JP2006522400A - コンテンツアイテムをグループ化するための方法及び装置 - Google Patents

Abstract

本発明は、コンテンツアイテムをグループ化するシステムに関する。家電機器またはコンピュータは、音楽ファイル、映像ファイルまたは電子―メールなどのコンテンツアイテムをグループ化するのにユーザに用いられるコンテンツアイテムグループ化原則を決定するグループ化原則プロセッサを有する。コンテンツアイテムグループ化原則は、コンテンツアイテムを格納するのに用いられるフォルダ構造などのグループ化カテゴリスキームに応答して決定される。本装置はさらに、新たなコンテンツアイテムの分類特性を決定する分類特性プロセッサを有する。例えば、分類特性は音楽ファイルのアーティストに関するものであり、コンテンツアイテムグループ化原則は、特定のアーティストに関する音楽ファイルを有するフォルダリストを有するものであるかもしれない。本装置はさらに、決定された分類特性とコンテンツアイテムグループ化原則の情報とを比較することにより、第１コンテンツアイテムを他のコンテンツアイテムと共にグループ化するグループ化プロセッサを有する。

Description

本発明は、音声ファイル、映像クリップ及び電子メールなどのコンテンツアイテムをグループ化するための方法及び装置に関する。

近年、テレビ番組、映像クリップ、音楽、電子メール、電子書籍などの情報及びコンテンツに対する利用性及び提供が爆発的に増大してきた。これらの情報及びコンテンツは、今日では多数の異なるソースから供給され、コンテンツの多様性及び利用性が大きく増大してきた。

例えば、大部分の国の利用可能なテレビチャンネルのチャンネル数は、ここ１０年で大きく増大し、多くの国では、視聴者は数十または数百のテレビチャンネルを受信することが可能である。テレビチャンネルはさらに、様々な配信者及びソースから供給され、地上波無線放送、ケーブル配信あるいは衛星放送を含む様々なメディアを介し通信されている。同様に、利用可能な無線チャンネルのチャンネル数は、爆発的に増大し、衛星放送、デジタル地上波放送、ケーブル配信などの各種メディアを介し、あるいはインターネットを介してさえ提供されている。さらに、利用可能なコンテンツは、放送などを介しリアルタイム形式により提供されるかもしれない。コンテンツはまた、ＣＤ（ＣＤ−ＤＡ）、ビデオＣＤ、ＤＶＤ−ビデオなどの非放送関連ストレージから提供されることもある。さらに、電子通信の普及は、電子書籍、電子メール、文書、音声ファイルなどのより多くの電子コンテンツアイテムの配布及び交換を可能にしてきた。

さらに、コンテンツを電子的に格納するための利用可能な設備が大きく増大してきた。例えば、大容量の記録されたコンテンツアイテムの格納が可能なハードディスクベースのパーソナルビデオレコーダ（ＰＶＲ）が登場した。コンテンツアイテムはさらに、ＤＶＤベースのレコーダなどの着脱可能な記憶媒体に格納されるかもしれない。さらに、異なるタイプのコンテンツアイテムに関する家電機器を統合するという傾向がある。具体的には、異なるコンテンツに関する多数の異なるアプリケーションをサポート可能な中央娯楽装置が、ますます普及することが予想される。このような装置は、音楽映像、電子メール、ゲームなどを含むコンテンツアイテムをサポートするための機能を有するかもしれない。

利用可能なコンテンツアイテムと記憶装置の容量が増大するに従い、ユーザが指定したコンテンツアイテムを構成及び配置することは困難になってきている。典型的には、ユーザは階層構造にコンテンツアイテムを手動により格納する。例えば、パーソナルコンピュータは、コンテンツアイテムの構成及びグループ化のため、ユーザにより作成される階層的なフォルダの構造を有する。

しかしながら、利用可能なコンテンツアイテム、コンテンツソース及びストレージの容量が爆発的に増大しているため、コンテンツアイテムを構成する当該方法は、複雑化し、時間のかかる面倒な実用的でないものとなりつつある。さらに、コンテンツアイテムは、例えば誤ってあるコンテンツアイテムを誤ったグループに入れてしまうと、探し出すことが困難になるかもしれない。さらに、上記アプローチは、ユーザがコンテンツアイテムのグループ化に同一の原則を一貫して、かつ意識的に利用することに依存しているため、一貫したカテゴリ化原則を維持するには適切でない。

