JP5171718B2 - コンテンツ推薦装置、方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、コンテンツ推薦装置に関する。

現在視聴している映像や閲覧しているＷｅｂページなどのコンテンツに関連するコンテンツをユーザが意識せずに発見し、手軽に取り出したいという要求がある。そのために、現在視聴又は閲覧中のコンテンツに関連するコンテンツを検索・推薦する技術がある。

従来のコンテンツ推薦装置は、放送番組毎の情報を出演者、タイトル、ジャンルに基づき算出される関連度の強い順に配置し、番組関連情報ページを生成している（例えば特許文献１参照）。

特開２００５−１０２１０９号公報（第２８頁、図１４）

しかし、従来の技術ではユーザが選択したコンテンツによっては、次に推薦する関連コンテンツが十分得られない可能性がある。この場合、ユーザに表示される関連コンテンツがいつも同じようなものばかりになり、ユーザにとって新しいコンテンツの発見に結び付かない。

本発明の目的は、現在表示されているコンテンツとその前に表示されていたコンテンツとの両方に関連するコンテンツがあることをユーザに推薦するコンテンツ推薦装置を提供することである。

第１の発明は、複数のコンテンツのメタデータを格納する格納部と、前記コンテンツをユーザが認識可能なコンテンツ情報を表示する表示部と、前記表示部に表示された第１コンテンツ情報と、前記第１コンテンツ情報の次に表示すべき第２コンテンツ情報とを選択する選択部と、前記第１コンテンツ情報のメタデータと前記第２コンテンツ情報のメタデータとの共起関係に基づいてキーワードを抽出する抽出部と、前記キーワードに基づいて検索クエリを生成する生成部と、前記検索クエリを用いて外部データベースから第３コンテンツ情報を取得する取得部と、前記第２及び第３コンテンツ情報のメタデータを用いて、前記第２コンテンツ情報と前記第３コンテンツ情報との類似度を算出する算出部と、前記類似度に基づき前記第３コンテンツ情報を前記表示部に配置する配置部と、を備えるコンテンツ推薦装置である。

第２の発明は、前記配置制御部は、前記類似度の高さに応じて、前記第３コンテンツ情報を前記第２コンテンツ情報の近傍に配置させることを特徴とする第１の発明記載のコンテンツ推薦装置である。

第３の発明は、前記抽出部は、言語データベースを用いて前記キーワードを抽出することを特徴とする第１の発明記載のコンテンツ推薦装置である。

第４の発明は、格納部が、複数のコンテンツのメタデータを格納するステップと、表示部が、前記コンテンツをユーザが認識可能なコンテンツ情報を表示するステップと、選択部が、前記表示部に表示された第１コンテンツ情報と、前記第１コンテンツ情報の次に表示すべき第２コンテンツ情報とを選択するステップと、抽出部が、前記第１コンテンツ情報のメタデータと前記第２コンテンツ情報のメタデータとの共起関係に基づいてキーワードを抽出するステップと、生成部が、前記キーワードに基づいて検索クエリを生成するステップと、取得部が、前記検索クエリを用いて外部データベースから第３コンテンツ情報を取得するステップと、算出部が、前記第２及び第３コンテンツ情報のメタデータを用いて、前記第２コンテンツ情報と前記第３コンテンツ情報との類似度を算出するステップと、配置部が、前記類似度に基づき前記第３コンテンツ情報を前記表示部に配置するステップと、を備えるコンテンツ推薦方法である。

第５の発明は、コンピュータを、複数のコンテンツのメタデータを格納する格納手段と、前記コンテンツをユーザが認識可能なコンテンツ情報を表示する表示手段と、前記表示手段に表示された第１コンテンツ情報と、前記第１コンテンツ情報の次に表示すべき第２コンテンツ情報とを選択する選択手段と、前記第１コンテンツ情報のメタデータと前記第２コンテンツ情報のメタデータとの共起関係に基づいてキーワードを抽出する抽出手段と、前記キーワードに基づいて検索クエリを生成する生成手段と、前記検索クエリを用いて外部データベースから第３コンテンツ情報を取得する取得手段と、前記第２及び第３コンテンツ情報のメタデータを用いて、前記第２コンテンツ情報と前記第３コンテンツ情報との類似度を算出する算出手段と、前記類似度に基づき前記第３コンテンツ情報を前記表示手段に配置する配置手段と、として実行させるためのコンテンツ推薦プログラムである。

