JP5244877B2

JP5244877B2 - コンテンツ処理装置

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Publication number: JP5244877B2
Application number: JP2010207201A
Authority: JP
Inventors: 豊和板倉
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2010-09-15
Filing date: 2010-09-15
Publication date: 2013-07-24
Anticipated expiration: 2030-09-15
Also published as: US20120066235A1; JP2012065119A; US8819033B2

Description

本発明の実施形態は、コンテンツ処理装置に関する。

映像データから音響盛上りの大きさやキーワードなどにより特徴情報を抽出する技術が開示されている。たとえば、映像データを視聴するユーザの操作履歴を利用し、視聴したシーンに対応するデータからユーザが興味を持っていると思われるキーワードを抽出する。ユーザの操作履歴からキーワードに重要度を付与し、重要度の高いキーワードを含む映像データを抽出してユーザに提示する技術である。

特開２００９−４９９４号公報

視聴した映像データに対応する字幕データから抽出されたキーワードは複数存在するのが一般的である。特に字幕データから抽出する場合、ユーザが興味を持っているキーワードとは異なるキーワードが頻出し、異なるキーワードの重要度が高くなることがある。したがって、ユーザが興味を持っていない映像データが推薦されてしまう場合があり、より興味のある映像データの提示を要望されている。

本発明が解決しようとする課題は、ユーザが閲覧した履歴を用い、ユーザが興味を持つコンテンツの抽出が可能なコンテンツ処理装置を提供することである。

上記課題を解決するために、動画像及びテキストを含むコンテンツを取得する第１の取得部と、ユーザが前記コンテンツの再生を開始した開始時刻と再生を終了した終了時刻とを含む履歴を取得する第２の取得部と、前記コンテンツの前記テキストから抽出されたキーワードを抽出する第１の抽出部と、前記履歴をもとに前記キーワードから前記ユーザの嗜好を表わす嗜好キーワードを抽出し所定の重要度とともに管理する管理部と、前記キーワードと前記嗜好キーワードとを照合し、前記ユーザに対する前記コンテンツの推薦候補を抽出して提示する提示部と、前記ユーザが選択した前記推薦候補に対応する前記嗜好キーワードの重要度が高くなるように嗜好キーワードの重要度を更新する更新部と、更新された前記重要度を用いて推薦コンテンツを抽出する第２の抽出部と、を備えることを特徴とする。

本発明の実施形態に係る構成を示す図。第１の実施形態に係る第２の取得部の動作を例示する図。第１の実施形態に係る管理部の動作を例示する図。第１の実施形態に係る提示部の動作を例示する図。第１の実施形態に係る提示部の一例を示す図。第１の実施形態に係る知事部の一例を示す図。第１の実施形態に係る更新部の動作を例示する図。第２の抽出部の動作を例示する図。第２の実施形態に係る第２の取得部の動作を例示する図。第２の実施形態に係る管理部の動作を例示する図。第３の実施形態に係る第２の抽出部の動作を例示する図。

以下発明を実施するための実施形態について説明する。

（第１の実施形態）
本発明の第１の実施形態について、図を参照して説明する。ここで、コンテンツとはユーザが視聴あるいは閲覧する情報をさす。たとえば、映画やテレビ番組などの映像や音声などが組み合わさった情報であり、動画、静止画、音楽、文章等の組み合わせで構成される。以下ではテレビ放送のような音響を含む映像データと映像データに付随する文字情報、例えば字幕などから得られるテキストを対象にした処理を例に説明する。コンテンツはテレビ放送に限らず、インターネット等の通信手段を介して得られるネットワーク上の映像データと映像データに付随したテキストでもよく、これらを組み合わせて用いてもよい。また、本実施形態では、コンテンツをユーザが視聴あるいは閲覧をした履歴、後述するキーワードなどを記憶部に記憶し、これらを適宜読みだして行う処理を例に説明する。処理が可能であればコンテンツなどをバッファ等のデータを一時的にたくわえる記憶領域を利用し、順次処理をしてもよい。

