(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
属性重要成分推定用データベースと、
学習用コンテンツ信号によって示されるアイテムの属性を表現するアイテム属性ベクトルを、属性重要成分を表す軸に射影し、前記アイテム属性ベクトルよりも次元数の低いアイテム属性重要成分ベクトルを生成する属性／属性重要成分変換手段と、
前記学習用コンテンツ信号の特徴を要素とする学習用特徴ベクトルを生成する第一特徴抽出手段と、
前記アイテム属性重要成分ベクトルｐと前記学習用特徴ベクトルｆとを用いて、ｐ＝Ｃｆ＋ｄに示される関係式を満たす、前記属性重要成分の推定に用いる属性重要成分推定用パラメータＣ及びｄを得て、当該属性重要成分推定用パラメータを前記属性重要成分推定用データベースに蓄積するパラメータ学習手段と、
アイテムと当該アイテムのアイテム属性重要成分ベクトルとが登録されたアイテムデータベースと、
入力を受け付けたコンテンツ信号から当該コンテンツ信号の特徴を要素とするアイテム特徴ベクトルを抽出する第二特徴抽出手段と、
前記アイテム特徴ベクトルｆと前記属性重要成分推定用データベースに蓄積されている属性重要成分推定用パラメータＣ及びｄとを前記関係式に代入することで、前記入力を受け付けたコンテンツ信号によって示されるアイテムのアイテム属性重要成分ベクトルを生成する属性重要成分推定手段と、
前記入力を受け付けたコンテンツ信号によって示されるアイテムのアイテム属性重要成分ベクトルと、前記アイテムデータベースに保存された少なくとも１つのアイテム属性重要成分ベクトルとの類似度を算出し、当該類似度の値に基づいてリストを作成して出力するリスト作成手段と、
を有することを特徴とする類似アイテム検索装置。
【請求項２】
アイテムと当該アイテムのアイテム属性重要成分ベクトルとを前記アイテムデータベースに登録するデータベース登録部を備え、
前記データベース登録部は、前記アイテムがアイテム属性ベクトルに関連付けられている場合、当該アイテム属性ベクトルを属性重要成分を表す軸に射影することで得られたアイテム属性重要成分ベクトルを、前記アイテムデータベースに登録し、
前記データベース登録部は、前記アイテムがアイテム属性ベクトルに関連付けられていない場合、当該アイテムのアイテム特徴ベクトルｆと前記属性重要成分推定用データベースに蓄積されている属性重要成分推定用パラメータＣ及びｄとを前記関係式に代入することで算出したアイテム属性重要成分ベクトルを、前記アイテムデータベースに登録する
ことを特徴とする請求項１に記載の類似アイテム検索装置。
【請求項３】
前記属性／属性重要成分変換手段は、アイテムの各属性を座標とする空間である属性空間において、ある方向を持つ分散の大きい軸を、属性重要成分を表す軸とする
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の類似アイテム検索装置。
【請求項４】
前記リスト作成手段は、コンテンツ信号のみでなく、前記属性を示す属性データを入力し、当該属性データによって算出された属性重要成分ベクトルを用いて、前記アイテムデータベースに保存された少なくとも１つのアイテム属性重要成分ベクトルとの類似度の算出を行うことを特徴とする請求項２に記載の類似アイテム検索装置。
【請求項５】
前記第二特徴抽出手段において、入力されるコンテンツ信号が音響信号であることを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の類似アイテム検索装置。
【請求項６】
前記特徴抽出手段において、出力されるアイテム特徴ベクトルの各要素は、対数周波数軸上で等間隔になる各周波数における音響パワースペクトルであることを特徴とする請求項５に記載の類似アイテム検索装置。
【請求項７】
属性／属性重要成分変換手段は、学習用コンテンツ信号によって示されるアイテムの属性を表現するアイテム属性ベクトルを、属性重要成分を表す軸に射影し、前記アイテム属性ベクトルよりも次元数の低いアイテム属性重要成分ベクトルを生成し、
第一特徴抽出手段は、前記学習用コンテンツ信号の特徴を要素とする学習用特徴ベクトルを生成し、
パラメータ学習手段は、前記アイテム属性重要成分ベクトルをｐとし、前記学習用特徴ベクトルをｆとしたときに、ｐ＝Ｃｆ＋ｄに示される関係式を満たす前記属性重要成分の推定に用いる属性重要成分推定用パラメータＣ及びｄを得て、当該属性重要成分推定用パラメータを属性重要成分推定用データベースに蓄積し、
第二特徴抽出手段は、入力を受け付けたコンテンツ信号から当該コンテンツ信号の特徴を要素とするアイテム特徴ベクトルを抽出し、
属性重要成分推定手段は、前記アイテム特徴ベクトルをｆとし、前記アイテム特徴ベクトルと前記属性重要成分推定用データベースに蓄積されている属性重要成分推定用パラメータＣ及びｄとを前記関係式に代入することで、前記入力を受け付けたコンテンツ信号によって示されるアイテムのアイテム属性重要成分ベクトルを生成し、
リスト作成手段は、前記入力を受け付けたコンテンツ信号によって示されるアイテムのアイテム属性重要成分ベクトルと、アイテムデータと当該アイテムデータのアイテム属性重要成分ベクトルとが登録されたアイテムデータベースに保存された少なくとも１つのアイテム属性重要成分ベクトルとの類似度を算出し、当該類似度の値に基づいてリストを作成して出力することを特徴とする類似アイテム検索方法。
【請求項８】
請求項１に記載の類似アイテム検索装置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９】
請求項８に記載のプログラムを記録し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、ユーザが入力したコンテンツ信号と属性が類似したアイテムをデータベースの中から探し、アイテムのリストを出力する類似アイテム検索装置及び類似アイテム検索方法並びにそのプログラムと記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
楽曲、映画、書籍などのアイテムを、ユーザの嗜好やユーザが過去に利用したアイテムの特徴などに基づいて推薦するための検索技術（レコメンデーション技術）は、ショッピングサイトなどに広く用いられている。レコメンデーション技術には、非特許文献１のような、ユーザの購買記録または評点付けのデータを使い、協調フィルタリングなどの手法を利用する類似アイテム推薦方法や、特許文献１のような、各アイテムの複数の属性（ジャンルや使用楽器等）をベクトルなどの数値データで表現し、ユーザが入力したアイテムの属性データと類似度が高いアイテムのアイテムデータ（タイトルなど）をデータベースから検索する類似アイテム検索方法や、非特許文献２のような、購買記録、評点付け、属性データを用いずにアイテムのコンテンツ信号（音楽であれば音響信号そのもの）を用いる類似アイテム検索方法などがある。また非特許文献３のような、非特許文献１のような協調フィルタリングによる検索と、非特許文献２のようなコンテンツ信号に基づく検索を組み合わせた類似アイテム検索方法もある。
