薦システムの動作について、図９を用いて説明する。
ユーザＡは、コンテンツ推薦装置１に対し、リモコン等を用いて、コンテンツ推薦指示を入力する。
コンテンツ推薦装置１は、ユーザＡが所有するプレーヤ端末２と、ユーザＢが所有するプレーヤ端末３とに対し、ユーザプロファイル要求を送信する。

プレーヤ端末２は、ユーザプロファイル要求を受信し、ユーザプロファイルとして、視聴履歴表１１をコンテンツ推薦装置１に対して送信する。
同様に、プレーヤ端末３は、ユーザプロファイル要求を受信し、ユーザプロファイルとして、視聴履歴表１２をコンテンツ推薦装置１に対して送信する。
コンテンツ推薦装置１の、複数プロファイル取得部１０１は、プレーヤ端末２から視聴履歴表１１を取得し、プレーヤ端末３から視聴履歴表１２を取得する（ステップＳ３０１）。

次に、プロファイル共有関係把握部１０２は、上述したように、視聴履歴表１１及び視聴履歴表１２に基づき、ユーザプロファイル同士の共有関係を把握するため、共有度合Ｓを算出する。（ステップＳ３０２）。
コンテンツ選択基準判定部１０４は、コンテンツ選択基準記憶部１０３からコンテンツ選択基準を読み出し、共有度合Ｓが、前記コンテンツ選択基準のいずれの範囲に属するかを判定する（ステップＳ３０３）。

ステップＳ３０３の詳細は、上述した図８のフローチャートで示される。
これにより、例えば、集合Ａのうち、集合（Ａ＆Ｂ）を除いた部分を示す集合（Ａ−（Ａ＆Ｂ））を推薦すると判断する。
コンテンツ選択部１０５は、集合（Ａ−（Ａ＆Ｂ））に属する要素であるコンテンツＩＤを選出し、選択コンテンツ提示部１０６に対し出力する（ステップＳ３０４）。

選択コンテンツ提示部１０６は、コンテンツ選択部１０５から受け付けたコンテンツＩＤに係るコンテンツを提示する（ステップＳ３０５）。

２．実施の形態２
実施の形態１においては、コンテンツＩＤのみを用いて共有関係の把握を行っていたが、実施の形態２においては、属性を考慮して共有関係の把握を行う。

２．１．構成
プレーヤ端末２は、視聴履歴表１１に代えて図１０に示す視聴履歴表１３を保持しており、プレーヤ端末３は視聴履歴表１２に代えて図１１に示す視聴履歴表１４を保持しているものとする。 属性値「浜田まゆみ」と、属性値「歌田ひかり」のそれぞれについて、実施の形態１と同様の処理を行う。

実施の形態２におけるプロファイル共有関係把握部１０２は、属性「アーチスト名」に含まれるそれぞれの属性値について、共有関係の把握を行う。
属性値「浜田まゆみ」については、実施の形態１で説明したのと同じ結果となる。
すなわち、プロファイル共有関係把握部１０２は、属性値「浜田まゆみ」に関し、共有度合Ｓ＝０．７２を算出する。

プロファイル共有関係把握部１０２は、属性値「歌田ひかり」についても、実施の形態１と同様の方法により共有関係の把握を行う。
属性「アーチスト名」について属性値「歌田ひかり」を持つコンテンツについてのベン図は、図１２のようになる。
ここで、集合Ａは、視聴履歴表１３における属性値「歌田ひかり」を持つコンテンツのコンテンツＩＤの集合であり、Ａ＝｛３０，３１，３２，３３，３４，３５｝と表す。 集合Ｂは、視聴履歴表１４における属性値「歌田ひかり」を持つコンテンツのコンテンツＩＤの集合であり、Ｂ＝｛３０，３６，３７，３８，３９，４０｝と表す。

また、積集合（Ａ＆Ｂ）、和集合（Ａ｜Ｂ）は、それぞれ、
積集合（Ａ＆Ｂ）＝｛３０｝
和集合（Ａ｜Ｂ）＝｛３０，３１，３２，３３，３４，３５，３６，３７，３８，３９，４０｝
と表す。

プロファイル共有関係把握部１０２は、共有度合Ｓとして、Ｓ＝ １／１１ ＝ ０．０９を算出する。
プロファイル共有関係把握部１０２は、属性値と共有度合Ｓとを、図１３に示すような共有表として記録しておく。
コンテンツ選択基準記憶部１０３は、プロファイルの共有関係に応じたコンテンツ選択基準を記憶している。

例えば、コンテンツ選択基準は、図８を用いて説明済みのコンテンツ選択基準であり、前記共有表における最も共有度合Ｓが大きい属性値について、前記コンテンツ選択基準が適用される。
コンテンツ選択基準判定部１０４は、前記共有表における最も共有度合Ｓが大きい属性値について、図８を用いて説明済みの前記コンテンツ選択基準に従い、コンテンツ選択基準の判定を行う。

２．２．動作
本実施の形態のコンテンツ推薦システムの動作について、図１４を用いて説明する。

ユーザＡは、コンテンツ推薦装置１に対し、リモコン等を用いて、コンテンツ推薦指示を入力する。
コンテンツ推薦装置１は、ユーザＡが所有するプレーヤ端末２と、ユーザＢが所有するプレーヤ端末３とに対し、ユーザプロファイル要求を送信する。
プレーヤ端末２は、ユーザプロファイル要求を受信し、ユーザプロファイルとして、視聴履歴表１３をコンテンツ推薦装置１に対して送信する。

同様に、プレーヤ端末３は、ユーザプロファイル要求を受信し、ユーザプロファイルとして、視聴履歴表１４をコンテンツ推薦装置１に対して送信する。
コンテンツ推薦装置１の、複数プロファイル取得部１０１は、プレーヤ端末２から視聴履歴表１３を取得し、プレーヤ端末３から視聴履歴表１４を取得する。
プロファイル共有関係把握部１０２は、複数のユーザの視聴履歴にある属性のうち１の属性値を選択する。ここで、選択した属性は「アーチスト名」であり、属性値は、「浜田まゆみ」であるとする（ステップＳ４０１）。

プロファイル共有関係把握部１０２は、属性値「浜田まゆみ」についての、コンテンツＩＤの和集合（Ａ｜Ｂ）を生成する（ステップＳ４０２）。
プロファイル共有関係把握部１０２は、属性値「浜田まゆみ」についての、コンテンツＩＤの和集合（Ａ＆Ｂ）を生成する（ステップＳ４０３）。
プロファイル共有関係把握部１０２は、「浜田まゆみ」について、共有度合Ｓを算出する（ステップＳ４０４）。

次に、属性「アーチスト名」に属する全ての属性値について、ステップＳ４０１からステップＳ４０４までの処理を行ったか否かを判定し（ステップＳ４０５）、処理を行っていない場合（ステップＳ４０５：ＮＯ）、ステップＳ４０１に戻る。
このとき、ステップＳ４０１では、プロファイル共有関係把握部１０２は、属性値として「歌田ひかり」を取得し、属性値「歌田ひかり」についてステップＳ４０２〜ステップＳ４０４を、実行する。

ステップＳ４０５において、選択した属性に含まれる全ての属性値について、処理した場合には（ステップＳ４０５：ＹＥＳ）、各属性値について算出した共有度合Ｓのうち、最大の値を持つ属性値を選出し（ステップＳ４０６）、属性値と共有度合Ｓとを対応づけて記憶しておく（ステップＳ４０７）。
本実施形態では、属性値「浜田まゆみ」についてのＳは、０．７２であり、属性値「歌田ひかり」についてのＳは０．０９であるので、ステップＳ４０６においては、属性値「浜田まゆみ」が選択される。

コンテンツ選択基準判定部１０４は、前記コンテンツ選択基準に従い、属性値「浜田まゆみ」について、共有度合Ｓ（０．７２）は、所定値以上であるので、属性値「浜田まゆみ」を持つコンテンツのうち、共有されていないコンテンツＩＤを選択すると判定する。
コンテンツ選択部１０５は、コンテンツ選択基準判定部１０４において判定された選択基準に従い、共有されていない、即ち、図６に示す属性値「浜田まゆみ」で、集合（（Ａ｜Ｂ）−（Ａ＆Ｂ））に含まれるコンテンツＩＤ（１４、１５、１６、１７、１８）を選択し、選択したコンテンツＩＤをコンテンツ提示部１０６に対して送信する。

選択コンテンツ提示部１０６は、コンテンツ選択部１０５から受け付けたコンテンツＩＤに係るコンテンツを提示する。
なお、本実施形態においては、属性として「アーチスト名」を選び処理することとしていたが、これに限らず、他の属性に着目し、他の属性について、同様の処理を行ってもよい。

例えば、属性「曲調ＩＤ」に関し、属性値「１（ロック調）」を持つコンテンツＩＤの集合、及び属性値「２（バラード調）」のそれぞれについて、共有度合Ｓを算出することとしてもよい。
また、ステップＳ４０６において、共有度合Ｓが最大である属性値を選出し、ステップＳ４０７において、その属性値と、共有度合Ｓとを記憶することとしているが、これに限らない。例えば、共有度合Ｓの大きい属性値から順番に選出し、その選出された属性値それぞれについて、上述したステップＳ１０１からステップＳ１０４までの処理を行うことによって、共有されていないコンテンツＩＤを含む部分集合からコンテンツＩＤを選出するか又は共有されている部分集合に含まれるコンテンツＩＤを選出することとしてもよい。

３．実施の形態３
実施の形態２においては、複数の視聴履歴表を用いて共有関係を把握するために、視聴履歴表における複数の属性の中から、ある属性を選出し、選出した属性中の各属性値について、共有度合Ｓを算出していた。これに対し、実施形態３においては、視聴履歴表における複数の属性のうち、２種類以上の属性についても、同様に属性に含まれる属性値について、共有度合Ｓを算出することとしている。

３．１．構成
本実施の形態のプロファイル共有関係把握部１０２は、実施の形態２で行っていた、属性「アーチスト名」における属性値「浜田まゆみ」「歌田ひかり」のそれぞれについての共有度合Ｓの算出に加え、属性値「曲調」における属性値「２（バラード調）」、「１（ロック調）」のそれぞれについても、共有度合Ｓを算出する。

視聴履歴表１３及び視聴履歴表１４とから、属性「曲調」の属性値「２（バラード調）」についてのベン図は図１５のように概念的に表すことができ、属性「曲調」の属性値「１（ロック調）」についてのベン図は図１６のように概念的に表すことができる。
プロファイル共有関係把握部１０２は、視聴履歴表１３及び視聴履歴表１４に基づき、図１７（ａ）に示すように、属性「曲調」の属性値「バラード調」について、和集合リストと積集合リストを生成し、図１７（ｂ）に示すように、属性「曲調」の属性値「ロック調」について、和集合リストと積集合リストを生成し、図１７（ａ）、図１７（ｂ）のそれぞれについて、共有度合Ｓを算出する。

属性「曲調」の属性値「バラード調」についてのＳは、Ｓ＝０．７１となり、属性「曲調」の属性値「ロック調」についてのＳは、Ｓ＝０．１７となる。
プロファイル共有関係把握部１０２は、全ての属性におけるそれぞれの属性値について、共有度合Ｓを算出し、図１３に示したものと同様の共有表を生成する。
コンテンツ選択基準記憶部１０３は、プロファイルの共有関係に応じたコンテンツ選択基準を記憶している。

例えば、コンテンツ選択基準は、図８を用いて説明済みのコンテンツ選択基準であり、前記共有表において共有度合Ｓが所定値より大きい属性値全てについて、前記コンテンツ選択基準は適用される。
コンテンツ選択基準判定部１０４は、前記共有表における共有度合Ｓが所定値より大きい属性値全てについて、共有度合Ｓの大きい属性値から順に、図８を用いて説明済みの前記コンテンツ選択基準に従い、コンテンツ選択基準の判定を行う。