従って、コンテンツアイテムのグループ化または分類を行う改良されたシステムが効果的となる。

上記より、本発明は、上述の問題点の１以上を個別に、あるいはまとめて軽減または解消することを求める。

本発明の第１の特徴によると、少なくとも１人のユーザに対しコンテンツアイテムをグループ化するための方法であって、前記少なくとも１人のユーザによるコンテンツアイテムのグループ化に応答して、前記少なくとも１人のユーザにより用いられるグループ化カテゴリスキームを決定するステップと、前記少なくとも１人のユーザによるコンテンツアイテムのグループ化及び前記グループ化カテゴリスキームに応答して、前記少なくとも１人のユーザにより用いられるコンテンツアイテムグループ化原則を決定するステップと、第１コンテンツアイテムの分類特性を決定するステップと、前記コンテンツアイテムグループ化原則及び前記コンテンツ分類特性に応答して、前記第１コンテンツアイテムを他のコンテンツアイテムと共にグループ化するステップとを有することを特徴とする方法が提供される。

グループ化カテゴリスキームとコンテンツアイテムグループ化原則を決定するステップは、好ましくは、以前にグループ化されたコンテンツアイテムのグループ化の自動的解析に応答するものである。この自動的解析は、コンテンツアイテムがどのカテゴリにグループ化されたか解析し、各カテゴリのコンテンツアイテムは、１以上の共通の特性を決定するため解析されてもよい。

本発明は、既存のコンテンツアイテムグループ化原則に基づき、コンテンツアイテムの自動的なグループ化を可能にする。すなわち、ユーザはまず、与えられたコンテンツアイテムグループ化原則に従ってコンテンツアイテムを手作業によりグループ化する。グループ化原則が決定され、新しいコンテンツアイテムの適切なグループ化を自動的に決定するのに利用されてもよい。すなわち、本発明は、利用が容易であり、複雑さが小さく、全く、あるいはほとんど人手による発明を要することなく、誤ったグループ化の確率が低く、実現が容易であり、及び／またはユーザの好適なグループ化原則に自動的に適応するコンテンツアイテムの改良されたグループ化を可能にする。本発明は、グループ化のためのカテゴリまたはルールの手動による設定を必要としないグループ化システムを可能にする。また本発明は、ユーザにより用いられる既存のグループ化原則から自動的に学習及び適応するグループ化システムを可能にする。

本発明は、１人のみのユーザに応答して適用されてもよい。しかしながら、それはまた複数のユーザに対するコンテンツアイテムのグループ化に利用されてもよい。例えば、第１ユーザのみに応答して、コンテンツアイテムグループ化原則が決定され、他のユーザによるコンテンツアイテムのグループ化は、第１ユーザのコンテンツグループ化原則に従うようにしてもよい。これにより、複数のユーザが、コンテンツアイテムグループ化原則を具体的に知ることなく、第１ユーザのコンテンツグループ化原則に従ってコンテンツアイテムをグループ化することが可能となる。

コンテンツアイテムグループ化原則は、コンテンツアイテムのグループ化を支援する任意の適切な原則、ルール、特性、グループ化カテゴリスキーム及び／または選好を有するかもしれない。すなわち、コンテンツアイテムグループ化原則は、可能性のあるすべてのコンテンツアイテムの割当て方法に関する特定のルールを必要とはしないが、１以上コンテンツアイテムの好適なグループ化の指示を与える任意の指示から構成されてもよい。さらに、分類特性は、コンテンツアイテムグループ化原則に関して第１コンテンツアイテムのグループ化を可能にする任意の適切な特性であってもよい。コンテンツアイテムは、例えば、音声クリップ、映像クリップ、画像、電子メール、電子文書、プログラム、ゲーム、放送番組などの１以上であってもよい。

本発明の一特徴によると、前記コンテンツアイテムグループ化原則を決定するステップは、グループコンテンツアイテム特性を決定することを有し、前記グループ化するステップは、前記コンテンツ分類特性と前記グループコンテンツアイテム特性とを比較することを有する。グループコンテンツアイテム特性は、同一のアーティスト、タイトル、ソースなどのグループに一緒に分類されるすべてのコンテンツアイテムの特性である。これにより、新しいコンテンツアイテムをグループ化する方法を効率的かつ容易に実現することが可能となる。

本発明の他の特徴によると、前記分類特性は、前記コンテンツアイテムに関するメタデータを有する。関連するメタデータを有するコンテンツアイテムに関して、この特性は、分類特性を決定する容易かつ信頼できる方法を提供する。メタデータは、例えば、関連するコンテンツクリップの作成者や作成時に関するものであるかもしれない。

本発明の他の特徴によると、前記分類特性は、前記コンテンツアイテムのコンテンツ解析に応答して決定される。コンテンツ解析は、すでにグループ化されたコンテンツアイテムのコンテンツアイテムグループ化原則の対応する特性と比較されうるコンテンツアイテムの特性を導出するかもしれない。これにより、コンテンツアイテムのコンテンツのみに基づく効率的なグループ化を可能にし、コンテンツアイテムの追加的なデータまたは特性が知られることを必要としない。

