(57)【要約】【課題】ユーザの嗜好に適した動画シーンを推薦することが可能な動画推薦装置を提供する。【解決手段】動画データを記憶する動画データ記憶部１２と、各動画シーンに付属するシーン付属テキストデータを取得するシーン付属テキストデータ取得部２１と、シーン付属テキストデータから、各動画シーンの特徴を示すコンテンツタグを抽出するコンテンツタグ抽出部２３と、コンテンツタグに基づいて動画シーンが分類された各集合に関連するトピックタグを抽出するトピックタグ抽出部３１と、ユーザの視聴操作からユーザの嗜好を示すユーザプロファイルを作成するユーザプロファイル作成部８１と、動画データ記憶部１２に記憶された動画データの中から、ユーザプロファイルに適合する動画シーンを、コンテンツタグとトピックタグとに基づいて推薦する推薦情報を作成して出力するマッチング計算部６３とを備える。【選択図】図２
2010288024.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
放送番組単位で構成される動画データを記憶する動画データ記憶部と、
上記放送番組単位の動画データを分割した各動画シーンに付属するシーン付属テキストデータを取得するシーン付属テキストデータ取得部と、
上記シーン付属テキストデータ取得部により取得されたシーン付属テキストデータから、上記各動画シーンの特徴を示すコンテンツタグを抽出するコンテンツタグ抽出部と、
上記コンテンツタグ抽出部により抽出されたコンテンツタグに基づき上記動画シーンを分類して、分類された各集合に関連するトピックタグを抽出するトピックタグ抽出部と、
上記動画データ記憶部に記憶された動画データを視聴するユーザの視聴操作から得られるユーザ入力情報から、上記コンテンツタグと上記トピックタグとに関するユーザの嗜好を示すユーザプロファイルを作成するユーザプロファイル作成部と、
上記動画データ記憶部に記憶された動画データの中から、上記ユーザプロファイル作成部により作成されたユーザプロファイルに適合する動画シーンを、上記コンテンツタグと上記トピックタグとに基づいて推薦する推薦情報を作成して出力する推薦情報作成部とを備える動画推薦装置。
【請求項２】
ＣＧＭ（Consumer Generated Media）に関する情報を取得するＣＧＭデータ取得部と、
上記ＣＧＭデータ取得部により取得された情報から、上記動画シーン毎に、上記シーン付属テキストデータに関するＣＧＭタグを抽出するＣＧＭタグ抽出部とを更に備え、
上記ユーザプロファイル作成部は、上記動画データ記憶部に記憶された動画データを視聴するユーザの視聴操作から得られるユーザ入力情報から、上記コンテンツタグと上記トピックタグと上記ＣＧＭタグとに関するユーザの嗜好を示すユーザプロファイルを作成し、
上記推薦情報作成部は、上記動画データ記憶部に記憶された動画データの中から、上記ユーザプロファイル作成部により作成されたユーザプロファイルに適合する動画シーンを、上記コンテンツタグと上記トピックタグと上記ＣＧＭタグとに基づいて推薦する請求項１記載の動画推薦装置。
【請求項３】
上記シーン付属テキストデータを利用する利用者の視聴情報を示す利用者ユーザプロファイルを取得する利用者ユーザプロファイル取得部と、
上記利用者ユーザプロファイル取得部により取得した利用者ユーザプロファイルから、上記利用者の視聴傾向を示す利用者コミュニティタグを、上記動画シーン毎に抽出する利用者コミュニティタグ抽出部とを更に備え、
上記ユーザプロファイル作成部は、上記動画データ記憶部に記憶された動画データを視聴するユーザの視聴操作から得られるユーザ入力情報から、上記コンテンツタグと上記トピックタグと上記利用者コミュニティタグとに関するユーザの嗜好を示すユーザプロファイルを作成し、
上記推薦情報作成部は、上記動画データ記憶部に記憶された動画データの中から、上記ユーザプロファイル作成部により作成されたユーザプロファイルに適合する動画シーンを、上記コンテンツタグと上記トピックタグと上記利用者コミュニティタグとに基づいて推薦する請求項１記載の動画推薦装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、放送番組単位で構成される動画データを視聴するユーザに対して動画の推薦を行う動画推薦装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、電子番組表（ＥＰＧ）などの番組メタデータに基づきユーザに番組を推薦するシステムやサービスが提案されている