JP6572669B2 - 情報処理装置及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置及びプログラムに関する。

プリント機能やスキャン機能等を有する画像形成装置が、チケットや楽譜や地図等のコンテンツの販売に用いられる場合がある。一般的に、画像形成装置の表示画面においては、一度に表示される情報の量に限りがある。これに対処するために、階層化されたカテゴリ群にコンテンツを分類しておき、カテゴリの選択作業を繰り返すことにより、目的のコンテンツが検索されるようにする場合がある。

特許文献１に記載のシステムにおいては、関連語のスコアに基づいて目的のコンテンツが検索される。

特許文献２に記載のシステムにおいては、コンテンツがカテゴリに分類されている。

特許文献３に記載のシステムにおいては、商品の選定条件項目の値と商品選定条件の順位に対応する値と基づいて優先度が算出され、その優先度に従って商品情報が表示される。

特開２００９−１４６２４８号公報 特表２０１０−５０６２９９号公報 特開２００１−１８４３６３号公報

ところで、コンテンツの数が多くなるほど、一般的に、コンテンツを検索するときに画面の遷移や操作が増大するため、目的のコンテンツの検索に要する時間が増大する。これに対処するために、顔画像認証技術による年齢層識別処理等を利用することによりユーザの関心事項を推測し、その関心事項に関連するコンテンツを推奨する場合がある。しかし、特定の少数のコンテンツが推奨された場合、推奨されたコンテンツがユーザの欲するコンテンツに適合しないことがある。その場合、ユーザはマニュアル操作で目的のコンテンツを検索する必要がある。一方、大量のコンテンツが推奨された場合、ユーザによる閲覧や確認等の作業に要する時間が増大する。

本発明の目的は、目的のコンテンツが容易に検索されるようにするとともに、コンテンツに関する情報の閲覧性を向上させることにある。

請求項１に係る発明は、階層化されたカテゴリ群に分類されたコンテンツ群のデータを記憶する記憶手段と、前記コンテンツ群の中のコンテンツに対するユーザの操作履歴がある場合、前記階層中の最上位レベル以外の階層レベルであって前記操作履歴に応じた階層レベルに属する推奨カテゴリ及び推奨コンテンツのうちの少なくとも一方に関する情報を出力するよう制御する制御手段と、前記操作履歴に基づいて、前記カテゴリ群に含まれる各カテゴリ及び前記コンテンツ群に含まれる各コンテンツに重み付け処理を適用する重み付け手段と、を有し、前記カテゴリ群に含まれる各カテゴリ及び前記コンテンツ群に含まれる各コンテンツを、ノードとみなした場合、前記重み付け手段は、前記操作履歴に基づいて、前記階層中の下位レベルに属する各ノードに重み係数を付与する第１手段と、前記下位レベルに属するノード群の中から予め設定された数のノードを、重み係数の高い順に抽出する第２手段と、前記下位レベルに属するノード群の中で前記抽出されなかったノード群に付与された重み係数の総和を、前記下位レベルに対する上位レベルに属するノードの重み係数として演算する第３手段と、を含み、前記制御手段は、前記第３手段による処理の結果に基づいて、前記推奨カテゴリ及び前記推奨コンテンツのうちの少なくとも一方に関する情報を出力するよう制御する、情報処理装置である。

請求項２に係る発明は、前記重み付け手段は、前記ユーザの関心事項と前記操作履歴とに基づいて、前記重み付け処理を適用する、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置である。

請求項３に係る発明は、前記重み付け手段は、前記ユーザに関連する別のユーザの関心事項に更に基づいて、前記重み付け処理を適用する、ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置である。

請求項４に係る発明は、階層化されたカテゴリ群に分類されたコンテンツ群のデータを記憶するコンピュータを、前記コンテンツ群の中のコンテンツに対するユーザの操作履歴がある場合、前記階層中の最上位レベル以外の階層レベルであって前記操作履歴に応じた階層レベルに属する推奨カテゴリ及び推奨コンテンツのうちの少なくとも一方に関する情報を出力するよう制御する制御手段、前記操作履歴に基づいて、前記カテゴリ群に含まれる各カテゴリ及び前記コンテンツ群に含まれる各コンテンツに重み付け処理を適用する重み付け手段、として機能させ、前記カテゴリ群に含まれる各カテゴリ及び前記コンテンツ群に含まれる各コンテンツを、ノードとみなした場合、前記重み付け手段は、前記操作履歴に基づいて、前記階層中の下位レベルに属する各ノードに重み係数を付与する第１手段と、前記下位レベルに属するノード群の中から予め設定された数のノードを、重み係数の高い順に抽出する第２手段と、前記下位レベルに属するノード群の中で前記抽出されなかったノード群に付与された重み係数の総和を、前記下位レベルに対する上位レベルに属するノードの重み係数として演算する第３手段と、を含み、前記制御手段は、前記第３手段による処理の結果に基づいて、前記推奨カテゴリ及び前記推奨コンテンツのうちの少なくとも一方に関する情報を出力するよう制御する、プログラムである。

請求項１，４に係る発明によると、目的のコンテンツが容易に検索されるとともに、コンテンツに関する情報の閲覧性が向上する。また、カテゴリやコンテンツをノードとみなした場合に、各ノードに付与された重み係数を利用して推奨すべきカテゴリやコンテンツが提供され得る。

請求項２に係る発明によると、ユーザの関心事項に適合するコンテンツやカテゴリが提供され得る。

請求項３に係る発明によると、他のユーザの動向に応じたコンテンツやカテゴリが提供され得る。

本発明の第１実施形態に係るコンテンツ提供システムを示すブロック図である。 第１実施形態に係るコンテンツ提供装置を示すブロック図である。 画像形成装置を示すブロック図である。 第１実施形態に係るコンテンツ提供処理の一例を示すフローチャートである。 コンテンツ木構造の一例を示す図である。 第１実施形態に係る重み付け処理を説明するための図である。 本発明の第２実施形態に係るコンテンツ提供システムを示すブロック図である。 第２実施形態に係るコンテンツ提供装置を示すブロック図である。 サーバ装置を示すブロック図である。 第２実施形態に係るコンテンツ提供処理の一例を示すフローチャートである。 行動履歴情報の一例を示す図である。 第２実施形態に係る重み付け処理を説明するための図である。

［第１実施形態］
図１には、本発明の第１実施形態に係る情報処理システムとしてのコンテンツ提供システムの一例が示されている。コンテンツ提供システムは、コンテンツ提供装置１０と画像形成装置１２を含む。コンテンツ提供装置１０と画像形成装置１２は、インターネットやＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）等の通信経路Ｎに接続されている。

コンテンツ提供装置１０は、チケット、楽譜、地図、ブロマイド、等のコンテンツのデータを格納し、コンテンツのデータを他の装置に提供する機能を備えている。

画像形成装置１２は、プリンタ機能、コピー機能、スキャン機能及びファクシミリ機能の中の少なくとも１つの機能と、他の装置との間でデータを送受信する機能と、を備えている。

第１実施形態では、例えば、コンテンツ提供装置１０からコンテンツのデータが画像形成装置１２に送信され、画像形成装置１２において、そのコンテンツが表示されたり印刷されたりする。例えば、画像形成装置１２において特定のコンテンツの購入指示がユーザによって与えられると、そのコンテンツのデータがコンテンツ提供装置１０から画像形成装置１２に送信され、画像形成装置１２においてそのコンテンツが印刷される。

以下、コンテンツ提供装置１０の構成について詳しく説明する。図２には、コンテンツ提供装置１０の構成が示されている。

通信部１４は通信インターフェースであり、通信経路Ｎを介して、他の装置にデータを送信する機能、及び、他の装置からデータを受信する機能を備えている。例えば、コンテンツのデータが通信部１４によって画像形成装置１２に送信される。

コンテンツ記憶部１６はハードディスク等の記憶装置であり、複数のコンテンツのデータを格納する。コンテンツは、例えば、チケット、楽譜、地図、ブロマイド等である。もちろん、これら以外の情報がコンテンツとして登録されてもよい。チケットとして、例えば、イベントのチケット（例えば、コンサートのチケットやスポース観戦用のチケット）、アミューズメントパークのチケット、映画や劇のチケット、美術館のチケット、等が登録される。スポーツには、例えば、野球、サッカー、等が含まれる。また、ブロマイドとして、例えば、スポーツ選手のブロマイド、歌手のブロマイド、等が登録される。

