(57)【要約】【課題】  ユーザの嗜好の時間的な変化を考慮した嗜好の学習を行う。【解決手段】  コンテンツ再生装置１において、ユーザの操作によりコンテンツの再生が行われると、再生されたコンテンツのコンテンツ情報と再生操作を表す操作情報とが予測装置３２に供給される。予測装置３２は、コンテンツ情報と操作情報がコンテンツ再生装置１から供給されると、ユーザのコンテンツの時系列な鑑賞履歴を表すユーザ履歴情報としてユーザ履歴DBに記憶する。予測装置３２は、ユーザ履歴情報を用いて、コンテンツごとに、ユーザの嗜好度の時間的な変化を予測した予測曲線を生成し、推薦部３３に供給する。推薦部３３は、操作部２から推薦要求が供給されたときに、各コンテンツの予測曲線のなかで、ユーザの嗜好度が最も大きいコンテンツを推薦コンテンツとして再生部３に供給する。本発明は、例えば、ユーザの嗜好を学習する学習装置に適用できる。【選択図】図５
2006048319.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のコンテンツに対する処理を行う情報処理装置において、
ユーザの前記コンテンツの時系列な鑑賞履歴を表すユーザ履歴情報を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された前記ユーザ履歴情報を用いて、前記コンテンツごとに、前記ユーザの嗜好度の時間的な変化を予測する予測手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記予測手段により予測された、複数の前記コンテンツそれぞれに対する前記ユーザの嗜好度の時間的な変化のなかで、現時点において前記ユーザの嗜好度が最も大きいコンテンツを推薦する推薦手段をさらに備える
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記予測手段は、前記ユーザの鑑賞履歴のパターンに応じて取り決められた所定のルールに基づいて前記コンテンツに対する前記ユーザの嗜好度の予測曲線を生成することにより、前記コンテンツごとに、前記ユーザの嗜好度の時間的な変化を予測する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記予測手段は、前記ユーザの鑑賞履歴から生成される波形を周波数分析することにより、前記コンテンツに対する鑑賞の特性を表す特性波形を求め、その特性波形から前記コンテンツに対する嗜好度の予測曲線を生成することにより、前記コンテンツごとに、前記ユーザの嗜好度の時間的な変化を予測する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記予測手段は、前記コンテンツの特徴量ごとに、前記ユーザの嗜好度の時間的な変化を予測する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
複数のコンテンツに対する処理を行う情報処理方法において、
ユーザの前記コンテンツの時系列な鑑賞履歴を表すユーザ履歴情報を記憶手段に記憶させる記憶ステップと、
前記記憶手段に記憶された前記ユーザ履歴情報を用いて、前記コンテンツごとに、前記ユーザの嗜好度の時間的な変化を予測する予測ステップと
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項７】
複数のコンテンツに対する処理を行うプログラムであって、
ユーザの前記コンテンツの時系列な鑑賞履歴を表すユーザ履歴情報を記憶手段に記憶させる記憶ステップと、
前記記憶手段に記憶された前記ユーザ履歴情報を用いて、前記コンテンツごとに、前記ユーザの嗜好度の時間的な変化を予測する予測ステップと
を含むことを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが記録されている記録媒体。
【請求項８】
複数のコンテンツに対する処理を行うプログラムにおいて、
ユーザの前記コンテンツの時系列な鑑賞履歴を表すユーザ履歴情報を記憶手段に記憶させる記憶ステップと、
前記記憶手段に記憶された前記ユーザ履歴情報を用いて、前記コンテンツごとに、前記ユーザの嗜好度の時間的な変化を予測する予測ステップと
を含む処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムに関し、特に、ユーザの嗜好の時間的な変化を考慮した嗜好の学習を行う情報処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザ自身の嗜好情報を基に、多数のコンテンツのなかから、ユーザの嗜好に合致するコンテンツを推薦するコンテンツ推薦システムがある。
【０００３】
そのコンテンツ推薦システムにおいて使用されるユーザ自身の嗜好情報は、例えば、ユーザが予め自分の嗜好情報を登録したり、ユーザがコンテンツを鑑賞した履歴である鑑賞履歴を利用してユーザの嗜好を学習することにより生成される。
【０００４】
例えば、コンテンツが楽曲（音楽）である場合について説明する。ユーザが予め自分の嗜好情報を登録することにより嗜好情報を生成する方法では、ユーザは、例えば、自分が好きな楽曲のジャンル（例えば、ロック、ポップス、クラシックなど）、好きな楽曲の各特徴量の値（例えば、テンポ、ムード、音の多さなど）、または好きな歌手名やバンド名などを登録することにより、ユーザの嗜好情報が生成される。
【０００５】
また、鑑賞履歴を利用してユーザの嗜好を学習することにより嗜好情報を生成する方法では、例えば、コンテンツを再生するコンテンツ再生装置において、ユーザが選曲する（楽曲を聴く）たびに、選曲された楽曲に関する情報（上述のジャンル、各特徴量、歌手名など）が解析または取得されて、蓄積されることにより、ユーザの嗜好情報が生成される。例えば、特許文献１では、ユーザの参照履歴を利用した情報を基にコンテンツの推薦が行われている。
【０００６】
図１は、従来のコンテンツ推薦システムの構成の一例を示している。
【０００７】
図１のコンテンツ推薦システムは、コンテンツ再生装置１とコンテンツ推薦装置１１から構成されている。
【０００８】
コンテンツ再生装置１は、操作部２、再生部３、およびコンテンツDB（Data Base）４により構成されている。また、コンテンツ推薦装置１１は、嗜好学習装置１２と推薦部１３により構成されている。
【０００９】
操作部２において、ユーザが所定のコンテンツ（楽曲）を再生する操作を行うと、操作部２は、再生部３にコンテンツを指定して再生指令を供給する。また、操作部２は、ユーザにより操作される、例えば、再生、停止、早送りなどの操作の内容を操作情報としてコンテンツ推薦装置１１の嗜好学習装置１２に供給する。
【００１０】
また、ユーザが特定のコンテンツを指定せずに、コンテンツ再生装置１にユーザに最適なコンテンツを選曲（推薦）させて楽曲を聴きたい場合、操作部２において、ユーザは、コンテンツの推薦を要求する操作を行う。操作部２は、ユーザによりコンテンツの推薦を要求する操作がなされると、コンテンツ推薦装置１１の推薦部１３に推薦要求を出力する。
【００１１】
再生部３は、操作部２から供給されるコンテンツの再生指令に基づいて、ユーザに指定されたコンテンツをコンテンツDB４から取得し、再生する。また、再生部３は、再生しているコンテンツのタイトル、ジャンル（例えば、ロック、ポップス、およびクラシック）、特徴量（例えば、テンポ、ムード、および音の多さ）、および歌手名などの情報（以下、適宜、コンテンツ情報という）をコンテンツ推薦装置１１の嗜好学習装置１２に供給する。
【００１２】
また、再生部３は、操作部２からの推薦要求の応答として、コンテンツの推薦ジャンルがコンテンツ推薦装置１１の推薦部１３から供給された場合、推薦ジャンルに該当するコンテンツをコンテンツDB４から取得し、再生する。
