(57)【要約】  抽出システムが提供される。第１の特定されたコンテンツアイテムの特徴データを含む第１記述データが抽出される。この処理が、さらなる利用可能な特定されたコンテンツアイテムに対して繰り返されるかもしれない。候補となる記述データが抽出される。その後、各ベクトル値が第１記述データのメタデータ、使用履歴、ジャンル、コンテンツタイプなどの特徴の特徴データと、候補となる記述データの対応する特徴データとの間の類似度を表す各候補となるコンテンツアイテムのベクトル値セットが生成されるかもしれない。候補となるコンテンツアイテムから、生成されたベクトル値セットにより表される類似度に基づき類似する候補となるコンテンツアイテムが選択され、提供される。
2008522310.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１のユーザにより選択されたコンテンツアイテムの特徴データを含む第１記述データを抽出するステップと、
各候補となるコンテンツアイテムが前記ユーザにより選択されたコンテンツアイテムのコンテンツタイプと異なるコンテンツタイプを有する候補となるコンテンツアイテムの対応する特徴データを含む候補となる記述データを抽出するステップと、
各候補となるコンテンツアイテムに対して、各ベクトル値が前記第１記述データの特徴の特徴データと前記候補となる記述データの対応する特徴データとの間の類似度を表す第１ベクトル値セットを生成するステップと、
前記生成された第１ベクトル値セットによって表される類似度に基づき、前記候補となるコンテンツアイテムから候補となるコンテンツアイテムを選択するステップと、
前記選択された候補となるコンテンツアイテムを提供するステップと、
を有するコンテンツ抽出方法。
【請求項２】
前記特徴データの特徴は、前記アイテムのコンテンツタイプ、前記アイテムのコンテンツスタイル、前記アイテムのジャンル、前記アイテムの使用履歴、前記アイテムにおいて演奏する演奏者、前記アイテムに係る監督、前記アイテムに係る制作者、前記アイテムのレンダリング要件、及び前記アイテムの何れかのメタデータの１つを表す、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記メタデータは、前記アイテムの生成時間、直近の使用時間、最もよく使用される時間、前記アイテムの取得時間、前記アイテムの生成場所、前記アイテムの取得場所、直近の使用場所、及び最もよく使用される場所の１つを表す、請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記候補となるコンテンツアイテムは、前記第１ベクトル値セットにより表される合計の類似度が最小の閾値を超過する場合に限って選択される、請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記第１ベクトル値セットにより表される最も高い合計の類似度を有する候補となるコンテンツアイテムが、選択される、請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記第１の特定されたコンテンツアイテムによりグループ化されるＮ番目（Ｎは、１より大きい任意の正の整数）の特定されたコンテンツアイテムの特徴データを含む記述データを抽出するステップと、
前記Ｎ番目の特定されたコンテンツアイテムの特徴データと前記類似する候補となるコンテンツアイテムの特徴データとの間の類似度を表す第Ｎベクトル値セットにもまた基づき、前記候補となるコンテンツアイテムを自動的に選択するステップと、
をさらに有する、請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記候補となるコンテンツアイテムは、前記第１ベクトル値セットと前記第Ｎベクトル値セットが、平均、加重平均又は加算されるように選択される、請求項６記載の方法。
【請求項８】
前記第１の特定されたコンテンツアイテムの特徴データが前記Ｎ番目の特定されたコンテンツアイテムに最も近い特徴を表すベクトルを共通性ベクトルとして選択し、前記候補となるコンテンツアイテムを選択するのに、前記第１ベクトル値セットと前記第Ｎベクトル値セットの残りのベクトル値より大きく前記共通性ベクトルの値を重み付けするステップを有する、請求項６記載の方法。
【請求項９】
第１のユーザにより選択されたコンテンツアイテムの特徴データを含む第１記述データを抽出するステップと、
Ｎ番目（Ｎは、１より大きい正の整数）のユーザにより選択されたコンテンツデータの特徴データを含む第Ｎ記述データを抽出するステップと、
各候補となるコンテンツアイテムが前記ユーザにより選択されたコンテンツアイテムのコンテンツタイプと異なるコンテンツタイプである候補となるコンテンツアイテムの対応する特徴データを含む候補となる記述データを抽出するステップと、
