JP4124115B2 - 情報処理装置及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラム - Google Patents

Description

本発明は、コンテンツの記録や再生などに関連する処理を行なう情報処理装置及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムに係り、特に、テレビ番組の視聴、録画、録画予約、再生などのコンテンツ処理を支援する情報処理装置及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。

さらに詳しくは、本発明は、ユーザの視聴履歴を基にコンテンツ処理を支援する情報処理装置及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムに係り、特に、複数のユーザの視聴履歴を基に特定の被推薦ユーザのコンテンツ処理を支援する情報処理装置及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。

現代の情報文明社会において、放送の役割は計り知れない。とりわけ、音響とともに映像情報を視聴者の元に直接届けるテレビ放送の影響は大きい。放送技術は、信号処理やその送受信、音声や映像の情報処理など、幅広い技術を包含する。また、番組コンテンツをユーザに提供する伝送形態（モダリティ）は、地上波や衛星波などの電波による放送方式やケーブル・テレビ方式、さらにはコンピュータ通信を利用して提供されるネット番組などさまざまである。

テレビの普及率は極めて高く、ほとんどすべての家庭内に設置されており、各放送局から配信される放送コンテンツは不特定多数の人々によって視聴されている。また、放送コンテンツを視聴する他の形態として、受信したコンテンツを視聴者側で一旦録画しておき、好きな時間に再生するということが挙げられる。

最近ではデジタル技術の発達により、映像や音声からなるＡＶデータを大量に蓄積することが可能になってきた。例えば、数十ＧＢあるいはそれ以上の容量を持つＨＤＤ（ハード・ディスク・ドライブ）が比較的安価に入手することが可能となり、ＨＤＤベースの録画機や、テレビ番組の録画／視聴機能を持ったパーソナル・コンピュータ（ＰＣ）などが登場してきている。

ＨＤＤは、記録データへのランダム・アクセスが可能な装置である。したがって、録画コンテンツを再生するときは、従来のビデオ・テープの場合のように、録画しておいた番組を単に先頭から順に再生する必要はなく、好きな番組（あるいは、番組中の特定のシーンや特定のコーナー）から直接再生を開始することができる。ハード・ディスク装置などの大容量ストレージを搭載した受信機（テレビやビデオ録画再生装置）を使用し、放送コンテンツを受信し一旦受信機内に蓄積してから再生するという視聴形態のことを、「サーバ型放送」と呼ぶ。

サーバ型放送システムによれば、通常のテレビ受像のようなリアルタイムで視聴するだけでなく、あらかじめ映像や音声を配信しておき、指定した時刻から視聴できるようにしたり、同時に配信される情報などを利用してシーン検索やダイジェスト視聴を行なったりすることが可能となる。

しかしながら、ＨＤＤの大容量化に伴い、数十時間分にも及ぶ番組録画が可能なシステムにおいては、多数の番組が蓄積されている場合には、どの番組から最初に見始めるべきか、ユーザはコンテンツの選択に頭を悩ませることになる。そこで、ユーザが見たい番組を効率的に選択して録画又は録画予約し、さらに蓄積したコンテンツの視聴支援を行なわなければ、コンテンツの死蔵につながる。録画機器には大量の録画コンテンツが蓄積されるようになり、すべてのコンテンツを視聴することが困難なため、コンテンツを取捨選択しなければならない。すなわち、効率的な録画予約操作を行なうことが、ユーザが有益なテレビ番組の視聴活動を送る上で重要であると思料される。

テレビジョン放送の番組を選択するための番組ガイドを画像信号に重畳して伝送し、受信側の表示装置において、これを表示するようにした、いわゆる電子番組ガイド（ＥＰＧ：Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｐｒｏｇｒａｍ Ｇｕｉｄｅ）システムが知られている。ＨＤＤレコーダなどのＣＥ機器側では、放送番組の録画処理と並行してＥＰＧを取得しておき、ユーザが録画番組を再生・視聴する際にＥＰＧを提示することによって、一定の視聴支援効果を得ることができる。

例えば、ＥＰＧデータを利用して、利用者の嗜好性に合致した番組が多数ある場合にも利用者が特に視聴を望む番組を効率よく認識できる番組表を表示できる番組表表示装置について提案がなされている（例えば、特許文献１を参照のこと）。

また、放送コンテンツの視聴支援方法としては、例えば多数のユーザの視聴履歴を統計処理した結果に基づいて、視聴すべき、あるいは録画又は録画予約すべきコンテンツを推薦するというのが一般的である。

例えば、多チャンネル放送において、従来のチャンネル番号や番組ジャンルに基づいた選択方法に加え、視聴率による新たな番組選択の基準を視聴者に提供し、単純な操作で短時間に多くの人が視聴しているチャンネルの選択ができるようにするシステムなどが提案されている（例えば、特許文献２を参照のこと）。

また、ビデオ録画機器において録画予約履歴や録画履歴、再生視聴履歴（以下、「ユーザ番組視聴履歴」とする）などを記録し、これら履歴情報を基に番組に対するユーザの嗜好度を求め、好みそうな番組を推薦するシステムがある。

例えば、単独のユーザのユーザ番組視聴履歴を基に番組を推薦し個人の嗜好性に追従するシステムに対し、複数のユーザのユーザ番組視聴履歴から特定のユーザと似た履歴を持つユーザすなわち類似ユーザ群を統計的に求め、そのユーザ群の好む番組群を推薦するというシステムがある。この複数ユーザ・データの推薦システムでは、ユーザ・ベースの協調フィルタリングが広く採用されている（例えば、非特許文献１を参照のこと）。

ここで、協調フィルタリング（ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）とは、ユーザの嗜好を過去の行動という形で記録し、そのユーザに類似する行動履歴を持つ他のユーザの嗜好情報を利用して、ユーザの嗜好を推測するシステムである。協調フィルタリングによれば、ユーザ数が膨大で且つユーザ毎の嗜好情報が多い場合であっても正確な推測が可能であるとされている。

しかしながら、ユーザ番組視聴履歴の類似性の高い類似ユーザであっても、同じ番組の内容（嗜好ジャンル）ばかりを常に視聴しているとは限らない。このため、類似ユーザの視聴履歴を単純にトラッキングしていくだけでは、興味を持つ番組カテゴリと興味を持たない番組カテゴリが混在した結果が出てしまい、判りにくい推薦情報を提供しかねない。

特開平１１−３０８５４７号公報 特開平９−２６１６０９号公報 Sarwar,B.,Karypis, G., Konstan, J., and Riedl, J., "Item-Based Collaborative Filtering Recommendation"（In Proc. of the 10th International World Wide Web Conference (WWW10), pp.285-295, May 2001）（http://www.aist-nara.ac.jp/~naoki-o/mct/mct30_November-19-2002.doc）

本発明の目的は、テレビ番組の視聴、録画、録画予約、再生などのコンテンツ処理を支援することができる、優れた情報処理装置及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。

本発明のさらなる目的は、ユーザの視聴履歴を基にコンテンツ処理を支援することができる、優れた情報処理装置及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。