コンテンツ選択部１０５は、コンテンツ選択基準判定部１０４により判定された基準に基づきコンテンツＩＤを選出し、選択コンテンツ提示部１０６に対して出力する。
ここで、コンテンツＩＤが複数選択された場合には、視聴履歴表に記録されている、当該コンテンツＩＤに対応する再生回数の多いものから、順に選出することとするが、これに限定されるものではない。

選択コンテンツ提示部１０６は、コンテンツ選択部１０５により選択されたコンテンツを提示する。ここで、選択されたコンテンツに合わせて、採用されたコンテンツ選択基準を表示してもよい。また、採用されたコンテンツ選択基準毎にカテゴライズして、採用されたコンテンツに合わせて、そのコンテンツ選択基準を表示してもよい。
尚、実施の形態３においては、１つの属性や１つの属性値に基づいてプロファイル共有関係を把握し、コンテンツ選択基準を判定するとしているが、複数の属性や複数の属性値を組み合わせてもよい。

３．２．動作
ここで、プロファイル共有関係把握部１０２が実行する共有関係の把握について、図１８を用いて説明する。

まず、プロファイル共有関係把握部１０２は、複数のユーザの視聴履歴表から１つの属性を取得する（ステップＳ５０１）。
次に、ステップＳ５０１で取得された属性に属する属性値のうちから１つの属性値を取得する（ステップＳ５０２）。
次に、ステップＳ５０２で取得された属性値について、複数のユーザの視聴履歴表にあるコンテンツＩＤの和集合を算出する（ステップＳ５０３）。

次に、ステップＳ５０２で取得された属性値について、複数のユーザの視聴履歴表にあるコンテンツＩＤの積集合を算出する（ステップＳ５０４）。
次に、ステップＳ５０２で取得された属性値において、ステップＳ５０３で算出された和集合に対するステップＳ５０４で算出された積集合の比率である共有度合Ｓを算出する（ステップＳ５０５）。

次に、全ての属性値においてステップＳ５０２〜Ｓ５０５の処理が為されたか判定し、為されていない場合はステップＳ５０２に戻り、為されている場合はステップＳ５０７に進む（ステップＳ５０６）。
次に、全ての属性においてステップＳ５０１〜Ｓ５０６の処理がなされたか判定し、なされていない場合はステップＳ５０１に戻り、為されている場合はステップＳ５０８に進む（ステップＳ５０７）。

次に、ステップＳ５０１〜Ｓ５０７で算出された和集合に対する積集合の比率の値が所定値以上である属性値を取得する（ステップＳ５０８）。
次に、ステップＳ５０８で取得された属性値が持つ和集合に対する積集合の比率の値の大きい順にステップＳ５０８で取得された属性値を並べ、対応する和集合に対する積集合の比率の値を付与して共有表として記憶する（ステップＳ５０９）。

４．実施の形態４
上述の実施の形態では、コンテンツ推薦装置１は、プレーヤ端末２及びプレーヤ端末３のそれぞれからユーザプロファイルを１つずつ取得していたが、本実施の形態では、それぞれのプレーヤ端末から、複数のユーザプロファイルを取得する。

コンテンツ推薦装置１は、プレーヤ端末２から、視聴履歴表１１と、図１９（ａ）に示すネット購入履歴表１５の、２つユーザプロファイルを取得する。
また、コンテンツ推薦装置１は、プレーヤ端末３から、視聴履歴表１２と、図１９（ｂ）に示すネット購入履歴表１６の、２つのユーザプロファイルを取得する。
ネット購入履歴表１５は、プレーヤ端末２のユーザが、ネットワークを介して購入しダウンロードしたコンテンツの情報であり、コンテンツＩＤと、属性として、曲名、曲調、アーチスト名、アーチストジャンルを含む。属性は、視聴履歴表における属性と同様である。

例えば、ネット購入履歴表１５には、コンテンツＩＤが０１であり、属性「曲名」の属性値が「あなた」であり、属性「曲調」の属性値が「バラード調」であり、属性「アーチスト名」の属性値が「浜田まゆみ」であり、属性「アーチストジャンル」の属性値が「ＪＰＯＰ」であるコンテンツを購入したことが記録されている。
ネット購入履歴表１６については、ネット購入履歴表１５と同様であるので、説明は省略する。

共有関係の把握は、視聴履歴表１１と、ネット購入履歴表１５とを足し合わせた表を用いて行う。
この場合の共有関係は、図２０に示すベン図で表すことができる。
集合Ａは、視聴履歴表１１と、ネット購入履歴表１５の少なくとも一方に含まれるコンテンツＩＤを要素としており、Ａ＝｛０１，０２，０３，０４，０５，０６，０７，０８，０９，１０，１１，１２，１３，１４，１５，１６，２０，２１｝のように表す。

集合Ｂは、視聴履歴表１２と、ネット購入履歴表１６の少なくとも一方に含まれるコンテンツＩＤを要素としており、Ｂ＝｛０１，０２，０３，０４，０５，０６，０７，０８，０９，１０，１１，１２，１３，１７，１８，２０，２２｝のように表す。
集合Ａ及び集合Ｂについて、和集合（Ａ｜Ｂ）、積集合（Ａ＆Ｂ）を生成し、共有度合Ｓを算出する手順等、以後の処理は、上述の実施の形態で既に説明済みであるので説明は省略する。

選択コンテンツ提示部１０６は、コンテンツ選択部１０５により選択されたコンテンツを提示する。ここで、選択されたコンテンツに合わせて、採用されたコンテンツ選択基準を表示してもよい。また、採用されたコンテンツ選択基準毎にカテゴライズして、採用されたコンテンツに合わせて、そのコンテンツ選択基準を表示してもよい。
尚、上記の実施の形態において、ユーザプロファイルは、ユーザが直接入力したものであってもよいし、コンテンツの視聴履歴以外の行動履歴や購買履歴から取得した情報であってもよい。

尚、上記の実施の形態においては、１つの属性や１つの属性値に基づいてプロファイル共有関係を把握し、コンテンツ選択基準を判定するとしているが、複数の属性や複数の属性値に基づいていてもよい。

５．実施の形態５
これまで説明してきた実施の形態においては、共有度合Ｓが所定値以上である場合には、非共有の部分集合に含まれるコンテンツＩＤを推薦することとしていた。

本実施の形態においては、前記非共有の部分集合に含まれるコンテンツＩＤを推薦する場合に、その推薦する順序を詳細に決定するために、当該非共有の部分集合について、さらに、他の属性を含めた共有関係の把握を行う。

５．１．概念
本実施の形態の概念について、図２１のベン図を例に説明する。

集合Ａは、視聴履歴表１３に基づく、コンテンツＩＤの集合であり、集合Ｂは、視聴履歴表１４に基づくコンテンツＩＤの集合である。
ここで、上述の実施形態に示したように、プロファイル共有関係把握部１０２は、視聴履歴表１３及び１４に含まれる属性「アーチスト名」と、属性「曲調」とのそれぞれについて、各属性に含まれる全ての属性値に係る共有度合Ｓ１を算出する。
具体的には、属性が「アーチスト名」には属性値「浜田まゆみ」「歌田ひかり」が含まれ、属性「曲調」には「ロック調」「バラード調」が含まれているので、４つの属性値「浜田まゆみ」「歌田ひかり」「ロック調」「バラード調」それぞれに係る共有度合Ｓ１を算出することになる。

共有度合Ｓ１は、属性値「浜田まゆみ」についてはＳ１＝０．７２、属性値「歌田ひかり」についてはＳ１＝０．０９、属性値「バラード調」については、Ｓ１＝０．７１、属性値「ロック調」については、Ｓ１＝０．１７であるとする。
コンテンツ選択基準判定部１０４は、Ｓ１が最大であり、かつ所定値以上である属性値「浜田まゆみ」を選択し、非共有の部分集合である集合（Ａ−（Ａ＆Ｂ））のうち属性値が「浜田まゆみ」であるものと、非共有の部分集合である集合（Ｂ−（Ａ＆Ｂ））のうち属性値が「浜田まゆみ」であるものとの和集合を選出すると判定し、コンテンツ選択部１０５が、｛１４，１５，１６，１８，１９｝を選出する。
ここでコンテンツ選択部１０５が、選出した｛１４，１５，１６，１８，１９｝の５つのコンテンツＩＤの中で、どのコンテンツＩＤから順に選出するかを決定するために、選出された非共有の部分集合に対し、更に、属性「曲調」による判定を行う。

具体的には、属性「アーチスト名」の属性値が「浜田まゆみ」かつ属性「曲調」の属性値が「バラード調」であるコンテンツＩＤの集合と、属性「アーチスト名」の属性値が「浜田まゆみ」かつ属性「曲調」の属性値が「ロック調」であるコンテンツＩＤの集合のそれぞれについて、共有度合Ｓ２を算出する。次に、共有度合Ｓ２が最大である集合から順に集合を選出し、選出された集合に含まれるコンテンツＩＤを推薦する。

更に、推薦順序を詳細に決める場合には、新たな属性を判定に加えることになる。
例えば、図示していないが、属性「プロデューサー名」の属性値「プロデューサ１」「プロデューサ２」を判定に加える。
以上のように、属性を判定対象として加えていくことにより、コンテンツＩＤの推薦順序をより、話題の喚起に成りやすい順にすることができる。

５．２．動作
本実施の形態におけるコンテンツ選択基準の判断の処理手順について、図２２に示すフローチャートを用いて説明する。

ここで、コンテンツ推薦装置１は、プレーヤ端末２から視聴履歴表１３を取得し、プレーヤ端末３から視聴履歴表１４を取得しているものとする。
プロファイル共有関係把握部１０２は、視聴履歴表１３、視聴履歴表１４に含まれる属性のうち一の属性を取得する（ステップＳ７０１）。
一の属性は、例えば、視聴履歴表に含まれる属性からランダムに選出する。ここでは、「アーチスト名」を選出したものとする。

プロファイル共有関係把握部１０２は、前記属性に含まれ、前記視聴履歴表に記載されている属性値のうち、一の属性値を取得する。ここでは、「浜田まゆみ」を選出したものとする（ステップＳ７０２）。
プロファイル共有関係把握部１０２は、取得した前記属性値について、視聴履歴表に基づく和集合を算出する（ステップＳ７０３）。

ここでは、例えば、属性「アーチスト名」の属性値「浜田まゆみ」についての和集合を算出することになる。
次に、プロファイル共有関係把握部１０２は、前記属性に含まれる属性値について、視聴履歴表に基づく積集合を算出する（ステップＳ７０４）。
例えば、属性「アーチスト名」の属性値「浜田まゆみ」についての積集合を算出することになる。

次に、プロファイル共有関係把握部１０２は、前記属性値に関する共有度合であるＳ１を算出する（ステップＳ７０５）。
例えば、属性「アーチスト名」の属性値「浜田まゆみ」についての共有度合Ｓ１を算出することになる。
次に、全ての属性値を取得済みか否かを判定する（ステップＳ７０６）。

本例では、属性「アーチスト名」については、「浜田まゆみ」「歌田ひかり」があるにも関わらず、属性値「浜田まゆみ」しか取得してないので、判定結果はＮＯとなる。判定結果がＮＯの場合（ステップＳ７０６：ＮＯ）、ステップＳ７０２に移行し、ステップＳ７０２においては、一の属性値として「歌田ひかり」が選出されることになる。
ステップＳ７０６において、ＹＥＳと判定された場合には、全ての属性が取得済みであるか否かを判定する（ステップＳ７０７）。本例では、属性として「アーチスト名」を取得したのみであるので、判定結果はＮＯとなる。判定結果がＮＯの場合（ステップＳ７０７：ＮＯ）、ステップＳ７０１に移行する。本例では、ステップＳ７０１において、属性として、「曲調」が選択されることになる。
ステップＳ７０７において、ＹＥＳと判定された場合、算出したＳ１の大きいものから順に一の属性値を取得する（ステップＳ７０８）。本例では、属性値「浜田まゆみ」については、Ｓ１＝０．７２であり、属性値「歌田ひかり」については、Ｓ１＝０．７１であり、属性値「ロック調」については、Ｓ１＝０．１７であり、属性値「バラード調」については、Ｓ１＝０．７１であったとする。この場合には、ステップＳ７０８においては、属性値「浜田まゆみ」が先ず選出される。属性値「浜田まゆみ」が第１の属性値となる。
次に、第１の属性値が属していない属性を取得する（ステップＳ７０９）。本例では、第１の属性値は、「浜田まゆみ」であったので、「浜田まゆみ」が属する属性である「アーチスト名」以外の属性（「曲調」）が、選出される。ここで第２の属性は、「曲調」である
次に、第２の属性に含まれる全ての属性値から、一の属性値を取得する（ステップＳ７１０）。本例では、属性値「ロック調」が取得されるものとし、この属性値「ロック調」が第２の属性値である。

