JP4211940B2 - 情報提供装置及び情報提供方法 - Google Patents

Description

本発明は、通信ネットワークを介して情報を提供する装置及びその方法に関し、特に、ユーザが興味をもつコンテンツに関する情報をユーザの端末装置に配信する情報提供装置等に関する。

従来、情報、サービス、テレビ番組など、コンテンツ（デジタル著作物）をユーザの興味に応じて推薦する装置において、コンテンツを推薦する方法として、コンテンツベースフィルタリングと協調フィルタリングが採用されている。このうち、コンテンツベースフィルタリングでは、コンテンツを特徴づける、例えば、複数のキーワードにより構成されるコンテンツ説明情報と、コンテンツの閲覧状況や興味の適否を直接入力するなど、コンテンツに対するユーザの履歴とからユーザ興味情報を抽出し、新規にコンテンツが提供された場合には、コンテンツ説明情報とユーザ興味情報からコンテンツの評価値を予測し、評価値が大きいコンテンツを推薦コンテンツ情報として提供している（例えば、特許文献１、２参照）。
特開２００２−１４２１６０号公報 特開２００３−１１４９０３号公報

しかしながら、従来の情報提供システムでは、ユーザが利用する端末の種類に依存して、同一ユーザに対する推薦コンテンツが異なり、必ずしもユーザの興味が的確に反映された推薦コンテンツが提供されるとは限らないという問題がある。

従来の情報提供システムでは、コンテンツ説明情報は、ユーザに推薦コンテンツ情報を提供する情報提供者が作成するか、コンテンツ説明情報を作成するコンテンツ説明情報提供者から情報提供者が購入することによって利用しており、情報提供者は、１つのコンテンツ説明情報のみから、ユーザの興味に適応したコンテンツを推薦している。インターネットの普及により、多くの情報提供者が存在する現在では、１つのコンテンツに対して、多くのコンテンツ説明情報提供者が情報を提供しており、コンテンツ説明情報提供者によって、コンテンツ説明情報の充実度が異なっている。例えば、映画を例にとると、日本のＷＥＢサイトにおいては、邦画についての説明情報は詳細であるが、洋画についての説明情報は貧困であるということがある。一方、米国のＷＥＢサイトにおいては、米国の映画に関する情報は豊富であるのに対して、米国以外の映画に関する情報は少ない場合がある。また、ユーザの持つ端末の種類が豊富になったことで、すべてのユーザのすべての端末に対して、情報提供者が情報提供を行うことは困難である。例えば、携帯電話を利用したインターネット経由の情報提供を行っているが、テレビ受像機を利用したテレビ放送のＶＢＩ（Ｖｅｒｔｉｃａｌ Ｂｌａｎｋｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｖａｌ）経由の情報提供を行っていないということがある。このように、情報提供者ごとにコンテンツ説明情報が異なり、従来の情報提供システムは、同一のユーザであっても情報提供者ごとに情報推薦の結果が異なるという問題を有している。

また、ユーザの所持している端末により、情報提供者が異なることは、ユーザの興味の抽出に利用するユーザの履歴情報が一元的に管理できないということである。例えば、ユーザが２つの情報提供者を利用していた場合、ある情報提供者でのユーザの履歴から得られるユーザ興味情報は、もう一方の情報提供者には伝えられないということなる。つまり、同一のユーザであり、同一のコンテンツ説明情報と同一のユーザの履歴がであったとしても、ある情報提供者でのユーザ興味情報と、もう一方の情報提供者のユーザ興味情報が異なることとなり、従来の情報提供システムは、情報提供者ごとに情報推薦の結果が異なるという問題も有している。

また、ドラマの場合には内容が興味を示す要素として大きな比重を占め、映画の場合には出演者が興味を示す要素として大きな比重を占めるようなユーザであっても、同じ推薦方式を利用せざるをえず、コンテンツの説明情報にかかわらず、ユーザが推薦方式を選択することができないという問題を有している。

このように、情報端末によって提供される情報が異なると、ある端末で確認できた情報が、別の端末で確認することができなくなる。たとえば、朝、テレビ受像機で推薦された情報を、昼、屋外で携帯電話に推薦される情報が異なってしまうことになる。これにより、朝、推薦された番組をテレビ受像機で確認したが、録画予約する時間がなかった場合に、屋外で携帯電話を利用して録画予約しようとしても、携帯電話で推薦される番組がテレビ受像機とは異なっていた場合、再び、番組検索を行って予約録画する必要があり、ユーザは面倒な操作をしなければならなくなる。

そこで、本発明は、以上のような問題点に鑑みてなされたもので、ユーザの興味を的確に反映した推薦コンテンツを提供することができる情報提供装置等を提供することを目的とする。

また、より具体的な目的として、本発明は、ユーザが操作した端末や閲覧した端末に依存することなく同一の推薦コンテンツ情報を提供することができる情報提供装置等を提供することをも目的とする。

上記目的を達成するために、本発明に係る情報提供装置は、ユーザが興味をもつコンテンツに関する情報を前記ユーザの端末装置に提供する情報提供装置であって、複数種類のコンテンツに関する説明を記述した複数種類のコンテンツ説明情報を保持するコンテンツ説明情報管理手段と、複数のユーザの興味に関する情報であるユーザ興味情報を保持するユーザ興味情報管理手段と、前記コンテンツ説明情報管理手段が保持する複数種類のコンテンツ説明情報の中から、前記ユーザが興味をもつコンテンツを決定するために用いるコンテンツ説明情報を選択して読み出すコンテンツ説明情報選択手段と、前記ユーザ興味情報管理手段に保持されたユーザ興味情報を参照することによって、前記コンテンツ説明情報選択手段によって読み出されたコンテンツ説明情報に基づいて、前記ユーザに推薦するコンテンツを決定する推薦コンテンツ決定手段と、決定された推薦コンテンツに関する情報を前記ユーザの端末装置に提供する提供手段とを備えることを特徴とする。

また、より具体的な目的を達成するために、前記情報提供装置はさらに、前記通信ネットワークを介したユーザの端末装置によるアクセスを受け付ける受付手段を備え、前記コンテンツ説明情報管理手段は、複数の異なる種類の端末装置それぞれに対応づけられた、複数のコンテンツに関する説明を記述した複数のコンテンツ説明情報を保持し、前記コンテンツ説明情報選択手段は、アクセスしてきたユーザの端末装置の種類に基づいて、前記コンテンツ説明情報管理手段が記憶する複数のコンテンツ説明情報の中から、前記ユーザが興味をもつコンテンツを決定するために用いる推薦用コンテンツ説明情報と前記ユーザに提供するための提供用コンテンツ説明情報とを選択して読み出し、前記推薦コンテンツ決定手段は、前記ユーザ興味情報管理手段に保持されたユーザ興味情報を参照することによって、アクセスしてきたユーザの興味に関する情報を特定し、特定した情報と前記コンテンツ説明情報選択手段によって読み出された推薦用コンテンツ説明情報とに基づいて、前記ユーザに推薦するコンテンツを決定し、前記提供手段は、決定された推薦コンテンツに関する情報を前記コンテンツ説明情報選択手段により読み出された提供用コンテンツ説明情報の中から特定し、特定した情報を前記ユーザの端末装置に提供することを特徴とする。

なお、本発明は、このような情報提供装置として実現することができるだけでなく、情報提供装置が備える処理手段を処理ステップとする情報提供方法として実現したり、その方法をコンピュータに実行させるプログラム、あるいは、そのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体として実現したりすることもできる。

本発明によれば、ユーザの興味を的確に反映した推薦コンテンツが提供される。より具体的には、情報提供者やユーザの端末によらず、同一のユーザであれば、同様の推薦コンテンツを容易に獲得することができるという効果が奏される。

また、ユーザの興味に応じて、端末によらず詳細な説明情報を得ることができる。つまり、ユーザが操作した端末や閲覧した端末の種類に依存することなく、ユーザの興味を的確に反映した推薦コンテンツが提供される。

よって、本発明により、情報提供者やユーザの端末によらず、ユーザの興味に応じた推薦コンテンツ情報を統一的にかつ素早く入手することができ、各種電子機器が安価かつ高機能化、多様化し、一人が多くの端末を利用している今日において、本発明の実用的価値は極めて高いと言える。

本発明に係る情報提供装置は、ユーザが興味をもつコンテンツに関する情報を前記ユーザの端末装置に提供する情報提供装置であって、複数種類のコンテンツに関する説明を記述した複数種類のコンテンツ説明情報を保持するコンテンツ説明情報管理手段と、複数のユーザの興味に関する情報であるユーザ興味情報を保持するユーザ興味情報管理手段と、前記コンテンツ説明情報管理手段が保持する複数種類のコンテンツ説明情報の中から、前記ユーザが興味をもつコンテンツを決定するために用いるコンテンツ説明情報を選択して読み出すコンテンツ説明情報選択手段と、前記ユーザ興味情報管理手段に保持されたユーザ興味情報を参照することによって、前記コンテンツ説明情報選択手段によって読み出されたコンテンツ説明情報に基づいて、前記ユーザに推薦するコンテンツを決定する推薦コンテンツ決定手段と、決定された推薦コンテンツに関する情報を前記ユーザの端末装置に提供する提供手段とを備えることを特徴とする。これによって、複数のコンテンツ説明情報から選択されたコンテンツ説明情報とユーザ興味情報とから推薦コンテンツが決定されるので、ユーザの興味を的確に反映した推薦コンテンツが提供される。

より具体的には、本発明に係る情報提供装置は、ユーザが興味をもつコンテンツに関する情報を前記ユーザの端末装置に通信ネットワークを介して提供する情報提供装置であって、複数の異なる種類の端末装置それぞれに対応づけられた、複数のコンテンツに関する説明を記述した複数のコンテンツ説明情報を保持するコンテンツ説明情報管理手段と、複数のユーザの興味に関する情報であるユーザ興味情報を保持するユーザ興味情報管理手段と、前記通信ネットワークを介したユーザの端末装置によるアクセスを受け付ける受付手段と、アクセスしてきたユーザの端末装置の種類に基づいて、前記コンテンツ説明情報管理手段が記憶する複数のコンテンツ説明情報の中から、前記ユーザが興味をもつコンテンツを決定するために用いる推薦用コンテンツ説明情報と前記ユーザに提供するための提供用コンテンツ説明情報とを選択して読み出すコンテンツ説明情報選択手段と、前記ユーザ興味情報管理手段に保持されたユーザ興味情報を参照することによって、アクセスしてきたユーザの興味に関する情報を特定し、特定した情報と前記コンテンツ説明情報選択手段によって読み出された推薦用コンテンツ説明情報とに基づいて、前記ユーザに推薦するコンテンツを決定する推薦コンテンツ決定手段と、決定された推薦コンテンツに関する情報を前記コンテンツ説明情報選択手段により読み出された提供用コンテンツ説明情報の中から特定し、特定した情報を前記ユーザの端末装置に提供する提供手段とを備えることを特徴とする。これによって、ユーザに推薦するコンテンツを決定するのに用いられるコンテンツ説明情報は、ユーザの端末装置に提供するコンテンツ説明情報とは異なる別個の情報であるので、情報提供装置にアクセスした端末装置の種類に依存することなく、ユーザに推薦するコンテンツが適切に決定される。そして、ユーザに提供されるコンテンツ説明情報は、ユーザの端末装置の種類に対応づけられたものが用いられるので、例えば、携帯電話かＰＣかに応じて、コンパクトな情報あるいは詳細な情報が選択されて提供される。

例えば、多くの国、言語で放送されるＴＶ番組は、制作された国の言語の説明情報は「タイトル」「出演者」「番組詳細情報」などと豊富で、他の言語の情報は「タイトル」だけしかないということがある。この場合、豊富な説明情報が得られる言語のコンテンツ説明情報を、学習、および、推薦に利用するコンテンツ説明情報とし、ユーザへの表示にはユーザの母国語を利用したコンテンツ説明情報を利用することにより、ユーザの母国語では十分なコンテンツ説明情報がない場合でも、より精度の高い推薦を行うことが可能となる。

ここで、前記コンテンツ説明情報選択手段は、例えば、端末装置の種類と推薦用コンテンツ説明情報及び提供用コンテンツ説明情報とを対応づけたテーブルである選択データベースを有し、前記選択データベースを参照することによって、前記推薦用コンテンツ説明情報と前記提供用コンテンツ説明情報とを選択してもよいし、前記選択データベースは、複数のユーザそれぞれについて、端末装置の種類と推薦用コンテンツ説明情報及び提供用コンテンツ説明情報とが対応づけられ、前記コンテンツ説明情報選択手段は、前記選択データベースを参照することによって、アクセスしてきたユーザと前記ユーザの端末装置の種類との組み合わせに対応する前記推薦用コンテンツ説明情報と前記提供用コンテンツ説明情報とを選択してもよい。これによって、端末装置の種類だけでなく、ユーザの区別も考慮されて推薦用コンテンツ説明情報や提供用コンテンツ説明情報が選択されるので、よりユーザの嗜好や興味を的確に反映したコンテンツ説明情報の提供が可能となる。

なお、推薦コンテンツの決定方法としては、例えば、前記ユーザ興味情報には、前記複数のユーザそれぞれについて、興味をもっている用語を示す興味キーワードが含まれ、前記推薦用コンテンツ説明情報には、前記複数のコンテンツそれぞれについて、コンテンツの説明に関連する用語を示す説明キーワードが含まれ、前記推薦コンテンツ決定手段は、アクセスしてきたユーザに対応する興味キーワードと前記説明キーワードとを照合することによって、前記コンテンツを決定してもよい。

また、前記情報提供装置はさらに、ユーザによるコンテンツの選択に関する履歴情報を取得するユーザ履歴情報入力手段と、取得された履歴情報に基づいて、前記ユーザ興味情報管理手段に保持されているユーザ興味情報を更新する学習手段とを備えてもよい。このときに、前記コンテンツ説明情報選択手段はさらに、アクセスしてきたユーザの端末装置の種類に基づいて、前記コンテンツ説明情報管理手段が記憶する複数のコンテンツ説明情報の中から、前記ユーザ興味情報の更新に用いる学習用コンテンツ説明情報を選択して読み出し、前記学習手段は、前記コンテンツ説明情報選択手段によって読み出されたコンテンツ説明情報と前記履歴情報とに基づいて、前記ユーザ興味情報を更新してもよい。これによって、推薦用コンテンツ説明情報及び提供用コンテンツ説明情報とは別個に、ユーザ興味情報を学習するためのコンテンツ説明情報が選択され使用されるので、使用されるに従ってユーザ興味情報の精度が確実に向上されていく。

なお、学習方法としては、例えば、前記ユーザ興味情報には、前記複数のユーザそれぞれについて、興味をもっている用語を示す興味キーワードとその重みに関する重み情報が含まれ、前記履歴情報には、コンテンツの選択におけるユーザの興味の程度を示す重み情報が含まれ、前記推薦コンテンツ決定手段は、アクセスしてきたユーザに対応する興味キーワードと重み情報に基づいて、前記コンテンツを決定し、前記学習手段は、前記履歴情報に含まれる重み情報に基づいて、前記興味情報の重み情報を更新してもよい。

また、前記コンテンツ説明情報管理手段は、前記複数のコンテンツ説明情報から新たなコンテンツ説明情報を作成するコンテンツ説明情報作成部を有し、前記コンテンツ説明情報選択手段は、前記コンテンツ説明情報作成部によって作成されたコンテンツ説明情報を含む複数のコンテンツ説明情報の中から前記推薦用コンテンツ説明情報と前記提供用コンテンツ説明情報とを選択してもよい。具体的には、前記コンテンツ説明情報作成部は、前記複数のコンテンツ説明情報に含まれる情報どうしの和又は積をとることによって、前記コンテンツ説明情報を作成してもよい。これによって、既に存在するコンテンツ説明情報から新たなコンテンツ説明情報が生成され、多種多様な端末装置やユーザの環境・嗜好を反映したコンテンツ説明情報の提供が可能になる。

また、前記コンテンツ説明情報選択手段は、前記コンテンツ説明情報管理手段に保持された複数のコンテンツ説明情報の中から、コンテンツ説明情報の切り替えに用いる切替用コンテンツ説明情報を取得する切替用コンテンツ説明情報取得部と、取得された切替用コンテンツ説明情報に含まれる用語に基づいて、選択する推薦用コンテンツ説明情報、提供用コンテンツ説明情報及び学習用コンテンツ説明情報を切り替えるか否かを判断する切り替え判断部と、切り替えると判断された場合に、新たな推薦用コンテンツ説明情報、提供用コンテンツ説明情報及び学習用コンテンツ説明情報を選択し取得する切替後コンテンツ説明情報取得部とを有してもよい。具体的には、前記切替用コンテンツ説明情報には、コンテンツを説明する用語を示すキーワードが含まれ、前記コンテンツ説明情報選択手段はさらに、複数のユーザについて、切替用キーワードと切替後の推薦用コンテンツ説明情報、提供用コンテンツ説明情報及び学習用コンテンツ説明情報との対応づけを示す切替選択データベースを保持し、前記切り替え判断部は、前記切替用コンテンツ説明情報に含まれるキーワードと前記切替選択データベースに含まれる切替用キーワードとを照合することにより、前記判断をしてもよい。これによって、ユーザの嗜好等に応じて、推薦用コンテンツ説明情報、提供用コンテンツ説明情報及び学習用コンテンツ説明情報を切り替えることができるので、よりユーザの嗜好や興味を反映したコンテンツ説明情報の提供が可能になる。

また、前記推薦コンテンツ決定手段は、予め定められた複数の推薦方式のいずれかに従って、前記コンテンツを決定し、前記コンテンツ説明情報選択手段は、前記コンテンツ説明情報管理手段に保持された複数のコンテンツ説明情報の中から、前記推薦コンテンツ決定手段により推薦するコンテンツを決定するのに用いられる推薦方式の切り替えに用いる切替用コンテンツ説明情報を取得する切替用コンテンツ説明情報取得部と、取得された切替用コンテンツ説明情報に含まれる用語に基づいて、前記推薦方式を切り替えるか否かを判断する切り替え判断部とを有し、前記推薦コンテンツ決定手段は、前記切り替え判断部によって切り替えると判断された場合に、切り替え後の新たな推薦方式に従って、前記コンテンツを決定したり、前記学習手段は、予め定められた複数の推薦方式のいずれかに従って、前記ユーザ興味情報を更新し、前記コンテンツ説明情報選択手段は、前記コンテンツ説明情報管理手段に保持された複数のコンテンツ説明情報の中から、前記学習手段により前記ユーザ興味情報を更新するのに用いられる推薦方式の切り替えに用いる切替用コンテンツ説明情報を取得する切替用コンテンツ説明情報取得部と、取得された切替用コンテンツ説明情報に含まれる用語に基づいて、前記推薦方式を切り替えるか否かを判断する切り替え判断部とを有し、前記学習手段は、前記切り替え判断部によって切り替えると判断された場合に、切り替え後の新たな推薦方式に従って、前記ユーザ興味情報を更新したりしてもよい。これによって、ユーザの嗜好等に応じて、推薦用コンテンツを決定するときの評価方法やユーザの興味情報を学習して更新する際の評価方法を切り替えることができるので、よりユーザの嗜好や興味を反映したコンテンツ説明情報の提供が可能になる。