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、電子番組表（ＥＰＧ）のように文書が短いため番組情報量が少なくても、類似する番組を信頼性高く検索可能とするため、電子番組表（ＥＰＧ）を用いたコンテンツの特徴に基づくキーワードの付与と、そのキーワードに対して設定した嗜好情報を利用した番組推薦を行う番組検索装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−４３１５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述した特許文献１に記載された発明を含め、既存の動画推薦に関する技術は、推薦するコンテンツが番組単位であり、例えばユーザが視聴を望む番組内の特定の場面、すなわち動画シーンのみを推薦することができなかった。
【０００６】
また、電子番組表（ＥＰＧ）という少ない情報量では、好ましい動画シーンのみを推薦することができなかった。
【０００７】
本発明は、このような実情に鑑みて提案されたものであり、ユーザの嗜好に適した動画シーンを推薦することが可能な動画推薦装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述した課題を解決するための手段として、本発明に係る動画推薦装置は、放送番組単位で構成される動画データを分割した各動画シーンに付属するシーン付属テキストデータを取得するシーン付属テキストデータ取得部と、シーン付属テキストデータ取得部により取得されたシーン付属テキストデータから、各動画シーンの特徴を示すコンテンツタグを抽出するコンテンツタグ抽出部と、コンテンツタグ抽出部により抽出されたコンテンツタグに基づき動画シーンを分類して、分類された各集合に関連するトピックタグを抽出するトピックタグ抽出部と、動画データ記憶部に記憶された動画データを視聴するユーザの視聴操作から得られるユーザ入力情報から、コンテンツタグとトピックタグとに関するユーザの嗜好を示すユーザプロファイルを作成するユーザプロファイル作成部と、動画データ記憶部に記憶された動画データの中から、ユーザプロファイル作成部により作成されたユーザプロファイルに適合する動画シーンを、コンテンツタグとトピックタグとに基づいて推薦する推薦情報を作成して出力する推薦情報作成部とを備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明は、各動画シーンの特徴を示すコンテンツタグと、コンテンツタグに基づき分類された各動画シーンの集合に関連するトピックタグとに基づいて、ユーザの嗜好を示すユーザプロファイルに適合する動画シーンを推薦する推薦情報を作成して出力するので、ユーザの嗜好に適した動画シーンを推薦することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明が適用されたシステムの全体構成を示す図である。
【図２】本発明が適用された動画推薦装置の全体構成を示す図である。
【図３】コンテンツタグ抽出部の動作について説明するためのフローチャートである。
【図４】シーン付属テキストデータの具体例について説明するための図である。
【図５】コンテンツタグの具体例について説明するための図である。
【図６】トピックタグ抽出部の動作について説明するためのフローチャートである。
【図７】類似動画シーンのネットワークの具体例について説明するための図である。
【図８】トピックタグの具体例について説明するための図である。
【図９】ＣＧＭタグ抽出部の動作について説明するためのフローチャートである。
【図１０】コンテンツタグ記憶部とＣＧＭデータ記憶部とに記憶されたデータについて説明するための図である。
【図１１】ＣＧＭタグの具体例について説明するための図である。
【図１２】利用者コミュニティタグ抽出部の動作について説明するためのフローチャートである。
【図１３】利用者コミュニティタグの具体例について説明するための図である。
【図１４】タグ統合部の動作について説明するためのフローチャートである。
【図１５】シーンタグの具体例について説明するための図である。
【図１６】ユーザプロファイル作成部の動作について説明するためのフローチャートである。
【図１７】シーンタグの具体例について説明するための図である。
【図１８】ユーザプロファイルの具体例について説明するための図である。
【図１９】マッチング計算部の動作について説明するためのフローチャートである。
