(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツを推薦する情報処理装置において、
短期的な所定期間においてアクセスされたコンテンツのメタデータから構成される興味データのメタデータからなる興味特徴ベクトルと、推薦対象コンテンツのメタデータからなるコンテンツ特徴ベクトルとの類似度に基づいて、短期的興味により前記推薦対象コンテンツを特定するコンテンツ特徴ベクトルを選別する短期的興味選別手段と、
長期的な所定期間においてアクセスされたコンテンツのメタデータから構成される嗜好データのメタデータからなる嗜好特徴ベクトルと、前記コンテンツ特徴ベクトルとの類似度に基づいて、長期的嗜好により前記推薦対象コンテンツを特定するコンテンツ特徴ベクトルを選別する長期的興味選別手段と、
前記嗜好特徴ベクトルの要素となっているメタデータのコンテンツの頻度に応じて、前記コンテンツが既知クラスタ、または未知クラスタに分類される場合、前記コンテンツ特徴ベクトルが属する推薦対象コンテンツが分類されるクラスタに対応付けて、前記推薦対象コンテンツを特定する前記コンテンツ特徴ベクトルを選別する知識選別手段と、
前記短期的興味選別手段、長期的興味選別手段、および知識選別手段のそれぞれの選別結果の組み合わせによって設定される、ユーザの短期的興味、長期的嗜好、及び知識との関連性に基づいて計画される前記コンテンツ特徴ベクトルを選別する複数の方略によって、選別された前記コンテンツ特徴ベクトルが属するコンテンツを推薦コンテンツとしてそれぞれ決定するコンテンツ推薦処理を実行する推薦手段と
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記推薦手段は、さらに、前記複数の方略に対して、前記ユーザの認識結果及び操作内容に応じて各方略の優先度を動的に変化させる
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記推薦手段は、さらに、前記複数の方略に対する前記ユーザの認識結果及び操作内容に応じて、前記推薦コンテンツの表示内容とレイアウトのうちの少なくとも一方を動的に変化させる
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記推薦手段は、さらに、前記複数の方略に対する前記ユーザの認識結果及び操作内容に応じて、前記ユーザの短期的興味、長期的嗜好、及び知識との関連性を動的に更新する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記推薦手段は、さらに、前記複数の方略を利用して、複数ユーザを対象とした前記コンテンツ推薦処理を実行する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記推薦手段は、さらに、前記複数の方略に対して、方略毎に選択された推薦リストをそれぞれグループとして区別して表示する制御を行う
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
コンテンツを推薦する情報処理装置において、
短期的な所定期間においてアクセスされたコンテンツのメタデータから構成される興味データのメタデータからなる興味特徴ベクトルと、推薦対象コンテンツのメタデータからなるコンテンツ特徴ベクトルとの類似度に基づいて、短期的興味により前記推薦対象コンテンツを特定するコンテンツ特徴ベクトルを選別する短期的興味選別手段と、
長期的な所定期間においてアクセスされたコンテンツのメタデータから構成される嗜好データのメタデータからなる嗜好特徴ベクトルと、前記コンテンツ特徴ベクトルとの類似度に基づいて、長期的嗜好により前記推薦対象コンテンツを特定するコンテンツ特徴ベクトルを選別する長期的興味選別手段と、
前記嗜好特徴ベクトルの要素となっているメタデータのコンテンツの頻度に応じて、前記コンテンツが既知クラスタ、または未知クラスタに分類される場合、前記コンテンツ特徴ベクトルが属する推薦対象コンテンツが分類されるクラスタに対応付けて、前記推薦対象コンテンツを特定する前記コンテンツ特徴ベクトルを選別する知識選別手段と、
前記短期的興味選別手段、長期的興味選別手段、および知識選別手段のそれぞれの選別結果の組み合わせによって設定される、ユーザの短期的興味、長期的嗜好、及び知識との関連性に基づいて計画される前記コンテンツ特徴ベクトルを選別する複数の方略によって、選別された前記コンテンツ特徴ベクトルが属するコンテンツを推薦コンテンツとしてそれぞれ決定するコンテンツ推薦処理を実行する推薦手段と
を備える情報処理装置の情報処理方法において、
前記短期的興味選別手段における、短期的な所定期間においてアクセスされたコンテンツのメタデータから構成される興味データのメタデータからなる興味特徴ベクトルと、推薦対象コンテンツのメタデータからなるコンテンツ特徴ベクトルとの類似度に基づいて、短期的興味により前記推薦対象コンテンツを特定するコンテンツ特徴ベクトルを選別する短期的興味選別ステップと、
前記長期的嗜好選別手段における、長期的な所定期間においてアクセスされたコンテンツのメタデータから構成される嗜好データのメタデータからなる嗜好特徴ベクトルと、前記コンテンツ特徴ベクトルとの類似度に基づいて、長期的嗜好により前記推薦対象コンテンツを特定するコンテンツ特徴ベクトルを選別する長期的興味選別ステップと、
前記知識選別手段による、前記嗜好特徴ベクトルの要素となっているメタデータのコンテンツの頻度に応じて、前記コンテンツが既知クラスタ、または未知クラスタに分類される場合、前記コンテンツ特徴ベクトルが属する推薦対象コンテンツが分類されるクラスタに対応付けて、前記推薦対象コンテンツを特定する前記コンテンツ特徴ベクトルを選別する知識選別ステップと、
前記推薦手段における、前記短期的興味選別ステップ、長期的興味選別ステップ、および知識選別ステップの処理のそれぞれの選別結果の組み合わせによって設定される、ユーザの短期的興味、長期的嗜好、及び知識との関連性に基づいて計画される前記コンテンツ特徴ベクトルを選別する複数の方略によって、選別された前記コンテンツ特徴ベクトルが属するコンテンツを推薦コンテンツとしてそれぞれ決定するコンテンツ推薦処理を実行する推薦ステップと
を含む情報処理方法。
【請求項８】
コンテンツを推薦する情報処理装置において、
短期的な所定期間においてアクセスされたコンテンツのメタデータから構成される興味データのメタデータからなる興味特徴ベクトルと、推薦対象コンテンツのメタデータからなるコンテンツ特徴ベクトルとの類似度に基づいて、短期的興味により前記推薦対象コンテンツを特定するコンテンツ特徴ベクトルを選別する短期的興味選別手段と、
長期的な所定期間においてアクセスされたコンテンツのメタデータから構成される嗜好データのメタデータからなる嗜好特徴ベクトルと、前記コンテンツ特徴ベクトルとの類似度に基づいて、長期的嗜好により前記推薦対象コンテンツを特定するコンテンツ特徴ベクトルを選別する長期的興味選別手段と、
前記嗜好特徴ベクトルの要素となっているメタデータのコンテンツの頻度に応じて、前記コンテンツが既知クラスタ、または未知クラスタに分類される場合、前記コンテンツ特徴ベクトルが属する推薦対象コンテンツが分類されるクラスタに対応付けて、前記推薦対象コンテンツを特定する前記コンテンツ特徴ベクトルを選別する知識選別手段と、