また、前記情報提供装置において、前記コンテンツは、番組であり、前記コンテンツ説明情報は、番組に関する説明を記述した番組情報であり、前記推薦コンテンツ決定手段は、前記ユーザに推薦するコンテンツとして推薦番組を決定し、前記提供手段は、決定された推薦番組に関する情報を提供する構成とすることもできる。このとき、前記情報提供装置はさらに、前記推薦コンテンツ決定手段で決定された推薦番組に対する前記ユーザの操作履歴を蓄積する推薦番組操作履歴蓄積手段を備え、前記コンテンツ説明情報選択手段は、前記推薦番組操作履歴蓄積手段に蓄積されている前記ユーザの操作履歴より、番組情報を選択するのが好ましい。それによって、複数の番組情報があった場合、それぞれの番組情報で推薦される番組に差異があったとしても、推薦番組に対するユーザの操作履歴を利用することにより、最適な番組推薦を行える番組情報を自動的に選択することができる。

また、前記情報提供装置はさらに、前記推薦コンテンツ決定手段で決定された推薦番組に対する前記ユーザの操作履歴を蓄積する推薦番組操作履歴蓄積手段と、前記推薦番組操作履歴蓄積手段に蓄積されている前記ユーザの操作履歴より、番組の推薦条件を決定する推薦条件決定手段とを備え、前記推薦コンテンツ決定手段は、前記推薦条件決定手段で決定された推薦条件を満足する推薦番組を決定する構成としてもよい。これによって、複数の番組情報があった場合、それぞれの番組情報で推薦される番組に差異があったとしても、例えば、ユーザの録画履歴を利用して各番組情報毎に優先的に推薦番組とする条件を自動的に判定し、精度の高い番組推薦を実現することが可能になる。

また、前記情報提供装置はさらに、前記コンテンツ説明情報管理手段に蓄積されている複数種類の番組情報を合成して新たな番組情報を生成する番組情報生成手段を備え、前記コンテンツ説明情報選択手段は、前記コンテンツ説明情報管理手段に蓄積されている複数種類の番組情報と前記番組情報合成手段で合成された番組情報とから前記推薦コンテンツ決定手段で利用する番組情報を選択する構成としてもよい。これによって、複数の番組情報があった場合、それらの番組情報を合成して新たな番組情報を生成し、ユーザに対してなるべく幅広い番組情報を推薦することが可能になる。さらに、推薦された番組からユーザが閲覧・録画した履歴を用いることにより、ユーザに推薦番組を提供する場合の番組情報の選択を自動的行うことができるようになる。

また、前記情報提供装置はさらに、番組に対する前記ユーザの操作履歴を蓄積するユーザ操作履歴蓄積手段と、前記ユーザ操作履歴蓄積手段に蓄積されている操作履歴から特定の種類の操作履歴を選択し、選択した操作履歴に基づいて、ユーザの嗜好を学習するコンテンツ情報学習手段を備え、前記ユーザ興味情報管理手段は、前記コンテンツ情報学習手段により学習されたユーザの嗜好を示すユーザ興味情報を保持する構成としてもよい。これによって、学習の初期においては、ユーザの操作のあった番組情報を用いて番組推薦を行い、なるべく幅広い番組情報を推薦することが可能になる。さらに、推薦された番組のユーザの閲覧・操作履歴を利用することで、番組推薦をするために利用する操作履歴を自動的に選択することが可能になる。

以下、本発明の実施の形態について、図を用いて詳細に説明する。
（実施の形態１）
図１は本発明の実施の形態１における情報提供システム１の構成例を示すブロック図である。この情報提供システム１は、ユーザが操作した端末、閲覧した端末によらず、推薦コンテンツ情報が同一となるシステムであり、コンテンツ説明情報管理装置１１と、ユーザ興味情報管理装置１２と、コンテンツ推薦装置１３と、端末１４とから構成される。

コンテンツ説明情報管理装置１１は、各種コンテンツを説明する情報、つまり、コンテンツ説明情報を複数格納しているコンピュータ装置、例えば、インターネット情報Ｗｅｂサイトである。本実施の例におけるコンテンツ説明情報は、本情報提供システム１で対象となるコンテンツを説明する情報を格納しているデータベースであり、例えば、コンテンツをテレビ番組とすると、インターネット網を利用した電子番組表（ＥＰＧ）、テレビ放送のＶＢＩを利用した電子番組表、個人が作成するテレビ番組の感想等である。

ここで、コンテンツ説明情報１１１が対象とする端末がＰＣ（パーソナルコンピュータ）である場合には、図２に示されるように、コンテンツを識別するコンテンツＩＤ１１１ａ、コンテンツＩＤ１１１ａごとのコンテンツ名１１１ｂ、コンテンツが放送されるチャンネル１１１ｃ、コンテンツの放送開始日時１１１ｄ、コンテンツの放送終了に一時１１１ｅ、コンテンツの内容や感想などのコンテンツ説明文書１１１ｆ、コンテンツを特徴づけるキーワードであるコンテンツ説明キーワード１１１ｇ等の情報を格納している。なお、コンテンツＩＤ１１１ａ、コンテンツ説明文書１１１ｆ、コンテンツ説明キーワード１１１ｇ以外の項目については、必ずしも情報が登録されない場合がある。

同様に、コンテンツ説明情報１１２が対象とする端末がインターネットに接続された携帯電話である場合には、図３に示されるように、コンテンツを識別するコンテンツＩＤ１１２ａ、コンテンツＩＤ１１２ａごとのコンテンツ名１１２ｂ、コンテンツが放送されるチャンネル１１２ｃ、コンテンツの放送開始日時１１２ｄ、コンテンツの放送終了に一時１１２ｅ、コンテンツの内容や感想などのコンテンツ説明文書１１２ｆ、コンテンツを特徴づけるキーワードであるコンテンツ説明キーワード１１２ｇ等の情報を格納している。なお、コンテンツ説明情報１１１と同様に、コンテンツＩＤ１１２ａ、コンテンツ説明文書１１２ｆ、コンテンツ説明キーワード１１２ｇ以外の項目については、必ずしも情報が登録されない場合がある。また、推薦用および学習用にしか利用されないコンテンツ説明情報には、コンテンツ説明文書が登録されない場合がある。また、コンテンツ説明情報に、コンテンツについての説明情報が格納されていない場合には、他のコンテンツ説明情報を利用するようにしてもよい。

ユーザ興味情報管理装置１２は、ユーザがどのような番組に興味を持っているかを表す興味情報、つまり、ユーザ興味情報１２１を格納しているコンピュータ装置、例えば、インターネット上のストレージや外部からアクセス可能な家庭内のホームサーバ等である。

ユーザ興味情報１２１は、本情報提供システム１で対象となるユーザのユーザ興味情報を格納しているデータベースである。図４に示されるように、ユーザを識別するユーザＩＤ１２１ａ、ユーザが興味を持つ、または、興味を持たないキーワードやジャンル、出演者を示すキーワード１２１ｂ、ユーザの履歴情報から自動的に算出、または、手動で入力された、キーワード１２１ｂごと評価値を示すキーワード重み１２１ｃ等の情報を格納している。例えば、ユーザＩＤが「１００」のユーザが、「未来」「宇宙」「ドラマ」「プロレス」のキーワードがついている番組に興味をもっており、特に、「プロレス」と「未来」について重要であることを示している。なお、ユーザＩＤ１２１ａ、キーワード１２１ｂ以外の項目については、必ずしも情報が登録されない場合がある。

コンテンツ推薦装置１３は、コンテンツ説明情報とユーザの履歴とから統計的手法を用いてユーザ興味情報を学習し、コンテンツ説明情報とユーザの興味情報とから推薦コンテンツを提供する装置、例えば、インターネット上のＷｅｂサイトであり、コンテンツ情報選択部１３１、コンテンツ情報推薦部１３２、推薦コンテンツ提供部１３３、コンテンツ情報学習部１３４、ユーザ履歴情報入力部１３５、選択データベース１３１０から構成される。

コンテンツ情報選択部１３１は、コンテンツを提供する時、コンテンツを推薦する時、ユーザの興味を学習する時、それぞれで利用するコンテンツ説明情報を選択データベース１３１０に基づいて選択する。選択データベース１３１０は、図５に示されるように、端末を識別する端末ＩＤ１３１１ａ、推薦コンテンツ情報を提供するときに利用する提供用コンテンツ説明情報１３１１ｂ、ユーザ興味情報１２１からコンテンツ情報を推薦するときに利用する推薦用コンテンツ説明情報１３１１ｃ、ユーザ興味情報１２１を学習するときに利用する学習用コンテンツ説明情報１３１１ｄ等の情報を格納している。例えば、端末ＩＤが「ケータイ２」である場合には、提供用コンテンツ説明情報には「ケータイ用ＥＰＧ」を選択し、推薦用コンテンツ説明情報には「ＰＣ用ＥＰＧ」を選択し、学習用コンテンツ説明情報には「ＴＶ用ＥＰＧ」を選択することを示している。

コンテンツ情報推薦部１３２は、コンテンツ情報選択部１３１で選択された推薦用コンテンツ説明情報１３１１ｃとユーザ興味情報１２１とからコンテンツの評価値を算出する。

推薦コンテンツ提供部１３３は、コンテンツ情報推薦部１３２で算出したコンテンツの評価値に基づいて、推薦コンテンツを決定し、提供用コンテンツ説明情報１３１１ｂをユーザに提供する。

ユーザ履歴情報入力部１３５は、推薦されたコンテンツに対するユーザの評価や、コンテンツの視聴、録画などの操作履歴などのユーザの履歴を端末から受け取る。

ここで、端末から入力されるユーザの履歴情報は、図６に示されるように、ユーザを識別するユーザＩＤ１１７ａ、コンテンツを識別するコンテンツＩＤ１１７ｂ、コンテンツに対するユーザの評価やコンテンツの視聴、録画などの操作履歴などのユーザ履歴１１７ｃ、ユーザの評価、操作履歴の日時を示すユーザ履歴日時１１７ｄ等の情報が格納されている。なお、ユーザＩＤ１１７ａ、コンテンツＩＤ１１７ｂ、ユーザ履歴１１７ｃ以外の項目については、必ずしも情報が入力されない場合がある。

コンテンツ情報学習部１３４はコンテンツ情報選択部１３１で選択された学習用コンテンツ説明情報とユーザ履歴情報入力部１３５で得られたユーザ履歴とからユーザの興味情報を学習する。

端末１４は、コンテンツに関する説明情報をユーザに提供する装置、例えば、ＴＶやＰＣ、携帯電話やＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ）等、ネットワークに接続され、コンテンツ推薦装置１３から推薦コンテンツ情報の提供を受ける端末である。ここで、１４１は携帯電話、１４２はＴＶ、１４３はＰＣとする。

次に、以上のように構成された本情報提供システム１の動作について説明する。
図７は、推薦コンテンツ情報がユーザに提示されるまでの情報提供システム１の動作手順を示すフローチャートである。まず、ネットワークを介して、ユーザが端末１４からコンテンツ推薦装置１３に端末ＩＤとユーザＩＤを送り、コンテンツ推薦装置１３は端末及びユーザＩＤ入力部（図示していない）にて、端末ＩＤとユーザＩＤを受け付ける（Ｓ７０１）。例えば、端末１４がＰＣで、ブラウザを利用してコンテンツ推薦装置１３にアクセスする場合には、端末１４からのアクセス要求により、コンテンツ推薦装置１３はログイン画面をユーザ端末に送信する。ログイン画面を受信した端末１４は、ユーザからの端末ＩＤとユーザＩＤの送信要求により、コンテンツ推薦装置１３に端末ＩＤとユーザＩＤを送信する。なお、ブラウザを利用した場合には、端末ＩＤを端末の種類を示すＨＴＴＰ＿Ａｇｅｎｔを利用してもよい。また、ＣｏｏｋｉｅにユーザＩＤを保存しておき、ユーザＩＤの入力を行わずにＣｏｏｋｉｅの内容を利用してもよい。

続いて、コンテンツ情報選択部１３１は、端末ＩＤを検索キーに選択データベース１３１０から、推薦用コンテンツ説明情報を決定する（Ｓ７０２）。例えば、図５において、端末ＩＤが「ＴＶ２」の場合には、推薦用コンテンツ説明情報１３１１ｃとして「ＰＣ用ＥＰＧ」が選択される。続いて、コンテンツ情報選択部１３１は、端末ＩＤを検索キーに選択データベースから、提供用コンテンツ説明情報を決定する（Ｓ７０３）。例えば、図５において、端末ＩＤが「ケータイ１」の場合には、提供用コンテンツ説明情報１３１１ｂとして「ケータイ用ＥＰＧ」が選択される。

コンテンツ情報推薦部１３２では、ユーザＩＤを検索キーにユーザ興味情報管理装置１２からユーザ興味情報１２１を読み出す。例えば、図４において、ユーザＩＤが「ＵＩＤ１００」の場合には、「未来、１０．５」「宇宙、７．２」「ドラマ、５．６」「プロレス、１２．３」のキーワード１２１ｂとキーワード重み１２１ｃの組み合わせが読み出される。続いて、コンテンツ情報選択部１３１で選択した推薦用コンテンツ説明情報とユーザの興味情報から、各コンテンツの評価値を計算し（Ｓ７０４）、評価値から推薦コンテンツを決定する。例えば、図２に示すコンテンツ説明情報が推薦用コンテンツ説明情報であり、ユーザＩＤがＵＩＤ１００である場合には、コンテンツＩＤがＶ０１０Ｍ００１の評価値の計算は、「未来」「物語」「宇宙」のコンテンツ説明キーワード１１１ｇとユーザ興味情報を比較し、ユーザ興味情報に含まれる「未来」「宇宙」のキーワード重みの総和から、「１７．７」を得る。他のコンテンツＩＤも同様に評価値を計算し、評価値が上位の１０件を推薦コンテンツとする。また、評価値が上位のコンテンツは、類似した種類のコンテンツばかりとなる可能性があるので、評価値が上位の５件と評価値が中位の５件の計１０件を推薦コンテンツとするなど、評価値が上位のコンテンツだけを利用しないようにしてもよい。

また、端末の表示性能に応じて、推薦する番組数を変化させてもよい。例えば、表示端末の性能を記憶する表示端末性能記憶手段を設けることにより、表示端末の解像度が十分にない場合には、推薦する番組数を少なくし、据え置き型テレビ等の大画面を有する表示端末の場合には、推薦する番組数を多くすることができる。これにより、各端末において上位に推薦される番組が共通で、端末に応じて適当な番組数を推薦することが可能になる。

また、記憶媒体の容量と既に録画されている番組の容量から記録容量を検出する記録容量検出手段を設けることにより、推薦する番組数を番組を録画するハードディスク等の記憶媒体の容量に応じて決定することもできる。これにより、推薦された番組をすべて録画しようとしたときに、記録媒体の容量の不足のために録画できなくなることがなくなる。

また、ユーザの録画履歴を蓄積する録画履歴蓄積手段を設けることにより、ユーザが録画予約をした履歴を蓄積し、録画予約がどれくらい先の番組までの録画予約が行われているかを検出することで、推薦する番組数や放送される日に応じて、推薦する番組を決定することもできる。例えば、あるユーザは、普段、1週間先までの番組予約をしない場合には、1週間先までの番組の中から推薦する番組を決定する。一方、２，３日先の番組しか予約録画の設定をしないユーザに対しては、番組推薦を行う日から２，３日先までの番組から推薦する番組を決定することも可能である。これにより、各ユーザの番組録画スタイルに応じた、番組推薦を行うことが可能になる。さらに、各端末に応じて推薦する番組を決定する場合に、各端末での予約録画の履歴から推薦する番組の期間を決定してもよい。例えば、携帯電話では、２，３日先の番組までしか録画予約しないのに対して、家庭内テレビでは1週間先の番組まで予約録画を行うユーザに対しては、各端末での予約録画履歴に応じて推薦する番組の期間を決定してもよい。また、年末年始や番組改変の時期に、番組の予約録画が頻繁になると、それに応じて、普段よりも先の番組まで推薦を行うようにすることも可能である。

また、ユーザが本情報提供システムを利用し始めた初期には、ユーザの履歴が十分ではなく、ユーザの興味情報が抽出されていない場合には、コンテンツの説明情報が多い番組、視聴率が高い番組や他の多くのユーザが録画予約を行っている番組など、一般的なコンテンツを推薦し、履歴が十分蓄積されたら、ユーザの興味情報から推薦コンテンツを決定してもよい。このとき、視聴率が高い一般的な番組とユーザの興味情報から推薦された番組では、色を変えたり、文字の大きさを変化させたりすることなど区別して表示することにより、世間でもよく見られている番組とユーザの興味が高い番組を区別して確認することができるようにする。これにより、初期段階は、一般的な番組ばかりだが、ユーザの履歴が蓄積されるに応じて、ユーザの興味情報に応じた番組の推薦が増加していくようになる。

そして、推薦コンテンツ提供部１３３は、コンテンツ情報推薦部１３２で決定された推薦コンテンツに対応する提供用コンテンツ説明情報をユーザの端末に提供する（Ｓ７０５）。その結果、例えば、ユーザＩＤが「ＵＩＤ１００」であり、推薦用コンテンツ説明情報が図２の１行目から６行目であり、推薦コンテンツが評価値の上位３件を表示する場合には、コンテンツ情報推薦部１３２で推薦されるコンテンツＩＤは「Ｖ０１０Ｍ００１」「Ｖ０１０Ｍ００２」「Ｖ４１１Ｂ０００」となる。提供用コンテンツ説明情報が図３に示される「ケータイ用ＥＰＧ」の場合には、このコンテンツＩＤから、「未来物語１−はるかなる道−」「未来物語２−つづく道−」「爆笑プロレス−笑いの伝道−」が端末に提供される。

また、提供用コンテンツの決定（Ｓ７０３）は、端末から端末ＩＤ及びユーザＩＤを得る（Ｓ７０１）より後、かつ、端末へ推薦コンテンツを提供（Ｓ７０５）より前であれば、どこで行ってもよい。

