(57)【要約】【課題】本発明は、シーケンシャルコンテキストに基づいて推奨するメディアコンテンツの視覚化を可能にすることを目的とする。【解決手段】本方法は、視聴されたメディアコンテンツに関連付けられた受信されたコンテンツ特徴に関連付けられた少なくとも１つのメディアコンテンツを識別し、視聴されたメディアコンテンツにリンクされた少なくとも１つの追加メディアコンテンツを順序関係によって選択し、識別された少なくとも１つのメディアコンテンツと、視聴されたメディアコンテンツと、選択された少なくとも１つの追加メディアコンテンツとの間のコンテンツ類似性、及び順序関係に基づいて、２次元視覚化表現を生成し、生成された２次元視覚化表現を表示することを含む。【選択図】図１
2019160300.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
視聴されたメディアコンテンツに基づいて推奨するメディアコンテンツを視覚化する方法であって、
前記視聴されたメディアコンテンツに関連付けられた受信されたコンテンツ特徴に関連付けられた少なくとも１つのメディアコンテンツを識別し、
前記視聴されたメディアコンテンツにリンクされた少なくとも１つの追加メディアコンテンツを順序関係によって選択し、
前記識別された少なくとも１つのメディアコンテンツと、前記視聴されたメディアコンテンツと、前記選択された少なくとも１つの追加メディアコンテンツとの間のコンテンツ類似性、及び前記順序関係に基づいて、２次元視覚化表現を生成し、
前記生成された２次元視覚化表現を表示すること
を含む、方法。
【請求項２】
前記少なくとも１つの追加メディアコンテンツを選択することが、
前記順序関係で前記視聴されたメディアコンテンツの前に現れる少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツを選択すること、及び
前記順序関係で前記視聴されたメディアコンテンツの後に現れる少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツを選択すること
を含み、
前記２次元視覚化表現を生成することが、前記順序関係及びコンテンツ類似性に基づいて、前記識別された少なくとも１つのメディアコンテンツ、前記視聴されたメディアコンテンツ、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツ、及び前記選択された少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツを整列させることを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記２次元視覚化表現を生成することが、
前記識別された少なくとも１つのメディアコンテンツ、前記視聴されたメディアコンテンツ、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツ、及び前記選択された少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツをデジタルキャンバス上に配置するように、２次元投影ベースのレイアウトを適用し、
前記識別された少なくとも１つメディアコンテンツ、前記視聴されたメディアコンテンツ、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツの前記、及び前記選択された少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツの各々のコンテンツ特徴に関連付けられた意味情報に基づいて、前記デジタルキャンバスを領域に分割すること
を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記２次元視覚化表現を生成することが、
前記識別された少なくとも１つのメディアコンテンツ、前記視聴されたメディアコンテンツ、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツの、及び前記選択された少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツの各々の前記コンテンツ特徴からキーワードを抽出し、
前記順序関係及びコンテンツ類似性に基づいて、前記抽出されたキーワードを前記意味情報に関連付けられた前記領域に配置すること
をさらに含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記識別された少なくとも１つのメディアコンテンツ、前記視聴されたメディアコンテンツ、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツの、及び前記選択された少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツとのコンテンツ類似性又は順序関係のうちの少なくとも１つに基づいて、前記生成された２次元視覚化表現にさらなる複数のコンテンツメディアを配置することをさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記さらなる複数のコンテンツメディア、前記識別された少なくとも１つのメディアコンテンツ、前記視聴されたメディアコンテンツ、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツ、及び前記選択された少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツから選択された２つ以上のコンテンツメディア間のサブシーケンスクラスタを生成することをさらに含み、
前記サブシーケンスクラスタを生成することが、前記２つ以上のコンテンツメディアの順序関係、及び前記２つ以上のコンテンツメディアのコンテンツ類似性値が閾値を超えていることの両方に基づいて生成される、
請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記さらなる複数のコンテンツメディア、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツ、及び前記選択された少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツのからコンテンツメディアを選択するユーザ入力を受け取り、
前記ユーザ入力で選択されたコンテンツメディアに関連付けられたコンテンツ特徴及び順序関係に基づいて、新しい視覚化表現を生成すること
をさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記新しい視覚化表現を生成することが、
前記ユーザ入力で選択されたコンテンツメディアに関連付けられた前記順序関係のうちの１つにおいて、前記ユーザ入力で選択されたコンテンツメディアの前に現れる少なくとも１つの新しい先行追加メディアコンテンツを選択すること、及び
前記ユーザ入力で選択されたコンテンツメディアに関連付けられた前記順序関係のうちの１つにおいて、前記ユーザ入力で選択されたコンテンツメディアの後に現れる少なくとも１つの新しい後続追加メディアコンテンツを選択すること
を含み、
前記生成された新しい２次元視覚化表現が、前記ユーザ入力で選択されたコンテンツメディアに関連付けらえた前記順序関係のうちの１つ及びコンテンツ類似性に基づいて、前記ユーザ入力で選択されたコンテンツメディア、前記選択された少なくとも１つの新しい先行追加メディアコンテンツ、及び前記選択された少なくとも１つの新しい後続追加メディアコンテンツを整列させることを含む、
請求項７に記載の方法。
【請求項９】
視聴されたメディアコンテンツに基づいて推奨するメディアコンテンツを視覚化する方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記方法が、
前記視聴されたメディアコンテンツに関連付けられた受信されたコンテンツ特徴に関連付けられた少なくとも１つのメディアコンテンツを識別し、
前記視聴された少なくとも１つのメディアコンテンツにリンクされた少なくとも１つの追加メディアコンテンツを順序関係によって選択し、
前記識別された少なくとも１つのメディアコンテンツと、前記視聴されたメディアコンテンツと、前記選択された少なくとも１つの追加メディアコンテンツとの間のコンテンツ類似性、及び前記順序関係に基づいて、２次元視覚化表現を生成し
前記生成された２次元視覚化表現を表示すること
を含む、プログラム。
【請求項１０】
前記少なくとも１つの追加メディアコンテンツを選択することが、
前記順序関係で前記視聴されたメディアコンテンツの前に現れる少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツを選択すること、及び
前記順序関係で前記視聴されたメディアコンテンツの後に現れる少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツを選択すること
を含み、
前記２次元視覚化表現を生成することが、前記順序関係及びコンテンツ類似性に基づいて、前記識別された少なくとも１つのメディアコンテンツ、前記視聴されたメディアコンテンツ、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツ、及び前記選択された少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツを整列させることを含む、
請求項９に記載のプログラム。
【請求項１１】
前記２次元視覚化表現を生成することが、
前記識別された少なくとも１つのメディアコンテンツの、前記視聴されたメディアコンテンツ、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツの、及び前記選択された少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツをデジタルキャンバス上に配置するように、２次元投影ベースのレイアウトを適用し、
前記識別された少なくとも１つのメディアコンテンツ、前記視聴されたメディアコンテンツ、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツ、及び前記選択された少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツの各々のコンテンツ特徴に関連付けられた意味情報に基づいて、前記デジタルキャンバスを領域に分割すること
を含む、請求項１０に記載のプログラム。
【請求項１２】
前記２次元視覚化表現を生成することが、
前記識別された少なくとも１つのメディアコンテンツ、前記視聴されたメディアコンテンツ、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツ、及び前記選択された少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツの各々の前記コンテンツ特徴からキーワードを抽出し、
