JP6027473B2 - コンテンツ検索結果提供装置、コンテンツ検索結果提供方法、及びコンテンツ検索結果提供システム - Google Patents

Description

本発明は、コンテンツ検索結果提供装置、コンテンツ検索結果提供方法、及びコンテンツ検索結果提供システムに関する。

従来から、過去の購買履歴に基づいて、利用者が購入すると考えられる情報をレコメンド情報として出力表示する技術がある（例えば、特許文献１参照）。特許文献１に記載の技術では、レコメンド情報を表示する際、各種表示条件（例えば、顧客の購入価格帯）に基づいた表示順でレコメンド情報を出力表示する。

特開２０１１−４８６６７号公報

ところで、特許文献１では、レコメンド情報の表示順を決定する方法について記載されているが、ある検索クエリにより検索されたコンテンツと、過去の検索履歴に基づいたレコメンド情報とを組み合わせて表示することについては考慮されていない。

ある検索クエリにより検索されたコンテンツと、過去の検索履歴に基づいたレコメンド情報とを組み合わせて表示する場合、画一的な表示条件で、レコメンド情報と、検索クエリにより検索されたコンテンツを表示しても、必ずしもユーザにとって適切な検索結果を提供することができない。

そこで、本発明においては、上記の課題を解決するために、ある検索クエリにより検索されたコンテンツと、レコメンド情報とを利用者にとって適切な検索結果を提供するコンテンツ検索結果提供装置、コンテンツ検索結果提供方法、及びコンテンツ検索結果提供システムを提供することを目的とする。

本発明に係るコンテンツ検索結果提供装置は、過去の検索クエリと、ユーザが選択したコンテンツとを関連づけた情報であるコンテンツ履歴情報を記憶するコンテンツ履歴情報記憶手段と、検索要求時の検索クエリと、コンテンツ履歴情報とに基づいて、レコメンド取得対象となるコンテンツであるレコメンド取得対象コンテンツを決定するレコメンド取得対象コンテンツ決定手段と、レコメンド取得対象コンテンツに関連するコンテンツである関連コンテンツを特定するための検索結果である関連コンテンツ検索結果を取得する関連コンテンツ検索結果取得手段と、検索要求時の検索クエリに対応するコンテンツの検索結果である検索クエリ検索結果を取得する検索クエリ検索結果取得手段と、関連コンテンツ検索結果におけるそれぞれの関連コンテンツの評価値である関連コンテンツ評価値と、検索クエリ検索結果におけるそれぞれのコンテンツの評価値である検索結果評価値とを算出する評価手段と、関連コンテンツ評価値と検索結果評価値とに基づいて、検索結果として出力するコンテンツの優先度を決定し、関連コンテンツ検索結果と、検索クエリ検索結果とに基づいた検索結果を出力する出力手段と、を備え、評価手段は、検索クエリに対応するコンテンツ履歴情報の数に基づいた指標値を用いて、関連コンテンツ評価値又は、検索結果評価値を算出する。

また、本発明に係る過去の検索クエリと、ユーザが選択したコンテンツとを関連づけた情報であるコンテンツ履歴情報を記憶するコンテンツ履歴情報記憶手段を備える装置のコンテンツ検索結果提供方法であって、レコメンド取得対象コンテンツ決定手段が、検索要求時の検索クエリと、コンテンツ履歴情報とに基づいて、レコメンド取得対象となるコンテンツであるレコメンド取得対象コンテンツを決定するレコメンド取得対象コンテンツ決定ステップと、関連コンテンツ検索結果取得手段が、レコメンド取得対象コンテンツに関連するコンテンツである関連コンテンツを特定するための検索結果である関連コンテンツ検索結果を取得する関連コンテンツ検索結果取得ステップと、検索クエリ検索結果取得手段が、検索要求時の検索クエリに対応するコンテンツの検索結果である検索クエリ検索結果を取得する検索クエリ検索結果取得ステップと、評価手段が、関連コンテンツ検索結果におけるそれぞれの関連コンテンツの評価値である関連コンテンツ評価値と、検索クエリ検索結果におけるそれぞれのコンテンツの評価値である検索結果評価値とを算出する評価ステップと、出力手段が、関連コンテンツ評価値と検索結果評価値に基づいて、検索結果として出力するコンテンツの優先度を決定し、関連コンテンツ検索結果と、検索クエリ検索結果とに基づいた検索結果を出力する出力ステップと、を備え、評価ステップでは、前記検索クエリに対応するコンテンツ履歴情報の数に基づいた指標値を用いて、関連コンテンツ評価値又は、前記検索結果評価値を算出する。

このようなコンテンツ検索結果提供装置及びコンテンツ検索結果提供方法によれば、検索クエリに対応するコンテンツの検索結果と、関連コンテンツの検索結果を混在させて表示させる際に、検索クエリに対応するコンテンツの検索結果の評価値と、関連コンテンツの検索結果の評価値とを算出して、評価値に基づいて出力させる。この場合に、評価手段は、検索クエリに対応するコンテンツ履歴情報の数に基づいた指標値を用いて、関連コンテンツの検索結果の評価値又は、検索クエリに対応するコンテンツの検索結果の評価値を算出するので、検索要求時の検索クエリと同一の検索クエリにより検索された度合いに応じて、関連コンテンツの検索結果と検索クエリによる検索結果との評価値を変動させることができる。よって、コンテンツ検索結果提供装置及びコンテンツ検索結果提供方法によれば、検索クエリに対応するコンテンツ履歴情報の数に基づいて、関連コンテンツの検索結果と検索クエリによる検索結果との重要度を変動させることになり、ユーザの好みに即した検索結果を提供することができる。すなわち、ユーザにとって適切な検索結果を提供することできる。

本発明に係るコンテンツ検索結果提供装置では、指標値には、最大値が設けられているようにしても良い。

この発明によれば、コンテンツ検索結果提供装置では、指標値の最大値を設けているので、関連コンテンツの検索結果と検索クエリによる検索結果のいずれか一方のみ出力することを防止することができる。すなわち、コンテンツ検索結果提供装置は、検索クエリによる検索結果と関連コンテンツの検索結果との出力件数のバランスを取ることができる。