図８は、推薦コンテンツ情報がユーザに提示されるまでの情報提供システム１における通信シーケンスを示す図である。ネットワークを介して、ユーザは端末１４からコンテンツ推薦装置１３に端末ＩＤとユーザＩＤを送信する（Ｓ８０１）。次に、コンテンツ情報選択部１３１は、端末ＩＤを検索キーに選択データベース１３１０から、推薦用コンテンツ説明情報を決定し（Ｓ８０２）、コンテンツ説明情報管理装置１１にコンテンツ説明情報を要求する。続いて、コンテンツ情報選択部１３１は、端末ＩＤを検索キーに選択データベースから、提供用コンテンツ説明情報を決定し（Ｓ８０３）、コンテンツ説明情報管理装置１１にコンテンツ説明情報を要求する。次に、コンテンツ情報推薦部１３２は、ユーザＩＤからユーザ興味情報管理装置に該当ユーザの興味情報を要求する。

コンテンツ情報推薦部１３２は、推薦用コンテンツ説明情報とユーザの興味情報から、各コンテンツの評価値を計算し（Ｓ８０４）、評価値から推薦コンテンツを決定する。

そして、推薦コンテンツ提供部１３３は、コンテンツ情報推薦部１３２で決定された推薦コンテンツに対応する提供用コンテンツ説明情報をユーザの端末に提供する（Ｓ８０５）。

図９は、コンテンツ説明情報とユーザの履歴とからユーザ興味情報を学習するまでの情報提供システム１の動作手順を示すフローチャートである。まず、ネットワークを介して、ユーザが端末１４からコンテンツ推薦装置１３に端末ＩＤとユーザＩＤとユーザの履歴を送り、コンテンツ推薦装置１３は、端末及びユーザＩＤ入力部（図示していない）にて、端末ＩＤとユーザＩＤを受け付け、ユーザ履歴情報入力部１３５にて、ユーザの履歴を受け付ける（Ｓ９０１）。例えば、端末１４がＨＤＤレコーダーで、コンテンツ推薦装置１３にアクセスする場合には、端末１４から、端末ＩＤとユーザＩＤとユーザが録画操作、評価の入力等のユーザの履歴情報をコンテンツ推薦装置１３に送信する。

続いて、コンテンツ情報選択部１３１は、端末ＩＤを検索キーに選択データベース１３１０から、学習用コンテンツ説明情報を決定する（Ｓ９０２）。例えば、図５において、端末ＩＤが「ＨＤＤ２」の場合には、学習用コンテンツ説明情報１３１１ｄとして「ＴＶ用ＥＰＧ」が選択される。

コンテンツ情報学習部１３４は、学習用コンテンツ説明情報とユーザの履歴情報から、キーワードの評価値を計算する（Ｓ９０３）。そして、コンテンツ情報学習部１３４は、ユーザの履歴入力から得られたユーザの興味情報をユーザ興味情報管理装置１２に追加更新の要求を行う（Ｓ９０４）。例えば、キーワード重みの学習は、「録画」はキーワード重みを＋０．５とし、「興味あり」はキーワードの重みを＋１．０であるとする。ここで、学習用コンテンツ説明情報が図２であり、図６の１行目のようなユーザの履歴の入力があり、「録画」＋「興味あり」という入力があった場合には、コンテンツＩＤ「Ｖ１４５Ｄ００１」に対して、「ドラマ、＋１．５」「ストーリ、＋１．５」「王道、＋１．５」のキーワード１２１ｂとキーワード重み１２１ｃの組み合わせが、ユーザの履歴入力から得られるユーザ興味情報となる。ユーザ興味情報１２１の更新は、キーワード「ドラマ」が既にユーザ興味情報１２１に存在している場合には、キーワード「ドラマ」のキーワード重みを「＋１．５」とし、キーワード「王道」がユーザ興味情報１２１に存在していない場合には、キーワード「王道」とキーワード重み「１．５」の組み合わせを追加する。

また、ユーザの履歴とコンテンツ説明情報からキーワードの評価値を計算したが、学習する前のユーザ興味情報も利用して、ユーザ興味情報を学習するようにしてもよい。

図１０は、コンテンツ説明情報とユーザの履歴とからユーザ興味情報を学習するまでの情報提供システム１における通信シーケンスを示す図である。まず、ネットワークを介して、ユーザが端末１４からコンテンツ推薦装置１３に端末ＩＤとユーザＩＤとユーザの履歴を送信する（Ｓ１００１）。次に、コンテンツ情報選択部１３１は、端末ＩＤを検索キーに選択データベース１３１０から、学習用コンテンツ説明情報を決定し（Ｓ１００２）、コンテンツ説明情報管理装置１１にコンテンツ説明情報を要求する。次に、コンテンツ情報学習部１３４は、学習用コンテンツ説明情報とユーザの履歴情報から、キーワードの評価値を計算し（Ｓ１００３）、ユーザＩＤとユーザの履歴入力から得られたキーワードの評価値から、ユーザ興味情報管理装置１２のユーザ興味情報１２１の更新の要求を行う（Ｓ１００４）。

図１１は、ユーザ興味情報管理装置１２とコンテンツ推薦装置１３とが家庭内ネットワーク上に配置された場合の動作を説明する図である。ここでは、ユーザの履歴が収集され、ユーザ興味情報として蓄積されたり、ＰＣ用／ＴＶ用／携帯電話用ＥＰＧが興味情報で並び替えられ、推薦＆学習用ＥＰＧとして蓄積されたり、それらユーザ興味情報及び推薦＆学習用ＥＰＧに基づいてお薦め番組がユーザの端末に表示される様子が示されている。このように、家庭内に情報提供システムを構成にすることにより、コンテンツ説明情報提供者に個人情報であるユーザ興味情報を知らせることなく、推薦コンテンツ情報を得ることが可能となる。

図１２は、端末とコンテンツ推薦装置の間にコンテンツ説明情報提供者の提供装置が仲介している場合の動作を説明する図である。ここでは、端末とコンテンツ推薦装置との間に携帯用番組情報提供サイト、ＴＶ用番組情報提供サイト及びＰＣ用番組情報提供サイトが介在している様子が示されている。この場合には、コンテンツ説明情報提供者がユーザの履歴をコンテンツ推薦装置に送り、コンテンツ推薦装置が推薦コンテンツ情報（推薦コンテンツＩＤのみでもよい）をコンテンツ説明情報提供者に送る構成にすれば、ユーザが複数のコンテンツ説明情報提供者を利用したとしても、同一の推薦コンテンツ情報を得ることが可能となる。

このように、本実施の形態における情報提供システム１によれば、ユーザは操作した端末、閲覧した端末によらず、同一の推薦コンテンツ情報を入手することができる。つまり、ユーザの端末が携帯電話であっても、ＰＣであっても、表示するコンテンツ説明情報によらず、同一のコンテンツの推薦が行われる。また、ユーザがＰＤＡでコンテンツの評価を入力し、ＴＶでコンテンツの視聴をしたとしても、コンテンツ推薦装置にからは同一のユーザの履歴情報の入力が行われたこととなり、端末による学習の偏りが生じず、ユーザの履歴情報が一元的に管理することが可能となる。

また、選択データベース１３１０は、推薦用コンテンツ説明情報と学習用コンテンツ説明情報とを別のものとしたが、図１３に示すように、推薦用と学習用のコンテンツ説明情報は同じ情報を利用してもよい。図１３では、推薦用と学習用のコンテンツ説明情報が共通の項目１３１１ｆで示された選択データベースの例が示されている。

また、選択データベース１３１０は、ユーザによらず、端末により、提供用、推薦用、学習用のコンテンツ説明情報を選択できるようにしていたが、図１４に示すように、端末によってユーザがコンテンツ説明情報を選択できるようにしてもよい。図１４では、ユーザＩＤ１３１１ｅが設けられた選択データベースの例が示されている。ユーザがコンテンツ説明情報を選択できるようにすることにより、端末の種別によらず、ユーザの好みのコンテンツ説明情報を利用することが可能となる。この場合も、図１５のように、推薦用コンテンツ説明情報と学習用コンテンツ説明情報とを同一に利用してもよい。図１５では、ユーザＩＤ１３１１ｅと推薦用および学習用コンテンツ説明情報１３１１ｆが設けられた選択データベースの例が示されている
なお、本実施例では、コンテンツをＴＶ番組としたが、音楽、映画、絵画などのさまざまなコンテンツであっても、１つのコンテンツに対して、複数の説明やコメントが得られるものであれば、同様の効果が得られる。

また、コンテンツを事件や出来事などのニュースソースと置き換えることにより、コンテンツ説明情報を新聞記事や出来事の批評、解説などに置き換えることが可能となり、本発明は、コンテンツだけではなく、情報全般に対して、同様の効果を得ることが可能となる。

また、推薦方式は本実施例で記載した内容に限らず、コンテンツの説明情報を利用するコンテンツベースフィルタリングの方法であれば、いずれの推薦方式を利用してもよい。

また、コンテンツ説明情報提供者が提供するコンテンツ説明情報にコンテンツ説明キーワードが含まれていない場合には、コンテンツ説明文書から、形態素解析を利用することで、キーワードを抽出し、生成してもよい。また、コンテンツ説明情報にキーワード文書内頻度を登録して、推薦及び学習に利用してもよい。

また、コンテンツ説明情報を複数のコンテンツ説明情報提供者から提供を受けている場合には、コンテンツ説明情報提供者によらず、１つのコンテンツに対して、最も詳細なコンテンツ説明情報を持つコンテンツ説明情報を利用するようにしてもよい。

同様に、各コンテンツ説明情報から新規にコンテンツ説明情報を作成してもよい。例えば、各コンテンツ説明情報の和によりコンテンツ説明情報を新規に作成して利用してもよい（コンテンツ説明キーワードの論理和）。図１６は、図２のコンテンツ説明情報１１１と図３のコンテンツ説明情報１１２の和により、コンテンツ説明情報１１３（コンテンツ説明情報１１１及び１１２と同様の項目１１３ａ〜１１３ｇから構成される情報）を作成した例であり、コンテンツ説明キーワードの頻度も登録した例である。

同様に、各コンテンツ説明情報のすべてに含まれているコンテンツ説明情報から、コンテンツ説明情報を新規に作成して利用してもよい（コンテンツ説明キーワードの論理積）。図１７は、図２のコンテンツ説明情報１１１と図３のコンテンツ説明情報１１２の積により、コンテンツ説明情報１１３（コンテンツ説明情報１１１及び１１２と同様の項目１１３ａ〜１１３ｇから構成される情報）を作成した例である。

また、コンテンツ説明情報を複数のコンテンツ説明情報提供者から提供を受けている場合に、ユーザがコンテンツ説明情報を選択することができるようにすることにより、ユーザの選択からユーザ専用のコンテンツ説明情報を作成するようにしてもよい（ユーザ履歴からコンテンツ説明情報の作成）。また、放送コンテンツのコンテンツ説明情報は、番組が配信される１ヶ月前と１週間前と１日前では、コンテンツ説明の内容が異なる。そこで、これらの説明情報を、１つのコンテンツに対する複数のコンテンツ説明情報とみなして処理することも可能である。たとえば、１ヶ月前よりも１日前の方が、コンテンツ説明情報が詳細である場合には、１日前のコンテンツ説明情報を学習に利用することにより、ユーザの興味を的確に反映することが可能となる。

また、本実施例では、複数のコンテンツ説明情報提供者の間で、コンテンツＩＤが一元的に管理されているとしたが、コンテンツＩＤが統一的に管理されていない場合がある。例えば、テレビ番組の場合には、チャンネルと放送時間が一致からタイトルＩＤを統一的に扱うようにすることで、コンテンツＩＤの管理が可能となる。ただし、チャンネルが一致しているが、放送開始時間と放送終了時刻が完全に一致しない場合には、放送開始時間が一致していること、放送時間の９０％が一致していること、タイトルの７０％が一致していることなどをコンテンツが一致しているかどうかのコンテンツ説明情報間の類似度を判断基準とすることにより、コンテンツＩＤを一元的に扱うことが可能となる。また、１つの番組には、１つのコンテンツ説明情報があるとしていたが、複数の番組を１つのコンテンツ説明情報で説明している場合には、１つの番組を１つのコンテンツ説明情報としている別のコンテンツ説明情報提供者のコンテンツ説明情報を利用してもよい。

また、本実施例では、コンテンツ説明情報のみから番組の推薦を行ったが、時間を考慮して推薦するようにしてもよい。たとえば、放送時間は異なるが、内容が似通っており、コンテンツ説明キーワードが同一の番組では、放送時間が近い番組を上位に推薦するようにしてもよい。

また、番組のコンテンツ説明情報が２ヶ月先まであったとしても、録画装置が１ヶ月先までしか録画予約できないのであれば、１か月分のコンテンツ説明情報から推薦を行うようにしてもよい。

（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。図１８は本発明の実施の形態２における情報提供システム２のコンテンツ推薦装置１３ａの構成例を示すブロック図である。なお、本情報提供システム２は、基本的には実施の形態１と同様のシステム構成であり、コンテンツ推薦装置１３ａと、コンテンツ説明情報管理装置１１と、ユーザ興味情報管理装置１２と、通信ネットワーク１０を介してコンテンツ推薦装置１３ａと接続された端末１４とから構成されるが、本図では、ユーザ興味情報管理装置１２と通信ネットワーク１０と端末１４の図示が省略されている。

コンテンツ推薦装置１３ａは、ユーザが操作した端末、閲覧した端末によらず、推薦コンテンツ情報が同一である情報提供システムにおけるコンテンツ推薦装置１３ａであり、コンテンツ情報選択部１３１ａと、コンテンツ情報推薦部１３２、推薦コンテンツ提供部１３３、コンテンツ情報学習部１３４、ユーザ履歴情報入力部１３５、選択データベース１３１０から構成される。

このコンテンツ推薦装置１３ａは、基本的には、実施の形態１におけるコンテンツ推薦装置１３とほぼ同様の構成からなる。ただし、コンテンツ情報選択部１３１ａが、切替ＫＷ用コンテンツ説明情報取得部１３１１と、情報切替ＫＷ判断部１３１２と切替選択データベース１３１６とを備える点で実施の形態１と異なる。以下、実施の形態１と同じ構成要素には同一の符号を付して説明を省略し、異なる点を中心に説明する。

コンテンツ情報選択部１３１ａは、コンテンツを提供する時、コンテンツを推薦する時、ユーザの興味を学習する時、それぞれで利用するコンテンツ説明情報を、ユーザごとにコンテンツ説明情報に含まれるキーワードにより選択する部であり、切替ＫＷ用コンテンツ説明情報取得部１３１１と、情報切替ＫＷ判断部１３１２と、推薦用コンテンツ説明情報取得部１３１３と、学習用コンテンツ説明情報取得部１３１４と、提供用コンテンツ説明情報取得部１３１５と、切替選択データベース１３１６とから構成される。

切替ＫＷ用コンテンツ説明情報取得部１３１１は、コンテンツ説明情報管理装置１１からコンテンツ説明情報を取得し、取得したコンテンツ説明情報のコンテンツ説明キーワードを情報切替ＫＷ判断部１３１２に送る。

情報切替ＫＷ判断部１３１２は、コンテンツを提供する時、コンテンツを推薦する時、ユーザの興味を学習する時、それぞれで利用するコンテンツ説明情報を、ユーザＩＤと、切替ＫＷ用コンテンツ説明情報取得部１３１１から得たコンテンツ説明キーワードと、切替選択データベース１３１６に基づいて選択する。

切替選択データベース１３１６は、図１９に示されるように、ユーザを識別するユーザＩＤ１３１６ａ、切替ＫＷ用コンテンツ説明情報取得部１３１１で取得したコンテンツ説明情報キーワードが含まれている場合に、推薦用、学習用、提供用のコンテンツ説明情報を切り替える切替ＫＷ１３１６ｂ、ユーザ興味情報１２１からコンテンツ情報を推薦するときに利用する推薦用コンテンツ説明情報１３１６ｃ、ユーザ興味情報１２１を学習するときに利用する学習用コンテンツ説明情報１３１６ｄ、推薦コンテンツ情報を提供するときに利用する提供用コンテンツ説明情報１３１６ｅ等の情報を格納している。

推薦用コンテンツ説明情報取得部１３１３は、情報切替ＫＷ判断部１３１２で選択された推薦用のコンテンツ説明情報をコンテンツ説明情報管理装置１１から取得する。

学習用コンテンツ説明情報取得部１３１４は、情報切替ＫＷ判断部１３１２で選択された学習用のコンテンツ説明情報をコンテンツ説明情報管理装置１１から取得する。

提供用コンテンツ説明情報取得部１３１５は、情報切替ＫＷ判断部１３１２で選択された提供用のコンテンツ説明情報をコンテンツ説明情報管理装置１１から取得する。

次に、以上のように構成された本情報提供システム２の動作について説明する。
図２０は、推薦コンテンツ情報がユーザに提示されるまでの情報提供システム２の動作手順を示すフローチャートである。この情報提供システム２の動作は、基本的には、実施の形態１における情報提供システム１の推薦コンテンツがユーザに提供されるまでの動作と同様となる。ただし、推薦用コンテンツ説明情報を決定するステップ（Ｓ７０２）と提供用コンテンツ説明情報を決定するステップ（Ｓ７０３）が実施の形態１と異なる。以下、実施の形態１と同じ構成要素には同一の符号を付して説明を省略し、異なる点を中心に説明する。

まず、ネットワークを介して、ユーザが端末１４からコンテンツ推薦装置１３ａに端末ＩＤとユーザＩＤを送り、コンテンツ推薦装置１３ａは端末及びユーザＩＤ入力部にて、端末ＩＤとユーザＩＤを受け付ける（Ｓ７０１）。

続いて、コンテンツ情報選択部１３１ａの切替ＫＷ用コンテンツ説明情報取得部１３１１において、コンテンツ説明情報を取得する。このときのコンテンツ説明情報はコンテンツ説明情報提供者が決めてもよいし、ユーザごとに決めてもよい。取得したコンテンツ説明情報のコンテンツ説明キーワードを情報切替ＫＷ判断部１３１２に送る。情報切替ＫＷ判断部１３１２は、ユーザＩＤとコンテンツ説明キーワードを検索キーに切替選択データベース１３１６に登録されているかどうかを判断する（Ｓ７０２ａ）。コンテンツ説明キーワードに切替ＫＷが含まれている場合には、切替選択データベース１３１６の切替推薦用コンテンツ説明情報に登録されている推薦用コンテンツ説明情報を選択する（Ｓ７０２ｂ）。例えば、図１９において、ユーザＩＤが「ＵＩＤ５２３」、コンテンツ説明キーワードに「洋画」が含まれている場合には、選択データベース１３１０によらず、推薦用コンテンツ説明情報１３１６ｃとして「ＰＣ用ＥＰＧ」が選択される。次に、推薦用コンテンツ説明情報取得部１３１３は、情報切替ＫＷ判断部１３１２で選択された推薦用コンテンツ説明情報をコンテンツ説明情報管理装置１１から取得する。

