(57)【要約】【課題】番組情報を伴なう番組の中から利用者の嗜好にあった番組を精度よく順位付けする番組順位付け装置を提供する。【解決手段】利用者の視聴履歴から視聴頻度計算部２０２より番組毎の視聴頻度を求める。またキーワード抽出部２０１、嗜好分析部２０３と項目別嗜好適合度計算部２０５を用いて視聴頻度が任意の閾値を超えた番組の番組情報を除く番組毎の項目別嗜好適合度を求める。  番組順位付けの判断基準学習部２０４は、視聴した番組と、同時刻に放送した番組の、項目別嗜好適合度と視聴頻度を入力として、視聴した番組が利用者の嗜好にあっているという判断結果を出力とする番組選択情報を基に、利用者の嗜好を分析して番組順位付けの判断基準の精度を向上させる。  将来放送予定の各番組の項目別嗜好適合度と、同一番組タイトルの番組の視聴頻度を入力とし番組順位付けの判断基準を基に、番組選択部２０６により番組を順位付けし自動選択する。【選択図】      図２
2006333422.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
番組情報が付随されている番組の視聴履歴から、利用者の嗜好を分析し、将来放送予定の各番組の番組情報を利用して、前記将来放送予定の各番組を前記利用者の嗜好に適合する度合いの高い順に順位付けする番組順位付け装置において、
利用者が視聴した番組の視聴履歴を記憶する第１の記憶手段と、
番組に付随する前記番組情報を取得し記憶する第２の記憶手段と、
番組順位付け時に、前記視聴履歴と前記番組情報とを用いて、前記各番組が利用者の嗜好にどの程度適合しているかを示す１種類または複数種類の嗜好適合度を求める計算手段と、
過去の番組順位付け時に前記計算手段により求めた前記各番組の嗜好適合度と、前記視聴履歴とを分析して、番組を順位付けする際に用いる将来放送予定の２つの番組のうちどちらが前記利用者の嗜好に適合しているかを判断する判断基準を設定し、再設定指示毎に前記分析処理を実行して前記判断基準の再設定を行う判断基準設定手段と、
前記判断基準を用いて、前記将来放送予定の各番組から、前記利用者の嗜好に適合する番組を順位付けする番組順位付け手段と、
を有し、
前記判断基準設定手段は、前記視聴履歴に含まれている過去に視聴した番組のうち１つの番組を視聴済み番組とし、この視聴済み番組の前記嗜好適合度を第１の情報とし、前記視聴済み番組と同時間帯に放送されていた番組である視聴しなかった番組のうち１つの番組の前記嗜好適合度を第２の情報とし、前記視聴済み番組を視聴したとする選択結果を第３の情報として、前記第１〜第３の情報を分析する処理を、前記視聴履歴に含まれている所定数の前記視聴済み番組について、前記視聴済み番組と前記視聴済み番組と同時間帯に放送されていた番組である視聴しなかった番組との全ての組み合わせに対して行って前記判断基準を設定し、更に再設定指示毎に前記分析処理を実行して前記判断基準を再設定する判断基準設定手段であり、
前記番組順位付け手段は、前記第２の記憶手段に記憶されている前記将来放送予定の各番組の番組情報から所定放送予定期間内の任意の２つの番組を抽出し、前記２つの番組の前記嗜好適合度から、前記判断基準を用いてどちらの番組がより利用者の嗜好に適合する番組であるかを判断する処理を、前記所定放送予定期間内の全ての番組の組み合わせにおいて実行し、その判断結果に基づき、前記所定放送予定期間内の各番組毎に利用者の嗜好に適合すると判断された回数をカウントして、その回数の多い順に番組を順位付けする手段であることを特徴とする番組順位付け装置。
【請求項２】
番組情報が付随されている番組の視聴履歴から、利用者の嗜好を分析し、将来放送予定の各番組の番組情報を利用して、前記将来放送予定の各番組を前記利用者の嗜好に適合する度合いの高い順に順位付けする番組順位付け装置において、
前記番組情報は複数の項目を有し、その各項目は１つまたは複数の属性値により構成され、
利用者が視聴した番組の視聴履歴を記憶する第１の記憶手段と、
番組に付随する前記番組情報を取得し記憶する第２の記憶手段と、
前記視聴履歴内の各番組に付随する番組情報に含まれる属性値の出現頻度を計算指示毎に計算し、前記各属性値毎の嗜好度を求める嗜好分析手段と、
番組順位付け時に、前記将来放送予定の各番組の番組情報に含まれる属性値に対応する前記嗜好度を前記番組情報の項目別に加算し、各番組毎の嗜好適合度を求める計算手段と、
過去の番組順位付け時に前記計算手段により求めた前記各番組の嗜好適合度と、前記視聴履歴とを分析して、番組を順位付けする際に用いる将来放送予定の２つの番組のうちどちらが前記利用者の嗜好に適合しているかを判断する判断基準を設定し、再設定指示毎に前記分析処理を実行して前記判断基準の再設定を行う判断基準設定手段と、
前記判断基準を用いて、前記将来放送予定の各番組から、前記利用者の嗜好に適合する番組を順位付けする番組順位付け手段と、
を有し、
前記判断基準設定手段は、前記視聴履歴に含まれている過去に視聴した番組のうち１つの番組を視聴済み番組とし、この視聴済み番組の前記嗜好適合度を第１の情報とし、前記視聴済み番組と同時間帯に放送されていた番組である視聴しなかった番組のうち１つの番組の前記嗜好適合度を第２の情報とし、前記視聴済み番組を視聴したとする選択結果を第３の情報として、前記第１〜第３の情報を分析する処理を、前記視聴履歴に含まれている所定数の前記視聴済み番組について、前記視聴済み番組と前記視聴済み番組と同時間帯に放送されていた番組である視聴しなかった番組との全ての組みあわせに対して行って前記判断基準を設定し、更に再設定指示毎に前記分析処理を実行して前記判断基準を再設定する判断基準設定手段であり、
前記番組順位付け手段は、前記第２の記憶手段に記憶されている前記将来放送予定の各番組の番組情報から所定放送予定期間内の任意の２つの番組を抽出し、前記２つの番組の前記嗜好適合度から、前記判断基準を用いてどちらの番組がより利用者の嗜好に適合する番組であるかを判断する処理を、前記所定放送予定期間内の全ての番組の組み合わせにおいて実行し、その判断結果に基づき、前記所定放送予定期間内の各番組毎に利用者の嗜好に適合すると判断された回数をカウントして、その回数の多い順に番組を順位付けする手段であることを特徴とする番組順位付け装置。
【請求項３】
番組情報が付随されている番組の視聴履歴から、利用者の嗜好を分析し、将来放送予定の各番組の番組情報を利用して、前記将来放送予定の各番組を前記利用者の嗜好に適合する度合いの高い順に順位付けする番組順位付け装置における番組順位付け方法において、
前記番組順位付け装置が、
利用者が視聴した番組の視聴履歴を記憶する第１の記憶ステップと、
番組に付随する前記番組情報を取得し記憶する第２の記憶ステップと、
番組順位付け時に、前記視聴履歴と前記番組情報とを用いて、前記各番組が利用者の嗜好にどの程度適合しているかを示す１種類または複数種類の嗜好適合度を求める計算ステップと、
過去の番組順位付け時に前記計算ステップにより求めた前記各番組の嗜好適合度と、前記視聴履歴とを分析して、番組を順位付けする際に用いる将来放送予定の２つの番組のうちどちらが前記利用者の嗜好に適合しているかを判断する判断基準を設定し、再設定指示毎に前記分析処理を実行して前記判断基準の再設定を行う判断基準設定ステップと、
前記判断基準を用いて、前記将来放送予定の各番組から、前記利用者の嗜好に適合する番組を順位付けする番組順位付けステップと、
を実行することを特徴とし、
前記判断基準設定ステップは、前記視聴履歴に含まれている過去に視聴した番組のうち１つの番組を視聴済み番組とし、この視聴済み番組の前記嗜好適合度を第１の情報とし、前記視聴済み番組と同時間帯に放送されていた番組である視聴しなかった番組のうち１つの番組の前記嗜好適合度を第２の情報とし、前記視聴済み番組を視聴したとする選択結果を第３の情報として、前記第１〜第３の情報を分析する処理を、前記視聴履歴に含まれている所定数の前記視聴済み番組について、前記視聴済み番組と前記視聴済み番組と同時間帯に放送されていた番組である視聴しなかった番組との全ての組み合わせに対して行って前記判断基準を設定し、更に再設定指示毎に前記分析処理を実行して前記判断基準を再設定する判断基準設定ステップであり、
前記番組順位付けステップは、前記第２の記憶ステップに記憶されている前記将来放送予定の各番組の番組情報から所定放送予定期間内の任意の２つの番組を抽出し、前記２つの番組の前記嗜好適合度から、前記判断基準を用いてどちらの番組がより利用者の嗜好に適合する番組であるかを判断する処理を、前記所定放送予定期間内の全ての番組の組み合わせにおいて実行し、その判断結果に基づき、前記所定放送予定期間内の各番組毎に利用者の嗜好に適合すると判断された回数をカウントして、その回数の多い順に番組を順位付けするステップであることを特徴とする番組順位付け方法。
【請求項４】
番組情報が付随されている番組の視聴履歴から、利用者の嗜好を分析し、将来放送予定の各番組の番組情報を利用して、前記将来放送予定の各番組を前記利用者の嗜好に適合する度合いの高い順に順位付けする番組順位付け装置における番組順位付け方法において、
前記番組情報は複数の項目を有し、その各項目は１つまたは複数の属性値により構成され、
前記番組順位付け装置が、
利用者が視聴した番組の視聴履歴を記憶する第１の記憶ステップと、
番組に付随する前記番組情報を取得し記憶する第２の記憶ステップと、
前記視聴履歴内の各番組に付随する番組情報に含まれる属性値の出現頻度を計算指示毎に計算し、前記各属性値毎の嗜好度を求める嗜好分析ステップと、
番組順位付け時に、前記将来放送予定の各番組の番組情報に含まれる属性値に対応する前記嗜好度を前記番組情報の項目別に加算し、各番組毎の嗜好適合度を求める計算ステップと、
