(57)【要約】 【課題】  ユーザに対して負担をかけることなく適合フィードバック情報を収集することができる情報検索装置、情報検索方法、情報検索プログラムおよび記録媒体を提供する。【解決手段】  初期プロファイル構築部１３は、初期音楽嗜好情報入力部１２に入力されたユーザの音楽嗜好情報に基づいてユーザプロファイル１０２を生成し、記憶部１０に格納する。適合フィードバック情報収集部１６は、ユーザによって無意識に入力された暗示的フィードバック情報を取得する。ユーザプロファイル更新部１７は、この暗示的フィードバック情報に基づいてユーザプロファイル１０２を更新する。【選択図】    図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定の情報に対するユーザの嗜好を示すユーザプロファイルに基づいて、検索対象の情報の中から、前記ユーザの嗜好に適合した情報を検索する情報検索装置において、
前記ユーザプロファイルを予め記憶する記憶手段と、
前記特定の情報に対する前記ユーザの暗示的な評価を示す暗示的フィードバック情報を取得する取得手段と、
前記記憶手段から前記ユーザプロファイルを読み出し、前記取得手段によって取得された前記暗示的フィードバック情報に基づいて、前記ユーザプロファイルを更新するプロファイル更新手段と、
を具備することを特徴とする情報検索装置。
【請求項２】
前記取得手段はさらに、前記特定の情報に対する前記ユーザの明示的な評価を示す明示的フィードバック情報を取得し、
前記プロファイル更新手段は、前記暗示的フィードバック情報と前記明示的フィードバック情報とに基づいて、前記ユーザプロファイルを更新する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報検索装置。
【請求項３】
前記プロファイル更新手段はさらに、前記暗示的フィードバック情報および前記明示的フィードバック情報の各々に対して、異なる重み付けを設定することを特徴とする請求項２に記載の情報検索装置。
【請求項４】
前記プロファイル更新手段はさらに、前記暗示的フィードバック情報または前記明示的フィードバック情報に対して、時間的に新しい情報の、更新結果に対する反映度が増加するように重み付けを設定することを特徴とする請求項２または請求項３に記載の情報検索装置。
【請求項５】
特定の情報に対するユーザの嗜好を示すユーザプロファイルに基づいて、検索対象の情報の中から、前記ユーザの嗜好に適合した情報を検索する情報検索方法において、
前記特定の情報に対する前記ユーザの暗示的な評価を示す暗示的フィードバック情報を取得するステップと、
前記ユーザプロファイルを予め記憶する記憶手段から前記ユーザプロファイルを読み出し、前記暗示的フィードバック情報に基づいて、前記ユーザプロファイルを更新するステップと、
を具備することを特徴とする情報検索方法。
【請求項６】
特定の情報に対するユーザの嗜好を示すユーザプロファイルに基づいて、検索対象の情報の中から、前記ユーザの嗜好に適合した情報を検索する情報検索方法において、
前記特定の情報に対する前記ユーザの暗示的な評価を示す暗示的フィードバック情報、および前記特定の情報に対する前記ユーザの明示的な評価を示す明示的フィードバック情報を取得するステップと、
前記ユーザプロファイルを予め記憶する記憶手段から前記ユーザプロファイルを読み出し、前記暗示的フィードバック情報と前記明示的フィードバック情報とに基づいて、前記ユーザプロファイルを更新するステップと、
を具備することを特徴とする情報検索方法。
【請求項７】
前記ユーザプロファイルを更新するステップにおいて、前記暗示的フィードバック情報および前記明示的フィードバック情報の各々に対して、異なる重み付けを設定することを特徴とする請求項６に記載の情報検索方法。
【請求項８】
前記ユーザプロファイルを更新するステップにおいて、前記暗示的フィードバック情報または前記明示的フィードバック情報に対して、時間的に新しい情報の、更新結果に対する反映度が増加するように重み付けを設定することを特徴とする請求項６または請求項７に記載の情報検索方法。
【請求項９】
特定の情報に対するユーザの嗜好を示すユーザプロファイルに基づいて、検索対象の情報の中から、前記ユーザの嗜好に適合した情報を検索する情報検索処理をコンピュータに実行させる情報検索プログラムにおいて、
前記特定の情報に対する前記ユーザの暗示的な評価を示す暗示的フィードバック情報を取得するステップと、
前記ユーザプロファイルを予め記憶する記憶手段から前記ユーザプロファイルを読み出し、前記暗示的フィードバック情報に基づいて、前記ユーザプロファイルを更新するステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報検索プログラム。
【請求項１０】
特定の情報に対するユーザの嗜好を示すユーザプロファイルに基づいて、検索対象の情報の中から、前記ユーザの嗜好に適合した情報を検索する情報検索処理をコンピュータに実行させる情報検索プログラムにおいて、
前記特定の情報に対する前記ユーザの暗示的な評価を示す暗示的フィードバック情報、および前記特定の情報に対する前記ユーザの明示的な評価を示す明示的フィードバック情報を取得するステップと、
前記ユーザプロファイルを予め記憶する記憶手段から前記ユーザプロファイルを読み出し、前記暗示的フィードバック情報と前記明示的フィードバック情報とに基づいて、前記ユーザプロファイルを更新するステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報検索プログラム。
【請求項１１】
