JP2006268100A - プレイリスト生成装置、プレイリスト生成方法、プログラムおよび記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】聴取者にとって少ない負担で、聴取者の嗜好と聴取状況を考慮に入れたプレイリストを生成する。
【解決手段】プレイリスト生成装置１は、聴取者からプレイリストの生成が指示されたとき、聴取者情報に基づいて、過去に生成されたプレイリストの中から生成時の聴取状況と聴取者の現在の聴取状況とが近いプレイリストを検索する協調フィルタリング手段１１と、聴取者情報と楽曲情報に基づいてプレイリストの楽曲を聴取者の嗜好や聴取状況に適合するように変更して、聴取者に提示するトランスコーディング手段１２と、提示したプレイリストに対する聴取者からのフィードバック情報に基づいて、プレイリストの楽曲を聴取者の嗜好や聴取状況により適合するように変更すると同時に、聴取者情報を更新するインタラクション手段１３とを有する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、楽曲の推薦リストであるプレイリストの生成技術に係り、特に聴取者の嗜好と聴取状況を考慮に入れたプレイリストを生成するプレイリスト生成装置、プレイリスト生成方法、プログラムおよび記録媒体に関するものである。

近年ＭＰ３（MPEG1 Audio Layer III ）などの普及により音楽をデジタルコンテンツとして利用することが容易になってきている。ポータブルＭＰ３プレイヤのような小型の機器に何時間分もの楽曲を入れて持ち歩くことも可能になり、Ｗｅｂ上にはさらに多くの楽曲が存在している。このような膨大な楽曲の中からユーザにふさわしい楽曲を推薦する仕組みが求められている。

そこで、現在、プレイリストの生成に関する研究が盛んに行われている。プレイリスト（楽曲推薦リスト）とは、ユーザの嗜好に合った曲をまとめて推薦するリストのことである。プレイリストは、ユーザを楽曲配信サービスや楽曲の購入サイトなどに誘導することができる手段となるため、音楽業界の活性化につながる有力な手段の１つと考えられている。

従来のプレイリスト生成技術は，単純に楽曲の特徴とユーザの嗜好のマッチングをとり、ユーザの嗜好に最も沿った楽曲を適当に並べるというものであった。従来のプレイリスト生成技術として、協調フィルタリングによるプレイリスト生成システム（例えば、非特許文献１、２参照）や、ジャンル、アーティストなどの情報を利用したプレイリスト生成システムが提案されている（例えば、非特許文献３参照）。

また、プレイリスト生成に関連する技術として、アノテーションの研究が進められている（例えば、非特許文献４参照）。アノテーションとは各コンテンツに対してメタ的な情報を関連付けることであり、アノテーションにより従来困難であった検索やコンテンツ簡約など多くのタスクを実現する手助けになる。

なお、出願人は、本明細書に記載した先行技術文献情報で特定される先行技術文献以外には、本発明に関連する先行技術文献を出願時までに発見するには至らなかった。
Michelle Anderson，Marcel Ball，Harold Boley，Stephen Greene，Nancy Howse，Daniel Lemire，and Sean McGrath，「RACOFI:A Rule-Applying Collaborative Filtering System」，In Proceedings of COLA'03，IEEE/WIC，2003 Upendra Shardanand and Pattie Maes，「Social Information Filtering:Algorithms for Automating "Word of Mouth"」，In CHI，1995 Steffen Pauws and Berry Eggen，「PATS:Realization and User Evaluation of an Automatic Playlist Generator」，In Proc.of ISMIR 2002，2002 Katashi Nagao，「Digital Content Annotation and Transcoding」，Artech House Publishers，2003，p.61-81,131-137

しかしながら、従来のプレイリスト生成技術には、以下のような問題点があった。
（Ａ）ユーザ個人やユーザ群の嗜好・感性に敏感に対応するには、ユーザ自身にこまめに嗜好を入力させる必要があり、このような入力の必要性がユーザにとって負担となる。
（Ｂ）時間や状況によるユーザの嗜好・感性に柔軟に対応することが難しい。
（Ｃ）例えばプレイリストに１０曲含まれているような場合に、その曲順に嗜好に合ったストーリー性を持たせることが難しい。
（Ｄ）聴取者の置かれている状況、楽曲の歌詞や歌われている情景を考慮に入れることが難しい。

本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、聴取者にとって少ない負担で、聴取者の嗜好と聴取状況を考慮に入れたプレイリストを生成することができるプレイリスト生成装置、プレイリスト生成方法、プログラムおよび記録媒体を提供することを目的とする。

本発明は、楽曲の推薦リストであるプレイリストを生成するプレイリスト生成装置であって、聴取者からプレイリストの生成が指示されたときに、過去に生成されたプレイリストと聴取者情報に基づいて、過去に生成されたプレイリストの中から生成時の聴取状況と前記聴取者の現在の聴取状況とが近いプレイリストを検索する協調フィルタリング手段と、前記聴取者情報と楽曲情報に基づいて、前記検索したプレイリストの楽曲を前記聴取者の嗜好や聴取状況に適合するように変更して、変更したプレイリストを前記聴取者に提示するトランスコーディング手段と、前記提示したプレイリストに対する聴取者からのフィードバック情報に基づいて、前記提示したプレイリストの楽曲を前記聴取者の嗜好や聴取状況により適合するように変更すると同時に、前記聴取者情報を更新するインタラクション手段とを有するものである。
また、本発明のプレイリスト生成装置の１構成例において、前記協調フィルタリング手段は、楽曲の内容、楽曲の情景、聴取者の聴取状況の３つを評価して、プレイリストを検索し、前記トランスコーディング手段と前記インタラクション手段とは、楽曲の内容、楽曲の情景、聴取者の聴取状況の３つを評価して、プレイリストを変更するようにしたものである。

また、本発明は、演算処理部と記憶部とを備えたコンピュータにおいて、楽曲の推薦リストであるプレイリストを生成するプレイリスト生成方法であって、聴取者からプレイリストの生成が指示されたときに、過去に生成されたプレイリストと聴取者情報に基づいて、過去に生成されたプレイリストの中から生成時の聴取状況と前記聴取者の現在の聴取状況とが近いプレイリストを検索する協調フィルタリング手順と、前記聴取者情報と楽曲情報に基づいて、前記検索したプレイリストの楽曲を前記聴取者の嗜好や聴取状況に適合するように変更して、変更したプレイリストを前記聴取者に提示するトランスコーディング手順と、前記提示したプレイリストに対する聴取者からのフィードバック情報に基づいて、前記提示したプレイリストの楽曲を前記聴取者の嗜好や聴取状況により適合するように変更すると同時に、前記聴取者情報を更新するインタラクション手順とを、前記記憶部に記憶されたプログラムに従って前記演算処理部に実行させることにより、プレイリストを生成するようにしたものである。
また、本発明のプレイリスト生成方法の１構成例において、前記協調フィルタリング手順は、楽曲の内容、楽曲の情景、聴取者の聴取状況の３つを評価して、プレイリストを検索し、前記トランスコーディング手順と前記インタラクション手順とは、楽曲の内容、楽曲の情景、聴取者の聴取状況の３つを評価して、プレイリストを変更するようにしたものである。