過去の番組順位付け時に前記計算ステップにより求めた前記各番組の嗜好適合度と、前記視聴履歴とを分析して、番組を順位付けする際に用いる将来放送予定の２つの番組のうちどちらが前記利用者の嗜好に適合しているかを判断する判断基準を設定し、再設定指示毎に前記分析処理を実行して前記判断基準の再設定を行う判断基準設定ステップと、
前記判断基準を用いて、前記将来放送予定の各番組から、前記利用者の嗜好に適合する番組を順位付けする番組順位付けステップと、
を実行することを特徴とし、
前記判断基準設定ステップは、前記視聴履歴に含まれている過去に視聴した番組のうち１つの番組を視聴済み番組とし、この視聴済み番組の前記嗜好適合度を第１の情報とし、前記視聴済み番組と同時間帯に放送されていた番組である視聴しなかった番組のうち１つの番組の前記嗜好適合度を第２の情報とし、前記視聴済み番組を視聴したとする選択結果を第３の情報として、前記第１〜第３の情報を分析する処理を、前記視聴履歴に含まれている所定数の前記視聴済み番組について、前記視聴済み番組と前記視聴済み番組と同時間帯に放送されていた番組である視聴しなかった番組との全ての組みあわせに対して行って前記判断基準を設定し、更に再設定指示毎に前記分析処理を実行して前記判断基準を再設定する判断基準設定ステップであり、
前記番組順位付けステップは、前記第２の記憶ステップに記憶されている前記将来放送予定の各番組の番組情報から所定放送予定期間内の任意の２つの番組を抽出し、前記２つの番組の前記嗜好適合度から、前記判断基準を用いてどちらの番組がより利用者の嗜好に適合する番組であるかを判断する処理を、前記所定放送予定期間内の全ての番組の組み合わせにおいて実行し、その判断結果に基づき、前記所定放送予定期間内の各番組毎に利用者の嗜好に適合すると判断された回数をカウントして、その回数の多い順に番組を順位付けするステップであることを特徴とする番組順位付け方法。
【請求項５】
番組情報が付随されている番組の視聴履歴から、利用者の嗜好を分析し、将来放送予定の各番組の番組情報を利用して、前記将来放送予定の各番組を前記利用者の嗜好に適合する度合いの高い順に順位付けする番組順位付けプログラムにおいて、
利用者が視聴した番組の視聴履歴を第１の記憶手段に記憶させる第１の記憶機能と、
番組に付随する前記番組情報を取得し第２の記憶手段に記憶させる第２の記憶機能と、
番組順位付け時に、前記視聴履歴と前記番組情報とを用いて、前記各番組が利用者の嗜好にどの程度適合しているかを示す１種類または複数種類の嗜好適合度を求める計算機能と、
過去の番組順位付け時に前記計算機能により求めた前記各番組の嗜好適合度と、前記視聴履歴とを分析して、番組を順位付けする際に用いる将来放送予定の２つの番組のうちどちらが前記利用者の嗜好に適合しているかを判断する判断基準を設定し、再設定指示毎に前記分析処理を実行して前記判断基準の再設定を行う判断基準設定機能と、
前記判断基準を用いて、前記将来放送予定の各番組から、前記利用者の嗜好に適合する番組を順位付けする番組順位付け機能と、
をコンピュータに実行させるプログラムであり、
前記判断基準設定機能は、前記視聴履歴に含まれている過去に視聴した番組のうち１つの番組を視聴済み番組とし、この視聴済み番組の前記嗜好適合度を第１の情報とし、前記視聴済み番組と同時間帯に放送されていた番組である視聴しなかった番組のうち１つの番組の前記嗜好適合度を第２の情報とし、前記視聴済み番組を視聴したとする選択結果を第３の情報として、前記第１〜第３の情報を分析する処理を、前記視聴履歴に含まれている所定数の前記視聴済み番組について、前記視聴済み番組と前記視聴済み番組と同時間帯に放送されていた番組である視聴しなかった番組との全ての組み合わせに対して行って前記判断基準を設定し、更に再設定指示毎に前記分析処理を実行して前記判断基準を再設定する判断基準設定機能であり、
前記番組順位付け機能は、前記第２の記憶手段に記憶されている前記将来放送予定の各番組の番組情報から所定放送予定期間内の任意の２つの番組を抽出し、前記２つの番組の前記嗜好適合度から、前記判断基準を用いてどちらの番組がより利用者の嗜好に適合する番組であるかを判断する処理を、前記所定放送予定期間内の全ての番組の組み合わせにおいて実行し、その判断結果に基づき、前記所定放送予定期間内の各番組毎に利用者の嗜好に適合すると判断された回数をカウントして、その回数の多い順に番組を順位付けする機能であることを特徴とする番組順位付けプログラム。
【請求項６】
番組情報が付随されている番組の視聴履歴から、利用者の嗜好を分析し、将来放送予定の各番組の番組情報を利用して、前記将来放送予定の各番組を前記利用者の嗜好に適合する度合いの高い順に順位付けする番組順位付けプログラムにおいて、
前記番組情報は複数の項目を有し、その各項目は１つまたは複数の属性値により構成され、
利用者が視聴した番組の視聴履歴を第１の記憶手段に記憶させる第１の記憶機能と、
番組に付随する前記番組情報を取得し第２の記憶手段に記憶させる第２の記憶機能と、
前記視聴履歴内の各番組に付随する番組情報に含まれる属性値の出現頻度を計算指示毎に計算し、前記各属性値毎の嗜好度を求める嗜好分析機能と、
番組順位付け時に、前記将来放送予定の各番組の番組情報に含まれる属性値に対応する前記嗜好度を前記番組情報の項目別に加算し、各番組毎の嗜好適合度を求める計算機能と、
過去の番組順位付け時に前記計算機能により求めた前記各番組の嗜好適合度と、前記視聴履歴とを分析して、番組を順位付けする際に用いる将来放送予定の２つの番組のうちどちらが前記利用者の嗜好に適合しているかを判断する判断基準を設定し、再設定指示毎に前記分析処理を実行して前記判断基準の再設定を行う判断基準設定機能と、
前記判断基準を用いて、前記将来放送予定の各番組から、前記利用者の嗜好に適合する番組を順位付けする番組順位付け機能と、
をコンピュータに実行させるプログラムであり、
前記判断基準設定機能は、前記視聴履歴に含まれている過去に視聴した番組のうち１つの番組を視聴済み番組とし、この視聴済み番組の前記嗜好適合度を第１の情報とし、前記視聴済み番組と同時間帯に放送されていた番組である視聴しなかった番組のうち１つの番組の前記嗜好適合度を第２の情報とし、前記視聴済み番組を視聴したとする選択結果を第３の情報として、前記第１〜第３の情報を分析する処理を、前記視聴履歴に含まれている所定数の前記視聴済み番組について、前記視聴済み番組と前記視聴済み番組と同時間帯に放送されていた番組である視聴しなかった番組との全ての組みあわせに対して行って前記判断基準を設定し、更に再設定指示毎に前記分析処理を実行して前記判断基準を再設定する判断基準設定機能であり、
前記番組順位付け機能は、前記第２の記憶手段に記憶されている前記将来放送予定の各番組の番組情報から所定放送予定期間内の任意の２つの番組を抽出し、前記２つの番組の前記嗜好適合度から、前記判断基準を用いてどちらの番組がより利用者の嗜好に適合する番組であるかを判断する処理を、前記所定放送予定期間内の全ての番組の組み合わせにおいて実行し、その判断結果に基づき、前記所定放送予定期間内の各番組毎に利用者の嗜好に適合すると判断された回数をカウントして、その回数の多い順に番組を順位付けする機能であることを特徴とする番組順位付けプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、テレビジョン受信機に関し、多数の番組から視聴者の嗜好に適合する番組を順位付けする番組順位付け装置、番組順位付け方法、及び番組順位付けプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＢＳ放送及びＣＳ放送の開始や、テレビジョン番組のデジタル化により、利用者は膨大な数の番組から視聴する番組を選択できるようになった。しかし、その反面、どのような番組が放送されているかを網羅的に把握するのが困難となり、利用者が自分の嗜好に合う番組を選択することが難しくなってきた。また、利用者が自分の嗜好に合った番組が放送されている事に気付かず見逃してしまう可能性が大きくなった。
【０００３】
そこで膨大な数の番組のなかから利用者が嗜好にあった番組を選択するのを補助することを目的として、放送局は、番組タイトル・放送時間・チャンネル・ジャンル・内容説明・出演者リスト等の項目を含む番組情報を映像音声信号に多重化して送信する技術を実用化し運用を始めている。
【０００４】
テレビジョン受信機は、番組情報を利用して例えば電子番組表などを構成し画面上に提示するなどして利用者の番組選択の補助を行う機能を備えたものもある。
受信機のさらに進んだ技術として、利用者が視聴した番組の番組情報を含んだ視聴履歴を受信機内に記憶して、あらかじめ利用者がどのような内容の番組に興味があるのかの嗜好を分析しておき、番組選択時に、将来放送される予定の番組の番組情報を取得して、番組毎に利用者がどの程度その番組に興味があるのかをあらわす嗜好適合度を求め、当該嗜好適合度により利用者の興味のある番組を自動的に選択する番組自動選択方法の特許提案がある。
【０００５】
特許第３３４０３４２号公報では、利用者の嗜好を分析し、利用者の嗜好に適合する番組を自動的に選択して表示するテレビジョン選局装置を提供している。
【特許文献１】特許第３３４０３４２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許第３３４０３４２号公報によるテレビジョン選局装置では、番組情報に含まれる、番組タイトル・ジャンル・出演者リスト・内容説明等の各項目のテキストデータに含まれるキーワードを属性値として抽出して、この属性値を嗜好分析の分析要素として使用している。しかし、この方法だと項目の種類に関係なく抽出した属性値を全て同等に扱っているため、項目毎の特性や項目に対する利用者の嗜好傾向が嗜好適合度の計算に反映されないという課題がある。
