JP2002041670A - 情報推薦装置、及び情報推薦システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 提供される料理レシピなどのコンテンツは、
その料理レシピを実際に使用した結果の観点が欠落して
おり、実態とはかけ離れたデータであるおそれがある。 【解決手段】 複数の項目と対応する属性値とを有する
複数のデータから構成されているコンテンツを格納する
コンテンツデータベース２に格納されているコンテンツ
のうち、端末装置１００から指定された、所定の項目と
属性値で表される条件をインターネット５００を経由し
て入力する推薦条件入力手段３によって入力された条件
に一致もしくは類似するコンテンツを選択して推薦する
コンテンツ推薦手段４を備え、推薦されたコンテンツ
は、出力手段５、ネットワークインタフェース手段１に
よってインターネット５００を経由して端末装置１００
に出力される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、インターネットな
どを通じて数多くの情報の中から、ユーザの要求にあっ
た情報を提供する情報推薦装置、情報推薦システム、及
びプログラムに関するものである。

【０００２】

【従来の技術】最近、パーソナルコンピュータや携帯情
報端末などの情報通信機器が急速に普及した。このた
め、何か新しい情報を得たい場合には、これらの情報通
信機器に搭載されたＷＷＷブラウザによって、情報サー
バーにアクセスしユーザの所望の情報を引き出すという
行為が日常的に行われるようになってきた。例えば、夕
食の献立に困った場合、多数の料理レシピを掲載したホ
ームページにアクセスし、食材、調理時間、カロリーな
ど希望する条件を入力することにより、その条件に応じ
たレシピを得ることが可能である。

【０００３】このような料理レシピを掲載したホームペ
ージでは、あらかじめ料理の専門家や栄養士などによっ
て、非常に体裁の良い料理レシピや、栄養的にバランス
の取れたレシピなどが登録されており、それらのレシピ
の中からユーザが検索をしていた。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな情報サーバーを利用した情報サービスを実現するた
めには、たくさんのコンテンツ（この例では料理レシ
ピ）が必要となり、コンテンツの充実度がそのサービス
の質を大きく左右することになる。そのため、いかにし
て数多くのコンテンツを用意するかが大きな課題とな
る。

【０００５】すなわち、情報サーバーを利用した情報サ
ービスを実現するためには、いかにして数多くのコンテ
ンツを用意するかという課題がある。

【０００６】また、このような大規模なデータベースを
構成して維持していくための維持費が相当な物となるた
め、この維持費を回収する仕組みが必要となる。

【０００７】すなわち、大規模なデータベースを構成し
て維持していくための維持費を回収する仕組みが必要で
あるという課題がある。

【０００８】さらに、従来の情報推薦方法では、ユーザ
が希望する情報の条件をユーザ自身が入力する必要があ
ったが、この場合どういう情報がほしいかをユーザ自身
が明確にする必要があったために、実は自分にぴったり
合っているのにもかかわらず意識していなかった情報を
見つけだすということが困難であった。

【０００９】すなわち、従来の情報推薦方法では、自分
にびったりあっているにもかかわらず意識していなかっ
た情報を見つけだすことが困難であるという課題があ
る。

【００１０】また、提供される料理レシピはあらかじめ
専門家が理想的なものを用意したものであり、日常の食
卓に並ぶ献立と言うよりはむしろお客様などが来たとき
に恥ずかしくないような外向けな献立であり、日常の家
庭内での食卓にならぶ献立としては、実態にそぐわない
ところがあった。

【００１１】すなわち、提供される料理レシピは、日常
の家庭内での食卓にならぶ献立としては、実態にそぐわ
ないところがあるという課題がある。

【００１２】また、このような専門家があらかじめ用意
したレシピは、栄養のバランスとしては優れており、理
論上は理想的な料理ではあるが、実際にどういうときに
その料理を食べたいかであるとか、その料理を食べた結
果実際どう感じたのか、というその料理レシピを実際に
使用した結果の観点が欠落しており、実態とはかけ離れ
たデータであるおそれがある。

【００１３】すなわち、提供される料理レシピは、その
料理レシピを実際に使用した結果の観点が欠落してお
り、実態とはかけ離れたデータであるおそれがあるとい
う課題がある。

【００１４】本発明は、上記課題を考慮し、情報サーバ
ーを利用した情報サービスを実現するために、数多くの
コンテンツを用意することが出来る情報推薦装置、情報
推薦システム、及びプログラムを提供することを目的と
するものである。

【００１５】また、本発明は、上記課題を考慮し、大規
模なデータベースを構成して維持していくための維持費
を回収することが出来る情報推薦装置、情報推薦システ
ム、及びプログラムを提供することを目的とするもので
ある。

【００１６】また、本発明は、上記課題を考慮し、自分
にびったりあっているにもかかわらず意識していなかっ
た情報をも容易に見つけだすことが出来る情報推薦装
置、情報推薦システム、及びプログラムを提供すること
を目的とするものである。

【００１７】また、本発明は、上記課題を考慮し、日常
の家庭内での食卓にならぶ献立としては、実態に適って
いる料理レシピを提供することが出来る情報推薦装置、
情報推薦システム、及びプログラムを提供することを目
的とするものである。

【００１８】また、本発明は、上記課題を考慮その料理
レシピを実際に使用した結果の観点が欠落していず、実
態に適った料理レシピを提供することが出来る情報推薦
装置、情報推薦システム、及びプログラムを提供するこ
とを目的とするものである。

【００１９】

【課題を解決するための手段】上述した課題を解決する
ために、第１の本発明（請求項１に対応）は、複数の項
目と対応する属性値とを有する複数のデータから構成さ
れているコンテンツを格納し、登録手段によって前記コ
ンテンツが登録されるコンテンツデータベースに格納さ
れている前記コンテンツのうち、ユーザの端末装置から
指定された、所定の項目と属性値で表される条件をイン
ターネットを経由して入力する条件入力手段によって入
力された前記条件に一致もしくは類似する前記コンテン
ツを選択して推薦する推薦手段を備え、推薦された前記
コンテンツは、出力手段によって前記インターネットを
経由して前記端末装置に出力される情報推薦装置であ
る。

【００２０】また、第２の本発明（請求項２に対応）
は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数のデー
タから構成されているコンテンツを格納し、登録手段に
よって前記コンテンツが登録されるコンテンツデータベ
ースに格納されている前記コンテンツのうち、所定の項
目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段によ
って入力された前記条件に一致もしくは類似する前記コ
ンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、推薦され
た前記コンテンツは、出力手段によって出力され、前記
項目は、人間の判断・感想の結果である主観的項目及び
／または人間の判断・感想を介さない客観的項目である
情報推薦装置である。

【００２１】また、第３の本発明（請求項３に対応）
は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数のデー
タから構成されているコンテンツを格納し、登録手段に
よって前記コンテンツが登録されるコンテンツデータベ
ースに格納されている前記コンテンツのうち、所定の項
目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段によ
って入力された前記条件に一致もしくは類似する前記コ
ンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、推薦され
た前記コンテンツは、出力手段によって出力され、入力
される前記条件と前記各コンテンツとの類似性を判定す
るために、予め前記各項目毎に類似の程度に応じて点数
をつける点数化方法が決められている情報推薦装置であ
る。

【００２２】また、第４の本発明（請求項４に対応）
は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数のデー
タから構成されているコンテンツを格納し、登録手段に
よって前記コンテンツが登録されるコンテンツデータベ
ースに格納されている前記コンテンツのうち、所定の項
目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段によ
って入力された前記条件に一致もしくは類似する前記コ
ンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、推薦され
た前記コンテンツは出力手段によって出力され、前記属
性値が言葉で表現されている場合、入力される前記条件
と前記各コンテンツとの類似性を判定する際に、シソー
ラスを利用する情報推薦装置である。

【００２３】また、第５の本発明（請求項５に対応）
は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数のデー
タから構成されているコンテンツを格納し、登録手段に
よって前記コンテンツが登録されるコンテンツデータベ
ースに格納されている前記コンテンツのうち、所定の項
目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段によ
って入力された前記条件に一致もしくは類似する前記コ
ンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、推薦され
た前記コンテンツは、出力手段によって出力され、推薦
を受けるユーザが受ける推薦回数または内容は、そのユ
ーザが前記コンテンツ登録手段で登録した登録回数に応
じて決まる情報推薦装置である。

【００２４】また、第６の本発明（請求項６に対応）
は、前記ユーザの登録回数は、（ａ）前記ユーザの登録
についてのアクセス履歴を調べることにより、あるいは
（ｂ）前記コンテンツ内にその登録者のユーザＩＤを付
加しておき、それを利用することにより判定する第５の
本発明に記載の情報推薦装置である。

【００２５】また、第７の本発明（請求項７に対応）
は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数のデー
タから構成されているコンテンツを格納し、登録手段に
よって前記コンテンツが登録されるコンテンツデータベ
ースに格納されている前記コンテンツのうち、所定の項
目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段によ
って入力された前記条件に一致もしくは類似する前記コ
ンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、推薦され
た前記コンテンツは出力手段によって出力され、前記条
件入力手段に入力される前記条件は、前記条件を自動的
に抽出する条件抽出手段によって抽出された条件である
情報推薦装置である。

【００２６】また、第８の本発明（請求項８に対応）
は、前記条件入力手段に入力される条件は、推薦を受け
るユーザが過去に登録したコンテンツに基づいて抽出し
たものである第７の本発明に記載の情報推薦装置であ
る。

【００２７】また、第９の本発明（請求項９に対応）
は、前記ユーザの各項目毎の特徴は、特徴算出手段によ
って前記ユーザが前記データを登録する毎に算出される
第７の本発明に記載の情報推薦装置である。

【００２８】また、第１０の本発明（請求項１０に対
応）は、前記条件入力手段に入力される条件は、推薦を
受けようとするユーザが過去に推薦を受けたコンテンツ
または前記ユーザが推薦を受けて指定したコンテンツに
基づいて抽出したものである第７の本発明に記載の情報
推薦装置である。

【００２９】また、第１１の本発明（請求項１１に対
応）は、前記ユーザの各項目毎の特徴は、特徴算出手段
によって、前記ユーザが推薦を受ける毎にまたは推薦を
受けて指定する毎に算出される第１０の本発明に記載の
情報推薦装置である。

【００３０】また、第１２の本発明（請求項１２に対
応）は、前記条件を、前記各コンテンツから抽出する場
合、前記コンテンツが有する傾向とは逆の傾向を持つ前
記条件を抽出する第８または１０の本発明に記載の情報
推薦装置である。

【００３１】また、第１３の本発明（請求項１３に対
応）は、前記条件入力手段は、外部から入力された前記
条件と自動的に抽出された前記条件とを入力し、前記推
薦手段は、外部から入力された前記条件にあう前記コン
テンツのみから、自動的に抽出された前記条件に一致も
しくは類似する前記コンテンツを選択して推薦する第７
の本発明に記載の情報推薦装置である。

【００３２】また、第１４の本発明（請求項１４に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているコンテンツを格納し、登録手
段によって前記コンテンツが登録されるコンテンツデー
タベースに格納されている前記コンテンツのうち、所定
の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段
によって入力された前記条件に一致もしくは類似する前
記コンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、推薦
された前記コンテンツは出力手段によって出力され、推
薦を受ける各ユーザについて、そのユーザが過去に登録
したコンテンツまたは推薦を受けたコンテンツまたは推
薦を受けて指定したコンテンツに基づいて、前記各項目
毎に特徴情報を算出し、格納しておく特徴情報算出手段
によって前記特徴情報が算出され、格納されており、前
記推薦手段は、特定のユーザに対して推薦する場合、格
納されている前記特徴情報を利用してその特定のユーザ
に前記特徴情報が一致もしくは類似する別のユーザを特
定し、その別のユーザが過去に登録したコンテンツまた
は推薦を受けたコンテンツまたは推薦を受けて指定した
コンテンツを対象に選択して推薦する情報推薦装置であ
る。

【００３３】また、第１５の本発明（請求項１５に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているレシピを格納し、登録手段に
よって前記レシピが登録されるコンテンツデータベース
に格納されている前記レシピを選択の対象とし、所定の
項目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段に
よって入力された前記条件に一致もしくは類似するレシ
ピを前記コンテンツデータベースから選択して推薦する
推薦手段を備え、推薦された前記コンテンツは出力手段
によって出力され、前記コンテンツデータベースは、１
回の食事でとるレシピグループにクラス分けされてお
り、前記推薦手段は、前記条件が入力されると、その条
件に一致もしくは最も類似するレシピを決定し、そのレ
シピが属するグループに属するレシピのうち、その決定
されたレシピ以外のレシピの全部または一部を選択して
推薦する情報推薦装置である。

【００３４】また、第１６の本発明（請求項１６に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているコンテンツを格納し、登録手
段によって前記コンテンツが登録されるコンテンツデー
タベースに格納されている前記コンテンツのうち、所定
の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段
によって入力された前記条件に一致もしくは類似する前
記コンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、推薦
された前記コンテンツは出力手段によって出力され、推
薦をうける各ユーザについて、そのユーザが過去に登録
したコンテンツまたは推薦を受けたコンテンツまたは推
薦を受けて指定したコンテンツに基づいて、前記各項目
毎に特徴情報を算出し、格納しておく特徴情報算出手段
によって、前記特徴情報が、算出され、格納されてお
り、前記各ユーザに関する各種特性を入力しておき、そ
れらの特性毎に、前記各項目毎に算出された前記特徴情
報を類型情報としておく類型情報作成手段によって、前
記類型情報が作成されており、類型度判定手段によっ
て、推薦を受けようとするユーザの類型度が、その推薦
を受けようとするユーザの前記特徴情報と、前記類型情
報とが比較対照され、判定される情報推薦装置である。

【００３５】また、第１７の本発明（請求項１７に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているコンテンツを格納し、登録手
段によって前記コンテンツが登録されるコンテンツデー
タベースに格納されている前記コンテンツのうち、所定
の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段
によって入力された前記条件に一致もしくは類似する前
記コンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、推薦
された前記コンテンツは出力手段によって出力され、前
記コンテンツにおける前記項目及び前記属性値と同じ構
成を有する関連情報を有する広告を複数格納する広告デ
ータベースに格納されている前記広告のうち、広告特定
手段によって、入力された前記条件に一致もしくは類似
する広告が特定される情報推薦装置である。

【００３６】また、第１８の本発明（請求項１８に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているコンテンツを格納し、登録手
段によって前記コンテンツが登録されるコンテンツデー
タベースに格納されている前記コンテンツのうち、所定
の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段
によって入力された前記条件に一致もしくは類似する前
記コンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、推薦
された前記コンテンツは出力手段によって出力され、前
記コンテンツにおける前記項目及び前記属性値と同じ構
成を有する関連情報を有する広告を複数格納する広告デ
ータベースに格納されている前記広告のうち、広告特定
手段によって推薦をうけるユーザが過去に登録したコン
テンツまたは推薦を受けたコンテンツまたは推薦を受け
て指定したコンテンツに基づき算出され、格納されてい
る、前記ユーザの各項目毎の特徴情報と類似する前記広
告が特定される情報推薦装置である。

【００３７】また、第１９の本発明（請求項１９に対
応）は、前記広告が特定された数は、広告カウンタによ
ってカウントされ、前記広告カウンタのカウント値に応
じて課金する第１７または１８の本発明に記載の情報推
薦装置である。

【００３８】また、第２０の本発明（請求項２０に対
応）は、前記条件入力手段は、一次元または二次元のイ
ンターフェースを使用して前記条件を入力する第１〜
６、１３〜１９の本発明のいずれかに記載の情報推薦装
置である。

【００３９】また、第２１の本発明（請求項２１に対
応）は、前記推薦手段は、過去に所定の期間でユーザに
推薦された前記コンテンツを再び前記ユーザに推薦しな
い第１〜１９の本発明のいずれかに記載の情報推薦装置
である。

【００４０】また、第２２の本発明（請求項２２に対
応）は、前記推薦手段は、入力された前記条件に含まれ
る文字列と一致する文字列を含むコンテンツを前記コン
テンツデータベースから選択して推薦する第１、２、５
〜１９の本発明のいずれかに記載の情報推薦装置であ
る。

【００４１】また、第２３の本発明（請求項２３に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているコンテンツを格納し、登録手
段によって前記コンテンツが登録されるコンテンツデー
タベースに格納されている前記コンテンツのうち、入力
されたユーザＩＤを有する前記ユーザに対して推薦する
場合、特徴情報を利用して前記ユーザＩＤを有する前記
ユーザに前記特徴情報が一致もしくは類似する別のユー
ザを特定し、その特定したユーザが過去に登録したコン
テンツまたは推薦を受けたコンテンツまたは推薦を受け
て指定したコンテンツの中で、前記ユーザＩＤを有する
前記ユーザが推薦されたことがないコンテンツまたは推
薦されて指定したことがないコンテンツのみを対象に選
択して推薦する推薦手段を備え、推薦された前記コンテ
ンツは出力手段によって出力され、前記特徴情報は、特
徴情報算出手段によって、推薦を受ける各ユーザについ
て、そのユーザが過去に登録したコンテンツまたは推薦
を受けたコンテンツまたは推薦を受けて指定したコンテ
ンツに基づいて、各項目毎に算出され、格納されている
ものである情報推薦装置である。

【００４２】また、第２４の本発明（請求項２４に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているコンテンツを格納するコンテ
ンツデータベースと、前記コンテンツデータベースに前
記コンテンツを登録するコンテンツ登録手段と、所定の
項目と属性値で表される条件が、ユーザの端末装置から
指示された場合、その条件をインターネットを経由して
入力する条件入力手段と、入力された前記条件に一致も
しくは類似するコンテンツを、前記コンテンツデータベ
ースから選択して推薦する推薦手段と、推薦された前記
コンテンツを前記インターネットを経由して前記端末装
置に出力する出力手段とを備えた情報推薦システムであ
る。

【００４３】また、第２５の本発明（請求項２５に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているコンテンツを格納するコンテ
ンツデータベースと、前記コンテンツデータベースに前
記コンテンツを登録するコンテンツ登録手段と、所定の
項目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段
と、入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテ
ンツを前記コンテンツデータベースから選択して推薦す
る推薦手段と、選択された前記コンテンツを出力する出
力手段とを備え、前記項目は、人間の判断・感想の結果
である主観的項目及び／または人間の判断・感想を介さ
ない客観的項目である情報推薦システムである。

