(57)【要約】ユーザに対してテレビ番組などの関心アイテムを推奨するための方法及び装置を提案する。本発明の原理によると、ユーザの視聴履歴や購入履歴が得られる前に生成されうる初期推奨情報がフィードバック処理を介してユーザの視聴行動をより反映するように適応／変更される。具体的には、ステレオタイプ・プロフィールを生成するために用いられるステレオタイプが生成される。そしてここから代表的ビューアによって選択されるアイテムの典型パターンを反映するステレオタイプ・プロフィールが生成される。そしてこのステレオタイプ・プロフィールを用いてグラウンド・トゥルース・データに対して推奨情報が生成され、ここではいわゆるグラウンド・トゥルース・データ内の各番組とステレオタイプ・プロフィール内の各ステレオタイプの重心との間の距離が算出される。そして算出された推奨情報ともとのグラウンド・トゥルース・データとの間に不一致がある場合、ユーザから追加フィードバックが求められ、このフィードバックによってメタプロフィールが生成される。メタプロフィールはユーザが推奨又は放棄を希望する番組に対して供給する重みのセットからなる（例えばプラス／マイナス補強）。最後にこのめたプロフィールをステレオタイプ・プロフィールに適用して推奨情報が算出しなおされる。
2005530255.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザに関心アイテムを推奨するためのリコメンダにおいて適用される方法であって、
ステレオタイプ・プロフィール及びグラウンド・トゥルース・データを適用して初期推奨情報を生成し、
前記初期推奨情報と前記グラウンド・トゥルース・データとが一致しない場合は前記推奨情報についてのユーザフェードバックを取得し、
前記ユーザフィードバックを適用して改正推奨情報を生成する工程を有することを特徴とする方法。
【請求項２】
前記初期推奨情報を生成する工程は、前記ステレオタイプ・プロフィールを構築するために用いられるステレオタイプを生成する工程を含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記初期推奨情報を生成する工程は、前記グラウンド・トゥルース・データ内の各アイテムと前記ステレオタイプ・プロフィール内の各ステレオタイプの重心との間の距離を算出する工程を含むことを特徴とする請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記改正推奨情報を生成する工程は、メタプロフィールを作成する工程を含み、前記メタプロフィールは前記改正推奨情報を生成するために用いられることを特徴とする請求項３記載の方法。
【請求項５】
Ｓ１とＳ２とが２つのアイテムを示し、Ｎが前記アイテムを構成するステレオタイプの数を示すとすると、特定の象徴的特徴に関する２つの値Ｓ１とＳ２との間の距離Ｄによって示される前記距離は、
【数１】
2005530255.tif 000006
によって求められることを特徴とする請求項３記載の方法。
【請求項６】
Ｓ１とＳ２とが２つのアイテムを示し、Ｎが前記アイテムを構成するステレオタイプの数を示すとすると、前記改正推奨情報を生成する工程は、前記ステレオタイプ・プロフィールに対して前記メタプロフィールＷを適用して、改正距離Ｄを
【数２】
2005530255.tif 000007
によって求める工程を含むことを特徴とする請求項４記載の方法。
【請求項７】
前記アイテムはプログラムに相当することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項８】
前記アイテムはコンテンツに相当することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項９】
前記アイテムは製品に相当することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１０】
ユーザに関心アイテムを推奨するためのリコメンダにおいて適用される装置であって、
コンピュータ読取可能符号を格納するメモリ、及び
前記メモリと連動可能に結合されるプロセッサを有する装置で、
前記プロセッサは、ステレオタイプ・プロフィール及びグラウンド・トゥルース・データを適用して初期推奨情報を生成し、
前記初期推奨情報と前記グラウンド・トゥルース・データとが一致しない場合は前記推奨情報についてのユーザフィードバックを求め、
前記ユーザフィードバックを適用して改正推奨情報を生成するように構成されることを特徴とする装置。
