JP5805135B2 - 情報処理装置、その制御方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、その制御方法、及びプログラムに関する。

ＴＣＰ（Transmission Control Protocol）／ＩＰ(Internet Protocol)による通信プロトコルを用いたネットワークシステムであるインターネットの急速な拡大により、一般のユーザも、パーソナルコンピュータ（以下、ＰＣともいう。）を利用することにより、インターネット上に存在する様々な情報を取得し、閲覧することができるようになった。

このようなインターネット情報の閲覧は、インターネットエクスプローラー（登録商標）に代表されるインターネットブラウザと呼ばれるインターネット閲覧用アプリケーションソフトウェアを用いて、特定のインターネットアドレス（ＵＲＬ：Uniform Resource Locator）を有するサーバに蓄積されたソースファイル（ＨＴＭＬ：Hyper Text Markup Language）や、それと関連付けられた画像ファイル、動画ファイル、音声ファイル等をＰＣにダウンロードすることにより、可視的・可聴的なコンテンツ情報に変換する処理を通じて行われる。

そして、このようなインターネットブラウザを用いたコンテンツ情報の閲覧の履歴（アクセス履歴）は、ユーザがインターネットブラウザを用いてインターネットアドレス（ＵＲＬ）を継続的に閲覧する際の重要な情報源となる。例えば、特定のキーワードについて検索エンジンを用いて検索を実行した場合、その検索結果に基づいて、どのようなＷｅｂサイトを閲覧したのか、という記録が残っていれば、暫く時間をおいてさらに多様な検索を実行したい場合に、再度最初に検索したキーワードの検索行為に戻る必要がなくなるため、検索のための労力を低減することができる。

そのため、上述したインターネットブラウザには、閲覧履歴を記録する機能を具備するものもあり、過去に閲覧したインターネットアドレス（ＵＲＬ）を、当該ホームページのタイトルと共に表示するようになっている。なお、閲覧したホームページの履歴を、ツリー状に表示する技術も知られているが、これは単に閲覧したホームページのリストをツリー状に表示したものであって、過去の閲覧履歴を俯瞰的に表示するものではない。

特開２００９−０４８２７８号公報

ところで、上述した汎用のインターネットブラウザの閲覧履歴表示機能は、ユーザが閲覧した過去のインターネットアドレス（ＵＲＬ）がリスト状（又はツリー状）に表示されるだけであり、表示されたインターネットアドレス（ＵＲＬ）の間を、ユーザ自身がどのような意図の下で、どのように移動してきたかに関しては知ることができない。すなわち、過去に閲覧した履歴のあるインターネットアドレス（ＵＲＬ）に対して再度アクセスしなければ、過去の自分の閲覧傾向（過去にどのような分野のコンテンツ情報に興味があったか等）を認識することができないのが実状である。

そして、インターネットブラウザを用いたインターネットアドレス（ＵＲＬ）の閲覧行為そのものが、ある情報を見たい、ある情報について知りたいというユーザの知的欲求を満たす源となるものであり、この閲覧履歴を一見して把握することこそが、如何なる分野のコンテンツ情報に対してユーザが興味関心を抱いているかを示す指標として、価値を有するものである。

特許文献１には、ウェブブラウジングのプロセスと履歴とを俯瞰的に視覚化して表示することができる技術を提供することを目的として、ダウンロードされた過去の画面情報を年、月、週、日、又は時間単位でサムネイル表示等することにより、ウェブ利用におけるメタ知識を生成し、このサムネイル表示された画面情報に対して文字等からなる付加情報を追加することにより、後でブラウジング結果を俯瞰する際の把握を容易にする技術が開示されている。

しかしながら、特許文献１に記載された技術では、ユーザが閲覧したインターネットアドレス（ＵＲＬ）の履歴をすべて偏りなく収集蓄積するので、ユーザが本来興味関心を殆ど抱いておらず、ほんの僅かな回数だけ閲覧したインターネットアドレス（ＵＲＬ）情報も閲覧履歴として記録され、閲覧履歴を視覚化したときの情報量が冗長になってしまうという問題がある。

さらに、ユーザが元々興味関心を抱いていない分野のコンテンツ情報も、本来興味関心を抱いているコンテンツ情報の検索を行うことにより、付随的に閲覧対象となってしまう可能性もあり、真の意味での、ユーザが見たい、あるいは知りたい情報だけを閲覧対象とすることはできないという問題もある。

そこで本発明は、上記従来の問題点に鑑みてなされたもので、ユーザが如何なる分野のコンテンツ情報に対して興味関心を抱いているかを一目瞭然に把握することが可能な情報処理装置、その制御方法、及びプログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、請求項１に記載の本発明における情報処理装置は、取得される情報のカテゴリに対するユーザの興味レベルを推定する情報処理装置であって、所定の期間に前記情報に対してユーザがアクセスした回数であるアクセス数を前記カテゴリ毎にカウントするカウント手段と、前記情報のカテゴリに対するユーザの興味レベルを、前記カウント手段によって第１の期間に該カテゴリに属する前記情報に対するアクセスとしてカウントされた第１のアクセス数と、前記カウント手段によって前記第１の期間経過後の第２の期間に該カテゴリに属する前記情報に対するアクセスとしてカウントされた第２のアクセス数とに基づいて推定する推定手段と、前記情報の各々が報じられた時間毎に分類された時間順に、前記情報を前記ユーザの興味レベルの降順に一覧表示する時間帯内一覧表示手段、又は前記情報のそれぞれが属するカテゴリ毎に分類されたカテゴリ順に、前記情報を前記ユーザの興味レベルの降順に一覧表示するカテゴリ内一覧表示手段と、を含むことを特徴とする。

