JP2010182267A - コンテンツ分類装置、方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】タグを用いてコンテンツを正確に分類可能なコンテンツ分類技術を提供する。
【解決手段】多義語判定処理部５３は、入力受付部５１が入力を受け付けたタグの多義性を判定する。同義語判定処理部５４は、多義語判定処理部５３が多義性を判定したタグの同義性を判定する。階層判定処理部５５は、同義語判定処理部５４が同義性を判定したタグについて、タグ間の上位下位関係を示す階層関係を判定する。コンテンツ分類部５６は、タグについて判定された同義性、多義性及び階層関係に基づいて、入力受付部５１が入力を受け付けたコンテンツを分類する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、コンテンツ分類装置、方法及びプログラムに関する。

ソーシャルブックマークなどのコンテンツ共有システムでは、ユーザが所望のWebページなどのコンテンツに、短い言葉のラベリングであるタグを付与することができ、それを他のユーザに公開して共有することができる。このタグを分類することで、コンテンツを正確に分類することが期待できる。しかし、タグに用いる言葉は個々のユーザが任意に定義できるため、表記揺れや、タグに対する感性の相違が発生する。よって、タグをそのまま分類することによって、コンテンツを正確に分類することは困難であった。近年では、同義性を有するタグについては、同一の分類として取り扱う技術が開発されている（例えば特許文献１参照）。同義性とは、言葉が異なっていても同じ意味を有するという性質である。

特開２００３−２８１１８４号公報

しかし、特許文献１の技術では、多義性を有するタグについては、異なる分類として取り扱うことは困難であった。多義性とは、同じ言葉であっても異なる意味を有するという性質である。このため、同じ言葉であるもののユーザによって意味が異なるタグであっても、当該タグを用いてコンテンツを正確に分類することが望まれていた。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、タグを用いてコンテンツを正確に分類可能なコンテンツ分類装置、方法及びプログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、本発明は、言葉を表すタグがユーザにより付与されたコンテンツを分類するコンテンツ分類装置であって、複数のユーザと、各ユーザが各々付与したタグと、各タグが付与されたコンテンツとの対応関係に基づいて、前記言葉に対するユーザの概念を解析して、当該概念毎にタグを分類するタグ分類手段と、分類されたタグに基づいて、コンテンツを分類するコンテンツ分類手段とを備えることを特徴とする。

また、本発明は、タグ分類手段と、コンテンツ分類手段とを備えるコンテンツ分類装置で実行されるコンテンツ分類方法であって、前記タグ分類手段が、複数のユーザと、各ユーザが各々付与したタグと、各タグが付与されたコンテンツとの対応関係に基づいて、前記言葉に対するユーザの概念を解析して、当該概念毎にタグを分類するタグ分類ステップと、前記コンテンツ分類手段が、分類されたタグに基づいて、コンテンツを分類するコンテンツ分類ステップとを含むことを特徴とする。

また、本発明は、上記の方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

本発明によれば、タグを用いてコンテンツを正確に分類可能になる。

図１は、一実施の形態にかかるコンテンツ分類装置５０の機能的構成を例示する図である。 図２は、同実施の形態にかかるコンテンツ分類装置５０の行うコンテンツ分類処理の手順を示すフローチャートである。 図３は、同実施の形態にかかる多義語判定処理の手順を示すフローチャートである。 図４は、同実施の形態にかかるタグの多義性に関し、特徴量を用いてユーザをクラスタリングする処理を概念的に示す図である。 図５は、同実施の形態にかかる同義語判定処理の手順を示すフローチャートである。 図６は、同実施の形態にかかるタグの同義性に関し、特徴量を用いてユーザをクラスタリングする処理を概念的に示す図である。 図７は、同実施の形態にかかる階層判定処理の手順を示すフローチャートである。 図８は、同実施の形態にかかるコンテンツ集合間の包含関係を概念的に示す図である。 図９は、同実施の形態にかかるタグ間の階層関係と対応付けたコンテンツの分類を概念的に示す図である。 図１０は、従来のコンテンツの分類を概念的に示す図である。 図１１は、図９に示されるタグ間の階層関係と対応付けたコンテンツの分類に加え、新たなコンテンツの分類を概念的に示す図である。