【請求項１１】
ユーザに関心アイテムを推奨するためのリコメンダにおいて適用される装置であって、
ステレオタイプ・プロフィール及びグラウンド・トゥルース・データを適用して初期推奨情報を生成する手段、
前記初期推奨情報と前記グラウンド・トゥルース・データとが一致しない場合は前記推奨情報についてのユーザフィードバックを求める手段、及び
前記ユーザフィードバックを適用して改正推奨情報を生成する手段を有することを特徴とする装置。
【請求項１２】
ユーザに関心アイテムを推奨するためのリコメンダに適用され、
コンピュータ読取可能プログラム符号手段を有するコンピュータ読取可能媒体を有する製品であって、前記コンピュータ読取可能プログラム符号手段は
ステレオタイプ・プロフィール及びグラウンド・トゥルース・データを適用して初期推奨情報を生成する工程、
前記初期推奨情報と前記グラウンド・トゥルース・データとが一致しない場合は前記推奨情報についてのユーザフィードバックを取得する工程、及び
前記ユーザフィードバックを適用して改正推奨情報を生成する工程を有することを特徴とする製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般に関心アイテムを推奨するための方法及び装置に関し、特にテレビ番組やその他の関心アイテムを推奨する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
テレビ視聴者に提供されるチャンネル数が増加するにつれ、これらチャンネルによって供給される番組（プログラム）内容の多様化も進んでいる。この結果テレビの視聴者は自らが関心を持つテレビ番組を見つけ出すのに苦労する。これに応じて例えばＥＰＧ（Electronic Program Guides）は題名や、時間、日付、チャンネルなどから提供されるテレビ番組を識別し、ユーザの個人的趣向などに応じて提供されるテレビ番組を検索・ソートすることを可能にして関心アイテムの番組を識別しやすくする。
【０００３】
なお従来からテレビ番組やその他の関心アイテムを推奨するための推奨ツールとしていくつかの技術が提案又は示唆されている。例えばＥＰＧにビューア（視聴者）の趣向を導入して特定ビューアにとって関心アイテムとなり得る推奨番組のセットを抽出するテレビ番組推奨ツールが存在する。一般的にテレビ番組推奨ツールは暗示的もしくは明示的な方法又はこれらの組み合わせによってビューアの趣向を把握する。暗示的テレビ番組推奨ツールはビューアの視聴履歴から得られた情報に基づいてテレビ番組の推奨情報を暗示的に作成する。これに対して明示的テレビ番組推奨ツールはビューアに対して明示的に、題名、ジャンル、俳優、チャンネル、日時、などの番組属性に対する趣向を問い合わせてビューアプロフィールを抽出し、推奨番組情報を生成する。
【０００４】
ところで、既存の推奨ツールはユーザが関心アイテムを容易に識別できるようにユーザを補助するが、これらの技術は様々な制約を有する。これらの問題が解決されたとするとこのような推奨ツールの利便性及び性能は大きく向上しうると思われる。例えば明示的推奨ツールにおいて包括性を実現するためには同ツールの初期化が非常に厄介である。すなわち新規ユーザは自らの趣向を概略的レベルの質問からからいちいち綿密に応答していく必要がある。一方で暗示的テレビ番組推奨ツールはビューアの視聴行動などを監視することによって暗示的にユーザプロフィールを抽出するが、このようなプロフィールが正確になるまでには相当時間が要される。更にこのような暗示的テレビ番組推奨ツールは推奨情報を提供できるようになるまでに少なくともある一定量の視聴履歴情報を要する。したがってこのような暗示的テレビ番組推奨ツールは導入された当初から推奨情報を提供することはできないという問題を抱える。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
したがって十分な個人視聴履歴が得られる前の段階においても暗示的にテレビ番組などの推奨アイテムを提供可能な方法及び装置が求められる。更にユーザの視聴行動を正確に把握可能な方法及び装置が求められる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は一般にユーザにテレビ番組などの関心アイテムを推奨する方法及び装置を提供する。本発明の原理によると、ユーザの視聴履歴や購入履歴が十分に得られる前の段階で生成されうる初期推奨情報がフィードバック処理によってユーザの視聴行動をより適確に反映するために適応又は変更される。