また、本発明における情報処理装置は、請求項１に記載の情報処理装置において、前記推定手段は、所定の期間における前記情報に対するアクセス数から前記カテゴリ毎に算出される偏差値に応じて前記カテゴリに対するユーザの興味レベルを推定することを特徴とする。

さらに、本発明における情報処理装置は、請求項１又は２に記載の情報処理装置において、前記推定手段は、直近の所定期間におけるアクセス数から最古の所定期間におけるアクセス数に対して漸減する傾斜を付けて、前記カテゴリに対するユーザの興味レベルを推定することを特徴とする。

また、本発明における情報処理装置は、請求項１から３の何れか１項に記載の情報処理装置において、前記推定手段によって推定されたユーザの興味レベルの大小に応じて、前記情報がそれぞれ属するカテゴリ名の視認性が変化するよう一覧表示する表示手段と、をさらに含むことを特徴とする。

そして、本発明における情報処理装置は、請求項１から４の何れか１項に記載の情報処理装置において、前記ユーザの興味レベルが最も低いカテゴリに属する情報を一覧表示しないよう設定する設定手段をさらに含むことを特徴とする。

また、本発明における情報処理装置は、請求項１から５の何れか１項に記載の情報処理装置において、前記情報は、ニュースに関する情報、ＳＮＳ（Social Network Service）に関する情報、テレビ番組に関する情報の何れか１つを少なくとも含むことを特徴とする。

さらに、上記課題を解決するため、請求項７に記載の本発明における制御方法は、取得される情報のカテゴリに対するユーザの興味レベルを推定する情報処理装置の制御方法であって、所定の期間に前記情報に対してユーザがアクセスした回数であるアクセス数を前記カテゴリ毎にカウントする工程と、前記情報のカテゴリに対するユーザの興味レベルを、前記カウントする工程によって第１の期間に該カテゴリに属する前記情報に対するアクセスとしてカウントされた第１のアクセス数と、前記カウントする工程によって前記第１の期間経過後の第２の期間に該カテゴリに属する前記情報に対するアクセスとしてカウントされた第２のアクセス数とに基づいて推定する工程と、前記情報の各々が報じられた時間毎に分類された時間順に、前記情報を前記ユーザの興味レベルの降順に一覧表示する工程、又は前記情報のそれぞれが属するカテゴリ毎に分類されたカテゴリ順に、前記情報を前記ユーザの興味レベルの降順に一覧表示する工程と、を含むことを特徴とする。

また、上記課題を解決するため、請求項８に記載の本発明におけるプログラムは、取得される情報のカテゴリに対するユーザの興味レベルを推定する情報処理装置のコンピュータに、所定の期間に前記情報に対してユーザがアクセスした回数であるアクセス数を前記カテゴリ毎にカウントする処理と、前記情報のカテゴリに対するユーザの興味レベルを、前記カウントする処理によって第１の期間に該カテゴリに属する前記情報に対するアクセスとしてカウントされた第１のアクセス数と、前記カウントする処理によって前記第１の期間経過後の第２の期間に該カテゴリに属する前記情報に対するアクセスとしてカウントされた第２のアクセス数とに基づいて推定する処理と、前記情報の各々が報じられた時間毎に分類された時間順に、前記情報を前記ユーザの興味レベルの降順に一覧表示する処理、又は前記情報のそれぞれが属するカテゴリ毎に分類されたカテゴリ順に、前記情報を前記ユーザの興味レベルの降順に一覧表示する処理と、を実現させることを特徴とする。

本発明によれば、ユーザが如何なる分野のコンテンツ情報に対して興味関心を抱いているかを一目瞭然に把握することが可能な情報処理装置、その制御方法、及びプログラムが得られる。

本発明の実施形態における情報処理装置の全体構成を示す概略ブロック図である。 本発明の実施形態における情報処理装置の動作のうち初期画面を説明する図である。 本発明の実施形態における情報処理装置の動作について説明する機能ブロック図である。 本発明の実施形態における情報処理装置のユーザの興味の推定方法について説明する図である。 本発明の実施形態における情報処理装置の興味設定画面について説明する図（その１）である。 本発明の実施形態における情報処理装置の興味設定画面について説明する図（その２）である。 本発明の実施形態における情報処理装置の動作のうちＳｐｏｋｅ画面（時間帯内一覧表示）について説明する図である。 本発明の実施形態における情報処理装置の動作のうちＳｐｏｋｅ画面（カテゴリ内一覧表示）について説明する図である。

次に、本発明を実施するための形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、各図中、同一又は相当する部分には同一の符号を付しており、その重複説明は適宜に簡略化乃至省略する。本発明の内容を簡潔に説明すると、取得される情報のカテゴリに対するユーザの興味レベルを推定する情報処理装置であって、所定の期間に情報に対してユーザがアクセスした回数であるアクセス数をカテゴリ毎にカウントするカウント手段と、情報のカテゴリに対するユーザの興味レベルを、カウント手段によって第１の期間に該カテゴリに属する情報に対するアクセスとしてカウントされた第１のアクセス数と、カウント手段によって第１の期間経過後の第２の期間に該カテゴリに属する情報に対するアクセスとしてカウントされた第２のアクセス数とに基づいて推定する推定手段と、を含むことにより、ユーザが如何なる分野のコンテンツ情報に対して興味関心を抱いているかを一目瞭然に把握することができるのである。