以下に添付図面を参照して、この発明にかかるコンテンツ分類装置、方法及びプログラムの最良な実施の形態を詳細に説明する。

[第１の実施の形態]
（１）構成
以下に添付図面を参照して、この発明にかかるコンテンツ分類装置の最良な実施の形態を詳細に説明する。ここで、コンテンツ分類装置のハードウェア構成について説明する。本実施の形態のコンテンツ分類装置は、装置全体を制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）等の制御部と、各種データや各種プログラムを記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶部と、各種データや各種プログラムを記憶するＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＣＤ（Compact Disk）ドライブ装置等の外部記憶部と、これらを接続するバスとを備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。また、コンテンツ分類装置には、情報を表示する表示部と、ユーザの指示入力を受け付けるキーボードやマウス等の操作入力部と、外部装置の通信を制御する通信Ｉ／Ｆ（interface）とが有線又は無線により各々接続される。

次に、このようなハードウェア構成において、コンテンツ分類装置のＣＰＵが記憶装置や外部記憶部に記憶された各種プログラムを実行することにより実現される各種機能について説明する。図１は、コンテンツ分類装置５０の機能的構成を例示する図である。コンテンツ分類装置５０は、入力受付部５１と、タグ分類部５２と、コンテンツ分類部５６と、タグ分類ＤＢ５７とを有する。入力受付部５１と、タグ分類部５２と、コンテンツ分類部５６とは、ＣＰＵのプログラム実行時にＲＡＭなどの記憶部上に生成されるものである。タグ分類ＤＢ５７は、ＨＤＤなどの記憶部に記憶されるものである。

入力受付部５１は、コンテンツを特定するコンテンツ特定情報と当該コンテンツに付与されたタグと当該タグを付与したユーザを識別可能なユーザ識別子であるユーザＩＤとの入力を受け付ける。コンテンツ特定情報、タグ及びユーザＩＤは、例えば外部装置の有するタグＤＢに各々対応付けられて記憶されており、コンテンツ特定情報、タグ及びユーザＩＤの組が複数外部装置からネットワークを介して送信される。コンテンツは、例えばWebページであり、テキストを主体とするものであっても良いし、画像や動画を主体とするものであっても良いし、音声を主体とするものであっても良い。尚、コンテンツ特定情報は、ここではコンテンツ自体であるとするが、これに限らず、コンテンツの格納されているＵＲＬ（Uniform Resource Locator）や、コンテンツに対して割り当てられているコンテンツＩＤなどであっても良い。ネットワークとは、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）、イントラネット、イーサネット（登録商標）又はインターネットなどである。

タグ分類部５２は、入力受付部５１が入力を受け付けたタグを分類するものであり、多義語判定処理部５３と、同義語判定処理部５４と、階層判定処理部５５とを有する。多義語判定処理部５３は、ユーザＩＤ毎及び同一の言葉を表すタグ毎のコンテンツの集合（コンテンツ集合という）を解析して特徴量を算出し、特徴量の類似性を判定してユーザをクラスタリングすることによって、タグの多義性を判定する。即ち、同一の言葉を表すタグが、クラスタの数だけ異なる意味を持つということであり、複数のクラスタに属する１つのタグは多義性を有すると判定される。尚、特徴量とは、例えば単語ベクトルや、語彙の共起やtf-idfなどを用いて計算されるものである。特徴量の類似性とは、特徴量の値が近似している程度である。そして、多義語判定処理部５３は、クラスタ毎にタグにタグ識別子であるタグＩＤを割り当てて、タグ及びタグＩＤをタグ情報としてタグ分類ＤＢ５７に記憶させると共に、ユーザＩＤ、タグＩＤ及びコンテンツをタギング情報としてタグ分類ＤＢ５７に記憶させる。

同義語判定処理部５４は、多義語判定処理部５３が割り当てたタグＩＤ毎のコンテンツ集合を解析して特徴量を算出し、特徴量の類似性を判定してタグをクラスタリングすることによって、タグの同義性を判定する。即ち、異なる言葉を表す複数のタグは、同じクラスタに分類され、同じクラスタに分類される複数のタグは同義性を有すると判定される。尚、同義語判定処理部５４は、多義語判定処理部５３が多義性を有すると判定したタグと多義性を有さないタグとを区別して扱う。そして、同義語判定処理部５４は、クラスタ毎にタグＩＤを対応付けて同義語情報としてタグ分類ＤＢ５７に記憶させる。

