(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
曲及び／又はビデオからなるコンテンツを推薦するコンテンツ推薦装置において、
コンテンツアイテムプールから、複数の値を有するコンテンツ属性に関連付けられたコンテンツを選択し、該選択されたコンテンツを含む選択リストを生成する、あるいは複数の値を有するコンテンツ属性に関連付けられたコンテンツのうちの選択されたコンテンツを含む選択リストを受け取る選択エンジンと、
上記選択エンジンからの選択リストに基づいて、コンテンツ推薦リストを生成する配列エンジンとを備え、
上記配列エンジンは、
上記コンテンツ属性のうちの第１の属性について同じ値を共有するコンテンツ群によって、複数のクラスタを生成し、
上記各クラスタ内において、上記コンテンツ属性のうちの第２の属性について同じ値を共有するコンテンツ群によって、複数のサブクラスタを生成し、
少なくとも１つのクラスタ及び少なくとも１つのサブクラスタの両方から、配列規則に基づいて、コンテンツを選択し、該選択したコンテンツをユーザに対して再生する順番を定義したシーケンスを生成し、上記コンテンツ推薦リストに含め、
上記シーケンスに配列されたコンテンツのストリームを出力することによって、配列されたコンテンツを配信し、該ストリームは、該配列された順番で、順次再生され、
上記配列規則は、
上記コンテンツの選択中に、上記少なくとも１つのクラスタ及び上記少なくとも１つのサブクラスタにアクセスする順番であって、上記複数のクラスタのうちの第１のクラスタ又は該第１のクラスタから生成された第１のサブクラスタにアクセスした後に、該第１のクラスタとは異なる第２のクラスタ又は該第２のクラスタから生成された第２のサブクラスタにアクセスすることを定義した順番と、該第１のクラスタ又は該第１のサブクラスタから選択するコンテンツの数と、該第２のクラスタ又は該第２のサブクラスタから選択するコンテンツの数とを定義するとともに、該第１のクラスタ又は該第２のクラスタと、該第１のサブクラスタ又は第２のサブクラスタとから、それぞれ１つ以上のコンテンツを選択することを定めることを特徴とするコンテンツ推薦装置。
【請求項２】
上記配列エンジンは、上記コンテンツ推薦リストを、コンテンツを定義する上記コンテンツ属性に基づいて生成することを特徴とする請求項１記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項３】
上記配列エンジンは、上記コンテンツ推薦リストを、コンテンツの商業的意図で配列されたシーケンスを生成するビジネス規則に基づいて生成することを特徴とする請求項１記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項４】
上記選択エンジンは、上記選択リストを、コンテンツを定義する上記コンテンツ属性に基づいて生成することを特徴とする請求項１記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項５】
上記選択エンジンは、上記選択リストを、コンテンツの商業的意図で配列されたシーケンスを生成するビジネス規則に基づいて生成することを特徴とする請求項１記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項６】
上記配列エンジンは、上記コンテンツ推薦リストを、ユーザプロファイルに基づいて生成することを特徴する請求項１記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項７】
上記選択エンジンは、上記コンテンツアイテムプールから、ユーザプロファイルに基づいて、コンテンツを選択することを特徴とする請求項１記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項８】
ユーザプロファイルを、少なくとも１つの以前に出力したコンテンツ推薦リストに対するユーザフィードバックに基づいて生成するユーザプロファイルエンジンを更に備える請求項１記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項９】
上記ユーザフィードバックは、明示的なフィードバック及び暗示的なフィードバックを含むことを特徴とする請求項８記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項１０】
上記ユーザフィードバックは、上記暗示的なフィードバックの表現によって重み付けされた上記明示的なフィードバックの表現の関数であることを特徴とする請求項９記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項１１】
上記明示的なフィードバックは、ユーザが特定のコンテンツを好きか嫌いかを示す指示を含むことを特徴とする請求項９記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項１２】
上記暗示的なフィードバックは、上記明示的なフィードバックに伴う反応のレベルに基づいていることを特徴とする請求項９記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項１３】
上記暗示的なフィードバックは、ユーザが当該コンテンツ推薦装置の入力端末に加えられた圧力に基づいていることを特徴とする請求項１２記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項１４】
上記暗示的なフィードバックは、明示的なフィードバック操作子に加えられた圧力を含むことを特徴とする請求項１２記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項１５】
上記暗示的なフィードバックは、明示的なフィードバック操作子を操作するユーザの反応時間を含むことを特徴とする請求項１２記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項１６】
上記クラスタの数は、上記コンテンツ属性のうちの第１の属性の値の数に等しいことを特徴とする請求項１記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項１７】
上記サブクラスタの数は、上記コンテンツ属性のうちの第２の属性の値の数に等しいことを特徴とする請求項１記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項１８】
上記複数のサブクラスタは、１次サブクラスタであり、
上記配列エンジンは、各１次サブクラスタにおいて、上記コンテンツ属性のうちの第３の属性について同じ値を共有するコンテンツ群によって、複数の２次サブクラスタを生成することを特徴する請求項１記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項１９】
上記配列エンジンは、少なくとも１つのクラスタ及び少なくとも１つの１次サブクラスタから選択されるコンテンツに加えて、１つ以上の配列規則に基づき、少なくとも１つの２次サブクラスタから複数のコンテンツを選択して、上記コンテンツ推薦リストに含めることを特徴する請求項１８記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項２０】
上記配列エンジンは、各Ｎ次サブクラスタにおいて、上記コンテンツ属性のうちの第（Ｎ＋２）の属性について同じ値を共有するコンテンツ群によって、（Ｎ＋１）次サブクラスタを生成することを特徴する請求項１記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項２１】