まず、本発明の実施形態における情報処理装置（以下、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）ともいう。）の全体構成について説明する。図１は、本発明の実施形態における情報処理装置の全体構成を示す概略ブロック図である。ＰＣ１００は、ＴＶチューナ部１０１と、ネットワーク接続部１０５と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０６と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０４と、表示部１０７と、入力部１０８と、電源部１０９とから構成される。

ＴＶチューナ部１０１は、地上デジタル、ＢＳ（Broadcasting Satellite）、及びＣＳ（Communications Satellite）放送をアンテナから受信し復調するものである。ネットワーク接続部１０５は、インターネットに代表されるネットワークに接続され、ネットワークとのインタフェースを図るものである。ＣＰＵ１０６は、ＰＣ１００全体の動作を制御するものであり、ＲＯＭ１０２に格納された制御プログラムをロードし、ＰＣ１００の動作によって得られた様々なデータをＲＡＭ１０３に展開するものである。ＨＤＤ１０４は、ＰＣ１００のアプリケーションソフトウェアを格納したり、ＴＶチューナ部１０１によって受信されたテレビ番組（以下、コンテンツともいう。）を録画したりするものである。

表示部１０７は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等で構成される表示画面であり、ＰＣ１００によって実行されたアプリケーションの結果やＴＶチューナ部１０１によって受信されたテレビ番組を表示するものである。入力部１０８は、キーボード、マウス、タッチパネル等、ユーザがＰＣ１００に対して指示を与えるものである。そして、電源部１０９は、ＰＣ１００に対してＡＣ（Alternative Current：交流）又はＤＣ（Direct Current：直流）電源を与えるものである。

次に、図２を用いて本発明の実施形態における情報処理装置の動作について説明する。図２は、本発明の実施形態における情報処理装置の動作のうち初期画面を説明する図である。図２を参照すると、本発明の実施形態におけるＰＣ１００は、起動すると表示部１０７に、インストールされている複数のアプリケーションソフトウェア２０１のメニュー画面が表示される。この複数あるアプリケーションソフトウェア２０１として、本発明の実施形態に係るアプリケーションソフトウェアである「Ｍｙ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ」２０２がインストールされている。

ユーザが、この「Ｍｙ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ」２０２というアプリケーションソフトウェアのメニュー画面をマウス等の入力部１０８を用いて選択すると、表示部１０７には、「Ｍｙ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ」２０２というアプリケーションソフトウェアの初期画面が表示される。そして、ユーザにより、表示部１０７に表示された「Ｍｙ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ」２０２のアイコンが、マウス等の入力部１０８を用いて選択されると、以下に説明する「Ｍｙ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ」２０２のアプリケーションソフトウェアが起動する。

次に本発明の実施形態における情報取得からコンテンツ情報が表示されるまでの一連の動作について図３を用いて説明する。図３は、本発明の実施形態における情報処理装置の動作について説明する機能ブロック図である。

図３を参照すると、情報ソーステーブル部３０１は、ＲＳＳ（Resource description framework Site Summary）フィードのリストをローカルに保持している。そして、情報取得部３０２は、ネットワーク接続部１０５（図１）を介して指定されたＵＲＬからＲＳＳフィードを取得する。取得されたＲＳＳフィードは、ＲＡＭ１０３等の取得情報記憶部３０３によって記憶される。

一方、ＲＡＭ１０３には、コンテンツ情報の各カテゴリ（以下、各分野ともいう。）に対する興味パラメータ（以下、興味度係数ともいう。）が興味テーブル３０５として格納される。この興味テーブル３０５は、ユーザの行動監視によりコンテンツ情報の中の各カテゴリ（各分野）の中からユーザの興味を推定する興味推定部３０８と、ユーザが興味設定を編集する興味テーブル表示・編集部３０４とによって作成される。なお、このユーザの行動監視によるカテゴリ（分野）の興味推定、及びユーザによる興味設定は、後述する興味推定方法、及び興味設定画面によって規律される。そして、取得情報記憶部３０３と、興味テーブル３０５とに基づいて、取得されたＲＳＳフィードの中から興味テーブル３０５に合わせて情報選別部３０６においてフィード情報が選別される。なお、ユーザの興味をどのようにして推定するか、また、興味テーブル３０５をどのように表示・編集するかについては、後述する興味設定画面によって規律される。

そして、情報選別部３０６によって選別されたＲＳＳフィード、及びＴＶチューナ部１０１（図１）、又はネットワーク接続部１０５を介して取得されたＲＳＳフィードに掲載されていない情報の詳細、例えば、ＲＳＳが途中で切れている情報や画像ファイル等が、全情報取得部３０７によって取得された後、ＲＡＭ１０３等の全情報記憶部３０９に記憶される。その後、全情報記憶部３０９とクリップ情報記憶部３１０とによって記憶されたコンテンツ情報が、情報表示部３１１によって表示部１０７に表示される。ここで、クリップ情報記憶部３１０とは、気になったコンテンツ情報を保存しておき、後で見ることができるようにしておくことでユーザの興味度を推定する指標として用いるものであるが、本発明の本質的な部分ではないので、詳細な説明は省略する。

