(57)【要約】【課題】コンテンツの属性の中から属性の様々な組合せについての重要度を柔軟に評価すること。【解決手段】複数のコンテンツについて、各コンテンツに付与される属性値を記憶する属性テーブルを保持する記憶部と、前記属性テーブルに記憶されている属性値を用いて、コンテンツの所定の属性に対する他の１つ以上の属性の重要度を算出する重要度算出部と、を備え、前記重要度算出部は、前記重要度を、前記所定の属性を決定属性とし、前記１つ以上の属性を条件属性とする決定表を用いて算出する、情報処理装置を提供する。【選択図】図１
2011175362.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のコンテンツについて、各コンテンツに付与される属性値を記憶する属性テーブルを保持する記憶部と；
前記属性テーブルに記憶されている属性値を用いて、コンテンツの所定の属性に対する他の１つ以上の属性の重要度を算出する重要度算出部と；
を備え、
前記重要度算出部は、前記重要度を、前記所定の属性を決定属性とし、前記１つ以上の属性を条件属性とする決定表を用いて算出する、
情報処理装置。
【請求項２】
前記重要度算出部は、前記重要度を、前記決定表について前記決定属性の正領域を形成するコンテンツの数に基づいて算出する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記情報処理装置は、
前記重要度算出部により算出される前記重要度に応じて、コンテンツに関するユーザに呈示すべき情報を生成するために使用される１つ以上の重要属性を抽出する抽出部、
をさらに備える、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記情報処理装置は、
前記属性テーブルに記憶されている属性値を用いてユーザに推薦すべきコンテンツを選択する推薦部であって、前記抽出部により抽出される前記１つ以上の重要属性に基づいて推薦の理由を生成する推薦部、
をさらに備える、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記推薦部は、コンテンツの選択のために算出したコンテンツごとのスコアを前記属性テーブルにさらに記憶させ、
前記抽出部は、前記スコアを決定属性として前記重要度算出部により算出される前記重要度に応じて、前記１つ以上の重要属性を抽出する、
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記属性テーブルは、各コンテンツに対するユーザのフィードバックに基づいて付与されるフィードバック属性の属性値をさらに記憶し、
前記推薦部は、前記フィードバック属性の属性値を用いて、ユーザに推薦すべきコンテンツを選択し、
前記抽出部は、前記フィードバック属性を決定属性として前記重要度算出部により算出される前記重要度に応じて、前記１つ以上の重要属性を抽出する、
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記属性テーブルは、各コンテンツに対するユーザアクションの状況に基づいて付与されるコンテキスト属性の属性値をさらに記憶し、
前記推薦部は、前記コンテキスト属性の属性値を用いて、ユーザに推薦すべきコンテンツを選択し、
前記抽出部は、前記コンテキスト属性を決定属性として前記重要度算出部により算出される前記重要度に応じて、前記１つ以上の重要属性を抽出する、
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記属性テーブルは、各コンテンツに付与される基本属性の属性値に加えて、当該基本属性の属性値を解析することにより得られる拡張属性の属性値を記憶する、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記抽出部は、前記所定の属性を決定属性とし、前記拡張属性に含まれる１つ以上の属性を条件属性として前記重要度算出部により算出される第１の重要度と、前記拡張属性に含まれる属性を決定属性とし、前記基本属性に含まれる１つ以上の属性を条件属性として前記重要度算出部により算出される第２の重要度とに応じて、前記１つ以上の重要属性を抽出する、請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記情報処理装置は、
ＰＬＳＡ（Probabilistic  Latent  Semantic  Analysis）又はＬＤＡ（Latent  Dirichlet  Allocation）による確率的分類法に従って、前記基本属性の属性値に基づいて前記拡張属性の属性値を算出する解析部、
をさらに備える、請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記情報処理装置は、
前記属性テーブルに記憶されている属性値を用いて再生すべきコンテンツのリストを生成するコンテンツリスト生成部であって、前記抽出部により抽出される前記１つ以上の重要属性に基づいてコンテンツリストのタイトルを生成するコンテンツリスト生成部、
をさらに備え、
前記抽出部は、前記コンテンツリスト生成部による前記コンテンツリストの生成のために使用された属性を決定属性として前記重要度算出部により算出される前記重要度に応じて、前記１つ以上の重要属性を抽出する、
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記情報処理装置は、
ユーザの指定に応じて再生すべきコンテンツのリストを生成するコンテンツリスト生成部であって、前記抽出部により抽出される前記１つ以上の重要属性に基づいてコンテンツリストのタイトルを生成するコンテンツリスト生成部、
をさらに備え、
前記抽出部は、ユーザによる指定の有無に応じて属性値が決定される属性を決定属性として前記重要度算出部により算出される前記重要度に応じて、前記１つ以上の重要属性を抽出する、
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記記憶部は、各コンテンツに対するユーザアクションの履歴を表す履歴データ、をさらに保持し、
前記重要度算出部は、前記履歴データに含まれるコンテンツについての属性値を用いて、ユーザごとに前記１つ以上の属性についての前記重要度を算出する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記重要度算出部は、Ｒｏｕｇｈ集合理論に従って前記決定表における決定属性の正領域を導出する、請求項１〜１３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
複数のコンテンツについて、各コンテンツに付与される属性値を記憶する属性テーブルを記憶媒体を用いて保持している情報処理装置において、
前記属性テーブルに記憶されている属性値を用いて、コンテンツの所定の属性に対する他の１つ以上の属性の重要度を算出するステップ、
を含む重要度算出方法であって、
前記重要度は、前記所定の属性を決定属性とし、前記１つ以上の属性を条件属性とする決定表を用いて算出される、
重要度算出方法。
【請求項１６】
複数のコンテンツについて、各コンテンツに付与される属性値を記憶する属性テーブルを記憶媒体を用いて保持している情報処理装置を制御するコンピュータを、
前記属性テーブルに記憶されている属性値を用いて、コンテンツの所定の属性に対する他の１つ以上の属性の重要度を算出する重要度算出部、
として機能させるためのプログラムであって、
前記重要度算出部は、前記重要度を、前記所定の属性を決定属性とし、前記１つ以上の属性を条件属性とする決定表を用いて算出する、
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、重要度算出方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、情報通信技術の発展に伴い、音楽、映像、電子書籍、ニュース記事、商品情報又はイベント情報などの様々なコンテンツがネットワークを介してユーザに提供されている。このような膨大なコンテンツから個々のユーザが自己に見合った情報を探し出すことは容易でない。そのため、ユーザがコンテンツを探し出すことを支援するキーワード検索又はジャンル検索などの検索サービス、及びシステムがユーザにふさわしいコンテンツを推薦する推薦サービスなどが提供されている。例えば、下記特許文献１は、多くのコンテンツ推薦サービスに取り入れられている協調フィルタリングと呼ばれる手法について記述している。また、下記特許文献２は、ベクトル空間法によるマッチングを利用して推薦すべきＴＶ番組を決定する手法について記述している。
【０００３】
上述したようなコンテンツ検索サービス、コンテンツ推薦サービス及びその他のコンテンツ関連サービスにおいてサービスの有効性を左右する鍵となるのが、コンテンツの属性の取り扱いである。一般的に、コンテンツの属性には、コンテンツに人為的に付与される属性、コンテンツデータを解析することにより生成される属性、コンテンツに対するユーザアクションに基づいて算出される属性など、様々な種類のものがある。今日では、ユーザに提供されるコンテンツが増加しただけではなく、サービスが取り扱うべきコンテンツの属性の種類も多くなっている。そこで、コンテンツの属性の中から、コンテンツの分類、検索又は推薦等のために重要な属性を効率的に抽出することのできる技術が注目されている。例えば、下記特許文献３は、カテゴリ分類されるデータについての複数の属性の中から重要な属性を抽出するための技術の一例を記述している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−３２３３１５号公報
【特許文献２】特開２００７−２００３３９号公報
