(57)【要約】【課題】  ユーザ特性の反映が可能なクラスタリング処理のための入力データを生成する。【解決手段】  本発明は、クラスタリング対象となるユーザ群に対して、ユーザ毎に一意に付与されるユーザＩＤと試聴または本視聴であるかを示すメッセージＩＤ及び該ユーザが視聴したコンテンツのコンテンツＩＤからなる利用者履歴情報を利用者履歴情報記憶手段に格納し、利用者履歴記憶手段からユーザＩＤ毎に利用者履歴情報を読み出して、該メッセージＩＤに基づいて、データベース上のユーザの嗜好を示す多次元ベクトルを構成するテーブルの要素に重み付けする。【選択図】  図１
2005309526.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
システムを利用する複数のユーザをその利用履歴の特徴に応じた分類を行うクラスタリング処理のための入力データである多次元ベクトルを生成する、クラスタリング処理のための入力データの構成方法において、
クラスタリング対象となるユーザ群に対して、ユーザ毎に一意に付与されるユーザＩＤと試聴または本視聴であるかを示すメッセージＩＤ及び該ユーザが視聴したコンテンツのコンテンツＩＤからなる利用者履歴情報を利用者履歴情報記憶手段に格納する履歴情報格納ステップと、
前記利用者履歴記憶手段から前記ユーザＩＤ毎に前記利用者履歴情報を読み出して、前記メッセージＩＤに基づいて、データベース上のユーザの嗜好を示す多次元ベクトルを構成するテーブルの要素に重み付けする多次元ベクトル生成ステップと、
からなることを特徴とするクラスタリングのための入力データの構成方法。
【請求項２】
前記多次元ベクトル生成ステップは、
予め、前記メッセージＩＤに対応する試聴または、本視聴毎に所定の重みが格納されている重み付け記憶手段を参照して、該メッセージＩＤに対応する重みを取得し、
前記コンテンツＩＤに基づいて、予めコンテンツＩＤ毎に対応するジャンルが設定されているコンテンツ−ジャンル対応記憶手段を参照し、該コンテンツＩＤに対応するジャンルに対して、前記重みを加算する請求項1記載のクラスタリングのための入力データの構成方法。
【請求項３】
システムを利用する複数のユーザをその利用履歴の特徴に応じた分類を行うクラスタリング処理のための入力データである多次元ベクトルを生成する、クラスタリング処理のための入力データの構成装置であって、
クラスタリング対象となるユーザがコンテンツを視聴した際に、ユーザ毎に一意に付与されるユーザＩＤ毎に、試聴または本視聴であるかを示すメッセージＩＤ及び該ユーザが視聴したコンテンツのコンテンツＩＤからなる利用者履歴情報が格納された利用者履歴情報記憶手段と、
前記利用者履歴記憶手段から前記ユーザＩＤ毎に前記利用者履歴情報を読み出して、前記メッセージＩＤに基づいて、データベース上のユーザの嗜好を示す多次元ベクトルを構成するテーブルの要素に重み付けする多次元ベクトル生成手段と、
を有することを特徴とするクラスタリングのための入力データの構成装置。
【請求項４】
予め、前記メッセージＩＤに対応する試聴または、本視聴毎に所定の重みが格納されている重み付け記憶手段と、
予めコンテンツＩＤ毎に対応するジャンルが設定されているコンテンツ−ジャンル対応記憶手段と、を有し、
前記多次元ベクトル生成手段は、
前記メッセージＩＤに基づいて前記重み付け記憶手段を参照して、該メッセージＩＤに対応する重みを取得する手段と、
前記コンテンツＩＤに基づいて、前記コンテンツ−ジャンル対応記憶手段を参照し、該コンテンツＩＤに対応する前記テーブルのジャンルに対して、前記重みを加算する手段と、
を含む請求項３記載のクラスタリングのための入力データの構成装置。
【請求項５】
システムを利用する複数のユーザをその利用履歴の特徴に応じた分類を行うクラスタリング処理のための入力データである多次元ベクトルを生成する、クラスタリング処理のための入力データの構成プログラムであって、
コンピュータに、
クラスタリング対象となるユーザ群に対して、ユーザ毎に一意に付与されるユーザＩＤと、試聴または本視聴であるかを示すメッセージＩＤ及び該ユーザが視聴したコンテンツのコンテンツＩＤからなる利用者履歴情報を利用者履歴情報記憶手段に格納する履歴情報格納ステップと、
前記利用者履歴記憶手段から前記ユーザＩＤ毎に前記利用者履歴情報を読み出して、前記メッセージＩＤに基づいて、データベース上のユーザの嗜好を示す多次元ベクトルを構成するテーブルの要素に重み付けする多次元ベクトル生成ステップと、
を実行させることを特徴とするクラスタリングのための入力データの構成プログラム。
