コンテンツの特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記特徴量抽出部で抽出された特徴量を基に前記コンテンツの複雑性値を算出する複雑性算出部と、前記特徴量と前記複雑性値を基に、前記コンテンツを鑑賞することで喚起される情動値を算出する情動値生成部と、前記算出された情動値に基づき、嗜好の判定を行う嗜好判定部と、を備えた変化対応型嗜好推定装置。前記変化対応型嗜好推定装置は、更に、ユーザ毎に、前記コンテンツの複雑性値と情動値との関係を示す複雑性指標を管理する複雑性指標管理部を備え、前記情動値生成部は、前記特徴量、前記複雑性値、及び前記複雑性指標を基に、前記情動値を算出する、請求項1記載の変化対応型嗜好推定装置。前記複雑性指標は、前記ユーザの前記コンテンツの複雑性値と、コンテンツを鑑賞することによって誘発される感情との対応関係を示す、請求項1または請求項2記載の変化対応型嗜好推定装置。前記複雑性算出部は、前記複雑性値を算出する際に、前記コンテンツの時系列変化の冗長性、典型性の少なくとも1つを利用する、請求項1乃至3のいずれか1項に記載の変化対応型嗜好推定装置。前記変化対応型嗜好推定装置は、更に、状況情報を入力する入力部を備え、前記判定部は、前記算出された情動値と前記状況情報とに基づき、前記状況情報を入力したユーザの嗜好の判定を行う、請求項1乃至3のいずれか1項に記載の変化対応型嗜好推定装置。前記変化対応型嗜好推定装置は、更に、前記嗜好の判定結果に基づき、前記複雑性指標を更新する更新部を備えた、請求項5記載の変化対応型嗜好推定装置。コンテンツに対するユーザの嗜好を推定する変化対応型の嗜好推定方法であって、コンテンツの特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、前記特徴量を基に、前記コンテンツの複雑性値を算出する複雑性値算出ステップと、前記特徴量、前記複雑性値、及び複雑性指標を基に、前記コンテンツを鑑賞することで喚起される前記ユーザの情動値を算出する情動値生成ステップと、前記算出された情動値に基づき、嗜好の判定を行う嗜好判定ステップと、前記嗜好の判定結果に基づき、前記複雑性指標を更新する更新ステップと、を備えた、変化対応型の嗜好推定方法。コンピュータを、コンテンツに対するユーザの嗜好を推定する変化対応型嗜好推定装置として機能させるための変化対応型の嗜好推定プログラムであって、前記コンピュータに、コンテンツの特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、前記特徴量を基に、前記コンテンツの複雑性値を算出する複雑性値算出ステップと、前記特徴量、前記複雑性値、及び複雑性指標を基に、前記コンテンツを鑑賞することで喚起される前記ユーザの情動値を算出する情動値生成ステップと、前記算出された情動値に基づき、嗜好の判定を行う嗜好判定ステップと、前記嗜好の判定結果に基づき、前記複雑性指標を更新する更新ステップと、を実行させる変化対応型の嗜好推定プログラム。コンテンツの特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記特徴量抽出部で抽出された特徴量を基に前記コンテンツの複雑性値を算出する複雑性算出部と、前記特徴量と前記複雑性値を基に、前記コンテンツを鑑賞することで喚起される情動値を算出する情動値生成部と、前記算出された情動値に基づき、嗜好の判定を行う嗜好判定部と、を備えた集積回路。従来の嗜好推定装置では、リズム、和音等のコンテンツの客観的分析指標に着目しており、ユーザ個々の嗜好特性の変化に基づき、嗜好を推定することが困難であった。嗜好の変化を考慮する場合でも、コンテンツの鑑賞回数により嗜好変化を推定するもので、ユーザがコンテンツを鑑賞して喚起される情動値に基づくものはなかった。このため、コンテンツに対して、時系列的に変化、変動していく嗜好を、ユーザ毎に適格に把握し、嗜好変化に応じた適切なコンテンツを推薦することが困難であった。本発明は、上記事由に鑑みてなされたものであり、コンテンツに対して、時系列的に変化、変動していく嗜好をユーザ毎に適格に把握し、嗜好変化に応じた適切なコンテンツを推薦する嗜好推定装置を提供することを目的とする。