本発明によれば、現在表示されているコンテンツとその前に表示されていたコンテンツとの両方に関連するコンテンツがあることをユーザに推薦するコンテンツ推薦装置を提供することができる。

コンテンツ推薦装置１００を示す機能ブロック図。 時刻ｔ−１（直前）でのコンテンツ情報の表示画面例を示す図。 メタデータ格納部１０２に格納されるメタデータの例を示す図。 時刻ｔ（現在）でのコンテンツ情報の表示画面例を示す図。 クエリ生成部１１１での検索クエリの生成手順を説明するための図。 時刻ｔ（現在）での「人つながり」領域でのコンテンツ情報の最終的な配置例を示す図。 コンテンツ推薦装置１００の動作を示すフローチャート。 本実施形態の変形例に係る時刻ｔ（現在）でのコンテンツ情報の表示画面例を示す図。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。

本実施形態におけるコンテンツは、メタデータが付与されたテレビ番組やインターネット上の動画などの映像である。メタデータは、電子番組表（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｐｒｏｇｒａｍ Ｇｕｉｄｅ：ＥＰＧ）や、ＭＰＥＧ−７などテキストデータとして記述されたものの他、音声認識など既存のマルチメディア処理技術によりテキストデータとして処理可能な形式に抽出・変換されたものも含む。ただし、本実施形態はその他にもＷｅｂページや、ＥＸＩＦなどのメタデータが記載された静止画などに対しても同様に適用可能である。

図１は、本実施形態に係るコンテンツ推薦装置１００を示す機能ブロック図である。ここで、コンテンツ情報とは、ユーザがコンテンツを認識できる情報（例えば、タイトルやジャンル）をいい、録画後など、利用可能であればサムネイル画像を加えても良い。なお、ネット動画の場合、動画本体とは別にサムネイル画像を取得できるので、このサムネイル画像をコンテンツ情報に加えても良い。

複数のコンテンツ情報が一画面に配置されている。そして、ユーザが複数のコンテンツ情報から一つのコンテンツ情報を選択すると、制御部１０１が選択されたコンテンツ情報に関連する関連コンテンツ情報を表示領域内に収まるように選定する。

コンテンツ推薦装置１００は、制御部１０１と、各コンテンツのメタデータを格納するメタデータ格納部１０２と、メタデータ格納部１０２に格納されているメタデータから、人名など特定の属性を有するキーワードを抽出して新たなメタデータとして格納するキーワード抽出部１０３と、各コンテンツ情報の配置レイアウトを決定する配置決定部１０４と、ＥＰＧやインターネットなど外部データベースからコンテンツ情報を取得するコンテンツ取得部１０５と、配置決定部１０４により決定された配置レイアウトに基づきコンテンツ情報の配置を制御する配置制御部１０６と、配置制御部１０６により配置されたコンテンツ情報の一覧をユーザに表示するコンテンツ表示部１０７と、コンテンツ表示部１０７により表示された関連コンテンツ情報をユーザが選択するためのユーザインタフェースを提供し、選択結果を制御部１０１に入力するコンテンツ選択部１０８とを有する。

また、配置決定部１０４は、コンテンツ間の類似度を算出する類似度算出部１０９と、類似度算出部１０９により算出された類似度に基づきコンテンツの配置レイアウトを決定するレイアウト算出部１１０を有する。コンテンツ取得部１０５は、コンテンツ情報を取得するための検索クエリを生成するクエリ生成部１１１と、生成された検索クエリに従い関連コンテンツ情報を収集するコンテンツ収集部１１２と、コンテンツ情報に記載されたメタデータの記述が少ない場合に、コンテンツのメタデータ間で共起するキーワードを抽出してクエリ生成部１１１に入力する共起ワード抽出部１１３とを有する。なお、キーワード共起関係を求める際には、メタデータの属性が異なるものから求めてもよい。

