(57)【要約】      （修正有）【課題】ユーザ嗜好情報の蓄積が十分でない場合であっても、適切なコンテンツを推薦する。【解決手段】不特定多数のコンテンツキーワード情報をサーバに蓄積し、不特定多数の嗜好情報であるコンテンツ及びキーワードのランキングデータを作成する。ユーザ側の嗜好を優先して推薦するか、不特定多数の嗜好を優先して推薦するか、混合比率を指定する。ユーザが「不特定多数の嗜好を優先して薦めて欲しい」と設定している場合は、ユーザの嗜好ランキングデータに入っていないコンテンツで、尚且つ、不特定多数の嗜好情報を基に他のユーザがよく視聴しているものを推薦する。また、現在のユーザの好みのジャンルをグラフとして視覚的に見せ、ユーザが推薦の重点項目を直感的に設定すると、コンテンツをユーザ好みに従い混合する。【選択図】図２０
2010002944.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツ推薦装置によるコンテンツ推薦方法であって、
ユーザの視聴情報を記憶装置に格納しており、
前記ユーザの視聴情報からユーザの嗜好を示す個別嗜好ランキング情報を生成し、
複数のユーザの視聴情報から得られた、前記複数のユーザの嗜好を示す全体嗜好ランキング情報を取得し、
前記ユーザの嗜好と前記複数のユーザの嗜好とを混合する比率を示す混合比率情報を取得し、
前記混合比率情報に基づいて、前記個別嗜好ランキングと前記全体嗜好ランキングとを混合し、新たなランキング情報を生成し、
前記新たなランキング情報を出力する
ことを特徴とするコンテンツ推薦方法。
【請求項２】
請求項１に記載のコンテンツ推薦方法であって、
前記視聴情報は、各コンテンツの、視聴時間情報、視聴回数情報、検索回数情報の少なくとも１つを有し、前記視聴時間情報、前記視聴回数情報、前記検索回数情報の少なくとも１つに基づいて前記個別嗜好ランキングを生成する
ことを特徴とするコンテンツ推薦方法。
【請求項３】
請求項１に記載のコンテンツ推薦方法であって、
前記視聴情報は、各コンテンツの、視聴時間情報、視聴回数情報、検索回数情報のうち２つ以上を有し、これらの情報に基づいて算出されたポイント情報に基づいて、前記個別嗜好ランキングを生成する
ことを特徴とするコンテンツ推薦方法。
【請求項４】
請求項１に記載のコンテンツ推薦方法であって、
前記各コンテンツのジャンルを軸とし、前記各コンテンツの視聴情報に基づいて算出されたポイント情報を値とするレーダーチャートを出力する
ことを特徴とするコンテンツ推薦方法。
【請求項５】
請求項１に記載のコンテンツ推薦方法であって、
前記記憶装置に格納された前記ユーザの視聴情報の量に応じて、前記ユーザ嗜好と全体嗜好とを混合する比率を変更する
ことを特徴とするコンテンツ推薦方法。
【請求項６】
請求項５に記載のコンテンツ推薦方法であって、
前記記憶装置に格納された前記ユーザの視聴情報の量が増加するに従い、全体嗜好の混合比率を減少させる
ことを特徴とするコンテンツ推薦方法。
【請求項７】
請求項１に記載のコンテンツ推薦方法であって、
前記記憶装置に格納できる視聴情報の総量に対する、前記記憶装置に格納された前記ユーザの視聴情報の量に応じて、前記ユーザ嗜好と全体嗜好とを混合する比率を変更する
ことを特徴とするコンテンツ推薦方法。
【請求項８】
請求項１に記載のコンテンツ推薦方法であって、
前記ユーザの嗜好と前記複数のユーザの嗜好とを混合する比率、を変更するための情報を画面に表示する
ことを特徴とするコンテンツ推薦方法。
【請求項９】
請求項１に記載のコンテンツ推薦方法であって、
前記全体嗜好ランキングと前記個別嗜好ランキングの間で重複するコンテンツを、前記全体嗜好ランキングから除いた、新たなランキング情報を生成し、
前記新たなランキング情報を出力する
ことを特徴とするコンテンツ推薦方法。
【請求項１０】
請求項１に記載のコンテンツ推薦方法であって、
前記個別嗜好ランキングと、前記新たなランキング情報とを同一の画面上に出力する
ことを特徴とするコンテンツ推薦方法。
【請求項１１】
コンテンツ推薦装置であって、
ユーザの視聴情報を格納する記憶装置と、
前記ユーザの視聴情報からユーザの嗜好を示す個別嗜好ランキング情報を生成する個別嗜好ランキング生成部と、
複数のユーザの視聴情報から得られた、前記複数のユーザの嗜好を示す全体嗜好ランキング情報を受信する受信部と、
前記ユーザの嗜好と前記複数のユーザの嗜好とを混合する比率を示す混合比率情報を取得する取得部と、
前記混合比率情報に基づいて、前記個別嗜好ランキングと前記全体嗜好ランキングとを混合し、新たなランキング情報を生成する新ランキング生成部と、
前記新たなランキング情報を出力する出力部と、
を有することを特徴とするコンテンツ推薦装置。
【請求項１２】
請求項１１に記載のコンテンツ推薦装置であって、
前記視聴情報は、各コンテンツの、視聴時間情報、視聴回数情報、検索回数情報の少なくとも１つを有し、前記個別嗜好ランキング生成部は、前記視聴時間情報、前記視聴回数情報、前記検索回数情報の少なくとも１つに基づいて前記個別嗜好ランキングを生成する
ことを特徴とするコンテンツ推薦装置。
【請求項１３】
請求項１１に記載のコンテンツ推薦装置であって、
前記視聴情報は、各コンテンツの、視聴時間情報、視聴回数情報、検索回数情報のうち２つ以上を有し、前記個別嗜好ランキング生成部は、これらの情報に基づいて算出されたポイント情報に基づいて、前記個別嗜好ランキングを生成する
ことを特徴とするコンテンツ推薦装置。
【請求項１４】
請求項１１に記載のコンテンツ推薦装置であって、
前記出力部は、前記各コンテンツのジャンルを軸とし、前記各コンテンツの視聴情報に基づいて算出されたポイント情報を値とするレーダーチャートを出力する
ことを特徴とするコンテンツ推薦装置。
【請求項１５】
請求項１１に記載のコンテンツ推薦装置であって、
前記記憶装置に格納された前記ユーザの視聴情報の量に応じて、前記ユーザ嗜好と全体嗜好とを混合する比率を変更する混合比率変更部、
を有することを特徴とするコンテンツ推薦装置。
【請求項１６】
請求項１５に記載のコンテンツ推薦装置であって、
前記混合比率変更部は、前記記憶装置に格納された前記ユーザの視聴情報の量が増加するに従い、全体嗜好の混合比率を減少させる
ことを特徴とするコンテンツ推薦装置。
【請求項１７】
請求項１１に記載のコンテンツ推薦装置であって、
前記記憶装置に格納できる視聴情報の総量に対する、前記記憶装置に格納された前記ユーザの視聴情報の量に応じて、前記ユーザ嗜好と全体嗜好とを混合する比率を変更する混合比率変更部、
を有することを特徴とするコンテンツ推薦装置。
【請求項１８】
請求項１１に記載のコンテンツ推薦装置であって、
前記出力部は、前記ユーザの嗜好と前記複数のユーザの嗜好とを混合する比率、を変更するための情報を画面に表示する
ことを特徴とするコンテンツ推薦装置。
【請求項１９】
請求項１１に記載のコンテンツ推薦装置であって、
前記新ランキング生成部は、前記全体嗜好ランキングと前記個別嗜好ランキングの間で重複するコンテンツを、前記全体嗜好ランキングから除いた、新たなランキング情報を生成し、
前記出力部は、前記新たなランキング情報を出力する
ことを特徴とするコンテンツ推薦装置。
【請求項２０】
請求項１１に記載のコンテンツ推薦装置であって、
前記出力部は、前記個別嗜好ランキングと、前記新たなランキング情報とを同一の画面上に出力する
ことを特徴とするコンテンツ推薦装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、インターネット閲覧機能を搭載した信号処理装置、信号処理方法、及びプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
デジタルコンテンツ閲覧及び作成の際、ユーザ嗜好に合わせたコンテンツ推薦システムとして特許文献１に示すようなシステムが存在する。このシステムでは、ユーザの嗜好及び及び話題性情報のどちらを優先するか、ユーザ側で決定することができ、取得した優先度情報に基づいてコンテンツ作成することができる。ジャンル別の推薦を行うことができず、ユーザ嗜好と不特定多数の嗜好との割合をある特定のルールに基づいて自動的に調整する仕組みを持っていない。