【００１３】
コンテンツDB４は、所定の記録媒体またはコンテンツを提供するコンテンツサーバ（ともに図示せず）などから取得したコンテンツ（楽曲）を記憶している。
【００１４】
コンテンツ推薦装置１１の嗜好学習装置１２は、操作部２または再生部３からそれぞれ供給される操作情報またはコンテンツ情報に基づいて、コンテンツの各ジャンル（ロック、ポップス、およびクラシック）に対するユーザの嗜好度（嗜好の強さ）を学習し、その結果得られる嗜好学習結果を推薦部１３に供給する。
【００１５】
推薦部１３は、コンテンツ再生装置１の操作部２から推薦要求が供給された場合に、嗜好学習装置１２から供給される嗜好学習結果に基づいて、ユーザに最適なジャンルを決定し、その決定されたジャンルを推薦ジャンルとしてコンテンツ再生装置１の再生部３に供給する。
【００１６】
以上のように構成されるコンテンツ推薦システムでは、再生されたコンテンツのコンテンツ情報と、ユーザの操作に対応する操作情報とがコンテンツ再生装置１からコンテンツ推薦装置１１に供給される。コンテンツ推薦装置１１は、コンテンツ情報と操作情報とに基づいて、各ジャンルに対するユーザの嗜好度を学習し、コンテンツ再生装置１からコンテンツを推薦する推薦要求があった場合、学習結果に基づいてユーザに最適なジャンルを推薦（供給）する。
【００１７】
図２は、コンテンツ情報および操作情報に基づく嗜好学習装置１２の学習の例を示している。なお、図２では、各ジャンルに対するユーザの嗜好度は、０乃至１の範囲で設定され、数値が大きいほどユーザの嗜好が強い（ユーザが好きである）ことを表している。
【００１８】
嗜好学習装置１２では、各ジャンルに対するユーザの嗜好度が、学習により、図１に示すように状態Ｔ1乃至Ｔ6と遷移している。
【００１９】
即ち、初期状態Ｔ1においては、ロック、ポップス、およびクラシックの各ジャンルの嗜好度は、いずれも０．５とされている。
【００２０】
ユーザは、コンテンツ再生装置１において、自発的にポップスのジャンルに属する楽曲の再生を行う（以下、適宜、ポップスの再生などという。ロックおよびクラシックについても同様）。この場合、再生されている楽曲のコンテンツ情報と、再生操作がなされたことを表す操作情報が、コンテンツ再生装置１からコンテンツ推薦装置１１の嗜好学習装置１２に供給される。
【００２１】
嗜好学習装置１２は、ポップスが再生されたことを表すコンテンツ情報および操作情報を受け取ると、ユーザはポップスが好きであると判断し、ポップスの嗜好度に０．１を加算する。従って、再生操作がなされた後の状態Ｔ2では、ロック、ポップス、またはクラシックの各ジャンルの嗜好度が、それぞれ、０．５，０．６，０．５となっている。
【００２２】
また、ユーザは、コンテンツ再生装置１がクラシックを再生中に、操作部２において「この楽曲が嫌い」であることを示す操作（以下、「嫌い」操作という）を行う。この場合、再生されている楽曲のコンテンツ情報と、「嫌い」操作がなされたことを表す操作情報が、コンテンツ再生装置１からコンテンツ推薦装置１１に供給される。
【００２３】
嗜好学習装置１２は、クラシックに対して「嫌い」操作がなされたことを表すコンテンツ情報および操作情報に基づいて、クラシックの嗜好度に０．３を減算する。従って、「嫌い」操作がなされた後の状態Ｔ3では、ロック、ポップス、またはクラシックの各ジャンルの嗜好度が、それぞれ、０．５，０．６，０．２となっている。
【００２４】
また、ある時、コンテンツ再生装置１がロックを再生中に、操作部２において、楽曲の再生を早送りする早送り操作を行う。この場合、再生されている楽曲のコンテンツ情報と、早送り操作がなされたことを表す操作情報が、コンテンツ再生装置１からコンテンツ推薦装置１１に供給される。
【００２５】
嗜好学習装置１２は、ロックに対して早送り操作がなされたことを表すコンテンツ情報および操作情報に基づいて、ユーザはロックが嫌いであると判断し、ロックの嗜好度に０．１を減算する。従って、早送り操作がなされた後の状態Ｔ4では、ロック、ポップス、またはクラシックの各ジャンルの嗜好度が、それぞれ、０．４，０．６，０．２となっている。
【００２６】
この状態Ｔ4で、コンテンツ再生装置１からコンテンツ推薦装置１１に対して、推薦要求が供給された場合、コンテンツ推薦装置１１は、ポップスの嗜好度が３つのジャンルの嗜好度の中で一番大きいので、ポップスを推薦ジャンルとしてコンテンツ再生装置１に供給する。
【００２７】
また、コンテンツ推薦装置１１は、嗜好学習装置１２の各ジャンルの嗜好度が状態Ｔ4である限り、コンテンツ再生装置１からコンテンツ推薦装置１１に推薦要求が何度供給されたとしても、ポップスを連続して推薦する。その結果、ユーザは、ポップスばかりを聴かされることになり、ポップスに飽きてしまう。そして、ついには、ユーザは、ポップスが再生されているときに、操作部２において「嫌い」操作を行ったとする。
【００２８】
嗜好学習装置１２は、ポップスに対して「嫌い」操作がなされたことを表すコンテンツ情報および操作情報に基づいて、ポップスの嗜好度に０．３を減算する。従って、嗜好学習装置１２が記憶する各ジャンルのユーザの嗜好度は、状態Ｔ5となり、ロック、ポップス、またはクラシックの嗜好度は、それぞれ、０．４，０．３，０．２となる。
【００２９】
状態Ｔ5では、ロックの嗜好度が３つのジャンルの嗜好度の中で一番大きいので、コンテンツ推薦装置１１は、今度はロックを推薦ジャンルとしてコンテンツ再生装置１に供給するようになる。
【００３０】
ユーザは、ポップスが推薦されなくなってしまったので、コンテンツ再生装置１において、ポップスを自発的に再生する。また、ユーザは、コンテンツ再生装置１がポップスを再生中に、操作部２において「この楽曲が好き」であることを示す操作（以下、「好き」操作という）を行う。この場合、再生されている楽曲のコンテンツ情報と、再生操作および「好き」操作がなされたことを表す操作情報が、コンテンツ再生装置１からコンテンツ推薦装置１１に供給される。
【００３１】
嗜好学習装置１２は、ポップスの再生操作および「好き」操作がなされたことを表すコンテンツ情報および操作情報に基づいて、ポップスの嗜好度に０．４（再生操作に対応する０．１と「好き」操作に対応する０．３の合計値）を加算する。従って、状態Ｔ6では、ロック、ポップス、またはクラシックの各ジャンルの嗜好度が、それぞれ、０．４，０．７，０．２となる。
【００３２】
図２を参照して上述した嗜好学習装置１２の嗜好学習では、ユーザがポップスを連続して鑑賞していると、やがてポップスに飽きてくるという現象が発生するが、コンテンツ推薦装置１１は、ユーザから「ポップスが嫌い」であることを示す何らかの操作情報を受け取るまでは、ポップスばかりを推薦する。また、そのときユーザが行った「ポップスが嫌い」であることを示す操作（「嫌い」操作）は、本当にポップスが嫌いになったわけではなく一時的に飽きたためであるにもかかわらず、「嫌い」操作がなされたことを表す操作情報がコンテンツ推薦装置１１に供給された後は、嗜好学習装置１２は、ポップスを全く推薦しなくなり、ロックばかりを推薦する。
【００３３】
図３は、コンテンツ情報および操作情報に基づく嗜好学習装置１２の学習のその他の例を示している。
【００３４】
初めに、嗜好学習装置１２における、ユーザの各ジャンルの嗜好度は、状態Ｔ11となっている。即ち、ロック、ポップス、またはクラシックの各ジャンルの嗜好度が、それぞれ、０．３，０．５，０．６となっている。従って、コンテンツ推薦装置１１は、状態Ｔ11の各ジャンルの嗜好度に基づいて、クラシックを集中的に推薦する。
【００３５】
