JP2003157277A

JP2003157277A - 情報更新システム及び情報更新プログラム、並びに情報更新方法

Info

Publication number: JP2003157277A
Application number: JP2001354726A
Authority: JP
Inventors: Atsuji Nagahara; 敦示永原
Original assignee: Seiko Epson Corp
Current assignee: Seiko Epson Corp
Priority date: 2001-11-20
Filing date: 2001-11-20
Publication date: 2003-05-30

Abstract

(57)【要約】【課題】話題性情報として情勢に沿った話題性を確保
するのに好適な情報更新システムを提供する。【解決手段】話題性情報登録端末１００は、新聞記事
登録ＤＢ５０、雑誌記事登録ＤＢ５２及び音声記事登録
ＤＢ５４から記事情報を取得し、所定の抽出規則に基づ
いて、取得した記事情報から話題性情報を抽出し、抽出
した話題性情報に基づいて話題性情報登録ＤＢ４０の話
題性情報を更新するようになっている。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、話題性情報を更新
する情報更新システム及び情報更新プログラム、並びに
情報更新方法に係り、特に、話題性情報として情勢に沿
った話題性を確保するのに好適な情報更新システム及び
情報更新プログラム、並びに情報更新方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、ニュース等のディジタルコンテン
ツをユーザに対して提供するディジタルコンテンツ配信
システムがあり、ディジタルコンテンツ配信システムで
は、一般に、コンテンツデータ登録データベース（以
下、データベースのことを単にＤＢと略記する。）から
コンテンツデータを選択し、選択したコンテンツデータ
を用いてディジタルコンテンツを編集し、編集したディ
ジタルコンテンツをユーザに対して配信する。

【０００３】ディジタルコンテンツを作成する技術とし
ては、例えば、特開平10-340270号公報に開示されてい
る情報フィルタリング装置があった。これは、次の機能
を備えて情報フィルタリング装置を構成する。すなわ
ち、あらかじめ定めた電子化情報に対するユーザの関心
度合いを表すユーザプロファイルとの類似度が第１基準
値を越える情報ベクトルの集合をフィルタリングモジュ
ールで特定し、さらに、有用性判定モジュールで、ユー
ザが関心をもつベクトル集合Ｂを選別する。選別された
ベクトル集合Ｂは、ベクトル分割モジュールで分割さ
れ、互いの類似度が第１基準値よりも大きい第２基準値
を越える情報ベクトルの集合のみをフィードバック用ベ
クトル集合とする。フィードバックモジュールは、この
フィードバック用ベクトル集合に基づいてユーザプロフ
ァイルを更新する。

【０００４】これにより、ユーザの関心が正確に反映さ
れるようなフィルタリングを可能にしている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の情報フィルタリング装置にあっては、ユーザの関心
が反映される点にのみ着目してフィルタリングを行って
いるため、ユーザによっては、関心事を優先しすぎるあ
まり、客観的にみて話題性が高い情報がまったく選択さ
れないという可能性があり、ニュース等の配信に用いる
には不十分であった。

【０００６】したがって、ニュース等の配信を行う観点
からは、ユーザの嗜好や興味と客観的な話題性との両方
を考慮した情報提供を行うことが望ましい。話題性を考
慮した情報提供を行うには、例えば、話題性に関する話
題性情報を記憶した話題性情報登録ＤＢを備え、話題性
情報登録ＤＢから話題性情報を読み出し、ユーザ情報及
び話題性情報に基づいてコンテンツデータを選択すると
いうような構成を採用することができる。ここで、話題
性情報は、情勢に沿った話題性を有している必要がある
ことから、話題性情報を利用するにしても、情勢に沿っ
た話題性を有した話題性情報を利用することが望まし
い。

【０００７】しかしながら、話題性情報登録ＤＢにおい
て、話題性情報として情勢に沿った話題性を確保するこ
とは容易ではない。そこで、本発明は、このような従来
の技術の有する未解決の課題に着目してなされたもので
あって、話題性情報として情勢に沿った話題性を確保す
るのに好適な情報更新システム及び情報更新プログラ
ム、並びに情報更新方法を提供することを目的としてい
る。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明に係る請求項１記載の情報更新システムは、
話題性に関する話題性情報を記憶する話題性情報記憶手
段と、記事情報を記憶する記事情報記憶手段とが利用可
能となった場合に、前記記事情報記憶手段の記事情報に
基づいて前記話題性情報記憶手段の話題性情報を更新す
る情報更新システムであって、前記記事情報記憶手段か
ら前記記事情報を取得する記事情報取得手段と、所定の
抽出規則に基づいて前記記事情報取得手段で取得した記
事情報から前記話題性情報を抽出する話題性情報抽出手
段と、前記話題性情報抽出手段で抽出した話題性情報に
基づいて前記話題性情報記憶手段の話題性情報を更新す
る話題性情報更新手段とを備える。

【０００９】このような構成であれば、話題性情報記憶
手段及び記事情報記憶手段が利用可能となった場合に
は、記事情報取得手段により、記事情報記憶手段から記
事情報が取得され、話題性情報抽出手段により、所定の
抽出規則に基づいて、取得された記事情報から話題性情
報が抽出され、話題性情報更新手段により、抽出された
話題性情報に基づいて話題性情報記憶手段の話題性情報
が更新される。

【００１０】ここで、話題性情報記憶手段は、話題性情
報をあらゆる手段で且つあらゆる時期に記憶するもので
あり、話題性情報をあらかじめ記憶してあるものであっ
てもよいし、話題性情報をあらかじめ記憶することな
く、本システムの動作時に外部からの入力等によって話
題性情報を記憶するようになっていてもよい。このこと
は、記事情報記憶手段に記事情報を記憶する場合も同様
である。以下、請求項９記載の情報更新プログラム、及
び請求項１０記載の情報更新方法において同じである。

【００１１】また、本システムは、単一の装置として実
現するようにしてもよいし、複数の端末を通信可能に接
続したネットワークシステムとして実現するようにして
もよい。後者の場合、各構成要素は、それぞれ通信可能
に接続されていれば、複数の端末のうちどの端末に属し
ていてもよい。さらに、本発明に係る請求項２記載の情
報更新システムは、請求項１記載の情報更新システムに
おいて、前記所定の抽出規則を記憶する抽出規則記憶手
段が利用可能となった場合に、前記抽出規則記憶手段の
抽出規則に基づいて前記話題性情報を抽出するようにな
っており、前記話題性情報抽出手段は、前記抽出規則記
憶手段の抽出規則に基づいて、前記記事情報取得手段で
取得した記事情報から前記話題性情報を抽出するように
なっている。

【００１２】このような構成であれば、話題性情報抽出
手段により、抽出規則記憶手段の抽出規則に基づいて、
取得された記事情報から話題性情報が抽出される。ここ
で、抽出規則記憶手段は、抽出規則をあらゆる手段で且
つあらゆる時期に記憶するものであり、抽出規則をあら
かじめ記憶してあるものであってもよいし、抽出規則を
あらかじめ記憶することなく、本システムの動作時に外
部からの入力等によって抽出規則を記憶するようになっ
ていてもよい。

【００１３】さらに、本発明に係る請求項３記載の情報
更新システムは、請求項１及び２のいずれかに記載の情
報更新システムにおいて、前記抽出規則は、話題性の対
象となり得る特定の内容を代表的に示す代表話題性対象
情報を含み、前記話題性情報抽出手段は、前記記事情報
取得手段で取得した記事情報における前記代表話題性対
象情報の位置又は順位に基づいて、前記話題性情報を抽
出するようになっている。

【００１４】このような構成であれば、話題性情報抽出
手段により、取得された記事情報における代表話題性対
象情報の位置又は順位に基づいて、話題性情報が抽出さ
れる。さらに、本発明に係る請求項４記載の情報更新シ
ステムは、請求項１及び２のいずれかに記載の情報更新
システムにおいて、前記抽出規則は、話題性の対象とな
り得る特定の内容を代表的に示す代表話題性対象情報を
含み、前記話題性情報抽出手段は、前記代表話題性対象
情報が、前記記事情報取得手段で取得した記事情報に含
まれる個数又は確率的特徴量を算出し、算出した個数又
は確率的特徴量に基づいて前記話題性情報を抽出するよ
うになっている。

【００１５】このような構成であれば、話題性情報抽出
手段により、取得された記事情報に基づいて、算出方法
により代表話題性対象情報が記事情報に含まれる個数又
は確率的特徴量が算出され、算出された個数又は確率的
特徴量に基づいて話題性情報が抽出される。ここで、確
率的特徴量とは、割合やTF-IDF値等のように、確率的な
特徴量に基づいて計算された数値をいう。

【００１６】さらに、本発明に係る請求項５記載の情報
更新システムは、請求項１乃至４のいずれかに記載の情
報更新システムにおいて、前記話題性情報更新手段は、
前記話題性情報抽出手段で抽出した話題性情報の時間的
変化を考慮して、前記話題性情報記憶手段の話題性情報
を更新するようになっている。このような構成であれ
ば、話題性情報更新手段により、抽出された話題性情報
の時間的変化を考慮して、話題性情報記憶手段の話題性
情報が更新される。

