(57)【要約】【課題】コンテンツの特徴を表す複数種類の特徴量の中から、注目するコンテンツに応じて使用する特徴量を選択できる情報処理装置を提供する。【解決手段】全体コンテンツ群に含まれる複数のコンテンツのそれぞれについて、複数種類の特徴量のそれぞれの値を要素とする第１特徴ベクトルを取得し、全体コンテンツ群から選択された複数の注目コンテンツからなる注目コンテンツ群を特定し、複数種類の特徴量のそれぞれを算出対象特徴量として、全体コンテンツ群に含まれる各コンテンツの当該算出対象特徴量の値の集合と、注目コンテンツ群に含まれる各コンテンツの当該算出対象特徴量の値の集合と、の間の相違を示す指標値を、当該各集合の統計量に基づいて算出し、コンテンツの特徴を表すために用いる第２特徴ベクトルの要素となる特徴量を、算出された特徴量の指標値に基づいて選択する情報処理装置である。【選択図】図２
2008146336.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
全体コンテンツ群に含まれる複数のコンテンツのそれぞれについて、複数種類の特徴量のそれぞれの値を要素とする第１特徴ベクトルを取得する第１特徴ベクトル取得手段と、
前記全体コンテンツ群から選択された複数の注目コンテンツからなる注目コンテンツ群を特定する注目コンテンツ群特定手段と、
前記複数種類の特徴量のそれぞれを算出対象特徴量として、前記全体コンテンツ群に含まれる各コンテンツの当該算出対象特徴量の値の集合と、前記注目コンテンツ群に含まれる各コンテンツの当該算出対象特徴量の値の集合と、の間の相違を示す指標値を、当該各集合の統計量に基づいて算出する指標値算出手段と、
前記全体コンテンツ群に含まれる少なくとも一部のコンテンツの特徴を表すために用いる第２特徴ベクトルの要素となる、前記第１特徴ベクトルの要素より少ない数の特徴量を、前記算出された各種類の特徴量の指標値に基づいて、前記複数種類の特徴量の中から選択する第２特徴ベクトル決定手段と、
を含むことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置において、
前記指標値算出手段は、前記各集合のそれぞれについて算出された、当該集合に含まれる前記算出対象特徴量の値の分散値に基づいて、前記指標値を算出する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の情報処理装置において、
前記指標値算出手段は、前記各集合のそれぞれについて算出された、当該集合に含まれる前記算出対象特徴量の値の平均値に基づいて、前記指標値を算出する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか一項に記載の情報処理装置において、
前記全体コンテンツ群に含まれる少なくとも一部のコンテンツのそれぞれについて、当該コンテンツの前記第２特徴ベクトルの要素に基づいて、当該コンテンツの仮想空間内における位置座標を決定する位置座標決定手段と、
前記各コンテンツをそれぞれ表す画像が前記決定された位置座標に配置された、前記仮想空間の様子を示す画像を表示するコンテンツ画像表示手段と、
をさらに含むことを特徴とする情報処理装置。
【請求項５】
全体コンテンツ群に含まれる複数のコンテンツのそれぞれについて、複数種類の特徴量のそれぞれの値を要素とする第１特徴ベクトルを取得する第１特徴ベクトル取得ステップと、
前記全体コンテンツ群から選択された複数の注目コンテンツからなる注目コンテンツ群を特定する注目コンテンツ群特定ステップと、
前記複数種類の特徴量のそれぞれを算出対象特徴量として、前記全体コンテンツ群に含まれる各コンテンツの当該算出対象特徴量の値の集合と、前記注目コンテンツ群に含まれる各コンテンツの当該算出対象特徴量の値の集合と、の間の相違を示す指標値を、当該各集合の統計量に基づいて算出する指標値算出ステップと、
前記全体コンテンツ群に含まれる少なくとも一部のコンテンツの特徴を表すために用いる第２特徴ベクトルの要素となる、前記第１特徴ベクトルの要素より少ない数の特徴量を、前記算出された各種類の特徴量の指標値に基づいて、前記複数種類の特徴量の中から選択する第２特徴ベクトル決定ステップと、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項６】
