JP5755168B2 - レコメンド装置、レコメンド方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、レコメンド装置、レコメンド方法、およびプログラムに関する。

近年、多種多様なコンテンツが数多く流通しており、ユーザはその中から自分に適したコンテンツを取捨選択する必要がある。しかしながら、数多くのコンテンツの中から、自分に適したコンテンツを取捨選択するには、時間や労力を要する。そこで、ユーザが容易に自分に適したコンテンツを取捨選択するための技術が提案されている。

例えば、ユーザの視聴するコンテンツ候補として、ユーザが録画や視聴したコンテンツと関連性のあるコンテンツを抽出し、ユーザが録画や視聴したコンテンツと抽出したコンテンツを関連性に基づいてリンクさせたグラフを作成することによって、ユーザが容易に視聴するコンテンツを取捨選択できる技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００８−２４５０８２号公報

しかしながら、特許文献１の技術では、ユーザの視聴するコンテンツ候補として、ユーザが録画や視聴したコンテンツと関連性のあるコンテンツ、すなわち、ユーザの嗜好に沿ったコンテンツをレコメンドすることはできるが、レコメンドされたコンテンツの中には既にユーザが知っているものも含まれ、レコメンドの効果が少ないという問題点があった。

一方、ユーザが、気がついていない潜在的な嗜好に基づいて、コンテンツ等をレコメンドすることができれば、ユーザにとって未知であり、かつ有用であるコンテンツを多くレコメンドすることができ、レコメンドの効果を高めることができる。しかし、潜在的な嗜好は、ユーザの視聴履歴等には表れないために、推測することが困難であるという問題点があった。更に、ユーザの潜在的な嗜好を刺激するために、闇雲にコンテンツをレコメンドしてもユーザの関心を惹きつけることはできない。

そこで、本発明は、上記課題に鑑みて、ユーザのＳＮＳ上のつながりを示すグラフからユーザが選択した人の嗜好に合ったコンテンツおよびそのコンテンツに関連するコンテンツを関連性に基づいてリンクさせたグラフを作成することにより、ユーザの関心を惹きつけ潜在的な嗜好を刺激するコンテンツをレコメンドできるレコメンド装置、レコメンド方法、およびプログラムを目的とする。

本発明は、上記の課題を解決するために、以下の事項を提案している。なお、理解を容易にするために、本発明の実施形態に対応する符号を付して説明するが、これに限定されるものではない。

（１） 本発明は、ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）を利用して、コンテンツをレコメンドするコンテンツレコメンド装置であって、前記ＳＮＳを提供するＳＮＳサーバから取得した当該ＳＮＳにおけるユーザ間のリンク関係に基づいて、ソーシャルグラフを作成するソーシャルグラフ作成手段（例えば、図１のソーシャルグラフ作成部１３０に相当）と、作成された前記ソーシャルグラフをユーザ端末に送信する送信手段（例えば、図１の送受信部１７０に相当）、前記ＳＮＳに参加しているユーザのＩＤに、コンテンツ視聴履歴を対応付けて記憶するコンテンツ視聴履歴記憶手段（例えば、コンテンツ視聴履歴記憶部１１０に相当）と、前記ユーザ端末に提示された前記ソーシャルグラフの中から当該ユーザ端末のユーザにより選択された選択ユーザのＩＤに基づいて、前記コンテンツ視聴履歴記憶手段から前記コンテンツ視聴履歴を抽出し、抽出した前記コンテンツ視聴履歴を参照して関心コンテンツを特定する関心コンテンツ特定手段（例えば、関心コンテンツ特定部１４０に相当）と、複数のコンテンツの属性情報を記憶するコンテンツ情報記憶手段（例えば、コンテンツ情報記憶部１２０に相当）と、前記関心コンテンツと前記コンテンツ情報記憶手段に記憶されているコンテンツとの間の関連度を、属性情報の関連性に基づいて算出する関連度計算手段（例えば、関連度計算部１５１に相当）と、算出された関連度に基づいて、前記コンテンツ情報記憶手段に記憶されているコンテンツの中から、前記関心コンテンツと関連がある第１の関連コンテンツを特定する関連コンテンツ特定手段（例えば、コンテンツ特定部１５２に相当）と、前記コンテンツ視聴履歴記憶手段から前記第１の関連コンテンツの視聴ユーザを特定する視聴ユーザ特定手段（例えば、視聴ユーザ特定部１８０に相当）と、前記関心コンテンツを親ノード、前記第１の関連コンテンツを第１の子ノードとして、当該親ノードと当該第１の子ノードとを結ぶリンクを有し、かつ当該第１の関連コンテンツに前記視聴ユーザを関連付けた関連グラフを作成し、作成した関連グラフを前記ユーザ端末に送信するレコメンドグラフ作成手段（例えば、レコメンドグラフ作成部１６０に相当）と、を備えることを特徴とするコンテンツレコメンド装置を提案している。

この発明によれば、ソーシャルグラフ作成手段は、ＳＮＳを提供するＳＮＳサーバから取得したＳＮＳにおけるユーザ間のリンク関係に基づいて、ソーシャルグラフを作成する。送信手段は、作成されたソーシャルグラフをユーザ端末に送信する。コンテンツ視聴履歴記憶手段は、ＳＮＳに参加しているユーザのＩＤに、コンテンツ視聴履歴を対応付けて記憶する。関心コンテンツ特定手段は、ユーザ端末に提示されたソーシャルグラフの中からユーザ端末のユーザにより選択された選択ユーザのＩＤに基づいて、コンテンツ視聴履歴記憶手段からコンテンツ視聴履歴を抽出し、抽出したコンテンツ視聴履歴を参照して関心コンテンツを特定する。コンテンツ情報記憶手段は、複数のコンテンツの属性情報を記憶する。関連度計算手段は、関心コンテンツとコンテンツ情報記憶手段に記憶されているコンテンツとの間の関連度を、属性情報の関連性に基づいて算出する。関連コンテンツ特定手段は、算出された関連度に基づいて、コンテンツ情報記憶手段に記憶されているコンテンツの中から、関心コンテンツと関連がある第１の関連コンテンツを特定する。視聴ユーザ特定手段は、コンテンツ視聴履歴記憶手段から第１の関連コンテンツの視聴ユーザを特定する。レコメンドグラフ作成手段は、関心コンテンツを親ノード、第１の関連コンテンツを第１の子ノードとして、親ノードと第１の子ノードとを結ぶリンクを有し、第１の関連コンテンツに視聴ユーザを関連付けた関連グラフを作成し、作成した関連グラフをユーザ端末に送信する。したがって、ＳＮＳ上のユーザ間のつながりを示すソーシャルグラフから、ユーザが選択した人（ユーザおよび他のユーザ）の嗜好に合ったコンテンツおよびそのコンテンツに関連するコンテンツを、関連性に基づいてリンクさせて提示するとともに、関連コンテンツを視聴している、ユーザとＳＮＳにおいてリンク関係にあるユーザを提示するグラフを作成することにより、レコメンド条件、レコメンドされるコンテンツの相関関係、および関連コンテンツの視聴ユーザの３つを併せて可視化することができる。それによって、ユーザの関心を惹きつけ潜在的な嗜好を刺激するコンテンツをレコメンドできる。