本発明のさらなる目的は、複数のユーザの視聴履歴を基に特定の被推薦ユーザのコンテンツ処理を支援することができる、優れた情報処理装置及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。

本発明のさらなる目的は、複数のユーザのユーザ番組視聴履歴から特定のユーザと似た履歴を持つ類似ユーザ群を統計的に求め、ユーザ・ベースの協調フィルタリングにより類似ユーザ群の好む番組群に基づいて判り易くコンテンツを推薦することができる、優れた情報処理装置及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することにある。

本発明は、上記課題を参酌してなされたものであり、その第１の側面は、複数のユーザの視聴履歴を基に被推薦ユーザのコンテンツ処理を支援する情報処理装置であって、
複数のユーザの視聴履歴を集計するユーザ視聴履歴集計手段と、
被推薦ユーザと同じ視聴履歴を持つユーザを類似ユーザとして取り出し、類似ユーザの視聴履歴を集計する類似ユーザ視聴履歴集計手段と、
ユーザ毎の各コンテンツの視聴履歴情報をマッピングした協調フィルタリング・マトリックスに被推薦ユーザ及び類似ユーザの視聴履歴情報を登録して、協調フィルタリング処理を行なう協調フィルタリング処理手段と、
前記のフィルタリング処理結果に基づいて被推薦ユーザへのコンテンツ推薦情報を作成する情報作成手段と、
を具備することを特徴とする情報処理装置である。

ここで、前記協調フィルタリング処理手段は、前記協調フィルタリング・マトリックス上で、類似ユーザによる記録予約などの視聴履歴の度数をコンテンツ毎に計数して一致度を求める。そして、前記情報生成手段は、コンテンツ間での一致度の大小に基づいた順に従って推薦すべきコンテンツを選別し、コンテンツの推薦リストからなる被推薦ユーザへのコンテンツ推薦情報を生成する。

このように、類似ユーザ群内で行なわれた視聴履歴の度数を番組毎に計数し、得られた一致数順で番組を推薦することにより、ユーザ・ベースの協調フィルタリングによる推薦が実現することができる。

情報作成手段は、前記コンテンツの推薦リストに、嗜好ジャンルなど各コンテンツの付随情報を併記するようにしてもよい。この場合、協調フィルタリングによるコンテンツ推薦を、被推薦ユーザと類似ユーザ間の一致度だけでなく、番組の内容（カテゴリなど）をさらに考慮して実現することができる。

ここで、ユーザ番組履歴の類似性の高い類似ユーザであっても、同じ番組の内容ばかりを常に視聴しているとは限らない、という問題がある。このため、類似ユーザの視聴履歴を単純にトラッキングしていくだけでは、興味を持つ番組カテゴリと興味を持たない番組カテゴリが混在した結果が出てしまい、判りにくい推薦情報を提供しかねない。

そこで、本発明に係る情報処理装置では、所定の検索テーマを実現する検索条件でヒットした番組群を番組履歴情報に持つ仮想ユーザを設定し、これを協調フィルタリング・マトリックス上に登録することにより、類似ユーザの視聴履歴を単純にトラッキングするだけでなく、検索テーマに応じた協調フィルタリング処理を行なうようにした。

また、前記情報作成手段は、検索テーマを実現する検索条件でヒットしたコンテンツ群とそれ以外のコンテンツ群に分けて、コンテンツ推薦情報を作成するようにしてもよい。

このように検索テーマに従って推薦リストを分類表示することにより、検索テーマが合致しユーザが意図する検索結果がそれ以外の情報に埋没したり錯綜したりしないようにすることができる。

また、本発明に係る情報処理装置は、検索テーマを実現するための検索条件を設定する検索条件設定手段をさらに備えるようにしてもよい。

例えば、被推薦ユーザの入力に従って検索条件を設定してもよいし、仮想ユーザを設定する前の協調フィルタリング処理の結果を基に検索条件を設定するようにしてもよい。

また、前記仮想ユーザ設定手段は、２以上の仮想ユーザを同時に協調フィルタリング・マトリックスに登録するようにしてもよい。例えば、前記仮想ユーザ設定手段は、被推薦ユーザの類似ユーザ内に含まれ且つ一致数の多いものを視聴履歴情報に持つ仮想被推薦ユーザを設定するようにしてもよい。

また、本発明の第２の側面は、複数のユーザの視聴履歴を基に被推薦ユーザのコンテンツ処理を支援するための情報処理をコンピュータ・システム上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムであって、
複数のユーザの視聴履歴を集計するユーザ視聴履歴集計ステップと、
被推薦ユーザと同じ視聴履歴を持つユーザを類似ユーザとして取り出し、類似ユーザの視聴履歴を集計する類似ユーザ視聴履歴集計ステップと、
ユーザ毎の各コンテンツの視聴履歴情報をマッピングした協調フィルタリング・マトリックスに被推薦ユーザ及び類似ユーザの視聴履歴情報を登録して、協調フィルタリング処理を行なう協調フィルタリング処理ステップと、
前記のフィルタリング処理結果に基づいて被推薦ユーザへのコンテンツ推薦情報を作成する情報作成ステップと、
を具備することを特徴とするコンピュータ・プログラムである。

本発明の第２の側面に係るコンピュータ・プログラムは、コンピュータ・システム上で所定の処理を実現するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムを定義したものである。換言すれば、本発明の第２の側面に係るコンピュータ・プログラムをコンピュータ・システムにインストールすることによって、コンピュータ・システム上では協働的作用が発揮され、本発明の第１の側面に係る情報処理装置と同様の作用効果を得ることができる。

本発明によれば、複数のユーザの視聴履歴を基に特定の被推薦ユーザのコンテンツ処理を支援することができる、優れた情報処理装置及び情報処理方法、並びにコンピュータ・プログラムを提供することができる。

本発明によれば、例えば検索テーマを実現する検索条件でヒットした番組群を仮想ユーザとして協調フィルタリング・エンジンのマトリックスに登録し、協調フィルタリング結果を検索テーマとともに表示することにより、ユーザに判り易いコンテンツ検索結果の提示を実現することができる。

本発明のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本発明の実施形態や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。

以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳解する。

図１には、本発明を適用して構成される、放送コンテンツの視聴支援情報をユーザに提供するコンテンツ視聴支援システムの構成を模式的に示している、この視聴支援システムは、あるユーザと嗜好が類似する類似ユーザ群の視聴履歴情報を協調フィルタリング処理して、ユーザにコンテンツの視聴支援情報を提供することができる。

同図に示す例では、各ユーザにおいて放送コンテンツ受信し記録・再生するコンテンツ記録再生装置としての多数のＣＥ機器（以下、クライアントとも呼ぶ）と、各ＣＥ機器にコンテンツ推薦情報などの付加価値情報を提供するサーバが、インターネットなどの広域ネットワーク若しくは他の形態の通信路を経由して相互接続されている。

クライアントとしてのコンテンツ記録再生装置は、例えばセットトップボックスやテレビ受像機などのＣＥ機器と一体、あるいはチューナ機能付きパーソナル・コンピュータに外部接続して構成されており、各放送局から時々刻々と配信されてくる放送コンテンツを、ユーザ操作による録画予約設定、あるいは所定の自動録画予約手続に従って蓄積する。