全体コンテンツ群に含まれる複数のコンテンツのそれぞれについて、複数種類の特徴量のそれぞれの値を要素とする第１特徴ベクトルを取得する第１特徴ベクトル取得手段、
前記全体コンテンツ群から選択された複数の注目コンテンツからなる注目コンテンツ群を特定する注目コンテンツ群特定手段、
前記複数種類の特徴量のそれぞれを算出対象特徴量として、前記全体コンテンツ群に含まれる各コンテンツの当該算出対象特徴量の値の集合と、前記注目コンテンツ群に含まれる各コンテンツの当該算出対象特徴量の値の集合と、の間の相違を示す指標値を、当該各集合の統計量に基づいて算出する指標値算出手段、及び
前記全体コンテンツ群に含まれる少なくとも一部のコンテンツの特徴を表すために用いる第２特徴ベクトルの要素となる、前記第１特徴ベクトルの要素より少ない数の特徴量を、前記算出された各種類の特徴量の指標値に基づいて、前記複数種類の特徴量の中から選択する第２特徴ベクトル決定手段、
としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【請求項７】
請求項６記載のプログラムが記憶されたコンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数のコンテンツの特徴量に関する情報処理を行う情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び情報記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラやハードディスクレコーダの普及などにより、電子データ形式で多数の静止画や動画が各種メディアに記録されるようになっている。また、デジタルオーディオプレーヤの普及などによって、音楽も電子データ形式で記録されることが増えている。従来、このようにして記録された多数の静止画や動画、音楽などのコンテンツの中から所望のコンテンツに速やかにアクセスできるようにするため、例えば各コンテンツを表すサムネイル画像（静止画の縮小画像など）を一覧表示するものが知られている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、あまりに膨大な数のサムネイル画像が、例えば単に記録順に表示されても、ユーザは所望のコンテンツに速やかにアクセスすることができない。そこで、本願発明者らは、それぞれのコンテンツの内容に関する複数種類の特徴量の値に基づいて、多数のコンテンツを分類したり、コンテンツを仮想空間内に配置してユーザに提示したりすることを検討している。
【０００４】
この場合において、コンテンツは様々な種類の特徴量を持ちうる。例えばコンテンツが音楽データであれば、曲の長さやテンポ、使用される楽器の種類などである。そして、コンテンツを分類したり仮想空間内に配置したりする際には、これら全ての種類の特徴量を使用することが常に望ましいとは限らない。なぜなら、ユーザによって重視する特徴が異なる場合もあるし、例えば時代の移り変わりによって重視される特徴が変わることもあるからである。
【０００５】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的の一つは、多数のコンテンツの特徴を表す複数種類の特徴量の中から、注目するコンテンツに応じて使用する特徴量を選択できる情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び情報記憶媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するための本発明に係る情報処理装置は、全体コンテンツ群に含まれる複数のコンテンツのそれぞれについて、複数種類の特徴量のそれぞれの値を要素とする第１特徴ベクトルを取得する第１特徴ベクトル取得手段と、前記全体コンテンツ群から選択された複数の注目コンテンツからなる注目コンテンツ群を