【００１７】さらに、本発明に係る請求項６記載の情報
更新システムは、請求項５記載の情報更新システムにお
いて、前記話題性情報更新手段は、前記話題性情報抽出
手段で抽出した話題性情報が前記更新に寄与する影響
を、過去に向けて現在から遠いものほど小さくし、現在
に近いものほど大きくするようになっている。

【００１８】このような構成であれば、話題性情報更新
手段により、抽出された話題性情報が更新に寄与する影
響が、過去に向けて現在から遠いものほど小さくなり、
現在に近いものほど大きくなるよう、抽出された話題性
情報が取り扱われる。さらに、本発明に係る請求項７記
載の情報更新システムは、請求項６記載の情報更新シス
テムにおいて、前記話題性情報更新手段は、更新対象と
なる話題性情報が前記更新に寄与する影響の度合いが、
前記話題性情報抽出手段で抽出した話題性情報が前記更
新に寄与する影響の度合いよりも小さくなるように、前
記更新対象となる話題性情報を演算し、演算した話題性
情報及び前記話題性情報抽出手段で抽出した話題性情報
に基づいて、前記更新対象となる話題性情報を更新する
ようになっている。

【００１９】このような構成であれば、話題性情報更新
手段により、更新対象となる話題性情報が更新に寄与す
る影響の度合いが、抽出された話題性情報が更新に寄与
する影響の度合いよりも小さくなるように、更新対象と
なる話題性情報が演算され、演算された話題性情報及び
抽出された話題性情報に基づいて、更新対象となる話題
性情報が更新される。

【００２０】さらに、本発明に係る請求項８記載の情報
更新システムは、請求項１乃至７のいずれかに記載の情
報更新システムにおいて、異なる形式の記事情報を記憶
する複数の記事情報記憶手段が利用可能となった場合
に、前記記事情報記憶手段の記事情報に基づいて前記話
題性情報記憶手段の話題性情報を更新するようになって
おり、前記記事情報取得手段で取得した記事情報を所定
形式の記事情報に変換する記事形式変換手段を備え、前
記話題性情報抽出手段は、前記所定の抽出規則に基づい
て前記記事形式変換手段で変換した所定形式の記事情報
から前記話題性情報を抽出するようになっている。

【００２１】このような構成であれば、異なる形式の記
事情報を記憶する複数の記事情報記憶手段が利用可能と
なった場合には、記事情報取得手段により、複数の記事
情報記憶手段から記事情報が取得され、記事形式変換手
段により、取得された記事情報が所定形式の記事情報に
変換される。そして、話題性情報抽出手段により、所定
の抽出規則に基づいて、変換された所定形式の記事情報
から話題性情報が抽出され、話題性情報更新手段によ
り、抽出された話題性情報に基づいて話題性情報記憶手
段の話題性情報が更新される。

【００２２】ここで、異なる形式の記事情報としては、
例えば、新聞記事のようにフォーマットが異なる記事情
報のほか、テレビ番組やラジオ番組からの記事情報のよ
うにメディアが異なる記事情報が含まれる。一方、上記
目的を達成するために、本発明に係る請求項９記載の情
報更新プログラムは、話題性に関する話題性情報を記憶
する話題性情報記憶手段と、記事情報を記憶する記事情
報記憶手段とが利用可能となった場合に、前記記事情報
記憶手段の記事情報に基づいて前記話題性情報記憶手段
の話題性情報を更新する情報更新プログラムであって、
前記記事情報記憶手段から前記記事情報を取得する記事
情報取得手段、所定の抽出規則に基づいて前記記事情報
取得手段で取得した記事情報から前記話題性情報を抽出
する話題性情報抽出手段、及び前記話題性情報抽出手段
で抽出した話題性情報に基づいて前記話題性情報記憶手
段の話題性情報を更新する話題性情報更新手段として実
現される処理をコンピュータに実行させるためのプログ
ラムである。

【００２３】このような構成であれば、コンピュータに
よってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラ
ムに従ってコンピュータが処理を実行すると、請求項１
記載の情報更新システムと同等の作用が得られる。一
方、上記目的を達成するために、本発明に係る請求項１
０記載の情報更新方法は、話題性に関する話題性情報を
記憶する話題性情報記憶手段と、記事情報を記憶する記
事情報記憶手段とが利用可能となった場合に、前記記事
情報記憶手段の記事情報に基づいて前記話題性情報記憶
手段の話題性情報を更新する情報更新方法であって、前
記記事情報記憶手段から前記記事情報を取得する記事情
報取得ステップと、所定の抽出規則に基づいて前記記事
情報取得ステップで取得した記事情報から前記話題性情
報を抽出する話題性情報抽出ステップと、前記話題性情
報抽出ステップで抽出した話題性情報に基づいて前記話
題性情報記憶手段の話題性情報を更新する話題性情報更
新ステップとを含む。

【００２４】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
を参照しながら説明する。図１乃至図１４は、本発明に
係る情報更新システム及び情報更新プログラム、並びに
情報更新方法の実施の形態を示す図である。本実施の形
態は、本発明に係る情報更新システム及び情報更新プロ
グラム、並びに情報更新方法を、図１に示すように、コ
ンテンツ配信端末２００において、ニュース等のディジ
タルコンテンツをユーザ端末３００に配信する場合につ
いて適用したものである。

【００２５】まず、本発明を適用するネットワークシス
テムの構成を図１を参照しながら説明する。図１は、本
発明を適用するネットワークシステムの構成を示すブロ
ック図である。インターネット１９９には、図１に示す
ように、話題性に関する話題性情報を登録する話題性情
報登録端末１００と、コンテンツデータを提供する複数
のコンテンツデータ提供端末Ｓ₁〜Ｓ_nと、コンテンツデ
ータ提供端末Ｓ₁〜Ｓ_nから提供されたコンテンツデータ
を収集蓄積して配信するコンテンツ配信するコンテンツ
配信端末２００と、ユーザの利用に供するユーザ端末３
００とが接続されている。なお、発明の理解を容易にす
るため、ユーザ端末３００を一台しか図示していない
が、実際には、複数のユーザ端末がインターネット１９
９に接続されている。

【００２６】コンテンツデータ提供端末Ｓ₁〜Ｓ_nは、Ｃ
ＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ及びＩ／Ｆ等をバス接続した一般
的なコンピュータと同一機能を有して構成されており、
コンテンツデータを作成したときは、作成したコンテン
ツデータをコンテンツ配信端末２００に送信するように
なっている。ユーザ端末３００は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、Ｒ
ＡＭ及びＩ／Ｆ等をバス接続した一般的なコンピュータ
と同一機能を有して構成されており、ＷＷＷ（World Wi
de Web）ブラウザを有し、ＷＷＷブラウザによりコンテ
ンツ配信端末２００にアクセスするようになっている。

【００２７】次に、話題性情報登録端末１００の構成を
図２を参照しながら詳細に説明する。図２は、話題性情
報登録端末１００の構成を示す機能ブロック図である。
話題性情報登録端末１００は、図２に示すように、制御
プログラムに基づいて演算及びシステム全体を制御する
ＣＰＵ３０と、所定領域にあらかじめＣＰＵ３０の制御
プログラム等を格納しているＲＯＭ３２と、ＲＯＭ３２
等から読み出したデータやＣＰＵ３０の演算過程で必要
な演算結果を格納するためのＲＡＭ３４と、外部装置に
対してデータの入出力を媒介するＩ／Ｆ３８とで構成さ
れており、これらは、データを転送するための信号線で
あるバス３９で相互に且つデータ授受可能に接続されて
いる。

【００２８】Ｉ／Ｆ３８には、外部装置として、話題性
情報を登録する話題性情報登録ＤＢ４０と、ネットワー
クを介して取得した記事情報を所定形式で登録する取得
記事登録ＤＢ４２と、話題性情報の抽出規則を登録する
抽出規則登録ＤＢ４４と、インターネット１９９に接続
するための信号線とが接続されている。また、Ｉ／Ｆ３
８には、新聞記事に関する新聞記事情報を登録する新聞
記事登録ＤＢ５０と、雑誌記事に関する雑誌記事情報を
登録する雑誌記事登録ＤＢ５２と、ニュース番組やラジ
オ放送等の音声記事に関する音声記事情報を登録する音
声記事登録ＤＢ５４とがネットワークを介して接続され
ている。

【００２９】話題性情報登録ＤＢ４０には、図３に示す
ように、話題性情報を登録する話題性情報登録テーブル
５００が格納されている。図３は、話題性情報登録テー
ブル５００のデータ構造を示す図である。話題性情報登
録テーブル５００は、図３に示すように、各話題性情報
ごとに１つのレコードが登録可能となっている。各レコ
ードは、話題性の対象となり得る話題性キーワードを登
録するフィールド５０２と、話題性キーワードについて
の話題性の度合いである話題性度合を登録するフィール
ド５０４とを含んで構成されている。

【００３０】図３の例では、第１段目のレコードには、
話題性キーワードとして「イチロー情報」が、話題性度
合として「０．７」がそれぞれ登録されている。これ
は、「イチロー情報」という話題性キーワードについて
話題性度合が「０．７」であることを意味している。な
お、話題性度合は、０以上で且つ１以下の値で表現され
る。