次に、（第１の属性値＆第２の属性値）に係る和集合を算出する（ステップＳ７１１）。本例では、「浜田まゆみ」かつ「ロック調」である集合についての和集合を算出することとなる。
次に、（第１の属性値＆第２の属性値）に係る積集合を算出する（ステップＳ７１２）。本例では、「浜田まゆみ」かつ「ロック調」である集合についての積集合を算出することとなる。

次に、（第１の属性値＆第２の属性値）に係る共有度合Ｓ２を算出する（ステップＳ７１３）。本例では、「浜田まゆみ」かつ「ロック調」である集合についての共有度合Ｓ２を算出することとなる。
次に、第２の属性に含まれる全ての属性値が取得済みであるか否か判定する（ステップＳ７１４）。本例では、第２の属性に含まれる属性値は、「ロック調」しか取得されていないので、判定結果はＮＯとなり、ステップＳ７１０に移行し、ステップＳ７１０において、第２の属性に含まれる属性値「バラード調」を取得することとなる。

次に、第１の属性値が属さない全ての属性が取得済みであるか否か判定する（ステップＳ７１５）。
次に、第１の属性値として、属性値が全て取得済みであるか否か判定する（ステップＳ７１６）。本例では、Ｓ１が計算された属性値「バラード調」などが未取得であるので、ステップＳ７１６はＮＯとなり、ステップＳ７０８に移行し、ステップＳ７０８において、第１の属性値として、「バラード調」が選出されて、既に説明したステップＳ７０７以降の処理を、「バラード調」について実行することとなる。

以上の処理の結果、属性「アーチスト名」の属性値が「浜田まゆみ」かつ属性「曲調」の属性値が「バラード調」であるコンテンツＩＤの集合は、Ｓ２＝０．７９であり、属性「アーチスト名」の属性値が「浜田まゆみ」かつ属性「曲調」の属性値が「ロック調」であるコンテンツＩＤの集合はＳ２＝０．５であるので、Ｓ２＝０．７９である集合に含まれるコンテンツＩＤ｛１４，１５，１８｝を、Ｓ２＝０．５０である集合に含まれるコンテンツＩＤ｛１６，１９｝より先に推薦することになる。

６．実施の形態６
本実施の形態では、上述の実施の形態において説明した話題を喚起するコンテンツを選出して推薦する処理（以下、コンテンツ推薦処理という。）を実行する機能（以下、コンテンツ推薦機能という。）を、上述の実施の形態とは異なった機器で構成されるシステムで実現している。また、コンテンツ推薦処理の結果は、ＵＩを用いてユーザに分かりやすく提示される。

以下に、本実施の形態に係るシステムの構成、ＵＩの順に説明する。
６．１．システム構成
本実施の形態に係るコンテンツ推薦システムは、図２４に示すように、コンテンツ推薦機能を搭載したＳＴＢ（Ｓｅｔ Ｔｏｐ Ｂｏｘ）デバイス１００１、ＳＴＢデバイス１００１に接続されたＴＶデバイス１００２、ＳＴＢデバイス１００１と通信するモバイル端末１００３、１００４とを含んで構成される。

６．１．１．ＴＶデバイス１００２
ＴＶデバイス１００２は、ＰＤＰ、ＬＣＤ等の表示装置である。

ＴＶデバイス１００２は、より具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ディスプレイユニット、通信デバイス等から構成されるコンピュータシステムであり、前記ＲＯＭには、コンピュータプログラムが記憶されており、前記コンピュータプログラムは前記ＲＡＭ上に読み出され、前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムに従って動作することにより、その機能を達成する。

ＴＶデバイス１００２は、ＳＴＢデバイス１００１が出力するＵＩ、コンテンツ等を表示するための映像信号を受信して、その映像信号に基づく映像を表示する。
また、ＴＶデバイス１００２は、ディスプレイ表面がタッチパネルとなっており、ユーザが前記タッチパネルに触れた場合にその触れた位置を示す接触位置情報をＳＴＢデバイス１００１に出力する。

６．１．２．ＳＴＢデバイス１００１
ＳＴＢデバイス１００１は、コンテンツ推薦機能を備えるＨＤＤレコーダ、ＤＶＤレコーダ、コンポ等であり、ＴＶデバイス１００２とケーブル、無線等により通信し、モバイル端末１００３及び１００４と赤外線、無線及びＬＡＮ等により通信する。

ＳＴＢデバイス１００１は、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクユニット、通信デバイス、ネットワークアダプタ等から構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＯＭまたは前記ハードディスクユニットには、コンピュータプログラムが記憶されており、前記コンピュータプログラムは前記ＲＡＭ上に読み出され、前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムに従って動作することにより、その機能を達成する。

ＳＴＢデバイス１００１は、通信によりモバイル端末１００３及び１００４からコンテンツ視聴履歴等のユーザプロファイルを取得し、取得したユーザプロファイルを用いて前記コンテンツ推薦機能により話題を喚起するコンテンツを選出する。
そして、ＳＴＢデバイス１００１は、推薦すべきコンテンツをユーザに分かりやすく提示するためのＵＩ等を生成し、そのＵＩを表示させるための信号をＴＶデバイス１００２とモバイル端末１００３、１００４に送信する。

また、ＳＴＢデバイス１００１は、ＴＶデバイス１００２から前記接触位置情報を受け取る。
ＳＴＢデバイス１００１は、前記接触位置情報を用いて、ＴＶデバイス１００２が画面に表示しているＵＩの中でユーザが接触した位置、画像を特定する。これにより、例えば、ＳＴＢデバイス１００１は、ＵＩ中にボタンを示す画像が表示されており、ＵＩが表示された画面上でそのボタンがユーザにより触れられたことを認識する。そして、ＳＴＢデバイス１００１は、前記ボタンが触れられた場合に行うべき処理として予め記憶している処理を実行する。

ＳＴＢデバイス１００１は、図２５に示すように、複数プロファイル取得部１０１、プロファイル共有関係把握部１０２、コンテンツ選択基準記憶部１０３、コンテンツ選択基準判定部１０４、コンテンツ選択部１０５、ＵＩ制御部１０１１、コンテンツ再生部１０１２及びコンテンツ蓄積部１０１３を含んで構成される。
ここで、複数プロファイル取得部１０１、プロファイル共有関係把握部１０２、コンテンツ選択基準記憶部１０３、コンテンツ選択基準判定部１０４及びコンテンツ選択部１０５のそれぞれは、特に明示しない限り既に図５を用いて説明した同符号の構成要素と同じものであるので説明は省略する。

ＵＩ制御部１０１１は、ＴＶデバイス１００２から受け取る接触位置情報に基づきＵＩを生成し、当該ＵＩをＴＶデバイス１００２に表示させるための映像信号をＴＶデバイス１００２に対して出力する。
ＵＩ制御部１０１１は、現在表示中のＵＩにおいて前記接触位置情報に係る位置に表示されている画像が選択された場合に次に表示すべきＵＩを予め記憶しており、ＴＶデバイス１００２から接触位置情報を受け取ると、前記表示すべきＵＩを生成し、そのＵＩを示す映像信号をＴＶデバイス１００２に対して出力する。

また、ＵＩ制御部１０１１は、表示中のＵＩにおいて、受け取った接触位置情報に係る位置にコンテンツＩＤが表示されていると判断した場合には、そのコンテンツＩＤに係るコンテンツの再生指示をコンテンツ再生部１０１２に対し送信する。
コンテンツ再生部１０１２は、前記再生指示に従い、コンテンツ蓄積部１０１３から再生すべきコンテンツを読み出して再生する。

コンテンツ蓄積部１０１３は、コンテンツを蓄積する蓄積デバイスである。
モバイル端末１００３は、ユーザＡが所有する携帯電話、ＰＤＡ、音楽プレーヤ、写真閲覧端末、動画再生端末等のモバイル端末である。
モバイル端末１００４は、ユーザＢが所有するモバイル端末である。
モバイル端末１００３は、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクユニット、ディスプレイユニット、キーパッド、通信デバイス、ネットワークアダプタ、スピーカ等から構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＯＭまたは前記ハードディスクユニットには、コンピュータプログラムが記憶されており、前記コンピュータプログラムは前記ＲＡＭ上に読み出され、前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムに従って動作することにより、コンテンツの再生機能や、ＳＴＢデバイス１００１から受信した、推薦されたコンテンツや表示指示されたＵＩ等を表示するための信号に基づき、推薦コンテンツの表示ＵＩの表示機能等を達成する。

モバイル端末１００３は、それらを所有するユーザのコンテンツ視聴履歴等のユーザプロファイルを蓄積しており、ユーザからの指令があった場合や、他ユーザが所有する他モバイル端末が近接した際等に、前記ユーザプロファイルをＳＴＢデバイス１００１に送信する。
モバイル端末１００３は、ＳＴＢデバイス１００１が出力するＵＩ等を表示するための信号を受信し、そのＵＩを表示する。

また、モバイル端末１００３は、ＵＩ等を表示するための表示部を備え、前記表示部の表面部分はタッチパネルとなっている。ユーザは、前記タッチパネルに接触することによりモバイル端末１００３に対し指示を与える。ユーザが、前記タッチパネルに接触することによりコンテンツの再生を指示した場合、モバイル端末１００３は、指定されたコンテンツを再生する。

モバイル端末１００４については、モバイル端末１００３と同様の構成を備えるので、説明は省略する。

６．２．ＵＩ
６．２．１．ＳＴＢデバイス１００１が生成するＵＩ
次に、ＵＩについて具体的に説明する。

ＵＩは、ＳＴＢデバイス１００１により生成される。ＴＶデバイス１００２が、生成されたＵＩを示す映像信号等を受信して、ＴＶデバイス１００２が備えるディスプレイにＵＩを表示する。
図２６は、コンテンツ推薦処理の結果をユーザに分かりやすく提示するためのＵＩを示す。

画像１１００は、コンテンツ推薦処理の結果を表示するために最初に表示される画像である。
画像１１００は、共通性マップ画像１１１１を含む画像１１０２と、共通性マップ画像１１１１についての説明が記載される画像１１０１とを含む。
共通性マップ画像１１１１は、上述の実施の形態で説明してきたユーザＡ及びユーザＢについてのユーザプロファイルに係るコンテンツ推薦処理の結果について、ユーザに分かりやすく提示することを目的とした画像である。

共通性マップ画像１１１１は、表題画像１１１２、ベン図画像１１１３、詳細ボタン画像１１１４及びポップアップ画像１１１５を含む。
表題画像１１１２は、共通性マップ画像１１１１がいずれの属性についてコンテンツ推薦処理が成された結果であるかを示す。
ここでは、表題画像１１１２には、「総合」の文字が記載されている。

これは、集合Ａが、ユーザＡのユーザプロファイル中の全てのコンテンツＩＤを要素とし、集合Ｂが、ユーザＢのユーザプロファイル中の全てのコンテンツＩＤを要素としていることを示す。
ベン図画像１１１３は、実施の形態１において説明した図６と同様のベン図を示す画像であり、集合Ａを示す円１１１６と、集合Ｂを示す円１１１７とを含む。