【０００３】
図１３は、属性データに基づく類似アイテム検索方法の概要を示す図である。
図１３（Ａ）は属性データの例を示している。アイテムが楽曲である場合には、属性として、クラシックやジャズなどのジャンルや、悲しい、楽しいなどのムード、使用楽器などを用いることができる。属性の値は、そのアイテムがそれぞれの属性を含む程度を数値化したものである。図１３（Ａ）では、アイテムｘの属性の値は、（属性１、属性２、属性３）＝（１、０、２）となっている。このベクトルを、アイテム属性ベクトルと呼ぶ。また、アイテムの各属性を座標とする空間を属性空間と呼ぶ。
【０００４】
図１３（Ｂ）は属性空間におけるアイテム間の類似度計算方法を示している。例えば、ユーザがショッピングサイトなどのシステム上でアイテムｘを選択している状態で、アイテムｘと類似する別のアイテムを推薦アイテムとして出力するとき、図１３（Ａ）のように表される属性を用いて、データベース上のアイテムｙ、ｚ、ｗそれぞれとの類似度を算出する。図１３（Ｂ）はユークリッド距離に基づく類似度尺度を用いた例を示している。なお、図１３（Ｂ）の属性空間は２次元であるが、あくまで一例であり、属性の数に関してはこの限りではない。
図１３（Ｃ）は図１３（Ｂ）で算出した類似度に基づいて出力される類似アイテムのリストである。システムは図１３（Ｂ）で算出した類似度の順にリストを出力する。
【０００５】
図１４は、コンテンツ信号に基づく類似アイテム検索方法の概要を示す図である。
図１４（Ａ）は、コンテンツ信号が音楽などの音響信号であった場合の例を示している。各アイテムｘ’、ｙ’、ｚ’、ｗ’は、周波数解析等の処理で特徴抽出することで、ベクトルで表現できる。このベクトルをアイテム特徴ベクトルと呼ぶ。また、抽出された各特徴を座標とする空間を特徴空間と呼ぶ。
図１４（Ｂ）は、各アイテムｘ’，ｙ’，ｚ’，ｗ’から２つの特徴を抽出し、特徴空間にプロットした例である。ユーザがシステム上でアイテムｘ’を選択している状態で、アイテムｘ’と類似する別のアイテムを推薦アイテムとして出力するとき、属性データに基づく類似アイテム検索方法と同様に、特徴空間上でのアイテムｘ’と、アイテムｙ’、ｚ’、ｗ’それぞれとの類似度を算出する。なお、図１４（Ｂ）の特徴空間は２次元であるが、あくまで一例であり、特徴の数に関してはこの限りではない。
図１４（Ｃ）は図１４（Ｂ）で算出した類似度に基づいて出力される類似アイテムのリストである。システムは図１４（Ｂ）で算出した類似度の順にリストを出力する。
【０００６】
コンテンツ信号が長時間の系列データなどであった場合は、１つのコンテンツ信号を複数のセグメントに分割し、それぞれについて特徴抽出を行い、以降の処理ではそれぞれのセグメントをコンテンツ信号代わりに用いることも可能である。この場合、アイテムｘ’の全セグメントとアイテムｙ’の全セグメントの全ての組み合わせの類似度の平均値をアイテムｘ’、ｙ’間の類似度とみなす方法や、最も類似度が高いセグメント同士の類似度をアイテムｘ’、ｙ’間の類似度とみなす方法を用いて、図１４（Ｃ）のリストを作成することができる。
【特許文献１】米国特許第７００３５１５号明細書
【非特許文献１】Sarwar et al.、“Analysis of Recommendation Algorithm for E-Commerce”、「Proceedings of the 2nd ACM conference on Electronic commerce」、２０００年、１５８−１６７頁
【非特許文献２】B.Logan.、“MUSIC RECOMMENDATION FROM SONG SETS”、「Proceedings of the 5th International Conference on Music Information Retrieval」、２００４年、４２５−４２８頁
【非特許文献３】Qing Li et al.、“A Music Recommender Based on Audio Features”、「SIGIR’04」、２００４年、５３２−５３３頁
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、上述した非特許文献１のような協調フィルタリングによる類似アイテム検索方法は、検索にユーザの購買記録や評点付けのデータを用いるため、それらのデータを有しないユーザはアイテムを検索することができないという問題がある。また、上述した特許文献１のような属性データに基づく類似アイテム検索方法は、事前に作成された属性データによって類似度を算出するため、属性データを有しないアイテムを推薦することができないという問題がある。上述した非特許文献３のような、協調フィルタリングとコンテンツ信号に基づく手法を組み合わせた類似アイテム検索方法は、これらの問題を解決するが、ユーザによる評点付けのデータを有しないアイテムを評点付けのデータを有するアイテムと比較する場合に、同じ尺度で比較することができないという問題がある。
【０００８】
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、その目的は、事前に作成された属性データを有しないアイテムを、属性データを有するアイテムと同じ尺度で比較・推薦することが可能な類似アイテム検索装置及び類似アイテム検索方法並びにそのプログラムと記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、属性重要成分推定用データベースと、学習用コンテンツ信号によって示されるアイテムの属性を表現するアイテム属性ベクトルを、属性重要成分を表す軸に射影し、前記アイテム属性ベクトルよりも次元数の低いアイテム属性重要成分ベクトルを生成する属性／属性重要成分変換手段と、前記学習用コンテンツ信号の特徴を要素とする学習用特徴ベクトルを生成する第一特徴抽出手段と、前記アイテム属性重要成分ベクトルｐと前記学習用特徴ベクトルｆとを用いて、ｐ＝Ｃｆ＋ｄに示される関係式を満たす、前記属性重要成分の推定に用いる属性重要成分推定用パラメータＣ及びｄを得て、当該属性重要成分推定用パラメータを前記属性重要成分推定用データベースに蓄積するパラメータ学習手段と、アイテムと当該アイテムのアイテム属性重要成分ベクトルとが登録されたアイテムデータベースと、入力を受け付けたコンテンツ信号から当該コンテンツ信号の特徴を要素とするアイテム特徴ベクトルを抽出する第二特徴抽出手段と、前記アイテム特徴ベクトルｆと前記属性重要成分推定用データベースに蓄積されている属性重要成分推定用パラメータＣ及びｄとを前記関係式に代入することで、前記入力を受け付けたコンテンツ信号によって示されるアイテムのアイテム属性重要成分ベクトルを生成する属性重要成分推定手段と、前記入力を受け付けたコンテンツ信号によって示されるアイテムのアイテム属性重要成分ベクトルと、前記アイテムデータベースに保存された少なくとも１つのアイテム属性重要成分ベクトルとの類似度を算出し、当該類似度の値に基づいてリストを作成して出力するリスト作成手段と、を有することを特徴とする類似アイテム検索装置である。
