(57)【要約】【課題】ユーザに対してユーザの視聴傾向との関連性を持たせつつ意外性のある番組を推薦することができる番組推薦装置を提供する。【解決手段】推薦番組ランキングにおいて推薦番組集合出力部７により推薦されなかった所定順位よりも下位の番組の中から所定番組数だけ乱数選択する、又は、前記推薦番組集合出力部７において現在使用されている推薦番組ランキングとは別の過去に前記推薦番組集合出力部７により作成された過去推薦番組ランキングに含まれる番組の中から所定番組数だけ乱数選択して意外性番組集合として出力する意外性番組集合出力部８と、前記推薦番組集合に含まれる１又は複数の番組と、前記意外性番組集合に含まれる１又は複数の番組とを入れ替えるかどうかを乱数選択して、その乱数選択結果に基づいて最終推薦番組集合を出力する最終推薦部９とを備えた。【選択図】図１
2014103544.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの番組の視聴行動に関するデータである視聴行動データを記憶する視聴ログ記憶部と、
ユーザが視聴又は録画した番組の電子番組データから重要キーワードを抽出する重要キーワード抽出部と、
前記視聴行動データに基づいて、ユーザの番組の視聴傾向を示す視聴傾向モデルを更新する視聴傾向学習部と、
前記重要キーワード抽出部において抽出された重要キーワードに基づいて、電子番組表から該当する番組を検索する番組検索部と、
前記番組検索部の検索により抽出された各番組について前記視聴傾向モデルに基づいて推薦番組ランキングを作成し、その推薦番組ランキングの所定順位までの上位の番組を推薦番組集合として出力する推薦番組集合出力部と、
前記推薦番組ランキングにおいて前記推薦番組集合出力部により推薦されなかった所定順位よりも下位の番組の中から所定番組数だけ乱数選択する、又は、前記推薦番組集合出力部において現在使用されている推薦番組ランキングとは別の過去に前記推薦番組集合出力部により作成された過去推薦番組ランキングに含まれる番組の中から所定番組数だけ乱数選択して意外性番組集合として出力する意外性番組集合出力部と、
前記推薦番組集合に含まれる１又は複数の番組と、前記意外性番組集合に含まれる１又は複数の番組とを入れ替えるかどうかを乱数選択して、その乱数選択結果に基づいて最終推薦番組集合を出力する最終推薦部とを備えたことを特徴とする番組推薦装置。
【請求項２】
前記視聴傾向学習部が、ユーザにより設定された設定データごとに前記視聴傾向モデルを作成するものであり、
前記意外性番組集合出力部が、過去にユーザにより設定された設定データで作成された視聴傾向モデルに基づいて作成された過去推薦番組ランキングに含まれる番組の中から所定番組数だけ乱数選択して意外性番組集合として出力するように構成されている請求項１記載の番組推薦装置。
【請求項３】
前記意外性番組集合出力部が、過去推薦番組ランキングにおける所定順位までの上位の番組の中から所定番組数だけ乱数選択するように構成されている請求項１又は２記載の番組推薦装置。
【請求項４】
視聴傾向学習部において作成された視聴傾向モデルごとの過去推薦番組ランキングのそれぞれについて、前記意外性番組集合出力部が、意外性番組集合を作成するように構成されている請求項１乃至３いずれかに記載の番組推薦装置。
【請求項５】
前記最終推薦部が、前記推薦番組集合において順位が低い側の１又は複数の番組と、前記意外性番組集合に含まれる１又は複数の番組と入れ替えるかどうかを乱数選択するように構成されている請求項１乃至４いずれかに記載の番組推薦装置。
【請求項６】
番組推薦装置に用いられるプログラムであって、
ユーザの番組の視聴行動に関するデータである視聴行動データを記憶する視聴ログ記憶部と、
ユーザが視聴又は録画した番組の電子番組データから重要キーワードを抽出する重要キーワード抽出部と、
前記視聴行動データに基づいて、ユーザの番組の視聴傾向を示す視聴傾向モデルを更新する視聴傾向学習部と、
前記重要キーワード抽出部において抽出された重要キーワードに基づいて、電子番組データから該当する番組を検索する番組検索部と、
