JP2008513877A - 追従情報を提供する方法 - Google Patents

Abstract

本発明は、満たされるべき制約条件を含んでいるいくつかのプロファイル（PF）と複数のコンテンツ項目（CI）との間の追従度の値が生成される方法（１００、２００、３００、４００）方法に関する。単一のコンテンツ項目とあるプロファイルとの間の追従度の値、いわゆる距離を生成することはよく知られている。しかし、複数のコンテンツ項目（CI）をいくつかのプロファイル（PF）と比較することにより、プロファイル（PF）の、また前記複数のコンテンツ項目（CI）の特性に関する向上した情報が達成される。これは、ある種のプロファイル（PF）に関連付けられた記憶構造中にコンテンツ項目を自動アーカイブするのに、ユーザーのサブコレクション作成を支援するのに、サブコレクションやコレクションの品質をユーザーが評価および改良するのを支援するのに使用されうる。本発明はさらに、前記方法を実行するための装置およびプログラムならびにそのようなプログラムが保存された記憶媒体に関する。

Description

本発明は、情報を提供する方法に関する。

本発明はさらに、消費者電子装置に関する。

本発明はさらに、プログラムプロダクトに関する。

本発明はさらに、消費者電子装置によって読むことのできる媒体に関する。

消費者はそのデジタルコンテンツ項目をますますコレクションに、たとえば、ハードディスクまたは半導体メモリ上に蓄えるようになっている。そのようなコンテンツ項目の例としては、音楽、テキスト、ビデオ（クリップ）、画像などがある。これらのコンテンツ項目を保存する装置は典型的には、たとえばプレイリスト（音楽コレクションの場合）、スライドショー（画像コレクションの場合）などといったサブコレクションのサポートを有する。ユーザーがそうしたサブコレクションを手動手作成することもできるし、あるいはそのようなサブコレクションを典型的にはユーザー定義可能ないくつかの制約条件を使ってアルゴリズムが自動的に生成することもできる。制約条件を指定する一つの方法は、ユーザーが、関連するあらゆる制約条件を有するプロファイルを選択または生成することである。生成されるサブコレクションは、プロファイル中の制約条件を満たすべきである。制約条件は、以下のうちの一つまたは複数でありうる：
コレクション内の個々の項目に対して定義される制約条件；
コレクション内の項目どうしの間の関係に対して定義される制約条件；
コレクション全体に対する制約条件。

コレクション内の個々の項目に対して定義される制約条件については、制約条件はコレクション内の各項目について個別に検査される。すべての個別の検査が満たされれば、コレクションはその制約条件を満たしている。たとえば、音楽項目に関係する制約条件は、「song genre=pop」〔楽曲ジャンル＝ポピュラー〕でありうる。

コレクション内の項目どうしの間の関係に対して定義される制約条件については、制約条件はコレクション内の項目の任意の集合について検査される。そのような制約条件は、互いに関係している項目の存在／不在、また順序のあるコレクションに諸項目が現れる順序に関することができる。音楽項目に関係するそのような制約条件の例としては、「コレクションに‘genre=classic’の楽曲があれば、コレクションに‘genre=pop’の楽曲はない」だとか、「２つの隣り合う楽曲は同じアーチストをもつことができない」といったものでありうる。

コレクション全体に対して定義される制約条件については、制約条件は全コレクションについて検査される。そのような制約条件の例は、「全楽曲の長さの合計＝50分」でありうる。

コレクションとプロファイルとの間の追従度（compliance）、いわゆる距離の指標が計算できるようプロファイルを定義することはよく知られている。距離が0であれば、コレクションはプロファイルに完全に一致する、すなわち、プロファイルにおいて示されている制約条件を満たしている。距離が0より大きければ、コレクションはプロファイルにおいて示されている制約条件を部分的にしか満たさない。典型的には、プロファイルに基づいてサブコレクションを自動生成すると、生成アルゴリズムは距離を最小化するが、プロファイルに示されている制約条件を満たすサブコレクションを生成することができない場合であっても常に結果を与える。

プレイリストの生成に関する膨大な文書が公開されている。たとえば、J-J Aucouturier and F Pachetによる“Scaling up music playlist generation”、 S Pauws et al.による“Realization and User Evaluation of an Automatic Playlist Generator”およびB Loganによる“Content-Based playlist generation: Exploratory Experiments”, International Conference on Music Information Retrieval (SIMIR2002), October 2002がある。

