(57)【要約】【課題】複数の要素を分類したクラスの特徴を簡単かつ正確に抽出する。【解決手段】組み合わせ抽出部８３は、コンテンツ分類部８１がユーザの指令に基づいて複数のコンテンツを分類したクラスの特徴として、特徴を抽出する対象となる特徴抽出対象クラスに属するコンテンツごとのメタデータの全ての組み合わせのうち、他のクラスに属するコンテンツごとのメタデータの組み合わせには存在しないメタデータの組み合わせを抽出する。本発明は、推薦システムに適用することができる。【選択図】図２
2007058842.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各要素の特徴を表すデータがそれぞれ関連づけられている複数の前記要素を分類したクラスの特徴として、特徴を抽出する対象となる前記クラスに属するそれぞれの前記要素について前記要素に関連づけられている１つ以上の前記データを取り出すことにより求められる前記データの全ての組み合わせのうち、他の前記クラスに属するそれぞれの前記要素について前記要素に関連づけられている１つ以上の前記データを取り出すことにより求められる前記データの組み合わせには存在しない前記データの組み合わせを抽出する特徴抽出手段を
含む情報処理装置。
【請求項２】
抽出された前記データの組み合わせのうち１つ以上を前記クラスの特徴としてユーザに提示するように前記クラスの特徴の提示を制御する特徴提示制御手段を
さらに含む請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記クラスに属する前記要素と前記データとの第１の関連度、および、他の前記クラスに属する前記要素と前記データとの第２の関連度と前記第１の関連度との違いに基づいて、前記クラスに属する前記要素の特徴をより明確に表している前記データを、前記データの組み合わせを抽出する前に抽出するデータ抽出手段を
さらに含み、
前記特徴抽出手段は、前記データ抽出手段により抽出された前記データの組み合わせを抽出する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記データ抽出手段は、前記第１の関連度、および、前記第２の関連度と前記第１の関連度との違いに基づいて、前記クラスにおける前記データの重みを求め、前記重みの値が上位である所定の数の前記データ、または、前記重みの値が所定の閾値以上の前記データを抽出する
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記データ抽出手段は、tfidf（term frequency with inverse document frequency）、相互情報量、情報利得比、χ２乗値、または、対数尤度比のうちいずれかを前記クラスにおける前記データの重みとして求める
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
抽出された前記データの組み合わせに基づいて、前記要素により構成される第１のグループとは異なる第２のグループに属する要素の中から、前記データの組み合わせが抽出された前記クラスに属する前記要素と関連のある要素を抽出する要素抽出手段を
さらに含む請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記要素抽出手段は、抽出された前記データの組み合わせを含む前記データが関連づけられている前記第２のグループに属する前記要素を抽出する
請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
抽出された前記要素のユーザへの提示を制御する要素提示制御手段を
さらに含む請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記要素提示制御手段は、前記要素を抽出した根拠として、前記要素の抽出に用いた前記データの組み合わせをさらに提示するように制御する
請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記要素はコンテンツであり、前記データは前記コンテンツに関するメタデータである
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
抽出された前記データの組み合わせと前記データの組み合わせが抽出された前記クラスである抽出対象クラスに属する前記要素との関連度を示す評価指標を算出する評価指標算出手段を
さらに含む請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記評価指標算出手段は、前記抽出対象クラスに属する前記要素のうち、前記データの組み合わせを含む前記データが関連づけられている前記要素の占める割合である再現率、および、前記データの組み合わせを含む前記データが関連づけられている前記要素のうち、前記抽出対象クラスに属する前記要素の占める割合である適合率の調和平均であるF値を前記評価指標として算出する
請求項１１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
分類する対象となる要素に関連づけられている前記データの組み合わせに対する前記評価指標に基づいて、前記分類する対象となる要素を前記クラスに分類するクラス分類手段を
さらに含む請求項１１に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
分類する対象となる要素に関連づけられている前記データの組み合わせのうち、それぞれの前記クラスから抽出された前記データの組み合わせに一致する数に基づいて、前記分類する対象となる要素を前記クラスに分類するクラス分類手段を
さらに含む請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
特徴を提示する対象となる要素に関連づけられている前記データの組み合わせのうち、それぞれの前記クラスから抽出された前記データの組み合わせに一致する前記データの組み合わせに含まれる前記データ、および、一致する前記データの組み合わせが抽出された前記クラスに基づいて、前記特徴を提示する対象となる要素の特徴を提示する特徴提示手段を
さらに含む請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
各要素の特徴を表すデータがそれぞれ関連づけられている複数の前記要素を分類したクラスの特徴として、特徴を抽出する対象となる前記クラスに属するそれぞれの前記要素について前記要素に関連づけられている１つ以上の前記データを取り出すことにより求められる前記データの全ての組み合わせのうち、他の前記クラスに属するそれぞれの前記要素について前記要素に関連づけられている１つ以上の前記データを取り出すことにより求められる前記データの組み合わせには存在しない前記データの組み合わせを抽出する
ステップを含む特徴抽出方法。
【請求項１７】
各要素の特徴を表すデータがそれぞれ関連づけられている複数の前記要素を分類したクラスの特徴として、特徴を抽出する対象となる前記クラスに属するそれぞれの前記要素について前記要素に関連づけられている１つ以上の前記データを取り出すことにより求められる前記データの全ての組み合わせのうち、他の前記クラスに属するそれぞれの前記要素について前記要素に関連づけられている１つ以上の前記データを取り出すことにより求められる前記データの組み合わせには存在しない前記データの組み合わせを抽出する
ステップをコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項１８】
請求項１７に記載のプログラムが記録されている記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、特徴抽出方法、記録媒体、および、プログラムに関し、特に、複数の要素を分類したクラスの特徴を簡単かつ正確に抽出できるようにした情報処理装置、特徴抽出方法、記録媒体、および、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、視聴者が番組を視聴中に番組に関連する情報をサーバに要求し、視聴中の番組に予め関連づけられて記憶されている番組関連情報を視聴者に提供するシステムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、近年、特許文献１に記載の発明のようにユーザの要求に応えるだけではなく、商品の購入、コンテンツ（例えば、テレビジョン番組やWebページなど）の視聴などの過去のユーザの実績に基づいて、ユーザの嗜好に合わせた商品やコンテンツを推薦するシステムやサービスが普及してきている。
【０００４】
例えば、視聴者が選択した番組および選択しなかった番組の番組名を構成する語句を評価し、評価が高い語句を番組名に含む番組候補を優先して表示することが提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−１０２１０９号公報
【特許文献２】特開２００１−２７５０５６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、現状の商品やコンテンツを推薦するシステムやサービスにおいては、ユーザの過去の実績に基づいて、例えば、類似した購買パターンを有する他のユーザの購買履歴を利用する強調フィルタリングなどの推薦アルゴリズムを用いる場合が多いが、この場合、ユーザに明確な推薦理由を提示することが困難である。
【０００７】
また、例えば、データ集合から規則または知識を発見するための理論であるラフ集合理論を用いて、ユーザが過去に購入した商品、視聴したコンテンツなどのデータ属性の中から、ユーザの嗜好を示すデータ属性の組み合わせを推薦理由として抽出することが考えられるが、アルゴリズムが複雑かつ膨大になり、計算量および計算に必要な記憶媒体の記憶容量が膨大になってしまう。そのため、商品やコンテンツなどに関連づけるデータ属性の数や種類を制限したり、あるいは、処理能力が高いコンピュータを準備するといった対応が必要となる。
【０００８】
また、特許文献２に記載の発明では、選択した番組の番組名を構成する語句から、選択しなかった番組名を構成する語句を単純に差し引いて、残った語句を含む番組を推薦するものであり、必ずしもユーザの嗜好を正確に抽出し、反映しているとは限らない。
【０００９】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、複数の要素を分類したクラスの特徴を簡単かつ正確に抽出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】
【００１０】
本発明の一側面の情報処理装置には、各要素の特徴を表すデータがそれぞれ関連づけられている複数の前記要素を分類したクラスの特徴として、特徴を抽出する対象となる前記クラスに属するそれぞれの前記要素について前記要素に関連づけられている１つ以上の前記データを取り出すことにより求められる前記データの全ての組み合わせのうち、他の前記クラスに属するそれぞれの前記要素について前記要素に関連づけられている１つ以上の前記データを取り出すことにより求められる前記データの組み合わせには存在しない前記データの組み合わせを抽出する特徴抽出手段が設けられている。
【００１１】
抽出された前記データの組み合わせのうち１つ以上を前記クラスの特徴としてユーザに提示するように前記クラスの特徴の提示を制御する特徴提示制御手段をさらに設けることができる。
【００１２】
前記クラスに属する前記要素と前記データとの第１の関連度、および、他の前記クラスに属する前記要素と前記データとの第２の関連度と前記第１の関連度との違いに基づいて、前記クラスに属する前記要素の特徴をより明確に表している前記データを、前記データの組み合わせを抽出する前に抽出するデータ抽出手段をさらに設け、前記特徴抽出手段には、前記データ抽出手段により抽出された前記データの組み合わせを抽出させることができる。
【００１３】
前記データ抽出手段には、前記第１の関連度、および、前記第２の関連度と前記第１の関連度との違いに基づいて、前記クラスにおける前記データの重みを求め、前記重みの値が上位である所定の数の前記データ、または、前記重みの値が所定の閾値以上の前記データを抽出させることができる。
【００１４】
前記データ抽出手段には、tfidf（term frequency with inverse document frequency）、相互情報量、情報利得比、χ２乗値、または、対数尤度比のうちいずれかを前記クラスにおける前記データの重みとして求めさせることができる。
【００１５】
抽出された前記データの組み合わせに基づいて、前記要素により構成される第１のグループとは異なる第２のグループに属する要素の中から、前記データの組み合わせが抽出された前記クラスに属する前記要素と関連のある要素を抽出する要素抽出手段をさらに設けることができる。
【００１６】
前記要素抽出手段には、抽出された前記データの組み合わせを含む前記データが関連づけられている前記第２のグループに属する前記要素を抽出させるようにすることができる。
【００１７】
抽出された前記要素のユーザへの提示を制御する要素提示制御手段をさらに設けることができる。
【００１８】
前記要素提示制御手段には、前記要素を抽出した根拠として、前記要素の抽出に用いた前記データの組み合わせをさらに提示するように制御させることができる。
【００１９】
前記要素はコンテンツであり、前記データは前記コンテンツに関するメタデータであるようにすることができる。
【００２０】
抽出された前記データの組み合わせと前記データの組み合わせが抽出された前記クラスである抽出対象クラスに属する前記要素との関連度を示す評価指標を算出する評価指標算出手段をさらに設けることができる。
【００２１】
前記評価指標算出手段には、前記抽出対象クラスに属する前記要素のうち、前記データの組み合わせを含む前記データが関連づけられている前記要素の占める割合である再現率、および、前記データの組み合わせを含む前記データが関連づけられている前記要素のうち、前記抽出対象クラスに属する前記要素の占める割合である適合率の調和平均であるF値を前記評価指標として算出させることができる。
【００２２】
分類する対象となる要素に関連づけられている前記データの組み合わせに対する前記評価指標に基づいて、前記分類する対象となる要素を前記クラスに分類するクラス分類手段をさらに設けることができる。
【００２３】
分類する対象となる要素に関連づけられている前記データの組み合わせのうち、それぞれの前記クラスから抽出された前記データの組み合わせに一致する数に基づいて、前記分類する対象となる要素を前記クラスに分類するクラス分類手段をさらに設けることができる。
【００２４】
特徴を提示する対象となる要素に関連づけられている前記データの組み合わせのうち、それぞれの前記クラスから抽出された前記データの組み合わせに一致する前記データの組み合わせに含まれる前記データ、および、一致する前記データの組み合わせが抽出された前記クラスに基づいて、前記特徴を提示する対象となる要素の特徴を提示する特徴提示手段をさらに設けることができる。
【００２５】
本発明の一側面の特徴抽出方法またはプログラムは、各要素の特徴を表すデータがそれぞれ関連づけられている複数の前記要素を分類したクラスの特徴として、特徴を抽出する対象となる前記クラスに属するそれぞれの前記要素について前記要素に関連づけられている１つ以上の前記データを取り出すことにより求められる前記データの全ての組み合わせのうち、他の前記クラスに属するそれぞれの前記要素について前記要素に関連づけられている１つ以上の前記データを取り出すことにより求められる前記データの組み合わせには存在しない前記データの組み合わせを抽出するステップを含む。
【００２６】
本発明の一側面においては、各要素の特徴を表すデータがそれぞれ関連づけられている複数の前記要素を分類したクラスの特徴として、特徴を抽出する対象となる前記クラスに属するそれぞれの前記要素について前記要素に関連づけられている１つ以上の前記データを取り出すことにより求められる前記データの全ての組み合わせのうち、他の前記クラスに属するそれぞれの前記要素について前記要素に関連づけられている１つ以上の前記データを取り出すことにより求められる前記データの組み合わせには存在しない前記データの組み合わせが抽出される。
【発明の効果】
【００２７】
以上のように、本発明の一側面によれば、複数の要素を分類したクラスの特徴を抽出することができる。また、本発明の一側面によれば、複数の要素を分類したクラスの特徴を簡単かつ正確に抽出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下に本発明の実施の形態を説明するが、請求項に記載の構成要件と、発明の実施の形態における具体例との対応関係を例示すると、次のようになる。この記載は、請求項に記載されている発明をサポートする具体例が、発明の実施の形態に記載されていることを確認するためのものである。従って、発明の実施の形態中には記載されているが、構成要件に対応するものとして、ここには記載されていない具体例があったとしても、そのことは、その具体例が、その構成要件に対応するものではないことを意味するものではない。逆に、具体例が構成要件に対応するものとしてここに記載されていたとしても、そのことは、その具体例が、その構成要件以外の構成要件には対応しないものであることを意味するものでもない。
【００２９】
