(57)【要約】  マルチメディアアイテムのユーザのコレクションを特徴付ける複数の特徴を決定（２０１）し、複数の極大値を持つ確率関数であって、該複数の極大値は、該極大値により表される特徴の組み合わせを持つアイテムをユーザが好む確率を示す確率関数を、該決定された特徴から決定（２０３）し、該決定された極大値の少なくとも１つに基づいて、複数の候補マルチメディアアイテムから少なくとも１つのマルチメディアアイテムを選択（２０９）することにより、複数の候補マルチメディアアイテムからマルチメディアアイテムが選択される。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の候補マルチメディアアイテムからマルチメディアアイテムを選択する方法であって、
マルチメディアアイテムのユーザのコレクションを特徴付ける複数の特徴を決定するステップと、
複数の極大値を持つ確率関数であって、前記複数の極大値は、前記極大値により表される特徴の組み合わせを持つアイテムをユーザが好む確率を示す確率関数を、前記決定された特徴から決定するステップと、
前記決定された極大値の少なくとも１つに基づいて、複数の候補マルチメディアアイテムから少なくとも１つのマルチメディアアイテムを選択するステップと、
を有する方法。
【請求項２】
前記決定された極大値の前記少なくとも１つは、前記決定された確率関数の絶対最大値ではない、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記決定された極大値の前記少なくとも１つは、前記決定された確率関数の前記絶対最大値の所定の範囲内にある、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記少なくとも１つのマルチメディアアイテムを選択するステップは、
前記決定された極大値の前記少なくとも１つに対応する少なくとも１つの特徴ベクトルを決定するステップと、
前記決定された少なくとも１つの特徴ベクトルに類似する特徴ベクトルを持つ少なくとも１つのマルチメディアアイテムを選択するステップと、
を有する、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記確率関数は多重ガウス関数によりモデル化される、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記複数の候補マルチメディアアイテムは、前記マルチメディアアイテムのユーザのコレクションのマルチメディアアイテムを除外する、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記方法は、以前に選択されたマルチメディアアイテムのログを保持するステップを更に有し、
前記少なくとも１つのマルチメディアアイテムを選択するステップは、前記ログに含まれない前記複数の候補マルチメディアアイテムから、少なくとも１つのマルチメディアアイテムを選択するステップを有する、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
少なくとも１つの他の前記決定された極大値に基づいて、前記複数の候補マルチメディアアイテムから少なくとも１つのマルチメディアアイテムを選択するステップを更に有する、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記少なくとも１つのマルチメディアアイテムを選択するステップは、
前記決定された極大値の少なくとも１つに基づいて、前記マルチメディアアイテムのユーザのコレクションから、複数のマルチメディアアイテムを選択するステップと、
前記選択された複数のマルチメディアアイテムの少なくとも１つをユーザが選択することを可能とするステップと、
前記複数のマルチメディアアイテムのうち前記ユーザが選択した少なくとも１つに基づいて、前記複数の候補マルチメディアアイテムから少なくとも１つのマルチメディアアイテムを選択するためのクエリを生成するステップと、
を有する、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
請求項１乃至９のいずれか一項に記載の方法を実行するための複数のプログラムコード部分を有する、コンピュータプログラム。
【請求項１１】
複数の候補マルチメディアアイテムからマルチメディアアイテムを選択するための装置であって、
複数の候補マルチメディアアイテムを保存するための記憶部と、
マルチメディアアイテムのユーザのコレクションを特徴付ける複数の特徴を決定し、複数の極大値を持つ確率関数であって、前記複数の極大値は、前記極大値により表される特徴の組み合わせを持つアイテムをユーザが好む確率を示す確率関数を、前記決定された特徴から決定するためのプロセッサと、
前記決定された極大値の少なくとも１つに基づいて、前記複数の候補マルチメディアアイテムから少なくとも１つのマルチメディアアイテムを選択するための選択器と、
を有する装置。
【請求項１２】
マルチメディアアイテムを推薦するための推薦システムであって、
請求項１１に記載の装置と、
前記マルチメディアアイテムのユーザのコレクションを保存するためのユーザ記憶手段を含む、マルチメディアアイテムを再生するためのユーザ端末と、
前記装置により選択されたアイテムがユーザに推薦されるように前記装置及び前記ユーザ端末と通信するためのインタフェースと、
