(57)【要約】【課題】変化に富んだコンテンツ推薦を行うようにする。【解決手段】再生画面３１にはまた、所定のメタデータが選択可能に表示されるメタデータ表示部４１とメタデータ表示部４２が設けられている。メタデータ表示部４１は、横長の２列の表示部４１Ａと表示部４１Ｂで構成され、その表示部４１には、図中右から左方向に向かって所定の速度で流れるようにメタデータが表示される。すなわちメタデータがティッカー表示されている。メタデータ表示部４１に表示されているメタデータが選択されると、そのメタデータに対応する楽曲が推薦される。本発明は、コンテンツ推薦システムに適用可能である。【選択図】図２
2008165759.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
楽曲のメタデータを提示する提示手段と、
前記提示手段により提示された前記メタデータを指定するメタデータ指定手段と、
前記メタデータ指定手段により指定された前記メタデータに対応するメタデータを有する楽曲を選択する第１の選択手段と、
前記第１の選択手段により選択された前記楽曲の属性を表す複数の項目からなる属性情報と、ユーザの嗜好を表すユーザ嗜好情報との類似度を算出し、前記第１の選択手段により選択された前記楽曲の中から、算出した類似度に応じた楽曲を選択する第２の選択手段と、
前記第２の選択手段により選択された前記楽曲の曲特徴量と、ユーザの嗜好に合う曲特徴量に基づいて、前記第２の選択手段により選択された前記楽曲の中から、ユーザの嗜好に合う曲特徴量を有する楽曲を選択する第３の選択手段と、
前記第３の選択手段により選択された楽曲をユーザに推薦する楽曲として決定する決定手段と、
前記決定手段により決定された前記楽曲を再生する再生手段と
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記決定手段は、ユーザに推薦する楽曲として決定した楽曲を示すプレイリストを生成する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記第３の選択手段により選択された楽曲の前記プレイリスト上の順位を決定する順位決定手段を更に備え、
前記決定手段は、前記順位決定手段により決定された順位に基づいて前記第３の選択手段により選択された楽曲を示す情報を配置してプレイリストを生成する
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記順位決定手段は、楽曲が再生されている場合、前記第３の選択手段により選択された楽曲の前記プレイリスト上の順位を、その楽曲と再生中の楽曲との類似度に応じて決定する
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記再生手段は、前記決定手段により前記プレイリストが生成されたとき、前記プレイリストの最上位の楽曲を再生する
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項６】
再生中の楽曲の評価を入力する入力手段と、
前記入力手段により入力された評価に基づいてユーザ嗜好情報を更新する更新手段と
を更に備える請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
コンテンツの性質を表すコンテンツ性質情報、又は所定の種類のコンテンツについて
のユーザの性質を表すユーザ性質情報を生成する性質生成手段と、
前記第１の選択手段、前記第２の選択手段、前記第３の選択手段により選択された楽曲の中から、前記性質生成手段により指定された性質を有する楽曲を選択する第４の選択手段と
を更に備える請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記性質情報が示す性質の度合いの変更値の指定を受け付ける受け付け手段を更に備え、
前記第４の選択手段は、前記第１の選択手段、前記第２の選択手段、又は前記第３の選択手段により選択された楽曲の中から、前記受け付け手段により受け付けられた変更値に応じた性質情報に対応する楽曲を選択する
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
少なくとも、前記再生手段により再生された前記楽曲の属性情報に基づいて、ユーザ嗜好の傾向を判定する判定手段と
を更に備え、
前記第１の選択手段は、前記判定手段により判定されたユーザ嗜好の傾向に基づいて、前記メタデータ指定手段により指定された前記メタデータに対応するメタデータを有する楽曲を選択する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
少なくとも、前記再生手段により再生された前記楽曲の属性情報に基づいて、ユーザ嗜好の傾向を判定する判定手段と、
再生された楽曲のメタデータに基づいて前記ユーザ嗜好情報を更新する更新手段と
を更に備え、
前記更新手段は、前記判定手段により判定されたユーザ嗜好の傾向に応じて、前記ユーザ嗜好情報の更新を実行する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
少なくとも、前記再生手段により再生された前記楽曲の属性情報に基づいて、ユーザ嗜好の傾向を判定する判定手段と、
前記第３の選択手段により選択された楽曲の前記プレイリスト上の順位を、前記判定手段により判定されたユーザ嗜好の傾向に基づいて決定する順位決定手段と
を更に備る請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記メタデータ指定手段により指定された前記メタデータ、前記ユーザの嗜好を表すユーザ嗜好情報、又は前記ユーザの嗜好に合う曲特徴量を判定するための判定情報を、所定のサーバに送信する第１の送信手段と、
前記サーバから送信されてきた、前記メタデータ、前記ユーザ嗜好情報、又は前記判定情報に基づいて選択された楽曲の識別情報を受信する第１の受信手段と
を更に備え、
前記決定手段は、前記第３の選択手段により選択された楽曲及び前記第１の受信手段により受信された識別情報で識別される楽曲の全部又は一部をユーザに推薦する楽曲として決定する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記第１の送信手段は、前記サーバとの間で取り決められた所定の規則に従って、前記メタデータ、前記ユーザ嗜好情報、又は前記判定情報を、前記サーバに送信する
請求項１２に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記決定手段は、ユーザ嗜好の傾向を判定し、その判定結果に応じて、前記第３の選択手段により選択された楽曲及び前記第１の受信手段により受信された識別情報で識別される楽曲の中から選択し、ユーザに推薦する楽曲とする
請求項１２に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記サーバは、
情報処理装置の前記第１の送信手段により送信されてきた、前記メタデータ、前記ユーザ嗜好情報、又は前記判定情報を受信する第２の受信手段と、
前記第２の受信手段により受信された前記メタデータに対応するメタデータを有する楽曲を選択する第４の選択手段と、
前記第４の選択手段により選択された前記楽曲の属性を表す複数の項目からなる属性情報と、前記第２の受信手段により受信された前記ユーザ嗜好情報との類似度を算出し、前記第４の選択手段により選択された前記楽曲の中から、算出した類似度に応じた楽曲を選択する第５の選択手段と、
前記第５の選択手段により選択された前記楽曲の曲特徴量と、前記第２の受信手段により受信された前記判定情報に基づいて、前記第５の選択手段により選択された前記楽曲の中から、ユーザの嗜好に合う曲特徴量を有する楽曲を選択する第６の選択手段と、
前記第６の選択手段により選択された楽曲を表す識別情報を、前記情報処理装置に送信する第２の送信手段と
を更に備える請求項１２に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
楽曲のメタデータを提示する提示ステップと、
前記提示ステップの処理で提示された前記メタデータを指定するメタデータ指定ステップと、
前記メタデータ指定ステップの処理で指定された前記メタデータに対応するメタデータを有する楽曲を選択する第１の選択ステップと、
前記第１の選択ステップの処理で選択された前記楽曲の属性を表す複数の項目からなる属性情報と、ユーザの嗜好を表すユーザ嗜好情報との類似度を算出し、前記第１の選択ステップの処理で選択された前記楽曲の中から、算出した類似度に応じた楽曲を選択する第２の選択ステップと、
前記第２の選択ステップの処理で選択された前記楽曲の曲特徴量と、ユーザの嗜好に合う曲特徴量に基づいて、前記第２の選択ステップの処理で選択された前記楽曲の中から、ユーザの嗜好に合う曲特徴量を有する楽曲を選択する第３の選択ステップと、
前記第３の選択ステップの処理で選択された楽曲をユーザに推薦する楽曲として決定する決定ステップと、
前記決定ステップの処理で決定された前記楽曲を再生する再生ステップと
を含む情報処理方法。
【請求項１７】
推薦する楽曲を決定する処理をコンピュータに実行させるプログラムにおいて、
楽曲のメタデータを提示する提示ステップと、
前記提示ステップの処理で提示された前記メタデータを指定するメタデータ指定ステップと、
前記メタデータ指定ステップの処理で指定された前記メタデータに対応するメタデータを有する楽曲を選択する第１の選択ステップと、
前記第１の選択ステップの処理で選択された前記楽曲の属性を表す複数の項目からなる属性情報と、ユーザの嗜好を表すユーザ嗜好情報との類似度を算出し、前記第１の選択ステップの処理で選択された前記楽曲の中から、算出した類似度に応じた楽曲を選択する第２の選択ステップと、
前記第２の選択ステップの処理で選択された前記楽曲の曲特徴量と、ユーザの嗜好に合う曲特徴量に基づいて、前記第２の選択ステップの処理で選択された前記楽曲の中から、ユーザの嗜好に合う曲特徴量を有する楽曲を選択する第３の選択ステップと、
前記第３の選択ステップの処理で選択された楽曲をユーザに推薦する楽曲として決定する決定ステップと、
前記決定ステップの処理で決定された前記楽曲を再生する再生ステップと
を含む処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置及び方法並びにプログラムに関し、特に、変化に富んだ方法で、ユーザにコンテンツを推薦することができる情報処理装置及び方法並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザの嗜好に基づいて、テレビジョン番組、楽曲などのコンテンツを検索し、ユーザに推薦するための発明が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
このコンテンツ推薦では、通常、協調フィルタリングと称される手法（以下、CF手法とも称する）や、コンテントベーストフィルタリングと称される手法(以下、CBF手法とも称する)が用いられている。
【０００４】
CF手法とは、各ユーザのコンテンツの購入履歴をユーザ嗜好情報として管理し、コンテンツを推薦しようとする第１のユーザに対し、購入履歴が似ている別の第２のユーザを検出して、その第２のユーザが購入しており、かつ、第１のユーザが購入していないコンテンツを推薦する、といった手法であり、例えば、インターネット上の通信販売サイトにおいて採用されている。
【０００５】
また、CBF手法とは、コンテンツに対して配信側や販売側によって予め付与されているメタデータを直接的に嗜好の抽出やコンテンツの推薦に利用する、といった手法である。即ち、ユーザ嗜好情報として、各種メタデータをベクトル化した特徴ベクトルを利用し、ユーザ嗜好情報を示す特徴ベクトル（ユーザ嗜好ベクトルとも称する）と、候補となる各コンテンツの特徴ベクトルとの距離（余弦相関など）を算出し、算出された距離の短いコンテンツを、ユーザの嗜好に合致したコンテンツであるとして推薦する、といった手法である。  
【特許文献１】特開２００４−１９４１０７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、CF手法やCBF手法を利用した従来のコンテンツ推薦方法では、ユーザの嗜好情報に基づいたコンテンツが画一的に推薦されるだけで、推薦コンテンツを決定するのに用いられる情報をユーザに指定可能に提示し、ユーザが指定した情報に基づいてコンテンツを決定するような変化に富んだコンテンツ推薦を行うことができない。
【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、変化に富んだコンテンツ推薦を行う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、楽曲のメタデータを提示する提示手段と、前記提示手段により提示された前記メタデータを指定するメタデータ指定手段と、前記メタデータ指定手段により指定された前記メタデータに対応するメタデータを有する楽曲を選択する第１の選択手段と、前記第１の選択手段により選択された前記楽曲の属性を表す複数の項目からなる属性情報と、ユーザの嗜好を表すユーザ嗜好情報との類似度を算出し、前記第１の選択手段により選択された前記楽曲の中から、算出した類似度に応じた楽曲を選択する第２の選択手段と、前記第２の選択手段により選択された前記楽曲の曲特徴量と、ユーザの嗜好に合う曲特徴量に基づいて、前記第２の選択手段により選択された前記楽曲の中から、ユーザの嗜好に合う曲特徴量を有する楽曲を選択する第３の選択手段と、前記第３の選択手段により選択された楽曲をユーザに推薦する楽曲として決定する決定手段と、前記決定手段により決定された前記楽曲を再生する再生手段とを備える。
【０００９】