【０００７】
例えば、内容や出演者に関係なく報道番組全般に興味がある利用者が、「タレント花子」がたまたまゲスト出演している報道番組を視聴したとする。この場合、ジャンルの項目の属性値である「報道番組」と出演者リストの項目の属性値である「タレント花子」が嗜好分析の分析要素として同等に扱われてしまう。従って、その後の番組選択において、利用者が興味を持っている報道番組が選択されるだけでなく、本来興味のない「タレント花子」が出演しているバラエティー番組等も選択される可能性が高くなってしまう。
【０００８】
このように、特許第３３４０３４２号公報によるテレビジョン選局装置では嗜好分析の精度が上げられず番組自動選択の精度を上げられない点が課題であった。
そこで本発明は、番組に対する嗜好適合度を、ジャンル・出演者リスト等の項目毎にわけ、項目毎の嗜好適合度を番組全体の嗜好適合度へ反映させる度合いを視聴履歴に基づいて最適化させることにより、嗜好分析の精度を向上させ、番組自動選択のための番組順位付けの精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
そこで、上記課題を解決するために本発明は、以下の装置、方法、及びプログラムを提供するものである。
（１）番組情報が付随されている番組の視聴履歴から、利用者の嗜好を分析し、将来放送予定の各番組の番組情報を利用して、前記将来放送予定の各番組を前記利用者の嗜好に適合する度合いの高い順に順位付けする番組順位付け装置において、
利用者が視聴した番組の視聴履歴を記憶する第１の記憶手段と、
番組に付随する前記番組情報を取得し記憶する第２の記憶手段と、
番組順位付け時に、前記視聴履歴と前記番組情報とを用いて、前記各番組が利用者の嗜好にどの程度適合しているかを示す１種類または複数種類の嗜好適合度を求める計算手段と、
過去の番組順位付け時に前記計算手段により求めた前記各番組の嗜好適合度と、前記視聴履歴とを分析して、番組を順位付けする際に用いる将来放送予定の２つの番組のうちどちらが前記利用者の嗜好に適合しているかを判断する判断基準を設定し、再設定指示毎に前記分析処理を実行して前記判断基準の再設定を行う判断基準設定手段と、
前記判断基準を用いて、前記将来放送予定の各番組から、前記利用者の嗜好に適合する番組を順位付けする番組順位付け手段と、
を有し、
前記判断基準設定手段は、前記視聴履歴に含まれている過去に視聴した番組のうち１つの番組を視聴済み番組とし、この視聴済み番組の前記嗜好適合度を第１の情報とし、前記視聴済み番組と同時間帯に放送されていた番組である視聴しなかった番組のうち１つの番組の前記嗜好適合度を第２の情報とし、前記視聴済み番組を視聴したとする選択結果を第３の情報として、前記第１〜第３の情報を分析する処理を、前記視聴履歴に含まれている所定数の前記視聴済み番組について、前記視聴済み番組と前記視聴済み番組と同時間帯に放送されていた番組である視聴しなかった番組との全ての組み合わせに対して行って前記判断基準を設定し、更に再設定指示毎に前記分析処理を実行して前記判断基準を再設定する判断基準設定手段であり、
前記番組順位付け手段は、前記第２の記憶手段に記憶されている前記将来放送予定の各番組の番組情報から所定放送予定期間内の任意の２つの番組を抽出し、前記２つの番組の前記嗜好適合度から、前記判断基準を用いてどちらの番組がより利用者の嗜好に適合する番組であるかを判断する処理を、前記所定放送予定期間内の全ての番組の組み合わせにおいて実行し、その判断結果に基づき、前記所定放送予定期間内の各番組毎に利用者の嗜好に適合すると判断された回数をカウントして、その回数の多い順に番組を順位付けする手段であることを特徴とする番組順位付け装置。
（２）番組情報が付随されている番組の視聴履歴から、利用者の嗜好を分析し、将来放送予定の各番組の番組情報を利用して、前記将来放送予定の各番組を前記利用者の嗜好に適合する度合いの高い順に順位付けする番組順位付け装置において、
前記番組情報は複数の項目を有し、その各項目は１つまたは複数の属性値により構成され、
利用者が視聴した番組の視聴履歴を記憶する第１の記憶手段と、
番組に付随する前記番組情報を取得し記憶する第２の記憶手段と、
前記視聴履歴内の各番組に付随する番組情報に含まれる属性値の出現頻度を計算指示毎に計算し、前記各属性値毎の嗜好度を求める嗜好分析手段と、
番組順位付け時に、前記将来放送予定の各番組の番組情報に含まれる属性値に対応する前記嗜好度を前記番組情報の項目別に加算し、各番組毎の嗜好適合度を求める計算手段と、
過去の番組順位付け時に前記計算手段により求めた前記各番組の嗜好適合度と、前記視聴履歴とを分析して、番組を順位付けする際に用いる将来放送予定の２つの番組のうちどちらが前記利用者の嗜好に適合しているかを判断する判断基準を設定し、再設定指示毎に前記分析処理を実行して前記判断基準の再設定を行う判断基準設定手段と、
前記判断基準を用いて、前記将来放送予定の各番組から、前記利用者の嗜好に適合する番組を順位付けする番組順位付け手段と、
を有し、
前記判断基準設定手段は、前記視聴履歴に含まれている過去に視聴した番組のうち１つの番組を視聴済み番組とし、この視聴済み番組の前記嗜好適合度を第１の情報とし、前記視聴済み番組と同時間帯に放送されていた番組である視聴しなかった番組のうち１つの番組の前記嗜好適合度を第２の情報とし、前記視聴済み番組を視聴したとする選択結果を第３の情報として、前記第１〜第３の情報を分析する処理を、前記視聴履歴に含まれている所定数の前記視聴済み番組について、前記視聴済み番組と前記視聴済み番組と同時間帯に放送されていた番組である視聴しなかった番組との全ての組みあわせに対して行って前記判断基準を設定し、更に再設定指示毎に前記分析処理を実行して前記判断基準を再設定する判断基準設定手段であり、
前記番組順位付け手段は、前記第２の記憶手段に記憶されている前記将来放送予定の各番組の番組情報から所定放送予定期間内の任意の２つの番組を抽出し、前記２つの番組の前記嗜好適合度から、前記判断基準を用いてどちらの番組がより利用者の嗜好に適合する番組であるかを判断する処理を、前記所定放送予定期間内の全ての番組の組み合わせにおいて実行し、その判断結果に基づき、前記所定放送予定期間内の各番組毎に利用者の嗜好に適合すると判断された回数をカウントして、その回数の多い順に番組を順位付けする手段であることを特徴とする番組順位付け装置。
（３）番組情報が付随されている番組の視聴履歴から、利用者の嗜好を分析し、将来放送予定の各番組の番組情報を利用して、前記将来放送予定の各番組を前記利用者の嗜好に適合する度合いの高い順に順位付けする番組順位付け装置における番組順位付け方法において、
前記番組順位付け装置が、
利用者が視聴した番組の視聴履歴を記憶する第１の記憶ステップと、
番組に付随する前記番組情報を取得し記憶する第２の記憶ステップと、
番組順位付け時に、前記視聴履歴と前記番組情報とを用いて、前記各番組が利用者の嗜好にどの程度適合しているかを示す１種類または複数種類の嗜好適合度を求める計算ステップと、
過去の番組順位付け時に前記計算ステップにより求めた前記各番組の嗜好適合度と、前記視聴履歴とを分析して、番組を順位付けする際に用いる将来放送予定の２つの番組のうちどちらが前記利用者の嗜好に適合しているかを判断する判断基準を設定し、再設定指示毎に前記分析処理を実行して前記判断基準の再設定を行う判断基準設定ステップと、
前記判断基準を用いて、前記将来放送予定の各番組から、前記利用者の嗜好に適合する番組を順位付けする番組順位付けステップと、
を実行することを特徴とし、
前記判断基準設定ステップは、前記視聴履歴に含まれている過去に視聴した番組のうち１つの番組を視聴済み番組とし、この視聴済み番組の前記嗜好適合度を第１の情報とし、前記視聴済み番組と同時間帯に放送されていた番組である視聴しなかった番組のうち１つの番組の前記嗜好適合度を第２の情報とし、前記視聴済み番組を視聴したとする選択結果を第３の情報として、前記第１〜第３の情報を分析する処理を、前記視聴履歴に含まれている所定数の前記視聴済み番組について、前記視聴済み番組と前記視聴済み番組と同時間帯に放送されていた番組である視聴しなかった番組との全ての組み合わせに対して行って前記判断基準を設定し、更に再設定指示毎に前記分析処理を実行して前記判断基準を再設定する判断基準設定ステップであり、
前記番組順位付けステップは、前記第２の記憶ステップに記憶されている前記将来放送予定の各番組の番組情報から所定放送予定期間内の任意の２つの番組を抽出し、前記２つの番組の前記嗜好適合度から、前記判断基準を用いてどちらの番組がより利用者の嗜好に適合する番組であるかを判断する処理を、前記所定放送予定期間内の全ての番組の組み合わせにおいて実行し、その判断結果に基づき、前記所定放送予定期間内の各番組毎に利用者の嗜好に適合すると判断された回数をカウントして、その回数の多い順に番組を順位付けするステップであることを特徴とする番組順位付け方法。
（４）番組情報が付随されている番組の視聴履歴から、利用者の嗜好を分析し、将来放送予定の各番組の番組情報を利用して、前記将来放送予定の各番組を前記利用者の嗜好に適合する度合いの高い順に順位付けする番組順位付け装置における番組順位付け方法において、
前記番組情報は複数の項目を有し、その各項目は１つまたは複数の属性値により構成され、
前記番組順位付け装置が、
利用者が視聴した番組の視聴履歴を記憶する第１の記憶ステップと、
番組に付随する前記番組情報を取得し記憶する第２の記憶ステップと、
前記視聴履歴内の各番組に付随する番組情報に含まれる属性値の出現頻度を計算指示毎に計算し、前記各属性値毎の嗜好度を求める嗜好分析ステップと、
