專利名稱：信息處理裝置和方法,記錄媒體,以及程序的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一信息處理裝置和方法，一記錄媒體，以及一程序，而且更特別的涉及一可以計算指定內(nèi)容和成為搜索或推薦對象的對象內(nèi)容之間相似性的信息處理裝置和方法，一記錄媒體，以及一程序。
背景技術：
當前可利用的可變內(nèi)容包括電視廣播和無線電廣播的廣播節(jié)目，電影，攝影圖像等等，曲調(diào)(聲音)，以及各式各樣種類的信息，例如烹調(diào)，傳播，購物，等等在互聯(lián)網(wǎng)一端呈現(xiàn)的信息。用戶經(jīng)常從大量這樣的內(nèi)容中探索符合用戶自身偏好的內(nèi)容。
作為用于探索符合用戶偏好內(nèi)容的方法，表示內(nèi)容特征的多個特征量被用來計算由用戶指定的指定內(nèi)容和成為搜索對象的搜索對象內(nèi)容之間的特征量的相似性。
然后，顯示出與指定內(nèi)容相對高的相似性的搜索對象內(nèi)容被確定為符合用戶偏好的內(nèi)容。
例如，日本專利已公開號為10-171826(以下簡稱專利文獻1)公開了類似的對象搜索裝置。根據(jù)專利文獻1的類似對象搜索裝置，輸入用作檢索關鍵字的檢索關鍵字對象(內(nèi)容)。
然后，根據(jù)檢索關鍵字對象的特征量和保存在特征量存儲和管理裝置中的對象特征量，計算特征量之間的相似性。
然后相似性比預定值高的那些對象以相似性的降序進行排列并以這一順序輸出。
在相關的技術中，當在內(nèi)容搜索過程中指定內(nèi)容和搜索對象內(nèi)容之間特征量的相似性被計算出來時，假定對于所述內(nèi)容的特征量的重要程度(權)全部彼此相等，計算就完成了。

發(fā)明內(nèi)容
然而，因為用戶具有對于內(nèi)容的偏愛程度，用戶同樣地具有對于內(nèi)容特征量的偏愛程度。例如，在曲調(diào)被作為一內(nèi)容的情況下，如果內(nèi)容特征量是例如節(jié)奏基調(diào)，和音量，那么某一用戶未必認為節(jié)奏或音量是重要的，而是認為在探索內(nèi)容中基調(diào)是重要的。
然而，在相關技術的探索內(nèi)容中，計算指定內(nèi)容和搜索對象內(nèi)容之間的相似性而沒有考慮到一或多個內(nèi)容的特征量是用戶敏感的(即用戶認為重要的特征)，或者換句話說，沒有考慮到用戶對于特征量在感性認識方面的個體差異。因此，我們認為，在內(nèi)容搜索過程中，最符合(最佳的)用戶選擇的內(nèi)容沒有找到(已給出)。
可取的是提供信息處理裝置和方法，記錄媒體，以及程序，其中可以結(jié)合考慮用戶對于特征量在感性認識方面的個體差異來計算指定內(nèi)容和成為搜索或者推薦的對象的對象內(nèi)容之間的相似性。
根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，提供執(zhí)行多個對象內(nèi)容處理的一信息處理裝置，其中每個對象內(nèi)容具有由多個不同的特征量表示的特征，而且成為搜索或者推薦的對象。該裝置包括加權計算裝置，用于根據(jù)對于從對象內(nèi)容中指定的多個指定內(nèi)容的用戶偏愛程度以及預定數(shù)量指定內(nèi)容的特征量值，計算內(nèi)容特征量對用戶的加權。該裝置還包括相似性計算裝置，用于利用通過加權計算裝置計算的特征量對用戶的加權，計算任意的多個對象內(nèi)容之間的相似性。
根據(jù)本發(fā)明的另一個實施例，提供一信息處理方法，用于執(zhí)行多個對象內(nèi)容的處理，其中每個對象內(nèi)容具有由多個不同的特征量表示的特征而且成為搜索或者推薦的對象。該方法包括計算步驟，根據(jù)對于從對象內(nèi)容中指定的多個指定內(nèi)容的用戶偏愛程度以及預定數(shù)量指定內(nèi)容的特征量值，計算對于用戶來說內(nèi)容特征量的加權，以及利用由加權計算步驟的處理計算的特征量對用戶的加權，計算任意多個對象內(nèi)容之間的相似性。
根據(jù)本發(fā)明進一步的實施例，提供一包括計算機可讀程序的記錄媒體，該程序用于執(zhí)行多個對象內(nèi)容的處理，其中每個對象內(nèi)容具有由多個不同的特征量表示的特征而且成為搜索或者推薦的對象。該程序包括計算步驟，根據(jù)對于從對象內(nèi)容中指定的多個指定內(nèi)容的用戶偏愛程度以及預定數(shù)量指定內(nèi)容的特征量值，計算對于用戶來說內(nèi)容特征量的加權，以及利用由加權計算步驟的處理計算的特征量對用戶的加權，計算任意多個對象內(nèi)容之間的相似性。
根據(jù)本發(fā)明更進一步的實施例，提供一程序，其用于利用計算機執(zhí)行多個對象內(nèi)容的處理，其中每個對象內(nèi)容具有由多個不同的特征量表示的特征而且成為搜索或者推薦的對象。該程序包括計算步驟，根據(jù)對于從對象內(nèi)容中指定的多個指定內(nèi)容的用戶偏愛程度以及預定數(shù)量指定內(nèi)容的特征量值，計算對于用戶來說內(nèi)容特征量的加權，以及利用由加權計算步驟的處理計算的特征量對用戶的加權，計算任意多個對象內(nèi)容之間的相似性。
根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，提供執(zhí)行多個對象內(nèi)容處理的一信息處理裝置，其中每個對象內(nèi)容具有由多個不同的特征量表示的特征，而且成為搜索或者推薦的對象。該裝置包括加權計算部件，用于根據(jù)對于從對象內(nèi)容中指定的多個指定內(nèi)容的用戶偏愛程度以及預定數(shù)量指定內(nèi)容的特征量值，計算內(nèi)容特征量對用戶的加權。該裝置還包括相似性計算部件，用于利用通過加權計算部件計算的特征量對用戶的加權，計算任意的多個對象內(nèi)容之間的相似性。
在信息處理裝置和方法，記錄媒體，以及程序中，根據(jù)對于從對象內(nèi)容中指定的多個指定內(nèi)容的用戶偏愛程度以及預定數(shù)量指定內(nèi)容的特征量值，計算內(nèi)容特征量對用戶的加權。然后，利用為用戶計算的特征量加權，計算任意的多個對象內(nèi)容之間的相似性。
利用信息處理裝置和方法，記錄媒體，以及程序，可以結(jié)合考慮到用戶對于特征量在感性認識方面的個體差異計算指定內(nèi)容和對象內(nèi)容之間的相似性。


本發(fā)明的這些及其他目的將參考結(jié)合附圖的描述示出，其中圖1示出了根據(jù)本發(fā)明實施例的內(nèi)容顯示裝置的結(jié)構(gòu)功能框圖；圖2是舉例說明指定內(nèi)容特征量的一數(shù)據(jù)例子的視圖；圖3到10是說明確定特征量的加權系數(shù)的處理的視圖；圖11是說明確定對某一用戶來說節(jié)奏的加權系數(shù)的例子的示意圖；圖12是說明確定對某一用戶來說基調(diào)的加權系數(shù)例子的類似視圖；圖13是說明確定對某一用戶來說音量的加權系數(shù)例子的類似的視圖；圖14是說明通過相似性計算部件計算結(jié)果的例子的視圖；圖15是說明通過得分計算部件或者合成部件的計算結(jié)果的視圖；圖16是說明內(nèi)容描述裝置的內(nèi)容提供處理的流程圖；圖17是說明內(nèi)容描述裝置的得分計算處理的流程圖；以及圖18是根據(jù)本發(fā)明實施例的計算機結(jié)構(gòu)例子的方框圖。
