JP6480113B2 - データ処理システム、データ処理装置、および表示方法 - Google Patents

Description

本発明は、データ処理システム、データ処理装置、端末装置、表示方法、およびプログラムに関する。

近年、放送伝送路や通信網などを介して配信されるコンテンツに関して、その概要などの属性を示すメタデータを管理することが行われている。このようなメタデータを利用して、ユーザの嗜好や習慣により適った番組推薦を行うことなどが提案されている（例えば、特許文献１）。

特開２００８−１０９５１号公報

しかしながら、上述の技術では、番組以外のユーザの嗜好や習慣などを解析することはできなかった。そのため、例えば、ユーザの興味および関心に適合した情報をユーザに提示できないことがあった。このように、ユーザの興味および関心を知ることができないことがあった。

本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、ユーザの興味および関心を解析するデータ処理システム、データ処理装置、端末装置、表示方法、およびプログラムを提供する。

（１）本発明の一態様は、端末装置と、コンテンツの属性を示すコンテンツ属性データを予め記憶するコンテンツ属性データ管理装置と、データ処理装置と、配信コンテンツ選択装置と、を備えるデータ処理システムであって、前記端末装置は、ユーザが視聴したコンテンツに係る視聴ログデータをデータ処理装置に送信する送信部と、前記配信コンテンツ選択装置が選択した配信コンテンツを表示する表示部と、を備え、前記データ処理装置は、前記端末装置から前記視聴ログデータを受信する受信部と、前記コンテンツ属性データ管理装置が記憶するコンテンツ属性データを参照し、前記受信部が受信した視聴ログデータが示すコンテンツに係るキーワードと、当該キーワードに対する注目の度合いを示す注目度とを対応付けた関連データを生成するデータ処理部と、を備え、前記配信コンテンツ選択装置は、前記データ処理装置が生成した関連データに基づいて、配信コンテンツを選択する配信コンテンツ選択部、を備えることを特徴とするデータ処理システムである。

（２）また、本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、本発明の一態様は、ユーザが視聴したコンテンツに係る視聴ログデータを受信する受信部と、記憶部に予め記憶されているコンテンツ属性データであって、コンテンツの属性を示すコンテンツ属性データを参照し、前記受信部が受信した視聴ログデータが示すコンテンツに係るキーワードと、当該キーワードに対する注目の度合いを示す注目度とを対応付けた関連データを生成するデータ処理部と、前記データ処理部が生成した関連データに基づいて、配信コンテンツを選択する選択部と、を備えることを特徴とするデータ処理装置である。

（３）また、本発明の一態様は、記憶部に予め記憶されているコンテンツ属性データであって、コンテンツの属性を示すコンテンツ属性データを参照し、ユーザが視聴したコンテンツに係る視聴ログデータが示すコンテンツに係るキーワードと、当該キーワードに対する注目の度合いを示す注目度とを対応付けた関連データに基づいて選択された配信コンテンツを表す配信コンテンツデータを受信する受信部と、前記受信部が受信した配信コンテンツデータが表す配信コンテンツを表示部に表示させる表示処理部と、を備えることを特徴とする端末装置である。

（４）また、本発明の一態様は、端末装置と、コンテンツの属性を示すコンテンツ属性データを予め記憶するコンテンツ属性データ管理装置と、データ処理装置と、配信コンテンツ選択装置と、を備えるデータ処理システムにおける表示方法であって、第１の前記端末装置が、ユーザが視聴したコンテンツに係る視聴ログデータをデータ処理装置に送信する送信過程と、前記データ処理装置が、前記第１の前記端末装置から前記視聴ログデータを受信する受信過程と、前記データ処理装置が、前記コンテンツ属性データ管理装置が記憶するコンテンツ属性データを参照し、前記受信過程において受信した視聴ログデータが示すコンテンツに係るキーワードと、当該キーワードに対する注目の度合いを示す注目度とを対応付けた関連データを生成するデータ処理過程と、前記配信コンテンツ選択装置が、前記データ処理装置が生成した関連データに基づいて、配信コンテンツを選択する配信コンテンツ選択過程と、第２の前記端末装置が、前記配信コンテンツ選択装置が選択した配信コンテンツを表示する表示過程と、を含むことを特徴とする表示方法である。

（５）また、本発明の一態様は、記憶部に予め記憶されているコンテンツ属性データであって、コンテンツの属性を示すコンテンツ属性データを参照し、ユーザが視聴したコンテンツに係る視聴ログデータが示すコンテンツに係るキーワードと、当該キーワードに対する注目の度合いを示す注目度とを対応付けた関連データに基づいて選択された配信コンテンツを表す配信コンテンツデータを受信する受信手順、前記受信手順において受信した配信コンテンツデータが表す配信コンテンツを表示部に表示させる表示処理手順、を実行させるためのプログラムである。

本発明によれば、ユーザの興味および関心を解析することができる。

本発明の第１の実施形態に係るデータ処理システムの概略構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係るデータ処理装置の概略構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係るコンテンツ属性データの第１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属性データの第２例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る視聴ログデータの一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係るキーワードテーブルの一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係るタグテーブルの一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る注目指数テーブルの一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る注目比率テーブルの一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係るキーワード出現比率テーブルの一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る注目度テーブルの一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る端末装置の概略構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係るデータ表示装置の概略構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係る配信コンテンツ選択装置の概略構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係る配信コンテンツリストの一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係るデータ処理システムによる処理の流れの一例を示すシーケンスチャートである。 本発明の第１の実施形態に係るデータ処理装置による注目度演算処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態に係るデータ表示装置による関連データの表示の一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る端末装置による配信コンテンツなどの表示の一例を示す図である。 本発明の第２の実施形態に係るデータ処理装置による関連データの比較処理の概念図である。 本発明の第２の実施形態に係るデータ処理装置の概略構成を示すブロック図である。 本発明の第２の実施形態に係るユーザ属性データテーブルの一例を示す図である。 本発明の第２の実施形態に係るデータ処理システムによる処理の流れの一例を示すシーケンスチャートである。 本発明の第２の実施形態に係るデータ処理装置による関連データの比較処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本発明の第３の実施形態に係るデータ処理装置による関連データの比較処理の概念図である。 本発明の第３の実施形態に係るユーザ属性データの一例を示す図である。 本発明の第３の実施形態に係る端末装置による配信コンテンツなどの表示の一例を示す図である。 本発明の第４の実施形態に係るキーワードの階層構造の概念図である。 本発明の第４の実施形態に係るキーワードテーブルの一例を示す図である。 本発明の第４の実施形態に係るキーワードのカテゴリの概念図である。 本発明の第５の実施形態に係るキーワードテーブルの一例を示す図である。 本発明の第５の実施形態に係るデータ表示装置による関連データの比較結果の表示の一例を示す図である。 本発明の第５の実施形態に係る端末装置による配信コンテンツなどの表示の一例を示す図である。 本発明の第６の実施形態に係るデータ処理装置による関連データの比較処理の概念図である。 本発明の第７の実施形態に係るデータ処理システムの概略構成を示すブロック図である。 本発明の第７の実施形態に係るデータ処理装置の概略構成の第１例を示すブロック図である。 本発明の第７の実施形態に係るデータ処理装置の概略構成の第２例を示すブロック図である。 本発明の第８の実施形態に係るデータ処理装置による関連データの比較処理の概念図である。 本発明の各実施形態に係る各装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。
［第１の実施形態］
図１は、本実施形態に係るデータ処理システム１の概略構成を示すブロック図である。
データ処理システム１は、データ処理装置１１と、コンテンツ属性データ管理装置３１と、データ表示装置４１と、配信コンテンツ選択装置５１と、配信コンテンツ送信装置５２と、複数の端末装置６１と、を含んで構成される。これらの各装置は、ネットワーク７１を介して互いに通信可能に接続されている。図１では、端末装置６１は２台が描かれているが、これは例示である。端末装置６１は１台または３台以上であってもよい。以下の説明では、端末装置６１が１台であるとして説明をする。
図１では、データ処理システム１の他に、コンテンツ送信装置２１および放送伝送路８１も描かれている。

コンテンツ送信装置２１は、放送伝送路８１を介してコンテンツを端末装置６１に送信する。なお、変形例として、コンテンツ送信装置２１は、ネットワーク７１を介してデータ処理システム１が備える各種装置と通信可能に接続されていてもよい。この場合、コンテンツ送信装置２１は、放送伝送路８１に代えてネットワーク７１を介してコンテンツを端末装置６１に送信する。

ネットワーク７１は、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）およびＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などによって構成される情報通信ネットワークである。ＷＡＮは、例えば、携帯電話網、ＰＨＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｈａｎｄｙ−ｐｈｏｎｅ Ｓｙｓｔｅｍ）網、ＰＳＴＮ（Ｐｕｂｌｉｃ Ｓｗｉｔｃｈｅｄ Ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ；公衆交換電話網）、専用通信回線網、およびＶＰＮ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などによって構成される。

放送伝送路８１は、コンテンツ送信装置２１が送信するコンテンツデータを伝送する伝送路である。放送伝送路８１は、データを一方向に送信する伝送路であり、一度に複数の端末装置６１にデータを伝送することができる。放送伝送路８１は、例えば、放送波（空間波媒体）であってもよいし、通信網（インターネットなど）を含んでいてもよい。
コンテンツ送信装置２１が端末装置６１に送信するコンテンツのコンテンツ提供者は、例えば、テレビジョン放送の放送事業者、ラジオ放送の放送事業者、放送番組の番組制作者、映像コンテンツ配信サービス事業者、映像コンテンツの制作者などである。

コンテンツには、例えば、放送番組やインターネットを通じて利用可能になった情報がある。放送番組には、例えば、テレビジョン放送、ラジオ放送などがある。インターネットを通じて利用可能になった情報には、例えば、動画配信サービス等で配信される映像コンテンツ、ウェブページ、ブログなどがある。動画配信サービスでの配信形式には、例えば、ストリーミング配信、ダウンロード配信、ビデオオンデマンド（ＶＯＤ：Ｖｉｄｅｏ Ｏｎ Ｄｅｍａｎｄ）がある。コンテンツは、例えば、映像データと音声データを含む映像コンテンツである。コンテンツは、映像データ、音声データ、テキストデータなど、ユーザが視覚、音声またはその両者で知覚される情報を示すものであればよい。

コンテンツが放送伝送路８１を介してテレビジョン放送で放送される場合、または、ネットワーク７１を介してリアルタイムで配信される場合には、そのコンテンツに係るコンテンツデータは所定のデータ形式（例えば、ＭＰＥＧ−２ ＴＳ：Ｍｏｖｉｎｇ Ｐｉｃｔｕｒｅ Ｅｘｐｅｒｔ Ｇｒｏｕｐ ２ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ Ｓｔｒｅａｍ）で送信されてもよい。所定のデータ形式のコンテンツデータには、そのコンテンツを識別するコンテンツ識別情報（例えば、Ｃｏｎｔｅｎｔ ＩＤ）、放送局識別情報（例えば、Ｂｒｏａｄｃａｓｔｅｒ ＩＤ）などの情報が付加されてもよい。また、コンテンツがネットワーク７１を介してオンデマンドで配信される場合には、そのコンテンツデータに番組識別情報（例えば、Ｐｒｏｇｒａｍ ＩＤ）などの情報が付加されてもよい。コンテンツデータとは、コンテンツを表すデータであり、例えば、放送番組の内容に係る映像データと音声データの組である。

端末装置６１は、例えば、テレビジョン放送受信機、パーソナルコンピュータ、携帯電話、タブレット、スマートフォン、ＰＨＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｈａｎｄｙ−ｐｈｏｎｅ Ｓｙｓｔｅｍ）端末装置、またはＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）などの電子機器である。端末装置６１は、コンテンツ送信装置２１から受信したコンテンツデータが示すコンテンツを表示する。また、端末装置６１は、配信コンテンツ選択装置５１により選択された配信コンテンツを表すデータを配信コンテンツ送信装置５２から取得し、取得したデータに基づいて配信コンテンツを表示する。また、端末装置６１は、ユーザにより視聴されたコンテンツの視聴履歴を示す視聴ログデータをデータ処理装置１１に送信する。以下の説明では、コンテンツ送信装置２１がテレビジョン放送番組に係るコンテンツデータを送信し、端末装置６１が受信したコンテンツデータが示す放送番組を表示する例について説明する。

なお、ユーザとは、特に断らない限り端末装置６１の使用者を指す。ユーザは、端末装置６１により表示されたコンテンツを視聴する。端末装置６１は、個々のユーザごと、またはユーザと住居および生計をともにする世帯ごとに所持される。
ここで、視聴とは、視認する（見る）こと、聴取する（聞く）こと、またはその両者を含む。また、視聴とは、ユーザに視聴させるコンテンツを表示することを含む。
表示とは、視覚で認識できるように提示することもしくは聴覚で認識できるように提示すること、またはその両者を含む。換言すると、表示とは、画像などの視覚情報を提示すること、音声等の聴覚情報を提示すること、またはその両者を含む。すなわち、コンテンツの視聴履歴とは、端末装置６１によるコンテンツの表示履歴である。

データ処理システム１の説明を続ける。
コンテンツ属性データ管理装置３１は、コンテンツ送信装置２１が送信するコンテンツの属性を示すコンテンツ属性データを管理する管理装置である。この点の詳細については後述する。
データ処理装置１１は、コンテンツ属性データ管理装置３１が管理するコンテンツ属性データと、端末装置６１が送信する視聴ログデータとに基づいて、キーワードと当該キーワードに対する注目の度合いとを対応付けた関連データを生成する。データ処理装置１１は、生成した関連データをデータ表示装置４１および配信コンテンツ選択装置５１に送信する。

なお、以下の説明において、キーワードとは、ユーザの興味および関心の対象を表す文字列である。注目の度合いとは、ユーザの嗜好および習慣などの属性に基づく興味および関心の強弱を数値、順位付けまたは文字列などにより表現したものである。従って、以下の説明において、注目しているとは、ユーザの注目の度合いが高い、すなわち、ユーザの興味および関心が強いことを表す。注目していないとは、ユーザの注目の度合いが低い、すなわち、ユーザの興味および関心が弱いまたは全くないことを表す。
また、コンテンツに係るキーワードとは、当該コンテンツに係るコンテンツ属性データに含まれるキーワードおよび当該キーワードに対応付けられているキーワードである。

データ表示装置４１は、データ処理装置１１から上述の関連データを受信する。データ表示装置４１は、受信した関連データに基づいて、データ処理装置１１による処理結果を表示する。データ表示装置４１の使用者は、例えば、端末装置６１のユーザの興味および関心に基づいて、マーケティング分析を行う広告業者などである。データ表示装置４１は、通信部４１１（図１３）を含んでいる。

配信コンテンツ選択装置５１は、データ処理装置１１から関連データを受信する。配信コンテンツ選択装置５１は、受信した関連データに基づいて配信コンテンツを選択する。配信コンテンツ送信装置５２は、配信コンテンツ選択装置５１の選択に係る配信コンテンツの選択結果を配信コンテンツ選択装置５１から受信して、この配信コンテンツの選択結果を端末装置６１に送信する。なお、図１のデータ処理システム１において配信コンテンツ選択装置５１と配信コンテンツ送信装置５２は別個の装置として構成されているが、これらの２つの装置を１つの装置に統合してもよい。
配信コンテンツとは、通信網を介して提供されるサービスを構成する情報であり、例えば、広告を表す画像や広告へのリンク、サービス提供用のアプリケーション、および当該アプリケーションが用いる情報などである。

配信コンテンツ送信装置５２は、配信コンテンツを表すデータを管理する。配信コンテンツ送信装置５２は、端末装置６１から配信コンテンツの取得要求を受信すると、要求された配信コンテンツを表すデータを、要求元の端末装置６１に送信する。
なお、配信コンテンツ送信装置５２の数は、少なくとも１つであり、不特定多数であってもよい。配信コンテンツ送信装置５２が複数の場合は、各配信コンテンツ送信装置５２は、それぞれ異なる配信コンテンツを表す配信コンテンツデータを管理してもよい。
データ処理システム１は、これらの装置を備えることにより、ユーザが注目しているキーワード、すなわち興味および関心の強いキーワードを解析し、その解析結果を提示することができる。

次に、データ処理装置１１の構成について説明する。
図２は、データ処理装置１１の概略構成を示すブロック図である。
データ処理装置１１は、通信部１２と、記憶部１３と、制御部１４と、を備える。
通信部１２は、通信用インターフェースを備え、ネットワーク７１に接続されている他の装置と通信する。通信部１２は、他の装置から各種情報を受信する受信部１２１と、他の装置に各種情報を送信する送信部１２２と、を備える。

記憶部１３は、ユーザ属性データ記憶部１３１と、視聴ログデータ記憶部１３２と、キーワードテーブル記憶部１３３と、タグテーブル記憶部１３４と、注目比率テーブル記憶部１３５と、キーワード出現比率テーブル記憶部１３６と、を備える。また、記憶部１３は、データ処理装置１１が備えるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ、図示せず）が実行するための各種プログラム、当該各種プログラムの実行に必要な情報、ＣＰＵが実行した処理の結果、および外部装置から取得したコンテンツ属性データなどの各種情報などを記憶する。
制御部１４の詳細は後述する。

図３は、データ処理装置１１の受信部１２１がコンテンツ属性データ管理装置３１から受信するコンテンツ属性データの第１例を示す図である。
この図に示す例は、コンテンツが放送番組である場合のコンテンツ属性データの例である。このコンテンツ属性データは、コンテンツ識別情報（Ｃｏｎｔｅｎｔ ＩＤ）、放送開始時刻情報（Ｓｔａｒｔ）、放送終了時刻情報（Ｅｎｄ）、放送局識別情報（Ｂｒｏａｄｃａｓｔｅｒ ＩＤ）、番組識別情報（Ｐｒｏｇｒａｍ ＩＤ）、区分識別情報（Ｃｏｒｎｅｒ ＩＤ）、表題情報（Ｔｉｔｌｅ）、概要情報（Ｃｏｎｔｅｎｔ）、および分類情報（Ｇｅｎｒｅ）を含み、これらが対応付けられて構成される。

放送開始時刻情報、放送終了時刻情報は、それぞれそのコンテンツの放送開始時刻、放送終了を示し、これらを合わせて放送時間を示す。放送局識別情報は、そのコンテンツを放送する放送局（放送事業者）を識別する情報である。放送局識別情報は、例えば、その放送局が用いている放送波のチャネル番号であってもよい。番組識別情報は、１つまたは複数のコンテンツからなる組により構成される番組を識別する情報である。コーナ識別情報は、その番組を構成する区分であるコーナ（セグメント、ｓｅｇｍｅｎｔ）のそれぞれを識別する情報であり、そのコンテンツに対応するコーナを表す情報である。分類情報は、そのコンテンツが属する分類であるジャンル（カテゴリ、ｃａｔｅｇｏｒｙ）を示す情報である。従って、各コンテンツは、番組単位で識別されてもよいし、区分単位で識別されてもよい。