前記決定手段は、ユーザに推薦する楽曲として決定した楽曲を示すプレイリストを生成することができる。
【００１０】
前記第３の選択手段により選択された楽曲の前記プレイリスト上の順位を決定する順位決定手段を更に設け、前記決定手段は、前記順位決定手段により決定された順位に基づいて前記第３の選択手段により選択された楽曲を示す情報を配置してプレイリストを生成することができる。
【００１１】
前記順位決定手段は、楽曲が再生されている場合、前記第３の選択手段により選択された楽曲の前記プレイリスト上の順位を、その楽曲と再生中の楽曲との類似度に応じて決定することができる。
【００１２】
前記再生手段は、前記決定手段により前記プレイリストが生成されたとき、前記プレイリストの最上位の楽曲を再生することができる。
【００１３】
再生中の楽曲の評価を入力する入力手段と、前記入力手段により入力された評価に基づいてユーザ嗜好情報を更新する更新手段とを更に設けることができる。
【００１４】
コンテンツの性質を表すコンテンツ性質情報、又は所定の種類のコンテンツについてのユーザの性質を表すユーザ性質情報を生成する性質生成手段と、前記第１の選択手段、前記第２の選択手段、前記第３の選択手段により選択された楽曲の中から、前記性質生成手段により指定された性質を有する楽曲を選択する第４の選択手段とを更に設けることができる。
【００１５】
前記性質情報が示す性質の度合いの変更値の指定を受け付ける受け付け手段を更に設け、前記第４の選択手段は、前記第１の選択手段、前記第２の選択手段、又は前記第３の選択手段により選択された楽曲の中から、前記受け付け手段により受け付けられた変更値に応じた性質情報に対応する楽曲を選択することができる。
【００１６】
少なくとも、前記再生手段により再生された前記楽曲の属性情報に基づいて、ユーザ嗜好の傾向を判定する判定手段とを更に備え、前記第１の選択手段は、前記判定手段により判定されたユーザ嗜好の傾向に基づいて、前記メタデータ指定手段により指定された前記メタデータに対応するメタデータを有する楽曲を選択する。
【００１７】
少なくとも、前記再生手段により再生された前記楽曲の属性情報に基づいて、ユーザ嗜好の傾向を判定する判定手段と、再生された楽曲のメタデータに基づいて前記ユーザ嗜好情報を更新する更新手段とを更に備え、前記更新手段は、前記判定手段により判定されたユーザ嗜好の傾向に応じて、前記ユーザ嗜好情報の更新を実行する。
【００１８】
少なくとも、前記再生手段により再生された前記楽曲の属性情報に基づいて、ユーザ嗜好の傾向を判定する判定手段と、前記第３の選択手段により選択された楽曲の前記プレイリスト上の順位を、前記判定手段により判定されたユーザ嗜好の傾向に基づいて決定する順位決定手段とを更に備ることができる。
【００１９】
前記メタデータ指定手段により指定された前記メタデータ、前記ユーザの嗜好を表すユーザ嗜好情報、又は前記ユーザの嗜好に合う曲特徴量を判定するための判定情報を、所定のサーバに送信する第１の送信手段と、前記サーバから送信されてきた、前記メタデータ、前記ユーザ嗜好情報、又は前記判定情報に基づいて選択された楽曲の識別情報を受信する第１の受信手段とを更に備え、前記決定手段は、前記第３の選択手段により選択された楽曲及び前記第１の受信手段により受信された識別情報で識別される楽曲の全部又は一部をユーザに推薦する楽曲として決定することができる。
【００２０】
前記第１の送信手段は、前記サーバとの間で取り決められた所定の規則に従って、前記メタデータ、前記ユーザ嗜好情報、又は前記判定情報を、前記サーバに送信することができる。
【００２１】
前記決定手段は、ユーザ嗜好の傾向を判定し、その判定結果に応じて、前記第３の選択手段により選択された楽曲及び前記第１の受信手段により受信された識別情報で識別される楽曲の中から選択し、ユーザに推薦する楽曲とすることができる。
【００２２】
前記サーバは、情報処理装置の前記第１の送信手段により送信されてきた、前記メタデータ、前記ユーザ嗜好情報、又は前記判定情報を受信する第２の受信手段と、前記第２の受信手段により受信された前記メタデータに対応するメタデータを有する楽曲を選択する第４の選択手段と、前記第４の選択手段により選択された前記楽曲の属性を表す複数の項目からなる属性情報と、前記第２の受信手段により受信された前記ユーザ嗜好情報との類似度を算出し、前記第４の選択手段により選択された前記楽曲の中から、算出した類似度に応じた楽曲を選択する第５の選択手段と、前記第５の選択手段により選択された前記楽曲の曲特徴量と、前記第２の受信手段により受信された前記判定情報に基づいて、前記第５の選択手段により選択された前記楽曲の中から、ユーザの嗜好に合う曲特徴量を有する楽曲を選択する第６の選択手段と、前記第６の選択手段により選択された楽曲を表す識別情報を、前記情報処理装置に送信する第２の送信手段とを更に備えることができる。
【００２３】
本発明の一側面の情報処理方法は、楽曲のメタデータを提示する提示ステップと、前記提示ステップの処理で提示された前記メタデータを指定するメタデータ指定ステップと、前記メタデータ指定ステップの処理で指定された前記メタデータに対応するメタデータを有する楽曲を選択する第１の選択ステップと、前記第１の選択ステップの処理で選択された前記楽曲の属性を表す複数の項目からなる属性情報と、ユーザの嗜好を表すユーザ嗜好情報との類似度を算出し、前記第１の選択ステップの処理で選択された前記楽曲の中から、算出した類似度に応じた楽曲を選択する第２の選択ステップと、  前記第２の選択ステップの処理で選択された前記楽曲の曲特徴量と、ユーザの嗜好に合う曲特徴量に基づいて、前記第２の選択ステップの処理で選択された前記楽曲の中から、ユーザの嗜好に合う曲特徴量を有する楽曲を選択する第３の選択ステップと、前記第３の選択ステップの処理で選択された楽曲をユーザに推薦する楽曲として決定する決定ステップと、前記決定ステップの処理で決定された前記楽曲を再生する再生ステップとを含む情報処理方法である。
【００２４】
本発明の一側面のプログラムは、推薦する楽曲を決定する処理をコンピュータに実行させるプログラムにおいて、楽曲のメタデータを提示する提示ステップと、前記提示ステップの処理で提示された前記メタデータを指定するメタデータ指定ステップと、前記メタデータ指定ステップの処理で指定された前記メタデータに対応するメタデータを有する楽曲を選択する第１の選択ステップと、前記第１の選択ステップの処理で選択された前記楽曲の属性を表す複数の項目からなる属性情報と、ユーザの嗜好を表すユーザ嗜好情報との類似度を算出し、前記第１の選択ステップの処理で選択された前記楽曲の中から、算出した類似度に応じた楽曲を選択する第２の選択ステップと、前記第２の選択ステップの処理で選択された前記楽曲の曲特徴量と、ユーザの嗜好に合う曲特徴量に基づいて、前記第２の選択ステップの処理で選択された前記楽曲の中から、ユーザの嗜好に合う曲特徴量を有する楽曲を選択する第３の選択ステップと、前記第３の選択ステップの処理で選択された楽曲をユーザに推薦する楽曲として決定する決定ステップと、前記決定ステップの処理で決定された前記楽曲を再生する再生ステップとを含む処理をコンピュータに実行させるプログラムである。
【００２５】
本発明の一側面の情報処理装置、情報処理方法、又はプログラムにおいては、推薦する楽曲を決定する処理をコンピュータに実行させるプログラムにおいて、楽曲のメタデータを提示する提示ステップと、前記提示ステップの処理で提示された前記メタデータを指定するメタデータ指定ステップと、前記メタデータ指定ステップの処理で指定された前記メタデータに対応するメタデータを有する楽曲を選択する第１の選択ステップと、前記第１の選択ステップの処理で選択された前記楽曲の属性を表す複数の項目からなる属性情報と、ユーザの嗜好を表すユーザ嗜好情報との類似度を算出し、前記第１の選択ステップの処理で選択された前記楽曲の中から、算出した類似度に応じた楽曲を選択する第２の選択ステップと、前記第２の選択ステップの処理で選択された前記楽曲の曲特徴量と、ユーザの嗜好に合う曲特徴量に基づいて、前記第２の選択ステップの処理で選択された前記楽曲の中から、ユーザの嗜好に合う曲特徴量を有する楽曲を選択する第３の選択ステップと、前記第３の選択ステップの処理で選択された楽曲をユーザに推薦する楽曲として決定する決定ステップと、前記決定ステップの処理で決定された前記楽曲を再生する再生ステップとを含む処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００２６】
本発明の一側面によれば、変化に富んだコンテンツ推薦を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
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、明細書又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、明細書又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、明細書又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。
【００２８】
本発明の一側面の情報処理装置は、
楽曲のメタデータを提示する提示手段（例えば、図１の再生画面生成部１７、表示制御部１９、表示部２０、図２の再生画面３１）と、
前記提示手段により提示された前記メタデータを指定するメタデータ指定手段（例えば、図１の操作入力部１１）と、
前記メタデータ指定手段により指定された前記メタデータに対応するメタデータを有する楽曲を選択する第１の選択手段（例えば、図４の選択部６１）と、
前記第１の選択手段により選択された前記楽曲の属性を表す複数の項目からなる属性情報と、ユーザの嗜好を表すユーザ嗜好情報との類似度を算出し、前記第１の選択手段により選択された前記楽曲の中から、算出した類似度に応じた楽曲を選択する第２の選択手段（例えば、図４のマッチング処理部６２）と、
前記第２の選択手段により選択された前記楽曲の曲特徴量と、ユーザの嗜好に合う曲特徴量に基づいて、前記第２の選択手段により選択された前記楽曲の中から、ユーザの嗜好に合う曲特徴量を有する楽曲を選択する第３の選択手段(例えば、図４の曲特徴量判定部６４)と、
前記第３の選択手段により選択された楽曲をユーザに推薦する楽曲として決定する決定手段（例えば、図４の画面構成部６６）と、
前記決定手段により決定された前記楽曲を再生する再生手段（例えば、図１の再生部１２）と
を備える。
【００２９】
前記決定手段は、ユーザに推薦する楽曲として決定した楽曲を示すプレイリストを生成することができる（例えば、図４の画面構成部６６）。
【００３０】
前記第３の選択手段により選択された楽曲の前記プレイリスト上の順位を決定する順位決定手段を（例えば、図４のソーティング部６５）更に備え、
前記決定手段は、前記順位決定手段により決定された順位に基づいて前記第３の選択手段により選択された楽曲を示す情報を配置してプレイリストを生成することができる。
前記順位決定手段は、楽曲が再生されている場合、前記第３の選択手段により選択された楽曲の前記プレイリスト上の順位を、その楽曲と再生中の楽曲との類似度に応じて決定することができる（例えば、図７のソーティング部６５）。
【００３１】
再生中の楽曲の評価を入力する入力手段（例えば、図２の再生画面３１のボタン４４）と、
前記入力手段により入力された評価に基づいてユーザ嗜好情報を更新する更新手段（例えば、図１の制御部２１）と
を更に備える。
【００３２】
コンテンツの性質を表すコンテンツ性質情報、又は所定の種類のコンテンツについてのユーザの性質を表すユーザ性質情報を生成する性質生成手段（例えば、図３の性質抽出部５３）と、
前記第１の選択手段、前記第２の選択手段、前記第３の選択手段により選択された楽曲の中から、前記性質生成手段により指定された性質を有する楽曲を選択する第４の選択手段（例えば、図４の性質適合フィルタ部６３）と
を更に備える。
【００３３】
前記性質情報が示す性質の度合いの変更値の指定を受け付ける受け付け手段（例えば、図２のメータ４５）を更に備え、
前記第４の選択手段は、前記第１の選択手段、前記第２の選択手段、又は前記第３の選択手段により選択された楽曲の中から、前記受け付け手段により受け付けられた変更値に応じた性質情報に対応する楽曲を選択することができる。
【００３４】
少なくとも、前記再生手段により再生された前記楽曲の属性情報に基づいて、ユーザ嗜好の傾向を判定する判定手段（例えば、図１１の嗜好傾向判定部９５）と
を更に備え、
前記第１の選択手段は、前記判定手段により判定されたユーザ嗜好の傾向に基づいて、前記メタデータ指定手段により指定された前記メタデータに対応するメタデータを有する楽曲を選択することができる。
【００３５】
少なくとも、前記再生手段により再生された前記楽曲の属性情報に基づいて、ユーザ嗜好の傾向を判定する判定手段（例えば、図１１の嗜好傾向判定部９５）と、
再生された楽曲のメタデータに基づいて前記ユーザ嗜好情報を更新する更新手段（例えば、図１５のユーザ嗜好ベクトル生成部７２）と
を更に備え、
前記更新手段は、前記判定手段により判定されたユーザ嗜好の傾向に応じて、前記ユーザ嗜好情報の更新を実行することができる。
【００３６】
少なくとも、前記再生手段により再生された前記楽曲の属性情報に基づいて、ユーザ嗜好の傾向を判定する判定手段（例えば、図１１の嗜好傾向判定部９５）と、
前記第３の選択手段により選択された楽曲の前記プレイリスト上の順位を、前記判定手段により判定されたユーザ嗜好の傾向に基づいて決定する順位決定手段（例えば、図１６の順位決定部８３）とを更に備ることができる。
【００３７】
前記メタデータ指定手段により指定された前記メタデータ、前記ユーザの嗜好を表すユーザ嗜好情報、又は前記ユーザの嗜好に合う曲特徴量を判定するための判定情報を、所定のサーバに送信する第１の送信手段（例えば、図１８の通信部１６２）と、
