(57)【要約】      （修正有）【課題】簡単に、より正確に、コンテンツに付与された属性の属性値を分類する。【解決手段】出演者特徴量ベクトル作成部３２は、コンテンツについての情報からコンテンツに付与された属性の属性値についての特徴を示す特徴量を作成する。分類部７２−１は、分類の対象となる属性値である対象属性値を、対象属性値の属性と同じ属性の属性値であって、予め分類されている属性値である分類済み属性値のうちの、対象属性値の特徴量に類似する特徴量の分類済み属性値の分類に応じて分類する。分類結果修正部９１は、所定の条件を満たすコンテンツに付与された、分類済み属性値の分類の偏りに応じて、対象属性値の分類を修正する。本発明は、サーバに適用できる。【選択図】図１０
2008123043.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツについての情報から前記コンテンツに付与された属性の属性値についての特徴を示す特徴量を作成する特徴量作成手段と、
分類の対象となる属性値である対象属性値を、前記対象属性値の属性と同じ属性の属性値であって、予め分類されている属性値である分類済み属性値のうちの、前記対象属性値の前記特徴量に類似する前記特徴量の分類済み属性値の分類に応じて分類する第１の分類手段と、
所定の条件を満たす前記コンテンツに付与された、前記分類済み属性値の分類の偏りに応じて、前記対象属性値の分類を修正する修正手段と
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記修正手段は、全部の前記コンテンツのうちの前記条件を満たす前記コンテンツに付与されている属性の前記分類済み属性値の分類の偏りに応じて、前記対象属性値の分類を修正する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記修正手段は、前記対象属性値で示される所定の出演者が出演する前記コンテンツの属性を限定する前記条件を満たす前記コンテンツに付与されている属性の前記分類済み属性値の分類の偏りに応じて、前記対象属性値の分類を修正する
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記修正手段は、前記条件を満たす前記コンテンツに出演している所定の出演者を示す前記対象属性値の分類の偏りが、前記条件を満たす前記コンテンツに出演している出演者を示す前記分類済み属性値の分類の偏りにより近くなるように、前記対象属性値の分類を修正する
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記修正手段は、前記条件を満たす前記コンテンツに出演している出演者を示す前記分類済み属性値の分類の偏りが予め定めた第１の閾値より大きい場合、前記第１の閾値より大きい偏りの前記分類済み属性値の分類に応じて、前記対象属性値の分類を修正する
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記修正手段は、前記条件を満たす前記コンテンツに出演している出演者を示す前記分類済み属性値の分類の偏りが予め定めた第１の閾値より大きく、かつ、前記条件を満たす前記コンテンツに出演している出演者を示す前記分類済み属性値の分類の偏りと前記条件を満たす前記コンテンツに出演している出演者を示す前記対象属性値の分類の偏りとの差が予め定めた第２の閾値より大きい場合、前記第１の閾値より大きい偏りの前記分類済み属性値の分類に応じて、前記対象属性値の分類を修正する
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記第１の分類手段は、複数の要素からなる前記特徴量の前記要素毎に重みづけした類似度によって、前記対象属性値の前記特徴量に類似するとされた前記特徴量の前記分類済み属性値の分類に応じて前記対象属性値を分類する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記第１の分類手段は、複数のタイプのうちの、所定の出演者を示す前記対象属性値の前記特徴量に類似する前記特徴量の前記分類済み属性値の第１のタイプへの分類に応じて、前記出演者を示す前記対象属性値を前記第１のタイプに分類する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記第１の分類手段の分類の方式と異なる方式により、前記複数のタイプのうちの、前記出演者を示す前記対象属性値の前記特徴量に類似する前記特徴量の前記分類済み属性値の第２のタイプへの分類に応じて、前記出演者を示す前記対象属性値を前記第２のタイプに分類する第２の分類手段と、
前記第１の分類手段または前記第２の分類手段のいずれか一方を、タイプ毎に選択する選択手段と
をさらに備える請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記特徴量作成手段は、放送される番組である前記コンテンツについての情報から番組である前記コンテンツに出演している出演者を示す前記属性値についての特徴を示す前記特徴量を作成し、
前記修正手段は、所定の放送局から所定の時間帯に放送される番組である前記コンテンツに出演している出演者を示す前記分類済み属性値の分類の偏りに応じて、前記対象属性値の分類を修正する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
コンテンツについての情報から前記コンテンツに付与された属性の属性値についての特徴を示す特徴量を作成し、
分類の対象となる属性値である対象属性値を、前記対象属性値の属性と同じ属性の属性値であって、予め分類されている属性値である分類済み属性値のうちの、前記対象属性値の前記特徴量に類似する前記特徴量の分類済み属性値の分類に応じて分類し、
所定の条件を満たす前記コンテンツに付与された、前記分類済み属性値の分類の偏りに応じて、前記対象属性値の分類を修正する
ステップを含む情報処理方法。
【請求項１２】
コンテンツについての情報から前記コンテンツに付与された属性の属性値についての特徴を示す特徴量を作成し、
分類の対象となる属性値である対象属性値を、前記対象属性値の属性と同じ属性の属性値であって、予め分類されている属性値である分類済み属性値のうちの、前記対象属性値の前記特徴量に類似する前記特徴量の分類済み属性値の分類に応じて分類し、
所定の条件を満たす前記コンテンツに付与された、前記分類済み属性値の分類の偏りに応じて、前記対象属性値の分類を修正する
ステップをコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項１３】
コンテンツについての情報から前記コンテンツに付与された属性の属性値についての特徴を示す特徴量を作成し、
分類の対象となる属性値である対象属性値を、前記対象属性値の属性と同じ属性の属性値であって、予め分類されている属性値である分類済み属性値のうちの、前記対象属性値の前記特徴量に類似する前記特徴量の分類済み属性値の分類に応じて分類し、
所定の条件を満たす前記コンテンツに付与された、前記分類済み属性値の分類の偏りに応じて、前記対象属性値の分類を修正する
ステップを含む情報処理をコンピュータに実行させるプログラムが記録されている記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は情報処理装置および方法、プログラム、並びに記録媒体に関し、特に、コンテンツに出演している出演者を分類できるようにした情報処理装置および方法、プログラム、並びに記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、放送される番組を推薦するシステムにおいて、お笑い番組に出演しているお笑い系、いわゆる歌謡曲を歌ったりグラビアに登場するアイドル系、番組を司会する司会者系、恋愛ドラマに出演している恋愛系などのタイプが出演者に人手で付与されて、出演者に付与したタイプを基に、放送される番組が推薦される。
【０００３】