【請求項６】
前記多次元ベクトル生成ステップは、
予め、前記メッセージＩＤに対応する試聴または、本視聴毎に所定の重みが格納されている重み付け記憶手段を参照して、該メッセージＩＤに対応する重みを取得するステップと、
前記コンテンツＩＤに基づいて、予めコンテンツＩＤ毎に対応するジャンルが設定されているコンテンツ−ジャンル対応記憶手段を参照し、該コンテンツＩＤに対応するジャンルに対して、前記重みを加算するステップと、を実行させる請求項５記載のクラスタリングのための入力データの構成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、クラスタリング処理のための入力データの構成方法及び装置及びプログラムに係り、特に、クラスタリング手法の高度化に関するものであり、クラスタリング計算に入力する入力データの構成を行うためのクラスタリング処理のための入力データの構成方法及び装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、利用者履歴を用いて動的にユーザ毎の属性値を決定し、多次元ベクトルとして表現して、これを入力としたクラスタリング処理を行うことにより、類似ユーザのグループを発見する方法がある。
【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、従来の利用者履歴に基づいて構成する多次元ベクトルを入力としたクラスタリング手法では、入力データである多次元ベクトルの要素を決定する方法として、ユーザ履歴に記録されるイベントが発生したときに一定の値を加える方法が一般的であり、ユーザを分類するためにユーザのイベントをより詳しく検出する方法が求められている。
【０００４】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、クラスタリング処理のための入力データとして、ユーザ特性の反映が可能なクラスタリング処理のための入力データの構成方法及び装置及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
図１は、本発明の原理を説明するための図である。
【０００６】
本発明は、システムを利用する複数のユーザをその利用履歴の特徴に応じた分類を行うクラスタリング処理のための入力データである多次元ベクトルを生成する、クラスタリング処理のための入力データの構成方法において、
クラスタリング対象となるユーザ群に対して、ユーザ毎に一意に付与されるユーザＩＤと試聴または本視聴であるかを示すメッセージＩＤ及び該ユーザが視聴したコンテンツのコンテンツＩＤからなる利用者履歴情報を利用者履歴情報記憶手段に格納する（ステップ１）履歴情報格納ステップと、
利用者履歴記憶手段からユーザＩＤ毎に利用者履歴情報を読み出して（ステップ２）、該メッセージＩＤに基づいて、データベース上のユーザの嗜好を示す多次元ベクトルを構成するテーブルの要素に重み付けする（ステップ３）多次元ベクトル生成ステップと、からなる。
【０００７】
また、本発明は、多次元ベクトル生成ステップにおいて、
予め、メッセージＩＤに対応する試聴または、本視聴毎に所定の重みが格納されている重み付け記憶手段を参照して、該メッセージＩＤに対応する重みを取得し、
コンテンツＩＤに基づいて、予めコンテンツＩＤ毎に対応するジャンルが設定されているコンテンツ−ジャンル対応記憶手段を参照し、該コンテンツＩＤに対応するジャンルに対して、重みを加算する。
【０００８】
図２は、本発明の原理構成図である。
【０００９】
本発明は、システムを利用する複数のユーザをその利用履歴の特徴に応じた分類を行うクラスタリング処理のための入力データである多次元ベクトルを生成する、クラスタリング処理のための入力データの構成装置であって、
クラスタリング対象となるユーザがコンテンツを視聴した際に、ユーザ毎に一意に付与されるユーザＩＤ毎に、試聴または本視聴であるかを示すメッセージＩＤ及び該ユーザが視聴したコンテンツのコンテンツＩＤからなる利用者履歴情報が格納された利用者履歴情報記憶手段１０２と、
利用者履歴記憶手段１０２からユーザＩＤ毎に利用者履歴情報を読み出して、メッセージＩＤに基づいて、データベース上のユーザの嗜好を示す多次元ベクトルを構成するテーブルの要素に重み付けする多次元ベクトル生成手段３０１と、を有する。
【００１０】
また、本発明は、予め、メッセージＩＤに対応する試聴または、本視聴毎に所定の重みが格納されている重み付け記憶手段と、