前記短期的興味選別手段、長期的興味選別手段、および知識選別手段のそれぞれの選別結果の組み合わせによって設定される、ユーザの短期的興味、長期的嗜好、及び知識との関連性に基づいて計画される前記コンテンツ特徴ベクトルを選別する複数の方略によって、選別された前記コンテンツ特徴ベクトルが属するコンテンツを推薦コンテンツとしてそれぞれ決定するコンテンツ推薦処理を実行する推薦手段と
を備える情報処理装置を制御を行うコンピュータに、
前記短期的興味選別手段による、短期的な所定期間においてアクセスされたコンテンツのメタデータから構成される興味データのメタデータからなる興味特徴ベクトルと、推薦対象コンテンツのメタデータからなるコンテンツ特徴ベクトルとの類似度に基づいて、短期的興味により前記推薦対象コンテンツを特定するコンテンツ特徴ベクトルを選別する短期的興味選別ステップと、
前記長期的嗜好選別手段における、長期的な所定期間においてアクセスされたコンテンツのメタデータから構成される嗜好データのメタデータからなる嗜好特徴ベクトルと、前記コンテンツ特徴ベクトルとの類似度に基づいて、長期的嗜好により前記推薦対象コンテンツを特定するコンテンツ特徴ベクトルを選別する長期的興味選別ステップと、
前記知識選別手段における、前記嗜好特徴ベクトルの要素となっているメタデータのコンテンツの頻度に応じて、前記コンテンツが既知クラスタ、または未知クラスタに分類される場合、前記コンテンツ特徴ベクトルが属する推薦対象コンテンツが分類されるクラスタに対応付けて、前記推薦対象コンテンツを特定する前記コンテンツ特徴ベクトルを選別する知識選別ステップと、
前記推薦手段における、前記短期的興味選別ステップ、長期的興味選別ステップ、および知識選別ステップの処理のそれぞれの選別結果の組み合わせによって設定される、ユーザの短期的興味、長期的嗜好、及び知識との関連性に基づいて計画される前記コンテンツ特徴ベクトルを選別する複数の方略によって、選別された前記コンテンツ特徴ベクトルが属するコンテンツを推薦コンテンツとしてそれぞれ決定するコンテンツ推薦処理を実行する推薦ステップとを含む処理を実行させる
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置および方法並びにプログラムに関し、特に、ユーザの興味の移り変わりを反映した飽きを感じさせないコンテンツ推薦を実現できるし、あるいはユーザ本来の嗜好も外さないコンテンツ推薦を実現できるようになった情報処理装置および方法並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来実現されてきたコンテンツ推薦システム（例えば特許文献１，２）は、アルゴリズムとして単一の方略を有するものがほとんどである。
【特許文献１】特開２００７−０２６４２５号公報
【特許文献２】特開２００７−１２２６８３号公報
【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、ユーザがシステムを使いこなすに従って嗜好情報が十分に学習されると、ありきたりのコンテンツばかり推薦されてしまうことが多い。
【０００４】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、ユーザの興味の移り変わりを反映した飽きを感じさせないコンテンツ推薦を実現できるし、あるいはユーザ本来の嗜好も外さないコンテンツ推薦を実現できるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一側面の情報処理装置は、コンテンツを推薦する情報処理装置であって、短期的な所定期間においてアクセスされたコンテンツのメタデータから構成される興味データのメタデータからなる興味特徴ベクトルと、推薦対象コンテンツのメタデータからなるコンテンツ特徴ベクトルとの類似度に基づいて、短期的興味により前記推薦対象コンテンツを特定するコンテンツ特徴ベクトルを選別する短期的興味選別手段と、長期的な所定期間においてアクセスされたコンテンツのメタデータから構成される嗜好データのメタデータからなる嗜好特徴ベクトルと、前記コンテンツ特徴ベクトルとの類似度に基づいて、長期的嗜好により前記推薦対象コンテンツを特定するコンテンツ特徴ベクトルを選別する長期的興味選別手段と、前記嗜好特徴ベクトルの要素となっているメタデータのコンテンツの頻度に応じて、前記コンテンツが既知クラスタ、または未知クラスタに分類される場合、前記コンテンツ特徴ベクトルが属する推薦対象コンテンツが分類されるクラスタに対応付けて、前記推薦対象コンテンツを特定する前記コンテンツ特徴ベクトルを選別する知識選別手段と、前記短期的興味選別手段、長期的興味選別手段、および知識選別手段のそれぞれの選別結果の組み合わせによって設定される、ユーザの短期的興味、長期的嗜好、及び知識との関連性に基づいて計画される前記コンテンツ特徴ベクトルを選別する複数の方略によって、選別された前記コンテンツ特徴ベクトルが属するコンテンツを推薦コンテンツとしてそれぞれ決定するコンテンツ推薦処理を実行する推薦手段と備える。
【０００６】
前記推薦手段は、さらに、前記複数の方略に対して、前記ユーザの認識結果及び操作内容に応じて各方略の優先度を動的に変化させる。
【０００７】
前記推薦手段は、さらに、前記複数の方略に対する前記ユーザの認識結果及び操作内容に応じて、前記推薦コンテンツの表示内容とレイアウトのうちの少なくとも一方を動的に変化させる。
【０００８】
前記推薦手段は、さらに、前記複数の方略に対する前記ユーザの認識結果及び操作内容に応じて、前記ユーザの短期的興味、長期的嗜好、及び知識との関連性を動的に更新する。
【０００９】
前記推薦手段は、さらに、前記複数の方略を利用して、複数ユーザを対象とした前記コンテンツ推薦処理を実行する。
【００１０】
前記推薦手段は、さらに、前記複数の方略に対して、方略毎に選択された推薦リストをそれぞれグループとして区別して表示する制御を行う。
【００１１】
本発明の一側面の情報処理方法およびプログラムは、上述した本発明の一側面の情報処理装置に対応する方法およびプログラムである。
【００１２】
本発明の一側面の情報処理装置および方法、並びにプログラムにおいては、短期的な所定期間においてアクセスされたコンテンツのメタデータから構成される興味データのメタデータからなる興味特徴ベクトルと、推薦対象コンテンツのメタデータからなるコンテンツ特徴ベクトルとの類似度に基づいて、短期的興味により前記推薦対象コンテンツを特定するコンテンツ特徴ベクトルが選別され、長期的な所定期間においてアクセスされたコンテンツのメタデータから構成される嗜好データのメタデータからなる嗜好特徴ベクトルと、前記コンテンツ特徴ベクトルとの類似度に基づいて、長期的嗜好により前記推薦対象コンテンツを特定するコンテンツ特徴ベクトルが選別され、前記嗜好特徴ベクトルの要素となっているメタデータのコンテンツの頻度に応じて、前記コンテンツが既知クラスタ、または未知クラスタに分類される場合、前記コンテンツ特徴ベクトルが属する推薦対象コンテンツが分類されるクラスタに対応付けて、前記推薦対象コンテンツを特定する前記コンテンツ特徴ベクトルが選別され、それぞれの選別結果の組み合わせによって設定される、ユーザの短期的興味、長期的嗜好、及び知識との関連性に基づいて計画される前記コンテンツ特徴ベクトルを選別する複数の方略によって、選別された前記コンテンツ特徴ベクトルが属するコンテンツを推薦コンテンツとしてそれぞれ決定するコンテンツ推薦処理が実行される。