前記順序関係及びコンテンツ類似性に基づいて、前記抽出されたキーワードを前記意味情報に関連付けられた前記領域に配置すること
をさらに含む、請求項１１に記載のプログラム。
【請求項１３】
前記識別された少なくとも１つのメディアコンテンツ、前記視聴されたメディアコンテンツ、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツ、及び前記選択された少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツとのコンテンツ類似性又は順序関係のうちの少なくとも１つに基づいて、前記生成された２次元視覚化表現に、さらなる複数のコンテンツメディアを配置することをさらに含む、請求項１１に記載のプログラム。
【請求項１４】
前記さらなる複数のコンテンツメディア、前記識別された少なくとも１つのメディアコンテンツ、前記視聴されたメディアコンテンツ、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツ、及び前記選択された少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツから選択された２つ以上のコンテンツメディア間のサブシーケンスクラスタを生成することをさらに含み、
前記サブシーケンスクラスタを生成することが、前記２つ以上のコンテンツメディアの順序関係、及び前記２つ以上のコンテンツメディアのコンテンツ類似性値が閾値を超えていることの両方に基づいて生成される、
請求項１３に記載のプログラム。
【請求項１５】
前記さらなる複数のコンテンツメディア、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツ、及び前記選択された少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツからコンテンツメディアを選択するユーザ入力を受け取り、
前記ユーザ入力で選択されたコンテンツメディアに関連付けられたコンテンツ特徴及び順序関係に基づいて、新しい視覚化表現を生成すること
をさらに含む、請求項１４に記載のプログラム。
【請求項１６】
前記新しい視覚化表現を生成することが、
前記ユーザ入力で選択されたコンテンツメディアに関連付けられた前記順序関係のうちの１つにおいて、前記ユーザ入力で選択されたコンテンツメディアの前に現れる少なくとも１つの新しい先行追加メディアコンテンツを選択すること、及び
前記ユーザ入力で選択されたコンテンツメディアに関連付けられた前記順序関係のうちの１つにおいて、前記ユーザ入力で選択されたコンテンツメディアの後に現れる少なくとも１つの新しい後続追加メディアコンテンツを選択すること
を含み、
前記生成された新しい２次元視覚化表現が、前記ユーザ入力で選択されたコンテンツメディアに関連付けらえた前記順序関係のうちの１つ及びコンテンツ類似性に基づいて、前記ユーザ入力で選択されたコンテンツメディア、前記選択された少なくとも１つの新しい先行追加メディアコンテンツ、及び前記選択された少なくとも１つの新しい後続追加メディアコンテンツを整列させることを含む、
請求項１５に記載のプログラム。
【請求項１７】
複数のコンテンツメディアを含むコーパスを分析するように構成されたコンピュータ装置であって、前記コンピュータ装置が、
前記複数のコンテンツメディアを記憶するメモリと、
視聴されたメディアコンテンツに基づいて推奨するメディアコンテンツを視覚化する処理を実行するプロセッサと
を含み、前記処理が、
前記視聴されたメディアコンテンツに関連付けられた受信されたコンテンツ特徴に関連付けられた少なくとも１つのメディアコンテンツを識別し、
前記視聴された少なくとも１つのメディアコンテンツにリンクされた少なくとも１つの追加メディアコンテンツを順序関係によって選択し、
前記識別された少なくとも１つのメディアコンテンツと、前記視聴されたメディアコンテンツと、前記選択された少なくとも１つの追加メディアコンテンツとの間のコンテンツ類似性、及び前記順序関係に基づいて、２次元視覚化表現を生成し、
前記生成された２次元視覚化表現を表示すること
を含む、コンピュータ装置。
【請求項１８】
前記少なくとも１つの追加メディアコンテンツを選択することが、
前記順序関係で前記視聴されたメディアコンテンツの前に現れる少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツを選択すること、及び
前記順序関係で前記視聴されたメディアコンテンツの後に現れる少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツを選択すること
を含み、
前記２次元視覚化表現を生成することが、前記順序関係及びコンテンツ類似性に基づいて、前記識別された少なくとも１つのメディアコンテンツ、前記視聴されたメディアコンテンツ、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツ、及び前記選択された少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツを整列させることを含む、
請求項１７に記載のコンピュータ装置。
【請求項１９】
前記２次元視覚化表現を生成することが、
前記識別された少なくとも１つのメディアコンテンツ、前記視聴されたメディアコンテンツ、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツ、及び前記選択された少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツをデジタルキャンバス上に配置するように、２次元投影ベースのレイアウトを適用し、
前記識別された少なくとも１つのメディアコンテンツ、前記視聴されたメディアコンテンツ、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツ、及び前記選択された少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツの各々のコンテンツ特徴に関連付けられた意味情報に基づいて、前記デジタルキャンバスを領域に分割すること
を含む、請求項１８に記載のコンピュータ装置。
【請求項２０】
さらなる複数のコンテンツメディア、前記識別された少なくとも１つのメディアコンテンツ、前記視聴されたメディアコンテンツ、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツ、及び前記選択された少なくとも１つの後続メディアコンテンツから選択された２つ以上のコンテンツメディア間のサブシーケンスクラスタを生成することをさらに含み、
前記サブシーケンスクラスタを生成することが、前記２つ以上のコンテンツメディア間の順序関係、及び前記２つ以上のコンテンツメディアのコンテンツ類似性値が閾値を超えていることの両方に基づいて生成される、
請求項１９に記載のコンピュータ装置。
【請求項２１】
複数のコンテンツメディアを含むコーパスを分析するように構成されたコンピュータ装置であって、
複数のコンテンツメディアを記憶するための手段と、
視聴されたメディアコンテンツに関連付けられた受信されたコンテンツ特徴に関連付けられた少なくとも１つのメディアコンテンツを識別するための手段と、視聴されたメディアコンテンツにリンクされた少なくとも１つの追加メディアコンテンツを順序関係によって選択するための手段と、
識別された少なくとも１つのメディアコンテンツと、視聴されたメディアコンテンツと、選択された少なくとも１つの追加メディアコンテンツとの間のコンテンツ類似性、及び順序関係に基づいて、２次元視覚化表現を生成するための手段と、生成された２次元視覚化表現を表示するための手段と、
を備える、コンピュータ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、コンテンツメディア視聴システムに関し、より詳細には、シーケンシャルコンテキスト（ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ  ｃｏｎｔｅｘｔ）に基づいてメディアコンテンツを視覚化及び推奨するシステム、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
いくつかの従来技術では、データの推奨（リコメンデーション）は、情報の過負荷に起因してますます重要な研究課題である。利用可能なデータの量によって圧倒される可能性があるユーザを緩和するための鍵は、推奨におけるコンテキスト（データの背景や背後関係）の使用でありうる。従来技術では、訓練又は教育などの分野におけるコンテキストのソースの１つとして、ユーザが理解しようとする概念の間の順序関係を使用していた。
【０００３】
たとえば、いくつかの従来技術の技法では、最新のオンライン教育プラットフォームは、大規模公開オンラインコース（Ｍａｓｓｉｖｅ  Ｏｐｅｎ  Ｏｎｌｉｎｅ  Ｃｏｕｒｓｅｓ：ＭＯＯＣ）として教材を提示することにより、遠隔教育を可能にすることができる。ＭＯＯＣは、通常、各々が特定の概念を対象とするいくつかの短いビデオから構成される。ある特定の学習目標を達成するために、講師は、一般に、シラバスに従ってビデオを順序付けることができ、これによりビデオを階層的なセクションにグループ化することもできる。
しかしながら、従来技術の調査は、ＭＯＯＣ学習者において増加している専門家は、（認証を取得するよりも）自分のキャリア成長を前進させることを目指しており、シラバスに従う可能性は低いことを示している。この従来技術では、これらの学習者に、（たとえば、複数のコースからの）より広い範囲のコンテンツ及び視点に対するより柔軟なアクセスを提供することが重要でありうる。
【０００４】
いくつかの従来技術のプラットフォームは、より個別化された学習行動を可能にする対話式の知識（概念）マップ又は視覚化表現（ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）を提供することができる。しかしながら、これらの概念マップは順次フローにはあまり適していない可能性があり、コンセプトの依存関係を講師によって手動作成する必要がある場合があり、これには拡張性も適応性もない。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Saijing Zheng, Mary Beth Rosson, Patrick C. Shih, and John M. Carroll. Understanding student motivation, behaviors and perceptions in moocs. In Proceedings of the ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work and Social Computing, CSCW '15, pages 1882-1895, ２０１５年３月
