(57)【要約】少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の記録の夫々がコンテンツの各項目に関連付けられ、コンテンツの項目を表すデータを処理する装置（１４，１５；２３−２６）のユーザのユーザプロファイル（７；１７，１９；２９）の生成方法は、ユーザに関連するコンテンツの複数の項目の１つに夫々関連付けられた少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の複数の記録を含む組を決定する段階と、ユーザの好みをユーザに関連付けるユーザプロファイル（７；１７，１９；２９）を表すデータを生成する段階とを有し、ユーザプロファイル（７；１７，１９；２９）を表すデータは、少なくとも一次元の特徴空間の中に１以上のパラメータ値を含み、各次元は、特徴空間の次元の少なくとも１つが、認知可能なコンテンツ要素の少なくとも一部の定量化可能な特性を表すように、認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部の特性を表す。夫々が少なくとも１つのパラメータ値を含み且つユーザプロファイル（７；１７，１９；２９）で特徴空間の次元を定量化する少なくとも一組のパラメータ値は、複数の信号の夫々へ所定の解析アルゴリズムを適用することによって得られ、各信号は、組のパラメータ値が組の記録にある複数の記録に基づくように、少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部を表す。
2009516286.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の記録の夫々がコンテンツの各項目に関連付けられており、コンテンツの項目を表すデータを処理する装置のユーザのユーザプロファイルを生成する方法であって、
少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の複数の記録であって、前記ユーザに関連するコンテンツの複数の項目の１つに夫々関連付けられた複数の記録を含む組を決定する段階と、
前記ユーザの好みを示すユーザプロファイルを表すデータを生成する段階とを有し、
前記ユーザプロファイルを表すデータは、少なくとも一次元の特徴空間の中に１又はそれ以上のパラメータ値を含み、
夫々の次元は、前記特徴空間における次元の少なくとも１つが、認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部の定量化可能な特性を表すように、認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部の特性を表す方法において、
夫々が少なくとも１つのパラメータ値を含み且つ前記ユーザプロファイルにおいて前記特徴空間の次元を定量化する少なくとも一組のパラメータ値は、複数の信号の夫々へ所定の解析アルゴリズムを適用することによって得られ、
夫々の信号は、前記組のパラメータ値が前記組の記録における複数の記録に基づくように、少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部を表す方法。
【請求項２】
前記ユーザプロファイルを表すデータは、夫々の記録の少なくとも一部を表す信号へ前記所定の解析アルゴリズムを適用することによって得られる前記組のパラメータ値の記録における複数の記録にわたる分布を表すデータを含む、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記夫々の記録の少なくとも一部を表す前記信号へ前記所定の解析アルゴリズムを適用することによって得られるパラメータ値へクラスタリングアルゴリズムを適用する段階と、
前記特徴空間の少なくとも１つの定量化された次元に沿ってクラスタの位置を示すデータを、前記ユーザプロファイルを表すデータに含める段階とを有する、請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記ユーザプロファイルを表すデータは、各クラスタの強さを示すデータを含む、請求項２又は３記載の方法。
【請求項５】
前記ユーザプロファイルを表すデータは、前記特徴空間の少なくとも１つの定量化された次元に沿って各クラスの広がりを示すデータを含む、請求項２乃至４のうちいずれか一項記載の方法。
【請求項６】
夫々の組が少なくとも１つのパラメータを有し且つ前記特徴空間の少なくとも１つの更なる次元を定量化する少なくとも１つの更なる組のパラメータ値は、複数の信号の夫々へ少なくとも１つの所定の解析アルゴリズムを適用することによって得られ、夫々の信号は、前記組の記録において少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部を表し、
前記特徴空間の異なる次元を定量化するパラメータ値間の相関の少なくとも１つの指標は決定され、
前記決定された指標を表すデータは、前記ユーザプロファイルを表すデータの中に含まれる、請求項１乃至５のうちいずれか一項記載の方法。
【請求項７】
ユーザ装置による処理のためのコンテンツ項目のユーザ選択に基づいて、当該ユーザに関連付けられたコンテンツ項目を決定する段階を有する、請求項１乃至６のうちいずれか一項記載の方法。
【請求項８】
少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の記録の夫々がコンテンツの各項目に関連付けられており、コンテンツの項目を表すデータを処理する装置のユーザのユーザプロファイルをフィルタ処理する方法であって、
前記ユーザに関連するコンテンツの項目に夫々関連付けられた、少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の少なくとも１つの記録を含む組を決定する段階と、
前記ユーザの好みを示すユーザプロファイルを表すデータを生成する段階であって、前記ユーザプロファイルを表すデータは、少なくとも一次元の特徴空間の中に１又はそれ以上のパラメータ値を含み、夫々の次元は、前記特徴空間における次元の少なくとも１つが、認知可能なコンテンツ要素であるオーディオトラックの記録の少なくとも一部の定量化可能な特性を表すように、認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部の特性を表す段階と、
前記特徴空間の中に１又はそれ以上のパラメータ値の組を含む１又はそれ以上の更なるユーザプロファイルのいずれかが前記ユーザプロファイルと一致するかどうかを類似性メトリクスを用いて決定するよう配置される第２の装置へ前記ユーザプロファイルを表すデータを送る段階とを有する方法において、
前記ユーザプロファイルにおいて前記特徴空間の次元を定量化する少なくとも一組のパラメータ値は、オーディオトラックの組において少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部を表す少なくとも１つの信号へ所定の解析アルゴリズムを適用することによって得られる方法。
【請求項９】
前記ユーザプロファイルは、請求項１乃至７のうちいずれか一項記載の方法を利用することによって得られる、請求項８記載の方法。
【請求項１０】
コンテンツの項目に関連付けられた少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の記録の夫々を有するコンテンツの項目を表すデータを処理する装置のユーザの好みを表すユーザプロファイルをフィルタ処理する方法であって、
前記ユーザの好みを示すユーザプロファイルを表すデータを生成する段階であって、前記ユーザプロファイルを表すデータは、少なくとも一次元の特徴空間の中に１又はそれ以上のパラメータ値を含み、夫々の次元は、前記特徴空間における次元の少なくとも１つが、認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部の定量化可能な特性を表すように、認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部の特性を表す段階と、
前記特徴空間の中に１又はそれ以上のパラメータ値の組を含む１又はそれ以上の更なるユーザプロファイルのいずれかが前記ユーザプロファイルと一致するかどうかを類似性メトリクスを用いて決定する段階とを有し、
前記ユーザプロファイルを表すデータは、請求項１乃至７のうちいずれか一項記載の方法を利用することによって生成される方法。
【請求項１１】
コンテンツの項目に関連付けられた少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の記録の夫々を有するコンテンツの項目を表すデータを処理する装置のユーザの好みを表すユーザプロファイルをフィルタ処理する方法であって、
第２の装置は、前記ユーザの好みを示すユーザプロファイルを表すデータをデータリンクを介して当該装置から受け取り、前記ユーザプロファイルを表すデータは、少なくとも一次元の特徴空間の中に１又はそれ以上のパラメータ値を含み、夫々の次元は、認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部の特性を表し、前記特徴空間における次元の少なくとも１つは、認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部の定量化可能な特性を表し、
前記第２の装置は、前記特徴空間の中に１又はそれ以上のパラメータ値の組を含む１又はそれ以上の更なるユーザプロファイルを取り出し、その取り出されたプロファイルのいずれかが前記ユーザプロファイルと一致するかどうかを類似性メトリクスを用いて決定する方法において、
前記第２の装置は、前記組の記録において記録の少なくとも一部を表す少なくとも１つの信号へ所定の解析アルゴリズムを適用することによって前記パラメータ値の少なくとも１つが得られるユーザプロファイルに前記取り出されたプロファイルのいずれかが一致するかどうかを受け取って決定する方法。
【請求項１２】
前記更なるプロファイルが、コンテンツの項目に関連付けられたオーディオトラックの夫々を有するコンテンツの項目を表すデータを処理する装置の更なるユーザの好みを夫々が表す更なるユーザプロファイルによって形成される場合に、
前記ユーザプロファイルに一致する更なるユーザプロファイルを有する更なるユーザを特定する段階を有する、請求項８乃至１１のうちいずれか一項記載の方法。
【請求項１３】
前記ユーザプロファイルに一致する更なるユーザプロファイルを有する更なるユーザごとに、当該更なるユーザによって選択されるコンテンツ項目のリストを取り出す段階と、
前記ユーザのために、推奨されるコンテンツ項目のリストを生成する段階とを有し、
前記推奨されるコンテンツ項目は、前記取り出されたコンテンツ項目のリストから選択される、請求項１２記載の方法。
【請求項１４】
ユーザプロファイルを生成するシステムであって、請求項１乃至７のうちいずれか一項記載の方法を実行するよう構成されるシステム。
【請求項１５】
ユーザプロファイルをフィルタ処理するシステムであって、請求項８乃至１３のうちいずれか一項記載の方法を実行するよう構成されるシステム。
【請求項１６】
機械読取可能な媒体に組み込まれる場合に、情報処理機能を備えるシステムに請求項１乃至１３のうちいずれか一項記載の方法を実行させることが可能な命令の組を含むコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の記録の夫々がコンテンツの各項目に関連付けられており、コンテンツの項目を表すデータを処理する装置のユーザのユーザプロファイルを生成する方法であって、