具體實施例方式
在詳細描述本發(fā)明優(yōu)選實施例以前，對在附加權利要求中列舉的若干特征和如下所述優(yōu)選實施例的具體元件之間的相應關系進行描述。無論如何，該描述僅僅是用于證明，在本發(fā)明實施例的描述中已經(jīng)公開了支持本發(fā)明權利要求書中所列舉的具體元件。因此，即使在該實施例描述中的某些具體的部件沒有被作為下述特點被描述，這也不表示該具體部件不與該特點對應。相反地，即使一些具體元件被作為與特征之一對應的元件列舉出來，該元件不與任一其他元件特征對應也是沒有什么關系的。
此外，以下描述并不表示在本發(fā)明實施例中描述的相應于本發(fā)明的具體元件在權利要求書中全部被描述了。換句話說，以下描述不否認存在發(fā)明，其與本發(fā)明實施例描述中描述的具體元件對應，而沒有列舉在權利要求書中，就是說，該描述并不否認存在發(fā)明，其可能在分開的專利申請中申請了專利或者由于以后對權利要求書的修改可能被另外包括到本專利申請中。
根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，提供執(zhí)行多個對象內(nèi)容處理的一信息處理裝置(例如，圖1中的內(nèi)容提供裝置11)，其中每個對象內(nèi)容具有由多個不同的特征量表示的特征，而且成為搜索或者推薦的對象，包括加權計算裝置(例如，圖1中的加權計算部件26)，用于根據(jù)對于從對象內(nèi)容中指定的多個指定內(nèi)容的用戶偏愛程度以及預定數(shù)量指定內(nèi)容的特征量值，計算內(nèi)容特征量對用戶的加權，以及相似性計算裝置(例如，圖1中的相似性計算部件27)，用于利用通過加權計算裝置計算的特征量對用戶的加權，計算任意一個對象內(nèi)容之間的相似性。
根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，信息處理裝置進一步包括綜合得分計算裝置(例如，圖1中的綜合部件29)，用于利用通過相似性計算裝置計算的任意一個對象內(nèi)容之間的相似性，計算任意一個對象內(nèi)容中的每一個的綜合得分，以及提供裝置(例如，圖1中的控制部件22)，用于提供一個綜合得分比較高的對象內(nèi)容，作為符合用戶選擇的內(nèi)容。
根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，信息處理裝置還包括輸入裝置(例如，圖1中的輸入部件21)，用于輸入表示指定內(nèi)容的指定內(nèi)容信息和用戶對指定內(nèi)容的偏愛程度，加權計算裝置，利用由輸入裝置輸入的指定內(nèi)容信息表示的指定內(nèi)容和和用戶的偏愛程度，根據(jù)用戶對于預定數(shù)量指定內(nèi)容的偏愛程度和預定數(shù)量指定內(nèi)容的特征量值，來計算用戶對內(nèi)容特征量的加權。
根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，信息處理裝置進一步包括提取裝置(例如，圖1中的特征量提取部件24)用于提取指定內(nèi)容的特征量。
根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，提供執(zhí)行多個對象內(nèi)容處理的一信息處理裝置，其中每個對象內(nèi)容具有由多個不同的特征量表示的特征，而且成為搜索或者推薦的對象。方法包括計算步驟(例如，圖16步驟S3中的處理)，根據(jù)對于從對象內(nèi)容中指定的多個指定內(nèi)容的用戶偏愛程度和預定數(shù)量指定內(nèi)容的特征量值，計算內(nèi)容特征量對用戶的加權，以及計算步驟(例如，圖17步驟S22中的處理)，利用在加權計算步驟處理計算出來的特征量對用戶的加權，計算任意多個對象內(nèi)容之間的相似性。
另外記錄在記錄程序中的程序的具體例子，以及程序的步驟類似于信息處理方法的所述步驟。
在下文中，本發(fā)明申請的內(nèi)容提供裝置將參考附圖進行描述。
圖1示出了根據(jù)當前實施例的一個實施例的內(nèi)容提供裝置的結(jié)構(gòu)例子。參考圖1，內(nèi)容提供裝置11所示根據(jù)由用戶指定的內(nèi)容(指定內(nèi)容)，為用戶搜索最恰當?shù)膬?nèi)容(符合用戶偏愛)并且給出搜索出的內(nèi)容。
這里，內(nèi)容也就是說搜索對象被認為是搜索對象內(nèi)容(對象內(nèi)容)。進一步地，術語″內(nèi)容content″在這里被用來表示，例如，電視廣播或者無線電廣播的廣播節(jié)目，電影，攝影圖像等等，曲調(diào)(聲音)，或者在站互聯(lián)網(wǎng)點等等提供的，任何各式各樣的信息例如烹調(diào)，傳播，購物等等。無論如何，在本發(fā)明內(nèi)容提供裝置11的以下描述中，假定內(nèi)容是曲調(diào)并且提供符合用戶偏愛的曲調(diào)。
內(nèi)容提供裝置11的輸入部件21由用戶操作以便從保存在用戶內(nèi)容數(shù)據(jù)庫(DB)23中的內(nèi)容(曲調(diào))(搜索對象內(nèi)容)中指定，多個(預定數(shù)量的)用戶已經(jīng)收聽到的曲調(diào)并且輸入用戶對于每一指定內(nèi)容的偏愛程度。
輸入部件21向控制部件22提供表示由用戶指定的內(nèi)容的指定內(nèi)容信息和用戶對于每一指定內(nèi)容的偏愛程度(以下簡稱用戶偏愛程度)。
通過輸入部件21指定內(nèi)容(指定內(nèi)容)的方法和輸入對于指定內(nèi)容的偏愛程度的方法(U/I(用戶接口))并不特別限制，而且任一方法都可以是適用的。例如，可能是在未示出的顯示部件例如LCD(液晶顯示)部件上顯示保存在用戶內(nèi)容數(shù)據(jù)庫23中的曲調(diào)列表，以便用戶利用未示出的鍵盤，鼠標器等等從曲調(diào)的顯示列表里面指定內(nèi)容，然后用戶輸入表示對于每一指定內(nèi)容偏愛程度的數(shù)值。
控制部件22從輸入部件21向加權計算部件26提供指定內(nèi)容信息和另外提供的用戶偏愛性程度。進一步，該控制部件22將該指定內(nèi)容信息提供給一相似性計算部件27。
另一方面，以在下文中描述的搜索對象內(nèi)容的綜合得分S降序排列的搜索對象內(nèi)容列表被從排序部件30提供給控制部件22?？刂撇考?2控制顯示部件顯示提供的搜索對象內(nèi)容的列表另外由此給出列表。應當注意的是可能控制部件22控制用戶內(nèi)容數(shù)據(jù)庫23來向內(nèi)容再生部件32提供具有最高綜合得分S的搜索對象內(nèi)容以便由內(nèi)容再現(xiàn)部件32再生搜索對象內(nèi)容。
用戶內(nèi)容數(shù)據(jù)庫23在其中存儲搜索對象內(nèi)容，即符合用戶偏愛的搜索內(nèi)容對象。進一步地，因為用戶操作輸入部件21來從保存在用戶內(nèi)容數(shù)據(jù)庫23中的搜索對象內(nèi)容中輸入指定內(nèi)容，搜索對象內(nèi)容還包括指定內(nèi)容。保存在用戶內(nèi)容數(shù)據(jù)庫23中的內(nèi)容，例如是從外部的服務器(未示出)例如音樂分配(電子音樂分配EMD)服務器通過外部接口(I/F)部件31下載的。