続いて、切替提供用コンテンツ説明情報に登録されている提供用コンテンツ説明情報も選択する（Ｓ７０３ｂ）。例えば、図１９において、ユーザＩＤが「ＵＩＤ５２３」、コンテンツ説明キーワードに「アニメ」が含まれている場合には、選択データベース１３１０によらず、提供用コンテンツ説明情報１３１６ｄとして「ケータイ用ＥＰＧ」が選択される。次に、提供用コンテンツ説明情報取得部１３１５は、情報切替ＫＷ判断部１３１２で選択された提供用コンテンツ説明情報をコンテンツ説明情報管理装置１１から取得する。

同様に、コンテンツ説明キーワードに切替ＫＷが含まれていない場合には、選択データベース１３１０に登録されている推薦用コンテンツ説明情報を選択し（Ｓ７０２ｃ）、続いて、提供用コンテンツ説明情報を選択する（Ｓ７０３ｃ）。

コンテンツ情報推薦部１３２では、ユーザＩＤを検索キーにユーザ興味情報管理装置１２からユーザ興味情報１２１を読み出す。続いて、コンテンツ情報選択部１３１ａで選択した推薦用コンテンツ説明情報とユーザの興味情報から、各コンテンツの評価値を計算し（Ｓ７０４）、評価値から推薦コンテンツを決定する。

そして、推薦コンテンツ提供部１３３は、コンテンツ情報推薦部１３２で決定された推薦コンテンツに対応する提供用コンテンツ説明情報をユーザの端末に提供する（Ｓ７０５）。

図２１は、コンテンツ説明情報とユーザの履歴とからユーザ興味情報を学習するまでの情報提供システム２の動作手順を示すフローチャートである。この情報提供システム２の動作は、基本的には、実施の形態１における情報提供システム１のコンテンツ説明情報とユーザの履歴とからユーザ興味情報を学習する動作と同様となる。ただし、学習用コンテンツ説明情報を決定するステップ（Ｓ９０２）が実施の形態１と異なる。以下、実施の形態１と同じ構成要素には同一の符号を付して説明を省略し、異なる点を中心に説明する。

まず、ネットワークを介して、ユーザが端末１４からコンテンツ推薦装置１３ａに端末ＩＤとユーザＩＤとユーザの履歴を送り、コンテンツ推薦装置１３ａは、端末及びユーザＩＤ入力部（図示していない）にて、端末ＩＤとユーザＩＤを受け付け、ユーザ履歴情報入力部１３５にて、ユーザの履歴を受け付ける（Ｓ９０１）。

続いて、コンテンツ情報選択部１３１ａの切替ＫＷ用コンテンツ説明情報取得部１３１１において、コンテンツ説明情報を取得する。このときのコンテンツ説明情報はコンテンツ説明情報提供者が決めてもよいし、ユーザごとに決めてもよい。取得したコンテンツ説明情報のコンテンツ説明キーワードを情報切替ＫＷ判断部１３１２に送る。情報切替ＫＷ判断部１３１２は、ユーザＩＤとコンテンツ説明キーワードを検索キーに切替選択データベース１３１６に登録されているかどうかを判断する（Ｓ９０２ａ）。コンテンツ説明キーワードに切替ＫＷが含まれている場合には、切替選択データベース１３１６の切替学習用コンテンツ説明情報に登録されている学習用コンテンツ説明情報を選択する（Ｓ９０２ｂ）。例えば、図１９において、ユーザＩＤが「ＵＩＤ４４４」、コンテンツ説明キーワードに「野球」が含まれている場合には、選択データベース１３１０によらず、学習用コンテンツ説明情報１３１６ｄとして「ＴＶ用ＥＰＧ」が選択される。同様に、コンテンツ説明キーワードに切替ＫＷが含まれていない場合には、選択データベース１３１０に登録されている学習用コンテンツ説明情報を選択する（Ｓ９０２ｃ）。次に、学習用コンテンツ説明情報取得部１３１４は、情報切替ＫＷ判断部１３１２で選択された学習用コンテンツ説明情報をコンテンツ説明情報管理装置１１から取得する。

コンテンツ情報学習部１３４は、学習用コンテンツ説明情報とユーザの履歴情報から、キーワードの評価値を計算する（Ｓ９０３）。そして、コンテンツ情報学習部１３４は、ユーザの履歴入力から得られたユーザの興味情報をユーザ興味情報管理装置１２に追加更新の要求を行う（Ｓ９０４）。

このように、本実施の形態における情報提供システム２によれば、ユーザは操作した端末、閲覧した端末によらず、同一の推薦コンテンツ情報を入手することができ、コンテンツの説明情報の詳細度に差異が生じる場合には、端末によらず、ユーザが指定したコンテンツ説明情報を利用することができる。つまり、いかなる端末であっても、コンテンツ説明情報によらず、同一のコンテンツの推薦が行われ、かつ、ユーザの端末が携帯電話など表示領域の小さい端末であっても、ユーザが興味を持つコンテンツの説明情報であるならば、より詳細な説明情報を提供することが可能となる。さらに、ユーザの嗜好に応じてコンテンツの説明を変更することが可能になる。

なお、本実施の形態では、ユーザの興味のあるキーワードに応じてコンテンツ説明情報の切替えを行った。さらに、ユーザに対して推薦した番組に対するユーザの操作履歴から各ユーザに適したコンテンツ説明情報を選択してもよい。図２２のコンテンツ説明情報１１１、１１２、１１３に蓄積されている情報は、３つとも同じ番組コンテンツに対する異なる説明情報である。そこで、ユーザの番組に対する同じ操作履歴から、３種類のキーワードが抽出することができる。例えば、図２２に示すようにユーザＩＤがＵＩＤ５２３のユーザの同じ番組に対する操作履歴から、コンテンツ説明情報が異なるために、ユーザの興味があると推定されるキーワードが異なる場合がある。ユーザは、野球番組でも特に神阪の番組に対して興味をもって番組選択を行っていた。そのとき、コンテンツ説明情報１１１には番組に対して一般的な説明情報が付与されており、１１２では漢字等により具体的な説明情報が付与されており、１１３ではアルファベット、カタカナ等により説明情報が付与されている。これらの抽出されたキーワードにより、ユーザが興味をもつであろうと推定される番組も異なる。よって、図２２に示すように、推薦される番組も同じ番組もあるが、異なる番組も存在する。

そこで、ユーザには、図２２で抽出された番組をすべて提示する。しかしながら、ユーザは、提示された番組に対して、「ＢａｓｅＢａｌｌマガジン」、「Ｔｉｇｅｒｓ情報」の番組の予約録画等を行い、「神阪電車の旅」に対しては、閲覧もしなかった。すなわち、コンテンツ説明情報１１３を用いて推薦した番組に対して、ユーザの興味が確認されたため、このユーザに対しては、コンテンツ説明情報１１３を用いるのが適していると判断する。一方で、コンテンツ説明情報１１２で推薦した「神阪電車の旅」の番組に対しては、誤った推薦を行ったと判断し、このユーザに対して、コンテンツ説明情報１１２は適していないと判断することができる。

このようにして、一つの番組に対して複数の番組説明情報が存在する場合には、どのコンテンツ説明情報が適しているかを、番組の推薦結果に対する、ユーザの操作履歴から判断し、最適なコンテンツ説明情報を選択することが可能になる。

なお、切替選択データベース１３１６は、ユーザ自らが設定してもよいし、コンテンツ説明情報提供者が設定してもよい。

また、切替選択データベース１３１６は、推薦用コンテンツ説明情報と学習用コンテンツ説明情報とを別のものとしたが、推薦用と学習用のコンテンツ説明情報は同じ情報を利用してもよい。

また、切替選択データベース１３１６の切替ＫＷ１３１６ｂは、キーワードとしたが、論理和や論理積で表されるキーワード論理式としてもよいし、コンテンツの持つジャンル情報などキーワードに限定するものではない。

また、情報切替ＫＷ判断部１３１２でキーワードのあるかないかで判断していたが、ユーザのコンテンツに対する興味の度合い、つまり、コンテンツの評価値を利用し、一定値以上の値を持つ場合には、提供用コンテンツ説明情報を切り替えるようにしてもよい。同様に、一定値以下の値を持つ場合に、提供用コンテンツ説明情報を切り替えるようにしてもよい。

（実施の形態３）
次に、本発明の実施の形態３について説明する。図２３は本発明の実施の形態３における情報提供システム３のコンテンツ推薦装置１３ｂの構成例を示すブロック図である。なお、本情報提供システム３は、コンテンツ推薦装置１３ｂと、コンテンツ説明情報管理装置１１と、ユーザ興味情報管理装置１２と、通信ネットワーク１０を介してコンテンツ推薦装置１３ｂと接続された端末１４とから構成されるが、本図では、コンテンツ説明情報管理装置１１とユーザ興味情報管理装置１２と通信ネットワーク１０と端末１４の図示が省略されている。

コンテンツ推薦装置１３ｂは、ユーザが操作した端末、閲覧した端末によらず、推薦コンテンツ情報が同一である情報提供システムにおけるコンテンツ推薦装置１３ｂであり、コンテンツ情報選択部１３１ｂと、複数のコンテンツ情報推薦部１３２ａ及び１３２ｂ、推薦コンテンツ提供部１３３、複数のコンテンツ情報学習部１３４ａ及び１３４ｂ、ユーザ履歴情報入力部１３５、選択データベース１３１０から構成される。

このコンテンツ推薦装置１３ｂは、基本的には、実施の形態１におけるコンテンツ推薦装置１３とほぼ同様の構成からなる。ただし、コンテンツ情報選択部１３１ｂが、切替ＫＷ用コンテンツ説明情報取得部１３１１と、推薦切替ＫＷ判断部１３１２ａと推薦方式選択データベース１３１７を備え、実施の形態１におけるコンテンツ情報推薦部１３２とコンテンツ情報学習部１３４に代えて、１つだけでなく複数のコンテンツ情報推薦部１３２ａ及び１３２ｂとコンテンツ情報学習部１３４ａ及び１３４ｂの組み合わせを備える点で実施の形態１と異なる。以下、実施の形態１と同じ構成要素には同一の符号を付して説明を省略し、異なる点を中心に説明する。

コンテンツ情報選択部１３１ｂは、コンテンツを推薦する時に利用する推薦方式を、ユーザごとにコンテンツ説明情報に含まれるキーワードにより選択する部であり、切替ＫＷ用コンテンツ説明情報取得部１３１１と、推薦切替ＫＷ判断部１３１２ａと、推薦用コンテンツ説明情報取得部１３１３と、学習用コンテンツ説明情報取得部１３１４と、提供用コンテンツ説明情報取得部１３１５と、推薦方式選択データベース１３１７とから構成される。

切替ＫＷ用コンテンツ説明情報取得部１３１１は、コンテンツ説明情報管理装置からコンテンツ説明情報を取得し、取得したコンテンツ説明情報のコンテンツ説明キーワードを推薦切替ＫＷ判断部１３１２ａに送る。

推薦切替ＫＷ判断部１３１２ａは、ユーザの興味を学習し、推薦コンテンツの評価値を算出する複数の推薦方式を、ユーザＩＤと、切替ＫＷ用コンテンツ説明情報取得部１３１１から得たコンテンツ説明キーワードと、推薦方式選択データベース１３１７に基づいて選択する。

推薦方式選択データベース１３１７は、図２４に示されるように、ユーザを識別するユーザＩＤ１３１７ａ、切替ＫＷ用コンテンツ説明情報取得部１３１１で取得したコンテンツ説明情報キーワードが含まれている場合に、推薦方式を切り替える切替ＫＷ１３１７ｃ、コンテンツ説明情報キーワードに切替ＫＷ１３１７ｃが含まれている場合に利用する切替推薦方式１３１７ｄ、コンテンツ説明情報キーワードに切替ＫＷ１３１７ｃが含まれていない場合に利用する通常推薦方式１３１７ｂ等の情報を格納している。

コンテンツ情報推薦部は、コンテンツ情報選択部１３１ｂで選択された推薦方式から１つに決定され、選択データベース１３１０で選択された推薦用コンテンツ説明情報とユーザ興味情報１２１とから、コンテンツの評価値を算出する。

コンテンツ情報学習部は、コンテンツ情報選択部１３１ｂで選択された推薦方式から１つに決定され、選択データベース１３１０で選択された学習用コンテンツ説明情報とユーザ履歴情報入力部１３５で得られたユーザ履歴とから、ユーザの興味情報を学習する。

次に、以上のように構成された本情報提供システム３の動作について説明する。
図２５は、推薦コンテンツ情報がユーザに提示されるまでの情報提供システム３の動作手順を示すフローチャートである。この情報提供システム３の動作は、基本的には、実施の形態１における情報提供システム１の推薦コンテンツがユーザに提供されるまでの動作と同様となる。ただし、コンテンツの評価値を計算するステップ（Ｓ７０４）が実施の形態１と異なる。以下、実施の形態１と同じ構成要素には同一の符号を付して説明を省略し、異なる点を中心に説明する。

まず、ネットワークを介して、ユーザが端末１４からコンテンツ推薦装置１３ｂに端末ＩＤとユーザＩＤを送り、コンテンツ推薦装置１３ｂは端末及びユーザＩＤ入力部にて、端末ＩＤとユーザＩＤを受け付ける（Ｓ７０１）。

続いて、コンテンツ情報選択部１３１ｂは、端末ＩＤを検索キーに選択データベース１３１０から、推薦用コンテンツ説明情報を決定する（Ｓ７０２）。続いて、コンテンツ情報選択部１３１ｂは、端末ＩＤを検索キーに選択データベースから、提供用コンテンツ説明情報を決定する（Ｓ７０３）。

コンテンツ情報選択部１３１ｂの切替ＫＷ用コンテンツ説明情報取得部１３１１において、コンテンツ説明情報を取得する。このときのコンテンツ説明情報はコンテンツ説明情報提供者が決めてもよいし、ユーザごとに決めてもよい。取得したコンテンツ説明情報のコンテンツ説明キーワードを推薦切替ＫＷ判断部１３１２ａに送る。推薦切替ＫＷ判断部１３１２ａは、ユーザＩＤとコンテンツ説明キーワードを検索キーに推薦方式選択データベース１３１７に登録されているかどうかを判断する（Ｓ７０４ａ）。コンテンツ説明キーワードに切替ＫＷが含まれている場合には、推薦方式選択データベース１３１７の切替推薦用方式に登録されている推薦方式を選択し、推薦用コンテンツ説明情報とユーザの興味情報から、ユーザＩＤを検索キーにユーザ興味情報管理装置１２からユーザ興味情報１２１を読み出す。続いて、先ほど選択した推薦方式により、各コンテンツの評価値を計算し（Ｓ７０４ｂ）、評価値から推薦コンテンツを決定する。例えば、図２４において、ユーザＩＤが「ＵＩＤ５２３」、コンテンツ説明キーワードに「邦画」が含まれている場合には、推薦方式として「推薦方式ｂ」が選択される。同様に、コンテンツ説明キーワードに切替ＫＷが含まれていない場合には、推薦方式選択データベース１３１７の通常推薦用方式に登録されている推薦方式を選択し、推薦用コンテンツ説明情報とユーザの興味情報から、ユーザＩＤを検索キーにユーザ興味情報管理装置１２からユーザ興味情報１２１を読み出す。続いて、先ほど選択した推薦方式により、各コンテンツの評価値を計算し（Ｓ７０４ｃ）、評価値から推薦コンテンツを決定する。例えば、図２４において、ユーザＩＤが「ＵＩＤ５２３」、コンテンツ説明キーワードに切替ＫＷが含まれていない場合には、推薦方式として「推薦方式ａ」が選択される。

そして、推薦コンテンツ提供部１３３は、コンテンツ情報推薦部で決定された推薦コンテンツに対応する提供用コンテンツ説明情報をユーザの端末に提供する（Ｓ７０５）。

図２６は、コンテンツ説明情報とユーザの履歴とからユーザ興味情報を学習するまでの情報提供システム３の動作手順を示すフローチャートである。この情報提供システム３の動作は、基本的には、実施の形態１における情報提供システム１のコンテンツ説明情報とユーザの履歴とからユーザ興味情報を学習する動作と同様となる。ただし、ユーザの履歴と学習用コンテンツ説明情報からキーワードの評価値を計算するステップが実施の形態１と異なる。以下、実施の形態１と同じ構成要素には同一の符号を付して説明を省略し、異なる点を中心に説明する。

まず、ネットワークを介して、ユーザが端末１４からコンテンツ推薦装置１３ｂに端末ＩＤとユーザＩＤとユーザの履歴を送り、コンテンツ推薦装置１３ｂは、端末及びユーザＩＤ入力部（図示していない）にて、端末ＩＤとユーザＩＤを受け付け、ユーザ履歴情報入力部１３５にて、ユーザの履歴を受け付ける（Ｓ９０１）。

続いて、コンテンツ情報選択部１３１ｂは、端末ＩＤを検索キーに選択データベース１３１０から、学習用コンテンツ説明情報を決定する（Ｓ９０２）。

次に、コンテンツ情報選択部１３１ｂの切替ＫＷ用コンテンツ説明情報取得部１３１１において、コンテンツ説明情報を取得する。このときのコンテンツ説明情報はコンテンツ説明情報提供者が決めてもよいし、ユーザごとに決めてもよい。取得したコンテンツ説明情報のコンテンツ説明キーワードを推薦切替ＫＷ判断部１３１２ａに送る。推薦切替ＫＷ判断部１３１２ａは、ユーザＩＤとコンテンツ説明キーワードを検索キーに推薦方式選択データベース１３１７に登録されているかどうかを判断する（Ｓ９０３ａ）。推薦方式選択データベース１３１７の切替推薦用方式に登録されている推薦方式を選択し、選択されたコンテンツ情報学習部は、学習用コンテンツ説明情報とユーザの履歴情報から、キーワードの評価値を計算する（Ｓ９０３ｂ）。同様に、コンテンツ説明キーワードに切替ＫＷが含まれていない場合には、推薦方式選択データベース１３１７の通常推薦用方式に登録されている推薦方式を選択し、選択されたコンテンツ情報学習部は、学習用コンテンツ説明情報とユーザの履歴情報から、キーワードの評価値を計算する（Ｓ９０３ｃ）。