さらに、この記載は、発明の実施の形態に記載されている具体例に対応する発明が、請求項に全て記載されていることを意味するものではない。換言すれば、この記載は、発明の実施の形態に記載されている具体例に対応する発明であって、この出願の請求項には記載されていない発明の存在、すなわち、将来、分割出願されたり、補正により追加される発明の存在を否定するものではない。
【００３０】
本発明の一側面の情報処理装置（例えば、図１のコンテンツ視聴クライアント１１または図１１のコンテンツ視聴クライアント２１１）は、各要素（例えば、コンテンツ）の特徴を表すデータ（例えば、メタデータ）がそれぞれ関連づけられている複数の前記要素を分類したクラスの特徴として、特徴を抽出する対象となる前記クラスに属するそれぞれの前記要素について前記要素に関連づけられている１つ以上の前記データを取り出すことにより求められる前記データの全ての組み合わせのうち、他の前記クラスに属するそれぞれの前記要素について前記要素に関連づけられている１つ以上の前記データを取り出すことにより求められる前記データの組み合わせには存在しない前記データの組み合わせを抽出する特徴抽出手段（例えば、図２の組み合わせ抽出部８３または図１２の組み合わせ抽出部２８３）を含む。
【００３１】
本発明の一側面の情報処理装置は、抽出された前記データの組み合わせのうち１つ以上を前記クラスの特徴としてユーザに提示するように前記クラスの特徴の提示を制御する特徴提示制御手段（例えば、図２のキーワード提示部８４）をさらに含むようにする。
【００３２】
本発明の一側面の情報処理装置においては、前記クラスに属する前記要素と前記データとの第１の関連度、および、他の前記クラスに属する前記要素と前記データとの第２の関連度と前記第１の関連度との違いに基づいて、前記クラスに属する前記要素の特徴をより明確に表している前記データを、前記データの組み合わせを抽出する前に抽出するデータ抽出手段（例えば、図２のメタデータ抽出部８２または図１２のメタデータ抽出部２８２）をさらに含み、前記特徴抽出手段は、前記データ抽出手段により抽出された前記データの組み合わせを抽出する。
【００３３】
本発明の一側面の情報処理装置は、抽出された前記データの組み合わせに基づいて、前記要素により構成される第１のグループとは異なる第２のグループに属する要素の中から、前記データの組み合わせが抽出された前記クラスに属する前記要素と関連のある要素を抽出する要素抽出手段（例えば、図２の推薦コンテンツ抽出部８５）をさらに含むようにすることができる。
【００３４】
本発明の一側面の情報処理装置は、抽出された前記要素のユーザへの提示を制御する要素提示制御手段（例えば、図２の推薦コンテンツ提示部８６）をさらに含む。
【００３５】
本発明の一側面の情報処理装置は、抽出された前記データの組み合わせと前記データの組み合わせが抽出された前記クラスである抽出対象クラスに属する前記要素との関連度を示す評価指標を算出する評価指標算出手段（例えば、図１２のコンテンツ分類ルール生成部２９１）をさらに含む。
【００３６】
本発明の一側面の情報処理装置は、分類する対象となる要素に関連づけられている前記データの組み合わせに対する前記評価指標に基づいて、前記分類する対象となる要素を前記クラスに分類するクラス分類手段（例えば、図１２のコンテンツ自動分類部２９２）をさらに含む。
【００３７】
本発明の一側面の情報処理装置は、分類する対象となる要素に関連づけられている前記データの組み合わせのうち、それぞれの前記クラスから抽出された前記データの組み合わせに一致する数に基づいて、前記分類する対象となる要素を前記クラスに分類するクラス分類手段（例えば、図１２のコンテンツ自動分類部２９２）をさらに含む。
【００３８】
本発明の一側面の情報処理装置は、特徴を提示する対象となる要素に関連づけられている前記データの組み合わせのうち、それぞれの前記クラスから抽出された前記データの組み合わせに一致する前記データの組み合わせに含まれる前記データ、および、一致する前記データの組み合わせが抽出された前記クラスに基づいて、前記特徴を提示する対象となる要素の特徴を提示する特徴提示手段（例えば、図１２の分類結果提示部２９３）をさらに含む。
【００３９】
本発明の一側面の特徴抽出方法またはプログラムは、各要素（例えば、コンテンツ）の特徴を表すデータ（例えば、メタデータ）がそれぞれ関連づけられている複数の前記要素を分類したクラスの特徴として、特徴を抽出する対象となる前記クラスに属するそれぞれの前記要素について前記要素に関連づけられている１つ以上の前記データを取り出すことにより求められる前記データの全ての組み合わせのうち、他の前記クラスに属するそれぞれの前記要素について前記要素に関連づけられている１つ以上の前記データを取り出すことにより求められる前記データの組み合わせには存在しない前記データの組み合わせを抽出する（例えば、図４のステップＳ３、図１０のステップＳ４３、図１３のステップＳ１０３、または、図１６のステップＳ１５４）ステップを含む。
【００４０】
本発明の一側面の記録媒体（例えば、図１７のリムーバブルメディア９１１）は、本発明の一側面のプログラムが記録されている。
【００４１】
以下、図を参照して、本発明の実施の形態について説明する。
【００４２】
図１は、本発明を適用した情報処理システム１の一実施の形態を示すブロック図である。
【００４３】
情報処理システム１は、コンテンツ視聴クライアント１１、コンテクスト検出端末１２、コンテンツ配信サーバ１３、および、コンテンツ推薦サーバ１４を含むように構成される。
【００４４】
コンテンツ視聴クライアント１１は、例えば、クライアントコンピュータ、コンシューマエレクトロニクス機器（CE機器）、携帯型情報端末などにより構成される。コンテンツ視聴クライアント１１は、クライアント記憶部２３に記憶されているコンテンツをユーザに提示したり、コンテンツ配信サーバ１３から配信されるコンテンツを受信して、ユーザに提示したりする。
【００４５】
なお、本明細書において、コンテンツとは、一般的にコンテンツと称されている、例えば、テレビジョン番組、映画、写真、楽曲等（動画像、静止画像、若しくは音声、または、それらの組み合わせ等）の他、各種の情報、文書、商品（物品含）、会話等のユーザが使用可能なソフトウエアまたはハードウエアの全てを指す広い概念である。ただし、コンテンツが物品（ハードウエア）の場合、例えば、その物品が動画像や静止画像等に射影されてデータ化されたものが、コンテンツデータとして使用される。
【００４６】
また、情報処理システム１により扱われる各コンテンツには、図３を参照してその例を示すように、各コンテンツの特徴を表すメタデータがそれぞれ関連づけられている。
【００４７】
コンテンツ視聴クライアント１１は、機能的構成の観点に立つと、ユーザ入力部２１、クライアント演算部２２、クライアント記憶部２３、および、クライアント出力部２４を含むように構成される。
【００４８】
ユーザ入力部２１は、コンテンツ視聴クライアント１１に対する操作をユーザが行うための入力機器であって、例えば、キーボード、マウス、リモコン、タッチパネル、マイク等で構成される。ユーザ入力部２１を利用してユーザが入力した操作内容、正確には、その操作内容を示す情報は、クライアント演算部２２に供給される。
【００４９】
クライアント演算部２２は、例えば、ここでは、CPU（Central Processing Unit）とそれが実行するプログラム、すなわち、ハードウエアとソフトウエアとの組み合わせにより構成される。もちろん、クライアント演算部２２は、ソフトウエアまたはハードウエア単体で構成することもできる。
【００５０】
クライアント演算部２２は、クライアント出力部２４を制御して、クライアント記憶部２３に記憶されているコンテンツをユーザに提示する。また、クライアント演算部２２は、ユーザにより指定された視点に基づいて、クライアント記憶部２３に記憶されているコンテンツの一部または全部を複数のクラスに分類する。クライアント演算部２２は、図７を参照して後述するように、必要に応じて、コンテクスト検出端末１２から供給されるコンテクスト情報、または、ユーザ入力部２１から供給されるユーザの操作内容を示す情報を用いて、分類したクラスの特徴を表すメタデータの組み合わせを抽出する。クライアント演算部２２は、クライアント出力部２４を制御して、抽出したメタデータの組み合わせをそのクラスの特徴としてユーザに提示する。
【００５１】
また、クライアント演算部２２は、図１０を参照して後述するように、抽出したメタデータの組み合わせに基づいて、クライアント記憶部２３に記憶されているコンテンツの中から、ユーザに推薦するコンテンツを抽出する。クライアント演算部２２は、クライアント出力部２４を制御して、抽出したコンテンツに関する情報をユーザに提示する。
【００５２】
さらに、クライアント演算部２２は、抽出したメタデータの組み合わせの一部または全部を含み、そのメタデータの組み合わせに基づいてユーザに推薦するコンテンツを抽出するように要求する情報（以下、推薦コンテンツ抽出要求情報と称する）をクライアント記憶部２３に記憶させる。クライアント演算部２２は、それに対する抽出結果を示す情報をクライアント記憶部２３から取得する。クライアント演算部２２は、抽出結果に基づいて、クライアント出力部２４を制御して、抽出されたコンテンツに関する情報をユーザに提示する。
【００５３】
また、クライアント演算部２２は、ユーザにより分類されたクラスに関する情報およびそのクラス属するコンテンツに関するメタデータを含み、そのクラスの特徴を表すメタデータの組み合わせの抽出を要求する情報（以下、組み合わせ抽出要求情報と称する）をクライアント記憶部２３に記憶させる。クライアント演算部２２は、組み合わせ抽出要求情報に対する抽出結果を示す情報をクライアント記憶部２３から取得する。クライアント演算部２２は、抽出結果に基づいて、クライアント出力部２４を制御して、抽出されたメタデータの組み合わせをユーザに提示する。
【００５４】
さらに、クライアント演算部２２は、コンテンツの配信（送信）を要求する情報をクライアント記憶部２３に記憶させる。
【００５５】
クライアント記憶部２３は、例えば、ハードディスクやRAM（Random Access Memory）などの記録媒体または記憶媒体を含むように構成される。クライアント記憶部２３は、ククライアント演算部２２が利用するコンテクスト情報、および、ユーザの操作指令を示す情報を適宜記憶する。また、クライアント記憶部２３は、コンテクスト情報、ユーザの操作内容を示す情報、推薦コンテンツ抽出要求情報、または、組み合わせ抽出要求情報を、必要に応じて、コンテンツ推薦サーバ１４のサーバ記憶部５１に送信する。さらに、クライアント記憶部２３は、コンテンツの配信を要求する情報をコンテンツ配信サーバ１３のコンテンツ配信部４１に送信する。
【００５６】
また、クライアント記憶部２３は、サーバ記憶部５１から送信されてくる、コンテンツに関するメタデータ、ユーザに推薦するコンテンツの抽出結果を示す情報、および、メタデータの組み合わせの抽出結果を示す情報を記憶する。さらに、クライアント記憶部２３は、コンテンツ配信部４１から送信されてくるコンテンツを記憶する。また、クライアント記憶部２３は、コンテンツ、または、コンテンツに関するメタデータを受信したことを通知する情報をクライアント演算部２２に供給する。さらに、クライアント記憶部２３は、記憶しているコンテンツ、または、コンテンツのメタデータをクライアント出力部２４に供給する。
【００５７】
クライアント出力部２４は、例えば、モニタまたはプリンタなどの画像出力機器、スピーカなどの音声出力機器などにより構成される。クライアント出力部２４は、クライアント記憶部２３に記憶されているコンテンツを、画像、テキスト情報、もしくは、音声、または、画像もしくはテキスト情報を印刷した媒体などの形式によりユーザに提示する。また、クライアント出力部２４は、クライアント演算部２２の制御の基に、クライアント記憶部２３に記憶されているコンテンツを分類したクラスの特徴を表すメタデータの組み合わせ、または、ユーザに推薦するコンテンツに関する情報をユーザに提示する。
【００５８】
コンテクスト検出端末１２は、機能的構成の観点に立つと、コンテクスト検出部３１、および、コンテクスト記憶部３２を含むように構成される。
【００５９】
コンテクスト検出部３１は、例えば、ユーザの状態や感情、ユーザが置かれている状況（例えば、場所や時間など）などに関するコンテクスト情報を検出する。具体的には、コンテンツ検出部３１は、ユーザの現在位置情報を検出するGPS(Global Positioning System)レシーバ、現在時刻を計時（検出）する電波時計、ユーザの周辺に位置する人や物体を検出する無線通信機器、ユーザの脈拍、呼吸数、発汗、もしくは、瞳孔の開き等を検出する各種の生体情報センサ、カメラ、または、各種の画像を認識する画像認識装置などにより構成される。コンテクスト検出部３１は、上述したコンテクスト情報をリアルタイムに検出し、検出したコンテクスト情報をコンテクスト記憶部３２に記憶させる。また、コンテクスト検出端末１２は、コンテンツ視聴クライアント１１のクライアント演算部２２に、検出したコンテクスト情報を供給する。
【００６０】
コンテクスト記憶部３２は、例えば、ハードディスクやRAMなどの記録媒体または記憶媒体を含むように構成され、コンテクスト検出部３１から供給される時系列に沿ったコンテクスト情報を格納する。
【００６１】
コンテンツ配信サーバ１３は、例えば、コンテンツを配信するための放送機器、または、サーバコンピュータなどにより構成される。コンテンツ配信サーバ１３は、機能的構成の観点に立つと、コンテンツ配信部４１、および、コンテンツメタデータ記憶部４２を含むように構成される。
【００６２】
コンテンツ配信部４１は、例えば、ここでは、CPUとそれが実行するプログラム、すなわち、ハードウエアとソフトウエアとの組み合わせにより構成される。もちろん、コンテンツ配信部４１は、ソフトウエアまたはハードウエア単体で構成することもできる。具体的には、例えば、コンテンツ配信部４１は、テレビジョン放送システムの配信サーバ、または、インターネット上のストリーミングコンテンツサーバなどにより構成される。コンテンツ配信部４１は、コンテンツ視聴クライアント１１のクライアント記憶部２３にコンテンツを配信（送信）する。
【００６３】
コンテンツメタデータ記憶部４２は、例えば、ハードディスクやRAM等の記録媒体または記憶媒体を含むように構成され、コンテンツ配信サーバ１３が配信可能なコンテンツ、および、コンテンツに関するデータであるメタデータを記憶する。なお、コンテンツメタデータ記憶部４２に記憶されているコンテンツまたはメタデータは、コンテンツ配信元の運用ルール等に従って適宜更新される。
【００６４】
コンテンツ推薦サーバ１４は、例えば、サーバコンピュータにより構成される。コンテンツ推薦サーバ１４は、機能的構成の観点に立つと、サーバ記憶部５１、および、サーバ演算部５２を含むように構成される。
【００６５】
サーバ記憶部５１は、例えば、ハードディスクやRAM等の記録媒体または記憶媒体を含むように構成される。サーバ記憶部５１は、コンテンツ配信サーバ１３のコンテンツメタデータ記憶部４２に記憶されている各コンテンツのメタデータを、適宜取得して記憶するとともに、必要に応じて、コンテンツ視聴クライアント１１のクライアント記憶部２３に送信する。また、サーバ記憶部５１は、クライアント記憶部２３から送信されてくる、コンテクスト情報、ユーザの操作内容を示す情報、推薦コンテンツ抽出要求情報、または、組み合わせ抽出要求情報を記憶する。さらに、サーバ記憶部５１は、サーバ演算部５２から供給される、ユーザに推薦するコンテンツの抽出結果を示す情報、または、メタデータの組み合わせの抽出結果を示す情報を記憶するとともに、クライアント記憶部２３、または、コンテンツメタデータ記憶部４２に送信する。
【００６６】
サーバ演算部５２は、例えば、ここでは、CPUとそれが実行するプログラム、すなわち、ハードウエアとソフトウエアとの組み合わせにより構成される。もちろん、サーバ演算部５２は、ソフトウエアまたはハードウエア単体で構成することもできる。
【００６７】
サーバ演算部５２は、サーバ記憶部５１に記憶されている、ユーザの操作内容を示す情報、コンテクスト情報、または、推薦コンテンツ抽出要求情報に基づいて、サーバ記憶部５１にメタデータが記憶されているコンテンツの中から、ユーザに推薦するコンテンツを抽出する。サーバ演算部５２は、ユーザに推薦するコンテンツの抽出結果を示す情報をサーバ記憶部５１に記憶させる。
【００６８】
また、サーバ演算部５２は、サーバ記憶部５１に記憶されている、ユーザの操作内容を示す情報、コンテクスト情報、または、組み合わせ抽出要求情報に基づいて、そのクラスの特徴を表すメタデータの組み合わせを抽出する。サーバ演算部５２は、メタデータの組み合わせの抽出結果を示す情報をサーバ記憶部５１に記憶させる。
【００６９】
ところで、図１は、機能的構成例を示しているため、各装置間の接続形態、すなわち、コンテンツ視聴クライアント１１乃至コンテンツ推薦サーバ１４のそれぞれの間の接続の形態は特に図示されていないが、その接続の形態は特に限定されない。すなわち、接続の形態は、有線であってもよいし無線であってもよいし、その組み合わせでもよい。また、接続の形態は、ネットワークを介在する形態であってもよいし、装置間で直接通信を行う形態であってもよいし、その組み合わせでもよい。さらに、ネットワークを介在する形態の場合も、ネットワークの形態は限定されず、例えば、インターネットやイントラネット等でもよい。この場合も、ネットワークは単一のネットワークに限定されず、複数のネットワークが存在してもよい。従って、図１には図示されていないが、実際には、コンテンツ視聴クライアント１１乃至コンテンツ推薦サーバ１４のそれぞれには、対応する接続形態に応じた通信部がさらに設けられることになる。
