JP5181640B2 - Information processing apparatus, information processing terminal, information processing method, and program - Google Patents
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Description
本発明は、情報処理装置、情報処理端末、情報処理方法、およびプログラムに関し、特に、生体情報に基づいて、コンテンツの推薦をより適切に行うことができるようにした情報処理装置、情報処理端末、情報処理方法、およびプログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing terminal, an information processing method, and a program, and in particular, an information processing device, an information processing terminal, and an information processing device that can more appropriately recommend content based on biological information. The present invention relates to an information processing method and a program.
複数のユーザの購買履歴や行動履歴をもとに、対象のユーザと似た反応を示す他のユーザを特定し、特定した他のユーザの履歴から、対象のユーザにとって未経験のコンテンツをその対象のユーザに推薦する技術がある。このような技術は、協調フィルタリング(Collaborative Filtering)と呼ばれる(非特許文献1)。 Based on the purchase histories and behavior histories of multiple users, identify other users who show similar reactions to the target user, and identify the inexperienced content for the target user from the specified other user's history. There are technologies recommended to users. Such a technique is called collaborative filtering (Non-Patent Document 1).
これにより、対象のユーザは、自分が視聴したことのないコンテンツであって、自分と似た反応を示す他のユーザが購入し、高い評価をしているコンテンツの推薦を受けたりすることができる。 As a result, the target user can receive the recommendation of content that has not been viewed by other users and purchased by other users who have similar reactions to the user and are highly evaluated. .
協調フィルタリングは、商品の購買などのようなユーザの意思決定については効果的であるものの、コンテンツといったような、それを利用しているときにユーザの反応が時系列的に変化するようなものを対象とした推薦には効果的であるとはいえない。 Collaborative filtering is effective for user decision-making, such as purchasing products, but content such as content that changes the user's reaction in time series when using it. It is not effective for the targeted recommendation.
例えば、推薦するコンテンツを選択するときの基準となる他のユーザの反応は、「好き」、「どちらでもない」、「嫌い」といったような、コンテンツに対する最終的な反応だけであり、そのコンテンツのどの部分が好きか、どの部分が嫌いかといったような、コンテンツの最終的な反応に至る経緯については考慮されていない。 For example, the other user's reaction that becomes the reference when selecting the recommended content is only the final response to the content such as “like”, “neither”, or “dislike”. It doesn't take into account the details that lead to the final reaction of the content, such as which part you like or dislike.
好き嫌いを意識的に評価することはできるが、具体的に、どのように感じているから好きである/嫌いであるということを言語化することは難しい。 You can consciously evaluate likes and dislikes, but it is difficult to verbalize that you specifically like or dislike because you feel it.
一方、脳波の状態を観測したり、発汗の状態を観測したりして得られた生体情報によりユーザの感情を推定する技術がある。 On the other hand, there is a technique for estimating a user's emotion based on biological information obtained by observing the state of an electroencephalogram or observing the state of sweating.
この技術をコンテンツの推薦に適用した場合、例えば、コンテンツの視聴中に生体情報を実際に観測して感情を推定し、推定した感情と同じ感情を過去に示したコンテンツを検索して推薦するようなことも考えられるが、この場合、ユーザが興味を持つであろうと考えられる未知のコンテンツを特定し、推薦することはできない。 When this technology is applied to content recommendation, for example, it is possible to estimate the emotion by actually observing the biometric information while viewing the content, and to search and recommend content that previously showed the same emotion as the estimated emotion In this case, it is not possible to identify and recommend unknown content that the user will be interested in.
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、生体情報に基づいて、コンテンツの推薦をより適切に行うことができるようにするものである。 The present invention has been made in view of such circumstances, and makes it possible to more appropriately recommend content based on biological information.
本発明の第1の側面の情報処理装置は、コンテンツの再生中にユーザが示す生体反応を表す時系列データである生体情報と、再生が行われたそれぞれのコンテンツの評価を複数のユーザ分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生体情報のパターンが類似するか否かに基づいて、同じコンテンツの再生中に、コンテンツの推薦を要求してきたユーザが示す生体反応と類似する生体反応を示すユーザである類似ユーザを特定するユーザ特定手段と、前記ユーザ特定手段により特定された前記類似ユーザにとって評価の高いコンテンツを推薦コンテンツとして特定する推薦コンテンツ特定手段と、前記推薦コンテンツ特定手段により特定された推薦コンテンツの情報を、コンテンツの推薦を要求してきた前記ユーザが利用する情報処理端末に送信する送信手段とを備える。 The information processing apparatus according to the first aspect of the present invention acquires, for a plurality of users, biometric information that is time-series data representing a biological reaction indicated by a user during content reproduction and evaluation of each content that has been reproduced. vivo pattern obtaining unit and the biometric information acquired by the acquisition unit for based on whether similar, during the reproduction of the same content, similar to the biological reaction represented by the user who has requested the recommended content User specifying means for specifying a similar user who is a user showing a reaction, recommended content specifying means for specifying content highly evaluated for the similar user specified by the user specifying means as recommended content, and the recommended content specifying means Information used by the user who has requested the recommendation of content using the specified recommended content information And transmitting means for transmitting to the processing terminal.
前記取得手段には、さらに、コンテンツの再生履歴を複数のユーザ分取得させ、前記推薦コンテンツ特定手段には、前記類似ユーザにとって評価の高いコンテンツであって、コンテンツの推薦を要求してきた前記ユーザが未経験のコンテンツを推薦コンテンツとして特定させることができる。 The acquisition unit further acquires content reproduction histories for a plurality of users, and the recommended content specifying unit is a content that is highly evaluated by the similar user, and the user who has requested the recommendation of the content. Inexperienced content can be specified as recommended content.
前記生体情報には、コンテンツの再生中にユーザが示した表出を表す情報も含まれるようにすることができる。 The biometric information may include information representing the expression indicated by the user during the reproduction of the content.
本発明の第1の側面の情報処理方法またはプログラムは、コンテンツの再生中にユーザが示す生体反応を表す時系列データである生体情報と、再生が行われたそれぞれのコンテンツの評価を複数のユーザ分取得し、取得した前記生体情報のパターンが類似するか否かに基づいて、同じコンテンツの再生中に、コンテンツの推薦を要求してきたユーザが示す生体反応と類似する生体反応を示すユーザである類似ユーザを特定し、特定した前記類似ユーザにとって評価の高いコンテンツを推薦コンテンツとして特定し、特定した推薦コンテンツの情報を、コンテンツの推薦を要求してきた前記ユーザが利用する情報処理端末に送信するステップを含む。 The information processing method or program according to the first aspect of the present invention provides biometric information, which is time-series data representing a biological reaction indicated by a user during content reproduction, and evaluation of each content that has been reproduced by a plurality of users. It was separated acquisition, based on whether the pattern of the acquired biometric information similar, during reproduction of the same content, is a user that indicates the biological reaction of the user similar to the biological reaction represented that has requested the recommended content Identifying similar users, identifying content that is highly rated for the identified similar users as recommended content, and transmitting information on the identified recommended content to an information processing terminal used by the user who has requested content recommendation including.
本発明の第2の側面の情報処理端末は、コンテンツの再生中にユーザが示した生体反応を表す時系列データである生体情報と、再生が行われたそれぞれのコンテンツの評価を複数のユーザ分取得し、取得した前記生体情報のパターンが類似するか否かに基づいて、同じコンテンツの再生中に、コンテンツの推薦を要求してきたユーザが示す生体反応と類似する生体反応を示すユーザである類似ユーザを特定し、特定した前記類似ユーザにとって評価の高いコンテンツを推薦コンテンツとして特定し、特定した推薦コンテンツの情報を、コンテンツの推薦を要求してきた前記ユーザが利用する情報処理端末に送信する情報処理装置とネットワークを介して接続される情報処理端末において、コンテンツの再生中にユーザが示す生体反応を表す前記生体情報を取得する生体情報取得手段と、再生が行われたそれぞれのコンテンツの評価を取得し、取得した評価を表す情報と、前記生体情報取得手段により取得された前記生体情報を前記情報処理装置に送信する送信手段と、前記情報処理装置から送信された推薦コンテンツの情報を受信する受信手段と、前記受信手段により受信された情報に基づいて、推薦コンテンツをユーザに提示する推薦手段とを備える。 The information processing terminal according to the second aspect of the present invention provides biometric information, which is time-series data representing a biological reaction indicated by a user during content reproduction, and evaluation of each content that has been reproduced for a plurality of users. acquired, based on whether the pattern of the acquired biometric information similar, during the reproduction of the same content, a user indicating the biological reaction of the user similar to the biological reaction represented having requested the content recommendation similar Information processing that identifies a user, identifies content that is highly evaluated for the identified similar user as recommended content, and transmits information on the identified recommended content to an information processing terminal used by the user who has requested content recommendation In an information processing terminal connected to a device via a network, before representing the biological reaction indicated by the user during content playback Biometric information acquisition means for acquiring biometric information, evaluation of each content that has been played back, information indicating the acquired evaluation, and the biometric information acquired by the biometric information acquisition means Transmitting means for transmitting information, receiving means for receiving recommended content information transmitted from the information processing apparatus, and recommending means for presenting recommended content to the user based on the information received by the receiving means. .
前記送信手段には、さらに、コンテンツの再生履歴を表す情報を前記情報処理装置に送信させ、前記受信手段には、前記情報処理装置から送信された、前記類似ユーザにとって評価の高いコンテンツであって、前記情報処理端末のユーザが未経験のコンテンツであるとして前記情報処理装置により特定された推薦コンテンツの情報を受信させることができる。 The transmission unit further causes the information processing device to transmit information representing a content reproduction history, and the reception unit is a content that is transmitted from the information processing device and is highly evaluated by the similar user. The information of the recommended content identified by the information processing apparatus as content that the user of the information processing terminal is inexperienced can be received.
前記生体情報には、コンテンツの再生中にユーザが示した表出を表す情報も含まれるようにすることができる。 The biometric information may include information representing the expression indicated by the user during the reproduction of the content.
本発明の第2の側面の情報処理方法またはプログラムは、コンテンツの再生中にユーザが示す生体反応を表す生体情報を取得し、再生が行われたそれぞれのコンテンツの評価を取得し、取得した評価を表す情報と、取得した前記生体情報を情報処理装置に送信し、前記情報処理装置から送信された推薦コンテンツの情報を受信し、受信した情報に基づいて、推薦コンテンツをユーザに提示するステップを含む。 The information processing method or program according to the second aspect of the present invention acquires biological information representing a biological reaction indicated by a user during reproduction of content, acquires evaluation of each content that has been reproduced, and acquired evaluation Transmitting the information representing the information and the acquired biological information to the information processing device, receiving the recommended content information transmitted from the information processing device, and presenting the recommended content to the user based on the received information. Including.
本発明の第1の側面においては、コンテンツの再生中にユーザが示す生体反応を表す時系列データである生体情報と、再生が行われたそれぞれのコンテンツの評価が複数のユーザ分取得され、取得された前記生体情報のパターンが類似するか否かに基づいて、同じコンテンツの再生中に、コンテンツの推薦を要求してきたユーザが示す生体反応と類似する生体反応を示すユーザである類似ユーザが特定される。また、特定された前記類似ユーザにとって評価の高いコンテンツが推薦コンテンツとして特定され、特定された推薦コンテンツの情報が、コンテンツの推薦を要求してきた前記ユーザが利用する情報処理端末に送信される。 In the first aspect of the present invention, biometric information, which is time-series data representing a biological reaction indicated by a user during content reproduction, and evaluation of each content that has been reproduced are acquired for a plurality of users. has been based on whether patterns of the biometric information is similar, during reproduction of the same content, the specific similar user is a user that indicates a biological reaction in which the user similar to the biological reaction represented having requested the content recommendation Is done. Further, content that is highly evaluated for the specified similar user is specified as recommended content, and information on the specified recommended content is transmitted to an information processing terminal used by the user who has requested content recommendation.