図１は、コンテンツ処理装置の構成を表わす図である。コンテンツ処理装置は、コンテンツを取得する第１の取得部１０１、ユーザの視聴履歴や視聴時の操作履歴を取得する第２の取得部１０２、テキストからキーワードを抽出する第１の抽出部１０３、ユーザの嗜好を表わした嗜好キーワードと嗜好キーワードの重要度とを管理する管理部１０４、キーワードと嗜好キーワードとから推薦候補を抽出し提示する提示部１０５、重要度を更新する更新部１０６、更新された重要度からユーザへ推薦する推薦コンテンを抽出する第２の抽出部１０７とを有する。また、本実施形態では処理の対象となるコンテンツを格納するコンテンツ記憶部１１１、ユーザの視聴履歴や視聴時の操作履歴を格納する履歴記憶部１１２、テキストから抽出した単語をキーワードとして格納するキーワード記憶部１１３、ユーザの嗜好を表わした嗜好キーワードを格納する嗜好キーワード記憶部１１４、ユーザに提示する推薦候補を格納する推薦候補記憶部１１５、ユーザに新たに提示する推薦コンテンツを格納する推薦コンテンツ記憶部１１６を有する場合を例に説明する。

次に、コンテンツ処理装置の動作について説明する。まず、第１の取得部１０１はコンテンツ記憶部１１１から処理対象となるコンテンツを取得し、第１の抽出部１０３に送られる。

コンテンツ記憶部１１１は、例えばコンピュータのハードディスク等の記録装置に格納された映像データを参照するためのデータベースである。コンテンツ記憶部１１１は表１のようなデータを記憶している。コンテンツIDは映像データに一意であるIDである。日付は映像データが記録された日付であり、映像データがテレビ放送番組の録画データである場合は、この日付はテレビ番組の放送の日付となる。開始時刻はテレビ放送番組の放送開始時刻、終了時刻はテレビ放送番組の放送終了時刻である。番組名はテレビ番組の番組名である。記憶場所は例えばコンピュータのハードディスク等の記憶装置上のアドレスなど、映像データ本体が記憶されている場所情報を表している。

第１の抽出部１０３はコンテンツに含まれるテキストから単語を抽出し、助詞などを除く人名、地名、場所などの固有名詞や一般名詞を主なキーワードとしてキーワード記憶部１１３に格納する。キーワードとして必要な固有名詞や一般名詞などを記録したキーワード辞書を別に用意し、辞書に含まれる単語と照合して抽出してもよい。キーワードは管理部１０４へ送る。

キーワード記憶部１１３は、例えばテレビ番組に付与されている字幕データ（クローズドキャプションデータ）から抽出されたキーワードを格納するデータベースである。表２はテレビ番組に付与されている字幕データの例を示したものである。表２のコンテンツIDはコンテンツ記憶部１１１のコンテンツIDであり、開始時刻は、当該コンテンツIDを持つ映像データ内において、字幕データに記載されている字幕が表示開始される時刻であり、終了時刻は、当該字幕が表示終了する時刻である。表２に示されるような字幕データは、例えば地上デジタル放送の字幕対応放送のデータに付与されて放送されている。表３は、字幕対応放送番組の映像データに付与されている字幕データから抽出されたキーワードを表した図である。キーワード記憶部１１２は、このような表形式で字幕データから抽出されたキーワードを記憶している。表３のコンテンツIDもコンテンツ記憶部１１１のコンテンツIDであり、開始時刻から終了時刻において出現したキーワードを格納する。

またキーワード（名詞）には属性情報を付属させてもよい。例えば「東京」だと「地名」、「りんご」だと「果物」というような属性である。また、字幕データにテキスト情報の他に、画面のどの位置に、どのような色で、どのような大きさで表示するのかという情報が含まれている場合には、これらの情報を追加してもよい。複数人の話者がいる場合で、話者の区別が可能な場合はキーワード毎に話者の情報を追加してもよい。例えば野球中継の解説者と実況中継を行うアナウンサーの区別などである。これらの属性情報を使ってユーザの嗜好に影響する属性を判断し、後述する嗜好キーワードの重要度を算出する場合に重要度の増減幅を調整してもよい。

第２の取得部１０２はユーザの視聴履歴を取得し、履歴記憶部１１２に格納する。取得した取視聴履歴は管理部１０４に送られる。第２の取得部１０２は、ユーザがコンテンツを視聴した場合にその操作履歴を取得し、コンテンツに含まれる動画像の一部（以下「シーン」と称する）を履歴記憶部１１２に格納する。履歴記憶部１１２は、第２の取得部１０２において取得されたユーザのコンテンツ視聴操作履歴を記憶するデータベースである。

