JP5774535B2

JP5774535B2 - Content recommendation program, content recommendation device, and content recommendation method

Info

Publication number: JP5774535B2
Application number: JP2012081198A
Authority: JP
Inventors: 俊昭阪口
Original assignee: Hitachi Solutions Ltd
Current assignee: Hitachi Solutions Ltd
Priority date: 2012-03-30
Filing date: 2012-03-30
Publication date: 2015-09-09
Anticipated expiration: 2032-03-30
Also published as: JP2013210880A

Description

本発明は、コンテンツ推薦プログラム、コンテンツ推薦装置に関する。 The present invention relates to a content recommendation program and a content recommendation device.

ソーシャルウェアはそれを利用する多くのユーザがインターネット上で情報を交換し、有意義な情報を集め、再発信するための手段として広く利用されている。これらのシステムでは情報を集めるため、自分が過去に参照した情報に関連する情報を新たな情報として推薦したりする機能が備わっている。 Social wear is widely used as a means for many users who use it to exchange information on the Internet, collect meaningful information, and retransmit it. In order to collect information, these systems have a function of recommending information related to information referred to in the past as new information.

たとえば、協調フィルタリングという技術においては、自分が見た情報を参照した別のユーザがいれば、その別のメンバが見ている他の情報で自分が見ておらず、他のユーザがよく見ていたり、評価している情報を抽出し、関連コンテンツとして推薦することが可能で、インターネット上の購買サイトや、ニュースサイトなどでも利用されている（非特許文献１参照）。 For example, in the technology of collaborative filtering, if there is another user who refers to the information that he / she sees, other users are not looking at the other information that the other member is seeing, and other users are often watching. It is possible to extract the information being evaluated and recommend it as related content, and it is also used on purchase sites on the Internet, news sites, and the like (see Non-Patent Document 1).

また、利用状況の類似性を考慮に入れてコンテンツ間の類似度を算出する技術が特許文献１に開示されている。 Patent Document 1 discloses a technique for calculating the similarity between contents taking into account the similarity of usage status.

特開２０１２−１４５１８号公報JP 2012-14518 A 協調フィルタリングに関する研究動向http://www.race.u-tokyo.ac.jp/~fukuhara/Research/paper/98/cofil.pdfResearch Trend on Collaborative Filtering http://www.race.u-tokyo.ac.jp/~fukuhara/Research/paper/98/cofil.pdf

このような推薦システムは、情報が広く流通している場合に用いられるが、コンテンツによっては、アクセスが少ないためにコンテンツを推薦するための情報が少なかったり、特定のユーザの情報に偏ってしまうと、似た視点での情報が多くなり、推薦するコンテンツの新規性・意外性が薄くなるという問題がある。 Such a recommendation system is used when information is widely distributed. However, depending on the content, there are few information for recommending the content because there are few accesses, or when it is biased to the information of a specific user. However, there is a problem that information from similar viewpoints increases, and novelty / unexpectedness of recommended content is reduced.

特に、営業秘密や個人情報などの機微な情報を扱う業務の情報を共有するようなソーシャルウェアにおいては、特定のユーザ群がその情報を見ることができるコンテンツを作成し、共有するシステムを利用している。しかし、このような特定のユーザのためのシステムにおいて他に新しいコンテンツを推薦する場合、その特定のユーザ群が見た情報のみを用いて推薦情報を選定するため、すでに共有した情報を推薦することが多くなり、すでに見た情報を除外すると、僅かな情報しか推薦することができなくなる場合がある。また、特定のユーザの情報に偏ってしまうため、似た視点での情報が多くなり推薦コンテンツの新規性・意外性が薄くなるという問題がある。 In particular, in socialware that shares business information that handles sensitive information such as trade secrets and personal information, a system that creates and shares content that allows specific users to view the information is used. ing. However, when recommending other new content in such a system for a specific user, it is recommended to recommend information that has already been shared in order to select recommended information using only the information seen by that specific user group. If the information that has already been seen is excluded, only a small amount of information may be recommended. In addition, since the information is biased toward specific user information, there is a problem that information from similar viewpoints increases, and novelty / unexpectedness of recommended content is reduced.

そこで、本発明は、推薦するコンテンツを多くするコンテンツ推薦装置を提供することを目的とする。 Therefore, an object of the present invention is to provide a content recommendation device that increases the recommended content.

また、特定のユーザ群のみで共有されるコンテンツに関して他に推薦するコンテンツを選定する際に有効なコンテンツ推薦装置を提供することを目的とする。 It is another object of the present invention to provide a content recommendation device that is effective when selecting other recommended content regarding content shared only by a specific user group.

上記の課題を解決するため、本発明では、そのアクセスが少ないか、アクセスが制限されたコンテンツを見ることのできる特定のユーザ群が見る、他のアクセスが公開されたまたは前記の特定のユーザ群以外が見ることのできるコンテンツに関して、アクセスが多く評価されたコンテンツを推薦候補として選択するコンテンツ推薦装置を提供する。 In order to solve the above-described problems, the present invention provides a specific group of users who can view content with low access or limited access. Provided is a content recommendation device that selects content that has been highly evaluated as a recommendation candidate for content that can be viewed by others.

さらに本発明では、前記の推薦候補として、推薦する元の情報となるアクセスが少ないか、アクセスが制限されたコンテンツを複数の細分化されたコンテンツに分割し、その分割コンテンツそれぞれについて、アクセス制限がない別のコンテンツと比較し、一致するコンテンツについて、別のユーザのアクセスまたは評価が多い推薦コンテンツを選定するコンテンツ推薦装置を提供する。 Further, according to the present invention, as the recommendation candidate, content with limited access or limited access is divided into a plurality of subdivided contents, and access restriction is applied to each of the divided contents. Provided is a content recommendation device that selects recommended content that is frequently accessed or evaluated by another user for matching content compared to another content that does not exist.

さらに本発明では、推薦する元の上方となるアクセスが少ないか、アクセスが制限されたコンテンツを細分化し比較することによって求められた別のコンテンツにアクセスしたり評価することが多いユーザを、アクセス制限コンテンツを参照可能なメンバとして推薦するコンテンツ推薦装置を提供する。 Furthermore, in the present invention, a user who frequently accesses or evaluates another content obtained by subdividing and comparing content with restricted access or content with restricted access is recommended for access. Provided is a content recommendation device that recommends content as a referable member.