予めコンテンツＩＤ毎に対応するジャンルが設定されているコンテンツ−ジャンル対応記憶手段と、を有し、
多次元ベクトル生成手段３０１は、
メッセージＩＤに基づいて重み付け記憶手段を参照して、該メッセージＩＤに対応する重みを取得する手段と、
コンテンツＩＤに基づいて、コンテンツ−ジャンル対応記憶手段を参照し、該コンテンツＩＤに対応するテーブルのジャンルに対して、重みを加算する手段と、を含む。
【００１１】
本発明は、システムを利用する複数のユーザをその利用履歴の特徴に応じた分類を行うクラスタリング処理のための入力データである多次元ベクトルを生成する、クラスタリング処理のための入力データの構成プログラムであって、
コンピュータに、
クラスタリング対象となるユーザ群に対して、ユーザ毎に一意に付与されるユーザＩＤと、試聴または本視聴であるかを示すメッセージＩＤ及び該ユーザが視聴したコンテンツのコンテンツＩＤからなる利用者履歴情報を利用者履歴情報記憶手段に格納する履歴情報格納ステップと、
利用者履歴記憶手段からユーザＩＤ毎に利用者履歴情報を読み出して、メッセージＩＤに基づいて、データベース上のユーザの嗜好を示す多次元ベクトルを構成するテーブルの要素に重み付けする多次元ベクトル生成ステップと、を実行させる。
【００１２】
また、本発明の多次元ベクトル生成ステップは、
予め、メッセージＩＤに対応する試聴または、本視聴毎に所定の重みが格納されている重み付け記憶手段を参照して、該メッセージＩＤに対応する重みを取得するステップと、
コンテンツＩＤに基づいて、予めコンテンツＩＤ毎に対応するジャンルが設定されているコンテンツ−ジャンル対応記憶手段を参照し、該コンテンツＩＤに対応するジャンルに対して、重みを加算するステップと、を実行させる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明は、クラスタリング処理の入力データである多次元ベクトルの要素の変化量を単調増加させるのではなく、ユーザ履歴から得られるイベントを区別して、重み付けを行うことにより入力データを構成することにより、入力データにユーザ特性を反映させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、図面と共に、本発明の実施の形態を説明する。
【００１５】
図３は、本発明の一実施の形態におけるシステム構成を示す。
【００１６】
同図に示すシステムは、利用者履歴収集装置１００、クライアント装置２００、クラスタリング処理装置３００、及びコンピュータネットワーク４００から構成される。
【００１７】
利用者履歴収集装置１００は、映像視聴サービスを提供する映像視聴サーバ１０１と、映像視聴システムサーバ１０１が提供したサービスのログデータを格納する利用者履歴格納部１０２を有する。
【００１８】
クライアント装置２００は、映像視聴システムサーバ１０１から提供される映像視聴サービスを利用するための映像視聴端末２０１を有する。
【００１９】
クラスタリング処理装置３００は、利用者履歴収集装置１００から受信した利用者履歴を加工してユーザ毎に多次元ベクトル（嗜好ベクトル）を構成する多次元ベクトル生成部３０１、生成された多次元ベクトルをテーブルの形式で格納する利用者履歴データベース３０２、利用者履歴データベース３０２から読み出した入力データを用いてクラスタリング処理を行うクラスタリング処理計算部３０３、利用者履歴データベース３０２に多次元ベクトルを生成する際に多次元ベクトル生成部３０１によって参照される重み付け表３０４及びコンテンツ・ジャンル対応表３０を有する。なお、重み付け表３０４及びコンテンツ−ジャンル対応表３０５は、クラスタリング処理装置３００内のメモリに格納されているものとする。
【００２０】
コンピュータネットワーク４００は、利用履歴収集装置１００、クライアント装置２００及びクラスタリング処理装置３００の間でデータのやり取りを行うために使用される。
【００２１】
次に、上記の構成における動作を説明する。
【００２２】
ユーザが映像視聴サービスを受ける際に、図４の端末画面５００に示すように、映像視聴端末２０１において二次元空間上に大量の映像コンテンツサムネイル５０１を配置し、ユーザが自分の見たいコンテンツのサムネイルをマウスのようなポインティングデバイス（以下、マウス）によりカーソルを移動／選択し、マウスボタンをダブルクリックすることにより、試聴用短編映像コンテンツ５０２を視聴し、更に、詳細内容を望むユーザに対しては、ユーザが短編映像を再生するウィンドウにカーソルを合わせてマウスボタンをダブルクリックすることにより本編映像を提供するサービスが提供される