両円については、識別容易にするため、円１１１６は一例として青色の線で描かれ、円１１１７は一例として赤色の線で描かれる。
ベン図画像１１１３においては、前記コンテンツ推薦処理にて選出された、話題を喚起するコンテンツＩＤが含まれる領域、即ち集合（Ａ−（Ａ＆Ｂ））及び集合（Ｂ−（Ａ＆Ｂ））を示す領域が他の領域から容易に識別できるように強調表示されている。

本実施の形態では、前記強調表示は、強調表示すべき領域に斜線を描くことにより成される。
また、ベン図画像１１１３において、共有度合Ｓ（和集合（Ａ｜Ｂ）に対する積集合（Ａ＆Ｂ）の比率）の大きさが一見して把握できるように、共有度合Ｓが大きくなるほど円１１１６と円１１１７の重なり度合が大きくなっている。

画像１１０１には、画像１１０２の表示の説明が記載されている。
例えば、ベン図画像１１１３における集合Ａは、ユーザＡとしての「土田太郎さん」に係るコンテンツＩＤの集合を示し、集合Ｂは、ユーザＢとしての「園部花子さん」に係るコンテンツＩＤの集合であることが示されている。
また、画像１１０２には、識別を容易化するためにベン図画像１１１３における集合Ａを示す円１１１６が青色で縁取られており、ベン図画像１１１３における集合Ｂを示す円１１１７が赤色で縁取られていることが明記されている。

また、ＵＩ上のいずれの画像又は領域が、コンテンツ推薦処理にて選出された話題を喚起するコンテンツを示しているかを「注目ポイント」として記している。
本実施の形態では、話題を喚起するコンテンツＩＤが含まれる領域がＵＩ上では斜線でハッチングされた部分であり、ＵＩ上で斜線でハッチングされた部分が「注目ポイント」であることを明記している。

なお、画像１１０１において、各ユーザに対する情報を、各ユーザ毎の集合を示す円を異なる色で縁取ることにより識別することとしているが、形状や線等、他の方法で行ってもよい。
また、話題を喚起する領域を斜線でハッチングすることにより識別容易化しているが、色や形状等、他の方法で行ってもよい。

ポップアップ画像１１１５は、ユーザが前記タッチパネル上で選択したＵＩ上の領域に属するコンテンツリストをポップアップ表示する画像である。
例えば、前記タッチパネルに図２６の画像１１００が表示されている場合に、ユーザが集合（Ａ−（Ａ＆Ｂ））の領域にタッチすると、集合（Ａ−（Ａ＆Ｂ））の領域に対するポップアップ画像１１１５が表示される。

ここで、ポップアップ画像１１１５は、ユーザのタッチパネルへのタッチと無関係に、ベン図画像１１１３において強調して識別表示された話題を喚起する領域に属するコンテンツを表示することとしてもよい。
また、ポップアップ画像中にコンテンツＩＤを表示し、ポップアップ表示されている状態において、ポップアップ画像中に表示されているコンテンツＩＤの一つをユーザが指定することができることとしてもよい。この場合に、指定されたコンテンツＩＤに係るコンテンツを再生することとしてもよい。

詳細ボタン画像１１１４は、ユーザが前記タッチパネルに表示されている詳細ボタン画像１１１４に触れた場合に、より詳細な情報を示す画像を表示するためのボタンである。
例えば、図２６に示す画像が表示されており、ユーザによりタッチパネルに表示されている詳細ボタン画像１１１４が触れられた場合、表示している画像１１００を図２６に示す画像から図２７に示す画像へと遷移させる。

図２７は、図２６に示した画像について、詳細情報を表示するための画像である。
画像１１０２は、図２７に示すように、図２６に示す状態に比べて縮小され、画像１１０３と並べて表示される。
画像１１０３は、画像１１０２をより詳細な属性別に詳細表示するものである。
一例として、画像１１０３には、実施の形態２および実施の形態３において説明したコンテンツ推薦処理において、各属性について抽出された和集合（Ａ｜Ｂ）のうち、その和集合の要素数の多い順に（例えば上位３つが）選出され、その属性に係る共通性マップ画像が表示される。

具体的には、図２６に示すように、画像１１０３には、共通性マップ画像１１２１、１１２２及び１１２３が表示される。
ここで、共通性マップ画像１１２１は、共通性マップ画像１１１１と同様に表題画像１１３１、ベン図画像１１３４、詳細ボタン画像１１３７を含む。
表題画像１１３１は、共通性マップ画像１１２１がいずれの属性についてのコンテンツ推薦処理結果に基づき生成されているかを示す。

ここでは、表題画像１１３１は、属性「アーティスト」についての属性値が「浜田まゆみ」であるコンテンツＩＤを要素としていることを示す「アーティスト」「浜田まゆみ」の文字が記載されている。
ベン図画像１１３４は、属性「アーティスト」についての属性値が「浜田まゆみ」であるコンテンツＩＤを集合Ａ及びＢの要素としていることを除いて、ベン図画像１１１３と同様のベン図を示す画像である。

共通性マップ画像１１２２は、共通性マップ画像１１２１と同様に表題画像１１３２、ベン図画像１１３５及び詳細ボタン画像１１３８を含む。
共通性マップ画像１１２２は、集合Ａ及びＢが、属性「ジャンル」についての属性値が「ロック調」であるコンテンツＩＤを要素としている点を除き、共通性マップ画像１１２１と同様である。

共通性マップ画像１１２３は、共通性マップ画像１１２１と同様に表題画像１１３３、ベン図画像１１３６及び詳細ボタン画像１１３９を含む。
共通性マップ画像１１２３は、集合Ａ及びＢが、属性「アーティスト」についての属性値が「歌田ひかり」であるコンテンツＩＤを要素としている点を除き、共通性マップ画像１１２１と同様である。

また、共通性マップ画像１１２１〜１１２３については、共通性マップ画像１１１１の場合と同様に、ユーザがＵＩ上で触れた領域に属するコンテンツリストをポップアップ表示する画像を表示することとしてもよい。
また、ユーザが、タッチパネルに表示された共通性マップ画像１１２１〜１１２３の中の１つに接触すると、接触された共通性マップ画像における集合（Ａ−（Ａ＆Ｂ））、（Ｂ−（Ａ＆Ｂ））及び積集合（Ａ＆Ｂ）が選択可能になる。

そして、ユーザが、更に、その中で興味の沸いた領域を示す部分をタッチすると、ユーザが選択した領域に属するコンテンツリストがポップアップ画像により表示される。ユーザが、更にポップアップ画像中に表示されたコンテンツＩＤのうちの一つをタッチすると、ユーザにより指定されたコンテンツが再生される。
ここで、図２６に示した画像が最初に表示されることとして説明してきたが、図２７に示す画像が最初に表示されることとしてもよい。

また、選択した共通性マップ画像における「詳細ボタン画像」が選択可能になり、ユーザがその画像を選択して接触すると、例えば、図２８に示すような画像ｐ１２００に切り換わることとしてもよい。
画像１２００は、共通性マップ画像１２１１〜１２１３を含む画像１２０２と、共通性マップ画像１２１２を更に詳細に説明する共通性マップ画像１２２１〜１２２３を含む画像１２０３とを含む。

画像１２０１は、共通性マップ画像１２１１〜１２１３及び共通性マップ画像１２２１〜１２２３についての説明が記載される画像である。
画像１２０２は、画像１１００における画像１１０３と同内容の画像であり、表示位置が画像１１００における表示位置と異なっている。
画像１２０３は、画像１２１２を属性別に詳細表示するものである。

一例として、画像１２０３には、属性「ジャンル」の属性値が「ロック調」であるコンテンツＩＤについて、実施の形態２および実施の形態３において説明したコンテンツ推薦処理にて各属性について抽出された和集合（Ａ｜Ｂ）のうち、その和集合の要素数の大きい属性から順に（例えば上位３つが）選出され、その属性に係る共通性マップが表示される。

具体的には、図２８に示すように、画像１２０３には、共通性マップ画像１２２１、１２２２及び１２２３が表示される。
共通性マップ画像１２２１は、集合Ａ及びＢが、属性「アーティスト」についての属性値が「Ｄｅｖｏｎｃｅ」であるコンテンツＩＤを要素としている点を除き、共通性マップ画像１１２１と同様である。

共通性マップ画像１２２２は、集合Ａ及びＢが、属性「アーティスト」についての属性値が「Ｇｉｒｌｚ Ｗｏｍｅｎ」であるコンテンツＩＤを要素としている点を除き、共通性マップ画像１１２１と同様である。
共通性マップ画像１２２３は、集合Ａ及びＢが、属性「アーティスト」についての属性値が「Ｓｔｅｖｉｅ Ｃａｒｅｙ」であるコンテンツＩＤを要素としている点を除き、共通性マップ画像１１２１と同様である。

ここで、画像１１００から画像１２００に表示が切り換わる際、画像１１０１（画像１２０１）は切り替わらず、表示したままとしてもよい。
また、ユーザが、区域１２２１〜１２２３における「詳細」領域を選択した場合の画面遷移は、画面１１００から画面１２００から切り換わるのと同様に、更なる属性値で集合範囲が絞られた状態でユーザＡとユーザＢとの共通性マップが表示される。

また、切り換わった後のユーザの区域選択、領域選択、コンテンツ指定やそれに伴う表示形態等も、画面１１００や画面１２００におけるものと同様である。
なお、上述のように、ユーザがＴＶデバイス１００２が搭載するタッチパネルの対象箇所をタッチすることにより、ボタンの押下、領域の選択、コンテンツの指定を行うのに代えて、以下のように行ってもよい。

モバイル端末１００３、１００４をリモコン替わりにして赤外線通信等を行うことにより、搭載するキーパッドの操作情報をＳＴＢデバイス１００１やＴＶデバイス１００２に送信することとしてもよい。
また、モバイル端末１００３、１００４が搭載するタッチパネルにて搭載する画面上にて対象箇所をタッチした後、又は搭載する例えば十字キーパッド等を操作して対象箇所を選択、指定した後に、無線通信等により、その情報をＳＴＢデバイス１００１やＴＶデバイス１００２に送信する等であってもよい。

また、モバイル端末１００３、１００４をリモコン替わりに活用する場合には、「詳細ボタン画像」を選択する代わりに、ＵＩ上で対象となる領域を選択した後、例えば十字キーパッド等の右ボタンを押下するといった操作によって、上述した「詳細ボタン画像」が押下された場合と同様の表示がされるとしてもよい。
６．２．１．モバイル端末１００３、１００４が生成するＵＩ
次に、図２９を用いて、モバイル端末１００３、１００４により表示されるＵＩ、その画面遷移等について説明する。

なお、モバイル端末１００３が搭載するディスプレイは、ＴＶデバイス１００２と比べて非常に小さいことからＵＩ表示のための画面サイズに対する制約が強い。
ＴＶデバイス１００２のディスプレイに、画像１１００のように、共通性マップ画像が垂直方向に３つ配された画像１１０３を含む画像を提示すると、却ってユーザが画像の内容を把握するのが難しくなる。

図２９（ａ）は、ユーザＡが所有するモバイル端末１００３により表示される推薦コンテンツの提示ＵＩである。
モバイル端末１００３のディスプレイには、まず、例えば図２９（ａ）に示すような画面１３００が表示される。
画像１３００は、既に説明した画像１１００と基本的に同内容の画像であり、下記の点のみ異なる。

「土田太郎さん」との記載は、「土田太郎さん」が、端末１００３のユーザであることを示すために「あなた」との記載に置き換わっている。
また、ユーザＡである「あなた」にとって話題喚起となる領域が、例えばベン図画像中に斜線が描かれるなどにより明確に識別される表示となっている。
そこで、例えば、ユーザが、画像１３００における「詳細画像ボタン」を選択した場合、画面が切り換わり、ユーザＡとユーザＢとの単一属性に基づく共通性マップとして図２９（ｂ）に示す画像１４００が表示される。