【０００７】
まず、例えば特定視聴領域の視聴履歴などからステレオタイプ・プロフィールを構築するために用いられるステレオタイプが生成される。次に代表的ビューアによって選択されるアイテムの典型パターンを反映するステレオタイプ・プロフィールが生成される。そしてこのステレオタイプ・プロフィールを用いてグラウンド・トゥルース・データに対して推奨情報が生成される。ここではグラウンド・トゥルース・データ内の各番組とステレオタイプ・プロフィール内の各ステレオタイプの重心との間の距離が算出される。そして算出された推奨情報ともとのグラウンド・トゥルース・データとの間に不一致がある場合、ユーザから追加フィードバックが求められ、このフィードバックによってメタプロフィールが生成される。メタプロフィールはユーザが推奨又は放棄を希望する番組に対して供給する重みのセットからなる（例えばプラス／マイナス補強）。最後にこのめたプロフィールをステレオタイプ・プロフィールに適用して推奨情報が算出しなおされる。
【０００８】
なお、添付図面と合わせて示される以下の好適な実施例の説明を参照することにより、本発明の原理及び本発明の更なる特徴及び効果に対す理解をいっそう深めることが可能であろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
図１は本発明によるテレビ番組リコメンダ１００を示す。図１に示されるテレビ番組リコメンダ１００は番組データベース２００において番組を評価して、特定ビューアにとって関心アイテムとなる番組を識別する。こうして得られる推奨番組のセットは例えば既存の画像表示技術を適用するセットトップ端末／テレビ（非図示）などを用いてビューアに提示されうる。なお、以下の説明では本発明をテレビ番組の推奨技術に適用する実施例が示されるが、本発明の適用はこのような実施例に限定されず、これ以外にもユーザの視聴履歴や購入履歴などの行動の評価に基づく各種自動推奨情報生成技術に適用されることが可能である。本発明は特にセットトップボックスやＴｉＶｏ（登録商標）様式の装置（ハードディスクレコーダ、ＰＶＲなど）などに好適に適用されうる。また、本発明はこれ以外にもユーザプロフィール・クラスタ技術が適用されるあらゆる構成に適用されることが可能である。例えばウェブプロフィールの場合これはウェブブラウザなどに組み込まれることが可能である。
【００１０】
テレビ番組リコメンダ１００は例えばユーザがこのテレビ番組リコメンダ１００を入手した当初などでユーザの視聴履歴１４０が得られる前の段階においてもテレビ番組推奨情報を提供することができる。図１に示されるようにテレビ番組リコメンダ１００は１以上の第３者らの視聴履歴１３０を用いて特定ユーザに関心アイテムとなる番組を推奨する。一般にこの第３者視聴履歴１３０は年齢、収入、性別、学歴などの人口統計データによって特徴付けられる特定人口の代表としてのサンプル人口の視聴傾向などに基づく。
【００１１】
図１に示されるように第３者視聴履歴１３０は特定人口によって視聴される番組のセット及び視聴されない番組のセットからなる。特定人口に視聴される番組のセットは実際に該特定人口によって視聴される番組を監視することによって得られる。一方特定人口によって視聴されない番組のセットは例えば番組データベース２００内の番組を恣意的にサンプリングすることによって得られる。また、別の変形例として、視聴されない番組のセットは例えばここで本願に参照によって挿入される本発明の発明者による米国特許出願整理番号０９／８１９，２８６（２００１年３月２８日出願、「人工知能アプリケーションにおいてネガティブ例を選択するための適応性サンプリング技術」）に記載される技術を適用して得られることも可能である。
【００１２】
テレビ番組リコメンダ１００は第３者視聴履歴１３０を処理して代表的ビューアによって視聴されるテレビプログラムの典型パターンを反映するステレオタイプ・プロフィールを生成する。ステレオタイプ・プロフィールとは何らかの形で共通点を有するテレビ番組（データ点）のクラスタに相当する。このようなステレオタイプ・プロフィールは様々な方法によって生成されることが可能である。例えばここにおいてそれぞれ参照により挿入される米国特許出願整理番号ｘｘ／ｘｘｘ，ｘｘｘ（２００１年１１月１４日出願「アイテムベース・クラスタリング技術を用いて関心アイテムを推奨するためのステレオタイプ・プロフールを生成する方法及び装置」）及び米国特許出願整理番号１０／０１４，１８９（２００１年１１月１３日出願「フィーチャーベース・クラスタリング技術を用いて関心アイテムを推奨するためのステレオタイプ・プロフールを生成する方法及び装置」）に開示される技術を適用することが可能である。
