JP5578040B2 - 情報処理装置および方法、情報処理システム、並びに、プログラム - Google Patents
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Description
本発明の第2の側面の情報処理装置は、サーバにあるコンテンツを分類するための各カテゴリにおける各タイプに対するユーザの嗜好を学習する学習手段と、前記サーバにあるコンテンツのうち第1の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである推薦可能タイプ、および、前記サーバにあるコンテンツのうち前記第1の閾値より大きい第2の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである代替タイプを示す情報であるタイプ情報に基づいて、選択したカテゴリにユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがある場合、その中から1つ以上のタイプを選択し、前記ユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがない場合、前記選択したカテゴリの前記代替タイプの中から1つ以上のタイプを選択する選択手段と、前記選択したタイプのコンテンツを前記サーバから取得する取得手段とを含む。
本発明の第2の側面の情報処理方法は、情報処理装置が、サーバにあるコンテンツを分類するための各カテゴリにおける各タイプに対するユーザの嗜好を学習し、前記サーバにあるコンテンツのうち第1の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである推薦可能タイプ、および、前記サーバにあるコンテンツのうち前記第1の閾値より大きい第2の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである代替タイプを示す情報であるタイプ情報に基づいて、選択したカテゴリにユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがある場合、その中から1つ以上のタイプを選択し、前記ユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがない場合、前記選択したカテゴリの前記代替タイプの中から1つ以上のタイプを選択し、前記選択したタイプのコンテンツを前記サーバから取得するステップを含む。
本発明の第2の側面のプログラムは、サーバにあるコンテンツを分類するための各カテゴリにおける各タイプに対するユーザの嗜好を学習し、前記サーバにあるコンテンツのうち第1の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである推薦可能タイプ、および、前記サーバにあるコンテンツのうち前記第1の閾値より大きい第2の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである代替タイプを示す情報であるタイプ情報に基づいて、選択したカテゴリにユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがある場合、その中から1つ以上のタイプを選択し、前記ユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがない場合、前記選択したカテゴリの前記代替タイプの中から1つ以上のタイプを選択し、前記選択したタイプのコンテンツを前記サーバから取得するステップを含む処理をコンピュータに実行させる。
本発明の第4の側面の情報処理システムは、クライアント、第1のサーバ、および、第2のサーバにより構成され、前記クライアントは、前記第1のサーバにあるコンテンツを分類するための各カテゴリにおける各タイプに対するユーザの嗜好を学習する学習手段と、前記第1のサーバにあるコンテンツのうち第1の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである推薦可能タイプ、および、前記第1のサーバにあるコンテンツのうち前記第1の閾値より大きい第2の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである代替タイプを示す情報であるタイプ情報に基づいて、選択したカテゴリにユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがある場合、その中から1つ以上のタイプを選択し、前記ユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがない場合、前記選択したカテゴリの前記代替タイプの中から1つ以上のタイプを選択する選択手段と、前記タイプ情報を前記第2のサーバから取得し、前記選択したタイプのコンテンツを前記第1のサーバから取得する取得手段とを含み、前記第1のサーバは、前記クライアントにより選択されたタイプのコンテンツを前記クライアントに送信する第1の送信手段を含み、前記第2のサーバは、前記タイプ情報を生成する情報生成手段と、前記タイプ情報を前記クライアントに送信する第2の送信手段とを含む。
本発明の第4の側面の情報処理方法は、クライアントが、第1のサーバにあるコンテンツを分類するための各カテゴリにおける各タイプに対するユーザの嗜好を学習し、第2のサーバが、前記サーバにあるコンテンツのうち第1の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである推薦可能タイプ、および、前記サーバにあるコンテンツのうち前記第1の閾値より大きい第2の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである代替タイプを示す情報であるタイプ情報を生成し、前記タイプ情報を前記クライアントに送信し、前記クライアントが、前記タイプ情報に基づいて、選択したカテゴリにユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがある場合、その中から1つ以上のタイプを選択し、前記ユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがない場合、前記選択したカテゴリの前記代替タイプの中から1つ以上のタイプを選択し、前記選択したタイプのコンテンツを前記第1のサーバから取得するステップを含む。