図３に示される例において、第２行目では、コンテンツ識別情報「１」、放送開始時刻情報「２０１３／１／１ ０：００：００」、放送終了時刻情報「２０１３／１／１ ０：４５：００」、放送局識別情報「１０」、番組識別情報「１」、区分識別情報「１」、表題情報「特集」、概要情報「渋谷区特集オープニングに〇さんと×さんが登場」、および分類情報「バラエティ」が対応付けられている。すなわち、このコンテンツ属性データは、コンテンツ識別情報「１」が示すコンテンツが、放送局識別情報「１０」が示す放送局により、「２０１３／１／１ ０：００：００」から「２０１３／１／１ ０：４５：００」までの間に放送される予定である、または、既に放送されたことを表す。また、当該コンテンツ属性データは、コンテンツ識別情報「１」が示すコンテンツが、番組識別情報「１」が示す放送番組において、区分識別情報「１」が示すコーナを構成することを表す。また、当該コンテンツ属性データは、コンテンツ識別情報「１」が示すコンテンツの表題が「特集」であり、当該コンテンツの概要が「渋谷区特集オープニングに〇さんと×さんが登場」であり、当該コンテンツのジャンルが「バラエティ」であることを表す。

コンテンツ属性データは、少なくともコンテンツを一意に特定することができるコンテンツ識別情報、放送時間を示す情報、およびキーワードとして抽出可能な情報が対応付けられていればよいが、これには限らない。例えば、放送局識別情報、番組識別情報、区分識別情報、分類情報のいずれか、組み合わせ、または全てが省略されてもよい。キーワードが含まれる可能性がある情報として、この図に示す例では、表題情報と概要情報がある。例えば、この図の第２行目の概要情報での「渋谷区」は、キーワードとして抽出可能である。このキーワードが、後述するタグ生成部１５１（図２）によりコンテンツに対応付けられるタグとして抽出される。コンテンツ属性データには表題情報と概要情報のうちの少なくとも一方が含まれていればよく、他方が省略されてもよい。

なお、放送番組には、物品やサービス等の宣伝や広告を目的とする内容を示す広告番組（ＣＭ：コマーシャル、Ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌ Ｍｅｓｓａｇｅ、ａｄｖｅｒｔｉｓｅｍｅｎｔ）も含まれる。
なお、コンテンツがネットワークを介してリアルタイムで配信される映像コンテンツである場合も、この図に示される形式のコンテンツ属性データが用いられてもよい。

図４は、コンテンツ属性データの第２例を示す図である。
この図に示す例は、コンテンツがネットワークを介してオンデマンドで配信される映像コンテンツである場合のコンテンツ属性データの例である。
このコンテンツ属性データは、コンテンツ識別情報（Ｃｏｎｔｅｎｔ ＩＤ）、収録開始時刻情報（Ｐｌａｙ Ｓｔａｒｔ）、収録終了時刻情報（Ｐｌａｙ Ｅｎｄ）、番組識別情報（Ｐｒｏｇｒａｍ ＩＤ）、区分識別情報（Ｃｏｒｎｅｒ ＩＤ）、表題情報（Ｔｉｔｌｅ）、および概要情報（Ｃｏｎｔｅｎｔ）を含み、これらが対応付けられて構成される。

収録開始時刻情報、収録終了時刻情報は、その映像ファイルのうち、そのコンテンツのコンテンツデータが収録されている区間の先頭の時刻、終端の時刻をそれぞれ示し、これらを合わせて収録区間を示す。収録開始時刻情報、収録終了時刻情報は、その映像ファイルに収録されたコンテンツデータの先頭の時刻を基準とする時刻である。

この図に示される例において、例えば、第２行目では、コンテンツ識別情報「１」、収録開始時刻情報「０：００：００」、および収録終了時刻情報「０：３０：００」、番組識別情報「１」、区分識別情報「１」、表題情報「特集」、および概要情報「渋谷区特集オープニングに〇さんと×さんが登場」が対応付けられている。すなわち、このコンテンツ属性データは、コンテンツ識別情報「１」が示すコンテンツが、「０：００：００」から「０：３０：００」までの間に収録されていることを表す。

なお、この例において、コンテンツ属性データは、少なくともコンテンツを一意に特定することができるコンテンツ識別情報、再生時間を示す情報、およびキーワードを抽出可能に含む情報が対応付けられていれば、これには限らない。例えば、番組識別情報、区分識別情報のうちの少なくとも一方が含まれていればよく、他方が省略されてもよい。コンテンツ属性データには表題情報と概要情報のうちの少なくとも一方が含まれていればよく、他方が省略されてもよい。

ユーザ属性データ記憶部１３１（図２）は、ユーザ属性データを記憶する。ユーザ属性データとは、ユーザの属性を示すデータであり、例えば、そのユーザを識別するユーザ識別情報（ユーザＩＤ（ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）、氏名など）と、当該ユーザの性別、年齢、生年月日、当該ユーザ自身により登録された当該ユーザが注目しているキーワード（お気に入りキーワード）、および当該ユーザに係る地域など、ユーザごとの属性情報であるユーザ属性情報とを対応付けたデータである。本実施形態において、注目キーワードやユーザに係る地域などの情報は必須ではなく、当該ユーザ属性データは、ユーザの識別情報を有していればよい。
なお、ユーザに係る地域とは、例えば、ユーザの所在地、居所、出身地、ユーザが興味および関心を持っている地域などである。以下では、ユーザに係る地域の一例として、ユーザの所在地を用いることがある。

視聴ログデータ記憶部１３２は、視聴ログデータを記憶する。
図５は、視聴ログデータの一例を示す図である。
図５（Ａ）は、コンテンツが放送番組である場合の視聴ログデータの一例を示す。
この視聴ログデータは、ユーザ識別情報（Ｕｓｅｒ ＩＤ）、視聴開始時刻情報（Ｓｔａｒｔ）、視聴終了時刻情報（Ｅｎｄ）、および放送局識別情報（Ｂｒｏａｄｃａｓｔｅｒ ＩＤ）を含み、これらの情報が対応付けられて構成される。

視聴開始時刻情報は、ユーザ識別情報が示すユーザが、その時間帯において放送局識別情報が示す放送事業者によって放送されたコンテンツの視聴を開始した時刻を示す情報である。視聴を開始した時刻には、例えば、（ａ）そのコンテンツの放送開始時刻、（ｂ）そのコンテンツを放送する放送波のチャネル番号が選択された時刻、（ｃ）そのチャネル番号が選択された状態で端末装置６１がそのコンテンツの表示を開始した時刻がある。

視聴終了時刻情報は、ユーザ識別情報が示すユーザが、その時間帯において放送局識別情報が示す放送事業者によって放送されたコンテンツの視聴を終了した時刻を示す情報である。視聴を終了した時刻は、例えば、（ｄ）そのコンテンツの放送終了時刻、（ｅ）そのコンテンツを放送する放送波のチャネル番号が選択されている状態から他のチャネル番号に変更された時刻、（ｆ）端末装置６１がそのコンテンツの表示を終了した時刻、がある。

この図に示される例において、第２行目では、ユーザ識別情報「２」、視聴開始時刻情報「２０１３／１／１ ０：００：００」、視聴終了時刻情報「２０１３／１／１ １：００：００」、および放送局識別情報「１０」が対応付けられている。すなわち、この視聴ログデータは、ユーザ識別情報「２」が示すユーザが、放送局識別情報「１０」が示す放送局により放送された番組を「２０１３／１／１ ０：００：００」から「２０１３／１／１ １：００：００」までの間視聴したことを表す。

図５（Ｂ）は、コンテンツがネットワークを介してオンデマンドで配信される映像コンテンツである場合の視聴ログデータの一例を示す。
この視聴ログデータは、ユーザ識別情報（Ｕｓｅｒ ＩＤ）、視聴開始時刻情報（Ｓｔａｒｔ）、視聴終了時刻情報（Ｅｎｄ）、番組識別情報（Ｐｒｏｇｒａｍ ＩＤ）、再生開始時刻情報（Ｐｌａｙ Ｓｔａｒｔ）、および再生終了時刻情報（Ｐｌａｙ Ｅｎｄ）を含み、これらの情報が対応付けられて構成される。

再生開始時刻情報は、番組識別情報が示す番組が収録されている区間のうち、再生が開始された時刻を示す情報である。再生終了時刻情報は、番組識別情報が示す番組が収録されている区間のうち、再生が終了した時刻を示す情報である。従って、再生開始時刻情報と再生終了時刻情報は、ユーザ識別情報が示すユーザがその番組を再生した再生区間を示す。この再生区間の長さは、視聴時間の長さに等しい。再生開始時刻情報、再生終了時刻情報は、その映像ファイルに収録されたコンテンツデータの先頭の時刻を基準とする時刻であってもよい。その場合には、ネットワークを介してオンデマンドで配信される映像コンテンツは、放送番組とは異なり、再生開始時刻情報、再生終了時刻情報と放送局識別情報だけでは、コンテンツを特定することができない。そこで、放送局識別情報に代えて番組識別情報が用いられる。

この図に示される例において、第２行目では、ユーザ識別情報「２」、視聴開始時刻情報「２０１３／１／１ ０：３０：００」、視聴終了時刻情報「２０１３／１／１ ０：４０：００」、番組識別情報「１」、再生開始時刻情報「０：００：００」、および再生終了時刻情報「０：１０：００」が対応付けられている。すなわち、この視聴ログデータは、ユーザ識別情報「２」が示すユーザが、番組識別情報「１」が示す番組が収録されている区間のうち、「０：００：００」から「０：１０：００」までの間を視聴したことを表す。

図５（Ｃ）は、コンテンツが端末装置６１に記録された録画データを再生したコンテンツである場合の視聴ログデータの一例を示す。
この視聴ログデータは、ユーザ識別情報（Ｕｓｅｒ ＩＤ）、視聴開始時刻情報（Ｓｔａｒｔ）、視聴終了時刻情報（Ｅｎｄ）、録画開始時刻情報（Ｒｅｃｏｒｄ Ｓｔａｒｔ）、録画終了時刻情報（Ｒｅｃｏｒｄ Ｅｎｄ）、放送局識別情報（Ｂｒｏａｄｃａｓｔｅｒ ＩＤ）、視聴開始点情報（Ｗａｔｃｈ Ｓｔａｒｔ Ｐｏｉｎｔ）を含み、これらが対応付けて構成される。

録画開始時刻情報は、ユーザ識別情報が示すユーザが使用する端末装置６１が、その時間帯において放送局識別情報が示す放送事業者によって放送されたコンテンツデータ記憶を開始した時刻を示す情報である。記憶を開始した時刻には、例えば、（ａ’）そのコンテンツの放送開始時刻、（ｂ’）そのチャネル番号が選択された状態で端末装置６１がそのコンテンツデータの記録を開始した時刻がある。

録画終了時刻情報は、ユーザ識別情報が示すユーザが使用する端末装置６１が、その時間帯において放送局識別情報が示す放送事業者によって放送されたコンテンツデータの記憶を終了した時刻を示す情報である。記憶を終了した時刻は、例えば、（ｃ’）そのコンテンツを放送する放送波のチャネル番号が選択されている状態から他のチャネル番号に変更された時刻、（ｄ’）端末装置６１がそのコンテンツデータの記録を終了した時刻がある。

視聴開始点情報は、ユーザ識別情報が示すユーザが、そのコンテンツの視聴を開始した時刻を示す情報である。視聴開始点情報は、省略されてもよい。
なお、視聴ログデータは、コンテンツを一意に識別することができる情報として、番組識別情報に代えて、または、これとともに、コンテンツ識別情報もしくはコーナ識別情報を含んで構成されてもよい。

この図に示される例において、第２行目では、ユーザ識別情報「２」、視聴開始時刻情報「２０１３／２／１ ０：００：００」、視聴終了時刻情報「２０１３／２／１ １：００：００」、録画開始時刻情報「２０１３／１／１ ０：００：００」、録画終了時刻情報「２０１３／１／１ ２：００：００」、放送局識別情報「１０」、および視聴開始点情報「０：００：００」が対応付けられている。すなわち、この視聴ログデータは、ユーザ識別情報「２」が示すユーザが有する端末装置６１が、放送局識別情報「１０」により放送された番組を、「２０１３／１／１ ０：００：００」〜「２０１３／１／１ ２：００：００」までの間録画したことを表し、当該録画された番組を「０：００：００」から再生したことを表す。

キーワードテーブル記憶部１３３は、キーワードテーブルを記憶する。キーワードテーブルとは、後述するタグ生成部１５１がコンテンツ属性データから抽出するキーワードと、その抽出規則に係る情報とを対応付けたキーワードデータのテーブルである。
図６は、キーワードテーブルの一例を示す図である。
この図に示されるキーワードテーブルに登録されるキーワードデータは、キーワード識別情報（キーワードＩＤ）、キーワード情報（キーワード）、別名情報（別名）、および除外情報（除外キーワード）を含み、これらの情報が対応付けられて構成される。

キーワード識別情報は、コンテンツ属性データから抽出するキーワードの文字列を識別する情報である。キーワード情報は、コンテンツ属性データから抽出されるキーワードの文字列を示す情報である。キーワード情報は、例えば、文字、数字および記号によって構成される文字列である。すなわち、キーワード情報が示す文字列は、キーワードの実体を表す。別名情報は、キーワード情報が示す文字列に対応する他の文字列を示す情報である。除外情報は、キーワード情報が示す文字列を抽出しない条件を示す情報である。除外情報は、例えば、キーワード情報が示す文字列の字数に比して大きな字数により構成される文字列であり、コンテンツ属性データにおいて除外情報が示す文字列にキーワード情報が示す文字列が含まれる場合、キーワード情報が示す文字列は抽出されない。

この図に示される例において、第４行目では、キーワード識別情報「１０」、キーワード情報「東京」、別名情報「東京都、とうきょう、トウキョウ、Ｔｏｋｙｏ，江戸」、および除外情報「さきょうとうきょう」が対応付けられている。すなわち、このキーワードデータは、キーワード識別情報「１０」が示すキーワードが、文字列「東京」であり、文字列「東京都」、「とうきょう」、「トウキョウ」、「Ｔｏｋｙｏ」、および「江戸」が、それぞれ文字列「東京」として抽出されることを表す。また、当該キーワードデータは、文字列「とうきょう」を検出したときであっても、当該文字列が文字列「さきょうとうきょう」に含まれている場合には、文字列「東京」として抽出しないことを表す。

タグテーブル記憶部１３４は、タグテーブルを記憶する。タグテーブルとは、コンテンツ識別情報と、当該コンテンツ識別情報に関連付けられているコンテンツ属性データから、後述するタグ生成部１５１により抽出されたキーワードとを対応付けたタグデータのテーブルである。
図７は、タグテーブルの一例を示す図である。
この図に示されるタグテーブルに登録されるタグデータは、コンテンツ識別情報（Ｃｏｎｔｅｎｔ ＩＤ）およびキーワード情報（キーワード）を含み、これらの情報が対応付けられて構成される。
なお、タグデータは、コンテンツ識別情報に加えて、区分識別情報が対応付けられていてもよい。これにより、例えば、コーナなど番組よりも細かい単位で、ユーザの興味および関心を解析することができる。
この図に示される例において、第２行目では、コンテンツ識別情報「１」およびキーワード情報「東京」が対応付けられている。すなわち、このタグデータは、コンテンツ識別情報「１」を含むコンテンツ属性データが表題情報、概要情報などに文字列「東京」を含むことを表す。

注目比率テーブル記憶部１３５は、注目比率テーブルを記憶する。注目比率テーブルは、注目指数テーブルに基づいて、後述する注目比率演算部１５３により演算される注目比率データである。注目指数テーブルは、視聴ログデータおよびタグテーブルに基づいて、後述する注目指数演算部１５２により演算される注目指数データである。注目指数テーブルは、特定のコンテンツに係るコンテンツ属性データが含むキーワードに対するユーザの注目の度合いを表す注目指数を示す注目指数データのテーブルである。

図８は、注目指数テーブルの一例を示す図である。
図８（Ａ）は、注目指数の演算においてユーザの視聴状況に基づく重み付けを行わない場合の注目指数テーブルの一例を示す。
この図に示される注目指数テーブルに登録される注目指数データは、コンテンツ識別情報（Ｃｏｎｔｅｎｔ ＩＤ）、キーワード情報（キーワード）、および注目指数情報（注目指数）を含み、これらの情報が対応付けられて構成される。

注目指数情報は、注目指数を表す情報である。この図に示される例において、注目指数は、ユーザがコンテンツを視聴したか否かの判定結果に基づいて、注目指数が演算される。視聴したか否かの判定条件には、例えば、（ｇ）そのコンテンツを最初から最後まで視聴したか否か、または（ｈ）そのコンテンツを一部でも視聴したか否かがある。
この図に示される例において、第２行目では、コンテンツ識別情報「２」、キーワード情報「ケーキ」、および注目指数情報「１」が対応付けられている。すなわち、この注目指数データは、コンテンツ識別情報「２」が示すコンテンツに係るコンテンツ属性データがキーワード「ケーキ」を含み、当該コンテンツをユーザが視聴したことを表す。

図８（Ｂ）は、注目指数の演算においてユーザの視聴状況に基づく重み付けを行う場合の注目指数テーブルの一例を示す。
この図に示される注目指数テーブルに登録される注目指数データは、コンテンツ識別情報（Ｃｏｎｔｅｎｔ ＩＤ）、キーワード情報（キーワード）、および注目指数情報（注目指数）を含み、これらの情報が対応付けられて構成される。

この図に示される例において、注目指数は、ユーザによるコンテンツの視聴状況に応じて演算される。この図に示される例において、注目指数の演算に用いられる視聴状況には、例えば、（ｇ’）そのコンテンツの放送時間に対する視聴時間の比率、および（ｈ’）ザッピングの有無がある。ザッピングの有無は、例えば、そのコンテンツの視聴時間が所定の閾値以下か否かにより判定する。そのコンテンツにおいてザッピングがあると判定された場合、例えば、注目指数情報を「０」として、ユーザがそのコンテンツに係るキーワードに注目していないとする。

この図に示される例において、第２行目では、コンテンツ識別情報「２」、キーワード情報「ケーキ」、および注目指数情報「０．８」が対応付けられている。すなわち、この注目指数データは、コンテンツ識別情報「２」が示すコンテンツに係るコンテンツ属性データがキーワード「ケーキ」を含み、当該コンテンツの放送時間の８０［％］をユーザが視聴したことを表す。

