JP2009282681A - Similar item retrieval device, similar item retrieval method, its program and recording medium - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、ユーザが入力したコンテンツ信号と属性が類似したアイテムをデータベースの中から探し、アイテムのリストを出力する類似アイテム検索装置及び類似アイテム検索方法並びにそのプログラムと記録媒体に関する。 The present invention relates to a similar item search apparatus, a similar item search method, a program thereof, and a recording medium that search a database for items whose attributes are similar to those of a content signal input by a user and output a list of items.
楽曲、映画、書籍などのアイテムを、ユーザの嗜好やユーザが過去に利用したアイテムの特徴などに基づいて推薦するための検索技術(レコメンデーション技術)は、ショッピングサイトなどに広く用いられている。レコメンデーション技術には、非特許文献1のような、ユーザの購買記録または評点付けのデータを使い、協調フィルタリングなどの手法を利用する類似アイテム推薦方法や、特許文献1のような、各アイテムの複数の属性(ジャンルや使用楽器等)をベクトルなどの数値データで表現し、ユーザが入力したアイテムの属性データと類似度が高いアイテムのアイテムデータ(タイトルなど)をデータベースから検索する類似アイテム検索方法や、非特許文献2のような、購買記録、評点付け、属性データを用いずにアイテムのコンテンツ信号(音楽であれば音響信号そのもの)を用いる類似アイテム検索方法などがある。また非特許文献3のような、非特許文献1のような協調フィルタリングによる検索と、非特許文献2のようなコンテンツ信号に基づく検索を組み合わせた類似アイテム検索方法もある。
Search technology (recommendation technology) for recommending items such as music, movies, books, etc. based on user preferences, features of items used by users in the past, and the like is widely used in shopping sites and the like. For the recommendation technology, similar item recommendation method using a method such as collaborative filtering using the user's purchase record or rating data as in Non-Patent
図13は、属性データに基づく類似アイテム検索方法の概要を示す図である。
図13(A)は属性データの例を示している。アイテムが楽曲である場合には、属性として、クラシックやジャズなどのジャンルや、悲しい、楽しいなどのムード、使用楽器などを用いることができる。属性の値は、そのアイテムがそれぞれの属性を含む程度を数値化したものである。図13(A)では、アイテムxの属性の値は、(属性1、属性2、属性3)=(1、0、2)となっている。このベクトルを、アイテム属性ベクトルと呼ぶ。また、アイテムの各属性を座標とする空間を属性空間と呼ぶ。
FIG. 13 is a diagram showing an outline of a similar item search method based on attribute data.
FIG. 13A shows an example of attribute data. When the item is a song, a genre such as classic or jazz, a mood such as sad or fun, an instrument used, etc. can be used as attributes. The attribute value is a numerical value indicating the degree to which the item includes each attribute. In FIG. 13A, the attribute value of the item x is (
図13(B)は属性空間におけるアイテム間の類似度計算方法を示している。例えば、ユーザがショッピングサイトなどのシステム上でアイテムxを選択している状態で、アイテムxと類似する別のアイテムを推薦アイテムとして出力するとき、図13(A)のように表される属性を用いて、データベース上のアイテムy、z、wそれぞれとの類似度を算出する。図13(B)はユークリッド距離に基づく類似度尺度を用いた例を示している。なお、図13(B)の属性空間は2次元であるが、あくまで一例であり、属性の数に関してはこの限りではない。
図13(C)は図13(B)で算出した類似度に基づいて出力される類似アイテムのリストである。システムは図13(B)で算出した類似度の順にリストを出力する。
FIG. 13B shows a method for calculating the similarity between items in the attribute space. For example, when a user selects an item x on a system such as a shopping site and outputs another item similar to the item x as a recommended item, the attribute represented as shown in FIG. Using this, the similarity with each of the items y, z, and w on the database is calculated. FIG. 13B shows an example using a similarity measure based on the Euclidean distance. Note that the attribute space in FIG. 13B is two-dimensional, but is merely an example, and the number of attributes is not limited to this.
FIG. 13C is a list of similar items output based on the similarity calculated in FIG. The system outputs a list in the order of similarity calculated in FIG.
図14は、コンテンツ信号に基づく類似アイテム検索方法の概要を示す図である。
図14(A)は、コンテンツ信号が音楽などの音響信号であった場合の例を示している。各アイテムx’、y’、z’、w’は、周波数解析等の処理で特徴抽出することで、ベクトルで表現できる。このベクトルをアイテム特徴ベクトルと呼ぶ。また、抽出された各特徴を座標とする空間を特徴空間と呼ぶ。
図14(B)は、各アイテムx’,y’,z’,w’から2つの特徴を抽出し、特徴空間にプロットした例である。ユーザがシステム上でアイテムx’を選択している状態で、アイテムx’と類似する別のアイテムを推薦アイテムとして出力するとき、属性データに基づく類似アイテム検索方法と同様に、特徴空間上でのアイテムx’と、アイテムy’、z’、w’それぞれとの類似度を算出する。なお、図14(B)の特徴空間は2次元であるが、あくまで一例であり、特徴の数に関してはこの限りではない。
図14(C)は図14(B)で算出した類似度に基づいて出力される類似アイテムのリストである。システムは図14(B)で算出した類似度の順にリストを出力する。
FIG. 14 is a diagram showing an outline of a similar item search method based on a content signal.
FIG. 14A shows an example where the content signal is an acoustic signal such as music. Each item x ′, y ′, z ′, w ′ can be expressed as a vector by extracting features by processing such as frequency analysis. This vector is called an item feature vector. In addition, a space having the extracted features as coordinates is referred to as a feature space.
FIG. 14B shows an example in which two features are extracted from each item x ′, y ′, z ′, w ′ and plotted in the feature space. When another item similar to the item x ′ is output as a recommended item in a state where the user selects the item x ′ on the system, as in the similar item search method based on the attribute data, The similarity between the item x ′ and the items y ′, z ′, and w ′ is calculated. Note that the feature space in FIG. 14B is two-dimensional, but is merely an example, and the number of features is not limited to this.
FIG. 14C is a list of similar items output based on the similarity calculated in FIG. The system outputs a list in the order of similarity calculated in FIG.
コンテンツ信号が長時間の系列データなどであった場合は、1つのコンテンツ信号を複数のセグメントに分割し、それぞれについて特徴抽出を行い、以降の処理ではそれぞれのセグメントをコンテンツ信号代わりに用いることも可能である。この場合、アイテムx’の全セグメントとアイテムy’の全セグメントの全ての組み合わせの類似度の平均値をアイテムx’、y’間の類似度とみなす方法や、最も類似度が高いセグメント同士の類似度をアイテムx’、y’間の類似度とみなす方法を用いて、図14(C)のリストを作成することができる。
しかし、上述した非特許文献1のような協調フィルタリングによる類似アイテム検索方法は、検索にユーザの購買記録や評点付けのデータを用いるため、それらのデータを有しないユーザはアイテムを検索することができないという問題がある。また、上述した特許文献1のような属性データに基づく類似アイテム検索方法は、事前に作成された属性データによって類似度を算出するため、属性データを有しないアイテムを推薦することができないという問題がある。上述した非特許文献3のような、協調フィルタリングとコンテンツ信号に基づく手法を組み合わせた類似アイテム検索方法は、これらの問題を解決するが、ユーザによる評点付けのデータを有しないアイテムを評点付けのデータを有するアイテムと比較する場合に、同じ尺度で比較することができないという問題がある。
However, since the similar item search method using collaborative filtering as described in Non-Patent
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、その目的は、事前に作成された属性データを有しないアイテムを、属性データを有するアイテムと同じ尺度で比較・推薦することが可能な類似アイテム検索装置及び類似アイテム検索方法並びにそのプログラムと記録媒体を提供することにある。 The present invention has been made in view of the above points, and its object is to make it possible to compare and recommend items that do not have attribute data created in advance on the same scale as items that have attribute data. An object search device, a similar item search method, a program thereof, and a recording medium are provided.
本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、あるアイテムの内容を表すコンテンツ信号の入力を受け付けることにより、当該アイテムと属性が類似するアイテムデータをアイテムデータベースの中から検索し、検索結果をリストとして出力する類似アイテム検索装置であって、属性推定用データベースと、学習用コンテンツ信号と当該学習用コンテンツ信号によって示されるアイテムの前記属性を表すアイテム属性ベクトルの組を入力として受け付け、当該学習用コンテンツ信号の特徴を要素とする学習用特徴ベクトルを生成し、複数の前記入力を受け付けたアイテム属性ベクトルと当該学習用特徴ベクトルとの関係に基づいて前記属性の推定に用いる属性推定用パラメータを得て、当該属性推定用パラメータを前記属性推定用データベースに蓄積するパラメータ学習手段と、アイテム属性ベクトルを、前記アイテムデータベースのアイテムデータに対応付けて登録する属性登録手段と、前記入力を受け付けたコンテンツ信号から当該コンテンツ信号の特徴を要素とするアイテム特徴ベクトルを抽出して出力する特徴抽出手段と、前記アイテム特徴ベクトルと、前記属性推定用データベースに蓄積されている前記属性推定用パラメータとを属性データ算出式に代入することで、前記入力を受け付けたコンテンツ信号によって示されるアイテムのアイテム属性ベクトルを生成する属性推定手段と、前記入力を受け付けたコンテンツ信号によって示されるアイテムのアイテム属性ベクトルと、前記アイテムデータベースに保存されている少なくとも1つのアイテム属性ベクトルとの類似度を算出し、当該類似度の値に基づいて前記リストを作成して出力するリスト作成手段と、を有することを特徴とする。 The present invention has been made to solve the above problems, and by receiving an input of a content signal representing the contents of a certain item, it searches the item database for item data similar in attribute to the item, A similar item search device that outputs a search result as a list, which accepts as an input a database for attribute estimation, a learning content signal, and a set of item attribute vectors representing the attribute of the item indicated by the learning content signal, A feature vector for learning having the feature of the content signal for learning as an element is generated, and for attribute estimation used for estimating the attribute based on the relationship between the item attribute vector that has received the plurality of inputs and the feature vector for learning Obtaining a parameter and determining the attribute estimation parameter Parameter learning means for accumulating in the database, attribute registration means for registering the item attribute vector in association with the item data of the item database, and item features having the characteristics of the content signal as elements from the received content signal The input is accepted by substituting into the attribute data calculation formula the feature extraction means for extracting and outputting the vector, the item feature vector, and the attribute estimation parameter stored in the attribute estimation database. Attribute estimation means for generating an item attribute vector of an item indicated by the content signal, an item attribute vector of the item indicated by the content signal that has received the input, and at least one item attribute vector stored in the item database. Calculating a similarity between Torr, and having a list creation means for outputting to create the list based on the value of the similarity, the.