J-J Aucouturier and F Pachetは、大きな音楽カタログからの音楽プレイリストの自動生成のためのシステムを記載している。そのシステムは、可能なプレイリストにおける個々の項目がどのくらい制約条件に一致しているかの計算を使用して、全体として制約条件に対する最良一致を生成する項目を含むプレイリストを形成する。

S Pauws et al.は、楽曲間の類似性に基づいてプレイリストを生成することを記載している。楽曲のクラスターが形成され、プレイリストは、選択された楽曲のクラスターを構成する楽曲を選ぶことによって生成できる。さらに、プレイリストは、プレイリストにはいっている楽曲がユーザーの所望にあっているかどうかに関するユーザーのフィードバックによって改良されうる。

B Loganは、自動的に生成されたプレイリストを改良するシステムおよび方法を記載している。これは、楽曲間の距離指標を使うことによって、プレイリストにおけるN個の楽曲の間の距離の合計が最小化されるよう行われる。さらに、生成されたプレイリストは、自動的な適合性フィードバックによって改良されることができる。

既存のコレクションまたはプレイリストに関する情報を提供することによりその品質をより簡単に評価できるようにする方法を提供することが本発明の一つの目的である。これに関し、「品質」の用語は、定義された制約条件の組が満たされる度合いを表すことが意図されている。「品質」の用語のこの使用は典型的にはこの語の一般的な使用と強く相関しているので、定義された制約条件の組が高度に満たされているとき、コレクションは、自分の意向に合う制約条件を設定したユーザーによって高品質をもつとして経験されることになる。

本発明は、コンテンツ項目のコレクションにおける複数のコンテンツ項目のプロファイルに関する追従度についての情報を提供する方法であって、（ａ）前記複数のコンテンツ項目とプロファイルとの間の追従度の値を、おのおののコンテンツ項目と前記プロファイルとの間の追従度の値の計算に基づいて計算し、（ｂ）ステップ（ａ）を複数のプロファイルについて実行し、（ｃ）前記複数のコンテンツ項目で最良の追従度の値をもつＸ個のプロファイルを決定する、ステップを有する方法を提供することによって上記の目的を達成する。

こうして、本発明は、コンテンツ項目の単一のコレクションが単一のプロファイルにどのくらい一致するかに関する情報を提供するだけではなく、複数のコンテンツ項目と複数のプロファイルとの間の比較に関する情報の提供に関わる。こうして、複数のコンテンツ項目の特性についての洞察を得、ユーザーの意図／所望などに最もよく一致する複数のコンテンツ項目を見出すことを可能にする情報が提供されることができる。出力されるプロファイルの数Ｘはあらかじめ決められていることもできるし、あるいはユーザーによって入力されることもできる。

好ましくは、本方法はさらに、（ｄ）決定されたＸ個のプロファイルを出力するステップをさらに有する。これにより、コンテンツ項目およびプロファイルの特性および／または品質に関し、改良されたユーザーフィードバックが提供される。これはよりよいユーザー経験を提供できる。

ある好ましい実施形態では、本発明の方法はさらに、前記複数のコンテンツ項目と前記決定されたＸ個のプロファイルとの間の追従度の値を出力することを含む。よって、プロファイルは容易に比較ができる。さらに、この出力値は、前記複数のコンテンツ項目のサブセットを用いてプロファイルへの高い追従度をもつものを作る可能性の指標を与える。特に、コンテンツ項目のコレクション内の前記複数のコンテンツ項目がすべてのコンテンツ項目を含んでいる場合、追従度の値は、コレクション全体といくつかのプロファイルとの間の追従度の値であり、その場合、追従度の出力値は、プロファイルへの高い追従度をもつサブコレクションを作る可能性、および／または異なる高品質サブコレクションをいくつ生成できるかを示す。音楽コレクションの場合、そのような値は、クラシック音楽、ポピュラー音楽またロック音楽のサブコレクションを作る可能性を示すことができる。

