JP2009517760A - コンテンツをユーザに提示するシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

ユーザが、関連する特徴値及び対応する特徴を含むコンテンツの集合から、関心のある特定のコンテンツを見つけ出すことを支援する。ユーザは、コンテンツの集合を特徴付ける複数の特徴値のうち１つを選択し、該選択されたフィルタリング特徴値を利用してコンテンツをフィルタリングする。システムは、グルーピング特徴を用いて該フィルタリングされた集合をグルーピングする。グルーピング特徴は、ユーザ選択されたフィルタリング特徴値に関連しても良く、及び／又はフィルタリングされた集合の特徴値から決定されても良い。フィルタリング／グルーピングの処理は、関心のある特定のコンテンツを見つけ出すために必要な回数だけ繰り返されても良い。

Description

本発明は、一般に情報検索に関し、特にユーザがコンテンツの集合から関心のある特定のコンテンツを見つけ出すことを支援するシステム及び方法に関する。

今日我々は、平均的な消費者により容易に収集され得る利用可能なコンテンツの急増に直面している。利用可能なコンテンツの幾つかの典型的な例は、ＣＤの音楽ライブラリ、ＤＶＤのビデオライブラリ、及び手頃な価格のディジタルカメラ及び大きな記憶容量の出現に伴ってコンピュータに保存された大量の写真を含む。コンテンツは、消費者により直接に収集され得るし、及び／又はインターネットのようなネットワークによって取得することを含む（例えば写真ライブラリ、ピアツーピア音楽ダウンロードサイト）、幾つかの利用可能な供給源からも取得され得る。しかしながら、コンテンツを容易に、適時に及び効果的に特定、選択、アクセス及び取得する消費者の能力が必要以上に限定され困難であるままでは、単に大量のコンテンツにアクセスすることは限られた価値しか持たない。大量の構造化された及び／又は構造化されていないコンテンツのなかから関心のある特定のコンテンツを検索することは、非常に困難で時間を浪費するタスクである。

コンテンツを見つけ出すことを支援するため、ユーザは単に、コンテンツの一部にある語（term）を検索しても良い。例えば、ユーザが或るテキストコンテンツを検索する場合には、ユーザは該コンテンツ内に含まれるテキストを検索（フィルタリング）しても良い。他のタイプのコンテンツについては、ユーザは、ファイル・アロケーション・テーブル（file allocation table、ＦＡＴ）のような、コンテンツのルックアップテーブルに保存された該コンテンツの名前を検索しても良い。ことによると所与のファイル名の関連が未知であるような複合コンテンツを検索することを支援するため、所与のコンテンツについて特徴記述子の関連付けを可能とするシステムが存在する。例えばメタデータは、名前、サイズ、データタイプ等のような、関連コンテンツのデータ要素又は属性についてのデータを含み得る、関連コンテンツについての情報及び／又は関連コンテンツのドキュメンテーションを供給する、定義データである。メタデータは、関連コンテンツの内容、品質、状態又は特性についての記述的な情報をも含み得る。メタデータは、リモートの記憶装置から供給されるコンテンツのようなコンテンツと、既に関連付けられていても良い。メタデータはまた、カメラ設定や写真の日時等といった、カメラで撮影された画像についてのメタデータを生成するディジタルカメラのような、コンテンツを生成する装置によってコンテンツと関連付けられても良い。更に、メタデータは、コンテンツのユーザによって挿入されても良いし、及び／又はコンテンツの特徴を精査する自動化された処理により生成されても良い。

利用可能なコンテンツ（コンテンツはローカルに利用可能であっても良いし及び／又はネットワークを介して利用可能であっても良い）をフィルタリングして、表示することに意味のあるサブセットに到達することを容易化する検索システムが、利用可能である。これらの検索システムは、コンテンツの特徴（メタデータ、名前、サイズ等）を検索して、検索語と同一の又は類似する識別子を探す。コンテンツの集合をフィルタリングして、表示することに意味のあるサブセットに到達するための一手法によれば、ユーザは、コンテンツの集合をフィルタリングするための特定の特徴値を選択する。ユーザは、試行してコンテンツの意味のあるサブ集合に到達するため、第２のユーザ選択された特徴値により、コンテンツの集合の更なるフィルタリングを継続しても良い。例えば、ユーザに属する写真のセットの場合においては、ユーザは、誕生日又は休暇といった、ユーザ選択された特定のイベントに基づいて、写真のセットをフィルタリングすることを選択しても良い。ユーザは次いで、「人物」のような、他の特徴の更なるユーザ選択値を利用して、フィルタリングされた写真のセットを更にフィルタリングしても良い。この処理の最後に、フィルタリングされた結果の写真のリストが処理しきれないと決定された場合には、該処理は、写真のセットをユーザにとって意味のあると決定された処理可能なサブセットにまで削減するまで、必要なだけ繰り返されても良い。

しかしながら、上述の手法には、欠点がないわけではないことに留意されたい。ひとつの欠点は、特定のコンテンツを検索するときに、コンテンツの初期集合をフィルタリングする際に利用する値の全てを、ユーザが知り得ないであろう点である。例えば、写真を検索する場合には、ユーザは、誕生日といった写真のイベント及び写真中の人物の名前は知り得るが、写真の日付又は撮影場所を知らない可能性がある。第２の欠点は、上述のフィルタリング手法に関連する動作をシステムが実行する際、最終結果は、コンテンツの非常に小さなサブセットしか出力しないか、又は全てのフィルタ特徴の合致がコンテンツ内に見出されない場合には全くコンテンツを出力しない場合がある。このことは、ユーザが閲覧できるコンテンツの量を制限し、また特定の所望のコンテンツアイテム又はコンテンツアイテムのグループ（例えば所望の写真のアルバム）をユーザに提供し得ないという意味で、望ましくないことである。

前記手法に関連する更なる欠点は、先行技術のフィルタリング手法に関連する動作を実行するシステムがフィルタリングのための値を選択する場合に、特徴のサブセットについて選択された値が確実なものでない場合がある点である。例えば、写真のようなコンテンツの大量の集合に対して、写真についてのメタデータを生成するために、例えば画像／顔認識を利用してコンテンツ解析が実行されるような場合においては、システムは所与の写真において所与の人物の存在を検出し得るが、この情報は確実ではなく、正しくない可能性がある。即ち、システムが人物を不正確に特定し、それにより誤ったメタデータ値を写真に関連付け得るため、特徴「人物」については、所与の写真の関連値は確実ではない。その後、該写真を検索するときに、ユーザが検索の間に該写真中の正しい人物を指定した場合には、先行技術のシステムは、当該人物についての誤った関連値のために、適切な写真を見出すことができなくなり得る。

