JP2008059383A - コンテンツ提示装置及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】コンテンツのプレイリストへの追加可否判断に基いて当該プレイリストへの追加を所望するコンテンツを検索するための統計量を逐次算出し、当該統計量に基いてユーザが真に所望するプレイリストを自動で迅速に作成する。
【解決手段】本発明のコンテンツ提示装置は、候補コンテンツ検索統計量を算出する候補コンテンツ検索統計量算出部５と、この候補コンテンツ検索統計量を用いて候補コンテンツを検索する候補コンテンツ検索部６と、この候補コンテンツを表示する候補コンテンツト表示部７aと、非所望コンテンツを選択する削除コンテンツ選択部７bと、前記非所望コンテンツとして選択されなかった任意のコンテンツを仮所望コンテンツとし、前記候補コンテンツ検索統計量と前記非所望コンテンツと前記仮所望コンテンツとを用いて、前記所望コンテンツ検索統計量を算出する候補コンテンツ検索統計量算出部５とを具備する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、コンテンツ提示装置及びコンピュータプログラムに関する。

従来、パソコン，携帯電話，携帯機器，家電機器，オーディオ機器，カーナビ，コンテンツサーバなど、大量に所有する楽曲等のマルチメディアコンテンツの中から、ユーザが所望するコンテンツのプレイリストを簡単に作成する方法として、ジャンル、アーティスト名や年代などのタグ情報を用いて検索する方法があるが、この方法ではジャンルを超えた、曲調の違い等を考慮したプレイリストを作成することは不可能である。ここでプレイリストとは、ユーザが再生したい順序にコンテンツを並べたリストのことを指す。また、マルチメディアコンテンツとは、音声，音楽などのオーディオ、静止画、動画、テキストなどの個々の情報のことを指す。

このような従来のプレイリスト作成方法を拡張するものとして、例えば、特許文献１では、例えば「陽気な曲」のように感性語をキーワードに検索するという方法でプレイリストを作成し、さらに楽曲を最後まで再生したらフィット情報、楽曲を再生中にスキップしたらアンフィット情報とし、これを用いて予め用意された感性語毎の感性テーブルをユーザの印象に近づくように学習して更新する情報選択方法が開示されている。
特開２００３−１３２０８５号

しかしながら、前述したような従来のプレイリスト作成方法は、予め用意された「陽気な曲」のようなカテゴリへの分類において、予め用意されたカテゴリと当該カテゴリに対するユーザの判断基準とのズレを埋めるための学習の高速化が困難であり、ゆえに少ないユーザ操作且つ少ない学習でユーザが真に所望するプレイリストを作成することはできなかった。

また、ユーザごとに最適な学習の程度にはバラツキがあり、学習が最適な状態に収束する早さを制御するパラメータをユーザ毎に最適な値にしなければ、ユーザにマッチした感性テーブルは作成されず、特許文献１では、当該最適な値を設定する方法については開示されていない。つまり、感性語とユーザ毎に異なる印象とのマッチングを図るための学習における安定性と高速性の両立が難しい。

よって、従来のプレイリスト作成方法では、簡単な操作で且つ高速に、真にユーザが所望するプレイリストを自動で作成することは困難であった。

本発明の目的とするところは、ユーザの操作負担を軽減しつつ、コンテンツのプレイリストへの追加の可否判断に基いて当該プレイリストへの追加を所望するコンテンツを検索するための統計量を逐次更新し、当該統計量に基いてユーザが真に所望するプレイリストを自動で迅速に作成することにある。

上記目的を達成するために、本発明の請求項１記載のコンテンツ提示装置では、プレイリストへの追加候補である候補コンテンツを表示する候補コンテンツ表示部と、前記候補コンテンツ表示部に表示された前記候補コンテンツから前記プレイリストへの追加を所望しない非所望コンテンツを選択するための削除コンテンツ選択手段と、前記削除コンテンツ選択手段で選択された前記非所望コンテンツの性質を示す特徴量と前記プレイリストへの追加を所望する所望コンテンツの前記特徴量のうち少なくとも一方を用いて前記候補コンテンツ表示部に表示する前記候補コンテンツを統計的に検索するために必要な検索統計量を算出する候補コンテンツ検索統計量算出部と、任意のコンテンツの前記特徴量に対して、前記候補コンテンツ検索統計量算出部で算出された前記検索統計量を用いて当該任意のコンテンツが統計的に前記所望コンテンツと前記非所望コンテンツのどちらに類似しているかを示す類似度を算出して前記候補コンテンツ表示部に表示する前記候補コンテンツを統計的に検索する候補コンテンツ検索部と、を具備することを特徴とする。

また、上記目的を達成するために、請求項５のコンテンツ提示プログラムは、コンピュータが、プレイリストへの追加候補である候補コンテンツを表示し、前記表示した前記候補コンテンツから前記プレイリストへの追加を所望しない非所望コンテンツが選択されるための削除コンテンツ選択手段に入力される信号を受信し、前記受信した信号が指し示す非所望コンテンツの性質を示す特徴量と、前記プレイリストへの追加を所望する所望コンテンツの前記特徴量のうち少なくとも一方を用いて前記候補コンテンツを統計的に検索するために必要な検索統計量を算出し、任意のコンテンツの前記特徴量に対して、前記算出した前記検索統計量を用いて当該任意のコンテンツが統計的に前記所望コンテンツと前記非所望コンテンツのどちらに類似しているかを示す類似度を算出して前記候補コンテンツを統計的に検索する、機能を具備することを特徴とする。

本発明によれば、ユーザの操作負担を軽減しつつ、コンテンツのプレイリストへの追加の可否判断に基いて当該プレイリストへの追加を所望するコンテンツを検索するための統計量を逐次更新し、当該統計量に基いてユーザが真に所望するプレイリストを自動で迅速に作成することが可能なコンテンツ提示装置及びコンピュータプログラムを提供することができる。

（実施の形態１）
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。

本発明のコンテンツ提示装置はユーザがプレイリストを作成する際に、ユーザの操作をトリガーとしてユーザが所望するプレイリストを自動で作成する機能を有している。ユーザの操作として主にユーザがプレイリストへの追加を所望する所望コンテンツの選択と、この逆でユーザがプレイリストへの追加を所望しない非所望コンテンツの選択の２つがある。本発明では、ユーザが所有する、あるコンテンツに対し、そのコンテンツが所望コンテンツと非所望コンテンツのどちらに近いか、どちらに判別されるべきかを統計的に判断し、より所望コンテンツに近いと判断されたコンテンツをプレイリストへの追加候補とする候補コンテンツとしてプレイリストとして表示する。このように、統計的な判別基準を用いる理由を、統計的な判別基準を用いない場合の問題点と比較して以下で説明する。

まず、コンテンツとして楽曲コンテンツ、ユーザ所望するプレイリストとしてテンポが早い楽曲のプレイリストを所望しているとする。例えば統計的な判別基準を用いない場合、ユーザが所望コンテンツとして選択した楽曲はテンポが早い楽曲で、ユーザが非所望コンテンツとして選択した楽曲はテンポが遅い楽曲であるとする。このときテンポが早いか遅いかを判別するためには、テンポがある一定の値以上、例えば100以上であれば早い楽曲、それ以外であれば遅い楽曲というように、予め適当な閾値を設けておく必要がある。こうすることで、プレイリストにはテンポが100以上の楽曲、つまりユーザが所望するテンポが早い楽曲が含まれることになる。しかしユーザごとのテンポに対する印象にはばらつきがあり、あるユーザはテンポの早い／遅いの境界が80であったり、また別のユーザでは境界が115など、予め設定した境界と異なる場合は、結果としてユーザによっては所望するプレイリストが作成されないとう問題が生じてしまう。