図２は、時刻ｔ−１でのコンテンツ表示部１０７の表示画面例を示す図である。時刻ｔ−１にコンテンツ選択部１０８で選択されたコンテンツ情報（中心コンテンツ情報Ｃｔ−１）が、画面の中心に表示され、その周囲に関連コンテンツ情報が表示される。関連コンテンツ情報の表示領域は複数に分割され、それぞれある観点に基づいて中心コンテンツ情報Ｃｔ−１に関連するコンテンツ情報が表示される。本実施形態では、表示領域を楕円形とし、４つの領域に分割している。観点としては、タイトル、人、単語、ジャンルの４つの種類を用いる。なお、図２では楕円内のみコンテンツ情報を表示しているが、楕円外にも描画し、スクロール操作により楕円外に配置されているコンテンツ情報が表示領域に入った時に表示するように構成してもよい。

類似度算出部１０９は、それぞれの観点において、中心コンテンツ情報Ｃｔ−１と各領域における関連コンテンツ情報との類似度スコアを算出する。例えば、人の観点についてコンテンツ１とコンテンツ２の類似度スコアを算出する場合、後述するキーワード抽出部１０３の処理によりコンテンツ１のコンテンツ情報からＸ、Ｙ、Ｚの３人が抽出され、コンテンツ２のコンテンツ情報からＸ、Ｙ、Ｖ、Ｗの４人が抽出されたとすると、両コンテンツに共通する人物の人数２が類似度スコアとして算出される。本実施形態では一致する単語の数をスコアとして用いるが、単語の出現順序によるスコアの傾斜や、単語の文字列の部分一致を利用して一致した比率をスコアとして用いる場合など、他の算出方法を用いても構わない。

レイアウト算出部１１０は、各領域の関連コンテンツ情報を、それぞれの観点における類似度スコアに応じて、すなわち、類似度スコアが高いほど中央付近に配置するように各領域内での座標を計算する。なお、本実施形態においては各領域内での配置はばねモデルを用いた斥力により互いが重ならないように計算するが、配置が重なるように構成しても構わない。

配置制御部１０６はコンテンツ表示部１０７に中心コンテンツ情報Ｃｔ−１と、計算された配置場所に応じて各領域の関連コンテンツ情報を実際に配置する。

このように配置されることによって、ユーザは、中心コンテンツ情報Ｃｔ−１からの配置場所が近い関連コンテンツ情報ほどそれぞれの観点において中心コンテンツ情報Ｃｔ−１との関連性が強いことを理解できる。

図２では、表示領域は楕円形の内部に限定されているが、楕円の外側に関連コンテンツ情報を配置してもよい。なお、本実施形態では表示領域を楕円形、領域を４種類としているがこれに限るものではない。それぞれの領域は独立なので、以下では、４領域のうち「人つながり」領域による関連コンテンツ情報の配置を中心に説明する。

また、それぞれのコンテンツのメタデータはメタデータ格納部１０２に格納されている。図３は、メタデータ格納部１０２に格納されるメタデータの例を示す図である。元々番組メタデータとして付与されているものとしては、コンテンツ毎に一意なＩＤ、タイトル、ジャンル、番組詳細情報があり、さらに、放送局、放送日時、番組長などの属性が同様に付与されている。

また、これらの記述には、サブタイトルを含まない番組タイトル、人物名、地名などユーザがコンテンツの関連性を判断するための手掛かりとなるキーワードが含まれており、それぞれがキーワード抽出部１０３の形態素解析および固有表現抽出によって抽出される。それらの格納部分として、本実施形態では各抽出結果の格納先として抽出タイトル、人物、キーワードの３種類を用いる。ここで、キーワードとはタイトル、人物いずれにも含まれない形態素あるいは固有表現のうち、番組の関連性に必要な種類のものを指す。図３では、番組情報の取得時に、元々番組メタデータとして付与されているもの、さらに、キーワード抽出部１０３により抽出されたものを記載する。