注目比率テーブルは、キーワードに対するユーザの注目の度合いを表す注目比率を示す注目比率データのテーブルである。注目比率テーブルは、ユーザごとのテーブルであり、ユーザ識別情報と対応付けられている。
図９は、注目比率テーブルの一例を示す図である。
この図に示される注目比率テーブルは、キーワード情報（キーワード）および注目比率情報（注目比率）を含み、これらの情報が対応付けられて構成される。
注目比率情報は、注目比率を表す情報である。注目比率は、キーワードごとの注目指数の合計値と、全キーワードの注目指数の合計値との比である。すなわち、注目比率は、ユーザにより視聴されたコンテンツに係るコンテンツ属性データにおけるキーワードの出現比率（注目指数の演算において重み付けが行われている場合は、出現頻度に類する値）を表す。

この図に示される例において、第２行目では、キーワード情報「じゃがいも」および注目比率情報「０．１」が対応付けられている。すなわち、この注目比率データは、キーワード「じゃがいも」の注目指数の合計値が、全キーワードの注目指数の合計値の１０［％］を占めることを表す。換言すると、この注目比率データは、注目指数の演算において重み付けがなされていない場合は、ユーザにより視聴されたコンテンツに係るコンテンツ属性データにおいて、キーワード「じゃがいも」および「じゃがいも」に対応付けられている文字列が、１０［％］の比率で出現することを表す。

キーワード出現比率テーブル記憶部１３６は、キーワード出現比率テーブルを記憶する。キーワード出現比率テーブルは、コンテンツ属性データにおいて、キーワードが出現する頻度を表す出現比率を示す出現比率データのテーブルである。
図１０は、キーワード出現比率テーブルの一例を示す図である。
この図に示されるキーワード出現比率テーブルは、キーワード情報（キーワード）および出現比率情報（出現比率）を含み、これらの情報が対応付けられて構成される。
出現比率情報は、出現比率を表す。出現比率は、タグテーブルのタグデータにおいて、解析範囲のコンテンツを示すコンテンツ識別情報に対応付けられているキーワードのキーワードごとの数と、解析範囲のコンテンツを示すコンテンツ識別情報に対応付けられている全キーワードの数との比である。すなわち、出現比率は、コンテンツ属性データにおけるキーワードの出現比率を表す。

なお、解析範囲のコンテンツとは、調査対象として所定の条件を満たすコンテンツ群に属するコンテンツである。当該コンテンツ群を特定するための所定の条件については、後述する。
この図に示される例において、第２行目では、キーワード情報「じゃがいも」および出現比率情報「０．１」が対応付けられている。すなわち、この出現比率データは、キーワード「じゃがいも」および「じゃがいも」に対応付けられている文字列が、１０［％］の比率でコンテンツ属性データに出現することを表す。

後述するデータ処理部１５は、上述した各種情報に基づいて注目度テーブルを生成する。注目度テーブルは、キーワードと、当該キーワードに対する注目の度合いを示す注目度とを対応付けた関連データである。
図１１は、注目度テーブルの一例を示す図である。
この図に示される注目度テーブルは、キーワード情報（キーワード）および注目度情報（注目度）を含み、これらの情報が対応付けられて構成される。注目度テーブルは、ユーザごとのテーブルであり、ユーザ識別情報と対応付けられている。
注目度情報は、注目度を表す。注目度は、注目比率情報が示す注目比率と、出現比率情報が示す出現比率とのキーワードごとの比である。すなわち、注目度は、ユーザにより視聴されたコンテンツに係るキーワードの出現確率またはそれに類する値と、無作為に視聴されたコンテンツに係るキーワードの出現確率との比であり、キーワードに対するユーザの注目の度合いを表す。

この図に示される例において、第２行目では、キーワード情報「じゃがいも」および注目度「１」が対応付けられている。すなわち、この関連データは、キーワード「じゃがいも」に対してユーザが特に注目していないことを表す。また、この図に示される例において、第４行目では、キーワード情報「東京」および注目度「１．６７」が対応付けられている。すなわち、この関連データは、キーワード「東京」に対して、ユーザが注目していることを表す。また、この図に示される例において、第８行目では、キーワード情報「北海道」および「ＮＵＬＬ」が対応付けられている。すなわち、この関連データは、キーワード「北海道」がコンテンツ属性データにおいて出現しないため、ユーザの注目度を解析できなかったことを表す。また、この図に示される例において、第１０行目では、キーワード情報「天気」および注目度情報「０」が対応付けられている。すなわち、この関連データは、キーワード「天気」に対して、ユーザが注目していないことを表す。

なお、この図において図示はされていないが、各関連データは、キーワード情報に対応するキーワード識別情報を含んでよい。また、キーワード識別情報を含まない場合であっても、キーワード情報に対応するキーワード識別情報は、キーワードテーブルを参照可能とすることにより、特定可能としてもよい。

続いて、データ処理装置１１が備える制御部１４（図２）について説明する。
制御部１４は、ユーザデータ登録部１４１と、コンテンツ属性データ取得部１４２と、キーワード登録部１４３と、データ処理部１５と、を備える。制御部１４が有する機能の一部または全ては、例えば、データ処理装置１１が備えるＣＰＵが記憶部１３に記憶されているプログラムを実行することにより実現される。

ユーザデータ登録部１４１は、受信部１２１が端末装置６１（図１）から受信したユーザ属性データを、ユーザ属性データ記憶部１３１に記憶させることにより登録する。また、ユーザデータ登録部１４１は、受信部１２１が端末装置６１から受信した視聴ログデータを視聴ログデータ記憶部１３２に記憶させることにより登録する。

コンテンツ属性データ取得部１４２は、送信部１２２を介して、コンテンツ属性データの取得要求をコンテンツ属性データ管理装置３１に送信する。コンテンツ属性データ取得部１４２は、受信部１２１を介して、当該取得要求に応じてコンテンツ属性データ管理装置３１から送信されたコンテンツ属性データを取得する。コンテンツ属性データ取得部１４２は、取得したコンテンツ属性データをタグ生成部１５１に出力する。

なお、コンテンツ属性データ取得部１４２が取得するコンテンツ属性データは、調査対象として所定の条件を満たすコンテンツ属性データであってもよい。所定の条件とは、例えば、（ｉ）放送開始時刻情報、放送終了時刻情報、収録開始時刻情報、および収録終了時刻情報などの時刻情報が示す時刻が所定の期間内である、（ｊ）分類情報が示すジャンルが所定のジャンルである、（ｋ）放送局識別情報が示す放送局が所定の放送局であるなどである。（ｉ）の条件により、コンテンツ属性データ取得部１４２は、調査対象とするコンテンツ群の期間を特定することができる。また、（ｊ）の条件により、コンテンツ属性データ取得部１４２は、調査対象とするコンテンツ群のジャンルを特定することができる。また、（ｋ）の条件により、コンテンツ属性データ取得部１４２は、調査対象とするコンテンツ群を放送した放送局を特定することができる。これにより、コンテンツ属性データ取得部１４２は、例えば、ユーザが視聴可能な番組群のみを調査対象としたり、全国ネットの番組群のみを調査対象としたりすることができる。

キーワード登録部１４３は、キーワードテーブルをキーワード登録部１４３に記憶させることにより登録する。キーワード登録部１４３は、例えば、不特定数のコンテンツ属性データに対して形態素解析を行い、文字列をキーワード情報として抽出する。キーワード登録部１４３は、抽出したキーワード情報にキーワード識別情報を対応付け、キーワードテーブル記憶部１３３に記憶させる。また、キーワード登録部１４３は、別名情報および除外情報の登録において、マウス、キーボード、またはタッチパネルなどの入力装置（図示せず）を介した文字列の入力を受け付ける。キーワード登録部１４３は、当該入力を行う入力者の操作に基づいて、キーワード識別情報およびキーワード情報と受け付けた文字列とを対応付けてキーワードテーブル記憶部１３３に記憶させる。別名情報および除外情報の登録において、キーワード登録部１４３は、類似語検索、漢字かな変換などの変換プログラム、および形態素解析によるキーワード分解プログラムなどの入力支援機能を入力者に提供してもよい。

データ処理部１５は、コンテンツ属性データ、キーワードテーブル、視聴ログデータ、およびユーザ属性データに基づいて、注目度テーブルを生成する。
データ処理部１５は、タグ生成部１５１と、注目指数演算部１５２と、注目比率演算部１５３と、キーワード出現比率演算部１５４と、注目度演算部１５５と、を備える。
タグ生成部１５１は、コンテンツ属性データ取得部１４２からコンテンツ属性データを取得する。また、タグ生成部１５１は、キーワードテーブル記憶部１３３が記憶するキーワードテーブルを参照し、キーワードデータを選択する。タグ生成部１５１は、選択したキーワードデータに含まれるキーワード情報が示す文字列と別名情報が示す文字列とを検索語として、コンテンツ属性データに対してテキスト検索を実行する。コンテンツ属性データに検索語が存在する場合、タグ生成部１５１は、検索されたテキストがキーワードテーブルに含まれる除外情報が示す文字列を構成しているか否かを判定する。検索されたテキストがキーワードテーブルに含まれる除外情報が示す文字列を構成していないと判定した場合、タグ生成部１５１は、当該コンテンツ属性データに含まれるコンテンツ識別情報と検索に係るキーワード情報とを対応付けたタグデータを生成する。タグ生成部１５１は、生成したタグデータをタグテーブル記憶部１３４に記憶させる。

なお、テキスト検索において、タグ生成部１５１は、例えば、形態素解析などの自然言語処理を実行してもよい。この場合、キーワードテーブルが含む除外情報が示す文字列のうち、自然言語処理により除外することができる文字列は、予めキーワードテーブルに登録されていなくてもよい。また、キーワードテーブルに登録されている場合であっても、除外情報に基づく検索結果の判定を行わなくてもよい。

注目指数演算部１５２は、ユーザ属性データ記憶部１３１が記憶するユーザ属性データを参照し、解析対象ユーザのユーザ識別情報を選択する。ここで、解析対象ユーザとは、各キーワードに対する興味および関心の度合いを解析する対象のユーザである。注目指数演算部１５２は、視聴ログデータ記憶部１３２が記憶する視聴ログデータを参照し、選択したユーザ識別情報を含む視聴ログデータを取得する。ここで、注目指数演算部１５２は、コンテンツ属性データ取得部１４２が調査対象としたコンテンツ群に係る視聴ログデータを取得する。注目指数演算部１５２は、タグテーブル記憶部１３４が記憶するタグテーブルを参照し、取得した視聴ログデータ各々によって特定されるコンテンツ識別情報を含むタグデータ各々を抽出する。注目指数演算部１５２は、抽出したタグデータ各々に対応する視聴ログデータに基づいて、注目指数を演算する。注目指数演算部１５２は、演算した注目指数を表す注目指数情報を当該タグデータに対応付けた注目指数データを生成する。また、注目指数演算部１５２は、視聴ログデータに対応しないタグデータに対して、注目指数「０」を対応付けた注目指数データを生成する。注目指数演算部１５２は、生成した注目指数データから構成される注目指数テーブルを注目比率演算部１５３に出力する。

注目指数演算部１５２による注目指数の演算処理について説明する。注目指数演算部１５２は、注目指数を演算するタグデータに対応するコンテンツに係るコンテンツ属性データからコンテンツの放送時間を演算する。また、注目指数演算部１５２は、当該コンテンツに対応する視聴ログデータから視聴時間を演算する。
注目指数の演算においてユーザの視聴状況に基づく重み付けを行わない場合、注目指数演算部１５２は、抽出したタグデータ各々が含むコンテンツ識別情報が示すコンテンツが視聴されたか否かを判定する。注目指数演算部１５２は、演算した放送時間と視聴時間とに基づいて、例えば、上述した（ｇ）または（ｈ）の条件を満たすか否かを判定することにより、コンテンツが視聴されたか否かを判定する。コンテンツが視聴されたと判定した場合、注目指数演算部１５２は、当該タグデータに対して、注目指数情報「１」を対応付けることにより注目指数データを生成する。また、コンテンツが視聴されていないと判定した場合、注目指数演算部１５２は、当該タグデータに対して、注目指数情報「０」を対応付けることにより注目指数データを生成する。

また、注目指数の演算においてユーザの視聴状況に基づく重み付けを行う場合、注目指数演算部１５２は、演算した視聴時間を演算した放送時間により除算することにより、注目指数を演算する。また、注目指数演算部１５２は、視聴ログデータがザッピングにより記録されたものか否かを判定する。具体的には、注目指数演算部１５２は、演算した視聴時間が、１０秒間などの所定時間以下か否かを判定する。演算した視聴時間が所定時間以下である場合、注目指数演算部１５２は、その視聴ログデータがザッピングにより記録されたものと判定し、注目指数を「０」とする。

なお、注目指数の演算において、例えば、２画面で放送番組を同時に視聴したり、録画された放送番組を繰り返し視聴した場合など、視聴ログデータが示す視聴履歴が重複する場合、注目指数演算部１５２は、当該重複する視聴履歴のいずれかを選択して注目指数の演算を行ってもよいし、当該視聴ログデータ各々について注目指数を演算してもよい。

注目比率演算部１５３は、注目指数演算部１５２から注目指数テーブルを取得する。注目比率演算部１５３は、取得した注目指数テーブルにおいて、キーワード情報が同一である注目指数データを抽出する。注目比率演算部１５３は、抽出した注目指数データに含まれる注目指数の合計値を演算する。また、注目比率演算部１５３は、取得した注目指数テーブルにおいて、全ての注目指数データに含まれる注目指数の合計値を演算する。注目比率演算部１５３は、キーワード情報ごとに演算された注目指数の合計値を、全ての注目指数データに含まれる注目指数の合計値で除算することにより、当該キーワード情報ごとの注目比率を演算する。注目比率演算部１５３は、演算した注目比率をキーワード情報と対応付けることにより注目比率データを生成する。注目比率演算部１５３は、生成した注目比率データを注目比率テーブル記憶部１３５に記憶させる。

キーワード出現比率演算部１５４は、タグテーブル記憶部１３４からタグテーブルを取得する。キーワード出現比率演算部１５４は、取得したタグテーブルにおいて、キーワード情報が同一であるタグデータの数を計数する。また、キーワード出現比率演算部１５４は、取得したタグテーブルにおいて、タグデータの総数を計数する。キーワード出現比率演算部１５４は、計数したキーワード情報ごとのタグデータの数を、計数したタグデータの総数で除算することにより、当該キーワード情報ごとの出現比率を演算する。キーワード出現比率演算部１５４は、演算した出現比率をキーワード情報と対応付けることにより出現比率データを生成する。キーワード出現比率演算部１５４は、生成した出現比率データをキーワード出現比率テーブル記憶部１３６に記憶させる。

注目度演算部１５５は、注目比率テーブル記憶部１３５が記憶する注目比率テーブルと、キーワード出現比率テーブル記憶部１３６が記憶するキーワード出現比率テーブルとを参照し、それぞれから、同一のキーワード情報を含む注目比率データと、出現比率データとを取得する。注目度演算部１５５は、取得した注目比率データに含まれる注目比率を、取得した出現比率で除算することにより、キーワード情報ごとの注目度を演算する。注目度演算部１５５は、演算した注目度をキーワード情報と対応付けることにより関連データを生成する。注目度演算部１５５は、送信部を介して、生成した関連データにより構成される注目度テーブルをデータ表示装置４１および配信コンテンツ選択装置５１に送信する。

なお、データ処理部１５は、注目比率データを関連データとしてデータ表示装置４１（図１）および配信コンテンツ選択装置５１（図１）に送信してもよい。ただし、注目度は、コンテンツにおけるキーワードの出現の偏りを考慮した値であるため、キーワードに対する注目の度合いを表す値としては、注目度の方が注目比率に比して適している。

次に、端末装置６１の構成について説明する。
図１２は、端末装置６１の概略機能構成を示すブロック図である。
端末装置６１は、通信部６２と、表示部６３と、記憶部６４と、制御部６５とを備える。端末装置６１のユーザは、例えば、不特定多数の一般消費者であってもよいし、所定の集団に属するユーザ、例えば、所定の商品やサービスのユーザ、所定の地域に在住するユーザ、所定の組織に属するユーザなどであってもよい。端末装置６１は、例えば、各ユーザが所持する電子機器である。端末装置６１は、その時点での時刻（現在時刻）を計時する計時部（タイマ）を備えていてもよい。

通信部６２は、当該他の装置から各種情報を受信する受信部６２１と、当該他の装置に各種情報を送信する送信部６２２と、を備える。通信部６２の受信部６２１および送信部６２２は、通信用インターフェースを備え、ネットワーク７１に接続される他の装置と通信する。
表示部６３は、制御部６５から入力された画像データが示す画像を表示する。具体的には、表示部６３は、後述する表示処理部６５１が出力するコンテンツデータが示すコンテンツおよび配信コンテンツデータが示す配信コンテンツを表示する。表示部６３は、例えば、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）、有機ＥＬ（Ｏｒｇａｎｉｃ Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ Ｄｉｓｐｌａｙ）ディスプレイである。配信コンテンツデータとは、配信コンテンツを表すデータであり、例えば、テキストデータ、画像データ、または音声データなどであり、これらの組み合わせであってもよい。

記憶部６４は、コンテンツ記憶部６４１と、ユーザデータ記憶部６４２と、を備える。また、記憶部６４は、端末装置６１が備えるＣＰＵ（図示せず）が実行するための各種プログラム、当該各種プログラムの実行に必要な情報、ＣＰＵが実行した処理の結果、および外部装置から取得した各種情報などを記憶する。
コンテンツ記憶部６４１は、後述する表示処理部６５１で選択されたコンテンツに係るコンテンツデータを記憶する。
ユーザデータ記憶部６４２には、端末装置６１のユーザ、例えば、所持者に係るユーザのユーザデータが記憶される。ユーザデータは、データ処理装置１１に登録されるユーザ属性データを含み、例えば、ユーザ識別情報、注目キーワードを示す情報、および所在地の情報などを含む。これらの情報は、例えば、端末装置６１のユーザにより入力され、登録されてもよい。

制御部６５は、表示処理部６５１と、視聴履歴生成部６５２と、ユーザ属性データ生成部６５３とを備える。制御部６５が有する機能の一部または全ては、例えば、端末装置６１が備えるＣＰＵが記憶部６４に記憶されているプログラムを実行することにより実現される。

表示処理部６５１は、ユーザの操作により入力された操作データに基づいてユーザが視聴を希望するコンテンツを選択する。表示処理部６５１は、選択されたコンテンツを表すコンテンツデータを受信し、受信したコンテンツデータを表示部６３に出力する。これにより、出力したコンテンツデータが示すコンテンツを表示部６３に表示させる。表示処理部６５１は、表示させたコンテンツを示すコンテンツ識別情報（例えば、放送局識別情報、番組識別情報）と、そのコンテンツを表示した時間に係る表示時間情報とを対応付けて視聴履歴生成部６５２に出力する。
表示時間情報は、例えば、そのコンテンツの表示を開始した時刻、終了した時刻である。表示時間情報には、そのコンテンツの表示を一時停止（ポーズ）した時刻、一時停止後にコンテンツの表示を再開した時刻は含まれなくてもよい。

