(57)【要約】【課題】重複するトピックを含む一組のビデオシリーズに対して、選択されたビデオセグメントのトピックとの関係を考慮して次のビデオセグメントを決定することを含む方法、システム及びプログラムを提供することを目的とする。【解決手段】重複するトピックを含む一組のビデオシリーズに対するトピックモデルを構築し、ここで、各ビデオシリーズが１又は複数のトピックに関するセグメントを含み、トピックモデルがセグメントから検出されたトピック分布に基づき、各ビデオシリーズに対して補助情報を分析してビデオシリーズのセグメントについてのシーケンス情報を特定し、分布とシーケンス情報とに対するシーケンスパターンマイニングを使用してトピック遷移のための配列を生成し、配列及びシーケンスに基づくスコア化を使用する整列判断に基づいて、選択されたセグメントに対して次のセグメントが決定される。【選択図】図１
2019024192.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータにより実行される方法であって、
重複するトピックを含む一組のビデオシリーズのためのトピックモデルを構築することと、ここで、各ビデオシリーズは１又は複数のトピックに関するセグメントを含み、前記トピックモデルは前記セグメントから検出されたトピック分布に基づいており、
各ビデオシリーズに対して、補助情報を分析して前記ビデオシリーズの前記セグメントについてのシーケンス情報を特定することと、
前記トピック分布と前記シーケンス情報とに対するシーケンスパターンマイニングを使用してトピック遷移のための配列を生成することと、を備え、
前記配列とシーケンスに基づくスコア化とを使用する整列判断に基づいて、選択されたセグメントに対して次のセグメントが決定される、方法。
【請求項２】
前記配列とシーケンスに基づくスコア化とを使用する前記整列判断が、
前記選択されたセグメントについてのクエリを受信することに応答して、
トピック遷移のための前記配列を考慮したベクトル空間モデル化を使用して、コンテンツに基づく類似性に基づいて、候補セグメントの順序付きリストを決定することと、
前記選択されたセグメントを考慮した前記シーケンスに基づくスコア化に基づいて、候補セグメントごとに一組のスコアを決定することであって、前記シーケンスに基づくスコア化が前記選択されたセグメントのトピックと整列する非冗長トピックに関する候補セグメントを重み付けする、決定することと、
前記一組のスコアに基づいて前記候補セグメントの前記リストを並べ替えることと、
並べ替えられた前記候補セグメントの前記リストに基づいて前記次のセグメントを推薦することと、
を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記整列判断が、一組の候補セグメントから前記次のセグメントを識別し、
前記次のセグメントが、前記補助情報からのシーケンス情報によって重み付けされた頻出するトピック遷移に基づく前記選択されたセグメントと整列する非冗長トピックに関し、
前記一組の候補セグメントが、トピック遷移のための前記配列を考慮したベクトル空間モデル化を使用してコンテンツに基づく類似性に基づいてランク付けされ、前記シーケンスに基づくスコア化に基づいて再ランク付けされる、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記シーケンスに基づくスコア化が、トピック類似性スコア、トピック多様性スコア、グローバルシーケンスルールに基づくスコア、ローカルシーケンスルールに基づくスコア、次のビデオ一貫性スコア、又は前のビデオ一貫性スコアのうちの少なくとも１つを含むスコア化基準に基づいて決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
視聴者のセグメント視聴履歴に基づいてトピック分布選好を特定することと、
ここで、前記一組のスコアを決定することが、前記視聴者のトピック分布選好に基づいて前記候補セグメントについてのスコアを重み付けすることに少なくとも部分的に基づき、
前記一組のスコアを正規化して候補セグメントスコアを生成することと、
をさらに備える、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記トピック分布に対するシーケンスパターンマイニングが、
異なるドメインからのビデオシリーズにわたって頻出するシーケンスパターンのマイニングを実行することと、
前記配列を使用して一組の候補セグメントを重み付けする前記整列判断が、前記次のセグメントと前記選択されたセグメントとの間の冗長トピックを低減するように、前記頻出するシーケンスパターンに基づいてグローバルシーケンスルールを生成することと、
をさらに備える、請求項２に記載の方法。
【請求項７】
前記選択されたセグメントを考慮した前記シーケンスに基づくスコア化が、
前記配列を使用して一組の候補セグメントを重み付けする前記整列判断が、前記次のセグメントと前記選択されたセグメントとの間の冗長トピックを低減するように、前記選択されたセグメントに関連付けられた潜在トピックに基づいてシーケンスパターンのマイニングを行うことをさらに備える、請求項２に記載の方法。
【請求項８】
前記候補セグメントごとの前記一組のスコアが、ローカルシーケンスパターン及びグローバルシーケンスパターンからマイニングされたトピック遷移の信頼度スコアに基づいて重み付けされる、請求項２に記載の方法。
【請求項９】
トピック遷移についての前記シーケンスパターンマイニングが、一組の頻出するトピック遷移を抽出することを備え、前記頻出するトピック遷移が、各トピックに関連付けられたセグメントの数に基づく１又は複数の閾値内のパターン長を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記トピックモデルが、セグメントごとに検出された潜在トピックの前記シーケンスについての前記シーケンスパターンマイニング及びシーケンスルールマイニングを使用して検出された潜在トピック遷移に基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記トピックモデルを構築することが、前記ビデオシリーズを分析して、自然言語処理及びトランスクリプトモデル化のうちの少なくとも一方を使用して潜在トピックを検出することをさらに備え、前記潜在トピックが、ドメインに依存せずに、潜在トピックの品質の検証のためのトピック可視化に基づいている、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
メモリと、
前記メモリに動作可能に結合されたプロセッサと、
を備え、
前記プロセッサが、
重複するトピックを含む一組のビデオシリーズのためのトピックモデルを構築することと、ここで、各ビデオシリーズは１又は複数のトピックに関するセグメントを含み、前記トピックモデルは前記セグメントから検出されたトピック分布に基づいており、
各ビデオシリーズに対して、補助情報を分析して前記ビデオシリーズの前記セグメントについてのシーケンス情報を特定することと、
前記トピック分布と前記シーケンス情報とに対するシーケンスパターンマイニングを使用してトピック遷移のための配列を生成することと、を行うように構成され、
前記配列とシーケンスに基づくスコア化とを使用する整列判断に基づいて、選択されたセグメントに対して次のセグメントが決定されることを特徴とする、
システム。
【請求項１３】
前記プロセッサが、
前記選択されたセグメントについてのクエリが受信されることに応答して、
トピック遷移のための前記配列を考慮したベクトル空間モデル化を使用して、コンテンツに基づく類似性に基づいて、候補セグメントの順序付きリストを決定することと、
前記選択されたセグメントを考慮した前記シーケンスに基づくスコア化に基づいて、候補セグメントごとに一組のスコアを決定することであって、前記シーケンスに基づくスコア化が前記選択されたセグメントのトピックと整列する非冗長トピックに関する候補セグメントを重み付けする、決定することと、
前記一組のスコアに基づいて前記候補セグメントの前記リストを並べ替えることと、
候補セグメントの前記並べ替えられたリストに基づいて前記次のセグメントを推薦することと、
を行うようにさらに構成される、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記シーケンスに基づくスコア化が、トピック類似性スコア、トピック多様性スコア、グローバルシーケンスルールに基づくスコア、ローカルシーケンスルールに基づくスコア、次のビデオ一貫性スコア、又は前のビデオ一貫性スコアのうちの少なくとも１つを含むスコア化基準に基づいて決定される、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１５】
前記プロセッサが、
共通の主題に関連付けられた各ビデオシリーズに対して、ローカルシーケンスルールとして前記ビデオシリーズについてのトピック遷移の集中パターンを識別することと、
前記選択されたセグメントに基づいて１又は複数の前記ローカルシーケンスルールを充足する前記候補セグメントに基づいて、前記一組の候補セグメントの中の候補セグメントを重み付けすることと、
を行うようにさらに構成される、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１６】
前記一組のビデオシリーズが、
第１のビデオシリーズであって、前記第１のビデオシリーズの前記セグメントが録画された講義であり、前記第１のビデオシリーズの補助情報が前記第１のビデオシリーズの前記セグメントのトピックのシーケンスを有する講義要綱である、第１のビデオシリーズと、
少なくとも第２のビデオシリーズであって、前記第２のビデオシリーズの前記セグメントが、前記第１のビデオシリーズと重複する１又は複数のトピックを有する異なる録画された講義であり、前記第２のビデオシリーズの補助情報が、前記重複する１又は複数のトピックについての異なるシーケンスを有する講義要綱である、第２のビデオシリーズと、
を備える、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１７】
前記次のセグメントが、前記選択されたセグメントと共通する主題のためのトピックに関し、前記次のセグメントが、前記選択されたセグメントの前記ビデオシリーズとは異なるトピックのシーケンスを有する異なるビデオシリーズのセグメントである、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１８】
前記整列判断は、トピック類似性、トピック多様性、シーケンスルール、前のセグメント凝集度、及び次のセグメント凝集度を含む因子についての前記シーケンスに基づくスコア化に基づいて、次のセグメントトピックと選択されたセグメントトピックとが整列することを判断する、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１９】
コンピュータに、
異なるソースからの共通の主題についてのビデオシリーズのコーパスのためのトピックモデルを構築することと、ここで、各ビデオシリーズが前記共通の主題のトピックのためのセグメントを備え、前記トピックモデルが前記セグメントから検出されたトピック分布に基づいており、
各ビデオシリーズに対して、前記ビデオシリーズに関連付けられた講義要綱を分析して、前記ビデオシリーズの前記セグメントについてのシーケンス情報を特定することと、
前記トピック分布と前記シーケンス情報とに対するシーケンスパターンマイニングを使用してトピック遷移のための配列を生成することと、
を実行させるためのプログラムであって、
前記配列とシーケンスに基づくスコア化とを使用する整列判断に基づいて、選択されたセグメントに対して次のセグメントが決定されることを特徴とする、プログラム。
【請求項２０】
前記コンピュータに、
トピック遷移のための前記配列を考慮したベクトル空間モデル化を使用して、コンテンツに基づく類似性に基づいて、候補セグメントの順序付きリストを決定することと、
前記選択されたセグメントを考慮した前記シーケンスに基づくスコア化に基づいて、候補セグメントごとに一組のスコアを決定することと、
前記一組のスコアに基づいて前記候補セグメントの前記リストを並べ替えることと、
並べ替えられた前記候補セグメントの前記リストに基づいて前記次のセグメントを推薦することと、
をさらに実行させる、請求項１９に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、一般に、トピックガイダンスのためにコンテンツを分析することに関し、より具体的には、ビデオコンテンツのシーケンスパターンマイニングを使用したトピックガイダンスのための方法、システム及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ビデオコンテンツのストリーミング及びビデオベースの通信は人気が高まっており、娯楽、教育、趣味、技能開発などに関する大容量の録画ビデオコンテンツを作成している。たとえば、大規模公開オンライン講座（ＭＯＯＣ）は、インターネットを介した無制限参加及びオープンアクセスを目的とする、ビデオベースのオンライン講座であり、ある科目についての一連の録画ビデオを視聴する参加者を含んでもよい。機関、組織、及びコンテンツ出版社は、インターネットを介して利用可能な、単発のハウツービデオから完全に営利目的のプロが制作した複数の講座からなる修了証を伴うプログラムまでの全領域に及ぶ、録画ビデオコンテンツの大規模データベースを蓄積している。
【０００３】
特定の科目についてのビデオベースの講座は、通常、各々がその科目に関する１又は複数の特定のコンセプトを含むいくつかのビデオセグメントを含む。一般に、講師又は制作者は、講座のためにどの特定のコンセプトを含めるかを選択し、複数のセグメントにこれらのトピックを配置する。規定されたカリキュラム、目的、及び教材に対するアクセスなどの様々な要因が講座の設計に影響する可能性がある。たとえば、教師は、一般に、特定のコンセプトを選択し、それらのコンセプトのプレゼンテーションを編成するために、講義要綱を使用する。