以下では、図２の時刻ｔ−１における中心コンテンツ情報Ｃｔ−１が図３におけるＩＤ１「街角探訪」であり、ユーザが時刻ｔにコンテンツ選択部１０８を用い領域「人つながり」で選択するコンテンツ情報Ｃｔが図３におけるＩＤ２「大食い対決」である場合について説明する。

まず、ユーザがＣｔを選択すると、制御部１０１は配置決定部１０４を用いて各コンテンツ情報の配置を決定する。配置決定部１０４は、Ｃｔを時刻ｔにおける中心コンテンツ情報に設定し、次に、類似度算出部１０９を用い、中心コンテンツ情報Ｃｔとその他のコンテンツ情報それぞれの類似度スコアを算出する。

類似度算出手法としては、各観点に対応する、抽出されたキーワードについてマッチングを取り、マッチした数を類似度スコアとする。領域「人つながり」の場合は、メタデータ格納部１０２における「人物」項目に含まれる各キーワードが何個マッチしたかを基準に算出する。

類似度算出部１０９により算出された類似度を用い、レイアウト算出部１１０は「人つながり」領域内での配置場所を決定する。この時、前回（時刻ｔ−１）の中心コンテンツ情報Ｃｔ−１は画面内に収まるように類似度スコアを正規化して配置する。これは、Ｃｔ−１が「人つながり」表示領域から外れると、ユーザから見えなくなり、直前（時刻ｔ−１）のコンテンツに戻れず、ユーザにとってＣｔ及びＣｔ−１とのコンテンツの関連性が分かり難くなるためである。

制御部１０１は、時刻ｔで配置した場合に所定の領域に何個のコンテンツ情報が入るかを確認する。予め定められた閾値より少ない場合に、コンテンツ取得部１０５にＷｅｂなど外部データベースからコンテンツ情報を取得する旨を指示する。

図４は、時刻ｔ（現在）でのコンテンツの表示画面例を示す図である。図２と比べると表示されるコンテンツ情報が少なく、次の（すなわち時刻ｔ＋１での）コンテンツ視聴に結び付き難い。そこで、コンテンツ取得部１０５は外部データベースから関連コンテンツ情報を取得し、制御部１０１が画面の空いている空間に表示させる。

コンテンツ取得部１０５では、まずクエリ生成部１１１により検索クエリが生成される。図５は、クエリ生成部１１１での検索クエリの生成手順を説明するための図である。中心コンテンツ情報Ｃｔのメタデータに５人の人物名Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅが、Ｃｔ−１のメタデータに５人の人物名Ａ、Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｇが含まれる場合、Ａ、Ｃ、Ｅは両者に共通する。したがって、前回（時刻ｔ−１）に選択されたコンテンツ情報Ｃｔ−１との関連を示すために、Ａ、Ｃ、Ｅを含むコンテンツを検索し、ＣｔとＣｔ−１との間に配置することが望ましい。この場合の検索クエリは、（１）現在の選択コンテンツＣｔに最も類似する、すなわちクエリＡ∧Ｂ∧Ｃ∧Ｄ∧Ｅと、（２）クエリ（Ａ∧Ｃ∧Ｅ）∧（Ｂ∨Ｄ）である。

そして、（１）クエリＡ∧Ｂ∧Ｃ∧Ｄ∧Ｅによる検索結果をＣｔの最近傍に、（２）クエリ（Ａ∧Ｃ∧Ｅ）∧（Ｂ∨Ｄ）による検索結果のうち（１）の結果に含まれないものをその外側に配置する。

コンテンツ収集部１１２は、クエリ生成部１１１により生成された検索クエリに基づき、外部データベースからコンテンツ情報を取得する。本実施形態では、インターネット検索を用いてインターネット動画を取得する。取得されたインターネット動画のメタデータは、メタデータ格納部１０２に追加され、キーワード抽出部１０３によりキーワードが抽出され、メタデータが拡張される。