本発明の他の特徴によると、前記分類特性は、キーワード特性を有する。例えば、テキストベースのコンテンツアイテムに対して、キーワード検索が行われ、関連するグループのコンテンツアイテムグループ化原則に構成されるキーワードと比較される。それはまた、信頼性のある実行を備えるシンプルな実現を提供する。

本発明の他の特徴によると、前記分類特性は、第２ユーザにより決定された分類特性を有する。これにより、他のユーザによる分類がコンテンツアイテムグループ化に利用されることを可能にする。このことは、本方法が複数のユーザによって共有される装置に適用されるときに特に有用である。

本発明の他の特徴によると、前記第１コンテンツアイテムはソースから受け取られ、前記分類特性はソース特性を有する。例えば、このグループ化は、コンテンツアイテムが受け取られた位置に応答するものであってもよい。これにより、多数のアプリケーションに効果的となる適切なグループ化を可能にする。

本発明の他の特徴によると、前記第１コンテンツアイテムは、電子メールコンテンツアイテムである。従って、本方法はオーディオビジュアル及びテキストベースのコンテンツアイテムの容易、シンプルかつ効率的なグループ化を提供する。

本発明の他の特徴によると、前記グループ化するステップはさらに、ユーザ入力を受け取ることを有し、前記第１コンテンツアイテムのグループ化はさらに、前記ユーザ入力に応答したものである。これにより、グループ化に対する柔軟性とユーザによる制御を増大させることができる。具体的には、グループ化推奨が本方法により提供され、ユーザ入力が受付けられるか、あるいは当該推奨を無効にする。

本発明の他の特徴によると、本方法はさらに、前記第１コンテンツアイテムのグループ化に応答して、前記コンテンツアイテムグループ化原則を更新するステップを有する。これにより、コンテンツアイテムのグループ化が継続的に向上し、現在の選好に適合するよう更新され、及び／またはユーザ所望のグループ化原則をより正確に反映させるように継続的に精緻化される。このことは、グループ化が第１コンテンツアイテムの好適なグループ化に関するユーザ入力を受け取ることを有する場合に特に有用である。このようなユーザ入力は、例えば、第１コンテンツアイテムに対して本方法により決定されるグループ化の確認または拒絶のためのものであるかもしれない。

本発明の第２の特徴によると、少なくとも１人のユーザに対しコンテンツアイテムをグループ化するための装置であって、前記少なくとも１人のユーザによるコンテンツアイテムのグループ化に応答して、前記少なくとも１人のユーザにより用いられるグループ化カテゴリスキームを決定する手段と、前記少なくとも１人のユーザによるコンテンツアイテムのグループ化及び前記グループ化カテゴリスキームに応答して、前記少なくとも１人のユーザにより用いられるコンテンツアイテムグループ化原則を決定する手段と、第１コンテンツアイテムの分類特性を決定する手段と、前記コンテンツアイテムグループ化原則及び前記コンテンツ分類特性に応答して、前記第１コンテンツアイテムを他のコンテンツアイテムと共にグループ化する手段とを有することを特徴とする装置が提供される。

本発明の上記及び他の特徴、機能及び効果は、以降において説明される実施例を参照することにより明らかにされるであろう。

以下の説明は、家電機器、特にパーソナルコンピュータに適用可能な本発明の一実施例に着目したものである。しかしながら、本発明は当該用途に限定されるものではなく、コンテンツアイテムのグループ化または分類に関する他の多くの実施例に適用されてもよいということは理解されるであろう。

図１は、本発明の一実施例によるコンテンツアイテムをグループ化する装置を示す。説明される実施例において、本装置は汎用パーソナルコンピュータ１００であり、図１は本発明の一実施例によるコンピュータにおいて実現される機能モジュールを示す。当該コンピュータが図１に具体的に示される以外の他の多数の機能モジュールを有するかもしれないということは、当業者には明らかであろう。

コンピュータ１００は、コンテンツアイテムを格納するためのストレージを有する。具体的には、ストレージは、コンピュータ１００のローカルハードディスク１０１である。ハードディスク１０１は、ハードディスク１０１からコンテンツアイテムを抽出するよう動作可能な提示コントローラ１０３に結合されている。提示コントローラ１０３は、コンテンツアイテムをユーザに提示可能な提示装置１０５に結合されている。提示装置１０５は、例えば、アンプやスピーカーなどの視覚提示音声装置を有し、映像ブリップ、音声クリップ、テキストベースコンテンツアイテムなどのオーディオビジュアルコンテンツアイテムを含む様々なタイプのコンテンツアイテムを提示するのに適していることが好ましい。提示コントローラ１０３はさらに、格納されているコンテンツアイテムの構成を示し、これにより、ユーザによる特定のコンテンツアイテムの特定、配置及び選択を可能にするよう動作可能である。一実施例では、提示コントローラ１０３は、ハードディスクのフォルダ構成に関する情報を抽出及び表示することができ、これにより、ユーザがコンテンツアイテムを格納するフォルダに応答して、コンテンツアイテムを配置することを可能にする。