【０００３】
【特許文献１】特開２００３-１５７２７８
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明が解決したいと考える課題は、次に挙げるものである。
１）初期状態でユーザ操作情報が取得できていないとき、コンテンツを推薦することが出来ない
２）ユーザに関する情報が十分集まっていないのに、推薦するコンテンツを初めから偏らせると、さらにユーザ嗜好の偏った誘導をしてしまい、推薦機能が好ましくない影響を与えてしまう可能性がある。
３）ユーザの嗜好が変化すると、これに追随できないために変化した嗜好に対応するコンテンツをほとんど推薦できない可能性がある。
４）ユーザの嗜好に合うコンテンツばかりを推薦すると、特定のジャンルに偏らせてしまい、他ジャンルのコンテンツを見る機会が極端に減ってしまう。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明では、次に挙げる手段を用いて課題の解決を行う。
・不特定多数のコンテンツキーワード情報をサーバに蓄積し、不特定多数の嗜好情報であるコンテンツ及びキーワードのランキングデータ(視聴回数、予約回数、検索回数をポイント換算する)を作成する。
・ユーザ側の嗜好を優先して推薦するか、不特定多数の嗜好を優先して推薦するか、混合比率を指定する。
・ユーザが「不特定多数の嗜好を優先して薦めて欲しい」と設定している場合は、ユーザの嗜好ランキングデータに入っていないコンテンツで、尚且つ、不特定多数の嗜好情報を基に他のユーザがよく視聴しているものを推薦する。
・現在のユーザの好みのジャンルをグラフとして視覚的に見せ、推薦理由を違うジャンルのコンテンツをユーザ好みに従い混合する。混合比率はユーザの好みに従い、直感的に判断する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明においては、初期状態でユーザの嗜好情報が取得できていないとき(キーワードが少ないとき)でも、不特定多数の嗜好情報で補い、推薦することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
本発明は、インターネット閲覧機能若しくはＴＶ録画機能を搭載したＰＣ、ＴＶ、レコーダー及び携帯電話などの信号処理装置に適応可能である。
【実施例１】
【０００８】
図１はユーザ嗜好及びサーバ嗜好の情報量を調節する方法の例である。ユーザの嗜好情報（ユーザの視聴データ）がある程度収集できた時、及びユーザの嗜好情報が十分に収集できた時の、ユーザ嗜好及びサーバ嗜好の設定バーを調節する。この際、数式に従い閾値を決め、その閾値を調節し、ユーザ嗜好及びサーバ嗜好の情報量を調節する。なお、嗜好情報は、嗜好データ、視聴データ、視聴情報、操作データ、操作情報と呼ぶこともある。
【０００９】
１０１、１０２はスライド位置であり、１０１はユーザ嗜好とサーバ嗜好がおおよそ半々の時のスライド位置、１０２は、ユーザの嗜好が十分収集できた状態のスライド位置である。１０３は設定バーである。
【００１０】
図１（ａ）では、ユーザの操作情報がある程度収集できるようになった場合であり、ユーザ側の嗜好と、サーバ側の嗜好が半々になるようにスライド１０１の位置が数式と閾値の結果に基づいて調節される。ユーザの操作情報が十分に収集できているか否かは、例えば、ユーザ嗜好の解析にデータマイニングを用いるとすると、確信度によって判断をおこなう。確信度とは、ある条件が起こった時にとある事象が起こる割合のことをいう。確信度は、以下の式で表される。
確信度（Ａ→Ｂ）＝ＡとＢがともに出現するトランザクション件数／Ａを含むトランザクション件数
他にも、ユーザ操作情報が十分に収集できたと判断する閾値を全体のデータ量の８０％だと設定しておくと、
式（１）  ユーザの操作履歴情報／ユーザの操作履歴情報（容量限界）×１００≧閾値（８０％）
この(１)式の条件を満たせば、ユーザの操作履歴情報が十分集まったと判断されるようにしても良い。
【００１１】
図１（ｂ）では、ユーザの操作情報が十分に収集できた場合であり、さらにユーザ側の嗜好を考慮して推薦できるよう、スライド１０２の位置が調節される。
【００１２】
ユーザの操作情報が十分に収集できていない場合は、スライドの位置を移動させることができず、ある程度操作情報がたまってきたら、スライドの位置が動かせるようになるという方法や、ユーザ操作情報が集まるにつれてスライドの位置の長さが成長するという方法もある。また、ユーザの嗜好のみに偏らせないため、完全にユーザ嗜好及びサーバ嗜好に偏らせる(ユーザ嗜好またはサーバ嗜好１００％になる)ことはしないようにする。
【００１３】
これにより、ユーザの操作情報が不足していても推薦をすることができる。また、ユーザの操作情報の量だけではなく、時間の経過によってスライドの位置が調節されるという方法も考えられる。
【００１４】
ユーザの嗜好情報が全く集まっていない場合（例えばＴＶを購入した直後）は、サーバ嗜好を１００％にしておき、ユーザの嗜好データが集まってくるに従って、スライドバーを端末嗜好の方に動かすこともできる。式（１）でいえば、ユーザの操作履歴情報／ユーザの操作履歴情報（容量限界）×１００の値が０％であれば、図１（ｂ）のスライドバーが右端に来て、この値が１００％であれば、図１（ｂ）のスライドバーが左端に来る。
【００１５】
図２は、ネットワークの構成の例である。
２０１は他ユーザ１のＰＣ（クライアント）、２０２は他ユーザ２のＴＶ、２０３はインターネット、２０４はサーバ、２０５はユーザのＰＣ（クライアント）、２０６はユーザ１の嗜好分析結果（ａａａ、ｘｘｘ、ｙｙｙ、ｚｚｚはそれぞれ番組名）、２０７はユーザ２の嗜好分析結果、２０８は２０１、２０２、２０３の各ＰＣ（クライアント）及びＴＶの嗜好分析結果、２０９はユーザの嗜好分析結果、２１０は、２０８の嗜好分析結果と、２０９の嗜好分析結果を合わせた結果（論理積）である。
【００１６】
他ユーザ１のＰＣ（クライアント）２０１及び他ユーザ２のＴＶ２０２、ユーザのＰＣ（クライアント）２０５の視聴・検索・操作履歴は、サーバ２０４の１箇所に集められる。サーバ２０４は、これらの情報を基にサーバ上のランキングを生成する。
【００１７】
例えば、他ユーザ１のＰＣ（クライアント）２０１よりランキング情報の表示命令が出されると、他ユーザ１のＰＣ（クライアント）２０１はサーバ２０４に視聴・検索・操作履歴及び、解析結果要求、混合比率を送信する。信号を受け取ったサーバ２０４は、この要求を受け取ると、嗜好を解析し、解析結果を他ユーザ１のＰＣ（クライアント）２０１へ送信する。解析結果を受け取った他ユーザ１のＰＣ（クライアント）２０１は、結果を表示する。
【００１８】
尚、他ユーザ１の嗜好分析結果２０６は、他ユーザ１のＰＣ（クライアント）２０１、他ユーザ２の嗜好分析結果２０７は、他ユーザ２のＴＶ２０２、各ＰＣ（クライアント）及びＴＶの嗜好分析結果２０８は、サーバ２０４、ユーザのＰＣ（クライアント）の嗜好分析結果２０９は、ユーザのＰＣ（クライアント）２０５に保存される。嗜好分析結果２１０は、ユーザのＰＣ（クライアント）２０５がサーバ２０４から情報を受け取り、ユーザのＰＣ（クライアント）２０５に保存される。
【００１９】
これにより、他ユーザの嗜好とユーザの嗜好を混合し、ユーザの嗜好の偏りを防ぐと共に、ユーザの知らないコンテンツで、且つ他ユーザに人気のある(話題性のある)コンテンツを見つけることが可能となる。今後、ユーザのＰＣ２０１、２０５，ＴＶ２０２等をユーザ端末（あるいは単に“ユーザ”）と呼ぶことがある。
【００２０】
図３は、前記図２におけるユーザのＰＣ(クライアント)２０５及び、前記図２におけるサーバ２０４のハードウェア構成図の例である。
３０１はＣＰＵ、３０２はＴＶ(コンテンツ)視聴アプリケーション、３０３はドライバ、３０４はインターフェース・ハードウェア、３０５はメモリ、３０６はプログラム、３０７は表示装置、３０９はマウス、３１０はキーボード、３０８は入力装置、３１１はインターネット、３１２は補助記憶装置を表す。
【００２１】