ベクトル値のバーチャルアイテムセットの各ベクトル値が前記第１記述データの特徴データの特徴と前記第Ｎ記述データの特徴データの対応する特徴との間の類似度を表すベクトル値のバーチャルアイテムセットを平均化又は加重平均化することによって、バーチャルアイテムを生成するステップと、
各候補となるコンテンツアイテムに対して、各ベクトル値が前記バーチャルコンテンツアイテムの特徴の特徴データと前記候補となるコンテンツアイテムの対応する特徴データとの間の類似度を表すベクトル値セットを生成するステップと、
前記候補となるコンテンツアイテムの各ベクトル値セットの平均、加重平均及び和の１つをテスト値として計算し、前記選択された候補となるコンテンツアイテムとして、そのテスト値が閾値を超過する候補となるコンテンツアイテムを決定するステップと、
前記選択された候補となるコンテンツアイテムを提供するステップと、
を有するコンテンツ抽出方法。
【請求項１０】
第１のユーザにより選択されたコンテンツアイテムの特徴データを含む第１の特徴データを抽出するよう構成され、さらに各候補となるコンテンツアイテムが前記ユーザにより選択されたコンテンツアイテムのコンテンツタイプと異なるコンテンツタイプである候補となるコンテンツアイテムの対応する特徴データを含む候補となる記述データを抽出する記述データ抽出装置と、
各候補となるコンテンツアイテムに対して、各ベクトル値が前記第１記述データの特徴の特徴データと前記候補となる記述データの対応する特徴データとの間の類似度を表す第１ベクトル値セットを生成するよう構成されるベクトル生成装置と、
前記生成された第１ベクトル値セットによって表される類似度に基づき、前記候補となるコンテンツアイテムから候補となるコンテンツアイテムを選択するよう構成されるコンテンツアイテム選択装置と、
前記選択された候補となるコンテンツアイテムを提供するよう構成される抽出結果出力と、
を有するコンテンツ抽出システム。
【請求項１１】
前記特徴データの特徴は、前記アイテムのコンテンツタイプ、前記アイテムのコンテンツスタイル、前記アイテムのジャンル、前記アイテムの使用履歴、前記アイテムにおいて演奏する演奏者、前記アイテムに係る監督、前記アイテムに係る制作者、前記アイテムのレンダリング要件、及び前記アイテムの何れかのメタデータの１つを表す、請求項１０記載のシステム。
【請求項１２】
前記メタデータは、前記アイテムの生成時間、直近の使用時間、最もよく使用される時間、前記アイテムの取得時間、前記アイテムの生成場所、前記アイテムの取得場所、直近の使用場所、及び最もよく使用される場所の１つを表す、請求項１１記載のシステム。
【請求項１３】
前記コンテンツアイテム選択装置は、前記第１ベクトル値セットにより表される合計の類似度が最小の閾値を超過する場合に限って、前記候補となるコンテンツアイテムを選択するよう構成される、請求項１０記載のシステム。
【請求項１４】
前記コンテンツアイテム選択装置は、前記第１ベクトル値セットによって表される最も高い合計の類似度を有する候補となるコンテンツアイテムを選択するよう構成される、請求項１０記載のシステム。
【請求項１５】
前記記述データ抽出装置は、前記第１の特定されたコンテンツアイテムによりグループ化されるＮ番目（Ｎは、１より大きな正の整数）の特定されたコンテンツアイテムの特徴データを含む記述データを抽出するよう構成され、
前記コンテンツアイテム選択装置は、Ｍ番目の特定されたコンテンツアイテムの特徴データと前記類似する候補となるコンテンツアイテムの特徴データとの間の類似度を表す第Ｎベクトル値セットにもまた基づき、前記候補となるコンテンツアイテムを自動的に選択するよう構成される、請求項１０記載のシステム。
【請求項１６】
前記コンテンツアイテム選択装置は、前記第１ベクトル値セットと前記第Ｎベクトル値セットが平均化、加重平均化又は加算されるように、前記候補となるコンテンツアイテムを選択するよう構成される、請求項１５記載のシステム。
【請求項１７】
前記第１の特定されたコンテンツアイテムが前記Ｎ番目の特定されたコンテンツアイテムに最も近い特徴を表すベクトルを共通性ベクトルとして選択するよう構成される共通性ベクトル生成装置／閾値設定装置をさらに有し、
前記コンテンツアイテム選択装置は、前記第１ベクトル値セットと前記第Ｎベクトル値セットの残りのベクトル値より大きく前記共通性ベクトルの値を重み付けすることに基づき、前記候補となるコンテンツアイテムを選択するよう構成される、請求項１５記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンテンツの抽出、管理及び提示の分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