本発明の第6の側面の情報処理装置は、サーバにあるコンテンツを分類するための各カテゴリにおける各タイプに対するユーザの嗜好を学習する学習手段と、前記サーバにあるコンテンツのうち第1の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである推薦可能タイプ、および、前記サーバにあるコンテンツのうち前記第1の閾値より大きい第2の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである代替タイプを示す情報であるタイプ情報に基づいて、選択したカテゴリにユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがある場合、その中から1つ以上のタイプを選択し、前記ユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがない場合、前記選択したカテゴリにおいて、前記ユーザの嗜好と一致するタイプまたは前記ユーザの嗜好と一致するタイプに近いタイプの中から所定の条件を満たすように1つ以上のタイプを選択する選択手段と、前記選択したタイプのコンテンツを前記サーバから取得する取得手段とを含み、前記選択手段は、前記選択したカテゴリに前記ユーザの嗜好と一致するタイプがない場合、前記選択したカテゴリの前記代替タイプの中から1つ以上のタイプを選択する。
本発明の第6の側面の情報処理方法は、情報処理装置が、サーバにあるコンテンツを分類するための各カテゴリにおける各タイプに対するユーザの嗜好を学習し、前記サーバにあるコンテンツのうち第1の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである推薦可能タイプ、および、前記サーバにあるコンテンツのうち前記第1の閾値より大きい第2の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである代替タイプを示す情報であるタイプ情報に基づいて、選択したカテゴリにユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがある場合、その中から1つ以上のタイプを選択し、前記ユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがない場合、前記選択したカテゴリにおいて、前記ユーザの嗜好と一致するタイプまたは前記ユーザの嗜好と一致するタイプに近いタイプの中から所定の条件を満たすように1つ以上のタイプを選択し、前記ユーザの嗜好と一致するタイプがない場合、前記選択したカテゴリの前記代替タイプの中から1つ以上のタイプを選択し、前記選択したタイプのコンテンツを前記サーバから取得するステップを含む。
本発明の第6の側面のプログラムは、サーバにあるコンテンツを分類するための各カテゴリにおける各タイプに対するユーザの嗜好を学習し、前記サーバにあるコンテンツのうち第1の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである推薦可能タイプ、および、前記サーバにあるコンテンツのうち前記第1の閾値より大きい第2の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである代替タイプを示す情報であるタイプ情報に基づいて、選択したカテゴリにユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがある場合、その中から1つ以上のタイプを選択し、前記ユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがない場合、前記選択したカテゴリにおいて、前記ユーザの嗜好と一致するタイプまたは前記ユーザの嗜好と一致するタイプに近いタイプの中から所定の条件を満たすように1つ以上のタイプを選択し、前記ユーザの嗜好と一致するタイプがない場合、前記選択したカテゴリの前記代替タイプの中から1つ以上のタイプを選択し、前記選択したタイプのコンテンツを前記サーバから取得するステップを含む処理をコンピュータに実行させる。
本発明の第2の側面においては、サーバにあるコンテンツを分類するための各カテゴリにおける各タイプに対するユーザの嗜好が学習され、前記サーバにあるコンテンツのうち第1の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである推薦可能タイプ、および、前記サーバにあるコンテンツのうち前記第1の閾値より大きい第2の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである代替タイプを示す情報であるタイプ情報に基づいて、選択したカテゴリにユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがある場合、その中から1つ以上のタイプが選択され、前記ユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがない場合、前記選択したカテゴリの前記代替タイプの中から1つ以上のタイプが選択され、前記選択されたタイプのコンテンツが前記サーバから取得される。
本発明の第4の側面においては、第1のサーバにあるコンテンツを分類するための各カテゴリにおける各タイプに対するユーザの嗜好が学習され、前記第1のサーバにあるコンテンツのうち第1の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである推薦可能タイプ、および、前記第1のサーバにあるコンテンツのうち前記第1の閾値より大きい第2の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである代替タイプを示す情報であるタイプ情報に基づいて、選択したカテゴリにユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがある場合、その中から1つ以上のタイプが選択され、前記ユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがない場合、前記選択されたカテゴリの前記代替タイプの中から1つ以上のタイプが選択され、前記タイプ情報が前記第2のサーバから取得され、前記選択したタイプのコンテンツが前記第1のサーバから取得され、前記クライアントにより選択されたタイプのコンテンツが前記クライアントに送信され、前記タイプ情報が生成され、前記タイプ情報が前記クライアントに送信される。