本発明に係るコンテンツ検索結果提供装置では、指標値が大きくなるほど関連コンテンツ評価値が大きくなるように定義されている場合、指標値は、コンテンツ履歴情報の数が大きくなるほど大きな値になるように定義されていても良い。

この発明によれば、コンテンツ検索結果提供装置では、指標値に比例して関連コンテンツ評価値が大きくなるように定義されている場合、コンテンツ履歴情報の数に応じて指標値が大きくなるように定義されているので、関連コンテンツの評価値と、コンテンツ履歴情報の数とを連動させることができる。

また、本発明に係るコンテンツ検索結果提供装置では、指標値が小さいほど関連コンテンツの評価値が大きくなる場合、指標値は、コンテンツ履歴情報の数が大きいほど小さな値になるようにしても良い。

この発明によれば、コンテンツ検索結果提供装置は、指標値が小さい程、関連コンテンツの評価値が大きくなる場合に、コンテンツ履歴情報の数が大きい程、指標値を小さくするので、関連コンテンツの評価値と、コンテンツ履歴情報の数とを連動させることができる。

また、本発明に係るコンテンツ検索結果提供システムでは、コンテンツ検索結果提供装置と、コンテンツ検索結果提供装置からの要求に応じて関連コンテンツ検索結果をコンテンツ検索結果提供装置へ送信する関連コンテンツ検索結果出力装置と、コンテンツ検索結果提供装置からの要求に応じて検索クエリ検索結果をコンテンツ検索結果提供装置へ送信する検索クエリ検索結果出力装置とを含む。

本発明によれば、検索クエリに対応するコンテンツ履歴情報の数に基づいて、関連コンテンツの検索結果と検索クエリによる検索結果との重要度を変動させることになり、ユーザの好みに即した検索結果を提供することができる。すなわち、ユーザにとって適切な検索結果を提供することできる。

本実施形態の情報システム構成図である。 本実施形態の情報配信サーバ２００の機能を示すブロック図である。 情報配信サーバ２００のハードウェア構成図である。 コンテンツ履歴情報のデータ構造を示す図である。 コンテンツメタデータ記憶部２０２が管理している情報のデータ構造を示す図である。 本実施形態のレコメンドサーバ３００の機能を示すブロック図である。 本実施形態の検索サーバ４００の機能を示すブロック図である。 本実施形態のユーザ端末１００の機能を示すブロック図である。 本実施形態のシーケンス図である。 レコメンド取得対象コンテンツＩＤ検索の詳細処理のフローチャートである。 コンテンツ評価計算の詳細処理のフローチャートである。 重み係数の算出方法を説明するための図である。 指標値を固定した場合と指標値を変動させた場合における検索結果の比較を示す図である。

以下、図面を参照しながら、本発明に係る実施形態を説明する。可能な場合には、同一の部分には同一の符号を付して、重複する説明を省略する。

（情報処理システムの構成）
図１に示すように、情報処理システムは、情報配信サーバ２００（コンテンツ検索結果提供装置）、レコメンドサーバ３００（レコメンド情報出力装置）、及び検索サーバ４００（検索結果出力装置）から構成される。携帯電話等のユーザ端末１００は、ネットワークを介して情報配信サーバ２００と接続している。

情報配信サーバ２００は、ユーザ端末１００から検索クエリを受信すると共に、検索要求を受け付けると、過去の検索クエリに基づいて検索された結果から選択されたコンテンツの情報を用いて、検索要求時の検索クエリと関連性のあるコンテンツを決定し、当該コンテンツに関連するコンテンツ、及び検索クエリに対応するコンテンツをユーザ端末１００へ提供する。なお、ここでいう選択とは、予め定められた操作対象（リンク、ボタン等）に対する選択を意味し、閲覧を意味する選択（例えば、コンテンツ詳細情報のリンク選択等）だけでなく、購入を目的とする選択（例えば、コンテンツ購入用のリンク選択等）も含む。また、ここでコンテンツとは、コンテンツの内容だけでなく、コンテンツの識別情報も含む。

図２は、本実施形態の情報配信サーバ２００の機能構成を示すブロック図である。図２に示されるように、情報配信サーバ２００は、コンテンツ履歴情報記憶部２０１（コンテンツ履歴情報記憶手段）、コンテンツメタデータ記憶部２０２、検索要求受付部２０３、レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４（レコメンド取得対象コンテンツ決定手段）、関連コンテンツ取得部２０５（関連コンテンツ検索結果取得手段）、クエリ検索結果取得部２０６（検索クエリ検索結果取得手段）、コンテンツ評価部２０７（評価手段）、及びコンテンツ検索結果出力部２０８（出力手段）を含んで構成されている。

図３は、情報配信サーバ２００のハードウェア構成図である。図１に示される情報配信サーバ２００は、物理的には、図３に示すように、１又は複数のＣＰＵ１１、主記憶装置であるＲＡＭ１２及びＲＯＭ１３、入力デバイスであるキーボード及びマウス等の入力装置１４、ディスプレイ等の出力装置１５、ネットワークカード等のデータ送受信デバイスである通信モジュール１６、半導体メモリ等の補助記憶装置１７などを含むコンピュータシステムとして構成されている。図２における各機能は、図３に示すＣＰＵ１１、ＲＡＭ１２等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１１の制御のもとで入力装置１４、出力装置１５、通信モジュール１６を動作させるとともに、ＲＡＭ１２や補助記憶装置１７におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。以下、図２に示す機能ブロックに基づいて、各機能ブロックを説明する。

コンテンツ履歴情報記憶部２０１は、過去の検索クエリと、当該過去の検索クエリに基づいた検索結果から選択されたコンテンツとを対応付けた情報であるコンテンツ履歴情報を記憶するデータベースである。