前記サーバから送信されてきた、前記メタデータ、前記ユーザ嗜好情報、又は前記判定情報に基づいて選択された楽曲の識別情報を受信する第１の受信手段（例えば、図１８の通信部１６２）と
を更に備え、
前記決定手段（例えば、図２１の推薦楽曲決定部１８６）は、前記第３の選択手段により選択された楽曲及び前記第１の受信手段により受信された識別情報で識別される楽曲の全部又は一部をユーザに推薦する楽曲として決定することができる。
【００３８】
前記サーバは、
情報処理装置の前記第１の送信手段により送信されてきた、前記メタデータ、前記ユーザ嗜好情報、又は前記判定情報を受信する第２の受信手段（例えば、図２２の通信部２０４）と、
前記第２の受信手段により受信された前記メタデータに対応するメタデータを有する楽曲を選択する第４の選択手段（例えば、図２３の選択部２１１）と、
前記第４の選択手段により選択された前記楽曲の属性を表す複数の項目からなる属性情報と、前記第２の受信手段により受信された前記ユーザ嗜好情報との類似度を算出し、前記第４の選択手段により選択された前記楽曲の中から、算出した類似度に応じた楽曲を選択する第５の選択手段（例えば、図２３のマッチング処理部２１２）と、
前記第５の選択手段により選択された前記楽曲の曲特徴量と、前記第２の受信手段により受信された前記判定情報に基づいて、前記第５の選択手段により選択された前記楽曲の中から、ユーザの嗜好に合う曲特徴量を有する楽曲を選択する第６の選択手段（例えば、図２３の曲特徴量判定部２１４）と、
前記第６の選択手段により選択された楽曲を表す識別情報を、前記情報処理装置に送信する第２の送信手段（例えば、図２２の通信部２０４）と
を更に備える。
【００３９】
本発明の一側面の情報処理方法、又はプログラムは、
楽曲のメタデータを提示する提示ステップ（例えば、図８のステップＳ２）と、
前記提示ステップの処理で提示された前記メタデータを指定するメタデータ指定ステップ（例えば図８のステップＳ４）と、
前記メタデータ指定ステップの処理で指定された前記メタデータに対応するメタデータを有する楽曲を選択する第１の選択ステップ（例えば、図８のステップＳ５）と、
前記第１の選択ステップの処理で選択された前記楽曲の属性を表す複数の項目からなる属性情報と、ユーザの嗜好を表すユーザ嗜好情報との類似度を算出し、前記第１の選択ステップの処理で選択された前記楽曲の中から、算出した類似度に応じた楽曲を選択する第２の選択ステップ（例えば、図８のステップＳ６）と、
前記第２の選択ステップの処理で選択された前記楽曲の曲特徴量と、ユーザの嗜好に合う曲特徴量に基づいて、前記第２の選択ステップの処理で選択された前記楽曲の中から、ユーザの嗜好に合う曲特徴量を有する楽曲を選択する第３の選択ステップ（例えば、図８のステップＳ８）と、
前記第３の選択ステップの処理で選択された楽曲をユーザに推薦する楽曲として決定する決定ステップ(例えば、図８のステップＳ１０)と、
前記決定ステップの処理で決定された前記楽曲を再生する再生ステップ（例えば、図８のステップＳ１１）と
を含む。
【００４０】
図１は、本発明を適用した再生装置１の構成例を示している。
【００４１】
操作入力部１１は、例えば、タッチパネルや十字キーなどの入力デバイスで構成されており、ユーザが行った操作内容を制御部２１に通知する。
【００４２】
再生部１２は、制御部２１の制御に従って、楽曲データ記憶部１４から適宜楽曲データを読み出して再生し、その結果得られた音声データをスピーカ等から構成されている出力部１３から出力する。
【００４３】
楽曲データ記憶部１４には、再生可能な楽曲の楽曲データが記憶されている。
【００４４】
メタデータ記憶部１５には、楽曲データ記憶部１４に楽曲データが記憶されている楽曲のメタデータが楽曲毎に記憶されている。
【００４５】
履歴記憶部１６には、例えば再生部１２により再生された楽曲、即ち、ユーザが推薦を受け入れて再生した楽曲が、ユーザの嗜好楽曲とみなされ、その嗜好楽曲に関する情報、例えばメタデータや操作内容（再生、停止、スキップ）、タイムスタンプが、履歴情報として蓄積されている。この嗜好楽曲のメタデータは、制御部２１を介して履歴記憶部１６に供給される。
【００４６】
再生画面生成部１７は、楽曲の再生に合わせて、図２に示すような再生画面３１を生成し、表示制御部１９を介して、表示部２０に表示する。
【００４７】
再生画面３１には、いま再生されている楽曲に関する情報及び次に再生される楽曲に関する情報が表示される。図２の例においては、いま再生されている楽曲のジャケット画像やアーティスト名等が領域３２の左側に表示され、次に再生される楽曲のジャケット画像やアーティスト名等が領域３２の右側に表示されている。
【００４８】
再生画面３１にはまた、所定のメタデータが選択可能に表示されるメタデータ表示部４１とメタデータ表示部４２が設けられている。
【００４９】
メタデータ表示部４１は、図２の例においては、横長の２列の表示部４１Ａと表示部４１Ｂで構成され、その表示部４１Ａ，４１Ｂには、図中右から左方向に向かって所定の速度で流れるようにメタデータが表示される。すなわちメタデータがティッカー表示される。
【００５０】
なおメタデータ表示部４１にティッカー表示されるメタデータは、例えば再生中の楽曲のメタデータに対応する所定のメタデータであり、例えば、所定の項目（図２の例では、アーティスト，年代，地域，ムード，・・・）の、再生中の楽曲のメタデータに対応するメタデータ（女性ソロ，９０年，沖縄，ノリノリ・・・）である。
【００５１】
メタデータ表示部４２には、所定の項目毎に、それに属するメタデータがリスト表示される。図２の例においては、ジャンル、アーティスト、曲名、ムードの項目毎に、「ジャンル」、「アーティスト」、「曲」、「ムード」の欄が設けられ、各欄に、対応するメタデータが表示されている。
【００５２】
再生画面３１にはまた、履歴情報から算出された、所定の種類のコンテンツについてのユーザの性質を表す性質情報に基づくマニア度と成熟度が示され、図２の例において、マニア度を示すメータ４３−１と成熟度を示すメータ４３−２が設けられている。
【００５３】
再生画面３１にはまた、再生中の楽曲を評価することができるボタン４４−１とボタン４４−２、及び楽曲のマニア度を変更することができるメータ４５が設けられている。
【００５４】
再生中の楽曲が気に入った場合、ユーザは、操作入力部１１を利用して、ボタン４４−１を操作し、また再生中の楽曲が気に入らない場合、ボタン４４−２を操作することで、再生中の楽曲を評価することができる。ここでの評価は、履歴情報の１つとして蓄積される。
【００５５】
ユーザは、操作入力部１１を利用して、メータ４５でマニア度を指定することができ、メータ４５でマニア度が指定されると、指定されたマニア度に対応した楽曲推薦が行われる。
【００５６】
再生画面３１には更に、選択したメタデータ表示部４２に表示されているメタデータで楽曲推薦を希望する場合に操作されるボタン４６が設けられている。
【００５７】
図１に戻りプレイリスト生成部１８は、表示部２０に表示された再生画面３１のメタデータ表示部４１に表示されているメタデータがユーザにより選択されたとき、又はメタデータ表示部４２に表示されているメタデータがユーザにより選択され、ボタン４６が操作されたとき、それぞれ選択されたメタデータを利用して、ユーザに推薦する楽曲を決定し、その楽曲が示されるプレイリストを生成する。
【００５８】
この例の場合、プレイリスト生成部１８は、生成したプレイリストを、表示制御部１９を介して、図２の再生画面３１に重畳して表示部２０に表示し、プレイリストに示される所定の楽曲がユーザにより選択されたとき、選択されたその楽曲が再生されるようになされているが、プレイリストを表示せずに、プレイリストが生成されたとき、プレイリスト上の最上位の楽曲（すなわち、最もユーザに推薦する楽曲）が自動的に再生されるようにすることもできる。
【００５９】
制御部２１は、各部を制御する。
【００６０】
図３は、図１の再生画面生成部１７の構成例を示している。
【００６１】
メタデータ抽出部５１は、再生画面３１のメタデータ表示部４１に表示するためのメタデータを、メタデータ記憶部１５から読み出し、画面構成部５４に供給する。
【００６２】
この例の場合、メタデータ抽出部５１は、メタデータ記憶部１５に、制御部２１から供給される再生中の楽曲（以下、適宜、再生楽曲と称する）の楽曲ＩＤに対応付けられて記憶されているメタデータの中の所定の項目（例えば、アーティスト、年代，地域，ムード，・・・）のメタデータ（例えば、女性ソロ，９０年，沖縄，ノリノリ，・・・）をメタデータ記憶部１５から読み出し、それを画面構成部５４に供給する。
【００６３】
メタデータ抽出部５２は、再生画面３１のメタデータ表示部４２に表示するためのメタデータを、メタデータ記憶部１５から読み出し、それを画面構成部５４に供給する。
【００６４】
この例の場合、メタデータ抽出部５２は、図２に示したように、所定の項目（例えば、ジャンル、アーティスト、楽曲名、ムード）に属するメタデータをメタデータ記憶部１５から読み出し、画面構成部５４に供給する。
【００６５】
性質抽出部５３は、履歴記憶部１６に蓄積された履歴情報から、楽曲についてのユーザの性質を表す性質情報を抽出する。
【００６６】
ユーザの性質情報とは、例えば志向、広さ、及び深さという概念を表す情報であり、この情報により、所定の種類のコンテンツについてのユーザの性質を表現することができる。
【００６７】
志向を表す情報（以下、単に、「志向」と称する。広さ、深さを表す情報についても同様とする）とは、ユーザが好むコンテンツ自体がもっている大衆性を意味するもので、具体的には例えば、大衆性の高いものであるのか、それともニッチなものであるのかといったことを示す情報をいう。
【００６８】
「広さ」や「深さ」は、コンテンツを分類するクラスタとして事前に決められたクラスタ単位、例えばジャンル単位等でみたときにおけるユーザのコンテンツ経験（コンテンツの購買や視聴等の経験）の広さや深さを示すものである。
【００６９】
「広さ」とは、コンテンツ経験の範囲はどのくらい局所に集中しているのかといったことを示す情報をいう。「広さ」の把握により、どのくらいの範囲までのコンテンツ推薦をユーザは許容するのかについての可能性等がわかる。「深さ」とは、とあるクラスタ単位でみたとき、そのクラスタに属するコンテンツをユーザはどのくらい経験しつくしているのか、といったことを示す情報をいう。
【００７０】
性質抽出部５３は、抽出した「志向」、「広さ」、及び「深さ」を、画面構成部５４及びプレイリスト生成部１８に供給する。なお各性質情報の生成手法の具体例については後述する。
【００７１】
画面構成部５４は、例えばメタデータ抽出部５１から供給されたメタデータが、メタデータ表示部４１にティッカー表示されるように、またメタデータ抽出部５２から供給されたメタデータが、メタデータ表示部４２にリスト表示されるように、再生画面３１を構成する。
【００７２】
画面構成部５４はまた、例えば性質抽出部５３から供給された「志向」に対応する指数が、マニア度として、メータ４３−１に表されるように、また性質抽出部５３から供給された「広さ」と「深さ」を、例えば適切に掛け合わせたものを「成熟度」とし、その情報に対応する指数が、メータ４３−２に表されるように、再生画面３１を構成する。
【００７３】
図４は、図１のプレイリスト生成部１８の構成例を示している。
【００７４】
選択部６１には、再生画面３１のメタデータ表示部４１に表示されたメタデータが選択されたときに、選択されたメタデータが制御部２１から通知される。
【００７５】
選択部６１は、メタデータ記憶部１５に記憶されているメタデータを参照して、例えば、制御部２１から供給されたメタデータに対応するメタデータを有する楽曲を選択し、マッチング処理部６２に通知する。具体的には、選択された楽曲の楽曲ＩＤがマッチング処理部６２に供給される。
【００７６】
マッチング処理部６２は、選択部６１により選択された楽曲の属性を表す複数の項目からなる属性情報と、ユーザの嗜好を表すユーザ嗜好情報との類似度を算出し、選択部６１により選択された楽曲の中から、算出した類似度に応じた楽曲を選択する。
【００７７】
図５は、マッチング処理部６２の構成例を示している。
【００７８】
楽曲ベクトル記憶部７１は、メタデータ記憶部１５に記憶されている楽曲のメタデータから楽曲ベクトルを生成し、それを楽曲毎に記憶している。
【００７９】
楽曲ベクトルは、例えば、「アーティスト名」、「ジャンル」等の楽曲の属性の項目を要素ＶＡとする、下記に示すようなｋ次元のベクトルである。  楽曲ベクトル＝｛ＶＡ1，ＶＡ2，・・・，ＶＡk｝
【００８０】
その要素ＶＡi（i=1,2,・・・,k）は、下記に示すような、その属性の項目に属するメタデータに応じた要素ｃからなるベクトルである。
ＶＡi＝（ｃ1，ｃ2，・・・・）
【００８１】
すなわち例えば、要素ＶＡとしての「ジャンル」ベクトルＶＡは、下記に示すように、「ポップス」、「ジャズ」、「クラシック」、「テクノ」、・・・の要素ｃで構成され、「ジャンル」がポップスの楽曲の「ジャンル」ベクトルＶＡは、下記に示すようになる。
「ジャンル」ベクトルＶＡ＝（ポップス，ジャズ，クラシック，テクノ，・・・）
「ジャンル」ベクトルＶＡ＝（       1,      0,          0,      0,・・・）
【００８２】
楽曲ベクトル記憶部７１は、選択部６１から供給された楽曲ＩＤに対応付けて記憶している楽曲ベクトルを、楽曲ＩＤとともに類似度算出部７４に供給する。
【００８３】
ユーザ嗜好ベクトル生成部７２は、楽曲が再生されて、履歴記憶部１６に記憶されている履歴情報が更新される度に、再生された楽曲を検出し、その楽曲の楽曲ベクトルを楽曲ベクトル記憶部７１から取得するとともに、ユーザ嗜好ベクトル記憶部７３に蓄積する。すなわち再生された楽曲の楽曲ベクトルの累積ベクトルがユーザ嗜好を表すユーザ嗜好ベクトルとして適宜更新される。