本発明の第2の側面においては、コンテンツの再生中にユーザが示す生体反応を表す生体情報が取得され、再生が行われたそれぞれのコンテンツの評価が取得され、取得された評価を表す情報と、取得された前記生体情報が情報処理装置に送信される。また、前記情報処理装置から送信された推薦コンテンツの情報が受信され、受信された情報に基づいて、推薦コンテンツをユーザに提示される。 In the second aspect of the present invention, biometric information representing a biological reaction indicated by the user during content playback is acquired, evaluation of each content that has been played back is acquired, and information indicating the acquired evaluation The acquired biological information is transmitted to the information processing apparatus. The recommended content information transmitted from the information processing apparatus is received, and the recommended content is presented to the user based on the received information.
本発明によれば、生体情報に基づいて、コンテンツの推薦をより適切に行うことができる。 According to the present invention, it is possible to more appropriately recommend content based on biometric information.
図1は、本発明の一実施形態に係るコンテンツ推薦システムの構成例を示すブロック図である。 FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of a content recommendation system according to an embodiment of the present invention.
図1に示されるように、このコンテンツ推薦システムは、クライアント1とサーバ2が、インターネットなどのネットワークを介して接続されることによって構成される。 As shown in FIG. 1, the content recommendation system is configured by connecting a client 1 and a server 2 via a network such as the Internet.
クライアント1は、生体情報取得部11、コンテンツDB12、生体情報処理部13、送信部14、受信部15、およびコンテンツ推薦部16から構成される。一方、サーバ2は、受信部21、生体情報DB22、類似ユーザ特定部23、推薦コンテンツ特定部24、コンテンツDB25、および送信部26から構成される。
The client 1 includes a biometric
後に詳述するように、サーバ2においては、コンテンツの視聴中に同じような生体反応を示すユーザが特定され、推薦を受けるクライアント1のユーザに対して、クライアント1のユーザにとって未経験のコンテンツであって、その同じような生体反応を示すユーザによって高い評価が得られているコンテンツが推薦されるようになされている。 As will be described in detail later, in the server 2, a user who shows a similar biological reaction is identified during viewing of the content, and the content of the client 1 is not experienced by the user of the client 1 who receives the recommendation. Thus, content that has been highly evaluated by users who exhibit the same biological reaction is recommended.
すなわち、サーバ2は、協調フィルタリングによってコンテンツの推薦を行う装置である。サーバ2には、クライアント1以外に、クライアント1と同様の構成を有する端末がネットワークを介して複数接続される。 That is, the server 2 is a device that recommends content by collaborative filtering. In addition to the client 1, a plurality of terminals having the same configuration as the client 1 are connected to the server 2 via a network.
ここで、生体反応には、血液中に含まれるヘモグロビンの量、血流量、汗の量、脈拍などが含まれる。コンテンツを視聴しているユーザが示す反応であればどのようなものが生体反応として用いられるようにしてもよい。 Here, the biological reaction includes the amount of hemoglobin contained in the blood, the blood flow, the amount of sweat, and the pulse. Any reaction may be used as a biological reaction as long as the reaction is indicated by the user viewing the content.
クライアント1の生体情報取得部11は、コンテンツの再生中、コンテンツを視聴しているユーザの生体反応を検出し、検出した生体反応の時系列データである生体情報を取得する。生体情報には、どのコンテンツの再生中に取得されたものであるのかを表す情報も含まれる。
The biometric
図2は、コンテンツの再生中の様子を示す図である。 FIG. 2 is a diagram illustrating a state in which content is being reproduced.
図2の例においては、テレビジョン受像機31とヘッドギア32がクライアント1に接続されている。ヘッドギア32は、テレビジョン受像機31の前方にある椅子に座ってコンテンツを視聴しているクライアント1のユーザの頭に装着されている。 In the example of FIG. 2, a television receiver 31 and a headgear 32 are connected to the client 1. The headgear 32 is attached to the head of the user of the client 1 who is sitting on a chair in front of the television receiver 31 and viewing the content.
クライアント1により再生されたコンテンツの映像はテレビジョン受像機31に表示され、コンテンツの音声はテレビジョン受像機31のスピーカから出力される。 The video of the content reproduced by the client 1 is displayed on the television receiver 31, and the audio of the content is output from the speaker of the television receiver 31.
コンテンツの再生中、ヘッドギア32においては、ユーザの頭の各部に対して近赤外光を照射し、脳が活動するときに現れる酸素消費に反応するヘモグロビンの量を生体反応として測定することが行われる。測定された生体反応を表す信号はヘッドギア32からクライアント1に供給され、生体情報が生体情報取得部11により取得される。
During reproduction of content, the headgear 32 irradiates each part of the user's head with near infrared light, and measures the amount of hemoglobin that reacts to oxygen consumption that appears when the brain is active as a biological reaction. Is called. A signal representing the measured biological reaction is supplied from the headgear 32 to the client 1, and biological information is acquired by the biological
図2は、血液中に含まれるヘモグロビンの量を生体反応として用いる場合の例を示している。他の反応を生体反応として用いる場合も同様に、その測定器が、コンテンツを視聴しているユーザに装着される。 FIG. 2 shows an example in which the amount of hemoglobin contained in blood is used as a biological reaction. Similarly, when another reaction is used as a biological reaction, the measuring instrument is attached to the user who is viewing the content.
図3は、生体反応の時系列データの例を示す図である。 FIG. 3 is a diagram illustrating an example of time-series data of biological reactions.
図3に示されるように、生体反応は時系列データとして取得される。図3の横軸は時刻を表し、縦軸は度合い(上述した例の場合、血液中に含まれるヘモグロビンの量)を表す。 As shown in FIG. 3, the biological reaction is acquired as time series data. The horizontal axis in FIG. 3 represents time, and the vertical axis represents the degree (in the above example, the amount of hemoglobin contained in the blood).
生体情報取得部11は、このようにして取得した生体情報を生体情報処理部13に出力する。クライアント1においては複数のコンテンツが再生され、再生されたコンテンツ毎に、図3に示されるような時系列データである生体情報が取得される。
The biological
生体情報処理部13は、コンテンツDB12に記憶されているコンテンツを読み出して再生し、コンテンツの映像や音声をテレビジョン受像機31に出力させる。生体情報処理部13は、コンテンツの再生中に生体情報取得部11から順次供給される生体情報を取得する。
The biometric information processing unit 13 reads out and plays back the content stored in the
また、生体情報処理部13は、コンテンツに対するユーザの評価を取得する。例えば、1つのコンテンツの再生が終了したとき、ユーザに対して評価の入力が求められる。ユーザは、リモートコントローラやマウスを操作するなどして評価を入力する。 In addition, the biological information processing unit 13 acquires a user's evaluation for the content. For example, when the reproduction of one content is finished, the user is requested to input an evaluation. The user inputs an evaluation by operating a remote controller or a mouse.
生体情報処理部13は、生体情報取得部11から供給された生体情報と、それぞれのコンテンツに対する評価、ユーザの視聴履歴を表す情報を送信部14に出力する。
The biometric information processing unit 13 outputs the biometric information supplied from the biometric
送信部14は、生体情報処理部13から供給された情報をサーバ2に送信する。クライアント1のユーザが経験済みの全てのコンテンツについて、コンテンツ毎に、生体情報と評価がサーバ2に提供されることになる。
The
受信部15は、サーバ2から送信された推薦コンテンツの情報を受信し、受信した情報をコンテンツ推薦部16に出力する。
The receiving
コンテンツ推薦部16は、受信部15から供給された情報に基づいて、サーバ2により特定された推薦コンテンツの情報をテレビジョン受像機31などに表示し、ユーザに提示する。推薦コンテンツの情報として、例えば、推薦コンテンツのタイトル、販売元、概要などが表示される。
The content recommendation unit 16 displays the recommended content information specified by the server 2 on the television receiver 31 or the like based on the information supplied from the
サーバ2の受信部21は、クライアント1の送信部14から送信された生体情報と、それぞれのコンテンツに対するユーザの評価、ユーザの視聴履歴を表す情報を受信し、受信した情報を生体情報DB22に記憶させる。
The receiving
上述したように、サーバ2には、クライアント1と同様の構成を有する端末が複数接続されている。それぞれの端末から同様の情報が送信されてくることにより、生体情報DB22には、それぞれのユーザの生体情報と、コンテンツに対する評価、視聴履歴を表す情報が記憶される。 As described above, a plurality of terminals having the same configuration as that of the client 1 are connected to the server 2. When the same information is transmitted from each terminal, the biometric information DB 22 stores the biometric information of each user, and information indicating the evaluation and viewing history for the content.
類似ユーザ特定部23は、生体情報DB22から生体情報を読み出し、それぞれのユーザの生体反応の時系列データのパターンに基づいて、同じコンテンツの視聴中に、類似する生体反応を示すユーザを特定する。
The similar
生体反応の時系列データのパターンが類似するか否かは、例えば、ユーザ毎の生体反応の時系列データのパターンの相互相関を求めたり、特定のパターンとの一致率を求めたり、特定部分(範囲)の閾値に対する一致率を求めたりして判断される。 Whether the patterns of the biological reaction time-series data are similar can be determined, for example, by calculating the cross-correlation of the biological reaction time-series data patterns for each user, determining the matching rate with a specific pattern, The degree of coincidence with respect to the threshold of (range) is determined.
図4は、コンテンツAに対する生体情報の例を示す図である。 FIG. 4 is a diagram illustrating an example of biometric information for the content A.
図4の例においては、ユーザ1乃至3がそれぞれコンテンツAを視聴しているときに取得された生体反応の時系列データのパターンが上から順に示されている。 In the example of FIG. 4, patterns of time-series data of biological reactions acquired when the users 1 to 3 are viewing the content A are shown in order from the top.
ユーザ1乃至3のコンテンツAに対する生体反応の時系列データのパターンが図4に示されるようなものである場合、ユーザ1の生体反応の時系列データのパターンと、ユーザ2の生体反応の時系列データのパターンは類似するから、ユーザ1とユーザ2は、コンテンツAを視聴しているときに類似する生体反応を示すユーザである類似ユーザとなる。 When the patterns of the biological reaction time series data for the contents A of the users 1 to 3 are as shown in FIG. 4, the biological reaction time series data pattern of the user 1 and the biological reaction time series of the user 2 Since the data patterns are similar, the user 1 and the user 2 become similar users who are users who show similar biological reactions when viewing the content A.
コンテンツAの視聴中、ユーザAとユーザBは、同じような部分で、同じような度合いの生体反応を示すことになる。 While viewing the content A, the user A and the user B show the same degree of biological reaction in the same part.