本発明の第6の側面においては、サーバにあるコンテンツを分類するための各カテゴリにおける各タイプに対するユーザの嗜好が学習され、前記サーバにあるコンテンツのうち第1の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである推薦可能タイプ、および、前記サーバにあるコンテンツのうち前記第1の閾値より大きい第2の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである代替タイプを示す情報であるタイプ情報に基づいて、選択したカテゴリにユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがある場合、その中から1つ以上のタイプが選択され、前記ユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがない場合、前記選択したカテゴリにおいて、前記ユーザの嗜好と一致するタイプまたは前記ユーザの嗜好と一致するタイプに近いタイプの中から所定の条件を満たすように1つ以上のタイプが選択され、前記ユーザの嗜好と一致するタイプがない場合、前記選択したカテゴリの前記代替タイプの中から1つ以上のタイプが選択され、前記選択されたタイプのコンテンツが前記サーバから取得される。
1.本発明の実施の形態
2.変形例
[情報処理システム1の構成例]
図1は、本発明の一実施の形態である情報処理システムの構成例を示すブロック図である。
図2は、コンテンツ属性DB14にあるコンテンツ属性テーブルの一例を示している。この例において、コンテンツを分類するためのカテゴリは、リリース時期とジャンルの2種類に分かれる。また、各カテゴリは、大分類、中分類、小分類の3つの階層に分かれる。さらに、各カテゴリの各階層において、複数のタイプが定義されている。換言すれば、各カテゴリの各階層は、それぞれ複数のタイプにより分類される。そして、各カテゴリの各階層におけるタイプが、属性として各コンテンツに付与される。
図5は、コンテンツ属性DB14にあるコンテンツ属性情報リストの一例の一部を示している。コンテンツ属性情報リストは、各コンテンツのコンテンツID、および、各コンテンツの各カテゴリにおけるタイプから構成され、各コンテンツのタイプをカテゴリ毎に示している。例えば、この例において、コンテンツIDがコンテンツAであるコンテンツは、リリース時期の大分類のタイプが1960年代、中分類のタイプが1963年であり、ジャンルの大分類のタイプがpopであり、小分類のタイプがAsian-popである。
図6は、ユーザ嗜好DB12にあるユーザ嗜好リストに登録されるヒストグラムの例を示している。図6は、図2のコンテンツ属性テーブルに示される各カテゴリのタイプ毎に、クライアント11のユーザが好意的な評価をしたコンテンツの数を集計したヒストグラムを示し、横軸はタイプtを示し、縦軸は度数Fn(t)を示している。そして、例えば、タイプt1のコンテンツがユーザにより「好き」と評価された場合、度数Fn(t1)が+1され、「嫌い」と評価された場合、度数Fn(t1)が−1される。ユーザ嗜好リストには、このヒストグラムを示すデータが登録される。
図7は、クライアント11の機能の構成例を示すブロック図である。クライアント11は、入力部101、ユーザ嗜好学習部102、受信部103、カテゴリ・タイプ選択部104、クエリ生成部105、送信部106、再生部107、出力部108、表示制御部109、および、表示部110を含むように構成される。
図8は、コンテンツリスト生成サーバ13の機能の構成例を示すブロック図である。コンテンツリスト生成サーバ13は、受信部151、カタログ情報生成部152、コンテンツIDリスト生成部153、および、送信部154を含むように構成される。
次に、図9乃至図22を参照して、情報処理システム1により実行される処理について説明する。
まず、図9のフローチャートを参照して、コンテンツリスト生成サーバ13により実行されるカタログ情報生成処理について説明する。なお、この処理は、例えば、コンテンツDB16のコンテンツの追加、削除等に伴い、コンテンツ属性DB14のコンテンツ属性情報リストが更新される度に実行される。
次に、図11のフローチャートを参照して、クライアント11により実行されるカタログ情報取得処理について説明する。なお、この処理は、例えば、クライアント11の起動時に実行される。
次に、図12のフローチャートを参照して、図11のカタログ情報取得処理に対応してコンテンツリスト生成サーバ13により実行されるカタログ情報提供処理について説明する。
次に、図13および図14のフローチャートを参照して、クライアント11により実行されるコンテンツ取得再生処理について説明する。なお、この処理は、例えば、入力部101を用いてユーザによりコンテンツの再生の指令が入力されたとき開始される。また、入力部101は、ユーザからの指令をカテゴリ・タイプ選択部104、再生部107、および、表示制御部109に供給する。
なお、Frequencykは嗜好度数を示す。
次に、図22のフローチャートを参照して、図13および図14のクライアント11によるコンテンツ取得再生処理に対応してコンテンツリスト生成サーバ13により実行されるコンテンツIDリスト提供処理について説明する。
以下、本発明の実施の形態の変形例について説明する。
本発明は、楽曲データ以外の各種のコンテンツを、コンテンツのカテゴリおよびタイプに基づいて推薦する場合にも適用することができる。例えば、映画、テレビ番組、ビデオクリップなどの映像コンテンツ、写真、ゲーム、電子書籍等のコンテンツを推薦する場合にも適用することができる。
また、以上の説明では、コンテンツリスト生成サーバ13とコンテンツサーバ15を分けて設ける例を示したが、同じサーバにより実現するようにしてもよい。なお、2つのサーバを分けた方が、コンテンツを配信するサーバの負荷を軽減することができ、より迅速にコンテンツを配信することが可能になる。
さらに、以上の説明では、クライアント11が、1つのカテゴリおよびタイプを選択する例を示したが、2以上のカテゴリおよびタイプを選択するようにしてもよい。例えば、複数のタイプを選択するようにした場合、コンテンツリスト生成サーバ13が、選択された複数のタイプのいずれか1つを有するコンテンツを抽出するようにしてもよいし、全てのタイプを有するコンテンツを抽出するようにしてもよい。なお、後者の場合、複数のタイプの組み合わせについても、推薦可能タイプおよび代替タイプの判定を行い、その結果をコンテンツ属性情報リストに登録することが考えられる。
また、以上の説明では、選択したカテゴリにユーザの嗜好と一致する推薦可能タイプがない場合、そのカテゴリの代替タイプの中からリクエストするタイプを選択する例を示したが、代替タイプに限定しない方法も考えられる。
さらに、以上の説明では、クライアント11のカテゴリ・タイプ選択部104が、ランダムにカテゴリを選択する例を示したが、例えば、所定のアルゴリズムやルールに従ってカテゴリを選択するようにしてもよい。また、例えば、ユーザがカテゴリを選択できるようにしてもよい。