進一步地，有需要時保存在用戶內(nèi)容數(shù)據(jù)庫23中的內(nèi)容被提供給特征量提取部件24或者內(nèi)容再現(xiàn)部件32。
應當注意的是除了從外部的服務器通過外部的I/F部件31獲得的內(nèi)容之外，還可能保存通過未示出的驅(qū)動器等等從例如DVD(數(shù)字化視頻光盤)的預先記錄媒體(可移動的媒體)或者半導體存儲器，例如，獲得的內(nèi)容。
特征量提取部件24提取保存在用戶內(nèi)容數(shù)據(jù)庫23中的所有內(nèi)容的特征量(包括指定內(nèi)容所有的搜索對象內(nèi)容)并且向加權計算部件26和相似性計算部件27提供特征量的提取值。應當注意的是從保存在用戶內(nèi)容數(shù)據(jù)庫23中的內(nèi)容提取的特征量內(nèi)容被保存在特征量數(shù)據(jù)庫(DB)25中，以便特征量提取部件24可以從特征量數(shù)據(jù)庫25里面抽取內(nèi)容特征量并且向加權計算部件26和相似性計算部件27提供內(nèi)容特征量。
在本實施例中，因為內(nèi)容是曲調(diào)，所以例如節(jié)奏，基調(diào)，和音量被選定為內(nèi)容特征量。進一步地，每個內(nèi)容特征量假定為從0到1的值，并且特征程度也用值表示。例如，關于節(jié)奏(特征量)，無論曲調(diào)的節(jié)奏是高或低都用從0到1的值表示。同時，關于基調(diào)(特征量)，無論曲調(diào)的基調(diào)是深沉的或者明亮的都用從0到1的值表示。此外關于音量(特征量)，無論曲調(diào)是利用單個樂器或者大量樂器彈奏的都用從0到1的值表示。
應當注意的是，多種內(nèi)容特征量不局限于如上所述的三種，而且可以是兩種或者更少或者四種或者更多。作為另一種曲調(diào)特征量，例如，曲調(diào)或者和音級數(shù)可以被采用。
此外，特征量提取部件24可以抽取其外從外部的服務器通過外部的I/F部件31提供的以及將特征量存入到特征量數(shù)據(jù)庫25里的內(nèi)容特征量。
進一步，特征量提取部件24可以利用一個時期，其中內(nèi)容提供裝置11不是由用戶操作(在內(nèi)容提供裝置11處于備用狀態(tài)期間)以便選取那些保存在用戶內(nèi)容數(shù)據(jù)庫23中的內(nèi)容的特征量，而是沒有從特征量數(shù)據(jù)庫25中抽取特征量并且將所抽取特征量存入特征量數(shù)據(jù)庫25。
特征量數(shù)據(jù)庫25存儲從特征量提供的內(nèi)容特征量提取部件24并且將該存儲特征量提供給特征量提取部件24。
加權計算部件26從控制部件22接收指定內(nèi)容信息以及用戶偏愛程度。此外，加權計算部件26從特征量提取部件24接收在所有保存在用戶內(nèi)容數(shù)據(jù)庫23當中的內(nèi)容所有的特征量(節(jié)奏，基調(diào)，和音量)值。
加權計算部件26計算，根據(jù)用戶對于預定數(shù)量指定內(nèi)容的偏愛程度和指定內(nèi)容特征量的值，每一內(nèi)容的每一特征量對用戶的加權(每一特征量加權系數(shù))并且提供上述計算的加權給相似性計算部件27。應當注意的是為每一內(nèi)容特征量確定加權系數(shù)的方法將在下文中描述。
如上所述，相似性計算部件27從特征量提取部件24接收在所有保存在用戶內(nèi)容數(shù)據(jù)庫23當中的內(nèi)容特征量(節(jié)奏，基調(diào)，和音量)的值。此外，相似性計算部件27從加權計算部件26接收用于內(nèi)容特征量對用戶的加權(特征量加權系數(shù))。此外，相似性計算部件27從控制部件22接收指定內(nèi)容信息。
相似性計算部件27權衡其外從特征量提取部件24提供的內(nèi)容特征量值和其外從加權計算部件26提供的對用戶的加權值，并且運用加權的內(nèi)容特征量計算指定內(nèi)容和每一搜索對象內(nèi)容之間的相似性。然后，相似性計算部件27向得分計算部件28提供為所有指定內(nèi)容如此計算的相似性。在這里，表示指定內(nèi)容和搜索對象內(nèi)容之間的相似性的索引可以是，例如，在指定內(nèi)容的矢量和由節(jié)奏，基調(diào)，和音量表示的軸的三維空間中的搜索對象內(nèi)容的矢量之間的Euclidean距離。
特別地，指定內(nèi)容和搜索對象內(nèi)容之間的距離D(相似性)可以表示為D＝sqrt{((搜索對象內(nèi)容.節(jié)奏-指定內(nèi)容.節(jié)奏)2+(搜索對象內(nèi)容.基調(diào)-指定內(nèi)容.基調(diào))2+(搜索對象內(nèi)容.音量-指定內(nèi)容.音量)2}...(1)因為在表達式(1)中每一內(nèi)容特征量乘以從加權計算部件26提供的加權系數(shù)，最后的指定內(nèi)容和搜索對象內(nèi)容之間的相似性D’可以由以下表達式(2)表示D＇＝sqrt{(搜索對象內(nèi)容.節(jié)奏-指定內(nèi)容.節(jié)奏)×節(jié)奏加權系數(shù))2+((搜索對象內(nèi)容.基調(diào)-指定內(nèi)容.基調(diào))×基調(diào)加權系數(shù))2+((搜索對象.音量-指定內(nèi)容音量)×音量加權系數(shù))2}...(2)應當注意的是，在表達式(1)和表達式(2)中，搜索對象內(nèi)容.節(jié)奏表示搜索對象內(nèi)容的節(jié)奏特征量(值)，搜索對象內(nèi)容.基調(diào)表示搜索對象內(nèi)容的基調(diào)特征量(值)，而搜索對象內(nèi)容.音量表示搜索對象內(nèi)容的音量特征量(值)。這一點同樣地適用于指定內(nèi)容。此外″sqrt″表示平方根()。 表示指定內(nèi)容和搜索對象內(nèi)容之間的相似度的索引不局限于在上文描述的這種Euclidean距離，而且有可能采用，例如，指定內(nèi)容和搜索對象內(nèi)容的矢量內(nèi)積。
在這里，指定內(nèi)容的總數(shù)由″n″表示，而搜索對象內(nèi)容的總數(shù)由″m″表示。每個″n″和″m″是等于或大于2的任意的整數(shù)。因為m相似性D′被計算，對于一個指定內(nèi)容，n×m相似性D′的總和被提供給得分計算部件28。
得分計算部件28運用此外從相似性計算部件27提供的指定內(nèi)容和搜索對象內(nèi)容之間的相似性D′計算指定內(nèi)容和搜索對象內(nèi)容的得分″s″并且提供計算得分″s″給綜合部件29。因此，類似于相似性計算部件27，得分計算部件28還計算n×m得分得分″s″的總和并且提供它們給綜合部件29。
得分計算部件28計算得分″s″以便得分″s″作為指定內(nèi)容具有較高值而且搜索對象內(nèi)容顯示出較高相似性D′。因此，在上文給出的表達式(2)被用于相似性D′，作為相似性D′的值減小了相似性下降了。所以用于得分″s″的計算，例如，可以采用以下表達式(3)s＝1÷(D′+α) ...(3)其中α表示用來防止即使當相似性D′是零時分子變成零(當指定內(nèi)容和搜索對象內(nèi)容彼此完全相同時)的預定常數(shù)。