以上の欠点のそれぞれは、更なるフィルタリングがコンテンツの誤ったサブセットに対して焦点を当ててしまうという関連するリスクをも含む。特に、上述した最初の欠点に関連して、先行技術の現在の方法は、各特徴についての値をユーザが１つずつ繰り返し試行して、各個別の結果を精査することを要求し、このことは面倒であり且つ時間を浪費する。さもなければ先行技術は、ユーザがコンテンツ（写真）の初期リスト全体に対して作業することを要求し、このことは対処が困難であり従って同様に面倒であり且つ時間を浪費する。上述の先行技術の方法のそれぞれに関しては、ユーザ又はシステムが、コンテンツをフィルタリングするための特徴値を誤って結合し得、それによりコンテンツの誤ったサブセットへとズームしてしまい得る。

それ故、上述の及び／又はその他の先行技術の制限を克服する、コンテンツのセットからユーザにとって関心のあるコンテンツを見つけ出す方法を提供することが望ましい。

本発明のシステムは、コンテンツの集合のなかから特定のコンテンツをユーザが見つけ出すことを可能とする態様で、並び替え及びフィルタリング操作を実行するための、コンピュータプログラム及び関連する方法を提供する。

本発明のシステムの一態様によれば、コンテンツの集合から関心のある特定のコンテンツを見つけ出すことにおいてユーザを支援するための方法は、以下の動作／処理を含んでも良い。フィルタリング特徴値を利用して、コンテンツの集合をフィルタリングし、フィルタリングされたコンテンツのサブセットを出力することを、ユーザによって決定する。ここで、フィルタリング特徴値はユーザにより選択される。その後、前記フィルタリング特徴値又は前記フィルタリングの結果に基づいてグルーピング特徴を選択し、前記選択されたグルーピング特徴及び対応するグルーピング特徴値を利用してコンテンツのフィルタリングされた集合をグルーピングする。前記フィルタリング／グルーピングされたコンテンツの集合は次いで、ユーザに対して表示されても良い。

一態様によれば、フィルタリング操作は、ユーザ選択されたフィルタリング特徴値に基づいて実行され、グルーピング操作は、グルーピング特徴に基づいて自動的に実行される。ユーザ選択されたフィルタリング特徴値及びグルーピング特徴は、所定の及び／又はコンテンツの集合と関連する同一ドメインの特徴値から選択される。例えば、フィルタリングは、ユーザ選択されたフィルタリング特徴値として、特定の「場所」フィルタリング特徴値を利用して実行されても良い。この場合、大量のコンテンツの集合における各アイテム及び／又はアイテムのグループ（例えばアルバム）は、コンテンツの「場所」特徴値を記述するメタデータ又はその他の手段を含むことが仮定される。種々の特徴値を記述するメタデータは、先験的に決定されても良いし、又は画像認識のような手法を利用してリアルタイムに動的に決定されても良い。例えば、画像認識ソフトウェアが、場所に典型的に関連する特定のコンテンツ特徴を動的に割り出すために、コンテンツの集合をリアルタイムに解析するために利用されても良い。該特徴値は、決定されると、メタデータとしてコンテンツに関連付けられ又は付加されても良い。

他の態様によれば、フィルタリング及びグルーピング操作は、本発明のシステムの動作の前に又は後に実行されても良い。ユーザにとって関心のある特定のコンテンツを見つけ出す処理は流動的であり、中間結果の観測にある程度依存し得る。いずれの中間結果も、コンテンツの集合に対する更なるフィルタリング及び／又はグルーピング操作の必要性を決定し得る。

他の態様においては、コンテンツの集合からユーザにとって関心のある特定のコンテンツを見つけ出すことにおいてユーザを支援するためのシステムは、コンテンツの集合のフィルタリング及び／又はグルーピングに関連する操作を管理するように構成されたコンテンツ探索モジュールと、前記コンテンツ探索モジュールに動作可能に結合され、複数の行を有し、前記行のそれぞれがフィルタリング特徴と対応するグルーピング特徴値を持つ少なくとも１つの関連するグルーピング特徴とを含む特徴構造モデルと、を含む。前記特徴構造モデルはまた、ユーザに十分な内容を提供するために十分なコンテンツの品質を保つため変動するグルーピング特徴値を決定するための規則を含む。

以下は、図面と共に考慮されるときに、上述の特徴及び利点並びに更なる特徴及び利点を示す、実施例の説明である。以下の説明において、限定ではなく説明の目的のため、特定のアーキテクチャ、インタフェース、手法等といった特定の詳細が説明のために示されている。しかしながら、これら特定の詳細からは逸脱した他の実施例も依然として、添付された請求の範囲内として理解され得ることは、当業者には明らかであろう。更に、明確さのため、良く知られた装置、回路及び方法の詳細な説明は、本発明の説明を不明瞭にしないよう省略されている。

図面は説明の目的のために含まれるものであり、本発明の範囲を表すものではないことは、特に理解されるべきである。

ここで以下の用語が利用された場合には、添付する定義が適用される。

データベース：通常データを更新及び検索するためのソフトウェアと関連付けられた、永続的なデータの１以上の構造化されたセット。単純なデータベースは、多くのレコードを含む単一のファイルであり得、このとき個々のレコードはフィールドの同一のセットを利用する。データベースは、アイデンティティ、物理的な位置、ネットワーク上の位置、機能等のような種々の因子によって種々の識別子が組織化されたマップを有しても良い。

実行可能なアプリケーション：ユーザコマンド又は入力に応じて、例えばオペレーティングシステム、ヘルスケア情報システム又はその他の情報処理システムの機能を含む所定の機能を実装するための、コード又は機械読み取り可能な命令。

実行可能な手順：１以上の特定の処理を実行するためのコード（機械読み取り可能な命令）のセグメント、サブルーチン又はその他の実行可能なアプリケーションのコード又は部分の個々のセクションであり、受信された入力パラメータに対して（又は受信された入力パラメータに応じて）操作を実行すること、及び結果の出力パラメータを供給することを含んでも良い。