図２は第２の取得部１０２の動作フロー図である。ユーザがコンテンツID=prg_idのコンテンツを視聴していると仮定する。第２の取得部１０２は、ユーザの再生が終了していない場合（Ｓ２０１）、対象シーンの再生開始時刻を取得する（Ｓ２０２）。次に再生終了時刻を取得する（Ｓ２０３）。次に、視聴中のコンテンツID=prg_idと共に、再生開始時刻と再生終了時刻を履歴記憶部１１２に格納する（Ｓ２０４）。ユーザのコンテンツの再生が終了した場合（Ｓ２０１）、終了する。

表４は、履歴記憶部１１２に格納されているデータである。コンテンツIDは、コンテンツ記憶部１１１に格納されているコンテンツのコンテンツIDに対応する。再生開始時刻は、ユーザが当該コンテンツの再生を開始した時刻、再生終了時刻は、ユーザが当該コンテンツの再生を終了した時刻である。例えば録画したコンテンツを再生するにあたり、ユーザは、コンテンツの最初から最後まで通常再生をするだけではなく、興味のあるシーンを探して、興味のあるシーンの最初から再生を開始し、興味のあるシーンが終了した時点で再生を終了する場合も考えられる。また、ひとつの興味のあるシーンが終了した時点で、同一コンテンツ内において次の興味のあるシーンを探し、再生開始及び再生終了の視聴操作を続けると考えられる。その場合、１つの再生コンテンツについて、再生開始と再生終了のペアの操作履歴が複数回現れることになり、履歴記憶部１１２には複数ペアの再生開始時刻と再生終了時刻を格納する。なお、ユーザの視聴捜査履歴としては、早送り、スロー再生、繰り返し再生、一時停止、早送りを止めて特定のシーンから再生（早送りを止めて通常再生）、巻き戻し後に特定のシーンから再生、編集可能な機器におけるシーンの切り出し、特定のシーンへのチャプタ設定など、通常再生以外の再生についても記録してもよい。

管理部１０４は、第１の抽出部１０３で抽出されたキーワードとユーザの視聴履歴とを照合し、例えばユーザが視聴したコンテンツに対応するキーワードを嗜好キーワードとして抽出する。嗜好キーワードを記憶する単語数を制限するために、コンテンツに含まれる動画を所定時間毎に区切って、時間幅中の最初に現れるキーワードを嗜好キーワードとしてもよい。抽出した嗜好キーワードは所定の重要度とともに嗜好キーワード記憶部１１４に格納する。重要度は初期値を所定の値で設定すればよく、例えば新規の登録時に重要度を1.0とするなどとすれば良い。嗜好キーワードは提示部１０５に送られる。

嗜好キーワード記憶部１１４は、管理部１０４で抽出した嗜好キーワードを格納する。表５は、嗜好キーワード記憶部１１４に格納されるデータを示す表である。嗜好キーワードを示す表には、嗜好キーワードと重要度imp_scoreが記憶されている。管理部１０４が嗜好キーワードを新規に格納した場合、重要度1.0が記録されている。例えば、表２及び表３の例では、「事業小分け」「テーブル」「小分け者」「担当委員」「○○」「特別協定」「△▽」「思いつき予算」「××省」のキーワードが嗜好キーワードとして格納され、新規キーワードだった場合それぞれの重要度1.0が格納される。

提示部１０５は、抽出された嗜好キーワードを用いて、例えば頻出した嗜好キーワードに対応するコンテンツを推薦候補として抽出し、ユーザに提示する。嗜好キーワードとコンテンツの対応は、コンテンツに含まれる動画の所要時間（再生可能時間）をもとに、所要時間に対する一定時間区間毎の嗜好キーワードの出現率を用いてもよい。また、嗜好キーワードの出現率が所要時間中に集中して出現する部分があるか否かをもとにしてもよい。また、特定の嗜好キーワードの出現率のピークが動画の一部の時間区間に突出して出現する場合には、対応する動画の一部を含むコンテンツを推薦候補としてもよい。提示された推薦候補の中から選択し、ユーザが視聴した場合に、ユーザが視聴したコンテンツと視聴履歴を取得して更新部１０６へ送る。また、推薦候補を推薦候補記憶部１１５へ格納する。

推薦候補記憶部１１５は、提示部１０５で抽出された推薦候補を記憶するデータベースである。表６は、推薦候補記憶部１１５に記憶されているデータを示す表である。管理部１０４が選択した嗜好キーワードと、嗜好キーワードから抽出されたコンテンツIDと、推薦候補の開始時刻を記憶する。例えば、表６の１行目では、コンテンツ005の0:04:22から「事業小分け」というキーワードが最も多く含まれているコンテンツＩＤであることを示している。