【特許文献３】特開平９−３２５９６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献３に記載された技術では、個々の属性ごとに重要性が判定されるため、相互に関連する属性の組合せについての重要性を認識することができない。例えば、音楽コンテンツの属性の例として「ジャンル」及び「年代」が挙げられる。「ジャンル」についての属性値は、「ロック」、「ポップ」又は「クラシック」などである。また、「年代」についての属性値は、「１９７０年代」、「１９８０年代」又は「１９９０年代」などである。このような場合に、同じ「ジャンル」（＝例えば「ロック」）であっても、どの「年代」の「ロック」であるかがユーザにとって異なる意味を持つケースは少なくない。即ち、一般的に、多数のコンテンツの属性の中から属性の様々な組合せについての重要度を柔軟に評価することができれば、コンテンツ推薦の際の推薦理由の呈示、コンテンツ検索のためのジャンルの付与など、その重要度を様々な用途に活用できるものと期待される。
【０００６】
そこで、本発明は、コンテンツの属性の中から属性の様々な組合せについての重要度を柔軟に評価することのできる、新規かつ改良された情報処理装置、重要度算出方法及びプログラムを提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明のある実施形態によれば、複数のコンテンツについて、各コンテンツに付与される属性値を記憶する属性テーブルを保持する記憶部と、上記属性テーブルに記憶されている属性値を用いて、コンテンツの所定の属性に対する他の１つ以上の属性の重要度を算出する重要度算出部と、を備え、上記重要度算出部は、上記重要度を、上記所定の属性を決定属性とし、上記１つ以上の属性を条件属性とする決定表を用いて算出する、情報処理装置が提供される。
【０００８】
かかる構成によれば、上記１つ以上の属性を条件属性のセットとして、様々な組合せについて、決定表を用いて上記所定の属性に対する重要度が算出され得る。
【０００９】
また、上記重要度算出部は、上記重要度を、上記決定表について上記決定属性の正領域を形成するコンテンツの数に基づいて算出してもよい。
【００１０】
また、上記情報処理装置は、上記重要度算出部により算出される上記重要度に応じて、コンテンツに関するユーザに呈示すべき情報を生成するために使用される１つ以上の重要属性を抽出する抽出部、をさらに備えてもよい。
【００１１】
また、上記情報処理装置は、上記属性テーブルに記憶されている属性値を用いてユーザに推薦すべきコンテンツを選択する推薦部であって、上記抽出部により抽出される上記１つ以上の重要属性に基づいて推薦の理由を生成する推薦部、をさらに備えてもよい。
【００１２】
また、上記推薦部は、コンテンツの選択のために算出したコンテンツごとのスコアを上記属性テーブルにさらに記憶させ、上記抽出部は、上記スコアを決定属性として上記重要度算出部により算出される上記重要度に応じて、上記１つ以上の重要属性を抽出してもよい。
【００１３】
また、上記属性テーブルは、各コンテンツに対するユーザのフィードバックに基づいて付与されるフィードバック属性の属性値をさらに記憶し、上記推薦部は、上記フィードバック属性の属性値を用いて、ユーザに推薦すべきコンテンツを選択し、上記抽出部は、上記フィードバック属性を決定属性として上記重要度算出部により算出される上記重要度に応じて、上記１つ以上の重要属性を抽出してもよい。
【００１４】
また、上記属性テーブルは、各コンテンツに対するユーザアクションの状況に基づいて付与されるコンテキスト属性の属性値をさらに記憶し、上記推薦部は、上記コンテキスト属性の属性値を用いて、ユーザに推薦すべきコンテンツを選択し、上記抽出部は、上記コンテキスト属性を決定属性として上記重要度算出部により算出される上記重要度に応じて、上記１つ以上の重要属性を抽出してもよい。
【００１５】
また、上記属性テーブルは、各コンテンツに付与される基本属性の属性値に加えて、当該基本属性の属性値を解析することにより得られる拡張属性の属性値を記憶してもよい。
【００１６】
また、上記抽出部は、上記所定の属性を決定属性とし、上記拡張属性に含まれる１つ以上の属性を条件属性として上記重要度算出部により算出される第１の重要度と、上記拡張属性に含まれる属性を決定属性とし、上記基本属性に含まれる１つ以上の属性を条件属性として上記重要度算出部により算出される第２の重要度とに応じて、上記１つ以上の重要属性を抽出してもよい。
【００１７】
また、上記情報処理装置は、ＰＬＳＡ（Probabilistic  Latent  Semantic  Analysis）又はＬＤＡ（Latent  Dirichlet  Allocation）による確率的分類法に従って、上記基本属性の属性値に基づいて上記拡張属性の属性値を算出する解析部、をさらに備えてもよい。
【００１８】
また、上記情報処理装置は、上記属性テーブルに記憶されている属性値を用いて再生すべきコンテンツのリストを生成するコンテンツリスト生成部であって、上記抽出部により抽出される上記１つ以上の重要属性に基づいてコンテンツリストのタイトルを生成するコンテンツリスト生成部、をさらに備え、上記抽出部は、上記コンテンツリスト生成部による上記コンテンツリストの生成のために使用された属性を決定属性として上記重要度算出部により算出される上記重要度に応じて、上記１つ以上の重要属性を抽出してもよい。
【００１９】
また、上記情報処理装置は、ユーザの指定に応じて再生すべきコンテンツのリストを生成するコンテンツリスト生成部であって、上記抽出部により抽出される上記１つ以上の重要属性に基づいてコンテンツリストのタイトルを生成するコンテンツリスト生成部、をさらに備え、上記抽出部は、ユーザによる指定の有無に応じて属性値が決定される属性を決定属性として上記重要度算出部により算出される上記重要度に応じて、上記１つ以上の重要属性を抽出してもよい。
【００２０】
また、上記記憶部は、各コンテンツに対するユーザアクションの履歴を表す履歴データ、をさらに保持し、上記重要度算出部は、上記履歴データに含まれるコンテンツについての属性値を用いて、ユーザごとに上記１つ以上の属性についての上記重要度を算出してもよい。
【００２１】
また、上記重要度算出部は、Ｒｏｕｇｈ集合理論に従って上記決定表における決定属性の正領域を導出してもよい。
【００２２】
また、本発明の別の実施形態によれば、複数のコンテンツについて、各コンテンツに付与される属性値を記憶する属性テーブルを記憶媒体を用いて保持している情報処理装置において、上記属性テーブルに記憶されている属性値を用いて、コンテンツの所定の属性に対する他の１つ以上の属性の重要度を算出するステップ、を含む重要度算出方法であって、上記重要度は、上記所定の属性を決定属性とし、上記１つ以上の属性を条件属性とする決定表を用いて算出される、重要度算出方法が提供される。
【００２３】
また、本発明の別の実施形態によれば、複数のコンテンツについて、各コンテンツに付与される属性値を記憶する属性テーブルを記憶媒体を用いて保持している情報処理装置を制御するコンピュータを、上記属性テーブルに記憶されている属性値を用いて、コンテンツの所定の属性に対する他の１つ以上の属性の重要度を算出する重要度算出部、として機能させるためのプログラムであって、上記重要度算出部は、上記重要度を、上記所定の属性を決定属性とし、上記１つ以上の属性を条件属性とする決定表を用いて算出する、プログラムが提供される。
【発明の効果】
【００２４】
以上説明したように、本発明に係る情報処理装置、重要度算出方法及びプログラムによれば、コンテンツの属性の中から属性の様々な組合せについての重要度を柔軟に評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】一実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】一実施形態に係る属性テーブルの概要を説明するための説明図である。
【図３】属性テーブルにより記憶される基本属性のうちのメタデータの一例を説明するための説明図である。
【図４】属性テーブルにより記憶される基本属性のうちのコンテキストデータの一例を説明するための説明図である。
【図５】属性テーブルにより記憶される拡張属性の概要を説明するための説明図である。
【図６】図５に示した拡張属性の具体的な一例を説明するための説明図である。
【図７】属性テーブルにより記憶される評価属性の一例を説明するための説明図である。
【図８】決定表に関連する諸概念について説明するための説明図である。
【図９】決定表に基づく重要度の算出について説明するための説明図である。
【図１０】決定表に基づいて算出される重要度の一例について説明するための説明図である。
【図１１】決定表に基づいて算出される重要度の他の例について説明するための説明図である。
【図１２】重要属性の段階的抽出について説明するための説明図である。
【図１３】推薦理由が呈示される画面の一例について説明するための説明図である。
【図１４】推薦理由が呈示される画面の他の例について説明するための説明図である。
【図１５】一実施形態に係る情報処理装置による事前処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１６】一実施形態に係る情報処理装置による推薦処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１７】一変形例に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１８】他の変形例に係る個人化について説明するための説明図である。
【図１９】ハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付すことにより重複説明を省略する。
【００２７】
また、以下の順序にしたがって当該「発明を実施するための形態」を説明する。
１．用語の説明
２．一実施形態に係る情報処理装置の構成例
２−１．属性テーブル
２−２．記憶部
２−３．解析部