階層判定処理部５５は、同義語判定処理部５４がクラスタリングした、タグのクラスタ毎のコンテンツ集合について、コンテンツ集合の包含関係を近似的に判定することによって、タグ間の上位下位関係を示す階層関係を判定する。コンテンツ集合の包含関係を近似的に判定する方法としては、包含率や含有率、Dice係数、Jaccard係数などの類似度判定手法を用いることができる。尚、同義性を有する複数のタグに各々対応するコンテンツは、同一のコンテンツ集合に属することになる。そして、階層判定処理部５５は、上位下位のタグ間の関係毎にタグＩＤの組を上位下位情報としてタグ分類ＤＢ５７に記憶させる。

コンテンツ分類部５６は、タグ分類ＤＢ５７に記憶されたタグＩＤ情報、タギング情報、同義語情報及び上位下位情報を用いて、入力受付部５１が入力を受け付けたコンテンツを分類する。

（２）動作
次に、本実施の形態にかかるコンテンツ分類装置５０の行うコンテンツ分類処理の手順について図２を用いて説明する。コンテンツ分類装置５０は、コンテンツ、タグ及びユーザＩＤの複数の組の入力を受け付けると（ステップＳ１）、まず、多義語判定処理を行う（ステップＳ２）。図３は、多義語判定処理の手順を示すフローチャートである。コンテンツ分類装置５０は、まず、判定対象のタグを１つ決定し（ステップＳ２０）、次いで、判定対象のタグについてユーザＩＤ毎のコンテンツ集合を作成する（ステップＳ２１）。そして、コンテンツ分類装置５０は、各コンテンツ集合を解析して特徴量を算出し（ステップＳ２２）、特徴量の類似性を判定してユーザをクラスタリングする（ステップＳ２３）。

図４は、タグの多義性に関し、特徴量を用いてユーザをクラスタリングする処理を概念的に示す図である。例えば，t₁というタグをコンテンツに付与したユーザがいるとする。このユーザのユーザＩＤを各々Ｕ_A，Ｕ_B，Ｕ_Cとする。そして、ユーザＵ_Aがt₁というタグを付与したコンテンツはd1，d2，d3であるとし、ユーザＵ_Cがt₁というタグを付与したコンテンツはd4であるとし、ユーザＵ_Bがt₁というタグを付与したコンテンツはd5，d6，d7であるとする。コンテンツの特徴量は、例えば、各キーワードW1,W2,W3,…,WNが存在するか否かに応じて’1’か’0’かの値を示すベクトル（W1,W2,W3,…,WN）で表されるものとする。そして、コンテンツd1，d2，d3を１つの集合とするコンテンツ集合の特徴量と、コンテンツd5，d6，d7を１つの集合とするコンテンツ集合の特徴量とは類似し、コンテンツd4を１つの集合とするコンテンツ集合の特徴量はこれらとは類似しないものとする。この場合、ユーザＵ_A, Ｕ_Cは同一のクラスタに分類され、ユーザＵ_BはユーザＵ_A,Ｕ_Cとは別のクラスタに分類される。この結果、ユーザＵ_A,Ｕ_CのクラスタとユーザＵ_Bのクラスタとでは、同じ言葉を表すタグを異なる概念で用いていることが分かる。つまり、t₁というタグは複数のクラスタに属することになるため、多義性を有すると判定される。このt₁というタグが例えば「SoftbaXX」という言葉の場合、「野球」という概念と「携帯電話」という概念との２つの概念があることが推測され、その多義性が正しく判定され得る。

図３の説明に戻る。コンテンツ分類装置５０は、このようにしてユーザをクラスタリングした後、クラスタ毎にタグにタグＩＤを割り当てる（ステップＳ２４）。例えば、上述のユーザＵ_A,Ｕ_CのクラスタとユーザＵ_Bのクラスタとではタグには各々異なるタグＩＤが割り当てられる。ここでは、説明の便宜上、ユーザＵ_A,Ｕ_Cのクラスタに対してタグＩＤ’t₁’が割り当てられ、ユーザＵ_Bのクラスタに対してタグＩＤ’t₁´’が割り当てられるものとする。以上のようにしてコンテンツ分類装置５０はユーザ及びタグの対応関係に基づいてタグの多義性を判定する。