また、クライアント11が、コンテンツIDリストを取得せずに、選択したカテゴリおよびタイプを抽出条件とするクエリをコンテンツサーバ15に送信し、抽出条件と一致するコンテンツをコンテンツサーバ15から直接取得するようにしてもよい。この場合でも、推薦可能タイプの中からリクエストするタイプが選択されるため、クライアント11は、通信や処理の無駄の発生を防止しつつ、確実にコンテンツの推薦をコンテンツサーバ15から受けることができる。
さらに、カタログ情報から推薦可能コンテンツ数を削除することも可能である。また、カタログ情報から推薦可能タイプおよび代替タイプを削除して、クライアント11が、推薦可能コンテンツ数に基づいて、推薦可能タイプおよび代替タイプの判定を行うようにしてもよい。
また、以上の説明では、コンテンツの数に基づいて、推薦可能タイプ、代替タイプを設定する例を示したが、コンテンツの数以外の条件や、コンテンツの数と他の条件を組み合わせて設定するようにしてもよい。
さらに、以上に示したコンテンツのカテゴリおよびタイプは、その一例であり、任意のカテゴリおよびタイプを設定することが可能である。また、カテゴリの数およびタイプの数も任意の値に設定することが可能である。さらに、必ずしもカテゴリを階層構造にする必要はない。
また、ユーザ嗜好DB12、コンテンツ属性DB14、コンテンツDB16は、クライアント11、コンテンツリスト生成サーバ13、コンテンツサーバ15にそれぞれ含めるようにしてもよいし、別に設けるようにしてもよい。
さらに、以上の説明では、各クライアント11がユーザの嗜好を学習する例を示したが、コンテンツリスト生成サーバ13が、各クライアント11のユーザの嗜好を学習するようにしてもよい。具体的には、例えば、ユーザが、「好き」「嫌い」などのコンテンツに対する評価をクライアント11に入力した場合、クライアント11が、入力された評価を示す情報をコンテンツリスト生成サーバ13に送信する。そして、コンテンツリスト生成サーバ13は、取得した情報に基づいて、ユーザ毎に上述したユーザ嗜好リストを作成し、各クライアント11に提供する。これにより、コンテンツリスト生成サーバ13から各クライアント11に送信されるコンテンツIDリストに、コンテンツのカテゴリおよびタイプを付加する必要がなくなる。
また、ユーザのコンテンツに対する評価入力として、「好き」「嫌い」以外にも、例えば、数値による評価入力(明示的なフィードバック)や、再生/停止/音量大・小/繰り返し再生/スキップなどの操作履歴に基づく評価入力(暗示的なフィードバック)を採用するようにしてもよい。そして、その評価入力に基づいて、ユーザ嗜好リストを生成するようにしてもよい。
上述したクライアント11、コンテンツリスト生成サーバ13、コンテンツサーバ15の一連の処理は、ハードウエアにより実行することもできるし、ソフトウエアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行する場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。ここで、コンピュータには、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータや、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどが含まれる。
Claims (23)
- サーバにあるコンテンツを分類するための各カテゴリにおける各タイプに対するユーザの嗜好を学習する学習手段と、
前記サーバが推薦可能なコンテンツのタイプである推薦可能タイプ、および、前記推薦可能タイプのうち所定の条件を満たすタイプである代替タイプを示す情報であるタイプ情報に基づいて、選択したカテゴリにユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがある場合、その中から1つ以上のタイプを選択し、前記ユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがない場合、前記選択したカテゴリの前記代替タイプの中から1つ以上のタイプを選択する選択手段と、
前記選択したタイプのコンテンツを前記サーバから取得する取得手段と
を含み、
前記選択手段は、前記ユーザの嗜好の学習が行われていないカテゴリを選択した場合、前記選択したカテゴリに前記代替タイプが存在するとき、その中から1つ以上のタイプを選択し、前記選択したカテゴリに前記代替タイプが存在しないとき、他のカテゴリを選択する
情報処理装置。 - サーバにあるコンテンツを分類するための各カテゴリにおける各タイプに対するユーザの嗜好を学習する学習手段と、
前記サーバにあるコンテンツのうち第1の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである推薦可能タイプ、および、前記サーバにあるコンテンツのうち前記第1の閾値より大きい第2の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである代替タイプを示す情報であるタイプ情報に基づいて、選択したカテゴリにユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがある場合、その中から1つ以上のタイプを選択し、前記ユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがない場合、前記選択したカテゴリの前記代替タイプの中から1つ以上のタイプを選択する選択手段と、
前記選択したタイプのコンテンツを前記サーバから取得する取得手段と
を含む情報処理装置。 - 前記選択手段は、前記選択したカテゴリに前記ユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがある場合、その中から前記ユーザの嗜好度が高いタイプを優先して選択する
請求項1または2に記載の情報処理装置。 - 前記選択手段は、前記選択したカテゴリに前記ユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがない場合、前記選択したカテゴリの前記代替タイプのうち前記ユーザの嗜好と一致するタイプに近いタイプを優先して選択する
請求項3に記載の情報処理装置。 - 前記取得手段は、前記サーバまたは前記サーバと異なるサーバから前記タイプ情報を取得する
請求項1または2に記載の情報処理装置。 - 前記取得手段は、前記サーバまたは前記サーバと異なるサーバから、前記選択したタイプのコンテンツのリストを取得し、前記リストに基づいて前記サーバからコンテンツを取得する