一方、統計的な判別基準を用いる場合、ユーザが所望コンテンツとして選択した楽曲のテンポとユーザが非所望コンテンツとして選択した楽曲のテンポが90付近を境界として判別可能だとすれば、そのユーザはテンポが90より大きいか小さいかで楽曲のテンポの早い／遅いの印象の違いを認識していると判断することが可能となる。また、所望コンテンツのテンポと非所望コンテンツのテンポが明確な境界で判別できない場合、つまり所望コンテンツと非所望コンテンツそれぞれのテンポの平均値が近い値でかつ、所望コンテンツと非所望コンテンツそれぞれのばらつきが大きい場合は、ユーザはテンポでは所望／非所望の判断をしている可能性が低いと判断することもできる。つまり、こうすることで、ユーザごとに異なる嗜好のパタン、所望／非所望の判断基準を暗に表現することができると言える。

このように統計的な判別基準を用いることはユーザごとに異なる嗜好パタンを表現できる可能性を秘めており、本発明の目的である、ユーザごとに印象がマッチしたプレイリストを自動作成する上で非常に有効な手段である。以下のより具体的な本発明の実施の形態１の説明では、統計的な判別をするために、所望コンテンツとの統計的な距離Da、非所望コンテンツとの統計的な距離Dbをマハラノビス距離の考えを用いて算出しているが、上記説明したように、統計的な判別の範囲であれば、マハラノビス距離のみならず、他の算出方法でもよい。

ここで、図１に本発明の実施の形態１に係るコンテンツ提示装置の構成を示し、詳細を説明する。

図１に示されるように、実施の形態１に係るコンテンツ提示装置は、プレイリストへの追加候補である候補コンテンツを検索するための統計量を逐次算出し、当該統計量に基いてユーザが真に所望するコンテンツのリスト、つまりプレイリストを自動で作成するものであり、その構成要素としては、制御部１、コンテンツ表示インタフェース（以下、Ｉ／Ｆと称する）２、コンテンツデータベース３、コンテンツ特徴量一時格納部４、候補コンテンツ検索統計量算出部５、候補コンテンツ検索部６、候補リスト表示Ｉ／Ｆ７、コンテンツ再生部８を有している。

より詳細には、コンテンツ表示Ｉ／Ｆ２は、更にコンテンツ表示部２a、所望コンテンツ選択部２bからなる。そして、候補リスト表示Ｉ／Ｆ７は、候補コンテンツ表示部７a、削除コンテンツ選択手段７bからなる。

このような構成において、コンテンツデータベース３には、ユーザが所有するコンテンツと、当該コンテンツの各種書誌情報と、当該コンテンツの性質を示す特徴量とが対応付けられて格納される。例えば書誌情報として、コンテンツ名，ジャンル，音楽であれば曲名，アーティスト名，作曲者名などのコンテンツを特定しうる情報や、再生時間，ファイル容量，保存形式などの情報が挙げられる。このようなコンテンツエータベース３を有することで、ユーザはコンテンツに関する各書誌情報を参照することが可能となり、ユーザのコンテンツに対する嗜好の判断材料にもなる。また、本発明における特徴量とは、あるコンテンツの印象や性質を表す情報とし、例えばコンテンツデータベース３に格納されている書誌情報のうち、コンテンツの属性に関連するような書誌情報を特徴量としてもよい。例えばジャンル、アーティスト名、再生時間などである。また、コンテンツを幾つかの時間フレームに分割し、そのフレームごとにそのコンテンツの性質を示しうる物理量を算出して得られるベクトルを特徴量としてもよい。物理量としては、音響では、周波数スペクトル，帯域パワー，零交差数，画像ではブロック単位の輝度や色相の平均，隣り合うブロック単位の輝度や色相の平均の差分，動画ではさらにブロック単位の輝度や色相の平均の時間方向の差分の、平均、分散、ヒストグラム、ならびにこれらの情報から２次的に得られる情報、例えば音響ではテンポやリズムなど、画像では夜景や屋内の判定結果、動画ではスローシーンやシーンチェンジの多さなどが挙げられる。このような特徴量を用いることで、コンテンツのジャンルなどの書誌情報だけでは判断できないようなユーザの思考を汲んだプレイリストの作成が可能となる。以下では、あるコンテンツの性質を表す情報の総称を特徴量と呼び、上述した各物理量に代表されるベクトルを上記特徴量を構成する特徴量ベクトルとして呼ぶこととする。

コンテンツ表示部２aは、コンテンツデータベース３に格納されているコンテンツをユーザがコンテンツを特定できる少なくとも一つの情報を含む書誌情報と共に表示する。例えば直感的に分かり易い特定できる書誌情報としてコンテンツ名が挙げられる。ユーザは、コンテンツ選択手段２bを操作することで、プレイリストへの追加を所望するコンテンツ（以下、所望コンテンツと称する）を選択することができる。候補コンテンツ検索統計量算出部５は、所望コンテンツを利用して候補コンテンツ表示部７aに表示されるべき候補コンテンツを検索するために必要な検索統計量を算出する。算出方法は後で詳しく説明する。

候補コンテンツ検索部６は、候補コンテンツ表示部に表示されるべき候補コンテンツを検索する。検索方法は後で詳しく説明する。候補コンテンツ表示部７aは、この候補コンテンツ検索部６で検索された候補コンテンツの一部または全部を表示する。また表示方法として、候補の確度が高い順に表示すると、ユーザがより所望するコンテンツほど上部に表示されることになり、ユーザに与えるプレイリストに対する満足度向上が期待できる。また、大域的には候補の確度が高い順だが、局所的にランダマイズすることで、ユーザを飽きさせないプレイリストを作成することができる。また、候補の確度がある一定値よりも高いコンテンツをランダマイズして表示することで、さらにユーザを飽きさせないプレイリストを作成することができる。

次に、ユーザは、削除コンテンツ選択部７bを操作することで、プレイリストへの追加候補である候補コンテンツからプレイリストへの追加を所望しない非所望コンテンツを選択することができる。候補コンテンツ検索統計量算出部５は、非所望コンテンツを利用して、候補コンテンツ表示部７aに表示されるべき候補コンテンツを検索するために必要な検索統計量を算出する。

ここで、候補コンテンツ検索統計量算出部５の詳細な統計量の算出方法を説明する。候補コンテンツ検索統計量算出部５は、上述したように、所望コンテンツならびに非所望コンテンツ情報を利用して、統計量を算出する。この統計量は、任意の特徴量ベクトルが所望コンテンツの特徴量の集団と非所望コンテンツの特徴量の集団のどちらに近いかを統計的に判断するために必要な統計量を算出している。具体的には、所望コンテンツの全特徴量ベクトルの平均ベクトルμa、分散行列Σa、非所望コンテンツの全特徴量ベクトルの平均ベクトルμb、分散行列Σbを算出する。このような統計量を算出することで、例えば任意の特徴量ベクトルｘに対して、一般にマハラノビス距離と呼ばれる数式１で、所望コンテンツのベクトル群と非所望コンテンツのベクトル群それぞれとの統計的距離DaとDbを算出することが可能となり、特徴量ベクトルｘがどちらの群に近いか、もしくはどちらの群に属するかをDaとDbを用い数式２によって判定することが可能となる。