ところで、ユーザは、昔の若い頃にはロックが大好きで、当時はロックに対する嗜好が最も強かった。ユーザは、最近はロックを聴いていないので、数年ぶりに昔聴いていたようなロックが聴いてみたいと思ったとする。
【００３６】
しかしながら、嗜好学習装置１２による嗜好学習では、ユーザはクラシックの嗜好度が大きいので、ロックは推薦されない。
【００３７】
そこで、ユーザは、コンテンツ再生装置１において、ロックを自発的に再生する。また、ユーザは、コンテンツ再生装置１がロックを再生中に、操作部２において「好き」操作を行う。
【００３８】
嗜好学習装置１２は、ロックに対して再生操作および「好き」操作がなされたことを表すコンテンツ情報および操作情報に基づいて、ロックの嗜好度に０．４（再生操作に対応する０．１と「好き」操作に対応する０．３の合計値）を加算する。従って、状態Ｔ12では、ロック、ポップス、またはクラシックの各ジャンルの嗜好度が、それぞれ、０．７，０．５，０．６となる。
【００３９】
状態Ｔ12の各ジャンルに対するユーザの嗜好度によれば、コンテンツ推薦装置１１は、今度は、ロックばかりを推薦することになる。しかし、ユーザは、現在はロックをそれほど好きなわけではなく、現在ユーザが好きなのは、やはりクラッシックであるので、コンテンツ再生装置１で再生されているロックを停止させ、嗜好学習装置１２のユーザの嗜好度を修正するために「嫌い」操作などを行う。
【００４０】
嗜好学習装置１２は、ロックに対して停止操作および「嫌い」操作がなされたことを表すコンテンツ情報および操作情報に基づいて、ロックの嗜好度に０．４（停止操作に対応する０．１と「嫌い」操作に対応する０．３の合計値）を減算する。従って、状態Ｔ13では、ロック、ポップス、またはクラシックの各ジャンルの嗜好度が、それぞれ、０．３，０．５，０．６となる。
【００４１】
図３を参照して上述した嗜好学習装置１２の嗜好学習においては、ユーザの日常の嗜好にはあてはまらないが、たまには聴いてみたいというようなジャンルについては推薦されることがない。そして、ユーザがたまには聴いてみたいと思い立って再生したロックを、コンテンツ推薦装置１１は、ユーザの嗜好の変化と捉え、それ以降ロックばかりを推薦する。
【００４２】
図４は、コンテンツ情報および操作情報に基づく嗜好学習装置１２の学習のさらにその他の例を示している。
【００４３】
一般的に、嗜好学習では、学習が進むほど、ユーザの好きなジャンルと嫌いなジャンルとの嗜好度の乖離が大きくなる傾向がある。図４の状態Ｔ21は、そのようにユーザの好きなジャンルと嫌いなジャンルとの嗜好度の差が大きく開いた状態を示している。即ち、状態Ｔ21では、ロック、ポップス、またはクラシックの各ジャンルの嗜好度が、それぞれ、１．０，０．４，０．０となっており、ユーザの嗜好が強いロックが最大の嗜好度の１．０となっており、ユーザの嗜好が弱いクラシックが最小の嗜好度の０．０となっている。
【００４４】
このような状態Ｔ21においては、次にユーザが「ロックが嫌い」であることを示す何らかの操作、または、「クラシックが好き」であることを示す何らかの操作を多少行ったとしても、各ジャンル間の嗜好度の大小関係は変わらず、推薦するジャンルに変化が起こらないということが発生する。
【００４５】
例えば、状態Ｔ21の各ジャンルの嗜好度に基づいて、コンテンツ再生装置１がコンテンツ推薦装置１１から推薦されたロックを再生している途中に、ユーザが停止操作を行い、さらに自発的にクラシックを再生する操作を行ったとする。この場合、嗜好学習装置１２は、図４に示すように、ロックに対する停止操作およびクラシックに対する「再生」操作がなされたことを表すコンテンツ情報および操作情報に基づいて、それぞれ、ロックの嗜好度に０．１を減算し（状態Ｔ22）、クラシックの嗜好度に０．１を加算する（状態Ｔ23）。
【００４６】
次に、ユーザは再度自発的にクラシックを再生する操作を行い、クラシックの再生後、コンテンツ推薦装置１１からの推薦により再生されたロックに対し、早送り操作を行ったとする。この場合、嗜好学習装置１２は、図４に示すように、クラシックに対する再生操作およびロックに対する早送り操作がなされたことを表すコンテンツ情報および操作情報に基づいて、それぞれ、クラシックの嗜好度に０．１を加算し（状態Ｔ24）、ロックの嗜好度に０．１を減算する（状態Ｔ25）。従って、状態Ｔ25では、ロック、ポップス、またはクラシックの各ジャンルの嗜好度が、それぞれ、０．８，０．４，０．２となる。
【００４７】
ところで、図４の状態Ｔ21乃至状態Ｔ25においては、ロックの嗜好度が３つのジャンルのなかで一番大きく（嗜好が強く）、クラシックの嗜好度が３つのジャンルのなかで一番小さい（嗜好が弱い）という、ロック、ポップス、およびクラシックの各ジャンルの嗜好度の大小関係は変わっていない。従って、状態Ｔ21乃至状態Ｔ25においては、コンテンツ推薦装置１１は、ロックばかりを推薦することになる。
【００４８】
即ち、図４を参照して上述した嗜好学習装置１２の嗜好学習では、学習が進むにつれて局所解に陥ってしまう、即ち、多少のコンテンツ情報および操作情報では、各ジャンル間の嗜好度の大小関係が変わらず、その結果、同じジャンルのコンテンツばかりを推薦する。
【００４９】
図４に示す状態において、例えば、図１のコンテンツ推薦装置１１によって推薦されるジャンルの楽曲によって、コンテンツ再生装置１が、ユーザの嗜好に合致した複数の楽曲の再生リスト（以下、プレイリストという）を作成する場合、作成されるプレイリストは、同じジャンルの楽曲の集まりとなってしまう。
【００５０】
【特許文献１】特開平１１−２３２２７８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００５１】
上述した従来のコンテンツ推薦装置におけるユーザの嗜好学習において、図２で示した例では、短期的な嗜好の変化（一時的な飽き）に対処できないという問題が発生している。また、図３で示した例では、長期的な嗜好の変化に対処できないという問題が発生している。また、図４で示した例では、局所解に陥ってしまうという問題が発生している。これらの問題は、嗜好学習において、ユーザの嗜好の時間的な変化を考慮していないために生じていると考えられる。
【００５２】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、ユーザの嗜好の時間的な変化を考慮した嗜好の学習を行うことができるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【００５３】
本発明の情報処理装置は、ユーザのコンテンツの時系列な鑑賞履歴を表すユーザ履歴情報を記憶する記憶手段と、記憶手段に記憶されたユーザ履歴情報を用いて、コンテンツごとに、ユーザの嗜好度の時間的な変化を予測する予測手段とを備えることを特徴とする。
【００５４】
予測手段により予測された、複数のコンテンツそれぞれに対するユーザの嗜好度の時間的な変化のなかで、現時点においてユーザの嗜好度が最も大きいコンテンツを推薦する推薦手段をさらに設けることができる。
【００５５】
予測手段には、ユーザの鑑賞履歴のパターンに応じて取り決められた所定のルールに基づいてコンテンツに対するユーザの嗜好度の予測曲線を生成することにより、コンテンツごとに、ユーザの嗜好度の時間的な変化を予測させることができる。
【００５６】
予測手段には、ユーザの鑑賞履歴から生成される波形を周波数分析することにより、コンテンツに対する鑑賞の特性を表す特性波形を求め、その特性波形からコンテンツに対する嗜好度の予測曲線を生成することにより、コンテンツごとに、ユーザの嗜好度の時間的な変化を予測させることができる。
【００５７】
予測手段には、コンテンツの特徴量ごとに、ユーザの嗜好度の時間的な変化を予測させることができる。
【００５８】