【図２０】個人ユーザプロファイル記憶部に記憶されたユーザプロファイルの具体例について説明するための図である。
【図２１】ユーザの嗜好に適合する動画シーンに関するタグの具体例について説明するための図である。
【図２２】クエリ解析部の動作について説明するためのフローチャートである。
【図２３】ユーザの嗜好を示すクエリの具体例について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本発明が適用された動画推薦装置は、放送番組単位で構成される動画データを視聴するユーザに対して動画の推薦を行う装置であって、例えば図１に示すようなシステム構成に組み込まれて用いられる。
【００１２】
すなわち、動画推薦装置１は、放送波を受信するチューナ２と接続され、チューナ２により復調された動画像データが供給される。また、動画推薦装置１は、シーン付属テキストデータサーバ３とＣＧＭデータサーバ４と統合ユーザプロファイルサーバ５と、インターネット回線などの電気通信回線を介して接続される。
【００１３】
シーン付属テキストデータサーバ３は、放送番組単位で構成される動画データを動画シーン単位に分割し、分割した各動画シーンに付属するシーン付属テキストデータを管理する。シーン付属テキストデータサーバ３は、チューナ２が受信する放送波で放送される放送番組を動画シーン単位で分割し、個々の動画シーンに対し、字幕データ、音声データの解析から抽出したテキストデータを、シーン付属テキストデータとして管理する。シーン付属テキストデータサーバ３は、例えば１週間など定期的に、シーン付属テキストデータを動画推薦装置１に送信する。
【００１４】
ＣＧＭデータサーバ４は、ＣＧＭ（Consumer Generated Media）に関するテキスト情報（以下、ＣＧＭデータという。）を管理する。ＣＧＭデータサーバ４は、例えばインターネット上のソーシャル・ネットワーキング・サービス、電子掲示板、ブログサイトなどを検索して得られたＣＧＭデータを、定期的に動画推薦装置１に送信する。
【００１５】
統合ユーザプロファイルサーバ５は、シーン付属テキストデータサーバ３により管理するシーン付属テキストデータを利用する利用者の視聴情報を統合した統合ユーザプロファイルを管理する。統合ユーザプロファイルサーバ５は、複数の動画推薦装置１から定期的に送信されてくる各利用者の視聴情報を統合して、統合した情報を各動画推薦装置１に送信する。
【００１６】
これらのサーバから送信される情報を用いて、動画推薦装置１は、チューナ２から供給された動画像データから、ユーザの嗜好に適した動画シーンを推薦してユーザに表示するため、具体的には、図２に示すような構成を有している。
【００１７】
すなわち、動画推薦装置１は、図２に示すように、動画データ受信部１１と、動画データ記憶部１２とを備える。動画データ受信部１１は、チューナ２から供給される動画像データを受信する。動画データ記憶部１２は、動画データ受信部１１により受信された動画像データを記憶する。
【００１８】
また、動画推薦装置１は、シーン付属テキストデータ取得部２１と、シーン付属テキストデータ記憶部２２と、コンテンツタグ抽出部２３と、コンテンツタグ記憶部２４とを備える。シーン付属テキストデータ取得部２１は、シーン付属テキストデータサーバ３から送信されてくるシーン付属テキストデータを取得する。シーン付属テキストデータ記憶部２２は、シーン付属テキストデータ取得部２１により取得したシーン付属テキストデータを記憶する。コンテンツタグ抽出部２３は、シーン付属テキストデータ記憶部２２に記憶されたシーン付属テキストデータから、各動画シーンの特徴を示すコンテンツタグを抽出する。コンテンツタグ記憶部２４は、コンテンツタグ抽出部２３により抽出されたコンテンツタグを記憶する。
【００１９】
また、動画推薦装置１は、トピックタグ抽出部３１と、トピックタグ記憶部３２とを備える。トピックタグ抽出部３１は、コンテンツタグ記憶部２４に記憶されたコンテンツタグと後述するＣＧＭタグ記憶部４４に記憶されたＣＧＭタグとに基づき、動画シーンを分類して分類された各集合に関連するトピックタグを抽出する。トピックタグ記憶部３２は、トピックタグ抽出部３１により抽出されたトピックタグを記憶する。
【００２０】
また、動画推薦装置１は、ＣＧＭデータ取得部４１と、ＣＧＭデータ記憶部４２と、ＣＧＭタグ抽出部４３と、ＣＧＭタグ記憶部４４とを備える。ＣＧＭデータ取得部４１は、ＣＧＭデータサーバ４から送信されてくるＣＧＭデータを取得する。ＣＧＭデータ記憶部４２は、ＣＧＭデータ取得部４１により取得されたＣＧＭデータを記憶する。ＣＧＭタグ抽出部４３は、コンテンツタグ記憶部２４に記憶されたコンテンツタグとＣＧＭデータ記憶部４２に記憶されたＣＧＭデータとから、動画シーン毎に、シーン付属テキストデータに関するＣＧＭタグを抽出する。ＣＧＭタグ記憶部４４は、ＣＧＭタグ抽出部４３により抽出されたＣＧＭタグを記憶する。