（２） 本発明は、（１）のコンテンツレコメンド装置について、前記関心コンテンツ特定手段が、前記選択ユーザが投稿した、前記抽出したコンテンツ視聴履歴に含まれるコンテンツに関する前記ＳＮＳへの投稿数を参照して関心コンテンツを特定することを特徴とするコンテンツレコメンド装置を提案している。

この発明によれば、関心コンテンツ特定手段が、選択ユーザが投稿した、抽出したコンテンツ視聴履歴に含まれるコンテンツに関するＳＮＳへの投稿数を参照して関心コンテンツを特定する。したがって、視聴履歴に加えて、ＳＮＳにおけるコンテンツに関する投稿数を加味して関心コンテンツを特定することにより、ユーザの関心度合いを関心コンテンツの特定に反映することができる。

（３） 本発明は、（１）または（２）のコンテンツレコメンド装置について、前記関心コンテンツの属性情報に基づいて、前記コンテンツ情報記憶手段から前記属性情報に関連する属性関連コンテンツを特定する属性関連コンテンツ特定手段（例えば、図５の属性関連コンテンツ特定部１９０に相当）を備え、前記レコメンドグラフ作成手段が、前記属性情報を親ノード、特定した属性関連コンテンツを属性子ノードとして、当該親ノードと当該属性子ノードとを結ぶリンクを有する属性グラフを属性情報毎に作成し、前記関連グラフと属性情報毎の当該属性グラフとを重ね合わせた階層構造のグラフを前記ユーザ端末に送信することを特徴とするレコメンド装置を提案している。

この発明によれば、属性関連コンテンツ特定手段は、関心コンテンツの属性情報に基づいて、コンテンツ情報記憶手段から属性情報に関連する属性関連コンテンツを特定する。レコメンドグラフ作成手段が、属性情報を属性親ノード、特定した属性関連コンテンツを属性子ノードとして、属性親ノードと属性子ノードとを結ぶリンクを有する属性グラフを属性毎に作成し、関連グラフと属性情報毎の属性グラフとを重ね合わせた階層構造のグラフをユーザ端末に送信する。属性情報毎に関連するコンテンツ（属性関連コンテンツ）の相関関係を可視化することにより、よりユーザの潜在的な嗜好を刺激し、レコメンドの効果を高めることができる。

（４） 本発明は、（１）から（３）のコンテンツレコメンド装置について、前記関連度計算手段が、前記第１の関連コンテンツと、前記コンテンツ情報記憶手段に記憶されているコンテンツとの間の関連度を、属性情報の関連性に基づいて算出し、前記関連コンテンツ特定手段が、算出された関連度に基づいて、前記コンテンツ情報記憶手段に記憶されているコンテンツの中から、前記第１の関連コンテンツと関連がある第２の関連コンテンツを特定し、前記レコメンドグラフ作成手段が、前記親ノードと前記第１の子ノードとを結ぶリンクに加えて、当該第１の子ノードと前記第２の関連コンテンツを示す第２の子ノードとを結ぶ第２のリンクを有し、かつ前記第１の関連コンテンツに前記視聴ユーザを関連付けた前記関連グラフを作成し、作成した関連グラフを前記ユーザ端末に送信することを特徴とするコンテンツレコメンド装置を提案している。

この発明によれば、関連度計算手段は、第１の関連コンテンツと、コンテンツ情報記憶手段に記憶されているコンテンツとの間の関連度を、属性情報の関連性に基づいて算出する。関連コンテンツ特定手段は、算出された関連度に基づいて、コンテンツ情報記憶手段に記憶されているコンテンツの中から、第１の関連コンテンツと関連がある第２の関連コンテンツを特定する。レコメンドグラフ作成手段が、親ノードと第１の子ノードとを結ぶリンクに加えて、第１の子ノードと第２の関連コンテンツを示す第２の子ノードとを結ぶ第２のリンクを有し、かつ第１の関連コンテンツに視聴ユーザを関連付けた関連グラフを作成し、作成した関連グラフをユーザ端末に送信する。したがって、関連コンテンツ間の相関関係も可視化することによって、ユーザの潜在的な嗜好を刺激し、レコメンドの効果を高めることができる。

（５） 本発明は、（１）または（２）のコンテンツレコメンド装置について、前記レコメンドグラフ作成手段が、前記関連グラフの替わりに、前記関心コンテンツに前記第１の関連コンテンツを対応付け、かつ当該第１の関連コンテンツに前記視聴ユーザを対応付けた関連表を作成し、作成した関連表を前記ユーザ端末に送信することを特徴とするレコメンド装置を提案している。

この発明によれば、レコメンドグラフ作成手段が、関連グラフの替わりに、関心コンテンツに第１の関連コンテンツを対応付け、かつ第１の関連コンテンツに視聴ユーザを対応付けた関連表を作成し、作成した関連表をユーザ端末に送信する。したがって、表を用いてコンテンツの相関関係と関連コンテンツの視聴ユーザとを可視化することができる。

（６） 本発明は、（３）のコンテンツレコメンド装置について、前記レコメンドグラフ作成手段が、前記関連グラフの替わりに、前記関心コンテンツに前記第１の関連コンテンツを対応付け、かつ当該第１の関連コンテンツに前記視聴ユーザを対応付けた関連表を作成し、属性情報毎の前記属性グラフの替わりに、前記属性情報に前記特定した属性関連コンテンツを対応付けた属性表を作成し、前記関連表と前記属性表とをリンク化した表を前記ユーザ端末に送信することを特徴とするレコメンド装置を提案している。

この発明によれば、レコメンドグラフ作成手段が、関連グラフの替わりに、関心コンテンツに第１の関連コンテンツを対応付け、かつ第１の関連コンテンツに視聴ユーザを対応付けた関連表を作成し、属性情報毎の属性グラフの替わりに、属性情報に特定した属性関連コンテンツを対応付けた属性表を作成し、関連表と属性表とをリンク化した表をユーザ端末に送信する。したがって、表を用いて、属性毎に関連するコンテンツ（属性関連コンテンツ）の相関関係を可視化することができる。