グルーピング：視覚的に近接して配置されたコンテンツアイテムが、グルーピングが実行された特徴について同一の特徴値を持つような、コンテンツアイテムの視覚的な配置。

情報：データ。

プロセッサ：タスクを実行するための装置及び／又は機械読み取り可能な命令のセット。ここで利用されるように、プロセッサは、ハードウェア、ファームウェア及び／又はソフトウェアのうちのいずれか１つ又はこれらの組み合わせを有する。プロセッサは、実行可能な手順又は情報装置による利用のために、情報を操作、解析、変更、変換又は送信することにより、及び／又は情報を出力装置へとルーティングすることにより、情報に対して動作する。プロセッサは、コントローラ又はマイクロプロセッサの機能を利用又は有しても良い。

ユーザインタフェース：ユーザに対して情報を提示するための及び／又はユーザから情報を要求するためのツール及び／又は装置。ユーザインタフェースは、テキスト要素、グラフィック要素、オーディオ要素、ビデオ要素及びアニメーション要素のうち少なくとも１つを含む。

ここでは、複数の写真アルバムの集合のような写真の集合を有するコンテンツの集合に関連してシステムが説明されるが、斯かる説明は例として議論されるものである。本システムは、関心のある特定のコンテンツを探し出すことをユーザが所望するいずれのコンテンツの集合に対しても適用可能であることは、当業者は理解するであろう。

以上に説明された特徴に加え、本システムは、コンテンツに関連するそれぞれの及び全ての特徴値を指定する又は知る必要なく関心のある特定のコンテンツを見つけ出すためのユーザの能力を容易化すること、フィルタリングされたコンテンツに対して適切なグルーピング操作を実行するために特徴の相対的な重要度についての情報を利用すること、及び種々の特徴の値の間の関係及び関連するグルーピングのメカニズムを利用すること、を含む（これに限定されるものではない）、先行技術のシステムに対する幾つかの特有の特徴及び利点を提供する。

図１は、ユーザがコンテンツの集合のなかから特定のコンテンツを見つけ出すことを可能とするようにフィルタリング及びグルーピング操作を実行するためのシステム及び関連する方法が実行され得る、コンピュータシステム１００の高レベルなアーキテクチャの例を示す。コンピュータシステム１００は、例えばプロセッサに基づくパーソナルコンピュータとして実施化されても良い。前記プロセッサに加え、前記パーソナルコンピュータは、データを入力するためのキーボード（図示されていない）、情報を表示するためのモニタ（ディスプレイ１４４）、コンテンツの記憶のための記憶装置（データベース５５）、１以上の実行可能なアプリケーション（コンピュータ探索モジュール１０）、1以上のテーブル（特徴構造モデル４５）、及び実行の間コンテンツを保存するためのメモリユニット５を含む。コンピュータ探索モジュール１０は、通信リンク７を介してメモリ５に動作可能に結合され、通信リンク９を介して特徴構造モデル４５に動作可能に結合され、通信リンク１１を介してデータベース５５に動作可能に結合されて示されている。

コンテンツ探索モジュール１０は、グルーピング及びフィルタリング操作を制御する実行可能なアプリケーションを有する。コンテンツ探索モジュール１０は、本システムの方法動作を実行するように構成され、典型的にはコンピュータ内に組み込まれた又はコンピュータにインストールされたソフトウェアプログラムコード又はコンピュータプログラムを含む。代替として、コンテンツ探索モジュール１０は、ディスケット、ＣＤ，ハードドライブのような適切な記憶媒体に保存されたソフトウェアプログラムコードであっても良く、又はプロセッサにより動作させられるような装置であっても良い。他の実施例においては、本システムを実装するため、ソフトウェア命令の代わりに、又はソフトウェア命令と組み合わせて、ハードウェア回路が利用されても良い。

一実施例において、フィルタリング及びグルーピングコマンド２５がユーザ５０により生成され、コンテンツ探索器１０に入力される。コンテンツ探索モジュール１０により生成されるフィルタリング及びグルーピングコマンドの結果は、ディスプレイ１４４においてユーザ５０に対して表示される。

本実施例において、図１は、コンピュータシステム１００のデータベース５５に保存された３つの集合を示す。該集合は、写真の集合３５、音楽トラックの集合３７、及び切手の集合３９を含む。写真、音楽トラック及び切手の集合は、ここでは一般にコンテンツと定義され得る。それぞれの集合内の各個々の写真、音楽トラック及び切手は、個々のコンテンツアイテムと定義されても良く、及び／又は写真アルバムのようなコンテンツグループのメンバとして定義されても良い。例えば、写真は、個々に定義されても良く、及び／又はアルバムの一部として定義されても良い。ここで利用されるように、明示されない限りは、コンテンツアイテムなる語は、一般的に個々のコンテンツアイテムを及び／又は個々のコンテンツアイテムのグルーピングを含むことを意図される。集合内のコンテンツアイテムのそれぞれは、関連する１以上の特徴値を持つ。例えば写真の集合内のコンテンツアイテムはそれぞれ、例えばコンテンツアイテムにおいて描写されたイベント、コンテンツアイテムにおいて描写された場所、コンテンツアイテム内に描写された人物、コンテンツアイテム内に描写された被写体の識別情報、及びコンテンツアイテムの生成の日付を識別する、関連する特徴を含み得る。これらの特徴は、ここでは特徴値と呼ばれる値を持ち得る。例えば、イベントの特徴は、「休日」といった値、及び／又はコンテンツと一般に及び／又は所与のコンテンツアイテムと具体的に関連した所与の休日の識別情報を持ち得る。被写体の特徴は、「傘」という値等を持ち得る。集合のなかの各コンテンツアイテムは、該アイテムに関連する１以上の特徴値を持ち得る。本システムは、コンテンツの集合のなかから特定のコンテンツアイテムを見つけ出すことを容易化するため、既知である場合には、これらの特徴及び関連する特徴値を利用する。

図３Ａは、対応する特徴値（インスタンス）を伴うコンテンツの特徴（クラス）の例を示す。例えばM. Fowlerによる「UML Distilled - Applying The Standard Object Modeling Language」（Addison-Wesley Longman, Inc.、Massachusetts、米国、1997年）に記載されたようなＵＭＬ（Unified Modeling Language）において定義された用語を利用すると、クラスは、ここでは特徴として記載された、データ要素の定義されたセットのための型記述である。インスタンスは、ここでは特徴値として記載された、クラスの型記述に合致するデータ要素である。この状況において、図３Ａに示されたように、「休日」、「誕生日」及び「日帰り旅行」は、クラス（特徴）「イベント」のインスタンス（特徴値）である。