提示コントローラ１０３は、ユーザ入力を受信するよう動作可能なユーザインタフェース１０７に接続される。一実施例では、ユーザインタフェース１０７は、キーボード及びマウスに接続され、これにより、ユーザによるコンピュータ１０１の動作の制御を可能にする。提示コントローラ１０３は、ユーザインタフェース１０７から入力を受信するよう動作可能であり、これにより、ユーザがハードディスク１０１上のコンテンツアイテムの制御、整理及び選択と共に、これらの提示特性を制御することを可能にする。

ハードディスクはまた、コンテンツアイテムをグループ化するためユーザにより用いられるグループ化カテゴリスキームを決定するよう動作可能なグループ化カテゴリスキームプロセッサ１０８に結合される。具体的には、グループ化カテゴリスキームプロセッサ１０８は、コンテンツアイテムを有するハードディスク上のフォルダに関して利用されるカテゴリを決定するよう動作可能である。

ハードディスク１０１はさらに、グループ化カテゴリスキームプロセッサ１０８に接続されるグループ化原則プロセッサ１０９に接続される。グループ化原則プロセッサ１０９は、コンテンツアイテムの少なくとも１人のユーザによるグループ化及びグループ化カテゴリスキームに応答して、この少なくとも１人のユーザにより用いられるコンテンツアイテムグループ化原則を決定するよう動作可能である。一実施例では、グループ化原則プロセッサ１０９は、グループ化カテゴリスキームに構成されるハードディスクのすべてのフォルダを逐次的に処理し、各フォルダのコンテンツアイテムの共通の特性を決定するようにしてもよい。例えば、１つのフォルダのすべてのコンテンツアイテムが特定のアーティストの楽曲であると判断するかもしれない。その後、それはこの情報をコンテンツアイテムグループ化原則に追加するであろう。

コンピュータ１００はさらに、コンテンツアイテムレシーバ１１１を有する。コンテンツアイテムレシーバ１１１は、適切なソースからコンテンツアイテムを受け取るよう動作可能である。好適な実施例では、コンテンツアイテムは、インターネットなどのネットワーク接続を介し、あるいはコンパクトディスクやフロッピー（登録商標）ディスクなどの着脱可能な記憶媒体から受け取られる。しかしながら、コンテンツアイテムは、任意の適切なソースから任意の適切な方法により受け取るようにしてもよいし、あるいは例えば、装置にすでに格納されていてもよいということは明らかであろう。

コンテンツアイテムレシーバ１１１は、分類特性プロセッサ１１３に接続される。分類特性プロセッサ１１３は、コンテンツアイテムレシーバ１１１により受け取られる新たなコンテンツアイテムの分類特性を決定するよう動作可能である。分類特性は、新たなコンテンツアイテムの１以上の特性に関するものであってもよいし、あるいは、それはさらに受け取ったコンテンツアイテムのタイプに依存するものであってもよい。例えば、音楽音声ファイルの分類特性は、当該楽曲の作曲家、アーティストの演奏及びタイトルを有するものであってもよい。電子テキスト文書の分類特性は、例えば、当該文書の作成者、タイトル及び作成日を有するものであってもよい。

コンピュータはさらに、グループ化プロセッサ１１５を有する。グループ化プロセッサ１１５は、分類特性プロセッサ１１３とグループ化原則プロセッサ１０９に結合される。グループ化プロセッサ１１３は、この新たなコンテンツアイテムのコンテンツアイテムグループ化原則と決定された分類特性を受け取り、これに応答して、当該新たなコンテンツアイテムの適切なグループ化を決定する。

一実施例では、グループ化プロセッサ１１５は単に、分類特性のアイテムとコンテンツアイテムグループ化原則の各フォルダに関する情報とを比較する。その後、分類特性とコンテンツアイテムグループ化原則情報との間に一致するに近いフォルダとして、適切なグループ化が決定される。グループ化プロセッサ１１５はさらに、コンテンツアイテムレシーバ１１１とハードディスク１０１に結合され、新たなコンテンツアイテムの決定されたグループ化に応答して、ハードディスク１０１にこの新たなコンテンツアイテムを格納するよう動作可能である。

図２は、本発明の一実施例によるコンテンツアイテムをグループ化する方法のフローチャートを示す。本方法は、図１に示されるコンピュータに適用可能であり、これを参照して説明される。