少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の複数の記録であって、前記ユーザに関連するコンテンツの複数の項目の１つに夫々関連付けられた複数の記録を含む組を決定する段階と、
前記ユーザの好みを示すユーザプロファイルを表すデータを生成する段階とを有し、
前記ユーザプロファイルを表すデータは、少なくとも一次元の特徴空間の中に１又はそれ以上のパラメータ値を含み、
夫々の次元は、前記特徴空間における次元の少なくとも１つが、認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部の定量化可能な特性を表すように、認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部の特性を表す方法に関する。
【０００２】
本発明は、また、少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の記録の夫々がコンテンツの各項目に関連付けられており、コンテンツの項目を表すデータを処理する装置のユーザのユーザプロファイルをフィルタ処理する方法であって、
前記ユーザに関連するコンテンツの項目に夫々関連付けられた、少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の少なくとも１つの記録を含む組を決定する段階と、
前記ユーザの好みを示すユーザプロファイルを表すデータを生成する段階であって、前記ユーザプロファイルを表すデータは、少なくとも一次元の特徴空間の中に１又はそれ以上のパラメータ値を含み、夫々の次元は、前記特徴空間における次元の少なくとも１つが、認知可能なコンテンツ要素であるオーディオトラックの記録の少なくとも一部の定量化可能な特性を表すように、認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部の特性を表す段階と、
前記特徴空間の中に１又はそれ以上のパラメータ値の組を含む１又はそれ以上の更なるユーザプロファイルのいずれかが前記ユーザプロファイルと一致するかどうかを類似性メトリクスを用いて決定するよう配置される第２の装置へ前記ユーザプロファイルを表すデータを送る段階とを有する方法に関する。
【０００３】
本発明は、また、コンテンツの項目に関連付けられた少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の記録の夫々を有するコンテンツの項目を表すデータを処理する装置のユーザの好みを表すユーザプロファイルをフィルタ処理する方法であって、
前記ユーザの好みを示すユーザプロファイルを表すデータを生成する段階であって、前記ユーザプロファイルを表すデータは、少なくとも一次元の特徴空間の中に１又はそれ以上のパラメータ値を含み、夫々の次元は、前記特徴空間における次元の少なくとも１つが、認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部の定量化可能な特性を表すように、認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部の特性を表す段階と、
前記特徴空間の中に１又はそれ以上のパラメータ値の組を含む１又はそれ以上の更なるユーザプロファイルのいずれかが前記ユーザプロファイルと一致するかどうかを類似性メトリクスを用いて決定する段階とを有する方法に関する。
【０００４】
本発明は、また、コンテンツの項目に関連付けられた少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の記録の夫々を有するコンテンツの項目を表すデータを処理する装置のユーザの好みを表すユーザプロファイルをフィルタ処理する方法であって、
第２の装置は、前記ユーザの好みを示すユーザプロファイルを表すデータをデータリンクを介して当該装置から受け取り、前記ユーザプロファイルを表すデータは、少なくとも一次元の特徴空間の中に１又はそれ以上のパラメータ値を含み、夫々の次元は、認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部の特性を表し、前記特徴空間における次元の少なくとも１つは、認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部の定量化可能な特性を表し、
前記第２の装置は、前記特徴空間の中に１又はそれ以上のパラメータ値の組を含む１又はそれ以上の更なるユーザプロファイルを取り出し、その取り出されたプロファイルのいずれかが前記ユーザプロファイルと一致するかどうかを類似性メトリクスを用いて決定する方法に関する。
【０００５】
本発明は、また、ユーザプロファイルを生成するシステムであって、本発明に従ってユーザプロファイルを生成する方法を実行するよう構成されるシステムに関する。
【０００６】
本発明は、また、ユーザプロファイルをフィルタ処理するシステムであって、本発明に従ってユーザプロファイルをフィルタ処理する方法を実行するよう構成されるシステムに関する。
【０００７】
本発明は、また、コンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００８】
米国特許ＵＳ６，５４５，２０９（特許文献１）には、密接に関わり且つ／あるいは同じ状況にあるメディアエンティティを固有のメディアエンティティ特性を用いて相互に関連付けるシステム及び方法が記載されている。データベースからの歌曲は、デジタル信号処理技術に従って分類される。歌曲の実例となる分類は、とりわけ、テンポ、音、旋律の傾向及び音楽の協和特性を含む。所与の曲のメディアに関する定量的な機械による分類及び定量的な人による分類は、分類チェーン（classification  chain）と称されるものに分類される。この技術は、音楽の専門家によって定義される心理音響的な知覚空間に所定のパラメータ空間をマッピングする。このマッピングは、メディアのコンテンツに基づく検索を可能にする。プレイリストは、例えば、データベースのデータ記憶において実行される適切な解析及びマッチング（一致）アルゴリズムに従って、単一の歌曲及び／又はユーザ好みのプロファイルから生成され得る。最近傍アルゴリズム及び／又は他のマッチングアルゴリズムは、単一の歌曲に類似し且つ／あるいはユーザプロファイルに適した歌曲の所在を確認するために使用され得る。入力としての歌曲の場合、最初に、入力された歌曲のＤＳＰ解析が、その歌曲の属性、品質、成功の可能性等を決定するために実行される。
【特許文献１】米国特許ＵＳ６，５４５，２０９
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
既知の技術の問題は、ユーザの広範囲の好みに一致するプレイリストを要求する幅広い趣味を有するユーザが、複数のプレイリストを生成するために複数の歌曲を示さなければならなかったり、あるいは、あまり正確でない方法を用いて、そのユーザ自身の好みの歌曲の主観的態様を示すユーザプロファイルを提示しなければならなかったりする点である。前者は比較的有効ではなく、一方、後者は、お気に入りの歌曲を主観的態様に従って分類する際の先天的な不正確さにより、繰り返し試みることが必要とされ得る。
【００１０】
本発明は、技術分野の項目で述べたような方法であって、比較的正確且つ効率的なフィルタ処理を可能にするユーザプロファイルの生成方法及びユーザプロファイルのフィルタリング方法と、対応するシステム及びコンピュータプログラム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】
【００１１】
上記の目的は、本発明に従ってユーザプロファイルを生成する方法であって、夫々が少なくとも１つのパラメータ値を含み且つ前記ユーザプロファイルにおいて前記特徴空間の次元を定量化する少なくとも一組のパラメータ値は、複数の信号の夫々へ所定の解析アルゴリズムを適用することによって得られ、夫々の信号は、前記組のパラメータ値が前記組の記録における複数の記録に基づくように、少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部を表すことを特徴とする方法による１つの態様に従って達成される。
【００１２】
少なくとも一組のパラメータ値は、少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部を表す信号の夫々へ解析アルゴリズムを提供することによって得られるので、前記記録の少なくとも１つの特性の客観的な指標が得られる。前記解析アルゴリズムは予め決定されるので、同じアルゴリズムを用いて他のエンティティによって生成されるパラメータ値との比較は、前記組のパラメータ値が基づく記録に類似する特性を有する記録及び記録の組を正確に且つ予測通りに特定することができる。当該解析は、前記組のパラメータ値が、前記ユーザに関連する記録の組における複数の記録に基づくように、複数の信号の夫々へ適用されるので、生成されたユーザプロファイルにおいて表されるユーザの好みは、少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の幾つかの好ましい記録に基づく。従って、このようなユーザプロファイルがフィルタ処理をされる場合は、即ち、ユーザプロファイルが、他のユーザの好みを特徴付ける又は認知可能なコンテンツ要素の他の記録を特徴付けるプロファイルに対して一致する場合は、ユーザの趣味の範囲にある例外に当たる記録に基づく結果は回避される。これに関連して、認知可能なコンテンツ要素は、このような要素のいずれか一方又は両方を有する視聴覚コンテンツの音響的又は視覚的な要素の１つであると考えられる。例として、音楽ファイル中のオーディオトラック、映画に伴うオーディオトラック、映画の中の画像の連続、ピクチャファイルの中の視覚情報等がある。
【００１３】
実施例では、前記ユーザプロファイルを表すデータは、夫々の記録の少なくとも一部を表す信号へ前記所定の解析アルゴリズムを適用することによって得られる前記組のパラメータ値の記録における複数の記録にわたる分布を表すデータを含む。
【００１４】
従って、前記ユーザプロファイルは、コンテンツに関してユーザの趣味の範囲を示すのに適したものとなる。それはより正確なものとなり、他のユーザの趣味又は、認知可能なコンテンツ要素若しくはユーザプロファイルにおいて表される好みに一致するコンテンツ要素の記録をより良く、ひいてはより高速に検索することを可能にする。
【００１５】
実施例は、前記夫々の記録の少なくとも一部を表す前記信号へ前記所定の解析アルゴリズムを適用することによって得られるパラメータ値へクラスタリングアルゴリズムを適用する段階と、前記特徴空間の少なくとも１つの定量化された次元に沿ってクラスタの位置を示すデータを、前記ユーザプロファイルを表すデータに含める段階とを有する。
【００１６】
実施例では、前記ユーザプロファイルを表すデータは、各クラスタの強さを示すデータを含む。
【００１７】
従って、２つの異なるユーザプロファイルにおいて特定されるクラスタ間の重複の有意性が評価され得る。例えば、第１のユーザプロファイルにある２つのクラスタのうち、１つは第２のユーザプロファイルにおいて示されるクラスタと重なり、もう１つは第３のユーザプロファイルにおいて示されるクラスタと重なる場合に、第１及び第２のユーザプロファイルの間及び第１及び第３のユーザプロファイルの間の一致が順位付けされ得る。