【００４４】また、第２６の本発明（請求項２６に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているコンテンツを格納するコンテ
ンツデータベースと、前記コンテンツデータベースに前
記コンテンツを登録するコンテンツ登録手段と、所定の
項目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段
と、入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテ
ンツを前記コンテンツデータベースから選択して推薦す
る推薦手段と、推薦された前記コンテンツを出力する出
力手段とを備え、入力される前記条件と前記各コンテン
ツとの類似性を判定するために、予め前記各項目毎に類
似の程度に応じて点数をつける点数化方法が決められて
いる情報推薦システムである。

【００４５】また、第２７の本発明（請求項２７に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているコンテンツを格納するコンテ
ンツデータベースと、前記コンテンツデータベースに前
記コンテンツを登録するコンテンツ登録手段と、所定の
項目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段
と、入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテ
ンツを前記コンテンツデータベースから選択して推薦す
る推薦手段と、推薦された前記コンテンツを出力する出
力手段とを備え、前記属性値が言葉で表現されている場
合、入力される前記条件と前記各コンテンツとの類似性
を判定する際に、シソーラスを利用する情報推薦システ
ムである。

【００４６】また、第２８の本発明（請求項２８に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているコンテンツを格納するコンテ
ンツデータベースと、前記コンテンツデータベースに前
記コンテンツを登録するコンテンツ登録手段と、所定の
項目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段
と、入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテ
ンツを前記コンテンツデータベースから選択して推薦す
る推薦手段と、推薦された前記コンテンツを出力する出
力手段とを備え、推薦を受けるユーザが受ける推薦回数
または内容は、そのユーザが前記コンテンツ登録手段で
登録した登録回数に応じて決まる情報推薦システムであ
る。

【００４７】なお、第２８の本発明において、前記ユー
ザの登録回数は、（ａ）前記ユーザの登録についてのア
クセス履歴を調べることにより、あるいは（ｂ）前記コ
ンテンツ内にその登録者のユーザＩＤを付加しておき、
それを利用することにより判定してもよい。

【００４８】また、第２９の本発明（請求項２９に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているコンテンツを格納するコンテ
ンツデータベースと、前記コンテンツデータベースに前
記コンテンツを登録するコンテンツ登録手段と、所定の
項目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段
と、入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテ
ンツを前記コンテンツデータベースから選択して推薦す
る推薦手段と、推薦された前記コンテンツを出力する出
力手段と、前記条件を自動的に抽出する条件抽出手段と
を備え、前記条件入力手段に入力される条件は、前記条
件抽出手段で抽出された前記条件である情報推薦システ
ムである。

【００４９】なお、第２９の本発明において、前記条件
入力手段に入力される条件は、推薦を受けるユーザが過
去に登録したコンテンツに基づいて抽出したものであっ
てもよい。

【００５０】なお、第２９の本発明において、前記ユー
ザが前記データを登録する毎に前記ユーザの各項目毎の
特徴を算出しておく特徴算出手段を備えてもよい。

【００５１】なお、第２９の本発明において、前記条件
入力手段に入力される条件は、推薦を受けようとするユ
ーザが過去に推薦を受けたコンテンツまたは前記ユーザ
が推薦を受けて指定したコンテンツに基づいて抽出した
ものであってもよい。

【００５２】さらに、上記において、前記ユーザが推薦
を受ける毎にまたは推薦を受けて指定する毎に、前記ユ
ーザの各項目毎の特徴を算出しておく特徴算出手段を備
えてもよい。

【００５３】さらに、上記において、前記条件を、前記
各コンテンツから抽出する場合、前記コンテンツが有す
る傾向とは逆の傾向を持つ前記条件を抽出してもよい。

【００５４】なお、第２９の本発明において、前記条件
入力手段は、外部から入力された前記条件と自動的に抽
出された前記条件とを入力し、前記推薦手段は、外部か
ら入力された前記条件にあう前記コンテンツのみから、
自動的に抽出された前記条件に一致もしくは類似するコ
ンテンツを選択して推薦してもよい。

【００５５】また、第３０の本発明（請求項３０に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているコンテンツを格納するコンテ
ンツデータベースと、前記コンテンツデータベースに前
記コンテンツを登録するコンテンツ登録手段と、所定の
項目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段
と、入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテ
ンツを前記コンテンツデータベースから選択して推薦す
る推薦手段と、推薦された前記コンテンツを出力する出
力手段と、推薦を受ける各ユーザについて、そのユーザ
が過去に登録したコンテンツまたは推薦を受けたコンテ
ンツまたは推薦を受けて指定したコンテンツに基づい
て、前記各項目毎に特徴情報を算出し、格納しておく特
徴情報作成手段とを備え、前記推薦手段は、特定のユー
ザに対して推薦する場合、格納されている前記特徴情報
を利用してその特定のユーザに前記特徴情報が一致もし
くは類似する別のユーザを特定し、その別のユーザが過
去に登録したコンテンツまたは推薦を受けたコンテンツ
または推薦を受けて指定したコンテンツを対象に選択し
て推薦する情報推薦システムである。

【００５６】また、第３１の本発明（請求項３１に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているレシピを格納するコンテンツ
データベースと、前記コンテンツデータベースに前記レ
シピを登録するコンテンツ登録手段と、所定の項目と属
性値で表される条件を入力する条件入力手段と、入力さ
れた前記条件に一致もしくは類似するレシピを前記コン
テンツデータベースから選択して推薦する推薦手段と、
推薦された前記コンテンツを出力する出力手段とを備
え、前記コンテンツデータベースは、１回の食事でとる
レシピグループにクラス分けされており、前記推薦手段
は、前記条件が入力されると、その条件に一致もしくは
最も類似するレシピを決定し、そのレシピが属するグル
ープに属するレシピのうち、その決定されたレシピ以外
のレシピの全部または一部を選択して推薦する情報推薦
システムである。

【００５７】また、第３２の本発明（請求項３２に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているコンテンツを格納するコンテ
ンツデータベースと、前記コンテンツデータベースに前
記コンテンツを登録する登録手段と、所定の項目と属性
値で表される条件を入力する条件入力手段と、入力され
た前記条件に一致もしくは類似するコンテンツを前記コ
ンテンツデータベースから選択して推薦する推薦手段
と、推薦された前記コンテンツを出力する出力手段と、
推薦をうける各ユーザについて、そのユーザが過去に登
録したコンテンツまたは推薦を受けたコンテンツまたは
推薦を受けて指定したコンテンツに基づいて、前記各項
目毎に特徴情報を算出し、格納しておく特徴情報作成手
段と、前記各ユーザに関する各種特性を入力しておき、
それらの特性毎に、算出された前記特徴情報を類型情報
としておく類型情報作成手段と、推薦を受けようとする
ユーザの前記特徴情報と前記類型情報とを比較対照し、
その類型度を判定する類型度判定手段とを備えた情報推
薦システムである。

【００５８】また、第３３の本発明（請求項３３に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているコンテンツを格納するコンテ
ンツデータベースと、前記コンテンツデータベースに前
記コンテンツを登録するコンテンツ登録手段と、所定の
項目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段
と、入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテ
ンツを前記コンテンツデータベースから選択して推薦す
る推薦手段と、推薦された前記コンテンツを出力する出
力手段と、前記コンテンツにおける前記項目及び前記属
性値と同じ構成を有する関連情報を有する広告を複数格
納する広告データベースと、前記広告データベースに格
納されている前記広告のうち、入力された前記条件に一
致もしくは類似する広告を特定する広告特定手段とを備
えた情報推薦システムである。

【００５９】また、第３４の本発明（請求項３４に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているコンテンツを格納するコンテ
ンツデータベースと、前記コンテンツデータベースに前
記コンテンツを登録するコンテンツ登録手段と、所定の
項目と属性値で表される条件を入力する条件入力手段
と、入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテ
ンツを前記コンテンツデータベースから選択して推薦す
る推薦手段と、推薦された前記コンテンツを出力する出
力手段と、前記コンテンツにおける前記項目及び前記属
性値と同じ構成を有する関連情報を有する広告を複数格
納する広告データベースと、前記広告データベースに格
納されている前記広告のうち、推薦をうけるユーザが過
去に登録したコンテンツまたは推薦を受けたコンテンツ
または推薦を受けて指定したコンテンツに基づき算出さ
れ、格納されている、前記ユーザの各項目毎の特徴情報
と類似する広告を特定する広告特定手段とを備えた情報
推薦システムである。

【００６０】なお、第３３または３４の本発明におい
て、前記広告が特定された数をカウントする広告カウン
タを備え、前記広告カウンタのカウント値に応じて課金
してもよい。

【００６１】なお、第２４〜２８、３０〜３４の本発明
において、前記条件入力手段は、一次元または二次元の
インターフェースを使用して前記条件を入力してもよ
い。

【００６２】なお、第２４〜３４の本発明において、前
記推薦手段は、過去に所定の期間でユーザに推薦された
前記コンテンツを再び前記ユーザに推薦しなくてもよ
い。

【００６３】なお、第２４、２５、２８〜３４の本発明
において、前記推薦手段は、入力された前記条件に含ま
れる文字列と一致する文字列を含むコンテンツを前記コ
ンテンツデータベースから選択して推薦してもよい。

【００６４】また、第３５の本発明（請求項３５に対
応）は、複数の項目と対応する属性値とを有する複数の
データから構成されているコンテンツを格納するコンテ
ンツデータベースと、前記コンテンツデータベースに前
記コンテンツを登録する登録手段と、推薦を受ける各ユ
ーザについて、そのユーザが過去に登録したコンテンツ
または推薦を受けたコンテンツまたは推薦を受けて指定
したコンテンツに基づいて、各項目毎に特徴情報を算出
し、格納しておく特徴情報作成手段と、入力されたユー
ザＩＤを有する前記ユーザに対して推薦する場合、格納
されている前記特徴情報を利用して前記ユーザＩＤを有
する前記ユーザに前記特徴情報が一致もしくは類似する
別のユーザを特定し、その特定したユーザが過去に登録
したコンテンツまたは推薦を受けたコンテンツまたは推
薦を受けて指定したコンテンツの中で、前記ユーザＩＤ
を有する前記ユーザが推薦されたことがないコンテンツ
または推薦されて指定したことがないコンテンツのみを
対象に前記コンテンツデータベースから選択して推薦す
る推薦手段と、推薦された前記コンテンツを出力する出
力手段とを備えた情報推薦システムである。

【００６５】また、第３６の本発明（請求項３６に対
応）は、第１の本発明に記載の情報推薦装置の、複数の
項目と対応する属性値とを有する複数のデータから構成
されているコンテンツを格納し、登録手段によって前記
コンテンツが登録されるコンテンツデータベースに格納
されている前記コンテンツのうち、ユーザの端末装置か
ら指定された、所定の項目と属性値で表される条件をイ
ンターネットを経由して入力する条件入力手段によって
入力された前記条件に一致もしくは類似する前記コンテ
ンツを選択して推薦する推薦手段の全部または一部とし
てコンピュータを機能させるためのプログラムである。

【００６６】また、第３７の本発明（請求項３７に対
応）は、第２〜１４、１６〜１８の本発明のいずれかに
記載の情報推薦装置の、複数の項目と対応する属性値と
を有する複数のデータから構成されているコンテンツを
格納し、登録手段によって前記コンテンツが登録される
コンテンツデータベースに格納されている前記コンテン
ツのうち、所定の項目と属性値で表される条件を入力す
る条件入力手段によって入力された前記条件に一致もし
くは類似する前記コンテンツを選択して推薦する推薦手
段の全部または一部としてコンピュータを機能させるた
めのプログラムである。

【００６７】また、第３８の本発明（請求項３８に対
応）は、第１５の本発明に記載の情報推薦装置の、複数
の項目と対応する属性値とを有する複数のデータから構
成されているレシピを格納し、登録手段によって前記レ
シピが登録されるコンテンツデータベースに格納されて
いる前記レシピを選択の対象とし、所定の項目と属性値
で表される条件を入力する条件入力手段によって入力さ
れた前記条件に一致もしくは類似するレシピを前記コン
テンツデータベースから選択して推薦する推薦手段の全
部または一部としてコンピュータを機能させるためのプ
ログラムである。

【００６８】また、第３９の本発明（請求項３９に対
応）は、第２３の本発明に記載の情報推薦装置の、複数
の項目と対応する属性値とを有する複数のデータから構
成されているコンテンツを格納し、登録手段によって前
記コンテンツが登録されるコンテンツデータベースに格
納されている前記コンテンツのうち、入力されたユーザ
ＩＤを有する前記ユーザに対して推薦する場合、特徴情
報を利用して前記ユーザＩＤを有する前記ユーザに前記
特徴情報が一致もしくは類似する別のユーザを特定し、
その特定したユーザが過去に登録したコンテンツまたは
推薦を受けたコンテンツまたは推薦を受けて指定したコ
ンテンツの中で、前記ユーザＩＤを有する前記ユーザが
推薦されたことがないコンテンツまたは推薦されて指定
したことがないコンテンツのみを対象に選択して推薦す
る推薦手段の全部または一部としてコンピュータを機能
させるためのプログラムである。

【００６９】本発明は、一例として、インターネットを
通じて端末装置に接続しデータ通信を行うネットワーク
インタフェース手段と、推薦する情報を記憶するコンテ
ンツデータベースと、推薦してほしい情報の条件を受け
付ける推薦条件入力手段と、前記推薦条件入力手段から
入力された推薦条件に応じたコンテンツを選択するコン
テンツ推薦手段と、前記コンテンツ推薦手段で選択され
たコンテンツを出力するコンテンツ出力手段を具備し、
コンテンツデータベースにはコンテンツデータとしてコ
ンテンツのタイトルとその客観的、主観的な特徴量の組
が登録され、ユーザからの客観的あるいは主観的な推薦
条件に対して妥当なコンテンツを推薦するものである。

【００７０】また、本発明は、一例として、インターネ
ットを通じて端末装置に接続しデータ通信を行うネット
ワークインタフェース手段と、推薦する情報を記憶する
コンテンツデータベースと、端末装置からのアクセスが
あった場合に、アクセスしてきたユーザの識別を行うユ
ーザ識別手段と、ユーザのアクセス履歴を管理するアク
セス履歴管理手段と、端末装置から新しいコンテンツの
登録を受け付けるコンテンツ登録手段と推薦してほしい
情報の条件を受け付ける推薦条件入力手段と、前記推薦
条件入力手段から入力された推薦条件に応じたコンテン
ツを選択するコンテンツ推薦手段と、前記コンテンツ推
薦手段で選択されたコンテンツを出力するコンテンツ出
力手段とを具備し、ユーザのコンテンツデータの登録実
績に応じて情報を推薦する構成とし、ユーザにコンテン
ツデータの登録を促すものである。

【００７１】また、本発明は、一例として、コンテンツ
データベースにはコンテンツデータとしてそのコンテン
ツデータを選択する前の状態と、そのコンテンツデータ
を選択した後の状態と、の因果関係に関する項目を登録
し、推薦してほしい情報の条件として、コンテンツを選
択する前の状態あるいコンテンツ選択後になりたい状態
を入力する構成とし、コンテンツ選択前の状態や、コン
テンツ選択後になりたい状態それに応じたコンテンツデ
ータを推薦するものである。

【００７２】また、本発明は、一例として、コンテンツ
データベースにはコンテンツデータとしてそのコンテン
ツデータを作成した人の観点による項目と、そのコンテ
ンツデータを選択する人の観点による項目と登録し、推
薦してほしい情報の条件として、コンテンツを作成する
人の観点、あるいコンテンツを選択する人の観点を入力
する構成とし、コンテンツ作成者の視点や、コンテンツ
選択者の視点に応じたコンテンツデータを推薦するもの
である。

【００７３】また、本発明は、一例として、推薦してほ
しい情報の条件として、定量的に表現可能な項目を用
い、その推薦条件の入力を、上下、あるいは左右方向に
移動可能なポインターあるいはスライダーによって入力
する構成としたので推薦条件の定量値を視覚的に入力で
きるものである。

【００７４】また、本発明は、一例として、推薦してほ
しい情報の条件として、２種類の定量的に表現可能な項
目を用い、その推薦条件の入力を、第１の条件を縦軸、
第２の条件を横軸に配した、２次元平面を用いて、上下
左右方向に移動可能なポインターによって２種類の推薦
条件の定量値を一度に入力できる構成としたので、推薦
条件の２つの定量値を視覚的に一度に入力できるもので
ある。

【００７５】また、本発明は、一例として、インターネ
ットを通じて端末装置に接続しデータ通信を行うネット
ワークインタフェース手段と、推薦する情報を記憶する
コンテンツデータベースと、端末装置からのアクセスが
あった場合に、アクセスしてきたユーザの識別を行うユ
ーザ識別手段と、ユーザのアクセス履歴を管理するアク
セス履歴管理手段と、端末装置から新しいコンテンツの
登録を受け付けるコンテンツ登録手段とユーザが以前に
登録したコンテンツの特徴量から、推薦条件を抽出する
推薦条件抽出手段と、前記推薦条件抽出手段によって抽
出された推薦条件を受け付ける推薦条件入力手段と、前
記推薦条件入力手段から入力された推薦条件に応じたコ
ンテンツを選択するコンテンツ推薦手段と、前記コンテ
ンツ推薦手段で選択されたコンテンツを出力するコンテ
ンツ出力手段とを具備し、ユーザが登録したデータから
自動的に推薦条件を抽出する構成としたため、情報推薦
の際に推薦条件を入力しなくともよいものである。

【００７６】また、本発明は、一例として、インターネ
ットを通じて端末装置に接続しデータ通信を行うネット
ワークインタフェース手段と、推薦する情報を記憶する
コンテンツデータベースと、推薦してほしい情報の条件
を受け付ける推薦条件入力手段と、前記推薦条件入力手
段から入力された推薦条件に応じたコンテンツを選択す
るコンテンツ推薦手段と、前記コンテンツ推薦手段で選
択されたコンテンツを出力するコンテンツ出力手段と、
広告データを提供する広告データベースとを具備し、ユ
ーザへ推薦情報の提示の際に関連する広告も同時に提示
し、その広告の提示回数をカウントする構成としたた
め、広告主に対して広告提示回数に応じた課金をするも
のである。