另一方面，顯示因為具有較高值較高相似性的索引被用于相似性D′，相似性D′的值可以被使用實際上作為得分″s″。在這一情況下，得分計算部件28可以從略。
綜合部件29通過合成指定內(nèi)容和搜索對象內(nèi)容的得分″s″，為每個搜索對象內(nèi)容，計算，搜索對象內(nèi)容的綜合得分″S″。特別地，綜合部件29為每個搜索對象內(nèi)容，添加，指定內(nèi)容和搜索對象內(nèi)容的得分s以便計算搜索對象內(nèi)容的綜合得分″S″。因此，因為綜合得分″S″具有一較高值，這表示該內(nèi)容更適宜用戶(類似用戶偏愛)。綜合部件29為每個搜索對象內(nèi)容執(zhí)行″n″得分″s″的加法并且向排序部件30提供″m″綜合得分″S″(每個搜索對象內(nèi)容的綜合得分″S″)。
排序部件30以降序排列其外從綜合部件29提供的″m″綜合得分″S″(搜索對象內(nèi)容的綜合得分″S″)。然后，排序部件30向控制部分22提供以綜合得分S降序排列(以降序排列用戶偏愛)的搜索對象內(nèi)容列表。
外部的I/F部件31由，例如，ADSL(異步數(shù)字用戶線)調(diào)制解調(diào)器，LAN(局域網(wǎng))卡等等以及作為與例如Internet的各式各樣的網(wǎng)絡連接的通信接口的函數(shù)組成。外部的I/F部件31從外部的服務器通過未示出的網(wǎng)絡下載內(nèi)容并且提供該內(nèi)容給用戶內(nèi)容數(shù)據(jù)庫23或在控制部分22的控制下提供給特征量提取部件24。
內(nèi)容再現(xiàn)部件32在控制部分22的控制下還原其外從用戶內(nèi)容數(shù)據(jù)庫23提供的內(nèi)容。從未示出的揚聲器等等輸出還原曲調(diào)。
有關圖1的內(nèi)容提供裝置11具有如上所述這樣的結(jié)構(gòu)，輸入部件21由用戶操作以便指定內(nèi)容并且輸入對于指定內(nèi)容的偏愛程度。
特征量提取部件24抽取保存在用戶內(nèi)容數(shù)據(jù)庫23中的所有內(nèi)容(指定內(nèi)容和搜索對象內(nèi)容)的特征量(值)并且提供該抽取特征量的值給加權計算部件26和相似性計算部件27。加權計算部件26根據(jù)用戶對指定內(nèi)容的偏愛程度和指定內(nèi)容特征量的值計算內(nèi)容特征量對用戶的加權(特征量的加權系數(shù))并且提供該加權給相似性計算部件27。相似性計算部件27加上從加權計算部件26提供的內(nèi)容特征量加權來計算指定內(nèi)容和搜索對象內(nèi)容之間的相似性D′。
此外，得分計算部件28將指定內(nèi)容和搜索對象內(nèi)容之間的相似性D＇轉(zhuǎn)換為得分″s″，并且綜合部件29為搜索對象內(nèi)容加上該得分″s″(計算綜合得分″S″)。然后，以綜合的得分″S″降序排列的搜索對象內(nèi)容列表被從排序部件30提供到控制部分22并且提供給用戶。
圖2說明了從保存在用戶內(nèi)容數(shù)據(jù)庫23中的所有搜索對象內(nèi)容提取的特征量數(shù)據(jù)的例子。
用戶內(nèi)容數(shù)據(jù)庫23具有保存的″m″搜索對象內(nèi)容，其中包括內(nèi)容A1到Am，并且如圖2所示特征量提取部件24抽取節(jié)奏，基調(diào)，和音量的特征量，并且提供特征量給加權計算部件26和相似性計算部件27。
特別地，由特征量提取部件24抽取的特征量值如圖2所示。更特別的，內(nèi)容A1的節(jié)奏是0.4；內(nèi)容A1的基調(diào)是0.2；而內(nèi)容A1的音量是0.8。同時，內(nèi)容A2的節(jié)奏是0.3；內(nèi)容A2的基調(diào)是0.5；而內(nèi)容A2的音量是0.5。另外，內(nèi)容Am的節(jié)奏是0.4；內(nèi)容Am的基調(diào)是0.6；而內(nèi)容Am的音量是0.1。應當注意的是在圖2中內(nèi)容A3到Am-1特征量的值從略。
在這里可以假定用戶操作輸入部件21來選擇，從保存在用戶內(nèi)容數(shù)據(jù)庫23中的所有搜索對象內(nèi)容A1到Am，內(nèi)容A1，A6，A9，A14，......，A23，總計20個內(nèi)容(指定內(nèi)容)中，并且輸入用戶對于每一指定內(nèi)容的偏愛程度。在這里，用戶對于指定內(nèi)容的偏愛程度作為從1到-1的值輸入，以便由1表示指定內(nèi)容是用戶最喜歡的，而由-1表示指定內(nèi)容是用戶最討厭的。
特別地，通過輸入部件21輸入用戶對于內(nèi)容A1的偏愛程度是+1，表示內(nèi)容Ai是用戶最喜歡的；對于內(nèi)容A6的偏愛程度是-1說明內(nèi)容A6是用戶討厭的；對于內(nèi)容A9的偏愛程度是+0.2；對于內(nèi)容A14的偏愛程度是-0.3；并且對于內(nèi)容A23的偏愛程度是+0.5表示內(nèi)容A23對用戶來說是合適的。應當注意的是，在圖3中，在指定內(nèi)容表達式左邊No.1到No.20表示指定內(nèi)容的輸入數(shù)。因此，在本實施例中，指定內(nèi)容的總數(shù)是20(n＝20)，而搜索對象內(nèi)容的總數(shù)等于或大于23(m≥23)。
圖4說明有關從圖2所示所有的內(nèi)容A1到Am中在圖3中輸入的指定內(nèi)容特征量的數(shù)據(jù)。
特別地，內(nèi)容A1的節(jié)奏是0.4；內(nèi)容A1的基調(diào)是0.2；而內(nèi)容A1的音量是0.8。同時，內(nèi)容A6的節(jié)奏是0.9；內(nèi)容A6的基調(diào)是0.4；而內(nèi)容A6的音量是0.2。此外，內(nèi)容A23的節(jié)奏是0.2；內(nèi)容A23的基調(diào)是0.8；而內(nèi)容A23的音量是0.1。應當注意的是在圖4中其他指定內(nèi)容的數(shù)據(jù)從略。
現(xiàn)在，計算每個內(nèi)容特征量對用戶加權(每個特征量的加權系數(shù))的方法，由內(nèi)容提供裝置11的加權計算部件26來實現(xiàn)，參考圖5到10來說明。應當注意的是為每個特征量(的種類)執(zhí)行如下所述參考圖5到10的處理。
加權計算部件26計算加權系數(shù)以便在特征量與用戶偏愛程度并不具有預定的相關性(因果關系)時，內(nèi)容特征量的加權系數(shù)被設置成低值，而在特征量與用戶偏愛程度具有預定的相互關系(因果關系)時設置成較高值。換句話說，在特征量值被認為是與用戶偏愛程度無關時，加權計算部件26設置內(nèi)容特征量的低的加權系數(shù)，而在特征量值顯然與用戶偏愛程度具有明顯的因果關系時，設置成高的內(nèi)容特征量系數(shù)。
作為確定第一值(根據(jù)第一函數(shù)值)和第二值(根據(jù)第二函數(shù)值)之間的相關性的方法，作為統(tǒng)計法相關系數(shù)或等級相關系數(shù)是有效的。然而，為了表示用戶的偏愛，相關系數(shù)或等級相關系數(shù)不適合作為所使用內(nèi)容特征量的加權系數(shù)。所以，加權計算部件26以下面的方式計算內(nèi)容特征量的加權系數(shù)。
首先，加權計算部件26為一類特征量，在xy平面，描繪指定內(nèi)容的20個數(shù)據(jù)，如圖5所示其橫坐標軸表示特征量值，而縱坐標軸表示用戶偏愛程度。