本発明に係わる変化対応型嗜好推定装置は、コンテンツの特徴量を抽出する特徴量抽出部と、特徴量抽出部で抽出された特徴量を基にコンテンツの複雑性値を算出する複雑性算出部と、特徴量と複雑性値を基に、コンテンツを鑑賞することで喚起される情動値を算出する情動値生成部と、算入された情動値に基づき嗜好の判定を行う嗜好判定部とを備えている。本発明の変化対応型嗜好推定装置は、コンテンツの客観的指標である特徴量に加えて、更に複雑性値を導入し、ユーザ毎に特徴量と複雑性値とに基づき、コンテンツを鑑賞するユーザの情動値を生成することで、嗜好の個人差及び変化を適格に配慮した適切な嗜好推定を可能とする。以下本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。図面において実質的に同一の部材には同一の符号を付している。以下の実施の形態については、音楽をコンテンツの一例として説明する。コンテンツの種類は音楽に限定されることはなく、動画、静止画等、ディジタル化されたデータで表現され、そのコンテンツの特徴を示す属性が抽出されるものであれば、本発明は適用可能である。実施の形態1図1は、本発明の実施の形態1に係わる変化対応型嗜好推定装置のブロック図である。変化対応型嗜好推定装置2000は、コンテンツ1が入力されると、特徴量、複雑性値、情動値に基づきユーザのコンテンツに対する嗜好が判定され、嗜好判定結果2として出力する。特徴量抽出部100は、入力されたコンテンツ1の特徴量を抽出し出力する。特徴量抽出部100は、入力されたコンテンツ1から、ビートや周波数特性などの音楽特徴量や、画像コンテンツにおけるSIFT特徴量などに挙げられるように、コンテンツ1の特徴を表わす特徴量を抽出し出力する。以下は、音楽をコンテンツ1の一例として説明する。複雑性算出部200は、特徴量抽出部100で抽出されたコンテンツ1の特徴量から、更に複雑性値を算出する。複雑性値とは、音楽の入力刺激としての属性を示す値であり、幾つかの構成要素からなる。詳細は、以下で説明する。情動値生成部300は、特徴量、複雑性値に基づき、コンテンツ1を鑑賞するユーザの情動値を生成する。情動値とは、コンテンツ1を鑑賞した場合に喚起される、個人毎に異なる快適あるいは不快のレベルを示す値である。あるいは、コンテンツ1を鑑賞した場合に喚起される個人毎に異なる覚醒のレベルである。一般的には、情動値が大きい程、ユーザはそのコンテンツ1を好む、嗜好していると判断される。嗜好判定部400は、情動値に基づき、ユーザのコンテンツ1に対する嗜好を判定し、嗜好判定結果2を出力する。図2は、本発明の実施の形態1に係わる特徴量抽出部100と、複雑性算出部200の構成の一例を示す。特徴量抽出部100は、コンテンツ1から、周波数成分、リズム成分、メロディ成分などの特徴量を抽出し、出力する。特徴量は、これらの成分に限定されない。他にも和音等、種々の音楽の特徴を表すパラメータを選択することも可能である。複雑性算出部200は、抽出されたコンテンツ1の特徴量を分析して、更に、リズム冗長性、リズム典型性、メロディ冗長性、メロディ典型性などの複雑性を示す複雑性値を算出し、出力する。ここで、複雑性値とは、音楽の入力刺激としての属性を示す値であり、例えば、典型性、冗長性などがある。また、冗長性とは、所定単位における音楽のリズムパターンの種類、生起確率を示す情報で、冗長性が高いと複雑性値は低い。次に、典型性とは、音楽の様式のルールから逸脱する度合いを示す情報で、典型性が高いと複雑性値は低い。これらの典型性、冗長性の複雑性値は、ユーザがコンテンツを繰り返して、あるいは中長期的に鑑賞した場合に、傾向が特に出易い特性を有する。このため、本実施の形態では、中長期的な嗜好の変化を考慮した嗜好判定をする際にも効果がある。図3は、音楽の特徴量を時系列で示す一例の図である。図4は、音楽の複雑性値を時系列で示す一例の図である。図3においては、音楽の特徴量の例である、メロディ、ビートが、時系列で示されている。MIDIMusicalInstrumentsDigitalInterfaceのように、音楽データが音符を単位として、時系列で数値化されている。音楽データを数値化する場合の単位は、特に限定する必要はない。