前記ユーザプロファイルを更新するステップにおいて、前記暗示的フィードバック情報および前記明示的フィードバック情報の各々に対して、異なる重み付けを設定することを特徴とする請求項１０に記載の情報検索プログラム。
【請求項１２】
前記ユーザプロファイルを更新するステップにおいて、前記暗示的フィードバック情報または前記明示的フィードバック情報に対して、時間的に新しい情報の、更新結果に対する反映度が増加するように重み付けを設定することを特徴とする請求項１０または請求項１１に記載の情報検索プログラム。
【請求項１３】
請求項９〜請求項１２のいずれかの項に記載の情報検索プログラムが記録されたコンピュータ読み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、音楽情報等の情報の検索に用いられるユーザの嗜好に関する情報の収集の改善を図った情報検索装置、情報検索方法、情報検索プログラムおよび記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
カラオケなどで所望の楽曲を探す際に、ユーザが曲を歌い、その音声データに基づいて該当曲を検索するための音楽情報検索技術が検討されている。この技術によれば、曲名やアーティスト名等の楽曲に関する情報が不明であっても、楽曲を検索することができるため便利である。
【０００３】
しかし、上記の検索を行う音楽情報検索システムにおいては、ユーザの「好きな」曲を検索することはできない。このため、音楽情報の自動分類技術を応用し、ユーザの嗜好に基づいて音楽データの分類を行うシステムが提案されている。この自動分類技術の一つとして、ツリーベクトル量子化技術に基づいた音楽情報の自動分類方法に関する技術が開示されている（例えば、非特許文献１参照）。
【０００４】
以下、図７および図８を用いて、上記の自動分類方法による従来の情報検索処理の手順および概念について説明する。図７は、この情報検索処理の手順を示すフローチャートである。また、図８は、この手順に従ったツリーベクトル量子化の様子を概略的に示している。まず、図７のステップＳ７１において、カテゴリ（集合Ｃｇ）に予め分類された複数の音楽データＭｇ１，Ｍｇ２，・・・，Ｍｇｎと、カテゴリ（集合Ｃｂ）に予め分類された複数の音楽データＭｂ１，Ｍｂ２，・・・，Ｍｂｎと、検索対象の音楽データＸ１，Ｘ２，・・・，Ｘｋとをデータ入力する。集合ＣｇおよびＣｂに分類された音楽データは学習用のデータである。また、集合Ｃｂに分類された音楽データは、集合Ｃｇのカテゴリには含まれない音楽データである。
【０００５】
続いて、ステップＳ７２においては、図８に示される手法により、まず学習データである集合ＣｇおよびＣｂの音楽データ（音声波形データ）を使用して、音楽データごとに、ＭＦＣＣ（ｍｅｌ−ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ｃｅｐｓｔｒａｌ  ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ）と音量とを所定時間内のオーディオ区間において算出し、続いてオーディオ区間をずらしながら各オーディオ区間のＭＦＣＣと音量とを算出する（図８のＳ８１およびＳ８２）。各オーディオ区間のＭＦＣＣは、１２個のＭＦＣＣ係数と音量とを要素に有する１３次元ベクトルとして表される。また、各音楽データＭｇ１，Ｍｇ２，・・・，Ｍｇｎは、それぞれＭＦＣＣ群として表される（Ｓ８３）。
【０００６】
続いて、集合ＣｇおよびＣｂに分類された各音楽データのそれぞれについて、所定の規則に従って、各ＭＦＣＣの１３次元ベクトルを分類し、ベクトル量子化のためのツリーＴｇを生成する。このツリーＴｇに対して、集合Ｃｇの各音楽データにおける各ＭＦＣＣの１３次元ベクトルを入力し、ツリーＴｇの末端の枝ごとに蓄積されるデータ度数のヒストグラムを作成する。このヒストグラムが、集合Ｃｇを表すカテゴリベクトルＶｇとなる（Ｓ８４、Ｓ８５）。
【０００７】
続いて、ステップＳ７３およびＳ７４において、検索対象となる個々の音楽データＸ１，Ｘ２，・・・，Ｘｋについても、同様に上記のツリーＴｇによりベクトル化する。そして、この検索対象データのベクトルＸｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｋ）と、カテゴリベクトルＶｇとの類似度Ｓｉｍ（Ｘｉ，Ｖｇ）を算出する。続いて、この類似度Ｓｉｍ（Ｘｉ，Ｖｇ）の大きい順に、検索対象データＸ１，Ｘ２，・・・，Ｘｋを並べ替え、上位Ｎ件の検索対象データを検索結果としてユーザに提示する（Ｓ７５）。
【０００８】
上述した従来の情報検索方法においては、ベクトル量子化のためのツリーを生成するために大量の学習データ（数百曲のデータ）が必要であり、実用的でないという問題があった。また、少量の学習データを用いてツリーを生成すると、検索の精度が悪くなってしまい、誤った楽曲を出力する可能性が高い。
【０００９】
この情報検索方法における問題点を解決したものとして、ユーザから入力される学習データ（好きな曲・嫌いな曲）に基づいて、ユーザの音楽的嗜好を表すユーザプロファイルを構築し、そのプロファイルと検索対象音楽データの類似度等を算出することにより、ユーザの嗜好に適合した音楽情報を検索する手法およびシステムが特許文献１に開示されている。また、特許文献１には、提示された検索結果に対するユーザからの適合フィードバック情報（すなわち、提示された楽曲が実際にユーザの嗜好に適合しているかどうかの評価結果）を利用してユーザプロファイルを更新し、以降の検索精度の向上を図る手法なども提案されている。
【特許文献１】特開２００３−３１６８１８号公報
