JP2008130032A - コンテンツ抽出装置、方法、プログラム、及び記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】記録されたコンテンツ間の類似性が乏しい場合や、類似性に偏りが発生した場合でも、視聴候補選択を容易とするコンテンツ抽出技術を提供する。
【解決手段】コンテンツ抽出装置Ａは、デジタル放送信号を受信してコンテンツ（テレビ番組など）を記録するコンテンツＤＢ２と、コンテンツ間の類似度（距離）を計算し、２次元配置座標を算出するコンテンツ配置座標演算部６と、表示する所定数のコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部７と、抽出されたコンテンツを表示するコンテンツ表示部２０と、を備えている。配置座標取得部７ａは、検索開始直前に視聴していたコンテンツＫｉを基に、所定の距離ｒに位置するコンテンツをコンテンツＤＢ２から取得する。重心絞込み部７ｃは、コンテンツ数Ｎが所定数ｎよりも多いとき、ｎ個に絞り込むために、距離ｒの円周領域をｎ分割し、各領域の重心位置を求めて、その重心に位置するコンテンツを抽出する。
【選択図】図１

Description

本発明は、コンテンツ抽出技術に関し、特に、テレビジョン装置などのデジタル放送信号を受信・記録した記録媒体からコンテンツを抽出し、表示するためのコンテンツ抽出装置、コンテンツ抽出方法、前記コンテンツ抽出方法のプログラム、及び該プログラムを記録した記録媒体に関する。

従来、放送された映像を記録したコンテンツの中から、自分の見たいコンテンツを見つけるためには、早送り再生を行うなどの処理を行っていた。しかしながら、ストレージメディアの大容量化にともなって、記録された全てのコンテンツの中から、早送り再生により所望のコンテンツを探すことは、時間も労力もかかり、面倒である。

そこで、最近では、記録されたコンテンツについて、ディレクトリ形式のリスト表示する方法が行われている。しかしながら、情報が大量になると、ディレクトリ形式の分類では階層構造が深くなってしまい、所望のコンテンツを探すのに時間がかかる。

一方、コンテンツに付与されたテキスト情報を基に、自然言語を用いて検索する方法も提案されている。しかしながら、このような検索方法は、見たいコンテンツが明確な場合は効率的であるが、ユーザが明確な意図を持たない場合や、自分の興味をうまく言葉で表現できない場合には、利用することが困難である。

そこで、ユーザが明確な意図を持たない場合でも、情報を探すことを可能にすることを目的として、情報を視覚的に分類配置し、ユーザに見える形で提供する方法が提案されている。例えば、下記非特許文献１には、コンテンツがテキスト文書である場合において、テキスト文書中のキーワードとそのキーワードの出現頻度とを抽出してキーワードベクトル（意味ベクトル）を生成し、これに多次元尺度法を適用してコンテンツを２次元配置し、出来上がったコンテンツマップ上をユーザがブラウジングする手法が記載されている。

下記非特許文献２には、コンテンツの空間配置を実現する具体的手法が提案されている。概念ベース（意味ベクトルの集まり）を基に、予め決められた特徴的な単語で表された分類カテゴリの単語情報を、多次元尺度法を用いて２次元配置し（これを「基準マップ」と呼ぶ）、そこにコンテンツを配置する手法が記載されている。この場合、コンテンツには予め分類カテゴリと説明文などのテキストもしくはキーワードなどのメタ情報が付与されており、そのメタ情報と概念ベースや基準マップとの類似性（距離）を算出し、各コンテンツの意味ベクトルを計算し、多次元尺度法を用いて基準マップ上にコンテンツを分類配置する。

下記特許文献１には、コンテンツ（画像、映像、音楽、テキスト情報など）に分類カテゴリが付与されていることを前提として、分類カテゴリ情報が付与されたコンテンツを、その分類構造を反映するようにマッピングすることにより分類カテゴリ毎にコンテンツをクラスター化し、マップに分類体系の構造を反映する手法が記載されている。

図２２は、コンテンツを分類配置する従来技術の概念を説明するための構成例を示す図であり、図２３はその処理の流れを示すフローチャート図である。まず、図２２に示す概念ベクトル算出処理部１０７は、コンテンツＤＢ１１５に格納されているコンテンツの概要説明文を読み出し（ステップＳ５０１）、概念ベクトルを算出する。この際、概念ベクトルは多次元ベクトルとして表される。算出した概念ベクトルは、各コンテンツに対応付けてコンテンツＤＢ１１５に格納する（ステップＳ５０２）。次に、２次元座標算出処理部１０５は、各コンテンツの概念ベクトルを用いて、全ての二つのコンテンツの組合せについて、コンテンツ間の距離を算出する（ステップＳ５０３）。そして、多次元尺度構成法によって、コンテンツの２次元平面上での位置情報を算出する（ステップＳ５０４）。多次元尺度構成法は、高次元ベクトル空間から低次元空間への圧縮アルゴリズムである。このようにして算出された位置情報を基に、マップ画像を作成する（ステップＳ５０５）。コンテンツ表示部１１０は、作成されたコンテンツのマップ画像を、入力部１１７から入力されるユーザからの要求に応えて表示する（ステップＳ５０６）。概要説明文から概念ベクトルを算出する方法については、非特許文献３を参照可能である。

上記非特許文献１、２及び特許文献１に代表されるコンテンツを空間配置する手法においては、類似度の差が小さいコンテンツは近くに集まり、類似度の差が大きいコンテンツは遠くに集まるというように、コンテンツ間の類似度をもとに配置することを可能にする。すなわち、記録されたコンテンツ全体の傾向（分布状態）と、コンテンツの相互関係の把握が容易になり、図２２のコンテンツ表示部１１０に示されるようなコンテンツマップ上を自由に散策するようにコンテンツを選ぶことが可能になり、コンテンツ選択の利便性を向上させている。特に、上記手法は、コンテンツ選択に明確な選択意図を持たないために、コンテンツのジャンルや、コンテンツに付加された個々のメタデータやキーワードを用いたコンテンツ選択方法が向かない場合の、コンテンツ選択用のコンテンツ表示方法として有効である。

James A. Wise, et al. "Visualizing the non-visual: Spatial analysis and interaction with information from text documents", Proc. Of IEEE information on Visualization, ’95, pp. 51-58. (1995) 藤田悦郎「分類情報と言語情報の統合利用に基づくコンテンツ空間の可視化」DEWS2003 1-P-03, Mar. (2003) 熊本睦ほか、「概念ベースの情報検索への適用−概念ベースを用いた検索の特性評価−」信学技法 AI98-63 (1999). 特開2003-323454号公報

しかしながら、上記非特許文献１、２及び特許文献１に記載され、コンテンツ間類似度を基にしたコンテンツマップをユーザに表示し、類似度を手掛かりに、コンテンツマップからユーザにコンテンツを選択させる手法には、以下のような問題が生じる場合がある。

１）記録されたコンテンツ間の類似度が全体的に乏しい場合、図２４に示すように、表示部１１０に表示されるコンテンツの空間配置による分布１２１が薄く広く拡散し、視聴候補選択の手掛かりとなるコンテンツグループが見いだせない。
２）或いは、図２５に示すように、少数のコンテンツで構成された多数のコンテンツグループ１２１ａが発生する。
３）類似性の大きなコンテンツばかりが記録されている等、記録されたコンテンツの類似度に偏りが存在する場合には、コンテンツの空間配置に偏りが発生して、図２６に示すように、特定の位置に多数のコンテンツを含む、極少数のコンテンツグループ１２３が生じる。すなわち、視聴候補となるコンテンツグループの数が、少な過ぎる上に、１つのコンテンツグループに含まれるコンテンツの数が多くなり過ぎる。

