JP2006279429A - 映像コンテンツの推薦システム - Google Patents

Abstract

【課題】 ユーザ情報や視聴履歴などの管理を必要とせず、且つ映像コンテンツの文脈に基づき曖昧さを排除した、適切な映像コンテンツの推奨が可能なシステムを提供する。
【解決手段】 映像コンテンツデータベース１５には、予め既存または新着の映像コンテンツの文脈が格納されている。映像コンテンツ入力部１１に視聴者の好みの映像コンテンツが入力すると、文脈構成部は、該映像コンテンツを小区間に分割し、小区間種別情報を推定して、文脈を作成する。文脈類似度測定部１３は、作成された文脈と、映像コンテンツデータベース１５から読み出された映像コンテンツの文脈とを照合し、その類似度を測定する。そして、該文脈類似度が高いものを、視聴者に推薦する映像コンテンツの上位とする。
【選択図】 図３

Description

本発明は、映像コンテンツを視聴した視聴者へ新たな映像コンテンツを推薦するシステムに関し、特に、映像コンテンツの文脈を推定し、その類似度を測定することによってより客観的に適切な映像コンテンツを推薦することが可能な、映像コンテンツの推薦システムに関する。

本発明に係わる従来技術としての特開２００３−８７２０７号公報では、ユーザ識別情報と映像コンテンツ識別情報および場面情報を用いて、類似した関心傾向のある類似ユーザ情報に関連した映像コンテンツを視聴者へ推奨する装置を開示している。

また、特開２００２−３２０１５９号公報では、複数テーマに数値が付与されたユーザプロファイルに基づき、同じく複数のテーマに関する数値が付与された放送番組を推薦する方法を開示している。

さらに特開２００４−６２２３７号公報では、視聴者端末における視聴履歴に基づいて、視聴された複数コンテンツの相互間の統計的な相関値を計算し、相関値を用いた選定基準を満たす新たなコンテンツを視聴者に提供する手段が開示されている。
特開２００３−８７２０７号公報 特開２００２−３２０１５９号公報 特開２００４−６２２３７号公報

しかしながら、前記特許文献１に開示されている技術はユーザ識別情報を用いる必要があるため、個々のユーザに関する情報を管理しなければならないという課題がある。また、適切な推奨のためには十分な類似ユーザの数が必要であるという課題がある。

前記特許文献２のものでは、ユーザプロファイルの作成が必要であると同時に、付与されたテーマは主観的なものであるため、複数のテーマに関する数値が曖昧であり信頼性が低い可能性がある。

また、前記特許文献３に開示されている技術は、視聴履歴に基づくためコンテンツの内容を適切に反映した推薦がなされるとは限らず、かつ視聴履歴を個々のユーザに対して管理する必要があるという課題がある。

本発明は、前記した従来技術に鑑みてなされたものであり、その目的は、ユーザ情報や視聴履歴などの管理を必要とせず、且つ映像コンテンツの文脈に基づき曖昧さを排除した、適切な映像コンテンツの推奨が可能なシステムを提供することにある。

前記した目的を達成するために、本発明は、視聴者に映像コンテンツを推薦する映像コンテンツの推薦システムにおいて、映像コンテンツの文脈を構成する手段と、異なる映像コンテンツの間でそれらの文脈の類似度を測定する手段を具備し、視聴者の好みの映像コンテンツと類似する文脈を有する映像コンテンツを視聴者に推薦するようにした点に第１の特徴がある。

また、映像コンテンツの種別や監督、出演者などの付帯情報を組み合わせて、映像コンテンツを推薦する手段を具備した点に第２の特徴がある。

さらに、視聴者の嗜好や視聴履歴を組み合わせて、映像コンテンツを推薦する手段を具備した点に第３の特徴がある。

本発明によれば、各映像コンテンツの文脈を構成し、異なる映像コンテンツの間でそれらの文脈の類似度を測定し、視聴者の好みの映像コンテンツと類似する文脈を有する映像コンテンツを視聴者に推薦するようにしたので、放送網や通信路などを経由して提供される映像コンテンツに対し、従来方式のような、個々の視聴者に関する情報の管理や、映像コンテンツへのテーマの付与などが不要であり、映像コンテンツの文脈に基づいたより適切な映像コンテンツの推薦が可能となる。

また、従来方式では、個々の視聴者に関する情報の管理に手間や大きな費用がかかったり、映像コンテンツへのテーマの付与に主観が入って高信頼の映像コンテンツの推薦システムが得られなかったりしたが、本発明によれば、手間や大きな費用を要することなく、客観的に評価された高信頼の映像コンテンツの推薦システムを提供することができる。

