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技術 コンテンツ推薦装置、コンテンツ推薦方法及びコンテンツ推薦プログラム

出願人 日本放送協会
発明者 田口周平遠藤大礎松村欣司
出願日 2016年6月27日 (4年4ヶ月経過) 出願番号 2016-126846
公開日 2018年1月11日 (2年10ヶ月経過) 公開番号 2018-005286
状態 特許登録済
技術分野 双方向TV,動画像配信等 検索装置
主要キーワード 集中度合い 適合度合い 視聴デバイス 風景映像 コンテンツ特性 取得手法 コンテンツ分析 ユーザ特性
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2018年1月11日)のものです。
また、この項目は機械的に抽出しているため、正しく解析できていない場合があります

図面 (7)

課題

ユーザの状況に応じて適切なコンテンツ推薦できるコンテンツ推薦装置コンテンツ推薦方法及びコンテンツ推薦プログラムを提供すること。

解決手段

コンテンツ推薦装置1は、ユーザがコンテンツを視聴する際の状況を示す複数の項目からなるユーザコンテキストを取得するコンテキスト取得部13と、ユーザコンテキストを、コンテンツ毎に複数の項目のそれぞれに対する適合度を定義したコンテンツ情報と照合し、照合スコアに基づいて推薦コンテンツを選択するコンテンツ選択部14と、を備える。

概要

背景

スマートフォン及びタブレット端末などのモバイル端末の普及により、屋内だけでなく屋外でも、放送又は通信により映像及び音声コンテンツ視聴できるようになった。
このような状況において、ユーザの趣向に合うコンテンツを推薦するシステムが提案されている(例えば、特許文献1参照)。

概要

ユーザの状況に応じて適切なコンテンツを推薦できるコンテンツ推薦装置コンテンツ推薦方法及びコンテンツ推薦プログラムを提供すること。コンテンツ推薦装置1は、ユーザがコンテンツを視聴する際の状況を示す複数の項目からなるユーザコンテキストを取得するコンテキスト取得部13と、ユーザコンテキストを、コンテンツ毎に複数の項目のそれぞれに対する適合度を定義したコンテンツ情報と照合し、照合スコアに基づいて推薦コンテンツを選択するコンテンツ選択部14と、を備える。

目的

本発明は、ユーザの状況に応じて適切なコンテンツを推薦できるコンテンツ推薦装置、コンテンツ推薦方法及びコンテンツ推薦プログラムを提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

ユーザがコンテンツ視聴する際の状況を示す複数の項目からなるユーザコンテキストを取得するコンテキスト取得部と、前記ユーザコンテキストを、コンテンツ毎に前記複数の項目のそれぞれに対する適合度を定義したコンテンツ情報と照合し、照合スコアに基づいて推薦コンテンツを選択するコンテンツ選択部と、を備えるコンテンツ推薦装置

請求項2

前記コンテキスト取得部は、前記ユーザコンテキストとして、前記複数の項目が分類されたグループ毎に、当該グループに属する項目を要素とした複数のユーザ特性ベクトルを取得し、前記コンテンツ選択部は、前記ユーザ特性ベクトルと、前記コンテンツ情報を前記グループに分類して得られるコンテンツ特性ベクトルとの前記グループ毎の内積に基づく前記照合スコアが閾値を超えるコンテンツを選択する請求項1に記載のコンテンツ推薦装置。

請求項3

前記コンテキスト取得部は、前記グループ毎の重みを取得し、前記コンテンツ選択部は、前記グループ毎の内積に前記重みを乗じた値に基づいて、前記照合スコアを算出する請求項2に記載のコンテンツ推薦装置。

請求項4

前記ユーザコンテキストは、前記グループ毎に、当該グループに含まれる項目の合計が所定値正規化される請求項2又は請求項3に記載のコンテンツ推薦装置。

請求項5

前記グループは、映像及び音声の一方若しくは両方を希望する視聴覚の状況、視聴の目的を示す視聴モチベーション、又は視聴への集中度合いを示す視聴スタイルの少なくともいずれかを含む請求項2から請求項4のいずれかに記載のコンテンツ推薦装置。