また、本発明は、あるアイテムの内容を表すコンテンツ信号の入力を受け付けることにより、当該アイテムと属性が類似するアイテムデータをアイテムデータベースの中から検索し、検索結果をリストとして出力する類似アイテム検索装置であって、属性重要成分推定用データベースと、学習用コンテンツ信号と当該学習用コンテンツ信号によって示されるアイテムの前記属性を表現する少なくとも1つの成分である属性重要成分を表すアイテム属性重要成分ベクトルの組を入力として受け付け、当該学習用コンテンツ信号の特徴を要素とする学習用特徴ベクトルを生成し、複数の前記入力を受け付けたアイテム属性重要成分ベクトルと当該学習用特徴ベクトルとの関係に基づいて前記属性重要成分の推定用に用いる属性重要成分推定用パラメータを得て、当該属性重要成分推定用パラメータを前記属性重要成分推定用データベースに蓄積するパラメータ学習手段と、アイテム属性重要成分ベクトルを、前記アイテムデータベースのアイテムデータに対応付けて登録する属性重要成分登録手段と、前記入力を受け付けたコンテンツ信号から当該コンテンツ信号の特徴を要素とするアイテム特徴ベクトルを抽出して出力する特徴抽出手段と、前記アイテム特徴ベクトルと、前記属性重要成分推定用データベースに蓄積されている属性重要成分推定用パラメータとを属性重要成分データ算出式に代入することで、前記入力を受け付けたコンテンツ信号によって示されるアイテムのアイテム属性重要成分ベクトルを生成する属性重要成分推定手段と、前記入力を受け付けたコンテンツ信号によって示されるアイテムのアイテム属性重要成分ベクトルと、前記アイテムデータベースに保存された少なくとも1つのアイテム属性重要成分ベクトルとの類似度を算出し、当該類似度の値に基づいて前記リストを作成して出力するリスト作成手段と、を有することを特徴とする。 In addition, the present invention accepts an input of a content signal representing the contents of a certain item, searches for item data having similar attributes to the item from the item database, and outputs a search result as a list. A set of attribute important component vectors representing an attribute important component which is an attribute important component estimation database and a learning content signal and at least one component expressing the attribute of the item indicated by the learning content signal Is received as an input, a feature vector for learning having the feature of the content signal for learning as an element is generated, and the attribute based on the relationship between the item attribute important component vector that has received the plurality of inputs and the feature vector for learning Attribute important component estimation parameter used for important component estimation The attribute important component estimation parameter is stored in the attribute important component estimation database, and the item attribute important component vector is registered in association with the item data of the item database. Component registration means, feature extraction means for extracting and outputting item feature vectors whose elements are the features of the content signal from the content signal that has received the input, the item feature vector, and the attribute important component estimation database Attribute important component estimation means for generating an item attribute important component vector of an item indicated by the content signal that has received the input by substituting the accumulated attribute important component estimation parameter into the attribute important component data calculation formula; , The content signal that received the input Accordingly, the similarity between the item attribute important component vector of the item indicated by the at least one item attribute important component vector stored in the item database is calculated, and the list is created and output based on the similarity value And a list creating means.
また、本発明の前記リスト作成手段は、コンテンツ信号のみでなく、前記属性を示す属性データを入力して前記アイテムデータベースに保存された少なくとも1つのアイテム属性ベクトルとの類似度の算出を行うことを特徴とする。 Further, the list creating means of the present invention inputs not only the content signal but also attribute data indicating the attribute, and calculates the similarity with at least one item attribute vector stored in the item database. Features.
また、本発明の前記リスト作成手段は、コンテンツ信号のみでなく、前記属性を示す属性データを入力し、当該属性データによって算出された属性重要成分ベクトルを用いて、前記アイテムデータベースに保存された少なくとも1つのアイテム属性重要成分ベクトルとの類似度の算出を行うことを特徴とする。 Further, the list creating means of the present invention inputs not only the content signal but also attribute data indicating the attribute, and using the attribute important component vector calculated from the attribute data, at least stored in the item database The similarity with one item attribute important component vector is calculated.
また、本発明は、前記特徴抽出手段において、入力されるコンテンツ信号が音響信号であることを特徴とする。 Further, the present invention is characterized in that in the feature extraction means, the input content signal is an acoustic signal.
また、本発明は、前記特徴抽出手段において、出力されるアイテム特徴ベクトルの各要素は、対数周波数軸上で等間隔になる各周波数における音響パワースペクトルであることを特徴とする。 Further, the present invention is characterized in that in the feature extraction means, each element of the output item feature vector is an acoustic power spectrum at each frequency that is equally spaced on the logarithmic frequency axis.
また、本発明は、あるアイテムの内容を表すコンテンツ信号の入力を受け付けることにより、当該アイテムと属性が類似するアイテムデータをアイテムデータベースの中から検索して検索結果をリストとして出力し、属性推定用データベースを備える類似アイテム検索装置における類似アイテム検索方法であって、パラメータ学習手段は、学習用コンテンツ信号と当該学習用コンテンツ信号によって示されるアイテムの前記属性を表すアイテム属性ベクトルの組を入力として受け付け、当該学習用コンテンツ信号の特徴を要素とする学習用特徴ベクトルを生成し、複数の前記入力を受け付けたアイテム属性ベクトルと当該学習用特徴ベクトルとの関係に基づいて前記属性の推定に用いる属性推定用パラメータを得て、当該属性推定用パラメータを前記属性推定用データベースに蓄積し、属性登録手段は、アイテム属性ベクトルを前記アイテムデータベースのアイテムデータに対応付けて登録し、特徴抽出手段は、前記入力を受け付けたコンテンツ信号から当該コンテンツ信号の特徴を要素とするアイテム特徴ベクトルを抽出して出力し、属性推定手段は、前記アイテム特徴ベクトルと、前記属性推定用データベースに蓄積されている属性推定用パラメータとを属性データ算出式に代入することで、前記入力を受け付けたコンテンツ信号によって示されるアイテムのアイテム属性ベクトルを生成し、リスト作成手段は、前記入力を受け付けたコンテンツ信号によって示されるアイテムのアイテム属性ベクトルを用いて、前記アイテムデータベースに保存されている少なくとも1つのアイテム属性ベクトルとの類似度を算出し、当該類似度の値に基づいて前記リストを作成して出力することを特徴とする。 Also, the present invention accepts input of a content signal representing the contents of a certain item, searches the item database for item data having an attribute similar to the item, outputs a search result as a list, and estimates the attribute. A similar item search method in a similar item search device comprising a database, wherein the parameter learning means accepts as input a set of a learning content signal and an item attribute vector representing the attribute of the item indicated by the learning content signal, A feature vector for learning having the feature of the content signal for learning as an element is generated, and for attribute estimation used for estimating the attribute based on the relationship between the item attribute vector that has received the plurality of inputs and the feature vector for learning Parameter is obtained and the attribute estimation parameter Are registered in the attribute estimation database, the attribute registration unit registers the item attribute vector in association with the item data of the item database, and the feature extraction unit extracts the feature of the content signal from the received content signal. The item feature vector having the element as an element is extracted and output, and the attribute estimation unit substitutes the item feature vector and the attribute estimation parameter stored in the attribute estimation database into an attribute data calculation formula. Generating an item attribute vector of the item indicated by the content signal that has received the input, and the list creation means is stored in the item database using the item attribute vector of the item indicated by the content signal that has received the input At least one Calculating a similarity between Temu attribute vector, and outputs to create the list based on the value of the similarity.