個々のコンテンツ属性の数をｏとし、上記配列エンジンは、（ｏ−１）次サブクラスタを生成するまで繰り返すことを特徴する請求項２０記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項２２】
少なくとも１つの配列規則は、特定のＮ次サブクラスタからコンテンツを選択するかを決定する、ユーザプロファイルからの情報に基づいていることを特徴する請求項１記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項２３】
少なくとも１つの配列規則は、特定のＮ次サブクラスタからコンテンツを選択するかを決定する、既に提供されたコンテンツが好きか、嫌いかを示す指示に基づいていることを特徴する請求項１記載のコンテンツ推薦装置。
【請求項２４】
曲及び／又はビデオからなるコンテンツを推薦するコンテンツ推薦方法において、
選択エンジンにより、コンテンツアイテムプールから、複数の値を有するコンテンツ属性に関連付けられたコンテンツを選択し、該選択されたコンテンツを含む選択リストを生成し、あるいは複数の値を有するコンテンツ属性に関連付けられたコンテンツのうちの選択されたコンテンツを含む選択リストを受け取るステップと、
上記選択エンジンからの選択リストに基づいて、配列エンジンにより、上記コンテンツ属性のうちの第１の属性について同じ値を共有するコンテンツ群によって、複数のクラスタを生成するステップと、
上記配列エンジンにより、上記各クラスタ内において、上記コンテンツ属性のうちの第２の属性について同じ値を共有するコンテンツ群によって、複数のサブクラスタを生成するステップと、
上記配列エンジンにより、少なくとも１つのクラスタ及び少なくとも１つのサブクラスタの両方から、配列規則に基づいて、コンテンツを選択し、該選択したコンテンツをユーザに対して再生する順番を定義したシーケンスを生成し、コンテンツ推薦リストに含めるステップと、
上記配列エンジンにより、上記シーケンスに配列されたコンテンツのストリームを出力することによって、配列されたコンテンツを配信するステップとを有し、
上記配列規則は、
上記コンテンツの選択中に、上記少なくとも１つのクラスタ及び上記少なくとも１つのサブクラスタにアクセスする順番であって、上記複数のクラスタのうちの第１のクラスタ又は該第１のクラスタから生成された第１のサブクラスタにアクセスした後に、該第１のクラスタとは異なる第２のクラスタ又は該第２のクラスタから生成された第２のサブクラスタにアクセスすることを定義した順番と、該第１のクラスタ又は該第１のサブクラスタから選択するコンテンツの数と、該第２のクラスタ又は該第２のサブクラスタから選択するコンテンツの数とを定義するとともに、該第１のクラスタ又は該第２のクラスタと、該第１のサブクラスタ又は第２のサブクラスタとから、それぞれ１つ以上のコンテンツを選択することを定め、
上記ストリームは、上記配列された順番で、順次再生されることを特徴とするコンテンツ推薦方法。
【請求項２５】
上記配列エンジンにより、上記コンテンツ推薦リストを、コンテンツを定義する上記コンテンツ属性に基づいて生成することを特徴とする請求項２４記載のコンテンツ推薦方法。
【請求項２６】
上記配列エンジンにより、上記コンテンツ推薦リストを、コンテンツの商業的意図で配列されたシーケンスを生成するビジネス規則に基づいて生成することを特徴とする請求項２４記載のコンテンツ推薦方法。
【請求項２７】
上記選択エンジンにより、上記選択リストを、コンテンツを定義する上記コンテンツ属性に基づいて生成することを特徴とする請求項２４記載のコンテンツ推薦方法。
【請求項２８】
上記選択エンジンにより、上記選択リストを、コンテンツの商業的意図で配列されたシーケンスを生成するビジネス規則に基づいて生成することを特徴とする請求項２４記載のコンテンツ推薦方法。
【請求項２９】
上記配列エンジンにより、上記コンテンツ推薦リストを、ユーザプロファイルに基づいて生成することを特徴とする請求項２４記載のコンテンツ推薦方法。
【請求項３０】
上記選択エンジンにより、上記コンテンツアイテムプールから、ユーザプロファイルに基づいて、コンテンツを選択することを特徴とする請求項２４記載のコンテンツ推薦方法。
【請求項３１】
ユーザプロファイルエンジンにより、少なくとも１つの以前に出力したコンテンツ推薦リストに対するユーザフィードバックに基づいて、ユーザプロファイルを生成することを特徴とする請求項２４記載のコンテンツ推薦方法。
【請求項３２】
上記ユーザフィードバックは、明示的なフィードバック及び暗示的なフィードバックを含むことを特徴とする請求項３１記載のコンテンツ推薦方法。
【請求項３３】
上記ユーザフィードバックは、上記暗示的なフィードバックの表現によって重み付けされた上記明示的なフィードバックの表現の関数であることを特徴とする請求項３２記載のコンテンツ推薦方法。
【請求項３４】
上記明示的なフィードバックは、ユーザが特定のコンテンツを好きか嫌いかを示す指示を含むことを特徴とする請求項３２記載のコンテンツ推薦方法。
【請求項３５】
上記暗示的なフィードバックは、上記明示的なフィードバックに伴う反応のレベルに基づいていることを特徴とする請求項３２記載のコンテンツ推薦方法。
【請求項３６】
上記暗示的なフィードバックは、ユーザがコンテンツ推薦装置の入力端末に加えられた圧力に基づいていることを特徴とする請求項３５記載のコンテンツ推薦方法。
【請求項３７】
上記暗示的なフィードバックは、明示的なフィードバック操作子に加えられた圧力を含むことを特徴とする請求項３５記載のコンテンツ推薦方法。
【請求項３８】
上記暗示的なフィードバックは、明示的なフィードバック操作子を操作するユーザの反応時間を含むことを特徴とする請求項３５記載のコンテンツ推薦方法
【請求項３９】
コンピュータによって、曲及び／又はビデオからなるコンテンツを推薦するコンテンツ推薦方法を実行するためのコンピュータプログラム命令が記録された、コンピュータで読取り可能な記録媒体であって、
上記コンテンツ推薦方法は、
選択エンジンにより、コンテンツアイテムプールから、複数の値を有するコンテンツ属性に関連付けられたコンテンツを選択し、該選択されたコンテンツを含む選択リストを生成し、あるいは複数の値を有するコンテンツ属性に関連付けられたコンテンツのうちの選択されたコンテンツを含む選択リストを受け取るステップと、
上記選択エンジンからの選択リストに基づいて、配列エンジンにより、上記コンテンツ属性のうちの第１の属性について同じ値を共有するコンテンツ群によって、複数のクラスタを生成するステップと、
上記配列エンジンにより、上記各クラスタ内において、上記コンテンツ属性のうちの第２の属性について同じ値を共有するコンテンツ群によって、複数のサブクラスタを生成するステップと、
上記配列エンジンにより、少なくとも１つのクラスタ及び少なくとも１つのサブクラスタの両方から、配列規則に基づいて、コンテンツを選択し、該選択したコンテンツをユーザに対して再生する順番を定義したシーケンスを生成し、コンテンツ推薦リストに含めるステップと、
上記配列エンジンにより、上記シーケンスに配列されたコンテンツのストリームを出力することによって、配列されたコンテンツを配信するステップとを有し、
上記配列規則は、
上記コンテンツの選択中に、上記少なくとも１つのクラスタ及び上記少なくとも１つのサブクラスタにアクセスする順番であって、上記複数のクラスタのうちの第１のクラスタ又は該第１のクラスタから生成された第１のサブクラスタにアクセスした後に、該第１のクラスタとは異なる第２のクラスタ又は該第２のクラスタから生成された第２のサブクラスタにアクセスすることを定義した順番と、該第１のクラスタ又は該第１のサブクラスタから選択するコンテンツの数と、該第２のクラスタ又は該第２のサブクラスタから選択するコンテンツの数とを定義するとともに、該第１のクラスタ又は該第２のクラスタと、該第１のサブクラスタ又は第２のサブクラスタとから、それぞれ１つ以上のコンテンツを選択することを定め、
