JP2010220065A - コンテンツ推薦装置及びコンテンツ推薦方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザがコンテンツの視聴中に気になったシーンに関連しつつ幅広いコンテンツの推薦を行うとともに、コンテンツの録画後に、ユーザが録画予約時に視聴したかったであろう部分を容易に視聴できるようにしたコンテンツ推薦装置を提供すること。
【解決手段】映像再生・シーン指定部１１は再生中コンテンツのシーンに対するユーザ選択を受け付ける。シーン特徴抽出部１７は選択シーンに関係する特徴キーワードを求め、視聴シーン情報取得部１８は特徴キーワードを元に取得したネット動画情報から拡張キーワードを取得する。録画理由情報指定部１２は拡張キーワード一覧を提示する。録画予約番組指定部１３は選択された拡張キーワードを元に取得した録画予約可能コンテンツの一覧を提示し、ユーザ選択を受け付ける。録画済番組指定部１４は録画済コンテンツについて、シーンに関する提示と、録画予約された理由に関する提示を行う。
【選択図】 図１

Description

本発明は、コンテンツを推薦するコンテンツ推薦装置及びコンテンツ推薦方法に関する。

録画機器の大容量化や放送の多チャンネル化に伴い、ユーザが視聴することのできる放送番組が増加、多様化している。このためユーザは大量の番組からどの番組を視聴・録画するかを選択する必要がある。

しかし、大量の番組からユーザが見たい番組を選択するのは難しい。例えば、番組表には番組の内容としてＥＰＧ(Electronic Program Guide)が表示されるが、これを全て見ることはできない。

これに対し、現在視聴している番組の特定のシーンのメタデータをもとにして他の番組の推薦を行う技術がある（例えば非特許文献１参照）。

しかしながら、ユーザが視聴している番組のメタデータのみをもとに推薦番組を探すと、番組中に無い新しい語彙を利用した推薦を行うことができない。また、番組全体から語彙を取得すると、ユーザが今見ているシーンには関係の無い番組が推薦されてしまうことがある。

また、推薦された番組も全てをオンエアで視聴できるわけではなく、予約録画をして時間のあるときに視聴する、ということが多い。

番組を録画した場合は、録画済み番組一覧として、番組のタイトル、放送日時、内容を表すサムネイル画像、ＥＰＧなどが表示されることが多い。

しかしながら、番組を録画した後に録画番組一覧を見るだけでは、録画予約時に自分が見たかった内容を思い出すことができない。

また、見たかった内容を思い出したとしても、録画された番組の中からその内容の箇所を探しちょうど良い場所から再生するのは難しい。

http://www.nhk.or.jp/strl/publica/giken_dayori/jp2/mt-0901.html（住吉秀樹，連載「映像メディアのためのメタデータ制作・活用技術」、第６回「情報検索を活用した新しい視聴スタイルCurioView」，ＮＨＫ放送技術研究所，ＮＨＫ技研だより，第46号，2009年1月）

従来、ユーザがコンテンツの視聴中に気になったシーンに関連しつつも幅広い放送予定番組等のコンテンツの推薦を行うとともに、コンテンツの録画後に、ユーザが録画予約時に視聴したかったであろう部分を容易に視聴できるようにすることは困難であった。

本発明は、上記事情を考慮してなされたもので、ユーザがコンテンツの視聴中に気になったシーンに関連しつつも幅広い放送予定番組等のコンテンツの推薦を行うとともに、コンテンツの録画後に、ユーザが録画予約時に視聴したかったであろう部分を容易に視聴できるようにしたコンテンツ推薦装置及びコンテンツ推薦方法を提供することを目的とする。

本発明に係るコンテンツ推薦装置は、予約録画されたコンテンツの各々について、当該コンテンツの内容に関係する情報を含むメタデータと、当該コンテンツを特徴付ける第１の特徴キーワードと、当該コンテンツを構成する複数のシーンに関する情報と、各々のシーンを特徴付ける第２の特徴キーワードと、当該コンテンツが録画予約された理由とを含むコンテンツ情報を記憶する第１の記憶部と、再生中のコンテンツを構成するシーンのうちから、特定のシーンが選択された場合に、前記第１の記憶部に記憶されている当該再生中のコンテンツに係る前記コンテンツ情報から、当該特定のシーンに関係する第３の特徴キーワードを取得する第１の取得部と、前記第３の特徴キーワードを利用して取得された複数のネット動画に関する情報をもとに、前記第３の特徴キーワードを拡張した拡張キーワードを取得するとともに、該拡張キーワードの属性として少なくとも該ネット動画に対する評価値を取得する第２の取得部と、取得された前記拡張キーワードの一覧を提示するとともに、提示した任意の拡張キーワードに対するユーザ選択を受け付ける第１の選択部と、前記ユーザ選択された拡張キーワードを利用して取得された録画予約可能なコンテンツを推薦するための一覧を提示するとともに、提示した任意のコンテンツに対するユーザ選択を受け付ける第２の選択部と、前記ユーザ選択されたコンテンツを録画予約するための情報を登録した予約リストを記憶する第２の記憶部と、前記予約リストに基づいて録画済となったコンテンツについて、前記コンテンツ情報を利用して、当該コンテンツのシーンに関する提示と、少なくとも前記拡張キーワード及びその属性を含む前記録画予約された理由に関する提示とを行う提示部とを備えたことを特徴とする。

本発明によれば、ユーザがコンテンツの視聴中に気になったシーンに関連しつつも幅広い放送予定番組等のコンテンツの推薦を行うとともに、コンテンツの録画後に、ユーザが録画予約時に視聴したかったであろう部分を容易に視聴できるようになる。

本発明の一実施形態に係るコンテンツ推薦装置の構成例を示すブロック図である。 シーン分割及びシーン特徴抽出並びに番組特徴抽出の処理手順の一例を示すフローチャートである。 シーン分割部によるシーン分割結果の一例を示す図である。 番組のメタデータである文書の一例を示す図である。 固有表現抽出結果の一例を示す図である。 重みテーブルの一例を示す図である。 映像情報蓄積部に蓄積されている映像情報の一例を示す図である。 番組の再生中におけるシーン選択からシーン予約リスト蓄積までの処理手順の一例を示すフローチャートである。 視聴シーン情報取得部による視聴シーン情報取得結果の一例を示す図である。 ネット動画の検索結果の一例を示す図である。 図１０のタグの共起行列の初期状態を示す図である。 図１１の共起行列に共起回数を加算した状態を示す図である。 録画理由情報選択画面の一例を示す図である。 予約番組選択画面の一例を示す図である。 シーン予約リストの一例を示す図である。 録画理由を付加された映像情報の一例を示す図である。 録画済み番組一覧画面の一例を示す図である。 録画済み番組一覧画面において表示されたシーン一覧の一例を示す図である。 シーンメニューの一例を示す図である。

以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。

以下では、本実施形態に係るコンテンツ推薦装置を、映像録画機器での録画番組推薦・予約機能に適用した場合を例にとって説明するが、これに限定されるものではなく、映像録画機器での録画番組推薦・予約機能以外の様々な機能に対して適用することが可能である。なお、ここで、コンテンツは、例えば、放送番組である。また、ここで、映像録画機器とは、独立した装置だけでなく、テレビ受像機に内蔵されたものや、テレビ受像機能を内蔵するＰＣにハードウェア又はソフトウェアとして内蔵されたものなどでも良い。

本実施形態のコンテンツ推薦装置は、概略的には、視聴中のシーンを特徴付けるキーワードを抽出し、ネット動画サイトの情報を利用してキーワードを拡張し、拡張したキーワードを利用して検索した放送番組等のコンテンツを推薦するとともに、推薦したコンテンツが録画された後に当該コンテンツを録画予約する元となった情報（録画理由情報等）を提示するものである。