コンテンツのデータには、そのコンテンツの種類に応じたコンテンツ属性情報が含まれている。コンテンツ属性情報は、例えば、コンテンツを識別するためのコンテンツ識別情報（コンテンツ名称情報やコンテンツＩＤ等）、コンテンツの購入料金を示す料金情報、場所に関する場所情報、時間に関する時間情報、等である。イベントのチケットのデータには、例えば、そのイベントの開催場所を示す場所情報、イベントの開催日時を示す時間情報、等が含まれる。具体的には、コンサートやスポーツ観戦用のチケットのデータには、例えば、そのコンサートやスポーツの開催場所（例えば、都道府県名、市町村名、会場名、球場名等）を示す場所情報、開催日時（例えば、年月日、曜日、時間帯等）を示す時間情報、等が含まれている。アミューズメントパークのチケットのデータには、例えば、そのアミューズメントパークの場所（例えば、都道府県名、市町村名等）を示す場所情報、開園日時（年月日、曜日、時間帯等）を示す時間情報、等が含まれている。映画や劇のチケットのデータには、例えば、映画館や劇場等の場所（例えば、都道府県名、市町村名、映画館名、劇場名等）を示す場所情報、上映や上演の日時（例えば、年月日、曜日、時間帯等）を示す時間情報、等が含まれている。楽譜のデータには、例えば、アーティスト名を示す情報等が含まれている。ブロマイドのデータには、例えば、スポーツ選手名や歌手名を示す情報等が含まれている。

各コンテンツは階層化されたカテゴリ群に予め分類されており、各コンテンツのデータには、そのコンテンツ自身が属するカテゴリを識別するためのカテゴリ識別情報が対応付けられている。カテゴリ群は、上位レベルから下位レベルにかけて設定された複数のカテゴリによって構成されている。例えば、各コンテンツは、コンテンツの提供者によって特定のカテゴリに分類されてもよいし、自動的に特定のカテゴリに分類されてもよい。コンテンツやカテゴリに関する情報は、画像形成装置１２に提供されて表示される。カテゴリの構造については、図５を参照して後で詳しく説明する。

履歴情報記憶部１８はハードディスク等の記憶装置であり、コンテンツやカテゴリに対するユーザの操作履歴を示す操作履歴情報と、コンテンツの購入履歴を示す購入履歴情報を記憶する。操作履歴情報と購入履歴情報は、個々のユーザ毎に作成されて履歴情報記憶部１８に記憶される。操作履歴情報と購入履歴情報には、個々のユーザを識別するためのユーザ情報が対応付けられている。ユーザ情報は、例えばユーザＩＤやパスワード等の認証情報であってもよい。例えば、画像形成装置１２においてユーザによってコンテンツやカテゴリに対して操作が行われると、その操作の履歴を示す操作履歴情報が画像形成装置１２にて作成される。操作履歴情報は画像形成装置１２からコンテンツ提供装置１０に送信され、履歴情報記憶部１８に記憶される。操作履歴情報には、操作対象のコンテンツやカテゴリを示す情報、操作が行われた日時を示す情報、個々のコンテンツや個々のカテゴリが画像形成装置１２にて表示された時間の長さ（表示時間の長さ）を示す情報、等が含まれている。また、画像形成装置１２においてコンテンツが購入されると、その購入の履歴を示す購入履歴情報が画像形成装置１２にて作成される。購入履歴情報は画像形成装置１２からコンテンツ提供装置１０に送信され、履歴情報記憶部１８に記憶される。

推奨コンテンツ特定部２０は、カテゴリ群の中から推奨カテゴリを特定する機能を備えている。推奨コンテンツ特定部２０は、コンテンツ記憶部１６に記憶されているコンテンツ群の中から推奨コンテンツを特定してもよい。例えば、ユーザの操作履歴情報が履歴情報記憶部１８に記憶されている場合、推奨コンテンツ特定部２０は、階層中の最上位レベル以外の階層レベルに属するカテゴリやコンテンツを、推奨カテゴリや推奨コンテンツとして特定する。推奨コンテンツ特定部２０は、例えば、操作履歴や購入履歴に応じた階層レベルに属するカテゴリやコンテンツを、推奨カテゴリや推奨コンテンツとして特定する。具体的には、推奨コンテンツ特定部２０は、操作履歴や購入履歴に基づいて、各カテゴリや各コンテンツに重み付け処理を適用し、その重み付け処理の結果に基づいて、推奨コンテンツや推奨カテゴリを特定する。推奨コンテンツ特定部２０による処理については、図６を参照して後で詳しく説明する。

メニュー情報作成部２２は、コンテンツやカテゴリを示す情報を表示するためのメニュー情報を作成する。このメニュー情報は、例えばメニュー画面を示す情報である。そのメニュー画面には、カテゴリやコンテンツを示す情報が表示される。メニュー情報はコンテンツ提供装置１０から画像形成装置１２に送信され、画像形成装置１２にて表示される。これにより、画像形成装置１２においてメニュー画面が表示される。

制御部２４は、コンテンツ提供装置１０の各部の動作を制御する。

例えば、画像形成装置１２において特定のコンテンツの購入指示がユーザによって与えられた場合、その購入指示を示す情報が、画像形成装置１２からコンテンツ提供装置１０に送信される。コンテンツ提供装置１０においては、制御部２４が、その購入対象のコンテンツのデータをコンテンツ記憶部１６から取得する。そのコンテンツのデータは、通信部１４によって画像形成装置１２に送信される。画像形成装置１２においては、そのコンテンツが印刷される。例えばコンサートのチケットが購入された場合、画像形成装置１２においてそのチケットが印刷される。

制御部２４は、認証処理機能を備えていてもよい。この認証処理に用いられる認証情報としては、例えばユーザＩＤやパスワード等のユーザ情報が利用される。認証情報は例えばコンテンツ記憶部１６に記憶されている。例えば、画像形成装置１２を介したコンテンツ提供装置１０の利用時に、画像形成装置１２にてユーザ情報（認証情報）が入力されると、そのユーザ情報は画像形成装置１２からコンテンツ提供装置１０に送信される。制御部２４は、コンテンツ提供装置１０に記憶されているユーザ情報と、画像形成装置１２から送信されたユーザ情報と、を用いて認証処理を行う。認証が成功した場合（例えば両ユーザ情報が一致した場合）、例えば、コンテンツ提供装置１０の利用が許可される。認証が失敗した場合（例えば両ユーザ情報が一致しない場合）、例えば、コンテンツ提供装置１０の利用が制限又は禁止される。

以下、画像形成装置１２の構成について詳しく説明する。図３には、画像形成装置１２の構成が示されている。

通信部２６は通信インターフェースであり、通信経路Ｎを介して、他の装置にデータを送信する機能、及び、他の装置からデータを受信する機能を備えている。例えば、コンテンツ提供装置１０から送信されたコンテンツのデータやメニュー情報が、通信部２６によって受信される。また、操作履歴情報、購入履歴情報、ユーザ情報等が、通信部２６によってコンテンツ提供装置１０に送信される。

画像形成部２８は、画像形成に関する処理を実行する機能を備えている。例えば、画像形成部２８によって、コピー処理、スキャン処理、プリント処理、ファクシミリ処理、等が実行される。コピー処理では原稿が複写される。スキャン処理では原稿が読み取られて画像データが生成される。プリント処理では画像が用紙等の記録媒体上に印刷される。ファクシミリ処理では、画像データがファクシミリ送信又はファクシミリ受信される。例えば、ユーザによって購入されたコンテンツのデータがコンテンツ提供装置１０から画像形成装置１２に送信され、画像形成装置１２においてそのコンテンツが印刷される。

記憶部３０はハードディスク等の記憶装置であり、印刷対象のデータ（例えばコンテンツのデータ）やスキャンによって生成されたデータ等を記憶する。

ＵＩ部３２はユーザインターフェースであり、表示部と操作部を含む。表示部は液晶ディスプレイ等の表示装置であり、操作部は操作パネルやタッチパネル等の入力装置である。表示部には、例えば、各種の入力画面や、コンテンツやカテゴリを示す情報等が表示される。

制御部３４は画像形成装置１２の各部の動作を制御する機能を備えている。制御部３４は、例えば、コンテンツ購入用のメニュー画面をＵＩ部３２の表示部に表示させる。このメニュー画面において、特定のコンテンツの購入指示がユーザによって与えられる。また、制御部３４は、表示部に表示されているコンテンツやカテゴリに対する個々のユーザの操作履歴を管理し、個々のユーザ毎の操作履歴情報を作成する。また、制御部３４は、個々のユーザのコンテンツ購入履歴を管理し、個々のユーザ毎の購入履歴情報を作成する。操作履歴情報と購入履歴情報は、画像形成装置１２からコンテンツ提供装置１０に送信される。

以下、第１実施形態に係るコンテンツ提供システムによる処理について説明する。図４には、第１実施形態に係る処理の一例を示すフローチャートが示されている。

まず、画像形成装置１２を利用してコンテンツを購入しようとするユーザは、画像形成装置１２のＵＩ部３２を利用してコンテンツ販売サービスを選択する（Ｓ０１）。画像形成装置１２のＵＩ部３２には、例えば初期画面が表示されており、その初期画面においてコンテンツ販売サービスが選択される。

次に、画像形成装置１２においては、制御部３４が、ユーザ情報を入力するための入力画面をＵＩ部３２に表示させる。その入力画面において、ＵＩ部３２を利用してユーザによってユーザ情報（例えばユーザＩＤやパスワード等）が入力される（Ｓ０２）。ユーザによって入力されたユーザ情報は、通信部２６によってコンテンツ提供装置１０に送信される。