コンテンツ記録再生装置は、放送コンテンツの受信・録画の際、コンテンツを識別するための情報や、コンテンツ録画・再生に関連する操作情報、放送番組に対する「投票」などからなるユーザの視聴履歴情報、ユーザの嗜好情報やその他のユーザ・プロファイル情報などを取得する。

また、コンテンツ記録再生装置は、インターネットなどの広域ネットワークに接続されており、ネットワーク上に構築されている情報提供サーバに対してユーザの視聴履歴情報や嗜好情報を送信（アップロード）するとともに、情報提供サーバからは放送コンテンツの視聴に関するお薦め情報が提供される。

クライアントからサーバへアップロードの対象となるデータは、具体的には、ＣＥ機器上でのユーザの操作履歴、ユーザが録画、録画予約、視聴などを行なったユーザ番組視聴履歴情報、これらの情報に一定の処理を施したユーザの嗜好を表すように生成した操作情報（例えば、放送番組に対する投票や評価などの入力情報）、あるいはこれらの組み合わせである。例えば、［ユーザ識別情報：コンテンツ識別情報（又はコンテンツを識別可能な放送時間帯及び放送チャンネルなどの代替情報）：コンテンツの録画ステータス（録画済み、録画予約済みの有無）］の組み合わせからなるユーザ番組履歴情報が、定期的又はその他の所定のタイミングでサーバ側へアップロードされる。

一方、サーバは、各放送局で放送されるコンテンツのＥＰＧ若しくはこれに準ずる番組情報を管理するコンテンツ情報データベース、各ユーザの嗜好情報やプロファイルをユーザ単位で管理するユーザ情報データベース、各ユーザが視聴、録画、録画予約した放送コンテンツに関する番組履歴やこれらの機器操作に関する操作履歴をユーザ単位で管理する番組履歴情報データベースなどのデータベースを備えている。

サーバ側では、各ＣＥ機器に蓄積されたユーザ情報やユーザ番組履歴情報などをネットワーク（またはその他のアップリンク）経由でアップロードし、アップロードしたユーザ情報や視聴コンテンツに対する視聴履歴情報を集計する。そして、任意のユーザとユーザ番組履歴情報が類似する類似ユーザ群についての番組履歴情報を協調フィルタリング処理し、得られたコンテンツ検索結果を基にユーザにコンテンツの視聴支援情報を提供する。

本実施形態では、サーバは、協調フィルタリング処理を行なう際に、検索テーマを実現する検索条件でヒットした番組群を仮想ユーザとして協調フィルタリング・エンジンのマトリックスに登録する。そして、協調フィルタリング結果を検索テーマとともに表示することにより、ユーザに判り易いコンテンツ検索結果の提示を行なう。協調フィルタリング処理によるコンテンツ検索の詳細については、後述に譲る。

図２には、コンテンツの記録・再生などを行なうクライアント装置の機能構成を模式的に示している。クライアント装置は、例えばセットトップボックスやテレビ受像機などのＣＥ機器と一体、あるいはチューナ機能付きパーソナル・コンピュータに外部接続して構成されており、各放送局から時々刻々と配信されてくる放送コンテンツを、ユーザ操作による録画予約設定、あるいは所定の自動録画予約手続に従って蓄積する（前述）。

ＣＥ機器１０は、チューナ１１と、符号化部１２と、ハード・ディスク装置（ＨＤＤ）１３と、通信制御部１４と、再生制御部１５と、入力装置１６と、テレビ・モニタ１７と、復号部１９を備え、中央制御部１８による統括的な制御下で、コンテンツの受信、記録、再生などのコンテンツ視聴に関連する装置動作を行なうとともに、機器操作に基づいてユーザの番組履歴情報を取得するようになっている。

ＣＥ機器１０は、入力装置１６を介したユーザ操作（リモコン操作を含んでいてもよい）に応答して、テレビ放送やＥＰＧの受信、受信した放送コンテンツの録画、録画コンテンツの再生などの動作を起動する。勿論、早送り・巻き戻し、一時停止などの録画コンテンツの再生に付随する動作や、録画したコンテンツの消去などの動作を併せて行なうようにしてもよい。

アンテナ（図示しない）で受信された放送波は、チューナ１１に供給される。放送波は、地上波、衛星波、デジタル放送、アナログ放送のいずれでもよい。チューナ１１は、入力装置１６を介したユーザからの指示に従い、所定チャネルの放送波のチューニングすなわち選局を行なう。

また、通信制御部１４は、入力装置１６を介したユーザからの指示に従い、ブロードバンド・インターネット上の所定のサーバにアクセスして、ＣＥ機器１０内で取得されたユーザの番組履歴情報のサーバへのアップロードや、コンテンツ視聴支援情報やその他の情報コンテンツのダウンロードを行なう。

ＣＥ機器１０は、放送波により提供されるコンテンツを録画・再生するためのコンテンツ蓄積装置としてＨＤＤ１３を装備している。ＨＤＤ１３は、磁気記録方式の記憶装置である。一般にドライブ・ユニット内には記録媒体である数枚の磁気メディアが収容され、スピンドル・モータによって高速に回転する。メディアには、ニッケル・リンなどのメッキを施した磁性体が塗布されている。そして、磁気ヘッドを回転するメディア表面上で半径方向にスキャンさせることによって、メディア上にデータに相当する磁化を生じさせて書き込みを行ない、あるいはデータを読み出すことができる。但し、本発明の要旨はＨＤＤに限定されるものではなく、コンテンツを録画再生可能なその他のメディアで置き換えることも可能である。

チューナ１１で受信した放送コンテンツは、アナログ放送の場合には、符号化部１２により例えばＭＰＥＧ（Ｍｏｖｉｎｇ Ｐｉｃｔｕｒｅ Ｅｘｐｅｒｔｓ Ｇｒｏｕｐ）形式に符号化処理してから、ＨＤＤ１３上に蓄積される。また、デジタル放送の場合には受信コンテンツは符号化された状態なので、そのままＨＤＤ１３に蓄積される。

再生制御部１５は、入力装置１６を介したユーザからのコンテンツ再生指示に従い、ＨＤＤ１３の蓄積コンテンツの中から所望のコンテンツを読み出して、その再生制御を行なう。

復号部１９は、符号化された状態の録画コンテンツを復号処理する。そして、テレビ・モニタ１７は、復号された音声信号並びに映像信号をそれぞれ音声出力、表示出力する。

図３には、サーバ装置の機能構成を模式的に示している。サーバは、インターネットワークなどの広域ネットワーク上に設置され、ＣＥ機器などのクライアント装置とのアッパーリンクを持ち、各ユーザに対して協調フィルタリングに基づく視聴支援情報を作成して提供する。

サーバは、ファイヤ・ウォール（Ｆ／Ｗ）１２１を介してインターネット１２０に接続され、アプリケーション・サーバ１００と、複数のデータベース１１０〜１１２で構成される。