例如，圖5說明圖4節(jié)奏特征量的值和內(nèi)容A1，A6，......，A23(以下簡稱指定內(nèi)容A1到A23)的用戶偏愛程度值的一例子。
在圖5中星形標記分別地表示指定內(nèi)容A1到A23。應當注意的是因為，在本實施例中，內(nèi)容特征量的值由從0到1范圍的A值表示，而用戶偏愛程度由從1到-1范圍的值表示，可以由橫坐標軸獲得的該值的范圍是0到1，可以由縱坐標軸獲得的該值的范圍是1到-1。
然后，在圖5所示xy平面具有從0到1范圍的橫坐標軸被分成2k部分(k是正整數(shù))，其被表示，以的升序，作為x’＝1，2，3，......，2k。在這里，從0到1范圍的橫坐標軸被分成的多個部分可以是，例如，24＝16，27＝128，等等。應當注意的是，雖然為了計算的方便起見劃分數(shù)被設置成2的指數(shù)，劃分數(shù)未必必須是2的指數(shù)。
圖6示出了x坐標軸從0到1的范圍被分成16部分的一例子。
加權計算部件26為如圖6所示每個部分x′＝1，2，3，......，16計算用戶偏愛程度Y(x′)。作為每個部分的用戶偏愛程度Y(x′)，采用由該部分描繪的指定內(nèi)容的用戶偏愛程度的值。特別地，如果在一個部分中沒有描繪指定內(nèi)容A1到A23，那么0就被設置為用戶偏愛程度Y(x′)；如果在一個部分中描繪一個指定內(nèi)容，那么描繪指定內(nèi)容的用戶偏愛程度就被設置為用戶偏愛程度Y(x′)；而且如果在一個部分中描繪多個指定內(nèi)容，那么描繪指定內(nèi)容的用戶偏愛程度的和值就被設置為用戶偏愛程度Y(x′)。
圖7說明了如圖6所示為16部分x′計算的用戶偏愛程度Y(x′)。
在圖7中，例如，在部分x′＝1和2中，一個部分中描繪一個星標記(指定內(nèi)容特征量的值)，而用戶偏愛程度Y(x)與指定內(nèi)容特征量的該值(星標記)相一致。
另一方面，例如，在部分x′＝3中，一個部分中描繪兩個星標記(指定內(nèi)容特征量的值)，而特征量的正的和負的值被相加。因此，用戶偏愛程度Y(x)具有最接近的0的值。
進一步，例如，其中x′＝9，因為在一個部分中沒有描繪星形標記(表示指定內(nèi)容的特征值)，用戶偏愛程度Y(x)是0。
在這里，人們認為每個部分x′計算的用戶偏愛程度Y(x′)是一離散函數(shù)。在下面的描述中，每個部分x′中的用戶偏愛性程度Y(x′)被認為是離散函數(shù)Y(x′)。
加權計算部件26運用低通濾波器來對離散函數(shù)Y(x′)應用過濾法。
圖8說明離散函數(shù)Yf(x′)，在如圖7所示低通濾波器處理被用于離散函數(shù)Y(x′)之后。
當由用戶通過輸入部件21指定的內(nèi)容數(shù)目(樣本數(shù))是少量的，例如，當僅僅一個指定內(nèi)容的偏愛程度值被歸入一個部分，例如，如果x′＝1和2，離散函數(shù)Y(x′)有時顯示極端波形，因為依據(jù)該部分內(nèi)部的抽樣的單個用戶偏愛程度值，離散函數(shù)Y(x′)減輕很多。
因此，低通濾波器處理被用于離散函數(shù)Y(x′)以便取消抽樣值以便可以獲得如圖8所示的平滑曲線。
那么，在過濾處理之后，在所有部分x′中加權計算部件26確定離散函數(shù)Yf(x′)的平均值YAVE(x′)。當下，因為部分數(shù)目是16，平均值YAVE(x′)可以由YAVE(x′)＝∑Yf(x′)÷16來確定。應當注意的是表示有關部分x′的總和。
圖9說明了關于離散函數(shù)Yf(x′)在圖8過濾處理之后計算的平均值YAVE(x′)的例子。
特別地，在圖9中，離散函數(shù)Vf(x′)的平均值YAVE(x′)在所有部分中經(jīng)過圖8過濾處理之后由虛線標明。
加權計算部件26運用離散函數(shù)Yf(x′)和平均值YAVE(x′)來確定內(nèi)容特征量的加權系數(shù)(用戶加權)Z，根據(jù)以下表達式(4)Z＝∑abs(Yf(x′)-YAVE(x＇))÷16 ...(4)其中∑表示關于部分x′的和，abs表示絕對值。
特別地，在一部分的區(qū)域的所有部分中根據(jù)表達式(4)確定的加權系數(shù)∑表示平均值(∑abs(Yf(x′)-YAVE(x′)))，其中該部分是由離散函數(shù)Yf(x′)和平均值YAVE(x′)定義的并且在圖10中用斜線來標明。此外，加權系數(shù)Z的值被限制在固定范圍之內(nèi)，與部分數(shù)目無關，因為由∑abs(Yf(x′)-YAVE(x′))表示的圖10的斜線部分區(qū)域被劃分為x′部分數(shù)目。
加權計算部件26可以采用以下表達式(5)代替表達式(4)以便確定內(nèi)容特征量的加權系數(shù)(用戶加權)Z。
Z＝∑(Yf(x＇)-YAVE(x′))2÷16...(5)其中∑表示部分x′的總和。
加權計算部件26以上述方式確定(一類)特征量的加權系數(shù)。那么，加權計算部件26可以為所有(類別)特征量執(zhí)行這個處理以便確定所有特征量的加權系數(shù)。
圖11到13示出了一例子，其中對于某一用戶(相同的用戶)確定所有特征量節(jié)奏，基調(diào)和音量的加權系數(shù)。
特別地，圖11說明了關于用戶指定內(nèi)容和用戶偏愛程度，節(jié)奏特征量值的分布。
如圖11所示，凡是對于節(jié)奏(特征量)節(jié)奏值(特征量)具有，而用戶不具有片面性時，那些具有相對高的用戶偏愛程度的指定內(nèi)容(合適于用戶的)和那些具有比較低的用戶偏愛程度的指定內(nèi)容(是用戶討厭的)就分開地散布。因此，離散函數(shù)Yf(x′)實質(zhì)上在平行于x′軸的方向上延伸而具有近似于平均值YAVE(x′)的值。在這里，節(jié)奏對于用戶的加權系數(shù)Z，其按照表達式(4)根據(jù)圖11說明的用戶對指定內(nèi)容的偏愛程度來確定，是例如0.1。
圖12說明了有關用戶指定內(nèi)容的基調(diào)特征量的值和用戶偏愛程度。
根據(jù)圖12，可以認清楚趨向，具有基調(diào)(特征量)的相對低值內(nèi)容或具有基調(diào)的相對高值的其它內(nèi)容具有相對于平均值YAVE(x′)的離散函數(shù)Yf(x′)的高值，而具有基調(diào)中間值的內(nèi)容具有相對于平均值YAVE(x′)的離散函數(shù)Yf(x′)的低值。換句話說，可以認清楚趨向，用戶喜歡具有深沉的基調(diào)和具有明亮的基調(diào)的曲調(diào)，而對于不論它是否是明亮的或深沉的用戶都不喜歡不清晰的曲調(diào)。在這里，在圖12中說明的根據(jù)用戶對指定內(nèi)容的偏愛程度由表達式(4)確定的用戶對于基調(diào)的加權系數(shù)Z，舉例來說是0.3。
圖13說明了有關用戶指定內(nèi)容的聲量特征量的值和用戶偏愛程度。
根據(jù)圖13，可以認清趨勢具有音量(特征量)低值的內(nèi)容具有相對于平均值YAVE(x′)的離散函數(shù)Yf(x′)的高值，而具有音量(特征量)高值的內(nèi)容具有相對于平均值YAVE(x′)的離散函數(shù)Yf(x′)的低值。換句話說，可以認清楚趨向，用戶喜歡具有相對較小音量的曲調(diào)，而用戶不喜歡具有相對較大音量的曲調(diào)。在這里，在圖13中說明的根據(jù)用戶對指定內(nèi)容的偏愛程度由表達式(4)確定的用戶對于音量的加權系數(shù)Z，舉例來說是0.3。