ユーザの視聴した番組に出演している出演者のうち、タイプが人手で付与された出演者の出演している番組の視聴履歴を用いて、番組の推薦理由でよく見る人物のタイプを表示するようにしているものもある（例えば、特許文献１参照）
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−５６３６１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
タイプを出演者に人手で付与する場合、タイプが付与されていない出演者に関しては、例え、ユーザがその出演者が出演する番組を視聴していたとしても、その出演者にはタイプが付与されていないので、その出演者のタイプをユーザのよく見る出演者のタイプに反映することはできなかった。
【０００６】
そこで、全ての出演者にタイプを人手で付与しようとすると、膨大な手間がかかることになる。また、多数の出演者にタイプを人手で付与する場合、統一した基準で出演者にタイプを付与することは難しく、出演者を正確に分類することは困難である。個々の出演者は、コンテンツに付与された１つの属性の属性値で示される。
【０００７】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、簡単に、より正確に、コンテンツに付与された属性の属性値を分類することができるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一側面の情報処理装置は、コンテンツについての情報から前記コンテンツに付与された属性の属性値についての特徴を示す特徴量を作成する特徴量作成手段と、分類の対象となる属性値である対象属性値を、前記対象属性値の属性と同じ属性の属性値であって、予め分類されている属性値である分類済み属性値のうちの、前記対象属性値の前記特徴量に類似する前記特徴量の分類済み属性値の分類に応じて分類する第１の分類手段と、所定の条件を満たす前記コンテンツに付与された、前記分類済み属性値の分類の偏りに応じて、前記対象属性値の分類を修正する修正手段とを備える。
【０００９】
前記修正手段には、全部の前記コンテンツのうちの前記条件を満たす前記コンテンツに付与されている属性の前記分類済み属性値の分類の偏りに応じて、前記対象属性値の分類を修正させることができる。
【００１０】
前記修正手段には、前記対象属性値で示される所定の出演者が出演する前記コンテンツの属性を限定する前記条件を満たす前記コンテンツに付与されている属性の前記分類済み属性値の分類の偏りに応じて、前記対象属性値の分類を修正させることができる。
【００１１】
前記修正手段には、前記条件を満たす前記コンテンツに出演している所定の出演者を示す前記対象属性値の分類の偏りが、前記条件を満たす前記コンテンツに出演している出演者を示す前記分類済み属性値の分類の偏りにより近くなるように、前記対象属性値の分類を修正させることができる。
【００１２】
前記修正手段には、前記条件を満たす前記コンテンツに出演している出演者を示す前記分類済み属性値の分類の偏りが予め定めた第１の閾値より大きい場合、前記第１の閾値より大きい偏りの前記分類済み属性値の分類に応じて、前記対象属性値の分類を修正させることができる。
【００１３】
前記修正手段には、前記条件を満たす前記コンテンツに出演している出演者を示す前記分類済み属性値の分類の偏りが予め定めた第１の閾値より大きく、かつ、前記条件を満たす前記コンテンツに出演している出演者を示す前記分類済み属性値の分類の偏りと前記条件を満たす前記コンテンツに出演している出演者を示す前記対象属性値の分類の偏りとの差が予め定めた第２の閾値より大きい場合、前記第１の閾値より大きい偏りの前記分類済み属性値の分類に応じて、前記対象属性値の分類を修正させることができる。
【００１４】
前記第１の分類手段には、複数の要素からなる前記特徴量の前記要素毎に重みづけした類似度によって、前記対象属性値の前記特徴量に類似するとされた前記特徴量の前記分類済み属性値の分類に応じて前記対象属性値を分類させることができる。
【００１５】
前記第１の分類手段には、複数のタイプのうちの、所定の出演者を示す前記対象属性値の前記特徴量に類似する前記特徴量の前記分類済み属性値の第１のタイプへの分類に応じて、前記出演者を示す前記対象属性値を前記第１のタイプに分類させることができる。
【００１６】
前記第１の分類手段の分類の方式と異なる方式により、前記複数のタイプのうちの、前記出演者を示す前記対象属性値の前記特徴量に類似する前記特徴量の前記分類済み属性値の第２のタイプへの分類に応じて、前記出演者を示す前記対象属性値を前記第２のタイプに分類する第２の分類手段と、前記第１の分類手段または前記第２の分類手段のいずれか一方を、タイプ毎に選択する選択手段とをさらに設けることができる。
【００１７】
前記特徴量作成手段には、放送される番組である前記コンテンツについての情報から番組である前記コンテンツに出演している出演者を示す前記属性値についての特徴を示す前記特徴量を作成させ、前記修正手段には、所定の放送局から所定の時間帯に放送される番組である前記コンテンツに出演している出演者を示す前記分類済み属性値の分類の偏りに応じて、前記対象属性値の分類を修正させることができる。
【００１８】
本発明の一側面の情報処理方法は、コンテンツについての情報から前記コンテンツに付与された属性の属性値についての特徴を示す特徴量を作成し、分類の対象となる属性値である対象属性値を、前記対象属性値の属性と同じ属性の属性値であって、予め分類されている属性値である分類済み属性値のうちの、前記対象属性値の前記特徴量に類似する前記特徴量の分類済み属性値の分類に応じて分類し、所定の条件を満たす前記コンテンツに付与された、前記分類済み属性値の分類の偏りに応じて、前記対象属性値の分類を修正するステップを含む。
【００１９】
本発明の一側面のプログラムは、コンテンツについての情報から前記コンテンツに付与された属性の属性値についての特徴を示す特徴量を作成し、分類の対象となる属性値である対象属性値を、前記対象属性値の属性と同じ属性の属性値であって、予め分類されている属性値である分類済み属性値のうちの、前記対象属性値の前記特徴量に類似する前記特徴量の分類済み属性値の分類に応じて分類し、所定の条件を満たす前記コンテンツに付与された、前記分類済み属性値の分類の偏りに応じて、前記対象属性値の分類を修正するステップをコンピュータに実行させる。
【００２０】
本発明の一側面の記録媒体のプログラムは、コンテンツについての情報から前記コンテンツに付与された属性の属性値についての特徴を示す特徴量を作成し、分類の対象となる属性値である対象属性値を、前記対象属性値の属性と同じ属性の属性値であって、予め分類されている属性値である分類済み属性値のうちの、前記対象属性値の前記特徴量に類似する前記特徴量の分類済み属性値の分類に応じて分類し、所定の条件を満たす前記コンテンツに付与された、前記分類済み属性値の分類の偏りに応じて、前記対象属性値の分類を修正するステップを含む情報処理をコンピュータに実行させる。
【００２１】
本発明の一側面においては、コンテンツについての情報から前記コンテンツに付与された属性の属性値についての特徴を示す特徴量が作成され、分類の対象となる属性値である対象属性値が、前記対象属性値の属性と同じ属性の属性値であって、予め分類されている属性値である分類済み属性値のうちの、前記対象属性値の前記特徴量に類似する前記特徴量の分類済み属性値の分類に応じて分類され、所定の条件を満たす前記コンテンツに付与された、前記分類済み属性値の分類の偏りに応じて、前記対象属性値の分類が修正される。
【発明の効果】
【００２２】
以上のように、本発明の一側面によれば、出演者を分類することができる。
【００２３】