以下に、図面を参照して本発明を詳細に説明する。図１は、本発明の映像コンテンツ推薦システムの概念図である。

まず、視聴者の好みの映像コンテンツ１を小区間、例えばショットに分割し、該小区間をジャンル別に分類する（ショット分類２）。次に、この分類に基づいて、小区間ジャンル、例えばショットジャンルの推移３あるいはショットジャンルの割合４を作成する。ショットジャンルの推移３は、横軸に時間、縦軸に種別を取り、時間により映像コンテンツ１のショットが種別（例えば、会話、アクション、ドラマチックなど）に関してどのように推移したかを表すものである。一方、ショットジャンルの割合４は、映像コンテンツ１のショットの種別を百分率で表したものである。このようにして、視聴者の好みの映像コンテンツの文脈ファイル５を作成する。

一方、既存あるいは新着の映像コンテンツＡ，Ｂ，Ｃ，・・・に対して、上記と同様の手順でそれぞれの文脈ファイルを作り、これを予め映像コンテンツデータベース６として保存しておく。

前記のようにして、視聴者の好みの映像コンテンツ１の文脈ファイル５ができた所で、該文脈ファイル５と前記データベース６の映像コンテンツＡ，Ｂ，Ｃ，・・・の各文脈ファイルとの類似度の測定７を行う。そして、この類似度が予め定めた閾値より大きい映像コンテンツ（Ａ、Ｂ等）は、該視聴者の好みが大きいものであると推測できるので、視聴者に推薦する（視聴者に推薦される映像コンテンツ８）。

次に、前記文脈ファイル５，あるいは映像コンテンツデータベース６を作成する処理を、図２のフローチャートを参照して説明する。

ステップＳ１でまず、入力された映像コンテンツを小区間単位に分割し、ステップＳ２でそれらの小区間単位での種別情報を推定する。ここでの小区間としては、ショットやシーンなどを用いることができ、特開 ２００４−２６０７３４号公報で示されたショット分類手段や、本発明者等による特願２００４−６２８６６号で示されたシーン分割手段によりショット種別、シーン種別を推定し、その種別情報の系列から文脈を構成する。種別情報としては、例えば映像コンテンツが映画の場合には、前記特開 ２００４−２６０７３４号公報や特願２００４−６２８６６号で示された「アクション」、「会話」、「ドラマチック」、「風景」などを用いることができる。

次に、ステップＳ３で、ショットやシーンの種別情報を系列化し、文脈を構成する。この系列化は、これらの種別情報の時間的遷移や出現頻度を求めることにより行われる。前者は時間的な推移を利用し、後者は種別情報の割合を利用したものである。これらは個別に利用することも、組み合わせて利用することもできる。

種別情報の時間的推移を求める場合、時間軸に対する予め定められた種別情報の変動をグラフとして表し、そのグラフの波形情報を文脈とみなす。一方種別情報の割合を求める場合、映像コンテンツにおける予め定められた種別情報のそれぞれの出現頻度を計数し、全体を正規化したものを文脈とみなす。ここで、種別情報の時間的遷移や出現頻度を求める対象は、映像コンテンツ全体であっても、任意の区間であってもよい。

さらに、ステップＳ４では、種別情報系列としての波形情報は、周波数領域に変換するなどして次元数を減らし（縮退）、類似度測定に必要な処理量を削減することもできる。すなわち、時系列処理により低次元で表現されることができる。なお、このステップＳ４の処理は、してもしなくても良い。

以上の処理により、文脈ファイル５が作成され、該文脈ファイル５を映像コンテンツなどと関連して記憶装置等に保存することにより、映像コンテンツデータベース６が作成される。

次に、本発明の一実施形態の映像コンテンツ推薦システムを、図３の構成図を参照して説明する。

映像コンテンツ推薦システムは、映像コンテンツ入力部１１、文脈構成部１２、文脈類似度測定部１３、文脈ファイル読出部１４、および映像コンテンツデータベース１５を主な構成要素とする。その他、推薦された映像コンテンツを視聴者に提示する映像コンテンツ表示部１６を具備することもできる

映像コンテンツ入力部１１には、例えばある視聴者が視聴した映像コンテンツあるいは視聴者の好みの映像コンテンツが入力される。文脈構成部１２は、図２に示したステップＳ１〜Ｓ３、またはステップＳ１〜Ｓ４の処理フローにより、前記映像コンテンツの文脈を構成する。