【００７０】
また、コンテクスト検出端末１２、コンテンツ配信サーバ１３、および、コンテンツ推薦サーバ１４は、情報処理システム１において必須な構成要素ではない。すなわち、図４乃至図１０を参照して後述するように、情報処理システム１により行われるキーワード抽出処理およびコンテンツ推薦処理は、コンテンツ視聴クライアント１１のみで実現することが可能である。
【００７１】
図２は、クライアント演算部２２の機能の構成の例を示すブロック図である。クライアント演算部２２は、コンテンツ分類部８１、メタデータ抽出部８２、組み合わせ抽出部８３、キーワード提示部８４、推薦コンテンツ抽出部８５、および、推薦コンテンツ提示部８６を含むように構成される。
【００７２】
コンテンツ分類部８１は、ユーザ入力部２１を介してユーザが入力したコンテンツを分類する視点を示す情報をユーザ入力部２１から取得する。コンテンツ分類部８１は、図４を参照して後述するように、指定された視点に基づいて、コンテンツ記憶部２３に記憶されているコンテンツの一部または全部により構成されるグループを複数のクラスに分類する。コンテンツ分類部８１は、分類したクラスに関する情報をメタデータ抽出部８２に供給する。また、コンテンツ分類部８１は、必要に応じて、組み合わせ抽出要求情報を、クライアント記憶部２３およびサーバ記憶部５１を介して、サーバ演算部５２に送信する。
【００７３】
メタデータ抽出部８２は、図４を参照して後述するように、対象となるクラスに属するコンテンツとメタデータとの関連度、および、他のクラスに属するコンテンツとメタデータとの関連度と対象となるクラスに属するコンテンツとメタデータとの関連度との違いに基づいて、対象となるクラスに属するコンテンツの特徴をより明確に表しているメタデータを抽出する。メタデータ抽出部８２は、抽出したメタデータを示す情報を組み合わせ抽出部８３に供給する。
【００７４】
組み合わせ抽出部８３は、図７を参照して後述するように、特徴を抽出する対象となるクラスに属するそれぞれのコンテンツについてコンテンツに関連づけられている１つ以上のメタデータを取り出すことにより求められるメタデータの全ての組み合わせのうち、他のクラスに属するそれぞれのコンテンツについて、コンテンツに関連づけられている１つ以上のメタデータを取り出すことにより求められるメタデータの組み合わせには存在しないメタデータの組み合わせであって、メタデータ抽出部８２により抽出されたメタデータの組み合わせを抽出する。組み合わせ抽出部８３は、抽出したメタデータの組み合わせを示す情報を、キーワード提示部８４または推薦コンテンツ抽出部８５に供給する。
【００７５】
また、組み合わせ抽出部８３は、コンテンツ分類部８１から送信された組み合わせ抽出要求情報に対する抽出結果を示す情報を、サーバ記憶部５１およびクライアント記憶部２３を介して、サーバ演算部５２から受信する。組み合わせ抽出部８３は、抽出されたメタデータの組み合わせを示す情報を、キーワード提示部８４または推薦コンテンツ抽出部８５に供給する。
【００７６】
キーワード提示部８４は、図４を参照して後述するように、抽出されたメタデータの組み合わせのうち１つ以上を、メタデータの組み合わせを抽出したクラスの特徴としてユーザに提示するように、クライアント出力部２４を制御する。また、キーワード提示部８４は、ユーザ入力部２１を介してユーザが入力したキーワードの決定または変更を指令する情報をユーザ入力部２１から取得する。
【００７７】
推薦コンテンツ抽出部８５は、図１０を参照して後述するように、組み合わせ抽出部８３により抽出されたメタデータの組み合わせに基づいて、メタデータの組み合わせが抽出されたクラスに属するコンテンツと関連のあるコンテンツを、ユーザに推薦するコンテンツとしてクライアント記憶部２３に記憶されているコンテンツの中から抽出する。推薦コンテンツ抽出部８５は、抽出したコンテンツに関する情報を推薦コンテンツ提示部８６に供給する。
【００７８】
また、推薦コンテンツ抽出部８５は、組み合わせ抽出部８３により抽出されたメタデータの組み合わせに基づいて、ユーザに推薦するコンテンツを抽出するように要求する推薦コンテンツ抽出要求情報を、クライアント記憶部２３およびサーバ記憶部５１を介して、サーバ演算部５２に送信する。推薦コンテンツ抽出部８５は、推薦コンテンツ抽出要求情報に対応する抽出結果を示す情報を、サーバ記憶部５１およびクライアント記憶部２３を介して、サーバ演算部５２から受信する。推薦コンテンツ抽出部８５は、抽出されたコンテンツに関する情報を推薦コンテンツ提示部８６に供給する。また、推薦コンテンツ抽出部８５は、コンテンツ、または、コンテンツに関するメタデータを受信したことを通知する情報をクライアント記憶部２３から取得する。
【００７９】
推薦コンテンツ提示部８６は、推薦コンテンツ抽出部８５により抽出されたコンテンツを推薦するコンテンツとしてユーザに提示するとともに、コンテンツを推薦した根拠（理由）として、推薦するコンテンツの抽出に用いたメタデータの組み合わせを提示するように、クライアント出力部２４を制御する。推薦コンテンツ提示部８６は、ユーザ入力部２１を介してユーザが入力した推薦したコンテンツの決定を指令する情報をユーザ入力部２１から取得する。推薦コンテンツ提示部８６は、ユーザにより決定されたコンテンツを通知する情報をクライアント記憶部２３に供給する。
【００８０】
次に、図３を参照して、情報処理システム１で扱われるコンテンツおよびコンテンツに関連づけられているメタデータの例を説明する。図３は、コンテンツが音楽データである場合におけるコンテンツ、および、そのメタデータの例を示している。なお、図３には、以後の説明を簡単にするために、音楽データ（楽曲）を演奏するアーティストごとにメタデータが関連づけられている例を示している。すなわち、同じアーティストの音楽データには、全て同じメタデータが関連づけられる。もちろん、楽曲単位でメタデータを関連づけるようにしてもよい。
【００８１】
なお、以下、コンテンツＡにメタデータＢが関連づけられている場合、コンテンツＡがメタデータＢを有する、または、コンテンツＡにメタデータＢが設定されているというような表現を適宜用いる。
【００８２】
図３の例では、各コンテンツ（アーティスト）には、色彩、ノリ、かわいらしい、ブーム、冬、センチメンタルなど、そのアーティストが演奏する楽曲の音楽性を表すキーワードがメタデータとして関連づけられている。なお、このキーワードは、例えば、音楽評論家などにより専門家の視点で設定されたり、アーティストに関する評論文や紹介記事、または、楽曲の歌詞などをテキスト解析することにより抽出される。また、音楽性を表すキーワード以外に、音楽ジャンル、アーティストの年代および出身地、音楽データから抽出される特徴量、ヒットチャート情報などの特徴を表すデータをメタデータに用いるようにしてもよい。
【００８３】
また、各コンテンツにおけるメタデータ（キーワード）の有無は、０または１の２値により示されている。０が設定されているメタデータは、そのアーティストが有していないメタデータ、すなわち、そのアーティストの特徴を表していないキーワードである。１が設定されているメタデータは、そのアーティストが有しているメタデータ、すなわち、そのアーティストの特徴を表しているキーワードである。なお、元々の値が０または１以外の２値以外の値を取る場合、所定の閾値を基準にして、０または１の２値にメタデータが変換されて用いられる。例えば、アーティストのデビュー日がメタデータに設定されている場合、所定の日にちを基準にして、デビュー日がその日にちより前の場合、メタデータが０に変換され、デビュー日がその日にち以降の場合、メタデータが１に変換される。
【００８４】
次に、図４乃至図１０を参照して、情報処理システム１により実行される処理を説明する。
【００８５】
まず、図４のフローチャートを参照して、情報処理システム１により実行されるキーワード抽出処理を説明する。なお、この処理は、例えば、ユーザ入力部２１を介して、ユーザがキーワード抽出処理の開始の指令を入力した場合、開始される。
【００８６】
ステップＳ１において、コンテンツ分類部８１は、コンテンツを分類する。具体的には、ユーザは、ユーザ入力部２１を介して、コンテンツを分類するための視点を示す情報を入力する。ユーザ入力部２１は、入力された情報をコンテンツ分類部８１に供給する。
【００８７】
図５は、コンテンツを分類するための視点の例を示す図である。なお、図５に示される表には、図３に示される表と比較して、分類の視点の項目が追加されている。
【００８８】
図５には、コンテンツを分類するための視点として、ユーザの好き嫌い、および、プレイリストに選択されている楽曲か否かの２つの例が示されている。なお、プレイリストとは、ユーザが任意に選曲した楽曲により構成されるグループであり、例えば、ユーザは、プレイリスト単位で楽曲の再生を指示し、プレイリストに登録されている楽曲を順に再生させることができる。
【００８９】
ユーザの好き嫌いの視点に基づいてコンテンツ（アーティスト）を分類する場合、各コンテンツは、「好き」「嫌い」「どちらでもない」の３つのクラスに分類される。この好き嫌いの評価は、ユーザが明示的に設定するようにしてもよいし、例えば、ユーザがインターネットに接続されているサーバなどからダウンロードした楽曲を演奏するアーティストの評価を「好き」に設定し、ユーザが削除した楽曲を演奏するアーティストの評価を「嫌い」に設定するなど、ユーザの操作履歴などに基づいて、コンテンツ視聴クライアント１１に学習させるようにするようにしてもよい。
【００９０】
プレイリスト選択曲の視点に基づいてコンテンツを分類する場合、各コンテンツは、プレイリストに選択されている（選択）、プレイリストに選択されていない（非選択）の２つのクラスに分類される。
【００９１】
コンテンツ分類部８１は、ユーザにより指定された視点に基づいて、コンテンツを複数のクラスに分類する。コンテンツ分類部８１は、分類したコンテンツのクラスに関する情報をメタデータ抽出部８２に供給する。
【００９２】
なお、以下の説明では、プレイリスト選択曲の視点に基づいてコンテンツが分類され、プレイリストに選択されているコンテンツのメタデータ（キーワード）を抽出する場合の例について説明する。また、以下、図５に示されるように、プレイリスト選択曲のクラスに属する要素（コンテンツ）をアーティスト１乃至１１とし、プレイリスト非選択曲のクラスに属する要素（コンテンツ）をアーティスト１２乃至２４とする。また、以下、キーワードを抽出する対象となるクラスを抽出対象クラスと称し、それ以外のクラスを比較対象クラスと称する。
【００９３】
ステップＳ２において、メタデータ抽出部８２は、メタデータの重み付けを行い、メタデータを抽出する。具体的には、メタデータ抽出部８２は、各コンテンツが有するメタデータの頻度分布を統計的尺度で測ることによりメタデータの重み付けを行う。以下に、メタデータの重み付けを行うための統計的尺度の例について説明する。
【００９４】
まず、tfidf（term frequency with inverse document frequency）を用いる方法について説明する。
【００９５】
tfidfを用いる場合、あるクラスCiに属するコンテンツのうち、メタデータWjを有するコンテンツの出現頻度をfij、クラスの総数をｎ、メタデータWjを有するコンテンツが属するクラスの数をnjとしたとき、以下の式（１）により算出されるtfidf(Ci，Wj)が、クラスCiにおけるメタデータWjの重みに設定される。
【００９６】
tfidf(Ci，Wj)＝fij×{1＋loge(n／nj）}  …（１）
【００９７】
なお、式（１）では、logの底をe（自然対数）としたが、tfdifの値そのものはあまり重要でないため、底を２または１０としてもよい。
【００９８】
例えば、以下の条件（１）乃至（３）が成立している場合、tfidf(Ci，Wj)は以下のように計算される。
【００９９】
（１）コンテンツ（アーティスト）を分類したクラス数n＝9とし、それぞれのクラスをC1乃至C9とする。
（２）メタデータW1（例えば、[センチメンタル]）を有するコンテンツが属するクラスの数n1＝8とする。
（３）クラスC1の属するコンテンツのうち、メタデータW1有するコンテンツの出現頻度（クラスC1におけるメタデータW1を有するアーティスト数）f11＝5とする。
【０１００】
この場合、クラスC1におけるメタデータW1の重みであるtfidf（C1，W1）は、以下の式（２）のとおりに算出される。
【０１０１】
tfidf(C1，W1)＝f11×{1＋log(n／n1)}＝5×{1＋log(9／8)}＝5.58891…  …（２）
【０１０２】
すなわち、tfidf(C1，W1)は、メタデータWjの頻度による局所的重みfijに大域的重み{1＋log(n／nj）}を乗じたものである。なお、tfidfには、例えば、以下のような特徴またはメリットがある。
【０１０３】
・局所的分布と大域的分布とのバランスを考慮して、メタデータの重要性を測ることができる。
・重み付けの計算式に様々なバリエーションがあり、用途に応じて使い分けることができる。
・文書分類における特徴語の重み付けで広く用いられている。
【０１０４】
なお、fijを、クラスCiに属するコンテンツにおけるメタデータWjを有するコンテンツの割合としたり、ｎ／njを（コンテンツの総数／メタデータWjを有するコンテンツ数）とするようにしてもよい。
【０１０５】
次に、相互情報量を用いる方法について説明する。
【０１０６】
相互情報量を用いる場合、以下の式（３）により算出される、あるクラスCi内におけるメタデータWjの相互情報量MI(Ci，Wj)が、クラスCiにおけるメタデータWjの重みに設定される。
【０１０７】
【数１】
2007058842.tif 000003
なお、P（）は、括弧内の事象が発生する確率を示す。
【０１０８】
例えば、以下の条件（１）乃至（５）が成立している場合、MI(Ci，Wj)は以下のように計算される。
【０１０９】
（１）コンテンツ（アーティスト）を分類したクラス数n＝9とし、それぞれのクラスをC1乃至C9とする。
（２）コンテンツの総数numA＝８０とする。
（３）メタデータW1（例えば、[センチメンタル]）を有するコンテンツの総数aFreqW＝１６とする。
（４）クラスC1に属するコンテンツのうち、メタデータW1を有するコンテンツの数aFreqWC＝３とする。
（５）クラスC1に属するコンテンツの数aFreqC＝１１とする。
【０１１０】
この場合、式（３）に出てくる各確率値は、以下の式（４）乃至（９）のとおりとなる。
【０１１１】
【数２】
2007058842.tif 000004
【０１１２】
従って、クラスC1におけるメタデータW1の重みであるMI(C1，W1)の値は、以下の式（１０）に示されるように、式（４）乃至（９）により算出された値を式（３）に代入することにより求められる。
【０１１３】
MI(C1，W1)＝0.0375×log2{0.0375／(0.2×0.1375)}＋0.1×log2{0.1／((1−0.2)×0.1375)}＋0.1625×log2{0.1625／(0.2×(1−0.1375)}＋0.7×log2{0.7／((1−0.2)×(1−0.1375))}
＝0.01677…＋（−0.01375…）＋（−0.01400…）＋0.01453…
＝0.00355…  …（１０）
【０１１４】
すなわち、相互情報量は、クラスCiへの帰属を知ることによるメタデータWjのエントロピーの減少量により計算される。なお、相互情報量には、例えば、以下のような特徴またはメリットがある。
【０１１５】
・事象の不確かさを表す情報理論のエントロピーが利用されており、クラス間の差異が強調されやすい。
・重みの高い語で文書の要約を作成して、文書間の差異を知るような用途に強い。
【０１１６】
また、具体的な計算例の説明は省略するが、この他にも、情報利得比、χ2乗値、対数尤度比などを、メタデータの重み付けを行う統計的尺度として用いることも可能である。
【０１１７】
情報利得比を用いる場合、以下の式（１１）乃至（１４）により算出される、あるクラスCiにおけるメタデータWjの情報利得比IGR(Ci，Wj)が、クラスCiにおけるメタデータWjの重みに設定される。
【０１１８】
【数３】
2007058842.tif 000005
【０１１９】
すなわち、情報利得比は、クラスを分割する前と後のメタデータWjのエントロピーの減少量と、クラス分割に関するエントロピーとの比である。なお、情報利得比には、例えば、以下のような特徴またはメリットがある。
【０１２０】
・個々のクラスに対する重みではなく、分類全体（例えば、好き嫌いの分類そのもの）に対して偏って分布しているメタデータにより大きな重みが与えられる。
・階層構造になっているデータに対して、例えば、あるディレクトリ以下において特徴的な語を知るような用途に有用である。
【０１２１】
χ2乗値を用いる場合、以下の式（１５）により算出される、あるクラスCiにおけるメタデータWjのχ2乗値であるχ2(Ci，Wj)が、クラスCiにおけるメタデータWjの重みに設定される。
【０１２２】
【数４】
2007058842.tif 000006
【０１２３】
すなわち、χ２乗値は、クラスCiに属するコンテンツのうち、メタデータWjを有するコンテンツの数の実数と期待値との差に基づいており、クラスCiに対するメタデータWjの依存性を示している。なお、χ２乗値には、例えば、以下のような特徴またはメリットがある。
【０１２４】
・統計的期待値からメタデータの共起関係に基づいて重み付けされる。