ステップ２００において、グループ化カテゴリスキームプロセッサ１０８は、ユーザによりすでに用いられているコンテンツアイテムのグループ化に応答して、グループ化カテゴリスキームを決定する。グループ化カテゴリスキームプロセッサ１０８は、どのカテゴリにユーザがコンテンツアイテムを分割するか決定する。具体的には、グループ化カテゴリスキームプロセッサ１０８は、受け取ったコンテンツアイテムを格納するのに用いられるフォルダ構造を決定するため、ハードディスクを解析する。

ステップ２０１において、グループ化原則プロセッサ１０９は、グループ化カテゴリスキームに基づき、ハードディスクに現在格納されているコンテンツアイテムのコンテンツアイテムグループ化原則を決定する。例えば、コンピュータは本方法の起動前に利用されていてもよい。従って、ハードディスク１０１は、手動により構成及びグループ化されたコンテンツアイテムを多数有するものであってもよい。具体的には、ユーザはコンテンツアイテムのフォルダ構造を構成し、個々のフォルダにコンテンツアイテムを割当てしたものであってもよい。例えば音楽コンテンツアイテムでは、ユーザは自分のお気に入りのアーティストによる楽曲に対して個々のフォルダを割当てしてもよい。お気に入りのアーティスト以外の楽曲には他のフォルダが使用されてもよく、これらは各々が特定のジャンルの楽曲を含む複数のフォルダを有するものであってもよい。

一実施例では、グループ化原則プロセッサ１０９は、ハードディスク１０１をスキャンし、グループ化カテゴリスキームに構成されている各フォルダに対し、いくつかの所定の特性を決定する。他の実施例では、これらの特性は、各コンテンツアイテムに係るメタデータに基づき決定される。例えば、ＭＰ３音楽ファイルは、楽曲のジャンル、クリップタイトル及びアーティスト演奏を示す追加的なデータ情報を有する。グループ化原則プロセッサ１０９は、格納されているファイルからこの情報を抽出する。

音楽コンテンツアイテムに関して、グループ化原則プロセッサ１０９は、アーティスト、タイトル及び楽曲ジャンルのパラメータを考えるようにしてもよい。その後、各フォルダに対して、それはコンテンツアイテムのすべて、または大部分に共通しているようなパラメータが存在するか判断する。グループ化原則プロセッサ１０９は、好ましくは、グループコンテンツアイテム特性を決定する。従って、特定のグループのコンテンツアイテムのすべて、または大部分の一般的または普及している特性が決定されるかもしれない。

例えば、グループ化原則プロセッサ１０９は、パラメータがフォルダ内のコンテンツアイテムの８０％以上などに共通している場合には、当該パラメータは当該フォルダに係るものであると判断するようにしてもよい。このため、お気に入りのアーティストの楽曲に利用されるフォルダに関して、当該フォルダ内のコンテンツアイテムの８０％以上が当該アーティストによるものであると検出し、当該アーティストとフォルダとを関連付けるであろう。その後、この関連付けは、コンテンツアイテムグループ化原則に含まれるであろう。

グループ化原則プロセッサ１０９がハードディスク１０１をスキャンするに従い、ユーザにより利用されたグループ化原則に関する情報を徐々に構成するであろう。従って簡単な一実施例では、コンテンツアイテムグループ化原則は単に、可能なコンテンツアイテムパラメータと関連するフォルダのリストを有する。このように導出されるコンテンツアイテムグループ化原則の一例として、以下のようなものがあげられる。

この例では、グループ化原則プロセッサ１０９は、アーティストＡとジャンルＡの楽曲が「Ｃ：／ｍｕｓｉｃ／ＡｒｔｉｓｔＡ」に多数格納されていることを検出し、これにより、当該フォルダがこの両方の特性に一致するコンテンツアイテムに対して決定される。

上記実施例は単に特定の実施例を表しているに過ぎず、コンテンツアイテムグループ化原則を決定する任意の適切なコンテンツアイテムグループ化原則及び方法が、本発明から逸脱することなく利用されてもよい。

ステップ２０１に続き、ステップ２０３において、新しいコンテンツアイテムがコンテンツアイテムレシーバ１１１により受け取られる。さらなる実施例では、コンテンツアイテムはインターネットからコンテンツアイテムをダウンロードすることにより受け取られるが、他のアプリケーションでは、他の方法によるグループ化のためコンテンツアイテムが選択される。例えば、ハードディスクにすでに格納されているコンテンツアイテムがグループ化のため選択され、一部の実施例では、ストレージ構造にすでにグループ化されているコンテンツアイテムが、再グループ化のため選択されるようにしてもよい。このことは、コンテンツアイテムグループ化原則が変更された状況に特に適している。