番組順位付け時に、前記将来放送予定の各番組の番組情報に含まれる属性値に対応する前記嗜好度を前記番組情報の項目別に加算し、各番組毎の嗜好適合度を求める計算ステップと、
過去の番組順位付け時に前記計算ステップにより求めた前記各番組の嗜好適合度と、前記視聴履歴とを分析して、番組を順位付けする際に用いる将来放送予定の２つの番組のうちどちらが前記利用者の嗜好に適合しているかを判断する判断基準を設定し、再設定指示毎に前記分析処理を実行して前記判断基準の再設定を行う判断基準設定ステップと、
前記判断基準を用いて、前記将来放送予定の各番組から、前記利用者の嗜好に適合する番組を順位付けする番組順位付けステップと、
を実行することを特徴とし、
前記判断基準設定ステップは、前記視聴履歴に含まれている過去に視聴した番組のうち１つの番組を視聴済み番組とし、この視聴済み番組の前記嗜好適合度を第１の情報とし、前記視聴済み番組と同時間帯に放送されていた番組である視聴しなかった番組のうち１つの番組の前記嗜好適合度を第２の情報とし、前記視聴済み番組を視聴したとする選択結果を第３の情報として、前記第１〜第３の情報を分析する処理を、前記視聴履歴に含まれている所定数の前記視聴済み番組について、前記視聴済み番組と前記視聴済み番組と同時間帯に放送されていた番組である視聴しなかった番組との全ての組みあわせに対して行って前記判断基準を設定し、更に再設定指示毎に前記分析処理を実行して前記判断基準を再設定する判断基準設定ステップであり、
前記番組順位付けステップは、前記第２の記憶ステップに記憶されている前記将来放送予定の各番組の番組情報から所定放送予定期間内の任意の２つの番組を抽出し、前記２つの番組の前記嗜好適合度から、前記判断基準を用いてどちらの番組がより利用者の嗜好に適合する番組であるかを判断する処理を、前記所定放送予定期間内の全ての番組の組み合わせにおいて実行し、その判断結果に基づき、前記所定放送予定期間内の各番組毎に利用者の嗜好に適合すると判断された回数をカウントして、その回数の多い順に番組を順位付けするステップであることを特徴とする番組順位付け方法。
（５）番組情報が付随されている番組の視聴履歴から、利用者の嗜好を分析し、将来放送予定の各番組の番組情報を利用して、前記将来放送予定の各番組を前記利用者の嗜好に適合する度合いの高い順に順位付けする番組順位付けプログラムにおいて、
利用者が視聴した番組の視聴履歴を第１の記憶手段に記憶させる第１の記憶機能と、
番組に付随する前記番組情報を取得し第２の記憶手段に記憶させる第２の記憶機能と、
番組順位付け時に、前記視聴履歴と前記番組情報とを用いて、前記各番組が利用者の嗜好にどの程度適合しているかを示す１種類または複数種類の嗜好適合度を求める計算機能と、
過去の番組順位付け時に前記計算機能により求めた前記各番組の嗜好適合度と、前記視聴履歴とを分析して、番組を順位付けする際に用いる将来放送予定の２つの番組のうちどちらが前記利用者の嗜好に適合しているかを判断する判断基準を設定し、再設定指示毎に前記分析処理を実行して前記判断基準の再設定を行う判断基準設定機能と、
前記判断基準を用いて、前記将来放送予定の各番組から、前記利用者の嗜好に適合する番組を順位付けする番組順位付け機能と、
をコンピュータに実行させるプログラムであり、
前記判断基準設定機能は、前記視聴履歴に含まれている過去に視聴した番組のうち１つの番組を視聴済み番組とし、この視聴済み番組の前記嗜好適合度を第１の情報とし、前記視聴済み番組と同時間帯に放送されていた番組である視聴しなかった番組のうち１つの番組の前記嗜好適合度を第２の情報とし、前記視聴済み番組を視聴したとする選択結果を第３の情報として、前記第１〜第３の情報を分析する処理を、前記視聴履歴に含まれている所定数の前記視聴済み番組について、前記視聴済み番組と前記視聴済み番組と同時間帯に放送されていた番組である視聴しなかった番組との全ての組み合わせに対して行って前記判断基準を設定し、更に再設定指示毎に前記分析処理を実行して前記判断基準を再設定する判断基準設定機能であり、
前記番組順位付け機能は、前記第２の記憶手段に記憶されている前記将来放送予定の各番組の番組情報から所定放送予定期間内の任意の２つの番組を抽出し、前記２つの番組の前記嗜好適合度から、前記判断基準を用いてどちらの番組がより利用者の嗜好に適合する番組であるかを判断する処理を、前記所定放送予定期間内の全ての番組の組み合わせにおいて実行し、その判断結果に基づき、前記所定放送予定期間内の各番組毎に利用者の嗜好に適合すると判断された回数をカウントして、その回数の多い順に番組を順位付けする機能であることを特徴とする番組順位付けプログラム。
（６）番組情報が付随されている番組の視聴履歴から、利用者の嗜好を分析し、将来放送予定の各番組の番組情報を利用して、前記将来放送予定の各番組を前記利用者の嗜好に適合する度合いの高い順に順位付けする番組順位付けプログラムにおいて、
前記番組情報は複数の項目を有し、その各項目は１つまたは複数の属性値により構成され、
利用者が視聴した番組の視聴履歴を第１の記憶手段に記憶させる第１の記憶機能と、
番組に付随する前記番組情報を取得し第２の記憶手段に記憶させる第２の記憶機能と、
前記視聴履歴内の各番組に付随する番組情報に含まれる属性値の出現頻度を計算指示毎に計算し、前記各属性値毎の嗜好度を求める嗜好分析機能と、
番組順位付け時に、前記将来放送予定の各番組の番組情報に含まれる属性値に対応する前記嗜好度を前記番組情報の項目別に加算し、各番組毎の嗜好適合度を求める計算機能と、
過去の番組順位付け時に前記計算機能により求めた前記各番組の嗜好適合度と、前記視聴履歴とを分析して、番組を順位付けする際に用いる将来放送予定の２つの番組のうちどちらが前記利用者の嗜好に適合しているかを判断する判断基準を設定し、再設定指示毎に前記分析処理を実行して前記判断基準の再設定を行う判断基準設定機能と、
前記判断基準を用いて、前記将来放送予定の各番組から、前記利用者の嗜好に適合する番組を順位付けする番組順位付け機能と、
をコンピュータに実行させるプログラムであり、
前記判断基準設定機能は、前記視聴履歴に含まれている過去に視聴した番組のうち１つの番組を視聴済み番組とし、この視聴済み番組の前記嗜好適合度を第１の情報とし、前記視聴済み番組と同時間帯に放送されていた番組である視聴しなかった番組のうち１つの番組の前記嗜好適合度を第２の情報とし、前記視聴済み番組を視聴したとする選択結果を第３の情報として、前記第１〜第３の情報を分析する処理を、前記視聴履歴に含まれている所定数の前記視聴済み番組について、前記視聴済み番組と前記視聴済み番組と同時間帯に放送されていた番組である視聴しなかった番組との全ての組みあわせに対して行って前記判断基準を設定し、更に再設定指示毎に前記分析処理を実行して前記判断基準を再設定する判断基準設定機能であり、
前記番組順位付け機能は、前記第２の記憶手段に記憶されている前記将来放送予定の各番組の番組情報から所定放送予定期間内の任意の２つの番組を抽出し、前記２つの番組の前記嗜好適合度から、前記判断基準を用いてどちらの番組がより利用者の嗜好に適合する番組であるかを判断する処理を、前記所定放送予定期間内の全ての番組の組み合わせにおいて実行し、その判断結果に基づき、前記所定放送予定期間内の各番組毎に利用者の嗜好に適合すると判断された回数をカウントして、その回数の多い順に番組を順位付けする機能であることを特徴とする番組順位付けプログラム。
【発明の効果】
【００１０】
以上の通り、本発明は以下の効果を有する。
本発明の番組順位付け装置、方法、及びプログラムでは、装置内に記憶している過去に放送された番組の、ジャンル・出演者リスト等の項目毎の嗜好適合度と、視聴履歴から判断できる番組視聴の判断結果を基に、将来放送予定の各番組に対する判断基準を設定し、更新している。
【００１１】
この判断基準にて番組の順位付けを行うことにより、利用者の視聴傾向に最適化した判断基準に従って、項目毎の嗜好適合度から番組全体の嗜好適合度を求め、番組順位付けの判断に反映させることができるようになる。
【００１２】
例えば、利用者が出演者リストやキーワードの項目の属性値に関係なく、ジャンルの項目の属性値で「報道」と区別される報道番組全般を多く見ている場合、ニューラルネットワークによる学習によって、出演者リストやキーワードの項目の嗜好適合度に関わらず、ジャンルの項目の嗜好適合度が高い番組の番組全体の嗜好適合度が高くなるような判断基準が形成される。このため、興味のある出演者リストやキーワードの項目の属性値が含まれない報道番組であっても、興味のある出演者リストやキーワードの項目の属性値が含まれる報道番組と同程度に順位付けされる可能性が高くなる。
【００１３】
従って嗜好分析の精度を向上させ番組自動選択のための番組順位付けの精度を向上させる効果を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
次に本発明を実施するための最良の形態を説明する。本実施例は本発明の番組順位付け装置を番組自動選択装置として利用したものである。
【実施例】
【００１５】
本発明の一実施例では、放送局が映像音声信号とともに番組に関する、番組タイトル・放送時間・チャンネル・ジャンル・内容説明・出演者リスト等を含む番組情報を多重化して送信し、受信側で受信した放送波から映像音声信号と番組情報を分離し、利用者が、受信機に表示される番組情報を利用して視聴する番組を選択することが可能なテレビジョン放送システムを想定する。
【００１６】
なお、以降の説明で使用する「番組」とは下記のようなものである。
例えば連続ドラマのように毎週決まった曜日に放送される第１話、第２話、・・・、最終話は同一の番組として扱う。より具体的には、連続ドラマ「次郎物語」全１１話があったとして、この全１１話は、「次郎物語」という同一の番組として扱う。そしてこの番組のうち、既に第２話まで放送が終了している時点において、この放送が終了している第１話及び第２話を番組「次郎物語」の「過去に放送された番組」と呼ぶ。そして、まだ放送されておらずこれから放送予定の第３話以降を番組「次郎物語」の「将来放送予定の番組」と呼ぶこととする。