コンテンツ提供装置１０においては、上記ユーザ情報に対応付けられている操作履歴情報と購入履歴情報が特定される。

上記ユーザ情報に対応付けられている操作履歴情報及び購入履歴情報のうちの少なくとも一方の情報が、履歴情報記憶部１８に記憶されている場合（Ｓ０３，Ｙｅｓ）、処理はステップＳ０４に移行する。この場合、推奨コンテンツ特定部２０は、操作履歴情報及び購入履歴情報のうちの少なくとも一方の情報に基づいて、推奨カテゴリ及び推奨コンテンツのうちの少なくとも一方を特定する（Ｓ０４）。推奨コンテンツ特定部２０は、例えば、操作履歴や購入履歴に基づいて各コンテンツや各カテゴリに重み付け処理を適用し、その重み付け処理の結果に基づいて、推奨カテゴリや推奨コンテンツを特定する。

過去にユーザによってコンテンツやカテゴリに対する操作が行われ、コンテンツがユーザによって購入された場合、操作履歴情報と購入履歴情報の両方が作成されて履歴情報記憶部１８に記憶される。この場合、推奨コンテンツ特定部２０は、上記ユーザ情報に対応付けられている操作履歴情報と購入履歴情報の両方を履歴情報記憶部１８から取得し、その両方の情報に基づいて推奨カテゴリや推奨コンテンツを特定する。

また、過去にユーザによってコンテンツやカテゴリに対する操作が行われたが、コンテンツが購入されなかった場合がある。例えば、特定のカテゴリや特定のコンテンツが表示されたり指定されたりした場合であっても、コンテンツが購入されない場合がある。この場合、操作履歴情報は作成されて履歴情報記憶部１８に記憶されるが、購入履歴情報は作成されない。そのため、推奨コンテンツ特定部２０は、上記ユーザ情報に対応付けられている操作履歴情報を履歴情報記憶部１８から取得し、その操作履歴情報に基づいて推奨カテゴリや推奨コンテンツを特定する。

また、過去にユーザによってコンテンツやカテゴリに対する操作が行われなかった場合、操作履歴情報と購入履歴情報は作成されないため、それらの情報は履歴情報記憶部１８に記憶されていない。このように、上記ユーザ情報に対応付けられている操作履歴情報と購入履歴情報の両方が、履歴情報記憶部１８に記憶されていない場合（Ｓ０３，Ｎｏ）、処理はステップＳ０５に移行する。

次に、メニュー情報作成部２２は、コンテンツやカテゴリを表示するためのメニュー情報を作成する（Ｓ０５）。

ステップＳ０４の処理が実行されて推奨カテゴリや推奨コンテンツが特定された場合、メニュー情報作成部２２は、その推奨カテゴリや推奨コンテンツを示す情報を表示するための推奨メニュー情報を作成する。この推奨メニュー情報に基づく推奨メニュー画面には、推奨カテゴリや推奨コンテンツを示す情報が表示される。

操作履歴情報と購入履歴情報のいずれも作成されておらず、ステップＳ０４の処理が実行されていない場合、メニュー情報作成部２２は、デフォルトのメニュー情報を作成する。デフォルトのメニュー情報に基づくデフォルトのメニュー画面には、例えば、最上位の階層レベルに属するカテゴリを示す情報が表示される。

メニュー情報は、通信部１４によって画像形成装置１２に送信され（Ｓ０６）、画像形成装置１２においてＵＩ部３２に表示される（Ｓ０７）。また、そのメニューに含まれるコンテンツのデータも、メニュー情報とともに画像形成装置１２に送信される。推奨コンテンツが特定されている場合には、その推奨コンテンツのデータが画像形成装置１２に送信される。

メニュー画面（推奨メニュー画面又はデフォルトのメニュー画面）において、特定のコンテンツの購入指示がユーザによって与えられると、そのコンテンツが画像形成部２８によって印刷され（Ｓ０８）、操作履歴情報と購入履歴情報が更新される（Ｓ０９）。具体的には、画像形成装置１２の制御部３４が、メニュー画面上におけるユーザの操作履歴を示す操作履歴情報と、コンテンツの購入履歴を示す購入履歴情報を作成する。操作履歴情報と購入履歴情報は、通信部２６によってコンテンツ提供装置１０に送信され、履歴情報記憶部１８に記憶される。

以下、第１実施形態に係るコンテンツ提供システムの処理について、具体例を挙げて詳しく説明する。

図５には、コンテンツ木構造の一例が示されている。コンテンツ購入用のメニュー画面に表示される情報が、コンテンツ木構造３６によって表現されている。木構造を構成するノード群は、根ノード、節ノード、及び、葉ノードに分類される。根ノードと節ノードはカテゴリを示しており、葉ノードはコンテンツを示している。根ノードに属する情報は、最上位の階層レベルに属する情報であり、メニュー画面のトップ画面に表示される情報である。葉ノードに属する情報は、最下位の階層レベルに属する情報であり、メニュー画面においてコンテンツの詳細画面に表示される情報である。節ノードに属する情報は、最上位と最下位との間の中位の階層レベルに属する情報であり、メニュー画面において各カテゴリの画面に表示される情報である。同じ階層レベルに属する情報は、例えば、同一のメニュー画面内に表示される。以下、コンテンツ木構造３６について詳しく説明する。

コンテンツ木構造３６は、階層化されたカテゴリ群３８と、そのカテゴリ群３８に分類されたコンテンツ群４０と、を含む木構造である。コンテンツ群４０に含まれる個々のコンテンツが販売対象のコンテンツである。コンテンツの一例として、「ブロマイドＡ」、「ブロマイドＢ」及び「ブロマイドＣ」が図示されている。コンテンツ群４０は、コンテンツ木構造３６において、最下位の階層レベルに属している。コンテンツ群４０に含まれる個々のコンテンツは、葉ノードに相当し、各コンテンツを示す情報は、メニュー画面においてコンテンツの詳細画面に表示される。

カテゴリ群３８には、カテゴリ群４２〜５０が含まれている。カテゴリ群３８に含まれる個々のカテゴリ（ノード）は、各自の下位の階層レベルに含まれるノード（カテゴリ又はコンテンツ）を分類していることを示すノードである。

カテゴリ群４２は、コンテンツ木構造３６において最上位の階層レベルに属するカテゴリ群である。カテゴリ群４２に含まれる個々のカテゴリは、根ノードに相当し、各カテゴリを示す情報は、メニュー画面のトップ画面に表示される。カテゴリ群４２には、例えば、カテゴリとしての「楽譜」、「ブロマイド」、「競馬・競輪」及び「地図」等が含まれている。メニュー画面のトップ画面には、「楽譜」、「ブロマイド」、「競馬・競輪」及び「地図」等を示す情報が表示される。

カテゴリ群４４〜５０は、コンテンツ木構造３６において、中位の階層レベルに属している。カテゴリ群４４〜５０に含まれる個々のカテゴリは、節ノードに相当し、各カテゴリを示す情報は、メニュー画面においてトップ画面より下位層の画面に表示される。図５に示す例では、カテゴリ群４４〜５０は、最上位のカテゴリ「ブロマイド」に属するカテゴリ群である。カテゴリ群４４は、最上位のカテゴリ「ブロマイド」に直接属するカテゴリ群であり、例えば、カテゴリとしての「アーティスト」、「スポーツ」、「アニメ」及び「アイドル」等を含む。これらのカテゴリは、「ブロマイド」についての分野や種類等に関するカテゴリである。

カテゴリ群４６は、カテゴリ群４４中のカテゴリ「スポーツ」に属するカテゴリ群であり、例えば、カテゴリとしての「野球」、「テニス」及び「サッカー」等を含む。これらのカテゴリは、「ブロマイド」及び「スポーツ」に関するカテゴリであり、「スポーツ」の具体例に相当する。

カテゴリ群４８は、カテゴリ群４６中のカテゴリ「野球」に属するカテゴリ群であり、例えば、カテゴリとしての「球団Ａ」、「球団Ｂ」及び「球団Ｃ」等を含む。これらのカテゴリは、「ブロマイド」、「スポーツ」及び「野球」に関するカテゴリであり、「球団」の具体例に相当する。

カテゴリ群５０は、カテゴリ群４８中のカテゴリ「球団Ａ」に属するカテゴリ群であり、例えば、カテゴリとしての「選手Ａ」、「選手Ｂ」及び「選手Ｃ」等を含む。これらのカテゴリは、「ブロマイド」、「スポーツ」、「野球」及び「球団」に関するカテゴリであり、「球団Ａ」に属する選手の具体例に相当する。そのカテゴリ「球団Ａ」には、例えば、コンテンツとしての「ブロマイドＡ」、「ブロマイドＢ」及び「ブロマイドＣ」等が含まれている。

以上のように、各コンテンツがカテゴリ群に分類され、カテゴリ群とコンテンツ群とがコンテンツ木構造３６によって表現されている。このコンテンツ木構造３６のデータは、コンテンツ記憶部１６に記憶されている。なお、これらの分類は一例であり、別の分類基準に従ってコンテンツがカテゴリに分類されてもよい。

