WO2013014728A1

WO2013014728A1 - コンテンツ説明装置、コンテンツ説明方法及びプログラム

Info

Publication number: WO2013014728A1
Application number: PCT/JP2011/066743
Authority: WO
Inventors: 太郎中島; 洋人河内
Original assignee: パイオニア株式会社
Priority date: 2011-07-22
Filing date: 2011-07-22
Publication date: 2013-01-31

Abstract

　コンテンツ説明装置は、複数のコンテンツの中から指定されたコンテンツと、複数のコンテンツから指定されたコンテンツを除いた残りのコンテンツとの類似している度合いを示す類似度を演算する類似度演算手段と、残りのコンテンツについて、ユーザが認識している度合いを示すユーザ認識度を演算するユーザ認識度演算手段と、類似度及びユーザ認識度に基づいて、指定されたコンテンツを説明するためのコンテンツ説明情報を提示する説明提示手段と、複数のコンテンツの各々について、コンテンツ説明情報が提示された履歴を示す説明履歴を記憶する記憶手段と、を備え、ユーザ認識度演算手段は、説明履歴に基づいてユーザ認識度を演算する。

Description

コンテンツ説明装置、コンテンツ説明方法及びプログラム

　本発明は、楽曲等のコンテンツを説明するコンテンツ説明装置に関する。

　ＰＣや携帯型音楽プレーヤにおいては、ＨＤＤ等の記録媒体に数千曲もの楽曲データを保存し、それを選択的に再生して楽しむことができる。また、インターネットを介して未知の楽曲データを容易に入手できる環境が整備されてきている。

　ユーザには、既知及び未知のものを含めて数千曲もの大量の楽曲を保存できるメリットを活用して、状況に応じて様々な楽曲を素早く選び出したいという要求がある。従来、ユーザの好みや楽曲の雰囲気などの指定条件に沿って楽曲を検索する装置、或いは自らの聴取履歴及び他人の聴取履歴を利用してユーザの好みに合致し、かつ聴き慣れない楽曲を出力する装置が提案されている。

　例えば、特許文献１には、所定のアルゴリズムでユーザの嗜好度（過去楽曲再生回数やユーザからの入力）と楽曲の特徴量を対応させておき、ユーザの要求があった際に、ユーザの嗜好度に合致する複数の互いに類似する楽曲情報を出力する楽曲検索装置が示されている。

　特許文献２には、ユーザが有する楽曲再生リストと、ユーザ以外の他者が有する楽曲再生リストを照らし合わせ、両者に共通の楽曲がある場合に、他者の楽曲再生リストに含まれる他の楽曲情報をユーザに提示する協調フィルタリングが示されている。

　特許文献３には、予め楽曲の特徴に応じた楽曲の印象を決定しておき、ユーザから特定の印象が指定された際に、合致する楽曲情報を出力する装置が示されている。

　これらの従来装置においては、ユーザは出力された楽曲に応じて出力結果の良し悪し、すなわちユーザの要求に合致しているか否かを確認することができる。しかしながら、その出力楽曲が未知の楽曲であった場合には、ユーザはその出力楽曲の内容を把握するために最低一度は聴取する必要がある。

　これらに対して、特許文献４には、ユーザの未知の楽曲に対して類似する既知の楽曲で説明する装置が示されている。この装置によれば、ユーザは聴取することなく楽曲の内容を把握することが可能である。したがって、大量の未知の楽曲の中から聞きたい曲を速やかに選び出すことが可能になる。

特開２００５－０１８２０５号公報特開２００６－２７７８８０号公報特開２００５－３０１１６０号公報ＷＯ２００８－１２６２６２号公報

　特許文献４に記載された装置では、指定されたコンテンツに類似する度合い（類似度）と、ユーザが認知している度合い（ユーザ認識度）とを用い、類似度及びユーザ認識度が高いコンテンツを、指定されたコンテンツを説明するためのコンテンツとして選んでいた。ここで、ユーザ認識度は、ユーザがコンテンツを再生した場合に値が高められる（言い換えるとコンテンツを再生しないと低い値のままである）。したがって、例えば、再生はしていないが内容は大体分かるといったコンテンツが存在する場合、そのようなコンテンツのユーザ認識度が低いために、説明に選ばれない傾向にあった。以上のことから、特許文献４に記載された装置では、ユーザの既知のコンテンツが少ない場合（つまりユーザ認識度がある程度高いコンテンツが少ない場合）などにおいて、指定されたコンテンツを適切に説明することが困難となる場合があった。

　本発明が解決しようとする課題としては、上記のものが一例として挙げられる。本発明は、説明を受けた履歴に基づいて選択したコンテンツを提示することで、ユーザが指定したコンテンツの説明を適切に行うことが可能なコンテンツ説明装置、コンテンツ説明方法及びプログラムを提供することを目的とする。

　請求項１に記載の発明では、コンテンツ説明装置は、複数のコンテンツの中から指定されたコンテンツと、前記複数のコンテンツから前記指定されたコンテンツを除いた残りのコンテンツとの類似している度合いを示す類似度を演算する類似度演算手段と、前記残りのコンテンツについて、ユーザが認識している度合いを示すユーザ認識度を演算するユーザ認識度演算手段と、前記類似度及び前記ユーザ認識度に基づいて、前記指定されたコンテンツを説明するためのコンテンツ説明情報を提示する説明提示手段と、前記複数のコンテンツの各々について、前記コンテンツ説明情報が提示された履歴を示す説明履歴を記憶する記憶手段と、を備え、前記ユーザ認識度演算手段は、前記説明履歴に基づいて前記ユーザ認識度を演算する。

　請求項１０に記載の発明では、コンテンツ説明装置によって実行されるコンテンツ説明方法は、複数のコンテンツの中から指定されたコンテンツと、前記複数のコンテンツから前記指定されたコンテンツを除いた残りのコンテンツとの類似している度合いを示す類似度を演算する類似度演算工程と、前記残りのコンテンツについて、ユーザが認識している度合いを示すユーザ認識度を演算するユーザ認識度演算工程と、前記類似度及び前記ユーザ認識度に基づいて、前記指定されたコンテンツを説明するためのコンテンツ説明情報を提示する説明提示工程と、前記複数のコンテンツの各々について、前記コンテンツ説明情報が提示された履歴を示す説明履歴を記憶する記憶工程と、を備え、前記ユーザ認識度演算工程は、前記説明履歴に基づいて前記ユーザ認識度を演算する。