（７） 本発明は、（４）のコンテンツレコメンド装置について、前記レコメンドグラフ作成手段が、前記関連グラフの替わりに、前記関心コンテンツに前記第１の関連コンテ
ンツを対応付け、当該第１の関連コンテンツに前記第２の関連コンテンツを対応付け、かつ当該第１の関連コンテンツに前記視聴ユーザを対応付けた関連表を作成し、作成した関連表を前記ユーザ端末に送信することを特徴とするレコメンド装置を提案している。

この発明によれば、レコメンドグラフ作成手段が、関連グラフの替わりに、関心コンテンツに第１の関連コンテンツを対応付け、第１の関連コンテンツに第２の関連コンテンツを対応付け、かつ第１の関連コンテンツに視聴ユーザを対応付け関連表を作成し、作成した関連表をユーザ端末に送信する。したがって、表を用いて関連コンテンツ間の相関関係も可視化することができる。

（８） 本発明は、ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）を利用して、コンテンツをレコメンドするコンテンツレコメンド装置におけるコンテンツレコメンド方法であって、前記コンテンツレコメンド装置は、ソーシャルグラフ作成手段、送信手段、関心コンテンツ特定手段、関連度計算手段、関連コンテンツ特定手段、視聴ユーザ特定手段、レコメンドグラフ作成手段、前記ＳＮＳに参加しているユーザのＩＤに、コンテンツ視聴履歴を対応付けて記憶するコンテンツ視聴履歴記憶手段、および複数のコンテンツの属性情報を記憶するコンテンツ情報記憶手段を備え、前記ソーシャルグラフ作成手段が、前記ＳＮＳを提供するＳＮＳサーバから取得した当該ＳＮＳにおけるリンク関係に基づいて、ソーシャルグラフを作成する第１のステップ（例えば、図４のステップＳ１に相当）と、前記送信手段が、作成された前記ソーシャルグラフをユーザ端末に送信する第２のステップ（例えば、図４のステップＳ２に相当）と、前記関心コンテンツ特定手段が、前記ユーザ端末に提示された前記ソーシャルグラフの中から当該ユーザ端末のユーザにより選択された選択ユーザのＩＤに基づいて、前記コンテンツ視聴履歴記憶手段から前記コンテンツ視聴履歴を抽出し、抽出した前記コンテンツ視聴履歴を参照して関心コンテンツを特定する第３のステップ（例えば、図４のステップＳ３、Ｓ４に相当）と、前記関連度計算手段が、前記関心コンテンツと前記コンテンツ情報記憶手段に記憶されているコンテンツとの間の関連度を、属性情報の関連性に基づいて算出する第４のステップ（例えば、図４のステップＳ５に相当）と、前記関連コンテンツ特定手段が、算出された関連度に基づいて、前記コンテンツ情報記憶手段に記憶されているコンテンツの中から、前記関心コンテンツと関連がある第１の関連コンテンツを特定する第５のステップ（例えば、図４のステップＳ６に相当）と、前記視聴ユーザ特定手段が、前記コンテンツ視聴履歴記憶手段から前記第１の関連コンテンツの視聴ユーザを特定する第６のステップと、前記レコメンドグラフ作成手段が、前記関心コンテンツを親ノード、前記第１の関連コンテンツを第１の子ノードとして、当該親ノードと当該第１の子ノードとを結ぶリンクを有し、かつ当該第１の関連コンテンツに前記視聴ユーザを関連付けた関連グラフを作成し、作成した関連グラフを前記ユーザ端末に送信する第７のステップ（例えば、図４のステップＳ８、Ｓ９に相当）と、を含むことを特徴とするコンテンツレコメンド方法を提案している。

この発明によれば、まず、第１のステップにおいて、ソーシャルグラフ作成手段が、ＳＮＳを提供するＳＮＳサーバから取得したＳＮＳにおけるリンク関係に基づいて、ソーシャルグラフを作成する。次に、第２のステップにおいて、送信手段が、作成されたソーシャルグラフをユーザ端末に送信する。次に、第３のステップにおいて、関心コンテンツ特定手段が、ユーザ端末に提示されたソーシャルグラフの中からユーザ端末のユーザにより選択された選択ユーザのＩＤに基づいて、コンテンツ視聴履歴記憶手段からコンテンツ視聴履歴を抽出し、抽出したコンテンツ視聴履歴を参照して関心コンテンツを特定する。次に、第４のステップにおいて、関連度計算手段が、関心コンテンツとコンテンツ情報記憶手段に記憶されているコンテンツとの間の関連度を、属性情報の関連性に基づいて算出する。次に、第５のステップにおいて、関連コンテンツ特定手段が、算出された関連度に基づいて、コンテンツ情報記憶手段に記憶されているコンテンツの中から、関心コンテンツと関連がある第１の関連コンテンツを特定する。次に、第６のステップにおいて、視聴ユーザ特定手段が、コンテンツ視聴履歴記憶手段から第１の関連コンテンツの視聴ユーザを特定する。そして、第７のステップにおいて、レコメンドグラフ作成手段が、関心コンテンツを親ノード、第１の関連コンテンツを第１の子ノードとして、親ノードと第１の子ノードとを結ぶリンクを有し、かつ第１の関連コンテンツに視聴ユーザを関連付けた関連グラフを作成し、作成した関連グラフをユーザ端末に送信する。したがって、ＳＮＳ上のユーザ間のつながりを示すソーシャルグラフから、ユーザが選択した人（ユーザおよび他のユーザ）の嗜好に合ったコンテンツおよびそのコンテンツに関連するコンテンツを、関連性に基づいてリンクさせて提示するとともに、関連コンテンツを視聴している、ユーザとＳＮＳにおいてリンク関係にあるユーザを提示するグラフを作成することにより、レコメンド条件、レコメンドされるコンテンツの相関関係、および関連コンテンツの視聴ユーザの３つを併せて可視化することができる。それによって、ユーザの関心を惹きつけ潜在的な嗜好を刺激するコンテンツをレコメンドできる。