【０００４】
ますます多くのプラットフォーム及び講師が、共通の主題についてのビデオベースの講座を設計してきたが、これらの講座は、コンセプトの多様な配置や、有効性の程度が異なる指導方法を含んでいる。従来、視聴者（たとえば、学生、従業員、趣味に熱中する人など）は、ある主題についての特定のビデオシリーズを選択し、講師によって設計及び編成されたビデオセグメントのシリーズを修了する。しかしながら、教育ビデオコンテンツの急速な成長やビデオコンテンツの利便性及びアクセスのしやすさに対する熱狂的な関心にもかかわらず、視聴者は、一般に、ビデオベースの講座を修了することに苦労する。たとえば、視聴者は、自分が基礎的な技能を欠いているシリーズ内のいくつかのセグメントを発見したり、不可欠な情報を補充する必要があったり、進行速度又は講演者を好まないかもしれない。従来技術の研究は、視聴者ごとの技能や嗜好に依らない画一的な手法を使用して設計されたビデオベースの講座が、関心が減退するという共通の問題を抱えていることを示している。
【０００５】
従来技術のシステムは、視聴者が特定の主題を理解することに貢献する関連トピックを見つけるために、異なるシリーズのビデオの間をジャンプすることができるようには設計されていない。通常、視聴者が同じ主題についての異なるビデオシリーズに切り替えると、視聴者は新しいシリーズの最初から再スタートするか、新しいシリーズのどのセグメントが関連情報を有する可能性があるかを推測するか、又はその主題を修了することを断念する。一般に、従来技術のシステムは、まとまりのない、分かりにくい、元のビデオシリーズと切り離された、大量の冗長又は余分なトピックを視聴者に再視聴させる。
【０００６】
さらに、ビデオシリーズは、一般に、同じ主題についての他のビデオシリーズとは無関係に設計及び編成される。たとえば、ある科目の包括的な学習になるように設計されたビデオシリーズは、異なる講師又は無関係な機関によって設計された簡約化されたビデオシリーズとは大きく異なって編成されるかもしれない。このように、視聴者は、一般に、複数の異なるシリーズが重複するトピックを含んでいる場合でも、複数のシリーズの間を首尾一貫して又は論理的に遷移することができない。たとえば、無制限参加及びオープンアクセスを目的とするオンライン講座は、学習者の略歴の多様性に対処する能力によって限定される。ビデオコンテンツの改善された制作及び分配は、ビデオベースの教育及び雇用訓練を増やし、並びに、生涯学習者が新しい技能を手に入れることを促進している。したがって、視聴者が共通の主題に関するビデオコンテンツの異なるシリーズを活用するためのツールが必要とされる。
【０００７】
従来技術では、テキストコンテンツ内のトピック検出は、異なるソース、たとえば、共通の出来事を説明する様々なニュースソース又はソーシャルメディアプラットフォームから、類似のトピックをグループ化及びモデル化するために使用されてきた。他の従来技術では、ビデオ推薦技法がビデオセグメントにカテゴリを割り当て、以前視聴されたビデオセグメントと同じ又は類似のカテゴリに分類された新しいビデオセグメントを推薦する。従来技術のビデオ推薦ツールは、通常、冗長又は余分なトピックを含む、方向感覚を失わせるビデオセグメントを推薦することにより、視聴者の減少及び講座脱退の割合が高いことの一因となっている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】ＡＤＣＯＣＫ，  Ｊ．他、“ＴａｌｋＭｉｎｅｒ：Ａ  Ｌｅｃｔｕｒｅ  Ｗｅｂｃａｓｔ  Ｓｅａｒｃｈ  Ｅｎｇｉｎｅ”、Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  １８ｔｈ  ＡＣＭ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ，ＭＭ’１０、（イタリア）、２０１０年１０月２５−２９日、ｐ．２４１−２５０
【非特許文献２】ＡＬＬＡＮ，  Ｊ．編、“Ｔｏｐｉｃ  Ｄｅｔｅｃｔｏｎ  ａｎｄ  Ｔｒａｃｋｉｎｇｌ  Ｅｖｅｎｔ−Ｂａｓｅｄ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ”、Ｋｌｕｗｅｒ  Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｐｕｂｌｉｓｈｅｒｓ、２００２年、全４頁
【非特許文献３】ＡＬＳＵＭＡＩＴ，  Ｌ．他、“Ｏｎ−Ｌｉｎｅ  ＬＤＡ：  Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｔｏｐｉｃ  Ｍｏｄｅｌｓ  ｆｏｒ  Ｍｉｎｉｎｇ  Ｔｅｘｔ  Ｓｔｒｅａｍｓ  ｗｉｔｈ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ｔｏ  Ｔｏｐｉｃ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ，  Ｉｎ  Ｄａｔａ  Ｍｉｎｉｎｇ”、ＩＣＤＭ／０８、第８回ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ、２００８年、ｐ．３−１２
【非特許文献４】ＢＬＥＩ，  Ｄ．  Ｍ．他、“Ｌａｔｅｎｔ  Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ  Ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ”、Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ、２００３年３月、ｐ．９９３−１０２２
【非特許文献５】ＣＡＴＡＬＤＩ，  Ｍ．他、“Ｅｍｅｒｇｉｎｇ  Ｔｏｐｉｃ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｏｎ  Ｔｗｉｔｔｅｒ  Ｂａｓｅｄ  ｏｎ  Ｔｅｍｐｏｒａｌ  ａｎｄ  Ｓｏｃｉａｌ  Ｔｅｒｍｓ  Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ”、ＭＤＭＫＤＤ’１０  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  １０ｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ｏｎ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｄａｔａ  Ｍｉｎｉｎｇ、Ａｒｔｉｃｌｅ  ４、（米国）、２０１０年７月２５日、全１０頁
【非特許文献６】ＣＨＵＡＮＧ，  Ｊ．他、“Ｗｉｔｈｏｕｔ  ｔｈｅ  Ｃｌｕｔｔｅｒ  ｏｆ  Ｕｎｉｍｐｏｒｔａｎｔ  Ｗｏｒｄｓ：Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｖｅ  Ｋｅｙｐｈｒａｓｅｓ  ｆｏｒ  Ｔｅｘｔ  Ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ”、ＡＣＭ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ−Ｈｕｍａｎ  Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ、１９（３）、Ａｒｔｉｃｌｅ  １９、２０１２年１０月、全２９頁
【非特許文献７】ＦＯＵＲＮＩＥＲ−ＶＩＧＥＲ他、“ＴＫＳ：Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  Ｍｉｎｉｎｇ  ｏｆ  Ｔｏｐ−Ｋ  Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ  Ｐａｔｔｅｒｎｓ”、Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ９ｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｄａｔａ  Ｍｉｎｉｎｇ  ａｎｄ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  （ＡＤＭＡ  ２０１３）、２０１３年、全１２頁
【非特許文献８】ＦＯＵＲＮＩＥＲ−ＶＩＧＥＲ，  Ｐ．他、“Ｍｉｎｉｎｇ  Ｔｏｐ−Ｋ  Ｎｏｎ−Ｒｅｄｕｎｄａｎｔ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  Ｒｕｌｅｓ”、Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ２８ｔｈ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  ｏｎ  Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  （ＡＣＭ  ＳＡＣ  ２０１３）、２０１３年、全１０頁
【非特許文献９】ＫＩＮＮＥＢＲＥＷ，Ｊ．Ｓ．、“Ａ  Ｃｏｎｔｅｘｔｕａｌｉｚｅｄ，  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ  Ｓｅｑｕｅｎｃｅ  Ｍｉｎｉｎｇ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｔｏ  Ｄｅｒｉｖｅ  Ｓｔｕｄｅｎｔｓ’  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｂｅｈａｖｉｏｒ  Ｐａｔｔｅｒｎｓ”、Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｅｄｕｃａｔｉｏｎａｌ  Ｄａｔａ  Ｍｉｎｉｎｇ、５（１）、２０１３年４月、ｐ．１９０−２１９
【非特許文献１０】ＭＡＮＮＩＮＧ，Ｃ．Ｄ．他、“Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｔｏ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ”、（米国）、Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒｅｓｓ、２００９年、全８頁
【非特許文献１１】ＲＡＭＥＳＨ．  Ａ．他、“Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ  ＭＯＯＣ  Ｄｉｓｃｕｓｓｉｏｎ  Ｆｏｒｕｍｓ  Ｕｓｉｎｇ  Ｓｅｅｄｅｄ  ＬＤＡ”、Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｎｉｎｔｈ  ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ｏｎ  Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ  Ｕｓｅ  ｏｆ  ＮＬＰ  ｆｏｒ  Ｂｕｉｌｄｉｎｇ  Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ、（米国）、２０１４年６月２６日、ｐ．２８−３３
【非特許文献１２】ＶＡＲＡＤＡＲＡＪＡＮ，  Ｊ．他、“Ａ  Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ  Ｔｏｐｉｃ  Ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  Ｍｉｎｉｎｇ  Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  Ａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ  ｆｒｏｍ  Ｖｉｄｅｏ  ａｎｄ  Ａｕｄｉｏ  Ｄａｔａ  Ｌｏｇｓ”、Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ、１０３（１）、２０１３年、ｐ．１００−１２６
【非特許文献１３】ＷＡＮＧ，  Ｙ．他、“ＴＭ−ＬＤＡ：  Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  Ｏｎｌｉｎｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ｏｆ  Ｌａｔｅｎｔ  Ｔｏｐｉｃ  Ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｓ  ｉｎ  Ｓｏｃｉａｌ  Ｍｅｄｉａ”、Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  １８ｔｈ  ＡＣＭ  ＳＩＧＫＤＤ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ  ａｎｄ  Ｄａｔａ  Ｍｉｎｉｎｇ、（中国）、２０１２年８月１２−１６日、ｐ．１２３−１３１
【非特許文献１４】ＺＨＵ，  Ｑ．他、“ＶｉｄｅｏＴｏｐｉｃ：  Ｃｏｎｔｅｎｔ−Ｂａｓｅｄ  Ｖｉｄｅｏ  Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  ａ  Ｔｏｐｉｃ  Ｍｏｄｅｌ”、２０１３  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  ｉｎ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ、２０１３年、ｐ．２１９−２２２
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、重複するトピックを含む一組のビデオシリーズに対して、選択されたビデオセグメントのトピックとの関係を考慮して次のビデオセグメントを決定することを含む方法、システム及びプログラムを提供することを目的とする。
