(57)【要約】【課題】コンテンツに付与されているタグに基づいて、２つのコンテンツ間の類似の程度を示す類似度の算出精度を向上させる。【解決手段】タグが付与されている複数のコンテンツを記憶しているコンテンツ・タグ蓄積部と、タグが付与されている２つのコンテンツを入力するコンテンツ指定部と、２つのコンテンツそれぞれに付与されているタグの組み合わせごとに、コンテンツ・タグ蓄積部に記憶されているコンテンツに付与されているタグに基づいて、関連度を算出するタグ間関連度算出部と、タグ間関連度算出部が算出した関連度に基づいて２つのコンテンツ間の類似度を算出するコンテンツ類似度算出部とを備える。【選択図】図１
2014186582.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
タグが付与されている複数のコンテンツを記憶しているコンテンツ・タグ蓄積部と、
タグが付与されている２つのコンテンツを入力するコンテンツ指定部と、
前記２つのコンテンツそれぞれに付与されているタグの組み合わせごとに、前記コンテンツ・タグ蓄積部に記憶されているコンテンツに付与されているタグに基づいて、関連度を算出するタグ間関連度算出部と、
前記タグ間関連度算出部が算出した関連度に基づいて前記２つのコンテンツ間の類似度を算出するコンテンツ類似度算出部と
を備えることを特徴とするコンテンツ類似度算出装置。
【請求項２】
請求項１に記載のコンテンツ類似度算出装置において、
前記タグ間関連度算出部は、
前記コンテンツ・タグ蓄積部に記憶されている各コンテンツに付与されているタグの共起頻度に基づいて、タグの組み合わせに対する関連度を算出する
ことを特徴とするコンテンツ類似度算出装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２のいずれかに記載のコンテンツ類似度算出装置において、
前記タグ間関連度算出部は、
タグの組み合わせに対して関連度が対応付けられたファイルを入力し、前記２つのコンテンツそれぞれに付与されているタグの組み合わせに対応する関連度を当該ファイルから取得する
ことを特徴とするコンテンツ類似度算出装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のコンテンツ類似度算出装置において、
前記コンテンツ類似度算出部は、
前記２つのコンテンツにおいて一方のコンテンツに付与されているタグごとに、他方のコンテンツに付与されているタグのうち最も関連度の高いタグとの組み合わせを検出し、検出したタグの組み合わせに対する関連度をタグの数で正規化した値に基づいて、前記類似度を算出する
ことを特徴とするコンテンツ類似度算出装置。
【請求項５】
タグが付与されている複数のコンテンツを記憶しているコンテンツ・タグ蓄積部を備えるコンテンツ類似度算出装置が行うコンテンツ類似度算出方法であって、
タグが付与されている２つのコンテンツを入力するコンテンツ指定ステップと、
前記２つのコンテンツそれぞれに付与されているタグの組み合わせごとに、前記コンテンツ・タグ蓄積部に記憶されているコンテンツに付与されているタグに基づいて、関連度を算出するタグ間関連度算出ステップと、
前記タグ間関連度算出ステップにおいて算出した関連度に基づいて前記２つのコンテンツ間の類似度を算出するコンテンツ類似度算出ステップと
を有することを特徴とするコンテンツ類似度算出方法。
【請求項６】
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載のコンテンツ類似度算出装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書、画像、音楽、映像などのコンテンツ間における類似度を算出するコンテンツ類似度算出装置、コンテンツ類似度算出方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