ユーザ情報データベース１１０は、インターネット１２０で接続される各ＣＥ機器のユーザについてのアカウント情報やユーザ・プロファイルなどを管理する。番組視聴履歴情報データベース１１１は、ユーザ毎のＣＥ機器上で取得されたユーザ番組視聴履歴情報（コンテンツの視聴の他、録画予約、録画、再生、投票や評価などの操作情報を含む）を管理する。コンテンツ情報データベース１１２は、各放送局から放送されるコンテンツに関する関連情報を管理する。

アプリケーション・サーバ１００は、アップロード・データ収集部１０１と、番組視聴履歴情報集計部１０２と、類似ユーザ抽出部１０３と、仮想ユーザ設定部１０４と、協調フィルタリング処理部１０５と、提示情報作成送信部１０６を備え、ユーザと嗜好が類似する類似ユーザ群の視聴履歴情報を協調フィルタリング処理して、ユーザにコンテンツの視聴支援情報を提供する処理を行なう。

アップロード・データ収集部１０１は、各ＣＥ機器からアップロードされるデータの収集処理を行なう。クライアントからサーバへアップロードの対象となるデータは、具体的には、ＣＥ機器上でのユーザの操作履歴や、ユーザが視聴、録画、録画予約した番組の履歴情報すなわちユーザ番組視聴履歴情報、これらの情報に一定の処理を施したユーザの嗜好を表すように生成した操作情報（例えば放送番組に対する投票や評価などの入力情報）、あるいはこれらの組み合わせである。

番組視聴履歴情報集計部１０２は、各ＣＥ機器からアップロードされたユーザ番組視聴履歴情報を集計処理し、番組視聴履歴情報データベース１１１に登録する。

類似ユーザ抽出部１０３は、コンテンツ視聴支援情報の要求元である被推薦ユーザと共通のユーザ番組視聴履歴を持つ類似ユーザを抽出する。仮想ユーザ設定部１０４は、例えば被推薦ユーザが指定した検索テーマを実現する検索条件でヒットした番組群を仮想ユーザとして設定する。協調フィルタリング処理部１０５は、類似ユーザや仮想ユーザの番組視聴履歴情報を協調フィルタリング・マトリックス上にマッピングし、検索テーマに対し適応的な協調フィルタリング処理を行なう。

提示情報作成送信部１０６は、協調フィルタリング処理によるコンテンツ検索結果を基に、被推薦ユーザへのコンテンツ視聴支援情報を生成する。そして、作成したコンテンツ視聴支援情報をインターネット１２０（またはその他のダウンリンク）経由で被推薦ユーザに送り、コンテンツの視聴選択を支援する。本実施形態では、コンテンツ視聴支援情報は、協調フィルタリング・マトリックス上での検索結果を、検索テーマを実現する検索条件とそれ以外のものとに分類して提示することにより、ユーザが望む情報が埋没しないようにしている。コンテンツ視聴支援情報画面の具体的構成については後述に譲る。

次いで、本実施形態に係るコンテンツ視聴支援システムの動作について説明する。

図４には、協調フィルタリング・マトリックスにより特定ユーザ（以下では、「被推薦ユーザ」ここでは、ユーザ１）への推薦番組を求める仕組みについて図解している。図示の協調フィルタリング・マトリックスは、被推薦ユーザと共通のユーザ番組視聴履歴を持つ類似ユーザについての、番組毎のユーザ番組視聴履歴を記述した一覧表で構成される。

同図において、丸印は各ユーザが予約した番組を示す。図示の例では、ユーザ１は番組Ａ，Ｂを予約しており、類似ユーザに相当する。この場合の類似ユーザは、同じ番組群（Ａ，Ｂ）を予約したユーザ３，５，６となる。

また、同図では、このような類似ユーザ群内で予約された番組を二重丸で示している。そして、類似ユーザ群内で予約が行なわれた数すなわち予約数を番組毎に数え上げ、これを一致数とする。図示の例では、類似ユーザ全員が番組Ｃを予約しており、一致数が最高値となる。以下、番組Ｅ，Ｇ（一致数：２）、番組Ｄ，Ｆ，Ｈ，Ｉ，Ｊ（一致数：１）と続く。例えば、この推薦順に従って番組タイトルをリストした画面情報が、録画予約支援情報として被推薦ユーザのＣＥ機器に配信される。

このように、類似ユーザ群内で予約が行なわれた数を番組毎に計数し、得られた一致数順で番組を推薦することにより、ユーザ・ベースの協調フィルタリングによる推薦が実現する。

このような協調フィルタリングによるコンテンツ推薦を、被推薦ユーザと類似ユーザ間の一致度だけでなく、番組の内容（カテゴリなど）あるいはその他のコンテンツに付随する情報をさらに考慮して実現することができる。

図５には、図４に示した協調フィルタリング・マトリックスを利用した協調フィルタリング処理結果に、各番組の内容（嗜好ジャンル）を付記している。亦、図６には、この場合のコンテンツ視聴支援情報画面の構成例を示している。同図に示すように、一致度順に推薦コンテンツがリスト表示されるとともに、コンテンツの番組タイトル毎に番組内容が併記される（図６を参照のこと）。

図５及び図６に示す例では、野球関係の番組２件を予約した被推薦ユーザに対して、協調フィルタリングにより得られた推薦番組には、野球関係以外に囲碁／将棋関係が含まれている。

しかしながら、ユーザ番組視聴履歴の類似性の高い類似ユーザであっても、同じ番組の内容ばかりを常に視聴しているとは限らない。このため、類似ユーザの視聴履歴を単純にトラッキングしていくだけでは、興味を持つ番組カテゴリと興味を持たない番組カテゴリが混在した結果が出てしまい、判りにくい推薦情報を提供しかねない。

上記の例で言えば、野球関係の番組２件を予約した人の多くが囲碁／将棋関係を予約していたことは事実であるが、ユーザ１が囲碁／将棋に興味がなければ、図３に示した推薦情報では、野球関係番組が興味のないカテゴリに埋もれる結果となり、判りにくい表示画面となる。言い換えれば、ユーザ番組視聴履歴の類似性の高いユーザの視聴履歴を単純にトラッキングしていくだけでは、このような判りにくさを招くリスクがある。

次に、協調フィルタリング・マトリックス上に仮想ユーザを登録した例について説明する。ここで言う仮想ユーザは、所定の検索テーマを実現する検索条件でヒットした番組群を番組履歴情報に持つ。検索テーマは、例えば被推薦ユーザが設定する。

図７には、協調フィルタリング・マトリックス上に、プロ野球関連の番組についての番組視聴履歴情報を持つ仮想ユーザのエントリを登録している例を示している。検索テーマとしてのプロ野球関連番組は、登録者による選択でもよいし、プロ野球番組を検索した結果でも良い。例えば、ナイターか，野球か、球団名か、プロ野球か、という検索条件と、高校野球，メジャーリーグのような除外条件を設定し、検索を実行する。

図示の協調フィルタリング・マトリックスでは、ユーザ１に対し上述と同様の一致度の計数処理を施すと、一致数は図示の通りに変わる。すなわち、仮想ユーザを含む類似ユーザ全員が番組Ｃを予約しており、一致数が最高値の４となる。以下、番組Ｄ，Ｅ，Ｇ（一致数:２）、番組Ｆ，Ｈ，Ｉ，Ｊ（一致数：１）と続く。例えば、この推薦順に従って番組タイトルをリストした画面情報が、録画予約支援情報として被推薦ユーザのＣＥ機器に配信される。