【発明の効果】
【００１３】
以上のごとく、本発明によれば、コンテンツの推薦ができる。特に、ユーザの興味の移り変わりを反映した飽きを感じさせないコンテンツ推薦を実現できるし、あるいはユーザ本来の嗜好も外さないコンテンツ推薦を実現できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。
【００１５】
図１は、本発明が適用される情報処理システムの構成例を示している。
【００１６】
この情報処理システムは、コンテンツを取り扱うことができる。ここに、コンテンツとは、広く、人間の創造的活動により生み出されるものである。例えば、映画、音楽、演劇、文芸、写真、漫画、アニメーション、コンピュータゲームその他の文字、図形、色彩、音声、動作若しくは映像若しくはこれらを組み合わせたものまたはこれらに係る情報を電子計算機を介して提供するためのプログラムが、コンテンツの一例である。ただし、本明細書では、いわゆるコンテンツデータ、即ち、人間の創造的活動により生み出されたものが装置によって処理可能な形態とされたもの、例えば電気信号とされたものや、メモリに固定されたもの等も、特に区別せずにまとめて、コンテンツと称する。
【００１７】
図１の例では、情報処理システムは、インタラクション認識モジュール１１、コンテンツ視聴モジュール１２、コンテンツ管理モジュール１３、コンテンツ推薦モジュール１４、およびメッセージ中継モジュール１５を含むように構成されている。
【００１８】
インタラクション認識モジュール１１は、コンテクスト情報やインタラクション情報を認識することができる。
【００１９】
ここで、コンテクスト情報とは、外的状況あるいは内的状態を示す情報を意味する。外的状況とは、ユーザからみて外的な状況を示す情報を意味し、例えば、ユーザを取り囲む時間、場所、誰と、などの情報のほか、天気、気温、湿度、明るさ、騒音などを含む広義な概念である。これに対して、内的状態とは、ユーザからみて内的な状態を示す情報を意味し、例えば、ユーザの心理状態、疲れなどを含む広義な概念である。
【００２０】
また、インタラクション情報とは、ユーザの機器に対する指示、機器からのユーザへの情報提示など、手段やモーダルを問わずユーザと機器とのやりとりを示す情報を意味する。
【００２１】
従って、インタラクション認識モジュール１１は、例えば、ユーザの時間、場所、状況、感情に関するコンテクスト情報乃至はシステムに対するインタラクション情報を検出することのできるもので構成すると好適である。具体的には例えば、インタラクション認識モジュール１１は、電波時計、GPSレシーバ、音声認識装置、画像認識装置、生体情報センサ等で構成することができる。また、これらのセンサや装置等単体で、インタラクション認識モジュール１１を構成することもできるし、これらのセンサや装置等の任意の２以上を組み合わせて構成することもできる。
【００２２】
インタラクション認識モジュール１１は、認識モジュール検出部２１、認識モジュール記憶部２２、および、認識モジュール演算部２３を含むように構成されている。
【００２３】
認識モジュール検出部２１は、ユーザのコンテクスト情報及びインタラクション情報をリアルタイムで検出乃至計測して、時系列に沿って認識モジュール記憶部２２に保存する。認識モジュール検出部２１は、認識モジュール演算部２３による検出乃至計測のタイミング制御を受ける。
【００２４】
認識モジュール記憶部２２は、認識モジュール検出部２１により検出乃至計測された、時系列に沿ったコンテクスト情報及びインタラクション情報を格納する。
【００２５】
認識モジュール演算部２３は、認識モジュール記憶部２２に格納されたコンテクスト情報及びインタラクション情報に対してオンラインまたはオフラインでデータ解析を行い、解析結果を中継モジュール演算部４２に送信する。
【００２６】
コンテンツ視聴モジュール１２は、例えば、ユーザがコンテンツを視聴することのできるクライアントコンピュータ、CE機器、携帯情報端末等で構成することができる。コンテンツ視聴モジュール１２は、ユーザ入力部３１、視聴モジュール演算部３２、視聴モジュール記憶部３３、および視聴モジュール表示部３４を含むように構成することができる。
【００２７】
ユーザ入力部３１は、ユーザがコンテンツ視聴モジュール１２に対する操作を行うためのキーボード、マウス、リモコン、タッチパネル等の入力機器として構成することができる。ユーザ入力部３１に対するユーザの操作内容は、視聴モジュール演算部３２に送られる。
【００２８】
視聴モジュール演算部３２は、ユーザ入力部３１からのユーザの操作内容をメッセージ中継モジュール１５の中継モジュール演算部４２に送信すると共に、メッセージ中継モジュール１５の中継モジュール演算部４２から送信されてくるコンテンツの推薦結果を視聴モジュール記憶部３３に保存する。また、視聴モジュール演算部３２は、視聴モジュール表示部３４に対する表示制御を行う。例えば、視聴モジュール演算部３２は、視聴モジュール記憶部３３に格納されているコンテンツに関する情報と推薦理由とを関連付けてGUI画面上で適切にレイアウトする制御を行う。また必要に応じて、視聴モジュール演算部３２は、視聴モジュール記憶部３３に格納されたデータをメッセージ中継モジュール１５経由でコンテンツ推薦モジュール１４へ送信する。
【００２９】
視聴モジュール記憶部３３は、視聴モジュール演算部３２が利用するユーザの操作内容を格納すると共に、メッセージ中継モジュール１５の中継モジュール演算部４２から送信されるコンテンツ推薦に関する情報を格納する。
【００３０】
視聴モジュール表示部３４は、コンテンツの関連情報（メタデータ、推薦理由）表示用GUI画面、及びコンテンツ自体の表示が可能な、モニタ、スピーカー、プリンタ等の出力機器として構成することができる。視聴モジュール表示部３４は、視聴モジュール記憶部３３に格納された情報をGUI画面上に表示してユーザに対して操作を促し、ユーザがコンテンツを選択した場合は所望のコンテンツ及びその関連情報を表示する。
【００３１】
コンテンツ管理モジュール１３は、例えば、コンテンツを管理したり配信するための放送機器、サーバ/クライアントコンピュータ、あるいはデータベースソフトウェアとして構成することができる。コンテンツ管理モジュール１３は、管理モジュール記憶部５１、および管理モジュール配信部５２を含むように構成されている。
【００３２】
管理モジュール記憶部５１は、コンテンツのメタデータを保持しており、管理モジュール配信部５２に対してメタデータを送信する。なお、管理モジュール記憶部５１に保持されているメタデータは、コンテンツ配信元の運用ルールに従って適時更新される場合もある。
【００３３】
管理モジュール配信部５２は、動画、静止画、音声、テキスト等のコンテンツをメッセージ中継モジュール１５の中継モジュール演算部４２へ配信する。例えば、テレビ放送システムの配信サーバや、インターネット上のストリーミングコンテンツサーバ等で、管理モジュール配信部５２を構成することができる。
【００３４】
コンテンツ推薦モジュール１４は、例えば、ユーザにコンテンツを推薦するためのサーバ/クライアントコンピュータあるいはソフトウェアモジュール等で構成することができる。コンテンツ推薦モジュール１４は、推薦モジュール記憶部６１、および、推薦モジュール演算部６２を含むように構成される。