上記ストリームは、上記配列された順番で、順次再生されることを特徴するコンピュータで読取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンテンツ推薦装置及びコンテンツ推薦方法に関し、特に、動的なコンテンツ配信のための情報及び娯楽機器に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ネットワークは、ユビキタスになっている。電話網、コンピュータネットワーク、セルラネットワークは、生活の一部となっている。これらのネットワークは、かっては別々のエンティティであったが、混ざり合って、全ての接続機器にデータを転送する手段を形成している。
【０００３】
ネットワークにより、人々は、情報を得るために及び娯楽のためにデータにアクセスすることができる。ここで、自らが必要とする情報、娯楽の欲求、及び個人的な好みに適合した情報及び娯楽アイテムをどのように見つけ出すかということが問題となる。
【０００４】
当分野では、ユーザが欲すると考えられる情報アイテムをユーザに提案する所謂推薦装置が知られている。
【０００５】
このような推薦装置は、以下のような情報に基づいて、ユーザが好むであろう情報アイテムを予測する。
・ユーザの嗜好（コンテンツベースのフィルタリング）
・個々のユーザによって格付けされたサンプルの比較（相関：correlation）
・コミュニティ推薦（協調フィルタリング：collaborative filtering）
これらの推薦装置は、ユーザに推薦するアイテムのリストを出力する。
【０００６】
現在知られている推薦装置は、任意の順序で、又は処理に基づく順序で出力される推薦リストを生成し、すなわち、選択リストがコンテンツアイテムプール（content item pool）を形成するが、この選択リストは、ユーザの気分を考慮して、ユーザを最適に満足させる情報をユーザに提供することはできない。
【０００７】
更に、国際特許公開公報第ＷＯ０１／１５４４９Ａ１号には、繰返し構築されるユーザプロファイルから推薦を生成する方法及び装置が開示されている。ここに開示されている装置は、プログラムメタデータと、明示的及び暗示的なデータからのユーザプロファイルとに基づいて動作する電子番組ガイドのためのものである。明示的なデータとは、ユーザによって特別に指示されたデータ、例えば好き／嫌いの格付けであり、暗示的なデータとは、ユーザの視聴習慣に関する情報を示すデータ、例えばどの番組をユーザが視聴又は使用するか、及びどの時間帯にユーザが番組を視聴するかである。ユーザは、１つ以上の仮想チャンネルに表示される、得られる推薦に、ユーザインタフェースを介してアクセスすることができる。更に、この文献には、ユーザフィードバックによって即座に新たな格付けを行い、すなわち、新たな番組推薦が実現されることも開示されている。ここに開示される装置は、結果の集合に基づいて、番組推薦の単一のリストを生成する異なるフィルタエンジンを備える。この集合は、２つのレベルにおいて収集され、第１のレベルでは、ユーザの振る舞いから構築された番組推薦を収集し、第２のレベルでは、趣味適合エンジン（taste matching engine）において構築された推薦を収集する。実際のコンテンツ推薦リストは、収集されたリストの格付けによって生成される。
【０００８】
国際特許公開公報第ＷＯ０１／０６３９８Ａ２号及び米国特許第６，４３８，５７９号には、コンテンツ及び推薦を決定及び提供する自動コンテンツ及び協力ベースの装置及び方法が開示されている。詳しくは、これらの文献には、購入する適切なアイテムの快適な選択を実現する装置が開示されており、ここでは、アイテムは、音楽、ビデオ、本等のメディアアイテムである。この装置は、ユーザの要求に基づいて動作し、ユーザのフィードバックによって精度を高めることができる推薦を提供する。ユーザのフィードバックは、明示的なフィードバック及び暗示的なフィードバックを含む。明示的なフィードバックは、ユーザによる直接的な操作、例えば格付け又はプロファイルの変更として定義される。暗示的なフィードバックは、推薦されたメディアコンテンツアイテムのグループ及び個々のメディアコンテンツアイテムをレビューし、検討する作業を含む推薦の集合をナビゲートするユーザの操作から収集される。推薦を生成するために、装置は、まず、中間結果を生成し、次に、これらを結合し、並べ替え、トリミングして、管理可能な数のアイテムを、推薦としてユーザに提示する。具体例として、音楽コンテンツを推薦するユーザによって購入され、トラック毎に自動的に再生される装置が開示されており、ここで、ユーザは、推薦されたアイテムをユーザがどの程度好きであるかを示すフィードバックを、装置に与えることができる。ユーザは、更に、推薦に基づいて、更なる格付け情報を装置に供給でき、この結果のリストは、どのアイテムをサンプリングし、購入し、消費するかに関する次の決定の基礎として用いることができる。
【０００９】
米国特許第６，１０８，４９３号には、協調フィルタにおける暗示的な格付けを利用した装置、方法及び製品が開示されている。詳しくは、ここに開示されている装置は、特定の暗示的な尺度を入手し、この特定の尺度の関数として、暗示的な格付けを生成し、暗示的な格付けを格付けブローカ（rating broker）に送信し、格付けブローカから、他のアイテムの予測結果を受信して、ユーザに対してこの予測結果を提示する。暗示的な格付けは、ユーザの手を煩わせることなく、すなわち、ユーザは如何なるインタラクションも必要としない。暗示的な格付けの具体例としては、ユーザがアイテムについてどれ程の時間を費やしたか、及びアイテムを消費した後に、ユーザがどのような行動を取ったか等の情報がある。これに加えて、例えば、暗示的な格付けを確認し又は分類するために、単一のキーストロークによって入力できる明示的な格付けを用いてもよい。入力装置は、キーボード、マウス、トラックボール、タッチパッド、ライトペン、ジョイスティック、タッチスクリーン、及びユーザからの入力を受け付けることができる如何なるメカニズムであってもよい。
【００１０】
米国特許出願第２００３／００５１２４０Ａ１号には、協調フィルタリングを含む４方向推薦方法及び装置が開示されている。詳しくは、この文献には、第１の視聴者及び第２の視聴者に対応するフィードバックデータ、暗示的データ及び／又は明示的データに基づいて、視聴者にアイテムを推薦する自動協調フィルタリング処理、特に、膨大な数のメディアコンテンツ及びオーディオファイルを管理するために、メディア視聴者を補助する電子番組ガイドが開示されている。更に、ここには、ユーザの代理として選択を行う装置が開示されている。この装置は、暗示的なプロファイリング、明示的なプロファイリング、フィードバックプロファイリング及び協調的なプロファイリングに基づいて、推薦を生成及び精密化する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