２−４．ユーザインタフェース制御部
２−５．推薦部
２−６．重要度算出部
２−７．抽出部
２−８．画面例
３．一実施形態に係る処理の流れ
３−１．事前処理
３−２．推薦処理
４．変形例
４−１．プレイリストの提供
４−２．個人化
５．ハードウェア構成例
６．まとめ
【００２８】
＜１．用語の説明＞
まず、本明細書において使用する主な用語の説明を以下に記述する。
・確率的分類法：コンテンツ又はテキスト等の集合の要素を部分集合に分類するための手法の１つ。確率的分類法においては、１つのコンテンツ又はテキスト等が、複数の部分集合に確率を伴って帰属し得る。
・潜在トピック：確率的分類法における個々の部分集合に対応し、各コンテンツ又はテキストの生起に対して潜在的に寄与する概念。個々の部分集合の分野又は話題等を表現するものと考えることができる。
・ＰＬＳＡ（Probabilistic  Latent  Semantic  Analysis）：確率的分類法の１つ。潜在トピックによる確率的生成モデルを提供し、テキスト分類の分野において広く使用されている。
・ＬＤＡ（Latent  Dirichlet  Allocation）：ＰＬＳＡを発展させた確率的分類法の１つ。潜在トピックによる確率的生成モデルを提供し、テキスト分類の分野において広く使用されている。
・トピック集合：ある潜在トピックに帰属確率を伴って分類されているコンテンツ又はテキスト等の集合
・Ｒｏｕｇｈ集合理論：識別不能性（indiscernibility）による不確実性を伴う決定表（decision  table）を解析するための基礎となる理論。
・Ｃｒｉｓｐ−Ｒｏｕｇｈ集合理論：Ｒｏｕｇｈ集合理論の一種。対象の集合をあるレベルで特定できる範囲で、属性を選択することによって対象の程よい近似を求める手法。
・Ｆｕｚｚｙ−Ｒｏｕｇｈ集合理論：Ｃｒｉｓｐ−Ｒｏｕｇｈ集合理論を発展させたＲｏｕｇｈ集合理論の一種。対象属性を名義属性から数値属性に拡張することにより、連続値による属性の取り扱いと対象の記述とを可能とした手法。
・推薦エンジン：ユーザの嗜好（Preference）又はユーザのコンテンツに対するアクション等に基づいてコンテンツを推薦するシステムモジュール。ＣＦ又はＣＢＦなどの様々な推薦アルゴリズムに基づく推薦エンジンが既に実用化されている。
・ＣＦ（Collaborative  Filtering）：協調フィルタリング。推薦アルゴリズムの一種。複数のユーザの嗜好データを蓄積しておき、あるユーザと嗜好の類似する他のユーザに関するデータに基づいて推薦等を行う手法。
・ＣＢＦ（Content  Based  Filtering）：コンテンツベースフィルタリング。推薦アルゴリズムの一種。コンテンツの属性データの類似度に基づいてコンテンツの推薦等を行う手法。
・推薦理由：推薦エンジンがコンテンツを推薦する際にユーザに呈示する推薦の根拠に関する説明。
【００２９】
＜２．一実施形態に係る情報処理装置の構成例＞
本発明の一実施形態に係る情報処理装置１００は、典型的には、複数のコンテンツについての属性値を記憶する属性テーブルを保持し、コンテンツの所定の属性への寄与の程度を表す重要度を、他の１つ以上の属性について算出する装置である。本実施形態では、情報処理装置１００は、さらに推薦機能を有する。そして、情報処理装置１００は、ユーザに推薦すべきコンテンツを選択すると共に、算出した上記重要度に応じて推薦理由を生成して、推薦すべきコンテンツに関する情報と推薦理由とをユーザに呈示する。
【００３０】
図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置１００の構成を示すブロック図である。図１を参照すると、情報処理装置１００は、記憶部１１０、解析部１２０、ユーザインタフェース（ＵＩ）制御部１３０、推薦部１４０、重要度算出部１５０及び抽出部１６０を備える。情報処理装置１００は、例えば、記憶部１１０に記憶されるコンテンツをＵＩ制御部１３０を介して再生可能なコンテンツプレーヤであってもよい。その代わりに、情報処理装置１００は、例えば、ＵＩ制御部１３０を介して端末装置にネットワーク経由でコンテンツデータを提供するコンテンツサーバであってもよい。より一般的には、情報処理装置１００は、例えば、高性能コンピュータ、ＰＣ（Personal  Computer）、デジタル家電機器、ゲーム機器、ＡＶプレーヤ又はスマートフォンなどの任意の種類の装置であってよい。
【００３１】
［２−１．属性テーブル］
まず、本実施形態に係る情報処理装置１００の記憶部１１０により保持される属性テーブルについて説明する。属性テーブルは、複数のコンテンツについて、各コンテンツに付与される１つ以上の属性値を記憶するテーブルである。
【００３２】
図２は、本実施形態に係る属性テーブルの概要を説明するための説明図である。図２を参照すると、属性テーブルは、大きく分けて基本属性、拡張属性及び評価属性の３種類の属性のカテゴリを有する。基本属性は、さらにメタデータ及びコンテキストデータの２種類のカテゴリに分類される。これら基本属性（メタデータ）、基本属性（コンテキストデータ）、拡張属性及び評価属性は、それぞれ１つ以上の属性項目（個々の属性）を含む。そして、これら属性項目ごとに、各コンテンツについて属性値が付与される。以下、図２に示した属性のカテゴリごとに、より具体的な属性の例を説明する。
【００３３】
（１）基本属性：メタデータ
図３は、属性テーブルにより記憶される基本属性のうちのメタデータの一例を説明するための説明図である。図３を参照すると、メタデータは、「ジャンル」、「年代」、「ムード」、「キーワード」及び「アーティスト」の５種類の属性を含む。これら属性は、図３の例では、数値属性として表現されている。例えば、「ジャンル」については、「Ｇ１：Ｒｏｃｋ」、「Ｇ２：Ｐｏｐ」及びその他のジャンルに各コンテンツが属するか否かを表す数値が属性値として与えられている。例えば、コンテンツＣ１の「ジャンル」についての属性値は、（Ｇ１，Ｇ２，…）＝（１．０，０．０，…）である。また、コンテンツＣ２の「ジャンル」についての属性値は、（Ｇ１，Ｇ２，…）＝（０．０，１．０，…）である。同様に、「年代」については、「Ｅ１：’７０ｓ（１９７０年代）」、「Ｅ２：’８０ｓ（１９８０年代）」及びその他の年代に各コンテンツが属するか否かを表す数値が属性値として与えられている。コンテンツＣ１の「年代」についての属性値は、（Ｅ１，Ｅ２，…）＝（１．０，０．０，…）である。また、コンテンツＣ２の「年代」についての属性値は、（Ｅ１，Ｅ２，…）＝（０．０，１．０，…）である。なお、１つのコンテンツが重みを伴って複数の「ジャンル」又は「年代」等に属してもよい。
【００３４】
「ムード」は、例えば、特開２００７−２０７２１８号公報に記載された技術を用いて音楽コンテンツの音声信号の特徴量を解析することにより付与される属性である。例えば、各コンテンツが「Ｍ１：明るさ」又は「Ｍ２：楽しさ」などの印象を有するか否かを表す数値が、「ムード」についての属性値として各コンテンツに与えられる。「キーワード」は、例えば、各コンテンツと関連付けてサービス提供者又はユーザから供給されるレビュー文をテキスト解析することにより付与される属性である。例えば、レビュー文に含まれる名詞や形容詞などの単語ごとの出現頻度が、「キーワード」についての属性値として各コンテンツに与えられる。「アーティスト」は、例えば、音楽コンテンツと関連する人物名ごとに付与される属性である。例えば、作曲者、作詞者、歌手又は共演者などの人物と関連を有するか否かを表す数値が、「アーティスト」についての属性値として各コンテンツに与えられる。
【００３５】
なお、図３に示した属性は、数値属性の形式ではなく名義属性の形式によっても表現され得る。例えば、名義属性の形式によれば、コンテンツＣ１について「ジャンル」＝「Ｇ１：Ｒｏｃｋ」、「年代」＝「Ｅ１：’７０ｓ」、コンテンツＣ２について「ジャンル」＝「Ｇ２：Ｐｏｐ」、「年代」＝「Ｅ２：’８０ｓ」と表現することもできる（「属性」＝「属性値」）。
【００３６】
これらメタデータは、典型的には、ユーザによる閲覧、視聴若しくは購買等（以下、閲覧等という）のアクション、又は後に説明する推薦処理等とは独立して、各コンテンツに予め付与することのできるデータである。
【００３７】
（２）基本属性：コンテキスト
図４は、属性テーブルにより記憶される基本属性のうちのコンテキストデータの一例を説明するための説明図である。コンテキストデータは、典型的には、各コンテンツに対するユーザアクションの状況に基づいて付与されるデータである。図４を参照すると、コンテキストデータは、「時間帯」及び「場所」の２種類の属性を含む。例えば、「時間帯」は、「Ｔ１：１０〜１２（時）」、「Ｔ２：１２〜１４（時）」及びその他の時間帯において、各コンテンツが閲覧等された回数を表す。例えば、コンテンツＣ１の「時間帯」についての属性値は、（Ｔ１，Ｔ２，…）＝（２，１０，…）である。また、コンテンツＣ２の「時間帯」についての属性値は、（Ｔ１，Ｔ２，…）＝（３，１，…）である。同様に、「場所」は、「Ｐ１：Ｔｏｋｙｏ」、「Ｐ２：Ｏｓａｋａ」及びその他の場所において、各コンテンツが閲覧等された回数を表す。コンテンツＣ１の「場所」についての属性値は、（Ｐ１，Ｐ２，…）＝（８，４，…）である。また、コンテンツＣ２の「場所」についての属性値は、（Ｐ１，Ｐ２，…）＝（０，４，…）である。なお、コンテキストデータは、図４に例示した属性以外に、例えば、曜日、日付、国（場所）、ユーザの性別又は年齢層など、ユーザアクションと関連付けて取得可能な任意の属性を含んでもよい。また、図４に例示した「Ｔｏｋｙｏ」又は「Ｏｓａｋａ」などの地理的位置の代わりに、「家庭」、「オフィス」又は「車の中」などの「場所」についての属性値がコンテキストデータに含まれてもよい。
【００３８】
（３）拡張属性