【００８４】
例えば、再生された楽曲の楽曲ベクトルが、  ｛・・「ジャンル」ＶＡ（1,0,0,0,・・），・・｝であり、  ユーザ嗜好ベクトル記憶部７３に記憶されているユーザ嗜好ベクトルが、  ｛・・「ジャンル」ＶＡ（10,8,5,1,・・），・・｝である場合、ユーザ嗜好ベクトルは、  ｛・・「ジャンル」ＶＡ（11,8,5,1,・・），・・｝のように更新される。
【００８５】
類似度算出部７４は、楽曲ベクトル記憶部７１から供給された楽曲ベクトル（すなわち、選択部６１により選択された楽曲の楽曲ベクトル）とユーザ嗜好ベクトル記憶部７３に記憶されているユーザ嗜好ベクトルから、式（１）を用いて類似度を算出し、その算出結果を、楽曲ベクトル記憶部７１から供給された楽曲ＩＤとともに楽曲決定部７５に供給する。
【００８６】
【数１】
2008165759.tif 000003
【００８７】
楽曲決定部７５は、類似度算出部７４から供給された楽曲ＩＤで識別される楽曲のうち、所定の基準以上の類似度が得られた楽曲を選択し、選択した楽曲の楽曲ＩＤを、性質適合フィルタ部６３（図４）に供給する。
【００８８】
性質適合フィルタ部６３は、再生画面生成部１７の性質抽出部５３により算出された各性質情報又は再生画面３１のメータ４５により指定された性質情報を要素とするベクトル（以下、性質ベクトルと称する）、例えば、志向o、広さw、深さdを各要素とする性質ベクトルD=（o,w,d）を生成する。なおメータ４５により指定された性質情報は、制御部２１を介して性質適合フィルタ部６３に供給される。
【００８９】
性質適合フィルタ部６３は、マッチング処理部６２から供給された楽曲ＩＤで識別される楽曲の中から、性質ベクトルDの意味に適合した楽曲を選択し（フィルタリングし）、選択した楽曲を、曲特徴量判定部６４に供給する。
【００９０】
曲特徴量判定部６４は、履歴記憶部１６に記憶されている履歴情報から曲特徴量を抽出し、その曲特徴量についてSVM(Support Vector Machine)、K_NN、線形判別等により好き嫌いの分離平面を、図６に示すように生成するとともに、その空間に、性質適合フィルタ部６３から供給された楽曲ＩＤで識別される楽曲の、メタデータ記憶部１５に記憶されているメタデータの中の曲特徴量をプロットし、性質適合フィルタ部６３から供給された楽曲ＩＤで識別される楽曲の中から、ユーザの嗜好に合う曲特徴量を有する楽曲を選択し、その楽曲ＩＤをソーティング部６５に供給する。
【００９１】
なお曲特徴量とは、例えば、楽曲のオーディオ信号に対する信号解析から得られる、スピード、リズム、テンポなどの曲調を表す値である。
【００９２】
例えばテンポは、特開２００２−１１６７５４号公報に公開されているように、オーディオ信号の発音開始時刻の自己相関関数のピーク部分とレベルを観察することにより、発音時刻の周期性を解析し、その解析結果から１分間の４分音符の数として検出される。
【００９３】
この例の場合、曲特徴量は、メタデータに含まれており、メタデータから抽出するものとするが、適宜、楽曲データ、すなわちオーディオ信号を解析して得るようにすることもできる。
【００９４】
図４に戻りソーティング部６５は、曲特徴量判定部６４から供給された楽曲ＩＤで識別される楽曲と、制御部２１から供給された楽曲ＩＤで識別される楽曲（すなわち再生楽曲）との類似度を算出し、その類似度に基づいて、曲特徴量判定部６４から供給された楽曲ＩＤで識別される楽曲の順位付けを行う。
【００９５】
なおこの例の場合、曲特徴量判定部６４から出力された楽曲ＩＤで識別される楽曲が、推薦楽曲としてユーザに提示されるので、以下において、曲特徴量判定部６４から出力された楽曲ＩＤで識別される楽曲を、適宜、推薦楽曲と称する。
【００９６】
図７は、ソーティング部６５の構成例を示している。
【００９７】
楽曲ベクトル記憶部８１は、図５の楽曲ベクトル記憶部７１と同様に、メタデータ記憶部１５に記憶されている楽曲のメタデータから楽曲ベクトルを生成し、それを楽曲毎に記憶している。
【００９８】
楽曲ベクトル記憶部８１は、曲特徴量判定部６４から供給された楽曲ＩＤ（推薦楽曲の楽曲ＩＤ）及び制御部２１から供給された楽曲ＩＤ（再生楽曲の楽曲ＩＤ）に対応付けて記憶している楽曲ベクトルを、類似度算出部８２に供給する。
【００９９】
類似度算出部８２は、楽曲ベクトル記憶部８１から供給された、推薦楽曲の楽曲ベクトルのそれぞれと、再生楽曲の楽曲ベクトルから、式（１）を用いて類似度を算出し、その算出結果を、推薦楽曲の楽曲ＩＤとともに順位決定部８３に供給する。
【０１００】
順位決定部８３は、類似度算出部８２から供給された類似度に基づいて、推薦楽曲の順位を決定し、推薦楽曲の楽曲ＩＤとともに、画面構成部６６（図４）に供給する。
【０１０１】
画面構成部６６は、ソーティング部６５から供給された楽曲ＩＤで識別される楽曲（すなわち推薦楽曲）の楽曲名を、メタデータ記憶部１５から読み出すとともに、各楽曲名をソーティング部６５により決定された順位の順番に配置させてプレイリストを生成する。
【０１０２】
この例の場合、上述したように、プレイリストを図２の再生画面３１に重畳して表示させるために、生成されたプレイリストは、表示制御部１９を介して、表示部２０に供給されるが、制御部２１に供給して、プレイリスト上の例えば最上位の楽曲（すなわち、最もユーザに推薦する楽曲）が自動的に再生されるようにすることもできる。
【０１０３】
なお図１の例では、楽曲データが楽曲データ記憶部１４に記憶されているものとしたが、再生装置１が、ネットワークを介して楽曲を配信する図示せぬ所定の装置と通信することができる機能を有し、楽曲データをその装置から配信されるようにすることもできる。
【０１０４】
また図４に示すプレイリスト生成部１８においては、性質適合フィルタ部６３が、マッチング処理部６２と曲特徴量判定部６４の間に配置されているが、例えば選択部６１とマッチング処理部６２の間、又は曲特徴量判定部６４とソーティング部６５との間に配置されるようにすることもできる。
【０１０５】
また図１の例においては、ユーザが再生画面３１のメータ４５によりマニア度を指定すると、指定されたマニア度に対応する楽曲がユーザに推薦されるものとしたが、指定されたマニア度に対応するメタデータが再生画面３１のメタデータ表示部４１に表示されるようにすることもできる。
【０１０６】
また図２の再生画面３１においては、楽曲についてのユーザの性質を表す性質情報が表示され、またそれを変更することができるものとしたが、楽曲の性質を表す性質情報として、楽曲の「志向」、「広さ」、及び「深さ」を抽出し、それらに対応する指標を表示し、また変更可能にすることもできる。
【０１０７】
次に、図１の再生装置１における楽曲推薦処理を、図８のフローチャートを参照して説明する。
【０１０８】
ステップＳ１において、所定の楽曲の再生が開始されると、ステップＳ２において、再生装置１の制御部２１は、再生画面生成部１７を制御して、再生画面３１（図２）を生成させるとともに、表示制御部１９を制御して、表示部２０に表示させる。
【０１０９】
このとき再生画面生成部１７の画面構成部５４（図３）は、例えばメタデータ抽出部５１から供給されたメタデータが、再生画面３１のメタデータ表示部４１にティッカー表示され、メタデータ抽出部５２から供給されたメタデータが、メタデータ表示部４２にリスト表示されるように、再生画面３１を構成する。
【０１１０】
ステップＳ３において、制御部２１は、いま再生中の楽曲の再生の停止が要求されたか否かを判定し、再生の停止が要求されていないと判定した場合、ステップＳ４に進み、再生画面３１のメタデータ表示部４１に表示されているメタデータが選択されたか否かを判定する。
【０１１１】
ステップＳ４で、メタデータ表示部４１に表示されているメタデータが選択されたと判定した場合、制御部２１は、ステップＳ５において、選択されたメタデータ（以下、選択メタデータと称する）をプレイリスト生成部１８に通知する。
【０１１２】
プレイリスト生成部１８の選択部６１（図４）は、メタデータ記憶部１５を参照して、通知された選択メタデータを含むメタデータを有する楽曲を選択し、マッチング処理部６２に通知する。
【０１１３】
ステップＳ６において、プレイリスト生成部１８のマッチング処理部６２は、選択部６１から通知された楽曲それぞれの楽曲ベクトルと、ユーザ嗜好ベクトルとの類似度を式（１）を用いて算出し、類似度が高い上位Ｎ個の楽曲を選択し、性質適合フィルタ部６３に通知する。
【０１１４】
ステップＳ７において、プレイリスト生成部１８の性質適合フィルタ部６３は、マッチング処理部６２から通知された楽曲から、再生画面生成部１７の性質抽出部５３により抽出されたユーザの性質情報、又は再生画面３１のメータ４５により指定されたユーザの性質情報に対応する楽曲を選択し、曲特徴量判定部６４に通知する。
【０１１５】
ステップＳ８において、プレイリスト生成部１８の曲特徴量判定部６４は、ユーザの嗜好に合う曲特徴量に応じた分離画面（図６）を生成し、性質適合フィルタ部６３から通知された各楽曲の曲特徴量とその分離画面との位置関係から、ユーザの嗜好に合う曲特徴量を有する楽曲を選択し、ソーティング部６５に通知する。
【０１１６】
ステップＳ９において、プレイリスト生成部１８のソーティング部６５は、曲特徴量判定部６４から通知された楽曲（すなわち推薦楽曲）について、再生中の楽曲（再生楽曲）との類似度を式（１）を用いて算出するとともに、その類似度に応じて推薦楽曲の順位を決定し、推薦楽曲とともに、その順位を画面構成部６６に通知する。
【０１１７】
ステップＳ１０において、プレイリスト生成部１８の画面構成部６６は、ソーティング部６５から通知された推薦楽曲の楽曲名を、メタデータ記憶部１５から読み出すとともに、それを、楽曲の順位の順番に配置されたプレイリストを生成し、表示制御部１９を介して、表示部２０に表示する。これにより図２の再生画面３１に重畳されてプレイリストが表示される。
【０１１８】
プレイリストに示された楽曲がユーザにより選択されると、ステップＳ１１において、制御部２１は、再生部１２を制御して、選択された楽曲を再生させ、ステップＳ１２において再生された楽曲のメタデータを履歴記憶部１６に記憶させ、履歴情報を更新する。なお再生画面３１のボタン４４−１又はボタン４４−２が操作されたとき、その操作に応じた評価結果が履歴記憶部１６に記憶され、履歴情報が更新される。
【０１１９】
その後、ステップＳ２に戻り、いま再生された楽曲に応じた再生画面３１が表示され（すなわち再生が開始された楽曲に応じて再生画面３１の内容が更新され）、ステップＳ３以降の処理が同様に実行される。
【０１２０】
ステップＳ４で、再生画面３１のメタデータ表示部４１に表示されているメタデータが選択されていないと判定した場合、制御部２１は、ステップＳ１３に進み、メタデータ表示部４２に表示されているメタデータが選択され、ボタン４６が操作されたか否か、すなわち推薦楽曲の条件が決定されたか否かを判定する。
【０１２１】
ステップＳ１３で、メタデータ表示部４２で推薦楽曲の条件が決定されたと判定した場合、その条件、すなわちメタデータ表示部４２において選択されたメタデータを利用して、ステップＳ５以降の処理が同様に実行される。
【０１２２】
ステップＳ１３で、推薦楽曲の条件が決定されていないと判定された場合、ステップＳ４に戻り、それ以降の処理が同様に行われる。
【０１２３】
ステップＳ３で、再生中の楽曲の再生の停止が要求されたと判定された場合、制御部２１は、楽曲推薦処理を終了する。
【０１２４】
以上のように、例えば、再生中の楽曲に関連するメタデータを再生画面３１のメタデータ表示部４１に選択可能に表示し、ユーザによりメタデータ表示部４１に表示されたメタデータが選択されたとき、その選択メタデータに基づいて推薦楽曲を決定するようにしたので、ユーザに、楽曲推薦の基準となる情報をユーザに提供することができ、これによって、変化に富んだ楽曲推薦を行うことができる。
【０１２５】
また図４の例のようにプレイリスト生成部１８において、マッチング処理部６２においてユーザ嗜好ベクトルに基づいて楽曲を選択し、更に曲特徴量判定部６４において楽曲の信号自体の有する曲特徴量に基づいて推薦楽曲を選択するようにしたので、よりユーザの嗜好に合った楽曲を推薦することができる。
【０１２６】
次に、再生画面３１（図２）の表示形態の他の例について説明する。
【０１２７】
図２の例では、メタデータ表示部４１の表示部４１Ａと表示部４１Ｂに、同じメタデータが表示されているが、それぞれ異なるメタデータが表示されるようにすることができる。
【０１２８】
例えば、表示部４１Ａに、上述したような所定の項目（アーティスト，年代，地域，ムード，・・・）のメタデータを表示し、表示部４１Ｂには、それ以外の項目のメタデータを表示するようにすることもできる。
【０１２９】
この場合、再生画面生成部１７のメタデータ抽出部５１（図３）は、表示部４１Ａに表示されるメタデータとして、メタデータ記憶部１５に、制御部２１から供給される再生楽曲の楽曲ＩＤに対応付けられて記憶されているメタデータの中の所定の項目（例えば、アーティスト、年代，地域，ムード，・・・）のメタデータ（例えば、女性ソロ，９０年，沖縄，ノリノリ・・・）を画面構成部５４に供給するとともに、表示部４１Ｂに表示されるメタデータとして、メタデータ記憶部１５に、再生楽曲の楽曲ＩＤに対応付けられて記憶されているメタデータの中のそれ以外の項目のメタデータを画面構成部５４に供給する。
【０１３０】
画面構成部５４は、メタデータ抽出部５１から供給された表示部４１Ａ又は表示部４１Ｂに表示すべきメタデータが、表示部４１Ａ又は表示部４１Ｂに表示されるように、再生画面３１を構成する。
【０１３１】