また、同時に複数音源、楽器等が存在する場合には、異なる音源、楽器毎に数値化してもよいし、全体として数値化しても良い。図4において、ビートのデータ、メロディのデータは、四分音符2拍毎などを区切りとする所定単位で区切られる。所定の単位毎に、リズム冗長性、リズム典型性、メロディ冗長性、メロディ典型性が算出される。リズム冗長性は、前記所定の単位毎に、時系列のデータとして、例えば、直前の1区切りと同じリズムパターンの時は1、違う場合は0と算出する。リズム典型性に関しては、あらかじめ、オフラインで多数の楽曲のリズムパターンを分析したデータベースを持っておく。あるいは、楽典などから基本的なリズムパターンのデータベースを作成する。リズム典型性は、前記所定の単位毎に、時系列のデータとして、例えば、よく出現するリズムパターンと同じパターンのときは、1、違う場合は0と算出する。メロディ冗長性は、前記所定の単位毎に、時系列のデータとして、例えば、直前の1区切りと同じメロディパターンのときは1、違う場合は0として算出する。メロディ典型性に関して、あらかじめ、オフラインで多数の楽曲のメロディをHMMHiddenMarkovModelなどで機械学習させる。メロディ典型性は、前記所定の単位毎に、時系列のデータとして、機械学習の結果と比較し、よくあるメロディ進行の場合は1を、あまり無いメロディ進行の場合は0と算出する。ここで、複雑性値を示すデータとして、リズム冗長性、リズム典型性、メロディ冗長性、メロディ典型性の4つを例に説明した。これは、4つに限定する必要はなく、1つ以上であれば、本発明に適用することが可能である。次に、図5のフローチャートを用いて、本発明の実施の形態1に係る変化対応型嗜好推定装置2000の全体動作を説明する。ユーザが鑑賞するコンテンツが、パソコン、ディジタルオーディオ機器、ネットワーク、記憶媒体等から、変化対応型嗜好推定装置2000に入力されるステップS100。特徴量抽出部100が、入力されたコンテンツの特徴量を抽出するステップS101。この際、ユーザ毎に異なる、可聴出来る周波数帯域や、リズムの聞き分けなどの識別能力情報を別途保持して、各ユーザの識別能力に応じたフィルタをコンテンツ1にかけることで、特徴量の抽出効果を高めても良い。複雑性算出部200は、特徴量抽出部100で抽出されたコンテンツ1の特徴量から、更に複雑性値を算出する。複雑性値とは、先述のとおり、音楽の入力刺激としての属性を示す値であり、例えば、典型性、冗長性などがあり、さらには、これらの特性をリズム、メロディと組み合わせて算出するステップS102。本フローでは、所定の単位毎に、時系列のデータとして、リズム冗長性、リズム典型性、メロディ冗長性、メロディ典型性の4種類が算出される。算出された特徴量、複雑性値を基に、コンテンツで喚起されるユーザの情動値が算出されるステップS103。先述したように情動値とは、コンテンツを鑑賞した場合に喚起される、個人毎に異なる快適あるいは不快のレベルを示す値である。図6に、情動値の例を時系列で示す。図6aは覚醒度を時系列で示し、図6bは快/不快度を時系列で示している。一般的に、コンテンツを鑑賞して、快適度が高い場合と、覚醒度が高い場合の傾向は同様である。このため、本実施の形態では、情動値を示すものとして快適度で表現する。なお、ユーザの特定の状況においては、快適度と覚醒度とが同様の傾向を示さず、異なる逆の傾向を示す場合も想定される。例えば、就寝時には、ユーザにとって覚醒度が低いほうが、眠りにつき易く快適度が高いと感じる。これについては、嗜好判定の際に、ユーザの置かれた状況を考慮して嗜好判定する処理方法を後述する。算出された情動値を基に、コンテンツをユーザが好むか否かが判定され、出力されるステップS104。図7に、ステップS103において情動値を算出した際に用いた、基準複雑性指標を示す。基準複雑性指標は、一般的に標準となる複雑性と快適度の関係を示す指標である。図7において、例えばコンテンツの複雑性値が時系列データを基に、代表値としてc1が得られたとする。図7の縦軸の快適度において、Thは快適と判断される閾値を示す。代表値がc1の場合、快適度はe1であり、閾値Thを超えている。このため、代表値c1の場合には、コンテンツは好まれると判定される。