【非特許文献２】Juho Kim, Philip J. Guo, Daniel T. Seaton, Piotr Mitros, Krzysztof Z. Gajos, and Robert C. Miller. Understanding in-video dropouts and interaction peaks in online lecture videos. In Proceedings of the First ACM Conference on Learning @ Scale Conference, L@S '14, pages 31-40, ２０１４年
【非特許文献３】Carleton Coffrin, Linda Corrin, Paula de Barba, and Gregor Kennedy. Visualizing patterns of student engagement and performance in moocs. In Proceedings of the Fourth International Conference on Learning Analytics And Knowledge, LAK '14, pages 83-92, ２０１４年
【非特許文献４】KhanAcademy Knowledge Map. https://www.khanacademy.org/exercisedashboard, ２０１８年３月１３日にアクセス
【非特許文献５】M. Schwab, H. Strobelt, J. Tompkin, C. Fredericks, C. Huff, D. Higgins, A. Strezhnev, M. Komisarchik, G. King, and H. Pfister. booc.io: An education system with hierarchical concept maps and dynamic non-linear learning plans. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 23(1):571-580, ２０１７年１月
【非特許文献６】Philippe Fournier-Viger, Antonio Gomariz, Ted Gueniche, Esp'erance Mwamikazi, and Rincy Thomas. TKS: Efficient Mining of Top-K Sequential Patterns, pages 109-120, ２０１３年
【非特許文献７】E. Gomez-Nieto, F. S. Roman, P. Pagliosa, W. Casaca, E. S. Helou, M. C. F. de Oliveira, and L. G. Nonato. Similarity preserving snippet-based visualization of web search results. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 20(3):457-470, ２０１４年３月
【非特許文献８】Stuart Rose, Dave Engel, Nick Cramer, and Wendy Cowley. Automatic keyword extraction from individual documents. Text Mining: Applications and Theory, pages 1-20, ２０１０年
【非特許文献９】Marian Dork, Nathalie Henry Riche, Gonzalo Ramos, and Susan Dumais. Pivotpaths: Strolling through faceted information spaces. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 18(12):2709-2718, ２０１２年１２月
【非特許文献１０】T. Nguyen and J. Zhang. A novel visualization model for web search results. IEEE Transactions bn Visualization and Computer Graphics, 12(5):981-988, ２００６年９月
【非特許文献１１】Jaakko Peltonen, Ksenija Belorustceva, and Tuukka Ruotsalo. Topic-relevance map: Visualization for improving search result comprehension. In Proceedings of the 22nd International Conference on Intelligent User Interfaces, IUI '17, pages 611-622, ２０１７年
【非特許文献１２】James A. Wise. The ecological approach to text visualization. Journal of the American Society for Information Science, 50(13): 1224-1233, １９９９年
【非特許文献１３】M. Kim, K. Kang, D. Park, J. Choo, and N. Elmqvist. Topiclens: Efficient multi-level visual topic exploration of large-scale document collections. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 23(1):151-160, ２０１７年１月
【非特許文献１４】Franck Dernoncourt, Colin Taylor, Una-May O'Reilly, Kayan Veeramachaneni, Sherwin Wu, Chuong Do, and Sherif Halawa. Moocviz: A large scale, open access, collaborative, data analytics platform for moocs. In Proceedings of NIPS Workshop on Data-Driven Education, ２０１３年
【非特許文献１５】Conglei Shi, Siwei Fu, Qing Chen, and Huamin Qu. Vismooc: Visualizing video clickstream data from massive open online courses. In Proceedings of IEEE Pacific Visualization Symposium (PacificVis), pages 159-166, ２０１５年４月
【非特許文献１６】S. Fu, J. Zhao, W. Cui, and H. Qu. Visual analysis of mooc forums with iforum. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 23(1):201-210, ２０１７年１月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本開示の技術は、シーケンシャル（順序関係）コンテキストに基づいて推奨するメディアコンテンツの視覚化を可能にすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本出願の態様は、推奨するメディアコンテンツを視覚化する方法に関していてよい。本方法は、視聴されたメディアコンテンツに関連付けられた受信されたコンテンツ特徴に関連付けられた少なくとも１つのメディアコンテンツを識別し、視聴されたメディアコンテンツにリンクされた少なくとも１つの追加メディアコンテンツを順序関係によって選択し、識別された少なくとも１つのメディアコンテンツと、視聴されたメディアコンテンツと、選択された少なくとも１つの追加メディアコンテンツとの間のコンテンツ類似性、及び順序関係に基づいて、２次元視覚化表現を生成し、生成された２次元視覚化表現を表示することを含んでもよい。
【０００８】
少なくとも１つの追加メディアコンテンツを選択することが、前記順序関係で前記視聴されたメディアコンテンツの前に現れる少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツを選択すること、及び、前記順序関係で前記視聴されたメディアコンテンツの後に現れる少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツを選択すること、を含み、前記２次元視覚化表現を生成することが、前記順序関係及びコンテンツ類似性に基づいて、前記識別された少なくとも１つのメディアコンテンツ、前記視聴されたメディアコンテンツ、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツ、及び前記選択された少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツを整列させることを含んでいてもよい。
【０００９】
前記２次元視覚化表現を生成することが、前記識別された少なくとも１つのメディアコンテンツ、前記視聴されたメディアコンテンツ、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツ、及び前記選択された少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツをデジタルキャンバス上に配置するように、２次元投影ベースのレイアウトを適用し、前記識別された少なくとも１つメディアコンテンツ、前記視聴されたメディアコンテンツ、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツの前記、及び前記選択された少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツの各々のコンテンツ特徴に関連付けられた意味情報に基づいて、前記デジタルキャンバスを領域に分割すること、を含んでいてもよい。
【００１０】
前記２次元視覚化表現を生成することが、前記識別された少なくとも１つのメディアコンテンツ、前記視聴されたメディアコンテンツ、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツの、及び前記選択された少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツの各々の前記コンテンツ特徴からキーワードを抽出し、前記順序関係及びコンテンツ類似性に基づいて、前記抽出されたキーワードを前記意味情報に関連付けられた前記領域に配置すること、をさらに含んでいてもよい。