本発明の一観点によれば、登録された参照元コンテンツを参照する際に他に参照すべき参照先コンテンツを推奨する協調フィルタリングエンジンを用いて推薦するコンテンツ推奨プログラムであって、前記参照元コンテンツを分割して分割コンテンツとするコンテンツ分割プログラムと、前記分割コンテンツ単位で、コンテンツを評価するコンテンツ評価プログラムと、前記コンテンツ評価プログラムの評価結果に基づいて、前記分割コンテンツと関連する関連コンテンツを求め、前記関連コンテンツからの参照先コンテンツである推薦コンテンツを特定する推薦コンテンツ情報を、前記協調フィルタリングエンジンを用いて生成する推薦コンテンツ生成プログラムと、を有することを特徴とするコンテンツ推奨プログラムが提供される。 According to one aspect of the present invention, there is provided a content recommendation program that recommends using a collaborative filtering engine that recommends other reference destination content to be referred to when referring to registered reference source content, the reference source content A content dividing program that divides the content into divided content, a content evaluation program that evaluates content in units of the divided content, and a related content related to the divided content based on an evaluation result of the content evaluation program, A content recommendation program comprising: a recommended content generation program that generates recommended content information for identifying recommended content that is a reference destination content from the related content by using the collaborative filtering engine is provided.

分割したコンテンツにより評価を行うため、関連するコンテンツを増やすことができる。 Since the evaluation is performed based on the divided contents, the related contents can be increased.

前記コンテンツ評価プログラムは、前記分割コンテンツ単位で、コンテンツの類似性を評価することが好ましい。 It is preferable that the content evaluation program evaluates the similarity of content in units of the divided content.

あるコンテンツの表示要求があったときに、そのコンテンツの推薦コンテンツを前記表示要求のあったコンテンツの前記分割コンテンツから取得し、アクセス可能なコンテンツを提供するコンテンツ表示プログラムを有することが好ましい。 It is preferable to have a content display program that acquires accessible content from the divided content of the content requested to be displayed and provides accessible content when a display request for the content is requested.

さらに、前記推薦コンテンツを評価した評価者を取得し、前記評価者が前記表示要求のあったコンテンツにアクセスする権限を有していない場合に、前記評価者を前記制限コンテンツのアクセス対象として推薦することが好ましい。 Further, an evaluator who evaluated the recommended content is acquired, and the evaluator is recommended as an access target of the restricted content when the evaluator does not have the authority to access the content requested to be displayed. It is preferable.

前記コンテンツ分割プログラムは、前記参照元コンテンツに含まれる引用記号の有無によりコンテンツを分割することが好ましい。 It is preferable that the content division program divides the content depending on the presence or absence of a quotation mark included in the reference source content.

前記コンテンツ分割プログラムは、前記参照元コンテンツの行又は段落毎に、コンテンツを分割するようにしても良い。 The content dividing program may divide content for each line or paragraph of the reference source content.

また、本発明は、登録された参照元コンテンツを参照する際に他に参照すべき参照先コンテンツを推奨する協調フィルタリングエンジンを用いて推薦するコンテンツ推奨装置であって、前記参照元コンテンツを分割して分割コンテンツとするコンテンツ分割部と、前記分割コンテンツ単位で、コンテンツを評価するコンテンツ評価部と、前記コンテンツ評価部の評価結果に基づいて、前記分割コンテンツと関連する関連コンテンツを求め、前記関連コンテンツからの参照先コンテンツである推薦コンテンツを特定する推薦コンテンツ情報を、前記協調フィルタリングエンジンを用いて生成する推薦コンテンツ生成部と、を有することを特徴とするコンテンツ推奨装置である。 The present invention also provides a content recommendation device that recommends using a collaborative filtering engine that recommends reference destination content to be referred to when referring to registered reference source content, and divides the reference source content. A content dividing unit that sets divided content, a content evaluation unit that evaluates content in units of the divided content, and related content related to the divided content based on an evaluation result of the content evaluation unit, and the related content And a recommended content generation unit that generates recommended content information for identifying recommended content that is a reference destination content from the collaborative filtering engine.

本発明の他の観点によれば、登録された参照元コンテンツを参照する際に他に参照すべき参照先コンテンツを推奨する協調フィルタリングエンジンを用いて推薦するコンテンツ推奨方法であって、前記参照元コンテンツを分割して分割コンテンツとするコンテンツ分割ステップと、前記分割コンテンツ単位で、コンテンツを評価するコンテンツ評価ステップと、前記コンテンツ評価ステップの評価結果に基づいて、前記分割コンテンツと関連する関連コンテンツを求め、前記関連コンテンツからの参照先コンテンツである推薦コンテンツを特定する推薦コンテンツ情報を、前記協調フィルタリングエンジンを用いて生成する推薦コンテンツ生成ステップと、を有することを特徴とするコンテンツ推奨方法が提供される。 According to another aspect of the present invention, there is provided a content recommendation method for recommending using a collaborative filtering engine that recommends other reference destination content to be referred to when referring to a registered reference source content, the reference source Content division step for dividing content into divided content, content evaluation step for evaluating content in units of divided content, and related content related to the divided content are obtained based on the evaluation result of the content evaluation step And a recommended content generation step of generating recommended content information for identifying recommended content that is a reference destination content from the related content using the collaborative filtering engine. .

本発明は、上記に記載の方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムや、当該プログラムを記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体であっても良い。 The present invention may be a program for causing a computer to execute the method described above, or a computer-readable recording medium for recording the program.

尚、上記の各構成要件は、任意に追加・削除が可能であり、各装置やプログラム毎の発明も、本発明に含まれるものである。例えば、コンテンツ評価プログラムなども含まれる。 It should be noted that each of the above configuration requirements can be arbitrarily added / deleted, and the invention of each device or program is also included in the present invention. For example, a content evaluation program is also included.

以上、説明したように、本発明のコンテンツ推薦装置によれば、アクセスが少ないか、アクセスが制限されているコンテンツであっても、有効なコンテンツを推薦することができる。
これにより、推薦するコンテンツの新規性、意外性を保つことができる。 As described above, according to the content recommendation device of the present invention, it is possible to recommend effective content even if it is content with little access or restricted access.
Thereby, the novelty and unexpectedness of the recommended content can be maintained.

また、本発明のコンテンツ推薦装置により、アクセスが少ないか、アクセスが制限されているコンテンツを共有して業務を行う際に、別の有益なコンテンツを推薦してくれる別のユーザをメンバ候補や情報収集元として検討することができ、業務の推進に役立てることが可能となる。 In addition, when the content recommendation device of the present invention performs a business while sharing content with low access or restricted access, another user who recommends other useful content is selected as a member candidate or information. It can be considered as a collection source and can be used for business promotion.