そして、全情報記憶部３０９に記憶されたコンテンツ情報と、クリップ情報記憶部３１０に記憶されたコンテンツ情報とが、後述する図７に示した時間帯内一覧表示７００、又は図８に示したカテゴリ内一覧表示８００として、表示部１０７に表示されるのである。

このとき、情報表示部３１１は、興味推定部３０８による操作監視が行われる。操作監視が行われることにより興味度のレベルを上げる行為の具体例としては、コンテンツ情報の画面スクロール、コンテンツ一覧表示からのクリップ操作、既読されたコンテンツ情報に対する再表示、コンテンツ情報を引用してＳＮＳに発信する等の行為が挙げられる。他方、興味度を下げる行為の具体例については、コンテンツ情報を一覧表示から消去する、コンテンツ情報を未読であるにもかかわらず既読にする、コンテンツ情報を無視する等の行為が挙げられる。

なお、一覧表示される情報としては、ニュースコンテンツ情報、ＳＮＳコンテンツ情報、及びＴＶ番組コンテンツ情報等が含まれるが、ここに例示した情報に限定されることなく、ＰＣ１００によって取得される様々な情報が含まれることは勿論である。

ここで、ユーザの興味の推定方法について、具体例を挙げて説明する。図４は、本発明の実施形態における情報処理装置のユーザの興味の推定方法について説明する図である。本発明の実施形態では、ユーザが如何なるカテゴリ（分野）に属するコンテンツ情報に興味があるかを推定するに際し、当該コンテンツ情報に対するアクセス数のような絶対的な評価ではなく、相対的な評価を用いることを特徴としている。

図４において、“イ”、“ロ”、・・・、“ヌ”からなるカテゴリ名は、ユーザがアクセスしたコンテンツ情報の１つであるホームページが、如何なるカテゴリ（分野）に属するかを示したものである。そして、ページビュー数（１）は、それぞれのカテゴリに属するホームページに対して、ある一定期間（１）内にアクセスがあったときのアクセス数（ページビュー数）を示したものである。このページビュー数（１）は、図４の縦軸の実線の長さで示している。例えば、カテゴリ名“イ”に属するホームページに対しては、ある一定期間（１）内に、５０回のアクセス（ページビュー）があったことを示している。そして、この一定期間（１）内における全カテゴリ“イ“から“ヌ”に対する平均アクセス数（ページビュー数）（１）は、６０回である。また、この一定期間（１）内における各カテゴリにおける偏差値（１）は、カテゴリ名“イ”が４５、カテゴリ名“ロ”が６５、・・・、カテゴリ名“ヌ”が５５となっている。

次に、一定期間（１）が経過した後のさらなる一定期間（２）（期間としては、（１）＋（２））内に、各カテゴリに属するホームページに対してアクセスがあったときのアクセス数（ページビュー数）を、ページビュー数（２）として示している。このページビュー数（２）は、図４の縦軸の点線の長さで示している。例えば、カテゴリ名“イ”に属するホームページに対しては、ある一定期間（２）内に、期間（１）でアクセスがあった５０回に加えて、プラス１０回の合計６０回のアクセス（ページビュー）があったことを示している。そして、この一定期間（２）（（１）＋（２））内における全カテゴリの平均アクセス数（ページビュー数）（２）は７６回である。また、この一定期間（２）（（１）＋（２））内における偏差値（２）は、カテゴリ名“イ”が４４．３、カテゴリ名“ロ”が６５．７、・・・、カテゴリ名“ヌ”が５１．４となっている。

そして、期間（１）から期間（２）へ移行するに連れて、ユーザが、如何なるカテゴリ（分野）に属するコンテンツ情報に興味が移り変わっているかを推定する場合、コンテンツ情報に対するページビュー数の平均値を用いる代わりに、偏差値を用いていることに特徴がある。すなわち、興味を推定する際に平均値を用いてしまうと、ページビュー数が急上昇したカテゴリと、ページビュー数がそれ程変化しないカテゴリとが、すべて均一化されてしまうので、各カテゴリにおけるバラツキ具合を正確に見ることができない。それに対して、カテゴリ毎にどれ位ばらついているかといった偏り具合を示す偏差値を用いることにより、ユーザが、特に興味があるカテゴリ名と、それ程興味がないカテゴリ名とをより明確に峻別することができる。

例えば、期間（１）から期間（２）に移行する過程において、カテゴリ名“ホ”、カテゴリ名“ト”、及びカテゴリ名“チ”に対するページビュー数は、すべて４０から６０へとプラス２０増加している。このとき、ユーザの興味の移り変わりを推定する際、平均値を用いると、カテゴリ名“ホ”、カテゴリ名“ト”、及びカテゴリ名“チ”に対するユーザの興味は、共に増加したものとして推定されてしまう。

それに対して、偏差値を用いると、カテゴリ名“ホ”、カテゴリ名“ト”、及びカテゴリ名“チ”に対する偏差値（２）、並びにカテゴリ名“ハ”、及びカテゴリ名“ニ”に対する偏差値（２）は、共に、４４．３で同一であるから、ページビュー数が２０回増加した程度では、ページビュー数が全く増加していないカテゴリ名と同様に、ユーザの興味が増加したものとは推定されないのである。一方、カテゴリ名“ヘ”、及びカテゴリ名“ロ”のように、ページビュー数が、それぞれプラス４０、及びプラス３０と急上昇したカテゴリ名については、それぞれ、７２．９、及び６５．７といった偏差値（２）を用いることにより、ユーザの興味が増加したものとして推定されるのである。