３１３はサーバのＣＰＵ，３１４はサーバアプリケーション、３１５はサーバのドライバ、３１６はサーバのインターフェース・ハードウェア、３１７はサーバのメモリ、３１８はサーバのプログラム、３１９はサーバの補助記憶装置、２０１はネットワークに繋がっている他のＰＣ、２０２は、ネットワークに繋がっている他のＴＶである。
【００２２】
ユーザが、入力装置３０８でＴＶ(コンテンツ)視聴アプリケーション３０２を起動すると、メモリ３０５にプログラム３０６が書き込まれ、プログラムが実行される。ユーザは、入力装置３０８からユーザ側の嗜好及びサーバ側の嗜好の比率を選択する。選択したデータは、補助記憶装置３１２に蓄えられる。ユーザが入力装置３０８からＴＶ(コンテンツ)視聴アプリケーション３０２のユーザ嗜好ランキング結果を表示するとき、補助記憶装置３１２に記憶されているユーザ嗜好及びサーバ側の嗜好の混合比率と解析要求を、インターネット３１１を通じて送信する。
【００２３】
サーバ側２０４は、他のＰＣ２０１、他のＴＶ２０２からも同様に情報を得ており、ユーザ全体のランキング情報を作成し、補助記憶装置３１９に保存している。ユーザ２０５から解析要求が来た場合、ユーザ２０５の嗜好情報及び他のＰＣ２０１、他のＴＶ２０２の嗜好解析結果も含めた全体の結果を解析し、ユーザ側に情報を送信する。ユーザ側２０５のＰＣは、サーバ側２０４から送られてきた結果を表示装置３０７に表示する。
【００２４】
入力装置３０８は、マウス３０９、キーボード３１０以外にも、リモコン、ジョイスティック、ゲームコントローラーなどを用いても良い。表示装置３０７には、ＣＲＴディスプレイ、液晶パネル、プラズマパネルなどを用いても良い。
【００２５】
プログラム３０６には、ユーザの視聴情報からユーザの嗜好を示す個別嗜好ランキング情報を生成する個別嗜好ランキング生成プログラムと、サーバから送られてくるサーバ側の嗜好ランキング情報を受信する受信プログラムと、ユーザ側の嗜好及びサーバ側の嗜好の比率を選択するスライドバーを表示し、混合比率を取得する取得プログラムと、記憶装置３１２に格納されたユーザの視聴情報の量に応じて、図１（ｂ）のように、スライドバーのポインタ位置を変更する混合比率変更プログラムと、取得した混合比率情報に基づいて、ユーザ側嗜好ランキングとサーバ側嗜好ランキングとを混合し、新たなランキング情報を生成する新ランキング生成プログラムと、生成した新たなランキング情報を出力する出力プログラムと、を有している。
【００２６】
メモリ３０５に格納されたこれらのプログラム３０６をプロセッサ３０１が実行することで、各処理が実現される。しかし、これらは各処理を行う処理部として集積回路化するなどしてハードウェアで実現することもできる。
【００２７】
サーバ側プログラム３１８には、複数のユーザ端末から送信される視聴情報を受信する受信プログラムと、これらの視聴情報をまとめて管理する管理プログラムと、これらの視聴情報からサーバ側の嗜好ランキング情報を生成する全体嗜好ランキング生成プログラムと、全体嗜好ランキング情報をユーザ端末に送信する送信プログラムと、を有する。
【００２８】
なお、サーバ側で新たなランキング情報を生成する構成にする場合には、ユーザ端末から個別嗜好ランキング情報を受信する受信プログラムと、ユーザ端末から混合比率情報を受信する受信プログラムと、ユーザ側嗜好ランキングとサーバ側嗜好ランキングとを混合し、新たなランキング情報を生成する新ランキング生成プログラムとを有する。
【００２９】
メモリ３１７に格納されたこれらのプログラム３１８をプロセッサ３１３が実行することで、各処理が実現される。しかし、これらは各処理を行う処理部として集積回路化するなどしてハードウェアで実現することもできる。
【００３０】
図４は、前記図２のＴＶ２０２のハードウェア構成図の例である。
４０１は放送信号を受信するためのアンテナ、４０２は放送受信装置、４０３は表示装置、４０４は制御装置、４０５はリモコン等の入力装置、４０６はインターネットを表している。
【００３１】
アンテナ４０１で受信した放送信号は、放送受信装置４０２に送られ、入力装置４０５を使って、ユーザの好みのチャンネルを表示装置４０３に受信することができる。また、インターネット４０６からデジタルコンテンツをストリーミング及びダウンロード等の方法で受信し、表示装置４０３に表示することができる。入力装置４０５で制御装置４０４を動作させ、入力装置４０５からユーザ側の嗜好及びサーバ側の嗜好の比率を選択する。
【００３２】
制御装置４０４はユーザが入力装置４０５からユーザ嗜好ランキング結果表示を指示するとき、ユーザ嗜好及びサーバ側の嗜好の混合比率と解析要求を、インターネット４０６を通じて送信する。サーバ側から送られてきた結果を表示装置４０３に表示する。入力装置４０５は、リモコン以外にもマウス、キーボード、ジョイスティック、ゲームコントローラーなどを用いても良い。
【００３３】
図５は、ユーザ側(端末側)及びサーバ側(不特定多数側)の嗜好解析手順のシーケンス図の例である。
５０１はクライアント側のシーケンス。５０２はサーバ側のシーケンスを示し、以降、番号を追って、シーケンスの説明を行う。
【００３４】
クライアント５０１は、５０３において、視聴履歴／検索履歴／操作履歴を蓄積する。クライアント５０１は、５０４において、視聴履歴／検索履歴／操作履歴データを、サーバ５０２に送り、５０５において、データが蓄積される。
【００３５】
続いて、クライアント５０１は、５０６において、サーバ６０２へランキング情報解析結果要求を指示し、続いて、６０７において、ランキングデータの混合比率をサーバ５０２へ送信する。サーバ５０２は、視聴履歴／検索履歴／操作履歴データ５０６及び混合比率５０７の情報と、５０５の蓄積情報から、５０８において、嗜好解析を行い、ランキング情報の解析結果を５０９として、クライアント５０１に送る。クライアント５０１は受け取った解析結果５０９を５１０にて、結果を表示する。
【００３６】
これにより、クライアントはユーザ個人の嗜好情報だけでなく、不特定多数のユーザの嗜好情報も知ることができる。
【００３７】
図６は、ユーザ及びサーバの視聴データ蓄積テーブルの例である。
６０１はユーザ側の装置で管理している視聴・予約データの番号、６０２はユーザ側の視聴番組名及び予約番組名、６０３は番組の開始時間、６０４はユーザ側の視聴（Ｓ）、予約（Ｙ）の区別を示したものである。６０５はサーバ側で管理している視聴・予約データの番号、６０６はユーザ全体の視聴番組名及び予約番組名、６０７は番組の開始時間、６０８はＧコード等の番組コード、６０９は、全体のユーザの何％が視聴・予約したかを表す割合である。
【００３８】
この例では、視聴データの古い方から順に番号がつけられているが、逆でも構わない。このデータは、ユーザがどの時間にどういった番組を視聴・及び予約したのか、履歴を表すものである。
【００３９】
例えば、視聴・予約データの番号６０１における１の場合、ユーザはスポーツＡという番組を２００７年１０月９日の２２：３０から視聴をしていることが分かる。
これにより、いつどういった番組を視聴・予約したのかを知ることができる。これらの各番組をコンテンツと呼ぶこともある。
【００４０】
図７は、ユーザの視聴及び検索番組データ蓄積テーブルの別の例である。
７０１は視聴番組データの番号、７０２は視聴番組名、７０３は視聴時間(秒)、７０４は視聴回数、７０５は検索回数を表す。
【００４１】
例えば、視聴予約データの番号７０１における１の場合、ユーザはスポーツＡという番組をトータル3500秒視聴しており、視聴回数は３０回、検索回数は６回であることが分かる。これらの情報を基に、ランキングを作成するためのポイントに換算する。ポイントの計算方法としては、例えば視聴時間と視聴回数、検索回数の積を求める、などが考えられる。
【００４２】
これにより、視聴番組に対する視聴時間、視聴回数、検索回数が分かり、どの番組をより多く観ているのかの判断材料にすることができる。
【００４３】
図８（ａ）は、視聴履歴及び検索履歴をポイント化したテーブルの例である。また、図８（ｂ）（ｃ）は、このテーブルから作成される、ジャンル別のランキング表（ｂ）、及び嗜好タイプ（ｃ）の例である。
【００４４】