もう一つの好ましい実施形態では、本発明の方法は、前記決定されたＸ個のプロファイルのそれぞれについて、さらに、前記複数のコンテンツ項目のうちのどのコンテンツ項目が該プロファイルに対して最良および／または最悪の追従度の値を与えるかに関する情報を出力することを含む。これにより、ユーザーは、諸プロファイル内の制約条件を満たし、よって複数のコンテンツ項目とあるプロファイルとの間の追従度を改良するサブコレクション（すなわち複数のコンテンツ項目）を手動で適応させるために支援されることができる。

さらにもう一つの好ましい実施形態によれば、本発明の方法は、前記決定されたＸ個のプロファイルのそれぞれについて、前記複数のコンテンツ項目には含まれていないが前記複数のコンテンツ項目に含めると前記複数と前記プロファイルとの間の追従度の値を改良することになるコンテンツ項目に関する情報を出力することをさらに含む。この機能は、コレクションに含まれていないコンテンツ項目の知識を含意する。そのような知識は、たとえば、インターネットを介してコンテンツ提供者から達成されうる。この目的のため、本方法は、インターネットに接続するステップを有しうる。よって、ユーザーはコレクションとプロファイルとの間の追従度を改良するコンテンツ項目を買うなりその他の方法で獲得するなりすることを推薦されることができる。

さらにもう一つの好ましい実施形態では、本発明の方法はさらに、（ｅ）前記複数のコンテンツ項目と諸プロファイルとの間の計算された追従度の値を所定の閾値と比較し、（ｆ）／（ｆ′）前記複数のコンテンツ項目／それへの参照を前記諸プロファイルに関連付けられた任意の記憶構造に保存するステップを含む。前記複数のコンテンツ項目への参照はたとえば、M3Uのようなプレイリストファイルフォーマットに保存されることができる。付随する記憶構造をもつプロファイルの例は、プロファイルを記述し、プレイリストの位置への参照を含むデータ構造である。そのプレイリストが今度はコンテンツ項目位置への参照を含む。これにより、プロファイルに関連付けられた記憶構造におけるコンテンツ項目を検索する検索時間が短縮できる。

好ましくは、本発明の方法はさらに：（ｇ）前記複数のプロファイルのうちのいずれかのプロファイルが、その充足がイベントの生起に依存して変わりうるような制約条件を有するかどうかを判別し、そのようなプロファイルのいずれかについてどのイベントがその制約条件の充足に影響しうるかを判別し、（ｈ）そのようなイベントの生起に際し、いずれかのそのようなプロファイルと前記複数のコンテンツ項目との間の追従度の値を再計算する、ことを含む。これにより、前記複数のプロファイル中のプロファイルについての追従度の値が継続的に更新でき、それにより、前記複数のコンテンツ項目への最良の追従度の値をもつX個のプロファイルの判別が任意の時点に更新されることが可能になる。

ある好ましい実施形態では、上記のイベントはある時間期間の経過および／またはあるコンテンツ項目の呈示でありうる。これによれば、本方法は、前記複数のプロファイルのうちのいずれかのプロファイルが、その充足が時間とともに変わりうる制約条件を有するかどうかを判別し、そのような制約条件を有するそのようなプロファイルのいずれかについてその制約条件の充足が変わりうる時間期間を判別し、該判別された時間期間のうち最短の時間期間に対応する期間において、いずれかのそのようなプロファイルと前記複数のコンテンツ項目との間の追従度の値を再計算する、ことを含みうる。そのような期間は数時間、数日、数年などであることができ、あるいは「トップ30」が更新される時間期間に相関していることもできる。代替的または追加的に、本方法のある好ましい実施形態は、前記複数のプロファイルのうちのいずれかのプロファイルが、その充足がコンテンツ項目の呈示に依存して変わりうる制約条件を有するかどうかを判別し、ある数Yのコンテンツ項目が呈示されたときには常に、いずれかのそのようなプロファイルと前記複数のコンテンツ項目との間の追従度の値を再計算する、ことを含みうる。こうして、本方法は、追従度の値がたとえばあるコンテンツ項目が呈示された回数に依存するかどうかを取り入れることができる。

本方法は、好ましくは消費者電子（CE: consumer electronic）装置において、好ましくはすでにプロファイルベースのプレイリスト生成器を有している消費者電子装置において実行されるよう構成されることができる。これにより、CE装置においてすでに利用可能なアルゴリズムを、本発明の実行のために再利用できる。