また、本発明のプレイリスト生成プログラムは、協調フィルタリング手順と、トランスコーディング手順と、インタラクション手順とを、コンピュータの演算処理部に実行させるようにしたものである。
また、本発明の記録媒体は、プレイリスト生成プログラムを記録したものである。

本発明によれば、プレイリスト生成に際して、聴取者が自然な操作の流れの中でプレイリスト生成装置とインタラクションを行うことができ、聴取者にとって少ない負担で、聴取者個人や複数の聴取者の嗜好・感性をプレイリスト生成装置に入力することができる。また、本発明では、協調フィルタリング手段によって検索したプレイリストからトランスコーディング手段によってプレイリストを聴取者の嗜好や聴取状況に適合するように変更することにより、プレイリストをストーリーの観点から段階的に改良することが可能となり、プレイリストにストーリー性を持たせることが可能となる。また、本発明では、インタラクション手段によって聴取者とのインタラクションを行う中で、その時点での聴取者の嗜好を収集することが可能となり、聴取者の嗜好や聴取状況により適合するようにプレイリストを変更することができる。また、収集した聴取者の嗜好に基づいて聴取者情報を更新することで、次回のプレイリスト生成時に更新後の情報を利用することができ、聴取者の嗜好や聴取状況により適合したプレイリストの生成が可能となる。

また、本発明では、協調フィルタリング手段において、楽曲の内容、楽曲の情景、聴取者の聴取状況の３つを評価して、プレイリストを検索し、トランスコーディング手段とインタラクション手段において、楽曲の内容、楽曲の情景、聴取者の聴取状況の３つを評価して、プレイリストを変更することにより、聴取者の置かれている状況、楽曲の歌詞や歌われている情景を考慮に入れてプレイリストを生成することが可能になる。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図１は、本発明の実施の形態となるプレイリスト生成装置の構成を示すブロック図である。
本実施の形態のプレイリスト生成装置１は、聴取者からプレイリストの生成が指示されたときに、過去に生成されたプレイリストと聴取者情報に基づいて、過去に生成されたプレイリストの中から生成時の聴取状況と聴取者の現在の聴取状況とが近いプレイリストを検索する協調フィルタリング手段１１と、聴取者情報と楽曲情報に基づいて、検索したプレイリストの楽曲を聴取者の嗜好や聴取状況に適合するように変更して、変更したプレイリストを聴取者に提示するトランスコーディング手段１２と、提示したプレイリストに対する聴取者からのフィードバック情報に基づいて、提示したプレイリストの楽曲を聴取者の嗜好や聴取状況により適合するように変更すると同時に、聴取者情報を更新するインタラクション手段１３と、生成されたプレイリスト、聴取者情報及び楽曲情報を記憶する記憶手段１４とから構成される。

図１において、２は聴取者がプレイリスト生成装置１に情報を入力するための操作卓、３はプレイリスト生成装置１が生成したプレイリストを聴取者に対して提示するための表示装置、４はプレイリスト生成装置１が生成したプレイリストに従って楽曲を再生する再生装置である。

図２は、図１のプレイリスト生成装置１の動作を示すフローチャートである。プレイリスト生成装置１の協調フィルタリング手段１１は、まず記憶手段１４に予め格納されたプレイリストのプールから協調フィルタリングにより種となるプレイリストを選び出す協調フィルタリング手順を行う（図２ステップＳ１）。続いて、トランスコーディング手段１２は、その種プレイリストを聴取者の嗜好により近づけるためにトランスコーディングを行い、聴取者にプレイリストを提示するトランスコーディング手順を行う（ステップＳ２）。そして、インタラクション手段１３は、提示したプレイリストに対する聴取者からのフィードバック情報に基づいて、より良いプレイリストを生成すると同時に、聴取者の情報を更新するインタラクション手順を行う（ステップＳ３）。

本実施の形態では、楽曲の内容（歌詞）と、楽曲の情景と、聴取者の聴取状況という３種類の特徴量を採用しており、楽曲と聴取者を特徴量空間ヘマッピングする手法を採用した。図３に、３つの特徴量空間を示す。図３（ａ）は歌詞のＴＦ／ＩＤＦ値の特徴量空間、図３（ｂ）は楽曲の情景の特徴量空間、図３（ｃ）は聴取状況の特徴量空間である。図３（ａ）〜図３（ｃ）において、Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３は特徴量空間内にマッピングされる楽曲、ｕは特徴量空間内にマッピングされる聴取者である。

いま、楽曲がＮ曲（Ｄ₁，・・・・，Ｄ_N）あり、これらの中に出現する語の種類が全部でＭ種類（ｔ₁，・・・・，ｔ_M）のときを考える。ターム頻度ＴＦ（ｔｅｒｍ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）は、ある１つの楽曲Ｄ_i 中に各語ｔ_j が出現する頻度（回数）である。楽曲Ｄ_i 中に語ｔ_j が出現するターム頻度をＴＦ_ijとすると、ターム頻度ＴＦ_ijは次式のように表される。式（２）において、Ｋは興味に対する言葉の全体的な関連度を制御するパラメータで，このＫの値を０．５〜１（関連なし〜関連あり）と変化させることによって、ある種の重み付けと最大頻度での正規化を行う。なお、式（１）〜式（３）に示したターム頻度ＴＦの式は、Ｃｒｏｆｔ＆Ｈａｒｐｅｒによる定義であるが、ターム頻度ＴＦには他にも色々な定義があり、本実施の形態ではどれを用いても構わない。
ＴＦ_ij＝ｆｒｅｑ（ｉ，ｊ） ・・・（１）

文書頻度ＤＦ（ｄｏｃｕｍｅｎｔ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）は、楽曲Ｄ₁，・・・・，Ｄ_Nのうち語ｔ_jが出現する楽曲の数である。そして、ＩＤＦ（ｉｎｖｅｒｓｅ ｄｏｃｕｍｅｎｔ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）は、この文書頻度ＤＦの逆数であり、文書頻度をＤＦ_j とすると、ＩＤＦ_j は次式のように表される。