特定する注目コンテンツ群特定手段と、前記複数種類の特徴量のそれぞれを算出対象特徴量として、前記全体コンテンツ群に含まれる各コンテンツの当該算出対象特徴量の値の集合と、前記注目コンテンツ群に含まれる各コンテンツの当該算出対象特徴量の値の集合と、の間の相違を示す指標値を、当該各集合の統計量に基づいて算出する指標値算出手段と、前記全体コンテンツ群に含まれる少なくとも一部のコンテンツの特徴を表すために用いる第２特徴ベクトルの要素となる、前記第１特徴ベクトルの要素より少ない数の特徴量を、前記算出された各種類の特徴量の指標値に基づいて、前記複数種類の特徴量の中から選択する第２特徴ベクトル決定手段と、を含むことを特徴とする。
【０００７】
また、本発明に係る情報処理方法は、全体コンテンツ群に含まれる複数のコンテンツのそれぞれについて、複数種類の特徴量のそれぞれの値を要素とする第１特徴ベクトルを取得する第１特徴ベクトル取得ステップと、前記全体コンテンツ群から選択された複数の注目コンテンツからなる注目コンテンツ群を特定する注目コンテンツ群特定ステップと、前記複数種類の特徴量のそれぞれを算出対象特徴量として、前記全体コンテンツ群に含まれる各コンテンツの当該算出対象特徴量の値の集合と、前記注目コンテンツ群に含まれる各コンテンツの当該算出対象特徴量の値の集合と、の間の相違を示す指標値を、当該各集合の統計量に基づいて算出する指標値算出ステップと、前記全体コンテンツ群に含まれる少なくとも一部のコンテンツの特徴を表すために用いる第２特徴ベクトルの要素となる、前記第１特徴ベクトルの要素より少ない数の特徴量を、前記算出された各種類の特徴量の指標値に基づいて、前記複数種類の特徴量の中から選択する第２特徴ベクトル決定ステップと、を含むことを特徴とする。
【０００８】
また、本発明に係るプログラムは、全体コンテンツ群に含まれる複数のコンテンツのそれぞれについて、複数種類の特徴量のそれぞれの値を要素とする第１特徴ベクトルを取得する第１特徴ベクトル取得手段、前記全体コンテンツ群から選択された複数の注目コンテンツからなる注目コンテンツ群を特定する注目コンテンツ群特定手段、前記複数種類の特徴量のそれぞれを算出対象特徴量として、前記全体コンテンツ群に含まれる各コンテンツの当該算出対象特徴量の値の集合と、前記注目コンテンツ群に含まれる各コンテンツの当該算出対象特徴量の値の集合と、の間の相違を示す指標値を、当該各集合の統計量に基づいて算出する指標値算出手段、及び前記全体コンテンツ群に含まれる少なくとも一部のコンテンツの特徴を表すために用いる第２特徴ベクトルの要素となる、前記第１特徴ベクトルの要素より少ない数の特徴量を、前記算出された各種類の特徴量の指標値に基づいて、前記複数種類の特徴量の中から選択する第２特徴ベクトル決定手段、としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。このプログラムは、コンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体に記憶されてよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、本発明の一実施形態について、図面を参照しながら説明する。
【００１０】
図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置１の構成を示す構成図である。図１に示すように、情報処理装置１は、制御部１１と、記憶部１２と、通信部１３と、操作部１４と、表示部１５と、を含んで構成される。
【００１１】
制御部１１は、例えばＣＰＵ等であって、記憶部１２に記憶されたプログラムに従って動作する。本実施形態において、制御部１１は、複数のコンテンツのそれぞれについて、複数種類の特徴量の値を取得する。そして、この複数のコンテンツの中から選択された注目コンテンツに応じて、複数種類の特徴量の中から、コンテンツの特徴を表すために用いる特徴量を選択する。さらに本実施形態では、制御部１１は、この選択された特徴量の値に基づいて、仮想空間内にコンテンツを表す画像を配置してユーザに提示することとする。ここで、本実施形態に係るコンテンツは、例えば静止画像や動画像、音楽、ゲームなど、ユーザの選択対象となる様々なものであってよい。