図５は、属性テーブルにより記憶される拡張属性の概要を説明するための説明図である。拡張属性は、各コンテンツに付与される基本属性の属性値を解析することにより得られる属性である。本実施形態において、属性テーブルは、レビュー文層及び人物層という２つの層に分けられる拡張属性を有する。このうち、レビュー文層は、基本属性のうち「キーワード」の属性値を確率的分類法に従って解析することにより得られる、潜在トピックＸ１、…、Ｘｍごとの各コンテンツの帰属確率を表す。一方、人物層は、基本属性のうち「アーティスト」の属性値を確率的分類法に従って解析することにより得られる、潜在トピックＹ１、…、Ｙｍごとの各コンテンツの帰属確率を表す。
【００３９】
図６は、図５に示した拡張属性の具体的な例をさらに説明するための説明図である。図６の上部には、コンテンツＣ１、Ｃ２及びＣ３のそれぞれについて、キーワード（Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３，Ｋ４，Ｋ５，…）の属性値（各キーワードのレビュー文における頻度）が示されている。キーワードＫ１、Ｋ２、Ｋ３、Ｋ４、Ｋ５は、それぞれ、「ｓｃａｎｄａｌ」、「ａｌｂｕｍ」、「ｐｏｐｕｌａｒｉｔｙ」、「ｒｅｃｏｒｄ」、「ａｂｉｌｉｔｙ」である。そして、コンテンツＣ１について、キーワード（Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３，Ｋ４，Ｋ５，…）＝（１，０，２，０，１，…）である。また、コンテンツＣ２について、キーワード（Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３，Ｋ４，Ｋ５，…）＝（０，１，０，２，１，…）である。コンテンツＣ３について、キーワード（Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３，Ｋ４，Ｋ５，…）＝（３，０，１，１，０，…）である。ＰＬＳＡ又はＬＤＡによりモデル化される確率的分類法によれば、これらキーワードは、各コンテンツが潜在的に帰属する潜在トピックの寄与によって、各コンテンツのレビュー文に現れる。逆に、キーワード（Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３，Ｋ４，Ｋ５，…）の属性値をＰＬＳＡ又はＬＤＡによる確率的分類法に従って解析すれば、各コンテンツの潜在トピックごとの帰属確率を算出することができる。
【００４０】
より具体的には、各コンテンツのレビュー文ｄにおけるキーワードｗの生起確率をｐ（ｗ｜ｄ）とすると、生起確率ｐ（ｗ｜ｄ）は式（１）により表される。
【００４１】
【数１】
2011175362.tif 000003
【００４２】
式（１）において、ｘｉは潜在トピック、ｐ（ｗ｜ｘｉ）は潜在トピックｘｉについての単語ｗの生起確率、ｐ（ｘｉ｜ｄ）は各コンテンツの（レビュー文ｄの）トピック分布である。なお、潜在トピックｘｉの数は、解析の対象とするデータ空間の次元等に応じて予め適切な値（例えば１６など）に設定される。
【００４３】
図６の下部には、キーワード（Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３，Ｋ４，Ｋ５，…）の属性値をＰＬＳＡ又はＬＤＡによる確率的分類法に従って解析することにより得られる潜在トピック（Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘｎ）ごとの帰属確率の一例が示されている。例えば、コンテンツＣ１について、帰属確率（Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘｎ）＝（０．４，０．１，…，０．３）である。コンテンツＣ２について、帰属確率（Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘｎ）＝（０．１，０．２，…，０．１）である。コンテンツＣ３について、帰属確率（Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘｎ）＝（０．６，０．１，…，０．１）である。本実施形態では、これら各コンテンツの潜在トピックごとの帰属確率が、拡張属性の１つの層の属性値として、属性テーブルにより記憶される。なお、確率的分類法に従って拡張属性を算出する際には、基本属性の属性値を１つの属性項目（例えば個々のキーワード）の範囲内で正規化した上で（最大値を１とした上で）確率的分類法を適用するのが好適である。
【００４４】
（４）評価属性
図７は、属性テーブルにより記憶される評価属性の一例を説明するための説明図である。評価属性は、典型的には、各コンテンツについての推薦エンジン又はユーザによる評価を表す属性である。図７を参照すると、評価属性は、アルゴリズムスコア及びユーザフィードバック（ＦＢ）の２種類のカテゴリに分類される。
【００４５】
このうち、アルゴリズムスコアは、１つ以上の推薦アルゴリズムにより算出されるコンテンツごとのスコアＳ１、Ｓ２、…を含む。例えば、スコアＳ１はＣＦ（協調フィルタリング）により算出されるスコア、スコアＳ２はＣＢＦ（コンテンツベースフィルタリング）により算出されるスコアであってよい。この場合、例えば、コンテンツＣ１についてのスコアＳ１は、推薦の対象とするユーザのユーザ嗜好と、コンテンツＣ１を閲覧等した他のユーザのユーザ嗜好との間の類似度などに相当する。また、コンテンツＣ１についてのスコアＳ２は、推薦の対象とするユーザが閲覧等したコンテンツのメタデータと、コンテンツＣ１のメタデータとの間の類似度などに相当する。
【００４６】
一方、ユーザＦＢは、各コンテンツに対するユーザからのフィードバックに基づいて付与される属性値を含む。ユーザＦＢの属性値は、例えば、「Ｙ：好き」又は「Ｎ：嫌い」の二値データ、又は多段階（例えば５段階）評価における点数などを表す。その代わりに、ユーザフィードバックは、例えば、ユーザによる閲覧等のアクションの回数を表してもよい。
【００４７】
次に、図１に示した情報処理装置１００の各部の動作について、順に説明する。
【００４８】
［２−２．記憶部］
記憶部１１０は、ハードディスク又は半導体メモリなどの記憶媒体を用いて構成され、図２〜図８を用いて説明した属性テーブルを保持する。属性テーブルには、上述した基本属性、拡張属性及び評価属性の各々の属性項目の属性値が格納される。そして、記憶部１１０は、情報処理装置１００の各部との間で、これら属性値を入出力する。さらに、記憶部１１０は、コンテンツデータそのものを記憶してもよい。例えば、情報処理装置１００が音楽プレーヤである場合には、音楽コンテンツのオーディオデータが記憶部１１０により記憶されてもよい。
【００４９】
［２−３．解析部］
解析部１２０は、ＰＬＳＡ又はＬＤＡによる確率的分類法に従って、属性テーブルの基本属性の属性値に基づいて、拡張属性の属性値を算出する。例えば、解析部１２０は、基本属性の属性値のうち、キーワードに関する属性値を確率的分類法に従って解析することにより、拡張属性のレビュー文層の属性値を算出する。より具体的には、拡張属性のレビュー文層の属性値は、例えば、潜在トピックごとのキーワードの生起確率との積和によりキーワードに関する属性値（出現頻度）を導く、各コンテンツのトピック分布であってよい（式（１）参照）。また、例えば、解析部１２０は、基本属性の属性値のうち、アーティストに関する属性値を確率的分類法に従って解析することにより、拡張属性の人物層の属性値を算出する。そして、解析部１２０は、算出した拡張属性の属性値を属性テーブルに格納する。解析部１２０による確率的分類法に従った解析は、例えば、コンテンツのデータベース（例えば記憶部１１０）に一定の数のコンテンツが蓄積された時、又は１ヶ月ごと若しくは１年ごとなどのように定期的に実行され得る。
【００５０】
なお、ＰＬＳＡについては、Thomas  Hofmannによる“Probabilistic  latent  semantic  indexing”（1999,  Proceedings  of  the  22nd  annual  international  ACM  SIGIR  conference  on  Research  and  development  in  information  retrieval）において詳しく説明されている。また、ＬＤＡについては、David  M.  Blei,  Andrew  Y.  Ng,  Michael  I.  Jordanによる“Latent  Dirichlet  Allocation”（2003,  Journal  of  Machine  Learning  Research,  Volume  3）において詳しく説明されている。
【００５１】
［２−４．ユーザインタフェース制御部］
ＵＩ制御部１３０は、情報処理装置１００とユーザとの間のユーザインタフェースを制御する。かかるユーザインタフェースは、典型的には、表示装置により表示される画面インタフェースと、マウス、キーボード、タッチパネル又はキーパッドなどの入力インタフェースとを含む。さらに、音声出力回路又は映像出力回路などのコンテンツ再生用のインタフェースが、ユーザインタフェースに含まれてもよい。これらユーザインタフェースは、例えば、情報処理装置１００上に実装されてもよく、その代わりに情報処理装置１００とネットワークを介して接続される端末装置上に実装されてもよい。
【００５２】
より具体的には、ＵＩ制御部１３０は、例えば、あるコンテンツについてのユーザによるアクションに応じて、当該コンテンツについてのコンテキストデータを更新する。即ち、例えば、ユーザが午前１１時に東京においてコンテンツＣ１を閲覧したとする。その場合、ＵＩ制御部１３０は、コンテンツＣ１についての時間帯「Ｔ１：１０〜１２（時）」及び場所「Ｐ１：Ｔｏｋｙｏ」の属性値を更新する。ＵＩ制御部１３０は、例えば、端末装置のＩＰアドレスに基づいて、又はＧＰＳ（Global  Positioning  System）を用いて、ユーザによるコンテンツの閲覧場所を認識することができる。
【００５３】