本発明の実施の形態によるコンテンツ推薦装置の一構成例を示す機能ブロック図である。It is a functional block diagram which shows the example of 1 structure of the content recommendation apparatus by embodiment of this invention. 本発明の実施の形態によるコンテンツ推薦装置の詳細な構成例と、処理の内容例とを示す図である。It is a figure which shows the detailed structural example of the content recommendation apparatus by embodiment of this invention, and the example of the content of a process. 図１Ｂの各テーブルの例を示す図である。It is a figure which shows the example of each table of FIG. 1B. コンテンツの例と、このコンテンツを分割した例を示す図である。It is a figure which shows the example of the content, and the example which divided | segmented this content. 本実施の形態によるコンテンツ分割処理の流れを示すフローチャート図である。It is a flowchart figure which shows the flow of the content division | segmentation process by this Embodiment. コンテンツの推薦候補を決める過程を示す模式的な図である。It is a schematic diagram which shows the process which determines the recommendation candidate of a content. 分割されたコンテンツの場合に推薦候補を決める過程を示す模式的な図である。FIG. 10 is a schematic diagram illustrating a process of determining recommendation candidates in the case of divided content. コンテンツ表示画面の例を示す図である。It is a figure which shows the example of a content display screen.

以下、添付図面を参照しながら、本発明のコンテンツ推薦技術を実施するための形態について詳細に説明する。以下では、コンテンツへのアクセスが少ないか、アクセスが制限されたコンテンツの例として、複数のメンバが特定の業務やテーマに関して意見や情報を交換するソーシャルウェアやグループウェアに関し、特にその交換する情報の内容へのアクセスが特定メンバに制限されているシステムを例にして説明する。 DESCRIPTION OF EMBODIMENTS Hereinafter, embodiments for implementing a content recommendation technique of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the following, as examples of content with little or limited access to content, socialware and groupware in which multiple members exchange opinions and information on specific tasks and themes, especially the information to be exchanged A description will be given by taking as an example a system in which access to contents is restricted to specific members.

また、以下に説明する処理は、一般的には、メモリ等に記憶されているプログラムをコンピュータ（ＣＰＵ）により実行させることにより実現するが、集積回路などのハードウェアのみにより構成するようにしても良い。 The processing described below is generally realized by causing a computer (CPU) to execute a program stored in a memory or the like, but may be configured only by hardware such as an integrated circuit. good.

図１Ａは、本実施形態にかかるコンテンツ推薦装置の構成例を示す概略図である。
図１Ａに示すように、本実施形態によるコンテンツ推薦装置１０００は、プログラム記憶領域１００５内に格納された、コンテンツ登録プログラム１１１０と、コンテンツ分割プログラム１１２０と、コンテンツ評価プログラム１１３０と、推薦コンテンツ情報生成プログラム１１４０と、コンテンツ表示プログラム１１５０と、データベースＤＢなどを含む記憶部１００４と、を有している。記憶部１００４の一部又は全部は、ネットワーク経由でアクセスできるように構成されていても良い。 FIG. 1A is a schematic diagram illustrating a configuration example of a content recommendation device according to the present embodiment.
As shown in FIG. 1A, the content recommendation apparatus 1000 according to the present embodiment includes a content registration program 1110, a content division program 1120, a content evaluation program 1130, and a recommended content information generation program stored in a program storage area 1005. 1140, a content display program 1150, and a storage unit 1004 including a database DB. Part or all of the storage unit 1004 may be configured to be accessible via a network.

図１Ｂは、コンテンツ推薦装置の詳細な構成例と、処理の内容例とを示す図である。図１Ｃは、図１Ｂの各テーブルの例を示す図である。図１Ｂ、図１Ｃに示すように、コンテンツ推薦装置１０００と、そこに接続するコンテンツ登録者端末１００１、コンテンツ評価者端末１００２、コンテンツ閲覧者端末１００３とを有して構成されている。端末は、複数存在するのが一般的である。また、それぞれの端末１００１、１００２、１００３が、共通であっても良い。 FIG. 1B is a diagram illustrating a detailed configuration example of the content recommendation device and a processing content example. FIG. 1C is a diagram illustrating an example of each table in FIG. 1B. As shown in FIG. 1B and FIG. 1C, the content recommendation device 1000 is configured to include a content registrant terminal 1001, a content evaluator terminal 1002, and a content viewer terminal 1003 connected thereto. Generally, a plurality of terminals exist. Further, the terminals 1001, 1002, and 1003 may be common.

コンテンツ登録者となるユーザは、コンテンツ登録者端末１００１から、さまざまなコンテンツをコンテンツ推薦装置１０００に登録する。コンテンツは、例えば業務的なデータであり、営業秘密や個人情報保護などを含むため、アクセス範囲を限定して登録を行うことができる。コンテンツ評価者となるユーザは、コンテンツ評価者端末１００２から、これら登録されたコンテンツを自分のアクセス可能な範囲で必要に応じて明示的に評価を行うか、またはそのコンテンツへのアクセスなどの暗黙的な操作をコンテンツ推薦装置１０００が採取し、その情報を基にコンテンツ推薦装置１０００が評価情報を生成する。 A user who becomes a content registrant registers various contents in the content recommendation device 1000 from the content registrant terminal 1001. The content is, for example, business data and includes trade secrets, personal information protection, and the like. Therefore, the content can be registered with a limited access range. A user who is a content evaluator explicitly evaluates the registered content from the content evaluator terminal 1002 within his accessible range as necessary, or implicitly such as access to the content. The content recommendation device 1000 collects various operations, and the content recommendation device 1000 generates evaluation information based on the information.

コンテンツ閲覧者となるユーザは、コンテンツ閲覧者端末１００３から、当該ユーザのアクセス可能な範囲でコンテンツの閲覧を行う。コンテンツの閲覧を行う際、コンテンツ推薦装置１０００は閲覧されたコンテンツを評価した情報をもとに、コンテンツを推薦する推薦コンテンツ情報を生成し、コンテンツと推薦コンテンツ情報との表示を行うことができる。関連コンテンツからの参照先コンテンツである推薦コンテンツを特定するのが推薦コンテンツ情報である。尚、この際、コンテンツ閲覧者端末１００３を操作するユーザは、同時にコンテンツ評価者端末１００２のユーザとなって、評価情報生成のトリガーとなることもある。 A user who becomes a content viewer browses content from the content viewer terminal 1003 within a range accessible by the user. When browsing content, the content recommendation device 1000 can generate recommended content information for recommending content based on information obtained by evaluating the browsed content, and display the content and the recommended content information. The recommended content information specifies the recommended content that is the reference destination content from the related content. At this time, the user who operates the content browser terminal 1003 may simultaneously become a user of the content evaluator terminal 1002 and may trigger evaluation information generation.