　請求項１１に記載の発明では、コンピュータを有するコンテンツ説明装置によって実行されるプログラムは、複数のコンテンツの中から指定されたコンテンツと、前記複数のコンテンツから前記指定されたコンテンツを除いた残りのコンテンツとの類似している度合いを示す類似度を演算する類似度演算手段、前記残りのコンテンツについて、ユーザが認識している度合いを示すユーザ認識度を演算するユーザ認識度演算手段、前記類似度及び前記ユーザ認識度に基づいて、前記指定されたコンテンツを説明するためのコンテンツ説明情報を提示する説明提示手段、前記複数のコンテンツの各々について、前記コンテンツ説明情報が提示された履歴を示す説明履歴を記憶する記憶手段、として前記コンピュータを機能させ、前記ユーザ認識度演算手段は、前記説明履歴に基づいて前記ユーザ認識度を演算する。

本実施例における楽曲説明装置の構成を示すブロック図である。楽曲情報データベース部に格納されている楽曲情報の具体例を示す図である。ユーザ管理データベース部に格納されているユーザ情報の具体例を示す図である。楽曲情報ＸＦ（ｉ，ｊ）及びＡＦ（ｊ）の具体例を示す図である。類似度演算動作を示すフローチャートである。ユーザ情報ＸＵ（ｉ，ｊ）の例を示す図である。公的情報ＸＰ（ｉ，ｊ）の例を示す図である。ユーザ認識度演算動作を示すフローチャートである。説明適確度演算動作を示すフローチャートである。説明曲選択部による説明曲の選択を具体的に説明するための図を示す。楽曲説明方法決定動作を示すフローチャートである。代表曲表示の場合の表示例を示す図である。アーチスト割合表示の場合の表示例を示す図である。

　本発明の１つの観点では、コンテンツ説明装置は、複数のコンテンツの中から指定されたコンテンツと、前記複数のコンテンツから前記指定されたコンテンツを除いた残りのコンテンツとの類似している度合いを示す類似度を演算する類似度演算手段と、前記残りのコンテンツについて、ユーザが認識している度合いを示すユーザ認識度を演算するユーザ認識度演算手段と、前記類似度及び前記ユーザ認識度に基づいて、前記指定されたコンテンツを説明するためのコンテンツ説明情報を提示する説明提示手段と、前記複数のコンテンツの各々について、前記コンテンツ説明情報が提示された履歴を示す説明履歴を記憶する記憶手段と、を備え、前記ユーザ認識度演算手段は、前記説明履歴に基づいて前記ユーザ認識度を演算する。

　上記のコンテンツ説明装置は、ユーザによって指定されたコンテンツを説明するためのコンテンツ説明情報を提示する装置である。類似度演算手段は、複数のコンテンツの中から指定されたコンテンツと、複数のコンテンツから指定されたコンテンツを除いた残りのコンテンツとの類似している度合いを示す類似度を演算する。ユーザ認識度演算手段は、残りのコンテンツについて、ユーザが認識している度合い（言い換えるとユーザにとっての認識し易さ）を示すユーザ認識度を演算する。説明提示手段は、類似度及びユーザ認識度に基づいて、指定されたコンテンツを説明するためのコンテンツ説明情報を提示し、記憶手段は、複数のコンテンツの各々について、コンテンツ説明情報が提示された履歴を示す説明履歴を記憶する。この場合、ユーザ認識度演算手段は、説明履歴に基づいてユーザ認識度を演算する。つまり、ユーザ認識度演算手段は、コンテンツについての説明を受けた履歴（説明を受けたか否かや説明を受けた回数など）に応じて、ユーザ認識度を演算する。上記のコンテンツ説明装置によれば、説明履歴を考慮してユーザ認識度を求めることで、より適切なコンテンツを用いて説明することが可能になる。よって、ユーザにとってより分かり易い説明を提供することが可能となる。

　上記のコンテンツ説明装置の一態様では、前記ユーザ認識度演算手段は、前記説明履歴に基づいて、前記コンテンツ説明情報が提示された履歴があるコンテンツの前記ユーザ認識度を大きくする。

　この態様では、説明を受けたコンテンツについては、ユーザの理解度が高まる傾向にあるので、ユーザ認識度を大きくする。これにより、実際に再生していなくても説明を受けたコンテンツにおけるユーザ認識度を上げることができる。例えば、再生はしていないが内容は大体分かるといったコンテンツのユーザ認識度を上げることができる。したがって、説明に使用できるコンテンツが自動的に増えるため、より適切なコンテンツを用いて説明することが可能になる。

　上記のコンテンツ説明装置の他の一態様では、前記記憶手段は、前記複数のコンテンツの各々について再生履歴を更に記憶し、前記ユーザ認識度演算手段は、前記再生履歴に基づいて、再生された履歴があるコンテンツの前記ユーザ認識度を大きくし、再生された履歴があるコンテンツの前記ユーザ認識度を大きくする度合いを、前記コンテンツ説明情報が提示された履歴があるコンテンツの前記ユーザ認識度を大きくする度合いよりも高くする。こうするのは、説明を受けるよりも実際に再生したほうがコンテンツに対するユーザの理解度が高まる傾向にあるからである。

　上記のコンテンツ説明装置の他の一態様では、前記ユーザ認識度演算手段は、前記説明履歴に基づいて、前記コンテンツ説明情報として用いられたコンテンツの種類を求め、前記コンテンツの種類が多いコンテンツの前記ユーザ認識度を、前記コンテンツの種類が少ないコンテンツの前記ユーザ認識度よりも大きくする。こうするのは、説明に用いられたコンテンツの種類が多い（言い換えるとコンテンツの偏りが小さい）コンテンツは、様々な視点から説明されているので、当該コンテンツに対するユーザの理解度が高いと言えるからである。

　上記のコンテンツ説明装置の他の一態様では、前記類似度及び前記ユーザ認識度に基づいて、前記指定されたコンテンツに対する前記残りのコンテンツの説明適確度を演算する説明適確度演算手段と、前記説明適確度及び前記説明履歴に基づいて、前記残りのコンテンツの中からコンテンツを選択するコンテンツ選択手段と、を更に備え、前記説明提示手段は、前記コンテンツ選択手段が選択したコンテンツを、前記コンテンツ説明情報として提示する。これにより、説明履歴を考慮して選択されたコンテンツを、コンテンツ説明情報として提示することができる。

　上記のコンテンツ説明装置の他の一態様では、前記コンテンツ選択手段は、前記説明適確度が高い上位のコンテンツの中から、前記説明履歴に基づいて、前記コンテンツ説明情報として提示された回数が少ないコンテンツを選択する。これにより、１つの説明の対象となっているコンテンツについて、何度も同じコンテンツで説明が行われてしまうことを避けることができる。言い換えると、１つのコンテンツに対して、様々なコンテンツにて説明を行うことができる。したがって、ユーザが飽きてしまうことを防止することができると共に、別の視点から説明を行うことでユーザの理解を促進させることができる。

　上記のコンテンツ説明装置の他の一態様では、前記コンテンツ選択手段は、前記説明適確度が高い上位のコンテンツの中から、前記説明履歴に基づいて、前記コンテンツ説明情報として提示された最終日時から経過している時間が長いコンテンツを選択する。これによっても、１つの説明の対象となっているコンテンツに対して、様々なコンテンツにて説明を行うことができる、つまり何度も同じコンテンツで説明が行われてしまうことを避けることができる。