本発明はさらに、消費者電子装置、プログラムプロダクトおよび消費者電子装置によって読むことができ、プログラムプロダクトが保存されている媒体であって、上記した方法と等価の効果および特徴を呈するものに関する。

「消費者電子装置」の用語は、これに限られないがコンピュータ、コンピュータ周辺機器、ラジオ装置、ステレオ装置、CDプレーヤー／レコーダー、DVDプレーヤー／レコーダー、PDA、MP3プレーヤー、携帯電話を含む任意の電子装置または電子装置の任意の構成要素を示すことが意図されている。

さらに、「コンテンツ項目」の用語は、音楽、ビデオ、テキストなどのいかなるオーディオおよび／またはビジュアルコンテンツでもありうる。「コレクション」の用語は利用可能なあらゆるコンテンツ項目として理解されるべきである。「サブコレクション」の用語はコレクションの下位部分、すなわち典型的にはコレクション内の複数のコンテンツ項目と理解されるべきである。「プロファイル」は制約条件の集合であり、ユーザーによって手動で、あるいは自動的に設定されうる。さらに、音楽項目のコレクションの場合には、サブコレクション内の項目のリストは「プレイリスト」と称される。最後に、本明細書を通じて、「複数」の語は二つまたはそれ以上を表すことが意図されている。

本発明についてこれから以下で好ましい実施形態との関連で図面を参照しつつより完全な説明をするが、本発明はそうした実施形態に限定されるものではない。

図１は、本発明に基づく方法１００の流れ図を示している。以下に説明する本発明の諸方法の例では、コンテンツ項目は楽曲であり、諸方法はMP3プレーヤー、オーディオ出力機能のあるPDAといった消費者電子装置において実行されることが想定されるが、該諸方法がそれらの例に限定されると見なされるべきではないのはもちろんである。

流れはステップ１１０で始まる。流れへの入力パラメータは、コンテンツ項目（CI）のコレクション（C）内の複数のコンテンツ項目（CI）すなわち楽曲と、複数のプロファイル（PF）とのデータを含む。楽曲のデータは、次のうちの一つまたは複数を含むことができる：アーチスト名、楽曲のタイトル、ジャンル、リリース年、テンポ、ミュージシャンのリスト、プロデューサーおよび関係する音楽ヒットチャートにおける現在の位置付け（たとえば「トップ40」など）。

流れはステップ１２０に進む。ここでは、前記複数の楽曲とあるプロファイルとの間の追従度の値が、おのおのの楽曲と該プロファイルとの間の追従度の値の既知の諸計算に基づいて計算される。こうして、前記プロファイルは、楽曲のサブコレクション全体と比較される。

次のステップであるステップ１３０は、複数のプロファイルについてのステップ１２０の反復からなる。この複数は、事実上、いくつのプロファイルからなっていてもいいが、典型的にはプロファイル数は10未満または数十未満である。

次のステップであるステップ１４０では、Xを整数として、どのX個のプロファイルが前記複数の楽曲と最良の追従度の値を有するかが判別される。Xの典型的な値の例は3または5でありうる。ここで、それらのプロファイルのうちどれが前記複数のコンテンツ項目／楽曲を含むサブコレクションと最良の追従度を有するかが判別される。これが複数のサブコレクションについて実行されたら、これを使うことで、種々のサブコレクションの特性における洞察を得たり、できるだけ多くの異なる人の希望に一致するサブコレクションを見出したり（各人がたとえば一つのプロファイルを確立している場合）、そのサブコレクションがみなの希望に一致する音楽を含んでいることを確実にしたり、などといったことができる。流れはステップ１０００で終了する。

図２、３、４にそれぞれ示されている方法２００、３００、４００はそれぞれみな方法１００のさらなる発展であり、よって方法２００、３００、４００はみな方法１００のステップ１１０ないし１４０を含んでいる。したがって、これらのステップは改めて説明しない。

図２は、本発明に基づくもう一つの方法２００の流れ図を示している。上述したように、本方法はステップ１１０で始まり、方法１００と同様にステップ１２０ないし１４０が続く。ステップ１４０に続くステップ１５０では、判別されたX個のプロファイルが、典型的にはCE装置のディスプレイ上に出力される。これにより、そのCE装置のユーザーは、どのプロファイルがサブコレクション／プレイリストに最もよく一致するかを見ることができる。上述した諸利点に加えて、この機能は、一人または複数のユーザーがランダムな楽曲の集合とプレイリストを作成する限られた時間とを与えられるゲームで使用されうる。その後、最良のプレイリストが実際の再生のために選ばれうる。ここでもまた、流れはステップ１０００で終了する。