また、ユーザが削除コンテンツ選択手段７bで非所望コンテンツを選択しておらず、所望コンテンツしか利用できない場合は、Daに対する閾値判定で、所望コンテンツのベクトル群に近いかもしくは属するかを数式３によって判定することができる。

逆に、ユーザがコンテンツ選択手段２bで所望コンテンツを選択しておらず、非所望コンテンツしか利用できない場合は、Dbに対する閾値判定で、所望コンテンツのベクトル群に近いかもしくは属するかを数式４によって判定することができる。

また、候補コンテンツ検索統計量算出部５で算出される統計量は、所望コンテンツだけ、もしくは非所望コンテンツだけから算出するよりも両方の統計量を算出する方が望ましい。所望コンテンツに統計的に近いか否かの判断は数式３に基づいて判断しているが、このときの閾値Thaの最適値はユーザごともしくはユーザが選択した所望コンテンツごとに異なることが多い。また非所望コンテンツについても同様で数式４におけるThbの最適値は上述した条件で異なることが多い。また、このThaが大きい場合もしくはThbが小さい場合、つまり検索条件がゆるい場合は、候補コンテンツにユーザが所望しないコンテンツが含まれる頻度が高くなり、逆にThaが小さい場合もしくはThbが大きい場合、つまり検索条件がきつい場合は、候補コンテンツの数がかなり少なくなる可能性が高くなる。つまり、所望コンテンツだけもしくは非所望コンテンツだけしか用いない場合は、数式３のThaならびに数式４のThbの最適な値の設定が困難という理由から、結果としてユーザが真に所望するプレイリストの作成が困難である。一方、所望コンテンツと非所望コンテンツの両方を用いたときの判別判断は数式２に基づいて行われるが、このときの閾値Thは基本的には0とすればよい。これは、判別分析がDaとDbの差分を正負判定することが基本となっているためである。つまり、所望コンテンツと非所望コンテンツ両方を用いる場合は、数式２のThの最適な値の設定が容易であるという理由から、結果としてユーザが真に所望するプレイリストの作成が困難ではなくなる。よって、上述したように、候補コンテンツ検索統計量算出部５で算出される統計量は、所望コンテンツだけ、もしくは非所望コンテンツだけから算出するよりも両方の統計量を算出する方が望ましい。

次に、候補コンテンツ検索部６の詳細な検索方法を説明する。候補コンテンツ検索部６は、コンテンツデータベース３の一部または全部のコンテンツの中から、ユーザがコンテンツ選択手段２bで選択した所望コンテンツに、より類似したコンテンツを検索、または、ユーザが削除コンテンツ選択手段７bで選択した非所望コンテンツに、より類似しないコンテンツを検索、もしくは所望コンテンツにより類似し、かつ非所望コンテンツにより類似しないコンテンツを検索する。具体的には、コンテンツデータベース３の任意のコンテンツの特徴量ベクトルｘごとに、候補コンテンツ検索統計量算出部５で算出された統計量であるμa、Σa、μb、Σbを用いて、数式１よりDaとDbを算出し、数式２、数式３、数式４のいずれかを用いて特徴量ベクトルｘが所望コンテンツと非所望コンテンツのどちらに類似しているかを判定する。ここで、コンテンツの特徴量がN本の特徴量ベクトルから構成されている場合、N個の判定結果が得られるが、所望コンテンツに類似していると判定された特徴量ベクトルｘの個数をNで割った値を、当該コンテンツの類似度とする。つまり、この類似度が1.0に近ければ所望コンテンツに類似している、つまりより候補コンテンツとして選択されるべきであり、逆に類似度が0.0に近ければ非所望コンテンツに類似している、つまり候補コンテンツとして選択されるべきではないことを示している。候補コンテンツ検索部６では、上述した類似度がある値以上のコンテンツを候補コンテンツ検索の結果とする。

このように、あるコンテンツが所望コンテンツに対して統計的に近いか否かを２値判定するのではなく、どの程度近いかを表す指標を類似度として算出することで、この類似度を候補コンテンツ表示部７aで表示される各候補コンテンツの候補の確度とすることができる。また候補の確度が分かることで、先に述べたように、プレイリストして表示されるコンテンツの順序にバリエーションを持たせたりすることができるようになるなどのメリットが生まれる。

次に、図２のフローチャートと図６、図７のＩ／Ｆの例を参照して、本発明の実施の形態１に係るコンテンツ提示装置によるプレイリストの作成処理手順を説明する。

ユーザがコンテンツ選択部２b（図６の選択ボタン１３に該当）を操作することで、コンテンツ表示部２a（図６のコンテンツリスト１１に該当）に表示されているコンテンツからプレイリストへの追加を所望する所望コンテンツを選択すると（ステップＳ１）（図６の例では、上から6番目のコンテンツ「06:いい日に旅立ち」１２を選択して選択ボタン１３を押すことに該当）、候補コンテンツ検索統計量算出部５が、この所望コンテンツを用いてユーザが所望するコンテンツに類似した候補コンテンツを検索するための統計量を算出する（ステップＳ２）。続いて、候補コンテンツ検索部６が、プレイリストへの追加候補である候補コンテンツを検索し（ステップＳ３）、候補コンテンツ表示部７aは、この候補コンテンツ検索部６で検索された候補コンテンツを表示する（ステップＳ４）（図６の候補コンテンツリスト１４に該当）。続いて、ユーザが、候補コンテンツに表示された候補リスト（図７の候補コンテンツリスト２１に該当）、つまりプレイリストに満足せず（ステップＳ５）、かつプレイリストから削除したコンテンツが特にあるわけでもない場合（ステップＳ６）は、コンテンツ選択手段２bでユーザがプレイリストへの追加を所望する所望コンテンツを再度選択し（ステップＳ１）、前記処理を繰り返す。また、ユーザがプレイリストから削除したいコンテンツがある場合（ステップＳ６）は、削除コンテンツ選択部７b（図７の削除ボタン２５に該当）を操作することで、候補コンテンツ表示部７aに表示されているプレイリストから削除したいコンテンツ、つまり非所望コンテンツを選択する（ステップＳ７）（図７の上から５番目のコンテンツ「05:ガラスの二十代」２４を選択して削除ボタン２５を押すことに該当）。続いて、候補コンテンツ検索統計量算出部５は、過去に統計量を算出するために用いた所望コンテンツならびに非所望コンテンツに対し、削除コンテンツ選択手段７bで選択された新たな非所望コンテンツを追加して統計量を算出し（ステップＳ２）、前記処理を繰り返す。こうして、ステップＳ５の判断で、ユーザが作成されたプレイリストに満足すれば、処理を終了する。これを図７で説明すると、ユーザが削除コンテンツ入力手段に入力する前の候補コンテンツリスト２１では、ユーザが所望コンテンツとして選択した所望コンテンツ２２と非所望として選択しなかったコンテンツ２６は、ユーザが削除コンテンツ入力手段で候補コンテンツリスト２１の上から5番目の「05:ガラスの二十代」２４を選択した後の候補コンテンツリスト２７においてもそのまま表示され（図７の２８に該当）、ユーザに非所望コンテンツとして選択されたコンテンツは削除され、新たに候補コンテンツとして2次候補コンテンツ２９が表示される。