また、本発明の一側面によれば、簡単に、より正確に、コンテンツに付与された属性の属性値を分類することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下に本発明の実施の形態を説明するが、本発明の構成要件と、明細書または図面に記載の実施の形態との対応関係を例示すると、次のようになる。この記載は、本発明をサポートする実施の形態が、明細書または図面に記載されていることを確認するためのものである。従って、明細書または図面中には記載されているが、本発明の構成要件に対応する実施の形態として、ここには記載されていない実施の形態があったとしても、そのことは、その実施の形態が、その構成要件に対応するものではないことを意味するものではない。逆に、実施の形態が構成要件に対応するものとしてここに記載されていたとしても、そのことは、その実施の形態が、その構成要件以外の構成要件には対応しないものであることを意味するものでもない。
【００２５】
本発明の一側面の情報処理装置は、コンテンツについての情報から前記コンテンツに付与された属性の属性値についての特徴を示す特徴量を作成する特徴量作成手段（例えば、図１０の出演者特徴量ベクトル作成部３２）と、分類の対象となる属性値である対象属性値を、前記対象属性値の属性と同じ属性の属性値であって、予め分類されている属性値である分類済み属性値のうちの、前記対象属性値の前記特徴量に類似する前記特徴量の分類済み属性値の分類に応じて分類する第１の分類手段（例えば、図１０の分類部７２−１）と、所定の条件を満たす前記コンテンツに付与された、前記分類済み属性値の分類の偏りに応じて、前記対象属性値の分類を修正する修正手段（例えば、図１０の分類結果修正部９１）とを備える。
【００２６】
前記第１の分類手段の分類の方式と異なる方式により、前記複数のタイプのうちの、前記出演者を示す前記対象属性値の前記特徴量に類似する前記特徴量の前記分類済み属性値の第２のタイプへの分類に応じて、前記出演者を示す前記対象属性値を前記第２のタイプに分類する第２の分類手段（例えば、図１０の分類部７２−Ｎ）と、前記第１の分類手段または前記第２の分類手段のいずれか一方を、タイプ毎に選択する選択手段（例えば、図１０の選択部７１）とをさらに設けることができる。
【００２７】
本発明の一側面の情報処理方法およびプログラムは、コンテンツについての情報から前記コンテンツに付与された属性の属性値についての特徴を示す特徴量を作成し（例えば、図２のステップＳ１６）、分類の対象となる属性値である対象属性値を、前記対象属性値の属性と同じ属性の属性値であって、予め分類されている属性値である分類済み属性値のうちの、前記対象属性値の前記特徴量に類似する前記特徴量の分類済み属性値の分類に応じて分類し（例えば、図５のステップＳ３７）、所定の条件を満たす前記コンテンツに付与された、前記分類済み属性値の分類の偏りに応じて、前記対象属性値の分類を修正する（例えば、図８のステップＳ５６）ステップを含む。
【００２８】
図１は、本発明の一実施の形態の情報処理装置１１の構成の一例を示すブロック図である。
【００２９】
情報処理装置１１は、コンテンツに付与された属性の属性値を分類する。
【００３０】
ここで、コンテンツは、テレビジョン放送局から放送される番組、ラジオ放送局から放送される番組、映画、若しくは音楽の楽曲などの動画像または音声に限らず、本または静止画像なども含み、使用者にとって有意な情報であればよい。
【００３１】
また、コンテンツに付与された属性とは、アーティスト、演奏者、作詞者、作曲者、監督、脚本家、演出家、レーベル、放送局、またはプロダクションなどを示す項目をいう。コンテンツに付与された属性の属性値は、所定のアーティスト、所定の演奏者、所定の作詞者、所定の作曲者、所定の監督、所定の脚本家、所定の演出家、所定のレーベル、所定の放送局、または所定のプロダクションなどを示す。すなわち、例えば、コンテンツに付与された属性のうちのアーティストを示す属性の属性値は、アーティストの中の特定のアーティストを示す。
【００３２】
言い換えれば、例えば、情報処理装置１１は、コンテンツの創作に関わる者または集団（自然人、法人、または法上の人ではない集団若しくは組織）を示す、コンテンツに付与された属性の属性値を分類する。
【００３３】
より具体的には、例えば、情報処理装置１１によって、番組であるコンテンツについて、所定の出演者、所定のプロデューサ、所定のディレクタ、所定の脚本家、所定の原作者、所定のスポンサー、所定のプロダクション、または所定の放送局などが分類される。また、情報処理装置１１によって、本であるコンテンツについて、所定の作家、所定の出版社、または所定の編集者などが分類される。さらに、情報処理装置１１によって、音楽であるコンテンツについて、演奏者や歌手やアーティスト（グループを含む）などの所定の実演者、所定のプロデューサ、所定の作曲者、所定の作詞者、または所定のレーベルなどが分類される。さらにまた、情報処理装置１１によって、映画であるコンテンツについて、特定の監督、特定の原作者、特定の製作会社、または特定の配給会社などが分類される。
【００３４】
以下、コンテンツとして、テレビジョン放送局である放送局から放送される番組を例に、また、コンテンツに付与された属性の属性値として、所定の出演者を示す属性値を例に説明する。
【００３５】
情報処理装置１１は、コンテンツ情報データベース３１、出演者特徴量ベクトル作成部３２、分類部３３、および出演者タイプデータベース３４からなる。
【００３６】
コンテンツ情報データベース３１は、コンテンツについての情報（以下、コンテンツ情報と称する）を保持する。例えば、コンテンツ情報データベース３１は、放送される番組であるコンテンツについて、ジャンル、放送が開始される時刻と放送が終了する時刻と放送時間、放送される放送局、出演者、タイトル、またはサマリなどをそれぞれ示す属性値からなるコンテンツ情報を保持する。例えば、コンテンツ情報データベース３１は、番組のメタデータであるコンテンツ情報を保持する。
【００３７】
なお、コンテンツ情報の属性は、それぞれ、出演者間の共演関係、出演ジャンル、出演番組、司会やナレーションやレポーターなどの出演番組での役割、番組のサマリや解説文などを含む出演番組情報、または性別や所属事務所などを含む出演者のプロフィールなどを示すものであってもよい。
【００３８】
コンテンツ情報データベース３１に保持されているコンテンツ情報のそれぞれの属性値には、重要度が付与されている。例えば、予め、半年間または１年間といった一定期間について、全ての出演者が出演する番組であるコンテンツについて、コンテンツ情報が解析され、タイトルやジャンル、出演者等の属性値にTF-IDF（term frequency-inverse document frequency）などの重要度がそれぞれ付与される。
【００３９】
出演者特徴量ベクトル作成部３２は、コンテンツについての情報からコンテンツに付与された属性の属性値についての特徴を示す特徴量を作成する。例えば、出演者特徴量ベクトル作成部３２は、コンテンツ情報データベース３１よりコンテンツについてのコンテンツ情報を取得して、出演者の特徴量を作成する。例えば、出演者の特徴量は、ベクトル（以下、出演者特徴量ベクトルと称する）で表される。
【００４０】
すなわち、出演者特徴量ベクトル作成部３２は、コンテンツについてのコンテンツ情報からコンテンツに出演している出演者についての特徴を示す特徴量を作成する。例えば、出演者特徴量ベクトル作成部３２は、コンテンツについてのコンテンツ情報のうちの、出演者を示す情報である出演者情報や共演情報を取得して、出演者の特徴量を作成する。
【００４１】
分類部３３は、分類の対象となる属性値である対象属性値を、対象属性値の属性と同じ属性の属性値であって、予め分類されている属性値である分類済み属性値のうちの、対象属性値の特徴量に類似する特徴量の分類済み属性値の分類に応じて分類する。
【００４２】
例えば、分類部３３は、出演者を分類する。より具体的には、分類部３３は、お笑い番組に出演しているお笑い系、歌ったりグラビアに登場するアイドル系、番組を司会する司会者系、または恋愛ドラマに出演している恋愛系などのタイプに出演者を分類する。
【００４３】
さらに具体的には、分類部３３は、予め分類されている出演者の分類を示す情報を出演者タイプデータベース３４から読み出して、読み出した予め分類されている出演者の分類を示す情報を基に、他の出演者を分類する。すなわち、分類部３３は、分類の対象となる出演者である対象出演者を、予め分類されている出演者である分類済み出演者のうちの、対象出演者の特徴量に類似する特徴量の分類済み出演者の分類に応じて分類する。分類部３３は、出演者の分類の結果を出演者タイプデータベース３４に供給するか、外部に出力する。