【００７７】また、本発明は、一例として、情報推薦装
置とユーザの端末装置とのデータのやりとりをインター
ネットを媒体とし、ＷＷＷブラウザもしくは電子メール
で情報の授受を行う構成としたため、パソコン、携帯情
報端末、携帯電話などの端末装置において情報の推薦を
受けることが可能になるものである。

【００７８】また、本発明は、一例として、インターネ
ットを通じて端末装置に接続しデータ通信を行うネット
ワークインタフェース手段と、推薦してほしい情報の条
件を受け付ける推薦条件入力手段と、推薦する情報を記
憶するコンテンツデータベースと、端末装置からのアク
セスがあった場合に、アクセスしてきたユーザの識別を
行うユーザ識別手段と、ユーザのアクセス履歴を管理す
るアクセス履歴管理手段と、端末装置から新しいコンテ
ンツの登録を受け付けるコンテンツ登録手段と、ユーザ
が以前に登録したコンテンツの特徴量、あるいはユーザ
が以前に選択したコンテンツの特徴量から、ユーザの好
むコンテンツの傾向を抽出するユーザ特徴情報算出手段
と、前記ユーザ特徴情報算出手段によって抽出されたユ
ーザ特徴情報を登録しておくユーザ特徴情報データベー
スと、ユーザ特徴情報を比較してユーザの好むコンテン
ツの傾向が類似しているユーザを選択する類似ユーザ選
択手段と、前記推薦条件入力手段から入力された推薦条
件に応じたコンテンツを選択するコンテンツ推薦手段
と、前記コンテンツ推薦手段で選択されたコンテンツを
出力するコンテンツ出力手段とを具備しコンテンツデー
タを推薦の要求があった場合にユーザが以前に登録し
た、あるいは以前選択したコンテンツデータの特徴量か
ら、ユーザの好むコンテンツの傾向を抽出し、その傾向
をユーザ間で比較し、そのユーザと類似したユーザを選
択し、選択された類似ユーザが以前に登録したコンテン
ツデータの中から、ユーザが指定した推薦条件に応じた
コンテンツデータを推薦する構成としたため、嗜好の類
似したユーザが好むコンテンツを推薦するものである。

【００７９】また、本発明は、一例として、推薦条件と
して、コンテンツデータベースに登録されたコンテンツ
のタイトル、あるいはコンテンツを特徴づける特徴量を
構成する文字列の一部分を入力することにより、推薦す
るコンテンツデータとして、推薦条件がコンテンツのタ
イトルあるいはコンテンツの特徴量の文字列と部分一致
するものを推薦する構成とし、あるコンテンツに関連す
る、あるいは派生する様々なコンテンツを推薦するもの
である。

【００８０】また、本発明は、一例として、少なくとも
２つ以上のコンテンツによって、１組のコンテンツレコ
ードを構成し、コンテンツデータベースには、前記のよ
うに構成されたコンテンツレコードが多数登録されてお
り、推薦条件として、タイトルを入力し推薦するコンテ
ンツデータとして、推薦条件で入力されたコンテンツを
含むコンテンツレコードの組をまず選択し、そのそれぞ
れのコンテンツレコードを構成する２つ以上のコンテン
ツの中から、推薦条件のコンテンツとは異なる方のコン
テンツを、推薦するべきコンテンツとして出力する構成
とし、あるコンテンツと組にするとふさわしいコンテン
ツを推薦するものである。

【００８１】また、本発明は、一例として、インターネ
ットを通じて端末装置に接続しデータ通信を行うネット
ワークインタフェース手段と、推薦してほしい情報の条
件を受け付ける推薦条件入力手段と、推薦する情報を記
憶するコンテンツデータベースと、端末装置からのアク
セスがあった場合に、アクセスしてきたユーザの識別を
行うユーザ識別手段と、ユーザのアクセス履歴を管理す
るアクセス履歴管理手段と、端末装置から新しいコンテ
ンツの登録を受け付けるコンテンツ登録手段と、ユーザ
が以前に登録したコンテンツの特徴量、あるいはユーザ
が以前に選択したコンテンツの特徴量から、ある条件に
あてはまるユーザの好むコンテンツの傾向を抽出する類
型情報算出手段と、前記類型情報算出手段によって算出
された類型情報を登録しておく類型情報データベース
と、類型情報を比較してユーザの好むコンテンツの傾向
が類似している類家を選択する類型情報選択手段と、前
記推薦条件入力手段から入力された推薦条件に応じたコ
ンテンツを選択するコンテンツ推薦手段と、前記コンテ
ンツ推薦手段で選択されたコンテンツおよび類型情報を
出力するコンテンツ出力手段とを具備しコンテンツデー
タを推薦の要求があった場合にユーザが以前に登録し
た、あるいは以前選択したコンテンツデータの特徴量か
ら、ユーザの好むコンテンツの傾向を抽出し、同時に、
ある条件に当てはまるユーザの好むコンテンツの傾向を
類型情報として算出しておき、そのユーザのコンテンツ
の傾向と、類型情報とを比較し、そのユーザと類似した
類型情報を選択し、ユーザが指定した推薦条件に応じた
コンテンツデータを推薦するとともに類型情報を提示す
る構成としたため、情報推薦時に、情報推薦の根拠とな
るそのユーザが当てはまる類型情報を提示するものであ
るである。

【００８２】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照しながら説明する。

【００８３】（実施の形態１）まず、本発明の実施の形
態１について説明する。

【００８４】図１は、本発明の実施の形態１における情
報推薦装置のシステム構成図である。図１において、１
はインターネット５００を通じて端末装置１００に接続
しデータ通信を行うネットワークインタフェース手段で
あり、２は推薦する情報を記憶するコンテンツデータベ
ースであり、３は推薦してほしい情報の条件を受け付け
る推薦条件入力手段であり、４は前記推薦条件入力手段
３から入力された推薦条件に応じたコンテンツを選択す
るコンテンツ推薦手段であり、５は前記コンテンツ推薦
手段４で選択されたコンテンツを出力するコンテンツ出
力手段である。

【００８５】また、以上のように構成されたシステムが
実行されるハードウェア構成は基本的には汎用の計算機
システムの構成と同じであるため、説明を省略する。

【００８６】以上のように構成されたシステムで動作す
る情報推薦装置１０００の動作を説明する。説明にあた
っては、料理の推薦システムを例にして図２のフローチ
ャートを参照しながら説明する。

【００８７】（ステップＡ１）端末装置１００によって
ユーザが入力した推薦条件がインターネット５００を通
じて送信され、情報推薦装置１０００のネットワークイ
ンタフェース手段１が受信する。

【００８８】例えば、端末装置１００によって推薦条件
として項目が材料、その属性値が「牛肉、ニンジン、た
まねぎ」と入力されると、それが情報推薦装置１０００
に送られ、推薦条件入力手段３へと入力される。なお、
項目と属性値については後述する。

【００８９】（ステップＡ２）ステップＡ１において受
信した推薦条件に合致するコンテンツを、コンテンツデ
ータベース２から選択する。

【００９０】コンテンツデータベース２には、コンテン
ツデータとして料理レシピのデータが登録されている。
具体的な料理レシピデータの例を図３に示す。

【００９１】図３において、各コンテンツは、それぞれ
複数の項目とそれらの各項目に対応する属性値とを有す
る複数のデータから構成されている。すなわち、データ
の属性を表す項目として「データＩＤ」「レシピ名」
「調理法」「材料」「調理時間」「カロリー」「感想」
などの項目があり、それらの項目に対応する属性値とし
て「レシピ名」という項目に対応する属性値としてハン
バーグ、「調理法」という項目に対応する属性値として
ハンバーグの調理方法が書かれている。また、「材料」
「調理時間」「カロリー」などの項目に対応する属性値
も具体的に書かれている。これらの「材料」「調理時
間」「カロリー」などの項目はハンバーグというレシピ
を特徴づける物で、具体的な食品名や物理的な量で表現
されている。これらを客観的特徴量と呼ぶ。

【００９２】また、「感想」という項目に対応する属性
値は、このレシピのコンテンツの作成者、あるいは登録
者の主観による特徴量であり、例えば５段階評価で「お
手軽度」が４，「あっさり度」が２などと与えられてい
る。これらを主観的特徴量と呼ぶ。

【００９３】また、ステップＡ１において入力された推
薦条件として入力された項目、及び属性値は、図３のコ
ンテンツが有する項目及び属性値と同様に構成されてい
るものである。

【００９４】なお、この主観的特徴量は、属性値として
「お手軽度＝４」のように定量化して記述してもよい
し、単に属性値として「お手軽」「こってり」など主観
的な特徴を定性的に記述してもよい。

【００９５】なお、本実施の形態では、主観的特徴を表
す項目として「感想」という項目を設け、この項目に対
応する属性値が「お手軽度」が４、「あっさり度」が２
などで与えられるとして説明したが、これに限らない。
項目が「お手軽度」であり、対応する属性値が４であ
り、また項目が「あっさり度」であり、対応する属性値
が２であるとしても構わない。すなわち、主観的特徴を
表す複数の項目を設け、それぞれの項目に対応する属性
値を数値で表しても構わない。

【００９６】このような形式でコンテンツデータベース
２に多数のレシピデータが登録されている。ステップＡ
１で入力された推薦条件に対し、コンテンツ推薦手段４
はこれらのレシピデータの属性値とを比較し合致度の高
いコンテンツデータを選択する。

【００９７】（ステップＡ３）ステップＡ２において選
択されたコンテンツ（レシピデータ）が、コンテンツ出
力手段５からネットワークインタフェース手段１を通じ
て端末装置１００に送信され、端末装置１００の表示画
面にその内容や一覧が表示される。

【００９８】端末装置１００での表示方式については特
に問わないが、例えば図１５のようにＷＷＷブラウザに
レシピが表示される。一度に推薦したコンテンツデータ
の全てを表示できない場合は、ＷＷＷブラウザの画面を
スクロールしたり、ページを送るなどして見ることがで
きる。

【００９９】以上のような手順で、コンテンツを推薦す
るが、ステップＡ２における推薦コンテンツの選択の具
体的な方法としては、例えば図４で示すような方法で行
う。

【０１００】（ステップＡ２１）コンテンツデータベー
ス２の中から、コンテンツを一つ選択する。

【０１０１】（ステップＡ２２）選択したコンテンツデ
ータは、すでに図３で示したような形式で登録されてい
る。

【０１０２】そこで、推薦条件である材料という項目に
対応する「牛肉、ニンジン、たまねぎ」という属性値
と、コンテンツデータの材料という項目に対応する属性
値とを比較し、一致する属性値の数をカウントする。例
えば、現在選択しているコンテンツが図３のハンバーグ
であった場合、材料という項目の属性値のうち「たまね
ぎ」が推薦条件の材料という項目に対応する属性値と一
致するので、一致する属性値の数は１となる。そして、
このカウント値を３倍したものをハンバーグの材料とい
う項目に対する評価値とする。

【０１０３】すなわち、入力される推薦条件と各コンテ
ンツとの類似性を判定するために、予め各項目毎に類似
の程度に応じて点数をつける点数化方法が決められてい
る。上記のハンバーグの材料という項目に対する評価値
は、このような点数化方法に従って算出されたものであ
る。つまり上記の例では、材料という項目についての点
数化方法は、材料という項目の属性値のうち一致した属
性値の個数を３倍したものを材料という項目の点数とす
るものである。この点数化方法により点数化することに
より、ハンバーグの材料という項目の評価値は上述した
ように３点になる。

【０１０４】（ステップＡ２３）次に、コンテンツデー
タベース２にまだ推薦条件に対する評価値を与えていな
いコンテンツが存在するかどうかを確認する。もし、ま
だのデータが存在すれば再びステップＡ２１に戻って、
次のコンテンツデータに対する処理を続ける。

【０１０５】もし、すべてのコンテンツデータに対して
処理が完了すればステップＡ２４に移る。

【０１０６】（ステップＡ２４）最後に、ステップＡ２
２で与えた評価値の高い方から規定数のコンテンツを選
択する。この規定数とはあらかじめシステムの方で決め
ておいてもよいし、推薦条件と同時にユーザに最大推薦
数としてしてしてもらってもよい。

【０１０７】以上のような手順により、コンテンツデー
タベース２内のすべてのコンテンツデータの中から推薦
条件に合ったデータを選択し、提示することが可能とな
る。

【０１０８】なお、他の項目についてもその項目につい
ての点数化方法が予め決められており、その項目の評価
値を点数により算出することが出来、各項目の評価値が
点数で与えられるので、推薦条件が、複数種類の項目と
それらの項目に対応する属性値から構成される場合であ
っても、それらの項目毎の評価値を集計することによ
り、評価値の高い方から規定数のコンテンツを選択する
だけで、推薦条件に総合的に一致したコンテンツを推薦
することが出来る。

【０１０９】なお、本実施の形態では、推薦条件として
材料という項目の属性値が「牛肉、ニンジン、たまね
ぎ」であるという、客観的かつ定性的な条件を用いて説
明したが、本発明はこれに限定する物ではなく、例えば
客観的かつ定量的な推薦条件でもあってもよい。

【０１１０】具体的には、推薦条件として「調理時間が
30分」という条件でもよい。ここで、「調理時間が３０
分」とは、推薦条件の項目が調理時間であり、対応する
属性値が３０分ということを意味しているものとする。

【０１１１】この場合、推薦コンテンツの選択方法とし
ては図４におけるステップＡ２２において、コンテンツ
データの属性値の一致する数をカウントするのではな
く、推薦条件の属性値とそれぞれのコンテンツの属性値
との差分の絶対値を評価する方法が考えられる。例え
ば、属性値の差分の絶対値が、５以下なら２点、６以上
１０以下なら１点。１１以上なら０点などである。この
場合、推薦条件の属性値が３０分で、あるレシピの調理
時間が２０分であったならば差分の絶対値が１０となる
ため、１点の評価値が与えられることになる。このよう
に、調理時間という項目についての点数化方法は、上述
した材料という項目とは異なったものが使用されてい
る。

【０１１２】また、以上の例は客観的な特徴量に基づい
た情報推薦であったが、主観的な特徴量に基づいてもよ
い。推薦条件として主観的でかつ定量的な条件として例
えば「お手軽度３、あっさり度４」などのように入力す
る。

【０１１３】ここで、「お手軽度３、あっさり度４」と
は、推薦条件の項目が感想であり、対応する属性値がお
手軽度３、あっさり度４であることを意味しているもの
とする。

【０１１４】あるいは、「あっさり度」、「お手軽度」
などの主観的特徴を表す複数の項目を設け、それぞれの
項目に対応する属性値を数値で表す場合には、「お手軽
度３、あっさり度４」とは、推薦条件が、「お手軽度」
と「あっさり度」の２個の項目から構成され、「お手軽
度」という項目に対応する属性値は３であり、「あっさ
り度」という項目に対応する属性値は４であることを意
味している。

【０１１５】また、推薦条件は、これらのいずれの方法
で表すことも出来るが、コンテンツが主観的特徴を表し
ている方法と同じ方法に従って主観的特徴を表している
ものとする。

【０１１６】この場合、推薦コンテンツの選択方法とし
ては図４におけるステップＡ２２において、一致する属
性値の数をカウントするのではなく、推薦条件の主観的
な項目を表す項目に対応する属性値とそれぞれのコンテ
ンツの推薦条件で示されている項目と同じ項目に対応す
る属性値との差分の絶対値を評価する方法が考えられ
る。例えば、評価値の差分の絶対値が、０以下なら２
点、１なら１点。２以上なら０点などである。

【０１１７】図３に示したハンバーグの場合、推薦条件
「お手軽度３、あっさり度４」すなわち、お手軽度とい
う項目の属性値が３であり、あっさり度という項目の属
性値が４であるような推薦条件に対しては、お手軽度に
ついては評価値の差分の絶対値が１なので１点、あっさ
り度については差分の絶対値が２なので０点となるた
め、合計１点の評価値が与えられることになる。

【０１１８】また、主観的な特徴量に基づく場合であっ
ても、コンテンツデータに図３のように「お手軽度４」
のように定量的ではなく、単に「お手軽」のように定性
的に属性値が与えられている場合は、本発明の実施の形
態のように、項目の一致度に基づく方法が利用可能であ
ることはいうまでもない。

【０１１９】なお、属性値が定性的な値である場合にお
いて、属性値の完全な一致でもって評価値を加点する方
法の他に、あらかじめ属性値間の類似度を定義したシソ
ーラスを用意し、推薦条件と各コンテンツデータの属性
値が完全に一致しない場合においても、その類似度から
評価値を与えることも可能である。

【０１２０】すなわち、シソーラスとは単語を体系的に
木構造に分類したものであり、どの階層においても、同
一カテゴリに属する各単語はその用例、意味が同一カテ
ゴリに属さない場合よりも類似したものであると捉える
ことができる。そして、浅い階層から深い階層へと順に
カテゴリが細分されている。従って、２つの異なった単
語が深い階層まで同一カテゴリに属する場合の類似度
は、２つの異なった単語が浅い階層までしか同一カテゴ
リに属さない場合より、類似度が高いといえる。

【０１２１】従って、属性値間の類似度として、例え
ば、属性値としての２つの単語がシソーラスの第１階層
まで同一カテゴリに属する場合は、類似度として０％と
とし、シソーラスの第２階層まで同一カテゴリに属する
場合は、類似度として２０％ととし、シソーラスの第３
階層まで同一カテゴリに属する場合は、類似度として４
０％ととし、シソーラスの第４階層まで同一カテゴリに
属する場合は、類似度として６０％ととし、シソーラス
の第５階層あるいはそれ以上の階層で同一カテゴリに属
する場合は、類似度として８０％ととし、これら２つの
単語が完全に一致する場合は、類似度として１００％と
とする。

【０１２２】このように属性値間の類似度を定義した場
合、例えば、推薦条件の感想という項目に対応する属性
値に「盛り上がった」が含まれていたとする。一方、コ
ンテンツデータの感想という項目に対応する属性値に
「楽しい」という項目が含まれているが、「盛り上がっ
た」という項目は含まれていないとする。このような場
合、「盛り上がった」と「楽しい」との類似度をシソー
ラスを用いて求めたとする。そして、この類似度が８０
％であったとする。そうすると、類似度を点数に変換す
るための予め決められている規則を使って求めた類似度
を点数に変換する。類似度８０％が５点に変換されたと
すると、評価値は５点であることになる。また、コンテ
ンツの感想という項目に上記の例で「楽しい」という属
性値の代わりに「おいしい」という項目が含まれいると
する。このような場合、シソーラスを用いて「盛り上が
った」と「おいしい」との類似度を求める。そして、こ
の類似度が６０％であったとする。そうすると、前述し
た類似度を点数に変換する規則を使って求めた類似度を
点数に変換する。類似度が６０％が３点に変換されたと
すると、評価値は３点であることになる。従って、「楽
しい」という属性値を有する感想という項目の評価値
は、「おいしい」という属性値を有する感想という項目
の評価値より低くなる。