パーソナルコンピュータ上のハードドライブや他のタイプの記憶媒体を含む記憶装置及びデータベースの記憶容量は、近年急速に増大してきている。記憶容量は１２ヶ月毎にほぼ２倍となり、ネットワーク帯域幅も大変急速に増大していたということが評価されてきた。この結果、記憶装置は、それらへのユーザアクセスを円滑にする必要がある大量のコンテンツを格納している。ユーザニーズに関する限り、ユーザに透過な方法によりインデックス処理又は整理されていないコンテンツは、“欠落”しているかもしれず、抽出されない可能性がある。他方、ユーザは、記憶装置やデータベース上に格納されているコンテンツにより過大な負担を被る可能性があり、コンテンツがユーザに便利なアクセスを提供するため何れかの方法により管理又は整理されていない場合、インターネットなどのネットワーク上で利用可能なコンテンツを抽出することができないかもしれない。
【０００３】
データ抽出のための各種スキームが存在する。Ｐｌａｔｔの米国特許出願公報第２００３／０２２１５４１は、“所望されないシード（ｕｎｄｅｓｉｒａｂｌｅ  ｓｅｅｄ）”の楽曲を含むいくつかのシード楽曲がプレイリスト上の楽曲を生成するのに利用される自動的なプレイリスト生成装置を開示している。Ｃｌｕｔｓの米国特許第５，６１６，８７６号は、エディタによって以前に書き込まれた各楽曲の“スタイルラベル”に基づき、第１楽曲セットと同様の追加的な楽曲の選択について開示している。しかしながら、これらの参考文献の何れも、ユーザにより指定された特定のコンテンツアイテムのコンテンツアイテムと異なるコンテンツタイプのコンテンツをユーザに提供することを開示していない。
【０００４】
また、もちろんユーザはコンテンツアイテムを抽出することはできるが、特に所望のアイテムのコンテンツタイプがユーザにより指定されておらず、又は知られていない場合、類似するアイテムを特定しようとすることは、時間がかかり面倒な作業となる可能性がある。さらに、コンテンツアイテムがユーザにより制御される記憶装置又はデータベースに蓄積し続けるに従って、コンテンツアイテムを抽出する作業はさらに困難なものとなる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
抽出システムの機能を実現又は実行する方法、システム、デバイス、エンジン、装置及びコンピュータ可読媒体が提供される。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１のユーザにより選択されたコンテンツアイテムの特徴データを含む第１記述データが抽出される。その後、各々がユーザにより選択されたコンテンツアイテムのコンテンツタイプと異なるコンテンツタイプを有する候補となるコンテンツアイテムの対応する特徴データを含む候補となる記述データが抽出される。各ベクトルが第１記述データの特徴の特徴データと候補となる記述データの対応する特徴データとの間の類似度を表す各候補となるコンテンツアイテムの第１ベクトル値セットが生成されるかもしれない。その後、候補となるコンテンツアイテムからの候補となるコンテンツアイテムが、生成された第１ベクトル値セットによって表される類似度に基づき選択することが可能である。その後、選択された候補となるコンテンツアイテムが、ユーザインタフェースなどを介し抽出システムによって提供される。
【０００７】
特徴データの特徴は、アイテムのコンテンツタイプ、アイテムのコンテンツスタイル、アイテムのジャンル、アイテムメタデータ、アイテムの使用履歴、アイテムにおいて演奏する演奏者、アイテムに係る監督、アイテムに係る制作者、又はアイテムのレンダリング要件を表す。ここで使用されるメタデータは、アイテムの生成時間、アイテムの生成場所、アイテムの取得時間及び／又はアイテムの取得場所を含むかもしれない。
【０００８】
第１ベクトル値セットによって表される合計の類似度が最小の閾値を超過する場合に限って、候補となるコンテンツアイテムが選択されてもよい。
【０００９】
第１ベクトル値セットによって表されるような最も高い合計の類似度を有する候補となるコンテンツアイテムが、選択されてもよい。
【００１０】
さらなるコンテンツアイテムが特定されてもよい。第１の特定されたコンテンツアイテムによりグループ化された第２の特定されたコンテンツアイテムの特徴データを含む記述データが、抽出される。その後、候補となるコンテンツアイテムが、第２の特定されたコンテンツアイテムの特徴データと類似する候補となるコンテンツアイテムの特徴データとの間の類似度を表す第２ベクトル値セットにもまた基づき選択される。従って、候補となるコンテンツアイテムは、第１ベクトル値セットと第２ベクトル値セットが平均化、加重平均化又は加算されるように選択されてもよい。
【００１１】
共通性ベクトルがまた、結果を重み付けするため選択されてもよい。第１の特定されたコンテンツアイテムの特徴データが第２の特定されたコンテンツアイテムに最も近い特徴を表すベクトルである共通性ベクトルが選択され、候補となるコンテンツアイテムを選択するのに、共通性ベクトルの値が、第１ベクトル値セットと第２ベクトル値セットの残りのベクトル値より大きく重み付けされてもよい。