図２の説明に戻る。ステップＳ２の後、コンテンツ分類装置５０は、同義語判定処理を行う（ステップＳ３）。図５は、同義語判定処理の手順を示すフローチャートである。コンテンツ分類装置５０は、まず、ステップＳ２で割り当てたタグＩＤ毎のコンテンツ集合を作成し（ステップＳ４０）、各コンテンツ集合を解析して特徴量を算出し（ステップＳ４１）、特徴量の類似性を判定してタグをクラスタリングする（ステップＳ４２）。尚、コンテンツ分類装置５０は、ステップＳ２で多義性が判定されて異なる複数のタグＩＤが割り当てられているタグについては、１つのタグＩＤしか割り当てられていないタグと区別して取り扱う。

図６は、タグの同義性に関し、特徴量を用いてユーザをクラスタリングする処理を概念的に示す図である。例えば、タグＩＤ’t₁’が割り当てられたコンテンツはd1，d2，d3，d4，d5であり、タグＩＤ’t₁´’が割り当てられたコンテンツはd5，d6，d7であり、タグＩＤ’t₂’が割り当てられたコンテンツはd2，d4であり、タグＩＤ’t₃’が割り当てられたコンテンツはd8，d9であるとする。そして、コンテンツd1，d2，d3，d4，d5を１つの集合とするコンテンツ集合の特徴量と、コンテンツd2，d4を１つの集合とするコンテンツ集合の特徴量とは類似し、コンテンツd8，d9を１つの集合とするコンテンツ集合の特徴量はこれらと類似しないものとする。また、多義語判定処理でタグＩＤ’t₁’と同一のタグに異なるタグＩＤとしてタグＩＤ’t₁´’が割り当てられたコンテンツd5，d6，d7については、これらを１つの集合とするコンテンツ集合の特徴量は類似するものがないものとする。この場合、タグＩＤ’t₁’, ’t₂’の各タグは同一のクラスタに分類され、タグＩＤ’t₃’， タグＩＤ’t₁´’の各タグは各々異なるクラスタに分類される。また、例えば、タグＩＤ’t₃’のタグと同一のクラスタに分類されるタグは、その他タグＩＤ’t₄’,’t₅’であるとする。この結果、タグＩＤ’t₁’, ’t₂’の各タグは、各々異なる言葉を表すものであっても同一の概念で用いられていることが分かる。同様に、タグＩＤ’t₃’,’t₄’,’t₅’の各タグは、各々異なる言葉を表すものであっても同一の概念で用いられていることが分かる。即ち、タグＩＤ’t₁’, ’t₂’の各タグは同義性を有し、タグＩＤ’t₃’,’t₄’,’t₅’の各タグは同義性を有すると判定される。例えば、上述したようにタグＩＤ’t₁’のタグが「SoftbaXX」であり、タグＩＤ’t₂’のタグが「ソフトバXX」である場合、これらが同義語として判定されることになる。またタグＩＤ’t₃’のタグが「ケータイ」であり、タグＩＤ’t₄’のタグが「携帯」であり、タグＩＤ’t₅’のタグが「携帯電話」である場合、これらが同義語として判定されることになる。尚、タグＩＤ’t₁´’とタグＩＤ’t₁’とは同じタグに割り当てられているが、このタグはステップＳ２で多義語として判定されており、タグＩＤ’t₁’に対しては同義語が存在し、タグＩＤ’t₁’に対しては存在しないことが分かる。

図５の説明に戻る。コンテンツ分類装置５０は、このようにしてタグをクラスタリングした後、クラスタ毎にタグＩＤの組を作成する（ステップＳ４３）。例えば、上述の例では、{ t₁ t₂}，{t₃t₄ t₅}，{t₁´}の組が作成される。以上のようにしてコンテンツ分類装置５０はタグ及びコンテンツの対応関係に基づいてタグの同義性を判定する。

図２の説明に戻る。ステップＳ３の後、コンテンツ分類装置５０は、各タグが付与されたコンテンツ集合の包含関係を近似的に判定することによって、タグ間の上位下位を示す階層関係を判定する階層判定処理を行う（ステップＳ４）。図７は、階層判定処理の手順を示すフローチャートである。コンテンツ分類装置５０は、ステップＳ３で作成したタグＩＤの組毎のコンテンツ集合を作成し（ステップＳ６０）、各コンテンツ集合の包含関係を算出する（ステップＳ６１）。即ち、コンテンツ分類装置５０は、ステップＳ３で同義語と判定したタグが付与されたコンテンツを集めたコンテンツ集合について、例えば、各コンテンツ集合に含まれるコンテンツの数に応じてコンテンツ集合間の包含関係を求める。そして、コンテンツ分類装置５０は、求めた包含関係から、タグ間の上位下位の関係を判定する（ステップＳ６２）。