本発明の情報処理方法は、ユーザのコンテンツの時系列な鑑賞履歴を表すユーザ履歴情報を記憶手段に記憶させる記憶ステップと、記憶手段に記憶されたユーザ履歴情報を用いて、コンテンツごとに、ユーザの嗜好度の時間的な変化を予測する予測ステップとを含むことを特徴とする。
【００５９】
本発明の記録媒体に記録されているプログラムは、ユーザのコンテンツの時系列な鑑賞履歴を表すユーザ履歴情報を記憶手段に記憶させる記憶ステップと、記憶手段に記憶されたユーザ履歴情報を用いて、コンテンツごとに、ユーザの嗜好度の時間的な変化を予測する予測ステップとを含むことを特徴とする。
【００６０】
本発明のプログラムは、ユーザのコンテンツの時系列な鑑賞履歴を表すユーザ履歴情報を記憶手段に記憶させる記憶ステップと、記憶手段に記憶されたユーザ履歴情報を用いて、コンテンツごとに、ユーザの嗜好度の時間的な変化を予測する予測ステップとを含む処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００６１】
本発明においては、ユーザのコンテンツの時系列な鑑賞履歴を表すユーザ履歴情報が記憶手段に記憶され、記憶手段に記憶されたユーザ履歴情報を用いて、コンテンツごとに、ユーザの嗜好度の時間的な変化が予測される。
【発明の効果】
【００６２】
本発明によれば、ユーザの嗜好の時間的な変化を考慮した嗜好の学習を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６３】
以下に本発明の実施の形態を説明するが、請求項に記載の構成要件と、発明の実施の形態における具体例との対応関係を例示すると、次のようになる。この記載は、請求項に記載されている発明をサポートする具体例が、発明の実施の形態に記載されていることを確認するためのものである。従って、発明の実施の形態中には記載されているが、構成要件に対応するものとして、ここには記載されていない具体例があったとしても、そのことは、その具体例が、その構成要件に対応するものではないことを意味するものではない。逆に、具体例が構成要件に対応するものとしてここに記載されていたとしても、そのことは、その具体例が、その構成要件以外の構成要件には対応しないものであることを意味するものでもない。
【００６４】
さらに、この記載は、発明の実施の形態に記載されている具体例に対応する発明が、請求項に全て記載されていることを意味するものではない。換言すれば、この記載は、発明の実施の形態に記載されている具体例に対応する発明であって、この出願の請求項には記載されていない発明の存在、すなわち、将来、分割出願されたり、補正により追加される発明の存在を否定するものではない。
【００６５】
請求項１に記載の情報処理装置は、
複数のコンテンツに対する処理を行う情報処理装置（例えば、図５のコンテンツ推薦装置３１）において、
ユーザの前記コンテンツの時系列な鑑賞履歴を表すユーザ履歴情報を記憶する記憶手段（例えば、図６のユーザ履歴DB５１）と、
前記記憶手段に記憶された前記ユーザ履歴情報を用いて、前記コンテンツごとに、前記ユーザの嗜好度の時間的な変化を予測する予測手段（例えば、図６の予測部５３）と
を備えることを特徴とする。
【００６６】
請求項２に記載の情報処理装置は、
前記予測手段により予測された、複数の前記コンテンツそれぞれに対する前記ユーザの嗜好度の時間的な変化のなかで、現時点において前記ユーザの嗜好度が最も大きいコンテンツを推薦する推薦手段（例えば、図６の推薦部３３）をさらに備える
ことを特徴とする。
【００６７】
請求項６に記載の情報処理方法は、
複数のコンテンツに対する処理を行う情報処理方法において、
ユーザの前記コンテンツの時系列な鑑賞履歴を表すユーザ履歴情報を記憶手段に記憶させる記憶ステップ（例えば、図２０のステップＳ１の処理）と、
前記記憶手段に記憶された前記ユーザ履歴情報を用いて、前記コンテンツごとに、前記ユーザの嗜好度の時間的な変化を予測する予測ステップ（例えば、図２０のステップＳ２の処理）と
を含むことを特徴とする。
【００６８】
請求項７に記載の記録媒体のプログラム、請求項８に記載のプログラムの各ステップの具体例も、請求項６に記載の情報処理方法の各ステップの発明の実施の形態における具体例と同様である。
【００６９】
以下、図を参照して、本発明の実施の形態について説明する。
【００７０】
図５は、本発明を適用したコンテンツ推薦システムの一実施の形態の構成例を示している。なお、図１と対応する部分については、同一の符号を付してある。
【００７１】
即ち、図５のコンテンツ推薦システムでは、コンテンツ再生装置１は、図１と同様に構成されており、コンテンツ再生装置１は、コンテンツ情報、操作情報、および推薦要求をコンテンツ推薦装置３１に供給する。
【００７２】
但し、図１のコンテンツ推薦システムでは、コンテンツ再生装置１は、操作情報として、上述したように、楽曲の再生、停止、早送りなどの操作、または「この楽曲が嫌い」や「この楽曲が好き」などの操作に関する情報をコンテンツ推薦装置３１に供給したが、図５のコンテンツ推薦システムでは、楽曲の再生操作を表す操作情報のみがコンテンツ再生装置１からコンテンツ推薦装置３１に供給されるようになっており、コンテンツ推薦装置３１が、ユーザの履歴を表すユーザ履歴情報として、楽曲の再生の操作情報のみを用いた実施の形態となっている。なお、図２１を参照して後述するように、コンテンツ推薦装置３１は、ユーザ履歴情報として、楽曲の再生操作を表す操作情報の他に（操作情報に加えて）、センサ情報なども用いることができる。
【００７３】
コンテンツ推薦装置３１は、予測装置（学習装置）３２と推薦部３３とから構成されている。
【００７４】
予測装置３２には、操作部２から操作情報と、再生部３からコンテンツ情報とがそれぞれ供給される。予測装置３２は、操作情報およびコンテンツ情報に基づいて、コンテンツごとに、ユーザの嗜好（度）の時間的な変化を予測する予測曲線を求め、推薦部３３に供給する。
【００７５】
推薦部３３には、予測装置３２から各コンテンツの予測曲線が供給される。また、コンテンツ再生装置１の操作部２において、コンテンツの推薦を要求する操作が行われた場合、操作部２から推薦部３３に推薦要求が供給される。
【００７６】
推薦部３３は、予測装置３２から供給されている各コンテンツの予測曲線のなかで、操作部２から推薦要求が供給されたタイミングにおいてユーザの嗜好度が最も大きいコンテンツ（ユーザに最適なコンテンツ）を決定し、推薦コンテンツとしてコンテンツ再生装置１の再生部３に供給する。
【００７７】
図６は、予測装置３２の詳細な構成例を示している。
【００７８】
予測装置３２は、ユーザ履歴DB５１を有する取得部５２と予測部５３とから構成されている。
【００７９】
コンテンツ再生装置１からの操作情報とコンテンツ情報は、取得部５２に供給される。取得部５２は、計時機能を有しており、再生操作が行われたことを表す操作情報が供給されたときの日時を、コンテンツごとにユーザ履歴DB５１に記憶させる。
【００８０】
従って、ユーザがコンテンツ再生装置１においてコンテンツを再生するたびに、コンテンツごとの、再生された日時の情報がユーザ履歴DB５１に蓄積される。即ち、ユーザ履歴DB５１に記憶されている情報（ユーザ履歴情報）は、各コンテンツがいつ再生されたかを表す情報であり、ユーザのコンテンツの時系列な鑑賞履歴を表す情報である。
【００８１】
取得部５２は、ユーザ履歴DB５１に記憶されているユーザ履歴情報を予測部５３に供給する。
【００８２】
予測部５３は、取得部５２から供給されるユーザ履歴情報を用いて、コンテンツごとに、ユーザの嗜好（度）の時間的な変化を予測する予測曲線を求め、推薦部３３に供給する。
【００８３】