コンテンツ推薦装置１０００は、情報の記憶領域（記憶部）１００４とプログラム領域（プログラム記憶部）１００５とＣＰＵとを備え、プログラム領域１００５に格納されるプログラムがユーザの入力情報やコンテンツ推薦装置１０００へのトリガーにより起動し、情報の記憶領域１００４にある情報を用いて処理を行い、その結果を記憶領域１００４に格納したり、結果をユーザに出力したりする。 The content recommendation device 1000 includes an information storage area (storage unit) 1004, a program area (program storage unit) 1005, and a CPU, and a program stored in the program area 1005 stores information input to the user and the content recommendation apparatus 1000. It is activated by a trigger, performs processing using information in the information storage area 1004, stores the result in the storage area 1004, and outputs the result to the user.

記憶領域１００４には、ユーザＩＤ、認証情報、権限情報などのユーザ情報１０１０、コンテンツＩＤ、コンテンツ内容、登録したユーザ名などのコンテンツ情報１０２０、コンテンツＩＤ、アクセス制限などのアクセス制御情報１０３０、分割コンテンツＩＤ、コンテンツ内容などのコンテンツ分割内容１０４０、コンテンツＩＤ、分割コンテンツＩＤを対応させるコンテンツ分割情報１０５０、コンテンツ操作、スコアなどのコンテンツ操作スコア１０５５、分割コンテンツＩＤ、評価ユーザ、評価スコアなどのコンテンツ評価情報１０６０、元分割コンテンツＩＤ、推薦分割コンテンツＩＤ、両者の類似度などの推薦コンテンツ情報１０７０、が格納される。 The storage area 1004 includes user information 1010 such as user ID, authentication information, and authority information, content ID, content details, content information 1020 such as registered user name, content ID, access control information 1030 such as access restriction, and divided content. Content division content 1040 such as ID and content content, content ID and content division information 1050 corresponding to the divided content ID, content operation score 1055 such as content operation and score, content evaluation information such as divided content ID, evaluation user, and evaluation score 1060, original divided content ID, recommended divided content ID, and recommended content information 1070 such as the degree of similarity between them are stored.

また、プログラム領域１００５には、上記図１Ａのプログラムが格納され、それぞれ、コンテンツ登録手段１１１０、コンテンツ分割手段１１２０、コンテンツ評価手段１１３０、コンテンツ表示手段１１５０および推薦コンテンツ情報生成手段１１４０として機能する。これらプログラム領域１００５上のプログラムは、ＣＰＵによりプログラムを実行しないときはメモリカードやハードディスクなどの媒体等に保存し、実行時にプログラム領域にロードして使用するようにすることも可能である。 The program area 1005 stores the program shown in FIG. 1A and functions as a content registration unit 1110, a content division unit 1120, a content evaluation unit 1130, a content display unit 1150, and a recommended content information generation unit 1140, respectively. The programs in the program area 1005 can be stored in a medium such as a memory card or a hard disk when the CPU does not execute the program, and can be loaded and used in the program area at the time of execution.

次に、利用シーンごとにコンテンツ推薦装置１０００の動作について図１Ｂを参照しながら説明する。 Next, the operation of the content recommendation device 1000 for each usage scene will be described with reference to FIG. 1B.

コンテンツ登録時、コンテンツ登録者は、コンテンツ登録者端末１００１から、コンテンツ推薦装置１０００へのログインを行う。その際、コンテンツ登録手段１１１０が、ユーザが入力したＩＤ情報及びパスワード情報と、ユーザ情報１０１０内のユーザＩＤ１０１１及び認証情報１０１２の情報とを照合し、ユーザの認証を行う（ステップ１１１２）。両者の情報が一致し、どのユーザが登録されたかを特定できれば、実際にコンテンツとそのアクセス可能なユーザの範囲を指定して登録を行う（ステップ１１１４）。登録した情報は、コンテンツ情報１０２０とアクセス制御情報１０３０内に登録される。 At the time of content registration, the content registrant logs in to the content recommendation device 1000 from the content registrant terminal 1001. At that time, the content registration unit 1110 collates the ID information and password information input by the user with the information of the user ID 1011 and the authentication information 1012 in the user information 1010 to authenticate the user (step 1112). If both information matches and it is possible to identify which user is registered, registration is performed by actually designating the content and the range of the accessible user (step 1114). The registered information is registered in the content information 1020 and the access control information 1030.

コンテンツ推薦装置１０００によってコンテンツＩＤ１０２１が採番され、入力されたコンテンツがコンテンツ内容１０２２に、登録したユーザＩＤが登録ユーザ１０２３欄に登録される。また、どのユーザがアクセス可能かに関する情報が、採番したコンテンツＩＤ１０２１ごとに、アクセス制御情報１０３０内のコンテンツＩＤ１０３１、参照可ユーザＩＤ一覧１０３２、コメント可ユーザ一覧１０３３のセットとして登録される。尚、本実施の形態では記載していないが、アクセス制御情報は、例えば特定ユーザや複数ユーザのグループである組織に対してアクセスが可能であるコンテンツをよく登録する場合にアクセス制御情報のテンプレートを用意しておいてもよい。またアクセス制御の操作内容については、参照、コメント以外に編集、承認要否などの権限を設けても良い。 The content recommendation apparatus 1000 assigns a content ID 1021, the input content is registered in the content content 1022, and the registered user ID is registered in the registered user 1023 column. Information regarding which users can access is registered as a set of the content ID 1031, the referable user ID list 1032, and the commentable user list 1033 in the access control information 1030 for each numbered content ID 1021. Although not described in the present embodiment, the access control information is a template for access control information when, for example, content that can be accessed with respect to an organization that is a group of a specific user or a plurality of users is often registered. It may be prepared. In addition to the reference and comments, the access control operation contents may be provided with authority such as editing and approval necessity.

コンテンツ登録手段１１１０によってコンテンツが登録されると、次に登録したコンテンツを分割して格納するコンテンツ分割手段（プログラム）１１２０が呼び出される。コンテンツ分割手段１１２０は、コンテンツを、後述するルールに従って要素に分解する（ステップ１１２２）。また、各要素に関する情報をコンテンツ分割情報１０５０とコンテンツ分割内容１０４０とに登録する（ステップ１１２４）。 When the content is registered by the content registration unit 1110, a content division unit (program) 1120 for dividing and storing the registered content is called. The content dividing unit 1120 decomposes the content into elements according to the rules described later (step 1122). Information about each element is registered in the content division information 1050 and the content division content 1040 (step 1124).