画像１４００は、既に説明した画像１１００と基本的に同内容の画像であり、下記の点のみ異なる。
画像１４００は、実施の形態２および実施の形態３において説明したコンテンツ推薦処理において各属性について抽出された和集合（Ａ｜Ｂ）のうち要素数の最も多いものが選出され、その属性に係る共通性マップ画像が表示される。

ＴＶデバイス１００２においては、表示画像中の領域をタッチパッドを用いて選択していたが、モバイル端末１００３では、例えば搭載する十字キーパッド等を操作することで行う。
また、画像１４００が表示されている場合において、画像１４００中の上マークボタン画像１４２１や下マークボタン画像１４２２を選択することにより、他の属性に係る共通性マップ画像１５１１を含む画像１５００を表示することとしてもよい。

そして、画像１５００が表示されている場合において、画像１５００中の上マークボタン画像１４２１を選択することにより、共通性マップ画像１４１１を含む画像１４００の表示に戻ることとしてもよい。
ここで、ユーザが、「詳細画像ボタン」を選択した場合、より下位の属性のうち、和集合（Ａ｜Ｂ）の要素数の最も多い属性に係る属性値に係る共通性マップ画像が表示される。

ここで表示される共通性マップ画像は、例えば図２８の画像１２２１に相当する画像である。
また、ユーザが更に「詳細画像ボタン」を選択した場合、画面遷移は上述したよう、画像１３００から切り換わるのと同様に、更なる属性値で集合範囲が絞られた状態で、ユーザＡとユーザＢとの共通性マップが表示される。

また、切り換わった後のユーザの区域選択、領域選択、コンテンツ指定やそれに伴う表示形態等も、既に説明した画像１４００や画像１５００におけるものと同様である。
ユーザＢが所有するモバイル端末１００４により表示されるＵＩは、基本的な表示形態、領域選択、コンテンツ指定の方法等は、モバイル端末１００３におけるものと同様である。

ただし、モバイル端末１００４が表示する画像１６００における画像１６０１においては、参加ユーザとしてユーザＡは「土田太郎」とユーザＢは「あなた」と表示される等、モバイル端末を所有するユーザ自身を明示化する箇所が「あなた」と表示する点が異なる。
また、モバイル端末１００３の画像１５０２においては、コンテンツ推薦処理にて選出された話題を喚起する領域として集合（Ｂ−（Ａ＆Ｂ））が強調別表示されていたのに対し、モバイル端末１００４では、画像１６０２においては、コンテンツ推薦処理にて選出された話題を喚起する領域として集合（Ａ−（Ａ＆Ｂ））が強調して識別表示される等、モバイル端末を所有するユーザ自身が興味を喚起する領域（自身が未知の領域）が識別表示されるところが異なる。

なお、モバイル端末１００３、１００４はタッチパネルを備え、ユーザがタッチパネルに触れることにより、ＵＩ上の区域の選択、領域の選択、コンテンツの指定等を行ってもよい。
また、モバイル端末１００３、１００４は、十字キーパッド等を備え、ユーザが前記十字キーパッド等を操作して対象箇所を選択、指定する等としてもよい。

なお、ユーザ同士の話題を共有するために、ユーザＡが所有するモバイル端末１００３及びユーザＢが所有するモバイル端末１００４との間で情報を交換することとしてもよい。
例えば、ユーザＡがモバイル端末１００３を操作することにより、モバイル端末１００３は、画面に表示している情報（ベン図等）を、モバイル端末１００４に通知する。

モバイル端末１００４は、モバイル端末１００３から通知された情報を、自機の画面に表示する。
これにより、ユーザＡ及びユーザＢは、お互いに、画面表示している情報をお互いに交換することができる。
なお、上記においては、コンテンツ推薦システムは、デバイス構成として、モバイル端末は２人が所有する２台という構成であったが、３台以上であってもよい。

この場合、３人以上のユーザに関する情報から構成されるベン図等による表示を行うこととなる。

７．実施の形態７
実施の形態６では、コンテンツ推薦システムを、ＳＴＢデバイス１００１、ＴＶデバイス１００２、ユーザＡが所有するモバイル端末１００３及びユーザＢが所有するモバイル端末１００４から構成する例について説明した。

本実施の形態に係るコンテンツ推薦システムは、上述の実施の形態６とは機器構成が異なっており、図３０に示すように、コンテンツ推薦機能を搭載した総合デバイス１００５、ユーザＡが所有するモバイル端末１００６及びユーザＢが所有するモバイル端末１００７から構成される。
総合デバイス１００５は、カーナビゲーション、ＰＣ等であり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクユニット、ディスプレイユニット、通信デバイス、ネットワークアダプタ等から構成されるコンピュータシステムである。

前記ＲＯＭまたは前記ハードディスクユニットには、コンピュータプログラムが記憶されており、前記コンピュータプログラムは前記ＲＡＭ上に読み出され、前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムに従って動作することにより、コンテンツ推薦機能や推薦コンテンツの表示ＵＩの表示機能等を達成する。
ここで達成されるコンテンツ推薦機能は、これまでの実施の形態において説明してきたコンテンツ推薦における内部処理による。

また、ここで達成される表示機能により表示される推薦コンテンツ提示ＵＩは、実施の形態６において図２７〜２８を用いて説明したＴＶデバイス１００２が搭載する表示機能により表示される推薦コンテンツ提示ＵＩと同様である。
総合デバイス１００５は、搭載したコンテンツ推薦機能により、モバイル端末１００６とモバイル端末１００７から、赤外線通信や無線通信、ＬＡＮ等を用いてコンテンツ視聴履歴等のユーザプロファイルを取得し、話題を喚起するコンテンツを選出し、そのコンテンツを表示するためのＵＩを生成する。

また、搭載した表示機能により、搭載したコンテンツ推薦機能により推薦されたコンテンツや表示指令されたＵＩ等を表示する。
また、表示されたＵＩに対しユーザが領域を指定するためのタッチパネルを搭載しており、指定された領域に属するコンテンツを再生する。
所有するモバイル端末１００６、１００７は、それぞれ携帯電話機、ＰＤＡ、音楽プレーヤ、写真閲覧端末、動画再生端末等であり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクユニット、ディスプレイユニット、キーパッド、通信デバイス、ネットワークアダプタ、スピーカ等から構成されるコンピュータシステムである。

前記ＲＯＭまたは前記ハードディスクユニットには、コンピュータプログラムが記憶されており、前記コンピュータプログラムは前記ＲＡＭ上に読み出され、前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムに従って動作することにより、コンテンツの再生機能や、総合デバイス１００５から受信した、推薦されたコンテンツや表示指令されたＵＩ等を表示するための信号に基づき、推薦コンテンツの表示ＵＩの表示機能等を達成する。

ここで達成される表示機能により表示される推薦コンテンツ提示ＵＩは、実施の形態６において図２７を用いて説明した、モバイル端末１００３、１００４が搭載する表示機能により表示される推薦コンテンツ提示ＵＩと同様である。
モバイル端末１００６、１００７は、それらを所有するユーザのコンテンツ視聴履歴等のユーザプロファイルを蓄積しており、ユーザからの指令があった場合や、他ユーザ所有が所有する他モバイル端末が近接した際等に、蓄積したユーザプロファイルをＳＴＢデバイス１００１に送信する。

また、ＳＴＢデバイス１００１から受信した、推薦されたコンテンツや表示指令されたＵＩ等を表示するための信号を受信し、それらを表示する。
また、表示されたＵＩに対しユーザが領域を指定するためのタッチパネルを搭載しており、指定された領域に属するコンテンツを再生する。
なお、ユーザ同士の話題を共有するために、ユーザＡが所有するモバイル端末１００６及びユーザＢが所有するモバイル端末１００７との間で情報を交換することとしてもよい。

例えば、ユーザＡがモバイル端末１００６を操作することにより、モバイル端末１００６は、画面に表示している情報（ベン図等）を、モバイル端末１００７に通知する。
モバイル端末１００７は、モバイル端末１００６から通知された情報を、自機の画面に表示する。
これにより、ユーザＡ及びユーザＢは、お互いに、画面表示している情報をお互いに交換することができる。

なお、上記においては、コンテンツ推薦システムは、デバイス構成として、モバイル端末は２人が所有する２台という構成であったが、３台以上であってもよい。
この場合、３人以上のユーザに関する情報から構成されるベン図等による表示を行うこととなる。

８．実施の形態８
実施の形態６においては、コンテンツ推薦機能を搭載したＳＴＢデバイス１００１とＴＶデバイス１００２と、ユーザＡ、Ｂが所有するモバイル端末１００３、１００４とから構成されるコンテンツ推薦システムについて説明した。
また、実施の形態７においては、コンテンツ推薦機能を搭載した総合デバイス１００５と、ユーザＡ、Ｂが所有するモバイル端末１００６、１００７とから構成されるコンテンツ推薦システムについて説明した。

本実施の形態に係るコンテンツ推薦システムは、図３１に示すように、ユーザＡが所有するモバイル端末１００８及びユーザＢが所有するモバイル端末１００９から構成される。
即ち、上述のＳＴＢデバイス１００１、ＴＶデバイス１００２、総合デバイス１００５のような機器は用いない モバイル端末１００８及び１００９は、携帯電話機、ＰＤＡ、音楽プレーヤ、写真閲覧端末、動画再生端末等であり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクユニット、ディスプレイユニット、キーパッド、通信デバイス、ネットワークアダプタ、スピーカ等から構成されるコンピュータシステムである。

前記ＲＯＭまたは前記ハードディスクユニットには、コンピュータプログラムが記憶されており、前記コンピュータプログラムは前記ＲＡＭ上に読み出され、前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムに従って動作することにより、コンテンツの再生機能や、コンテンツ推薦機能、推薦コンテンツの表示ＵＩの表示機能等を達成する。
ここで達成されるコンテンツ推薦機能は、これまでの実施の形態において説明してきたコンテンツ推薦における内部処理である。ここで達成される表示機能により表示される推薦コンテンツ提示ＵＩは、実施の形態６において図２９を用いて説明した、モバイル端末１００３、１００４が搭載する表示機能により表示される推薦コンテンツ提示ＵＩと同様である。

モバイル端末１００８、１００９は、それらを所有するユーザのコンテンツ視聴履歴等のユーザプロファイルを蓄積しており、ユーザからの指令があった場合や、他ユーザ所有が所有する他モバイル端末が近接した際等に、蓄積したユーザプロファイルに基づき、話題を喚起するコンテンツを選出し、そのコンテンツを表示するためのＵＩを形成する。
また、搭載した表示機能により、搭載したコンテンツ推薦機能により推薦されたコンテンツや表示指令されたＵＩ等を表示する。また、表示されたＵＩに対しユーザが領域を指定するためのタッチパネルを搭載しており、指定された領域に属するコンテンツを再生する。

なお、ユーザ同士の話題を共有するために、ユーザＡが所有するモバイル端末１００８及びユーザＢが所有するモバイル端末１００９との間で、上述の実施の形態７で説明したのと同様に、情報を交換することとしてもよい。
なお、上記においては、コンテンツ推薦システムは、デバイス構成として、モバイル端末は２人が所有する２台という構成であったが、３台以上であってもよい。

この場合、３人以上のユーザに関する情報から構成されるベン図等による表示を行うこととなる。

９．実施の形態９
これまでの実施の形態においては、ユーザプロファイルとして、楽曲といった商用コンテンツの視聴履歴を活用する例を用いて説明した。

本実施の形態においては、ユーザプロファイルとして、ユーザが所有するカメラにより撮影された写真や各種センサによりセンシングされたデータの履歴等、プライベートコンテンツおよびそのコンテンツ情報のデータ履歴を活用する例を用いて説明する。
本実施の形態に係るコンテンツ推薦システムにおいても、共通度合の設定や算出方法等のコンテンツ推薦における内部処理及びそのバリエーション、コンテンツ推薦において内部処理を行うためシステム、デバイス構成及びそのバリエーション等は、これまでの実施の形態で説明してきた内容と同様である。