図１を参照しながら、本実施形態に係るコンテンツ推薦装置の構成例について説明する。

図１に示されるように、本実施形態のコンテンツ推薦装置は、映像再生・シーン指定部１１、録画理由情報指定部１２、録画予約番組指定部１３、録画済番組指定部１４、番組特徴抽出部１５、シーン分割部１６、シーン特徴抽出部１７、視聴シーン情報取得部１８、録画理由情報取得部１９、番組検索部２０、シーン予約リスト蓄積部２１、映像蓄積部２２、映像情報蓄積部２３を備えている。図中の１０１は、ユーザインタフェースに関係する部分を示している。

各部の概要は下記の通りである。

シーン予約リスト蓄積部２１は、本実施形態の推薦処理により或る番組の或るシーンをもとに推薦した番組のうちから、ユーザにより録画予約することを選択された番組（録画予約番組）に関する情報のリスト（シーン予約リスト）を蓄積する。

映像蓄積部２２は、録画処理部（図示せず）により録画された番組を蓄積する。

本実施形態では、録画処理部（図示せず）は、シーン予約リスト蓄積部２１に蓄積されているシーン予約リストの情報に従って、録画処理を行う（番組の録画を行って映像蓄積部２２に蓄積する）。なお、録画処理部（図示せず）は、従来の方法により作成された録画予約リスト（例えば、ユーザによる直接入力・編集や電子番組表を利用した入力・編集などにより作成された録画予約リスト）にも従って、番組を映像蓄積部２２に蓄積するものであっても良い。この場合に、本実施形態のシーン予約リストを既存の録画予約リストとは別に設けても良いし、シーン予約リストを録画予約リストとを一体化して構成しても良い。また、録画処理部（図示せず）は、更に、例えばリモコン或いはＧＵＩ画面の録画ボタンがユーザにより押されたことなどによって、そのときに画面／スピーカ（図示せず）に映像／音声出力している番組を映像蓄積部２２に蓄積する機能を有するものであっても良い。

番組特徴抽出部１５は、映像蓄積部２２に蓄積された番組（すなわち、録画された番組）について、その番組の特徴キーワード（番組特徴キーワード）を抽出する。

シーン分割部１６は、映像蓄積部２２に蓄積された番組（すなわち、録画された番組）について、番組のシーン分割を行う。なお、番組のシーン分割は、従来の方法を利用しても良いが、その番組を録画予約した際の録画理由情報が存在する場合には、録画理由情報を利用して番組のシーン分割を行っても良い（シーン分割部１６（分割部）は、映像情報（コンテンツ情報）に含まれる録画理由情報（録画予約された理由）を利用して、映像情報（コンテンツ情報）をシーン分割（分割）するようにしても良い）。録画理由情報を持たない番組（例えば、従来の方法で録画された番組など）については、従来の方法で番組のシーン分割を行えば良い。

シーン特徴抽出部１７は、シーン分割された番組について、個々のシーンの特徴キーワード（シーン特徴キーワード）を抽出する。

映像情報蓄積部２３は、映像蓄積部２２に蓄積された各番組について、例えばＥＰＧ等のメタデータと、上記番組特徴抽出部１５により抽出された番組特徴キーワードと、上記シーン分割部１６によるシーン分割結果と、上記シーン特徴抽出部１７により抽出された各シーンのシーン特徴キーワードと、当該番組を録画予約した際の録画理由情報とを含む番組情報（コンテンツ情報）を蓄積する（ただし、録画理由情報を持たない番組については、この項目は空欄にして構わない）。なお、メタデータは、例えば、メタデータ取得部（図示せず）が放送局或いはサーバ等より受信したものであっても良いし、必要に応じて番組コンテンツから抽出したものであっても良いし、それらを併用しても良い。

映像再生・シーン指定部１１は、映像蓄積部２２に蓄積された番組の映像（或いは、録画番組でない番組）を再生するとともに、その再生中において、本実施形態の推薦処理の最初のトリガとなるユーザの入力を受け取る。ここで、以下では「最初のトリガとなるユーザの入力」の具体例としては、「検索」ボタンが押される場合を例にとって説明するが、これに限定されるものではない。

ユーザは、現在視聴しているシーンをもとにして推薦番組の提示を受けたい場合に、例えば「検索」ボタンを押すなどすれば良い。

なお、「最初のトリガとなるユーザの入力」を受け付けたときに再生していた番組を、「元番組」と呼ぶものとする。

また、ユーザが視聴する番組を選択する方法は、録画番組の一覧から選択するなど、従来と同様の方法で構わない。

視聴シーン情報取得部１８は、上記再生中の番組について、上記「検索」ボタンが押されるなどしたときに再生していたシーンの特徴情報（視聴シーン情報）を、映像情報蓄積部２３に蓄積された当該番組（元番組）の当該シーンのシーン特徴キーワードから求める。

録画理由情報取得部１９は、視聴シーン情報取得部１８により得られたシーンの特徴情報等をもとにして、ネット動画のサイト（例えば、投稿サイト）３０から動画コンテンツを取得し、取得した動画コンテンツの情報をもとに、録画理由情報の候補として、拡張キーワードを取得し、更に、拡張キーワードの属性（例えば、評価値や日時等）を取得する。

録画理由情報指定部１２は、録画理由情報（少なくとも拡張キーワード）を候補として提示するとともに、提示した録画理由情報の候補のうちからユーザが１つ或いは複数の録画理由情報を選択するための画面を生成する（この画面により、録画理由情報の候補を提示するとともに、提示した録画理由情報の候補についてユーザによる選択を受け付ける）。

ユーザは、上記画面上において、所望する録画理由情報があれば、これを選択することができる。

番組検索部２０は、上記画面においてユーザにより録画理由情報が選択された場合に、該録画理由情報を利用して、放送予定番組等のコンテンツのＥＰＧ検索を行う。

録画予約番組指定部１３は、番組検索部２０の検索結果（番組）をユーザに提示（推薦）するとともに、提示した推薦番組のうちからユーザが１つ或いは複数の推薦番組を選択するための画面を生成する（この画面により、推薦番組を提示するとともに、提示した推薦番組についてユーザによる選択を受け付ける）。

ユーザは、提示された推薦番組のうち、所望する番組があれば、その番組を録画予約するために、選択することができる。

選択された録画予約番組と、その際の録画理由情報などの情報は、シーン予約リスト蓄積部２１に蓄積される。

録画済番組指定部１４は、録画済み番組に関する情報を提示するとともに、提示した番組のうちからユーザが視聴するものを選択するための画面を生成する（この画面により、録画済み番組に関する情報を提示するとともに、提示した番組についてユーザによる選択を受け付ける）。なお、録画済み番組に関する情報を提示するにあたって、シーン予約リストに基づいて録画された番組については、シーン予約リスト蓄積部２１から録画済み番組リストを取得し、映像情報蓄積部２３に蓄積された当該番組のシーン情報と録画理由情報などの情報を利用して提示を行う。

ところで、本実施形態のコンテンツ推薦装置は、映像視聴・録画可能なＰＣ(Personal Computer)にアプリケーションとして搭載することで実現することも可能である。また、コンテンツ推薦装置に用いられるＰＣは、例えばノート型などのどのような形状でも良く、また、ＰＣ以外のＴＶ等の映像視聴機器、ＨＤＤレコーダ等の映像録画機器を用いて実現しても良い。

また、推薦された番組を選択するなどの操作のための入力手段としては、種々の方法が可能である。ＰＣを用いる場合は例えばマウスやキーボードを利用することができる。ＴＶなどの映像視聴機器の場合は、例えば、リモコンのように、最低限上下左右や決定・キャンセル等が入力出来れば良い。以下では、ＴＶ画面に向かってリモコンで操作する場合を中心に説明する。

ここで、本実施形態のコンテンツ推薦装置が処理を行うタイミングについて説明する。

番組特徴抽出部１５／シーン分割部１６／シーン特徴抽出部１７の処理は、番組の録画時に行う。なお、録画しながら処理するようにしても良いし、録画が完了してから処理するようにしても良い。