図４は、コンテンツ履歴情報の記憶内容を示す説明図である。図４に示すように、コンテンツ履歴情報は、ユーザＩＤ、検索クエリ、選択されたコンテンツＩＤ、及び選択時の日時を含む。

図４では、例えば、ユーザＩＤが「Ｕｓｅｒ１」のユーザ端末装置１００が検索クエリ「飲み物」で検索要求し、その検索結果からジュースＡ（オレンジ）（５００ｍｌ×２４本入り）が、２０１３年１月１０日に選択されたことを示している。

コンテンツメタデータ記憶部２０２は、コンテンツと当該コンテンツのメタデータとを関連付けた情報（コンテンツメタデータ）を記憶するデータベースである。

図５は、コンテンツメタデータの記憶内容を示す説明図である。図５に示すように、コンテンツメタデータは、コンテンツＩＤ、及びメタデータを含む。ここでメタデータとは、データ検索用の情報（例えば、コンテンツの属性情報等）を意味する。

図５では、例えば、コンテンツＩＤ「ジュースＡ（オレンジ）（５００ｍｌ×２４本入り）」のメタデータが「ソフトドリンク・清涼飲料、飲み物／ソフトドリンク、炭酸、カラダに嬉しい製品設計」であることを示している。

検索要求受付部２０３は、ユーザ端末１００から、ユーザＩＤ及び検索クエリを取得すると共にコンテンツの検索要求を受け付ける。

レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４は、検索要求時の検索クエリと、コンテンツ履歴情報記憶部２０１が記憶しているコンテンツ履歴情報とに基づいて、レコメンド取得対象となるコンテンツであるレコメンド取得対象コンテンツを決定する。

具体的に、レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４は、コンテンツ履歴情報を参照して、検索要求時の検索クエリに対応するコンテンツをレコメンド取得対象コンテンツに決定する。また、レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４は、検索要求時の検索クエリに対応する過去の検索クエリが無い場合（すなわち、検索要求時の検索クエリに対応するコンテンツが無い場合）は、コンテンツメタデータを参照して検索クエリに対応するメタデータを有するコンテンツを特定し、特定したコンテンツがコンテンツ履歴情報にある場合、当該コンテンツをレコメンド取得対象コンテンツに決定する。

そして、レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４は、コンテンツメタデータを参照して検索クエリに対応するメタデータを有するコンテンツを特定し、特定したコンテンツがコンテンツ履歴情報に無い場合、最新のコンテンツ履歴情報のコンテンツをレコメンド取得対象コンテンツに決定する。なお、検索要求時の検索クエリに対応する過去の検索クエリには、検索要求時の検索クエリに完全一致する過去の検索クエリだけでなく、部分一致する過去の検索クエリも含む。

関連コンテンツ取得部２０５は、レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４が決定したレコメンド取得対象コンテンツをレコメンドサーバ３００へ通知すると共に、関連コンテンツの取得要求を行い、レコメンドサーバ３００から関連コンテンツを関連コンテンツの検索結果として取得する。ここで、関連コンテンツとは、レコメンド取得対象コンテンツに類似するコンテンツ（例えば、メタデータが共通しているコンテンツ）をいう。

クエリ検索結果取得部２０６は、検索クエリを検索サーバ４００へ通知すると共に、当該検索クエリに対応するコンテンツを検索クエリ検索結果として検索サーバ４００から取得する。

コンテンツ評価部２０７は、関連コンテンツ取得部２０５が取得した関連コンテンツ及びクエリ検索結果取得部２０６が取得したコンテンツの評価値を算出する。また、コンテンツ評価部２０７は、評価値を算出する際、検索クエリに対応するコンテンツ履歴情報の数に基づいた指標値であるレコメンド重み係数を用いて評価値を算出する。評価値の算出方法及びレコメンド重み係数の算出方法の詳細については、後述する。

コンテンツ検索結果出力部２０８は、コンテンツ評価部２０７が評価した結果に基づいて、コンテンツ結果を生成し、当該コンテンツ検索結果をユーザ端末１００へ出力する。

（レコメンドサーバ）
次に、レコメンドサーバ３００について説明する。図６は、レコメンドサーバ３００の機能構成を示すブロック図である。図６に示すとおり、レコメンドサーバ３００は、レコメンド取得対象コンテンツ取得部３０１、関連コンテンツ計算部３０２、及び関連コンテンツ送信部３０３を含んで構成されている。このレコメンドサーバ３００は、１又は複数のＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどのハードウェアにより構成されており、記憶されているプログラムにしたがってＣＰＵは動作するよう構成されている。具体的には、情報配信サーバ２００と同様の構成をとるものであって、図３に示されるハードウェア構成により実現される。以下、各構成について説明する。

レコメンド取得対象コンテンツ取得部３０１は、情報配信サーバ２００からレコメンド取得対象コンテンツを取得するものである。

関連コンテンツ計算部３０２は、レコメンド取得対象コンテンツ取得部３０１が取得したレコメンド取得対象コンテンツに関連するコンテンツを、図示しないコンテンツのデータベースから検索し、計算することにより関連コンテンツを決定する。例えば、関連コンテンツ計算部３０２は、レコメンド取得対象コンテンツのメタデータと同一のメタデータを有するコンテンツを関連コンテンツとする。また、関連コンテンツ計算部３０２は、参照度合い等に基づいて、各関連コンテンツの表示順位を決定する。

関連コンテンツ送信部３０３は、関連コンテンツ計算部３０２が計算した結果により定められた関連コンテンツ及び各関連コンテンツの順位情報を情報配信サーバ２００へ送信する。

（検索サーバ）
次に、検索サーバ４００について説明する。図７は、検索サーバ４００の機能構成を示すブロック図である。図７に示すとおり、検索サーバ４００は、クエリ取得部４０１、コンテンツ計算部４０２、及びクエリ検索結果コンテンツ送信部４０３を含んで構成されている。この検索サーバ４００は、１又は複数のＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどのハードウェアにより構成されており、記憶されているプログラムにしたがってＣＰＵは動作するよう構成されている。具体的には、情報配信サーバ２００と同様の構成をとるものであって、図３に示されるハードウェア構成により実現される。以下、各構成について説明する。