８０１は、視聴履歴及び検索履歴ランキングの順位を表し、８０２は視聴履歴及び検索履歴ランキングを表し、８０３は、検索キーワードランキングのジャンルを表している。８０４は順位付けのためのポイント数を表す。８０５は番組のジャンル、８０６はユーザの嗜好タイプを示すレーダーチャート、８０７は、ジャンル別ランキングの順位を表し、８０８はそのジャンル名、８０９は、ジャンル別にランキング順位を決定するためのポイント数である。
【００４５】
例えば、視聴予約データの番号８０１における＃１の場合、ユーザはスポーツというジャンルに関係するキーワードをよく視聴・検索しており、ポイント数が099000930ポイントと一番多いことから、ユーザはスポーツ関連の情報に非常に興味を持っていることが分かる。
【００４６】
前記図７の視聴時間、視聴回数、検索回数等によりポイント８０４を算出する。例えば、総視聴時間７０３×視聴回数７０４×検索回数７０５によりポイント８０４を求める。なお、総視聴時間、視聴回数、検索回数のそれぞれ１つの値だけをポイント８０４としてもよいし、総視聴時間７０３×視聴回数７０４をポイント８０４にするなど、これらの組み合わせからポイント８０４を計算してもよい。
【００４７】
これにより、どのジャンルの番組をよく観ているのか、定量的に判断することができる。また、ジャンル別ランキング（ｃ）では、各同ジャンルの番組のポイント数を合計してランキングを決めているが、他の算出方法でもかまわない。このポイント数を基に、嗜好タイプ（ｂ）のレーダーチャートが作成される。具体的には、各ジャンル８０３を軸とし、ポイント８０４を値とするレーダーチャートを作成する。
【００４８】
図８の例では、ユーザの視聴履歴、検索履歴をポイント化し、嗜好タイプを求めている。一方、サーバ２０４は、他のＰＣ２０１、他のＴＶ２０２等から図６、図７の視聴データまたは、図８のテーブル（ａ）のポイント化後の視聴データを収集している。また、ＩＰＴＶやＶＯＤ(Ｖｉｄｅｏ Ｏｎ Ｄｅｍａｎｄ)などにより、サーバからＴＶ番組の配信を行う場合には、サーバ上で図６の６０５〜６０９のような視聴データを収集している。
【００４９】
これらの視聴データの視聴時間、視聴回数、検索回数等からジャンル毎のポイントを求め、各ユーザのポイント数をジャンル毎に合計することで、複数の視聴者全体の嗜好情報を得る。これによりユーザ全体のランキング情報を作成し、補助記憶装置３１９に保存する。保存された視聴履歴・検索履歴は図８（ａ）（ｂ）と同様のテーブルとなる。
【００５０】
ユーザの嗜好を“個別嗜好”、ユーザの嗜好ランキングを“個別嗜好ランキング”、サーバに集められた複数のユーザの嗜好であるサーバ嗜好を“全体嗜好”、サーバ嗜好から求められたユーザ全体のランキングを“全体嗜好ランキング”と呼ぶこともある。
【００５１】
図９は、ユーザの視聴履歴から推論システムで推論した結果をフィードバックする方法の例である。
９０１はユーザの視聴履歴及び操作履歴であり、９０２はユーザの視聴履歴及び操作履歴よりユーザの嗜好を抽出する嗜好抽出部であり、９０３は、そのユーザが選択した結果を元にユーザの嗜好に沿った番組を推薦できたのか否かをフィードバックさせるアルゴリズムであり、９０４はその結果を表す。９０５はユーザが、システムが推薦した番組を選択したかどうかの結果であり、９０６はその選択結果をサーバ番組推薦にフィードバックする部分である。
【００５２】
視聴・操作した履歴９０１は、嗜好抽出部９０２にかけられ、調節アルゴリズム９０３でランキング情報を作成して、結果９０４を表示する。推薦した結果をユーザが選択したかどうかを９０５で判断し、その結果をサーバの番組推薦システム９０６へ送る。その結果を再度調節アルゴリズム９０３にかけ、フィードバックを行う。このように、推薦した結果をユーザが選択したのかどうか、結果を反映させることで、よりユーザの嗜好に近いコンテンツを推薦することができるようになる。
【００５３】
図１１、ユーザ端末が、ユーザ嗜好ランキング及びサーバ嗜好ランキングの優先比率を決定するためのフローチャートの例である。ユーザ嗜好（端末嗜好）とサーバ嗜好をユーザが調整するスライドバーは図１に示されている。
【００５４】
１１０１にて処理が開始されると、ユーザ端末は、まず１１０２でユーザの視聴情報を蓄積し、１１０３でユーザの視聴情報が十分蓄積できたかどうかを確認する。１１０４でユーザの視聴情報が十分かどうかを判断し、ユーザの視聴情報が十分であれば、１１０５でユーザがスライドバーで設定を行った値を読み取る。ユーザの視聴情報が十分蓄積されているかどうかについては既に説明したとおり、ユーザの操作履歴情報の量や、蓄積された割合に応じて判定される。
【００５５】
続いて、ユーザ端末は、１１０５で読み取ったスライドバーの値から、１１０６でユーザランキング情報の混合比率を決定する。図１のスライドバーが右端にあればサーバランキングが１００％であり、スライドバーが真ん中にあれば、ユーザ嗜好ランキングとサーバ嗜好ランキングの混合比率が５０％である。
【００５６】
１１０７にて、解析結果要求があった場合、サーバは、嗜好解析１１０８を行い、サーバの嗜好ランキングを作成し、ユーザ端末に送信する。サーバの嗜好ランキングはあらかじめ作成されていてもよい。ユーザ端末は、１１０９にてサーバ嗜好ランキングを取得し、１１１０でユーザ嗜好とサーバ嗜好を、１１０６で決定された混合比率で混合し、ランキングが重複している場合は、ユーザ嗜好ランキングとサーバ嗜好ランキングとを比較し、１１１１で重複した番組を検出し、重複した番組を１つだけ残して他を削除する。
【００５７】
ユーザ端末は、１１１２でコンテンツのランキングを推薦し、１１１３で推薦結果を保存する。推薦した番組をユーザが選択した場合は、選択した番組の情報をサーバへ送信する。１１１５で処理を終了する。
【００５８】
これにより、ユーザの指定した混合比率で、ユーザ側の嗜好情報とサーバ側の嗜好情報の混合ランキングをユーザに提供することが可能となる。
【００５９】
以上の処理は、ユーザ端末が行うものとして記載したが、サーバ、ユーザ端末のどちらで処理を行っても良い。本フローでは、サーバで実施する内容と、ユーザ端末で実施する内容の区別をつけずに、説明を行った。が、図９のブロック図に対応させた場合、破線囲みのように処理が分けられ、サーバで行う処理は９０６となり、その他の処理９０１〜９０５はユーザ端末での処理となる。
【００６０】
サーバが上記処理を行う場合、９０３で混合比率をサーバが受け取り、サーバが保有するサーバの嗜好ランキングと、ユーザ端末からから受け取ったユーザの嗜好ランキングとを、サーバで混合する。そして新たに生成したランキング情報をユーザ端末に通知する。
【００６１】
図１０は、ユーザ端末の推薦する傾向の決定方法別の例である。
１００１は、ユーザの嗜好に沿った推薦を行うのか、ユーザの嗜好と異なる推薦を行うのかを調整するスライドであり、１００２は、自分の嗜好に沿った番組を薦めて欲しい場合、１００３は、自分の嗜好を異なる番組を薦めて欲しい場合、１００４は設定バーである。
【００６２】
ユーザが、自分の嗜好に沿った推薦を行って欲しい場合は、スライド１００１を左に移動させ、自分の嗜好と異なる推薦を行って欲しい場合は、スライド１００１を右に移動させる。これにより、ユーザの嗜好に沿った推薦を行うのか否か、ユーザ側で指定することが可能となる。
【００６３】
図１２を用いて、自分の嗜好以外の番組を視聴して欲しい、とユーザが設定していた場合のユーザ側及びサーバ側の嗜好ランキングデータの混合方法について説明する。
【００６４】
１２０１は、ユーザ側のランキングデータ、１２０２はサーバ側、即ち不特定多数ユーザ側のランキングデータ、１２０３は、ユーザ側のランキングデータと不特定多数ユーザのランキングデータとの混合後のランキングデータである。１２０４及び１２０５は、混合比率である。
【００６５】
１２０６は、ユーザ側のランキングデータとサーバ側のランキングデータが一致している番組であり、下線が追加されている番組が一致しているものである。１２０７は、ユーザ側のランキングデータにランクインしている番組である。
【００６６】
ランキングデータ１２０１は、ユーザの視聴履歴及び予約履歴により作成される。ランキングデータ１２０２は、サーバが保持する不特定多数ユーザの視聴履歴及び予約履歴を全て統合した結果より作成される。ランキングデータ１２０３は、ランキングデータ１２０１とランキングデータ１２０２の文字列を比較し番組の重複を避け、混合比率１２０４と混合比率１２０５を基に作成される。