【０１２３】もちろん、上述した各種方法を組み合わせ
ることも可能であることはいうまでもない。例えば、推
薦条件として、「牛肉、ニンジン、たまねぎ」、「調理
時間が30分」、「お手軽度３、あっさり度４」、及び
「盛り上がった」などと複数の推薦条件を組み合わせた
推薦条件を入力することが出来る。これらの推薦条件
は、それぞれ上述した各種方法により評価値を決めるこ
とが出来る。そして、それぞれの評価値を合計した点数
の高い方から規定数のコンテンツを選択するようにすれ
ばよい。

【０１２４】以上のようなシステム構成、および動作を
することにより、コンテンツデータベース２に搭載して
いるコンテンツデータの中からユーザの要求に応じたデ
ータを推薦することが可能となる情報推薦装置を実現す
ることができる。特に、コンテンツデータに主観的な特
徴量を属性として持たせることにより、「お手軽な料
理」「あっさりした料理」「楽しい料理」などの主観的
あるいは感覚的な推薦条件での情報の推薦も可能にな
る。

【０１２５】なお、本実施の形態では、推薦条件が項目
と対応する属性値を持つとして説明したが、このことは
ユーザが推薦条件を入力する際に、必ず項目と対応する
属性値を入力しなければならないということを示すもの
ではない。すなわち、ユーザがユーザ端末から推薦条件
を入力する際に、「牛肉、ニンジン、たまねぎ」など単
に材料という項目の属性値のみを入力する場合もある。
この場合、ユーザ端末に表示されるＧＵＩによって、ユ
ーザから入力された推薦条件がどの項目の属性値かが特
定される。具体的には、このＧＵＩが「貴方が希望する
材料を入力してください」というメッセージを表示し、
このメッセージに従って、ユーザが「牛肉、ニンジン、
タマネギ」と入力した場合には、このＧＵＩは「牛肉、
タマネギ、ニンジン」が材料という項目に対応する属性
値であるとみなすことが出来る。このように、ユーザに
とっては、項目と属性値を必ずしも組にして入力しなけ
ればならないという制限はない。ただし、本実施の形態
の情報推薦装置が内部で処理する際の推薦条件は、上記
のＧＵＩなどにより項目が特定されるなどにより、必
ず、項目と属性値との組で表されている。

【０１２６】なお、本実施の形態の推薦条件入力手段３
は本発明の条件入力手段の例であり、本実施の形態のコ
ンテンツ推薦手段４は本発明の推薦手段の例であり、本
実施の形態のコンテンツデータは本発明のコンテンツの
例である。

【０１２７】（実施の形態２）次に、本発明の実施の形
態２について説明する。

【０１２８】図５は、本発明の実施の形態２における情
報推薦装置１０００のシステム構成図である。

【０１２９】図５は図１において示した、第１の実施の
形態のシステム構成図から、ユーザ識別手段６、アクセ
ス管理手段７、コンテンツ登録手段８を追加した構成と
なっている。

【０１３０】図５において、１はネットワークインタフ
ェース手段、２はコンテンツデータベース、３は推薦条
件入力手段、４はコンテンツ推薦手段、５はコンテンツ
出力手段、６は端末装置からのアクセスがあった場合
に、アクセスしてきたユーザの識別を行うユーザ識別手
段、７はユーザのアクセス履歴を管理するアクセス履歴
管理手段、８は端末装置から新しいコンテンツの登録を
受け付けるコンテンツ登録手段である。

【０１３１】また、以上のように構成されたシステムが
実行されるハードウェア構成は基本的には汎用の計算機
システムの構成と同じであるため、説明を省略する。

【０１３２】以上のように構成されたシステムで動作す
る情報推薦装置１０００の動作を説明する。

【０１３３】まず、本実施の形態においては、ユーザが
情報の推薦を受けるに先立って、ユーザがコンテンツデ
ータを登録する必要がある。

【０１３４】コンテンツデータの登録の手順を図６のフ
ローチャートを参照しながら説明する。

【０１３５】（ステップＢ１、Ｂ２）端末装置１００に
よってユーザがコンテンツの登録のために情報推薦装置
１０００にアクセスをすると、ユーザ識別手段６によっ
てユーザＩＤの入力が要求される。ユーザＩＤを持って
いないユーザは、この情報推薦装置の初めての利用とい
うことになり、ステップＢ２においてユーザＩＤを発行
される。

【０１３６】また、ユーザＩＤをすでに持っている場合
は、ユーザはそのＩＤ番号を入力しステップＢ３に移
る。

【０１３７】なお、ステップＢ２においてユーザＩＤを
発行する際にはユーザＩＤとともにパスワードも発行し
てもよい。この場合、ステップＢ１においてはユーザＩ
Ｄとパスワードが必要となる。

【０１３８】（ステップＢ３）ユーザがコンテンツデー
タの登録を行う。料理レシピの場合、図３で示したよう
に、「レシピ名」「調理法」「材料」「調理時間」「評
価」などの項目について、対応する属性値をユーザが記
入し登録する。

【０１３９】登録にあたっては端末装置１００の表示画
面に表示されているＷＷＷブラウザを用い、所定のフォ
ーマットの空欄を埋めていくことによってコンテンツデ
ータを記入する。記入が終了すると、ＷＷＷブラウザに
表示されている「登録」ボタンを押すなどの動作によ
り、コンテンツ登録手段８がコンテンツデータベース２
に新しいコンテンツデータとして登録する。このとき、
このコンテンツデータにはデータＩＤが付与される。

【０１４０】（ステップＢ４）ステップＢ３においてコ
ンテンツデータが登録されると、現在登録したユーザＩ
Ｄのユーザについて、コンテンツデータの登録の日時、
登録したデータＩＤ、このユーザのコンテンツの登録
数、などの情報がアクセス履歴管理手段７において、更
新され記憶される。

【０１４１】（ステップＢ５）別の新しいコンテンツデ
ータを登録するかどうかをユーザに確認する。登録を継
続する場合はステップＢ３にもどり、登録を終了する場
合は一連の登録処理を終了する。

【０１４２】以上のように、ユーザがコンテンツデータ
を登録する。コンテンツデータを登録することにより、
コンテンツデータベース２に登録されたコンテンツデー
タ数が増加し、同時にユーザの登録の履歴が更新され
る。

【０１４３】なお、ユーザがコンテンツデータを登録す
る際の記入項目は、図３で示したものの他にも様々な項
目が考えられる。例えば、客観的な項目として、その日
の気候、食事をした日（曜日、あるいはクリスマス、誕
生日、など特別な日）、食事をした場所、食事をした時
間帯、料理をした人、一緒に食べた人、使った調理器
具、どの程度手作りなのか、家族構成、職業、食材を買
い求めた場所、食事にかかった予算、食事を作るのにか
かった時間、普段どの程度自分で料理を作るか（週に何
日くらいか）、などが考えられる。

【０１４４】また、同様に主観的な項目も様々なものが
考えれられる。例えば、その日の気候の快適度合い、そ
の日の気分、その日の体調、その料理を選択した理由、
食事の状況（寂しい食事、にぎやかな食事、特別な食
事、楽しい食事）、食事の満足度合い、食べた人の反
応、食事後の体調、食事後の気分、などが考えられる。
あるいは、そのユーザの背景となる食に対する考え方に
ついての項目も考えられる。例えば、食べることは好き
か、料理は好きか、食事は何を重視するか（おいしさ、
栄養、健康、予算、手軽さ）などである。これらの一部
あるいは全部の項目について、登録時に記入してもらう
構成としてもよい。

【０１４５】また、特に主観的な項目については、記入
方法として、形容詞などで定性的に（「楽しく、おいし
かった食事」など）記入する形式としてもよいし、ある
いは形容詞とその度合いによって定量的に（「楽しさ＝
３」「おいしさ＝５」など）記入する形式としてもよ
い。

【０１４６】あるいは、前記の記入項目は食事の因果関
係の観点にも分類でき、その観点で記入してもらっても
よい。

【０１４７】具体的には、「なぜその料理を選択したの
か」あるいは「食事をする前の状態はどうだったのか」
に関する項目を記入項目として設定する。その例とし
て、その日の気分、その日の気候、その料理を選択した
理由、食事前の体調、などがあげられる。

【０１４８】あるいは、「食事のあと、どうなったか」
に関する項目を記入項目として設定する。その例とし
て、食事の状況、食事の満足度合い、食べた人の反応、
食事後の体調、食事後の気分、などがあげられる。

【０１４９】あるいは、前記の記入項目は「料理を作っ
た人の観点」あるいは「料理を食べた人の観点」食事の
因果関係の観点にも分類でき、その観点で記入してもら
ってもよい。

【０１５０】例えば、使った調理器具、食材を買い求め
た場所、などは料理を作った人の観点に分類されるし、
料理を選択した理由、食事の満足度合い、食事後の体
調、食事後の気分などは料理を食べた人の観点に分類さ
れる。

【０１５１】次に、ユーザが情報の推薦を受ける動作に
ついて、図７のフローチャートを参照しながら説明す
る。

【０１５２】（ステップＣ１）端末装置１００によって
ユーザが情報推薦を受けるために情報推薦装置にアクセ
スをすると、ユーザ識別手段６によってユーザＩＤの入
力が要求される。ユーザＩＤを持っていないユーザは、
この情報推薦の利用をすることができず終了する。ユー
ザＩＤが入力されて、ユーザ識別手段６により有効なＩ
Ｄと判定された場合はステップＣ２に進む。

【０１５３】なお、このときユーザＩＤと同時にパスワ
ードの入力を要求してもよい。この場合、パスワードが
正しければステップＣ２にすすみ、誤りであれば処理を
終了する。

【０１５４】（ステップＣ２）次に、推薦情報の提供を
受ける条件を満たしているかどうかの判定を行う。これ
は、アクセス履歴管理手段７によって、このユーザが今
までに何件コンテンツデータを登録したか、そして今ま
でに何回情報の推薦を受けたかの履歴から判定する。例
えば、コンテンツデータを１件登録するごとに５回の情
報推薦を受けることができるというルールがあらかじめ
決められている。この場合、アクセス履歴管理手段７に
おけるこのユーザのアクセス履歴が、コンテンツデータ
の登録が２件であったとすれば、１０回の情報推薦を受
ける権利があることになる。従って、今までの情報推薦
の回数が９回以下なら情報推薦を受けるための条件を満
たしているのでステップＣ３に進み、１０回以上なら終
了する。

【０１５５】（ステップＣ３〜Ｃ５）ステップＣ２にお
いて情報推薦を受ける条件を満たしていれば、ユーザか
ら推薦の条件を受け付け、コンテンツデータベース２か
ら推薦情報を選択し、ユーザの端末に表示する。これら
の手順は、図２におけるステップＡ１〜Ａ３と同様であ
る。

【０１５６】なお、推薦の条件の項目としては、図３で
示した項目のみならず、レシピデータとともに登録され
ている客観的な項目および主観的な項目の全てが、条件
となり得るので、レシピの登録の説明において例示した
項目は、すべて推薦の条件として利用することができ
る。

【０１５７】また、定量的な推薦の条件の項目の入力に
当たっては、図１７に示すようなスライドバー形式のイ
ンタフェースとすると、ユーザにとって入力がより容易
になる。図１７においては調理時間について、スライド
バー形式で入力インタフェースを構成したもので、２１
０部分がスライドし、調理時間を指定する。ここでは、
左方向に動かすと調理時間が短く、右方向に動かすと長
くなるようになっており、具体的な調理時間の値も目安
として書かれている。図ではちょうど３０分を指定して
る。この目安の値表示はなくても構わない。

【０１５８】さらに、２つの定量的な項目を視覚的にわ
かりやすく入力してもらうために、図１８に示すような
２つの項目を２軸とする２次元平面を構成し、この平面
の任意の場所を指定してもらうような形式とすると、１
度の操作で２つの項目について入力でき、ユーザの負担
をより軽減することができる。図１８では調理時間と料
理の品数（皿数）の２つの項目について、横軸は調理時
間、縦軸は料理の品数として構成したものである。この
図の例では、図１７とは違い値の目安を軸上には記述し
ていないが、もちろん記述してもよい。記述しない場合
は、縦軸も横軸も軸の中央部は平均的な値を示し、それ
ぞれの軸方向に移動させることにより値が増減する。図
１８では２２０が２軸の値を指定するポインターで、こ
の図では調理時間は平均的な値よりやや短く、品数が平
均的な値よりやや多い値を指定している。

【０１５９】このような定量的な項目としては、調理時
間、料理の品数、カロリー、材料費、家族構成（家族の
数）、その日の気温、などの客観的な項目があげられ
る。さらに、主観的な項目の中でも、データベースに定
量的に登録されている項目、例えば、おいしさ度、満足
度、楽しさ度、こってり度、すっきり度、などこれらが
あらかじめ「おいしさ度＝３」などのように登録されて
いるものであればあらゆる主観的な項目も定量的な項目
として扱うことが可能となる。

【０１６０】また、図１８で示した２次元の平面を構成
する２つの項目は、これらの定量的な項目の中から任意
の２つを選択して構成することが可能で、様々な組み合
わせが考えられる。

【０１６１】もちろん、食事前後の因果関係の観点で記
入項目が設定されていた場合も、定量的な表現が可能な
項目については、同様の方法により検索することが可能
となる。

【０１６２】また、コンテンツの項目に主観的な評価項
目（料理の満足度など）が設定されていれば、推薦情報
の選択にあたっては、ユーザの指定条件に合うコンテン
ツが複数存在する場合に、主観的な評価項目の相対的な
序列を求めた上で、よりユーザにとって有益な（満足度
の高い）コンテンツを推薦すると、よいことは言うまで
もない。

【０１６３】（ステップＣ６）ステップＣ５において情
報が推薦されると、アクセス履歴管理手段７において、
現在のユーザについて、情報推薦を受けた日時、推薦さ
れた情報のデータＩＤ、このユーザの情報推薦を受けた
回数、などの情報を更新し記憶される。

【０１６４】以上のようなシステム構成、および動作を
することにより、コンテンツデータベース２に搭載して
いるコンテンツデータの充実を図るとともに、ユーザの
要求に応じたデータを推薦することが可能となる情報推
薦装置を実現することができる。

【０１６５】また、コンテンツ登録時に客観的な項目、
主観的な項目で記入してもらうことにより、登録された
コンテンツを客観的あるいは主観的な項目で条件を指定
しコンテンツの推薦をうけることが可能となる。

【０１６６】また、コンテンツ登録時に主観的な評価項
目で記入してもらうことにより、登録されたコンテンツ
の相対的な優劣をつけることができるので、この点をコ
ンテンツを推薦する時に考慮することにより、よりより
コンテンツを推薦することが可能となる。

【０１６７】また、コンテンツ登録時に食事の前後の因
果関係に関する項目で記入してもらうことにより、登録
されたコンテンツを、「気分が悪い日に食べる料理」と
か「食事後に楽しくなるような料理」といった食事の因
果関係の観点で条件を指定してコンテンツの推薦をうけ
ることが可能となる。

【０１６８】また、コンテンツ登録時に料理を作る人、
あるいは料理を食べる人に関する項目で記入してもらう
ことにより、登録されたコンテンツを、料理を作る人の
立場、あるいは料理を食べる人の立場の両方の立場から
条件を指定して、コンテンツの推薦を受けることが可能
となる。

【０１６９】また、定量化可能な登録項目を利用して、
入力が容易なインタフェースで簡単にコンテンツを検索
することが可能となる。

【０１７０】なお、本実施の形態においては、推薦情報
の提供を受けるための条件として、コンテンツデータ１
件登録につき５回の情報推薦を受けられる物としたが、
本発明はこれに限定する物ではなく、この条件について
は自由に設定できる物とする。例えば、はじめの２回だ
けはコンテンツデータの登録実績が一切ない場合でも推
薦情報を得ることができるようにして、ユーザの関心を
引くような設定としてもよい。

【０１７１】さらに、本実施の形態では、推薦情報の提
供を受ける条件を満たしているかどうかの判定をアクセ
ス履歴管理手段７によって、このユーザが今までに何件
コンテンツデータを登録したか、そして今までに何回情
報の推薦を受けたかの履歴から判定するとして説明した
が、これに限らない。コンテンツデータ内にそのコンテ
ンツデータを登録した登録者のユーザＩＤを付加してお
き、このユーザＩＤを利用することによって判定しても
構わない。

【０１７２】（実施の形態３）次に、実施の形態３につ
いて説明する。

【０１７３】図８は、本実施の形態の情報推薦装置のシ
ステム構成図である。

【０１７４】図８は図５において示した、実施の形態２
のシステム構成図から、推薦条件抽出手段９を追加した
構成となっている。

【０１７５】図８において、１はネットワークインタフ
ェース手段、２はコンテンツデータベース、３は推薦条
件入力手段、４はコンテンツ推薦手段、５はコンテンツ
出力手段、６はユーザ識別手段、７はアクセス履歴管理
手段、８はコンテンツ登録手段、９はユーザが以前に登
録したコンテンツの項目と属性値から、推薦条件を抽出
する推薦条件抽出手段である。