また、本発明は、あるアイテムの内容を表すコンテンツ信号の入力を受け付けることにより、当該アイテムと属性が類似するアイテムデータをアイテムデータベースの中から検索して検索結果をリストとして出力し、属性重要成分推定用データベースを備える類似アイテム検索装置における類似アイテム検索方法であって、パラメータ学習手段は、学習用コンテンツ信号と、当該学習用コンテンツ信号によって示されるアイテムの前記属性を表現する少なくとも1つの成分である属性重要成分を表すアイテム属性重要成分ベクトルの組を入力として受け付け、当該学習用コンテンツ信号の特徴を要素とする学習用特徴ベクトルを生成し、複数の前記入力を受け付けたアイテム属性重要成分ベクトルと当該学習用特徴ベクトルとの関係に基づいて属性重要成分の推定用に用いる属性重要成分推定用パラメータを得て、当該属性重要成分推定用パラメータを前記属性重要成分推定用データベースに蓄積し、属性重要成分登録手段は、アイテム属性重要成分ベクトルを前記アイテムデータベースのアイテムデータに対応付けて登録し、特徴抽出手段は、前記入力を受け付けたコンテンツ信号から当該コンテンツ信号の特徴を要素とするアイテム特徴ベクトルを抽出して出力し、属性重要成分推定手段は、前記アイテム特徴ベクトルと、前記属性重要成分推定用データベースに蓄積されている属性重要成分推定用パラメータとを属性重要成分データ算出式に代入することで、前記入力を受け付けたコンテンツ信号によって示されるアイテムのアイテム属性重要成分ベクトルを生成し、リスト作成手段は、前記入力を受け付けたコンテンツ信号によって示されるアイテムのアイテム属性重要成分ベクトルを用いて、前記アイテムデータベースに保存された少なくとも1つのアイテム属性重要成分ベクトルとの類似度を算出し、当該類似度の値に基づいて前記リストを作成して出力することを特徴とする。 Further, the present invention accepts input of a content signal representing the contents of a certain item, searches for item data having an attribute similar to that item from the item database, and outputs a search result as a list. A similar item search method in a similar item search device comprising an estimation database, wherein the parameter learning means is at least one component that expresses a learning content signal and the attribute of the item indicated by the learning content signal. A set of item attribute important component vectors representing an attribute important component is received as an input, a learning feature vector having the characteristics of the content signal for learning as an element is generated, and the item attribute important component vector that has received the plurality of inputs and the corresponding Based on relationship with learning feature vector An attribute important component estimation parameter used for estimation of an attribute important component is obtained, the attribute important component estimation parameter is accumulated in the attribute important component estimation database, and the attribute important component registration means stores an item attribute important component vector. The feature extraction unit extracts and outputs an item feature vector having the feature of the content signal as an element from the content signal that has received the input, and outputs the attribute feature component estimation unit. Is indicated by the content signal that has received the input by substituting the item feature vector and the attribute important component estimation parameter stored in the attribute important component estimation database into the attribute important component data calculation formula Generate item attribute important component vector of item and list The generating means calculates the similarity with at least one item attribute important component vector stored in the item database using the item attribute important component vector of the item indicated by the content signal that has received the input, and the similarity The list is created and output based on the degree value.
また、本発明は、上述した類似アイテム検索装置のコンピュータに実行させるプログラムである。 Further, the present invention is a program that is executed by a computer of the above-described similar item search apparatus.
また、本発明は、上述したプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。 The present invention is also a computer-readable recording medium that records the above-described program.
本発明によれば、コンテンツから属性を推定し、属性データを有しないアイテムに属性データを付与することができる。付与された属性データを用いて、アイテム間の類似度を算出するので、属性データを有しないアイテムを、属性データを有するアイテムと同じ尺度を用いて比較・推薦することが可能である。また、属性の重要成分を抽出することで、処理時間の短縮及び精度の向上を図ることが可能である。 According to the present invention, attributes can be estimated from content, and attribute data can be assigned to items that do not have attribute data. Since the similarity between items is calculated using the assigned attribute data, it is possible to compare / recommend an item that does not have attribute data using the same scale as an item that has attribute data. Further, by extracting the important component of the attribute, it is possible to shorten the processing time and improve the accuracy.
(第1の実施形態)
以下、図面を参照しながら本発明の第1の実施形態について詳しく説明する。第1の実施形態は、アイテムのコンテンツ信号を入力し、コンテンツ信号の特徴を表すアイテム特徴ベクトルからアイテムの属性を推定することで類似アイテムの検索を行う例である。
本実施形態において、アイテムとは物を特定する概念のことであり、例えば楽曲、映画、書籍などを示す。アイテムは、アイテムの内容を表すコンテンツ信号、アイテムの属するジャンルや人がコンテンツ信号を見るまたは聞くことで発生する印象などの、コンテンツ信号に固有の特徴を表す属性、及びアイテムの固有の情報を示すアイテムデータによって表される。アイテムとアイテムデータとコンテンツ信号の関係は、例えば、アイテムを楽曲とした場合、人は楽曲のタイトル(アイテムデータ)を知ることで、その楽曲の内容を連想することができ、また人は楽曲の音響信号(コンテンツ信号)すなわち楽曲の内容を聞くことで、その楽曲のタイトルを連想することができる、という関係にある。
また、アイテムデータは、例えばアイテムのタイトル情報、ID番号、仕様などによって表される。
(First embodiment)
Hereinafter, a first embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. The first embodiment is an example in which a similar item is searched by inputting a content signal of an item and estimating an item attribute from an item feature vector representing the feature of the content signal.
In the present embodiment, an item is a concept that identifies an object, and indicates, for example, a song, a movie, a book, or the like. The item indicates a content signal that represents the content of the item, an attribute that represents characteristics unique to the content signal, such as an genre to which the item belongs or an impression generated when a person sees or listens to the content signal, and unique information of the item Represented by item data. The relationship between an item, item data, and a content signal is, for example, when an item is a song, a person can associate the contents of the song by knowing the title (item data) of the song, By listening to the sound signal (content signal), that is, the content of the music, the title of the music can be associated.
The item data is represented by, for example, item title information, ID numbers, specifications, and the like.
図1は、本発明の第1の実施形態による類似アイテム検索装置1の構成を示す概略ブロック図である。以下、アイテムのコンテンツ信号が楽曲の音響信号(以下、アイテム音響信号とする)であった例について説明する。映像等の他のコンテンツ信号の場合も装置の構成は同じである。
FIG. 1 is a schematic block diagram showing a configuration of a similar
類似アイテム検索装置1は、推薦リスト作成部110と、パラメータ学習部(パラメータ学習手段)120と、属性推定用パラメータ蓄積部(属性推定用データベース)130と、データベース登録部(属性登録手段)140と、楽曲データベース(アイテムデータベース)150と、を有する。推薦リスト作成部110は、特徴抽出部(特徴抽出手段)111と、属性推定部(属性推定手段)112と、リスト作成部(リスト作成手段)113と、を有する。パラメータ学習部120は、特徴抽出部121と、パラメータ学習部122と、を有する。属性推定用パラメータ蓄積部130は、属性推定部112、143で用いる属性推定用パラメータを記憶する。データベース登録部140は、属性登録部141と、特徴抽出部142と、属性推定部143と、を有する。楽曲データベース150は、アイテム属性データ(属性データ)を記憶する。
The similar
類似アイテム検索装置1において、特徴抽出部111は、入力されたアイテム音響信号の特徴を抽出する。属性推定部112は、特徴抽出部111で抽出された特徴と属性推定用パラメータ蓄積部130に記憶されている属性推定用パラメータを用いてアイテムの属性を推定する。リスト作成部113は、属性推定部で推定された属性と楽曲データベース150に記憶されている複数のアイテム属性データとを比較し、楽曲データベース150に記憶されているアイテムデータを、当該アイテムデータが示すアイテムと入力されたアイテム音響信号が示すアイテムとの類似度順に並べたリストを作成し、出力する。出力するアイテム数は、例えば、類似度が事前に設定してある閾値を超える楽曲すべて、事前に設定された数などとすることができる。
In the similar
まず、属性推定用パラメータ蓄積部130に属性推定用パラメータを登録するパラメータ学習部120の説明を行う。
パラメータ学習部120は、推薦リスト作成部110の属性推定部112、データベース登録部140の属性推定部143で使う属性推定用パラメータの計算を行う。パラメータ学習部120は、アイテム属性データとアイテム音響信号(学習用コンテンツ信号)の両方を含む学習用楽曲データを入力として受け付ける。特徴抽出部121は、アイテム音響信号を読み込み、読み込んだアイテム音響信号から特徴を抽出し、アイテム特徴ベクトルf(学習用特徴ベクトル)を生成する。
First, the
The
図2は、アイテム音響信号からアイテム特徴ベクトルを算出する方法の概念を表す図である。ここでは、アイテム特徴ベクトルの算出にN個の帯域フィルタで構成される帯域フィルタバンクを利用する例を用いて、アイテム特徴ベクトルの算出方法を説明する。この場合、特徴抽出部121は、帯域フィルタバンクと、特徴ベクトル算出部と、を有する。図2(A)は、入力したアイテム音響信号の例を表している。図2(A)に表されるアイテム音響信号(x1、x2、…)を帯域フィルタバンクに入力すると、それぞれ異なる周波数帯域で取り出した、図2(A)のアイテム音響信号と同じサンプリング周波数のサンプル列がN本出力される。帯域フィルタバンクは、出力したN本のサンプル列それぞれに対して、長さWのフレーム(信号区間)を設定し、フレーム内の信号強度の平均値、もしくは信号強度の平均値の対数を計算する。帯域フィルタバンクは、フレームを所定のサンプル数Lだけスキップさせて、アイテム音響信号の末尾に達するまで、フレーム内の信号強度の平均値、もしくは信号強度の平均値の対数を計算する。これにより得られたN本の数列(例えば1本目の数列ならばy11、y12、…)をフレーム特徴列と呼ぶ。図2(B)はフレーム特徴列を表している。特徴ベクトル算出部は、帯域フィルタバンクが出力したN本のフレーム特徴列それぞれの平均をとり、アイテム特徴ベクトルf=(f1、f2、…fN)を出力する。また、特徴ベクトル算出部は、帯域フィルタバンクが出力したフレーム特徴列の値を、各フレームN個の値(例えば最初のフレームでは、y11、y21、…yN1)のノルムが1などとなるように正規化しても良い。
FIG. 2 is a diagram illustrating a concept of a method for calculating an item feature vector from an item acoustic signal. Here, an item feature vector calculation method will be described using an example in which a band filter bank including N band filters is used to calculate an item feature vector. In this case, the
帯域フィルタバンクの中心周波数は、対数周波数軸上で等間隔になるよう、音階の有する特性を利用した、式(1)に示すような等比級数による配置(音響パワースペクトル)を利用するのが効果的である。 The center frequency of the band-pass filter bank uses an arrangement (acoustic power spectrum) by a geometric series as shown in Equation (1) using the characteristics of the scale so that the center frequency is equally spaced on the logarithmic frequency axis. It is effective.