また、ＵＩ制御部１３０は、例えば、あるコンテンツについての図７に例示したユーザフィードバックの値を入力インタフェースを介して取得し、取得した値を属性テーブルに格納する。また、ＵＩ制御部１３０は、例えば、後に説明する推薦部１４０により生成される推薦画面を表示装置に表示させる。
【００５４】
さらに、ＵＩ制御部１３０は、例えば、情報処理装置１００又は端末装置がユーザの状態を検知することのできるセンサを備える場合には、当該センサにより取得されるユーザの状態をコンテキストデータの属性値として属性テーブルに格納してもよい。例えば、スマイルセンサ機能を有する撮像モジュールによりユーザの笑顔の状態を取得すること、又は生体センサによりユーザの脈拍又は呼吸数等の状態を取得することなどが考えられる。
【００５５】
［２−５．推薦部］
推薦部１４０は、記憶部１１０が保持している属性テーブルに記憶されている属性値を用いて、ユーザに推薦すべきコンテンツを選択する推薦エンジンとして動作する。また、推薦部１４０は、後に説明する抽出部１６０により抽出される１つ以上の重要属性に基づいて、推薦の理由を生成する。そして、推薦部１４０は、推薦すべきコンテンツに関する情報と推薦理由とをユーザに呈示する推薦画面を生成し、生成した推薦画面をＵＩ制御部１３０を介して表示装置に表示させる。
【００５６】
推薦部１４０によるコンテンツの選択は、例えば、上述したＣＦ又はＣＢＦなど、任意の公知の推薦アルゴリズムに従って行われてよい。例えば、推薦部１４０が推薦アルゴリズムとしてＣＦを用いる場合には、推薦部１４０は、ユーザの嗜好と類似する嗜好を有する他のユーザを特定する。次に、推薦部１４０は、当該他のユーザにより閲覧等された一群のコンテンツを抽出する。このとき、推薦部１４０は、例えば、嗜好の類似度又は当該他のユーザによる各コンテンツの評価などに応じて、抽出した一群のコンテンツの各々についてのスコア（各コンテンツのユーザへの適合度、又は推薦についての確信度など）を算出する。ここで算出されるコンテンツごとのスコアは、属性テーブルに格納される。そして、推薦部１４０は、例えば、スコアの相対的に高いコンテンツを、ユーザに推薦すべきコンテンツとして選択する。
【００５７】
また、例えば、推薦部１４０が推薦アルゴリズムとしてＣＢＦを用いる場合には、推薦部１４０は、ユーザが閲覧等したコンテンツとの間でメタデータが類似する一群のコンテンツを抽出する。このとき、推薦部１４０は、例えば、メタデータの類似度に応じて、抽出した一群のコンテンツの各々についてのスコアを算出する。ここで算出されるコンテンツごとのスコアは、属性テーブルに格納される。そして、推薦部１４０は、例えば、スコアの相対的に高いコンテンツを、ユーザに推薦すべきコンテンツとして選択する。
【００５８】
また、例えば、推薦部１４０は、属性テーブルに記憶されているユーザＦＢについての属性値を用いて、ユーザに推薦すべきコンテンツを選択してもよい。例えば、複数のコンテンツのうち、ユーザＦＢについての属性値が良好な値を示すコンテンツが、推薦すべきコンテンツとして優先的に選択され得る。また、例えば、推薦部１４０は、属性テーブルに記憶されているコンテキストデータについての属性値を用いて、ユーザに推薦すべきコンテンツを選択してもよい。例えば、複数のコンテンツのうち、推薦処理を実行している時間帯及び推薦の対象とするユーザが位置する場所においてより多く閲覧等された実績のあるコンテンツが、推薦すべきコンテンツとして優先的に選択され得る。
【００５９】
推薦部１４０は、推薦すべきコンテンツを選択すると、コンテンツの選択に使用した所定の属性に対する重要度を、当該所定の属性以外の１つ以上の属性について、重要度算出部１５０に算出させる。また、推薦部１４０は、ユーザに呈示すべき推薦理由を生成するために使用される１つ以上の重要属性を、抽出部１６０に抽出させる。そして、推薦部１４０は、抽出部１６０により抽出された１つ以上の重要属性を用いて推薦理由を生成し、推薦すべきコンテンツに関する情報と推薦理由とを表示する推薦画面を、ＵＩ制御部１３０へ出力する。
【００６０】
［２−６．重要度算出部］
重要度算出部１５０は、属性テーブルに記憶されている属性値を用いて、コンテンツの所定の属性に対する重要度を、コンテンツの当該所定の属性以外の１つ以上の属性について算出する。特に、本実施形態において、重要度算出部１５０は、上記１つ以上の属性についての重要度を、上記所定の属性を決定属性とし、上記１つ以上の属性を条件属性とする決定表を用いて算出する。例えば、以下に説明するように、重要度算出部１５０は、上述した決定表について決定属性の正領域を形成するコンテンツの数に基づいて、重要度を算出することができる。決定表における決定属性の正領域は、Ｒｏｕｇｈ集合理論に従って導出され得る。
【００６１】
（１）決定表に関連する諸概念
図８は、Ｒｏｕｇｈ集合理論が適用される決定表に関連する諸概念について説明するための説明図である。図８の上部には、決定表の基本的な構成が示されている。図８に例示される決定表は、二次元の表であって、縦軸に対象全体集合Ｕ、横軸に属性全体集合Ａをとる。対象全体集合Ｕは、コンテンツの集合である。一方、属性全体集合Ａは、属性項目の集合である。属性全体集合Ａは、条件属性Ｃ及び決定属性Ｄの和集合である。条件属性Ｃ及び決定属性Ｄは、共に、１つ以上の属性を含む。属性値集合Ｖは、属性全体集合Ａに含まれる各属性が取り得る名義属性の属性値の集合である。例えば、図３に例示した属性「ジャンル」及び「年代」が属性全体集合Ａの元（member）である場合には、Ｖ＝｛｛Ｒｏｃｋ，Ｊａｚｚ，…｝，｛‘７０ｓ，’８０ｓ，…｝｝などとなる。属性値関数ρは、対象全体集合Ｕの１つの元（コンテンツ）と属性全体集合Ａの１つ元（属性）とが与えられた場合に、それに応じて属性値を特定する関数である（ρ：Ｕ×Ａ→Ｖ）。
【００６２】
図８の左下には、概念集合Ｘが示されている。概念集合Ｘは、特定の属性の属性値を１つの概念とみなした場合の、当該概念に属するコンテンツの集合である。例えば、属性Ａが“Ｙ”又は“Ｎ”の二値の属性値をとり得る場合に、属性Ａ＝“Ｙ”という概念についての概念集合Ｘは、属性Ａ＝“Ｙ”であるコンテンツを要素として含む。
【００６３】
図８の右下には、属性部分集合Ｐ（Ｐ⊆Ｃ）及びＱ（Ｑ⊆Ｄ）が示されている。属性部分集合Ｐは、条件属性Ｃのうち、重要度の算出に用いる条件属性の集合である。一方、属性部分集合Ｑは、決定属性Ｃのうち、重要度の算出に用いる決定属性の集合である。
【００６４】
（２）Ｃｒｉｓｐ  Ｒｏｕｇｈ集合に関する定義式
表１は、上述した決定表に関連する諸概念を用いて記述される、Ｃｒｉｓｐ  Ｒｏｕｇｈ集合に関する定義式を表す。
【００６５】
【表１】
2011175362.tif 000004
【００６６】
図９を参照しながら、表１の各項目について説明する。図９の上部には、コンテンツＣ１〜Ｃ６を対象全体集合Ｕに含む決定表の一例が示されている。図９の決定表の条件属性の属性部分集合Ｐは、基本属性のうちのメタデータ「ジャンル」、「年代」、「キーワード（“世界”）」及び「ムード（“明るさ”）」を含む。ここでは、説明の簡明さの観点から、「ジャンル」、「年代」及び「ムード（“明るさ”）」は名義属性の形式で表現されるものとする。「決定属性の属性部分集合Ｑは、評価属性のうちのユーザＦＢ「好み」を含む。
【００６７】
表１において、Ｐ−同値関係の式は、条件属性の属性部分集合Ｐにおいて、対象全体集合Ｕに属するコンテンツｘとコンテンツｙとが同値関係であるための条件を表す。例えば、図９の決定表において、コンテンツＣ２の条件属性の属性値とコンテンツＣ６の条件属性の属性値とは等しく、コンテンツＣ２とコンテンツＣ６とは同値関係にある。
【００６８】
Ｐ−同値類は、条件属性の属性部分集合Ｐにおいて、あるコンテンツｘと同値関係にあるコンテンツの集合を表す。図９の決定表において、コンテンツＣ２及びコンテンツＣ６は、１つのＰ−同値類を形成する。
【００６９】
Ｐ−同値類によるＵ分割は、各々のＰ−同値類を部分集合として対象全体集合Ｕが分割され得ることを表す。図９の決定表において、５つの部分集合｛Ｃ１｝、｛Ｃ２，Ｃ６｝、｛Ｃ３｝、｛Ｃ４｝及び｛Ｃ５｝により、対象全体集合Ｕが分割され得る。
【００７０】
概念ＸのＰ−上近似は、条件属性の属性部分集合Ｐについての属性値に基づいて、概念集合Ｘに含まれる可能性があると判断されるコンテンツの集合を表す。図９の決定表において、決定属性Ｑの「好み」＝“Ｙ”の概念集合Ｘに含まれる可能性があるコンテンツは、コンテンツＣ１、Ｃ２，Ｃ４及びＣ６である。よって、「好み」＝“Ｙ”という概念の上近似は、集合｛Ｃ１，Ｃ２，Ｃ４，Ｃ６｝である。なお、コンテンツＣ２が当該上近似に含まれるのは、コンテンツＣ２と同値関係にあるコンテンツＣ６の「好み」が“Ｙ”であるためである。
【００７１】
概念ＸのＰ−下近似は、条件属性の属性部分集合Ｐについての属性値に基づいて、概念集合Ｘに必然的に含まれると判断されるコンテンツの集合を表す。図９の決定表において、決定属性Ｑの「好み」＝“Ｙ”の概念集合Ｘに必然的に含まれると判断されるコンテンツは、コンテンツＣ１及びＣ４である。よって、「好み」＝“Ｙ”という概念の下近似は、集合｛Ｃ１，Ｃ４｝である。なお、コンテンツＣ６が当該下近似に含まれないのは、コンテンツＣ６と同値関係にあるコンテンツＣ２の「好み」が“Ｎ”であるためである。
【００７２】
Ｑ−同値類によるＵ分割は、各々のＱ−同値類を部分集合として対象全体集合Ｕが分割され得ることを表す。図９の決定表において、それぞれ決定属性Ｑの同値類である２つの部分集合｛Ｃ１，Ｃ４，Ｃ６｝及び｛Ｃ２，Ｃ３，Ｃ５｝により、対象全体集合Ｕが分割され得る。
【００７３】
Ｐ，Ｑにおける正領域は、決定属性Ｑの同値類についてのＰ−下近似の、全ての同値類にわたっての和集合を表す。図９の決定表において、「好み」＝“Ｙ”という概念の下近似は、集合｛Ｃ１，Ｃ４｝である。「好み」＝“Ｎ”という概念の下近似は、集合｛Ｃ３，Ｃ５｝である。従って、図９の決定表における条件属性Ｐ，決定属性Ｑにおける正領域は、集合｛Ｃ１，Ｃ４｝，｛Ｃ３，Ｃ５｝｝である。