そこで、本発明の目的は、改良されたコンテンツ推薦装置及びコンテンツ推薦方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明に係るコンテンツ推薦装置は、コンテンツアイテムプールから、複数の値を有するコンテンツ属性に関連付けられたコンテンツを選択し、該選択されたコンテンツを含む選択リストを生成する、あるいは複数の値を有するコンテンツ属性に関連付けられたコンテンツのうちの選択されたコンテンツを含む選択リストを受け取る選択エンジンと、上記選択エンジンからの選択リストに基づいて、コンテンツ推薦リストを生成する配列エンジンとを備え、上記配列エンジンは、上記コンテンツ属性のうちの第１の属性について同じ値を共有するコンテンツ群によって、複数のクラスタを生成し、上記各クラスタ内において、上記コンテンツ属性のうちの第２の属性について同じ値を共有するコンテンツ群によって、複数のサブクラスタを生成し、少なくとも１つのクラスタ及び少なくとも１つのサブクラスタの両方から、配列規則に基づいて、コンテンツを選択し、該選択したコンテンツをユーザに対して再生する順番を定義したシーケンスを生成し、上記コンテンツ推薦リストに含め、上記シーケンスに配列されたコンテンツのストリームを出力することによって、配列されたコンテンツを配信し、該ストリームは、該配列された順番で、順次再生され、上記配列規則は、上記コンテンツの選択中に、上記少なくとも１つのクラスタ及び上記少なくとも１つのサブクラスタにアクセスする順番であって、上記複数のクラスタのうちの第１のクラスタ又は該第１のクラスタから生成された第１のサブクラスタにアクセスした後に、該第１のクラスタとは異なる第２のクラスタ又は該第２のクラスタから生成された第２のサブクラスタにアクセスすることを定義した順番と、該第１のクラスタ又は該第１のサブクラスタから選択するコンテンツの数と、該第２のクラスタ又は該第２のサブクラスタから選択するコンテンツの数とを定義するとともに、該第１のクラスタ又は該第２のクラスタと、該第１のサブクラスタ又は第２のサブクラスタとから、それぞれ１つ以上のコンテンツを選択することを定めることを特徴とする。
【００１３】
また、本発明に係るコンテンツ推薦方法は、選択エンジンにより、コンテンツアイテムプールから、複数の値を有するコンテンツ属性に関連付けられたコンテンツを選択し、該選択されたコンテンツを含む選択リストを生成し、あるいは複数の値を有するコンテンツ属性に関連付けられたコンテンツのうちの選択されたコンテンツを含む選択リストを受け取るステップと、上記選択エンジンからの選択リストに基づいて、配列エンジンにより、上記コンテンツ属性のうちの第１の属性について同じ値を共有するコンテンツ群によって、複数のクラスタを生成するステップと、上記配列エンジンにより、上記各クラスタ内において、上記コンテンツ属性のうちの第２の属性について同じ値を共有するコンテンツ群によって、複数のサブクラスタを生成するステップと、上記配列エンジンにより、少なくとも１つのクラスタ及び少なくとも１つのサブクラスタの両方から、配列規則に基づいて、コンテンツを選択し、該選択したコンテンツをユーザに対して再生する順番を定義したシーケンスを生成し、コンテンツ推薦リストに含めるステップと、上記配列エンジンにより、上記シーケンスに配列されたコンテンツのストリームを出力することによって、配列されたコンテンツを配信するステップとを有し、上記配列規則は、上記コンテンツの選択中に、上記少なくとも１つのクラスタ及び上記少なくとも１つのサブクラスタにアクセスする順番であって、上記複数のクラスタのうちの第１のクラスタ又は該第１のクラスタから生成された第１のサブクラスタにアクセスした後に、該第１のクラスタとは異なる第２のクラスタ又は該第２のクラスタから生成された第２のサブクラスタにアクセスすることを定義した順番と、該第１のクラスタ又は該第１のサブクラスタから選択するコンテンツの数と、該第２のクラスタ又は該第２のサブクラスタから選択するコンテンツの数とを定義するとともに、該第１のクラスタ又は該第２のクラスタと、該第１のサブクラスタ又は第２のサブクラスタとから、それぞれ１つ以上のコンテンツを選択することを定め、上記ストリームは、上記配列された順番で、順次再生されることを特徴とする。
【００１４】
このように、本発明を適用したコンテンツ推薦装置では、コンテンツ推薦リストを生成するために更に処理される選択リストを、数が減らされたコンテンツプールとして用いて、本発明に基づくコンテンツ推薦リストの精度を高めることにより、既存の推薦装置を著しく向上させることができる。このように精度を高めるためにコンテンツアイテムプールを縮小することによって、最終的に出力される推薦結果、すなわち様々な考慮に関連するコンテンツ推薦リストを、容易に適応化でき、必要な演算パワーを低減し、これにより、コンテンツ推薦装置の負担を低減することができる。更に、ユーザプロファイルも継続的に精度を高められ、及び、与えられる推薦のために、ユーザの現在の状態、例えばユーザの現在の気分を考慮に入れることができる。本発明では、生成される選択リストの一部のみを用いてコンテンツ推薦リストを生成することもでき、更に、ユーザが最初のコンテンツアイテムを嫌った場合、コンテンツ推薦リストを完全に交換することもできる。このように選択されたコンテンツアイテムの配列を可能にすることにより、個々の情報のニーズ及び娯楽の欲求を満足させることができる。現在知られている装置は、任意の順序で、又は処理に基づく順序で出力されるコンテンツ推薦リストを生成し、すなわち、選択リストがコンテンツアイテムプール（content item pool）を形成するが、この選択リストは、ユーザの気分を好適に考慮して、ユーザを最適に満足させる情報をユーザに提供することはできない。
【００１５】
本発明においては、好ましくは、コンテンツアイテムの演出的（dramaturgic）シーケンスを生成する配列規則に基づいて、コンテンツ推薦リストを生成する。コンテンツ推薦リストとして出力される選択リストの少なくとも一部をこのように再配列することにより、複数の非常に類似するコンテンツアイテムが次々と提案されるという、従来の技術の推薦装置の問題が解消される。この問題は、例えば、コンテンツアイテムからユーザプロファイルへの距離を算出し、次に、距離が最も短いコンテンツアイテムから開始して、距離が長くなる順に所定の数のコンテンツアイテムを含むリストを出力する等、選択リストを生成する手法に起因する。
【００１６】
これに代えて又はこれに加えて、本発明では、このコンテンツ推薦リストは、好ましくは、コンテンツアイテムを標準化された手法で定義するアイテム属性に基づいて生成され、特に、配列規則は、個々のアイテム属性を結合する。このため、各配列規則のコンテンツを特に明確に構造化でき、これにより、配列規則を容易に入力及び実装することができる。
【００１７】
更にこれに代えて又はこれに加えて、本発明では、コンテンツ推薦リストは、好ましくは、コンテンツアイテムの商業的意図で配列されたシーケンスを生成するビジネス規則に基づいて生成される。これらのビジネス規則は、コンテンツアイテム属性に関連していてもよく、コンテンツアイテムの作成者の商業的な関心、すなわちコンテンツアイテムの静的な及び動的なプロパティに関連していてもよい。
【００１８】
また、本発明では、選択リストは、好ましくは、全てのコンテンツアイテムを標準化された手法で定義するアイテム属性に基づいている。
【００１９】
これに加えて又はこれに代えて、本発明では、選択リストは、好ましくは、コンテンツアイテムの商業的意図で配列されたシーケンスを生成するビジネス規則に基づいていてもよい。
【００２０】
これに代えて又はこれに加えて、本発明では、コンテンツアイテムは、好ましくは、ユーザプロファイルに基づくコンテンツアイテムプールから選択される。
【００２１】
また、本発明では、アイテム属性やユーザプロファイル等の周知の、受け入れられているメカニズムに基づいて、推薦するコンテンツに加えて、その順序も選択することができる。更に、選択及び配列のために、ビジネス規則を考慮してもよい。１つの種類の個々の規則は、選択及び配列毎に異なるものであってもよい。更に、コンテンツアイテムの演出的シーケンスを生成する本発明に基づく配列規則を用いて、選択リストの少なくとも一部を再配列し、コンテンツ推薦リストを生成してもよい。
【００２２】
本発明に基づくコンテンツ推薦装置は、好ましくは、少なくとも１つの以前に出力したコンテンツ推薦リストに対するユーザフィードバックに基づいて、ユーザプロファイルを生成するユーザプロファイルエンジンを備える。
【００２３】
これに対応して、本発明に基づくコンテンツ推薦方法は、好ましくは、少なくとも１つの以前に出力したコンテンツ推薦リストに対するユーザフィードバックに基づいて、ユーザプロファイルを生成するステップを更に有する。
【００２４】