【００３１】取得記事登録ＤＢ４２には、図４に示すよ
うに、ネットワークを介して取得した記事情報を所定形
式で登録する取得記事登録テーブル５５０が格納されて
いる。図４は、取得記事登録テーブル５５０のデータ構
造を示す図である。取得記事登録テーブル５５０は、図
４に示すように、各記事情報ごとに１つのレコードが登
録可能となっている。各レコードは、記事の内容が公開
された日時を登録するフィールド５５２と、記事のリソ
ースを登録するフィールド５５４と、番組等において記
事が紹介された順番を登録するフィールド５５６と、記
事の見出しを登録するフィールド５５８と、記事の本文
を登録するフィールド５６０とを含んで構成されてい
る。

【００３２】図４の例では、第１段目のレコードには、
日時として「８／３０ＰＭ７：３０」が、リソースと
して「テレビニュース：ＭＨＫ」が、順番として「１」
が、見出しとして「今日のマーケット」が、本文として
テキストデータＡがそれぞれ登録されている。これは、
「今日のマーケット」という見出しで始まる記事情報Ａ
が、「８／３０ＰＭ７：３０」に放送された「テレビ
ニュース：ＭＨＫ」という番組においてトップ（１番
目）で紹介された記事に関するものであることを意味し
ている。

【００３３】新聞記事登録ＤＢ５０、雑誌記事登録ＤＢ
５２及び音声記事登録ＤＢ５４から取得した記事情報
は、形式がまちまちであるが、取得記事登録ＤＢ４２に
は、それが記事情報を、取得記事登録テーブル５５０に
格納可能な形式に変換して格納する。例えば、音声記事
情報を格納する場合は、音声記事情報に基づいて音声認
識を行い、フィールド５５２〜５６０に登録すべき情報
を認識結果から抽出する。

【００３４】抽出規則登録ＤＢ４４は、取得記事登録Ｄ
Ｂ４２の記事情報から話題性情報を抽出する抽出規則を
登録するものであって、抽出規則登録ＤＢ４４には、図
５に示すように、抽出条件、話題性キーワード及び話題
性度合の算出方法を対応付けて登録する抽出規則登録テ
ーブル６００が格納されている。図５は、抽出規則登録
テーブル６００のデータ構造を示す図である。

【００３５】抽出規則登録テーブル６００は、抽出条件
が成立したときに、所定の算出方法により話題性キーワ
ードについて話題性度合を算出するという規則を登録す
るようになっており、図５に示すように、各抽出規則ご
とに１つのレコードが登録可能となっている。各レコー
ドは、所定日時に内容が公開された記事を抽出の対象記
事とすることを抽出条件としその日時を登録するフィー
ルド６０２と、所定リソースの記事を対象記事とするこ
とを抽出条件としそのリソースを登録するフィールド６
０４と、所定キーワードが含まれている記事を対象記事
とすることを抽出条件としそのキーワードを登録するフ
ィールド６０６と、話題性キーワードを登録するフィー
ルド６０８と、話題性度合の算出方法を登録するフィー
ルド６１０とを含んで構成されている。

【００３６】図５の例では、第１段目のレコードには、
日時として「ＰＭ７：００」が、リソースとして「ニュ
ース番組」が、対象キーワードとして「マーケットor株
価or市場」が、話題性キーワードとして「株価情報」
が、算出方法として「１／ｘ」（ｘは、番組において対
象記事が紹介された順番である。）がそれぞれ登録され
ている。これは、取得記事情報登録ＤＢ４２の記事情報
のうち、「ＰＭ７：００」に放送された「ニュース番
組」において、「マーケット」、「株価」又は「市場」
という対象キーワードが含まれている記事を対象記事と
して、算出方法「１／ｘ」により、「株価情報」という
話題性キーワードについての話題性度合を算出すること
を意味している。この場合、「株価情報」についての話
題性度合は、番組において、対象記事のうち「株価情
報」という話題性キーワードが含まれる記事が紹介され
た順番ｘの逆数として算出する。したがって、紹介され
た順番が小さいほど話題性度合は大きくなり、逆に紹介
された順番が大きいほど話題性度合は小さくなる。

【００３７】次に、ＣＰＵ３０で実行される処理を図６
及び図７を参照しながら説明する。ＣＰＵ３０は、マイ
クロプロセッシングユニットＭＰＵ等からなり、ＲＯＭ
３２の所定領域に格納されている所定のプログラムを起
動させ、そのプログラムに従って、図６及び図７のフロ
ーチャートに示す記事情報取得処理及び話題性情報更新
処理をそれぞれ時分割で実行するようになっている。

【００３８】初めに、記事情報取得処理を図６を参照し
ながら詳細に説明する。図６は、記事情報取得処理を示
すフローチャートである。記事情報取得処理は、所定時
間（例えば、１日）ごとに、新聞記事登録ＤＢ５０、雑
誌記事登録ＤＢ５２及び音声記事登録ＤＢ５４から記事
情報を取得する処理であって、ＣＰＵ３０において実行
されると、まず、図６に示すように、ステップＳ１００
に移行するようになっている。

【００３９】ステップＳ１００では、新聞記事登録ＤＢ
５０に接続し、ステップＳ１０２に移行して、新聞記事
登録ＤＢ５０から新聞記事情報を取得し、ステップＳ１
０４に移行して、取得した新聞記事情報を所定形式の記
事情報に変換し、ステップＳ１０６に移行して、変換し
た記事情報を取得記事登録テーブル５５０に登録し、ス
テップＳ１０８に移行する。

【００４０】ステップＳ１０８では、雑誌記事登録ＤＢ
５２に接続し、ステップＳ１１０に移行して、雑誌記事
登録ＤＢ５２から雑誌記事情報を取得し、ステップＳ１
１２に移行して、取得した雑誌記事情報を所定形式の記
事情報に変換し、ステップＳ１１４に移行して、変換し
た記事情報を取得記事登録テーブル５５０に登録し、ス
テップＳ１１６に移行する。

【００４１】ステップＳ１１６では、音声記事登録ＤＢ
５４に接続し、ステップＳ１１８に移行して、音声記事
登録ＤＢ５４から音声記事情報を取得し、ステップＳ１
２０に移行して、取得した音声記事情報に基づいて音声
認識処理を行い、ステップＳ１２２に移行して、音声認
識処理の結果として出力される認識情報を所定形式の記
事情報に変換し、ステップＳ１２４に移行して、変換し
た記事情報を取得記事登録テーブル５５０に登録し、一
連の処理を終了して元の処理に復帰させる。

【００４２】次に、話題性情報更新処理を図７を参照し
ながら詳細に説明する。図７は、話題性情報更新処理を
示すフローチャートである。話題性情報更新処理は、所
定時間（例えば、１日）ごとに、取得記事登録ＤＢ４２
の記事情報に基づいて話題性度合を算出し、算出した話
題性度合に基づいて話題性情報登録テーブル５００を更
新する処理であって、ＣＰＵ３０において実行される
と、まず、図７に示すように、ステップＳ２００に移行
するようになっている。

【００４３】ステップＳ２００では、抽出規則登録テー
ブル６００から抽出規則を読み出し、ステップＳ２０２
に移行して、取得記事情報登録ＤＢ４２の記事情報のう
ち抽出条件に一致するものが存在するか否かを判定し、
抽出条件に一致するものが存在すると判定したとき(Ye
s)は、ステップＳ２０４に移行する。ステップＳ２０４
では、取得記事登録ＤＢ４２の記事情報を用いて、所定
の算出方法により話題性キーワードについての話題性度
合を算出し、ステップＳ２０６に移行して、算出した話
題性度合に基づいて、話題性情報登録テーブル５００の
話題性度合のうち同一の話題性キーワードについての話
題性度合を更新し、ステップＳ２０８に移行して、すべ
ての抽出規則についてステップＳ２０２〜Ｓ２０８まで
の処理が終了したか否かを判定し、すべての抽出規則に
ついて処理が終了したと判定したとき(Yes)は、一連の
処理を終了して元の処理に復帰させる。

【００４４】一方、ステップＳ２０８で、すべての抽出
規則についてステップＳ２０２〜Ｓ２０８までの処理が
終了していないと判定したとき(No)は、ステップＳ２０
０に移行する。一方、ステップＳ２０２で、取得記事情
報登録ＤＢ４２の記事情報のうち抽出条件に一致するも
のが存在しないと判定したとき(No)は、ステップＳ２０
８に移行する。

【００４５】次に、コンテンツ配信端末２００の機能概
要を図８を参照しながら詳細に説明する。図８は、コン
テンツ配信端末２００の機能概要を示す機能ブロック図
である。コンテンツ配信端末２００は、図８に示すよう
に、ＸＭＬ（eXtensible Markup Language）形式のコン
テンツデータファイル１０を解析するＸＭＬパーサ１１
と、ＸＭＬパーサ１１で解析したコンテンツデータファ
イル１０を入力するコンテンツデータファイル入力部１
２と、ＸＭＬ形式のレイアウト定義ファイル１３を解析
するＸＭＬパーサ１４と、ＸＭＬパーサ１４で解析した
レイアウト定義ファイル１３を入力するレイアウト定義
ファイル入力部１５と、入力部１２，１５で入力したコ
ンテンツデータファイル１０及びレイアウト定義ファイ
ル１３に基づいてレイアウトを行うレイアウティング部
１６と、レイアウティング部１６からのＸＭＬ形式の描
画指定ファイル１７を解析するＸＭＬパーサ１８と、Ｘ
ＭＬパーサ１８で解析した描画指定ファイル１７に基づ
いて描画を行うことによりＰＤＦ（Portable Document
Format）形式のファイル２０を作成するラスタライズ部
１９とで構成されている。