　上記のコンテンツ説明装置の他の一態様では、前記コンテンツ選択手段は、前記説明適確度が高い上位のコンテンツの中から、前記説明履歴に基づいて、前記コンテンツ説明情報として提示された履歴がないコンテンツを選択する。これによっても、１つの説明の対象となっているコンテンツに対して、様々なコンテンツにて説明を行うことができる、つまり何度も同じコンテンツで説明が行われてしまうことを避けることができる。

　好適には、前記記憶手段は、前記複数のコンテンツの各々の前記説明履歴として、当該コンテンツについて前記コンテンツ説明情報が提示された最終日時と、当該コンテンツについて前記コンテンツ説明情報が提示された回数とを記憶すると共に、当該コンテンツのための前記コンテンツ説明情報として提示されたコンテンツごとに、前記コンテンツ説明情報として提示された最終日時と、前記コンテンツ説明情報として提示された回数とを記憶する。

　本発明の他の観点では、コンテンツ説明装置によって実行されるコンテンツ説明方法は、複数のコンテンツの中から指定されたコンテンツと、前記複数のコンテンツから前記指定されたコンテンツを除いた残りのコンテンツとの類似している度合いを示す類似度を演算する類似度演算工程と、前記残りのコンテンツについて、ユーザが認識している度合いを示すユーザ認識度を演算するユーザ認識度演算工程と、前記類似度及び前記ユーザ認識度に基づいて、前記指定されたコンテンツを説明するためのコンテンツ説明情報を提示する説明提示工程と、前記複数のコンテンツの各々について、前記コンテンツ説明情報が提示された履歴を示す説明履歴を記憶する記憶工程と、を備え、前記ユーザ認識度演算工程は、前記説明履歴に基づいて前記ユーザ認識度を演算する。

　また、本発明の他の観点ではコンピュータを有するコンテンツ説明装置によって実行されるプログラムは、複数のコンテンツの中から指定されたコンテンツと、前記複数のコンテンツから前記指定されたコンテンツを除いた残りのコンテンツとの類似している度合いを示す類似度を演算する類似度演算手段、前記残りのコンテンツについて、ユーザが認識している度合いを示すユーザ認識度を演算するユーザ認識度演算手段、前記類似度及び前記ユーザ認識度に基づいて、前記指定されたコンテンツを説明するためのコンテンツ説明情報を提示する説明提示手段、前記複数のコンテンツの各々について、前記コンテンツ説明情報が提示された履歴を示す説明履歴を記憶する記憶手段、として前記コンピュータを機能させ、前記ユーザ認識度演算手段は、前記説明履歴に基づいて前記ユーザ認識度を演算する。

　なお、プログラムは、記録媒体に記録した状態で好適に取り扱うことができる。

　以下、図面を参照して本発明の好適な実施例について説明する。

　［全体構成］
　図１は、本実施例に係る楽曲説明装置を示している。図１に示すように、楽曲説明装置は、楽曲指定部１と、楽曲説明方法指定部２と、楽曲情報データベース部３と、ユーザ管理データベース部４と、楽曲索引同期部５と、楽曲類似度演算部６と、ユーザ認識度演算部７と、説明適確度演算部８と、楽曲説明方法決定部９と、楽曲情報提示部１０と、説明履歴更新部１１と、説明曲選択部１２とを有する。

　好適には、楽曲説明装置は、大量のコンテンツの格納が可能な装置にアクセスすることができる端末装置に適用される。例えば、楽曲説明装置は、カーオーディオや、オーディオプレーヤや、携帯電話や、携帯型端末装置などに適用される。

　楽曲指定部１は、ユーザが説明を要する楽曲を指定する。楽曲説明方法指定部２は、楽曲指定部１によって指定された楽曲に対する最終的な楽曲説明方法を、ユーザの選択に応じて指定する。詳しくは、ユーザは、指定した楽曲を説明するための楽曲を表示させる「代表曲表示」と、指定した楽曲を説明するためのアーチストの割合を表示させる「アーチスト割合表示」とのいずれかを楽曲説明方法として選択し、楽曲説明方法指定部２は、ユーザによって選択された代表曲表示及びアーチスト割合表示のいずれかを指定する。

　以下では、ユーザが指定した楽曲（楽曲指定部１にて指定された楽曲）を適宜「説明対象曲」や「指定楽曲」と呼び、代表曲表示において説明対象曲を説明するために用いられる楽曲を適宜「説明曲」と呼ぶ。

　楽曲情報データベース部３は、既存の楽曲各々についての少なくとも書誌情報、音楽特徴量、画像特徴量、及び公的情報を含む各種の楽曲情報を格納している。図２は、楽曲情報データベース部３に格納されている１つの楽曲（楽曲ＩＤ：１０００）についての書誌情報、音楽特徴量、画像特徴量、及び公的情報各々の具体例を示している。

　ユーザ管理データベース部４は、楽曲情報データベース部３に存在する楽曲に対する、ユーザ毎の再生履歴や所有/非所有情報や説明履歴などを格納したデータベースである。楽曲に対するユーザ自体に関わる情報であればユーザ管理データベース部４の範囲として扱われる。

　図３は、ユーザ管理データベース部４に格納されている楽曲（楽曲ＩＤ：０００１、０００２、０００３）についてのユーザ情報の具体例を示している。図３に示すように、ユーザ情報は、楽曲の再生履歴や、楽曲のユーザ評価や所有/非所有や、説明を受けた履歴を示す説明履歴などを有する。詳しくは、再生履歴は、楽曲を再生した最終日時（再生最終日時）及び再生回数を有し、説明履歴は、楽曲についての説明を受けた最終日時及び説明を受けた回数と、当該楽曲を説明するために用いられた各楽曲（説明曲）によって説明を受けた最終日時（説明最終日時）及び説明回数とを有する。

　図１に戻って説明する。楽曲索引同期部５は、楽曲情報データベース部３とユーザ管理データベース部４とにおいて、楽曲索引（楽曲ＩＤ）について対応関係をとる。すなわち、楽曲情報データベース部３に新たな楽曲情報が楽曲ＩＤと共に追加された場合に、ユーザ管理データベース部４にも同一の楽曲ＩＤが加えられ、その楽曲ＩＤ用のデータ格納領域が確保される。

　楽曲類似度演算部６は、楽曲指定部１にて指定された楽曲（説明対象曲）に対し、その指定楽曲と他の楽曲との楽曲類似度を演算する。その演算には楽曲情報データベース部３に格納されている各楽曲の楽曲情報のうちの、公的情報以外の全てが用いられる。