請求項6

前記コンテキスト取得部は、ユーザがコンテンツを視聴したい予定時間を取得し、前記コンテンツ選択部は、前記予定時間を超えない長さのコンテンツを選択する請求項1から請求項5のいずれかに記載のコンテンツ推薦装置。

請求項7

ユーザがコンテンツを視聴する際の状況を示す複数の項目からなるユーザコンテキストを取得するコンテキスト取得ステップと、前記ユーザコンテキストを、コンテンツ毎に前記複数の項目のそれぞれに対する適合度を定義したコンテンツ情報と照合し、照合スコアに基づいて推薦コンテンツを選択するコンテンツ選択ステップと、をコンピュータが実行するコンテンツ推薦方法

請求項8

ユーザがコンテンツを視聴する際の状況を示す複数の項目からなるユーザコンテキストを取得するコンテキスト取得ステップと、前記ユーザコンテキストを、コンテンツ毎に前記複数の項目のそれぞれに対する適合度を定義したコンテンツ情報と照合し、照合スコアに基づいて推薦コンテンツを選択するコンテンツ選択ステップと、をコンピュータに実行させるためのコンテンツ推薦プログラム

技術分野

0001

本発明は、ユーザにコンテンツ推薦する装置、方法及びプログラムに関する。

背景技術

0002

スマートフォン及びタブレット端末などのモバイル端末の普及により、屋内だけでなく屋外でも、放送又は通信により映像及び音声のコンテンツを視聴できるようになった。
このような状況において、ユーザの趣向に合うコンテンツを推薦するシステムが提案されている(例えば、特許文献1参照)。

先行技術

0003

特開2003−173350号公報

発明が解決しようとする課題

0004

しかしながら、ユーザは、自身の趣向に合うコンテンツを推薦されたとしても、自身の置かれた状況によっては、この推薦されたコンテンツを十分に楽しめない場合があった。
例えば、電車又はバスなどで移動時に、乗車時間より長いコンテンツを推薦された場合、ユーザは、このコンテンツを最初から最後まで視聴することができない。また、人通りの多い街中のように周り騒音が大きい場所、又は病院待合室のように静寂が求められる場所などでは、所有する視聴デバイスの音声を聴くことができないため、ユーザは、聴覚が必要なコンテンツを推薦されても、このコンテンツの音声を楽しむことができない。また、ユーザが端末を操作しながら、又は食事しながらコンテンツを視聴する場合などのように、コンテンツだけに集中できない状況で、終始集中力を必要とするコンテンツを推薦されても、ユーザは、このコンテンツを十分に楽しむことができない。

0005

本発明は、ユーザの状況に応じて適切なコンテンツを推薦できるコンテンツ推薦装置コンテンツ推薦方法及びコンテンツ推薦プログラムを提供することを目的とする。

課題を解決するための手段

0006

本発明に係るコンテンツ推薦装置は、ユーザがコンテンツを視聴する際の状況を示す複数の項目からなるユーザコンテキストを取得するコンテキスト取得部と、前記ユーザコンテキストを、コンテンツ毎に前記複数の項目のそれぞれに対する適合度を定義したコンテンツ情報と照合し、照合スコアに基づいて推薦コンテンツを選択するコンテンツ選択部と、を備える。

0007

前記コンテキスト取得部は、前記ユーザコンテキストとして、前記複数の項目が分類されたグループ毎に、当該グループに属する項目を要素とした複数のユーザ特性ベクトルを取得し、前記コンテンツ選択部は、前記ユーザ特性ベクトルと、前記コンテンツ情報を前記グループに分類して得られるコンテンツ特性ベクトルとの前記グループ毎の内積に基づく前記照合スコアが閾値を超えるコンテンツを選択してもよい。

0008

前記コンテキスト取得部は、前記グループ毎の重みを取得し、前記コンテンツ選択部は、前記グループ毎の内積に前記重みを乗じた値に基づいて、前記照合スコアを算出してもよい。