【００１２】
バーチャルコンテンツアイテムが生成されてもよい。第１及び第２のユーザにより選択されたコンテンツアイテムの特徴データを含む記述データが、抽出される。各候補となるコンテンツアイテムがユーザにより選択されたコンテンツアイテムのコンテンツタイプと異なるコンテンツタイプを有する候補となるコンテンツアイテムの対応する特徴データを含む候補となる記述データが抽出される。その後、そのベクトル値のバーチャルアイテムセットの各ベクトル値が第１記述データの特徴データの特徴と第２記述データの特徴データの対応する特徴との間の類似度を表すベクトル値のバーチャルアイテムセットを平均又は加重平均することによって、バーチャルアイテムが生成されるかもしれない。各ベクトル値がバーチャルコンテンツアイテムの特徴の特徴データと候補となるコンテンツアイテムの対応する特徴データとの間の類似度を表す各候補となるコンテンツアイテムのベクトル値セットが生成可能となる。候補となる特徴データからの候補となるコンテンツアイテムは、候補となるコンテンツアイテムの各ベクトル値セットの平均、加重平均及び和の１つをテスト値として計算し、そのテスト値が閾値を超過する候補となるコンテンツアイテムを選択された候補となるコンテンツアイテムとして決定することによって選択されてもよい。選択された候補となるコンテンツアイテムが提供される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下の説明及び上記図面は、発明者によって現在最も良く理解されるような出願人の発明の実施例を記載するが、本発明の多くの改良が可能であり、本発明が、本発明の趣旨から逸脱することなく他の形式により実現され、また他の方法により実現されてもよいということが理解されるであろう。さらに、記載される実施例のいくつかの特徴は、本発明の趣旨から逸脱することなく、省略され、選択的に若しくは全体的に他の実施例と組み合わされ、又は他の実施例若しくはその一部の特徴を置換するのに利用されてもよい。従って、図面及び詳細な説明は、本発明のいくつかの側面の例示的な説明として解釈されるべきものであり、本発明の範囲を限定するものと解釈されるべきでない。
【００１４】
図１に示されるように、抽出システム１−１は、後述されるいくつかのモジュールを有する。抽出システム１−１のモジュール、それの一部及び／又は抽出システムの全体は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア又は上記の組み合わせから構成可能であるが、いくつかのモジュールはハードウェアなどから構成され、他のモジュールはソフトウェア、ファームウェア又はそれらの組み合わせから構成されるようにしてもよい。
【００１５】
抽出システムのすべてのモジュールが同一の装置に配置又は統合されている必要はないということが理解されるであろう。分散化されたアーキテクチャはまた、既存の装置によって提供される適切なモジュールから“ピギーバック（ｐｉｇｇｙ−ｂａｃｋ）”する抽出システムについて考えられる。
【００１６】
以下の説明は、有線又は無線接続を介しデータベース１−２に物理的に一体化又は接続される抽出システム１−１について言及する。データベース１−２は、パーソナルコンピュータ、パーソナルビデオレコーダ、エンターテイメントシステム、エレクトロニックオーガナイザ、パーソナル携帯装置、Ｊａｚドライブのハードドライブなどの記憶装置により実現されてもよく、又はディスクドライブなどの商用の記憶装置として実現されてもよい。データベース１−２は、このような装置の２以上におけるコンテンツアイテムの整理又はグループ化が可能となるように、接続されるいくつかの記憶装置を含むかもしれないということは理解されるであろう。さらに、データベースは、データベース１−２にロード及びそれにより抽出可能なＣＤ、ＤＶＤ、ｚｉｐディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、データカートリッジなどを含むディスクなどの１以上の記憶媒体を含むものであると理解されるかもしれないということは理解されるであろう。さらに、抽出システム１−１はまた、ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネットなどのネットワーク１−９を介しコンテンツを抽出することが可能である。
【００１７】
図１に示されるように、抽出システム１−１は、コンテンツアイテムから特定のタイプのデータを収集するモジュールである記述データ抽出装置１−１１を含む。コンテンツアイテムは、ビデオ、ビデオクリップ、ムービー、フォト、テキストファイル、音楽データ、オーディオファイル、又はＪＰＥＧファイルやＸＭＬデータなどの他のタイプのマルチメディアデータであってもよい。例えば、ビデオは、デジタルビデオレコーダ上のホームビデオショットであってもよく、ムービーは、ＭＰＥＧ（ＭＰＥＧ−２、ＭＰＥＧ−３などを含む）として符号化されたフィルムなどの市販のフィルムデータであってもよく、フォトは、デジタル写真データ、写真又は写真アルバム群であってもよい。テキストファイルは、ワープロにより生成されたファイル、スプレッドシート、又はコンピュータコードファイルであってもよい。音楽データは、ＭＰ３ファイルなどであってもよい。