一方、ユーザ1とユーザ3は類似ユーザではないから、コンテンツAの視聴中、ユーザ1とユーザ3は違う部分で、または、違う度合いで、生体反応を示すことになる。
On the other hand, since the user 1 and the
上述した血液中のヘモグロビン量の生体反応は脳の活動状況を表し、コンテンツを視聴しているときの感じ方によって活動状況が異なると考えられるから、類似ユーザは、コンテンツのある特徴に対して、似たような感じ方(反応)をするユーザであること、すなわち、似たような視聴の仕方をするユーザであることを表す。映像の一定の明るさに対して無意識のうちに反応を示すような視聴の仕方であったり、一定の周波数の音声に対して無意識のうちに反応を示すような視聴の仕方であったりするように、同じコンテンツでも、その視聴の仕方には人によって違いがある。 Since the biological reaction of the amount of hemoglobin in the blood described above represents the activity status of the brain, and it is thought that the activity status varies depending on how the user feels when viewing the content, similar users can This indicates that the user feels a similar way (reaction), that is, a user who views a similar manner. It seems to be a way of viewing that unconsciously reacts to a certain brightness of video, or a way of viewing that unconsciously reacts to sound of a certain frequency Even if the content is the same, there are differences in how to view the content.
なお、1つのコンテンツに対する生体反応の時系列データのパターンに基づいて判断されるのではなく、複数のコンテンツに対する生体反応の時系列データのパターンに基づいて類似ユーザであるか否かが判断されるようにしてもよい。 In addition, it is not determined based on the pattern of time-series data of biological reactions for one content, but is determined whether or not the user is a similar user based on the pattern of time-series data of biological reactions for a plurality of contents. You may do it.
類似ユーザ特定部23は、以上のようにして特定した類似ユーザの情報を推薦コンテンツ特定部24に出力する。
The similar
推薦コンテンツ特定部24は、生体情報DB22に記憶されている情報により表されるそれぞれのユーザの評価、視聴履歴を参照し、クライアント1のユーザが未経験のコンテンツであって、クライアント1のユーザの類似ユーザが高い評価をしているコンテンツを推薦コンテンツとして特定する。この推薦コンテンツの特定は、例えば、所定のタイミングでクライアント1からコンテンツの推薦が要求されたときに行われる。
The recommended
図5は、ユーザの評価と視聴履歴の例を示す図である。 FIG. 5 is a diagram illustrating an example of user evaluation and viewing history.
図5の例においては、コンテンツA乃至Gに対するユーザ1乃至3の評価と視聴履歴が示されている。ユーザ1はクライアント1のユーザであるとする。 In the example of FIG. 5, the evaluations and viewing histories of the users 1 to 3 for the contents A to G are shown. It is assumed that the user 1 is a user of the client 1.
図5において、白抜きの丸印は、視聴済みであり、高い評価をしていることを表し、バツ印は、視聴済みであるが、低い評価をしていることを表す。空欄は、視聴が行われていない未経験のコンテンツであることを表す。 In FIG. 5, white circles indicate that the viewer has already viewed and has made a high evaluation, and the cross indicates that the viewer has already viewed but has received a low evaluation. A blank column represents inexperienced content that has not been viewed.
例えば、ユーザ1はコンテンツA,Eを視聴済みであり、視聴済みのいずれのコンテンツに対しても高い評価をしていることになる。ユーザ2はコンテンツA,C,D,Eを視聴済みであり、そのうちのコンテンツA,D,Eに対して高い評価をし、コンテンツCに対して低い評価をしていることになる。ユーザ3はコンテンツA,E,F,Gを視聴済みであり、視聴済みのいずれのコンテンツに対しても高い評価をしていることになる。
For example, the user 1 has already viewed the contents A and E, and has highly evaluated any of the contents that have been viewed. The user 2 has already watched the contents A, C, D, and E, and has given a high evaluation to the contents A, D, and E, and has a low evaluation with respect to the content C. The
このような評価、視聴履歴が得られている場合、推薦コンテンツ特定部24においては、クライアント1のユーザであるユーザ1の類似ユーザは、類似ユーザ特定部23から供給された情報に基づいてユーザ2として特定される(図4)。
When such evaluation and viewing history are obtained, in the recommended
また、ユーザ1が未経験のコンテンツであって、類似ユーザであるユーザ2が高い評価をしているコンテンツであるコンテンツDが、推薦コンテンツとして特定される。 Further, content D that is content that user 1 is inexperienced and is highly evaluated by user 2 who is a similar user is identified as recommended content.
ユーザ1が未経験のコンテンツであっても、ユーザ2が低い評価をしているコンテンツであるコンテンツCや、ユーザ1の類似ユーザではないユーザ3が高い評価をしているコンテンツF,Gは、推薦コンテンツとしては選択されない。
Even if the user 1 is inexperienced content, the content C that is the content that the user 2 has a low rating, and the content F and G that the
推薦コンテンツ特定部24は、推薦コンテンツのタイトル、販売元、概要などの情報をコンテンツDB25から読み出し、読み出したそれらの情報を送信部26に出力する。コンテンツDB25には、コンテンツに関する各種の情報が記憶されている。
The recommended
送信部26は、推薦コンテンツ特定部24から供給された情報をクライアント1に送信する。
The
ここで、以上のような構成を有するクライアント1とサーバ2の処理について説明する。 Here, processing of the client 1 and the server 2 having the above configuration will be described.
はじめに、図6のフローチャートを参照して、コンテンツを再生するクライアント1の処理について説明する。この処理は、例えば、所定のコンテンツの再生がユーザにより指示されたときに開始される。 First, processing of the client 1 that reproduces content will be described with reference to the flowchart of FIG. This process is started, for example, when the user instructs the reproduction of the predetermined content.
ステップS1において、クライアント1の生体情報処理部13は、コンテンツDB12から読み出したコンテンツを再生する。
In step S1, the biometric information processing unit 13 of the client 1 plays back the content read from the
ステップS2において、生体情報取得部11は、ユーザに装着されている測定器からの出力に基づいて、コンテンツを視聴しているユーザの生体反応の時系列データである生体情報を取得し、生体情報処理部13に出力する。
In step S <b> 2, the biometric
ステップS3において、生体情報処理部13は、コンテンツの再生が終了したか否かを判定し、終了していないと判定した場合、ステップS1に戻り、以上の処理を繰り返す。 In step S3, the biological information processing unit 13 determines whether or not the reproduction of the content has ended. If it is determined that the reproduction has not ended, the biological information processing unit 13 returns to step S1 and repeats the above processing.
一方、コンテンツの再生が終了したとステップS3において判定した場合、ステップS4において、生体情報処理部13は、再生を行ったコンテンツに対するユーザの評価を取得する。生体情報処理部13は、生体情報と、コンテンツに対する評価、ユーザの視聴履歴を表す情報を送信部14に出力する。
On the other hand, when it is determined in step S3 that the reproduction of the content has been completed, in step S4, the biometric information processing unit 13 acquires the user's evaluation for the reproduced content. The biometric information processing unit 13 outputs biometric information, content evaluation, and information representing the user viewing history to the
ステップS5において、送信部14は、生体情報処理部13から供給された情報をサーバ2に送信する。その後、処理は終了される。
In step S <b> 5, the
以上においては、コンテンツに対する評価はユーザによって手動で入力されるものとしたが、高評価をしたと考えられる操作が行われたコンテンツに対して、高い評価が設定されるようにしてもよい。例えば、再生が複数回行われたコンテンツ、削除プロテクトが設定されたコンテンツ、ダビングが行われたコンテンツに対して、高い評価が設定される。 In the above description, the evaluation for the content is manually input by the user. However, a high evaluation may be set for the content for which an operation considered to have been highly evaluated is performed. For example, a high evaluation is set for content that has been reproduced a plurality of times, content that has been set for deletion protection, and content that has been dubbed.
また、コンテンツを検索するときにユーザによりキーワードとして入力された俳優の名前などの単語と同じ単語をメタデータに含むコンテンツに対して高い評価が設定されるようにしてもよい。それぞれのコンテンツには、タイトル、販売元、出演者、概要などの各種のメタデータが付加されている。 In addition, a high evaluation may be set for content that includes the same word in the metadata as the name of an actor or the like input as a keyword by the user when searching for content. Various kinds of metadata such as title, distributor, performer, and outline are added to each content.
さらに、クライアント1のユーザが過去にサーバ2によるコンテンツの推薦を受けている場合、クライアント1のユーザが推薦を受け入れ、購入操作や再生操作などを行ったコンテンツのメタデータと同じメタデータを有するコンテンツに対して高い評価が設定されるようにしてもよい。 Furthermore, when the user of the client 1 has been recommended content by the server 2 in the past, the content having the same metadata as the metadata of the content that the user of the client 1 accepted the recommendation and performed a purchase operation, a playback operation, etc. High evaluation may be set for.
単に、クライアント1のユーザが購入するなどして所持しているコンテンツに対して高い評価が設定されるようにしてもよい。 Simply, a high evaluation may be set for content possessed by the user of the client 1 by purchasing.
次に、図7のフローチャートを参照して、コンテンツの推薦を行うサーバ2の処理について説明する。 Next, processing of the server 2 that recommends content will be described with reference to the flowchart of FIG.
ステップS11において、サーバ2の受信部21は、クライアント1から送信された生体情報と、コンテンツに対する評価、ユーザの視聴履歴を表す情報を受信し、受信した情報を生体情報DB22に記憶させる。
In step S <b> 11, the receiving
この処理が、クライアント1と同様の構成を有する端末から情報が送信されてくる毎に行われることにより、生体情報DB22には、複数のユーザの生体情報と、コンテンツに対する評価、視聴履歴を表す情報が記憶される。 By performing this process every time information is transmitted from a terminal having the same configuration as that of the client 1, the biometric information DB 22 stores information representing biometric information of a plurality of users, content evaluation, and viewing history. Is memorized.
ステップS12において、類似ユーザ特定部23は、生体情報DB22に記憶されている生体情報に基づいて類似ユーザを特定する。類似ユーザ特定部23は、特定した類似ユーザの情報を推薦コンテンツ特定部24に出力する。
In step S <b> 12, the similar
ステップS13において、推薦コンテンツ特定部24は、それぞれのユーザの評価、視聴履歴を参照し、クライアント1のユーザが未経験のコンテンツであって、類似ユーザが高い評価をしているコンテンツを推薦コンテンツとして特定する。推薦コンテンツ特定部24は、推薦コンテンツの情報を送信部26に出力する。
In step S13, the recommended
ステップS14において、送信部26は、推薦コンテンツ特定部24から供給された情報をクライアント1に送信し、処理を終了させる。
In step S14, the transmitting
次に、図8のフローチャートを参照して、推薦結果を表示するクライアント1の処理について説明する。この処理は、例えば、クライアント1からの要求に応じて推薦コンテンツの情報がサーバ2から送信されたときに開始される。 Next, the processing of the client 1 that displays the recommendation result will be described with reference to the flowchart of FIG. This process is started when, for example, recommended content information is transmitted from the server 2 in response to a request from the client 1.
ステップS21において、クライアント1の受信部15は、サーバ2から送信された推薦コンテンツの情報を受信し、受信した情報をコンテンツ推薦部16に出力する。
In step S <b> 21, the
ステップS22において、コンテンツ推薦部16は、サーバ2により特定された推薦コンテンツの情報をテレビジョン受像機31に表示し、推薦コンテンツをユーザに提示する。ユーザは、リモートコントローラなどを操作して、推薦コンテンツをダウンロードして購入したり、ストリーミングの形で視聴したりすることができる。その後、処理は終了される。 In step S22, the content recommendation unit 16 displays the recommended content information specified by the server 2 on the television receiver 31 and presents the recommended content to the user. The user can operate the remote controller or the like to download and purchase recommended content, or view it in the form of streaming. Thereafter, the process is terminated.
以上の処理により、サーバ2は、ユーザが意識的に行うコンテンツに対する評価ではなく、ユーザのコンテンツに対する感じ方そのものを用いて協調フィルタリングを行い、コンテンツの推薦を行うことができる。 Through the above processing, the server 2 can recommend content by performing collaborative filtering using the way the user feels the content itself, rather than evaluating the content consciously by the user.