【００１０】
また、本発明は、アイテムと当該アイテムのアイテム属性重要成分ベクトルとを前記アイテムデータベースに登録するデータベース登録部を備え、前記データベース登録部は、前記アイテムがアイテム属性ベクトルに関連付けられている場合、当該アイテム属性ベクトルを属性重要成分を表す軸に射影することで得られたアイテム属性重要成分ベクトルを、前記アイテムデータベースに登録し、前記データベース登録部は、前記アイテムがアイテム属性ベクトルに関連付けられていない場合、当該アイテムのアイテム特徴ベクトルｆと前記属性重要成分推定用データベースに蓄積されている属性重要成分推定用パラメータＣ及びｄとを前記関係式に代入することで算出したアイテム属性重要成分ベクトルを、前記アイテムデータベースに登録することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の属性／属性重要成分変換手段は、アイテムの各属性を座標とする空間である属性空間において、ある方向を持つ分散の大きい軸を、属性重要成分を表す軸とすることを特徴とする。
【００１２】
また、本発明の前記リスト作成手段は、コンテンツ信号のみでなく、前記属性を示す属性データを入力し、当該属性データによって算出された属性重要成分ベクトルを用いて、前記アイテムデータベースに保存された少なくとも１つのアイテム属性重要成分ベクトルとの類似度の算出を行うことを特徴とする。
【００１３】
また、本発明は、前記第二特徴抽出手段において、入力されるコンテンツ信号が音響信号であることを特徴とする。
【００１４】
また、本発明は、前記特徴抽出手段において、出力されるアイテム特徴ベクトルの各要素は、対数周波数軸上で等間隔になる各周波数における音響パワースペクトルであることを特徴とする。
【００１６】
また、本発明は、属性／属性重要成分変換手段は、学習用コンテンツ信号によって示されるアイテムの属性を表現するアイテム属性ベクトルを、属性重要成分を表す軸に射影し、前記アイテム属性ベクトルよりも次元数の低いアイテム属性重要成分ベクトルを生成し、第一特徴抽出手段は、前記学習用コンテンツ信号の特徴を要素とする学習用特徴ベクトルを生成し、パラメータ学習手段は、前記アイテム属性重要成分ベクトルをｐとし、前記学習用特徴ベクトルをｆとしたときに、ｐ＝Ｃｆ＋ｄに示される関係式を満たす前記属性重要成分の推定に用いる属性重要成分推定用パラメータＣ及びｄを得て、当該属性重要成分推定用パラメータを属性重要成分推定用データベースに蓄積し、第二特徴抽出手段は、入力を受け付けたコンテンツ信号から当該コンテンツ信号の特徴を要素とするアイテム特徴ベクトルを抽出し、属性重要成分推定手段は、前記アイテム特徴ベクトルをｆとし、前記アイテム特徴ベクトルと前記属性重要成分推定用データベースに蓄積されている属性重要成分推定用パラメータＣ及びｄとを前記関係式に代入することで、前記入力を受け付けたコンテンツ信号によって示されるアイテムのアイテム属性重要成分ベクトルを生成し、リスト作成手段は、前記入力を受け付けたコンテンツ信号によって示されるアイテムのアイテム属性重要成分ベクトルと、アイテムデータと当該アイテムデータのアイテム属性重要成分ベクトルとが登録されたアイテムデータベースに保存された少なくとも１つのアイテム属性重要成分ベクトルとの類似度を算出し、当該類似度の値に基づいてリストを作成して出力することを特徴とする類似アイテム検索方法である。
【００１７】
また、本発明は、上述した類似アイテム検索装置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。
【００１８】
また、本発明は、上述したプログラムを記録し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】
【００１９】
本発明によれば、コンテンツから属性を推定し、属性データを有しないアイテムに属性データを付与することができる。付与された属性データを用いて、アイテム間の類似度を算出するので、属性データを有しないアイテムを、属性データを有するアイテムと同じ尺度を用いて比較・推薦することが可能である。また、属性の重要成分を抽出することで、処理時間の短縮及び精度の向上を図ることが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
（第１の実施形態）
以下、図面を参照しながら本発明の第１の実施形態について詳しく説明する。第１の実施形態は、アイテムのコンテンツ信号を入力し、コンテンツ信号の特徴を表すアイテム特徴ベクトルからアイテムの属性を推定することで類似アイテムの検索を行う例である。
本実施形態において、アイテムとは物を特定する概念のことであり、例えば楽曲、映画、書籍などを示す。アイテムは、アイテムの内容を表すコンテンツ信号、アイテムの属するジャンルや人がコンテンツ信号を見るまたは聞くことで発生する印象などの、コンテンツ信号に固有の特徴を表す属性、及びアイテムの固有の情報を示すアイテムデータによって表される。アイテムとアイテムデータとコンテンツ信号の関係は、例えば、アイテムを楽曲とした場合、人は楽曲のタイトル（アイテムデータ）を知ることで、その楽曲の内容を連想することができ、また人は楽曲の音響信号（コンテンツ信号）すなわち楽曲の内容を聞くことで、その楽曲のタイトルを連想することができる、という関係にある。
また、アイテムデータは、例えばアイテムのタイトル情報、ＩＤ番号、仕様などによって表される。
【００２１】
図１は、本発明の第１の実施形態による類似アイテム検索装置１の構成を示す概略ブロック図である。以下、アイテムのコンテンツ信号が楽曲の音響信号（以下、アイテム音響信号とする）であった例について説明する。映像等の他のコンテンツ信号の場合も装置の構成は同じである。
【００２２】
類似アイテム検索装置１は、推薦リスト作成部１１０と、パラメータ学習部（パラメータ学習手段）１２０と、属性推定用パラメータ蓄積部（属性推定用データベース）１３０と、データベース登録部（属性登録手段）１４０と、楽曲データベース（アイテムデータベース）１５０と、を有する。推薦リスト作成部１１０は、特徴抽出部（特徴抽出手段）１１１と、属性推定部（属性推定手段）１１２と、リスト作成部（リスト作成手段）１１３と、を有する。パラメータ学習部１２０は、特徴抽出部１２１と、パラメータ学習部１２２と、を有する。属性推定用パラメータ蓄積部１３０は、属性推定部１１２、１４３で用いる属性推定用パラメータを記憶する。データベース登録部１４０は、属性登録部１４１と、特徴抽出部１４２と、属性推定部１４３と、を有する。楽曲データベース１５０は、アイテム属性データ（属性データ）を記憶する。
【００２３】