クエリ取得部４０１は、情報配信サーバ２００から検索クエリを取得するものである。

コンテンツ計算部４０２は、クエリ取得部４０１が取得した検索クエリに対応するコンテンツを、図示しないコンテンツのデータベースから検索して、送信対象となるコンテンツを決定する。具体的には、コンテンツ計算部４０２は、コンテンツのデータベースから検索したそれぞれのコンテンツに対して計算処理をした結果に基づいて情報配信サーバ２００へ送信する対象となるコンテンツを決定する。上記計算処理の具体例として、コンテンツ計算部４０２は、検索クエリに対応するコンテンツについて、当該検索クエリに対応するメタデータ数等を計算する。コンテンツ計算部４０２は、検索クエリに一致するメタデータ又は検索クエリを含むメタデータの数に基づいて各コンテンツの順位を決定する。

コンテンツ送信部４０３は、コンテンツ計算部４０２が計算した結果定めたコンテンツ及び各コンテンツの順位情報を情報配信サーバ２００へ送信する。

（ユーザ端末）
次に、ユーザ端末１００について説明する。図８は、ユーザ端末１００の機能構成を示すブロック図である。図８に示すとおり、ユーザ端末１００は、ブラウザ１０１、レコメンド要求送信部１０２、及び配信情報表示部１０３を含んで構成されている。このユーザ端末１００は、１又は複数のＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどのハードウェアにより構成されており、記憶されているプログラムにしたがってＣＰＵは動作するよう構成されている。具体的には、情報配信サーバ２００と同様の構成をとるものであって、図３に示されるハードウェア構成により実現される。以下、各構成について説明する。

ブラウザ１０１は、インターネットに接続するためのアプリケーション部分であり、インターネット上に配置されているサイトに対してアクセスし、サイトに保持されているコンテンツをユーザに閲覧可能にさせるものである。

レコメンド要求送信部１０２は、図示しない操作部をユーザが操作することにより、検索クエリ及びユーザＩＤとともにレコメンド情報の要求を情報配信サーバ２００に送信する部分である。

配信情報表示部１０４は、ブラウザ１０１により取得されたメニュー画面およびコンテンツ（Ｗｅｂページ）を表示する部分である。

つぎに、これらユーザ端末１００、情報配信サーバ２００、レコメンドサーバ３００、及び検索サーバ４００の動作について図９を用いて説明する。図９は、ユーザ端末１００の要求に応じて検索結果を配信するときのユーザ端末１００、情報配信サーバ２００、レコメンドサーバ３００、及び検索サーバ４００の処理を示すシーケンス図である。

図９に示すとおり、ユーザ端末１００のレコメンド要求送信部１０２は、ユーザＩＤと検索クエリとを情報配信サーバ２００へ送信すると共に、検索結果送信要求する（ステップＳ１）。

情報配信サーバ２００の検索要求受付部２０３は、ユーザＩＤと検索クエリとを取得すると共に、検索結果送信要求を受け付け、クエリ検索結果取得部２０６は、当該検索クエリを検索サーバ４００へ送信する（ステップＳ２）。

レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４は、検索要求時の検索クエリと、コンテンツ履歴情報記憶部２０１が記憶しているコンテンツ履歴情報とに基づいて、レコメンド取得対象となるコンテンツであるレコメンド取得対象コンテンツを決定する（ステップＳ３）。レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４がレコメンド取得対象コンテンツを決定する詳細の方法については、後述する。

関連コンテンツ取得部２０５は、レコメンド取得対象コンテンツのコンテンツＩＤをレコメンドサーバ３００へ送信する（ステップＳ４）。レコメンドサーバ３００の関連コンテンツ計算部３０２は、当該レコメンド取得対象コンテンツの関連コンテンツを計算し（ステップＳ５）、レコメンドサーバ３００の関連コンテンツ送信部３０３は、当該関連コンテンツの計算結果に基づいた関連コンテンツを情報配信サーバ２００へ送信する（ステップＳ６）。

検索サーバ４００のコンテンツ計算部４０２は、検索クエリに対応するコンテンツを計算し（ステップＳ７）、検索サーバ４００のクエリ検索結果コンテンツ送信部４０３は、計算に基づく結果を情報配信サーバ２００へ送信する（ステップＳ８）。

コンテンツ評価部２０７は、関連コンテンツ取得部２０５が取得したコンテンツの評価値と、クエリ検索結果取得部２０６が取得したコンテンツの評価値とを算出し、検索結果として出力するコンテンツの優先度を決定する（ステップＳ９）。そして、コンテンツ検索結果出力部２０８は、当該優先度に基づいた出力用の検索結果をユーザ端末１００へ出力する（ステップＳ１０）。なお、ステップＳ９の処理の詳細については、後述する。

続いて、ステップＳ３における、レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４がレコメンド取得対象コンテンツを決定する詳細の方法を図１０のフローチャートを用いて説明する。レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４は、検索クエリａ（例えば、「飲み物」）に対応するコンテンツ群Ａがコンテンツ履歴に存在するか、コンテンツ履歴情報記憶部２０１より検索する（ステップＳ３１）。ここで、コンテンツ群Ａは、検索クエリａに対応するコンテンツの集合を意味する。

コンテンツ群Ａがある場合（ステップＳ３２；ＹＥＳ）、レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４は、コンテンツ群Ａの中で最新のコンテンツをレコメンド取得対象コンテンツとし（ステップＳ３３）、処理を終了する。

コンテンツ群Ａがない場合（ステップＳ３２；ＮＯ）、レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４は、コンテンツメタデータ記憶部２０２とコンテンツ履歴情報記憶部２０１とに記憶されている情報を参照して、クエリａをメタデータに含むコンテンツの集合であるコンテンツ群Ｂを検索する（ステップＳ３４）。

コンテンツ群Ｂがある場合（ステップＳ３５；ＹＥＳ）、レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４は、コンテンツ群Ｂの中で最新のコンテンツをレコメンド取得対象コンテンツとし（ステップＳ３６）、処理を終了する。