【００６７】
この例の混合比の場合、混合比率１２０４が１０％で、混合比率１２０５が９０％であるので、ユーザは、自分の嗜好に近い番組ではなく、自分の知らない、且つ他の不特定多数ユーザの嗜好に近い番組を知りたがっていることが伺える。
【００６８】
具体的には、サーバ側のランキングデータの９０％となる０１から０９までの９個の番組が、ランキングデータ１２０３に入り、残り１０％を考える際、ユーザ側のランキングデータ１２０１から１０％分を抽出する際、０１のサッカーＡが重複しないため、１２０７として、ランキングに登録される。
【００６９】
但し、これは一例であり、ユーザ側のランキングデータからランダムに残り１０％分を抽出する、又は、ランキングデータの下位から残り１０％分を抽出することもできる。サーバ、ユーザ端末のランキング情報のポイントに重み付けを行って、混合してランキング情報を生成してもよい。例えば、図８のジャンル別ランキング（ｃ）の中で、ユーザはスポーツ、バラエティ、教養の順に好んでいるが、これらの重み付け係数を低くし、逆に、あまり好んでいないドラマ、音楽、ニュース等の重み付け係数を高くする。
【００７０】
そしてサーバランキング１２０２の各ジャンルにこの重み付け係数をかけることで、ユーザの嗜好と離れた番組を提示することができる。この重み付け係数は、図１０のスライドバーの割合によって変動させることにより、ユーザの嗜好に沿った推薦を行うのか、ユーザの嗜好と異なる推薦を行うのかを調整することができる。
【００７１】
これにより、ユーザが自分の嗜好に近い番組を推薦して欲しいのか、不特定多数のユーザの嗜好に近い番組を推薦して欲しいのか、ユーザ側で調節することが可能となる。
【００７２】
図１３は、ユーザ＆サーバ側のランキングデータの表示例である。
【００７３】
１３０１は、ＩＰＴＶやＶＯＤ(Ｖｉｄｅｏ Ｏｎ Ｄｅｍａｎｄ)、ケーブルテレビを含むＴＶの視聴画面を表す。１３０２は、ランキング情報の表示方法や、画面の設定を変えるための設定ボタンである。１３０３は、前記図１２において推薦される番組のランキング(ユーザ＆サーバ混合後)である。１３０４、１３０５は、前記図８において視聴履歴・検索履歴ランキングのポイントの高いジャンルから選ばれたＣＭ(Ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌ Ｍｅｓｓａｇｅ)及びＰＶ(Ｐｒｏｍｏｔｉｏｎ Ｖｉｄｅｏ)である。１３０６は、現在視聴中の番組を表す。１３０７はサーバ側、即ち不特定多数のユーザのランキング、１３０８はユーザのランキングである。
【００７４】
ユーザは、現在視聴中の番組１３０６を視聴しながら、ランキング１３０３をチェックする。不特定多数のユーザのランキング１３０７、ユーザのランキング１３０８は、ひと目で判るようになっている。ランキング１３０３は、番組名だけでなく、静止画や動画であってもよい。ユーザの気になるコンテンツがあれば、そこから視聴・予約ができる。
【００７５】
ＣＭ・ＰＶが気になった場合は、ＣＭ１３０４又はＰＶ１３０５を選ぶ。すると、そのＣＭ・ＰＶの詳細が表示される、Ｗｅｂページにジャンプする、などのアクションが起こる。設定ボタン１３０２を選択すると、どの画面を表示/非表示にするか、どの位置に表示させるかを、ユーザ自身で決めることができる。
【００７６】
視聴するコンテンツの種類は、ＴＶだけではなく、ダウンロード・ストリーミング等のＶＯＤ(Ｖｉｄｅｏ Ｏｎ Ｄｅｍａｎｄ)型でも構わない。また、動画に限らず、静止画でも構わない。
【００７７】
これにより、ユーザは、現在視聴中の番組を視聴しながら、且つランキングもチェックでき、ＣＭ・ＰＶも視聴することができる。また、ユーザの興味のあるジャンルのＣＭ及びＰＶを視聴することができるので、ただ漫然とＣＭ・ＰＶを流すよりも効果的に情報提供をおこなうことができる。
【００７８】
図１４は、ユーザ側及びサーバ側のランキングデータの表示例の別の例である。
１４０１は、お薦め番組(ＣＭ/ＰＶ)、１４０２は、前記図１２においてサーバ側の嗜好結果より得られたお薦め番組ランキング、１４０３は前記図１２においてユーザ側の嗜好結果より得られたお薦め番組ランキング、１４０４は設定ボタンである。
【００７９】
ユーザは、お薦め番組(ＣＭ・ＰＶ)１４０１を視聴しながら、ユーザ側のお薦め番組ランキング１４０２、サーバ側のお薦め番組ランキング１４０３もチェックできる。気になる番組があり、その番組を選択すると、番組の視聴や録画を行うことができる。現在放送中であれば、その番組名の文字色を変える、四角で囲うなどしても良い。また、ランキング情報は文字で表示するだけでなく、静止画や動画にしても良い。
【００８０】
お薦め番組(ＣＭ・ＰＶ)１４０１は、静止画でも動画でも良いが、静止画の場合は、一定時間になると、別の静止画に切り替わる。動画の場合は、１つの動画コンテンツが終わると、別の動画に切り替わる。このお薦め番組は、ユーザの嗜好情報及び不特定多数のユーザの嗜好情報により選択され、放送される。表示方法の調整や、推薦する番組のジャンル、ユーザ側及びサーバ側のユーザ嗜好の混合比率は、自動で選択されるだけでなく、ユーザ側からも設定ボタン１４０４から調整できる。
【００８１】
図１でスライドバーをサーバ嗜好１００％にすれば、お薦め番組ランキングには、サーバ側の嗜好結果より得られた推薦番組１４０３だけになり、逆に、スライドバーをユーザ嗜好１００％にすれば、ユーザ側の嗜好結果より得られた推薦番組１４０２だけになる。また、スライドバーが両端では無い場合には、１４０２と１４０３が混合する。
【００８２】
これにより、ユーザの興味のあるＣＭ及びＰＶをユーザに提供することができ、ただ漫然とＣＭ及びＰＶをユーザに見せるよりも効率的に情報提供することが可能となる。
図１５は、前記図１３及び前記図１４の設定ボタンを押した時の例である。
１５０１は視聴・予約回数の多い番組を推薦するか否かを選択するラジオボタン、１５０２は、ランキングデータの第何位までの番組を推薦するのか否か決定するスピンボタン、１５０３は、推薦システムの結果得られたお薦めランキングである。
【００８３】
１５０４は、検索回数の多い番組を推薦するか否かを選択するラジオボタン、１５０５は、前記図８の視聴履歴・検索履歴ランキングでポイントの多い順に並び替えられたランキング情報である。１５０６は、検索回数が上位何位までの番組を推薦するのか否か決定するスピンボタンである。１５０７は、ユーザの嗜好タイプの分析結果を示すためのボタンである。
【００８４】
ユーザは、ラジオボタン１５０１か、ラジオボタン１５０４を選択することにより、番組の推薦方法として視聴・予約回数の多い番組を推薦して欲しいのか、検索回数の多いキーワードを含む番組を推薦して欲しいのか、選択することができる。また、それらの回数が上位何位までの番組を推薦して欲しいのかも、それぞれスピンボタン１５０２、スピンボタン１５０６から選択することができる。詳細な分析結果は、ボタン１５０７を選択することで確認することができ、設定のための判断材料にすることができる。
【００８５】
これにより、番組推薦に使用する情報を変更することができる。また、ユーザはランキング結果を見ながら、第何位の番組から推薦して欲しいのか、ユーザ側から設定することができる。
【００８６】
図１６は、ユーザの嗜好タイプ分析結果の表示例である。前記図１５におけるボタン１５０７を押すと、このユーザの嗜好タイプ分析結果が表示される。
【００８７】
１６０１は、前回のユーザの嗜好分析結果を表しており、１６０２は今回のユーザ嗜好分析結果を表している。１６０３は、ユーザの現在の嗜好タイプを表しており、１６０４は詳細ボタンである。
【００８８】
前回のユーザの嗜好分析結果１６０１及び今回のユーザの嗜好分析結果１６０２は、視聴履歴及び検索履歴、操作履歴よりジャンルを判断する。嗜好タイプ１６０３は、分析結果より得られるデータより、ユーザのタイプを診断し、番組推薦を行うものである。ユーザは、これらの結果を見て自分の嗜好の傾向を知ることができる。
【００８９】
ユーザが詳細ボタン１６０４を押すと、ジャンル毎にさらに詳細なグラフを表示することができる。この例では、スポーツ、音楽、バラエティ、ニュース、教養、ドラマの６ジャンルに分かれているが、このジャンルに限らず、他ジャンルでも問題ない。また、ジャンル数についても６ジャンルに限る訳ではない。