制御部１０１は収集されたコンテンツ情報それぞれについて配置決定部１０４を呼び出し、配置場所を定めるよう指令する。レイアウト算出部１１０による配置はコンテンツ情報の取得順に行われるが、それぞれのクエリによる検索結果が同じ領域に配置され得る場合は、より中心コンテンツ情報Ｃｔに近い配置が想定される検索クエリによる結果、具体的にはクエリ（Ａ∧Ｃ∧Ｅ）∧（Ｂ∨Ｄ）による検索結果よりクエリＡ∧Ｂ∧Ｃ∧Ｄ∧Ｅによる検索結果を優先的に配置する。図６は、時刻ｔ（現在）での「人つながり」領域でのコンテンツの最終的な配置例を示す図である。

図６に示されるように、最初に手元にある（すなわち、メタデータ格納部１０２にある）コンテンツ情報だけでは配置数が足りない場合でも、外部データベースから適切なコンテンツ情報を収集することでＣｔとＣｔ−１との間に十分な量のコンテンツ情報を配置し、ユーザに推薦することできる。

他の領域についても、同様の条件で検索を行い、コンテンツ情報が配置される。これらの領域では、少なくとも１つのコンテンツが当該他の領域内に入るように配置される。

図７は、本発明の実施形態に係るコンテンツ推薦装置１００の動作を示すフローチャートである。まず、時刻t−１に視聴したコンテンツ情報Ｃｔ−１が時刻ｔに配置される表示領域（図４の「人つながり」領域）については、現在（時刻ｔ）視聴中のコンテンツ情報Ｃｔと時刻ｔ−１に視聴したコンテンツ情報Ｃｔ−１とのメタデータ共通部分（図５のＡ∧Ｃ∧Ｅ）及び差の一部（図５のＢ∨Ｄ∨Ｆ∨Ｇ）から、クエリ生成部１１１は検索クエリを生成する（ステップＳ１）。ステップＳ１で求めた検索クエリを用いて、コンテンツ収集部１１２は外部データベースからＩＰＴＶ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ Ｔｅｌｅｖｉｓｉｏｎ）またはネット動画のメタデータを収集する（ステップＳ２）。

レイアウト算出部１１０は、外部データベースから収集したコンテンツ情報をＣｔ−１と同じ表示領域（図４の「人つながり」領域）内に収まる範囲で配置する（ステップＳ３）。

一方、時刻ｔ−１に他の表示領域に表示されたコンテンツ情報があれば、少なくともその１つが当該他の表示領域内に収まる範囲で配置する（ステップＳ４）。

このようにして、メタデータ格納部１０２に元々格納されている関連コンテンツが不足している場合、実際には関連するコンテンツが外部データベースに存在するにもかかわらず表示に反映されないという問題を解消することができる。

（変形例１）
また、検索クエリに表示の優先度を付けてもよい。これによって、関連コンテンツ情報として手元で録画された映像だけでなくインターネット上に存在する動画を検索・表示する場合、現在の画面に表示されるべき優先度の高いコンテンツ情報ほど先に提示することができ、ネット動画を検索して提示する場合、一通り検索してから類似度を算出・表示する場合に表示まで待たされる問題を解消することができる。また、過去のクエリの優先度及び検索結果の取得時間に応じて、ＣｔとＣｔ−１との間にどれだけのコンテンツ情報を埋めるか見積もり、それに応じて表示の優先度を調整することもできる。