【００１１】
本態様の方法は、前記識別された少なくとも１つのメディアコンテンツ、前記視聴されたメディアコンテンツ、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツの、及び前記選択された少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツとのコンテンツ類似性又は順序関係のうちの少なくとも１つに基づいて、前記生成された２次元視覚化表現にさらなる複数のコンテンツメディアを配置することをさらに含んでいてもよい。
【００１２】
本態様の方法は、前記さらなる複数のコンテンツメディア、前記識別された少なくとも１つのメディアコンテンツ、前記視聴されたメディアコンテンツ、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツ、及び前記選択された少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツから選択された２つ以上のコンテンツメディア間のサブシーケンスクラスタを生成することをさらに含み、前記サブシーケンスクラスタを生成することが、前記２つ以上のコンテンツメディアの順序関係、及び前記２つ以上のコンテンツメディアのコンテンツ類似性値が閾値を超えていることの両方に基づいて生成されてもよい。
【００１３】
本態様の方法は、前記さらなる複数のコンテンツメディア、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツ、及び前記選択された少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツのからコンテンツメディアを選択するユーザ入力を受け取り、前記ユーザ入力で選択されたコンテンツメディアに関連付けられたコンテンツ特徴及び順序関係に基づいて、新しい視覚化表現を生成することをさらに含んでいてもよい。
【００１４】
前記新しい視覚化表現を生成することが、前記ユーザ入力で選択されたコンテンツメディアに関連付けられた前記順序関係のうちの１つにおいて、前記ユーザ入力で選択されたコンテンツメディアの前に現れる少なくとも１つの新しい先行追加メディアコンテンツを選択すること、及び、前記ユーザ入力で選択されたコンテンツメディアに関連付けられた前記順序関係のうちの１つにおいて、前記ユーザ入力で選択されたコンテンツメディアの後に現れる少なくとも１つの新しい後続追加メディアコンテンツを選択すること、を含み、前記生成された新しい２次元視覚化表現が、前記ユーザ入力で選択されたコンテンツメディアに関連付けらえた前記順序関係のうちの１つ及びコンテンツ類似性に基づいて、前記ユーザ入力で選択されたコンテンツメディア、前記選択された少なくとも１つの新しい先行追加メディアコンテンツ、及び前記選択された少なくとも１つの新しい後続追加メディアコンテンツを整列させることを含んでいてもよい。
【００１５】
本発明の別の態様は、推奨するメディアコンテンツを視覚化する方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。方法は、視聴されたメディアコンテンツに関連付けられた受信されたコンテンツ特徴に関連付けられた少なくとも１つのメディアコンテンツを識別し、視聴されたメディアコンテンツにリンクされた少なくとも１つの追加メディアコンテンツを順序関係によって選択し、識別された少なくとも１つのメディアコンテンツと、視聴されたメディアコンテンツと、選択された少なくとも１つの追加メディアコンテンツとの間のコンテンツ類似性、及び順序関係に基づいて、２次元視覚化表現を生成し、生成された２次元視覚化表現を表示することを含んでもよい。
【００１６】
前記少なくとも１つの追加メディアコンテンツを選択することが、前記順序関係で前記視聴されたメディアコンテンツの前に現れる少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツを選択すること、及び、前記順序関係で前記視聴されたメディアコンテンツの後に現れる少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツを選択すること、を含み、前記２次元視覚化表現を生成することが、前記順序関係及びコンテンツ類似性に基づいて、前記識別された少なくとも１つのメディアコンテンツ、前記視聴されたメディアコンテンツ、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツ、及び前記選択された少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツを整列させることを含んでいてもよい。
【００１７】
前記２次元視覚化表現を生成することが、前記識別された少なくとも１つのメディアコンテンツの、前記視聴されたメディアコンテンツ、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツの、及び前記選択された少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツをデジタルキャンバス上に配置するように、２次元投影ベースのレイアウトを適用し、前記識別された少なくとも１つのメディアコンテンツ、前記視聴されたメディアコンテンツ、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツ、及び前記選択された少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツの各々のコンテンツ特徴に関連付けられた意味情報に基づいて、前記デジタルキャンバスを領域に分割することを含んでいてもよい。
【００１８】
前記２次元視覚化表現を生成することが、前記識別された少なくとも１つのメディアコンテンツ、前記視聴されたメディアコンテンツ、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツ、及び前記選択された少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツの各々の前記コンテンツ特徴からキーワードを抽出し、前記順序関係及びコンテンツ類似性に基づいて、前記抽出されたキーワードを前記意味情報に関連付けられた前記領域に配置することをさらに含んでいてもよい。
【００１９】
本態様のプログラムは、前記識別された少なくとも１つのメディアコンテンツ、前記視聴されたメディアコンテンツ、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツ、及び前記選択された少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツとのコンテンツ類似性又は順序関係のうちの少なくとも１つに基づいて、前記生成された２次元視覚化表現に、さらなる複数のコンテンツメディアを配置することをさらに含んでいてもよい。
【００２０】
本態様のプログラムは、前記さらなる複数のコンテンツメディア、前記識別された少なくとも１つのメディアコンテンツ、前記視聴されたメディアコンテンツ、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツ、及び前記選択された少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツから選択された２つ以上のコンテンツメディア間のサブシーケンスクラスタを生成することをさらに含み、前記サブシーケンスクラスタを生成することが、前記２つ以上のコンテンツメディアの順序関係、及び前記２つ以上のコンテンツメディアのコンテンツ類似性値が閾値を超えていることの両方に基づいて生成されてもよい。
【００２１】
本態様のプログラムは、前記さらなる複数のコンテンツメディア、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツ、及び前記選択された少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツからコンテンツメディアを選択するユーザ入力を受け取り、前記ユーザ入力で選択されたコンテンツメディアに関連付けられたコンテンツ特徴及び順序関係に基づいて、新しい視覚化表現を生成することをさらに含んでいてもよい。
【００２２】
前記新しい視覚化表現を生成することが、前記ユーザ入力で選択されたコンテンツメディアに関連付けられた前記順序関係のうちの１つにおいて、前記ユーザ入力で選択されたコンテンツメディアの前に現れる少なくとも１つの新しい先行追加メディアコンテンツを選択すること、及び、前記ユーザ入力で選択されたコンテンツメディアに関連付けられた前記順序関係のうちの１つにおいて、前記ユーザ入力で選択されたコンテンツメディアの後に現れる少なくとも１つの新しい後続追加メディアコンテンツを選択することを含み、前記生成された新しい２次元視覚化表現が、前記ユーザ入力で選択されたコンテンツメディアに関連付けらえた前記順序関係のうちの１つ及びコンテンツ類似性に基づいて、前記ユーザ入力で選択されたコンテンツメディア、前記選択された少なくとも１つの新しい先行追加メディアコンテンツ、及び前記選択された少なくとも１つの新しい後続追加メディアコンテンツを整列させることを含んでいてもよい。
【００２３】
本出願のさらなる態様は、複数のコンテンツメディアを含むコーパスを分析するように構成されたコンピュータ装置に関する。コンピュータ装置はメモリ及びプロセッサを含んでもよい。メモリは複数のコンテンツメディアを記憶することができ、プロセッサは処理を実行する。処理は、視聴されたメディアコンテンツに関連付けられた受信されたコンテンツ特徴に関連付けられた少なくとも１つのメディアコンテンツを識別し、視聴されたメディアコンテンツにリンクされた少なくとも１つの追加メディアコンテンツを順序関係によって選択し、識別された少なくとも１つのメディアコンテンツと、視聴されたメディアコンテンツと、選択された少なくとも１つの追加メディアコンテンツとの間のコンテンツ類似性、及び順序関係に基づいて、２次元視覚化表現を生成し、生成された２次元視覚化表現を表示することを含んでもよい。
【００２４】
前記少なくとも１つの追加メディアコンテンツを選択することが、前記順序関係で前記視聴されたメディアコンテンツの前に現れる少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツを選択すること、及び、前記順序関係で前記視聴されたメディアコンテンツの後に現れる少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツを選択すること、を含み、前記２次元視覚化表現を生成することが、前記順序関係及びコンテンツ類似性に基づいて、前記識別された少なくとも１つのメディアコンテンツ、前記視聴されたメディアコンテンツ、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツ、及び前記選択された少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツを整列させることを含んでいてもよい。