ステップ２０３に続いて、ステップ２０５において、分類特性プロセッサ１１３は、新しいコンテンツアイテムの分類特性を決定する。分類特性は、当該新しいコンテンツアイテムと判断対象となるコンテンツアイテムの現在のグループ化との間の関係を可能にする。従ってそれは、現在アイテムとコンテンツアイテムグループ化原則の情報とを関連付けるための手段を提供する。

さらなる実施例では、分類特性がコンテンツアイテムグループ化原則の情報と相関する新しいコンテンツアイテムの１以上の特性として決定される。他の実施例では、受け取られたコンテンツアイテムのメタデータが抽出される。同様のタイプのコンテンツアイテムに関して、メタデータの情報はおそらく同一のパラメータを参照する。従って特定の例として、新たなコンテンツアイテムはＭＰ３音声ファイルであってもよく、分類特性が当該ファイルの楽曲のアーティスト、タイトル及びジャンルとして決定されてもよい。

ステップ２０５に続いて、ステップ２０７において、コンテンツアイテムグループ化原則及びコンテンツ分類特性に応答して、新たなコンテンツアイテムが他のコンテンツアイテムと共にグループ化される。さらなる実施例では、これは、コンテンツ分類特性とコンテンツアイテムグループ化原則に構成されるグループコンテンツアイテム特性とを比較することにより実現される。

与えられた具体例では、アーティスト、タイトル及びジャンルを有する新しいコンテンツアイテムの分類特性が、コンテンツアイテムグループ化原則のコンテンツと比較される。すなわち、新しいコンテンツアイテムのアーティストパラメータは、コンテンツアイテムグループ化原則のアーティストに関する情報と比較され、新しいコンテンツアイテムのタイトルパラメータは、コンテンツアイテムグループ化原則のタイトルに関する情報と比較され、新しいコンテンツアイテムのジャンルパラメータは、コンテンツアイテムグループ化原則のジャンルに関する情報と比較される。最も近い一致を与えるフォルダが、コンテンツアイテムの適切なグループとして選択される。具体例として、新たなコンテンツアイテムが分類特性「アーティスト＝アーティストＡ」を有する場合、フォルダ「Ｃ：／ｍｕｓｉｃ／ＡｒｔｉｓｔＡ」が選択される。

例えば、ファジーベース論理、パターン認識あるいは比較メトリックアルゴリズムを含むコンテンツアイテムグループ化原則の情報と分類特性との間の相関を決定する任意の適切なアルゴリズム及び原則が利用されてもよいということは明らかであろう。

ステップ２０７に続き、ステップ２０９において、新たなコンテンツアイテムが選択されたフォルダに格納される。図２に示される実施例では、本方法はその後、次のコンテンツアイテムの分類及びグループ化を開始するため、ステップ２０３に戻る。

しかしながら他の実施例では、ステップ２０７はさらに、グループ化プロセッサ１１５により決定されたグループ化をユーザに提示し、これに応答してユーザ入力を受け取ることを有する。具体的には、ユーザ入力はコンテンツアイテムが決定されたものとして格納されるべき確認か、あるいはこの推奨を無効にする指示の何れかであるかもしれない。後者の場合、ユーザ入力は、好ましくは、好ましいフォルダが決定されることを可能にし、具体的には、ユーザはコンテンツアイテムが格納されるべき他のフォルダを直接入力するようにしてもよい。このことは、グループ化を支援及び容易にするが、押し付けがましくはない方法を可能にすると共に、個々のコンテンツアイテムは格納されるフルコントロールをユーザが維持することを可能にする。

さらなる実施例では、本方法はさらに、好ましくは、コンテンツアイテムのグループ化に応答して、特にユーザ入力に応答して、コンテンツアイテムグループ化原則を更新することからなる。これは、コンテンツアイテムグループ化原則が好適なグループ化原則における変更を反映するよう継続的に更新されることを可能にし、及び／または決定されたコンテンツアイテムグループ化原則の精度の向上を可能にする。

他の実施例では、ユーザは好適なグループ化原則に関する情報を直接入力し、コンテンツアイテムグループ化原則がこれに応答して更新されてもよい。例えば、ユーザは、アーティストＡによるすべてのコンテンツアイテムがフォルダ「Ｃ：／ｍｕｓｉｃ／ＧｅｎｒｅＡ」に移動されることを直接指示するようにしてもよい。

簡単化のため、上記実施例は特に、ＭＰ３ベース音楽コンテンツアイテムを参照して説明された。しかしながら、これらの原理は、他の多数のタイプのコンテンツアイテム及びいくつかのタイプのコンテンツアイテムの組み合わせに適用可能であるということは明らかである。