【００４４】
出演者タイプデータベース３４は、出演者の分類の結果を保持する。また、出演者タイプデータベース３４は、予め決められたタイプに人手で分類された出演者の分類を示す情報を学習データとして保持する。
【００４５】
まず、コンテンツ情報から出演者特徴量ベクトルを作成する処理を説明する。
【００４６】
図２は、出演者特徴量ベクトルの作成の処理を説明するフローチャートである。ステップＳ１１において、出演者特徴量ベクトル作成部３２は、全ての出演者のリストである出演者リストを取得する。
【００４７】
ステップＳ１１において、出演者特徴量ベクトル作成部３２は、コンテンツ情報データベース３１よりコンテンツについてのコンテンツ情報を取得して、コンテンツ情報から出演者情報または共演情報を取得することにより、全ての出演者のリストを生成するようにしてもよい。
【００４８】
ステップＳ１２において、出演者特徴量ベクトル作成部３２は、出演者リストの全ての出演者のそれぞれの出演者特徴量ベクトルを作成したか否かを判定し、出演者リストの全ての出演者のそれぞれの出演者特徴量ベクトルを作成していないと判定された場合、手続きはステップＳ１３に進む。ステップＳ１３において、出演者特徴量ベクトル作成部３２は、出演者リストの出演者から、出演者特徴量ベクトルをまだ作成していない１人の出演者を選択する。
【００４９】
ステップＳ１４において、出演者特徴量ベクトル作成部３２は、選択された出演者が出演している番組のリストである番組リストを取得する。
【００５０】
ステップＳ１４において、出演者特徴量ベクトル作成部３２は、コンテンツ情報データベース３１よりコンテンツについてのコンテンツ情報を取得して、コンテンツ情報に含まれる出演者情報または共演情報と選択された出演者とを照合することにより、選択された出演者が出演している番組を特定して、選択された出演者が出演している全ての番組のリストである番組リストを生成するようにしてもよい。
【００５１】
ステップＳ１５において、出演者特徴量ベクトル作成部３２は、番組リストの全ての番組のコンテンツ情報をコンテンツ情報データベース３１から取得する。
【００５２】
図３は、コンテンツ情報の例を示す図である。例えば、コンテンツ情報は、コンテンツを特定するためのコンテンツID、属性を特定するための属性ID、コンテンツの属性の値を示す属性値、属性値が更新された回数を示す更新回数、および属性値の重要度からなる。図３に示されるコンテンツ情報において、図３の上側の横１列に示されるコンテンツ情報の１つの属性の例は、2000114789142であるコンテンツID、1である属性ID、153144である属性値、1である更新回数、および1.58454294474である重要度からなる。すなわち、2000114789142であるコンテンツIDで特定されるコンテンツの、1である属性IDで特定される属性の属性値は、153144であり、その属性値は、１回更新され、その属性値の重要度は、1.58454294474であることが、図３のコンテンツ情報のうちの上側の横１列によって示されている。
【００５３】
ステップＳ１６において、出演者特徴量ベクトル作成部３２は、取得した全ての番組のコンテンツ情報を、属性毎に、属性値に予め定めた重みで重み付けして足し合わせる。この場合、例えば、属性値に重み付けするための重みは、属性毎に異なる値とされる。重み付けすることにより、属性毎に、属性の効き目を変えることができる。そして、出演者特徴量ベクトル作成部３２は、選択された出演者が出演している全ての番組のそれぞれについての、複数の属性値からなるコンテンツ情報を、属性毎に足し合わせて、属性毎に、それぞれの属性値の和からなる結果を得る。
【００５４】
すなわち、ステップＳ１６において、出演者特徴量ベクトル作成部３２は、コンテンツについての情報からコンテンツに付与された属性の属性値についての特徴を示す特徴量を作成する。
【００５５】
ステップＳ１７において、出演者特徴量ベクトル作成部３２は、ステップＳ１６において足し合わせた結果を、選択された出演者の出演者特徴量ベクトルとして出演者タイプデータベース３４に格納する。すなわち、出演者特徴量ベクトル作成部３２は、属性毎に、コンテンツ情報のそれぞれの属性値の和からなる結果を、それぞれの属性値の和を要素とする出演者特徴量ベクトルとして出演者タイプデータベース３４に格納する。
【００５６】
ステップＳ１７の後、手続きは、ステップＳ１２に戻る。
【００５７】
ステップＳ１２において、出演者リストの全ての出演者のそれぞれの出演者特徴量ベクトルを作成したと判定された場合、出演者特徴量ベクトルの作成の処理は終了する。
【００５８】
図４は、出演者タイプデータベース３４に格納されている出演者特徴量ベクトルの例を示す図である。例えば、出演者特徴量ベクトルは、出演者を特定するための出演者ID、属性を特定するための属性ID、出演者の属性の値を示す属性値、および属性値の重要度で表される。
【００５９】
図４に示される出演者特徴量ベクトルにおいて、図４の上側の横１列に示されるコンテンツ情報の１つの属性の例は、3である出演者ID、4である属性ID、1である属性値、および6.822980305192である重要度からなる。すなわち、3である出演者IDで特定される出演者の、4である属性IDで特定される属性の属性値は、1であり、その属性値の重要度は、6.822980305192であることが、図４の出演者特徴量ベクトルのうちの上側の横１列によって示されている。
【００６０】
次に、図５のフローチャートを参照して、分類部３３による出演者の分類の処理を説明する。ステップＳ３１において、分類部３３は、全ての出演者にタイプベクトルを付与したか否かを判定し、全ての出演者にタイプベクトルを付与していないと判定された場合、分類されていない出演者が存在するので、手続きは、ステップＳ３２に進む。
【００６１】
ここで、タイプベクトルは、出演者の分類を示す情報であり、１または複数の要素であって、それぞれ出演者のタイプを示す要素からなる。例えば、タイプベクトルは、お笑い番組に出演しているお笑い系であるか否かを示す要素、歌ったりグラビアに登場するアイドル系であるか否かを示す要素、番組を司会する司会者系であるか否かを示す要素、および恋愛ドラマに出演している恋愛系であるか否かを示す要素からなる。
【００６２】
なお、タイプベクトルのそれぞれの要素は、そのタイプであることを示す1とされるか、またはそのタイプではないことを示す0とされる。
【００６３】
また、タイプベクトルのそれぞれの要素を、0乃至１の範囲の何れかの値であって、そのタイプであることの度合いまたは確率を示す値とするようにしてもよい。
【００６４】
ステップＳ３２において、分類部３３は、タイプベクトルを付与する出演者、すなわち分類する出演者を、まだタイプベクトルが付与されていない出演者（分類されていない出演者）から選択する。
【００６５】
ステップＳ３３において、分類部３３は、選択された出演者である対象出演者の出演者特徴量ベクトルを出演者タイプデータベース３４から取得する。
【００６６】
ステップＳ３４において、分類部３３は、タイプベクトルが予め付与された出演者である分類済み出演者のそれぞれの出演者特徴量ベクトルのそれぞれと、対象出演者の出演者特徴量ベクトルとの類似度を計算する。
【００６７】
ここで、分類済み出演者は、予め決められたタイプに人手で分類され、分類されたタイプを示すタイプベクトルが学習データとして出演者タイプデータベース３４に予め保持されている。
【００６８】
すなわち、ステップＳ３４において、分類部３３は、分類済み出演者のそれぞれの出演者特徴量ベクトルを出演者タイプデータベース３４から読み出す。そして、分類部３３は、出演者タイプデータベース３４から読み出した、分類済み出演者のそれぞれの出演者特徴量ベクトルと、対象出演者の出演者特徴量ベクトルとの類似度を計算する。
【００６９】
例えば、分類部３３は、式（１）で示される演算により、類似度sim(X,Y)としてコサイン尺度を求める。