コンテンツ群Ｂがない場合（ステップＳ３５；ＮＯ）、レコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４は、コンテンツ履歴情報記憶部２０１に記憶されているコンテンツ履歴情報の内、最新のコンテンツをレコメンド取得対象コンテンツとして（ステップＳ３７）、処理を終了する。

続いて、図１１のフローチャートを用いて評価算出処理を説明する。この処理は、図９に示したシーケンス図のステップＳ９とステップＳ１０に対応する。

まず、コンテンツ評価部２０７は、ステップＳ３３によりレコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４がレコメンド取得対象コンテンツを決定したか否かを判断する（ステップＳ９１）。

コンテンツ評価部２０７は、ステップＳ３３によりレコメンド取得対象コンテンツを決定していない場合（ステップＳ９１；Ｎｏ）、予め定められている値（デフォルト値）をレコメンド重み係数αとする（例えば、レコメンド重み係数αの最小値など）。

コンテンツ評価部２０７は、ステップＳ３３によりレコメンド取得対象コンテンツを決定した場合（ステップＳ９１；Ｙｅｓ）、レコメンド履歴情報のコンテンツ数に基づいてレコメンド重み係数αを算出する。このレコメンド重み係数αは、レコメンド履歴情報において、検索要求時の検索クエリと同一のクエリを有するレコード数（すなわち、レコメンド履歴情報のコンテンツ数）と、レコメンド重み係数αの最小値とに基づいて算出される値であり、例えば、以下の式（１）により求めることができる。

なお、ｍは、レコメンド重み係数αの最小値を示し、ｎは、レコメンド履歴情報のコンテンツ数（すなわち選択されたコンテンツ数）を示す。

そして、レコメンド重み係数αは、検索クエリに対応するコンテンツ履歴情報のコンテンツ数が多ければ多い程、値が加算されて、レコメンド重み係数αが高くなる。このレコメンド重み係数αを用いて、関連コンテンツの評価値を高めるように評価値を算出すれば、コンテンツ履歴の数に応じた、関連コンテンツの評価をすることができる。

そして、レコメンド係数最小値をｋで割るので、コンテンツ数が多い場合でも、ある一定値で収束する。すなわち、最大値がある。これにより、レコメンド重み係数αが極端に大きな値になり、レコメンドの情報のみ出力されてしまうことを防止することができる。すなわち、情報配信サーバ２００は、検索クエリによる検索結果と関連コンテンツの検索結果との出力件数のバランスを取ることができる。

次に、図１２に示すコンテンツ履歴情報の例を用いて、レコメンド重み係数αを算出する。図１２に示すように、ユーザ「Ｕｓｅｒ３」は、過去にクエリ「飲み物」では、４つのコンテンツを選択しており（すなわち、コンテンツ数が４であり）、クエリ「シャンプー」では、２つのコンテンツを選択しており（すなわち、コンテンツ数が２であり）、クエリ「保湿」では、１つのコンテンツを選択している（すなわち、コンテンツ数が１である）。また、その他のクエリは、存在しない（すなわち、コンテンツ数が０である）。

この場合において、レコメンド係数最小値ｍが２０とすると、検索クエリが「飲み物」の場合のレコメンド重み係数αは、α＝２０＋２０＋１０＋６．７＋５＝６１．７となる。検索クエリが「シャンプー」の場合のレコメンド重み係数αは、α＝２０＋２０＋１０＝５０となる。検索クエリ「保湿」の場合のレコメンド重み係数αは、α＝２０＋２０＝４０となる。検索クエリ「お菓子」の場合のレコメンド重み係数αは、α＝２０＋０となる。

このように、レコメンド重み係数αは、検索クエリに対応するコンテンツ履歴情報の数に応じて、レコメンド重み係数αの値が高まるようになされている。この場合、レコメンド重み係数αに基づいて、関連コンテンツの評価値を算出すれば、コンテンツ履歴情報の数と関連コンテンツの評価値を連動させることができる。すなわち、検索要求時の検索クエリと同一の検索クエリで過去に検索している度合いが高いほど、関連コンテンツの評価値が高まることになる。

続いて、コンテンツ評価部２０７は、クエリ検索結果取得部２０６が取得したコンテンツの集合であるコンテンツ群Ｃ１のそれぞれのコンテンツについて評価値Ｖ１を求める（ステップＳ９４）。

コンテンツ評価部２０７が算出する評価値Ｖ１は、以下の式（２）により求めることができる。
Ｖ１＝（Ｍ−α）×｛（ｘ＋１−ｒａｎｋ_１）／ｘ｝・・・（２）

ここで、ｘは、クエリ検索結果取得部２０６が取得したコンテンツの件数であり、αは、レコメンド重み係数であり、Ｍは、αが取り得る最大値であり、ｒａｎｋ_１は、クエリ検索結果取得部２０６が取得したコンテンツ内における各コンテンツの順位である。よって、評価値Ｖ１は、クエリ検索結果取得部２０６が取得したコンテンツの件数と、クエリ検索結果取得部２０６が取得したコンテンツ内における各コンテンツの順位とに基づいて算出される値である。クエリ検索結果取得部２０６が取得したコンテンツ内における各コンテンツの順位が上位であれば、上位であるほど、評価値Ｖ１が高くなる。なお、コンテンツ評価部２０７は、上記式（２）により評価値Ｖ１を算出したが、他の種々の式により評価値Ｖ１を算出するようにしても良い。例えば、上記式（２）では、（ｘ＋１−ｒａｎｋ_１）をｘで割っているが、ｘをｒａｎｋ_１で割るようにしても良い。

コンテンツ群Ｃ１に含まれるコンテンツの中に、関連コンテンツ取得部２０５が取得したコンテンツの集合であるコンテンツ群Ｃ２に含まれるコンテンツが無い場合（ステップＳ９５；ＮＯ）、コンテンツ検索結果出力部２０８は、評価値Ｖ１のランキング通りの順位のコンテンツを出力する（ステップＳ９６）。