入力されるコンテンツに類似するコンテンツを検出するために、コンテンツに付与されている単語（タグ）を比較し、類似する単語が付与されたコンテンツを、入力されるコンテンツに類似しているコンテンツとして提示する手法がある。例えば、設定ファイルに登録されている単語の同義語に同じタグを付与し、各タグの出現頻度に基づいてコンテンツの特徴ベクトルを作成し、特徴ベクトルが類似するコンテンツを提示する手法がある（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−１０４４７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載されている手法では、単語（タグ）同士が同義語であるかどうかという情報しか用いないため、単語間の関連性を正確に判定することができない場合がある。例えば、「スポーツ」と「テニス」と「ウインブルドン」はそれぞれ関連のある単語であるが、同義語ではない。そのため、特許文献１に記載の手法では、「テニス」が付与されたコンテンツＡと、「ウインブルドン」が付与されたコンテンツＢとが類似していると判定することができない可能性がある。また、「スポーツ」、「テニス」、「ウインブルドン」が同義語と定義されていたとしても、「スポーツ」、「テニス」、「ウインブルドン」の間の関連性の強さの違いを判定することができない可能性がある。このように、上記の手法を用いた場合には、コンテンツに付与されているタグを用いて、当該コンテンツに類似するコンテンツであるか否かを正しく判定することができないことがあるという問題がある。
【０００５】
上記事情に鑑み、本発明は、コンテンツに付与されているタグに基づいて、２つのコンテンツ間の類似の程度を示す類似度の算出精度を向上させることができるコンテンツ類似度算出装置、コンテンツ類似度算出方法、及びプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様は、タグが付与されている複数のコンテンツを記憶しているコンテンツ・タグ蓄積部と、タグが付与されている２つのコンテンツを入力するコンテンツ指定部と、前記２つのコンテンツそれぞれに付与されているタグの組み合わせごとに、前記コンテンツ・タグ蓄積部に記憶されているコンテンツに付与されているタグに基づいて、関連度を算出するタグ間関連度算出部と、前記タグ間関連度算出部が算出した関連度に基づいて前記２つのコンテンツ間の類似度を算出するコンテンツ類似度算出部とを備えることを特徴とするコンテンツ類似度算出装置である。
【０００７】
また、本発明の一態様は、上記に記載のコンテンツ類似度算出装置において、前記タグ間関連度算出部は、前記コンテンツ・タグ蓄積部に記憶されている各コンテンツに付与されているタグの共起頻度に基づいて、タグの組み合わせに対する関連度を算出することを特徴とする。
また、本発明の一態様は、上記に記載のコンテンツ類似度算出装置において、前記タグ間関連度算出部は、タグの組み合わせに対して関連度が対応付けられたファイルを入力し、前記２つのコンテンツそれぞれに付与されているタグの組み合わせに対応する関連度を当該ファイルから取得することを特徴とする。
また、本発明の一態様は、上記に記載のコンテンツ類似度算出装置において、前記コンテンツ類似度算出部は、前記２つのコンテンツにおいて一方のコンテンツに付与されているタグごとに、他方のコンテンツに付与されているタグのうち最も関連度の高いタグとの組み合わせを検出し、検出したタグの組み合わせに対する関連度をタグの数で正規化した値に基づいて、前記類似度を算出することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の一態様は、タグが付与されている複数のコンテンツを記憶しているコンテンツ・タグ蓄積部を備えるコンテンツ類似度算出装置が行うコンテンツ類似度算出方法であって、タグが付与されている２つのコンテンツを入力するコンテンツ指定ステップと、前記２つのコンテンツそれぞれに付与されているタグの組み合わせごとに、前記コンテンツ・タグ蓄積部に記憶されているコンテンツに付与されているタグに基づいて、関連度を算出するタグ間関連度算出ステップと、前記タグ間関連度算出ステップにおいて算出した関連度に基づいて前記２つのコンテンツ間の類似度を算出するコンテンツ類似度算出ステップとを有することを特徴とするコンテンツ類似度算出方法である。