【００１７】
また異なる例としては、毎週同じ曜日に同じチャンネルで同じような内容で放送される番組も同一番組として扱う。より具体的には、毎週土曜日の８時に８チャンネルで放送される「お笑い合戦」というバラエティー番組があったとして、この「お笑い合戦」はどの週の土曜日において放送される「お笑い合戦」でも同一の番組として扱う。そして本日が金曜日だとした場合、この番組のうち、現時点において既に放送が終了している先週以前の土曜日に放送された「お笑い合戦」を総称して番組「お笑い合戦」の「過去に放送された番組」と呼ぶ。そして、まだ放送されていない明日以降の土曜日に放送される予定の「お笑い合戦」を総称して番組「お笑い合戦」の「将来放送予定の番組」と呼ぶこととする。
【００１８】
また番組情報とは、放送局が作成する番組に関する情報であり、番組タイトル・放送時間・チャンネル・ジャンル・内容説明・出演者リスト等の項目が含まれる。また、番組順位付け情報とは、番組自動選択部が生成する番組に関する付加的な情報であり、番組情報から抽出したキーワード、番組視聴頻度、項目別嗜好適合度等が含まれる。
【００１９】
また、本説明では独自に「属値放送規定項目」と「属性値受信機規定項目」という２種類の項目を定義している。以下にその定義内容を説明する。
一般的に使用されている番組情報の項目とは、前述したとおり、番組タイトル・放送時間・チャンネル・ジャンル・内容説明・出演者リスト等であり、映像音声信号に多重して送信されるものである。
【００２０】
属性値放送規定項目とは、一般的に使用されている前述した番組情報の項目のうち、ジャンル・出演者リストなど、属性値のフォーマットが決まっている項目のことである。例えばジャンルという項目の属性値は、「ドラマ」には「１」,「スポーツ」には「２」などと固有の数値があてがわれており番組毎に記述されている。本説明では具体的に、「ジャンル」と「出演者リスト」を属性値放送規定項目として取り上げて説明する。
【００２１】
属性値受信機規定項目とは、一般的に使用されている前述した番組情報の項目のうち、番組タイトル・内容説明など、情報内容がテキストデータとして記述されており、固有の属性値が決まっていない項目から、属性値を一定の規則で抜き出して新たに受信機側で作成した項目のことである。本説明では具体的にテキストデータから形態素解析を用いて抽出するキーワードを属性値とする「キーワード」という名前の項目を作成している。
［全体の構成］
図１は本発明の番組順位付け装置の一実施例を利用した番組自動選択装置を示す構成図である。本実施例の番組自動選択装置は、テレビジョン放送の受信、視聴、録画、再生等のテレビジョン受信装置としての基本機能を有し、さらに番組の自動選択機能を有するものである。
【００２２】
放送受信部１０１は、チューナー及び復調分離手段を有し、視聴制御部１０２より受信するチャンネルが指示されると、指示されたチャンネルの放送局から地上波や放送衛星を介して送信される放送波を受信し、映像音声信号と番組情報に分離する。映像音声信号を録画制御部１０３へ出力し、番組情報を番組情報記憶部１０４へ出力する。
【００２３】
番組情報記憶部１０４はハードディスク等の記憶装置であり、放送受信部１０１より入力される番組情報、及び番組自動選択部１０５より入力される番組順位付け情報を記憶する。また、番組情報記憶部１０４は番組自動選択部１０５により番組情報及び番組順位付け情報を読み書きする機能を有する。
【００２４】
録画制御部１０３は、放送受信部１０１より入力される映像音声信号を出力制御部１０６へ出力するとともに、視聴制御部１０２より録画の指示があった場合には、映像音声信号を映像音声信号記憶部１０７へも出力する。
【００２５】
映像音声信号記憶部１０７はハードディスク等の記憶装置であり、録画制御部１０３より入力される映像音声信号を記憶する。また、出力制御部１０６により映像音声信号を読み出す機能を有する。
【００２６】
出力制御部１０６は、視聴制御部１０２より放送視聴の指示があった場合には、録画制御部１０３より入力される映像音声信号を出力部１０８へ出力し、視聴制御部１０２より録画番組再生の指示があった場合には、視聴制御部１０２より指定された番組を映像音声信号記憶部１０７より読み出し出力部１０８へ出力する。
【００２７】
出力部１０８はブラウン管や液晶等の画像出力装置とスピーカー等の音声出力装置により構成され、出力制御部１０６より入力される映像音声信号を再生する。また、録画予約のための操作画面を表示したり、映像音声信号記憶部１０７に記憶されている録画番組リストを表示したり、番組自動選択部１０５より入力されるおすすめ番組リストを表示したりする機能を有する。
【００２８】
入力部１０９はリモコンとその受光部等で構成される入力装置であり、利用者が、視聴するチャンネルの選択、視聴中の番組の録画開始・停止、録画予約、録画番組の再生・停止、番組自動選択の指示、おすすめ番組リストからの録画予約する番組の選択等を行う機能を有する。
【００２９】
視聴制御部１０２は、入力部１０９より視聴するチャンネルが指示されると放送受信部１０１へそのチャンネルの受信を指示し、入力部１０９より視聴中の番組の録画開始・停止が指示されるとそれに従って録画制御部１０３へ録画開始・停止を指示し、入力部１０９より録画予約が指示されると録画管理情報（録画開始・停止時刻、チャンネル等）を録画管理情報記憶部１１０へ出力し、入力部１０９より録画番組の再生・停止が指示されるとそれに従って視聴制御部１０２へ録画番組の再生・停止を指示する。さらに、入力部１０９より入力される全ての指示を視聴履歴として視聴履歴記憶部１１１へ出力する。また、録画管理情報記憶部１１０に記憶されている録画管理情報を定期的に検査し、録画を開始すべき時刻であれば放送受信部１０１へ録画する番組のチャンネルの受信を指示するとともに録画制御部１０３へ録画開始を指示し、また録画を停止すべき時刻であれば録画制御部１０３へ録画停止を指示する。
【００３０】
録画管理情報記憶部１１０はハードディスク等の記憶装置であり、視聴制御部１０２により録画管理情報を読み書きする機能を有する。
視聴履歴記憶部１１１はハードディスク等の記憶装置であり、視聴制御部１０２より入力される視聴履歴を記憶する。また、番組自動選択部１０５により視聴履歴を読み出す機能を有する。また、予め定められた期間を経過した視聴履歴を自動的に消去する機能を有してもよい。
【００３１】
番組自動選択部１０５は、番組情報記憶部１０４に記憶されている番組情報の読み出し及び番組順位付け情報の書き込み、視聴履歴記憶部１１１に記憶されている視聴履歴の読み出し、及び嗜好情報記憶部１１２に記憶されている嗜好情報及び番組順位付けの判断基準の読み書きの機能を有する。また、入力部１０９より番組自動選択が指示されると、自動的に選択した番組のリストを出力部１０８へ出力する。あるいは、指定された時刻になると自動的に番組自動選択が起動するように設定されている場合には、指定された時刻になると自動的に番組を選択し、録画予約リストとして録画管理情報を録画管理情報記憶部１１０へ出力する。
【００３２】
嗜好情報記憶部１１２はハードディスク等の記憶装置であり、番組自動選択部１０５により嗜好情報及び番組順位付けの判断基準を読み書きする機能を有する。
なお、番組情報記憶部１０４、映像音声信号記憶部１０７、録画管理情報記憶部１１０、視聴履歴記憶部１１１、及び嗜好情報記憶部１１２は１つのハードディスク等の記憶装置を共用する構成にしてもよい。
［番組自動選択部のより詳細な構成］
次に、番組自動選択部１０５の構成と動作をより詳細に説明する。
【００３３】
図２は本発明の番組順位付け装置の一実施例を利用した番組自動選択装置における番組自動選択部１０５の構成図である。また図１３はこの番組自動選択部１０５で行われる番組自動選択処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【００３４】
番組自動選択部１０５は、キーワード抽出部２０１、視聴頻度計算部２０２、嗜好分析部２０３、番組順位付けの判断基準学習部２０４、項目別嗜好適合度計算部２０５、及び番組選択部２０６で構成される。
【００３５】
キーワード抽出部２０１は、番組情報記憶部１０４に新しい番組情報が記憶されると、番組情報記憶部１０４より番組情報を読み出し、番組情報に含まれる番組タイトル、内容説明等の項目のテキストデータから形態素解析を利用してキーワードを抽出し、番組順位付け情報として番組情報記憶部１０４へ書き込む。
【００３６】
番組視聴頻度計算部２０２は、番組情報記憶部１０４に新しい番組情報が記憶されると、視聴履歴記憶部１１１より読み出す視聴履歴と番組情報記憶部１０４より読み出す視聴履歴に含まれている番組の番組情報とを利用して、新しく記憶されたそれぞれの番組の視聴頻度を求め、番組順位付け情報として番組情報記憶部１０４へ書き込む。
【００３７】
嗜好分析部２０３は、時計２０７を参照して予め設定された時刻になると、視聴履歴記憶部１１１より読み出す視聴履歴と番組情報記憶部１０４より読み出す視聴の対象である番組の番組情報及び番組順位付け情報とに基づき、ジャンル・出演者リスト・キーワード等各項目内の属性値毎嗜好度を求め、嗜好情報記憶部１１２へ書き込む。なお、嗜好分析は１日に１回程度行えばよい。
【００３８】
