(57)【要約】【課題】ユーザが購入等したコンテンツに基づく推薦コンテンツの検索を高精度に行うことができるコンテンツ選択システムを提供する。【解決手段】特徴量生成機能１１０は、コンテンツ関連情報を用いてコンテンツの特徴量データを多次元ベクトルデータで生成し、特徴量データを格納する。学習結果生成機能部１２０は、ユーザの嗜好に基づいて選択されたコンテンツの特徴量データを用いてクラスタリング処理を行うことにより、ユーザの嗜好を示す学習結果データを多次元ベクトルデータで生成し、学習結果データを格納する。コンテンツ検索機能部１５０は、学習結果データとのユークリッド距離が所定距離以内である特徴量データを、特徴量生成機能部１１０に格納された特徴量データから抽出することにより、コンテンツの検索を行う。特徴量生成機能部１１０で生成された多次元ベクトルの特徴量データを用いるので、高精度の検索を行うことができる。【選択図】図１
2011060182.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツ関連情報を用いて該コンテンツの特徴量データを多次元ベクトルデータで生成し、当該特徴量データを格納する特徴量生成機能部と、
該特徴量データと同一次元の多次元ベクトルで、検索キーを生成する検索キー生成部と、
前記検索キーとのユークリッド距離が所定距離以内である前記特徴量データを、前記特徴量生成機能部に格納された該特徴量データから抽出することにより、前記コンテンツの検索を行うコンテンツ検索機能部と、
を備えることを特徴とするコンテンツ選択システム。
【請求項２】
前記検索キー生成部が、
ユーザの嗜好に基づいて選択されたコンテンツの前記特徴量データを用いてクラスタリング処理を行うことにより、該ユーザの嗜好を示す学習結果データを前記検索キーとして生成し、当該学習結果データを格納する学習結果生成機能部である、
ことを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ選択システム。
【請求項３】
前記検索キー生成部が、
任意の基準コンテンツの前記特徴量データを前記特徴量生成機能部から読み出して前記検索キーとして出力する類似検索機能部である、
ことを特徴とする請求項１または２に記載のコンテンツ選択システム。
【請求項４】
前記検索キー生成部が、
カテゴリが異なる複数コンテンツの相関関係を示す教師データを格納する教師データ格納部と、
任意の基準コンテンツの特徴量データを教師データ用検索キーとして、前記教師データに関連するコンテンツのうち前記基準コンテンツとカテゴリが同一のコンテンツを検索し、該検索で得られた教師データに関連するコンテンツのうち前記基準コンテンツとカテゴリが異なるコンテンツの前記特徴量データを前記特徴量生成機能部から読み出して出力する教師データ入力部と、
該教師データ入力部が出力した前記特徴量データを用いてクラスタリング処理を行うことにより、前記基準コンテンツとカテゴリが異なるコンテンツのクラスを示す多次元ベクトルデータを前記検索キーとして生成するクラスタリング処理部と、
を備えるマルチレコメンド機能部である、
ことを特徴とする請求項１〜３の何れかに記載のコンテンツ選択システム。
【請求項５】
前記クラスタリング処理部が生成した各クラスの空間内の重なり又は重心間距離を少なくとも含む情報に基づいて、当該クラスの順位付けを行うことを特徴とする請求項４に記載のコンテンツ選択システム。
【請求項６】
前記コンテンツ検索機能部が、予め定めた一または複数の基準軸についての座標が所定範囲内である前記特徴量データのみについて、前記ユークリッド距離の演算を行うことを特徴とする請求項１〜５の何れかに記載のコンテンツ選択システム。
【請求項７】
前記学習結果生成機能部が、所定の基準で選択された複数ユーザをグループ化して、該グループ単位の学習結果データを生成することを特徴とする請求項２に記載のコンテンツ選択システム。
【請求項８】
１のユーザと前記学習結果データが類似している他のユーザを検索し、該検索で特定された該他のユーザのコンテンツ取得結果から該１のユーザの嗜好に合致するコンテンツを検索することを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ選択システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、楽曲や書物等のコンテンツをユーザの嗜好に応じて選択するためのコンテンツ選択システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、楽曲、映像等のコンテンツを販売するビジネスには、取り扱いコンテンツの中から特定のコンテンツを選択してユーザに購入を勧める販売促進手法がある。また、このような販売促進手法の一つとして、各ユーザの購入履歴をデータベース化しておき、かかる購入履歴に基づいて、推薦するコンテンツをユーザ毎に決定する方法がある。このような方法により、推薦コンテンツをユーザが実際に購入する頻度を高めることが期待される。