【００１８】
記述データ抽出装置１−１１により抽出された記述データは、コンテンツアイテムに関する情報を含む。このような記述データは、コンテンツアイテムの特徴を記述している。このような特徴は、以下の何れか１以上を含むかもしれない。
・ビデオ、オーディオ、フォト、テキストファイルなど媒体を含むコンテンツタイプ
・休日の映画、個人用の風景写真、ジャズ音楽などのコンテンツスタイル又はジャンル
・アイテムの作成時間及び／又は場所、アイテムの取得時間及び／又は場所などのアイテムのメタデータ
・最後の／最初の／最後から２番目などの、再生若しくは／及び編集の時間、場所及び／若しくはコンテクスト、最も良く使用される時間（例えば、アイテムが、夜、月曜日の午後、午前６〜８時などに主として使用されるなど）、アイテムの取得時間、アイテムの生成場所、アイテムの取得場所、最近使用した場所、最も良く使用された場所（例えば、自宅やリビングにおいて、アイテムが主に使用されたなど）などのアイテムの使用履歴（ときには、この使用履歴データはまた、アイテムのメタデータとして知られ、他方、メタデータのタイプはときには、使用履歴データと呼ばれる）
・コンテンツアイテムに関する俳優、監督、制作者、アーチスト、演奏者、撮影者など
アイテムに関するこのような記述データは、アイテムから、インデックス又はデータベース管理ファイルから、インターネット１−９との有線又は無線接続を介し抽出システム１−１に接続されるワールドワイドウェブなどの外部ソースからを含む各種方法により配置及び抽出されてもよいということが理解されるであろう。
【００１９】
特定されたコンテンツアイテムは、いくつかの方法の１つにより特定されてもよい。ユーザは、“候補となるコンテンツアイテム”とときには呼ばれる他のアイテムがそれに基づき抽出されるアイテムを指定してもよい。あるいは、新たに追加又は生成されるコンテンツアイテムは、それに基づき他のアイテムが抽出される特定されたコンテンツアイテムとして自動的に指定されてもよい。
【００２０】
記述データ抽出装置１−１１により抽出された記述データの上記編集された特徴に基づき、コンテンツアイテム識別装置１−１２は、第１の特定されたコンテンツアイテムとそれらの記述データの上記特徴に関して類似する候補となるコンテンツアイテムをデータベースにおいて、ネットワーク接続を介し、又は他のソースから特定する。その後、ベクトル生成装置１−１３が、各ベクトルがある特徴に対応し、このベクトルの値が候補となるコンテンツアイテムと第１の特定されたコンテンツアイテムの特徴のマッチング又は類似度を反映するように、ベクトル値を各ベクトルに割り当てることによって第１のベクトル値のセットを生成する。
【００２１】
例えば、スタイル又はジャンルと称されるコンテンツアイテムの特徴に対応するベクトルは、特定されたコンテンツアイテムと候補となるコンテンツアイテムの双方が、“スペインの休日”などの同一のジャンルのものである場合には、高い値を有することとなる。１又は０のベクトル値は、第１の特定されたコンテンツアイテムと候補となるコンテンツアイテムとの間の特定の特徴に対する相関又は一致がほとんど又は全くないことを示すかもしれず、９又は１０のベクトル値は、類似度又は一致度が高いことを示すかもしれない。例えば、双方のコンテンツアイテムが“スペインの休日”のジャンルを有するとき、当該ジャンル特徴に対応するベクトルに対して、９又は１０の値が割り当てられるであろう。あるいは、１〜１０のスケールを使用する代わりに、ベクトル値は単に、当該特徴の“強い”、“通常の”又は“弱い”一致を表すかもしれない。このようなベクトル値の他の多くのスキームが、本発明の趣旨から逸脱することなく利用可能であるということは理解されるであろう。コンテンツアイテムのペアのこのようなベクトル値のセットの平均値又は和は、その後、これら２つのコンテンツアイテムの間の全体的な類似度として計算されるであろう。
【００２２】
第２の特定されたコンテンツアイテムが利用可能である場合、第２のベクトル値セットが、この第２の特定されたコンテンツアイテムと候補となるコンテンツアイテムとの対応する特徴の間の類似度を表すように、第２コンテンツアイテムについて記述データ抽出装置１−１１により抽出された記述データに基づき、ベクトル生成装置１−１３によって同様にして構成されるかもしれない。さらに利用可能な特定されるコンテンツアイテムが存在するかもしれない。従って、上記記述データ抽出及びベクトル値セットの生成は、任意数の利用可能な特定されたコンテンツアイテム１〜Ｎ（Ｎは、１より大きな正の整数である）について繰り返されるようにしてもよい。その後、このように生成されたすべてのベクトル値又はそれらの平均値に基づき、候補となるコンテンツアイテムの選択が行われる。