更新部１０６は、ユーザの視聴履歴をもとに、嗜好キーワードの重要度を更新する。例えば、ユーザが視聴したコンテンツに含まれる嗜好キーワードを所定幅増加させることにより、ユーザが視聴したコンテンツの重要度の値が大きくなるようにする。更新された嗜好キーワードの重要度は嗜好キーワード記憶部１１４に格納され、また第２の抽出部１０７へ送られる。

第２の抽出部１０７は更新さられた重要度をもとに、コンテンツに含まれるキーワードと嗜好キーワードとからユーザへ推薦する推薦コンテンツを抽出し、ユーザに提示する。また推薦コンテンツ記憶部１１６へ推薦コンテンツを格納する。

推薦コンテンツ記憶部１１６には表７で示されるように推薦コンテンツの情報が格納される。たとえば、嗜好キーワードと、更新された嗜好キーワードから抽出されたコンテンツIDと、推薦コンテンツの開始時刻を記憶する。

本実施形態におけるコンテンツ推薦装置はユーザが視聴した映像データのシーンに対応する字幕データに含まれるキーワードを用いて、それぞれのキーワードから、推薦候補を抽出する。そして、ユーザが推薦候補のどの部分を視聴したかによって、ユーザが興味を持っているキーワードを特定する。そのため、特定されたキーワードを利用して抽出されたコンテンツはユーザが興味を持っているコンテンツとなる。

次に、コンテンツ装置の管理部１０４、提示部１０５、更新部１０６、第２の抽出部のより詳細な動作を説明する。

図３は、管理部１０４の動作フロー図である。管理部１０４は、履歴記憶部１１２に記憶されているユーザの視聴操作履歴から、ユーザの興味を表す嗜好キーワードを抽出する。履歴記憶部１１２において、直前に視聴したコンテンツのコンテンツID prg_idの再生開始時刻と再生終了時刻のペアが残っている場合（Ｓ３０１）、履歴記憶部１１２から、コンテンツID prg_idの再生開始時刻playtime_startと再生終了時刻playtime_endのペアを１つ取得する（Ｓ３０２）。例えば、表４において、直前に再生したコンテンツID 001の再生開始時刻playtime_start=0:08:50と再生終了時刻playtime_end=0:11:05を取得する。次に、キーワード記憶部１１３から、コンテンツID prg_idのキーワードにおいてplaytime_startとplaytime_endの間にあるキーワードを抽出する。例えば、表３のように、コンテンツID 001のplaytime_start=0:08:50とplaytime_end=0:11:05の間にあるキーワードは、「事業小分け」「テーブル」「小分け者」「担当委員」「○○」「特別協定」「△▽」「思いつき予算」「××省」などであり、これらのキーワードを抽出する。これらのキーワードは、ユーザが興味を持ってコンテンツを視聴したシーンに対応するキーワードであるため、これらは何らかの形でユーザの興味を反映したキーワードであると考えられる。上記の例では、ユーザが視聴したシーンに対応するキーワードから、このユーザは国内外の政治に関心を持って当該のシーンを視聴したと考えられる。本実施例ではユーザの興味を反映していると判定したキーワードを嗜好キーワードと呼ぶ。次に、抽出した嗜好キーワードを嗜好キーワード記憶部１１４に格納する（Ｓ３０４）。

嗜好キーワード記憶部１１４への格納時、そのキーワードが新規であれば当該の嗜好キーワードの重要度として予め決められた重要度を格納する。ここでは新規の嗜好キーワードの重要度を1.0として格納する。嗜好キーワードがすでに格納されているものである場合、新規の嗜好キーワードの重要度imp_score_newとすでに記憶されている重要度imp_score_oldを比較する。imp_score_old>1.0（すなわち、1.0より大きい）ならば、imp_score_new=imp_score_oldとする。またimp_score_old<=1.0（すなわち1.0
以下）であればimp_score_new=1.0とする。コンテンツのコンテンツID prg_idの再生開始時刻と再生終了時刻の新たなペアが残っていない場合（Ｓ３０１）、動作を終了する。