（９） 本発明は、ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）を利用して、コンテンツをレコメンドするコンテンツレコメンド装置におけるコンテンツレコメンド方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記コンテンツレコメンド装置は、ソーシャルグラフ作成手段、送信手段、関心コンテンツ特定手段、関連度計算手段、関連コンテンツ特定手段、視聴ユーザ特定手段、レコメンドグラフ作成手段、前記ＳＮＳに参加しているユーザのＩＤに、コンテンツ視聴履歴を対応付けて記憶するコンテンツ視聴履歴記憶手段、および複数のコンテンツの属性情報を記憶するコンテンツ情報記憶手段を備え、前記ソーシャルグラフ作成手段が、前記ＳＮＳを提供するＳＮＳサーバから取得した当該ＳＮＳにおけるリンク関係に基づいて、ソーシャルグラフを作成する第１のステップ（例えば、図４のステップＳ１に相当）と、前記送信手段が、作成された前記ソーシャルグラフをユーザ端末に送信する第２のステップ（例えば、図４のステップＳ２に相当）と、前記関心コンテンツ特定手段が、前記ユーザ端末に提示された前記ソーシャルグラフの中から当該ユーザ端末のユーザにより選択された選択ユーザのＩＤに基づいて、前記コンテンツ視聴履歴記憶手段から前記コンテンツ視聴履歴を抽出し、抽出した前記コンテンツ視聴履歴を参照して関心コンテンツを特定する第３のステップ（例えば、図４のステップＳ３、Ｓ４に相当）と、前記関連度計算手段が、前記関心コンテンツと前記コンテンツ情報記憶手段に記憶されているコンテンツとの間の関連度を、属性情報の関連性に基づいて算出する第４のステップ（例えば、図４のステップＳ５に相当）と、前記関連コンテンツ特定手段が、算出された関連度に基づいて、前記コンテンツ情報記憶手段に記憶されているコンテンツの中から、前記関心コンテンツと関連がある第１の関連コンテンツを特定する第５のステップ（例えば、図４のステップＳ６に相当）と、前記視聴ユーザ特定手段が、前記コンテンツ視聴履歴記憶手段から前記第１の関連コンテンツの視聴ユーザを特定する第６のステップと、前記レコメンドグラフ作成手段が、前記関心コンテンツを親ノード、前記第１の関連コンテンツを第１の子ノードとして、当該親ノードと当該第１の子ノードとを結ぶリンクを有し、かつ当該第１の関連コンテンツに前記視聴ユーザを関連付けた関連グラフを作成し、作成した関連グラフを前記ユーザ端末に送信する第７のステップ（例えば、図４のステップＳ８、Ｓ９に相当）と、をコンピュータに実行させるプログラムを提案している。

この発明によれば、まず、第１のステップにおいて、ソーシャルグラフ作成手段が、ＳＮＳを提供するＳＮＳサーバから取得したＳＮＳにおけるリンク関係に基づいて、ソーシャルグラフを作成する。次に、第２のステップにおいて、送信手段が、作成されたソーシャルグラフをユーザ端末に送信する。次に、第３のステップにおいて、関心コンテンツ特定手段が、ユーザ端末に提示されたソーシャルグラフの中からユーザ端末のユーザにより選択された選択ユーザのＩＤに基づいて、コンテンツ視聴履歴記憶手段からコンテンツ視聴履歴を抽出し、抽出したコンテンツ視聴履歴を参照して関心コンテンツを特定する。次に、第４のステップにおいて、関連度計算手段が、関心コンテンツとコンテンツ情報記憶手段に記憶されているコンテンツとの間の関連度を、属性情報の関連性に基づいて算出する。次に、第５のステップにおいて、関連コンテンツ特定手段が、算出された関連度に基づいて、コンテンツ情報記憶手段に記憶されているコンテンツの中から、関心コンテンツと関連がある第１の関連コンテンツを特定する。次に、第６のステップにおいて、視聴ユーザ特定手段が、コンテンツ視聴履歴記憶手段から第１の関連コンテンツの視聴ユーザを特定する。そして、第７のステップにおいて、レコメンドグラフ作成手段が、関心コンテンツを親ノード、第１の関連コンテンツを第１の子ノードとして、親ノードと第１の子ノードとを結ぶリンクを有し、かつ第１の関連コンテンツに視聴ユーザを関連付けた関連グラフを作成し、作成した関連グラフをユーザ端末に送信する。したがって、ＳＮＳ上のユーザ間のつながりを示すソーシャルグラフから、ユーザが選択した人（ユーザおよび他のユーザ）の嗜好に合ったコンテンツおよびそのコンテンツに関連するコンテンツを、関連性に基づいてリンクさせて提示するとともに、関連コンテンツを視聴している、ユーザとＳＮＳにおいてリンク関係にあるユーザを提示するグラフを作成することにより、レコメンド条件、レコメンドされるコンテンツの相関関係、および関連コンテンツの視聴ユーザの３つを併せて可視化することができる。それによって、ユーザの関心を惹きつけ潜在的な嗜好を刺激するコンテンツをレコメンドできる。

本発明によれば、ユーザのＳＮＳ上のつながりを示すグラフからユーザが選択した人の嗜好に合ったコンテンツおよびそのコンテンツに関連するコンテンツを関連性に基づいてリンクさせたグラフを作成することにより、ユーザの関心を惹きつけ潜在的な嗜好を刺激するコンテンツをレコメンドできる。

本発明の第１の実施形態に係るコンテンツレコメンド装置の機能構成を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係るレコメンド情報として用いるグラフの一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係るレコメンド情報として用いる表の一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係るコンテンツレコメンド処理のフロー図を示す。 本発明の第２の実施形態に係るコンテンツレコメンド装置の機能構成を示す図である。 本発明の第２の実施形態に係るレコメンド情報として用いるグラフの一例を示す図である。

以下、図面を用いて、本発明の実施形態について詳細に説明する。なお、本実施形態における構成要素は適宜、既存の構成要素等との置き換えが可能であり、また、他の既存の構成要素との組み合わせを含む様々なバリエーションが可能である。したがって、本実施形態の記載をもって、特許請求の範囲に記載された発明の内容を限定するものではない。

＜第１の実施形態＞
図１は、本発明の第１の実施形態に係るコンテンツレコメンド装置１００の機能構成を示す図である。図に示すように、コンテンツレコメンド装置１００は、コンテンツ視聴履歴記憶部１１０、コンテンツ情報記憶部１２０、ソーシャルグラフ作成部１３０、関心コンテンツ特定部１４０、関連コンテンツ特定部１５０、レコメンドグラフ作成部１６０、および送受信部１７０から構成される。

コンテンツ視聴履歴記憶部１１０は、ユーザがコンテンツ配信を受信し、再生するセットトップボックス（ＳＴＢ）等のコンテンツ再生装置から取得したユーザ毎の視聴履歴を記憶する。視聴履歴には、少なくとも、ユーザを一意に特定するユーザＩＤ、コンテンツを一意に特定するコンテンツＩＤ、コンテンツ名、コンテンツの視聴状況に関する視聴状況情報、および録画されたコンテンツの保存状況に関する保存状況情報等が含まれる。ここで、視聴状況情報には、コンテンツが録画であるかリアル視聴であるかといった情報や、視聴回数等が含まれ、保存状況情報には、録画後削除されたか否かといった情報や録画されたコンテンツの保存期間等が含まれる。

コンテンツ情報記憶部１２０は、複数のコンテンツの属性情報をコンテンツのＩＤに対応付けて記憶する。属性情報としては、タイトル、ジャンル、出演者、あらすじ、場所（ロケ地等）、監督、脚本家、主題歌、放送時間、放送局等が挙げられる。コンテンツ情報記憶部１２０に記憶される複数のコンテンツの属性情報は、コンテンツを配信している放送局やコンテンツのメタデータ作成している事業者等から収集したメタデータから抽出したものである。