【００２１】
また、動画推薦装置１は、ユーザプロファイル取得部５１と、統合ユーザプロファイル記憶部５２と、利用者コミュニティタグ抽出部５３と、利用者コミュニティタグ記憶部５４とを備える。ユーザプロファイル取得部５１は、統合ユーザプロファイルサーバ５から送信されてくる統合ユーザプロファイルを取得する。統合ユーザプロファイル記憶部５２は、ユーザプロファイル取得部５１により取得された統合ユーザプロファイルを記憶する。利用者コミュニティタグ抽出部５３は、コンテンツタグ記憶部２４に記憶されたコンテンツタグと、統合ユーザプロファイル記憶部５２に記憶された統合ユーザプロファイルとから、利用者の視聴傾向を示す利用者コミュニティタグを抽出する。利用者コミュニティタグ記憶部５４は、利用者コミュニティタグ抽出部５３により抽出された利用者コミュニティタグを記憶する。
【００２２】
また、動画推薦装置１は、タグ統合処理部６１と、シーンタグ記憶部６２と、マッチング計算部６３と、推薦表示部６４とを備える。タグ統合処理部６１は、上述したコンテンツタグとトピックタグとＣＧＭタグと利用者コミュニティタグとを統合する。シーンタグ記憶部６２は、タグ統合処理部６１により統合された各タグを動画シーン毎に対応付けて記憶する。マッチング計算部６３は、シーンタグ記憶部６２に記憶されたシーンタグを用いて、ユーザの嗜好に適合した動画シーンを推薦する推薦情報を作成する。なお、マッチング計算部６３は、本発明の推薦情報作成部に対応する具体的な処理部である。推薦表示部６４は、マッチング計算部６３により作成された推薦情報で示される動画シーンを表示する。
【００２３】
また、動画推薦装置１は、視聴操作履歴入力部７１と、視聴操作履歴記憶部７２と、クエリ解析部７３と、クエリ記憶部７４とを備える。視聴操作履歴入力部７１は、ユーザによるユーザ入力情報として視聴操作と視聴履歴が入力される。視聴操作履歴記憶部７２は、視聴操作履歴入力部７１に入力された視聴操作履歴情報を記憶する。クエリ解析部７３は、視聴操作履歴記憶部７２に記憶された視聴操作履歴情報を解析してクエリを作成する。クエリ記憶部７４は、クエリ解析部７３により作成されたクエリを記憶する。
【００２４】
また、動画推薦装置１は、ユーザプロファイル作成部８１と、個人ユーザプロファイル記憶部８２と、ユーザプロファイル送信部８３とを備える。ユーザプロファイル作成部８１は、クエリ記憶部７４に記憶されたクエリから、シーンタグ記憶部６２に記憶されたシーンタグへのユーザの嗜好を示すユーザプロファイルを作成する。個人ユーザプロファイル記憶部８２は、ユーザプロファイル作成部８１により作成されたユーザプロファイルを記憶する。ユーザプロファイル送信部８３は、個人ユーザプロファイル記憶部８２により記憶されたユーザプロファイルを統合ユーザプロファイルサーバ５に送信する。
【００２５】
以上のような構成からなる動画推薦装置１では、具体的には下記に例示する処理に基づき、シーンタグ記憶部６２に記憶されたシーンタグを用いて、ユーザの嗜好に適合した動画シーンを推薦してユーザに表示することで、ユーザの嗜好に適した動画シーンを推薦することができる。
【００２６】
次に、図３を参照して、コンテンツタグ抽出部２３の動作について具体的に説明する。
【００２７】
ステップＳ１１において、コンテンツタグ抽出部２３は、シーン付属テキストデータ記憶部２２から、各動画シーンのシーン付属テキストデータを取得する。例えば、コンテンツタグ抽出部２３は、図４に示すような、動画シーン識別子１０１で示される動画シーンの字幕情報であるヘッドライン１０２と音声情報をテキスト化したメモ１０３とからなるシーン付属テキストデータ１００を取得する。
【００２８】
ステップＳ１２において、コンテンツタグ抽出部２３は、取得したシーン付属テキストデータを形態素解析してコンテンツタグを抽出する。具体的に、コンテンツタグ抽出部２３は、形態素解析によりシーン付属テキストデータに含まれる名詞句をコンテンツタグとして抽出する。
【００２９】
ステップＳ１３において、コンテンツタグ抽出部２３は、抽出した各コンテンツタグの重みを計算する。具体的に、コンテンツタグ抽出部２３は、tf-idfなどのアルゴリズムを用いて、コンテンツタグ毎に、その出現頻度と逆出現頻度とを評価指標として重みを計算する。