を
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の第一の態様は、コンピュータにより実行される方法であって、重複するトピックを含む一組のビデオシリーズのためのトピックモデルを構築することと、ここで、各ビデオシリーズは１又は複数のトピックに関するセグメントを含み、前記トピックモデルは前記セグメントから検出されたトピック分布に基づいており、各ビデオシリーズに対して、補助情報を分析して前記ビデオシリーズの前記セグメントについてのシーケンス情報を特定することと、前記トピック分布と前記シーケンス情報とに対するシーケンスパターンマイニングを使用してトピック遷移のための配列を生成することと、を備え、前記配列とシーケンスに基づくスコア化とを使用する整列判断に基づいて、選択されたセグメントに対して次のセグメントが決定される、方法である。
【００１１】
本発明の第二の態様は、第一の態様の方法であって、前記配列とシーケンスに基づくスコア化とを使用する前記整列判断が、前記選択されたセグメントについてのクエリを受信することに応答して、トピック遷移のための前記配列を考慮したベクトル空間モデル化を使用して、コンテンツに基づく類似性に基づいて、候補セグメントの順序付きリストを決定することと、前記選択されたセグメントを考慮した前記シーケンスに基づくスコア化に基づいて、候補セグメントごとに一組のスコアを決定することであって、前記シーケンスに基づくスコア化が前記選択されたセグメントのトピックと整列する非冗長トピックに関する候補セグメントを重み付けする、決定することと、前記一組のスコアに基づいて前記候補セグメントの前記リストを並べ替えることと、並べ替えられた前記候補セグメントの前記リストに基づいて前記次のセグメントを推薦することと、を備える。
【００１２】
本発明の第三の態様は、第一の態様の方法であって、前記整列判断が、一組の候補セグメントから前記次のセグメントを識別し、前記次のセグメントが、前記補助情報からのシーケンス情報によって重み付けされた頻出するトピック遷移に基づく前記選択されたセグメントと整列する非冗長トピックに関し、前記一組の候補セグメントが、トピック遷移のための前記配列を考慮したベクトル空間モデル化を使用してコンテンツに基づく類似性に基づいてランク付けされ、前記シーケンスに基づくスコア化に基づいて再ランク付けされる。
【００１３】
本発明の第四の態様は、第一の態様の方法であって、前記シーケンスに基づくスコア化が、トピック類似性スコア、トピック多様性スコア、グローバルシーケンスルールに基づくスコア、ローカルシーケンスルールに基づくスコア、次のビデオ一貫性スコア、又は前のビデオ一貫性スコアのうちの少なくとも１つを含むスコア化基準に基づいて決定される。
【００１４】
本発明の第五の態様は、第二の態様の方法であって、視聴者のセグメント視聴履歴に基づいてトピック分布選好を特定することと、ここで、前記一組のスコアを決定することが、前記視聴者のトピック分布選好に基づいて前記候補セグメントについてのスコアを重み付けすることに少なくとも部分的に基づき、前記一組のスコアを正規化して候補セグメントスコアを生成することと、をさらに備える。
【００１５】
本発明の第六の態様は、第二の態様の方法であって、前記トピック分布に対するシーケンスパターンマイニングが、異なるドメインからのビデオシリーズにわたって頻出するシーケンスパターンのマイニングを実行することと、前記配列を使用して一組の候補セグメントを重み付けする前記整列判断が、前記次のセグメントと前記選択されたセグメントとの間の冗長トピックを低減するように、前記頻出するシーケンスパターンに基づいてグローバルシーケンスルールを生成することと、をさらに備える。
【００１６】
本発明の第七の態様は、第二の態様の方法であって、前記選択されたセグメントを考慮した前記シーケンスに基づくスコア化が、前記配列を使用して一組の候補セグメントを重み付けする前記整列判断が、前記次のセグメントと前記選択されたセグメントとの間の冗長トピックを低減するように、前記選択されたセグメントに関連付けられた潜在トピックに基づいてシーケンスパターンのマイニングを行うことをさらに備える。
【００１７】
本発明の第八の態様は、第二の態様の方法であって、前記候補セグメントごとの前記一組のスコアが、ローカルシーケンスパターン及びグローバルシーケンスパターンからマイニングされたトピック遷移の信頼度スコアに基づいて重み付けされる。
【００１８】
本発明の第九の態様は、第一の態様の方法であって、トピック遷移についての前記シーケンスパターンマイニングが、一組の頻出するトピック遷移を抽出することを備え、前記頻出するトピック遷移が、各トピックに関連付けられたセグメントの数に基づく１又は複数の閾値内のパターン長を有する。
【００１９】
本発明の第十の態様は、第一の態様の方法であって、前記トピックモデルが、セグメントごとに検出された潜在トピックの前記シーケンスについての前記シーケンスパターンマイニング及びシーケンスルールマイニングを使用して検出された潜在トピック遷移に基づく。
【００２０】
本発明の第十一の態様は、第十の態様の方法であって、前記トピックモデルを構築することが、前記ビデオシリーズを分析して、自然言語処理及びトランスクリプトモデル化のうちの少なくとも一方を使用して潜在トピックを検出することをさらに備え、前記潜在トピックが、ドメインに依存せずに、潜在トピックの品質の検証のためのトピック可視化に基づいている。
【００２１】
本発明の第十二の態様は、メモリと、前記メモリに動作可能に結合されたプロセッサと、を備え、前記プロセッサが、重複するトピックを含む一組のビデオシリーズのためのトピックモデルを構築することと、ここで、各ビデオシリーズは１又は複数のトピックに関するセグメントを含み、前記トピックモデルは前記セグメントから検出されたトピック分布に基づいており、各ビデオシリーズに対して、補助情報を分析して前記ビデオシリーズの前記セグメントについてのシーケンス情報を特定することと、前記トピック分布と前記シーケンス情報とに対するシーケンスパターンマイニングを使用してトピック遷移のための配列を生成することと、を行うように構成され、前記配列とシーケンスに基づくスコア化とを使用する整列判断に基づいて、選択されたセグメントに対して次のセグメントが決定されることを特徴とするシステムである。
【００２２】
本発明の第十三の態様は、第十二の態様のシステムであって、前記プロセッサが、前記選択されたセグメントについてのクエリが受信されることに応答して、トピック遷移のための前記配列を考慮したベクトル空間モデル化を使用して、コンテンツに基づく類似性に基づいて、候補セグメントの順序付きリストを決定することと、前記選択されたセグメントを考慮した前記シーケンスに基づくスコア化に基づいて、候補セグメントごとに一組のスコアを決定することであって、前記シーケンスに基づくスコア化が前記選択されたセグメントのトピックと整列する非冗長トピックに関する候補セグメントを重み付けする、決定することと、前記一組のスコアに基づいて前記候補セグメントの前記リストを並べ替えることと、候補セグメントの前記並べ替えられたリストに基づいて前記次のセグメントを推薦することと、を行うようにさらに構成される。
【００２３】
本発明の第十四の態様は、第十二の態様のシステムであって、前記シーケンスに基づくスコア化が、トピック類似性スコア、トピック多様性スコア、グローバルシーケンスルールに基づくスコア、ローカルシーケンスルールに基づくスコア、次のビデオ一貫性スコア、又は前のビデオ一貫性スコアのうちの少なくとも１つを含むスコア化基準に基づいて決定される。
【００２４】
本発明の第十五の態様は、第十三の態様のシステムであって、前記プロセッサが、共通の主題に関連付けられた各ビデオシリーズに対して、ローカルシーケンスルールとして前記ビデオシリーズについてのトピック遷移の集中パターンを識別することと、前記選択されたセグメントに基づいて１又は複数の前記ローカルシーケンスルールを充足する前記候補セグメントに基づいて、前記一組の候補セグメントの中の候補セグメントを重み付けすることと、を行うようにさらに構成される。
【００２５】
本発明の第十六の態様は、第十二の態様のシステムであって、前記一組のビデオシリーズが、第１のビデオシリーズであって、前記第１のビデオシリーズの前記セグメントが録画された講義であり、前記第１のビデオシリーズの補助情報が前記第１のビデオシリーズの前記セグメントのトピックのシーケンスを有する講義要綱である、第１のビデオシリーズと、少なくとも第２のビデオシリーズであって、前記第２のビデオシリーズの前記セグメントが、前記第１のビデオシリーズと重複する１又は複数のトピックを有する異なる録画された講義であり、前記第２のビデオシリーズの補助情報が、前記重複する１又は複数のトピックについての異なるシーケンスを有する講義要綱である、第２のビデオシリーズと、を備える。
【００２６】
本発明の第十七の態様は、第十二の態様のシステムであって、前記次のセグメントが、前記選択されたセグメントと共通する主題のためのトピックに関し、前記次のセグメントが、前記選択されたセグメントの前記ビデオシリーズとは異なるトピックのシーケンスを有する異なるビデオシリーズのセグメントである。
【００２７】
本発明の第十八の態様は、第十二の態様のシステムであって、前記整列判断は、トピック類似性、トピック多様性、シーケンスルール、前のセグメント凝集度、及び次のセグメント凝集度を含む因子についての前記シーケンスに基づくスコア化に基づいて、次のセグメントトピックと選択されたセグメントトピックとが整列することを判断する。
【００２８】
本発明の第十九の態様は、コンピュータに、異なるソースからの共通の主題についてのビデオシリーズのコーパスのためのトピックモデルを構築することと、ここで、各ビデオシリーズが前記共通の主題のトピックのためのコンテンツセグメントを備え、前記トピックモデルが前記セグメントから検出されたトピック分布に基づいており、各ビデオシリーズに対して、前記ビデオシリーズに関連付けられた講義要綱を分析して、前記ビデオシリーズの前記セグメントについてのシーケンス情報を特定することと、前記トピック分布と前記シーケンス情報とに対するシーケンスパターンマイニングを使用してトピック遷移のための配列を生成することと、を実行させるためのプログラムであって、
前記配列とシーケンスに基づくスコア化とを使用する整列判断に基づいて、選択されたセグメントに対して次のセグメントが決定されることを特徴とする、プログラムである。      
【００２９】
本発明の第二十の態様は、第十九の態様のプログラムであって、前記コンピュータに、トピック遷移のための前記配列を考慮したベクトル空間モデル化を使用して、コンテンツに基づく類似性に基づいて、候補セグメントの順序付きリストを決定することと、前記選択されたセグメントを考慮した前記シーケンスに基づくスコア化に基づいて、候補セグメントごとに一組のスコアを決定することと、前記一組のスコアに基づいて前記候補セグメントの前記リストを並べ替えることと、並べ替えられた前記候補セグメントの前記リストに基づいて前記次のセグメントを推薦することと、をさらに実行させる。
【００３０】
本概念の他の特徴及び利点は、以下の発明を実施するための形態及び添付図面を見直した後、当業者にとってより容易に明らかになる。
【００３１】
例示的な実装形態の構造及び動作は、以下の発明を実施するための形態及び添付図面の見直しから理解され、添付図面では、同様の参照番号は同様の部分を指す。
【発明の効果】
【００３２】
本発明によれば、重複するトピックを含む一組のビデオシリーズに対して、選択されたビデオセグメントのトピックとの関係を考慮して次のビデオセグメントを決定することを含む方法、システム及びプログラムが提供される。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】例示的な実装形態による、トピックガイダンスエンジンとともに使用するためのシステムの概観を示す図である。
【図２】例示的な実装形態による、例示的なトピックガイダンスエンジンを示す図である。
【図３】例示的な実装形態による、候補ターゲットビデオセグメントを推薦するための例示的な図である。
【図４】例示的な実装形態による、トピック分布に基づくトピックガイダンスの例示的な処理のフローチャートを示す図である。
【図５】例示的な実装形態による、コンテンツの候補セグメントを推薦する例示的な処理のフローチャートを示す図である。
【図６】例示的な実装形態による、シーケンスパターンマイニングを使用したトピックガイダンスのための例示的な軌跡を示す図である。
【図７】例示的な実装形態による、ビデオコンテンツのシーケンスパターンマイニングを使用したトピックガイダンスのための例示的な処理のフローチャートを示す図である。
【図８】例示的な実装形態における使用に適した例示的なコンピュータ装置を有する例示的なサーバコンピューティング環境を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
以下の発明を実施するための形態は、本出願の図及び例示的な実装形態のさらなる詳細を提供する。図の間の冗長な要素の参照番号及び説明は、明確にするために省略される。説明全体にわたって使用される用語は例として提供され、限定することを意図するものではない。たとえば、「自動の」という用語の使用は、本出願の実装形態を実践する当業者の所望の実装形態に応じて、実装形態のいくつかの態様にわたるユーザ又はオペレータによる制御を含む全自動又は半自動の実装形態を含んでもよい。
【００３５】
デジタルコンテンツの急激な増加は、人々が関連情報を効率的に見つけ消費することに対する新しいハードルを作っている。ビデオ通信は、一般に、情報の消費率を改善するが、検索可能なテキストと比較して不十分なナビゲーションツールという課題に直面する。しかしながら、たとえば、大規模公開オンライン講座（ＭＯＯＣ）における録画された教育コンテンツの視聴者は、講座内に手動で統合又は設計されたのではない、関連するビデオを迅速に見つけることができない。