以上のような現象が発生することにより、従来手法では次のような問題が生じる。
１）図２４に示すようにコンテンツグループが発生しない場合には、コンテンツ選択の手掛かりがなくなり、どのあたりに、どのようなコンテンツがあるのかが掴みにくい。
２）図２５に示すようにコンテンツグループの数が多くなり過ぎた場合は、何処のコンテンツグループをコンテンツ選択の手掛かりとしてチェックするのか選択に迷う上に、コンテンツグループの内容をチェックするのに時間が掛かる。
３）図２６に示すようにコンテンツグループの数が少なくなった場合には、コンテンツ選択の手掛かりとなる対象のコンテンツグループの選択は容易になるが、その反面、個々のコンテンツグループに含まれる、チェックしなければならないコンテンツの数が多くなり過ぎる。

本発明は、上記問題点に鑑み、記録されたコンテンツ間の類似性が乏しい場合や、類似性に偏りが発生した場合でも、視聴候補選択を容易とするコンテンツ抽出技術を提供することを目的としている。

本発明の一観点によれば、コンテンツ間の類似度を基に、コンテンツ空間上における配置情報を持つ複数のコンテンツから、コンテンツを探すコンテンツ抽出装置であって、あるコンテンツと所定の類似度を持つ複数のコンテンツを前記類似度と対応関係を持つ前記コンテンツ空間における距離に基づいて、ある数（ｎ個）のコンテンツを抽出することを可能にするコンテンツ抽出部と、前記コンテンツ抽出部により抽出されたコンテンツを表示部に表示する制御を行う制御部と、を有するコンテンツ抽出装置が提供される。

また、本発明の他の観点によれば、コンテンツ間の類似度を基に、コンテンツ空間上における配置情報を持つ複数のコンテンツから、コンテンツを探すコンテンツ抽出方法であって、あるコンテンツと所定の類似度を持つ複数のコンテンツを前記類似度と対応関係を持つ前記コンテンツ空間における距離に基づいて、ある数（ｎ個）のコンテンツを抽出するステップと、抽出された前記コンテンツを表示するステップと、を有することを特徴とするコンテンツ抽出方法が提供される。

本発明は、上記に記載のステップをコンピュータに実行させるためのプログラム又は、そのプログラムを記録するコンピュータ読みとり可能な記録媒体も含むものである。

コンテンツ間の類似性を基に作成したコンテンツマップの中から、一定の規則に従って一定数の視聴候補を抽出することで、
（１）この目的を達成する為に、本発明のコンテンツ抽出装置の第１の構成は、コンテンツＤＢ、概念ベクトル算出処理部、及びｎ（ｎは、２以上の自然数）次元座標算出処理部を備えたコンテンツ配置座標演算部、ユーザの行動を検出する行動検出部、ｎ次元座標算出処理部で算出されたコンテンツの配置座標を基に、視聴候補となるコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部、を備えている。

そして、前記コンテンツ抽出部は、コンテンツ選択基準となるコンテンツＫｉから、ｎ次元配置座標上での距離が所定の距離ｒ±Δ１（なお、Δ１は、０＜Δ１≦ｒ/2）の範囲に位置するコンテンツを、視聴候補のコンテンツとしてコンテンツＤＢから取得するコンテンツ候補取得部、前記配置座標取得部で取得された視聴候補コンテンツの数Ｎが、予め設定した数ｎよりも多いか否かを判断するコンテンツ候補確認部、コンテンツ数Nが所定数ｎよりも多いとき、ｎ個に絞り込むために、距離ｒ±Δ１の領域をｎ分割し、各分割領域のコンテンツ分布の重心位置を求めて、その重心位置に最も近い位置に存在するコンテンツを抽出するコンテンツ絞込み部、を備えている。

（２）本発明のコンテンツ抽出装置の第２の構成は、前記コンテンツ絞込み部の構成が、コンテンツ数Nが所定数ｎよりも多いとき、ｎ個に絞り込むために、距離ｒ±Δ１の領域に含まれるコンテンツの中から、予め設定したコンテンツ評価基準に基づき、評価値の上位ｎ個のコンテンツを抽出するコンテンツ絞込み部となり、上記本発明のコンテンツ抽出装置の第１の構成と異なっている。

本発明では、ユーザはコンテンツ間の類似度を基に抽出され表示されたコンテンツ候補の中からコンテンツを選ぶことができ、視聴候補選択が容易になるという利点がある。

本発明は、前述したように、コンテンツ間の類似度を基にコンテンツを空間に配置する技術（非特許文献１）をベースにしている。各コンテンツに対し、予め特徴的な語彙（ＥＰＧ情報など）や映像情報（色情報など）、音響情報（音量など）などを用いて多次元ベクトル（意味ベクトル）を作成し、コンテンツ間の類似度を計算して多次元空間上にコンテンツを配置する。あるいは、正規分布による配置や多次元尺度構成によって２次元空間上に配置しても良い。

これにより、コンテンツ空間上において、類似度の高いコンテンツは近くに、低いコンテンツは遠くに配置される。但し、実際にマップを作成する必要はなく、配置座標を持っているだけでもよい。コンテンツマップは多次元でも可能であるが、以下の説明では、２次元空間上にコンテンツが配置されている場合を例に説明する。また、検索時直前に視聴していたコンテンツを中心に、抽出したコンテンツをその周囲に表示する場合（図１の２０）で説明する。

以下に、本発明の一実施の形態によるコンテンツ抽出技術について図面を参照しながら説明を行う。

まず、本発明の第１の実施の形態によるコンテンツ抽出技術について説明する。
本実施の形態は、上記解決手段（１）に対応する実施の形態である。本実施の形態は、あるコンテンツＫｉと類似度が同じコンテンツが所定数ｎ個（たとえば８個）より多く存在する場合に、その中からｎ個の代表コンテンツを抽出する方法の一つであり、あるコンテンツＫｉから所定の距離ｒの円周を所定数ｎ（ここでは８個）の領域に分割して、各領域の重心位置を算出し、その重心位置に存在するコンテンツを抽出して表示することを特徴とする。

図１に示すように、本実施の形態によるコンテンツ抽出装置Ａは、従来技術（図２２）と同様の構成を有するコンテンツ配置座標演算部６に加えて、ユーザの行動を検出する行動検出部２１とコンテンツの配置座標を基に視聴候補となるコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部７を備えることを特徴とする。

従来技術（図２２）では、コンテンツマップを作成することを特徴としているが、本実施の形態では、コンテンツマップを作成することは必ずしも必要でない。また、コンテンツの配置座標は２次元でなく、多次元でもよい。但し、以下の説明では、２次元配置座標を用いた場合を例にする。図１は、本発明の第１の実施の形態に係るコンテンツ抽出装置Ａの一構成例を示す機能ブロック図である。図１に示すように、本実施の形態によるコンテンツ抽出装置Ａは、以下の構成要素を備えている。