【００３０】
ステップＳ１４において、コンテンツタグ抽出部２３は、抽出したコンテンツタグを選定する処理と、統合する処理とを行う。例えば、コンテンツタグ抽出部２３は、ステップＳ１３により計算された重みに基づいて、コンテンツタグを選定する。また、コンテンツタグ抽出部２３は、互いに類似するコンテンツタグを統合する処理を行う。
【００３１】
ステップＳ１５において、コンテンツタグ抽出部２３は、図５に示すように、各動画シーン識別子１１１毎に、ステップＳ１４による処理を施したコンテンツタグの重みを付与したコンテンツタグ１１２を作成して、コンテンツタグ記憶部２４に記憶する。
【００３２】
このようにして、コンテンツタグ抽出部２３は、個々の動画シーンに対し、付属するテキストデータを自然言語処理することによって得られるコンテンツの特徴を表した基本タグとして、重み付け処理されたコンテンツタグを抽出する。
【００３３】
次に、図６を参照して、トピックタグ抽出部３１の動作について具体的に説明する。
【００３４】
ステップＳ２１において、トピックタグ抽出部３１は、本処理工程を前回行ってからの経過時間が所定時間Ｔｃを経過しているか否かを判断する。そして、トピックタグ抽出部３１は、所定時間Ｔｃを経過しているときステップＳ２２に進み、所定時間Ｔｃを経過していないとき、本処理工程を終了する。ここで、所定時間Ｔｃは、任意に設定してよいが、例えばシーン付属テキストデータサーバ３からシーン付属テキストデータが送信される送信周期と同期させるようにしてもよい。
【００３５】
ステップＳ２２において、トピックタグ抽出部３１は、各動画シーンに対応するコンテンツタグとＣＧＭタグとを、それぞれコンテンツタグ記憶部２４とＣＧＭタグ記憶部４４とから取得する。
【００３６】
ステップＳ２３において、トピックタグ抽出部３１は、コンテンツタグの重みと、ＣＧＭタグの重みとを用いて、動画シーン間の類似性を判断し、図７に示すような、各コンテンツタグの類似性に基づいた類似動画シーンのネットワークを作成する。
【００３７】
ステップＳ２４において、トピックタグ抽出部３１は、ステップＳ２３で作成したネットワークを用いて、動画シーンのクラスタリング処理を行い、図７に示すように、例えば複数の動画シーンをトピックＡ〜Ｃの３つの集合に分類する。
【００３８】
ステップＳ２５において、トピックタグ抽出部３１は、ステップＳ２４により分類された各集合に関連するトピックタグのラベルを作成する。
【００３９】
ステップＳ２６において、トピックタグ抽出部３１は、ステップＳ２５によりラベルが作成された各トピックタグの重みを計算する。具体的に、トピックタグ抽出部３１は、分類した集合毎に、その動画シーンの数、動画シーンの中心性、及び、動画シーンのバースト性に基づいて、その集合に対応するコンテンツの傾向を定量的に示すトピックタグの重みを計算する。
【００４０】
ステップＳ２７において、トピックタグ抽出部３１は、図８に示すように、各動画シーン識別子２０１毎に、トピックタグの重みを付与したトピックタグ２０２を作成して、トピックタグ記憶部３２に記憶する。なお、図８に示す具体例では、動画シーン識別子２０１で示される動画シーンがトピックＡのみに含まれているような重み付けがされているが、このような例に限定されず、複数の集合に含まれるように重み付けがされるようにしてもよい。
【００４１】
このようにして、トピックタグ抽出部３１は、動画シーンの集合から抽出できるトピック情報を表すメタタグとして、重み付け処理されたトピックタグを抽出する。
【００４２】
なお、ユーザの嗜好に適した動画シーンを推薦するという観点において、トピックタグ抽出部３１は、少なくともコンテンツタグに基づいてトピックタグを抽出すればよいが、上述したように、ＣＧＭタグにも基づいた抽出処理を行うことで、感情や評判などの社会的重要性を考慮したより好ましい動画シーンの分類とトピックタグの作成を行うことができる。
【００４３】
次に、図９を参照して、ＣＧＭタグ抽出部４３の動作について具体的に説明する。
【００４４】
ステップＳ３１において、ＣＧＭタグ抽出部４３は、本処理工程を前回行ってからの経過時間が所定時間Ｔｃを経過しているか否かを判断する。そして、ＣＧＭタグ抽出部４３は、所定時間Ｔｃを経過しているときステップＳ３２に進み、所定時間Ｔｃを経過していないときステップＳ３５に進む。
【００４５】