次に提示部１０５の詳細な動作について説明する。提示部１０５は、嗜好キーワード記憶部１１４に格納されている嗜好キーワードを利用して、コンテンツ記憶部１１１に記憶されているコンテンツの中からユーザに対してユーザが興味を持っていると考えられる推薦候補を抽出し、提示する。図４は提示部１０５の動作フロー図である。推薦候補をユーザに提示する最大数をK_candとする。また推薦候補の時間幅をT_candとする。ここでは最大数と時間幅が固定値であることを前提に説明するが、ユーザに推薦する場合の精度や録画容量などによって変動させてもよい。嗜好キーワード記憶部１１４に未選択の嗜好キーワードがない場合、またはすでにK_cand個の嗜好キーワードを選択した場合、終了する（Ｓ４０１）。嗜好キーワード記憶部１１４に未選択の嗜好キーワードがあり、かつまだK_cand個の嗜好キーワードが選択されていない場合（Ｓ４０１）、嗜好キーワード記憶部１１４から、重要度imp_scoreの小さい順に嗜好キーワードfav_kwdを選択する（Ｓ４０２）。次に、キーワード記憶部１１３において、時間幅T_candに嗜好キーワードfav_kwdを最も多く含むコンテンツのコンテンツIDと当該時間幅の開始時刻を抽出する（Ｓ４０３）。例えば「事業小分け」という嗜好キーワードが選択された場合、キーワード記憶部１１３に記録されている全てのコンテンツの中から、時間幅T_candを所定時間幅で少しずつずらしていき、T_candの中に「事業小分け」というキーワードが最も多く現れる時間帯を持つコンテンツを探す。ここでは時間幅は変化せず、開始時刻のみを時間方向にずらしていくという前提で説明しているが、時間方向にずらす場合に直前のシーンとの重なりをもつようにしてもいいし、T_candを固定せずに伸縮させる方法、または番組の時間の長さの違いによって異なるT_candを設ける方法、さらに番組の種類（ジャンルなど）によって異なるT_candを設ける方法、これらの複合であってもよい。

次に、抽出したコンテンツのコンテンツIDと開始時刻と嗜好キーワードfav_kwdを推薦候補記憶部１１５に格納する。例えば表６は、推薦候補記憶部１１５に記憶されているデータを示す表である。管理部１０４が選択した嗜好キーワードfav_kwdと、嗜好キーワードfav_kwdから抽出されたコンテンツIDと、推薦候補の開始時刻を記憶する。最後に提示部１０５は推薦候補記憶部１１５に記憶されているコンテンツIDと開始時刻から、ユーザに対してK_cand個の推薦候補を提示する。提示の方法の一例を図５及び図６に示す。例えば、図５のように推薦候補の開始時刻などの画像をサムネイルとして表示し、コンテンツのタイトル他の情報と共に提示してもよい。ユーザが画像をクリックした場合に当該推薦シーン候補の再生が始まるなどの方法と組み合わせてもよい。開始時刻の画像（ここでは静止画）を複数枚同時に表示したり、スライドショーのように静止画を所定の時間内切り替えた表示や、動画の一部の再生表示と関連づけたりしてもよい。また、図６に示すように、候補を抽出する根拠となった嗜好キーワードとともに表示してもよい。

次に更新部１０６の動作を詳細に説明する。更新部１０６は、提示した推薦候補をユーザが視聴した場合に履歴を取得し、重要度を更新する。図７は、更新部１０６の動作フロー図である。まず提示部１０５が推薦候補をユーザに提示し（Ｓ７０１）、更新部１０６はユーザが推薦候補を選択するか否によって重要度を変更する。すなわち、推薦候補の中からユーザが実際に視聴した場合（Ｓ７０２）、嗜好キーワード記憶部１１４において、視聴した推薦候補に対応する嗜好キーワードの重要度を増加させる（Ｓ７０３）。例えば、「事業小分け」という嗜好キーワードから抽出された推薦候補を視聴した場合、嗜好キーワード記憶部１１４において、「事業小分け」という嗜好キーワードの重要度を表８で示すとおり増加させる。この場合、「事業小分け」の重要度を0.2増加させている。ここでは再生された推薦候補に対応する嗜好キーワードを特定し（本実施例では「事業小分け」）、その嗜好キーワードの重要度を予め決められた値だけ増加させている。たとえば推薦候補の視聴をユーザが「途中で視聴をやめた」場合に、そのシーンに対応する嗜好キーワードの重要度を減少させてもよく、この場合、表５から変更を行い、「事業小分け」0.8にする。また、増減させる値は所定のルールに沿ってきめてもよい。例えばユーザが選んだ推薦候補を最後まで再生した場合に0.2を加算、途中で再生をやめた（例えば半分以上再生してからやめた）場合に0.1を減算、再生直後に再生をやめた場合（たとえば、誤った操作などが行われた場合を考慮してもよい）0.2を減算、というルールに沿って、重要度を更新させてもよい。これらは、実際にユーザが選ぶ推薦候補は複数考えられるため、上記のような重要度の増加・減少が組み合わせで、個人の嗜好にそった評価を複数の条件で評価し、嗜好キーワードの重要度を更新することがよい。