１）コンテンツ配置座標演算部６：従来技術（図２２）と同じ構成を有しており、コンテンツＤＢ２、概念ベクトル算出処理部６ｃ、２次元座標算出処理部６ｂ、マップ作成処理部６ａを備えている。但し、マップ作成処理部６ａは任意に設けられる。コンテンツＤＢ２には、コンテンツと共に、コンテンツの配置座標が記録される。
２）行動検出部２１：例えば、ユーザのリモコン操作や顔の向き、視線、体温や心拍などのセンサを含んで構成され、ユーザがどのコンテンツを視聴しているかを常時検出すると共に、ユーザの検索開始タイミングを検出する。
３）コンテンツ抽出部７：配置座標取得部７ａ、候補確認部７ｂ、重心絞込み部７ｃを備えている。
３−１）配置座標取得部７ａは、検索開始直前に視聴していたコンテンツＫｉを基に、所定の距離ｒに位置するコンテンツの配置座標をコンテンツＤＢ２ｂから取得する。
３−２）候補確認部７ｂは、取得されたコンテンツ数Ｎが所定数ｎよりも多いかどうかを判断する。
３−３）重心絞込み部７ｃは、コンテンツ数Ｎが所定数ｎよりも多いとき、ｎ個に絞り込むために、距離ｒの円周領域をｎ分割し、各領域の重心位置を求めて、その重心に位置するコンテンツを抽出する。

次に、重心絞込み部７ｃにおいて、コンテンツ間の類似度を基に、所定数ｎ個（たとえばディスプレイ上に一覧表示可能な１個から８個）のコンテンツを視聴候補として抽出する手法について説明する。表示部に表示するコンテンツは、コンテンツそのものであり、或いはそのサムネイルなど内容を実際に表示するものであれば良い。

まず、あるコンテンツＫｉ（たとえば、検索直前に視聴していたコンテンツ）と所定の類似度を有するコンテンツ数Ｎが、所定数ｎより少ない場合は、全コンテンツを抽出し、表示する。Ｎがｎより多い場合は、ｎ個に絞り込む必要が生じる。この解決手段では、コンテンツ間の類似度を基に、代表コンテンツｎ個を抽出する手段として、コンテンツ群の重心を用いる。

次に、コンテンツ群の重心を用いる方法について説明する。あるコンテンツＫｉ（たとえば、検索直前に視聴していたコンテンツ）との類似度を基にコンテンツ空間をｎ個（たとえば１個乃至８個）の領域に分割する。次に、各領域の重心位置を求め、そこに位置するコンテンツ（計ｎ個）を代表コンテンツとして抽出し、当該配置座標を有するコンテンツをコンテンツＤＢ２ａから抽出して表示する。なお、本実施例では図示していないが、コンテンツＤＢ２ａそのものはネットワーク上に蓄積するようにしてもよい。

（ｎ個の領域への分割方法）
図３は、コンテンツ空間の表示例を示す図である。コンテンツ表示部２０には、多数のコンテンツ４１が表示されている。

（１）コンテンツＫｉと類似度が同じｎ個を抽出する方法：
(ア)コンテンツＫｉと類似度が同じｎ個を抽出するには、図４に示すように、コンテンツＫｉを中心（（１）に対応）に、所定距離ｒの円周４３をｎ個（Ｌにより）に分割する。図４はｎ個に等分割した例である。等分割された領域４３は、２）から９）までの領域である。領域４３毎の円周上に位置するコンテンツ群の重心コンテンツを抽出する。同じ円周上のコンテンツを選択することで、類似度が同じ８種類のコンテンツが選ばれる。
図５は、円周Ｌをｎ個に不等分割した例を示す図である。距離ｒの円周４３上には、複数のコンテンツが存在するため、ｎ分割された各領域の重心を求め、重心に位置するコンテンツをひとつずつ、計ｎ個を抽出する。ユーザには、たとえば、図９の画面２０中央に現在見ているコンテンツＫｉ（４３）を、その周囲に各領域の重心に位置するコンテンツ（計ｎ個：４３−１〜４３−８）を表示する（図９）。これにより、コンテンツＫｉとある一定の類似度を持つ代表コンテンツｎ個からユーザがコンテンツを選択できるようになる。
(イ)上記（ア）において、距離ｒの円周を分割する際、ｎ等分するのではなく、以下のようにしてもよい。すなわち、予め全コンテンツ４１を、コンテンツ４１が持つ意味ベクトル間のユークリッド距離に基づいてＫ−ｍｅａｎｓ法などによりクラスタ化し、クラスタ毎に分割するようにする（図６：４５−１〜４５−４）。
(ウ)尚、上記（ア）において、分割したｎ個の領域内で１つずつランダムにｎ個を抽出してもよい。

（２） コンテンツＫｉと類似度が異なるｎ個のコンテンツを抽出する方法：
(ア)コンテンツＫｉと類似度が異なるｎ個のコンテンツを抽出するには、コンテンツＫｉ（１）を中心に同心円的にｎ分割し（図７）、分割された各領域からひとつずつランダムにコンテンツを抽出する（４１ａ、４１ｂ、４１ｃ、…）。これにより、コンテンツＫｉと類似度の異なる代表コンテンツｎ個からユーザは選べるようになる。図では、現コンテンツから一定距離毎に同心円的に領域を区切り、ドーナツ状の各領域から１つずつランダムにコンテンツを抽出する。これにより、類似度の異なる８種類のコンテンツを選択することができる。
(イ)上記（ア）において同心円的に分割した後、コンテンツＫｉを中心に、さらに、Ｌにより円周をｍ分割する（図８）。そして、ｎ×ｍ分割された各領域（例えばＡ１）の重心を求め、ｍ分割された各領域内で重心位置のコンテンツ（計ｎ個）を抽出する。この方法においても、現在あるいは直前に視聴していたコンテンツＫｉと、類似度の異なるｎ種類のコンテンツ８個からユーザは選べるようになる。

（装置の基本構成例）
図１は、本実施の形態によるコンテンツ抽出装置Ａの一構成例を示す機能ブロック図である。図１に示すコンテンツ抽出装置Ａは、デジタル放送信号を受信してコンテンツ（テレビ番組など）を記録するコンテンツＤＢ２と、コンテンツ間の類似度（距離）を計算し、２次元配置座標を算出するコンテンツ配置座標演算部６と、表示する所定数のコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部７と、抽出されたコンテンツを表示するコンテンツ表示部２０と、を備えている。コンテンツＤＢ２には、コンテンツ２ａと共に、コンテンツの配置座標２ｂが記録されている。上述のように、本実施の形態の特徴であるコンテンツ抽出部７に関連して、行動検出部２１と、配置座標取得部７ａ、候補確認部７ｂ、重心絞込み部７ｃを備えている。行動検出部２１は、例えば、ユーザのリモコン操作や顔の向き、視線、体温や心拍などを検出するセンサであり、ユーザがどのコンテンツを視聴しているかを常時検出すると共に、ユーザの検索開始を検出する。配置座標取得部７ａは、検索開始直前に視聴していたコンテンツＫｉを基に、所定の距離ｒに位置するコンテンツをコンテンツＤＢ２から取得する。候補確認部７ｂは、取得されたコンテンツ数Ｎが所定数ｎよりも多いか否かを判断する。重心絞込み部７ｃは、コンテンツ数Ｎが所定数ｎよりも多いとき、ｎ個に絞り込むために、距離ｒの円周領域をｎ分割し、各領域の重心位置を求めて、その重心に位置するコンテンツを抽出する。