以上説明したように、コンテンツ提示装置の実施の形態１では、ユーザが、コンテンツ選択手段２bでプレイリストへの追加を所望する所望コンテンツを選択する度、または、削除コンテンツ選択手段７bでプレイリストに残したくない非所望コンテンツを選択する度に、プレイリストを更新するための前述した一連の処理を行って、当該プレイリストを更新することで、最終的にユーザが所望するプレイリストを作成し提示することができる。

また、図７の説明はユーザのＩ／Ｆイメージを説明するための図であり、これに限ったＩ／Ｆである必要はもちろんない。適当に表示順序を変更してもよく、また候補コンテンツリスト２１の２６に該当するユーザが非所望コンテンツとして選択しなかったコンテンツを固定して表示し続けなくてもよい。

また、予めコンテンツ特徴量一時格納部４に所望コンテンツと非所望コンテンツの各特徴量を格納しておき、候補コンテンツ検索統計量算出部５では、このコンテンツ特徴量一時格納部４に格納されている各種特徴量を用いてもよい。また、コンテンツ特徴量一時格納部４は、特徴量そのものでははく、所望コンテンツ、非所望コンテンツの各コンテンツをそれぞれ特定できるコンテンツデータベース３のキー（ID）となる情報を格納しておき、候補コンテンツ検索統計量算出部５で必要になったときに、コンテンツデータベース３を参照して各種特徴量を用いるようにしてもよい。こうすることで、所望コンテンツ、非所望コンテンツ各特徴量を保持せずに済むので記憶領域を節約することができる。また、コンテンツ特徴量一時格納部４は、候補コンテンツ検索統計量算出部５で用いられた所望コンテンツ、非所望コンテンツのそれぞれのコンテンツ数もしくは特徴量ベクトル数とそれぞれの平均ベクトルμ、分散行列Σを保存してもよい。こうすることで、所望コンテンツ、非所望コンテンツの各特徴量を保持せずに済むので記憶領域を節約することができ、さらに候補コンテンツ検索統計量算出部５は、ユーザが所望コンテンツまたは非所望コンテンツを選択、追加する度に、統計量を算出しなおすのではなく、過去に算出したコンテンツ特徴量一時格納部４に格納されている各種平均と分散行列と、ユーザ操作によって追加されたコンテンツの平均ベクトルと分散行列とをコンテンツ数もしくは特徴量ベクトル数に応じた重みを付して線形和を算出することで、誤差は生じるが少ない計算量で平均ベクトルと分散行列を算出することができ、計算量を削減することができる。また、コンテンツ一時格納部４ならびに候補コンテンツ検索統計量算出部５は上述した機能のうち複数の機能を有してもよい。

また、プレイリストを作成せずとも、コンテンツをコンテンツ再生部８で連続再生している最中にユーザが再生を続けたいか、続けたくないかを判断して入力することで、プレイリスト作成と同様に、ユーザが所望しないコンテンツの再生を逐次、インタラクティブに減らすことができ、結果としてユーザが所望するコンテンツを高い頻度で再生することができ、さらにそうなるまでの時間が短くて済む。

また、候補コンテンツの検索のタイミングは、ユーザが所望コンテンツや非所望コンテンツを選択したときのみならず、ユーザが任意のタイミングで指定できるようにしてもよい。こうすることで、本発明の特徴であるプレイリスト逐次生成によって、プレイリストとして表示されているコンテンツの内容が頻繁に変わることに違和感を抱くようなユーザでもI／Ｆ上のストレスを感じることなくユーザが所望するプレイリストの作成が可能となる。

また、予め算出しておいたコンテンツ特徴量一時格納部４に格納されている情報ならびに候補コンテンツ検索統計量算出部５で算出される各種統計量とこれに見合う名称をまとめて、辞書情報として保存しておき、ユーザがコンテンツ提示装置を使用する初期段階でこの辞書情報を選択する操作のみで、その名称のイメージ見合ったコンテンツをプレイリストとして表示してもよい。具体的な例で説明すると、例えば「元気な感じ」を所望するというイメージで第３者が予めプレイリストを作成し、このとき候補コンテンツ検索統計量算出部５が算出した統計量ならびに算出に用いたコンテンツの特徴量ベクトルなどと、「元気な感じ」という名称をセットにして辞書として保存しておく。ユーザは、「元気な感じ」という辞書を選択する操作のみで、ユーザが所持しているコンテンツから、「元気な感じ」の辞書に含まれる統計量を用いてこれに該当するコンテンツを検索することができ、結果として、非常に簡単な操作のみでユーザが所望するプレイリストを作成することができる。また辞書を選択してプレイリストを表示した状態から、さらに所望コンテンツや非所望コンテンツの選択を行ってもよい。こうすることで、ユーザは予め用意された辞書によるプレイリストの印象とユーザが感じる印象とのズレを解消することができる。

さらに上記辞書の例では、第３者とユーザとの感性が合わない場合は、ユーザが真に所望するプレイリストがすぐには得られないという問題があるが、ユーザ自身がこの辞書を作成することで、この問題は克服でき、このようにユーザ自身が辞書という形で、検索統計量ならびに検索統計量の算出用に用いたコンテンツの特徴量ベクトルとこの辞書のイメージを示す辞書名とともに保存してもよい。

また、コンテンツ選択手段２bで非所望コンテンツを選択してもよく、このときの動作は削除コンテンツ選択手段７bで非所望コンテンツを選択したときの動作と同じであり、同様に削除コンテンツ選択手段７bで所望コンテンツを選択してもよく、このときの動作はコンテンツ選択手段２bで所望コンテンツを選択したときの動作と同じであり、これを実現するためにコンテンツ表示Ｉ／Ｆと候補リスト表示Ｉ／Ｆに、例えば所望を意味する○ボタンと非所望を意味する×ボタンを設けるなどの適当な機能を付加してもよい。このようにすることで、ユーザはより使用方法の制約を受けることなく、またよりスムーズかつ少ない操作でプレイリストを作成することができる。

また、図１ではコンテンツ表示Ｉ／Ｆ２と候補リスト表示Ｉ／Ｆ７は別々に構成されているが、同一の表示部でもよい。つまり、ひとつのコンテンツ表示部を有し、これに表示されるコンテンツの表示フォントを複数用いることでコンテンツ表示部２aが表示すべきコンテンツ情報と候補コンテンツ表示部７aが表示すべきコンテンツ情報をそれぞれ別のフォントで表示されるようにしてもよい。こうすることで、ひとつのコンテンツ表示部でもプレイリストの作成が可能となり、ユーザのＩ／Ｆに対する好みにも対応できるようになる。また、ここでの表示部とは表示装置を２つ有してもよいが、１つの表示装置で２つの表示部があるように見立てて表示してももちろんよい。