そして、楽曲Ｄ_iの語ｔ_jの重みＷ_ijは次式となる。
Ｗ_ij＝ＴＦ_ij×ＩＤＦ_j ・・・（５）
楽曲Ｄ_iに含まれる語の数をｎとすると、楽曲Ｄ_iの歌詞の特徴量であるＴＦ／ＩＤＦ値は、（Ｗ_i1，Ｗ_i2，・・・・，Ｗ_in）となる。

楽曲の情景と、聴取者の聴取状況については、聴取者の解釈に強く関わる情報であるため、楽曲を自動解析して得ることが困難である。そこで、システムの運営者は、別途用意したアノテーションシステム（不図示）により、曲と歌詞からどのような情景を歌っているか、どのような状況のときに聴きたいかのアノテーションを収集し、その結果を利用する。収集するアノテーションは、楽曲全体の雰囲気に関するあいまいな情報であるため、多くの聴取者からそれらの情報を取得し、統計的に処理を行う必要がある。そこで、Ｗｅｂベースのシステムとして、オンラインで複数の聴取者から同時にアノテーション収集を行う。

楽曲が歌う情景、聴取者の聴取状況に関するアノテーション項目については、ランダムに選曲した複数の楽曲に対して、どのような楽曲情景、聴取状況であるかを調査し、その結果をアノテーション項目として設定した。図４に、楽曲情景のアノテーション項目の１例を示す。聴取状況のアノテーション項目も、図４と同じである。楽曲情景の特徴量、聴取状況の特徴量を求めるには、物理的に測定可能なパラメータを幾つか選択し、それらの値を１次元ベクトルの形式（特徴量ベクトル）にする。その特徴量ベクトルをもって、楽曲の情景や聴取状況を表現する値として扱う。こうして、楽曲情景の特徴量、聴取状況の特徴量を求めることができる。選択するパラメータに求められることは、観測される楽曲の情景や聴取状況が変化したとき、対応する特徴量ベクトルも整合的に変化することである。また、似ている楽曲の情景があれば、それらに対応する特徴量ベクトルどうしも、距離が近い必要がある。本実施の形態では、現実世界と整合性のある特徴量ベクトル間の距離として、ユークリッド距離を採用している。

本実施の形態で用いる聴取者情報としては、聴取者が今までに聴いた好きな楽曲と、聴取者が今までに聴いた嫌いな楽曲と、聴取者が今までに聴いた好きな楽曲の歌詞のＴＦ／ＩＤＦ値の各楽曲についての平均値と、聴取者が今までに聴いた嫌いな楽曲の歌詞のＴＦ／ＩＤＦ値の各楽曲についての平均値と、聴取者が今までに聴いた好きな楽曲の情景の特徴量の各楽曲についての平均値と、聴取者が今までに聴いた嫌いな楽曲の情景の特徴量の各楽曲についての平均値と、聴取者が置かれている現在の聴取状況の特徴量と、どのような聴取状況でどのようなプレイリストが生成されたかを示す情報などがある。

好きな楽曲のＴＦ／ＩＤＦ値の平均値を、聴取者にとって最も好ましい楽曲の歌詞のＴＦ／ＩＤＦ値とし、嫌いな楽曲のＴＦ／ＩＤＦ値の平均値を、聴取者にとって最も好ましくない楽曲の歌詞のＴＦ／ＩＤＦ値としている。また、好きな楽曲の情景の特徴量の平均値を、聴取者にとって最も好ましい楽曲の情景の特徴量とし、嫌いな楽曲の情景の特徴量の平均値を、聴取者にとって最も好ましくない楽曲の情景の特徴量としている。

本実施の形態で用いる楽曲情報としては、歌詞のＴＦ／ＩＤＦ値と、楽曲が歌っている情景の特徴量と、楽曲に適した聴取状況の特徴量とがある。
図１に示したプレイリスト生成装置１の記憶手段１４には、例えばシステムの運営者によって、上記の聴取者情報が聴取者ごとに予め格納され、また楽曲情報が楽曲ごとに予め格納されている。さらに、記憶手段１４には、プレイリスト生成装置１によって生成されたプレイリストが聴取者ごとに格納されている。各プレイリストには、聴取者がプレイリストを評価した際に与えたオススメ度を表す情報が付加されている。

プレイリストを生成するためには、楽曲同士の類似度、ユーザと楽曲間の類似度を求め、どの楽曲聴取者に推薦するかをランク付けする必要がある。記憶手段１４に記憶された聴取者情報と楽曲情報によれば、図３（ａ）〜図３（ｃ）のように歌詞のＴＦ／ＩＤＦ値の特徴量空間と、楽曲情景の特徴量空間と、聴取状況の特徴量空間の３種類の特徴量空間を形成することができ、これらの特徴量空間から、以下の式によりＤ_iとＤ_jの２楽曲間の類似度を算出することができる。
ｓｉｍ（Ｄ_i，Ｄ_j）＝αｃｏｓ（ｌ_Di，ｌ_Dj）＋βｃｏｓ（ｃ_Di，ｃ_Dj）
＋γｃｏｓ（ｓ_Di，ｓ_Dj） ・・・（６）

式（６）において、ｓｉｍ（Ｄ_i，Ｄ_j）は楽曲Ｄ_iとＤ_j間の類似度、αは歌詞のＴＦ／ＩＤＦ値の特徴量空間の重み、βは楽曲情景の特徴量空間の重み、γは聴取状況の特徴量空間の重み、ｌ_D は楽曲Ｄの歌詞のＴＦ／ＩＤＦ値、ｃ_D は楽曲Ｄの楽曲情景の特徴量、ｓ_D は楽曲Ｄに適した聴取状況の特徴量である。重みα，β，γは例えばシステムの運営者によって予め設定されるが、複数の特徴量空間があるため、どの特徴量を強調するかによって重みα，β，γの値は変化する。例えば、聴取者の置かれた状況に、より適した楽曲を選出することとができるようにするためには、α，βよりもγの値を大きく設定すればよい。

式（６）におけるｃｏｓ（ａ，ｂ）は、ａ，ｂ間のコサイン距離をあらわす関数である。コサイン距離は、ある特徴量空間における２要素間の類似度を表すために有効であるとされている。類似度ｃｏｓ（ａ，ｂ）の値が大きいほど類似した楽曲であるといえる。