クラスはサブクラスを持ち得、その場合クラスはしばしばサブクラスのスーパークラスと呼ばれる。スーパークラスとサブクラスとの間の共通の関係は、スーパークラスが汎化（generalization）であり、サブクラスが特化（specialization）である点である。図３Ａにおける例においては、サブクラス「個人的なイベント」及び「仕事関連のイベント」は、親クラス「イベント」の特化である。

サブクラス内のインスタンスは、スーパークラスのインスタンスでもある。以上に示したように、「休日」はサブクラス「個人的なイベント」のインスタンスであるが、スーパークラス「イベント」のインスタンスでもある。サブクラスは必ずしも互いに分離性のものではない点に留意されたい。或るサブクラス内のインスタンスは、（これらサブクラスが同一のスーパークラスを共有する場合には）他のサブクラスのインスタンスでもあり得る。

図３Ａにおいて、「Vince」はサブクラス「友人」及びサブクラス「同僚」のインスタンスであり、いずれのサブクラスもスーパークラス「人物」のサブクラスである。クラス「イベント」、「人物」及び「被写体」は典型的に、更なる特化の関係により定義されたサブクラスを持つ。「場所」及び「時間」は、本システムに関しては、異なる特化に類似して動作する異なるレベルの粒度を持って表現され得る、他のクラス（特徴）である。例えば、写真アルバム及び／又は該写真アルバム内の写真は、クラス「場所」の比較的大まかなインスタンスである「オランダ」に関連し得る。写真アルバムは、例えば「Kalverstraat」、「アムステルダム」及び「オランダ」のような特定の「通り」、「都市」及び「国」を含む、より詳細な「住所」（特徴値）にも関連し得る。クラス「場所」は、サブクラス「大陸」、「国」、「都市」及び「通り」を持ち、１以上の特徴値（例えば特定の大陸、国、都市、通り）を埋めることにより様々な粒度のインスタンスが定義され得る。これらの特徴値は、互いの集約である。例えば、通りは都市又は町の一部であり、都市又は町は国の一部であり、国は大陸の一部である。

クラス「時間」は、クラス「場所」に類似する特徴を持つ。写真アルバム及び写真についての時間の表示は一般に粒度が異なり、単純に年だけのものから特定の日付（特定の「日」、「月」及び「年」）にまで亘る。クラス「時間」に有用なサブクラスは特定の「年」、「月」及び「日」となり得、日は月の一部であり、月は年の一部であるから、これらもまた互いの集約である。

容易に明らかであるように、利用される語は本システムの必要とされる特徴ではない。本システムは、コンテンツアイテムの集合、コンテンツアイテムのグループ（例えばアルバム）、及び／又は集合及び／又はグループのなかの個々のコンテンツアイテムが、特徴の特定のインスタンスである関連する特徴値を持つであろうことを予期したものである。同様に明らかであるように、図３Ａにおいて示された特徴と特徴値との対応例は例として示されたものであり、限定を意図したものではない。示された例のなかでさえも、変形が可能である。例えば、「イベント」は、対応する特徴値として「個人的なイベント」及び「仕事関連のイベント」を持つ特徴であっても良い。

幾つかの特徴及び対応する特徴値は、特徴と対応する特徴値との違いが粒度の違いであるような関係を共有する。例えば、特徴は、特定の「年」、「月」、「日」等であっても良い対応する特徴値を持つ、図３Ａに示されたような「時間」であっても良く、前記「年」、「月」、「日」等は全て異なる粒度のものである。幾つかの特徴及び対応する特徴値は、特徴と対応する特徴値とが同一の粒度を持つような関係を共有する。例えば、例えば、特徴は、特定の「大都市」、「中都市」及び「小都市」であっても良い対応する特徴値を持つ、図３Ａに示されたような「都市」であっても良く、前記「大都市」、「中都市」及び「小都市」は全て「都市」という粒度を共有している。しかしながら、特徴「都市」は、それでもなお対応する特徴値を持つ。

ここで利用されるように、特徴は単に、ここでは特徴値と呼ばれるカテゴリ内の対応する要素（例えばインスタンス）を持つカテゴリ（例えばクラス）として意図される。

本システムは、コンテンツアイテムの集合に一般的に、該集合内のコンテンツアイテムのグループに、及び／又は該集合内の個々のコンテンツアイテムに関連する特徴値を割り出す手法を利用することを意図している。例えば、写真の集合に関連する「場所」特徴値を割り出すために、画像技術が利用されても良い。「Content Retrieval Based On Semantic Association」と題された米国特許出願公開US01/295,668（2002年11月15日出願、ここで参照により本明細書に組み込まれたものとする）は、種々の様式によりマルチメディアコンテンツをインデクシングする方法を開示している。Nelsonらによる「Multimedia Document Retrieval by Application of Multimedia Queries to a Unified Index of Multimedia Data For a Plurality of Multimedia Data Types」と題された米国特許US6,243,713（1998年8月24日出願、ここで参照により本明細書に組み込まれたものとする）は、文書検索を容易化するために、テキスト、画像、オーディオ又はビデオのコンポーネントのようなマルチメディアコンポーネントを含む複合文書を、統一された共通インデクスへとインデクシングすることによる、マルチメディア文書検索のためのシステム及び方法を開示している。コンテンツアイテムは、インターネットコンテンツのようなコンテンツアイテムに関連したメタデータの形でのように、第三者により供給される特徴値を持っても良い。特徴値はまた、コンテンツを閲覧、並び替え等することといったコンテンツの消費の間に、ユーザにより供給されても良い。いずれの状況においても、特徴値をコンテンツアイテムと関連付けるいずれのシステムもが、本システムにより適切に利用され得る。

動作時にユーザ５０は、コンテンツアイテムの集合のなかから、特定の関心のあるコンテンツアイテムを見つけ出すことを欲する。コンピュータシステム１００は、１以上のコンテンツアイテムの集合（図１を参照）を、該システムのデータベース５５に保存している。勿論、他の実施例においては、コンテンツの集合はリモートに保存され、インターネットのような無線又は有線ネットワークによってアクセスされても良い。この処理は、ユーザ５０がコンピュータシステム１００にログインし、ユーザインタフェースを介してデータベース５５に保存されたコンテンツの各集合（例えば（１）写真３５、（２）音楽トラック３７及び（３）ビデオトラック３９）の視覚的な表現を提示されることにより開始する。