因此，根據(jù)圖11到13，節(jié)奏(特征量)的加權系數(shù)Z被確定為0.1；基調(diào)(特征量)的加權系數(shù)Z被確定為0.3；音量(特征量)的加權系數(shù)Z被確定為0.3。特別地，無論哪個用戶收聽到曲調(diào)節(jié)奏，用戶并沒有明確地感覺良好或厭惡。因此，用戶很少對節(jié)奏敏感(節(jié)奏很少影響到用戶偏好)，因此，0.1的加權系數(shù)是給定的。另一方面，關于基調(diào)和音量，用戶喜歡(或厭惡)哪個基調(diào)或哪個音量是很清楚的。因此，因為用戶對基調(diào)和聲音量敏感(基調(diào)和發(fā)出聲音量很可能對用戶選擇有影響)，給定加權系數(shù)0.3。
如此，加權計算部件26可以為每個內(nèi)容特征量計算用戶加權以便特征量的加權系數(shù)對于用戶敏感的基調(diào)和音量是高的，而對于用戶不敏感的特征加權系數(shù)是低的。
因此，只有當用戶從搜索對象內(nèi)容中指定用戶已經(jīng)收聽的若干內(nèi)容并且為每個指定內(nèi)容輸入選擇(偏愛程度)時，加權計算部件26則可以自動地計算內(nèi)容特征量的加權系數(shù)。因此，用戶可以將每個用戶自己的特征量的選擇反映到搜索內(nèi)容上，而不必輸入內(nèi)容的每個特征量加權。
當每個特征量的加權系數(shù)被以如上所述的這樣的方式計算并且提供給相似性計算部件27時，相似性計算部件27為每個指定內(nèi)容計算，根據(jù)上文給定表達式(2)指定內(nèi)容和搜索對象內(nèi)容之間的相似性D′。
圖14說明了通過相似性計算部件27計算圖4指定內(nèi)容和圖2的搜索對象內(nèi)容之間的相似性D′的結(jié)果的一例子。
如圖14所示的表格橫排表示保存在用戶內(nèi)容數(shù)據(jù)庫23中的所有的搜索對象內(nèi)容A1到Am(Aj，j＝1到m)，而表格垂直欄表示由輸入部件21指定的指定內(nèi)容A1到A23；(Aj，1，6，9，......，23)。此外，在如圖14所示搜索對象內(nèi)容行和指定內(nèi)容列彼此交叉的單元中，指出行搜索對象內(nèi)容和列指定內(nèi)容之間的相似性D′i，j。
應當注意，因為從用戶內(nèi)容數(shù)據(jù)庫23里面指定指定內(nèi)容，還要計算相同內(nèi)容之間的相似性D′、，j。
在這一情況下，正如圖14的單元51所看到的相同內(nèi)容之間的相似性D′1、1(指定內(nèi)容Ai和搜索對象內(nèi)容A1之間的相似性D′1、1)是0。此外顯而易見根據(jù)在上文舉出的表達式(2)，相同內(nèi)容之間的相似性D′i、，j是0。
在圖14單元52中指出的指定內(nèi)容A6和搜索對象內(nèi)容A1之間的相似性D′6，1被以下述方式根據(jù)表達式(2)計算出來D′6，1＝sqrt{((內(nèi)容A1.節(jié)奏-內(nèi)容A6.節(jié)奏)×節(jié)奏加權系數(shù))2+((內(nèi)容A1.基調(diào)-內(nèi)容A6.基調(diào))×基調(diào)加權系)2+((內(nèi)容A1.音量-內(nèi)容A6.音量)×音量加權系數(shù))2}＝sqrt{((0.4-0.9)×0.12+((0.2-0.4)×0.3)2+((0.8-0.2)×0.3)2)＝sqrt(0.0385)＝0.20類似地，指定內(nèi)容A9和搜索對象內(nèi)容A1之間的相似性D′9，1，指定內(nèi)容A14和搜索對象內(nèi)容A1之間的相似程度D′14，1，......，以及指定內(nèi)容A23和搜索對象內(nèi)容A1之間的相似性D′23，1分別被計算為0.33，0.12，......，0.28。
此外對于搜索對象內(nèi)容A2到Am，指定內(nèi)容的相似性D′i，j以類似方式來計算。
然后，當圖14中說明的相似性D′i，，j被從相似性計算部件27提供給得分計算部件28時，得分計算部件28按照表達式(3)根據(jù)相似性D′i，j計算指定內(nèi)容Ai和搜索對象內(nèi)容Aj之間的得分si，，，j。
圖15說明了當提供圖14指定內(nèi)容Ai和搜索對象內(nèi)容Aj之間的相似性D′i，j給得分計算部件28時，計算指定內(nèi)容Ai和搜索對象內(nèi)容Aj之間的得分si，j以及根據(jù)得分si，j計算的搜索對象內(nèi)容的綜合得分Sj的實例。應當注意的是，在圖15的計算例子中，在表達式(3)中預先決定常數(shù)α被設置0.1。
舉例來說，圖15單元61中指出的指定內(nèi)容A1和搜索對象內(nèi)容A1之間的得分S1，1以下面的方式按照表達式(3)來計算的指定內(nèi)容A1和搜索對象內(nèi)容A1之間的得分S1，1＝1÷(0.00+0.1)＝10.0同時，舉例來說，在圖15單元62中指示的指定內(nèi)容A6和搜索對象內(nèi)容A1之間的得分S6，1以下面的方式計算。
指定內(nèi)容A6和搜索對象內(nèi)容A1之間的得分s6，1＝1÷(0.20+0.1)＝3.3相似地，如圖15所示所有指定內(nèi)容Ai和所有搜索對象內(nèi)容Aj之間的得分si，，j被計算并且從得分計算部件28提供給綜合部件29。
然后，為每個搜索對象內(nèi)容，綜合部件29加上指定內(nèi)容Ai和搜索對象內(nèi)容之間的得分si，j以便計算搜索對象內(nèi)容Aj的綜合的得分Sj。
在圖15中，由綜合部件29計算的搜索對象內(nèi)容Aj的綜合得分Sj被表格的最右行來標明。
特別地，舉例來說，通過加上如以下表達式指示的行方向上的得分S1，表示搜索對象內(nèi)容A1(同樣是指定內(nèi)容)的綜合得分Si并且是67.7。
內(nèi)容A1的綜合得分S1＝10.0+3.3+2.3+4.5...+2.6＝67.7同時，例如，搜索對象內(nèi)容A2的綜合得分S2通過加上由以下表達式指示的行方向上的得分si，j來表示，并且是70.8。
內(nèi)容A2的綜合得分S2＝4.3+4，8+5，6+7.1+...+4.0＝70.8相似地，對于保存在用戶內(nèi)容數(shù)據(jù)庫23中的所有搜索對象內(nèi)容(內(nèi)容A1到Am)的綜合得分S1到sm被分別地確定。
然后，排序部件30以值的降序排列圖15中說明的綜合得分S1到Sm并且提供排序的綜合的得分S1到Sm給控制部分22。控制部分22給出用戶以綜合得分S1到Sm的降序排列的搜索對象內(nèi)容列表或者從用戶內(nèi)容數(shù)據(jù)庫23中提供具有最高綜合得分的該搜索對象內(nèi)容給內(nèi)容再現(xiàn)部件32以便由該內(nèi)容再現(xiàn)部件32還原所述內(nèi)容。
現(xiàn)在，參考圖16的流程圖描述內(nèi)容提供裝置11的內(nèi)容提供處理。
首先在步驟S1，輸入部件21判斷是否指定內(nèi)容信息和用戶偏愛程度被輸入，那就是說，是否內(nèi)容被指定并且用戶對每一指定內(nèi)容的偏愛程度是否被輸入。直到在步驟S1確定指定內(nèi)容和用戶偏愛程度被輸入之后，步驟S1處理一直被重復。