【数１】
2008123043.tif 000003
【００７０】
式（１）において、Xは、対象出演者の出演者特徴量ベクトルを示し、Ｙは、分類済み出演者の出演者特徴量ベクトルを示す。また、aは、出演者特徴量ベクトルの属性を示し、Aは、属性aの集合を示し、Xaは、出演者特徴量ベクトルXの属性aの属性値を示す。同様に、Yaは、出演者特徴量ベクトルYの属性aの属性値を示す。さらに、Waは、属性aの重みを示す。
【００７１】
ステップＳ３５において、分類部３３は、ステップＳ３４における類似度の計算結果から、類似している順に、K人（Kは正の整数）の分類済み出演者を選ぶ。
【００７２】
ステップＳ３６において、分類部３３は、選択されたK人の分類済み出演者のタイプベクトルを出演者タイプデータベース３４から取得する。
【００７３】
ステップＳ３７において、分類部３３は、選択されたK人の分類済み出演者のタイプベクトルから、対象出演者のタイプベクトルを計算する。
【００７４】
例えば、分類部３３は、K-nearest Neighbor法により、対象出演者のタイプベクトルを計算する。式（２）は、K-nearest Neighbor法による、対象出演者のタイプベクトルの計算を示す式である。なお、式（２）は、タイプベクトルの要素のうちの１つの要素の計算を示す。
【数２】
2008123043.tif 000004
式（２）において、iは、タイプベクトルの要素を示し、fx(Ci)は、所定の閾値tiを超える場合、1を出力し、閾値ti以下である場合、0を出力する関数を示す。また、fk(Ci)は、所定の閾値tiを超える場合、1を出力し、閾値ti以下である場合、0を出力する関数を示す。閾値tiは、i毎に異なるか、または同じ値のi毎の値とされる。
【００７５】
式（２）において、fk(Ci)は、K人の分類済み出演者のうちのk番目の分類済み出演者のタイプベクトルの要素iの、0または1のいずれかである値を示す。すなわち、選択されたK人の分類済み出演者のタイプベクトルの要素iの平均値が、対象出演者のタイプベクトルの要素iの値とされる。
【００７６】
このように、ステップＳ３７において、分類部３３は、分類の対象となる属性値である対象属性値を、対象属性値の属性と同じ属性の属性値であって、予め分類されている属性値である分類済み属性値のうちの、対象属性値の特徴量に類似する特徴量の分類済み属性値の分類に応じて分類する。
【００７７】
ステップＳ３８において、分類部３３は、ステップＳ３７において計算したタイプベクトルを、対象出演者に付与し、出演者タイプデータベース３４に格納する。
【００７８】
ステップＳ３８の後、手続きは、ステップＳ３１に戻る。
【００７９】
ステップＳ３１において、全ての出演者にタイプベクトルを付与したと判定された場合、出演者の分類の処理は終了する。
【００８０】
このように、出演者を分類することができる。
【００８１】
なお、例えば、分類部３３は、ナイーブ・ベイズ分類器として、式（３）により、対象出演者のタイプベクトルを計算するようにしてもよい。
【数３】
2008123043.tif 000005
式（３）において、iは、タイプベクトルの要素を示し、P(xj｜Ci)は、タイプベクトルで示される分類Ciが起きた場合の属性値Xjの起こる確率を示す。
【００８２】
すなわち、分類済み出演者のタイプベクトルの重みを分類Ciが起きた場合の属性値Xjの起こる確率と考えると、式（３）から、事後確率として対象出演者のタイプベクトルが計算できる。
【００８３】
また、分類部３３は、K-nearest Neighbor法またはナイーブ・ベイズ法に限らず、サポートベクターマシンなど他の方式によって、タイプベクトルを計算し、対象出演者を分類するようにしてもよい。対象出演者の分類は、いわゆる分類問題であり、対象出演者の分類には、ブログの評判情報を分類する手法またはWeb上のテキストを利用して画像を分類する手法などを適用することができる。
【００８４】
さらに、タイプベクトルの要素毎に分類部を設けるようにしてもよい。
【００８５】
図６は、タイプベクトルの要素毎に分類部を設けるようにした場合の情報処理装置１１の構成の他の例を示すブロック図である。図６において、図１に示す場合と同様の部分には同一の符号を付してあり、その説明は省略する。
【００８６】
タイプベクトルの要素毎に分類部を設けるようにした場合、情報処理装置１１は、コンテンツ情報データベース３１、出演者特徴量ベクトル作成部３２、出演者タイプデータベース３４、および選択分類部５１からなる。
【００８７】
選択分類部５１は、タイプベクトルによって、出演者を分類する。選択分類部５１は、選択部７１、および分類部７２−１乃至分類部７２−Ｎ（Ｎは、正の整数）からなる。
【００８８】
選択部７１は、タイプベクトルの要素毎に、分類部７２−１乃至分類部７２−Ｎのうちのいずれか１つを選択する。
【００８９】
分類部７２−１乃至分類部７２−Ｎは、それぞれ、相互に異なる方式により出演者を分類する。例えば、分類部７２−１は、式（２）で示されるK-nearest Neighbor法により、対象出演者のタイプベクトルを計算することにより、対象出演者を分類する。例えば、分類部７２−Ｎは、ナイーブ・ベイズ分類器として構成され、式（３）により、対象出演者のタイプベクトルを計算することにより、対象出演者を分類する。
【００９０】
すなわち、この場合、選択部７１による選択に応じて、分類部７２−１乃至分類部７２−Ｎのいずれか１つによって求められた値が、対象出演者のタイプベクトルの要素の１つとされることにより、対象出演者のタイプベクトルが求められて、対象出演者が分類されることになる。
【００９１】
対象出演者のタイプベクトルの要素のそれぞれを求めるのに、分類部７２−１乃至分類部７２−Ｎのうちのどれが適しているかが、学習データを用いて、予め学習され、選択部７１は、学習の結果に応じて、対象出演者のタイプベクトルの要素毎に、分類部７２−１乃至分類部７２−Ｎのいずれか１つを選択する。
【００９２】
このように、対象出演者のタイプベクトルの要素毎に、その要素に適した方式で、その要素の値が求められる。
【００９３】
次に、対象出演者の分類の修正について説明する。
【００９４】
図７は、対象出演者の分類を修正する場合の情報処理装置１１の構成のさらに他の例を示すブロック図である。図７において、図１に示す場合と同様の部分には同一の符号を付してあり、その説明は省略する。
【００９５】
対象出演者の分類を修正する場合、情報処理装置１１は、コンテンツ情報データベース３１、出演者特徴量ベクトル作成部３２、分類部３３、出演者タイプデータベース３４、および分類結果修正部９１からなる。
【００９６】
分類結果修正部９１は、所定の条件を満たす分類済み属性値の分類の偏りに応じて、対象属性値の分類を修正する。すなわち、分類結果修正部９１は、分類部３３による対象出演者の分類の結果を修正する。
【００９７】
例えば、分類結果修正部９１は、放送局から放送される番組であるコンテンツについての、放送される時間帯、放送局毎の各タイプの出現割合、ジャンル、出演者の所属する事務所、出演者の年齢、または出演者の性別などの制約条件９２を用いて、分類部３３による対象出演者の分類の結果を修正し、分類をより正確にする。
【００９８】
分類結果修正部９１は、修正された出演者の分類の結果を出演者タイプデータベース３４に供給するか、外部に出力する。出演者タイプデータベース３４は、修正された出演者の分類の結果を保持する。
【００９９】
図７の情報処理装置１１による、出演者特徴量ベクトルの作成の処理および分類の処理は、それぞれ、図２および図５のフローチャートを参照して説明した処理のそれぞれと同様なので、その説明は省略する。
【０１００】
図８は、分類結果修正部９１による分類の修正の処理を説明するフローチャートである。ステップＳ５１において、分類結果修正部９１は、全ての出演者のタイプベクトルを出演者タイプデータベース３４から読み出す。
【０１０１】
ステップＳ５２において、分類結果修正部９１は、放送局のそれぞれの時間帯のそれぞれについて分類の結果の修正を完了したか否かを判定する。ここで、放送局と時間帯とは、制約条件９２の一例である。