【００３６】
本開示の例示的な態様は、トピックの一貫性を促進すると共に冗長性を最小化することができる、無関係に制作されたビデオシリーズのセグメントの間を切り替えるオプション又は推薦をユーザに提供するためのツールに関する。例示的な実装形態は、共通の主題に関する独立したコンテンツの大規模な収集物に対して、頻出するトピック遷移のシーケンスパターンマイニング及び確率分布を適用する。たとえば、ビデオ講座を介して重機のメンテナンスについて学んでいるユーザは、学術機関によって提供されている機械工学の講義からのビデオセグメントを視聴するようにとの推薦を提供され得る。推薦されるビデオセグメントは、共通の主題に関する独立したビデオシリーズの間でトピックをシームレスに一貫して遷移するように選択される。推薦は、冗長なトピックの範囲を回避しながら、最も関係する情報を効率的に提供するように、いくつかの無関係に設計された講座にわたってユーザを導く。
【００３７】
本明細書で説明されるような方法及びシステムは、トピック間の関係に基づいて、貯蔵されたプラットフォームからのより多様なコンテンツへのアクセスをユーザに提供する。例示的な実装形態は、複数の異なるプラットフォーム上のビデオセグメントの間を切り替えるための推薦を出力するガイダンスエンジン用のモデルを生成するために、シーケンストピック間情報を自動的にマイニングする。本願発明に係る方法は、大量に収集されたコンテンツを分析して、確率分布及び以前カバーされたトピックに基づいて関連するトピック推薦を識別するためにユーザの視聴履歴と組み合わされ得る、頻出するトピックシーケンス及びトピック遷移をマイニングする。共通の主題を扱うコンテンツの複数のシリーズを識別することができ、シリーズの各セグメントは、トピックを検出しトピック遷移を追跡すること、様々なビデオシリーズからの検出されたトピックに基づいて共通トピック構造を作成すること、各シリーズの説明を分析して頻出するトピックパターンを識別すること、並びに、トピック間の関係及び頻出するトピック遷移を有する潜在トピックモデルを生成することを行うために分析される。本明細書に記載される方法、システム及びプログラムは、複数のビデオ間のコンテンツに基づく類似性、及び、たとえば、講師の講義要綱又は視聴履歴のログからマイニングされたトピック遷移の知識の両方を利用する。
【００３８】
いくつかの従来技術のトピックに基づく推薦システムは、類似のビデオを推薦するが、１つのビデオ講義から講座内の次の講義への、学生が消費するビデオのシーケンス内のトピック遷移を考慮することができない。さらに、本明細書に記載される方法、システム及びプログラムは、従来技術のカスタマ購入シーケンス手法に必要とされるファイアウォールで保護された妥当性関係管理及びカスタマ追跡データよりむしろ、分析に利用可能にされるコンテンツについての公開情報を使用するように適合可能である。
【００３９】
本開示の例示的な態様は、各要素を再作成する必要なく、コーパスにコンテンツ又は文書を追加すること、及び既存のトピックモデル、マイニングされたパターンシーケンス、ガイダンスモデルなどを使用することを可能にする。すなわち、訓練処理は、コンテンツの変更に応答してモデルを再構築するよりむしろ、シーケンスパターンを追加するように適合する。概念的なシーケンス一貫性を補強する一連のビデオを推薦して、たとえば、新しい講師、最新版、進化する傾向などを伴って周期的に変化するコンテンツに対する更新を扱うために、潜在トピックのシーケンスパターンとともにコンテンツレベルの類似性が使用される。
【００４０】
本明細書に記載される方法、システム及びプログラムは、学習者の略歴の多様性に応じるビデオベースの講座を提供することに、ドメインに依存しないスケーラブルな手法を提供する。グローバルトピックモデル及びシーケンスに基づく推薦を使用すると、冗長な概念的コンテンツを回避しながら、独立して貯蔵されたプラットフォームにわたってユーザがよりシームレスにビデオを消費することを可能にすることにより、学習体験が向上する。本明細書で説明される方法、システム及びプログラムは、コンテンツの大きい且つ／又は大きくなるコーパス、たとえば、多様なプラットフォーム（たとえば、Ｃｏｕｒｓｅｒａ、Ｕｄａｃｉｔｙ、ＭＯＯＣ、プレゼンテーションスライドビデオ、講演者の顔ビデオ、座学、テキストエディタ内の講師が書くコード、デジタルタブレット上のフリーハンドインクなど）からのテキストトランスクリプト（音声を文字に変換した転写物）及びメタデータ（たとえば、タイトル、説明、いいね／ひどいねカウント、日付、アップローダ、ビュー、タグ、平均評価など）を有する数千のビデオ講義の集合上のトピックガイダンスに使用することができる。
【００４１】
本明細書に記載される方法、システム及びプログラムは、頻出するトピック遷移及びシーケンス情報を使用することにより、以前のセグメントと整列する、非冗長トピックに関する次のセグメントに進むように、シーケンスに基づく推薦ガイドがユーザを導く他のドメインに拡張することができる。本明細書に記載される方法、システム及びプログラムは、たとえば、一連の知識を有する本の章若しくは段落、又は実施される一連のアクションを有するハウツービデオを推薦するように実装することができる。本明細書では一例としてビデオコンテンツが説明されているが、コンテンツの媒体は、設計、機能、構成、又は実装形態において変化してもよく、提供されるビデオの例に限定されない。
【００４２】
図１は、例示的な実装形態による、トピックガイダンスエンジン１１０とともに使用するためのシステム１００の概観を示す。システム１００は、ローカルデータストア１０３からのビデオコンテンツ、又は、ネットワーク１０２を介した、ビデオ記憶装置１０５ｅ若しくはクラウドサービス１０５ｎを介するコンテンツ記憶装置１０５ｆからのビデオコンテンツを分析するように構成された、トピックガイダンスエンジン１１０を含む。トピックガイダンスエンジン１１０は、１又は複数の異なるソース（たとえば、ビデオ記憶装置１０５ｅ、コンテンツ記憶装置１０５ｆ）から、無関係に作成された一連のコンテンツを有するコンテンツのコーパスを分析することができる。
【００４３】
トピックガイダンスエンジン１１０は、クライアント装置１０５ａ〜１０５ｎ、コンテンツプラットフォーム１０５ｄ、クラウドサービス１０５ｎなどと対話して一連のコンテンツを分析し、コンテンツセグメントに対する推薦を提供することができる。トピックガイダンスエンジン１１０は、ネットワーク１０２を介してリモートに、１若しくは複数の装置１０５ａ〜１０５ｄ、クラウドサービス１０５ｎ、又は当業者に知られている他の構成などの１又は複数の処理装置上で実行されるソフトウェア（たとえば、非一時的コンピュータ可読媒体上の命令）の形態で実装され得る。
【００４４】
トピックガイダンスエンジン１１０は、データストア１０３（たとえば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、及び／又は内部記憶装置、磁気記憶装置、光記憶装置、半導体記憶装置、及び／又は有機記憶装置）などのメモリを直接的又は間接的に含み、それらのうちのいずれも情報を通信するための通信機構（又はバス）上で結合することができる。「コンピュータ」、「コンピュータプラットフォーム」、処理装置、及び装置という用語は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、メインフレームコンピュータ、サーバ、携帯装置、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、組込み型プロセッサ、又はデータを処理することができる任意の他の装置などの、任意のデータ処理装置を含むものとする。コンピュータ／コンピュータプラットフォームは、１又は複数の非一時的コンピュータ可読媒体及び１又は複数のネットワークに通信接続された、１又は複数のマイクロプロセッサを含むように構成される。
【００４５】
例示的な実装形態では、トピックガイダンスエンジン１１０は、クラウドサービス１０５ｎがホストとなり、データを送受信するために、ネットワーク１０２を介して、装置１０５ａ〜１０５ｎに通信接続することができる。「通信接続」という用語は、データが通信され得る、有線又はワイヤレスの任意のタイプの接続を含むものとする。「通信接続」という用語は、限定はしないが、単一のコンピュータ内の装置及び／若しくはプログラム間、又はネットワーク１０２を介する装置及び／若しくは別々のコンピュータ間の接続を含むものとする。「ネットワーク」という用語は、限定はしないが、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、ＴＣＰ／ＩＰ（インターネット）などのパケット交換ネットワークを含むものとし、限定はしないが、ＷｉＦｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）、低電力ワイヤレスエリアネットワーク上のインターネットプロトコルバージョン６（６ＬｏｗＰＡＮ）、電力線通信（ＰＬＣ）、イーサネット（登録商標）（たとえば、１０メガバイト（Ｍｂ）イーサネット、１００Ｍｂイーサネット、及び／若しくは１ギガバイト（Ｇｂ）イーサネット）、又は他の通信プロトコルなどの様々な伝送手段を使用することができる。
【００４６】
装置１０５ａ〜１０５ｎは、たとえば、移動計算装置１０５ａ〜１０５ｂ（たとえば、スマートフォン、ラップトップ、タブレットなど）、プレゼンテーションシステム１０５ｃ、計算装置１０５ｄ（たとえば、デスクトップ、メインフレーム、ネットワーク機器など）、マルチメディアライブラリ（ビデオ記憶装置）１０５ｅ、並びにクラウドサービス１０５ｎ（たとえば、リモートで利用可能な専用又は公共のコンピューティングリソース）を含むことができる。装置１０５ａ〜１０５ｎは、たとえば、ビデオデータ及びメタデータを収集、伝送、及び／又は記憶する機能性を用いて、コンテンツ、たとえば、ビデオストリーミングサービスにアクセスすることができる。たとえば、移動計算装置１０５ａは、コンテンツビューア（たとえば、ビデオプレーヤ）を含み、オンラインビデオベースサービス（クラウドサービス）１０５ｎにアクセスして、第１のソース（たとえば、コンテンツ記憶装置１０５ｆ）からのコンテンツを視ることや、トピックガイダンスエンジン１１０から推薦を受信して、第２のソース（たとえば、ビデオ記憶装置１０５ｅ）からのコンテンツセグメントを視ることができる。
【００４７】
装置１０５ａ〜１０５ｎは、１又は複数の他の装置１０５ａ〜１０５ｎから情報（たとえば、コンテンツ履歴データ、視聴者略歴データ、フィードバックデータなど）を収集し、収集されたデータをトピックガイダンスエンジン１１０に供給することもできる。たとえば、装置１０５ａ〜１０５ｎは、ＷｉＦｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）、低電力ワイヤレスエリアネットワーク上のインターネットプロトコルバージョン６（６ＬｏｗＰＡＮ）、電力線通信（ＰＬＣ）、イーサネット（登録商標）（たとえば、１０メガバイト（Ｍｂ）イーサネット、１００Ｍｂイーサネット、及び／若しくは１ギガバイト（Ｇｂ）イーサネット）、又は他の通信プロトコルを使用して、他の装置に通信接続することができる。
【００４８】
トピックガイダンスエンジン１１０は、複数のドメイン（すなわち、ソース）からの関連トピックを有するコンテンツのコーパスからのトピック間関係に基づいて、ビデオセグメントを推薦する。例示的な実装形態では、トピックガイダンスエンジン１１０は、（たとえば、装置１０５ａ〜１０５ｄ若しくはクラウドサービス１０５ｎを介する）ビデオストリーミングセッション、又は録画ビデオセッション（たとえば、ビデオライブラリ（ビデオ記憶装置）１０５ｅ、コンテンツ記憶装置１０５ｆ）からのコンテンツにアクセスし、本明細書に記載された１又は複数のアルゴリズムに従ってコンテンツを分析し、推薦要求を処理するためのガイダンスモデルへのアクセスを提供する。一実装形態では、コンテンツのコーパスのマイニングされたシーケンスパターンに対するガイダンスモデルは、少なくともコンテンツの選択されたセグメントに基づいてターゲットセグメントを視聴するための推薦を生成するように提供され、このターゲットセグメントは選択されたセグメントに関連するトピックに関し、ターゲットセグメントは、図２〜図７を参照して記載されるように、選択されたセグメントとは異なるドメインからのものであってもよい。
【００４９】
例示的な実装形態では、トピックガイダンスエンジン１１０は、シリーズのセグメントから検出されたトピック分布に基づいてトピックモデルを構築する。ビデオシリーズごとの補助情報は、セグメントに対するシーケンス情報を特定するために使用される。トピックガイダンスエンジン１１０は、トピックモデルからの分布と補助情報からのシーケンス情報とに対するシーケンスパターンマイニングを使用して、頻出するトピック遷移を特定する。たとえば、トピックガイダンスエンジン１１０は、第１のビデオシリーズのセグメントを視ているユーザを、第２のビデオシリーズのターゲットセグメントを推薦することにより、第２のビデオシリーズからのセグメントに切り替えるように導く。トピックガイダンスエンジン１１０は、図２〜図７を参照して記載されるように、トピック分布及びシーケンスに基づくスコア化を使用する整列判断（ａｌｉｇｎｍｅｎｔ  ｄｅｃｉｓｉｏｎ）に基づいて、ターゲットセグメントを特定する。整列判断は、選択されたクエリセグメントに基づいて推薦するために、一組の候補ターゲットセグメントからターゲットセグメントを識別する。一組の候補セグメントは、トピック遷移のための配列を考慮したベクトル空間のモデル化を使用して、コンテンツに基づく類似性に基づいて順序付けられ、次いで、トピック類似性、トピック多様性、シーケンスルール、前のセグメント凝集度（ｐｒｅｖｉｏｕｓ  ｓｅｇｍｅｎｔ  ｃｏｈｅｓｉｏｎ）、及び次のセグメント凝集度（ｎｅｘｔ  ｓｅｇｍｅｎｔ  ｃｏｈｅｓｉｏｎ）を含むスコア化基準を使用するスコア化を使用するシーケンスに基づくスコア化に基づいて再ランク付けされ得る。整列判断は、スコア化基準を使用して、その組からのどの候補ターゲットセグメントが、選択されたセグメントのトピックと最も良く整列するトピックに関するかを特定する。推薦されるターゲットセグメントは、（たとえば、補助情報を使用して）シーケンス情報によって重み付けされた、頻出するトピック遷移に基づくこの最も高いランクの候補ターゲットセグメントである。図２は、例示的な実装形態による、トピックガイダンスエンジン２１０を含む例示的なシステム２００を示す。トピックガイダンスエンジン２１０は、１又は複数のＩ／Ｏインタフェース２１２、インタフェースモジュール２１５、コンテンツマネージャ２１７、シーケンス推薦システム２３０、及びフィードバックモジュール２６０を含む。トピックガイダンスエンジン２１０は、データ（たとえば、コンテンツ、モデル、補助情報、梗概、セグメント署名、推薦など）を記憶するための１又は複数のデータストア２０３に結合される。トピックガイダンスエンジン２１０は、コンテンツのコーパスからパターンを識別してトピックを検出し、（たとえば、ドメインに依存しない）共通トピックボキャブラリを構築し、トピックモデルを生成して頻出するトピック遷移をマイニングし、補助情報を分析してシーケンスパターンを識別することができる。重複又は関連するトピックを有するビデオコンテンツの複数のシリーズは、共通の主題のためのガイダンスモデルを構築するために処理される。