【０００９】
また、本発明の一態様は、上記に記載のコンテンツ類似度算出装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、２つのコンテンツの類似度を算出する際にコンテンツそれぞれに付与されているタグ間の関連度に基づいて類似度を算出することにより、共通するタグを有するか否か、又は同義語と定義されているタグを有するか否かに基づいて類似度を算出する場合に比べ、類似度の算出精度を向上させることができる。これにより、同じタグが付与されていないコンテンツ間における類似度の算出も行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明に係る一実施形態におけるコンテンツ類似度算出装置１の構成を示すブロック図である。
【図２】同実施形態におけるコンテンツ・タグ蓄積部１１に記憶されている各テーブルの一例を示す第１の図である。
【図３】同実施形態におけるコンテンツ・タグ蓄積部１１に記憶されている各テーブルの一例を示す第２の図である。
【図４】同実施形態におけるコンテンツ類似度算出処理を示すフローチャートである。
【図５】同実施形態における式（５）を用いて類似度を算出する一例を示す図である。
【図６】同実施形態における式（６）を用いて類似度を算出する一例を示す図である。
【図７】単に関連度を平均して類似度を算出する場合と、本実施形態における式（５）を用いた場合とを比較する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態におけるコンテンツ類似度算出装置、コンテンツ類似度算出方法、及びプログラムを説明する。
図１は、本発明に係る一実施形態におけるコンテンツ類似度算出装置１の構成を示すブロック図である。コンテンツ類似度算出装置１は、ユーザの操作等により入力されるタグであって２つのコンテンツそれぞれに付与されているタグに基づいて、２つのコンテンツの類似度を算出する。ここで、タグとはコンテンツの特徴を示す少なくとも１つの単語（キーワード）である。また、類似度は、２つのコンテンツにおける類似の程度を示す数値である。コンテンツ類似度算出装置１は、コンテンツ・タグ蓄積部１１、コンテンツ指定部１２、タグ間関連度算出部１３、コンテンツ類似度算出部１４、及び、コンテンツ類似度出力部１５を具備している。
【００１３】
コンテンツ・タグ蓄積部１１には、コンテンツ情報管理テーブル、タグ情報管理テーブル、コンテンツ・タグ関係管理テーブル、及び、タグ間関連度管理テーブルが記憶されている。
コンテンツ情報管理テーブルには、コンテンツごとに、コンテンツを識別するコンテンツＩＤ、コンテンツに付与された名前、及び、コンテンツの内容を示す説明などが記憶されている。タグ情報管理テーブルには、各コンテンツに付与されているタグごとに、タグを識別するタグＩＤとタグの名前（単語）とが記憶されている。
【００１４】
コンテンツ・タグ関係管理テーブルには、コンテンツごとに、コンテンツに付与されているタグを示すコンテンツＩＤとタグＩＤとの組み合わせが記憶されている。
タグ間関連度管理テーブルには、タグの組み合わせごとに、それぞれのタグＩＤを示すタグＩＤ１及びタグＩＤ２と、タグ間の関連性の度合いを示す関連度とが記憶されている。関連度は、タグ間の関連性が高い場合に高い値になり、タグ間の関連性が低い場合に低い値になる。
【００１５】
図２及び図３は、本実施形態におけるコンテンツ・タグ蓄積部１１に記憶されている各テーブルの一例を示す図である。図２（Ａ）には、コンテンツ情報管理テーブルに記憶されている情報の一例が示されている。同図に示す例では、コンテンツＩＤ「１」、名前「ワールドカップ決勝ハイライト」、及び、説明「試合のハイライト」が対応付けられ記憶されている。図２（Ｂ）には、タグ情報管理テーブルに記憶されている情報の一例が示されている。同図に示す例では、タグＩＤ「１」と名前「スポーツ」とが対応付けられ記憶されている。
【００１６】