視聴シーン情報取得部１８、録画理由情報取得部１９及び録画理由情報指定部１２の処理は、映像再生・シーン指定部１１を通して、ユーザが映像を視聴し「検索」ボタンを押す等のアクションを起こした時に行う。また、これらに続いて、録画理由情報取得部１９及び録画理由情報指定部１２の処理が行われる。更に、これらに続いて、番組検索部２０及び録画予約番組指定部１３の処理が行われる。

録画済番組指定部１４等の処理は、ユーザが当該コンテンツ推薦装置を通して録画予約した番組が実際に録画された後に行う。

なお、映像再生・シーン指定部１１は、録画番組でない番組（例えば、現在放送中の番組、あるいは、ＤＶＤ等の番組）の映像を再生するとともに、その再生中において、本実施形態の推薦処理の最初のトリガとなるユーザの入力を受け取ることを可能にしても良い。この場合には、シーン分割処理と、シーン特徴キーワード抽出処理と、番組特徴キーワード抽出処理は、番組の視聴時に当該処理を行う。以下では、録画番組の再生中に本実施形態の推薦処理の最初のトリガとなるユーザの入力を受け取る場合を中心に説明する。

以下、本実施形態のコンテンツ推薦装置で行われる処理について更に詳しく説明する。

なお、以下において、ユーザが録画されたＴＶ番組の視聴中に推薦された他の番組を録画予約し、録画後に当該番組を視聴する場合の例にとりつつ説明する。

まず、図２を参照しながら、シーン分割及び特徴抽出（番組特徴抽出及びシーン特徴抽出）の処理手順の一例について説明する。なお、図２でＫＷはキーワードを表す（他の図のＫＷも同様である）。

＜シーン分割処理＞
番組録画時に、まず、シーン分割部１６は、録画した番組を複数のシーンに分割する（ステップＳ１）。

＜シーン特徴抽出処理＞
次に、シーン特徴抽出部１７は、各々のシーンについて、当該シーンを特徴付けるシーン特徴キーワードの抽出を行う。

具体的には、まず、当該番組のシーンを１つ取り出し（ステップＳ３）、取り出したシーンＳ_ｉのシーン特徴キーワードの候補を抽出する（ステップＳ４）。そして、シーン特徴キーワードの候補を１つ取り出し（ステップＳ６）、取り出したシーン特徴キーワードの候補ｗ_ｉ，ｊの特徴量を算出する（ステップＳ７）。これを繰り返し行い、シーンＳ_ｉの全ての特徴キーワードの候補について特徴量の算出が完了した後に（ステップＳ５）、シーンＳ_ｉの特徴キーワードを選択する（ステップＳ８）。最後に、選択されたシーンＳ_ｉの特徴キーワードを、映像情報蓄積部２３に蓄積する（ステップＳ９）。

以上の処理を全てのシーンについて順次行う。全てのシーンについて以上の処理を完了した（ステップＳ２）後に、次の番組特徴抽出部処理に進む。

＜番組特徴抽出処理＞
次に、番組特徴抽出部１５は、当該番組の全体を特徴付ける番組特徴キーワード抽出を行う。

具体的には、当該番組について、番組特徴キーワードの候補を抽出する（ステップＳ１０）。そして、番組特徴キーワードの候補を１つ取り出し（ステップＳ１２）、取り出した特徴キーワードの候補ｗ_ｇ，ｊの特徴量を算出する（ステップＳ１３）。これを繰り返し行い、全ての番組特徴キーワードの候補について特徴量の算出が完了した後に（ステップＳ１１）、当該番組について、番組特徴キーワードを選択する（ステップＳ１４）。最後に、選択された番組特徴キーワードを、映像情報蓄積部２３に蓄積する（ステップＳ１５）。

なお、上記では、最初にシーン特徴抽出処理を行い、次いで番組特徴抽出処理を行ったが、これに限定されるものではなく、例えば、最初に番組特徴抽出処理を行い、次いでシーン特徴抽出処理を行っても良いし、シーン特徴抽出処理と番組特徴抽出処理とを並行して行っても良い。

以下では、上記の「シーン分割処理（シーン分割部１６）」、「シーン特徴キーワード抽出処理（シーン特徴抽出部１７）」、「番組特徴キーワード抽出処理（番組特徴抽出部１５）」についてそれぞれ詳しく説明する。

まず、シーン分割処理について説明する。

シーン分割部１６は、番組の録画時に、文字情報や映像情報を利用して、番組の映像を複数のシーンに分割する。

映像のシーン分割には、例えば、映像情報を対象にした既存のシーン分割手法を適用することができる。例えば、映像をショット毎に分割し、その類似度に従ってシーン毎に映像を分割する手法を用いても良い。

また、シーン分割には、映像上のデータではなく、テキストデータを対象とした既存のシーン分割手法を適用することができる。この方法では、話題の内容を考慮したシーン分割を行うことができる。例えば、テキスト中に含まれる語彙を比較し、話題の切れ目を自動的に検出する手法を用いても良い。

シーン分割の結果は、例えば、分割点のタイムスタンプで得られる。

図３に、シーン分割部１６によるシーン分割結果の一例を示す。この例では、各シーンの開始時刻を記録している。

シーン分割結果は、映像情報蓄積部２３において、当該番組に対応付けて蓄積する。

次に、シーン特徴キーワード抽出処理について説明する。

シーン特徴抽出部１７は、分割された各シーンの特徴となるシーン特徴キーワードを抽出する。

シーン特徴抽出部１７は、まず、シーン分割部１６で分割された各シーンのメタデータから、シーン特徴キーワード候補に関する情報として、例えば、キーワードと、当該キーワードの意味属性と、当該キーワードの出現位置とを抽出する。

映像には、メタデータとしてクローズドキャプション(closed captions)と呼ばれるテキストデータが付随していることが多い。これを文字情報の抽出元メタデータとして使用することができる。もしくは、クローズドキャプション以外のメタデータを使用してもよい。また、クローズドキャプションを含まない映像に対しては、映像中の音声データに対して自動音声認識技術を適用して文字情報抽出元のデータとして利用することも可能である。

キーワードを抽出する手段としては、例えば、既存の形態素解析などの技術を利用して名詞句を取り出す方法を用いることができる。

また、キーワードの意味属性を判定する手段としては、例えば、辞書やルールを用いる既存の固有表現抽出手法等を用いることができる。例えば、ある文字列に“「株式会社…」という表現が当てはまれば、その意味属性を「企業名」とする”というようなルールが用意されているものとして、得られたキーワードが「株式会社○○」という表現であれば、その意味属性は、キーワード意味属性判定の処理によって「企業名」と判定することができる。

図４に、番組のメタデータである文書の一例を示す。また、図５に、図４の文書から文字情報を抽出した結果を例示する。図５のテーブル例では、各キーワードについて、意味属性と出現位置が記録されている。

シーン特徴抽出部１７は、次に、抽出された特徴キーワード候補それぞれについてその特徴量を算出する。

特徴量とは、そのキーワードが、ユーザにより指定されたシーンを、どれだけ特徴付けているかを表す指標である。

特徴量を算出する方法としては、例えば、文書検索でよく用いられるｔｆ−ｉｄｆを用いた方法を用いても良い。この場合、例えば、１シーンのクローズドキャプションを１文書とし、番組全体をそれらから成る文書群として、ｔｆ−ｉｄｆを計算する。

ここで、分割結果の各シーンをＳ_０，Ｓ_１，…，Ｓ_ｉ，…，Ｓ_ｎとし、シーンＳ_ｉでの特徴キーワード候補をｗ_ｉ，０，ｗ_ｉ，１，…，ｗ_ｉ，ｍとする。

シーンＳ_ｉにおけるｊ番目のキーワード候補ｗ_ｉ，ｊの特徴量ｆ_ｉ，ｊをｔｆ−ｉｄｆを用いて算出する方法を式（１）に示す。
ｆ_ｉ，ｊ＝tf（ｗ_ｉ，ｊ）×log｛ｎ／df（ｗ_ｉ，ｊ）｝…（１）
式（１）において、tf（ｗ_ｉ，ｊ）はＳ_ｉにおけるｗ_ｉ，ｊの出現数、ｎはシーンの総数、df（ｗ_ｉ，ｊ）はキーワードｗ_ｉ，ｊが出現するシーンの数である。