請求項1または2に記載の情報処理装置。 - 情報処理装置が、
サーバにあるコンテンツを分類するための各カテゴリにおける各タイプに対するユーザの嗜好を学習し、
前記サーバが推薦可能なコンテンツのタイプである推薦可能タイプ、および、前記推薦可能タイプのうち所定の条件を満たすタイプである代替タイプを示す情報であるタイプ情報に基づいて、選択したカテゴリにユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがある場合、その中から1つ以上のタイプを選択し、前記ユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがない場合、前記選択したカテゴリの前記代替タイプの中から1つ以上のタイプを選択するとともに、前記ユーザの嗜好の学習が行われていないカテゴリを選択した場合、前記選択したカテゴリに前記代替タイプが存在するとき、その中から1つ以上のタイプを選択し、前記選択したカテゴリに前記代替タイプが存在しないとき、他のカテゴリを選択し、
前記選択したタイプのコンテンツを前記サーバから取得する
ステップを含む情報処理方法。 - 情報処理装置が、
サーバにあるコンテンツを分類するための各カテゴリにおける各タイプに対するユーザの嗜好を学習し、
前記サーバにあるコンテンツのうち第1の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである推薦可能タイプ、および、前記サーバにあるコンテンツのうち前記第1の閾値より大きい第2の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである代替タイプを示す情報であるタイプ情報に基づいて、選択したカテゴリにユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがある場合、その中から1つ以上のタイプを選択し、前記ユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがない場合、前記選択したカテゴリの前記代替タイプの中から1つ以上のタイプを選択し、
前記選択したタイプのコンテンツを前記サーバから取得する
ステップを含む情報処理方法。 - サーバにあるコンテンツを分類するための各カテゴリにおける各タイプに対するユーザの嗜好を学習し、
前記サーバが推薦可能なコンテンツのタイプである推薦可能タイプ、および、前記推薦可能タイプのうち所定の条件を満たすタイプである代替タイプを示す情報であるタイプ情報に基づいて、選択したカテゴリにユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがある場合、その中から1つ以上のタイプを選択し、前記ユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがない場合、前記選択したカテゴリの前記代替タイプの中から1つ以上のタイプを選択するとともに、前記ユーザの嗜好の学習が行われていないカテゴリを選択した場合、前記選択したカテゴリに前記代替タイプが存在するとき、その中から1つ以上のタイプを選択し、前記選択したカテゴリに前記代替タイプが存在しないとき、他のカテゴリを選択し、
前記選択したタイプのコンテンツを前記サーバから取得する
ステップを含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。 - サーバにあるコンテンツを分類するための各カテゴリにおける各タイプに対するユーザの嗜好を学習し、
前記サーバにあるコンテンツのうち第1の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである推薦可能タイプ、および、前記サーバにあるコンテンツのうち前記第1の閾値より大きい第2の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである代替タイプを示す情報であるタイプ情報に基づいて、選択したカテゴリにユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがある場合、その中から1つ以上のタイプを選択し、前記ユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがない場合、前記選択したカテゴリの前記代替タイプの中から1つ以上のタイプを選択し、
前記選択したタイプのコンテンツを前記サーバから取得する
ステップを含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。 - クライアント、第1のサーバ、および、第2のサーバにより構成され、
前記クライアントは、
前記第1のサーバにあるコンテンツを分類するための各カテゴリにおける各タイプに対するユーザの嗜好を学習する学習手段と、
前記第1のサーバが推薦可能なコンテンツのタイプである推薦可能タイプ、および、前記推薦可能タイプのうち所定の条件を満たすタイプである代替タイプを示す情報であるタイプ情報に基づいて、選択したカテゴリにユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがある場合、その中から1つ以上のタイプを選択し、前記ユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがない場合、前記選択したカテゴリの前記代替タイプの中から1つ以上のタイプを選択する選択手段と、
前記タイプ情報を前記第2のサーバから取得し、前記選択したタイプのコンテンツを前記第1のサーバから取得する取得手段と
を含み、
前記第1のサーバは、
前記クライアントにより選択されたタイプのコンテンツを前記クライアントに送信する第1の送信手段を
含み、
前記第2のサーバは、
前記タイプ情報を生成する情報生成手段と、
前記タイプ情報を前記クライアントに送信する第2の送信手段と
を含み、
前記選択手段は、前記ユーザの嗜好の学習が行われていないカテゴリを選択した場合、前記選択したカテゴリに前記代替タイプが存在するとき、その中から1つ以上のタイプを選択し、前記選択したカテゴリに前記代替タイプが存在しないとき、他のカテゴリを選択する
情報処理システム。 - クライアント、第1のサーバ、および、第2のサーバにより構成され、
前記クライアントは、
前記第1のサーバにあるコンテンツを分類するための各カテゴリにおける各タイプに対するユーザの嗜好を学習する学習手段と、