図８は、コンテンツ集合間の包含関係を概念的に示す図である。例えば、上述のタグＩＤ’t₃’,’t₄’,’t₅’のいずれかのタグＩＤのタグが付与されたコンテンツはd8〜d21であり、上述のタグＩＤ’t₁’,’t₂’のいずれかのタグＩＤのタグが付与されたコンテンツはd1〜d4,d16〜d21であるとする。この場合、上述のタグＩＤ’t₁’,’t₂’,’t₃’,’t₄’,’t₅’のいずれかのタグが付与されたコンテンツはd16〜d21である。例えば、タグＩＤ’t₃’,’t₄’,’t₅’のいずれかのタグが付与されたコンテンツの数と、タグＩＤ’t₁’,’t₂’のいずれかのタグが付与されたコンテンツの数と、タグＩＤ’t₁’,’t₂’,’t₃’,’t₄’,’t₅’のいずれかのタグが付与されたコンテンツの数との関係から、タグＩＤ’t₃’,’t₄’,’t₅’のいずれかのタグＩＤのタグは、タグＩＤ’t₁’,’t₂’のいずれかのタグＩＤのタグより上位であると判定される。即ち、タグＩＤ’t₃’,’t₄’,’t₅’の各タグ「ケータイ」「携帯」「携帯電話」は、タグＩＤ’t₁’,’t₂’のいずれかのタグＩＤのタグ「SoftbaXX」「ソフトバXX」の上位概念であることが正しく判定され得る。

図７の説明に戻る。コンテンツ分類装置５０は、このようにしてタグ間の上位下位を示す階層関係を求め、その上位下位のタグのタグＩＤの組を作成する（ステップＳ６３）。例えば、上述の例では、{(t₃ t₄ t₅)⊃(t₁ t₂)}の組が作成される。以上のようにしてコンテンツ分類装置５０はタグの階層関係を判定する。この結果、表記揺れを吸収したタグ間の階層関係が把握可能になる。即ち、タグの抽象度の違いを階層関係によって明確にすることにより、タグの表記揺れを吸収することができる。

図２の説明に戻る。コンテンツ分類装置５０は、ステップＳ４で判定したタグ間の階層関係に従って、各タグが付与されたコンテンツを分類し（ステップＳ５）、タグ間の階層関係と対応付けたコンテンツの分類を示すコンテンツ分類情報を出力する。図９は、タグ間の階層関係と対応付けたコンテンツの分類を概念的に示す図である。例えば、同図に示されるように、ユーザＵ_Aが野球に関連してタグ「SoftbanXX」を付与したコンテンツd1,d2と、ユーザＵ_Bが携帯電話に関連してタグ「SoftbanXX」を付与したコンテンツd5とが各々異なる概念を有するコンテンツとして分類される。また、ユーザＵ_Bが携帯電話に関連して付与したタグ「ケータイ」と、同様に携帯電話に関連して付与したタグ「SoftbanXX」とが上位下位として関係付けられている。

例えば、従来であれば、図１０に示されるように、ユーザＵ_Aがコンテンツd1,d2に対してタグ「SoftbanXX」を付与した意図が「野球」という概念による及びユーザＵ_Bがコンテンツd5に対してタグ「SoftbanXX」を付与した意図が「携帯電話」という概念によることを判定することは困難であった。従って、同じ言葉を示すものの異なる概念のタグが付与されたコンテンツを、その概念に応じて分類することは困難であった。

これに対し、本実施の形態では、ユーザが付与したタグとコンテンツとの関係と、ユーザとコンテンツとの関係とを用いて、コンテンツを分類し、分類した各コンテンツの集合（コンテンツ集合）の特徴量を用いて、タグ間の関係性として、タグの示す言葉の多義性及び同義性とタグ間の階層関係とを判定する。この結果、異なる言葉であっても同じ意味の複数のタグを同一の分類として取り扱うことができることによってタグの同義性を判定することができると共に、同じ言葉であってもユーザによって意味が異なるタグについては、意味毎に異なる分類として取り扱うことができることによって、タグの多義性を判定することができる。このため、タグを用いてコンテンツを正確に分類することができる。更に、同一の概念であっても抽象度が異なる言葉について、抽象度の違いに応じてタグを階層付けることによって、タグを用いてコンテンツをより正確に分類することができる。