【００２３】
複数の特定されたコンテンツアイテムが利用可能である場合、共通性ベクトル生成／閾値設定装置１−１４が、第１セット及び第２セットのベクトル値が一貫して高いものとなる１以上のベクトルを選択するようにしてもよい。このようなベクトル値は、２つのアイテムの間の全体的な類似度を表すベクトル値セットの平均値又は和におけるその他のベクトルの値より大きく重み付けされてもよい。このように、第１及び第２の特定されたコンテンツアイテムを表し、又は第１の特定されたコンテンツアイテムと第２の特定されたコンテンツアイテムとの間の類似性を取得し、これにより、そのグループの特徴となる特徴は、他のベクトル値より大きな重み付けがされる。単一のモジュール１−１４の一部として示されているが、個別のモジュール、共通性ベクトル生成モジュール及び閾値設定モジュールは、抽出システム１−１の一部として構成されてもよく、又はこのようなモジュールは他のモジュールに搭載されてもよい。
【００２４】
本発明の実施例の処理の説明に関して、バーチャルアイテム生成装置１−１５が以下に説明される。
【００２５】
コンテンツアイテム選択装置１−１６は、ユーザに提供される候補となるコンテンツアイテムを選択する。このモジュールはまた、抽出システム１−１のモジュールの全体制御と調整などの抽出システムの処理に必要な他のタスクを処理するようにしてもよい。
【００２６】
抽出結果出力１−１７は、他の装置及びユーザ（図示せず）とのインタフェースを含む外部との通信とのインタフェースをとる。特に、抽出結果出力１−１７は、抽出システム１−１により抽出されたコンテンツアイテムをユーザインタフェースに通知する。ユーザインタフェース１−３は、独立した装置であってもよく、又はパーソナルコンピュータ、パーソナルビデオレコーダ、上述したストレージ及び他の装置の１以上などの他の装置又はシステムと統合されてもよい。
【００２７】
図１〜３を参照して、本発明の実施例の処理が説明される。上述したように、第１コンテンツアイテムが、図１に示されるユーザインタフェース１−３を介しユーザにより特定され、又はデータベース１−２における新たに追加されたコンテンツアイテム又は孤立したコンテンツアイテムを検出するなどによってシステムにより自動的に特定されるかもしれない。
【００２８】
抽出システム１−１の記述データ抽出装置１−１１は、図２ＡのＳ１に示されるように、第１の特定されたコンテンツアイテムの第１記述データを抽出する。図３は、特定されたコンテンツアイテム１を参照する６−１１とラベル付けされたボックスを示す。Ｓ２において、第１の特定されたコンテンツアイテムの各特徴の特徴データが編集される。ユーザニーズに応じて、上記特徴の一部又はすべては関連性が高く、他のものは全く関連性がなく、本発明による抽出システムによって使用されないかもしれないということが理解されるであろう。また、ここに明示的には記載されない他の特徴が、特に関連性が高く、抽出システム１−１により使用されてもよい。
【００２９】
図３において６−１２として示されるさらなる第２の特定されたコンテンツアイテムが利用可能であるか、又は特定されていた場合、ステップＳ３及びＳ４が実行される。Ｓ３において、特定されたコンテンツアイテムの記述データが抽出され、Ｓ４において、第２の特定されたコンテンツアイテムの各特徴の特徴データが編集される。図３に示されるように、いくつかのコンテンツアイテムは、コンテンツ抽出の基礎として特定されてもよい。図３は、第１の特定されたコンテンツアイテム６−１１、第２の特定されたコンテンツアイテム６−１２及び特定されたコンテンツアイテムＮ６−１４を示す。当該処理は、第１〜Ｎの特定されたコンテンツアイテムのそれぞれに対して繰り返されるであろう。
【００３０】
図１のコンテンツアイテム識別装置１−１２は、ネットワークを介し又は何れかからデータベース１−２の候補となるコンテンツアイテムを特定し、記述データ抽出装置１−１１は、Ｓ５（図２Ａ）において、各候補となるコンテンツアイテムの記述データを抽出し、Ｓ６において、各コンテンツアイテムの特徴データを編集する。存在する場合には、第２の候補となるコンテンツアイテム（ボックス６−２２において示される）の対応する記述データを抽出する処理がＳ７において実行され、第２の候補となるコンテンツアイテムの特徴データの編集がＳ８において実行される。
【００３１】
本発明の一特徴によると、ステップＳ９において、システム設定又はユーザの設定若しくは現在のコマンドに応じて、バーチャルアイテムが候補となるコンテンツアイテムの類似性を決定するための基礎として生成されることが決定されてもよく、その場合、処理が図２Ｃに示されるように実行される。そうでない場合には、処理は図２Ｂに示されるように実行される。
【００３２】