【００３５】
推薦モジュール記憶部６１は、メッセージ中継モジュール１５の中継モジュール演算部４２から送信されてくる各種情報、例えば、コンテンツのメタデータ、ユーザの操作内容、コンテクスト情報、およびインタラクション情報等を保存する。また、推薦モジュール記憶部６１は、これらの情報を用いて推薦モジュール演算部６２が抽出するユーザの嗜好情報を保存する。また、推薦モジュール記憶部６１は、推薦モジュール演算部６２によるコンテンツ推薦に関する演算結果を保存して、コンテンツ視聴モジュール１２において必要な情報をメッセージ中継モジュール１５の中継モジュール演算部４２に送信する。
【００３６】
推薦モジュール演算部６２は、推薦モジュール記憶部６１に保存されている各種情報、例えば、ユーザの操作内容、コンテクスト情報、およびインタラクション情報を用いて、本発明が適用されるアルゴリズム（以下、本実施形態のアルゴリズムと称する。本実施形態のアルゴリズムの詳細については後述する）によるコンテンツの推薦のための演算を行い、その演算結果を推薦モジュール記憶部６１に送信する。また、推薦モジュール演算部６２は、これらの情報を用いてユーザの嗜好情報を抽出して、推薦モジュール記憶部６１に送信する。また、推薦モジュール演算部６２は、必要に応じて、その演算機能をコンテンツ視聴モジュール１２の視聴モジュール演算部３２に委譲することも可能である。
【００３７】
メッセージ中継モジュール１５は、例えば、上述の各モジュール間での情報の中継を担うサーバ/クライアントコンピュータあるいはソフトウェアモジュールとして構成することができる。メッセージ中継モジュール１５は、例えば、中継モジュール記憶部４１、および中継モジュール演算部４２を含むように構成される。
【００３８】
中継モジュール記憶部４１は、中継モジュール演算部４２に送受信される情報を時系列データとして保存する。
【００３９】
中継モジュール演算部４２は、他モジュール、即ち、インタラクション認識モジュール１１、コンテンツ視聴モジュール１２、コンテンツ管理モジュール１３、またはコンテンツ推薦モジュール１４から送信される各種情報を、要求に応じて所望の送信先モジュールに送信する。なお、送信先モジュールも、図１の例では、インタラクション認識モジュール１１、コンテンツ視聴モジュール１２、コンテンツ管理モジュール１３、またはコンテンツ推薦モジュール１４となる。中継モジュール演算部４２は、システムの演算負荷や運用ルールに基づいて、送受信のタイミングや優先度を制御する。中継モジュール演算部４２は、必要に応じて、送受信された情報を中継モジュール記憶部４１に送信する。
【００４０】
なお、本発明においてメッセージ中継モジュール１５は必ずしも必要ではなく、各モジュール間で直接情報の送受信を行うことによっても、本実施形態のアルゴリズムによるコンテンツ推薦を実現することが可能である。
【００４１】
また、インタラクション認識モジュール１１を用いることなく、コンテンツ視聴モジュール１２で得られるユーザの操作内容に基づいて本実施形態のアルゴリズムによるコンテンツ推薦を実現することも可能である。
【００４２】
また、インタラクション認識モジュール１１、コンテンツ視聴モジュール１２、コンテンツ管理モジュール１３、コンテンツ推薦モジュール１４、およびメッセージ中継モジュール１５の各間の接続形態は、特に限定されず、例えば、有線でも無線でもよいし、また、インターネットでもよいしイントラネットでもよい。
【００４３】
ここで、コンテンツと、そのメタデータの構造とについて説明する。
【００４４】
本実施形態のアルゴリズムが解析対象とするコンテンツは、例えば、テレビジョン放送番組（以下、TV番組と略記する）、映画、DVD、音楽、書籍などである。また、本実施形態のアルゴリズムが解析対象とするメタデータは、例えば、ジャンル、人物、放送局/制作会社／出版会社、放送時間帯/制作年月日/出版年月日、コンテンツ特徴量、クラスタ分類などがある。
【００４５】
コンテンツとしてTV番組を例にとると、メタデータは例えば以下のような構造になる。
【００４６】
ジャンル = ニュース/報道
人物 = 山田太郎、鈴木花子
放送局 = Nテレビ
放送時間帯 = 深夜
コンテンツ特徴量：{キーワード=「国会」, 「株価」, 「事件」, ・・・}
クラスタ分類X：{クラスタID = 1, 重み = 3.0}、{クラスタID = 2, 重み=5.0}、・・・
クラスタ分類Y：{クラスタID = 1, 重み = 2.0}、{クラスタID = 2, 重み=4.0}、・・・
【００４７】
ここでクラスタ分類とは、メタデータを用いてクラスタリングを実行したコンテンツの分類結果を意味する。本実施の形態では、クラスタ分類の手法として、「多視点クラスタリング手法」が採用されているとする。なお、「多視点クラスタリング手法」については、本願の出願時の本出願人によって既に出願されて出願公開されている上述の特許文献１，２、即ち、特開２００７−０２６４２５号公報や特開２００７−１２２６８３号公報を参照するとよい。
【００４８】
本実施形態のアルゴリズムは、例えば図２に示されるフローチャートに従った処理として実現される。
【００４９】
ステップＳ１において、図１の情報処理システムは、ユーザによるアプリケーション終了要求などの終了イベントが発生したか否かを判定する。
【００５０】
終了イベントが発生している場合、ステップＳ１の処理でＹＥＳであると判定されて、本実施形態のアルゴリズムの処理は終了する。
【００５１】
終了イベントが発生していない場合、ステップＳ１の処理でＮＯであると判定されて、処理はステップＳ２に進む。
【００５２】
ステップＳ２において、情報処理システムは、推薦駆動イベントが発生したか否かを判定する。ここに、推薦駆動イベントとは、インタラクション認識モジュール１１が認識するユーザのインタラクション内容（例えば顔の画像認識、発話内容の音声認識など）や、コンテンツ視聴モジュール１２が検知するユーザの操作内容（例えばアプリケーション起動、ボタンクリックなど）から判断されるイベントである。
【００５３】
推薦駆動イベントが発生していない場合、ステップＳ２の処理でＮＯであると判定されて、処理はステップＳ１に戻される。即ち、終了イベントが発生しない限り、推薦駆動イベントが発生するまでの間、ステップＳ１，Ｓ２のループ処理が繰り返し実行される。
【００５４】
そして、推薦駆動イベントが発生すると、ステップＳ２の処理でＹＥＳであると判定されて、処理はステップＳ３に進む。
【００５５】
ステップＳ３において、情報処理システムは、ステップＳ２の処理で発生した推薦駆動イベントの内容に応じて、推薦リストの更新が必要か否かを判定する。
【００５６】
例えば新しいユーザの存在が認識された場合等には、推薦リストの更新が必要であると判定され、システム操作とは無関係な発話が認識された場合等には、必要ではないと判定される。
【００５７】
推薦リストの更新が必要な場合、ステップＳ３の処理でＹＥＳであると判定されて、処理はステップＳ４に進む。これに対して、推薦リストの更新が必要でない場合、ステップＳ３の処理でＮＯであると判定されて、処理はステップＳ５に進む。
【００５８】
ステップＳ４において、情報処理システムは、複数方略推薦処理を実行して、推薦リストの更新を行う。なお、複数方略推薦処理については、図３以降の図面を参照して後述する。
