(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つのコンテンツ項目の推奨を生成する方法であって：
所定の選択基準に合致するコンテンツ項目のみがパーソナライズ化コンテンツチャンネルで再生されるように、放送チャンネルで各コンテンツ項目をフィルタリングするステップと；
コンテンツ項目を視聴しながら前記パーソナライズ化コンテンツチャンネルで再生されるコンテンツ項目の好き又は嫌いを決定するステップであり、少なくとも１つの前記好き又は嫌いは、視聴者が前記コンテンツ項目を見る期間の長さに基づいて決定されるステップと；
前記決定された好き又は嫌いに基づいてプロファイルを更新し、前記プロファイルは前記パーソナライズ化コンテンツチャンネルに関連するステップと；
前記プロファイルに基づいて少なくとも１つの更なるコンテンツ項目の推奨を生成するステップと；
を有する方法。
【請求項２】
前記パーソナライズ化コンテンツチャンネルで再生される前記少なくとも１つの推奨された更なるコンテンツ項目を選択するステップを更に有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記パーソナライズ化コンテンツチャンネルで前記少なくとも１つの推奨された更なるコンテンツ項目の表示を提供するステップを更に有する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
少なくとも１つのコンテンツ項目の推奨を生成する装置であって：
所定の選択基準に合致するコンテンツ項目のみがパーソナライズ化コンテンツチャンネルで再生されるように、放送チャンネルで各コンテンツ項目をフィルタリングするフィルタと、
プロファイルを格納するプロファイル記憶装置であり、前記プロファイルは、前記パーソナライズ化コンテンツチャンネルに関連し、前記パーソナライズ化コンテンツチャンネルで再生されるコンテンツ項目の決定された好き又は嫌いに基づいて更新され、少なくとも１つの前記好き又は嫌いは、視聴者が前記コンテンツ項目を見る期間の長さに基づいてコンテンツ項目の視聴中に決定される記憶装置と、
前記プロファイルに基づいて少なくとも１つの更なるコンテンツ項目の推奨を生成する少なくとも１つの推奨エンジンと
を有する装置。
【請求項５】
請求項１ないし３のうちいずれか１項に記載の方法を実施する複数のプログラムコード部を有するコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、少なくとも１つのコンテンツ項目（例えば、TV番組及び／又は曲）の推奨を生成することに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えばWO-02/080552及びWO-00/40021に記載のように、仮想チャンネルの概念は周知である。これらのチャンネルは、記録された番組の容易なナビゲーション及び管理を可能にすると共に、パーソナルビデオレコーダ（PVR：personal  video  recorder）での記録及び削除を可能にする。パーソナライズ化コンテンツチャンネルは、コンテンツが放送局により単に定められるわけではないチャンネルである。特定の仮想チャンネルシステムでは、各パーソナライズ化コンテンツチャンネルは、典型的には電子番組ガイド（EPG：electronic  program  guide）から得られた入力コンテンツ項目（TV番組）に関連するメタデータで動作するブール・フィルタ（boolean  filter）により定められる。これにより、メタデータがこのフィルタを満たすコンテンツ項目のみがパーソナライズ化コンテンツチャンネルに含まれる。明示のユーザ識別を必要とせずに、各ユーザが自分のチャンネルのセットを定めることができるため、これは本質的に多ユーザ指向である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