以下、本実施の形態のプレイリスト生成装置１の動作をより詳細に説明する。プレイリスト生成装置１の協調フィルタリング手段１１は、聴取者からのプレイリスト生成の指示が操作卓２より入力されると、協調フィルタリング手順を行う（図２ステップＳ１）。図５は、協調フィルタリング手段１１の動作を示すフローチャートである。

まず、協調フィルタリング手段１１は、記憶手段１４に聴取者情報が登録されている聴取者の中から、プレイリスト生成を指示した聴取者Ｕ４と似ている聴取者を探索する（図５ステップＳ１０１）。聴取者Ｕ４と似ている聴取者を探し出す際には、歌詞のＴＦ／ＩＤＦ値の特徴量空間と楽曲情景の特徴量空間とを利用する。すなわち、次式に示すように聴取者間のコサイン距離を足し合わせることにより、聴取者間の類似度を算出して、聴取者Ｕ４と似ている聴取者を探し出せばよい。
ｓｉｍ（Ｕ_i，Ｕ_j）＝αｃｏｓ（ｌ_Ui，ｌ_Uj）＋βｃｏｓ（ｃ_Ui，ｃ_Uj）
・・・（７）

式（７）において、ｓｉｍ（Ｕ_i，Ｕ_j）は聴取者Ｕ_iとＵ_j間の類似度、αは歌詞のＴＦ／ＩＤＦ値の特徴量空間の重み、βは楽曲情景の特徴量空間の重み、ｌ_U は聴取者Ｕが好きな楽曲の歌詞のＴＦ／ＩＤＦ値の平均値、ｃ_U は聴取者Ｕが好きな楽曲の情景の特徴量の平均値である。聴取者Ｕ４と他の聴取者との間で、類似度ｓｉｍ（Ｕ_i，Ｕ_j）を算出して、類似度ｓｉｍ（Ｕ_i，Ｕ_j）が予め設定された閾値以上となる聴取者を、聴取者Ｕ４と似ている聴取者とすればよい。ここでは、聴取者Ｕ４と似ている聴取者としてＵ１，Ｕ２が探し出されたものとする。

続いて、協調フィルタリング手段１１は、ステップＳ１０１で探索した聴取者Ｕ１，Ｕ２のために過去に生成されたプレイリストのうち、生成時の聴取状況と聴取者Ｕ４の現在の聴取状況とが近いものを選択する（図５ステップＳ１０２）。前述のとおり、過去に生成されたプレイリストは記憶手段１４に格納されている。このステップＳ１０２の選択は、聴取者Ｕ４の現在の聴取状況と、探索した聴取者Ｕ１，Ｕ２のプレイリスト生成時の聴取状況との類似度が予め設定された閾値以上のプレイリストを選択すればよい。なお、聴取者Ｕ４の現在の聴取状況については、聴取者Ｕ４がプレイリスト生成装置１に対してプレイリストの生成を指示する時点で、操作卓２から入力される。

次に、協調フィルタリング手段１１は、記憶手段１４に格納された情報を基に聴取者の嗜好の類似度、聴取状況の類似度、プレイリストのオススメ度を考慮して、ステップＳ１０２で選択したプレイリストの中から１つの種となるプレイリストを選択する（図５ステップＳ１０３）。ステップＳ１０２で選択したプレイリストの中から、最終的に種プレイリストを選出するためには、どの程度その聴取者Ｕ４に推薦できるかを求める必要がある。

本実施の形態では、聴取者Ｕ４と嗜好の類似している聴取者が、聴取者Ｕ４の現在の聴取状況と似たような状況のときに生成された、推薦度の高いプレイリストを種プレイリストとして選び出すために、ステップＳ１０２で選択した各プレイリストについて推薦ランクｒａｎｋを求め、これらのプレイリストの順位付けを行う。聴取者Ｕ_j（Ｕ１，Ｕ２） のために生成されたプレイリストＰ_Ujの聴取者Ｕ_i（Ｕ４） に対する推薦ランクｒａｎｋ（Ｕ_i，Ｐ_Uj）は、以下の式で表される。
ｒａｎｋ（Ｕ_i，Ｐ_Uj）＝ｓｉｍ（Ｕ_i，Ｕ_j）×ｃｏｓ（ｃ_Ui，ｃ_Uj）×ｒ_PUj
・・・（８）

ｒ_PUjは聴取者Ｕ_jがプレイリストＰ_Ujを評価した際に与えたオススメ度である。こうして、協調フィルタリング手段１１は、式（８）により、聴取者Ｕ_iと聴取者Ｕ_jとの類似度ｓｉｍ（Ｕ_i，Ｕ_j）と、聴取者Ｕ_i の現在の聴取状況とプレイリストＰ_Ujが生成されたときの聴取者Ｕ_j の聴取状況との類似度ｃｏｓ（ｃ_Ui，ｃ_Uj）と、プレイリストＰ_Ujのオススメ度ｒ_PUj とから、プレイリストＰ_Ujの推薦ランクｒａｎｋ（Ｕ_i，Ｐ_Uj） を算出する。そして、協調フィルタリング手段１１は、推薦ランクｒａｎｋ（Ｕ_i，Ｐ_Uj） が最も高いプレイリストを種プレイリストＰＳとして選出し、記憶手段１４に格納する。以上で協調フィルタリング手順が終了する。

図６に、以上の協調フィルタリング手順の様子を示す。図６の例では、聴取者Ｕ１のためにプレイリストＰ１，Ｐ２が生成され、聴取者Ｕ２のためにプレイリストＰ３が生成され、聴取者Ｕ３のためにプレイリストＰ４が生成されている。ここで、プレイリスト生成を指示した聴取者Ｕ４と似ている聴取者としてＵ１，Ｕ２が探し出され、聴取者Ｕ１，Ｕ２のために生成されたプレイリストＰ１，Ｐ２，Ｐ３の中からプレイリストＰ２が種プレイリストとして選出されている。
図７に、種プレイリストＰＳの１例を示す。種プレイリストＰＳは、タイトル１０１とアーティスト名１０２とから構成される。

次に、プレイリスト生成装置１のトランスコーディング手段１２は、協調フィルタリング手順で選出された種プレイリストを聴取者の嗜好により近づけるためにトランスコーディング手順を行う（図２ステップＳ２）。図８は、トランスコーディング手段１２の動作を示すフローチャートである。本実施の形態では、協調フィルタリング手順によって選び出された種プレイリストＰＳから、聴取者の嗜好に合わせて新しいプレイリストを生成する。