このように、ユーザが所望コンテンツを実際に選択してプレイリストを自動作成することで、従来法での課題であった、予め与えられた「明るい」などの感性語で表現されるカテゴリとユーザが持つ印象との違いによる、ユーザが真に所望するプレイリストと自動作成されるプレイリストのズレを抑えることができる。また、ユーザが所望コンテンツならびに非所望コンテンツを選択する度に逐次検索を行うので、従来よりも短い時間でユーザが真に所望するプレイリストを自動作成することができる。また、ユーザはプレイリストが逐次表示される度に、プレイリストから削除したいコンテンツを選択して削除するという非常に簡便な操作のみで、直感的にプレイリストが確実にユーザが所望するプレイリストに近づいていることをインタラクティブに確認しながらプレイリストを作成することができる。

（実施の形態２）
続いて本発明の実施の形態２に係るコンテンツ提示装置の構成を示し説明する。

実施の形態２は、コンテンツ選択手段２bで非所望コンテンツとして選択されなかったコンテンツならびに削除コンテンツ選択手段７bで非所望コンテンツとして選択されなかった前記候補コンテンツを仮所望コンテンツとし、候補コンテンツ検索統計量算出部５が、所望コンテンツと仮所望コンテンツを合わせたコンテンツの特徴量から統計量を算出し、この統計量と所望コンテンツの統計量から算出した統計量との荷重和を所望統計量とし、非所望コンテンツの特徴量から統計量を算出することを特徴とし、また、コンテンツ選択手段２bで選択された非所望コンテンツならびに削除コンテンツ選択手段７bで選択された非所望コンテンツよりもプレイリストへの追加候補の確度が高いコンテンツを仮所望コンテンツとすることを特徴とし、また、所望統計量と非所望コンテンツの特徴量から算出した統計量を用いて、所望コンテンツのうち統計的に所望コンテンツと仮所望コンテンツを合わせたコンテンツよりも非所望コンテンツに類似しているコンテンツ数もしくは類似しているコンテンツの特徴量ベクトルの数に応じてその値が大きくなる第１のエラー値、ならびに非所望コンテンツのうち統計的に非所望コンテンツよりも所望コンテンツと仮所望コンテンツをあわせたコンテンツに類似しているコンテンツ数もしくは類似しているコンテンツの特徴量ベクトルの数に応じてその値が大きくなる第２のエラー値を算出し、第１のエラー値と第２のエラー値それぞれに応じてその値が大きくなる第３のエラー値を算出し、第３のエラー値が、所望コンテンツのみから所望統計量を算出したときの第３のエラー値よりも大きくならないように所望コンテンツと仮所望コンテンツを合わせたコンテンツの特徴量から算出した統計量と所望コンテンツの特徴量から算出した統計量との荷重和を所望統計量として算出することを特徴とする。

実施の形態１では、ユーザが削除コンテンツ選択手段７bで選択した際に、非所望コンテンツ情報のみを候補コンテンツ検索統計量算出部５に反映していたが、実施の形態２では、ユーザが削除コンテンツ選択手段７bで選択しなかった候補コンテンツを仮所望コンテンツとみなし、この仮所望コンテンツも候補コンテンツ検索統計量算出部５に反映さえることで、より迅速かつよりユーザが真に所望するプレイリストを作成することを目としている。仮所望コンテンツを用いる理由を以下に説明する。

実施の形態１では、ユーザが選択した所望コンテンツと非所望コンテンツを用いて検索を行うので、ユーザがコンテンツを選択した回数が少ないときは、候補コンテンツ検索統計量算出部５で用いられる所望コンテンツならびに非所望コンテンツのそれぞれの特徴量が偏っている可能性が高く、その結果、候補コンテンツ検索部６で検索されたコンテンツも偏った結果になる可能性が高くなる。具体的な例としては、所望コンテンツ、非所望コンテンツいずれも数が少ない場合は、そもそもユーザが望むようなプレイリストを作成することは困難である。また、所望コンテンツに対して非所望コンテンツの数が少ない場合は、任意のコンテンツの類似度が所望コンテンツに偏りがちになり、結果としてユーザが所望しないコンテンツが候補コンテンツに多く含まれることになる。逆に所望コンテンツに対して非所望コンテンツの数が多い場合は、任意のコンテンツの類似度が非所望コンテンツに偏りがちになり、結果としてユーザが所望するコンテンツは候補コンテンツに含まれるものの、少数のコンテンツしか結果として得られないことになる。実施の形態２では、この課題を克服するために、上記説明した仮所望コンテンツを用いる。仮所望コンテンツはユーザが直接選択したわけではないが、恐らくユーザが所望するであろうコンテンツなので、これを所望コンテンツと見なして候補コンテンツ検索用の統計量を算出すれば、所望コンテンツの不足が補える。また、実施の形態１ならびに２は、ユーザが所望コンテンツよりも非所望コンテンツを選択し易い構成になっており、所望コンテンツの数が非所望コンテンツの数よりも少なくなりやすいため、仮所望コンテンツによって所望コンテンツが補うことは都合がよい。しかし、仮所望コンテンツはあくまで仮であるため、もし仮所望コンテンツに非所望コンテンツに類似したコンテンツが含まれている場合は、候補コンテンツ検索部６で検索される候補コンテンツは望ましくない結果になることもありうる。そこで、本実施形態では、仮所望コンテンツを用いてどの程度所望コンテンツを補うかを工夫することで、この問題が回避している。具体的には候補コンテンツ検索統計量算出部５でこの問題を解決している。

以下では、仮所望コンテンツと、実施の形態１との動作が異なる候補コンテンツ検索統計量算出部５について説明する。

仮所望コンテンツはどのようなコンテンツを指すかを図７を用いて説明する。図７の上のリストは、候補コンテンツ表示部２１を示しており、この一番上に表示されているコンテンツ２２はユーザがコンテンツ選択手段２bで選択した所望コンテンツとする。ユーザは、プレイリストから削除したい非所望コンテンツを削除すべく、上から順にコンテンツをチェックし、削除に該当するコンテンツがあった場合にそのコンテンツを選択して、削除２５を押すことで、非所望コンテンツを選択することができる。ここで、ユーザが選択しなかった上から２番目から４番目のコンテンツ２６は、ユーザが非所望コンテンツとして選択しなかったコンテンツであることから、ユーザがプレイリストへの追加を所望するコンテンツである可能性も高い。よって、図７の例でのコンテンツ２６を仮に所望するコンテンツ、つまり仮所望コンテンツと定義する。

候補コンテンツ検索統計量算出部５の詳細な統計量の算出方法を説明する。候補コンテンツ検索統計量算出部５は、実施の形態１で説明した、所望コンテンツならびに非所望コンテンツ情報のみならず、上述した仮所望コンテンツも利用して、統計量を算出することを特徴とする。この統計量は、任意の特徴量ベクトルが所望コンテンツと仮所望コンテンツそれぞれの特徴量を合成した集団と非所望コンテンツの特徴量の集団のどちらに近いかを統計的に判断するために必要な統計量を算出している。具体的には、所望コンテンツの全特徴量ベクトルの平均ベクトルμa、分散行列Σa、所望コンテンツと仮所望コンテンツを合わせた全特徴量ベクトルの平均ベクトルμc、分散行列Σc、非所望コンテンツの全特徴量ベクトルの平均ベクトルμb、分散行列Σbを算出する。次に、μa、Σaとμc、Σcを数式５によって合成し、新たな統計量μd、Σdを算出する。