ただし、FC(k)はk番目の帯域フィルタの中心周波数を、F0は最低中心周波数を表している。
また、Rは隣接する中心周波数同士の比を表しており、1を超える値、例えば21/12などが設定される。アイテム音響信号が複数のセクションからなるなど、音響特徴の時間的な変化が大きい場合は、例えば30秒毎にアイテム音響信号を複数のセグメントに分割し、それぞれのセグメントを1つのアイテム音響信号と同様に扱い、アイテム特徴ベクトルを計算することも可能である。
However, F C (k) represents the center frequency of the k-th band filter, and F 0 represents the lowest center frequency.
R represents a ratio between adjacent center frequencies, and a value exceeding 1, for example, 2 1/12 is set. For example, if an item's acoustic signal is composed of multiple sections and there is a large change in acoustic characteristics, for example, the item's acoustic signal is divided into multiple segments every 30 seconds, and each segment is the same as one item's acoustic signal. It is also possible to calculate item feature vectors.
パラメータ学習部122は、特徴抽出部121が出力したアイテム特徴ベクトルfと、対応する学習用楽曲データのアイテム属性データを入力される。パラメータ学習部122は、アイテム属性データに基づいてアイテム属性ベクトルtを生成し、属性推定用パラメータを算出する。アイテム属性ベクトルの変換式(属性データ算出式)として、例えば、式(2)を用いることができる。
The
ただし、tはnt次元のアイテム属性ベクトル、fはnf次元のアイテム特徴ベクトルである。また、行列Aはnt×nfの行列、ベクトルbはnt×1のベクトルである。式(2)のA、bの第i行成分は、アイテム属性ベクトルtのi番目の要素を目的変数、アイテム特徴ベクトルfの各要素を説明変数として、複数のアイテム音響信号とアイテム属性データの組み合わせに対して線形回帰分析を適用することにより、算出することができる。算出された属性推定用パラメータは属性推定用パラメータ蓄積部130に記憶される。
Here, t is an item attribute vector of n t dimension and f is an item feature vector of n f dimension. The matrix A is a matrix of n t × n f , and the vector b is a vector of n t × 1. The i-th row components of A and b in Expression (2) are a plurality of item acoustic signals and item attribute data using the i-th element of the item attribute vector t as an objective variable and each element of the item feature vector f as an explanatory variable. It can be calculated by applying linear regression analysis to the combination. The calculated attribute estimation parameter is stored in the attribute estimation
次に、推薦リスト作成部110のリスト作成手段114で用いる楽曲データベース140にアイテム属性ベクトルとアイテムデータの登録を行うデータベース登録部140の説明を行う。
特徴抽出部142は、パラメータ学習部120の特徴抽出部121と同じもので、アイテム音響信号を入力し、アイテム特徴ベクトルfを出力する。属性推定部143は、特徴抽出部142が生成したアイテム特徴ベクトルfと、属性推定用パラメータ蓄積部130が記憶している属性推定用パラメータを用い、アイテム属性ベクトルtを算出する。
Next, the
The
図3は、アイテム特徴ベクトルからアイテム属性ベクトルを算出する方法の概念を表す図である。図3(A)は、アイテムX、Yを特徴a、b、cで表される3次元の特徴空間上にプロットした例である。アイテムX、Yの位置を表すnf次元のアイテム特徴ベクトルをそれぞれfX、fYとする。この例では、nf=3である。図3(B)は、3次元の属性空間上にアイテムX、Yをプロットしたものである。ここでは、特徴空間と属性空間の次元数が同じ例となっているが、同じである必要はない。アイテムX、Yの属性空間における位置を表すnt次元のアイテム属性ベクトルをそれぞれtX、tYとする。この例ではnt=3である。図3(C)は、特徴空間から属性空間へ変換する計算式である。アイテム特徴ベクトルをf、アイテム属性ベクトルをtとし、t=T(f)という変換式を用いることで、fXからtXを、fYからtYを推定値として算出する。 FIG. 3 is a diagram illustrating a concept of a method for calculating an item attribute vector from an item feature vector. FIG. 3A is an example in which items X and Y are plotted on a three-dimensional feature space represented by features a, b, and c. The n f- dimensional item feature vectors representing the positions of the items X and Y are respectively represented as f X and f Y. In this example, n f = 3. FIG. 3B is a plot of items X and Y on a three-dimensional attribute space. Here, the feature space and the attribute space have the same number of dimensions, but they need not be the same. Item X, respectively n t dimensions of the item attribute vector representing a position in the attribute space of Y t X, and t Y. In this example, n t = 3. FIG. 3C shows a calculation formula for converting from the feature space to the attribute space. The item feature vector is f, the item attribute vector is t, and a conversion formula t = T (f) is used to calculate f X to t X and f Y to t Y as estimated values.
変換式に式(2)を用いてベクトルを変換する場合は、行列A及びベクトルbが属性推定用パラメータ蓄積部130(図1)に記憶されている。そして、属性推定部143は、特徴抽出部142が生成したアイテム特徴ベクトルfと属性推定用パラメータ蓄積部130が記憶している属性推定用パラメータA、bを用いることで、アイテム属性ベクトルtを算出する。
When the vector is converted using the equation (2) as the conversion equation, the matrix A and the vector b are stored in the attribute estimation parameter storage unit 130 (FIG. 1). Then, the
データベース登録部140は、アイテム属性データを有しないアイテムと、アイテム属性データを有するアイテムのどちらも入力として受け付ける。アイテム属性データを有しないアイテムの場合、特徴抽出部142は、アイテム音響信号を入力し、アイテム特徴ベクトルfを出力する。属性推定部143は、特徴抽出部142が出力したアイテム特徴ベクトルfを入力し、アイテム属性ベクトルtを出力する。属性推定部143が出力したアイテム属性ベクトルを楽曲データベース150に記憶させる。また、アイテム属性データを有するアイテムの場合、アイテム属性データを属性登録部141に入力し、属性登録部141は入力されたアイテム属性データからアイテム属性ベクトルを作成し、アイテム属性ベクトルが示すアイテムのアイテムデータに対応付けて楽曲データベース150に登録する。
The
ここで、ユーザは、この類似アイテム検索装置1を用いて入力するアイテム音響信号が示すアイテムに類似するアイテムの検索を行う。当該検索において、ユーザが検索質問として入力するアイテム音響信号は、推薦リスト作成部110に入力される。推薦リスト作成部110は、入力されたアイテム音響信号を受け付ける。このアイテム音響信号は、図14(A)、(B)におけるアイテムxに相当し、ショッピングサイトなどのシステムで、ユーザが選択しているアイテムのコンテンツ信号を表している。推薦リスト作成部110は、楽曲データベース150に保存されているアイテム属性ベクトルが示すアイテムの中から入力されたアイテム音響信号が示すアイテムとの類似度が高いアイテムを抽出し、そのタイトルなどの情報(アイテムデータ)を楽曲リストとして出力する。出力する楽曲数は、例えば、類似度が事前に設定してある閾値を超える楽曲すべて、事前に設定された数、などとすることができる。
Here, the user searches for an item similar to the item indicated by the item acoustic signal input using the similar
図4は推薦リスト作成部110の処理を表すフローチャートである。
上述の処理により、属性推定用パラメータ蓄積部130に属性推定用パラメータが記憶され、楽曲データベース150に少なくとも1つのアイテム属性データが記憶された状態で以下の処理が開始される。
まず、特徴抽出部111は、アイテム音響信号(コンテンツ信号)を読み込む(ステップS1)。次に、特徴抽出部111は、読み込んだアイテム音響信号から特徴を抽出し、アイテム特徴ベクトルfを生成する(ステップS2)。次に、属性推定部112は、特徴抽出部111が生成したアイテム特徴ベクトルfと、属性推定用パラメータ蓄積部130が記憶している属性推定用パラメータを用い、アイテム属性ベクトルtinを算出する(ステップS3)。
FIG. 4 is a flowchart showing the process of the recommendation
With the above process, the attribute estimation parameter is stored in the attribute estimation
First, the
次に、リスト作成部113は、楽曲データベース150から読み出し完了フラグが立っていないアイテム属性ベクトルを検索する。(ステップS4)。楽曲データベース150に読み出し完了フラグが立っていないアイテム属性ベクトルがあれば、リスト作成部113は、楽曲データベース150から該当するアイテム属性ベクトルtdを読み出し、読み出したアイテム属性ベクトルtdに読み出し完了フラグを立てる(ステップS5)。リスト作成部113は、楽曲データベース150から読み出したアイテム属性ベクトルtdと、属性推定部112が算出したアイテム属性ベクトルtinとの類似度を計算する(ステップS6)。
Next, the
アイテム属性ベクトルtinとtdとの類似度S(tin、td)は、属性空間上での内積、余弦、また式(3)のようなガウス動径基底関数などを用いることができる。 As the similarity S (t in , t d ) between the item attribute vectors t in and t d , an inner product on the attribute space, a cosine, a Gaussian radial basis function such as Equation (3), or the like can be used. .