・インターネット上に存在するコンピュータやネットワークにつけられる識別子であるドメイン別の専門語の抽出などに広く適用される。
【０１２５】
対数尤度比を用いる場合、以下の式（１６）により算出される、あるクラスCiにおけるメタデータWjの対数尤度比であるLL(Ci，Wj)が、クラスCiにおけるメタデータWjの重みに設定される。
【０１２６】
【数５】
2007058842.tif 000007
【０１２７】
すなわち、対数尤度比は、クラスCiに属するコンテンツがメタデータWjを有する確率の実数と期待値との比を示している。なお、対数尤度比には、例えば、以下のような特徴およびメリットがある。
【０１２８】
・統計的期待値からメタデータの共起関係に基づいて重み付けされる。
・インターネット上に存在するコンピュータやネットワークにつけられる識別子であるドメイン別の専門語の抽出などに広く適用される。
【０１２９】
メタデータ抽出部８２は、以上の方法のうちいずれかの方法を用いて、各クラスにおける各メタデータの重みを求める。すなわち、あるクラスＡにおけるあるメタデータＢの重みは、クラスＡに属するコンテンツとメタデータＢとの関連度（クラスＡに属するコンテンツとメタデータＢにより表される特徴との関連の深さ）、および、他のクラスに属するコンテンツとメタデータＢとの関連度とクラスＡに属するコンテンツとメタデータＢとの関連度との違いに基づいて求められる。
【０１３０】
メタデータ抽出部８２は、例えば、クラスごとに、設定された重みの値が上位である所定の数（例えば、１０）のメタデータ、または、設定された重みが所定の閾値以上のメタデータを抽出する。すなわち、クラスごとに、そのクラスに属するコンテンツの特徴をより明確に表しているメタデータが抽出される。より詳細に言えば、クラスごとに、そのクラスに属するコンテンツと関連の深い特徴を表すとともに、他のクラスに属するコンテンツと比べてより関連の深い特徴を表すメタデータが抽出される。
【０１３１】
メタデータ抽出部８２は、クラスごとに抽出したメタデータを示す情報を組み合わせ抽出部８３に供給する。なお、以下、クラスごとに抽出されたメタデータをクラス別重要メタデータと称する。
【０１３２】
なお、以下、ステップＳ２において、図６に示されるように、プレイリスト選択曲のクラス、すなわち、抽出対象クラスからは、[冬][恋][BGM][ドラマ][夏][パワフル][爽やか][俳優][心地よい][ノリ]の１０個のメタデータが抽出され、プレイリスト非選択曲のクラスからは、[恋][センチメンタル][夏][ノスタルジー][タイアップ][心地よい][ドラマ][ダンス][壮大][ぬくもり] の１０個のメタデータが抽出されたものとして説明する。なお、キーワードの抽出を行わないクラスについては、メタデータの抽出を必ずしも行う必要はない。
【０１３３】
ステップＳ３において、組み合わせ抽出部８３は、メタデータ組み合わせ抽出処理を行う。ここで、図７のフローチャートを参照して、組み合わせ抽出部８３により実行されるメタデータ組み合わせ抽出処理の詳細を説明する。
【０１３４】
ステップＳ２１において、組み合わせ抽出部８３は、論理式Ｐを初期化する。
【０１３５】
ステップＳ２２において、組み合わせ抽出部８３は、比較対象クラスのコンテンツとの比較が完了していない抽出対象クラスのコンテンツがあるか否かを判定する。比較対象クラスのコンテンツとの比較が完了していない抽出対象クラスのコンテンツがあると判定された場合、処理はステップＳ２３に進む。
【０１３６】
ステップＳ２３において、組み合わせ抽出部８３は、比較が完了していない抽出対象クラスのコンテンツを１つ選択する。なお、以下、ステップＳ２３において選択されたコンテンツを抽出対象コンテンツと称する。
【０１３７】
ステップＳ２４において、組み合わせ抽出部８３は、論理式Ｑを初期化する。
【０１３８】
ステップＳ２５において、組み合わせ抽出部８３は、抽出対象コンテンツとの比較が完了していない比較対象クラスのコンテンツがあるか否かを判定する。抽出対象コンテンツとの比較が完了していない比較対象クラスのコンテンツがあると判定された場合、処理はステップＳ２６に進む。
【０１３９】
ステップＳ２６において、組み合わせ抽出部８３は、抽出対象コンテンツとの比較が完了していない比較対象クラスのコンテンツを１つ選択する。なお、以下、ステップＳ２６において選択されたコンテンツを比較対象コンテンツと称する。
【０１４０】
ステップＳ２７において、組み合わせ抽出部８３は、抽出対象コンテンツが有していて、比較対象コンテンツが有していないメタデータを抽出する。具体的には、組み合わせ抽出部８３は、抽出対象クラスのクラス別重要メタデータのうち、抽出対象コンテンツが有していて、比較対象コンテンツが有していないメタデータを抽出する。
【０１４１】
ステップＳ２８において、組み合わせ抽出部８３は、抽出したメタデータをorで連結して論理式Ｒを生成する。例えば、抽出対象クラスであるプレイリスト選択曲のクラス別重要メタデータのうち、抽出対象コンテンツであるアーティスト１が有していて、比較対象コンテンツであるアーティスト１２が有していないメタデータとして、[冬][恋][パワフル][爽やかさ]および[俳優]が抽出された場合、論理式Ｒは、以下の式（１７）のようになる。
【０１４２】
Ｒ＝[冬]or[恋]or[パワフル]or[爽やかさ]or[俳優]  …（１７）
【０１４３】
なお、論理式Ｒにおいて抽出されたメタデータをorで連結することにより、抽出対象コンテンツと比較対象コンテンツを比較する場合、論理式Ｒが満たされるか否かにより、抽出対象コンテンツと比較対象コンテンツとを区別することができる。
【０１４４】
ステップＳ２９において、組み合わせ抽出部８３は、論理式Ｒをandで連結して論理式Ｑに追加する。すなわち、以下の式（１８）に示される論理演算が行われる。
【０１４５】
Ｑ ← Ｑ and Ｒ  …（１８）
【０１４６】
その後、処理はステップＳ２５に戻り、ステップＳ２５において、抽出対象コンテンツとの比較が完了していない比較対象クラスのコンテンツがないと判定されるまで、ステップＳ２５乃至Ｓ２９の処理が繰り返し実行される。すなわち、抽出対象コンテンツが比較対象クラス（抽出対象クラス以外のクラス）に含まれる全てのコンテンツと比較され、抽出対象クラスのクラス別重要メタデータのうち、抽出対象コンテンツが有していて、比較対象コンテンツが有していないメタデータが抽出され、論理式Ｑに追加される。例えば、比較対象クラスに属するコンテンツがｍ個あり、抽出対象コンテンツと比較対象クラスの各コンテンツとを比較した結果を示す論理式を論理式Ｒｉ（ｉ＝１，2，…，m）とした場合、論理式Ｑは、以下の式（１９）で表される。
【０１４７】
Ｑ＝Ｒ１ and Ｒ２ and … and Ｒｍ  …（１９）
【０１４８】
より具体的には、例えば、論理式Ｑは、以下の式（２０）のようになる。
【０１４９】
Ｑ＝([冬] or [恋] or [パワフル] or [爽やか] or [俳優]) and ([冬] or [恋] or [ドラマ] or [パワフル] or [俳優]) and ([冬] or [パワフル] or [爽やか] or [俳優] or [心地よい]) and ([冬] or [ドラマ] or [パワフル] or [爽やか] or [俳優] or [心地よい]) and ([冬] or [恋] or [ドラマ] or [パワフル] or [爽やか] or [俳優]) and ([俳優] or [心地よい]) and ([冬] or [恋] or [爽やか] or [俳優]) and ([パワフル] or [爽やか] or [俳優] or [心地よい]) and ([冬] or [ドラマ] or [爽やか] or [俳優] or [心地よい]) and ([冬] or [恋] or [ドラマ] or [爽やか] or [俳優] or [心地よい])                                                              …（２０）
【０１５０】
なお、論理式Ｑにおいて各論理式Ｒｉをandで連結することにより、抽出対象コンテンツと比較対象クラスに属するコンテンツとを比較する場合、論理式Qが満たされるか否かにより、抽出対象コンテンツと比較対象クラスに属する全てのコンテンツとを区別することができる。
【０１５１】
ステップＳ２５において、抽出対象コンテンツとの比較が完了していない比較対象クラスのコンテンツがないと判定された場合、すなわち、抽出対象コンテンツと比較対象クラスの全てのコンテンツとの比較が完了した場合、処理はステップＳ３０に進む。
【０１５２】
ステップＳ３０において、組み合わせ抽出部８３は、論理式Ｑを簡略する。具体的には、組み合わせ抽出部８３は、論理式Ｑを最大項の積で表した標準和積形に変換する。例えば、式（２０）の最初の項である項Ｔ１＝([冬] or [恋] or [パワフル] or [爽やか] or [俳優])は、以下の式（２１）のように変換される。
【０１５３】
Ｔ１＝([冬] or [恋] or [パワフル] or [爽やか] or [俳優] or ~[BGM] or ~[ドラマ] or ~[夏] or ~[心地よい] or ~[ノリ]) and ([冬] or [恋] or [パワフル] or [爽やか] or [俳優] or ~[BGM] or [ドラマ] or ~[夏] or ~[心地よい] or ~[ノリ]) and ([冬] or [恋] or [パワフル] or [爽やか] or [俳優] or [BGM] or [ドラマ] or ~[夏] or ~[心地よい] or ~[ノリ])…（以下、省略）  …（２１）
なお、~は否定を表す記号である。
【０１５４】
次に、組み合わせ抽出部８３は、標準和積形に変換した論理式Ｑを、標準積和形に変換する。例えば、項Ｔ１は、以下の式（２２）のように変換される。
【０１５５】
Ｔ１＝([冬] and [恋] and [パワフル] and [爽やか] and [俳優] and [BGM] and [ドラマ] and [夏] and [心地よい] and [ノリ]) or ([冬] and [恋] and [パワフル] and [爽やか] and [俳優] and [BGM] and [ドラマ] and [夏] and [心地よい] and ~[ノリ]) or ([冬] and [恋] and [パワフル] and [爽やか] and [俳優] and [BGM] and [ドラマ] and [夏] and ~[心地よい] and [ノリ])…（以下、省略）  …（２２）
【０１５６】
さらに、組み合わせ抽出部８３は、標準積和形に変換した論理式Ｑをクワイン・マクラスキー法などを用いて簡略化する。例えば、式（２０）の論理式Ｑは、以下の式（２３）のように簡略化される。
【０１５７】
Ｑ＝([俳優]) or ([冬] and [心地よい]) or ([恋] and [心地よい]) or ([ドラマ] and [爽やか] and [心地よい]) or ([パワフル] and [爽やか] and [心地よい])  …（２３）
【０１５８】
すなわち、式（２３）の論理式Ｑにおいてorで連結されている各項は、抽出対象クラスに属するそれぞれのコンテンツについてコンテンツに関連づけられている１つ以上のメタデータを取り出すことにより求められるメタデータの全ての組み合わせのうち、比較対象クラスに属するそれぞれのコンテンツについてコンテンツに関連づけられている１つ以上のメタデータを取り出すことにより求められるメタデータの組み合わせには存在しないメタデータの組み合わせであって、抽出対象クラスのクラス別重要メタデータの組み合わせを示している。
【０１５９】
ステップＳ３１において、組み合わせ抽出部８３は、論理式Ｑをorで連結して論理式Pに追加する。すなわち、以下の式（２４）に示される論理演算が行われる。
【０１６０】
Ｐ ← Ｐ or Ｑ  …（２４）
【０１６１】
その後、処理はステップＳ２２に戻り、ステップＳ２２において、比較対象クラスのコンテンツとの比較が完了していない抽出対象クラスのコンテンツがないと判定されるまで、ステップＳ２２乃至Ｓ３１の処理が繰り返し実行される。すなわち、抽出対象クラスの全てのコンテンツが、比較対象クラスの全てのコンテンツと比較される。例えば、抽出対象クラスのコンテンツがｎ個あり、抽出対象クラスの各コンテンツの比較結果により求められた論理式ＱをＱｉ（ｉ＝１，2，…，n）とした場合、論理式Ｐは、以下の式（２５）で表される。
【０１６２】
Ｐ＝Ｑ１ or Ｑ２ or … or Ｑn  …（２５）
【０１６３】
より具体的には、例えば、論理式Ｐは、以下の式（２６）のようになる。
【０１６４】
Ｐ＝([BGM]) or ([俳優]) or ([冬] and [心地よい]) or ([恋] and [心地よい]) or ([冬] and [ノリ]) or ([恋] and [ノリ]) or ([夏] and [ノリ]) or ([爽やか] and [ノリ]) or ([ドラマ] and [爽やか] and [心地よい]) or ([パワフル] and [爽やか] and [心地よい])  …（２６）
【０１６５】
なお、論理式Pにおいて各論理式Qｉをorで連結することにより、論理式Pが満たされるか否かにより、抽出対象クラスに属するコンテンツか、比較対象クラスに属するコンテンツかを区別することができる。
【０１６６】
ステップＳ２２において、比較対象クラスのコンテンツとの比較が完了していない抽出対象クラスのコンテンツがないと判定された場合、すなわち、抽出対象クラスの全てのコンテンツについて、比較対象クラスのコンテンツとの比較が完了した場合、処理はステップＳ３２に進む。
【０１６７】
ステップＳ３２において、組み合わせ抽出部８３は、メタデータの組み合わせを抽出する。具体的には、組み合わせ抽出部８３は、論理式Ｐのorで連結されている各項を、抽出対象クラスの特徴として抽出する。例えば、論理式Ｐが式（２６）に示される値である場合、以下に示す１０組のメタデータの組み合わせが抽出される。
【０１６８】
・[BGM]
・[俳優]
・[冬] and [心地よい]
・[恋] and [心地よい]
・[冬] and [ノリ]
・[恋] and [ノリ]
・[夏] and [ノリ]
・[爽やか] and [ノリ]
・[ドラマ] and [爽やか] and [心地よい]
・[パワフル] and [爽やか] and [心地よい]
【０１６９】
ステップＳ３３において、組み合わせ抽出部８３は、メタデータの組み合わせをクライアント記憶部２３に記憶させて、メタデータ組み合わせ抽出処理は終了する。具体的には、組み合わせ抽出部８３は、抽出したメタデータの組み合わせを示すデータをクライアント記憶部２３に記憶させる。また、組み合わせ抽出部８３は、抽出したメタデータの組み合わせを示す情報をキーワード提示部８４および推薦コンテンツ抽出部８５に供給する。
【０１７０】
図４に戻り、ステップＳ４において、キーワード提示部８４は、キーワードを提示する。具体的には、キーワード提示部８４は、ステップＳ３において抽出されたメタデータの組み合わせのうち１つ以上を選択する。例えば、以下の基準により、メタデータの組み合わせが選択される。
【０１７１】
（１）含まれるメタデータの数が最も多い組み合わせ（例えば、ステップＳ３２において上述した例の場合、([ドラマ]and[爽やか]and[心地よい])または([パワフル]and[爽やか]and[心地よい])）
（２）含まれるメタデータの数が最も少ない組み合わせ（例えば、ステップＳ３２において上述した例の場合、([BGM])または([俳優])）
（３）ステップＳ２において設定されたメタデータの重みの合計値または平均値が最も大きい組み合わせ
（４）抽出対象クラスに属する最も多くのコンテンツが有する組み合わせ
（５）抽出対象クラスに属する特定のコンテンツが有する組み合わせ
（６）全ての組み合わせ
【０１７２】
なお、上述した基準は、例えば、抽出されたメタデータの組み合わせを使用するシステムまたはアプリケーションプログラムなどの仕様や目的などに応じて選択される。
【０１７３】
キーワード提示部８４は、クライアント出力部２４を制御して、選択したメタデータをユーザに提示する。例えば、キーワード提示部８４は、選択したメタデータの組み合わせを表示させるための画像データを生成する。キーワード提示部８４は、生成した画像データをクライアント出力部２４に供給し、画像データに基づく画像、すなわち、抽出対象クラスであるプレイリスト選択曲クラスの特徴を表すメタデータ（キーワード）をクライアント出力部２４に表示させる。
【０１７４】
図８は、ステップＳ４において、クライアント出力部２４に表示される画面の例を示す図である。図８の例においては、上述した図５に示される表とともに、ポップアップウインドウ１０１がクライアント出力部２４に表示される。ポップアップウインドウ１０１には、プレイリスト選択曲に対する（プレイリスト選択曲クラスの特徴を明確に表す）キーワードとして抽出されたメタデータの組み合わせが表示されている。また、ポップアップウインドウ１０１には、含まれるメタデータの数が多い組み合わせを優先してメタデータの組み合わせを抽出したことを通知するメッセージが表示されている。
【０１７５】
さらに、コンテンツを分類する視点としてプレイリスト選択曲が選択されていることが分かるように、例えば、プレイリスト選択曲の項目の列の背景が、網掛けまたは他の列と異なる色とされている。また、ポップアップウインドウ１０１に表示されているキーワードの対象となるクラスに属するコンテンツが分かるように、例えば、表の左端のコンテンツを示す列のアーティスト１乃至１１の欄の背景が、網掛けまたは他の列と異なる色とされている。