【００１２】
記憶部１２は、例えばＲＡＭやＲＯＭ等のメモリ素子などを含んで構成される、コンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体である。記憶部１２は、制御部１１によって実行されるプログラムを保持している。また、記憶部１２は、制御部１１のワークメモリとしても動作する。
【００１３】
通信部１３は、例えばＬＡＮボード等のネットワークインタフェースであって、制御部１１の制御にしたがって各種のデータを通信ネットワークに送信する。また、通信ネットワークを介して到来するデータを受信し、制御部１１に対して出力する。
【００１４】
操作部１４は、例えばキーボードやマウス等であって、ユーザの指示操作を受け付けて、当該指示操作の内容を制御部１１に出力する。表示部１５は、ディスプレイ装置等であって、制御部１１からの指示に従って、情報の表示を行う。
【００１５】
以下では、情報処理装置１が実現する機能について、図２の機能ブロック図に基づいて
説明する。情報処理装置１は、機能的に図２に示すように、第１特徴ベクトル取得部２１と、注目コンテンツ群特定部２２と、指標値算出部２３と、第２特徴ベクトル決定部２４と、位置座標決定部２５と、コンテンツ画像表示部２６と、を含んで構成されている。これらの機能は、例えば制御部１１が記憶部１２に格納されるプログラムを実行することにより、実現できる。このプログラムは、例えばインターネット等の通信ネットワークを介して提供されるものであってもよいし、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ等のコンピュータで読み取り可能な各種情報記録媒体に格納されて提供されるものであってもよい。
【００１６】
第１特徴ベクトル取得部２１は、全体コンテンツ群に含まれる複数のコンテンツのそれぞれについて、複数種類の特徴量のそれぞれの値を要素とする第１特徴ベクトルを取得する。具体例として、本実施形態において、情報処理装置１は、複数の音楽コンテンツの各データを保持しているものとする。これら複数の音楽コンテンツからなるコンテンツの集合を、以下では全体コンテンツ群という。
【００１７】
また、情報処理装置１は、これら全体コンテンツ群に含まれる音楽コンテンツのそれぞれに対して、予めコンテンツの内容に関する複数種類の特徴量のそれぞれの値を保持しているものとする。ここで特徴量は、コンテンツの特徴を示す各種の数値データであって、例えば曲の長さやテンポ、使われる楽器の種類などに関するデータである。また、特徴量は、コンテンツの内容を解析して得られた、それぞれの曲がどのジャンルらしいかを表す値などであってもよい。
【００１８】
第１特徴ベクトル取得部２１は、これら保持されている特徴量の値を読み出すことによって、読み出された特徴量のそれぞれの値を要素とする特徴ベクトル（第１特徴ベクトル）を取得できる。なお、第１特徴ベクトル取得部２１は、これら各コンテンツの特徴量の値を、例えば通信ネットワークを介して他のサーバ装置などから取得してもよい。
【００１９】
以下では具体例として、全体コンテンツ群にＭ個の音楽コンテンツが含まれているものとする。これらＭ個の音楽コンテンツを、それぞれコンテンツＣｍ（ｍは１からＭまでの整数）と表記する。また、予め定められたＮ種類の特徴量について、各コンテンツそれぞれの特徴量の値が算出されているものとする。以下では、コンテンツＣｍの特徴量の値を、Ｗ（ｍ，ｎ）（ｎは１からＮまでの整数）と表記する。例えばコンテンツＣ１の第１特徴ベクトルは、（Ｗ（１，１），Ｗ（１，２），・・・，Ｗ（１，Ｎ））である。
【００２０】
注目コンテンツ群特定部２２は、全体コンテンツ群から選択された複数の注目コンテンツからなる注目コンテンツ群を特定する。ここで注目コンテンツは、全体コンテンツ群に含まれるコンテンツであって、第１特徴ベクトルの要素の中から第２特徴ベクトルの要素を選択するために用いられる。
【００２１】