如果在步驟S1判斷指定內(nèi)容和用戶偏愛程度被輸入，那么處理前進到步驟S2，其中控制部分22抽取保存在用戶內(nèi)容數(shù)據(jù)庫23中的所有內(nèi)容的特征量(包括指定內(nèi)容的搜索對象內(nèi)容)并且提供該內(nèi)容特征量的抽取值給加權計算部件26和相似性計算部件27，此后，處理前進到步驟S3。
在步驟S3，加權計算部件26根據(jù)用戶對指定內(nèi)容的偏愛程度和指定內(nèi)容特征量的值計算內(nèi)容特征量對用戶的加權(特征量的加權系數(shù))并且提供該計算的加權給相似性計算部件27。此后，處理前進到步驟S4。
在步驟S4，相似性計算部件27和得分計算部件28執(zhí)行得分計算處理，然后處理前進到步驟S5。在步驟S4的得分計算處理，參考圖14和15如上文描述確定指定內(nèi)容Ai和搜索對象內(nèi)容Aj的相似性D′i，j和得分si，j。應當注意的是得分計算處理在下文中參考圖17來進行描述。
在步驟S5，為每個搜索對象內(nèi)容綜合部件29加上指定內(nèi)容Ai和搜索對象內(nèi)容Aj的得分si，j以便計算每個搜索對象內(nèi)容的綜合得分(搜索對象內(nèi)容Aj的綜合得分Aj)并且提供該計算的綜合得分給排序部件30。此后，處理前進到步驟S6。
在步驟S6，排序部件30排序搜索對象內(nèi)容Aj以便他們可以以步驟S5計算的綜合得分Sj的降序來排列并且提供通過排序獲得的該搜索對象內(nèi)容列表給控制部分22。此外，在步驟S6，控制部分22為用戶給出以綜合得分Sj降序排列的搜索對象內(nèi)容列表或者從用戶內(nèi)容數(shù)據(jù)庫23里面提供具有最高綜合得分Sj的搜索對象內(nèi)容給內(nèi)容再現(xiàn)部件32以便通過該內(nèi)容再現(xiàn)部件32還原該內(nèi)容。此后，處理結(jié)束。
現(xiàn)在，圖16步驟S4的得分計算處理參考圖17的流程圖來進行描述。
首先在步驟S21，相似性計算部件27選擇第一個指定內(nèi)容Ai和第一個搜索對象內(nèi)容Aj，然后處理前進到步驟S22。
在步驟S22，相似性計算部件27運用表達式(2)來計算指定內(nèi)容Ai和搜索對象內(nèi)容Aj之間的相似性D′i，j并且提供計算的結(jié)果給得分計算部件28。此后，處理前進到步驟S23。
在步驟S23，相似性計算部件27判斷是否目前所選指定內(nèi)容Ai和所有搜索對象內(nèi)容Aj之間的相似性D′i，j已經(jīng)被計算了。如果確定指定內(nèi)容Ai和所有搜索對象內(nèi)容Aj之間的相似性D′i，j至今還沒有被計算，那么處理前進到步驟S24，其中相似性計算部件27選擇接下來的搜索對象內(nèi)容Aj，然后處理返回到步驟S22。
另一方面，如果在步驟S23確定關于指定內(nèi)容Aj對所有搜索對象內(nèi)容的相似性D′i，j被計算過那么處理前進到步驟S25。
在步驟S25，對于所有指定內(nèi)容相似性計算部件27判斷是否相似性D′i，j已經(jīng)計算了。
如果在步驟S25確定關于所有指定內(nèi)容Ai的相似性D′i，j沒有被計算那么處理前進到步驟S26，其中相似性計算部件27選擇接下來的搜索對象內(nèi)容Aj。然后處理返回到步驟S22。
另一方面，如果在步驟S25確定關于所有指定內(nèi)容的相似性D′i，j被計算過那么處理前進到步驟S27。
在步驟S27，得分計算部件28選擇第一個指定內(nèi)容Ai和第一個搜索對象內(nèi)容Aj，然后處理前進到步驟S28。
在步驟S28，得分計算部件28根據(jù)從相似性計算部件27提供的指定內(nèi)容Aj和搜索對象內(nèi)容Aj之間的相似性D′i，j來計算指定內(nèi)容Ai和搜索對象內(nèi)容Aj之間的得分si.，j并且提供得分si.，j給綜合部件29。此后，處理前進到步驟S29。
在步驟S29，得分計算部件28判斷是否已經(jīng)計算了所有搜索對象內(nèi)容Aj對于當前所選指定內(nèi)容Ai的得分si，j。如果判斷在步驟S29所有搜索對象內(nèi)容Aj關于指定內(nèi)容Ai的得分si，j沒有被計算那么處理前進到步驟S30，此處得分計算部件28選擇其次的搜索對象內(nèi)容Aj。此后，處理返回到步驟S28。
另一方面，如果在步驟S29判斷關于指定內(nèi)容Ai對于所有搜索對象內(nèi)容Aj的得分si，j已經(jīng)計算了那么處理前進到步驟S31。
在步驟S31，得分計算部件28判斷是否關于所有指定內(nèi)容的得分si，j被計算了。
如果在步驟S31判斷關于所有指定內(nèi)容的得分si，j沒有被計算，那么處理前進到步驟S32，此處得分計算部件28選擇接下來的指定內(nèi)容Ai。此后，處理返回到步驟S28。
另一方面，如果在步驟S31判斷關于所有指定內(nèi)容的得分si，j被計算過，處理結(jié)束。
如上所述，根據(jù)圖16內(nèi)容提供處理，那個最符合用戶偏愛的搜索對象內(nèi)容(具有最高得分)可以根據(jù)通過輸入部件21輸入(指定)的指定內(nèi)容和用戶偏愛程度被找出來并且顯示給用戶。換句話說，可以給出最適宜用戶的內(nèi)容。
進一步的，在內(nèi)容提供處理過程中，每個內(nèi)容特征量的加權系數(shù)根據(jù)通過輸入部分21輸入的指定內(nèi)容和用戶偏好程度來計算，而指定內(nèi)容Ai和搜索對象內(nèi)容Aj之間的相似性D′i，j根據(jù)特征數(shù)量加權系數(shù)來計算。然后，根據(jù)相似性D′i，j計算搜索對象內(nèi)容Aj的綜合得分Sj。因此，用戶可以考慮到用戶對于每個內(nèi)容特征量的感受(在用戶對于每個內(nèi)容特征量的感受方面的個體差異)來搜索內(nèi)容，即使用戶不特別地為每個內(nèi)容特征量輸入加權系數(shù)。
應當注意的是，在如上所述實施例中，搜索對象內(nèi)容是用戶已經(jīng)擁有的內(nèi)容，而我們認為通過內(nèi)容提供處理存儲在用戶內(nèi)容數(shù)據(jù)庫23中的內(nèi)容是個性化的以便它們可以符合用戶的偏愛。
應當注意的是內(nèi)容提供處理也可以應用到其它情況其中搜索用戶至今并不擁有的內(nèi)容，例如，連接到外部I/F部分31的外部服務器中的內(nèi)容，以便找出符合用戶偏愛的內(nèi)容從而它們可以被交付給用戶。此外在這一情況下，可以根據(jù)用戶對于每個內(nèi)容特征量的感覺采取(找出)內(nèi)容。
進一步的，雖然，在如上所述實施例中，為每個內(nèi)容執(zhí)行相似性和得分的計算，可以另外為每個內(nèi)容特征量諸如拍子或者心情更細致地執(zhí)行。
進一步的，雖然在上文描述的實施例中，當加權計算部件26計算用戶對特征量加權時的指定內(nèi)容和當相似性計算部件27使用用戶對特征量加權來計算指定內(nèi)容和搜索對象內(nèi)容之間的相似性D′i，j時的指定內(nèi)容是相同的指定內(nèi)容A1到A23，但是當計算用戶對特征量加權時的指定內(nèi)容和當計算相似性D′i，j時的指定內(nèi)容可以是互不相同的。