ただし、rは事前に設定されたパラメータである。リスト作成部113は、楽曲データベース150から全てのアイテム属性ベクトルを読み出すまでステップS4以降の処理を行う。全てのアイテム属性ベクトルを読み出したら、リスト作成部113は、楽曲データベース150上の類似度の高いアイテムのアイテムデータのリストを出力する(ステップS7)。特徴抽出部111においてアイテム音響信号を複数の短時間のセグメントに分割した場合は、それぞれのセグメントについて類似度の計算を行い、類似度の高いセグメントが属するアイテムのアイテムデータをリストとして出力する。
Here, r is a parameter set in advance. The
このように、第1の実施形態によれば、アイテム属性データを有しないアイテムにアイテム属性ベクトルを付与することができる。これにより、アイテム属性データを有しないアイテムを、アイテム属性データを有するアイテムと同じ尺度を用いて比較・推薦することができる。 Thus, according to the first embodiment, an item attribute vector can be given to an item that does not have item attribute data. Thereby, the item which does not have item attribute data can be compared and recommended using the same scale as the item which has item attribute data.
(第2の実施形態)
以下、本発明の第2の実施形態について詳しく説明する。第2の実施形態は、アイテム属性ベクトルからより低次元のアイテム属性重要成分を抽出し、類似アイテムの検索を行う例である。
(Second Embodiment)
Hereinafter, the second embodiment of the present invention will be described in detail. The second embodiment is an example in which a lower-dimensional item attribute important component is extracted from an item attribute vector and a similar item is searched.
図5は、本発明の第2の実施形態による類似アイテム検索装置1の構成を示す概略ブロック図である。
以下、第1の実施形態と同様に、アイテムのコンテンツ信号が楽曲の音響信号(以下、アイテム音響信号とする)であった例について説明する。
第2の実施形態による類似アイテム検索装置1は、第1の実施形態による類似アイテム検索装置1における属性推定部112、パラメータ学習部122、属性推定用パラメータ蓄積部130、属性登録部141、属性推定部143が、それぞれ属性重要成分推定部(属性重要成分推定手段)212、属性重要成分推定用パラメータ学習部222、属性重要成分推定用パラメータ蓄積部(属性重要成分推定用データベース)230、属性重要成分登録部(属性重要成分登録手段)241、属性重要成分推定部243に変更になり、パラメータ学習部120に属性/属性重要成分変換部223を備え、データベース登録部140に属性/属性重要成分変換部244を備えるものである。
なお、他の処理部については第1の実施形態と同じであるため、同一の符号を用いて説明する。
FIG. 5 is a schematic block diagram showing the configuration of the similar
Hereinafter, as in the first embodiment, an example in which the content signal of an item is a music acoustic signal (hereinafter referred to as an item acoustic signal) will be described.
The similar
The other processing units are the same as those in the first embodiment, and will be described using the same reference numerals.
パラメータ学習部120は、推薦リスト作成部110の属性重要成分推定部212、データベース登録部140の属性重要成分推定部243で使う属性重要成分推定用パラメータの計算を行う。パラメータ学習部120は、第1の実施形態と同様に、アイテム属性データとアイテム音響信号の両方を含む学習用楽曲データを入力として受け付ける。特徴抽出部121は、アイテム音響信号を入力し、アイテム特徴ベクトルfを出力する。特徴抽出部121は、第1の形態による特徴抽出部121と同じものなので説明を省略する。属性/属性重要成分変換部223は、アイテム属性データを受け付ける。属性/属性重要成分変換部223は、アイテム属性データに基づいてアイテム属性ベクトルtを生成し、生成したアイテム属性ベクトルtからアイテム属性重要成分ベクトルpを算出する。
The
図6は、アイテム属性ベクトルからアイテム属性重要成分ベクトルを算出する方法の概念を表す図である。図6(A)は、アイテム属性ベクトルtを3次元の属性空間上にプロットした例である。アイテム属性重要成分は、アイテムの属性から算出される検索において重要な成分のことであり、例えば、属性空間内である方向を持つ分散の大きい軸(図6(A)における2本の太い矢印)へ射影することにより算出することができる。図6(B)は、属性空間のアイテムを、2次元の属性重要成分空間に射影した例である。アイテム属性重要成分ベクトルpを計算するための軸の方向は、アイテム属性データを有する多数のアイテムを学習データとして用い、主成分分析などの方法であらかじめ求めておく。主成分分析を用いた場合、nt次元のアイテム属性ベクトルtからnp次元のアイテム属性重要成分ベクトルpへの変換式(属性重要成分データ算出式)は、式(4)のように表される。 FIG. 6 is a diagram illustrating a concept of a method for calculating an item attribute important component vector from an item attribute vector. FIG. 6A shows an example in which the item attribute vector t is plotted on a three-dimensional attribute space. The item attribute important component is an important component in the search calculated from the item attributes. For example, the axis with a large variance having a direction in the attribute space (two thick arrows in FIG. 6A). It can be calculated by projecting to FIG. 6B shows an example in which an item in the attribute space is projected onto a two-dimensional attribute important component space. The direction of the axis for calculating the item attribute important component vector p is obtained in advance by a method such as principal component analysis using a number of items having item attribute data as learning data. When using principal component analysis, conversion formula from n t dimensions of the item attribute vector t to n p-dimensional item attributes important component vector p (attribute important component data calculation formula) is expressed by equation (4) The
ただし、行列Eはnp×ntの行列である。また、ベクトルgはnp×1のベクトルである。式(4)のパラメータは属性/属性重要成分変換部223が記憶している。そして、属性/属性重要成分変換部223は、アイテム属性データに基づいて算出したアイテム属性ベクトルtと、パラメータE、gを用いることで、アイテム属性重要成分ベクトルpを算出する。
However, the matrix E is an n p × nt matrix. The vector g is an n p × 1 vector. The parameter of equation (4) is stored in the attribute / attribute important
属性重要成分推定用パラメータ学習部222は、特徴抽出部121が出力したアイテム特徴ベクトルfと、属性/属性重要成分変換部223が出力したアイテム属性重要成分ベクトルpを受け付け、アイテム属性重要成分推定用パラメータを算出する。アイテム属性重要成分ベクトルの変換式として、例えば、式(5)を用いることができる。
The attribute important component estimation
ただし、pはnp次元のアイテム属性重要成分ベクトル、fはnf次元のアイテム特徴ベクトルである。また、行列Cはnp×nfの行列、ベクトルdはnp×1のベクトルである。式(5)のC、dの第i行成分は、pのi番目の要素を目的変数、fの各要素を説明変数として線形回帰分析を適用することにより、算出することができる。算出された属性重要成分推定用パラメータは属性重要成分推定用パラメータ蓄積部230に記憶される。
Here, p is an np- dimensional item attribute important component vector, and f is an nf- dimensional item feature vector. The matrix C is an n p × n f matrix, and the vector d is an n p × 1 vector. The i-th row component of C and d in Equation (5) can be calculated by applying linear regression analysis using the i-th element of p as an objective variable and each element of f as an explanatory variable. The calculated attribute important component estimation parameter is stored in the attribute important component estimation
データベース登録部140は、楽曲データベース150にアイテム属性重要成分ベクトルとアイテムデータの登録を行う。属性/属性重要成分変換部244は、パラメータ学習部120の属性/属性重要成分変換部223と同じもので、アイテム属性データを入力し、アイテム属性重要成分ベクトルpを出力する。特徴抽出部142は、推薦リスト作成部120の特徴抽出部121と同じもので、アイテム音響信号を入力し、アイテム特徴ベクトルfを出力する。属性重要成分推定部243は、特徴抽出部142が出力したアイテム特徴ベクトルfと、属性重要成分推定用パラメータ蓄積部130が記憶している属性重要成分推定用パラメータを入力し、アイテム属性重要成分ベクトルpを出力する。
The
図7は、アイテム特徴ベクトルからアイテム属性重要成分ベクトルを算出する方法の概念を表す図である。図7(A)は、アイテムX、Yを特徴a、b、cで表される3次元の特徴空間上にプロットした例である。アイテムX、Yの位置を表すnf次元のアイテム特徴ベクトルをそれぞれfX、fYとする。この例では、nf=3である。図7(B)は、2次元の属性重要成分空間上にアイテムX、Yをプロットした例である。アイテムX、Yの属性重要成分空間における位置を表すnp次元のアイテム属性ベクトルをそれぞれpX、pYとする。この例ではnp=2である。図7(C)は、特徴空間から属性重要成分空間へ変換する計算式である。アイテム特徴ベクトルをf、アイテム属性重要成分ベクトルをpとし、p=P(f)という変換式を用いることで、fXからpXを、fYからpYを推定値として算出する。 FIG. 7 is a diagram illustrating a concept of a method for calculating an item attribute important component vector from an item feature vector. FIG. 7A is an example in which items X and Y are plotted on a three-dimensional feature space represented by features a, b, and c. The n f- dimensional item feature vectors representing the positions of the items X and Y are respectively represented as f X and f Y. In this example, n f = 3. FIG. 7B is an example in which items X and Y are plotted on a two-dimensional attribute important component space. The n p- dimensional item attribute vectors representing the positions of the items X and Y in the attribute important component space are denoted as p X and p Y , respectively. In this example, n p = 2. FIG. 7C shows a calculation formula for converting from the feature space to the attribute important component space. The item feature vector is f, the item attribute important component vector is p, and a conversion formula p = P (f) is used to calculate f X to p X and f Y to p Y as estimated values.