【００１８】
実施例では、前記ユーザプロファイルを表すデータは、前記特徴空間の少なくとも１つの定量化された次元に沿って各クラスの広がりを示すデータを含む。
【００１９】
これは、ユーザの特定の好みが印を付されているか否かを決定するために有用である。類似性メトリクスは、有利に、クラスタの中心間の距離にのみ依存するのではなく、異なるユーザプロファイルにおいて特定されるクラスタ間の重複の領域に基づくことができる。
【００２０】
実施例では、夫々の組が少なくとも１つのパラメータを有し且つ前記特徴空間の少なくとも１つの更なる次元を定量化する少なくとも１つの更なる組のパラメータ値は、複数の信号の夫々へ少なくとも１つの所定の解析アルゴリズムを適用することによって得られ、夫々の信号は、前記組の記録において少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部を表し、
前記特徴空間の異なる次元を定量化するパラメータ値間の相関の少なくとも１つの指標は決定され、
前記決定された指標を表すデータは、前記ユーザプロファイルを表すデータの中に含まれる。
【００２１】
従って、この実施例は次元間の関係を決定する。これは、かかる関係によって特徴付けられる特定のスタイルを特定するために有用である。ユーザプロファイル及び／又はユーザプロファイルの比較は、また、２つの次元の間に顕著な関係が存在する場合に、より有効利用され得る。２つの次元のうちの１つを定量化するデータは、ユーザプロファイル又は比較から除かれても良い。
【００２２】
当該方法の実施例は、ユーザ装置による処理のためのコンテンツ項目のユーザ選択に基づいて、当該ユーザに関連付けられたコンテンツ項目を決定する段階を有する。
【００２３】
このような間接的な選択は、別個の選択オプションが前記ユーザ装置に設けられる必要がないので、当該方法を控えめ且つ効率的なものとする。
【００２４】
本発明の他の態様に従って、少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の記録の夫々がコンテンツの各項目に関連付けられており、コンテンツの項目を表すデータを処理する装置のユーザのユーザプロファイルをフィルタ処理する方法が提供される。当該方法は、
前記ユーザに関連するコンテンツの項目に夫々関連付けられた、少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の少なくとも１つの記録を含む組を決定する段階と、
前記ユーザの好みを示すユーザプロファイルを表すデータを生成する段階であって、前記ユーザプロファイルを表すデータは、少なくとも一次元の特徴空間の中に１又はそれ以上のパラメータ値を含み、夫々の次元は、前記特徴空間における次元の少なくとも１つが、認知可能なコンテンツ要素であるオーディオトラックの記録の少なくとも一部の定量化可能な特性を表すように、認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部の特性を表す段階と、
前記特徴空間の中に１又はそれ以上のパラメータ値の組を含む１又はそれ以上の更なるユーザプロファイルのいずれかが前記ユーザプロファイルと一致するかどうかを類似性メトリクスを用いて決定するよう配置される第２の装置へ前記ユーザプロファイルを表すデータを送る段階とを有し、
前記ユーザプロファイルにおいて前記特徴空間の次元を定量化する少なくとも一組のパラメータ値は、オーディオトラックの組において少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部を表す少なくとも１つの信号へ所定の解析アルゴリズムを適用することによって得られることを特徴とする。
【００２５】
前記ユーザプロファイルにおいて前記特徴空間の次元を定量化する少なくとも一組のパラメータ値は、前記組の記録において少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部を表す少なくとも１つの信号へ解析アルゴリズムを提供することによって得られるので、少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の前記記録の少なくとも１つの特性の客観的な指標が得られる。前記解析アルゴリズムは予め決定されるので、同じアルゴリズムを用いて他のエンティティによって生成されるパラメータ値との比較は、前記組のパラメータ値が基づく記録の特性に類似する特性を有する記録及び記録の組を正確に且つ予測通りに特定することができる。前記組の少なくとも１つのパラメータ値は前記ユーザプロファイルを表すデータに含まれ、第２の装置へ送られるので、当該方法は、前記記録の全体が送られるべき場合よりも効率的である。パラメータ値の向上した正確さ及び客観的性質により、最初の試行での良好な一致の可能性は増し、ユーザの装置と第２の装置との間で交換されるデータの量を減少させることができる。
【００２６】
本発明の他の態様に従って、コンテンツの項目に関連付けられた少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の記録の夫々を有するコンテンツの項目を表すデータを処理する装置のユーザの好みを表すユーザプロファイルをフィルタ処理する方法であって、
前記ユーザの好みを示すユーザプロファイルを表すデータを生成する段階であって、前記ユーザプロファイルを表すデータは、少なくとも一次元の特徴空間の中に１又はそれ以上のパラメータ値を含み、夫々の次元は、前記特徴空間における次元の少なくとも１つが、認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部の定量化可能な特性を表すように、認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部の特性を表す段階と、
前記特徴空間の中に１又はそれ以上のパラメータ値の組を含む１又はそれ以上の更なるユーザプロファイルのいずれかが前記ユーザプロファイルと一致するかどうかを類似性メトリクスを用いて決定する段階とを有し、
前記ユーザプロファイルを表すデータは、本発明に従ってユーザプロファイルを生成する方法を利用することによって生成される方法が提供される。
【００２７】
本発明の他の態様に従って、コンテンツの項目に関連付けられた少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の記録の夫々を有するコンテンツの項目を表すデータを処理する装置のユーザの好みを表すユーザプロファイルをフィルタ処理する方法であって、
第２の装置は、前記ユーザの好みを示すユーザプロファイルを表すデータをデータリンクを介して当該装置から受け取り、前記ユーザプロファイルを表すデータは、少なくとも一次元の特徴空間の中に１又はそれ以上のパラメータ値を含み、夫々の次元は、認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部の特性を表し、前記特徴空間における次元の少なくとも１つは、認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部の定量化可能な特性を表し、
前記第２の装置は、前記特徴空間の中に１又はそれ以上のパラメータ値の組を含む１又はそれ以上の更なるユーザプロファイルを取り出し、その取り出されたプロファイルのいずれかが前記ユーザプロファイルと一致するかどうかを類似性メトリクスを用いて決定する方法において、
前記第２の装置は、前記組の記録において記録の少なくとも一部を表す少なくとも１つの信号へ所定の解析アルゴリズムを適用することによって前記パラメータ値の少なくとも１つが得られるユーザプロファイルに前記取り出されたプロファイルのいずれかが一致するかどうかを受け取って決定することを特徴とする方法が提供される。
【００２８】
前記ユーザプロファイルにおいて前記特徴空間の次元を定量化する少なくとも１つのパラメータ値の少なくとも１つの組は、前記組の記録において認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部を表す少なくとも１つの信号へ解析アルゴリズムを適用することによって得られるので、当該記録の少なくとも１つの特性の客観的な指標が得られる。前記解析アルゴリズムは予め決定されるので、同じアルゴリズムを用いて他のエンティティによって生成されるパラメータ値との比較は、前記組のパラメータ値が基づく記録の特性に類似する特性を有する記録及び記録の組を正確に且つ予測通りに特定することができる。前記組の少なくとも１つのパラメータ値は前記ユーザプロファイルを表すデータに含まれ、一致するプロファイルを決定するために受け取られて使用されるので、当該方法は、前記記録の全体が受け取られて解析されるべき場合よりも効率的である。パラメータ値の向上した正確さ及び客観的性質により、最初の試行での良好な一致の可能性は増し、第２の装置によって受け取られて処理されるデータの量を減少させることができる。
【００２９】
前記更なるプロファイルが、コンテンツの項目に関連付けられたオーディオトラックの夫々を有するコンテンツの項目を表すデータを処理する装置の更なるユーザの好みを夫々が表す更なるユーザプロファイルによって形成されるところの実施例は、前記ユーザプロファイルに一致する更なるユーザプロファイルを有する更なるユーザを特定する段階を有する。
【００３０】
従って、ユーザを類似した趣味により整合させる効率的且つ正確な方法が提供される。この方法は、ユーザによって提供されるユーザの趣味の主観的描写にしか依存しないわけではない。
【００３１】
実施例は、前記ユーザプロファイルに一致する更なるユーザプロファイルを有する更なるユーザごとに、当該更なるユーザによって選択されるコンテンツ項目のリストを取り出す段階と、
前記ユーザのために、推奨されるコンテンツ項目のリストを生成する段階とを有し、
前記推奨されるコンテンツ項目は、前記取り出されたコンテンツ項目のリストから選択される。
【００３２】
従って、協調フィルタリングの効率的且つ正確であって、より効果的な方法が提供される。当該方法は、夫々のユーザに関連する記録に所定の解析アルゴリズムを適用することによって得られるパラメータ値の比較に基づくので、効率的且つ正確である。それは、幾人かのユーザによって選択されているコンテンツの項目の指示にしか依存しないわけではないので、従来の協調フィルタリング方式よりも効果的である。従って、ターゲットユーザと同様の趣味を有するが、コンテンツの選択された項目をターゲットユーザと共通に有するわけではないユーザによって選択された項目は、また、ターゲットユーザへの推奨が考えられる。当該方法は、当該ユーザによって提供される個人的な順位付けにしか依存しないわけではないので、推奨は、より正確にターゲットユーザの趣味に合わせられる。
【００３３】
本発明の他の態様に従って、ユーザプロファイルを生成するは、本発明に従ってユーザプロファイルを生成する方法を実行するよう構成される。
【００３４】
本発明の他の態様に従って、ユーザプロファイルをフィルタ処理するシステムは、本発明に従ってユーザプロファイルをフィルタ処理する方法を実行するよう構成される。
【００３５】
本発明の他の態様に従って、機械読取可能な媒体に組み込まれる場合に、情報処理機能を備えるシステムに本発明に従う方法を実行させることが可能な命令の組を含むコンピュータプログラムが提供される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３６】