【非特許文献１】Ｆｏｏｔｅ，「Ｃｏｎｔｅｎｔ−ｂａｓｅｄ  ｒｅｔｒｉｅｖａｌ  ｏｆ  ｍｕｓｉｃ  ａｎｄ  ａｕｄｉｏ」，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ＳＰＩＥ，Ｖｏｌ．３２２９，ｐ．１３６−１４７，１９９７
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
上述した特許文献１に記載された手法においては、ユーザプロファイルを更新するために、ユーザから適合フィードバック情報を入力してもらう必要がある。しかし、適合フィードバック情報の入力という作業はユーザにとって負担がかかるため、積極的に適合フィードバックを行うユーザが少ない可能性が高く、検索精度を向上させることが不可能に近いという問題点があった。
【００１１】
本発明は、上述した問題点に鑑みてなされたものであって、ユーザに対して負担をかけることなく適合フィードバック情報を収集することができる情報検索装置、情報検索方法、情報検索プログラムおよび記録媒体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】
【００１２】
本発明は上記の課題を解決するためになされたもので、請求項１に記載の発明は、特定の情報に対するユーザの嗜好を示すユーザプロファイルに基づいて、検索対象の情報の中から、前記ユーザの嗜好に適合した情報を検索する情報検索装置において、前記ユーザプロファイルを予め記憶する記憶手段と、前記特定の情報に対する前記ユーザの暗示的な評価を示す暗示的フィードバック情報を取得する取得手段と、前記記憶手段から前記ユーザプロファイルを読み出し、前記取得手段によって取得された前記暗示的フィードバック情報に基づいて、前記ユーザプロファイルを更新するプロファイル更新手段とを具備することを特徴とする情報検索装置である。
【００１３】
暗示的フィードバック情報とは、ユーザが無意識に行う動作に基づいて生成される、特定の情報に対する好き・嫌い等のユーザの暗示的な評価を推定するための情報である。例えば、特定の情報が音楽情報である場合には、ユーザが特定の楽曲を選択して再生を指示した場合（ユーザの評価が高いと予想される）や、楽曲の再生中に楽曲の停止またはスキップを指示した場合（ユーザの評価が低いと予想される）、検索結果が提示されたときに再検索を指示した場合（ユーザの評価が低いと予想される）等の、ユーザによる指示に基づいた情報が暗示的フィードバック情報である。
【００１４】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の情報検索装置において、前記取得手段はさらに、前記特定の情報に対する前記ユーザの明示的な評価を示す明示的フィードバック情報を取得し、前記プロファイル更新手段は、前記暗示的フィードバック情報と前記明示的フィードバック情報とに基づいて、前記ユーザプロファイルを更新することを特徴とする。
【００１５】
明示的フィードバック情報とは、特定の情報に対する好き・嫌い等のユーザの明示的な主観評価を示す情報である。すなわち、明示的フィードバック情報は、特定の情報に対して、ユーザによって意図的に入力された評価結果を示す情報である。例えば、ユーザが特定の情報に対して、好みに合う度合を５段階式あるいは○×式で評価した場合、その評価結果を示す情報が明示的フィードバック情報である。
【００１６】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の情報検索装置において、前記プロファイル更新手段はさらに、前記暗示的フィードバック情報および前記明示的フィードバック情報の各々に対して、異なる重み付けを設定することを特徴とする。この重み付けに関しては、明示的フィードバック情報に対する重み付けを暗示的フィードバック情報に対する重み付けよりも増加させることが望ましい。
【００１７】
請求項４に記載の発明は、請求項２または請求項３に記載の情報検索装置において、前記プロファイル更新手段はさらに、前記暗示的フィードバック情報または前記明示的フィードバック情報に対して、時間的に新しい情報の、更新結果に対する反映度が増加するように重み付けを設定することを特徴とする。
【００１８】
請求項５に記載の発明は、特定の情報に対するユーザの嗜好を示すユーザプロファイルに基づいて、検索対象の情報の中から、前記ユーザの嗜好に適合した情報を検索する情報検索方法において、前記特定の情報に対する前記ユーザの暗示的な評価を示す暗示的フィードバック情報を取得するステップと、前記ユーザプロファイルを予め記憶する記憶手段から前記ユーザプロファイルを読み出し、前記暗示的フィードバック情報に基づいて、前記ユーザプロファイルを更新するステップとを具備することを特徴とする情報検索方法である。
【００１９】
請求項６に記載の発明は、特定の情報に対するユーザの嗜好を示すユーザプロファイルに基づいて、検索対象の情報の中から、前記ユーザの嗜好に適合した情報を検索する情報検索方法において、前記特定の情報に対する前記ユーザの暗示的な評価を示す暗示的フィードバック情報、および前記特定の情報に対する前記ユーザの明示的な評価を示す明示的フィードバック情報を取得するステップと、前記ユーザプロファイルを予め記憶する記憶手段から前記ユーザプロファイルを読み出し、前記暗示的フィードバック情報と前記明示的フィードバック情報とに基づいて、前記ユーザプロファイルを更新するステップとを具備することを特徴とする情報検索方法である。
【００２０】