【０１７６】また、以上のように構成されたシステムが
実行されるハードウェア構成は基本的には汎用の計算機
システムの構成と同じであるため、説明を省略する。

【０１７７】以上のように構成されたシステムで動作す
る情報推薦装置の動作を説明する。説明にあたっては、
実施の形態１と同様に料理の推薦システムを例に説明す
る。

【０１７８】本実施の形態においては、実施の形態２と
同様にユーザが情報の推薦を受けるに先立って、まずユ
ーザがコンテンツデータを登録する必要がある。

【０１７９】コンテンツデータの登録の手順は図６です
でに示した実施の形態２におけるコンテンツデータの登
録手順と同様なので、説明は省略する。

【０１８０】次に、ユーザが情報の推薦を受ける動作に
ついて、図９のフローチャートを参照しながら説明す
る。

【０１８１】（ステップＤ１、Ｄ２）端末装置１００に
よってユーザが情報推薦装置に情報推薦の要求を出す
と、ユーザＩＤの認証や推薦情報の提供を受ける条件を
満たしているかのチェックがユーザ識別手段６で行われ
る。本実施の形態においては、推薦情報の提供を受けた
いユーザが事前にコンテンツデータを登録することを必
須としており、条件を満たされない場合は処理を終了す
る。これは、図７におけるステップＣ１，Ｃ２の動作と
同様である。

【０１８２】（ステップＤ３）次に、現在のユーザが以
前に登録したコンテンツデータから推薦条件抽出手段９
が推薦条件を抽出する。アクセス履歴管理手段７は、こ
のユーザが過去にどのようなコンテンツデータを登録し
たかを示す情報を保持しているので、この推薦条件の抽
出は、アクセス履歴管理手段７から、このユーザがコン
テンツデータベース２に以前登録したコンテンツデータ
のＩＤを読みだし、コンテンツデータベース２より該当
するデータＩＤのコンテンツデータを参照する。

【０１８３】コンテンツデータはすでに図３で示したよ
うなフォーマットであるため、様々な項目と属性値から
今までに登録したデータについての傾向を抽出すること
が可能である。例えば、「材料」という項目に注目した
場合、そのユーザの登録したコンテンツデータの材料の
統計、すなわち出現頻度を取ることにより、そのユーザ
の調理について材料の傾向を知ることができる。

【０１８４】ここで、こうして求められた材料名と出現
頻度の組で表現されるベクトル形式のデータは、そのユ
ーザの傾向を示したユーザ特徴情報と呼ぶ。すなわち、
より詳しく述べると、ユーザ特徴情報とは、項目と属性
値と属性値の出現頻度とから構成される情報である。

【０１８５】図１０はこのようにして得られたユーザの
傾向の一例を示した物である。左側が材料の名称で、右
側がその出現の頻度である。また図１０では、材料と同
様にして調理時間、カロリーなどについてもユーザの傾
向が記載されている。また、出現の頻度は正規化してあ
り、頻度の降順に材料名などの属性値が並んでいる。以
下、材料に着目して説明すると、この例の場合、このユ
ーザは豚肉を筆頭に、たまねぎ、キャベツを用いた料理
を好むことが理解できる。そこで、推薦の条件としてこ
れらの食材名「豚肉、たまねぎ、きゃべつ、…」を選択
する。

【０１８６】なお、現在のユーザが以前に登録したコン
テンツデータを選択する際には、ここで説明したアクセ
ス履歴管理手段７に記録されているこのユーザが登録し
たデータのデータＩＤから該当するデータ参照する方法
の他に、図１１に示すようにコンテンツデータに登録者
ＩＤを登録時に付与しておいて、コンテンツデータベー
ス２に登録しているコンテンツデータの中から登録者Ｉ
Ｄが現在のユーザＩＤと合致するデータを選別する方法
も考えられる。

【０１８７】（ステップＤ４〜Ｄ５）ステップＤ３にお
いて抽出された推薦の条件から、コンテンツデータベー
ス２から推薦情報を選択し、ユーザの端末に表示する。
これらの手順は、図２におけるステップＡ２〜Ａ３と同
様である。

【０１８８】（ステップＤ６）ステップＤ５において情
報が推薦されると、アクセス履歴管理手段７において、
現在のユーザについて、情報推薦を受けた日時、推薦さ
れた情報のデータＩＤ、このユーザの情報推薦を受けた
回数、などの情報を更新し記憶される。

【０１８９】なお、本実施の形態では、ステップＤ３に
おいて推薦条件を抽出する際に、材料という項目に対応
する各属性値の出現頻度から抽出したが、自由文である
「調理法」という項目の属性値から単語の切り出しを行
い、「焼く」「煮る」などの加工方法についての単語
や、「なべ」「やかん」などの調理器具に関する単語を
見つけだしそれらの出現頻度から、どのような調理方法
をよく行っているかの傾向を見つけだしそれに基づいた
推薦条件（「焼き物」「煮物」など）を抽出してもよ
い。

【０１９０】あるいは、調理時間、カロリーなどの客観
的な項目に対応する属性値が示す定量値から、平均的な
調理時間が長め・短めであるとか、カロリーが低め・高
めなどの傾向を見つけだし、それに基づいた推薦条件を
抽出してもよい。

【０１９１】あるいは、「お手軽度」「こってり度」な
どの主観的な特徴量である項目に対応する属性値から、
手軽な料理が多いであるとか、こってりした料理が多い
であるとかの傾向を見つけだし、それに基づいた推薦条
件を抽出してもよい。

【０１９２】あるいは、コンテンツデータベース２に登
録された個々のデータに、その食材などのキーワードの
出現頻度から、あらかじめコンテンツ特徴ベクトルを付
与しておき、すでに説明した、ユーザの過去の登録コン
テンツデータから求められる、そのユーザについてのユ
ーザ特徴情報との内積を求めることにより、その内積の
高いコンテンツ情報から推薦情報を決定してもよい。

【０１９３】また、ユーザ特徴情報の生成に当たって
は、ユーザが過去に登録したコンテンツを用いるのに加
え、ユーザが過去に推薦をうけ、選択したコンテンツの
情報も考慮に入れても構わない。または、ユーザが過去
に推薦をうけたコンテンツの情報を考慮に入れても構わ
ない。

【０１９４】さらに、システム構成の中に、後述する実
施の形態５で説明するように各ユーザのユーザ特徴情報
を各ユーザがコンテンツを新たに登録するごとに求めそ
の結果を記憶しておくユーザ特徴情報データベース１２
を追加した構成とし。情報推薦をうける際にユーザ特徴
情報が必要なときは、ユーザ特徴情報データベース１２
を参照するような構成としてもよい。

【０１９５】もちろん、これらを組み合わせて、それに
基づいた推薦条件を抽出してもよい。

【０１９６】また、このようにユーザの過去の履歴から
自動的に求められる推薦条件に加え、ユーザが明示的に
追加した条件とを組み合わせてもよい。

【０１９７】例えば、ユーザが明示的に「牛肉」と指定
した場合、コンテンツデータベース２の中から牛肉を用
いたコンテンツのみを選び出し、その選び出されたコン
テンツからさらに、既に説明したユーザ特徴情報を用い
た選択方法により推薦を行ってもよい。

【０１９８】以上のようなシステム構成、および動作を
することにより、コンテンツデータベース２に搭載して
いるコンテンツデータの充実を図るとともに、ユーザが
具体的な推薦条件を入力しなくても、そのユーザにあわ
せた妥当なデータを推薦することが可能となる情報推薦
装置を実現することができる。

【０１９９】なお、本実施の形態では、ステップＤ３に
おいて推薦条件を抽出する際に、材料の出現頻度などか
ら、そのユーザが好んで料理する料理の傾向を抽出しそ
れを推薦条件としたが、これを敢えてユーザの好む料理
の傾向から外れたものを推薦条件としてもよい。例えば
図１０に示した材料の傾向がある場合に、敢えて頻度の
低い食材を推薦条件として抽出する。あるいは、全く出
現していない食材を推薦条件として抽出する。

【０２００】こうすることにより、ユーザが普段あまり
料理しないような料理レシピが推薦されることが期待さ
れ、意外性を意図した情報推薦が可能となる。

【０２０１】このように、妥当な推薦をするための推薦
条件を抽出するのか、意外性のある推薦をするための推
薦条件を抽出するのかは、システムの性格によるので、
いずれであってもよい。

【０２０２】また、図８のシステム構成に、図示しない
推薦観点選択手段を追加し、ユーザにどのような観点で
情報を推薦してほしいかを選択してもらう構成としても
よい。

【０２０３】例えば、情報の推薦を要求する際に「妥当
な推薦」を希望するのか「意外性のある推薦」を希望す
るのかをユーザ自身に選択してもらう。この選択に応じ
て、妥当な推薦をするための推薦条件を抽出するのか、
意外性のある推薦をするための推薦条件を抽出するのか
を決定する構成としてもよい。

【０２０４】なお、本実施の形態の例では、属性値と属
性値の出現頻度とでユーザ特徴情報やコンテンツ特徴情
報を定義しているが、属性値と「その属性値の重み」を
示す概念とであればよく、出現頻度はその一例である。
その他の例として、例えばＴＦ・ＩＤＦと呼ばれるキー
ワードの重みの定義法がある。

【０２０５】また、図１８に示したような２軸から構成
される平面を利用したインターフェースを利用してもよ
い。この場合、はじめに入力されるユーザＩＤより、過
去にこのユーザが登録したコンテンツを特定し、それら
の特定したコンテンツより、このユーザの平均的な調理
時間あるいは料理の品数を求めることができる。すなわ
ち図１８の中心の値が、ユーザによって変化し、そのユ
ーザに適した検索条件を設定することができる。

【０２０６】同様に、図１８の最大値、最小値について
も同様にそのユーザの登録したコンテンツより動的に設
定出来る。

【０２０７】例えば、あるユーザがこれまでに１０回の
コンテンツ登録の実績があり、調理時間の平均値が１時
間、最小値が３０分、最大値が１時間３０分であったな
らば、図１８の調理時間の軸について中央が１時間、左
端が３０分、右端が１時間３０分と設定する。

【０２０８】また、別のユーザは２０回のコンテンツ登
録の実績があり、調理時間の平均値、最小値、最大値が
それぞれ、１時間３０分、３０分、２時間３０分であれ
ば、調理時間の軸の中心、左端、右端を前記の値に設定
する。品数の軸（縦軸）についても同様である。

【０２０９】以上のようにすることにより、個々のユー
ザ毎に、その人の実態にあった適切な検索範囲を設定す
ることが出来る。

【０２１０】なお、各軸の中心の値は、登録コンテンツ
の平均値として説明したが、平均値を変えて最頻値とし
てもよい。

【０２１１】なお、本実施の形態の推薦条件抽出手段は
本発明の条件抽出手段の例である。

【０２１２】（実施の形態４）次に、実施の形態４につ
いて説明する。

【０２１３】図１２は、実施の形態４の情報推薦装置の
システム構成図である。

【０２１４】図１２は図１において示した、実施の形態
１のシステム構成図から、広告データベース１０を追加
した構成となっている。

【０２１５】図１２において、１はネットワークインタ
フェース手段、２はコンテンツデータベース、３は推薦
条件入力手段、４はコンテンツ推薦手段、５はコンテン
ツ出力手段、１０は広告データを提供する広告データベ
ースである。

【０２１６】また、以上のように構成されたシステムが
実行されるハードウェア構成は基本的には汎用の計算機
システムの構成と同じであるため、説明を省略する。

【０２１７】以上のように構成されたシステムで動作す
る情報推薦装置の動作を説明する。説明にあたっては、
実施の形態１と同様に料理の推薦システムを例に図１３
のフローチャートを参照しながら説明する。

【０２１８】（ステップＥ１）端末装置１００によって
ユーザが入力した推薦条件すなわち項目と対応する属性
値がインターネット５００を通じて送信され、情報推薦
装置が受信する。これは図２におけるステップＡ１と同
じである。

【０２１９】（ステップＥ２）ステップＥ１において受
信した推薦条件に合致するコンテンツを、コンテンツ推
薦手段４でコンテンツデータベース２から選択する。こ
れについても図２におけるステップＡ２と同じであり、
具体的なコンテンツの選択方法もこれに従う。

【０２２０】（ステップＥ３）ステップＥ１で入力され
た推薦条件に合致する広告データをコンテンツ推薦手段
４は、広告データベース１０から選択する。広告データ
は図１４に示すような形式で広告データベース１０に登
録されている。「データＩＤ」はこの広告データに付さ
れた固有の番号、「カウンター」はこの広告が何回推薦
情報とともに端末装置１００に送信されたかを示す値、
「広告」は広告の内容、そして「関連情報」はこの広告
を特徴づける特徴量である。これはコンテンツデータベ
ース２内のコンテンツデータのフォーマットと類似して
いる。すなわち、コンテンツデータのフォーマットと同
様に、「関連情報」は、複数の項目と各項目に対応する
属性値から構成されている。例えば図１４に示す「関連
情報」では、材料が項目であり、牛肉が材料という項目
に対応する属性値である。また、値段が項目であり、安
いが値段という項目に対応する属性値である。

【０２２１】そこで、ステップＥ２（ステップＡ２）と
同様に、推薦条件と広告データの「関連情報」の属性値
との一致度に基づく評価値をすべての広告データベース
１０搭載のすべての広告データに対して求め、最も評価
値が高い広告データを選択する。

【０２２２】（ステップＥ４）選択された広告データに
ついて、コンテンツ推薦手段４は、図１４に示す「カウ
ンター」の値を１つインクリメントする。

【０２２３】（ステップＥ５）ステップＥ２において選
択されたコンテンツ（レシピデータ）とステップＥ３に
おいて選択された広告データがコンテンツ出力手段５、
及びネットワークインターフェース１により端末装置１
００に送信され、端末装置１００の表示画面にその内容
や一覧が表示される。図１６がその具体的な表示例であ
り、ＷＷＷブラウザに料理レシピと広告２００が表示さ
れる。

【０２２４】なお、図１４で示した広告データの「広
告」はテキストによるデータであっても画像によるデー
タであってもよい。広告がテキストデータである場合は
図１６の表示例において広告２００の部分がテキストに
なり、広告が画像データである場合はいて広告２００が
画像によるいわゆるバナー広告になる。

【０２２５】なお、図１６における表示例において、広
告２００に広告主のホームページにリンクを張ってあっ
てもよい。

【０２２６】なお、広告のデータの具体的な例として
は、試供品提供の情報、懸賞の情報、食材の情報、調理
器具の情報、飲食店の情報、関連小売店の情報、関連Ｗ
ＥＢサイトの情報、など様々考えられる。

【０２２７】また、広告情報の選択の方法として、推薦
条件とは関係なく、ユーザ特徴情報に基づいて、ユーザ
特徴情報と、広告情報の特徴量すなわち関連情報におけ
る項目と対応する属性値とを比較することにより選択し
てもよい。あるいは、ユーザ特徴情報と、推薦条件の両
方を考慮して選択してもよい。

【０２２８】以上のようなシステム構成、および動作を
することにより、推薦条件に合わせたコンテンツデータ
を推薦すると同時に、それに合わせた広告も提示するこ
とが可能となる。また、どの広告を何度提示したかも管
理するため、その回数に応じた広告料を広告主に請求す
ることが可能となる。

【０２２９】なお、以上のような実施の形態１から実施
の形態４までにおいて、コンテンツデータとして料理レ
シピを例に説明したが、本発明はこれに限定するもので
はなく、様々なコンテンツに対して適応可能である。

【０２３０】なお、以上のような実施の形態１から実施
の形態４までにおいて、情報推薦の要求、推薦条件の入
力、新しいコンテンツデータの登録、推薦するコンテン
ツデータの表示など、ＷＷＷブラウザを用いておこなう
例について説明したが、本発明はこれに限定するもので
はなく、他の手段、例えば電子メールによって端末装置
１００と情報推薦装置１０００との間でこれらの情報の
授受を行う構成としてもよい。

【０２３１】なお、本実施の形態のコンテンツ推薦手段
４は本発明の広告特定手段の例を兼ねており、本実施の
形態のカウンターは本発明の広告カウンターの例であ
る。

【０２３２】（実施の形態５）次に、実施の形態５につ
いて説明する。

【０２３３】図１９は、実施の形態５の情報推薦装置の
システム構成図である。

【０２３４】図１９は図５において示した、実施の形態
２のシステム構成図から、類似ユーザ選択手段１１を追
加した構成となっている。

【０２３５】図１９において、１はネットワークインタ
フェース手段、２はコンテンツデータベース、３は推薦
条件入力手段、４はコンテンツ推薦手段、５はコンテン
ツ出力手段、６はユーザ識別手段、７はアクセス履歴管
理手段、８はコンテンツ登録手段、１３はユーザが過去
に入力したコンテンツデータの傾向を示す、ユーザ特徴
情報を求めるユーザ特徴情報算出手段、１２はユーザ特
徴情報算出手段１３で求められたベクトルを記憶してい
るユーザ特徴情報データベース、１１は情報の推薦を受
けようとしているユーザと類似した別のユーザを選択す
る類似ユーザ選択手段である。

【０２３６】また、以上のように構成されたシステムが
実行されるハードウェア構成は基本的には汎用の計算機
システムの構成と同じであるため、説明を省略する。

【０２３７】以上のように構成されたシステムで動作す
る情報推薦装置の動作を説明する。説明にあたっては、
実施の形態１と同様に料理の推薦システムを例に説明す
る。

【０２３８】本実施の形態においては、実施の形態２と
同様にユーザが情報の推薦を受けるに先立って、まずユ
ーザがコンテンツデータを登録する必要がある。

【０２３９】コンテンツデータの登録の手順は図６です
でに示した実施の形態２におけるコンテンツデータの登
録手順と類似している。

【０２４０】図２０がその手順を示したものであり、こ
れは図６のステップＢ４とステップＢ５との間に、新た
にステップＢ４−２を追加した手順となっている。

【０２４１】すなわち、図６の手順と同様にコンテンツ
を登録し、ステップＢ４でユーザのアクセス履歴を更新
後に、ここではステップＢ４−２において今までそのユ
ーザが登録したコンテンツデータをコンテンツデータベ
ースから参照し、ユーザ特徴情報を更新してユーザ特徴
情報データベース１２に登録する。

【０２４２】ユーザ特徴情報の具体的な生成、更新方法
は実施の形態３で説明した要領と同一で、例えばコンテ
ンツデータベース２に登録されたデータの中から、当該
ユーザの登録したデータだけを選択し、その登録データ
に出現する食材名とその頻度をカウントし、その頻度を
正規化して生成し、図１０に示すような形態となる。

【０２４３】このユーザ特徴情報の更新は新たに登録さ
れたコンテンツデータも加えて同様の手順にてユーザ特
徴情報の内容を更新する。

【０２４４】以上のような手順にて、コンテンツデータ
が登録され、同時にユーザ特徴情報も生成、更新され
る。

【０２４５】なお、ユーザ特徴情報の生成や、更新は必
ずしもコンテンツデータ登録時に行わなくてもよい。コ
ンテンツデータ登録時は図６の手順で登録を行い、情報
推薦システムの負荷が比較的軽い時などに、ユーザ特徴
情報の更新の動作、すなわち図２０のステップＢ４−２
のみの動作を行っても構わない。