ここで、数式５のkは、候補コンテンツ検索統計量算出部５で算出される統計量に、どれだけ仮所望コンテンツの影響を反映させるかを制御する学習係数であり、学習係数kが0.0に近い値であるほど仮所望コンテンツの影響を反映せず、逆に学習係数kが0.0から離れた値であるほど仮所望コンテンツの影響を反映することとなる。仮所望仮コンテンツが、所望コンテンツにそもそも類似している場合は、学習係数kを0.0から離れた値に設定することで、所望コンテンツを補うことができるが、逆に仮所望コンテンツが非所望コンテンツに類似している場合は、学習係数kを0.0から離れた値に設定することで、ユーザが所望しないコンテンツが候補コンテンツに多く含まれるという悪影響（以下、過学習と称する）を及ぼす。つまり、最適な学習係数kを設定することが必要となる。ここでの最適とは、なるべく仮所望コンテンツが所望コンテンツを補いつつ、仮所望コンテンツ含めても悪影響を及ぼさない、つまり学習係数kがなるべく0.0から離れた値であり、かつ所望コンテンツ/非所望コンテンツの判別エラーが増大しないことを示している。

続いて、図３のフローチャートを参照して、候補コンテンツ検索統計量算出部５における処理手順を、学習係数kの最適値探索に焦点を当てて説明する。

まず、所望コンテンツ、非所望コンテンツ、仮所望コンテンツと所望コンテンツ、そらぞれの統計量である平均ベクトルμa、μb、μcと分散行列Σa、Σb、Σcを算出する（ステップＳ１１）。次に学習係数kを、例えば0.0などの値で初期化する（ステップＳ１２）。次に、数式５によって学習係数kを変数とする統計量を算出する（ステップＳ１３）。k=0.0のとき仮所望コンテンツを反映せず、k=1.0のときは仮所望コンテンツを全て反映させることを意味している。この学習係数kの最適な値は、kを0.0から1.0まで0.1刻み程度で変化させたときの、過学習したかどうかを表す指標の過学習指数Ｅがなるべく増大しないことである。よって、次に各所望コンテンツの類似度と各非所望コンテンツの類似度を算出し、各所望コンテンツの類似度がk=0.0のときの類似度と比較して減少した所望コンテンツの数もしくは減少量E1と、各非所望コンテンツの類似度がk=0.0のときの類似度と比較して増加した非所望コンテンツの数もしくは増加量E2との荷重平均で算出される過学習指数Eを数式６によって算出する（ステップＳ１４）。

ここで、数式６のｗは重みを表しており、ｗが0.0に近いほど非所望コンテンツに近い、つまり候補コンテンツに含まれるべきでないコンテンツが候補コンテンツとして含まれるエラーに重みを置き、ｗが1.0に近いほど、所望コンテンツに近い、つまり候補コンテンツに含まれるべきコンテンツが候補コンテンツとして含まれないエラーに重きを置くことになる。ユーザが直感的に満足するプレイリストを作成するには、ｗをなるべく小さな値にする方がよい。また、類似度の算出方法は実施の形態１の数式１から数式４と同様だが、数式１の代わりに数式７より算出される。

次に、過学習指数Eがある閾値以下の条件を満たし、かつこれまでの最小以下であれば、ステップＳ１３で算出した統計量をバッファに格納しておく（ステップＳ１５）。以上の処理をkが終了値以上になるまで繰り返し（ステップＳ１７）、バッファに保存してある統計量を候補コンテンツ検索統計量算出部５の出力とし（ステップＳ１８）、処理を終了する。

次に、図８のフローチャートと図６、図７のＩ／Ｆの例を参照して、本発明の実施の形態２に係るコンテンツ提示装置によるプレイリストの作成処理手順を説明する。

ユーザがコンテンツ選択部２b（図６の選択ボタン１３に該当）を操作することで、コンテンツ表示部２a（図６のコンテンツリスト１１に該当）に表示されているコンテンツからプレイリストへの追加を所望する所望コンテンツを選択すると（ステップＳ２１）（図６の例では、上から6番目のコンテンツ「06:いい日に旅立ち」１２を選択して選択ボタン１３を押すことに該当）、候補コンテンツ検索統計量算出部５が、この所望コンテンツを用いてユーザが所望するコンテンツに類似した候補コンテンツを検索するための統計量を算出する（ステップＳ２２）。続いて、候補コンテンツ検索部６が、プレイリストへの追加候補である候補コンテンツを検索し（ステップＳ２３）、候補コンテンツ表示部７aは、この候補コンテンツ検索部６で検索された候補コンテンツを表示する（ステップＳ２４）（図６の候補コンテンツリスト１４に該当）。続いて、ユーザが、候補コンテンツに表示された候補リスト（図７の候補コンテンツリスト２１に該当）、つまりプレイリストに満足せず（ステップＳ２５）、かつプレイリストから削除したコンテンツが特にあるわけでもない場合（ステップＳ２６）は、コンテンツ選択手段２bでユーザがプレイリストへの追加を所望する所望コンテンツを再度選択し（ステップＳ２１）、前記処理を繰り返す。また、ユーザがプレイリストから削除したいコンテンツがある場合（ステップＳ２６）は、削除コンテンツ選択部７b（図７の削除ボタン２５に該当）を操作することで、候補コンテンツ表示部７aに表示されているプレイリストから削除したいコンテンツ、つまり非所望コンテンツを選択する（ステップＳ２７）（図７の上から5番目のコンテンツ「05:ガラスの二十代」２４を選択して削除ボタン２５を押すことに該当）。このとき、図７で、ユーザがコンテンツ選択手段２bで選択し、候補コンテンツ表示部７aの上部に表示されているコンテンツと、ユーザが削除コンテンツ選択手段７bで非所望コンテンツとして選択した上から5番目の「05：ガラスの二十代」２４の間に挟まれている上から２番目から４番目の３つのコンテンツ２６を仮所望コンテンツとする（ステップＳ２８）。続いて、候補コンテンツ検索統計量算出部５は、過去に統計量を算出するために用いた所望コンテンツ、仮所望コンテンツならびに非所望コンテンツに対し、削除コンテンツ選択手段７bで選択された新たな非所望コンテンツとステップＳ２８で定めた新たな仮所望コンテンツを追加して統計量を算出し（ステップＳ２２）、前記処理を繰り返す。こうして、ステップＳ２５の判断で、ユーザが作成されたプレイリストに満足すれば、処理を終了する。ここで、仮所望コンテンツは削除コンテンツ選択手段７bで非所望コンテンツとして選択されなかった候補コンテンツのみならず、コンテンツ選択手段２bで非所望コンテンツとして選択されなかったコンテンツを用いてもよい。

また、実施の形態１と同様に、候補コンテンツ検索統計量算出部５で所望コンテンツ、非所望コンテンツ、仮所望コンテンツの各統計量を算出するために必要な情報をコンテンツ特徴量一時格納部に格納するようにしてもよく、再生部８を用いてプレイリストを作成せずともコンテンツを再生するようにしてもよく、辞書の作成や辞書の使用ができるようにしてもよく、コンテンツ選択手段２bと削除コンテンツ選択手段７bがそれぞれ所望コンテンツと非所望コンテンツを選択できるようにしてもよく、コンテンツ表示Ｉ／Ｆ２と候補リスト表示Ｉ／Ｆ７をひとつの表示部で実現してもよい。