また表示部４１Ａに、再生楽曲に関連するメタデータを表示し、表示部４１Ｂに、再生楽曲に関連しないメタデータを表示することができる。このようにすることにより、ユーザは、表示部４１Ａに表示されているメタデータを選択することにより、再生楽曲に関連する楽曲の推薦を受けることができ、表示部４１Ｂに表示されているメタデータを選択することにより、再生楽曲とは関連しない楽曲の推薦を受けることができる（すなわち、例えば曲調が全く異なる楽曲にジャンプすることができる）。
【０１３２】
この場合、再生画面生成部１７のメタデータ抽出部５１は、表示部４１Ａに表示されるメタデータとして、メタデータ記憶部１５に、再生楽曲の楽曲ＩＤに対応付けられて記憶されているメタデータの中の所定の項目のメタデータを画面構成部５４に供給するとともに、表示部４１Ｂに表示されるメタデータとして、メタデータ記憶部１５に、再生楽曲以外の楽曲の楽曲ＩＤに対応付けられて記憶されているメタデータの中の所定の項目のメタデータを画面構成部５４に供給する。
【０１３３】
画面構成部５４は、メタデータ抽出部５１から供給された表示部４１Ａ又は表示部４１Ｂに表示すべきメタデータが、表示部４１Ａ又は表示部４１Ｂに表示されるように、再生画面３１を構成する。
【０１３４】
また表示部４１Ａに、再生楽曲に関するメタデータを表示し、表示部４１Ｂに、推薦プレイリストの全体のテーマを表すメッセージ（例えば、やさしい曲の集まり）を表示することもできる。ユーザは、表示部４１Ｂに表示されるこのメッセージを参照することにより、楽曲の推薦理由等を知ることができる。
【０１３５】
この場合、再生画面生成部１７のメタデータ抽出部５１は、表示部４１Ａに表示されるメタデータとして、メタデータ記憶部１５に、再生楽曲の楽曲ＩＤに対応付けられて記憶されているメタデータの中の所定の項目のメタデータを画面構成部５４に供給するとともに、表示部４１Ｂに表示される情報として、推薦プレイリストの全体のテーマを画面構成部５４に供給する。なお推薦プレイリストの全体のテーマは、制御部２１がプレイリスト生成部１８から取得し、再生画面生成部１７に供給するものとする。
【０１３６】
画面構成部５４は、メタデータ抽出部５１から供給された表示部４１Ａ又は表示部４１Ｂに表示すべき情報が、表示部４１Ａ又は表示部４１Ｂに表示されるように、再生画面３１を構成する。
【０１３７】
更に、表示部４１Ａに、再生楽曲のアーティストに関連するメタデータを表示し、表示部４１Ｂには、再生楽曲の曲調に関連するメタデータを表示することもできる。
【０１３８】
また表示部４１Ａと表示部４１Ｂに表示されるメタデータを異なるものとする他、表示形態を、例えば、ユーザの嗜好に応じて適宜変更することができる。例えばメタデータ表示部４１に再生楽曲に関連するメタデータが表示される場合において、ユーザの嗜好にも合うメタデータを表示するとき、それを強調表示することができる。
【０１３９】
この場合、再生画面生成部１７のメタデータ抽出部５１は、メタデータ表示部４１に表示されるメタデータとして、メタデータ記憶部１５に、再生楽曲の楽曲ＩＤに対応付けられて記憶されているメタデータの中の所定の項目のメタデータを画面構成部５４に供給するとともに、履歴記憶部１６に記憶されている履歴情報に基づいて、画面構成部５４に供給したメタデータがユーザの嗜好にあるものであるかを判定し、その判定結果も画面構成部５４に供給する。
【０１４０】
画面構成部５４は、メタデータ抽出部５１から供給されたメタデータが、ユーザの嗜好に合うものであるか否かの判定結果に応じた表示形態でメタデータ表示部４１に表示されるように、再生画面３１を構成する。
【０１４１】
また図２の例ではメタデータ表示部４１に、再生楽曲に関連するメタデータが、再生中一律に表示されていたが、再生されている曲のいま再生されている部分に連動したメタデータが表示されるようにすることもできる。
【０１４２】
例えばギターソロが再生されているとき、「この間奏でギターを弾いているのは○○○」のメッセージが表示される。また楽曲のいわゆるさびの部分等の、所定の部分が再生されるとき、「ここがいい所だよ」や「このメロディに似た曲は、○○○」のメッセージが表示される。
【０１４３】
この場合、再生画面生成部１７のメタデータ抽出部５１は、ギターソロを演奏しているギタープレイヤや、再生楽曲のさびの部分に類似する曲調を有する楽曲の曲名等を記憶しており、制御部２１から、その部分が再生されたことを示す信号が入力されたとき、その情報を画面構成部５４に供給する。
【０１４４】
画面構成部５４は、メタデータ抽出部５１から供給された情報がメタデータ表示部４１に表示されるように、再生画面３１を構成する。
【０１４５】
またメタデータ表示部４１に表示されるメタデータは選択可能であるが、メタデータ表示部４１において長い時間メタデータの選択がないとき、ユーザの興味を引くメタデータが表示されるようにすることができる。
【０１４６】
例えば、再生楽曲に関するメタデータがメタデータ表示部４１に表示される場合において、所定の時間メタデータの選択がない場合、再生楽曲に関するメタデータの間に、再生楽曲に関連しないメタデータが表示されるようにすることができる。
【０１４７】
この場合、制御部２１は、メタデータ表示部４１に表示されるメタデータの選択間隔を計測し、所定の時間選択されていない場合、再生画面生成部１７（のメタデータ抽出部５１）を制御して、再生楽曲に関連しないメタデータを抽出させるようにする。
【０１４８】
また図２の再生画面３１においては、メタデータ表示部４１が２個の独立した表示部４１Ａ，４１Ｂから構成されていたが、１の表示部とすることもできるし、３個以上の表示部から構成されるようにすることもできる。
【０１４９】
また２個の表示部４１Ａ，４１Ｂは、横長であって互いに並行するように配置されていたが、他の形態で配置させることもできる。
【０１５０】
次に、再生画面生成部１７の性質抽出部５３における性質情報の生成手法の具体例について説明する。
【０１５１】
再生画面生成部１７の性質抽出部５３（図３）は、履歴記憶部１６に蓄積された楽曲のメタデータの各項目（例えば、アーティスト、タイトル、アルバム、ジャンル等）を、図９に示すようなクラスタ層（第１乃至ｎ層）のいずれかに分類し、各項目の実情報を分類したクラスタ層に設けられる複数のクラスタのいずれかに、楽曲を分類（クラスタリング）する。
【０１５２】
なお、１つの楽曲を複数のクラスタに分類してもよい。同一クラスタ層に存在するクラスタ間の距離（類似の程度を示す）は既知であるものとする。
【０１５３】
そして、性質抽出部５３は、楽曲の特徴を示す情報として、メタデータの各項目の実情報を分類したクラスタのクラスタＩＤ（図９におけるＣＬ１１など）からなるクラスタ情報を生成して保持する。
【０１５４】
性質抽出部５３は、このようにして楽曲（メタデータ）のクラスタリングを行うと、その結果（以下、多視点クラスタリング結果と称する）を用いて、各性質情報を生成する。
【０１５５】
図１０に示される多視点クラスタリング結果を用いて各性質情報を生成方法を説明する。
【０１５６】
図１０に示される多視点クラスタリング結果においては、８個のクラスタ（図中楕円）をそれぞれ有するView1乃至View3のそれぞれに対して、小さな丸印で示される４つの楽曲m1乃至m4がクラスタリングされている。ただし、図１０に示されるように、View1とView3では楽曲m1乃至m4のそれぞれが２クラスタで表現されている一方、View2では楽曲m1乃至m4のそれぞれが１クラスタで表現されている。このように、１つの楽曲が複数クラスタで表現され得るため、以下の説明では、楽曲数（図１０の例では４）ではなく、各クラスタに含まれる値（図１０の例では丸印）の数（以下、曲エントリ数と称する）を用いるとする。
【０１５７】
はじめに、「志向」(以下oとも記述する)の生成手法について説明する。
【０１５８】
ここで、とある時点での楽曲の利用数のLogを正規化（0乃至1.0）したものを、楽曲のメジャー志向度として定義する。なお、楽曲の利用数は、楽曲が再生された回数である。
【０１５９】
この場合、性質抽出部５３は、ユーザのメジャー志向度を、そのユーザの再生楽曲のもつメジャー志向度の平均として求め、そのユーザのメジャー志向度を志向ｏとする。
【０１６０】
なお、正規化する理由は、他の性質情報、即ち後述する「広さ」、「深さ」等との尺度を合わせるためである。即ち、後述するように、他の性質情報もまた正規化されることになる。
【０１６１】
具体的には例えば、図１０の例において、楽曲m1の利用数が1024とされ、楽曲m2の利用数が8とされ、楽曲m3の利用数が64とされ、楽曲m4の利用数が512とされ、また、正規化項が16だった(全楽曲のうちの最も多く再生された楽曲について、その利用数が65536だった)とする。
【０１６２】
この場合、志向ｏは、次の式（２）のように演算されることになる。なお、以下の各式で記述するlogの底は２であるが、この底については省略されている。
【０１６３】
【数２】
2008165759.tif 000004
【０１６４】
次に、「広さ」(以下wとも記述する)の生成手法について説明する。
【０１６５】
性質抽出部５３は、多視点クラスタリング結果の各View毎にエントロピーを求める。View v（vは、層番号を示し、図１０の例では、１乃至３のうちのいずれかの値である）のクラスタv-i（ｉは、クラスタの番号を示す）に属する曲エントリ数Sv-iを、全曲エントリ数S=ΣSv-iで割った値を Pv-i とするとき、View vのエントロピーEvは、次の式（３）に示される通りとなる。なお、図１０の例では、View vにおいて、左上端のクラスタの番号を１として、右方向に順次並ぶクラスタのそれぞれに対して番号２乃至４をそれぞれ付していき、その後、左下端のクラスタの番号を５として、右方向に順次並ぶクラスタのそれぞれに対して６乃至８をそれぞれ付していったとする。
【０１６６】
【数３】
2008165759.tif 000005
【０１６７】
ただし、曲エントリ数が0（Pv-i=0）の場合は、クラスタ種類数nに応じた一定の微小値（例えば nの二乗）を入れて、Pv-iやEvは、次の式（４）乃至式（６）の通りに修正されるとする。
【０１６８】
【数４】
2008165759.tif 000006
【０１６９】
そして、性質抽出部５３は、エントロピーEvの中で最小エントロピーEv-minを正規化した値を、広さwとして求める。正規化項は、クラスタ数で決まる最大エントロピーEmaxが1.0になるように調整されるとする。
【０１７０】
具体的には例えば、図１０のView1乃至View3のエントロピーE1乃至E3のそれぞれは、式（７）乃至式（９）のそれぞれのように求められる。従って、最小エントロピーEv-minは、式（１０）に示される通りとなり、最大エントロピーEmaxは、式（１１）に示される通りとなる。その結果、広さwは、式（１２）に示される通りとなる。
【０１７１】
【数５】
2008165759.tif 000007
【０１７２】
次に、「深さ」(以下ｄとも記述する)の生成手法について説明する。
【０１７３】
この場合、性質抽出部５３は、広さwの算出に利用した最小エントロピーEv-minを有するViewを特定し、そのViewにおける各クラスタのうちの、Pv-iが最大値をとるクラスタの曲エントリ数Sv-maxを正規化した値を、深さｄとして算出する。
【０１７４】
具体的には例えば、全ユーザのSv-iの最大の数が100とすると、図１０の例ではView3が最小エントロピーEv-minを有するので、曲エントリ数Sv-maxは次の式（１３）に示される通りとなり、その結果、深さdは次の式（１４）に示される通りとなる。
【０１７５】
【数６】
2008165759.tif 000008
【０１７６】
このようにして、性質抽出部５３は、各性質情報を算出することができる。そこで、性質抽出部５３は、このようにして算出した各性質情報を要素とするベクトル、例えば、志向o、広さw、深さdを各要素とする性質ベクトルD=（o, w, d）を生成する。
【０１７７】
曲の志向（メジャー度）は、曲の露出度Nの対数に比例する値とする。すなわち Log(N+a) N≧1, a>0 に比例する値となる。露出度は、売上、あるいは再生回数、保持数、ダウンロード数、有名順位の逆数等とすることができる。
【０１７８】
以上においては楽曲を推薦する場合を例として説明したが、信号解析の結果得られる所定の特徴量を有するものであれば、他のコンテンツにおいても本発明を適用することができる。
【０１７９】
図１１は、プレイリスト生成部１８の他の構成例を示している。このプレイリスト生成部１８には、図４のプレイリスト生成部１８に、クラスタ情報生成部９１、クラスタ情報記憶部９２、ユーザ嗜好クラスタ情報記憶部９３、ユーザ嗜好クラスタ情報生成部９４、及び嗜好傾向判定部９５が更に設けられている。
【０１８０】
クラスタ情報生成部９１は、メタデータ記憶部１５に記憶されている楽曲のメタデータの各項目（タイトル、アーティスト名、ジャンル、レビューテキスト、テンポ、ビート、リズムなど）を、図９に示すようなクラスタ層（第１乃至ｎ層）に分類し、クラスタ層に設けられる各項目の実情報を分類した複数のクラスタのいずれかに楽曲を分類（クラスタリング）する。
【０１８１】
クラスタ情報生成部９１は、メタデータの代わりに楽曲の特徴を示す情報として、メタデータの各項目の実情報を分類したクラスタのクラスタＩＤから成るクラスタ情報を生成しそれを、クラスタ情報記憶部９２に供給する。
【０１８２】
図１２は、クラスタ情報の一例を示している。同図においては、例えば、楽曲ＩＤ＝ABC123の楽曲のクラスタ情報は、（ＣＬ１２、ＣＬ２１、ＣＬ３５，ＣＬ４７，ＣＬ５２，…，ＣＬｎ２）であることを示している。また例えば、楽曲ＩＤ＝CTH863の楽曲のクラスタ情報は、クラスタＩＤ（ＣＬ１１、ＣＬ２５、ＣＬ３１，ＣＬ４２，ＣＬ５３，…，ＣＬｎ１）であることを示している。
【０１８３】