前記第1のサーバにあるコンテンツのうち第1の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである推薦可能タイプ、および、前記第1のサーバにあるコンテンツのうち前記第1の閾値より大きい第2の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである代替タイプを示す情報であるタイプ情報に基づいて、選択したカテゴリにユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがある場合、その中から1つ以上のタイプを選択し、前記ユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがない場合、前記選択したカテゴリの前記代替タイプの中から1つ以上のタイプを選択する選択手段と、
前記タイプ情報を前記第2のサーバから取得し、前記選択したタイプのコンテンツを前記第1のサーバから取得する取得手段と
を含み、
前記第1のサーバは、
前記クライアントにより選択されたタイプのコンテンツを前記クライアントに送信する第1の送信手段を
含み、
前記第2のサーバは、
前記タイプ情報を生成する情報生成手段と、
前記タイプ情報を前記クライアントに送信する第2の送信手段と
を含む情報処理システム。 - 前記第2のサーバは、
前記クライアントにより選択されたタイプのコンテンツのリストを生成するリスト生成手段を
さらに含み、
前記第2のサーバの前記第2の送信手段は、前記リストを前記クライアントにさらに送信し、
前記クライアントの前記取得手段は、前記リストを前記第2のサーバからさらに取得し、前記リストに基づいて前記第1のサーバからコンテンツを取得する
請求項11または12に記載の情報処理システム。 - クライアントが、
第1のサーバにあるコンテンツを分類するための各カテゴリにおける各タイプに対するユーザの嗜好を学習し、
第2のサーバが、
前記第1のサーバが推薦可能なコンテンツのタイプである推薦可能タイプ、および、前記推薦可能タイプのうち所定の条件を満たすタイプである代替タイプを示す情報であるタイプ情報を生成し、
前記タイプ情報を前記クライアントに送信し、
前記クライアントが、
前記タイプ情報に基づいて、選択したカテゴリにユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがある場合、その中から1つ以上のタイプを選択し、前記ユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがない場合、前記選択したカテゴリの前記代替タイプの中から1つ以上のタイプを選択するとともに、前記ユーザの嗜好の学習が行われていないカテゴリを選択した場合、前記選択したカテゴリに前記代替タイプが存在するとき、その中から1つ以上のタイプを選択し、前記選択したカテゴリに前記代替タイプが存在しないとき、他のカテゴリを選択し、
前記選択したタイプのコンテンツを前記第1のサーバから取得する
ステップを含む情報処理方法。 - クライアントが、
第1のサーバにあるコンテンツを分類するための各カテゴリにおける各タイプに対するユーザの嗜好を学習し、
第2のサーバが、
前記第1のサーバにあるコンテンツのうち第1の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである推薦可能タイプ、および、前記第1のサーバにあるコンテンツのうち前記第1の閾値より大きい第2の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである代替タイプを示す情報であるタイプ情報を生成し、
前記タイプ情報を前記クライアントに送信し、
前記クライアントが、
前記タイプ情報に基づいて、選択したカテゴリにユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがある場合、その中から1つ以上のタイプを選択し、前記ユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがない場合、前記選択したカテゴリの前記代替タイプの中から1つ以上のタイプを選択し、
前記選択したタイプのコンテンツを前記第1のサーバから取得する
ステップを含む情報処理方法。 - サーバにあるコンテンツを分類するための各カテゴリにおける各タイプに対するユーザの嗜好を学習する学習手段と、
前記サーバが推薦可能なコンテンツのタイプである推薦可能タイプ、および、各タイプのコンテンツの数を示す情報であるタイプ情報に基づいて、選択したカテゴリにユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがある場合、その中から1つ以上のタイプを選択し、前記ユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがない場合、前記選択したカテゴリにおいて、前記ユーザの嗜好と一致するタイプまたは前記ユーザの嗜好と一致するタイプに近いタイプの中から、前記選択したタイプのコンテンツの総数が所定の閾値以上になる条件を満たすように1つ以上のタイプを選択する選択手段と、
前記選択したタイプのコンテンツを前記サーバから取得する取得手段と
を含む情報処理装置。 - サーバにあるコンテンツを分類するための各カテゴリにおける各タイプに対するユーザの嗜好を学習する学習手段と、
前記サーバにあるコンテンツのうち第1の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである推薦可能タイプ、および、前記サーバにあるコンテンツのうち前記第1の閾値より大きい第2の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである代替タイプを示す情報であるタイプ情報に基づいて、選択したカテゴリにユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがある場合、その中から1つ以上のタイプを選択し、前記ユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがない場合、前記選択したカテゴリにおいて、前記ユーザの嗜好と一致するタイプまたは前記ユーザの嗜好と一致するタイプに近いタイプの中から所定の条件を満たすように1つ以上のタイプを選択する選択手段と、
前記選択したタイプのコンテンツを前記サーバから取得する取得手段と
を含み、
前記選択手段は、前記選択したカテゴリに前記ユーザの嗜好と一致するタイプがない場合、前記選択したカテゴリの前記代替タイプの中から1つ以上のタイプを選択する