を有する推薦システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の候補マルチメディアアイテムからマルチメディアアイテムを選択するための方法及び装置に関する。特に、限定するものではないが、本発明は、プレイリストのための音楽を選択及び推薦するための音楽推薦システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
或るコレクションの中の音楽の記述とユーザの好みの記述とをマッチングすることによって音楽を提案し、斯くしてユーザの音楽の嗜好を反映した音楽をユーザに推薦することができる、音楽推薦システムが存在する。例えば、ユーザがアップテンポな音楽及びポピュラー音楽に対する好みを示すと、これら好みの一方又は両方に合致する音楽が該ユーザに推薦される。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
これら既存の推薦システムの欠点は、提供される推薦が通常、ユーザが好まない音楽を多分に含むことである。
【０００４】
本発明の目的は、ユーザが好まない推薦の提供を最小化することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本目的は、本発明の一態様によれば、複数の候補マルチメディアアイテムからマルチメディアアイテムを選択する方法であって、マルチメディアアイテムのユーザのコレクションを特徴付ける複数の特徴を決定するステップと、複数の極大値を持つ確率関数であって、前記複数の極大値は、前記極大値により表される特徴の組み合わせを持つアイテムをユーザが好む確率を示す確率関数を、前記決定された特徴から決定するステップと、前記決定された極大値の少なくとも１つに基づいて、複数の候補マルチメディアアイテムから少なくとも１つのマルチメディアアイテムを選択するステップと、を有する方法により達成される。
【０００６】
本発明はまた、本発明の第２の態様によれば、複数の候補マルチメディアアイテムからマルチメディアアイテムを選択するための装置であって、複数の候補マルチメディアアイテムを保存するための記憶手段と、マルチメディアアイテムのユーザのコレクションを特徴付ける複数の特徴を決定し、複数の極大値を持つ確率関数であって、前記複数の極大値は、前記極大値により表される特徴の組み合わせを持つアイテムをユーザが好む確率を示す確率関数を、前記決定された特徴から決定するための処理手段と、前記決定された極大値の少なくとも１つに基づいて、前記複数の候補マルチメディアアイテムから少なくとも１つのマルチメディアアイテムを選択するための手段と、を有する装置により達成される。
【０００７】
本発明はまた、本発明の更に他の態様によれば、マルチメディアアイテムを推薦するためのシステムであって、上述の第２の態様による装置と、前記マルチメディアアイテムのユーザのコレクションを保存するためのユーザ記憶手段を含む、マルチメディアアイテムを再生するためのユーザ端末と、前記装置により選択されたアイテムがユーザに推薦されるように前記装置及び前記ユーザ端末と通信するためのインタフェースと、を有する推薦システムにより達成される。
【０００８】
パラメトリック音楽記述又は音楽の特徴プロファイルは、手動でアノテーション付けされたメタデータ若しくはアルゴリズム的に計算されたオーディオ特徴であっても良いし、又はこれら両方の組み合わせを有しても良い。斯かる特徴プロファイルを解釈する一方法は、（Ｎ次元）特徴空間におけるどの領域が、ユーザが好む音楽を表している見込みが最も高いかを記述する、確率関数である。このことは、ユーザのコレクションの音楽の大部分が特徴空間中の特定の領域に入る場合、ユーザがこの音楽を好む確率が高いことを意味する。この場合、推薦システムの仮定は、ユーザが、当該特徴空間領域に入る新たな音楽も鑑賞するであろう、というものである。
【０００９】
新たな音楽のパーソナライズされた探査は、ユーザのコレクションの特徴即ちパラメータ表現が、ユーザの特徴空間の特定の領域にある音楽をユーザが鑑賞する見込みがどれだけ高いかを決定する確率関数の形で利用されることにより、実現される。どの音楽をユーザが購入したか又は再生したかを決定する代わりに、ユーザのコレクションにどのような種類の音楽をユーザが持っているかを決定し、単一の特徴を決定する代わりに、ユーザのコレクションにユーザが持っている音楽の特徴の組み合わせ（例えば９０年代のポピュラー音楽はあるが、９０年代のロック音楽又は８０年代のポピュラー音楽はない）を決定することにより、新たな音楽についての推薦が好まれない見込みが小さくなる。特徴は、既知の自動音楽抽出アルゴリズムを用いて、音楽から自動的に抽出されても良い。抽出されたアルゴリズムはユーザにとって意味を持ったものである必要はない（例えば抽出されたＭＦＣＣ係数の場合）。
【００１０】
決定された極大値の少なくとも１つは、決定された確率関数の絶対最大値でなくても良い。確率関数の第二極大値が斯くして、検索のためのクエリを構築するために利用される。このようにして、ユーザが既に多く持っている音楽のタイプを表すものでもなく（確率関数の絶対最大値）、ユーザが好まないであろう音楽を表すものでもない（確率関数の低い値）クエリが生成される。
【００１１】
決定された極大値の少なくとも１つは、決定された確率関数の絶対最大値の所定の範囲内であり得、それにより為される選択はユーザの現在の選択に類似したものとなる。