類似アイテム検索装置１において、特徴抽出部１１１は、入力されたアイテム音響信号の特徴を抽出する。属性推定部１１２は、特徴抽出部１１１で抽出された特徴と属性推定用パラメータ蓄積部１３０に記憶されている属性推定用パラメータを用いてアイテムの属性を推定する。リスト作成部１１３は、属性推定部で推定された属性と楽曲データベース１５０に記憶されている複数のアイテム属性データとを比較し、楽曲データベース１５０に記憶されているアイテムデータを、当該アイテムデータが示すアイテムと入力されたアイテム音響信号が示すアイテムとの類似度順に並べたリストを作成し、出力する。出力するアイテム数は、例えば、類似度が事前に設定してある閾値を超える楽曲すべて、事前に設定された数などとすることができる。
【００２４】
まず、属性推定用パラメータ蓄積部１３０に属性推定用パラメータを登録するパラメータ学習部１２０の説明を行う。
パラメータ学習部１２０は、推薦リスト作成部１１０の属性推定部１１２、データベース登録部１４０の属性推定部１４３で使う属性推定用パラメータの計算を行う。パラメータ学習部１２０は、アイテム属性データとアイテム音響信号（学習用コンテンツ信号）の両方を含む学習用楽曲データを入力として受け付ける。特徴抽出部１２１は、アイテム音響信号を読み込み、読み込んだアイテム音響信号から特徴を抽出し、アイテム特徴ベクトルｆ（学習用特徴ベクトル）を生成する。
【００２５】
図２は、アイテム音響信号からアイテム特徴ベクトルを算出する方法の概念を表す図である。ここでは、アイテム特徴ベクトルの算出にＮ個の帯域フィルタで構成される帯域フィルタバンクを利用する例を用いて、アイテム特徴ベクトルの算出方法を説明する。この場合、特徴抽出部１２１は、帯域フィルタバンクと、特徴ベクトル算出部と、を有する。図２（Ａ）は、入力したアイテム音響信号の例を表している。図２（Ａ）に表されるアイテム音響信号（ｘ１、ｘ２、…）を帯域フィルタバンクに入力すると、それぞれ異なる周波数帯域で取り出した、図２（Ａ）のアイテム音響信号と同じサンプリング周波数のサンプル列がＮ本出力される。帯域フィルタバンクは、出力したＮ本のサンプル列それぞれに対して、長さＷのフレーム（信号区間）を設定し、フレーム内の信号強度の平均値、もしくは信号強度の平均値の対数を計算する。帯域フィルタバンクは、フレームを所定のサンプル数Ｌだけスキップさせて、アイテム音響信号の末尾に達するまで、フレーム内の信号強度の平均値、もしくは信号強度の平均値の対数を計算する。これにより得られたＮ本の数列（例えば１本目の数列ならばｙ１１、ｙ１２、…）をフレーム特徴列と呼ぶ。図２（Ｂ）はフレーム特徴列を表している。特徴ベクトル算出部は、帯域フィルタバンクが出力したＮ本のフレーム特徴列それぞれの平均をとり、アイテム特徴ベクトルｆ＝（ｆ１、ｆ２、…ｆＮ）を出力する。また、特徴ベクトル算出部は、帯域フィルタバンクが出力したフレーム特徴列の値を、各フレームＮ個の値（例えば最初のフレームでは、ｙ１１、ｙ２１、…ｙＮ１）のノルムが１などとなるように正規化しても良い。
【００２６】
帯域フィルタバンクの中心周波数は、対数周波数軸上で等間隔になるよう、音階の有する特性を利用した、式（１）に示すような等比級数による配置（音響パワースペクトル）を利用するのが効果的である。
【００２７】
【数１】
0005153451.tif 000002
【００２８】
ただし、ＦＣ（ｋ）はｋ番目の帯域フィルタの中心周波数を、Ｆ０は最低中心周波数を表している。
また、Ｒは隣接する中心周波数同士の比を表しており、１を超える値、例えば２１／１２などが設定される。アイテム音響信号が複数のセクションからなるなど、音響特徴の時間的な変化が大きい場合は、例えば３０秒毎にアイテム音響信号を複数のセグメントに分割し、それぞれのセグメントを１つのアイテム音響信号と同様に扱い、アイテム特徴ベクトルを計算することも可能である。
【００２９】
パラメータ学習部１２２は、特徴抽出部１２１が出力したアイテム特徴ベクトルｆと、対応する学習用楽曲データのアイテム属性データを入力される。パラメータ学習部１２２は、アイテム属性データに基づいてアイテム属性ベクトルｔを生成し、属性推定用パラメータを算出する。アイテム属性ベクトルの変換式（属性データ算出式）として、例えば、式（２）を用いることができる。
【００３０】
【数２】
0005153451.tif 000003
【００３１】
ただし、ｔはｎｔ次元のアイテム属性ベクトル、ｆはｎｆ次元のアイテム特徴ベクトルである。また、行列Ａはｎｔ×ｎｆの行列、ベクトルｂはｎｔ×１のベクトルである。式（２）のＡ、ｂの第ｉ行成分は、アイテム属性ベクトルｔのｉ番目の要素を目的変数、アイテム特徴ベクトルｆの各要素を説明変数として、複数のアイテム音響信号とアイテム属性データの組み合わせに対して線形回帰分析を適用することにより、算出することができる。算出された属性推定用パラメータは属性推定用パラメータ蓄積部１３０に記憶される。
【００３２】
次に、推薦リスト作成部１１０のリスト作成手段１１４で用いる楽曲データベース１４０にアイテム属性ベクトルとアイテムデータの登録を行うデータベース登録部１４０の説明を行う。
特徴抽出部１４２は、パラメータ学習部１２０の特徴抽出部１２１と同じもので、アイテム音響信号を入力し、アイテム特徴ベクトルｆを出力する。属性推定部１４３は、特徴抽出部１４２が生成したアイテム特徴ベクトルｆと、属性推定用パラメータ蓄積部１３０が記憶している属性推定用パラメータを用い、アイテム属性ベクトルｔを算出する。
【００３３】
図３は、アイテム特徴ベクトルからアイテム属性ベクトルを算出する方法の概念を表す図である。図３（Ａ）は、アイテムＸ、Ｙを特徴ａ、ｂ、ｃで表される３次元の特徴空間上にプロットした例である。アイテムＸ、Ｙの位置を表すｎｆ次元のアイテム特徴ベクトルをそれぞれｆＸ、ｆＹとする。この例では、ｎｆ＝３である。図３（Ｂ）は、３次元の属性空間上にアイテムＸ、Ｙをプロットしたものである。ここでは、特徴空間と属性空間の次元数が同じ例となっているが、同じである必要はない。アイテムＸ、Ｙの属性空間における位置を表すｎｔ次元のアイテム属性ベクトルをそれぞれｔＸ、ｔＹとする。この例ではｎｔ＝３である。図３（Ｃ）は、特徴空間から属性空間へ変換する計算式である。アイテム特徴ベクトルをｆ、アイテム属性ベクトルをｔとし、ｔ＝Ｔ（ｆ）という変換式を用いることで、ｆＸからｔＸを、ｆＹからｔＹを推定値として算出する。
【００３４】
変換式に式（２）を用いてベクトルを変換する場合は、行列Ａ及びベクトルｂが属性推定用パラメータ蓄積部１３０（図１）に記憶されている。そして、属性推定部１４３は、特徴抽出部１４２が生成したアイテム特徴ベクトルｆと属性推定用パラメータ蓄積部１３０が記憶している属性推定用パラメータＡ、ｂを用いることで、アイテム属性ベクトルｔを算出する。
【００３５】