デフォルトのメニュー画面においては、トップ画面が表示される。トップ画面には、最上位のカテゴリを示す情報が表示される。トップ画面においてカテゴリが選択されると、トップ画面よりも下位の画面が表示される。その下位の画面には、選択されたカテゴリに属する下位のカテゴリ群を示す情報が表示される。さらに、その画面においてカテゴリが選択されると、その画面よりも更に下位の画面が表示される。その下位の画面には、選択されたカテゴリに属するカテゴリ群を示す情報が表示される。カテゴリの選択作業を繰り返すことにより、目的のコンテンツを示す情報が画面に表示される。このように、デフォルトのメニュー画面においては、トップ画面から開始して、カテゴリの選択作業を繰り返すことにより目的のコンテンツに辿り着くことになる。このデフォルトのメニュー画面のデータ（デフォルトメニュー情報）は、コンテンツ提供装置１０のメニュー情報作成部２２によって作成され、コンテンツ提供装置１０から画像形成装置１２に送信される。

デフォルトのメニュー画面が用いられた場合、具体的には以下のようにしてコンテンツが選択される。ここでは、符号５２で示されているコンテンツ「ブロマイドＣ」を最終的に選択することを目的とする。画像形成装置１２のＵＩ部３２には、デフォルトのメニュー画面のトップ画面が表示される。そのトップ画面には、最上位のカテゴリ群４２に含まれるカテゴリ「楽譜」、「ブロマイド」、「競馬・競輪」及び「地図」等を示す情報が表示される。まず、ユーザは、最上位のカテゴリ群４２の中からカテゴリ「ブロマイド」を選択する。この選択に応じて、カテゴリ「ブロマイド」に属する下位のカテゴリ群４４を示す情報が、メニュー画面に表示される。例えば、カテゴリ「アーティスト」、「スポーツ」、「アニメ」及び「アイドル」等を示す情報が、メニュー画面に表示される。次に、ユーザは、カテゴリ群４４の中からカテゴリ「スポーツ」を選択する。この選択に応じて、カテゴリ「スポーツ」に属する下位のカテゴリ群４６を示す情報が、メニュー画面に表示される。例えば、カテゴリ「野球」、「テニス」及び「サッカー」等を示す情報が、メニュー画面に表示される。次に、ユーザは、カテゴリ群４６の中からカテゴリ「野球」を選択する。この選択に応じて、カテゴリ「野球」に属する下位のカテゴリ群４８を示す情報が、メニュー画面に表示される。例えば、カテゴリ「球団Ａ」、「球団Ｂ」及び「球団Ｃ」等を示す情報が、メニュー画面に表示される。次に、ユーザは、カテゴリ群４８に含まれるカテゴリ「球団Ａ」を選択する。この選択に応じて、カテゴリ「球団Ａ」に属する下位のカテゴリ群５０を示す情報が、メニュー画面に表示される。例えば、カテゴリ「選手Ａ」、「選手Ｂ」及び「選手Ｃ」等を示す情報が、メニュー画面に表示される。次に、ユーザは、カテゴリ群５０に含まれるカテゴリ「選手Ａ」を選択する。この選択に応じて、カテゴリ「選手Ａ」に属するコンテンツ群４０を示す情報が、メニュー画面に表示される。例えば、コンテンツ「ブロマイドＡ」、「ブロマイドＢ」及び「ブロマイドＣ」等を示す情報が、メニュー画面に表示される。以上のようにして、デフォルトのメニュー画面が用いられる場合には、最上位から最下位のカテゴリにかけてカテゴリを順次選択することにより、目的のコンテンツが表示される。

以下、推奨コンテンツ特定部２０による処理について詳しく説明する。

まず、推奨コンテンツ特定部２０は、ユーザの操作履歴や購入履歴に基づいて、各カテゴリや各コンテンツに重み付け処理を適用する。

一例として、図５中の符号５２で示されているコンテンツ「ブロマイドＣ」がユーザＡによって過去に購入されたものとする。この場合、推奨コンテンツ特定部２０は、そのコンテンツ「ブロマイドＣ」が属するカテゴリ群のうち、１つ上位のカテゴリ「選手Ａ」（符号５４で示すカテゴリ）に重み係数を付与する。全く同一のコンテンツが複数回購入される可能性が低いため、コンテンツに対して１つ上位のノード（カテゴリ）に重み係数が付与される。一例として、カテゴリ「選手Ａ」に対して重み係数「１．０」が付与される。

また、推奨コンテンツ特定部２０は、各カテゴリや各コンテンツに対するユーザＡの操作履歴に応じて、各カテゴリや各コンテンツに重み係数を付与する。例えば、推奨コンテンツ特定部２０は、ユーザＡの操作履歴情報を参照し、個々のカテゴリや個々のコンテンツが画像形成装置１２のＵＩ部３２にて表示された時間の長さ（表示時間の長さ）に応じた重み係数を、個々のカテゴリや個々のコンテンツに付与する。例えば、コンテンツがユーザＡによって過去に購入されていなくても、ユーザの関心度が高いコンテンツやカテゴリが表示されている画面においては、ユーザの滞在時間が長くなることが想定される。それ故、表示時間の長さ（滞在時間の長さ）に応じた重み係数が、各カテゴリや各コンテンツに付与される。表示時間が長くなるほど、大きな重み係数が付与される。例えば、表示時間が第１閾値未満の場合、重み係数「０」が付与される。表示時間が第１閾値未満以上、かつ、第１閾値よりも大きな第２閾値未満の場合、重み係数「０．１」が付与される。表示時間が第２閾値以上、かつ、第２閾値よりも大きな第３閾値未満の場合、重み係数「０．３」が付与される。表示時間が第３閾値以上の場合、重み係数「０．５」が付与される。重み係数は一例に過ぎず、他の値が用いられてもよい。また、閾値やその数も一例に過ぎず、他の閾値や他の数の閾値が用いられてもよい。

図６の（Ａ）には、上記の重み付け処理後のコンテンツ木構造５６，５８が示されている。コンテンツ木構造５６は、根ノードに相当する最上位のノードＡ、節ノードに相当する中位のノードＡ−１，Ａ−２，Ａ−３、及び、葉ノードに相当する最下位のノードＡ−１−１，Ａ−１−２，Ａ−２−１，Ａ−２−２，Ａ−３−１，Ａ−３−２を含む。中位のノードＡ−１，Ａ−２，Ａ−３は最上位のノードＡに属するノードである。最下位のノードＡ−１−１，Ａ−１−２は中位のノードＡ−１に属するノードである。最下位のノードＡ−２−１，Ａ−２−２は中位のノードＡ−２に属するノードである。最下位のノードＡ−３−１，Ａ−３−２は中位のノードＡ−３に属するノードである。最下位のノード群には、操作履歴と購入履歴に基づいて重み係数が付与されている。図６の（Ａ）に示されている数値は、その重み係数である。例えば、ノードＡ−１−１には重み係数「１．０」が付与されており、ノードＡ−１−２には重み係数「０．７」が付与されている。最下位の他のノードにも、同様に重み係数が付与されている。最下位のノードＡ−１−１，Ａ−１−２，Ａ−２−１，Ａ−２−２，Ａ−３−１，Ａ−３−２は、例えば、コンテンツである。これら以外のノード、つまり、最上位のノードＡ、及び、節ノードに相当する中位のノードＡ−１，Ａ−２，Ａ−３は、カテゴリである。ノードＡは最上位のカテゴリであり、ノードＡ−１，Ａ−２，Ａ−３は中位のカテゴリである。コンテンツ木構造５８も、コンテンツ木構造５６と同様の木構造を有しており、最下位のノードに重み係数が付与されている。

推奨コンテンツ特定部２０は、コンテンツ木構造５６，５８から、重み係数が高い順に抽出数分の数のノードを抽出する。その抽出数は、予め設定された数であってもよいし、ユーザ等によって任意の値に変更されてもよい。抽出数は一例として「３」である。この値は一例に過ぎず、他の値が用いられてもよい。図６の（Ｂ）には、その抽出結果が示されている。破線で囲まれたノード（ノードＡ−１−１，Ａ−１−２，Ａ−２−１）が、抽出されたノードである。ノードＡ−１−１の重み係数は「１．０」であり、ノードＡ−１−２の重み係数は「０．７」であり、ノードＡ−２−１の重み係数は「０．８」である。これらのノードの重み係数は、コンテンツ木構造５６，５８において上位３つの値である。それ故、ノードＡ−１−１，Ａ−１−２，Ａ−２−１が抽出される。

次に、推奨コンテンツ特定部２０は、上記の抽出されたノードを除き、個々のノードの上位のノードに、自身に付与された重み係数を付与する。複数の重み係数が付与された上位のノードについては、それら複数の重み係数が合算される。その合算値が、上位のノードの重み係数として採用される。図６の（Ｂ）には、この処理の結果が示されている。上記のように、ノードＡ−１−１，Ａ−１−２は抽出されているので、これらに付与された重み係数は、上位のノードＡ−１に付与されない。そのため、ノードＡ−１の重み係数は「０．０」となる。また、ノードＡ−２−１は抽出されているので、これに付与された重み係数は、上位のノードＡ−２に付与されない。一方、ノードＡ−２−２は抽出されていないので、これに付与された重み係数「０．１」は、上位のノードＡ−２に付与される。その結果、ノードＡ−２の重み係数は「０．１」となる。同様に、ノードＡ−３−１に付与された重み係数「０．０」とノードＡ−３−２に付与された重み係数「０．１」が合算され、上位のノードＡ−３に付与される。その結果、ノードＡ−３の重み係数は「０．１」となる。コンテンツ木構造５８についても、同様の処理が適用される。