目下、本発明について、添付の図面を参照して更に詳細に説明する。
【００３７】
ここで概要を述べられる方法は、効果的且つ正確なやり方で１又はそれ以上の者の音楽の趣味を表すことが望まれるところの全ての状況において用途を見出す。特に、それは、音楽の趣味に関するかかる表現が装置間でやり取りされるべき場合に有用である。採用される方法は用途ごとにわずかに異なるが、ユーザプロファイルの生成は全ての用途に共通する。
【００３８】
以下では、ユーザプロファイルがオーディオトラックに基づき、且つ、ユーザプロファイルで表される趣味に一致するオーディオトラックを見つけるのに適した例が記載される。しかし、ユーザプロファイルは、また、自身に関連付けられたオーディオトラックを有する異なる種類のコンテンツの項目に関して好みを表すためにも使用され得る。その一例は映像ファイルであり、オーディオトラックは特定の心的状態を表す。当該方法の原理は、また、オーディオトラック以外の認知可能なコンテンツ要素の記録の種類が解析される場合に利用可能である。
【００３９】
図１に表される方法は、有利に、コンテンツの項目、例えばオーディオトラック、をレンダリングするためのシステムによって実行される。具体的には、当該方法は、小型の携帯型音楽プレーヤで有利に実行される。このような装置は、磁気ディスクドライブ又はソリッドステートメモリ装置に記憶されたオーディオトラックの大きなデータベースを有することができる。なお、このデータベースは、全ての歌曲を扱える有限な容量を有する。特に、装置が通信ポート、例えばインターネットへの接続を確立するためのポートを備える場合は、図１の方法によって得られるコンパクト且つ正確なユーザプロファイルは、容易に装置間で共有される。これは、当然、携帯型音楽プレーヤが例えば携帯電話のような装置に組み込まれている実施例においては、より一層当てはまる。
【００４０】
図１に表される方法は、オーディオトラックのデータベース１に基づく。オーディオトラックは、ここで指定されるコンテンツの項目を形成したり、あるいは、他の何らかの方法で、例えば、映像ファイルにあるオーディオトラックであることによって、コンテンツの各項目に関連付けられたりする。第１のステップ２では、データベース１にある複数のオーディオトラックは選択され、選択されたオーディオトラックの組３を形成する。選択は明示的又は暗示的でありうる。後者の好ましい変形例は、最も頻繁に又は最近にレンダリングされたオーディオトラックが選択される場合である。
【００４１】
特徴ベクトル（図示せず。）は、組３におけるオーディオトラックの夫々に関して生成される（ステップ４、５）。特徴ベクトルは多数の要素を含む。各要素は、多次元の特徴空間の次元を定量化するパラメータ値より成る。多次元の特徴空間は、オーディオトラックの知覚的に重要な特性を表す。特定のオーディオトラックに関連付けられた特徴ベクトルにおける各値は、その特定のオーディオトラックの少なくとも一部を表す信号へ所定の解析アルゴリズムを適用することによって得られる。ある実施例では、夫々がオーディオトラックの異なる部分に基づく幾つかの信号は、特徴ベクトルにおける異なる値が異なる部分に関連するように解析される。
【００４２】
所定の解析アルゴリズムに基づく計算方法の使用は、特徴ベクトルが、関連するオーディオトラックの少なくとも一部の知覚的特性の客観的特徴であることを確かにする。関連するオーディオトラックの少なくとも一部は、オーディオトラックを符号化するデータの組全体よりも小さい。実施に依存して、解析アルゴリズムは、入力として、ＰＣＭ（Pulse-code  Modulation（パルス符号変調））値、ＤＣＴ（Direct  Cosine  Transform（直接コサイン変換））係数又は符号化された音声ファイルのその他の都合の良い形式を取りうる。
【００４３】
オーディオトラックの知覚的に重要な特性を定量化する適切な解析アルゴリズムは、そのこと自体は知られている。このため、それらについてここでは詳細に記載しない。一例は、Klapuri等による“Analysis  of  the  Meter  of  Acoustic  Musical  Signals（聴覚音楽信号のミーターの解析）”、IEEE  Trans．Speech  and  Audio  Proc．に記載されている。この論文は、異なる時間スケールに対応するタクトゥス（tactus）、テイタム（tatum）及びメジャー（measure）レベルで聴覚音楽信号のミーターを解析する方法について記載する。その結果は、例えば、音楽のジャンル（クラシック、ジャズ等。）を特定するために使用され得る。ステップ４、５の１つで使用され得るアルゴリズムの他の例は、Scheirer，E．D．による“Tempo  and  beat  analysis  of  acoustic  musical  signals（聴覚音楽信号のテンポ及びビートの解析）”、J．Acoust．Soc．Am．103(1)、１９９８年１月に表されている。更なる可能性は、音声認識アルゴリズムでも採用される、メル周波数ケプストラル係数を用いたオーディオトラック又はオーディオトラックの選択をモデリングすることである。
【００４４】
図１で、特徴ベクトルは、夫々のオーディオトラックに関する入力とともに、テーブル６に入力される。例では、特徴ベクトルは、２つの解析アルゴリズムの結果がベクトルに組み込まれているので、２次元である特徴空間での点を表す。１つのオーディオトラックの幾つかの部分が解析される場合には、特徴ベクトルは、２次元の特徴空間にある１よりも多い点を表すことがある。表現を簡単にするためにここでは２次元の特徴空間が例として用いられていることが知られる。実際には、オーディオトラックのより多くの知覚的特性が定量化され得る。
【００４５】
簡単な実施において、ユーザプロファイルは、シード曲（seed  song）と称されるただ１つのオーディオトラックを基に生成される。このユーザプロファイルは、同じ多次元特徴空間にある点を決定するパラメータ値を含む１又はそれ以上の更なる特徴ベクトルのいずれかがシード曲から生成されるユーザプロファイルに一致するかどうかを決定するよう配置された第２の装置へ第１の装置から転送され得る。距離メトリックは、この目的のために使用される。例えば、１つの有用な応用は、他の携帯型音楽プレーヤがそれに記憶された同じアーティストによる更なるオーディオトラックを有するかどうかを、そのアーティストによるものであるとオーディオトラックを特定するタグがない限り、決定することである。他の有用な応用は、特定の心的状態をとらえるオーディオトラックの収集をコンパイルすることである。
【００４６】
図１に表される例では、ユーザの音楽に関する広範囲の好みを表すのに適したユーザプロファイル７が生成される。具体的には、ユーザプロファイル７は、選択されたオーディオトラックの組３にあるオーディオトラックの全体に基づく。それは、解析ステップ４、５で得られたパラメータ値の組３にあるオーディオトラックにわたる分布を表すデータを含む。ステップ４、５で生成されて、テーブル６で表される特徴ベクトルは、データクラスタリングアルゴリズムを用いてクラスタ化される（ステップ８）。
【００４７】
データクラスタリングアルゴリズムは、そのこと自体は知られている。その語は、各サブセットでのデータが何らかの共通の特徴、具体的には、所定の距離測度に従う近似、を共有するような、サブセット（クラスタ）へのデータセットの分割を指す。２つの種類のデータクラスタ化が存在し、これらは図１に表されるステップ８、即ち、階層的クラスタリング及び区分クラスタリングを実施するのに適する。階層的クラスタリング手法は、分割アルゴリズム及び集塊的アルゴリズムを含む。集塊的クラスタリングアルゴリズムは、漸進的にクラスタをマージすることによってクラスタを構成する。夫々の塊は、クラスタ間のより大きな距離で起こる。クラスタ化は、クラスタ間の距離基準が満足された場合に又は十分に少数のクラスタが存在する場合に中止される。区分クラスタリングの例は、ｋ平均法アルゴリズム、ＱＴクラストアルゴリズム及びファジーｃ平均法クラスタリングを含む。クラスタ化ステップ８を実施するのに特に適したアルゴリズムは、Figueiredo，M．A．T．等による“On  Fitting  Mixture  Models（オンフィッティング混合モデル）”、Hancock，E．and  Pellilo，M．（Eds．），Energy  Minimization  Methods  in  Computer  Vision  and  Pattern  Recognition、５４〜６９頁、１９９９年春期に記載されている。これは、集塊的クラスタリングアルゴリズムの一例である。
【００４８】
一例として図２を見てみると、×マークは、次元Ｘ及びＹを有する２次元の特徴空間において異なる点の印となっている。夫々の点は、特徴ベクトルに関連付けられている。クラスタリングアルゴリズムは、特徴ベクトルのクラスタ１０〜１２（図２）を特定するテーブル９（図１）をもたらす。クラスタ１０〜１２は、座標（ｘｉ，ｙｉ）の組と、２次元の特徴空間内でｉ番目のクラスタの範囲を示す値ｒｉとによってテーブル９で適切に特定される。代替的に、クラスタは、標準偏差Δｘｉを有する値ｘｉと、標準偏差Δｙｉを有する値ｙｉとによって表され得る。従って、特徴空間の少なくとも１つの定量化された次元Ｘ、Ｙに沿って各クラスタの広がりを示すデータは、各クラスタ１０〜１２の位置を示すデータに加えて、クラスタを特定するようテーブル９に含まれる。特徴空間内での各クラスタ１０〜１２の広がりを示すデータを含む効果は、特定のユーザの好みがどのように印を付されているかを示すことである。この点において、これは、例えば、特定のオーディオトラックのダイナミクスに関わらず、特定のテンポに関して、印を付された好みをとらえるので、別々に各次元に沿って広がりを定量化することが有利である。
【００４９】
望ましくは、各クラスタ１０〜１２の強さを示すデータは、また、クラスタ１０〜１２を特定するようテーブル９に含まれる。これは、例えば、クラスタにある特徴ベクトルの数の正規化されたカウントでありうる。クラスタリングは、バラバラの好みを別々に特定する効果を有する。このような情報は、全ての特徴ベクトルの平均しか取られない場合は失われる。各クラスタの強さをも示すことによって、異なるスタイル、アーティスト、ジャンル等の間の順位付けが行われ得る。これは、特に、ステップ２での選択が暗示的な選択である場合に有用である。ユーザが主にロック音楽を選択し、時折クラシック音楽を選択する場合に、このことはユーザプロファイル７で示され得る。ユーザプロファイル７は、クラスタ１０〜１２を特定するテーブル９での入力の幾つか又は全てに対応するデータをユーザプロファイル７に挿入すること（ステップ１３）によって生成される。
【００５０】
特徴ベクトルの異なる次元Ｘ、Ｙを定量化するパラメータ値間の相関の少なくとも１つの指標（measure）を、その指標を表すデータがユーザプロファイル７を表すデータの中に含まれ得るように決定することも有用である。望ましくは、相関の指標は、クラスタ１０〜１２の夫々に関して別々に決定されて、クラスタの位置を示すデータに加えられる。相関は、最初の２つのクラスタ１０、１１に関してよりも３番目のクラスタ１２に関してより強いことが分かっている。このような強さの相関は、特定の音楽スタイル、ひいては、このスタイルに関するユーザの好みを特定する役目を果たしうる。
【００５１】