0009

前記ユーザコンテキストは、前記グループ毎に、当該グループに含まれる項目の合計が所定値正規化されてもよい。

0010

前記グループは、映像及び音声の一方若しくは両方を希望する視聴覚の状況、視聴の目的を示す視聴モチベーション、又は視聴への集中度合いを示す視聴スタイルの少なくともいずれかを含んでよい。

0011

前記コンテキスト取得部は、ユーザがコンテンツを視聴したい予定時間を取得し、前記コンテンツ選択部は、前記予定時間を超えない長さのコンテンツを選択してもよい。

0012

本発明に係るコンテンツ推薦方法は、ユーザがコンテンツを視聴する際の状況を示す複数の項目からなるユーザコンテキストを取得するコンテキスト取得ステップと、前記ユーザコンテキストを、コンテンツ毎に前記複数の項目のそれぞれに対する適合度を定義したコンテンツ情報と照合し、照合スコアに基づいて推薦コンテンツを選択するコンテンツ選択ステップと、をコンピュータが実行する。

0013

本発明に係るコンテンツ推薦プログラムは、ユーザがコンテンツを視聴する際の状況を示す複数の項目からなるユーザコンテキストを取得するコンテキスト取得ステップと、前記ユーザコンテキストを、コンテンツ毎に前記複数の項目のそれぞれに対する適合度を定義したコンテンツ情報と照合し、照合スコアに基づいて推薦コンテンツを選択するコンテンツ選択ステップと、をコンピュータに実行させる。

発明の効果

0014

本発明によれば、ユーザの状況に応じて適切なコンテンツを推薦できる。

図面の簡単な説明

0015

第1実施形態に係るコンテンツ推薦装置の機能構成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推薦方法を示すシーケンス図である。
第1実施形態に係る推薦コンテンツの選択手法の具体例を示す図である。
第2実施形態に係る推薦コンテンツの選択手法の具体例を示す図である。
第3実施形態に係る推薦コンテンツの選択手法の具体例を示す図である。
第3実施形態に係るコンテンツ選択部において各コンテンツがユーザコンテキストに対して適合するか否かを判定する処理を示すフローチャートである。

実施例

0016

[第1実施形態]
以下、本発明の第1実施形態について説明する。
図1は、本実施形態に係るコンテンツ推薦装置1の機能構成を示すブロック図である。

0017

コンテンツ推薦装置1は、記憶部及び制御部を備えたサーバ装置、PC(Personal Computer)、スマートフォン又はタブレット端末などの情報処理装置(コンピュータ)である。コンテンツ推薦装置1は、記憶部に記憶されたソフトウェア(コンテンツ推薦プログラム)を制御部が実行することにより本実施形態の各種機能を実現する。
コンテンツ推薦装置1の制御部は、コンテンツ分析部11と、コンテンツ管理部12と、コンテキスト取得部13と、コンテンツ選択部14とを備える。

0018

コンテンツ分析部11は、コンテンツ提供者2からコンテンツを受け取ると、コンテンツ毎に特性を分析し、ユーザ3がコンテンツを視聴する際の状況を示す複数の項目のそれぞれに対する適合度を定義したコンテンツ情報を生成する。このコンテンツ情報は、コンテンツ管理部12に提供される。

0019

なお、コンテンツの分析手法は限定されず、コンテンツ分析部11は、所定のアルゴリズムに従って、各項目の値を自動で設定してもよいし、管理者からの入力に基づいて設定してもよい。また、コンテンツ分析部11は、コンテンツと共に、又はコンテンツに替えてコンテンツ情報を受け取ってもよい。

0020

コンテンツ管理部12は、生成又は受信されたコンテンツ情報を記憶し、問い合わせに応じてコンテンツ選択部14へ提供する。

0021

コンテキスト取得部13は、ユーザ3がコンテンツを視聴する際の状況を示す複数の項目からなるユーザコンテキストを取得する。
このとき、コンテキスト取得部13は、ユーザコンテキストとして、複数の項目が分類されたグループ毎に、グループに属する項目を要素とした複数のユーザ特性ベクトルと、グループ毎の重みとを取得する。
さらに、コンテキスト取得部13は、ユーザ3がコンテンツを視聴したい予定時間を取得する。