【０１７６】
これにより、ユーザは、自分が選択したプレイリストの特徴（傾向）を簡単に確認ことができる。
【０１７７】
図９は、ステップＳ４において、クライアント出力部２４に表示される画面の他の例を示す図である。図９においては、実際にプレイリストを作成するための画面上に、抽出したキーワードを表示する場合の例を示している。
【０１７８】
タイトルバー１１１には、この画面を表示させているソフトウェアの製品名などが表示される。メニューバー１１２には、各種の操作を表示するためのメニューなどが表示される。ウインドウ１１３には、ボリュームを調整したり、動作のモードを切替えたりするためのGUI（Graphical User Interface）などが表示される。ウインドウ１１４には、コンテンツの再生、停止、スキップなどを行うためのGUIなどが表示される。
【０１７９】
ウインドウ１１５には、プレイリストに選択されている楽曲の一覧などが表示される。楽曲の一覧には、シリアルNo.、タイトル、アーティスト名、演奏時間、楽曲が属するジャンル、楽曲をプレイリストに登録した日時、楽曲の出典元となるアルバム名、出典元のアルバムにおける楽曲のトラックNo.などが表示される。
【０１８０】
ウインドウ１１６には、ウインドウ１１５に表示されているプレイリストの特徴を表すキーワードなどが表示される。ユーザは、ウインドウ１１６を見ることにより、自分が作成したプレイリストの特徴（傾向）を簡単に確認することができる。また、ユーザはボタン１２１を押下することにより、ウインドウ１１６に表示されているキーワードに基づいて、例えば、「パワフルで爽やかで心地よいソング集」のように、適切なプレイリストのタイトルを自動的に作成させることができる。ボタン１２２が押下された場合、タイトルの自動作成は行われずに、ウインドウ１１６が閉じられる。
【０１８１】
ステップＳ５において、キーワード提示部８４は、キーワードを変更するか否かを判定する。キーワードを変更しないと判定された場合、処理はステップＳ６に進む。
【０１８２】
ステップＳ６において、コンテンツ分類部８１は、コンテンツを分類する視点を変更するか否かを判定する。コンテンツを分類する視点を変更しないと判定された場合、処理はステップＳ７に進む。
【０１８３】
ステップＳ７において、キーワード提示部８４は、キーワードを決定するか否かを判定する。キーワードを決定しないと判定された場合、処理はステップＳ５に戻る。
【０１８４】
その後、ステップＳ５において、キーワードを変更すると判定されるか、ステップＳ６において、コンテンツを分類する視点を変更すると判定されるか、ステップＳ７において、キーワードを決定すると判定されるまで、ステップＳ５乃至Ｓ７の処理が繰り返し実行される。
【０１８５】
ステップＳ５において、例えば、ユーザが、提示されているキーワードを変更したいと考え、ユーザ入力部２１を介してキーワードの変更を指令する情報を入力した場合、ユーザ入力部２１は、取得した情報をキーワード提示部８４に供給する。キーワード提示部８４は、キーワードの変更を指令する情報を取得した場合、キーワードを変更すると判定し、処理はステップＳ４に戻る。
【０１８６】
その後、ステップＳ４において、ステップＳ３において抽出されたメタデータの組み合わせの中から別の組み合わせが選択され、選択されたメタデータが、抽出対象クラスの特徴を表すキーワードとしてクライアント出力部２４に提示される。
【０１８７】
ステップＳ６において、例えば、ユーザが、別の視点でコンテンツを分類したクラスのキーワードを抽出したいと考え、ユーザ入力部２１を介して、コンテンツを分類する視点の変更を指令する情報を入力した場合、ユーザ入力部２１は、取得した情報をコンテンツ分類部８１に供給する。コンテンツ分類部８１は、コンテンツを分類する視点の変更を指令する情報を取得した場合、コンテンツを分類する視点を変更すると判定し、処理はステップＳ１に戻る。
【０１８８】
その後、ステップＳ１において、新たな視点でコンテンツが分類され（例えば、好き嫌いの視点でコンテンツが分類され）、新たに分類されたクラスについて、ステップＳ２以降の処理が実行される。なお、コンテンツを分類する新たな視点を、ユーザが明示的に指定するようにしてもよいし、予め決められた設定に基づいて、コンテンツ分類部８１が自動的に設定するようにしてもよい。
【０１８９】
ステップＳ７において、例えば、ユーザが、ユーザ入力部２１を介して、キーワードの決定を指令する情報を入力した場合、ユーザ入力部２１は、取得した情報をキーワード提示部８４に供給する。キーワード提示部８４は、キーワードの決定を指令する情報を取得した場合、キーワードを決定すると判定し、キーワード抽出処理は終了する。
【０１９０】
なお、キーワードがユーザに提示された後、ユーザからの反応がないアイドル状態が所定の時間継続した場合、例えば、自動的に提示するキーワードを変更したり、コンテンツを分類する視点を変更するようにしてもよい。
【０１９１】
このようにして、ユーザの指定した視点により分類されたクラスの特徴を表すメタデータの組み合わせを簡単に抽出することができる。また、抽出されたメタデータの組み合わせは、上述したように、比較対象クラスに対して抽出対象クラスを特徴づけるものであり、抽出対象クラスの特徴を正確に表している。さらに、簡単な論理演算により、メタデータの組み合わせを抽出することができる。さらに、メタデータの組み合わせ抽出する前に、クラス別重要メタデータを抽出して、メタデータの数を絞り込むことにより、計算量および計算に必要な記憶媒体の記憶容量を削減することができ、例えば、携帯音楽プレーヤーのような処理能力が低い機器においても、容易に本発明を適用することができる。
【０１９２】
次に、図１０のフローチャートを参照して、情報処理システム１により実行されるコンテンツ推薦処理を説明する。
【０１９３】
ステップＳ４１において、図４のステップＳ１の処理と同様に、コンテンツが分類される。
【０１９４】
ステップＳ４２において、図４のステップＳ２の処理と同様に、メタデータの重み付けが行われ、クラス別重要メタデータが抽出される。
【０１９５】
ステップＳ４３において、図４のステップＳ３の処理と同様に、すなわち、図７のフローチャートに従って、メタデータ組み合わせ抽出処理が実行される。
【０１９６】
ステップＳ４４において、推薦コンテンツ抽出部８５は、ユーザに推薦するコンテンツを抽出する。例えば、推薦コンテンツ抽出部８５は、ステップＳ４３において抽出されたメタデータの組み合わせに基づいて、ステップＳ１において分類したコンテンツにより構成されるグループとは異なるグループに属するコンテンツの中から、メタデータの組み合わせが抽出された抽出対象クラスに属するコンテンツと関連のあるコンテンツをユーザに推薦するコンテンツとして抽出する。
【０１９７】
具体的には、例えば、新着のコンテンツ（例えば、新着の映画、番組、楽曲など）に関するメタデータが、サーバ記憶部５１からクライアント記憶部２３に送信されてきた場合、クライアント記憶部２３は、送信されてきたメタデータを記憶するとともに、新着のコンテンツがあることを示す情報を推薦コンテンツ抽出部８５に供給する。推薦コンテンツ抽出部８５は、ステップＳ４３において抽出されたメタデータの組み合わせの中から、ユーザに推薦するコンテンツを抽出するためのメタデータの組み合わせを、例えば、上述したステップＳ４において説明したものと同様の基準を用いて選択する。推薦コンテンツ抽出部８５は、クライアント記憶部２３にメタデータが記憶されている新着のコンテンツの中から、選択したメタデータの組み合わせを含むメタデータを有するコンテンツを抽出する。推薦コンテンツ抽出部８５は、抽出したコンテンツに関する情報を推薦コンテンツ提示部８６に供給する。
【０１９８】
また、抽出されたメタデータの組み合わせに基づいて、ユーザに推薦するコンテンツを抽出するように要求する推薦コンテンツ抽出要求情報を、推薦コンテンツ抽出部８５から、クライアント記憶部２３およびサーバ記憶部５１を介して、サーバ演算部５２に送信し、サーバ記憶部５１にメタデータが記憶されているコンテンツの中から抽出したメタデータの組み合わせを含むメタデータを有するコンテンツをサーバ演算部５２に抽出させることも可能である。
【０１９９】
なお、ユーザに推薦するコンテンツを抽出する方法は上述した方法に限定されるものではなく、例えば、ベクトル空間法によるマッチングを行ったり、状態行動関数を用いたりするなど、他の方法を用いて、抽出されたメタデータに基づいて、抽出対象クラスに属するコンテンツに関するコンテンツ、すなわち、ユーザに推薦するコンテンツを抽出することも可能である。
【０２００】
ステップＳ４５において、推薦コンテンツ提示部８６は、ユーザにコンテンツを推薦する。具体的には、推薦コンテンツ提示部８６は、クライアント出力部２４を制御して、ステップＳ４４において抽出されたコンテンツを、推薦するコンテンツとしてユーザに提示する。例えば、推薦コンテンツ提示部８６は、ステップＳ４４において抽出されたコンテンツをユーザに推薦するための画像データを生成する。推薦コンテンツ提示部８６は、生成した画像データをクライアント出力部２４に供給し、画像データに基づく画像、すなわち、ユーザにコンテンツを推薦する画像を表示させる。この画像には、例えば、推薦するコンテンツに関する情報（例えば、タイトル、概要など）とともに、コンテンツを推薦する根拠（推薦理由）が表示される。コンテンツの推薦理由は、例えば、推薦するコンテンツの抽出に用いたメタデータの組み合わせをそのまま表示するようにしてもよいし、メタデータの組み合わせに基づく推薦文を作成して表示するようにしてもよい。
【０２０１】
ステップＳ４６において、推薦コンテンツ提示部８６は、推薦するコンテンツを変更するか否かを判定する。推薦するコンテンツを変更しないと判定された場合、処理はステップＳ４７に進む。
【０２０２】
ステップＳ４７において、図４のステップＳ４７の処理と同様に、コンテンツを分類する視点を変更するか否かが判定される。コンテンツを分類する視点を変更しないと判定された場合、処理はステップＳ４８に進む。
【０２０３】
ステップＳ４８において、推薦コンテンツ提示部８６は、コンテンツを決定するか否かを判定する。コンテンツを決定しないと判定した場合、処理はステップＳ４６に戻る。
【０２０４】
その後、ステップＳ４６において、推薦するコンテンツを変更すると判定されるか、ステップＳ４７において、コンテンツを分類する視点を変更すると判定されるか、ステップＳ４８において、コンテンツを決定すると判定されるまで、ステップＳ４６乃至Ｓ４８の処理が繰り返し実行される。
【０２０５】
ステップＳ４６において、例えば、ユーザが、推薦されているコンテンツを変更したいと考え、ユーザ入力部２１を介してコンテンツの変更を指令する情報を入力した場合、ユーザ入力部２１は、取得した情報を推薦コンテンツ提示部８６に供給する。推薦コンテンツ提示部８６は、推薦するコンテンツの変更を指令する情報を取得した場合、推薦するコンテンツを変更すると判定し、処理はステップＳ４４に戻る。
【０２０６】
その後、ステップＳ４４において、ステップＳ４３において抽出されたメタデータの組み合わせの中から別の組み合わせが選択され、選択されたメタデータの組み合わせに基づいて抽出されたコンテンツがユーザに推薦される。
【０２０７】
ステップＳ４７において、コンテンツを分類する視点を変更すると判定された場合、処理はステップＳ４１に戻る。
【０２０８】
その後、ステップＳ４１において、新たな視点でコンテンツが分類され（例えば、好き嫌いの視点でコンテンツが分類され）、新たに分類されたクラスについて、ステップＳ２以降の処理が実行される。
【０２０９】
ステップＳ４８において、例えば、ユーザが、推薦されたコンテンツを気に入り、コンテンツを視聴したいと考え、ユーザ入力部２１を介して、コンテンツの決定を指令する情報を入力した場合、ユーザ入力部２１は、取得した情報を推薦コンテンツ提示部８６に供給する。推薦コンテンツ提示部８６は、コンテンツの決定を指令する情報を取得した場合、コンテンツを決定すると判定し、コンテンツ推薦処理は終了する。
【０２１０】
その後、推薦コンテンツ提示部８６は、決定されたコンテンツを通知する情報をクライアント記憶部２３に供給する。例えば、決定されたコンテンツがクライアント記憶部２３に記憶されている場合、クライアント記憶部２３は、そのコンテンツをクライアント出力部２４に供給する。クライアント出力部２４は、例えば、コンテンツに基づく画像を表示したり、音声を出力したりする。
【０２１１】
また、例えば、決定されたコンテンツがクライアント記憶部２３に記憶されていない場合、クライアント記憶部２３は、決定されたコンテンツの配信を要求する情報を、コンテンツ配信部４１に供給する。コンテンツ配信部４１は、要求されたコンテンツを、クライアント記憶部２３に配信する。クライアント記憶部２３は、配信されたコンテンツを記憶するとともに、そのコンテンツをクライアント出力部２４に供給する。クライアント出力部２４は、例えば、コンテンツに基づく画像を表示したり、音声を出力したりする。
【０２１２】
なお、コンテンツがユーザに推薦された後、ユーザからの反応がないアイドル状態が所定の時間継続した場合、例えば、自動的に推薦するコンテンツを変更したり、コンテンツを分類する視点を変更したりするようにしてもよい。
【０２１３】
このようにして、ユーザの指定した視点により分類されたクラスの特徴を表すメタデータの組み合わせに基づいて抽出されたコンテンツをユーザに推薦するとともに、推薦する根拠（理由）をユーザに明確に提示することができる。例えば、ユーザの嗜好（例えば、ユーザの好き嫌いなど）に基づいた視点により分類されたクラスから抽出されたメタデータの組み合わせを用いることにより、ユーザの嗜好を正確に反映したコンテンツをユーザに推薦することができる。また、ユーザの嗜好に基づく視点とは異なる視点によりコンテンツを分類することにより、例えば、コンテンツ提供側の販売促進を狙ったコンテンツなど、ユーザの嗜好に拠らないコンテンツを推薦することもできる。
【０２１４】
次に、図１１乃至図１６を参照して、本発明の第２の実施の形態について説明する。
【０２１５】
図１１は、本発明を適用した情報処理システムの第２の実施の形態を示すブロック図である。
【０２１６】
情報処理システム２０１は、コンテンツ視聴クライアント２１１、コンテクスト検出端末２１２、コンテンツ配信サーバ２１３、および、コンテンツ推薦サーバ２１４を含むように構成される。コンテンツ視聴クライアント２１１は、機能的構成の観点に立つと、ユーザ入力部２２１、クライアント演算部２２２、クライアント記憶部２２３、および、クライアント出力部２２４を含むように構成される。コンテクスト検出端末２１２は、機能的構成の観点に立つと、コンテクスト検出部２３１、および、コンテクスト記憶部２３２を含むように構成される。コンテンツ配信サーバ２１３は、機能的構成の観点に立つと、コンテンツ配信部２４１、および、コンテンツメタデータ記憶部２４２を含むように構成される。コンテンツ推薦サーバ２１４は、機能的構成の観点に立つと、サーバ記憶部２５１、および、サーバ演算部２５２を含むように構成される。
【０２１７】
なお、図中、図１と対応する部分については下２桁が同じ符号を付してあり、処理が同じ部分に関しては、その説明は繰り返しになるので省略する。
【０２１８】
クライアント演算部２２２は、図１３または図１６を参照して後述するように、クライアント記憶部２２３に記憶されているコンテンツおよびメタデータに関する情報、コンテクスト検出端末２１２から供給されるコンテクスト情報、または、ユーザ入力部２２１から供給されるユーザの操作内容を示す情報に基づいて、コンテンツを所定のクラスに分類するためのコンテンツ分類ルールを生成するとともに、生成したコンテンツ分類ルールの信頼度を示す評価指標を算出する。クライアント演算部２２２は、生成したコンテンツ分類ルールに基づいて、ユーザなどにより分類する対象として指定されたコンテンツを分類する。クライアント演算部２２２は、クライアント出力部２２４を制御して、コンテンツを分類した結果、コンテンツの特徴などをユーザに提示する。また、クライアント演算部２２２は、生成したコンテンツ分類ルールおよびその評価指標を示す情報をクライアント記憶部２２３に記憶させる。
【０２１９】
クライアント記憶部２２３は、コンテンツ分類ルールおよびその評価指標を示す情報を記憶する。また、クライアント記憶部２２３は、コンテンツ分類ルールおよびその評価指標を示す情報を、必要に応じて、コンテンツ推薦サーバ２１４のサーバ記憶部２５１に送信する。
【０２２０】
クライアント出力部２２４は、クライアント演算部２２２の制御の基に、コンテンツを分類した結果、コンテンツの特徴などをユーザに提示する。
【０２２１】
サーバ記憶部２５１は、クライアント記憶部２２３から送信されてくる、コンテンツ分類ルールおよびその評価指標を示す情報を記憶する。また、サーバ記憶部２５１は、サーバ演算部２５２から供給される、コンテンツ分類ルールおよびその評価指標を示す情報、または、コンテンツの分類結果を示す情報を記憶する。
【０２２２】
サーバ演算部２５２は、サーバ記憶部２５１に記憶されている、ユーザの操作内容を示す情報、および、コンテクスト情報に基づいて、サーバ記憶部２５１に記憶されているコンテンツを分類するためのコンテンツ分類ルールを生成するとともに、生成したコンテンツ分類ルールの信頼度を示す評価指標を算出する。サーバ演算部２５２は、生成したコンテンツ分類ルールに基づいて、サーバ記憶部２５１に記憶されているコンテンツを分類する。サーバ演算部２５２は、生成したコンテンツ分類ルールおよびその評価指標を示す情報、または、コンテンツの分類結果を示す情報をサーバ記憶部２５１に記憶させる。