また、サーバ2は、ユーザが説明できないコンテンツの類似性などを推薦に利用することができ、評価ベースの推薦とは異なる視点でのコンテンツの推薦を提供することができる。 Further, the server 2 can use the similarity of contents that cannot be explained by the user for recommendation, and can provide content recommendation from a viewpoint different from evaluation-based recommendation.
以上においては、生体反応の時系列データのパターンに基づいて類似ユーザが特定され、類似ユーザによって高い評価がなされているコンテンツが推薦コンテンツとして特定されるものとしたが、コンテンツの視聴中にユーザが示す表出の時系列データのパターンに基づいて同様の処理が行われるようにしてもよい。 In the above description, similar users are identified based on the pattern of time-series data of biological reactions, and content highly evaluated by similar users is identified as recommended content. Similar processing may be performed on the basis of the time-series data pattern shown.
ここで、表出とは、笑顔や顔をしかめるなどの表情、独り言や対話などの発話、拍手や貧乏ゆすりやタッピングなどの動作、ひじを付くことや上体が傾くことなどの姿勢、などの、画像や音によって外部から認識可能なユーザの反応である。表出も、コンテンツの視聴中に、生体であるユーザが示す反応といえるので、上述した生体情報には表出の情報も含まれる。 Here, expression means expressions such as smiles and frowning, utterances such as monologues and dialogues, actions such as applause, poor slurping and tapping, postures such as putting elbows and tilting the upper body, etc. This is a user reaction that can be recognized from the outside by an image or sound. Expression can also be said to be a reaction exhibited by a user who is a living body while viewing content, and thus the above-described biological information includes expression information.
クライアント1の生体情報取得部11は、コンテンツの再生中、コンテンツを視聴しているユーザを撮影して得られた画像や、集音して得られたユーザの音声に基づいて、ユーザが示す複数種類の表出を所定の間隔で検出する。
The biometric
図9は、コンテンツの再生中の様子を示す図である。 FIG. 9 is a diagram showing a state during the reproduction of content.
図9の例においては、テレビジョン受像機31の他に、マイクロフォン41とカメラ42がクライアント1に接続されている。マイクロフォン41の指向性とカメラ42の撮影範囲はテレビジョン受像機31の前方にある椅子に座ってコンテンツを視聴しているクライアント1のユーザに向けられている。
In the example of FIG. 9, in addition to the television receiver 31, a
コンテンツの再生中にマイクロフォン41により集音されたユーザの音声と、カメラ42により撮影されたユーザの画像はクライアント1に供給される。
The user's voice collected by the
例えば、上述した笑顔は、カメラ42により撮影された画像からユーザの顔の範囲が検出され、検出された顔から抽出された特徴と、あらかじめ用意されている笑顔の特徴とのマッチングが行われることによって検出される。生体情報取得部11においては、ユーザが笑顔になったタイミングと、笑顔の度合い(爆笑している、ほほえんでいるなど)を表す時系列データが取得される。
For example, for the above-mentioned smile, the range of the user's face is detected from the image taken by the
同様に、顔をしかめるは、カメラ42により撮影された画像からユーザの顔の範囲が検出され、検出された顔から抽出された特徴と、あらかじめ用意されている、しかめっ面の特徴とのマッチングが行われることによって検出される。生体情報取得部11においては、ユーザが顔をしかめたタイミングと、しかめた度合いを表す時系列データが取得される。
Similarly, in the face fraud, the range of the user's face is detected from the image taken by the
独り言や対話などの発話は、マイクロフォン41により集音された音声を対象として話者認識が行われることによって話者が特定され、集音された音声が、クライアント1のユーザの独り言であるのか、一緒にコンテンツを視聴している他のユーザとの対話であるのかが認識されることによって検出される。生体情報取得部11においては、ユーザの発話のタイミングと、発話の度合いである音量を表す時系列データが取得される。
For utterances such as monologue and dialogue, a speaker is identified by performing speaker recognition on the voice collected by the
拍手は、マイクロフォン41により集音された音に基づいて検出される。生体情報取得部11においては、ユーザの拍手のタイミングと、拍手の強弱などの度合いを表す時系列データが取得される。
The applause is detected based on the sound collected by the
他の表出についても同様に、マイクロフォン41とカメラ42により得られたデータに基づいて検出される。表出の検出は、マイクロフォン41とカメラ42により得られたデータがハードディスクなどの記録媒体に一度記録され、記録されたデータを対象として行われるようにしてもよいし、マイクロフォン41とカメラ42からデータが供給される毎にリアルタイムで行われるようにしてもよい。
Similarly, other expressions are detected based on the data obtained by the
図10は、表出の時系列データの例を示す図である。 FIG. 10 is a diagram illustrating an example of time-series data that is expressed.
図10には、上から順に、笑顔、顔をしかめる、拍手、独り言の時系列データが示されている。横軸は時刻を表し、縦軸は度合いを表す。 FIG. 10 shows time series data of smiles, face frowns, applause, and monologue in order from the top. The horizontal axis represents time and the vertical axis represents degree.
生体情報取得部11は、このようにして検出した表出の時系列データを生体情報処理部13に出力する。クライアント1においては複数のコンテンツが再生され、再生されたコンテンツ毎に、図10に示されるような時系列データが取得される。
The biometric
表出の時系列データは、コンテンツに対するユーザの評価や視聴履歴の情報とともにクライアント1からサーバ2に送信される。クライアント1と同様の構成を有する他の端末からも同様にして表出の情報などが送信されることにより、サーバ2には、複数のユーザの表出の情報が収集される。 Expressed time-series data is transmitted from the client 1 to the server 2 together with information about the user's evaluation and viewing history for the content. Expression information and the like are transmitted from other terminals having the same configuration as that of the client 1 in the same manner, so that information of expression of a plurality of users is collected in the server 2.
サーバ2においては、同じコンテンツに対する、同じ種類の表出の時系列データのパターン同士を比較し、特定の表出が検出された位置、度合いが類似する(時系列データのパターンが類似する)ユーザである類似ユーザが特定される。 The server 2 compares the same type of time-series data patterns for the same content, and is similar in position and degree at which a specific expression is detected (time-series data patterns are similar). A similar user is identified.
類似ユーザが特定された後、クライアント1のユーザが未経験のコンテンツであって、類似ユーザが高い評価をしているコンテンツが推薦コンテンツとして特定され、推薦コンテンツの情報がクライアント1に送信される。 After the similar user is specified, the content that the user of the client 1 has inexperienced and the similar user highly evaluates is specified as the recommended content, and the information of the recommended content is transmitted to the client 1.
あるユーザはおもしろいと感じるコンテンツを視聴しているときに多く笑い、違うユーザはおもしろいと感じるコンテンツを視聴しているときに多く拍手するといったように、ユーザ毎に、コンテンツを視聴しているときの表出が異なると考えられるため、表出の時系列データのパターンを用いることによっても、視聴の仕方の類似するユーザを特定することが可能になる。 One user laughs a lot when watching interesting content, and another user claps a lot when watching interesting content. Since the expressions are considered to be different, it is possible to specify users who have similar viewing methods by using the time-series data patterns of the expressions.
図11は、本発明の他の実施形態に係るコンテンツ推薦システムの構成例を示すブロック図である。 FIG. 11 is a block diagram showing a configuration example of a content recommendation system according to another embodiment of the present invention.
図11に示されるように、このコンテンツ推薦システムは、クライアント101により実現される。
As shown in FIG. 11, this content recommendation system is realized by a
クライアント101は、生体情報取得部111、コンテンツDB112、生体情報処理部113、生体情報DB114、コンテンツグループ特定部115、推薦コンテンツ特定部116、およびコンテンツ推薦部117から構成される。
The
後に詳述するように、クライアント101においては、視聴しているユーザが同じような生体反応を示すコンテンツのグループが特定される。また、あるコンテンツと類似するコンテンツの推薦が要求されたとき、基準となるコンテンツと同じグループに属する他のコンテンツが推薦されるようになされている。
As will be described in detail later, in the
生体反応には、血液中に含まれるヘモグロビンの量、血流量、汗の量、脈拍などが含まれる。コンテンツを視聴しているユーザが示す反応であればどのようなものが生体反応として用いられるようにしてもよい。 The biological reaction includes the amount of hemoglobin, blood flow, sweat, and pulse included in the blood. Any reaction may be used as a biological reaction as long as the reaction is indicated by the user viewing the content.
クライアント101の生体情報取得部111は、コンテンツの再生中、図2に示されるような状況でコンテンツを視聴しているユーザの生体反応の時系列データである生体情報を取得し、取得した生体情報を生体情報処理部113に出力する。生体情報には、どのコンテンツの再生中に取得されたものであるのかを表す情報も含まれる。
The biometric
クライアント101においては複数のコンテンツが再生され、再生されたコンテンツ毎に、図3に示されるような時系列データである生体情報が取得される。
A plurality of contents are reproduced in the
生体情報処理部113は、コンテンツDB112に記憶されているコンテンツを読み出して再生する。生体情報処理部113は、コンテンツの再生中に生体情報取得部111から順次供給される生体情報を取得し、生体情報DB114に記憶させる。複数のコンテンツの再生が行われることにより、生体情報DB114には、再生が行われたそれぞれのコンテンツに対する、クライアント101のユーザの生体情報が記憶される。
The biometric
コンテンツグループ特定部115は、生体情報DB114に記憶されている生体情報により表される生体反応の時系列データのパターンに基づいて、視聴中に、ユーザが同じような生体反応を示すコンテンツのグループを特定する。
The content
生体反応の時系列データのパターンが類似するか否かは、例えば、時系列データのパターンの相互相関を求めたり、特定のパターンとの一致率を求めたり、特定部分の閾値に対する一致率を求めたりして判断される。 Whether the time-series data patterns of biological reactions are similar can be determined, for example, by obtaining the cross-correlation of the time-series data patterns, obtaining the coincidence rate with a specific pattern, or obtaining the coincidence rate with respect to a threshold value of a specific part. It is judged.
図12は、クライアント101のユーザの生体情報の例を示す図である。
FIG. 12 is a diagram illustrating an example of the biometric information of the user of the
図12の例においては、コンテンツA乃至Cに対する生体反応の時系列データのパターンが上から順に示されている。 In the example of FIG. 12, the pattern of the time series data of the biological reaction with respect to the contents A to C is shown in order from the top.
コンテンツA乃至Cをそれぞれ視聴しているときのユーザの生体反応の時系列データのパターンが図12に示されるようなものである場合、コンテンツAを視聴しているときの生体反応の時系列データのパターンと、コンテンツBを視聴しているときの生体反応の時系列データのパターンは類似するから、コンテンツAとコンテンツBは、視聴しているときにクライアント101のユーザが類似する生体反応を示すコンテンツである類似コンテンツのグループとなる。
When the pattern of the time series data of the user's biological reaction when viewing the contents A to C is as shown in FIG. 12, the time series data of the biological reaction when viewing the content A And the pattern of the time series data of the biological reaction when viewing the content B are similar to each other, the content A and the content B show similar biological reactions when the user of the
コンテンツAの視聴中もコンテンツBの視聴中も、視聴を始めてから同じような時間だけ経過したシーンで、同じような度合いの生体反応をユーザは示すことになる。 During viewing of the content A and the viewing of the content B, the user exhibits a similar degree of biological reaction in a scene that has passed for a similar period of time since the start of viewing.