本実施の形態では、モバイル端末１００６が、コンテンツ情報を生成するものとする。
モバイル端末１００６は、カメラを備えるものとする。
コンテンツは、各ユーザが装着するカメラにより連続撮影された写真であるとする。
そして、コンテンツ情報は、コンテンツである写真が撮影された時のユーザの行動や場所等に関する情報である。

コンテンツ情報は、例えば、ユーザが装着するカメラに搭載されたＧＰＳやジャイロ等のセンサや部屋や基地局に設置された環境センサ等によりセンシングされたデータに基づきユーザの行動や場所等が解析されたものであり、各属性及び属性に対する属性値としてコンテンツに対応づけられる。
属性は、論理的な階層構造を成し、第１階層を最上位階層として、第２階層、第３階層・・・第ｎ階層まで、階層が下がる毎に、属性の詳細さが増す。

図３２は、属性と属性値とを、階層構造で示した図である。
図３２中の四角で囲っている文字は属性を示している。
図３２に示すように、「行動媒体」（３００１）、「行先」（３００２）は、第１階層の属性であり、「ゾーン」（３００３）、「パーク名」（３００４）、「テーマ名」（３００５）、「エリア」（３００６）は、第２階層の属性であり、「エリア」（３００７）、「都道府県」（３００８）は、第３階層の属性である。

また、図３２に示すように、あるコンテンツについて、第１階層の属性「行動媒体」（３００１）の属性値が「ドライブ」（３１０１）である場合、第２階層の属性として、「ゾーン」（３００３）を有することになる。
そして、第２階層の属性「ゾーン」（３００３）の属性値が「市街地」（３１０１）である場合には、前記あるコンテンツは、第３階層の属性として「エリア」（３００７）を有する。

前記あるコンテンツは、第３階層の属性「エリア」（３００７）の属性値として、「関西」（３２０１）、「関東」（３２０２）等のうちのいずれかを有する。
図３２に示す階層構造については、予め定められており、モバイル端末１００６その他のシステム中の機器にデータベースとして記録されているものとする。
次に、システムにおいて、上記階層構造に従い、コンテンツ、属性と属性値とを保持するためのデータ構造について説明する。

図３３は、属性と属性値を保持するためのデータ構造である、コンテンツ情報テーブルを示している。
図中の（Ａ、Ｂ）の記載は、属性Ａと属性値Ｂとが対応づけられたエントリを示す。
コンテンツ情報テーブルは、以下のように生成される。
例えば、モバイル端末１００６が備えるカメラにより、写真１（３３０１）が撮影されたものとする。

モバイル端末１００６は、ＧＰＳ機能により、自動車が移動する程度の速度で自機が移動していることを認識し、属性「行動媒体」の属性値が「ドライブ」であると決定し、コンテンツ情報テーブル中の写真１（３３０１）と同行に（行動媒体，ドライブ）（エントリ３３０２）を書き込む。
また、モバイル端末１００６は、ＧＰＳ機能により認識した現在位置を示す情報と、予め備える地図の情報とを照合し、市街地を走行していることを認識する。

そして、第１階層の属性「行動媒体」の属性値が「ドライブ」である場合には、第２階層の属性は「ゾーン」を用いることを図３２から認識し、第２階層の属性「ゾーン」の属性値が「市街地」であると決定する。
そして、モバイル端末１００６は、コンテンツ情報テーブル中の写真１（３３０１）と同行に、（ゾーン，市街地）（エントリ３３０３）を追加する。

その他の属性についても、用いる属性を図３２から把握し、それぞれの属性について、ＧＰＳやジャイロ等のセンサや部屋や基地局に設置された環境センサ等によりセンシングされたデータに基づいて属性値を設定していく。
以上のようにして、「写真１」（３３０１）については、属性と属性値の組を示すエントリとして、（行動媒体，ドライブ）３３０２、（ゾーン，市街地）３３０３、（エリア，関西）３３０４、（行先，テーマパーク）３３０５、（パーク名，大阪パーク）３３０６がコンテンツ情報テーブルに記録される。

同様に、図３３の「写真１００」３３０７についても、（行先，テーマパーク）３３０８、（パーク名，東京パーク）３３０９、（テーマ名，絶叫マシン）３３１０、（エリア，関東）３３１１、（都道府県，千葉）３３１２がコンテンツ情報テーブルに記録される。
図３３では、属性の階層を考慮せずに、属性と属性値の対応であるエントリをコンテンツ情報テーブル中に並べたので、この場合は、各属性の階層は、図３２に示した階層構造を別途参照することになる。

コンテンツ情報テーブルのデータ構造は、図３４に示したようにしてもよい。
図３４の同列は、同じ階層の属性に係るエントリを示す。
例えば、エントリ３４０２（行動媒体，ドライブ）と、エントリ３４０５（行先，テーマパーク）と、エントリ３４０７（行動内容，旅行）とは、同じ第１階層のエントリである。

また、エントリ３４０３（ゾーン，市街地）と、エントリ３４０６（パーク名，大阪パーク）と、エントリ３４０８（エリア，関西）とは、同じ第２階層のエントリである。
また、エントリ３４０４（エリア，関西）は、第３階層のエントリである。
また、図３４の同行には、従属関係があるエントリが並んでいる。
第１階層のエントリ３４０２（行動媒体，ドライブ）についての下位階層は、第２階層のエントリ３４０３（ゾーン，市街地）であり、その下位階層は、第３階層のエントリ３４０４（エリア，関西）である。

この場合、図３２のような階層構造を別途参照する必要はないが、エントリ３４０４と、エントリ３４０８のように、内容的に重複しているエントリを持ってしまう場合がある。
図３２〜図３４には図示出来なかったが、以下に、各階層の属性と属性値の具体例を更に挙げる。

第１階層の属性としては、「行動媒体」、「行先」、「行動内容」等がある。
「行動媒体」属性の属性値には、「ドライブ（車）」、「散歩（徒歩）」、「サイクリング（自転車）」等がある。
「行先」属性の属性値としては、「テーマパーク」、「映画館」、「カラオケ」等がある。
「行動内容」属性の属性値としては、「旅行」、「スポーツ」、「パーティ」等がある。

第２階層の属性としては、第１階層の属性より詳細な属性である「ゾーン」「スポット」「エリア」等があり、これらは、第１階層の属性「行動媒体」の属性値「ドライブ」に対応している。
第１階層の他の属性「行先」等に関しては、第２階層の属性として、別の属性が対応づけられている。
「ゾーン」属性の属性値としては「市街地」、「海辺」、「森林」等がある。
「スポット」属性の属性値としては「夜景」、「自然」、「デートコース」等がある。
「エリア」属性の属性値としては「関西」、「関東」、「九州」等がある。

また、第２階層の属性として、「テーマ」、「パーク名」、「エリア」等もあり、これらは、第１階層の属性「行先」の属性値「テーマパーク」に対応している。
「テーマ」属性の属性値としては「絶叫マシーン」、「ファミリーイベント」、「ホラーブース」等がある。
「パーク名」属性の属性値としては「大阪パーク」「東京パーク」「宇宙パーク」等の各テーマパーク名がある。
「エリア」属性の属性値としては「関西」、「関東」、「九州」等が情報として付与されている。

なお、前記の各属性値には固有の属性値ＩＤ（グループＩＤ）を割り振って内部処理してもよい。
また、コンテンツ情報の種類や構成は、上記に限らず、他の種類や構成であってもよい。
次に、図３５に、図３３に一例として示したコンテンツ情報テーブルを用いたベン図の一例を示す。

第１階層の属性「行動媒体」の属性値が「ドライブ」であるコンテンツについてのベン図である。
集合Ａは、第１階層の属性「行動媒体」の属性値が「ドライブ」である、第２階層の属性値「山」「川」「ダム」、「森林」を含んでいる。
ここで、図中の”森林（５）”の記載は、第２階層の属性値として「森林」が５エントリ含まれていたことを示す。

集合Ｂは、第１階層の属性「行動媒体」の属性値が「ドライブ」である、第２階層の属性値「市街地」を含んでいる。
上記ベン図は、ユーザＡ、ユーザＢのそれぞれのユーザプロファイルとして記録されたコンテンツ情報テーブルを用い、第１階層の属性「行動媒体」の属性値が「ドライブ」であるコンテンツについて、第２階層の属性の属性値を要素とする集合をそれぞれ集合Ａ、集合Ｂとし、これまでの実施の形態において説明してきた算出方法と同様にして、和集合（Ａ｜Ｂ）に対する積集合（Ａ＆Ｂ）の比率により共有度合Ｓを算出したものである。

図３６〜３８は、本実施の形態に係る上述したコンテンツ、コンテンツ情報、ユーザプロファイル、コンテンツ情報テーブルを用いての推薦コンテンツの提示ＵＩの一例を示す。
図３６〜３８は、詳細ボタン画像を押下したときの動作などおおよそ図２７〜２９と対応している。

ただし、図２７〜２９は、コンテンツＩＤを要素とした集合を用いたベン図を表示しているのに対して、図３６〜３８は、表題画像中に示された属性と属性値に対する下位階層の属性値を集合の要素としている点が異なる。
図３６〜３８においては、「詳細画像ボタン」が押下されると、その「詳細画像ボタン」を含む共通性マップ画像の表題画像に示された属性と属性値に対する、１階層下の属性及び属性値を集合の要素とした内容が表示されることになっている。

例えば、共通性マップ画像１７１１は、ユーザＡ及びユーザＢについてのコンテンツ情報のデータ履歴を用いて算出した共有度合等に基づき生成される。
この場合の集合Ａの要素は、ユーザＡについての第１階層の全ての属性に対する属性値である。
また、集合Ｂの要素は、ユーザＢについての第１階層の全ての属性に対する属性値である。

共通性マップ画像１７１１には、集合Ａ及び集合Ｂに関するベン図を示すベン図画像が含まれる。
図３６の画像１７０３中の画像１７２１は、最上位の属性「総合」について、詳細に示すための画像の１つであり、最上位階層の属性「総合」の下位の階層である第１階層の属性「行動媒体」の属性値が「ドライブ」であるコンテンツについての第２階層の属性値を用いて生成する。

なお、図３９は、図３７がディスプレイに表示されている場合において、共通性マップ画像１８１１の詳細画像ボタンが選択されている図３７の状態から、ユーザ操作により共通性マップ画像１８１２の詳細画像ボタンが選択された後に表示する画像である。表示される画像が、属性「行動媒体」の属性値「ドライブ」に係る画像１８０３から、属性「行先」の属性値「テーマパーク」に係る画像１９０３に変化している。

このように、複数表示されている詳細画像ボタンのうちいずれを選択するかによって、いずれの「属性」及び「属性値」について、詳細な共通性マップ画像を表示するかを変更することとしてもよい。
なお、個人が所有するカメラ、センサ等により取得された情報については、商用コンテンツとは異なり、これまでの実施の形態においてユーザ間で共通に用いていたコンテンツＩＤが存在しないか又はＩＤ自体が存在しない場合が多いため、本実施の形態では、共通度合等の共有関係を処理する際に、属性値を用いた。

しかし、これに代えてグループＩＤを属性値に割り振って用いること等としてもよい。

１０．なお書き
なお、本発明を上記の実施の形態に基づいて説明してきたが、本発明は、上記の実施の形態に限定されないのはもちろんである。以下のような場合も本発明に含まれる。

（１）上記の実施の形態においては、コンテンツ選択基準における最初の判断基準をコンテンツＩＤで行うとしているが、他の情報を用いてもよい。
例えば、ジャンル、アーティスト、配信日時、配信期間等の他のコンテンツに関する情報を用いることとしてもよい。
（２）上記の実施の形態において、属性として、曲ＩＤや、アーチスト名などを使用していたが、属性はコンテンツを分類する基準とできるものであればよい。