此外，雖然參考圖14在上文所述例子中，相似性計算部件27計算所有搜索對象內(nèi)容的相似性D′i，j，另外允許相似性計算部件27僅僅對于某些搜索對象內(nèi)容Aj計算相似性D′i，j并且僅僅對于計算出同樣程度D′i，j的搜索對象內(nèi)容計算綜合得分S。換言之，相似性計算部件27可以利用通過加權計算部分26計算的用戶對特征量的加權來計算任意的搜索對象內(nèi)容之間的相似性。
雖然諸如如上所述內(nèi)容提供處理的一系列處理可以通過專用硬件來執(zhí)行，另外也可以通過軟件來執(zhí)行。其中通過軟件執(zhí)行內(nèi)容提供處理，例如，內(nèi)容提供處理可以通過可執(zhí)行的程序來實現(xiàn)，例如，通過諸如圖18所示(個人)計算機。
參考圖18，中央處理單元(CPU)301根據(jù)存儲在ROM(只讀存儲器)302中的程序或者從存儲部件308加載到RAM(隨機存取存儲器)303的程序執(zhí)行各種處理。此外CPU 301執(zhí)行處理所需數(shù)據(jù)被適當?shù)卮鎯υ赗AM 303中。
CPU 301執(zhí)行圖1內(nèi)容顯示裝置11的例如控制部件22，特征量提取部件24.，加權計算部件26，相似性計算部件27，得分計算部件28綜合部件29，和排序部件30的處理。
CPU 301，ROM 302，和RAM 303通過總線304彼此相連。此外輸入/輸出接口305與總線304相連。
包括鍵盤，鼠標等等的輸入部件306，包括可以是CRT(陰極射線管)或者LCD(液晶顯示器)單元的顯示器單元，揚聲器等等的輸出部件307，由硬盤等等形成的存儲部件308，以及包括調(diào)制解調(diào)器，輸出終端適配器等等的通信部件309與輸入/輸出接口305相連。
通信部件309通過諸如Internet的網(wǎng)絡執(zhí)行通信處理。
例如，輸入部件306用作內(nèi)容提供裝置11的輸入部件21，存儲部件308用作例如內(nèi)容提供裝置11的用戶內(nèi)容數(shù)據(jù)庫23和特征量數(shù)據(jù)庫25。進一步的，通信部件309用作，例如，內(nèi)容提供裝置11的外部I/F部件31。
進一步的，有需要時，驅(qū)動器310與輸入/輸出接口305相連。磁盤321，光盤322，磁光盤323，半導體存儲器324等等被適當?shù)匮b入驅(qū)動器310，從加載的介質(zhì)讀取的計算機程序必要時被安裝到存儲部件308中。
應當注意的是，在本說明書中，流程圖中描述的步驟可以是但不必須以如上所述順序依照時間序列來處理，并且在沒有依照時間序列來處理的情況下包括并行或者分別地執(zhí)行的處理。
雖然本發(fā)明優(yōu)選實施例已經(jīng)利用專用名詞描述了，這樣的描述僅僅屬于說明性目的，并且應該理解的是在沒有脫離以下權利要求所述的精神或者范圍的情況下是可以作出改變和變化的。
權利要求
1.一種執(zhí)行多個對象內(nèi)容處理的信息處理裝置，其中每個對象內(nèi)容具有由多個不同的特征量表示的特征，而且成為搜索或者推薦的對象，包括加權計算裝置，用于根據(jù)用戶對于從對象內(nèi)容中指定的多個指定內(nèi)容的偏愛程度以及預定數(shù)量指定內(nèi)容的特征量值，計算內(nèi)容特征量對用戶的加權；以及相似性計算裝置，用于利用通過所述加權計算裝置計算的特征量對用戶的加權，計算任意的多個對象內(nèi)容之間的相似性。
2.根據(jù)權利要求1的信息處理裝置，進一步包括綜合得分計算裝置，用于利用通過所述相似性計算裝置計算的任意一個對象內(nèi)容之間的相似性，計算任意一個對象內(nèi)容中的每一個的綜合得分，以及提供裝置，用于提供一個綜合得分比較高的對象內(nèi)容，作為符合用戶選擇的內(nèi)容。
3.根據(jù)權利要求1的信息處理裝置，進一步包括輸入裝置，用于輸入表示指定內(nèi)容的指定內(nèi)容信息和用戶對指定內(nèi)容的偏愛程度，所述加權計算裝置，利用由所述輸入裝置輸入的指定內(nèi)容信息表示的指定內(nèi)容和用戶的偏愛程度，根據(jù)用戶對于預定數(shù)量指定內(nèi)容的偏愛程度和預定數(shù)量指定內(nèi)容的特征量值，來計算用戶對內(nèi)容特征量的加權。
4.根據(jù)權利要求1的信息處理裝置，其中所述加權計算裝置計算每個內(nèi)容特征量對用戶的加權以便任何用戶敏感的特征量的用戶加權被設置得相對高，而任何用戶不敏感的特征量的用戶加權被設置得相對低。
5.根據(jù)權利要求1的信息處理裝置，進一步包括提取裝置，用于提取指定內(nèi)容的特征量。
6.一種執(zhí)行多個對象內(nèi)容的處理信息處理方法，其中每個對象內(nèi)容具有由多個不同的特征量表示的特征而且成為搜索或者推薦的對象，包括步驟根據(jù)用戶對于從對象內(nèi)容中指定的多個指定內(nèi)容的偏愛程度以及預定數(shù)量指定內(nèi)容的特征量值，計算內(nèi)容特征量對于用戶的加權，以及利用由加權計算步驟的處理計算的用戶對特征量的加權，計算任意多個對象內(nèi)容之間的相似性。
7.一種記錄媒體，其上包括用于執(zhí)行多個對象內(nèi)容的處理的計算機可讀程序，其中每個對象內(nèi)容具有由多個不同的特征量表示的特征而且成為搜索或者推薦的對象，該程序包括步驟根據(jù)用戶對于從對象內(nèi)容中指定的多個指定內(nèi)容的偏愛程度以及預定數(shù)量指定內(nèi)容的特征量值，計算對于用戶來說內(nèi)容特征量的加權，以及利用由加權計算步驟的處理計算的用戶對特征量的加權，計算任意多個對象內(nèi)容之間的相似性。
8.一種利用計算機執(zhí)行多個對象內(nèi)容處理的程序，其中每個對象內(nèi)容具有由多個不同的特征量表示的特征而且成為搜索或者推薦的對象，該程序包括步驟根據(jù)用戶對于從對象內(nèi)容中指定的多個指定內(nèi)容的偏愛程度以及預定數(shù)量指定內(nèi)容的特征量值，計算對于用戶來說內(nèi)容特征量的加權，以及利用由加權計算步驟的處理計算的用戶對特征量的加權，計算任意多個對象內(nèi)容之間的相似性。
9.一種執(zhí)行多個對象內(nèi)容處理的信息處理裝置，其中每個對象內(nèi)容具有由多個不同的特征量表示的特征，而且成為搜索或者推薦的對象，包括加權計算部件，用于根據(jù)用戶對于從對象內(nèi)容中指定的多個指定內(nèi)容的偏愛程度以及預定數(shù)量指定內(nèi)容的特征量值，計算內(nèi)容特征量對用戶的加權；以及相似性計算部件，用于利用通過所述加權計算部件計算的特征量對用戶的加權，計算任意的多個對象內(nèi)容之間的相似性。
全文摘要
本發(fā)明包括一種執(zhí)行多個對象內(nèi)容處理的信息處理裝置，其中每個對象內(nèi)容具有由多個不同的特征量表示的特征，而且成為搜索或者推薦的對象。該裝置包括加權計算裝置，用于根據(jù)用戶對于從對象內(nèi)容中指定的多個指定內(nèi)容的偏愛程度以及預定數(shù)量指定內(nèi)容的特征量值，計算內(nèi)容特征量對用戶的加權。該裝置還包括相似性計算裝置，用于利用通過所述加權計算裝置計算的特征量對用戶的加權，計算任意的多個對象內(nèi)容之間的相似性。
文檔編號G06F17/30GK1750004SQ20051011600
公開日2006年3月22日 申請日期2005年8月4日 優(yōu)先權日2004年8月4日
發(fā)明者小林由幸 申請人:索尼株式會社