【００９０】
これにより、ユーザは視聴履歴・検索履歴・操作履歴から自分の嗜好タイプを知ることができ、現在の自分の嗜好状態を把握することができ、推薦システムから推薦された理由も視覚的に理解できる。また、推薦結果が気に入らない場合は、ユーザ側で設定もできるので、設定変更するための判断材料にすることもできる。
【００９１】
図１７を用いて、前記図１６の詳細ボタン１６０４を押した時に表示される画面例を説明する。
１７０１は、ジャンル毎にさらに詳細に表示するボタンであり、それぞれ、スポーツ１７０１、音楽１７０２、バラエティ１７０３、ニュース１７０４、教養１７０５、ドラマ１７０６に分かれている。このジャンルは、前記図１８のジャンルに対応している。
【００９２】
この例では、スポーツ、音楽、バラエティ、ニュース、教養、ドラマの６ジャンルに分かれているが、このジャンルに限らず、他ジャンルでも問題ない。また、ジャンル数についても６ジャンルに限る訳ではない。１７０７は、スポーツに関するキーワードのポイント表示グラフを表している。これらは、図７の視聴履歴・検索履歴をポイント化したテーブル（ａ）を、ジャンル毎に集計することで表示することができる。
【００９３】
ユーザがスポーツのボタン１７０１を押すと、スポーツに関するさらに詳細なキーワードのランキングが表示される。また、ユーザが音楽のボタン１７０２を押すと、音楽に関するさらに詳細なキーワードのランキングが表示される。同様に、バラエティボタン１７０３、ニュースボタン１７０４、教養ボタン１８０５、ドラマボタン１７０６を押すと、それぞれのジャンルに関する詳細なキーワードのランキングが表示される。
【００９４】
グラフ１７０７はポイントが高ければ高いほどグラフの長さは長くなり、この例では、スポーツというジャンルの中でも、サッカーに関する番組をユーザが頻繁に視聴・予約・検索していることが分かる。
ユーザは、このジャンル別のボタンを選択することで、ジャンル毎のさらに詳細なランキングデータを知ることができる。
【００９５】
図１８を用いて、前記図１５の嗜好タイプ分析結果ボタン１５０７を押した時の画面例を説明する。
１８０１は、ユーザの現在の嗜好分析結果をグラフ化したもの、１８０２は、現在の推薦システムがどの分野を重点的にユーザに推薦しているかを示すグラフ、１９０３は、現在のユーザの嗜好タイプ、１８０４は、自分の知らない番組を推薦して欲しいのかのスライドであり、１８０５は、ユーザが自分の嗜好と似たジャンルの番組を推薦して欲しいのか、全く嗜好と異なるジャンルの番組を推薦して欲しいのかのスライドである。１８０６は前記図１７のジャンル別の詳細データを表示するボタンである。
【００９６】
１８０１は、図８のあなたの嗜好タイプ（ｂ）と同様に、ユーザの視聴履歴・検索履歴のポイントテーブル（ａ）をレーダーチャートに表示したものである。一方１８０２は推薦されたランキング情報をレーダーチャートに表示したものであり、これらを同一の画面で表示することで、現在のユーザの視聴状況と、推薦システムでの推薦状況とを一度に確認できるというメリットがある。
【００９７】
ユーザはまず、自分の今の嗜好分析結果１８０１を確認し、グラフ１８０２を確認する。ユーザが「自分の嗜好と全く別ジャンルを推薦して欲しい」「新しい番組を開拓したい」と考えているのであれば、現在の設定である、スライド１８０４を新番組開拓派寄りにし、スライド１８０５を嗜好と全く別ジャンル寄りにしていれば良い。
【００９８】
逆に、「自分の嗜好と似たジャンルの番組を推薦して欲しい」「自分が見ている番組・ジャンルについてとことん追求したい」と考えているのであれば、スライド１８０４をとことん嗜好追及派寄りにし、スライド１８０５を嗜好と似たジャンル寄りに変更すれば良い。このスライド１８０４とスライド１８０５の設定を変更することで、推薦システムの重点項目が変わり、ユーザの嗜好タイプに似た推薦を行うようになる。
【００９９】
これらのスライドバーを動かすことに応じて、推薦システムの推薦状況１８０２が変化するため、ユーザはスライドバーの移動によりどのような推薦状況になるのかを判断することが可能となる。
【０１００】
これにより、ユーザの好みに応じて、ユーザの嗜好に近いジャンルの番組を推薦するのか、全く異なる番組を推薦するのか、ユーザ側で自由に設定が可能となる。この推薦システムの場合、ネットワークに接続しなくても実装可能であるため、端末にシステムを組み込むだけ(端末内)で実装可能である。ネットワークに接続する場合は、推薦システムが推薦する番組に、ユーザ以外の不特定多数のユーザ嗜好ランキング情報を付加することで、より柔軟な番組推薦を行うことが可能となる。
【０１０１】
図１９を用いて、前記図１８において、ユーザがスライドバーを動かした時、それに伴い、推薦システムの推薦する番組のジャンルを変更させる手順を説明する。１９０１にて処理を開始し、１９０２にてアプリケーションを起動する。１９０３でユーザがスライドバーを動かしたかどうかを判定し、動かした場合は、１９０４でその時のスライドバーの位置情報を取得する。
【０１０２】
１９０５でユーザの嗜好情報(ポイント数)を取得し、１９０６で、ユーザ側の嗜好と、不特定多数の嗜好の、どのくらいの割合を混合するかをスライドバーの位置情報により算出する。１９０７で、算出結果を保存し、この結果を基に１９０８で図１１と同様に嗜好タイプの判別を行い、１９０９でレーダーチャートを作成し、１９１０で画面に出力する。１９１１で処理を終了する。
【０１０３】
図２０を用いて、前記図１５の嗜好タイプ分析結果ボタン１５０７を押した時の画面例を説明する。
２００１はユーザの嗜好タイプであり、２００２は不特定多数のユーザ全体の嗜好タイプであり、２００３は推薦システムの推薦しているジャンルの偏りを表す。２００４は自分の知らない番組を推薦して欲しいのかのスライドであり、２００５は、ユーザが自分の嗜好と似たジャンルの番組を推薦して欲しいのか、全く嗜好と異なるジャンルの番組を推薦して欲しいのかのスライドである。２００６は推薦して欲しい番組の時間帯のスライドを表す。２００７は前記図１８の１８０６と同様のジャンル別の詳細データを表示するボタンである。
【０１０４】
ユーザはまず、自分の今の嗜好状態２００１を確認し、不特定多数のユーザ全体の嗜好タイプ２００２を確認し、現在の推薦システムの状況２００３を確認する。ユーザが「自分の嗜好と全く別ジャンルを推薦して欲しい」「新しい番組を開拓したい」「お昼に放映される番組が知りたい」と考えているのであれば、現在の設定である、２００４を新ジャンル開拓派寄りにし、スライド２００５を嗜好と全く別ジャンル寄りにし、スライド２００６を昼番組あたりに移動させていれば良い。
【０１０５】
逆に、「自分の嗜好と似たジャンルの番組を推薦して欲しい」「自分が見ている番組・ジャンルについてとことん追求したい」「夜に放映される番組が知りたい」と考えているのであれば、スライド２００４をとことん嗜好追及派寄りにし、スライド２００５を嗜好と似たジャンル寄りに変更し、スライド２００６を夜番組寄りにすれば良い。このスライド２００４とスライド２００５とスライド２００６の設定を変更することで、推薦システムの重点項目が変わり、ユーザの嗜好タイプに沿った推薦を行うようになる。
【０１０６】
これにより、ユーザの好みに応じて、ユーザの嗜好に近いジャンルの番組を推薦するのか、全く異なる番組を推薦するのか、ユーザ側で自由に設定が可能となる。
【０１０７】
図２１を用いて、前記図２０を実装するためのフローチャートを示す。２１０１で処理を開始し、２１０２で前記図８のポイントを加算し、２１０３で、例えば全視聴番組に対する各ジャンルの割合を算出する。２１０４でユーザ嗜好情報(算出結果)を保存し、２１０５で推薦システムの設定を確認する。
【０１０８】
ここで、スライドの位置を取得し、２１０６で推薦システムの推薦割合を算出し、２１０７で結果を保存する。ここで、ユーザ嗜好寄りの推薦を行うか否か、新ジャンルの番組を推薦するか否か、何時頃の番組を推薦するか否かを、スライドバー２００４〜２００６の値から決定する。２１０８でネットワークに接続しているかどうかを確認し、接続している場合は、２１０９でサーバにユーザ嗜好情報を送信し、２１１０で不特定多数のユーザの嗜好情報を取得する。