前記番組検索部の検索により抽出された各番組について前記視聴傾向モデルに基づいて推薦番組ランキングを作成し、その推薦番組ランキングの所定順位までの上位の番組を推薦番組集合として出力する推薦番組集合出力部と、
前記推薦番組ランキングにおいて前記推薦番組集合出力部により推薦されなかった所定順位よりも下位の番組の中から所定番組数だけ乱数選択する、又は、前記推薦番組集合出力部において現在使用されている推薦番組ランキングとは別の過去に前記推薦番組集合出力部により作成された過去推薦番組ランキングに含まれる番組の中から所定番組数だけ乱数選択して意外性番組集合として出力する意外性番組集合出力部と、
前記推薦番組集合に含まれる１又は複数の番組と、前記意外性番組集合に含まれる１又は複数の番組とを入れ替えるかどうかを乱数選択して、その乱数選択結果に基づいて最終推薦番組集合を出力する最終推薦部とを備えたことを特徴とする番組推薦装置用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの番組の視聴傾向に基づいてユーザの好みを反映した番組を推薦する番組推薦装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ハードディスクレコーダ等のように多数の番組を録画可能な機器には、例えば、ドラマやスポーツ等といった好みのジャンルを指定するだけで、そのジャンルに適合する番組を自動的に録画する自動録画機能を備えたものがある。
【０００３】
このように単純にジャンルに適合するものをすべて録画していくと、ユーザの興味には適合しない番組も多数録画されるので、ユーザが本当に見たい番組が興味のない番組に埋もれてしまうユーザが好みの番組を探すのに苦労することがある。
【０００４】
このような不具合を防ぐために例えば特許文献１に示されるようなユーザの視聴履歴に基づいてユーザの好みの番組を推薦する番組推薦プログラムが録画機器には実装されている。このものは、ユーザの視聴履歴や録画された番組の視聴の有無等に視聴行動や、実際に見られた番組の電子番組情報において頻出する単語等に基づいてユーザの視聴傾向モデルを作成するものである。そして、ジャンル等の指定により電子番組表から検索された各番組のうち視聴傾向モデルによる評価においてユーザの視聴傾向に対する適合度が所定値よりも高いもののみを自動録画するようにして、ユーザが本当に見たい番組のみが自動録画されるように構成されている。
【０００５】
すなわち、時間の経過とともに視聴傾向モデルはユーザの好みを反映したものとなり、ユーザの好みに適合した番組のみが常に自動録画されるようになる。
【０００６】
しかしながら，上述したようにユーザの視聴傾向に対して視聴傾向モデルが最適化されすぎると、当然のことながらユーザの視聴傾向から外れた番組は全く推薦されることはない。すると、ユーザとしてはいつも代わり映えのしないもの番組が推薦される可能性があり、新たな分野やユーザが思いもしなかった番組が推薦されないため意外性が感じられず、自動録画機能に対して退屈感を感じてしまう。
【０００７】
かといって推薦される番組の中に、単純に推薦される番組やユーザの嗜好と何の関係もない番組をランダムに紛れ込ませてしまうと、ユーザに視聴傾向モデルがうまく機能しておらず、製品に不良があるのではと違和感を与えてしまう。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１２−８７８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
そこで、本発明は上述したような問題を鑑みてなされたものであり、ユーザに対してユーザの視聴傾向との関連性を持たせつつ意外性のある番組を推薦することができる番組推薦装置及び番組推薦プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