【００２５】
前記２次元視覚化表現を生成することが、前記識別された少なくとも１つのメディアコンテンツ、前記視聴されたメディアコンテンツ、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツ、及び前記選択された少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツをデジタルキャンバス上に配置するように、２次元投影ベースのレイアウトを適用し、前記識別された少なくとも１つのメディアコンテンツ、前記視聴されたメディアコンテンツ、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツ、及び前記選択された少なくとも１つの後続追加メディアコンテンツの各々のコンテンツ特徴に関連付けられた意味情報に基づいて、前記デジタルキャンバスを領域に分割することを含んでいてもよい。
【００２６】
前記処置が、さらなる複数のコンテンツメディア、前記識別された少なくとも１つのメディアコンテンツ、前記視聴されたメディアコンテンツ、前記選択された少なくとも１つの先行追加メディアコンテンツ、及び前記選択された少なくとも１つの後続メディアコンテンツから選択された２つ以上のコンテンツメディア間のサブシーケンスクラスタを生成することをさらに含み、前記サブシーケンスクラスタを生成することが、前記２つ以上のコンテンツメディア間の順序関係、及び前記２つ以上のコンテンツメディアのコンテンツ類似性値が閾値を超えていることの両方に基づいて生成されてもよい。
【００２７】
本出願のまたさらなる態様は、複数のコンテンツメディアを含むコーパスを分析するように構成されたコンピュータ装置に関する。コンピュータ装置は、複数のコンテンツメディアを記憶するための手段と、処理を実行するプロセッサと、視聴されたメディアコンテンツに関連付けられた受信されたコンテンツ特徴に関連付けられた少なくとも１つのメディアコンテンツを識別するための手段と、視聴されたメディアコンテンツにリンクされた少なくとも１つの追加メディアコンテンツを順序関係によって選択するための手段と、識別された少なくとも１つのメディアコンテンツと、視聴されたメディアコンテンツと、選択された少なくとも１つの追加メディアコンテンツとの間のコンテンツ類似性、及び順序関係に基づいて、２次元視覚化表現を生成するための手段と、生成された２次元視覚化表現を表示するための手段を含んでもよい。
【００２８】
本特許又は出願ファイルは、カラーで制作された少なくとも１つの図面を含む。カラー図面を有する本特許又は出願の刊行物の写しは、請求及び必要な手数料の支払いを行うと米国特許庁によって提供される。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本出願の例示的な実装形態による、視覚化表現を生成するシステムの概略図である。
【図２】本出願の例示的な実装形態による、視覚化表現を生成する処理のフローチャートである。
【図３】本出願の例示的な実装形態による、視覚化表現を生成することの一部として２次元レイアウトを生成／適用する処理のフローチャートである。
【図４】本発明の例示的な実装形態による、コンテンツメディアファイル推奨システムのユーザインタフェース（ＵＩ）を示す図である。
【図５】図４のＵＩに示されたレイアウト領域の代替的構成における例示的な実装形態を示す図である。
【図６】比較分析のために使用されるベースライン視覚化表現を示す図である。
【図７】例示的な実装形態とベースラインとを比較するために使用される学習後アンケートの結果のグラフ表示を示す図である。
【図８】本発明のいくつかの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】
【００３０】
以下の詳細な説明は、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。図面間において重複する要素の参照番号及び説明は、明確性のため省略されている。説明全体にわたって使用される用語は例示として提供され、発明を限定するものではない。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施する当業者の所望の実装形態に応じて、実装形態のある態様に対するユーザ又はオペレータの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。
【００３１】
本出願では、対話式視覚化表現及び臨機応変な（ｏｎ−ｔｈｅ−ｆｌｙ）ビデオ推奨に基づいて、関連コンテンツの効果的なブラウジングを容易にする方法が提供されうる。たとえば、例示的な実施形態は、異なるプラットフォーム上で利用可能な関連するコースからの複数の視点で、学習者がコンテンツにアクセスすることを可能にする推奨を提供することができる。学習者は、迷うことなく、推奨された動画を対話式で視覚化しナビゲートすることができる。
【００３２】
いくつかの例示的な実装形態では、従来技術に詳述されたビデオ推奨技術が使用されてもよく、任意の推奨バックエンドが使用されてもよい。例示的な実装形態では、提案されたシステムは、ビデオの主題（トピック）とビデオ間の順序関係との両方を視覚化することができる。例示的な実装形態は、個々のビデオ以外の、他のコース内のビデオの短いサブシーケンスを推奨して、特定の概念のまわりの追加コンテキストを提供し、学習を簡易化することもできる。従来のビデオ推奨結果や、ランクリスト、又はランクリストのセットとは異なり、例示的な実装形態は、推奨されたビデオの意味的視覚化をサポートすることもできる。これにより、学習者が関連コンテンツを探索し、より自信をもって次に見たいものを選択するための追加的な次元を提供することができる。
【００３３】
いくつかの例示的な実装形態は、意味的及び順序的（シーケンシャル）なコンテキストの組合せを使用して推奨を視覚化し、ユーザが結果の中からより効果的に選択することを可能にすることができる。そのような例示的な実装形態は、ユーザの現在のコンテキストの中での推奨の意味空間の対話式視覚的探索を可能にすることができる。従来技術の方法（たとえば、コンテンツベースの推奨及びランクリスト表現）と比較すると、ＭＯＯＣビデオのコーパスを使用する提案された方法の初期評価は、当該方法が、ユーザがより良いビデオ再生決定を行うのを助けることを示唆しうるものである。
【００３４】
図１は、本出願の例示的な実装形態による、視覚化表現を生成するシステム１００の概略図を示す。システム１００に示されたように、データベースに記憶されたメディアコンテンツファイル（たとえば、ビデオファイル、オーディオファイル、画像ファイル、ワードファイル、又は当業者には明らかでありうる任意の他のタイプのコンテンツメディアファイルなどのコンテンツメディア）のコーパスに対して、問合せ（クエリ）１０５が最初に実行される。いくつかの例示的な実装形態では、問合せは、視聴又は再生されるメディアコンテンツの部分（たとえば、「メディアコンテンツの視聴部分」）の選択であってもよい。「メディアコンテンツの視聴部分」には、現在視聴されているコンテンツメディアファイル、又は以前視聴されたコンテンツメディアファイルが含まれてもよい。問合せが実行されると、１又は複数の推奨１１０（たとえば、推奨ビデオファイル、推奨オーディオファイル、推奨画像ファイル、推奨ワードファイル、又は当業者には明らかでありうる任意の他のタイプの推奨コンテンツメディアファイルなどのコンテンツメディアの推奨部分）がデータベースから返されてもよい。いくつかの例示的な実装形態では、問合せは、コンテンツメディアファイルの選択又は視聴であってもよく、選択又は視聴されたコンテンツメディアファイルのコンテンツ特徴に基づいて推奨１１０が識別されてもよい。さらに、いくつかの実装形態では、コンテンツメディアの隣接部分１１５（たとえば、推奨１１０のうちの１又は複数に先行又は後続するコンテンツメディアの部分）が、メディアコンテンツファイルのコーパスから識別されてもよい。
【００３５】
さらに、いくつかの例示的な実装形態では、ユーザが予め定義された順次構造（たとえば、シラバス又は他の編成構造）に従ってコンテンツメディアファイルをグループ化することを望む場合、推奨１１０は、所望により並べ替えられてもよい。たとえば、順番に発生する複数のメディアコンテンツファイルが問合せ１０５に基づいて推奨１１０として示されるべきかどうかの判定１２０が行われてもよい。判定１２０が肯定された場合、メディアサブシーケンス１２５が推奨１１０として識別されてもよい。反対に、判定１２５が否定された場合、メディアサブシーケンス１２５は識別されなくてもよい。
【００３６】
これらの結果（たとえば、推奨１１０、コンテンツメディアの隣接部分１１５、及び所望によりグループ化されたメディアサブシーケンス１２５）に基づいて、２Ｄ投影ベースのレイアウト方法１３０が適用され、推奨１１０及び隣接コンテンツメディアファイル１１５を情報空間の意味を明らかにするようにキャンバス上に配置することができる。レイアウト方法１３０は、図２に示された処理２００に関して以下でより詳細に説明される。いくつかの例示的な実装形態では、レイアウト方法１３０は、３つの工程：（１）投影（例えば、多次元尺度構成法を使用）、（２）重複除去（例えば、反発力を使用して推奨１１０及び隣接コンテンツメディアファイル１１５の間隔を空ける）、並びに（３）推奨１１０及び隣接コンテンツメディアファイル１１５の回転を含んでもよい。
【００３７】
推奨１１０及び隣接コンテンツメディアファイル１１５が配置されると、追加のコンテンツメディアファイル１３５が推奨１１０及び隣接コンテンツメディアファイル１１５のまわりに、それらの類似性及びキャンバス上の位置に基づいてクラスタ化されてもよい。さらに、クラスタリング結果は、領域幾何計算１４０により（たとえば、コンテンツメディアファイルのボロノイ細胞（Ｖｏｒｏｎｏｉ  ｃｅｌｌ）を同じクラスタ内に集約することによって）意味領域を生成するためにさらに使用されてもよい。その後、システム１００は、メディアファイルコンテンツからキーワード１４５を抽出し、キーワードをフィルタリング及びランク付けし、次いで、対応するコンテンツメディアファイルのまわりにそれらを配置して、視覚化表現１５０を生成することができる。視覚化表現の例示的な実装形態は、図４〜図６に関して以下でより詳細に説明される。
【００３８】
いくつかの例示的な条件では、推奨１１０、隣接コンテンツメディアファイル１１５、又は追加コンテンツメディアファイル１３５のうちの１つの選択が、新しい問合せ１０５としてシステム１００によって識別されてもよく、システム１００は新しい視覚化表現を生成することを繰り返す。したがって、ユーザは、現在のコンテンツメディアファイルのコンテキスト内で推奨を探索することができ、視聴する新しいコンテンツメディアファイルを選択することができる。選択されたコンテンツメディアファイルは、システム１００に対する別の問合せとなり、視覚化表現を更新させる。