　ユーザ認識度演算部７は、楽曲情報データベース部３に格納されている全ての楽曲に対するユーザにとっての認識し易さ、つまりユーザの認識度を演算する。その演算には楽曲データベース部３に格納されている各楽曲の楽曲情報のうち公的情報と、ユーザ管理データベース部４に格納されている各楽曲のユーザ情報とが用いられる。

　説明適確度演算部８は、楽曲類似度演算部６の演算結果及びユーザ認識度演算部７の演算結果を用いて、楽曲情報データベース部３に格納されている全ての楽曲のうちの、楽曲指定部１にて指定された楽曲に対する説明適確度を演算する。具体的には、説明適確度演算部８は、ユーザが指定した楽曲（説明対象曲）に対して楽曲情報（音楽特徴、書誌情報、ジャケット写真などの画像特徴等）が類似し、かつユーザにとって認識し易い楽曲の順位付けを行う。

　説明曲選択部１２は、ユーザ管理データベース部４に格納されている、説明対象曲に対応するユーザ情報の説明履歴に基づいて、説明適確度演算部８で得た説明適確度の高い楽曲群の中から、代表曲表示において当該説明対象曲を説明するための説明曲を選択する。

　楽曲説明方法決定部９は、楽曲説明方法指定部２からの指定（代表曲表示又はアーチスト割合表示の指定）に基づいて、（１）代表曲表示において表示させる、説明曲選択部１２が選択した説明曲の楽曲情報、及び、（２）アーチスト割合表示において表示させる、説明適確度演算部８で得た説明適確度の高い楽曲群に属するアーチスト割合、のいずれを出力するかを決定する。

　楽曲情報提示部１０は、楽曲説明方法決定部９から出力される楽曲情報を、楽曲説明情報（コンテンツ説明情報）として、図示しない表示部の画面に提示する。

　説明履歴更新部１１は、楽曲情報提示部１０による楽曲情報の提示に応じて、ユーザ管理データベース４に格納されている、説明対象曲に対応するユーザ情報を更新する。具体的には、説明履歴更新部１１は、楽曲情報が提示された説明対象曲について、ユーザ情報の説明履歴を更新する。この場合、説明履歴更新部１１は、楽曲情報を提示する対象となった説明対象曲の「説明を受けた最終日時」及び「説明を受けた回数」を更新すると共に、楽曲情報として提示された説明曲の「説明回数」及び「最終説明日時」を更新する（図３参照）。

　なお、楽曲類似度演算部６は、本発明における「類似度演算手段」の一例に相当する。ユーザ認識度演算部７は、本発明における「認識度演算手段」の一例に相当する。説明適確度演算部８は、本発明における「説明適確度演算手段」の一例に相当する。楽曲説明方法決定部９及び楽曲情報提示部１０は、本発明における「説明提示手段」の一例に相当する。説明履歴更新部１１及びユーザ管理データベース４は、本発明における「記憶手段」の一例に相当する。説明曲選択部１２は、本発明における「コンテンツ選択手段」の一例に相当する。

　［類似度演算動作］
　次に、楽曲類似度演算部６による類似度演算動作について具体的に説明する。まず、ユーザの操作に応じて楽曲が指定され、楽曲指定部１からは指定楽曲を示すデータが楽曲類似度演算部６に供給される。楽曲類似度演算部６は指定楽曲と、楽曲情報データベース部３に格納されている複数の楽曲との類似度演算を行う。

　楽曲情報データベース部３には、既存の全ての楽曲についての楽曲情報が記録されており、その集合を「Ｘ」とする。ここで、「Ｘ」に属する楽曲を「Ｘ（ｉ）」で表す。「ｉ」は「０…Ｎ－１」であり、「Ｎ」は楽曲総数である。楽曲Ｘ（ｉ）の楽曲情報を「ＸＦ（ｉ，ｊ）」で表す。「ｊ」は「０…Ｍ－１」であり、「Ｍ」は楽曲情報属性の総数と定義する。ユーザによって指定された楽曲を「Ａ」で表す。楽曲Ａは「Ｘ」に属し、楽曲Ａの楽曲情報を「ＡＦ（ｊ）」と定義する（ｊ＝０…Ｍ－１）。楽曲情報ＸＦ（ｉ，ｊ）及びＡＦ（ｊ）の例として、図４に示すように、属性ｊ＝０～９の各々について、アイテム、特徴量又は情報、評価対象、及び類似演算対象が定められる。

　類似度演算動作においては、図５に示すように、まず、指定楽曲Ａについての楽曲情報ＡＦ（ｊ）が楽曲情報データベース部３から取得される（ステップＳ１）。また、楽曲Ａ以外の楽曲Ｘ（ｉ）、ｉ＝０…Ｎ－１についての楽曲情報ＸＦ（ｉ，ｊ）が、楽曲情報データベース部３から取得される（ステップＳ２）。そして、楽曲情報ＡＦ（ｊ）と楽曲情報ＸＦ（ｉ，ｊ）とを用いて、楽曲Ａと楽曲Ｘ（ｉ）との類似度ＲＦ（ｉ，ｊ）が演算される（ステップＳ３）。

　ここで、楽曲Ａとそれ以外の楽曲Ｘ（ｉ）、Ｘ（ｉ）≠Ａとの楽曲類似度を、「ＲＦ（ｉ，ｊ）」と定義する（ｉ＝０…Ｎ－１、ｊ＝０…Ｍ）。「ｊ＝０」の場合には、ＡＦ（ｊ）及びＸＦ（ｉ，ｊ）の楽曲属性すべて（ｊ＝０…Ｍ－１）の類似度を計算した結果が、「ＲＦ（ｉ，０）」として格納される。「ｊ＝１…Ｍ」の場合には、個別の楽曲属性（ＡＦ（ｊ）及びＸＦ（ｉ，ｊ）のｊ＝０…Ｍ－１に対応）に対する類似度を計算した結果が、「ＲＦ（ｉ，ｊ＋１）」として格納される。楽曲類似度の演算方法としては、多次元ベクトルの距離指標であればユークリッド距離、余弦距離、マハラノビス距離等を用いても良い。ユークリッド距離を採用した場合の計算式は、次式（１ａ）、（１ｂ）の通りである。

　類似度の演算では、楽曲属性のうち、図４のｊ＝３～９のように数値で表現されるものはその差分を計算し、図４のｊ＝０～２のように単語群の場合にはＡＦ（ｊ）およびＸＦ（ｉ，ｊ）で共通に含む単語の出現頻度を計算すると良い。

　［ユーザ認識度演算動作］
　次に、上記した楽曲類似度の演算後に行われる、ユーザ認識度演算部７によるユーザ認識度演算動作について具体的に説明する。ユーザ認識度演算部７は、楽曲情報データベース部３に格納されている各楽曲ついて、ユーザ認識度を演算する。