コンテンツ群Ｃ１に含まれるコンテンツの中に、関連コンテンツ取得部２０５が取得した関連コンテンツ群Ｃ２に含まれるコンテンツがある場合（ステップＳ９５；ＹＥＳ）、コンテンツ評価部２０７は、関連コンテンツ群Ｃ２のコンテンツの内、コンテンツ群Ｃ１にも含まれるコンテンツの評価値Ｖ２を求める（ステップＳ９７）。関連コンテンツ群Ｃ２のコンテンツの内、コンテンツ群Ｃ１のコンテンツには含まれないコンテンツは、評価対象外とするものとする。なお、関連コンテンツ群Ｃ２のコンテンツの内、コンテンツ群Ｃ１のコンテンツには含まれないコンテンツの評価値Ｖ２を求めるようにしても良い。

コンテンツ評価部２０７が算出する評価値Ｖ２は、以下の式（３）により求めることができる。
Ｖ２＝α×｛（ｘ＋１−ｒａｎｋ_２）／ｘ｝・・・（３）

ここで、ｘは、関連コンテンツ取得部２０５が取得した件数であり、αは、レコメンド重み係数であり、ｒａｎｋ_２は、関連コンテンツ取得部２０５が取得した関連コンテンツ内における各コンテンツの順位である。よって、評価値Ｖ２は、関連コンテンツ取得部２０５が取得したコンテンツの件数と、関連コンテンツ取得部２０５が取得したコンテンツ内における各コンテンツの順位とに基づいて算出される値である。関連コンテンツ取得部２０５が取得したコンテンツ内における各コンテンツの順位が上位であれば、上位であるほど、評価値Ｖ２が高くなる。なお、コンテンツ評価部２０７は、上記式（３）により評価値Ｖ２を算出したが、他の種々の式により評価値Ｖ２を算出するようにしても良い。例えば、上記式（３）では、（ｘ＋１−ｒａｎｋ_２）をｘで割っているが、ｘをｒａｎｋ_２で割るようにしても良い。

続いて、コンテンツ評価部２０７は、評価値Ｖ１、Ｖ２から最終評価値Ｖ３を求める（ステップＳ９８）。最終評価値Ｖ３は、以下の式（４）により求めることができる。このように、関連コンテンツ取得部２０５が取得したコンテンツ内における評価値Ｖ１と、クエリ検索結果取得部２０６が取得したコンテンツ内における評価値Ｖ２とを用いて、最終的な評価値を算出することにより、コンテンツ評価部２０７は、複数の観点の評価値（関連コンテンツとしての評価値及びクエリ検索結果としての評価値）を算出することができる。すなわち、コンテンツ評価部２０７は、適切なコンテンツの評価値を算出することができる。
Ｖ３＝Ｖ１＋Ｖ２・・・（４）

コンテンツ検索結果出力部２０８は、評価値Ｖ３のランキング順に並べたコンテンツ結果を出力する（ステップＳ９９）。

次に、図４及び図１３を用いて、レコメンド重み係数αを固定した場合とレコメンド重み係数αを上記式（１）を用いて変動させた場合における検索結果の比較について説明する。ここでは、ユーザＩＤが「Ｕｓｅｒ２」である通信端末１００が検索クエリとして「飲み物」を入力した場合について説明する。

（レコメンド重み係数αを固定した場合）
最初にレコメンド重み係数αを７５に固定している場合について説明する。ユーザＩＤが「Ｕｓｅｒ２」である通信端末１００から検索クエリ「飲み物」について検索要求がなされた場合、コメンド取得対象コンテンツ決定部２０４は、コンテンツ履歴情報記憶部２０１を参照し、検索クエリ「飲み物」に対応するコンテンツ履歴情報がなく、最新のコンテンツ履歴情報のコンテンツが「洋画Ａ」であるので、「洋画Ａ」をレコメンド取得対象コンテンツに決定する。

この場合、関連コンテンツ取得部２０５は、「洋画Ａ」に関連するコンテンツを関連コンテンツとして取得することになる（例えば、洋画Ａ、洋画Ｂ、洋画Ｃ、洋画Ｄ等）。また、クエリ検索結果取得部２０６は、検索クエリ「飲み物」に対応するコンテンツを取得する（例えば、ジュースＤなど）。レコメンド重み係数αが７５と高い値であるので、コンテンツ評価部２０７が式（２）及び（３）を用いて評価値Ｖ１、Ｖ２を算出した場合、関連コンテンツに関する評価値である、評価値Ｖ２の値が高くなる。

この結果、図１３（Ａ）に示すように、検索クエリが「飲み物」であるにも関わらず、関連コンテンツである洋画に関するコンテンツ（洋画Ａ、洋画Ｂ、洋画Ｃ、洋画Ｄ）が上位に出力されることになる。

（レコメンド重み係数αを変動させる場合）
続いて、レコメンド重み係数αをコンテンツ履歴情報の数に応じて変動させる場合について説明する。

「レコメンド重み係数αを固定した場合」を説明した場合と同様に、ユーザＩＤが「Ｕｓｅｒ２」である通信端末１００から検索クエリ「飲み物」について検索要求がなされた場合、コメンド取得対象コンテンツ決定部２０４は、コンテンツ履歴情報記憶部２０１を参照し、検索クエリ「飲み物」に対応するコンテンツ履歴情報がなく、最新のコンテンツ履歴情報のコンテンツが「洋画Ａ」であるので、「洋画Ａ」をレコメンド取得対象コンテンツに決定する。

この場合、関連コンテンツ取得部２０５は、「洋画Ａ」に関連するコンテンツを関連コンテンツとして取得することになる（例えば、洋画Ａ、洋画Ｂ、洋画Ｃ、洋画Ｄ等）。また、クエリ検索結果取得部２０６は、検索クエリ「飲み物」に対応するコンテンツを取得する（例えば、ジュースＡ（１．５Ｌ＊８本入）、ジュースＢ（５００ｍｌ＊２４本入）、ジュースＣ（５００ｍｌ＊２４本入）、ジュースＤ（４８０ｍｌ＊２４本入）等）。