データベース登録部１４０は、アイテム属性データを有しないアイテムと、アイテム属性データを有するアイテムのどちらも入力として受け付ける。アイテム属性データを有しないアイテムの場合、特徴抽出部１４２は、アイテム音響信号を入力し、アイテム特徴ベクトルｆを出力する。属性推定部１４３は、特徴抽出部１４２が出力したアイテム特徴ベクトルｆを入力し、アイテム属性ベクトルｔを出力する。属性推定部１４３が出力したアイテム属性ベクトルを楽曲データベース１５０に記憶させる。また、アイテム属性データを有するアイテムの場合、アイテム属性データを属性登録部１４１に入力し、属性登録部１４１は入力されたアイテム属性データからアイテム属性ベクトルを作成し、アイテム属性ベクトルが示すアイテムのアイテムデータに対応付けて楽曲データベース１５０に登録する。
【００３６】
ここで、ユーザは、この類似アイテム検索装置１を用いて入力するアイテム音響信号が示すアイテムに類似するアイテムの検索を行う。当該検索において、ユーザが検索質問として入力するアイテム音響信号は、推薦リスト作成部１１０に入力される。推薦リスト作成部１１０は、入力されたアイテム音響信号を受け付ける。このアイテム音響信号は、図１４（Ａ）、（Ｂ）におけるアイテムｘに相当し、ショッピングサイトなどのシステムで、ユーザが選択しているアイテムのコンテンツ信号を表している。推薦リスト作成部１１０は、楽曲データベース１５０に保存されているアイテム属性ベクトルが示すアイテムの中から入力されたアイテム音響信号が示すアイテムとの類似度が高いアイテムを抽出し、そのタイトルなどの情報（アイテムデータ）を楽曲リストとして出力する。出力する楽曲数は、例えば、類似度が事前に設定してある閾値を超える楽曲すべて、事前に設定された数、などとすることができる。
【００３７】
図４は推薦リスト作成部１１０の処理を表すフローチャートである。
上述の処理により、属性推定用パラメータ蓄積部１３０に属性推定用パラメータが記憶され、楽曲データベース１５０に少なくとも１つのアイテム属性データが記憶された状態で以下の処理が開始される。
まず、特徴抽出部１１１は、アイテム音響信号（コンテンツ信号）を読み込む（ステップＳ１）。次に、特徴抽出部１１１は、読み込んだアイテム音響信号から特徴を抽出し、アイテム特徴ベクトルｆを生成する（ステップＳ２）。次に、属性推定部１１２は、特徴抽出部１１１が生成したアイテム特徴ベクトルｆと、属性推定用パラメータ蓄積部１３０が記憶している属性推定用パラメータを用い、アイテム属性ベクトルｔｉｎを算出する（ステップＳ３）。
【００３８】
次に、リスト作成部１１３は、楽曲データベース１５０から読み出し完了フラグが立っていないアイテム属性ベクトルを検索する。（ステップＳ４）。楽曲データベース１５０に読み出し完了フラグが立っていないアイテム属性ベクトルがあれば、リスト作成部１１３は、楽曲データベース１５０から該当するアイテム属性ベクトルｔｄを読み出し、読み出したアイテム属性ベクトルｔｄに読み出し完了フラグを立てる（ステップＳ５）。リスト作成部１１３は、楽曲データベース１５０から読み出したアイテム属性ベクトルｔｄと、属性推定部１１２が算出したアイテム属性ベクトルｔｉｎとの類似度を計算する（ステップＳ６）。
【００３９】
アイテム属性ベクトルｔｉｎとｔｄとの類似度Ｓ（ｔｉｎ、ｔｄ）は、属性空間上での内積、余弦、また式（３）のようなガウス動径基底関数などを用いることができる。
【００４０】
【数３】
0005153451.tif 000004
【００４１】
ただし、ｒは事前に設定されたパラメータである。リスト作成部１１３は、楽曲データベース１５０から全てのアイテム属性ベクトルを読み出すまでステップＳ４以降の処理を行う。全てのアイテム属性ベクトルを読み出したら、リスト作成部１１３は、楽曲データベース１５０上の類似度の高いアイテムのアイテムデータのリストを出力する（ステップＳ７）。特徴抽出部１１１においてアイテム音響信号を複数の短時間のセグメントに分割した場合は、それぞれのセグメントについて類似度の計算を行い、類似度の高いセグメントが属するアイテムのアイテムデータをリストとして出力する。
【００４２】
このように、第１の実施形態によれば、アイテム属性データを有しないアイテムにアイテム属性ベクトルを付与することができる。これにより、アイテム属性データを有しないアイテムを、アイテム属性データを有するアイテムと同じ尺度を用いて比較・推薦することができる。
【００４３】
（第２の実施形態）
以下、本発明の第２の実施形態について詳しく説明する。第２の実施形態は、アイテム属性ベクトルからより低次元のアイテム属性重要成分を抽出し、類似アイテムの検索を行う例である。
【００４４】
図５は、本発明の第２の実施形態による類似アイテム検索装置１の構成を示す概略ブロック図である。
以下、第１の実施形態と同様に、アイテムのコンテンツ信号が楽曲の音響信号（以下、アイテム音響信号とする）であった例について説明する。
第２の実施形態による類似アイテム検索装置１は、第１の実施形態による類似アイテム検索装置１における属性推定部１１２、パラメータ学習部１２２、属性推定用パラメータ蓄積部１３０、属性登録部１４１、属性推定部１４３が、それぞれ属性重要成分推定部（属性重要成分推定手段）２１２、属性重要成分推定用パラメータ学習部２２２、属性重要成分推定用パラメータ蓄積部（属性重要成分推定用データベース）２３０、属性重要成分登録部（属性重要成分登録手段）２４１、属性重要成分推定部２４３に変更になり、パラメータ学習部１２０に属性／属性重要成分変換部２２３を備え、データベース登録部１４０に属性／属性重要成分変換部２４４を備えるものである。
なお、他の処理部については第１の実施形態と同じであるため、同一の符号を用いて説明する。
【００４５】
パラメータ学習部１２０は、推薦リスト作成部１１０の属性重要成分推定部２１２、データベース登録部１４０の属性重要成分推定部２４３で使う属性重要成分推定用パラメータの計算を行う。パラメータ学習部１２０は、第１の実施形態と同様に、アイテム属性データとアイテム音響信号の両方を含む学習用楽曲データを入力として受け付ける。特徴抽出部１２１は、アイテム音響信号を入力し、アイテム特徴ベクトルｆを出力する。特徴抽出部１２１は、第１の形態による特徴抽出部１２１と同じものなので説明を省略する。属性／属性重要成分変換部２２３は、アイテム属性データを受け付ける。属性／属性重要成分変換部２２３は、アイテム属性データに基づいてアイテム属性ベクトルｔを生成し、生成したアイテム属性ベクトルｔからアイテム属性重要成分ベクトルｐを算出する。
【００４６】
図６は、アイテム属性ベクトルからアイテム属性重要成分ベクトルを算出する方法の概念を表す図である。図６（Ａ）は、アイテム属性ベクトルｔを３次元の属性空間上にプロットした例である。アイテム属性重要成分は、アイテムの属性から算出される検索において重要な成分のことであり、例えば、属性空間内である方向を持つ分散の大きい軸（図６（Ａ）における２本の太い矢印）へ射影することにより算出することができる。図６（Ｂ）は、属性空間のアイテムを、２次元の属性重要成分空間に射影した例である。アイテム属性重要成分ベクトルｐを計算するための軸の方向は、アイテム属性データを有する多数のアイテムを学習データとして用い、主成分分析などの方法であらかじめ求めておく。主成分分析を用いた場合、ｎｔ次元のアイテム属性ベクトルｔからｎｐ次元のアイテム属性重要成分ベクトルｐへの変換式（属性重要成分データ算出式）は、式（４）のように表される。