すなわち、本発明の番組推薦装置は、ユーザの番組の視聴行動に関するデータである視聴行動データを記憶する視聴ログ記憶部と、ユーザが視聴又は録画した番組の電子番組データから重要キーワードを抽出する重要キーワード抽出部と、前記視聴行動データに基づいて、ユーザの番組の視聴傾向を示す視聴傾向モデルを更新する視聴傾向学習部と、前記重要キーワード抽出部において抽出された重要キーワードに基づいて、電子番組表から該当する番組を検索する番組検索部と、前記番組検索部の検索により抽出された各番組について前記視聴傾向モデルに基づいて推薦番組ランキングを作成し、その推薦番組ランキングの所定順位までの上位の番組を推薦番組集合として出力する推薦番組集合出力部と、前記推薦番組ランキングにおいて前記推薦番組集合出力部により推薦されなかった所定順位よりも下位の番組の中から所定番組数だけ乱数選択する、又は、前記推薦番組集合出力部において現在使用されている推薦番組ランキングとは別の過去に前記推薦番組集合出力部により作成された過去推薦番組ランキングに含まれる番組の中から所定番組数だけ乱数選択して意外性番組集合として出力する意外性番組集合出力部と、前記推薦番組集合に含まれる１又は複数の番組と、前記意外性番組集合に含まれる１又は複数の番組とを入れ替えるかどうかを乱数選択して、その乱数選択結果に基づいて最終推薦番組集合を出力する最終推薦部とを備えたことを特徴とする。
【００１１】
このようなものであれば、前記意外性番組集合出力部が、前記推薦番組集合出力部において作成された現在の推薦番組ランキング又は過去推薦番組ランキングに含まれる番組から乱数選択して意外性番組集合を作成するので、ユーザの視聴傾向に関連を持たせつつ、意外性のある番組を抽出することができる。
【００１２】
さらに、前記最終推薦部は推薦番組集合に含まれる番組と意外性番組集合に含まれる番組との入れ替えを行うかどうかを乱数選択するように構成されているので、最終推薦番組集合に意外性番組集合の番組が含まれている場合、２回の乱数選択を通過したものであることから非常にまれな出現頻度の番組とすることができる。したがって、出現頻度が低いこともあって、意外性の演出効果を高めることができる。
【００１３】
ユーザの視聴傾向とある程度の関連性を持たせつつ、前記意外性番組集合が抽出されるようにするには、前記視聴傾向学習部が、ユーザにより設定された設定データごとに前記視聴傾向モデルを作成するものであり、前記意外性番組集合出力部が、過去にユーザにより設定された設定データで作成された視聴傾向モデルに基づいて作成された過去推薦番組ランキングに含まれる番組の中から所定番組数だけ乱数選択して意外性番組集合として出力するように構成されていればよい。このようなものであれば、ユーザが設定を変える前の以前は興味のあった番組の中から意外性番組集合が抽出されるので、現在ユーザが興味のある番組に対してある程度の関連性を持たせることができる。
【００１４】
意外性番組集合に含まれる番組にジャンルや内容等の偏りを防ぎ、ユーザに対してより意外性を与えやすくするには、視聴傾向学習部において作成された視聴傾向モデルごとの過去推薦番組ランキングのそれぞれについて、前記意外性番組集合出力部が、意外性番組集合を作成するように構成されていればよい。このようなものであれば、多数のジャンルや内容の番組から意外性番組集合が作成されるので、意外性を高めることができる。
【００１５】
意外性番組集合に含まれる番組が、ユーザにとって意外性があるとともにその嗜好に合致する可能性を高くするには、前記意外性番組集合出力部が、過去推薦番組ランキングにおける所定順位までの上位の番組の中から所定番組数だけ乱数選択するように構成されていればよい。このようなものであれば、過去においてユーザの視聴傾向に対して適合度の高かった番組が最終推薦番組集合に含まれることになるので、意外性とともにユーザの興味を引く可能性を高くすることができる。
【００１６】