【００５０】
例示的な実装形態では、Ｉ／Ｏインタフェース２１２は、ネットワーク２０２又は様々なタイプの装置２０５（たとえば、図１の装置１０５ａ〜１０５ｎ）と通信接続された１又は複数の通信インタフェースを含む。Ｉ／Ｏインタフェース２１２は、データストア２０３、様々なタイプの装置２０５などの異なるソースから、又はネットワーク２０２を介して、コンテンツ２０６（たとえば、ビデオ）を受信することができる。Ｉ／Ｏインタフェース２１２は、データストア２０３、様々なタイプの装置２０５などの異なるソースから、又はネットワーク２０２を介して、メタデータ２０７を受信することができる。例示的な実装形態では、Ｉ／Ｏインタフェース２１２は、ネットワーク２０２を介して、コンテンツ２０６のライブストリーム及びメタデータ２０７を受信することができる。
【００５１】
別の実装形態では、Ｉ／Ｏインタフェース２１２は、ネットワーク２０２を介して、データソース２０３からのコンテンツ２０６及びメタデータ２０７を受信することができる。別の実装形態では、Ｉ／Ｏインタフェース２１２は、１又は複数の装置２０５からコンテンツ２０６及びメタデータ２０７を受信することができる。すなわち、トピックガイダンスエンジン２１０は、Ｉ／Ｏインタフェース２１２を介して、様々なフォーマットで異なるソースからコンテンツ２０６及びメタデータ２０７を受信し、インタフェースモジュール２１５を介して、様々なエンド装置又はクラウドサービスにインタフェースを提供することができる。ここに列挙された組合せは例示的な例であり、したがって、当業者によって理解されるはずの他の組合せが置き換えられてもよい。
【００５２】
コンテンツ２０６、メタデータ２０７、及び／又はユーザデータ２０９は、リアルタイムでトピックガイダンスエンジン２１０によって受信され得るか、又はネットワーク２０２を介してデータストア２０３若しくはデータソースから取り出され得る。たとえば、コンテンツ２０６は、ライブビデオ又は録画ビデオからのオーディオのトランスクリプトを含むことができる。コンテンツ２０６は、ビデオセグメントの間のオーディオデータ又はビジュアルプレゼンテーションなどの視覚情報を抽出するために分析することもできる。メタデータ２０７は、補助情報、たとえば、概略、梗概、講義要綱、視聴者の履歴ログ、インデックス、要約などとして、コンテンツの概要を含むことができる。メタデータ２０７又はユーザデータ２０９は、所在地、人口統計、略歴情報、講座登録履歴、視聴履歴、推薦に対する要求、推薦に対する応答又は反応などの、ユーザについての補足情報を含むこともできる。
【００５３】
コンテンツマネージャ２１７は、受信されたデータ（たとえば、コンテンツ２０６、メタデータ２０７、ユーザデータ２０９など）を処理すると共に、追加のデータを検索又は要求することができる。コンテンツマネージャ２１７は、変更（たとえば、追加、修正、削除など）についてデータソースを監視することができ、トピックガイダンスエンジン２１０は、関連する推薦を更新することができる。たとえば、コンテンツマネージャ２１７は、教育機関のウェブサイトが提供するビデオ（たとえば、コンテンツ２０６）及び補助情報（たとえば、講義要綱２０７）を変更について探索（クロール、スクレイプ、監視、購読、通知を受信）することができる。データソースに対する変更に応答して、トピックガイダンスエンジン２１０は、たとえば、任意の新しいコンテンツを含むようにトピックモデルを更新し、もはや利用できないコンテンツを推薦することを回避することができる。
【００５４】
トピックガイダンスエンジン２１０は、コンテンツ２０６及びメタデータ２０７を分析し、推薦に対する要求（たとえば、選択されたセグメント識別子及び／又は補足コンテンツ）を処理し、推薦を提供する、コーパスモジュール２２０及びクエリモジュール２４０を含む。コーパスモジュール２２０及びクエリモジュール２４０は、図３〜図７を参照して記載される１又は複数のアルゴリズムに従って、シーケンス推薦システム２３０と対話する。コーパスモジュール２２０は、シーケンス推薦システム２３０を介して、共通の主題のためのコンテンツ２０６及びメタデータ２０７を分析して、ガイダンスモデルを生成する。コーパスモジュール２２０は、Ｉ／Ｏインタフェース２１２、インタフェースモジュール２１５、コンテンツマネージャ２１７、シーケンス推薦システム２３０、及びフィードバックモジュール２６０と対話して、ガイダンスモデルを生成し維持することができる。ガイダンスモデルは共通の主題ごとに生成することができる。コンテンツは、２つ以上のガイダンスモデルを生成するために使用することができる。
【００５５】
クエリモジュール２４０は、要求を受信して、少なくとも選択されたセグメントに基づいてコンテンツに対する推薦を提供する。クエリモジュール２４０は、Ｉ／Ｏインタフェース２１２、インタフェースモジュール２１５、コンテンツマネージャ２１７、シーケンス推薦システム２３０、及びフィードバックモジュール２６０と対話して、ガイダンスモデルを使用して推薦を提供することができる。いくつかの例示的な実装形態では、クエリモジュール２４０は、ユーザデータ２０９を利用して要求を処理する。推薦に対する要求は、トピックガイダンスエンジン２１０によって自動的に生成又は内部で要求され得る。たとえば、コンテンツの第１のセグメントを提供することの一部として、トピックガイダンスエンジン２１０は、ユーザ又はユーザデータ２０９から要求を受信することとともに、第１のセグメントに基づいてターゲットセグメントに対する推薦を提供するようにクエリモジュール２４０に要求することができる。
【００５６】
シーケンス推薦システム（ＳＲＳ）２３０は、トピックモジュール２３３、パターンモジュール２３５、シーケンスモジュール２３７、セグメント署名モジュール２３９、候補モジュール２４３、スコア化モジュール２４５、ランキングモジュール２４７、及び／又は頻度モジュール２４９を含むことができる。ＳＲＳ２３０は、図３〜図７を参照して記載される１又は複数のアルゴリズムに従って、コーパスモジュール２２０及びクエリモジュール２４０と対話する。例示的な実装形態では、ＳＲＳ２３０は、コンテンツ２０６及びメタデータ２０７から、トピックパターンを学習し、コンテキスト固有のキーワードを識別し、頻出するトピック遷移を特定する分析処理を含む。
【００５７】
例示的な実装形態によれば、トピックガイダンスエンジン２１０は、一組のビデオシリーズなどの、コンテンツのコーパスを処理することができる。たとえば、コーパスは第１のビデオシリーズを含むことができ、第１のビデオシリーズのセグメントは録画された講義であり、第１のビデオシリーズの補助情報は、第１のビデオシリーズのセグメントについてのトピックのシーケンスを有する講義要綱である。コーパスは少なくとも第２のビデオシリーズを含むことができ、第２のビデオシリーズのセグメントは、第１のビデオシリーズと重複する１又は複数のトピックを有する様々な録画された講義である。第２のビデオシリーズの補助情報は、重複する１又は複数のトピックについての異なるトピックのシーケンスを有する講義要綱であり得る。トピックガイダンスエンジン２１０は、ガイダンスモデルを使用して、複数の異なるシリーズからの一組の候補セグメントからターゲットセグメントを決定し、その結果、ターゲットセグメントは、第１のシリーズからの現在のセグメントのトピックと整列する非冗長トピックに関する。
【００５８】
例示的な実装形態によれば、ＳＲＳ２３０は、コンテンツのコーパスを分析してガイダンスモデルを生成する。たとえば、下記でより詳細に説明されるように、潜在的ディリクレ配分法（Ｌａｔｅｎｔ  Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ  Ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ、ＬＤＡ）、シードＬＤＡ（ｓｅｅｄｅｄ−ＬＤＡ）、オンラインＬＤＡ、トップＫシーケンスパターンマイニング（Ｔｏｐ−Ｋ  Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｍｉｎｉｎｇ、ＴＫＳ）、トップＫ非冗長シーケンスルール（Ｔｏｐ−Ｋ  Ｎｏｎ−ｒｅｄｕｎｄａｎｔ  Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ  Ｒｕｌｅｓ、ＴＮＳ）などを利用する、トピック検出のための複数の方法を採用することができる。トピックモジュール２３３は、受信されたデータ（たとえば、コンテンツ２０６及びメタデータ２０７）を分析し、トピックガイダンスエンジン２１０が使用するためのトピックモデルを作成する。パターンモジュール２３５は、シンタックス分析を使用して、ドメイン固有のトピック及びコンテキスト因子を特定することができる。ＳＲＳ２３０のトピックモジュール２３３、パターンモジュール２３５、シーケンスモジュール２３７、セグメント署名モジュール２３９は、トピックに対するコンテンツのセグメントのための分布を特定することを含むことができるトピックモデル及びルールを構築するために使用される。例示的な実装形態では、シーケンスモジュール２３７はメタデータ２０７を分析して、識別されたトピックからシーケンスパターンのマイニングを行う。たとえば、語彙的及び統語的なパターンは、トピック遷移及びトピックシーケンスを検出するために使用される。訓練処理は、図３〜図７を参照してさらに詳細に記載されるように、訓練データ又は動的に更新されたモデルに基づいて、コンテンツ２０６及びメタデータ２０７の経験的評価を完全に自動化するように実装される。例示的な実装形態では、ＳＲＳ２３０は、インタフェースモジュール２１５と対話して、独立したコンテンツシリーズの間で共通の主題のためのトピックガイダンスを能動的に提供する。
【００５９】
フィードバックモジュール２６０は、ＳＲＳ２３０の機能を洗練及び改善するために、評価情報をＳＲＳ２３０に戻して提供するように構成される。たとえば、フィードバックモジュール２６０は、視聴者の入力を収集して新しいデータソースを識別し、トピックを更新し、且つ／又は推薦を改善することができる。フィードバックモジュール２６０は、ユーザから評価情報を収集して、検出されたトピック、シーケンス、及び推薦を時間とともに適応させる。
【００６０】
図３は、例示的な実装形態による、候補ターゲットビデオセグメントを推薦するための処理の例示的な図３００である。図３００は、ハードウェア（回路、専用ロジックなど）、（汎用コンピュータシステム若しくは専用マシン上で動作するなどの）ソフトウェア、又は両方の組合せを備えることができる。図３００は、図１のガイダンスエンジン１１０及び図２のガイダンスエンジン２１０とともに使用するための要素及び要素の組合せを表す。
【００６１】
図３００は、コーパス処理３２０及びクエリ処理３４０を描写する。破線の上に描写されたコーパス処理３２０は、共通データストア３０３又はコンテンツ３０６のデータソースを使用して、破線の下に描写されたクエリ処理３４０とは非同期に実施することができる。コーパス処理３２０は、コーパス内のコンテンツが修正され、拡張し、又は場合によっては変化すると、出力されたモデルを更新するように繰り返すことができる。クエリ処理３４０は、推薦要求、コンテンツ配信要求、命令などが受信されると、出力された推薦を更新するように繰り返すことができる。
【００６２】
コーパス処理３２０は、トピックモデル化（たとえば、ＬＤＡ）を使用して、コーパス内のすべての講座にわたってトピックを学習し、各ビデオをトピック上の分布と関連付ける。コーパス処理３２０は、自然言語処理を適用して、講座のコンテンツの潜在トピックモデルを学習し、その結果、各セグメントは不連続な一組のトピック上の分布と関連付けられる。たとえば、コーパス処理３２０は、ＬＤＡ、確率的潜在意味解析（Ｐｒｏｂａｌｉｓｉｔｉｃ  Ｌａｔｅｎｔ  Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ａｎａｌｙｓｉｓ、ｐＬＳＡ）、シードＬＤＡ、又はオンラインＬＤＡ等を使用して、コーパスのためのトピックモデルを生成することができる。ＬＤＡは、ビデオコーパスなどの不連続なデータの集合向けの生成的確率的モデルを作成する自然言語処理技法である。
【００６３】