ユーザが視聴を希望するコンテンツが放送番組である場合には、表示処理部６５１は、通信部６２で受信された放送波による信号を、入力された操作データで指示されるチャネル番号（放送局識別情報）に対応した搬送周波数で受信し、復調し、復調して得られる放送データからコンテンツデータを抽出する。表示処理部６５１は、抽出されたコンテンツデータを表示部６３に出力する。

そのコンテンツの表示を開始した時刻（視聴開始時刻）は、（ａ）コンテンツデータの抽出および出力が継続されているときに新たな放送番組に係るコンテンツデータを出力する時刻（放送開始時刻）、（ｂ）そのチャネル番号を指示する操作データが入力された時刻（チャネル番号が選択された時刻）、および（ｃ）そのチャネル番号が選択された状態で抽出されたコンテンツデータの出力を開始した時刻、のいずれかとなる。

そのコンテンツの表示を終了した時刻（視聴終了時刻）は、（ｄ）コンテンツデータの抽出および出力が継続されているときに、その放送番組に係るコンテンツデータの抽出が終了した時刻（放送終了時刻）、（ｅ）そのチャネル番号から他のチャネル番号を指示する操作データが入力された時刻（他のチャネル番号に変更された時刻）、および（ｆ）そのチャネル番号が選択された状態でコンテンツデータの出力の停止を指示する操作データが入力された時刻（コンテンツの表示を終了した時刻）、のいずれかとなる。
表示処理部６５１は、表示させたコンテンツを示すコンテンツ識別情報（例えば、放送局識別情報、番組識別情報）と、そのコンテンツを表示した時間に係る視聴時間情報（視聴開始時刻情報、視聴終了時刻情報）とを対応付けて視聴履歴生成部６５２に出力する。

表示処理部６５１は、受信したコンテンツデータをコンテンツ記憶部６４１に記憶してもよい（録画）。そのコンテンツデータの記憶を開始した時刻（録画開始時刻）は、（ａ’）コンテンツデータの記憶が継続されているときに新たな放送番組に係るコンテンツデータを記憶する時刻（放送開始時刻）、および（ｂ’）そのチャネル番号が選択された状態で受信したコンテンツデータの記憶を開始した時刻、のいずれかとなる。

そのコンテンツの記憶を終了した時刻（録画終了時刻）は、（ｃ’）コンテンツデータの記憶が継続されているときに、その放送番組に係るコンテンツデータの記憶が終了した時刻（放送終了時刻）、および（ｄ’）そのチャネル番号が選択された状態でコンテンツデータの記憶の停止を指示する操作データが入力された時刻（コンテンツの記憶を終了した時刻）、のいずれかとなる。

また、表示処理部６５１は、受信部６２１を介して、配信コンテンツ選択装置５１による配信コンテンツの選択結果を取得する。この選択結果は、配信コンテンツの格納位置を示す格納位置情報を含む。表示処理部６５１は、配信コンテンツの選択結果を取得したことに応じて、送信部６２２を介して、配信コンテンツの取得要求を配信コンテンツ送信装置５２に送信する。この取得要求は、配信コンテンツの選択結果に含まれる格納位置情報を含む。表示処理部６５１は、当該取得要求に応じて、配信コンテンツ送信装置５２から送信された配信コンテンツデータを、受信部６２１を介して受信する。表示処理部６５１は、受信した配信コンテンツデータを表示部６３に出力することにより、配信コンテンツデータが表す配信コンテンツを表示部６３に表示させる。

表示処理部６５１は、入力された操作データに応じて、受信したコンテンツデータを表示部６３に出力するか否かを切り替えてもよい（録画同時再生）。
表示処理部６５１は、記憶したコンテンツデータを示すコンテンツ識別情報（例えば、放送局識別情報、番組識別情報）と、そのコンテンツデータを記憶した時間に係る録画時間情報（録画開始時刻情報、録画終了時刻情報）とを対応付けて視聴履歴生成部６５２に出力する。表示処理部６５１は、記憶したコンテンツデータを表示部６３に出力した場合には、その出力を開始した時刻を視聴開始点情報として、コンテンツ識別情報とさらに対応付けて視聴履歴生成部６５２に出力してもよい。

ユーザが録画データの再生を希望する場合には、表示処理部６５１は、入力された操作データで指示されるコンテンツデータをコンテンツ記憶部６４１から読み出し、読み出したコンテンツデータを表示部６３に出力する。表示処理部６５１は、読み出したコンテンツデータの表示部６３への出力を開始、終了した時刻を、それぞれ視聴開始時刻情報、視聴終了時刻情報として特定する。表示処理部６５１は、読み出したコンテンツデータを示すコンテンツ識別情報と、そのコンテンツデータを表示した時間に係る視聴時間情報（視聴開始時刻情報、視聴終了時刻情報）とを対応付けて視聴履歴生成部６５２に出力する。

ユーザが視聴を希望するコンテンツがネットワークを介してオンデマンドで配信される映像コンテンツである場合には、表示処理部６５１は、入力された操作データで指示されるコンテンツ（例えば、番組識別情報で指定される）を要求することを示すコンテンツ要求信号を、通信部６２を介してコンテンツ送信装置２１に送信する。コンテンツ送信装置２１は、端末装置６１からコンテンツ要求信号を受信し、受信したコンテンツ要求信号が要求するコンテンツを特定する。コンテンツ送信装置２１は、特定したコンテンツを表すコンテンツデータを端末装置６１に送信する。

ユーザが視聴を希望するコンテンツがネットワークを介してリアルタイムで配信される映像コンテンツである場合には、表示処理部６５１は、入力された操作データで指示されるコンテンツに係るアドレスを特定する。表示処理部６５１は、通信部６２に対し特定したアドレスで指示されるコンテンツ送信装置２１との接続を要求する。接続が確立すると、コンテンツ送信装置２１は、特定したコンテンツを表すコンテンツデータを端末装置６１に送信する。

表示処理部６５１は、コンテンツ送信装置２１から通信部６２を介してコンテンツデータを受信し、受信したコンテンツデータを表示部６３に出力する。
従って、そのコンテンツの表示を開始した時刻（再生開始時刻）は、そのコンテンツの表示の開始を指示する操作データが入力され、コンテンツデータの出力を開始した時刻となる。そのコンテンツの表示を終了した時刻（再生終了時刻）は、そのコンテンツの表示の終了を指示する操作データが入力され、コンテンツデータの出力を終了した時刻となる。再生開始時刻、再生終了時刻は、コンテンツデータに収録された映像ファイルの先頭の時刻を基準とする時刻で指定されてもよいし、その時点での時刻で指定されてもよい。

視聴履歴生成部（視聴ログデータ生成部）６５２は、表示処理部６５１からコンテンツ識別情報と表示時間情報とが入力されたことに応じて、ユーザデータ記憶部６４２に記憶されたユーザ識別情報を読み出す。視聴履歴生成部６５２は、読み出したユーザ識別情報と、入力されたコンテンツ識別情報と表示時間情報とを対応付けて、視聴ログデータを生成する。

また、視聴履歴生成部６５２は、表示処理部６５１からコンテンツ識別情報と録画時間情報とが入力されたことに応じて、ユーザデータ記憶部６４２に記憶されたユーザ識別情報を読み出し、読み出したユーザ識別情報と、入力されたコンテンツ識別情報と録画時間情報とを対応付けて、視聴ログデータを生成する。入力されたコンテンツ識別情報に視聴開始点情報が対応付けられている場合には、視聴履歴生成部６５２は、その視聴開始点情報をコンテンツ識別情報に対応付けて視聴ログデータを生成してもよい。
視聴履歴生成部６５２は、入力されたコンテンツ識別情報を含む視聴ログデータを既に生成した場合には、その視聴ログデータに対して、入力された表示時間情報または録画時間情報を追加してもよい。
視聴履歴生成部６５２は、生成または追加した視聴ログデータを、送信部６２２を介してデータ処理装置１１に送信する。

ユーザ属性データ生成部６５３は、例えば、ユーザ属性データ記憶部１３１が記憶するユーザデータの内容が更新されたことに応じて、ユーザデータ記憶部６４２に記憶されたユーザデータを読み出す。ユーザ属性データ生成部６５３は、読み出したユーザデータが含むユーザ識別情報と、当該ユーザの属性を示す情報とを対応付けたユーザ属性データを生成する。ユーザ属性データ生成部６５３は、生成したユーザ属性データを、送信部６２２を介してデータ処理装置１１に送信する。

次に、データ表示装置４１の構成について説明する。
図１３は、データ表示装置４１の概略機能構成を示すブロック図である。
データ表示装置４１は、パーソナルコンピュータ、携帯電話、タブレット、スマートフォン、ＰＨＳ端末装置、またはＰＤＡなどの電子機器である。データ表示装置４１は、通信部４１１と、表示部４１２と、図示しない記憶部と、制御部４１３と、を含んで構成される。
通信部４１１は、通信用インターフェースを備え、ネットワーク７１に接続される他の装置と通信する。通信部４１１は、当該他の装置から各種情報を受信する受信部４１１１を備える。

表示部４１２は、制御部４１３から入力された画像データが示す画像を表示する。具体的には、表示部４１２は、後述する表示処理部４１３１が出力する注目度テーブルが示す情報を表示する。表示処理部４１３１は、例えば、ＬＣＤ、有機ＥＬディスプレイである。
データ表示装置４１が備える記憶部（図示せず）は、データ表示装置４１が備えるＣＰＵが実行するための各種プログラム、当該各種プログラムの実行に必要な情報、ＣＰＵが実行した処理の結果、および外部装置から取得した各種情報などを記憶する。

制御部４１３は、表示処理部４１３１を備える。制御部４１３が有する機能の一部または全ては、例えば、データ表示装置４１が備えるＣＰＵが当該装置の記憶部に記憶されているプログラムを実行することにより実現される。
表示処理部４１３１は、受信部４１１１がデータ処理装置１１から注目度テーブルを受信すると、当該受信された注目度テーブルに基づいて、当該注目度テーブルが示す情報を表示部４１２に表示させるための画像データを生成する。表示処理部４１３１は、生成した画像データを表示部４１２に出力することにより、注目度テーブルが示す情報を表示部４１２に表示させる。

次に、配信コンテンツ選択装置５１の構成について説明する。
図１４は、配信コンテンツ選択装置５１の概略機能構成を示すブロック図である。
配信コンテンツ選択装置５１は、通信部５１１と、記憶部５１２と、制御部５１３と、を備える。
通信部５１１は、通信用インターフェースを備え、ネットワーク７１に接続される他の装置と通信する。通信部５１１は、当該他の装置から各種情報を受信する受信部５１１１と、当該他の装置に各種情報を送信する送信部５１１２と、を備える。

記憶部５１２は、配信コンテンツリスト記憶部５１２１を備える。また、記憶部５１２は、配信コンテンツ選択装置５１が備えるＣＰＵ（図示せず）が実行するための各種プログラム、当該各種プログラムの実行に必要な情報、ＣＰＵが実行した処理の結果、および外部装置から取得した各種情報などを記憶する。
配信コンテンツリスト記憶部５１２１は、配信コンテンツリストを記憶する。配信コンテンツリストとは、データ処理装置１１による処理結果に基づく配信コンテンツの選択規則を定める配信規則データのテーブルである。
図１５は、配信コンテンツリストの一例を示す図である。
この図に示される配信コンテンツリストに登録される配信規則データは、配信コンテンツ識別情報（配信コンテンツＩＤ）、キーワード識別情報（キーワードＩＤ）、格納位置情報（ＵＲＬ）、および配信コンテンツ概要情報（概要）を含み、これらの情報が対応付けられて構成される。

配信コンテンツ識別情報は、配信コンテンツを識別する情報である。格納位置情報は、配信コンテンツを示す。格納位置情報は、その配信コンテンツを表す配信コンテンツデータの格納位置を示す。本実施形態において、配信コンテンツデータは、配信コンテンツ送信装置５２が記憶するため、格納位置情報は、例えば、配信コンテンツ送信装置５２が備える記憶装置における配信コンテンツの記憶位置を特定するための情報を含む。配信コンテンツ概要情報は、その配信コンテンツの概要を示す。

この図に示される例において、第２行目では、配信コンテンツ識別情報「１」、キーワード識別情報「１，３０」、格納位置情報「ｈｔｔｐ：／／ｃｏｎｔｅｎｔ１．ｃｏｍ」、および配信コンテンツ概要情報「北海道○×組合のじゃがいも詰め合わせの紹介」が対応付けられている。すなわち、この配信規則データは、配信コンテンツ識別情報「１」が示す配信コンテンツを表す配信コンテンツデータの格納位置が、格納位置情報「ｈｔｔｐ：／／ｃｏｎｔｅｎｔ１．ｃｏｍ」により格納位置が特定され、当該配信コンテンツの概要が「北海道○×組合のじゃがいも詰め合わせの紹介」であることを表す。また、この配信規則データは、配信コンテンツ識別情報「１」に対応する配信コンテンツデータは、キーワード識別情報「１」および「３０」が示すキーワードに応じて選択されることを表す。

続いて、配信コンテンツ選択装置５１が備える制御部５１３（図１４）について説明する。
制御部５１３は、配信コンテンツ選択部５１３１を備える。制御部５１３が有する機能の一部または全ては、例えば、配信コンテンツ選択装置５１が備えるＣＰＵが記憶部５１２に記憶されているプログラムを実行することにより実現される。
配信コンテンツ選択部５１３１は、受信部５１１１がデータ処理装置１１から注目度テーブルを受信すると、配信コンテンツリスト記憶部５１２１が記憶する配信コンテンツリストを参照し、受信した注目度テーブルの関連データが表す情報に応じた配信規則データを取得する。配信コンテンツ選択部５１３１は、送信部５１１２を介して、取得した配信規則データを配信コンテンツの選択結果として端末装置６１に送信する。

配信コンテンツ選択部５１３１による配信コンテンツの選択処理の具体例について説明する。配信コンテンツ選択部５１３１は、取得した注目度テーブルが含む関連データのうち、注目度情報が表す注目度が高いデータを抽出する。このとき、配信コンテンツ選択部５１３１は、当該注目度が高い順に所定の数の関連データを抽出してもよいし、注目度が所定の閾値より大きい関連データを抽出してもよい。配信コンテンツ選択部５１３１は、抽出した関連データが含むキーワード識別情報、または、抽出した関連データが含むキーワード情報に対応するキーワード識別情報を取得する。例えば、図１５に示される配信コンテンツリストの例を用いて説明すると、配信コンテンツ選択部５１３１が注目度に応じてキーワード識別情報「１」を含む関連データを抽出した場合、配信コンテンツ選択部５１３１は、配信コンテンツリストのうち、キーワード識別情報「１」を含む第２行目の配信規則データを抽出する。配信コンテンツ選択部５１３１は、配信コンテンツリスト記憶部５１２１が記憶する配信コンテンツリストを参照し、取得したキーワード識別情報を含む配信規則データを取得する。これにより、配信コンテンツ選択部５１３１は、取得した注目度テーブルに応じて、配信コンテンツを特定するための配信規則データを抽出する。すなわち、配信コンテンツ選択部５１３１は、関連データに基づいて、配信コンテンツを選択する。

次に、データ処理システム１の動作について説明する。
図１６は、データ処理システム１による処理の流れの一例を示すシーケンスチャートである。
（ステップＳ１０１）まず、端末装置６１は、視聴ログデータを生成する。その後、端末装置６１は、ステップＳ１０２に処理を進める。
（ステップＳ１０２）次に、端末装置６１は、生成した視聴ログデータをデータ処理装置１１に送信する。その後、データ処理システム１は、ステップＳ１０３に処理を進める。

（ステップＳ１０３）次に、データ処理装置１１は、端末装置６１から取得した視聴ログデータ、自装置が記憶するタグデータ、および不図示のコンテンツ属性データ管理装置３１から取得したコンテンツ属性データに基づいて、注目度テーブルを生成する。注目度テーブルの生成に係る注目度の演算処理の流れは、後述する。その後、データ処理装置１１は、ステップＳ１０４に処理を進める。
（ステップＳ１０４）次に、データ処理装置１１は、生成した注目度テーブルをデータ表示装置４１および配信コンテンツ選択装置５１に送信する。
なお、データ表示装置４１は。生成した注目度テーブルを当該注目度テーブルに対応付けられているユーザ識別情報が示すユーザに係る端末装置６１に送信してもよい。
その後、データ処理システム１は、ステップＳ１０５とステップＳ１０６とに処理を進める。

（ステップＳ１０５）次に、データ表示装置４１は、取得した注目度テーブルが表す情報を表示する。
（ステップＳ１０６）また、配信コンテンツ選択装置５１は、取得した注目度テーブルに基づいて、配信コンテンツを選択する。その後、配信コンテンツ選択装置５１は、ステップＳ１０７に処理を進める。

（ステップＳ１０７）次に、配信コンテンツ選択装置５１は、配信コンテンツの選択結果を端末装置６１に送信する。このとき、送信先の端末装置６１は、視聴ログデータの送信元の端末装置６１と同一でなくてもよい。配信コンテンツ選択装置５１は、例えば、視聴ログデータの送信元の第１の端末装置６１に係るユーザが別に所持し、当該ユーザを示す同一のユーザ識別情報に対応付けられている第２の端末装置６１に配信コンテンツの選択結果を送信してもよい。その後、データ処理システム１は、ステップＳ１０８に処理を進める。

（ステップＳ１０８）次に、端末装置６１は、取得した配信コンテンツの選択結果に基づいて、配信コンテンツの取得要求を配信コンテンツ送信装置５２に送信する。その後、データ処理システム１は、ステップＳ１０９に処理を進める。
（ステップＳ１０９）次に、配信コンテンツ送信装置５２は、受信した配信コンテンツの取得要求に応じて、当該取得要求の送信元の端末装置６１に、配信コンテンツデータを送信する。その後、データ処理システム１は、ステップＳ１１０に処理を進める。

（ステップＳ１１０）次に、端末装置６１は、受信した配信コンテンツデータが表す配信コンテンツを表示する。その後、データ処理システム１は、この図に示される処理を終了する。
なお、ステップＳ１０２において、視聴ログデータをデータ処理装置１１に送信する端末装置６１と、ステップＳ１１０において、配信コンテンツを表示する端末装置６１とは、異なる装置であってもよい。例えば、１人のユーザが第１の端末装置６１と第２の端末装置６１との２つを所有する場合、第１の端末装置６１の送信部６２２が視聴ログデータをデータ処理装置１１に送信し、当該視聴ログデータに基づいて生成された関連データに応じて選択された配信コンテンツを、第２の端末装置６１の表示処理部６５１が表示部６３に表示させてもよい。