次に、推奨コンテンツ特定部２０は、コンテンツ木構造５６，５８から、重み係数が高い順に抽出数分の数のノードを抽出し、その抽出されたノードを除き、個々のノードの上位に、自身に付与された重み係数を付与する。推奨コンテンツ特定部２０は、最上位のノードまで、これらの処理を適用する。図６の（Ｃ）には、その処理の結果が示されている。上記のとおり、ノードＡ−２の重み係数は「０．１」であり、ノードＡ−３の重み係数は「０．１」である。これらの重み係数は合算され、上位のノードＡに付与される。その結果、ノードＡの重み係数は「０．２」となる。コンテンツ木構造５８についても、同様の処理が適用される。最上位のノードＢの重み係数は「０．８」である。

次に、推奨コンテンツ特定部２０は、コンテンツ木構造５６，５８から、重み係数が高い順に抽出数分の数のノードを抽出し、その抽出されたノードを除き、個々のノードの上位に、自身に付与された重み係数を付与する。図６の（Ｄ）には、その処理の結果が示されている。破線で囲まれているノード（ノードＡ−１−１，Ａ−２−１，Ｂ）は抽出されたノードである。ノードＡ−１−２の重み係数は「０．７」であるため、その上位のノードＡ−１の重み係数は「０．７」となる。また、ノードＡ−２−２の重み係数は「０．１」であるため、その上位のノードＡ−２の重み係数は「０．１」となる。また、ノードＡ−３−１の重み係数は「０．０」であり、ノードＡ−３−２の重み係数は「０．１」であるため、上位のノードＡ−３の重み係数は「０．１」となる。ノードＡ−１，Ａ−２，Ａ−３の重み係数が合算され、その合算値「０．９」が最上位のノードＡとして採用される。コンテンツ木構造５８についても、同様の処理が適用される。

次に、推奨コンテンツ特定部２０は、コンテンツ木構造５６，５８から、重み係数が高い順に抽出数分の数のノードを抽出する。複数のノードにおいて重み係数が同点の場合、推奨コンテンツ特定部２０は、階層レベルが下位のノードを優先的に抽出する。図６の（Ｅ）には、その抽出の結果が示されている。破線で囲まれたノード（カテゴリＡ，Ａ−１−１，Ａ−２−１）が、抽出されたノードである。ノードＡの重み係数は「０．９」であり、ノードＡ−１−１の重み係数は「１．０」であり、ノードＡ−２−１の重み係数は「０．８」である。これらのノードの重み係数は、コンテンツ木構造５６，５８において上位３つの値である。それ故、ノードＡ，Ａ−１−１，Ａ−２−１が抽出される。なお、ノードＢの重み係数は「０．８」であるが、このノードＢはノードＡ−２−１よりも上位のノードであるため、より下位のノードＡ−２−１が優先的に抽出される。また、同じ階層レベルに同点の複数のノードが存在する場合、推奨コンテンツ特定部２０は、抽出回数の多いノードを抽出する。抽出回数の多いノードは、それ自体の重み係数が大きく、ユーザの関心度が高いと想定されるからである。もちろん、推奨コンテンツ特定部２０は、ランダムでノードを抽出してもよい。

最終的に抽出されたノードが推奨ノードに相当する。上記の例では、ノードＡ，Ａ−１−１，Ａ−２−１が推奨ノードに相当する。つまり、ノードＡが推奨カテゴリに相当し、ノードＡ−１−１，Ａ−２−１が推奨コンテンツに相当する。

メニュー情報作成部２２は、最終的に抽出されたノードを示す情報に基づいて、推奨メニュー情報を作成する。この推奨メニュー情報は通信部１４によって画像形成装置１２に送信され、その推奨メニュー情報に基づく推奨メニュー画面が、画像形成装置１２のＵＩ部３２に表示される。図６の（Ｅ）に示す例では、ノードＡ，Ａ−１−１，Ａ−２−１が最終的に抽出されているため、これらが表示される推奨メニュー画面のデータ（推奨メニュー情報）が作成される。画像形成装置１２のＵＩ部３２には、推奨カテゴリや推奨コンテンツが表された推奨メニュー画面が表示される。

以上のように、ユーザの操作履歴や購入履歴がある場合には、コンテンツ木構造において最上位以外の階層レベルに属するノードであって、操作履歴や購入履歴に応じた階層レベルに属するノードが抽出される。そのノードを示す情報を表す推奨メニュー画面が作成され、その推奨メニュー画面は画像形成装置１２のＵＩ部３２に表示される。例えば、最上位以外の階層レベルに属するカテゴリやコンテンツを示す情報が抽出され、その情報を表す推奨メニュー画面が表示される。これにより、デフォルトのメニュー画面を用いる場合と比べて、目的のコンテンツが容易に検索される。また、最終的に抽出されたカテゴリやコンテンツが推奨メニュー画面に表示されるので、すべてのカテゴリやコンテンツを表示する場合と比べて、カテゴリやコンテンツに関する情報の閲覧性が向上する。

また、本実施形態では、下位のノード群の重み係数の合算値が、それらが属する上位のノードの重み係数として採用される。これにより、下位の階層レベルに属する個々のノードに付与された重み係数が相対的に小さい場合であっても、上位のノードの重み係数が相対的に大きくなり、上位のノードが推奨ノードとして特定される場合がある。下位のノードの重み係数が相対的に小さいということは、その下位のノード自体に対するユーザの関心度が相対的に低いことを意味している。しかし、下位のノード群に対するユーザの関心度が相対的に低い場合であっても、それらの上位のノードに対するユーザの関心度が相対的に高い場合があり得る。それ故、本実施形態では、下位のノード群の重み係数を合算し、この合算値を上位のノードの重み係数として採用している。その採用の結果として、上位のノードの重み係数が相対的に大きくなるのであれば、その上位のノードに対するユーザの関心度が相対的に高いことになる。つまり、合算値が相対的に大きくなるということは、下位の階層レベルに属する個々のノードに対するユーザの関心度は相対的に低いが、それらが属する上位のノードに対するユーザの関心度が相対的に高い可能性があることを意味している。この処理により、ユーザの関心度が相対的に高いと想定されるノードが推奨ノードとして特定され、その推奨ノードを示す情報が画像形成装置１２のＵＩ部３２に表示される。

重み付け処理において、重み係数が相対的に高いノードの重み係数も上位のノードに付与されると、最終的に最上位のノードの重み係数が最大となり、最上位のノードが推奨ノードとして必ず選択されてしまう。これに対処するために、本実施形態では、重み係数が相対的に高いノードが抽出され、そのノードの重み係数は上位のノードに付与されない。このように、重み係数が相対的に高いノードを除き、重み係数が相対的に低いノードの重み係数のみを上位のノードに付与することにより、ユーザの関心度が相対的に高いと想定されるノードが適切に抽出される。

なお、重み付け処理において、操作履歴の日時（個々の操作が行われた日時）や購入履歴の日時（コンテンツの購入日時）に応じて、操作がなされたカテゴリやコンテンツ、及び、購入されたコンテンツ、に付与される重み係数を変えてもよい。例えば、現時点を基準にしてより過去に操作や購入されたノード（カテゴリ、コンテンツ）ほど、より小さな重み係数が付与されてもよい。これにより、操作履歴や購入履歴の経時変化に対応して、より適切な推奨カテゴリや推奨コンテンツが提供される。つまり、現時点により近い日時に記録された操作履歴情報や購入履歴情報ほど、現時点におけるユーザの関心事項をより適切に示していると想定される。それ故、個々の操作が行われた日時や購入日時に応じて重み係数を変えることにより、現時点におけるユーザの関心度が相対的に高いと想定されるカテゴリやコンテンツが提供される。

［第２実施形態］
以下、本発明の第２実施形態に係るコンテンツ提供システムについて説明する。図７には、第２実施形態に係る情報処理システムとしてのコンテンツ提供システムの一例が示されている。コンテンツ提供システムは、コンテンツ提供装置１０Ａ、画像形成装置１２及びサーバ装置６０を含む。これらの装置は通信経路Ｎに接続されている。

コンテンツ提供装置１０Ａは、第１実施形態に係るコンテンツ提供装置１０と同様に、コンテンツのデータを格納し、そのデータを他の装置に提供する機能を備えている。第２実施形態では、コンテンツ提供装置１０Ａは、ユーザの行動履歴を示す行動履歴情報を、サーバ装置６０等の他の装置から取得する機能を備えている。