（ハードウエアの構成）
図２は、上記コンテンツ抽出装置の具体的なハードウエアの構成例を示す図である。図２において、受信手段１は、デジタル放送信号を受信し、コンテンツ蓄積手段２においてコンテンツ（テレビ番組など）を蓄積する。入力手段３は、リモコンや顔の向き、視線、体温や心拍などを検出するセンサなどを含み、ユーザの行動を検出する。ＣＰＵ４は、ワークメモリ５に記憶された内蔵のシステムプログラムに従ってシステム制御を行うほかに、コンテンツ配置座標演算手段６における処理プログラム、およびコンテンツ抽出手段７における処理プログラムを実行してワークメモリ５上に処理結果を作成する。ワークメモリ５は、表示に関するデータや演算に使用するデータおよび演算結果等を一時的に記憶するいわゆるワーキングメモリであり、ＣＰＵ４により実行されるプログラム処理において利用されるプログラムや処理データ等を格納する。

尚、このプログラムは、図示していないＲＯＭ（Read Only Memory）に格納されるものでもよい。また、ワークメモリ５として用いられるＲＡＭ（Random Access Memory）の一部の記憶領域は、電源バックアップするか、あるいは、ＥＥＰＲＯＭ (electrically erasable programmable ROM)やフラッシュメモリ等の不揮発性メモリにより構成され、電源ＯＦＦ後も設定条件を保持する。

コンテンツ表示手段８は、ドットマトリックス構成の液晶表示装置（ＬＣＤ）等で構成され、コンテンツ蓄積手段２に格納されたコンテンツやＣＰＵ４の演算処理結果を表示する。外部記憶装置（記録媒体）１０は、電源バックアップされたメモリカードやＤＶＤ−ＲＯＭ等からなり、コンテンツ抽出処理プログラム等を記録した記録媒体である。外部記憶ドライバ９は、外部記憶装置１０の内容を読み取る装置である。

（コンテンツ抽出処理のフローチャート）
以下、図１６を参照しながら、コンテンツ抽出部の動作についてフローチャートを参照しながら説明する。

コンテンツ抽出処理が開始されると、行動検出部２１は、ユーザの検索開始を検出するか否かを判定する（ステップＳ１００）。検索を開始しなければ（ＮＯ）、コンテンツ抽出処理は終了する（ＥＮＤ）。検索を開始すれば（ＹＥＳ）、配置座標取得部７ａが、検索直前に視聴していたコンテンツＫｉから距離ｒに位置するコンテンツをコンテンツＤＢ２から取得する（ステップＳ１０１）。この際、距離ｒは予めシステムが設定しておいてもよいし、あるいは、ユーザが検索時に指定できるようにしても良い。

次に、候補確認部７ｂは、コンテンツ数がＮ＞ｎであるか否かを判定する。取得されたコンテンツ数Ｎが所定数ｎ（たとえば８個）以下の場合（ＮＯ）は、取得されたコンテンツをすべてコンテンツ表示部に出力して、処理を終了する（ＥＮＤ）。一方、取得されたコンテンツ数Ｎが所定数ｎ（たとえば８個）より多い場合（ＹＥＳ）は、候補を絞り込むための次のステップに進む。

次に、重心絞込み部７ｃは、コンテンツＫｉを中心とする距離ｒの円周領域を所定数ｎ（たとえば８）に分割し（ステップＳ１０３）、ｎ分割された各領域の重心位置を求め、重心に位置するコンテンツを抽出し（ステップＳ１０４）、ステップ１０２に戻る。候補確認部７ｂは、取得されたコンテンツ数Ｎが所定数ｎ以下であることを確認して（ＮＯ）、抽出されたコンテンツをコンテンツ表示部２０に出力し、処理を終了する（ＥＮＤ）。次に、本発明の第２の実施の形態によるコンテンツ抽出装置について図面を参照しながら説明を行う。本実施の形態は、前記解決手段（２）に対応する実施の形態である。

本発明の第２の実施の形態は、類似度が同じコンテンツが所定数ｎ個（たとえば８個）より多く存在する場合に、その中からｎ個の代表コンテンツを抽出する際に、ユーザの視聴行動を反映させることを特徴とする。

そのために、各コンテンツにユーザの視聴行動を反映する評価値を設定し、評価値を基に視聴候補となるコンテンツを抽出する。すなわち、本発明の第２の実施の形態によるコンテンツ抽出装置は、図１０に示すように、コンテンツ評価値演算部２２を備え、また、コンテンツ抽出部７に評価値絞込み部７ｄを備えることを特徴とする。

図１０において、
コンテンツ配置座標演算部６は、従来技術（図２２）と同様であり、コンテンツＤＢ２、概念ベクトル算出処理部６ｃ、２次元座標算出処理部６ｂ、マップ作成処理部６ａを備える。但し、マップ作成処理部６ａは任意に設けられる。コンテンツＤＢ２には、コンテンツ２ａと共に、コンテンツの配置座標２ｂ、さらに、評価値２ｃが記録される。

行動検出部２１は、例えば、ユーザのリモコン操作や顔の向き、視線、体温や心拍などのセンサであり、ユーザがどのコンテンツを視聴しているかを常時検出すると共に、ユーザの検索開始を検出する。

コンテンツ抽出部７は、配置座標取得部７ａ、候補確認部７ｂ、評価値絞込み部７ｄを備えている。配置座標書取得部７ａは、さらに、視聴部７ａ−１と検索部７ａ−２とを備える。

配置座標取得部７ａは、検索開始直前に視聴していたコンテンツＫｉを基に、所定の距離ｒに位置するコンテンツをコンテンツＤＢ２から取得する。候補確認部７ｂは、取得されたコンテンツ数Ｎが所定数ｎよりも多いかどうかを判断する。

Ｎがｎより多い場合は、ｎ個に絞り込む必要が出てくるが、本実施の形態では、コンテンツ間の類似度を基に、代表コンテンツｎ個を抽出する手段として、コンテンツの評価値を用いることを特徴とする。コンテンツ評価値演算部２２は、評価値取得部２２ａ、評価値更新部２２ｂを備えている。

次に、コンテンツの評価値を用いる方法について説明する。あるコンテンツＫｉ（例えば、検索直前に視聴していたコンテンツ）と所定の類似度（距離）を有するコンテンツ群の中から、ユーザの嗜好に合うコンテンツｎ個を代表コンテンツとして抽出し、表示する。

具体的には、各コンテンツに対し、ユーザの視聴行動を反映する評価値を設ける。あるコンテンツを視聴すると、当該コンテンツの評価値を上げると共に、そのコンテンツと類似度（距離）が同じかあるいは近傍のコンテンツの評価値Ｐを上げる。視聴したコンテンツとの距離が遠いほど評価値Ｐが小さくなるようにする（図１１）。これにより、地形図のような３次元マップができる（図１２）。図１２に示すように、評価値のピークＰ１からＰ８の３次元マップが生成される。 ただし、マップは多次元でもよいし、マップの形で保持する必要もない。尚、ユーザの嗜好は時間の経過と共に変化することが予測される。そこで、評価値は、時間の経過と共に元の値に戻るようにする。

（コンテンツの抽出方法）
（１）コンテンツＫｉから距離ｒのコンテンツ群（抽出候補）の中から、評価値の値が大きい上位ｎ個のコンテンツを抽出して表示する（図１３）。これにより、ユーザの嗜好にマッチしたコンテンツを選ぶことができる。
（２）コンテンツＫｉを中心に、所定距離ｒの円周をｎ分割する。各領域内で評価値が最大のコンテンツを抽出して表示する。（同一領域内で最大評価値を持つコンテンツが複数あるときは、その重心位置にあるコンテンツとする。）
（３）コンテンツＫｉを中心に、所定距離ｒの円周をｎ分割する。該円周を含む領域の中で、評価値がある閾値を超えるコンテンツを含む領域Ｐ１１、Ｐ２１、Ｐ３１、Ｐ４１においてのみ、評価値が最大のコンテンツを抽出して表示する（図１４）。
（４）上記（２）〜（３）の領域の分割方法は、上記解決手段（１）における同心円的分割方法でもよい。
（５）コンテンツの評価値を基に、出来上がる分布の重心位置（Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、…）を求め（図１５）、そこに位置するコンテンツを抽出し、表示する。