また、他の既存の方法として、例えば、適合フィードバックにおけるキーワード選出のための指標を用いることもできる。

なお、特徴量には上記したような単純な統計情報をそのまま用いるのではなく、特徴キーワード候補の種類ごとに重みを付けても良い。この場合に、例えば、図６のように、番組ジャンル毎に意味属性の重みを定義した表を用意しておき、この表を特徴量算出時に参照するようにしても良い。なお、番組のジャンルは、メタデータから容易に知ることができる。

図６の例を用いた場合に、ｗ_ｉ，ｊ＝“シロクマ（意味属性：哺乳類）”で番組ジャンルが“ドキュメンタリー・教養／動物”とすると、ｗ_ｉ，ｊの重みｃｗ（ｗ_ｉ，ｊ)は１．２となり、特徴量としては、ｃｗ（ｗ_ｉ，ｊ）×ｆ_ｉ，ｊ＝１．２×ｆ_ｉ，ｊを用いることになる。

なお、図６に例示した表では、同じ意味属性でも、番組ジャンルに応じて重みを変えることができるようになっている。例えば、番組ジャンル「動物」における意味属性「人名」の重みは“０．９”になるに対して、番組ジャンル「旅行」における意味属性「人名」の重みは“１．２”になる。また、意味属性の重みの定義に、図６に例示した番組ジャンルの代わりに又はこれに加えて他の要素を用いても良いし、各意味属性について一意に重みを定義しても良い。

以上のように特徴量を算出したシーン特徴キーワード候補について、例えば、特徴量の大きい方から上位ｎ_ｓ件を、当該シーンのシーン特徴キーワードとする。なお、ｎ_ｓは、予め定められた整数である。また、ユーザがｎ_ｓを適宜調整できるようにしても良い。

抽出されたシーン特徴キーワードは、映像情報蓄積部２３において、当該番組に対応付けて、当該シーンの項に蓄積する。

次に、番組特徴キーワード抽出処理について説明する。

番組特徴抽出部１５は、番組全体に出現するキーワードを番組特徴として抽出する。

番組特徴抽出部１５は、シーン特徴抽出部１７のシーン特徴キーワード候補抽出処理と同様に、番組に付与されているＥＰＧデータから、番組特徴キーワード候補に関する情報として、例えば、キーワードと、当該キーワードの意味属性と、当該キーワードの出現位置を抽出する。

抽出された番組特徴キーワード候補について、番組全体に出現しているかどうかを表す普遍量を算出する。普遍量は、番組特徴キーワード候補ｗ_Ｇ，０，ｗ_Ｇ，１，…，ｗ_Ｇ，ｋが、各シーンのメタデータ（例えば、クローズドキャプション）に偏り無く出現していれば高くなる値を用いる。例えば、単純に、１シーンのクローズドキャプションを１文書とし、上述したｄｆ（ｗ_Ｇ，ｉ）を用いるなどすればよい。

なお、これだけではＥＰＧ中の一般的なキーワードの普遍量が高くなってしまうことがある。そのような場合には、これに加えて、１番組のＥＰＧを１文書とし、現在までに得られている多数の番組のＥＰＧを文書群としてｔｆ−ｉｄｆを計算し、その値の低いものは省くなどしても良い。

以上のようにして普遍量を算出した番組特徴キーワード候補について、例えば、特徴量の大きい方から上位ｎ_ｐ件を、当該番組の番組特徴キーワードとする。ｎ_ｐは、予め定められた整数である。また、ユーザがｎ_ｐを適宜調整できるようにしても良い。

なお、ｎ_ｐとｎ_ｓとを常に同一の値として設定しても良いし、ｎ_ｐとｎ_ｓとを独立して設定しても良い。

抽出された番組特徴キーワードは、映像情報蓄積部２３において、当該番組に対応付けて蓄積する。

さて、番組の録画時（録画番組でない番組については番組の視聴時）に以上の処理が行われ、それら結果が映像情報蓄積部２３に蓄積される。

図７に、映像情報蓄積部２３に蓄積されている映像情報の一例を示す。この例では、映像情報蓄積部２３は、その番組を一意に示す番組識別子（番組ＩＤ）、番組全体のメタデータであるＥＰＧの各情報（図７の例では、タイトル、放送日時、概要、ジャンル）、番組特徴キーワード、各シーンに対応する、分割結果の情報（例えば、そのシーンの開始時刻及び終了時刻）、シーン特徴キーワード、録画理由等を対応付けて１レコードとして保持している。

なお、図７の例においては、各シーンについて、表示用ラベル情報も蓄積している。ラベルの生成には既存の様々な手法を用いれば良く、例えば、上述した特徴キーワード抽出のような方法を使って抽出されたキーワードを含むセンテンスを選択する、という方法を用いることができる。また、ＥＰＧデータの中の概要文に各シーンの概要が含まれているような場合には、ＥＰＧ中から該当する文を取得してラベルとして使うことも可能である。

また、録画理由については、後で説明する。

次に、図８を参照しながら、番組の再生中におけるシーン選択からシーン予約リスト蓄積までの処理手順の一例について説明する。

映像再生・シーン指定部１１は、番組の映像の再生を開始する（ステップＳ２１）。

映像再生・シーン指定部１１がシーンの選択（すなわち、「検索」ボタン等の「推薦処理の最初のトリガとなるユーザの入力」）を受けると（ステップＳ２２）、まず、視聴シーン情報取得部１８が、選択されたシーンの特徴情報（シーン特徴キーワード）等を求め、次いで、録画理由情報取得部１９が、該特徴情報をもとにネット動画のサイト（例えば、投稿サイト）３０から取得される動画コンテンツの情報を利用して、録画理由情報の候補（拡張キーワードやその属性）を取得し、録画理由情報指定部１２が、録画理由情報（少なくとも拡張キーワード）を候補として提示する（ステップＳ２２）。

録画理由情報指定部１２が録画理由情報の選択を受け付けると（ステップＳ２４）、まず、番組検索部２０が、選択された録画理由情報をもとにして、放送予定番組のＥＰＧ検索を行い、録画予約番組指定部１３が、検索結果（推薦番組）を提示する（ステップＳ２５）。

録画予約番組指定部１３が録画予約番組の選択を受け付けると（ステップＳ２６）、選択された録画予約番組とその際の録画理由情報などの情報をシーン予約リスト蓄積部２１に蓄積する（ステップＳ２７）。

以下では、上記の各処理ついてそれぞれ詳しく説明する。

まず、視聴シーン情報取得について説明する。

視聴シーン情報取得部１８は、ユーザが番組視聴中に、例えばリモコンで「検索」ボタンを押す、或いは、「検索」メニューを選択するなどのアクションをした際に、ユーザが現在視聴している、すなわち、現在再生している、シーンの特徴情報を、３種類のキーワード（Ｇ特徴キーワード，Ｐ特徴キーワード，Ｎ特徴キーワード）として取得する。

ここで、Ｇ特徴キーワードとは、当該番組の全体を特徴付けるキーワードである。

Ｐ特徴キーワードとは、選択されたシーンを特徴付けるキーワードである。

Ｎ特徴キーワードとは、選択されなかったシーンを特徴付けるものであって、かつ、選択されたシーンには出てこないキーワードである。

以下、この３種類のキーワードの取得方法について説明する。

ユーザが「検索」ボタンを押す等のアクションを起こすと、視聴シーン情報取得部１８は、現在再生中の番組の番組ＩＤをキーとして、映像情報蓄積部２３から、当該番組のレコードを取得する。同時に、番組特徴キーワードを、Ｇ特徴キーワード候補として取得する。