まず、トランスコーディング手段１２は、プレイリスト生成を指示した聴取者Ｕ４の嗜好に合わない楽曲を種プレイリストＰＳから除去する（図８ステップＳ２０１）。前述のとおり、記憶手段１４には、聴取者情報として、聴取者が今までに聴いた嫌いな楽曲が記憶されているので、この情報を基に種プレイリストＰＳから聴取者Ｕ４が嫌いな楽曲を除去すればよい。

続いて、トランスコーディング手段１２は、ある一定曲数以上楽曲を除去したかどうか判定し（図８ステップＳ２０２）、一定曲数以上楽曲を除去した場合は、除去した楽曲の代わりに、聴取者Ｕ４が今までに聴いたことのある楽曲と聴いたことのない楽曲とを一定の割合で種プレイリストＰＳに追加して、ユーザ提示プレイリストＰＵを生成し、記憶手段１４に格納する（図８ステップＳ２０３）。聴いたことの無い楽曲の割合は、例えば１０曲中３曲といったように予め決めておけばよい。

除去した楽曲の代わりに追加する楽曲は、聴取者Ｕ４の嗜好及び聴取状況と類似している楽曲である。聴取者Ｕ４の嗜好と聴取状況を特徴量空間にマップし、聴取者Ｕ４と楽曲のコサイン距離を各特徴量空間で算出して、類似している楽曲から順に入れ替えを行う曲数を選択する。聴取者Ｕ_i（Ｕ４）と楽曲Ｄ_jの類似度ｓｉｍ（Ｕ_i，Ｄ_j）は、次式で表される。
ｓｉｍ（Ｕ_i，Ｄ_j）＝αｃｏｓ（ｌ_Ui，ｌ_Dj）＋βｃｏｓ（ｃ_Ui，ｃ_Dj）
＋γｃｏｓ（ｓ_Ui，ｓ_Dj） ・・・（９）

式（９）において、ｓ_Uは、聴取者Ｕ_iの現在の聴取状況の特徴量である。トランスコーディング手段１２は、式（９）により聴取者Ｕ４と記憶手段１４に楽曲情報が記憶されている楽曲との間で、類似度ｓｉｍ（Ｕ_i，Ｄ_j）を算出し、前記割合に基づいて、類似度ｓｉｍ（Ｕ_i，Ｄ_j）が高いものから順に種プレイリストＰＳに追加する。

また、トランスコーディング手段１２は、ステップＳ２０２において、一定曲数以上楽曲を除去していないと判定した場合、除去した楽曲の代わりに、聴取者Ｕ４が今までに聴いたことのない楽曲を種プレイリストＰＳに追加して、ユーザ提示プレイリストＰＵを生成し、記憶手段１４に格納する（図８ステップＳ２０４）。

ステップＳ２０３またはＳ２０４の終了後、トランスコーディング手段１２は、ユーザ提示プレイリストＰＵを表示装置３に表示させることにより、生成したプレイリストＰＵを聴取者Ｕ４に提示する（図８ステップＳ２０５）。以上でトランスコーディング手順が終了する。

図９に、ユーザ提示プレイリストＰＵの１例を示す。ユーザ提示プレイリストＰＵは、種プレイリストＰＳと同様に、タイトル１０１とアーティスト名１０２とから構成される。図９の例では、図７に示した種プレイリストＰＳから「あの日にかえりたい」と「Ｔｏｍｍｏｒｏｗ ｎｅｖｅｒ ｋｎｏｗｓ」と「終わりなき旅」と「卒業写真」の４曲が除去され、「神の申し子」と「Ｈｏｗ Ｄｅｅｐ Ｉｓ Ｙｏｕｒ Ｌｏｖｅ」と「キャッチボール」と「小動物」の４曲が新たに追加されている。

さらに、ユーザ提示プレイリストＰＵには、聴取者が楽曲を入れ替えるかどうかを指定するための入替指定欄１０３と、聴取者が好きな楽曲かどうかを指定するための嗜好指定欄１０４と、聴取者が現在の聴取状況に合っている楽曲かどうかを指定するための状況指定欄１０５とが楽曲ごとに設けられている。これらの欄は後述するインタラクション手順で用いられる。

次に、インタラクション手段１３は、提示したプレイリストＰＵに対する聴取者からのフィードバック情報に基づいて、より良いプレイリストを生成すると同時に、聴取者の情報を更新するインタラクション手順を行う（図２ステップＳ３）。図１０は、インタラクション手段１３の動作を示すフローチャートである。

聴取者Ｕ４は、プレイリスト生成装置１によりユーザ提示プレイリストＰＵが生成されると、再生装置４に楽曲を再生させる。再生装置４には、予め多数の楽曲が例えばデジタルコンテンツとして格納されており、ユーザ提示プレイリストＰＵで指定された楽曲を再生できるようになっている。聴取者Ｕ４は、再生装置４によって再生された各楽曲を聴き、自身の嗜好に合った楽曲かどうか、現在の聴取状況に合った楽曲かどうか、プレイリストＰＵに対するコメント、オススメのプレイリストかどうかといった情報をプレイリスト生成装置１にフィードバックする。

すなわち、聴取者Ｕ４は、操作卓２を操作して、自身の嗜好に合っているか否かをユーザ提示プレイリストＰＵの楽曲ごとに入力する（図１０ステップＳ３０１）。この入力は、図９に示したプレイリストＰＵの嗜好指定欄１０４のラジオボタンで○（好き）又は×（嫌い）のどちらかを選択することで行われる。

また、聴取者Ｕ４は、操作卓２を操作して、自身の聴取状況に合っているか否かをユーザ提示プレイリストＰＵの楽曲ごとに入力する（図１０ステップＳ３０２）。この入力は、図９に示したプレイリストＰＵの状況指定欄１０５のラジオボタンで○（状況に合っている）又は×（状況に合っていない）のどちらかを選択することで行われる。

また、聴取者Ｕ４は、操作卓２を操作して、プレイリストＰＵの楽曲ごとに入れ替えるか否かを入力する（図１０ステップＳ３０３）。この入力は、図９に示したプレイリストＰＵの入替指定欄１０３のチェックボックスにチェックマークを付けることで行われる。チェックマークが付けられた曲が聴取者Ｕ４から入れ替えるよう指定された楽曲である。
さらに、聴取者Ｕ４は、操作卓２からプレイリストＰＵに対するコメントを入力し（図１０ステップＳ３０４）、またプレイリストＰＵがオススメか否かを入力する（図１０ステップＳ３０５）。