ユーザ５０は次いで、コンテンツの集合３５、３７及び３９を閲覧又はフィルタリング（例えば検索）することを、コンピュータシステム１００により促されても良い。即時的な例においては、ユーザ５０は、コンテンツの集合３５、３７及び３９をフィルタリングして、単に写真の集合３５の視覚的な表現を閲覧することを選択する。ユーザ選択に応答して、コンテンツ探索モジュール１０の制御の下、写真３５の集合がデータベース５５からメモリ５へとロードされる。他の実施例においては、ユーザ５０は、例えばハードドライブ、ＣＤ、フロッピー（登録商標）ディスク及びサーバ等を含む、データベース５５以外のローカル及び／又はリモートのメディア供給源を検索しても良い。該メディア供給源は、ユーザ５０の所有物を構成するものであっても良いし、構成しないものであっても良い。換言すれば、該メディア供給源は、コンテンツをダウンロード及び検索する目的のために一般大衆に利用可能なメディア供給源であっても良い。特定のメディア供給源（例えばＣＤ）の検索動作は、例えばユーザ５０が行ったワシントンＤＣへの旅行からの写真及びビデオトラックの集合を返し得る。

写真の集合３５は膨大なものであり得、それ故ユーザ５０が関心のある特定の写真を見つけ出すことが困難であり得ることは理解されるであろう。従って、本システムは、ユーザ５０が関心のある写真を見つけ出すことを支援するため、集合３５に対するフィルタリング操作に応答してグルーピング操作を実行することにより、この障害を克服する。写真の集合３５をメモリ５にロードする際に、ユーザ５０は、写真の集合３５に対してグルーピング操作を実行する選択肢か、又は写真の集合３５に対してフィルタリング操作を実行する選択肢かを持つ。

ユーザ５０がフィルタリング操作を実行することを選択したとすると、フィルタリング操作を実行するため、フィルタリング特徴値が本システムに供給される。一実施例においては、コンピュータシステム１００は、写真の集合３５をより処理可能なサイズまで削減させるために、写真の集合３５をフィルタリングするためのフィルタリング特徴値としての利用のためのとり得る特徴値を提案しても良い。例えば、システム１００は、フィルタリングパラメータの候補として、特徴「人物」、「場所」又は「被写体」に対応する特徴値の利用を提案しても良い。ユーザ５０は、システム１００により提案された特徴値の１つを利用しても良いし、又は提案されていない特徴値を選択しても良い。該実施例又は他の実施例において、特徴及び／又は特徴値の提案はネストされても良く、それにより、ユーザによる１つの選択が、更なるフィルタ特徴又はフィルタ特徴値の選択のための後続する提案に帰着しても良い。フィルタコマンドの例は、以下の形式を持つ：
コマンド→「友人」でフィルタリング
その代わりにユーザは、
コマンド→「Vince」でフィルタリング
といったように、更に粒度の細かい特徴値でフィルタリングすることを選択しても良い。

フィルタリングコマンド２５は、実行のためコンテンツ探索モジュール１０に送信される。フィルタリング操作の結果は、メモリ５に保存され更なるフィルタリング／グルーピング操作のために利用されても良い、写真の削減された（フィルタリングされた）集合３５を有する。

ユーザ５０がフィルタリング操作を実行することを選択したときには常に、以下により詳細に説明されるように、該フィルタリング操作に応じて、システム１００によりグルーピング操作が自動的に実行される。

図２は、フィルタリング特徴値として「休日」を利用してユーザ選択されたフィルタリング操作を実行したコンピュータシステム１００の結果として、ユーザ５０に提示され得るユーザインタフェース２００の図である。図示されたユーザインタフェースは、フィルタ選択エリア２１０及びグルーピング結果エリア２２０を持つ。フィルタ選択エリア２１０にはカーソル２３０が示され、フィルタ特徴値「休日」が選択されて示されている。

コンピュータシステム１００は、ユーザ選択されたフィルタリング操作に応じて及び／又は該フィルタリング操作の結果に応じて、「ハンガリー」、「ディズニーランド」及び「ローマ」として示された対応するグルーピング特徴値を持つグルーピング特徴「場所」を例として選択する。該グルーピング特徴値は、自動グルーピング操作のために利用される。図示されるように、特徴「場所」の特徴値について自動的にグルーピングすることにより、フィルタリング操作に起因するコンテンツアイテムの集合（例えば写真、写真アルバム等）が、「ハンガリー」２４０、「ディズニーランド」２５０及び「ローマ」２６０といったサブグループに分割される。図示されるように、フィルタリングされたコンテンツをグルーピングすることは、グルーピング特徴（例えば「場所」）のグルーピング特徴値によってコンテンツを空間的に分離することにより、ユーザが関心のある特定のコンテンツを見出すことを視覚的に支援するように働く。グルーピング結果エリア２２０内に示されるように、コンテンツアイテムの視覚的な描画は、特定のコンテンツアイテムのグルーピングがどれだけ大きいか（絶対的に又は他のグルーピングに比較して）に関する視覚的な感覚を伝達しても良い。例えば、「ディズニーランド」はグルーピング２５０において、それぞれグルーピング２６０及び２４０において示された「ローマ」及び「ハンガリー」のいずれよりも、相対的に多くのコンテンツアイテムを持つ。更に、「ローマ」はグルーピング２６０において、グルーピング２４０において示された「ハンガリー」よりも、相対的に多くのコンテンツアイテムを持つ。グルーピング内のコンテンツアイテムは例えば、該グルーピング内のコンテンツアイテム上にカーソル２３０を位置させ、選択操作を実行する（例えば対応するマウスの選択ボタンをクリックする）ことにより、直接に選択されても良い。コンテンツアイテムのグルーピングは、対応する表示の垂直方向の部分に沿ってグルーピング内の個々のコンテンツアイテムを描画することを含む、種々の方法で描画され得ることは、当業者は容易に理解するであろう。このようにして、グルーピング内の多くのコンテンツアイテムが、対応する表示の高さとは対照的に、対応する表示の幅として描画され得る。また、個々のコンテンツアイテムのクラスタが、グルーピングとして視覚的に描画されても良い。本実施例においては、クラスタ内のコンテンツアイテムは、他のクラスタ中のコンテンツアイテムに対してよりも近接して視覚的に描画される。他の多くの視覚的な描画も利用され得る。