（変形例２）
さらに、テレビ番組のメタデータであるＥＰＧとインターネット上のコンテンツに対するメタデータであるＥＣＧ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｅｎｔｓ Ｇｕｉｄｅ）間の言葉の違いを言語シソーラスによって吸収してもよい。例えば、同一人物がテレビ番組では「本村拓也」と記載され、ネット動画では「モトタク」と記載されている場合、両者が同じ人物を指していることはあらかじめ準備されたシソーラス辞書を見ることで確認できる。また、シソーラスの拡張として、階層関係を表す言語テーブルによって仲井正弘と本村拓也が同じグループに属するメンバーであることを表現したり、上位概念と下位概念のような体系を表す言語オントロジーを用いることで、例えばクイズ番組やグルメ番組の上位概念がバラエティ番組であることを表現できるように構成できる。上記言語シソーラス、言語テーブル及び言語オントロジーをまとめて言語データベースと呼び、共起ワード抽出部１１３がコンテンツのメタデータ間の共起関係を求める際に言語データベースを利用することで、表記上は異なる単語を同一の単語あるいは類似度スコアは下がるが関連する単語とみなして処理を行うこともできる。

（変形例３）
図８は、本実施形態の変形例に係る時刻ｔ（現在）でのコンテンツ情報の表示画面例を示す図である。本変形例の特徴は、中心コンテンツ情報Ｃｔと直前のコンテンツ情報Ｃｔ−１との間を埋めるための検索クエリの生成の仕方が異なる点である。

まず、共起ワード抽出部１１３は、ＣｔのメタデータとＣｔ−１のメタデータとの共通部分の少なくとも一部を含む番組メタデータを抽出する。図８の例では、Ｃｔ−１とＣｔの共通部分は出演者「仲井正弘」「ギャルソン」であるが、この単語を含む番組メタデータの１つとして、コンテンツ番組「本日の料理」が抽出される。このメタデータには、タイトル「本日の料理」、ジャンル「料理」、キーワード「ゴーヤチャンプルー」が含まれる。そして、各表示領域において、「本日の料理」に関するタイトルを含むコンテンツ情報、「料理」に関するジャンルを含むコンテンツ情報、キーワード「ゴーヤチャンプルー」で拡張されたクエリにより検索されたコンテンツ情報、例えば、ネット動画の検索結果を表示させる。

次に、コンテンツ格納部１０２に既に格納されているメタデータに含まれる単語について，最初の実施形態同様に間を埋めるクエリを生成する。

さらに、共起ワード抽出部１１３が抽出した、Ｃｔ−１とＣｔのコンテンツのメタデータの共通部分に共起する単語を加えたクエリを生成し、コンテンツ収集部１１２により収集されたメタデータに応じてコンテンツ情報の配置を行う。これは特に、Ｃｔに番組情報がほとんど記載されていない場合であっても、何らかのキーワードが加えられるため、この処理がない場合に時刻ｔ＋１に配置するコンテンツが得られないような場合に有効である。

このように、ユーザによるコンテンツ選択・視聴操作に対し、関連するコンテンツを十分な分量で推薦することができる。

上述した実施形態では、パーソナルコンピュータ、テレビ、携帯電話などユーザが所有・操作する端末においてコンテンツ推薦装置１００が使用されることを想定しているが、コンテンツ表示と選択に関わる部分のみユーザが所有・操作する端末において使用され、その他は有線あるいは無線ネットワークにより接続されたサーバにおいて使用される場合も同様である。

例えば、コンテンツ推薦装置１００は、汎用のコンピュータ装置を基本ハードウェアとして用いることでも実現することが可能である。すなわち、制御部１０１、キーワード抽出部１０３、配置決定部１０４、コンテンツ取得部１０５、配置制御部１０６、コンテンツ表示部１０７およびコンテンツ選択部１０８は、汎用のコンピュータ装置に搭載されたプロセッサにプログラムを実行させることにより実現することができる。このとき、コンテンツ推薦装置１００は、上記のプログラムをコンピュータ装置にあらかじめインストールすることで実現してもよいし、ＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体に記憶して、あるいはネットワークを介して上記のプログラムを配布して、このプログラムをコンピュータ装置に適宜インストールすることで実現してもよい。また、メタデータ格納部１０２は、上記のコンピュータ装置に内蔵あるいは外付けされたメモリ、ハードディスクもしくはＣＤ−Ｒなどの記憶媒体などを適宜利用して実現することができる。