ステップＳ３２において、ＣＧＭタグ抽出部４３は、図１０に例示するように、コンテンツタグが記憶されたコンテンツタグ記憶部２４と、ブログ４２１や電子掲示板４２２などのＣＧＭデータが記憶されたＣＧＭデータ記憶部４２とから、それぞれコンテンツタグ及びＣＧＭデータを取得する。
【００４６】
ステップＳ３３において、ＣＧＭタグ抽出部４３は、ＣＧＭデータ記憶部４２から取得したＣＧＭデータを形態素解析してＣＧＭタグを抽出する。具体的に、ＣＧＭタグ抽出部４３は、ＣＧＭデータから、共起用語、感情表現等の動画コンテンツの評判に関するキーワードをＣＧＭタグとして抽出する。
【００４７】
ステップＳ３４において、ＣＧＭタグ抽出部４３は、抽出した各ＣＧＭタグの重みを計算する。具体的に、ＣＧＭ抽出部４３は、ＣＧＭタグ毎に、タグで示されるキーワードの楽観性、悲観性の度合いと、抽出元のテキストにおける当該キーワードの言及数とを評価指標として重みを計算する。
【００４８】
ステップＳ３５において、ＣＧＭタグ抽出部４３は、図１１に示すように、各動画シーン識別子３０１毎に、重みを付与したＣＧＭタグ３０２を作成して、ＣＧＭタグ記憶部４４に記憶する。
【００４９】
このようにして、ＣＧＭタグ抽出部４３は、ＣＧＭデータをデータマイニングして抽出可能な、個々の動画シーンに関する感情や評判を表すメタタグとして、重み付け処理されたＣＧＭタグを抽出する。
【００５０】
次に、図１２を参照して、利用者コミュニティタグ抽出部５３の動作について説明する。
【００５１】
ステップＳ４１において、利用者コミュニティタグ抽出部５３は、本処理工程を前回行ってからの経過時間が所定時間Ｔｃを経過しているか否かを判断する。そして、利用者コミュニティタグ抽出部５３は、所定時間Ｔｃを経過しているときステップＳ４２に進み、所定時間Ｔｃを経過していないとき、ステップＳ４５に進む。
【００５２】
ステップＳ４２において、利用者コミュニティタグ抽出部５３は、コンテンツタグ記憶部２４からコンテンツタグを取得し、統合ユーザプロファイル記憶部５２から統合ユーザプロファイルを取得する。
【００５３】
ステップＳ４３において、利用者コミュニティタグ抽出部５３は、統合ユーザプロファイルから、コンテンツタグで示される動画データ毎に、利用者全体での再生数や、お気に入りにされた利用者数など、利用者の視聴傾向を示す情報を利用者コミュニティタグとして抽出する。
【００５４】
ステップＳ４４において、利用者コミュニティタグ抽出部５３は、抽出した利用者コミュニティタグの重みを計算する。具体的に、利用者コミュニティタグ抽出部５３は、動画シーン毎に異なる動画シーンの再生数や、動画シーンがお気に入りにされた利用者数などを正規化して、利用者コミュニティタグの重みを計算する。
【００５５】
ステップＳ４５において、利用者コミュニティタグ抽出部５３は、図１３に示すように、各動画シーン識別子４０１毎に、重みを付与した利用者コミュニティタグ４０２を作成して、利用者コミュニティタグ記憶部５４に記憶する。
【００５６】
このようにして、利用者コミュニティタグ抽出部５３は、利用者の視聴情報から抽出できる人気や注目度を表すメタタグとして、重み付け処理された利用者コミュニティタグを抽出することができる。
【００５７】
なお、利用者コミュニティタグ抽出部５３は、統合ユーザプロファイルサーバ５から取得した統合ユーザプロファイルを用いることで、動画推薦装置１の利用状況に限定されず、不特定多数の利用者の視聴情報を考慮した人気や注目度を表すメタタグを抽出することができるが、このような形態に限定されるものではない。すなわち、動画推薦装置１を複数のユーザで使用する場合には、個人ユーザプロファイル記憶部８２には複数のユーザに対応するユーザプロファイルが記憶される。このため、動画推薦装置１は、統合ユーザプロファイルを外部から取得することなく、利用者コミュニティタグ抽出部５３により、個人ユーザプロファイル記憶部８２に記憶されている複数ユーザのユーザプロファイルから利用者コミュニティタグを抽出するようにしてもよい。
【００５８】
次に、図１４を参照して、タグ統合処理部６１の動作について説明する。
【００５９】
ステップＳ５１において、タグ統合処理部６１は、本処理工程を前回行ってからの経過時間が所定時間Ｔｃを経過しているか否かを判断する。そして、タグ統合処理部６１は、所定時間Ｔｃを経過しているときステップＳ５２に進み、所定時間Ｔｃを経過していないとき、ステップＳ５４に進む。
【００６０】
ステップＳ５２において、タグ統合処理部６１は、コンテンツタグ記憶部２４からコンテンツタグを取得する。また、タグ統合処理部６１は、トピックタグ記憶部３２からトピックタグを取得する。また、タグ統合処理部６１は、ＣＧＭタグ記憶部４４からＣＧＭタグを取得する。また、タグ統合処理部６１は、利用者コミュニティタグ記憶部５４から利用者コミュニティタグを取得する。