一般に、コンテンツを検索するユーザ５０は典型的に、検索対象のコンテンツの集合に関連する特徴値の幾つかを知っており、他の特徴値を知らない。例えば、写真アルバムの集合内の関心のある写真アルバムのようなコンテンツアイテムを見つけ出すため、ユーザ５０は、特徴「イベント」、「場所」及び「人物」の特徴値といった特定の特徴値を知っており、特徴「日時」の特徴値といった他の特徴値を知らない可能性がある。

以上において手短に議論したように、実施例によれば、ユーザがフィルタリング操作を実行することを選択した場合、本システムはその後に自動的なグルーピング操作を実行する。しかしながら、システム１００は、該グルーピング操作のためにどの特徴及び対応する特徴値を利用するかを決定する必要があることに留意されたい。グルーピング特徴としての利用のための対応する特徴値を持つ特徴の適切な選択は、以前に実行されたフィルタリング操作についてのユーザ選択されたフィルタリング特徴値に対応するフィルタリング特徴と相関する特徴を選択することであり得る。例えば、最も新しいフィルタリング操作がフィルタリング特徴値として「休日」特徴値（対応する特徴として「イベント」を持つ）を利用していた場合、システム１００は「場所」特徴が「イベント」特徴に相関するものであると決定し、従ってグルーピング特徴としての利用のために「場所」を選択しても良い。ここで、対応する特徴値（例えば特定の「国」）が、結果のビューにおいてグループを形成するために利用される。

上述したようなユーザ選択されたフィルタリング特徴値に基づいて、本システムは、コンテンツアイテムの結果のサブセットをグルーピングする。グルーピングが実行される基となるグルーピング特徴は、特徴構造モデル（ＦＳＭ）において定義されていても良い。典型的には、ＦＳＭは、ｉｆ｛ユーザ選択されたフィルタリング特徴値に関連する特徴値によるフィルタリング｝ｔｈｅｎ｛対応するグルーピング特徴によりグルーピングする｝という形式の規則を記述するテーブルである。例えば、ｉｆ｛「イベント」によるフィルタリング｝ｔｈｅｎ｛「場所」によりグルーピングする｝といったものである。該規則はまた、ｉｆ｛ユーザ選択されたフィルタリング特徴値によるフィルタリング｝ｔｈｅｎ｛対応するグルーピング特徴によりグルーピングする｝という形式のものであっても良い。例えばｉｆ｛「誕生日」によるフィルタリング｝ｔｈｅｎ｛「人物」によりグルーピングする｝といったものである。

図３Ｂは、相関する特徴をマッピングする、本システムにおける利用のための特徴構造モデル４５の例である。特に、特徴構造モデル４５の左側は、対応する特徴値（例えば図３Ａを参照されたい）を持つ特徴を列記し、該特徴の対応する特徴値は、フィルタ特徴値として利用され得る。これらはユーザに提案されても良いし、及び／又はユーザ５０が手動で選択する（例えばシステムによる要求なく）特徴値であっても良い。特徴構造モデル４５の左側における各特徴と関連して、グルーピング特徴としての利用のための対応する特徴が右側に示されている。図３Ｂは、当業者には容易に理解されるように、図３Ａの全体又は一部を容易に組み込み得る。従って左側は、図３Ａに例示的に示されたような特徴値を含んでも良い。また右側は、例えば（「場所」の種々の粒度として）「国」及び／又は「都市」によるグルーピング、及び／又は（「日付」の種々の粒度として）「１０年」、「年」及び／又は「季節」によるグルーピングのような、特定の粒度の特徴を含んでも良い。それぞれの行における特徴は、コンテンツの集合に対してフィルタリング／グルーピングを実行する目的のために関連付けられる。図３Ｂの特徴構造モデル４５は、即時的な例に従って、写真の集合と関連するドメインに向けたものである。上述したように、写真の集合に関連する典型的な特徴は、「イベント」、「場所」、「人物」、「被写体」、「日付」等を含み得る（これに限定されるものではない）。例えば、表の第３行を参照すると、「人物」特徴が、「日付」特徴と強く相関（関連）付けされたものとして決定されることが示されている。従って、ユーザ５０がフィルタリング特徴値として例えば「Vince」を利用してフィルタリング操作を実行することを選択した場合は常に、本システムは、該フィルタリング操作に続けて、グルーピング特徴として特徴「日付」を利用してグルーピング操作を実行する。本システムは、コンテンツ探索モジュール１０がフィルタリング操作の結果を調査及び／又は種々の実行し得るグルーピングの結果を調査した結果として、本システムにより知的に決定され得る別の粒度「年」、「１０年」等によりグルーピングしても良い。

図３Ｂは特徴構造モデル４５の左及び右の特徴間の関係を示しているが、これは単に説明の目的のためのものである。他の実施例においては、本システムは、コンテンツの特徴値に基づいて、フィルタリングとグルーピング特徴との間の関連を動的に決定しても良い。例えば、所与のフィルタリング要求が、本システム（例えばコンテンツ探索モジュール１０）が決定した特定のコンテンツのサブセットが、特徴構造モデル４５に存在するグルーピング特徴とは異なる対応する特徴を持つ特定のグルーピング特徴を利用して適切にグルーピングされることに帰着し得る。特徴構造モデル４５に示されるように、ユーザが「休日」のような「イベント」特徴値に対するフィルタリング操作を決定した場合、図３に示される特徴構造モデル４５は、個々のグループを生成するために利用される対応する特徴値を持つ特徴「場所」に基づくグルーピングに帰着する。しかしながら幾つかの場合においては、該グルーピングは、ユーザが結果例えば全ての又は多くの結果を閲覧することを支援することには帰着しない場合がある（例えば１つの所与の場所からの場合（例えば同一の場所特徴値を持つ））。この場合においては、コンテンツ探索モジュール１０は、「日時」のような、より適切に適用され得る別のグルーピング特徴を決定しても良い。実施例によれば、コンテンツ探索器１０は次いで、該より適切なグルーピング特徴を利用しても良い。他の実施例においては、本システムは、固定された特徴構造テーブルを持たず、コンテンツ特徴値に基づいて動的に特徴構造テーブルを決定しても良いし、及び／又はユーザ選択履歴に基づくものであっても良い。例えば、ユーザが人物についてフィルタリングするたびにユーザが「イベント」によるグルーピングを選択し得、従って次いでこの挙動が、例えば特徴構造テーブルの左側及び対応する右側に、関係として保存されても良い。