請求項７に記載の発明は、請求項６に記載の情報検索方法において、前記ユーザプロファイルを更新するステップにおいて、前記暗示的フィードバック情報および前記明示的フィードバック情報の各々に対して、異なる重み付けを設定することを特徴とする。
【００２１】
請求項８に記載の発明は、請求項６または請求項７に記載の情報検索方法において、前記ユーザプロファイルを更新するステップにおいて、前記暗示的フィードバック情報または前記明示的フィードバック情報に対して、時間的に新しい情報の、更新結果に対する反映度が増加するように重み付けを設定することを特徴とする。
【００２２】
請求項９に記載の発明は、特定の情報に対するユーザの嗜好を示すユーザプロファイルに基づいて、検索対象の情報の中から、前記ユーザの嗜好に適合した情報を検索する情報検索処理をコンピュータに実行させる情報検索プログラムにおいて、前記特定の情報に対する前記ユーザの暗示的な評価を示す暗示的フィードバック情報を取得するステップと、前記ユーザプロファイルを予め記憶する記憶手段から前記ユーザプロファイルを読み出し、前記暗示的フィードバック情報に基づいて、前記ユーザプロファイルを更新するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする情報検索プログラムである。
【００２３】
請求項１０に記載の発明は、特定の情報に対するユーザの嗜好を示すユーザプロファイルに基づいて、検索対象の情報の中から、前記ユーザの嗜好に適合した情報を検索する情報検索処理をコンピュータに実行させる情報検索プログラムにおいて、前記特定の情報に対する前記ユーザの暗示的な評価を示す暗示的フィードバック情報、および前記特定の情報に対する前記ユーザの明示的な評価を示す明示的フィードバック情報を取得するステップと、前記ユーザプロファイルを予め記憶する記憶手段から前記ユーザプロファイルを読み出し、前記暗示的フィードバック情報と前記明示的フィードバック情報とに基づいて、前記ユーザプロファイルを更新するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする情報検索プログラムである。
【００２４】
請求項１１に記載の発明は、請求項１０に記載の情報検索プログラムにおいて、前記ユーザプロファイルを更新するステップにおいて、前記暗示的フィードバック情報および前記明示的フィードバック情報の各々に対して、異なる重み付けを設定することを特徴とする。
【００２５】
請求項１２に記載の発明は、請求項１０または請求項１１に記載の情報検索プログラムにおいて、前記ユーザプロファイルを更新するステップにおいて、前記暗示的フィードバック情報または前記明示的フィードバック情報に対して、時間的に新しい情報の、更新結果に対する反映度が増加するように重み付けを設定することを特徴とする。
【００２６】
請求項１３に記載の発明は、請求項９〜請求項１２のいずれかの項に記載の情報検索プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、ユーザによって無意識に入力された暗示的フィードバック情報を取得し、この暗示的フィードバック情報に基づいてユーザプロファイルを更新することにより、ユーザに対して負担をかけることなく適合フィードバック情報を収集することができるという効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下、図面を参照し、本発明を実施するための最良の形態について説明する。図１は、本発明の一実施形態による音楽情報検索システムの構成を示す概略構成図である。図において、サーバ１は楽曲再生用の音楽データを配信するサーバである。クライアント端末２は、ユーザが使用する端末である。サーバ１およびクライアント端末２はネットワーク３に接続されており、ネットワーク３を介して情報の送受信を行う。サーバ１がクライアント端末２に対して音楽データを配信する場合、ユーザ端末２によって音楽データの受信と再生とが同時に行われる、いわゆるストリーミング配信が行われる。
【００２９】
サーバ１は、各種の情報を記憶する記憶部１０を備えている。音楽データ１００は、例えばＭＰ３形式のデータであり、記憶部１０に格納されている。ユーザ嗜好ＤＢ１０１は、記憶部１０に設けられたデータベースであり、ユーザの音楽嗜好を示すユーザプロファイル１０２が格納されている。ユーザプロファイル１０２は、ユーザの音楽嗜好に関するデータを含むユーザの個人情報が記録されたデータファイルである。音楽嗜好に関するデータとは、例えば好きな音楽ジャンル（ロック、ポップス、ジャズ、クラシック等）やアーティスト等の情報や、実際にユーザによって好きと判断された楽曲の音楽的特徴が抽出されたデータ等である。
【００３０】
クライアント端末２の構成は図示されていないが、一般的なパーソナルコンピュータの構成と同様である。すなわち、クライアント端末２は、ＣＰＵ（中央処理装置）およびチップセット等からなる制御部や、マウスおよびキーボード等からなる操作部、情報を記憶するハードディスクドライブおよびＲＡＭ等からなる記憶部、情報を表示する液晶ディスプレイ等からなる表示部、ＴＣＰ／ＩＰ通信に対応したインタフェース部等の各部を備えている。
【００３１】
ユーザの操作によりクライアント端末２が、ネットワーク３を介してサーバ１にアクセスし、音楽データの配信希望をサーバ１に通知すると、サーバ１は、ユーザプロファイル１０２に基づいて音楽データの検索を行い、検索結果をクライアント端末２へ送信する。クライアント端末２は、この検索結果を表示してユーザに対して入力を促す。ユーザによって楽曲の再生が指示されると、ストリーミング配信が開始され、クライアント端末２はサーバ１からネットワーク３を介して音楽データを受信すると共に、音楽データの再生を行う。また、ユーザによって、検索または再生された楽曲に対する評価が行われると、クライアント端末２は、その評価を示す適合フィードバック情報を生成し、サーバ１へ送信する。適合フィードバック情報に関しては、後述する。