例えば、上述の原則は、電子メールコンテンツアイテムに適用可能である。各電子メールメッセージは、送信者の身元、受信時間、優先度、サブジェクトフィールドなどを含むカテゴリ化された情報を有する。好ましくは、上記パラメータの１以上が分類特性及び／またはコンテンツアイテムグループ化原則に対して考慮される。例えば、多くのユーザは、電子メールの送信者に応じて、受信した電子メールメッセージをフォルダにグループ化し、これにより、コンテンツアイテムグループ化原則及び分類特性は、当該情報を含む。

一部の実施例では、このグループ化はコンテンツの解析に基づき直接決定されてもよい。テキストベースコンテンツアイテム（電子メールなど）などのシンプルなコンテンツアイテムについては、キーワード検索によるシンプルなコンテンツ解析が行われるかもしれない。すなわち、グループ化原則プロセッサ１０９は、フォルダのすべての電子メールを解析し、頻出するワードを検出する（「ｔｈｅ」や「ａ」など、頻出すると予想されるワードは無視する）。新しい電子メールが受信されると、分類特性プロセッサ１１３は潜在的なキーワードを抽出し、グループ化プロセッサ１１５は、これらのキーワードとコンテンツアイテムグループ化原則に含まれているものと比較するようにしてもよい。適切なフォルダが、最も多い共通したキーワードを有するものとして選択されるかもしれない。

コンテンツ解析はまた、より複雑なタイプのコンテンツアイテムに適用可能であるかもしれない。近年、映像や音声信号などのコンテンツ解析の分野において多くの研究が行われており、コンテンツ解析のためのより進歩した方法またはアルゴリズムの何れもが、本発明から逸脱することなく利用可能である。

コンテンツ解析の一例となるアルゴリズムは、サッカーの試合に関する映像クリップの検出に関するものであり、緑色の割合が高く、画像における横方向の動きが主流となることにより検出される。具体的には、観客からのバックグラウンドノイズの音量が増大すると、ゴールが起こったことが検出される。従って本実施例では、コンテンツ解析を利用して、コンテンツアイテムがサッカーの試合に関するものであり、同様の特性を有する他のコンテンツアイテムと共にグループ化されるべきであると検出される。

コンテンツ解析に関するさらなる情報は、一般に当業者には利用可能である。例えば、Ｃ．Ｄｊｅｒａｂａによる「Ｃｏｎｔｅｎｔ−Ｂａｓｅｄ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｉｎｄｅｘｉｎｇ ａｎｄ Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ」（ＩＥＥＥ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ，Ａｐｒｉｌ−Ｊｕｎｅ ２００２，Ｉｎｓｉｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ）、Ａ．Ｙｏｓｈｉｋａらによる「Ａ Ｓｕｒｖｅｙ ｏｎ Ｃｏｎｔｅｎｔ−Ｂａｓｅｄ Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ ｆｏｒ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｄａｔａｂａｓｅｓ」（ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ａｎｄ Ｄａｔａ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ｖｏｌ．１１，Ｎｏ．１，Ｊａｎｕａｒｙ／Ｆｅｂｒｕａｒｙ １９９９，Ｉｎｓｉｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ）、Ｄｉｍｉｔｒｏｖａらによる「Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｏｆ Ｖｉｄｅｏ−Ｃｏｎｔｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ」（ＩＥＥＥ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ，Ｊｕｌｙ−Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ ２００２，Ｉｎｓｉｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ）などの論文と、そこに含まれる参照はコンテンツ解析の紹介を提供する。

一部の実施例では、分類特性及び／またはコンテンツアイテムグループ化原則は、新たなコンテンツアイテムに関するユーザとは異なるユーザにより決定されてもよい。すなわち、第１ユーザがいくつかのコンテンツアイテムを手作業でカテゴリ化し、コンテンツアイテムグループ化原則が、例えば上述のように、これに応答して決定されてもよい。その後、このコンテンツアイテムグループ化原則は、第２ユーザのコンテンツアイテムに利用され、分類特性が第２ユーザにより決定されてもよい。このため、第２ユーザのコンテンツアイテムのグループ化は、第１ユーザのコンテンツアイテムグループ化原則に従うものとなるであろう。このことは、異なるユーザに対する同様のコンテンツアイテムのグループ化を可能にし、これにより、異なるユーザに対するグループ化における整合性を提供し、複数のユーザに対するコンテンツアイテムの配置が容易となる。

本発明は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたは上記の任意の組み合わせを含む任意の適切な形態により実現することができる。しかしながら、本発明は、１以上のデータプロセッサ及び／またはデジタル信号プロセッサ上で実行されるコンピュータソフトウェアとして実現することが可能である。本発明の実施例の要素及びコンポーネントは、任意の適切な方法により物理的、機能的及び論理的に実現されてもよい。また機能は、単一のユニット、複数のユニット、あるいは他の機能ユニットの一部として実現されてもよい。さらに、本発明は、単一のユニットにより実現されてもよいし、あるいは異なるユニット及びプロセッサ間に物理的及び機能的に分散されていてもよい。