第２の抽出部１０７は、推薦候補に対するユーザの視聴の結果から、ユーザが興味を持っている推薦コンテンツをユーザに提示する。図８は、第２の抽出部１０５の動作フロー図である。推薦するコンテンツの時間幅をT_recomとする。最初に、嗜好キーワード記憶部１１４に記憶されている嗜好キーワードから、重要度が最大の嗜好キーワードfav_kwdを抽出する（Ｓ８０１）。例えば、表８では最大の重要度1.2をもつ「事業小分け」という嗜好キーワードが抽出される。次に、キーワード記憶部１１３から、時間幅T_recomに嗜好キーワードfav_kwdを最も多く含むコンテンツと開始時刻を抽出する（Ｓ８０２）。次に、抽出したコンテンツと開始時刻と嗜好キーワードfav_kwdを推薦コンテンツ記憶部１１６に格納する。例えば、Ｓ８０１において抽出された「事業小分け」という嗜好キーワードを用いて、キーワード記憶部１１４から、コンテンツID 035のコンテンツの開始時刻0:25:28を抽出したとすると、推薦コンテンツ記憶部１１６には表７で示されるように推薦コンテンツの情報が格納される。

本実施形態によれば、ユーザが推薦候補のどの映像（またはシーン）を視聴したかによって、ユーザが興味を持っているキーワードを特定する。そのため、特定されたキーワードを利用して抽出されたシーンはユーザが興味を持っているシーンとなり、ユーザの嗜好にあったコンテンツの推薦が可能になる。

（第２の実施形態）
本発明の第２の実施形態について、図を参照して説明する。第２の実施形態は、管理部１０４の重要度の更新方法が異なる。その動作の前提となる第２の取得部１０２及び履歴記憶部１１２の動作及び、管理部１０４を中心に説明して、第１の実施形態と同等の構成については、同一の符号又は名称を付与し、その説明を省略する。

第２の取得部１０２は、ユーザがコンテンツを視聴した場合にその操作履歴を取得し、履歴記憶部１１２に格納する。ユーザはコンテンツID=prg_idのコンテンツを視聴しているとして図９に基づいて第２の取得部の動作を説明する。図９は第２の取得部１０２の動作フロー図である。

第２の取得部１０２は、ユーザの再生が終了していない場合（Ｓ９０１）、通常再生開始時刻（playtime_start）を取得する（Ｓ９０２）。なお、ここで「通常再生開始時刻」とは、早送りや巻き戻し操作ではない通常再生操作明示的に行った時刻である。例えばコンテンツの再生開始時に早送りを行い、特定の時刻tに通常再生操作を行って早送りを停止して通常の再生を開始した場合、時刻tがplaytime_startの値となる。

次に、視聴中のコンテンツID=prg_idと共に、再生開始時刻playtime_startを履歴記憶部１１２に格納する（Ｓ９０３）。ここで、playtime_startはユーザが通常再生操作を行った時刻であるので、１回の再生処理において複数回のplaytime_startが得られることもあるる。複数個得られた場合は複数個のprg_idとplaytime_startのペアを履歴記憶部１１２に格納する。ユーザのコンテンツの再生が終了した場合（Ｓ９０１）、終了する。

履歴記憶部１１２は、第２の取得部１０２において取得されたユーザのコンテンツ視聴操作履歴を記憶するデータベースである。表９は、履歴記憶部１１２に記憶されているデータの例を示している。コンテンツIDは、コンテンツ記憶部１１１に記憶されているコンテンツのコンテンツIDに対応する。通常再生開始時刻は、ユーザが当該コンテンツの通常再生操作（早送りや巻き戻し操作ではない）を行った時刻である。複数の操作があった場合には、履歴記憶部１１２には複数の通常再生開始時刻が格納される。