例えば注目コンテンツは、あるユーザの嗜好に応じて選択されたコンテンツである。このような注目コンテンツを用いて第２特徴ベクトルの要素となる特徴量を選択することによって、選択された特徴量は、当該ユーザの好みを反映したものとなる。具体例として、注目コンテンツは、現在日時に対して過去の所定の期間にわたって、ユーザが視聴したコンテンツであってもよい。また、過去ユーザが視聴したコンテンツのうち、視聴回数が所定回数以上のコンテンツであってもよい。
【００２２】
また、注目コンテンツは、ある時代の流行を反映して選択されたものであってもよい。このような注目コンテンツを用いて第２特徴ベクトルの要素となる特徴量を選択することによって、選択された特徴量は、時代の流れを反映したものとなる。具体例として、注目コンテンツは、ユーザの指定に応じて決定された過去の所定の期間内に発表されたコンテンツなどであってよい。あるいは、注目コンテンツは複数のユーザの嗜好に応じて選択されたコンテンツでもよい。また、過去の所定期間内に複数のユーザによって、より多く選択され、視聴されたコンテンツであってもよい。このように複数のユーザの嗜好を反映したコンテンツを注目コンテンツとして選択することで、多くのユーザの嗜好を反映した特徴量を第２特徴ベクトルの要素として選択できる。
【００２３】
なお、選択される注目コンテンツの数は、予め定められた数であってもよいし、選択条件に応じて変化してもよい。この注目コンテンツからなる注目コンテンツ群は、全体コンテンツ群の部分集合となる。
【００２４】
指標値算出部２３は、第１特徴ベクトル取得部２１が取得した第１特徴ベクトルの要素である複数種類の特徴量のそれぞれを算出対象特徴量として、当該算出対象特徴量の指標値Ｉを算出する。例えば前述の例においては、第１特徴ベクトルの要素はＮ種類の特徴量なので、指標値算出部２３は、このＮ種類の特徴量のそれぞれに対して、指標値Ｉを算出する。
【００２５】
この指標値Ｉは、全体コンテンツ群に含まれる各コンテンツの算出対象特徴量の値の集合Ｓａと、注目コンテンツ群に含まれる各コンテンツの算出対象特徴量の値の集合Ｓｂと、の間の相違を示す値である。指標値算出部２３は、当該各集合の統計量に基づいて指標値Ｉを算出する。
【００２６】
ここで、指標値Ｉの概念について、図３（ａ）及び図３（ｂ）に基づいて説明する。図３（ａ）及び図３（ｂ）は、ある算出対象特徴量について、集合Ｓａに含まれる当該算出対象特徴量の値の分布と、集合Ｓｂに含まれる当該算出対象特徴量の値の分布と、を表すヒストグラムの一例を示す説明図である。
【００２７】
図３（ａ）の例においては、集合Ｓｂの分布は、集合Ｓａの分布に対して分布の中心や広がりなどが大きく相違していない。この場合、注目コンテンツが持つ算出対象特徴量の傾向は、全体コンテンツ群に含まれるコンテンツ全体の傾向とそれほど変わらないことになる。一方で、図３（ｂ）の例においては、図３（ａ）の例と比較して、集合Ｓｂの分布と集合Ｓａの分布との間で分布の中心や広がりなどが相違している。このような場合、注目コンテンツ群に含まれる注目コンテンツにおいて、この算出対象特徴量の値が特徴的な傾向を示していることになる。例えば注目コンテンツがユーザの嗜好に応じて選択されたコンテンツである場合、ユーザは図３（ａ）に示すような傾向を示す特徴量についてはあまり拘っておらず、図３（ｂ）に示すような傾向を示す特徴量に拘ってコンテンツを選んでいると推定される。指標値Ｉは、このような集合Ｓａの分布と集合Ｓｂの分布との間の相違を表す値であって、各集合の統計量に基づいて算出される。
【００２８】
具体的に、例えば指標値算出部２３は、集合Ｓａ及び集合Ｓｂのそれぞれについて算出された、当該集合に含まれる算出対象特徴量の値の分散値に基づいて、指標値Ｉを算出する。また、指標値算出部２３は、集合Ｓａ及び集合Ｓｂのそれぞれについて算出された、当該集合に含まれる算出対象特徴量の値の平均値に基づいて、指標値Ｉを算出してもよい。
【００２９】