また、コンテンツ選択手段２bで非所望コンテンツが選択されたときには、ある類似性をもったコンテンツ群から非所望コンテンツが選択された場合に、その類似性をもったコンテンツ群の残りのコンテンツを仮所望コンテンツしてもよい。例えばコンテンツとして楽曲、ある類似性としてアーティストを考えた場合、あるアーティスト内の楽曲からいくつかを非所望コンテンツとして選択したならば、それ以外のコンテンツは仮所望と見なせることになる。このように、ユーザがどのようにコンテンツを選択したかという情報を鑑みることで、仮所望コンテンツとしてみなせるコンテンツ数が増え、結果として、少ないユーザ操作数でユーザが所望するプレイリストを作成することができる。

このような方法で最適な学習係数ｋを探索することで、ユーザが所望するコンテンツをより取りこぼすことなく、且つ過学習による悪影響を防ぐことができる。つまり、ユーザが真に所望するコンテンツを検索するための統計量をより精度高く、尚且つ過学習をしな いように算出することが可能となる。

次に、図４及び図５には、判別のイメージを概念図で示し説明する。

図４は、仮所望コンテンツのを積極的所望コンテンツに含めても（k=1.0）良い場合（過学習指数Ｅが増大しない場合）を示しており、図５は、仮所望コンテンツを積極的に所望コンテンツに含めると（k=1.0）良くない場合（過学習指数Ｅが増大する場合）、をそれぞれ示している。

図４に示される例では、仮所望コンテンツを所望コンテンツに含めない場合は、非所望コンテンツの特徴量ベクトルと所望コンテンツの特徴量ベクトルとの間には、k=0.0のときの判別境界線が規定されることになる。k=1.0のとき、所望コンテンツの各特徴量ベクトルは、k=1.0のときの判別境界線を越えることなく、同様に非所望コンテンツの各特徴量ベクトルもk=1.0のときの判別境界線を越えていないので、判別境界線付近でエラーが生じず、この例では、仮所望コンテンツを所望コンテンツに含めて統計量を算出しても問題はない。

一方、図５に示される例では、非所望コンテンツの特徴量ベクトルと所望コンテンツの特徴量ベクトルとの間には、k=0.0のときの判別境界線が規定されることになる。k=1.0のとき、非所望コンテンツの特徴量ベクトルは、k=1.0のときの判別境界線を越えてしまい、判別境界線付近でもエラーが生じており、この例では、仮所望コンテンツを所望コンテンツに含めて統計量を算出することが結果としてエラーの増大を引き起こしている。つまり過学習となっている。

以上説明したように、コンテンツ提示装置の実施の形態２では、ユーザが、コンテンツ選択手段２bでプレイリストへの追加を所望する所望コンテンツを選択する度、または、削除コンテンツ選択手段７bでプレイリストに残したくない非所望コンテンツを選択する度に、プレイリストを更新するための前述した一連の処理を行って、当該プレイリストを更新することで、迅速に、かつ少ないユーザ操作で安定したプレイリストを作成し提示することができる。

このように、ユーザが所望コンテンツならびに非所望コンテンツを選択する度に逐次検索を行い、さらに仮所望コンテンツを適切に所望コンテンツとして含めてプレイリスト作成を行うので、従来よりもさらに短い時間でユーザが真に所望するプレイリストを安定して自動作成することができる。また、ユーザはプレイリストが逐次表示される度に、プレイリストから削除したいコンテンツを選択して削除するという非常に簡便な操作のみで、直感的にプレイリストが確実にユーザが所望するプレイリストに近づいていることをインタラクティブに確認しながらプレイリストを作成することができる。

（実施の形態３）
続いて本発明の実施の形態３に係るコンテンツ提示装置の構成を示し説明する。

実施の形態３は、コンテンツ選択手段２bで所望コンテンツとして選択されなかったコンテンツならびに削除コンテンツ選択手段７bで所望コンテンツとして選択されなかった候補コンテンツを仮非所望コンテンツとし、仮所望コンテンツと同様に候補コンテンツ検索統計量算出部が、非所望コンテンツと仮非所望コンテンツを合わせたコンテンツの特徴量から統計量を算出し、この統計量と非所望コンテンツの統計量から算出した統計量との荷重和を非所望統計量とし、さらに所望コンテンツの特徴量から統計量を算出することを特徴とし、また、コンテンツ選択手段２bで選択された所望コンテンツならびに削除コンテンツ選択手段７bで選択された所望コンテンツよりもプレイリストへの追加候補の確度が低いコンテンツを仮非所望コンテンツとすることを特徴とし、また、非所望統計量と所望コンテンツの特徴量から算出した統計量を用いて、非所望コンテンツのうち統計的に非所望コンテンツと仮非所望コンテンツを合わせたコンテンツよりも所望コンテンツに類似しているコンテンツ数もしくは類似しているコンテンツの特徴量ベクトルの数に応じてその値が大きくなる第４のエラー値、ならびに所望コンテンツのうち統計的に所望コンテンツよりも非所望コンテンツと仮非所望コンテンツをあわせたコンテンツに類似しているコンテンツ数もしくは類似しているコンテンツの特徴量ベクトルの数に応じてその値が大きくなる第５のエラー値を算出し、第４のエラー値と第５のエラー値それぞれに応じてその値が大きくなる第６のエラー値を算出し、第６のエラー値が、非所望コンテンツのみから非所望統計量を算出したときの第６のエラー値よりも大きくならないように非所望コンテンツと仮非所望コンテンツを合わせたコンテンツの特徴量から算出した統計量と非所望コンテンツの特徴量から算出した統計量との荷重和を非所望統計量として算出することを特徴とする。

実施の形態２では、コンテンツ選択手段２bで非所望コンテンツとして選択されなかったコンテンツ、もしくは削除コンテンツ選択手段７bで非所望コンテンツとして選択されなかったコンテンツを仮所望コンテンツとし、候補コンテンツ検索統計量算出部５でこの仮所望コンテンツを用いて統計量を算出することで、より少ないユーザ操作でユーザが所望するプレイリストを作成できることを説明した。実施の形態３では、これと同様に、コンテンツ選択手段２bで所望コンテンツとして選択されなかったコンテンツ、もしくは削除コンテンツ選択手段７bで所望コンテンツとして選択されなかったコンテンツを仮非所望コンテンツとして候補コンテンツ検索統計量算出部５で候補コンテンツ検索用の統計量を算出する。

このように仮非所望コンテンツを設けることで、ユーザが真に所望するプレイリストの作成において、所望コンテンツと比較して非所望コンテンツの数が少ない場合に、仮非所望コンテンツが非所望コンテンツを補うことになるので、特に効果を発揮する。