図１７は、データ処理装置１１による注目度演算処理の流れの一例を示すフローチャートである。
（ステップＳ２０１）まず、データ処理部１５は、ユーザ属性データ記憶部１３１が記憶するユーザ属性データを参照し、解析対象ユーザを示すユーザ識別情報を選択する。その後、データ処理部１５は、ステップＳ２０２に処理を進める。
（ステップＳ２０２）次に、データ処理部１５は、視聴ログデータ記憶部１３２が記憶する視聴ログデータを参照し、選択したユーザ識別情報を含む視聴ログデータのうち、解析範囲の視聴ログデータを取得する。その後、データ処理部１５は、ステップＳ２０３に処理を進める。

（ステップＳ２０３）次に、データ処理部１５は、取得した各視聴ログデータについて、ステップＳ２０４〜Ｓ２０６の処理を実行する。データ処理部１５は、未処理の視聴ログデータがなくなるまで、ステップＳ２０４〜Ｓ２０６の処理の実行を繰り返す。その後、データ処理部１５は、ステップＳ２０７に処理を進める。
（ステップＳ２０４）データ処理部１５は、視聴ログデータに含まれるコンテンツ識別情報に基づいて、コンテンツ属性データを取得する。なお、注目指数の演算において、重み付けを行わない場合、この処理を省略してもよい。その後、データ処理部１５は、ステップＳ２０５に処理を進める。

（ステップＳ２０５）次に、データ処理部１５は、タグテーブルを取得し、取得したタグテーブルに含まれるタグデータが含むコンテンツ識別情報に対応するコンテンツ属性データおよび視聴ログデータに基づいて注目指数を演算する。タグデータが含むコンテンツ識別情報に対応する視聴ログデータがない場合、データ処理部１５は、注目指数を「０」とする。また、その後、データ処理部１５は、ステップＳ２０６に処理を進める。
（ステップＳ２０６）次に、データ処理部１５は、タグデータ各々に対して、演算した注目指数を示す注目指数情報を対応付けて、注目指数データを生成する。

（ステップＳ２０７）次に、データ処理部１５は、注目指数テーブルに含まれる注目指数データが含む注目指数情報が示す注目指数の合計値を演算する。その後、データ処理部１５は、ステップＳ２０８に処理を進める。
（ステップＳ２０８）次に、データ処理部１５は、注目指数テーブルに含まれる注目指数データが含む各キーワード情報についてステップＳ２０９〜Ｓ２１１の処理を実行する。データ処理部１５は、未処理のキーワード情報がなくなるまでステップＳ２０９〜Ｓ２１１の処理を繰り返す。その後、データ処理部１５は、ステップＳ２１２に処理を進める。

（ステップＳ２０９）データ処理部１５は、同一のキーワード情報を含む注目指数データを取得し、取得した注目指数データが含む注目指数情報が表す注目指数の合計値を演算する。その後、データ処理部１５は、ステップＳ２１０に処理を進める。
（ステップＳ２１０）次に、データ処理部１５は、ステップＳ２０９において演算した注目指数の合計値を、ステップＳ２０７において演算した注目指数の合計値により除算して注目比率を演算する。その後、データ処理部１５は、ステップＳ２１１に処理を進める。
（ステップＳ２１１）次に、データ処理部１５は、演算した注目比率を表す注目比率情報をキーワード情報に対応付けて注目比率データを生成する。

（ステップＳ２１２）次に、データ処理部１５は、キーワード出現比率テーブル記憶部１３６からキーワード出現比率テーブルを取得する。その後、データ処理部１５は、ステップＳ２１３に処理を進める。
（ステップＳ２１３）次に、データ処理部１５は、注目比率テーブルが含む注目比率データが含む各キーワード情報についてステップＳ２１４〜Ｓ２１５の処理を実行する。データ処理部１５は、未処理のキーワード情報がなくなるまでステップＳ２１４〜Ｓ２１５の処理を繰り返す。その後、データ処理部１５は、この図に示される処理を終了する。

（ステップＳ２１４）データ処理部１５は、注目比率テーブルおよびキーワード出現比率テーブルから、それぞれ、同一のキーワード情報を含む注目比率データおよび出現比率データを取得する。データ処理部１５は、取得した注目比率データが含む注目比率情報が表す注目比率を、取得した出現比率データが含む出現比率情報が表す出現比率で除算し、注目度を演算する。その後、データ処理部１５は、ステップＳ２１５に処理を進める。
（ステップＳ２１５）次に、データ処理部１５は、演算した注目度をキーワード情報に対応付けて関連データを生成する。

次に、データ表示装置４１（図１）による関連データの表示の態様について説明する。
図１８は、データ表示装置４１による関連データの表示の一例を示す図である。
この図に示される例において、データ表示装置４１が備える表示部４１２は、キーワード情報（キーワード）、順位情報（順位）、およびユーザ識別情報（ユーザＩＤ）を対応付けた表を表示する。データ表示装置４１の表示処理部４１３１は、データ処理装置１１から取得したユーザ識別情報ごとの注目度テーブルが含む関連データを、当該関連データが含む注目度情報が表す注目度の値の大きさに応じてソートする。表示処理部４１３１は、当該ソートの順序に応じた順位を表す順位情報を関連データに対応付ける。表示処理部４１３１は、関連データが含むキーワード情報、関連データに対応付けられた順位情報、および関連データに対応付けられたユーザ識別情報を、この図に示される表の各行の値とした画像データを生成し、生成した画像データを表示部４１２に表示させる。このように、表示処理部６５１は、キーワードへの注目度が高いユーザを一括して表示することにより、例えば、広告業者は、広告の内容ごとに当該広告を配信すべきユーザを容易に把握することができ、より効果的に宣伝を行うことができる。

なお、表示処理部４１３１は、データ表示装置４１の使用者の操作により入力された操作データに基づいて、この図に示される各情報を値に応じてソートした表を表示部４１２に表示させてもよい。また、表示処理部４１３１は、各関連データが含む注目度の値をキーワード情報に対応付けて表示部４１２に表示させてもよい。また、表示処理部４１３１は、注目度情報が表す注目度の値や順位情報の値などに応じて、関連データの一部のみを表示させるようにしてもよい。また、表示処理部４１３１は、関連データから特定される任意の情報を表示部４１２に表示させてもよい。例えば、関連データに含まれるキーワード情報から特定されるキーワードデータが含む任意の情報、または関連データに含まれるユーザ識別情報から特定されるユーザ属性データが含む任意の情報などを表示させてもよい。また、表示処理部４１３１は、関連データが含む注目度情報をランキング形式の他、パーセンテージなど、任意の態様で表示させてもよい。また、表示処理部４１３１は、ユーザごとの関連データを表示させてもよい。

次に、端末装置６１（図１）による配信コンテンツの表示の態様について説明する。
図１９は、端末装置６１による配信コンテンツなどの表示の一例を示す図である。
この図に示される例において、端末装置６１が備える表示部６３は、関連データに基づく情報９１および配信コンテンツ９２を表示する。端末装置６１が備える表示処理部６５１は、例えば、データ処理装置１１から取得した関連データに基づいて生成される。表示処理部６５１は、例えば、図１８を用いて説明したようにキーワード情報に対して順位情報を対応付け、対応付けた順位情報とキーワード情報とを表す画像データを生成する。表示処理部６５１は、生成した画像データを表示部６３に出力することにより、関連データに基づく情報９１を表示部６３に表示させる。この図に示される例において、表示部６３は、注目度の値が大きい順に「りんご」、「東京」、および「天気」を順位付けして表示している。

また、表示処理部６５１は、配信コンテンツ送信装置５２から取得した配信コンテンツデータを表示部６３に出力することにより、配信コンテンツを表示部６３に表示させる。この図に示される例において、表示部６３は、注目度の値が大きい「りんご」、「東京」、および「天気」に関する配信コンテンツを表示している。キーワード「りんご」については、「りんごに関連する商品のご紹介」として、りんごに関連する商品の広告を表すテキスト情報の配信コンテンツが示されている。キーワード「東京」については、「東京都のイベント一覧」として、東京という地域に関するテキスト情報の配信コンテンツが示されている。キーワード「天気」については、「天気予報」を示す画像情報の配信コンテンツが示されている。
なお、例えば、テキスト情報には、当該テキスト情報に関連するＷｅｂページへのリンクが張られていてもよい。

［第２の実施形態］
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。
本実施形態に係るデータ処理システム１ａ（図示せず）は、データ処理システム１（図１）においてデータ処理装置１１に代えてデータ処理装置１１ａ（図示せず）を備える。上述した実施形態と同一の構成については同一の符号を付して説明を援用する。

上記第１の実施形態では、データ処理システム１（図１）は、キーワードとキーワードに対する注目度とを対応付けた関連データを生成した。そして、データ表示装置４１（図１）は、当該生成された関連データを表示し、配信コンテンツ選択装置５１（図１）は、当該生成された関連データに基づいて配信コンテンツを選択した。本実施形態では、データ処理装置が解析対象ユーザと、他のユーザまたはユーザ群との間で、関連データを比較する態様について説明する。

図２０は、本実施形態に係るデータ処理装置１１ａによる関連データの比較処理の概念図である。
データ処理装置１１ａは、解析対象ユーザと、比較対象ユーザ群とについて注目度テーブルを生成する。ここで、比較対象ユーザ群とは、当該ユーザ群に係る注目度テーブルが、解析対象ユーザに係る注目度テーブルとの比較対象であるユーザ群のことである。本実施形態において、比較対象ユーザ群は、一例として、解析対象ユーザと同一の地域に所在するユーザからなるユーザ群であるとして説明するが、比較対象ユーザ群は、例えば同一のユーザ属性情報（性別、年齢、生年月日など）など、他の方法により選択されてもよい。ただし、比較対象ユーザ群を同一地域など、解析対象ユーザと同様の放送番組を視聴可能なユーザ群とすることにより、キーワード出現比率テーブルが解析対象ユーザと比較対象ユーザ群との間で同一となるため、注目比率を演算して比較することで、解析対象ユーザが特徴的に注目しているキーワードを精度良く抽出することが可能となる。つまり、データ処理装置１１ａは、注目の度合いの比較において、注目比率を出現比率で除算した注目度を用いず、解析対象ユーザと比較対象ユーザ群の注目比率テーブルを比較した結果を簡便な形として提示し、注目の度合いの比較を行ってもよい。このように、注目比率に基づいて簡便に注目の度合いを比較する場合であっても、解析対象ユーザと比較対象ユーザ群とが同様の放送番組を視聴可能であれば、データ処理装置１１ａは、注目度と同様の精度で注目の度合いを比較することができる。

これに対して、解析対象ユーザと比較対象ユーザ群との間で視聴可能な放送番組が異なる場合は、放送内に出現するキーワードが異なるため、注目比率テーブルだけで比較するとキーワードの抽出精度が低下する。しかしながら、注目度は、ユーザごとに異なる注目比率と出現比率とから算出した比率であるため、データ処理装置１１ａは、注目の度合いの比較に注目度を用いることにより、ユーザ間で視聴可能な放送番組が異なることによるキーワードの抽出精度の低下を補うことができる。

なお、比較対象ユーザ群は、少なくとも１人以上のユーザを含み、解析対象ユーザを含んでもよい。また、比較対象ユーザ群は、例えば所在地が解析対象ユーザと同一地域であるなどの抽出条件に合致する全てまたは一部のユーザであってもよい。
なお、比較対象ユーザ群が複数のユーザを含む場合、比較対象ユーザ群に係る注目度テーブルとは、当該比較対象ユーザ群に含まれるユーザ各々の注目度テーブルを統合したものであってもよいし、当該比較対象ユーザ群に属するユーザ各々の視聴ログデータを統合してから生成された注目度テーブルであってもよい。データ処理装置１１ａは、ユーザ各々の視聴ログデータの全てを１人のユーザの視聴ログデータのように用いて、注目度テーブルを生成してもよい。以下では、データ処理装置１１ａが、比較対象ユーザ群に含まれるユーザ各々について注目度テーブルを生成し、当該ユーザ各々の注目度テーブルが表すキーワードごとの注目度の平均値を、比較対象ユーザ群の注目度テーブルにおける注目度として統合する場合について説明する。

本実施形態において、注目度テーブルの比較は、比較対象と比して注目度が突出しているキーワードを抽出するために行われる。具体的には、データ処理装置１１ａは、比較対象ユーザ群の注目度テーブルにおけるキーワードごとの注目度に対する解析対象ユーザの注目度テーブルにおけるキーワードごとの注目度の比率を演算することにより、データ処理装置１１ａによる解析対象ユーザの注目度テーブルと比較対象ユーザ群の注目度テーブルとを比較する。これにより、データ処理装置１１ａは、比較対象ユーザ群との比較において、解析対象ユーザが注目しているキーワードの注目の度合いを演算し、データ表示装置４１および配信コンテンツ選択装置５１に送信することができる。

次に、データ処理装置１１ａの構成について説明する。
図２１は、データ処理装置１１ａの概略構成を示すブロック図である。
データ処理装置１１ａは、データ処理装置１１（図２）において、記憶部１３、制御部１４に代え、記憶部１３ａ、制御部１４ａを備える。
記憶部１３ａは、記憶部１３（図２）の各機能部に加え、注目度テーブル記憶部１３７を備える。制御部１４ａは、データ処理装置１１（図２）において、データ処理部１５に代えてデータ処理部１５ａを備える。データ処理部１５ａは、データ処理装置１１（図２）において、注目度演算部１５５に代えて注目度演算部１５５ａを備え、さらに比較部１５６を備える。

本実施形態に係るユーザ属性データ記憶部１３１ａが記憶するユーザ属性データは、ユーザの所在地に係る情報を含む。
図２２は、ユーザ属性データテーブルの一例を示す図である。
この図に示されるユーザ属性データテーブルに登録されるユーザ属性データは、ユーザ識別情報（Ｕｓｅｒ ＩＤ）、緯度情報（緯度）、経度情報（経度）、および所在地名情報（所在地名）を含み、これらの情報が対応付けられて構成される。
緯度情報は、ユーザの所在地の緯度を示す。経度情報は、ユーザの所在地の経度を示す。所在地名情報は、ユーザの所在地の地名を表す。なお、所在地名情報の値は、例えば、国、都道府県、市町村区などであってもよい。

なお、緯度情報、経度情報、および所在地名情報は、ユーザから入力された操作データに基づいて登録されてもよいし、端末装置６１（図２０）が備えるＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）センサなどの位置センサにより検出され、登録されてもよい。

この図に示される例において、第２行目では、ユーザ識別情報「１」、緯度情報「３５．０００」、経度情報「１４０．０００」、および所在地名情報「東京都」が対応付けられている。すなわち、このユーザ属性データは、ユーザ識別情報「１」が示すユーザの所在地が、「東京都」の緯度「３５．０００」、経度「１４０．０００」の地点であることを示す。
注目度テーブル記憶部１３７は、後述する注目度演算部１５５ａが生成した注目度テーブルを記憶する。注目度テーブルの態様は、図１１を用いて説明したものと同様である。

続いて、データ処理装置１１が備える制御部１４ａについて説明する。
本実施形態に係る制御部１４ａが備えるデータ処理部１５ａは、タグ生成部１５１、注目指数演算部１５２、注目比率演算部１５３、キーワード出現比率演算部１５４、注目度演算部１５５ａにより、第１の実施形態に係るデータ処理部１５と同様にユーザ識別情報ごとの注目度テーブルを生成する。ただし、データ処理部１５ａは、解析対象ユーザに係る注目度テーブルだけでなく、少なくとも、比較対象ユーザ群に属するユーザ各々に係る注目度テーブルを生成する。比較対象ユーザ群に属するユーザ各々を特定するための処理は、後述する。

本実施形態に係る注目度演算部１５５ａは、第１の実施形態に係る注目度演算部１５５と同様に注目度テーブルを生成する。ただし、注目度演算部１５５は、生成した注目度テーブルをデータ表示装置４１および配信コンテンツ選択装置５１に送信したのに対し、注目度演算部１５５ａは、生成した注目度テーブルを注目度テーブル記憶部１３７に記憶させる。

比較部１５６は、ユーザ属性データ記憶部１３１ａが記憶するユーザ属性データが含む緯度情報および経度情報、または、所在地名情報を参照して、比較対象ユーザ群に属するユーザのユーザ識別情報を特定する。比較部１５６は、特定したユーザ識別情報各々に対応付けられている注目度テーブルを注目度テーブル記憶部１３７から読み出す。比較部１５６は、読み出した注目度テーブルに含まれる関連データのうち、同一のキーワード情報に対応付けられている注目度情報が表す注目度の平均値を演算する。比較部１５６は、演算した平均値をキーワード情報に対応付けた関連データを生成する。比較部１５６は、生成した関連データを、比較対象ユーザ群に係る注目度テーブルの関連データとする。

比較部１５６は、解析対象ユーザに係る注目度テーブルに含まれる関連データと、比較対象ユーザ群に係る注目度テーブルに含まれる関連データとから、それぞれ、同一のキーワード情報に対応付けられている注目度情報を取得する。比較部１５６は、解析対象ユーザに係る注目度テーブルから取得した注目度情報が表す注目度を、比較対象ユーザ群に係る注目度テーブルから取得した注目度情報が表す注目度情報で除算して、注目度比率を演算する。比較部１５６は、演算した注目度比率をキーワード情報と対応付けた比較データを生成する。この比較データは、解析対象ユーザの視聴ログデータが示すコンテンツに係るキーワードに対する注目度と、当該キーワードに対する注目度であって、ユーザ群に属するユーザの視聴ログデータに基づく注目度とを比較して得られた関連データの比較結果の一例である。比較部１５６は、生成した比較データをデータ表示装置４１および配信コンテンツ選択装置５１に送信する。なお、比較部１５６は、注目度テーブルをデータ表示装置４１および配信コンテンツ選択装置５１に送信してもよい。

比較対象ユーザ群を特定する処理として、例えば、所在地名情報を利用する場合と、緯度情報および経度情報を利用する場合とがある。所在地名情報を利用する場合、データ処理部１５ａは、ユーザ属性データ記憶部１３１ａが記憶するユーザ属性データにおいて、解析対象ユーザを示すユーザ識別情報に対応付けられている所在地名情報を取得する。データ処理部１５ａは、ユーザ属性データ記憶部１３１ａが記憶するユーザ属性データを参照し、取得した所在地名情報が示す所在地名と同一の所在地名を含むユーザ属性データが含むユーザ識別情報を取得することにより、比較対象ユーザ群を特定する。