変換式に式(5)を用いてベクトルを変換する場合は、行列C及びベクトルdが属性重要成分推定用パラメータ蓄積部230(図5)に記憶されている。そして、属性重要成分推定部243は、特徴抽出部142が生成したアイテム特徴ベクトルfと属性重要成分推定用パラメータ蓄積部230が記憶している属性重要成分推定用パラメータC、dを用いることで、アイテム属性重要成分ベクトルpを算出する。
When the vector is converted using the equation (5) as the conversion equation, the matrix C and the vector d are stored in the attribute important component estimation parameter storage unit 230 (FIG. 5). Then, the attribute important
データベース登録部140は、アイテム属性データを有しないアイテムと、アイテム属性データを有するアイテムのどちらも入力として受け付ける。アイテム属性データを有しないアイテムの場合、特徴抽出部142は、アイテム音響信号を入力し、アイテム特徴ベクトルfを出力する。属性重要成分推定部243は、特徴抽出部142が出力したアイテム特徴ベクトルfを入力し、アイテム属性重要成分ベクトルpを出力する。出力したアイテム属性重要成分ベクトルpを楽曲データベース150に記憶させる。また、アイテム属性データを有するアイテムの場合、属性/属性重要成分変換部244は、アイテム属性データを入力し、アイテム属性重要成分ベクトルpを出力する。属性重要成分登録部241は属性/属性重要成分変換部244が出力したアイテム属性重要ベクトルpを、楽曲データベース150に登録する。
The
図8は、第2の実施形態による推薦リスト作成部110の処理を表すフローチャートである。
まず、特徴抽出部111は、アイテム音響信号(コンテンツ信号)を読み込む(ステップS101)。次に、特徴抽出部111は、読み込んだアイテム音響信号から特徴を抽出し、アイテム特徴ベクトルfを生成する(ステップS102)。次に、属性重要成分推定部212は、特徴抽出部111が生成したアイテム特徴ベクトルfと、属性重要成分推定用パラメータ蓄積部230が記憶している属性重要成分推定用パラメータを用い、アイテム属性重要成分ベクトルpinを算出する(ステップS103)。
FIG. 8 is a flowchart showing processing of the recommendation
First, the
次に、リスト作成部113は、楽曲データベース150から読み出し完了フラグが立っていないアイテム属性重要成分ベクトルを検索する(ステップS104)。楽曲データベース150に読み出し完了フラグが立っていないアイテム属性重要成分ベクトルがあれば、リスト作成部113は、楽曲データベース150からアイテム属性重要成分ベクトルpdを読み出し、読み出したアイテム属性重要成分ベクトルpdに読み出し完了フラグを立てる(ステップS105)。リスト作成部113は、楽曲データベース150から読み出したアイテム属性重要成分ベクトルpdと、属性重要成分推定部212が算出したアイテム属性重要成分ベクトルpinとの類似度を計算する(ステップS106)。
Next, the
アイテム属性重要成分ベクトルpinとpdとの類似度Sp(pin、pd)は、第1の実施形態におけるアイテム属性成分の類似度と同様に、属性空間上での内積、余弦、また式(6)のようなガウス動径基底関数などを用いることができる。 Similarity S p (p in , p d ) between the item attribute important component vectors p in and p d is similar to the similarity of the item attribute component in the first embodiment, the inner product on the attribute space, cosine, Also, a Gaussian radial basis function such as the equation (6) can be used.
ただし、rpは事前に設定されたパラメータである。リスト作成部113は、楽曲データベース150から全てのアイテム属性重要成分ベクトルを読み出すまでステップS104以降の処理を行う。全てのアイテム属性重要成分ベクトルを読み出したら、リスト作成部113は、楽曲データベース150上の類似度の高いアイテムのアイテムデータのリストを出力する(ステップS107)。特徴抽出部111においてアイテム音響信号を複数の短時間のセグメントに分割した場合は、それぞれのセグメントについて類似度の計算を行い、類似度の高いセグメントが属するアイテムのアイテムデータをリストとして出力する。
Here, r p is a parameter set in advance. The
第2の実施形態を用いることによって、アイテム属性データを有するアイテムに対しては、アイテム属性データをアイテム属性重要成分に変換し、アイテム属性データを有しないアイテムに対しては、アイテム属性重要成分を推定するために、アイテム属性データを有しないアイテムとアイテム属性データを有するアイテムとを同じ尺度を用いて比較・推薦することができる。また、第1の実施形態では、アイテム属性ベクトルtにおける全ての次元の値を算出し、類似度計算を行うため、属性空間の次元数が大きい場合には、計算時間の増大と類似度計算の精度の低下を招く恐れがあったが、第2の実施形態では、アイテム属性ベクトルtよりも低次元のアイテム属性重要成分ベクトルpを用いることにより、計算時間の短縮及び精度の向上を図ることができる。 By using the second embodiment, the item attribute data is converted into the item attribute important component for the item having the item attribute data, and the item attribute important component is changed for the item having no item attribute data. In order to estimate, an item having no item attribute data and an item having item attribute data can be compared and recommended using the same scale. In the first embodiment, since all dimension values in the item attribute vector t are calculated and the similarity is calculated, when the number of dimensions in the attribute space is large, the calculation time is increased and the similarity is calculated. In the second embodiment, the item attribute important component vector p having a dimension lower than that of the item attribute vector t can be used to reduce the calculation time and improve the accuracy. it can.
なお、第2の実施形態では、属性/属性重要成分変換部223、244が変換に用いるパラメータを記憶している場合を説明したが、これに限定するものではない。例えば、属性重要成分推定用パラメータ蓄積部230に、属性/属性重要成分変換部223、244が変換に用いるパラメータを記憶させ、属性/属性重要成分変換部223、244が計算を行うときに読み出すようにしてもよい。
In the second embodiment, the case where the attribute / attribute important
(第3の実施形態)
以下、本発明の第3の実施形態について詳しく説明する。第3の実施形態は、推薦リスト作成部がアイテム属性データを受け付ける例である。
(Third embodiment)
Hereinafter, the third embodiment of the present invention will be described in detail. The third embodiment is an example in which the recommendation list creation unit accepts item attribute data.
図9は、本発明の第3の実施形態による類似アイテム検索装置1の構成を示す概略ブロック図である。以下、第1の実施形態と同様に、アイテムのコンテンツ信号が楽曲の音響信号(以下、アイテム音響信号とする)であった例について説明する。第3の実施形態による類似アイテム検索装置1は、リスト作成手段113への入力及び処理が、第1の実施形態による類似アイテム検索装置1と異なる。なお、他の処理部については同じであるため、同一の符号を用いて説明する。
FIG. 9 is a schematic block diagram showing the configuration of the similar
図10は、第3の実施形態による推薦リスト作成部110の処理を表すフローチャートである。まず、推薦リスト作成部110は、入力されたデータのデータ種別がアイテム属性データであるかアイテム音響信号(コンテンツ信号)であるかを判断し、処理を行うデータ種別に入力済みフラグを立てる(ステップS201)。入力されたデータのデータ種別がアイテム属性データである場合は、リスト作成部113が、アイテム属性データを読み込み、アイテム属性ベクトルtinを作成する(ステップS202)。このアイテム属性ベクトルtを、第1の実施形態による属性推定部112が出力するアイテム属性ベクトルtinと同等のものであるとする。
入力されたデータのデータ種別がアイテム音響信号である場合は、特徴抽出部111が、アイテム音響信号(コンテンツ信号)を読み込む(ステップS203)。次に、特徴抽出部111は、読み込んだアイテム音響信号から特徴を抽出し、アイテム特徴ベクトルfを生成する(ステップS204)。次に、属性推定部112は、特徴抽出部111が生成したアイテム特徴ベクトルfと、属性推定用パラメータ蓄積部130が記憶している属性推定用パラメータを用い、アイテム属性ベクトルtinを算出する(ステップS205)。
FIG. 10 is a flowchart showing the process of the recommendation
If the data type of the input data is an item acoustic signal, the
次に、リスト作成部113は、楽曲データベース150から読み出し完了フラグが立っていないアイテム属性ベクトルを検索する(ステップS206)。楽曲データベース150に読み出し完了フラグが立っていないアイテム属性ベクトルがあれば、リスト作成部113は、楽曲データベース150から該当するアイテム属性ベクトルtdを読み出し、読み出したアイテム属性ベクトルtdに読み出し完了フラグを立てる(ステップS207)。リスト作成部113は、楽曲データベース150から読み出したアイテム属性ベクトルtdと、属性推定部112が算出したアイテム属性ベクトルtinとの類似度を計算する(ステップS208)。リスト作成部113は、楽曲データベース150から全てのアイテム属性ベクトルを読み出すまでステップS206以降の処理を行う。全てのアイテム属性ベクトルを読み出したら、リスト作成部113は、楽曲データベース150上の類似度の高いアイテムのアイテムデータのリストを作成する(ステップS209)。特徴抽出部111においてアイテム音響信号を複数の短時間のセグメントに分割した場合は、第1の実施形態と同様に、それぞれのセグメントについて類似度の計算を行い、類似度の高いセグメントが属するアイテムのアイテムデータをリストとして出力する。
Next, the
次に、入力されたデータについて、入力済みフラグが立っていないデータ種別が存在するかどうかを確認する(ステップS210)。入力済みフラグが立っていないデータ種別が存在する場合は、該当するデータ種別に対し、ステップS201以降の処理を行う。入力されたデータの全てのデータ種別に対する処理が終わったら、リスト作成部113は、全てのリストに対し、類似度順に整列するなどの統合を行ったリストを作成し、出力する(ステップS211)。
Next, for the input data, it is confirmed whether there is a data type for which an input flag is not set (step S210). If there is a data type for which the input completion flag is not set, the processing from step S201 is performed on the corresponding data type. When the processing for all data types of the input data is completed, the
第3の実施形態を用いることによって、アイテム属性データを有しないアイテムを、アイテム属性データを有するアイテムと同じ尺度を用いて比較・推薦することができる。また、アイテム属性データとアイテム音響信号とを有するアイテムに対しては、入力されたアイテム属性データに基づく類似度計算をさらに行うことで、第1の実施形態よりも精度の高い類似アイテム検索を行うことができる。 By using the third embodiment, an item that does not have item attribute data can be compared and recommended using the same scale as an item that has item attribute data. Further, for items having item attribute data and item acoustic signals, similar item search is performed with higher accuracy than in the first embodiment by further calculating similarity based on the input item attribute data. be able to.