ソーシャルグラフ作成部１３０は、ユーザから提示要求があった場合や、コンテンツ再生装置が起動されたことに応じて、ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）を提供するＳＮＳサーバから、ＳＮＳにおけるユーザ間のリンク関係を取得する。そして、ソーシャルグラフ作成部１３０は、取得したリンク関係に基づいてソーシャルグラフを作成する。作成されたソーシャルグラフは、後述する送受信部１７０を介して、ユーザ端末に送信され、提示される。ここで、ユーザ端末は、ＰＣ、スマートフォン、携帯電話機等であってもよいし、上述したＳＴＢといったコンテンツ再生装置であってもよい。

関心コンテンツ特定部１４０は、ユーザ端末に提示されたソーシャルグラフの中からユーザが選択した人（以下、選択ユーザという）が関心を持っているコンテンツを特定する。なお、選択ユーザは、ユーザ自身およびソーシャルグラフ上の他のユーザである。関心コンテンツ特定部１４０は、図に示すように、関心度計算部１４１、およびコンテンツ特定部１４２から構成される。

関心度計算部１４１は、コンテンツ視聴履歴記憶部１１０に記憶されている視聴履歴に含まれる、視聴状況情報や保存状況情報から、関心度を算出する。具体的には、関心度計算部１４１は、選択ユーザのＩＤに基づいて、コンテンツ視聴履歴記憶部１１０からコンテンツ視聴履歴を取得する。そして、関心度計算部１４１は、コンテンツ視聴履歴に含まれるコンテンツ（以下、関心コンテンツ候補という）毎に、視聴状況情報および保存状況情報に基づいて、関心度を算出する。

視聴状況情報や保存状況情報には、視聴回数や保存期間等の定量的な情報と、録画であるかリアル視聴であるかといった定性的な情報とが含まれる。定性的な情報は、例えば、録画されている場合は「１」、録画され途中まで視聴されている場合は「２」、録画後視聴済みまたはリアル視聴された場合は「３」というように、数値化する。そして、関心度計算部１４１は、数値化された定性的な情報と定量的な情報とから、例えば両者を加算することにより関心度を算出する。

また、関心度計算部１４１は、ＳＮＳに選択ユーザが発信した投稿の数に基づいて、関心度を算出する。具体的には、まず、関心度計算部１４１は、選択ユーザのＩＤに基づいて、コンテンツ視聴履歴記憶部１１０からコンテンツ視聴履歴を取得する。そして、関心度計算部１４１は、コンテンツ視聴履歴から関心コンテンツ候補のコンテンツ名を抽出し、抽出したコンテンツ名、および選択ユーザのユーザＩＤに基づいて、選択ユーザがＳＮＳに発信した関心コンテンツ候補に関する投稿の数を取得し、取得した投稿数を選択ユーザの各コンテンツへの関心度とする。なお、コンテンツ名の他に、コンテンツを特徴付ける属性情報を用いてもよい。

関心度計算部１４１は、コンテンツ視聴履歴記憶部１１０に記憶されている視聴履歴に含まれる、視聴状況情報や保存状況情報、およびＳＮＳに選択ユーザが発信した投稿の数の両方を用いて関心度を算出してもよい。

コンテンツ特定部１４２は、関心度計算部１４１にて抽出された関心コンテンツ候補の中から、関心度に基づいて関心コンテンツを抽出する。コンテンツ特定部１４２は、予め設定されたしきい値以上の関心度のコンテンツを関心コンテンツとしてもよいし、関心度がもっとも高いコンテンツを関心コンテンツとしてもよい。

関連コンテンツ特定部１５０は、関心コンテンツ特定部１４０で特定された関心コンテンツと関連する関連コンテンツを特定する。関連コンテンツ特定部１５０は、図に示すように、関連度計算部１５１、およびコンテンツ特定部１５２から構成される。

関連度計算部１５１は、関心コンテンツ特定部１４０で特定された関心コンテンツと、コンテンツ情報記憶部１２０に記憶されているコンテンツとの関連度を算出する。なお、関心コンテンツとの関連度を算出するコンテンツを、関心コンテンツの属性情報に基づいて絞ってもよい。例えば、関心コンテンツが時代劇である場合に、時代劇をキーワードにコンテンツ情報記憶部１２０に記憶されているコンテンツを抽出し、抽出したコンテンツと関心コンテンツとの関連度を算出する。

関心コンテンツと、コンテンツ情報記憶部１２０に記憶されているコンテンツ（以下、関連コンテンツ候補という）との関連度の算出例について説明する。まず、関心コンテンツについてコンテンツ情報記憶部１２０に記憶されている各属性情報を各成分とする特徴ベクトルを求める。次に、関連コンテンツ候補それぞれについても、関心コンテンツと同様に、各属性情報を各成分とする特徴ベクトルを求める。そして、関心コンテンツの特徴ベクトルと、関連コンテンツ候補それぞれの特徴ベクトルとの距離を算出し、算出した距離を関連度とする。

コンテンツ特定部１５２は、関連度計算部１５１にて抽出された関連コンテンツ候補の中から、関連度に基づいて関連コンテンツを抽出する。コンテンツ特定部１５２は、予め設定されたしきい値以上の関連度のコンテンツを関連コンテンツとしてもよいし、関連度がもっとも高いコンテンツを関連コンテンツとしてもよい。

更に、関心コンテンツ特定部１４０は、関心コンテンツに関連する関連コンテンツ（以下、第１の関連コンテンツという）だけでなく、第１の関連コンテンツに関連する関連コンテンツ（以下、第２の関連コンテンツをいう）を特定することもできる。この場合、関連度計算部１５１は、関連コンテンツとコンテンツ情報記憶部１２０に記憶されているコンテンツとの関連度を算出する。算出方法については、関心コンテンツの関連コンテンツを求める場合と同様である。また、コンテンツ特定部１４２も、関心コンテンツの関連コンテンツを求める場合と同様に、関連度に基づいて第２の関連コンテンツを抽出する。

このように、関連コンテンツと関連する関連コンテンツを階層的に求めてもよい。なお、関連コンテンツ特定部１５０は、予めレコメンド装置に設定してある階層数、またはユーザ端末のユーザにより指定された階層数までの関連コンテンツを求める。

レコメンドグラフ作成部１６０は、関心コンテンツ特定部１４０で特定された関心コンテンツと、関連コンテンツ特定部１５０で特定された関連コンテンツとに基づいて、レコメンドグラフを作成する。作成されたレコメンドグラフは、後述する送受信部１７０を介して、ユーザ端末に送信される。なお、グラフの替わりに、表を作成してもよい。