また、比較対象ユーザ群の特定において、緯度情報および経度情報を利用する場合、データ処理部１５ａは、ユーザ属性データ記憶部１３１ａが記憶するユーザ属性データにおいて、解析対象ユーザを示すユーザ識別情報に対応付けられている緯度情報および経度情報を取得する。データ処理部１５ａは、ユーザ属性データ記憶部１３１ａが記憶するユーザ属性データを参照し、例えば取得した緯度情報および経度情報が示す地点からの距離が、所定の距離以下の地点を示す緯度情報および経度情報を含むユーザ属性データが含むユーザ識別情報を取得することにより、比較対象ユーザ群を特定する。また、データ処理部１５ａは、例えば、ユーザ属性データが含む緯度情報および経度情報と、各地域の境界を表すポリゴンデータなどとの対応に基づいて、比較対象ユーザ群を特定してもよい。

次に、本実施形態に係るデータ処理システムの動作について説明する。
図２３は、本実施形態に係るデータ処理システムによる処理の流れの一例を示すシーケンスチャートである。
この図に示される例において、ステップＳ１０１、Ｓ１０２、およびＳ１０７〜Ｓ１１０の処理は、図１６を用いて説明した処理と同様であるため説明を省略する。また、この図に示される例において、ステップＳ１０３ａ〜Ｓ１０６ａの処理は、それぞれ、図１６を用いて説明したステップＳ１０３〜Ｓ１０６の処理に対応する。
なお、この図において省略されているが、ステップＳ１０１およびＳ１０２の処理は、解析対象ユーザに係る端末装置６１と、比較対象ユーザ群に属するユーザに係る端末装置６１とにより実行される。

（ステップＳ１０３ａ）データ処理装置１１ａは、データ処理装置１１は、端末装置６１から取得した視聴ログデータ、自装置が記憶するタグデータ、および不図示のコンテンツ属性データ管理装置３１から取得したコンテンツ属性データに基づいて、注目度テーブルを生成する。そして、データ処理装置１１ａは、解析対象ユーザに係る注目度テーブルと、比較対象ユーザ群に係る注目度テーブルとを比較し、比較結果を生成する。その後、データ処理部１５ａは、ステップＳ１０４ａに処理を進める。
（ステップＳ１０４ａ）次に、データ処理装置１１ａは、データ表示装置４１および配信コンテンツ選択装置５１に、生成した比較結果を送信する。その後、本実施形態に係るデータ処理システムは、ステップＳ１０５ａおよびＳ１０６ａに処理を進める。

（ステップＳ１０５ａ）次に、データ表示装置４１は、取得した比較結果が表す情報を表示する。このとき、データ表示装置４１は、例えば、比較結果である比較データが含む注目度比率を、第１の実施形態に係る関連データの注目度と同様に扱って表示を行ってもよい。
（ステップＳ１０６ａ）また、配信コンテンツ選択装置５１は、取得した比較結果に基づいて、配信コンテンツを選択する。このとき、配信コンテンツ選択装置５１は、例えば、比較結果である比較データが含む注目度比率を、第１の実施形態に係る関連データの注目度と同様に扱って表示を行ってもよい。その後、配信コンテンツ選択装置５１は、ステップＳ１０７に処理を進める。

図２４は、データ処理装置１１ａによる関連データの比較処理の流れの一例を示すフローチャートである。
（ステップＳ３０１）まず、データ処理部１５ａは、ユーザ属性データ記憶部１３１ａが記憶するユーザ属性データを参照し、解析対象ユーザと、比較対象ユーザ群に属するユーザとを示すユーザ識別情報を選択する。その後、データ処理部１５ａは、ステップＳ３０２に処理を進める。
（ステップＳ３０２）次に、データ処理部１５ａは、選択した各ユーザ識別情報について、ステップＳ３０３の処理を実行する。データ処理部１５ａは、未処理のユーザ識別情報がなくなるまで、ステップＳ３０３の処理の実行を繰り返す。その後、データ処理部１５ａは、ステップＳ３０４に処理を進める。

（ステップＳ３０３）次に、データ処理部１５ａは、図１７を用いて説明したステップＳ２０２〜Ｓ２１５の処理により注目度テーブルを生成する。
（ステップＳ３０４）次に、データ処理部１５ａは、比較対象ユーザ群に属するユーザに係る注目度テーブルに含まれる関連データが含む各キーワード情報について、ステップＳ３０５およびＳ３０６の処理を実行する。データ処理部１５ａは、未処理のキーワード情報がなくなるまで、Ｓ３０５およびＳ３０６の処理の実行を繰り返す。その後、データ処理部１５ａは、ステップＳ３０７に処理を進める。

（ステップＳ３０５）次に、データ処理部１５ａは、比較対象ユーザ群に属するユーザ各々に係る注目度テーブルから、同一のキーワード情報を含む関連データを取得し、取得した関連データが含む注目度情報が表す注目度の平均値を演算する。その後、データ処理部１５ａは、ステップＳ３０６に処理を進める。
（ステップＳ３０６）次に、データ処理部１５ａは、演算した注目度の平均値とキーワード情報とを対応付けた関連データを生成し、生成した関連データを比較対象ユーザ群に係る関連データとする。

（ステップＳ３０７）次に、データ処理部１５ａは、解析対象ユーザに係る注目度テーブルに含まれる関連データが含む各キーワード情報について、ステップＳ３０８およびＳ３０９の処理を実行する。データ処理部１５ａは、未処理のキーワード情報がなくなるまで、ステップＳ３０８およびＳ３０９の処理の実行を繰り返す。その後、データ処理部１５ａは、この図に示される処理を終了する。

（ステップＳ３０８）次に、データ処理部１５ａは、解析対象ユーザに係る注目度テーブルと比較対象ユーザ群に係る注目度テーブルとを比較する。より具体的には、データ処理部１５ａは、解析対象ユーザに係る注目度テーブルと、比較対象ユーザ群に係る注目度テーブルとから、それぞれ、同一のキーワード情報を含む関連データを取得する。データ処理部１５ａは、解析対象ユーザに係る注目度テーブルから取得した関連データに含まれる注目度情報が表す注目度を、比較対象ユーザ群に係る注目度テーブルから取得した関連データに含まれる注目度情報が表す注目度で除算して、注目度比率を演算する。その後、データ処理部１５ａは、ステップＳ３０９に処理を進める。
（ステップＳ３０９）次に、データ処理部１５ａは、演算した注目度比率を表す注目度比率情報とキーワード情報とを対応付けた比較データを比較結果として生成する。

このように、本実施形態に係るデータ処理部１５ａは、ユーザ属性データのうちユーザに係る地域に基づいて、ユーザ群に属するユーザを特定する。
これにより、データ処理部１５ａは、例えば、同一の番組を視聴可能なユーザと比較して注目度の高いキーワードを解析する。従って、データ処理装置１１ａは、ユーザの視聴環境に依存せずに、ユーザの興味および関心を解析することができるため、より精度良くユーザの興味および関心を解析することができる。

［第３の実施形態］
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。
本実施形態に係るデータ処理システム１ｂ（図示せず）は、データ処理システム１（図１）においてデータ処理装置１１に代えてデータ処理装置１１ｂ（図示せず）を備える。上述した実施形態と同一の構成については同一の符号を付して説明を援用する。
上記第２の実施形態では、データ処理装置１１ａが解析対象ユーザと、比較対象ユーザ群との間で関連データを比較する態様について説明した。本実施形態では、比較対象ユーザ群が複数存在し、データ処理装置が、解析対象のユーザと、複数の比較対象ユーザ群との間で、関連データを比較する態様について説明する。

図２５は、本実施形態に係るデータ処理装置１１ｂによる関連データの比較処理の概念図である。
この図に示されるように、本実施形態に係るデータ処理装置１１ｂは、解析対象ユーザに係る注目度テーブルと複数の比較対象ユーザ群に係る注目度テーブル各々とを比較する。本実施形態において、比較対象ユーザ群は、一例として、ユーザ自身により登録された当該ユーザが注目しているキーワードであるお気に入りキーワードに基づいて特定される。データ処理装置１１ｂは、例えば、解析対象ユーザに係る注目度テーブルと、お気に入りキーワードＡを登録している比較対象ユーザ群Ａに係る注目度テーブルおよびお気に入りキーワードＢを登録している比較対象ユーザ群Ｂに係る注目度テーブルとを比較する。例えば、キーワードＡとＢなど、複数のお気に入りキーワードを登録しているユーザの場合、いずれのキーワードにより特定される比較対象ユーザ群に含めてもよいし、当該比較対象ユーザ群から除外してもよい。

本実施形態において、注目度テーブルの比較は、比較対象とキーワードごとの注目度が類似するユーザ群を特定するために行われる。具体的には、データ処理装置１１ｂは、解析対象ユーザに係る注目度テーブルと比較対象ユーザ群に係る注目度テーブルとの類似の度合いを演算することにより比較する。これにより、データ処理装置１１ｂは、解析対象ユーザと注目しているキーワードの近い比較対象ユーザ群を特定する。従って、データ処理装置１１ｂは、当該比較対象ユーザ群が注目しているキーワードに対する解析対象ユーザの潜在的な注目を推測することができる。なお、類似の度合いの演算には、例えば、コサイン類似度の演算やクラスタリング手法などが用いられてもよい。以下では、データ処理装置１１ｂが、コサイン類似度を演算して比較する例を用いて説明する。

次に、本実施形態に係るデータ処理装置１１ｂの構成について説明する。
データ処理装置１１ｂは、データ処理装置１１ａ（図２１）において、制御部１４に代え、制御部１４ｂを備える。制御部１４ｂは、制御部１４ａ（図２１）において、データ処理部１５ａに代えてデータ処理部１５ｂを備える。データ処理部１５ｂは、データ処理部１５ａ（図２１）において、比較部１５６に代えて比較部１５６ｂを備える。また、データ処理装置１１ｂは、データ処理装置１１ａ（図２１）において、ユーザ属性データ記憶部１３１ａに代えてユーザ属性データ記憶部１３１ｂを備える。

本実施形態に係るユーザ属性データ記憶部１３１ｂが記憶するユーザ属性データは、ユーザのお気に入りキーワードに係る情報を含む。
図２６は、ユーザ属性データの一例を示す図である。
この図に示されるユーザ属性データテーブルに登録されるユーザ属性データは、ユーザ識別情報（Ｕｓｅｒ ＩＤ）およびお気に入りキーワード情報（お気に入り）を含み、これらの情報が対応付けられて構成される。
お気に入りキーワード情報は、お気に入りキーワードを表す文字列を示す。なお、端末装置６１（図１）が備えるユーザ属性データ生成部６５３またはデータ処理装置１１ｂが備えるユーザデータ登録部１４１は、ユーザから入力されたお気に入りキーワードの文字列が、キーワードテーブルに含まれるキーワードデータが含む別名情報に一致する場合は、当該キーワードデータが含むキーワード情報の値をお気に入りキーワード情報として登録する機能を有してもよい。
この図に示される例において、第２行目では、ユーザ識別情報「１」およびお気に入りキーワード情報「雷門」が対応付けられている。すなわち、このユーザ属性データは、ユーザ識別情報「１」が示すユーザがお気に入りキーワードとして「雷門」を登録したことを表す。

続いて、比較部１５６ｂについて説明する。
比較部１５６ｂは、ユーザ属性データ記憶部１３１ｂが記憶するユーザ属性データが含むお気に入りキーワード情報を参照して、お気に入りキーワード情報ごとに、比較対象ユーザ群に属するユーザのユーザ識別情報を特定する。比較部１５６ｂは、特定した各比較対象ユーザ群各々について、第２の実施形態と同様に、比較対象ユーザ群に係る注目度テーブル各々を生成する。

比較部１５６ｂは、解析対象ユーザに係る注目度テーブルおよび比較対象ユーザ群に係る注目度テーブル各々において、キーワード情報の値を向き、注目度情報の値を大きさとした多次元ベクトルとして、解析対象ユーザに係る注目度テーブルと、比較対象ユーザ群に係る注目度テーブル各々との間のコサイン類似度を演算する。比較部１５６ｂは、例えば、コサイン類似度が最も高かった比較対象ユーザ群に係る注目度テーブルを比較結果として、データ表示装置４１（図１）および配信コンテンツ選択装置５１（図１）に送信する。

なお、比較部１５６ｂは、比較対象ユーザ群の特定に用いたお気に入りキーワード情報とコサイン類似度を表す類似度情報とを対応付けた比較データを比較結果としてデータ表示装置４１および配信コンテンツ選択装置５１に送信してもよい。この場合、データ表示装置４１および配信コンテンツ選択装置５１は、比較データが含むお気に入りキーワード情報およびコサイン類似度を、それぞれ、第１の実施形態における関連データが含むキーワード情報および注目度情報と同様に処理し、比較結果の表示と配信コンテンツの選択とを行ってもよい。

なお、比較部１５６ｂは、比較される注目度テーブルが含む一部の関連データのみを用いて類似の度合いを演算してもよい。具体的には、比較部１５６ｂは、例えば、解析対象ユーザに係る注目比率テーブルが含む関連データのうち、所定の閾値よりも大きい注目度を表す注目度情報を含む関連データを抽出する。次に、比較部１５６ｂは、取得した関連データに含まれるキーワード情報を含む関連データを、比較対象ユーザに係る注目度テーブルから抽出する。比較部１５６ｂは、解析対象ユーザと比較対象ユーザ群との間で、それぞれに係る注目度テーブルから抽出した関連データに基づいてコサイン類似度を演算する。また、比較部１５６ｂは、比較される注目度テーブルから、例えば、関連データが含む注目度の大きさに応じた順位付けを行い、上位から所定の数の関連データを抽出するようにしてもよい。このように、比較部１５６ｂは、解析対象ユーザに係る注目度テーブルと比較対象ユーザ群に係る注目度テーブルとの類似の度合いの比較において、注目度の値に応じた一部の関連データに基づいて比較を行うことにより、例えば、特定の地域で放送された番組でしか現れないキーワードなど、解析の誤差要因となりうる関連データを除外することができるため、より精度良くユーザの興味および関心を解析することができる。

次に、端末装置６１（図１）による配信コンテンツの表示の態様について説明する。
図２７は、本実施形態に係る端末装置６１による配信コンテンツなどの表示の一例を示す図である。
この図に示される例において、端末装置６１が備える表示部６３は、図１９に示される例と同様に、関連データに基づく情報９１および配信コンテンツ９２を表示する。また、表示部６３は、ユーザのお気に入りキーワードの登録を支援する情報９３をソフトボタンとして表示する。表示処理部６５１は、ユーザにより入力された操作データが当該ソフトボタン９３の押下を示す場合、押下されたソフトボタン９３に対応するキーワードをユーザデータ記憶部６４２にお気に入りキーワード情報として記憶させる。また、ユーザ属性データ生成部６５３は、当該記憶されたお気に入りキーワード情報を含むユーザ属性データを生成し、データ処理装置１１ｂに送信する。

このように、端末装置６１は、例えば、関連データまたは関連データの比較結果に基づく情報と合わせてユーザ属性データに含まれる情報を登録可能に表示させることにより、ユーザによるユーザ属性データの登録を促進する。これにより、データ処理システムは、ユーザが注目しているキーワードの情報を効率的に入手することができ、ユーザの興味および関心を精度良く解析することができる。

［第４の実施形態］
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。
本実施形態に係るデータ処理システム１ｃ（図示せず）は、データ処理システム１（図１）においてデータ処理装置１１（図１）に代えてデータ処理装置１１ｃ（図示せず）を備える。上述した実施形態と同一の構成については同一の符号を付して説明を援用する。

本実施形態では、抽出されるキーワードが階層関係を有する態様について説明する。
図２８は、本実施形態に係るキーワードの階層構造の概念図である。
この図に示される例では、キーワード間の階層関係が木構造で示されている。この木構造は、ノードにキーワード識別情報とキーワード情報の組で形成されるノードと、それらのノードのうち２つのノードの組で形成されるリンクとからなる。それぞれのリンクを形成する２つのノードの一方は、キーワード識別情報で形成され、他方はそのキーワード識別情報に対応する階層関係情報が示すキーワード識別情報で形成される。各ノードの左側の数字および右側の地名は、それぞれ、キーワード識別情報およびキーワード情報を示す。

この図に示される例において、キーワード「じゃがいも」、「ケーキ」、「東京都」、「北海道」、および「天気」がそれぞれ最上位の階層のキーワードである。また、この図に示される例において、キーワード「じゃがいも」は、「ばれいしょ」、および「メークイン」を含む。この階層関係に基づいてキーワードを抽出する場合、例えば、データ処理部１５ｃによる処理において、コンテンツ属性データに文字列「ばれいしょ」または「メークイン」が検出された場合には、キーワード情報「じゃがいも」に関するタグデータが生成されるようにしてもよい。

次に、データ処理装置１１ｃの概略構成について説明する。
データ処理装置１１ｃは、データ処理装置１１（図２）において制御部１４（図２）に代えて制御部１４ｃ（図示せず）を備える。制御部１４ｃは、制御部１４において、データ処理部１５に代えてデータ処理部１５ｃを備える。また、データ処理装置１１ｃは、データ処理装置１１（図２）においてキーワードテーブル記憶部１３３（図２）に代えてキーワードテーブル記憶部１３３ｃ（図示せず）を備える。

なお、制御部１４ｃは、制御部１４ａ（図２１）においてデータ処理部１５ａ（図２１）に代えてデータ処理部１５ｃ（図示せず）を備えてもよい。また、データ処理装置１１ｃは、データ処理装置１１ａ（図２１）においてキーワードテーブル記憶部１３３（図２１）に代えてキーワードテーブル記憶部１３３ｃ（図示せず）を備えてもよい。

本実施形態に係るキーワードテーブル記憶部１３３ｃは、階層関係情報を有するキーワードテーブルを記憶する。階層関係情報は、図２８を用いて説明した木構造において、上位のノードを形成するキーワード識別情報を示す情報である。データ処理部１５ｃは、例えば、タグデータの生成においてキーワード情報に基づいて文字列を検索し、検索された文字列の最上位の階層のキーワード情報についてタグデータを生成する。このように、データ処理部１５ｃは、検索する文字列に対して、当該文字列の属する異なる階層のキーワード情報についてタグデータを生成し、その後の処理を行う。

図２９は、本実施形態に係るキーワードテーブルの一例を示す図である。
この図に示されるキーワードテーブルに登録されるキーワードデータは、キーワード識別情報（キーワードＩＣ）、キーワード情報（キーワード）、別名情報（別名）、除外情報（除外キーワード）、および階層関係情報（親ＩＣ）を含み、これらの情報が対応付けられて構成される。