　楽曲Ｘ（ｉ）に対するユーザ情報を、「ＸＵ（ｉ，ｊ）」とする（ｉ＝０…Ｎ－１、ｊ＝０…Ｋ－１）とする。「Ｋ」は、ユーザ管理データベース部４に格納されているユーザ情報属性の総数である。また、楽曲Ｘ（ｉ）に対する公的情報を、「ＸＰ（ｉ，ｊ）」とする（ｉ＝０…Ｎ－１、ｊ＝０…Ｌ－１）。「Ｌ」は、楽曲情報データベース部３に格納されている公的情報属性の総数である。

　ユーザ情報ＸＵ（ｉ，ｊ）の例として、図３のユーザ管理データベース部４のユーザ情報に基づいて、図６に示すように、属性ｊ＝０～４各々についてアイテム、評価対象及び重みが定められる。ユーザ情報ＸＵ（ｉ，ｊ）のアイテムとしては、再生最終日時及び再生回数（これらはユーザ情報の再生履歴に対応する）と、ユーザ評価と、説明を受けた最終日時及び説明を受けた回数（これらはユーザ情報の説明履歴に対応する）とが定められる。再生最終日時及び再生回数は、楽曲が再生された際に更新され、説明を受けた最終日時及び説明を受けた回数は、説明を受けた際に更新される。他方で、公的情報ＸＰ（ｉ，ｊ）の例として、図２の楽曲情報データベース部３の楽曲情報に基づいて、図７に示すように、属性ｊ＝０～３各々についてアイテム、評価対象が定められる。

　更に、２種類のユーザ認識度として、ユーザ情報ＸＵ（ｉ，ｊ）より求められる個人的認識度を「ＸＵＲＧ（ｉ）」と定義すると共に、公的情報ＸＰ（ｉ，ｊ）より求められる公的認識度を「ＸＰＲＧ（ｉ）」と定義する（ｉ＝０…Ｎ－１）。個人的認識度ＸＵＲＧ（ｉ）は、ユーザ毎に個別の情報であって、聴取履歴などで表される個人の楽曲に対する馴染み度合いを示すものである。一方、公的認識度ＸＰＲＧ（ｉ）は、ＣＭやドラマ、街頭で放送されるなどの公的及び外部要因によるものであり、個人の聴取傾向によらない。公的認識度ＸＰＲＧ（ｉ）は、いわゆる、良く耳にする、といった経験から楽曲に馴染む度合いを表すものであり、個人的認識度の低い場合に利用される。

　ここで、個人的認識度ＸＵＲＧ（ｉ）の求め方について具体的に説明する。ユーザ認識度演算部７は、楽曲Ａ以外の楽曲Ｘ（ｉ）に対応するユーザ情報ＸＵ（ｉ，ｊ）を、ユーザ管理データベース部４から取得する（ｉ＝０…Ｎ－１、ｊ＝０…Ｋ－１、Ｘｉ≠Ａ）。そして、ユーザ認識度演算部７は、次式（２）に基づいて、楽曲Ａ以外の楽曲Ｘ（ｉ）の個人的認識度ＸＵＲＧ（ｉ）を演算する。

　式（２）において、「ＷＵ（ｊ）」は、各属性の重み付けを表す調整可能なパラメータである（ｊ＝０…Ｋ－１）。「ＷＵ（ｊ）」は、図６に示される「重み」に相当し、各アイテムごとに数値が設定される。なお、式（２）中の「ＸＵ（ｉ，ｊ）」は、図６に示される「評価対象」の各アイテムごとの数値に対応する。

　本実施例では、楽曲の説明を受けた説明履歴を考慮して、ユーザ認識度を求める。つまり、説明履歴に応じてユーザ認識度が変化するように、個人的認識度ＸＵＲＧ（ｉ）を求める。具体的には、ユーザ認識度演算部７は、ユーザ情報ＸＵ（ｉ，ｊ）のアイテムとして、「説明を受けた最終日時」及び「説明を受けた回数」を用いることで（図６参照）、楽曲についての説明を受けると、その楽曲の個人的認識度ＸＵＲＧ（ｉ）が大きくなるようにしている。例えば、説明を受けるごとに、図６中の「説明を受けた回数」が増えるため、式（２）より求められる個人的認識度ＸＵＲＧ（ｉ）が大きくなる。このように説明履歴に応じてユーザ認識度を求めるのは、説明を受けた楽曲についてはユーザの理解度が高まる傾向にあるので、ユーザ認識度を大きくするのが望ましいからである。

　また、本実施例では、上記したようにユーザ認識度を求めるに当たって説明履歴を加味する場合に、説明履歴に応じて重みＷＵ（ｊ）を設定する。即ち、重みＷＵ（ｊ）を用いて、以下のような制約を加える。まず、ユーザ認識度演算部７は、楽曲が再生された場合に設定する重みを、説明を受けた場合に設定する重みよりも大きくする。詳しくは、ユーザ認識度演算部７は、図６中の「再生最終日時」や「再生回数」に対して用いる重みを、図６中の「説明を受けた最終日時」や「説明を受けた回数」に対して用いる重みよりも大きくする。こうするのは、説明を受けるよりも実際に聴取したほうが楽曲に対するユーザの理解度が高まる傾向にあるため、実際に楽曲を聴取した場合に、単に説明を受けた場合よりも、ユーザ認識度を大きくするのが望ましいからである。

　加えて、ユーザ認識度演算部７は、図３に示したユーザ情報の説明履歴（内訳）に基づいて、説明に用いられた説明曲の種類（言い換えると説明曲の数）を求め、説明曲の種類が多いほど重みを大きくする。つまり、ユーザ認識度演算部７は、説明曲の偏りが小さいほど、重みを大きくする。詳しくは、ユーザ認識度演算部７は、説明曲の種類が多い場合に、説明曲の種類が少ない場合に比して、図６中の「説明を受けた最終日時」や「説明を受けた回数」に対して用いる重みを大きくする。こうするのは、説明曲の種類が多い楽曲は様々な視点から説明されているので、当該楽曲に対するユーザの理解度が高いと言えるため、ユーザ認識度を大きくするのが望ましいからである。

　以上説明した本実施例によれば、説明履歴を考慮してユーザ認識度を求めることで、実際に聴取していなくても説明を受けた楽曲におけるユーザ認識度を上げることができる。例えば、聴取はしていないが内容は大体分かるといった楽曲などのユーザ認識度を上げることができる。したがって、説明に使用できる楽曲が自動的に増えるため、より適切な説明曲を用いて説明対象曲を説明することが可能になる。よって、ユーザにとってより分かり易い説明を提供することが可能となる。

　なお、上記では「重み」を用いてユーザ認識度に制約を付与する例を示したが、「重み」を用いることに限定はされない。「重み」を用いずに、再生履歴や説明履歴や説明曲の種類などに応じてユーザ認識度を直接変化させることとしても良い。