情報処理装置。 - 前記選択手段は、前記選択したカテゴリに前記ユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがない場合、前記選択したカテゴリにおいて、前記ユーザの嗜好と一致するタイプに近い前記推薦可能タイプの中から前記条件を満たすように1つ以上のタイプを選択する
請求項16または17に記載の情報処理装置。 - 前記選択手段は、前記選択したカテゴリに前記ユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがない場合、前記選択したカテゴリにおいて、前記ユーザの嗜好と一致するタイプのみの中から前記条件を満たすように1つ以上選択する
請求項16または17に記載の情報処理装置。 - 情報処理装置が、
サーバにあるコンテンツを分類するための各カテゴリにおける各タイプに対するユーザの嗜好を学習し、
前記サーバが推薦可能なコンテンツのタイプである推薦可能タイプ、および、各タイプのコンテンツの数を示す情報であるタイプ情報に基づいて、選択したカテゴリにユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがある場合、その中から1つ以上のタイプを選択し、前記ユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがない場合、前記選択したカテゴリにおいて、前記ユーザの嗜好と一致するタイプまたは前記ユーザの嗜好と一致するタイプに近いタイプの中から、前記選択したタイプのコンテンツの総数が所定の閾値以上になる条件を満たすように1つ以上のタイプを選択し、
前記選択したタイプのコンテンツを前記サーバから取得する
ステップを含む情報処理方法。 - 情報処理装置が、
サーバにあるコンテンツを分類するための各カテゴリにおける各タイプに対するユーザの嗜好を学習し、
前記サーバにあるコンテンツのうち第1の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである推薦可能タイプ、および、前記サーバにあるコンテンツのうち前記第1の閾値より大きい第2の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである代替タイプを示す情報であるタイプ情報に基づいて、選択したカテゴリにユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがある場合、その中から1つ以上のタイプを選択し、前記ユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがない場合、前記選択したカテゴリにおいて、前記ユーザの嗜好と一致するタイプまたは前記ユーザの嗜好と一致するタイプに近いタイプの中から所定の条件を満たすように1つ以上のタイプを選択し、前記ユーザの嗜好と一致するタイプがない場合、前記選択したカテゴリの前記代替タイプの中から1つ以上のタイプを選択し、
前記選択したタイプのコンテンツを前記サーバから取得する
ステップを含む情報処理方法。 - サーバにあるコンテンツを分類するための各カテゴリにおける各タイプに対するユーザの嗜好を学習し、
前記サーバが推薦可能なコンテンツのタイプである推薦可能タイプ、および、各タイプのコンテンツの数を示す情報であるタイプ情報に基づいて、選択したカテゴリにユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがある場合、その中から1つ以上のタイプを選択し、前記ユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがない場合、前記選択したカテゴリにおいて、前記ユーザの嗜好と一致するタイプまたは前記ユーザの嗜好と一致するタイプに近いタイプの中から、前記選択したタイプのコンテンツの総数が所定の閾値以上になる条件を満たすように1つ以上のタイプを選択し、
前記選択したタイプのコンテンツを前記サーバから取得する
ステップを含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。 - サーバにあるコンテンツを分類するための各カテゴリにおける各タイプに対するユーザの嗜好を学習し、
前記サーバにあるコンテンツのうち第1の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである推薦可能タイプ、および、前記サーバにあるコンテンツのうち前記第1の閾値より大きい第2の閾値以上の数のコンテンツが有するタイプである代替タイプを示す情報であるタイプ情報に基づいて、選択したカテゴリにユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがある場合、その中から1つ以上のタイプを選択し、前記ユーザの嗜好と一致する前記推薦可能タイプがない場合、前記選択したカテゴリにおいて、前記ユーザの嗜好と一致するタイプまたは前記ユーザの嗜好と一致するタイプに近いタイプの中から所定の条件を満たすように1つ以上のタイプを選択し、前記ユーザの嗜好と一致するタイプがない場合、前記選択したカテゴリの前記代替タイプの中から1つ以上のタイプを選択し、
前記選択したタイプのコンテンツを前記サーバから取得する
ステップを含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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JP6056592B2 (ja) * | 2013-03-26 | 2017-01-11 | 大日本印刷株式会社 | 情報推薦装置、推薦情報決定方法、推薦情報決定プログラム、及び情報推薦プログラム |
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JP2016173623A (ja) * | 2015-03-16 | 2016-09-29 | エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社 | コンテンツ提供装置、コンテンツ提供方法及びコンテンツ提供プログラム |
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CN106682035A (zh) * | 2015-11-11 | 2017-05-17 | 中国移动通信集团公司 | 一种个性化学习推荐方法及装置 |
JP6698575B2 (ja) * | 2017-03-30 | 2020-05-27 | 株式会社ゼンリンデータコム | レコメンドシステム及びレコメンド方法 |