レコメンドグラフ作成部１６０がグラフを作成する場合について説明する。レコメンドグラフ作成部１６０は、関心コンテンツを中心として、関心コンテンツと関連コンテンツをリンクにより結んだ、図２に示すようなグラフを作成する。図２は、関心コンテンツが映画「悪人」であって、映画「告白」等の第１の関連コンテンツと、映画「ＨＥＲＯ」等の第２の関連コンテンツとから構成されるグラフである。リンクは、関心コンテンツと関連コンテンツの関連度により長さや太さ等を変え、ユーザに両者の関係をわかりやすいようにすることができる。また、関連コンテンツの大きさや濃淡等を変え、ユーザに両者の関係をわかりやすくしてもよい。

次に、レコメンドグラフ作成部１６０が表を作成する場合について説明する。レコメンドグラフ作成部１６０は、関心コンテンツに関連コンテンツを対応付けた、図３に示すような表を作成する。図３は、図２同様に、関心コンテンツが映画「悪人」であって、映画「告白」等の第１の関連コンテンツと、映画「ＨＥＲＯ」等の第２の関連コンテンツとから構成される関心コンテンツと関連コンテンツの関連度に応じて、関連コンテンツの色を変更したり、関連コンテンツにラベルを付けたりすることにより、両者の関係をわかりやすいようにすることができる。また、表上に関連度を表示してもよい。

なお、レコメンドグラフ作成部１６０は、ＳＮＳサーバからユーザのプロファイル情報を取得し、プロファイル情報に基づいて、レコメンドグラフに含める関連コンテンツを選択してもよい。

送受信部１７０は、ソーシャルグラフ作成部１３０で作成されたソーシャルグラフ、およびレコメンドグラフ作成部１６０で作成されたレコメンドグラフをユーザ端末に送信する。また、送受信部１７０は、ソーシャルグラフに表示されたユーザの中からユーザにより選択された選択ユーザのＩＤを受信する。

図４は、本発明の第１の実施形態に係るコンテンツレコメンド処理のフロー図を示す。

まず、ステップＳ１において、ソーシャルグラフ作成部１３０は、ＳＮＳサーバから、ＳＮＳにおけるユーザ間のリンク関係を取得し、取得したリンク関係に基づいてソーシャルグラフを作成する。

次に、ステップＳ２において、送受信部１７０は、ステップＳ１で作成されたソーシャルグラフをユーザ端末に送信し、ユーザ端末に提示されたソーシャルグラフからユーザにより選択された選択ユーザのＩＤをユーザ端末から受信する。

次に、ステップＳ３において、関心度計算部１４１は、ステップＳ２において受信した選択ユーザのＩＤに基づいて、ステップＳ２において受信した選択ユーザのユーザＩＤに基づいて、関心コンテンツ候補をコンテンツ視聴履歴記憶部１１０から取得し、取得した関心コンテンツ候補毎に、コンテンツ視聴履歴記憶部１１０に記憶されている視聴履歴情報および保存状況情報、選択ユーザがＳＮＳに発信した投稿の数、または、両方に基づいて、関心度を算出する。

次に、ステップＳ４において、コンテンツ特定部１４２は、ステップＳ３で算出された関心度に基づいて、関心コンテンツ候補の中から関心コンテンツを特定する。

次に、ステップＳ５において、関連度計算部１５１は、ステップＳ４で特定された関心コンテンツとコンテンツ情報記憶部１２０に記憶されているコンテンツとの関連度を算出する。なお、後述するステップＳ７から処理が戻ってきた場合には、後述するステップＳ６で特定された関連コンテンツとの関連度を算出する。

次に、ステップＳ６において、コンテンツ特定部１５２は、ステップＳ５で算出された関連度に基づいて、コンテンツ情報記憶部１２０に記憶されているコンテンツの中から関連コンテンツを特定する。

次に、ステップＳ７において、関連コンテンツ特定部１５０は、予め指定された段階数に達したか否かを判断する。指定された段階数に達している場合にはステップＳ８に処理を進め、一方、指定された段階数に達していない場合には、ステップＳ５に処理を戻す。

次に、ステップＳ８において、レコメンドグラフ作成部１６０は、ステップＳ４で特定された関心コンテンツと、ステップＳ６で特定された関連コンテンツとに基づいて、レコメンドグラフを作成する。

次に、ステップＳ９において、送受信部１７０は、ステップＳ８で作成されたレコメンドグラフをユーザ端末に送信する。

以上説明したように、本実施形態によれば、ＳＮＳ上のユーザ間のつながりを示すソーシャルグラフから、ユーザが選択した人（ユーザおよび他のユーザ）についてレコメンドグラフを作成することにより、ユーザに提示されるレコメンドグラフの作成条件を可視化することができ、レコメンドグラフにユーザの関心を引き付けることができる。また、ＳＮＳ上のユーザ間のつながりを示すソーシャルグラフから、ユーザが選択した人（ユーザおよび他のユーザ）の嗜好に合ったコンテンツ（関心コンテンツ）およびそのコンテンツに関連するコンテンツ（関連コンテンツ）を、関連性に基づいてリンクさせたグラフを作成することにより、コンテンツの相関関係を可視化し、ユーザの潜在的な嗜好を刺激するコンテンツをレコメンドできる。

＜第２の実施形態＞
図５を用いて、本発明の第２の実施形態について説明する。第１の実施形態において、レコメンドグラフには関心コンテンツ、関連コンテンツ、および両者の関連度が表示されていたが、本実施形態においては、レコメンドグラフに、更に、関連コンテンツの視聴ユーザや関心コンテンツおよび関連コンテンツの属性情報に関連するコンテンツを表示する。なお、第１の実施形態と同一の符号を付す構成要素については、同一の機能を有することから、その詳細な説明は省略する。

図５は、本発明の第２の実施形態に係るコンテンツレコメンド装置１０１の機能構成を示す図である。図に示すように、コンテンツレコメンド装置１０１は、コンテンツ視聴履歴記憶部１１０、コンテンツ情報記憶部１２０、ソーシャルグラフ作成部１３０、関心コンテンツ特定部１４０、関連コンテンツ特定部１５０、視聴ユーザ特定部１８０、属性関連コンテンツ特定部１９０、レコメンドグラフ作成部１６１、および送受信部１７０から構成される。

視聴ユーザ特定部１８０は、関連コンテンツ特定部１５０で特定された各コンテンツの視聴ユーザを特定する。具体的には、視聴ユーザ特定部１８０は、関連コンテンツ特定部１５０で特定された各コンテンツのＩＤに基づいて、コンテンツ視聴履歴記憶手段からユーザＩＤやユーザ名を取得する。