【０２４６】次に、ユーザが情報の推薦を受ける動作に
ついて、図２１のフローチャートを参照しながら説明す
る。

【０２４７】（ステップＦ１〜Ｆ３）端末装置１００に
よってユーザが情報推薦装置に情報推薦の要求を出す
と、ユーザＩＤの認証や推薦情報の提供を受ける条件を
満たしているかのチェックが行われる。本実施の形態に
おいては、推薦情報の提供を受けたいユーザが事前にコ
ンテンツデータを登録することを必須としており、条件
を満たされない場合は処理を終了する。

【０２４８】ステップＦ２において情報推薦を受ける条
件を満たしていれば、ユーザから推薦の条件を受け付け
る。これは、図７におけるステップＣ１〜Ｃ３の動作と
同様である。

【０２４９】（ステップＦ４）次に、現在のユーザと類
似したユーザを選択する。ユーザＩＤからユーザ特徴情
報データベース１２を参照することにより、そのユーザ
のユーザ特徴情報を参照することができる。このユーザ
特徴情報は既に説明したように図１０で示すような形式
となっている。

【０２５０】類似ユーザ選択手段１１は、このユーザの
ユーザ特徴情報とユーザ特徴情報データベース１２内に
ある他のユーザのユーザ特徴情報とを比較し、類似のユ
ーザを選択する。具体的選択の方法の一例として、当該
ユーザのベクトルと他のユーザのベクトルとの内積を求
め、その値の高いユーザのベクトルを選択するという方
法がある。ここで、少なくとも１人以上の他のユーザを
選択する。

【０２５１】（ステップＦ５）ステップＦ３において受
け付けた推薦条件で、コンテンツデータベース２に登録
されているコンテンツデータで、ステップＦ４で選択さ
れたユーザが登録したコンテンツデータを選択する。

【０２５２】ここでの具体的な推薦データの選択方法と
しては、既に実施の形態１の説明において図４で示した
ステップＡ２１〜Ａ２４のような手順が考えられる。あ
るいは、実施の形態３の説明において既に説明したよう
に、コンテンツデータにもコンテンツ特徴ベクトルを付
与しておき、推薦を要求したユーザのユーザ特徴情報
と、コンテンツ特徴ベクトルとの比較により決定しても
よい。

【０２５３】（ステップＦ６、Ｆ７）ステップＦ５にお
いて決定した推薦情報を、ユーザの端末に表示し、アク
セス履歴管理手段７において、現在のユーザについて、
情報推薦を受けた日時、推薦された情報のデータＩＤ、
このユーザの情報推薦を受けた回数、などの情報を更新
し記憶される。

【０２５４】なお、本実施の形態では、ステップＦ５に
おいて推薦情報を決定する際に、推薦を受けようとする
ユーザがこれまでに推薦を受け選択したことがないかど
うかをコンテンツデータベース２を参照して確認し、未
選択のコンテンツデータだけを選択するようにしてもよ
い。

【０２５５】また、推薦条件の入力に当たっては、実施
の形態２で既に説明したように、図１７あるいは図１８
のようなインタフェースを用いても構わない。

【０２５６】また、ユーザ特徴情報の生成に当たって
は、ユーザが過去に登録したコンテンツを用いるのに加
え、ユーザが過去に推薦をうけ、選択したコンテンツデ
ータの情報も考慮に入れても構わない。すなわち、ユー
ザが過去に推薦をうけ、コンテンツを選択する毎にその
ユーザのユーザ特徴情報を算出しておいても構わない。
あるいは、ユーザが過去に推薦を受けたコンテンツデー
タの情報も考慮に入れて構わない。すなわち、ユーザが
過去にコンテンツの推薦をうける毎にそのユーザのユー
ザ特徴情報を算出しておいても構わない。

【０２５７】また、ユーザによる明示的な推薦条件の入
力は行わずに、ユーザのＩＤのみを受け付け、ユーザ特
徴情報が類似したユーザを選択し、選択された他のユー
ザが登録したコンテンツで、推薦を受けようとするユー
ザが推薦されたまたは推薦されて選択したことのないデ
ータを単に選択して提示しても、嗜好の類似した他のユ
ーザが登録したコンテンツであるので、推薦するに値す
るものであると考えられる。したがって、このような簡
略化した方式であっても構わない。

【０２５８】以上のようなシステム構成、および動作を
することにより、コンテンツデータベース２に搭載して
いるコンテンツデータの充実を図るとともに、嗜好が類
似したユーザの登録したコンテンツデータを推薦するこ
とが可能となる情報推薦装置を実現することができる。

【０２５９】なお、本実施の形態のユーザ特徴情報算出
手段１３は本発明の特徴算出手段の例であり、本実施の
形態のユーザ特徴情報は本発明のユーザの各項目毎の特
徴の例である。

【０２６０】（実施の形態６）次に、実施の形態６につ
いて説明する。

【０２６１】図２２は、実施の形態６のシステム構成図
である。これは、実施の形態１のシステム構成にコンテ
ンツ登録手段８を追加した構成である。

【０２６２】ここで、コンテンツデータベース２に登録
されているデータの形式は、図３に既に示したような構
成である。

【０２６３】このように、実施の形態１と類似している
が、推薦条件の受付の方法、および検索の方法を変える
ことによって、新たな効果を得ることが出来る。以下に
本実施の形態の動作について説明する。

【０２６４】また、以上のように構成されたシステムが
実行されるハードウェア構成は基本的には汎用の計算機
システムの構成と同じであるため、説明を省略する。

【０２６５】説明にあたっては、料理の推薦システムを
例に図２３のフローチャートを参照しながら説明する。

【０２６６】（準備）あらかじめ、コンテンツデータベ
ース２にコンテンツデータを多数登録しておく。コンテ
ンツ登録手段８によって多くのユーザが端末装置１００
からコンテンツデータを登録出来る構成にしておくと、
豊富でかつ多種多様なコンテンツデータを収集すること
が容易となる。

【０２６７】（ステップＧ１）端末装置１００によって
ユーザが入力した推薦条件がインターネット５００を通
じて送信され、情報推薦装置１０００のネットワークイ
ンタフェース手段１が受信する。

【０２６８】例えば、端末装置１００によって推薦条件
として「カレー」と入力されると、すなわち、項目とし
てレシピ、属性値としてカレーと入力されると、それが
情報推薦装置１０００に送られ、推薦条件入力手段３へ
と入力される。

【０２６９】（ステップＧ２）コンテンツ推薦手段４
が、ステップＧ１において受信した推薦条件について、
コンテンツデータベース２の中のレシピという項目に対
応する属性値としてのレシピ名が、推薦条件を含むデー
タを選択する。

【０２７０】例えば、レシピという項目に対応する属性
値が「カレーライス」「カレースパゲティ」「シーフー
ドカレー」「カレードリア」などの場合は、そのレシピ
名に推薦条件である「カレー」という文字列を含んでい
る。このようなコンテンツを選択する。このように属性
値が推薦条件とコンテンツデータとで部分一致するよう
なコンテンツをも選択の対象とする。

【０２７１】（ステップＧ３）ステップＧ２において選
択されたコンテンツ（レシピデータ）が、コンテンツ出
力手段５からネットワークインタフェース手段１を通じ
て端末装置１００に送信され、端末装置１００の表示画
面にその内容や一覧が表示される。

【０２７２】端末装置１００での表示方式については特
に問わないが、例えば図１５のようにＷＷＷブラウザに
レシピが表示される。

【０２７３】このとき、同一のレシピ名が２件以上存在
する場合がある。例えば、レシピ名が「カレーライス」
であるコンテンツが２件以上あるということである。そ
のような場合は、端末装置に出力される「カレーライ
ス」は予め決めておいた所定の基準により１件だけを選
択し、残りの物は棄却する。

【０２７４】以上のような手順により、コンテンツデー
タベース２内のすべてのコンテンツデータの中から推薦
条件を応用したり、そこから派生したようなコンテンツ
を推薦する事が可能となる。

【０２７５】特に、料理レシピの場合、無数のレシピが
考えられ、家庭毎、あるいは個人毎に創意工夫した独自
のレシピが存在する。本実施の形態では、ユーザがコン
テンツを登録可能な構成としたため、そのような多種多
様なレシピが収集可能であり、またその集めたレシピを
活用して、「カレー」という条件に対して、多種多様な
「カレー」応用レシピを推薦することが可能になってい
る。

【０２７６】（実施の形態７）次に、実施の形態７につ
いて説明する。

【０２７７】図２２は、実施の形態７のシステム構成図
である。これは、実施の形態６のシステム構成と同一で
ある。

【０２７８】ここで、データベース２に登録されている
データの形式を図２４に示す。図２４では、一件のコン
テンツデータには一回の食事で食したメニューがすべて
記述されており、属性として「データＩＤ」「メニュー
名」「調理法」「材料」などの項目がある。この中で、
必須なのがメニュー名が一回の食事で食した物がすべて
記述されていることで、それ以外の「調理法」「材料」
は必須ではない。また、図中の属性以外の項目があって
も構わない。

【０２７９】このように、コンテンツデータベース２の
登録コンテンツデータの形式や、推薦条件の受付の方
法、および検索の方法を変えることによって、新たな効
果を得ることが出来る。以下に本実施の形態の動作につ
いて説明する。

【０２８０】また、以上のように構成されたシステムが
実行されるハードウェア構成は基本的には汎用の計算機
システムの構成と同じであるため、説明を省略する。

【０２８１】説明にあたっては、料理の推薦システムを
例に図２５のフローチャートを参照しながら説明する。

【０２８２】（準備）あらかじめ、コンテンツデータベ
ース２にコンテンツデータを多数登録しておく。コンテ
ンツ登録手段８によって多くのユーザが端末装置１００
からコンテンツデータを登録出来る構成にしておくと、
豊富でかつ多種多様なコンテンツデータを収集すること
が容易となる。

【０２８３】（ステップＨ１）端末装置１００によって
ユーザが入力した推薦条件がインターネット５００を通
じて送信され、情報推薦装置１０００のネットワークイ
ンタフェース手段１が受信する。

【０２８４】例えば、端末装置１００によって推薦条件
として「ハンバーグ」と入力されると、すなわち、項目
としてレシピ名、対応する属性値としてハンバーグと入
力されると、それが情報推薦装置１０００に送られ、推
薦条件入力手段３へと入力される。

【０２８５】（ステップＨ２）コンテンツ推薦手段４
が、ステップＨ１において受信した推薦条件について、
コンテンツデータベース２の中のレシピ名の１つが、推
薦条件を含むデータを選択する。

【０２８６】例えばあるコンテンツデータは、そのレシ
ピ名の組が「カレーライス」「フルーツサラダ」「ウー
ロン茶」であった場合は、推薦条件である「ハンバー
グ」は含まれないのでこのコンテンツデータは選択され
ない。

【０２８７】また、レシピ名の組が「ハンバーグ」「シ
ーザーサラダ」「ポタージュスープ」というコンテンツ
データは推薦条件の「ハンバーグ」が含まれるので選択
される。

【０２８８】（ステップＨ３）次にステップＨ２で選択
されたコンテンツデータの中から、レシピ名の組から推
薦条件と異なるレシピ名を選択する。例えば、「ハンバ
ーグ」「シーザーサラダ」「ポタージュスープ」という
組なら、推薦条件「ハンバーグ」とは異なる「シーザー
サラダ」あるいは「ポタージュスープ」が選択される。
これは、このどちらか一方を選択しても良いし、両方を
選択しても良い。あるいは、同一のレシピ名の組のう
ち、推薦条件であるレシピ名も含めたすべてのレシピ名
を選択してもよい。

【０２８９】（ステップＨ４）ステップＨ３において選
択されたレシピ名が、コンテンツ出力手段５からネット
ワークインタフェース手段１を通じて端末装置１００に
送信され、端末装置１００の表示画面にその内容や一覧
が表示される。

【０２９０】端末装置１００での表示方式については特
に問わないが、例えば図１５のようにＷＷＷブラウザに
レシピが表示される。

【０２９１】このとき、同一のレシピ名が２件以上存在
する場合は端末装置には１件だけを出力し、残りの物は
棄却する。

【０２９２】以上のような手順により、コンテンツデー
タベース２内のすべてのコンテンツデータの中から、あ
るコンテンツに対して、それと同時に提供するとふさわ
しいコンテンツを推薦する事が可能となる。

【０２９３】また、コンテンツデータベース２に登録さ
れているコンテンツデータは、一回の食事で食したレシ
ピ名が記述されているが、それらには主従関係などの設
定はなく、単に同時に食したレシピ名が記述されている
ので、メインディッシュ、サブディッシュという概念に
拘束されることなく、さまざまなレシピを推薦可能とな
っている。

【０２９４】なお、本実施の形態では、一件のコンテン
ツデータには一回の食事で食したレシピがすべて記述さ
れているとして説明したが、これに限らない。同時に食
したどうしであることを示す識別情報を同時に食したコ
ンテンツデータそれぞれに付与しておく方法であっても
よい。あるいは、同時に食したコンテンツデータの関連
を示すテーブルを別に作成しても構わない。あるいは、
同時に食したコンテンツデータに共通のＩＤを入れても
構わない。

【０２９５】なお、本実施の形態の一回の食事で食した
レシピがすべて記述されているコンテンツデータは、本
発明の１回の食事でとるレシピグループの例であり、本
実施の形態の個々のレシピに対応するデータは本発明の
レシピの例である。さらに、本実施の形態の同時に食し
たどうしであることを示す識別情報を同時に食したコン
テンツデータそれぞれに付与しておく場合には、同時に
食したコンテンツデータは本発明の１回の食事でとるレ
シピグループの例であり、この場合のコンテンツデータ
は本発明のレシピの例である。さらに、本実施の形態の
同時に食したコンテンツデータの関連を示すテーブルを
別に作成する場合には、そのテーブルにより関連付けら
れたコンテンツデータは、本発明の１回の食事でとるレ
シピグループの例であり、この場合のコンテンツデータ
は本発明のレシピの例である。

【０２９６】（実施の形態８）次に、実施の形態８につ
いて説明する。

【０２９７】図２６は、第８の発明の実施の一形態シス
テム構成図である。これは、図５で示した実施の形態２
のシステム構成であるネットワークインタフェース手段
１、コンテンツデータベース２、推薦条件入力手段３、
コンテンツ推薦手段４、コンテンツ出力手段５、ユーザ
識別手段６、アクセス履歴管理手段７、コンテンツ登録
手段８に、さらにコンテンツデータベース２に登録され
ているデータから、データを登録したユーザの類型情報
を算出する類型情報算出手段１５と、前記類型情報算出
手段１５で算出されたユーザの類型情報を登録しておく
類型情報データベース１６と、ユーザ識別手段６で識別
されたユーザに類似した類型情報を類型情報データベー
ス１６から選択する、類型情報選択手段１４を追加した
構成となっている。

【０２９８】また、以上のように構成されたシステムが
実行されるハードウェア構成は基本的には汎用の計算機
システムの構成と同じであるため、説明を省略する。

【０２９９】類型情報とは、ある条件に合致するユーザ
の統計的な情報のことである。例えば、コンテンツデー
タベース２に情報を登録したユーザが１０００名いたと
して、そのうち５００名が関東地区在住、４００名が関
西地区在住、あとの１００名がその他の地区在住であっ
たとする。このとき、例えば「関東地区の類型情報」を
求めるには、実施の形態３で説明したユーザ特徴情報の
生成要領と類似しており、例えばコンテンツデータベー
ス２に登録されたデータの中から、関東地区在住のユー
ザの登録したデータだけを選択し、その登録データに出
現する食材名とその頻度をカウントし、その頻度を正規
化して生成し、図１０に示すような形態とする。これ
は、関東地区のユーザの食に関する傾向を示したもの
で、これを類型情報と呼ぶ。

【０３００】このような、類型情報は、居住地区別の類
型情報の他にも性別、年齢層、職業、未婚・既婚など様
々な観点で算出することができる。

【０３０１】本実施の形態においては、実施の形態２と
同様にユーザが情報の推薦を受けるに先立って、まずユ
ーザがコンテンツデータを登録する必要がある。

【０３０２】コンテンツデータの登録の手順は図６です
でに示した実施の形態２におけるコンテンツデータの登
録手順と類似している。

【０３０３】図２７がその手順を示したものであり、こ
れは図６のステップＢ４とステップＢ５との間に、新た
にステップＢ４−３を追加した手順となっている。

【０３０４】すなわち、図６の手順と同様にコンテンツ
を登録し、ステップＢ４でユーザのアクセス履歴を更新
後に、ここではステップＢ４−３において今までそのユ
ーザが登録したコンテンツデータをコンテンツデータベ
ース２から参照し、類型情報算出手段１５がユーザの類
型情報を更新し類型情報データベース１６に登録する。

【０３０５】類型情報の算出方法は既に説明した通り
で、現在登録された情報も追加して、類型情報を更新す
る。

【０３０６】以上のような手順にて、コンテンツデータ
が登録され、同時に類型情報も生成、更新される。

【０３０７】なお、類型情報の生成や、更新は必ずしも
コンテンツデータ登録時に行わなくてもよい。コンテン
ツデータ登録時は図６の手順で登録を行い、情報推薦シ
ステムの負荷が比較的軽い時などに、類型情報更新の動
作、すなわち図２７のステップＢ４−３のみの動作を行
っても構わない。

【０３０８】次に、ユーザが情報の推薦を受ける動作に
ついて、図２８のフローチャートを参照しながら説明す
る。

【０３０９】（ステップＩ１〜Ｉ３）端末装置１００に
よってユーザが情報推薦装置に情報推薦の要求を出す
と、ユーザＩＤの認証や推薦情報の提供を受ける条件を
満たしているかのチェックが行われる。本実施の形態に
おいては、推薦情報の提供を受けたいユーザが事前にコ
ンテンツデータを登録することを必須としており、条件
を満たされない場合は処理を終了する。

【０３１０】ステップＩ２において情報推薦を受ける条
件を満たしていれば、ユーザから推薦の条件を受け付け
る。これは、図７におけるステップＣ１〜Ｃ３の動作と
同様である。