以下、類似度が同じコンテンツが所定数ｎ個（たとえば８個）より多く存在する場合に、その中からｎ個の代表コンテンツを抽出する際、あるコンテンツＫｉ（たとえば、検索直前に視聴していたコンテンツ）と所定の類似度（距離）を有するコンテンツ群の中から、評価値が上位ｎ個のコンテンツを抽出して表示する方法を詳細に述べる。

（構成例）
図１０は、本発明の第２の実施の形態に係るコンテンツ抽出装置の一構成例を示すブロック図である。デジタル放送信号を受信してコンテンツ（テレビ番組など）を記録するコンテンツＤＢ２、コンテンツ間の類似度（距離）を計算し、２次元配置座標を算出するコンテンツ配置座標演算部６、表示する所定数のコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部７、抽出されたコンテンツを表示するコンテンツ表示部２０に加え、コンテンツの評価値を算出するコンテンツ評価値演算部２２を備えている。

本実施の形態によるコンテンツ抽出部７において、行動検出部２１は、ユーザがどのコンテンツを視聴しているか、検索を開始したかを検出する。配置座標取得部７ａは視聴部７ａ−１と検索部７ａ−２を備える。また、評価値絞込み部７ｄを備える。コンテンツ評価値演算部２２は、評価値取得部２２ａ、評価値更新部２２ｂを備えている。さらに、コンテンツＤＢ２は、コンテンツの評価値を記録する評価値ＤＢ（２ｃ）を新たに備えている。本実施の形態では、前述したように、ユーザの視聴行動を反映する評価値２ｃを設けることを特徴とする。そこで、コンテンツ抽出部７の行動検出部２１がユーザの視聴行動を検出するか、検索行動を検出するかで振る舞いが異なってくる。

（コンテンツ評価値演算処理＝視聴時のフローチャート）
以下、本発明の第２の実施の形態において、ユーザの視聴を検出したときの動作を、図１７に示すフローチャート図を参照しながら説明する。

行動検出部２１で、ユーザがコンテンツを視聴しているか、あるいは、検索を行うかを常時検出している（ステップＳ２００）。検索を検出すれば、コンテンツ抽出処理へ進み、コンテンツ評価値演算処理は終了する。視聴を検出すれば、配置座標取得部７ａの視聴部７ａ−１が、視聴コンテンツＫｉとそれと類似度が同じか近傍のコンテンツの座標をコンテンツＤＢ２ｂから取得して評価値取得部２２ａに出力する（ステップＳ２０１）。

次に、評価値取得部２２ａが、取得されたコンテンツの評価値を評価値ＤＢ２ｃから取得し、評価値更新部２２ｂに出力する（ステップＳ２０２）。評価値更新部２２ｂで当該コンテンツの評価値を更新し（ステップＳ２０３）、評価値ＤＢ２ｃに入力する（ステップＳ２０４）。

（評価値の算出方法）
視聴したコンテンツKiと、あるコンテンツKjとの距離をDi,jとすると、コンテンツKjの評価値(W)は次式（１）で与えられる。

尚、（１）式において、関数g(Di,j)はガウス関数を用いてもよいし、あるいは次式でもよい。

（２）式において、定数ａは、評価値の加算係数、ｂはＫｉからの距離である。
（１）式において、定数ａ,ｂを変数にして、同じ類似度を持つコンテンツの視聴回数t（繰り返し）に応じて、変えられるようにしてもよい。（繰り返しが多くなると、評価値の加算率（ａに相当）を小さく抑えたり、評価値加算の適用範囲（ｂに相当）を狭くしたりする。）
評価値加算の適用範囲（ｂに相当）を最適にすることにより、ユーザの嗜好をより適切に反映する評価値になることが期待される。

尚、ユーザの嗜好は、時間の経過と共に変化することが予測される。そこで、評価値は、時間の経過と共に元の値に戻るようにする。コンテンツＤＢ２内の評価値ＤＢ２ｃは、たとえば、表１に示すようなテーブルの形態をとる。

表１に示すように、コンテンツと、このコンテンツのＡ、Ｂ、Ｃによる評価値がテーブル化されている。

（コンテンツ抽出処理＝検索時のフローチャート）
次に、本発明の第２の実施の形態において、ユーザの検索を検出したときの動作を、フローチャート（図１８）を参照しながら説明を行う。コンテンツ抽出処理が開始され、行動検出部２１がユーザの検索を検出すると（ステップＳ２１０）、配置座標取得部７ａの検索部７ａ−２が、検索直前に視聴していたコンテンツＫｉから距離ｒに位置するコンテンツをコンテンツＤＢ２から取得する（ステップＳ２１１）。この際、距離ｒは、予めシステムが設定しておいてもよいし、あるいは、ユーザが検索時に指定できるようにしても良い。

次に、候補確認部７ｂは、取得されたコンテンツ数Ｎが所定数ｎ（たとえば８個）以下の場合（ＮＯ）は、取得されたコンテンツをすべてコンテンツ表示部２０に出力して、処理を終了する。一方、取得されたコンテンツ数Ｎが所定数ｎ（たとえば８個）より多い場合（ＹＥＳ）は、候補を絞り込むための次のステップに進む（ステップＳ２１２）。

次に、評価値絞込み部７ｄは、ステップＳ２１１で取得されたコンテンツＮ個の評価値を評価値ＤＢ２ｃから取得し（ステップＳ２１３）、評価値の高い上位ｎ個のコンテンツを抽出し（ステップＳ２１４）、ステップＳ２１２に戻る。候補確認部７ｂは取得されたコンテンツ数Ｎが所定数ｎ以下であることを確認して（ＮＯ）、抽出されたコンテンツをコンテンツ表示部２０に出力し、処理を終了する（ＥＮＤ）。尚、視聴したコンテンツＫｉそのものは、次回の検索時に代表コンテンツとして抽出されないようにしてもよい。

（新しいコンテンツが記録されたときの処理方法）
新しく放送されたコンテンツが受信されるたびに、コンテンツ間類似度が計算され、当該コンテンツの座標が決まる。このとき、新コンテンツＫｎの評価値は、近傍のコンテンツの評価値の平均値とすればよい。尚、これまでは、コンテンツ毎に評価値を持たせていたが、コンテンツマップ全体を所定数の領域（たとえば分類カテゴリなど）に区切って、その領域毎に評価値を持たせても良い。このとき、新コンテンツＫｎの評価値は、そのコンテンツＫｎが含まれる領域の評価値とする。これにより、新コンテンツの評価値は一意に決まる。

次に、本発明の第３の実施の形態によるコンテンツ抽出技術について図面を参照しながら説明を行う。

第３の実施の形態では、第２の実施の形態において、コンテンツ評価値を算出する際に、行動をパタン毎（たとえば、時間帯（朝・昼・夜）、曜日（週日・週末）、季節、場所（移動中・家庭）など）に分けてコンテンツの評価値を算出することを特徴とする。