【００６１】
ステップＳ５３において、タグ統合処理部６１は、ステップＳ５２により取得した各タグの重みに対して補正処理を施して正規化する。
【００６２】
ステップＳ５４において、タグ統合処理部６１は、図１５に示すように、各動画シーンに対して、ステップＳ５３で正規化した各タグを付与したシーンタグを作成する。ここで、シーンタグは、図１５に示すような、動画シーン識別子４０１に対して、コンテンツタグ４０２とトピックタグ４０３とＣＧＭタグ４０４と利用者コミュニティタグ４０５とのそれぞれの重みを対応付けた情報である。
【００６３】
次に、図１６を参照して、ユーザプロファイル作成部８１の動作について説明する。
【００６４】
ステップＳ６１において、ユーザプロファイル作成部８１は、クエリ記憶部７４からクエリを取得する。
【００６５】
ステップＳ６２において、ユーザプロファイル作成部８１は、取得したクエリが、動画シーンの視聴に関する操作命令、又は、動画シーンの評価に関する操作命令であるときステップＳ６３に進み、それ以外のとき本処理工程を終了する。
【００６６】
ステップＳ６３において、ユーザプロファイル作成部８１は、取得したクエリで示される暗黙的、明示的なユーザの行動履歴に基づいた適応フィードバック処理により、ユーザプロファイルを作成、又は前回作成されたユーザプロファイルを更新する。例えば、ユーザプロファイル作成部８１は、図１７に示すような、各動画シーン識別子５０１に対応付けられたコンテンツタグ５０２とトピックタグ５０３とＣＧＭタグ５０４と利用者コミュニティタグ５０５とに関する重みを用いて、図１８に示すように、動画推薦装置１を使用する各ユーザを示すユーザ識別子５１１毎に、コンテンツタグ５１２とトピックタグ５１３とＣＧＭタグ５１４と利用者コミュニティタグ５１５とに関するユーザの嗜好を重みで示したユーザプロファイルを作成又は更新する。そして、ユーザプロファイル作成部８１は、作成又は更新後のユーザプロファイルを個人ユーザプロファイル記憶部８２に記憶する。
【００６７】
次に、図１９を参照して、マッチング計算部６３の動作について説明する。
【００６８】
ステップＳ７１において、マッチング計算部６３は、シーンタグ記憶部６２からコンテンツタグとトピックタグとＣＧＭタグと利用者コミュニティタグとを取得する。また、マッチング計算部６３は、個人ユーザプロファイル記憶部８２から、ユーザプロファイルを取得する。また、マッチング計算部６３は、クエリ記憶部７４から、クエリを取得する。
【００６９】
ステップＳ７２において、マッチング計算部６３は、取得したクエリが類似シーンの推薦を表示する操作命令であるときステップＳ７３に進み、それ以外のときステップＳ７５に進む。
【００７０】
ステップＳ７３において、マッチング計算部６３は、シーンタグ記憶部６２に記憶された各タグに基づき、クエリに類似する動画シーンを計算して、クエリで示されるユーザが前回視聴していた動画シーンに適合する動画シーンを推薦する推薦情報を作成する。
【００７１】
ステップＳ７４において、マッチング計算部６３は、ステップＳ７３により作成された推薦情報を推薦表示部６４に出力して、推薦表示部６４に類似動画シーンを推薦する画面を出力させる。
【００７２】
ステップＳ７５において、マッチング計算部６３は、シーンタグ記憶部６２に記憶された各タグと、ユーザプロファイルで示される各タグの類似度を計算して、動画データ記憶部１２に記憶されている動画データの中から、ユーザプロファイルと適合する動画シーンを推薦する推薦情報を作成する。具体的に、マッチング計算部６３は、取得したユーザプロファイルで示される各タグの重みと最も類似度の高い個人化された動画シーンを推薦する推薦情報を作成する。
【００７３】
ステップＳ７６において、マッチング計算部６３は、ステップＳ７５により作成された推薦情報を推薦表示部６４に出力して、推薦表示部６４に個人動画シーンとして推薦する画面を出力させる。
【００７４】
以上のようにして、マッチング計算部６３は、クエリ記憶部７４、又は、個人ユーザプロファイル記憶部８２に記憶され、図２０に示すようなユーザ識別子６０１で示されるコンテンツタグ６０２、トピックタグ６０３、ＣＧＭタグ６０４、及び利用者コミュニティタグ６０５の重みと適合する動画シーンを、シーンタグ記憶部６２に記憶されたシーンタグから検索する。すなわちマッチング計算部６３は、図２１で示されるような、ユーザ識別子６１１で示されるコンテンツタグ６１２、トピックタグ６１３、ＣＧＭタグ６１４、利用者コミュニティタグ６１５の重みを有する動画シーンをそれぞれ個別化動画シーン又は類似動画シーンとして推薦する推薦情報を出力する。