管理部１０４は、履歴記憶部１１２に記憶されているシーン視聴操作履歴から、ユーザの興味を表す嗜好キーワードを抽出する。図１０は、管理部１０４の動作フロー図である。履歴記憶部１１２において、視聴したコンテンツのコンテンツID prg_idの通常再生開始時刻が残っている場合（Ｓ１００１）、履歴記憶部１１２から、コンテンツID prg_idの通常再生開始時刻playtime_startを１つ取得する（Ｓ１００２）。例えば、表９において、直前に再生したコンテンツID 001の再生開始時刻playtime_start=0:10:32を取得する。次に、キーワード記憶部１１３から、コンテンツID prg_idのキーワードにおいてplaytime_start-1/2*width_playtimeと、playtime_start+1/2*width_playtimeの間にあるキーワードを抽出する（Ｓ１００３）。ここで、width_playtimeは予め定められた値であり、通常再生開始した前後の時間の幅を規定する。例えば、width_playtime=60秒とすると、抽出するキーワードの時間幅は0:10:02から0:11:02となる。

例えば、表３において、コンテンツID 001の0:10:02から0:11:02の間にあるキーワードは、「○○」「特別協定」「△▽」「思いつき予算」「××省」などであり、テキストデータからこれらのキーワードを抽出する。これらのキーワードは、ユーザが通常の再生操作を開始した前後に出現したキーワードであり、通常の再生操作を開始した前後にはユーザが興味を持っているシーンが含まれていたと考えられるため、抽出されたキーワードはユーザの嗜好を反映した嗜好キーワードであると考えられる。次に、抽出した嗜好キーワードを嗜好キーワード記憶部１１４に格納する（Ｓ１００４）。嗜好キーワード記憶部１１４への格納時、そのキーワードが新規であれば当該の嗜好キーワードの重要度として1.0を格納する。また、嗜好キーワードがすでに格納されているものである場合、すでに記憶されている重要度imp_score_oldがimp_score_old>1.0であれば新しい重要度imp_score_newとimp_score_new=imp_score_oldとする。またimp_score_old<=1.0であればimp_score_new=1.0とする。コンテンツのコンテンツID prg_idの通常再生開始時刻が残っていない場合（Ｓ１００１）、動作を終了する。

またユーザの閲覧したコンテンツのみに含まれるキーワードを嗜好キーワードとして選択すれば、よりユーザの嗜好にあったコンテンツ推薦が可能である。たとえばユーザが「再生してみたが、やっぱり面白くなかった」という感想をもつ場合に、途中で視聴をやめたりする。また、少なくとも当該シーンの中で嗜好キーワードを含む時間帯は早送りをしなかったなどのことがある場合には、ユーザの興味を反映することが考えられる。ユーザが閲覧したコンテンツのみに含まれるキーワードを嗜好キーワードとすることはコンテンツの推薦に有効である。また、一度も早送りをしなかった、最後まで視聴した、など各シーンに対する得点付け（レイティング）の機能を付けることによって、
嗜好キーワードの重要度を調整してもよい。

本実施形態によれば、ユーザが推薦候補のどの映像（シーン）を視聴したかによって、ユーザが興味を持っているキーワードを特定する。そのため、特定されたキーワードを利用して抽出されたシーンはユーザが興味を持っているシーンとなり、ユーザの嗜好にあったコンテンツの推薦が可能になる。また、通常の再生操作を開始した前後のキーワードを嗜好キーワードとして選ぶことによって、ユーザがより興味をもったコンテンツに含まれる嗜好キーワードを選ぶことができ、ユーザの嗜好にあったコンテンツの推薦が可能になる。

（第３の実施形態）
本発明の第３の実施形態について、図を参照して説明する。第３の実施形態は、推薦コンテンツを抽出するために用いる嗜好キーワードの数が複数の場合を説明する。そのため推薦コンテンツを抽出し、ユーザに提示する第２の抽出部を中心に説明して、第１の実施形態と同等の構成については、同一の符号又は名称を付与し、その説明を省略する。

第２の抽出部１０７は、推薦候補に対するユーザの視聴の結果から、ユーザが興味を持っている推薦コンテンツを抽出しユーザに提示する。図１１は、第２の抽出部１０５の動作フロー図である。本実施例では、推薦シーンを抽出するために用いる複数の嗜好キーワード数N_fav_keywordが2の場合を例に説明する。推薦するシーンの時間幅をT_recomとする。