図３（Ａ）には、コンテンツ・タグ関係管理テーブルに記憶されている情報の一例が示されている。同図に示す例では、コンテンツＩＤ「１」に対してタグＩＤ「１」とタグＩＤ「２」とが対応付けられ、当該関係を示す組み合わせコンテンツＩＤ「１」とタグＩＤ「１」と、及び、コンテンツＩＤ「１」とタグＩＤ「２」との組み合わせが記憶されている。図３（Ｂ）には、タグ間関連度管理テーブルに記憶されている情報の一例が示されている。同図に示す例では、タグＩＤ「１」とタグＩＤ「１」との関連度を示す組み合わせ、タグＩＤ１「１」とタグＩＤ２「１」と関連度「１．０」とが組み合わせされて記憶されている。
【００１７】
図１に戻り、コンテンツ類似度算出装置１の構成の説明を続ける。
コンテンツ指定部１２には、ユーザの操作等に応じて、２つのコンテンツの名前及び説明と、各コンテンツに付与されているタグの名前とが入力される。コンテンツ指定部１２は、入力された各コンテンツの名前及び説明に対して当該コンテンツを識別するコンテンツＩＤを定め、対応付けてコンテンツ情報管理テーブルに記憶させる。また、コンテンツ指定部１２は、入力された各コンテンツに付与されているタグに対して当該タグを識別するタグＩＤを定め、対応付けてタグ情報管理テーブルに記憶させる。また、コンテンツ指定部１２は、入力された各コンテンツに付与されているタグごとに、当該コンテンツを示すコンテンツＩＤと、当該タグを示すタグＩＤとの組み合わせをコンテンツ・タグ関係管理テーブルに記憶させる。コンテンツ指定部１２は、入力された２つのコンテンツそれぞれのコンテンツＩＤとタグＩＤとの組み合わせを、タグ間関連度算出部１３に入力する。
【００１８】
タグ間関連度算出部１３は、入力された２つのコンテンツのタグの組み合わせごとに、タグ間の関連度を算出し、タグの各組み合わせにおける関連度をタグ間関連度管理テーブルに記憶させる。また、タグ間関連度算出部１３は、算出した関連度をコンテンツ類似度算出部１４に入力する。
コンテンツ類似度算出部１４は、タグ間関連度算出部１３から入力される関連度に基づいて、コンテンツ類似度算出装置１に入力された２つのコンテンツにおける類似度を算出する。
コンテンツ類似度出力部１５は、コンテンツ類似度算出部１４が算出した類似度をユーザに対して出力する。出力の手法としては、例えば、類似度をディスプレイ等に表示したり、ユーザが予め指定した装置等にネットワーク等を介して送信したりする。
【００１９】
以下、コンテンツの類似度を算出する方法について説明する。ここでは、ユーザがコンテンツＡとコンテンツＢとを指定した場合について説明する。タグＴＡをコンテンツＡに対して付与されているタグとし、タグＴＢをコンテンツＢに対して付与されているタグとする。同じコンテンツに同時に付与される可能性が高いタグは、タグ間の関連度が高いと考えられる。例えば、「ウインブルドン」及び「テニス」というタグが同時にコンテンツに付与される可能性が高ければ、両方のタグに興味を持つユーザも多いと考えられる。そこで、タグが同じコンテンツに付与される共起頻度の高さに基づいて、タグ間の関連度を定める。タグが同時に付与される可能性が高いか否かを分析する手法として、例えば、タグの出現頻度に相関があるかどうかの検定を行う。検定の種類として出現頻度に対するカイ二乗検定を利用する。このとき、タグ間の関連度Ｒ（ＴＡ，ＴＢ）は、次式（１）で与えられる。
【００２０】
【数１】
2014186582.tif 000003
【００２１】
なお、式（１）におけるχ２（ＴＡ，ＴＢ）は、次式（２）で与えられる。
【００２２】
【数２】
2014186582.tif 000004
【００２３】
以下の説明において、式（２）におけるＴＡやＴＢの上に付されている（￣；オーバーライン）を「￣ＴＡ」や「￣ＴＢ」として表記する。また、タグＴＡとタグＴＢとが同一のタグであるとき、関連度Ｒ（ＴＡ，ＴＢ）＝１とする。
式（１）におけるｋはパラメータであり、１より大きな値を予め定める。また、Ｎはコンテンツ・タグ蓄積部１１に記憶されているコンテンツの総数である。ＮＴＡ，ＴＢ、Ｎ￣ＴＡ，￣ＴＢ、Ｎ￣ＴＡ，ＴＢ、ＮＴＡ、￣ＴＢ、ＮＴＡ，Ｎ￣ＴＡ、ＮＴＢ、Ｎ￣ＴＢは、コンテンツ・タグ蓄積部１１に記憶されているＮ個のコンテンツのうち、以下のコンテンツの数を示す。