【００３９】
図２は、本出願の例示的な実装形態による、視覚化表現を生成するための処理２００のフローチャートを示す。処理２００は、以下で説明される図８に示されたコンピューティング環境８００内のコンピュータ装置８０５などのコンピュータ装置によって実行されてもよい。さらに、いくつかの例示的な実装形態では、コンピュータ装置８０５は、ＭＯＯＣシステムの一部であってもよい。図示されたように、２０５において、コンピュータ装置によって問合せが受信される。いくつかの実装形態では、問合せは、テキスト入力フィールド又は当業者には明らかでありうる他のユーザインタフェースを介して受信されてもよい。他の例示的な実装形態では、問合せは、ユーザがデータベースに格納されたコンテンツメディアファイルのコーパスからコンテンツメディアファイルを選択することによって受信されてもよい。
【００４０】
受信された問合せに基づいて、２１０において、コンテンツメディアファイルのコーパスから１又は複数の推奨（たとえば、推奨コンテンツメディアファイル）が選択され、識別されてもよい。いくつかの例示的な実装形態では、１又は複数の推奨は、ＭＯＯＣシステムの推奨エンジンによって選択され、識別されてもよい。ＭＯＯＣシステムの推奨エンジンは、２つの機能を果たすことができる。第１に、コーパスを事前処理して、コンテンツメディアファイルの各々からコンテンツ特徴を抽出することにより、知識ベースを構築することができる。たとえば、オブジェクト認識、単語認識、テキスト認識、音声認識、文字認識、顔認識、又は当業者には明らかでありうる任意の他の認識技法などのコンテンツ認識技法が、コンテンツメディアファイルの各々に関連付けられたコンテンツ特徴を抽出するために使用されてもよい。知識ベースは、コンテンツメディアファイルの各々から抽出されたコンテンツ特徴のコンテンツ特徴表現だけでなく、コンテンツメディアファイルをリンクする（たとえば、シラバスで表現された）順序関係も含む。
【００４１】
一度生成された知識ベースは、実行時に推奨を提供するために使用されることができる。推奨エンジンは、問合せとのコンテンツ特徴の類似性に基づいて次に視聴される可能性があるドキュメントの推定を表す、問合せに関連するランク付けリストを生成することができる。
【００４２】
２１０において推奨を提供するために使用されることに加えて、知識ベースは、２４５において現在視聴されているメディアファイルに関連する隣接メディアファイルを検出するために使用されてもよい。たとえば、シラバス又は他の編成構造上で、現在視聴されているコンテンツメディアファイルに先行又は後続するコンテンツメディアファイルが、データベースに格納されたコーパスから取り出されてもよい。
【００４３】
さらに、いくつかの例示的な実装形態では、２１５において、推奨エンジンの出力は、最も顕著なメディアファイルサブシーケンスを決定するために、所望により集約されてもよい。この実装形態は、推奨コンテンツメディアファイルがそれらの元の編成構造（たとえば、それらの元のコースシラバスなど）において互いに隣接している場合に、推奨リスト内のトップランクの推奨を走査し、それらを順番にグループ化することによって実行されてもよい。いくつかの例示的な実装形態では、サブシーケンスは、ユーザが決定した最大長に制約されてもよく、所望の数のサブシーケンスが構築されるまで、徹底的なサーチダウン処理が推奨リストに対して実行されてもよい。サブシーケンスでは、単一のコンテンツメディアファイルのみが提供されてもよいことに留意されたい。１又は複数のコンテンツメディアファイルのサブシーケンスが生成されると、サブシーケンスの各メンバーの平均ランク付けスコアが平均され、ランク付け目的のための個々の推奨スコアと比較されてもよい。いくつかの例示的な実装形態では、サブシーケンスの生成は、学習者が、コースコンセプトを、純粋にコンテンツ特徴類似度スコアに基づく推奨と比較して理解するために、より多くのコンテキスト情報を提供することができる。
【００４４】
２２０において、情報空間の意味を明らかにするために、推奨、隣接メディアファイル、及び所望により生成されたコンテンツメディアファイルのサブシーケンスに基づいて、キャンバス上に２次元レイアウトが適用又は生成される。２次元レイアウトを生成するためのサブ処理３００の例示的な実装形態は、図３に関して以下でより詳細に説明される。
【００４５】
２次元レイアウトが適用又は生成された後、２２５において、コンテンツメディアファイルを２次元レイアウトに配置するためにクラスタ化が適用されてもよい。たとえば、学習者がレイアウトの多次元尺度構成をより良く理解するのを助けるために、コンテンツメディアファイルの集約クラスタ化などのクラスタ化が、コンテンツメディアファイルをレイアウト上に分布させるために、それらのトピック機能を使用して実行されてもよい。
【００４６】
さらに、２２０において生成された２次元レイアウトは、２３０において複数の意味領域に分割されてもよい。たとえば、各領域は、上記の２１０での選択されたコンテンツメディアファイルから抽出された比較的一貫した主題及び概念のセットを表すことができる。いくつかの例示的な実装形態では、領域の境界は微妙な白いポリラインとして示され、２２５からの同じクラスタ内のコンテンツメディアファイルのボロノイ細胞を集約することによって決定されてもよい。
【００４７】
さらに、処理２００の２３５において、コンテンツメディアファイルのクラスタから頻発する主題キーワード（たとえば、各ビデオクラスタのテキスト転写、任意の画像もしくは文書コンテンツメディアファイルから検出された文字認識テキスト、又は当業者には明らかでありうるコンテンツメディアファイルに関連付けられた任意の他の検出された特徴）が所望により抽出され、投影の異なる領域のコンテキスト情報を明らかにするために、領域上に重ね合わされてもよい（例示的な実装形態は以下でより詳細に説明される）。いくつかの例示的な実装形態では、特徴的なキーワードを取得ために標準的なＴＦ−ＩＤＦ法が適用されてもよく、次いで、キーワードは、コンテンツメディアファイルのタイトル内の用語に基づいて再び重み付けされてもよい。これらのキーワードは、力指向（ｆｏｒｃｅ  ｄｉｒｅｃｔｅｄ）レイアウトを使用して配置されてもよく、ユーザが圧倒されるように感じた場合、非表示にされてもよい。いくつかの例示的な実装形態では、キーワードを配置するために、エネルギーベース最適化などのより高度な配置方法が実装されてもよい。いくつかの例示的な実装形態では、キーワードの配置は、２次元レイアウトの情報空間において有用な意味構造を提供することができる。
【００４８】
２３０において意味領域が生成され、所望により２３５においてキーワードが抽出されて配置されてから、２４０において視覚化表現が生成されてもよい。視覚化表現が生成されると、それは、コンピュータモニタ、テレビジョン、ディスプレイパネル、プロジェクタスクリーン、又は移動装置に関連付けられたタッチスクリーンなどの表示装置上でユーザに表示されることができる。視覚化表現が生成された後、いくつかの例示的な実装形態では処理２００を終了することができる。他の例示的な実装形態では、表示された推奨又は隣接コンテンツメディアファイルのうちの１つを選択するユーザ入力が受信されてもよく、処理２００は２０５に戻り、そこから再開することができる。
【００４９】
図３は、本出願の例示的な実装形態による、視覚化表現を生成することの一部として２次元レイアウトを生成／適用するための処理３００のフローチャートを示す。処理３００は、上記で説明された処理２００などの視覚化表現を生成するための処理の一部として、以下で説明される図８に示されたコンピューティング環境８００内のコンピュータ装置８０５などのコンピュータ装置によって実行されてもよい。
【００５０】
処理３００では、多次元尺度構成法（ｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  ｓｃａｌｉｎｇ：ＭＤＳ）を、処理２００の２２０において提供されたような推奨結果に対して実行することで、３０５において、類似性を近接性により示すように推奨空間内でのそれらの距離を設定するように、探索キャンバス上にコンテンツメディアファイルを投影することができる。さらに、ＭＤＳを実行するとき、推奨サブシーケンスが単位として（すなわち、それらの推奨距離を他のビデオと平均することによって）扱われてもよく、次いで、サブシーケンスのビデオを左から右にほぼ水平な線でレンダリングし、それらを接続することができる（以下で説明される図５（Ａ）に示された例示的な実装形態に示される要素５０２Ａ及び５０２Ｂを参照）。
【００５１】
ＭＤＳ投影では、アイテム間の相対距離だけが意味をもつことができ、軸は意味をもたず、レイアウトは、３１０において、左右両側においてコンテンツメディアファイルが自然な順序で整列するように、現在のコース内のコンテンツメディアファイルを左から右に流すために回転されてもよい。この回転は、視覚化表現の理解を容易にすることができる。いくつかの例示的な実装形態では、回転する角度を取得するために、ＭＤＳレイアウト内の現在のビデオの前のビデオの中心が計算され、次いで、１つのコンテンツメディアファイルの前の中心から次の中心へのベクトルを形成するために使用されてもよく、このベクトルとｘ軸の正の方向との間にある角度を使用する（以下で説明される図５（Ａ）及び図５（Ｂ）の例示的な実装形態を参照）。しかしながら、いくつかの例示的な実装形態では、より長いビデオシーケンスにおいてジグザグが発生する可能性があり、これは回転により完全に補正されない可能性がある。学習者は通常、ローカル空間内の意味により集中し、探索キャンバス内に多数の隣接ビデオを含めないので、これはユーザにとって受け入れ可能でありうる。
【００５２】
さらに、３１５において最終レイアウトを取得するために、円の重複を最小化するためにコンテンツメディアファイル間の反発力が提供されてもよい。学習者は、このシーケンスベースのレイアウトを無効にし、異なった視点の推奨を得るために、各ビデオを個々にＭＤＳ投影に基づいて配置することもできる（以下で説明される図５（Ｃ）の例示的な実装形態を参照）。
【００５３】
図４は、本発明の例示的な実装形態による、コンテンツメディアファイル推奨システムのユーザインタフェース（ＵＩ）４００を示す。いくつかの例示的な実装形態では、ＵＩ４００は、ＭＯＯＣシステムの視覚インタフェースであってもよい。図示されたように、図４は３つの部分、即ち、ビデオパネル４０５、推奨パネル４１０、及び構成パネル４１５を含む。いくつかの例示的な実装形態では、ビデオパネル４０５は、ユーザが選択されたコンテンツメディアファイルを視ることができる通常のメディアプレーヤである。図示されたように、ビデオパネル４０５は、ユーザが選択したコンテンツメディアファイルを視るために使用することができる表示エリア４２０と、ユーザが選択したコンテンツメディアファイルの再生を制御するために使用することができるメディア制御バー４２２とを含んでもよい。
【００５４】