【０１０９】
２１１１で情報が取得できたかを判定し、取得できた場合は、２１１２で不特定多数のユーザの嗜好情報を保存する。２１０４で得られたユーザ嗜好情報、２１０７で得られた推薦システムの情報、２１１２で得られた不特定多数のユーザの情報を基に、２１１３でレーダーチャートを作成し、２１１４で画面に表示し、番組推薦を行い、２１１５で処理を終了する。
【０１１０】
ネットワークに接続していない場合や、不特定多数のユーザの嗜好情報が取得できなかった場合は、２１１３でユーザの嗜好情報のみからレーダーチャートを作成し、２１１４で画面に表示し、番組推薦を行い、２１１５で処理を終了する。
【０１１１】
但し、２１０３は、例えば、過去１年分の視聴番組であるとか、ある一定の容量を超えた場合、古い番組から考慮しないようにするなど、考慮する番組は全視聴番組でなくても良い。
図２２は、前記図１５の嗜好タイプ分析結果ボタン１５０７を押した時の画面例である。
２２０１はユーザの前回の嗜好タイプを表し、２２０２はユーザの今回の嗜好タイプを表し、２２０３はサーバ側、即ち不特定多数ユーザの前回の嗜好タイプを表し、２２０４は不特定多数ユーザの今回の嗜好タイプを表す。２２０５は前記図１７のジャンル別の詳細データを表示するボタンである。
【０１１２】
ユーザは、前回の嗜好タイプ分析結果を見たときのユーザの結果２２０１と、不特定多数ユーザの結果２２０３、今回の嗜好タイプ分析結果を見たときのユーザの結果２２０２と、不特定多数ユーザの結果２２０４の結果を比較し、自分の嗜好、及び不特定多数ユーザの嗜好がどのように変わってきたのかを確認することができる。これにより、各ジャンルの嗜好タイプを客観的に知ることができる。
【０１１３】
図２３は、前記図１５の嗜好タイプ分析結果ボタン１５０７を押した時の画面例である。
【０１１４】
２３０１はユーザの前回の嗜好タイプを表し、２３０２はユーザの今回の嗜好タイプを表し、２３０３はサーバ側、即ち不特定多数ユーザの前回の嗜好タイプを表し、２３０４は不特定多数ユーザの今回の嗜好タイプを表す。２３０５及び２３０６は、嗜好タイプを月ごとに表示させるためのタブであり、２３０５は１月のタブ、２３０６は１２月のタブである。ユーザが嗜好タイプ結果を見ていない月でも、例えば、新しい月に変わった時に、ユーザ側と不特定多数ユーザ側の嗜好タイプ結果を自動的に保存するようにしても良い。
【０１１５】
ユーザは、今月(この例では１月)の中で、前回の嗜好タイプ分析結果を見たときのユーザの結果２３０１と、不特定多数ユーザの結果２３０３、今回の嗜好タイプ分析結果を見たときのユーザの結果２３０２と、不特定多数ユーザの結果２３０４の結果を比較し、自分の嗜好、及び不特定多数ユーザの嗜好がどのように変わってきたのかを確認することができる。先月の嗜好タイプ分析結果を調べたいときは、１２月のタブ２３０６を選択すればよい。
これにより、月単位でユーザの嗜好タイプの変遷を遡って確認することができる。
図２４は、前記図１５の番組推薦だけでなく、Ｗｅｂページを推薦させるための設定画面の例である。
２４０１は、ユーザの訪問回数の多いＷｅｂページを推薦するか否かのラジオボタンであり、２４０２は、訪問回数が上位何位までのＷｅｂページを推薦するか否かを決定するスピンボタン、２４０３は、推薦システムの結果得られたお薦めランキングである。
【０１１６】
２４０４は、検索回数の多いＷｅｂページを推薦するか否かを選択するラジオボタン、２４０５は、検索回数の多いＷｅｂページを推薦するか否かを選択するスピンボタン、２４０６は、前記図８の視聴履歴・検索履歴ランキングでポイントの多い順に並び替えられたランキング情報である。２４０７は、ユーザの嗜好タイプの分析結果を示すためのボタンである。
【０１１７】
ユーザは、ラジオボタン２４０１あるいは、ラジオボタン２４０４のどちらかを選択することで、のＷｅｂページの推薦方法として視聴・予約回数の多いＷｅｂページを推薦して欲しいのか、ラジオボタン２４０４の検索回数の多いキーワードを含むＷｅｂページを推薦して欲しいのか、選択することができる。
【０１１８】
また、それらの回数が上位何位までのＷｅｂページを推薦して欲しいのかもそれぞれスピンボタン２４０２、スピンボタン２４０５から選択することができる。選択するための情報として、お薦めランキング２４０３、ランキング情報２４０６が表示されており、これを基にユーザはどちらを選択するかをする。さらに詳細な分析結果は、ボタン２４０７を選択することで確認することができ、設定のための判断材料にすることができる。
【０１１９】
ラジオボタン２４０１か、ラジオボタン２４０４か、どちらを選択するかで、選択に使用する情報を変更することができる。お薦めランキング２４０３及びランキング情報２４０６で、ランキング結果を見ながら、第何位のＷｅｂページから推薦して欲しいのか、ユーザ側から設定することができる。
【０１２０】
本実施例の構成を取ることにより以下のような効果がある。
１）初期状態でユーザの嗜好情報が取得できていないとき(キーワードが少ないとき)でも、不特定多数の嗜好情報で補い、推薦することができる。
２）ユーザの嗜好情報から推薦されないコンテンツで、尚且つ人気のあるコンテンツを推薦することで、ユーザに関する情報が十分収集されないままコンテンツを推薦し、ユーザ嗜好の偏った誘導をすることを防ぐことができる。
３）ユーザの嗜好情報から推薦されないコンテンツで、尚且つ人気のあるコンテンツを推薦することで、ユーザの嗜好の変化した直後でも、ユーザの変化した嗜好に合うコンテンツを、不特定多数に人気のあるコンテンツから見つけることが出来る。ここで、ユーザの嗜好情報とは、ユーザがよく視聴・予約するコンテンツのジャンルやキーワード、ユーザがよく検索するキーワードを表し、これらの情報より、ユーザ嗜好、すなわち、ユーザの好むコンテンツを解析・推薦するものである。
４）ユーザが不特定多数の推薦コンテンツを気に入れば、さらにユーザの嗜好範囲は広がっていくので、自分の好きなジャンルの幅を広げることができる。
５）ユーザ側の嗜好を優先して推薦するか、不特定多数の嗜好を優先して推薦するか、比率をユーザ側で変更が可能。
【図面の簡単な説明】
【０１２１】
【図１】ユーザ嗜好及びサーバ嗜好の情報量を調節する方法の例
【図２】ネットワークの構成の例
【図３】ユーザのＰＣ(クライアント)２０５及び、図２におけるサーバ２０４のハードウェア構成図の例
【図４】ＴＶ２０２のハードウェア構成図の例
【図５】ユーザ側(端末側)及びサーバ側(不特定多数側)の嗜好解析手順のシーケンス図の例
【図６】ユーザ及びサーバの視聴データ蓄積テーブルの例
【図７】ユーザの視聴データ蓄積テーブルの別の例
【図８】視聴履歴及び検索履歴をポイント化したテーブル（ａ）、あなたの嗜好タイプ（ｂ）、ジャンル別ランキング（ｃ）の例
【図９】ユーザの視聴履歴から推論システムで推論した結果をフィードバックする方法の例
【図１０】推薦する傾向の決定方法の例
【図１１】ユーザ嗜好ランキング及びサーバ嗜好ランキングの優先比率を決定するためのフローチャートの例
【図１２】自分の嗜好以外の番組を視聴して欲しい、とユーザが設定していた場合のユーザ側及びサーバ側の嗜好ランキングデータの混合方法の例
【図１３】ユーザ＆サーバ側のランキングデータの表示例
【図１４】ユーザ側及びサーバ側のランキングデータの表示例の別の例
【図１５】前記図１３及び前記図１４の設定ボタンの例
【図１６】ユーザの嗜好タイプ分析結果の表示例
【図１７】前記図１６の詳細ボタン１６０４を押した時に表示される画面例
【図１８】前記図１５の嗜好タイプ分析結果ボタン１５０７を押した時の画面例
【図１９】ユーザがスライドバーを動かした時、それに伴い、推薦システムの推薦する番組のジャンルを変更させる手順の例
【図２０】前記図１５の嗜好タイプ分析結果ボタン１５０７を押した時の画面例
【図２１】前記図２０を実装するためのフローチャートの例
【図２２】前記図１５の嗜好タイプ分析結果ボタン１５０７を押した時の画面例
【図２３】前記図１５の嗜好タイプ分析結果ボタン１５０７を押した時の画面例
【図２４】Ｗｅｂページを推薦させるための設定画面