【００２４】
ＮＴＡ，ＴＢは、タグＴＡ及びタグＴＢが共に付与されたコンテンツの数である。Ｎ￣ＴＡ，￣ＴＢは、タグＴＡ及びタブＴＢのどちらも付与されていないコンテンツの数である。Ｎ￣ＴＡ，ＴＢは、タグＴＡが付与されておらずタグＴＢが付与されたコンテンツの数である。ＮＴＡ，￣ＴＢは、タグＴＡが付与されておりタグＴＢが付与されていないコンテンツの数である。
ＮＴＡはタグＴＡが付与されたコンテンツの数であり、Ｎ￣ＴＡはタグＴＡが付与されていないコンテンツの数である。ＮＴＢはタグＴＢが付与されたコンテンツの数であり、Ｎ￣ＴＢはタグＴＢが付与されていないコンテンツの数である。
【００２５】
なお、タグ間の関連度は、例えば、タグＴＡがコンテンツに付与されているときに、当該コンテンツにタグＴＢが同時に付与される割合、すなわちタグＴＡとタグＴＢとが共起する割合を用いるようにしてもよい。この場合、タグ間の関連度Ｒ（ＴＡ，ＴＢ）は次式（３）で与えられる。
【００２６】
【数３】
2014186582.tif 000005
【００２７】
また、関連度Ｒ（ＴＡ，ＴＢ）を算出する際の演算量を削減するために、Ｒ（ＴＡ，ＴＢ）＝Ｒ（ＴＢ，ＴＡ）となるように、タグ間の関連度を算出するようにしてもよい。この場合、タグ間の関連度Ｒ（ＴＡ，ＴＢ）は次式（４）で与えられる。
【００２８】
【数４】
2014186582.tif 000006
【００２９】
上述のように算出される関連度Ｒ（ＴＡ，ＴＢ）に基づいて、以下のようにコンテンツ間の類似度を算出する。コンテンツＡに付与されているタグがタグ集合ＴｉＡ＝｛Ｔ１Ａ，Ｔ２Ａ，…｝であり、コンテンツＢに付与されているタグがタグ集合ＴｊＢ＝｛Ｔ１Ｂ，Ｔ２Ｂ，…｝であるとする。このとき、コンテンツ類似度算出装置１は、コンテンツＡに付与されているタグごとに、コンテンツＢに付与されているタグ集合ＴｊＢのうち最も関連度の高いタグを検出し、検出したタグの関連度の総和をタグ集合ＴｊＢのタグの数で正規化した値を類似度Ｓ（Ａ，Ｂ）として算出する。この場合、類似度Ｓ（Ａ，Ｂ）は次式（５）で与えられる。
【００３０】
【数５】
2014186582.tif 000007
【００３１】
式（５）において、｜ＴｊＢ｜はコンテンツＢに付与されているタグの数、すなわちタグ集合ＴｊＢに含まれるタグの数を示す。
なお、類似度Ｓ（Ａ，Ｂ）を算出する際の演算量を削減するために、Ｓ（Ａ，Ｂ）＝Ｓ（Ｂ，Ａ）となるようにコンテンツ間の類似度を算出するようにしてもよい。この場合、類似度Ｓ（Ａ，Ｂ）は次式（６）で与えられる。式（６）における｜ＴｉＡ｜はコンテンツＡに付与されているタグの数、すなわちタグ集合ＴｉＡに含まれるタグの数を示す。
【００３２】
【数６】
2014186582.tif 000008
【００３３】
続いて、本実施形態におけるコンテンツ類似度算出装置１が行うコンテンツ類似度算出処理について説明する。図４は、本実施形態におけるコンテンツ類似度算出処理を示すフローチャートである。
コンテンツ類似度算出装置１においてコンテンツ類似度算出処理が開始されると、コンテンツ指定部１２は、ユーザの操作を受け付けて、２つのコンテンツの名前及び説明と、各コンテンツに付与されているタグ集合ＴｉＡ，ＴｊＢとが入力される（ステップＳ１０１）。
【００３４】
タグ集合ＴｉＡとタグ集合ＴｊＢとそれぞれに含まれるタグの各組み合わせについて、以下のステップＳ１０２からステップＳ１０５が繰り返して行われる。
タグ間関連度算出部１３は、コンテンツ指定部１２に入力されたタグ集合ＴｉＡに含まれるタグＴＡと、タグ集合ＴｊＢに含まれるタグＴＢとの組み合わせ（ＴＡ，ＴＢ）ごとに、当該組み合わせの関連度が算出済みか否かを判定する（ステップＳ１０２）。
【００３５】
タグの組み合わせ（ＴＡ，ＴＢ）の関連度Ｒ（ＴＡ，ＴＢ）が算出済みでない場合（ステップＳ１０２：ＮＯ）、タグ間関連度算出部１３は、タグＴＡとタグＴＢとの共起頻度に基づいて、関連度Ｒ（ＴＡ，ＴＢ）を算出する（ステップＳ１０３）。なお、関連度Ｒ（ＴＡ，ＴＢ）の算出には、式（１）、式（３）又は式（４）のいずれか一つを用いる。