【００４６】次に、コンテンツ配信端末２００の構成を
図９を参照しながら詳細に説明する。図９は、コンテン
ツ配信端末２００の構成を示すブロック図である。コン
テンツ配信端末２００は、図９に示すように、制御プロ
グラムに基づいて演算及びシステム全体を制御するＣＰ
Ｕ７０と、所定領域にあらかじめＣＰＵ７０の制御プロ
グラム等を格納しているＲＯＭ７２と、ＲＯＭ７２等か
ら読み出したデータやＣＰＵ７０の演算過程で必要な演
算結果を格納するためのＲＡＭ７４と、外部装置に対し
てデータの入出力を媒介するＩ／Ｆ７８とで構成されて
おり、これらは、データを転送するための信号線である
バス７９で相互に且つデータ授受可能に接続されてい
る。

【００４７】Ｉ／Ｆ７８には、外部装置として、ユーザ
情報を登録するユーザ情報登録ＤＢ８０と、コンテンツ
データ提供端末Ｓ₁〜Ｓ_nから提供されたコンテンツデー
タを収集蓄積するコンテンツデータ登録ＤＢ８２と、イ
ンターネット１９９に接続するための信号線とが接続さ
れている。次に、ユーザ情報登録ＤＢ８０のデータ構造
を図面を参照しながら詳細に説明する。

【００４８】ユーザ情報登録ＤＢ８０には、図１０に示
すように、ユーザ情報を登録するユーザプロファイルテ
ーブル６５０が格納されている。図１０は、ユーザプロ
ファイルテーブル６５０のデータ構造を示す図である。
ユーザプロファイルテーブル６５０は、図１０に示すよ
うに、各ユーザごとに１又は複数のレコードが登録可能
となっている。各レコードは、ユーザを特定するための
ユーザＩＤを登録するフィールド６５２と、ディジタル
コンテンツの配信先アドレスを登録するフィールド６５
４と、配信日を登録するフィールド６６０と、配信時刻
を登録するフィールド６６２と、レイアウトNo.を登録
するフィールド６６４と、最大ページ数を登録するフィ
ールド６６６と、フォントサイズを登録するフィールド
６６８とを含んで構成されている。

【００４９】フィールド６６０には、ユーザがディジタ
ルコンテンツの配信を希望する配信日を登録する。配信
日としては、例えば、ディジタルコンテンツの配信を毎
日希望する場合は「毎日」を指定し、平日のみ配信を希
望する場合は「平日」を指定し、週末のみ配信を希望す
る場合は「週末」を指定する。図１０の例では、フィー
ルド６６０の第１段目には「毎日」が、フィールド６６
０の第２段目には「平日」がそれぞれ登録されている。

【００５０】フィールド６６２には、ユーザが指定した
配信日においてディジタルコンテンツの配信を希望する
配信時刻を登録する。配信時刻としては、例えば、１日
を０時から２３時までの２４時間制時刻で表現したとき
のいずれかの時刻を指定する。図１０の例では、フィー
ルド６６２の第１段目には５時が、フィールド６６２の
第２段目には１１時がそれぞれ登録されている。

【００５１】フィールド６６４には、ディジタルコンテ
ンツの出力レイアウトを特定するためのレイアウトNo.
を登録する。レイアウトNo.としては、例えば、ユーザ
が希望する出力レイアウトを特定するためのレイアウト
No.を指定する。図１０の例では、フィールド６６４の
第１段目にはレイアウトNo.２が、フィールド６６４の
第２段目にはレイアウトNo.５がそれぞれ登録されてい
る。なお、レイアウトNo.については、後段で詳細に説
明する。

【００５２】フィールド６６６には、ディジタルコンテ
ンツの表示又は印刷を行ったときにその上限となる最大
ページ数を登録する。最大ページ数としては、例えば、
上限となる最大ページ数を指定するほか、「u」という
表記により上限を設定しないことを指定することもでき
る。図１０の例では、フィールド６６６の第１段目には
２ページが、フィールド６６６の第３段目には「u」が
それぞれ登録されている。

【００５３】フィールド６６８には、ディジタルコンテ
ンツの表示又は印刷を行ったときのフォントのサイズを
登録する。図１０の例では、フィールド６６８の第１段
目には「小」が、フィールド６６８の第３段目には「通
常」がそれぞれ登録されている。また、ユーザ情報登録
ＤＢ８０には、図１１に示すように、ユーザの嗜好又は
興味の対象となり得る嗜好キーワード、及びユーザの嗜
好又は興味の度合いである嗜好度合を対応付けて登録す
る嗜好度合登録テーブル７００が各ユーザごとに格納さ
れている。図１１は、嗜好度合登録テーブル７００のデ
ータ構造を示す図である。

【００５４】嗜好度合登録テーブル７００は、図１１に
示すように、各嗜好キーワードごとに１つのレコードが
登録可能となっている。各レコードは、嗜好キーワード
を登録するフィールド７０２と、嗜好キーワードについ
ての嗜好度合を登録するフィールド７０４とを含んで構
成されている。図１１の例では、第１段目のレコードに
は、嗜好キーワードとして「イチロー」が、嗜好度合と
して「０．９」がそれぞれ登録されている。これは、
「イチロー」という嗜好キーワードについて嗜好度合が
「０．９」であることを意味している。なお、嗜好度合
は、−１以上で且つ１以下の値で表現される。

【００５５】また、ユーザ情報登録ＤＢ８０には、図１
２に示すように、ディジタルコンテンツの出力レイアウ
トを規定した複数のレイアウト定義ファイルform01〜fo
rm06と、レイアウト定義ファイルform01〜form06とレイ
アウトNo.との対応関係を示すレイアウトNo.対応テーブ
ル７５０とが格納されている。図１２は、レイアウト定
義ファイル及びレイアウトNo.対応テーブル７５０のデ
ータ構造を示す図である。

【００５６】レイアウト定義ファイルform01〜form06
は、例えば、文字情報を格納するための文字情報格納枠
と、コンテンツデータに含まれる画像の大きさ及び印刷
用紙領域内での配置位置と、文字情報のフォントの大き
さ、種類及び色彩と、文字間隔や行ピッチと、画像の
数、品質、大きさ及び割合とを定義しており、ＸＭＬ等
により記述されている。

【００５７】レイアウトNo.対応テーブル７５０には、
図１２（ｂ）に示すように、各レイアウトNo.ごとに一
つのレコードが登録されている。各レコードは、レイア
ウトNo.を登録したフィールド７５２と、レイアウト定
義ファイルのファイル名を登録したフィールド７５４と
を含んで構成されている。図１２（ｂ）の例では、第１
段目のレコードには、レイアウトNo.として「１」が、
レイアウト定義ファイル名として「form01」がそれぞれ
登録されており、第２段目のレコードには、レイアウト
No.として「２」が、レイアウト定義ファイル名として
「form02」がそれぞれ登録されている。

【００５８】次に、ＣＰＵ７０で実行される処理を図１
３及び図１４を参照しながら説明する。ＣＰＵ７０は、
マイクロプロセッシングユニットＭＰＵ等からなり、Ｒ
ＯＭ７２の所定領域に格納されている所定のプログラム
を起動させ、そのプログラムに従って、図１３及び図１
４のフローチャートに示すユーザ登録処理及びコンテン
ツ配信処理をそれぞれ時分割で実行するようになってい
る。

【００５９】初めに、ユーザ登録処理を図１３を参照し
ながら詳細に説明する。図１３は、ユーザ登録処理を示
すフローチャートである。ユーザ登録処理は、アクセス
のあったユーザに対してユーザＩＤ等の必要なユーザ情
報の入力を要求し、入力したユーザ情報をユーザプロフ
ァイルテーブル６５０に登録する処理であって、ＣＰＵ
７０において実行されると、まず、図１３に示すよう
に、ステップＳ３０２に移行するようになっている。な
お、以下、各ステップでの入力は、すべてユーザとの対
話型通信により行う。

【００６０】ステップＳ３０２では、ユーザＩＤ及びパ
スワードを入力し、ステップＳ３０４に移行して、配信
先アドレスを入力し、ステップＳ３０６に移行して、配
信日及び配信時刻を入力し、ステップＳ３０８に移行す
る。ステップＳ３０８では、レイアウトNo.を入力し、
ステップＳ３１０に移行して、最大ページ数を入力し、
ステップＳ３１２に移行して、フォントサイズを入力
し、ステップＳ３１４に移行して、ステップＳ３０２〜
Ｓ３１２で入力したユーザ情報をユーザプロファイルテ
ーブル６５０に登録し、一連の処理を終了して元の処理
に復帰させる。