図２にコンテンツの例とコンテンツの分割例を示す図である。図２では、参照元コンテンツ２０００を分割する２つの例を示している。（１）の第１分割方法の例では、文章の最初の部分に付され引用されていることを示す引用記号（本例では「＞」記号）の有無をもとに、引用のない分割コンテンツ２００２と引用記号の付いた分割コンテンツ２００４とに分割している。（２）の第２分割方法の例では、改行で終わる１行ごとにコンテンツを分割し、分割コンテンツ２０１２〜２０２４に分割している。この例に限らず他にコンテンツの特性によりさまざまな分割をすることが可能であり、分割の方法により限定されるものではない。段落毎に分割しても良いし、その他、コンテンツの分割方法として公知に方法を用いることができる。 FIG. 2 is a diagram illustrating an example of content and an example of content division. FIG. 2 shows two examples of dividing the reference source content 2000. In the example of the first dividing method of (1), the divided content without citation based on the presence or absence of a citation symbol (in this example, “>” symbol) attached to the first part of the sentence and indicating that it is cited. It is divided into 2002 and divided content 2004 with a quotation mark. In the example of the second division method (2), the content is divided for each line ending with a line feed, and divided into divided contents 2012 to 2024. In addition to this example, various divisions are possible depending on the characteristics of the content, and the division method is not limited. The method may be divided for each paragraph, or a known method may be used as a method for dividing content.

図３（ａ）は、コンテンツの要素を分解する処理１１２２（図１Ｂ）を詳細に説明したフローチャート図である。図２（１）の分割方法の場合を例にして説明すると、まず、分解したいコンテンツの引用記号（＞）の部分を抽出し（ステップ３００２）、コンテンツの引用のない部分を第１の分割コンテンツとし（ステップ３００４）、引用記号のある部分は、引用記号を削除し、第２の分割コンテンツとする（ステップ３００６）。（２）の場合も同様なフローで実施が可能である。 FIG. 3A is a flowchart illustrating in detail the processing 1122 (FIG. 1B) for disassembling content elements. The case of the division method of FIG. 2 (1) will be described as an example. First, the part of the quotation mark (>) of the content to be decomposed is extracted (step 3002), and the part without content quotation is first divided content. (Step 3004), the part with a quotation mark is deleted as a second divided content (Step 3006). In the case of (2), the same flow is possible.

図３（ｂ）は、分解したコンテンツ情報を登録する処理１１２４を詳細に説明したフローチャート図である。第１，第２の各分割コンテンツをコンテンツ分割内容１０４０の各レコードと比較し、コンテンツ内容１０４２と同じ内容のコンテンツが含まれるかどうかを調べる（ステップ３０１２）。もし含まれない場合は、その分割コンテンツのＩＤを新規に採番し、分割コンテンツの内容コンテンツ分割内容１０４２とともにコンテンツ分割内容１０４０に登録する（ステップ３０１４）。すでに同じ内容の分割コンテンツが存在する場合は、その分割コンテンツＩＤを取得し、新規に登録した分割コンテンツＩＤとともに、元のコンテンツＩＤ１０５１と分割コンテンツＩＤ１０５２との組を新規登録する（ステップ３０１６）。 FIG. 3B is a flowchart for explaining in detail the processing 1124 for registering decomposed content information. Each of the first and second divided contents is compared with each record of the content division content 1040, and it is checked whether or not a content having the same content as the content content 1042 is included (step 3012). If not included, the ID of the divided content is newly assigned and registered in the content division content 1040 together with the content division content 1042 of the divided content (step 3014). If there is already a divided content having the same content, the divided content ID is acquired, and a set of the original content ID 1051 and the divided content ID 1052 is newly registered together with the newly registered divided content ID (step 3016).

このようにして、参照元コンテンツが登録されると、コンテンツの閲覧および評価が可能となる。図１Ｂに戻り、まず、コンテンツ評価者端末１００２が、評価のための入力操作に基づく信号をコンテンツ推薦装置１０００に送る。評価の方法としては、様々な方法が考えられるが、例えば、コンテンツ表示がされている際に、そのコンテンツに対して評価を行うボタンを、コンテンツ評価者端末１００２の画面上に表示させ、クリック等により入力してもらうことによりスコア値を設定したり、スコアを数字等で指定する（例えば１から５の数字を入力する）ことで評価を行ったり、単純にアクセスが行われるたびにスコアを増やすことで評価を行ったりすることができる。これらスコアの値は、ユーザが重要と判断した操作であればあるほど高いスコアになるようにコンテンツ操作スコア１０５５に設定しておく。閲覧はスコアが１、評価ボタン押下はスコアが１０などと設定することができる。 In this way, when the reference source content is registered, the content can be browsed and evaluated. Returning to FIG. 1B, first, the content evaluator terminal 1002 sends a signal based on an input operation for evaluation to the content recommendation device 1000. Various methods can be considered as an evaluation method. For example, when content is displayed, a button for evaluating the content is displayed on the screen of the content evaluator terminal 1002 and clicked. Set the score value by receiving the input, specify the score numerically (for example, enter a number from 1 to 5), or simply increase the score each time access is made Can be evaluated. These score values are set in the content operation score 1055 so that the higher the operation that the user determines is important, the higher the score. A score of 1 can be set for browsing, and a score of 10 can be set for pressing the evaluation button.

コンテンツ評価者端末１００２からの入力をコンテンツ推薦装置１０００が受け取ると、コンテンツ評価手段１１３０が、まずコンテンツの操作ユーザ、操作対象と内容を取得する（ステップ１１３２）。次に、操作したコンテンツＩＤに対応する分割コンテンツＩＤをコンテンツ分割情報１０５０から取得し、操作に対応するスコアをコンテンツ操作スコア１０５５から取得する（ステップ１１３４）。そして、コンテンツ評価情報１０６０に対して各分割コンテンツＩＤ１０６１と、評価ユーザＩＤ１０６２と評価情報となる評価スコア１０６３を登録する（ステップ１１３６）。 When the content recommendation device 1000 receives an input from the content evaluator terminal 1002, the content evaluation unit 1130 first acquires the content operation user, operation target, and content (step 1132). Next, the divided content ID corresponding to the operated content ID is obtained from the content division information 1050, and the score corresponding to the operation is obtained from the content operation score 1055 (step 1134). Then, each divided content ID 1061, the evaluation user ID 1062, and the evaluation score 1063 serving as evaluation information are registered in the content evaluation information 1060 (step 1136).