属性関連コンテンツ特定部１９０は、関心コンテンツ特定部１４０で特定された関心コンテンツ、の各属性情報について、コンテンツ情報記憶部１２０からコンテンツを取得し、属性関連コンテンツとする。なお、関連コンテンツの特定の場合と同様に、関連度を算出し、関連度に応じて属性関連コンテンツを特定してもよい。また、関心コンテンツ特定部１４０で特定された関連コンテンツの各属性情報に基づいて、コンテンツ情報記憶部１２０からコンテンツを取得してもよい。

レコメンドグラフ作成部１６１は、各関連コンテンツに、視聴ユーザ特定部１８０で取得された視聴ユーザのユーザＩＤやユーザ名を対応付けて、ユーザＩＤやユーザ名が対応付けられた関連コンテンツおよび関心コンテンツに基づいて、レコメンドグラフを作成する。作成されたレコメンドグラフは、後述する送受信部１７０を介して、ユーザ端末に送信される。レコメンドグラフは、図６に示すように、各関連コンテンツの近傍にユーザ名やユーザＩＤを表示する。これにより、関連コンテンツを、リンク関係にある選択ユーザ以外の他のユーザが視聴していることも併せて表示することができる。

また、レコメンドグラフ作成部１６１は、属性関連コンテンツ特定部１９０で特定された属性関連コンテンツを、属性情報毎に、属性情報を中心とし、属性関連コンテンツをリンクにより結んだグラフを作成し、更に、関心コンテンツと属性情報とをリンクさせ、関心コンテンツおよび関連コンテンツから構成されたグラフと、属性関連コンテンツのグラフとを階層構造とした図６に示すようなレコメンドグラフを作成する。図６は、関心コンテンツおよび関連コンテンツのグラフを第１階層とし、各属性情報における属性関連コンテンツのグラフを第２層以下に配置している。また、関連コンテンツには、視聴ユーザ名を表記している。

レコメンドグラフ作成部１６１は、グラフの替わりに、表を作成してもよい。レコメンドグラフ作成部１６１は、属性関連コンテンツ特定部１９０で特定された属性関連コンテンツを、属性情報毎に、属性情報に属性関連コンテンツを関連付けた表を作成し、更に、関心コンテンツと属性情報とをリンクさせ、関心コンテンツおよび関連コンテンツから構成された表と、属性関連コンテンツの表とをリンク化した表を作成する。

以上説明したように、本実施形態によれば、関連コンテンツに、ユーザとＳＮＳにおいてリンク関係にあるユーザが視聴していることを併せた情報をユーザに提示することにより、ユーザの関心を関連コンテンツに惹きつけることができる。また、属性情報毎に関連するコンテンツ（属性関連コンテンツ）の相関関係を可視化することにより、よりユーザの潜在的な嗜好を刺激し、レコメンドの効果を高めることができる。

なお、レコメンド装置の処理をコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムをレコメンド装置に読み込ませ、実行することによって本発明のレコメンド装置を実現することができる。ここでいうコンピュータシステムとは、ＯＳや周辺装置等のハードウェアを含む。

また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ）システムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。

また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。更に、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

以上、この発明の実施形態につき、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

１００ レコメンド装置
１１０ コンテンツ視聴履歴記憶部
１２０ コンテンツ情報記憶部
１３０ ソーシャルグラフ作成部
１４０ 関心コンテンツ特定部
１４１ 関心度計算部
１４２ コンテンツ特定部
１５０ 関連コンテンツ特定部
１５１ 関連度
１５２ コンテンツ特定部
１６０ レコメンドグラフ作成部
１７０ 送受信部

Claims (9)

1. ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）を利用して、コンテンツをレコメンドするコンテンツレコメンド装置であって、
   前記ＳＮＳを提供するＳＮＳサーバから取得した当該ＳＮＳにおけるユーザ間のリンク関係に基づいて、ソーシャルグラフを作成するソーシャルグラフ作成手段と、
   作成された前記ソーシャルグラフをユーザ端末に送信する送信手段と、
   前記ＳＮＳに参加しているユーザのＩＤに、コンテンツ視聴履歴を対応付けて記憶するコンテンツ視聴履歴記憶手段と、
   前記ユーザ端末に提示された前記ソーシャルグラフの中から当該ユーザ端末のユーザにより選択された選択ユーザのＩＤに基づいて、前記コンテンツ視聴履歴記憶手段から前記コンテンツ視聴履歴を抽出し、抽出した前記コンテンツ視聴履歴を参照して関心コンテンツを特定する関心コンテンツ特定手段と、
   複数のコンテンツの属性情報を記憶するコンテンツ情報記憶手段と、
   前記関心コンテンツと前記コンテンツ情報記憶手段に記憶されているコンテンツとの間の関連度を、属性情報の関連性に基づいて算出する関連度計算手段と、
   算出された関連度に基づいて、前記コンテンツ情報記憶手段に記憶されているコンテンツの中から、前記関心コンテンツと関連がある第１の関連コンテンツを特定する関連コンテンツ特定手段と、
   前記コンテンツ視聴履歴記憶手段から前記第１の関連コンテンツの視聴ユーザを特定する視聴ユーザ特定手段と、
   前記関心コンテンツを親ノード、前記第１の関連コンテンツを第１の子ノードとして、当該親ノードと当該第１の子ノードとを結ぶリンクを有し、かつ当該第１の関連コンテンツに前記視聴ユーザを関連付けた関連グラフを作成し、作成した関連グラフを前記ユーザ端末に送信するレコメンドグラフ作成手段と、
   を備えることを特徴とするコンテンツレコメンド装置。
2. 前記関心コンテンツ特定手段が、前記選択ユーザが投稿した、前記抽出したコンテンツ視聴履歴に含まれるコンテンツに関する前記ＳＮＳへの投稿数を参照して関心コンテンツを特定することを特徴とする請求項１に記載のコンテンツレコメンド装置。
3. 前記関心コンテンツの属性情報に基づいて、前記コンテンツ情報記憶手段から前記属性情報に関連する属性関連コンテンツを特定する属性関連コンテンツ特定手段を備え、
   前記レコメンドグラフ作成手段が、前記属性情報を属性親ノード、特定した属性関連コンテンツを属性子ノードとして、当該属性親ノードと当該属性子ノードとを結ぶリンクを有する属性グラフを属性情報毎に作成し、前記関連グラフと属性情報毎の当該属性グラフとを重ね合わせた階層構造のグラフを前記ユーザ端末に送信することを特徴とする請求項１または２に記載のレコメンド装置。
4. 前記関連度計算手段が、前記第１の関連コンテンツと、前記コンテンツ情報記憶手段に記憶されているコンテンツとの間の関連度を、属性情報の関連性に基づいて算出し、
   前記関連コンテンツ特定手段が、算出された関連度に基づいて、前記コンテンツ情報記憶手段に記憶されているコンテンツの中から、前記第１の関連コンテンツと関連がある第２の関連コンテンツを特定し、
   前記レコメンドグラフ作成手段が、前記親ノードと前記第１の子ノードとを結ぶリンクに加えて、当該第１の子ノードと前記第２の関連コンテンツを示す第２の子ノードとを結ぶ第２のリンクを有し、かつ前記第１の関連コンテンツに前記視聴ユーザを関連付けた前記関連グラフを作成し、作成した関連グラフを前記ユーザ端末に送信することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載のコンテンツレコメンド装置。
5. 前記レコメンドグラフ作成手段が、前記関連グラフの替わりに、前記関心コンテンツに前記第１の関連コンテンツを対応付け、かつ当該第１の関連コンテンツに前記視聴ユーザを対応付けた関連表を作成し、作成した関連表を前記ユーザ端末に送信することを特徴とする請求項１または２のいずれかに記載のレコメンド装置。
6. 前記レコメンドグラフ作成手段が、前記関連グラフの替わりに、前記関心コンテンツに前記第１の関連コンテンツを対応付け、かつ当該第１の関連コンテンツに前記視聴ユーザを対応付けた関連表を作成し、属性情報毎の前記属性グラフの替わりに、当該属性情報に前記特定した属性関連コンテンツを対応付けた属性表を作成し、前記関連表と前記属性表とをリンク化した表を前記ユーザ端末に送信することを特徴とする請求項３に記載のレコメンド装置。
7. 前記レコメンドグラフ作成手段が、前記関連グラフの替わりに、前記関心コンテンツに前記第１の関連コンテンツを対応付け、当該第１の関連コンテンツに前記第２の関連コンテンツを対応付け、かつ当該第１の関連コンテンツに前記視聴ユーザを対応付けた関連表を作成し、作成した関連表を前記ユーザ端末に送信することを特徴とする請求項４に記載のレコメンド装置。
8. ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）を利用して、コンテンツをレコメンドするコンテンツレコメンド装置におけるコンテンツレコメンド方法であって、
   前記コンテンツレコメンド装置は、ソーシャルグラフ作成手段、送信手段、関心コンテンツ特定手段、関連度計算手段、関連コンテンツ特定手段、視聴ユーザ特定手段、レコメンドグラフ作成手段、前記ＳＮＳに参加しているユーザのＩＤに、コンテンツ視聴履歴を対応付けて記憶するコンテンツ視聴履歴記憶手段、および複数のコンテンツの属性情報を記憶するコンテンツ情報記憶手段を備え、
   前記ソーシャルグラフ作成手段が、前記ＳＮＳを提供するＳＮＳサーバから取得した当該ＳＮＳにおけるリンク関係に基づいて、ソーシャルグラフを作成する第１のステップと、
   前記送信手段が、作成された前記ソーシャルグラフをユーザ端末に送信する第２のステップと、
   前記関心コンテンツ特定手段が、前記ユーザ端末に提示された前記ソーシャルグラフの中から当該ユーザ端末のユーザにより選択された選択ユーザのＩＤに基づいて、前記コンテンツ視聴履歴記憶手段から前記コンテンツ視聴履歴を抽出し、抽出した前記コンテンツ視聴履歴を参照して関心コンテンツを特定する第３のステップと、
   前記関連度計算手段が、前記関心コンテンツと前記コンテンツ情報記憶手段に記憶されているコンテンツとの間の関連度を、属性情報の関連性に基づいて算出する第４のステップと、
   前記関連コンテンツ特定手段が、算出された関連度に基づいて、前記コンテンツ情報記憶手段に記憶されているコンテンツの中から、前記関心コンテンツと関連がある第１の関連コンテンツを特定する第５のステップと、
   前記視聴ユーザ特定手段が、前記コンテンツ視聴履歴記憶手段から前記第１の関連コンテンツの視聴ユーザを特定する第６のステップと、
   前記レコメンドグラフ作成手段が、前記関心コンテンツを親ノード、前記第１の関連コンテンツを第１の子ノードとして、当該親ノードと当該第１の子ノードとを結ぶリンクを有し、かつ当該第１の関連コンテンツに前記視聴ユーザを関連付けた関連グラフを作成し、作成した関連グラフを前記ユーザ端末に送信する第７のステップと、
   を含むことを特徴とするコンテンツレコメンド方法。
9. ソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ）を利用して、コンテンツをレコメンドするコンテンツレコメンド装置におけるコンテンツレコメンド方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、
   前記コンテンツレコメンド装置は、ソーシャルグラフ作成手段、送信手段、関心コンテンツ特定手段、関連度計算手段、関連コンテンツ特定手段、視聴ユーザ特定手段、レコメンドグラフ作成手段、前記ＳＮＳに参加しているユーザのＩＤに、コンテンツ視聴履歴を対応付けて記憶するコンテンツ視聴履歴記憶手段、および複数のコンテンツの属性情報を記憶するコンテンツ情報記憶手段を備え、
   前記ソーシャルグラフ作成手段が、前記ＳＮＳを提供するＳＮＳサーバから取得した当該ＳＮＳにおけるリンク関係に基づいて、ソーシャルグラフを作成する第１のステップと、
   前記送信手段が、作成された前記ソーシャルグラフをユーザ端末に送信する第２のステップと、
   前記関心コンテンツ特定手段が、前記ユーザ端末に提示された前記ソーシャルグラフの中から当該ユーザ端末のユーザにより選択された選択ユーザのＩＤに基づいて、前記コンテンツ視聴履歴記憶手段から前記コンテンツ視聴履歴を抽出し、抽出した前記コンテンツ視聴履歴を参照して関心コンテンツを特定する第３のステップと、
   前記関連度計算手段が、前記関心コンテンツと前記コンテンツ情報記憶手段に記憶されているコンテンツとの間の関連度を、属性情報の関連性に基づいて算出する第４のステップと、
   前記関連コンテンツ特定手段が、算出された関連度に基づいて、前記コンテンツ情報記憶手段に記憶されているコンテンツの中から、前記関心コンテンツと関連がある第１の関連コンテンツを特定する第５のステップと、
   前記視聴ユーザ特定手段が、前記コンテンツ視聴履歴記憶手段から前記第１の関連コンテンツの視聴ユーザを特定する第６のステップと、
   前記レコメンドグラフ作成手段が、前記関心コンテンツを親ノード、前記第１の関連コンテンツを第１の子ノードとして、当該親ノードと当該第１の子ノードとを結ぶリンクを有し、かつ当該第１の関連コンテンツに前記視聴ユーザを関連付けた関連グラフを作成し、作成した関連グラフを前記ユーザ端末に送信する第７のステップと、
   をコンピュータに実行させるプログラム。

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