シーケンスパターンマイニング及びシーケンスルールマイニングは、潜在トピック遷移を検出するために使用される。各ビデオの学習された潜在トピック分布及び（たとえば、講義要綱からの）ビデオシーケンス情報は、シーケンスパターンマイニングを実施するために使用される。本明細書で使用されるトピックは、ビデオセグメントの実際の主題のトピック、並びにＬＤＡモデル化から生成された潜在トピックを指す。例示的な実装形態では、コーパス処理３２０はＬＤＡを使用して、トピックモデル化モジュール３３３を介して、コンテンツシリーズの集合（たとえば、データストア３０３内のコーパス）をモデル化する。共通の主題のためのコンテンツの集合は、集合内の他のシリーズとは無関係に制作された何らかのコンテンツ、又は異なるデータソースからのコンテンツを含んでもよい。コーパスは、重複するトピックに関するセグメントを有する共通の主題のための一組のビデオシリーズを含むことができる。トピックモデルはコーパス用に構築され、トピックモデルはセグメントから検出されたトピック分布に基づく。たとえば、３レベル階層ベイズモデルは、集合の各項目を根本的な一組のトピック上の有限混合としてモデル化するために使用することができ、各トピックは、根本的な一組のトピック確率上の有限混合としてモデル化される。たとえば、トピック確率は、（たとえば、テキストベースのモデル化についての）補助情報の陽的表現を提供することができる。ＬＤＡでは、各項目は、様々なトピックの混合物として視ることができ、各項目はＬＤＡを介してそれに割り当てられた一組のトピックを有すると考えられる。
【００６４】
ビデオシリーズごとの梗概３０７（たとえば、補助情報）は、ビデオシリーズのセグメントについてのシーケンス情報を特定するために分析される。パターンマイニングは、コーパス内のすべての講義要綱にわたるトピック間の関係を学習するために使用することができる。補助情報は、講座トピックの講師の順位付け又はビデオのシリーズ内のセグメントのフレームワークを示す講義要綱、梗概、ユーザログ、文書などであり得る。
【００６５】
コーパス処理３２０は、頻出パターンマイニングモジュール３３７を使用して、シーケンスパターンマイニングを実施する。シーケンスパターンマイニングは、シーケンスデータベース内の頻出するサブシーケンスを見つける。シーケンスパターンマイニングでは、シーケンスｓは、ユーザによって設定された閾値ｍｉｎｓｕｐに対して、サポート（ｓ）≧ｍｉｎｓｕｐである場合、且つその場合のみ、シーケンスパターンであると言える。トップＫシーケンスパターンマイニング（ＴＫＳ）は、ｍｉｎｓｕｐパラメータを自動的に微調整する。例示的な実装形態では、頻出パターンマイニングモジュール３３７は、閾値を使用してバイナリシーケンスとしてトピック分布を表し、次いで、トップＫシーケンスパターンマイニング（ＴＫＳ）アルゴリズムを適用して、閾値のパターン長又はパターン長範囲内の一組の頻出するトピック遷移を抽出する。パターン長範囲は、最小パターン長値及び最大パターン長値を含むことができる。閾値は、所与の講座に対するトピック内のビデオの観測された数に基づいて決定される。たとえば、頻出パターンマイニングモジュール３３７は、最小パターン長として３、最大パターン長として６を使用することができる。
【００６６】
コーパス処理３２０は、グローバルシーケンスルール及びローカルシーケンスルールを使用する。ローカルパターンは、選択されたビデオセグメント３４１を表す潜在トピックのリストを含むシーケンスパターンのマイニングを行う。グローバルパターンは、コーパスにわたってより頻出するシーケンスパターンのマイニングを行う。グローバルパターンは、選択されたビデオセグメント３４１を表す潜在トピックの特定のサブセットには適応されない。頻出パターンマイニングモジュール３３７は、グローバル講座のトピックレベルシーケンスデータベースから抽出された頻出するトピックパターンに対してトップＫ非冗長シーケンスルール（ＴＮＳ）アルゴリズムを適用して、シーケンスルールをマイニングする。シーケンスルールマイニングは、いくつかの項目Ｘがシーケンス内に現れた場合、所与の信頼度（コンフィデンス）でいくつかの他の項目ＹがＸに続くことを示す、フォームＸ→Ｙのシーケンスルールを発見する。たとえば、ＴＮＳは、非冗長ルールを生成し、頻出するシーケンス項目が共起する信頼度又は確率についての早い結果を返す。
【００６７】
コーパス処理３２０はまた、ＴＫＳがシード値としてビデオの潜在トピック署名を含む頻出パターンを発見するという基準を有する各ビデオのレベルで、頻出シーケンスパターンマイニングを適用する。ＴＮＳは、各ビデオのレベルでローカルに生成された頻出パターンからシーケンスルールをマイニングすることができる。コーパス処理３２０は、クエリ処理３４０を使用して関連するビデオセグメントにユーザを導くためのガイダンスモデルとして、頻出トピック遷移３３８を識別する。
【００６８】
クエリ処理３４０は、選択されたセグメント３４１に続くために、共通の主題のためのコンテンツ３０６の集合から推薦されるターゲットセグメント３４８を供給する。推薦されるターゲットセグメント３４８は、コーパス内のすべてのビデオについてのトピックに基づく表現（たとえば、トピック分布）及びシーケンスランキング（たとえば、シーケンスに基づくスコア化）を使用した整列判断に基づいて、選択されたセグメント３４１のために決定される。クエリ処理３４０は、用語頻度及び逆文書頻度（ｔｅｒｍ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ａｎｄ  ｉｎｖｅｒｓｅ  ｄｏｃｕｍｅｎｔ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ、ｔｆ−ｉｄｆ）並びにコサイン類似性を使用して、コンテンツ類似性に基づいて、一組の潜在的なターゲットセグメントを決定する。一組の潜在的なターゲットセグメントは、補助ソース（たとえば、講義要綱）及びローカルシーケンスルールからのシーケンス情報を活用するシーケンスに基づくスコアを計算するためにさらに分析される。クエリ処理３４０は、シーケンスに基づくスコア化を使用して、選択されたビデオセグメント３４１と整列するトピックを有するターゲットセグメントに対する推薦３４８を決定する。シーケンスに基づくスコア化は、トピック類似性、トピック多様性、シーケンスルール、前のセグメント凝集度、及び次のセグメント凝集度を含む因子に基づいて、潜在的なターゲットセグメントごとに一組のスコアを計算する。
【００６９】
クエリ処理３４０は、推薦要求、コンテンツ配信要求、命令などが受信されると、出力された推薦を更新するように繰り返すことができる。クエリ処理３４０は、コンテンツに基づいた推薦モジュール３４４及び頻出シーケンスランキングモジュール３４６を使用して、選択されたビデオセグメント３４１に続くようにターゲットセグメント３４８を推薦する。
【００７０】
コンテンツに基づく推薦モジュール３４４は、コンテンツに基づくテキスト類似性ランキングパイプラインを使用して、候補セグメントの順序付きリストを決定する。たとえば、コンテンツに基づく推薦モジュール３４４は、マイニングされたトピック遷移を考慮したベクトル空間モデル化を使用して、コンテンツに基づく類似性を特定する。頻出シーケンスランキングモジュール３４６は、トピック類似性、トピック多様性、シーケンスルール、前のセグメント凝集度、及び次のセグメント凝集度などを考慮する一組のスコアに基づいて、候補セグメントのリストを並べ替えるシーケンスに基づくスコアを計算する。
【００７１】
推薦されるターゲットセグメント３４８は、異なるシリーズのビデオからであり得るし、選択されたビデオセグメント３４１とは無関係に制作されたか、又は異なるデータソースから制作された。推薦されるターゲットセグメント３４８は、共通の主題に関する独立したビデオシリーズの間でトピックをシームレスに一貫して遷移するように選択される。推薦は、冗長なトピックの範囲を回避しながら、最も関係する情報を効率的に提供するように、コンテンツ３０６の集合内のいくつかの無関係に設計された講座にわたってユーザを導く。
【００７２】
選択されたビデオセグメント３４１は、ユーザが現在アクセスしている単一のセグメント（たとえば、ユーザによって視聴されているビデオセグメント）であり得る。クエリ処理３４０は、さらに詳細に記載されるように、視聴履歴情報、メタデータに基づくファセット、抽出されたキーフレーズなどの、ユーザデータを統合するように拡張することができる。クエリ処理３４０は、コーパス処理３２０によって出力されたガイダンスモデル（たとえば、頻出トピック遷移３３８）に対してベクトル空間検索方法を使用して、ベースライン推薦を決定する。
【００７３】
講義要綱を分析しないでコンテンツに基づく推薦を使用し、共通ボキャブラリを生成すると、各講座に対して異なり得る、講師によって使用された言語に基づいて、各講座内における結果が集中する。マイニングされたシーケンス情報をより重く重み付けするスコア化機能の変形形態を使用すると、推薦は元の講座講義要綱と一致するトピック遷移を表すので、講座にわたる結果の多様性が改善される。講義要綱は、通常、階層的に構築され、講座のセクションにグループ化されるいくつかのビデオに適用される。シーケンスに基づくスコア化機能を使用すると、ベースラインのコンテンツに基づく推薦を使用することに比べて、推薦についての平均重複が低減される。従って、シーケンスに基づくスコア化機能を使用すると、コンテンツ類似性に基づく従来システムよりも少ない冗長推薦が提供される。
【００７４】
図４は、例示的な実装形態による、トピック分布に基づくトピックガイダンスの例示的な処理のフローチャート４００を示す。処理４００は、ハードウェア（回路、専用ロジックなど）、（汎用コンピュータシステム若しくは専用マシン上で動作するなどの）ソフトウェア、又は両方の組合せを備えることができる処理ロジックによって実施される。フロー４００は、図１のガイダンスエンジン１１０又は図２のガイダンスエンジン２１０によって実施され得る。
【００７５】
例示的な実装形態によれば、ブロック４６０において、処理装置が共通の主題のためのコンテンツシリーズを識別する。たとえば、ビデオコンテンツは、様々な講座から収集することができ、講座ごとのビデオシリーズは、他のシリーズと重複するトピックを含む。ブロック４６５において、処理装置が、セグメントから検出されたトピック分布に基づいて、トピックモデルを構築する。ブロック４７０において、処理装置が、各ビデオシリーズに関連付けられた梗概（たとえば、補助情報）を分析して、ビデオシリーズのセグメントについてのシーケンス情報を特定する。ブロック４７５において、処理装置が、分布及びシーケンス情報に対するシーケンスパターンマイニングを使用して、トピック遷移を特定する。ブロック４８０において、処理装置が、トピック遷移のための配列を生成して、シーケンスに基づくスコア化に基づいてターゲットセグメントを推薦する。
【００７６】
講義要綱を分析しないでコンテンツに基づいた推薦を使用し、共通ボキャブラリを生成すると、各講座に対して異なり得る、講師によって使用された言語に基づいて、各講座内における結果が集中する。マイニングされたシーケンス情報（たとえば、頻出するトピック遷移）をより重く重み付けするスコア化機能の変形形態を使用すると、推薦は元の講座講義要綱と一致するトピック遷移を表すので、講座にわたる結果の多様性が改善される。講義要綱は、通常、階層的に構築され、講座のセクションにグループ化されるいくつかのビデオに適用される。一例では、ユーザは、ユーザによって視聴されたセグメントの順序についての追跡情報をログする。シーケンスに基づくスコア化機能を使用すると、ベースラインコンテンツに基づいた推薦を使用することに比べて、推薦についての平均重複が低減される。従って、シーケンスに基づくスコア化機能を使用すると、コンテンツ類似性に基づく従来システムよりも少ない冗長推薦が提供される。
【００７７】
図５は、例示的な実装形態による、コンテンツの候補セグメントを推薦する例示的な処理のフローチャート５００を示す。処理５００は、ハードウェア（回路、専用ロジックなど）、（汎用コンピュータシステム若しくは専用マシン上で動作するなどの）ソフトウェア、又は両方の組合せを備えることができる処理ロジックによって実施される。方法５００は、図１のガイダンスエンジン１１０又は図２のガイダンスエンジン２１０によって実施され得る。
【００７８】
例示的な実装形態によれば、ブロック５６０において、処理装置がコンテンツの選択されたセグメントについてのクエリを受信する。ブロック５６５において、処理装置が、ベクトル空間モデルを使用して、コンテンツに基づく類似性に基づいて、一組の候補ターゲットセグメントを決定する。ブロック５７０において、処理装置が、一組の候補ターゲットセグメントについてのスコア化に基づいて、シーケンスを計算する。例示的な実装形態によれば、シーケンスに基づくスコア化は、補助ソース（たとえば、講義要綱）からのシーケンス情報を使用する一組のスコアを含む。さらなるスコア化情報は、所在地、人口統計、略歴情報、講座登録履歴、視聴履歴、推薦に対する要求、推薦に対する応答又は反応などの、ユーザについての補足データに基づくことができる。
【００７９】
推薦されるビデオの初期リストが与えられると、シーケンスに基づく再ランキングモジュールは、１又は複数のスコア化基準に従って用語を並べ替える。例示的なスコア化基準は、トピック類似性スコア、トピック多様性スコア、グローバルシーケンスルールに基づくスコア、ローカルシーケンスルールに基づくスコア、次のビデオ一貫性スコア、前のビデオ発散スコアなどを含むことができる。シーケンススコア化モジュールは、一組のスコアに特徴スケーリングを適用して、範囲（たとえば、［０、１］）内に値を正規化し、重みでスコアを線形的に融合することができる。重みα、β、γ、δ、η、θ、及びεに対して、処理装置は以下のように決定する。
【００８０】
ｆ（Ｖｑ，Ｖｒ）＝α＊Ｔｏｐｓｉｍ（Ｖｑ，Ｖｒ）＋β＊Ｔｏｐｄｉｖ（Ｖｑ，Ｖｒ）＋γ＊Ｔｏｐｇｌｏｂ＿ｓｅｑ（Ｖｑ，Ｖｒ）＋δ＊Ｔｏｐｌｏｃ＿ｓｅｑ（Ｖｑ，Ｖｒ）＋η＊Ｔｏｐｎｘｔ＋θ＊Ｔｏｐｐｒｅｖ＋ε＊ＣＢ（Ｖｑ，Ｖｒ）  （式１）