【００３２】
図２は、サーバ１の構成を示すブロック図である。以下、図中の各構成について説明する。記憶部１０には、ユーザプロファイル１０２と検索対象音楽データ１０３とが格納されている。なお、ここでは図１における音楽データ１００およびユーザ嗜好ＤＢ１０１の図示を省略している。検索対象音楽データ１０３は、ユーザの嗜好に基づいた音楽データの検索時に検索対象となる音楽データである。この検索対象音楽データ１０３は、前述したツリーベクトル量子化技術に基づいて作成されたベクトル形式のデータである。
【００３３】
検索対象音楽データベクトル化部１１は検索対象音楽データ１０３を生成し、記憶部１０に格納する。検索対象音楽データ１０３は、例えば以下のようにして作成される。一つのカテゴリ（集合Ｃｈ）に分類された複数の音楽データＭｈ１，Ｍｈ２，・・・，Ｍｈｍ（学習データ）と検索対象の音楽データＸ１，Ｘ２，・・・，Ｘｋとを予め用意し、記憶部１０に格納しておく。ただし、学習データは、例えば数曲程度の少量のデータでよい。例えば、カラオケのデータベース内にある全楽曲の中から、ユーザが歌いたい楽曲を抽出するような場合、ユーザが好きな楽曲のデータを数曲分選んで集合Ｃｈの音楽データとし、カラオケのデータベース内にある全楽曲のデータを検索対象の音楽データとする。
【００３４】
検索対象音楽データベクトル化部１１は、集合Ｃｈの学習データに基づいてツリーＴｈを生成し、このツリーＴｈを用いて集合Ｃｈの学習データのカテゴリベクトルＶｈを生成する。また、検索対象音楽データベクトル化部１１は、検索対象の音楽データについても、同様にツリーＴｈによりベクトル化することにより、検索対象音楽データ１０３を生成し、記憶部１０に格納する。
【００３５】
初期音楽嗜好情報入力部１２は、ユーザによって入力された音楽嗜好情報（例えば、ユーザが好きな曲・嫌いな曲に関する情報）を、ネットワーク３を介してクライアント端末２から受信する。初期プロファイル構築部１３は、ユーザの音楽嗜好情報と、検索対象音楽データベクトル化部１１によって生成されたカテゴリベクトルＶｈとに基づいて、ユーザプロファイル１０２を生成し、記憶部１０に格納する。
【００３６】
スコア算出部１４は、ユーザプロファイル１０２と検索対象音楽データ１０３との類似度を示すスコアを算出する。このスコアが高いほど、検索対象音楽データ１０３に対応した音楽データはユーザの嗜好に適合していることになる。検索結果出力部１５は、スコア算出部１４によって算出されたスコアに基づいて音楽データを並べ替えることにより検索結果を生成し、その検索結果を示す情報をクライアント端末２へ送信する。
【００３７】
適合フィードバック情報収集部１６は、クライアント端末２から適合フィードバック情報を受信する。適合フィードバック情報は、楽曲が実際にユーザの嗜好に適合しているかどうかの評価結果を示す情報である。ユーザプロファイル更新部１７は、記憶部１０からユーザプロファイル１０２を読み出し、適合フィードバック情報に基づいてユーザプロファイル１０２を更新する。
【００３８】
上述した検索対象音楽データベクトル化部１１、初期プロファイル構築部１３、スコア算出部１４、およびユーザプロファイル更新部１７の機能は、例えばＣＰＵによって実現される。また、初期音楽嗜好情報入力部１２、検索結果出力部１５、および適合フィードバック情報収集部１６の機能は、例えばＣＰＵとインタフェースとの組み合わせによって実現される。
【００３９】
次に、本実施形態における適合フィードバック情報について説明する。適合フィードバック情報は、明示的フィードバック情報と暗示的フィードバック情報とを含んでいる。明示的フィードバック情報とは、検索された楽曲に対する好き・嫌い等のユーザの明示的な主観評価を示す情報である。すなわち、明示的フィードバック情報は、特定の楽曲に対して、ユーザによって意図的に入力された評価結果を示す情報である。例えば、クライアント端末２が、サーバ１から配信された音楽データを再生した場合、ユーザによってその音楽データの楽曲に対する評価がクライアント端末２に入力される。楽曲の評価方法は、好みに合う度合を５段階式あるいは○×式で評価する方法等である。ユーザによって明示的フィードバック情報が入力された場合、クライアント端末２は、ネットワーク３を介して明示的フィードバック情報をサーバ１へ送信し、サーバ１の適合フィードバック情報収集部１６がこれを受信する。
【００４０】
暗示的フィードバック情報とは、ユーザが無意識に行う動作に基づいて生成される、検索された楽曲に対する好き・嫌い等のユーザの暗示的な評価を推定するための情報である。あるいは、明示的なユーザの評価を示す明示的フィードバック情報を適合フィードバック情報の中から除いた残りの情報である。ユーザは、検索の結果として提示された音楽データに対し、「再生」「停止」「スキップ（次の曲を再生）」等の操作を行うことができる。クライアント端末２は、この操作の結果に基づいた暗示的フィードバック情報をサーバ１へ送信する。サーバ１は、暗示的フィードバック情報を明示的フィードバック情報と共にユーザプロファイル１０２の更新時に利用する。
【００４１】
例えば、現在再生中の楽曲に対し、ユーザが「停止」「スキップ」などの操作を行った場合、再生された楽曲に対するユーザの評価が低いと予想される。一方、検索結果一覧に提示されている楽曲の中からユーザが明示的にある楽曲を選択し、再生する操作を行った場合、ユーザが選択した楽曲に対する評価は高いものと予想される。また、これらの比較的明示的な操作以外にも、ユーザが再生中の楽曲を最後まで聞いた場合には、その楽曲に対する評価が高いといった仮定を立てることもできる。