文脈類似度測定部１３は、文脈ファイル読出部１４により映像コンテンツデータベース１５から読み出した既存または新着の映像コンテンツの文脈ファイルと照合し、文脈類似度を測定する。そして、該文脈類似度が高いものを、視聴者に推薦する映像コンテンツの上位とする。

すなわち、視聴者が視聴した映像コンテンツの文脈を前記文脈構成部１２により推定し、文脈類似度測定部１３にて、小区間の種別情報の時間的遷移としての波形情報における類似度、または小区間の種別情報の出現頻度としての正規化割合における類似度を測定し、類似度が高い順に映像コンテンツをソートし、視聴者に提示する。

類似度の測定方法は、例えば文脈が小区間の種別情報の正規化出現割合で表される場合、比較する２つのコンテンツの文脈に対して、種別情報ごとの正規化出現割合の絶対値差分和を用いることができる。具体的には、種別情報をGN（N=1、2、…、M）とし、映像コンテンツ１および映像コンテンツ２における種別情報GNの正規化出現割合をそれぞれP₁N、P₂Nとした場合、それらの類似度Sは下式(1)で与えられる。

さて、前記文脈構成部２により映像コンテンツの文脈が推定されると、その後の推薦に利用できるように映像コンテンツとその文脈は映像コンテンツデータベース１５に格納される。

このとき、類似した文脈を持つ映像コンテンツを効率よく推薦するために、映像コンテンツとその文脈は関連付けて蓄積する。これらを関連付ける手段としては、XMLなどのテキスト形式やバイナリ形式で文脈をファイルとして出力し、そのヘッダ部分などのファイル内に映像コンテンツの識別子を含める。別の方法としては、文脈を前記のような形式のファイルとして出力したあと、映像コンテンツと多重化する。多重化された場合には、入力映像コンテンツの文脈との類似度測定の際には、その都度逆多重化が必要となる。

次に、本発明の第２実施形態を、図４を参照して説明する。図４は該第２実施形態の構成図である。この実施形態の特徴は、前記文脈類似度を含めて推薦度を評価する推薦度評価部２１を設けたことであり、図３と同一の符号は、同一または同等物を示す。

図示されているように、映像コンテンツのコンテンツ種別（ジャンル）や監督、出演者などの付帯情報が利用できる場合には、映像コンテンツを推薦する手段（推薦度評価部２１）として、文脈構成部により得られた文脈だけでなく、これらの付帯情報を利用することも可能である。また、視聴者に関する安全に管理された情報（視聴者の嗜好、視聴履歴など）を利用することも可能である。これらを統合して利用する際には、それぞれの評価基準に対して適宜重み付けを適用することもできる。

図５は映像コンテンツ推薦システムのインタフェース例である。前記文脈類似度測定部１３または推薦度評価部２１により推薦された映像コンテンツ（群）は、類似度の高い順から順位１，２，３，・・・を付与し、ファイル名やタイトルなどの文字列、映像コンテンツ（コンテンツＦ，Ｄ，Ｇ，・・・）に関連付けられたサムネイル静止画像、もしくはサムネイル映像の少なくとも一つを用いて視聴者に提示する。映像コンテンツに関連付けられたサムネイル静止画像は、映像コンテンツのキーフレームや先頭フレームのほか、映像コンテンツには含まれないジャケット画像などでもよい。これらは単一のサムネイル静止画像だけでなく、複数のサムネイル静止画像を順次切替えて再生表示することもできる。また、サムネイル映像は該当する映像コンテンツを任意の長さで要約した映像もしくは別途作成された予告編など、映像コンテンツに関連した任意の映像を用いることができる。

ネットワークを経由した映像コンテンツの推薦システムでは、視聴者側の映像コンテンツ視聴端末に前記文脈構成部１２を具備させることができ、文脈ファイルのみを映像コンテンツ推薦サーバに送信し、映像コンテンツ推薦サーバ内で文脈類似度を測定し、結果を視聴者側に送信するという構成が可能である。

また、視聴者側の映像コンテンツ視聴端末が十分な処理能力を持たない場合には、視聴した（参照となる）映像コンテンツのタイトルなどの識別子のみを映像コンテンツ推薦サーバに送信し、映像コンテンツ推薦サーバ側でその識別子から映像コンテンツデータベース内の文脈ファイルを探索し、該当する文脈ファイルとその他の文脈ファイルとの類似度を比較する。そして、類似度の高い映像コンテンツを視聴者側に送信するという構成が可能である。