以下、集合Ｓａ及び集合Ｓｂに含まれる算出対象特徴量の値の分散値と平均値とに基づいて、指標値算出部２３が指標値Ｉを算出する場合の具体例について、説明する。以下では、第１特徴ベクトルのｊ番目の要素が算出対象特徴量である場合の指標値を、Ｉ（ｊ）と表記する（ｊは１からＮまでの整数）。また、ここでは具体例として、注目コンテンツ群は、コンテンツＣ１、Ｃ４、Ｃ６、Ｃ９、及びＣ１３の５つの注目コンテンツからなるものとする。
【００３０】
全体コンテンツ群に含まれる各コンテンツの算出対象特徴量の値の集合Ｓａは、コンテンツＣ１の第１特徴ベクトルのｊ番目の要素Ｗ（１，ｊ）、コンテンツＣ２の第１特徴ベクトルのｊ番目の要素Ｗ（２，ｊ）、・・・などの値を含んだ集合である。全体コンテンツ群に含まれるコンテンツの数はＭ個なので、集合ＳａはＭ個の特徴量の値からなる。この集合Ｓａに含まれるＭ個の特徴量の値の平均値及び分散値を、それぞれＡｖｇ（Ｓａ，ｊ）及びＶａｒ（Ｓａ，ｊ）と表記する。
【００３１】
また、注目コンテンツ群に含まれる各コンテンツの算出対象特徴量の値の集合Ｓｂは、各注目コンテンツの第１特徴ベクトルのｊ番目の要素の値を含んだ集合である。具体的に、ここでは集合Ｓｂは、Ｗ（１，ｊ）、Ｗ（４，ｊ）、Ｗ（６，ｊ）、Ｗ（９，ｊ）、及びＷ（１３，ｊ）の５つの特徴量の値からなる。この集合Ｓｂに含まれる５つの特徴量の値の平均値及び分散値を、それぞれＡｖｇ（Ｓｂ，ｊ）及びＶａｒ（Ｓｂ，ｊ）と表記する。
【００３２】
この場合において、例えば指標値算出部２３は、以下の計算式により、指標値Ｉ（ｊ）を算出する。
【数１】
2008146336.tif 000003
あるいは、指標値算出部２３は以下のような計算式により指標値Ｉ（ｊ）を算出してもよい。
【数２】
2008146336.tif 000004
ここで、α，β，及びγはいずれも予め定められた正の定数である。これらの計算式によれば、それぞれの集合の分散値の比が大きければ大きいほど、またそれぞれの集合の平均値の差が大きければ大きいほど、Ｉ（ｊ）の値は大きくなる。すなわち、集合Ｓａと集合Ｓｂとの間で、平均値や分散値が異なるほど、指標値がより大きくなる。これにより、指標値Ｉ（ｊ）は、第１特徴ベクトルのｊ番目の要素について、全体コンテンツ群に含まれるコンテンツの値の集合Ｓａと、注目コンテンツ群に含まれるコンテンツの値の集合Ｓｂと、の間の相違を表すこととなる。
【００３３】
なお、以上の説明は例示であって、指標値算出部２３は、例えば平均値又は分散値のいずれか一方だけを用いて指標値を算出してもよい。また、集合Ｓａ及び集合Ｓｂに関する他の統計量に基づいて指標値Ｉ（ｊ）を算出してもよい。
【００３４】
第２特徴ベクトル決定部２４は、全体コンテンツ群に含まれる少なくとも一部のコンテンツの特徴を表すために用いる第２特徴ベクトルの要素となる特徴量を、第１特徴ベクトルの要素である複数種類の特徴量の中から選択する。ここで第２特徴ベクトル決定部２４は、指標値算出部２３によって算出された各種類の特徴量の指標値に基づいて、第２特徴ベクトルの要素を選択する。また、第２特徴ベクトルの要素を、第１特徴ベクトルの要素より少ない数になるように選択する。
【００３５】
具体例として、第２特徴ベクトル決定部２４は、第１特徴ベクトルの要素である各種類の特徴量のうち、指標値算出部２３によって算出された指標値が大きい順に、所定の数の特徴量を、第２特徴ベクトルの要素として選択する。このようにして選択された特徴量は、コンテンツ全体に対する注目コンテンツの特徴をより明確に表す特徴量となっていると考えられる。
【００３６】
位置座標決定部２５は、全体コンテンツ群に含まれる少なくとも一部のコンテンツのそれぞれについて、当該コンテンツの第２特徴ベクトルの要素に基づいて、当該コンテンツの仮想空間内における位置座標を決定する。
【００３７】
具体例として、位置座標決定部２５は、まず表示対象となるコンテンツを全体コンテンツ群から選択する。例えば全体コンテンツ群に含まれるコンテンツの数Ｍが１００万個などの非常に大きな数の場合、これら全てを仮想空間に配置すると膨大な演算処理が必要となる。そこで、所定の条件に基づいて、表示対象となる所定数のコンテンツを全体コンテンツ群から選択することとしてもよい。この場合の具体例として、位置座標決定部２５は、各コンテンツの第２特徴ベクトルの要素の値に基づいて、表示対象となるコンテンツを選択してもよい。例えば位置座標決定部２５は、第２特徴ベクトルの要素となる特徴量の値が大きい順に、所定数のコンテンツを表示対象として選択する。これにより、ユーザの嗜好に応じたコンテンツが配置された仮想空間をユーザに提示することができる。なお、表示対象となるコンテンツは注目コンテンツを含んでもよいし、含まなくてもよい。また、位置座標決定部２５は、全体コンテンツ群に含まれる全てのコンテンツを表示対象としてもよい。