既存のハードディスクレコーダ等において本発明の番組推薦装置としての機能を後付で実現するには、ユーザの番組の視聴行動に関するデータである視聴行動データを記憶する視聴ログ記憶部と、ユーザが視聴又は録画した番組の電子番組データから重要キーワードを抽出する重要キーワード抽出部と、前記視聴行動データに基づいて、ユーザの番組の視聴傾向を示す視聴傾向モデルを更新する視聴傾向学習部と、前記重要キーワード抽出部において抽出された重要キーワードに基づいて、電子番組表から該当する番組を検索する番組検索部と、前記番組検索部の検索により抽出された各番組について前記視聴傾向モデルに基づいて推薦番組ランキングを作成し、その推薦番組ランキングの所定順位までの上位の番組を推薦番組集合として出力する推薦番組集合出力部と、前記推薦番組ランキングにおいて前記推薦番組集合出力部により推薦されなかった所定順位よりも下位の番組の中から所定番組数だけ乱数選択する、又は、前記推薦番組集合出力部において現在使用されている推薦番組ランキングとは別の過去に前記推薦番組集合出力部により作成された過去推薦番組ランキングに含まれる番組の中から所定番組数だけ乱数選択して意外性番組集合として出力する意外性番組集合出力部と、前記推薦番組集合に含まれる１又は複数の番組と、前記意外性番組集合に含まれる１又は複数の番組とを入れ替えるかどうかを乱数選択して、その乱数選択結果に基づいて最終推薦番組集合を出力する最終推薦部とを備えたことを特徴とする番組推薦装置用プログラムを用いればよい。
【発明の効果】
【００１７】
このように本発明の番組推薦装置及び番組推薦プログラムによれば、ユーザの現在の視聴傾向モデル又は過去の視聴傾向モデルに基づいて作成された各推薦番組ランキングに含まれる番組から乱数選択した番組により意外性番組集合を作成するように構成されているので、現在のユーザの視聴傾向にある程度の関連性を持たせつつ、意外性のあるものを抽出することができる。さらに、最終推薦部において推薦番組集合に含まれる番組と、意外性番組集合に含まれる番組とを入れ替えるかどうかを乱数選択するので、意外性番組集合に含まれる番組が最終的に推薦される可能性を低く抑えて、ユーザに与える意外性の度合いを高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の一実施形態に係る番組推薦装置及び自動録画装置を示す機能ブロック図。
【図２】同実施形態における推薦番組集合の一例を示す模式図。
【図３】同実施形態における意外性番組集合の一例を示す模式図。
【図４】同実施形態における意外性番組集合を作成する際の動作を示すフローチャート。
【図５】同実施形態における最終推薦部における推薦された番組と意外性番組との入れ替え方法の一例について示す模式図。
【図６】同実施形態における最終推薦部の動作を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
本発明の一実施形態について図１乃至６を参照しながら説明する。
【００２０】
本実施形態の自動録画装置２００は、番組推薦装置１００として機能も備えたものであり、ユーザの視聴履歴に基づいてその視聴傾向に適合する番組を推薦された番組として推薦するとともに、時折、ある程度の関連性を有しながらも意外性のある番組を意外性番組として推薦するものである。そして、最終的に推薦された所定番組数の番組について自動的に録画するようにしてある。
【００２１】
より具体的には、本実施形態の自動録画装置２００は各種入出力機器、ＣＰＵ、メモリ等からなるマイコンやコンピュータによりその機能が実現されるものである。そして、メモリに格納されたプログラムが実行されるとともに、各機器が協業することにより、図１に示すように少なくとも、ユーザ設定部１、録画部２、視聴ログ記憶部３、重要キーワード抽出部４、視聴傾向学習部５、番組検索部６、推薦番組集合出力部７、意外性番組集合出力部８、最終推薦部９としての機能を実現するものである。
【００２２】
各部について詳述する。
【００２３】
前記ユーザ設定部１は、ユーザが自動録画を開始するにあたってユーザの初期情報を入力するための自動録画初期設定と、自動録画に関係なく直接ユーザが録画したい番組を設定する、あるいは、最終的に推薦された番組についての自動録画の許可設定を変更するための録画設定とを行うためのものである。前記自動録画初期設定においては、後述する視聴傾向学習部５において作成される視聴傾向モデルに必要な初期情報として、ジャンル情報や番組名、出演者、フリーワード等の初期情報をユーザが自分の好みに基づいて入力する。
【００２４】