【００４７】
【数４】
0005153451.tif 000005
【００４８】
ただし、行列Ｅはｎｐ×ｎｔの行列である。また、ベクトルｇはｎｐ×１のベクトルである。式（４）のパラメータは属性／属性重要成分変換部２２３が記憶している。そして、属性／属性重要成分変換部２２３は、アイテム属性データに基づいて算出したアイテム属性ベクトルｔと、パラメータＥ、ｇを用いることで、アイテム属性重要成分ベクトルｐを算出する。
【００４９】
属性重要成分推定用パラメータ学習部２２２は、特徴抽出部１２１が出力したアイテム特徴ベクトルｆと、属性／属性重要成分変換部２２３が出力したアイテム属性重要成分ベクトルｐを受け付け、アイテム属性重要成分推定用パラメータを算出する。アイテム属性重要成分ベクトルの変換式として、例えば、式（５）を用いることができる。
【００５０】
【数５】
0005153451.tif 000006
【００５１】
ただし、ｐはｎｐ次元のアイテム属性重要成分ベクトル、ｆはｎｆ次元のアイテム特徴ベクトルである。また、行列Ｃはｎｐ×ｎｆの行列、ベクトルｄはｎｐ×１のベクトルである。式（５）のＣ、ｄの第ｉ行成分は、ｐのｉ番目の要素を目的変数、ｆの各要素を説明変数として線形回帰分析を適用することにより、算出することができる。算出された属性重要成分推定用パラメータは属性重要成分推定用パラメータ蓄積部２３０に記憶される。
【００５２】
データベース登録部１４０は、楽曲データベース１５０にアイテム属性重要成分ベクトルとアイテムデータの登録を行う。属性／属性重要成分変換部２４４は、パラメータ学習部１２０の属性／属性重要成分変換部２２３と同じもので、アイテム属性データを入力し、アイテム属性重要成分ベクトルｐを出力する。特徴抽出部１４２は、推薦リスト作成部１２０の特徴抽出部１２１と同じもので、アイテム音響信号を入力し、アイテム特徴ベクトルｆを出力する。属性重要成分推定部２４３は、特徴抽出部１４２が出力したアイテム特徴ベクトルｆと、属性重要成分推定用パラメータ蓄積部１３０が記憶している属性重要成分推定用パラメータを入力し、アイテム属性重要成分ベクトルｐを出力する。
【００５３】
図７は、アイテム特徴ベクトルからアイテム属性重要成分ベクトルを算出する方法の概念を表す図である。図７（Ａ）は、アイテムＸ、Ｙを特徴ａ、ｂ、ｃで表される３次元の特徴空間上にプロットした例である。アイテムＸ、Ｙの位置を表すｎｆ次元のアイテム特徴ベクトルをそれぞれｆＸ、ｆＹとする。この例では、ｎｆ＝３である。図７（Ｂ）は、２次元の属性重要成分空間上にアイテムＸ、Ｙをプロットした例である。アイテムＸ、Ｙの属性重要成分空間における位置を表すｎｐ次元のアイテム属性ベクトルをそれぞれｐＸ、ｐＹとする。この例ではｎｐ＝２である。図７（Ｃ）は、特徴空間から属性重要成分空間へ変換する計算式である。アイテム特徴ベクトルをｆ、アイテム属性重要成分ベクトルをｐとし、ｐ＝Ｐ（ｆ）という変換式を用いることで、ｆＸからｐＸを、ｆＹからｐＹを推定値として算出する。
【００５４】
変換式に式（５）を用いてベクトルを変換する場合は、行列Ｃ及びベクトルｄが属性重要成分推定用パラメータ蓄積部２３０（図５）に記憶されている。そして、属性重要成分推定部２４３は、特徴抽出部１４２が生成したアイテム特徴ベクトルｆと属性重要成分推定用パラメータ蓄積部２３０が記憶している属性重要成分推定用パラメータＣ、ｄを用いることで、アイテム属性重要成分ベクトルｐを算出する。
【００５５】
データベース登録部１４０は、アイテム属性データを有しないアイテムと、アイテム属性データを有するアイテムのどちらも入力として受け付ける。アイテム属性データを有しないアイテムの場合、特徴抽出部１４２は、アイテム音響信号を入力し、アイテム特徴ベクトルｆを出力する。属性重要成分推定部２４３は、特徴抽出部１４２が出力したアイテム特徴ベクトルｆを入力し、アイテム属性重要成分ベクトルｐを出力する。出力したアイテム属性重要成分ベクトルｐを楽曲データベース１５０に記憶させる。また、アイテム属性データを有するアイテムの場合、属性／属性重要成分変換部２４４は、アイテム属性データを入力し、アイテム属性重要成分ベクトルｐを出力する。属性重要成分登録部２４１は属性／属性重要成分変換部２４４が出力したアイテム属性重要ベクトルｐを、楽曲データベース１５０に登録する。
【００５６】
図８は、第２の実施形態による推薦リスト作成部１１０の処理を表すフローチャートである。
まず、特徴抽出部１１１は、アイテム音響信号（コンテンツ信号）を読み込む（ステップＳ１０１）。次に、特徴抽出部１１１は、読み込んだアイテム音響信号から特徴を抽出し、アイテム特徴ベクトルｆを生成する（ステップＳ１０２）。次に、属性重要成分推定部２１２は、特徴抽出部１１１が生成したアイテム特徴ベクトルｆと、属性重要成分推定用パラメータ蓄積部２３０が記憶している属性重要成分推定用パラメータを用い、アイテム属性重要成分ベクトルｐｉｎを算出する（ステップＳ１０３）。
【００５７】
次に、リスト作成部１１３は、楽曲データベース１５０から読み出し完了フラグが立っていないアイテム属性重要成分ベクトルを検索する（ステップＳ１０４）。楽曲データベース１５０に読み出し完了フラグが立っていないアイテム属性重要成分ベクトルがあれば、リスト作成部１１３は、楽曲データベース１５０からアイテム属性重要成分ベクトルｐｄを読み出し、読み出したアイテム属性重要成分ベクトルｐｄに読み出し完了フラグを立てる（ステップＳ１０５）。リスト作成部１１３は、楽曲データベース１５０から読み出したアイテム属性重要成分ベクトルｐｄと、属性重要成分推定部２１２が算出したアイテム属性重要成分ベクトルｐｉｎとの類似度を計算する（ステップＳ１０６）。
【００５８】
アイテム属性重要成分ベクトルｐｉｎとｐｄとの類似度Ｓｐ（ｐｉｎ、ｐｄ）は、第１の実施形態におけるアイテム属性成分の類似度と同様に、属性空間上での内積、余弦、また式（６）のようなガウス動径基底関数などを用いることができる。
【００５９】
【数６】
0005153451.tif 000007
【００６０】
ただし、ｒｐは事前に設定されたパラメータである。リスト作成部１１３は、楽曲データベース１５０から全てのアイテム属性重要成分ベクトルを読み出すまでステップＳ１０４以降の処理を行う。全てのアイテム属性重要成分ベクトルを読み出したら、リスト作成部１１３は、楽曲データベース１５０上の類似度の高いアイテムのアイテムデータのリストを出力する（ステップＳ１０７）。特徴抽出部１１１においてアイテム音響信号を複数の短時間のセグメントに分割した場合は、それぞれのセグメントについて類似度の計算を行い、類似度の高いセグメントが属するアイテムのアイテムデータをリストとして出力する。
【００６１】