なお、分類に適したクラスタが存在しない場合、新たにクラスタを新設してもよい。各クラスタのサイズは任意であって複数の楽曲を包含できるものである。なお、単一の楽曲だけしか分類することができないクラスタを設けてもよい。この場合、当該クラスタのクラスタＩＤに唯一分類可能な楽曲の実情報のＩＤ（アーティストＩＤ、アルバムＩＤ、タイトルＩＤ）を用いてもよい。
【０１８４】
図１１に戻りクラスタ情報記憶部９２は、クラスタ情報生成部９１から供給された各楽曲のクラスタ情報を保持している。また、クラスタ情報記憶部９２は、保持するクラスタ情報に基づき、各クラスタにメタデータが分類された楽曲の楽曲ＩＤを示す「クラスタ−楽曲ＩＤ情報」を生成し、これを保持している。
【０１８５】
図１３は、図１２に示されたクラスタ情報から生成された「クラスタ−楽曲ＩＤ」情報の一例を示している。同図においては、例えば、クラスタＩＤ＝ＣＬ１１には、楽曲ＩＤ＝CTH863が対応することを示している。また例えば、クラスタＩＤ＝ＣＬ２１には、楽曲ＩＤ＝ABC123が対応することを示している。
【０１８６】
ユーザ嗜好クラスタ情報記憶部９３には、各クラスタに対するユーザの嗜好の程度を示す嗜好値が、ユーザ嗜好クラスタ情報として記録されている。
【０１８７】
図１４は、ユーザ嗜好クラスタ情報の一例を示している。同図においては、例えばクラスタＣＬ１１に対する嗜好値が０．５であることを示している。また例えば、クラスタＣＬ３２に対する嗜好値が０．１であることを示している。この嗜好値は正規化された値である。
【０１８８】
ユーザ嗜好クラスタ情報生成部９４は、例えば、履歴記憶部１６に記憶されている操作履歴の更新に応じて、クラスタ情報（例えば、再生された楽曲のクラスタ情報）をクラスタ情報記憶部９２から読み出し、そのクラスタ情報を用いて、ユーザ嗜好クラスタ情報記憶部９３に記憶されているユーザ嗜好クラスタ情報の嗜好値を更新する。
【０１８９】
嗜好傾向判定部９５は、各クラスタ層における嗜好値の分散を演算し、ユーザの嗜好が発散傾向にある（即ち、ユーザの嗜好が特定のクラスタに集中していない）か集中傾向にある（即ち、ユーザの嗜好が特定のクラスタに集中している）かを判定し、その判定結果を、選択部６１、マッチング処理部６２、及びソーティング部６５に供給する。
【０１９０】
例えば分散が所定の閾値より大きい場合（即ち、ばらつきが大きい場合）、発散傾向にあると判定される。一方分散が所定の閾値以下である場合（即ち、ばらつきが小さい場合）、集中傾向にあると判定される。
【０１９１】
なお各クラスタ層の嗜好値の分散の全体を考慮して、ユーザ嗜好全体が発散傾向にある又は集中傾向にあると判定することもできる。またクラスタ層毎に判定することができる。即ち、あるクラスタ層においては発散傾向にあるが、他のあるクラスタ層においては集中傾向にあるといったように判定することもできる。
【０１９２】
選択部６１は、メタデータ記憶部１５に記憶されているメタデータを参照して、嗜好傾向判定部９５から供給されたユーザ嗜好傾向の判定結果に対応する楽曲を選択する。
【０１９３】
例えばユーザ嗜好が発散傾向にあるとの判定結果の場合、選択部６１は、ユーザ嗜好クラスタ情報記憶部９３に記憶されているユーザ嗜好クラスタを参照して、嗜好値が小さいクラスタに属する楽曲を選択する。一方ユーザ嗜好が集中傾向にあるとの判定結果の場合、選択部６１は、嗜好値が大きいクラスタに属する楽曲を選択する。
【０１９４】
選択部６１はまた、制御部２１からメタデータが供給された場合、ユーザ嗜好傾向の判定結果に基づいて選択した楽曲の中から、図４における場合と同様に、制御部２１から供給されたメタデータを有する楽曲を選択し、選択した楽曲の楽曲ＩＤをマッチング処理部６２に供給する。
【０１９５】
マッチング処理部６２は、図４における場合と同様に、選択部６１により選択された楽曲の楽曲ベクトルと、ユーザの嗜好を表すユーザ嗜好ベクトルとの類似度を算出し、選択部６１により選択された楽曲の中から、算出した類似度に応じた楽曲を選択する。
【０１９６】
マッチング処理部６２に供給される嗜好傾向判定部９５からのユーザ嗜好傾向の判定結果は、マッチング処理部６２のユーザ嗜好ベクトル生成部７２に入力される（図１５）。ユーザ嗜好ベクトル生成部７２は、履歴記憶部１６に記憶されている履歴情報の更新に基づいて、ユーザ嗜好ベクトルを更新するが、例えば、ユーザ嗜好ベクトルの更新の頻度を、入力されたユーザ嗜好傾向の判定結果に応じて決定する。
【０１９７】
例えばユーザ嗜好が発散傾向にある場合、ユーザ嗜好ベクトル生成部７２は、履歴情報が更新される毎に、ユーザ嗜好ベクトルを更新する。一方ユーザ嗜好が集中傾向にある場合、ユーザ嗜好ベクトル生成部７２は、例えば１日や１週間等のある期間の操作履歴に基づいて、又はある操作が所定回数繰り返された場合に、ユーザ嗜好ベクトルを更新する。
【０１９８】
図１１に戻り性質適合フィルタ部６３及び曲特徴量判定部６４は、基本的に、図４における場合と同様の処理を実行するので、その説明は省略する。
【０１９９】
ソーティング部６５に供給される嗜好傾向判定部９５からのユーザ嗜好傾向の判定結果は、ソーティング部６５の順位決定部８３に供給される（図１６）。
【０２００】
順位決定部８３は、類似度算出部８２から供給された類似度とともに、ユーザ嗜好傾向の判定結果に基づいて、推薦楽曲の順位を決定し、推薦楽曲の楽曲ＩＤとともに、画面構成部６６に供給する。
【０２０１】
例えばユーザ嗜好が発散傾向にある場合、順位決定部８３は、例えば同じジャンルやアーティストの楽曲が連続する順位にならないように推薦楽曲の順位を決定する。一方ユーザ嗜好が集中傾向にある場合、順位決定部８３は、例えば同じジャンルやアーティストの楽曲が連続する順位になるように推薦楽曲の順位を決定する。
【０２０２】
なお楽曲ベクトル記憶部８１及び類似度算出部８２は、図４における場合と同様の処理を実行する。
【０２０３】
以上のように、図１１のプレイリスト生成部１８では、ユーザ嗜好の傾向が判定され、その判定結果に応じて、推薦対象楽曲の絞り込み（選択部６１）、ユーザ嗜好情報の更新（マッチング処理部６２）、及び推薦楽曲の提示順の決定（ソーティング部６５）が行われる。
【０２０４】
例えばユーザ嗜好がジャンルにおいて発散傾向にあるということは、ユーザは幅広いジャンルの楽曲を聴こうとする傾向があると考えられるので、ユーザ嗜好が発散傾向にある場合、ジャンルのクラスタ層において嗜好値が小さいクラスタに属する楽曲も選択されるようにすることで、ユーザがいままで聴いていないジャンルの楽曲を推薦することができる（即ち幅広いジャンルの楽曲を推薦することができる）。
【０２０５】
一方ユーザ嗜好がジャンルにおいて集中傾向にあるということは、ユーザは一定のジャンルの楽曲を好んで聴く傾向にあると考えられるので、ユーザ嗜好が集中傾向にある場合、ジャンルのクラスタ層において嗜好値が大きいクラスタに属する楽曲が選択されるようにすることで、ユーザが好むジャンルの楽曲を中心に楽曲推薦を行うことができる。
【０２０６】
また例えばユーザ嗜好がジャンルやアーティストにおいて発散傾向にある場合、プレイリストにおいて同じジャンルやアーティストの楽曲が連続する順位にならないように推薦楽曲の順位を決定することで、例えば異なるジャンルの楽曲を容易に選択できるようにすることができる。一方ユーザ嗜好が集中傾向にあるとの判定結果の場合は、同じジャンルやアーティストの楽曲が連続する順位になるように推薦楽曲の順位を決定することで、例えば同じジャンルやアーティストの楽曲を容易に選択できるようにすることができる。
【０２０７】
更に例えばユーザ嗜好がジャンルにおいて発散傾向にある場合では上述したように幅広いジャンルの楽曲が推薦されることがあるので、例えば推薦楽曲の再生がスキップされた場合、その楽曲は、ユーザが嫌いな楽曲であると考えられる。一方ユーザ嗜好が集中傾向にある場合では上述したようにユーザが好むジャンルの楽曲が推薦されるので、たとえスキップされても、その楽曲が嫌いというほどではないと考えられる。
【０２０８】
そこで例えばユーザ嗜好が発散傾向にある場合、履歴情報が更新される毎に（例えば、スキップされる毎に）、ユーザ嗜好ベクトルを更新し、ユーザ嗜好が集中傾向にある場合、例えば、スキップが3回連続したとき、ユーザ嗜好ベクトルを更新すれば、適切にユーザ嗜好ベクトルを更新することができる。
【０２０９】
また、推薦対象楽曲の絞り込み、ユーザ嗜好情報の更新、及び推薦楽曲の提示順の決定に用いられるユーザ嗜好クラスタ情報は、ユーザ嗜好クラスタ情報生成部９４により適宜更新され、ユーザの嗜好の時系列的な変化が反映されるので、ユーザの嗜好の時系列的な変化に応じた楽曲推薦を行うことができる。
【０２１０】
なお図１１のプレイリスト生成部１８では、推薦対象楽曲の絞り込み（選択部６１）、ユーザ嗜好情報の更新（マッチング処理部６２）、及び推薦楽曲の提示順の決定（ソーティング部６５）の全てが、ユーザ嗜好の傾向に応じて行われたが、推薦対象楽曲の絞り込み、ユーザ嗜好情報の更新、又は推薦楽曲の提示順の決定のいずれか１つ、又はいくつかの組み合わせにおいてのみ、ユーザ嗜好の傾向が利用されるようにすることもできる。
【０２１１】
また図１１のプレイリスト生成部１８では、ユーザ嗜好クラスタ情報に基づいてユーザ嗜好の傾向を判定したが、操作履歴やユーザ嗜好ベクトルに基づいてユーザ嗜好の傾向を判定することもできる。
【０２１２】
図１７は、本発明の他の実施の形態として、本発明を適用した再生装置１５１及びサーバ１５２の利用例を示している。
【０２１３】
上述した再生装置１（図１）において、推薦の対象となる楽曲を、例えばユーザが既に購入した楽曲とすると、推薦する楽曲が限られてしまい、ユーザを満足させる楽曲推薦を行うことができない。
【０２１４】
また推薦対象の楽曲を拡大することも可能であるが、推薦対象の楽曲が増えれば増えるほど、上述した楽曲推薦処理の負荷が増え、例えば携帯電話機等の小型機器では、実行することができなくなることが考えられる。
【０２１５】
そこで、図１７の例では、再生装置１５１とサーバ１５２とが、それぞれの推薦対象の楽曲に対して、上述した楽曲推薦処理を分散して実行できるようになされている。再生装置１５１では、例えばユーザが既に購入した楽曲を対象とした楽曲推薦処理が行われ、サーバ１５２では、再生装置１５１や他の図示せぬ他の装置にネットワーク１５３を介して配信可能な楽曲（即ちダウンロード可能な楽曲）を対象とする楽曲推薦処理が行われる。そして再生装置１５１において、自分自身で行った楽曲推薦処理の結果選択された楽曲と、サーバ１５２で行われた楽曲推薦処理の結果選択された楽曲とから最終的な推薦楽曲が選択され、ユーザに提示される。
【０２１６】
図１８は、再生装置１５１の構成例を示している。この再生装置１５１には、図１の再生装置１のプレイリスト生成部１８に代えて、プレイリスト生成部１６１が設けられ、通信部１６２が更に設けられている。他の部分は、図１における場合と同じであるので、その説明は適宜省略する。
【０２１７】
プレイリスト生成部１６１は、基本的にはプレイリスト生成部１８と同様にして、楽曲データ記憶部１４に楽曲データが記憶されている楽曲（例えば、ユーザが既に購入した楽曲）からユーザに推薦する楽曲を決定するが、その際に利用した、メタデータ（例えば、ユーザにより選択された、表示部２０に表示された再生画面３１のメタデータ表示部４１，４２に表示されているメタデータ）、ユーザ嗜好情報としてのユーザ嗜好ベクトル、性質ベクトル、及びユーザの嗜好に合う曲特徴量を判定するための判定情報等を、通信部１６２に供給する。
【０２１８】
プレイリスト生成部１６１は、決定した楽曲（即ち再生装置１５１で推薦楽曲として選択された楽曲）及び通信部１６２から供給された楽曲（即ちサーバ１５２で推薦楽曲として選択された楽曲）をマージして推薦楽曲を決定して、プレイリストを生成し、表示制御部１９に供給する。
【０２１９】
通信部１６２は、プレイリスト生成部１６１から供給されたメタデータ、ユーザ嗜好ベクトル、性質ベクトル、及び判別情報等（以下、個々に区別する必要がない場合、嗜好モデルと称する）を、サーバ１５２に送信する。
【０２２０】
通信部１６２はまた、サーバ１５２から送信されてきた、送信した嗜好モデルに基づいて決定された楽曲（即ちサーバ１５２で推薦楽曲として選択された楽曲）の楽曲ＩＤや楽曲名等の楽曲に関する情報（以下、楽曲提示情報と称する）を受信し、プレイリスト生成部１６１に供給する。
【０２２１】
図１９は、プレイリスト生成部１６１の構成例を示している。
【０２２２】
選択部１７１は、図４の選択部６１と同様に、メタデータ記憶部１５に記憶されているメタデータを参照して、制御部２１から供給された、例えば、ユーザにより選択された、再生画面３１のメタデータ表示部４１，４２に表示されているメタデータに対応するメタデータを有する楽曲を選択し、選択した楽曲の楽曲ＩＤをマッチング処理部１７２に供給する。
【０２２３】
選択部１７１はまた、制御部２１から供給されたメタデータを通信部１６２に供給する。
【０２２４】
マッチング処理部１７２は、図４のマッチング処理部６２と同様に、選択部１７１により選択された楽曲の楽曲ベクトルと、ユーザの嗜好を表すユーザ嗜好ベクトルとの類似度を算出し、選択部１７１により選択された楽曲の中から、算出した類似度に応じた楽曲を選択し、その楽曲ＩＤを性質適合フィルタ部７３に供給する。
【０２２５】
マッチング処理部１７２は、類似度算出に利用したユーザ嗜好ベクトルを通信部１６２に供給する。
【０２２６】
なおユーザ嗜好ベクトルは、「アーティスト名」、「ジャンル」等の楽曲の属性の項目を要素としており、その要素は、その属性の項目に属するメタデータに応じた要素からなるベクトルとなっている。
【０２２７】
そこで例えば、ユーザ嗜好ベクトルの属性（例えば、ジャンル）を識別するための識別情報（以下、属性ＩＤと称する）（例えば、ジャンルＩＤ）と、属性に属するメタデータに応じた要素からなるベクトル（例えば、「ジャンル」ベクトルＶＡ＝（ポップス，ジャズ，クラシック，テクノ，・・・）＝（1,0,0,0,・・・））を表す重みが通信部１６２に供給される。