[変形例]
なお、本発明は前記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、前記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。また、以下に例示するような種々の変形が可能である。

＜変形例１＞
上述した実施の形態において、コンテンツ分類装置５０で実行される各種プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また当該各種プログラムを、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成しても良い。

＜変形例２＞
上述した実施の形態における処理の順序は、多義語判定処理、同義語判定処理及び階層判定処理であるとしたが、これに限らない。

＜変形例３＞
上述した実施の形態においては、多義語判定処理部５３は、ユーザＩＤ毎に、同一の言葉を表すタグに対応するコンテンツのうち全てではなく少なくとも１つを含むコンテンツ集合の特徴量を算出するようにしても良い。

同様に、同義語判定処理部５４は、多義語判定処理部５３が割り当てたタグＩＤ毎に、当該タグＩＤが割り当てられたタグに対応するコンテンツのうち全てではなく少なくとも１つを含むコンテンツ集合の特徴量を算出するようにしても良い。

＜変形例４＞
上述した実施の形態において、コンテンツ分類装置５０は、新たなユーザがタグを付与した新たなコンテンツが入力された場合、コンテンツ分類情報を更新すると共に、新たなコンテンツを他のユーザに推薦するようにしても良い。具体的には例えば、コンテンツ分類装置５０は、新たなユーザのユーザＩＤ、新たなコンテンツ及びタグの組の入力を受け付けると、図２のステップＳ２〜Ｓ５の処理を行って新たなコンテンツ分類情報を出力する。そして、コンテンツ分類装置５０は、例えば、当該コンテンツ分類情報における新たなユーザが付与したタグについて判定した階層関係と同一の階層関係がタグについて判定されているユーザに対して、当該新たなコンテンツを推薦する。

図１１は、図９に示されるタグ間の階層関係と対応付けたコンテンツの分類に加え、新たなコンテンツの分類を概念的に示す図である。例えば、同図に示されるように、コンテンツ分類装置５０は、新たなユーザＵ_Fが携帯電話に関連してタグ「SoftbanXX」を付与したコンテンツd30については、同様に携帯電話に関連してタグ「SoftbanXX」をコンテンツに付与したユーザＵ_Bに対して推薦し、ユーザＵ_Aに対しては推薦しない。コンテンツを推薦する方法は、例えば、推薦相手のユーザに当該コンテンツ自体を送信したり、当該コンテンツの格納場所を示すＵＲＬを送信したりする。この場合、例えば各ユーザのＩＰアドレスやメールアドレスなどの電子的な宛先を示す宛先情報をコンテンツ分類装置５０は予め取得しているものとする。尚、上述のユーザＩＤとしてこの宛先情報を用いても良い。

また、新たなユーザがタグを付与した新たなコンテンツを、当該タグと同一のタグＩＤが付与されたタグを使用しているユーザに推薦するようにしても良い。この場合、全てのコンテンツを推薦するのではなく、以下のタグが付与されたコンテンツのみ推薦するようにしても良い。
・最近付与したタグのみ（興味の移り変わり）
・付与した回数が多いタグのみ（興味の強度）
・最後に（新しく）付与したタグと一致する場合のみ（トピック連続の可能性）

また、当該新たなコンテンツに複数のタグが付与されたとき、全てのタグについてそれぞれ、当該タグと同一のタグＩＤが付与されたタグを使用しているユーザに、当該新たなコンテンツを推薦するようにしても良い。

また、当該新たなコンテンツに複数のタグが付与されたとき、その組み合わせでタグを付与したことがあるユーザに当該新たなコンテンツを推薦するようにしても良い。

また、当該新たなコンテンツに複数のタグが付与されたとき、全てのタグについてそれぞれ、当該タグについて判定した階層関係と同一の階層関係がタグについて判定されているユーザに、当該新たなコンテンツを推薦するようにしても良い。

以上のような構成によれば、新たなユーザや新たなコンテンツの追加に応じて、当該コンテンツに興味があると考えられるユーザに対して当該コンテンツを効果的に推薦することができる。

５０ コンテンツ分類装置
５１ 入力受付部
５２ タグ分類部
５３ 多義語判定処理部
５４ 同義語判定処理部
５５ 階層判定処理部
５６ コンテンツ分類部
５７ タグ分類ＤＢ

Claims (10)