【００６１】次に、コンテンツ配信処理を図１４を参照
しながら詳細に説明する。図１４は、コンテンツ配信処
理を示すフローチャートである。コンテンツ配信処理
は、ユーザプロファイルテーブル６５０を参照してディ
ジタルコンテンツをユーザ端末３００に配信する処理で
あって、ＣＰＵ７０において実行されると、まず、図１
４に示すように、ステップＳ４００に移行するようにな
っている。なお、以下、各ステップの処理は、ユーザプ
ロファイルテーブル６５０の一つのレコードについての
処理である。実際には、ユーザプロファイルテーブル６
５０に登録されているレコード数だけ各ステップの処理
を実行する。

【００６２】ステップＳ４００では、ユーザプロファイ
ルテーブル６５０から配信日及び配信時刻を読み出し、
ステップＳ４０２に移行して、読み出した配信日及び配
信時刻に基づいてディジタルコンテンツを配信すべき日
時であるか否かを判定し、ディジタルコンテンツを配信
すべき日時であると判定したとき(Yes)は、ステップＳ
４０４に移行するが、そうでないと判定したとき(No)
は、ステップＳ４００に移行する。

【００６３】ステップＳ４０４では、嗜好度合登録テー
ブル７００から嗜好キーワード及び嗜好度合を読み出
し、ステップＳ４０６に移行して、話題性情報登録端末
１００から話題性キーワード及び話題性度合を取得し、
ステップＳ４０８に移行して、コンテンツデータ登録Ｄ
Ｂ８２からコンテンツデータを読み出し、ステップＳ４
１０に移行する。

【００６４】ステップＳ４１０では、読み出した嗜好キ
ーワード及び嗜好度合に基づいて、読み出したコンテン
ツデータについてのユーザの嗜好又は興味の度合いを示
す嗜好値を算出する。具体的には、読み出したコンテン
ツデータＸについて形態素解析を行い、解析した形態素
群に含まれる嗜好キーワードｗの個数ｃ(ｗ)を算出し、
下式（１）により、算出した個数ｃ(ｗ)に嗜好度合ｐ
(ｗ)を乗算し、乗算結果をすべての嗜好キーワードにつ
いて加算することにより、コンテンツデータＸについて
の嗜好値Ｐ(Ｘ)を算出する。

【００６５】

【数１】

【００６６】上式（１）において、ｐ(ｗ)は、嗜好キー
ワードｗについての嗜好度合を示している。例えば、嗜
好キーワードｗが「中田」である場合において、ｐ(中
田)＝1.0、ｃ(中田)＝2だとすると、1.0×2＝2.0がＰ
(Ｘ)に加算される。次いで、ステップＳ４１２に移行し
て、読み出した話題性キーワード及び話題性度合に基づ
いて、読み出したコンテンツデータについての話題性の
度合いを示す話題性値を算出する。具体的には、読み出
したコンテンツデータＸについて形態素解析を行い、解
析した形態素群に含まれる話題性キーワードｗの個数ｃ
(ｗ)を算出し、下式（２）により、算出した個数ｃ(ｗ)
に話題性度合ｔ(ｗ)を乗算し、乗算結果をすべての話題
性キーワードについて加算することにより、コンテンツ
データＸについての話題性値Ｔ(Ｘ)を算出する。

【００６７】

【数２】

【００６８】上式（２）において、ｔ(ｗ)は、話題性キ
ーワードｗについての話題性度合を示している。例え
ば、話題性キーワードｗが「イチロー」である場合にお
いて、ｔ(イチロー)＝0.7、ｃ(イチロー)＝3だとする
と、0.7×3＝2.1がＴ(Ｘ)に加算される。次いで、ステ
ップＳ４１４に移行して、算出した嗜好値及び話題性値
に基づいて、読み出したコンテンツデータについての適
合値を算出する。具体的には、下式（３）により、コン
テンツデータＸについての話題性値Ｔ(Ｘ)に所定の重み
係数Ａを乗算し、コンテンツデータＸについての嗜好値
Ｐ(Ｘ)に所定の重み係数Ｂを乗算し、それら乗算結果を
加算することにより、コンテンツデータＸについての適
合値Ｕ(Ｘ)を算出する。

【００６９】

【数３】

【００７０】次いで、ステップＳ４１６に移行して、コ
ンテンツデータ登録ＤＢ８２のすべてのコンテンツデー
タについてステップＳ４０８〜Ｓ４１４の処理が終了し
たか否かを判定し、すべてのコンテンツデータについて
処理が終了したと判定したとき(Yes)は、ステップＳ４
１８に移行して、コンテンツデータ登録ＤＢ８２のなか
からコンテンツデータを適合値の高いものから順に所定
数選択し、ステップＳ４２０に移行する。

【００７１】ステップＳ４２０では、ユーザプロファイ
ルテーブル６５０からレイアウトNo.を読み出し、ステ
ップＳ４２２に移行して、レイアウトNo.対応テーブル
７５０を参照して、読み出したレイアウトNo.に対応す
るレイアウト定義ファイルをユーザ情報登録ＤＢ８０か
ら読み出し、ステップＳ４２４に移行して、読み出した
レイアウト定義ファイルに基づいて、ステップＳ４１８
で選択したコンテンツデータを用いて出力レイアウトを
決定しディジタルコンテンツを作成する自動レイアウト
処理を実行し、ステップＳ４２６に移行する。

【００７２】ステップＳ４２６では、ユーザプロファイ
ルテーブル６５０から配信先アドレスを読み出し、ステ
ップＳ４２８に移行して、読み出した配信先アドレス宛
に、作成したディジタルコンテンツを配信し、一連の処
理を終了して元の処理に復帰させる。一方、ステップＳ
４１６で、コンテンツデータ登録ＤＢ８２のすべてのコ
ンテンツデータについてステップＳ４０８〜Ｓ４１４の
処理が終了していないと判定したとき(No)は、ステップ
Ｓ４０８に移行する。

【００７３】次に、上記実施の形態の動作を説明する。
まず、ディジタルコンテンツを配信するために必要な情
報を登録する場合を説明する。ユーザがディジタルコン
テンツの配信を希望する場合、ユーザは、ユーザ端末３
００において、ＷＷＷブラウザによりコンテンツ配信端
末２００にアクセスし、ユーザ登録要求を入力する。

【００７４】ユーザ端末３００では、ユーザ登録要求が
入力されると、コンテンツ配信端末２００との通信によ
り、必要なユーザ情報を入力すべき要求がユーザに対し
て行われる。ここで、ユーザは、その入力要求に応じ
て、ユーザ情報として、ユーザＩＤ、パスワード、配信
先アドレス、配信日、配信時刻、レイアウトNo.、最大
ページ数及びフォントサイズを入力すると、それらユー
ザ情報がコンテンツ配信端末２００に送信される。

【００７５】コンテンツ配信端末２００では、登録要求
に伴ってユーザ情報を受信すると、ステップＳ３０２〜
Ｓ３１４を経て、受信したユーザ情報がユーザプロファ
イルテーブル６５０に登録される。次に、話題性情報登
録ＤＢ４０の話題性情報を更新する場合を説明する。話
題性情報登録端末１００では、所定時間ごとに記事情報
取得処理が実行され、新聞記事登録ＤＢ５０、雑誌記事
登録ＤＢ５２及び音声記事登録ＤＢ５４から記事情報が
取得される。

【００７６】まず、ステップＳ１００〜Ｓ１０６を経
て、新聞記事登録ＤＢ５０に接続し、新聞記事登録ＤＢ
５０から新聞記事情報が取得され、取得された新聞記事
情報が所定形式の記事情報に変換され、変換された記事
情報が取得記事登録テーブル５５０に登録される。次い
で、ステップＳ１０８〜Ｓ１１４を経て、雑誌記事登録
ＤＢ５２に接続し、雑誌記事登録ＤＢ５２から雑誌記事
情報が取得され、取得された雑誌記事情報が所定形式の
記事情報に変換され、変換された記事情報が取得記事登
録テーブル５５０に登録される。

【００７７】そして、ステップＳ１１６〜Ｓ１２４を経
て、音声記事登録ＤＢ５４に接続し、音声記事登録ＤＢ
５４から音声記事情報が取得され、取得された音声記事
情報に基づいて音声認識処理が行われ、音声認識処理の
結果として出力される認識情報が所定形式の記事情報に
変換され、変換された記事情報が取得記事登録テーブル
５５０に登録される。

【００７８】このように、取得記事登録ＤＢ４２には、
新聞記事登録ＤＢ５０、雑誌記事登録ＤＢ５２及び音声
記事登録ＤＢ５４からの記事情報が定期的に供給され、
最新の記事情報を保持することができる。話題性情報の
更新は、所定時間ごとに話題性情報更新処理が実行され
ることにより行われる。まず、ステップＳ２００，Ｓ２
０２を経て、抽出規則登録テーブル６００から抽出規則
が読み出され、取得記事情報登録ＤＢ４２の記事情報の
うち抽出条件に一致するものが存在するか否かが判定さ
れる。このとき、抽出条件に一致する記事情報が存在す
ると、ステップＳ２０４，Ｓ２０６を経て、取得記事登
録ＤＢ４２の記事情報を用いて、所定の算出方法により
話題性キーワードについての話題性度合が算出され、算
出された話題性度合に基づいて、話題性情報登録テーブ
ル５００の話題性度合のうち同一の話題性キーワードに
ついての話題性度合が更新される。例えば、「イチロー
情報」という話題性キーワードについて新たな話題性度
合が算出された場合は、話題性情報登録テーブル５００
において「イチロー情報」という話題性キーワードにつ
いての話題性度合が、算出された話題性度合に更新され
る。