【００５９】
ステップＳ５において、情報処理システムは、ステップＳ２の処理で発生した推薦駆動イベントの内容に応じて、推薦提示画面の更新が必要か否かを判定する。
【００６０】
例えばユーザが「コンテンツXの詳細が知りたい」と発話した場合等には、推薦画面の更新（フォーカス移動やレイアウト変更など）が必要であると判定され、ユーザが推薦提示画面上のメニューをマウスで選択している場合等には、必要ではないと判定される。
【００６１】
推薦画面の更新が必要な場合、ステップＳ５の処理でＹＥＳであると判定されて、処理はステップＳ６に進む。これに対して、推薦画面の更新が必要でない場合、ステップＳ５の処理でＮＯであると判定されて、処理はステップＳ７に進む。
【００６２】
ステップＳ６において、情報処理システムは、ユーザのインタラクション内容や操作内容に応じて、推薦提示内容やレイアウトの更新を行う。
【００６３】
例えば、情報処理システムは、ステップＳ６の処理として、ユーザが指定したコンテンツにフォーカスを当てたり、ユーザのページ切り替え要求に応じて推薦提示内容を推薦リストの上位コンテンツから下位コンテンツに変更したりする。
【００６４】
ステップＳ７において、情報処理システムは、ステップＳ２の処理で発生した推薦駆動イベントの内容に応じて、興味／嗜好の学習が必要か否かを判定する。
【００６５】
例えばユーザがあるコンテンツを再生した場合には、興味／嗜好の学習が必要であると判定され、コンテンツを視聴中にユーザが席を外している場合には、必要ではないと判定される。
【００６６】
興味／嗜好の学習が必要な場合、ステップＳ７の処理でＹＥＳであると判定されて、処理はステップＳ８に進む。これに対して、興味／嗜好の学習が必要でない場合、ステップＳ７の処理でＮＯであると判定されて、処理はステップＳ１に戻される。
【００６７】
ステップＳ８において、情報処理システムは、ユーザのインタラクション内容や操作内容に応じて、興味データや嗜好データの学習を行って、視聴モジュール記憶部３３のデータベースを更新する。
【００６８】
ここで、興味データとは、短期的なある一定期間においてアクセスされたコンテンツのメタデータから構成されるデータをいう。また、嗜好データとは、長期的なある一定期間においてアクセスされたコンテンツのメタデータから構成されるデータをいう。
【００６９】
なお、ここで、「短期的」、「長期的」とは、絶対的な意味ではなく、相互と比較した場合の相対的な意味で使用している語句である。即ち、興味データについての一定期間と、嗜好データにおける一定期間とを比較した場合、前者の方が後者に対して短期間、即ち、後者の方が前者に対して長期間であるという意味で、「短期的」、「長期的」という語句が使用されている。
【００７０】
また、興味データについての一定期間の開始タイミングと、嗜好データにおける一定期間の開始タイミングとは、それぞれ一致する必要は特に無い。なお、興味データや嗜好データの生成手法や更新手法は、特に限定されず、例えば本願の出願時点の本出願人により出願された、特願２００６−３３２２７号の特許出願の願書に最初に添付した明細書や図面等に記載されている手法を採用することができる。また、ジャンルやコンテクストに応じて複数の興味データや複数の嗜好データを生成／保持することもできる。
【００７１】
図３は、図２のステップＳ４の処理の一部として実行される「複数方略推薦処理」の一例を説明するフローチャートである。
【００７２】
複数方略推薦処理とは、興味データや嗜好データを利用して、複数の異なったアルゴリズムによる推薦コンテンツの決定を行い、その複数の推薦結果を統合して推薦リストの生成を行う処理をいう。
【００７３】
具体的には例えば、次のような処理が実行される。
【００７４】
即ち、ステップＳ２１において、情報処理システムは、そのシステムの仕様あるいはユーザの要求（例えばジャンルの指定）に応じて推薦対象コンテンツの決定と、対象CPベクトルの生成を行う。
【００７５】
また、ステップＳ２２において、情報処理システムは、データベースから興味データや嗜好データを取得して、対象となる複数種類のUPベクトルを生成する。
【００７６】
ここで、対象CPベクトルとは、推薦対象コンテンツのメタデータから生成されるベクトルをいう。
【００７７】
具体的には例えば、推薦対象コンテンツが楽曲である場合、対象CPベクトルは、例えば、「アーティスト名」、「ジャンル」等の楽曲の属性の項目を要素ＶＡとする、下記に示すようなｋ次元のベクトルとして表現することができる。
対象CPベクトル＝｛ＶＡ1，ＶＡ2，・・・，ＶＡk｝
【００７８】
その要素ＶＡi（i=1,2,・・・,k）は、下記に示すような、その属性の項目に属するメタデータに応じた要素ｃからなるベクトルである。
ＶＡi＝（ｃ1，ｃ2，・・・・）
【００７９】
すなわち例えば、要素ＶＡとしての「ジャンル」ベクトルＶＡは、下記に示すように、「ポップス」、「ジャズ」、「クラシック」、「テクノ」、・・・の要素ｃで構成され、「ジャンル」がポップスの楽曲の「ジャンル」ベクトルＶＡは、下記に示すようになる。
「ジャンル」ベクトルＶＡ＝（ポップス，ジャズ，クラシック，テクノ，・・・）
「ジャンル」ベクトルＶＡ＝（       1,      0,          0,      0,・・・）
【００８０】
一方、UPベクトルとは、各種メタデータをベクトル化した特徴ベクトルを利用し、ユーザ嗜好情報を示す特徴ベクトル、即ち、いわゆるユーザ嗜好ベクトルと称されるベクトルをいう。
【００８１】
ここで、注目すべき点は、本実施の形態では、UPベクトルは、取得された興味データや嗜好データに対応して複数種類生成される点である。即ち、例えば、興味データＡ，興味データＢ,嗜好データＣが取得された場合、興味データＡに応じて生成される第１の種類のUPベクトル、興味データＢに応じて生成される第２の種類のUPベクトル、嗜好データＣに応じて生成される第３の種類のUPベクトル、興味データＡと興味データＢの組み合わせに応じて生成される第４の種類のUPベクトル、興味データＡと嗜好データＣの組み合わせに応じて生成される第５の種類のUPベクトル、興味データＢと嗜好データＣの組み合わせに応じて生成される第６の種類のUPベクトル、および、３つの全データの組み合わせに応じて生成される第７の種類のUPベクトルのうちの、２以上のUPベクトルが生成される点である。
【００８２】
なお、以上の処理、即ち、対象CPベクトルや対象UPベクトルの生成等の手法自体については、特に限定されず、例えば本願の出願時点の本出願人により出願された、特願２００６−３３２２７号の特許出願の願書に最初に添付した明細書や図面等に記載されている手法を採用することができる。
【００８３】
次に方略別の分岐に入ることになる。図３の例では、方略(A)、方略(B)、および方略(C)の３つの方略に分かれて推薦処理がそれぞれ、ステップＳ２３Ａ，Ｓ２３Ｂ，Ｓ２３Ｃのそれぞれとして独立かつ並行して実行される。なお、当然ながら、方略の分岐の数は、図３の例の3つに限定されず、システムあるいはユーザの要求に応じて任意数の方略を採用することができることについては言うまでもない。
【００８４】
ステップＳ２３Ａの方略(A)の推薦処理では、次のような処理が実行される。
【００８５】
即ち、ステップＳ２３Ａ−１において、情報処理システムは、方略（A）で推薦対象となるCPベクトル、及び推薦処理に必要なUPベクトルの選択を行う。