このように、本発明では、ユーザがコンテンツ情報にアクセスすればする程、ユーザの興味の推定が学習されると共に、後述するように当該学習の過程も表すことができる。そして、ユーザの興味の移り変わりをある程度正確に見ていくためには、古いアクセス履歴を極力用いないようにすることが望ましい。例えば、現時点から１年前のアクセス履歴に対しては、８０％程度まで減ずる傾斜をつけて採用し、直近１週間のアクセス履歴に対しては、そのまま採用するといったように、現時点から遡った期間に応じて傾斜をつけて採用するといったことが考えられる。

すなわち、ユーザの興味を推定する際に、直近１週間分のアクセス履歴と、それよりも過去のアクセス履歴とを単純に加算するのではなく、過去のアクセス履歴は減ずる傾斜をつけて計算するのである。また、過去のアクセス履歴から直近のアクセス履歴までを単純に加算して行き、アクセス履歴が十分蓄積された時点で、過去一定期間のアクセス履歴のみを減ずるようにしても良い。

また、ユーザの興味が増加するカテゴリを推定する場合のみならず、減少するカテゴリを推定する場合についても偏差値を用いることが考えられる。例えば、上記したように、表示部１０７に表示されても閲覧しなかったコンテンツ情報、ゴミ箱に捨てたコンテンツ情報が属するカテゴリ（分野）については、これらのユーザの行動を拾って行き、時間軸に応じて傾きを変えていくことが考えられる。

すなわち、ほんの僅かな回数だけしか閲覧しなかったからといって直ちに、あるいは永久に興味が減少したカテゴリであると推定するのではなく、ＰＣ１００の初期状態に向かう方向に減じていくのである。換言すれば、興味が増加したものと推定されたカテゴリに対しては、興味レベルを漸増させ、興味が減少したものと推定されたカテゴリに対しては、ＰＣ１００の初期状態、すなわち、興味レベルを零方向に戻すように推定していくのである。

次に、本発明の実施形態における興味度係数の設定について図５及び図６を用いて説明する。図５は、本発明の実施形態における情報処理装置の興味設定画面について説明する図（その１）であり、図６は、本発明の実施形態における情報処理装置の興味設定画面について説明する図（その２）である。

図５及び図６は、ＰＣ１００によって取得されたコンテンツ情報を、一般５０１、エンターテイメント５１０、及びスポーツ６０１の３つのカテゴリに分類している。なお、このコンテンツ情報の分類は、図５及び図６に示した３種類に限定されることなく、任意の数の種類に分類することも可能である。

そして、一般５０１には、コンテンツ情報が属する分野名として、“速報”５０２、“政治動向”５０３、“経済動向”５０４、“サイエンス”５０５、“国内ニュース”５０６、“海外ニュース”５０７、“テクノロジー”５０８、及び“天気”５０９が挙げられている。また、エンターテイメント５１０には、コンテンツ情報が属する分野名として、“芸能”５１１、“音楽”５１２、“映画”５１３、“アート”５１４、“テレビ番組”５１５、“ゲーム”５１６、“ファッション”５１７、及び“ゴシップ”５１８が挙げられている。さらに、スポーツ６０１には、コンテンツ情報が属する分野名として、“サッカー”６０２、“ゴルフ”６０３、“バスケットボール”６０４、“水泳”６０５、“野球”６０６、“モータスポーツ”６０７、“テニス”６０８、及び“ウィンタースポーツ”６０９が挙げられている。なお、これらのコンテンツ情報が属する分野名は例示であり、これ以外の分野名が存在し得ることは勿論である。

そして、図５及び図６に示した各分野名に対しては、右上に示した興味度係数（興味設定）が付加されている。この興味度係数は、０から９の１０段階であり、例えば、ユーザのアクセス履歴に基づいて、ユーザが頻繁に閲覧するため、ユーザの興味が高いと推定されたコンテンツ情報が属する分野名に対しては、よく見るカテゴリ（分野）であるとして大きな数値が、ユーザが殆ど閲覧しないため、ユーザの興味が低いと推定されたコンテンツ情報が属する分野名に対しては、あまり見ていないカテゴリ（分野）であるとして小さな数値が付加されている。

すなわち、この数値の大小は、ユーザのアクセス履歴の頻度に直結している。したがって、数値の大小がきれいに分散していれば分散している程、ユーザの興味が高い確率で推定されているということになる。そのためには、ユーザのアクセス履歴を十分認識し、ＰＣ１００の学習が進んで行くことが重要である。そして、カテゴリ（分野）に対するユーザの興味の有無、すなわちユーザの反応を見て、推定が合っていれば数値を大きくし、推定が誤っていたら数値を小さくしていく。これにより、学習が進んで行き、上記説明したように偏差値がばらついて行くのである。

そして、アクセス回数がそれ程高くない、すなわち尤もらしさがそれ程高くない場合においては、ある程度、各カテゴリ（分野）のコンテンツ情報が満遍なく表示部１０７に表れるべきであるから、数値は４から５近辺に集中している。そして、アクセス回数が増加してくると、ユーザの興味が高いと推定されることにより、数値が大きくなって行き、最終的には数値の大きいカテゴリ（分野）に属するコンテンツ情報ばかりが表示部１０７に表示されるようになってくる。そのためには、上述したように、ユーザの興味がないと推定されたカテゴリ（分野）に属するコンテンツ情報の数値はある程度減少させるといったように、新しいアクセス履歴に追従させる必要があり、ユーザの直近のアクセス履歴を興味の推定に採用することが望ましい。