さらに、上述した実施形態は、本発明の好適な具体例であるから、技術的に好ましい種々の限定が付されているが、本発明の趣旨を逸脱しない範囲であれば、適宜組合せ及び変更することができることはいうまでもない。

１００ コンテンツ推薦装置
１０１ 制御部
１０２ メタデータ格納部
１０３ キーワード抽出部
１０４ 配置決定部
１０５ コンテンツ取得部
１０６ 配置制御部
１０７ コンテンツ表示部
１０８ コンテンツ選択部
１０９ 類似度算出部
１１０ レイアウト算出部
１１１ クエリ生成部
１１２ コンテンツ収集部
１１３ 共起ワード抽出部

Claims (5)

1. 複数のコンテンツのメタデータを格納する格納部と、
   前記コンテンツをユーザが認識可能なコンテンツ情報を表示する表示部と、
   前記表示部に表示された第１コンテンツ情報と、前記第１コンテンツ情報の次に表示すべき第２コンテンツ情報とを選択する選択部と、
   前記第１コンテンツ情報のメタデータと前記第２コンテンツ情報のメタデータとの共起関係に基づいてキーワードを抽出する抽出部と、
   前記キーワードに基づいて検索クエリを生成する生成部と、
   前記検索クエリを用いて外部データベースから第３コンテンツ情報を取得する取得部と、
   前記第２及び第３コンテンツ情報のメタデータを用いて、前記第２コンテンツ情報と前記第３コンテンツ情報との類似度を算出する算出部と、
   前記類似度に基づき前記第３コンテンツ情報を前記表示部に配置する配置部と、
   を備えるコンテンツ推薦装置。
2. 前記配置制御部は、前記類似度の高さに応じて、前記第３コンテンツ情報を前記第２コンテンツ情報の近傍に配置させることを特徴とする請求項１記載のコンテンツ推薦装置。
3. 前記抽出部は、言語データベースを用いて前記キーワードを抽出することを特徴とする請求項１記載のコンテンツ推薦装置。
4. 格納部が、複数のコンテンツのメタデータを格納するステップと、
   表示部が、前記コンテンツをユーザが認識可能なコンテンツ情報を表示するステップと、
   選択部が、前記表示部に表示された第１コンテンツ情報と、前記第１コンテンツ情報の次に表示すべき第２コンテンツ情報とを選択するステップと、
   抽出部が、前記第１コンテンツ情報のメタデータと前記第２コンテンツ情報のメタデータとの共起関係に基づいてキーワードを抽出するステップと、
   生成部が、前記キーワードに基づいて検索クエリを生成するステップと、
   取得部が、前記検索クエリを用いて外部データベースから第３コンテンツ情報を取得するステップと、
   算出部が、前記第２及び第３コンテンツ情報のメタデータを用いて、前記第２コンテンツ情報と前記第３コンテンツ情報との類似度を算出するステップと、
   配置部が、前記類似度に基づき前記第３コンテンツ情報を前記表示部に配置するステップとを備えるコンテンツ推薦方法。
5. コンピュータを、
   複数のコンテンツのメタデータを格納する格納手段と、
   前記コンテンツをユーザが認識可能なコンテンツ情報を表示する表示手段と、
   前記表示手段に表示された第１コンテンツ情報と、前記第１コンテンツ情報の次に表示すべき第２コンテンツ情報とを選択する選択手段と、
   前記第１コンテンツ情報のメタデータと前記第２コンテンツ情報のメタデータとの共起関係に基づいてキーワードを抽出する抽出手段と、
   前記キーワードに基づいて検索クエリを生成する生成手段と、
   前記検索クエリを用いて外部データベースから第３コンテンツ情報を取得する取得手段と、
   前記第２及び第３コンテンツ情報のメタデータを用いて、前記第２コンテンツ情報と前記第３コンテンツ情報との類似度を算出する算出手段と、
   前記類似度に基づき前記第３コンテンツ情報を前記表示手段に配置する配置手段と、として実行させるためのコンテンツ推薦プログラム。

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