第２の実施形態を用いることによって、アイテム属性データを有するアイテムに対しては、アイテム属性データをアイテム属性重要成分に変換し、アイテム属性データを有しないアイテムに対しては、アイテム属性重要成分を推定するために、アイテム属性データを有しないアイテムとアイテム属性データを有するアイテムとを同じ尺度を用いて比較・推薦することができる。また、第１の実施形態では、アイテム属性ベクトルｔにおける全ての次元の値を算出し、類似度計算を行うため、属性空間の次元数が大きい場合には、計算時間の増大と類似度計算の精度の低下を招く恐れがあったが、第２の実施形態では、アイテム属性ベクトルｔよりも低次元のアイテム属性重要成分ベクトルｐを用いることにより、計算時間の短縮及び精度の向上を図ることができる。
【００６２】
なお、第２の実施形態では、属性／属性重要成分変換部２２３、２４４が変換に用いるパラメータを記憶している場合を説明したが、これに限定するものではない。例えば、属性重要成分推定用パラメータ蓄積部２３０に、属性／属性重要成分変換部２２３、２４４が変換に用いるパラメータを記憶させ、属性／属性重要成分変換部２２３、２４４が計算を行うときに読み出すようにしてもよい。
【００６３】
（第３の実施形態）
以下、本発明の第３の実施形態について詳しく説明する。第３の実施形態は、推薦リスト作成部がアイテム属性データを受け付ける例である。
【００６４】
図９は、本発明の第３の実施形態による類似アイテム検索装置１の構成を示す概略ブロック図である。以下、第１の実施形態と同様に、アイテムのコンテンツ信号が楽曲の音響信号（以下、アイテム音響信号とする）であった例について説明する。第３の実施形態による類似アイテム検索装置１は、リスト作成手段１１３への入力及び処理が、第１の実施形態による類似アイテム検索装置１と異なる。なお、他の処理部については同じであるため、同一の符号を用いて説明する。
【００６５】
図１０は、第３の実施形態による推薦リスト作成部１１０の処理を表すフローチャートである。まず、推薦リスト作成部１１０は、入力されたデータのデータ種別がアイテム属性データであるかアイテム音響信号（コンテンツ信号）であるかを判断し、処理を行うデータ種別に入力済みフラグを立てる（ステップＳ２０１）。入力されたデータのデータ種別がアイテム属性データである場合は、リスト作成部１１３が、アイテム属性データを読み込み、アイテム属性ベクトルｔｉｎを作成する（ステップＳ２０２）。このアイテム属性ベクトルｔを、第１の実施形態による属性推定部１１２が出力するアイテム属性ベクトルｔｉｎと同等のものであるとする。
入力されたデータのデータ種別がアイテム音響信号である場合は、特徴抽出部１１１が、アイテム音響信号（コンテンツ信号）を読み込む（ステップＳ２０３）。次に、特徴抽出部１１１は、読み込んだアイテム音響信号から特徴を抽出し、アイテム特徴ベクトルｆを生成する（ステップＳ２０４）。次に、属性推定部１１２は、特徴抽出部１１１が生成したアイテム特徴ベクトルｆと、属性推定用パラメータ蓄積部１３０が記憶している属性推定用パラメータを用い、アイテム属性ベクトルｔｉｎを算出する（ステップＳ２０５）。
【００６６】
次に、リスト作成部１１３は、楽曲データベース１５０から読み出し完了フラグが立っていないアイテム属性ベクトルを検索する（ステップＳ２０６）。楽曲データベース１５０に読み出し完了フラグが立っていないアイテム属性ベクトルがあれば、リスト作成部１１３は、楽曲データベース１５０から該当するアイテム属性ベクトルｔｄを読み出し、読み出したアイテム属性ベクトルｔｄに読み出し完了フラグを立てる（ステップＳ２０７）。リスト作成部１１３は、楽曲データベース１５０から読み出したアイテム属性ベクトルｔｄと、属性推定部１１２が算出したアイテム属性ベクトルｔｉｎとの類似度を計算する（ステップＳ２０８）。リスト作成部１１３は、楽曲データベース１５０から全てのアイテム属性ベクトルを読み出すまでステップＳ２０６以降の処理を行う。全てのアイテム属性ベクトルを読み出したら、リスト作成部１１３は、楽曲データベース１５０上の類似度の高いアイテムのアイテムデータのリストを作成する（ステップＳ２０９）。特徴抽出部１１１においてアイテム音響信号を複数の短時間のセグメントに分割した場合は、第１の実施形態と同様に、それぞれのセグメントについて類似度の計算を行い、類似度の高いセグメントが属するアイテムのアイテムデータをリストとして出力する。
【００６７】
次に、入力されたデータについて、入力済みフラグが立っていないデータ種別が存在するかどうかを確認する（ステップＳ２１０）。入力済みフラグが立っていないデータ種別が存在する場合は、該当するデータ種別に対し、ステップＳ２０１以降の処理を行う。入力されたデータの全てのデータ種別に対する処理が終わったら、リスト作成部１１３は、全てのリストに対し、類似度順に整列するなどの統合を行ったリストを作成し、出力する（ステップＳ２１１）。
【００６８】
第３の実施形態を用いることによって、アイテム属性データを有しないアイテムを、アイテム属性データを有するアイテムと同じ尺度を用いて比較・推薦することができる。また、アイテム属性データとアイテム音響信号とを有するアイテムに対しては、入力されたアイテム属性データに基づく類似度計算をさらに行うことで、第１の実施形態よりも精度の高い類似アイテム検索を行うことができる。
【００６９】
（第４の実施形態）
以下、本発明の第４の実施形態について詳しく説明する。第４の実施形態は、推薦リスト作成部がアイテム属性データを受け付け、アイテム属性重要成分ベクトルを抽出する例である。
【００７０】
図１１は、本発明の第４の実施形態による類似アイテム検索装置１の構成を示す概略ブロック図である。以下、第１の実施形態と同様に、アイテムのコンテンツ信号が楽曲の音響信号（以下、アイテム音響信号とする）であった例について説明する。第４の実施形態による類似アイテム検索装置１は、リスト作成手段１１３への入力及び処理が、第２の実施形態による類似アイテム検索装置１と異なり、推薦リスト作成部に属性／属性重要成分変換手段４１４を備える。なお、他の処理部については同じであるため、同一の符号を用いて説明する。
【００７１】
図１２は、推薦リスト作成部１１０の処理を表すフローチャートである。まず、推薦リスト作成部１１０は、入力されたデータのデータ種別がアイテム属性データであるかアイテム音響信号（コンテンツ信号）であるかを判断し、処理を行うデータ種別に入力済みフラグを立てる（ステップＳ３０１）。入力されたデータのデータ種別がアイテム属性データである場合は、属性／属性重要成分変換部１１４が、アイテム属性データを読み込み、アイテム属性ベクトルｔｉｎを作成する（ステップＳ３０２）。属性／属性重要成分変換部４１４は、アイテム属性ベクトルｔｉｎから、アイテム属性重要成分ベクトルｐｉｎを算出する（ステップＳ３０３）。リスト作成部１１３は、属性／属性重要成分変換部４１４が出力したアイテム属性重要成分ベクトルｐｉｎを、第２の実施形態における属性重要成分推定部２１２が出力するアイテム属性重要成分ベクトルｐｉｎと同等のものであるとする。