ユーザプロファイル７は、ユーザが、選択されたオーディオトラックの組３にあるオーディオトラックの特性に関連付けられるように、プロファイリングをされたユーザを識別するのに適したデータを更に含む。オーディオトラックの測定可能な特性を定量化するパラメータ値に加えて、ユーザプロファイル７は、幾つかの実施例において、ユーザによって提供される主観的情報を含みうる。
【００５２】
ユーザプロファイル７の使用は図３及び４に表される。第１の携帯型音楽プレーヤ１４は、通信リンク１６を介して第２の携帯型音楽プレーヤ１５に接続されている。通信リンク１６は、有利に、例えば無線リンクのような、パーソナルエリアネットワーク又はローカルエリアネットワークにおけるリンクである。この用途において、第１の携帯型音楽プレーヤ１４のユーザの好みが第２の携帯型音楽プレーヤ１５のユーザの好みに一致するかどうかが決定される。
【００５３】
最初に、第１の携帯型音楽プレーヤ１４のユーザのユーザプロファイル１７はステップ１８で生成され、第２の携帯型音楽プレーヤ１５のユーザのユーザプロファイル１９は更なるステップ２０で通信リンク１６を介して得られる。第２の携帯型音楽プレーヤ１５は、第１の携帯型音楽プレーヤ１４によって実行されるステップ１８と同様のステップでユーザプロファイル１９を生成するよう構成される。ユーザプロファイル１７を生成するステップ１８は、図１に表される方法を用いて実施される。続くステップ２１では、２つのユーザプロファイル１７、１９は、それらが一致するかどうかを決定するために、距離メトリックを用いて比較される。例えば、ユーザプロファイル１７、１９で特定されるクラスタの重複領域が、一致を判断するための基準である所定の重複率を用いて決定され得る。ユーザプロファイルがこの基準に従って一致する場合は、このことは、第１及び第２の携帯型音楽プレーヤ１４、１５のいずれか一方又は両方の出力装置に示される（ステップ２２）。その後、ユーザは、オーディオトラックのそれらのデータベースの一部又は全てを共有することを決定することができる。
【００５４】
協調フィルタリングのためのシステムにおけるユーザプロファイルの利用は、図５及び６に表される。第１乃至第４の音楽プレーヤ２３〜２６は、音楽ダウンロードサービスを実施するサーバ２７へ接続されている。この接続は、ネットワーク２８、望ましくは、インターネットのようなワイドエリアネットワークによる。
【００５５】
サーバシステム２７は、ユーザプロファイル２９をフィルタ処理する方法を実施する。表される実施例では、サーバシステム２７はユーザプロファイル２９を生成する。変形例では、音楽プレーヤ２３〜２６は、それらの夫々のユーザに関するユーザプロファイルを生成して、それらをフィルタ処理のためにサーバシステム２７へ送ることができる。
【００５６】
図６の方法は、推奨（recommendation）システムを提供するために使用される。サーバシステム２７は、オーディオファイルのデータベース３０をダウンロードするために利用可能である。それは、また、特徴ベクトルのデータベース３１を有し、このデータベース３１は、例えば、データベース３０で表されるオーディオトラックごとに１つである。
【００５７】
第１のステップ３２で、推奨を要求するユーザが特定される。次いで、そのユーザによってダウンロードのために以前に選択されたオーディオトラックを特定するリスト３３が得られる（ステップ３４）。
【００５８】
続くステップ３５では、ユーザプロファイル２９は、リスト３３において特定されるオーディオトラックへ解析アルゴリズムを適用することによって得られる特徴ベクトルを基に生成される。かかる特徴ベクトルは、ユーザプロファイル２９を生成するためにクラスタ化される。次いで、ユーザプロファイル２９は、音楽プレーヤ２３〜２６のうちの他のプレーヤのユーザの好みを表すユーザプロファイルの組３７の夫々と比較される。
【００５９】
次いで、一致するユーザプロファイルが生成されているユーザが特定され（ステップ３８）、それらのユーザによって以前にダウンロードされたオーディオファイルのリスト３９が選択される（ステップ４０）。かかるリスト３９から、第１のステップ３２で特定されたユーザ（ターゲットユーザ）に関して推奨が行われる（ステップ４１）。例えば、リスト３９で最も良く現れるオーディオトラックが、ターゲットユーザに提案され得る。
【００６０】
同じ趣味を有する他のユーザを特定し、ひいてはオーディオファイルのリスト３９を特定するためにユーザプロファイル２９を使用する効果は、より一致した且つ正確な整合が得られることである。所定の解析アルゴリズムを使用することにより、トラック及びトラックの異なる集まりにわたって主観性はより少なくなり、より一貫性のある推奨及び比較が得られる。特徴空間における次元はオーディオトラックの少なくとも一部の定量化可能な特性を表すので、ユーザの好みの間にある類似性の程度を計算することはより容易である。また、パラメータ値に関する表現は比較的コンパクトであり、少なくとも、ユーザによってトラックに付されるラベルの使用よりもコンパクトである。転じて、このことは、異なる装置にわたってユーザプロファイルを表すデータを共有することを容易にする。
【００６１】
留意すべきは、前出の実施例は、本発明を限定しているのではなく、説明するために挙げられており、当業者は、添付の特許請求の範囲の適用範囲を逸脱することなく多数の代替の実施例を設計することができる点である。特許請求の範囲では、括弧の中にある如何なる参照符号も、請求項を限定するよう解釈されるべきではない。語「有する（comprising）」は、請求項に挙げられた以外の他の要素又はステップの存在を除外しない。要素の前に付された語「１つの（a／an）」は、かかる要素の複数個の存在を除外しない。ある手段が相互に異なる請求項で挙げられているという単なる事実は、かかる手段の組み合わせが有利に使用され得ないことを示すわけではない。
【００６２】
例えば、図６に表されるユーザプロファイルの組３７は、サーバシステム２７によって生成されるのではなく、音楽プレーヤ２３〜２６にクエリーを行うことによって取得されても良い。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】ユーザプロファイルを生成する方法の概要を述べる。
【図２】２次元の特徴空間でクラスタ化されるデータの概念を図式的に表す。
【図３】ユーザプロファイルをフィルタ処理する第１のシステムを図式的に表す。
【図４】図３のシステムで適用可能なようにユーザプロファイルをフィルタ処理する方法を図式的に表す。
【図５】協調フィルタリングのためのシステムを図式的に表す。
【図６】ユーザプロファイルの生成及びフィルタ処理の方法を用いる協調フィルタリングの方法を図式的に表す。
【図１】
2009516286.tif 000003
【図２】
2009516286.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【手続補正書】
【提出日】平成20年5月19日(2008.5.19)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の記録の夫々がコンテンツの各項目に関連付けられており、コンテンツの項目を表すデータを処理する装置のユーザのユーザプロファイルを生成する方法であって、
少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の複数の記録であって、前記ユーザに関連するコンテンツの複数の項目の１つに夫々関連付けられた複数の記録を含む組を決定する段階と、
前記ユーザの好みを示すユーザプロファイルを表すデータを生成する段階とを有し、
前記ユーザプロファイルを表すデータは、少なくとも一次元の特徴空間の中に１又はそれ以上のパラメータ値を含み、
夫々の次元は、前記特徴空間における次元の少なくとも１つが、認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部の定量化可能な特性を表すように、認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部の特性を表す方法において、
夫々が少なくとも１つのパラメータ値を含み且つ前記ユーザプロファイルにおいて前記特徴空間の次元を定量化する少なくとも一組のパラメータ値は、複数の信号の夫々へ所定の解析アルゴリズムを適用することによって得られ、
夫々の信号は、前記組のパラメータ値が前記組の記録における複数の記録に基づくように、少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部を表し、
当該方法は、
前記夫々の記録の少なくとも一部を表す前記信号へ前記所定の解析アルゴリズムを適用することによって得られるパラメータ値へクラスタリングアルゴリズムを適用する段階と、
前記特徴空間の少なくとも１つの定量化された次元に沿ってクラスタの位置を示すデータを、前記ユーザプロファイルを表すデータに含める段階とを更に有し、
前記ユーザプロファイルを表すデータは、各クラスタの強さを示すデータを含む、ことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記ユーザプロファイルを表すデータは、前記特徴空間の少なくとも１つの定量化された次元に沿って各クラスの広がりを示すデータを含む、請求項１記載の方法。
【請求項３】
夫々の組が少なくとも１つのパラメータを有し且つ前記特徴空間の少なくとも１つの更なる次元を定量化する少なくとも１つの更なる組のパラメータ値は、複数の信号の夫々へ少なくとも１つの所定の解析アルゴリズムを適用することによって得られ、夫々の信号は、前記組の記録において少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部を表し、
前記特徴空間の異なる次元を定量化するパラメータ値間の相関の少なくとも１つの指標は決定され、
前記決定された指標を表すデータは、前記ユーザプロファイルを表すデータの中に含まれる、請求項１又は２記載の方法。
【請求項４】
ユーザ装置による処理のためのコンテンツ項目のユーザ選択に基づいて、当該ユーザに関連付けられたコンテンツ項目を決定する段階を有する、請求項３記載の方法。
【請求項５】
前記特徴空間の中に１又はそれ以上のパラメータ値の組を含む１又はそれ以上の更なるユーザプロファイルのいずれかが前記ユーザプロファイルと一致するかどうかを類似性メトリクスを用いて決定するよう配置される第２の装置へ前記ユーザプロファイルを表すデータを送る段階を更に有する、請求項１乃至４のうちいずれか一項記載の方法。
【請求項６】
コンテンツの項目に関連付けられた少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の記録の夫々を有するコンテンツの項目を表すデータを処理する装置のユーザの好みを表すユーザプロファイルをフィルタ処理する方法であって、
第２の装置は、前記ユーザの好みを示すユーザプロファイルを表すデータをデータリンクを介して当該装置から受け取り、前記ユーザプロファイルを表すデータは、少なくとも一次元の特徴空間の中に１又はそれ以上のパラメータ値を含み、夫々の次元は、認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部の特性を表し、前記特徴空間における次元の少なくとも１つは、認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部の定量化可能な特性を表し、