【００８６】
ステップＳ２３Ａ−２において、情報処理システムは、方略(A)でUPベクトルを利用した関連性の取得、及びUPベクトルを利用した嗜好判別によるフィルタリングを行い、推薦対象のコンテンツを絞り込む。例えば、情報処理システムは、興味データに応じて生成されたUPベクトル（以下、興味UPベクトルと適宜称する）を利用した嗜好判別でコンテンツを絞り込むことによって、ユーザの短期的な興味に適合したコンテンツを選別することができる。
【００８７】
ステップＳ２３Ａ−３において、情報処理システムは、絞り込まれたCPベクトルとUPベクトルとのマッチングを行う。例えば、情報処理システムは、嗜好データに応じて生成されたUPベクトル（以下、嗜好UPベクトルと適宜称する）とのマッチングを行うことによって、ユーザの長期的な嗜好に適合したコンテンツを選別することができる。
【００８８】
ステップＳ２３Ａ−４において、情報処理システムは、前段のステップでフィルタリングやマッチング判別された結果として複数のコンテンツが存在する場合に、マージ処理を行い、更に必要に応じてソート処理を行う。例えば、情報処理システムは、嗜好UPベクトルとのマッチング結果と興味UPベクトルとのマッチング結果とをマージすることによって、短期的な興味と長期的な嗜好の双方を考慮したコンテンツを推薦することができる。
【００８９】
ステップＳ２３Ｂの方略(B)の推薦処理では、上述のステップＳ２３Ａの各ステップＳ２３Ａ−１乃至Ｓ２３Ａ−４のそれぞれに対応したステップＳ２３Ｂ−１乃至Ｓ２３Ｂ−４が実行される。ただし、ステップＳ２３Ｂ−１乃至Ｓ２３Ｂ−４では、方略(B)に応じた処理が実行されることになる。
【００９０】
ステップＳ２３Ｃの方略(C)の推薦処理では、上述のステップＳ２３Ａの各ステップＳ２３Ａ−１乃至Ｓ２３Ａ−４のそれぞれに対応したステップＳ２３Ｃ−１乃至Ｓ２３Ｃ−４が実行される。ただし、ステップＳ２３Ｃ−１乃至Ｓ２３Ｃ−４では、方略(C)に応じた処理が実行されることになる。
【００９１】
なお、上述のステップＳ２３Ａ乃至Ｓ２３Ｃの演算手法自体は、特に限定されず、例えば本願の出願時点の本出願人により出願された、特願２００６−３３２２７号の特許出願の願書に最初に添付した明細書や図面等に記載されている手法、即ち、音楽プレイリスト生成アルゴリズムを採用できる。
【００９２】
ステップＳ２４において、情報処理システムは、ステップＳ２３Ａ，Ｓ２３Ｂ，Ｓ２３Ｃの各処理結果を統合し、即ち、方略(A)、方略(B)、方略(C)それぞれの推薦結果を統合し、その統合結果に基づいて推薦リストを生成し、例えば推薦リスト(A)、推薦リスト(B)、推薦リスト(C)として生成し、その推薦提示を行う。
【００９３】
これにより複数方略推薦処理は終了となる。
【００９４】
以下、複数方略の一例について説明する。
【００９５】
図４は、複数方略の具体的な例を示す図である。この例では、短期的興味、長期的嗜好、知識（既知・未知）という３つのCPベクトルの選別手法の観点から、14種類の方略A乃至方略Nが定義されている。
【００９６】
即ち、14種類の方略A乃至方略Nとは、推薦コンテンツの選別、即ち、CPベクトルの選別の方略の種類であって、短期的興味、長期的嗜好、知識（既知・未知）という３つのCPベクトルの選別手法の各組み合わせにより定義される各方略の種類をいう。
【００９７】
短期的興味とは、例えば前述した興味UPベクトルとCPベクトル間の類似度を計算して、ある一定の類似度あるいは選別数の閾値によって○（類似）あるいは×（非類似）を判定してCPベクトルを選別する手法をいう。
【００９８】
ただし、判定結果は、○（類似）と×（非類似）だけではなく、本実施の形態では、△（ずらし）が存在する。ずらしとは、例えば、次のように定義できる。即ち、例えば図５に示される例のように、２つ以上のレイヤ（図５の例では、タレント連関層と、コメント／レビュー文層）が存在し、とあるレイヤ（図５の例では、コメント／レビュー文層）における所定クラスタ（図５の例では白い大きな楕円形状）に存在する興味UPベクトルの要素となっているコンテンツ（図５の例ではコンテンツＣ１）と、そのレイヤで同一クラスタに所属するコンテンツ（図５の例ではコンテンツＣ２）であって、別のレイヤ（図５の例では、タレント連関層）で異なるクラスタに所属しているコンテンツ（図５の例では、コンテンツＣ１が所属する熟知クラスタに対して、それとは異なる未経験クラスタに所属するコンテンツＣ２）をずらし関連性があると定義して、ずらし関連性のあるCPベクトルを、△（ずらし）として選別するという定義をすることができる。
【００９９】
このような「ずらし」を利用することで、例えば、ユーザにとって好きなタレント達が出ている番組と似た内容や雰囲気をもつ番組（コメント／レビュー文層で同一クラスタに所属する番組）のうち、見知らぬタレントたちが出ている番組（タレント連関層で未経験クラスタに所属する番組）を推薦するといった、ユーザにとって意外な推薦を行うことができるようになる。
【０１００】
なお、この場合のクラスタリング手法については、特に限定されず、例えば「多視点クラスタリング手法」、即ち、例えば本願の出願時点の本出願人により出願された、特願２００５−１７６５１９号、特願２００５−２８１３５７号、特願２００６−１５１０１１号、または、特願２００６−１５１０１２号の特許出願の願書に最初に添付した明細書や図面等に記載されている手法を採用できる。
【０１０１】
図４に戻り、長期的嗜好とは、例えば上述した嗜好UPベクトル（好き／嫌い）とCPベクトル間の類似度を計算して、ある一定の類似度あるいは選別数の閾値によって、○（類似）あるいは×（好き嫌いとも非類似）を判定してCPベクトルを選別する手法をいう。
【０１０２】
ただし、判定結果は、短期的興味と同様に、○（類似）と×（非類似）だけではなく、本実施の形態では、△（ずらし）が存在する。
【０１０３】
知識（既知／未知）とは、次のような手法をいう。即ち、例えば図５で示したクラスタ分類において、嗜好UPベクトルの要素となっているコンテンツの頻度が多いクラスタを既知クラスタ、その頻度が少ないクラスタを未知クラスタと定義するとする。この場合、CPベクトルの所属するクラスタに応じて既知あるいは未知を判断して、方略に応じて推薦対象となるCPベクトルを絞り込む手法が、知識（既知／未知）である。
【０１０４】
以上の３つの手法は、図３のステップＳ２３Ａ−１乃至Ｓ２３Ａ−３のうちの何れの処理に対しても適用することができ、順序を入れ替えたり一部を省略することも可能である。同様に、図３のステップＳ２３Ｂ−１乃至Ｓ２３Ｂ−３のうちの何れの処理に対しても適用することができ、順序を入れ替えたり一部を省略することも可能である。図３のステップＳ２３Ｃ−１乃至Ｓ２３Ｃ−３のうちの何れの処理に対しても適用することができ、順序を入れ替えたり一部を省略することも可能である
【０１０５】
なお、図４において効果的な推薦方略としては例えば、
方略A：短期的興味○、長期的嗜好○、既知  →  「真っ当」
方略C：短期的興味○、長期的嗜好△、既知  →  「嗜好的意外性」
方略E：短期的興味○、長期的嗜好×、既知  →  「可能性」
方略G：短期的興味△、長期的嗜好○、既知  →  「興味的意外性」
方略I：短期的興味×、長期的嗜好○、既知  →  「お馴染み」