【０００３】
例えば、あるユーザが過去に購入したコンテンツの作者名や演奏者名等をキーワードとして、取り扱いコンテンツの検索を行う方法が知られている。
【０００４】
また、同一コンテンツを購入した複数ユーザの購入履歴を用いて、同一コンテンツを購入したユーザ間で購入頻度の高いコンテンツを検索し、推薦コンテンツとする方法もある。
【０００５】
一方、検索条件の決定方法として、作者名等の文字データではなく、コンテンツが人間に与える主観的印象を数値データ化して検索に使用する技術が、既に提案されている（例えば下記特許文献１参照）。特許文献１の楽曲検索システムでは、楽曲コンテンツを電子データ化し、この電子データのゆらぎ情報を特徴量データ（特許文献１では「特徴データ」）として抽出し、更に、この特徴量データを明るい／暗い、重い／軽い等の印象度データに変換してコンテンツ毎に保存する。そして、検索処理の際には、保存された印象度データを用いて、ユーザが指定した印象度情報と合致するコンテンツを探し出す（特許文献１の段落［００４８］〜［００５３］、［００７７］等参照）。特許文献１のシステムによれば、ユーザ自身が明るい／暗い、重い／軽い等の印象度データを用いてコンテンツ検索を行うことにより、かかるユーザの嗜好に基づくコンテンツ検索を行うことができる。
【０００６】
【特許文献１】特許第４１６５６４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
推薦コンテンツの検索においては、ユーザの嗜好に合致したコンテンツが高い比率で多数含まれるような検索結果を得ることが望ましい。検索結果として得られる推薦コンテンツの数が少ないと、ユーザが実際に購入する推薦コンテンツの数を十分に多くすることは困難である。その一方で、推薦コンテンツの全体数が多くてもユーザが興味を持たないコンテンツの比率が高いのでは、ユーザにとっての利便性が悪くなり、十分な販売促進効果を期待できない。
【０００８】
従来の検索技術では、検索の精度を高めたい場合には、検索キーワードを適切に選択できるよう工夫するとともに、検索キーワードの数を多くしていた。
【０００９】
しかしながら、上述のような、ユーザの購入済みコンテンツの作者名や演奏者名等を検索キーワードとして用いる方法では、検索キーワードの数や種類に限界があり、検索処理の質を向上させる上で限界があった。さらには、検索対象となった購入済みコンテンツと異なるカテゴリのコンテンツを検索結果として取得しにくいという欠点もあった。
【００１０】
これに対して、同一コンテンツ購入者の購入履歴を用いた方法は、購入済みコンテンツと異なるカテゴリのコンテンツを検索結果として取得し易い。しかしながら、この方法では、ユーザが興味を持たないコンテンツの比率が増えやすいという欠点がある。
【００１１】
一方、上記特許文献１の技術は、自分の嗜好に適合するコンテンツをユーザ自身が検索するためのシステムであり、そのままでは推薦コンテンツの検索に使用できない。また、推薦コンテンツの検索に適用できたとしても、明るい／暗い、重い／軽い等の印象度データをユーザが自分で入力した印象度と比較しているにすぎないので、ユーザ操作の負担が大きいとともに、ユーザの嗜好に適合させる点で限界があり、検索処理の質を十分に高くすることは困難であると考えられる。
【００１２】
本発明の目的は、同一カテゴリの推薦コンテンツや異なるカテゴリの推薦コンテンツについて高精度の検索処理を行うことができるコンテンツ選択システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
請求項１に記載の発明は、コンテンツ関連情報を用いて該コンテンツの特徴量データを多次元ベクトルデータで生成し、当該特徴量データを格納する特徴量生成機能部と、該特徴量データと同一次元の多次元ベクトルで、検索キーを生成する検索キー生成部と、前記検索キーとのユークリッド距離が所定距離以内である前記特徴量データを、前記特徴量生成機能部に格納された該特徴量データから抽出することにより、前記コンテンツの検索を行うコンテンツ検索機能部とを備えるコンテンツ選択システムであることを特徴とする。
【００１４】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の構成において、前記検索キー生成部が、ユーザの嗜好に基づいて選択されたコンテンツの前記特徴量データを用いてクラスタリング処理を行うことにより、該ユーザの嗜好を示す学習結果データを前記検索キーとして生成し、当該学習結果データを格納する学習結果生成機能部であることを特徴とする。
【００１５】
請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載の構成において、前記検索キー生成部が、任意の基準コンテンツの前記特徴量データを前記特徴量生成機能部から読み出して前記検索キーとして出力する類似検索機能部であることを特徴とする。
【００１６】