0022

なお、ユーザコンテキストの取得手法は限定されず、既存の技術が利用可能である。例えば、コンテキスト取得部13は、ユーザ3から各項目の入力を受け付けてもよいし、各種のIoTデバイスからの入力に基づいて各項目を判定してもよい。さらに、履歴情報と組み合わせて各項目が判定されてもよい。また、視聴の予定時間の情報についても、例えば通勤又は通学などの定常的な行動中であることが判定されれば、この行動に掛かる所定の時間が設定されてもよい。
また、グループ毎の重み付けは、ユーザコンテキストと共に都度取得してもよいし、予め設定されていてもよい。

0023

コンテンツ選択部14は、取得したユーザコンテキストを、コンテンツ毎に複数の項目のそれぞれに対する適合度を定義したコンテンツ情報と照合し、照合スコアに基づいて推薦コンテンツを選択する。
具体的には、コンテンツ選択部14は、ユーザコンテキストとしてのユーザ特性ベクトルと、コンテンツ情報をグループに分類して得られるコンテンツ特性ベクトルとのグループ毎の内積を算出する。そして、コンテンツ選択部14は、この算出値に重みを乗じた値に基づく照合スコアが閾値を超えるコンテンツを選択する。
また、コンテンツ選択部14は、取得した予定時間を超えない長さのコンテンツを選択し、ユーザが視聴可能な時間を超えるコンテンツを除外する。

0024

ここで、ユーザコンテキストは、グループ毎に、当該グループに含まれる項目の合計が所定値(例えば、1.0)に正規化される。
また、分類されるグループは、映像及び音声の一方若しくは両方を希望する視聴覚の状況、視聴の目的を示す視聴モチベーション、又は視聴への集中度合いを示す視聴スタイルの少なくともいずれかを含む。この他、例えば、コンテンツのジャンル一緒に視聴するユーザ数、SNS(Social Networking Service)を利用しながら視聴するかなど、推薦すべきコンテンツの特性に関わるユーザ状況の項目が適宜設けられてよい。

0025

図2は、本実施形態に係るコンテンツ推薦方法を示すシーケンス図である。
ステップS1において、コンテンツ提供者2は、コンテンツ推薦装置1のコンテンツ分析部11にコンテンツ情報を渡す。

0026

ステップS2において、コンテンツ分析部11は、提供されたコンテンツ情報に基づいて、このコンテンツが様々な視聴に関するユーザ状況それぞれに対して適当か否か、あるいは適合度合いを分析する。この分析は、管理者が手動で行ってもよいし、分析用のアルゴリズムを用いて自動で行ってもよい。コンテンツ分析部11は、コンテンツ情報及び分析結果としてのコンテンツ特性ベクトルをコンテンツ管理部12に渡す。

0027

ステップS3において、コンテキスト取得部13は、コンテンツ視聴に関するユーザ状況のうち、ユーザ3がどの項目に当てはまるかを示すユーザコンテキストを取得する。コンテキスト取得部13は、ユーザ3からの直接入力によりユーザコンテキストを取得してもよいし、IoTデバイスなどを用いて自動的に取得してもよい。

0028

ステップS4において、ユーザ3からコンテンツ選択部14へコンテンツ要求が行われる。
ステップS5において、コンテンツ選択部14は、コンテキスト取得部13にユーザコンテキストを要求する。
ステップS6において、コンテンツ選択部14は、コンテキスト取得部13からユーザコンテキストを取得する。

0029

ステップS7において、コンテンツ選択部14は、ユーザ3に推薦するコンテンツの候補となるコンテンツ情報、及びコンテンツ特性ベクトルをコンテンツ管理部12に問い合わせる。
ステップS8において、コンテンツ選択部14は、コンテンツ管理部12から問い合わせ結果を取得する。