【０２２８】
性質適合フィルタ部１７３は、図４の性質適合フィルタ部６３と同様に、再生画面生成部１７により算出された各性質情報又は再生画面３１のメータ４５により指定された性質情報を要素とする性質ベクトルを生成し、マッチング処理部１７２から供給された楽曲ＩＤで識別される楽曲の中から、性質ベクトルの意味に適合した楽曲を選択し（フィルタリングし）、選択した楽曲の楽曲ＩＤを、曲特徴量判定部１７４に供給する。
【０２２９】
性質適合フィルタ部１７３は、生成した性質ベクトルを、通信部１６２に供給する。
【０２３０】
曲特徴量判定部１７４は、図４の曲特徴量判定部６４と同様に、履歴記憶部１６に記憶されている履歴情報から曲特徴量を抽出し、その曲特徴量についてSVM、K_NN、線形判別等により、好き嫌いの分離平面（例えば、図６）等を生成するとともに、その空間に、性質適合フィルタ部１７３から供給された楽曲ＩＤで識別される楽曲の、メタデータ記憶部１５に記憶されているメタデータの中の曲特徴量をプロットし、性質適合フィルタ部１７３から供給された楽曲ＩＤで識別される楽曲の中から、ユーザの嗜好に合う曲特徴量を有する楽曲を選択し、その楽曲ＩＤをソーティング部１７６に供給する。
【０２３１】
曲特徴量判定部１７４はまた、曲特徴量判別に利用したパラメータや係数を、判別情報として通信部１６２に供給する。
【０２３２】
具体的には例えば、曲特徴量判定部１７４が、式（１５）に示すような嗜好判別式に基づいて、ユーザの嗜好に合う曲特徴量を有する楽曲を選択する場合、式中の係数（1.2，1.0，・・）が、通信部１６２に供給される。
【数７】
2008165759.tif 000009
【０２３３】
またSVMに基づいて、ユーザの嗜好に合う曲特徴量を有する楽曲を選択する場合、図２０に示すような、分離平面（例えば、図６）を生成する上で必要なパラメータ等が、通信部１６２に供給される。
【０２３４】
なお図２０中、括弧Ａの部分は、カーネルパラメータであり、括弧Ｂの部分は、判別閾値であり、括弧Ｃの部分は、サポートベクターである。サポートベクターは、判別面からの距離（図２０の例の場合、例えば-0.6824）と、それに続いて属性ＩＤと属性の値の組（6:0.0199，27:0.0193，・・・）から構成されている。
【０２３５】
図１９に戻りマージ部１７５には、例えば曲特徴量判定部１７４から供給された楽曲ＩＤ（即ち再生装置１５１で推薦楽曲として選択された楽曲の楽曲ＩＤ）及びその楽曲ＩＤで識別される楽曲の楽曲ベクトルとユーザ嗜好ベクトルとの類似度、並びに通信部１６２から供給された楽曲ＩＤ（即ち、サーバ１５２で推薦楽曲として選択された楽曲の楽曲ＩＤ）及びその楽曲ＩＤで識別される楽曲の楽曲ベクトルとユーザ嗜好ベクトルとの類似度が入力される。
【０２３６】
マージ部１７５は、曲特徴量判定部１７４から供給された楽曲ＩＤで識別される楽曲、及び通信部１６２から供給された楽曲ＩＤで識別される楽曲それぞれの、例えばユーザ嗜好ベクトルとの類似度の大きさや、所定の配合割合に基づいて、曲特徴量判定部１７４から供給された楽曲ＩＤで識別される楽曲及び通信部１６２から供給された楽曲ＩＤで識別される楽曲の全部、又は一部を推薦楽曲として決定する。
【０２３７】
マージ部１７５は、決定した推薦楽曲の楽曲ＩＤを、ソーティング部１７６に供給する。
【０２３８】
図２１は、マージ部１７５の構成例を示している。
【０２３９】
クラスタ情報生成部１８１乃至嗜好傾向判定部１８５は、図１１のクラスタ情報生成部９１乃至嗜好傾向判定部９５と基本的に同じなので、その説明は省略する。
【０２４０】
推薦楽曲決定部１８６は、ユーザ嗜好傾向の判定結果に基づいて、推薦楽曲を決定する。
【０２４１】
例えばユーザ嗜好が発散傾向にある場合、推薦楽曲決定部１８６は、サーバ１５２で選択された楽曲をより多く、推薦楽曲として決定する。
【０２４２】
図１９に戻りソーティング部１７６は、マージ部１７５から供給された楽曲ＩＤで識別される楽曲と、制御部２１から供給された楽曲ＩＤで識別される楽曲（例えば再生楽曲）との類似度を算出し、その類似度に基づいて、推薦楽曲の順位付けを行う。
【０２４３】
画面構成部１７７は、ソーティング部１７６から供給された楽曲ＩＤで識別される楽曲（すなわち推薦楽曲）の楽曲名をソーティング部１７６により決定された順位の順番に配置させてプレイリストを生成する。なお再生装置１５１で選択された楽曲の楽曲名は、メタデータ記憶部１５から読み出され、サーバ１５２で選択された楽曲の楽曲名は、通信部１６２により受信されるものとする。
【０２４４】
図２２は、サーバ１５２の構成例を示している。
【０２４５】
操作入力部２０１は、例えば、タッチパネルや十字キーなどの入力デバイスで構成されており、サーバ１５２の管理者が行った操作内容を制御部２０６に通知する。
【０２４６】
楽曲データ記憶部２０２には、再生装置１５１や他の端末機器にネットワーク１５３を介して配信可能な楽曲の楽曲データが記憶されている。
【０２４７】
メタデータ記憶部２０３には、楽曲データ記憶部２０２に楽曲データが記憶されている楽曲のメタデータが楽曲毎に記憶されている。
【０２４８】
通信部２０４は、再生装置１５１から送信されてきた嗜好モデルを受信し、プレイリスト生成部２０５に供給する。
【０２４９】
通信部２０４は、プレイリスト生成部２０５で選択された楽曲（即ちサーバ１５２で推薦楽曲として選択された楽曲）の楽曲提示情報を再生装置１５１に送信する。
【０２５０】
プレイリスト生成部２０５は、通信部２０４から供給された嗜好モデルを利用して、配信可能な楽曲から、サーバ１５２が推薦する楽曲を選択し、その楽曲の楽曲提示情報を、通信部２０４に供給する。
【０２５１】
制御部２０６は、各部を制御する。
【０２５２】
図２３は、図２２のプレイリスト生成部２０５の構成例を示している。
【０２５３】
選択部２１１乃至曲特徴量判定部２１４には、通信部２０４から供給された嗜好モデルが入力される。
【０２５４】
選択部２１１は、図４の選択部６１と同様にして、メタデータ記憶部２０３に記憶されているメタデータを参照して、例えば、通信部２０４から供給された嗜好モデルに含まれるメタデータ（例えば、再生装置１５１のユーザにより選択された再生画面３１のメタデータ表示部４１、４２に表示されたメタデータ）に対応するメタデータを有する楽曲を選択し、その楽曲ＩＤを、マッチング処理部２１２に供給する。
【０２５５】
マッチング処理部２１２は、図４のマッチング処理部６２と同様にして、選択部２１１により選択された楽曲の楽曲ベクトルと、通信部２０４から供給された嗜好モデルに含まれるユーザ嗜好ベクトルとの類似度を算出し、選択部２１１により選択された楽曲の中から、算出した類似度に応じた楽曲を選択し、その楽曲ＩＤを、性質適合フィルタ部２１３に供給する。
【０２５６】
性質適合フィルタ部２１３は、図４の性質適合フィルタ部６３と同様にして、マッチング処理部２１２から供給された楽曲ＩＤで識別される楽曲の中から、通信部２０４から供給された嗜好モデルに含まれる性質ベクトルの意味に適合した楽曲を選択し（フィルタリングし）、その楽曲ＩＤを、曲特徴量判定部２１４に供給する。
【０２５７】
曲特徴量判定部２１４は、図４の曲特徴量判定部６４と同様にして、通信部２０４から供給された嗜好モデルに含まれる判別情報（パラメータや係数等）に基づいて、嗜好判別式を演算したり、分離平面を生成し、それらを利用して、性質適合フィルタ部２１３から供給された楽曲ＩＤで識別される楽曲の中から、ユーザの嗜好に合う曲特徴量を有する楽曲を選択し、その楽曲ＩＤを、通信部２０４に供給する。
【０２５８】
なお通信部２０４に供給される楽曲ＩＤで識別される楽曲の楽曲提示情報は、適宜、プレイリスト生成部２０５から通信部２０４に供給される。
【０２５９】
次に、図２４のフローチャートを参照して、図１７の再生装置１５１における楽曲推薦処理を説明する。
【０２６０】
ステップＳ３１において、再生装置１５１の制御部２１は、プレイリストを生成する必要があると判定するまで待機し、必要があると判定したとき、ステップＳ３２に進む。例えば楽曲再生が開始されたとき、プレイリストを生成する必要があると判定され、ステップＳ３２に進む。なお楽曲再生が開始された場合、図８のステップＳ１における場合と同様に、例えば再生画面生成部１７により抽出されたメタデータが、再生画面３１のメタデータ表示部４１にティッカー表示され、又はメタデータ表示部４２にリスト表示されるように、再生画面３１が構成されて表示される。
【０２６１】
ステップＳ３２において、制御部２１は、メタデータが選択されたか否かを判定し、選択されたと判定した場合、ステップＳ３３に進み、選択されていないと判定した場合、ステップＳ３３をスキップして、ステップＳ３４に進む。例えば楽曲が再生されて表示された再生画面３１のメタデータ表示部４１やメタデータ表示部４２に表示されているメタデータが選択された場合、ステップＳ３３に進む。
【０２６２】
ステップＳ３３において、制御部２１は、選択されたメタデータ（選択メタデータ）をプレイリスト生成部１６１に通知する。
【０２６３】
プレイリスト生成部１６１は、メタデータ記憶部１５を参照して、通知された選択メタデータを含むメタデータを有する楽曲を選択する。
【０２６４】
ステップＳ３２で、メタデータが選択されていないと判定されたとき、又はステップＳ３３で、メタデータに基づく楽曲選択がなされたとき、ステップＳ３４において、制御部２１は、プレイリスト生成部１６１を制御して、嗜好モデルを通信部１６２に供給させる。通信部１６２は、その嗜好モデルをサーバ１５２に送信する。なおステップＳ３２でメタデータが選択されている場合、嗜好モデルにはそのメタデータも含まれ、メタデータが選択されていない場合、嗜好モデルにはメタデータは含まれない。
【０２６５】
ステップＳ３５乃至ステップＳ３７においては、図８のステップＳ６乃至ステップＳ８における場合と同様の処理が行われるので、その説明は省略するが、これらの処理により、再生装置１５１が推薦する楽曲が選択される。
【０２６６】
ステップＳ３８において、通信部１６２は、サーバ１５２から送信されてきたサーバ１５２で選択された楽曲の楽曲提示情報を受信し、プレイリスト生成部１６１（のマージ部１７５及び画面構成部１７７）に供給する。
【０２６７】
ステップＳ３９において、プレイリスト生成部１６１のマージ部１７５は、曲特徴量判定部１７４から供給された楽曲ＩＤで識別される楽曲、及び通信部１６２から供給された楽曲ＩＤで識別される楽曲それぞれの、例えばユーザ嗜好ベクトルとの類似度の大きさや、ユーザの嗜好傾向に応じた配合割合に基づいて、曲特徴量判定部１７４から供給された楽曲ＩＤで識別される楽曲又は及び通信部１６２から供給された楽曲ＩＤで識別される楽曲の全部、又は一部を推薦楽曲として決定し、ソーティング部１７６に供給する。
【０２６８】
ステップＳ４０乃至ステップＳ４３においては、図８のステップＳ９乃至ステップＳ１２における場合と同様の処理が行われるので、その詳細な説明は省略するが、例えばステップＳ４１では、図２５に示すようなプレイリストが表示される。
【０２６９】
図２５の例では、サーバ１５２が推薦する楽曲の楽曲名には、ユーザがサーバ１５２が推薦する楽曲であることがわかるように、所定のマークＷが付されている。
【０２７０】
またステップＳ４２で、サーバ１５２が推薦する楽曲が選択された場合、通信部１６２は、その楽曲の楽曲データを、サーバ１５２からダウンロードして、再生部１２に供給する。
【０２７１】
ステップＳ４４において、制御部２１は、再生装置１５１のプレイヤとしての動作の停止が要求されたか否かを判定し、その停止が要求されていないと判定した場合、ステップＳ３１に戻り、それ以降の処理を同様に実行する。
【０２７２】
ステップＳ４４で、再生装置１５１のプレイヤとしての動作の停止が要求されたと判定された場合、制御部２１は、楽曲推薦処理を終了する。
【０２７３】
次に、図２６を参照して、ステップＳ３４でサーバ１５２に送信される嗜好モデルの更新処理を説明する。
【０２７４】
ステップＳ４１において、再生装置１５１の制御部２１は、嗜好モデルを更新する必要があるか否かを判定し、必要があると判定した場合、ステップＳ４２に進む。例えば再生装置１５１の電源が投入されたときや操作入力部１１に対して所定の操作がなされたとき、嗜好モデルを更新する必要があると判定され、ステップＳ４２に進む。
【０２７５】
ステップＳ４２において、制御部２１は、プレイリスト生成部１６１を制御して、嗜好モデルを更新させる。即ち例えば、マッチング処理部１７２は、ユーザ嗜好ベクトルを更新し、性質適合フィルタ部１７３は、性質ベクトルを生成し、曲特徴量判定部１７４は、曲特徴量判定のためのパラメータや係数を必要に応じて変更する。
【０２７６】
なお簡単のために、嗜好モデル全体が所定のタイミングで更新されるものとして説明したが、ユーザ嗜好ベクトルや性質ベクトルが、それぞれのタイミングで更新されるようにすることもできる。
【０２７７】
次に、図２７のフローチャートを参照して、サーバ１５２の楽曲推薦処理を説明する。
【０２７８】
ステップＳ５１において、サーバ１５２の通信部２０４は、再生装置１５１から送信されてきた嗜好モデルを受信し、プレイリスト生成部２０５に供給する。
【０２７９】
ステップＳ５２において、プレイリスト生成部２０５は、嗜好モデルにメタデータが含まれているか否かを判定し、含まれていると判定した場合、ステップＳ５３に進み、含まれていないと判定した場合、ステップＳ５３をスキップして、ステップＳ５４に進む。
【０２８０】
再生装置１５１における楽曲推薦処理においてメタデータが選択されていない場合、嗜好モデルにはメタデータが含まれない。
【０２８１】