最初に、嗜好キーワード記憶部１１４に記憶されている嗜好キーワードから、重要度が大きい順にN_fav_keyword個の嗜好キーワードを選択する（Ｓ１１０１）。N_fav_keyword=2であれば重要度が大きい順にfav_kwd1とfav_kwd2とする。fav_kwd1とfav_kwd2が持つ重要度をそれぞれS_fav_kwd1とS_fav_kwd2とする。図１０は、嗜好キーワード記憶部１１４のテーブルの状態である。例えば、最大の重要度S_fav_kwd1=1.6をもつ「事業小分け」という嗜好キーワードfav_kwd1と２番目に大きい重要度S_fav_kwd2=1.4を持つ「小分け者」という嗜好キーワードfav_kwd2が抽出される。次に、キーワード記憶部１１３から、時間幅T_recomに含まれる嗜好キーワードfav_kwd1とfav_kwd2の個数（それぞれN_fav_kwd1とN_fav_kwd2）を算出し、スコアscore_recomを計算する（Ｓ１１０２）。ここでscore_recomは以下のように定義される。

score_recom=S_fav_kwd1*N_fav_kwd1+S_fav_kwd2*N_fav_kwd2

次に、スコアscore_recomが最大となるコンテンツと開始時刻を抽出する（Ｓ１１０３）。次に、抽出したコンテンツと開始時刻と嗜好キーワードfav_kwdを推薦コンテンツ記憶部１１６に格納する（Ｓ１１０４）。例えば、Ｓ１１０１において抽出された「事業小分け」「小分け者」という嗜好キーワードを用いて、キーワード記憶部１１２から、コンテンツID 021のコンテンツの開始時刻0:05:31を抽出したとすると、推薦コンテンツ記憶部１１６には表１１で示されるように推薦コンテンツの情報が格納される。

本実施の形態にかかるコンテンツ処理装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの制御装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭなどの記憶装置と、ネットワークに接続して通信を行う通信Ｉ／Ｆと、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＣＤ（Compact Disc）ドライブ装置などの外部記憶装置と、ディスプレイ装置などのコンテンツ推薦のために提示を行う表示装置と、ユーザがコンテンツの選択などを行うためのキーボードやマウスなどの入力装置と、各部を接続するバスを備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。

本実施の形態にかかる情報処理装置で実行される情報処理プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ（Compact Disk Recordable）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供することが可能である。

また、本実施の形態にかかるコンテンツ処理装置で実行される処理プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、本実施の形態にかかるコンテンツ処理装置で実行される処理プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。

また、本実施の形態の情報処理プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。

なお、本発明は、上記実施の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することができる。また、上記実施の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、種々の発明を形成することができる。例えば、実施の形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施の形態にわたる構成要素を適宜組み合わせても良い。

１０１、１０２・・・取得部、１０３、１０７・・・抽出部、１０４・・・管理部、１０５・・・提示部、１０６・・・更新部

Claims

動画像及びテキストを含む複数のシーンを有するコンテンツを取得する第１の取得部と、
ユーザが前記シーンの再生を開始した開始時刻と再生を終了した終了時刻とを含む履歴を取得する第２の取得部と、
前記シーンの前記テキストから抽出されたキーワードを抽出する第１の抽出部と、
前記履歴をもとに前記キーワードから前記ユーザの嗜好を表わす嗜好キーワードを抽出し所定の重要度とともに管理する管理部と、
前記キーワードと前記嗜好キーワードとを照合し、前記ユーザに対する前記コンテンツの推薦候補を抽出して提示する提示部と、
前記ユーザが選択した前記推薦候補に対応する前記嗜好キーワードの重要度が高くなるように嗜好キーワードの重要度を更新する更新部と、
更新された前記重要度を用いて推薦コンテンツを抽出する第２の抽出部と、
を備え、
前記第２の抽出部は前記コンテンツとユーザが再生した前記コンテンツに対応する操作履歴とを取得し、
前記管理部は、前記操作履歴をもとに前記嗜好キーワードの重要度を調整することを特徴とするコンテンツ処理装置。
前記管理部は、前記操作履歴をもとに前記シーンに対する得点付けを行うことを特徴とする請求項１記載のコンテンツ処理装置。
前記管理部は、前記シーンの再生を開始した開始時刻から所定の時間内の前記テキスト、または再生を終了した終了時刻から所定時間内の前記テキストから抽出したキーワードを嗜好キーワードとして抽出することを特徴とする請求項１または２記載のコンテンツ処理装置。
前記管理部は、ユーザの再生した前記コンテンツのみに含まれるキーワードを嗜好キーワードとして選択することを特徴とする請求項１または２記載のコンテンツ処理装置。
前記第２の抽出部は、複数の前記嗜好キーワードと前記重要度とを用いて推薦候補を抽出することを特徴とする請求項１乃至４いずれか１項記載のコンテンツ処理装置。