0030

ステップS9において、コンテンツ選択部14は、ユーザコンテキストとしてのユーザ特性ベクトルとコンテンツ特性ベクトルとを照合し、照合スコアを算出する。そして、照合スコアが閾値を超える、すなわちユーザ3の置かれた状況に適したコンテンツを選択し、ユーザ3に推薦する。
このとき、コンテンツ選択部14は、さらに他のコンテンツ推薦アルゴリズムを利用して、選択したコンテンツの中からユーザの趣向に合うものを抽出してもよい。また、コンテンツ選択部14は、既存のフィルタ手法によって対象コンテンツ絞り込んだ後に、本実施形態の照合スコアにより選択してもよい。

0031

なお、ステップS3においてコンテキスト取得部13がユーザコンテキストを取得するタイミングは、ステップS5でコンテキスト要求が行われた後でもよいし、所定のタイミングで周期的に取得されてもよい。

0032

図3は、本実施形態に係るコンテンツ推薦装置1による推薦コンテンツの選択手法の具体例を示す図である。
ここでは、ユーザコンテキストの一例として、ユーザ3の視聴覚の状況X、視聴モチベーションY及び視聴スタイルZが定義されている。さらに、その内訳として、「X1:映像のみ」、「X2:音声のみ」、「X3:映像及び音声の両方」、「Y1:笑いたい」、「Y2:感動したい」、「Y3:知りたい」、「Y4:癒されたい」、「Z1:じっくり視聴」、「Z2:ながら視聴」と定義されている。

0033

コンテキスト取得部13は、ユーザ3の状況がX1〜X3、Y1〜Y4、Z1〜Z2のいずれの項目に当てはまるかを取得する。この例では、「Y1=0.3」、「Y3=0.7」のように、複数の項目に振り分けられている。なお、各グループで値の合計は1.0に正規化されている。

0034

また、状況X、Y、Zのどの状況に合ったコンテンツを優先するかの重み付けwx、wy、wzが設定され、ユーザ特性ベクトルX=wx(X1,X2,X3)、Y=wy(Y1,Y2,Y3,Y4)、Z=wz(Z1,Z2)が定義される。この例では、ユーザ3は、視聴覚の状況Xに対して0.3、視聴モチベーションYに対して0.6、視聴スタイルZに対して0.1と重み付けしている。

0035

さらに、ユーザコンテキストと同じグループ及び項目で、コンテンツ特性ベクトルx=(x1,x2,x3)、y=(y1,y2,y3,y4)、z=(z1,z2)が定義され、例えば、各項目に対するコンテンツの適合度に応じて、1〜5の評点が設定される。

0036

ユーザ3からコンテンツ要求が行われると、コンテンツ選択部14は、ユーザコンテキストとの相性が良いコンテンツを選択し、ユーザ3に推薦する。このとき、ユーザ特性ベクトルと各コンテンツ特性ベクトルとが照合され、スコア化される。
具体的には、コンテンツ選択部14は、ユーザ特性ベクトルX、Y、Zと、コンテンツ特性ベクトルx、y、zとについて、それぞれ内積を計算し、スコアSx=Xx、Sy=Yy、Sz=Zzを算出する。そして、コンテンツ選択部14は、例えばSx、Sy、Szの関数Fを用いて照合スコアS=F(Sx,Sy,Sz)を算出する。
この例の場合、「ニュースA」及び「情報番組B」が高い照合スコアとなり、推薦される。

0037

本実施形態によれば、コンテンツ推薦装置1は、各コンテンツがユーザコンテキストの項目それぞれに対して、視聴するにあたり適当か否かを分析したコンテンツ情報を記憶しておく。コンテンツ推薦装置1は、ユーザコンテキストを取得しておき、ユーザからコンテンツ要求が行われた際に、ユーザコンテキストとコンテンツ情報との照合スコアに基づいて推薦コンテンツを選択する。したがって、コンテンツ推薦装置1は、様々なユーザ状況の組み合わせに対して、コンテンツ情報との照合スコアを指標とすることにより、ユーザ3の状況に応じて適切なコンテンツを推薦できる。