そのために、ユーザの行動を検出する際に、ユーザの行動パタン（時間や場所など）を検出する。そして、ユーザの視聴時には、そのパタン別にコンテンツの評価値を算出する。一方、ユーザの検索時には、対応するパタン別の評価値を用いてコンテンツを抽出、表示するようにする。これにより、ユーザは、たとえば、時間帯により異なる自分の嗜好に合った番組を選べるようになる。尚、ユーザ行動パタンとは、たとえば、時間帯（朝・昼・夜）、曜日（週日・週末）、季節、場所（移動中・家庭）などである。

（構成例）
図１９は、本発明の第３の実施の形態に係るコンテンツ抽出装置の一構成例を示すブロック図である。デジタル放送信号を受信してコンテンツ（テレビ番組など）を記録するコンテンツＤＢ２、コンテンツ間の類似度（距離）を計算し、２次元配置座標を算出するコンテンツ配置座標演算部６、ユーザに表示する所定数のコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部７、抽出されたコンテンツを表示するコンテンツ表示部２０、コンテンツの評価値を算出するコンテンツ評価値演算部２２を備えている。

本実施の形態における行動検出部２１は、ユーザの視聴時及び検索時の状況（時間や場所など）を検出し、行動パタンを解析する行動パタン解析部２１ａを新たに備える。また、コンテンツＤＢ２は、行動パタン別の評価値２ｄを蓄えることを特徴とする。

（コンテンツ評価値演算処理＝視聴時のフローチャート）
以下、本発明の実施の形態において、ユーザの視聴を検出したときの動作を、フローチャート（図２０）を参照しながら説明する。

コンテンツ評価値演算処理を開始すると（ＳＴＡＲＴ）、行動検出部２１でユーザがコンテンツを視聴しているか、あるいは、検索を行うかを常時検出しておく（ステップＳ３００）。検索を行うことを検出すれば、コンテンツ抽出処理へ進み、評価値演算処理は終了する。視聴を検出すれば、行動検出部２１の行動パタン解析部２１ａが視聴時のユーザの状況（現在の時刻や場所など）を解析し、配置座標取得部７ａの視聴部７ａ−１に出力する（ステップＳ３０１）。

次に、配置座標取得部７ａの視聴部７ａ−１が、視聴コンテンツＫｉとそれと類似度が同じか近傍のコンテンツの座標をコンテンツＤＢ２ｂから取得して、ユーザ状況の解析結果と共に評価値取得部２２ａに出力する（ステップＳ３０２）。

次に、評価値取得部２２ａが、取得されたコンテンツの評価値を当該行動パタンの評価値ＤＢ２ｄから取得し（ステップＳ３０３）、評価値更新部２２ｂで当該コンテンツの評価値を更新し（ステップＳ３０４）、行動パタン別の評価値ＤＢ２ｄに入力する（ステップＳ３０５）。

（コンテンツ抽出処理＝検索時のフローチャート）
次に、本実施例３において、ユーザの検索を検出したときの動作を、フローチャート（図２１）を参照しながら説明する。

行動検出部２１が検索行動を検出すると（ステップＳ３１０のＹＥＳ）、行動検出部２１の行動パタン解析部２１ａが検索時のユーザの状況（現在の時刻や場所など）を解析し、配置座標取得部７ａの検索部７ａ−２に出力する（ステップＳ３１１）。配置座標取得部７ａの検索部７ａ−２が、検索直前に視聴していたコンテンツＫｉから距離ｒに位置するコンテンツをコンテンツＤＢ２から取得する（ステップＳ３１２）。このとき、距離ｒは、予めシステムが設定しておいてもよいし、あるいは、ユーザが検索時に指定できるようにしても良い。

次に、候補確認部７ｂは、取得されたコンテンツ数Ｎが所定数ｎ（たとえば８個）以下の場合（ＮＯ）は、取得されたコンテンツをすべてコンテンツ表示部２０に出力する。一方、取得されたコンテンツ数Ｎが所定数ｎ（たとえば８個）より多い場合（ＹＥＳ）は、候補を絞り込むための次のステップに進む（ステップＳ３１３）。

次に、評価値絞込み部７ｄは、ステップＳ３１２で取得されたコンテンツＮ個の評価値を評価値ＤＢ２の該当行動パタン（検索時に解析された行動パタン）２ｄから取得し（ステップＳ３１４）、評価値の高い上位ｎ個のコンテンツを抽出して（ステップＳ３１５）、ステップ３１３に戻る。候補確認部７ｂは取得されたコンテンツ数Ｎが所定数ｎ以下であることを確認して（ＮＯ）、抽出されたコンテンツをコンテンツ表示部２０に出力し、処理を終了する（ＥＮＤ）。

以上に説明したように、本実施の形態によるコンテンツ抽出装置によれば、本発明では、ユーザはコンテンツ間の類似度を基に抽出され表示されたコンテンツ候補の中からコンテンツを選ぶことができ、視聴候補選択が容易になる。

コンテンツ間の類似性を基に作成したコンテンツマップの中から、一定の規則に従って一定数の視聴候補を抽出することで、記録されたコンテンツ間の類似性が乏しい場合や、類似性に偏りが発生した場合でも、視聴候補選択を容易とする。

また、ユーザの視聴行動を反映する評価値を各コンテンツに与えることで、ユーザの嗜好に応じたコンテンツを抽出して表示し、ユーザの視聴意欲を高めることを可能にする。

ユーザプロファイルを作ることなく、ユーザの嗜好に適応したコンテンツを抽出し、ユーザに表示できる。

また、オリジナルマップ（コンテンツ間類似度）を変更することがないため（コンテンツの評価値を変えるだけ）、より少ない計算量で済む。オリジナルマップ（類似度間類似度）を変更することなく、ユーザ毎のマップが作れるという利点がある。

ユーザがコンテンツに対する評価作業を行わなくても、ユーザの嗜好を的確に捉えることができる。評価値を時間の経過と共に基の値に戻すようにすることによって、ユーザの嗜好の変化に対応できる。オリジナルマップ（類似度）を変更することなく、各ユーザの行動パタン毎のマップが作れるので便利である。

本発明は、コンテンツ再生装置に利用可能である。

本発明の第１の実施の形態によるコンテンツ抽出装置の一構成例を示す図である。 図１のコンテンツ抽出装置の具体的なハードウエアの構成例を示す図である。 コンテンツ空間の表示例を示す図である。 所定距離ｒの円周４３をｎ個（Ｌにより）に分等分割した例を示す図である。 円周Ｌをｎ個に不等分割した例を示す図である。 コンテンツが持つ意味ベクトル間のユークリッド距離に基づいてＫ−ｍｅａｎｓ法などによりクラスタ化し、クラスタ毎に分割した図である。 コンテンツＫｉ（１））を中心に同心円的にｎ分割した例を示す図である。 同心円的に分割した後、コンテンツＫｉを中心に、さらに、Ｌにより円周をｍ分割した図である。 画面中央に現在見ているコンテンツＫｉを、その周囲に各領域の重心に位置するコンテンツ（計ｎ個）を表示する例を示す図である。 本発明の第２の実施の形態に係るコンテンツ抽出装置の一構成例を示すブロック図である。 コンテンツの評価値の距離依存性を示す図である。 評価値のピークＰ１からＰ８の３次元マップである。 コンテンツＫｉから距離ｒのコンテンツ群（抽出候補）の中から、評価値の値が大きい上位ｎ個のコンテンツを抽出して表示した例を示す図である。 評価値がある閾値を超えるコンテンツを含む領域Ｐ１１、Ｐ２１、Ｐ３１、Ｐ４１においてのみ、評価値が最大のコンテンツを抽出して表示した例を示す図である。 コンテンツの評価値を基に、出来上がる分布の重心位置（Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、…）を求めた図である。 コンテンツ抽出部の動作を示すフローチャート図である。 本発明の第２の実施の形態において、ユーザの視聴を検出したときの動作を示すフローチャート図である。 本発明の第２の実施の形態において、ユーザの検索を検出したときの動作を、フローチャート図である。 本発明の第３の実施の形態に係るコンテンツ抽出装置の一構成例を示すブロック図である。 本発明の第３の実施の形態において、ユーザの視聴を検出したときの動作を示すフローチャート図である。 本発明の第３の実施の形態において、ユーザの検索を検出したときの動作を示すフローチャート図である。 コンテンツを分類配置する従来技術の概念を説明するための構成例を示す図である。 図２２の処理の流れを示すフローチャート図である。 記録されたコンテンツ間の類似度が全体的に乏しい場合に表示されるコンテンツの空間配置例である。 少数のコンテンツで構成された多数のコンテンツグループが発生する例を示す図である。 特定の位置に多数のコンテンツを含む、極少数のコンテンツグループが生じる例を示す図である。