式１を使用する整列判断は、選択されたセグメントに基づいて推薦するために、一組の候補ターゲットセグメントから１つのターゲットセグメントを識別する。一組の候補セグメントは、トピック遷移のための配列を考慮したベクトル空間のモデル化を使用して、コンテンツに基づく類似性に基づいて順序付けられ、次いで、トピック類似性、トピック多様性、シーケンスルール、前のセグメント凝集度、及び次のセグメント凝集度を含むスコア化基準を使用するスコア化を使用するシーケンスに基づくスコア化に基づいて再ランク付けされ得る。整列判断は、スコア化基準を使用して、その組からのどの候補ターゲットセグメントが、選択されたセグメントのトピックと最も良く整列するトピックに関するかを特定する。推薦されるターゲットセグメントは、（たとえば、補助情報を使用して）シーケンス情報によって重み付けされた、頻出するトピック遷移に基づくこの最も高いランクの候補ターゲットセグメントである。
【００８１】
トピック類似性スコアの場合、クエリビデオ（Ｖｑ）及びその推薦ビデオ（Ｖｒ）の潜在トピック署名は、それらのｉｄ及び確率値並びにそれらのトピック結合ｚに関して整合される。潜在トピックの確率スコアは、たとえば、潜在トピック係数間のジャカール類似性を特定するために、閾値（たとえば、０．２）内で整合される。トピック類似性スコアは、Ｔｏｐｓｉｍ（Ｖｑ，Ｖｒ）＝ｔｏｐ＿ｉｄ＿ｓｉｍ（ｘ１／ｚ）＋ｔｏｐ＿ｐｒｏｂ＿ｓｉｍ（ｘ２／ｚ）のように生成することができ、ここで、ｘ１及びｘ２は、整合された潜在トピックｉｄの数及びＶｑとＶｒとの間の確率である。
【００８２】
Ｔｏｐｓｉｍ（Ｖｑ，Ｖｒ）＝ｔｏｐ＿ｉｄ＿ｓｉｍ（ｘ１／ｚ）＋ｔｏｐ＿ｐｒｏｂ＿ｓｉｍ（ｘ２／ｚ）  （式２）
【００８３】
トピック多様性スコアの場合、Ｖｑ及びＶｒの潜在的トピック署名は、それらのトピック署名内の中間値を超える確率値を有するそれらそれぞれの潜在トピックｉｄが不整合のときはいつでも、不整合と考えられる。トピック多様性スコアは、Ｔｏｐｄｉｖ（Ｖｑ，Ｖｒ）＝ｔｏｐ＿ｉｄ＿ｄｉｖ（ｄ１／ｚ）＋ｔｏｐ＿ｐｒｏｂ＿ｄｉｖ（ｄ２ ｌｅｎ（ｄ１））のように生成することができ、ここで、ｄ１はＶｑ及びＶｒ内の複数の異なるトピックｉｄの結合であり、ｄ２はＶｑとＶｒとの間のより高い確率を有する不整合の潜在トピックｉｄである。
【００８４】
Ｔｏｐｄｉｖ（Ｖｑ，Ｖｒ）＝ｔｏｐ＿ｉｄ＿ｄｉｖ（ｄ１／ｚ）＋ｔｏｐ＿ｐｒｏｂ＿ｄｉｖ（ｄ２ｌｅｎ（ｄ１））  （式３）
【００８５】
グローバルシーケンスルールに基づくスコアの場合、ｎ個のサポート（ｓ）及び信頼度スコア（ｃ）の値は、Ｖｑのトピック署名を有する先行値と整合し、必然的にＶｒのトピック署名ｉｄのサブセットと整合する、マイニングされたグローバルシーケンスルールから識別される。グローバルシーケンスルールに基づくスコアは、Ｔｏｐｇｌｏｂｓｅｑ（Ｖｑ，Ｖｒ）＝Σ０ｎｃ＊（ｙ／ｘ）＋ｓ／ｄｂのように生成することができる。ここで、ｄｂはグローバルシーケンスデータベース内のトピックレベルシーケンスの数であり、ｙはＶｒのトピックｉｄ署名の整合されたサブセットの長さであり、ｘはＶｒのトピック署名の長さである。雑音が多いシーケンスパターンを回避するために、トピック署名と整合する先行値のみが考慮される。
【００８６】
【数１】
2019024192.tif 000003
（式４）
【００８７】
ローカルシーケンスルールに基づくスコアの場合、ｍ個のサポート（ｓ）及び信頼度スコア（ｃ）の値は、Ｖｑのトピック署名ｉｄのサブセットと整合し、必然的にＶｒのトピック署名ｉｄのサブセットと整合する先行値を有する、マイニングされたローカルシーケンスルールから取り出される。ローカルシーケンスルールは、Ｔｏｐｌｏｃ＿ｓｅｑ（Ｖｑ，Ｖｒ）＝１／ｍΣ＿ｏ＾ｍｃ＊（ｙ／ｘ）＋ｓ／ｌｄｂのように作成することができ、ここで、ｌｄｂはローカルシーケンスデータベース内のトピックレベルシーケンスの数であり、ｙはＶｒのトピックｉｄ署名の整合されたサブセットの長さであり、ｘはＶｒのトピック署名の長さである。たとえば、Ｖｒのトピック署名の任意のサブセットと整合する先行値を有するシーケンスルールは、シーケンスパターンに対する洞察を生成することができる。
【００８８】
【数２】
2019024192.tif 000004
（式５）
【００８９】
次のビデオ一貫性スコアの場合、Ｔｏｐｎｘｔ＝Ｔｏｐｓｉｍ（Ｖｑ＿ｎｅｘｔ，Ｖｒ）＋Ｔｏｐｓｉｍ（Ｖｑ＿ｎｅｘｔ，Ｖｒ＿ｎｅｘｔ）であり、ここで、Ｖｑ＿ｎｅｘｔはＶｑの講座シーケンス内の次のビデオであり、Ｖｒ＿ｎｅｘｔはＶｒの講座シーケンス内の次のビデオである。
【００９０】
Ｔｏｐｎｘｔ＝Ｔｏｐｓｉｍ（Ｖｑ＿ｎｅｘｔ，Ｖｒ）＋Ｔｏｐｓｉｍ（Ｖｑ＿ｎｅｘｔ，Ｖｒ＿ｎｅｘｔ）  （式６）
【００９１】
前のビデオ発散スコアの場合、Ｔｏｐｐｒｅｖ＝Ｔｏｐｄｉｖ（Ｖｑ＿ｐｒｅｖ，Ｖｒ）であり、Ｖｑ＿ｐｒｅｖは（もしあれば）Ｖｑの講座シーケンス内の前のビデオである。
【００９２】
Ｔｏｐｐｒｅｖ＝Ｔｏｐｄｉｖ（Ｖｑ＿ｐｒｅｖ，Ｖｒ）  （式７）
【００９３】
ブロック５７５において、処理装置が、選択されたセグメントを考慮したマイニングされたトピックシーケンシングに基づいて、一組の候補ターゲットセグメントをランク付けし、ランク付けされた候補セグメントを最適化する。ブロック５８０において、処理装置が、最も高いランクのターゲットセグメントを推薦して、非冗長な関連トピック上のコンテンツに視聴者を導く。
【００９４】
図６は、例示的な実装形態による、シーケンスパターンマイニングを使用したトピックガイダンスのための例示的な軌跡６００を示す。例示的な軌跡６００は、共通の主題、たとえば、機械学習に関するコンテンツのコーパス６０８を介して視聴者を導く複数の推薦を示す。
【００９５】
コンテンツのコーパス６０８は、独立したソース（たとえば、６０６Ａ〜６０６Ｔ）からの複数のシリーズの講義（たとえば、講義Ａ〜Ｔ）を備える。講義Ａ〜Ｔの各シリーズは、異なるソース６０６Ａ〜６０６Ｔからであり、講義要綱（たとえば、６０７Ａ〜Ｔ）を有し、複数のセグメント（たとえば、講義Ａ１〜ＡＮ）を含む。たとえば、講義要綱６０７Ａを有する機械学習の講義Ａのシリーズは、スタンフォード大学６０６Ａからであり、コーパスの主題である機械学習に関係するトピックを有するコンテンツのセグメント、講義Ａ１、講義Ａ２、講義Ａ３、講義Ａ４、講義ＡＸ、講義ＡＮを含む。各セグメントは１又は複数の潜在トピックに対処することができる。
【００９６】
共通の主題に関するコンテンツのコーパス６０８は、図１〜図４を参照して上述されたように、ガイダンスモデルを生成するように処理することができる。たとえば、図４のトピックガイダンス処理４００を使用して、トピックガイダンスエンジン（たとえば、図２の２１０）は、各シリーズ（たとえば、講義Ａ〜Ｔ）の各セグメント（たとえば、講義Ａ１〜ＡＮ、講義Ｂ１〜ＢＸ、講義Ｃ１〜ＣＹ、講義Ｒ１〜ＲＬ、講義Ｓ１〜ＳＰ、講義Ｔ１〜ＴＺなど）を分析して、潜在トピックのグローバルトピックモデルを生成し、潜在トピックのためのシーケンスパターンのマイニングを行うことができる。トピックガイダンスエンジンは、各セグメント内の１又は複数の潜在トピックが共通の主題に関係するかどうかを検出することができる。機械学習コーパス６０８のためのグローバルトピックモデルは、潜在的ディリクレ配分法（ＬＤＡ）を使用して、確率分布に基づいて、各ビデオセグメント（講義Ａ１〜ＴＺ）をトピックの各々に亘る分布と関連付ける。
【００９７】
加えて、トピックガイダンスエンジンは、シリーズ講義Ａ〜Ｔごとの講義要綱６０７Ａ〜Ｔを使用して、潜在トピックのためのシーケンスパターンのマイニングを実行し、グローバルトピックモデルを考慮した頻出するトピック遷移を特定することができる。トピックガイダンスエンジンは、コーパス６０８のためのガイダンスモデルを生成し、分布からのトピック署名のための配列を各ビデオセグメント講義Ａ１〜ＴＺに割り当てる。トピック署名は、一組の候補セグメントから次のセグメントを識別するために使用され、次のセグメントは、補助情報からのシーケンス情報によって重み付けされた頻出するトピック遷移に基づいて、選択されたセグメントのトピックと整列する非冗長トピックに関する。一組の候補セグメントは、トピック遷移のための配列を考慮したベクトル空間モデル化を使用して、コンテンツに基づく類似性に関してランク付け又は順序付けされ、シーケンスに基づくスコア化に基づいて再ランク付けされる。シーケンスに基づくスコア化は、トピック類似性、トピック多様性、シーケンスルール、前のセグメント凝集度、及び次のセグメント凝集度についての因子を含むことができる。
【００９８】
一例では、（たとえば、インターネットインタフェースを介するビデオプレーヤを用いて）コーパス６０８にアクセスする学生は、講義Ａ１を視ることによって、体系化されていない学習体験を開始することができる。６５０で始まる例では、トピックガイダンスエンジンは、ガイダンスモデルに問い合わせて、セグメント講義Ａ１の後に視るターゲットセグメントを推薦することができる。たとえば、学生は、トピック講義Ａ１のうちの１つを理解せず、推薦を要求してもよい。
【００９９】
選択されたセグメント６５０は、図１〜図３及び図５を参照して上述されたように、ガイダンスモデルに基づいて、学生が視るための次のセグメントを推薦するように処理することができる。たとえば、図５の推薦処理５００を使用して、トピックガイダンスエンジン（たとえば、図２の２１０）は、選択された講義Ａ１のセグメントを考慮したベクトル空間モデル化を使用して、コンテンツに基づく類似性に基づいて一組の候補ターゲットセグメントを特定することができる。たとえば、選択された講義Ａ１のセグメントのシーケンスに基づくスコア化は、講義Ａ２、講義Ｂ１、講義Ｂ２、講義Ｒ２が講義Ａ１に関係するトピックを含むことを示してもよい。
【０１００】
トピックガイダンスエンジンは、候補セグメントである講義Ａ２、講義Ｂ１、講義Ｂ２、講義Ｒ２ごとに一組のスコアを計算し、マイニングされたトピックシーケンスに基づいてスコアをランク付けすることができる。たとえば、講義Ａ１内の潜在トピックが講義、講義Ｂ１、講義Ｂ２内のトピックに頻繁に移行することをシーケンスパターンが示す場合、処理は、講義Ｂ１、講義Ｂ２が講義Ｒ２よりも良い候補としてランク付けすることができる。
【０１０１】
例示的な実装形態によれば、トピックガイダンスエンジンは、学生が以前視聴した（たとえば、ユーザがログした）セグメントなどの、補足情報を考慮することができる。たとえば、学生がセグメント講義Ｂ１を以前視聴した場合、処理は、学生に冗長な教材を繰り返させることを回避するために、講義Ｂ１の上に講義Ｂ２を再ランク付けすることができる。したがって、トピックガイダンスエンジンは、レビュー講義Ｂ２を推薦することができる。
【０１０２】
例示的な軌跡６００は、学生が別のセグメントを視るときに出力された推薦を更新するために、オンザフライでクエリ処理がどのように繰り返され得るかを示す。たとえば、学生が講義Ｂ２を視た後に講義Ｃ２を推薦することができ、学生が講義Ｃ２を視た後に講義Ｂ．．．を推薦することができ、学生が講義Ｂ．．．を視た後に講義Ａ２を推薦することができ、学生が講義Ａ２を視た後に講義Ａ４を推薦することができ、学生が講義Ａ４を視た後に講義Ｒ２を推薦することができ、学生が講義Ｒ２を視た後に講義Ｓ２を推薦することができ、学生が講義Ｓ２を視た後に講義Ｃ．．．を推薦することができ、学生が講義Ｃ．．．を視た後に講義ＡＸを推薦することができるなどである。推薦されるビデオセグメントは、共通の主題に関する独立したビデオシリーズの間でトピックをシームレスに一貫して遷移するように選択される。推薦は、冗長なトピックの範囲を回避しながら、最も関係する情報を効率的に提供するように、いくつかの無関係に設計された講座にわたってユーザを導く。
【０１０３】
図７は、例示的な実装形態による、ビデオコンテンツのシーケンスパターンマイニングを使用したトピックガイダンスのための例示的な処理のフローチャートを示す。処理７００は、ハードウェア（回路、専用ロジックなど）、（汎用コンピュータシステム若しくは専用マシン上で動作するなどの）ソフトウェア、又は両方の組合せを備えることができる処理ロジックによって実施される。方法７００は、図１のガイダンスエンジン１１０によって実施され得る。方法７００は、ガイダンスエンジンによって実施されるものとして下記に記載されるが、方法７００は、他の処理ロジックによって実施されてもよい。
【０１０４】
ブロック７１０〜７２５は、ガイダンスモデルを生成すること、及びコンテンツのセグメントのためのセグメント署名を作成することに関する。ブロック７１０〜７２５は、各要素を再作成する必要なしに、コーパスにコンテンツ又は補助情報（たとえば、講義要綱、フレームワーク、文書）を追加すること、及び既存のトピックモデル、マイニングされたパターンシーケンス、ガイダンスモデルなどを使用することを可能にする、コンテンツのための公開情報を使用する適応性処理を記載する。すなわち、ブロック７１０〜７２５は、コンテンツの変化に応答してモデルを再構築するのではなく、シーケンスパターンを追加するために更新され得るガイダンスモデルを生成することができる。
【０１０５】
ブロック７１０において、処理装置が、異なるソースからの共通の主題のためのコンテンツを有するビデオのシリーズを分析し、ビデオの各シリーズはビデオセグメントを含む。ブロック７１５において、処理装置が、セグメントから検出されたトピック分布に基づいて、共通の主題のためのトピックモデルを生成する。ブロック７２０において、処理装置が、ビデオシリーズごとの講義要綱（たとえば、補助情報、ユーザログなど）を分析して、ビデオシリーズのセグメントのシーケンス情報を特定する。ブロック７２５において、分布及びシーケンス情報に対するシーケンスパターンマイニングを使用して、トピック遷移のための配列を生成する。
【０１０６】
概念的なシーケンス一貫性を補強する一連のビデオを推薦して、たとえば、新しい講師、最新版、進化する傾向などを伴って周期的に変化するコンテンツに対する更新を扱うために、潜在トピックのシーケンスパターンとともにコンテンツレベルの類似性が使用される。
【０１０７】
ブロック７４０〜７５５は、ブロック７２５において生成された選択されたセグメントのための配列を使用して、選択されたセグメントに基づいて推薦を与えるためのクエリ処理に関する。ブロック７４０〜７５５は、ブロック７１０〜７２５を繰り返すこととは無関係又は非同期に、推薦に対する要求に応答して繰り返すことができる。