本発明の映像コンテンツ推薦システムの概念図である。 文脈構成処理を示すフローチャートである。 映像コンテンツ推薦システムの一実施形態の構成を示すブロック図である。 映像コンテンツ推薦システムの他の実施形態の構成を示すブロック図である。 映像コンテンツ推薦システムのインターフェースの一例を示す図である。

符号の説明

１１・・・映像コンテンツ入力部、１２・・・文脈構成部、１３・・・文脈類似度測定部、１４・・・文脈ファイル読出部、１５・・・映像コンテンツデータベース、１６・・・映像コンテンツ表示部、２１・・・推薦度評価部。

Claims (15)

1. 視聴者に映像コンテンツを推薦する映像コンテンツの推薦システムにおいて、
   映像コンテンツの文脈を構成する手段と、
   異なる映像コンテンツの間でそれらの文脈の類似度を測定する手段を具備し、
   視聴者の好みの映像コンテンツと類似する文脈を有する映像コンテンツを視聴者に推薦することを特徴とする映像コンテンツの推薦システム。
2. 請求項１に記載の映像コンテンツの推薦システムにおいて、
   前記映像コンテンツの文脈を構成する手段は、映像コンテンツにおける小区間単位での種別情報を推定する手段を具備し、
   該種別情報の系列から文脈を推定することを特徴とする映像コンテンツの推薦システム。
3. 請求項２に記載の映像コンテンツの推薦システムにおいて、
   前記小区間はショットであり、種別情報としてショット種別を用いることを特徴とする映像コンテンツの推薦システム。
4. 請求項２に記載の映像コンテンツの推薦システムにおいて、
   前記小区間はシーンであり、種別情報としてシーン種別を用いることを特徴とする映像コンテンツの推薦システム。
5. 請求項１または２に記載の映像コンテンツの推薦システムにおいて、
   前記映像コンテンツの文脈を構成する手段は、映像コンテンツ全体または一部における種別情報の時間的遷移または種別情報の出現頻度のうち少なくとも一つを用いることを特徴とする映像コンテンツの推薦システム。
6. 請求項１または２に記載の映像コンテンツの推薦システムにおいて、
   前記映像コンテンツの文脈の類似度を測定する手段は、前記文脈が種別情報の出現頻度から構成されている場合、種別情報ごとの出現頻度の絶対値差分和を用いることを特徴とする映像コンテンツの推薦システム。
7. 請求項１ないし６のいずれかに記載の映像コンテンツの推薦システムにおいて、
   前記映像コンテンツの文脈を構成する手段により構成された文脈は、時系列処理により低次元で表現されることを特徴とする映像コンテンツの推薦システム。
8. 請求項１ないし７のいずれかに記載の映像コンテンツの推薦システムにおいて、
   前記映像コンテンツの文脈を構成する手段により構成された文脈は、該当する映像コンテンツと関連付けて蓄積されることを特徴とする映像コンテンツの推薦システム。
9. 請求項８に記載の映像コンテンツの推薦システムにおいて、
   前記映像コンテンツと文脈の関連付けは、映像コンテンツの識別子を文脈ファイルに記述することを特徴とする映像コンテンツの推薦システム。
10. 請求項８に記載の映像コンテンツの推薦システムにおいて、
    前記映像コンテンツと文脈の関連付けは、文脈ファイルを映像コンテンツに多重化することを特徴とする映像コンテンツの推薦システム。
11. 請求項１に記載の映像コンテンツの推薦システムにおいて、
    さらに、映像コンテンツの種別や監督、出演者などの付帯情報を組み合わせて、映像コンテンツを推薦する手段を具備したことを特徴とする映像コンテンツの推薦システム。
12. 請求項１または１１に記載の映像コンテンツの推薦システムにおいて、
    さらに、視聴者の嗜好や視聴履歴を組み合わせて、映像コンテンツを推薦する手段を具備したことを特徴とする映像コンテンツの推薦システム。
13. 請求項１ないし１２のいずれかに記載の映像コンテンツの推薦システムにおいて、
    視聴者に推薦する映像コンテンツを、文字列、サムネイル画像、サムネイル映像の少なくとも一つを用いて提示することを特徴とする映像コンテンツの推薦システム。
14. 請求項１３に記載の映像コンテンツの推薦システムにおいて、
    前記サムネイル映像は、該当する映像コンテンツの要約であることを特徴とする映像コンテンツの推薦システム。
15. 請求項１ないし１２のいずれかに記載の映像コンテンツの推薦システムにおいて、
    前記映像コンテンツは、放送網や通信路などを経由して提供されることを特徴とする映像コンテンツの推薦システム。
    

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