【００１３】
なお、テレビ番組リコメンダ１００は中央制御ユニット（ＣＰＵ）などのプロセッサ１１５と、ＲＡＭ及び／又はＲＯＭなどのメモリ１２０とを具備するパソコンやワークステーションなどの演算装置に適用されることが可能である。また、テレビ番組リコメンダ１００は例えばセットトップ端末やディスプレイ装置（非図示）内に搭載される特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）に適用されることも可能である。また、テレビ番組リコメンダ１００は、既存のテレビ番組リコメンダに適用されることも可能である。既存のテレビリコメンダとしては例えばカリフォルニア州サニーベールに所在するＴｉＶｏ社（登録商標）によって販売されるＴｉＶｏ（登録商標）システムや、ここにおいてそれぞれ参照により本願に挿入される米国特許出願整理番号０９／４６６，４０６（１９９９年１２月１７日出願、「決定樹を用いてテレビ番組を推奨する方法及び装置」）、米国特許出願整理番号０９／４９８，２７１（２０００年２月４日出願、「ベイジアン・テレビ番組リコメンダ」）、米国特許出願整理番号０９／６２７，１３９（２０００年７月２７日出願、「３方メディア推奨方法及び装置」）、及びこれらの組み合わせなどがある。
【００１４】
テレビ番組リコメンダ１００は番組データベース２００及びサーバルーチンを格納するメモリ１２０を有する。サーバルーチンとしては例えば適応性ステレオタイプ・プロフィール・プロセス３００や、クラスタ・ルーチン、平均演算ルーチン、距離演算ルーチン、クラスタ性能評価ルーチン（非図示）などがある。一般に番組データベース２００は既存の電子プログラムガイド（ＥＰＧ）などに相当し、特定時間中に提供される番組の情報を記録する。適応性ステレオタイプ・プロフィール・プロセス３００は、
（i）第３者視聴履歴１３０を処理して、代表的なビューアによって視聴されるテレビ番組の典型パターンを反映するステレオタイプ・プロフィールを生成し、
（ii）選択されたステレオタイプを用いていわゆるグラウンド・トゥルースに対して推奨情報を生成し（ここではグラウンド・トゥルース・データ内の各番組とステレオタイプ・プロフィール内の各ステレオタイプの重心との間の距離を算出する。グラウンド・トゥルース・データはユーザが自らの趣向などの特定情報を明示した特定番組のセットに相当する。例えばユーザは番組「Seinfeld（邦題:となりのサインフェルド）」が大好きであると明示することができ、これに応じてこの大好きというユーザの趣向が適切なスコア変換方式によって例えば０．８５〜１．０の範囲のスコアに翻訳されうる）、
（iii）算出された推奨情報ともとのグラウンド・トゥルース・データとの間に不一致があった場合ユーザから追加フィードバックを求め、このユーザフィードバック１６０を用いて推奨情報を変更し、
（iv）このユーザフィードバックを用いてメタプロフィールを作成し（このメタプロフィールはユーザによって提供される各番組、すなわち推奨又は放棄を希望する番組などに対する重み付け情報のセットから構成される。例えばこれはプラス／マイナス補強などであってよい。）、
（v）ステレオタイプ・プロフィールに対してこのメタプロフィールを用いて推奨情報を再度算出する。
【００１５】
特に本発明の好適な実施形態によると、クラスタルーチンがこの適応性ステレオタイプ・プロフィール・プロセス３００によって呼び出されて第３者視聴履歴１３０（データセット）をクラスタに分割することができる。この分割により例えば１つのクラスタにおける点（テレビ番組）がそのクラスタの平均（重心）に最も接近している（他のクラスタに比べて）ように構成することができる。このクラスタルーチンは平均演算ルーチンを呼び出し、これによってクラスタの象徴的平均が演算されうる。またクラスタルーチンによって距離演算ルーチンが呼び出され、特定テレビ番組と特定クラスタの平均との間の距離に基づいてあるテレビ番組の各クラスタへの接近度が判断されうる。次にクラスタルーチンはクラスタ性能評価ルーチンを呼び出してクラスタ生成の停止要件が満たされたかを判定する。この詳細についてはここで参照により本願に挿入される米国特許出願整理番号１０／０１４，１８９（２００１年１１月１３日出願、「フィーチャーベース・クラスタリング技術を用いて関心アイテムを推奨するためのステレオタイプ・プロフールを生成する方法及び装置」）に記載される。