入力されたデータのデータ種別がアイテム音響信号である場合は、特徴抽出部１１１が、アイテム音響信号（コンテンツ信号）を読み込む（ステップＳ３０４）。次に、特徴抽出部１１１は、読み込んだアイテム音響信号から特徴を抽出し、アイテム特徴ベクトルｆを生成する（ステップＳ３０５）。次に、属性重要成分推定部２１２は、特徴抽出部１１１が生成したアイテム特徴ベクトルｆと、属性重要成分推定用パラメータ蓄積部２３０が記憶している属性重要成分推定用パラメータを用い、アイテム属性重要成分ベクトルｐｉｎを算出する（ステップＳ３０６）。
【００７２】
次に、リスト作成部１１３は、楽曲データベース１５０から読み出し完了フラグが立っていないアイテム属性重要成分ベクトルを検索する（ステップＳ３０７）。楽曲データベース１５０に読み出し完了フラグが立っていないアイテム属性重要ベクトルがあれば、リスト作成部１１３は、楽曲データベース１５０から該当するアイテム属性重要成分ベクトルｐｄを読み出し、読み出したアイテム属性重要成分ベクトルｐｄに読み出し完了フラグを立てる（ステップＳ３０８）。リスト作成部１１３は、楽曲データベース１５０から読み出したアイテム属性重要成分ベクトルｐｄと、属性重要成分推定部２１２が算出したアイテム属性重要成分ベクトルｐｉｎとの類似度を計算する（ステップＳ３０９）。リスト作成部１１３は、楽曲データベース１５０から全てのアイテム属性重要成分ベクトルを読み出すまでステップＳ３０７以降の処理を行う。
全てのアイテム属性重要成分ベクトルを読み出したら、リスト作成部１１３は、楽曲データベース１５０上の類似度の高いアイテムのアイテムデータのリストを作成する（ステップＳ３１０）。特徴抽出部１１１においてアイテム音響信号を複数の短時間のセグメントに分割した場合は、第２の実施形態と同様に、それぞれのセグメントについて類似度の計算を行い、類似度の高いセグメントが属するアイテムのアイテムデータをリストとして出力する。
【００７３】
次に、入力されたデータについて、入力済みフラグが立っていないデータ種別が存在するかどうかを確認する（ステップＳ３１１）。入力済みフラグが立っていないデータ種別が存在する場合は、該当するデータ種別に対し、ステップＳ１以降の処理を行う。入力されたデータの全てのデータ種別に対する処理が終わったら、リスト作成部４１３は、全てのリストに対し、類似度順に整列するなどの統合を行ったリストを作成し、出力する（ステップＳ３１２）。
【００７４】
第４の実施形態を用いることによって、アイテム属性重要成分ベクトルｐを用いることにより、計算時間の短縮及び精度の向上を図ることができる。また、アイテム属性データとアイテム音響信号とを有するアイテムに対しては、入力されたアイテム属性データから得られるアイテム属性重要成分ベクトルに基づく類似度計算をさらに行うことで、第２の実施形態よりも精度の高い類似アイテム検索を行うことができる。
【００７５】
以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
【００７６】
上述した類似アイテム検索装置は内部に、コンピュータシステムを有している。そして、上述した各処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。
また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。
【００７７】
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わ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）であっても良い。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】本発明の第１の実施形態による類似アイテム検索装置の構成を示す概略ブロック図である。
【図２】アイテム音響信号からアイテム特徴ベクトルを算出する方法の概念を表す図である。
【図３】アイテム特徴ベクトルからアイテム属性ベクトルを算出する方法の概念を表す図である。
【図４】本発明の第１の実施形態による推薦リスト作成部の処理を表すフローチャートである。
【図５】本発明の第２の実施形態による類似アイテム検索装置の構成を示す概略ブロック図である。
【図６】アイテム属性ベクトルからアイテム属性重要成分ベクトルを算出する方法の概念を表す図である。
【図７】アイテム特徴ベクトルからアイテム属性重要成分ベクトルを算出する方法の概念を表す図である。
【図８】本発明の第２の実施形態による推薦リスト作成部の処理を表すフローチャートである。
【図９】本発明の第３の実施形態による類似アイテム検索装置の構成を示す概略ブロック図である。
【図１０】本発明の第３の実施形態による推薦リスト作成部の処理を表すフローチャートである。
【図１１】本発明の第４の実施形態による類似アイテム検索装置の構成を示す概略ブロック図である。
【図１２】本発明の第４の実施形態による推薦リスト作成部の処理を表すフローチャートである。
【図１３】アイテム属性データに基づく類似アイテム検索方法の概要を示す図である。
【図１４】コンテンツ信号に基づく類似アイテム検索方法の概要を示す図である。
【符号の説明】
【００７９】
１…類似アイテム検索装置  １１０…推薦リスト作成部  １１１…特徴抽出部  １１２…属性推定部  １１３…リスト作成部  １２０…パラメータ学習部  １２１…特徴抽出部  １２２…パラメータ学習部  １３０…属性推定用パラメータ蓄積部  １４０…データベース登録部  １４１…属性登録部  １４２…特徴抽出部  １４３…属性推定部  １５０…楽曲データベース  ２１２…属性重要成分推定部  ２２２…属性重要成分推定用パラメータ学習部  ２２３…属性／属性重要成分変換部  ２３０…属性重要成分推定用パラメータ蓄積部  ２４１…属性重要成分登録部  ２４３…属性重要成分推定部  ２４４…属性／属性重要成分変換部  ４１４…属性／属性重要成分変換部
【図１】
0005153451.tif 000008
【図２】
0005153451.tif 000009
【図３】
0005153451.tif 000010
【図４】
0005153451.tif 000011
【図５】
0005153451.tif 000012
【図６】
0005153451.tif 000013
【図７】
0005153451.tif 000014
【図８】
0005153451.tif 000015
【図９】
0005153451.tif 000016
【図１０】
0005153451.tif 000017
【図１１】
0005153451.tif 000018
【図１２】
0005153451.tif 000019
【図１３】
0005153451.tif 000020
【図１４】
0005153451.tif 000021