CN108549660B (zh) * | 2018-03-12 | 2022-08-02 | 维沃移动通信有限公司 | 信息推送方法及装置 |
EP3582226A1 (en) * | 2018-06-15 | 2019-12-18 | Koninklijke Philips N.V. | An apparatus and method for providing context-based intervention |
US11423103B2 (en) | 2019-07-08 | 2022-08-23 | Valve Corporation | Content-item recommendations |
JP7529601B2 (ja) * | 2021-03-25 | 2024-08-06 | 株式会社デンソーテン | リコメンド装置、コンテンツ提供システム、及びリコメンド方法 |
CN117478937B (zh) * | 2023-12-01 | 2024-06-11 | 陕西伟辰科技有限公司 | 一种基于推送信息的处理方法及信息推送平台 |
Family Cites Families (25)
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JP3522570B2 (ja) * | 1999-03-03 | 2004-04-26 | 日本電信電話株式会社 | 画像検索・画像分類連携システム |
US6438579B1 (en) * | 1999-07-16 | 2002-08-20 | Agent Arts, Inc. | Automated content and collaboration-based system and methods for determining and providing content recommendations |
US7075000B2 (en) * | 2000-06-29 | 2006-07-11 | Musicgenome.Com Inc. | System and method for prediction of musical preferences |
US20030225777A1 (en) * | 2002-05-31 | 2003-12-04 | Marsh David J. | Scoring and recommending media content based on user preferences |
EP1563681B1 (en) * | 2002-11-08 | 2010-04-21 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Apparatus and method to provide a recommendation of content |
JP2004206679A (ja) * | 2002-12-12 | 2004-07-22 | Sony Corp | 情報処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラム |
JP2004194108A (ja) * | 2002-12-12 | 2004-07-08 | Sony Corp | 情報処理装置および情報処理方法、記録媒体、並びにプログラム |
JP2004326227A (ja) * | 2003-04-22 | 2004-11-18 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 情報提供方法、情報提供装置、そのプログラム、および、そのプログラム記憶媒体 |
JP4428036B2 (ja) * | 2003-12-02 | 2010-03-10 | ソニー株式会社 | 情報処理装置および方法、プログラム、並びに、情報処理システムおよび方法 |
JP2006260349A (ja) * | 2005-03-18 | 2006-09-28 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | コンテンツデータ表示制御装置 |
CN101322123A (zh) * | 2005-11-30 | 2008-12-10 | 皇家飞利浦电子股份有限公司 | 用于更新用户简档的方法和系统 |
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US20080134043A1 (en) * | 2006-05-26 | 2008-06-05 | Sony Corporation | System and method of selective media content access through a recommednation engine |
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US20080249987A1 (en) * | 2007-04-06 | 2008-10-09 | Gemini Mobile Technologies, Inc. | System And Method For Content Selection Based On User Profile Data |
US20080257134A1 (en) * | 2007-04-18 | 2008-10-23 | 3B Music, Llc | Method And Apparatus For Generating And Updating A Pre-Categorized Song Database From Which Consumers May Select And Then Download Desired Playlists |
JP4389973B2 (ja) * | 2007-06-26 | 2009-12-24 | ソニー株式会社 | 情報処理装置および方法、並びにプログラム |
WO2009017195A1 (ja) * | 2007-07-31 | 2009-02-05 | National Institute Of Advanced Industrial Science And Technology | 楽曲推薦システム、楽曲推薦方法及び楽曲推薦用コンピュータプログラム |
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WO2010119807A1 (ja) * | 2009-04-13 | 2010-10-21 | シャープ株式会社 | 番組検索装置、情報表示装置およびデジタル放送受信装置 |
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