図５および図６に示したように構成されるコンテンツ推薦システムにおいては、コンテンツ再生装置１においてユーザがコンテンツの再生をするたびに、コンテンツ推薦装置３１の予測装置３２では、再生されたコンテンツのユーザ履歴情報が更新され、ユーザ履歴DB５１に記憶される。
【００８４】
コンテンツ推薦装置３１の予測部５３は、取得部５２から供給されるユーザ履歴情報を基に、各コンテンツに対する、ユーザの嗜好度の時間的な変化を予測する予測曲線を求め、推薦部３３に供給する。
【００８５】
そして、推薦部３３は、コンテンツ再生装置１からコンテンツ推薦装置３１に推薦要求が供給されたタイミングにおいて、ユーザの嗜好度が最も大きいコンテンツを、推薦コンテンツとしてコンテンツ再生装置１に供給する。そして、コンテンツ再生装置１は、コンテンツ推薦装置３１から推薦（供給）されたコンテンツを再生する。
【００８６】
次に、図７乃至図９を参照して、コンテンツ推薦装置３１がコンテンツを推薦するコンテンツ推薦処理について説明する。なお、図７乃至図９は、コンテンツ推薦処理の概念を説明する図であるので、コンテンツが再生された回数およびコンテンツの数などのサンプル数は実際より少ないものとなっている。
【００８７】
コンテンツ再生装置１では、コンテンツＡ，Ｂ、およびＣの３つのコンテンツ（楽曲）が過去に再生されており、予測装置３２のユーザ履歴DB５１には、ユーザ履歴情報として、コンテンツＡ，Ｂ、およびＣごとに、それぞれが過去に再生された日時の情報が記憶されている。
【００８８】
ユーザ履歴DB５１が記憶しているユーザ履歴情報を図示すると、図７に示すようになる。
【００８９】
図７では、コンテンツＡ，Ｂ、またはＣそれぞれのコンテンツごとに、横軸を時間tとして、コンテンツが再生された時刻に対応して星印がプロットされている。
【００９０】
図７に示すユーザ履歴情報が予測部５３に供給されると、予測部５３は、そのユーザ履歴情報を用いて、コンテンツごとに、図８に示すように、ユーザの嗜好度の時間的な変化を予測する予測曲線PA（t）乃至PC（t）を求める。
【００９１】
即ち、図８では、予測部５３によって求められた、コンテンツAのユーザの嗜好度の時間的な変化を予測する予測曲線PA（t）、コンテンツBのユーザの嗜好度の時間的な変化を予測する予測曲線PA（t）、およびコンテンツCのユーザの嗜好度の時間的な変化を予測する予測曲線PC（t）が示されている。なお、予測曲線PA（t），PB（t）、またはPC（t）のそれぞれを特に区別する必要がない場合、単に予測曲線P（t）という。
【００９２】
図８において、各コンテンツの横軸は、図７と同様に時間tを表し、縦軸は、コンテンツに対するユーザの嗜好度（嗜好の強さ）を表す。コンテンツに対するユーザの嗜好度は、例えば、＋１乃至−１の範囲で設定される。
【００９３】
また、図８の点線で示される時刻ｔ'は、現在の時刻を示している。予測曲線P（t）は、ユーザの過去（図中時刻ｔ'より左側に示されている時間）のコンテンツに対する嗜好の変化（コンテンツを再生したタイミング）に合致する予測曲線P（t）を生成し、その嗜好の変化、即ち、予測曲線P（t）が未来（図中時刻ｔ'より右側に示されている時間）も継続すると想定することにより、未来のユーザの嗜好度の変化を予測曲線P（t）で予想している。
【００９４】
予測部５３は、そのようにして求められる各コンテンツの予測曲線P（t）を推薦部３３に供給する。なお、コンテンツ再生装置１においてコンテンツＡ，Ｂ、またはＣの再生が新たに行われ、操作情報およびコンテンツ情報が予測装置３２に供給された場合には、予測装置３２は、更新されたユーザ履歴情報を用いて予測曲線P（t）を再計算し、推薦部３３に供給する。従って、予測曲線P（t）は、必要に応じて随時更新され、推薦部３３に供給される。
【００９５】
予測曲線P（t）が表す各コンテンツのユーザの嗜好度は、図８に示すように、時間とともに変化し、コンテンツＡ，Ｂ、およびＣのなかで最も嗜好度の大きいコンテンツも、時間とともに変化している。
【００９６】
図８に示すコンテンツＡ，Ｂ、およびＣそれぞれの予測曲線P（t）が推薦部３３に供給された後、図９に示す時刻ｔ”において、コンテンツ再生装置１の操作部２から、コンテンツ推薦装置３１の推薦部３３に推薦要求が供給されたとする。時刻ｔ”においては、コンテンツＡ，Ｂ、およびＣそれぞれの嗜好度PA（t”），PB（t”）、およびPC（t”）のなかでは、PB（t”）が一番目に大きく、PA（t”）が二番目に大きく、PC（t”）が三番目に大きく（一番小さく）なっている（即ち、PB（t”）＞PA（t”）＞PC（t”））。
【００９７】
従って、推薦部３３は、操作部２からの推薦要求の応答として、現時点においてユーザの嗜好度が最も大きいコンテンツであるコンテンツＢを推薦コンテンツとして再生部３に供給する。なお、推薦部３３は、ユーザの嗜好度が最も大きいコンテンツを１つだけ再生部３に供給するのではなく、ユーザの嗜好度の大きさが分かるようにして（例えば、ユーザの嗜好度が大きい順に）、全てのコンテンツを供給するようにしてもよい。
【００９８】
以上のようにして、コンテンツ推薦装置３１は、コンテンツ再生装置１からの推薦要求に対して、ユーザが過去にコンテンツを再生した時系列の情報（ユーザ履歴情報）から、各コンテンツのユーザの嗜好度の時間的な変化を予測し、現時点においてユーザの嗜好度が最も大きいコンテンツを、ユーザの嗜好に合致する（ユーザに最適な）コンテンツとしてコンテンツ再生装置１に供給する。
【００９９】
ところで、上述したコンテンツ推薦装置３１のコンテンツ推薦処理では、予測装置３２の予測部５３において、どのようにして予測曲線P（t）を生成するかが重要となってくる。
【０１００】
そこで、次に、予測部５３が各コンテンツに対するユーザの嗜好度の時間的な変化を予測する予測曲線P（t）を生成する２つの生成方法について説明する。第１の生成方法は、ユーザの鑑賞履歴のパターンに応じて取り決められた所定のルールに基づいて予測曲線P（t）を生成する方法であり、第２の生成方法は、ユーザの鑑賞履歴から生成される波形を周波数分析することにより、コンテンツに対する鑑賞の特性を表す特性波形を求め、その特性波形から予測曲線を生成する方法である。なお、第１および第２の生成方法は、予測曲線P（t）を生成する生成方法の一例であり、第１および第２の生成方法以外の方法により予測曲線を生成してもよい。
【０１０１】
初めに、予測曲線P（t）を生成する第１の生成方法について説明する。
【０１０２】
予測部５３は、取得部５２から供給されるユーザ履歴情報から、推薦対象であるコンテンツのそれぞれを、例えば、次の（１）乃至（５）の５パターンに分類し、分類されたパターンに応じて、それぞれ、予測曲線Ｅ1(t)乃至Ｅ5(t)を適用する。
【０１０３】
（１）最近、新たに再生され、推薦対象に加えられたコンテンツ
（２）最近、頻繁に再生されているコンテンツ
（３）ある一定の周期で再生されているコンテンツ
（４）徐々に再生の機会が減ってきているコンテンツ
（５）以前に頻繁に再生されていたコンテンツで、最近は再生されていないコンテンツ
【０１０４】
換言すれば、予測部５３は、（１）乃至（５）の５パターンそれぞれに対して予測曲線Ｅ1(t)乃至Ｅ5(t)を適用するというルールにしたがい、各コンテンツの予測曲線Ｅ1(t)乃至Ｅ5(t)を生成する。なお、予測曲線Ｅ1(t)乃至Ｅ5(t)それぞれの、現時点（現在）の各コンテンツに対するユーザの嗜好度は、０（好きでも嫌いでもない中立の状態）であるとする。
【０１０５】
パターン（１）に分類されたコンテンツ、即ち、最近新たに再生されたコンテンツに対しては、ユーザの嗜好（興味）が強いと考えることができる。また、ユーザは、今後、このコンテンツにはまっていく可能性も高い。そこで、予測部５３は、最近、新たに再生され、推薦対象に加えられたコンテンツ（パターン（１）に分類されたコンテンツ）に対しては、図１０に示す予測曲線Ｅ1(t)を適用する。