上述した血液中のヘモグロビン量の生体反応は脳の活動状況を表し、コンテンツを視聴しているときの感じ方によって活動状況が異なると考えられるから、類似コンテンツは、いずれのコンテンツにも同じようなタイミングで同じような特徴があること、すなわち、似たような視聴の仕方をユーザがしてしまうコンテンツであることを表す。 The biological reaction of the amount of hemoglobin in the blood described above represents the activity status of the brain, and it is thought that the activity status varies depending on how the user feels when viewing the content, so similar content is similar to any content It represents that there is a similar characteristic at the timing, that is, content in which the user has a similar way of viewing.
コンテンツグループ特定部115は、以上のようにして特定した類似コンテンツのグループの情報を推薦コンテンツ特定部116に出力する。
The content
推薦コンテンツ特定部116は、コンテンツの推薦がユーザにより要求されたとき、コンテンツグループ特定部115から供給された情報に基づいて、基準となるコンテンツと同じ類似コンテンツのグループに属するコンテンツを推薦コンテンツとして特定する。
The recommended
ユーザは、例えば、あるコンテンツを視聴しているときに、いま視聴しているコンテンツと似ているものを探すことをリモートコントローラやマウスなどを操作して入力し、コンテンツの推薦をクライアント101に対して要求する。クライアント101においては、ユーザが視聴しているコンテンツを基準のコンテンツとして、推薦コンテンツの特定が行われる。
For example, when viewing a certain content, the user inputs a search for a content similar to the content currently viewed by operating a remote controller or a mouse, and recommends the content to the
図12に示されるような生体情報に基づいて類似コンテンツのグループが特定されている場合、例えば、コンテンツBの視聴中に、類似するコンテンツの推薦が要求されたときには、基準となるコンテンツBと同じ類似コンテンツのグループに属するコンテンツAが推薦コンテンツとして特定される。 When a group of similar content is specified based on the biometric information as shown in FIG. 12, for example, when recommendation of similar content is requested during viewing of the content B, the same as the reference content B Content A belonging to a group of similar content is specified as recommended content.
推薦コンテンツ特定部116は、推薦コンテンツのタイトル、販売元、概要などの情報をコンテンツDB112から読み出し、読み出したそれらの情報をコンテンツ推薦部117に出力する。
The recommended
コンテンツ推薦部117は、推薦コンテンツ特定部116から供給された情報に基づいて推薦コンテンツの情報をテレビジョン受像機などに表示し、ユーザに提示する。
The content recommendation unit 117 displays recommended content information on a television receiver or the like based on the information supplied from the recommended
ここで、以上のような構成を有するクライアント101の処理について説明する。
Here, the processing of the
はじめに、図13のフローチャートを参照して、コンテンツを再生するクライアント101の処理について説明する。この処理は、例えば、所定のコンテンツの再生がユーザにより指示されたときに開始される。
First, processing of the
ステップS101において、クライアント101の生体情報処理部113は、コンテンツDB112から読み出したコンテンツを再生する。
In step S101, the biometric
ステップS102において、生体情報取得部111は、ユーザに装着されている測定器からの出力に基づいて、コンテンツを視聴しているユーザの生体反応の時系列データである生体情報を取得し、生体情報処理部113に出力する。
In step S <b> 102, the biological
ステップS103において、生体情報処理部113は、コンテンツの再生が終了したか否かを判定し、終了していないと判定した場合、ステップS101に戻り、以上の処理を繰り返す。
In step S103, the biological
一方、コンテンツの再生が終了したとステップS103において判定した場合、ステップS104において、生体情報処理部113は、生体情報を生体情報DB114に記憶させる。その後、処理は終了される。
On the other hand, if it is determined in step S103 that the content reproduction has ended, the biological
次に、図14のフローチャートを参照して、コンテンツの推薦を行うクライアント101の処理について説明する。
Next, processing of the
ステップS111において、コンテンツグループ特定部115は、生体情報DB114に記憶されている生体情報に基づいて、視聴中に、ユーザが同じような生体反応を示す類似コンテンツのグループを特定する。
In step S111, the content
コンテンツの推薦がユーザにより要求されたとき、ステップS112において、推薦コンテンツ特定部116は、基準となるコンテンツと同じ類似コンテンツのグループに属するコンテンツを推薦コンテンツとして特定する。
When content recommendation is requested by the user, in step S112, the recommended
ステップS113において、コンテンツ推薦部117は、推薦コンテンツの情報を表示し、ユーザに提示する。その後、処理は終了される。 In step S113, the content recommendation unit 117 displays recommended content information and presents it to the user. Thereafter, the process is terminated.
以上の処理により、クライアント101は、ユーザの視聴の仕方を基準として推薦コンテンツを特定し、コンテンツの推薦を行うことができる。
Through the above processing, the
視聴中にユーザが同じような生体反応を示すコンテンツのグループを特定し、以上のようにしてコンテンツの推薦を行うためには、クライアント101は、多くのコンテンツをユーザに実際に視聴させ、生体情報を取得している必要がある。例えば、ユーザが3つのコンテンツしか視聴していない場合、クライアント101は、その3つの範囲でしか、推薦コンテンツを選択することができない。
In order to identify a group of content that shows the same biological reaction during viewing and to recommend content as described above, the
生体情報が不足し、適切な推薦を行うことができない場合、他のユーザの分の生体情報が他の装置から取得され、取得された生体情報も用いてコンテンツの推薦が行われるようにしてもよい。 When biometric information is insufficient and proper recommendation cannot be performed, biometric information for other users is acquired from another device, and content recommendation is also performed using the acquired biometric information. Good.
図15は、コンテンツ推薦システムの他の構成例を示すブロック図である。図15において、図11に示される構成と同じ構成には同じ符号を付してある。重複する説明については適宜省略する。 FIG. 15 is a block diagram showing another configuration example of the content recommendation system. 15, the same components as those shown in FIG. 11 are denoted by the same reference numerals. The overlapping description will be omitted as appropriate.
図15に示されるコンテンツ推薦システムは、クライアント101とサーバ131が、インターネットなどのネットワークを介して接続されることによって構成される。
The content recommendation system shown in FIG. 15 is configured by connecting a
サーバ131は、クライアント101と同様の構成を有する複数の端末から送信された生体情報を受信し、生体情報DB141に記憶させて管理する。生体情報には、どのコンテンツの再生中に取得されたものであるのかを表す情報も含まれる。
The
図15のクライアント101は、通信部121と類似ユーザ特定部122をさらに有している点で、図11のクライアント101と異なる。
The
通信部121は、サーバ131と通信を行い、クライアント101のユーザ以外の複数のユーザの分の生体情報を生体情報DB141から取得する。通信部121は、取得した生体情報を生体情報DB114に記憶させる。
The
類似ユーザ特定部122は、生体情報DB114に記憶されている生体情報に基づいて、同じコンテンツの視聴中に、クライアント101のユーザと類似する生体反応を示すユーザである類似ユーザを特定する。
Based on the biometric information stored in the
すなわち、類似ユーザ特定部122は、図1の類似ユーザ特定部23と同様に、同じコンテンツについての、クライアント101のユーザの生体反応の時系列データのパターンと、クライアント101のユーザ以外のユーザの生体反応の時系列データのパターンを比較して類似ユーザを特定する。
That is, the similar
類似ユーザ特定部122は、クライアント101のユーザの類似ユーザがどのユーザであるのかを表す情報をコンテンツグループ特定部115に出力する。
The similar
コンテンツグループ特定部115は、クライアント101のユーザの生体情報と、クライアント101のユーザの類似ユーザの生体情報を生体情報DB114から読み出し、読み出した生体情報により表される生体反応の時系列データのパターンに基づいて、視聴中に、ユーザが同じような生体反応を示すコンテンツのグループを特定する。
The content
クライアント101のユーザとその類似ユーザは、同じコンテンツの視聴中に同じような生体反応を示すユーザであるから、クライアント101のユーザが視聴していないコンテンツであっても、それを視聴したときには、類似ユーザが示す生体反応と同じような生体反応を示すと考えられる。従って、ここでは、類似ユーザの生体情報が、クライアント101のユーザの生体情報として用いられ、上述したようなコンテンツのグループが特定されることになる。
Since the user of the
図16は、クライアント101のユーザであるユーザ1の生体情報と、類似ユーザであるユーザ2の生体情報の例を示す図である。
FIG. 16 is a diagram illustrating an example of biometric information of the user 1 who is the user of the
図16の例においては、コンテンツA乃至Fに対する生体反応の時系列データのパターンが上から順に示されている。 In the example of FIG. 16, the pattern of the time series data of the biological reaction for the contents A to F is shown in order from the top.
コンテンツA乃至Cに対する生体反応の時系列データのパターンは、ユーザ1がコンテンツA乃至Cを実際に視聴したときに取得された生体情報により表されるものである。一方、コンテンツD乃至Fに対する生体反応の時系列データのパターンは、サーバ131から取得された、ユーザ2の生体情報により表されるものである。
The pattern of the biometric reaction time series data for the contents A to C is represented by the biometric information acquired when the user 1 actually views the contents A to C. On the other hand, the pattern of the biological reaction time series data for the contents D to F is represented by the biological information of the user 2 acquired from the
この場合、コンテンツA,Bを視聴しているときのユーザ1の生体反応の時系列データのパターンとコンテンツFを視聴しているときの、ユーザ1の類似ユーザであるユーザ2の生体反応の時系列データのパターンは類似するから、コンテンツA,B,Fは、類似コンテンツのグループとなる。 In this case, the pattern of the time series data of the biological reaction of the user 1 when viewing the contents A and B and the biological reaction of the user 2 who is a similar user of the user 1 when viewing the content F. Since the patterns of the series data are similar, the contents A, B, and F are groups of similar contents.
コンテンツグループ特定部115は、以上のようにして特定した類似コンテンツのグループの情報を推薦コンテンツ特定部116に出力する。推薦コンテンツ特定部116においては、基準となるコンテンツと同じ類似コンテンツのグループに属するコンテンツが推薦コンテンツとして選択される。
The content
ここで、図17のフローチャートを参照して、図15に示されるような構成を有するクライアント101の処理について説明する。
Here, processing of the
ステップS121において、通信部121は、サーバ131と通信を行い、クライアント101のユーザ以外の複数のユーザの分の生体情報を取得する。
In step S <b> 121, the
ステップS122において、類似ユーザ特定部122は、クライアント101のユーザの生体情報と、通信部121により取得された、クライアント101のユーザ以外のユーザの生体情報に基づいて類似ユーザを特定する。
In step S <b> 122, the similar
ステップS123以降の処理は、図14のステップS111以降の処理と同様の処理である。ステップS123において、コンテンツグループ特定部115は、クライアント101のユーザの生体反応の時系列データのパターンと、類似ユーザの生体反応の時系列データのパターンに基づいて類似コンテンツのグループを特定する。
The processing after step S123 is the same as the processing after step S111 in FIG. In step S123, the content
コンテンツの推薦がユーザにより要求されたとき、ステップS124において、推薦コンテンツ特定部116は、基準となるコンテンツと同じ類似コンテンツのグループに属するコンテンツを推薦コンテンツとして特定する。
When content recommendation is requested by the user, in step S124, the recommended
ステップS125において、コンテンツ推薦部117は、推薦コンテンツの情報を表示し、ユーザに提示する。その後、処理は終了される。 In step S125, the content recommendation unit 117 displays recommended content information and presents it to the user. Thereafter, the process is terminated.