この図に示される例において、第３行目では、キーワード識別情報「２」、キーワード情報「ばれいしょ」、および階層関係情報「１」が対応付けられている。すなわち、このキーワードデータは、キーワード識別情報「２」が示すキーワードが、文字列「ばれいしょ」であり、キーワード識別情報が示すキーワード「じゃがいも」の下位に位置することを表す。従って、データ処理部１５ｃは、例えば、文字列「ばれいしょ」を含むコンテンツ属性データに対して、その上位の階層の文字列「じゃがいも」をキーワード情報としたタグデータを生成する。

なお、データ処理部１５ｃは、キーワードテーブルに基づいて、キーワード情報「じゃがいも」を取得する際、文字列「じゃがいも」の他、文字列「じゃがいも」に包含される文字列「ばれいしょ」および「メークイン」をキーワード情報として抽出してもよい。また、データ処理部１５ｃが、取得したキーワード情報よりも参照可能な下位のキーワード情報の階層数は、予め定められていてもよい。また、データ処理部１５ｃは、抽出できるキーワード情報の数が所定の範囲内となるように、参照可能なキーワード情報の階層数を定めてもよい。

なお、その階層関係において一部のキーワード情報が欠落していても、そのキーワード情報よりも下位または上位の階層のキーワード情報が存在する場合には、データ処理部１５ａは、その下位または上位の階層のキーワード情報を抽出してもよい。例えば、図において「千代田区」が存在しない場合、データ処理部１５ｃは、「千代田」、「丸の内１丁目」、「丸の内２丁目」を抽出してもよいし、「東京都」を抽出してもよい。

このように、本実施形態に係るデータ処理装置１１ｃは、キーワードの階層関係に基づいて、視聴ログデータが示すコンテンツに係るキーワードを特定する。
これにより、データ処理装置１１ｃは、ユーザの興味および関心の対象を抽象化または具象化することができ、ユーザの興味および関心を抽象化または具象化して解析することができる。

［第５の実施形態］
次に、本発明の第５の実施形態について説明する。
本実施形態に係るデータ処理システム１ｄ（図示せず）は、データ処理システム１（図１）においてデータ処理装置１１（図１）に代えてデータ処理装置１１ｄ（図示せず）を備える。上述した実施形態と同一の構成については同一の符号を付して説明を援用する。

本実施形態では、抽出されるキーワードがカテゴリを有する態様について説明する。
図３０は、本実施形態に係るキーワードのカテゴリの概念図である。
この図に示される例において、左の集合Ａは、カテゴリを考慮しないキーワード群を示す。また、右の集合Ｂは野菜のカテゴリに属するキーワード群を示す。この図に示される例では、キーワード情報「じゃがいも」、「にんじん」、「きゃべつ」、「ほうれん草」、および「たまねぎ」が野菜のカテゴリに分類されている。各カテゴリに属するキーワード群は、例えば、カテゴリを示すキーワード分類情報により分類される。以下では、一例として、地域を表すキーワードを解析する態様、すなわち、地域のカテゴリに属するキーワードについて解析する態様について説明するが、カテゴリは、地域に限られず、任意に設定されてもよい。

次に、データ処理装置１１ｄの概略構成について説明する。
データ処理装置１１ｄは、データ処理装置１１（図２）において制御部１４（図２）に代えて制御部１４ｄ（図示せず）を備える。制御部１４ｄは、制御部１４において、データ処理部１５に代えてデータ処理部１５ｂを備える。また、データ処理装置１１ｄは、データ処理装置１１（図２）においてキーワードテーブル記憶部１３３（図２）に代えてキーワードテーブル記憶部１３３ｄ（図示せず）を備える。

なお、制御部１４ｄは、制御部１４ａ（図２１）においてデータ処理部１５ａ（図２１）に代えてデータ処理部１５ｄ（図示せず）を備えてもよい。また、データ処理装置１１ｄは、データ処理装置１１ａ（図２１）においてキーワードテーブル記憶部１３３（図２１）に代えてキーワードテーブル記憶部１３３ｄ（図示せず）を備えてもよい。

本実施形態に係るキーワードテーブル記憶部１３３ｄは、キーワード分類情報ごとのキーワードテーブルを記憶する。キーワード分類情報は、キーワードが属するカテゴリを表す情報である。データ処理部１５ｄは、解析を行うキーワードのカテゴリを表すキーワード分類情報を選択し、選択したキーワード分類情報と対応付けられているキーワードテーブルに基づいて、タグデータの生成と、その後の処理とを行う。

図３１は、本実施形態に係るキーワードテーブルの一例を示す図である。
この図に示されるキーワードテーブルに登録されるキーワードデータは、キーワード識別情報（キーワードＩＤ）、キーワード情報（地域）、別名情報（別名）、除外情報（除外キーワード）、および階層関係情報（親ＩＤ）を含み、これらの情報が対応付けられて構成される。
この図に示されるキーワードデータが含むキーワード情報は、全て地域に関する文字列である。従って、データ処理部１５ｄは、この図に示されるキーワードテーブルに基づいてタグデータの生成を行うことにより、地域に関するキーワードについてのタグデータを生成する。そして、データ処理部１５ｄは、当該タグテーブルに基づいて関連データまたは関連データの比較結果を生成するため、解析対象ユーザの興味および関心を詳細に解析することができる。

なお、キーワードテーブル記憶部１３３ｄに記憶されるキーワードテーブルが含むキーワード情報は、キーワード分類情報が表すカテゴリとは、直接的には関連しないものであってもよい。例えば、地域にまつわるキーワードが当該地域を表すキーワードの下位の階層に対応付けられてもよい。具体的には、ある地域について、その地域を出身地とする著名人の名前やその地域のマスコットキャラクターの名称、その地域のご当地商品の名称などが、当該地域を表すキーワードの下位階層のキーワードとして階層関係情報により対応付けられてもよい。

次に、本実施形態に係るデータ表示装置４１（図１）による表示の態様について説明する。
図３２は、データ表示装置４１による関連データの比較結果の表示の一例を示す図である。
この図に示される例において、データ表示装置４１が備える表示部４１２は、図１８に示される例と同様に、キーワード情報（地域）、順位情報（順位）、およびユーザ識別情報（ユーザＩＤ）を対応付けた表を表示する。本実施形態では、キーワードは、特定のカテゴリに属するものであり、この図に示される例では、地域に関するキーワードである。

図３３は、本実施形態に係る端末装置６１（図１）による配信コンテンツなどの表示の一例を示す図である。
この図に示される例において、端末装置６１が備える表示部６３は、図２７に示される例と同様に、関連データの比較結果に基づく情報９４および配信コンテンツ９５を表示する。また、表示部６３は、ユーザのお気に入りキーワードの登録を支援する情報９６をソフトボタンとして表示する。表示処理部６５１は、ユーザにより入力された操作データが当該ソフトボタン９６の押下を示す場合、押下されたソフトボタン９６に対応するキーワードをユーザデータ記憶部６４２にお気に入りキーワード情報として記憶させる。また、ユーザ属性データ生成部６５３は、当該記憶されたお気に入りキーワード情報を含むユーザ属性データを生成し、データ処理装置１１ｄに送信する。
なお、ソフトボタン９６により登録される情報は、お気に入りキーワード情報以外のユーザの属性情報であってもよい。この図に示される例では、キーワードは地域に係る例であるため、例えば、ソフトボタン９６により出身地や地元などが登録されるようにしてもよい。

本実施形態では、キーワードは、特定のカテゴリに属するものであり、この図に示される例では、地域に関するキーワードである。従って、関連データの比較結果に基づく情報９４は、地域に関するキーワードへのユーザの注目を順位付けて表示している。また、表示部６３が表示する配信コンテンツ９５も地域に関する情報を表しており、この図に示される例では、注目度が最も高い「北海道」に関する情報を表している。

このように、本実施形態に係るデータ処理システム１ｄは、視聴ログデータが示すコンテンツに係るキーワードのうち特定のカテゴリに属するキーワードに対する注目度を演算する。
これにより、データ処理システム１ｄは、特定のカテゴリにおけるユーザの関心および興味を詳細に解析することができる。

また、本実施形態に係る視聴ログデータが示すコンテンツに係るキーワードとは、地域を表すキーワードである。
これにより、例えば、データ処理装置１１ｄは、キーワードのカテゴリを地域として関連データを生成することにより、ユーザが注目している地域を解析することができる。また、例えば、データ処理装置１１ｄは、キーワードのカテゴリを地域として解析対象ユーザ群と比較対象ユーザ群とに係る注目度テーブルを比較することにより、解析対象ユーザが他のユーザに比して注目している地域を解析することができる。また、例えば、データ処理装置１１ｄは、キーワードのカテゴリを地域とし、比較対象ユーザ群を注目キーワードにより特定することで、解析対象ユーザに係る注目度テーブルには表れていない地域に対するユーザの興味および関心を解析することができる。

例えば、小売業や観光業において、特定の地域において、他の遠方地域に係る特産品の販売や観光の広告などが企画されることがある。しかしながら、従来は、当該遠方地域の選定のために、別途アンケート調査などが必要であり、マーケティング分析を容易に行えないことがあった。これに対し、例えば、解析するキーワードのカテゴリを地域とし、解析対象ユーザを所在地により特定した場合、特定の地域に所在するユーザについて、他の遠方地域への興味および関心を解析することができるため、マーケティング分析に係る負担を軽減することができる。なお、データ処理装置は、例えば、特定の地域に所在する複数のユーザを解析対象として、特定の地域に所在するユーザ群について、他の遠方地域への興味および関心を解析してもよい。

［第６の実施形態］
次に、本発明の第６の実施形態について説明する。
本実施形態に係るデータ処理システム１ｅ（図示せず）は、データ処理システム１（図１）においてデータ処理装置１１に代えてデータ処理装置１１ｅ（図示せず）を備える。
データ処理装置１１ｅは、データ処理装置１１ａ（図２１）において制御部１４ａに代えて制御部１４ｅ（図示せず）を備える。制御部１４ｅは、制御部１４ａにおいて、データ処理部１５ａに代えてデータ処理部１５ｅを備える。上述した実施形態と同一の構成については同一の符号を付して説明を援用する。

データ処理システム１ｅは、比較対象ユーザ群をユーザの所在地に基づいて特定し、地域のカテゴリに含まれるキーワードについて解析を行う。
図３４は、本実施形態に係るデータ処理装置による関連データの比較処理の概念図である。
この図に示されるように、本実施形態に係るデータ処理部１５ｅは、解析対象ユーザに係る注目度テーブルと複数の比較対象ユーザ群に係る注目度テーブル各々とを比較する。また、注目度テーブルが含む関連データのキーワード情報は、そのキーワード分類情報が地域を表す地域キーワードである。本実施形態において、比較対象ユーザ群は、一例として、ユーザの所在地に基づいて特定される。データ処理部１５ｅは、例えば、解析対象ユーザに係る注目度テーブルと、地域Ａに所在する比較対象ユーザ群Ａに係る注目度テーブルおよび地域Ｂに所在する比較対象ユーザ群Ｂに係る注目度テーブルとを比較する。

データ処理部１５ｅは、比較対象ユーザ群を、例えば、第２の実施形態に係るデータ処理部１５ａ（図２１）と同様に、所在地名情報ごとに特定する。そして、データ処理部１５ｅは、解析対象ユーザに係る注目度テーブルと、所在地名情報ごとの複数の比較対象ユーザ群に係る注目度テーブルとの比較を、第３の実施形態に係るデータ処理部１５ｂ（図示せず）と同様に行う。

なお、データ処理部１５ｅは、注目度テーブルの比較において、解析対象ユーザの所在地と比較対象ユーザ群の所在地との物理的距離に応じた重み付けを行ってもよい。データ処理部１５ｅは、例えば、両者の距離の大きさに応じて、より類似しているとする重み付けを行ってもよいし、より類似していないとする重み付けを行ってもよい。また、所在地の物理的距離に応じた重み付けは、注目指数の演算において行われてもよい。

これにより、本実施形態に係るデータ処理装置１１ｅは、解析対象ユーザと、特定の地域に所在するユーザ群との間において、地域についての興味および関心の類似性を判定することができる。従って、データ処理装置１１ｅは、例えば、ユーザの興味および関心の傾向に基づいて、例えば、ユーザの出身地など、ユーザの属性を解析することができる。

［第７の実施形態］
次に、本発明の第７の実施形態について説明する。
図３５は、本実施形態に係るデータ処理システム１ｆの概略構成を示すブロック図である。
本実施形態に係るデータ処理システム１ｆ（図示せず）は、データ処理システム１（図１）においてデータ処理装置１１に代えてデータ処理装置１１ｆ（図示せず）を備える。また、データ処理システム１ｆは、配信コンテンツ選択装置５１（図１）を備えない。上述した実施形態と同一の構成については同一の符号を付して説明を援用する。
データ処理装置１１ｆは、データ処理装置１１の機能に加え、配信コンテンツ選択装置５１の機能を有する。すなわち、データ処理装置１１ｆは、関連データを生成し、生成した関連データに基づいて配信コンテンツを選択する。データ処理装置１１ｆは、配信コンテンツの選択結果を端末装置６１に送信する。

次に、本実施形態に係るデータ処理装置１１ｆの概略構成について説明する。
図３６は、データ処理装置１１ｆの概略構成の第１例を示すブロック図である。
データ処理装置１１ｆは、データ処理装置１１（図２）において、記憶部１３、制御部１４に代え、記憶部１３ｆ、制御部１４ｆを備える。
記憶部１３ｆは、記憶部１３（図２）に加え、配信コンテンツリスト記憶部１３８を備える。制御部１４ｆは、データ処理装置１１（図２）において、注目度演算部１５５に代えて注目度演算部１５５ｆを備え、さらに配信コンテンツ選択部１５７を備える。

本実施形態に係る配信コンテンツリスト記憶部１３８は、配信コンテンツ選択装置５１（図１）が備える配信コンテンツリスト記憶部５１２１（図１４）と同様に、配信コンテンツリストを記憶する。
本実施形態に係る注目度演算部１５５ｆは、注目度演算部１５５（図２）と同様に関連データを生成する。注目度演算部１５５ｆは、生成した関連データを配信コンテンツ選択部１５７に出力する。
本実施形態に係る配信コンテンツ選択部１５７は、配信コンテンツ選択装置５１（図１）が備える配信コンテンツ選択部５１３１（図１４）と同様に、配信コンテンツリスト記憶部１３８が記憶する配信コンテンツリストを参照し、注目度演算部１５５ｆから取得した関連データに基づいて、配信規則データを取得する。配信コンテンツ選択部１５７は、取得した配信規則データを、送信部１２２を介して端末装置６１に送信する。

次に、本実施形態の変形例について説明する。
本実施形態に係るデータ処理システム１ｇ（図示せず）は、データ処理システム１ｆ（図３５）においてデータ処理装置１１ｆ（図３５）に代えてデータ処理装置１１ｇ（図示せず）を備える。
データ処理装置１１ｇは、データ処理装置１１ａの機能に加え、配信コンテンツ選択装置５１の機能を有する。すなわち、データ処理装置１１ｇは、関連データの比較結果を生成し、生成した関連データの比較結果に基づいて配信コンテンツを選択する。データ処理装置１１ｇは、配信コンテンツの選択結果を端末装置６１に送信する。上述した実施形態と同一の構成については同一の符号を付して説明を援用する。

図３７は、本実施形態に係るデータ処理装置１１ｇの概略構成の第２例を示すブロック図である。
データ処理装置１１ｇは、データ処理装置１１ａ（図２１）において、記憶部１３ａ、制御部１４ａに代え、記憶部１３ｇ、制御部１４ｇを備える。
記憶部１３ｇは、記憶部１３ａ（図２１）に加え、配信コンテンツリスト記憶部１３８を備える。制御部１４ｇは、データ処理装置１１ａ（図２１）において、比較部１５６に代えて比較部１５６ｇを備え、さらに配信コンテンツ選択部１５７を備える。

本実施形態に係る配信コンテンツリスト記憶部１３８は、配信コンテンツ選択装置５１（図１）が備える配信コンテンツリスト記憶部５１２１（図１４）と同様に、配信コンテンツリストを記憶する。
本実施形態に係る比較部１５６ｇは、比較部１５６（図２１）と同様に関連データを生成する。比較部１５６ｇは、生成した関連データの比較結果を配信コンテンツ選択部１５７に出力する。
本実施形態に係る配信コンテンツ選択部１５７は、配信コンテンツ選択装置５１（図１）が備える配信コンテンツ選択部５１３１（図１４）と同様に、配信コンテンツリスト記憶部１３８が記憶する配信コンテンツリストを参照し、比較部１５６ｇから取得した関連データの比較結果に基づいて、配信規則データを取得する。配信コンテンツ選択部１５７は、取得した配信規則データを、送信部１２２を介して端末装置６１に送信する。

このように、本実施形態に係るデータ処理装置１１ｆ、１１ｇは、ユーザが視聴したコンテンツに係る視聴ログデータを受信する受信部１２１と、コンテンツ属性データ管理装置３１に予め記憶されているコンテンツ属性データであって、コンテンツの属性を示すコンテンツ属性データを参照し、受信部１２１が受信した視聴ログデータが示すコンテンツに係るキーワードと、当該キーワードに対する注目の度合いを示す注目度とを対応付けた関連データまたは関連データの比較結果を生成するデータ処理部１５ｆ、１５ｇと、データ処理部１５ｆ、１５ｇが生成した関連データまたは関連データの比較結果に基づいて、配信コンテンツを選択する配信コンテンツ選択部１５７と、を備える。
これにより、データ処理装置１１ｆ、１１ｇは、ユーザ各々の興味および関心に適合した配信コンテンツを選択することができる。

［第８の実施形態］
次に、本発明の第８の実施形態について説明する。
本実施形態に係るデータ処理システム１ｈ（図示せず）は、データ処理システム１（図１）においてデータ処理装置１１に代えてデータ処理装置１１ｈ（図示せず）を備える。
データ処理装置１１ｈは、制御部１４ａ（図２１）において制御部１４ａに代えて制御部１４ｈ（図示せず）を備える。制御部１４ｈは、制御部１４ａ（図２１）において、データ処理部１５ａに代えてデータ処理部１５ｈを備える。上述した実施形態と同一の構成については同一の符号を付して説明を援用する。