　次に、図８を参照して、ユーザ認識度演算動作を示すフローチャートについて説明する。ユーザ認識度演算動作においては、まず、楽曲Ａ以外の楽曲（Ｘ（ｉ）、ｉ＝０…Ｎ－１、Ｘｉ≠Ａ）に対するユーザ情報ＸＵ（ｉ，ｊ）、ｉ＝０…Ｎ－１、ｊ＝０…Ｋ－１、Ｘｉ≠Ａが、ユーザ管理データベース部４から取得される（ステップＳ４）。次に、楽曲Ａ以外の楽曲（Ｘ（ｉ）、ｉ＝０…Ｎ－１、Ｘｉ≠Ａ）の個人的認識度ＸＵＲＧ（ｉ）、ｉ＝０…Ｎ－１、Ｘｉ≠Ａが演算される（ステップＳ５）。個人的認識度の演算には、上記した式（２）が用いられる。

　更に、楽曲Ａ以外の楽曲Ｘ（ｉ）、ｉ＝０…Ｎ－１、Ｘｉ≠Ａに対する公的情報ＸＰ（ｉ，ｊ）、ｉ＝０…Ｎ－１、ｊ＝０…Ｌ－１、Ｘｉ≠Ａが、楽曲情報データベース部３から取得される（ステップＳ６）。次に、楽曲Ａ以外の楽曲（Ｘ（ｉ）、ｉ＝０…Ｎ－１、Ｘｉ≠Ａ）の公的認識度ＸＰＲＧ（ｉ）、ｉ＝０…Ｎ－１、Ｘｉ≠Ａが演算される（ステップＳ７）。公的認識度の演算には、次式（３）が用いられる。ここで、ＷＰ（ｉ）、ｉ＝０…Ｌ－１は、各属性の重み付けを表す調整可能なパラメータである。

　なお、式（２）及び（３）は一般的な場合に用いられる式であり、特に楽曲情報データベース部３が上記の図２の楽曲情報、ユーザ管理データベース部４が図３のユーザ情報、ＸＵ（ｉ，ｊ）及びＸＰ（ｉ，ｊ）が図６及び図７の情報に基づく場合であって、各属性の数値の大小と認識度合いとの意味合いが異なる場合には、個人的認識度ＸＵＲＧ（ｉ）及び公的認識度ＸＰＲＧ（ｉ）を、属性の数や性質に従って次式（４）及び（５）によって演算することができる。

　［説明適確度演算動作］
　次に、上記したユーザ認識度の演算後に行われる、説明適確度演算部８による説明適確度演算動作について具体的に説明する。「説明適確度」は、ユーザによって指定された楽曲Ａに対して、楽曲情報データベース部３に登録されている各楽曲がどれほど説明（把握させる）に値するかを示す度合いに相当する。以下では、説明適確度を「ＤＰ（ｉ，ｊ）」と定義する（ｉ＝０…Ｎ－１、ｊ＝０…Ｍ）。

　説明適確度演算動作においては、図９に示すように、まず、ステップＳ３で演算された楽曲類似度ＲＦ（ｉ，ｊ）と、ステップＳ５で演算された個人的認識度ＸＵＲＧ（ｉ）とを用いて、説明適確度ＤＰ（ｉ，ｊ）が演算される（ステップＳ８）。ステップＳ８における説明適確度ＤＰ（ｉ，ｊ）の演算には、式（６）が用いられる。ただし、楽曲Ａが楽曲Ｘ（ｉ）に該当するインデックスｉについては、出力値を「－１」として以降の演算対象から外すことが行われる。

　次に、ステップＳ８で演算された説明適確度ＤＰ（ｉ，ｊ）のうち、値が閾値ＤＰＴｈｒｅｓｈ未満であるか否かが判定される（ステップＳ９）。説明適確度ＤＰ（ｉ，ｊ）がＤＰＴｈｒｅｓｈ未満であると判定された場合には（ステップＳ９：ＹＥＳ）、該当するインデックスｉ，ｊが変数Ｓｉ，Ｓｊに代入された後（ステップＳ９ａ）、ステップＳ３で演算された楽曲類似度ＲＦ（Ｓｉ，Ｓｊ）と、ステップＳ６で演算された公的認識度ＸＵＲＧ（Ｓｉ）とを用いて、説明適確度ＤＰ（ｉ，ｊ）が再演算される（ステップＳ１０）。ステップＳ１０における説明適確度ＤＰ（ｉ，ｊ）の演算には式（７）が用いられる。

　一方、説明適確度ＤＰ（ｉ，ｊ）がＤＰＴｈｒｅｓｈ以上であると判定された場合には（ステップＳ９：ＮＯ）、処理は後述のステップＳ１１に進む。ステップＳ１０の説明適確度ＤＰ（ｉ，ｊ）の再演算後もステップＳ１１に進む。

　閾値ＤＰＴｈｒｅｓｈは、個人的認識度ＸＵＲＧ（ｉ）による説明適確度の妥当性を判断する調整可能なパラメータである。説明適確度ＤＰ（ｉ，ｊ）がＤＰＴｈｒｅｓｈ未満である場合には、個人的認識度が低いという判断に基づいて、ステップＳ１０で公的認識度による説明適確度の演算が行われる。これは、ユーザによって指定された楽曲Ａを説明するには、本来はユーザ各個人に依存する馴染み度合いの高い楽曲情報が望ましいことから個人的認識度を優先するが、それが低い場合には、公的或いは外的要因によって良く耳にするといった度合いで補足することによって、説明適確度の高い楽曲を選択するためである。

　ステップＳ１１では、新たに楽曲索引（楽曲インデックス）をＯＤＰＩ（ｉ，ｊ）、ｉ＝０…Ｎ－１、ｊ＝０…Ｍ、並び替え済みの説明適確度をＯＤＰＳ（ｉ，ｊ）、ｉ＝０…Ｎ－１、ｊ＝０…Ｍと定義して、説明適確度ＤＰ（ｉ，ｊ）の高い順にソートが行われ（数値の大きい順に並び替えられ）、ソート後の値が説明適確度ＯＤＰＳ（ｉ，ｊ）として格納される。これは、ステップＳ１２以降における説明適確度の高い楽曲情報を処理するための前準備となる。

　［説明曲選択動作］
　次に、上記した説明適確度の演算後に行われる、説明曲選択部１２による説明曲選択動作について具体的に説明する。

　本実施例では、説明曲選択部１２は、説明対象曲に対応するユーザ情報の説明履歴に基づいて、説明適確度演算部８が求めた説明適確度の高い楽曲群の中から、説明対象曲を説明するための説明曲を選択する。具体的には、説明曲選択部１２は、説明対象曲の説明履歴に基づいて、説明適確度が高い上位のＳ曲の中から、説明曲として提示するＴ曲を選択する（Ｓ≧Ｔ）。