【０１０２】
ステップＳ５２において、放送局のそれぞれの時間帯のそれぞれについて分類の結果の修正を完了していないと判定された場合、手続きは、ステップＳ５３に進み、分類結果修正部９１は、放送局と時間帯のうち、まだ分類の結果の修正のために選択していない１つの放送局の１つの時間帯を選ぶ。この場合、例えば、コンテンツである番組が放送される放送局の中から１つの放送局が選ばれ、１日を所定の数に分割した複数の時間帯の中から、１つの時間帯が選ばれる。
【０１０３】
ステップＳ５４において、分類結果修正部９１は、ステップＳ５１において読み出された全ての出演者のタイプベクトルの中から、選択された時間帯において選択された放送局から放送される番組に出演している出演者のタイプベクトルを取得する。
【０１０４】
ステップＳ５５において、分類結果修正部９１は、制約条件９２に当てはまるか否かを判定する。
【０１０５】
なお、分類結果修正部９１は、制約条件９２に当てはまるか否かを判定する前に、制約条件９２を抽出するようにしてもよい。すなわち、分類結果修正部９１は、クラスタにおける制約条件９２として、各クラスタでの出演者のタイプの出現割合を求める。
【０１０６】
より具体的には、例えば、分類結果修正部９１は、半年間または１年間の番組表のデータを基に、各放送局および各時間帯（0:00乃至3:00,3:00乃至6:00,6:00乃至9:00,9:00乃至12:00,12:00乃至15:00,15:00乃至18:00,18:00乃至21:00、または21:00乃至0:00などの各時間帯）毎に、それぞれの時間帯にそれぞれの放送局から放送される番組を特定する。そして、分類結果修正部９１は、それぞれの時間帯にそれぞれの放送局から放送される番組に、どのようなタイプの出演者が出演しやすいかを示す制約条件９２を、出演者タイプデータベース３４に格納されている学習データとしての分類済み出演者のタイプベクトルから、式（４）により求める。
【数４】
2008123043.tif 000006
【０１０７】
式（４）により求められる制約条件９２は、所定の時間帯の所定の放送局から放送される番組に出演している分類済み出演者のタイプの偏りを示す。
【０１０８】
または、放送局と時間帯とに代えて、分類結果修正部９１は、半年間または１年間の番組表のデータを基に、バラエティやニュースやドラマなどのジャンル毎に、番組を特定する。そして、分類結果修正部９１は、それぞれのジャンルの番組に、どのようなタイプの出演者が出演しやすいかを示す制約条件９２を、出演者タイプデータベース３４に格納されている学習データとしての分類済み出演者のタイプベクトルから、式（５）により求める。
【数５】
2008123043.tif 000007
【０１０９】
式（５）により求められる制約条件９２は、所定のジャンルの番組に出演している分類済み出演者のタイプの偏りを示す。
【０１１０】
そして、分類結果修正部９１は、時間帯と放送局や、ジャンルなどのクラスタのそれぞれの制約条件９２から、制約に有効なクラスタ（分類の修正に有効なクラスタ）を選択する。例えば、18:00乃至21:00の時間帯で所定の放送局から放送される番組に出演する出演者についての制約条件９２として、分類済み出演者のタイプのうち、お笑い番組に出演しているお笑い系であるタイプが７０％であり、番組を司会する司会者系であるタイプが３０％であり、15:00乃至18:00の時間帯で所定の放送局から放送される番組に出演する出演者についての制約条件９２として、分類済み出演者のタイプのうち、お笑い番組に出演しているお笑い系であるタイプが５５％であり、番組を司会する司会者系であるタイプが４５％である場合には、偏りのある18:00乃至21:00の時間帯で所定の放送局から放送される番組に出演する出演者についての制約条件９２が選択される。
【０１１１】
そして、分類結果修正部９１は、対象出演者のタイプベクトルによるタイプの出現確率が、選択された制約条件９２に当てはまるか否かを判定する。
【０１１２】
例えば、分類結果修正部９１は、選択された制約条件９２と同じクラスタにおける対象出演者について、タイプ毎の出現確率を計算する。例えば、分類結果修正部９１は、分類済み出演者のタイプベクトルに代えて、対象出演者のタイプベクトルを基にした、式（４）または式（５）で示される演算により、選択された制約条件９２と同じクラスタにおける対象出演者について、タイプ毎の出現確率を計算する。
【０１１３】
そして、分類結果修正部９１は、選択された制約条件９２と同じクラスタにおける対象出演者についてのタイプ毎の出現確率と、選択された制約条件９２とを比較することにより、選択された制約条件９２に当てはまるか否か、すなわち、選択された制約条件９２と同じクラスタにおける対象出演者についてのタイプ毎の出現確率が、選択された制約条件９２と同じであるか否かを判定する。
【０１１４】
ステップＳ５５において、対象出演者のタイプベクトルによるタイプの出現確率が、選択された制約条件９２に当てはまらないと判定された場合、手続きは、ステップＳ５６に進み、分類結果修正部９１は、制約条件９２に当てはまるように、対象出演者のそれぞれのタイプベクトルを修正する。
【０１１５】
例えば、式（２）により対象出演者のタイプベクトルが計算される場合、分類結果修正部９１は、fxの閾値を変更することにより、制約条件９２に当てはまるように、対象出演者のそれぞれのタイプベクトルを修正する。より具体的には、対象出演者についての所定のタイプの出現確率が、制約条件９２で示される分類済み出演者についてのそのタイプの出現確率より大きい場合には、分類結果修正部９１は、閾値を大きくすることにより、対象出演者についてのそのタイプの出現確率を下げるように、対象出演者のそれぞれのタイプベクトルを修正する。逆に、対象出演者についての所定のタイプの出現確率が、制約条件９２で示される分類済み出演者についてのそのタイプの出現確率より小さい場合には、分類結果修正部９１は、閾値を小さくすることにより、対象出演者についてのそのタイプの出現確率を上げるように、対象出演者のそれぞれのタイプベクトルを修正する。
【０１１６】
例えば、18:00乃至21:00の時間帯で所定の放送局から放送される番組に出演する分類済み出演者のうち、お笑い系であるタイプの分類済み出演者が３０％であり、恋愛ドラマに出演している恋愛系であるタイプの分類済み出演者が７０％である場合、18:00乃至21:00の時間帯でその放送局から放送される番組に出演する対象出演者のうち、お笑い系であるタイプに分類された対象出演者が４５％であり、恋愛系であるタイプに分類された対象出演者が５５％であるとき、分類結果修正部９１は、対象出演者がお笑い系であるタイプに分類される割合が少なくなるように閾値を変更するとともに、対象出演者が恋愛系であるタイプに分類される割合が多くなるように閾値を変更することで、対象出演者のそれぞれのタイプベクトルを修正する。
【０１１７】
すなわち、ステップＳ５６において、分類結果修正部９１は、所定の条件を満たす分類済み属性値の分類の偏りに応じて、対象属性値の分類を修正する。
【０１１８】
なお、分類結果修正部９１は、対象出演者をタイプに分類するための閾値を変更するだけでなく、全部の出演者についてのタイプに分類するための閾値を変更することで、全部の出演者のそれぞれのタイプベクトルを修正するようにしてもよい。
【０１１９】
例えば、6:00乃至9:00の時間帯で放送される番組には、番組を司会する司会者系であるタイプの出演者が多く、恋愛ドラマに出演している恋愛系であるタイプの出演者は少ないので、分類結果修正部９１は、6:00乃至9:00の時間帯で放送される番組に出演している出演者のタイプベクトルの要素のうち、恋愛系を示す要素の値が高い場合、恋愛系であることを示すように、その出演者が恋愛系に分類されるように、その出演者のタイプベクトルを修正する。
【０１２０】
なお、それぞれの時間帯でそれぞれの放送局から放送される番組について、分類済み出演者の分類の出現確率と対象出演者の分類の出現確率との差を誤差として、全部の時間帯のそれぞれの全部の放送局のそれぞれについての誤差の合計が最小になるように、タイプベクトルが修正される。