【００７９】次に、ディジタルコンテンツを配信する場
合を説明する。コンテンツ配信端末２００では、ユーザ
プロファイルテーブル６５０を参照してディジタルコン
テンツを配信すべき日時になると、まず、ステップＳ４
０４〜Ｓ４０８を経て、嗜好度合登録テーブル７００か
ら嗜好キーワード及び嗜好度合が読み出されるととも
に、話題性情報登録端末１００から話題性キーワード及
び話題性度合が取得され、コンテンツデータ登録ＤＢ８
２からコンテンツデータが読み出される。

【００８０】次いで、ステップＳ４１０〜Ｓ４１４を経
て、読み出された嗜好キーワード及び嗜好度合に基づい
て、上式（１）により、コンテンツデータについての嗜
好値が算出されるとともに、取得された話題性キーワー
ド及び話題性度合に基づいて、上式（２）により、コン
テンツデータについての話題性値が算出され、算出され
た嗜好値及び話題性値に基づいて、上式（３）により、
コンテンツデータについての適合値が算出される。

【００８１】そして、ステップＳ４０８〜Ｓ４１６を繰
り返し経て、適合値の算出がコンテンツデータ登録ＤＢ
８２のすべてのコンテンツデータについて行われる。す
べてのコンテンツデータについて適合値が算出される
と、ステップＳ４１８を経て、コンテンツデータ登録Ｄ
Ｂ８２のなかからコンテンツデータが適合値の高いもの
から順に所定数選択される。そして、ステップＳ４２０
〜Ｓ４２４を経て、ユーザプロファイルテーブル６５０
からレイアウトNo.が読み出され、レイアウトNo.対応テ
ーブル７５０を参照して、読み出されたレイアウトNo.
に対応するレイアウト定義ファイルがユーザ情報登録Ｄ
Ｂ８０から読み出され、読み出されたレイアウト定義フ
ァイルに基づいて、選択されたコンテンツデータを用い
て出力レイアウトが決定されディジタルコンテンツが作
成される。

【００８２】作成されたディジタルコンテンツは、ステ
ップＳ４２６，Ｓ４２８を経て、ユーザプロファイルテ
ーブル６５０から読み出された配信先アドレス宛に配信
される。このようにして、本実施の形態では、コンテン
ツ配信端末２００は、ユーザ情報登録ＤＢ８０のユーザ
情報及び話題性情報登録ＤＢ４０の話題性情報に基づい
てコンテンツデータ登録ＤＢ８２のなかからコンテンツ
データを選択し、選択したコンテンツデータを用いて出
力レイアウトを決定しディジタルコンテンツを作成する
ようになっている。

【００８３】これにより、コンテンツデータの選択に関
してユーザに関する情報及び話題性の両方が参照される
ことから、話題性を確保しつつユーザの希望に比較的沿
った内容のディジタルコンテンツを作成することができ
る。したがって、ユーザの嗜好や興味と客観的な話題性
との両方を考慮した情報提供を行うことができる。さら
に、本実施の形態では、コンテンツ配信端末２００は、
ユーザ情報登録ＤＢ８０のユーザ情報及び話題性情報登
録ＤＢ４０の話題性情報に基づいて、ユーザの嗜好又は
興味及び話題性に適合したコンテンツデータをコンテン
ツデータ登録ＤＢ８２のなかから選択するようになって
いる。

【００８４】これにより、コンテンツデータの選択に関
してユーザの嗜好又は興味及び話題性の両方が参照され
ることから、話題性を確保しつつユーザの希望にさらに
沿った内容のディジタルコンテンツを作成することがで
きる。さらに、本実施の形態では、コンテンツ配信端末
２００は、コンテンツデータ登録ＤＢ８２からコンテン
ツデータを読み出し、読み出したコンテンツデータ及び
ユーザ情報登録ＤＢ８０のユーザ情報に基づいて、その
コンテンツデータについての嗜好値を算出し、読み出し
たコンテンツデータ及び話題性情報登録ＤＢ４０の話題
性情報に基づいて、そのコンテンツデータについての話
題性値を算出し、コンテンツデータ登録ＤＢ８２の他の
コンテンツデータについても、読み出し、嗜好値の算出
及び話題性値の算出を行い、コンテンツデータを適合値
の高いものから順に選択するようになっている。

【００８５】これにより、適合値の算出法によっては、
ユーザの嗜好や興味と話題性との重要度の割合を調整す
ることができるので、話題性の方を重要視したいユーザ
や、逆に自己の嗜好や興味の方を重要視したいユーザに
も、その希望に比較的沿った内容のディジタルコンテン
ツを作成することができる。さらに、本実施の形態で
は、コンテンツ配信端末２００は、ユーザ情報登録ＤＢ
８０のユーザ情報に基づいて、ディジタルコンテンツの
出力レイアウトを決定してディジタルコンテンツを作成
するようになっている。

【００８６】これにより、出力レイアウトの決定に関し
てユーザの固有情報やユーザによる指定情報が参照され
ることから、ユーザの希望に比較的沿った出力レイアウ
トでディジタルコンテンツを作成することができる。さ
らに、本実施の形態では、話題性情報登録端末１００
は、新聞記事登録ＤＢ５０、雑誌記事登録ＤＢ５２及び
音声記事登録ＤＢ５４から記事情報を取得し、所定の抽
出規則に基づいて、取得した記事情報から話題性情報を
抽出し、抽出した話題性情報に基づいて話題性情報登録
ＤＢ４０の話題性情報を更新するようになっている。

【００８７】これにより、記事情報に基づいて話題性情
報が更新されるので、話題性情報として比較的情勢に沿
った話題性を確保することができる。したがって、比較
的情勢に沿った話題性を確保しつつユーザの希望に比較
的沿った内容のディジタルコンテンツを作成することが
できる。さらに、本実施の形態では、話題性情報登録端
末１００は、新聞記事登録ＤＢ５０、雑誌記事登録ＤＢ
５２及び音声記事登録ＤＢ５４から取得した記事情報を
所定形式の記事情報に変換し、変換した記事情報を取得
記事登録テーブル５５０に登録するようになっている。

【００８８】これにより、ステップＳ２００〜Ｓ２０８
の処理を一本化することができるので、対応する記事登
録ＤＢが増加、減少又は変更しても、記事形式の変換処
理を設計変更するだけですみ、ステップＳ２００〜Ｓ２
０８の処理を設計変更しなくてすむ。したがって、記事
登録ＤＢの増加、減少又は変更に比較的容易に対応する
ことができる。

【００８９】上記実施の形態において、話題性情報登録
ＤＢ４０は、請求項１、８乃至１０記載の話題性情報記
憶手段に対応し、抽出規則登録ＤＢ４４は、請求項２記
載の抽出規則記憶手段に対応し、新聞記事登録ＤＢ５
０、雑誌記事登録ＤＢ５２及び音声記事登録ＤＢ５４
は、請求項１、８乃至１０記載の記事情報記憶手段に対
応している。また、ステップＳ１００〜Ｓ１２４は、請
求項１乃至３、８若しくは９記載の記事情報取得手段、
又は請求項１０記載の記事情報取得ステップに対応し、
ステップＳ２００〜Ｓ２０４は、請求項１乃至３、８若
しくは９記載の話題性情報抽出手段、又はに対応してい
る。

【００９０】また、上記実施の形態において、ステップ
Ｓ２０６は、請求項１若しくは９記載の話題性情報更新
手段、又は請求項１０記載の話題性情報更新ステップに
対応し、話題性キーワードは、請求項３記載の代表話題
性対象情報に対応している。なお、上記実施の形態にお
いては、嗜好値Ｐ(Ｘ)を算出するにあたって、嗜好度合
ｐ(ｗ)の乗数として嗜好キーワードｗの個数ｃ(ｗ)を採
用したが、これに代えて、形態素群に含まれる嗜好キー
ワードｗの割合、TF-IDFその他の指標を採用することが
できる。

【００９１】また、上記実施の形態においては、話題性
値Ｔ(Ｘ)を算出するにあたって、話題性度合ｔ(ｗ)の乗
数として話題性キーワードｗの個数ｃ(ｗ)を採用した
が、これに代えて、形態素群に含まれる話題性キーワー
ドｗの割合、TF-IDFその他の指標を採用することができ
る。また、上記実施の形態においては、ステップＳ２０
４で話題性度合を、番組において話題性キーワードが含
まれる記事が紹介された順番ｘの逆数として算出するよ
うに構成したが、これに限らず、記事に含まれる話題性
キーワードの割合又は個数を算出し、算出した割合又は
個数に基づいて話題性度合を算出するように構成しても
よい。