本実施形態では、キーワードに対する興味および関心の度合いを解析する対象が個人ではなく複数のユーザからなるユーザ群である場合について説明する。ユーザ群で比較する事例としては、ユーザ属性情報（性別、年齢、生年月日、お気に入りキーワード、およびユーザに係る地域など）の違いによって、注目度の違いを明確にする事例がある。以下では、当該解析の対象とするユーザ群を解析対象ユーザ群と称する。
図３８は、本実施形態に係るデータ処理装置１１ｈによる関連データの比較処理の概念図である。
本実施形態に係るデータ処理部１５ｈは、解析対象ユーザ群に係る注目度テーブルと比較対象ユーザ群に係る注目度テーブルとを比較する。データ処理部１５ｈは、例えば、上述した各実施形態で説明した比較対象ユーザ群の特定と同様の処理を行い、解析対象ユーザ群に属するユーザ群と、比較対象ユーザ群に属するユーザとを特定する。比較対象ユーザ群に属するユーザには、解析対象ユーザ群に属するユーザが含まれてもよいし、含まれなくてもよい。データ処理部１５ｈは、例えば、ユーザ属性データ記憶部１３１ａが記憶するユーザ属性データに含まれる所在地名情報に基づいて特定し、当該特定した解析対象ユーザ群に係る注目度テーブルを生成する。また、データ処理部１５ｈは、例えば、ユーザ属性データ記憶部１３１ａが記憶するユーザ属性データを参照し、例えば、無作為にユーザ識別情報を抽出することにより比較対象ユーザ群を特定する。データ処理部１５ｈは、特定した比較対象ユーザ群に係る注目度テーブルを生成する。データ処理部１５ｈは、例えば、解析対象ユーザ群に係る注目度テーブルと、比較対象ユーザ群に係る注目度テーブルとに基づいて、注目度比率を演算し、比較データを生成する。

なお、本実施形態に係るデータ処理部１５ｈは、第３の実施形態に係るデータ処理部１５ｂと同様に、複数の比較対象ユーザ群を特定し、当該特定された複数の比較対象ユーザ群に係る注目度テーブルと、解析対象ユーザ群に係る注目度テーブルとの類似の度合いを比較してもよい。
このように、本実施形態に係るデータ処理装置１１ｈは、複数のユーザ群の間で、注目度テーブルを比較する。
これにより、データ処理装置１１ｈは、例えば、共通する属性を有する複数のユーザにおいて共通する興味および関心を解析することができる。

次に、上述した各実施形態に係るデータ処理システム１〜１ｈが備えるデータ処理装置１１〜１１ｈ、コンテンツ属性データ管理装置３１、データ表示装置４１、配信コンテンツ選択装置５１、配信コンテンツ送信装置５２、および端末装置６１のハードウェア構成について説明する。
図３９は、各装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
上述した各実施形態に係るデータ処理システムが備える各種装置（データ処理装置、コンテンツ送信装置２１、コンテンツ属性データ管理装置３１、データ表示装置４１、配信コンテンツ選択装置５１、配信コンテンツ送信装置５２、および端末装置６１）は、ＣＰＵ１０１と、記憶媒体１０２と、ドライブ部１０３と、入力部１０４と、出力部１０５と、ＲＯＭ１０６（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ：ロム）と、ＲＡＭ１０７（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ：ラム）と、補助記憶部１０８と、インターフェース部２０９と、を備える。
ＣＰＵ１０１と、ドライブ部１０３と、入力部１０４と、出力部１０５と、ＲＯＭ１０６と、ＲＡＭ１０７と、補助記憶部１０８と、インターフェース部２０９とは、バス１００（母線）を介して相互に接続される。

ＣＰＵ１０１は、プログラム、各種データを読み出して、当該ＣＰＵ１０１を備える自装置を制御する。記憶媒体１０２は、例えば、光磁気ディスク、フレキシブルディスク、フラッシュメモリなどの可搬記憶媒体であり、例えば、各種データを記憶する。ドライブ部１０３は、例えば、記憶媒体１０２の読み出し装置または読み書き装置である。入力部１０４は、例えば、マウス、キーボードなどの入力装置である。出力部１０５は、例えば、表示部、スピーカなどの出力装置である。ＲＯＭ１０６は、例えば、プログラムを記憶する記憶媒体である。ＲＡＭ１０７は、例えば、各種データ、プログラムを一時的に記憶する記憶媒体である。補助記憶部１０８は、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリなどの記憶媒体であり、例えば、各種データを記憶する。インターフェース部２０９は、通信用インターフェースを有し、有線または無線によりネットワーク７１に接続される。

ＣＰＵ１０１が読み出すプログラムは、ＲＯＭ１０６に記憶されている一例を示したが、記憶媒体１０２や補助記憶部１０８に記憶されていてもよいし、ネットワーク７１からダウンロードしたプログラムを記憶媒体１０２や補助記憶部１０８などに記憶させてもよい。ＣＰＵ１０１が読み出す各種データは、記憶媒体１０２や補助記憶部１０８に記憶されている一例を示したが、ＲＯＭ１０６に記憶されていてもよいし、ネットワーク７１からダウンロードした各種データであってもよい。

上述のように、データ処理装置１１〜１１ｈは、ユーザが視聴したコンテンツに係る視聴ログデータを受信する受信部１２１と、コンテンツ属性データ管理装置３１に予め記憶されているコンテンツ属性データであって、コンテンツの属性を示すコンテンツ属性データを参照し、受信部１２１が受信した視聴ログデータが示すコンテンツに係るキーワードと、当該キーワードに対する注目の度合いを示す注目度とを対応付けた関連データを生成するデータ処理部１５〜１５ｈと、を備える。
これにより、データ処理装置１１〜１１ｈは、注目の度合いが高いキーワードを特定することができる。すなわち、データ処理装置１１〜１１ｈは、ユーザの興味および関心を解析することができる。

また、データ処理装置１１ａ〜１１ｆ、１１ｈが備えるデータ処理部１５ａ〜１５ｆ、１５ｈは、少なくとも１人のユーザを含む比較対象ユーザ群に属するユーザ各々の視聴ログデータが示すコンテンツに係るキーワードと、当該キーワードに対する注目の度合いを示す注目度とを対応付けた関連データを生成する。
これにより、データ処理装置１１ａ〜１１ｆ、１１ｈは、例えば、複数のユーザに共通する興味および関心を解析することができる。

また、データ処理部１５ａ〜１５ｆ、１５ｈは、解析対象ユーザの視聴ログデータが示すコンテンツに係るキーワードに対する注目度と、当該キーワードに対する注目度であって、比較対象ユーザ群に属するユーザ各々の視聴ログデータに基づく注目度とを比較して関連データの比較結果を生成する。
これにより、データ処理装置１１ａ〜１１ｆ、１１ｈは、例えば、他のユーザと比較して注目度の高いキーワードを解析する。従って、データ処理装置１１ａ〜１１ｆ、１１ｈは、他のユーザと比較した場合のユーザの興味および関心を解析することができる。

また、データ処理部１５ａ〜１５ｆ、１５ｈは、ユーザの属性を示すユーザ属性データに基づいて、ユーザ群に属するユーザを特定する。
これにより、データ処理装置１１ａ〜１１ｆ、１１ｈは、例えば、同一の属性を有する複数のユーザに共通する興味および関心を解析することができる。

また、データ処理部１５ｂ〜１５ｆ、１５ｈは、解析対象ユーザの視聴ログデータが示すコンテンツに係るキーワードに対する注目度と、当該キーワードに対する注目度であって、複数の比較対象ユーザ群に属するユーザ各々の視聴ログデータに基づく注目度とを比較して関連データの比較結果を生成する。
これにより、データ処理装置１１ｂ〜１１ｆ、１１ｈは、例えば、複数の比較対象ユーザ群と比較してキーワードごとの注目度の分布が類似する比較対象ユーザ群を特定する。従って、データ処理装置１１ｂ〜１１ｆ、１１ｈは、特定した比較対象ユーザ群の有する特性に基づいて、解析対象ユーザの特性を解析することができる。そのため、解析対象ユーザに係る注目度テーブルには表れていないユーザの興味および関心も解析することができる。

また、データ処理装置１１〜１１ｈと通信するデータ表示装置４１であって、データ処理装置１１〜１１ｈが生成した関連データまたは関連データの比較結果を受信する受信部１２１と、受信部１２１が受信した関連データまたは関連データの比較結果に基づく情報を表示部４１２に表示させる表示処理部４１３１と、を備える。
これにより、データ表示装置４１は、データ処理装置１１〜１１ｈが解析したユーザが注目しているキーワードを、データ表示装置４１の使用者に提示することができる。従って、データ表示装置４１は、その使用者による、端末装置６１のユーザの関心および興味の把握を支援することができ、マーケティング分析などを支援することができる。

また、端末装置６１は、コンテンツ属性データ管理装置３１に予め記憶されているコンテンツ属性データであって、コンテンツの属性を示すコンテンツ属性データを参照し、ユーザが視聴したコンテンツに係る視聴ログデータが示すコンテンツに係るキーワードと、当該キーワードに対する注目の度合いを示す注目度とを対応付けた関連データに基づいて選択された配信コンテンツを表す配信コンテンツデータを受信する受信部６２１と、受信部６２１が受信した配信コンテンツデータが表す配信コンテンツを表示部６３に表示させる表示処理部６５１と、を備える。
これにより、端末装置６１は、自装置のユーザ各々の興味および関心に適合した配信コンテンツを表示することができる。

なお、上述した実施形態のいずれかの組み合わせまたは全ては、任意に組み合わされて実施されてもよい。
また、上述したデータ処理装置１１〜１１ｈとデータ表示装置４１（図１）は、別体であることを前提として説明したが、これには限られない。データ処理装置などとデータ表示装置４１は、一体として構成されてもよい。データ処理装置などは、例えば、コンテンツ記憶部６４１（図１２）をさらに含んで構成されてもよい。また、配信コンテンツ選択装置５１（図１）と配信コンテンツ送信装置５２（図１）とは、一体として構成されてもよい。このように、上述したデータ処理システムが備える任意の装置は一体として構成されてもよい。また、上述したデータ処理システムが任意の装置が備える構成を任意に組み合わせて別の装置としてもよい。

なお、上述した説明では表示部６３（図１２）、４１２（図１３）は、視覚情報を提示する構成（例えば、ディスプレイ）を備える場合を例にとったが、これには限られない。表示部６３、４１２は視覚情報を提示する構成に代え、またはその構成とともに聴覚情報を提示する構成（例えば、スピーカ）を備えてもよい。

なお、上述した各実施形態におけるデータ処理装置１１〜１１ｈによる関連データおよび関連データの比較結果の出力方法は、上述したものに限られない。例えば、データ処理装置１１〜１１ｈは、関連データおよび関連データの比較結果をメールなどの通信手段により通知してもよい。また、データ処理装置１１〜１１ｈは、関連データおよび関連データの比較結果を参照するためのＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を他の装置に提供してもよい。

データ表示装置４１および配信コンテンツ選択装置５１は、データ処理装置１１〜１１ｈが出力可能な任意の情報を取得可能としてよい。例えば、データ表示装置４１および配信コンテンツ選択装置５１は、特定のキーワード情報を関連データの取得要求に含めてデータ処理装置１１〜１１ｈに送信することにより、データ処理装置１１〜１１ｈから当該キーワード情報に対応する注目度を複数のユーザついて取得可能としてよい。他にも、データ表示装置４１および配信コンテンツ選択装置５１は、関連データの算出方法、関連データの比較方法、解析対象とするキーワードの階層、解析対象とするキーワードのカテゴリ、解析対象とするコンテンツ属性データおよび資料ログデータの範囲、ユーザ群の特定条件、関連データおよび関連データの比較結果の出力形式、および、関連データおよび関連データの比較結果の出力範囲など、データ処理装置１１〜１１ｈが行う処理の条件を指定可能としてもよい。

なお、上述した実施形態におけるデータ処理装置１１〜１１ｈ、データ表示装置４１、配信コンテンツ選択装置５１、または端末装置６１の一部、例えば、データ処理装置１１〜１１ｈが備える制御部１４〜１４ｈなど、制御部４１３、制御部５１３、および制御部６５をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、データ処理装置１１〜１１ｈ、データ表示装置４１、配信コンテンツ選択装置５１、または端末装置６１に内蔵されたコンピュータシステムであって、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。

また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。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く、さら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であってもよい。

また、上述した実施形態におけるデータ処理装置１１〜１１ｈ、データ表示装置４１、配信コンテンツ選択装置５１、または端末装置６１の一部、または全部を、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等の集積回路として実現してもよい。データ処理装置１１〜１１ｈ、データ表示装置４１、配信コンテンツ選択装置５１、または端末装置６１の各機能ブロックは個別にプロセッサ化してもよいし、一部、または全部を集積してプロセッサ化してもよい。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、または汎用プロセッサで実現してもよい。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いてもよい。

以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。

１〜１ｆ…データ処理システム、１１〜１１ｈ…データ処理装置、１２…通信部、１３、１３ａ、１３ｆ、１３ｇ…記憶部、１４〜１４ｈ…制御部、１２１…受信部、１２２…送信部、１３１、１３１ａ、１３１ｂ…ユーザ属性データ記憶部、１３２…視聴ログデータ記憶部、１３３…キーワードテーブル記憶部、１３４…タグテーブル記憶部、１３５…注目比率テーブル記憶部、１３６…キーワード出現比率テーブル記憶部、１３７…注目度テーブル記憶部、１３８…配信コンテンツリスト記憶部、１４１…ユーザデータ登録部、１４２…コンテンツ属性データ取得部、１４３…キーワード登録部、１５〜１５ｈ…データ処理部、１５１…タグ生成部、１５２…注目指数演算部、１５３…注目比率演算部、１５４…キーワード出現比率演算部、１５５、１５５ａ、１５５ｆ…注目度演算部、１５６、１５６ｂ、１５６ｇ…比較部、１５７…配信コンテンツ選択部、２１…コンテンツ送信装置、３１…コンテンツ属性データ管理装置、４１…データ表示装置、４１１…通信部、４１１１…受信部、４１２…表示部、４１３…制御部、４１３１…表示処理部、５１…配信コンテンツ選択装置、５１１…通信部、５１１１…受信部、５１１２…送信部、５１２…記憶部、５１２１…配信コンテンツリスト記憶部、５１３…制御部、５１３１…配信コンテンツ選択部、５２…配信コンテンツ送信装置、６１…端末装置、６２…通信部、６２１…受信部、６２２…送信部、６３…表示部、６４…記憶部、６４１…コンテンツ記憶部、６４２…ユーザデータ記憶部、６５１…表示処理部、６５２…視聴履歴生成部、６５３…ユーザ属性データ生成部、７１…ネットワーク、８１…放送伝送路、１００…バス、１０１…ＣＰＵ、１０２…記録媒体、１０３…ドライブ部、１０４…入力部、１０５…出力部、１０６…ＲＯＭ、１０７…ＲＡＭ、１０８…補助記憶部、１０９…インターフェース部

Claims (4)

1. 端末装置と、コンテンツの属性を示すコンテンツ属性データを予め記憶するコンテンツ属性データ管理装置と、データ処理装置と、配信コンテンツ選択装置と、を備えるデータ処理システムであって、
   前記端末装置は、
   ユーザが視聴したコンテンツに係る視聴ログデータをデータ処理装置に送信する送信部と、
   前記配信コンテンツ選択装置が選択した配信コンテンツを表示する表示部と、
   を備え、
   前記データ処理装置は、
   前記端末装置から前記視聴ログデータを受信する受信部と、
   前記コンテンツ属性データ管理装置が記憶するコンテンツ属性データを参照し、前記受信部が受信した視聴ログデータが示すコンテンツに係るキーワードと、当該キーワードに対する注目の度合いを示す注目度とを対応付けた関連データを生成し、当該関連データと、他のユーザ又はユーザ群の関連データとを比較した比較データを生成するデータ処理部と、
   を備え、
   前記配信コンテンツ選択装置は、
   前記データ処理装置が生成した比較データに基づいて、配信コンテンツを選択する配信コンテンツ選択部、
   を備え、
   前記注目度は、前記視聴ログデータが示すコンテンツに係るキーワードの出現確率と所定の範囲のコンテンツに係るキーワードの出現確率との比である、
   ことを特徴とするデータ処理システム。
2. ユーザが視聴したコンテンツに係る視聴ログデータを受信する受信部と、
   記憶部に予め記憶されているコンテンツ属性データであって、コンテンツの属性を示すコンテンツ属性データを参照し、前記受信部が受信した視聴ログデータが示すコンテンツに係るキーワードと、当該キーワードに対する注目の度合いを示す注目度とを対応付けた関連データを生成し、当該関連データと、他のユーザ又はユーザ群の関連データとを比較した比較データを生成するデータ処理部と、
   前記データ処理部が生成した比較データに基づいて、配信コンテンツを選択する選択部と、
   を備え、
   前記注目度は、前記視聴ログデータが示すコンテンツに係るキーワードの出現確率と所定の範囲のコンテンツに係るキーワードの出現確率との比である、
   ことを特徴とするデータ処理装置。
3. 端末装置と、コンテンツの属性を示すコンテンツ属性データを予め記憶するコンテンツ属性データ管理装置と、データ処理装置と、配信コンテンツ選択装置と、を備えるデータ処理システムにおける表示方法であって、
   第１の前記端末装置が、ユーザが視聴したコンテンツに係る視聴ログデータをデータ処理装置に送信する送信過程と、
   前記データ処理装置が、前記第１の前記端末装置から前記視聴ログデータを受信する受信過程と、
   前記データ処理装置が、前記コンテンツ属性データ管理装置が記憶するコンテンツ属性データを参照し、前記受信過程において受信した視聴ログデータが示すコンテンツに係るキーワードと、当該キーワードに対する注目の度合いを示す注目度とを対応付けた関連データを生成し、当該関連データと、他のユーザ又はユーザ群の関連データとを比較した比較データを生成するデータ処理過程と、
   前記配信コンテンツ選択装置が、前記データ処理装置が生成した比較データに基づいて、配信コンテンツを選択する配信コンテンツ選択過程と、
   第２の前記端末装置が、前記配信コンテンツ選択装置が選択した配信コンテンツを表示する表示過程と、
   を含み、
   前記注目度は、前記視聴ログデータが示すコンテンツに係るキーワードの出現確率と所定の範囲のコンテンツに係るキーワードの出現確率との比である、
   ことを特徴とする表示方法。
4. コンテンツの属性を示すコンテンツ属性データを予め記憶するコンテンツ属性データ管理装置と、データ処理装置と、配信コンテンツ選択装置と、を備えるデータ処理システムであって、
   前記データ処理装置は、
   ユーザが視聴したコンテンツに係る視聴ログデータを受信する受信部と、
   前記コンテンツ属性データ管理装置が記憶するコンテンツ属性データを参照し、前記受信部が受信した視聴ログデータが示すコンテンツに係るキーワードと、当該キーワードに対する注目の度合いを示す注目度とを対応付けた関連データを生成し、当該関連データと、他のユーザ又はユーザ群の関連データとを比較した比較データを生成するデータ処理部と、
   を備え、
   前記配信コンテンツ選択装置は、
   前記データ処理装置が生成した比較データに基づいて、配信コンテンツを選択する配信コンテンツ選択部、
   を備え、
   前記注目度は、前記視聴ログデータが示すコンテンツに係るキーワードの出現確率と所定の範囲のコンテンツに係るキーワードの出現確率との比である、
   ことを特徴とするデータ処理システム。

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