次に、インタラクション手段１３は、ユーザ提示プレイリストＰＵにおいて、全ての楽曲が聴取者Ｕ４の嗜好と聴取状況に合っているかどうかを判定する（図１０ステップＳ３０６）。

インタラクション手段１３は、ユーザ提示プレイリストＰＵの嗜好指定欄１０４で×（嫌い）が選択されたり、状況指定欄１０５で×（状況に合っていない）が選択されたりして、入替指定欄１０３にチェックマークがある場合、聴取者Ｕ４の嗜好と聴取状況に合っていない楽曲があると判定する。そして、インタラクション手段１３は、入替指定欄１０３で入れ替えるよう指定された楽曲をユーザ提示プレイリストＰＵから除去し、除去した楽曲の代わりに、新たな楽曲をユーザ提示プレイリストＰＵに追加して、ユーザ提示プレイリストＰＵ’を生成し、記憶手段１４に格納する（図１０ステップＳ３０７）。このときの楽曲の入れ替えは、トランスコーディング手順で説明したステップＳ２０２〜Ｓ２０４と同様の手法により楽曲を追加すればよい。

そして、インタラクション手段１３は、ユーザ提示プレイリストＰＵ’を表示装置３に表示させることにより、生成したプレイリストＰＵ’を聴取者Ｕ４に提示する（図１０ステップＳ３０８）。
図１１に、ユーザ提示プレイリストＰＵ’の１例を示す。図１１の例では、図９に示したユーザ提示プレイリストＰＵにおいて、「Ａｎｇｅｌ Ｂａｂｙ」と「神の申し子」と「キャッチボール」の３曲の入替指定欄１０３にチェックマークが付けられているので、これらの曲が除去されて、「つよがり」と「星になれたら」と「傷跡」の３曲が新たに追加されている。

次に、インタラクション手段１３は、聴取者Ｕ４からのフィードバック情報に基づいて、記憶手段１４の聴取者情報と楽曲情報とを更新し、次回のプレイリスト生成の際に聴取者の嗜好により合った楽曲選択ができるようにする（図１０ステップＳ３０９）。
ステップＳ３０９において、まずインタラクション手段１３は、ユーザ提示プレイリストＰＵの嗜好指定欄１０４の入力に基づいて、記憶手段１４に記憶された聴取者Ｕ４の情報のうち、聴取者Ｕ４が今までに聴いた好きな楽曲と嫌いな楽曲の情報を更新し、さらに聴取者Ｕ４が今までに聴いた好きな楽曲の歌詞のＴＦ／ＩＤＦ値の平均値と、聴取者Ｕ４が今までに聴いた嫌いな楽曲の歌詞のＴＦ／ＩＤＦ値の平均値とを更新する。

また、インタラクション手段１３は、ユーザ提示プレイリストＰＵの状況指定欄１０５の入力に基づいて、記憶手段１４に記憶された聴取者Ｕ４の情報のうち、聴取者Ｕ４が今までに聴いた好きな楽曲の情景の特徴量の平均値と、聴取者Ｕ４が今までに聴いた嫌いな楽曲の情景の特徴量の平均値とを更新する。

また、インタラクション手段１３は、ユーザ提示プレイリストＰＵの嗜好指定欄１０４と状況指定欄１０５の入力に基づいて、聴取者Ｕ４の特徴量空間の基底ベクトルの変換を行う。歌詞のＴＦ／ＩＤＦ値の特徴量空間の基底ベクトルを変換する式は次式となる。

式（１０）において、ｌ_x（ｌ_f、ｌ_d、ｌ_u）は、歌詞に現れる単語のＴＦ／ＩＤＦ値を要素にもつ特徴量ベクトルである。すなわち、ｌ_f は嗜好指定欄１０４で嗜好に合っているとフィードバックされた楽曲の歌詞のＴＦ／ＩＤＦ値の平均値であり、ｌ_d は嗜好指定欄１０４で嗜好に合わないとフィードバックされた楽曲の歌詞のＴＦ／ＩＤＦ値の平均値である。ｌ_x の時点ではどの単語に重みを付けるかはまだ決まっていない。そこで、単語に重みを付ける役目をするのが基底ベクトルｂａｓｅ_U である。最終的にある楽曲が持つ総合的な好ましさなどの値は、基底ベクトルｂａｓｅ_Uとｌ_xの内積によって計算される。もし、インタラクションによって嗜好に合う楽曲が見つかったら，その特徴量ベクトルｌ_f に含まれる単語をインデックスとする要素の位置において、式（１０）の第２項に相当する値が基底ベクトルｂａｓｅ_U に加えられる。これは、嗜好に合う楽曲に含まれる単語の重みを増やすことに相当する。嗜好に合わない曲に関しては、この逆の操作が行われる（式（１０）第３項）。重みを微調整された基底ベクトルｂａｓｅ_U は、正規化（ｎｏｒｍａｌｉｚｅ）されて、それ以降の計算に備える。また、δは、嗜好に合う曲、合わない曲が分かったときに基底ベクトルを微調整するときの変化度の大きさである。δが大きい程、ユーザの嗜好に大きく追従することになる。式（１０）により、元の基底ベクトルを、聴取者Ｕ４の嗜好に合った楽曲の方向に短縮し、嗜好に合わない楽曲の方向に拡張している。
インタラクション手段１３は、楽曲の情景の特徴量空間の基底ベクトルについても同様に、嗜好指定欄１０４の入力に基づいて変換する。

また、インタラクション手段１３は、記憶手段１４の聴取者情報に、聴取者Ｕ４のどのような聴取状況のときにどのようなプレイリストを生成したかを示す情報と、聴取者Ｕ４がプレイリストに与えたオススメ度を表す情報とを保存する。

さらに、インタラクション手段１３は、プレイリストの生成を指示する時点で聴取者Ｕ４が入力した聴取状況に基づいて、記憶手段１４に記憶された楽曲情報のうち、ユーザ提示プレイリストＰＵに含まれる楽曲の情景の特徴量と聴取状況の特徴量とを更新する。このような更新を行う理由は、楽曲情報の作成時に収集したアノテーションの情報量が楽曲によって偏ることを考慮して、少ない情報量の楽曲に対して楽曲情報を補完するためである。

以上でステップＳ３０９の処理が終了する。聴取者情報と楽曲情報とを更新することにより、次回の協調フィルタリング手順、トランスコーディング手順、及びインタラクション手順のステップＳ３０７で、更新後の情報を利用することができ、プレイリスト生成の際に聴取者の嗜好により合った楽曲を選択することができる。