次に、番組中で現在再生している時点が、番組開始時刻から何秒後であるか（以下、番組開始時刻から何秒後であるかを示す時刻を「経過時刻」と呼ぶものとする。）に基づいて、番組情報の中から現在再生中のシーンに関する情報を取得する。そして、現在再生中のシーン情報に付与されている特徴キーワードを、Ｐ特徴キーワードとして取得する。

更に、現在再生中のシーン以外のシーンに付与されている特徴キーワードを、Ｎ特徴キーワードとして使用する。ただし、再生中でないシーン全ての特徴キーワードを採用すると、数が多くなり過ぎるので、例えば、現在再生中のシーンの前のシーン及び又は後のシーンの特徴キーワードのみを使用するなど、数を絞るのが好ましい。

図９は、蓄積されている映像情報から視聴しているシーンの情報を取得する例である。

図９の例では、現在再生中のシーンｉ（この場合、ｉ＝２）の特徴キーワード“シロクマ”，“氷面積”のうち、“シロクマ”の特徴量の方が大きいとして、特徴量の大きい“シロクマ”がＰ特徴キーワードとして選択される。

なお、特徴量を参照するのではなく、当該シーン（ｉ）中で、ユーザが「検索」ボタンを押す等した時刻（すなわち、当該シーンが選択されたときに再生していた箇所の経過時刻）に一番近い経過時刻に出現する特徴キーワードをＰ特徴キーワードとして用いても良い。

また、図９の例では、シーン（ｉ）の１つ前のシーン（ｉ−１）（この場合、ｉ−１＝１）の特徴キーワード“アザラシ”，“セイウチ”や、シーン（ｉ＋１）（この場合、ｉ＋１＝３）の特徴キーワード“ペンギン”，“海鳥”が、シーン（ｉ）のＮ特徴キーワードとして選択される。

次に、録画理由情報の取得について説明する。

録画理由情報取得部１９は、上述した方法で取得したシーン特徴キーワード等をもとにして、ネット動画のサイト３０から拡張キーワードを取得する。

ネット動画のサイト３０には、例えば投稿などにより、数多くの動画が存在し、それらにはタグと呼ばれる動画の内容を示した文字列が複数付与されている。ユーザは、このタグをクエリキーとして、動画の検索をすることができる。また、各動画には、投稿日時或いは掲載日時等の日時情報や、その動画を見た人などが動画の評価をした結果の評価値などが付与されていることが多い。なお、複数のネット動画のサイトから評価値を得る場合に、評価値の付与方法が異なるときは、各サイトの評価値を正規化するなどして、拡張キーワードの属性としての評価値を求めるようにしても良い。また、ネット動画のサイト３０から得られる評価値を用いるとともに、或いは、これに替えて、ネット動画のサイト３０から得られる他の情報（例えば、再生回数等）を用いて、拡張キーワードの属性としての評価値を算出するようにしても良い。更に、拡張キーワードの属性としては、評価値のみを用いても良いし、評価値と投稿日時を用いても良いし、他にも種々の方法が可能である。

本実施形態においては、タグ、評価値、投稿日時がセットになった動画メタ情報を拡張キーワードの情報源として利用する場合を例にとって説明する。

また、ここでは、得られた拡張キーワードとその属性（評価値等）を、推薦番組を録画する際の情報である「録画理由情報」として生成する場合を例にとって説明する。

最初に、Ｐ特徴による拡張キーワードの取得方法、Ｎ特徴による拡張キーワードの取得方法について説明し、次いで、拡張キーワードの属性を取得する方法について説明する。

まず、Ｐ特徴キーワードによって、ネット動画のサイト３０から、動画の検索を行う。この場合、検索クエリは、単純に“（Ｐ特徴キーワード）”（例えば、図９における“シロクマ”）でも良い。ただし、このときに、検索結果の動画数が多い場合には、他のＰ特徴キーワード（例えば、図９における“氷面積”）や、Ｇ特徴キーワード（例えば、図９における“動物”，“北極”，“南極”）を適宜ＡＮＤクエリとして使って絞り込み検索を行っていけば良い。また、Ｎ特徴キーワード（例えば、図９における“アザラシ”）を適宜ＮＯＴクエリとして用いても良い。

次いで、検索結果の動画に付与されているタグの集合から、いくつかのタグを拡張キーワードとして選択する。

以下、図９〜１２を参照しながら、拡張キーワードの選択方法について説明する。

動画の検索をした結果、次のようなＭ_ｎ＋１個の動画が得られたとする。
動画Ｍ_０：タグｔ_０，０，ｔ_０，１，…，ｔ_０，Ｔ０，評価値ｒ_０，投稿日時ｄ_０
動画Ｍ_１：タグｔ_１，０，ｔ_１，１，…，ｔ_１，Ｔ１，評価値ｒ_１，投稿日時ｄ_１
．．．
動画Ｍ_ｎ：タグｔ_ｎ，０，ｔ_ｎ，１，…，ｔ_ｎ，Ｔｎ，評価値ｒ_ｎ，投稿日時ｄ_ｎ
得られた全てのタグｔ_０，０，…，ｔ_ｎ，Ｔｎから、クエリに使われた特徴キーワード（例えば、図９における“シロクマ”）を取り除き、更に重複を除いたタグ集合ｔ_０，…，ｔ_Ｔを得る。

次にタグ集合ｔ_０，…，ｔ_Ｔを、動画間で共起するもののグループに分ける。

ここでは、共起行列を作成し、動画Ｍ_０から順に動画を参照し、１つの動画に両方付与されているタグ２個に対して、共起行列中の該当項の数値に加算していく。

例えば、Ｐ特徴キーワード“シロクマ”で検索した結果から、図１０のような動画が得られたとして、図１１のような初期の共起行列に共起回数を加算していく。なお、実際の例では図１０よりも大量の動画が検索結果として得られると考えられる。

図１０において、例えば、動画Ｍ_０において、検索クエリであった“シロクマ”以外のタグを参照すると、この場合、“砥部動物園”，“ピース”がタグとして付与されているので、共起行列の“砥部動物園”，“ピース”の交わる項（２行２列目）の値を１加算する。

このようにして、全ての動画において共起行列の項に加算していくと、例えば、図１２のような共起行列が得られる。

次に、加算後の共起行列から、共起回数の大きいペア（或いはグループ）を取り出す。ただし、Ｐ特徴キーワード、Ｎ特徴キーワード又はＧ特徴キーワードに包含されるものについては、拡張キーワードが得られないので、省くこととする。

図１２の例では、Ｎ特徴キーワードが“アザラシ”，Ｇ特徴キーワードが“動物”，“北極”，“南極”であるので、結果のペアは、“砥部動物園−ピース”，“旭山動物園−ペンギン”，“地球温暖化−絶滅危惧種”となる。

最後に、例えば、得られたペアの中から、１つずつ拡張キーワードを選択していく。

なお、この選択の方法にはどのような指標を用いても良い。

簡単な例を示すと、例えば、推薦対象である放送予定ＥＰＧをそれぞれのキーワードで検索し、数の多い方を拡張キーワードとして選択すれば良い。これにより最終的な推薦番組が少なくなってしまうことを防ぐことができる。

また、その他にも、他の語句との共起回数が多いものを選択する、或いは、ネット動画を検索して多いものを選択するなど、様々な方法が考えられる。

以上のようにして得られたキーワードが拡張キーワードとなる。

なお、上記のように共起するタグを拡張キーワードとするのではなく、１つの動画に付与されたタグ集合を１つの文書と想定して、既存の文書クラスタリング手法を適用し、その中から代表タグを１つ選択する方法を取っても良い。

拡張キーワードの取得手法としては、それらの他にも、種々の方法が可能である。

同様にして、Ｎ特徴を用いた拡張キーワードも取得する。この場合、上記した拡張キーワードを取得する処理について、Ｎ特徴キーワードとＰ特徴キーワードの役割を入れ替えた処理を行えば良い。