(第4の実施形態)
以下、本発明の第4の実施形態について詳しく説明する。第4の実施形態は、推薦リスト作成部がアイテム属性データを受け付け、アイテム属性重要成分ベクトルを抽出する例である。
(Fourth embodiment)
Hereinafter, the fourth embodiment of the present invention will be described in detail. The fourth embodiment is an example in which the recommendation list creation unit accepts item attribute data and extracts an item attribute important component vector.
図11は、本発明の第4の実施形態による類似アイテム検索装置1の構成を示す概略ブロック図である。以下、第1の実施形態と同様に、アイテムのコンテンツ信号が楽曲の音響信号(以下、アイテム音響信号とする)であった例について説明する。第4の実施形態による類似アイテム検索装置1は、リスト作成手段113への入力及び処理が、第2の実施形態による類似アイテム検索装置1と異なり、推薦リスト作成部に属性/属性重要成分変換手段414を備える。なお、他の処理部については同じであるため、同一の符号を用いて説明する。
FIG. 11 is a schematic block diagram showing the configuration of the similar
図12は、推薦リスト作成部110の処理を表すフローチャートである。まず、推薦リスト作成部110は、入力されたデータのデータ種別がアイテム属性データであるかアイテム音響信号(コンテンツ信号)であるかを判断し、処理を行うデータ種別に入力済みフラグを立てる(ステップS301)。入力されたデータのデータ種別がアイテム属性データである場合は、属性/属性重要成分変換部114が、アイテム属性データを読み込み、アイテム属性ベクトルtinを作成する(ステップS302)。属性/属性重要成分変換部414は、アイテム属性ベクトルtinから、アイテム属性重要成分ベクトルpinを算出する(ステップS303)。リスト作成部113は、属性/属性重要成分変換部414が出力したアイテム属性重要成分ベクトルpinを、第2の実施形態における属性重要成分推定部212が出力するアイテム属性重要成分ベクトルpinと同等のものであるとする。
入力されたデータのデータ種別がアイテム音響信号である場合は、特徴抽出部111が、アイテム音響信号(コンテンツ信号)を読み込む(ステップS304)。次に、特徴抽出部111は、読み込んだアイテム音響信号から特徴を抽出し、アイテム特徴ベクトルfを生成する(ステップS305)。次に、属性重要成分推定部212は、特徴抽出部111が生成したアイテム特徴ベクトルfと、属性重要成分推定用パラメータ蓄積部230が記憶している属性重要成分推定用パラメータを用い、アイテム属性重要成分ベクトルpinを算出する(ステップS306)。
FIG. 12 is a flowchart showing the process of the recommendation
If the data type of the input data is an item acoustic signal, the
次に、リスト作成部113は、楽曲データベース150から読み出し完了フラグが立っていないアイテム属性重要成分ベクトルを検索する(ステップS307)。楽曲データベース150に読み出し完了フラグが立っていないアイテム属性重要ベクトルがあれば、リスト作成部113は、楽曲データベース150から該当するアイテム属性重要成分ベクトルpdを読み出し、読み出したアイテム属性重要成分ベクトルpdに読み出し完了フラグを立てる(ステップS308)。リスト作成部113は、楽曲データベース150から読み出したアイテム属性重要成分ベクトルpdと、属性重要成分推定部212が算出したアイテム属性重要成分ベクトルpinとの類似度を計算する(ステップS309)。リスト作成部113は、楽曲データベース150から全てのアイテム属性重要成分ベクトルを読み出すまでステップS307以降の処理を行う。
全てのアイテム属性重要成分ベクトルを読み出したら、リスト作成部113は、楽曲データベース150上の類似度の高いアイテムのアイテムデータのリストを作成する(ステップS310)。特徴抽出部111においてアイテム音響信号を複数の短時間のセグメントに分割した場合は、第2の実施形態と同様に、それぞれのセグメントについて類似度の計算を行い、類似度の高いセグメントが属するアイテムのアイテムデータをリストとして出力する。
Next, the
When all the item attribute important component vectors have been read, the
次に、入力されたデータについて、入力済みフラグが立っていないデータ種別が存在するかどうかを確認する(ステップS311)。入力済みフラグが立っていないデータ種別が存在する場合は、該当するデータ種別に対し、ステップS1以降の処理を行う。入力されたデータの全てのデータ種別に対する処理が終わったら、リスト作成部413は、全てのリストに対し、類似度順に整列するなどの統合を行ったリストを作成し、出力する(ステップS312)。 Next, it is confirmed whether or not there is a data type for which the input completion flag is not set for the input data (step S311). If there is a data type for which the input completion flag is not set, the processing after step S1 is performed for the corresponding data type. When the processing for all the data types of the input data is completed, the list creation unit 413 creates and outputs an integrated list such as arranging all the lists in order of similarity (step S312).
第4の実施形態を用いることによって、アイテム属性重要成分ベクトルpを用いることにより、計算時間の短縮及び精度の向上を図ることができる。また、アイテム属性データとアイテム音響信号とを有するアイテムに対しては、入力されたアイテム属性データから得られるアイテム属性重要成分ベクトルに基づく類似度計算をさらに行うことで、第2の実施形態よりも精度の高い類似アイテム検索を行うことができる。 By using the item attribute important component vector p by using the fourth embodiment, calculation time can be shortened and accuracy can be improved. In addition, for an item having item attribute data and an item acoustic signal, the similarity calculation based on the item attribute important component vector obtained from the input item attribute data is further performed, thereby making it more than the second embodiment. A similar item search with high accuracy can be performed.
以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。 As described above, the embodiment of the present invention has been described in detail with reference to the drawings. However, the specific configuration is not limited to the above, and various design changes and the like can be made without departing from the scope of the present invention. It is possible to
上述した類似アイテム検索装置は内部に、コンピュータシステムを有している。そして、上述した各処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、CD−ROM、DVD−ROM、半導体メモリ等をいう。
また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。
The similar item search apparatus described above has a computer system therein. Each process described above is stored in a computer-readable recording medium in the form of a program, and the above process is performed by the computer reading and executing the program. Here, the computer-readable recording medium means a magnetic disk, a magneto-optical disk, a CD-ROM, a DVD-ROM, a semiconductor memory, or the like.
Alternatively, the computer program may be distributed to the computer via a communication line, and the computer that has received the distribution may execute the program.
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であっても良い。 The program may be for realizing a part of the functions described above. Furthermore, what can implement | achieve the function mentioned above in combination with the program already recorded on the computer system, and what is called a difference file (difference program) may be sufficient.