の５種類を挙げることができる。なお、矢印の右側のかっこ内の語句は、それぞれの方略の特徴を示しており、方略の名称として採用することができる。
【０１０６】
仮に、これらの５種類の方略A乃至Iの中から任意の３つの種類、例えば、方略Ａ（真っ当）、方略Ｃ（嗜好的意外性）、および方略Ｅ（可能性）が採用された場合には、図３おステップＳ２３Ａの処理では方略Ａ（真っ当）が採用され、ステップＳ２３Ｂの処理では方略Ｃ（嗜好的意外性）が採用され、ステップＳ２３Ｃの処理では方略Ｅ（可能性）が採用されることになる。
【０１０７】
換言すると、これらの５種類の方略A乃至Iの全てを採用する場合には、図３のステップＳ２３Ａ乃至Ｓ２３Ｃに加えて、対応する処理を実行可能なステップＳ２３Ｄ，Ｓ２３Ｅを追加すればよい。
【０１０８】
なお、ずらし（△）が方略に存在する場合、推薦対象コンテンツのフィルタリング処理（例えばステップＳ２３Ａ−２等の処理）は、例えば図６に示されるように実行することができる。即ち、情報処理システムは、各層でコンテンツ―コンテンツの類似度行列を作り（行列R，P）、それらの２者間の差分行列Zを作る。例えば、図６の例では、図５の例のコメント／レビュー文層について行列Rが作られ、図５の例のタレント連関層について行列Pが作られ、それらの２者間の差分行列Zが作られている。類似度をコサインで図るとするとR,Pの値は0以上１以内の実数、Zは-1以上1以下の実数となる。そこで、情報処理システムは、Zの各行に対して絶対値で大きい値をもつコンテントIDを大きい順に一定数選択しておき、テーブルZTを作る。そして、情報処理システムは、意外推薦をしたいときは、真っ当方略で求めた推薦コンテンツxに対して、ZTよりコンテンツIDリストを取得し、大きい値から一定数を選んで推薦対象コンテンツをフィルタリングする。
【０１０９】
このようにして、５種類の方略A乃至Iの全てが採用されて、それらの方略A乃至Iについての各推薦処理、即ちステップＳ２３Ａ乃至Ｓ２３Ｅの処理が実行されて、図３のステップＳ２４に対応する処理が実行されると、その結果として、例えば図７に示される推薦提示画面が、視聴モジュール表示部３４等に表示される。図７に示されるように、この推薦提示画面では、各方略A乃至Iで求められた推薦リストの上位コンテンツがグループ化して表示されている。即ち、１つの推薦コンテンツは、タイトルやサムネイル画像等を含む枠として、対応する方略内の枠内に表示される。従って、複数の方略によって推薦されたコンテンツの枠は、それらの複数の方略にまたがるように表示されることになる。
【０１１０】
なお、ユーザの発話やマウス操作に基づく要求に従ってフォーカスを切り替えることができ、フォーカスの当たっている推薦グループ（方略）の枠について、その枠内に表示させるコンテンツの枠数を増やしたり、コンテンツの枠内に表示させる情報を変化させることができる。具体的には例えば、本願の出願時点の本出願人により出願された、特願２００６−３３２２７号の特許出願の願書に最初に添付した明細書や図面等に記載されているティッカー形式のメタデータ表示を変化させることができる。
【０１１１】
ここで、方略の切り替え手法について、説明する。
【０１１２】
即ち、複数方略の利用形態については、図７の例の推薦提示画面のように、全ての方略について推薦リストを生成して各々の推薦コンテンツを提示することもできるし、システムの意図あるいはユーザ個人の嗜好に応じて各方略の優先度を動的に変化させることもできる。具体的には例えば、ユーザの性質情報を利用して短期的興味/長期的嗜好の何れを重視するか、あるいはクラスタ上の既知/未知クラスタの何れを重視するかによって、方略の優先度を個人化することができる。
【０１１３】
ここに、ユーザの性質とは、志向、広さ、深さ、および成熟度（以下これらの情報を、性質情報と称する）のうちの少なくともひとつで表現される。志向とは、そのユーザが好むコンテンツ自体がもっている大衆性を示す情報、具体的には例えば、大衆性の高いものであるのか、それともニッチなものであるのかといったことを示す情報をいう。広さとは、どのくらいの範囲までのコンテンツの推薦をユーザは許容するのか、また、許容した推薦の範囲はどのくらい局所に集中しているのかといったことを示す情報をいう。深さとは、とあるクラスタ単位でみたとき、そのクラスタに属するコンテンツをユーザはどのくらい経験（視聴）しつくしているのか、といったことを示す情報をいう。さらなる詳細については、例えば本願の出願時点の本出願人により出願された、特願２００６−３００６３２号の特許出願の願書に最初に添付した明細書や図面等に記載されている。
【０１１４】
或いはまた、方略の切り替えの別の手法として、申告によってユーザの飽きを把握したとき、推薦方略のうち真っ当推薦方略より意外性方略のGUI上の領域を広げて推薦コンテンツ数を増やす、といった手法を採用できる。また、ある一定期間アクセスされていなコンテンツの元となる方略は、別の方略で置き換えて推薦コンテンツを提示する、といった手法を採用できる。そして、深く狭い性質の人には、大半の推薦領域を真っ当推薦し、ミーハーな性質の人には、多くの方略による推薦提示を均等に出す、といった手法を採用できる。
【０１１５】
また、本実施の形態のアルゴリズムは、複数ユーザ嗜好の利用も可能である。即ち、インタラクション認識モジュール１１で認識される複数ユーザの存在や、コンテンツ視聴モジュール１２で入力されるユーザのログイン情報を元にして、複数ユーザ嗜好を利用したコンテンツ推薦も実現できる。その一例として、以下のような手順でユーザX及びユーザY両者の嗜好を考慮した推薦リストの生成が可能となる。
【０１１６】
ここでは、図３の方略(A)の推薦処理Ｓ２３Ａに適用した場合について説明する。ただし、当然ながら他の方略の推薦処理、例えばステップＳ２３Ｂ，Ｓ２３Ｃに応じた処理としても全く同様に適用できることはいうまでもない。
【０１１７】
情報処理システムは、ステップＳ２３Ａ−２において、ユーザXのUPベクトルによる嗜好判別とユーザYのUPベクトルによる嗜好判別とをそれぞれ個別に実行して、事前に両者の嗜好に合致しないコンテンツを除外しておく。そして、情報処理システムは、ステップＳ２３Ａ−３において、ユーザXのUPベクトルによるマッチングとユーザYのUPベクトルによるマッチングを個別に行い、ステップＳ２３Ａ−４において、その結果をマージして推薦結果とする。
【０１１８】
また、複数ユーザのうち何れのユーザ嗜好を重視するかの手法としては、例えば、インタラクション認識モジュール１１において発話の多いユーザを重視したり、コンテンツ視聴モジュール１２において操作アクセスの多いユーザを重視したりする手法を採用することができる。
【０１１９】
以上説明したように、本実施の形態の情報処理システムは、短期的興味及び長期的嗜好の両者を鑑みた方略による推薦アルゴリズムを用いることができるので、ユーザの興味の移り変わりを反映した飽きを感じさせないコンテンツ推薦を実現できるし、あるいはユーザ本来の嗜好も外さないコンテンツ推薦を実現できる。
【０１２０】
また、本実施の形態の情報処理システムは複数方略を有する推薦アルゴリズムを用いているので、ユーザにとっては複数の推薦リストを比較検討することができる。また、例えば本願の出願時点の本出願人により出願された、特願２００５−２１５９０６号の特許出願の願書に最初に添付した明細書や図面等に記載されているアルゴリズムを利用して推薦リストの集合としての特徴を表すメタデータの組み合わせを提示することによって、個々の推薦リストのテーマ性を瞬時に判断することができる。