図８には、図７に示したような協調フィルタリング・マトリックスを用いた協調フィルタリング処理に基づく検索結果から構成されるコンテンツ推薦情報画面の構成例を示している。同図に示すように、一致度順に表示した推薦リストの各番組タイトルに番組内容が併記されるという点では、図５に示した例と同様である。但し、仮想ユーザすなわち検索テーマを実現する検索条件でヒットした番組群と、ヒットしない番組群とに分けて推薦リストを構成しているという点に特徴がある。

このように検索テーマに従って推薦リストを分類表示することにより、検索テーマが合致しユーザが意図する検索結果がそれ以外の情報に埋没したり錯綜したりしないようにすることができる。

図８に示したコンテンツ推薦情報画面の構成例では、上段には、検索テーマとしてのプロ野球関連番組（又は検索結果）に合致する推薦コンテンツを一致数順に並べている。また、下段には、検索テーマに合致しない、それ以外の番組を一致数順に並べる。

なお、図示の例では、検索テーマに合致する番組Ｄがたまたま検索テーマに合致しない番組Ｅ，Ｇと同一致数になったが、番組Ｅ，Ｇより低い結果となった場合であっても、検索テーマに合致する番組として上段に配置する。

また、図８に示す例では、上段及び下段のコンテンツ推薦リストに、「プロ野球好きで評判です」、「プロ野球好きではこんな番組も予約しています」というタイトルがそれぞれ付されている。これらタイトルを構成する語句のうち下線が付されている部分は、設定されている検索テーマすなわち嗜好ジャンルに相当する「検索・登録のラベル」を表している。この他の例として、音楽好き、クラッシック・ファンなど、検索条件・登録テーマにあったものを出力することができる。

勿論、検索・登録のラベルに従って分類して推薦リストを構成する必要は必ずしもなく、協調フィルタリング処理の結果をそのまま一致数に従ってリスト表示するようにしてもよい。図１３には、この場合のコンテンツ推薦情報画面の構成例を示している。

図１４には、仮想ユーザを利用した協調フィルタリング処理によりコンテンツ推薦情報を作成するための処理手順をフローチャートの形式で示している。

まず、被推薦ユーザを特定する（ステップＳ１）。例えば、サーバがオンデマンドでコンテンツ推薦情報を提供する場合には、要求元のユーザを被推薦ユーザとして特定する。

次いで、番組視聴履歴情報データベース１１１を参照して、被推薦ユーザについての放送コンテンツの視聴、録画予約などユーザ番組視聴履歴を取得する（ステップＳ２）。

次いで、被推薦ユーザについての嗜好ジャンルを特定する（ステップＳ３）。ここで言う嗜好ジャンルは、「プロ野球好き」など検索・登録のラベルの基となる。嗜好ジャンルを特定する方法として、以下のようなものが挙げられる。

（１）所定範囲（例えば、過去１年）の被推薦ユーザの番組視聴履歴に含まれるコンテンツのうち、最も出現回数の多いジャンルを嗜好ジャンルとして特定する。
（２）出現回数が多い所定数の候補を特定し、これらの候補の中から１つをユーザに選択させる。

次いで、嗜好ジャンルに対応する仮想ユーザのユーザ番組視聴履歴を設定する（ステップＳ４）。具体的には、嗜好ジャンルに合致する番組コンテンツをコンテンツ情報データベース１１２から検索し、その検索結果を仮想ユーザのユーザ番組視聴履歴として設定する。なお、あらかじめ想定される嗜好ジャンル（例えば、「プロ野球」、「ドラマ」など）については、仮想ユーザのユーザ番組視聴履歴を事前に作成し保存しておいてもよい。

そして、仮想ユーザのユーザ番組視聴履歴に基づき、全ジャンルについて協調フィルタリング処理を行なう（ステップＳ５）。具体的には、以下の手順に従い、協調フィルタリング処理を行なう。

（１）ユーザ情報データベース１１０及び番組視聴履歴情報データベース１１１を参照して、被推薦ユーザと共通のユーザ番組視聴履歴を持つ類似ユーザを選定する。共通のユーザ番組視聴履歴とは、全ジャンルに関し共通であっても、特定の嗜好ジャンルに関し共通であってもよい。
（２）協調フィルタリング・マトリックス上に、類似ユーザについての番組毎のユーザ番組視聴履歴をマッピングする。ここでは、特定の嗜好ジャンルに限定せず、すべてのジャンルについてのユーザ番組視聴履歴をマッピングする。
（３）さらに、協調フィルタリング・マトリックス上に仮想ユーザのエントリも登録する。
（４）協調フィルタリング・マトリックス上で、番組毎に、予約又はその他の番組視聴履歴が行なわれたユーザ数を一致数として計数する。そして、一致数が高い順に配列したコンテンツの推薦リストを検索結果として出力する。

ここで、被推薦ユーザが既に予約を行なっている番組に関しては推薦するまでもないから、推薦リストから除外する処理を行なってもよい（ステップＳ６）。但し、除外するか否かは必須の処理ではない。

そして、嗜好ジャンルに相当する検索・登録ラベルで分類して、推薦コンテンツの一覧表で構成されるコンテンツ推薦情報を作成し、ユーザに提示する（ステップＳ７）。

図７に示す例では、協調フィルタリング・マトリックス内では、検索テーマに相当する仮想ユーザを一種類だけ登録しているが、勿論２以上の仮想ユーザを同時に協調フィルタリング・マトリックスに登録することもできる。

仮想ユーザを複数配置する場合は、被推薦ユーザの類似ユーザ内に含まれ且つ一致数の多いものを検索・登録のラベルとする、すなわち一致数の多い番組を番組履歴情報に持つ仮想ユーザとしてもよい。

図９には、協調フィルタリング・マトリックスについての他の構成例を示している。図示のマトリックスは、図６と同じ構成であるが、プロ野球検索結果（又は登録プロ野球関連番組）を仮想被推薦ユーザとし、一致数を求め直したものである。ここでは、プロ野球検索結果の選択した番組Ａ，Ｂについても一致数を求めた。また、図示の例では、類似ユーザとして検出する閾値を２とした。

図示の協調フィルタリング・マトリックスでは、ユーザ１に対し上述と同様の一致度の計数処理を施すと、一致数は図示の通りに変わる。すなわち、仮想ユーザ並びに仮想被推薦ユーザを含む類似ユーザ全員が番組Ａ，Ｂを予約しており、一致数が最高値の５となる。以下、番組Ｃ（一致数：４）、番組Ｄ，Ｅ，Ｇ（一致数：２）、番組Ｆ，Ｈ，Ｉ，Ｊ（一致数：１）と続く。例えば、この推薦順に従って番組タイトルをリストした画面情報が、録画予約支援情報として被推薦ユーザのＣＥ機器に配信される。