【０１０８】
ブロック７４０において、処理装置が、選択されたビデオセグメントについてのクエリに応答して、トピック遷移のための配列を考慮したベクトル空間モデル化を使用して、コンテンツに基づく類似性に基づいて推薦するために、一組の候補セグメントを識別する。ブロック７４５において、処理装置が、選択されたセグメントを考慮したシーケンスに基づくスコア化に基づいて、一組の候補セグメントについての一組のスコアを計算する。ブロック７５０において、処理装置が、一組のスコアに基づいて候補セグメントを再ランク付けする。ブロック７５５において、処理装置が、再ランク付けに基づいて、選択されたセグメントの後に再生するためのターゲットセグメントを推薦する。ブロック７６５において、処理装置が、ブロック７１０〜７２５を繰り返さずに、推薦に対する要求に応答してブロック７４０〜７５５を繰り返すことができる。
【０１０９】
図８は、例示的な実装形態における使用に適した例示的なコンピュータ装置を有する例示的なサーバコンピューティング環境を示す。コンピューティング環境８００内の計算装置８０５は、１若しくは複数の処理ユニット、コア、若しくはプロセッサ８１０、メモリ８１５（たとえば、ＲＡＭ、ＲＯＭなど）、内部記憶装置８２０（たとえば、磁気記憶装置、光記憶装置、半導体記憶装置、及び／若しくは有機記憶装置）、並びに／又はＩ／Ｏインタフェース８２５を含むことができ、それらのうちのいずれも、情報を通信するための、又は計算装置８０５内に組み込まれた、通信機構又はバス８３０上で結合され得る。
【０１１０】
計算装置８０５は、入力／ユーザインタフェース８３５及び出力装置／インタフェース８４０に通信結合することができる。入力／ユーザインタフェース８３５及び出力装置／インタフェース８４０のうちのいずれか１つ又は両方は、有線又はワイヤレスのインタフェースであり得るし、取外し可能であり得る。入力／ユーザインタフェース８３５は、入力（たとえば、ボタン、タッチスクリーンインタフェース、キーボード、ポインティング／カーソールコントロール、マイクロフォン、カメラ、点字、モーションセンサ、光学レーダーなど）を提供するように使用され得る、物理的又は仮想の、任意の装置、構成要素、センサ、又はインタフェースを含んでもよい。
【０１１１】
出力装置／インタフェース８４０は、ディスプレイ、テレビ、モニタ、プリンタ、スピーカ、点字などを含んでもよい。いくつかの例示的な実装形態では、入力／ユーザインタフェース８３５及び出力装置／インタフェース８４０は、計算装置８０５に組み込まれ得るか、又は物理的に結合され得る。他の例示的な実装形態では、他の計算装置は、計算装置８０５のための入力／ユーザインタフェース８３５及び出力装置／インタフェース８４０として機能するか、又はその機能を提供することができる。
【０１１２】
計算装置８０５の例には、限定はしないが、高移動性装置（たとえば、スマートフォン、車両及び他の機械内の装置、人間及び動物が持ち運ぶ装置など）、移動装置（たとえば、タブレット、ノートブック、ラップトップ、パーソナルコンピュータ、ポータブルテレビ、ラジオなど）、並びに移動用に設計されていない装置（たとえば、デスクトップコンピュータ、他のコンピュータ、情報キオスク、１又は複数のプロセッサが組み込まれ、且つ／又は結合されたテレビ、ラジオなど）が含まれ得る。
【０１１３】
計算装置８０５は、外部記憶装置８４５、並びに、同じ又は異なる構成の１又は複数の計算装置を含む、任意の数のネットワーク化された構成要素、装置、及びシステムと通信するためのネットワーク８５０に、（たとえば、Ｉ／Ｏインタフェース８２５を介して）通信結合することができる。計算装置８０５又は任意の接続された計算装置は、サーバ、クライアント、シンサーバ、汎用機械、専用機械、又は他の装置として機能しているか、そのサービスを提供しているか、又はそう呼ばれ得る。
【０１１４】
Ｉ／Ｏインタフェース８２５は、音声及び／又はデータネットワークを介してワイヤレス通信を容易にする、ワイヤレス通信構成要素（図示せず）を含んでもよい。ワイヤレス通信構成要素には、１若しくは複数のアンテナを有するアンテナシステム、無線システム、ベースバンドシステム、又はそれらの任意の組合せが含まれ得る。無線周波（ＲＦ）信号は、無線システムの管理下でアンテナシステムによって無線で送信及び受信され得る。
【０１１５】
Ｉ／Ｏインタフェース８２５には、限定はしないが、コンピューティング環境８００内の少なくともすべての接続された構成要素、装置、及びネットワークとの間で情報を通信するための、任意の通信又はＩ／Ｏのプロトコル又は規格（たとえば、イーサネット（登録商標）、８０２．１１Ｘ、ユニバーサルシステムバス、ＷｉＭａｘ、モデム、セルラーネットワークプロトコルなど）を使用する、有線及び／又はワイヤレスのインタフェースが含まれ得る。ネットワーク８５０は、任意のネットワーク又はネットワークの組合せ（たとえば、インターネット、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、電話ネットワーク、セルラーネットワーク、衛星ネットワークなど）であり得る。
【０１１６】
計算装置８０５は、一時的媒体及び非一時的媒体を含む、コンピュータ使用可能媒体又はコンピュータ可読媒体を使用すること、及び／又は使用して通信することができる。一時的媒体には、伝送媒体（たとえば、金属ケーブル、光ファイバ）、信号、搬送波などが含まれる。非一時的媒体には、磁気媒体（たとえば、ディスク及びテープ）、光媒体（たとえば、ＣＤ  ＲＯＭ、デジタルビデオディスク、ブルーレイディスク）、半導体媒体（たとえば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、半導体記憶装置）、並びに他の非一時的記憶装置又はメモリが含まれる。
【０１１７】
計算装置８０５は、いくつかの例示的なコンピューティング環境内で技法、方法、アプリケーション、処理、又はコンピュータ実行可能命令を実装するために使用することができる。コンピュータ実行可能命令は、一時的媒体から取り出され、非一時的媒体に記憶され、非一時的媒体から取り出され得る。実行可能命令は、任意のプログラミング言語、スクリプト言語、及び機械語（たとえば、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃ、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｐｅｒｌ、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）など）のうちの１又は複数から生じることができる。
【０１１８】
プロセッサ８１０は、ネイティブ環境又はバーチャル環境において、任意のオペレーティングシステム（ＯＳ）（図示せず）の下で実行することができる。ロジックユニット８５５、アプリケーションプログラミングインタフェース（ＡＰＩ）ユニット８６０、入力ユニット８６５、出力ユニット８７０、ガイダンスエンジン８７５、クエリモジュール８８０、及び／又はコーパスモジュール８８５を含む、１又は複数のアプリケーションを配備することができる。たとえば、入力ユニット８６５、ガイダンスエンジン８７５、クエリモジュール８８０、及び／又はコーパスモジュール８８５は、図２〜図５に示された１又は複数の処理を実装することができる。記載されたユニット及び要素は、設計、機能、構成、又は実装において異なり得るし、提供される説明に限定されない。
【０１１９】
いくつかの例示的な実装形態では、情報又は実行命令がＡＰＩユニット８６０によって受信されると、情報又は実行命令は、１又は複数の他のユニット（たとえば、ロジックユニット８５５、出力ユニット８７０、入力ユニット８６５、ガイダンスエンジン８７５、クエリモジュール８８０、及び／又はコーパスモジュール８８５）に通信され得る。
【０１２０】
入力ユニット８６５は、ＡＰＩユニット８６０を介して、ビデオ、メタデータ、講義要綱、トランスクリプト、ユーザデータなどを受信して、ガイダンスエンジン８７５、クエリモジュール８８０、及び／又はコーパスモジュール８８５を介して分析する。ＡＰＩユニット８６０を使用して、コーパスモジュール８８５は、コンテンツを分析して、トピック推薦のためのシーケンスパターンのマイニングを行うことができる。
【０１２１】
場合によっては、ロジックユニット８５５は、ユニット間の情報の流れを制御し、上述されたいくつかの例示的な実装形態において、ＡＰＩユニット８６０、入力ユニット８６５、出力ユニット８７０、ガイダンスエンジン８７５、クエリモジュール８８０、及び／又はコーパスモジュール８８５によって提供されるサービスを指示するように構成され得る。たとえば、１又は複数の処理又は実装の流れは、ロジックユニット８５５単独により、又はＡＰＩユニット８６０と連携して制御され得る。
【０１２２】
発明を実施するための形態のいくつかの部分は、コンピュータ内の動作のアルゴリズム及び象徴的表現に関して提示される。これらのアルゴリズム的記述及び象徴的表現は、自分のイノベーションの本質を他の当業者に伝達するために、データ処理技術分野の当業者によって使用される手段である。アルゴリズムは、所望の最終状態又は最終結果に導く、一連の定義された動作である。例示的な実装形態では、遂行される動作は、目に見える結果を達成するための具体的な数の物理操作を必要とする。
【０１２３】
特に断りのない限り、説明から明らかなように、説明全体を通して、「分析」、「検出」、「決定」、「識別」、「スコア化」、「生成」などの用語を利用する説明は、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリ内の物理（電気）量として表されるデータを操作し、コンピュータシステムのメモリ又はレジスタ又は他の情報を記憶、伝送、若しくは表示する装置内の物理量として同様に表される他のデータに変換する、コンピュータシステム又は他の情報処理装置のアクション及び処理を含むことができることを諒解されたい。
【０１２４】
例示的な実装形態は、本明細書の動作を実施するための装置に関することもできる。この装置は、必要な目的のために特別に構築され得るか、又は、１若しくは複数のコンピュータプログラムによって選択的にアクティブ化若しくは再構成された、１若しくは複数の汎用コンピュータを含むことができる。そのようなコンピュータプログラムは、コンピュータ可読記憶媒体又はコンピュータ可読信号媒体などのコンピュータ可読媒体に記憶され得る。
【０１２５】
コンピュータ可読記憶媒体には、限定はしないが、光ディスク、磁気ディスク、読取り専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、半導体装置及び半導体ドライブ、又は、電子情報を記憶することに適した任意の他のタイプの有形若しくは非一時的媒体などの、有形媒体が含まれ得る。コンピュータ可読信号媒体には、搬送波などの媒体が含まれ得る。本明細書に提示されたアルゴリズム及びディスプレイは、本質的に、いかなる特定のコンピュータ又は他の装置にも関係しない。コンピュータプログラムは、所望の実装形態の動作を実施する命令を含む、純粋のソフトウェア実装形態を含むことができる。
【０１２６】
様々な汎用システムは、本明細書の例によるプログラム及びモジュールとともに使用され得るか、又は、所望の方法動作を実施するようにより専門化した装置を構築することが便利であると証明することができる。加えて、例示的な実装形態は、いかなる特定のプログラミング言語も参照して記載されない。様々なプログラミング言語は、本明細書に記載された例示的な実装形態の教示を実装するために使用され得ることを諒解されたい。プログラミング言語の命令は、１又は複数の処理装置、たとえば、中央処理装置（ＣＰＵ）、プロセッサ、又はコントローラによって実行され得る。
【０１２７】
当技術分野で知られているように、上述された動作は、ハードウェア、ソフトウェア、又はソフトウェア及びハードウェアの何らかの組合せによって実施することができる。例示的な実装形態の様々な態様は、回路及び論理装置（ハードウェア）を使用して実装され得るが、他の態様は、機械可読媒体に記憶された命令（ソフトウェア）を使用して実装され得るし、命令は、プロセッサによって実行されると、方法を実施して本出願の実装形態を遂行することをプロセッサに行わせるはずである。
【０１２８】
さらに、本出願のいくつかの例示的な実装形態は、ハードウェア内でのみ実施され得るが、他の例示的な実装形態は、ソフトウェア内でのみ実施され得る。その上、記載された様々な機能は、単一のユニット内で実施され得るか、又は任意の数の方法でいくつかの構成要素にわたって展開され得る。ソフトウェアによって実施されるとき、方法は、コンピュータ可読媒体に記憶された命令に基づいて、汎用コンピュータなどのプロセッサによって実行され得る。必要な場合、命令は、圧縮及び／又は暗号化されたフォーマットで媒体に記憶することができる。
【０１２９】
例示的な実装形態は、従来技術と比べて様々な相違点及び利点を有することができる。たとえば、限定のためではないが、従来技術に関して上記で説明されたようにＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）でウェブページを実装することとは対照的に、テキスト及びマウス（たとえば、ポインティング）のアクションは、ビデオ文書内で検出され分析され得る。
【０１３０】
その上、本出願の明細書の考察及び教示の実践から、本出願の他の実装形態が当業者には明らかであろう。記載された例示的な実装形態の様々な態様及び／又は構成要素は、単独で、又は任意の組合せで使用され得る。明細書及び例示的な実装形態は例としてのみ考えられるものであり、本出願の真の範囲及び主旨は、以下の特許請求の範囲によって示される。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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