【００１２】
少なくとも１つのマルチメディアアイテムを選択するステップは、前記決定された極大値の前記少なくとも１つに対応する少なくとも１つの特徴ベクトルを決定するステップと、前記決定された少なくとも１つの特徴ベクトルに類似する特徴ベクトルを持つ少なくとも１つのマルチメディアアイテムを選択するステップとを有しても良く、これにより複数の特徴が考慮されることができる。
【００１３】
既存のアルゴリズム及びその頑強さを仮定すると、確率関数は多重ガウス関数によりモデル化され得る。
【００１４】
重複を避けるため、複数の候補マルチメディアアイテムは、マルチメディアアイテムのユーザコレクションのマルチメディアアイテムを除外する。このことは、以前に選択されたマルチメディアアイテムのログを保持し、少なくとも１つのマルチメディアアイテムを選択するステップが、該ログに含まれない複数の候補マルチメディアアイテムから少なくとも１つのマルチメディアアイテムを選択するステップを有することにより、実現される。
【００１５】
該選択は、少なくとも１つの他の決定された極大値に基づいて、複数の候補マルチメディアアイテムから少なくとも１つのマルチメディアアイテムを選択することにより繰り返されても良い。
【００１６】
前記少なくとも１つのマルチメディアアイテムを選択するステップは、前記決定された極大値の少なくとも１つに基づいて、前記マルチメディアアイテムのユーザのコレクションから、複数のマルチメディアアイテムを選択するステップと、前記選択された複数のマルチメディアアイテムの少なくとも１つをユーザが選択することを可能とするステップと、前記複数のマルチメディアアイテムのうち前記ユーザが選択した少なくとも１つに基づいて、前記複数の候補マルチメディアアイテムから少なくとも１つのマルチメディアアイテムを選択するためのクエリを生成するステップとを有しても良い。
【００１７】
本発明のより完全な理解のため、添付図面と共に以下の説明に参照が為される。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の実施例による推薦システムの簡略化された模式図である。
【図２】本発明の実施例による方法のフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
図１を参照しながら、本発明の実施例の推薦システムが詳細に説明される。推薦システム１００は、推薦器１０１を有する。推薦器１０１は、プロセッサ１０３と選択器１０５を有する。推薦器１０１は確定記憶手段１０７に接続され、確定記憶手段１０７は、音楽、オーディオ／ビジュアルアイテム、ディジタル画像（写真）等のような複数の候補マルチメディアアイテム、即ちユーザがアクセスすることができるマルチメディアアイテムの確定コレクションを保存する。
【００２０】
推薦器１０１は、コンピュータ端末のようなインタフェース１０９に接続される。該インタフェースは、ＭＰ３プレイヤ、携帯電話、ＰＤＡ等であっても良いユーザ端末１１１と通信する。インタフェース１０９は、ユーザ装置１１１と無線で又は有線接続を介して通信しても良い。ユーザ端末１１１は、ユーザ端末１１１と一体のものであっても良いし又はリモートに接続されたものであっても良いユーザ記憶手段１１３に接続される。ユーザ記憶手段１１３は、マルチメディアアイテムのユーザのコレクションを保存する。代替としては、マルチメディアアイテムのユーザのコレクションは、インタフェース１０９において保存及び／又は再生されても良く、即ちユーザ端末１１１とインタフェース１０９とが一体型の装置であっても良い。
【００２１】
本システムの動作が、図２を参照しながら以下に説明される。
【００２２】
ステップ２０１において、推薦器１０１は、ユーザ端末１１１及びインタフェース１０９を介してユーザ記憶手段１１３に現在保存されているマルチメディアアイテムのユーザのコレクションの特徴を決定する。決定された特徴は、ユーザの音楽の嗜好を反映する記述である。該記述は、手動でアノテーション付けされたメタデータ若しくは自動的に計算されたオーディオ特徴を有しても良いし、又はこれら両方の組み合わせを有しても良い。ステップ２０３において、推薦器１０１のプロセッサ１０３は、該決定された特徴から確率関数を決定する。該確率関数は、複数の極大値を持つ（例えば多重ガウス関数）。それ故、複数の局所的な極大が識別され得る。複数の極大値を持ついずれの確率密度関数が利用されても良いが、ガウス関数が良く知られており、トレーニングデータからの確率関数の頑強な推定を提供する多くの既存のアルゴリズム及び方法がある。本実施例においては、該確率関数は、所望の確率関数が幾つかのガウス分布の加重合計により近似される、ガウス混合モデルを用いて導出される。該ガウス分布を記述するパラメータは、Figueiredo, M.、Leito J.及びJain, A.K.による「On fitting mixture models」（Energy Minimization Methods in Computer Vision and Pattern Recognition（E. Hancock and M. Pellio, eds）、54-69頁、Springer Verlag、1999年）に説明されるような既知の手法を用いることにより、幾つかの観測、即ちマルチメディアアイテムのユーザのコレクションの特徴ベクトルから推定される。