【００７５】
次に、図２２を参照して、クエリ解析部７３の動作について説明する。
【００７６】
ステップＳ８１において、クエリ解析部７３は、動画データ記憶部１２、及び、視聴操作履歴記憶部７２に記憶された情報に基づき、前回視聴したシーン、視聴履歴を示すシーン視聴情報と再生ランキング、タグ指定命令を示す機能選択情報を、入力クエリとして取得する。
【００７７】
ステップＳ８２において、クエリ解析部７３は、ステップＳ８１で取得した入力クエリに基づき、図２３に示すような、ユーザ識別子７０１で示されるコンテンツタグ７０２、トピックタグ７０３、ＣＧＭタグ７０４、利用者コミュニティタグ７０５のそれぞれ重みで表した各ユーザの嗜好を示すクエリを作成する。そして、クエリ解析部７３は、作成したクエリをクエリ記憶部７４に記憶する。
【００７８】
以上のように、動画推薦装置１は、各動画シーンの特徴を示すコンテンツタグと、コンテンツタグに基づき分類された各動画シーンの集合に関連するトピック情報を示すトピックタグとに基づいて、ユーザの嗜好を示すユーザプロファイルに適合する動画シーンを推薦する推薦情報を作成して出力するので、ユーザの嗜好に適した動画シーンを推薦することができる。
【００７９】
また、動画推薦装置１は、感情や評判を示すＣＧＭタグに基づいてユーザプロファイルに適合する動画シーンを推薦する推薦情報を作成して出力することで、ユーザの嗜好と動画コンテンツが有する社会的重要性とを考慮したより好ましい動画シーンを推薦することができる。
【００８０】
また、動画推薦装置１は、シーン付属テキストデータを利用する複数の利用者の人気と注目度とを表す利用者コミュニティタグに基づいて、ユーザプロファイルに適合する動画シーンを推薦する推薦情報を作成して出力することで、ユーザの嗜好と他の利用者の嗜好とを考慮したより好ましい動画シーンを推薦することができる。
【００８１】
なお、上述した動画推薦装置１は、外部からＣＧＭデータと統合ユーザプロファイルとを取得して、当該動画推薦装置１内部でＣＧＭタグと利用者コミュニティタグとを抽出しているが、これらの抽出処理に関する機能を、外部のサーバ側に持たせるようにしてもよい。すなわち、動画推薦装置１は、コンテンツタグ記憶部２４に記憶されたコンテンツタグをＣＧＭデータサーバ４に送信して、ＣＧＭデータサーバ４側で抽出したＣＧＭタグを取得して、ＣＧＭタグ記憶部４４に記憶するようにしてもよい。また、動画推薦装置１は、コンテンツタグ記憶部２４に記憶されたコンテンツタグを統合ユーザプロファイルサーバ５に送信して、統合ユーザプロファイルサーバ５側で抽出した利用者コミュニティタグを取得して、利用者コミュニティタグ記憶部５４に記憶するようにしてもよい。
【００８２】
なお、本発明は、以上の実施形態のみに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変更が可能であることは勿論である。
【符号の説明】
【００８３】
１  動画推薦装置、２  チューナ、３  シーン付属テキストデータサーバ、４  ＣＧＭデータサーバ、５  統合ユーザプロファイルサーバ、１１  動画データ受信部、１２  動画データ記憶部、２１  シーン付属テキストデータ取得部、２２  シーン付属テキストデータ記憶部、２３  コンテンツタグ抽出部、２４  コンテンツタグ記憶部、３１  トピックタグ抽出部、３２  トピックタグ記憶部、４１  ＣＧＭデータ取得部、４２  ＣＧＭデータ記憶部、４３  ＣＧＭタグ抽出部、４４  ＣＧＭタグ記憶部、５１  ユーザプロファイル取得部、５２  統合ユーザプロファイル記憶部、５３  利用者コミュニティタグ抽出部、５４  利用者コミュニティタグ記憶部、６１  タグ統合処理部、６２  シーンタグ記憶部、６３  マッチング計算部、６４  推薦表示部、７１  視聴操作履歴入力部、７２  視聴操作履歴記憶部、７３  クエリ解析部、７４  クエリ記憶部、８１  ユーザプロファイル作成部、８２  個人ユーザプロファイル記憶部、８３  ユーザプロファイル送信部、
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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