本発明では、ユーザフィードバックは、好ましくは、明示的なフィードバック及び暗示的なフィードバックを含む。
【００２５】
これにより、本発明に基づくコンテンツ推薦装置は、ユーザフィードバックとして、明示的なフィードバック及び暗示的なフィードバックを考慮するので、すなわち、明示的なフィードバックを与える人に関連する暗示的なフィードバックが、例えば、「好き」及び「嫌い」といった、非常に簡単な明示的なフィードバック操作の使用を可能にし、明示的なフィードバックの精度を対応する暗示的なフィードバックによって高めることができるので、既存の推薦装置に対して、更に向上する。
【００２６】
更に好ましくは、本発明においては、ユーザフィードバックは、暗示的なフィードバックの表現によって重み付けされた明示的なフィードバックの表現の関数である。
【００２７】
明示的なフィードバックは、好ましくは、ユーザが特定のコンテンツアイテムを好きか嫌いかを示す指示を含む。この場合、例えば、２つのボタンを有するタッチスクリーン等、特定のコンテンツアイテムに関して、ユーザの嗜好を容易に検出するための手段が提供される。この特定の単純な形式のユーザフィードバックにより、ユーザは、実際に何らかのフィードバックを提供しやすくなる。本発明は、選択リストの再配列を実現するので、このような簡単なユーザフィードバックは、十分な情報を提供すると同時に、例えば、コンテンツアイテムの距離に関して、密接に関連するコンテンツアイテムのグループに対する過剰な重み付けは行われない。
【００２８】
本発明では、暗示的なフィードバックは、好ましくは、明示的なフィードバックに伴う反応のレベルに基づいており、更に好ましくは、ユーザがコンテンツ推薦装置の入力端末を操作した強さに基づいている。
【００２９】
暗示的なフィードバックは、明示的なフィードバック操作子に加えられた圧力及び／又は明示的なフィードバック操作子を操作するユーザの反応時間を含んでいてもよい。
【００３０】
本発明に基づくコンテンツ推薦装置は、コンテンツ推薦リストの生成のみに用いてもよいが、好ましくは、コンテンツ推薦装置は、コンテンツアイテムをユーザに提示する。更に、本発明に基づくコンテンツ推薦装置は、コンテンツアイテム、選択リスト及び対応するコンテンツアイテムを提供するネットワークの一部であることが好ましい。そして、本発明に基づくコンテンツ推薦装置は、動的で、個人用に特化され、配列されたコンテンツ配信のための情報及び娯楽機器とみなすこともでき、すなわち、本発明は、ユーザにコンテンツアイテムを提案するだけではなく、現在提示されているコンテンツアイテムに特定の簡単なフィードバックを提供することによって、将来のコンテンツアイテムに影響を及ぼす可能性を有しながら、コンテンツアイテムを検索し、好ましくは、ユーザの嗜好及びフィードバックに基づいて、これらをソートし、ユーザの現在のニーズに応じて、ユーザが容易に消費できる、演出的な手法（dramaturgic way）で配列された実際の出力ストリームを生成することができるコンテンツ出力装置を提供する。コンテンツアイテムのための配信媒体は、如何なるネットワークであってもよく、すなわち、有線であっても無線であってもよい。更に、コンテンツアイテムは、如何なる機器に配信し又は如何なる機器で表示してもよく、これらの機器は、本発明に基づいて生成されたコンテンツ推薦リストに基づいて、コンテンツアイテムを再生する。なお、本発明に基づくコンテンツ推薦装置は、機器自体内にコンテンツアイテムプールを保存してもよい。
【００３１】
上述した特徴の全てが組み合わされた本発明の特定の好ましい実施の形態においては、コンテンツ推薦装置の個々のユーザに情報及び娯楽アイテムの推薦を行うことができる。推薦は、ユーザの嗜好、ユーザフィードバック、すなわち実際のユーザからのフィードバック及び／又はコンテンツ推薦装置の他のユーザからのフィードバック、例えばメタデータ等のコンテンツアイテム属性、他のコンテンツアイテム情報に基づいている。以下、単にアイテムとも呼ぶコンテンツアイテムは、情報及び娯楽アイテムであってもよい。
【００３２】
本発明のこの好ましい実施の形態に基づくコンテンツ推薦装置による判定のシーケンスは、推薦−フィードバック−ユーザプロファイル−選択−配列−推薦から構成される因果的なフィードバックループを形成する。
【００３３】
このようにユーザに推薦されたアイテムは、まず、利用可能な全てのアイテムから選択される。次に、アイテムは、配列される。
【００３４】
アイテムの選択は、ユーザフィードバック、メタデータ及び他の情報に基づいている。他の情報として、アイテム選択及び他の規則に影響を及ぼすビジネス規則を用いてもよい。
【００３５】
アイテムの配列は、演出的な手法で選択されたアイテムを配列することを表す。アイテムの配列のために、配列規則が定義される。配列規則は、メタ情報及びビジネス規則等の他の情報によって影響を及ぼされる。
【００３６】
選択及び配列の後に推薦がユーザに提示される。
【００３７】
この好ましい実施の形態の推薦手続きにおけるユーザフィードバックは、暗示的及び明示的なフィードバックによって実行される。明示的なフィードバックは、例えば、１及び−１等の２つの値に基づく、アイテムに関する格付け情報を収集することによって生成される。値１のフィードバックは、情報及び娯楽アイテムの肯定的評価、すなわち、ユーザが「好き」であることを表す。−１の値は、コンテンツアイテムの否定的評価、すなわち、ユーザが「嫌い」であることを表す。暗示的なフィードバックは、明示的なフィードバックに伴う反応のレベルによって収集される。
【００３８】
この反応とは、ユーザが入力装置又は端末を操作した強さの尺度である。この尺度は、例えば、明示的なフィードバックの操作子にユーザが加えた圧力又は明示的なフィードバックの操作子をユーザが操作した反応時間であってもよい。
【００３９】
本発明の理解を深め、本発明と、その特徴、目的及び利点とを更に明瞭にするために、図面を参照して、本発明の好ましい実施の形態を説明する。
【発明を実施するための形態】
【００４０】
本発明の好ましい実施の形態として、動的で、個人用に特化され、配列された（arranged）コンテンツ配信のための情報及び娯楽機器を例示的に説明する。
【００４１】
ここで、コンテンツとは、１つのメディアフォーマット又は複数のメディアフォーマットの組合せによって存在するあらゆる情報及び娯楽アイテムを意味するものとする。メディアフォーマットは、オーディオ、ビデオ、画像、ピクチャ、テキスト等であってもよい。また、コンテンツの１つのピース、例えば、１つの曲、１つのニュース記事、１つの映画等を総称的にアイテムと呼ぶ。
【００４２】
本発明は、動的で、個人用に特化された形式でアイテムを推薦装置のユーザに配信するための複数の構成要素を備える。
【００４３】
本発明に基づく情報及び娯楽推薦装置の構成要素の概要を図１に示す。図１は、推薦装置の構成要素及び推薦装置の入力及び出力を示している。
【００４４】
この推薦装置は、ユーザプロファイルエンジン１と、選択エンジン２と、配列エンジン３とを備える。
【００４５】
推薦装置の構成要素には、アイテム４と、アイテム属性５と、ビジネス規則６と、配列規則７と、他の規則８と、選択９と、フィードバック１０と、ユーザプロファイル１１とが入力される。
【００４６】
また、推薦装置の構成要素からは、選択９と、推薦１２と、ユーザプロファイル１１とが出力される。
【００４７】
それらの構成要素、入力及び出力は、以下のようにリンクされている。
【００４８】
アイテム４は、コンテンツアイテムプールとして機能する。アイテム４は、本発明に基づく推薦装置内に存在していてもよく、又は例えば、アイテムサーバを介してアクセス可能であってもよい。
【００４９】