【００７４】
（３）Ｆｕｚｚｙ  Ｒｏｕｇｈ集合に関する定義式
表２は、上述した決定表に関連する諸概念についての、Ｆｕｚｚｙ  Ｒｏｕｇｈ集合に関する定義式を表す。Ｃｒｉｓｐ  Ｒｏｕｇｈ集合の代わりにＦｕｚｚｙ  Ｒｏｕｇｈ集合を用いることにより、名義属性に関する近似集合だけでなく、数値属性に関する近似集合をも扱うことが可能となる。例えば、表２において、ファジィ同値類μＦｉ（ｘ）（対象ｘにおける属性Ｆｉのメンバシップ値）は、０．０〜１．０の連続値で表現される。
【００７５】
【表２】
2011175362.tif 000005
【００７６】
なお、Ｆｕｚｚｙ  Ｒｏｕｇｈ集合理論については、Richard  Jensen  and  Qiang  Shenによる“Fuzzy-Rough  Data  Reduction  with  Ant  Colony  Optimization”（Fuzzy  Sets  and  Systems,  vol.  149,  no.  1,  pp.  5-20,  2005）において詳しく説明されているため、ここではその説明を省略する。
【００７７】
（４）重要度算出式
重要度算出部１５０による、Ｃｒｉｓｐ  Ｒｏｕｇｈ集合についての重要度算出式を式（２）に示す。γＰ（Ｑ）は、決定属性（集合）Ｑに対する条件属性（集合）Ｐの重要度である。
【００７８】
【数２】
2011175362.tif 000006
【００７９】
式（２）において、ｃａｒｄ（Ｋ）は、集合Ｋの濃度（cardinality）、即ち集合Ｋに含まれる元の数を表す。即ち、右辺の分母は、対象全体集合Ｕの濃度を表す。右辺の分子は、条件属性（集合）Ｐ、決定属性（集合）Ｑについての正領域の濃度を表す。
【００８０】
図９の例では、対象全体集合Ｕの濃度は、コンテンツＣ１〜Ｃ６の数、即ち６である。条件属性（集合）Ｐ、決定属性（集合）Ｑについての正領域の濃度は、「好み」＝“Ｙ”の下近似の濃度（＝２）及び「好み」＝“Ｎ”の下近似の濃度（＝２）の和に相当し、２＋２＝４である。従って、式（２）によれば、決定属性（「好み」）に対する条件属性の組合せ「ジャンル」、「年代」、「キーワード（“世界”）」及び「ムード（“明るさ”）」の重要度は、４／６＝０．６７と算出される。
【００８１】
一般的に、正領域の濃度は、選択された条件属性の属性値が決定属性の属性値の決定により大きく寄与する場合、即ち、条件属性の属性値が与えられることで決定属性の属性値をより高い確度で予測できる場合に、高い値となる。逆に、条件属性の属性値が与えられても、決定属性の属性値がある程度の確度（あるいは必然性）をもって定まらない場合には、正領域の濃度は低くなる。これが意味するところは、対象全体集合Ｕの濃度を用いて式（２）のように正規化された正領域の濃度が、任意に選択される条件属性の組合せ（条件属性の属性部分集合Ｐ）の、決定属性（決定属性の属性部分集合Ｑ）の属性値に対する情報伝達性（informativity）の指標（あるいは近似の質の指標）として扱い得るということである。従って、例えば、属性テーブルに含まれる評価属性を決定属性とし、その他の任意の属性の組合せを条件属性として各組合せについて重要度を算出することにより、コンテンツの推薦の基礎となるスコア又はユーザＦＢがどのような属性の組合せによって有意に決定され又は予測され得るかを、数値的に評価することが可能となる。
【００８２】
重要度算出部１５０による、Ｆｕｚｚｙ  Ｒｏｕｇｈ集合についての重要度算出式は、式（３）の通りである。式（３）に従って算出される重要度もまた、任意に選択される条件属性の組合せ（条件属性の属性部分集合Ｐ）の、決定属性（決定属性の属性部分集合Ｑ）の属性値に対する情報伝達性の指標として扱い得る。
【００８３】
【数３】
2011175362.tif 000007
【００８４】
重要度算出部１５０は、様々な条件属性の組合せ（以下、条件属性セットという）について、式（２）又は式（３）に従って、決定属性Ｑに対する重要度を計算する。
【００８５】
図１０は、図９の上部に例示した決定表に基づいて算出される、様々な条件属性セットについての重要度の一例について説明するための説明図である。図１０を参照すると、「ジャンル」、「年代」、「キーワード（“世界”）」及び「ムード（“明るさ”）」という４つの元を含む条件属性Ｃから選択され得る１５通りの条件属性セットＡＳ１〜ＡＳ１５が示されている（そのうち一部は省略されている）。例えば、条件属性セットＡＳ１は、「ジャンル」のみを含む。条件属性セットＡＳ２は、「年代」のみを含む。また、条件属性セットＡＳ５は、「ジャンル」と「年代」とを含む。条件属性セットＡＳ１５は、「ジャンル」、「年代」、「キーワード（“世界”）」及び「ムード（“明るさ”）」の全てを含む。
【００８６】
重要度算出部１５０は、例えば、１つの属性（図１０の例では「好み」）を決定属性とし、各条件属性セットＡＳ１〜ＡＳ１５を条件属性の属性部分集合として、各条件属性セットについての重要度を式（２）又は式（３）に従って算出する。その結果、例えば、条件属性セットＡＳ７の重要度が最も高い値を示したものとする。図１０の例では、条件属性セットＡＳ７の重要度は０．５５である。この場合、条件属性セットＡＳ７に含まれる「ジャンル」及び「ムード（“明るさ”）」の組合せが、決定属性「好み」の属性値を決定し又は予測するために最も有意な属性であるということができる。
【００８７】
重要度算出部１５０は、このような条件属性セットごとの重要度の算出結果を、抽出部１６０へ出力する。
【００８８】
［２−７．抽出部］
抽出部１６０は、重要度算出部１５０により算出される上述した重要度に応じて、コンテンツに関するユーザに呈示すべき情報を生成するために使用される１つ以上の重要属性を抽出する。コンテンツに関するユーザに呈示すべき情報とは、例えば、推薦すべきコンテンツに関する情報と共に呈示される推薦理由などであってよい。その代わりに、コンテンツに関するユーザに呈示すべき情報とは、例えば、コンテンツリスト（例えば音楽コンテンツを一覧化したプレイリストなど）のタイトルであってもよい。抽出部１６０による重要属性の抽出処理には、主に（１）直接抽出と（２）段階的抽出の２通りのパターンが存在する。
【００８９】
（１）直接抽出
直接抽出の場合には、抽出部１６０は、例えば、コンテンツの推薦の基礎とされる属性を決定属性とし、推薦理由の生成のために用い得る１つ以上の属性を条件属性として重要度算出部１５０により算出される重要度を、重要属性の抽出のために使用する。
【００９０】
例えば、推薦部１４０がユーザＦＢについての属性値を用いて推薦すべきコンテンツを選択する場合に、その推薦理由をコンテンツのメタデータを用いて生成することを想定する。その場合、例えば、図１０に例示したように、重要度算出部１５０は、コンテンツのメタデータ（「ジャンル」、「年代」等）の属性の様々な組合せ（条件属性セット）について、ユーザＦＢ（「好み」）を決定属性とした場合の重要度を算出する。そして、抽出部１６０は、例えば、算出された重要度が最も高い条件属性セットに含まれる１つ以上の属性を、重要属性として抽出する。即ち、図１０の例では、「ジャンル」及び「ムード（“明るさ”）」が重要属性として抽出され得る。
【００９１】
図１１は、決定表に基づいて算出される重要度の他の例について説明するための説明図である。図１１の例に関連し、例えば、推薦処理を実行している時間帯（例えばＴ１）においてより多く閲覧等された実績のあるコンテンツが、推薦すべきコンテンツとして選択され得る状況を想定する。その場合、例えば、重要度算出部１５０は、コンテンツのメタデータ（「ジャンル」、「年代」等）の属性の様々な組合せ（条件属性セット）について、コンテキストデータ（例えば「時間帯：Ｔ１」）を決定属性とした場合の重要度を算出する。そして、抽出部１６０は、例えば、算出された重要度が最も高い条件属性セットに含まれる１つ以上の属性を、重要属性として抽出する。図１１の例では、「ジャンル」及び「年代」を含む条件属性セットＡＳ５の重要度が最も高いため（０．６５）、「ジャンル」及び「年代」が重要属性として抽出され得る。
【００９２】
なお、抽出部１６０は、算出された重要度が最も高い条件属性セットに含まれる属性を重要属性として抽出する代わりに、予め設定される閾値を超える重要度を示す１つ以上の条件属性セットに含まれる属性を重要属性として抽出してもよい。また、抽出部１６０は、算出された重要度が高い順にＮ個（Ｎは予め設定される）の属性を重要属性として抽出してもよい。
【００９３】
（２）段階的抽出
段階的抽出の場合には、抽出部１６０は、例えば、コンテンツの推薦の基礎とされる属性を決定属性とし、拡張属性に含まれる１つ以上の属性を条件属性として重要度算出部１５０により算出される第１の重要度と、拡張属性に含まれる属性を決定属性、推薦理由の生成のために用い得る１つ以上の属性を条件属性として重要度算出部１５０により算出される第２の重要度とを、重要属性の抽出のために使用する。
【００９４】
図１２は、抽出部１６０による重要属性の段階的抽出について説明するための説明図である。図１２の上部では、コンテンツの推薦の基礎とされる推薦アルゴリズムのスコアを決定属性Ｑ１とし、拡張属性のレビュー文層に含まれる潜在トピックＸ１〜Ｘｎの任意の組合せＰ１を条件属性として、重要度算出部１５０により第１の重要度γＰ１（Ｑ１）（Ｐ１⊆Ｃ１）が算出されている。ここで、例えば、Ｐ１＝｛Ｘ１，Ｘ２｝のとき第１の重要度γＰ１（Ｑ１）が最大であったものとする。
【００９５】
図１２の下部では、Ｐ１＝｛Ｘ１，Ｘ２｝を決定属性Ｑ２とし、推薦理由の生成のために用い得るキーワードＫ１、Ｋ２、Ｋ３、…の任意の組合せＰ２を条件属性として、重要度算出部１５０により第２の重要度γＰ２（Ｑ２）が算出されている。これら、第１の重要度及び第２の重要度の算出結果から、抽出部１６０は、例えば、第２の重要度γＰ２（Ｑ２）が最も高い条件属性セットＰ２（Ｑ２＝Ｐ１＝｛Ｘ１，Ｘ２｝）に含まれるキーワードを、重要属性として抽出する。