【０１０６】
予測曲線Ｅ1(t)は、図１０に示すように、現時点に近いほど、コンテンツに対するユーザの嗜好度が最も大きく、時間が経過するにつれて嗜好度が０に減衰する曲線となっている。
【０１０７】
パターン（２）に分類されたコンテンツ、即ち、最近、頻繁に再生されているコンテンツに対しては、頻繁に再生するほど、その後に一時的な飽きがくることが予想されるので、このコンテンツに対するユーザの嗜好度は次第に低下していくことが考えられる。そこで、予想部５３は、最近、頻繁に再生されているコンテンツ（パターン（２）に分類されたコンテンツ）に対しては、図１１に示す予測曲線Ｅ2(t)を適用する。
【０１０８】
予測曲線Ｅ2(t)は、図１１に示すように、時間が経過するにつれて、コンテンツに対するユーザの嗜好度が０から徐々に低下し、ある程度の期間が経過すると、コンテンツに対するユーザの嗜好度がまた０に戻ってくる（上昇する）曲線となっている。
【０１０９】
パターン（３）に分類されたコンテンツ、即ち、ある一定の周期で再生されているコンテンツに対しては、今後も同一の周期でユーザが興味を示すことが予想されるため、これまでと同一の周期でユーザの嗜好度が変化すると考えられる。そこで、予想部５３は、ある一定の周期で再生されているコンテンツ（パターン（３）に分類されたコンテンツ）に対しては、図１２に示す予測曲線Ｅ3(t)を適用する。
【０１１０】
予測曲線Ｅ3(t)は、図１２に示すように、ユーザの過去のコンテンツに対する嗜好の変化の周期Tと同一の周期で嗜好度が変化する曲線となっている。
【０１１１】
パターン（４）に分類されたコンテンツ、即ち、徐々に再生の機会が減ってきているコンテンツに対しては、ユーザは、このコンテンツに対して徐々に飽きてきていることが予想されるので、今後はこのコンテンツに対するユーザの興味が次第に低下していくと考えられる。そこで、予想部５３は、徐々に再生の機会が減ってきているコンテンツ（パターン（４）に分類されたコンテンツ）に対しては、図１３に示す予測曲線Ｅ4(t)を適用する。
【０１１２】
予測曲線Ｅ4(t)は、図１３に示すように、ユーザのコンテンツに対する嗜好度が、０から徐々に低下する曲線（直線）となっている。
【０１１３】
パターン（５）に分類されたコンテンツ、即ち、以前に頻繁に再生されていたコンテンツであって、最近は再生されていないコンテンツに対しては、またユーザがこのコンテンツを再生したくなることが予想される。そこで、予想部５３は、以前に頻繁に再生されていたコンテンツであって、最近は再生されていないコンテンツ（パターン（５）に分類されたコンテンツ）に対しては、図１４に示す予測曲線Ｅ5(t)を適用する。
【０１１４】
予測曲線Ｅ5(t)は、図１４に示すように、時間が経過するにつれて、ユーザのコンテンツに対する嗜好度が０から徐々に上昇し、ある程度の期間が経過すると、ユーザのコンテンツに対する嗜好度がまた０に戻ってくる曲線となっている。
【０１１５】
以上のように、第1の生成方法によれば、予測部５３は、推薦対象となるコンテンツのそれぞれを、上述の（１）乃至（５）のパターンに分類し、パターンに応じて取り決められた予測曲線Ｅ1(t)乃至Ｅ5(t)を、そのコンテンツの、ユーザの時間的な嗜好度の変化を表す予測曲線P（t）とすることができる。
【０１１６】
なお、コンテンツが（１）乃至（５）のパターンのうちの複数のパターンに該当する場合には、該当する複数のパターンの予測曲線Ｅ1(t)乃至Ｅ5(t)を合成した曲線がそのコンテンツの予測曲線P（t）とされる。例えば、あるコンテンツが、最近新たに再生され、さらに頻繁に再生されている場合、そのコンテンツは、パターン（１）とパターン（２）の両方のパターンに該当することになる。この場合、予測曲線Ｅ1(t)と予測曲線Ｅ2(t)を合成した曲線が、そのコンテンツの予測曲線P（t）（＝Ｅ1(t)＋Ｅ2(t)）となる。
【０１１７】
次に、予測曲線P（t）を生成する第２の生成方法について説明する。
【０１１８】
まず、予測部５３は、取得部５２から供給されるユーザ履歴情報から、ユーザの過去のコンテンツに対する嗜好の変化に合致する波形（以下、適宜、履歴波形と称する）を生成する。
【０１１９】
履歴波形を求めるには、ユーザの過去の鑑賞履歴を様々なルールで分析して作成したり、図２で説明したような従来の方法により得られているユーザの嗜好の変化から波形を作成しても良い。
【０１２０】
本実施の形態では、説明を簡単にするため、予測部５３は、例えば、ユーザがコンテンツを明示的に再生した時は、そのコンテンツに対するユーザの嗜好が強い（嗜好度が大きい）ときであるというルールに基づいて、ユーザの過去の嗜好の変化を表す波形（履歴波形）を生成することにする。
【０１２１】
例えば、あるコンテンツでは、過去に図１５に示すような鑑賞履歴を有している。即ち、ユーザは、現在までの所定期間において合計１０回の明示的な再生によるコンテンツの鑑賞を行っている。
【０１２２】
あるコンテンツの図１５に示すユーザの鑑賞履歴に対して、予測部５３は、図１６に示すように、再生した時刻（日時）のユーザの嗜好度を１に、それ以外の時刻のユーザの嗜好度を０とする波形を生成する。
【０１２３】
次に、予測部５３は、図１６に示す波形の高域成分をカットし、直流成分を除去した波形を生成し、それを履歴波形とする。
【０１２４】
図１７は、図１６に示す波形から求められた履歴波形を示している。
【０１２５】
予測部５３は、図１７に示す履歴波形を直交変換（周波数分析）し、それにより得られる周波数特性（ゆらぎ）を有する波形のうち、過去から現在までの履歴波形に連続的に接続できるような位相となる波形を選択（生成）し、予測曲線P(t)とする。
【０１２６】
即ち、図１８は、図１７に示す履歴波形を直交変換した、履歴波形の周波数特性（周波数分析結果）を表しており、横軸は、嗜好変化の緩急の度合い、縦軸は、嗜好変化の大きさを表している。
【０１２７】
また、図１９は、図１８に示す周波数特性を有し、過去から現在までの履歴波形に連続的に接続できる位相の波形を選択し、現在のユーザの嗜好度と接続した予測曲線P(t)を示している。
【０１２８】
以上のように、第２の生成方法によれば、予測部５３は、ユーザ履歴情報から履歴波形を生成し、履歴波形の後に連続する波形を接続したとき、これまでと同じ周波数特性（ゆらぎ）となるような予測曲線P(t)を生成することができる。
【０１２９】
次に、図２０のフローチャートを参照して、図５のコンテンツ推薦装置３１のコンテンツ推薦処理について説明する。
【０１３０】
ユーザが操作部２を操作することにより、コンテンツ再生装置１で所定のコンテンツが再生された場合、再生操作がなされたことを表す操作情報が操作部２から予測装置３２の取得部５２に供給されるとともに、再生されたコンテンツのコンテンツ情報が再生部３から取得部５２に供給される。
【０１３１】
操作情報またはコンテンツ情報のそれぞれが操作部２または再生部３から取得部５２に供給されると、ステップＳ１において、取得部５２は、その操作情報とコンテンツ情報をユーザ履歴DB５１に記憶させる。これにより、ユーザ履歴DB５１に記憶されているユーザ履歴情報が更新される。また、ステップＳ１では、取得部５２は、ユーザ履歴DB５１に記憶されているユーザ履歴情報を予測部５３に供給して、ステップＳ２に進む。
【０１３２】
ステップＳ２において、予測部５３は、取得部５２から供給されたユーザ履歴情報を用いて、コンテンツごとに、ユーザの嗜好度の時間的な変化を予測する予測曲線P（t）を求め、推薦部３３に供給して、ステップＳ３に進む。ここで、予測曲線Ｐ(t)は、例えば、上述した第１または第２の生成方法により生成される。