ただし、ＰＣ１００の学習の初期段階や、多くのアクセス履歴を学習した結果、新しいアクセス履歴を学習できない、いわゆる過学習の状態においては、それなりに対応する必要がある。そのためには、ユーザの興味を推定することができないときは数値を大きくしないといったことや、ユーザが１、２回アクセスしたからといって、すぐに数値を大きくしないといった対応等が考えられる。しかしながら、新たにアクセス履歴が増加したコンテンツ情報が属するカテゴリ（分野）の数値がなかなか大きくならないのでは本発明の趣旨に反するので、ユーザの興味の推定状況、すなわち、数値の大小が、ユーザの実際のアクセス履歴に合致することが望ましい。そのためには、新たにアクセス履歴が増加したコンテンツ情報が属するカテゴリ（分野）が出現した場合であっても、既に大きい数値が付加されたカテゴリ（分野）については、そのままの状態を維持することが望ましい。

図５においては、例えば、一般５０１に属する分野名“経済動向”５０４には、興味度係数６が付加され、エンターテイメント５１０に属する分野名“ファッション”５１７には、興味度係数４が付加され、図６においては、例えば、スポーツ６０１に属する分野名“モータスポーツ”６０７には、興味度係数３が付加されている。

そして、この興味度係数は、ユーザが自らＰＣ１００の表示部１０７に、この興味設定画面を表示させ、自分にとって興味関心が高いカテゴリ（分野）名に対しては興味度係数を高めに設定し、興味関心が低いカテゴリ（分野）名に対しては、興味度係数を低めに設定することも可能である。また、ユーザ自らが設定しなくても、上述した興味推定部３０８（図３）によって監視される興味度のレベルを上げる行為、又は興味度を下げる行為に基づいて、当該ユーザの興味が推定されることにより、各カテゴリ（分野）名の興味度係数が変化するのである。

また、ユーザは、自分にとって全く興味関心が無く、後述するコンテンツ情報の一覧表示に表示されることを希望しない場合には、当該コンテンツ情報が属するカテゴリ（分野）名の興味度係数を０に設定することにより、以降、コンテンツ情報として一覧表示しないよう設定することも可能である。

さらに、図５及び図６では、各分野名に対する興味度係数の設定を、０から９の１０段階としているが、この段階数としては任意の値を設定することが可能である。また、興味度係数の高低を表現する仕方としては、数値で表現することに代えて、グラフ表示や、色彩を変化させる等、視覚によって認識できる方法であれば、如何なる方法を採用することも可能である。そして、ユーザは、表示部１０７に表示された興味設定画面を閲覧することにより、自分の興味関心が如何なる分野に存在するかといった、自分の興味関心の傾向を知ることも可能である。

次に、図７及び図８を用いて本発明の実施形態における情報処理装置の動作について説明する。図７は、本発明の実施形態における情報処理装置の動作のうちＳｐｏｋｅ画面（時間帯内一覧表示）について説明する図であり、図８は、本発明の実施形態における情報処理装置の動作のうちＳｐｏｋｅ画面（カテゴリ内一覧表示）について説明する図である。

図７を参照すると、表示部１０７には、ユーザにより「Ｍｙ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ」２０２のアプリケーションソフトウェアの起動が開始された５分前（７０１）に配信され取得されたコンテンツ情報であるＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈ、Ｉ、及びＪのそれぞれの内容の一場面を示す画像が、サムネイル表示される。同様に、画面を左方向にスクロールしない限り表示部１０７に表示されないため図示していないが、「Ｍｙ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ」２０２のアプリケーションソフトウェアの起動が開始された３０分前に配信され取得されたコンテンツ情報であるＫ、Ｌ、Ｍ、Ｎ、Ｏ、Ｐ、Ｑ、及びＲの各コンテンツ情報のそれぞれの内容の一場面を示す画像が、サムネイル表示される。このように、図７では、コンテンツ情報が時間順に一覧表示されているのである。

そして、５分前（７０１）に配信され取得されたコンテンツ情報が一覧表示される順番は、上記図５及び図６で設定した興味設定の順番、すなわち数値の大小に沿って一覧表示される。５分前（７０１）に配信されたコンテンツ情報は、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈ、Ｉ、及びＪの８個であるが、そのうち、興味設定における興味度係数が最も高い“９”であるスポーツ６０１の中の分野名“野球”６０６に属するＷＰＣに関するコンテンツＡが一番最初にサムネイル表示される。次に、興味度係数が“９”である一般５０１の中の分野名“速報”５０２に属する選挙ＳＮＳに関するコンテンツＢがサムネイル表示される。次に、興味度係数が“８”であるスポーツ６０１の中の分野名“サッカー”６０２に属するサッカー応援グッズに関するコンテンツＣがサムネイル表示される。そして、興味度係数が“８”である一般５０１の中の分野名“国内ニュース”５０６に属する交通事故に関するコンテンツＤがサムネイル表示される。

以下同様にして、興味度係数が“７”であるエンターテイメント５１０の中の分野名“テレビ番組”５１５に属するドラマであるパパはアイドルに関するコンテンツＥが、興味度係数が“７”であるエンターテイメント５１０の中の分野名“音楽”５１２に属する第九コンサートに関するコンテンツＦが、興味度係数が“２”である一般５０１の中の分野名“海外ニュース”５０７に属する米大統領選に関するコンテンツＧが、興味度係数が“１”であるスポーツ６０１の中の分野名“テニス”６０８に属するテニスラケットに関するコンテンツＨが、興味度係数が“１”であるスポーツ６０１の中の分野名“テニス”６０８に属する有明コロシアムの周辺地図に関するコンテンツＩが、興味度係数が“１”であるスポーツ６０１の中の分野名“水泳”６０５に属する日本選手権に関するコンテンツＪが、それぞれサムネイル表示される。