評価情報が入力されると、公知の協調フィルタリングエンジンによる推薦情報の生成が可能となる。コンテンツ推薦装置１０００では、推薦コンテンツ情報生成手段１１４０が、コンテンツ評価情報１０６０を入力として協調フィルタリングエンジンを定期的に起動し（ステップ１１４２）、出力された推薦情報をコンテンツ推薦情報１０７０として登録する（ステップ１１４４）。生成されたコンテンツ推薦情報１０７０は、元分割コンテンツＩＤ１０７１と推薦分割コンテンツＩＤ１０７２、類似度（推薦スコア）１０７３との組からなっている。 When evaluation information is input, recommendation information can be generated by a known collaborative filtering engine. In the content recommendation device 1000, the recommended content information generation unit 1140 periodically starts the collaborative filtering engine with the content evaluation information 1060 as an input (step 1142), and registers the output recommended information as the content recommendation information 1070 (step 1). 1144). The generated content recommendation information 1070 includes a set of an original divided content ID 1071, a recommended divided content ID 1072, and a similarity (recommended score) 1073.

推薦コンテンツ情報１０７０が生成されると、コンテンツの表示時に推薦スコア１０７３などの推薦情報を合わせて表示することができる。 When the recommended content information 1070 is generated, recommended information such as a recommendation score 1073 can be displayed together with the content.

コンテンツ閲覧者端末１００３がアクセス可能なコンテンツの表示要求をコンテンツ推薦装置１０００に送信すると、まずコンテンツ表示手段１１５０が推薦情報の要求を取得する（ステップ１１５２）。次に、そのコンテンツが含む分割コンテンツをコンテンツ分割情報１０５０から取得し、推薦コンテンツ情報１０７０から一致する元分割コンテンツＩＤ１０７１の推薦分割コンテンツＩＤ１０７２と類似度１０７３とを取得する（ステップ１１５４）。 When a content display request accessible by the content viewer terminal 1003 is transmitted to the content recommendation device 1000, the content display means 1150 first acquires a request for recommendation information (step 1152). Next, the divided content included in the content is acquired from the content division information 1050, and the recommended divided content ID 1072 and the similarity 1073 of the original original divided content ID 1071 are acquired from the recommended content information 1070 (step 1154).

次に分割された推薦コンテンツＩＤに紐付く分割推薦コンテンツを含む分割前の元のコンテンツを、コンテンツ分割情報１０５０で一致する分割コンテンツＩＤ１０５２からそれを含むコンテンツＩＤ１０５１を検索して取得する。その中でアクセス可能なコンテンツを絞り込むため、アクセス制御情報１０３０から参照可ユーザ１０３２にコンテンツ閲覧者のユーザＩＤを含むコンテンツＩＤ１０３１の一覧を取得し、コンテンツ分割情報１０５０と推薦コンテンツ情報１０７０からコンテンツＩＤとその類似度一覧を取得する（ステップ１１５６）。なお、１つのコンテンツは複数の分割コンテンツから成るため、複数の分割コンテンツの類似度の平均を用いることができる。 Next, the original content before the division including the divided recommended content associated with the divided recommended content ID is acquired by searching the content ID 1051 including the content ID 1052 matching the content division information 1050. In order to narrow down the contents that can be accessed, a list of content IDs 1031 including the user IDs of the content viewers is acquired from the access control information 1030 as referenceable users 1032, and the content IDs are obtained from the content division information 1050 and the recommended content information 1070. The similarity list is acquired (step 1156). Since one content is composed of a plurality of divided contents, an average of the similarities of the plurality of divided contents can be used.

次に、アクセス可能な推薦コンテンツに対する評価の高いユーザをコンテンツ評価情報１０６０の中で分割コンテンツＩＤ１０６１に存在するユーザとその評価スコア１０６３を取得する。そして、そのユーザと評価スコアの一覧から、アクセス制御情報１０３０で元のコンテンツに一致するコンテンツＩＤ１０３１に関連付けられたユーザを含まないユーザに絞った一覧を得る（ステップ１１５８）。 Next, a user who has a high evaluation with respect to the recommended content that can be accessed is acquired in the content evaluation information 1060 as a user existing in the divided content ID 1061 and its evaluation score 1063. Then, from the list of users and evaluation scores, a list narrowed down to users not including the user associated with the content ID 1031 matching the original content in the access control information 1030 is obtained (step 1158).

そして最後に、要求されたコンテンツの表示と共に、ステップ１１５６で得られたコンテンツＩＤを類似度の高い順に、ステップ１１５８で得られたユーザとスコアの一覧を評価スコアの高い順に表示する（ステップ１１６０）。 Finally, together with the display of the requested content, the content IDs obtained in step 1156 are displayed in descending order of similarity, and the list of users and scores obtained in step 1158 is displayed in descending order of evaluation score (step 1160). .

図６は、上記ステップ１１６０において表示する推薦情報を含めたコンテンツ表示画面の例を示す図である。コンテンツ表示画面６０００は、表示要求のあったコンテンツを表示する表示部６０１０と、要求のあったコンテンツに関連する推薦コンテンツ情報を表示する領域６０２０と、このコンテンツを現時点で見る権限がないが、見るべきである推薦メンバを表示する領域６０３０とを有している。推薦コンテンツ情報表示領域６０２０に表示される推薦コンテンツは、類似度の高い順に表示されるようにすると良い。推薦メンバを表示する領域６０３０に表示されるメンバはスコアの高い順に表示されるようにすると良い。 FIG. 6 is a diagram showing an example of a content display screen including recommendation information displayed in step 1160. The content display screen 6000 has a display unit 6010 that displays content requested to be displayed, an area 6020 that displays recommended content information related to the requested content, and has no authority to view this content at this time, but the content is displayed. And an area 6030 for displaying recommended members that should be displayed. The recommended content displayed in the recommended content information display area 6020 may be displayed in descending order of similarity. The members displayed in the area 6030 for displaying recommended members may be displayed in descending order of score.

ここで、どのように推薦対象が増えるかについて説明するため、図４、図５を用いて簡略化した例を用いて説明する。 Here, in order to explain how the number of recommended objects increases, a description will be given using a simplified example using FIGS. 4 and 5.

図４はコンテンツの構成例を模式的に示す図である。図４（ａ）では、コンテンツ１と、コンテンツＸ、Ｙ、Ｚの４つのコンテンツあり、それぞれが異なるコンテンツである。コンテンツＩＤとして、図１Ｂに対応するように、コンテンツ１：コンテンツＩＤ＝ＣＮＴ００００１、コンテンツＸ：コンテンツＩＤ＝ＣＮＴ００００２、コンテンツＹ：コンテンツＩＤ＝ＣＮＴ００００３、コンテンツＺ：コンテンツＩＤ＝ＣＮＴ００００４である。ここで、参照元コンテンツ１はメンバ（ユーザ）Ａ、Ｂ、Ｃのみしかアクセスすることができないものとする。但し、実際は、図４（ｂ）のようにコンテンツ１とコンテンツＸと、がaという分割可能な共通部分を持っているとする。 FIG. 4 is a diagram schematically illustrating a configuration example of content. In FIG. 4A, there are four contents, content 1 and contents X, Y, and Z, each of which is different. As content IDs, as shown in FIG. 1B, content 1: content ID = CNT00001, content X: content ID = CNT00002, content Y: content ID = CNT00003, content Z: content ID = CNT00004. Here, it is assumed that only the members (users) A, B, and C can access the reference source content 1. However, in actuality, it is assumed that content 1 and content X have a splittable common part a as shown in FIG.