次に、コンテンツの複雑性値が時系列データを基に、代表値としてc2が得られたとする。図7において代表値がc2の場合、快適度はe2であり、閾値Thよりも低い。すると、代表値c2の場合には、コンテンツは好まれないと判定される。この判定は、あくまで一例である。複雑性値が複数有り、さらにそれらは時系列のデータであるため、それらから代表値を算出する方法は、種々の方法が考えられる。時系列データから代表値を算出する場合には、ピーク値を選択する、平均値を選択する、上位の複数のピーク値を選択し平均を取るなどがある。また複数の複雑性値を用いて代表値を算出する場合には、単純平均値、あるいはパラメータ毎に優先度を付ける、あるいは重みをつけて平均値をとるなどが考えられる。更に、複雑性値を時間関数としてそのまま情動値算出に使っても、処理時間、処理の効率が問題ない場合には、複数種類の複雑性値を時間関数としてそのまま活用し、基準複雑性指標との関係で、情動値を求めても構わない。これら以外にも、複雑性値の特徴を示す代表値を算出する方法であれば、上記方法には限定されない。実施の形態2図8に、本発明の実施の形態2に係わる変化対応型嗜好推定装置のブロック図を示す。図9に、本発明の実施の形態2に係る変化対応型嗜好推定装置の全体動作を表すフローチャートを示す。図10に、本発明の実施の形態2に係る変化対応型嗜好推定装置の詳細動作を表すフローチャートを示す。実施の形態2の図8、9、10において、実施の形態1の説明で用いた図面と同様の構成要素については、同一の参照符号を付し、説明は省略する。図8の変化対応型嗜好推定装置2000のブロック図において、図1のブロック図に追加した構成は、更新部500と、複雑性指標管理部600である。更新部500は、嗜好判定部400がコンテンツ1への嗜好を判定した後、判定結果に応じて、複雑性指標管理部600で保持しているユーザ毎の個別複雑性指標を更新する。複雑性指標管理部600は、ユーザを識別するためのユーザIDと対応付けて、ユーザ毎に異なる個別複雑性指標を管理している。ユーザ毎に異なる個別複雑性指標は、入力されたコンテンツ1の複雑性値を用いて、ユーザ毎に異なる情動値が生成されるのに活用される。具体的には、個別複雑性指標は、ユーザ毎に複雑性値と快適度との関係を示す指標である。次に、図9のフローチャートを用いて、本発明の実施の形態2に係る変化対応型嗜好推定装置2000の全体動作を説明する。ユーザが鑑賞するコンテンツ1が、パソコン、ディジタルオーディオ機器、ネットワーク、記憶媒体等から、変化対応型嗜好推定装置2000に入力されるステップS100。特徴量抽出部100が、入力されたコンテンツ1の特徴量を抽出するステップS101。この際、ユーザ毎に異なる、可聴出来る周波数帯域や、リズムの聞き分けなどの識別能力情報を別途保持して、各ユーザの識別能力に応じたフィルタをコンテンツにかけることで、特徴量の抽出効果を高めても良い。複雑性算出部200は、特徴量抽出部100で抽出されたコンテンツ1の特徴量から、更に複雑性を算出するステップS102。本フローでは複雑性値として、所定の単位毎に、時系列のデータとして、リズム冗長性、リズム典型性、メロディ冗長性、メロディ典型性の4種類が算出される。算出された複雑性値を基に、複雑性指標管理部600がユーザIDを用いて管理しているユーザ毎に異なる個別複雑性指標から、コンテンツ1で喚起されるユーザの情動値が算出されるステップS200。個別複雑性指標は、ユーザ毎に複雑性値と快適度との関係を示すため、同一コンテンツを鑑賞した場合に喚起される情動値は、個人毎に異なる値となる。算出された情動値を基に、コンテンツ1をユーザが好むか否かが判定され、出力されるステップS201。ユーザがコンテンツ1を好むか否かの嗜好判定結果が出た後、嗜好判定結果、ユーザ本人の評価入力等に応じて、複雑性指標管理部600が管理している個別複雑性評価指標のデータを更新する。個別複雑性評価指標を更新する判断材料としては、ユーザ本人のコンテンツを好きか否かの等の評価入力、コンテンツ再生装置の再生音量、再生回数、再生の途中停止等の動作情報、あるいはユーザ本人の脳波等の医学的信号の計測結果などがある。