【０１２１】
このように、人手によって付与した学習データで示される分類済み出演者の分類の傾向に合わせるように、分類のための閾値を変更して、出演者の分類を修正することで、より正確に分類することができるようになる。
【０１２２】
ステップＳ５６の後、手続きは、ステップＳ５２に戻る。
【０１２３】
ステップＳ５５において、制約条件９２に当てはまると判定された場合、タイプベクトルを修正する必要はないので、ステップＳ５６はスキップされて、手続きは、ステップＳ５２に戻る。
【０１２４】
ステップＳ５２において、放送局のそれぞれの時間帯のそれぞれについて分類の結果の修正を完了したと判定された場合、分類の修正の処理は終了する。
【０１２５】
次に、図９のフローチャートを参照して、分類結果修正部９１による、より具体的な分類の修正の処理の例を説明する。ステップＳ７１において、分類結果修正部９１は、放送局のそれぞれの時間帯のそれぞれについてタイプベクトルの修正を完了したか否かを判定する。
【０１２６】
ステップＳ７１において、放送局のそれぞれの時間帯のそれぞれについてタイプベクトルの修正を完了していないと判定された場合、手続きはステップＳ７２に進み、分類結果修正部９１は、放送局と時間帯との組み合わせのうち、まだ分類の結果の修正のために選択していないものの中から、１つの放送局の１つの時間帯を選ぶ。
【０１２７】
ステップＳ７３において、分類結果修正部９１は、選択された時間帯において選択された放送局から放送される番組に出演している分類済み出演者のタイプベクトルを出演者タイプデータベース３４から取得する。
【０１２８】
ステップＳ７４において、分類結果修正部９１は、分類済み出演者のタイプベクトルから、選択された時間帯と選択された放送局とにおけるタイプの出現割合を計算する。
【０１２９】
ステップＳ７５において、分類結果修正部９１は、タイプの出現割合に、予め定めた閾値以上の偏りがあるか否かを判定する。例えば、分類結果修正部９１は、お笑い系であるタイプの出現割合から恋愛系であるタイプの出現割合を引き算して、引き算の結果の絶対値と予め定めた閾値とを比較して、引き算の結果の絶対値が閾値を超えるか否かを判定することにより、お笑い系であるタイプと恋愛系であるタイプの出現割合に閾値以上の偏りがあるか否かを判定する。
【０１３０】
ステップＳ７５において、タイプの出現割合に、予め定めた閾値以上の偏りがあると判定された場合、手続きはステップＳ７６に進み、分類結果修正部９１は、選択された時間帯において選択された放送局から放送される番組に出演している対象出演者のタイプベクトルを出演者タイプデータベース３４から取得する。
【０１３１】
ステップＳ７７において、分類結果修正部９１は、対象出演者のタイプベクトルから、選択された時間帯と選択された放送局とにおけるタイプの出現の割合を計算する。
【０１３２】
ステップＳ７８において、分類結果修正部９１は、ステップＳ７４において計算された分類済み出演者のタイプの出現割合と、ステップＳ７７において計算された対象出演者のタイプの出現割合とに、予め定めた閾値以上の差があるか否かを判定する。
【０１３３】
例えば、分類結果修正部９１は、同じタイプの、分類済み出演者における出現割合と対象出演者における出現割合とに、予め定めた閾値以上の差があるか否かを判定する。
【０１３４】
例えば、より具体的には、分類結果修正部９１は、分類済み出演者のお笑い系であるタイプの出現割合から対象出演者のお笑い系であるタイプの出現割合を引き算して、引き算の結果の絶対値と予め定めた閾値とを比較して、引き算の結果の絶対値が閾値を超えるか否かを判定することにより、分類済み出演者のお笑い系であるタイプの出現割合と対象出演者のお笑い系であるタイプの出現割合に閾値以上の差があるか否かを判定する。
【０１３５】
ステップＳ７８において、分類済み出演者のタイプの出現割合と対象出演者のタイプの出現割合とに予め定めた閾値以上の差があると判定された場合、手続きはステップＳ７９に進み、分類結果修正部９１は、分類済み出演者のタイプの出現割合に応じて、対象出演者のタイプの出現割合を分類済み出演者のタイプの出現割合に合わせるように、対象出演者のそれぞれのタイプベクトルを修正する。
【０１３６】
ステップＳ７９の後、手続きはステップＳ７１に戻り、上述した処理を繰り返す。また、ステップＳ７８において、分類済み出演者のタイプの出現割合と対象出演者のタイプの出現割合とに予め定めた閾値以上の差がないと判定された場合、およびステップＳ７５において、タイプの出現割合に、予め定めた閾値以上の偏りがないと判定された場合、対象出演者のそれぞれのタイプベクトルを修正する必要はないので、そのまま、手続きはステップＳ７１に戻り、上述した処理を繰り返す。
【０１３７】
ステップＳ７１において、放送局のそれぞれの時間帯のそれぞれについてタイプベクトルの修正を完了したと判定された場合、分類の修正の処理は終了する。
【０１３８】
このように、分類がより正確になるように、対象出演者の分類を修正することができる。
【０１３９】
なお、放送局と時間帯、またはジャンルに限らず、所属事務所、年齢、または性別などを制約条件９２とするようにしてもよい。
【０１４０】
このように、分類結果修正部９１は、全部のコンテンツのうちの所定の条件を満たすコンテンツに付与されている属性の分類済み属性値の分類の偏りに応じて、対象属性値の分類を修正する。
【０１４１】
また、分類結果修正部９１は、対象属性値で示される所定の出演者が出演するコンテンツの属性を限定する条件を満たすコンテンツに付与されている属性の分類済み属性値の分類の偏りに応じて、対象属性値の分類を修正する。
【０１４２】
分類結果修正部９１は、所定の条件を満たすコンテンツに出演している所定の出演者を示す対象属性値の分類の偏りが、条件を満たすコンテンツに出演している出演者を示す分類済み属性値の分類の偏りにより近くなるように、対象属性値の分類を修正する。
【０１４３】
さらに、分類結果修正部９１は、所定の条件を満たすコンテンツに出演している出演者を示す分類済み属性値の分類の偏りが予め定めた閾値より大きい場合、その閾値より大きい偏りの分類済み属性値の分類に応じて、対象属性値の分類を修正する。
【０１４４】
さらにまた、分類結果修正部９１は、所定の条件を満たすコンテンツに出演している出演者を示す分類済み属性値の分類の偏りが予め定めた第１の閾値より大きく、かつ、条件を満たすコンテンツに出演している出演者を示す分類済み属性値の分類の偏りと条件を満たすコンテンツに出演している出演者を示す対象属性値の分類の偏りとの差が予め定めた第２の閾値より大きい場合、第１の閾値より大きい偏りの分類済み属性値の分類に応じて、対象属性値の分類を修正する。
【０１４５】
分類結果修正部９１は、対象属性値で示される出演者の他の属性を限定する条件を満たす分類済み属性値の分類の偏りに応じて、対象属性値の分類を修正するようにもできる。
【０１４６】
また、分類の修正の処理は、１回に限らず、繰り返し実行するようにしてもよい。分類の修正の処理の計算量は、出演者特徴量ベクトルの作成の処理または分類の処理の計算量に比較して、小さいので（計算が軽いので）、分類の修正の処理を繰り返し実行しても、負荷が大きく増えることはない。
【０１４７】
さらに、タイプベクトルの要素毎に分類部を設けて、タイプベクトルの要素毎に異なる方式で要素を求めてから、対象出演者の分類の修正するようにしてもよい。
【０１４８】
図１０は、タイプベクトルの要素毎に分類部を設け、対象出演者の分類を修正するようにした場合の情報処理装置１１の構成のさらに他の例を示すブロック図である。図１０において、図１に示す場合、図６に示す場合、または図７に示す場合と同様の部分には同一の符号を付してあり、その説明は適宜省略する。
【０１４９】
この場合、情報処理装置１１は、コンテンツ情報データベース３１、出演者特徴量ベクトル作成部３２、出演者タイプデータベース３４、選択分類部５１、および分類結果修正部９１からなる。
【０１５０】
図１０の情報処理装置１１において、対象出演者のタイプベクトルの要素毎に、その要素に適した方式で、その要素の値が求められ、さらに、タイプベクトルによる分類がより正確になるように、対象出演者の分類が修正される。