前記録画部２は、後述する最終推薦番組集合の各番組について自動的に録画する、あるいはユーザにより予約された番組を録画するものである。この録画部２において録画された番組は、電子番組データとともにハードディスク等の記録媒体に記録してある。ここで電子番組データは、対応する番組の番組名、ジャンル、放送内容の概略、放送内容の詳細内容等から構成されている。
【００２５】
前記視聴ログ記憶部３は、ユーザの番組の視聴行動に関するデータである視聴行動データを記憶するものである。本実施形態では、視聴行動データは録画されている番組がユーザにより再生されたかどうかに関するデータである。すなわち、前記視聴ログ記憶部３は、ハードディスクに記憶されている録画番組について、再生制御イベントを監視し、ユーザが各番組を視聴したかどうかの判定情報を記憶する。なお、前記視聴ログ記憶部３において記憶される視聴行動データのその他の例としては、ユーザによる録画番組の消去の有無や、その録画番組を放送時にリアルタイムで視聴していたかどうかについてなどの情報を含むものであっても構わない。
【００２６】
前記重要キーワード抽出部４は、ユーザが視聴又は録画した番組の電子番組データから重要キーワードを抽出するものである。本実施形態では、前記視聴ログ記憶部３において録画されている番組のうち、ユーザが視聴した番組の電子番組データから重要キーワードを抽出するようにしてある。より具体的には、前記重要キーワード抽出部４は、日本語解析エンジンによってユーザにより視聴された番組の電子番組データについて形態素解析等の日本語解析を行い、名詞句を抽出し、その名詞句の出現数に基づいて各名詞句の重要度の判定を行うようにしてある。例えば複数の名詞句の中で所定回数以上の出現回数を有しているものがあった場合、それらが重要キーワードとして抽出される。ここで、出現回数は多くとも実質的に意味をなさない単語の場合は無視される。
【００２７】
前記視聴傾向学習部５は、ユーザの視聴傾向を表す視聴傾向モデルを初期に設定されたものからユーザの録画された番組の視聴履歴に基づいて更新していくものである。より具体的には、前記視聴傾向学習部５は、前記ユーザ設定部１において入力されたユーザの好みのジャンルや番組内用等を示すフリーワード等の情報に基づいて初期の視聴傾向モデルを作成する。その後、前記視聴傾向学習部５は、前記視聴ログ記憶部３に記憶されている視聴行動データに基づいてユーザが視聴した番組の電子番組データに含まれている名詞句の重みづけを大きくして扱うように視聴傾向モデルを更新していくものである。
【００２８】
さらにこの視聴傾向学習部５は、前記ユーザ設定部１においてユーザから自動録画のための初期設定が変更されるたびに新たな視聴傾向モデルを作成するようにしてあり、過去に作成した視聴傾向モデルについては消去せずに保存してある。
【００２９】
前記番組検索部６は、前記重要キーワード抽出部４において抽出された重要キーワードに基づいて、電子番組表から該当する番組を検索するように構成してある。この番組検索部６は、前記視聴傾向学習部５において視聴傾向モデルが更新されたときと、予め定められた時間になった時に日本語検索エンジンを起動して、番組検索を実行するようにしてある。
【００３０】
前記推薦番組集合出力部７は、前記番組検索部６の検索により抽出された各番組について前記視聴傾向モデルに基づいて推薦番組ランキングを作成し、その推薦番組ランキングの所定順位までの上位の番組を推薦番組集合として出力するよう構成してある。より具体的には、前記推薦番組集合出力部７は、図２に示すように本実施形態では検索されたすべての番組から視聴傾向モデルの評価により、上位２０位となる番組を推薦された番組として抽出するようにしてある。そして、本実施形態ではこの抽出された２０個の番組が推薦番組集合を構成するものとなる。また、この前記推薦番組集合出力部７は、前記視聴傾向学習部５においてユーザの設定ごとに作成された視聴傾向モデルに対応する過去推薦番組ランキングについて記憶している。
【００３１】