請求項４に記載の発明は、請求項１〜３の何れかに記載の構成において、前記検索キー生成部が、カテゴリが異なる複数コンテンツの相関関係を示す教師データを格納する教師データ格納部と、任意の基準コンテンツの特徴量データを教師データ用検索キーとして、前記教師データに関連するコンテンツのうち前記基準コンテンツとカテゴリが同一のコンテンツを検索し、該検索で得られた教師データに関連するコンテンツのうち前記基準コンテンツとカテゴリが異なるコンテンツの前記特徴量データを前記特徴量生成機能部から読み出して出力する教師データ入力部と、該教師データ入力部が出力した前記特徴量データを用いてクラスタリング処理を行うことにより、前記基準コンテンツとカテゴリが異なるコンテンツのクラスを示す多次元ベクトルデータを前記検索キーとして生成するクラスタリング処理部とを備えるマルチレコメンド機能部であることを特徴とする。
【００１７】
請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の構成に加えて、前記クラスタリング処理部が生成した各クラスの空間内の重なり又は重心間距離を少なくとも含む情報に基づいて、当該クラスの順位付けを行うことを特徴とする。
【００１８】
請求項６に記載の発明は、請求項１〜５の何れかに記載の構成において、前記コンテンツ検索機能部が、予め定めた一または複数の基準軸についての座標が所定範囲内である前記特徴量データのみについて、前記ユークリッド距離の演算を行うことを特徴とする。  
【００１９】
請求項７に記載の発明は、請求項２に記載の構成において、前記学習結果生成機能部が、所定の基準で選択された複数ユーザをグループ化して、該グループ単位の学習結果データを生成することを特徴とする。
【００２０】
請求項８に記載の発明は、請求項１に記載の構成において、１のユーザと前記学習結果データが類似している他のユーザを検索し、該検索で特定された該他のユーザのコンテンツ取得結果から該１のユーザの嗜好に合致するコンテンツを検索することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２１】
請求項１に係るコンテンツ選択システムによれば、コンテンツ毎に多次元ベクトルデータで生成された特徴量データと、該特徴量生成機能部と同一次元の多次元ベクトルで構成された検索キーとのユークリッド距離を用いてコンテンツ検索を行うので、検索の精度を高めること、すなわちユーザの嗜好に合致したコンテンツが高い比率で多数含まれるような検索結果を得ることが可能となる。
【００２２】
請求項２に係るコンテンツ選択システムによれば、検索キーを、ユーザ毎に多次元ベクトルデータで生成された学習結果データとしたので、ユーザの過去の購買等の履歴に基づいて高精度の検索を行うことが可能となる。
【００２３】
請求項３に係るコンテンツ選択システムによれば、コンテンツ毎に多次元ベクトルデータで生成された特徴量データ間のユークリッド距離を用いてコンテンツ検索を行うので、高精度の検索を行うことができる。
【００２４】
請求項４に係るコンテンツ選択システムによれば、教師データを用いて基準コンテンツと関連性の高い異種カテゴリ・コンテンツを選択し、かかる異種カテゴリ・コンテンツをクラスタリング処理して検索用多次元ベクトルデータを生成し、さらに、該検索用多次元ベクトルデータと特徴量データとのユークリッド距離を用いてコンテンツ検索を行うので、異種カテゴリの検索を高精度で行うことができる。
【００２５】
請求項５に係るコンテンツ選択システムによれば、前記クラスタリング処理部がクラスの順位付けを行うので、基準コンテンツとの関連性の高さに応じて、異種カテゴリの検索や検索結果の表示を行うことができる。
【００２６】
請求項６に係るコンテンツ選択システムによれば、ユークリッド距離演算を行う特徴量データを予め絞り込むことができるので、演算処理時間を短縮することができる。
【００２７】
請求項７に係るコンテンツ選択システムによれば、グループ単位の学習結果データを生成することができるので、より高精度の検索処理を行うことができる。
【００２８】
請求項８に係るコンテンツ選択システムによれば、他のユーザの学習結果データを、簡単な処理で利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】実施形態に係るコンテンツ選択システムの全体構成を概略的に示すブロック図である。
【図２】実施形態に係るコンテンツ選択システムにおける嗜好のクラスタリングを説明するための概念図である。
【図３】実施形態に係るコンテンツ選択システムにおける嗜好の重なりを説明するための概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
本発明に係るコンテンツ選択システムの実施形態について、図面を参照して説明する。
【００３１】
＜システムの構成＞
【００３２】
図１は、本実施形態に係るコンテンツ選択システムの構成を概略的に示すブロック図である。図１に示した構成は、例えばコンピュータでソフトウエアを実行することにより実現できるが、ハードウエア的に実現することも可能である。