以上の処理により、クライアント101は、クライアント101のユーザの生体情報が不足している場合であっても、コンテンツの推薦を適切に行うことができる。
Through the above processing, the
図18は、本発明のさらに他の実施形態に係るコンテンツ推薦システムの構成例を示すブロック図である。 FIG. 18 is a block diagram showing a configuration example of a content recommendation system according to still another embodiment of the present invention.
図18に示されるように、このコンテンツ推薦システムは、クライアント201により実現される。
As shown in FIG. 18, this content recommendation system is realized by a
クライアント201は、生体情報取得部211、生体情報処理部212、コンテンツDB213、生体情報DB214、メタデータ取得部215、メタデータ別集計比較部216、プロファイル構成部217、推薦コンテンツ特定部218、およびコンテンツ推薦部219から構成される。
The
後に詳述するように、クライアント201においては、コンテンツにメタデータとして付加されている各種の属性値(Attribute Value)のうち、クライアント201のユーザにとって区別する必要のない属性値が生体情報に基づいて特定される。また、特定された属性値がマージされることによってプロファイルが再構成され、再構成されたプロファイルと、コンテンツに付加されているメタデータに基づいて、コンテンツの推薦が行われる。
As will be described in detail later, in the
すなわち、クライアント201は、コンテンツの内容に基づくフィルタリングであるCBF(Content Based Filtering)を行う装置である。
That is, the
ここで、対象のコンテンツが音楽コンテンツであるとすると、属性は、ジャンル、テンポ、速さ、リズム、歌詞のあり/なし、歌手の名前、作曲家の名前などの、コンテンツの特徴を表すのに用いられる項目である。 Here, if the target content is music content, the attributes represent the characteristics of the content such as genre, tempo, speed, rhythm, presence / absence of lyrics, singer's name, composer's name, etc. It is an item used.
属性値は、それぞれの項目として設定される値であり、例えばジャンルの属性に対しては、カントリー、ジャズ、ポップス、クラシックなどが値として設定される。 The attribute value is a value set as each item. For example, for a genre attribute, country, jazz, pop, classic, etc. are set as values.
プロファイルは、ユーザが実際に視聴したコンテンツのメタデータを解析することによって得られる情報である。例えば、ジャンルが「カントリー」であるコンテンツを10回聴いたことを表す情報や、「ポップス」であるコンテンツを10回聴いたことを表す情報などがプロファイルに含まれる。 A profile is information obtained by analyzing metadata of content actually viewed by a user. For example, the profile includes information indicating that the content whose genre is “country” has been listened to 10 times, information indicating that the content whose “genre” is “pops” has been listened 10 times, and the like.
クライアント201が有するコンテンツDB213に記憶されているそれぞれのコンテンツには、各種の属性値がメタデータとして設定されている。
Various attribute values are set as metadata for each content stored in the
また、プロファイル構成部217により、クライアント201のユーザのプロファイルが管理されている。プロファイル構成部217が管理するプロファイルは、ユーザがコンテンツを視聴したりダビングしたりするなどの、コンテンツを用いた操作を行う毎に更新される。
Further, the
クライアント201の生体情報取得部211は、音楽などのコンテンツの再生中、コンテンツを視聴しているユーザの生体反応の時系列データである生体情報を取得する。
The biometric
生体反応には、血液中に含まれるヘモグロビンの量、血流量、汗の量、脈拍などが含まれる。コンテンツを視聴しているユーザが示す反応であればどのようなものが生体反応として用いられるようにしてもよい。 The biological reaction includes the amount of hemoglobin, blood flow, sweat, and pulse included in the blood. Any reaction may be used as a biological reaction as long as the reaction is indicated by the user viewing the content.
生体情報取得部211は、生体情報を生体情報処理部212に出力する。クライアント201においてはメタデータの属性値別に複数のコンテンツが再生され、再生されたコンテンツ毎に、図3に示されるような時系列データである生体情報が取得される。
The biological
生体情報処理部212は、コンテンツDB213に記憶されているコンテンツを読み出して再生する。生体情報処理部212は、コンテンツの再生中に生体情報取得部211から順次供給される生体情報を取得し、生体情報DB214に記憶させる。複数のコンテンツの再生が行われることにより、生体情報DB214には、再生が行われたそれぞれのコンテンツに対する、クライアント201のユーザの生体情報が記憶される。
The biometric
メタデータ取得部215は、再生が行われ、生体情報が取得されたコンテンツのメタデータをコンテンツDB213から読み出し、読み出したメタデータをメタデータ別集計比較部216に出力する。コンテンツDB213には、コンテンツに関する各種の情報が記憶されている。コンテンツのメタデータを管理するサーバから、メタデータ取得部215によりメタデータが取得されるようにしてもよい。
The
メタデータ別集計比較部216は、生体反応の時系列データのパターンを属性値の異なるコンテンツのもの毎に比較し、特定の属性値で特徴的なパターンを抽出する。メタデータ別集計比較部216は、抽出したパターンが異なる属性値間で類似しているようであれば、その異なる属性値を同一の属性値とするように、クライアント201のユーザにとって区別する必要のない属性値を学習する。
The metadata-based
具体的には、まず、メタデータ別集計比較部216は、生体情報DB214に記憶されている生体情報と、メタデータ取得部215から供給されたメタデータに基づいて、生体情報と連動する属性を特定する。次に、メタデータ別集計比較部216は、特定した属性の値として設定される属性値のうち、クライアント201のユーザにとって区別する必要のない属性値を特定する。
Specifically, first, the metadata-by-metadata comparison /
ここで、図19と図20を参照して、クライアント201のユーザにとって区別する必要のない属性値の特定の仕方について説明する。
Here, with reference to FIG. 19 and FIG. 20, a description will be given of how to specify attribute values that need not be distinguished by the user of the
図19は、クライアント201のユーザの生体情報の例を示す図である。
FIG. 19 is a diagram illustrating an example of the biometric information of the user of the
図19の例においては、コンテンツA乃至Fに対する生体反応の時系列データのパターンが上から順に示されている。コンテンツA,B,D,Eに対する生体反応の時系列データのパターンは相互に類似しているものとする。 In the example of FIG. 19, the patterns of the biological series time series data for the contents A to F are shown in order from the top. It is assumed that the patterns of the biological reaction time series data for the contents A, B, D, and E are similar to each other.
どのコンテンツに対する生体反応の時系列データのパターンが類似するか否かは、例えば、時系列データのパターンの相互相関を求めたり、特定のパターンとの一致率を求めたり、特定部分の閾値に対する一致率を求めたりしてメタデータ別集計比較部216により判断される。
For example, the content of biological response time-series data patterns is similar, for example, by calculating the cross-correlation of time-series data patterns, determining the matching rate with a specific pattern, or matching the threshold of a specific part. The ratio is determined by the metadata
図20は、コンテンツA乃至Fのメタデータの例を示す図である。 FIG. 20 is a diagram illustrating an example of metadata of the contents A to F.
図20の例においては、ジャンル、歌詞のあり/なし、速さの各属性の値が示されている。コンテンツAのジャンルは「カントリー」とされ、歌詞のあり/なしは「あり」とされ、速さは「速」とされている。歌詞のあり/なしの属性値として白抜きの丸印が設定されていることは「あり」を表し、空欄は「なし」を表す。 In the example of FIG. 20, the values of the attributes of genre, presence / absence of lyrics, and speed are shown. The genre of the content A is “country”, the presence / absence of the lyrics is “present”, and the speed is “speed”. The setting of a white circle as an attribute value for the presence / absence of lyrics indicates “Yes”, and the blank indicates “No”.
同様に、コンテンツBのジャンルは「カントリー」、歌詞のあり/なしは「なし」、速さは「中」とされ、コンテンツCのジャンルは「ジャズ」、歌詞のあり/なしは「あり」、速さは「遅」とされている。コンテンツDのジャンルは「ポップス」、歌詞のあり/なしは「あり」、速さは「遅」とされ、コンテンツEのジャンルは「ポップス」、歌詞のあり/なしは「なし」、速さは「中」とされている。コンテンツFのジャンルは「クラシック」、歌詞のあり/なしは「あり」、速さは「速」とされている。 Similarly, the genre of content B is “country”, the presence / absence of lyrics is “no”, the speed is “medium”, the genre of content C is “jazz”, the presence / absence of lyrics is “yes”, The speed is said to be “slow”. The genre of content D is “pops”, the presence / absence of lyrics is “yes”, the speed is “slow”, the genre of content E is “pops”, the presence / absence of lyrics is “no”, and the speed is “Medium”. The genre of the content F is “classic”, the presence / absence of lyrics is “yes”, and the speed is “speed”.
このような生体情報とメタデータが取得された場合、メタデータ別集計比較部216においては、生体反応の時系列データのパターンが比較され、生体情報に連動する属性として、ジャンルが特定される。
When such biometric information and metadata are acquired, the metadata-based
すなわち、仮に、歌詞のあり/なしの属性が生体情報と連動しているとすると、例えば、歌詞のあり/なしの属性値が「あり」であるコンテンツAに対する生体反応の時系列データのパターンと、「なし」であるコンテンツBに対する生体反応の時系列データのパターンは類似しないはずであるが、実際には、図19に示されるように、これらのコンテンツに対する生体反応の時系列データのパターンは類似している。 That is, suppose that the presence / absence attribute of the lyrics is linked to the biological information, for example, the pattern of the time-series data of the biological reaction with respect to the content A having the attribute value of the presence / absence of the lyrics “Yes” , The biological response time-series data pattern for content B, which is “none”, should not be similar, but actually, the biological reaction time-series data pattern for these contents is as shown in FIG. It is similar.
また、歌詞のあり/なしの属性値が「あり」であるコンテンツAに対する生体反応の時系列データのパターンと、同じく「あり」であるコンテンツCに対する生体反応の時系列データのパターンは類似するはずであるが、実際には、図19に示されるように、これらのコンテンツに対する生体反応の時系列データのパターンは類似しない。 In addition, the time-series data pattern of the biological reaction for the content A having the attribute value “with / without” of the lyrics should be similar to the pattern of the time-series data of the biological reaction with respect to the content C having the same “Yes”. However, in practice, as shown in FIG. 19, the patterns of time-series data of biological responses to these contents are not similar.
そうすると、歌詞のあり/なしの属性は、生体情報には連動していないことになる。 Then, the presence / absence attribute of the lyrics is not linked to the biological information.
同様に、仮に、速さの属性が生体情報と連動しているとすると、例えば、速さの属性値が「速」であるコンテンツAに対する生体反応の時系列データのパターンと、「遅」であるコンテンツDに対する生体反応の時系列データのパターンは類似しないはずであるが、実際には、図19に示されるように、これらのコンテンツに対する生体反応の時系列データのパターンは類似している。 Similarly, if the speed attribute is linked to the biological information, for example, the time-series data pattern of the biological response to the content A having the speed attribute value “fast” and “slow” Although the patterns of biological reaction time series data for a certain content D should not be similar, in reality, the patterns of biological reaction time series data for these contents are similar as shown in FIG.
また、速さの属性値が「速」であるコンテンツAに対する生体反応の時系列データのパターンと、同じく「速」であるコンテンツFに対する生体反応の時系列データのパターンは類似するはずであるが、実際には、図19に示されるように、これらのコンテンツに対する生体反応の時系列データのパターンは類似しない。 Further, the pattern of the biological reaction time series data for the content A whose speed attribute value is “fast” should be similar to the pattern of the biological reaction time series data for the content F which is also “fast”. Actually, as shown in FIG. 19, the patterns of the time-series data of biological responses to these contents are not similar.
そうすると、速さの属性も、生体情報には連動していないことになる。 Then, the speed attribute is not linked to the biological information.