タグ間関連度算出部１３は、算出した関連度Ｒ（ＴＡ，ＴＢ）を、タグＴＡのタグＩＤとタグＴＢのタグＩＤとの組み合わせに対応付けて、タグ間関連度管理テーブルに記憶させる（ステップＳ１０４）。
【００３６】
タグの組み合わせ（ＴＡ，ＴＢ）の関連度Ｒ（ＴＡ，ＴＢ）が算出済みである場合（ステップＳ１０２：ＹＥＳ）、タグ間関連度算出部１３は、タグＴＡとタグＴＢとの組み合わせに対応する関連度Ｒ（ＴＡ，ＴＢ）を読み出す（ステップＳ１０５）。
タグ間関連度算出部１３は、ステップＳ１０２からステップＳ１０５までの各ステップの処理を、タグ集合ＴｉＡ、ＴｊＢそれぞれに含まれるタグの組み合わせごとに行い、各組み合わせの関連度Ｒ（ＴＡ，ＴＢ）を取得する。
【００３７】
コンテンツ類似度算出部１４は、タグ間関連度算出部１３が取得した関連度Ｒ（ＴＡ，ＴＢ）に基づいて、コンテンツＡとコンテンツＢとの類似度Ｓ（Ａ，Ｂ）を算出する（ステップＳ１０６）。なお、類似度Ｓ（Ａ，Ｂ）の算出には、式（５）又は式（６）のいずれか一つを用いる。
コンテンツ類似度出力部１５は、コンテンツ類似度算出部１４が算出した類似度Ｓ（Ａ，Ｂ）をユーザに向けて出力する（ステップＳ１０７）。出力手段としては、例えば、ディスプレイに表示したり、プリンタを介して紙に印字したりする。
上述のように、本実施形態におけるコンテンツ類似度算出装置１は、蓄積された複数のコンテンツに付与されているタグに基づいて、入力される２つのコンテンツそれぞれに付与されているタグの組み合わせに対する共起頻度を算出し、当該共起頻度からコンテンツ間の類似度を算出することができる。
【００３８】
以下、類似度Ｓの算出例を図５及び図６を用いて示す。ここでは、「テニス」、「全米オープン」、「女子」というタグが付与されたコンテンツＡと、「ウインブルドン」、「女子」、「ダブルス」というタグが付与されたコンテンツＢと、「サッカー」、「女子」、「ワールドカップ」というタグが付与されたコンテンツＣとを用いて類似度Ｓを算出する例を示す。
【００３９】
図５は、本実施形態における式（５）を用いて類似度を算出する一例を示す図である。図５（Ａ）には、コンテンツＡとコンテンツＢとの組み合わせにおける類似度Ｓ（Ａ，Ｂ）を算出する例が示されている。同図に示すように、コンテンツＡに付与されているタグ「テニス」、「全米オープン」、「女子」のうち、コンテンツＢに付与されているタグ「ウインブルドン」、「女子」、「ダブルス」それぞれと関連度が高いタグは「テニス」、「女子」、「全米オープン」であり、タグの各組み合わせにおける関連度は０．５、１．０、０．３である。このとき、類似度Ｓ（Ａ，Ｂ）は、タグの組み合わせそれぞれの関連度の総和（１．８＝０．５＋１．０＋０．３）をコンテンツＢに付与されているタグの数（｜ＴｊＢ｜＝３）で除した値（０．６＝１．８／３）となる。
【００４０】
図５（Ｂ）には、コンテンツＡとコンテンツＣとの組み合わせにおける類似度Ｓ（Ａ，Ｃ）を算出する例が示されている。同図に示すように、コンテンツＡに付与されている「テニス」、「全米オープン」、「女子」のうち、コンテンツＣに付与されているタグ「サッカー」、「女子」、「ワールドカップ」それぞれと関連度が高いタグは「女子」、「女子」、「女子」であり、タグの各組み合わせにおける関連度は０．１、１．０、０．２である。このとき、類似度Ｓ（Ａ，Ｃ）は、タグの組み合わせそれぞれの関連度の総和（１．３＝０．１＋１．０＋０．２）をコンテンツＣに付与されているタグの数（｜ＴｊＣ｜＝３）で除した値（０．４３≒１．３／３）となる。
【００４１】
このように、本実施形態のコンテンツ類似度算出装置１を用いることにより、コンテンツ間の類似度を０から１までの数値で表すことができ、類似度を用いてどのコンテンツが類似しているかを判定することも可能になる。この場合においては、コンテンツＢはコンテンツＣに比べてコンテンツＡに類似していることを、類似度に基づいて判定することができる。
【００４２】