図１０には、図９に示した協調フィルタリング・マトリックスを用いた協調フィルタリング処理に基づく検索結果から構成されるコンテンツ推薦情報画面の構成例を示している。同図に示すように、一致度順に表示した推薦リストの各番組タイトルに番組内容が併記されるという点、並びに、仮想ユーザすなわち検索テーマを実現する検索条件でヒットした番組群と、ヒットしない番組群とに分けて推薦リストを構成しているという点は、図８に示した例と同様である。

また、同図中の上段及び下段のコンテンツ推薦リストに、「プロ野球好きで評判です」、「プロ野球好きではこんな番組も予約しています」というタイトルがそれぞれ付されている。これらタイトルを構成する語句のうち下線が付されている部分は、設定されている検索テーマすなわち嗜好ジャンルに相当する「検索・登録のラベル」を表している。

図１５には、複数の仮想ユーザを利用した協調フィルタリング処理によりコンテンツ推薦情報を作成するための処理手順をフローチャートの形式で示している。但し、ここでは、嗜好ジャンル及び嗜好ジャンル以外それぞれについて仮想ユーザを設定するものとする。

まず、被推薦ユーザを特定する（ステップＳ１１）。例えば、サーバがオンデマンドでコンテンツ推薦情報を提供する場合には、要求元のユーザを被推薦ユーザとして特定する。

次いで、番組視聴履歴情報データベース１１１を参照して、被推薦ユーザについての放送コンテンツの視聴、録画予約などユーザ番組視聴履歴を取得する（ステップＳ１２）。

次いで、被推薦ユーザについての嗜好ジャンルを特定する（ステップＳ１３）。ここで言う嗜好ジャンルは、「プロ野球好き」など検索・登録のラベルの基となる。嗜好ジャンルを特定する方法として、以下のようなものが挙げられる。

（１）所定範囲（例えば、過去１年）の被推薦ユーザの番組視聴履歴に含まれるコンテンツのうち、最も出現回数の多いジャンルを嗜好ジャンルとして特定する。
（２）出現回数が多い所定数の候補を特定し、これらの候補の中から１つをユーザに選択させる。

次いで、嗜好ジャンルに対応する仮想ユーザのユーザ番組視聴履歴を設定する（ステップＳ４）。具体的には、嗜好ジャンルに合致する番組コンテンツをコンテンツ情報データベース１１２から検索し、その検索結果を仮想ユーザの湯へ座番組視聴履歴として設定する。なお、あらかじめ想定される嗜好ジャンル（例えば、「プロ野球」、「ドラマ」など）については、仮想ユーザのユーザ番組視聴履歴を事前に作成し保存しておいてもよい。

そして、仮想ユーザのユーザ番組視聴履歴に基づき、嗜好ジャンルについて協調フィルタリング処理を行なう（ステップＳ１５）。具体的には、以下の手順に従い、協調フィルタリング処理を行なう。

（１）ユーザ情報データベース１１０及び番組視聴履歴情報データベース１１１を参照して、被推薦ユーザと共通のユーザ番組視聴履歴を持つ類似ユーザを選定する。共通のユーザ番組視聴履歴とは、全ジャンルに関し共通であっても、特定の嗜好ジャンルに関し共通であってもよい。
（２）協調フィルタリング・マトリックス上に、類似ユーザについての番組毎のユーザ番組視聴履歴をマッピングする。ここでは、特定の嗜好ジャンルに限定せず、すべてのジャンルについてのユーザ番組視聴履歴をマッピングする。
（３）さらに、協調フィルタリング・マトリックス上に、仮想ユーザのエントリも登録する。
（４）協調フィルタリング・マトリックス上で、嗜好ジャンルに該当する番組毎に、予約又はその他の番組視聴履歴が行なわれたユーザ数を一致数として計数する。そして、一致数が高い順に配列したコンテンツの推薦リストを検索結果として出力する。

続いて、仮想ユーザのユーザ番組視聴履歴に基づき、嗜好ジャンル以外について、同様に協調フィルタリング処理を行なう（ステップＳ１６）。

ここで、被推薦ユーザが既に予約を行なっている番組に関しては推薦するまでもないから、推薦リストから除外する処理を行なってもよい（ステップＳ１７）。但し、除外するか否かは必須の処理ではない。

そして、嗜好ジャンルに相当する検索・登録ラベルで分類して、推薦コンテンツの一覧表で構成されるコンテンツ推薦情報を作成し、ユーザに提示する（ステップＳ１８）。

また、ユーザは、図１０に示したようなコンテンツ視聴支援情報画面を介して、ユーザ・グループ登録を行なうことができる。図１１には、グループ登録用のボタンを含んだコンテンツ視聴支援情報画面の構成例を示している。

例えば、検索テーマ（すなわち仮想ユーザ）に相当する検索・登録ラベル、あるいは検索結果を示す推薦テーマが「プロ野球」であった場合には、図示の通り、「プロ野球好きグループに登録する」ボタンが配設される。

ユーザがこの登録ボタンをクリックすると、サーバへ登録要求が送信され、サーバ側では当該ユーザに対するグループ登録処理が行なわれる。サーバでは、さらに登録したグループに関する操作画面を生成して、ユーザ側へ送信する。

図１２には、登録グループに関する操作画面の構成例を示している。図示の例では、ユーザが新規に登録したグループの他、既に登録しているグループに関して、お薦めのコンテンツと、操作ボタンが配置されている。

登録グループ毎にお薦めコンテンツについての予約又は再生ボタンが配設されている。予約又は再生ボタンを選択すると、当該お薦めコンテンツについての録画予約又は再生処理（但し録画済の場合）がＣＥ機器１０上で起動する。

また、登録グループ毎に「もっとおすすめを見る」ボタンが配設されている。このボタンを押すと、サーバに対して検索要求が送信される。サーバ側では、この要求に応答して、該当する検索テーマを用いて上述したような協調フィルタリング処理を行ない、その検索結果を図１１に示したようなコンテンツ視聴推薦情報画面として構成し、ＣＥ機器１０側へ提供する。

また、登録グループ毎に登録消去ボタンが用意されている。登録消去ボタンを押すと、登録済みグループの削除要求がサーバへ転送され、サーバ側では登録グループから当該ユーザを削除する処理が行なわれる。

さらに、図１２には示していないが、サービス側は図１２に示した登録グループのお薦め画面上で、野球好きなら野球カード、など関連の商品や広告を配置するようにしても良い。また、図１２に示した登録グループを基にユーザの好みを推定し、同画面に関連の商品や広告を配置しても良い。

図１６には、ユーザをグループ登録するための処理手順をフローチャートの形式で示している。

まず、類似ユーザについての番組毎のユーザ番組視聴履歴をマッピングした協調フィルタリング・マトリックスを用いて協調フィルタリング処理を行なう（ステップＳ２１）。そして、嗜好ジャンルに相当する検索・登録ラベルで分類して、推薦コンテンツの一覧表で構成されるコンテンツ推薦情報を作成し、ユーザに提示する（ステップＳ２２）。