【００９２】この場合において、ステップＳ１００〜Ｓ
１２４は、請求項４記載の記事情報取得手段に対応し、
話題性キーワードは、請求項４記載の代表話題性対象情
報に対応している。また、上記実施の形態においては、
ステップＳ２０４で話題性度合を、番組において話題性
キーワードが含まれる記事が紹介された順番ｘの逆数と
して算出するように構成したが、これに限らず、順番ｘ
の対数として算出するように構成してもよい。

【００９３】また、上記実施の形態においては、話題性
情報登録テーブル５００の話題性度合を新たに算出した
話題性度合に更新するように構成したが、これに限ら
ず、新たに算出した話題性度合をＦ(Ｘ)、更新前の話題
性度合をＰ_old(Ｘ)とし、話題性情報登録テーブル５０
０の更新を１日１回とした場合、更新後の話題性度合Ｐ
_new(Ｘ)を下式（４）により算出するように構成しても
よい。ここで、「０．１」及び「１０」は所要の係数で
あり、この値に限ることはない。

【００９４】

【数４】

【００９５】上式（４）によれば、Ｆ(Ｘ)が１０日間連
続で「０」だった場合、すなわち、話題性キーワードを
含む記事が１０日間連続で存在しなかった場合は、その
話題性キーワードについての話題性度合Ｐ_new(Ｘ)は、
「０」になる。これにより、日々刻々と変化する話題性
を比較的的確に収集することができるので、さらに情勢
に沿った話題性を確保した内容のディジタルコンテンツ
を作成することができる。

【００９６】この場合において、話題性情報登録ＤＢ４
０は、請求項５記載の話題性情報記憶手段に対応し、ス
テップＳ２００〜Ｓ２０４は、請求項５乃至７記載の話
題性情報抽出手段に対応している。また、上記実施の形
態において、ユーザ情報及び話題性情報は、キーワード
と数値を対応付けて表現しているが、これに限らず、キ
ーワードと対応付ける数値は、確率的に算出したもので
あってもよいし、ユーザが直接指定したものであっても
よい。

【００９７】また、上記実施の形態において、ユーザ情
報及び話題性情報は、キーワードと数値を対応付けて表
現しているが、これに限らず、これを特徴ベクトルのよ
うなベクトルで表現してもよいし、隠れマルコフモデル
等の確率モデルにより表現してもよい。この場合、ベク
トル演算によりコンテンツデータを選択する。また、上
記実施の形態においては、ユーザ情報登録ＤＢ８０及び
話題性情報登録ＤＢ４０の運用について特に説明しなか
ったが、ユーザ情報登録ＤＢ８０を運用する者（例え
ば、管理者又は所有者）と、話題性情報登録ＤＢ４０を
運用する者とはそれぞれ別々の者であってもよい。すな
わち、ユーザ情報登録ＤＢ８０を有するシステムは、他
人が運用する話題性情報登録ＤＢ４０を利用することも
できるし、逆に話題性情報登録ＤＢ４０を有するシステ
ムは、他人が運用するユーザ情報登録ＤＢ８０を利用す
ることもできる。このことは、ユーザ情報登録ＤＢ８０
及び話題性情報登録ＤＢ４０の間に限らず、話題性情報
登録ＤＢ４０、抽出規則登録ＤＢ４４、新聞記事登録Ｄ
Ｂ５０、雑誌記事登録ＤＢ５２、音声記事登録ＤＢ５
４、ユーザ情報登録ＤＢ８０及びコンテンツデータ登録
ＤＢ８２の相互間についても同様である。

【００９８】また、上記実施の形態においては、ユーザ
情報登録ＤＢ８０及び話題性情報登録ＤＢ４０の編集・
修正について特に説明しなかったが、ユーザ情報登録Ｄ
Ｂ８０は、サービスを受けるユーザ又はサービスを提供
するサービス提供者が主導で編集・修正することがで
き、話題性情報登録ＤＢ４０は、第三者又は別のサービ
スから直接、編集・修正することができるように構成す
ることもできる。この場合、ユーザ情報登録ＤＢ８０が
サービス提供者の所有に属し、話題性情報登録ＤＢ４０
が他人の所有に属することを想定している。

【００９９】また、上記実施の形態においては、新聞記
事登録ＤＢ５０、雑誌記事登録ＤＢ５２及び音声記事登
録ＤＢ５４から記事情報を取得するように構成したが、
これに限らず、もちろんそれら以外のＤＢから記事情報
を取得するように構成してもよい。また、ブロードバン
ド時代に向けて、テレビ番組やラジオ番組等の放送情報
がストリーミングデータとしてネットワーク上を流れる
ことを想定し、そのような場合にも対応できるように、
ＤＢから記事情報を取得する構成に限らず、ネットワー
ク上を流れるストリーミングデータを記事情報として取
得するように構成してもよい。

【０１００】また、上記実施の形態において、話題性情
報登録端末１００は、話題性情報登録ＤＢ４０、取得記
事登録ＤＢ４２及び抽出規則登録ＤＢ４４を設けて構成
したが、これに限らず、話題性情報登録ＤＢ４０、取得
記事登録ＤＢ４２又は抽出規則登録ＤＢ４４をネットワ
ーク上の他の端末に設け、それを利用するように構成し
てもよい。

【０１０１】また、上記実施の形態において、コンテン
ツ配信端末２００は、ユーザ情報登録ＤＢ８０及びコン
テンツデータ登録ＤＢ８２を設けて構成したが、これに
限らず、ユーザ情報登録ＤＢ８０又はコンテンツデータ
登録ＤＢ８２をネットワーク上の他の端末に設け、それ
を利用するように構成してもよい。また、上記実施の形
態において、新聞記事登録ＤＢ５０、雑誌記事登録ＤＢ
５２及び音声記事登録ＤＢ５４をネットワークの他の端
末に設けて構成したが、これに限らず、話題性情報登録
端末１００に設けて構成してもよい。

【０１０２】また、上記実施の形態においては、ユーザ
情報に基づいて、ディジタルコンテンツの出力レイアウ
トを決定するように構成したが、これに限らず、コンテ
ンツデータに含まれる画像の数又はコンテンツデータに
含まれる文字情報の量に基づいて、ディジタルコンテン
ツの出力レイアウトを決定するように構成してもよい。

【０１０３】これにより、コンテンツデータに含まれる
画像の数又はコンテンツデータに含まれる文字情報の量
が多かったり、また逆に少なかったりしても、比較的見
やすい出力レイアウトにすることができる。また、上記
実施の形態においては、ステップＳ４２０〜Ｓ４２４の
レイアウト処理をコンテンツ配信端末２００で実行する
ように構成したが、これに限らず、それらレイアウト処
理をユーザ端末３００で実行するように構成してもよ
い。

【０１０４】これにより、コンテンツ配信端末２００に
処理負荷が集中するのを低減することができる。また、
上記実施の形態において、図６及び図７のフローチャー
トに示す処理を実行するにあたってはいずれも、ＲＯＭ
３２にあらかじめ格納されている制御プログラムを実行
する場合について説明したが、これに限らず、これらの
手順を示したプログラムが記憶された記憶媒体から、そ
のプログラムをＲＡＭ３４に読み込んで実行するように
してもよい。

【０１０５】また、上記実施の形態において、図１３乃
至図１４のフローチャートに示す処理を実行するにあた
ってはいずれも、ＲＯＭ７２にあらかじめ格納されてい
る制御プログラムを実行する場合について説明したが、
これに限らず、これらの手順を示したプログラムが記憶
された記憶媒体から、そのプログラムをＲＡＭ７４に読
み込んで実行するようにしてもよい。

【０１０６】ここで、記憶媒体とは、ＲＡＭ、ＲＯＭ等
の半導体記憶媒体、ＦＤ、ＨＤ等の磁気記憶型記憶媒
体、ＣＤ、ＣＤＶ、ＬＤ、ＤＶＤ等の光学的読取方式記
憶媒体、ＭＯ等の磁気記憶型／光学的読取方式記憶媒体
であって、電子的、磁気的、光学的等の読み取り方法の
いかんにかかわらず、コンピュータで読み取り可能な記
憶媒体であれば、あらゆる記憶媒体を含むものである。

【０１０７】また、上記実施の形態においては、本発明
に係る情報更新システム及び情報更新プログラム、並び
に情報更新方法を、インターネット１９９からなるネッ
トワークシステムに適用した場合について説明したが、
これに限らず、例えば、インターネット１９９と同一方
式により通信を行ういわゆるイントラネットに適用して
もよい。もちろん、インターネット１９９と同一方式に
より通信を行うネットワークに限らず、通常のネットワ
ークに適用することもできる。

【０１０８】また、上記実施の形態においては、本発明
に係る情報更新システム及び情報更新プログラム、並び
に情報更新方法を、図１に示すように、コンテンツ配信
端末２００において、ニュース等のディジタルコンテン
ツをユーザ端末３００に配信する場合について適用した
が、これに限らず、本発明の主旨を逸脱しない範囲で他
の場合にも適用可能である。