すなわち、検索クエリは、単純に“（Ｎ特徴キーワード）”（例えば、図９の例における“アザラシ”）でも良い。ただし、このときに、検索結果の動画数が多い場合には、他のＮ特徴キーワード（例えば、図９における“セイウチ”）や、Ｇ特徴キーワード（例えば、図９における“動物”，“北極”，“南極”）を適宜使って絞り込み検索を行っていく。また、Ｐ特徴キーワード（例えば、図９における“シロクマ”）を適宜ＮＯＴクエリとして用いても良い。

検索結果から拡張キーワードを取得する手法については、Ｐ特徴による拡張キーワード取得と同様である。

Ｐ特徴を用いた拡張キーワードの取得方法と、Ｎ特徴を用いた拡張キーワードの取得方法とを、同一の方法にしても良いし、異なる方法にしても良い。

好ましくは、例えば、録画理由情報取得部１９（第２の取得部）は、選択されたシーン（特定のシーン）以外の所定のシーンに係るシーン特徴キーワード（第２の特徴キーワード）をクエリとし、又は、選択されたシーン（特定のシーン）以外の所定のシーンに係るシーン特徴キーワード（第２の特徴キーワード）をクエリとするとともに前記コンテンツに係る番組特徴キーワード（第１の特徴キーワード）をＡＮＤクエリとし及び又は選択されたシーン（特定のシーン）に係るシーン特徴キーワード（第２の特徴キーワード）をＮＯＴクエリとして更に他の複数のネット動画を取得し、該取得された他の複数のネット動画に関する情報をもとに、更に、他の拡張キーワードを取得するとともに、該他の拡張キーワードの属性として少なくとも該ネット動画に対する評価値を取得し、録画理由情報指定部１２（第１の選択部）は、更に、取得された前記他の拡張キーワードの一覧をも提示するようにしても良い。

また、Ｎ特徴を用いた拡張キーワードの取得を省いた構成も可能である。この場合には、以降の処理において、Ｎ特徴を用いた拡張キーワードに関係する部分も省けば良い。

次に、拡張キーワードの属性を取得する方法について説明する。

動画メタ情報には、タグ以外にも評価値、投稿日時といった情報が付与されている。

ここで、評価値は、ユーザがどの拡張キーワードによる推薦が面白そうであるかを判断する指標として有用であり、投稿日時は、拡張キーワードの話題性を判断する指標として有用であるため、これらを録画理由情報に含める。

拡張キーワードの属性としての評価値は、当該拡張キーワードを取得するもととなった複数のネット動画に関する情報のうちで、当該拡張キーワードを含むものに含まれる評価値に対して所定の統計処理を行った得られた値であるようにしても良い。

例えば、拡張キーワードの評価値は、単純には、当該拡張キーワードをタグとして持つ動画群の評価値の中央値をとることで得られる。拡張キーワードの評価値は、必ずしも１つの値である必要はなく、例えば、動画群の評価値の四分位数範囲を、評価値として抽出しても良い。

同様に、拡張キーワードの属性としての投稿日時は、当該拡張キーワードを取得するもととなった複数のネット動画に関する情報のうちで、当該拡張キーワードを含むものに含まれる投稿日時に対して所定の統計処理を行った得られた値であるようにしても良い。

例えば、拡張キーワードの投稿日時も、評価値と同様、中央値や四分位数範囲を用いれば良い。

もちろん、中央値や四分位数範囲に限定されるものではなく、いずれについても、種々の統計的指標を利用して構わない。

このようにして得られた拡張キーワード及びその属性を、ユーザが番組の録画予約をする際の録画理由である録画理由情報と呼ぶ。

次に、録画理由情報の指定について説明する。

録画理由情報指定部１２は、上述したようにして得られた録画理由情報の中から、ユーザが所望するものを選択するための画面を生成する。

図１３に、録画理由情報指定部１２が生成する録画理由情報選択画面の一例を示す。

図１３では、画面例左に「視聴中のシーン」における録画理由情報が３つ、画面例右に「以前のシーン」に係る録画理由情報が３つそれぞれ候補として提示された例を示している。

例えば、録画理由情報指定部１２は、Ｐ特徴キーワードから得られた録画理由情報の集合Ｒ_Ｐと、Ｎ特徴キーワードから得られた録画理由情報の集合Ｒ_Ｎについて集合演算を行う。

画面例左の「視聴中のシーン」における録画理由情報には、Ｒ_Ｐ ＼ Ｒ_Ｎの結果をソートして出力する。ここで、Ｒ_Ｐ ＼ Ｒ_Ｎは、集合Ｒ_Ｐから集合Ｒ_Ｎを除いた集合を表す。

ソートの基準としては、例えば、拡張キーワードの評価値の高い順などが考えられる。

画面例右の「以前のシーン」における録画理由情報にはＲ_Ｎの結果を出力するが、その中でもＲ_Ｐ ∩ Ｒ_Ｎを優先して出力する。ここで、Ｒ_Ｐ ∩ Ｒ_Ｎは、集合Ｒ_Ｐと集合Ｒ_Ｎとの論理積集合を表す。

なお、録画理由情報中の評価値や投稿日時の情報はそのまま表示しても良いが、例えば、評価値がある一定以上の高さであれば“特定の印（例えば、星型のマーク）（図１３の１２１参照）”を付ける、評価値によって拡張キーワードの色を変える、投稿日時の分布が最近であれば“！”（図１３の１２２参照）”や“Ｎｅｗ”を付ける、などすることで画面上に表示する情報を増やすことができる。

また、ユーザが録画理由情報を選択するための指標として、元のネット動画に付与されていた視聴者のコメントの一部を表示するなどしても良い。

その他、種々のバリエーションが可能である。

録画理由情報を選択する画面では、ユーザは例えばリモコン等の操作デバイスを用いて、１つ録画理由情報を選択することができる。

図１３では、画面例左に提示された「視聴中のシーン」における３つの録画理由情報のうち、ユーザにより「砥部動物園」が選択された様子を例示している（図１３の１２２参照）。

選択を決定すると、コンテンツ推薦装置は番組検索部２０へ処理を移行する。

次に、番組検索とその結果の提示、録画予約番組の指定について説明する。

番組検索部２０は、ユーザが選択した録画理由情報の中の拡張キーワードをもとにして、放送予定番組のＥＰＧを検索する。

なお、放送予定番組のＥＰＧを保持していない場合には、例えば、Ｗｅｂサービスに見られるような番組検索サービスを利用しても良い。

番組検索の結果は、録画予約番組指定部１３によってユーザに提示される。

図１４に、録画予約番組指定部１３が生成する、ユーザが予約番組を選択するための画面（予約番組選択画面）の一例を示す。

図１４では、「砥部動物園」による検索結果として、２つの番組が提示された例を示している。

複数の推薦番組（予約番組の候補）を提示するにあたっては、例えば、複数の推薦番組について、ＥＰＧ中にどれだけＰ特徴キーワードが出現するか、Ｇ特徴キーワードが出現するか、またＮ特徴キーワードが出現しないかを考慮して、並び替えるようにしても良い。

例えば、Ｐ特徴キーワードの出現回数Ｐ_Ｐ，Ｇ特徴キーワードの出現回数Ｐ_Ｇ，Ｎ特徴キーワードの出現回数Ｐ_Ｎとし、
α×Ｐ_Ｐ＋β×Ｐ_Ｇ−γ×Ｐ_Ｎ （α，β，γ＞０）
を各予約番組のスコアとして、このスコアによってソートするなどすれば良い。