前記第２の装置は、前記特徴空間の中に１又はそれ以上のパラメータ値の組を含む１又はそれ以上の更なるユーザプロファイルを取り出し、その取り出されたプロファイルのいずれかが前記ユーザプロファイルと一致するかどうかを、前記パラメータ値を比較するための類似性メトリクスを用いて決定し、
前記第２の装置は、前記組の記録において記録の少なくとも一部を表す少なくとも１つの信号へ所定の解析アルゴリズムを適用することによって前記パラメータ値の少なくとも１つが得られるユーザプロファイルに前記取り出されたプロファイルのいずれかが一致するかどうかを決定し、
前記更なるプロファイルは、コンテンツの項目に関連付けられた記録の夫々を有するコンテンツの項目を表すデータを処理する装置の更なるユーザの好みを夫々が表す更なるユーザプロファイルによって形成され、当該方法は、前記ユーザプロファイルに一致する更なるユーザプロファイルを有する更なるユーザを特定する段階を有する方法。
【請求項７】
前記ユーザプロファイルに一致する更なるユーザプロファイルを有する更なるユーザごとに、当該更なるユーザによって選択されるコンテンツ項目のリストを取り出す段階と、
前記ユーザのために、推奨されるコンテンツ項目のリストを生成する段階とを有し、
前記推奨されるコンテンツ項目は、前記取り出されたコンテンツ項目のリストから選択される、請求項６記載の方法。
【請求項８】
ユーザプロファイルを生成するシステムであって、請求項１乃至５のうちいずれか一項記載の方法を実行するよう構成されるシステム。
【請求項９】
ユーザプロファイルをフィルタ処理するシステムであって、請求項６又は７記載の方法を実行するよう構成されるシステム。
【請求項１０】
機械読取可能な媒体に組み込まれる場合に、情報処理機能を備えるシステムに請求項１乃至７のうちいずれか一項記載の方法を実行させることが可能な命令の組を含むコンピュータプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、請求項１の前提部で定義されるような、コンテンツの項目を表すデータを処理する装置のユーザのユーザプロファイルを生成する方法に関する。
【０００２】
本発明は、また、コンテンツの項目を表すデータを処理する装置のユーザのユーザプロファイルをフィルタ処理する方法に関する。
【０００３】
本発明は、また、ユーザプロファイルを生成するシステムであって、本発明に従ってユーザプロファイルを生成する方法を実行するよう構成されるシステムに関する。
【０００４】
本発明は、また、ユーザプロファイルをフィルタ処理するシステムであって、本発明に従ってユーザプロファイルをフィルタ処理する方法を実行するよう構成されるシステムに関する。
【０００５】
本発明は、また、コンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００６】
米国特許ＵＳ６，５４５，２０９（特許文献１）には、密接に関わり且つ／あるいは同じ状況にあるメディアエンティティを固有のメディアエンティティ特性を用いて相互に関連付けるシステム及び方法が記載されている。データベースからの歌曲は、デジタル信号処理技術に従って分類される。歌曲の実例となる分類は、とりわけ、テンポ、音、旋律の傾向及び音楽の協和特性を含む。所与の曲のメディアに関する定量的な機械による分類及び定量的な人による分類は、分類チェーン（classification  chain）と称されるものに分類される。この技術は、音楽の専門家によって定義される心理音響的な知覚空間に所定のパラメータ空間をマッピングする。このマッピングは、メディアのコンテンツに基づく検索を可能にする。プレイリストは、例えば、データベースのデータ記憶において実行される適切な解析及びマッチング（一致）アルゴリズムに従って、単一の歌曲及び／又はユーザ好みのプロファイルから生成され得る。最近傍アルゴリズム及び／又は他のマッチングアルゴリズムは、単一の歌曲に類似し且つ／あるいはユーザプロファイルに適した歌曲の所在を確認するために使用され得る。入力としての歌曲の場合、最初に、入力された歌曲のＤＳＰ解析が、その歌曲の属性、品質、成功の可能性等を決定するために実行される。
【特許文献１】米国特許ＵＳ６，５４５，２０９
【特許文献２】米国特許公開ＵＳ２００４／０１０７８２１
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
既知の技術の問題は、ユーザの広範囲の好みに一致するプレイリストを要求する幅広い趣味を有するユーザが、複数のプレイリストを生成するために複数の歌曲を示さなければならなかったり、あるいは、あまり正確でない方法を用いて、そのユーザ自身の好みの歌曲の主観的態様を示すユーザプロファイルを提示しなければならなかったりする点である。前者は比較的有効ではなく、一方、後者は、お気に入りの歌曲を主観的態様に従って分類する際の先天的な不正確さにより、繰り返し試みることが必要とされ得る。
【０００８】
米国特許公開ＵＳ２００４／０１０７８２１（特許文献２）は、楽曲の特徴をそのデジタル合成を解析することによって決定し、ユーザの所望の音楽的特徴及び一群のデジタル音楽の音楽的特徴の相対的な比較可能性を基にユーザへ特定の楽曲を薦める方法及びシステムに関する。“私の個人的好み（MPP；My  Personal  Preference）”機能は、ユーザが個人的好みのファイルを構築することを可能にする。装置又はウェブサイトと情報をやり取りしながら、ユーザは階級に対して歌曲の順位付けを行う。ＭＰＰに選択された歌曲のパラメータベクトルは、ユーザの順位付け及びシステムへの入力を基に重み付けをされる。グループ化は、夫々の種類の中で共通性を見つけるよう順位付けをされた歌曲を検索して、最も類似する歌曲をグループ化することによって達成される。“好み”グループは、また、音楽趣味とも称される。平均値は、対応するパラメータベクトルを決定するよう音楽趣味ごとに計算される。“近似（MLT；More  Like  This）”推奨技術を用いると、推奨は、適合した（liked）音楽趣味ベクトルから生成される。ＭＬＴルックアップ処理は、歌曲ごとに全てのパラメータ間の相対距離を確認することによって類似する歌曲を検出することから成る。ＭＬＴ推奨技術を用いると、推奨は、適合した音楽趣味ベクトルから生成される。
【０００９】
本発明は、技術分野の項目で述べたような方法であって、比較的正確且つ効率的なフィルタ処理を可能にするユーザプロファイルの生成方法及びユーザプロファイルのフィルタリング方法と、対応するシステム及びコンピュータプログラム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】
【００１０】
上記の目的は、請求項１に従ってユーザプロファイルを生成する方法による１つの態様に従って達成される。
【００１１】
少なくとも一組のパラメータ値は、少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部を表す信号の夫々へ解析アルゴリズムを提供することによって得られるので、前記記録の少なくとも１つの特性の客観的な指標が得られる。前記解析アルゴリズムは予め決定されるので、同じアルゴリズムを用いて他のエンティティによって生成されるパラメータ値との比較は、前記組のパラメータ値が基づく記録に類似する特性を有する記録及び記録の組を正確に且つ予測通りに特定することができる。当該解析は、前記組のパラメータ値が、前記ユーザに関連する記録の組における複数の記録に基づくように、複数の信号の夫々へ適用されるので、生成されたユーザプロファイルにおいて表されるユーザの好みは、少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の幾つかの好ましい記録に基づく。従って、このようなユーザプロファイルがフィルタ処理をされる場合は、即ち、ユーザプロファイルが、他のユーザの好みを特徴付ける又は認知可能なコンテンツ要素の他の記録を特徴付けるプロファイルに対して一致する場合は、ユーザの趣味の範囲にある例外に当たる記録に基づく結果は回避される。これに関連して、認知可能なコンテンツ要素は、このような要素のいずれか一方又は両方を有する視聴覚コンテンツの音響的又は視覚的な要素の１つであると考えられる。例として、音楽ファイル中のオーディオトラック、映画に伴うオーディオトラック、映画の中の画像の連続、ピクチャファイルの中の視覚情報等がある。
【００１２】
前記ユーザプロファイルは、コンテンツに関してユーザの趣味の範囲を示すのに適する。それはより正確であり、他のユーザの趣味又は、認知可能なコンテンツ要素若しくはユーザプロファイルにおいて表される好みに一致するコンテンツ要素の記録をより良く、ひいてはより高速に検索することを可能にする。
【００１３】
当該方法は、前記夫々の記録の少なくとも一部を表す前記信号へ前記所定の解析アルゴリズムを適用することによって得られるパラメータ値へクラスタリングアルゴリズムを適用する段階と、前記特徴空間の少なくとも１つの定量化された次元に沿ってクラスタの位置を示すデータを、前記ユーザプロファイルを表すデータに含める段階とを有する。
【００１４】
前記ユーザプロファイルを表すデータは、各クラスタの強さを示すデータを含む。
【００１５】
従って、２つの異なるユーザプロファイルにおいて特定されるクラスタ間の重複の有意性が評価され得る。例えば、第１のユーザプロファイルにある２つのクラスタのうち、１つは第２のユーザプロファイルにおいて示されるクラスタと重なり、もう１つは第３のユーザプロファイルにおいて示されるクラスタと重なる場合に、第１及び第２のユーザプロファイルの間及び第１及び第３のユーザプロファイルの間の一致が順位付けされ得る。
【００１６】
実施例では、前記ユーザプロファイルを表すデータは、前記特徴空間の少なくとも１つの定量化された次元に沿って各クラスの広がりを示すデータを含む。
【００１７】
これは、ユーザの特定の好みが印を付されているか否かを決定するために有用である。類似性メトリクスは、有利に、クラスタの中心間の距離にのみ依存するのではなく、異なるユーザプロファイルにおいて特定されるクラスタ間の重複の領域に基づくことができる。
【００１８】
実施例では、夫々の組が少なくとも１つのパラメータを有し且つ前記特徴空間の少なくとも１つの更なる次元を定量化する少なくとも１つの更なる組のパラメータ値は、複数の信号の夫々へ少なくとも１つの所定の解析アルゴリズムを適用することによって得られ、夫々の信号は、前記組の記録において少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部を表し、
前記特徴空間の異なる次元を定量化するパラメータ値間の相関の少なくとも１つの指標は決定され、
前記決定された指標を表すデータは、前記ユーザプロファイルを表すデータの中に含まれる。
【００１９】
従って、この実施例は次元間の関係を決定する。これは、かかる関係によって特徴付けられる特定のスタイルを特定するために有用である。ユーザプロファイル及び／又はユーザプロファイルの比較は、また、２つの次元の間に顕著な関係が存在する場合に、より有効利用され得る。２つの次元のうちの１つを定量化するデータは、ユーザプロファイル又は比較から除かれても良い。
【００２０】
当該方法の実施例は、ユーザ装置による処理のためのコンテンツ項目のユーザ選択に基づいて、当該ユーザに関連付けられたコンテンツ項目を決定する段階を有する。
【００２１】
このような間接的な選択は、別個の選択オプションが前記ユーザ装置に設けられる必要がないので、当該方法を控えめ且つ効率的なものとする。