前記意外性番組集合出力部８は、前記推薦番組集合出力部７とは異なる基準で選ばれた番組の集合を意外性番組集合として出力するものであり、図３に示すように初めて視聴傾向モデルが作成されたため、過去の視聴傾向モデルの設定が無い場合と、すでに複数の視聴傾向モデルが設定されている場合とでその動作を異ならせてある。
【００３２】
すなわち、前記意外性番組集合出力部８は、過去に視聴傾向モデルが設定されていない場合には、前記推薦番組ランキングにおいて前記推薦番組集合出力部７により推薦されなかった所定順位よりも下位の番組の中から所定番組数だけ乱数選択するように構成してある。本実施形態では、５つの番組が乱数選択され、推薦番組ランキングの順位に対応させて意外性番組集合における順位が付与される。
【００３３】
一方、過去に視聴傾向モデルが設定されている場合には、前記推薦番組集合出力部７において現在使用されている推薦番組ランキングとは別の過去に前記推薦番組集合出力部７により作成された過去推薦番組ランキングに含まれる番組の中から所定番組数だけ乱数選択して意外性番組集合として出力するようにしてある。すなわち、本実施形態では過去に設定された視聴傾向モデルごとに作成された過去推薦番組ランキングについて、それぞれ所定順位までの上位の番組を５組だけ乱数選択するように構成してある。
【００３４】
前記最終推薦部９は、前記推薦番組集合に含まれる１又は複数の番組と、前記意外性番組集合に含まれる１又は複数の番組とを入れ替えるかどうかを乱数選択して、その乱数選択結果に基づいて最終推薦番組集合を出力するように構成してある。より具体的には、前記最終推薦部９は、図４に示すように二進乱数により、入れ替える場合を（１）、入れ替えない場合を（０）として最終的に推薦番組集合において順位の低い番組と、意外性番組集合において順位の高い番組とを入れ替えるかどうかを決めるものである。そして、この最終推薦部９は、最終推薦番組集合については（１）となった場合には推薦番組集合の一部と意外性番組集合の一部とを入れ替えたものとし、（０）となった場合には推薦番組集合をそのまま最終推薦番組集合としてそのまま出力する。そして、前記録画部２は、この推薦された最終推薦番組集合に含まれる番組について自動録画することになる。
【００３５】
このような本実施形態の番組推薦装置１００について、意外性のある番組の推薦に関連する動作について説明する。すなわち、前記意外性番組集合出力部８及び前記最終推薦部９の具体的な動作について図５及び図６のフローチャートを参照しながら具体例に基づいて説明する。この動作の説明では説明を簡単にして理解を助けるために、推薦番組集合及び意外性番組集合はそれぞれ１０個の番組から構成されるものであり、推薦番組ランキングは１０００個の番組の順位からなるものであるとする。また、以前に設定された過去推薦番組ランキングは例えばユーザにより初期設定されているジャンルがそれぞれ異なっている視聴傾向モデルに基づいて作成されたランキングである。
【００３６】
まず、図５を参照しながら前記意外性番組集合出力部８の動作について説明する。
【００３７】
前記意外性番組集合出力部８は、過去において視聴傾向モデルが作成され、その視聴傾向モデルに対応した過去推薦番組ランキングがすでに作成されているかどうかについて前記推薦番組集合出力部７を参照して調べる（ステップＳ１）。
【００３８】
過去に推薦番組ランキングが作成されていない場合には、現在、前記推薦番組集合出力部７において使用されている番組推薦ランキングについて、推薦番組集合に用いられる上位１０個の番組を除いた１１位から１０００位までの番組から、１０個の番組を乱数選択する（ステップＳ２）。
【００３９】
過去に推薦番組ランキングが作成されており、その結果を利用できる場合には、各推薦番組ランキングの所定順位までの上位の番組、すなわち、本実施形態では１位から１０００位までの番組から１０個の番組を乱数選択する。ここで、複数の視聴傾向モデルが作成されており、各視聴傾向モデルに対してそれぞれ推薦番組ランキングが設定されている場合には、各推薦番組ランキングについて１０個の番組が乱数選択されて意外性番組集合が複数作成される（ステップＳ３）。
【００４０】
次に最終推薦部９の動作について図６のフローチャートを参照しながら説明する。