変化対応型嗜好推定装置2000がコンテンツを嗜好するか否かをより正確に、精度良く判定するために活用あるいは補完できる情報は、個別複雑性評価指標を更新する判断材料として使える。次に、図10のフローチャートを用いて、上述したステップS102、S200の動作について詳述する。複雑性を算出するステップS102を、ステップS102aと102bとに分けて説明する。コンテンツ1の複雑性値を、所定の単位毎に、時系列のデータとして、リズム冗長性、リズム典型性、メロディ冗長性、メロディ典型性の4種類で算出するステップS102a。次に、これら4種類の複雑性値を時間関数としてそのまま情動値算出に使うのは処理が膨大となるため、4種類の複雑性値のデータから、代表値を算出するステップS102b。もちろん、ステップS102bにおいて処理時間、処理の効率が問題ない場合には、複数種類の複雑性値を時間関数としてそのまま活用し、個別複雑性指標との関係で、ユーザ毎に情動値を求めても構わない。次に、複雑性値の代表値、ユーザを示す個別ID、個別複雑性指標とから、ユーザの情動値を算出するステップS200。更に、情動値と閾値に基づき、個別のユーザ毎に、コンテンツ1を嗜好するかを判定するステップS201。ここで、図11、図12を用いて、ステップS200、S201の動作を更に詳述する。図11は、本発明の実施の形態2に係る複雑性指標管理部600において、ユーザ毎に管理された個別複雑性指標のデータ構造の一例を示す。図12は、本発明の実施の形態2に係わる情動値生成部300の動作を示す。図11において、ユーザIDはユーザを識別する情報である。図11においては、3人のユーザを識別する。ユーザID毎に、異なる個別複雑性指標が保持されている。ユーザIDが1の場合、複雑性値と快適度の関係が、最も左寄りである。このユーザは、複雑性が大きいコンテンツは原則として好まないことが分かる。音楽であると、単純なパターン、リズムの繰り返し等がより含まれているものを、好む傾向にある。ユーザIDが3の場合、複雑性値と快適度の関係が、最も右寄りである。このユーザは、複雑性が大きいコンテンツを基本的に好むことが分かる。更に、個別複雑性指標を示す曲線と横軸とで囲まれる領域の面積が広いために、許容できるコンテンツの好みが広いと解釈できる。ユーザIDが2の場合、複雑性値と快適度の関係は、ユーザIDが1のもの及びユーザIDが3のものと比較すると、真ん中寄りである。このユーザは、ユーザIDが1と3との間の、一般的、あるいは平均的なコンテンツを好むユーザと解釈できる。次に、図12を用いて、ユーザIDが1と2の二人について、コンテンツ1の嗜好を判定する場合を説明する。図12aは、ユーザIDが1の場合の、個別複雑性指標を用いた情動値生成部300の動作を示し、図12bは、ユーザIDが2の場合の、個別複雑性指標を用いた情動値生成部300の動作を示す。入力されたコンテンツ1の複雑性値の代表値がc3と仮定する。複雑性値の代表値c3に対して、ユーザIDが1の場合、快適度情動値はe3である。同一の複雑性値の代表値c3に対して、ユーザIDが2の場合、快適度情動値はe3’である。e3の情動値は、e3’の情動値よりも大きい。また、先に図7で説明したように、閾値Thよりもe3が大きく、閾値Thよりもe3’が小さい。このため、ユーザIDが1のユーザに対しては、コンテンツ1は好まれると判定される。ユーザIDが2のユーザに対しては、コンテンツ1は好まれないと判定される。更に、図12aの場合には、複雑性指標のピークは、複雑性値c3よりも左側に存在する。このため、コンテンツ1を勧める際には、現時点のコンテンツ1よりも、複雑性が低い、つまり矢印A1の方向のコンテンツを勧めると、更に、ユーザの情動値に適切に対応したものとすることが出来る。更に、図12bの場合には、複雑性指標のピークは、複雑性値c3よりも右側に存在する。このため、コンテンツ1を勧める際には、現時点のコンテンツ1よりも、複雑性が高い、つまり矢印A2の方向のコンテンツを勧めると、ユーザの情動値に適切に対応したものとすることが出来る。図13を用いて、個別複雑性指標のデータ構造の別の一例について説明する。図13は、本発明の実施の形態2に係る複雑性指標管理部600において、ユーザ毎に管理された個別複雑性指標のデータ構造の他の一例を示す。