【００９６】
なお、段階的抽出の手法は、かかる例に限定されない。図１２を用いて説明した手法は、第１の重要度を用いて推薦アルゴリズムのスコアに最も寄与する拡張属性（レビュー文層の潜在トピック）のセットを特定した後、特定した拡張属性のセットに寄与する基本属性（キーワード）のセットを第２の重要度を用いて抽出する手法であった。その代わりに、抽出部１６０は、例えば、第１の重要度と第２の重要度とを共通する拡張属性のセットについて乗算し、その乗算結果がより大きくなる基本属性のセットに含まれる属性を重要属性として抽出してもよい。
【００９７】
なお、直接抽出か段階的抽出かによらず、条件属性と決定属性との組は、上述した例に限定されない。抽出部１６０は、このように抽出した重要属性を、推薦部１４０へ出力する。
【００９８】
［２−８．画面例］
図１３及び図１４は、推薦理由が呈示される画面の例をそれぞれ示している。図１３を参照すると、推薦部１４０により生成され、ＵＩ制御部１３０を介して表示装置により表示される一例としての推薦画面１３２ａが示されている。推薦画面１３２ａには、ユーザに推薦される音楽コンテンツのジャケット画像１３４ａ、当該コンテンツの説明文１３６ａ及び推薦理由１３８ａが含まれる。推薦理由１３８ａには、抽出部１６０により抽出された重要属性を表す文字列が列挙されている。このような推薦理由１３８ａを表示することにより、推薦されたコンテンツについての推薦の理由をユーザに納得させることができる。また、ユーザは、推薦されたコンテンツについてのアクション（視聴、購買、又は無視等）をより容易に決定することができる。
【００９９】
図１４を参照すると、推薦部１４０により生成され、ＵＩ制御部１３０を介して表示装置により表示される他の例としての推薦画面１３２ｂが示されている。推薦画面１３２ｂには、ユーザに推薦される音楽コンテンツのジャケット画像１３４ｂ、当該コンテンツの説明文１３６ｂ及び推薦理由１３８ｂが含まれる。推薦理由１３８ｂには、抽出部１６０により抽出された重要属性を用いて生成された推薦理由の文章が示されている。このような推薦理由１３８ｂによっても、推薦されたコンテンツについての推薦の理由をユーザに納得させ、かつ、推薦されたコンテンツについてのユーザのアクションの決定をより容易にすることができる。
【０１００】
＜３．一実施形態に係る処理の流れ＞
次に、図１５及び図１６を用いて、本実施形態に係る情報処理装置１００による処理の流れを説明する。
【０１０１】
［３−１．事前処理］
図１５は、本実施形態に係る情報処理装置１００による事前処理の流れの一例を示すフローチャートである。事前処理は、コンテンツの推薦処理よりも以前に行われ得る処理である。事前処理は、例えば、一定の数のコンテンツが蓄積された時、又は所定の期間ごとに定期的に実行され得る。
【０１０２】
図１５を参照すると、まず、解析部１２０により、記憶部１１０の属性テーブルに記憶されているコンテンツの基本属性が取得される（ステップＳ１０２）。次に、解析部１２０は、ＰＬＳＡ又はＬＤＡによる確率的分類法に従って、基本属性の属性値に基づいて、拡張属性の属性値を算出する（ステップＳ１０４）。解析部１２０は、ここで算出した拡張属性の属性値を属性テーブルに格納する。
【０１０３】
次に、重要度算出部１５０により、推薦部１４０による推薦処理の中で重要属性の段階的抽出が行われるか否かが判定される（ステップＳ１０６）。ここで、重要属性の段階的抽出が行われない場合には、ステップＳ１０８はスキップされる。重要属性の段階的抽出が行われる場合には、重要度算出部１５０は、解析部１２０により算出された拡張属性を決定属性とし、基本属性を条件属性とした場合の重要度（段階的抽出における第２の重要度）を算出する（ステップＳ１０８）。重要度算出部１５０は、例えば、ここで算出した重要度を、後の推薦処理のために記憶部１１０に記憶させる。
【０１０４】
このような事前処理のほかに、例えば、ユーザによるコンテンツの閲覧等のアクションが行われた場合には、ＵＩ制御部１３０によるコンテキストデータの更新、ユーザＦＢの登録などの処理が行われ得る。また、それに応じて、拡張属性の再計算などが行われてもよい。
【０１０５】
［３−２．推薦処理］
図１６は、本実施形態に係る情報処理装置１００による推薦処理の流れの一例を示すフローチャートである。推薦処理は、例えば、ユーザ又は端末装置からの要求に応じて行われ得る処理である。
【０１０６】
図１６を参照すると、まず、推薦部１４０により、記憶部１１０が保持している属性テーブルに記憶されている属性値を用いて、ユーザに推薦すべきコンテンツが選択される（ステップＳ２０２）。次に、推薦部１４０は、推薦アルゴリズムにより出力されるスコアを、評価属性の属性値として属性テーブルに格納する（ステップＳ２０４）。次に、重要度算出部１５０により、重要属性の段階的抽出が行われるか否かが判定される（ステップＳ２０６）。ここで、重要属性の段階的抽出が行われる場合には、処理はステップＳ２０８へ進む。一方、重要属性の段階的抽出が行われない場合には、処理はステップＳ２１２へ進む。
【０１０７】
ステップＳ２０８では、重要度算出部１５０は、例えば、推薦部１４０により出力されたスコア（又はユーザＦＢなどの他の属性）を決定属性、拡張属性を条件属性とした場合の重要度（段階的抽出における第１の重要度）を算出する（ステップＳ２０８）。次に、抽出部１６０は、第１の重要度及び第２の重要度に応じて、重要属性を抽出する（ステップＳ２１０）。
【０１０８】
一方、ステップＳ２１２では、重要度算出部１５０は、例えば、推薦部１４０により出力されたスコア（又はユーザＦＢなどの他の属性）を決定属性、基本属性を条件属性とした場合の重要度（直接抽出における重要度）を算出する（ステップＳ２１２）。次に、抽出部１６０は、重要度算出部１５０により算出された重要度に応じて、重要属性を抽出する（ステップＳ２１４）。
【０１０９】
次に、推薦部１４０は、抽出部１６０により抽出された重要属性に基づいて、ユーザに呈示すべき推薦理由を含む推薦画面を生成する（ステップＳ２１６）。次に、ＵＩ制御部１３０は、推薦部１４０により生成された推薦画面を表示装置に表示させる（ステップＳ２１８）。その後、推薦すべきコンテンツを変更する場合には、処理はステップＳ２０２へ戻り、上述した処理が繰り返される。一方、推薦すべき新たなコンテンツが存在しない場合には、推薦処理は終了する。
【０１１０】
なお、図１６に示したフローチャートでは、１つのコンテンツについて重要属性の直接抽出と段階的抽出のいずれか一方が行われる例を示したが、１つのコンテンツについて重要属性の直接抽出と段階的抽出の双方が行われてもよい。例えば、情報処理装置１００は、属性値集合の元の少ない基本属性（「ジャンル」、「年代」、「ムード」など）については直接抽出を行い、属性値集合の元の多い基本属性（「キーワード」、「アーティスト」など）については拡張属性を利用した段階的抽出を行ってもよい。拡張属性の属性空間の次元は基本属性の属性空間の次元に比べて一般的に低い（典型的には、潜在トピックの数に相当する）ため、拡張属性を条件属性として中間的に利用することで、推薦処理の最中の重要度算出処理の計算コストを抑えることができる。また、確率的分類法の利点として、潜在的なキーワード間又はアーティスト間の関連性（例えば同義関係など）を重要度の算出結果に反映させることができる。
【０１１１】
＜４．変形例＞
［４−１．プレイリストの提供］
図１７は、本実施形態の一変形例に係る情報処理装置２００の構成を示すブロック図である。図１７を参照すると、情報処理装置２００は、記憶部１１０、解析部１２０、ユーザインタフェース（ＵＩ）制御部１３０、コンテンツリスト生成部２４０、重要度算出部２５０及び抽出部２６０を備える。情報処理装置２００においては、図１に示した推薦部１４０の代わりに、コンテンツリスト生成部２４０が設けられている。
【０１１２】
コンテンツリスト生成部２４０は、ユーザの指定に応じて、又は属性テーブルに記憶されている属性値を用いて、ＵＩ制御部１３０が再生すべきコンテンツのリストを生成する。また、コンテンツリスト生成部２４０は、抽出部２６０により抽出される１つ以上の重要属性に基づいて、コンテンツリストのタイトルを生成する。そして、コンテンツリスト生成部２４０は、タイトルを付したコンテンツリストをＵＩ制御部１３０を介してユーザに呈示する。コンテンツリスト生成部２４０により生成されるコンテンツリストは、例えば、再生すべき音楽コンテンツ又は映像コンテンツなどを一覧化したプレイリストであってよい。
【０１１３】
コンテンツリスト生成部２４０により生成されるコンテンツリストには、例えば、ユーザにより指定される一群のコンテンツが含まれる。コンテンツリストに含めるべきコンテンツをユーザが指定した場合には、コンテンツリスト生成部２４０は、例えば、属性テーブルの評価属性として、ユーザによる指定の有無に応じた属性値（例えば、指定ありなら“１”、指定なしなら“０”）を有するスコアを格納する。一方、コンテンツリスト生成部２４０は、上述したいずれかの推薦アルゴリズムを用いてコンテンツリストに含めるべきコンテンツを自ら選択した場合には、推薦アルゴリズムが出力するスコアを属性テーブルに格納する。
【０１１４】
さらに、例えば、コンテンツリスト生成部２４０は、属性テーブルに記憶されているユーザＦＢについての属性値を用いて、コンテンツリストに含めるべきコンテンツを選択してもよい。また、例えば、コンテンツリスト生成部２４０は、属性テーブルに記憶されているコンテキストデータについての属性値を用いて、コンテンツリストに含めるべきコンテンツを選択してもよい。例えば、特定の時間帯においてより多く再生された実績のあるコンテンツが、コンテンツリストに含めるべきコンテンツとして優先的に選択され得る。
【０１１５】