図３は、本発明に基づくもう一つの方法３００の流れ図を示している。上述したように、本方法はステップ１１０で始まり、方法１００と同様にステップ１２０ないし１４０が続く。ステップ１４０に続くステップ１６０では、前記複数の楽曲と前記諸プロファイルとの間の追従度の計算値が所定の閾値と比較される。追従度の計算値がこの閾値を超える各プロファイルについては、前記複数の楽曲またはそれへの参照が当該プロファイルに関連付けられた任意の記憶構造中に保存される。ここでもまた、流れはステップ１０００で終了する。

図４は、本発明に基づくもう一つの方法４００の流れ図を示している。上述したように、本方法はステップ１１０で始まり、方法１００と同様にステップ１２０ないし１４０が続く。ステップ１４０に続くステップ１８０では、前記複数のプロファイルのうちのいずれかのプロファイルが、充足がイベントの生起に依存して変わりうるような制約条件を有しているかどうかが判別され、そのような任意のプロファイルについて、どのイベント（単数または複数）が制約条件の充足に影響しうるかが判別される。そのようなプロファイルが存在しない場合には、流れはステップ１０００で終了する。しかし、そのような何らかのプロファイルが存在している場合には、そのイベントの生起に際してステップ１２０がその単数または複数のプロファイルについて繰り返される。このステップは自然、そのようなイベントを監視し（listening for）、および／または登録することを含意する。ここで、再計算の頻度は、プロファイルにおける制約条件に密接に関係したものになる。イベントの例は、日付の変化（プロファイルが楽曲の年齢に関する制約条件を含んでいる場合）、音楽ヒットチャートの変化（たとえば「トップ10」）、ある楽曲のある回数の再生、などである。ステップ１９０ののち、流れはステップ１０００で終了する。

ここで注意すべきは、ステップ１５０、ステップ１６０と１７０およびステップ１８０と１９０は方法１００に対する三つの異なる拡張として示され、説明されているが、それら三つの拡張の任意の組み合わせ（全部も含む）を方法１００の拡張として使うことができる。

図５は、本発明の諸方法において使用される構造の概略図である。複数のコンテンツ項目CIが参照符号CI_iとともに示されている。それらのコンテンツ項目のそれぞれは、たとえば楽曲、ビデオまたはテキストでありうる。コンテンツ項目の全体がコレクションCをなす。破線で描かれた楕円はコンテンツ項目CIの複数PCを含んでいる。典型的には、コレクションCは膨大な数のコンテンツ項目を含んでいる。ここで、コレクションは、音楽コレクションにおける全楽曲、たとえば音楽プロバイダーのホームページ上での音楽カタログにある楽曲、映画カタログにおける映画またはシーン、複数年にわたって撮られた多数の写真などでありうる。さらに、いくつかのプロファイルPFが参照符号PF_jによって示される。各プロファイルは「constraint_n」と参照符号の付けられたいくつかの制約条件を含んでいる。上述したように、そのような制約条件は次のうちの一つまたは複数でありうる。

コレクション内の個々の項目に対して定義される制約条件；
コレクション内の項目どうしの間の関係に対して定義される制約条件；
コレクション全体に対する制約条件。

〈例〉
以下では、本発明の方法の使用による出力例を示す。

ある楽曲のコレクションに対するフィードバックの場合、出力は次のような具合でありうる。

表１は、楽曲のあるプレイリスト／コレクションを異なる複数のプロファイルと突き合せたときの出力を示している。この場合、追従度の値（「スコア」）が４つのプロファイルについて示されている。各プロファイルについて、最悪一致楽曲も示されている。