なお、ユーザ提示プレイリストＰＵに基づく楽曲の再生中に、聴取者Ｕ４は、楽曲の早送り、巻き戻し、スキップなどの操作を再生装置４に対して行うことがある。この場合、インタラクション手段１３は、早送りした曲を聴取者の嫌いな曲、巻き戻しした曲を好きな曲、スキップした曲を嫌いな曲と見なして、上記の聴取者情報の更新を行うようにしてもよい。

次に、新たに提示したユーザ提示プレイリストＰＵ’に対して、聴取者Ｕ４は再びステップＳ３０１〜Ｓ３０５の入力を行い、インタラクション手段１３は、全ての楽曲が聴取者Ｕ４の嗜好と聴取状況に合っているかどうかを判定する（ステップＳ３０６）。
図１１の例では、ユーザ提示プレイリストＰＵ’において、「星になれたら」と「傷跡」の２曲の入替指定欄１０３にチェックマークが付けられているので、聴取者Ｕ４の嗜好と聴取状況に合っていないと判定され、新たにユーザ提示プレイリストＰＵ”が生成されて（ステップＳ３０７）、聴取者Ｕ４に提示される（ステップＳ３０８）。

図１２に、ユーザ提示プレイリストＰＵ”の１例を示す。前述のとおり、ユーザ提示プレイリストＰＵ’において、「星になれたら」と「傷跡」の２曲の入替指定欄１０３にチェックマークが付けられているので、これらの曲が除去されて、「瞳を閉じて」と「ＬＯＶＥ」の２曲が新たに追加される。
以上のようにして、ユーザ提示プレイリストの全ての楽曲が聴取者Ｕ４の嗜好と聴取状況に合うまで、ステップＳ３０１〜Ｓ３０９の処理を繰り返す。

そして、インタラクション手段１３は、ステップＳ３０６において、ユーザ提示プレイリストの全ての楽曲で、入替指定欄１０３にチェックマークがなく、嗜好指定欄１０４で○（好き）が選択され、状況指定欄１０５で○（状況に合っている）が選択されている場合、全ての楽曲が聴取者Ｕ４の嗜好と聴取状況に合っていると判定する。図１２に示したユーザ提示プレイリストＰＵ”では、全ての楽曲で入替指定欄１０３にチェックマークがないので、聴取者Ｕ４の嗜好と聴取状況に合っていることが分かる。

インタラクション手段１３は、全ての楽曲が聴取者Ｕ４の嗜好と聴取状況に合っていると判定した場合、ステップＳ３０９と同様に聴取者情報と楽曲情報とを更新して（ステップＳ３１０）、インタラクション手順を終了する。
なお、本実施の形態では、ステップＳ３０１〜Ｓ３０５の入力を全て行うものとして説明しているが、これらの処理のうちいずれかの処理をスキップしてもよく、入力するか否かは聴取者Ｕ４に委ねられる。また、ステップＳ３０１〜Ｓ３０５の入力順序も任意でよい。

以上のように、本実施の形態では、プレイリスト生成に際して、聴取者が自然な操作の流れの中でプレイリスト生成装置１とインタラクションを行うことができ、聴取者にとって少ない負担で、聴取者の嗜好や趣味をプレイリスト生成装置１が収集することができる。プレイリスト生成装置１の性能を上げるためには，聴取者の嗜好や趣味に関する情報をできるだけ多く収集・蓄積すべきであるが、そのためだけに聴取者の手を煩わせて情報を入力させることは聴取者のオーバーヘッドになるので避けたい。

そこで、本実施の形態では、プレイリストを精錬させていく過程において行われるインタラクションから聴取者の嗜好や趣味に関する情報をできるだけ多く収集するようにインタラクション手段１３が動作する。これにより、聴取者は、ある時点でのプレイリストを精錬させるためにプレイリスト生成装置１とインタラクションを行うが、同時にプレイリスト生成装置１は、聴取者の嗜好や趣味に関する情報を収集している。したがって、本実施の形態では、聴取者にとって少ない負担で、聴取者の嗜好や趣味を収集することができる。

また、本実施の形態では、検索した種プレイリストＰＳをトランスコーディング手順によって聴取者の嗜好や聴取状況に適合するように変更することにより、プレイリストをストーリーの観点から段階的に改良することが可能となり、プレイリストにストーリー性を持たせることが可能となる。また、本実施の形態では、聴取者とのインタラクションを行う中で、その時点での聴取者の嗜好を収集することが可能となり、聴取者の嗜好や聴取状況により適合するようにプレイリストを変更することができ、また収集した聴取者の嗜好に基づいて聴取者情報を更新することで、次回のプレイリスト生成時に更新後の情報を利用することができる。

なお、本実施の形態のプレイリスト生成装置１はコンピュータによって実現することができる。図１３は、プレイリスト生成装置１の具体例を示すブロック図である。プレイリスト生成装置１は、図１３に示すように、演算処理部（ＣＰＵ）１５、記憶部（ＲＯＭとＲＡＭ）１６、大容量の主記憶装置（例えばハード・ディスク装置）１７、補助記憶装置（フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等）１８、操作卓２とのインタフェースをとるインタフェース（Ｉ／Ｆ）部１９、表示装置３とのインタフェースをとるＩ／Ｆ部２０、再生装置４とのインタフェースをとるＩ／Ｆ部２１、主記憶装置１７とのインタフェースをとるＩ／Ｆ部２２、補助記憶装置１８とのインタフェースをとるＩ／Ｆ部２３とを備えたコンピュータと、これらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。図１の記憶手段１４は、図１３では記憶部１６と主記憶装置１７に相当する。

このようなコンピュータにおいて、本発明のプレイリスト生成方法を実現させるためのプレイリスト生成プログラムは、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録された状態で提供される。演算処理部１５は、補助記憶装置１８を介して読み込んだプログラムを主記憶装置１７に書き込み、このプログラムに従って上記の処理を実行する。

すなわち、聴取者からのプレイリスト生成の指示が操作卓２より入力されると、演算処理部１５で自動的に協調フィルタリング手順が始まり、種プレイリストが生成され、記憶部１６に一時的に格納される。次に、演算処理部１５でトランスコーディング手順が自動的に始まり、ユーザ提示プレイリストが生成され、記憶部１６に一時的に格納される。その後、表示装置３と操作卓２を介して聴取者と演算処理部１５がインタラクションを行ない、ユーザ提示プレイリストが、聴取者の嗜好や趣味をより反映したものに精錬されて行く。そして、最終的なプレイリストが生成された時点で、このプレイリストが主記憶装置１７に格納され、プレイリストの生成が終了する。