【００４１】
前記最終推薦部９においてはまず、乱数選択が行われて推薦番組集合の一部と、意外性番組集合の一部とを入れ替えるかどうかについて決定する（ステップＳ４）。
【００４２】
入れ替えを実行しない場合には、前記推薦番組集合出力部７から現在出力されている推薦番組集合をそのまま最終推薦番組集合として出力する（ステップＳ５、Ｓ６）。すなわち、この場合は意外性のある番組は推薦されないことになる。
【００４３】
一方、入れ替えを実行する場合には、推薦番組集合において順位が最下位及び最下位よりも１つ順位が上の番組について意外性番組集合において１位及び２位の番組との入れ替えが行われて、最終推薦番組集合として出力される（ステップＳ５、Ｓ７）。すなわち、この場合は意外性のある番組を一部に含んで番組の推薦が行われることになる。ここで、過去に推薦番組ランキングが設定されており、複数の意外性番組集合が作成されている場合には、例えばそれぞれの番組に設定されている評価値の最も高いものから入れ替えを行うようにしてある。
【００４４】
このように本実施形態の自動録画装置２００及び番組推薦装置１００によれば、前記推薦番組集合が現在作成している推薦番組ランキングにおいて推薦されていない下位の番組、又は、過去に作成された推薦番組ランキングにおいて上位の番組から乱数選択して意外性のある番組として抽出し、それらを意外性番組集合として出力するように意外性番組集合出力部８を構成してあるので、現在推薦しようとしている番組に対してある程度の関連性を持たせつつ、意外性のある番組を推薦することが可能となる。
【００４５】
また、前記最終推薦部９において、推薦番組集合の一部と意外性番組集合の一部との間において交換を行うかどうかについて乱数選択するようにして、意外性のある番組が最終推薦番組集合に含まれる確率が低くなるように設定してあるので、出現確率が低いことによりさらに意外性を演出することができる。
【００４６】
より具体的には、ある意外性のある番組が最終推薦番組集合に含まれるために２回の乱数選択を通過しなくてはならず、同じ番組が複数回にわたって意外性のある番組として推薦されることはほとんどない。このようなことから、意外性のある番組が連続で提示されることにより、ユーザには意外性が感じられなくなる事態を防ぐことができ、常にユーザに驚きや新しい興味を抱かせることができる。
【００４７】
その他の実施形態について説明する。
【００４８】
前記実施形態では、推薦番組集合において下位の番組について意外線のある番組と入れ替えるように設定していたが、例えば、入れ替え対象となる推薦された番組自体を乱数選択してもよい。すなわち、前記実施形態に示した入れ替え方法だけでなく、適宜その対象を変更してもよい。
【００４９】
また、意外性番組集合については過去の推薦番組ランキングがあるかどうかにかかわらず、常に現在の推薦番組ランキングにおいて推薦番組集合に選ばれていないものから抽出するようにしてもかまわない。
【００５０】
前記実施形態では、自動録画装置内に番組推薦装置を構成したが、例えばテレビの番組ガイド機能を実現するためにテレビ内に番組推薦装置を構成してもかまわない。
【００５１】
その他、本発明の趣旨に反しない限りにおいて様々な変形や実施形態の組み合わせを行ってもかまわない。
【符号の説明】
【００５２】
２００      自動録画装置
１００      番組推薦装置
１          ユーザ設定部
２          録画部
３          視聴ログ記憶部
４          重要キーワード抽出部
５          視聴傾向学習部
６          番組検索部
７          推薦番組集合出力部
８          意外性番組集合出力部
９          最終推薦部
【図１】
2014103544.tif 000003
【図２】
2014103544.tif 000004
【図３】
2014103544.tif 000005
【図４】
2014103544.tif 000006
【図５】
2014103544.tif 000007
【図６】
2014103544.tif 000008