JP2012208604A5 - - Google Patents

Description

また、前記推薦コンテンツ検索部は、前記第１特徴量生成部により生成された第１の特徴量の中から、前記対象ユーザが新たに選択したコンテンツに含まれる前記第１の種類の情報に対応する第１の特徴量を抽出する第１の処理を実行し、前記関係特徴量生成部により生成された関係特徴量の中から、前記第１の処理で抽出した第１の特徴量に対応する関係特徴量を抽出する第２の処理を実行し、前記第２の処理で抽出した関係特徴量を用いて、前記対象ユーザに推薦するコンテンツを検索する、ように構成されていてもよい。

また、前記第１特徴量生成部は、前記対象ユーザが新たにコンテンツを選択する以前に前記第１の特徴量を生成するように構成されていてもよい。さらに、前記第２特徴量生成部は、前記対象ユーザが新たにコンテンツを選択する以前に前記第２の特徴量を生成するように構成されていてもよい。そして、前記関係特徴量生成部は、前記対象ユーザが新たにコンテンツを選択する以前に前記関係特徴量を生成するように構成されていてもよい。

また、前記推薦コンテンツ検索部は、前記対象ユーザが新たにコンテンツを選択する以前に、前記第１の種類の情報に対応する所定の情報を用いて、当該所定の情報に対応する第１の特徴量を抽出する第１の処理を実行し、前記関係特徴量生成部により生成された関係特徴量の中から、前記第１の処理で抽出した第１の特徴量に対応する関係特徴量を抽出する第２の処理を実行し、前記第２の処理で抽出した関係特徴量のスコアを算出する第３の処理を実行し、前記対象ユーザが新たにコンテンツを選択した場合に、前記対象ユーザが新たに選択したコンテンツに含まれる前記第１の種類の情報に対応する前記所定の情報を抽出する第３の処理を実行し、前記第３の処理で抽出した所定の情報に対応する関係特徴量のスコアに基づいて、前記対象ユーザに推薦するコンテンツを検索するように構成されていてもよい。

さて、上記の関係特徴量生成部は、前記第１特徴量生成部により生成された第１の特徴量と、前記第２特徴量生成部により生成された第２の特徴量とに基づき、前記第１のコンテンツと前記第２のコンテンツとの間の関係を示す関係特徴量を生成する手段である。上記の例に表現を合わせると、上記の関係特徴量生成部は、第１の特徴ベクトルと、第２の特徴ベクトルとを用いて、状況Ａと結果Ｂとの間の関係を示す関係特徴量を生成する手段である。

例えば、上記の関係特徴量生成部は、第１の特徴ベクトルから抽出した所定数の情報要素と、第２の特徴ベクトルから抽出した所定数の情報要素とが共起するコンテンツを検索する。そして、上記の関係特徴量生成部は、検出されたコンテンツの中から所定数の特徴的な情報単位（例えば、単語など）を抽出し、その情報単位を要素に持つ特徴ベクトル（以下、関連特徴ベクトル）を生成する。このとき、上記の関係特徴量生成部は、所定の情報領域の中から情報単位を抽出するように構成されていてもよい。その場合、上記の関係特徴量生成部は、コンテンツに付与されたメタデータを参照して、情報単位の抽出に用いる情報領域を選択する。なお、上記の関連特徴ベクトルは、状況Ａと結果Ｂとの関係（以下、関係Ｒ）を特徴付けるものである。

Claims (13)

