JP4389973B2 - 情報処理装置および方法、並びにプログラム - Google Patents
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Description
ユーザのコンテンツに対する嗜好学習を行なう情報処理装置(例えば図1の楽曲推薦システム。なお、システムの定義は後述する)において、
所定コンテンツに対する前記ユーザの操作または表出をフィードバック情報として取得する取得手段(例えば図1のユーザ表出検出部11乃至操作入力取得部14)と、
前記取得手段により取得された前記フィードバック情報の度合に基づいて前記ユーザの前記所定コンテンツに対する関心度を算出し、その関心度が第1の閾値より大きい場合、前記フィードバック情報を、前記ユーザの前記所定コンテンツに対する嗜好が第1の度合以上表れている第1のフィードバック情報に分類し、前記関心度が前記第1の閾値以下である場合、前記フィードバック情報を、前記ユーザの前記所定コンテンツに対する嗜好の表れ方が、前記第1の度合よりも低い第2のフィードバック情報に分類し、前記第1のフィードバック情報については前記嗜好が意味づけされた前記所定コンテンツのメタデータを含む強教師データを生成し、前記第2のフィードバック情報については前記嗜好が意味づけされていない前記所定コンテンツのメタデータを含む弱教師データを生成する教師データ生成手段(例えば図1の関心推測部15乃至履歴管理部17)と、
前記強教師データと前記弱教師データを記憶する記憶手段と、
前記強教師データに意味づけされた前記嗜好、および、その強教師データに含まれる前記メタデータを表すベクトルを用いて、前記メタデータによる前記コンテンツの前記嗜好を表す嗜好モデルを作成することで前記嗜好学習の初期学習を行い、前記弱教師データに含まれる前記メタデータを、対応する前記嗜好が不明なものとして利用して前記嗜好モデルを修正することで前記嗜好学習を行うとともに、前記弱教師データに対応する操作または表出の意味づけの学習を行う学習手段(例えば図1の嗜好モデル学習部18)と
を備える。
前記教師データ生成手段により新たに生成された前記強教師データのうち、修正された前記嗜好モデルに対して矛盾する意味づけがされたものの個数が一定数以上になった場合、前記強教師データに意味づけされた前記嗜好、および、その強教師データに含まれる前記メタデータを表すベクトルを用いて前記嗜好モデルを再作成する(例えば、図5のステ
ップS29乃至S33の処理)。
前記関心度が第2の閾値より大きく、かつ、前記第1の閾値以下である場合、前記フィードバック情報を、前記ユーザの前記所定コンテンツに対する嗜好の表れ方が、前記第1の度合よりも低く、第2の度合以上である前記第2のフィードバック情報に分類し、
前記関心度が前記第2の閾値以下である場合、前記フィードバック情報を、前記ユーザの前記所定コンテンツに対する嗜好の表れ方が、前記第2の度合よりも低い、前記強教師データおよび前記弱教師データの生成対象から除外する第3のフィードバック情報に分類する(例えば、図4のステップS4の処理でNOであると判定する処理)。
記憶手段を備え、ユーザのコンテンツに対する嗜好学習を行なう情報処理装置の情報処理方法において、
所定コンテンツに対する前記ユーザの操作または表出をフィードバック情報として取得し、
取得された前記フィードバック情報の度合に基づいて前記ユーザの前記所定コンテンツに対する関心度を算出し、その関心度が第1の閾値より大きい場合、前記フィードバック情報を、前記ユーザの前記所定コンテンツに対する嗜好が第1の度合以上表れている第1のフィードバック情報に分類し、前記関心度が前記第1の閾値以下である場合、前記フィードバック情報を、前記ユーザの前記所定コンテンツに対する嗜好の表れ方が、前記第1の度合よりも低い第2のフィードバック情報に分類し、前記第1のフィードバック情報については前記嗜好が意味づけされた前記所定コンテンツのメタデータを含む強教師データを生成し、前記第2のフィードバック情報については前記嗜好が意味づけされていない前記所定コンテンツのメタデータを含む弱教師データを生成し(例えば、図4のフィードバック登録処理のステップS1乃至S5)、
前記強教師データと前記弱教師データを前記記憶手段に記憶させ、
前記強教師データに意味づけされた前記嗜好、および、その強教師データに含まれる前記メタデータを表すベクトルを用いて、前記メタデータによる前記コンテンツの前記嗜好を表す嗜好モデルを作成することで前記嗜好学習の初期学習を行い、前記弱教師データに含まれる前記メタデータを、対応する前記嗜好が不明なものとして利用して前記嗜好モデルを修正することで前記嗜好学習を行うとともに、前記弱教師データに対応する操作または表出の意味づけの学習を行う(例えば図5の嗜好モデル学習処理)。
Claims (6)
- ユーザのコンテンツに対する嗜好学習を行なう情報処理装置において、
所定コンテンツに対する前記ユーザの操作または表出をフィードバック情報として取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記フィードバック情報の度合に基づいて前記ユーザの前記所定コンテンツに対する関心度を算出し、その関心度が第1の閾値より大きい場合、前記フィードバック情報を、前記ユーザの前記所定コンテンツに対する嗜好が第1の度合以上表れている第1のフィードバック情報に分類し、前記関心度が前記第1の閾値以下である場合、前記フィードバック情報を、前記ユーザの前記所定コンテンツに対する嗜好の表れ方が、前記第1の度合よりも低い第2のフィードバック情報に分類し、前記第1のフィードバック情報については前記嗜好が意味づけされた前記所定コンテンツのメタデータを含む強教師データを生成し、前記第2のフィードバック情報については前記嗜好が意味づけされていない前記所定コンテンツのメタデータを含む弱教師データを生成する教師データ生成手段と、