　１つの例では、説明曲選択部１２は、説明履歴を参照することで、説明適確度が高い上位のＳ曲の中から、説明回数が少ない上位のＴ曲を選択する。他の例では、説明曲選択部１２は、説明履歴を参照することで、説明適確度が高い上位のＳ曲の中から、説明最終日時から経過している時間が長い上位のＴ曲を選択する。

　なお、説明曲選択部１２は、代表曲表示において表示させる説明曲として、上記したようなＴ曲の楽曲を選択する。具体的には、説明曲選択部１２は、楽曲特徴量の類似指針として特徴量全体を利用した場合（ｊ＝０、全体的に類似度が高い）と、個別の特徴量（ｊ＝１…Ｍ、曲調、リズムなどの個別情報に類似度が高い）とのそれぞれについて、Ｔ曲（例えば１曲）の説明曲を選択する。この場合、説明曲選択部１２は、ソート後の説明適確度ＯＤＰＳ（ｉ，ｊ）に基づいて、ｊ＝０～Ｍのそれぞれについて、説明適確度ＯＤＰＳ（ｉ，ｊ）が高い上位のＳ曲の中から、説明回数が少ない上位のＴ曲、又は説明最終日時から経過している時間が長い上位のＴ曲を選択する。

　次に、図１０を参照して、説明曲選択部１２による説明曲の選択の具体例について説明する。ここでは、「ＩＤ＝０００１」の楽曲が説明対象曲であり、説明適確度の高い楽曲として、「ＩＤ＝０００２」の楽曲及び「ＩＤ＝０００３」の楽曲が選ばれたものとする（「ＩＤ＝０００２」の楽曲と「ＩＤ＝０００３」の楽曲とは、同程度の楽曲類似度及びユーザ認識度を有するものとする）。説明曲選択部１２は、「ＩＤ＝０００１」の楽曲におけるユーザ情報の説明履歴に基づいて（太線で囲んだ領域参照）、この２曲の中から１つの楽曲を説明曲として選択する。具体的には、説明曲選択部１２は、説明回数が少ない楽曲を選択することとした場合には、「ＩＤ＝０００２」の楽曲を説明曲として選択する。他方で、説明曲選択部１２は、説明最終日時から経過している時間が長い楽曲を選択することとした場合には、「ＩＤ＝０００３」の楽曲を説明曲として選択する。

　以上のように選択した説明曲を説明に用いることで、１つの説明対象曲に対して何度も同じ説明曲で説明が行われてしまうことを避けることができる。つまり、１つの説明対象曲について、様々な説明曲にて説明を行うことができる。したがって、同じ説明曲で何度も説明することでユーザが飽きてしまうことを防止することができると共に、別の視点から説明を行うことでユーザの理解を促進させることができる。

　なお、上記では、説明回数及び説明最終日時から経過している時間の一方に基づいて、説明曲を選択する例を示したが、説明回数及び説明最終日時から経過している時間の両方に基づいて、説明曲を選択しても良い。この場合において、説明回数と説明最終日時から経過している時間とが競合した場合には、説明回数及び説明最終日時から経過している時間のいずれかを優先させれば良い。

　また、上記では、説明回数に基づいて説明曲を選択する例、及び説明最終日時から経過している時間に基づいて説明曲を選択する例を示したが、説明曲を選択する方法はこれらの方法に限定されない。他の例では、説明曲選択部１２は、説明履歴を参照することで、説明適確度が高い上位のＳ曲の中から、説明曲として用いられた履歴がないＴ曲の楽曲を、説明曲として選択する。この例において、説明曲選択部１２は、説明曲として用いられた履歴がない楽曲の曲数がＴ曲よりも多い場合には、説明曲として用いられた履歴がない楽曲の中から、ユーザ認識度が高い上位の楽曲を選択したり、ランダムで楽曲を選択したりすることができる。また、説明曲選択部１２は、説明曲として用いられた履歴がない楽曲の曲数がＴ曲よりも少ない場合には、その少ない分に当たる残りの楽曲を、説明曲として用いられた履歴がある楽曲の中から、説明回数が少ない上位の楽曲を選択したり、説明最終日時から経過している時間が長い上位の楽曲を選択したりすることができる。

　［楽曲説明方法決定動作］
　次に、説明適確度演算後及び説明曲選択後に行われる、楽曲説明方法決定部９による楽曲説明方法決定動作について具体的に説明する。楽曲説明方法決定動作においては、図１１に示すように、まず、ユーザによる楽曲説明方法指定が、代表曲表示とアーチスト割合表示とのいずれであるかが判定される（ステップＳ１２）。

　次に、ユーザの指定が代表曲表示の場合には（ステップＳ１２：ＹＥＳ）、楽曲特徴量の類似指針として特徴量全体を利用した場合（ｊ＝０、全体的に類似度が高い）と、個別の特徴量（ｊ＝１…Ｍ、曲調、リズムなどの個別情報に類似度が高い）とのそれぞれについて、説明曲選択部１２によって選択された説明曲の楽曲情報が楽曲情報データベース部３から取得され、これらが楽曲説明情報として楽曲提示部１０を介して提示される（ステップＳ１３）。代表曲表示指定での楽曲説明情報は、例えば図１２に示すように表示される。代表曲表示指定の場合には、ユーザが指定した楽曲（図１２の楽曲プレイリストのうちのカーソル位置の楽曲）に対し、「全体的にピッタリ」、「曲調が似ているのは」、「リズムが近いのは」、「アーチスト的には」及び「ジャケ写イメージでは」の各々について、該当する楽曲が提示される。

　一方、ユーザの指定がアーチスト割合表示の場合には（ステップＳ１２：ＮＯ）、ステップＳ１１で並び替え済みの説明適確度ＯＤＰＳ（ｉ，ｊ）が閾値ＯＤＰＳＴｈｒｅｓｈを越える曲数Ｐ（ｊ）、ｊ＝０…Ｍが決定される（ステップＳ１４）。閾値ＯＤＰＳＴｈｒｅｓｈは、楽曲説明出力の性能を決定するための、調整可能なパラメータである。

　その後、楽曲特徴量の類似指針として特徴量全体を利用した場合（ｊ＝０、全体的に類似度が高い）と、個別の特徴量（ｊ＝１…Ｍ、曲調、リズムなどの個別情報に類似度が高い）とに対して、楽曲索引（楽曲インデックス）ＯＤＰＩ（ｉ，ｊ）に該当する各楽曲のアーチスト名が楽曲情報データベース部３から取得され、これらが楽曲説明情報としてその割合の多い順に、楽曲提示部１０を介して提示される（ステップＳ１５）。アーチスト割合表示指定での楽曲説明情報は、例えば図１３に示すように表示される。アーチスト割合表示指定の場合には、ユーザが指定した楽曲（図１２の楽曲プレイリストのうちのカーソル位置の楽曲）に対し、「全体的にピッタリ」、「曲調が似ているのは」、「リズムが近いのは」、「アーチスト的には」及び「ジャケ写イメージでは」の各々について、該当するアーチスト名が示される。