そして、情報表示部３１１（図３）に表示されるコンテンツ情報は、ユーザの興味推定部３０８の操作監視が反映されるものであるから、図７に示した時間順一覧表示７００の中の５分前（７０１）に配信され取得されたコンテンツ情報Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈ、Ｉ、及びＪ、並びに画面を左方向にスクロールしない限り、表示部１０７に表示されないため図示していないが、３０分前に配信され取得されたコンテンツ情報Ｋ、Ｌ、Ｍ、Ｎ、Ｏ、Ｐ、Ｑ、及びＲは、それぞれ当該ユーザの興味度の高いコンテンツ情報から順番に、すなわち降順に表示されることとなる。

例えば、５分前（７０１）に配信され取得されたコンテンツ情報Ａ、及びコンテンツＢは、興味設定における興味度係数が共に“９”で同一であるが、図３に示した興味推定部３０８によって推定されたユーザの行動監視、例えば、ユーザがＰＣ１００を購入してから現時点に至るまで、又は直近の所定期間（１年、１ヵ月、１週間等）にアクセスしたインターネットの閲覧履歴（アクセス履歴、アクセス頻度、閲覧時間の長短等）に基づいて、ユーザの振る舞いを監視し、ユーザが如何なる分野のコンテンツ情報に対して興味関心を抱いているかを分析し、この分析結果に基づいて、コンテンツＡ、又はコンテンツＢの何れのコンテンツに対してより興味関心を抱いているかを判断し、図７の例では、コンテンツＡをコンテンツＢよりも先に表示することとしている。

次に、図８を参照すると、表示部１０７には、ユーザにより「Ｍｙ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ」２０２のアプリケーションソフトウェアの起動が開始されてから、配信され取得されたコンテンツ情報のうち、上記図５及び図６で設定した興味設定の順番に沿って一覧表示される。すなわち、図６の興味設定における興味度係数が最も高い“９”であるスポーツ６０１の中の分野名“野球”６０６に属するコンテンツ情報であるａ、ｂ、ｃ、ｄ、e、ｆ、ｇ、ｈ、ｉ及びｊのそれぞれの内容の一場面を示す画像が、サムネイル表示される。同様に、画面を左方向にスクロールしない限り、表示部１０７に表示されないため図示していないが、「Ｍｙ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ」２０２のアプリケーションソフトウェアの起動が開始されてから、配信され取得されたコンテンツ情報のうち、図５の興味設定における興味度係数が最も高い“９”である一般５０１の中の分野名“速報”５０２に属するコンテンツ情報であるｋ、ｌ、ｍ、ｎ、ｏ、ｐ、ｑ、及びｒのそれぞれの内容の一場面を示す画像が、サムネイル表示される。このように、図８は、コンテンツ情報がカテゴリ順（分野名順）に一覧表示されているのである。

そして、図８に示したカテゴリ興味順表示８００の中の、野球８０１に属するコンテンツは、ユーザの興味関心の高いコンテンツの順番に表示されている。すなわち、野球８０１に属するコンテンツ情報であるａ、ｂ、ｃ、ｄ、e、ｆ、ｇ、ｈ、ｉ及びｊは、それぞれの分野において、上述した興味設定部３０８（図３）によって行動を監視され興味が推定されたユーザの振る舞いを分析することにより、当該ユーザの興味関心のより高いコンテンツ情報から順番に、すなわち降順に表示されることとなる。

また、図８においても、分野名“野球”６０６、及び分野名“速報”５０２は、興味設定における興味度係数が共に“９”で同一であるが、上述したように、図３に示した興味推定部３０８によって推定されたユーザの行動監視、例えば、ユーザがＰＣ１００を購入してから現時点に至るまで、又は直近の所定期間（１年、１ヵ月、１週間等）にアクセスしたインターネットの閲覧履歴（アクセス履歴、アクセス頻度、閲覧時間の長短等）に基づいて、ユーザの振る舞いを監視し、ユーザが如何なる分野のコンテンツ情報に対して興味関心を抱いているかを分析し、この分析結果に基づいて、分野名“野球”６０６、又は分野名“速報”５０２の何れの分野に対してより興味関心を抱いているかを判断し、図８の例では、分野名“野球”６０６に属するコンテンツを、分野名“速報”５０２に属するコンテンツよりも先に表示することとしている。

なお、図３に示した本発明の実施形態における情報処理装置（ＰＣ）１００を構成する各機能ブロックの各動作は、コンピュータ上のプログラムに実行させることもできる。すなわち、情報処理装置１００のＣＰＵ１０６が、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３等から構成される記憶部に格納されたプログラムをロードし、プログラムの各処理ステップが順次実行されることによって行われる。