番組順位付けの判断基準学習部２０４は、時計２０７を参照して予め設定された時刻になると、番組情報記憶部１０４より読み出す各番組の項目別嗜好適合度及び番組視聴頻度と、視聴履歴記憶部１１１より読み出す視聴履歴とを利用して、番組を選択するための番組順位付けの判断基準を学習し、得られる番組順位付けの判断基準を嗜好情報記憶部１１２へ書き込む。なお、番組順位付けの判断基準の学習は１日に１回程度行えばよい。
【００３９】
項目別嗜好適合度計算部２０５は、入力部１０９からの指示または時計２０７を参照して予め設定された時刻になったことにより番組自動選択が起動されると、番組情報記憶部１０４より読み出す将来放送予定の番組の番組情報及び番組順位付け情報と嗜好情報記憶部１１２より読み出す各項目の属性値毎嗜好度とにより、番組自動選択の対象となる全番組の項目別嗜好適合度を求める。そして項目別嗜好適合度を番組順位付け情報として番組情報記憶部１０４へ書き込むとともに、項目別嗜好適合度と番組情報と番組順位付け情報とを番組選択部２０６へ出力する。
【００４０】
番組選択部２０６は、項目別嗜好適合度計算部２０５より番組の項目別嗜好適合度と番組情報と番組順位付け情報とが入力されると、項目別嗜好適合度と番組順位付け情報とを利用して、嗜好情報記憶部１１２より読み出す番組順位付けの判断基準に従って番組を選択し、選択された番組の番組情報を選択番組リストとして出力部１０８または録画管理情報記憶部１１０へ出力する。
＜番組自動選択部１０５の全体フロー＞
以上のような構成の番組自動選択部１０５の動作を図１３のフローチャートにて時系列的に説明する。
【００４１】
番組自動選択処理を開始する（Ｓ１０１）。
ステップＳ１０２では、キーワード抽出部２０１にて視聴履歴に関連する番組のキーワードが抽出されているか否かを確認する。視聴履歴に関連する番組とは、番組情報記憶部１０４に番組情報が記憶されている過去に放送された番組のうち、視聴履歴記憶部１１１に視聴履歴が記憶されている利用者が過去に視聴した番組と、このそれぞれの番組と同時間帯に放送されていた他のチャンネルの番組のことである。視聴履歴に関連する番組のキーワードは通常は前回以前の番組自動選択処理で抽出されているはずであるが、初回の番組自動選択処理や、前回以前の番組自動選択処理が電源オフ等の何らかの理由で行なわれなかった場合に、キーワードが抽出されていない場合がある。
【００４２】
視聴履歴に関連する番組のキーワードが抽出されていなかった場合は、視聴履歴に関連する番組に対してキーワード抽出部２０１にてキーワード抽出処理（Ｓ１０３）を行なう。
【００４３】
次に、嗜好分析部２０３にて属性値嗜好度計算処理（Ｓ１０４）を行なう。
ステップＳ１０５では、視聴頻度計算部２０２にて視聴履歴に関連する番組の視聴頻度が計算されているか否かを確認する。視聴履歴に関連する番組の視聴頻度が計算されていない場合は、視聴履歴に関連する番組に対して視聴頻度計算部２０２にて視聴頻度計算処理（Ｓ１０６）を行なう。
【００４４】
ステップＳ１０７では、項目別嗜好適合度計算部２０５にて視聴履歴に関連する番組の項目別嗜好適合度が計算されているか否かを確認する。視聴履歴に関連する番組の項目別嗜好適合度が計算されていない場合は、視聴履歴に関連する番組に対して項目別嗜好適合度計算部２０５にて項目別嗜好適合度計算処理（Ｓ１０８）を行なう。
【００４５】
次に、番組順位付けの判断基準学習部２０４にて番組順位付けの判断基準学習処理（Ｓ１０９）を行なう。
なお、ここまでの処理は主に視聴履歴に対して行なう処理であって、１日に１回程度ある任意の時刻に行なえばよい。
【００４６】
そして、これ以降の処理は将来放送予定の番組に対して行なう処理であって、利用者の番組自動選択実行の指示を受けたときに実行するか、または１日に１回程度ある任意の時刻に行なって記憶しておき、利用者の番組自動選択実行指示時には、その記憶している実行結果の表示のみを行ってもよい。
【００４７】
番組情報記憶部１０４に記憶されている将来放送予定の全ての番組の番組情報からキーワードを抽出するキーワード抽出処理（Ｓ１１０）を行なう。
次に、視聴履歴記憶部１１１に記憶されている、前述の将来放送予定の各番組に対応する過去に放送された番組の視聴履歴と、前記番組情報記憶部１０４に記憶されている番組情報とを利用して、将来放送予定の全ての番組の視聴頻度を計算する視聴頻度計算処理（Ｓ１１１）を行なう。
【００４８】
次に、番組情報記憶部１０４に記憶されている将来放送予定の全ての番組の番組情報、と番組順位付け情報とから項目別嗜好適合度を計算する項目別嗜好適合度計算処理（Ｓ１１２）を行なう。
【００４９】
最後に番組情報記憶部１０４に記憶されている将来放送予定の全ての番組から、利用者の嗜好に適合する番組を選択する番組自動選択実行処理（Ｓ１１３）を行なう。
以上で番組自動選択処理を終了する（Ｓ１１４）。
＜各構成要素の詳細＞
次に、上記番組自動選択部１０５の構成要素である、キーワード抽出部２０１、視聴頻度計算部２０２、嗜好分析部２０３、番組順位付けの判断基準学習部２０４、項目別嗜好適合度計算部２０５、及び番組選択部２０６のそれぞれにおける動作について詳細に説明する。
＜キーワード抽出部２０１の詳細＞
まずキーワード抽出部２０１で行なわれるキーワード抽出処理（Ｓ１０３）の流れを図１４のフローチャートを用いて時系列的に説明する。
【００５０】
キーワード抽出処理を開始する（Ｓ２０１）。
キーワード抽出処理（Ｓ２０２）にて番組情報記憶部１０４に記憶されている番組情報（Ｓ８０１）を読み出して、その番組情報に含まれる番組タイトルと内容説明とのテキストデータからキーワード（Ｓ２０３）を抜き出す。この抜き出したキーワード（Ｓ２０３）は、属性値嗜好度計算析処理（Ｓ１０４）、および項目別嗜好適合度計算処理（Ｓ１０８／Ｓ１１２）に使用するために、記憶処理（Ｓ２０４）にてキーワード（Ｓ２０５）として番組情報記憶部１０４に記憶する。
【００５１】
以上でキーワード抽出処理を終了する（Ｓ２０６）。
＜番組視聴頻度計算部２０２の詳細＞
次に、番組視聴頻度計算部２０２で行う番組視聴頻度計算処理（Ｓ１０６／Ｓ１１１）の詳細について説明する。
【００５２】
番組の放送形態には毎日放送、月曜日から金曜日の毎日放送、毎週放送、１回のみ放送等があるが、ここでは毎週放送される番組を対象として、利用者のその番組に対する視聴頻度を検出する。なお、毎日放送される番組や月曜日から金曜日の毎日放送される番組も週の単位で見れば毎週放送されているとみなせるので、番組視聴頻度計算の対象となる。
【００５３】
番組視聴頻度計算のために、ある番組ｐに対して番組ｐの放送予定日のｗ週間前の同番組を視聴したか否かの判別関数を図３の式で定義する。ただし、番組ｐのｗ週間前の同番組を視聴したか否かの判断は、番組ｐに関する番組情報及びｗ週間前の視聴履歴に基づいて行う。より具体的には、ｗ週間前の番組ｐと同じチャンネルかつ同じ時間帯（番組ｐの放送時間の前後１時間程度の幅を持たせる）において放送中に視聴した履歴が存在し、かつその視聴履歴に含まれている番組の番組タイトルが番組ｐの番組タイトルと同一であると判断できる場合に、ｗ週間前の同番組を視聴したと判断する。
【００５４】
次に、番組ｐの番組視聴頻度Ｐf(ｐ)を求める式を図３の式を用いて図４のように定義する。この式は図３の式にコサインによる窓関数をかけて足し合わせるもので、最小値０、最大値１となるように正規化している。
【００５５】
この式により、番組ｐの番組視聴頻度Ｐf(ｐ)が０以上１以下の実数で求まり、値が大きいほど視聴頻度が高いということになる。さらに、コサインによる窓関数をかけることにより、最近の履歴ほど視聴頻度の値に強く影響することになる。ただし、Ｎｗは１以上の整数で、何週間前までの視聴履歴を使用するかによって定まる定数である。例えば、５０週間前（約１年前）までの履歴を使用するのであれば、Ｎｗは５０となる。
＜視聴頻度計算処理の流れ＞
次に、上記番組視聴頻度計算部２０２で行なう視聴頻度計算処理（Ｓ１０６／Ｓ１１１）の流れを、図１６を用いて時系列的に説明する。
【００５６】
視聴頻度計算処理を開始する（Ｓ４０１）。
番組情報記憶部１０４に記憶されている番組情報（Ｓ８０１）と、視聴履歴記憶部１１１に記憶されている視聴履歴（Ｓ８０２）とを用いて、図３の式と図４の式とによって視聴頻度計算処理（Ｓ４０２）を行い、将来放送予定の番組と同一相当と判断できる番組タイトルの過去に放送された番組の視聴頻度（Ｓ４０３）を求める。この求めた視聴頻度（Ｓ４０３）は、属性値嗜好度計算処理（Ｓ１０４）、番組順位付けの判断基準学習処理（Ｓ１０９）、および番組自動選択実行処理（Ｓ１１３）に使用するために、記憶処理（Ｓ４０４）にて、視聴頻度（Ｓ４０５）として番組情報記憶部１０４へ記憶する。
【００５７】
以上で視聴頻度計算処理を終了する（Ｓ４０６）。
＜嗜好分析部２０３の詳細＞
次に、嗜好分析部２０３で行なう利用者の属性値嗜好度分析処理（Ｓ１０４）の詳細について説明する。
【００５８】
まず、全ての視聴履歴のうち「ながら視聴」の可能性のある視聴履歴を排除する。「ながら視聴」の対象となる番組では、番組視聴頻度が高くなる傾向がある。逆に、番組視聴頻度の低い番組を視聴した場合には、利用者が興味を持ってその番組を選択したと考えられる。そこで、放送中に番組を視聴した履歴に対して、対応する番組の番組視聴頻度がある閾値より大きいものを嗜好分析の対象外として除外する。ここで使用する閾値は０以上１以下の実数であり、０．５等の適当な値に定める。なお、視聴頻度の高い番組は利用者が習慣的に視聴したい番組であり、特に自動選択した番組を録画予約する場合には選択すべき番組であるとも考えられるが、番組自動選択部が番組を選択するときに利用する情報に番組視聴頻度を含めることにより視聴頻度の高い番組も選択される確率が高くなる。
【００５９】