フィルタは、専用チャンネルを定めることができるが、パーソナライズ化コンテンツチャンネルのユーザの特定の嗜好に対して、より正確に調整するのに特に適していない。この理由は、複雑性の大きいタスクになるためである。例えば、パーソナライズ化コンテンツチャンネルは、ディスクに記録されたロマンチックなドラマを有してもよいが、ユーザはこれらのいくつかのみを見ることがあり、他のものはユーザにあまり関心がないと思われる。これらの２つの種類の映画の間の差を見つけることは、概して容易ではなく、特に、場合によってはユーザにもわからない。
【０００４】
特定の仮想チャンネルシステムは、どのコンテンツ項目を仮想チャンネルで再生するかを決定するために推奨器を使用する。TV番組推奨器は、TiVoのようにPVRでますます普及してきており、ユーザ（又はユーザのグループ）の嗜好を学習することにより（例えば、視聴動作を管理及び分析することにより）、更にパーソナライズ化されたサービスを提供し、これらの嗜好に基づいて、ユーザの関心のある番組を推奨又は自動的に記録する。ブール・フィルタと比較して、推奨器はあまり予測的ではない。すなわち、推奨器は、ユーザに意外な示唆を提供し得る。
K.Nygren他の“An  Agent  System  for  Media  on  Demand  Services”、proceedings  of  the  international  conference  on  the  pactical  application  of  intelligent  agents  and  multi-agent  technology、22  April  1996、437-454ページの文献は、適応的プロファイルに基づいてコンテンツ項目を推奨する推奨器を開示している。
しかし、このような推奨システムは、どのユーザが装置を動作しており、誰の嗜好を使用するかを確保するために、例えばログイン手順により又は顔認識を使用することにより、ユーザ識別を行うことができなければならないという欠点を受ける。
【０００５】
ログイン手順又は顔認識を必要としない推奨を生成する方法を提供することが、本発明の目的である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の態様によれば、少なくとも１つのコンテンツ項目の推奨を生成する方法が提供され、この方法は、パーソナライズ化コンテンツチャンネルで再生されるコンテンツ項目の好き又は嫌いを決定するステップと、決定された好き又は嫌いに基づいてプロファイルを更新し、プロファイルはこのパーソナライズ化コンテンツチャンネルに関連するステップと、このプロファイルに基づいて少なくとも１つの更なるコンテンツ項目の推奨を生成するステップとを有する。コンテンツ項目は、例えばTV番組又は曲でもよい。更なるコンテンツ項目は、既に評価されたコンテンツ項目でもよい。これは、特にパーソナライズ化音楽チャンネルで有利である。本発明の方法では、複数のユーザ又はユーザのグループは、それぞれ異なるパーソナライズ化コンテンツチャンネルに同調することができ、異なるパーソナライズ化コンテンツチャンネルのそれぞれは、時間と共に、各パーソナライズ化コンテンツチャンネルに同調するユーザ又はユーザのグループの好き又は嫌いに適合する。更に、本発明の方法は、個人の嗜好を、グループとしてTVを視聴するときに実演する嗜好に推定（extrapolate）する可能性を提供する。
【０００７】
この方法は、所定の選択基準に合致するコンテンツ項目のみがこのパーソナライズ化チャンネルで再生されるように、このパーソナライズ化コンテンツチャンネルで各コンテンツ項目をフィルタリングするステップを更に有してもよい。これは、‘コールドスタート（cold-start）’問題を低減する。最初に、推奨器は、ユーザに何らかの有意義な示唆を提供することができない。これが周知の‘コールドスタート’問題である。推奨器は、全範囲の利用可能な番組を通じてユーザの嗜好の十分な理解を構築する必要があるため、ユーザの嗜好を学習するために長い時間を要することがある。簡単なブール・フィルタでのコンテンツのフィルタリングは、ユーザが直ちにパーソナライズ化チャンネルでパーソナライズ化コンテンツを楽しむことができることを確保する。
【０００８】