表２は、高い追従度の値を与える複数のコンテンツ項目のサブセットを生成する可能性に関するフィードバックを示している。この場合、追従度の値は「好適度」と示されているが、これは前記複数のコンテンツ項目／楽曲からいくつかのコンテンツ項目／楽曲を選んで、このサブコレクションが諸プロファイルについて高い追従度の値をもつようにできるかどうか、すなわち、その複数のコンテンツ項目が諸プロファイルに関して好適であるかどうか、および／またはサブコレクションを生成する可能性に十分な多様性があるかどうかの評価を示すためである。表２の場合では、適切なプロファイルに対応するジャンルにおける音楽を一般に作っているアーチストの推薦が最後の列（「拡張候補」）内に示されている。表２の出力は、たとえば、楽曲のあるコレクションが異なる複数の人の好みに対応する音楽を含んでいるかどうかを評価するために使われることができる。

〈アルゴリズム〉
以下では、ある実施形態の例が与えられる。本発明の方法は、コンテンツ項目iが制約条件jを満たす（meet）程度を示す値を出力として与えるアルゴリズムMEET(i,j)を有するCE装置において実行されるものと想定する。

MEET(i,j)の基礎において、アルゴリズムALG1を形成できる。ALG1はコンテンツ項目CIの複数PCとあるプロファイルPFとを入力にもち、出力としては、前記複数PCが前記プロファイルPFにどのくらいよく一致するかを示す追従度の値を生じる。さらに、アルゴリズムALG1は、前記複数PCのうち、一致の品質、すなわち追従度の値を低下および／または上昇させるのに最も影響のあるいくつかの個別および／または整列したコンテンツ項目を出力しうる。ある可能な実施形態は、ALG1がプロファイルPF中のすべての満たされた制約条件の割合を計算するというものである。

たとえば、プロファイルPFのうちの各個別の制約条件CS[1..n]および前記コンテンツ項目の複数PCのうちの各個別のコンテンツ項目CI[1..k]について、コンテンツ項目CIが制約条件CSを満たす程度を、アルゴリズムMEET(i,j)によって計算することができ、追従度の値は

として計算できる。

ほとんどの個別制約条件を破る、たとえばコンテンツ項目CIの複数PCの全体とプロファイルPFとの間の追従度の値に最も負の貢献をするコンテンツ項目CIは、各コンテンツ項目CI_iについて計量sum(i in [1..n]: not MEET(i,j))を計算することによって見出すことができる。

上記は、コンテンツ項目の順序付けられたサブセットに関係する制約条件をも含むよう一般化できる。異なる制約条件に異なる重みをかけることによってさらに一般化することもできる。さらに、いくつかの制約条件は必ず満たされねばならない制約条件であると指定することによって一般化できる。その場合、それらの制約条件が満たされない場合には、品質／追従度の値は0に等しくなる。さらに、上記は、ある種の制約条件は部分的に満たされることができるよう一般化されうる。これは、アルゴリズムMEET(i,j)を0か1の出力をもつ関数から0と1の間（両端含む）の出力をもつ関数に変えることになる。

本発明の方法は、CE装置におけるコンテンツコレクション（たとえば音楽コレクション）の管理、プロファイルの編集およびプレイリストの生成のためのアプリケーションにおいて使用できる。コンテンツコレクション内のコンテンツ項目は一覧にされることができ、プロファイルはたとえばドロップダウンメニューから選択されることができる。プロファイルが選択されると、そのプロファイルに関しての関連度を示すようコンテンツ項目が色付けされる。たとえば、正の関連度をもつコンテンツ項目はある色で色付けされることができ、負の関連度をもつコンテンツ項目は別の色で色付けされることができ、関連度が定義されていないコンテンツ項目はある第三の色で色付けされることができる。アプリケーションは、選択されたプロファイルに関してプレイリスト生成のためのコレクションの適合度を示すことができてもよい。プロファイルは、ユーザーおよび／または外部の者がプロファイルを追加および／または修正しうるよう拡張可能でありうる。または、プロファイルは学習アルゴリズムによって形成されうる。もちろん、アプリケーションからのフィードバックは、手動で作成されるプレイリストの生成の間または生成後のいずれかのものに対してであってもよい。

本発明に基づく方法の流れ図である。 本発明に基づく方法の流れ図である。 本発明に基づく方法の流れ図である。 本発明に基づく方法の流れ図である。 本発明の諸方法において使用される構造の概略図である。

Claims (16)