【００４２】
次に、上述した構成のサーバ１によるユーザプロファイルの更新方法について、図３を用いて説明する。図３は、サーバ１の動作を示すフローチャートである。各ステップにおける動作の制御および管理は、サーバ１の図示せぬ制御部が行う。まず、制御部は、ユーザプロファイル１０２が記憶部１０に予め格納されているかどうか判定する（ステップＳ３０１）。ユーザプロファイル１０２が記憶部１０に予め格納されていた場合には、ステップＳ３０４へ進む。
【００４３】
一方、ユーザプロファイル１０２が記憶部１０に予め格納されていなかった場合には、サーバ１は、クライアント端末２に対して、ユーザの音楽ジャンルの嗜好入力を指示する。このとき、サーバ１は、クライアント端末２の表示部に表示するための情報等をクライアント端末２へ送信する。クライアント端末２においては、音楽ジャンルの嗜好入力を促す表示が表示部に表示され、ユーザは操作部を操作することにより、自己の音楽ジャンルの嗜好を入力する。
【００４４】
ユーザによって、例えば好きなジャンル（例えばポップス、ロック）および嫌いなジャンル（例えばクラシック、演歌）が操作部より入力された場合、操作部は、ユーザによる操作結果を示す信号を制御部に出力する。制御部は、この信号に基づいて、ユーザの音楽ジャンルに対する嗜好を示す音楽嗜好情報を生成し、インタフェースを介してサーバ１へ送信する。サーバ１の初期音楽嗜好情報入力部１２は、クライアント端末２からユーザの音楽嗜好情報を受信し、初期プロファイル構築部１３へ出力する（ステップＳ３０２）。
【００４５】
初期プロファイル構築部１３は、この音楽嗜好情報と、検索対象音楽データベクトル化部１１によって生成されたカテゴリベクトルＶｈとに基づいて、初期のユーザプロファイル１０２を生成し、記憶部１０に格納する（ステップＳ３０３）。スコア算出部１４は、記憶部１０から検索対象音楽データ１０３を読み出し、初期のユーザプロファイル１０２と検索対象音楽データ１０３との類似度を示すスコアを算出して検索結果出力部１５へスコアを通知する（ステップＳ３０４）。ユーザプロファイル１０２および検索対象音楽データ１０３はベクトル形式のデータであるので、スコアは、例えば２つのベクトルなす角度をθとしてｃｏｓθとして表すことができる。
【００４６】
検索結果出力部１５は、スコアの大きい順に音楽データを並べ替え、上位Ｎ件（Ｎ：正の整数）の音楽データに関する情報を、検索結果としてクライアント端末２へ送信する（ステップＳ３０５）。クライアント端末２においては、表示部に検索結果が表示される。図４は検索結果の表示例である。図示されるように、検索結果４１が表示され、楽曲名、アーティスト名、およびスコア等が表示される。表示部の画面には再生ボタン４２、停止ボタン４３、スキップボタン４４、再検索ボタン４５、評価入力ボタン４６および４７が表示されており、ユーザがマウス等を操作してこれらのボタンを押下すると、クライアント端末２の制御部は各ボタンの押下を検出し、それに応じて適合フィードバック情報を生成する。
【００４７】
ユーザによって再生ボタン４２が押下されると、楽曲データのストリーミング再生が開始される。再生された楽曲データに対して、再生中あるいは再生後に評価入力ボタン４６または４７が押下された場合、ユーザによって、楽曲に対する好き・嫌いの情報が明示的に入力されたことになり、制御部は明示的フィードバック情報を生成し、インタフェースを介してサーバ１へ送信する。また、検索結果４１に表示された楽曲の中からユーザが特定の楽曲を選択して再生ボタン４２を押下した場合（ユーザの評価が高いと予想される）や、再生中に停止ボタン４３またはスキップボタン４４を押下した場合（ユーザの評価が低いと予想される）、検索結果４１が表示された場合に再検索ボタン４５を押下した場合（ユーザの評価が低いと予想される）等には、制御部は暗示的フィードバック情報を生成し、インタフェースを介してサーバ１へ送信する。
【００４８】
適合フィードバック情報収集部１６は、上記のようにしてクライアント端末２からネットワーク３を介して送信された、明示的フィードバック情報および暗示的フィードバック情報の一方もしくは両方を含む適合フィードバック情報を受信し、ユーザプロファイル更新部１７へ出力する（ステップＳ３０６）。ユーザプロファイル更新部１７は、記憶部１０からユーザプロファイル１０２を読み出し、適合フィードバック情報に基づいて、ユーザプロファイル１０２を更新する（ステップＳ３０７）。
【００４９】
サーバ１の制御部は、クライアント端末２からユーザによる再検索の指示が入力されたかどうか等に基づいて、楽曲データの再検索を行うかどうか判定する（ステップＳ３０８）。再検索を行う場合には、処理はステップＳ３０４へ戻り、再検索を行わない場合には処理が終了する。
【００５０】
次に、本実施形態におけるユーザプロファイル更新部１７によるユーザプロファイル１０２の更新方法について説明する。ユーザプロファイルPならびに検索対象データＸｋが、下記のとおりそれぞれn次元ベクトルとして表されているものとする。
【００５１】
【数１】
2005346347.tif 000003
【００５２】
【数２】
2005346347.tif 000004
【００５３】
また、更新後のユーザプロファイルＰ’が下記のベクトルで表されるとする。
【００５４】
【数３】
2005346347.tif 000005
【００５５】