ここで実施の形態２と同様に、削除コンテンツ選択手段７bで所望コンテンツが選択されたときに候補コンテンツ表示部７a上でこの所望コンテンツよりも上部に表示されているコンテンツを仮非所望コンテンツとしてもよい。これは、ユーザがリストの上部から順にリストへの追加（継続表示）を所望するコンテンツを選んだと仮定したときに、所望コンテンツとして選択されなかったコンテンツは仮の非所望コンテンツと見なせるという考えに基づいている。また、削除コンテンツ選択手段７bで所望コンテンツが選択されたときに候補コンテンツ表示部７a上でこの所望コンテンツよりも下部に表示されているコンテンツを仮非所望コンテンツとしてもよい。これは、ユーザが選択した所望コンテンツよりも下に表示されているコンテンツほど、候補コンテンツ検索部６で算出される類似度が低い値を示している場合に、選択された所望コンテンツより下部に表示されているコンテンツは所望コンテンツよりも類似度が低いので、非所望コンテンツの可能性もあるという考えに基づいている。また、選択手段２bで所望コンテンツとして選択されなかったコンテンツのうち、ある類似性をもったコンテンツ群から所望コンテンツが選択された場合に、その類似性をもったコンテンツ群の残りのコンテンツを仮非所望コンテンツとしてもよい。実施の形態２でも説明したように、ユーザがどのようにコンテンツを選択したかという情報を鑑みることで、仮所望コンテンツとしてみなせるコンテンツ数が増え、結果として、少ないユーザ操作数でユーザが所望するプレイリストを作成することができる。

こうすることで、ユーザが選択するコンテンツの種類に偏りがある場合でも、安定かつ迅速にユーザが所望するプレイリストの作成が可能となる。また、仮非所望コンテンツと実施の形態２で説明した仮所望コンテンツの両方を用いるようにしてもよい。こうすることで、少ないユーザ操作でもさらに安定かつ迅速にユーザが真に所望するプレイリストを作成することが可能となる。

また、本発明はユーザが所望するコンテンツのみのプレイリストを作成することが本来の目的であるが、ユーザが所望するコンテンツを所望コンテンツとして、ユーザが所望しないコンテンツを非所望コンテンツとして選択しているにも関わらず、ユーザが所望しないプレイリストが作成されるようにしてもよい。こうすることで、ユーザが所望しないコンテンツがどのようなものであるかを知ることができ、ユーザは意外性は発見できる可能性がある。

また、自動作成されたプレイリストの全く逆のプレイリストが作成されるような入力装置を具備してもよい。こうすることで、ユーザはコンテンツ視聴のマンネリ感を解消できる可能性がある。

以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明はこれに限定されることなく、その趣旨を逸脱しない範囲で種々の改良・変更が可能であることは勿論である。

本発明の実施の形態に係るコンテンツ提示装置の構成図である。 本発明の実施の形態に係るコンテンツ提示装置によるプレイリストの作成処理手順を説明するフローチャートである。 本発明の実施の形態２に係るコンテンツ提示装置の候補コンテンツ検索統計量算出部５における学習係数kの最適値探索の処理手順のフローチャートである。 判別のイメージを概念的に示した図である。 判別のイメージを概念的に示した図である。 本発明の実施の形態に係るＩ／Ｆの例を示した図である。 本発明の実施の形態に係る候補リスト表示Ｉ／Ｆの例を示した図である。 本発明の実施の形態に係るコンテンツ提示装置によるプレイリストの作成処理手順を説明するフローチャートである。

符号の説明

１…制御部、２…コンテンツ表示Ｉ／Ｆ、３…コンテンツデータベース、４…コンテンツ特徴量一時格納部、５…候補コンテンツ検索統計量算出部、６…候補コンテンツ検索部、７…候補リスト表示Ｉ／Ｆ、８…コンテンツ再生部。

Claims (5)

1. プレイリストへの追加候補である候補コンテンツを表示する候補コンテンツ表示部と、
   前記候補コンテンツ表示部に表示された前記候補コンテンツから前記プレイリストへの追加を所望しない非所望コンテンツを選択するための削除コンテンツ選択手段と、
   前記削除コンテンツ選択手段で選択された前記非所望コンテンツの性質を示す特徴量と前記プレイリストへの追加を所望する所望コンテンツの前記特徴量のうち少なくとも一方を用いて前記候補コンテンツ表示部に表示する前記候補コンテンツを統計的に検索するために必要な検索統計量を算出する候補コンテンツ検索統計量算出部と、
   任意のコンテンツの前記特徴量に対して、前記候補コンテンツ検索統計量算出部で算出された前記検索統計量を用いて当該任意のコンテンツが統計的に前記所望コンテンツと前記非所望コンテンツのどちらに類似しているかを示す類似度を算出して前記候補コンテンツ表示部に表示する前記候補コンテンツを統計的に検索する候補コンテンツ検索部と、
   を具備するコンテンツ提示装置。
2. コンテンツを表示するコンテンツ表示部と、
   前記コンテンツ表示部に表示された前記コンテンツから前記プレイリストへの追加を所望するコンテンツを選択するためのコンテンツ選択手段と、を有し、
   前記候補コンテンツ検索統計量算出部が、前記コンテンツ選択手段で選択された所望コンテンツの性質を示す前記特徴量から、前記プレイリストへの追加候補である前記候補コンテンツを検索するために必要な前記検索統計量を算出すること
   を特徴とする、請求項１記載のコンテンツ提示装置。
3. 上記コンテンツと、当該コンテンツを特定できる少なくとも一つの情報を含む書誌情報と、当該コンテンツの性質を示す前記特徴量とを関連付けて格納するコンテンツテータベースを有し、
   前記コンテンツ表示部が、前記コンテンツデータベースに格納されている前記コンテンツを特定できる少なくとも一つの前記書誌情報と共に前記コンテンツを表示することと、
   前記候補コンテンツ表示部が、前記コンテンツデータベースに格納されている前記コンテンツを特定できる少なくとも一つの前記書誌情報と共に表示すること、
   を特徴とする、請求項１または２に記載のコンテンツ提示装置。
4. 前記コンテンツ選択手段で前記非所望コンテンツとして選択されなかった前記コンテンツならびに前記削除コンテンツ選択手段で前記非所望コンテンツとして選択されなかった前記候補コンテンツを仮所望コンテンツとし、前記候補コンテンツ検索統計量算出部が、前記所望コンテンツと前記仮所望コンテンツを合わせたコンテンツの前記特徴量から前記統計量を算出し、この統計量と前記所望コンテンツの前記統計量から算出した前記統計量との荷重和を所望統計量とし、さらに前記非所望コンテンツの前記特徴量から前記統計量を算出すること、
   を特徴とする、請求項２または３に記載のコンテンツ提示装置。
5. コンピュータが、
   プレイリストへの追加候補である候補コンテンツを表示し、
   前記表示した前記候補コンテンツから前記プレイリストへの追加を所望しない非所望コンテンツが選択されるための削除コンテンツ選択手段に入力される信号を受信し、
   前記受信した信号が指し示す非所望コンテンツの性質を示す特徴量と、前記プレイリストへの追加を所望する所望コンテンツの前記特徴量のうち少なくとも一方を用いて前記候補コンテンツを統計的に検索するために必要な検索統計量を算出し、
   任意のコンテンツの前記特徴量に対して、前記算出した前記検索統計量を用いて当該任意のコンテンツが統計的に前記所望コンテンツと前記非所望コンテンツのどちらに類似しているかを示す類似度を算出して前記候補コンテンツを統計的に検索する、
   ことを特徴とするコンピュータプログラム。

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