そして、コンテンツ情報学習部１３４は、ユーザの履歴入力から得られたユーザの興味情報をユーザ興味情報管理装置１２に追加更新の要求を行う（Ｓ９０４）。

このように、本実施の形態における情報提供システム３によれば、ユーザは操作した端末、閲覧した端末によらず、同一の推薦コンテンツ情報を入手することができ、コンテンツの説明情報の内容によっては、推薦方式を変えることができる。つまり、いかなる端末であっても、コンテンツ説明情報によらず、同一のコンテンツの推薦が行われ、かつ、通常は番組名、出演者などの項目によらず、すべてのキーワードを同じ重みで評価する推薦方式を利用するが、映画というキーワードがコンテンツ説明情報に入っている場合には、他のキーワードより出演者を示すキーワードの重みを大きくして、評価値を算出する推薦の方式を変えるようにすることにより、ユーザの好みに応じた推薦コンテンツを提供することが可能となる。

なお、本実施例では、すべてのキーワードを同じ重みで評価する推薦方式と出演者の重みを大きくして評価する推薦方式を例としてあげたが、推薦方式は上記方式に限定されない。例えば、あらかじめユーザが入力したキーワードを類義語辞典を利用して拡張する推薦方式、コンテンツ説明情報提供者が提供する番組のジャンル情報しか利用しない推薦方式、類義語辞典を利用して類義語辞典を利用することで新規にジャンル情報を作成し、ジャンル情報に関するユーザの興味を学習する推薦方式、過去のユーザの履歴の影響度を徐々に削減していく忘却を導入した推薦方式、コンテンツ説明情報も考慮に入れた協調フィルタリングを利用した推薦方式、誰と一緒に見るかによってユーザの興味情報を変更する推薦方式、複数のユーザでコンテンツの推薦を受ける場合には、ユーザの興味情報をマージしてコンテンツの推薦を行う推薦方式等であってもよい。

また、ユーザの興味の学習において、番組の選択履歴だけを使って番組推薦する推薦方式、番組の録画履歴までを使って番組推薦する推薦方式、興味があるだけでなく、興味なし、やや興味がある、やや興味がないなどユーザの番組に対する評価を使って番組推薦する推薦方式、コンテンツ視聴中のボリュームを上げる、一時停止、視聴端末の解像度などコンテンツに対するすべての操作履歴をユーザの履歴として扱う番組推薦方式、何時、何処で、誰と番組を視聴したかという履歴を使用した推薦方式、ユーザの操作履歴を抽出する端末を限定して家庭内テレビから得られた操作履歴だけを使い、携帯電話やカーナビでの番組操作履歴を使わないで推薦する方式、逆に個人性がでる携帯電話の操作履歴だけしか使わない推薦方式などであってもよい。

なお、推薦方式選択データベース１３１７は、ユーザ自らが設定してもよいし、コンテンツ説明情報提供者が設定してもよい。

また、推薦方式選択データベース１３１７の切替ＫＷ１３１７ｃは、キーワードとしたが、論理和や論理積で表されるキーワード論理式としてもよいし、コンテンツの持つジャンル情報などキーワードに限定するものではない。

また、本実施例では、コンテンツ説明キーワードを切替の判断基準としたが、ユーザの履歴がある一定の量がある場合とない場合で推薦方式を切り替えてもよい。また、この場合には、一定の量があるかないかで推薦方式を切り替えていたが、段階的に推薦方式を切り替えるようにしてもよい。また、よくアクセスするユーザ、たまにしかアクセスしないユーザなどユーザのアクセスの頻度によって、推薦方式を切り替えてもよい。

また、推薦切替ＫＷ判断部１３１２ａでキーワードのあるかないかで判断していたが、通常推薦方式でコンテンツの評価値を利用し、一定値以上の値を持つ場合には、切替推薦方式を利用するようにしてもよい。

なお、本実施例では、切替キーワードにより１つの推薦方式を利用するようにしたが、複数の推薦方式を利用し、ユーザの履歴により各推薦方式から推薦する番組の割合を変更していくようにしてもよい。

また、推薦方式に応じて、提供するコンテンツ説明情報の色を変えたり、文字の大きさを変化させたりすることなど、推薦コンテンツを区別して表示することにより、ユーザがどの推薦方式から推薦されたのかを確認することができるようにしてもよい。

また、ユーザ興味情報は１つとしたが、選択された推薦方式ごとにユーザ興味情報を蓄積するようにしてもよい。

また、本実施の形態と実施の形態２とを組み合わせることにより、コンテンツの説明情報に応じて、推薦、学習および提供用に利用するコンテンツ説明情報を変更したり、推薦方式を変更したりすることが可能となる。推薦方式によって、推薦および学習に利用するコンテンツ説明情報を変更することが可能となる。

（実施の形態４）
実施の形態１においては、端末に応じて学習に利用する説明情報は図５に示すように、あらかじめ決められていた。しかしながら、番組情報等の公共性の高いコンテンツに関しては、様々な情報配信業者が説明用のコンテンツを提供している。一方、ユーザのコンテンツの処理履歴に基づくコンテンツ推薦においては、コンテンツの説明情報によって、推薦精度が大きく異なることがある。

そこで、本実施の形態においては、複数の番組情報が存在するときに、各番組情報を利用してユーザの嗜好の学習を行い、学習結果である推薦コンテンツに対するユーザの操作履歴から、どの番組情報がそのユーザに適しているかを自動的に判断し、番組推薦に利用する番組情報を選択するものである。すなわち、ユーザの各番組に対する閲覧や録画等の操作をユーザの番組操作情報として蓄積し、各番組情報を利用して算出した推薦番組が、ユーザにとって閲覧または録画されたか否かを用いて、複数の番組情報の中で、どの番組情報を利用すると、ユーザが閲覧や録画する番組が選択されるかを決定し、その番組情報を利用して、以降の推薦番組を決定する装置について説明する。なお、実施の形態１においては、図５に示すように、予めユーザが番組を視聴する端末に応じて、学習するための番組情報、推薦するための番組情報、提供するための番組情報があらかじめ決定されていたが、本実施の形態においては、その番組情報の表を、ユーザの番組の閲覧履歴を用いて自動的に決定するものである。

なお、実施の形態１から３において述べたコンテンツは、本実施の形態においては、具体例として番組コンテンツであるとして説明する。さらに、コンテンツ説明情報は、電子番組等で配信されている番組情報であるとして説明する。

本実施の形態の情報提供装置のシステム構成の例を図２７に示す。図２７の情報提供装置は、第１の番組情報蓄積部３１０１、第２の番組情報蓄積部３１０２、番組情報選択部３１０３、ユーザ操作履歴情報入力部３１０４、コンテンツ情報学習部３１０５、ユーザ興味情報蓄積部３１０６、番組コンテンツ推薦部３１０７、推薦番組コンテンツ提供部３１０８、番組コンテンツ表示部３１０９、番組コンテンツ表示制御部３１１０、推薦番組操作履歴蓄積部３１１１から構成されている。各モジュールの動作について説明する。

第１の番組情報蓄積部３１０１、第２の番組情報蓄積部３１０２は、放送等で配信される各番組に関する情報が蓄積されている。ただし、番組情報は、図２８に示すように同一の番組についても、複数の説明情報が存在し、第１の番組情報蓄積部で蓄積されている番組情報と第２の番組情報蓄積部で蓄積されている番組情報は異なるものである。図２８の例では、携帯電話向けの簡易的な番組情報（第１の番組情報）とテレビやＰＣ向けの標準的な番組情報（第２の番組情報）の例を示している。

番組情報選択部３１０３は、第１の番組情報蓄積部３１０１で蓄積されている第１の番組情報と第２の番組情報蓄積部３１０２で蓄積されている第２の番組情報のどちらの番組情報を使ってユーザの嗜好を抽出するかを選択する。

ユーザ操作履歴情報入力部３１０４は、番組コンテンツに対するユーザの操作を検出し、検出した操作を示す情報を、ユーザの嗜好を抽出するための操作の履歴としてコンテンツ情報学習部３１０５へ入力するものである。

コンテンツ情報学習部３１０５は、ユーザ操作履歴情報入力部３１０４から入力された各番組に対する操作履歴と、番組情報選択部３１０３で選択された番組情報から、ユーザの嗜好にあった番組のキーワードとその重要度を算出する。図２９にその例を示す。ユーザの興味のあるキーワードは、番組情報のテキスト情報から抽出するため、異なる番組情報を利用すると、当然、ユーザの興味のあると推定されるキーワードとその重みが異なる。特に、簡易な番組情報を利用して抽出されたキーワードの種類は少なくなる傾向にある。

ユーザ興味情報蓄積部３１０６は、コンテンツ情報学習部３１０５で算出したユーザの嗜好にあったキーワードとその重要度に関する情報を蓄積する。図２９に示すキーワードとその重みに関する情報を蓄積している。

番組コンテンツ推薦部３１０７は、ユーザ興味情報蓄積部３１０６で蓄積されたキーワードとその重要度を用いて、番組情報選択部３１０３で選択された番組情報を用いて、ユーザに推薦する番組コンテンツを決定する。図３０に推薦される番組の例を示す。図２９に示したように、番組情報が異なるためにユーザの興味のあると推定されるキーワードが異なる。さらに、そのキーワードが異なるために、推薦される番組も異なることとなっている。

推薦番組コンテンツ提供部３１０８は、番組コンテンツ推薦部３１０７で推薦された番組をユーザに提供する。図３１に、推薦される番組の提供例を示す。図３１においては、先に、第１の番組情報から推薦される番組を出力し、その後に第２の番組情報から推薦される番組を出力している。この順序は、どちらでもよく、各番組情報から推薦された番組が出力されていればよい。

番組コンテンツ表示部３１０９は、推薦番組コンテンツ提供部３１０８で提供された番組コンテンツをユーザの要求に従って表示する。例えば、ユーザが番組情報を調べるときに、おすすめの番組をリモコン等で入力した結果、図３１のように出力された番組をテレビの画面等に出力するものである。

番組コンテンツ表示制御部３１１０は、ユーザの番組コンテンツの制御指示を入力する。例えば、番組を選択して閲覧したり、番組を録画する指示をしたり、番組コンテンツの再生の制御・録画の制御を指示入力するものである。

推薦番組操作履歴蓄積部３１１１は、番組コンテンツ表示制御部３１１０において、推薦番組に関する録画や閲覧等の操作を蓄積する。ここでは、ユーザの番組コンテンツ全てに関する制御ではなく、本システムによって推薦された番組に関して、ユーザが閲覧や録画等の操作を入力した履歴を蓄積するものである。例えば、図３２（ａ）に示すように、推薦された番組に対して、ユーザが閲覧の操作をしたか、録画したか、それとも閲覧も録画もしなかった（「ユーザ操作」欄における「×」）かが蓄積されている。

さらに、番組情報選択部３１０３においては、あらかじめ推薦された番組に対するユーザ操作の重みに関するテーブル（図３２（ｂ））が蓄積されており、推薦された番組に対するユーザ操作に応じて評価値が入力できるようになっている。さらに、図３２（ａ）のように作成された表の各番組に対して評価値を入力し、番組情報ごとにその評価値の和を計算する。その結果（図３２（ｃ））を用いて推薦番組を決定するのに適している番組情報を決定する。図３２（ｃ）の場合には、第２の番組情報を用いて推薦した番組の方が、ユーザによって閲覧または録画されているケースが多いと判断されるため、第２の番組情報を利用するように番組情報選択部３１０３では選択を行う。

以上のように構成された情報提供装置の動作を図３３のフローを用いて説明する。まず、番組コンテンツ推薦部３１０７は、ユーザから推薦番組の出力要求があったか否かを判断する（Ｓ３８０１）。ユーザから要求があった場合には、次のステップへ進むが、要求がなかった場合には本ステップを繰り返す。ユーザからの番組推薦要求があった場合には、はじめに、第１の番組情報蓄積部３１０１に蓄積されている第１の番組情報を用いて、ユーザ興味情報蓄積部３１０６で蓄積されているキーワードとその重みを利用して、番組コンテンツ推薦部３１０７で推薦番組を決定する（Ｓ３８０２）。推薦番組の決定方法に関しては、第１の実施例と同様の方法で、ユーザが過去の閲覧または録画した番組情報のテキストからキーワードを抽出し、そのキーワードが含まれる番組が将来放送される場合には、その番組を推薦番組として出力する。同様に、第２の番組情報蓄積部３１０２に蓄積されている第２の番組情報を用いて、ユーザ興味情報蓄積部３１０６で蓄積されているキーワードとその重みを利用して、番組コンテンツ推薦部３１０７で推薦番組を決定する（Ｓ３８０３）。その結果、図３０に示すような推薦番組がそれぞれ決定されるため、図３１に示すように、推薦番組コンテンツ提供部３１０８は、各推薦番組を混ぜた番組コンテンツを推薦番組として番組コンテンツ表示部３１０９に提示する（Ｓ３８０４）。

次に、Ｓ３８０４で提示された番組コンテンツが全て放送されるまで本ステップを繰り返す（Ｓ３８０５）。推薦番組がすべて放映されると、各推薦番組に対して、閲覧や録画等のどのような操作が行われていたかが推薦番組操作履歴蓄積部３１１１に蓄積されているため、番組情報選択部３１０３は、その操作履歴を用いて図３２（ａ）に示す表を作成する（Ｓ３８０６）。推薦に利用した番組情報ごとに、推薦番組の評価値の和を図３２（ｃ）にあるように、番組情報選択部３１０３において計算する（Ｓ３８０７）。結果の和が最も大きい番組情報を、今後の推薦番組を決定するときの番組情報として利用する（Ｓ３８０８）。

以上の動作の結果、当初は第１の番組情報と第２の番組情報の両方を用いて推薦番組を決定していたが、以降は、第２の番組情報を利用して推薦番組を決定することになる。しかしながら、再び、第１の番組情報と第２の番組情報の両方を用いて推薦する番組を決定した方が、ユーザの操作に適している状況になることがある。そのため、第１の番組情報を用いた推薦結果をユーザに提示することはないが、第１の番組情報を用いてコンテンツ情報学習部３１０５での学習結果を、ユーザ興味情報蓄積部３１０６における第１の番組情報を利用したユーザ興味情報として蓄積しておく必要がある。

以上の動作の結果、当初は第１の番組情報と第２の番組情報の両方を用いて推薦番組を決定していたが、以降は、第２の番組情報を利用して推薦番組を決定することになる。第２の番組情報を利用して推薦番組を決定するが、第２の番組情報で推薦した番組に対してユーザが録画や閲覧等の操作を行わなくなったときに再び本手法を適用する。本実施例のフローにおいては、第１の番組情報と第２の番組情報の両方を用いて推薦する番組を決定している状況において、第１の番組情報または第２の番組情報のどちらを利用するべきかを判断するフローであったが、第２の番組情報で推薦する番組が決定されている状況においては、第１の番組情報または、第１の番組情報と第２の番組情報の両方を用いるべきかを判断するようにしてもよい。

以上の動作の結果、複数の番組情報があった場合、それぞれの番組情報で推薦される番組に差異があったとしても、推薦番組に対するユーザの操作履歴を利用することにより、最適な番組推薦を行える番組情報を自動的に選択することが可能になる。

なお、実施の形態４においては、第１の番組情報による推薦番組と第２の番組情報による推薦番組の両方を提示し、どちらの番組がユーザに閲覧・録画されているかによって、推薦に利用する番組情報の選択を行った。しかし、第１の番組情報によって推薦結果を提示するが、ユーザは自らの意志で番組を録画したりしてもよい。そこで、第１の番組情報によって推薦された番組の操作履歴だけでなく、ユーザの意志で録画や閲覧した番組の操作履歴を利用して、推薦に利用する番組情報を選択する実施の形態４の変形例に係る装置について説明する。

図３４に本変形例のシステム構成を示す。図３４の情報提供装置は、第１の番組情報蓄積部３９０１、第２の番組情報蓄積部３９０２、番組情報選択部３９０３、ユーザ操作履歴情報入力部３９０４、コンテンツ情報学習部３９０５、ユーザ興味情報蓄積部３９０６、番組コンテンツ推薦部３９０７、推薦番組コンテンツ提供部３９０８、番組コンテンツ表示部３９０９、番組コンテンツ表示制御部３９１０、番組録画操作履歴蓄積部３９１１から構成されている。各モジュールの動作について説明する。ただし、番組録画操作履歴蓄積部３９１１以外のモジュールは、実施の形態４と同様の処理を行うため説明を省略する。

番組コンテンツ推薦部３９０７において、第１の番組情報蓄積部３９０１の番組情報を用いて推薦した番組を図３５に示す。ユーザからの推薦番組の情報の要求があった場合には、図３５に示す番組を出力・提供する。

番組録画操作履歴蓄積部３９１１は、ユーザによって録画された番組情報が記憶されている。この録画操作履歴は、実施の形態４とは異なり、推薦番組の録画操作履歴だけでなく、ユーザが自らの意志で入力した番組録画の履歴が蓄えられている。例えば、図３６（ａ）に示すように、Ｐ１００２からＰ１１０８までの８個の番組がユーザによって録画されている。その中で、Ｐ１００２、Ｐ１００５、Ｐ１３１２の３番組に関しては、番組情報１を利用して推薦された番組である。しかしながら、番組情報２を用いて推薦番組を決定した場合、Ｐ１００２、Ｐ１００５、Ｐ１１０２、Ｐ１３０２、Ｐ１３１２、Ｐ１１０８の６番組を推薦することが可能であった。

番組情報選択部３９０３は、図３６（ａ）の表を用いて番組情報１と番組情報２のどちらを用いた方が、ユーザに適切な番組推薦が可能になるかを統計量を用いて計算する。例えば、図３６（ｂ）に示すように、各番組情報を利用したときの推薦番組再現率を計算する。ただし、推薦番組再現率とは、
推薦番組再現率＝
（所定の番組情報を用いて推薦した番組のうち録画された番組の数）／（所定の番組情報を用いて推薦した番組の数）
で計算される。図３６（ａ）の場合には、番組情報２を用いた方が、ユーザが録画した番組を再現できていると判断し、今後は、番組情報２を用いて番組推薦を行うようにする。

以上の動作を図３７のフローを用いて説明する。まず、番組コンテンツ推薦部３９０７は、ユーザから推薦番組の出力要求があったか否かを判断する（Ｓ４２０１）。ユーザから要求があった場合には、次のステップへ進むが、要求がなかった場合には本ステップを繰り返す。ユーザからの番組推薦要求があった場合には、はじめに、第１の番組情報蓄積部３９０１に蓄積されている第１の番組情報を用いて、ユーザ興味情報蓄積部３９０６で蓄積されているキーワードとその重みを利用して、番組コンテンツ推薦部３９０７で推薦番組を決定し提示する（Ｓ４２０２）。同様に、第２の番組情報蓄積部３９０２に蓄積されている第２の番組情報を用いて、ユーザ興味情報蓄積部３９０６で蓄積されているキーワードとその重みを利用して、番組コンテンツ推薦部３９０７で推薦番組を決定する（Ｓ４２０３）。