【００３３】
図１に示したように、本実施形態のコンテンツ選択システム１００は、特徴量生成機能部１１０、学習結果生成機能部１２０、類似検索機能部１３０、マルチレコメンド機能部１４０及びコンテンツ検索機能部１５０を備えている。
【００３４】
特徴量生成機能部１１０は、検索対象となる全コンテンツの特徴量データを生成・保存する機能部である。特徴量生成機能部１１０は、解析コンテンツ入力部１１１と、特徴量解析部１１２と、解析用辞書格納部１１３と、特徴量データベース１１４とを有している。
【００３５】
解析コンテンツ入力部１１１は、外部から、特徴量生成対象となるコンテンツやそのコンテンツの付帯情報を、電子データとして入力する。付帯情報は、例えばコンテンツが楽曲の場合は、アーティスト名、歌詞、曲の説明文等である。また、例えば動画配信で提供される映像コンテンツの場合、付帯情報は、出演者名、プロデューサ名、その映画の評論等である。以下、コンテンツやそのコンテンツの付帯情報を含む電子データを、「コンテンツ関連データ」と記す。なお、本実施形態のコンテンツ選択システムは、楽曲、映像、画像、書物等の複数種類のコンテンツを同一のシステムで扱うことができる。
【００３６】
特徴量解析部１１２は、コンテンツ関連データを解析し、かかる解析の結果に基づいて特徴量データを生成する。例えばコンテンツが楽曲の場合、公知の楽曲音解析を使用してテンポ、曲調、周波数分布等を解析し、それぞれの解析結果から特徴量データを生成することができる（例えば特開２００２−２７８５４７号公報段落［０１４０］〜［０１６２］参照）。本実施形態では、特徴量データとして、多次元ベクトルデータ（二次元以上、以下同じ）を使用する。例えば解析結果がテンポ、曲調および周波数分布（それぞれ一種類ずつ）である場合、特徴量データを三次元ベクトルデータとすることができる。なお、コンテンツが画像の場合、公知の画像解析技術を使用することができる。また、コンテンツ或いは付帯情報が文字情報の場合、公知のテキストマイニング技術（文字情報を単語などに分割して出現頻度や相関関係などを解析する技術）を使用することができる。
【００３７】
解析用辞書格納部１１３は、コンテンツ関連データから特徴量データを生成する際に参照される解析用辞書を格納する。例えばテキストマイニングでは、出現頻度の計数対象となる単語の辞書や、文の形態素解析に使用する辞書が使用される。また、例えば楽曲解析や画像解析では、解析結果を特徴量データに変換するための辞書が、必要に応じて使用される。
【００３８】
特徴量データベース１１４は、特徴量解析部１１２で生成された特徴量データを格納する。また、コンテンツ関連データ自体を、特徴量データベース１１４に格納してもよい。
【００３９】
学習結果生成機能部１２０は、ユーザ毎の嗜好を示す学習情報を生成・保存する機能部である。学習結果生成機能部１２０は、学習対象入力部１２１と、ニューラルネットワーク学習部１２２と、学習パラメータ設定部１２３と、学習結果データベース１２４とを有している。
【００４０】
学習対象入力部１２１は、対象ユーザがコンテンツの購買等を行った際に、そのコンテンツに対応する特徴量データを、特徴量データベース１１４から読み出す。読み出された特徴量データは、ニューラルネットワーク学習部１２２に送られる。
【００４１】
ニューラルネットワーク学習部１２２は、学習対象入力部１２１から特徴量データを入力すると、学習パラメータ設定部１２３から学習パラメータを入力するとともに、学習結果データベース１２４からその対象ユーザの学習結果データを入力する。そして、ニューラルネットワーク学習部１２２は、これら特徴量データ、学習パラメータ及び学習結果データを用いて、新たな学習結果データを作成する。本実施形態では、この学習に学習ベクトル量子化(Learning Vector Quantization:LVQ)法を使用する。この学習処理によって、対象ユーザの、そのコンテンツに対応する、嗜好の場（以下、「クラス」と記す）が再形成される。学習結果データ作成方法の詳細については、後述する。それぞれのクラスは、多次元ベクトルで表される。
【００４２】
学習パラメータ設定部１２３は、ニューラルネットワーク学習部１２２に対して、学習結果データを作成するためのパラメータを設定する。パラメータとしては、例えば、ユニット数や、重み付けがある（後述）。
【００４３】
学習結果データベース１２４は、ニューラルネットワーク学習部１２２が生成した学習結果データを対象ユーザ毎に格納する。対象ユーザは、例えばユーザＩＤ(Identification)によって識別される。
【００４４】
類似検索機能部１３０は、対象ユーザが購入・指定等したコンテンツ（以下、「基準コンテンツ」と記す）と同じ分野のコンテンツの中から推薦コンテンツを検索するための処理を行う。類似検索機能部１３０は、コンテンツ特徴入力部１３１を有する。コンテンツ特徴入力部１３１は、基準コンテンツを入力し、この基準コンテンツに対応する特徴量データを特徴量データベース１１４から読み出す。