ここで、被推薦ユーザが嗜好ジャンルに相当する検索・登録ラベルのグループに登録済みかどうかを判別する（ステップＳ２３）。

グループに未登録である場合、図１１に示したように、コンテンツ視聴支援情報画面上で検索・登録ラベルのグループ登録の指示を表示する（ステップＳ２４）。ここで、ユーザからグループ登録の指示があれば、被推薦ユーザを当該グループに追加登録する（ステップＳ２５）。

一方、被推薦ユーザがグループに既に登録されている場合には、図１２に示したように、登録グループに関する操作画面上で、検索・登録ラベルのグループ登録からの消去の指示を表示する（ステップＳ２６）。ここで、ユーザからグループ登録消去の指示があれば、被推薦ユーザを当該グループ登録から削除する（ステップＳ２７）。

以上、特定の実施形態を参照しながら、本発明について詳解してきた。しかしながら、本発明の要旨を逸脱しない範囲で当業者が該実施形態の修正や代用を成し得ることは自明である。

本明細書では、仮想ユーザ履歴を一名分マトリックスに加える場合を例示したが、本発明の要旨はこれに限定されるものではない。例えば、複数の同一な仮想ユーザ履歴を追加することにより選択された類の番組（ここではプロ野球関連番組）が推薦の上位に来るような調整を行なうようにしても良い。

要するに例示という形態で本発明を開示してきたのであり、本明細書の記載内容を限定的に解釈するべきではない。本発明の要旨を判断するためには、冒頭に記載した特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。

図１は、本発明を適用して構成される、放送コンテンツの視聴支援情報をユーザに提供するコンテンツ視聴支援システムの構成を模式的に示した図である。 図２は、コンテンツの記録・再生などを行なうクライアント装置の機能構成を模式的に示した図である。 図３は、サーバ装置の機能構成を模式的に示した図である。 図４は、協調フィルタリング・マトリックスにより被推薦ユーザへの推薦番組を求める仕組みを説明するための図である 図５は、図４に示した協調フィルタリング・マトリックスに各番組の内容を付記した図である。 図６は、一致度順に表示した推薦リストの各番組タイトルに番組内容が併記されているコンテンツ推薦情報画面を示した図である。 図７は、協調フィルタリング・マトリックス上に、プロ野球関連の番組について番組履歴情報を持つエントリを仮想ユーザとして登録している例を示した図である。 図８は、図７に示したような協調フィルタリング処理に基づく検索結果から構成されるコンテンツ推薦情報画面の構成例（但し、検索・登録ラベルで分類した場合）を示した図である。 図９は、協調フィルタリング・マトリックスについての他の構成例を示した図である。 図１０は、図９に示した協調フィルタリング処理に基づく検索結果から構成されるコンテンツ推薦情報画面の構成例を示した図である。 図１１は、グループ登録用のボタンを含んだコンテンツ視聴支援情報画面の構成例を示した図である。 図１２は、登録グループに関する操作画面の構成例を示した図である。 図１３は、図７に示したような協調フィルタリング処理に基づく検索結果から構成されるコンテンツ推薦情報画面の構成例（但し、検索・登録ラベルで分類しない場合）を示した図である。 図１４は、複数の仮想ユーザを利用した協調フィルタリング処理によりコンテンツ推薦情報を作成するための処理手順を示したフローチャートである。 図１５は、複数の仮想ユーザを利用した協調フィルタリング処理によりコンテンツ推薦情報を作成するための処理手順を示したフローチャートである。 図１６は、ユーザをグループ登録するための処理手順を示したフローチャートである。

符号の説明

１０…ＣＥ機器
１１…チューナ
１２…符号化部
１３…ハード・ディスク装置（ＨＤＤ）
１４…通信制御部
１５…再生制御部
１６…入力装置
１７…テレビ・モニタ
１８…中央制御部
１００…アプリケーション・サーバ
１０１…アップロード・データ収集部
１０２…番組視聴履歴情報集計部
１０３…類似ユーザ抽出部
１０４…仮想ユーザ設定部
１０５…協調フィルタリング処理部
１０６…提示情報送信部

Claims (16)