【０１５１】
図１０の情報処理装置１１による、出演者特徴量ベクトルの作成の処理、分類の処理、および分類の修正の処理は、それぞれ、図２、図５、および図８のフローチャートを参照して説明した処理のそれぞれと同様なので、その説明は省略する。
【０１５２】
以上のように、少数の人手で付与したデータを学習データとして、出演者にタイプを自動的に付与することができる。
【０１５３】
このようにすることで、新たに番組に出演しはじめた出演者を、出演している番組を視聴することなく、正しいタイプに分類することができる。
【０１５４】
また、コンテンツ特有の制約条件を用いて分類の結果を修正するので、より正確に分類することができるようになる。
【０１５５】
例えば、視聴者がよく視聴する番組の出演者を分類済み出演者として、視聴者個人が学習データを生成し、その学習データを基に、出演者を分類することができるので、その視聴者の嗜好に合わせて出演者が分類されることになり、この分類を基にして視聴者の好みの番組を特定することで、視聴者への番組などの推薦の精度が向上する。
【０１５６】
なお、情報処理装置１１は、テレビジョン受像機、チューナ、HDD（Hard Disk Drive）内蔵のビデオレコーダプレーヤ、セットトップボックス、サーバ、またはクライアントである端末装置などとして実現できる。
【０１５７】
このように、出演者の特徴量を求め、分類済み出演者を予め分類するようにした場合には、出演者の特徴量と分類済み出演者の分類とから、出演者を分類することができる。また、コンテンツについての情報からコンテンツに付与された属性の属性値についての特徴を示す特徴量を作成し、分類の対象となる属性値である対象属性値を、対象属性値の属性と同じ属性の属性値であって、予め分類されている属性値である分類済み属性値のうちの、対象属性値の特徴量に類似する特徴量の分類済み属性値の分類に応じて分類し、所定の条件を満たすコンテンツに付与された、分類済み属性値の分類の偏りに応じて、対象属性値の分類を修正するようにした場合には、簡単に、より正確に、コンテンツに付与された属性の属性値を分類することができる。
【０１５８】
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行させることもできるし、ソフトウエアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行させる場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、プログラム記録媒体からインストールされる。
【０１５９】
図１１は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するパーソナルコンピュータの構成の例を示すブロック図である。CPU（Central Processing Unit）２０１は、ROM（Read Only Memory）２０２、または記憶部２０８に記憶されているプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM（Random Access Memory）２０３には、CPU２０１が実行するプログラムやデータなどが適宜記憶される。これらのCPU２０１、ROM２０２、およびRAM２０３は、バス２０４により相互に接続されている。
【０１６０】
CPU２０１にはまた、バス２０４を介して入出力インタフェース２０５が接続されている。入出力インタフェース２０５には、キーボード、マウス、マイクロホンなどよりなる入力部２０６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部２０７が接続されている。CPU２０１は、入力部２０６から入力される指令に対応して各種の処理を実行する。そして、CPU２０１は、処理の結果を出力部２０７に出力する。
【０１６１】
入出力インタフェース２０５に接続されている記憶部２０８は、例えばハードディスクからなり、CPU２０１が実行するプログラムや各種のデータを記憶する。通信部２０９は、インターネットやローカルエリアネットワークなどのネットワークを介して外部の装置と通信する。
【０１６２】
また、通信部２０９を介してプログラムを取得し、記憶部２０８に記憶してもよい。
【０１６３】
入出力インタフェース２０５に接続されているドライブ２１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア２１１が装着されたとき、それらを駆動し、そこに記録されているプログラムやデータなどを取得する。取得されたプログラムやデータは、必要に応じて記憶部２０８に転送され、記憶される。
【０１６４】
コンピュータにインストールされ、コンピュータによって実行可能な状態とされるプログラムを格納するプログラム記録媒体は、図１１に示すように、磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disc)を含む）、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリなどよりなるパッケージメディアであるリムーバブルメディア２１１、または、プログラムが一時的もしくは永続的に格納されるROM２０２や、記憶部２０８を構成するハードディスクなどにより構成される。プログラム記録媒体へのプログラムの格納は、必要に応じてルータ、モデムなどのインタフェースである通信部２０９を介して、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の通信媒体を利用して行われる。
【０１６５】
なお、本明細書において、プログラム記録媒体に格納されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【０１６６】
なお、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１６７】
【図１】本発明の一実施の形態の情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】出演者特徴量ベクトルの作成の処理を説明するフローチャートである。
【図３】コンテンツ情報の例を示す図である。
【図４】出演者特徴量ベクトルの例を示す図である。
【図５】出演者の分類の処理を説明するフローチャートである。
【図６】情報処理装置の構成の他の例を示すブロック図である。
【図７】情報処理装置の構成のさらに他の例を示すブロック図である。
【図８】分類の修正の処理を説明するフローチャートである。
【図９】より具体的な分類の修正の処理の例を説明するフローチャートである。
【図１０】情報処理装置の構成のさらに他の例を示すブロック図である。
【図１１】パーソナルコンピュータの構成の例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１６８】
１１  情報処理装置，  ３１  コンテンツ情報データベース，  ３２  出演者特徴量ベクトル作成部，  ３３  分類部，  ３４  出演者タイプデータベース，  ５１  選択分類部，  ７１  選択部，  ７２−１乃至７２−Ｎ  分類部，  ９１  分類結果修正部，  ２０１  CPU，  ２０２  ROM，  ２０３  RAM，  ２０８  記憶部，  ２１１  リムーバブルメディア
【図１】
2008123043.tif 000008
【図２】
2008123043.tif 000009
【図３】
2008123043.tif 000010
【図４】
2008123043.tif 000011
【図５】
2008123043.tif 000012
【図６】
2008123043.tif 000013
【図７】
2008123043.tif 000014
【図８】
2008123043.tif 000015
【図９】
2008123043.tif 000016
【図１０】
2008123043.tif 000017
【図１１】
2008123043.tif 000018