図６は、本実施形態における式（６）を用いて類似度を算出する一例を示す図である。図６（Ａ）には、コンテンツＡとコンテンツＢとの組み合わせにおける類似度Ｓ（Ａ，Ｂ）を算出する例が示されている。同図に示すように、コンテンツＢに付与されているタグ「ウインブルドン」、「女子」、「ダブルス」のうち、コンテンツＡに付与されているタグ「テニス」、「全米オープン」、「女子」それぞれと関連度が高いタグは、「ウインブルドン」、「ダブルス」、「女子」であり、タグの各組み合わせにおける関連度は０．５、０．２、１．０である。また、コンテンツＡに付与されているタグ「テニス」、「全米オープン」、「女子」のうち、コンテンツＢに付与されているタグ「ウインブルドン」、「女子」、「ダブルス」それぞれと関連度が高いタグは、「テニス」、「女子」、「テニス」であり、タグの各組み合わせにおける関連度は０．５、１．０、０．３である。このとき、類似度Ｓ（Ａ，Ｂ）は（（０．５＋０．２＋１．０）／（２×３））＋（（０．５＋１．０＋０．３）／（２×３））＝０．５８となる。
【００４３】
図６（Ｂ）には、コンテンツＡとコンテンツＣとの組み合わせにおける類似度Ｓ（Ａ，Ｃ）を算出する例が示されている。同図に示すように、コンテンツＣに付与されているタグ「サッカー」、「女子」、「ワールドカップ」のうち、コンテンツＡに付与されているタグ「テニス」、「全米オープン」、「女子」それぞれと関連度が高いタグは、「女子」、「女子」、「女子」であり、タグの各組み合わせにおける関連度は０．２、０．２、１．０である。また、コンテンツＡに付与されているタグ「テニス」、「全米オープン」、「女子」のうち、コンテンツＣに付与されているタグ「サッカー」、「女子」、「ワールドカップ」それぞれと関連度の高いタグは、「女子」、「女子」、「女子」であり、タグの各組み合わせにおける関連度は０．１、１．０、０．２である。このとき、類似度Ｓ（Ａ，Ｃ）は（（０．２＋０．２＋１．０）／（２×３））＋（（０．１＋１．０＋０．２）／（２×３））＝０．４５となる。
【００４４】
このように、式（６）を用いる場合においても、コンテンツ類似度算出装置１は、コンテンツ間の類似度を０から１までの数値で表すことができる。これにより、類似度を用いてどのコンテンツが類似しているかを判定することも可能になる。この場合においても同様に、コンテンツＢはコンテンツＣに比べてコンテンツＡに類似していることを、類似度に基づいて判定することができる。
【００４５】
式（５）及び式（６）で表されているように、本実施形態におけるコンテンツ類似度算出部１４は、２つのコンテンツそれぞれに付与されているタグを比較するとき、一方のコンテンツに付与されている各タグについて、他方のコンテンツに付与されているタグから最も関連度の高いタグとの関連度を算出し、タグ数で正規化した値をコンテンツ間の類似度Ｓとして算出する。これにより、単に関連度を平均して類似度を算出する場合に比べ、類似度の算出精度を向上させることができる。
【００４６】
図７は、単に関連度を平均して類似度を算出する場合と、本実施形態における式（５）を用いた場合とを比較する図である。ここでは、タグ「テニス」、「野球」、「サッカー」が付与されたコンテンツＤ及びコンテンツＥとの類似度を算出する一例が示されている。図７（Ａ）は、関連度を平均して類似度を算出する場合が示されている。同図に示すように、コンテンツＤとコンテンツＥとに付与されているタグが共通するにもかかわらず、類似度は低い値になってしまう。これに対して、本実施形態におけるコンテンツ類似度算出装置１は、図７（Ｂ）に示すように、関連度が最も高いタグの組み合わせに基づいて類似度を算出するため、タグが共通するコンテンツＤとコンテンツＥとに対して高い類似度を算出することができる。
【００４７】
このように、本実施形態のコンテンツ類似度算出装置１を用いることにより、文書、画像、音楽、映像などのコンテンツの類似度を共通するタグの数に基づいて算出する場合に比べ、精度よく類似度を算出することができる。このとき、コンテンツ類似度算出部１４は、２つのコンテンツそれぞれに付与されているタグ間の関連度を、コンテンツ・タグ蓄積部１１に記憶されているタグ間の共起頻度に基づいて算出している。２つのタグが共起している割合が高いほど、２つのタグが同じユーザに好まれやすいと考えられ、タグ間の関連度は高くなる。２つのコンテンツ間の類似度は、一方のコンテンツに付与されているタグの集合と、他方のコンテンツに付与されているタグの集合との関連度に基づいて算出される。これにより、２つのコンテンツに同一のタグが付与されている場合に加えて、関連度の高いタグが付与されている場合において、類似度に対する当該タグの寄与度を高くして類似度の算出精度を向上させている。