更に、コンテンツアイテムは、種々のタイプの（例えば種々の粒度の）場所特徴値を持っても良い。例えば、幾つかの写真及び／又はアルバムは、メタデータとして付加された、「ローマ」のような都市のみを持ち、他のものは「ハンガリー」のような国のみを持ち、更に他のものは「ディズニーランド」のような遊園地の名前のみを持ち得る。特徴「場所」によってグルーピングする場合には、結果のグループは、異なるタイプの場所の混合物となる。上述の例においては、結果はグループ「ローマ」、「ハンガリー」及び「ディズニーランド」となり得る。このことは基本的に図２に示され、図２は異なるタイプの場所の上述の３つのグループ、即ち都市・ローマ２６０、国・ハンガリー２４０及び遊園地・ディズニーランド２５０を例示的に示している。

当業者には容易に理解されるように、例えば「場所」特徴値に関連しない他の所与の特徴値もが、本システムによって動的に決定されても良い。例えば、ユーザが「休日」のような所与の「イベント」特徴値に対するフィルタリング操作を決定した場合、特徴構造モデル４５は、特定の「国」等のような所与の「場所」特徴値に基づいて「場所」により結果の一部をグルーピングしても良い。しかしながら、フィルタリング操作による結果又は結果の一部が、「日時」に関する特徴値のような「場所」に関連しない特徴値を持つ場合、「場所」特徴の代わりに該付加的な特徴に基づいてグルーピング（例えば「日時」特徴の特徴値に基づくグルーピング）が実行されても良い。

同一の又は代替の実施例において、生成されたグルーピングがユーザを支援するには小さ過ぎる又は大き過ぎる場合、本システムは、より大きな又は小さな粒度のグルーピング特徴値及び／又は異なる特徴を動的に決定して、１以上のグルーピングを生成しても良い。例えば、「場所」特徴を「都市」の粒度（例えば「ワシントンＤＣ」といった特徴値）でグルーピングすることが小さ過ぎるグルーピング結果を生成した場合、本システムはより粒度の細かくない「地方」特徴（例えば「時間帯」）のグルーピングを代わりに利用しても良い。同様に、「場所」特徴を「地方」の粒度（例えば「時間帯」といった特徴値）でグルーピングすることが大き過ぎるグルーピング結果を生成した場合、本システムは「都市」特徴の粒度のグルーピング（例えば「ワシントンＤＣ」のような特徴値を用いる）を代わりに利用しても良い。

グルーピング特徴の決定は、フィルタ結果の全体について為されても良いし、又は特徴構造テーブル４５からの特定のグルーピング結果に基づいて為されても良い（例えば特定のグルーピングが小さ過ぎる若しくは大き過ぎる結果をもたらし、又は所与の特徴が結果の一部から完全に抜け得る）。例えば、コンテンツ探索モジュールは、グループ当たり１０個のコンテンツアイテムよりも多いグルーピング結果は大き過ぎであり、グループ当たり２個よりも少ないグルーピング結果は小さ過ぎであることを決定しても良く、それにより該基準に合致する適切なグルーピング特徴粒度（例えばより大きな又は小さな粒度の特徴値）を決定しても良い。

グルーピング特徴の決定（粒度等）はまた、実行し得るグルーピング操作による結果のグループの数に基づいて為されても良い。従って、特徴構造モデル４５によるグルーピングする特徴の決定の代わりに又は該決定と併せて、本システム（例えばコンテンツ探索モジュール１０）は、別の特徴でグルーピングした場合のグルーピング結果を解析することにより、適切なグルーピング特徴を決定しても良い。本システムは次いで、例えば一定の最小／最大数のグループ（例えば最小で２個のグループ及び最大で１０個のグループ）及び／又は以上に議論したような特定の最小／最大数のコンテンツアイテムを持つグループを出力する特徴（例えば異なる粒度又は単に異なる値）を選択しても良い。他の実施例においては、該決定は、フィルタリング／グルーピング結果の他の特徴に基づいて為されても良く、及び／又はユーザによって為されても良く、及び／又は選択のためにユーザに提示されても良い。

図４は、一実施例による、本発明のシステムの動作の方法４００を示す。図１を更に参照すると、コンテンツ探索モジュール１０は、動作４０５において、ユーザ５０からコマンド２５を受信する。コマンド２５は、コンテンツの集合（例えば写真３５）に適用されるべき、ユーザ選択されたフィルタリングコマンドであっても良いし、又はユーザ選択されたグルーピングコマンドであっても良い。動作４１０において、探索モジュール１０は該コマンドを読み取る。決定動作４１５において、コンテンツ探索モジュール１０は、該コマンドのタイプがユーザ選択されたフィルタリングコマンドであるか、ユーザ選択されたグルーピングコマンドであるかを決定する。該コマンドがユーザ選択されたフィルタリングコマンドであると決定された場合には、動作４２０において、ユーザ５０によって選択されたフィルタリング特徴値を利用してフィルタリング操作が実行される。次いで、動作４２５において、コンテンツ探索モジュール１０が特徴構造モデル４５にアクセスし、グルーピング操作の実行における利用のためのグルーピング特徴を決定するか、又は以上に議論したように該グルーピング特徴を動的に決定する。動作４３０において、動作４２５において決定されたグルーピング特徴を利用してコンテンツ３５のフィルタリングされた集合に対してグルーピング操作が実行され、対応するグルーピング特徴値に基づくグルーピングを生成する。結果のコンテンツ３５のフィルタリング／グルーピングされた集合は、動作４３５においてユーザ５０に対して表示される。動作４１５に戻ると、読み取られた前記コマンドのタイプがフィルタリングコマンドではなくグルーピングコマンドであると決定された場合には、本処理は動作４３０に進み、動作４３０において、グルーピング特徴としてユーザ選択された特徴を利用してユーザ選択されたグルーピング操作が実行される。コンテンツ３５のグルーピングされた集合は、動作４３５においてユーザに対して表示される。決定動作４４０において、ユーザ５０は、表示されたコンテンツ３５の集合から、関心のある特定のコンテンツを該ユーザが見つけ出したか否かを決定する。該コンテンツが特定された場合、本処理は動作４４５において終了する。そうでなければ、動作の１サイクルが完了し、動作の次のサイクルにおける動作４０５において、コンテンツ探索器１０がユーザ５０からの更なるコマンド２５を受信するのを待つ。本処理は、ユーザが動作４４０において関心のある特定のコンテンツを見つけ出すまで上述したように継続するか、又は動作４４５において終了する。

以上に説明された本システムの実施例は、単に説明の目的のために意図されたものであり、添付される請求項の範囲を、いずれの特定の実施例又は実施例の群にも限定するものと解釈されるべきではない。添付される請求項の精神及び範囲から逸脱することなく、種々の代替実施例が、当業者により案出され得る。