　［変形例］
　上記した実施例は、コンテンツとしての楽曲に本発明を適用したものであったが、本発明は、種々のコンテンツに適用することができる。例えば、視聴に負荷のかかる映画や書籍等のコンテンツに、本発明を適用することができる。この例では、図２における各種情報を該当する映画、書籍等のコンテンツの属性に置き換えれば良く、その他の動作については上記した実施例と同様の動作を適用することができる。

　また、上記した実施例に示した楽曲等のコンテンツ説明方法を実行するためのプログラムをディスク等の記録媒体に記録し、その記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータ上で実行することで、当該コンテンツ説明方法を実現することができる。

　本発明は、カーオーディオや、オーディオプレーヤや、携帯電話や、携帯型端末装置などに利用することができる。

　１　楽曲指定部
　２　楽曲説明方法指定部
　３　楽曲情報データベース部
　４　ユーザ管理データベース部
　５　楽曲索引同期部
　６　楽曲類似度演算部
　７　ユーザ認識度演算部
　８　説明適確度演算部
　９　楽曲説明方法決定部
　１０　楽曲情報提示部
　１１　説明履歴更新部
　１２　説明曲選択部

Claims

　複数のコンテンツの中から指定されたコンテンツと、前記複数のコンテンツから前記指定されたコンテンツを除いた残りのコンテンツとの類似している度合いを示す類似度を演算する類似度演算手段と、
　前記残りのコンテンツについて、ユーザが認識している度合いを示すユーザ認識度を演算するユーザ認識度演算手段と、
　前記類似度及び前記ユーザ認識度に基づいて、前記指定されたコンテンツを説明するためのコンテンツ説明情報を提示する説明提示手段と、
　前記複数のコンテンツの各々について、前記コンテンツ説明情報が提示された履歴を示す説明履歴を記憶する記憶手段と、を備え、
　前記ユーザ認識度演算手段は、前記説明履歴に基づいて前記ユーザ認識度を演算することを特徴とするコンテンツ説明装置。
　前記ユーザ認識度演算手段は、前記説明履歴に基づいて、前記コンテンツ説明情報が提示された履歴があるコンテンツの前記ユーザ認識度を大きくすることを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ説明装置。
　前記記憶手段は、前記複数のコンテンツの各々について再生履歴を更に記憶し、
　前記ユーザ認識度演算手段は、
　前記再生履歴に基づいて、再生された履歴があるコンテンツの前記ユーザ認識度を大きくし、
　再生された履歴があるコンテンツの前記ユーザ認識度を大きくする度合いを、前記コンテンツ説明情報が提示された履歴があるコンテンツの前記ユーザ認識度を大きくする度合いよりも高くすることを特徴とする請求項２に記載のコンテンツ説明装置。
　前記ユーザ認識度演算手段は、
　前記説明履歴に基づいて、前記コンテンツ説明情報として用いられたコンテンツの種類を求め、
　前記コンテンツの種類が多いコンテンツの前記ユーザ認識度を、前記コンテンツの種類が少ないコンテンツの前記ユーザ認識度よりも大きくすることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載のコンテンツ説明装置。
　前記類似度及び前記ユーザ認識度に基づいて、前記指定されたコンテンツに対する前記残りのコンテンツの説明適確度を演算する説明適確度演算手段と、
　前記説明適確度及び前記説明履歴に基づいて、前記残りのコンテンツの中からコンテンツを選択するコンテンツ選択手段と、を更に備え、
　前記説明提示手段は、前記コンテンツ選択手段が選択したコンテンツを、前記コンテンツ説明情報として提示することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載のコンテンツ説明装置。
　前記コンテンツ選択手段は、前記説明適確度が高い上位のコンテンツの中から、前記説明履歴に基づいて、前記コンテンツ説明情報として提示された回数が少ないコンテンツを選択することを特徴とする請求項５に記載のコンテンツ説明装置。
　前記コンテンツ選択手段は、前記説明適確度が高い上位のコンテンツの中から、前記説明履歴に基づいて、前記コンテンツ説明情報として提示された最終日時から経過している時間が長いコンテンツを選択することを特徴とする請求項５に記載のコンテンツ説明装置。
　前記コンテンツ選択手段は、前記説明適確度が高い上位のコンテンツの中から、前記説明履歴に基づいて、前記コンテンツ説明情報として提示された履歴がないコンテンツを選択することを特徴とする請求項５に記載のコンテンツ説明装置。
　前記記憶手段は、前記複数のコンテンツの各々の前記説明履歴として、当該コンテンツについて前記コンテンツ説明情報が提示された最終日時と、当該コンテンツについて前記コンテンツ説明情報が提示された回数とを記憶すると共に、当該コンテンツのための前記コンテンツ説明情報として提示されたコンテンツごとに、前記コンテンツ説明情報として提示された最終日時と、前記コンテンツ説明情報として提示された回数とを記憶することを特徴とする請求項１乃至８のいずれか一項に記載のコンテンツ説明装置。
　コンテンツ説明装置によって実行されるコンテンツ説明方法であって、
　複数のコンテンツの中から指定されたコンテンツと、前記複数のコンテンツから前記指定されたコンテンツを除いた残りのコンテンツとの類似している度合いを示す類似度を演算する類似度演算工程と、
　前記残りのコンテンツについて、ユーザが認識している度合いを示すユーザ認識度を演算するユーザ認識度演算工程と、
　前記類似度及び前記ユーザ認識度に基づいて、前記指定されたコンテンツを説明するためのコンテンツ説明情報を提示する説明提示工程と、
　前記複数のコンテンツの各々について、前記コンテンツ説明情報が提示された履歴を示す説明履歴を記憶する記憶工程と、を備え、
　前記ユーザ認識度演算工程は、前記説明履歴に基づいて前記ユーザ認識度を演算することを特徴とするコンテンツ説明方法。
　コンピュータを有するコンテンツ説明装置によって実行されるプログラムであって、
　複数のコンテンツの中から指定されたコンテンツと、前記複数のコンテンツから前記指定されたコンテンツを除いた残りのコンテンツとの類似している度合いを示す類似度を演算する類似度演算手段、
　前記残りのコンテンツについて、ユーザが認識している度合いを示すユーザ認識度を演算するユーザ認識度演算手段、
　前記類似度及び前記ユーザ認識度に基づいて、前記指定されたコンテンツを説明するためのコンテンツ説明情報を提示する説明提示手段、
　前記複数のコンテンツの各々について、前記コンテンツ説明情報が提示された履歴を示す説明履歴を記憶する記憶手段、として前記コンピュータを機能させ、
　前記ユーザ認識度演算手段は、前記説明履歴に基づいて前記ユーザ認識度を演算することを特徴とするプログラム。
　請求項１１に記載のプログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。