一方、ジャンルの属性に注目すると、例えば、ジャンルの属性値が「カントリー」であるコンテンツAに対する生体反応の時系列データのパターンと、同じく「カントリー」であるコンテンツBに対する生体反応の時系列データのパターンは、図19に示されるように類似している。 On the other hand, focusing on the attribute of the genre, for example, the pattern of the biological reaction time series data for the content A whose genre attribute value is “country” and the biological reaction time series data for the content B which is also “country”. The pattern is similar as shown in FIG.
また、ジャンルの属性値が「ポップス」であるコンテンツDに対する生体反応の時系列データのパターンと、同じく「ポップス」であるコンテンツEに対する生体反応の時系列データのパターンは、図19に示されるように類似している。 Moreover, the pattern of the biological reaction time series data for the content D whose genre attribute value is “pops” and the pattern of the biological reaction time series data for the content E which is also “pops” are shown in FIG. Is similar.
ジャンルの属性値が「カントリー」であるコンテンツAに対する生体反応の時系列データのパターンと、「ジャズ」であるコンテンツCに対する生体反応の時系列データのパターンは、図19に示されるように類似しない。 The pattern of biological time series data for the content A whose genre attribute value is “country” and the pattern of biological biological time series data for the content C which is “jazz” are not similar as shown in FIG. .
このことから、ジャンルの属性は、設定される値が生体情報に影響を与えることになり、生体情報と連動していることがわかる。 From this, it can be understood that the value of the genre attribute affects the biological information and is linked to the biological information.
生体情報はコンテンツの視聴の仕方を表すから、クライアント201のユーザは、ジャンルが異なれば異なる視聴の仕方をするし、ジャンルが同じであれば同じ視聴の仕方をすることになる。
Since the biometric information indicates how to view the content, the user of the
このように、生体情報と連動する属性が特定された後、メタデータ別集計比較部216においては、生体情報と連動する属性の値として設定される属性値のうち、クライアント201のユーザにとって区別する必要のない属性値が特定される。
As described above, after the attribute linked to the biometric information is specified, the metadata
図19に示されるような生体情報と図20に示されるようなメタデータが取得された場合、生体情報に連動する属性であるジャンルの値として設定される属性値のうちの「カントリー」と「ポップス」が、クライアント201のユーザにとって区別する必要のない属性値として特定される。
When biometric information as shown in FIG. 19 and metadata as shown in FIG. 20 are acquired, “country” and “country” among attribute values set as genre values that are attributes linked to biometric information. “Pops” is specified as an attribute value that does not need to be distinguished by the user of the
すなわち、上述したように、生体情報はコンテンツの視聴の仕方を表し、クライアント201のユーザは、ジャンルが異なれば異なる視聴の仕方をするし、ジャンルが同じであれば同じ視聴の仕方をするユーザのはずである。
That is, as described above, the biometric information indicates how to view the content, and the user of the
従って、本来、コンテンツA,Bと、コンテンツD,Eは、ジャンルが「カントリー」と「ポップス」とで異なるから、クライアント201のユーザは、異なる視聴の仕方をし、それにより、生体反応の時系列データのパターンも異なるものとして検出されるはずであるが、コンテンツA,Bに対する生体反応の時系列データのパターンと、コンテンツD,Eに対する生体反応の時系列データのパターンは、図19に示されるように相互に類似する。
Therefore, since the contents A and B and the contents D and E are originally different in “country” and “pops”, the user of the
このことは、クライアント201のユーザが、「カントリー」のコンテンツと「ポップス」のコンテンツを区別して視聴していないことを表し、クライアント201のユーザにとって、ジャンルの属性値として「カントリー」と「ポップス」を分けて設定することは、いわば意味のないことといえることになる。
This means that the user of the
メタデータ別集計比較部216は、「カントリー」と「ポップス」をクライアント201のユーザにとって区別する必要のない属性値として特定し、特定した属性値を表す情報をプロファイル構成部217に出力する。
The metadata-based
当然、生体反応の時系列データのパターンによっては、「カントリー」と「ポップス」の2つの属性値だけでなく、それより多い数の属性値が、区別する必要のない属性値として特定されることもある。 Of course, depending on the pattern of time-series data of biological reactions, not only two “country” and “pops” attribute values but also more attribute values may be specified as attribute values that do not need to be distinguished. There is also.
複数のユーザがクライアント201を利用している場合、生体情報の取得と、以上のようにして区別する必要のない属性値を特定することはユーザ毎に行われる。
When a plurality of users use the
プロファイル構成部217は、クライアント201のユーザにとって区別する必要のない、同一の属性値としてメタデータ別集計比較部216により特定された属性値をマージしてプロファイルを再構成する。
The
「カントリー」と「ポップス」の属性値を区別する必要がない場合、ジャンルが「カントリー」であるコンテンツを10回聴いたことを表す情報と、「ポップス」であるコンテンツを10回聴いたことを表す情報が再構成前のプロファイルに含まれるときには、プロファイル構成部217は、その情報を、例えば、「カントリー・ポップス」のコンテンツを20回聴いたことを表す情報としてまとめ、プロファイルを再構成する。
When there is no need to distinguish the attribute values of “country” and “pops”, information indicating that the content whose genre is “country” has been listened to 10 times and the content which is “pops” has been listened to 10 times. When the information to be included is included in the profile before reconfiguration, the
プロファイル構成部217は、再構成したプロファイルを推薦コンテンツ特定部218に出力する。
The
推薦コンテンツ特定部218は、プロファイル構成部217により再構成されたプロファイルに基づいて推薦コンテンツを特定する。
The recommended
例えば、「カントリー・ポップス」を20回聴いたことを表す情報の他に、「ジャズ」のコンテンツを15回聴いたことを表す情報がプロファイルに含まれている場合、推薦コンテンツ特定部218は、「ジャズ」のコンテンツより、「カントリー」のコンテンツと「ポップス」のコンテンツをクライアント201のユーザが好んでいると認識し、「カントリー」のコンテンツや「ポップス」のコンテンツを推薦コンテンツとして特定する。
For example, in addition to the information indicating that “Country Pops” has been listened to 20 times, if the profile includes information indicating that “Jazz” content has been listened to 15 times, the recommended
再構成が行われないとした場合、プロファイルには、「カントリー」であるコンテンツを10回聴いたことを表す情報と、「ポップス」であるコンテンツを10回聴いたことを表す情報が別々に含まれるから、「ジャズ」のコンテンツより、「カントリー」のコンテンツと「ポップス」のコンテンツをクライアント201のユーザが好んでいるとは認識されないことになる。
If reconfiguration is not performed, the profile contains information indicating that the content of “Country” has been listened to 10 times and information indicating that the content of “Pops” has been listened to 10 times separately. Therefore, it is not recognized that the user of the
クライアント201のユーザの中では「カントリー」のコンテンツと「ポップス」のコンテンツが区別されていないのであるから、それぞれのコンテンツを10回ずつ聴いている場合、視聴回数からすれば、「ジャズ」のコンテンツより、「カントリー」のコンテンツと「ポップス」のコンテンツの方がユーザの好みにあったものとなる。
Since “country” content and “pops” content are not distinguished among the users of the
推薦コンテンツ特定部218は、推薦コンテンツのタイトル、販売元、概要などの情報をコンテンツDB213から読み出し、読み出したそれらの情報をコンテンツ推薦部219に出力する。コンテンツDB213には、コンテンツに関する各種の情報が記憶されている。
The recommended
コンテンツ推薦部219は、推薦コンテンツ特定部218から供給された情報に基づいて推薦コンテンツの情報を表示し、ユーザに提示する。
The
ここで、以上のような構成を有するクライアント201の処理について説明する。
Here, processing of the
はじめに、図21のフローチャートを参照して、コンテンツを再生するクライアント201の処理について説明する。この処理は、例えば、所定のコンテンツの再生がユーザにより指示されたときに開始される。
First, processing of the
ステップS201において、クライアント201の生体情報処理部212は、コンテンツDB213から読み出したコンテンツを再生する。
In step S201, the biometric
ステップS202において、生体情報取得部211は、ユーザに装着されている測定器からの出力に基づいて、コンテンツを視聴しているユーザの生体反応の時系列データである生体情報を取得し、生体情報処理部212に出力する。
In step S202, the biometric
ステップS203において、生体情報処理部212は、コンテンツの再生が終了したか否かを判定し、終了していないと判定した場合、ステップS201に戻り、以上の処理を繰り返す。
In step S203, the biometric
一方、コンテンツの再生が終了したとステップS203において判定した場合、ステップS204において、生体情報処理部212は、生体情報を生体情報DB214に記憶させる。その後、処理は終了される。
On the other hand, if it is determined in step S <b> 203 that the content reproduction has ended, the biometric
次に、図22のフローチャートを参照して、コンテンツの推薦を行うクライアント201の処理について説明する。
Next, processing of the
ステップS211において、メタデータ別集計比較部216は、生体情報DB214に記憶されている生体情報と、メタデータ取得部215から供給されたメタデータに基づいて、上述したようにして、生体情報と連動する属性を特定する。
In step S <b> 211, the metadata
ステップS212において、メタデータ別集計比較部216は、特定した属性の値として設定される属性値のうち、クライアント201のユーザにとって区別する必要のない属性値として、生体反応の時系列データのパターンが類似する属性値を特定する。
In step S <b> 212, the metadata-based
ステップS213において、プロファイル構成部217は、メタデータ別集計比較部216により特定された、クライアント201のユーザにとって区別する必要のない属性値をマージしてプロファイルを再構成する。
In step S <b> 213, the
ステップS214において、推薦コンテンツ特定部218は、プロファイル構成部217により再構成されたプロファイルに基づいて推薦コンテンツを特定する。
In step S <b> 214, the recommended
ステップS215において、コンテンツ推薦部219は、推薦コンテンツの情報を表示し、ユーザに提示する。その後、処理は終了される。
In step S215, the
以上の処理により、クライアント201は、ユーザの中で区別されているか否かに応じて属性値を同一のものと扱ってプロファイルを再構成し、コンテンツの推薦を行うことができる。
Through the above processing, the
なお、コンテンツDB213、生体情報DB214は、クライアント201とネットワークを介して接続されるサーバに設けられるようにしてもよい。
Note that the
また、上述したようなコンテンツ視聴時のユーザの表出が認識され、笑顔などの特定の表出と、その表出があった際に再生が行われているコンテンツのシーンに設定されているメタデータとの関係が学習されるようにしてもよい。これにより、CBFを用いて、特定の表出が検出されたときに、同じ表出の出そうな番組シーンの検索、推薦などを行うことが可能になる。 In addition, the user's expression at the time of viewing the content as described above is recognized, a specific expression such as a smile, and the meta set set in the scene of the content that is being played when the expression is present. The relationship with data may be learned. As a result, when a specific expression is detected using CBF, it becomes possible to search for, recommend, etc. program scenes that are likely to have the same expression.
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行することもできるし、ソフトウエアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行する場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な汎用のパーソナルコンピュータなどに、プログラム記録媒体からインストールされ The series of processes described above can be executed by hardware or can be executed by software. When a series of processing is executed by software, a program constituting the software executes various functions by installing a computer incorporated in dedicated hardware or various programs. Installed from a program recording medium on a general-purpose personal computer
図23は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウエアの構成例を示すブロック図である。 FIG. 23 is a block diagram illustrating a configuration example of hardware of a computer that executes the above-described series of processing by a program.