0038

また、コンテンツ推薦装置1は、ユーザコンテキストとして、グループ毎にユーザ特性ベクトルを取得し、同様のグループに分類されたコンテンツ特性ベクトルとの内積に基づいて照合スコアを算出する。したがって、コンテンツ推薦装置1は、グループ毎にユーザ特性コンテンツ特性とのマッチングを適切に行うと共に、複数のグループを考慮して複雑なユーザ状況の組み合わせに対して適切なコンテンツを推薦できる。
分類されるグループは、映像及び音声の一方若しくは両方を希望する視聴覚の状況、視聴の目的を示す視聴モチベーション、又は視聴への集中度合いを示す視聴スタイルの少なくともいずれかを含むように設けられることで、コンテンツの選択に関わるユーザ3の様々な状況が適切に分類される。

0039

また、コンテンツ推薦装置1は、グループ毎の重み付けを行うことにより、ユーザ3が優先するグループを定義できるので、より適切なコンテンツを推薦できる。
さらに、コンテンツ推薦装置1は、グループ毎に項目の合計を所定値に正規化することにより、グループ内で複数の項目がユーザ状況に合致する場合にも、複数のグループの間でバランスを取れるので、照合スコアを適正に保つことができる。

0040

また、コンテンツ推薦装置1は、ユーザ3がコンテンツを視聴したい予定時間を超えない長さのコンテンツを選択するので、ユーザ3の視聴スタイルに合わせて適切なコンテンツを推薦できる。

0041

[第2実施形態]
以下、本発明の第2実施形態について説明する。
本実施形態では、ユーザコンテキストとして、各グループについて1つの項目が選ばれ、各グループに重み付けが設定されている。

0042

図4は、本実施形態に係るコンテンツ推薦装置1による推薦コンテンツの選択手法の具体例を示す図である。
この例では、ユーザ3の視聴覚の状況Xとして「X1:映像のみ」が、視聴モチベーションYとして「Y3:知りたい」が、視聴スタイルZとして「Z1:じっくり視聴」が取得されている。
すなわち、ユーザ特性ベクトルX、Y、Zは、それぞれの重み付けに従って、X=(2,0,0)、Y=(0,0,4,0)、Z=(1,0)となる。

0043

照合スコアSを、「S=Sx+Sy+Sz」と定義すると、例えば、コンテンツ「ニュースA」は、「S=2×3+4×5+1×4=30」となる。同様に各コンテンツについての照合スコアを算出することにより、コンテンツ選択部14は、この照合スコアが閾値を超えるコンテンツとして、「ニュースA」と「情報番組B」とを選択する。

0044

本実施形態によれば、コンテンツ推薦装置1は、より簡易なユーザコンテキストに基づいて、ユーザ3の状況に応じて適切なコンテンツを推薦できる。

0045

[第3実施形態]
以下、本発明の第3実施形態について説明する。
本実施形態では、ユーザコンテキストの各項目はグループに分類されず、並列に設けられる。また、コンテンツの各項目への適合度は、適合又は不適合の2段階に簡略化されている。

0046

図5は、本実施形態に係るコンテンツ推薦装置1による推薦コンテンツの選択手法の具体例を示す図である。
この例では、視聴に関するユーザ状況の項目として、「X1:視覚のみ使える」、「X2:聴覚のみ使える」、「X3:視覚と聴覚の両方が使える」、「X4:行っている作業はコンテンツ視聴のみ」、「X5:食事をしながら」、「X6:歩きながら」、「X7:走りながら」、「X8:電車・バスの中」が設定されている。

0047

このとき、コンテキスト取得部13は、ユーザ3がコンテンツ視聴に費やせる時間と、視聴に関するユーザ状況のうちユーザ3がどの項目に当てはまるかを取得する。例えば、ユーザ3が電車で30分の移動中にコンテンツを視聴する場合は、30分以内、「X1:視覚のみ使える」、「X4:行っている作業はコンテンツ視聴のみ」、「X8:電車・バスの中」が当てはまる。

0048

コンテンツ選択部14は、ユーザコンテキストとコンテンツ情報とを照合し、「T≦30、X1=○、X4=○、X8=○」に適合するコンテンツとして、「字幕付きドラマA」と「テキストニュースG」とを推薦する。