推奨パネル４１０は、ユーザが推奨コンテンツメディアファイル４７５（又はサブシーケンス５０２Ｃ）を探索し、それらの間の関係を理解して、次に視る適切なコンテンツメディアファイルのユーザの選択を知らせることができる主要インタフェースである。図示されたように、推奨パネル４１０は、現在視聴されている現在のコンテンツメディアファイル４６５、並びに現在のコンテンツメディアファイル４６５の直前及び直後の隣接コンテンツメディアファイル４７０を示すレイアウト領域４２４を含む。レイアウト領域４２５は、表示されている複数のコンテンツメディアファイル（たとえば、推奨４７５、隣接コンテンツメディアファイル４７０、及び現在のコンテンツメディアファイル４６５）から抽出されたコンテンツ特徴に関連付けられた意味に基づいて、複数の領域４２６に分割される。レイアウト領域４２５はまた、複数のコンテンツメディアファイルに関連付けられたコンテンツ特徴から抽出され、それぞれの複数の領域４２６に配置されたキーワード４２８を含む。
【００５５】
推奨パネル４１０では、現在のコンテンツメディアファイル４６５及び隣接メディアファイル４７０と同じシーケンス内の他のコンテンツメディアファイルが、レイアウト領域４２４の外部の先行領域４３２及び後続領域４３４に示されている。言い換えれば、推奨パネルは、現在のコンテンツメディアファイル４６５、隣接コンテンツメディアファイル４７０、及び推奨４７５を２次元レイアウト領域４２４（たとえば、探索キャンバス）の中央に表示し、その両方の先行領域４３２及び後続領域４３４に直線的に現在のコース内の他のコンテンツメディアファイルを示す。現在のビデオを有する元のコース内のコンテンツメディアファイルは、構造編成（たとえば、他のコース構造編成のシラバス）内でのそれらの順序を示すために、灰色の矢印４４４で接続されている。各コンテンツメディアファイルは、関連付けられたコースシラバス内での位置を示す数字を有する円として表されてもよい。いくつかの例示的な実装形態では、コンテンツメディアファイル（たとえば、現在のコンテンツメディアファイル４６５、隣接メディアファイル４７０、及び推奨４７５）に関連付けられた円の色調は、様々なコースを符号化する。レイアウト領域４２４では、色の不透明度は、推奨リスト内のそのコンテンツメディアファイルのランクを示すことができる（たとえば、色が薄いほどランクが低い）。いくつかの例示的な実装形態では、レイアウト領域４２４に表示されるビデオの数は、以下で説明される構成パネル４１５を使用して調整可能であってもよい。
【００５６】
いくつかの例示的な実装形態では、レイアウト領域４２４の複数の領域４２６のうちの１つの上をホバリングすると、領域４２６に関連付けられたキーワードのワードクラウド４２５がポップアップウィンドウ４０７として表示されてもよい。表示されたワードクラウドにおいて、表示された単語のサイズは、各キーワードに関連付けられた類似度又は出現頻度を表すことができる。
【００５７】
さらに、いくつかの例示的な実装形態では、推奨パネル４１０は、現在のコンテンツメディアファイル４６５とのコンテンツ類似性に基づいて推奨４７５がランク付けされる領域４３６を含んでもよい。推奨パネル４１０はまた、ユーザの探索履歴を示す領域４３８と、レイアウト領域４２４に現在表示されている現在のコンテンツメディアファイル４６５及び隣接コンテンツメディアファイル４７０（たとえば、注目されたコンテンツメディア）を示す領域４４２とを含んでもよい。領域４３６、４３８、及び４４２は、領域４３６、４３８、４４２、又はレイアウト領域４２４内でホバリングされたときに同じコンテンツメディアファイルの双方向リンクを提供することができる。また、コンテンツメディアファイルのいずれかをクリックすると、現在のコンテンツメディアファイル４６５がＵＩ４００を更新するので、それが選択される。上記のインタフェース機能により、学習者がコンテンツメディアファイルの基本的な意味を迅速に取得し、情報をナビゲートすることが可能になる。
【００５８】
構成パネル４１５を使用して、ユーザは、推奨が表示される方法に関する基本パラメータを操作すると共に、視聴する特定のコース及び講義コンテンツメディアファイルを選択することができる。図示されたように、いくつかの例示的な実装形態では、構成パネル４１５は、コンテンツメディアファイルが表示用に選択され得る特定のコースを選択するために使用されることができるドロップダウンボックス４３０を含んでもよい。さらに、構成パネル４１５はまた、コース内の特定の講義にジャンプするために使用できる数値入力ボックス４３５を含んでもよい。構成パネル４１５はまた、レイアウト領域４２４内に表示する隣接コンテンツメディアファイル４７０の数を指定するために使用できる、別の数値入力フィールド４４０を含んでもよい。
さらに、いくつかの例示的な実装形態では、構成パネル４１５は、レイアウト領域４２４に表示されるべき推奨４７５の最小値を指定するために使用され得る数値入力フィールド４４５を含んでもよい。さらに、構成パネル４１５はまた、現在のコンテンツメディアファイル４６５と推奨４７５との間の類似性スコアを計算する方法を選択するために使用され得るドロップダウンメニュー４５０を含んでもよい。構成パネル４１５はまた、領域４３２及び４３４それぞれに示されるコンテンツメディアファイルのシーケンス、並びにコンテンツメディアファイルに関連付けられたタグを表示又は非表示にするために使用され得るトグルボタン４５５及び４６０を含んでもよい。
【００５９】
図５（Ａ）〜図５（Ｃ）は、代替構成において図４のＵＩ４００に示されたレイアウト領域４２４の例示的な実装形態を示す。具体的には、図５（Ａ）は、ユーザが現在のコンテンツメディアファイル４６５に隣接する２つの隣接コンテンツメディアファイル４７０を表示することを選択した場合の実装形態の一例を示す。同様に、図５（Ｂ）は、ユーザが現在のコンテンツメディアファイル４６５に隣接する４つの隣接コンテンツメディアファイル４７０を表示することを選択した場合の例示的な実装形態を示す。さらに、図５（Ｃ）は、サブシーケンス５０２Ａ及び５０２Ｂ内のコンテンツメディアファイルが、個々のコンテンツメディアファイル４７５Ａに分離されている、例示的な実装形態を示す。図示されたように、隣接コンテンツメディアファイル４７０の数が変更されるか、又はサブシーケンスコンテンツメディアファイル５０２Ａ及び５０２Ｂがリンク又はリンク解除されると、領域４２６の配置及びサイズが動的に調整される。さらに、コンテンツメディアファイル（たとえば、現在のコンテンツメディアファイル４６５、隣接コンテンツメディアファイル４７０、及び推奨４７５）の配置は、図２及び図３に関して上記で説明されたように、回転及び重複除去されることによりシフトされる。さらに、推奨領域４３６及び注目されたコンテンツメディア領域４４２は、ユーザが行う変更に基づいて更新されてもよい。
【００６０】
評価
【００６１】
出願人は、本出願の例示的な実装形態の有効性及び有用性を評価するために少なくとも２つの実験を実行した。実験の目的は、ＭＯＯＣ講師と学習者の両方の視点から、ＭＯＯＣプラットフォーム上で例示的な実装形態がどのようにより定性的な方式で使用され得るかを理解することであった。これらの実験が以下で簡単に説明される。
【００６２】
ＭＯＯＣ講師へのインタビュー
【００６３】
第１の実験として、出願人は、本出願の例示的な実装形態についての質的フィードバックを収集するために、２人のＭＯＯＣ講師との半構造化インタビューを行った。２人のＭＯＯＣ講師は、異なる大学に要請した。両名とも従来の教室で長年の教育経験をもち、近年はいくつかのＭＯＯＣを教えている。一人（Ｅ１）にはコンピュータサイエンスの背景があり、もう一人（Ｅ２）は社会科学における定量的方法を専門としていた。インタビューの間、出願人はまず、いくつかの背景を紹介し、本出願の例示的な実装形態の機能をデモし、次いで、例示的な実装形態を試すように頼み、その間、講師のコメントが収集された。「発話思考（ｔｈｉｎｋ  ａｌｏｕｄ）プロトコル」が採用され、講師は講師と学生との両方の視点からのフィードバックを提供するように要請された。
出願人は、インタビューセッション全体を記録し、必要なときにノートを取った。各インタビューは、おおよそ１時間続いた。
【００６４】
講師は概して例示的な実装形態によって提供されるツールを高く評価し、学習の柔軟性を高めることができる点を好んだ。両名とも、固定シラバスによる従来技術のシステムが、特定の学習者グループにとって大きな制限であったことに同意した。また、講師は自分のＭＯＯＣ講義でツールを適用することを熱望し、それが学生の成績及び学習行動にどのように影響するかについて興味をもっていた。
【００６５】
講師は、自分の授業内容を潜在的に改善するためのツールの能力にも興奮していた。講師は、例示的な実装形態がコースの準備に役立つ可能性があると述べた。より具体的には、「私は、通常、他の人たちが何を教えているのか見ていないが、このツールでは関連する講義を認識できるので、自分の講義を強化するために資料を借りたり、不要な重複を避けることができる」とＥ１はコメントした。講師はまた、本出願の例示的な実装形態が、コースフォーラムで提供されている支援を動的に誘導し、たとえば、推奨ビデオ内でカバーされるが、現在のコースではカバーされない詳細及び疑問を指摘するために使用できる可能性があることを示した。Ｅ２は、視覚化表現がコースの設計に客観的なフィードバックを提供できるとコメントした。たとえば、Ｅ２は、「ここ［探索キャンバス上］で１つの講義を見て、次いで第２の講義のために非常に遠くまで行き、第３の講義のために再びここに戻る場合、ビデオ内で提供されるコンテンツを並べ直すことを実際に考えるべきである」と言った。
【００６６】
ＭＯＯＣ学習者とのユーザースタディー
【００６７】
出願人はまた、例示的な実装形態がどのように使用される可能性があるかをより良く理解するために、ユーザースタディーを実行した。たとえば、出願人はＩＴ企業に１２人の参加者（９人の男性、３人の女性、２０歳から５０歳）を要請した。彼らのすべてが以前にＭＯＯＣを受講し、コンピュータサイエンス又はその関連分野で修士号及び博士号の少なくとも一方を取得しており、専門的な学習者グループを代表している。すべての参加者は、コンテンツメディアファイルの実験コーパスに適合するように、機械学習についてあるレベルの知識をもっていた（しかし専門家ではない）。さらに、すべての参加者は、他のコンテンツメディアサイト（たとえば、ＹＯＵＴＵＢＥ（登録商標）、Ｎｅｔｆｌｉｘ（登録商標）など）でビデオ推奨を経験しており、すべて過去にＭＯＯＣを受講していた（しかし修了していない可能性がある）。
【００６８】
出願人は、例示的な実装形態を比較例のベースライン視覚化表現と比較した。図６は、比較目的に使用されるベースライン視覚化表現６００を示す。図示されたように、ベースライン視覚化表現６００は、図４に示されたレイアウト４２４（たとえば、探索キャンバス）がない、領域６３６のリスト内の推奨４７５のみを提供する。ベースライン視覚化表現６００はまた、探索履歴を表示する領域６３８と、隣接する隣接コンテンツメディアファイル６７０との線形シーケンスで示された現在のコンテンツメディアファイル６６５とを含む。