候補となる各コンテンツアイテムの対応する特徴による特定された各コンテンツアイテムの各特徴の類似性及び一致に基づき、図２ＢのＳ１１に示されるように、ベクトル生成装置１−１３によりベクトル値が生成される。図３は、第１の候補となるコンテンツアイテム６−２１と第１の特定されたコンテンツアイテム６−１１の対応する特徴の類似度を反映する値のベクトルセット６−３を有するテーブル６−１を示す。同様に、ベクトル値セット６−４は、第２の候補となるコンテンツアイテム６−２２と第１の特定されたコンテンツアイテム６−１１の特徴の類似性を反映する。第２の特定されたコンテンツアイテム６−１２に関して、ベクトル値セット６−５は、第１の候補となるコンテンツアイテム６−２１との対応する特徴の類似度を反映し、ベクトル値セット６−６は、候補となるコンテンツアイテム６−２２との第２の特定されたコンテンツアイテム６−１２の特徴の間の類似度を反映する。
【００３３】
各ベクトル値セットはまた、コンテンツアイテムのペアの平均類似性を反映する、当該セットのベクトル値の算術平均、モード、メディアン又は和の計算に基づきＳ１２において決定される平均ベクトル値を含むものであってもよい。従って、例えば、図３のベクトル値６−３は、第１ベクトル値、第２ベクトル値、第ｈベクトル値及び当該セットの平均値を含むものであってもよい。
【００３４】
さらなる特定されたコンテンツアイテムもまた利用可能であるかもしれず、特徴データを抽出し、候補となるコンテンツアイテムの対応する特徴による類似性に基づきベクトル値を検出する処理が続けられる。図３のボックス１−１４は、特定されたコンテンツアイテムＭを示す。
【００３５】
また、さらなる候補となるコンテンツアイテムが検出されてもよく、それぞれについて、ベクトル値セットが、特定された各コンテンツアイテムについて計算可能である。ボックス６−２３は、このような候補となるコンテンツアイテムＭを参照する。
【００３６】
本発明の実施例によると、Ｓ１３において、共通性ベクトル値セットが、特定されたコンテンツアイテムの間の特徴の類似性に基づき決定される。従って、最も類似する特徴が特定され、代表するベクトルは、その他のベクトルより大きな重み付けをすることが可能であり、又は排他的に利用することが可能である。このように、第１及び第２の（及びさらなる）特定されたコンテンツアイテムを表し、このため、特定されたコンテンツアイテムの間の類似性を有する傾向があり、このため、生成されるグループについて特徴となる特徴は、他のベクトル値より大きな重み付けがされるか、又は類似する候補となるコンテンツアイテムを決定するためだけに使用されることとなる。
【００３７】
Ｓ１４において、候補となるコンテンツアイテム６−２１の対応するベクトル値を平均化又は加算することによって、候補となる各コンテンツアイテムの各特徴についての全体的な類似性を反映するさらなるベクトル値セット６−８が計算されてもよい。従って、例えば、当該候補となるコンテンツアイテムについて各ベクトル値セットの対応するベクトル値を加算又は平均化することによって（カラム６−２について）、当該特徴について特定されたコンテンツアイテムとの全体的な類似度が、第１の候補となるコンテンツアイテムについて取得される。さらに、セット６−８のすべてのベクトル値が、当該候補となるコンテンツアイテムの合計の類似性を取得するため、加算又は平均化されてもよい。
【００３８】
ここで使用される平均とは、算術平均、モード、メディアン又は選択された値の合成的な視点を適切に提供するのに選択される他の統計的機能を含むものであってもよいということが理解されるであろう。さらに、これらの値の単純和が、このような統計的な機能と共に利用されてもよい。コンテンツアイテムのタイプと、ユーザのニーズ及びデータベースに応じて、コンテンツアイテムの特定の特徴のすべてが他のものより重要であり、このため、他のものより特定の特徴に対応するベクトルを大きく重み付けすることが有用であるかもしれない。このようなファクタが重み付けされる程度は、ユーザのニーズとアプリケーションに依存する。
【００３９】
全体的な類似性セット６−８のベクトル値が生成されると、図２ＢのＳ１５に示されるように、最小の類似性閾値が非類似の候補となるコンテンツアイテムを排除するのに利用可能である。
【００４０】
さらに、アプリケーション及びユーザのニーズに応じて、各閾値が各種ベクトルに利用可能であることが考えられる。このため、ベクトル値が閾値を充足又は超過する候補となるコンテンツアイテムは、グループ整理装置１−１７により特定されたコンテンツアイテムによりグループ化され、他の候補となるコンテンツアイテムは拒絶される。あるいは、最も類似する候補となるコンテンツアイテム又は所定数の最も類似する候補となるコンテンツアイテムが、特定されたコンテンツアイテムによるグループ化のため選択され、残りの候補となるコンテンツアイテムは拒絶されてもよい。
【００４１】