次に、コンテンツ評価部２０７がコンテンツ履歴情報に基づいて、レコメンド重み係数αを算出する。この場合、式（１）に基づいてレコメンド重み係数αを算出すると、コンテンツ履歴情報が無いため、レコメンド重み係数αの最小値として定義されている「２０」になる（すなわち、ｎ＝０となり、レコメンド重み係数α＝２０となる）。この場合、関連コンテンツの評価値Ｖ２が低く設定される。

この結果、図１３（Ｂ）に示すように、関連コンテンツの評価値Ｖ２が低くなるので、検索クエリ「飲み物」により検索されたコンテンツ（ジュースＤ（４８０ｍｌ＊２４本入）、ジュースＡ（５００ｍｌ＊２４本入）、ジュースＥ（１．５Ｌ＊８本入）、ジュースＢ（５００ｍｌ＊２４本入）、ジュースＡ（１．５Ｌ＊８本入））が上位に表示されることになる。このように、コンテンツ評価部２０７は、検索クエリに対応するコンテンツ履歴情報の数に基づいてレコメンド重み係数αを算出して、当該レコメンド重み係数αを用いて評価値Ｖ１及びＶ２をする。これにより、情報配信サーバ２００は、検索クエリに対応するコンテンツ履歴情報の数が少ない場合には、関連コンテンツの評価値Ｖ２を低く設定するので、それほど検索クエリに対応するコンテンツ履歴情報の数が少ないにも関わらず関連コンテンツを上位に表示してしまうことを防止することができる。すなわち、情報配信サーバ２００は、ユーザにとって適切な検索結果を提供することできる。

次に、本実施形態の情報配信サーバ２００の作用効果について説明する。情報配信サーバ２００は、過去の検索クエリと、ユーザが選択したコンテンツとを関連づけた情報であるコンテンツ履歴情報を記憶するコンテンツ履歴情報記憶部２０１と、検索要求時の検索クエリと、コンテンツ履歴情報とに基づいて、レコメンド取得対象となるコンテンツであるレコメンド取得対象コンテンツを決定するレコメンド取得対象コンテンツ決定部２０４と、レコメンド取得対象コンテンツに関連するコンテンツである関連コンテンツを特定するための検索結果である関連コンテンツ検索結果を取得する関連コンテンツ検索結果取得部２０５と、検索要求時の検索クエリに対応するコンテンツの検索結果である検索クエリ検索結果を取得する検索クエリ検索結果取得部２０６と、関連コンテンツ検索結果におけるそれぞれの関連コンテンツの評価値である関連コンテンツ評価値Ｖ２と、検索クエリ検索結果におけるそれぞれのコンテンツの評価値である検索結果評価値Ｖ１を算出するコンテンツ評価部２０７と、関連コンテンツ評価値と検索結果評価値Ｖ２とに基づいて、検索結果として出力するコンテンツの優先度を決定し、関連コンテンツ検索結果と、検索クエリ検索結果とに基づいた検索結果を出力する出力２０８と、を備え、コンテンツ評価部２０７は、検索クエリに対応するコンテンツ履歴情報の数に基づいたレコメンド重み係数αを用いて、関連コンテンツ評価値Ｖ２又は、検索結果評価値Ｖ１を算出する。

この場合、情報配信サーバ２００は、検索クエリに対応するコンテンツの検索結果と、関連コンテンツの検索結果を混在させて表示させる際に、検索クエリに対応するコンテンツの検索結果の評価値Ｖ１と、関連コンテンツの検索結果の評価値Ｖ２とを算出して、評価値に基づいて表示させる場合、検索クエリに対応するコンテンツ履歴情報の数に基づいたレコメンド重み係数αを用いて、関連コンテンツの検索結果の評価値Ｖ２又は、検索クエリに対応するコンテンツの検索結果の評価値Ｖ１を算出するので、検索要求時の検索クエリと同一の検索クエリにより検索された度合いに応じて、関連コンテンツの検索結果と検索クエリによる検索結果との評価値を変動させることができる。

また、情報配信サーバ２００では、レコメンド重み係数αの最大値を設けている。この場合、情報配信サーバ２００は、レコメンド重み係数αの最大値を設けているので、関連コンテンツの検索結果と検索クエリによる検索結果のいずれか一方のみ表示されることを防止することができる。すなわち、情報配信サーバ２００は、検索クエリによる検索結果と関連コンテンツの検索結果との出力件数のバランスを取ることができる。

また、情報配信サーバ２００では、レコメンド重み係数αが大きくなるほど関連コンテンツ評価値Ｖ２が大きくなるように定義されている場合、レコメンド重み係数αは、コンテンツ履歴情報の数が大きくなるほど大きな値になるように定義されている。この場合、情報配信サーバ２００は、レコメンド重み係数αに比例して関連コンテンツ評価値Ｖ２が大きくなる場合、コンテンツ履歴情報の数に応じてレコメンド重み係数αが大きくなるように設定するので、関連コンテンツの評価値Ｖ２と、コンテンツ履歴情報の数とを連動させることができる。すなわち、検索要求時の検索クエリと同一の検索クエリで過去に検索している度合いが高いほど、関連コンテンツの評価値Ｖ２が高まることになる。

（他の実施形態）
上述の実施形態では、情報配信サーバ２００と、レコメンドサーバ３００と、検索サーバ４００を分けて構成する場合について述べたが、各サーバの機能を１台のサーバで実現するようにしても良い。

上述の実施形態では、コンテンツ評価部２０７は、評価値Ｖ１、Ｖ２のそれぞれを算出する際に、レコメンド重み係数αを用いる場合について述べたが、評価値Ｖ１、Ｖ２のいずれか一方を算出する際にレコメンド重み係数αを用いるようにしても良い。