【００２２】
前記ユーザプロファイルにおいて前記特徴空間の次元を定量化する少なくとも一組のパラメータ値が、前記組の記録において少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部を表す少なくとも１つの信号へ解析アルゴリズムを提供することによって得られる場合は、少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の前記記録の少なくとも１つの特性の客観的な指標が得られる。前記解析アルゴリズムが予め決定される場合は、同じアルゴリズムを用いて他のエンティティによって生成されるパラメータ値との比較は、前記組のパラメータ値が基づく記録の特性に類似する特性を有する記録及び記録の組を正確に且つ予測通りに特定することができる。前記組の少なくとも１つのパラメータ値が前記ユーザプロファイルを表すデータに含まれ、第２の装置へ送られる場合は、当該方法は、前記記録の全体が送られるべき場合よりも効率的である。パラメータ値の向上した正確さ及び客観的性質により、最初の試行での良好な一致の可能性は増し、ユーザの装置と第２の装置との間で交換されるデータの量を減少させることができる。
【００２３】
本発明の他の態様に従って、請求項６に定義されるように、コンテンツの項目に関連付けられた少なくとも１つの認知可能なコンテンツ要素の記録の夫々を有するコンテンツの項目を表すデータを処理する装置のユーザの好みを表すユーザプロファイルをフィルタ処理する方法が提供される。
【００２４】
前記ユーザプロファイルにおいて前記特徴空間の次元を定量化する少なくとも１つのパラメータ値の少なくとも１つの組は、前記組の記録において認知可能なコンテンツ要素の記録の少なくとも一部を表す少なくとも１つの信号へ解析アルゴリズムを適用することによって得られるので、当該記録の少なくとも１つの特性の客観的な指標が得られる。前記解析アルゴリズムは予め決定されるので、同じアルゴリズムを用いて他のエンティティによって生成されるパラメータ値との比較は、前記組のパラメータ値が基づく記録の特性に類似する特性を有する記録及び記録の組を正確に且つ予測通りに特定することができる。前記組の少なくとも１つのパラメータ値は前記ユーザプロファイルを表すデータに含まれ、一致するプロファイルを決定するために受け取られて使用されるので、当該方法は、前記記録の全体が受け取られて解析されるべき場合よりも効率的である。パラメータ値の向上した正確さ及び客観的性質により、最初の試行での良好な一致の可能性は増し、第２の装置によって受け取られて処理されるデータの量を減少させることができる。
【００２５】
ユーザを類似した趣味により整合させる効率的且つ正確な方法が提供される。この方法は、ユーザによって提供されるユーザの趣味の主観的描写にしか依存しないわけではない。
【００２６】
実施例は、前記ユーザプロファイルに一致する更なるユーザプロファイルを有する更なるユーザごとに、当該更なるユーザによって選択されるコンテンツ項目のリストを取り出す段階と、
前記ユーザのために、推奨されるコンテンツ項目のリストを生成する段階とを有し、
前記推奨されるコンテンツ項目は、前記取り出されたコンテンツ項目のリストから選択される。
【００２７】
従って、協調フィルタリングの効率的且つ正確であって、より効果的な方法が提供される。当該方法は、夫々のユーザに関連する記録に所定の解析アルゴリズムを適用することによって得られるパラメータ値の比較に基づくので、効率的且つ正確である。それは、幾人かのユーザによって選択されているコンテンツの項目の指示にしか依存しないわけではないので、従来の協調フィルタリング方式よりも効果的である。従って、ターゲットユーザと同様の趣味を有するが、コンテンツの選択された項目をターゲットユーザと共通に有するわけではないユーザによって選択された項目は、また、ターゲットユーザへの推奨が考えられる。当該方法は、当該ユーザによって提供される個人的な順位付けにしか依存しないわけではないので、推奨は、より正確にターゲットユーザの趣味に合わせられる。
【００２８】
本発明の他の態様に従って、ユーザプロファイルを生成するは、本発明に従ってユーザプロファイルを生成する方法を実行するよう構成される。
【００２９】
本発明の他の態様に従って、ユーザプロファイルをフィルタ処理するシステムは、本発明に従ってユーザプロファイルをフィルタ処理する方法を実行するよう構成される。
【００３０】
本発明の他の態様に従って、機械読取可能な媒体に組み込まれる場合に、情報処理機能を備えるシステムに本発明に従う方法を実行させることが可能な命令の組を含むコンピュータプログラムが提供される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
目下、本発明について、添付の図面を参照して更に詳細に説明する。
【００３２】
ここで概要を述べられる方法は、効果的且つ正確なやり方で１又はそれ以上の者の音楽の趣味を表すことが望まれるところの全ての状況において用途を見出す。特に、それは、音楽の趣味に関するかかる表現が装置間でやり取りされるべき場合に有用である。採用される方法は用途ごとにわずかに異なるが、ユーザプロファイルの生成は全ての用途に共通する。
【００３３】
以下では、ユーザプロファイルがオーディオトラックに基づき、且つ、ユーザプロファイルで表される趣味に一致するオーディオトラックを見つけるのに適した例が記載される。しかし、ユーザプロファイルは、また、自身に関連付けられたオーディオトラックを有する異なる種類のコンテンツの項目に関して好みを表すためにも使用され得る。その一例は映像ファイルであり、オーディオトラックは特定の心的状態を表す。当該方法の原理は、また、オーディオトラック以外の認知可能なコンテンツ要素の記録の種類が解析される場合に利用可能である。
【００３４】
図１に表される方法は、有利に、コンテンツの項目、例えばオーディオトラック、をレンダリングするためのシステムによって実行される。具体的には、当該方法は、小型の携帯型音楽プレーヤで有利に実行される。このような装置は、磁気ディスクドライブ又はソリッドステートメモリ装置に記憶されたオーディオトラックの大きなデータベースを有することができる。なお、このデータベースは、全ての歌曲を扱える有限な容量を有する。特に、装置が通信ポート、例えばインターネットへの接続を確立するためのポートを備える場合は、図１の方法によって得られるコンパクト且つ正確なユーザプロファイルは、容易に装置間で共有される。これは、当然、携帯型音楽プレーヤが例えば携帯電話のような装置に組み込まれている実施例においては、より一層当てはまる。
【００３５】
図１に表される方法は、オーディオトラックのデータベース１に基づく。オーディオトラックは、ここで指定されるコンテンツの項目を形成したり、あるいは、他の何らかの方法で、例えば、映像ファイルにあるオーディオトラックであることによって、コンテンツの各項目に関連付けられたりする。第１のステップ２では、データベース１にある複数のオーディオトラックは選択され、選択されたオーディオトラックの組３を形成する。選択は明示的又は暗示的でありうる。後者の好ましい変形例は、最も頻繁に又は最近にレンダリングされたオーディオトラックが選択される場合である。
【００３６】
特徴ベクトル（図示せず。）は、組３におけるオーディオトラックの夫々に関して生成される（ステップ４、５）。特徴ベクトルは多数の要素を含む。各要素は、多次元の特徴空間の次元を定量化するパラメータ値より成る。多次元の特徴空間は、オーディオトラックの知覚的に重要な特性を表す。特定のオーディオトラックに関連付けられた特徴ベクトルにおける各値は、その特定のオーディオトラックの少なくとも一部を表す信号へ所定の解析アルゴリズムを適用することによって得られる。ある実施例では、夫々がオーディオトラックの異なる部分に基づく幾つかの信号は、特徴ベクトルにおける異なる値が異なる部分に関連するように解析される。
【００３７】
所定の解析アルゴリズムに基づく計算方法の使用は、特徴ベクトルが、関連するオーディオトラックの少なくとも一部の知覚的特性の客観的特徴であることを確かにする。関連するオーディオトラックの少なくとも一部は、オーディオトラックを符号化するデータの組全体よりも小さい。実施に依存して、解析アルゴリズムは、入力として、ＰＣＭ（Pulse-code  Modulation（パルス符号変調））値、ＤＣＴ（Direct  Cosine  Transform（直接コサイン変換））係数又は符号化された音声ファイルのその他の都合の良い形式を取りうる。
【００３８】
オーディオトラックの知覚的に重要な特性を定量化する適切な解析アルゴリズムは、そのこと自体は知られている。このため、それらについてここでは詳細に記載しない。一例は、Klapuri等による“Analysis  of  the  Meter  of  Acoustic  Musical  Signals（聴覚音楽信号のミーターの解析）”、IEEE  Trans．Speech  and  Audio  Proc．に記載されている。この論文は、異なる時間スケールに対応するタクトゥス（tactus）、テイタム（tatum）及びメジャー（measure）レベルで聴覚音楽信号のミーターを解析する方法について記載する。その結果は、例えば、音楽のジャンル（クラシック、ジャズ等。）を特定するために使用され得る。ステップ４、５の１つで使用され得るアルゴリズムの他の例は、Scheirer，E．D．による“Tempo  and  beat  analysis  of  acoustic  musical  signals（聴覚音楽信号のテンポ及びビートの解析）”、J．Acoust．Soc．Am．103(1)、１９９８年１月に表されている。更なる可能性は、音声認識アルゴリズムでも採用される、メル周波数ケプストラル係数を用いたオーディオトラック又はオーディオトラックの選択をモデリングすることである。
【００３９】
図１で、特徴ベクトルは、夫々のオーディオトラックに関する入力とともに、テーブル６に入力される。例では、特徴ベクトルは、２つの解析アルゴリズムの結果がベクトルに組み込まれているので、２次元である特徴空間での点を表す。１つのオーディオトラックの幾つかの部分が解析される場合には、特徴ベクトルは、２次元の特徴空間にある１よりも多い点を表すことがある。表現を簡単にするためにここでは２次元の特徴空間が例として用いられていることが知られる。実際には、オーディオトラックのより多くの知覚的特性が定量化され得る。
【００４０】
簡単な実施において、ユーザプロファイルは、シード曲（seed  song）と称されるただ１つのオーディオトラックを基に生成される。このユーザプロファイルは、同じ多次元特徴空間にある点を決定するパラメータ値を含む１又はそれ以上の更なる特徴ベクトルのいずれかがシード曲から生成されるユーザプロファイルに一致するかどうかを決定するよう配置された第２の装置へ第１の装置から転送され得る。距離メトリックは、この目的のために使用される。例えば、１つの有用な応用は、他の携帯型音楽プレーヤがそれに記憶された同じアーティストによる更なるオーディオトラックを有するかどうかを、そのアーティストによるものであるとオーディオトラックを特定するタグがない限り、決定することである。他の有用な応用は、特定の心的状態をとらえるオーディオトラックの収集をコンパイルすることである。
【００４１】