次に、「ながら視聴」の可能性のある視聴履歴を排除して残った全ての視聴履歴を利用して嗜好を分析する。嗜好の分析は、それぞれの視聴履歴に含まれている番組に関して、番組情報に含まれる、ジャンル・出演者リスト等の放送規定項目の属性値、及び番組順位付け情報に含まれるキーワード等の受信機規定項目の属性値の出現回数を求め、それをジャンル・出演者リスト・キーワード等の各項目毎に正規化することによって行う。正規化は、属性値ｘの出現回数がｆ（ｘ）であるとすると、図９に示す式によっておこなう。この式は人間の感性に近いと言われる対数関数を用いてｆ（ｘ）の値を０以上１以下に正規化してＰ（ｘ）の値を求めるものである。ただし、ｆｍａｘは属性値ｘが含まれる各項目の全ての属性値に関する出現回数の最大値である。また、Ａは任意の定数であり、正規化における対数関数の曲線形を考慮して決める。この式により属性値ｘの出現回数は０以上１以下の実数に正規化される。正規化された値を属性値ｘの嗜好度とする。図１０に番組情報の各項目毎の属性値嗜好度の例を示す。
＜属性値嗜好度計算処理の流れ＞
次に、上記嗜好分析部２０３で行なう属性値嗜好度計算処理（Ｓ１０４）の流れを、図１５を用いて時系列的に説明する。
【００６０】
属性値嗜好度計算処理を開始する（Ｓ３０１）。
番組情報記憶部１０４に記憶されている番組情報（Ｓ８０１）、キーワード（Ｓ２０５）、視聴頻度（Ｓ４０５）、視聴履歴記憶部１１１に記憶されている視聴履歴（Ｓ８０２）を用いて嗜好分析処理（Ｓ３０２）を行う。
【００６１】
嗜好分析処理（Ｓ３０２）は、番組情報（Ｓ８０１）から抽出される、ジャンル・出演者リストの各属性値放送規定項目と、キーワード（Ｓ２０５）を属性値とする<キーワード>という名前の属性値受信機規定項目とに含まれる各属性値が、利用者の嗜好にどれくらい適合しているかを示す項目毎の属性値嗜好度（Ｓ３０３）を図９に示す式を用いて計算する。
【００６２】
なお嗜好分析処理（Ｓ３０２）に利用する番組情報（Ｓ８０１）には、放送中の番組視聴・番組録画予約での視聴・録画された番組の視聴等のさまざまな形式の操作による視聴履歴（Ｓ８０２）による番組情報が含まれる。しかし、放送中の番組視聴に関しては、利用者が特に興味のない番組でありあまり注意を払わずに視聴するいわゆる「ながら視聴」の番組があるので、全ての番組情報（Ｓ８０１）を嗜好分析処理（Ｓ３０２）に利用すると嗜好分析の精度が上がらなくなってしまうという問題が発生する。この問題を回避するために放送中の番組視聴に関しては、番組毎の視聴頻度（Ｓ４０５）を参照して、前述のとおり所定の閾値より視聴頻度の高い番組は「ながら視聴」の番組の可能性が高いと判断し当該番組を除外した後の番組情報を利用して嗜好分析処理（Ｓ３０２）を行う。
【００６３】
嗜好分析処理（Ｓ３０２）にて計算された属性値嗜好度（Ｓ３０３）は、項目別嗜好適合度計算処理（Ｓ１０８／Ｓ１１２）に使用するために、記憶処理（Ｓ３０４）にて属性値嗜好度（Ｓ３０５）として嗜好情報記憶部１１２へ記憶する。なお、属性値嗜好度（Ｓ３０３）は各項目内で正規化するものとする。
【００６４】
以上で属性値嗜好度計算処理を終了する（Ｓ３０６）。
＜項目別嗜好適合度計算部２０５の詳細＞
次に、項目別嗜好適合度計算部２０５で行う、項目別嗜好適合度計算処理（Ｓ１０８／Ｓ１１２）について説明する。
【００６５】
項目別嗜好適合度の計算は、嗜好情報記憶部１１２に記憶されている番組情報に含まれるジャンル・出演者リスト等の属性値放送規定項目と番組順位付け情報に含まれるキーワード等の属性値受信機規定項目とに含まれる各属性値の嗜好度を利用し、ジャンル・出演者リスト・キーワード等の項目毎に行う。
【００６６】
ジャンルに関しては、１つの番組に１つのジャンル属性値のみが含まれるので、番組情報に含まれるジャンル属性値の嗜好度を番組のジャンルの嗜好適合度とする。出演者リスト及びキーワードに関しては、１つの番組に複数の属性値が含まれる可能性があるので、１つの番組に含まれる全ての属性値の嗜好度の和を正規化したものを項目別嗜好適合度とする。具体的には、例えばある番組の出演者リストの属性値をｘ１、ｘ２、…ｘＮとして、出演者リストの属性値の嗜好度の和Ｐｓｕｍを図１１に示す式を用いて求める。この式は人間の感性に近いと言われる対数関数を用いてＰｓｕｍの値を０以上１以下に正規化するものである。
【００６７】
さらに、図１２に示す式を用いて嗜好度の和Ｐｓｕｍを正規化し、その番組の出演者リストの嗜好適合度Ｐを求める。ただし、Ｎｍａｘは将来放送予定の全番組に関する出演者数の最大値である。また、Ａは任意の定数であり、正規化における対数関数の曲線形を考慮して決める。すなわちＡが大きいほど対数関数の上に凸の度合いが大きくなり、正規化後の嗜好適合度の分布がより大きいほうに偏る。逆にＡが大きいほど対数関数の上に凸の度合いが小さくなり、嗜好適合度の分布が平均化される。番組自動選択の結果が最も良くなるようなＡの値を実験によって求める。キーワードに関しても同様に図１１の式と図１２の式とを用いて項目別嗜好適合度を求める。
＜項目別嗜好適合度計算処理の流れ＞
次に、上記項目別嗜好適合度計算部２０５で行う項目別嗜好適合度計算処理（Ｓ１０８／Ｓ１１２）の流れを、図１７を用いて時系列的に説明する。
【００６８】
項目別嗜好適合度計算処理を開始する（Ｓ５０１）。
嗜好情報記憶部１１２に記憶されている属性値嗜好度（Ｓ３０５）と番組情報記憶部１０４に記憶されている番組情報（Ｓ８０１）およびキーワード（Ｓ２０５）とを用いて、図１１の式と図１２の式とによって、番組毎の項目別嗜好適合度計算処理（Ｓ５０２）を行い、番組毎の項目別嗜好適合度（Ｓ５０３）を求める。この求めた番組毎の項目別嗜好適合度（Ｓ５０３）は、番組順位付けの判断基準学習処理（Ｓ１０９）と番組自動選択実行処理（Ｓ１１３）に使用するために記憶処理（Ｓ５０４）にて、項目別嗜好適合度（Ｓ５０５）として項目別嗜好適合度計算部２０５内に保持する。
【００６９】
以上で項目別嗜好適合度計算処理を終了する（Ｓ５０６）。
＜番組順位付けの判断基準学習部２０４の詳細＞
次に、番組順位付けの判断基準学習部２０４で行う項目別嗜好適合度（Ｓ５０５）と番組視聴頻度（Ｓ４０５）と視聴履歴（Ｓ８０２）とを利用して番組を選択するための番組順位付けの判断基準学習処理（Ｓ１０９）の詳細について説明する。なお、この処理は請求項上の判断基準設定手段に相当する。
【００７０】
まず、番組順位付けの判断基準の学習に使用するニューラルネットワークについて説明する。ニューラルネットワークとは人間の脳を模した情報処理モデルであり、人工知能等の分野で広く利用されている。図５はニューラルネットワークを構成するニューロンの模式図である。ニューロンは複数の値ｘｉ（ｉ＝１，２，．．，ｎ）を入力とし、それぞれの入力に重みｗｉ（ｉ＝１，２，．．，ｎ）をかけて足し合わせた重み和Σｘｉｗｉが閾値を越えたときに出力ｙとしてその重み和を出力する。ニューラルネットワークはこのニューロンを図６のように階層的に構成したものであり、複数の入力から１つまたは複数の出力を得る。一般的には図６に示すように入力層ｉｉ（ｉ＝１，２，．．，９）、中間層ｎｉ（ｉ＝１，２，．．，５）、出力層ｏｉ（ｉ＝１，２，３）の３層構成とする。このニューラルネットワークに対してトレーニング用の入出力の多数の組を用いてバックプロパゲーションと呼ばれる学習を行わせることにより、与えられた入力に対して正しい出力を返すような各ニューロンの重み値及び閾値を求めることができる。
【００７１】
次に、ニューラルネットワークを用いて番組順位付けの判断基準を学習する方法について説明する。
図７は、項目別嗜好適合度及び番組視聴頻度を利用した番組の選択、及びその番組順位付けの判断基準の学習に用いるニューラルネットワークの構成図である。このニューラルネットワークでは、任意の２つの番組についてのジャンル・出演者リスト・キーワード等の各項目別嗜好適合度及び番組視聴頻度を入力とし、利用者が２つの番組のどちらが好きかを表す０または１の値を出力とする（番組１の方が好きであればｏ１の出力を１、ｏ２の出力を０とし、番組２の方が好きであればｏ１の出力を０、ｏ２の出力を１とする）。なお、中間層に用いるニューロン（ｎ１、ｎ２、・・・）は、計算時間や精度を考慮して任意の数で構成してよい。
【００７２】
番組順位付けの判断基準の学習では、利用者による視聴番組の選択において、同時間帯に放送される複数の番組を比較することによって視聴する番組を選択することが一般的であるという特性を利用する。具体的には、図７のニューラルネットワークを用い、視聴履歴記憶部に記憶されているそれぞれの視聴履歴に関して、視聴履歴に含まれている番組及びその番組を視聴中に放送していた他の番組との組合せの全てについてのジャンル・出演者リスト・キーワード等の各項目別嗜好適合度及び番組視聴頻度を入力とし、出力を視聴履歴に含まれている番組の方が好き（利用者はより番組嗜好度が高い番組を選択した）としてバックプロパゲーションによる学習を行う。より具体的には、図８の番組放送表の例において、番組Ｄを放送中に視聴したとすると、図７における（番組１、番組２）の組合せは（番組Ｄ、番組Ａ）（番組Ｄ、番組Ｂ）（番組Ｄ、番組Ｆ）（番組Ａ、番組Ｄ）（番組Ｂ、番組Ｄ）（番組Ｆ、番組Ｄ）の６組となり、先の３組は（ｏ１、ｏ２）の出力が（１、０）、後の３組は（ｏ１、ｏ２）の出力が（０、１）となる。また、番組Ｇを放送中に視聴したとすると、図７における（番組１、番組２）の組合せは（番組Ｇ、番組Ｃ）（番組Ｇ、番組Ｅ）（番組Ｃ、番組Ｇ）（番組Ｅ、番組Ｇ）の４組となり、先の２組は（ｏ１、ｏ２）の出力が（１、０）、後の２組は（ｏ１、ｏ２）の出力が（０、１）となる。また、録画予約に関しても、放送中の視聴と同様である。また、録画番組を視聴した視聴履歴に関しては、例えば図８の２０：００から２１：００の間に録画番組Ｈを視聴したとすると、図７における（番組１、番組２）の組合せは（番組Ｈ、番組Ｃ）（番組Ｈ、番組Ｅ）（番組Ｈ、番組Ｇ）（番組Ｃ、番組Ｈ）（番組Ｅ、番組Ｈ）（番組Ｇ、番組Ｈ）の６組となり、先の３組は出力が０、後の３組は出力が１となる。全ての視聴履歴に関するこのような番組の組合せ及びそれぞれに対応する出力値をトレーニング用の入出力の組として、ニューラルネットワークの学習を行う。