符号の説明

Ａ…コンテンツ抽出装置、２…コンテンツＤＢ、６ａ…マップ作成処理部、６ｂ…２次元座標算出処理部、６ｃ…概念ベクトル算出処理部、７…コンテンツ抽出部、７ａ…配置座標取得部、７ｂ…候補確認部、７ｃ…重心絞込み部、２０…表示部、２１…行動検出部。

Claims (30)

1. コンテンツ間の類似度を基に、コンテンツ空間上における配置情報を持つ複数のコンテンツから、コンテンツを探すコンテンツ抽出装置であって、
   あるコンテンツと所定の類似度を持つ複数のコンテンツを前記類似度と対応関係を持つ前記コンテンツ空間における距離に基づいて、ある数（ｎ個）のコンテンツを抽出することを可能にするコンテンツ抽出部と、
   前記コンテンツ抽出部により抽出されたコンテンツを表示部に表示する制御部と
   を有することを特徴とするコンテンツ抽出装置。
2. 前記制御部は、前記表示部に前記コンテンツのサムネイルを表示することを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ抽出装置。
3. ある数（ｎ個）のコンテンツを抽出する重心絞込み部を備え、
   該重心絞込み部は、
   コンテンツの配置座標を用いて、あるコンテンツと前記コンテンツ空間における距離が同程度の複数のコンテンツ群を前記コンテンツ空間においてｎ分割し、
   分割した各領域の重心を求め、
   該重心に位置するコンテンツをｎ個抽出する第１の方法によりコンテンツを抽出することを特徴とする請求項１又は２に記載のコンテンツ抽出装置。
4. 前記重心絞込み部は、
   ある数（ｎ個）のコンテンツを抽出する第２の方法として、
   コンテンツの配置座標を用いて、あるコンテンツを基に、前記コンテンツ空間におけるｎ種類の距離によって分類される複数のコンテンツ群を求め、
   さらに、前記複数のコンテンツ群のそれぞれが含まれる各領域をｍ分割し、
   ｎ×ｍ分割された各領域の重心を求め、
   該重心に位置するコンテンツをｎ個抽出する
   ことを特徴とする請求項３に記載のコンテンツ抽出装置。
5. 前記ある数（ｎ個）のコンテンツを抽出する手段として、
   コンテンツにユーザの視聴行動を反映する評価値を付与するコンテンツ評価値演算部と、
   その評価値を基にｎ個のコンテンツを抽出する評価値絞込み部を備え、
   前記コンテンツ評価値演算部は、ユーザがあるコンテンツを視聴すると、当該コンテンツの評価値を上げると共に、そのコンテンツと類似度（距離）が同じかあるいは近傍のコンテンツの評価値を上げる、すなわち、視聴したコンテンツとの距離が遠いほど評価値が小さくなるようにすることを特徴とし、
   前記評価値絞込み部は、あるコンテンツと類似度（距離）が同じ複数のコンテンツの中から、評価値を基にコンテンツ（ｎ個）を抽出する
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載のコンテンツ抽出装置。
6. 前記評価値絞込み部は、
   あるコンテンツと前記コンテンツ空間における距離が同程度のコンテンツ群の中から、評価値の上位ｎ個のコンテンツを抽出することを特徴とする請求項５に記載のコンテンツ抽出装置。
7. 前記評価値絞込み部は、
   あるコンテンツと前記コンテンツ空間における距離が同程度のコンテンツ群をｎ分割し、該分割された各領域における評価値が最大のコンテンツを計ｎ個だけ抽出することを特徴とする請求項５に記載のコンテンツ抽出装置。
8. 前記評価値絞込み部は、
   あるコンテンツと前記コンテンツ空間における距離が同程度のコンテンツ群をｎ分割し、評価値がある閾値を超えるコンテンツを含む領域においてのみ、評価値が最大のコンテンツをｎ個を越えない範囲で抽出することを特徴とする請求項５に記載のコンテンツ抽出装置。
9. 前記評価値絞込み部は、
   あるコンテンツを基に前記コンテンツ空間における距離別に分類した複数のコンテンツの中から、評価値を基にコンテンツをｎ個だけ抽出することを特徴とする請求項５に記載のコンテンツ抽出装置。
10. 前記評価値絞込み部は、
    あるコンテンツを基に分類した前記コンテンツ空間における距離別の各コンテンツ群から、評価値が上位のコンテンツを計ｎ個だけ抽出することを特徴とする請求項５に記載のコンテンツ抽出装置。
11. 前記評価値絞込み部は、
    あるコンテンツを基に、前記コンテンツ空間における距離別に、コンテンツ群をｎ分割し、分割された各領域において評価値が最大のコンテンツを計ｎ個だけ抽出することを特徴とする請求項５に記載のコンテンツ抽出装置。
12. 前記評価値絞込み部は、
    あるコンテンツと類似度（距離）が同じコンテンツ群をｎ分割し、評価値がある閾値を超えるコンテンツを含む領域においてのみ、評価値が最大のコンテンツ（計最高ｎ個）を抽出することを特徴とする請求項５に記載のコンテンツ抽出装置。
13. 前記評価値絞込み部は、
    評価値で形成される分布の固まり（ｎ個）毎に重心位置を求め、
    その重心に位置するコンテンツ（計ｎ個）を抽出する
    ことを特徴とする請求項５に記載のコンテンツ抽出装置。
14. 前記コンテンツ評価値演算部は、
    コンテンツ評価値を算出する別の方法として、ユーザ行動をパタン毎に分けてコンテンツの評価値を算出し、ユーザ検索時の行動パタンに対応するパタン別の評価値を用いてコンテンツを抽出することを特徴とする請求項５に記載のコンテンツ抽出装置。
15. 前記コンテンツ評価値演算部は、時間の経過と共に、元の値に戻るように演算されることを特徴とする請求項５に記載のコンテンツ抽出装置。
16. 前記コンテンツ抽出部において、検索開始時または直前に視聴していたコンテンツを基に、類似度を求めることを特徴とする請求項１又は２に記載のコンテンツ抽出装置。
17. ユーザがコンテンツを視聴しているか、あるいは、検索を行うかに関連するユーザの行動を検出する行動検出部と、
    コンテンツを蓄積するコンテンツＤＢと、
    該コンテンツＤＢに格納されているコンテンツに基づいて概念ベクトルを算出する概念ベクトル算出処理部と、
    各コンテンツの概念ベクトルに基づいて、全ての二つのコンテンツの組合せについて、コンテンツ間の距離を算出し、コンテンツの２次元平面上での位置情報を算出するｎ（ｎは、２以上の自然数）次元座標算出処理部を備えたコンテンツ配置座標演算部と、
    前記行動検出部においてコンテンツの検索が行われることが検出されると、前記ｎ次元座標算出処理部で算出されたコンテンツの位置座標を基に、視聴候補となるコンテンツを抽出するコンテンツ抽出部と
    を備えることを特徴とするコンテンツ抽出装置。