図１に表される例では、ユーザの音楽に関する広範囲の好みを表すのに適したユーザプロファイル７が生成される。具体的には、ユーザプロファイル７は、選択されたオーディオトラックの組３にあるオーディオトラックの全体に基づく。それは、解析ステップ４、５で得られたパラメータ値の組３にあるオーディオトラックにわたる分布を表すデータを含む。ステップ４、５で生成されて、テーブル６で表される特徴ベクトルは、データクラスタリングアルゴリズムを用いてクラスタ化される（ステップ８）。
【００４２】
データクラスタリングアルゴリズムは、そのこと自体は知られている。その語は、各サブセットでのデータが何らかの共通の特徴、具体的には、所定の距離測度に従う近似、を共有するような、サブセット（クラスタ）へのデータセットの分割を指す。２つの種類のデータクラスタ化が存在し、これらは図１に表されるステップ８、即ち、階層的クラスタリング及び区分クラスタリングを実施するのに適する。階層的クラスタリング手法は、分割アルゴリズム及び集塊的アルゴリズムを含む。集塊的クラスタリングアルゴリズムは、漸進的にクラスタをマージすることによってクラスタを構成する。夫々の塊は、クラスタ間のより大きな距離で起こる。クラスタ化は、クラスタ間の距離基準が満足された場合に又は十分に少数のクラスタが存在する場合に中止される。区分クラスタリングの例は、ｋ平均法アルゴリズム、ＱＴクラストアルゴリズム及びファジーｃ平均法クラスタリングを含む。クラスタ化ステップ８を実施するのに特に適したアルゴリズムは、Figueiredo，M．A．T．等による“On  Fitting  Mixture  Models（オンフィッティング混合モデル）”、Hancock，E．and  Pellilo，M．（Eds．），Energy  Minimization  Methods  in  Computer  Vision  and  Pattern  Recognition、５４〜６９頁、１９９９年春期に記載されている。これは、集塊的クラスタリングアルゴリズムの一例である。
【００４３】
一例として図２を見てみると、×マークは、次元Ｘ及びＹを有する２次元の特徴空間において異なる点の印となっている。夫々の点は、特徴ベクトルに関連付けられている。クラスタリングアルゴリズムは、特徴ベクトルのクラスタ１０〜１２（図２）を特定するテーブル９（図１）をもたらす。クラスタ１０〜１２は、座標（ｘｉ，ｙｉ）の組と、２次元の特徴空間内でｉ番目のクラスタの範囲を示す値ｒｉとによってテーブル９で適切に特定される。代替的に、クラスタは、標準偏差Δｘｉを有する値ｘｉと、標準偏差Δｙｉを有する値ｙｉとによって表され得る。従って、特徴空間の少なくとも１つの定量化された次元Ｘ、Ｙに沿って各クラスタの広がりを示すデータは、各クラスタ１０〜１２の位置を示すデータに加えて、クラスタを特定するようテーブル９に含まれる。特徴空間内での各クラスタ１０〜１２の広がりを示すデータを含む効果は、特定のユーザの好みがどのように印を付されているかを示すことである。この点において、これは、例えば、特定のオーディオトラックのダイナミクスに関わらず、特定のテンポに関して、印を付された好みをとらえるので、別々に各次元に沿って広がりを定量化することが有利である。
【００４４】
望ましくは、各クラスタ１０〜１２の強さを示すデータは、また、クラスタ１０〜１２を特定するようテーブル９に含まれる。これは、例えば、クラスタにある特徴ベクトルの数の正規化されたカウントでありうる。クラスタリングは、バラバラの好みを別々に特定する効果を有する。このような情報は、全ての特徴ベクトルの平均しか取られない場合は失われる。各クラスタの強さをも示すことによって、異なるスタイル、アーティスト、ジャンル等の間の順位付けが行われ得る。これは、特に、ステップ２での選択が暗示的な選択である場合に有用である。ユーザが主にロック音楽を選択し、時折クラシック音楽を選択する場合に、このことはユーザプロファイル７で示され得る。ユーザプロファイル７は、クラスタ１０〜１２を特定するテーブル９での入力の幾つか又は全てに対応するデータをユーザプロファイル７に挿入すること（ステップ１３）によって生成される。
【００４５】
特徴ベクトルの異なる次元Ｘ、Ｙを定量化するパラメータ値間の相関の少なくとも１つの指標（measure）を、その指標を表すデータがユーザプロファイル７を表すデータの中に含まれ得るように決定することも有用である。望ましくは、相関の指標は、クラスタ１０〜１２の夫々に関して別々に決定されて、クラスタの位置を示すデータに加えられる。相関は、最初の２つのクラスタ１０、１１に関してよりも３番目のクラスタ１２に関してより強いことが分かっている。このような強さの相関は、特定の音楽スタイル、ひいては、このスタイルに関するユーザの好みを特定する役目を果たしうる。
【００４６】
ユーザプロファイル７は、ユーザが、選択されたオーディオトラックの組３にあるオーディオトラックの特性に関連付けられるように、プロファイリングをされたユーザを識別するのに適したデータを更に含む。オーディオトラックの測定可能な特性を定量化するパラメータ値に加えて、ユーザプロファイル７は、幾つかの実施例において、ユーザによって提供される主観的情報を含みうる。
【００４７】
ユーザプロファイル７の使用は図３及び４に表される。第１の携帯型音楽プレーヤ１４は、通信リンク１６を介して第２の携帯型音楽プレーヤ１５に接続されている。通信リンク１６は、有利に、例えば無線リンクのような、パーソナルエリアネットワーク又はローカルエリアネットワークにおけるリンクである。この用途において、第１の携帯型音楽プレーヤ１４のユーザの好みが第２の携帯型音楽プレーヤ１５のユーザの好みに一致するかどうかが決定される。
【００４８】
最初に、第１の携帯型音楽プレーヤ１４のユーザのユーザプロファイル１７はステップ１８で生成され、第２の携帯型音楽プレーヤ１５のユーザのユーザプロファイル１９は更なるステップ２０で通信リンク１６を介して得られる。第２の携帯型音楽プレーヤ１５は、第１の携帯型音楽プレーヤ１４によって実行されるステップ１８と同様のステップでユーザプロファイル１９を生成するよう構成される。ユーザプロファイル１７を生成するステップ１８は、図１に表される方法を用いて実施される。続くステップ２１では、２つのユーザプロファイル１７、１９は、それらが一致するかどうかを決定するために、距離メトリックを用いて比較される。例えば、ユーザプロファイル１７、１９で特定されるクラスタの重複領域が、一致を判断するための基準である所定の重複率を用いて決定され得る。ユーザプロファイルがこの基準に従って一致する場合は、このことは、第１及び第２の携帯型音楽プレーヤ１４、１５のいずれか一方又は両方の出力装置に示される（ステップ２２）。その後、ユーザは、オーディオトラックのそれらのデータベースの一部又は全てを共有することを決定することができる。
【００４９】
協調フィルタリングのためのシステムにおけるユーザプロファイルの利用は、図５及び６に表される。第１乃至第４の音楽プレーヤ２３〜２６は、音楽ダウンロードサービスを実施するサーバ２７へ接続されている。この接続は、ネットワーク２８、望ましくは、インターネットのようなワイドエリアネットワークによる。
【００５０】
サーバシステム２７は、ユーザプロファイル２９をフィルタ処理する方法を実施する。表される実施例では、サーバシステム２７はユーザプロファイル２９を生成する。変形例では、音楽プレーヤ２３〜２６は、それらの夫々のユーザに関するユーザプロファイルを生成して、それらをフィルタ処理のためにサーバシステム２７へ送ることができる。
【００５１】
図６の方法は、推奨（recommendation）システムを提供するために使用される。サーバシステム２７は、オーディオファイルのデータベース３０をダウンロードするために利用可能である。それは、また、特徴ベクトルのデータベース３１を有し、このデータベース３１は、例えば、データベース３０で表されるオーディオトラックごとに１つである。
【００５２】
第１のステップ３２で、推奨を要求するユーザが特定される。次いで、そのユーザによってダウンロードのために以前に選択されたオーディオトラックを特定するリスト３３が得られる（ステップ３４）。
【００５３】
続くステップ３５では、ユーザプロファイル２９は、リスト３３において特定されるオーディオトラックへ解析アルゴリズムを適用することによって得られる特徴ベクトルを基に生成される。かかる特徴ベクトルは、ユーザプロファイル２９を生成するためにクラスタ化される。次いで、ユーザプロファイル２９は、音楽プレーヤ２３〜２６のうちの他のプレーヤのユーザの好みを表すユーザプロファイルの組３７の夫々と比較される。
【００５４】
次いで、一致するユーザプロファイルが生成されているユーザが特定され（ステップ３８）、それらのユーザによって以前にダウンロードされたオーディオファイルのリスト３９が選択される（ステップ４０）。かかるリスト３９から、第１のステップ３２で特定されたユーザ（ターゲットユーザ）に関して推奨が行われる（ステップ４１）。例えば、リスト３９で最も良く現れるオーディオトラックが、ターゲットユーザに提案され得る。
【００５５】
同じ趣味を有する他のユーザを特定し、ひいてはオーディオファイルのリスト３９を特定するためにユーザプロファイル２９を使用する効果は、より一致した且つ正確な整合が得られることである。所定の解析アルゴリズムを使用することにより、トラック及びトラックの異なる集まりにわたって主観性はより少なくなり、より一貫性のある推奨及び比較が得られる。特徴空間における次元はオーディオトラックの少なくとも一部の定量化可能な特性を表すので、ユーザの好みの間にある類似性の程度を計算することはより容易である。また、パラメータ値に関する表現は比較的コンパクトであり、少なくとも、ユーザによってトラックに付されるラベルの使用よりもコンパクトである。転じて、このことは、異なる装置にわたってユーザプロファイルを表すデータを共有することを容易にする。
【００５６】
留意すべきは、前出の実施例は、本発明を限定しているのではなく、説明するために挙げられており、当業者は、添付の特許請求の範囲の適用範囲を逸脱することなく多数の代替の実施例を設計することができる点である。特許請求の範囲では、括弧の中にある如何なる参照符号も、請求項を限定するよう解釈されるべきではない。語「有する（comprising）」は、請求項に挙げられた以外の他の要素又はステップの存在を除外しない。要素の前に付された語「１つの（a／an）」は、かかる要素の複数個の存在を除外しない。ある手段が相互に異なる請求項で挙げられているという単なる事実は、かかる手段の組み合わせが有利に使用され得ないことを示すわけではない。
【００５７】
例えば、図６に表されるユーザプロファイルの組３７は、サーバシステム２７によって生成されるのではなく、音楽プレーヤ２３〜２６にクエリーを行うことによって取得されても良い。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】ユーザプロファイルを生成する方法の概要を述べる。
【図２】２次元の特徴空間でクラスタ化されるデータの概念を図式的に表す。
【図３】ユーザプロファイルをフィルタ処理する第１のシステムを図式的に表す。
【図４】図３のシステムで適用可能なようにユーザプロファイルをフィルタ処理する方法を図式的に表す。
【図５】協調フィルタリングのためのシステムを図式的に表す。
【図６】ユーザプロファイルの生成及びフィルタ処理の方法を用いる協調フィルタリングの方法を図式的に表す。
【国際調査報告】
2009516286.tif 000009
2009516286.tif 000010
2009516286.tif 000011