【符号の説明】
【０１２２】
１０１  ユーザ嗜好とサーバ嗜好がおおよそ半々の時のスライド位置
１０２  ユーザの嗜好が十分収集できた状態のスライド位置
１０３  設定バー
２０１  他ユーザ１のＰＣ(クライアント)
２０２  他ユーザ２のＴＶ
２０３  インターネット
２０４  サーバ
２０５  ユーザのＰＣ(クライアント)
２０６  ユーザ１の嗜好分析結果
２０７  ユーザ２の嗜好分析結果
２０８  各ＰＣ(クライアント)及びＴＶの嗜好分析結果
２０９  ユーザの嗜好分析結果
２１０  ２０８の嗜好分析結果と、２０９の嗜好分析結果を合わせた結果(論理積)
３０１  ＣＰＵ
３０２  ＴＶ(コンテンツ)視聴アプリケーション
３０３  ドライバ
３０４  インターフェース・ハードウェア
３０５  メモリ
３０６  プログラム
３０７  表示装置
３０９  マウス
３１０  キーボード
３０８  入力装置
３１１  インターネット
３１２  補助記憶装置
３１３  サーバのＣＰＵ
３１４  サーバアプリケーション
３１５  サーバのドライバ
３１６  サーバのインターフェース・ハードウェア
３１７  サーバのメモリ
３１８  サーバのプログラム
３１９  サーバの補助記憶装置
４０１  放送信号を受信するためのアンテナ
４０２  放送受信装置
４０３  表示装置
４０４  制御装置
４０５  リモコン等の入力装置
４０６  インターネット
５０１  クライアント側のシーケンス
５０２  サーバ側のシーケンス
５０３  履歴蓄積
５０４  履歴データ送信
５０５  データ蓄積
５０６  ランキング情報解析結果要求
５０７  混合比率データ送信
５０８  嗜好解析
５０９  解析結果
５１０  結果表示
６０１  ユーザ側の装置で管理している視聴・予約データの番号
６０２  ユーザ側の視聴番組名及び予約番組名
６０３  番組の開始時間
６０４  ユーザ側の視聴(S)、予約(Y)の区別
６０５  サーバ側で管理している視聴・予約データの番号
６０６  ユーザ全体の視聴番組名及び予約番組名
６０７  番組の開始時間
６０８  Ｇコード等の番組コード
６０９  全体のユーザの何％が視聴・予約したかを表す割合
７０１  視聴番組データの番号
７０２  視聴番組名
７０３  視聴時間(秒)
７０４  視聴回数
７０５  検索回数
８０１  視聴履歴及び検索履歴ランキングの順位
８０２  視聴履歴及び検索履歴ランキング
８０３  検索キーワードランキングのジャンル
８０４  順位付けのためのポイント数
９０１  視聴履歴及び操作履歴
９０２  推論システム
９０３  調節アルゴリズム
９０４  結果
９０５  推薦番組選択結果
９０６  サーバ番組推薦
１００１  スライド
１００２  ユーザの嗜好に沿った番組推薦
１００３  ユーザの嗜好と異なる番組推薦
１００４  設定バー
１１０１  処理の開始
１１０２  ユーザ嗜好蓄積
１１０３  ユーザ操作情報収集量確認
１１０４  ユーザ操作情報量判定
１１０５  スライドバーで設定
１１０６  混合比率決定
１１０７  サーバ嗜好解析結果要求
１１０８  嗜好解析
１１０９  サーバ嗜好ランキング取得
１１１０  ユーザ嗜好とサーバ嗜好混合
１１１１  重複ランキング検出
１１１２  ランキング推薦
１１１３  推薦結果保存
１２０１  ユーザ側のランキングデータ
１２０２  サーバ側(不特定多数ユーザ側)のランキングデータ
１２０３  ユーザ側のランキングデータと不特定多数ユーザのランキングデータとの混合後のランキングデータ
１２０４  混合比率
１２０５  混合比率
１２０６  ユーザ側のランキングデータとサーバ側のランキングデータが一致している番組
１２０７  ユーザ側のランキングデータにランクインしている番組
１３０１  ＴＶ視聴画面
１３０２  設定ボタン
１３０３  推薦番組ランキング(ユーザ＆サーバ混合後)
１３０４  推薦ＣＭ(Ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌ Ｍｅｓｓａｇｅ)
１３０５  推薦ＰＶ(Ｐｒｏｍｏｔｉｏｎ Ｖｉｄｅｏ)
１３０６  現在視聴中の番組
１３０７  サーバ側(不特定多数のユーザ側)のランキング
１３０８  ユーザ側のランキング
１４０１  お薦め番組(ＣＭ/ＰＶ)
１４０２  ユーザ側推薦番組ランキング
１４０３  サーバ側推薦番組ランキング
１４０４  設定ボタン
１５０１  視聴・予約回数の多い番組を推薦するか否かを選択するラジオボタン
１５０２  ランキングデータの第何位までの番組を推薦するのか否か決定するスピンボタン
１５０３  推薦システムの結果得られたお薦めランキング
１５０４  検索回数の多い番組を推薦するか否かを選択するラジオボタン
１５０５  ポイント順ランキング情報
１５０６  検索回数が上位何位までの番組を推薦するのか否か決定するスピンボタン
１５０７  ユーザ嗜好タイプ分析結果表示ボタン
１６０１  前回のユーザの嗜好分析結果
１６０２  今回のユーザ嗜好分析結果
１６０３  ユーザの現在の嗜好タイプ
１６０４  詳細ボタン
１７０１  詳細ボタン「スポーツ」
１７０２  詳細ボタン「音楽」
１７０３  詳細ボタン「バラエティ」
１７０４  詳細ボタン「ニュース」
１７０５  詳細ボタン「教養」
１７０６  詳細ボタン「ドラマ」
１７０７  スポーツに関するキーワードのポイント表示グラフ
１８０１  ユーザの現在の嗜好分析結果
１８０２  推薦システム分野別推薦状態表示グラフ
１８０３  現在のユーザの嗜好タイプ
１８０４  スライド
１８０５  スライド
１８０６  ジャンル別詳細データ表示ボタン
１９０１  処理の開始
１９０２  アプリケーション起動
１９０３  スライドバーの移動判定
１９０４  スライドバー位置情報取得
１９０５  ユーザ嗜好情報の取得
１９０６  推薦システムの推薦割合算出
１９０７  推薦システム情報(算出結果)の保存
１９０８  嗜好タイプ判別
１９０９  レーダーチャート作成
１９１０  画面に表示
１９１１  処理の終了
２００１  不特定多数のユーザ全体の嗜好タイプ
２００２  ユーザの嗜好タイプ
２００３  スライド
２００４  スライド
２００５  スライド
２００６  ジャンル別詳細データ表示ボタン
２１０１  処理開始
２１０２  ジャンル別のポイントを加算
２１０３  視聴番組に対する各ジャンルの割合を算出
２１０４  ユーザ嗜好情報(算出結果)の保存
２１０５  推薦システムの設定確認
２１０６  推薦システムの推薦割合算出
２１０７  推薦システム情報(算出結果)の保存
２１０８  オンライン接続の判定
２１０９  サーバにユーザ嗜好情報の送信
２１１０  ユーザ全体の嗜好情報取得
２１１１  情報取得の成功/失敗判定
２１１２  ユーザ全体の嗜好情報保存
２１１３  レーダーチャート作成
２１１４  画面に表示
２１１５  処理の終了
２２０１  ユーザの前回の嗜好タイプ
２２０２  ユーザの今回の嗜好タイプ
２２０３  サーバ側(不特定多数ユーザ)の前回の嗜好タイプ
２２０４  サーバ側(不特定多数ユーザ)の今回の嗜好タイプ
２２０５  ジャンル別詳細データ表示ボタン
２３０１  ユーザの前回の嗜好タイプ
２３０２  ユーザの今回の嗜好タイプ
２３０３  サーバ側(不特定多数ユーザ)の前回の嗜好タイプ
２３０４  不特定多数ユーザの今回の嗜好タイプ
２３０５  １月タブ
２３０６  １２月タブ
２４０１  ユーザの訪問回数の多いＷｅｂページを推薦するか否かのラジオボタン
２４０２  訪問回数が上位何位までのＷｅｂページを推薦するか否かを決定するスピンボタン
２４０３  お薦めランキング
２４０４  検索回数の多いＷｅｂページを推薦するか否かを選択するラジオボタン
２４０５  検索回数の多いＷｅｂページを推薦するか否かを選択するスピンボタン
２４０６  ポイントの多い順に並び替えられたランキング情報
２４０７  ユーザの嗜好タイプ分析結果表示ボタン
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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