本発明は、例えば音楽の再生装置や、楽曲配信サービス、楽曲の購入サイトなどで利用されるプレイリストの生成技術に適用することができる。

本発明の実施の形態となるプレイリスト生成装置の構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態となるプレイリスト生成装置の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態における特徴量空間を示す図である。 本発明の実施の形態における楽曲情景のアノテーション項目の１例を示す。 図１のプレイリスト生成装置の協調フィルタリング手段の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態における協調フィルタリング手順の様子を示す図である。 本発明の実施の形態における種プレイリストの１例を示す図である。 図１のプレイリスト生成装置のトランスコーディング手段の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態におけるユーザ提示プレイリストの１例を示す図である。 図１のプレイリスト生成装置のインタラクション手段の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態においてインタラクション手順で新たに生成されたユーザ提示プレイリストの１例を示す図である。 本発明の実施の形態においてインタラクション手順で新たに生成されたユーザ提示プレイリストの１例を示す図である。 本発明の実施の形態におけるプレイリスト生成装置の具体例を示すブロック図である。

符号の説明

１…プレイリスト生成装置、２…操作卓、３…表示装置、４…再生装置、１１…協調フィルタリング手段、１２…トランスコーディング手段、１３…インタラクション手段、１４…記憶手段、１５…演算処理部、１６…記憶部、１７…主記憶装置、１８…補助記憶装置、１９〜２３…インタフェース部。

Claims (6)

1. 楽曲の推薦リストであるプレイリストを生成するプレイリスト生成装置であって、
   聴取者からプレイリストの生成が指示されたときに、過去に生成されたプレイリストと聴取者情報に基づいて、過去に生成されたプレイリストの中から生成時の聴取状況と前記聴取者の現在の聴取状況とが近いプレイリストを検索する協調フィルタリング手段と、
   前記聴取者情報と楽曲情報に基づいて、前記検索したプレイリストの楽曲を前記聴取者の嗜好や聴取状況に適合するように変更して、変更したプレイリストを前記聴取者に提示するトランスコーディング手段と、
   前記提示したプレイリストに対する聴取者からのフィードバック情報に基づいて、前記提示したプレイリストの楽曲を前記聴取者の嗜好や聴取状況により適合するように変更すると同時に、前記聴取者情報を更新するインタラクション手段とを有することを特徴とすることを特徴とするプレイリスト生成装置。
2. 請求項１記載のプレイリスト生成装置において、
   前記協調フィルタリング手段は、楽曲の内容、楽曲の情景、聴取者の聴取状況の３つを評価して、プレイリストを検索し、
   前記トランスコーディング手段と前記インタラクション手段とは、楽曲の内容、楽曲の情景、聴取者の聴取状況の３つを評価して、プレイリストを変更することを特徴とするプレイリスト生成装置。
3. 演算処理部と記憶部とを備えたコンピュータにおいて、楽曲の推薦リストであるプレイリストを生成するプレイリスト生成方法であって、
   聴取者からプレイリストの生成が指示されたときに、過去に生成されたプレイリストと聴取者情報に基づいて、過去に生成されたプレイリストの中から生成時の聴取状況と前記聴取者の現在の聴取状況とが近いプレイリストを検索する協調フィルタリング手順と、
   前記聴取者情報と楽曲情報に基づいて、前記検索したプレイリストの楽曲を前記聴取者の嗜好や聴取状況に適合するように変更して、変更したプレイリストを前記聴取者に提示するトランスコーディング手順と、
   前記提示したプレイリストに対する聴取者からのフィードバック情報に基づいて、前記提示したプレイリストの楽曲を前記聴取者の嗜好や聴取状況により適合するように変更すると同時に、前記聴取者情報を更新するインタラクション手順とを、前記記憶部に記憶されたプログラムに従って前記演算処理部に実行させることにより、プレイリストを生成することを特徴とすることを特徴とするプレイリスト生成方法。
4. 請求項３記載のプレイリスト生成方法において、
   前記協調フィルタリング手順は、楽曲の内容、楽曲の情景、聴取者の聴取状況の３つを評価して、プレイリストを検索し、
   前記トランスコーディング手順と前記インタラクション手順とは、楽曲の内容、楽曲の情景、聴取者の聴取状況の３つを評価して、プレイリストを変更することを特徴とするプレイリスト生成方法。
5. 楽曲の推薦リストであるプレイリストの生成を、演算処理部と記憶部とを備えたコンピュータに実行させるプレイリスト生成プログラムであって、
   聴取者からプレイリストの生成が指示されたときに、過去に生成されたプレイリストと聴取者情報に基づいて、過去に生成されたプレイリストの中から生成時の聴取状況と前記聴取者の現在の聴取状況とが近いプレイリストを検索する協調フィルタリング手順と、
   前記聴取者情報と楽曲情報に基づいて、前記検索したプレイリストの楽曲を前記聴取者の嗜好や聴取状況に適合するように変更して、変更したプレイリストを前記聴取者に提示するトランスコーディング手順と、
   前記提示したプレイリストに対する聴取者からのフィードバック情報に基づいて、前記提示したプレイリストの楽曲を前記聴取者の嗜好や聴取状況により適合するように変更すると同時に、前記聴取者情報を更新するインタラクション手順とを、前記演算処理部に実行させることを特徴とするプレイリスト生成プログラム。
6. 楽曲の推薦リストであるプレイリストの生成を、演算処理部と記憶部とを備えたコンピュータに実行させるプレイリスト生成プログラムを記録した記録媒体であって、
   聴取者からプレイリストの生成が指示されたときに、過去に生成されたプレイリストと聴取者情報に基づいて、過去に生成されたプレイリストの中から生成時の聴取状況と前記聴取者の現在の聴取状況とが近いプレイリストを検索する協調フィルタリング手順と、
   前記聴取者情報と楽曲情報に基づいて、前記検索したプレイリストの楽曲を前記聴取者の嗜好や聴取状況に適合するように変更して、変更したプレイリストを前記聴取者に提示するトランスコーディング手順と、
   前記提示したプレイリストに対する聴取者からのフィードバック情報に基づいて、前記提示したプレイリストの楽曲を前記聴取者の嗜好や聴取状況により適合するように変更すると同時に、前記聴取者情報を更新するインタラクション手順とを、前記演算処理部に実行させるプレイリスト生成プログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。
   

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