次に、Ｓ４２０２で提示された番組コンテンツが全て放送されるまで本ステップを繰り返す（Ｓ４２０４）。推薦番組がすべて放映されると、各推薦番組に対して、閲覧や録画等のどのような操作が行われていたかが番組録画操作履歴蓄積部３９１１に蓄積されているため、番組情報選択部３９０３は、その操作履歴を用いて図３６（ａ）に示す表を作成する（Ｓ４２０５）。推薦に利用した番組情報ごとに、録画番組再現率を図３６（ｂ）にあるように算出する（Ｓ４２０６）。その結果、録画番組再現率が最も大きい番組情報を番組推薦用番組情報として選択する。本例の場合は、番組情報１から番組情報２へ変更することとなる（Ｓ４２０７）。

以上の動作の結果、番組情報１で推薦番組を決定していたが、以降は番組情報２で推薦番組を決定するようになる。しかしながら、Ｓ４２０７で番組情報２へ変更したが、番組再現率の値によっては、番組情報１で継続して推薦する番組を決定することもある。そこで、さらに、本ステップを定期的に繰り返し実行することで、番組情報１を用いるべきか、番組情報２を用いるべきかを自動的に判断してもよい。以降に番組情報が変更される可能性があるときには、推薦する番組をユーザに提示することがなくても、コンテンツ情報学習部において、常に、学習を行いユーザ興味情報蓄積部でのユーザの興味情報を更新しておく必要がある。

以上の動作の結果、複数の番組情報があった場合、それぞれの番組情報で推薦される番組に差異があったとしても、ユーザの録画履歴を利用して、その録画履歴が最も再現できる番組情報を選択することで、最適な番組推薦を行える番組情報を決めることができる。

なお、実施の形態４においては、１つのコンテンツ情報学習部を用いて、第１の番組情報を用いた推薦番組と、第２の番組情報を用いた推薦番組との差異を利用して、いずれの番組情報がユーザに適しているかを自動的に決定するシステムについて述べた。しかしながら、同じ番組情報を用いて複数のコンテンツ情報学習部がある場合においても、複数種類の推薦番組が出力される。このシステム構成を図３８に示す。図３８においては、第１の番組推薦サービス４３０３と第２の番組推薦サービス４３０４が存在し、同一のユーザ操作履歴を利用しても、各番組推薦において、異なる番組が推薦される。そこで、ユーザの番組に対する録画履歴を利用することで、どちらの番組推薦の出力が適しているかを自動的に判断することが可能になる。

図３８のシステム構成においては、推薦番組コンテンツ制御部４３０６において、各番組コンテンツ情報推薦部４３０５から出力された推薦番組を適切に選択する。選択方法は、実施の形態４、または実施の形態４の変形例で述べた方法を利用する。例えば、図３９に示すように、各番組コンテンツ情報推薦部４３０５からの推薦番組を受信する。しかしながら、各番組コンテンツ情報推薦部４３０５から出力された推薦番組は、同一時間帯において複数のチャンネルでの番組情報が推薦番組として決定されることがある。番組を録画する装置において同時に１つの番組しか受信できない場合には、複数の番組を同時に録画できない。そこで、これらの番組に関しては、第１、第２の番組情報のうち、どちらの番組情報を利用して推薦番組を決定した方が、ユーザの嗜好が表現できているかどうかを判断し、その結果を利用して優先的に提示する番組を決定する。

以上の動作の結果、複数の番組推薦サービスがあった場合、それぞれの番組情報で推薦される番組に差異があったとしても、ユーザの操作履歴を利用して、推薦番組を合成して適切な推薦番組をユーザに提示することが可能になる。

なお、本実施の形態においては、図２７に示すように情報提供サーバにおいて、番組情報の選択処理を行ったが、第１の番組情報、第２の番組情報のみをサーバにおいて蓄積し、その他の処理を端末において実行してもよい。さらには、放送等で複数の番組情報を受信し、端末のみで番組の選択処理を行ってもよい。

（実施の形態５）
実施の形態４においては、番組推薦に適した番組情報をユーザの番組に対する操作履歴を用いて、選択する方法について述べた。その結果、ユーザの番組推薦に適した番組情報を選択することができるようになる。しかしながら、各番組情報において、ある特定のジャンルにおいては、一方の番組情報の方が適していたり、ある特定の時間帯においては、一方の番組情報の方が適している場合がある。

そこで、本実施の形態においては、番組情報を選択するだけでなく、特定のジャンルや時間帯、チャンネル等の推薦条件を抽出し、その推薦条件においては、所定の番組情報からの推薦結果を優先的に出力する情報提供装置について述べる。

図４０に本実施の形態の情報提供装置のシステム構成を示す。図４０の情報提供装置は、第１の番組情報蓄積部４５０１、第２の番組情報蓄積部４５０２、ユーザ履歴情報入力部４５０３、コンテンツ情報学習部４５０４、ユーザ興味情報蓄積部４５０５、番組コンテンツ推薦部４５０６、推薦番組コンテンツ制御提供部４５０７、番組コンテンツ表示部４５０８、番組コンテンツ表示制御部４５０９、推薦番組操作履歴蓄積部４５１０、推薦条件決定部４５１１から構成されている。次に各モジュールの動作について説明する。ただし、構成要素４５０１から４５０６、４５０８、４５０９の動作は実施の形態４における同一名称の構成要素と同様の動作であるため説明を省略する。

推薦番組コンテンツ制御提供部４５０７は、ユーザ興味情報蓄積部４５０５で蓄積されているユーザの興味（嗜好）を表現するキーワードとその重みの情報を用いて、第１の番組情報蓄積部４５０１で蓄積されている番組情報による推薦番組と、第２の番組情報蓄積部４５０２で蓄積されている番組情報による推薦番組とから、ユーザに提供する番組コンテンツを決定する。例えば、図４１に示すように、第１の番組情報を用いた推薦番組（図４１（ａ））と第２の番組情報を用いた推薦番組（図４１（ｂ））が入力される。ここで、共通に推薦されている番組Ｐ１００２、Ｐ１００５、Ｐ１３１２、Ｐ１２１０をまず推薦番組とする。次に、各番組情報から出力された上位の推薦番組を最終的な推薦番組とする。その結果、図４１の例では、図４１（ｃ）に示す１０個の番組が推薦番組として決定される。番組情報１、番組情報２とも推薦番組の上位９個のうち７個の番組が選択されている。

推薦番組操作履歴蓄積部４５１０は、推薦番組コンテンツ制御提供部４５０７で推薦番組としてユーザに提供された番組についてのユーザの操作履歴を蓄積する。具体的には、推薦された番組がユーザに閲覧されたのか、録画されたのか等のユーザの操作の有無を蓄積する。例えば、図４２に示すように、各番組の放送された時間帯、チャンネル、ジャンル、曜日等の情報とその番組が推薦するのに利用された番組情報が記憶され、さらに、その推薦番組に対してユーザが閲覧または録画があったか（「ユーザ操作」欄における「○」）否か（「×」）が蓄積されている。

推薦条件決定部４５１１は、推薦番組操作履歴蓄積部４５１０で蓄積されている履歴から、各番組情報を利用して推薦した結果で優先的にユーザに推薦する番組として提示する条件を決定する。具体的には、推薦された番組に対して、ユーザの操作があった番組に共通する条件を抽出し、その条件にあった番組に関しては、次回から必ず推薦番組として出力するものとする。これは、実施の形態４においては推薦するための番組情報の選択を行ったが、本システムにおいては、各番組情報毎に推薦条件を抽出して、その推薦条件を満足する番組が推薦された場合には、優先的にユーザに提示する推薦番組とするものである。

一般に番組情報は提供元によって、ジャンルや時間帯、曜日、チャンネルによって詳細度が異なる。詳細に記載されている場合、そのテキスト情報の多さによって推薦される番組として出力される可能性が高くなる。一方で、記載が少ない場合には、推薦される番組として出力されにくい。そこで、番組情報毎に優先的に推薦されるジャンルやチャンネル等の条件を抽出することで、よりユーザにあった精度の高い推薦が行えるようになる。図４３は、各番組情報毎にユーザの操作の有無を検出したものである。

さらに、図４３（ａ）の番組情報１に関しては、図４４に示すように、各属性とその属性値ごとに番組数を算出し、さらに、各属性値に対して、閲覧または録画のあった番組数と、閲覧も録画もされなかった番組数が算出される。次に、各属性値毎に、ユーザの閲覧録画率
ユーザ閲覧録画率＝
（所定の属性での推薦番組において録画または閲覧された番組数）／（所定の属性での推薦番組数）
で計算する。この値が１．０に近いということは、その条件で推薦した番組が閲覧または録画されている可能性が高いことを示している。そこで、ユーザ閲覧録画率が所定の値（例えば０．９５）より大きい条件を、優先的に番組を推薦する推薦条件として決定する。図４４の例では、番組情報１を用いて推薦番組を決定したとき、「時間帯＝深夜」である番組はすべてユーザに閲覧または録画されていることより、「時間帯＝深夜」の推薦番組に関しては優先的に推薦番組として出力するものとする。

推薦番組コンテンツ制御提供部４５０７は、推薦条件決定部４５１１で決定された推薦条件をもとに、その推薦条件を満足する番組は優先的に推薦番組としてユーザに提示する。例えば、図４５に示すように、番組情報１を用いた推薦番組の表（図４５（ａ））と番組情報２を用いた推薦番組の表（図４５（ｂ））があった場合に、それぞれの番組情報において、推薦条件決定部４５１１において決定された推薦条件を満足する番組を優先的にユーザに提示する推薦番組とする。番組情報１を用いた推薦番組リストにおいては、Ｐ１００５、Ｐ１２０１が推薦条件に合致していたため、推薦番組となる。特に、Ｐ１２０１に関しては、推薦の順位は低いが推薦番組とする。番組情報２を用いた推薦番組リストにおいては、Ｐ１１２０が推薦条件に合致していたため、推薦番組となる。最終的には、（ｃ）に示すような推薦番組の表が生成される。

以上のような動作を行うことにより、推薦された番組に対するユーザの操作履歴情報を利用することで、優先的に推薦する条件(ジャンル、時間帯、チャンネル、曜日等)を自動的に抽出することができ、精度の高い推薦番組を出力することが可能になる。

以上の動作を図４６のフローチャートを用いて推薦条件決定部４５１１の動作を中心に説明する。推薦番組操作履歴蓄積部４５１０において蓄積されている推薦番組に対するユーザの操作履歴を、図４２に示すように抽出する（Ｓ５１０１）。次に、推薦条件決定部４５１１において、推薦に利用した番組情報毎に、図４３に示す表を作成する（Ｓ５１０２）。番組情報１をまず選択する（Ｓ５１０３）。図４４に示すように番組の属性とその属性値毎に、番組数を算出する（Ｓ５１０４）。各属性値に対してユーザ閲覧録画率を算出する（Ｓ５１０５）。ユーザ閲覧録画率が１．０である属性があるかを判定する（Ｓ５１０６）。図４４の例においては、「時間帯＝深夜」の番組の場合に閲覧録画率が１．０となっているため、その属性値を推薦条件とする（Ｓ５１０７）。閲覧録画率が１．０の属性値がなかった場合には、別の番組情報（番組情報２）を用いて再度計算する（Ｓ５１０８、Ｓ５１０９）。

番組コンテンツ推薦部４５０６から推薦番組が推薦番組コンテンツ制御提供部４５０７へ出力されるまで本ステップを繰り返す（Ｓ５１１０）。出力された場合には、各番組情報に対して推薦条件がある番組があるかを判断する（Ｓ５１１１）。本例では、図４５において、推薦条件を満足する番組Ｐ１００５、Ｐ１２０１が存在したため、その番組を推薦番組とする（Ｓ５１１２）。その他の番組で上位で推薦されている番組を追加することで、推薦番組を決定する（Ｓ５１１３）。その結果、図４５（ｃ）の推薦番組が決定される。なお、推薦条件がなかった場合には、各番組情報において上位で推薦されている番組で推薦番組を決定する（Ｓ５１１４）。

以上の動作の結果、複数の番組情報があった場合、それぞれの番組情報で推薦される番組に差異があったとしても、ユーザの録画履歴を利用して、各番組情報毎に優先的に推薦番組とする条件を自動的に判定し、精度の高い番組推薦を実現することが可能になる。

（実施の形態６）
実施の形態４、実施の形態５においては、番組推薦を行うときに番組情報を選択的に利用することで、精度の高い番組推薦を実現する方法について述べた。特に、実施の形態５においては、所定の番組情報に関しては、番組推薦を行った結果に対して特定の条件（ジャンル等）においては優先的に番組推薦を行うことを実現した。

しかしながら、ユーザの操作履歴が十分に蓄積されていないときには、特定の業者から配信されている番組情報を利用しても十分な嗜好が抽出できないことがある。特に、番組情報が詳細なテキストで記載されていないと、ユーザの興味のあるキーワードが十分に抽出できないことが多い。そこで、本実施の形態においては、複数の番組情報を合成することで、ユーザが選択した番組が少ない場合でも、ユーザの嗜好を表現したキーワードが抽出できるようにした番組推薦システムを提供する。

図４７に本実施の形態の情報提供装置のシステム構成を示す。図４７の情報提供装置は、第１の番組情報蓄積部５２０１、第２の番組情報蓄積部５２０２、番組情報合成部５２０３、番組情報選択部５２０４、ユーザ操作履歴情報入力部５２０５、コンテンツ情報学習部５２０６、ユーザ興味情報蓄積部５２０７、番組コンテンツ推薦部５２０８、推薦番組コンテンツ提供部５２０９、番組コンテンツ表示部５２１０、番組コンテンツ表示制御部５２１１、推薦番組操作履歴蓄積部５２１２から構成されている。各モジュールの動作について説明する。なお、５２０１、５２０２、５２０４から５２１１までの動作は、実施の形態４と同様の動作を行うため説明を省略する。また、本実施の形態は、番組情報のみネットワークまたは放送波を介して取得し、ユーザの興味情報や番組推薦の動作モジュールを家庭内の録画機器や受像機で動作させるものとして説明を行う。

番組情報合成部５２０３は、第１の番組情報蓄積部５２０１で蓄積されている番組情報と、第２の番組情報蓄積部５２０２で蓄積されている番組情報を合成し、新たな番組情報を生成する。例えば、図４８に示すように、放送時間とチャンネルにより同一番組であると判断された各番組情報に対して、その内容を合成することで新たな番組情報を生成する。

番組コンテンツ推薦部５２０８において、合成された番組情報を用いて推薦番組を決定することで、図４９に示すように番組Ａから番組Ｈの８個の推薦番組が決定できる。

推薦番組操作履歴蓄積部５２１２は、推薦番組コンテンツ提供部５２０９で推薦された番組に対するユーザの操作履歴を蓄積する。図４９に示すように、推薦された番組ＡからＨに対して、ユーザが閲覧または録画した番組は、番組Ｂ、Ｄ、Ｅ、Ｆの４番組であったことが蓄積されている。

番組情報選択部５２０４は、第１の番組情報蓄積部５２０１の番組情報か、第２の番組情報蓄積部５２０２の番組情報か、番組情報合成部５２０３で合成された番組情報から番組推薦に利用する番組情報を、推薦番組操作履歴蓄積部５２１２で蓄積された推薦番組に対する操作履歴を用いて選択する。図４９に示すように、合成された番組情報を利用して番組推薦を行った場合、番組ＡからＨまで推薦したが、ユーザが閲覧または録画した番組はその中の４番組であった。一方、番組情報１を用いて番組推薦を行った場合には、番組Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｅ、Ｇの５個の番組が推薦される。また、番組情報２を用いた場合には、番組Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｈの６個の番組が推薦される。

そこで、番組情報選択部５２０４では、ユーザが操作を行った番組の再現率
再現率＝
（所定の番組情報で推薦した番組でユーザ操作のあった推薦番組数）／（ユーザ操作のあった推薦番組数）
を算出し、所定の値より高い番組情報を用いて次回から推薦することとする。

図４９の例においては、番組情報２を用いて番組推薦を行った場合、ユーザが閲覧または録画した番組が、すべて推薦番組の中にあることがわかる。そこで、次回からは、番組情報２を用いて番組推薦を行うものとする。

以上の動作を図５０のフローチャートを用いて説明する。はじめに、番組情報合成部５２０３で、第１の番組情報蓄積部５２０１で蓄積されている番組情報と、第２の番組情報蓄積部５２０２で蓄積されている番組情報を合成し、新たな番組情報を生成する（Ｓ５５０１）。ユーザから番組推薦の要求があるまで本ステップを繰り返す（Ｓ５５０２）。ユーザから番組推薦の要求あったときに、番組コンテンツ推薦部５２０８において、ユーザ興味情報蓄積部５２０７で蓄積されているユーザの興味のあると推定されたキーワードを用いて、番組情報合成部５２０３で合成された番組情報をもちいて推薦番組の選択を行う（Ｓ５５０３）。推薦番組コンテンツ提供部５２０９は、これらの番組コンテンツ（図４９の番組Ａから番組Ｈ）を番組コンテンツ表示部５２１０を介してユーザに提示し、ここで推薦された番組がすべて放送されるまで本ステップを繰り返す（Ｓ５５０４）。

番組情報合成部５２０３で合成された番組情報で推薦された番組がすべて放送されると、番組コンテンツ推薦部５２０８は、推薦番組操作履歴蓄積部５２１２で蓄積されている操作履歴から、推薦された番組に対するユーザの操作履歴を抽出する（Ｓ５５０４）。推薦された各番組に対して、本例では、図４９に示すように番組Ｂ、Ｄ、Ｈに関しては録画または閲覧があった。次に、番組コンテンツ推薦部５２０８は、番組情報合成部５２０３で合成された番組情報でなく、第１の番組情報蓄積部５２０１、第２の番組情報蓄積部５２０２の各蓄積部で蓄積されている番組情報だけを用いて推薦番組を決定する（Ｓ５５０６、Ｓ５５０７）。番組情報１を利用した場合には、番組Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｅ、Ｇ、番組情報２を用いた場合には、番組Ｂ、Ｃ、Ｄ，Ｅ、Ｆ、Ｈが推薦番組として算出される。番組情報選択部５２０４において、各番組情報を利用して番組の推薦を行った場合の番組再現率を計算する（Ｓ５５０８）。その結果、本例の場合、図４９に示すように、各番組情報を利用した場合の再現率が計算され、番組情報２による推薦結果が再現率１．０となっているため、次のステップへすすむ。番組情報２による再現率が１．０となったため、次回からの番組推薦においては、番組情報を合成したものではなく、番組情報２を用いた番組推薦を行う（Ｓ５５０９）。なお、再現率が１．０となる番組情報がなかった場合には、次回以降も合成した番組情報を利用する（Ｓ５５１０）。