以上説明してきたように、本発明によれば、取得される情報のカテゴリに対するユーザの興味レベルを推定する情報処理装置であって、所定の期間に情報に対してユーザがアクセスした回数であるアクセス数をカテゴリ毎にカウントするカウント手段と、情報のカテゴリに対するユーザの興味レベルを、カウント手段によって第１の期間に該カテゴリに属する情報に対するアクセスとしてカウントされた第１のアクセス数と、カウント手段によって第１の期間経過後の第２の期間に該カテゴリに属する情報に対するアクセスとしてカウントされた第２のアクセス数とに基づいて推定する推定手段と、を含むことにより、ユーザが如何なる分野のコンテンツ情報に対して興味関心を抱いているかを一目瞭然に把握することが可能な情報処理装置、その制御方法、及びプログラムを得ることができるのである。

以上、本発明の好適な実施の形態により本発明を説明した。ここでは特定の具体例を示して本発明を説明したが、特許請求の範囲に定義された本発明の広範囲な趣旨及び範囲から逸脱することなく、これら具体例に様々な修正及び変更が可能である。

１００ 情報処理装置（ＰＣ）
１０１ ＴＶチューナ部
１０２ ＲＯＭ
１０３ ＲＡＭ
１０４ ＨＤＤ
１０５ ネットワーク接続部
１０６ ＣＰＵ
１０７ 表示部
１０８ 入力部
１０９ 電源部
３０１ 情報ソーステーブル部
３０２ 情報取得部
３０３ 取得情報記憶部
３０４ 興味テーブル表示・編集部
３０５ 興味テーブル
３０６ 情報選別部
３０７ 全情報取得部
３０８ 興味推定部
３０９ 全情報記憶部
３１０ クリップ情報記憶部
３１１ 情報表示部

Claims (8)

1. 取得される情報のカテゴリに対するユーザの興味レベルを推定する情報処理装置であって、
   所定の期間に前記情報に対してユーザがアクセスした回数であるアクセス数を前記カテゴリ毎にカウントするカウント手段と、
   前記情報のカテゴリに対するユーザの興味レベルを、前記カウント手段によって第１の期間に該カテゴリに属する前記情報に対するアクセスとしてカウントされた第１のアクセス数と、前記カウント手段によって前記第１の期間経過後の第２の期間に該カテゴリに属する前記情報に対するアクセスとしてカウントされた第２のアクセス数とに基づいて推定する推定手段と、
   前記情報の各々が報じられた時間毎に分類された時間順に、前記情報を前記ユーザの興味レベルの降順に一覧表示する時間帯内一覧表示手段、又は前記情報のそれぞれが属するカテゴリ毎に分類されたカテゴリ順に、前記情報を前記ユーザの興味レベルの降順に一覧表示するカテゴリ内一覧表示手段と、
   を含むことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記推定手段は、前記所定の期間における前記情報に対するアクセス数から前記カテゴリ毎に算出される偏差値に応じて前記カテゴリに対するユーザの興味レベルを推定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記推定手段は、直近の所定期間におけるアクセス数から最古の所定期間におけるアクセス数に対して漸減する傾斜を付けて、前記カテゴリに対するユーザの興味レベルを推定することを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記推定手段によって推定されたユーザの興味レベルの大小に応じて、前記情報がそれぞれ属するカテゴリ名の視認性が変化するよう一覧表示する表示手段と、をさらに含むことを特徴とする請求項１から３の何れか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記ユーザの興味レベルが最も低いカテゴリに属する情報を一覧表示しないよう設定する設定手段をさらに含むことを特徴とする請求項１から４の何れか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記情報は、ニュースに関する情報、ＳＮＳ（Social Network Service）に関する情報、テレビ番組に関する情報の何れか１つを少なくとも含むことを特徴とする請求項１から５の何れか１項に記載の情報処理装置。
7. 取得される情報のカテゴリに対するユーザの興味レベルを推定する情報処理装置の制御方法であって、
   所定の期間に前記情報に対してユーザがアクセスした回数であるアクセス数を前記カテゴリ毎にカウントする工程と、
   前記情報のカテゴリに対するユーザの興味レベルを、前記カウントする工程によって第１の期間に該カテゴリに属する前記情報に対するアクセスとしてカウントされた第１のアクセス数と、前記カウントする工程によって前記第１の期間経過後の第２の期間に該カテゴリに属する前記情報に対するアクセスとしてカウントされた第２のアクセス数とに基づいて推定する工程と、
   前記情報の各々が報じられた時間毎に分類された時間順に、前記情報を前記ユーザの興味レベルの降順に一覧表示する工程、又は前記情報のそれぞれが属するカテゴリ毎に分類されたカテゴリ順に、前記情報を前記ユーザの興味レベルの降順に一覧表示する工程と、を含むことを特徴とする制御方法。
8. 取得される情報のカテゴリに対するユーザの興味レベルを推定する情報処理装置のコンピュータに、
   所定の期間に前記情報に対してユーザがアクセスした回数であるアクセス数を前記カテゴリ毎にカウントする処理と、
   前記情報のカテゴリに対するユーザの興味レベルを、前記カウントする処理によって第１の期間に該カテゴリに属する前記情報に対するアクセスとしてカウントされた第１のアクセス数と、前記カウントする処理によって前記第１の期間経過後の第２の期間に該カテゴリに属する前記情報に対するアクセスとしてカウントされた第２のアクセス数とに基づいて推定する処理と、
   前記情報の各々が報じられた時間毎に分類された時間順に、前記情報を前記ユーザの興味レベルの降順に一覧表示する処理、又は前記情報のそれぞれが属するカテゴリ毎に分類されたカテゴリ順に、前記情報を前記ユーザの興味レベルの降順に一覧表示する処理と、を実現させるためのプログラム。

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