1. コンテンツ項目のコレクションにおける複数のコンテンツ項目の、プロファイルに関する追従度についての情報を提供する方法であって：
   （ａ）前記複数のコンテンツ項目とあるプロファイルとの間の追従度の値を、おのおののコンテンツ項目と前記プロファイルとの間の追従度の値の計算に基づいて計算し、
   （ｂ）ステップ（ａ）を複数のプロファイルについて実行し、
   （ｃ）前記複数のコンテンツ項目で最良の追従度の値をもつＸ個のプロファイルを決定する、
   ステップを有する方法。
2. （ｄ）決定されたＸ個のプロファイルを出力する、
   ステップをさらに有することを特徴とする請求項１記載の方法。
3. さらに、前記複数のコンテンツ項目と前記決定されたＸ個のプロファイルとの間の追従度の値を出力することを特徴とする、請求項１または２記載の方法。
4. 前記決定されたX個のプロファイルのそれぞれについて、さらに、前記コレクション内の前記複数のコンテンツ項目のうちのどのコンテンツ項目が前記プロファイルとの最良および／または最悪の追従度の値を与えるかに関する情報を出力することを特徴とする、請求項１ないし３のうちいずれか一項記載の方法。
5. 前記決定されたX個のプロファイルのそれぞれについて、前記複数のコンテンツ項目には含まれていないが前記複数のコンテンツ項目に含めると前記複数と前記プロファイルとの間の追従度の値を改良することになるコンテンツ項目に関する情報を出力することを特徴とする、請求項１ないし４のうちいずれか一項記載の方法。
6. （ｅ）前記複数のコンテンツ項目と前記複数のプロファイルに含まれる諸プロファイルとの間の計算された追従度の値を所定の閾値と比較し、
   （ｆ）前記計算された追従度の値が前記閾値を上回る各プロファイルについて、前記複数のコンテンツ項目を前記プロファイルに関連付けられた何らかの記憶構造に保存する、
   ステップをさらに有することを特徴とする、請求項１ないし５のうちいずれか一項記載の方法。
7. （ｅ′）前記複数のコンテンツ項目と前記複数のプロファイルに含まれる諸プロファイルとの間の計算された追従度の値を所定の閾値と比較し、
   （ｆ′）前記計算された追従度の値が前記閾値を上回る各プロファイルについて、前記複数のコンテンツ項目への参照または前記複数のコンテンツ項目のうちの各コンテンツ項目への参照を前記プロファイルに関連付けられた何らかの記憶構造に保存する、
   ステップをさらに有することを特徴とする、請求項１ないし５のうちいずれか一項記載の方法。
8. （ｇ）前記複数のプロファイルのうちのいずれかのプロファイルが、その充足がイベントの生起に依存して変わりうるような制約条件を有するかどうかを判別し、そのような何らかのプロファイルについて、どのイベント（単数または複数）がその制約条件の充足に影響しうるかを判別し、
   （ｈ）そのようなイベントの生起に際し、いずれかのそのようなプロファイルと前記複数のコンテンツ項目との間の追従度の値を再計算する、
   ステップをさらに含むことを特徴とする、請求項１ないし７のうちいずれか一項記載の方法。
9. 前記イベントがある時間期間の経過および／またはあるコンテンツ項目の呈示であることを特徴とする、請求項８記載の方法。
10. 消費者電子装置において実行されるよう構成されることを特徴とする、請求項１ないし９のうちいずれか一項記載の方法。
11. 前記コンテンツ項目が楽曲であり、前記複数のコンテンツ項目があるプレイリストの楽曲であることを特徴とする、請求項１ないし１０のうちいずれか一項記載の方法。
12. 請求項１ないし１１のうちいずれか一項記載の方法を実行するよう構成された消費者電子装置。
13. プロファイルベースのプレイリスト生成器を有することを特徴とする、請求項１２記載の消費者電子装置。
14. ネットワークへの接続手段を有する、請求項１２または１３記載の消費者電子装置。
15. 消費者電子装置によって実行されると請求項１ないし１１のうちいずれか一項記載の方法を実行するためのソフトウェアコード部分を有していることを特徴とする、消費者電子装置のメモリに直接ロード可能なプログラム。
16. 消費者電子装置によって読むことができる、請求項１ないし１１のうちいずれか一項記載の方法を前記消費者電子装置に実行させるよう構成されているプログラムが記憶されている、媒体。

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