ステップＳ５３において、プレイリスト生成部２０５は、メタデータ記憶部２０３を参照して、嗜好モデルに含まれていたメタデータ（選択された、再生画面３１のメタデータ表示部４１，４２に表示されたメタデータを含むメタデータ）を有する楽曲を選択する。
【０２８２】
ステップＳ５２で、嗜好モデルにメタデータが含まれていないと判定されたとき、又はステップＳ５３で、メタデータに基づく楽曲選択がなされたとき、ステップＳ５４において、プレイリスト生成部２０５は、配信可能の全楽曲、又はステップＳ５３で選択した楽曲それぞれの楽曲ベクトルと、嗜好モデルに含まれるユーザ嗜好ベクトルとの類似度を、式（１）を用いて算出し、類似度が高い上位Ｎ個の楽曲を選択する。
【０２８３】
ステップＳ５５において、プレイリスト生成部２０５は、ステップＳ５４で選択した楽曲から、嗜好モデルに含まれるユーザの性質情報に対応する楽曲を選択する。
【０２８４】
ステップＳ５６において、プレイリスト生成部２０５は、嗜好モデルに含まれるパラメータや係数を用いて、嗜好判別式を演算したり、分離画面を生成し、それらを利用して、ステップＳ５５で選択した楽曲から、ユーザの嗜好に合う曲特徴量を有する楽曲を選択し、選択した楽曲の楽曲提示情報を通信部２０４に供給する。
【０２８５】
ステップＳ５７において、通信部２０４は、プレイリスト生成部２０５から供給された楽曲提示情報を、再生装置１５１に送信する。
【０２８６】
以上のように、再生装置１５１及びサーバ１５２において、楽曲推薦処理を分散するようにしたので、より多くの楽曲を推薦対象とすることができる。
【０２８７】
また以上のように、嗜好モデルをサーバ１５２に送信して、サーバ１５２においてその嗜好モデルに基づく楽曲推薦処理を実行させるようにしたので、再生装置１５１は、自分以外の装置に、嗜好モデルに基づく楽曲推薦処理を行わせることができる。なお以上においては、再生装置１５１及びサーバ１５２の２個の装置において楽曲推薦処理の分散が行われたが、それ以上の装置を利用して処理を分散させることもできる。
【０２８８】
また嗜好モデルを提供するに当たり、予め決められた取り決めに基づいて提供することにより、その取り決めを知らない第三者は、嗜好モデルを解読できないので、個人情報の保護を図ることができる。
【０２８９】
例えば再生装置１５１とサーバ１５２間において、ユーザ嗜好ベクトルとしてサーバ１５２に提供される属性ＩＤがどの属性を識別するものかを取り決めておけば、第三者は、サーバ１５２に送信されるユーザ嗜好ベクトルを解読することができない。
【０２９０】
嗜好判別式に基づいてユーザの嗜好に合う曲特徴量を有する楽曲を選択する場合、その式で用いられる係数が再生装置１５１からサーバ１５２に送信されるが、係数を、予め決められた属性毎の順番で送信すれば、その順番を知らない第三者は、再生装置１５１及びサーバ１５２と同じ嗜好判別式を立てることができない。
【０２９１】
また以上のように、サーバ１５２は、再生装置１５１だけではなく、他の端末から嗜好モデルの提供を受けることが可能なので、サーバ１５２は、再生装置１５１のユーザの嗜好と、他の端末のユーザの嗜好とを比較く、例えば、再生装置１５１のユーザが、例えば若者に流行しているものを好むなど、他のユーザの嗜好との比較における特徴を得ることができる。従ってサーバ１５２は、このような特徴を更に利用して、再生装置１５１に対する楽曲推薦を行うことができる。
【０２９２】
なお以上においては、ユーザ嗜好傾向に応じて、再生装置１５１で推薦された楽曲とサーバ１５２で推薦された楽曲をマージして推薦楽曲を決定するようにしたが、それ以外でも、視聴時間、場所、時刻、天気、ユーザの表情等に基づいて、マージすることができる。
【０２９３】
例えば再生装置１５１が推薦した楽曲が所定の時間再生されているときは、サーバ１５２が推薦する楽曲がより多く推薦楽曲として選択されるようにすることができる。
【０２９４】
また以上においては、再生装置１５１及びサーバ１５２における推薦楽曲を選択する処理は基本的には同じであったが、異なるものとすることもできる。また順番を変更することもできる。
【０２９５】
具体的には図２４のステップＳ３３、ステップＳ３５乃至ステップＳ３７の処理で、再生装置１５１が推薦する楽曲が選択され、図２７のステップＳ５３乃至ステップＳ５６の処理で、サーバ１５２が推薦する楽曲が選択されるが、再生装置１５１及びサーバ１５２のそれぞれにおいて、その各ステップの処理の順番を変更することができる。例えばステップＳ３７の処理とステップＳ３５の処理（同様にステップＳ５６の処理とステップＳ５４の処理）の順番を入れ替えることができる。これにより、ユーザ嗜好ベクトルとの類似度算出を行う楽曲の対象を絞り込むことができる。
【０２９６】
また所定のステップの処理は、再生装置１５１で行わず、サーバ１５２のみで行うようにすることもできる。例えばSVM等による曲特量判別には相当量の演算を行う必要があるので、再生装置１５１では、ステップＳ３７での処理を行わないようにすることもできる。
【０２９７】
次に、上述した一連の処理は、ハードウェアにより行うこともできるし、ソフトウェアにより行うこともできる。一連の処理をソフトウェアによって行う場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、汎用のコンピュータ等にインストールされる。
【０２９８】
そこで、図２８は、上述した一連の処理を実行するプログラムがインストールされるコンピュータの一実施の形態の構成例を示している。
【０２９９】
プログラムは、コンピュータに内蔵されている記録媒体としてのハードディスク５０５やROM５０３に予め記録しておくことができる。
【０３００】
あるいはまた、プログラムは、フレキシブルディスク、CD-ROM(Compact Disc Read Only Memory)，MO(Magneto Optical)ディスク，DVD(Digital Versatile Disc)、磁気ディスク、半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体５１１に、一時的あるいは永続的に格納（記録）しておくことができる。このようなリムーバブル記録媒体５１１は、いわゆるパッケージソフトウエアとして提供することができる。
【０３０１】
なお、プログラムは、上述したようなリムーバブル記録媒体５１１からコンピュータにインストールする他、ダウンロードサイトから、ディジタル衛星放送用の人工衛星を介して、コンピュータに無線で転送したり、LAN(Local Area Network)、インターネットといったネットワークを介して、コンピュータに有線で転送し、コンピュータでは、そのようにして転送されてくるプログラムを、通信部５０８で受信し、内蔵するハードディスク５０５にインストールすることができる。
【０３０２】
コンピュータは、CPU(Central Processing Unit)５０２を内蔵している。CPU５０２には、バス５０１を介して、入出力インタフェース５１０が接続されており、CPU５０２は、入出力インタフェース５１０を介して、ユーザによって、キーボードや、マウス、マイク等で構成される入力部５０７が操作等されることにより指令が入力されると、それに従って、ROM(Read Only Memory)５０３に格納されているプログラムを実行する。あるいは、また、CPU５０２は、ハードディスク５０５に格納されているプログラム、衛星若しくはネットワークから転送され、通信部５０８で受信されてハードディスク５０５にインストールされたプログラム、又はドライブ５０９に装着されたリムーバブル記録媒体５１１から読み出されてハードディスク５０５にインストールされたプログラムを、RAM(Random Access Memory)５０４にロードして実行する。これにより、CPU５０２は、上述したフローチャートにしたがった処理、あるいは上述したブロック図の構成により行われる処理を行う。そして、CPU５０２は、その処理結果を、必要に応じて、例えば、入出力インタフェース５１０を介して、LCD(Liquid Crystal Display)やスピーカ等で構成される出力部５０６から出力、あるいは、通信部５０８から送信、更には、ハードディスク５０５に記録等させる。
【０３０３】
ここで、本明細書において、コンピュータに各種の処理を行わせるためのプログラムを記述する処理ステップは、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はなく、並列的あるいは個別に実行される処理（例えば、並列処理あるいはオブジェクトによる処理）も含むものである。
【０３０４】
また、プログラムは、１のコンピュータにより処理されるものであっても良いし、複数のコンピュータによって分散処理されるものであっても良い。更に、プログラムは、遠方のコンピュータに転送されて実行されるものであっても良い。
【０３０５】
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】
【０３０６】
【図１】本発明を適用した再生装置１の構成例を示すブロック図である。
【図２】再生画面の表示例である。
【図３】図１の再生画面生成部１７の構成例を示すブロック図である。
【図４】図１のプレイリスト生成部１８の構成例を示すブロック図である。
【図５】図３のマッチング処理部６２の構成例を示すブロック図である。
【図６】図３の曲特徴量判定部６４で用いられる分離面を示す図である。
【図７】図３のソーティング部６５の構成例を示すブロック図である。
【図８】楽曲推薦処理を説明するためのフローチャートである。
【図９】メタデータを分類するクラスタとクラスタ層の概念、即ち多視点クラスタの概念を示す図である。
【図１０】性質情報の生成手法を説明するために利用する図であって、多視点クラスタの結果の具体例を示す図である。
【図１１】プレイリスト生成部１８の他の構成例を示すブロック図である。
【図１２】クラスタ情報の例を示す図である。
【図１３】クラスタ−楽曲ＩＤ情報の例を示す図である。
【図１４】ユーザ嗜好クラスタ情報の例を示す図である。
【図１５】マッチング処理部６２の他の構成例を示すブロック図である。
【図１６】ソーティング部６５の他の構成例を示すブロック図である。
【図１７】本発明を適用した再生装置１５１及びサーバ１５２の利用例を示す図である。
【図１８】図１７の再生装置１５１の構成例を示すブロック図である。
【図１９】図１８のプレイリスト生成部１６１の構成例を示すブロック図である。
【図２０】SVMに必要なパラメータの例を示す図である。
【図２１】図１９のマージ部１７５の構成例を示すブロック図である。
【図２２】図１７のサーバ１５２の構成例を示すブロック図である。
【図２３】図２２のプレイリスト生成部２０５の構成例を示すブロック図である。
【図２４】再生装置１５１における楽曲推薦処理を説明するためのフローチャートである。
【図２５】プレイリストの表示例を示す図である。
【図２６】嗜好モデルの更新処理を説明するフローチャートである。
【図２７】サーバ１５２における楽曲推薦処理を説明するためのフローチャートである。
【図２８】本発明を適用したコンピュータの一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０３０７】
１１  操作入力部，  １２  再生部，  １３  出力部，  １４  楽曲データ記憶部，  １５  メタデータ記憶部，  １６  履歴記憶部，  １７  再生画面生成部，  １８  プレイリスト生成部，  １９  表示制御部，  ２０  表示部，  ２１  制御部，  ３１  再生画面，  ４１  メタデータ表示部，  ４２  メタデータ表示部，  ４３  メータ，  ４４  ボタン，  ４５  メータ，  ４６  ボタン，  ５１  メタデータ抽出部，  ５２  メタデータ抽出部，  ５３  性質抽出部，  ５４  画面構成部，  ６１  選択部，  ６２  マッチング処理部，  ６３  性質適合フィルタ部，  ６４  曲特徴量判定部，  ６５  ソーティング部，  ６６  画面構成部，  ７１  楽曲ベクトル記憶部，  ７２  ユーザ嗜好ベクトル生成部，  ７３  ユーザ嗜好ベクトル記憶部，  ７４  類似度算出部，  ７５  楽曲決定部，  ８１  楽曲ベクトル記憶部，  ８２  類似度算出部，  ８３  順位決定部，  ９１  クラスタ情報生成部，  ９２  クラスタ情報記憶部，  ９３  ユーザ嗜好クラスタ情報記憶部，  ９４  ユーザ嗜好クラスタ情報生成部，  ９５  嗜好傾向判定部，  １５１  再生装置，  １５２  サーバ，  １５３  ネットワーク，  １６１  プレイリスト生成部，  １６２  通信部，  １７１  選択部，  １７２  マッチング処理部，  １７３  性質適合フィルタ部，  １７４  曲特徴量判定部，  １７５  マージ部，  １７６  ソーティング部，  １７７  画面構成部，  １８１  クラスタ情報生成部，  １８２  クラスタ情報記憶部，  １８３  ユーザ嗜好クラスタ情報記憶部，  １８４  ユーザ嗜好クラスタ情報生成部，  １８５  嗜好傾向判定部，  １８６  推薦楽曲決定部，  ２０１  操作入力部，  ２０２  楽曲データ記憶部，  ２０３  メタデータ記憶部，  ２０４  通信部，  ２０５  プレイリスト生成部，  ２０６  制御部，  ５０１  バス，  ５０２  CPU，  ５０３  ROM，  ５０４  RAM，  ５０５  ハードディスク，  ５０６  出力部，  ５０７  入力部，  ５０８  通信部，  ５０９  ドライブ，  ５１０  入出力インタフェース，  ５１１  リムーバブル記録媒体
【図１】
2008165759.tif 000010
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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