【０２２３】
ところで、図１１は、機能的構成例を示しているため、各装置間の接続形態、すなわち、コンテンツ視聴クライアント２１１乃至コンテンツ推薦サーバ２１４のそれぞれの間の接続の形態は特に図示されていないが、その接続の形態は特に限定されない。すなわち、接続の形態は、有線であってもよいし無線であってもよいし、その組み合わせでもよい。また、接続の形態は、ネットワークを介在する形態であってもよいし、装置間で直接通信を行う形態であってもよいし、その組み合わせでもよい。さらに、ネットワークを介在する形態の場合も、ネットワークの形態は限定されず、例えば、インターネットやイントラネット等でもよい。この場合も、ネットワークは単一のネットワークに限定されず、複数のネットワークが存在してもよい。従って、図１１には図示されていないが、実際には、コンテンツ視聴クライアント２１１乃至コンテンツ推薦サーバ２１４のそれぞれには、対応する接続形態に応じた通信部がさらに設けられることになる。
【０２２４】
また、コンテクスト検出端末２１２、コンテンツ配信サーバ２１３、および、コンテンツ推薦サーバ２１４は、情報処理システム２０１において必須な構成要素ではない。すなわち、図１３または図１６を参照して後述するように、情報処理システム２０１により行われるコンテンツ分類処理は、コンテンツ視聴クライアント２１１のみで実現することが可能である。
【０２２５】
図１２は、クライアント演算部２２２の機能の構成の例を示すブロック図である。クライアント演算部２２２は、コンテンツ分類部２８１、メタデータ抽出部２８２、組み合わせ抽出部２８３、コンテンツ分類ルール生成部２９１、コンテンツ自動分類部２９２、および、分類結果提示部２９３を含むように構成される。なお、図中、図２と対応する部分については下２桁が同じ符号を付してあり、処理が同じ部分に関しては、その説明は繰り返しになるので省略する。
【０２２６】
組み合わせ抽出部２８３は、抽出したメタデータの組み合わせを示す情報を、コンテンツ分類ルール生成部２９１に供給する。
【０２２７】
コンテンツ分類ルール生成部２９１は、図１３を参照して後述するように、コンテンツ分類ルールを生成するとともに、生成したコンテンツ分類ルールの評価指標を算出する。コンテンツ分類ルール生成部２９１は、生成したコンテンツ分類ルール、および、その評価指標を示す情報を、コンテンツ自動分類部２９２に供給するとともに、クライアント記憶部２２３に記憶させる。
【０２２８】
コンテンツ自動分類部２９２は、ユーザ入力部２２１を介してユーザが入力した、自動分類する対象となるコンテンツを指定する情報を、ユーザ入力部２２１から取得する。また、コンテンツ自動分類部２９２は、新着または推薦コンテンツがあることを示す情報をクライアント記憶部２２３から取得する。コンテンツ自動分類部２９２は、図１３または図１６を参照して後述するように、コンテンツ分類ルールに基づいて、ユーザにより指定されたコンテンツ、または、クライアント記憶部２２３から通知された新着または推薦コンテンツなどの分類する対象となるコンテンツを所定のクラスに分類する。コンテンツ自動分類部２９２は、コンテンツを分類した結果を示す情報を分類結果提示部２９３に供給する。
【０２２９】
分類結果提示部２９３は、コンテンツを分類した結果、コンテンツの特徴などをユーザに提示するように、クライアント出力部２２４を制御する。
【０２３０】
次に、図１３乃至図１６を参照して、情報処理システム２０１により実行される処理を説明する。
【０２３１】
まず、図１３のフローチャートを参照して、情報処理システム２０１により実行されるコンテンツ分類処理の第１の実施の形態を説明する。なお、この処理は、例えば、ユーザ入力部２２１を介して、ユーザがコンテンツ分類処理の開始の指令を入力したとき、開始される。
【０２３２】
ステップＳ１０１において、コンテンツ分類部２８１は、上述した図４のステップＳ１と同様の処理により、ユーザにより指定された視点に基づいて、コンテンツを複数のクラスに分類し、分類したコンテンツのクラスに関する情報をメタデータ抽出部２８２に供給する。
【０２３３】
図１４は、図３に示されるコンテンツを分類するための視点の例を示す図である。なお、図１４に示される表には、図３に示される表と比較して、分類の視点の項目が追加されている。また、図１４には、コンテンツを分類する視点として、ユーザの好き嫌い、および、コンテンツが格納されているフォルダの２つの例が示されている。ユーザの好き嫌いの視点については、図５を参照して上述した例と同様である。
【０２３４】
なお、以下、コンテンツが格納されるフォルダを「ポップス」および「バラード」の２種類とした場合の例について説明する。例えば、ユーザは、コンテンツ（いまの例の場合、楽曲）の曲調などに基づいて、各コンテンツを「ポップス」または「バラード」のフォルダに分類して管理する。従って、コンテンツが格納されているフォルダの視点に基づいてコンテンツを分類する場合、各コンテンツは、「ポップス」「バラード」の２つのクラスに分類される。
【０２３５】
また、説明を簡単にするために、図５の例において、「プレイリスト選択曲」のクラスに属するコンテンツが、図１４の例において、「ポップス」のクラスに属し、すなわち、「ポップス」のフォルダに格納され、図５の例において、「プレイリスト非選択曲」のクラスに属するコンテンツが、図１４の例において、「バラード」のクラスに属し、すなわち、「バラード」のフォルダに格納されているものとする。
【０２３６】
なお、以下では、ステップＳ１０１において、コンテンツを分類する視点としてコンテンツが格納されているフォルダがユーザにより指定された場合の例について説明する。
【０２３７】
ステップＳ１０２において、メタデータ抽出部２８２は、上述した図４のステップＳ２と同様の処理により、メタデータの重み付けを行い、クラスごとに、クラス別重要メタデータを抽出する。メタデータ抽出部２８２は、抽出したクラス別重要メタデータを示す情報を組み合わせ抽出部２８３に供給する。
【０２３８】
なお、以下、ステップＳ１０２において、図１５に示されるように、ポップスのクラスからは、[冬][恋][BGM][ドラマ][夏][パワフル][爽やか][俳優][心地よい][ノリ]の１０個のメタデータがクラス別重要メタデータとして抽出され、バラードのクラスからは、[恋][センチメンタル][夏][ノスタルジー][タイアップ][心地よい][ドラマ][ダンス][壮大][ぬくもり] の１０個のメタデータがクラス別重要メタデータとして抽出されたものとして説明する。
【０２３９】
ステップＳ１０３において、組み合わせ抽出部２８３は、上述した図４のステップＳ３と同様の処理により、各クラスについて、メタデータ組み合わせ抽出処理を行う。組み合わせ抽出部２８３は、抽出したメタデータの組み合わせを示すデータを、クライアント記憶部２２３に記憶させるとともに、コンテンツ分類ルール生成部２９１に供給する。
【０２４０】
なお、以下、ポップスのクラスからは、以下に示す１０組のメタデータの組み合わせが抽出されとものとして説明する。
【０２４１】
・[BGM]
・[俳優]
・[冬] and [心地よい]
・[恋] and [心地よい]
・[冬] and [ノリ]
・[恋] and [ノリ]
・[夏] and [ノリ]
・[爽やか] and [ノリ]
・[ドラマ] and [爽やか] and [心地よい]
・[パワフル] and [爽やか] and [心地よい]
【０２４２】
また、以下、バラードのクラスからは、以下に示す１０組のメタデータの組み合わせが抽出されとものとして説明する。
【０２４３】
・[夏] and [ノスタルジー]
・[ノスタルジー] and [タイアップ]
・[ドラマ] and [壮大]
・[心地よい] and [壮大]
・[ぬくもり] and [壮大]
・[恋] and [夏] and [ドラマ]
・[センチメンタル] and [夏] and [ドラマ]
・[恋] and [ノスタルジー] and [ダンス]
・[センチメンタル] and [タイアップ] and [ドラマ]
・[夏] and [タイアップ] and [ドラマ]
【０２４４】
ステップＳ１０４において、コンテンツ分類ルール生成部２９１は、コンテンツ分類ルールを生成する。具体的には、まず、コンテンツ分類ルール生成部２９１は、ステップＳ１０３において抽出されたメタデータの組み合わせを条件部（If部）、そのメタデータの組み合わせが抽出されたクラスを結論部（then部）とするコンテンツ分類ルールを、抽出されたメタデータの組み合わせごとに生成する。例えば、ポップスのクラスを結論部とするコンテンツ分類ルール（以下、単に、ポップスのクラスのコンテンツ分類ルールとも表現する）として、以下のRp1乃至Rp10の１０個のコンテンツ分類ルールが生成される。
【０２４５】
ルールRp1：if ([BGM] = true) then (クラス=「ポップス」)
ルールRp2：if ([俳優] = true) then (クラス=「ポップス」)
ルールRp3：if ([冬] = true and [心地よい] = true) then (クラス=「ポップス」)
ルールRp4：if ([恋] = true and [心地よい] = true) then (クラス=「ポップス」)
ルールRp5：if ([冬] = true and [ノリ] = true) then (クラス=「ポップス」)
ルールRp6：if ([恋] = true and [ノリ] = true) then (クラス=「ポップス」)
ルールRp7：if ([夏] = true and [ノリ] = true) then (クラス=「ポップス」)
ルールRp8：if ([爽やか] = true and [ノリ] = true) then (クラス=「ポップス」)
ルールRp9：if ([ドラマ] = true and [爽やか] = true and [心地よい] = true) then (クラス=「ポップス」)
ルールRp10：if ([パワフル] = true and [爽やか] = true and [心地よい] = true) then (クラス=「ポップス」) 
【０２４６】
例えば、ルールRp1は、あるコンテンツが[BGM]というメタデータを有している場合、そのコンテンツが分類されるクラスは「ポップス」であるというルールを表している。
【０２４７】
同様に、バラードのクラスを結論部とするコンテンツ分類ルール（以下、単に、バラードのクラスのコンテンツ分類ルールとも表現する）として、以下のRb1乃至Rb10の１０個のコンテンツ分類ルールが生成される。
【０２４８】
ルールRb1：if ([夏] = true and [ノスタルジー] = true) then (クラス=「バラード」)
ルールRb2：if ([ノスタルジー] = true and [タイアップ] = true) then (クラス=「バラード」)
ルールRb3：if ([ドラマ] = true and [壮大] = true) then (クラス=「バラード」)
ルールRb4：if ([心地よい] = true and [壮大] = true) then (クラス=「バラード」)
ルールRb5：if ([ぬくもり] = true and [壮大] = true) then (クラス=「バラード」)
ルールRb6：if ([恋] = true and [夏] = true and [ドラマ] = true) then (クラス=「バラード」)
ルールRb7：if ([センチメンタル] = true and [夏] = true and [ドラマ] = true) then (クラス=「バラード」)
ルールRb8：if ([恋] = true and [ノスタルジー] = true and [ダンス] = true) then (クラス=「バラード」)
ルールRb9：if ([センチメンタル] = true and [タイアップ] = true and [ドラマ] = true) then (クラス=「バラード」)
ルールRb10：if ([夏] = true and [タイアップ] = true and [ドラマ] = true) then (クラス=「バラード」)
【０２４９】
なお、以下、コンテンツ分類ルールの条件部に示されるメタデータの組み合わせを、単に、コンテンツ分類ルールのメタデータの組み合わせとも称する。また、以下、コンテンツ分類ルールの結論部に示されるクラスを、単に、コンテンツ分類ルールのクラスとも称する。
【０２５０】
次に、コンテンツ分類ルール生成部２９１は、各コンテンツ分類ルールの評価指標を算出する。
【０２５１】
ここで、評価指標の算出方法の例について説明する。
【０２５２】
第１の方法は、以下の式（２７）に示されるように、コンテンツ分類ルールのメタデータの組み合わせに含まれるメタデータの重みの合計値を評価指標とする方法である。
【０２５３】
EI＝ΣWeight(Wi)  …（２７）
【０２５４】
なお、EIは、評価指標を表し、Wiは、コンテンツ分類ルールのメタデータの組み合わせに含まれるメタデータを表し、Weight(Wi)は、コンテンツ分類ルールのクラスにおけるメタデータWiの重みを表す。
【０２５５】
例えば、ルールRp3の場合、クラス「ポップス」におけるメタデータ[冬]の重みとクラス「ポップス」におけるメタデータ[心地よい]の重みとを合計した値が評価指標となる。
【０２５６】
第１の方法においては、コンテンツ分類ルールのメタデータの組み合わせに含まれるメタデータの数が多いほど、または、コンテンツ分類ルールのメタデータの組み合わせに含まれるメタデータの重みが大きいほど、評価指標が大きくなる。すなわち、コンテンツ分類ルールのメタデータの組み合わせが、コンテンツ分類ルールのクラスに属するコンテンツとの関連が深いほど、換言すれば、コンテンツ分類ルールのメタデータの組み合わせが、コンテンツ分類ルールのクラスに属するコンテンツの特徴を表す度合いが大きいほど、評価指標が大きくなる。さらに換言すれば、コンテンツ分類ルールのクラスにおいて、コンテンツ分類ルールのメタデータの組み合わせを含むメタデータを有するコンテンツの占める割合が高いほど、評価指標が大きくなる。
【０２５７】
第２の方法は、以下の式（２８）に示されるように、コンテンツ分類ルールのメタデータの組み合わせに含まれるメタデータの重みの平均値を評価指標とする方法である。
【０２５８】
EI＝{ΣWeight(Wi)}÷Nc  …（２８）
【０２５９】
なお、Ncは、コンテンツ分類ルールのメタデータの組み合わせに含まれるメタデータの数を表す。
【０２６０】
例えば、ルールRp3の場合、クラス「ポップス」におけるメタデータ[冬]の重みとクラス「ポップス」におけるメタデータ[心地よい]の重みとを合計した値を、条件部に含まれるメタデータの数である２で割った値が評価指標となる。
【０２６１】
第２の方法においては、コンテンツ分類ルールのメタデータの組み合わせに含まれるメタデータの重みが大きいほど、評価指標が大きくなる。すなわち、コンテンツ分類ルールの条件部に含まれる個々のメタデータが、コンテンツ分類ルールのクラスに属するコンテンツとの関連が深いほど、換言すれば、コンテンツ分類ルールの条件部に含まれる個々のメタデータが、コンテンツ分類ルールのクラスに属するコンテンツの特徴を表す度合いが大きいほど、評価指標が大きくなる。さらに換言すれば、コンテンツ分類ルールのクラスにおいて、コンテンツ分類ルールのメタデータの組み合わせに含まれるメタデータのうち少なくとも１つを有するコンテンツの占める割合が高いほど、評価指標が大きくなる。
【０２６２】
第３の方法は、以下の式（２９）に示されるように、全てのコンテンツのうちコンテンツ分類ルールの条件部を満たすコンテンツの占める割合、換言すれば、全てのコンテンツのうちコンテンツ分類ルールのメタデータの組み合わせに含まれるメタデータを有するコンテンツの占める割合、いわゆる、被覆率を評価指標とする方法である。なお、ここで、全てのコンテンツとは、ステップＳ１において、各クラスに分類されたコンテンツのことである。
【０２６３】
EI＝Count(Condition)÷N  …（２９）
【０２６４】
なお、Count(Condition)は、コンテンツ分類ルールの条件部を満たすコンテンツの個数を表し、Nは、コンテンツの全個数を表す。
【０２６５】
例えば、ルールRp3の場合、全コンテンツのうち、メタデータ[冬]とメタデータ[心地よい]を有するコンテンツの占める割合が評価指標となる。
【０２６６】
第３の方法においては、全コンテンツのうち、コンテンツ分類ルールの条件部を満たすコンテンツの占める割合が高いほど、評価指標が大きくなる。
【０２６７】
第４の方法は、以下の式（３０）に示されるように、コンテンツ分類ルールのクラスに属するコンテンツのうち、コンテンツ分類ルールの条件部を満たすコンテンツの占める割合、いわゆる、再現率（Recall）を評価指標とする方法である。
【０２６８】
EI＝Recall＝Count(Condition & Decision)÷Count(Decision)  …（３０）
【０２６９】
なお、Count(Condition & Decision)は、コンテンツ分類ルールのクラスに属するコンテンツのうち、コンテンツ分類ルールの条件部を満たすコンテンツの個数を表し、Count(Decision)は、コンテンツ分類ルールのクラスに属するコンテンツの個数を表す。
【０２７０】
例えば、ルールRp3の場合、クラス「ポップス」に属するコンテンツのうち、メタデータ[冬]とメタデータ[心地よい]を有するコンテンツの占める割合が評価指標となる。
【０２７１】