サーバ装置６０は、個々のユーザ毎の行動履歴情報を管理する機能を備えている。行動履歴情報は、サーバ装置６０に記録される文字列や画像等のデータである。サーバ装置６０は、例えばソーシャルネットワークを提供する装置であり、他の装置との間でデータを送受信する機能を備えている。ソーシャルネットワークは、例えば、ユーザが共通の特徴によって結ばれた任意のタイプの社交組織である。共通の特徴は、例えば、友達、家族、同僚、動向、趣味、関心事項、等の関係やつながりを含む。例えば、各ユーザによって、ある出来事に対して、自己の考え、思い、感想、等のいわゆる「つぶやき」が投稿され、その投稿内容を示す情報（行動履歴情報）がサーバ装置６０に格納される。その投稿作業は、例えば、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、スマートフォン、タブレットＰＣ、携帯電話、等の端末装置にて行われる。その投稿内容を示す情報（行動履歴情報）は、通信経路Ｎを介して端末装置からサーバ装置６０に送信され、サーバ装置６０に格納される。もちろん、画像データが投稿されてサーバ装置６０に格納されてもよい。

第２実施形態では、操作履歴情報、購入履歴情報及び行動履歴情報に基づいて、各カテゴリや各コンテンツに対して重み付け処理が適用される。

以下、コンテンツ提供装置１０Ａについて詳しく説明する。図８には、コンテンツ提供装置１０Ａの構成が示されている。

コンテンツ提供装置１０Ａは行動履歴情報取得部６２を含む。行動履歴情報取得部６２以外の構成は、第１実施形態に係るコンテンツ提供装置１０の構成と同じである。

行動履歴情報取得部６２は、サーバ装置６０からソーシャルネットワーク上の情報（行動履歴情報）を取得する機能を備えている。行動履歴情報取得部６２は、予め設定された期間内に投稿された行動履歴情報を対象として、サーバ装置６０から行動履歴情報を取得してもよい。その期間は、例えば２時間以内や１日以内等である。

推奨コンテンツ特定部２０は、行動履歴情報に基づいてコンテンツ木構造中の各ノードに重み付け処理を適用し、さらに、操作履歴情報と購入履歴情報に基づいて各ノードに重み付け処理を適用する。この重み付け処理の結果に基づいて、推奨カテゴリや推奨コンテンツが特定され、それらを表す推奨メニュー画面が画像形成装置１２のＵＩ部３２に表示される。

以下、サーバ装置６０の構成について詳しく説明する。図９には、サーバ装置６０の構成が示されている。

通信部６４は通信インターフェースであり、通信経路Ｎを介して、他の装置にデータを送信する機能、及び、他の装置からデータを受信する機能を備えている。例えば、端末装置等において「つぶやき」が投稿され、その投稿内容を示すソーシャルネットワーク上の情報（行動履歴情報）が、通信部６４によって受信される。

行動履歴情報記憶部６６はハードディスク等の記憶装置であり、ソーシャルネットワーク上の情報（行動履歴情報）を格納する。行動履歴情報記憶部６６には、個々のユーザ毎の行動履歴情報が格納されている。個々の行動履歴情報には、個々のユーザのアカウント情報が対応付けられている。このアカウント情報として、例えばユーザＩＤやパスワード等の情報が利用される。アカウント情報は、サーバ装置６０が提供するサービスを利用するための情報であり、例えばサーバ装置６０へのログイン時に必要となる情報である。

制御部６８はサーバ装置６０の各部の動作を制御する機能を備えている。

以下、第２実施形態に係るコンテンツ提供システムによる処理について説明する。図１０には、第２実施形態に係る処理の一例を示すフローチャートが示されている。

まず、画像形成装置１２を利用してコンテンツを購入しようとするユーザは、画像形成装置１２のＵＩ部３２を利用してコンテンツ販売サービスを選択する（Ｓ１０）。画像形成装置１２のＵＩ部３２には、例えば初期画面が表示されており、その初期画面においてコンテンツ販売サービスが選択される。

次に、画像形成装置１２においては、制御部３４が、サーバ装置６０が提供するサービス（例えばソーシャルネットワーク）を利用するためのアカウント情報を入力するための入力画面、又は、ユーザ情報を入力するための入力画面をＵＩ部３２に表示させる。アカウント情報は、コンテンツ販売サービスのユーザ情報として利用されてもよい。この場合、ユーザ情報の替わりに、アカウント情報が操作履歴情報と購入履歴情報に対応付けられている。

ユーザがアカウント情報を有している場合（Ｓ１１，Ｙｅｓ）、アカウント情報の入力画面において、ＵＩ部３２を利用してユーザによってアカウント情報が入力される（Ｓ１２）。ユーザによって入力されたアカウント情報は、通信部２６によってコンテンツ提供装置１０Ａに送信される。

コンテンツ提供装置１０Ａにおいては、行動履歴情報取得部６２が、上記のアカウント情報に対応付けられている行動履歴情報をサーバ装置６０から取得する（Ｓ１３）。推奨コンテンツ特定部２０は、その行動履歴情報からユーザの関心情報を抽出する。推奨コンテンツ特定部２０は、例えば、ユーザの関心事項に関するキーワードを行動履歴情報から抽出する。例えば、ニュース、芸能関係、ゲーム、ドラマ、アニメ、スポーツ、等について、ユーザが話題にしている事柄や出来事を示すキーワードが、行動履歴情報から抽出される。

次に、推奨コンテンツ特定部２０は、関心情報に基づいて、各コンテンツや各カテゴリに重み付け処理を適用する（Ｓ１５）。以下、この重み付け処理を「第１重み付け処理」と称することとする。推奨コンテンツ特定部２０は、例えば、ユーザの関心事項に関連するコンテンツやカテゴリに重み係数を付与する。例えば、コンテンツ木構造に対して第１重み付け処理が適用され、これにより、コンテンツ木構造に含まれるコンテンツやカテゴリに重み係数が付与される。以降、処理はステップＳ１７に移行する。

ユーザがアカウント情報を有していない場合（Ｓ１１，Ｎｏ）、ユーザ情報の入力画面において、ＵＩ部３２を利用してユーザによってユーザ情報が入力される（Ｓ１６）。ユーザによって入力されたユーザ情報は、通信部２６によってコンテンツ提供装置１０Ａに送信される。以降、処理はステップＳ１７へ移行する。

ステップＳ１２においてアカウント情報が入力された場合、コンテンツ提供装置１０Ａにおいては、そのアカウント情報に対応付けられている操作履歴情報と購入履歴情報が特定される。一方、ユーザ情報が入力された場合、そのユーザ情報に対応付けられている操作履歴情報と購入履歴情報が特定される。

上記アカウント情報又はユーザ情報に対応付けられている操作履歴情報及び購入履歴情報のうちの少なくとも一方の情報が、履歴情報記憶部１８に記憶されている場合（Ｓ１７，Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１８に移行する。この場合、推奨コンテンツ特定部２０は、操作履歴情報及び購入履歴情報のうちの少なくとも一方の情報に基づいて、各コンテンツや各カテゴリに重み付け処理を適用し、その重み付け処理の結果に基づいて、推奨カテゴリや推奨コンテンツを特定する（Ｓ１８）。以下、この重み付け処理を「第２重み付け処理」と称することとする。第２重み付け処理は、第１実施形態に係る重み付け処理と同じ処理である。例えば、コンテンツ木構造に対して第２重み付け処理が適用され、これにより、推奨カテゴリや推奨コンテンツが特定される。第１重み付け処理が適用された場合、その適用後の各コンテンツや各カテゴリに第２重み付け処理が適用され、その第２重み付け処理の結果に基づいて、推奨カテゴリや推奨コンテンツが特定される。第１重み付け処理が適用されなかった場合、第２重み付け処理が適用され、その第２重み付け処理の結果に基づいて、推奨カテゴリや推奨コンテンツが特定される。

上記アカウント情報又はユーザ情報に対応付けられている操作履歴情報と購入履歴情報の両方が、履歴情報記憶部１８に記憶されていない場合（Ｓ１７，Ｎｏ）、処理はステップＳ１９に移行する。

次に、メニュー情報作成部２２は、コンテンツやカテゴリを表示するためのメニュー情報を作成する（Ｓ１９）。

ステップＳ１８の処理が実行されて推奨カテゴリや推奨コンテンツが特定された場合、メニュー情報作成部２２は、その推奨カテゴリや推奨コンテンツを示す情報を表示するための推奨メニュー情報を作成する。この推奨メニュー情報に基づく推奨メニュー画面には、推奨カテゴリや推奨コンテンツを示す情報が表示される。

操作履歴情報と購入履歴情報の両方が履歴情報記憶部１８に記憶されておらず、ステップＳ１８の処理が実行されていない場合であって、第１重み付け処理が適用されている場合、メニュー情報作成部２２は、その第１重み付け処理の適用結果に応じた推奨メニュー情報を作成する。メニュー情報作成部２２は、例えば、付与された重み係数が高い順に抽出数分の数のノード（カテゴリやコンテンツ）を推奨ノード（推奨カテゴリや推奨コンテンツ）として抽出し、その推奨ノードを示す情報を表示するための推奨メニュー情報を作成する。別の例として、推奨コンテンツ特定部２０は、第１重み付け処理が適用されて重み係数が付与されたコンテンツ木構造に対して、第１実施形態に係る重み付け処理を適用し、これにより、推奨カテゴリや推奨コンテンツを特定してもよい。この場合、メニュー情報作成部２２は、その重み付け処理によって特定された推奨カテゴリや推奨コンテンツを表示するための推奨メニュー情報を作成する。