以上の動作の結果、複数の番組情報があった場合、それらの番組情報を合成して新たな番組情報を生成し、ユーザに対してなるべく幅広い番組情報を推薦することが可能になる。さらに、推薦された番組からユーザが閲覧・録画した履歴を用いることにより、ユーザに推薦番組を提供する場合の番組情報の選択を自動的行うことができるようになる。

なお、本実施の形態においては、番組情報選択部５２０４による番組情報の選択に推薦番組の再現率を利用したが、推薦番組の適合率を用いてもよい。また、本実施の形態において、再現率が１．０の番組情報を選択したが、最も高い再現率の番組情報の選択や、所定の閾値による選択でもよい。

なお、本実施の形態においては、番組情報１と番組情報２の２つの番組を合成して番組情報を生成したが、３つ以上の番組情報がある場合には、それらの番組情報の組み合わせを用いて番組情報の選択を行う。

なお、本実施の形態においては、各番組情報を合成することで新たな番組情報を生成し推薦番組を決定した。しかしながら、各番組情報を用いて各推薦番組を決定し、各推薦番組を合成することで幅広い推薦番組を決定することも可能である。しかしながら、番組情報を合成した新たな番組情報を用いて推薦番組を決定する方が、さらに、幅広い番組を決定することが可能になる。これは、個人の興味情報を抽出する際のキーワードの抽出結果が多様になり、さらに、推薦番組を決定するときも多くのキーワードが含まれるためにおこるものである。

（実施の形態７）
実施の形態６においては、番組情報を合成することで、幅広い番組の推薦結果を得ることができた。しかしながら、常に、複数の番組情報を合成した番組情報を利用すると、ユーザの嗜好に合わない番組も推薦されるようになるため、ユーザの嗜好にあった番組情報だけを推薦できるように番組情報を選択する方法についても述べた。

特に、番組情報を合成するのは、ユーザからの操作履歴の数が十分でなく、幅広い番組推薦が必要なときに有効である。一方で、ユーザの操作履歴の数が十分にない場合には、適切な推薦を行うことができない。例えば、ユーザの番組に対する嗜好が最も表現されるのは、録画操作であり、閲覧操作においては、必ずしもユーザが番組を閲覧しているかを正確に検出することができない。さらに、録画操作においても、録画しただけで閲覧していない番組の場合には、必ずしも録画操作だけではユーザの嗜好が十分に表現されていないことがある。一方、録画した番組を閲覧したという履歴だけを利用して番組の推薦を行うと、学習の初期においては、十分な操作履歴が得られないため正確な番組推薦が行えないことがある。

そこで、本実施の形態においては、番組推薦に利用するユーザの操作履歴の情報を選択的に利用することで、正確な番組推薦を実現しようとするものである。本実施の形態の情報提供装置のシステム構成を図５１に示す。図５１の情報提供装置は、番組情報蓄積部５６０１、ユーザ操作履歴情報入力部５６０２、コンテンツ情報学習部５６０３、ユーザ興味情報蓄積部５６０４、番組コンテンツ情報推薦部５６０５、推薦番組コンテンツ提供部５６０６、番組コンテンツ表示部５６０７、番組コンテンツ表示制御部５６０８、ユーザ操作履歴蓄積部５６０９、推薦番組操作履歴蓄積部５６１０、学習用操作履歴選択部５６１１から構成されている。次に各モジュールの動作について説明する。なお、構成要素５６０１から５６０８までのモジュールは実施の形態４における同一名称の構成要素と同様の処理を行うため説明を省略する。

ユーザ操作履歴蓄積部５６０９は、ユーザの番組コンテンツに対する操作情報を蓄積する。なお、ユーザの番組コンテンツに対する操作は一般に複数の機器から操作される。例えば、テレビで番組コンテンツを閲覧することもあれば、録画機器で番組を録画し、その機器で番組コンテンツの再生を行うこともある。さらには、屋外から携帯電話等によって録画予約を行ったり、携帯電話で録画された番組コンテンツを再生することもある。そこで、ネットワークで接続された機器において、ユーザの番組コンテンツに対する操作を履歴として蓄積するシステム構成を図５２に示す。図５２は、ユーザ操作履歴蓄積部５７０１、ユーザ操作入力部５７０２、５７０５、５７０８、５７１１、機器制御部５７０３、５７０７、５７１０、５７１２、コンテンツ表示部５７０４、コンテンツ蓄積部５７０６、５７０９から構成されている。

ユーザ操作履歴蓄積部５７０１は、各コンテンツ制御機器（デジタルテレビ、ＤＶＤレコーダー、ハードディスクレコーダー、携帯電話等）における番組コンテンツの制御内容を蓄積する。各機器では、ユーザ操作機器入力部を介して、ユーザは番組コンテンツの制御を入力し、その入力に応じて各機器制御部が動作を行う。機器の操作情報はネットワークを介して、ユーザ操作履歴蓄積部において蓄えられる。

ユーザ操作履歴蓄積部５６０９（５７０１）においては、図５３に示すように各機器での番組コンテンツに関する操作履歴が、操作日時、操作内容、操作対象となった番組コンテンツの情報として蓄積されている。また、番組コンテンツの操作のうち、ユーザの嗜好を反映する操作として、番組の閲覧、録画、録画された番組の再生等がある。そこで、これらの操作とその操作の対象になった番組コンテンツに関する情報を抽出しユーザの嗜好を学習するための操作履歴とする。

学習するための操作履歴の定義とその操作履歴に関連した番組情報の数を図５４に示す。図５４に示すように、番組の閲覧という操作は、番組の放送時間の８０％以上の時間、テレビ画面においてその番組が表示されていた履歴が存在したときに、その番組コンテンツを閲覧したということになる。また、番組を録画したという操作は、番組を事前または放送中に録画操作を実行した履歴が存在したときに、その番組コンテンツを録画したということになる。さらには、（閲覧履歴）∪（録画履歴）は、番組を閲覧または録画した番組の操作を意味し、その対象となった番組コンテンツが学習に利用される番組コンテンツとなる。その結果、図５４に示すように、各操作の対象となった番組数が算出され、操作履歴の種類に応じて選択される番組が異なる。学習に利用される番組が異なることにより、番組の推薦結果も異なることとなる。

推薦番組操作履歴蓄積部５６１０は、推薦された番組がユーザによって録画や閲覧がされたか否かの履歴が蓄積される。この操作内容に応じて、推薦された番組の良否を判断するものである。

学習用操作履歴選択部５６１１は、ユーザの嗜好する番組のキーワードとその重みを抽出するために用いるユーザの操作履歴を選択する。例えば、ユーザの閲覧または録画の履歴が得られた番組を用いてユーザの嗜好を学習する場合と、ユーザの閲覧履歴が得られた番組を用いてユーザの嗜好を学習する場合とでは、ユーザの嗜好を表現するキーワードは異なるものとなる。特に、ユーザの嗜好を学習する初期の場合（学習するための番組数が少ないとき）は、どの番組コンテンツを用いてユーザの嗜好を抽出するかで結果が大きく異なる。そこで、本実施の形態においては、学習の初期においては、なるべく多くの番組コンテンツを用いて学習を行うために、閲覧または録画された番組をユーザが嗜好する番組コンテンツであると判断し、ユーザの嗜好学習を行う。例えば、ユーザの閲覧または録画の履歴がある番組コンテンツ（６０番組）を用いて学習を行うと、図５５に示すように、番組Ａから番組Ｈまでの８個の番組が推薦されたとする。しかしながら、推薦された番組に対して、ユーザが閲覧または録画した番組は、番組Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆの５番組であったとする。このとき、ユーザの操作履歴として録画履歴を利用せずに、閲覧履歴がある番組コンテンツ（５２番組）だけを利用して番組の推薦を行った場合、番組Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇの５番組が推薦される。また、同様に、録画履歴がある番組コンテンツ（２１番組）だけを利用して番組推薦を行った場合には、番組Ｂ、Ｄ、Ｆ，Ｇの４番組となる。同様に、（録画＋再生）履歴がある番組コンテンツ（１２番組）だけを利用して番組推薦を行った場合には、番組Ｂ、Ｄの２番組になる。

そこで、これらの番組推薦に利用したユーザの操作履歴の有効性を評価する。例えば、実施の形態５でも利用したように、番組の再現率を用いて評価を行う。ただし再現率とは、
再現率＝
（ユーザが録画または閲覧した番組の中で所定の履歴を利用して推薦できた推薦番組の数）／（システムが推薦した番組の中でユーザの録画または閲覧操作があった推薦番組の数）
である。この値を、ユーザの各操作履歴において算出し、再現率＝１．０となる履歴があれば、今後は、その履歴を用いて番組の推薦を行う。図５５の例においては、閲覧履歴を用いて番組推薦を行った場合に再現率＝１．０となっているため、この履歴を用いて今後は番組推薦を行うものとする。

以上の動作を図５６のフローチャートを用いて説明する。ユーザからの番組推薦要求を受け付けるまで本ステップを繰り返す（Ｓ６１０１）。番組推薦要求を受け付けると、番組コンテンツ情報推薦部５６０５は、はじめに、（閲覧＋録画）の操作履歴があった番組コンテンツを用いて推薦番組を決定する（Ｓ６１０２）。その結果、図５５に示すように６０番組を利用した場合、番組ＡからＨの番組が推薦番組として決定される。閲覧のみの履歴、録画のみの履歴、(録画＋再生)履歴の各操作履歴を用いた番組推薦結果を算出する（Ｓ６１０３）。その結果、図５５のように番組Ａから番組Ｈの一部の番組が推薦されていることがわかる。

（閲覧＋録画）履歴を用いて推薦した番組がすべて放送されるまで本ステップを繰り返す（Ｓ６１０４）。すべてが放送されたら、学習用操作履歴選択部５６１１を介して、推薦された番組に対するユーザの操作履歴を推薦番組操作履歴蓄積部５６１０から抽出する（Ｓ６１０５）。その結果、図５５に示すように、番組Ｂから番組Ｆまでの５番組はユーザが閲覧または録画したものである。各履歴を利用した推薦番組を用いて、番組コンテンツ情報推薦部５６０５は、各履歴毎に番組推薦の再現率を算出する（Ｓ６１０６）。その結果、図５５に示すように各履歴に対する再現率が計算される。各履歴を用いた推薦結果の再現率が１．０のものがあるかを判定する（Ｓ６１０７）。本例の場合には、閲覧履歴を用いた番組推薦の結果は、再現率が１．０となっている。次回からの番組推薦は、再現率が１．０である閲覧履歴のみを用いた番組推薦を行う（Ｓ６１０８）。再現率＝１．０の履歴がなかった場合には、次回も再び（閲覧＋録画）履歴を用いて番組推薦を行う。

以上の動作の結果、学習の初期においては、ユーザの操作のあった番組情報を用いて番組推薦を行い、なるべく幅広い番組情報を推薦することが可能になる。さらに、推薦された番組のユーザの閲覧・操作履歴を利用することで、番組推薦をするために利用する操作履歴を自動的に選択することが可能になる。

以上、本発明に係る情報提供装置について、実施の形態１〜７およびその変形例に基づいて説明したが、本発明は、これらの実施の形態および変形例に限定されるものではない。たとえば、各実施の形態における構成要素を矛盾しない範囲で任意に組み合わせて実現される実施の形態や、各実施の形態に対して当業者が思いつく変形を施したものも、本発明に含まれる。

また、実施の形態１の変形例として、以下のような形態としてもよい。つまり、実施の形態１においては、図５に示すように、端末に応じて表示する番組表をあらかじめ決定し、表示する端末に応じた番組表を表示した。しかしながら、番組表を表示する端末においては、各端末で利用する機能が決まっている場合がある。特に、ユーザの番組表を表示する意図が明確な場合には、それに応じて番組表を表示するべきである。例えば、家庭内のテレビの端末において、現在、放送されている番組の中で推薦する番組があるか否かを確認するために、番組表を表示する場合には、１週間先までの番組表を表示する必要はない。また、一方で、携帯電話において、放送を受信するチューナーが搭載されていない場合には、現在、放送されている番組表を表示しても意味がないことがある。携帯電話では、ユーザは主に、遠隔での予約録画しか行っていない場合には、現在、放送されている番組ではなく、予約録画すべきおすすめ番組の情報を表示するだけでよい場合がある。

そこで、本実施の形態においては、番組表を表示する端末が決定されたときに、過去にユーザが番組表を表示する端末において、どういう操作を行ったかの履歴を蓄積し、その履歴から、番組表を表示する最適な形態を選択し、表示するものである。図５７に、そのシステム構成を示す。

図５７において、実施の形態１と同様の処理を行う部分に関しては、同一の番号を付与する。実施の形態１とは異なるモジュールとして、機器仕様情報蓄積部６２０１、番組表表示仕様蓄積部６２０２、番組表閲覧意図推定部６２０３がある。新たに追加した部分の動作について次に説明する。

機器仕様情報蓄積部６２０１は、番組表を表示する端末においてユーザが利用できる機能が蓄積されている。近年、携帯電話が高機能化し、放送コンテンツに関しても閲覧等ができるようになってきている。また、ＰＣに関しても、番組の閲覧や録画がきるようになってきている。しかしながら、すべての機種が同じ機能をもっているとは限らない。そこで、例えば、図５８に示すように、ユーザが所有している番組表が表示可能な端末において、番組情報に関して、どういう機能が提供されているかを、あらかじめ蓄積させておく。なお、図５８の表は、各機器が自動的に、ネットワークを介して登録するようにしてもよい。また、ユーザが利用する機能だけを、手作業で登録してもよい。

番組表表示仕様蓄積部６２０２は、番組表を表示する端末において、ユーザの番組表を表示する目的が推定できたときに、番組表を表示する仕様が蓄積されている。例えば、図５９に示すように、「番組表の閲覧」は、一般放送において今週、どのような放送があるかを確認するために番組表を閲覧するときには、各番組の詳細な情報よりも、なるべく番組表全体を表示して、いつも閲覧している番組が、今週もあるか否かを、簡単に確認できる方がよい。また、番組コンテンツ閲覧のために、番組情報を表示するときには、将来の番組を表示するよりは、現在、放送されている番組において、推薦される番組があるか否かを判断したい。そこで、現在、放送されている番組の詳細な情報を番組表として表示すべきである。また、番組表を見て予約録画しかしない場合には、番組表の全体を表示するのではなく、推薦される番組のリストを表示し、その内容を表示することで、番組を録画するか否かをユーザが判断することが可能になる。このように、番組表を表示するときは、その用途（番組表の確認、番組コンテンツの閲覧、予約録画等）によって、最適な番組表の表示形態が異なる。

番組表閲覧意図推定部６２０３は、番組表を表示したときのユーザの操作履歴から、各端末において、番組表を表示する目的を推定する。例えば、図６０（ａ）に示すように、番組表を表示した後に、ユーザがどの端末で、どういう操作を行ったかの履歴がユーザ操作履歴情報入力部において蓄積されており、その履歴情報を利用して、ユーザが番組表を表示する目的を推定する。その履歴から、例えば、携帯電話では図５８の機能からチューナーは搭載されていないため現在、放送されている番組コンテンツの閲覧はできない。しかしながら、家庭内の録画装置に対しての予約録画や、将来の番組表の閲覧だけはできるようになっている。図６０（ａ）の例においては、ユーザの番組表の閲覧操作履歴からは、番組表の閲覧は行わず、番組の予約録画しか行っていなかったとする。このような番組表に対する操作履歴が蓄積されていた場合には、図６０（ｂ）に示すように、ユーザが携帯電話で番組表を閲覧する場合には、予約録画をするであろうと予想される。そこで、図５９に示すように、番組予約録画を目的に番組表を表示する場合には、テレビ用の番組説明情報を利用して、推薦される番組に関する情報だけを表示したらいいと判断する。

その結果、ユーザが番組推薦の要求を行った場合には、普段は図６１（ａ）に示すように携帯電話用の番組表を表示するが、本発明による場合には、図６１（ｂ）に示すように、おすすめ番組とその詳細な情報を表示するようになる。

以上の動作の結果、各端末における番組表の操作履歴を利用して、各端末での番組表の使用目的に応じて適切な番組表を表示することが可能になる。

以上の動作を図６２のフローにまとめる。Ｓ６７０１は実施の形態４と同様に、番組推薦の要求があるまで本ステップを繰り返す。番組推薦要求があった場合には、どの端末から番組表と推薦番組を表示する要求があったかを検出する（Ｓ６７０２）。本実施例の場合、携帯電話から番組表の表示要求があったとする。次に、番組表閲覧意図推定部６２０３において、過去１週間において番組表を表示した場合に、どのような操作がなされていたかを、ユーザ履歴情報入力部から抽出する（Ｓ６７０３）。本実施例では、図６０（ａ）に示す履歴情報が得られたとする。操作履歴から番組表を表示した意図が特定できるか否かを判定する（Ｓ６７０４）。本実施例では、図６０（ｂ）に示すように、履歴情報においては、携帯電話では番組の録画予約しか行っていない。そのため、携帯電話から番組推薦の要求があった場合には、今回も、番組の予約録画が目的であると推定する。このように目的が推定できたため、Ｓ６７０５へすすむ。推薦コンテンツ提供部が、番組表閲覧意図推定部６２０３で推定した結果と、番組表表示仕様蓄積部６２０２で蓄積されている番組表の表示仕様をもとに、推薦コンテンツの提供仕様を決定し出力する（Ｓ６７０５）。本実施例では、携帯電話において番組録画を目的に番組表を表示すると判断したため、番組表表示仕様蓄積部６２０２で蓄積されている図５９の内容に従って、図６１（ｂ）に示すように推薦番組を表示する。なお、Ｓ６７０４において、番組表の表示意図が推定できなかった場合には、実施の形態１と同様に、図５のあらかじめ設定されたテーブルに従って番組表を表示する（Ｓ６７０６）。

以上の動作の結果、ユーザの普段の番組表の利用方法で番組表を閲覧する場合には、その番組表を表示するときに、適した表示仕様で番組表を表示することが可能になる。

また、推薦番組の表示要求があった端末毎に、推薦番組の候補となる期間を選択することも可能である。例えば、番組表閲覧意図推定部６２０３においてユーザの番組閲覧意図が録画か、番組閲覧かが判定できた場合に、録画が目的の場合には、１週間先までの番組表から推薦される番組を選択し、番組閲覧が目的の場合には、現在放送されている番組の中から推薦する番組を決定することが可能になる。すなわち、番組表閲覧意図に応じて番組の推薦期間を選択することが可能になる。