本発明の他の態様によれば、少なくとも１つのコンテンツ項目の推奨を生成する装置が提供され、この装置は、プロファイルを格納するプロファイル記憶装置であり、プロファイルは、パーソナライズ化コンテンツチャンネルに関連し、このパーソナライズ化コンテンツチャンネルで再生されるコンテンツ項目の決定された好き又は嫌いに基づいて更新される記憶装置と、このプロファイルに基づいて少なくとも１つの更なるコンテンツ項目の推奨を生成する少なくとも１つの推奨エンジンとを有する。
【０００９】
プロファイルはまた、予告編又は宣伝のテキストリスト又は表示としてユーザに表示された項目のリストから選択されたコンテンツ項目の決定された好き又は嫌いに基づいて更新されてもよい。
【００１０】
パーソナライズ化コンテンツチャンネルと推奨技術との概念を組み合わせる場合、推奨は、パーソナライズ化コンテンツチャンネルのプロファイルに基づいて行われる。このように、推奨器は、常にパーソナライズ化コンテンツチャンネルのコンテキスト（context）内で動作する。従って、プロファイルデータがなくても、少ししかプロファイルデータがなくても、パーソナライズ化コンテンツチャンネルと推奨技術との組み合わせは、十分にパーソナライズ化されているとは限らないが、合理的な‘推奨’を生成する。例えば、ニュースチャンネルの範囲内でニュース番組を推奨することは、常に正しいものとして認識される。更に、推奨器は、パーソナライズ化コンテンツチャンネルに関連するため、減少したコンテンツ項目のセットで動作する。
【００１１】
更に、システムは、ユーザフィードバックを収集し、パーソナライズ化コンテンツチャンネルのコンテキスト内で好き又は嫌いを示す。パーソナライズ化コンテンツチャンネルの適切なプロファイルを直接構築するため、これは多ユーザ動作に非常に適している。また、パーソナライズ化コンテンツチャンネルの概念により、個人及び人のグループについてチャンネルの生成が可能になる。従って、これらの推奨についてのユーザ識別の問題を除去する。
【００１２】
推奨器は、異なるサブセットのパーソナライズ化コンテンツチャンネルに関連してもよい。例えば、装置は、全てのパーソナライズ化コンテンツチャンネルに関連する全体の推奨エンジンを有してもよく、装置は、パーソナライズ化コンテンツチャンネル毎に１つの推奨エンジンを有してもよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
本発明の完全な理解のため、添付図面と共に以下の説明に言及が行われる。
【００１４】
本発明の実施例による装置が図１に示されている。装置は、発信源101に接続された情報データ記憶装置103を有する。発信源101は、例えば、インターネットでの電子番組ガイド（EPG：electronic  program  guide）サービスでもよい。電子番組ガイドサービスは、情報データを提供する。情報データ記憶装置103は、複数のフィルタ105_1、105_2、105_3に接続される。各フィルタ105_1、105_2、105_3は、第１、第２及び第３のパーソナライズ化コンテンツチャンネルに関連する。この実施例では３つのチャンネルが示されているが、この装置は如何なる数のチャンネルを有してもよいことがわかる。各フィルタ105_1、105_2、105_3の出力は、各推奨エンジン107_1、107_2、107_3に接続される。
【００１５】
従って、各パーソナライズ化コンテンツチャンネルは、これに関連する推奨エンジンを有する。各推奨エンジン107_1、107_2、107_3（従って、パーソナライズ化コンテンツチャンネル）は、これに関連するプロファイル109_1、109_2、109_3を有する。各推奨エンジン107_1、107_2、107_3の各出力は、スケジューラ111に接続される。スケジューラ111は、記憶装置113（例えば、一式のハードディスクドライブ）及びセレクタ115に接続される。情報データ記憶装置103もまた、コンテンツ発信源117に接続される。コンテンツ発信源117は、放送又はオンデマンド型で少なくともオーディオ／ビデオ情報を提供する。更に、コンテンツ発信源は、情報データ（例えば、ビデオ信号の垂直帰線消去期間内のEPG情報、又は特定のコンテンツ項目のセグメントでのMPEG-7メタデータ（例えば映画の場面の境界））を提供してもよい。コンテンツ発信源は、少なくとも１つのセットのコンテンツ分離手段（例えばDVBチューナ）を有するセレクタ115に接続され、記憶装置113で記録するために１つ以上のコンテンツ項目を分離することを可能にする。セレクタ115の出力は、記憶装置113に接続される。