利用者履歴収集装置１００の映像視聴システムサーバ１０１では、ユーザの視聴履歴（ログデータ）を生成し、利用者履歴格納部１０２に保存する。利用者履歴格納部１０２の利用者履歴６００は、図５に示すようなテキストデータとして保存される。同図に示す利用者履歴格納部１０２のデータは、映像視聴サービスを利用するユーザ毎に一意に付与されるユーザＩＤ６０１、メッセージＩＤ６０２、コンテンツ毎に一意に付与されるコンテンツＩＤ６０３から構成される。
【００２３】
利用者履歴６００は、「ユーザがどのコンテンツを選んだのか」をユーザＩＤ６０１と、コンテンツＩＤ６０３で判断できる。また、ユーザの視聴履歴からは、「ユーザが試聴用の短編映像を視聴したのか、更に本編映像まで視聴したのか」をユーザがマウスをダブルクリックする際のイベント情報にそれぞれの視聴形態が判別可能なメッセージ６０３を記録することにより判別できる。
【００２４】
図５の例では、“PREVIEW”が視聴用の短編映像を視聴したことを表し、“CONTENT
”が本編映像を視聴したことを表し、これらをメッセージＩＤ６０２として保存する。従って、図５の１行目から３行目までの視聴履歴６００からは、“abe”というユーザＩＤを持ったユーザが映像視聴サービスにアクセス（１行目）し、コンテンツＩＤ６０３が“２６６”のコンテンツの試聴用の短編映像を視聴（２行目）した後に同じコンテンツの本編映像を視聴（３行目）したことがわかる。
【００２５】
クラスタリング処理装置３００には、図６に示すように、コンテンツには事前に各コンテンツが属する少なくとも一つのジャンルが対応付けられたコンテンツ−ジャンル対応表３０５があり、同図の例では、コンテンツＩＤ“００１”のコンテンツの属するジャンルは「国際」と「経済」の欄にフラグが立っているため、「国際・経済」のジャンルであるというように、コンテンツＩＤが特定できれば、そのコンテンツの属するジャンルが特定できる。このことから、多次元ベクトル生成部３０１は、ユーザが選択したコンテンツのジャンルが判別できる。
【００２６】
ここで、図７に示すようなユーザＩＤを行、ジャンルを列とするユーザ毎のレコードとしたデータベース３０２に格納されるユーザ嗜好ベクトルテーブルを考える。図３に示すシステムにおいて、「ユーザがどの程度の頻度と嗜好性を持ってコンテンツを利用するのか」を表現するために、利用者履歴格納部１０２からユーザの視聴履歴を読み込む。ユーザが試聴用の短編映像を視聴した場合（メッセージＩＤ＝“PREVIEW”）は、図８に示す重み付け表３０４を参照すると、そのユーザはそのコンテンツに多少なりとも興味があるということを意味するので、ジャンルに対応する変数に重みｋを加算し、さらに、ユーザが本編映像を視聴する（メッセージＩＤ＝“CONTENT”）ということは、そのユーザはそのコンテンツに試聴用の短編映像を視聴する以上に興味があることを意味するので、追加で重みｍを加算し、合計ｋ＋ｍを利用者履歴データベース３０２のユーザ嗜好ベクトルテーブルの変数に記録する。このように、図８に示す重み付け表３０４に基づいて、ユーザが視聴した視聴形態（メッセージＩＤ）に応じてコンテンツが属するジャンルに値を図７のユーザ嗜好ベクトルのテーブルに加算することによりユーザ毎の嗜好をジャンルの数であるＮを次元数とする多次元ベクトルで表現する。
【００２７】
多次元ベクトル生成部３０１において、上記の利用者履歴収集装置１００の利用者履歴格納部１０２から利用履歴を取得して、多次元ベクトルを生成し、利用者履歴データベース３０２に蓄積することができるため、クラスタリング処理計算部３０３は、この利用履歴からユーザのクラスタリングを行い、クラスタの嗜好を分析することにより、絞込みに反映させる予め定められた解像度で画面の大きさを決めておき、その上に表示できる二次元空間と、コンテンツの数が決まると、類似した嗜好のユーザのクラスタを抽出できる。
【００２８】
次に、上記のような機能を有する多次元ベクトル生成部３０１における、ユーザの嗜好を表現する多次元ベクトルの構成方法について図９のフローチャートに沿って説明する。
【００２９】
多次元ベクトル生成部３０１は、ネットワーク４００を介して、利用者履歴収集装置１００の利用者履歴格納部１０２からユーザＩＤ毎に特定ユーザの利用履歴データを1行ずつ読み出す（ステップ１０１）。
【００３０】