図1に示されるクライアント1とサーバ2、図11、図15に示されるクライアント101、図15に示されるサーバ131、図18に示されるクライアント201の構成の少なくとも一部は、図23に示されるような構成を有するコンピュータのCPU(Central Processing Unit)301により、所定のプログラムが実行されることによって実現される。
At least a part of the configuration of the client 1 and server 2 shown in FIG. 1, the
CPU301、ROM(Read Only Memory)302、RAM(Random Access Memory)303は、バス304により相互に接続されている。
A
バス304には、さらに、入出力インタフェース305が接続されている。入出力インタフェース305には、キーボード、マウス、マイクロフォンなどよりなる入力部306、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部307、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる記憶部308、ネットワークインタフェースなどよりなる通信部309、光ディスクや半導体メモリなどのリムーバブルメディア311を駆動するドライブ310が接続されている。
An input /
以上のように構成されるコンピュータでは、CPU301が、例えば、記憶部308に記憶されているプログラムを入出力インタフェース305及びバス304を介してRAM303にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。
In the computer configured as described above, for example, the
CPU301が実行するプログラムは、例えばリムーバブルメディア311に記録して、あるいは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供され、記憶部308にインストールされる。
The program executed by the
なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。 The program executed by the computer may be a program that is processed in time series in the order described in this specification, or in parallel or at a necessary timing such as when a call is made. It may be a program for processing.
本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。 The embodiments of the present invention are not limited to the above-described embodiments, and various modifications can be made without departing from the scope of the present invention.
1 クライアント, 2 サーバ, 11 生体情報取得部, 12 コンテンツDB, 13 生体情報処理部, 14 送信部, 15 受信部, 16 コンテンツ推薦部, 21 受信部, 22 生体情報DB, 23 類似ユーザ特定部, 24 推薦コンテンツ特定部, 25 コンテンツDB, 26 送信部, 101 クライアント, 111 生体情報取得部, 112 コンテンツDB, 113 生体情報処理部, 114 生体情報DB, 115 コンテンツグループ特定部, 116 推薦コンテンツ特定部, 117 コンテンツ推薦部, 121 通信部, 122 類似ユーザ特定部, 201 クライアント, 211 生体情報取得部, 212 生体情報処理部, 213 コンテンツDB, 214 生体情報DB, 215 メタデータ取得部, 216 メタデータ別集計比較部, 217 プロファイル構成部, 218 推薦コンテンツ特定部, 219 コンテンツ推薦部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 client, 2 server, 11 biometric information acquisition part, 12 content DB, 13 biometric information processing part, 14 transmission part, 15 receiving part, 16 content recommendation part, 21 receiving part, 22 biometric information DB, 23 similar user specific part, 24 recommended content specifying unit, 25 content DB, 26 transmitting unit, 101 client, 111 biometric information acquiring unit, 112 content DB, 113 biometric information processing unit, 114 biometric information DB, 115 content group specifying unit, 116 recommended content specifying unit, 117 content recommendation unit, 121 communication unit, 122 similar user identification unit, 201 client, 211 biometric information acquisition unit, 212 biometric information processing unit, 213 content DB, 214 biometric information DB, 215 metadata acquisition unit, 21 Metadata totals comparing unit, 217 profile configuration unit, 218 the recommended
Claims (10)
前記取得手段により取得された前記生体情報のパターンが類似するか否かに基づいて、同じコンテンツの再生中に、コンテンツの推薦を要求してきたユーザが示す生体反応と類似する生体反応を示すユーザである類似ユーザを特定するユーザ特定手段と、
前記ユーザ特定手段により特定された前記類似ユーザにとって評価の高いコンテンツを推薦コンテンツとして特定する推薦コンテンツ特定手段と、
前記推薦コンテンツ特定手段により特定された推薦コンテンツの情報を、コンテンツの推薦を要求してきた前記ユーザが利用する情報処理端末に送信する送信手段と
を備える情報処理装置。 Biometric information that is time-series data representing a biological reaction indicated by the user during the reproduction of the content, and acquisition means for acquiring the evaluation of each content that has been reproduced for a plurality of users,
Based on whether patterns of the biometric information acquired by the acquisition unit is similar, during the reproduction of the same content, the user indicating the biological reaction of the user similar to the biological reaction represented having requested the content recommendation A user specifying means for specifying a similar user;
Recommended content specifying means for specifying content highly evaluated for the similar user specified by the user specifying means as recommended content;
An information processing apparatus comprising: transmission means for transmitting information on recommended content specified by the recommended content specifying means to an information processing terminal used by the user who has requested content recommendation.
前記推薦コンテンツ特定手段は、前記類似ユーザにとって評価の高いコンテンツであって、コンテンツの推薦を要求してきた前記ユーザが未経験のコンテンツを推薦コンテンツとして特定する
請求項1に記載の情報処理装置。 The acquisition means further acquires content reproduction histories for a plurality of users,
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the recommended content specifying unit specifies content that is highly evaluated by the similar user and that has not been experienced by the user who has requested content recommendation as recommended content.
請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1, wherein the biometric information includes information representing an expression expressed by a user during content reproduction.
取得した前記生体情報のパターンが類似するか否かに基づいて、同じコンテンツの再生中に、コンテンツの推薦を要求してきたユーザが示す生体反応と類似する生体反応を示すユーザである類似ユーザを特定し、
特定した前記類似ユーザにとって評価の高いコンテンツを推薦コンテンツとして特定し、
特定した推薦コンテンツの情報を、コンテンツの推薦を要求してきた前記ユーザが利用する情報処理端末に送信する
ステップを含む情報処理方法。 The biometric information, which is time-series data representing the biological reaction indicated by the user during content reproduction, and the evaluation of each content that has been reproduced are acquired for a plurality of users,
Identified acquired based on whether patterns are similar the biological information, during the reproduction of the same content, the similar user is a user that indicates a biological reaction in which the user similar to the biological reaction represented having requested the content recommendation And
The content that is highly evaluated by the identified similar user is identified as the recommended content,
An information processing method including a step of transmitting information on the specified recommended content to an information processing terminal used by the user who has requested content recommendation.
取得した前記生体情報のパターンが類似するか否かに基づいて、同じコンテンツの再生中に、コンテンツの推薦を要求してきたユーザが示す生体反応と類似する生体反応を示すユーザである類似ユーザを特定し、
特定した前記類似ユーザにとって評価の高いコンテンツを推薦コンテンツとして特定し、
特定した推薦コンテンツの情報を、コンテンツの推薦を要求してきた前記ユーザが利用する情報処理端末に送信する
ステップを含む処理をコンピュータに実行させるプログラム。 The biometric information, which is time-series data representing the biological reaction indicated by the user during content reproduction, and the evaluation of each content that has been reproduced are acquired for a plurality of users,
Identified acquired based on whether patterns are similar the biological information, during the reproduction of the same content, the similar user is a user that indicates a biological reaction in which the user similar to the biological reaction represented having requested the content recommendation And
The content that is highly evaluated by the identified similar user is identified as the recommended content,
A program for causing a computer to execute a process including a step of transmitting information on specified recommended content to an information processing terminal used by the user who has requested content recommendation.
コンテンツの再生中にユーザが示す生体反応を表す前記生体情報を取得する生体情報取得手段と、
再生が行われたそれぞれのコンテンツの評価を取得し、取得した評価を表す情報と、前記生体情報取得手段により取得された前記生体情報を前記情報処理装置に送信する送信手段と、
前記情報処理装置から送信された推薦コンテンツの情報を受信する受信手段と、
前記受信手段により受信された情報に基づいて、推薦コンテンツをユーザに提示する推薦手段と
を備える情報処理端末。 A biological information is a time-series data representing the biological reaction the user indicates during playback of the content, reproduction acquires user content ratings multiple of each of the contents is performed, the pattern of the acquired biometric information similar Based on whether or not during the playback of the same content, a similar user who is a user showing a biological reaction similar to the biological reaction indicated by the user who has requested the recommendation of the content is specified, In an information processing terminal connected via an information processing device that specifies high content as recommended content and transmits information on the specified recommended content to the information processing terminal used by the user who has requested content recommendation ,
Biometric information acquisition means for acquiring the biometric information representing a biological reaction indicated by a user during reproduction of content;
A transmission unit that acquires an evaluation of each content that has been played back, transmits information indicating the acquired evaluation, and the biological information acquired by the biological information acquisition unit;
Receiving means for receiving recommended content information transmitted from the information processing apparatus;
An information processing terminal comprising: recommendation means for presenting recommended content to a user based on information received by the reception means.
前記受信手段は、前記情報処理装置から送信された、前記類似ユーザにとって評価の高いコンテンツであって、前記情報処理端末のユーザが未経験のコンテンツであるとして前記情報処理装置により特定された推薦コンテンツの情報を受信する
請求項6に記載の情報処理端末。 The transmission means further transmits information representing a content reproduction history to the information processing apparatus,
The receiving unit is a content that is transmitted from the information processing device and is highly evaluated for the similar user, and is a content that is recommended by the information processing device as being inexperienced by a user of the information processing terminal. The information processing terminal according to claim 6, which receives information.
請求項6に記載の情報処理端末。 The information processing terminal according to claim 6, wherein the biometric information includes information representing an expression expressed by a user during content reproduction.
コンテンツの再生中にユーザが示す生体反応を表す前記生体情報を取得し、
再生が行われたそれぞれのコンテンツの評価を取得し、取得した評価を表す情報と、取得した前記生体情報を前記情報処理装置に送信し、
前記情報処理装置から送信された推薦コンテンツの情報を受信し、
受信した情報に基づいて、推薦コンテンツをユーザに提示する
ステップを含む情報処理方法。 A biological information is a time-series data representing the biological reaction the user indicates during playback of the content, reproduction acquires user content ratings multiple of each of the contents is performed, the pattern of the acquired biometric information similar Based on whether or not during the playback of the same content, a similar user who is a user showing a biological reaction similar to the biological reaction indicated by the user who has requested the recommendation of the content is specified, An information processing terminal that identifies high content as recommended content and transmits information about the specified recommended content to an information processing terminal used by the user who has requested content recommendation. In the information processing method,
Obtaining the biological information representing the biological reaction indicated by the user during the reproduction of the content;
Obtaining the evaluation of each content that has been played, sending the information representing the obtained evaluation and the obtained biological information to the information processing device,
Receiving information of recommended content transmitted from the information processing apparatus;
An information processing method including a step of presenting recommended content to a user based on received information.
コンテンツの再生中にユーザが示す生体反応を表す前記生体情報を取得し、
再生が行われたそれぞれのコンテンツの評価を取得し、取得した評価を表す情報と、取得した前記生体情報を前記情報処理装置に送信し、
前記情報処理装置から送信された推薦コンテンツの情報を受信し、
受信した情報に基づいて、推薦コンテンツをユーザに提示する
ステップを含むプログラム。 A biological information is a time-series data representing the biological reaction the user indicates during playback of the content, reproduction acquires user content ratings multiple of each of the contents is performed, the pattern of the acquired biometric information similar Based on whether or not during the playback of the same content, a similar user who is a user showing a biological reaction similar to the biological reaction indicated by the user who has requested the recommendation of the content is specified, An information processing terminal that identifies high content as recommended content and transmits information about the specified recommended content to an information processing terminal used by the user who has requested content recommendation. In a program that causes a computer to execute processing,
Obtaining the biological information representing the biological reaction indicated by the user during the reproduction of the content;
Obtaining the evaluation of each content that has been played, sending the information representing the obtained evaluation and the obtained biological information to the information processing device,
Receiving information of recommended content transmitted from the information processing apparatus;
A program including a step of presenting recommended content to a user based on received information.
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