【００３８】
さらに位置座標決定部２５は、表示対象となる各コンテンツについて、当該コンテンツの第２特徴ベクトルの要素に基づいて仮想空間内の位置座標を決定する。ここで、例えばコンテンツが配置される仮想空間が２次元空間であって、第２特徴ベクトルの要素が２個であれば、位置座標決定部２５は第２特徴ベクトルの各要素の値をそのまま仮想空間内における各軸の座標値として用いてもよい。また、仮想空間が３次元空間であって、第２特徴ベクトルの要素が３個である場合にも、同様にして各要素の値を３次元空間の各軸の座標値として用いることができる。これらの場合、位置座標決定部２５は、第２特徴ベクトルの要素となる特徴量のそれぞれと、仮想空間の所定の座標軸のそれぞれと、を所定の条件に応じて関連づける。これによって、表示対象となる各コンテンツは第２特徴ベクトルの要素の値に応じて、仮想空間内に配置される。
【００３９】
一方、第２特徴ベクトルの要素数が４以上であって、仮想空間が３次元空間の場合、例えば以下のようにして仮想空間内の位置座標を決定してもよい。具体例として、第２特徴ベクトルの要素が全部でＰ個であって、第２特徴ベクトルのｐ番目の要素（ｐは１からＰまでの整数）は、第１特徴ベクトルのｋ（ｐ）番目の要素であるものとする。この場合、コンテンツＣｍの第２特徴ベクトルは、（Ｗ（ｍ，ｋ（１）），Ｗ（ｍ，ｋ（２）），・・・・Ｗ（ｍ，ｋ（Ｐ）））となる。また、この場合において、第２特徴ベクトルの各要素の順序は、指標値Ｉの値が大きい順に決定されるものとする。すなわち、
Ｉ（ｋ（１））＞Ｉ（ｋ（２））＞Ｉ（ｋ（３））＞・・・・・＞Ｉ（ｋ（Ｐ））
を満たしている。この場合において、位置座標決定部２５は、コンテンツＣｍの仮想空間内における各軸の座標値Ｘｍ、Ｙｍ及びＺｍを、以下の計算式により決定する。
【数３】
2008146336.tif 000005
この計算式によれば、第２特徴ベクトルの全ての要素を考慮しつつ、指標値Ｉの値が大きい特徴量ほど座標値を決定する際の寄与度が大きくなるように、座標値を決定できる。
【００４０】
なお、位置座標決定部２５が決定する位置座標は、仮想空間において互いに直交する軸の座標値でなくともよく、例えば極座標系などの他の座標軸の座標値であってもよい。また、位置座標決定部２５は、第２特徴ベクトルの要素として選択された特徴量に対する指標値Ｉの算出に用いられた集合Ｓｂの統計量（平均値や分散値など）に基づいて、位置座標を決定してもよい。これにより、決定される位置座標は、より注目コンテンツの特徴量の値の傾向を反映したものとなる。
【００４１】
コンテンツ画像表示部２６は、位置座標決定部２５により表示対象として選択された各コンテンツをそれぞれ表す画像（サムネイル画像）を、位置座標決定部２５が決定した仮想空間内の位置座標に配置する。そして、この仮想空間の様子を示す画像を表示部１５に表示する。ここでは、全体コンテンツ群に含まれる各音楽コンテンツをそれぞれ表すサムネイル画像として、各音楽コンテンツのジャケットを表す画像が情報処理装置１内に保持されているものとする。
【００４２】
図４は、位置座標決定部２５が決定した各コンテンツの位置座標に、当該コンテンツを表すサムネイル画像が配置された仮想空間３０の一例を示す説明図である。同図に示すように、仮想空間３０にはサムネイル画像がテクスチャとしてマッピングされた画像オブジェクト３１が複数配置されている。ここで各画像オブジェクト３１は、その代表点（例えばオブジェクト座標系の原点）が位置座標決定部２５によって決定された位置座標に一致するように、仮想空間３０に配置される。また、配置される各画像オブジェクト３１の向きは、所与の視点位置３２及び視線方向３３に応じて変化するものとする。