前記強教師データと前記弱教師データを記憶する記憶手段と、
前記強教師データに意味づけされた前記嗜好、および、その強教師データに含まれる前記メタデータを表すベクトルを用いて、前記メタデータによる前記コンテンツの前記嗜好を表す嗜好モデルを作成することで前記嗜好学習の初期学習を行い、前記弱教師データに含まれる前記メタデータを、対応する前記嗜好が不明なものとして利用して前記嗜好モデルを修正することで前記嗜好学習を行うとともに、前記弱教師データに対応する操作または表出の意味づけの学習を行う学習手段と
を備える情報処理装置。 - 前記フィードバック情報は、前記ユーザの表出であり、
前記教師データ生成手段は、前記表出の変化量に基づいて、前記関心度を算出する
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記学習手段は、
前記教師データ生成手段により新たに生成された前記強教師データのうち、修正された前記嗜好モデルに対して矛盾する意味づけがされたものの個数が一定数以上になった場合、前記強教師データに意味づけされた前記嗜好、および、その強教師データに含まれる前記メタデータを表すベクトルを用いて前記嗜好モデルを再作成する
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記教師データ生成手段は、さらに、
前記関心度が第2の閾値より大きく、かつ、前記第1の閾値以下である場合、前記フィードバック情報を、前記ユーザの前記所定コンテンツに対する嗜好の表れ方が、前記第1の度合よりも低く、第2の度合以上である前記第2のフィードバック情報に分類し、
前記関心度が前記第2の閾値以下である場合、前記フィードバック情報を、前記ユーザの前記所定コンテンツに対する嗜好の表れ方が、前記第2の度合よりも低い、前記強教師データおよび前記弱教師データの生成対象から除外する第3のフィードバック情報に分類する
請求項1に記載の情報処理装置。 - 記憶手段を備え、ユーザのコンテンツに対する嗜好学習を行なう情報処理装置の情報処理方法において、
所定コンテンツに対する前記ユーザの操作または表出をフィードバック情報として取得し、
取得された前記フィードバック情報の度合に基づいて前記ユーザの前記所定コンテンツに対する関心度を算出し、その関心度が第1の閾値より大きい場合、前記フィードバック情報を、前記ユーザの前記所定コンテンツに対する嗜好が第1の度合以上表れている第1のフィードバック情報に分類し、前記関心度が前記第1の閾値以下である場合、前記フィードバック情報を、前記ユーザの前記所定コンテンツに対する嗜好の表れ方が、前記第1の度合よりも低い第2のフィードバック情報に分類し、前記第1のフィードバック情報については前記嗜好が意味づけされた前記所定コンテンツのメタデータを含む強教師データを生成し、前記第2のフィードバック情報については前記嗜好が意味づけされていない前記所定コンテンツのメタデータを含む弱教師データを生成し、
前記強教師データと前記弱教師データを前記記憶手段に記憶させ、
前記強教師データに意味づけされた前記嗜好、および、その強教師データに含まれる前記メタデータを表すベクトルを用いて、前記メタデータによる前記コンテンツの前記嗜好を表す嗜好モデルを作成することで前記嗜好学習の初期学習を行い、前記弱教師データに含まれる前記メタデータを、対応する前記嗜好が不明なものとして利用して前記嗜好モデルを修正することで前記嗜好学習を行うとともに、前記弱教師データに対応する操作または表出の意味づけの学習を行う
ステップを含む情報処理方法。 - 記憶手段を備え、ユーザのコンテンツに対する嗜好学習を行なう情報処理装置を制御するコンピュータが、
所定コンテンツに対する前記ユーザの操作または表出をフィードバック情報が取得された場合、取得された前記フィードバック情報の度合に基づいて前記ユーザの前記所定コンテンツに対する関心度を算出し、その関心度が第1の閾値より大きい場合、前記フィードバック情報を、前記ユーザの前記所定コンテンツに対する嗜好が第1の度合以上表れている第1のフィードバック情報に分類し、前記関心度が前記第1の閾値以下である場合、前記フィードバック情報を、前記ユーザの前記所定コンテンツに対する嗜好の表れ方が、前記第1の度合よりも低い第2のフィードバック情報に分類し、前記第1のフィードバック情報については前記嗜好が意味づけされた前記所定コンテンツのメタデータを含む強教師データを生成し、前記第2のフィードバック情報については前記嗜好が意味づけされていない前記所定コンテンツのメタデータを含む弱教師データを生成し、
前記強教師データと前記弱教師データを前記記憶手段に記憶させ、
前記強教師データに意味づけされた前記嗜好、および、その強教師データに含まれる前記メタデータを表すベクトルを用いて、前記メタデータによる前記コンテンツの前記嗜好を表す嗜好モデルを作成することで前記嗜好学習の初期学習を行い、前記弱教師データに含まれる前記メタデータを、対応する前記嗜好が不明なものとして利用して前記嗜好モデルを修正することで前記嗜好学習を行うとともに、前記弱教師データに対応する操作または表出の意味づけの学習を行う
ステップを含む制御処理を実行するプログラム。
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