このようなケースでは、その共通部分ａをベースに、一見、関係のない参照元コンテンツ１とコンテンツＸとに関連性を持たせ、コンテンツＸをコンテンツ１の関連コンテンツとすることができる。 In such a case, on the basis of the common part a, it is possible to give a relevance to the seemingly unrelated reference source content 1 and the content X, and to make the content X a related content of the content 1.

図４（ｂ）に示すように、コンテンツ１は、ａとｂとを有し、コンテンツＸは、ａとｘとを有しているとする。この場合、ａが共通部分となる。もちろん、ａは完全同一でなくても、多くの部分で共通である場合を含む。 As shown in FIG. 4B, it is assumed that the content 1 has a and b, and the content X has a and x. In this case, a is a common part. Of course, a includes a case where a is not the same but is common in many parts.

このような場合に、図１Ｂのコンテンツ分割内容１０４０，コンテンツ分割情報１０５０に示すように、コンテンツａの分割コンテンツＩＤをＣＨＫ０００１、コンテンツｂの分割コンテンツＩＤをＣＨＫ０００２、コンテンツｘの分割コンテンツＩＤをＣＨＫ０００３、コンテンツＹの分割コンテンツＩＤをＣＨＫ０００４、コンテンツＹの分割コンテンツＩＤをＣＨＫ０００５、とすることができる。すると、コンテンツ評価を、分割コンテンツＩＤ毎に行い（図１Ｂのコンテンツ評価情報１０６０）、推薦コンテンツ情報１０７０として、分割コンテンツＩＤ毎の類似度に基づいて推薦対象を決めることができる。尚、コンテンツ１が、コンテンツａとｘとを有している場合でも、コンテンツＸを、参照元コンテンツ１と類似する関連コンテンツとすることができる。 In such a case, as shown in the content division content 1040 and the content division information 1050 in FIG. 1B, the division content ID of the content a is CHK0001, the division content ID of the content b is CHK0002, the division content ID of the content x is CHK0003, The divided content ID of content Y can be CHK0004, and the divided content ID of content Y can be CHK0005. Then, content evaluation is performed for each divided content ID (content evaluation information 1060 in FIG. 1B), and the recommended object can be determined as recommended content information 1070 based on the similarity for each divided content ID. Even when the content 1 includes the content a and x, the content X can be related content similar to the reference source content 1.

図５は、上記のような構成において、推薦コンテンツを生成する処理過程を模式的に示す図である。ここで評価については簡略化して説明するため、評価の「有無」のみによる評価で例示する。 FIG. 5 is a diagram schematically showing a process of generating recommended content in the configuration as described above. Here, since the evaluation will be described in a simplified manner, the evaluation will be exemplified only by the “existence” of the evaluation.

図５（ａ）は、従来のようにコンテンツを分割せずにそのまま参照して推薦コンテンツを決定した場合の例を示す模式的な図である。図５（ａ）に示すように、コンテンツ１はメンバ（ユーザ）Ａ、Ｂ、Ｃの３メンバとも評価しているため、Ａがコンテンツ１にアクセスする際に協調フィルタリングの手法により推薦できるのは、同じコンテンツを評価しているメンバＢ、Ｃが他に評価しているコンテンツ３、４、Ｘとなる。 FIG. 5A is a schematic diagram showing an example of a case where recommended content is determined by referring to the content as it is without dividing the content as in the prior art. As shown in FIG. 5A, since the content 1 is also evaluated by three members (users) A, B, and C, when A accesses the content 1, it can be recommended by a collaborative filtering method. The members B and C who are evaluating the same content are the contents 3, 4 and X which are being evaluated by others.

一方、本実施の形態による手法を用いた図５（ｂ）では、コンテンツを分割し、分割したコンテンツに対して推薦を実施する際の模式図である。図５（ｂ）の場合は、参照元コンテンツ１とコンテンツＸとは同じ分割コンテンツａを含むため、参照元コンテンツ１にアクセスする際に協調フィルタリングの手法により推薦できる候補として、参照元コンテンツ１の関連コンテンツであるとされるコンテンツＸを評価しているメンバＤ、Ｅ、Ｆが他に評価しているコンテンツＹ、Ｚを含めても妥当である。また、メンバＥは、他のメンバＤ、Ｆより評価しているコンテンツの数が多く、アクセス制限コンテンツ１へのアクセスを推薦するメンバ候補としてメンバＥを挙げることが妥当である。 On the other hand, FIG. 5B using the method according to the present embodiment is a schematic diagram when content is divided and recommendation is performed on the divided content. In the case of FIG. 5B, since the reference source content 1 and the content X include the same divided content a, when the reference source content 1 is accessed, the reference source content 1 can be recommended by a collaborative filtering technique. It is also appropriate to include the contents Y and Z evaluated by the members D, E, and F who are evaluating the content X that is regarded as related contents. In addition, the member E has a larger number of contents to be evaluated than the other members D and F, and it is appropriate to list the member E as a member candidate that recommends access to the access restricted content 1.

このように、分割コンテンツの同一性・類似性に着目して、同一又は類似する分割コンテンツを有するコンテンツ同士を、コンテンツの評価、推薦の候補である関連コンテンツとすることで、本実施の形態によるコンテンツ評価技術、推薦技術によれば、アクセスが少ないか、アクセスが制限されているコンテンツであっても、有効なコンテンツを推薦することができる。これにより、推薦するコンテンツの新規性、意外性を保つことができる。 In this way, by focusing on the identity / similarity of the divided contents, the contents having the same or similar divided contents are set as related contents that are candidates for evaluation and recommendation of the contents. According to the content evaluation technology and the recommendation technology, it is possible to recommend effective content even if the content is less accessed or restricted. Thereby, the novelty and unexpectedness of the recommended content can be maintained.

また、本実施の形態のコンテンツ推薦装置により、アクセスが少ないか、アクセスが制限されているコンテンツを共有して業務を行う際に、別の有益なコンテンツを推薦してくれる別のユーザをメンバ候補や情報収集元として検討することができ、業務の推進に役立てることが可能となる。 In addition, the content recommendation device according to the present embodiment allows another user who recommends another useful content to be a member candidate when performing a business by sharing a content with low access or restricted access. And can be considered as a source of information collection, which can be used to promote business.