先に説明した図11の個別複雑性評価指標のデータ構造において、各ユーザは1つの複雑性評価指標を有している。図13の個別複雑性評価指標のデータ構造は、各ユーザに対してコンテンツ1、コンテンツ2という2つの複雑性評価指標を有している。ここで、複雑性評価指標の数は、2に限定する必要はなく、2以上の複数個を有しても構わない。コンテンツ1、コンテンツ2は、それぞれジャンル1、ジャンル2のような意味と考えればよい。例えば、コンテンツにおいて、ポップス、ジャズ、クラシック等のジャンルに応じて、複数の複雑性評価指標を切り替えることにより、コンテンツの嗜好をより正確に判断することが出来る。また、コンテンツの複雑性値を、所定の単位毎に、時系列のデータとして、リズム冗長性、リズム典型性、メロディ冗長性、メロディ典型性の4種類で説明した。これらのメロディ、リズム毎に、複雑性評価指標を備えて、切り替えても良い。あるいは、典型性、冗長性毎に、複雑性評価指標を備えて、切り替えても良い。更には、リズム冗長性、リズム典型性、メロディ冗長性、メロディ典型性の4種類の複雑性値毎に、複雑性評価指標を備えて、切り替えても良い。なお、図13の複雑性指標の数は2つに限定する必要はなく、コンテンツの種類をコンテンツIDとして管理することで、2以上の複数、切り替えることが出来る。実施の形態3図14に、本発明の実施の形態3に係る変化対応型嗜好推定装置のブロック図を示す。図15に、本発明の実施の形態3に係る参照入力部の構成の一例を示す。実施の形態3の図14において、実施の形態1、実施の形態2の説明で用いた図面と同様の構成要素については、同一の参照符号を付し、説明は省略する。図14の変化対応型嗜好推定装置2000のブロック図において、図1、あるいは図8のブロック図に追加した構成は、状況入力部700と、参照入力部800と、情動値嗜好DB900である。状況入力部700は、ユーザがコンテンツ1を選択する状況情報を入力して、コンテンツ1の適切な嗜好判断を可能とする。具体的には、状況情報として、例えば、時間情報、あるいは就寝前後、出勤前、出勤途中、休日、平日、スポーツ、ドライブ、ドライブの場所、天気、などである。ユーザがコンテンツ1の好き嫌いを判断するときに、参考となるのがこれらの状況情報である。これらの状況情報を考慮すると、嗜好判定結果の精度を現実の最新状況にマッチングさせることが可能となる。例えば、スポーツしている場合には、快適度と覚醒度とが両方共に高くなる傾向の情動値を基に嗜好を判定する。就寝前には、快適度と覚醒度が逆の関係、つまり覚醒度が下がるほうが眠りにつきやすく、快適度が高い傾向になる情動値を基に嗜好を判定する。あるいは、快適度を判断する閾値Thの値を複数備え、状況情報に応じて、閾値Thを選択して情動値を生成し、嗜好を判定するようにしても良い。更には、嗜好判定結果と、状況情報とをリンクさせて、履歴情報としてユーザID毎に保存しておく。次回の嗜好判定時には、その履歴情報も参考にして、嗜好判定の精度を効率良く上げることが出来る。参照入力部800は、嗜好判定結果が出力された後、個別の複雑性指標を更新するのに活用する参照情報を入力する。具体的には、参照情報としては、ユーザ本人が判定されたコンテンツを本当に好きか否かの等の評価入力、コンテンツ再生装置の再生音量、再生回数、再生の途中停止等の動作情報、あるいはユーザ本人の脳波等の医学的信号の計測結果などがある。変化対応型嗜好推定装置2000が判断したコンテンツの嗜好結果をより正確に、精度良く判定するために活用あるいは補完できる判断材料は、参照情報として使える。特に、実際に使っているユーザ本人の評価は、ユーザが置かれた状況により影響を受ける可能性はあるが、実際の本人の快適度に一番合ったコンテンツかを認識する際に、最も参考となる。例えば、従来の個別複雑性指標に基づくと、あるコンテンツを好きでないと判定されるが、ユーザがそのコンテンツを好きと評価した場合、従来の個別複雑指標を修正あるいは更新する。この場合、閾値Thが固定と仮定すれば、個別複雑指標の特性を、快適度が上がると判断される方向にシフトして更新する。また、コンテンツ再生装置の再生音量が大きい場合、あるいは再生回数が多い場合、あるいは再生を途中で停止せずに最後まで再生した場合などは、ユーザが基本的にはコンテンツを好きであると判断できる情報となる。