第４の方法においては、コンテンツ分類ルールのクラスに属するコンテンツが、コンテンツ分類ルールのメタデータの組み合わせを含むメタデータを有する割合が高くなるほど、評価指標が大きくなる。すなわち、コンテンツ分類ルールのメタデータの組み合わせが、コンテンツ分類ルールのクラスに属するコンテンツと関連が深いほど、換言すれば、コンテンツ分類ルールのメタデータの組み合わせが、コンテンツ分類ルールのクラスに属するコンテンツの特徴を表す度合いが大きいほど、評価指標が大きくなる。
【０２７２】
第５の方法は、以下の式（３１）に示されるように、コンテンツ分類ルールの条件部を満たすコンテンツのうち、コンテンツ分類ルールのクラスに属するコンテンツの占める割合、いわゆる、適合率（Precision）を評価指標とする方法である。
【０２７３】
EI＝Precision＝Count(Condition & Decision)÷Count(Condition)  …（３１）
【０２７４】
例えば、ルールRp3の場合、メタデータ[冬]とメタデータ[心地よい]を有するコンテンツのうち、クラス「ポップス」に属するコンテンツの占める割合が評価指標となる。
【０２７５】
第５の方法においては、コンテンツ分類ルールのメタデータの組み合わせを含むメタデータを有するコンテンツが、コンテンツ分類ルールのクラスに属する割合が高くなるほど、評価指標が大きくなる。すなわち、コンテンツ分類ルールのメタデータの組み合わせが、コンテンツ分類ルールのクラスに属するコンテンツと関連が深いほど、換言すれば、コンテンツ分類ルールのメタデータの組み合わせが、コンテンツ分類ルールのクラスに属するコンテンツの特徴を表す度合いが大きいほど、評価指標が大きくなる。
【０２７６】
第６の方法は、以下の式（３２）に示されるように、式（３０）により求められる再現率（Recall）と式（３１）により求められる適合率（Precision）との調和平均、いわゆる、F値を評価指標とする方法である。
【０２７７】
EI＝F＝2÷(1÷Recall＋1÷Precision)  …（３２）
【０２７８】
第６の方法においては、コンテンツ分類ルールのメタデータの組み合わせを含むメタデータを有するコンテンツの集合と、コンテンツ分類ルールのクラスとが近くなるほど、評価指標が大きくなる。
【０２７９】
第７の方法は、以下の式（３３）に示されるように、コンテンツ分類ルールの条件部と結論部をそれぞれ１つの事象としてとらえ、条件部の事象が発生する確率と結論部の事象が発生する確率の依存性を評価指標とする方法である。
【０２８０】
EI＝Count(Condition & Decision)−Count(Condition)×Count(Decision)÷N
…（３３）
【０２８１】
なお、式（３３）は、以下のようにして導出される。
【０２８２】
Prob(Condition)＝Count(Condition)÷N  …（３４）
Prob(Decision)＝Count(Decision)÷N  …（３５）
Prob(Condition & Decision)＝Count(Condition & Decision)÷N  …（３６）
【０２８３】
なお、Prob(Condition)は、コンテンツ分類ルールの条件部の事象が発生する確率、Prob(Decision)は、コンテンツ分類ルールの結論部の事象が発生する確率、Prob(Condition & Decision)は、コンテンツ分類ルールの条件部の事象と結論部の事象が同時に発生する確率を表す。
【０２８４】
式（３４）乃至式（３６）より、コンテンツ分類ルールの条件部の事象が発生する確率と結論部の事象が発生する確率の依存性Rは、以下の式（３７）により求められる。
【０２８５】
R＝Prob(Condition & Decision)−Prob(Condition)×Prob(Decision)
＝Count(Condition & Decision)÷N−Count(Condition)×Count(Decision)÷N2
…（３７）
【０２８６】
そして、コンテンツの全個数Nは、全てのコンテンツ分類ルールに共通な値であるので、依存性Rにコンテンツの全個数Nを乗じることにより、式（３３）が導出される。
【０２８７】
例えば、ルールRp3の場合、クラス「ポップス」に属し、かつ、メタデータ[冬]とメタデータ[心地よい]を有するコンテンツの数から、メタデータ[冬]とメタデータ[心地よい]を有するコンテンツの数×クラス「ポップス」に属するコンテンツの数÷Nを引いた値が評価指標となる。
【０２８８】
第７の方法においては、コンテンツが、コンテンツ分類ルールのメタデータの組み合わせを含むメタデータを有する確率と、コンテンツ分類ルールのクラスに属する確率の依存性が高いほど、評価指標が大きくなる。すなわち、コンテンツが、コンテンツ分類ルールのメタデータの組み合わせを含むメタデータを有する事象と、コンテンツ分類ルールのクラスに属する事象との関連が深いほど、評価指標が大きくなる。また、コンテンツ分類ルールの条件部の事象と結論部の事象とが独立している場合、以下の式（３８）が成り立つので、評価指標は最小の０となる。
【０２８９】
Prob(Condition & Decision)＝Prob(Condition)×Prob(Decision)  …（３８）
【０２９０】
このように、評価指標は、コンテンツ分類ルールの条件部に含まれるメタデータまたはその組み合わせが、結論部のクラスに属するコンテンツが有するメタデータに出現する度合いを示す。特に、第１、第２、第４乃至第７の方法を用いて算出した評価指標は、コンテンツ分類ルールの条件部に含まれるメタデータの組み合わせと、結論部のクラスに属するコンテンツとの関連度を表す。すなわち、第１、第２、第４乃至第７の方法を用いて算出した評価指標は、コンテンツ分類ルールの条件部に含まれるメタデータの組み合わせが、結論部のクラスに属するコンテンツの特徴を表す度合いを示す。
【０２９１】
なお、以下、評価指標を算出する方法として第５の方法を採用した場合、すなわち、評価指標をF値とする場合の例について説明する。また、以下、各コンテンツ分類ルールの評価指標EIが以下の値となるものとして説明する。
【０２９２】
EI(Rp1)＝0.429
EI(Rp2)＝0.240
EI(Rp3)＝0.167
EI(Rp4)＝0.333
EI(Rp5)＝0.167
EI(Rp6)＝0.167
EI(Rp7)＝0.167
EI(Rp8)＝0.167
EI(Rp9)＝0.167
EI(Rb10)＝0.167
EI(Rb1)＝0.267
EI(Rb2)＝0.267
EI(Rb3)＝0.267
EI(Rb4)＝0.333
EI(Rb5)＝0.143
EI(Rb6)＝0.267
EI(Rb7)＝0.143
EI(Rb8)＝0.143
EI(Rb9)＝0.143
EI(Rb10)＝0.143
【０２９３】
コンテンツ分類ルール生成部２９１は、生成したコンテンツ分類ルール、および、各コンテンツ分類ルールの評価指標を示す情報を、クライアント記憶部２２３に記憶させるとともに、コンテンツ自動分類部２９２に供給する。
【０２９４】
ステップＳ１０５において、コンテンツ自動分類部２９２は、自動分類するコンテンツを設定する。具体的には、例えば、ユーザが、ユーザ入力部２２１を介して、クライアント記憶部２２３に記憶されているコンテンツの中から、まだ各クラスに分類されていないコンテンツ（例えば、ユーザが新たに購入した楽曲、映画、新たに録画した番組など）を１つ以上を自動分類する対象として選択した場合、ユーザ入力部２２１は、ユーザにより選択されたコンテンツを示す情報をコンテンツ自動分類部２９２に供給する。コンテンツ自動分類部２９２は、ユーザにより選択されたコンテンツを自動分類する対象に定する。
【０２９５】
また、例えば、新着コンテンツ（例えば、新着の映画、番組、楽曲など）に関するメタデータ、または、何らかの推薦アルゴリズムにより決定した推薦コンテンツに関するメタデータが、サーバ記憶部２５１からクライアント記憶部２２３に送信されてきた場合、クライアント記憶部２２３は、送信されてきたメタデータを記憶するとともに、新着または推薦コンテンツがあることを示す情報をコンテンツ自動分類部２９２に供給する。コンテンツ自動分類部２９２は、それらの新着または推薦コンテンツを自動分類する対象に設定する。
【０２９６】
ステップＳ１０６において、コンテンツ自動分類部２９２は、コンテンツを自動分類する。具体的には、コンテンツ自動分類部２９２は、コンテンツ分類ルールに基づいて、ステップＳ１０５において設定した各コンテンツを各クラスに分類し、分類した結果を示す情報を分類結果提示部２９３に供給する。
【０２９７】
例えば、コンテンツ自動分類部２９２は、自動分類する対象となる各コンテンツについて、そのコンテンツが有するメタデータの組み合わせが、条件部のメタデータの組み合わせを含むコンテンツ分類ルール（以下、コンテンツに適合するコンテンツ分類ルールとも表現する）を抽出する。すなわち、コンテンツ自動分類部２９２は、自動分類する対象となる各コンテンツについて、そのコンテンツに適合するコンテンツ分類ルールを抽出する。コンテンツ自動分類部２９２は、抽出されたコンテンツ分類ルールを結論部のクラスごとに分類し、その数を集計する。コンテンツ自動分類部２９２は、適合したコンテンツ分類ルールの数が最大となるクラスに、そのコンテンツを分類する。
【０２９８】
例えば、[BGM][恋][夏][ノリ][心地よい][ノスタルジー][ダンス]の７個のメタデータを有するコンテンツＸについて考えた場合、コンテンツＸは、Rp1、Rp4、Rp7、Rb1、Rb8の５つのコンテンツ分類ルールに適合する。そして、適合したコンテンツ分類ルールの数を、結論部のクラスごとに集計すると、結論部が「ポップス」となるコンテンツ分類ルールの数が３となり、結論部が「バラード」となるコンテンツ分類ルールの数が２となる。従って、この場合、結論部が「ポップス」となるコンテンツ分類ルールの数が最大となるため、コンテンツＸはクラス「ポップス」に分類される。
【０２９９】
また、例えば、自動分類する対象となる各コンテンツについて、適合するコンテンツ分類ルールのうち、評価指標が最大となるコンテンツ分類ルールのクラスにそのコンテンツを分類するようにしてもよい。
【０３００】
例えば、上述したコンテンツＸの場合、コンテンツＸが適合する各コンテンツ分類ルールの評価指標は、以下のとおりとなる。
【０３０１】
EI(Rp1)＝0.429
EI(Rp4)＝0.333
EI(Rp7)＝0.167
EI(Rb1)＝0.267
EI(Rb8)＝0.143
【０３０２】
従って、この場合、コンテンツＸは、評価指標が最大の0.429となるコンテンツ分類ルールRp1の結論部のクラス「ポップス」に分類される。
【０３０３】
さらに、例えば、自動分類する対象となる各コンテンツについて、適合するコンテンツ分類ルールの評価指標を、結論部のクラスごとに集計し、評価指標の合計値が最大となるクラスにそのコンテンツを分類するようにしてもよい。
【０３０４】
例えば、上述したコンテンツＸの場合、コンテンツＸが適合する各コンテンツ分類ルールの評価指標を、結論部のクラスごとに集計すると、以下のとおりとなる。
【０３０５】
ΣEI(Rp)＝EI(Rp1)＋EI(Rp4)＋EI(Rp7)＝0.929  …（３９）
ΣEI(Rb)＝EI(Rb1)＋EI(Rb8)＝0.410  …（４０）
【０３０６】
なお、ΣEI(Rp)は、コンテンツＸが適合するコンテンツ分類ルールのうち、結論部がクラス「ポップス」であるコンテンツ分類ルールの評価指標の合計値を表し、ΣEI(Rb)は、コンテンツＸが適合するコンテンツ分類ルールのうち、結論部がクラス「バラード」であるコンテンツ分類ルールの評価指標の合計値を表す。
【０３０７】
従って、この場合、コンテンツＸは、評価指標の合計値が最大となるクラス「ポップス」に分類される。
【０３０８】
また、例えば、自動分類する対象となる各コンテンツについて、適合するコンテンツ分類ルールの評価指標の平均値が最大となるクラスに分類するようにしてもよい。
【０３０９】
例えば、上述したコンテンツＸの場合、コンテンツＸが適合するコンテンツ分類ルールの評価指標の、結論部のクラスごとの平均値は、以下のとおりとなる。
【０３１０】
EIav(Rp)＝ΣEI(Rp)÷3＝0.929÷3＝0.309…    …（４１）
EIav(Rb)＝ΣEI(Rb)÷2＝0.410÷2＝0.205    …（４２）
【０３１１】
なお、EIav(Rp)は、コンテンツＸが適合するコンテンツ分類ルールのうち、結論部がクラス「ポップス」であるコンテンツ分類ルールの評価指標の平均値を表し、EIav(Rp)は、コンテンツＸが適合するコンテンツ分類ルールのうち、結論部がクラス「バラード」であるコンテンツ分類ルールの評価指標の平均値を表す。
【０３１２】
従って、この場合、コンテンツＸは、評価指標の平均値が最大となるクラス「ポップス」に分類される。
【０３１３】
なお、各コンテンツをそれぞれただ１つのクラスに分類するのではなく、各コンテンツを１つ以上のクラスに分類するとともに、そのコンテンツがそのクラスに適合する度合いを示す適合度を設定するようにしてもよい。
【０３１４】
例えば、自動分類する対象となる各コンテンツについて、適合したコンテンツ分類ルールの結論部に含まれる全てのクラスにコンテンツを分類したり、評価指標の合計値、評価指標の平均値、クラス内での評価指標の最大値などが、所定の閾値以上となる全てのクラスにそのコンテンツを分類するようにしてもよい。そして、例えば、コンテンツが分類された各クラスについて、適合したコンテンツ分類ルールのうち結論部がそのクラスであるコンテンツ分類ルールの数、または、適合したコンテンツ分類ルールのうち結論部がそのクラスであるコンテンツ分類ルールの評価指標の合計値、平均値、あるいは、最大値などを適合度として設定するようにしてもよい。
【０３１５】
例えば、上述したコンテンツＸの場合、適合したコンテンツ分類ルールの結論部に含まれる「ポップス」と「バラード」の両方のクラスにコンテンツＸを分類するとともに、クラス「ポップス」の評価指標の合計値である0.929を、コンテンツＸのクラス「ポップス」に対する適合度として設定し、クラス「バラード」の評価指標の合計値である0.410を、コンテンツＸのクラス「バラード」に対する適合度として設定するようにしてもよい。
【０３１６】
ステップＳ１０７において、分類結果提示部２９３は、自動分類の結果を提示する。具体的には、分類結果提示部２９３は、クライアント出力部２２４を制御して、ステップＳ１０６においてコンテンツを自動分類した結果をユーザに提示する。
【０３１７】
例えば、分類結果提示部２９３は、クラインアント出力部２２４を制御して、以下の情報を表示させる。
【０３１８】
コンテンツＸ：「ポップス」  キーワード：BGM，恋，ノリ，心地よい
【０３１９】
これにより、ユーザは、コンテンツＸが、メタデータ（いまの場合、ユーザに対してはキーワードとして提示されている）[BGM][恋][ノリ][心地よい]に基づいて、グループ「ポップス」に分類されたことを知ることができる。
【０３２０】
なお、例えば、コンテンツＸを実際に分類する前に、この情報をユーザに提示し、コンテンツＸをグループ「ポップス」に分類することをユーザに推薦するようにしてもよい。
【０３２１】
また、各コンテンツが有するメタデータの組み合わせのうち、コンテンツ分類ルールの条件部と一致するメタデータの組み合わせに含まれるメタデータ、および、条件部に一致したコンテンツ分類ルールの結論部のクラスに基づいて、コンテンツの特徴をユーザに対して提示するようにしてもよい。例えば、コンテンツが分類されたクラス名、コンテンツの分類に用いたメタデータに基づいて、コンテンツの特徴をユーザに対して提示するようにしてもよい。
【０３２２】
例えば、上述したコンテンツＸの場合、分類結果提示部２９３は、クラインアント出力部２２４を制御して、コンテンツＸの特徴として、以下の情報を表示させる。
【０３２３】
コンテンツＸ：BGM風の「ポップス」、ノスタルジー感のある夏の「バラード」
【０３２４】
これにより、ユーザは、コンテンツＸの特徴を、容易かつ具体的に知ることができる。なお、この例は、適合度を設定して、１つ以上のクラスにコンテンツを分類する場合の例を示している。
【０３２５】
ステップＳ１０８において、コンテンツ自動分類部２９２は、自動分類するコンテンツを変更するか否かを判定する。例えば、ユーザが、他のコンテンツを自動分類したいと考え、ユーザ入力部２２１を介して、自動分類するコンテンツの変更を指令する情報を入力した場合、ユーザ入力部２２１は、取得した情報をコンテンツ自動分類部２９２に供給する。コンテンツ自動分類部２９２は、自動分類するコンテンツの変更を指令する情報を取得した場合、自動分類するコンテンツを変更すると判定し、処理はステップＳ１０５に戻る。その後、ステップＳ１０８において、自動分類するコンテンツを変更しないと判定されるまで、ステップＳ１０５乃至Ｓ１０８の処理が繰り返し実行され、ユーザにより指定されたコンテンツが自動分類される。
【０３２６】
ステップＳ１０８において、自動分類するコンテンツを変更しないと判定された場合、処理はステップＳ１０９に進む。
【０３２７】
ステップＳ１０９において、コンテンツ分類部２８１は、上述した図４のステップＳ６の処理と同様に、コンテンツを分類する視点を変更するか否かを判定する。コンテンツを分類する視点を変更すると判定された場合、処理はステップＳ１０１に戻り、その後、ステップＳ１０９において、コンテンツを分類する視点を変更しないと判定されるまで、ステップＳ１０１乃至Ｓ１０９の処理が繰り返し実行される。すなわち、新たな視点（例えば、好き嫌いの視点）に基づいて、コンテンツが自動分類される。