尚、コンテンツの分割方法については、引用記号の有無や改行ごとの他に、例えば、段落単位や文節単位なども可能である。 In addition to the presence / absence of quotation marks and line breaks, the content division method can be, for example, in units of paragraphs or paragraphs.

以上、本発明のコンテンツ推薦装置について、具体的な実施の形態を示して説明したが、本発明はこれらに限定されるものではない。当業者であれば、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、上記各実施形態又は他の実施形態にかかる発明の構成及び機能に様々な変更・改良を加えることが可能である。 The content recommendation device according to the present invention has been described with reference to the specific embodiments, but the present invention is not limited to these. A person skilled in the art can make various changes and improvements to the configurations and functions of the invention according to the above-described embodiments or other embodiments without departing from the gist of the present invention.

また、本実施の形態では、コンテンツを例にして、コンテンツの評価、推奨コンテンツンお提示について説明したが、例えば、インターネットショッピングなどにおける商品やサービスなどの評価、推奨に、上記分割という考え方を用いても良い。 In this embodiment, content evaluation and recommended content presentation have been described using content as an example. For example, the concept of division is used for evaluation and recommendation of products and services in Internet shopping. May be.

例えば、同じ商品でも、商品情報を分割した場合に、分割した商品情報に同じ又は類似した内容が含まれている場合に、分割した商品情報が共通するコンテンツについて、コンテンツの評価の仲間、推薦の候補とすることで、消費者が欲しい推薦情報を多く提供することができる。尚、分割には、内容的な分割、時間的な分割などが挙げられる。 For example, even when the product information is divided even if the product is the same, if the divided product information contains the same or similar content, the content of the divided product information is shared, By making it a candidate, it is possible to provide a lot of recommended information that consumers want. The division includes content division, time division, and the like.

本発明は、コンテンツ推薦装置に利用可能である。 The present invention can be used for a content recommendation device.

１０００コンテンツ推薦装置（システム）
１００１コンテンツ登録ユーザ端末
１００２コンテンツ評価ユーザ端末
１００３コンテンツ閲覧ユーザ端末
１００４記憶領域（記憶部）
１００５プログラム領域
１０１０ユーザ情報
１０２０コンテンツ情報
１０３０アクセス制御情報
１０４０コンテンツ分割内容
１０５０コンテンツ分割情報
１０５５コンテンツ操作スコア
１０６０コンテンツ評価情報
１０７０推薦コンテンツ情報
１１１０コンテンツ登録プログラム（登録手段）
１１２０コンテンツ分割プログラム（分割手段）
１１３０コンテンツ評価プログラム（評価手段）
１１４０推薦コンテンツ情報生成プログラム（生成手段）
１１５０コンテンツ表示プログラム（表示手段）
２０００コンテンツ例
２００２〜２０２４コンテンツ分割例
３００２〜３００６コンテンツ要素の分解処理例
３０１２〜３０１６分解コンテンツの登録処理例
４０００コンテンツ例
４０１０コンテンツ分割例
５０００通常の推薦コンテンツ決定の様子を示す模式図
５０１０分割した場合の推薦コンテンツ決定の様子を示す模式図
６０００コンテンツ表示画面
６０１０表示要求コンテンツ表示部
６０２０推薦コンテンツ情報表示部
６０３０推薦ユーザ情報表示部 1000 Content recommendation device (system)
1001 Content registration user terminal 1002 Content evaluation user terminal 1003 Content browsing user terminal 1004 Storage area (storage unit)
1005 Program area 1010 User information 1020 Content information 1030 Access control information 1040 Content division content 1050 Content division information 1055 Content operation score 1060 Content evaluation information 1070 Recommended content information 1110 Content registration program (registration means)
1120 Content division program (division means)
1130 Content evaluation program (evaluation means)
1140 Recommended content information generation program (generation means)
1150 Content display program (display means)
2000 Content examples 2002 to 2024 Content division examples 3002 to 3006 Content element decomposition processing examples 3012 to 3016 Decomposed content registration processing examples 4000 Content examples 4010 Content division examples 5000 Schematic diagram 50 illustrating a typical recommended content determination case 5010 FIG. 6000 is a schematic diagram showing how recommended content is determined. Content display screen 6010 Display request content display unit 6020 Recommended content information display unit 6030 Recommended user information display unit

Claims

A content recommendation program that recommends using a collaborative filtering engine that recommends reference destination content to be referred to when referring to registered reference source content,
A content dividing program that divides the reference source content into divided content;
A content evaluation program for evaluating content in units of the divided content;
Based on the evaluation result of the content evaluation program, related content related to the divided content is obtained, and recommended content information for specifying recommended content that is a reference destination content from the related content is generated using the collaborative filtering engine A recommended content information generation program,
Have
And obtaining an evaluator who evaluated the recommended content, and recommending the evaluator as an access target of the content when the evaluator does not have authority to access the content requested to be displayed. A feature recommendation program.

The recommended content information generation program includes:
The content recommendation program according to claim 1, wherein similarity of content is evaluated in units of the divided content.

A content display program is provided, which obtains a recommended content of a content from the divided content of the content requested to be displayed and provides accessible content when a display request of the content is requested. Item 3. A content recommendation program according to item 1 or 2.

The content dividing program is:
The content recommendation program according to any one of claims 1 to 3, wherein the content is divided according to the presence or absence of a quotation mark included in the reference source content.

The content dividing program is:
The content recommendation program according to any one of claims 1 to 3, wherein the content is divided for each line or paragraph of the reference source content.

A content recommendation device that recommends using a collaborative filtering engine that recommends reference destination content to be referred to when referring to registered reference source content,
A content dividing unit that divides the reference source content into divided content;
A content evaluation unit that evaluates content in units of the divided content;
A recommendation for obtaining related content related to the divided content based on the evaluation result of the content evaluation unit, and generating recommended content information for specifying a reference destination content from the related content using the collaborative filtering engine A content generation unit;
Have
And obtaining an evaluator who evaluated the recommended content, and recommending the evaluator as an access target of the content when the evaluator does not have authority to access the content requested to be displayed. A feature recommendation device.

A content recommendation method for recommending by using a collaborative filtering engine that recommends a reference destination content to be referred to when referring to a registered reference source content,
A content dividing step of dividing the reference source content into divided content;
A content evaluation step of evaluating content in units of the divided content;
Based on the evaluation result of the content evaluation step, related content related to the divided content is obtained, and recommended content information for specifying recommended content that is a reference destination content from the related content is generated using the collaborative filtering engine And a recommended content generation step.
And obtaining an evaluator who evaluated the recommended content, and recommending the evaluator as an access target of the content when the evaluator does not have authority to access the content requested to be displayed. A feature recommendation method.