【００４５】
マルチレコメンド機能部１４０は、基準コンテンツとは異なるカテゴリのコンテンツの中から推薦コンテンツを検索するための処理を行う。なお、基準コンテンツとしては、類似検索機能部１３０の基準コンテンツをそのまま使用することとしてもよいし、異なる基準コンテンツ（すなわち、類似検索とは別個のユーザ操作等で特定された基準コンテンツ）を使用することとしてもよい。マルチレコメンド機能部１４０は、教師データ格納部１４１、教師データ入力部１４２、クラスタリング処理部１４３及びクラス判定部１４４を有する。
【００４６】
教師データ格納部１４１は、教師データを格納する。教師データとは、カテゴリが異なる複数コンテンツの相関関係を示すデータである。各教師データは、対象となる二つのコンテンツ間の相関度を含む。また、各教師データは、対象ユーザの評価に応じて修正することができる（後述）。
【００４７】
教師データ入力部１４２は、基準コンテンツを検索キーとして、教師データ格納部１４１に格納された教師データを検索する。そして、この検索の結果に基づき、上述の基準コンテンツが属する分野と異なるカテゴリのコンテンツから、その基準コンテンツと関連性の強いコンテンツを抽出する（後述）。
【００４８】
クラスタリング処理部１４３は、教師データ入力部１４２で抽出された異種カテゴリ・コンテンツのクラスタリング処理（すなわち、嗜好の場を形成する処理）を行う。クラスタリング処理部１４３の処理でも、上述のニューラルネットワーク学習部１２２と同様、学習ベクトル量子化法が使用される。このクラスタリング処理によって、それぞれの異種カテゴリ・コンテンツに対応するクラス（すなわち、嗜好の場）が形成される（後述）。
【００４９】
クラス判定部１４４は、クラスタリング処理部１４３が生成したクラスの順位付けを行う。この順位付けは、クラスの空間内の分散や重なり、教師データに格納された相関度等の情報を用いて行われる（後述）。
【００５０】
コンテンツ検索機能部１５０は、学習結果生成機能部１２０、類似検索機能部１３０又はマルチレコメンド機能部１４０の何れかから入力された多次元ベクトルデータを用いて、推薦コンテンツ（同一カテゴリのコンテンツ又は異なるカテゴリのコンテンツ）を検索する。コンテンツ検索機能部１５０は、学習結果入力部１５１、コンテンツ検索部１５２、検索結果出力部１５３、結果表示部１５４及び結果評価部１５５を有する。
【００５１】
学習結果入力部１５１は、学習結果データに基づくコンテンツ検索を行う際に、対象ユーザの学習結果データを、学習結果データベースから読み出す。対象ユーザの識別には、各学習結果データに付されたＩＤが使用される。
【００５２】
コンテンツ検索部１５２は、学習結果データを学習結果入力部１５１から入力し、基準コンテンツに対応する特徴量データをコンテンツ特徴入力部１３１から入力し、或いは、順位付けされた各クラスのデータをクラス判定部１４４から入力する。そして、入力したデータの多次元ベクトル値を検索キーとして、特徴量データベース１１４の検索を行う。さらに、この検索で得られた特徴量データに対応するコンテンツを特定する。このようにして特定されたコンテンツが、コンテンツ検索部１５２の検索結果となる（後述）。
【００５３】
検索結果出力部１５３は、検索結果として得られた各コンテンツに対して、フィルタリングやソーティングを行う。例えば、これらコンテンツを分野別に分類したり、人気の高い順に並べ替えたり、新着コンテンツのみを抽出したりといった処理が行われる。そして、検索結果出力部１５３は、処理後の各コンテンツを推薦コンテンツとして表示する表示データを作成する。
【００５４】
結果表示部１５４は、検索結果出力部１５３から入力した表示データを、ディスプレイ等（図示せず）に表示させる。また、結果表示部１５４は、ディスプレイ等に表示された推薦コンテンツをユーザが評価するための操作がユーザによって行われた場合に、その評価結果を認識して出力する。例えば、表示された推薦コンテンツに対して「興味がある」または「興味がない」等の評価をユーザに行わせることができる。
【００５５】
結果評価部１５５は、上述したようなユーザの評価に基づいて、教師データを修正するための処理を行う。
【００５６】
＜システムの動作＞
【００５７】
次に、図１に示したコンテンツ選択システム１００の動作について説明する。
［Ａ］特徴量の生成
【００５８】
最初に、コンテンツ選択システム１００が検索対象となる全コンテンツの特徴量を生成・保存するための処理を説明する。この処理は、コンテンツ選択システム１００の運用開始時等に、特徴量生成機能部１１０によって行われる。また、システムの取り扱いコンテンツが増えたとき等にも、適宜実行される。
（１）まず、管理者の操作により、解析コンテンツ入力部１１１が、特徴量生成対象となるコンテンツのコンテンツ関連データ（すなわちコンテンツや、そのコンテンツの付帯情報）が、外部から、電子データとして入力される。上述のように、コンテンツ自体を予め特徴量データベース１１４に格納しておき、この特徴量データベース１１４からそのコンテンツを解析コンテンツ入力部１１１に入力させることとしてもよい。