【０３１１】（ステップＩ４）ステップＩ３において受
け付けた推薦条件で、コンテンツデータベース２に登録
されているコンテンツを選択する。ここでの具体的な推
薦コンテンツの選択方法としては、既に実施の形態１の
説明において図４で示したステップＡ２１〜Ａ２４のよ
うな手順が考えられる。

【０３１２】あるいは、実施の形態３の説明において既
に説明したように、コンテンツデータにもコンテンツ特
徴ベクトルを付与しておき、推薦を要求したユーザのユ
ーザ特徴情報と、コンテンツ特徴ベクトルとの比較によ
り決定してもよい。ユーザ特徴情報は、コンテンツデー
タベース２から、過去に当該ユーザが登録したコンテン
ツデータから動的に求めてもよいし、図示しないユーザ
特徴情報データベース１２を具備する構成とし、ユーザ
特徴情報データベース１２に登録されている当該ユーザ
の特徴ベクトルを参照してもよい。

【０３１３】（ステップＩ５）次に、現在のユーザの該
当する類型を選択する。これは、類型情報データベース
１６からこのユーザに最もよく当てはまる類型を選択す
る。選択の具体的な方法の一例として、ユーザ特徴情報
と、ベクトル形式で記述された類型データとの内積を求
め、その最も値の大きいものを選択する方法がある。

【０３１４】例えば、すべての登録ユーザの中から「関
西人、サラリーマン」であるユーザの類型情報と最もよ
く一致したとして、これが選択される。

【０３１５】（ステップＩ６、Ｉ７）ステップＩ４おい
て決定した推薦情報とステップＩ５において決定した類
型情報を、ユーザの端末に表示し、アクセス履歴管理手
段７において、現在のユーザについて、情報推薦を受け
た日時、推薦された情報のデータＩＤ、このユーザの情
報推薦を受けた回数、などの情報を更新し記憶される。

【０３１６】図２９は端末装置での情報の推薦結果の表
示例である。

【０３１７】このユーザが「関西人、サラリーマン」の
類型に当てはまることが示されている。

【０３１８】なお、本実施の形態の類型情報算出手段１
５は本発明の類型情報作成手段の例であり、本実施の形
態の類型情報選択手段１４は本発明の類型度判定手段の
例である。

【０３１９】以上のようなシステム構成、および動作を
することにより、推薦するコンテンツ情報とともにユー
ザがどのような類型に当てはまるかを表示することが可
能となる。類型情報の提示を行うことにより、単に推薦
コンテンツのみを提示する場合と比べ、ユーザの嗜好や
選択の特徴を換言した形で提示しているので、ユーザ自
身が意識しない自己の傾向を発見することが可能とな
り、情報推薦システムとしての面白さや利便性がより大
きくすることができる。

【０３２０】なお、実施の形態１から実施の形態８まで
の各実施の形態では、サーバ装置と端末装置との間を結
ぶ通信手段として、インターネットを利用する例につい
て説明したが、インターネットに変えて、公衆電話網、
携帯電話網、衛星や地上波によるデジタル放送網を利用
しても構わない。あるいは、サーバ装置から端末装置へ
はデジタル放送網を利用し、端末装置からサーバ装置へ
はインターネットを利用するというような非対称な通信
手段の構成としても構わない。

【０３２１】以上のように、実施の形態１によれば、コ
ンテンツデータベース２にはコンテンツそのものと属性
値を登録してあるため、搭載しているコンテンツデータ
の中からユーザの要求に応じたデータを推薦することが
可能となる情報推薦装置を実現することができる。特
に、コンテンツデータに主観的な特徴量を属性として持
たせることにより、「お手軽な料理」「あっさりした料
理」「楽しい料理」などの主観的あるいは感覚的な推薦
条件での情報の推薦も可能になる。

【０３２２】また、実施の形態２によれば、コンテンツ
の登録実績に応じて情報の推薦に制限を与えるため、コ
ンテンツデータベース２に搭載しているコンテンツデー
タの充実を図るとともに、ユーザの要求に応じたデータ
を推薦することが可能となる情報推薦装置を実現するこ
とができる。

【０３２３】また、コンテンツ登録時に主観的な評価項
目で記入してもらうことにより、登録されたコンテンツ
の相対的な優劣をつけることができるので、この点をコ
ンテンツを推薦する時に考慮することにより、よりより
コンテンツを推薦することが可能となる。

【０３２４】また、コンテンツ登録時に食事の前後の因
果関係に関する項目で記入してもらうことにより、登録
されたコンテンツを、「気分が悪い日に食べる料理」と
か「食事後に楽しくなるような料理」といった食事の因
果関係の観点で条件を指定してコンテンツの推薦をうけ
ることが可能となる。

【０３２５】また、コンテンツ登録時に料理を作る人、
あるいは料理を食べる人に関する項目で記入してもらう
ことにより、登録されたコンテンツを、料理を作る人の
立場、あるいは料理を食べる人の立場の両方の立場から
条件を指定して、コンテンツの推薦を受けることが可能
となる。

【０３２６】また、定量化可能な登録項目を利用して、
入力が容易なインタフェースで簡単にコンテンツを検索
することが可能となる。

【０３２７】また、実施の形態３によれば、コンテンツ
の登録実績に応じて情報の推薦に制限を与えると同時
に、そのユーザ自身が登録したコンテンツから推薦条件
を抽出するため、ユーザが具体的な推薦条件を入力しな
くても、そのユーザにあわせた妥当なデータを推薦する
ことが可能となる情報推薦装置を実現することができ
る。

【０３２８】また、実施の形態４によれば、推薦条件に
合わせたコンテンツデータを推薦すると同時に、それに
合わせた広告も提示することが可能となる。また、どの
広告を何度提示したかも管理するため、その回数に応じ
た広告料を広告主に請求することが可能となる。

【０３２９】また、実施の形態５によれば、コンテンツ
データベース２に搭載しているコンテンツデータの充実
を図るとともに、嗜好が類似したユーザを選択し、その
ユーザの登録したデータを推薦することが可能となる情
報推薦装置を実現することができる。

【０３３０】また、実施の形態６によれば、コンテンツ
データベース２内のすべてのコンテンツデータの中か
ら、推薦条件を応用したり、推薦条件から派生したコン
テンツを推薦する情報推薦装置を実現することができ
る。

【０３３１】また、実施の形態７によれば、コンテンツ
データベース２内のすべてのコンテンツデータの中か
ら、あるコンテンツに対して、それと同時に提供すると
ふさわしいコンテンツデータを推薦する情報推薦装置を
実現することができる。

【０３３２】また、実施の形態８によれば、推薦するコ
ンテンツ情報とともにユーザがどのような類型に当ては
まるかを表示することが可能となる。類型情報の提示を
行うことにより、単に推薦コンテンツのみを提示する場
合と比べ、ユーザの嗜好や選択の特徴を換言した形で提
示しているので、ユーザ自身が意識しない自己の傾向を
発見することが可能となり、より面白さや利便性が大き
い情報推薦装置を実現することができる。

【０３３３】なお、上述した本発明の情報推薦装置のの
全部または一部の手段（または、装置、素子、回路、部
等）の機能をコンピュータにより実行させるためのプロ
グラムであって、コンピュータと協働して動作するプロ
グラムである。

【０３３４】なお、本発明の一部の手段（または、装
置、素子、回路、部等）とは、それらの複数の手段の内
の、幾つかの手段を意味し、あるいは、一つの手段の内
の、一部の機能を意味するものである。

【０３３５】また、本発明のプログラムを記録した、コ
ンピュータに読みとり可能な記録媒体も本発明に含まれ
る。

【０３３６】また、本発明のプログラムの一利用形態
は、コンピュータにより読み取り可能な記録媒体に記録
され、コンピュータと協働して動作する態様であっても
良い。

【０３３７】また、本発明のプログラムの一利用形態
は、伝送媒体中を伝送し、コンピュータにより読みとら
れ、コンピュータと協働して動作する態様であっても良
い。

【０３３８】また、記録媒体としては、ＲＯＭ等が含ま
れ、伝送媒体としては、インターネット等の伝送媒体、
光・電波・音波等が含まれる。

【０３３９】また、上述した本発明のコンピュータは、
ＣＰＵ等の純然たるハードウェアに限らず、ファームウ
ェアや、ＯＳ、更に周辺機器を含むものであっても良
い。

【０３４０】なお、以上説明した様に、本発明の構成
は、ソフトウェア的に実現しても良いし、ハードウェア
的に実現しても良い。

【０３４１】

【発明の効果】以上説明したところから明らかなよう
に、本発明は、情報サーバーを利用した情報サービスを
実現するために、数多くのコンテンツを用意することが
出来る情報推薦装置、情報推薦システム、及びプログラ
ムを提供することが出来る。

【０３４２】さらに、本発明は、大規模なデータベース
を構成して維持していくための維持費を回収することが
出来る情報推薦装置、情報推薦システム、及びプログラ
ムを提供することが出来る。

【０３４３】さらに、本発明は、自分にびったりあって
いるにもかかわらず意識していなかった情報をも容易に
見つけだすことが出来る情報推薦装置、情報推薦システ
ム、及びプログラムを提供することが出来る。

【０３４４】さらに、本発明は、日常の家庭内での食卓
にならぶ献立としては、実態に適っている料理レシピを
提供することが出来る情報推薦装置、情報推薦システ
ム、及びプログラムを提供することが出来る。

【０３４５】さらに、本発明は、その料理レシピを実際
に使用した結果の観点が欠落していず、実態に適った料
理レシピを提供することが出来る情報推薦装置、情報推
薦システム、及びプログラムを提供することが出来る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態１におけるシステム構成図

【図２】本発明の実施の形態１における情報推薦動作の
フローチャート図

【図３】本発明の実施の形態１におけるコンテンツデー
タの例を示す図

【図４】本発明の実施の形態１における情報推薦の具体
的な動作のフローチャート図

【図５】本発明の実施の形態２におけるシステム構成図

【図６】本発明の実施の形態２における登録動作のフロ
ーチャート図

【図７】本発明の実施の形態２における情報推薦動作の
フローチャート図

【図８】本発明の実施の形態３におけるシステム構成図

【図９】本発明の実施の形態４における動作のフローチ
ャート図

【図１０】本発明の実施の形態３におけるユーザの好む
材料の傾向を示す図

【図１１】本発明の実施の形態３におけるコンテンツデ
ータの例を示す図

【図１２】本発明の実施の形態４におけるシステム構成
図

【図１３】本発明の実施の形態４における動作のフロー
チャート図

【図１４】本発明の実施の形態４における広告データの
例を示す図

【図１５】本発明の実施の形態１における表示画面の例
を示す図

【図１６】本発明の実施の形態４における表示画面の例
を示す図

【図１７】本発明の実施の形態２における推薦条件入力
インタフェースを示す図

【図１８】本発明の実施の形態２における推薦条件入力
インタフェースを示す図

【図１９】本発明の実施の形態５におけるシステム構成
図

【図２０】本発明の実施の形態５における登録動作のフ
ローチャート図

【図２１】本発明の実施の形態５における情報推薦動作
のフローチャート図

【図２２】本発明の実施の形態６におけるシステム構成
図

【図２３】本発明の実施の形態６における情報推薦動作
のフローチャート図

【図２４】本発明の実施の形態７におけるコンテンツデ
ータの例を示す図

【図２５】本発明の実施の形態７における情報推薦動作
のフローチャート図

【図２６】本発明の実施の形態８におけるシステム構成
図

【図２７】本発明の実施の形態８における登録動作のフ
ローチャート図

【図２８】本発明の実施の形態８における情報推薦動作
のフローチャート図

【図２９】本発明の実施の形態８における表示画面の例
を示す図

【符号の説明】

１ ネットワークインタフェース手段 ２ コンテンツデータベース ３ 推薦条件入力手段 ４ コンテンツ推薦手段 ５ コンテンツ出力手段 ６ ユーザ識別手段 ７ アクセス履歴管理手段 ８ コンテンツ登録手段 ９ 推薦条件抽出手段 １０ 広告データベース １１ 類似ユーザ選択手段 １２ ユーザ特徴情報データベース １３ ユーザ特徴情報算出手段 １４ 類型情報選択手段 １５ 類型情報算出手段 １６ 類型情報データベース １００ 端末装置 ２００ 広告 ２１０ スライダー ２２０ ポインター ５００ インターネット １０００ 情報推薦装置

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｆ 17/30 ３４０ Ｇ０６Ｆ 17/30 ３４０Ｂ ３４０Ａ (72)発明者 内藤 栄一 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 (72)発明者 平塚 友康 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 (72)発明者 地頭所 裕美 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 Ｆターム(参考） 5B075 NK35 NK46 PP23 PQ02 PR03 PR06 QM08 QP03