1. 複数のユーザによるコンテンツの操作履歴や視聴履歴を基に被推薦ユーザのコンテンツ処理を支援する情報処理装置であって、
   複数のユーザによるコンテンツの操作履歴や視聴履歴を集計するユーザ視聴履歴集計手段と、
   被推薦ユーザと同様の操作履歴又は視聴履歴を持つユーザを類似ユーザとして取り出し、類似ユーザの操作履歴又は視聴履歴を集計する類似ユーザ視聴履歴集計手段と、
   ユーザ毎の各コンテンツの操作履歴情報又は視聴履歴情報をマッピングした協調フィルタリング・マトリックスに類似ユーザの操作履歴情報又は視聴履歴情報を登録するとともに、被推薦ユーザの指定により設定した検索テーマを実現する検索条件でヒットしたコンテンツ群の操作履歴情報又は視聴履歴情報を登録して、協調フィルタリング処理を行なう協調フィルタリング処理手段と、
   前記のフィルタリング処理結果に基づいて被推薦ユーザへのコンテンツ推薦情報を作成する情報作成手段と、
   を具備することを特徴とする情報処理装置。
2. 複数のユーザによるコンテンツの操作履歴や視聴履歴を基に被推薦ユーザのコンテンツ処理を支援する情報処理装置であって、
   複数のユーザによるコンテンツの操作履歴や視聴履歴を集計するユーザ視聴履歴集計手段と、
   被推薦ユーザと同様の操作履歴又は視聴履歴を持つユーザを類似ユーザとして取り出し、類似ユーザの操作履歴又は視聴履歴を集計する類似ユーザ視聴履歴集計手段と、
   ユーザ毎の各コンテンツの操作履歴情報又は視聴履歴情報をマッピングした協調フィルタリング・マトリックスに類似ユーザの操作履歴情報又は視聴履歴情報を登録するとともに、被推薦ユーザの操作履歴又は視聴履歴に含まれるコンテンツのうち最も出現回数の多い嗜好ジャンルからなる検索テーマを実現する検索条件でヒットしたコンテンツ群の操作履歴情報又は視聴履歴情報を登録して、協調フィルタリング処理を行なう協調フィルタリング処理手段と、
   前記のフィルタリング処理結果に基づいて被推薦ユーザへのコンテンツ推薦情報を作成する情報作成手段と、
   を具備することを特徴とする情報処理装置。
3. 前記協調フィルタリング処理手段は、前記協調フィルタリング・マトリックス上に登録された類似ユーザ及び前記検索テーマに合致するコンテンツの操作履歴情報又は視聴履歴情報の度数をコンテンツ毎に計数して一致度を求め、
   前記情報生成手段は、コンテンツ間での一致度の大小に基づいた順に従って選別されたコンテンツの推薦リストからなる被推薦ユーザへのコンテンツ推薦情報を生成する、
   ことを特徴とする請求項１又は２のいずれかに記載の情報処理装置。
4. 前記情報作成手段は、前記コンテンツの推薦リストに各コンテンツの付随情報を併記する、
   ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記情報作成手段は、前記検索テーマを実現する検索条件でヒットしたコンテンツ群とそれ以外のコンテンツ群に分けて、コンテンツ推薦情報を作成する、
   ことを特徴とする請求項１又は２のいずれかに記載の情報処理装置。
6. 前記協調フィルタリング処理手段は、さらに被推薦ユーザの類似ユーザ内に含まれ且つ一致数の多いものの操作履歴情報又は視聴履歴情報を協調フィルタリング・マトリックスに登録して、操作履歴情報又は視聴履歴情報の度数をコンテンツ毎に計数して一致度を求める、
   ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
7. 前記協調フィルタリング処理手段は、被推薦ユーザとの同様の操作履歴又は視聴履歴を所定の閾値以上持つユーザを類似ユーザとして取り出す、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
8. 複数のユーザによるコンテンツの操作履歴や視聴履歴を基に被推薦ユーザのコンテンツ処理を支援する情報処理方法であって、
   複数のユーザによるコンテンツの操作履歴や視聴履歴を集計するユーザ視聴履歴集計ステップと、
   被推薦ユーザと同様の操作履歴又は視聴履歴を持つユーザを類似ユーザとして取り出し、類似ユーザの操作履歴又は視聴履歴を集計する類似ユーザ視聴履歴集計ステップと、
   ユーザ毎の各コンテンツの操作履歴情報又は視聴履歴情報をマッピングした協調フィルタリング・マトリックスに類似ユーザの操作履歴情報又は視聴履歴情報を登録するとともに、被推薦ユーザの指定により設定した検索テーマを実現する検索条件でヒットしたコンテンツ群の操作履歴情報又は視聴履歴情報を登録して、協調フィルタリング処理を行なう協調フィルタリング処理ステップと、
   前記のフィルタリング処理結果に基づいて被推薦ユーザへのコンテンツ推薦情報を作成する情報作成ステップと、
   を具備することを特徴とする情報処理方法。
9. 複数のユーザによるコンテンツの操作履歴や視聴履歴を基に被推薦ユーザのコンテンツ処理を支援する情報処理方法であって、
   複数のユーザによるコンテンツの操作履歴や視聴履歴を集計するユーザ視聴履歴集計ステップと、
   被推薦ユーザと同様の操作履歴又は視聴履歴を持つユーザを類似ユーザとして取り出し、類似ユーザの操作履歴又は視聴履歴を集計する類似ユーザ視聴履歴集計ステップと、
   ユーザ毎の各コンテンツの操作履歴情報又は視聴履歴情報をマッピングした協調フィルタリング・マトリックスに類似ユーザの操作履歴情報又は視聴履歴情報を登録するとともに、被推薦ユーザの操作履歴又は視聴履歴に含まれるコンテンツのうち最も出現回数の多い嗜好ジャンルからなる検索テーマを実現する検索条件でヒットしたコンテンツ群の操作履歴情報又は視聴履歴情報を登録して、協調フィルタリング処理を行なう協調フィルタリング処理ステップと、
   前記のフィルタリング処理結果に基づいて被推薦ユーザへのコンテンツ推薦情報を作成する情報作成ステップと、
   を具備することを特徴とする情報処理方法。
10. 前記協調フィルタリング処理ステップでは、前記協調フィルタリング・マトリックス上に登録された類似ユーザ及び前記検索テーマに合致するコンテンツの操作履歴情報又は視聴履歴情報の度数をコンテンツ毎に計数して一致度を求め、
    前記情報作成ステップでは、コンテンツ間での一致度の大小に基づいた順に従って選別されたコンテンツの推薦リストからなる被推薦ユーザへのコンテンツ推薦情報を作成する、
    ことを特徴とする請求項８又は９のいずれかに記載の情報処理方法。
11. 前記情報作成ステップでは、前記コンテンツの推薦リストに各コンテンツの付随情報を併記する、
    ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理方法。
12. 前記情報作成ステップでは、前記検索テーマを実現する検索条件でヒットしたコンテンツ群とそれ以外のコンテンツ群に分けて、コンテンツ推薦情報を作成する、
    ことを特徴とする請求項８又は９のいずれかに記載の情報処理方法。
13. 前記協調フィルタリング処理ステップでは、さらに被推薦ユーザの類似ユーザ内に含まれ且つ一致数の多いものの操作履歴情報又は視聴履歴情報を協調フィルタリング・マトリックスに登録して、操作履歴情報又は視聴履歴情報の度数をコンテンツ毎に計数して一致度を求める、
    ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理方法。
14. 前記協調フィルタリング処理ステップでは、被推薦ユーザとの同様の操作履歴又は視聴履歴を所定の閾値以上持つユーザを類似ユーザとして取り出す、
    ことを特徴とする請求項８又は９のいずれかに記載の情報処理方法。
15. 複数のユーザによるコンテンツの操作履歴や視聴履歴を基に被推薦ユーザのコンテンツ処理を支援するための情報処理をコンピュータ上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムであって、前記コンピュータに対し、
    複数のユーザによるコンテンツの操作履歴や視聴履歴を集計するユーザ視聴履歴集計手順と、
    被推薦ユーザと同様の操作履歴又は視聴履歴を持つユーザを類似ユーザとして取り出し、類似ユーザの操作履歴又は視聴履歴を集計する類似ユーザ視聴履歴集計手順と、
    ユーザ毎の各コンテンツの操作履歴情報又は視聴履歴情報をマッピングした協調フィルタリング・マトリックスに類似ユーザの操作履歴情報又は視聴履歴情報を登録するとともに、被推薦ユーザの指定により設定した検索テーマを実現する検索条件でヒットしたコンテンツ群の操作履歴情報又は視聴履歴情報を登録して、協調フィルタリング処理を行なう協調フィルタリング処理手順と、
    前記のフィルタリング処理結果に基づいて被推薦ユーザへのコンテンツ推薦情報を作成する情報作成手順と、
    を実行させることを特徴とするコンピュータ・プログラム。
16. 複数のユーザによるコンテンツの操作履歴や視聴履歴を基に被推薦ユーザのコンテンツ処理を支援するための情報処理をコンピュータ上で実行するようにコンピュータ可読形式で記述されたコンピュータ・プログラムであって、前記コンピュータに対し、
    複数のユーザによるコンテンツの操作履歴や視聴履歴を集計するユーザ視聴履歴集計手順と、
    被推薦ユーザと同様の操作履歴又は視聴履歴を持つユーザを類似ユーザとして取り出し、類似ユーザの操作履歴又は視聴履歴を集計する類似ユーザ視聴履歴集計手順と、
    ユーザ毎の各コンテンツの操作履歴情報又は視聴履歴情報をマッピングした協調フィルタリング・マトリックスに類似ユーザの操作履歴情報又は視聴履歴情報を登録するとともに、被推薦ユーザの操作履歴又は視聴履歴に含まれるコンテンツのうち最も出現回数の多い嗜好ジャンルからなる検索テーマを実現する検索条件でヒットしたコンテンツ群の操作履歴情報又は視聴履歴情報を登録して、協調フィルタリング処理を行なう協調フィルタリング処理手順と、
    前記のフィルタリング処理結果に基づいて被推薦ユーザへのコンテンツ推薦情報を作成する情報作成手順と、
    を実行させることを特徴とするコンピュータ・プログラム。

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