なお、本実施の形態においては、端末毎に番組表の表示目的を推定したが、さらに、端末の利用されている時間帯毎に、番組表の表示形態を変更してもよい。例えば、ユーザは、携帯電話で朝（出勤前）は、番組表を閲覧して予約録画を行うが、帰宅後は番組表の閲覧しか行わない。その場合には、朝の番組表の表示形式と、夜の番組表の表示形式を変更することで実現できる。

本発明は、情報提供装置等として、例えば、インターネット上のＷｅｂサイトとして、特に、ユーザが興味をもつコンテンツに関する情報をユーザの端末装置に配信する情報提供装置等として利用することができる。

本発明の実施の形態１における情報提供システムの構成例を示すブロック図である。 端末がＰＣである場合におけるコンテンツ説明情報の例を示す図である。 端末が携帯電話である場合におけるコンテンツ説明情報の例を示す図である。 ユーザ興味情報の例を示す図である。 選択データベースの例を示す図である。 端末から入力されるユーザの履歴情報の例を示す図である。 推薦コンテンツ情報がユーザに提示されるまでの情報提供システムの動作手順を示すフローチャートである。 推薦コンテンツ情報がユーザに提示されるまでの情報提供システムにおける通信シーケンスを示す図である。 コンテンツ説明情報とユーザの履歴とからユーザ興味情報を学習するまでの情報提供システムの動作手順を示すフローチャートである。 コンテンツ説明情報とユーザの履歴とからユーザ興味情報を学習するまでの情報提供システムにおける通信シーケンスを示す図である。 ユーザ興味情報管理装置とコンテンツ推薦装置とが家庭内ネットワーク上に配置された場合の動作を説明する図である。 端末とコンテンツ推薦装置の間にコンテンツ説明情報提供者の提供装置が仲介している場合の動作を説明する図である。 推薦用と学習用のコンテンツ説明情報が共通の項目となった選択データベースの例を示す図である。 ユーザＩＤが設けられた選択データベースの例を示す図である。 ユーザＩＤと推薦用および学習用コンテンツ説明情報が設けられた選択データベースの例を示す図である。 図２に示されるコンテンツ説明情報と図３に示されるコンテンツ説明情報の和により作成したコンテンツ説明情報の例を示す図である。 図２に示されるコンテンツ説明情報と図３に示されるコンテンツ説明情報の積により作成したコンテンツ説明情報の例を示す図である。 本発明の実施の形態２における情報提供システムのコンテンツ推薦装置の構成例を示すブロック図である。 切替選択データベースの例を示す図である。 推薦コンテンツ情報がユーザに提示されるまでの情報提供システムの動作手順を示すフローチャートである。 コンテンツ説明情報とユーザの履歴とからユーザ興味情報を学習するまでの情報提供システムの動作手順を示すフローチャートである。 ユーザの操作履歴から各ユーザに適したコンテンツ説明情報を選択する動作を説明する図である。 本発明の実施の形態３における情報提供システムのコンテンツ推薦装置の構成例を示すブロック図である。 推薦方式選択データベースの例を示す図である。 推薦コンテンツ情報がユーザに提示されるまでの情報提供システムの動作手順を示すフローチャートである。 コンテンツ説明情報とユーザの履歴とからユーザ興味情報を学習するまでの情報提供システムの動作手順を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態４における情報提供システムの構成例を示すブロック図である。 番組情報の例を示す図である。 ユーザ興味情報の例を示す図である。 ユーザ興味情報に基づいて推薦される番組の例を示す図である。 推薦番組のリスト例を示す図である。 推薦する番組情報が決定される過程を示す図である。 情報提供システムの動作手順を示すフローチャートである。 実施の形態４の変形例における情報提供システムの構成例を示すブロック図である。 第１の番組情を用いて推薦した番組の例を示す図である。 番組情報１及び２を利用して推薦される番組の例と録画番組再現率の例を示す図である。 実施の形態４の変形例における情報提供システムの動作手順を示すフローチャートである。 実施の形態４の他の変形例における情報提供システムの構成例を示すブロック図である。 推薦優先度で推薦番組を決定する処理過程を示す図である。 本発明の実施の形態５における情報提供システムの構成例を示すブロック図である。 推薦番組の決定過程を示す図である。 推薦された番組に対する操作履歴の例を示す図である。 番組情報毎のユーザの操作の例を示す図である。 ユーザの閲覧録画率の算出例を示す図である。 推薦条件をもとに推薦番組を決定する過程を示す図である。 情報提供システムの動作手順を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態６における情報提供システムの構成例を示すブロック図である。 ２つの番組情報を合成して新たな番組情報を生成する例を示す図である。 合成された番組情報を用いて推薦番組を決定する例を示す図である。 情報提供システムの動作手順を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態７における情報提供システムの構成例を示すブロック図である。 ネットワークで接続された機器によるシステム構成例を示す図である。 各機器での番組コンテンツに関する操作履歴の例を示す図である。 学習するための操作履歴の定義とその操作履歴に関連した番組情報の数の例を示す図である。 推薦番組の例を示す図である。 情報提供システムの動作手順を示すフローチャートである。 実施の形態１の変形例における情報提供システムの動作手順を示すフローチャートである。 機器仕様情報の例を示す図である。 番組表表示仕様の例を示す図である。 番組表閲覧意図推定部の動作を示す図である。 推薦番組の表示例を示す図である。 情報提供システムの動作手順を示すフローチャートである。

符号の説明

１、２、３ 情報提供システム
１０ 通信ネットワーク
１１ コンテンツ説明情報管理装置
１２ ユーザ興味情報管理装置
１３、１３ａ、１３ｂ コンテンツ推薦装置
１４ 端末
１１１、１１２、１１３ コンテンツ説明情報
１２１ ユーザ興味情報
１３１、１３１ａ、１３１ｂ コンテンツ情報選択部
１３２、１３２ａ コンテンツ情報推薦部
１３３ 推薦コンテンツ提供部
１３４、１３４ａ コンテンツ情報学習部
１３５ ユーザ履歴情報入力部
１３１０ 選択データベース
１３１１ 切替ＫＷ用コンテンツ説明情報取得部
１３１２、１３１２ａ 情報切替ＫＷ判断部
１３１３ 推薦用コンテンツ説明情報取得部
１３１４ 学習用コンテンツ説明情報取得部
１３１５ 提供用コンテンツ説明情報取得部
１３１６ 切替選択データベース
１３１７ 推薦方式選択データベース
３１０１、３９０１、４５０１、５２０１、５６０１ 番組情報蓄積部
３１０２、３９０２、４５０２、５２０２ 番組情報蓄積部
３１０３、３９０３、５２０４ 番組情報選択部
３１０４、３９０４、５２０５、５６０２ ユーザ操作履歴情報入力部
３１０５、３９０５、４５０４、５２０６、５６０３ コンテンツ情報学習部
３１０６、３９０６、４５０５、５２０７、５６０４ ユーザ興味情報蓄積部
３１０７、３９０７、４５０６、５２０８ 番組コンテンツ推薦部
３１０８、３９０８、５２０９、５６０６ 推薦番組コンテンツ提供部
３１０９、３９０９、４５０８、５２１０、５６０７ 番組コンテンツ表示部
３１１０、３９１０、４５０９、５２１１、５６０８ 番組コンテンツ表示制御部
３１１１、５２１２ 推薦番組操作履歴蓄積部
３９１１ 番組録画操作履歴蓄積部
４３０３ 番組推薦サービス
４３０４ 番組推薦サービス
４３０５、５６０５ 番組コンテンツ情報推薦部
４３０６ 推薦番組コンテンツ制御部
４５０３ ユーザ履歴情報入力部
４５０７ 推薦番組コンテンツ制御提供部
４５１０、５６１０ 推薦番組操作履歴蓄積部
４５１１ 推薦条件決定部
５２０３ 番組情報合成部
５６０９、５７０１ ユーザ操作履歴蓄積部
５６１１ 学習用操作履歴選択部
５７０２ ユーザ操作入力部
５７０３ 機器制御部
５７０４ コンテンツ表示部
５７０６ コンテンツ蓄積部
６２０１ 機器仕様情報蓄積部
６２０２ 番組表表示仕様蓄積部
６２０３ 番組表閲覧意図推定部

Claims (16)

1. ユーザが興味をもつコンテンツに関する情報を前記ユーザの端末装置に提供する情報提供装置であって、
   通信ネットワークを介した前記ユーザの端末装置によるアクセスを受け付ける受付手段と、
   複数の異なる種類の端末装置それぞれに対応づけられた、複数種類のコンテンツに関する説明を記述した複数種類のコンテンツ説明情報を保持するコンテンツ説明情報管理手段と、
   複数のユーザの興味に関する情報であるユーザ興味情報を保持するユーザ興味情報管理手段と、
   アクセスしてきたユーザの端末装置の種類に基づいて、前記コンテンツ説明情報管理手段が保持する複数種類のコンテンツ説明情報の中から、前記ユーザが興味をもつコンテンツを決定するために用いる推薦用コンテンツ説明情報と前記ユーザに提供するための提供用コンテンツ説明情報とを選択して読み出すコンテンツ説明情報選択手段と、
   前記ユーザ興味情報管理手段に保持されたユーザ興味情報を参照することによって、アクセスしてきたユーザの興味に関する情報を特定し、特定した情報と前記コンテンツ説明情報選択手段によって読み出された推薦用コンテンツ説明情報とに基づいて、前記ユーザに推薦するコンテンツを決定する推薦コンテンツ決定手段と、
   決定された推薦コンテンツに関する情報を前記コンテンツ説明情報選択手段により読み出された提供用コンテンツ説明情報の中から特定し、特定した情報を前記ユーザの端末装置に提供する提供手段と
   を備えることを特徴とする情報提供装置。
2. 前記コンテンツ説明情報選択手段は、端末装置の種類と推薦用コンテンツ説明情報及び提供用コンテンツ説明情報とを対応づけたテーブルである選択データベースを有し、前記選択データベースを参照することによって、前記推薦用コンテンツ説明情報と前記提供用コンテンツ説明情報とを選択する
   ことを特徴とする請求項１記載の情報提供装置。
3. 前記選択データベースは、複数のユーザそれぞれについて、端末装置の種類と推薦用コンテンツ説明情報及び提供用コンテンツ説明情報とが対応づけられ、
   前記コンテンツ説明情報選択手段は、前記選択データベースを参照することによって、アクセスしてきたユーザと前記ユーザの端末装置の種類との組み合わせに対応する前記推薦用コンテンツ説明情報と前記提供用コンテンツ説明情報とを選択する
   ことを特徴とする請求項２記載の情報提供装置。
4. 前記ユーザ興味情報には、前記複数のユーザそれぞれについて、興味をもっている用語を示す興味キーワードが含まれ、
   前記推薦用コンテンツ説明情報には、前記複数のコンテンツそれぞれについて、コンテ
   ンツの説明に関連する用語を示す説明キーワードが含まれ、
   前記推薦コンテンツ決定手段は、アクセスしてきたユーザに対応する興味キーワードと前記説明キーワードとを照合することによって、前記コンテンツを決定する
   ことを特徴とする請求項１記載の情報提供装置。
5. 前記情報提供装置はさらに、
   ユーザによるコンテンツの選択に関する履歴情報を取得するユーザ履歴情報入力手段と、
   取得された履歴情報に基づいて、前記ユーザ興味情報管理手段に保持されているユーザ興味情報を更新する学習手段と
   を備えることを特徴とする請求項１記載の情報提供装置。
6. 前記コンテンツ説明情報選択手段はさらに、アクセスしてきたユーザの端末装置の種類に基づいて、前記コンテンツ説明情報管理手段が記憶する複数のコンテンツ説明情報の中から、前記ユーザ興味情報の更新に用いる学習用コンテンツ説明情報を選択して読み出し、
   前記学習手段は、前記コンテンツ説明情報選択手段によって読み出されたコンテンツ説明情報と前記履歴情報とに基づいて、前記ユーザ興味情報を更新する
   ことを特徴とする請求項５記載の情報提供装置。
7. 前記ユーザ興味情報には、前記複数のユーザそれぞれについて、興味をもっている用語を示す興味キーワードとその重みに関する重み情報が含まれ、
   前記履歴情報には、コンテンツの選択におけるユーザの興味の程度を示す重み情報が含まれ、
   前記推薦コンテンツ決定手段は、アクセスしてきたユーザに対応する興味キーワードと重み情報に基づいて、前記コンテンツを決定し、
   前記学習手段は、前記履歴情報に含まれる重み情報に基づいて、前記興味情報の重み情報を更新する
   ことを特徴とする請求項５記載の情報提供装置。
8. 前記コンテンツ説明情報管理手段は、前記複数のコンテンツ説明情報から新たなコンテンツ説明情報を作成するコンテンツ説明情報作成部を有し、
   前記コンテンツ説明情報選択手段は、前記コンテンツ説明情報作成部によって作成されたコンテンツ説明情報を含む複数のコンテンツ説明情報の中から前記推薦用コンテンツ説明情報と前記提供用コンテンツ説明情報とを選択する
   ことを特徴とする請求項１記載の情報提供装置。
9. 前記コンテンツ説明情報作成部は、前記複数のコンテンツ説明情報に含まれる情報どうしの和又は積をとることによって、前記コンテンツ説明情報を作成する
   ことを特徴とする請求項８記載の情報提供装置。
10. 前記コンテンツ説明情報選択手段は、
    前記コンテンツ説明情報管理手段に保持された複数のコンテンツ説明情報の中から、コンテンツ説明情報の切り替えに用いる切替用コンテンツ説明情報を取得する切替用コンテンツ説明情報取得部と、
    取得された切替用コンテンツ説明情報に含まれる用語に基づいて、選択する推薦用コンテンツ説明情報、提供用コンテンツ説明情報及び学習用コンテンツ説明情報を切り替えるか否かを判断する切り替え判断部と、
    切り替えると判断された場合に、新たな推薦用コンテンツ説明情報、提供用コンテンツ説明情報及び学習用コンテンツ説明情報を選択し取得する切替後コンテンツ説明情報取得
    部とを有する
    ことを特徴とする請求項６記載の情報提供装置。
11. 前記切替用コンテンツ説明情報には、コンテンツを説明する用語を示すキーワードが含まれ、
    前記コンテンツ説明情報選択手段はさらに、複数のユーザについて、切替用キーワードと切替後の推薦用コンテンツ説明情報、提供用コンテンツ説明情報及び学習用コンテンツ説明情報との対応づけを示す切替選択データベースを保持し、
    前記切り替え判断部は、前記切替用コンテンツ説明情報に含まれるキーワードと前記切替選択データベースに含まれる切替用キーワードとを照合することにより、前記判断をする
    ことを特徴とする請求項１０記載の情報提供装置。
12. 前記推薦コンテンツ決定手段は、予め定められた複数の推薦方式のいずれかに従って、前記コンテンツを決定し、
    前記コンテンツ説明情報選択手段は、
    前記コンテンツ説明情報管理手段に保持された複数のコンテンツ説明情報の中から、前記推薦コンテンツ決定手段により推薦するコンテンツを決定するのに用いられる推薦方式の切り替えに用いる切替用コンテンツ説明情報を取得する切替用コンテンツ説明情報取得部と、
    取得された切替用コンテンツ説明情報に含まれる用語に基づいて、前記推薦方式を切り替えるか否かを判断する切り替え判断部とを有し、
    前記推薦コンテンツ決定手段は、前記切り替え判断部によって切り替えると判断された場合に、切り替え後の新たな推薦方式に従って、前記コンテンツを決定する
    ことを特徴とする請求項１記載の情報提供装置。
13. 前記学習手段は、予め定められた複数の推薦方式のいずれかに従って、前記ユーザ興味情報を更新し、
    前記コンテンツ説明情報選択手段は、
    前記コンテンツ説明情報管理手段に保持された複数のコンテンツ説明情報の中から、前記学習手段により前記ユーザ興味情報を更新するのに用いられる推薦方式の切り替えに用いる切替用コンテンツ説明情報を取得する切替用コンテンツ説明情報取得部と、
    取得された切替用コンテンツ説明情報に含まれる用語に基づいて、前記推薦方式を切り替えるか否かを判断する切り替え判断部とを有し、
    前記学習手段は、前記切り替え判断部によって切り替えると判断された場合に、切り替え後の新たな推薦方式に従って、前記ユーザ興味情報を更新する
    ことを特徴とする請求項６記載の情報提供装置。
14. 前記切替用コンテンツ説明情報には、コンテンツを説明する用語を示すキーワードが含まれ、
    前記コンテンツ説明情報選択手段はさらに、複数のユーザについて、切替用キーワードと切替後の推薦方式との対応づけを示す推薦方式選択データベースを保持し、
    前記切り替え判断部は、前記切替用コンテンツ説明情報に含まれるキーワードと前記切替選択データベースに含まれる切替用キーワードとを照合することにより、前記判断をする
    ことを特徴とする請求項１２又は請求項１３記載の情報提供装置。
15. ユーザが興味をもつコンテンツに関する情報を前記ユーザの端末装置に提供する情報提供装置による情報提供方法であって、
    前記情報提供装置が備える受け付け手段が、通信ネットワークを介した前記ユーザの端末装置によるアクセスを受け付ける受付ステップと、
    前記情報提供装置が備えるコンテンツ説明情報選択手段が、複数の異なる種類の端末装置それぞれに対応づけられた、複数種類のコンテンツに関する説明を記述した複数種類のコンテンツ説明情報を保持するコンテンツ説明情報管理手段から、アクセスしてきたユーザの端末装置の種類に基づいて、前記ユーザが興味をもつコンテンツを決定するために用いる推薦用コンテンツ説明情報と前記ユーザに提供するための提供用コンテンツ説明情報とを選択して読み出すコンテンツ説明情報選択ステップと、
    前記情報提供装置が備える推薦コンテンツ決定手段が、複数のユーザの興味に関する情報であるユーザ興味情報を保持するユーザ興味情報管理手段を参照することによって、アクセスしてきたユーザの興味に関する情報を特定し、特定した情報と前記コンテンツ説明情報選択ステップで読み出された推薦用コンテンツ説明情報とに基づいて、前記ユーザに推薦するコンテンツを決定する推薦コンテンツ決定ステップと、
    前記情報提供装置が備える提供手段が、決定された推薦コンテンツに関する情報を前記コンテンツ説明情報選択ステップにより読み出された提供用コンテンツ説明情報の中から特定し、特定した情報を前記ユーザの端末装置に提供する提供ステップと
    を含むことを特徴とする情報提供方法。
16. ユーザが興味をもつコンテンツに関する情報を前記ユーザの端末装置に提供する情報提供装置のためのプログラムであって、
    請求項１５記載の情報提供方法に記載されたステップをコンピュータに実行させる
    ことを特徴とするプログラム。

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