（２）次に、上述のようにして、特徴量解析部１１２が、解析用辞書格納部１１３に格納された解析用辞書を参照しつつ、そのコンテンツ関連データを解析して、特徴量データを生成する。
（３）そして、生成された特徴量データが、特徴量データベース１１４に、コンテンツ毎に格納される。
［Ｂ］学習結果の生成
【００５９】
続いて、コンテンツ選択システム１００がユーザ毎の嗜好を示す学習情報を生成・保存するための処理を説明する。この処理は、例えば対象ユーザが新たなコンテンツを購入等した場合に、学習結果生成機能部１２０によって行われる。
（１）まず、対象ユーザがコンテンツの購買等を行った際に、そのコンテンツに対応する全ての特徴量データを、特徴量データベース１１４から読み出す。
（２）次に、ニューラルネットワーク学習部１２２が、学習対象入力部１２１から特徴量データを入力する。また、ニューラルネットワーク学習部１１２は、学習結果データベース１２４から、学習結果データを入力する。そして、ニューラルネットワーク学習部１２２は、これらの多次元ベクトルデータを用いて、クラスタリングを行う。本実施形態は、クラスタリングの手法として、競合型ニューラルネットワークの手法である、学習ベクトル量子化(Learning Vector Quantization:LVQ)法を使用する。ＬＶＱでは、入力データ（ここでは特徴量データ）と同じ次元を有する参照ベクトルデータ（ユニット毎に設定される）が、予め所定数用意される。そして、これらユニットの中で最も距離が近いもの（以下、勝者ユニット）を、入力データ毎に選択する。選択されたユニットには、対応する入力データに応じて、修正が加えられる。ＬＶＱでは、自己組織化マップ(Self-Organizing Map:SOM) を応用したカテゴリ分類が行われ、入力データおよびユニットに加えてカテゴリ項目（ここではコンテンツが属するカテゴリ）を追加した教師有り学習アルゴリズムが使用される。これにより、勝者ユニットと入力データとが同一カテゴリに属する場合には、その入力データに距離が近づくように、この勝者ユニットが修正される。一方、勝者ユニットと入力データとが異なるカテゴリに属する場合には、その入力データに距離が遠ざかるように、この勝者ユニットが修正される。但し、通常のＳＯＭと異なり、場所的近傍という概念は無いため、勝者ユニットのみに修正が加えられる。このような学習アルゴリズムによって得られるユニットとカテゴリ群（すなわち、コードブック）とは、最終的に、各カテゴリにおける代表データと見なすことができる。ＬＶＱやＳＯＭは、例えば特開２００４−３１０７５３号公報に記載されている。
【００６０】
上述のように、本実施形態では、学習結果を生成する際に、学習パラメータ設定部１２３に格納された学習パラメータを使用する。これにより、対象ユーザ毎にユニット数の最大値を設定したり、特徴量データに重み付けを行ったりすることができる。ユニット数とは、対象ユーザ毎の、クラスの最大数である。通常は、一人のユーザにつき、複数のクラスが形成される。したがって、コンピュータの負荷軽減等の目的から、クラス数に上限を定めておくこともできる。一方、重み付けとは、学習結果データを作成する際の、各特徴量データの重み付けである。例えば、過去一年以内に購入されたコンテンツとそれ以前に購入されたコンテンツとで重み付けを変えることにより、過去一年以内における対象ユーザの嗜好を重視した学習結果データを作成することができる。また、例えば、対象ユーザが「興味のあるコンテンツ」として登録したコンテンツと実際に購入したコンテンツとで重み付けに差を設けることも可能である。
【００６１】
図２に、本実施形態で生成された学習結果を概念的に示す。図２では、簡単化のために二次元ベクトルの場合を示している。図２に示したように、本実施形態のクラスタリングにより、対象ユーザが既に購入等を行ったコンテンツの特徴量データ２０１−１，２０１−２，・・・に基づいて、クラス２０２−１〜２０２−４が得られる。各クラス２０２−１〜２０２−４は、対象ユーザの「嗜好の場」を示している。また、各クラスの重心２０３−１〜２０３−４は、参照ベクトルデータに対応する。
（３）その後、学習結果データが、学習結果データベース１２４に格納される。
［Ｃ］コンテンツ検索
【００６２】
次に、コンテンツ選択システム１００が学習結果データを用いて推薦コンテンツを検索する場合の処理を説明する。本実施形態のコンテンツ検索では、この学習結果データと同一カテゴリ内の推薦コンテンツが検索される。
（１）まず、学習結果入力部１５１が、対象ユーザの学習結果データを、学習結果データベースから読み出す。