Claims (39)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 複数の項目と対応する属性値とを有する
   複数のデータから構成されているコンテンツを格納し、
   登録手段によって前記コンテンツが登録されるコンテン
   ツデータベースに格納されている前記コンテンツのう
   ち、 ユーザの端末装置から指定された、所定の項目と属性値
   で表される条件をインターネットを経由して入力する条
   件入力手段によって入力された前記条件に一致もしくは
   類似する前記コンテンツを選択して推薦する推薦手段を
   備え、 推薦された前記コンテンツは、出力手段によって前記イ
   ンターネットを経由して前記端末装置に出力される情報
   推薦装置。
2. 【請求項２】 複数の項目と対応する属性値とを有する
   複数のデータから構成されているコンテンツを格納し、
   登録手段によって前記コンテンツが登録されるコンテン
   ツデータベースに格納されている前記コンテンツのう
   ち、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
   手段によって入力された前記条件に一致もしくは類似す
   る前記コンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、 推薦された前記コンテンツは、出力手段によって出力さ
   れ、 前記項目は、人間の判断・感想の結果である主観的項目
   及び／または人間の判断・感想を介さない客観的項目で
   ある情報推薦装置。
3. 【請求項３】 複数の項目と対応する属性値とを有する
   複数のデータから構成されているコンテンツを格納し、
   登録手段によって前記コンテンツが登録されるコンテン
   ツデータベースに格納されている前記コンテンツのう
   ち、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
   手段によって入力された前記条件に一致もしくは類似す
   る前記コンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、 推薦された前記コンテンツは、出力手段によって出力さ
   れ、 入力される前記条件と前記各コンテンツとの類似性を判
   定するために、予め前記各項目毎に類似の程度に応じて
   点数をつける点数化方法が決められている情報推薦装
   置。
4. 【請求項４】 複数の項目と対応する属性値とを有する
   複数のデータから構成されているコンテンツを格納し、
   登録手段によって前記コンテンツが登録されるコンテン
   ツデータベースに格納されている前記コンテンツのう
   ち、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
   手段によって入力された前記条件に一致もしくは類似す
   る前記コンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、 推薦された前記コンテンツは出力手段によって出力さ
   れ、 前記属性値が言葉で表現されている場合、入力される前
   記条件と前記各コンテンツとの類似性を判定する際に、
   シソーラスを利用する情報推薦装置。
5. 【請求項５】 複数の項目と対応する属性値とを有する
   複数のデータから構成されているコンテンツを格納し、
   登録手段によって前記コンテンツが登録されるコンテン
   ツデータベースに格納されている前記コンテンツのう
   ち、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
   手段によって入力された前記条件に一致もしくは類似す
   る前記コンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、 推薦された前記コンテンツは、出力手段によって出力さ
   れ、 推薦を受けるユーザが受ける推薦回数または内容は、そ
   のユーザが前記コンテンツ登録手段で登録した登録回数
   に応じて決まる情報推薦装置。
6. 【請求項６】 前記ユーザの登録回数は、（ａ）前記ユ
   ーザの登録についてのアクセス履歴を調べることによ
   り、あるいは（ｂ）前記コンテンツ内にその登録者のユ
   ーザＩＤを付加しておき、それを利用することにより判
   定する請求項５記載の情報推薦装置。
7. 【請求項７】 複数の項目と対応する属性値とを有する
   複数のデータから構成されているコンテンツを格納し、
   登録手段によって前記コンテンツが登録されるコンテン
   ツデータベースに格納されている前記コンテンツのう
   ち、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
   手段によって入力された前記条件に一致もしくは類似す
   る前記コンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、 推薦された前記コンテンツは出力手段によって出力さ
   れ、 前記条件入力手段に入力される前記条件は、前記条件を
   自動的に抽出する条件抽出手段によって抽出された条件
   である情報推薦装置。
8. 【請求項８】 前記条件入力手段に入力される条件は、
   推薦を受けるユーザが過去に登録したコンテンツに基づ
   いて抽出したものである請求項７記載の情報推薦装置。
9. 【請求項９】 前記ユーザの各項目毎の特徴は、特徴算
   出手段によって前記ユーザが前記データを登録する毎に
   算出される請求項７記載の情報推薦装置。
10. 【請求項１０】 前記条件入力手段に入力される条件
    は、推薦を受けようとするユーザが過去に推薦を受けた
    コンテンツまたは前記ユーザが推薦を受けて指定したコ
    ンテンツに基づいて抽出したものである請求項７記載の
    情報推薦装置。
11. 【請求項１１】 前記ユーザの各項目毎の特徴は、特徴
    算出手段によって、前記ユーザが推薦を受ける毎にまた
    は推薦を受けて指定する毎に算出される請求項１０記載
    の情報推薦装置。
12. 【請求項１２】 前記条件を、前記各コンテンツから抽
    出する場合、前記コンテンツが有する傾向とは逆の傾向
    を持つ前記条件を抽出する請求項８または１０記載の情
    報推薦装置。
13. 【請求項１３】 前記条件入力手段は、外部から入力さ
    れた前記条件と自動的に抽出された前記条件とを入力
    し、 前記推薦手段は、外部から入力された前記条件にあう前
    記コンテンツのみから、自動的に抽出された前記条件に
    一致もしくは類似する前記コンテンツを選択して推薦す
    る請求項７記載の情報推薦装置。
14. 【請求項１４】 複数の項目と対応する属性値とを有す
    る複数のデータから構成されているコンテンツを格納
    し、登録手段によって前記コンテンツが登録されるコン
    テンツデータベースに格納されている前記コンテンツの
    うち、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
    手段によって入力された前記条件に一致もしくは類似す
    る前記コンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、 推薦された前記コンテンツは出力手段によって出力さ
    れ、 推薦を受ける各ユーザについて、そのユーザが過去に登
    録したコンテンツまたは推薦を受けたコンテンツまたは
    推薦を受けて指定したコンテンツに基づいて、前記各項
    目毎に特徴情報を算出し、格納しておく特徴情報算出手
    段によって前記特徴情報が算出され、格納されており、 前記推薦手段は、特定のユーザに対して推薦する場合、
    格納されている前記特徴情報を利用してその特定のユー
    ザに前記特徴情報が一致もしくは類似する別のユーザを
    特定し、その別のユーザが過去に登録したコンテンツま
    たは推薦を受けたコンテンツまたは推薦を受けて指定し
    たコンテンツを対象に選択して推薦する情報推薦装置。
15. 【請求項１５】 複数の項目と対応する属性値とを有す
    る複数のデータから構成されているレシピを格納し、登
    録手段によって前記レシピが登録されるコンテンツデー
    タベースに格納されている前記レシピを選択の対象と
    し、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
    手段によって入力された前記条件に一致もしくは類似す
    るレシピを前記コンテンツデータベースから選択して推
    薦する推薦手段を備え、 推薦された前記コンテンツは出力手段によって出力さ
    れ、 前記コンテンツデータベースは、１回の食事でとるレシ
    ピグループにクラス分けされており、 前記推薦手段は、前記条件が入力されると、その条件に
    一致もしくは最も類似するレシピを決定し、そのレシピ
    が属するグループに属するレシピのうち、その決定され
    たレシピ以外のレシピの全部または一部を選択して推薦
    する情報推薦装置。
16. 【請求項１６】 複数の項目と対応する属性値とを有す
    る複数のデータから構成されているコンテンツを格納
    し、登録手段によって前記コンテンツが登録されるコン
    テンツデータベースに格納されている前記コンテンツの
    うち、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
    手段によって入力された前記条件に一致もしくは類似す
    る前記コンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、 推薦された前記コンテンツは出力手段によって出力さ
    れ、 推薦をうける各ユーザについて、そのユーザが過去に登
    録したコンテンツまたは推薦を受けたコンテンツまたは
    推薦を受けて指定したコンテンツに基づいて、前記各項
    目毎に特徴情報を算出し、格納しておく特徴情報算出手
    段によって、前記特徴情報が、算出され、格納されてお
    り、 前記各ユーザに関する各種特性を入力しておき、それら
    の特性毎に、前記各項目毎に算出された前記特徴情報を
    類型情報としておく類型情報作成手段によって、前記類
    型情報が作成されており、 類型度判定手段によって、推薦を受けようとするユーザ
    の類型度が、その推薦を受けようとするユーザの前記特
    徴情報と、前記類型情報とが比較対照され、判定される
    情報推薦装置。
17. 【請求項１７】 複数の項目と対応する属性値とを有す
    る複数のデータから構成されているコンテンツを格納
    し、登録手段によって前記コンテンツが登録されるコン
    テンツデータベースに格納されている前記コンテンツの
    うち、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
    手段によって入力された前記条件に一致もしくは類似す
    る前記コンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、 推薦された前記コンテンツは出力手段によって出力さ
    れ、 前記コンテンツにおける前記項目及び前記属性値と同じ
    構成を有する関連情報を有する広告を複数格納する広告
    データベースに格納されている前記広告のうち、広告特
    定手段によって、入力された前記条件に一致もしくは類
    似する広告が特定される情報推薦装置。
18. 【請求項１８】 複数の項目と対応する属性値とを有す
    る複数のデータから構成されているコンテンツを格納
    し、登録手段によって前記コンテンツが登録されるコン
    テンツデータベースに格納されている前記コンテンツの
    うち、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
    手段によって入力された前記条件に一致もしくは類似す
    る前記コンテンツを選択して推薦する推薦手段を備え、 推薦された前記コンテンツは出力手段によって出力さ
    れ、 前記コンテンツにおける前記項目及び前記属性値と同じ
    構成を有する関連情報を有する広告を複数格納する広告
    データベースに格納されている前記広告のうち、広告特
    定手段によって推薦をうけるユーザが過去に登録したコ
    ンテンツまたは推薦を受けたコンテンツまたは推薦を受
    けて指定したコンテンツに基づき算出され、格納されて
    いる、前記ユーザの各項目毎の特徴情報と類似する前記
    広告が特定される情報推薦装置。
19. 【請求項１９】 前記広告が特定された数は、広告カウ
    ンタによってカウントされ、 前記広告カウンタのカウント値に応じて課金する請求項
    １７または１８に記載の情報推薦装置。
20. 【請求項２０】 前記条件入力手段は、一次元または二
    次元のインターフェースを使用して前記条件を入力する
    請求項１〜６、１３〜１９のいずれかに記載の情報推薦
    装置。
21. 【請求項２１】 前記推薦手段は、過去に所定の期間で
    ユーザに推薦された前記コンテンツを再び前記ユーザに
    推薦しない請求項１〜１９のいずれかに記載の情報推薦
    装置。
22. 【請求項２２】 前記推薦手段は、入力された前記条件
    に含まれる文字列と一致する文字列を含むコンテンツを
    前記コンテンツデータベースから選択して推薦する請求
    項１、２、５〜１９のいずれかに記載の情報推薦装置。
23. 【請求項２３】 複数の項目と対応する属性値とを有す
    る複数のデータから構成されているコンテンツを格納
    し、登録手段によって前記コンテンツが登録されるコン
    テンツデータベースに格納されている前記コンテンツの
    うち、 入力されたユーザＩＤを有する前記ユーザに対して推薦
    する場合、特徴情報を利用して前記ユーザＩＤを有する
    前記ユーザに前記特徴情報が一致もしくは類似する別の
    ユーザを特定し、その特定したユーザが過去に登録した
    コンテンツまたは推薦を受けたコンテンツまたは推薦を
    受けて指定したコンテンツの中で、前記ユーザＩＤを有
    する前記ユーザが推薦されたことがないコンテンツまた
    は推薦されて指定したことがないコンテンツのみを対象
    に選択して推薦する推薦手段を備え、 推薦された前記コンテンツは出力手段によって出力さ
    れ、 前記特徴情報は、特徴情報算出手段によって、推薦を受
    ける各ユーザについて、そのユーザが過去に登録したコ
    ンテンツまたは推薦を受けたコンテンツまたは推薦を受
    けて指定したコンテンツに基づいて、各項目毎に算出さ
    れ、格納されているものである情報推薦装置。
24. 【請求項２４】 複数の項目と対応する属性値とを有す
    る複数のデータから構成されているコンテンツを格納す
    るコンテンツデータベースと、 前記コンテンツデータベースに前記コンテンツを登録す
    るコンテンツ登録手段と、 所定の項目と属性値で表される条件が、ユーザの端末装
    置から指示された場合、その条件をインターネットを経
    由して入力する条件入力手段と、 入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテンツ
    を、前記コンテンツデータベースから選択して推薦する
    推薦手段と、 推薦された前記コンテンツを前記インターネットを経由
    して前記端末装置に出力する出力手段とを備えた情報推
    薦システム。
25. 【請求項２５】 複数の項目と対応する属性値とを有す
    る複数のデータから構成されているコンテンツを格納す
    るコンテンツデータベースと、 前記コンテンツデータベースに前記コンテンツを登録す
    るコンテンツ登録手段と、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
    手段と、 入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテンツ
    を前記コンテンツデータベースから選択して推薦する推
    薦手段と、 選択された前記コンテンツを出力する出力手段とを備
    え、 前記項目は、人間の判断・感想の結果である主観的項目
    及び／または人間の判断・感想を介さない客観的項目で
    ある情報推薦システム。
26. 【請求項２６】 複数の項目と対応する属性値とを有す
    る複数のデータから構成されているコンテンツを格納す
    るコンテンツデータベースと、 前記コンテンツデータベースに前記コンテンツを登録す
    るコンテンツ登録手段と、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
    手段と、 入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテンツ
    を前記コンテンツデータベースから選択して推薦する推
    薦手段と、 推薦された前記コンテンツを出力する出力手段とを備
    え、 入力される前記条件と前記各コンテンツとの類似性を判
    定するために、予め前記各項目毎に類似の程度に応じて
    点数をつける点数化方法が決められている情報推薦シス
    テム。
27. 【請求項２７】 複数の項目と対応する属性値とを有す
    る複数のデータから構成されているコンテンツを格納す
    るコンテンツデータベースと、 前記コンテンツデータベースに前記コンテンツを登録す
    るコンテンツ登録手段と、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
    手段と、 入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテンツ
    を前記コンテンツデータベースから選択して推薦する推
    薦手段と、 推薦された前記コンテンツを出力する出力手段とを備
    え、 前記属性値が言葉で表現されている場合、入力される前
    記条件と前記各コンテンツとの類似性を判定する際に、
    シソーラスを利用する情報推薦システム。
28. 【請求項２８】 複数の項目と対応する属性値とを有す
    る複数のデータから構成されているコンテンツを格納す
    るコンテンツデータベースと、 前記コンテンツデータベースに前記コンテンツを登録す
    るコンテンツ登録手段と、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
    手段と、 入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテンツ
    を前記コンテンツデータベースから選択して推薦する推
    薦手段と、 推薦された前記コンテンツを出力する出力手段とを備
    え、 推薦を受けるユーザが受ける推薦回数または内容は、そ
    のユーザが前記コンテンツ登録手段で登録した登録回数
    に応じて決まる情報推薦システム。
29. 【請求項２９】 複数の項目と対応する属性値とを有す
    る複数のデータから構成されているコンテンツを格納す
    るコンテンツデータベースと、 前記コンテンツデータベースに前記コンテンツを登録す
    るコンテンツ登録手段と、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
    手段と、 入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテンツ
    を前記コンテンツデータベースから選択して推薦する推
    薦手段と、 推薦された前記コンテンツを出力する出力手段と、 前記条件を自動的に抽出する条件抽出手段とを備え、 前記条件入力手段に入力される条件は、前記条件抽出手
    段で抽出された前記条件である情報推薦システム。
30. 【請求項３０】 複数の項目と対応する属性値とを有す
    る複数のデータから構成されているコンテンツを格納す
    るコンテンツデータベースと、 前記コンテンツデータベースに前記コンテンツを登録す
    るコンテンツ登録手段と、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
    手段と、 入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテンツ
    を前記コンテンツデータベースから選択して推薦する推
    薦手段と、 推薦された前記コンテンツを出力する出力手段と、 推薦を受ける各ユーザについて、そのユーザが過去に登
    録したコンテンツまたは推薦を受けたコンテンツまたは
    推薦を受けて指定したコンテンツに基づいて、前記各項
    目毎に特徴情報を算出し、格納しておく特徴情報作成手
    段とを備え、 前記推薦手段は、特定のユーザに対して推薦する場合、
    格納されている前記特徴情報を利用してその特定のユー
    ザに前記特徴情報が一致もしくは類似する別のユーザを
    特定し、その別のユーザが過去に登録したコンテンツま
    たは推薦を受けたコンテンツまたは推薦を受けて指定し
    たコンテンツを対象に選択して推薦する情報推薦システ
    ム。
31. 【請求項３１】 複数の項目と対応する属性値とを有す
    る複数のデータから構成されているレシピを格納するコ
    ンテンツデータベースと、 前記コンテンツデータベースに前記レシピを登録するコ
    ンテンツ登録手段と、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
    手段と、 入力された前記条件に一致もしくは類似するレシピを前
    記コンテンツデータベースから選択して推薦する推薦手
    段と、 推薦された前記コンテンツを出力する出力手段とを備
    え、 前記コンテンツデータベースは、１回の食事でとるレシ
    ピグループにクラス分けされており、 前記推薦手段は、前記条件が入力されると、その条件に
    一致もしくは最も類似するレシピを決定し、そのレシピ
    が属するグループに属するレシピのうち、その決定され
    たレシピ以外のレシピの全部または一部を選択して推薦
    する情報推薦システム。
32. 【請求項３２】 複数の項目と対応する属性値とを有す
    る複数のデータから構成されているコンテンツを格納す
    るコンテンツデータベースと、 前記コンテンツデータベースに前記コンテンツを登録す
    る登録手段と、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
    手段と、 入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテンツ
    を前記コンテンツデータベースから選択して推薦する推
    薦手段と、 推薦された前記コンテンツを出力する出力手段と、 推薦をうける各ユーザについて、そのユーザが過去に登
    録したコンテンツまたは推薦を受けたコンテンツまたは
    推薦を受けて指定したコンテンツに基づいて、前記各項
    目毎に特徴情報を算出し、格納しておく特徴情報作成手
    段と、 前記各ユーザに関する各種特性を入力しておき、それら
    の特性毎に、算出された前記特徴情報を類型情報として
    おく類型情報作成手段と、 推薦を受けようとするユーザの前記特徴情報と前記類型
    情報とを比較対照し、その類型度を判定する類型度判定
    手段とを備えた情報推薦システム。
33. 【請求項３３】 複数の項目と対応する属性値とを有す
    る複数のデータから構成されているコンテンツを格納す
    るコンテンツデータベースと、 前記コンテンツデータベースに前記コンテンツを登録す
    るコンテンツ登録手段と、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
    手段と、 入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテンツ
    を前記コンテンツデータベースから選択して推薦する推
    薦手段と、 推薦された前記コンテンツを出力する出力手段と、 前記コンテンツにおける前記項目及び前記属性値と同じ
    構成を有する関連情報を有する広告を複数格納する広告
    データベースと、 前記広告データベースに格納されている前記広告のう
    ち、入力された前記条件に一致もしくは類似する広告を
    特定する広告特定手段とを備えた情報推薦システム。
34. 【請求項３４】 複数の項目と対応する属性値とを有す
    る複数のデータから構成されているコンテンツを格納す
    るコンテンツデータベースと、 前記コンテンツデータベースに前記コンテンツを登録す
    るコンテンツ登録手段と、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
    手段と、 入力された前記条件に一致もしくは類似するコンテンツ
    を前記コンテンツデータベースから選択して推薦する推
    薦手段と、 推薦された前記コンテンツを出力する出力手段と、 前記コンテンツにおける前記項目及び前記属性値と同じ
    構成を有する関連情報を有する広告を複数格納する広告
    データベースと、 前記広告データベースに格納されている前記広告のう
    ち、推薦をうけるユーザが過去に登録したコンテンツま
    たは推薦を受けたコンテンツまたは推薦を受けて指定し
    たコンテンツに基づき算出され、格納されている、前記
    ユーザの各項目毎の特徴情報と類似する広告を特定する
    広告特定手段とを備えた情報推薦システム。
35. 【請求項３５】 複数の項目と対応する属性値とを有す
    る複数のデータから構成されているコンテンツを格納す
    るコンテンツデータベースと、 前記コンテンツデータベースに前記コンテンツを登録す
    る登録手段と、 推薦を受ける各ユーザについて、そのユーザが過去に登
    録したコンテンツまたは推薦を受けたコンテンツまたは
    推薦を受けて指定したコンテンツに基づいて、各項目毎
    に特徴情報を算出し、格納しておく特徴情報作成手段
    と、 入力されたユーザＩＤを有する前記ユーザに対して推薦
    する場合、格納されている前記特徴情報を利用して前記
    ユーザＩＤを有する前記ユーザに前記特徴情報が一致も
    しくは類似する別のユーザを特定し、その特定したユー
    ザが過去に登録したコンテンツまたは推薦を受けたコン
    テンツまたは推薦を受けて指定したコンテンツの中で、
    前記ユーザＩＤを有する前記ユーザが推薦されたことが
    ないコンテンツまたは推薦されて指定したことがないコ
    ンテンツのみを対象に前記コンテンツデータベースから
    選択して推薦する推薦手段と、 推薦された前記コンテンツを出力する出力手段とを備え
    た情報推薦システム。
36. 【請求項３６】 請求項１記載の情報推薦装置の、複数
    の項目と対応する属性値とを有する複数のデータから構
    成されているコンテンツを格納し、登録手段によって前
    記コンテンツが登録されるコンテンツデータベースに格
    納されている前記コンテンツのうち、 ユーザの端末装置から指定された、所定の項目と属性値
    で表される条件をインターネットを経由して入力する条
    件入力手段によって入力された前記条件に一致もしくは
    類似する前記コンテンツを選択して推薦する推薦手段の
    全部または一部としてコンピュータを機能させるための
    プログラム。
37. 【請求項３７】 請求項２〜１４、１６〜１８のいずれ
    かに記載の情報推薦装置の、複数の項目と対応する属性
    値とを有する複数のデータから構成されているコンテン
    ツを格納し、登録手段によって前記コンテンツが登録さ
    れるコンテンツデータベースに格納されている前記コン
    テンツのうち、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
    手段によって入力された前記条件に一致もしくは類似す
    る前記コンテンツを選択して推薦する推薦手段の全部ま
    たは一部としてコンピュータを機能させるためのプログ
    ラム。
38. 【請求項３８】 請求項１５記載の情報推薦装置の、複
    数の項目と対応する属性値とを有する複数のデータから
    構成されているレシピを格納し、登録手段によって前記
    レシピが登録されるコンテンツデータベースに格納され
    ている前記レシピを選択の対象とし、 所定の項目と属性値で表される条件を入力する条件入力
    手段によって入力された前記条件に一致もしくは類似す
    るレシピを前記コンテンツデータベースから選択して推
    薦する推薦手段の全部または一部としてコンピュータを
    機能させるためのプログラム。
39. 【請求項３９】 請求項２３記載の情報推薦装置の、複
    数の項目と対応する属性値とを有する複数のデータから
    構成されているコンテンツを格納し、登録手段によって
    前記コンテンツが登録されるコンテンツデータベースに
    格納されている前記コンテンツのうち、 入力されたユーザＩＤを有する前記ユーザに対して推薦
    する場合、特徴情報を利用して前記ユーザＩＤを有する
    前記ユーザに前記特徴情報が一致もしくは類似する別の
    ユーザを特定し、その特定したユーザが過去に登録した
    コンテンツまたは推薦を受けたコンテンツまたは推薦を
    受けて指定したコンテンツの中で、前記ユーザＩＤを有
    する前記ユーザが推薦されたことがないコンテンツまた
    は推薦されて指定したことがないコンテンツのみを対象
    に選択して推薦する推薦手段の全部または一部としてコ
    ンピュータを機能させるためのプログラム。