18. さらに、前記行動検出部において、ユーザがコンテンツを視聴していることを検出すると、当該コンテンツの評価値を上げると共に、そのコンテンツと類似度（距離）が同じかあるいは近傍のコンテンツの評価値を上げる、すなわち、視聴したコンテンツとの距離が遠いほど評価値が小さくなるようにするコンテンツ評価値演算部を有することを特徴とする請求項１７に記載のコンテンツ抽出装置。
19. 前記コンテンツ抽出部は、
    コンテンツ選択基準となるコンテンツＫｉから、ｎ次元配置座標上での距離が所定の距離ｒ±Δ１（Δ１は、０＜Δ１≦ｒ/2）の範囲に位置するコンテンツを、視聴候補のコンテンツとしてコンテンツＤＢから取得するコンテンツ候補取得部と、
    前記配置座標取得部で取得された視聴候補コンテンツの数Ｎが、予め設定した数ｎよりも多いか否かを判断するコンテンツ候補確認部と、
    コンテンツ数Ｎが所定数ｎよりも多いとき、ｎ個に絞り込むために、距離ｒ±Δ１の領域をｎ分割し、各分割領域のコンテンツ分布の重心位置を求め、その重心位置に最も近い位置に存在するコンテンツを抽出するコンテンツ絞込み部と
    を備えていることを特徴とする請求項１７に記載のコンテンツ抽出装置。
20. 前記コンテンツ絞込み部が、コンテンツ数Ｎが所定数ｎよりも多いとき、ｎ個に絞り込むために、距離ｒ±Δ１の領域に含まれるコンテンツの中から、予め設定したコンテンツ評価基準に基づき、評価値の上位ｎ個のコンテンツを抽出することを特徴とする請求項１７に記載のコンテンツ抽出装置。
21. コンテンツ間の類似度を基に、コンテンツ空間上における配置情報を持つ複数のコンテンツから、コンテンツを探すコンテンツ抽出方法であって、
    あるコンテンツと所定の類似度を持つ複数のコンテンツを前記類似度と対応関係を持つ前記コンテンツ空間における距離に基づいて、ある数（ｎ個）のコンテンツを抽出するステップと、
    抽出された前記コンテンツを表示するステップと
    を有することを特徴とするコンテンツ抽出方法。
22. 前記コンテンツを抽出するステップは、ある数（ｎ個）のコンテンツを抽出する重心絞込みステップを含み、
    該重心絞込みステップは、
    コンテンツの配置座標を用いて、あるコンテンツと前記コンテンツ空間における距離が同程度の複数のコンテンツ群を前記コンテンツ空間においてｎ分割するステップと、
    分割した各領域の重心を求めるステップと、
    該重心に位置するコンテンツをｎ個抽出する第１の方法によりコンテンツを抽出するステップと
    を有することを特徴とする請求項２１に記載のコンテンツ抽出方法。
23. 前記コンテンツを抽出するステップは、ある数（ｎ個）のコンテンツを抽出する重心絞込みステップを含み、
    該重心絞込みステップは、ある数（ｎ個）のコンテンツを抽出する第２の方法として、
    コンテンツの配置座標を用いて、あるコンテンツを基に、前記コンテンツ空間におけるｎ種類の距離によって分類される複数のコンテンツ群を求めるステップと、
    前記複数のコンテンツ群のそれぞれが含まれる各領域をｍ分割し、ｎ×ｍ分割された各領域の重心を求めるステップと、
    該重心に位置するコンテンツをｎ個抽出するステップと
    を有することを特徴とする請求項２１に記載のコンテンツ抽出方法。
24. 前記ある数（ｎ個）のコンテンツを抽出するステップは、
    コンテンツにユーザの視聴行動を反映する評価値を付与するステップと、
    その評価値を基にある数（ｎ個）のコンテンツを抽出するステップと、を含み、
    前記コンテンツを抽出するステップは、ユーザがあるコンテンツを視聴すると、当該コンテンツの評価値を上げると共に、そのコンテンツと類似度（距離）が同じかあるいは近傍のコンテンツの評価値を上げる、すなわち、視聴したコンテンツとの距離が遠いほど評価値が小さくなるようにすることを特徴とし、
    前記評価値を付与するステップは、あるコンテンツと類似度（距離）が同じ複数のコンテンツの中から、評価値を基にコンテンツ（ｎ個）を抽出するステップを有することを特徴とする請求項２１に記載のコンテンツ抽出方法。
25. ユーザがコンテンツを視聴しているか、あるいは、検索を行うかに関連するユーザの行動を検出するステップと、
    コンテンツＤＢに格納されているコンテンツに基づいて概念ベクトルを算出するステップと、
    各コンテンツの概念ベクトルに基づいて、全ての二つのコンテンツの組合せについて、コンテンツ間の距離を算出し、コンテンツの２次元平面上での位置情報を算出するステップと、
    前記行動を検出するステップにおいてコンテンツの検索が行われることが検出されると、コンテンツの位置座標を基に、視聴候補となるコンテンツを抽出するステップと
    を備えることを特徴とするコンテンツ抽出方法。
26. さらに、前記行動検出部において、ユーザがコンテンツを視聴していることを検出すると、当該コンテンツの評価値を上げると共に、そのコンテンツと類似度（距離）が同じかあるいは近傍のコンテンツの評価値を上げる、すなわち、視聴したコンテンツとの距離が遠いほど評価値が小さくなるようにするステップと
    を有することを特徴とする請求項２５に記載のコンテンツ抽出方法。
27. 前記コンテンツを抽出するステップは、
    コンテンツ選択基準となるコンテンツＫｉから、ｎ次元配置座標上での距離が所定の距離ｒ±Δ１（Δ１は、０＜Δ１≦ｒ/2）の範囲に位置するコンテンツを、視聴候補のコンテンツとしてコンテンツＤＢから取得するステップと、
    取得された視聴候補コンテンツの数Ｎが、予め設定した数ｎよりも多いか否かを判断するステップと、
    コンテンツ数Ｎが所定数ｎよりも多いとき、ｎ個に絞り込むために、距離ｒ±Δ１の領域をｎ分割し、各分割領域のコンテンツ分布の重心位置を求め、その重心位置に最も近い位置に存在するコンテンツを抽出するステップと
    を含むことを特徴とする請求項２５に記載のコンテンツ抽出方法。
28. コンテンツ数Ｎが所定数ｎよりも多いとき、ｎ個に絞り込むために、距離ｒ±Δ１の領域に含まれるコンテンツの中から、予め設定したコンテンツ評価基準に基づき、評価値の上位ｎ個のコンテンツを抽出するステップを有することを特徴とする請求項２５に記載のコンテンツ抽出方法。
29. 請求項２１から２８までのいずれか１項に記載のステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
30. 請求項２９に記載のプログラムを記録するコンピュータ読みとり可能な記録媒体。

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