（２）コンテンツ検索部１５２は、学習結果データを学習結果入力部１５１から入力する。そして、コンテンツ検索部１５２は、学習結果データの参照ベクトルデータを検索キーとして、特徴量データベース１１４の検索を行う。この検索では、まず、基準軸を定義して、この基準軸に対する座標の範囲指定を行い、かかる範囲内の特徴量データを抽出する。次いで、抽出された特徴量データのそれぞれについて、参照ベクトルデータとのユークリッド距離を演算する。そして、ユークリッド距離の演算結果が所定値以内の特徴量データを抽出する。抽出された特徴量データが、検索結果となる。この「所定値」は、管理者が任意に定め得る。
【００６３】
ここで、一般的な多次元ベクトルデータ検索では、すべての特徴量データについてユークリッド距離を演算する。これに対して、本実施形態では、基準軸を用いた範囲指定によってユークリッド距離を演算する特徴量データを予め絞り込むので、全ての特徴量データのユークリッド距離を演算する場合と比較して、処理時間を飛躍的に減少させることができる。
【００６４】
なお、基準軸を用いた範囲指定の後で、他の１又は複数の基準軸を用いた範囲指定を更に行い、すべての指定範囲を満たす特徴量データのみに絞り込んだ後でユークリッド距離を演算することとしてもよい。
（３）次に、検索結果出力部１５３が、検索結果を表示するための処理（上述）を行って、表示データを作成する。
（４）そして、結果表示部１５４が、この表示データを、ディスプレイ等（図示せず）に表示させる。
［Ｄ］類似検索
【００６５】
続いて、コンテンツ選択システム１００が任意のコンテンツ（以下、「基準コンテンツ」と記す）に基づいて推薦コンテンツを検索する場合の処理を説明する。基準コンテンツは、対象ユーザが購買等したコンテンツであってもよいし、対象ユーザが端末等を操作して直接指定したコンテンツであってもよいし、他の方法で特定されたコンテンツであってもよい。基準コンテンツは、コンテンツ選択システム１００の取り扱いコンテンツの中から選択され、したがって、基準コンテンツの特徴量データは予め特徴量データベース１１４に格納されている。
（１）まず、基準コンテンツが、コンテンツ特徴入力部１３１に入力される。コンテンツ特徴入力部１３１は、入力された基準コンテンツの特徴量データを、特徴量データベース１１４から読み出す。
（２）次に、コンテンツ検索部１５２が、基準コンテンツの特徴量データを、コンテンツ特徴入力部１３１から入力する。そして、コンテンツ検索部１５２は、これらの特徴量データを検索キーとして、特徴量データベース１１４の検索を行う。検索処理の内容は、上述の「コンテンツ検索」の場合と同様であり、基準軸を用いて絞り込まれた特徴量データと、基準コンテンツの特徴量データとの間で、ユークリッド距離が演算される。
（３）次に、検索結果出力部１５３が、検索結果を表示するための処理を行って、表示データを作成する。
（４）そして、結果表示部１５４が、この表示データを、ディスプレイ等（図示せず）に表示させる。
［Ｅ］マルチレコメンド
【００６６】
基準コンテンツとは異なるカテゴリの推薦コンテンツをコンテンツ選択システム１００が検索する場合の処理を説明する。
（１）まず、教師データ入力部１４２が、基準コンテンツを入力する。さらに、教師データ入力部１４２は、この基準コンテンツを用いて教師データの検索を行う。教師データは、教師データ格納部１４１に格納されている。上述のように、教師データとは、カテゴリが異なる複数コンテンツの相関関係を示すデータである。ここでは、教師データのうち基準コンテンツと同じカテゴリに属する方のデータについて、検索を行う。この検索には、上述の「コンテンツ検索」の場合と同様の方法を使用できる。すなわち、この検索では、ユークリッド距離の演算結果が所定値以内の特徴量データが抽出される。
（２）次に、教師データ入力部１４２が、検索で得られた教師データから、異種カテゴリ側コンテンツの特徴量データを読み出す。
（３）続いて、クラスタリング処理部１４３は、教師データ入力部１４２で抽出された異種カテゴリ・コンテンツのクラスタリング処理を行う。このクラスタリングの処理は、上述のニューラルネットワーク学習部１２２の処理と同様である。このクラスタリング処理によって、異なるカテゴリのコンテンツについてのクラス（すなわち、嗜好の場）が形成される。
（４）クラス判定部１４４が、クラスタリング処理部１４３が生成したクラスを、基準コンテンツとの関連性の強さに応じて、順位付けする。上述のように、この順位付けは、教師データの相関度情報や、クラスの空間内の分散・重なり等の情報を用いて行われる。図３は、クラス間の関連性の強さを示す概念図である。図３では、簡単化のために、三次元ベクトルの場合を示している。図３において、例えばクラス３０１−１とクラス３０１−２とは重心間の距離が短く（すなわち、分散度が低く）且つ重なり合う部分の体積が大きいので、関連性が強いといえる。一方、例えば、クラス３０１−１とクラス３０１−３〜３０１−５は、重心間の距離が長く（すなわち、分散度が高く）且つ重なり合う部分が無いので、関連性が弱いといえる。