【０１３３】
ステップＳ３において、推薦部３３は、コンテンツ再生装置１（の操作部２）から推薦要求があったか否かを判定する。
【０１３４】
ステップＳ３では、コンテンツ再生装置１から推薦要求があったと判定されるまで処理が繰り返され、推薦要求があったと判定された場合、ステップＳ４に進み、推薦部３３は、予測部５３から供給された各コンテンツの予測曲線P(t)のなかで、現時点においてユーザの嗜好度が最も大きいコンテンツを決定し、そのコンテンツを推薦コンテンツとしてコンテンツ再生装置１の再生部３に供給して、処理を終了する。
【０１３５】
以上のコンテンツ推薦処理により、推薦コンテンツが供給されたコンテンツ再生装置１では、その推薦コンテンツが再生（ユーザに提示）される。
【０１３６】
図２１は、コンテンツ推薦装置３１のその他の実施の形態の構成例を示している。なお、図６と対応する部分については同一の符号を付してあり、その説明を省略する。
【０１３７】
即ち、図２１のコンテンツ推薦装置３１では、予測装置３２（図６）に代えて予測装置７１が設けられている。予測装置７１は、センサ８１が新たに設けられている他は、図６の予測装置３２と同様に構成されている。
【０１３８】
センサ８１は、例えば、映像や音声の情報、ユーザの位置情報、気温、湿度、または匂いなどの環境情報、心拍数や血圧などの生態情報などの各種の情報を取得するそれぞれのセンサで構成され、取得された各情報をセンサ情報として取得部５２に供給する。
【０１３９】
取得部５２は、コンテンツ再生装置１から供給される、コンテンツが再生された日時の情報のほかに、操作情報とコンテンツ情報が供給されたときにセンサ８１から供給されたセンサ情報も、ユーザ履歴DB５１に記憶させる。
【０１４０】
これにより、ユーザ履歴情報には、再生されたコンテンツの日時の情報に、そのときユーザがどんな状態（気分、表情など）であったかについての情報が付加され、取得部５２から予測部５３に供給される。予測部５３では、コンテンツが再生された日時とともに、そのときのユーザの状態を詳細に解析した上で、各コンテンツに対するユーザの嗜好度の時間的な変化を予測する予測曲線P(t)を生成することが可能となる。
【０１４１】
ところで、上述した例では、予想装置３２において、ユーザの嗜好度の時間的な変化を予測する予測曲線P(t)をコンテンツごとに求めることとしたが、推薦対象のコンテンツをコンテンツの特徴量で分類し、分類されたコンテンツの特徴量ごとに、ユーザの嗜好度の時間的な変化を予測するようにすることも可能である。
【０１４２】
例えば、テンポのコンテンツの特徴量に対しては、推薦対象のコンテンツを、ゆっくりしたテンポの楽曲、普通のテンポの楽曲、または速いテンポの楽曲の３つの特徴量に分類することができる。
【０１４３】
そして、予測装置３２は、図２２に示すように、ゆっくりしたテンポの楽曲、普通のテンポの楽曲、または速いテンポの楽曲のそれぞれについて、コンテンツが再生された時刻をプロットする。そして、図７乃至図９のコンテンツごとに予測曲線P(t)を求める場合と同様に、プロットされたコンテンツに対して、ユーザの嗜好度の変化を表す予測曲線PD1（t），PD2（t）、およびPD3（t）が生成される。
【０１４４】
その後、時刻ｔ”において、コンテンツ再生装置１の操作部２から、コンテンツ推薦装置３１の推薦部３３に推薦要求が供給されると、時刻ｔ”における、ゆっくりしたテンポの楽曲、普通のテンポの楽曲、および速いテンポの楽曲のそれぞれのユーザの嗜好度PD1（t”），PD2（t”）、およびPD3（t”）のなかで嗜好度が一番大きいPD2（t”）が推薦する楽曲のテンポとして、推薦部３３から再生部３に供給される。
【０１４５】
また、コンテンツ単位よりもさらに範囲の広い、コンテンツを包括する分野ごとに、ユーザの嗜好度の時間的な変化を予測することも可能である。ここで、コンテンツを包括する分野とは、例えば、仕事、旅行、経済などのコンテンツのカテゴリなどである。
【０１４６】
さらに、ユーザの嗜好度の時間的な変化を予測する予測曲線P(t)を、コンテンツ、特徴量、コンテンツのカテゴリ、その他のメタデータなどに対してそれぞれ求め、それらを総合して得られる予測曲線P'(t)に基づいて、現時点における一番嗜好度の大きいコンテンツを推薦コンテンツとして決定するようにしてもよい。
【０１４７】
例えば、コンテンツがロックの楽曲である場合、コンテンツそのものの予測曲線P1(t)、コンテンツより詳細なジャンルごとの「ロック」に対する予測曲線P2(t)、および、コンテンツより範囲の広い「音楽」に対する予測曲線P3(t)をそれぞれ求め、それらを総合して得られる予測曲線P'(t)に基づいて、ロックの楽曲を推薦するかどうか（どのコンテンツを推薦コンテンツとするかどうか）が決定される。
【０１４８】
また例えば、コンテンツが温泉旅行のテレビ番組である場合、テレビ番組に対する予測曲線P1(t)、旅行に対する予測曲線P2(t)、および、旅行の中の温泉、山、海、花見などの詳細なジャンルのうちの温泉に対する予測曲線P3(t)をそれぞれ求め、それらを総合して得られる予測曲線P'(t)に基づいて、温泉旅行のテレビ番組を推薦するかどうか（どのコンテンツを推薦コンテンツとするかどうか）が決定される。
【０１４９】
なお、上述した予測曲線P(t)を求めるときの時間軸の解像度は、ユーザの嗜好度の変化を予測するコンテンツの種類によって適宜変更することができる。例えば、楽曲のプレイリストを作成するためのコンテンツの推薦では、分単位の時間解像度で予測曲線P(t)を求めるようにするが、音楽−映画−ゲーム間などの複数のジャンルを含むコンテンツの推薦においては、月単位の時間解像度で予測曲線P(t)を求めるようにすることができる。
【０１５０】
また、コンテンツ推薦装置３１で求められた各コンテンツのユーザの嗜好度と、他の嗜好学習装置によって求められた各コンテンツのユーザの嗜好度とを組み合わせることもできる。
【０１５１】
例えば、図９で上述した時刻ｔ”において、推薦要求がコンテンツ再生装置１からコンテンツ推薦装置３１に供給されたときの、コンテンツＡ，Ｂ，Ｃの嗜好度PA（t”），PB（t”），PC（t”）が、それぞれ、０．５，０．７，０．２であり、他の嗜好学習装置によって求められたコンテンツＡ，Ｂ，Ｃの嗜好度QA（t”），QB（t”），QC（t”）が、それぞれ、０．５，０．６，０．６である場合、各コンテンツの最終的な嗜好度は、次のようにして求めることができる。
【０１５２】
コンテンツAの嗜好度＝PA（t”）＋QA（t”）＝０．５＋０．５＝１．０
コンテンツBの嗜好度＝PB（t”）＋QB（t”）＝０．７＋０．６＝１．３
コンテンツCの嗜好度＝PC（t”）＋QC（t”）＝０．２＋０．６＝０．８
【０１５３】
即ち、各コンテンツの最終的な嗜好度は、コンテンツ推薦装置３１により求められた嗜好度と他の嗜好学習装置によって求められた嗜好度との和で求めることができる。
【０１５４】
また、各コンテンツの最終的な嗜好度は、次のようにして求めてもよい。
【０１５５】
コンテンツAの嗜好度＝PA（t”）×QA（t”）＝０．５×０．５＝０．２５
コンテンツBの嗜好度＝PB（t”）×QB（t”）＝０．７×０．６＝０．４２
コンテンツCの嗜好度＝PC（t”）×QC（t”）＝０．２×０．６＝０．１２
【０１５６】
即ち、各コンテンツの最終的な嗜好度は、コンテンツ推薦装置３１により求められた嗜好度と他の嗜好学習装置によって求められた嗜好度との積として求めてもよい。
【０１５７】
以上のように、図５のコンテンツ推薦装置３１によれば、コンテンツにはまる、または飽きるなどのユーザの嗜好の時間的な（時系列の）変化を考慮したコンテンツの推薦が可能となる。
【０１５８】