例えば、プロデューサ名、使用楽器、アーチストの所属事務所名、配信日時、配信期間等であってもよい。
（３）選出されたコンテンツＩＤが複数ある場合、これらの提示順序は、属性以外の他の基準を用いて決定してもよい。
例えば、選出されたコンテンツＩＤに係るコンテンツのうち、これまでに再生された再生回数の多いものから順に、提示することとしてもよいし、ネット購入によるコンテンツ毎のダウンロード回数を別途取得して、ダウンロード回数の多いものから選出してもよい
（４）実施の形態において、コンテンツ推薦装置１がユーザプロファイルとして２つの視聴履歴情報を取得する例で説明したが、これに限らない。例えば、３つ以上のユーザプロファイルを取得、処理することとしても当然構わない。

また、共有度合Ｓの算出は、全ての集合に共通の部分集合に限らず、共通部分を含む集合について算出してもよい。算出した共有度合Ｓが所定値以上であった場合には、前記共通部分を含む集合以外の集合を選択することとしてもよい。
例えば、図２３のベン図に示すような場合を例に説明する。
集合Ａ＝｛０１，０２，０３，０４，０５，０６，０７，０８，０９，１０，１１，１２，１３，１４，１５，１６，５１｝
集合Ｂ＝｛０１，０２，０３，０４，０５，０６，０７，０８，０９，１０，１１，１２，１３，１７，１８，５２｝
集合Ｃ＝｛１３，５１，５２，５３｝
である。

上述の実施形態では、この共有度合Ｓは、集合（Ａ＆Ｂ＆Ｃ）について算出したが、本変形例では、少なくとも２つの集合間で重複部分のある部分集合について算出する。
例えば、共有度合Ｓを、図２３における、集合８０１と、集合８０２と、集合８０３と、集合８０４のそれぞれについて算出することとしてもよいし、集合８０１と、集合８０２と、集合８０３と、集合８０４を合わせた集合である集合８０５について算出することとしてもよい。

例えば、集合８０５について算出した共有度合Ｓが、所定度合以上であった場合には、集合（（Ａ｜Ｂ｜Ｃ）−（（Ａ＆Ｂ）｜（Ｂ＆Ｃ）｜（Ｃ＆Ａ）））を選出することとしてもよい。
ここで、集合８０１は、集合（Ａ＆Ｂ＆Ｃ）であり、集合８０２は集合（（Ａ＆Ｂ）−（Ａ＆Ｂ＆Ｃ））であり、集合８０３は集合（（Ａ＆Ｃ）−（Ａ＆Ｂ＆Ｃ））であり、集合８０４は集合（（Ｂ＆Ｃ）−（Ａ＆Ｂ＆Ｃ））であり、集合８０５は集合（（Ａ＆Ｂ）｜（Ｂ＆Ｃ）｜（Ｃ＆Ａ））である。

（５） 上述の実施形態では、共有度合Ｓとして積集合と和集合の割合を計算する場合について説明してきたが、共有度合Ｓに他の尺度を用いることとしてもよい。
（６） 上記においては、コンテンツ情報が階層的な構造である場合において、コンテンツ推薦処理、その結果表示される推薦コンテンツの提示ＵＩ等を説明したが、コンテンツ情報が階層的な構造でない場合においても、集合対象となる属性の下位層にある詳細な属性の代わりに集合対象となる属性以外の属性を活用する等により共有度合Ｓを算出し、その結果としてのベン図を表示するといった処理を行ってもよい。

（７） 上記の実施の形態では、ユーザプロファイルとして、ユーザが所有するカメラにより撮影された写真や各種センサによりセンシングされたデータの履歴を活用する例を用いて説明したが、これに限定されるものではない。
他のデータ履歴をユーザプロファイルとして用いてもよい。
（８） 上記の実施の形態において、楽曲といった商用コンテンツの視聴履歴を用いる例では、コンテンツＩＤの集合をプロファイルとして、その集合に対する和集合と積集合により共通度合を算出していたが、これに限られない。

実施の形態９でプライベートコンテンツを活用する例で示したように、グループＩＤを集合の要素とし、その和集合と積集合により共通度合を算出するとしてもよい。
また、コンテンツ情報が階層的な構造として定義されていない場合においても、詳細な属性として、下位階層の属性について、共通度合を表示するのに代えて、その他の属性を活用する等により共有度合Ｓを算出し、その結果としてのベン図を表示することとしてもよい。

（９） 上記の実施の形態では、プライベートコンテンツのデータ履歴を活用する例においては、グループＩＤを要素とする集合について、その和集合と積集合により共通度合を算出するとして説明したが、これに限らない。
例えばユーザ間コンテンツ交換システム等によりプライベートコンテンツの交換が行える環境下において、ユーザ間で共有コンテンツＩＤを保有している場合等、実施の形態１〜８で商用コンテンツを活用する例において記述したように、集合はコンテンツＩＤを要素として、その和集合と積集合により共通度合を算出するとしてもよい。

（１０） 上記の実施の形態では、楽曲視聴等、商用コンテンツの視聴履歴とプライベートコンテンツのデータ履歴とを別個に説明した。しかし、両履歴を共にユーザの行動に係るデータ履歴の一つとして捉えて、例えば、商用コンテンツ視聴を、プライベートコンテンツのデータ履歴における各属性（「行動媒体」、「行先」、「行動内容」等）と同列の属性として処理し、コンテンツ推薦や推薦コンテンツの視聴ＵＩ生成等を行うとしてもよい。

（１１） 上記の実施の形態では、コンテンツ情報のデータ履歴を活用するコンテンツ推薦や推薦コンテンツの視聴ＵＩ生成のための処理として説明したが、コンテンツ（商用コンテンツとしての楽曲やプライベートコンテンツとしての写真等）を伴わないユーザの行動や場所等のデータ履歴を活用することで、実施の形態９と同様の処理をし、実施の形態９において図３６〜３９を用いて説明したＵＩと同様のＵＩを構築するとしてもよい。

（１２） 上記の実施の形態では、ユーザ間の共有関係を把握するための表示形態としてベン図を用い、そこでユーザ間の共有度合をベン図の重複度で表現し、ユーザを色識別する例を説明したが、更にベン図を加工することで、ユーザがそれらを認識しやすい表示形態としてもよい。
例えば、表示するベン図におけるユーザ間の重複領域の色をその重複領域の元になる各ユーザに設定された色を加法混色や減法混色により混色した色になるように設定すること等で、ユーザ間の共有関係がより把握し易くなるようにしてもよい。

また、例えば、ユーザ間の共有度合が大きい（もしくは、小さい）程、表示するベン図における各ユーザを表す領域の色や領域の境界線の色が濃くなるようにすること等で、ユーザ間の共有関係がより把握し易くなるようにしてもよい。
また、例えば、ユーザ間の共有度合が大きい（もしくは、小さい）程、表示するベン図におけるユーザ間の重複領域の色が濃くなるようにすること等で、ユーザ間の共有関係がより把握し易くなるようにしてもよい。

また、例えば、話題を喚起する領域が小さい（もしくは、大きい）程、表示するベン図における話題を喚起する領域の色が濃くなるようにしたり、これまでの実施の形態で記述したように話題を喚起する領域を斜線により識別している場合にはその斜線の線を多くなるようにしたりすること等で、ユーザ間の共有関係がより把握し易くなるようにしてもよい。

（１３） 上記の実施の形態では、ユーザ間の共有関係を把握するための表示形態としてベン図を用い、そこでユーザ間の共有度合をベン図の重複度で表現する例を説明したが、ユーザの共有度合を他の方法で表現するとしてもよい。例えば、各共有度合の範囲に個別のマーカや顔表情を対応付けておき、それらを表示することで、ユーザ間の共有関係を把握するための表示形態としてもよい。

（１４）上記の各装置は、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクユニット、ディスプレイユニット、キーボード、マウスなどから構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭ又は前記ハードディスクユニットには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムに従って動作することにより、各装置は、その機能を達成する。ここで、コンピュータプログラムは、所定の機能を達成するために、コンピュータに対する指令を示す命令コードが複数個組み合わされて構成されたものである。

（１５）上記の各装置を構成する構成要素の一部又は全部は、１個のシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ：大規模集積回路）から構成されているとしてもよい。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムに従って動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。これらは個別に１チップ化されても良いし、一部又は全てを含むように１チップ化されても良い。

ここでは、ＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。
また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサーを利用しても良い。

さらには、半導体技術の進歩又は派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適応等が可能性としてありえる。
（１６）上記の各装置を構成する構成要素の一部又は全部は、各装置に脱着可能なＩＣカード又は単体のモジュールから構成されているとしてもよい。前記ＩＣカード又は前記モジュールは、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、などから構成されるコンピュータシステムである。前記ＩＣカード又は前記モジュールは、上記の超多機能ＬＳＩを含むとしてもよい。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、前記ＩＣカード又は前記モジュールは、その機能を達成する。このＩＣカード又はこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしてもよい。

（１７）本発明は、上記に示す方法であるとしてもよい。また、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであるとしてもよいし、前記コンピュータプログラムからなるデジタル信号であるとしてもよい。
また、本発明は、前記コンピュータプログラム又は前記デジタル信号をコンピュータ読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ―ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＢＤ（Ｂｌｕ−ｒａｙ Ｄｉｓｃ）、半導体メモリなど、に記録したものとしてもよい。また、これらの記録媒体に記録されている前記コンピュータプログラム又は前記デジタル信号であるとしてもよい。

また、本発明は、前記コンピュータプログラム又は前記デジタル信号を、電気通信回線、無線又は有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしてもよい。
また、本発明は、マイクロプロセッサとメモリとを備えたコンピュータシステムであって、前記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、前記マイクロプロセッサは、前記コンピュータプログラムに従って動作するとしてもよい。

また、前記プログラム又は前記デジタル信号を前記記録媒体に記録して移送することにより、又は前記プログラム又は前記デジタル信号を前記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしてもよい。
（１８）上記実施の形態及び上記変形例をそれぞれ組み合わせるとしてもよい。

本発明は、多数のコンテンツから一のコンテンツを選択して再生する携帯型音楽プレーヤなどコンテンツ再生装置等としての利用に好適である。

本発明の実施の形態に係るコンテンツ推薦システムの構成を示す図である。 本発明の一実施形態に係るプレーヤ端末の構成を示すブロック図である。 プレーヤ端末が記憶している視聴履歴表を示す図である。 プレーヤ端末が記憶している視聴履歴表を示す図である。 本発明の一実施形態に係るコンテンツ推薦装置の構成を示すブロック図である。 視聴履歴表に基づく共有関係を示すベン図である。 共有関係の把握に係る和集合リストと積集合リストを示す図である。 コンテンツ選択基準の判定処理を示すフローチャートである。 コンテンツ推薦装置の動作を示すフローチャートである。 プレーヤ端末が記憶している視聴履歴表を示す図である。 プレーヤ端末が記憶している視聴履歴表を示す図である。 属性値「歌田ひかり」に関するコンテンツについてのベン図である。 共有表を示す図である。 共有度合の算出手順を示すフローチャートである。 属性値「バラード調」に関するベン図である。 属性値「ロック調」に関するベン図である。 和集合リスト及び積集合リストの一例を示す図である。 共有関係の把握の処理に関するフローチャートである。 他のユーザプロファイルであるネット購入履歴表を示す図である。 ２つのユーザプロファイルに基づくベン図である。 複数の属性により制限されるベン図である。 コンテンツ選択基準の判断処理を示すフローチャートである。 ３つのユーザプロファイルを用いる場合のベン図である。 本発明の実施の形態に係るコンテンツ推薦システムの構成を示す図である。 ＳＴＢデバイスの内部構成を示すブロック図である。 共通性マップ画像を含む画面表示の一例を示す図である。 共通性マップ画像を含む画面表示の一例を示す図である。 共通性マップ画像を含む画面表示の一例を示す図である。 共通性マップ画像を含む画面表示の一例を示す図である。 コンテンツ推薦システムの構成のバリエーションを示す図である。 コンテンツ推薦システムの構成のバリエーションを示す図である。 属性と属性値とを階層構造で示した図である。 属性と属性値を保持するためのデータ構造であるコンテンツ情報テーブルを示す図である。 コンテンツ情報テーブルのデータ構造のバリエーションを示す図である。 コンテンツ情報テーブルを用いて生成したベン図の一例を示す図である。 共通性マップ画像を含む画面表示の一例を示す図である。 共通性マップ画像を含む画面表示の一例を示す図である。 共通性マップ画像を含む画面表示の一例を示す図である。 共通性マップ画像を含む画面表示の一例を示す図である。