【００１６】
図１の装置の動作について、次に説明する。パーソナライズ化コンテンツチャンネルで再生される現在のコンテンツ項目の情報データは、インターネット101から収集される、或いは他の手段を介して（例えば、アナログTV放送信号の垂直帰線消去期間での送信を介して、若しくはDVBトランスポートストリームを介して、又は前述のいずれかの組み合わせを介して）取得される。コンテンツ項目は、TV番組、ビデオ及び／又はオーディオデータを有するデータストリーム、又は番組のセグメント等でもよい。
【００１７】
情報データは、コンテンツ項目に関連する複数の属性及び属性値（タイトル、俳優、監督及びジャンル等）を有する。
【００１８】
各プロファイル109_1、109_2、109_3は、“好き”又は“嫌い”を示すデータと共に、情報データに基づく。“好き”及び“嫌い”は、関連するフィルタ105_1、105_2、105_3を通過するコンテンツ項目のフィードバックに基づく。このフィードバックは、特定のパーソナライズ化コンテンツチャンネルを使用するユーザにより与えられる。
【００１９】
“好き”又は“嫌い”の指示は複数の方法で行われ得る。例えば、ユーザは、遠隔制御装置を使用して、現在のコンテンツ項目を視聴しながら、遠隔制御装置で適切なボタンを押下することにより、現在選択されたコンテンツ項目又は現在のコンテンツ項目の所定の属性について、“好き”又は“嫌い”を指示することができる。代替として、ユーザの動作が監視されてもよい。例えば、ユーザが所定の期間（例えば20分）より多く現在のコンテンツ項目を見る場合、これは、自動的に“好き”を示してもよい。より進んだ設定では、単なる“好き”又は“嫌い”の分類の代わりに、個別の又は連続的な尺度での“好き”の程度が提供又は計算される。このように動作する様々な推奨アルゴリズムは、当業者に容易にわかり、ここでは詳細に説明しない。
【００２０】
“好き”の指示は、現在のコンテンツ項目の各属性及び属性値に関連する分類フラグを設定し、これが、現在のコンテンツ項目を含んだそのパーソナライズ化コンテンツチャンネルのプロファイル109_1、109_2、109_3に格納される。
【００２１】
コンテンツ項目の情報データが１つ以上のフィルタ105_1、105_2、105_3を通過するときに、この情報データは、推奨エンジン107_1、107_2、107_3の中からの対応する推奨エンジンに転送される。この対応する推奨エンジンのそれぞれは、この次のコンテンツ項目について、プロファイル109_1、109_2、109_3の中から関連するプロファイルに基づいて好きの程度を計算する。次のコンテンツ項目に関連する情報データは、計算された好きの程度と共に、スケジューラ111に転送される。スケジューラ111は、次に、推奨エンジン107_1、107_2、107_3により記憶装置113に提供されるコンテンツ項目の記録をスケジューリングするために使用される記録スケジュールを計算する。特に、スケジューラ111は、依然としてパーソナライズ化コンテンツチャンネル毎に十分な新しいコンテンツを検討しつつ、高い好きの程度のコンテンツ項目を主に検討する。
【００２２】
このため、スケジューラ111により計算された記録スケジュールは、セレクタ115がコンテンツ発信源117から利用可能なコンテンツ項目を選択し、記録装置113にこれらを記録するように指示するために使用される。
【００２３】
好ましい実施例の装置によれば、各推奨エンジン107_1、107_2、107_3は、例えばフィルタ105_1、105_2、105_3と直列の更なるパーソナライズ化フィルタとして使用される。
【００２４】
本発明の好ましい実施例について添付図面に図示し、前述の詳細な説明に記載したが、本発明は開示された実施例に限定されず、特許請求の範囲に記載の本発明の範囲を逸脱することなく、複数の変更が可能であることがわかる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の実施例による装置の概略ブロック図
【図１】
0005543107.tif 000002