【００４８】
また、本実施形態のコンテンツ類似度算出装置１では、式（１）、式（３）、及び式（４）に示したように、タグ間関連度算出部１３が、２つのタグの共起頻度に基づいて関連度を算出する。これにより、人手によってタグの関連度を与えずとも、コンテンツ・タグ蓄積部１１にコンテンツと当該コンテンツに対するタグとを記憶させておけば、既存のコンテンツとタグとの関係やタグ間の関係に基づいて、関連度を算出することができる。更に、新語がタグとして付与されるようになった場合においても、コンテンツ・タグ蓄積部１１に記憶されるコンテンツとそのタグとにより、新語の登場を関連度の算出に反映させることができる。
【００４９】
上述した実施形態におけるコンテンツ類似度算出装置１をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。更に「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、更に前述した機能をコンピュータシステムに既に記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されるものであってもよい。
【００５０】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。例えば、本実施形態では、ユーザがコンテンツ類似度算出装置１を操作する構成について説明したが、ＡＰＩ（Application Program Interface）などを通じてコンテンツ及びタグをコンテンツ類似度算出装置１に入力するようにしてもよい。更には、ネットワークを介してコンテンツ類似度算出装置１にコンテンツ及びタグを入力し、算出された類似度をネットワークを介して取得するシステムとして構成してもよい。
【００５１】
また、図２や図３に示したコンテンツ・タグ蓄積部１１が記憶する各テーブルは一例であり、各テーブルにおいて情報の属性を示す「名前」や「説明」などの属性は含まれていなくてもよく、他の属性が含まれていてもよい。また、既に算出し終えた類似度に関連するタグ間の関連度を記憶せずともよい。また、実施形態においては、類似度が大きいほどコンテンツが類似しているとしたが、類似度が小さいほどコンテンツが類似していることを示すようにしてもよい。
【００５２】
また、本実施形態のコンテンツ類似度算出装置１では、コンテンツ・タグ蓄積部１１に記憶されているコンテンツとそのタグとに基づいて、タグ間関連度算出部１３がタグ間の関連度を算出する構成について説明した。しかし、これに限ることなく、タグの組み合わせに対する関連度を定めたファイルをタグ間関連度算出部１３が入力し、２つのコンテンツそれぞれに付与されているタグの組み合わせに対する関連度を当該ファイルから取得したり、コンテンツ・タグ蓄積部１１に記憶されるコンテンツとそのタグとから得られる関連度に代えて用いたりしてもよい。これにより、広告コンテンツとして積極的に推薦したいコンテンツがある場合に、タグ間の関連度を変更して類似度が算出される傾向を変化させるなど、柔軟な関連度の設定を行うことができる。
【産業上の利用可能性】
【００５３】
コンテンツに付与されているタグに基づいて類似度を算出することが必要なシステム等に適用することができる。
【符号の説明】
【００５４】
１…コンテンツ類似度算出装置
１１…コンテンツ・タグ蓄積部
１２…コンテンツ指定部
１３…タグ間関連度算出部
１４…コンテンツ類似度算出部
１５…コンテンツ類似度出力部
【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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