また、推薦対象のコンテンツのなかから１つのコンテンツのみを推薦するのではなく、推薦対象のコンテンツすべてを順序付けてコンテンツ再生装置１に供給（推薦）するようにすれば、時系列の嗜好が重要なプレイリストの作成などに応用することができる。
【０１５９】
さらに、従来のコンテンツ推薦装置で発生するような局所解に陥るという問題が発生しない。
【０１６０】
また、コンテンツ推薦装置３１がユーザの嗜好の時間的な変化を予測するのに必要な情報は、再生操作を表す操作情報とコンテンツ情報のみであり、ユーザが、「こういつコンテンツを推薦して欲しい」などのような操作を行う必要がない。また、図１のコンテンツ推薦装置１１において上述したような、嗜好学習装置１２のユーザの嗜好度を修正するための「嫌い」操作などを行う必要もない。
【０１６１】
さらに、図５のコンテンツ推薦装置３１は、その他の従来のコンテンツ推薦装置と併用することが可能である。即ち、上述したように、コンテンツ推薦装置３１で求められた各コンテンツのユーザの嗜好度と、他の嗜好学習装置によって求められた各コンテンツのユーザの嗜好度とを組み合わせて、その結果を最終的なユーザの嗜好度とすることができる。
【０１６２】
上述したコンテンツ推薦処理などの一連の処理は、専用のハードウエアにより実行させることもできるし、ソフトウエアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウエアによって行う場合、例えば、その一連の処理は、図２３に示されるような（パーソナル）コンピュータ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。
【０１６３】
図２３において、CPU（Central Processing Unit）１０１は、ROM（Read Only Memory）１０２に記憶されているプログラム、または記憶部１０８からRAM（Random Access Memory）１０３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM１０３にはまた、CPU１０１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。
【０１６４】
CPU１０１、ROM１０２、およびRAM１０３は、バス１０４を介して相互に接続されている。このバス１０４にはまた、入出力インタフェース１０５も接続されている。
【０１６５】
入出力インタフェース１０５には、キーボード、マウスなどよりなる入力部１０６、CRT(Cathode Ray Tube)、LCD(Liquid Crystal display)などよりなるディスプレイ、並びにスピーカなどよりなる出力部１０７、ハードディスクなどより構成される記憶部１０８、モデム、ターミナルアダプタなどより構成される通信部１０９が接続されている。通信部１０９は、インターネットなどのネットワークを介しての通信処理を行う。
【０１６６】
入出力インタフェース１０５にはまた、必要に応じてドライブ１１０が接続され、磁気ディスク１２１、光ディスク１２２、光磁気ディスク１２３、或いは半導体メモリ１２４などが適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じて記憶部１０８にインストールされる。
【０１６７】
なお、本明細書において、フローチャートに記述されたステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【０１６８】
また、本明細書において、システムとは、複数の装置により構成される装置全体を表すものである。
【図面の簡単な説明】
【０１６９】
【図１】従来のコンテンツ推薦システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図２】嗜好学習装置１２の学習について説明する図である。
【図３】嗜好学習装置１２の学習について説明する図である。
【図４】嗜好学習装置１２の学習について説明する図である。
【図５】本発明を適用したコンテンツ推薦システムの一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【図６】予測装置３２の詳細な構成例を示すブロック図である。
【図７】コンテンツ推薦処理について説明する図である。
【図８】コンテンツ推薦処理について説明する図である。
【図９】コンテンツ推薦処理について説明する図である。
【図１０】予測曲線P（t）を生成する第１の生成方法について説明する図である。
【図１１】予測曲線P（t）を生成する第１の生成方法について説明する図である。
【図１２】予測曲線P（t）を生成する第１の生成方法について説明する図である。
【図１３】予測曲線P（t）を生成する第１の生成方法について説明する図である。
【図１４】予測曲線P（t）を生成する第１の生成方法について説明する図である。
【図１５】予測曲線P（t）を生成する第２の生成方法について説明する図である。
【図１６】予測曲線P（t）を生成する第２の生成方法について説明する図である。
【図１７】予測曲線P（t）を生成する第２の生成方法について説明する図である。
【図１８】予測曲線P（t）を生成する第２の生成方法について説明する図である。
【図１９】予測曲線P（t）を生成する第２の生成方法について説明する図である。
【図２０】コンテンツ推薦処理を説明するフローチャートである。
【図２１】コンテンツ推薦装置３１のその他の実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【図２２】予測曲線P（t）のその他の例を説明する図である。
【図２３】本発明を適用したコンピュータの一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１７０】
３１    コンテンツ推薦装置，  ３２    予測装置（学習装置），  ３３    推薦部，  ５１    ユーザ履歴DB，  ５２    取得部，  ５３    予測部
【図１】
2006048319.tif 000003
【図２】
2006048319.tif 000004
【図３】
2006048319.tif 000005
【図４】
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【図５】
2006048319.tif 000007
【図６】
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【図７】
2006048319.tif 000009
【図８】
2006048319.tif 000010
【図９】
2006048319.tif 000011
【図１０】
2006048319.tif 000012
【図１１】
2006048319.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
2006048319.tif 000015
【図１４】
2006048319.tif 000016
【図１５】
2006048319.tif 000017
【図１６】
2006048319.tif 000018
【図１７】
2006048319.tif 000019
【図１８】
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【図１９】
2006048319.tif 000021
【図２０】
2006048319.tif 000022
【図２１】
2006048319.tif 000023
【図２２】
2006048319.tif 000024
【図２３】
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