本発明の特徴によると、抽出されたコンテンツアイテムは、ユーザにより選択されたコンテンツアイテムのコンテンツアイテムと異なるコンテンツアイテムを有する。例えば、ユーザにより選択されたコンテンツアイテムが音楽ファイルタイプ、すなわち、ＭＰ３である場合、抽出されたコンテンツアイテムは、写真データのコンテンツタイプであるかもしれない。このように、例えば、特定のタイプの写真が、同一のジャンルのユーザにより選択された音楽に一致するよう抽出されてもよい。
【００４２】
この（又はこれらの）選択された候補となるコンテンツアイテムが、Ｓ１６においてユーザ又はユーザインタフェースに提供される。データベース又はユーザインタフェース１−３に対する選択された候補となるアイテムの抽出を実行させるため、信号が直接データベース１−２に提供されてもよい。ユーザ（図示せず）に抽出可能なコンテンツアイテムを通知するための通知がユーザインタフェース１−３に提供されてもよい。この通知は、抽出されるコンテンツアイテムの特定、コンテンツアイテムの記述、コンテンツアイテムのＵＲＬ又はリンク、コンテンツアイテム全体又はその一部の抽出、又は上記の組み合わせから構成されるかもしれない。Ｓ１７において、処理は終了する。
【００４３】
図２Ｃは、本発明の一特徴によるバーチャルコンテンツアイテムを利用するさらなる処理を示す。Ｓ２１において、バーチャルアイテム生成装置１−１５が、それに基づきグループ化が行われる特定されたコンテンツアイテムの特徴を解析する。Ｓ２２において、バーチャルコンテンツアイテム６−１５と呼ばれる特定されたコンテンツアイテムのすべてについての代表的なコンテンツアイテムが、特定されたコンテンツアイテムの平均又は加重平均特徴に基づき構成される。例えば、特定されたコンテンツアイテムのすべてが“スペインの休日”というジャンルである場合、バーチャルコンテンツアイテムはまた、それのジャンルとして“スペインの休日”を有することとなる。その後Ｓ２３において、候補となるコンテンツアイテムと当該バーチャルコンテンツアイテムの特徴の類似性に基づき、ベクトル値セット６−７が生成される。Ｓ２４において、類似する候補となるコンテンツアイテムを選択するのに適用される閾値が選択され、又は最も高いスコアの候補となるコンテンツアイテムが選択される。
【００４４】
同様に閾値を用いて選択される候補となるコンテンツアイテムに基づき、又は選択される最も類似する候補となる所定数のコンテンツアイテムに基づき、Ｓ２５において、通知信号が抽出結果出力１−１７により提供される。ステップＳ２６において、処理は終了する。
【００４５】
例えば、ユーザが論理データベースの最近のスペインの休日の写真を表すデジタルデータを編集しており、データベースにおいて、他の接続された記憶媒体において、又はインターネットを介し利用可能なスペインのテーマの他のコンテンツアイテムを検出することを所望していると仮定する。ユーザは、これら３つの写真を特定されたコンテンツアイテム１、特定されたコンテンツアイテム２及び特定されたコンテンツアイテム３としてそれぞれユーザインタフェース１−３を介し選択するようにしてもよい。その後、抽出システムが、選択された候補となるコンテンツアイテムとして検出されたスペイン音楽を表すデータファイルを抽出する。ユーザは、スペイン音楽の存在を覚えておらず、それを検索すべき場所を覚えていない。実際、このデータファイルは、論理データベース１−２へのアクセスにより他のユーザによって追加されたか、又は他の記憶装置若しくはワールドワイドウェアから抽出システム１−１により抽出されたものであるかもしれない。何れのイベントでも、ユーザには抽出されたコンテンツアイテムが通知されるか、及び／又は抽出されたコンテンツアイテムが、ユーザにより選択されたコンテンツアイテムと関連付けされる。その後、ユーザは、スペインの休日の写真の閲覧をスペイン音楽と共にすることが可能となる。
【００４６】
上記説明により提供された本発明の実施例は、単なる例示的な実施例として意図されている。しかしながら、本発明の範囲は請求項に与えられるということは理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】図１は、本発明の実施例による抽出システムの概略図である。
【図２Ａ】図２Ａは、本発明によるシステムの処理のフローチャートである。
【図２Ｂ】図２Ｂは、本発明によるシステムの処理のフローチャートである。
【図２Ｃ】図２Ｃは、本発明によるシステムの処理のフローチャートである。
【図３】図３は、本発明の実施例によるベクトル値配置のデータ図を示す。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図３】
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【国際調査報告】
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