ステップＳ１５，Ｓ１８の処理が適用されていない場合、つまり、第１及び第２重み付け処理が適用されていない場合、メニュー情報作成部２２は、デフォルトのメニュー情報を作成する。

メニュー情報は、通信部１４によって画像形成装置１２に送信され（Ｓ２０）、画像形成装置１２においてＵＩ部３２に表示される（Ｓ２１）。また、そのメニューに含まれるコンテンツのデータも、メニュー情報とともに画像形成装置１２に送信される。推奨コンテンツが特定されている場合には、その推奨コンテンツのデータが画像形成装置１２に送信される。

メニュー画面（推奨メニュー画面又はデフォルトのメニュー画面）において、特定のコンテンツの購入指示がユーザによって与えられると、そのコンテンツが画像形成部２８によって印刷され（Ｓ２２）、操作履歴情報と購入履歴情報が更新される（Ｓ２３）。

以下、行動履歴情報について詳しく説明する。

図１１には、行動履歴情報の一例が示されている。この行動履歴情報はユーザＡの行動履歴情報であり、サーバ装置６０に記録されている。行動履歴情報には、例えば、ユーザのプロフィール情報７０と任意の数の行動履歴情報７２が含まれる。プロフィール情報７０と行動履歴情報７２には、例えば文字列や画像等が含まれる。図１１に示す例では、行動履歴１，２，３，・・・を示す情報が、行動履歴情報７２に含まれている。例えば、端末装置において「つぶやき」等が投稿され、その投稿内容を示す情報（行動履歴情報）が、通信経路Ｎを介して端末装置からサーバ装置６０に送信される。行動履歴情報はユーザＡのアカウント情報に対応付けられてサーバ装置６０に格納される。また、個々の行動履歴情報には、投稿日時を示す情報が含まれている。

画像形成装置１２においてユーザＡのアカウント情報が入力されると、そのアカウント情報はコンテンツ提供装置１０Ａに送信される。コンテンツ提供装置１０Ａにおいては、行動履歴情報取得部６２が、ユーザＡのアカウント情報に対応付けられている行動履歴情報をサーバ装置６０から取得する。推奨コンテンツ特定部２０は、ユーザＡの行動履歴情報からユーザＡの関心情報を抽出する。推奨コンテンツ特定部２０は、ユーザＡの行動履歴情報に含まれる全情報からユーザＡの関心情報を抽出してもよいし、予め設定された期間内における行動履歴情報からユーザＡの関心情報を抽出してもよい。例えば、行動履歴情報に含まれている「野球」、「球団Ａ」、「球団Ｂ」、「アーティストＣ」、「選手Ｄ」、等のキーワードが関心情報として抽出される。推奨コンテンツ特定部２０は、そのキーワードに基づいて、コンテンツ木構造に含まれる各コンテンツや各カテゴリに第１重み付け処理を適用する。

以下、第１重み付け処理について具体例を挙げて詳しく説明する。

図１２には、コンテンツ木構造の一例が示されている。コンテンツ木構造７４は、第１実施形態に係るコンテンツ木構造と同様に、階層化されたカテゴリ群と、そのカテゴリ群に分類されたコンテンツ群と、を含む木構造である。図１２には、カテゴリ群７６〜８８が図示されており、コンテンツ群の図示は省略されている。コンテンツ群は、コンテンツ木構造７４において、最下位の階層レベルに属している。

カテゴリ群７６は、コンテンツ木構造７４において最上位の階層レベルに属するカテゴリ群である。カテゴリ群７６に含まれる個々のカテゴリを示す情報は、メニュー画面のトップ画面に表示される。カテゴリ群７６には、例えば、カテゴリとしての「楽譜」、「ブロマイド」、「競馬・競輪」及び「地図」等が含まれる。

カテゴリ群７８は、最上位のカテゴリ「ブロマイド」に直接属するカテゴリ群であり、例えば、カテゴリとしての「アーティスト」及び「スポーツ」等を含む。これらのカテゴリは、「ブロマイド」についての分野や種類等に関するカテゴリである。

カテゴリ群８０は、カテゴリ群７８中のカテゴリ「アーティスト」に属するカテゴリ群であり、例えば、カテゴリとしての「ＪＰＯＰ」、「ロック」及び「演歌」等を含む。これらのカテゴリは、「ブロマイド」及び「アーティスト」に関するカテゴリである。カテゴリ群８２は、カテゴリ群７８中のカテゴリ「スポーツ」に属するカテゴリ群であり、例えば、カテゴリとしての「野球」、「テニス」及び「サッカー」等を含む。これらのカテゴリは、「ブロマイド」及び「スポーツ」に関するカテゴリである。

カテゴリ群８４は、カテゴリ群８０中のカテゴリ「ＪＰＯＰ」に属するカテゴリ群であり、例えば、カテゴリとしての「アーティストＡ」、「アーティストＢ」及び「アーティストＣ」等を含む。これらのカテゴリは、「ブロマイド」、「アーティスト」及び「ＪＰＯＰ」に関するカテゴリである。

カテゴリ群８６は、カテゴリ群８２中のカテゴリ「野球」に属するカテゴリ群であり、例えば、カテゴリとしての「球団Ａ」、「球団Ｂ」及び「球団Ｃ」等を含む。これらのカテゴリは、「ブロマイド」、「スポーツ」及び「野球」に関するカテゴリである。

カテゴリ群８８は、カテゴリ群８６中のカテゴリ「球団Ａ」に属するカテゴリ群であり、例えば、カテゴリとしての「選手Ａ」、「選手Ｂ」、「選手Ｃ」及び「選手Ｄ」等を含む。これらのカテゴリは、「ブロマイド」、「スポーツ」、「野球」及び「球団Ａ」に関するカテゴリである。

推奨コンテンツ特定部２０は、第１重み付け処理として、行動履歴情報から抽出された関心情報に基づいて、各カテゴリや各コンテンツに重み係数を付与する。図１１に示す例では、関心情報として、キーワード「野球」、「球団Ａ」、「球団Ｂ」、「アーティストＣ」及び「選手Ｄ」が抽出されている。この場合、推奨コンテンツ特定部２０は、例えば、コンテンツ木構造７４において、それらのキーワードに対応するノード（カテゴリ、コンテンツ）に、キーワードの出現回数に応じた重み係数を付与する。各ノードに付与される重み係数としては、例えば、キーワードの出現回数を最大出現回数で規格化した値や、キーワードの出現回数をキーワードの総出現回数で規格化した値、等が用いられる。出現回数の多いキーワードほど、そのキーワードが示す事柄に対するユーザの関心度が相対的に高いと想定される。それ故、出現回数の多いキーワードに対応するノードほど、大きな重み係数が付与される。

具体的には、図１２に示すように、カテゴリ「アーティストＣ」、「球団Ａ」、「球団Ｂ」及び「選手Ｄ」には重み係数「０．５」が付与され、カテゴリ「野球」には重み係数「１．０」が付与される。

以上のようにして、第１重み付け処理がコンテンツ木構造７４に対して適用される。ユーザＡの操作履歴情報及び購入履歴情報のうちの少なくとも一方の情報が、履歴情報記憶部１８に記憶されている場合、第１重み付け処理が適用されたコンテンツ木構造７４に対して、操作履歴情報や購入履歴情報に基づく第２重み付け処理が適用される。この第２重み付け処理は、図６を参照して説明した重み付け処理と同じ処理である。第２重み付け処理の結果に基づいて、推奨カテゴリや推奨コンテンツが特定される。

ユーザＡの操作履歴情報と購入履歴情報の両方が履歴情報記憶部１８に記憶されていない場合、推奨コンテンツ特定部２０は、第１重み付け処理が適用されたコンテンツ木構造７４に対して、第１実施形態に係る重み付け処理（図６を参照して説明した重み付け処理）を適用し、これにより、推奨カテゴリや推奨コンテンツを特定してもよい。別の例として、推奨コンテンツ特定部２０は、第１重み付け処理が適用されたコンテンツ木構造７４から、重み係数が高い順に抽出数分の数のノード（カテゴリやコンテンツ）を推奨ノード（推奨カテゴリや推奨コンテンツ）として抽出してもよい。

推奨カテゴリや推奨コンテンツが特定された場合には、それらを表示するための推奨メニュー画面のデータ（推奨メニュー情報）が作成され、その推奨メニュー画面が画像形成装置１２のＵＩ部３２に表示される。推奨カテゴリや推奨コンテンツが特定されていない場合、デフォルトのメニュー画面のデータ（デフォルトメニュー情報）が作成され、そのデフォルトのメニュー画面がＵＩ部３２に表示される。