1…類似アイテム検索装置 110…推薦リスト作成部 111…特徴抽出部 112…属性推定部 113…リスト作成部 120…パラメータ学習部 121…特徴抽出部 122…パラメータ学習部 130…属性推定用パラメータ蓄積部 140…データベース登録部 141…属性登録部 142…特徴抽出部 143…属性推定部 150…楽曲データベース 212…属性重要成分推定部 222…属性重要成分推定用パラメータ学習部 223…属性/属性重要成分変換部 230…属性重要成分推定用パラメータ蓄積部 241…属性重要成分登録部 243…属性重要成分推定部 244…属性/属性重要成分変換部 414…属性/属性重要成分変換部
DESCRIPTION OF
Claims (10)
属性推定用データベースと、
学習用コンテンツ信号と、当該学習用コンテンツ信号によって示されるアイテムの前記属性を表すアイテム属性ベクトルの組を入力として受け付け、当該学習用コンテンツ信号の特徴を要素とする学習用特徴ベクトルを生成し、複数の前記入力を受け付けたアイテム属性ベクトルと当該学習用特徴ベクトルとの関係に基づいて前記属性の推定に用いる属性推定用パラメータを得て、当該属性推定用パラメータを前記属性推定用データベースに蓄積するパラメータ学習手段と、
アイテム属性ベクトルを、前記アイテムデータベースのアイテムデータに対応付けて登録する属性登録手段と、
前記入力を受け付けたコンテンツ信号から当該コンテンツ信号の特徴を要素とするアイテム特徴ベクトルを抽出して出力する特徴抽出手段と、
前記アイテム特徴ベクトルと、前記属性推定用データベースに蓄積されている前記属性推定用パラメータとを属性データ算出式に代入することで、前記入力を受け付けたコンテンツ信号によって示されるアイテムのアイテム属性ベクトルを生成する属性推定手段と、
前記入力を受け付けたコンテンツ信号によって示されるアイテムのアイテム属性ベクトルと、前記アイテムデータベースに保存されている少なくとも1つのアイテム属性ベクトルとの類似度を算出し、当該類似度の値に基づいて前記リストを作成して出力するリスト作成手段と、
を有することを特徴とする類似アイテム検索装置。 A similar item search device that accepts input of a content signal representing the content of an item, searches for item data of an item having an attribute similar to the item from the item database, and outputs a search result as a list,
An attribute estimation database;
A learning content signal and a set of item attribute vectors representing the attribute of the item indicated by the learning content signal are accepted as input, and a learning feature vector having the characteristics of the learning content signal as an element is generated. A parameter for obtaining an attribute estimation parameter used for estimation of the attribute based on the relationship between the item attribute vector that has received the input and the feature vector for learning, and storing the attribute estimation parameter in the attribute estimation database Learning means,
Attribute registration means for registering an item attribute vector in association with item data in the item database;
A feature extraction means for extracting and outputting an item feature vector having the feature of the content signal as an element from the content signal that has received the input;
By substituting the item feature vector and the attribute estimation parameter stored in the attribute estimation database into an attribute data calculation formula, an item attribute vector of the item indicated by the content signal that has received the input is generated. Attribute estimation means to
The similarity between the item attribute vector of the item indicated by the content signal that has received the input and at least one item attribute vector stored in the item database is calculated, and the list is calculated based on the similarity value. A list creation means for creating and outputting;
A similar item retrieval apparatus characterized by comprising:
属性重要成分推定用データベースと、
学習用コンテンツ信号と、当該学習用コンテンツ信号によって示されるアイテムの前記属性を表現する少なくとも1つの成分である属性重要成分を表すアイテム属性重要成分ベクトルの組を入力として受け付け、当該学習用コンテンツ信号の特徴を要素とする学習用特徴ベクトルを生成し、複数の前記入力を受け付けたアイテム属性重要成分ベクトルと当該学習用特徴ベクトルとの関係に基づいて前記属性重要成分の推定に用いる属性重要成分推定用パラメータを得て、当該属性重要成分推定用パラメータを前記属性重要成分推定用データベースに蓄積するパラメータ学習手段と、
アイテム属性重要成分ベクトルを、前記アイテムデータベースのアイテムデータに対応付けて登録する属性重要成分登録手段と、
前記入力を受け付けたコンテンツ信号から当該コンテンツ信号の特徴を要素とするアイテム特徴ベクトルを抽出して出力する特徴抽出手段と、
前記アイテム特徴ベクトルと、前記属性重要成分推定用データベースに蓄積されている属性重要成分推定用パラメータとを属性重要成分データ算出式に代入することで、前記入力を受け付けたコンテンツ信号によって示されるアイテムのアイテム属性重要成分ベクトルを生成する属性重要成分推定手段と、
前記入力を受け付けたコンテンツ信号によって示されるアイテムのアイテム属性重要成分ベクトルと、前記アイテムデータベースに保存された少なくとも1つのアイテム属性重要成分ベクトルとの類似度を算出し、当該類似度の値に基づいて前記リストを作成して出力するリスト作成手段と、
を有することを特徴とする類似アイテム検索装置。 By receiving input of a content signal representing the contents of a certain item, a similar item search device that searches item data having an attribute similar to the item from the item database and outputs a search result as a list,
Attribute important component estimation database;
A set of a learning content signal and an item attribute important component vector representing an attribute important component that is at least one component expressing the attribute of the item indicated by the learning content signal is received as an input, and the learning content signal A feature vector for learning having features as elements is generated, and an attribute important component estimation used for estimating the attribute important component based on the relationship between the item attribute important component vector that has received a plurality of inputs and the learning feature vector. Parameter learning means for obtaining a parameter and storing the attribute important component estimation parameter in the attribute important component estimation database;
Attribute important component registration means for registering an item attribute important component vector in association with item data in the item database;
A feature extraction means for extracting and outputting an item feature vector having the feature of the content signal as an element from the content signal that has received the input;
By substituting the item feature vector and the attribute important component estimation parameter stored in the attribute important component estimation database into the attribute important component data calculation formula, the item indicated by the content signal that has received the input Attribute important component estimation means for generating an item attribute important component vector;
The similarity between the item attribute important component vector of the item indicated by the content signal that has received the input and at least one item attribute important component vector stored in the item database is calculated, and based on the similarity value A list creation means for creating and outputting the list;
A similar item retrieval apparatus characterized by comprising:
パラメータ学習手段は、学習用コンテンツ信号と当該学習用コンテンツ信号によって示されるアイテムの前記属性を表すアイテム属性ベクトルの組を入力として受け付け、当該学習用コンテンツ信号の特徴を要素とする学習用特徴ベクトルを生成し、複数の前記入力を受け付けたアイテム属性ベクトルと当該学習用特徴ベクトルとの関係に基づいて前記属性の推定に用いる属性推定用パラメータを得て、当該属性推定用パラメータを前記属性推定用データベースに蓄積し、
属性登録手段は、アイテム属性ベクトルを前記アイテムデータベースのアイテムデータに対応付けて登録し、
特徴抽出手段は、前記入力を受け付けたコンテンツ信号から当該コンテンツ信号の特徴を要素とするアイテム特徴ベクトルを抽出して出力し、
属性推定手段は、前記アイテム特徴ベクトルと、前記属性推定用データベースに蓄積されている属性推定用パラメータとを属性データ算出式に代入することで、前記入力を受け付けたコンテンツ信号によって示されるアイテムのアイテム属性ベクトルを生成し、
リスト作成手段は、前記入力を受け付けたコンテンツ信号によって示されるアイテムのアイテム属性ベクトルを用いて、前記アイテムデータベースに保存されている少なくとも1つのアイテム属性ベクトルとの類似度を算出し、当該類似度の値に基づいて前記リストを作成して出力することを特徴とする類似アイテム検索方法。 By receiving input of a content signal representing the contents of a certain item, search for item data similar in attribute to the item in the item database, output the search results as a list, and search for similar items provided with an attribute estimation database A similar item search method in an apparatus,
The parameter learning means receives as input a set of an item attribute vector representing the attribute of the item indicated by the learning content signal and the learning content signal, and receives a learning feature vector having the feature of the learning content signal as an element. Generating an attribute estimation parameter to be used for estimation of the attribute based on the relationship between the item attribute vector that has been generated and received the plurality of inputs and the learning feature vector, and using the attribute estimation parameter as the attribute estimation database; Accumulate in
The attribute registration means registers the item attribute vector in association with the item data of the item database,
The feature extraction means extracts and outputs an item feature vector having the feature of the content signal as an element from the content signal that has received the input,
The attribute estimation unit substitutes the item feature vector and the attribute estimation parameter stored in the attribute estimation database into an attribute data calculation formula, thereby the item of the item indicated by the content signal that has received the input Generate an attribute vector,
The list creation means calculates the similarity with at least one item attribute vector stored in the item database using the item attribute vector of the item indicated by the content signal that has received the input, A similar item search method, wherein the list is created and output based on a value.
パラメータ学習手段は、学習用コンテンツ信号と、当該学習用コンテンツ信号によって示されるアイテムの前記属性を表現する少なくとも1つの成分である属性重要成分を表すアイテム属性重要成分ベクトルの組を入力として受け付け、当該学習用コンテンツ信号の特徴を要素とする学習用特徴ベクトルを生成し、複数の前記入力を受け付けたアイテム属性重要成分ベクトルと当該学習用特徴ベクトルとの関係に基づいて属性重要成分の推定に用いる属性重要成分推定用パラメータを得て、当該属性重要成分推定用パラメータを前記属性重要成分推定用データベースに蓄積し、
属性重要成分登録手段は、アイテム属性重要成分ベクトルを前記アイテムデータベースのアイテムデータに対応付けて登録し、
特徴抽出手段は、前記入力を受け付けたコンテンツ信号から当該コンテンツ信号の特徴を要素とするアイテム特徴ベクトルを抽出して出力し、
属性重要成分推定手段は、前記アイテム特徴ベクトルと、前記属性重要成分推定用データベースに蓄積されている属性重要成分推定用パラメータとを属性重要成分データ算出式に代入することで、前記入力を受け付けたコンテンツ信号によって示されるアイテムのアイテム属性重要成分ベクトルを生成し、
リスト作成手段は、前記入力を受け付けたコンテンツ信号によって示されるアイテムのアイテム属性重要成分ベクトルを用いて、前記アイテムデータベースに保存された少なくとも1つのアイテム属性重要成分ベクトルとの類似度を算出し、当該類似度の値に基づいて前記リストを作成して出力することを特徴とする類似アイテム検索方法。 By receiving the input of a content signal representing the content of an item, search for item data having similar attributes to the item in the item database, output the search results as a list, and provide a database for estimating attribute important components A similar item search method in an item search device,
The parameter learning means accepts as input a set of a learning content signal and an item attribute important component vector representing an attribute important component that is at least one component expressing the attribute of the item indicated by the learning content signal, An attribute used for estimating an attribute important component based on the relationship between an item attribute important component vector that has received a plurality of the inputs and the learning feature vector, by generating a learning feature vector whose elements are the features of the learning content signal Obtain an important component estimation parameter, accumulate the attribute important component estimation parameter in the attribute important component estimation database,
The attribute important component registration means registers the item attribute important component vector in association with the item data of the item database,
The feature extraction means extracts and outputs an item feature vector having the feature of the content signal as an element from the content signal that has received the input,
The attribute important component estimation means receives the input by substituting the item feature vector and the attribute important component estimation parameter stored in the attribute important component estimation database into the attribute important component data calculation formula Generate an item attribute important component vector for the item indicated by the content signal,
The list creation means calculates the similarity with at least one item attribute important component vector stored in the item database using the item attribute important component vector of the item indicated by the content signal that has received the input, A similar item search method comprising: generating and outputting the list based on a similarity value.
A computer-readable recording medium on which the program according to claim 9 is recorded.
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