選択エンジン２は、アイテム４にアクセスし、選択９、すなわち選択リスト及び／又は対応するコンテンツアイテムを生成することができる。また、選択エンジン２は、本発明に基づく推薦装置内に設けてもよく、又は、本発明に基づくコンテンツ推薦装置の配列エンジン３によってアクセス可能であることが保証される限り、推薦装置の外部に設けてもよい。選択エンジン２は、アイテム属性５、ユーザプロファイル１１、ビジネス規則６及び他の規則８に基づいて所定の数のアイテム４を選択することによって、選択９を生成する。
【００５０】
本発明に基づく推薦装置内に設けられた配列エンジン３は、選択９にアクセスし、推薦１２、すなわちコンテンツ推薦リスト及び／又は対応するコンテンツアイテムを生成する。この推薦１２の生成は、配列規則７、アイテム属性５、ユーザプロファイル１１及びビジネス規則６に基づいて行われる。
【００５１】
出力された推薦１２に基づいて、ユーザは、フィードバック１０をユーザプロファイルエンジン１に供給し、ユーザプロファイルエンジン１は、このフィードバック１０に基づいて、ユーザプロファイル１１を生成する。
【００５２】
推薦装置の構成要素からは、複数の情報が出力されるが、最も重要な情報は、推薦１２である。推薦１２は、ユーザの情報のニーズ、娯楽の欲求及び好みに適合するとの推薦装置の仮定に基づいてユーザに提示される配列されたアイテム（arranged item）、すなわち上述したコンテンツ推薦リストである。ここに説明する例示的な本発明の実施の形態では、推薦１２は、個人用に特化されている。
【００５３】
推薦１２は、ユーザに提示される。ユーザは、推薦装置にフィードバック１０を供給することによって、推薦装置とインタラクトすることができる。そして、供給されたフィードバック１０は、将来のアイテムの推薦１２及び／又はアイテムの選択９に影響を与える。
【００５４】
これにより、入力を利用する推薦装置の構成要素は、ユーザのフィードバック１０に基づいて、時間の経過に伴うユーザのニーズを予測することを学習する。
【００５５】
以下、時間の経過に伴う出力及びフィードバックの組合せについて、図２を用いて説明する。
【００５６】
第１のステップＳ１において、推薦装置は、推薦番号ｎとして例示的に示す推薦１２を、ユーザに与える。第２のステップＳ２において、ユーザは、推薦１２の個々のアイテムに対するフィードバック１０を、推薦装置に与える。このフィードバック１０は、推薦１２の全ての推薦アイテムに対するものであってもよく、その一部、例えば、現在再生中の推薦アイテムだけに対するものであってもよい。次の第３のステップＳ３において、推薦装置は、フィードバック１０に基づいて、新たな選択９を生成するか否かを判定する。新たな選択９を生成する場合、処理は、第４のステップＳ４に進み、このタスクを実行する。選択９は、ユーザの要求に適合するアイテムを含む。第３のステップＳ３において、現在の選択９を更新すべきでないと判定した場合、この第４のステップＳ４は、スキップされる。ユーザに提示されるリストを改善するために、次の第５のステップＳ５（第４のステップＳ４の後、又は第４のステップＳ４がスキップされた場合の第３のステップＳ３の直後）において、新たな推薦１２、すなわち推薦番号ｎ＋１の推薦を生成する。新たな推薦１２は、既存の推薦、すなわち推薦番号ｎの推薦に近いものであってもよい。次の第６のステップＳ６において、推薦装置は、推薦番号ｎ＋１と推薦番号ｎとの間の距離に基づいて、推薦１２を更新するか否かを選択する。この距離が閾値を下回る場合、処理は、第１のステップＳ１に戻り、他の場合、処理は、第７のステップＳ７に進み、ここで、情報及び娯楽アイテムの新たなリストを含む推薦番号ｎ＋１の推薦がユーザに提示され、そして、ユーザは、第２のステップＳ２から処理を継続し、すなわち、ユーザは、推薦番号ｎ＋１の推薦に対するフィードバック１０を提供し、これにより、推薦番号ｎ＋２の推薦（以下同様）を生成することができる。
【００５７】
推薦１２の距離は、推薦１２内の単一の推薦アイテムのアイテム属性５の距離に基づいて、算出してもよい。
【００５８】
フィードバック１０は、ユーザの反応に推薦装置を適応化するために重要である。フィードバック１０は、２つの手法、すなわち明示的なフィードバックとして及び暗示的なフィードバックとして推薦装置に供給することができる。
【００５９】
明示的なフィードバックとは、推薦１２内のアイテムの１つに対するユーザの意識的な反応である。暗示的なフィードバックとは、推薦装置のユーザの無意識の反応である。
【００６０】
図３は、システムダイアログ１３を図式的に示している。ユーザは、１つの推薦されたアイテム、例えば現在再生中のアイテム番号ｉに対してフィードバックを提供することができる。図３に示すフィードバック入力端末１３には、アイテムｉ１４が表示され、正のフィードバック１０、すなわち「好き」に対応する第１の入力ボタン１５と、負のフィードバック１０、すなわち「嫌い」に対応する第２の入力ボタン１６とが設けられている。更に好ましい実施の形態として、アイテムに対する一般的なフィードバックだけではなく、推薦１２内のアイテムの特定のアイテム属性に対するフィードバックを可能にする拡張されたダイアログをユーザに表示してもよい。
【００６１】
ユーザは、システムダイアログ１３上の入力ボタン１５、１６の１つを押すことによって、表示されたアイテムに対して、肯定的評価又は否定的評価を与える。換言すれば、ユーザは、推薦１２内のアイテム番号ｉに対して、好きか嫌いかに関するフィードバックを提供する。
【００６２】
なお、本発明のこの好ましい実施の形態に基づくフィードバック１０は、暗示的及び明示的なフィードバックを含む。暗示的なフィードバックとは、ユーザの無意識の動作の集合に基づくフィードバックである。無意識の動作とは、システムダイアログ１３を表示することができる機器又はユーザのフィードバック１０を推薦装置に入力するために用いられる機器によって測定できるユーザの反応である。
【００６３】
暗示的なフィードバックの具体例としては、ユーザにお勧めのアイテムを提示した時刻、例えば曲を再生し始めた時刻から、ユーザが明示的なフィードバックとしての操作を行った時刻、例えば「好き」又は「嫌い」のボタン１５、１６を押した時刻までに掛かった時間等がある。他の具体例として、システムダイアログ１３内の入力ボタン１５、１６をユーザが押した際の圧力を暗示的なフィードバックとして用いてもよい。
【００６４】
フィードバック１０の関数Ｆは、暗示的フィードバックと明示的なフィードバックの組合せである。本発明の好ましい実施の形態における明示的なフィードバックは、２つの離散値（例えば、１／−１）のうちの１つである。一方、暗示的なフィードバックは、以下のように、重み係数とみなされる。
Ｆ＝Ｗｉ＊Ｆｅ
ここで、Ｆｅは、明示的なフィードバックであり、Ｗｉは、重み係数である。
【００６５】
重み係数は、与えられた暗示的なフィードバックに依存している。図４は、暗示的なユーザフィードバックと重み係数の間の１つの可能な相関を表しており、ここでは、重み係数Ｗｉは、時間が長く又は圧力が大きくなるにつれて、非線形的に低減される。
【００６６】
このように、本発明では、フィードバックは、例えば、１〜５又は０〜１００等の柔軟な尺度を用いた１つのアイテムの格付けに基づいて行われるのではなく、例えば、＋１／−１（好き又は嫌い）のように単に２つの離散値の１つとして提供され、この明示的なフィードバックは、与えられた明示的なフィードバックに関連する暗示的なフィードバックによって強調又は減衰される。ユーザは、例えば、曲を聴きながら、上述のような手法でアーチスト又はアルバムを評価することができる。
【００６７】
本発明の好ましい実施の形態に基づく配列エンジン３は、選択９内で利用可能な情報及び娯楽アイテムを演出的な手法で配列する。
【００６８】
配列エンジン３は、選択９のアイテムを再配列して、推薦１２を生成する。配列エンジン３は、第１に、ｋ個のアイテムのクラスタを生成する。第２に、配列規則７を適用して、アイテムをソートしてリストを生成し、これが推薦１２になる。第３に、推薦１２に影響を及ぼすビジネス規則６を適用してもよい。