以上のように、第２実施形態では、ユーザの操作履歴や購入履歴が利用されるとともに、ユーザの関心情報が利用されて推奨カテゴリや推奨コンテンツが特定される。これにより、ユーザの関心度が相対的に高いと想定されるカテゴリやコンテンツが、推奨カテゴリや推奨コンテンツとして特定され、それらを表す推奨メニュー画面が画像形成装置１２に表示される。それ故、デフォルトのメニュー画面を用いる場合と比べて、ユーザの興味に合致するコンテンツが容易に検索される。

なお、第１重み付け処理において、関心情報つまりキーワードが記録された日時に応じて、そのキーワードに対応するカテゴリやコンテンツに付与される重み係数を変えてもよい。例えば、現時点を基準にしてより過去に記録されたキーワードに対応するノード（カテゴリ、コンテンツ）ほど、より小さな重み係数が付与されてもよい。これにより、ユーザの関心事項の経時変化に対応して、より適切な推奨カテゴリや推奨コンテンツが提供される。つまり、現時点により近い日時に記録された関心情報ほど、現時点におけるユーザの関心事項をより適切に示していると想定される。それ故、関心情報の記録日時に応じて重み係数を変えることにより、現時点におけるユーザの関心事項により適したカテゴリやコンテンツが提供される。

また、第２重み付け処理においても、操作履歴の日時（個々の操作が行われた日時）や購入履歴の日時（コンテンツの購入日時）に応じて、付与される重み係数が変更されてもよい。これにより、現時点におけるユーザの関心度が相対的に高いと想定されるカテゴリやコンテンツが提供される。

第２実施形態において、推奨コンテンツ特定部２０は、コンテンツ販売サービスを利用するユーザ（例えばユーザＡ）の関心情報と、１又は複数の他のユーザの関心情報と、に基づいて、第１重み処理をコンテンツ木構造に適用してもよい。他のユーザは、例えば、コンテンツ販売サービスを利用するユーザに関連するユーザである。一例として、他のユーザは、ユーザＡと共通の特徴を有するユーザである。共通の特徴は、例えば、友達、家族、同僚、動向、趣味、関心事項、等の関係やつながりを含む。行動履歴情報取得部６２は、ユーザＡの行動履歴情報と、そのユーザＡと共通の特徴を有する他のユーザの行動履歴情報をサーバ装置６０から取得する。推奨コンテンツ特定部２０は、ユーザＡの行動履歴情報からユーザＡの関心情報としてのキーワードを抽出し、他のユーザの行動履歴情報から他のユーザの関心情報としてのキーワードを抽出する。次に、推奨コンテンツ特定部２０は、それらのキーワードに対応するカテゴリやコンテンツに重み係数を付与する。これ以降の処理は、上述した第２重み付け処理と同じである。

上記のように、他のユーザの関心情報を利用することにより、他のユーザの動向に応じたカテゴリやコンテンツが推奨カテゴリや推奨コンテンツとして特定される。また、操作履歴、購入履歴及び行動履歴のないユーザに対しても、推奨カテゴリや推奨コンテンツが提供される。

上記の第１及び第２実施形態において、メニュー情報作成部２２は、推奨カテゴリや推奨コンテンツを表示するための推奨メニュー画面のデータ（推奨メニュー情報）を作成するとともに、デフォルトのメニュー画面から推奨カテゴリや推奨コンテンツが除外された準デフォルトのメニュー画面のデータ（準デフォルトのメニュー情報）を作成してもよい。画像形成装置１２のＵＩ部３２には、推奨メニュー画面と準デフォルトのメニュー画面とが、分離されて表示される。仮に、推奨メニュー画面に表示されている推奨カテゴリ群や推奨コンテンツ群の中に、ユーザの希望するカテゴリやコンテンツが含まれていない場合、ユーザは、準デフォルトのメニュー画面から希望のコンテンツを選択する。準デフォルトのメニュー画面には、推奨カテゴリや推奨コンテンツが表示されないので、準デフォルトのメニュー画面から希望のコンテンツを選択する場合であっても、通常のデフォルトのメニュー画面から希望のコンテンツを選択する場合と比べて、その選択に要する時間が短くなる。

また、上記の第１及び第２実施形態において、メニュー情報作成部２２は、重み係数が閾値未満となるノード（カテゴリ、コンテンツ）を示す情報をメニュー情報から除外してもよい。これにより、重み係数が閾値未満となるノードは、メニュー画面に表示されない。それ故、重み係数が閾値未満となるノードもメニュー画面に表示する場合と比べて、カテゴリやコンテンツの閲覧時間や操作時間が短くなる。その閾値は予め決定された値であってもよいし、ユーザ等によって任意の値に変更されてもよい。

上記のコンテンツ提供装置１０，１０Ａ、画像形成装置１２及びサーバ装置６０はそれぞれ、一例としてハードウェア資源とソフトウェアとの協働により実現される。具体的には、コンテンツ提供装置１０，１０Ａ、画像形成装置１２及びサーバ装置６０はそれぞれ、図示しないＣＰＵ等のプロセッサを備えている。当該プロセッサが、図示しない記憶装置に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、コンテンツ提供装置１０，１０Ａ、画像形成装置１２及びサーバ装置６０の各部の機能が実現される。上記プログラムは、ＣＤやＤＶＤ等の記録媒体を経由して、又は、ネットワーク等の通信経路を経由して、記憶装置に記憶される。または、コンテンツ提供装置１０，１０Ａ、画像形成装置１２及びサーバ装置６０の各部は、例えばプロセッサや電子回路等のハードウェア資源により実現されてもよい。その実現においてメモリ等のデバイスが利用されてもよい。別の例として、各部は、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等によって実現されてもよい。

１０ コンテンツ提供装置、１２ 画像形成装置、１６ コンテンツ記憶部、１８ 履歴情報記憶部、２０ 推奨コンテンツ特定部、２２ メニュー情報作成部。

Claims (4)

1. 階層化されたカテゴリ群に分類されたコンテンツ群のデータを記憶する記憶手段と、
   前記コンテンツ群の中のコンテンツに対するユーザの操作履歴がある場合、前記階層中の最上位レベル以外の階層レベルであって前記操作履歴に応じた階層レベルに属する推奨カテゴリ及び推奨コンテンツのうちの少なくとも一方に関する情報を出力するよう制御する制御手段と、
   前記操作履歴に基づいて、前記カテゴリ群に含まれる各カテゴリ及び前記コンテンツ群に含まれる各コンテンツに重み付け処理を適用する重み付け手段と、
   を有し、
   前記カテゴリ群に含まれる各カテゴリ及び前記コンテンツ群に含まれる各コンテンツを、ノードとみなした場合、
   前記重み付け手段は、
   前記操作履歴に基づいて、前記階層中の下位レベルに属する各ノードに重み係数を付与する第１手段と、
   前記下位レベルに属するノード群の中から予め設定された数のノードを、重み係数の高い順に抽出する第２手段と、
   前記下位レベルに属するノード群の中で前記抽出されなかったノード群に付与された重み係数の総和を、前記下位レベルに対する上位レベルに属するノードの重み係数として演算する第３手段と、
   を含み、
   前記制御手段は、前記第３手段による処理の結果に基づいて、前記推奨カテゴリ及び前記推奨コンテンツのうちの少なくとも一方に関する情報を出力するよう制御する、
   情報処理装置。
2. 前記重み付け手段は、前記ユーザの関心事項と前記操作履歴とに基づいて、前記重み付け処理を適用する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記重み付け手段は、前記ユーザに関連する別のユーザの関心事項に更に基づいて、前記重み付け処理を適用する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 階層化されたカテゴリ群に分類されたコンテンツ群のデータを記憶するコンピュータを、
   前記コンテンツ群の中のコンテンツに対するユーザの操作履歴がある場合、前記階層中の最上位レベル以外の階層レベルであって前記操作履歴に応じた階層レベルに属する推奨カテゴリ及び推奨コンテンツのうちの少なくとも一方に関する情報を出力するよう制御する制御手段、
   前記操作履歴に基づいて、前記カテゴリ群に含まれる各カテゴリ及び前記コンテンツ群に含まれる各コンテンツに重み付け処理を適用する重み付け手段、
   として機能させ、
   前記カテゴリ群に含まれる各カテゴリ及び前記コンテンツ群に含まれる各コンテンツを、ノードとみなした場合、
   前記重み付け手段は、
   前記操作履歴に基づいて、前記階層中の下位レベルに属する各ノードに重み係数を付与する第１手段と、
   前記下位レベルに属するノード群の中から予め設定された数のノードを、重み係数の高い順に抽出する第２手段と、
   前記下位レベルに属するノード群の中で前記抽出されなかったノード群に付与された重み係数の総和を、前記下位レベルに対する上位レベルに属するノードの重み係数として演算する第３手段と、
   を含み、
   前記制御手段は、前記第３手段による処理の結果に基づいて、前記推奨カテゴリ及び前記推奨コンテンツのうちの少なくとも一方に関する情報を出力するよう制御する、
   プログラム。