また、ユーザが適合フィードバック情報を与えた検索対象音楽データ群をＲとし、Ｒにｍ件のデータが含まれているとする。Ｒは以下のように表されるとする。
【００５６】
【数４】
2005346347.tif 000006
【００５７】
この場合、ユーザプロファイルＰの各要素Ｐｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）の更新は下記の［数５］により行うことができる。
【００５８】
【数５】
2005346347.tif 000007
【００５９】
すなわち、更新前のユーザプロファイルのベクトルに対し、適合フィードバック情報が与えられた全データのベクトルを加えることにより、ユーザプロファイルを更新する。以下、上記の適合フィードバック情報を利用したプロファイル更新方法について、具体例（図５参照）を用いて詳説する。図５（ａ）は初期のユーザプロファイルのベクトルの例を示しており、図５（ｂ）は、ユーザによって適合フィードバック情報が与えられた楽曲（すなわち上記のＲに含まれる楽曲の１つ）のベクトルの例を示している。
【００６０】
仮に、ユーザが適合フィードバックを与えた楽曲が、図５（ｂ）に示されている１曲のみであった場合、更新後のユーザプロファイルは図５（ｃ）のようになる。更新後のユーザプロファイルは、初期のユーザプロファイルと適合フィードバック楽曲の各ベクトルの要素値を加算することにより算出される。
【００６１】
上記のアルゴリズムは、適合フィードバック情報が明示的でも暗示的でもそのまま適用することが可能である。しかし、ユーザが明示的に「好き」「嫌い」などの評価を与える明示的フィードバック情報に対し、暗示的フィードバック情報は必ずしも正確であるとは言えない。そこで、適合フィードバック情報を明示的フィードバック・暗示的フィードバックに２分化し、それぞれのフィードバック情報に対して、異なる重み係数をかけることにより、暗示的フィードバック情報の不正確性を吸収する手法を以下のように提案する。
【００６２】
［数４］で表される、適合フィードバック情報が与えられた検索対象データ群Ｒを、明示的（Ｅｘｐｌｉｃｉｔ）)フィードバック群ＲＥと暗示的（Ｉｍｐｌｉｃｉｔ）フィードバック群ＲＩとに下記のとおり２分化する。
【００６３】
【数６】
2005346347.tif 000008
【００６４】
【数７】
2005346347.tif 000009
【００６５】
ただし、ｓ＋ｔ＝ｍである。この場合、ユーザプロファイルの更新は下記の［数８］により行うものとする。
【００６６】
【数８】
2005346347.tif 000010
【００６７】
すなわち、単純に適合フィードバック情報を加えていた手法（［数５］）と異なり、明示的フィードバック情報および暗示的フィードバック情報に対して、それぞれ重み係数α、βをかけてから両者を加える。前述したとおり、明示的フィードバック情報と暗示的フィードバック情報とを比較した場合、明示的フィードバック情報の方がユーザの嗜好を正確に表現していると予想されるため、α＞βとなるようにα、βの値を設定することが望ましい。もちろん、α＜βとしてもよい。
【００６８】
以下、上記の重み係数を用いたユーザプロファイルの更新方法について、具体例を用いて詳説する。前述した図５（ａ）のようにユーザプロファイルの初期プロファイルが存在し、同図（ｂ）に示されるように、楽曲に対する明示的な適合フィードバック情報が与えられ、かつ図６（ａ）に示されるように、楽曲に対する暗示的な適合フィードバック情報が与えられたものとする。［数８］に示されるように、明示的フィードバック情報および暗示的フィードバック情報に対して、それぞれαおよびβの係数をかけるとすると、更新後のユーザプロファイルのベクトルは図６（ｂ）のように算出される。
【００６９】
次に、上記の重み係数の他の例について説明する。重み係数として、各情報に対する時間的な重み付けを示す、例えば、半減期関数で表されるような係数をかけることにより、現在の時刻に近い時刻に得られた適合フィードバック情報に対する重み付けを増加させる（適合フィードバック情報が時間的に新しいほど、更新結果に対する反映度を増加させる）ことも可能である。半減期関数の例を以下の［数９］に示す。
【００７０】
【数９】
2005346347.tif 000011
【００７１】
ただし、ｔｎｏｗは、ユーザプロファイルの更新が行われた時刻を表し、ｔｘは、該当する適合フィードバック情報がサーバ１によって受信された時刻を表し、αは、係数Ｔｘが０．５になる時間（いわゆる半減期）を表すものとする。すなわち、(ｔｎｏｗ−ｔｘ) は、ユーザプロファイルの更新時刻と、各々の適合フィードバック情報がサーバ１によって受信された時刻との差分の時間を表し、その差分がαであった場合、Ｔｘ＝０．５となるので、ｔｘ時点での適合フィードバック値が半分になることを意味する。半減期関数を用いた場合のユーザプロファイルの更新は、以下の［数１０］により行う。
【００７２】
【数１０】
2005346347.tif 000012
【００７３】
なお、重み付け係数αおよびβに替えて半減期関数を用いてもよいし、重み付け係数と半減期関数との両方を用い、両者を掛け合わせるようにしてもよい。また、上記の例においては、適合フィードバック情報を暗示的および明示的の２つのグループに分割し、それぞれのグループに対して重み係数を設定しているが、さらに適合フィードバック情報を細分化し、それぞれのグループに対して独自の係数を設定してもよい。例えば、適合フィードバック情報をK個のグループに分けた場合、以下の［数１１］によりユーザプロファイルの更新を行うことができる。
【００７４】
【数１１】
2005346347.tif 000013
【００７５】