更には、医学的信号の計測結果は、ユーザの肉体的、心理的変動要素を、ある程度客観的に定量化して数値化できるため、手間はかかるがコンテンツ選択の際の条件として参考に出来る。図15には、参照入力部800の構成の一例を示す。これら以外にも、嗜好の判断精度を上げるために活用できる情報は、参照入力部800から適宜入力することが出来る。情動値嗜好DB900は、嗜好判定部400が情動値に基づき嗜好を判定する際に、前述した状況情報、参照情報、あるいは過去の嗜好判定結果などをユーザID毎に、データベースとして保持している。これにより、情動値の結果だけで判断せずに、状況情報、あるいは参照情報、あるいは過去の嗜好判定結果の少なくとも一部を活用することで、ユーザ毎に、コンテンツの嗜好を精度よく判断することが可能となる。なお、実施の形態では、コンテンツが音楽であるとして説明したが、写真や絵画、動画などの映像情報や音楽以外の音情報を含むコンテンツでも構わない。コンテンツが写真の場合は、コンテンツの特徴を表す特徴量が、SIFT特徴量、色特徴量などに変更された構成とすればよい。なお、実施の形態では、複雑性値として典型性、冗長性を活用した例を説明したが、これには限定されない。例えば、複雑性値として、これ以外にも、音響信号の規則性に関係してデータ圧縮がし易いものは複雑性が低いと規定し、活用することも可能である。圧縮方式としては、例えばmp3、AAC、WMA、WAVなど種々の方式があるが、圧縮方式には限定されない。なお、情動値を生成する際、実施の形態1では基準複雑性指標を用い、実施の形態2では個別複雑性指標を用いた。これら2種類の複雑性指標で得られた情動値を組み合わせて情動値を生成しても良い。例えば、基準複雑性指標により、一般的に広く適用できる基本的な情動値を生成し、個別複雑性指標により個人にピンポイントで適用される個別の情動値を生成する。それら2種類の情動値を所定の割合で加算する、平均値をとる、あるいは重みをつけて演算するなどして最終的な情動値を求め、嗜好の判定に用いても良い。なお、実施の形態では、情動値を生成する際に閾値Thを1種類として説明した。この閾値Thは、2個以上備えても構わない。例えば、前述した状況入力部で入力された状況情報に基づき、閾値Thは複数の値を持ってもよい。更に、実施の形態で示した変化対応型嗜好推定装置2000のプロセッサおよびそのプロセッサに接続された各種回路に実行させるためのプログラムコードからなるプログラムを、記録媒体に記録すること又は各種通信路等を介して流通させ頒布することもできる。このような記録媒体には、ICカード、ハードディスク、光ディスク、フレキシブルディスク、ROMなどがある。流通、頒布された制御プログラムはプロセッサに読み出されうるメモリなどに格納されることにより利用に供され、そのプロセッサがその制御プログラムを実行することにより各実施の形態で示したような機能が実現されるようになる。なお、制御プログラムの一部を画像管理装置とは別個のプログラム実行可能な装置プロセッサに各種ネットワークを介して送信して、その別個のプログラム実行可能な装置においてその制御プログラムの一部を実行させることとしてもよい。前述の実施の形態で示した変化対応型嗜好推定装置2000を構成する構成要素の一部又は全部は、1又は複数の集積回路IC、LSIなどとして実装されることとしても良く、画像管理装置の構成要素に更に他の要素を加えて集積回路化1チップ化されることとしてもよい。ここでは、LSIとしたが、集積度の違いにより、IC、システムLSI、スーパーLSI、ウルトラLSIと呼称されることもある。また、集積回路化の手法はLSIに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現してもよい。LSI製造後に、プログラムすることが可能なFPGAFieldProgrammableGateArray、LSI内部の回路セルの接続または設定を再構成可能なリコンフィギュラブルプロセッサを利用してもよい。さらには、半導体技術の進歩又は派生する別技術によりLSIに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適応等が可能性としてありえる。