ユーザは、例えばリモコン等の操作デバイスを用いて、提示された中から所望する予約番組を選択することができる。

図１４では、提示された番組のうち、ユーザにより「シロクマ人工飼育」が選択された様子を例示している（図１４の１２４参照）。

次に、シーン予約リストの蓄積について説明する。

図１５に、シーン予約リスト蓄積部２１に蓄積されるシーン予約リストの一例を示す。

図１５の例では、ユーザにより録画予約番組が指定された場合に、録画予約した番組の番組ＩＤと、（「検索」ボタン等の「推薦処理の最初のトリガとなるユーザの入力」を受け付けたときに）視聴中であった元番組の番組ＩＤ（元番組ＩＤ）と、視聴中であった（その元番組における）シーンが、その元番組中で何番目のシーンかを示すインデクス（元シーンｉｎｄｅｘ）と、視聴中であったシーンのＰ特徴キーワードとＮ特徴キーワードとＧ特徴キーワードと、録画理由情報（本例では、拡張キーワード、評価値、投稿日時）とを対応付けて記録したシーン予約リストを、シーン予約リスト蓄積部２１に蓄積する。なお、シーン予約リストには、他の情報も格納して構わない。例えば、録画予約した時刻、或いは、元番組のシーンを選択した時刻などを含めても良い。

なお、図１５の例の場合に、本実施形態のシーン予約リストを既存の録画予約リストと一体化して構成するときは、従来の方法で録画予約された番組については、元番組ＩＤ以降の項目を空欄にすれば良い。

前述したように、録画処理部（図示せず）は、シーン予約リストの情報をもとに、番組の録画を行って映像蓄積部２２に蓄積する。

さて、ここで、番組録画時の処理に戻って説明する。

既に説明したように、番組の録画時には、当該番組について、シーン分割及び特徴抽出（番組特徴抽出及びシーン特徴抽出）を行い、図７や図９のように、番組情報の各項目に情報が記録される。

ところで、図７や図９の例では、「録画理由」の項目は、空欄であったが、上記のようにして元番組から推薦されて予約録画された番組については、「録画理由」の項目に情報が格納される。

その際、当該番組について、シーン予約リスト蓄積部２１中のＰ／Ｎ／Ｇ特徴キーワード及び録画理由情報（本例では、拡張キーワード、評価値、投稿日時）を参照し、各シーンのクローズドキャプションにＰ特徴キーワード、Ｎ特徴キーワード、Ｇ特徴キーワード、録画理由情報の拡張キーワードが含まれていないかをチェックする。もし含まれている場合は、映像情報蓄積部２３の当該番組の当該シーンの情報中の「録画理由」の項目に、Ｐ／Ｎ／Ｇ特徴キーワード及び録画理由情報（本例では、拡張キーワード、評価値、投稿日時）の全部又は一部を格納する。

図１６に、この処理を行った後の映像情報（「録画理由」の項目を付加された映像情報）の一例を示す。

図１６において、「録画理由」の中の記号は、
Ｐ：Ｐ特徴キーワード、
Ｎ：Ｎ特徴キーワード、
Ｇ：Ｇ特徴キーワード、
Ｅ：拡張キーワード、
Ｒ：拡張キーワードの評価値、
Ｄ：拡張キーワードの投稿日時
をそれぞれ示している。

なお、図１６では、「録画理由」を映像情報蓄積部２３の中に直接格納しているが、別テーブルで「録画理由」を保持しておき、該「録画理由」へのポインタを映像情報蓄積部２３に格納するようにしても良い。

ところで、シーン分割部１６は、上記の「録画理由」を用いて、その挙動を変更しても良い。例えば、シーン分割を行う際に文字情報を利用するのであれば、語彙の比較時に「録画理由」内のキーワードの重みを加重する等の変更が考えられる。

以下では、録画済み番組の提示、選択、表示等について説明する。

録画済番組指定部１４は、番組の録画後、ユーザが録画済み番組を選択するための画面（録画済み番組一覧画面）を生成する。

録画済み番組のリストは、シーン予約リストから得られる。

図１７に、録画済み番組一覧画面（と、シーン一覧の拡大図）の一例を示す。この例では、各番組のサムネイル、タイトル、放送日時を表示している。

録画予約時に録画理由情報を指定した番組については、その旨がユーザに分るような形態で表示するのが望ましい。例えば、その番組のサムネイル上に“特定の印（例えば、星型のマーク）（図１７の１４１参照）”を付して提示するようにしても良い。これにより、ユーザは何か視聴したい理由があってその番組を録画したということを直ぐに知ることができる。

なお、録画番組が一覧画面に表示しきれない場合には、従来のようにスクロールできるようにすれば良い。また、サムネイル形式による表示と、リスト形式による表示とをユーザが適宜切り替えることが出来るようにしても良い。

ここで、図１７の録画済み番組一覧画面において、録画済み番組のうち、「録画予約時に録画理由情報を指定した番組」がユーザにより選択され或いはその番組にカーソルを合わせた状態にされると、その番組のシーン一覧とともに、録画理由や属性情報を表示する。

図１８は、星型のマーク付きで表示されている録画番組「シロクマ人工飼育」にカーソルが合わされた状態で、番組「シロクマ人工飼育」のシーン一覧が、タイムラインの形で表示されている場合を例示している（図１８の１４２参照）。この例において、タイムラインの各マスはシーンの長さを表しており、その内部にシーンの代表サムネイルやシーンのラベルを表示する。また、この際、ユーザが指定した録画理由情報（この例の場合、拡張キーワードである「砥部動物園」やその属性の情報）を一緒に提示する。なお、元番組で選択されたシーンのＰ特徴キーワード（この例の場合、「シロクマ」）等の情報を併せて提示するようにしても良い。また、録画理由情報が得られる契機となった「検索」ボタン等によるトリガが入力されたときに再生されていた元番組の番組名や、そのシーンのラベルの情報（この例の場合、番組名「どうぶつ紀行」やシーンラベル「シロクマの子育て」）、或いは、予約日時等を併せて表示するようにしても良い。

これは、例えば以下のように処理することで実現することができる。

録画済番組指定部１４は、録画済み番組一覧画面において例えばユーザが或る録画番組のサムネイル上にカーソルを移動するなどした際に、映像情報蓄積部２３から当該番組の情報を取得する。

録画済み番組一覧画面において、選択された番組のシーン一覧として、シーン分割の結果とシーンラベルを表示する。その際、シーン情報に録画理由が格納されているシーンは、強調して表示する（図１８の例では、反転表示している様子を表している）。

また、ラベルテキスト中にＰ／Ｎ／Ｇ特徴キーワードが出現している場合には、テキストを強調して表示する（図１８の例では、「北極」と「アザラシ」を太字で表示している様子を表している）。

更に、シーン一覧の下部に、予約日時として元番組の情報と、録画理由情報である拡張キーワード、評価値、投稿日時の情報を提示する。

なお、元番組の番組ＩＤはシーン予約リストから取得できるため、この番組ＩＤをもとに映像情報蓄積部２３から当該番組の情報を取得すれば良い。

図１８の例では、元番組「どうぶつ紀行」のあるシーンでＰ特徴キーワード「シロクマ」が抽出され、それをもとに録画理由情報を生成した結果、ユーザが「砥部動物園（評価値４．８， 投稿日時２．５か月前）」という録画理由情報を選択したという場合を例示している。

次に、図１８に例示したシーン一覧においてユーザが所望するシーンにカーソル（図１８の１４３参照）を合わせてアクションをすると、録画済番組指定部１４は、シーンメニューを表示する。

図１９（ａ）に、録画済み番組のシーンを１つ選んだ状態で提示されるシーンメニューの一例を示す。なお、図１９（ｂ）〜（ｄ）のシーンメニューにおいて、「ここから再生」「はじめから再生」「録画元番組の関連シーンを再生」の各項目がそれぞれ選択された様子をそれぞれ例示する。

「ここから再生」が選ばれたら、カーソルのあるシーンの最初から再生する。

「はじめから再生」が選ばれたら、その番組を最初から再生する。

「録画元番組の関連シーンを再生」が選ばれたら、シーン予約リスト蓄積部２１を参照して元番組ＩＤのシーンから元シーンｉｎｄｅｘのシーンを再生すれば良い。

以上のように、本実施形態によれば、シーン分割した後、ネット動画に基づいて拡張されたキーワードで番組推薦されるため、今見ているシーンに関連しつつも幅広い番組の推薦が可能になる。