【０３２８】
ステップＳ１０９において、コンテンツを分類する視点を変更しないと判定された場合、コンテンツ分類処理は終了する。
【０３２９】
このようにして、メタデータに依存しないユーザの視点に基づいて、例えば、上述した好き嫌い、フォルダなどの視点に基づいて、ユーザがコンテンツを分類するためのメタデータの条件の設定を行うことなく、各コンテンツを自動的に分類することができる。
【０３３０】
次に、図１６のフローチャートを参照して、情報処理システム２０１により実行されるコンテンツ分類処理の第２の実施の形態について説明する。なお、この処理は、例えば、ユーザ入力部２２１を介して、ユーザがコンテンツ分類処理の開始の指令を入力した場合、開始される。
【０３３１】
ステップＳ１５１において、コンテンツ分類部２８１は、コンテンツ分類ルールを生成する視点を選択する。具体的には、コンテンツ分類部２８１は、まだコンテンツ分類ルールを生成していない視点のうち１つを選択する。例えば、上述した図１４に示される例の場合、ユーザの好き嫌い、および、コンテンツが格納されているフォルダの２つの視点のうち、まだコンテンツ分類ルールを生成していない視点が１つ選択される。
【０３３２】
ステップＳ１５２において、コンテンツ分類部２８１は、上述した図１３のステップＳ１０１と同様の処理により、ステップＳ１５１において選択した視点に基づいて、コンテンツを複数のクラスに分類し、分類したコンテンツのクラスに関する情報をメタデータ抽出部２８２に供給する。
【０３３３】
ステップＳ１５３乃至ステップＳ１５５の処理は、上述した図１３のステップＳ１０２乃至Ｓ１０４の処理と同様であり、その説明は繰り返しになるので省略するが、上述したように、これらの処理により、ステップＳ１５１において選択された視点に対する、コンテンツ分類ルールが生成されるとともに、各コンテンツ分類ルールに対する評価指標が算出される。
【０３３４】
ステップＳ１５６において、コンテンツ分類部２８１は、全ての視点についてコンテンツ分類ルールを生成したかを判定する。全ての視点についてコンテンツ分類ルールを生成していないと判定された場合、処理はステップＳ１５１に戻り、ステップＳ１５６において、全ての視点についてコンテンツ分類ルールを生成したと判定されるまで、ステップＳ１５１乃至Ｓ１５６の処理が繰り返し実行される。すなわち、全ての視点について、コンテンツ分類ルールが生成されるとともに、各コンテンツ分類ルールに対する評価指標が算出される。
【０３３５】
ステップＳ１５６において、全ての視点についてコンテンツ分類ルールが生成されたと判定された場合、処理はステップＳ１５７に進む。
【０３３６】
ステップＳ１５７において、上述した図１３のステップＳ１０５の処理と同様に、自動分類するコンテンツが設定される。
【０３３７】
ステップＳ１５８において、コンテンツ自動分類部２９２は、コンテンツを自動分類する。具体的には、例えば、まず、コンテンツ自動分類部２９２は、自動分類する対象となる各コンテンツについて、全てのコンテンツ分類ルールの中から、そのコンテンツに適合するコンテンツ分類ルールを抽出する。コンテンツ自動分類部２９２は、抽出したコンテンツ分類ルールの評価指標を、結論部のクラスごとに集計する。
【０３３８】
次に、コンテンツ自動分類部２９２は、各視点ごとに、評価指標の合計値が最大となるクラスと評価指標の合計値が２番目に大きいクラスとの間の評価指標の差を算出し、算出した差が最大となる視点、すなわち、そのコンテンツの特徴が最も顕著に現れる視点を選択する。コンテンツ自動分類部２９２は、選択した視点におけるクラスのうち、評価指標の合計値が最大となるクラスに、そのコンテンツを分類する。
【０３３９】
また、例えば、自動分類する対象となる各コンテンツについて、視点に関係なく、適合するコンテンツ分類ルールの評価指標の合計値、平均値、または、最大値が最大となるクラスにそのコンテンツを分類するようにしてもよい。
【０３４０】
さらに、例えば、自動分類する対象となる各コンテンツについて、適合するコンテンツ分類ルールの評価指標の合計値、平均値、または、クラス内での評価指標の最大値が所定の閾値以上となる全てのクラスにそのコンテンツを分類するとともに、上述した適合度を設定するようにしてもよい。この場合、１つのコンテンツが、１つの視点内の複数のクラスに属したり、複数の視点のクラスに属するように分類される場合がある。
【０３４１】
コンテンツ自動分類部２９２は、各コンテンツを分類した結果を示す情報を分類結果提示部２９３に供給する。
【０３４２】
ステップＳ１５９において、上述した図１３のステップＳ１０８の処理と同様に、自動分類の結果がユーザに提示される。
【０３４３】
ステップＳ１６０において、上述した図１３のステップＳ１０９の処理と同様に、自動分類するコンテンツを変更するか否かが判定される。自動分類するコンテンツを変更すると判定された場合、処理はステップＳ１５７に戻り、ステップＳ１６０において、自動分類するコンテンツを変更しないと判定されるまで、ステップＳ１５７乃至Ｓ１６０が繰り返し実行される。
【０３４４】
ステップＳ１６０において、コンテンツを分類する視点を変更しないと判定された場合、コンテンツ分類処理は終了する。
【０３４５】
このようにして、一度に複数の視点に基づいて、コンテンツを自動分類することができる。
【０３４６】
以上のように、各要素の特徴を表すデータがそれぞれ関連づけられている複数の要素を分類したクラスの特徴として、特徴を抽出する対象となるクラスに属するそれぞれの要素について要素に関連づけられている１つ以上のデータを取り出すことにより求められるデータの全ての組み合わせのうち、他のクラスに属するそれぞれの要素について要素に関連づけられている１つ以上のデータを取り出すことにより求められるデータの組み合わせには存在しないデータの組み合わせを抽出する場合には、複数の要素を分類したクラスの特徴を抽出することができる。また、複数の要素を分類したクラスの特徴を簡単かつ正確に抽出することができる。
【０３４７】
なお、以上の説明では、コンテンツを分類する視点を１つとする例を示したが、２つ以上の視点を組み合わせるようにしてもよい。例えば、図５に示される例を用いれば、ユーザの好き嫌いの視点とプレイリスト選択曲の視点とを組み合わせて、例えば、ユーザが好きであって、かつ、プレイリストに選択されていないコンテンツが属するクラスの特徴を表すメタデータの組み合わせを容易に抽出することができる。
【０３４８】
また、複数の視点を組み合わせる例として、コンテンツを管理する多層構造のディレクトリやブックマークを、コンテンツを分類する視点に用いることができる。この分類の視点を用いることにより、例えば、ユーザが行ったコンテンツの分類（ディレクトリまたはブックマークなど）の粒度や詳細度の特徴を表すメタデータの組み合わせを抽出することができる。
【０３４９】
さらに、例えば、コンテンツが属しているディレクトリと、ユーザの好き嫌いの２つの視点を組み合わせて分類したクラスの特徴を表すメタデータの組み合わせを抽出することも可能である。
【０３５０】
なお、コンテンツを分類する視点が増えても、コンテンツを複数のクラスに分類した後の処理には影響しないため、図４、図７、図１０、図１３、または、図１６を参照して上述した本発明のアルゴリズムをそのまま適用することができる。また、コンテンツを分類する視点を複数組み合わせることにより、ユーザの嗜好などをより精緻に表すメタデータの組み合わせを抽出することができるようになる。
【０３５１】
また、例えば、メタデータの種類が少ない場合、または、処理能力が高いコンピュータなどにより処理を行う場合、クラス別重要メタデータの抽出を行わないようにしてもよい。全てのメタデータを用いてメタデータの組み合わせを抽出する場合、クラスの特徴をより正確に表すメタデータの組み合わせが抽出される可能性が高くなる。
【０３５２】
さらに、以上の説明では、コンテンツに関連づけられているメタデータの組み合わせを抽出する例を示したが、例えば、ある学校のクラスの特徴を、各クラスに所属する生徒に関するデータ（例えば、成績、身長、体重など）に基づいて抽出したり、同じ商品を製造する複数の製造者の特徴を、各製造者が製造する商品に関するデータ（例えば、価格、機能、形、色など）に基づいて抽出する場合など、本発明は、各要素の特徴を表すデータが関連づけられている複数の要素を複数のクラスに分類し、各要素が有するデータに基づいて、各クラスの特徴を抽出する場合に適用することができる。
【０３５３】
なお、本発明は、例えば、ユーザにコンテンツや商品などを推薦したり、または、コンテンツや商品などを分類したクラスの特徴を抽出したりする装置やシステム（例えば、推薦システム、パーソナルコンピュータ、携帯電話機、PDA（Personal Digital Assistant）、各種のAV（Audio Visual）機器など）、または、ソフトウエアなどに適用することができる。
【０３５４】
例えば、ユーザの視聴履歴を学習するTV番組推薦機能を持つ装置に本発明を適用することにより、例えば、抽出されたタレントＡとバラエティ番組というメタデータの組み合わせに基づいて、ユーザが好きなタレントＡの出演するバラエティ番組を推薦する一方、ユーザが嫌いなタレントＡの出演する歌番組は推薦しないというように、ユーザの精緻な嗜好パターンに基づいて、ユーザに番組を推薦することができるとともに、その推薦理由を提示することが可能となり、推薦された番組に対するユーザの受容度を高めることができる。
【０３５５】
また、例えば、音楽プレーヤーと連携したパーソナルコンピュータで実行される楽曲ファイル閲覧および編集ソフトウェアに本発明を適用することにより、プレイリストの作成や閲覧などの操作に応じて、プレイリストの特徴を表すメタデータの組み合わせをユーザに提示することができ、ファイルを閲覧したり、編集したりする作業を快適にするとともに、その作業を行う楽しみを与えることができる。
【０３５６】
また、本発明は、例えば、各種のコンテンツを分類して管理する装置やシステム、または、ソフトウエアなどに適用することができる。例えば、本発明の第２の実施の形態を電子メールのソフトウエアに適用することにより、従来のメールの差出人、件名、ヘッダ情報などを分類する条件として設定することなく、メールの内容に基づいて自動的にメールを分類することができる。
【０３５７】
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し、ソフトウエアにより実行させることもできる。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、プログラム記録媒体からインストールされる。
【０３５８】
図１７は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するパーソナルコンピュータの構成の例を示すブロック図である。CPU（Central Processing Unit）９０１は、ROM（Read Only Memory）９０２、または記録部９０８に記憶されているプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM（Random Access Memory）９０３には、CPU９０１が実行するプログラムやデータなどが適宜記憶される。これらのCPU９０１、ROM９０２、およびRAM９０３は、バス９０４により相互に接続されている。
【０３５９】
CPU９０１にはまた、バス９０４を介して入出力インタフェース９０５が接続されている。入出力インタフェース９０５には、キーボード、マウス、マイクロホンなどよりなる入力部９０６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部９０７が接続されている。CPU９０１は、入力部９０６から入力される指令に対応して各種の処理を実行する。そして、CPU９０１は、処理の結果を出力部９０７に出力する。
【０３６０】
入出力インタフェース９０５に接続されている記録部９０８は、例えばハードディスクからなり、CPU９０１が実行するプログラムや各種のデータを記憶する。通信部９０９は、インターネットやローカルエリアネットワークなどのネットワークを介して外部の装置と通信する。
【０３６１】
また、通信部９０９を介してプログラムを取得し、記録部９０８に記憶してもよい。
【０３６２】
入出力インタフェース９０５に接続されているドライブ９１０は、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のリムーバブルメディア９１１が装着されたとき、それらを駆動し、そこに記録されているプログラムやデータなどを取得する。取得されたプログラムやデータは、必要に応じて記録部９０８に転送され、記憶される。
【０３６３】
コンピュータにインストールされ、コンピュータによって実行可能な状態とされるプログラムを格納するプログラム記録媒体は、図１７に示すように、磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disc)を含む）、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリなどよりなるパッケージメディアであるリムーバブルメディア９１１、または、プログラムが一時的もしくは永続的に格納されるROM９０２や、記録部９０８を構成するハードディスクなどにより構成される。プログラム記録媒体へのプログラムの格納は、必要に応じてルータ、モデムなどのインタフェースである通信部９０９を介して、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の通信媒体を利用して行われる。
【０３６４】
なお、本明細書において、プログラム記録媒体に格納されるプログラムを記述するステップは、記載された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。
【０３６５】
また、本明細書において、システムとは、複数の装置により構成される装置全体を表すものである。
【０３６６】
さらに、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【０３６７】
【図１】本発明を適用した情報処理システムの第１の実施の形態を示すブロック図である。
【図２】図２のクライアント演算部の機能の構成の例を示すブロック図である。
【図３】コンテンツに関連づけられているメタデータの例を示す図である。
【図４】図１の情報処理システムにより実行されるキーワード抽出処理を説明するためのフローチャート図ある。
【図５】コンテンツを分類する視点を説明するための図である。
【図６】メタデータの抽出の例を説明するための図である。
【図７】図４のステップＳ３のメタデータ抽出処理の詳細を説明するためのフローチャートである。
【図８】抽出したキーワードをユーザに提示する画面の例である。
【図９】抽出したキーワードをユーザに提示する画面の他の例である。
【図１０】図１の情報処理システムにより実行されるコンテンツ推薦処理を説明するためのフローチャートである。
【図１１】本発明を適用した情報処理システムの第２の実施の形態を示すブロック図である。
【図１２】図１１のクライアント演算部の機能の構成の例を示すブロック図である。
【図１３】図１１の情報処理システムにより実行されるコンテンツ分類処理の第１の実施の形態を説明するためのフローチャートである。
【図１４】コンテンツを分類する視点を説明するための図である。
【図１５】メタデータの抽出の例を説明するための図である。
【図１６】図１１の情報処理システムにより実行されるコンテンツ分類処理の第２の実施の形態を説明するためのフローチャートである。
【図１７】パーソナルコンピュータの構成の例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０３６８】
１  情報処理システム，  １１  コンテンツ視聴クライアント，  １２  コンテクスト検出端末，  １３  コンテンツ配信サーバ，  １４  コンテンツ推薦サーバ，  ２１  ユーザ入力部，  ２２  クライアント演算部，  ２３  クライアント記憶部，  ２４  クライアント出力部，  ４１  コンテンツ配信部，  ８１  コンテンツ分類部，  ８２  メタデータ抽出部，  ８３  組み合わせ抽出部，  ８４  キーワード提示部，  ８５  推薦コンテンツ抽出部，  ８６  推薦コンテンツ提示部，  ２０１  情報処理システム，  ２１１  コンテンツ視聴クライアント，  ２１２  コンテクスト検出端末，  ２１３  コンテンツ配信サーバ，  ２１４  コンテンツ推薦サーバ，  ２２１  ユーザ入力部，  ２２２  クライアント演算部，  ２２３  クライアント記憶部，  ２２４  クライアント出力部，  ２４１  コンテンツ配信部，  ２８１  コンテンツ分類部，  ２８２  メタデータ抽出部，  ２８３  組み合わせ抽出部，  ２９１  コンテンツ分類ルール生成部，  ２９２  コンテンツ自動分類部，  ２９３  分類結果提示部，  ９０１  CPU，  ９０２  ROM，  ９０３  RAM，  ９０８  記録部，  ９１０  ドライブ，  ９１１  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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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