【００４３】
ユーザはこのような仮想空間３０の様子を示す画像が表示部１５に表示された状態において、操作部１４に対する指示操作により仮想空間３０内の視点位置３２を移動させ、表示された画像オブジェクト３１のいずれかを選択する。これにより、ユーザは仮想空間に配置された複数のコンテンツの中から、任意にコンテンツを選んで、当該コンテンツを視聴したりすることができる。
【００４４】
以上説明した本実施の形態においては、例えば注目コンテンツがユーザの嗜好に応じて選択されたものであれば、第２特徴ベクトルの要素としてユーザの嗜好をより反映する特徴量が選択される。そのため、このような特徴量に応じて各コンテンツの仮想空間３０内の位置が決定されることにより、例えばＸ、Ｙ、及びＺ方向それぞれの正方向にユーザの好みに近いコンテンツを表すサムネイル画像が配置され、負方向にユーザの好みと異なるコンテンツを表すサムネイル画像が配置される。こうすれば、ユーザは仮想空間３０内において視点位置３２を移動させながら仮想空間３０の様子を示す画像を閲覧することにより、より容易に自分の嗜好にあったコンテンツを探すことができる。
【００４５】
また、この場合、ユーザごとに注目コンテンツとして異なるコンテンツが選択されるので、第２特徴ベクトルの要素として選択される特徴量はユーザによって異なることになる。そのため、各ユーザが同じコンテンツの配置された仮想空間の様子を示す画像を閲覧する場合であっても、ユーザごとに仮想空間の各軸に異なる特徴量が関連付けられる結果、各ユーザにそれぞれ異なった仮想空間の様子を示す画像を提示することができる。
【００４６】
なお、本発明の実施の形態は、以上説明したものに限られない。例えば上述した例においては、情報処理装置１は選択された第２特徴ベクトルの各要素の値に基づいて、各コンテンツを表す画像を仮想空間に配置することとしたが、これに限らず、例えば第２特徴ベクトルの各要素の値に基づいて、コンテンツを分類することとしてもよい。
【００４７】
また、本実施形態において情報処理装置１が実行することとした処理の一部は、情報処理装置１と通信ネットワークを介して接続された他の情報処理装置によって実行されることとしてもよい。また、本実施形態において情報処理装置１が保持することとしたデータの少なくとも一部は、情報処理装置１と通信ネットワークを介して接続された他の情報処理装置が保持することとしてもよい。具体例として、情報処理装置１は、通信ネットワークを介して接続されたユーザ端末よりユーザの視聴したコンテンツの情報を受け入れることによって、注目コンテンツ群を特定する。そして、特定された注目コンテンツ群に応じて選択された特徴量に基づいて、表示対象となる各コンテンツの仮想空間における位置座標を決定し、当該決定した位置座標をユーザ端末に対して送信する。ユーザ端末は、この送信された位置座標に基づいて、仮想空間の様子を示す画像を生成し、ディスプレイ装置に表示することとしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明の実施の形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る情報処理装置の機能例を示す機能ブロック図である。
【図３】算出対象特徴量の値の分布を表すヒストグラムの一例を示す説明図である。
【図４】コンテンツを表す画像が配置された仮想空間の一例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００４９】
１  情報処理装置、１１  制御部、１２  記憶部、１３  通信部、１４  操作部、１５  表示部、２１  第１特徴ベクトル取得部、２２  注目コンテンツ群特定部、２３  指標値算出部、２４  第２特徴ベクトル決定部、２５  位置座標決定部、２６  コンテンツ画像表示部。
【図１】
2008146336.tif 000006
【図２】
2008146336.tif 000007
【図３】
2008146336.tif 000008
【図４】
2008146336.tif 000009