また、拡張キーワードには、評価値等の属性が付与されているため、ユーザはどの拡張キーワードを選択すれば良いかの判断が容易になる。

更に、ユーザは録画番組の中で、録画予約時に見たかったであろう部分を容易に見つけ、視聴することができるようになる。

なお、以上の各機能は、ソフトウェアとして記述し適当な機構をもったコンピュータに処理させても実現可能である。
また、本実施形態は、コンピュータに所定の手順を実行させるための、あるいはコンピュータを所定の手段として機能させるための、あるいはコンピュータに所定の機能を実現させるためのプログラムとして実施することもできる。加えて該プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体として実施することもできる。

なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

１１…映像再生・シーン指定部、１２…録画理由情報指定部、１３…録画予約番組指定部、１４…録画済番組指定部、１５…番組特徴抽出部、１６…シーン分割部、１７…シーン特徴抽出部、１８…視聴シーン情報取得部、１９…録画理由情報取得部、２０…番組検索部、２１…シーン予約リスト蓄積部、２２…映像蓄積部、２３…映像情報蓄積部

Claims (9)

1. 予約録画されたコンテンツの各々について、当該コンテンツの内容に関係する情報を含むメタデータと、当該コンテンツを特徴付ける第１の特徴キーワードと、当該コンテンツを構成する複数のシーンに関する情報と、各々のシーンを特徴付ける第２の特徴キーワードと、当該コンテンツが録画予約された理由とを含むコンテンツ情報を記憶する第１の記憶部と、
   再生中のコンテンツを構成するシーンのうちから、特定のシーンが選択された場合に、前記第１の記憶部に記憶されている当該再生中のコンテンツに係る前記コンテンツ情報から、当該特定のシーンに関係する第３の特徴キーワードを取得する第１の取得部と、
   前記第３の特徴キーワードを利用して取得された複数のネット動画に関する情報をもとに、前記第３の特徴キーワードを拡張した拡張キーワードを取得するとともに、該拡張キーワードの属性として少なくとも該ネット動画に対する評価値を取得する第２の取得部と、
   取得された前記拡張キーワードの一覧を提示するとともに、提示した任意の拡張キーワードに対するユーザ選択を受け付ける第１の選択部と、
   前記ユーザ選択された拡張キーワードを利用して取得された録画予約可能なコンテンツを推薦するための一覧を提示するとともに、提示した任意のコンテンツに対するユーザ選択を受け付ける第２の選択部と、
   前記ユーザ選択されたコンテンツを録画予約するための情報を登録した予約リストを記憶する第２の記憶部と、
   前記予約リストに基づいて録画済となったコンテンツについて、前記コンテンツ情報を利用して、当該コンテンツのシーンに関する提示と、少なくとも前記拡張キーワード及びその属性を含む前記録画予約された理由に関する提示とを行う提示部とを備えたことを特徴とするコンテンツ推薦装置。
2. 前記コンテンツの録画時に、前記コンテンツに関するメタデータから前記第１の特徴キーワードを抽出する第１の抽出部と、
   前記コンテンツの録画時に、前記コンテンツ情報に含まれる前記シーンに関するデータを生成するために、前記コンテンツを分割する分割部と、
   前記分割部により分割された前記コンテンツの各々のシーンについて、当該シーンに関係するメタデータから、前記第２の特徴キーワードを抽出する第２の抽出部とを更に備えたことを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ推薦装置。
3. 前記予約リストには、録画予約された各々の前記コンテンツについて、当該コンテンツを推薦するもととなった、前記再生中であったコンテンツに係る前記特徴キーワード並びに前記拡張キーワード及びその属性も登録され、前記コンテンツ情報に含まれる当該コンテンツに対応する前記録画予約された理由は、前記予約リストに当該コンテンツに対応して登録されている前記特徴キーワード並びに前記拡張キーワード及びその属性を用いて、当該コンテンツの録画時に記憶されることを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ推薦装置。
4. 前記予約リストには、録画予約された各々の前記コンテンツについて、当該コンテンツを推薦するもととなった、前記再生中であったコンテンツ及びシーンに関する情報も登録され、
   前記提示部は、前記録画済となったコンテンツについて、当該コンテンツを推薦するもととなった、前記再生中であったコンテンツ及びシーンに関する情報も提示することを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ推薦装置。
5. 前記再生中のコンテンツの前記特定のシーンに関係する第３の特徴キーワードは、少なくとも当該特定のシーンに係る１又は複数の第２の特徴キーワードであり、
   前記ネット動画は、前記第２の特徴キーワードをクエリとして取得されることを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ推薦装置。
6. 前記再生中のコンテンツの前記特定のシーンに関係する第３の特徴キーワードには、更に、当該コンテンツに係る１又は複数の第１の特徴キーワード、及び又は、前記再生中のコンテンツの前記特定のシーン以外の所定のシーンに係る１又は複数の第２の特徴キーワードが含まれ、
   前記ネット動画は、前記コンテンツに係る前記第１の特徴キーワードについてはＡＮＤクエリとし、前記特定のシーン以外の所定のシーンに係る前記第２の特徴キーワードについてはＮＯＴクエリとして取得されることを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ推薦装置。
7. 取得される前記複数のネット動画に関する情報には、各々のネット動画に対する評価値が含まれ、
   前記拡張キーワードの属性としての前記評価値は、当該拡張キーワードを取得するもととなった前記複数のネット動画に関する情報のうちで、当該拡張キーワードを含むものに含まれる評価値に対して所定の統計処理を行った得られた値であることを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ推薦装置。
8. 取得される前記複数のネット動画に関する情報には、各々のネット動画に対する投稿日時も含まれ、
   前記第２の取得部は、前記拡張キーワードの属性として前記ネット動画に対する投稿日時も取得することを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ推薦装置。
9. コンテンツ推薦装置のコンテンツ推薦方法であって、
   前記コンテンツ推薦装置の備える第１の記憶部が、予約録画されたコンテンツの各々について、当該コンテンツの内容に関係する情報を含むメタデータと、当該コンテンツを特徴付ける第１の特徴キーワードと、当該コンテンツを構成する複数のシーンに関する情報と、各々のシーンを特徴付ける第２の特徴キーワードと、当該コンテンツが録画予約された理由とを含むコンテンツ情報を記憶するステップと、
   前記コンテンツ推薦装置の備える第１の取得部が、再生中のコンテンツを構成するシーンのうちから、特定のシーンが選択された場合に、前記第１の記憶部に記憶されている当該再生中のコンテンツに係る前記コンテンツ情報から、当該特定のシーンに関係する第３の特徴キーワードを取得するステップと、
   前記コンテンツ推薦装置の備える第２の取得部が、前記第３の特徴キーワードを利用して取得された複数のネット動画に関する情報をもとに、前記第３の特徴キーワードを拡張した拡張キーワードを取得するとともに、該拡張キーワードの属性として少なくとも該ネット動画に対する評価値を取得するステップと、
   前記コンテンツ推薦装置の備える第１の選択部が、取得された前記拡張キーワードの一覧を提示するとともに、提示した任意の拡張キーワードに対するユーザ選択を受け付けるステップと、
   前記コンテンツ推薦装置の備える第２の選択部が、前記ユーザ選択された拡張キーワードを利用して取得された録画予約可能なコンテンツを推薦するための一覧を提示するとともに、提示した任意のコンテンツに対するユーザ選択を受け付けるステップと、
   前記ユーザ選択されたコンテンツを録画予約するための情報を登録した予約リストを記憶するステップと、
   前記予約リストに基づいて録画済となったコンテンツについて、前記コンテンツ情報を利用して、当該コンテンツのシーンに関する提示と、少なくとも前記拡張キーワード及びその属性を含む前記録画予約された理由に関する提示とを行うステップとを有することを特徴とするコンテンツ推薦方法。

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