【００６９】
本発明の好ましい実施の形態においては、クラスタリングの基礎は、アイテム属性５である。配列規則７は、アイテム属性５に基づいており、アイテムを所定のシーケンスに配列する。ビジネス規則６は、その後、適用される。ビジネス規則６もまた、アイテム属性５に基づいている。
【００７０】
如何なる個々のアイテム属性５からクラスタリング処理を開始してもよい。クラスタは、選択された個々の属性と同じ属性値によって選択されたアイテムの数である。
【００７１】
図５は、このクラスタリング処理を包括的に示している。選択されたアイテム属性５に基づいて、ｋ個のクラスタ１７、１８、１９が生成され、すなわち属性値「１」の第１のクラスタ１７と、属性値「２」の第２のクラスタ１８と、・・・、属性値「ｋ」の第ｋのクラスタ１９とが生成される。この結果、ｋ個のクラスタは、クラスタリングのために選択されたアイテム属性の異なる属性値の数に依存する。
【００７２】
各クラスタ内において、他の個々のアイテム属性に関する次のクラスタリングを行い、所定の数の１次サブクラスタ２０、２１、２２、すなわち第１のクラスタ１７に対する第１の１次サブクラスタ２０と、第２の１次サブクラスタ２１と、第３の１次サブクラスタ２２とを生成する。１次サブクラスタの数は、各クラスタ内の他の個々のアイテム属性の異なるアイテム属性値の数に依存する。
【００７３】
各１次サブクラスタ内において、更なる個々のアイテム属性に関する次のクラスタリングを行い、所定の数の２次サブクラスタ２３、２４、すなわち第１の１次サブクラスタ２０に対する第１の２次サブクラスタ２３と、第２の２次サブクラスタ２４とを生成する。２次サブクラスタの数は、それぞれの１次サブクラスタ内の更なる個々のアイテム属性の異なるアイテム属性値の数に依存する。
【００７４】
このようなクラスタリングは、最終的には全ての個々のアイテム属性が使用され、ｏ個の異なる個々のアイテム属性に対する（ｏ−１）次サブクラスタ２５、２６が生成されるまで、実行される。生成されるクラスタの数は、常に、それぞれのクラスタ内の、すなわち全選択のクラスタリングおける個々のアイテム属性の異なるアイテム属性値の数に依存し、生成されるサブクラスタの数は、常に、それぞれのクラスタ内の、すなわちサブクラスタリングされる選択の一部のサブクラスタリングにおける個々のアイテム属性の異なるアイテム属性値の数に依存する。
【００７５】
そして、配列規則７は、クラスタ、１次サブクラスタ、２次サブクラスタ、・・・の幾つのアイテムから推薦１２を生成するかを定義し、例えば、まず、第１の矢印２７で示すように、第１の１次サブクラスタ２０の特定の数のアイテム、そして、次に第２の矢印２８によって示すように、第２の２次サブクラスタ２４内の特定の数のアイテムを定義する。
【００７６】
図６は、ユーザプロファイル、アイテム及び属性値の構造を示している。図６（ａ）に示すように、ユーザプロファイルは、アイテムと、関連するフィードバックとからなり、図６（ｂ）に示すように、各アイテムは、アイテム属性と、関連する属性値とからなり、図６（ｃ）に示すように、各属性値は、（例えば、所定の数であるｎ個のクラスタ又はサブクラスタを生成するために）値１〜ｎのうちの１つの値からなる。
【００７７】
その後、配列エンジン３に多数のアイテムを配列させ、上述したように、推薦１２を生成する。
【００７８】
ここで、配列規則７を適用する。配列規則７は、特別な複数の規則からなる。これらの規則の全ては、以下のように、包括的な形式で記述することができる。
【００７９】
特別なクラスタ／サブクラスタのｘ個のアイテムを選択する。
【００８０】
一連の配列規則７は、配列のための基礎である。例えば、配列エンジン３に、１５個のアイテムの推薦を生成するよう命ずる。そして、第１の配列規則は、クラスタ１．１．１の５つのアイテムを選択するように定義することができる。第２の配列規則は、クラスタ２．１の７つのアイテムを選択するように定義することができる。第３の規則は、クラスタ４の３つのアイテムを選択するように定義することができる。
【００８１】
ビジネス規則６は、単一のクラスタから個々のアイテムが選ばれる手法に影響を及ぼすことができる。
【００８２】
配列エンジン３の出力は、推薦１２である。
【００８３】
推薦１２は、ユーザに提示されるアイテムのリストである。本発明のこの好ましい実施の形態に基づく推薦１２は、２つの部分を有する。一方の部分は、情報及び娯楽機器のユーザに可視であり、他方の部分は、隠される。
【００８４】
更に、以下のように、推薦の２つの場合を区別する必要がある。
・最初の推薦（図２の推薦番号ｎ）
・２回目以降の推薦（図２の推薦番号ｎ＋１）
第１の推薦、すなわち最初の推薦については、選択エンジン２は、情報及び娯楽機器内の又は情報及び娯楽機器がアクセス可能であるアイテムプール内で利用可能なアイテムの総数に対応するアイテムを選択する。配列エンジン３は、図７に示すように、例えば、一般的ユーザの想定されたユーザプロファイルに基づき、又は本発明に基づく機器を用いると思われる特別なユーザグループのプロファイルに基づき、アイテムを特別な順序に配列し、ｎ＋ｍ個の選択されたアイテム、すなわちアイテムの第１のグループ３１を提案する。端末２９においては、ｎ＋ｍ個のアイテムのうち、ユーザに適切であると思われるアイテム１〜アイテムｎ、すなわちアイテムの第２のグループ３０のみがユーザに表示される。
【００８５】
ユーザは、アイテム１〜アイテムｎにフィードバック１０を与えることができる。上述のように及び以下に説明するように、フィードバック１０により、推薦１２を変更することができる。
【００８６】
フィードバック１０は、将来の推薦に影響を及ぼす。なお、与えられたフィードバック１０は、推薦装置のユーザにとって可視でない部分のみに影響を及ぼす。配列エンジン３は、最初の推薦においては、ｎ＋ｍ個のアイテムを提案するが、将来の推薦では、推薦の数を一定に保つために、ｍ個のアイテムを提案する。
【００８７】
ユーザが情報又は娯楽機器を用いて、アイテムを消費すると、消費されたアイテム（アイテム１〜アイテムｎのうちの１つのアイテム）は、推薦から除外される。そして、推薦の隠された部分の第１のアイテムが可視になる。
【００８８】
以下、オーディオデータ、テキストデータ、画像データの情報及び娯楽アイテムの推薦を含むオーディオ装置の具体例を説明する。
【００８９】
以下では、配列エンジン３の機能を例示的に説明する。この具体例では、娯楽アイテムは、オーディオコンテンツであり、より具体的には、娯楽アイテムは、曲である。
【００９０】
曲は、複数のアイテム属性５によって記述され、例えば、図８に示すように、第１のアイテム属性は、「ジャンル」であり、第２のアイテム属性は、「人気度」であり、第３のアイテム属性は、「テンポ」であり、第４のアイテム属性は、「発売日」であり、第５のアイテム属性は、「ダイナミクス」であり、第６のアイテム属性は、「ボーカル」であり、第７のアイテム属性は、「拍子」であり、・・・、第ｎのアイテム属性は、「アーチスト」であってもよい。
【００９１】
図１に示すように、ユーザプロファイル１１は、配列エンジン３への入力である。ユーザプロファイル１１は、ユーザからのフィードバック１０を集めることによって形成される。図９は、このオーディオの具体例における例示的なユーザプロファイル１１ａを示している。この場合、ユーザは、推薦内の個々の曲について、曲のタイトル（ユーザが特定の曲タイトルを好きであるか嫌いであるか）、アーチスト（ユーザが曲を演奏するアーチストを好きであるか嫌いであるか）又はアルバム（曲が商業的に配布された商品の一部である場合、ユーザがオーディオの編集を好きであるか嫌いであるか）に関してフィードバックを提供できると仮定する。
【００９２】
暗示的及び明示的なフィードバックメカニズムについては、先に、図３及び図４を用いて説明した通りである。図９は、ユーザプロファイル１１ａ内にフィードバック１０を保存する具体例を示している。