コンテンツリスト生成部２４０は、コンテンツリストを生成すると、コンテンツリストの生成のために使用した所定の属性に対する重要度を、当該所定の属性以外の１つ以上の属性について、重要度算出部２５０に算出させる。また、コンテンツリスト生成部２４０は、コンテンツリストのタイトルを生成するために使用される１つ以上の重要属性を、抽出部２６０に抽出させる。そして、コンテンツリスト生成部２４０は、抽出部２６０により抽出された１つ以上の重要属性を用いてコンテンツリストのタイトルを生成し、当該タイトルを付したコンテンツリストをＵＩ制御部１３０を介してユーザに呈示する。
【０１１６】
重要度算出部２５０は、属性テーブルに記憶されている属性値を用いて、コンテンツの所定の属性に対する重要度を、コンテンツの当該所定の属性以外の１つ以上の属性について算出する。例えば、重要度算出部２５０は、ユーザによる指定の有無に応じて属性値が決定された評価属性を決定属性とする決定表を用いて重要度を算出してもよい。また、例えば、重要度算出部２５０は、コンテンツリスト生成部２４０によるコンテンツリストの生成のために使用された属性（例えば、推薦アルゴリズムのスコアなど）を決定属性とする決定表を用いて重要度を算出してもよい。重要度算出部２５０は、上述した重要度算出部１５０と同様に複数の条件属性セットごとに算出した重要度を、抽出部２６０へ出力する。
【０１１７】
抽出部２６０は、重要度算出部２５０により算出される上述した重要度に応じて、コンテンツリストのタイトルを生成するために使用される１つ以上の重要属性を抽出する。上述した抽出部１６０と同様、抽出部２６０による重要属性の抽出処理もまた、直接抽出と段階的抽出の２通りのパターンによって行われ得る。
【０１１８】
このような変形例によれば、例えば、ユーザの指定に応じてコンテンツリストが生成される場合にも、直接的にはシステムが知り得ないユーザの意図又は感情などに関連する重要属性の組合せが抽出され、その重要属性を用いてコンテンツリストのタイトルを動的に生成することができる。また、例えば、推薦アルゴリズムを用いてシステムがコンテンツリストを生成する場合にも、その推薦の結果にふさわしいタイトルを動的に生成することができる。なお、コンテンツリストのタイトルは、例えば、「Ｒｏｃｋ，Ｓｃａｎｄａｌ」のような属性文字列の単純な結合であってもよく、その代わりに、よりタイトルらしく加工されたものであってもよい。
【０１１９】
［４−２．個人化］
図１８は、本実施形態の他の変形例について説明するための説明図である。図１８の上部には、図１に示した記憶部１１０により保持される属性テーブルが示されている。また、属性テーブルの下に、ユーザＵ１の各コンテンツに対するユーザアクションの履歴を表す履歴データが示されている。かかる履歴データは、例えば、記憶部１１０によりユーザごとに（又は装置ごとに）保持される。そして、例えば、重要度算出部１５０又は２５０は、履歴データに含まれるコンテンツについての属性テーブルのサブセットを取得し、取得したサブセットに含まれる属性値のみに基づいて、重要度を算出する。図１８の例では、ユーザＵ１の履歴データにはコンテンツＣ１、Ｃ４及びＣ２に対するユーザアクションが記述されており、コンテンツＣ１、Ｃ２及びＣ４についての属性テーブルのサブセットが取得されている。このような場合には、抽出部１６０又は２６０から出力される重要属性は、全てのユーザではなく、特定のユーザ（図１８の例ではユーザＵ１）にとって重要な属性となる。このような履歴データに基づく属性テーブルのフィルタリングにより、ユーザ個人の特性に応じた重要度を算出することが可能となる。その結果、情報処理装置１００又は２００により呈示される推薦理由又はプレイリストのタイトル等の個人化（Personalization）を図ることが可能となり、ユーザの満足度を向上させることができる。
【０１２０】
＜５．ハードウェア構成例＞
上述した情報処理装置１００又は２００による一連の処理は、典型的には、ソフトウェアを用いて実現される。ソフトウェアを構成するプログラムは、例えば図１９に示した構成を有する汎用コンピュータを用いて実行される。
【０１２１】
図１９において、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）９０２は、汎用コンピュータの動作全般を制御する。ＲＯＭ（Read  Only  Memory）９０４には、一連の処理の一部又は全部を記述したプログラム又はデータが格納される。ＲＡＭ（Random  Access  Memory）９０６には、処理の実行時にＣＰＵ９０２により用いられるプログラムやデータなどが一時的に記憶される。
【０１２２】
ＣＰＵ９０２、ＲＯＭ９０４、及びＲＡＭ９０６は、バス９１０を介して相互に接続される。バス９１０にはさらに、入出力インタフェース９１２が接続される。
【０１２３】
入出力インタフェース９１２は、ＣＰＵ９０２、ＲＯＭ９０４、及びＲＡＭ９０６と、入力装置９２０、出力装置９２２、記憶装置９２４、通信装置９２６、及びドライブ９３０とを接続するためのインタフェースである。
【０１２４】
入力装置９２０は、例えばマウス、キーボード又はタッチパネルなどの入力手段を介して、ユーザからの指示や情報入力を受け付ける。出力装置９２２は、例えばＣＲＴ（Cathode  Ray  Tube）、液晶ディスプレイ、ＯＬＥＤ（Organic  Light  Emitting  Diode）などの表示装置、又はスピーカなどの音声出力装置を介してユーザに情報を出力する。
【０１２５】
記憶装置９２４は、例えばハードディスク又はフラッシュメモリなどにより構成され、プログラムやプログラムデータなどを記憶する。通信装置９２６は、ＬＡＮ又はインターネットなどのネットワークを介する通信処理を行う。ドライブ９３０は、必要に応じて汎用コンピュータに設けられ、例えばドライブ９３０にはリムーバブルメディア９３２が装着される。
【０１２６】
＜６．まとめ＞
ここまで、図１〜図１９を用いて、本発明の一実施形態及びその変形例について説明した。本実施形態によれば、複数のコンテンツについて各コンテンツに付与される属性値を用いて、コンテンツの所定の属性への寄与の程度を表す重要度が、コンテンツの上記所定の属性以外の１つ以上の属性について算出される。その際、重要度は、上記所定の属性を決定属性とし、上記１つ以上の属性を条件属性とする決定表を用いて算出される。それにより、条件属性の様々な組合せについて重要度を柔軟に評価することが可能となる。
【０１２７】
また、本実施形態によれば、重要度は、Ｒｏｕｇｈ集合理論に従い、上記決定表について決定属性の正領域を形成するコンテンツの数に基づいて算出される。一般的に、決定表の正領域の濃度は、条件属性の組合せの、決定属性の属性値に対する情報伝達性の指標として扱い得る。従って、本実施形態に係る手法により算出される重要度は、条件属性の組合せごとの情報伝達性に応じた有意な指標である。
【０１２８】
また、本実施形態によれば、算出された重要度に応じて抽出される重要属性を用いて、コンテンツに関するユーザに呈示すべき情報、例えば推薦理由又はコンテンツリストのタイトルなどが生成される。それにより、相互に関連する属性の組合せが意味を持つ場合にも、その属性の組合せを的確に推薦理由又はコンテンツリストのタイトルなどに反映することができる。また、ユーザによるフィードバック又はユーザアクションの際の状況（即ち、コンテキスト）に応じて、適応的に推薦理由又はコンテンツリストのタイトルなどを変化させることができる。
【０１２９】
また、本実施形態によれば、ＰＬＳＡ又はＬＤＡによる確率的分類法に従って、基本属性の属性値に基づいて拡張属性の属性値が算出される。そして、拡張属性の属性値を中間的に利用することにより、重要属性を段階的に抽出することができる。その結果、重要度の算出結果の精度が基本属性（例えばキーワードや人物名など）の表記揺れを原因として低下するリスクが排除され得る。また、基本属性間の同義語関係などの潜在的な関連性を適切に踏まえた上で、推薦理由等を生成することができる。
【０１３０】
なお、本明細書において説明した決定表を用いた重要度算出方法によれば、条件属性及び決定属性の設定に応じて、様々な種類の重要度を算出することができる。例えば、上述したスマイルセンサ又は生体センサにより取得されるユーザの状態を表すコンテキストデータを決定属性とすることで、ユーザの心理状態又は体調に応じて異なる重要度を算出することも可能である。
【０１３１】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【０１３２】
１００，２００    情報処理装置
１１０            記憶部
１２０            解析部
１３０            ユーザインタフェース制御部
１４０            推薦部
１５０，２５０    重要度算出部
１６０，２６０    抽出部
２４０            コンテンツリスト生成部
【図１】
2011175362.tif 000008
【図２】
2011175362.tif 000009
【図３】
2011175362.tif 000010
【図４】
2011175362.tif 000011
【図５】
2011175362.tif 000012
【図６】
2011175362.tif 000013
【図７】
2011175362.tif 000014
【図８】
2011175362.tif 000015
【図９】
2011175362.tif 000016
【図１０】
2011175362.tif 000017
【図１１】
2011175362.tif 000018
【図１２】
2011175362.tif 000019
【図１３】
2011175362.tif 000020
【図１４】
2011175362.tif 000021
【図１５】
2011175362.tif 000022
【図１６】
2011175362.tif 000023
【図１７】
2011175362.tif 000024
【図１８】
2011175362.tif 000025
【図１９】
2011175362.tif 000026