0049

また、例えば、ユーザ3が徒歩で10分の移動中の場合、コンテンツ選択部14は、「T≦10、X2=○、X6=○」に適合するコンテンツとして、「音楽E」と「ラジオ語学番組F」とを推薦する。
例えば、ユーザ3がレストランで30分の食事中の場合、コンテンツ選択部14は、「T≦30、X1=○、X5=○」に適合するコンテンツとして、「字幕付きドラマA」と「風景映像H」とを推薦する。
例えば、ユーザ3が家で40分の食事中の場合、コンテンツ選択部14は、「T≦40、X3=○、X5=○」に適合するコンテンツとして、「字幕付きドラマA」と「ニュースC」と「風景映像H」とを推薦する。

0050

図6は、本実施形態に係るコンテンツ選択部14において各コンテンツがユーザコンテキストに対して適合するか否かを判定する処理を示すフローチャートである。

0051

ステップS11において、コンテンツ選択部14は、コンテンツの長さが視聴の予定時間以内か否かを判定する。この判定がYESの場合、処理はステップS12に移り、判定がNOの場合、処理はステップS18に移る。

0052

ステップS12において、コンテンツ選択部14は、ユーザコンテキストにおけるユーザ状況の項目番号nを1に初期化する。
ステップS13において、コンテンツ選択部14は、ユーザ3が状況Xnに該当するか否かを判定する。この判定がYESの場合、処理はステップS14に移り、判定がNOの場合、処理はステップS15に移る。

0053

ステップS14において、コンテンツ選択部14は、コンテンツが状況Xnに対して適切か否かを判定する。この判定がYESの場合、処理はステップS15に移り、判定がNOの場合、処理はステップS18に移る。

0054

ステップS15において、コンテンツ選択部14は、nに1を加算する。
ステップS16において、コンテンツ選択部14は、nが状況数N(図5の例では8)以下か否かを判定する。この判定がYESの場合、処理はステップS13に移り、判定がNOの場合、処理はステップS17に移る。

0055

ステップS17において、コンテンツ選択部14は、処理対象のコンテンツを推薦コンテンツとして選択する。
ステップS18において、コンテンツ選択部14は、処理対象のコンテンツを選択せず、ユーザ3に推薦しない。

0056

このように、コンテンツ選択部14は、各コンテンツについて、視聴にかかる時間がユーザの使える時間より短く、かつ、ユーザ状況のうち当てはまる全ての項目について適合していれば推薦し、適合しない項目がある場合は推薦しないと判定する。

0057

本実施形態によれば、コンテンツ推薦装置1は、より簡易なユーザコンテキストに基づいて、ユーザ3の状況に応じて適切なコンテンツを推薦できる。

0058

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は前述した実施形態に限るものではない。また、本実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本実施形態に記載されたものに限定されるものではない。

0059

本実施形態では、コンテンツ選択部14がコンテンツ管理部12に管理されるコンテンツ情報に基づいて、推薦コンテンツを選択したが、選択処理主体はコンテンツ管理部12であってもよい。すなわち、コンテンツ選択部14は、ユーザコンテキストをコンテンツ管理部12に通知することで問い合わせ、選択結果を受け取ってもよい。

0060

本実施形態のコンテンツ分析部11及びコンテンツ管理部12は、コンテンツ推薦装置1とは別のコンテンツ管理装置実装されてもよく、本実施形態における各機能部は、適宜、複数の情報処理装置に分離されたシステムとして構成されてよい。

0061

コンテンツ推薦装置1の機能を実現するためのプログラムをコンピュータで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。

0062

ここでいう「コンピュータシステム」とは、OSや周辺機器などのハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータで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などの可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスクなどの記憶装置のことをいう。

0063

さらに「コンピュータで読み取り可能な記録媒体」とは、インターネットなどのネットワーク電話回線など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、短時刻の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバ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、一定時刻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。

0064

1コンテンツ推薦装置
11コンテンツ分析部
12コンテンツ管理部
13コンテキスト取得部
14コンテンツ選択部

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