この場合の具体的な実装例としては、「停止」「スキップ」「再生」などといった個々の操作履歴のそれぞれに重み係数αｘを設定する方法があげられる。その場合、個々のフィードバック情報のユーザ嗜好における影響を考慮した重み付けが可能となる。
【００７６】
なお、本実施形態においては、ストリーミング配信により、サーバ１からクライアント端末２に音楽データが配信されるとしたが、クライアント端末２がサーバ１から音楽データを一旦ダウンロードして保存し、保存した音楽データを再生するようにしてもよい。また、本実施形態による音楽情報の検索手法は、インターネット等のデータ通信ネットワークを利用して音楽情報を検索する場合に限らず、スタンドアロンとして構成された音楽情報検索装置に対して適用してもよい。
【００７７】
また、本実施形態においては、ツリーベクトル量子化技術に基づいた音楽情報の検索手法について説明したが、検索手法は上述した手法に限定されるわけではない。また、本実施形態による、適合フィードバック情報に基づいた音楽情報の検索手法は、他の情報検索に対して適用してもよい。例えば、画像やホームページの検索等に用いてもよい。
【００７８】
上述したように、本実施形態によれば、ユーザによって無意識に入力された暗示的フィードバック情報を適合フィードバック情報収集部１６が取得し、ユーザプロファイル更新部１７が、この暗示的フィードバック情報に基づいてユーザプロファイル１０２を更新することにより、提示された音楽情報に対して、ユーザが意図的に評価を入力する必要はない。したがって、ユーザに対して負担をかけることなく適合フィードバック情報を収集することができる。
【００７９】
また、ユーザプロファイル更新部１７が、暗示的フィードバック情報と明示的フィードバック情報とを組み合わせてユーザプロファイル１０２を更新することにより、ユーザプロファイル１０２を、ユーザの嗜好をより反映したものとすることができ、音楽情報の検索精度を向上させることができる。
【００８０】
また、暗示的フィードバック情報と明示的フィードバック情報との組み合わせにおいて、ユーザプロファイル更新部１７が異なる重み付けを設定する、特に、明示的フィードバック情報に対する重み付けを暗示的フィードバック情報に対する重み付けよりも増加させることにより、ユーザプロファイル１０２を、ユーザの嗜好をより反映したものとすることができ、音楽情報の検索精度を向上させることができる。
【００８１】
また、ユーザプロファイル更新部１７が、例えば半減期関数を用いて、時間的に新しい情報ほど、更新結果に対するその情報の反映度を増加させる重み付けを設定することにより、より最新のユーザの嗜好をユーザプロファイル１０２に反映させることができ、音楽情報の検索精度を向上させることができる。
【００８２】
以上、図面を参照して本発明の実施形態について詳述してきたが、具体的な構成はこれらの実施の形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。例えば、上述した実施形態による情報検索装置は、その動作および機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータに読み込ませ、実行させることにより実現してもよい。
【００８３】
ここで、「コンピュータ」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【００８４】
また、上述したプログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上述したプログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータにすでに記録されているプログラムとの組合せで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００８５】
【図１】本発明の一実施形態による音楽情報検索システムの構成を示す概略構成図である。
【図２】同実施形態によるサーバ１の構成を示すブロック図である。
【図３】同実施形態によるサーバ１の動作を示すフローチャートである。
【図４】同実施形態においてクライアント端末２に表示される検索結果の表示例を示す参考図である。
【図５】同実施形態によるユーザプロファイルの更新方法を説明するための参考図である。
【図６】同実施形態によるユーザプロファイルの更新方法を説明するための参考図である。
【図７】従来の情報検索処理の手順を示すフローチャートである。
【図８】従来の情報検索処理の手順に従ったツリーベクトル量子化の様子を概略的に示す概略参考図である。
【符号の説明】
【００８６】
１・・・サーバ、２・・・クライアント端末、３・・・ネットワーク、１０・・・記憶部、１１・・・検索対象音楽データベクトル化部、１２・・・初期音楽嗜好情報入力部、１３・・・初期プロファイル構築部、１４・・・スコア算出部、１５・・・検索結果出力部、１６・・・適合フィードバック情報収集部、１７・・・ユーザプロファイル更新部。
【図１】
2005346347.tif 000014
【図２】
2005346347.tif 000015
【図３】
2005346347.tif 000016
【図４】
2005346347.tif 000017
【図５】
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【図６】
2005346347.tif 000019
【図７】
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【図８】
2005346347.tif 000021