【００６９】
参加者にとって、実験作業は、２つの条件のうちの１つを提示した状態で、特定のコンテンツメディアファイルの推奨から次に視る最も意味のあるコンテンツメディアファイルを選択することであった。参加者は、各コンテンツメディアファイルを選んだ理由を声に出して話し、次いで、そのコンテンツメディアファイルを視聴又はスキミングして、それが良い選択であったと感じるかどうかを示すように依頼された。参加者の選択は、多くの主観的な事項の影響を受ける可能性がある。しかしながら、出願人は、コンテンツメディアファイルの選択には正解がないので、２つの条件に対する参加者の行動変化により多くの関心を示した。出願人は、例示的な実装形態の条件で行動を取るために、参加者はより慎重な推論を考慮しているという仮説を立てた。
【００７０】
図７は、例示的な実装形態とベースラインとを比較するために使用される学習後アンケートの結果のグラフ表示を示す図である。学習後のアンケートから、参加者は、ベースラインでの３６の作業のうちの２５（６９．４％）と比較して、例示的な実装形態では３６の作業のうちの３２（８８．９％）で良好且つ論理的な選択を行ったと感じた。主観的ではあるが、これらの結果は、例示的な実装形態が参加者のより良いより自信に満ちた選択を助けたことを示している。学習後のアンケートは、例示的な実装形態がベースラインのように、おおよそ使いやすく（質問１−７０５の結果）、ほとんど理解しやすい（質問２−７１０の結果）と参加者が考えたことをさらに示している。
【００７１】
例示的な実装形態にはベースラインよりも多くの視覚的要素が存在したが、参加者はそれを使用することがそれほど難しいとは思わなかった（例示的な実装形態：Ｍ＝６、ＩＱＲ＝１、ベースライン：Ｍ＝６、ＩＱＲ＝２．２５）。同様に、例示的な実装形態は、理解することが若干容易ではないと考えられており、これは、それが新しいインタフェースだったので妥当である。しかしながら、影響は小さく（例示的な実装形態：Ｍ＝５：５、ＩＱＲ＝１、ベースライン：Ｍ＝６、ＩＱＲ＝１）、参加者が例示的な実装形態を良好かつ迅速に受け入れたことを示している。
【００７２】
図７では、出願人は、例示的な実装形態が推奨からビデオを選択する際により有用であり（例示的な実装形態：Ｍ＝６、ＩＱＲ＝０：５、ベースライン：Ｍ＝４、ＩＱＲ＝１：５）（質問３−７１５の結果）、参加者がより論理的な選択を行うのを助けた（例示的な実装形態：Ｍ＝６、ＩＱＲ＝１、ベースライン：Ｍ＝４、ＩＱＲ＝１：２５）（質問４−７２０の結果）と参加者が考えたことを観察した。出願人は、これが、ユーザが情報空間の意味を理解し、推奨から合理的なコンテンツメディアファイルを選択するために、例示的な実装形態がより効果的であったことを示していると解釈する。
【００７３】
例示的なコンピューティング環境
【００７４】
図８は、いくつかの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８０５を有する例示的なコンピューティング環境８００を示す。コンピューティング環境８００内のコンピュータ装置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と、メモリ８１５（たとえば、ＲＡＭ、ＲＯＭなど）と、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）と、Ｉ／Ｏインタフェース８２５とを含むことができ、それらのうちのいずれも、情報を通信するための、又はコンピュータ装置８０５内に組み込まれた、通信機構又はバス８３０上で結合することができる。
【００７５】
コンピュータ装置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に通信可能に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ってよく、取外し可能であってもよい。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。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、コンピュータ装置８０５に組み込むことができるか、又は物理的に結合することができる。他の例示的な実装形態では、他のコンピュータ装置が、コンピュータ装置８０５用の入力／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。
【００７６】
コンピュータ装置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、サーバ装置、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るか結合されたテレビ、ラジオなど）が含まれてもよい。
【００７７】
コンピュータ装置８０５は、外部記憶装置８４５、並びに、同じ又は異なる構成の１又は複数のコンピュータ装置を含む、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）通信可能に結合することができる。コンピュータ装置８０５又は任意の接続されたコンピュータ装置は、サーバ、クライアント、シンサーバ、汎用機械、専用機械、又は別のラベルとして機能しているか、そのサービスを提供しているか、又はそう呼ばれることができる。
【００７８】
Ｉ／Ｏインタフェース８２５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プロトコル又は規格（たとえば、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、８０２．１１ｘｓ、ユニバーサルシステムバス、ＷｉＭＡＸ（登録商標）、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、有線及び無線の少なくとも一方のインタフェースを含むことができる。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）であってよい。
【００７９】
コンピュータ装置８０５は、一時的媒体及び持続性媒体を含む、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し、これらにより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。持続性媒体には、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、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）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（ｓｏｌｉｄ−ｓｔａｔｅ  ｓｔｏｒａｇｅ））、並びに他の持続性記憶装置又はメモリが含まれる。
【００８０】
コンピュータ装置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、持続性媒体に記憶され、持続性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（登録商標）、Ｐｙｔｈｏｎ（登録商標）、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。
【００８１】
プロセッサ８１０は、ネイティブ環境又は仮想環境において、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。論理ユニット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、コンテンツ識別器８７５、コンテンツ選択器８８０、視覚化表現生成ユニット８８５、キーワード抽出器８９０、及び異なるユニットが互いにＯＳ及び他のアプリケーション（図示せず）と通信するためのユニット間通信機構８９５を含む１又は複数のアプリケーションを配置することができる。たとえば、コンテンツ識別器８７５、コンテンツ選択器８８０、視覚化表現生成器８８５、及びキーワード抽出器８９０は、図２及び図３に示された１又は複数の処理を実施することができる。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、提供された説明に限定されない。
【００８２】
いくつかの例示的な実装形態では、情報又は命令がＡＰＩユニット８６０によって受信されると、それは１又は複数の他のユニット（たとえば、論理ユニット８５５、入力ユニット８６５、コンテンツ識別器８７５、コンテンツ選択器８８０、視覚化表現生成器８８５、及びキーワード抽出器８９０）に通信されてもよい。たとえば、コンテンツ識別器８７５は、コンテンツメディアファイル又はメディアコンテンツの部分を識別することができ、コンテンツ選択器８８０は、識別されたコンテンツメディアファイル又はメディアコンテンツの部分との順序関係を有するコンテンツメディアファイル又はメディアコンテンツの部分を選択することができる。同様に、キーワード抽出ユニット８９０は、コンテンツメディアファイルからコンテンツ特徴を抽出し、抽出されたコンテンツ特徴に基づいてキーワードを割り当てることができる。さらに、キーワード抽出ユニット８８０は、識別されたコンテンツメディアファイル、選択されたコンテンツメディアファイル、及び抽出されたキーワードに基づいて視覚化を生成する視覚化表現生成ユニット８８５にキーワードを提供することができる。
【００８３】
いくつかの例では、論理ユニット８５５は、上述された例示的な実装形態において、ユニット間の情報フローを制御し、ＡＰＩユニット８６０、入力ユニット８６５、コンテンツ識別器８７５、コンテンツ選択器８８０、視覚化表現生成器８８５、及びキーワード抽出器８９０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てもよい。たとえば、１又は複数の処理又は実施の流れは、論理ユニット８５５単独により、又はＡＰＩユニット８６０と連携して制御されてもよい。
【００８４】
いくつかの例示的な実装形態が示され記載されたが、これらの例示的な実装形態は、本明細書に記載された主題をこの分野に精通する人々に伝えるために提供される。本明細書に記載された主題は、記載された例示的な実装形態に限定されることなく、様々な形態で実装されてもよいことを理解されたい。本明細書に記載された主題は、具体的に定義若しくは記載された事項、又は記載されていない他の若しくは異なる要素若しくは事項なしに実践することができる。添付の特許請求の範囲及びそれらの均等物で定義された本明細書に記載された主題から逸脱することなく、これらの例示的な実装形態において変更が行われてもよいことは、この分野に精通する人々によって諒解されよう。
【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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