【０１０９】

【発明の効果】以上説明したように、本発明に係る請求
項１乃至８記載の情報更新システムによれば、記事情報
に基づいて話題性情報が更新されるので、従来に比し
て、話題性情報として比較的情勢に沿った話題性を確保
することができるという効果が得られる。

【０１１０】さらに、本発明に係る請求項５乃至７記載
の情報更新システムによれば、日々刻々と変化する話題
性を比較的的確に収集することができるので、話題性情
報としてさらに情勢に沿った話題性を確保することがで
きるという効果も得られる。さらに、本発明に係る請求
項６又は７記載の情報更新システムによれば、日々刻々
と変化する話題性をさらに的確に収集することができる
ので、話題性情報としてさらに情勢に沿った話題性を確
保することができるという効果も得られる。

【０１１１】さらに、本発明に係る請求項７記載の情報
更新システムによれば、日々刻々と変化する話題性をさ
らに的確に収集することができるので、話題性情報とし
てさらに情勢に沿った話題性を確保することができると
いう効果も得られる。さらに、本発明に係る請求項８記
載の情報更新システムによれば、話題性情報抽出手段及
び話題性情報更新手段を一本化することができるので、
対応する記事情報記憶手段が増加、減少又は変更して
も、記事形式変換手段を設計変更するだけですみ、話題
性情報抽出手段及び話題性情報更新手段を設計変更しな
くてすむ。したがって、記事情報記憶手段の増加、減少
又は変更に比較的容易に対応することができるという効
果も得られる。

【０１１２】一方、本発明に係る請求項９記載の情報更
新プログラムによれば、請求項１記載の情報更新システ
ムと同等の効果が得られる。一方、本発明に係る請求項
１０記載の情報更新方法によれば、請求項１記載の情報
更新システムと同等の効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明を適用するネットワークシステムの構
成を示すブロック図である。

【図２】話題性情報登録端末１００の構成を示す機能
ブロック図である。

【図３】話題性情報登録テーブル５００のデータ構造
を示す図である。

【図４】取得記事登録テーブル５５０のデータ構造を
示す図である。

【図５】抽出規則登録テーブル６００のデータ構造を
示す図である。

【図６】記事情報取得処理を示すフローチャートであ
る。

【図７】話題性情報更新処理を示すフローチャートで
ある。

【図８】コンテンツ配信端末２００の機能概要を示す
機能ブロック図である。

【図９】コンテンツ配信端末２００の構成を示すブロ
ック図である。

【図１０】ユーザプロファイルテーブル６５０のデー
タ構造を示す図である。

【図１１】嗜好度合登録テーブル７００のデータ構造
を示す図である。

【図１２】レイアウト定義ファイル及びレイアウトN
o.対応テーブル７５０のデータ構造を示す図である。

【図１３】ユーザ登録処理を示すフローチャートであ
る。

【図１４】コンテンツ配信処理を示すフローチャート
である。

【符号の説明】１０コンテンツデータファイル１１，１４，１８ＸＭＬパーサ１２コンテンツデータファイル
入力部１３レイアウト定義ファイル１５レイアウト定義ファイル入
力部１６レイアウティング部１７描画指定ファイル１９ラスタライズ部１００話題性情報登録端末２００コンテンツ配信端末３００ユーザ端末Ｓ₁〜Ｓ_n コンテンツデータ提供端末３０，７０ＣＰＵ３２，７２ＲＯＭ３４，７４ＲＡＭ３８，７８Ｉ／Ｆ４０話題性情報登録ＤＢ４２取得記事登録ＤＢ４４抽出規則登録ＤＢ５０新聞記事登録ＤＢ５２雑誌記事登録ＤＢ５４音声記事登録ＤＢ８０ユーザ情報登録ＤＢ８２コンテンツデータ登録ＤＢ５００話題性情報登録テーブル５５０取得記事登録テーブル６００抽出規則登録テーブル６５０ユーザプロファイルテーブ
ル７００嗜好度合登録テーブル７５０レイアウトNo.対応テーブ
ル

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】話題性に関する話題性情報を記憶する話
題性情報記憶手段と、記事情報を記憶する記事情報記憶
手段とが利用可能となった場合に、前記記事情報記憶手
段の記事情報に基づいて前記話題性情報記憶手段の話題
性情報を更新する情報更新システムであって、前記記事情報記憶手段から前記記事情報を取得する記事
情報取得手段と、所定の抽出規則に基づいて前記記事情
報取得手段で取得した記事情報から前記話題性情報を抽
出する話題性情報抽出手段と、前記話題性情報抽出手段
で抽出した話題性情報に基づいて前記話題性情報記憶手
段の話題性情報を更新する話題性情報更新手段とを備え
ることを特徴とする情報更新システム。
【請求項２】請求項１において、前記所定の抽出規則を記憶する抽出規則記憶手段が利用
可能となった場合に、前記抽出規則記憶手段の抽出規則
に基づいて前記話題性情報を抽出するようになってお
り、前記話題性情報抽出手段は、前記抽出規則記憶手段の抽
出規則に基づいて、前記記事情報取得手段で取得した記
事情報から前記話題性情報を抽出するようになっている
ことを特徴とする情報更新システム。
【請求項３】請求項１及び２のいずれかにおいて、前記抽出規則は、話題性の対象となり得る特定の内容を
代表的に示す代表話題性対象情報を含み、前記話題性情報抽出手段は、前記記事情報取得手段で取
得した記事情報における前記代表話題性対象情報の位置
又は順位に基づいて、前記話題性情報を抽出するように
なっていることを特徴とする情報更新システム。
【請求項４】請求項１及び２のいずれかにおいて、前記抽出規則は、話題性の対象となり得る特定の内容を
代表的に示す代表話題性対象情報を含み、前記話題性情報抽出手段は、前記代表話題性対象情報
が、前記記事情報取得手段で取得した記事情報に含まれ
る個数又は確率的特徴量を算出し、算出した個数又は確
率的特徴量に基づいて前記話題性情報を抽出するように
なっていることを特徴とする情報更新システム。
【請求項５】請求項１乃至４のいずれかにおいて、前記話題性情報更新手段は、前記話題性情報抽出手段で
抽出した話題性情報の時間的変化を考慮して、前記話題
性情報記憶手段の話題性情報を更新するようになってい
ることを特徴とする情報更新システム。
【請求項６】請求項５において、前記話題性情報更新手段は、前記話題性情報抽出手段で
抽出した話題性情報が前記更新に寄与する影響を、過去
に向けて現在から遠いものほど小さくし、現在に近いも
のほど大きくするようになっていることを特徴とする情
報更新システム。
【請求項７】請求項６において、前記話題性情報更新手段は、更新対象となる話題性情報
が前記更新に寄与する影響の度合いが、前記話題性情報
抽出手段で抽出した話題性情報が前記更新に寄与する影
響の度合いよりも小さくなるように、前記更新対象とな
る話題性情報を演算し、演算した話題性情報及び前記話
題性情報抽出手段で抽出した話題性情報に基づいて、前
記更新対象となる話題性情報を更新するようになってい
ることを特徴とする情報更新システム。
【請求項８】請求項１乃至７のいずれかにおいて、異なる形式の記事情報を記憶する複数の記事情報記憶手
段が利用可能となった場合に、前記記事情報記憶手段の
記事情報に基づいて前記話題性情報記憶手段の話題性情
報を更新するようになっており、前記記事情報取得手段で取得した記事情報を所定形式の
記事情報に変換する記事形式変換手段を備え、前記話題性情報抽出手段は、前記所定の抽出規則に基づ
いて前記記事形式変換手段で変換した所定形式の記事情
報から前記話題性情報を抽出するようになっていること
を特徴とする情報更新システム。
【請求項９】話題性に関する話題性情報を記憶する話
題性情報記憶手段と、記事情報を記憶する記事情報記憶
手段とが利用可能となった場合に、前記記事情報記憶手
段の記事情報に基づいて前記話題性情報記憶手段の話題
性情報を更新する情報更新プログラムであって、前記記事情報記憶手段から前記記事情報を取得する記事
情報取得手段、所定の抽出規則に基づいて前記記事情報
取得手段で取得した記事情報から前記話題性情報を抽出
する話題性情報抽出手段、及び前記話題性情報抽出手段
で抽出した話題性情報に基づいて前記話題性情報記憶手
段の話題性情報を更新する話題性情報更新手段として実
現される処理をコンピュータに実行させるためのプログ
ラムであることを特徴とする情報更新プログラム。
【請求項１０】話題性に関する話題性情報を記憶する
話題性情報記憶手段と、記事情報を記憶する記事情報記
憶手段とが利用可能となった場合に、前記記事情報記憶
手段の記事情報に基づいて前記話題性情報記憶手段の話
題性情報を更新する情報更新方法であって、前記記事情報記憶手段から前記記事情報を取得する記事
情報取得ステップと、所定の抽出規則に基づいて前記記
事情報取得ステップで取得した記事情報から前記話題性
情報を抽出する話題性情報抽出ステップと、前記話題性
情報抽出ステップで抽出した話題性情報に基づいて前記
話題性情報記憶手段の話題性情報を更新する話題性情報
更新ステップとを含むことを特徴とする情報更新方法。