1. 言葉を表すタグがユーザにより付与されたコンテンツを分類するコンテンツ分類装置であって、
   複数のユーザと、各ユーザが各々付与したタグと、各タグが付与されたコンテンツとの対応関係に基づいて、前記言葉に対するユーザの概念を解析して、当該概念毎にタグを分類するタグ分類手段と、
   分類されたタグに基づいて、コンテンツを分類するコンテンツ分類手段とを備える
   ことを特徴とするコンテンツ分類装置。
2. 前記タグ分類手段は、
   同一の言葉を表すタグであって複数のコンテンツに付与された第１タグについて、当該第１タグを付与したユーザ毎に、当該第１タグが付与された少なくとも１つのコンテンツの特徴量を算出する第１算出手段と、
   ユーザ毎に算出された特徴量間の類似性を用いて、ユーザを複数のクラスタに分類する第１分類手段と、
   クラスタ毎に異なる概念となる各タグ識別子を前記第１タグに割り当てることにより、タグの多義性を判定する第１判定手段とを有する
   ことを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ分類装置。
3. 前記タグ分類手段は、
   同一の前記タグ識別子が割り当てられている少なくとも１つのタグが各々付与された少なくとも１つのコンテンツの特徴量を前記タグ識別子毎に算出する第２算出手段と、
   前記タグ識別子毎に算出された前記特徴量間の類似性を用いて、異なるタグ識別子が割り当てられ且つ各々異なる言葉を表すタグを複数のクラスタに分類することにより、タグの同義性を判定する第２判定手段とを更に有する
   ことを特徴とする請求項２に記載のコンテンツ分類装置。
4. 前記タグ分類手段は、
   同一のクラスタに属する各タグが付与された各コンテンツを含むコンテンツ集合をクラスタ毎に作成する作成手段と、
   前記コンテンツ集合の包含関係を判定することにより、タグの上位下位を示す階層関係を判定する第３判定手段とを更に有する
   ことを特徴とする請求項３に記載のコンテンツ分類装置。
5. 前記コンテンツ分類手段は、前記階層関係に従って、各タグが付与された各コンテンツを分類する
   ことを特徴とする請求項４に記載のコンテンツ分類装置。
6. 前記ユーザを識別可能なユーザ識別子と、当該ユーザが付与した前記タグと、当該タグが付与された前記コンテンツを特定するコンテンツ特定情報との入力を受け付ける入力受付手段を更に備え、
   前記タグ分類手段は、前記ユーザ識別子、前記タグ及び前記コンテンツ特定情報の対応関係に基づいて、前記タグを分類する
   ことを特徴とする請求項４又は５に記載のコンテンツ分類装置。
7. 前記タグ分類手段は、新たな前記ユーザ識別子、前記タグ及び新たな前記コンテンツ特定情報の入力を前記入力受付手段が受け付けた場合、新たな前記ユーザ識別子、前記タグ及び新たな前記コンテンツ特定情報の対応関係に基づいて、前記タグを分類し、
   前記コンテンツ分類手段は、分類されたタグに基づいて、新たなコンテンツを分類し、
   分類された新たなコンテンツに付与されたタグと同一のクラスタに属するタグを任意のコンテンツに付与した第１ユーザに対して、当該新たなコンテンツを推薦する推薦手段を更に備える
   ことを特徴とする請求項６に記載のコンテンツ分類装置。
8. 前記ユーザ識別子は、前記ユーザの電子的な宛先を示す宛先情報であり又は前記ユーザ識別子に対して前記宛先情報が対応付けられており、
   前記推薦手段は、前記第１ユーザの前記宛先情報が示す宛先に、前記新たなコンテンツを特定するコンテンツ特定情報を送信することにより、前記第１ユーザに対して、前記新たなコンテンツを推薦する
   ことを特徴とする請求項７に記載のコンテンツ分類装置。
9. タグ分類手段と、コンテンツ分類手段とを備えるコンテンツ分類装置で実行されるコンテンツ分類方法であって、
   前記タグ分類手段が、複数のユーザと、各ユーザが各々付与したタグと、各タグが付与されたコンテンツとの対応関係に基づいて、前記言葉に対するユーザの概念を解析して、当該概念毎にタグを分類するタグ分類ステップと、
   前記コンテンツ分類手段が、分類されたタグに基づいて、コンテンツを分類するコンテンツ分類ステップとを含むことを特徴とするコンテンツ分類方法。
10. 請求項９に記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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