＜番組順位付けの判断基準学習処理の流れ＞
次に上記番組順位付けの判断基準学習部２０４で行なう番組順位付けの判断基準学習処理（Ｓ１０９）の流れを、図１８を用いて時系列的に説明する。
【００７３】
番組順位付けの判断基準は、任意の２つの番組における視聴頻度（Ｓ４０５）と項目別嗜好適合度（Ｓ５０５）とを入力とし、どちらか一方の番組の選択結果を出力とするニューラルネットワークにより求められる。
【００７４】
番組順位付けの判断基準学習処理を開始する（Ｓ６０１）。
図７に示すように、ニューラルネットワークを視聴履歴（Ｓ８０２）より参照できる過去に視聴した番組の、項目別嗜好適合度（Ｓ５０５）と視聴頻度（Ｓ４０５）とを一方の入力（番組１）とし、視聴番組と同時刻に放送していて視聴しなかった番組の項目別嗜好適合度（Ｓ５０５）と視聴頻度（Ｓ４０５）とをもう一方の入力（番組２）とし、視聴した方の番組、つまり利用者が興味嗜好を持って選択したと判断できる番組を出力結果として番組順位付けの判断基準学習処理（Ｓ６０２）にてバックプロパゲーションによる学習を行わせる。この番組順位付けの判断基準学習処理（Ｓ６０２）を、視聴履歴（Ｓ８０２）として記憶してある所定数の視聴した番組と、同時刻に放送していたが視聴しなかった番組との、組み合わせに対して行わせることにより、利用者の嗜好にあった番組順位付けの判断基準（Ｓ６０３）を生成し、更新することができる。生成、更新した番組順位付けの判断基準（Ｓ６０３）は次回の番組自動選択実行処理（Ｓ１１３）に使用するため、記憶処理ステップ（Ｓ６０４）にて番組順位付けの判断基準（Ｓ６０５）として番組順位付けの判断基準学習部２０４内に保持する。
【００７５】
以上で番組順位付けの判断基準学習処理を終了する（Ｓ６０６）。
＜番組選択部２０６の詳細＞
次に、番組選択部２０６で行う将来放送予定の番組から嗜好に適合する番組を選択する番組自動選択実行処理（Ｓ１１３）について説明する。
【００７６】
まず、将来放送予定の番組の中から任意の２つの番組を選択する全ての組合せについて、それらの番組に関するジャンル・出演者リスト・キーワード等の各項目別嗜好適合度（Ｓ５０５）、及び番組視聴頻度（Ｓ４０５）を入力とし、番組順位付けの判断基準学習部２０４内に保持している番組順位付けの判断基準（Ｓ６０５）が設定されている図７のニューラルネットワークの出力を求める。このとき、入力した２番組のうち、より利用者の嗜好に適合すると判断された番組（図７で出力０の場合は番組１、出力１の場合は番組２）については、嗜好に適合すると判断された回数を数える。
【００７７】
次に、嗜好に適合すると判断された回数の多い順に番組を並べ、上位の番組から予め設定された数の番組を選択する。選択された番組をおすすめ番組として表示する場合には、おすすめ番組リストを画面に表示するために都合がいいように選択数を設定する。図２０は選択した番組をおすすめ番組として表示する際の表示画面の例である。
【００７８】
また、選択された番組を自動的に録画予約する場合には、同じ時間帯に放送予定の番組が複数選択されないように、上位の複数の番組の時間帯が重なる場合には時間帯が重なった番組のより下位の番組の代わりにそれより下位の時間帯の重ならない番組を選択する等の処理を行ってもよいし、あるいは、時間帯が重なった番組を画面に警告表示し、録画する番組をユーザーが選択できるような仕組みを設けてもよい。また、映像音声信号記憶部の容量が十分でない場合には、映像音声信号記憶部に記憶できるような番組の選択数にしてもよい。
＜番組自動選択実行時の処理の流れ＞
次に、番組選択部２０６で行う番組自動選択実行処理（Ｓ１１３）の流れを、図１９を用いて時系列的に説明する。
【００７９】
番組自動選択を開始する（Ｓ７０１）。
将来放送予定の番組の任意の２つの番組を抽出し、２つの番組（番組１と番組２）の視聴頻度（Ｓ４０５）と項目別嗜好適合度（Ｓ５０５）とを  図７に示すニューラルネットワークへの入力とし、このニューラルネットワークは番組順位付けの判断基準学習部２０４内に保持している番組順位付けの判断基準（Ｓ６０５）を用いて番組選択を行う。この番組選択処理を、選択対象となる全ての番組の組み合わせにおいて実行する（Ｓ７０２）。この選択処理で選択された回数のより多い番組が自動選択の対象となる番組である。この選択回数の多い順にお勧め番組として自動選択結果表示（Ｓ７０３）にて画面表示したり、一番選択回数の多い番組を自動的に録画したりする。
【００８０】
以上で番組自動選択実行処理を終了する（Ｓ７０４）。
なお、上記実施例では嗜好分析の際に「ながら視聴」の番組を排除し、かつ視聴頻度と項目別嗜好適合度とを用いて番組順位付けの判断基準の精度を向上させる例を説明したが、項目別嗜好適合度のみを用いて番組順位付けの判断基準の精度を向上させる番組自動選択装置でも、従来技術よりも精度のよい番組自動選択を行わせることができる。（請求項１〜６に対応）
また、本実施例は主にデジタル放送を想定して説明したものであるが、Ｇガイドなどに代表される電子番組表サービス事業者が提供する番組情報を用いればアナログ放送でも実現可能である。
【００８１】
また、本発明は上記した番組順位付け装置の機能をコンピュータに実現させるためのプログラムを含むものである。これらのプログラムは、記録媒体から読み取られてコンピュータに取り込まれてもよいし、通信ネットワークを介して伝送されてコンピュータに取り込まれてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００８２】
【図１】本発明の番組順位付け装置の一実施例を利用した番組自動選択装置を示す構成図である。
【図２】本発明の番組順位付け装置の一実施例を利用した番組自動選択装置における番組自動選択部の構成図である。
【図３】番組ｐの放送予定日のｗ’週間前の同番組を視聴したか否かの判別関数の式である。
【図４】番組ｐの番組視聴頻度を求める式である。
【図５】ニューラルネットワークを構成するニューロンの模式図である。
【図６】ニューラルネットワークを構成を示す模式図である。
【図７】本発明の番組順位付け装置の一実施例を利用した番組自動選択装置に用いるニューラルネットワークの構成図である。
【図８】番組放送表の例である。
【図９】番組情報の属性値の出現回数の正規化の式である。
【図１０】番組情報の属性値の嗜好値の例である。
【図１１】ある番組に含まれる出演者リストまたはキーワードの属性値の嗜好値の和を求める式である。
【図１２】出演者リストまたはキーワードの属性値の和を正規化する式である。
【図１３】本発明の番組順位付け装置の一実施例を利用した番組自動選択装置における番組自動選択処理の全体的な流れを示すフローチャートである。
【図１４】本発明の番組順位付け装置の一実施例を利用した番組自動選択装置におけるキーワード抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【図１５】本発明の番組順位付け装置の一実施例を利用した番組自動選択装置における属性値嗜好度計算処理の流れを示すフローチャートである。
【図１６】本発明の番組順位付け装置の一実施例を利用した番組自動選択装置における視聴頻度計算処理の流れを示すフローチャートである。
【図１７】本発明の番組順位付け装置の一実施例を利用した番組自動選択装置における項目別嗜好適合度計算処理の流れを示すフローチャートである。
【図１８】本発明の番組順位付け装置の一実施例を利用した番組自動選択装置における番組順位付けの判断基準学習処理の流れを示すフローチャートである。
【図１９】本発明の番組順位付け装置の一実施例を利用した番組自動選択装置における番組自動選択実行処理の流れを示すフローチャートである。
【図２０】おすすめ番組の表示例である。
【符号の説明】
【００８３】
２０１ キーワード抽出部
２０２  視聴頻度計算部
２０３  嗜好分析部
２０４  番組順位付けの判断基準学習部
２０５  項目別嗜好適合度計算部
２０６  番組選択部
Ｓ２１６  キーワード抽出処理ステップ
Ｓ２０５  視聴頻度計算処理ステップ
Ｓ１０６  嗜好分析処理ステップ
Ｓ１１１  番組順位付けの判断基準学習処理ステップ
Ｓ２０８  項目別嗜好適合度計算処理ステップ
Ｓ２１２  番組自動選択判断処理ステップ
【図１】
2006333422.tif 000003
【図２】
2006333422.tif 000004
【図３】
2006333422.tif 000005
【図４】
2006333422.tif 000006
【図５】
2006333422.tif 000007
【図６】
2006333422.tif 000008
【図７】
2006333422.tif 000009
【図８】
2006333422.tif 000010
【図９】
2006333422.tif 000011
【図１０】
2006333422.tif 000012
【図１１】
2006333422.tif 000013
【図１２】
2006333422.tif 000014
【図１３】
2006333422.tif 000015
【図１４】
2006333422.tif 000016
【図１５】
2006333422.tif 000017
【図１６】
2006333422.tif 000018
【図１７】
2006333422.tif 000019
【図１８】
2006333422.tif 000020
【図１９】
2006333422.tif 000021
【図２０】
2006333422.tif 000022