上述の実施形態では、レコメンド重み係数αが大きくなるほど関連コンテンツの評価値Ｖ２が大きくなるように定義されている場合について述べたが、レコメンド重み係数αが小さくなるほど関連コンテンツの評価値Ｖ２が大きくなるように定義されていても良い。この場合、コンテンツ履歴情報の数が大きいほど小さな値になるように定義されることにより、関連コンテンツの評価値Ｖ２と、コンテンツ履歴情報の数とを連動させることができる。すなわち、検索要求時の検索クエリと同一の検索クエリで過去に検索している度合いが高いほど、関連コンテンツの評価値Ｖ２が高まることになる。

上述の実施形態では、コンテンツ履歴情報の数として、検索クエリによる検索結果から選択された数（例えば、クリック選択数等）を適用する場合について述べたが、過去に選択されたコンテンツ種類の数をコンテンツ履歴情報の数として適用するようにしても良い。

１００…ユーザ端末、１０１…ブラウザ、１０２…レコメンド要求送信部、１０３…配信情報表示部、２００…情報配信サーバ、２０１…コンテンツ履歴情報記憶部、２０２…コンテンツメタデータ記憶部、２０３…検索要求受付部、２０４…レコメンド取得対象コンテンツ決定部、２０５…関連コンテンツ取得部、２０６…クエリ検索結果取得部、２０７…コンテンツ評価部、２０８…コンテンツ検索結果出力部、３００…レコメンドサーバ、３０１…レコメンド取得対象コンテンツ取得部、３０２…関連コンテンツ計算部、３０３…関連コンテンツ送信部、４００…検索サーバ、４０１…クエリ取得部、４０２…コンテンツ計算部、４０３…クエリ検索結果コンテンツ送信部。

Claims (6)

1. 過去の検索クエリと、ユーザが選択したコンテンツとを関連づけた情報であるコンテンツ履歴情報を記憶するコンテンツ履歴情報記憶手段と、
   検索要求時の検索クエリと、前記コンテンツ履歴情報とに基づいて、レコメンド取得対象となるコンテンツであるレコメンド取得対象コンテンツを決定するレコメンド取得対象コンテンツ決定手段と、
   前記レコメンド取得対象コンテンツに関連するコンテンツである関連コンテンツを特定するための検索結果である関連コンテンツ検索結果を取得する関連コンテンツ検索結果取得手段と、
   前記検索要求時の検索クエリに対応するコンテンツの検索結果である検索クエリ検索結果を取得する検索クエリ検索結果取得手段と、
   前記関連コンテンツ検索結果におけるそれぞれの関連コンテンツの評価値である関連コンテンツ評価値と、検索クエリ検索結果におけるそれぞれのコンテンツの評価値である検索結果評価値とを算出する評価手段と、
   前記関連コンテンツ評価値と前記検索結果評価値とに基づいて、検索結果として出力するコンテンツの優先度を決定し、前記関連コンテンツ検索結果と、検索クエリ検索結果とに基づいた検索結果を出力する出力手段と、
   を備え、
   前記評価手段は、前記検索クエリに対応するコンテンツ履歴情報の数に基づいた指標値を用いて、前記関連コンテンツ評価値又は、前記検索結果評価値を算出することを特徴とするコンテンツ検索結果提供装置。
2. 前記指標値には、最大値が設けられていることを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ検索結果提供装置。
3. 前記指標値が大きくなるほど関連コンテンツ評価値が大きくなるように定義されている場合、
   前記指標値は、前記コンテンツ履歴情報の数が大きくなるほど大きな値になるように定義されていることを特徴とする請求項１又は２に記載のコンテンツ検索結果提供装置。
4. 前記指標値が小さくなるほど関連コンテンツの評価値が大きくなるように定義されている場合、
   前記指標値は、前記コンテンツ履歴情報の数が大きくなるほど小さな値になるように定義されていることを特徴とする請求項１又は２に記載のコンテンツ検索結果提供装置。
5. 過去の検索クエリと、ユーザが選択したコンテンツとを関連づけた情報であるコンテンツ履歴情報を記憶するコンテンツ履歴情報記憶手段を備える装置のコンテンツ検索結果提供方法であって、
   レコメンド取得対象コンテンツ決定手段が、検索要求時の検索クエリと、前記コンテンツ履歴情報とに基づいて、レコメンド取得対象となるコンテンツであるレコメンド取得対象コンテンツを決定するレコメンド取得対象コンテンツ決定ステップと、
   関連コンテンツ検索結果取得手段が、前記レコメンド取得対象コンテンツに関連するコンテンツである関連コンテンツを特定するための検索結果である関連コンテンツ検索結果を取得する関連コンテンツ検索結果取得ステップと、
   検索クエリ検索結果取得手段が、前記検索要求時の検索クエリに対応するコンテンツの検索結果である検索クエリ検索結果を取得する検索クエリ検索結果取得ステップと、
   評価手段が、前記関連コンテンツ検索結果におけるそれぞれの関連コンテンツの評価値である関連コンテンツ評価値と、検索クエリ検索結果におけるそれぞれのコンテンツの評価値である検索結果評価値とを算出する評価ステップと、
   出力手段が、前記関連コンテンツ評価値と前記検索結果評価値とに基づいて、検索結果として出力するコンテンツの優先度を決定し、前記関連コンテンツ検索結果と、検索クエリ検索結果とに基づいた検索結果を出力する出力ステップと、を備え、
   前記出力ステップでは、前記検索クエリに対応するコンテンツ履歴情報の数に基づいた指標値を用いて、前記関連コンテンツ評価値又は、前記検索結果評価値を算出することを特徴とするコンテンツ検索結果提供方法。
6. 請求項１から４のいずれか１項に記載のコンテンツ検索結果提供装置と、前記コンテンツ検索結果提供装置からの要求に応じて前記関連コンテンツ検索結果を前記コンテンツ検索結果提供装置へ送信する関連コンテンツ検索結果出力装置と、前記コンテンツ検索結果提供装置からの要求に応じて前記検索クエリ検索結果を前記コンテンツ検索結果提供装置へ送信する検索クエリ検索結果出力装置とを含むコンテンツ検索結果提供システム。

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