【００９３】
与えられたフィードバック、すなわち、タイトル、アーチスト、アルバムのいずれも、配列のために用いることができる。以下では、このオーディオの具体例における「タイトル」に基づくフィードバックについて説明する。
【００９４】
図９に示すユーザプロファイル１１ａは、「曲Ａ」について「タイトル０．７」及び「アーチスト０．２」、「曲Ｂ」について「タイトル−０．３」及び「アルバム−０．１」、「曲Ｃ」について「タイトル０．８」、「曲Ｄ」について「タイトル−１」といったフィードバックを保存している。
【００９５】
したがって、ユーザプロファイル１１ａは、ユーザが曲Ａ及び曲Ｃを好きであり、曲Ｂ及び曲Ｄを嫌っていることを示している。
【００９６】
全ての曲は、アイテム属性によって記述される。図９は、「曲Ａ」に関するこのような記述の具体例を示している。「曲Ａ」は、値「ポップス」を有するアイテム属性「ジャンル」と、その曲がヒットチャートの１０位以内にランクインしたことを示す値「トップ１０」を有するアイテム属性「人気度」と、値「スロー」を有するアイテム属性「テンポ」と、値「１９８２年３月２日」を有するアイテム属性「発売日」と、値「強い」を有するアイテム属性「ダイナミクス」と、値「ボーカル」を有するアイテム属性「ボーカル」と、値「４／４」を有するアイテム属性「拍子」と、値「名前」を有するアイテム属性「アーチスト」とによって記述される。勿論、この他のアイテム属性を用いてもよい。
【００９７】
このオーディオの具体例では、説明のために、更なる簡素化を行う。すなわち、この具体例では、アイテム属性「ジャンル」の属性値だけがユーザプロファイルによって影響を及ぼされるとする。勿論、ユーザプロファイルは、他の全ての値に同様に影響を及ぼしてもよい。
【００９８】
したがって、配列エンジン３へのユーザプロファイル１１ａには、ユーザがアイテム属性「ジャンル」の値「ポップス」を有する曲Ａを好きであり、アイテム属性「ジャンル」値の「ポップス」曲Ｃを好きであることが入力される。
【００９９】
図１０は、配列に影響を及ぼす可能性があるアイテム属性５の例示的なリストを示している。図１０は、配列のための優先順位を上から下の順で示しており、すなわち、ジャンル３２が曲選択に影響を及ぼす最も重要な因子であり、次に、人気度３３、他の因子、発売日３４、更に上述した具体例の他の因子といった順の優先順位が定められている。
【０１００】
そして、アイテム属性５及びユーザプロファイル１１ａに基づいて、図５を用いて包括的に説明したクラスタ及びサブクラスタを生成する。
【０１０１】
図１１は、この具体例のクラスタ及びサブクラスタを示している。
【０１０２】
図１０に示す優先順位に基づき、まず、属性「ジャンル」に基づくアイテムのクラスタを生成する。ここでは、図９に示すアイテム属性値と同数のクラスタを使用することができ、例えば、アイテム属性「ジャンル」については、値「ポップス」、「ロック」、「ジャズ」、「クラシック」等を使用できる。この具体例では、各クラスタは、図１０に基づくアイテム属性「人気度」によって、更に個々のエンティティに分割され、この属性は、例えば、「トップ１０」、「トップ４０」及び「その他」といった値を有する。更に、「９０年代」及び「８０年代」といった値を有する第３のアイテム属性「発売日」を用いて、２次サブクラスタを生成することができ、例えば、「９０年代及び８０年代にトップ１０にランクインされたポップス曲」を定義することができる。
【０１０３】
一旦、配列エンジン３がクラスタリングを完了すると、配列規則７が適用される。この具体例の配列規則７は、以下の通りである。第１に、図１１のＡ１で示すように、９０年代にヒットチャート（トップ１０）にランクインされた、ユーザから最も人気があるジャンル（ポップス）の３つの曲を選択する。第２に、図１１のＡ２によって示すように、ヒットチャート（トップ４０）にランクインされた、ユーザから最も人気があるジャンルに近いジャンルから４つの曲を選択する。第３に、前のステップで推薦した曲をユーザが気に入った場合、図１１のＡ３によって示すように、８０年代にヒットチャート（トップ４０）にランクインされた、クラスタ「ロック」内の１つの曲を選択する。ユーザが提示した曲を好まなかった場合、次に、図１１のＡ４によって示すように、クラスタ「ポップス」から曲を選択する。
【０１０４】
このようにして、推薦−フィードバック−ユーザプロファイル−選択−配列−推薦から構成されるフィードバックループとして、８つの曲を含むコンテンツ推薦リストを生成する。
【０１０５】
図１２は、本発明の好ましい実施の形態に基づく推薦機器／装置内にインストールすることができるシステムアーキテクチャを示している。推薦装置３５は、携帯電話機、携帯情報端末（ＰＤＡ）、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）又は他の適切な如何なる機器であってもよい。推薦装置３５は、例えば、セルラネットワーク、インターネット又は他の適切なネットワークであるネットワーク３６を介して、ネットワークサーバコンピュータを備えるサーバ側３７と通信する。実施例に応じて、サーバ側３７は、コンテンツアイテムプール４として機能してもよく、又は選択９を提供してもよい。
【０１０６】
以上のように、本発明に基づくコンテンツ推薦装置は、コンテンツアイテムプール４からコンテンツアイテムを選択し、選択されたコンテンツアイテムを含む選択リスト９を生成する、及び／又は選択リストを受け取る選択エンジン２を備える。また、コンテンツ推薦装置は、選択リスト９のコンテンツアイテムの少なくとも一部を再配列することによって、コンテンツ推薦リスト１２を生成し、好ましくは、コンテンツアイテムの演出的シーケンスを生成する配列エンジン３を備える。
【図面の簡単な説明】
【０１０７】
【図１】アイテム推薦のための個々の構成要素及び推薦に影響を及ぼす因子を示す本発明の好ましい実施の形態のブロック図である。
【図２】本発明の好ましい実施の形態に基づくユーザフィードバックを含むアイテムの選択及び配列のための処理のフローチャートである。
【図３】本発明の好ましい実施の形態に基づく例示的なフィードバック入力端末を示す図である。
【図４】本発明の好ましい実施の形態に基づく暗示的及び明示的なフィードバックからなるフィードバックに対する暗示的なフィードバックメカニズムの効果を例示的に示す相関グラフである。
【図５】本発明の好ましい実施の形態に基づき、選択リスト内でコンテンツ推薦リストを生成するアイテムの再配列のために基礎となる包括的なクラスタリング方式を示す図である。
【図６】本発明の好ましい実施の形態に基づく基本的なユーザプロファイル、アイテム及び属性値の構造の具体例を示す図である。
【図７】本発明の好ましい実施の形態に基づいて生成されたコンテンツ推薦リストを示す図である。
【図８】本発明の好ましい実施の形態に基づくアイテム及び関連する属性の具体例を示す図である。
【図９】本発明の好ましい実施の形態に基づく例示的なユーザプロファイル、アイテム及び属性値の構造の具体例を示す図である。
【図１０】本発明の好ましい実施の形態に基づくアイテム属性の優先順位リストの具体例を示す図である。
【図１１】本発明の好ましい実施の形態に基づくコンテンツ推薦リストを生成するために、選択リスト内でアイテムを再配列するための例示的なクラスタリングを説明する図である。
【図１２】本発明の好ましい実施の形態に基づく推薦機器／装置にインストールすることができるシステムアーキテクチャを示す図である。
【図１】
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【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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