1. 対象ユーザが過去に選択した第１のコンテンツに含まれる第１の種類の情報に基づいて第１の特徴量を生成する第１特徴量生成部と、
   前記第１のコンテンツを選択した後に前記対象ユーザが選択した第２のコンテンツに含まれる第２の種類の情報に基づいて第２の特徴量を生成する第２特徴量生成部と、
   前記第１特徴量生成部により生成された第１の特徴量と、前記第２特徴量生成部により生成された第２の特徴量とに基づき、前記第１のコンテンツと前記第２のコンテンツとの間の関係を示す関係特徴量を生成する関係特徴量生成部と、
   前記対象ユーザが新たに選択したコンテンツに含まれる前記第１の種類の情報と、前記関係特徴量生成部により生成された関係特徴量とを用いて、前記対象ユーザに推薦するコンテンツを検索する推薦コンテンツ検索部と、
   を備える、
   コンテンツ推薦装置。
2. 前記推薦コンテンツ検索部は、
   前記第１特徴量生成部により生成された第１の特徴量の中から、前記対象ユーザが新たに選択したコンテンツに含まれる前記第１の種類の情報に対応する第１の特徴量を抽出する第１の処理を実行し、前記関係特徴量生成部により生成された関係特徴量の中から、前記第１の処理で抽出した第１の特徴量に対応する関係特徴量を抽出する第２の処理を実行し、前記第２の処理で抽出した関係特徴量を用いて、前記対象ユーザに推薦するコンテンツを検索する、
   請求項１に記載のコンテンツ推薦装置。
3. 前記第１の特徴量は、
   前記第１の種類の情報を構成する複数の情報要素を含み、前記第１のコンテンツを特徴付ける第１の特徴ベクトルにより表現され、
   前記第２の特徴量は、
   前記第２の種類の情報を構成する複数の情報要素を含み、前記第２のコンテンツを特徴付ける第２の特徴ベクトルにより表現され、
   請求項１または２に記載のコンテンツ推薦装置。
4. 前記第１特徴量生成部は、
   前記対象ユーザが前記第１のコンテンツを選択した順序を考慮して前記第１の特徴量を生成する、
   請求項１〜３のいずれか一項に記載のコンテンツ推薦装置。
5. 前記第１特徴量生成部は、
   前記第１のコンテンツが有するメタデータの構造を参照して前記第１の種類に対応するメタデータが付与された領域から情報を取得し、
   前記第２特徴量生成部は、
   前記第２のコンテンツが有するメタデータの構造を参照して前記第２の種類に対応するメタデータが付与された領域から情報を取得する、
   請求項１〜４のいずれか一項に記載のコンテンツ推薦装置。
6. 前記関係特徴量生成部により生成された複数の前記関係特徴量を前記対象ユーザに提示し、当該対象ユーザに前記関係特徴量を選択させる関係選択要求部をさらに備え、
   前記推薦コンテンツ検索部は、
   前記対象ユーザにより前記関係特徴量が選択された場合に、前記対象ユーザにより選択された関係特徴量を用いて、前記対象ユーザに推薦するコンテンツを検索する、
   請求項１〜５のいずれか一項に記載のコンテンツ推薦装置。
7. 前記推薦コンテンツ検索部は、
   前記第１のコンテンツと前記第２のコンテンツとの間の関係の強さに応じたスコアを算出し、算出したスコアを考慮して前記対象ユーザに推薦するコンテンツを検索する、
   請求項１〜５のいずれか一項に記載のコンテンツ推薦装置。
8. 前記第１特徴量生成部は、
   前記対象ユーザが新たにコンテンツを選択する以前に前記第１の特徴量を生成し、
   前記第２特徴量生成部は、
   前記対象ユーザが新たにコンテンツを選択する以前に前記第２の特徴量を生成し、
   前記関係特徴量生成部は、
   前記対象ユーザが新たにコンテンツを選択する以前に前記関係特徴量を生成する、
   請求項１〜７のいずれか一項に記載のコンテンツ推薦装置。
9. 前記推薦コンテンツ検索部は、
   前記対象ユーザが新たにコンテンツを選択する以前に、前記第１の種類の情報に対応する所定の情報を用いて、当該所定の情報に対応する第１の特徴量を抽出する第１の処理を実行し、前記関係特徴量生成部により生成された関係特徴量の中から、前記第１の処理で抽出した第１の特徴量に対応する関係特徴量を抽出する第２の処理を実行し、前記第２の処理で抽出した関係特徴量のスコアを算出する第３の処理を実行し、
   前記対象ユーザが新たにコンテンツを選択した場合に、前記対象ユーザが新たに選択したコンテンツに含まれる前記第１の種類の情報に対応する前記所定の情報を抽出する第３の処理を実行し、前記第３の処理で抽出した所定の情報に対応する関係特徴量のスコアに基づいて、前記対象ユーザに推薦するコンテンツを検索する、
   請求項１〜８のいずれか一項に記載のコンテンツ推薦装置。
10. 前記第１及び第２のコンテンツと、前記対象ユーザが新たに選択したコンテンツとは、互いに異なるカテゴリに属する、
    請求項１〜９のいずれか一項に記載のコンテンツ推薦装置。
11. 対象ユーザが過去に選択した第１のコンテンツに含まれる第１の種類の情報に基づいて生成された第１の特徴量と、前記第１のコンテンツを選択した後に前記対象ユーザが選択した第２のコンテンツに含まれる第２の種類の情報に基づいて生成された第２の特徴量とに基づいて生成された、前記第１のコンテンツと前記第２のコンテンツとの間の関係を示す第３の特徴量と、が格納された特徴量格納部と、
    前記対象ユーザが新たに選択したコンテンツに含まれる前記第１の種類の情報と、前記特徴量格納部に格納された第３の特徴量とを用いて、前記対象ユーザに推薦するコンテンツを検索する推薦コンテンツ検索部と、
    を備える、
    コンテンツ推薦装置。
12. 対象ユーザが過去に選択した第１のコンテンツに含まれる第１の種類の情報に基づいて第１の特徴量を生成する第１特徴量生成ステップと、
    前記第１のコンテンツを選択した後に前記対象ユーザが選択した第２のコンテンツに含まれる第２の種類の情報に基づいて第２の特徴量を生成する第２特徴量生成ステップと、
    前記第１特徴量生成ステップで生成された第１の特徴量と、前記第２特徴量生成ステップで生成された第２の特徴量とに基づき、前記第１のコンテンツと前記第２のコンテンツとの間の関係を示す関係特徴量を生成する関係特徴量生成ステップと、
    前記対象ユーザが新たに選択したコンテンツに含まれる前記第１の種類の情報と、前記関係特徴量生成ステップで生成された関係特徴量とを用いて、前記対象ユーザに推薦するコンテンツを検索する推薦コンテンツ検索ステップと、
    を含む、
    推薦コンテンツの検索方法。
13. 対象ユーザが過去に選択した第１のコンテンツに含まれる第１の種類の情報に基づいて第１の特徴量を生成する第１特徴量生成機能と、
    前記第１のコンテンツを選択した後に前記対象ユーザが選択した第２のコンテンツに含まれる第２の種類の情報に基づいて第２の特徴量を生成する第２特徴量生成機能と、
    前記第１特徴量生成機能により生成された第１の特徴量と、前記第２特徴量生成機能により生成された第２の特徴量とに基づき、前記第１のコンテンツと前記第２のコンテンツとの間の関係を示す関係特徴量を生成する関係特徴量生成機能と、
    前記対象ユーザが新たに選択したコンテンツに含まれる前記第１の種類の情報と、前記関係特徴量生成機能により生成された関係特徴量とを用いて、前記対象ユーザに推薦するコンテンツを検索する推薦コンテンツ検索機能と、
    をコンピュータに実現させるためのプログラム。