１ コンテンツ推薦装置
２ プレーヤ端末
３ プレーヤ端末
１０１ 複数プロファイル取得部
１０２ プロファイル共有関係把握部
１０３ コンテンツ選択基準記憶部
１０４ コンテンツ選択基準把握部
１０５ コンテンツ選択部
１０６ 選択コンテンツ提示部
２０１ 制御部
２０２ コンテンツ再生部
２０３ 記憶部
２０４ 音声出力部
２０５ 表示部
２０６ 赤外線通信部
２０７ ネットワーク通信部
２０８ 入力部
１００１ ＳＴＢデバイス
１００２ ＴＶデバイス
１００３ モバイル端末
１００４ モバイル端末
１１１１ 共通性マップ画像
１１１２ 表題画像
１１１３ ベン図画像
１１１４ 詳細ボタン画像
１１１５ ポップアップ画像

Claims (26)

1. 複数の利用者がそれぞれ保持する複数のデータの関係を提示する情報提示装置であって、
   第１利用者が保持しそれぞれ第１属性及び第２属性が付加された複数のデータから構成される第１情報群と、第２利用者が保持しそれぞれ第１属性及び第２属性を有する複数のデータから構成される第２情報群とを少なくとも取得する取得手段と、
   第１属性としての複数の値のそれぞれについて、同一の当該値が第１属性として付加されたデータを、前記第１及び第２情報群それぞれから抽出して第１及び第２部分群を生成する生成手段と、
   第１属性として同一の値が付加されたデータに係る第１部分群と第２部分群とを組とした各組について、第１部分群に含まれるデータと、第２部分群に含まれるデータとの間において、付加された第２属性の重複度合を算出する算出手段と、
   全ての組について算出された複数の重複度合の提示順序を、各組の第１部分群と第２部分群に含まれるデータ数に基づいて決定する決定手段と、
   決定された提示順序に従って、算出された複数の重複度合を並べて提示する提示手段と
   を備えることを特徴とする情報提示装置。
2. 前記提示手段は、
   各組について、第１部分群と第２部分群との積集合と、第１又は第２部分群と前記積集合との差集合とのいずれかを選択する集合選択部と、
   前記提示順序に従い、選択した集合が他の集合と識別容易に差別化されるよう重複度合いを並べて表示する表示部と
   を含むことを特徴とする請求項１に記載の情報提示装置。
3. 前記集合選択部は、前記積集合の要素数と、前記和集合の要素数との比が所定値以上である場合に前記差集合を選択する
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報提示装置。
4. 前記集合選択部は、前記積集合の要素数と前記和集合の要素数との比が所定値未満である場合に、前記積集合を選択する
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報提示装置。
5. 前記決定手段は、
   前記提示順序を、各組に係る第１部分群と第２部分群との和集合の要素数に関し降順とする
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報提示装置。
6. 前記決定手段は、
   前記提示順序を、各組に係る重複度合の大きさに関し降順とする
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報提示装置。
7. 前記算出手段は、更に、前記第１情報群に含まれるデータと、前記第２情報群に含まれるデータとの間において、付加された第１属性の重複度合を算出し、
   前記提示手段は、更に、前記第１属性の重複度合を可視化して提示する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報提示装置。
8. 前記提示手段は、切替指示を受け付けており、前記切替指示を受信した場合に、第１属性に係る重複度合の提示と、前記第１属性に係る重複度合の提示内容を詳細化した、第２属性に係る複数の重複度合の提示とを切り替える
   ことを特徴とする請求項７に記載の情報提示装置。
9. 前記提示手段は、切替指示を受け付けており、前記切替指示を受信した場合に、第１属性に係る重複度合の提示と、前記第１属性に係る重複度合の提示内容を詳細化した、第１属性に係る重複度合及び第２属性に係る複数の重複度合を並べた提示とを切り替える
   ことを特徴とする請求項７に記載の情報提示装置。
10. 前記提示手段は、前記重複度合が所定値以上である場合に、第１情報群又は第２情報群と、第１及び第２情報群の積集合との差集合を選択し、選択した集合が他の集合と識別容易に差別化されるよう重複度合を表示する
    ことを特徴とする請求項７に記載の情報提示装置。
11. 前記提示手段は、前記重複度合が所定値未満である場合に、第１及び第２情報群の積集合を選択し、選択した集合が他の集合と識別容易に差別化されるよう重複度合を表示する
    ことを特徴とする請求項７に記載の情報提示装置。
12. 前記提示手段は、算出した第１属性の重複度合と、算出した各組に係る第２属性の重複度合とを並べて表示する
    ことを特徴とする請求項７に記載の情報提示装置。
13. 前記第１属性は、データが属するグループを示すグループＩＤであり、前記第２属性は、データを識別するデータＩＤである
    ことを特徴とする請求項１に記載の情報提示装置。
14. 前記第１属性は、データが属するグループを示すグループＩＤであり、前記第２属性は、前記第１属性とは別のグループＩＤである
    ことを特徴とする請求項１に記載の情報提示装置。
15. 第１及び第２属性は、第１属性を上位階層とし、第２属性を下位階層とするツリー構造を構成し、第２属性が取り得る値は、第１属性の内容に対応して予め定められている
    ことを特徴とする請求項１に記載の情報提示装置。
16. 前記提示手段は、重複度合を、第１部分群と第２部分群との関係を示すベン図を表示することにより可視化する
    ことを特徴とする請求項１に記載の情報提示装置。
17. 前記データは、コンテンツであることを特徴とする請求項１に記載の情報提示装置。
18. 前記データは、ログ情報であることを特徴とする請求項１に記載の情報提示装置。
19. 前記情報提示装置は、更に、
    取得した前記第１情報群及び前記第２情報群の重複度合を算出する重複度合算出手段と、
    算出された前記重複度合に基づいて、前記第１情報群及び前記第２情報群の重なりである重複集合と、前記第１情報群又は前記第２情報群から前記重複集合を除く非重複集合とのいずれかを選択する集合選択手段と、
    選択された集合に含まれるデータ情報を選出する情報選出手段と
    を備えることを特徴とする請求項１に記載の情報提示装置。
20. 前記集合選択手段は、前記重複度合が所定値以上である場合に、前記非重複集合を選択する
    ことを特徴とする請求項１９に記載の情報提示装置。
21. 前記集合選択手段は、前記重複度合が所定値未満である場合に、前記重複集合を選択する
    ことを特徴とする請求項１９に記載の情報提示装置。
22. 前記重複度合算出手段は、前記第１情報群及び前記第２情報群の少なくとも一方に含まれるデータ情報の数を示す第１数を算出し、前記重複集合に含まれるデータ情報の数を示す第２数を算出し、第１数に対する第２数の比率を、前記重複度合として算出する
    ことを特徴とする請求項１９に記載の情報提示装置。
23. 前記データ情報は、データを識別するデータＩＤと、データが属するグループを示すグループＩＤとを含み、
    前記取得手段は、更に、複数のデータ情報からなる第３情報群と、複数のデータ情報からなる第４情報群とを取得して、データ情報に含まれるグループＩＤの値それぞれについて、前記第３情報群から前記値を持つグループＩＤを含むデータ情報を抽出することにより第１情報群を生成し、前記第４情報群から当該値を持つグループＩＤを含むデータ情報を抽出することにより第２情報群を生成し、
    前記重複度合算出手段は、更に、グループＩＤの値それぞれについての第１情報群と第２情報群の重複度合を算出し、
    前記集合選択手段は、更に、グループＩＤの値に対応する重複度合の大きいものから順に、グループＩＤを１以上選出し、選出したグループＩＤに対応する重複度合に基づいて、当該グループＩＤの値に係る第１情報群と第２情報群の重なりである重複集合と、第１情報群と第２情報群から当該重複集合を除く非重複集合とのいずれかを選択し、
    前記情報選出手段は、前記集合選択手段により順に選択された集合に含まれるデータ情報を選出する
    ことを特徴とする請求項１９に記載の情報提示装置。
24. 取得手段と、生成手段と、算出手段と、決定手段と、提示手段とを備えた、複数の利用者がそれぞれ保持する複数のデータの関係を提示する情報提示装置に用いられる情報提示方法であって、
    前記取得手段が、第１利用者が保持しそれぞれ第１属性及び第２属性が付加された複数のデータから構成される第１情報群と、第２利用者が保持しそれぞれ第１属性及び第２属性を有する複数のデータから構成される第２情報群とを少なくとも取得する取得ステップと、
    前記生成手段が、第１属性としての複数の値のそれぞれについて、同一の当該値が第１属性として付加されたデータを、前記第１及び第２情報群それぞれから抽出して第１及び第２部分群を生成する生成ステップと、
    前記決定手段が、第１属性として同一の値が付加されたデータに係る第１部分群と第２部分群とを組とした各組について、前記第１部分群に含まれるデータと、前記第２部分群に含まれるデータとの間において、付加された第２属性の重複度合を算出する算出ステップと、
    前記決定手段が、全ての組について算出された複数の重複度合の提示順序を、各組の第１部分群と第２部分群に含まれるデータ数に基づいて決定する決定ステップと、
    前記提示手段が、決定された提示順序に従って、算出された複数の重複度合を並べて提示する提示ステップと
    を含むことを特徴とする情報提示方法。
25. コンピュータを、複数の利用者がそれぞれ保持する複数のデータの関係を提示する情報提示装置として機能させるための情報提示プログラムであって、
    前記コンピュータを、
    第１利用者が保持しそれぞれ第１属性及び第２属性が付加された複数のデータから構成される第１情報群と、第２利用者が保持しそれぞれ第１属性及び第２属性を有する複数のデータから構成される第２情報群とを少なくとも取得する取得手段と、
    第１属性としての複数の値のそれぞれについて、同一の当該値が第１属性として付加されたデータを、前記第１及び第２情報群それぞれから抽出して第１及び第２部分群を生成する生成手段と、
    第１属性として同一の値が付加されたデータに係る第１部分群と第２部分群とを組とした各組について、前記第１部分群に含まれるデータと、前記第２部分群に含まれるデータとの間において、付加された第２属性の重複度合を算出する算出手段と、
    全ての組について算出された複数の重複度合の提示順序を、各組の第１部分群と第２部分群に含まれるデータ数に基づいて決定する決定手段と、
    決定された提示順序に従って、算出された複数の重複度合を並べて提示する提示手段
    として機能させることを特徴とする情報提示プログラム。
26. 複数の利用者がそれぞれ保持する複数のデータの関係を提示する情報提示装置に用いられる集積回路であって、
    第１利用者が保持しそれぞれ第１属性及び第２属性が付加された複数のデータから構成される第１情報群と、第２利用者が保持しそれぞれ第１属性及び第２属性を有する複数のデータから構成される第２情報群とを少なくとも取得する取得手段と、
    第１属性としての複数の値のそれぞれについて、同一の当該値が第１属性として付加されたデータを、前記第１及び第２情報群それぞれから抽出して第１及び第２部分群を生成する生成手段と、
    第１属性として同一の値が付加されたデータに係る第１部分群と第２部分群とを組とした各組について、前記第１部分群に含まれるデータと、前記第２部分群に含まれるデータとの間において、付加された第２属性の重複度合を算出する算出手段と、
    全ての組について算出された複数の重複度合の提示順序を、各組の第１部分群と第２部分群に含まれるデータ数に基づいて決定する決定手段と、
    決定された提示順序に従って、算出された複数の重複度合を並べて提示する提示手段と
    を備えることを特徴とする集積回路。

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