（５）コンテンツ検索部１５２が、クラス判定部１４４から、各クラスに対応する参照ベクトルデータを入力する。そして、コンテンツ検索部１５２は、これらの参照ベクトルデータを検索キーとして、特徴量データベース１１４の検索を行う。検索処理の内容は、上述の「コンテンツ検索」の場合と同様であり、基準軸を用いて絞り込まれた特徴量データと、各クラスの参照ベクトルデータとの間で、ユークリッド距離が演算される。かかる検索は、クラスの順位付けごとに行われる。
（６）検索結果出力部１５３が、検索結果を表示するための処理を行って、表示データを作成する。表示データは、例えば、上述の順位付けにしたがって並べられる。
（７）結果表示部１５４が、この表示データを、ディスプレイ等（図示せず）に表示させる。
（８）その後、ユーザによって、推薦コンテンツを評価するための操作が行われ、表示された推薦コンテンツに対して「興味がある」または「興味がない」等の評価が実行される。結果評価部１５５は、このような評価に基づいて、教師データの相関度情報等を修正するための処理を行う。
【００６７】
以上説明したように、本実施形態のコンテンツ選択システム１００は、特徴量データおよび検索キーの両方を多次元ベクトルデータで構成した。これにより、検索キーと完全に一致する被検索データ（ここでは特徴量データ）を検索結果とするのではなく、検索キーとのユークリッド距離が所定距離以内の特徴量データを検索結果とすることができる。したがって、検索キーと所望の類似範囲内にある特徴量データを検索できるので、ユーザの嗜好に非常に近いコンテンツのみを推薦コンテンツとすることが可能である。さらには、「所定距離」は、管理者が、用途に応じて任意に設定できる。したがって、本実施形態によれば、同一カテゴリの推薦コンテンツや異なるカテゴリの推薦コンテンツについて、高精度の検索処理を行うことができる。
【００６８】
また、学習結果生成機能部１２０の学習結果データを用いた検索では、学習ベクトル量子化法を用いたので、過去に購買等したコンテンツのうち、一部のコンテンツのみが異なる傾向である場合には、そのコンテンツを実質的に除外した学習結果データが生成される。したがって、他人へのプレゼント等、例外的なコンテンツ購入履歴等を除外して推薦コンテンツを検索することが可能である。この点でも、本実施形態では、高精度の検索処理が可能である。
【００６９】
加えて、マルチレコメンド機能部１４０を用いた検索では、教師データを利用しているので、異なるカテゴリのコンテンツを検索するための検索キーを、学習ベクトル量子化法を用いたクラスタリング処理で生成することができる。したがって、本実施形態では、異なるカテゴリのコンテンツについても、高精度の検索処理が可能である。
【００７０】
本実施形態では、学習結果生成機能部１２０、類似検索機能部１３０およびマルチレコメンド機能部１４０を用いて多次元ベクトルの検索キーを生成したが、他の方法で検索キーを生成してもよい。
【００７１】
本実施形態では、対象ユーザ毎に学習結果データを生成・保存した。しかし、これに加えて（または、これに代えて）、特定の複数ユーザをグループ化して、グループ単位で学習結果データを生成することも可能である。例えば、学習結果データが近似しているユーザ（すなわち、クラスの空間内の重なりが大きいユーザ、図３参照）や、世代や性別等の共通点を持つユーザ等について、グループ単位の学習結果データを生成することにより、より高精度の検索処理を行える場合が考えられる。さらには、友人や知人間でグループを作って共通の学習結果データを生成することも可能である。このようなグループ化は、複数ユーザの学習結果データを結合させるための再学習処理を行うことで、生成することができる。学習ベクトル量子化法を用いて学習結果データを生成することにより、このようなグループ化を簡単に行うことができる。
【００７２】
さらには、検索対象ユーザと学習結果データが類似している他のユーザを検索し、この検索で特定された他のユーザのコンテンツ取得結果（購入履歴等）をさらに取得し、このコンテンツ取得結果から検索対象ユーザの嗜好に合致するコンテンツを検索することも可能である。
【符号の説明】
【００７３】
１００  コンテンツ選択システム
１１０  特徴量生成機能部
１１１  解析コンテンツ入力部
１１２  特徴量解析部
１１３  解析用辞書格納部
１１４  特徴量データベース
１２０  学習結果生成機能部
１２１  学習対象入力部
１２２  ニューラルネットワーク学習部
１２３  学習パラメータ設定部
１２４  学習結果データベース
１３０  類似検索機能部
１３１  コンテンツ特徴入力部
１４０  マルチレコメンド機能部
１４１  教師データ格納部
１４２  教師データ入力部
１４３  クラスタリング処理部
１４４  クラス判定部
１５０  コンテンツ検索機能部
１５１  学習結果入力部
１５２  コンテンツ検索部
１５３  検索結果出力部
１５４  結果表示部
１５５  結果評価部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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