【００２３】
次いでステップ２０５において、局所的な極大値の少なくとも１つを選択するための検索アルゴリズムが決定される。推薦されるアイテムのユーザの選択肢を広げるため、選択される局所的な極大値は、絶対最大値に近くない極大値である。該極大値は、単純に確率関数における最低値を持つ局所的極大値を選択することにより選択されても良いし、又はこれら極大値のうちの１つを選択するランダム的な処理を用いても良い。代替としては、確率関数の絶対最大値（ユーザの音楽の嗜好の「核」）からの距離を制限するための閾値が利用されても良く、それにより選択されるアイテムが、ユーザが好む選択から離れすぎないようにしても良い。該距離閾値が大きいほど、ユーザのコレクションの「核」から離れたアイテムが選択され、推薦器１０１はより探求的に振舞うようになる。該閾値は、探求ファクタとしてユーザにより設定されても良い。ユーザのコレクションの「核」に近過ぎる選択を防ぐため、該閾値は、局所的閾値が全体最大値に近すぎないようにする第２の下限閾値と組み合わせられても良い。
【００２４】
代替として、確率関数の値のための閾値が利用されても良い。即ち、選択された局所極大値が、ユーザが鑑賞しないであろう過度に低い確率値を持つことを防ぐように、選択された局所極大値の確率値が所定の閾値を超えるべきである。このことは、第２の閾値を考慮するまで拡張されても良い。即ち、ユーザが既に持っているものと過度に類似するアイテムを選択することを防ぐため、選択される極大値は該閾値より小さいべきである。
【００２５】
ステップ２０７において、特徴空間における少なくとも１つの選択された極大値の位置から、検索アルゴリズムが構築される。該位置における特徴の値は、クエリを形成するために利用される。該値は、例えば単一の特徴ベクトルにコンパイルされても良い。
【００２６】
ステップ２０９において、形成されたクエリは次いで、確定記憶手段１０７に保存されたマルチメディアアイテムに対して使用され、該検索クエリに合致する候補マルチメディアアイテムを見出す。このことは、対応する値から成るアイテムの記憶物において最も合致するものを見つけ出す効率的なデータマイニング手法を用いて達成されても良い。
【００２７】
ステップ２１１において、これらのアイテムが推薦器１０１によって返されユーザに推薦される。
【００２８】
更なる実施例においては、システム１００は更に、重複を避けるために、既にユーザに提案されたマルチメディアアイテムの記録を保持するログエンジン（図示されていない）を含んでも良い。該ログエンジンはまた、選択された極大値を変更し、それ故、最後のクエリが生成されてからユーザのコレクションの決定された特徴が変更されていない場合にクエリを変更する、及び／又は前回と同じクエリを用いる場合に提案されていない候補リスト（上位ｘ個の類似するアイテム）からアイテムを提案するために利用されても良い。
【００２９】
更に他の実施例においては、本システムは、更なる透明性及び介入の可能性をユーザに提供しても良い。ユーザ記憶手段１１３におけるユーザのコレクションから、選択された極大値に最も近いアイテムを検索する第１のクエリが生成されても良く、次いでこれらアイテムのうちのどれが次のクエリのための基盤として働くべきかをユーザが選択することを可能としても良い。
【００３０】
前記インタフェースは、インターネットを介して確定記憶手段１０７に保存された確定コレクションと通信しても良い。推薦器１０１は、インタフェース１０９と一体のものであっても良いし、又はリモートのサーバシステムの一部であっても良い。上述の実施例の推薦器１０１は、音楽オンラインストア又はインターネットラジオサービスにおいて利用されても良い。
【００３１】
本発明の実施例が添付図面において示され以上の記載において説明されたが、本発明は開示された実施例に限定されるものではなく、請求項に記載された本発明の範囲から逸脱することなく種々の変更が可能であることは理解されるであろう。
【００３２】
当業者には明らかであるように、「手段（means）」は、単独の又は他の要素と協働する、単独の又は他の機能と組み合わせられた、いずれのハードウェア（別個の又は集積された回路又は電子素子のような）又は、特定の機能を動作時に実行する若しくは実行するように構成されたソフトウェア（プログラム又はプログラムの一部のような）をも含むことを意図している。本発明は、幾つかの別個の要素を有するハードウェアによって、及び適切にプログラムされたコンピュータによって実装されても良い。幾つかの手段を列記した装置請求項において、これら手段の幾つかは同一のハードウェアのアイテムによって実施化されても良い。「コンピュータプログラム」は、フロッピー（登録商標）ディスクのようなコンピュータ読み取り可能な媒体に保存されたもの、インターネットのようなネットワークを介してダウンロード可能なもの、又は他のいずれかの態様で入手可能な、いずれのソフトウェアをも意味するものと理解されるべきである。
【図１】
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【図２】
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【国際調査報告】
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