【００１６】
図２は本発明の実施形態による適応性ステレオタイプ・プロフィール・プロセス３００の動作例を示すフローチャートである。前述のように適応性ステレオタイプ・プロフィール・プロセス３００はステップ３１０において第３者視聴履歴１３０を処理して代表ビューアによって視聴されるテレビ番組の典型パターンを反映するステレオタイプからステレオタイプ・プロフィールを生成する。ステップ３２０において同プロセス３００は選択されたステレオタイプを用いてグラウンド・トゥルースに対する推奨情報を生成する。この推奨情報はグラウンド・トゥルース・データにおける各番組とステレオタイプ・プロフィールにおける各ステレオタイプの重心との間の距離を以下の等式に導入することによって算出される。
【００１７】
【数３】
2005530255.tif 000003
ここでＳ１及びＳ２は２つの番組を表し、Ｎは番組記録に含まれる属性の数を表す。なお、距離Ｄは０から１の範囲内に標準化される。
【００１８】
次にステップ３３０〜３５０においてこの算出された推奨情報がもとのグラウンド・トゥルース・データと比較され、これらの間に不一致があった場合プロセス３００はユーザに対してこの推奨情報についての追加フィードバックを提供するように促す。なお、このフィードバックは各種一般プロセスによってユーザから取得可能である。そしてこのフィードバックは重み係数を生成するために用いられる。例えばユーザがクリント・イーストウッドの出演する映画は全て好きであると示した場合、クリント・イーストウッドに関わる番組のスコアが全体的に上げられる。逆にユーザがクリント・イーストウッドの出演する映画は全て嫌いであると示した場合この逆の作用が実現される。このような重み係数は番組レベルに用いられるのと同時にフィーチャー（属性）レベルでも用いられる。例えばこの重み係数は番組全体に対して適用されると同時にこの番組を構成する俳優やジャンルなどの個々の属性に対しても適用されうる。また、ステップ３６０ではユーザからのフィードバックがメタプロフィールを作成するのに用いられる。このメタプロフィールはユーザが推奨又は放棄を望む番組に対して提供した重みのセットからなる（例えばプラス／マイナス補強など）。最後にステップ３７０では以下のようにステレオタイプ・プロフィールに対してこのメタプロフィールを適用することによって推奨情報が再度算出される
【００１９】
【数４】
2005530255.tif 000004
ここでステレオタイプ・プロフィール内の番組はそれ自身が重心に相当するため、その重みは通常１に設定される。ユーザはフィードバックを提供する際、直観的に番組のスコアが重心に接近するかあるいはこれから離れることを望む。なお、上記から得られる計算値は番組の距離を表す。番組の距離は理想的には０であり、これは当番組が重心により近似していることを意味する。また、番組のスコアを得るためにはこの計算値を１から減算する。例えばユーザが特定番組について下記のフィードバックを供給したとする：興味なし（０）／好きである（０．７）／大好きである（１）。更に実際に算出されたこれら各番組とステレオタイプ・プロフィールとの距離が０．２であるとする。以下の表は上記等式を適用することによって得られる算出値を示す。
【００２０】
【表１】
2005530255.tif 000005
ここでユーザが特定番組を全く好きでない（嫌いである）場合に対応して特殊の境界条件を確立する必要がある。例えばユーザがある番組に対してフィードバック（−１）を供給した場合、この番組は全く推奨されないようにする。また、距離が１を超える場合はスコアを算出するためにこの距離は再度標準化される必要がある。
【００２１】
なお、上述の実施例及び変形例は本発明の原理を例示的に示すものであって、本発明はこれらに限定されることはない。また、同業者であれば本発明の範囲を逸脱することなくこれらの実施例から様々な変更例を構想することが可能であろう。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の一実施形態によるテレビ番組リコメンダの概略を示すブロック図である。
【図２】本発明の原理を適用する図１の適応性ステレオタイプ・プロフィール・プロセスを示すフローチャートである。
【図１】
2005530255.tif 000008
【図２】
2005530255.tif 000009
【国際調査報告】
2005530255.tif 000010
2005530255.tif 000011
2005530255.tif 000012