次に、読み出した、利用履歴データの各行から試聴用の短編映像を視聴したことを表すメッセージＩＤである“PREVIEW”（ＩＤ１）を検出すると（ステップ１０２、Ｙｅｓ）、その行からコンテンツＩＤを抽出し、当該コンテンツＩＤに対応するジャンルをコンテンツ−ジャンル対応表３０５を参照して決定し、さらに、重み付け表３０４を参照して、当該メッセージＩＤが“PREVIEW”であるので、重みｋをユーザ嗜好ベクトルテーブルのジャンルの欄に加算する（ステップ１０３）。
【００３１】
ステップ１０１で読み出した行が最終行であれば（ステップ１０４、Ｙｅｓ）、利用者履歴データベース３０２を更新して（ステップ１０８）、多次元ベクトル（嗜好ベクトル）を確定する。その行が最終行でなければ（ステップ１０４、Ｎｏ）、変更したデータを利用者履歴データベース３０２に保存して、次の行を操作する（ステップ１０１）。
【００３２】
メッセージＩＤ“PREVIEW”（ＩＤ１）を検出できなかった場合は（ステップ１０２、Ｎｏ）、本編映像を視聴したことを現すメッセージＩＤである“CONTENT”（ＩＤ２）を検出すると（ステップ１０６）、重み付け表３０４を参照して同じくコンテンツＩＤ（ＩＤ２）に対応するユーザ嗜好ベクトルテーブルのジャンルの欄にｍ（但し、ｋ＜ｍ）を加算する（ステップ１０７）。ここで、ｋ＜ｍとするのは、本編映像を視聴する方が試聴用短編映像を視聴するよりユーザのその映像コンテンツに対する興味の度合が高いと考えられるからである。従って、値が大きければ大きいほどそのジャンルに対するユーザの興味の度合が高いと考える。ＩＤ１（PREVIEW）、ＩＤ２（CONTENT）も検出されない場合もあり得るが、その場合は、どのジャンルにも加算することはなく、最終行か否かの判定を行い（ステップ１０４）、最終行であれば利用者履歴データベース３０２を更新して（ステップ１０８）、嗜好ベクトルを確定し、最終行でなければ、次の行を読み出す（ステップ１０１）の処理を繰り返すことにより、クラスタリング処理の入力用の多次元ベクトルを構成することができる。
【００３３】
なお、上記の実施の形態では、利用者履歴収集装置１００とクラスタリング処理装置３００とをネットワーク４００を介して接続する例を示しているが、クラスタリング処理装置３００に利用者履歴収集装置１００の機能を備えるように構成してもよい。
【００３４】
また、図９に示すフローチャートの動作をプログラムとして構築し、クラスタリング処理装置として利用されるコンピュータにインストールする、または、ネットワークを介して取得し、ＣＰＵ等の制御手段により実行させるようにすることも可能である。
【００３５】
なお、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００３６】
本発明は、ユーザの利用履歴の特徴に応じた分類を行うクラスタリング技術に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明の原理を説明するための図である。
【図２】本発明の原理構成図である。
【図３】本発明の一実施の形態におけるシステム構成図である。
【図４】本発明の一実施の形態における映像視聴端末の画面イメージである。
【図５】本発明の一実施の形態における利用者履歴格納部（ログファイル）のデータ例である。
【図６】本発明の一実施の形態におけるコンテンツ−ジャンル対応表である。
【図７】本発明の一実施の形態におけるユーザ嗜好ベクトルテーブル表現とベクトル表現である。
【図８】本発明の一実施の形態における重み付け表である。
【図９】本発明の一実施の形態における多次元ベクトル生成部の処理のフローチャートである。
【符号の説明】
【００３８】
１００  利用者履歴収集装置
１０１  映像視聴システムサーバ
１０２  利用者履歴情報記憶手段、利用者履歴格納部
２００  クライアント装置
２０１  映像視聴端末
３００  クラスタリング処理装置
３０１  多次元ベクトル生成手段、多次元ベクトル生成部
３０２  データベース、利用者履歴データベース
３０３  クラスタリング処理計算部
３０４  重み付け表
３０５  コンテンツ−ジャンル対応表
５００  端末画面
５０１  コンテンツサムネイル
５０２  試聴用短編映像コンテンツ
６００  視聴履歴
６０１  ユーザＩＤ
６０２  メッセージＩＤ
６０３  コンテンツＩＤ
【図１】
2005309526.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
2005309526.tif 000009
【図９】
2005309526.tif 000010
【図４】
2005309526.tif 000011