添付される請求項の解釈にあたっては、以下が理解されるべきである：
ａ）「有する（comprising）」なる語は、所与の請求項において列記されたもの以外の要素又は動作の存在を除外するものではない。
ｂ）要素に先行する「１つの（a又はan）」なる語は、複数の斯かる要素の存在を除外するものではない。
ｃ）請求項におけるいずれの参照記号も、請求の範囲を限定するものではない。
ｄ）幾つかの「手段（means）」は、同一のアイテム又はハードウェア若しくはソフトウェアで実装された構造若しくは機能により、表されても良い。
ｅ）開示されたいずれの要素も、ハードウェア部分（例えば別個の及び一体型の電子回路を含む）、ソフトウェア部分（例えばコンピュータプログラム）及びこれらのいずれかの組み合わせを有しても良い。
ｆ）ハードウェア部分は、アナログ部分及びディジタル部分の一方又は双方を有しても良い。
ｇ）いずれの開示された装置又はその一部も、明確に言及されていない限りは、共に結合されても良いし、又は更なる部分へと分割されても良い。
ｈ）明示されていない限りは、動作又はステップの特定の順序が必要とされることは意図されていない。

本発明の方法を実行するためのシステム及び関連する方法が利用され得るコンピュータシステムの高レベルのアーキテクチャを示す。 一実施例による操作の方法を示す。 対応する特徴値（インスタンス）を伴うコンテンツの特徴（クラス）の例を示す。 一実施例による、フィルタリング／グルーピング操作を実行するためにどの特徴を選択すべきかを決定するための、本発明のシステムにおける利用のための特徴構造モデルの例である。 本発明のシステムの実施例による操作を説明するフロー図の例である。

Claims (13)

1. 特徴に対応する関連する特徴値を含むコンテンツの集合から、ユーザが関心のある特定のコンテンツを見つけ出すことを支援するための方法であって、
   （ａ）フィルタリング特徴値を利用して、前記コンテンツの集合をフィルタリングして、前記コンテンツのフィルタリングされた集合を出力することを、ユーザによって決定する動作と、
   （ｂ）前記フィルタリング特徴値及び前記コンテンツのフィルタリングされた集合に関連する特徴値の少なくとも一方に基づいて、グルーピング特徴を選択する動作と、
   （ｃ）前記選択されたグルーピング特徴を利用して、前記コンテンツのフィルタリングされた集合をグルーピングする動作と、
   を有する方法。
2. 前記グルーピング特徴は、前記フィルタリング特徴値に応じて決定される、請求項１に記載の方法。
3. 前記グルーピング特徴は、前記コンテンツのフィルタリングされた集合に関連する前記特徴値に応じて決定される、請求項１に記載の方法。
4. 前記動作（ｃ）により前記関心のある特定のコンテンツをユーザが見つけ出すことができない場合に、前記動作（ａ）乃至（ｃ）を繰り返す動作を更に有する、請求項１に記載の方法。
5. 前記動作（ａ）の前にテーブルを構築する動作を更に有し、前記テーブルは複数の行から成り、前記行のそれぞれは、フィルタ特徴及び対応するフィルタリング特徴値並びに関連するグルーピング特徴値を持つ少なくとも１つの関連するグループ特徴を含む、請求項１に記載の方法。
6. 複数の関連する特徴値を含むコンテンツの集合から、ユーザが関心のある特定のコンテンツを見つけ出すことを支援するためのシステムであって、
   前記コンテンツの集合のフィルタリング及び／又はグルーピングに関連する動作を管理するように構成されたコンテンツ探索モジュールと、
   前記コンテンツ探索モジュールに動作可能に結合され、関連するフィルタリング特徴値を持つフィルタ特徴、及び関連するグルーピング特徴値を持つ少なくとも１つの関連するグループ特徴を含む特徴構造モデルと、
   を有するシステム。
7. 前記コンテンツの集合にアクセスするための手段と、
   ユーザ選択されたフィルタリング特徴値を受信するための手段と、
   前記ユーザ選択されたフィルタリング特徴値を利用して前記コンテンツの集合に対してフィルタリング操作を実行し、前記コンテンツのフィルタリングされた集合を生成するための手段と、
   前記ユーザ選択されたフィルタリング特徴値及び前記コンテンツのフィルタリングされた集合の複数の特徴値の少なくとも一方に基づいて、グルーピング特徴を選択するための手段と、
   前記グルーピング特徴を利用して、前記コンテンツのフィルタリングされた集合に対してグルーピング操作を実行するための手段と、
   を有する、請求項６に記載のシステム。
8. 前記コンテンツの集合を保存するための手段を更に有する、請求項６に記載のシステム。
9. 前記コンテンツのフィルタリング／グルーピングされた集合をユーザに対して表示するための表示手段を更に有する、請求項６に記載のシステム。
10. 特徴に対応する関連する特徴値を含むコンテンツの集合から、ユーザが関心のある特定のコンテンツを見つけ出すことを支援するための方法を実装するための処理命令をエンコードされた、コンピュータ読み取り可能な媒体であって、前記方法は、
    （ａ）特徴値のなかからユーザ選択されたフィルタリング特徴値を利用して、前記コンテンツの集合をフィルタリングして、前記コンテンツのフィルタリングされた集合を出力することを、ユーザによって決定する動作と、
    （ｂ）前記ユーザ選択されたフィルタリング特徴値及び前記コンテンツのフィルタリングされた集合の特徴の少なくとも一方に基づいて、グルーピング特徴を選択する動作と、
    （ｃ）前記選択されたグルーピング特徴を利用して、前記コンテンツのフィルタリングされた集合をグルーピングする動作と、
    を有する、コンピュータ読み取り可能な媒体。
11. 前記コンテンツの集合をフィルタリングすることをユーザによって決定する動作は、前記複数の特徴値の少なくとも１つを、前記フィルタリング特徴値としてのユーザ選択のためにユーザに提示する動作を有する、請求項１０に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
12. 前記グルーピング特徴を選択する動作は、前記コンテンツのフィルタリングされた集合の前記特徴値を解析して、グルーピング特徴の粒度を決定する動作を有する、請求項１０に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
13. 前記グルーピング特徴を選択する動作は、前記フィルタリングされた集合の特徴値を利用して、実行し得るグルーピングの結果を解析する動作を有する、請求項１０に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。

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