【０１２１】
また、コンテンツ視聴中であるユーザのインタラクションを認識して、ユーザの操作内容から嗜好と関連性のあるフィードバックを学習することによって、コンテンツに対するユーザの精緻な嗜好を学習することが可能となり、またユーザの性質に応じたタイミングで嗜好データを更新することができる。
【０１２２】
また、複数ユーザの嗜好を利用した推薦アルゴリズムによって、例えば家庭のリビングルーム環境で複数ユーザの短期的興味及び長期的嗜好を反映したコンテンツ推薦を実現でき、従来にない家族/グループ向けの新しい推薦体験を提供できる。
【０１２３】
換言すると、本実施の形態の情報処理システムを採用することで、［発明が解決しようとする課題］の欄で上述した従来の問題点を解決できる他、さらに、次のような従来の第２乃至第５の問題点も解決できるようになる。
【０１２４】
第２の問題点とは、インターネット上の物販サイトにおいて検索の個人化や関連推薦を行うサービスが多数見受けられるが、直前の操作内容に影響を受けて推薦コンテンツが様変わりするものが多く、ユーザ本来持つ嗜好からかけ離れた推薦結果になりがちである、という問題点である。
【０１２５】
第３の問題点とは、これまで実用化されているコンテンツ推薦サービスのGUIは電子番組表上での推薦コンテンツ表示、単一の推薦リスト表示、あるいはタブ切り替えによる複数のリスト表示にとどまっており、ユーザが複数の推薦リストを比較検討したり、推薦リストのテーマ性を瞬時に判断することができない、という問題点である。
【０１２６】
第４の問題点とは、従来のコンテンツ推薦システムにおいてユーザの操作内容から嗜好を学習するためには、単純にコンテンツの操作内容（再生、録画、スキップ、消去など）を元に嗜好情報を更新するか、あるいはユーザに対して評価入力を求める必要があり、学習される嗜好情報の内容がユーザの意図に合致しているとは限らず、また評価入力においてはユーザに負荷を強いることになる、という問題点である。
【０１２７】
第５の問題点とは、従来のコンテンツ推薦システムはPCあるいはCE機器上でのポインティングデバイスによる一ユーザの要求に応えるものであり、システムを利用している複数ユーザの興味・嗜好を反映した複数人向けの推薦を行うことが難しい、という問題点である。
【０１２８】
ところで、上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行させることもできるが、ソフトウエアにより実行させることができる。
【０１２９】
この場合、上述した情報処理システムの少なくとも一部として、例えば、図８に示されるパーソナルコンピュータを採用してもよい。
【０１３０】
図８において、CPU（Central Processing Unit）２０１は、ROM（Read Only Memory）２０２に記録されているプログラム、または記憶部２０８からRAM（Random Access Memory）２０３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM２０３にはまた、CPU２０１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。
【０１３１】
CPU２０１、ROM２０２、およびRAM２０３は、バス２０４を介して相互に接続されている。このバス２０４にはまた、入出力インタフェース２０５も接続されている。
【０１３２】
入出力インタフェース２０５には、キーボード、マウスなどよりなる入力部２０６、ディスプレイなどよりなる出力部２０７、ハードディスクなどより構成される記憶部２０８、および、モデム、ターミナルアダプタなどより構成される通信部２０９が接続されている。通信部２０９は、インターネットを含むネットワークを介して他の装置（図示せず）との間で行う通信を制御する。
【０１３３】
入出力インタフェース２０５にはまた、必要に応じてドライブ２１０が接続され、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどよりなるリムーバブルメディア２１１が適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じて記憶部２０８にインストールされる。
【０１３４】
一連の処理をソフトウエアにより実行させる場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、ネットワークや記録媒体からインストールされる。
【０１３５】
このようなプログラムを含む記録媒体は、図８に示されるように、装置本体とは別に、ユーザにプログラムを提供するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク（フロッピディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disk-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disk)を含む）、光磁気ディスク（ＭＤ（Mini-Disk）を含む）、もしくは半導体メモリなどよりなるリムーバブル記録媒体（パッケージメディア）２１１により構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される、プログラムが記録されているROM２０２や、記憶部２０８に含まれるハードディスクなどで構成される。
【０１３６】
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【０１３７】
また、本明細書において、システムとは、複数の装置や処理部により構成される装置全体を表すものである。換言すると、図１の情報処理システムは、例えば、図８のパーソナルコンピュータ等、１台の装置として構成しても乃至はそのように捉えても構わない。
【図面の簡単な説明】
【０１３８】
【図１】本発明が適用される情報処理システムの構成例を示す図である。
【図２】図１の情報処理システムの一動作の一例であって、本実施の形態のアルゴリズムの処理を説明するフローチャートである。
【図３】図２のステップＳ４の複数方略推薦の処理を説明するフローチャートである。
【図４】複数方略の表の例を示す図である。
【図５】嗜好における関連性の例を説明する図である。
【図６】コンテンツーコンテンツの類似度行列の例を示す図である。
【図７】推薦提示画面の例を示す図である。
【図８】本発明が適用される情報処理装置としてのパーソナルコンピュータの構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１３９】
１１  インタラクション認識モジュール，  １２  コンテンツ視聴モジュール，  １３コンテンツ管理モジュール，  １４  コンテンツ推薦モジュール，１５  メッセージ中継モジュール，  ２０１  CPU，  ２０２  ROM，  ２０３  RAM，  ２０８  記憶部，  ２１１  リムーバブルメディア
【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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