本発明が好適な実施例に関して説明されたが、ここに与えられた特定の形態に限定されるものではない。本発明の範囲は、添付された請求項によってのみ限定される。請求項では、「有する」という用語は、他の要素またはステップの存在を排除するものではない。さらに、個々に列挙されるが、複数の手段、要素または方法ステップは、ユニットやプロセッサなどにより実現されてもよい。さらに、個々の特徴が異なる請求項に含まれるかもしれないが、これらは効果的に組み合わされてもよく、異なる請求項に含めることは、特徴の組み合わせが実現可能及び／または効果的でないことを示すものではない。さらに、単数による参照は、複数であることを排除するものではない。従って、「ある」、「第１」、「第２」などは複数であることを排除するものではない。

図１は、本発明の実施例によるコンテンツアイテムをグループ化する装置を示す。 図２は、本発明の実施例によるコンテンツアイテムをグループ化する方法を示す。

Claims (14)

1. 少なくとも１人のユーザに対しコンテンツアイテムをグループ化するための方法であって、
   前記少なくとも１人のユーザによるコンテンツアイテムのグループ化に応答して、前記少なくとも１人のユーザにより用いられるグループ化カテゴリスキームを決定するステップと、
   前記少なくとも１人のユーザによるコンテンツアイテムのグループ化及び前記グループ化カテゴリスキームに応答して、前記少なくとも１人のユーザにより用いられるコンテンツアイテムグループ化原則を決定するステップと、
   第１コンテンツアイテムの分類特性を決定するステップと、
   前記コンテンツアイテムグループ化原則及び前記コンテンツ分類特性に応答して、前記第１コンテンツアイテムを他のコンテンツアイテムと共にグループ化するステップと、
   を有することを特徴とする方法。
2. 請求項１記載の方法であって、
   前記コンテンツアイテムグループ化原則を決定するステップは、グループコンテンツアイテム特性を決定することを有し、
   前記グループ化するステップは、前記コンテンツ分類特性と前記グループコンテンツアイテム特性とを比較することを有する、
   ことを特徴とする方法。
3. 請求項１記載の方法であって、
   前記分類特性は、前記コンテンツアイテムに関するメタデータを有することを特徴とする方法。
4. 請求項１記載の方法であって、
   前記分類特性は、前記コンテンツアイテムのコンテンツ解析に応答して決定されることを特徴とする方法。
5. 請求項１記載の方法であって、
   前記分類特性は、キーボード特性を有することを特徴とする方法。
6. 請求項１記載の方法であって、
   前記分類特性は、第２ユーザにより決定された分類特性を有することを特徴とする方法。
7. 請求項１記載の方法であって、
   前記第１コンテンツアイテムは、ソースから受け取られ、
   前記分類特性は、ソース特性を有する、
   ことを特徴とする方法。
8. 請求項１記載の方法であって、
   前記第１コンテンツアイテムは、電子メールコンテンツアイテムであることを特徴とする方法。
9. 請求項１記載の方法であって、
   前記第１コンテンツアイテムは、音声コンテンツアイテムであることを特徴とする方法。
10. 請求項１記載の方法であって、
    前記第１コンテンツアイテムは、映像コンテンツアイテムであることを特徴とする方法。
11. 請求項１記載の方法であって、
    前記グループ化するステップはさらに、ユーザ入力を受け取ることを有し、
    前記第１コンテンツアイテムのグループ化はさらに、前記ユーザ入力に応答したものである、
    ことを特徴とする方法。
12. 請求項１記載の方法であって、さらに、
    前記第１コンテンツアイテムのグループ化に応答して、前記コンテンツアイテムグループ化原則を更新するステップを有することを特徴とする方法。
13. 請求項１記載の方法を実行可能にするコンピュータプログラム。
14. 少なくとも１人のユーザに対しコンテンツアイテムをグループ化するための装置であって、
    前記少なくとも１人のユーザによるコンテンツアイテムのグループ化に応答して、前記少なくとも１人のユーザにより用いられるグループ化カテゴリスキームを決定する手段と、
    前記少なくとも１人のユーザによるコンテンツアイテムのグループ化及び前記グループ化カテゴリスキームに応答して、前記少なくとも１人のユーザにより用いられるコンテンツアイテムグループ化原則を決定する手段と、
    第１コンテンツアイテムの分類特性を決定する手段と、
    前記コンテンツアイテムグループ化原則及び前記コンテンツ分類特性に応答して、前記第１コンテンツアイテムを他のコンテンツアイテムと共にグループ化する手段と、
    を有することを特徴とする装置。

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