(57)【要約】【課題】ユーザの個人的な嗜好に対するユーザの個人的なスケジュールの影響を考慮する推薦システムおよび方法を提供することと、ユーザの個人的なスケジュールを監視して、その個人的なスケジュールを推薦システムおよび方法に組み込む、推薦システムおよび方法を提供することと、これらの2つのシステムを統合して、それぞれの機能性を拡張する推薦システムおよび方法を提供すること。【解決手段】推薦システムおよび方法が開示される。このシステムおよび方法においては、メディアイベントの推薦関数を修正するためにユーザの個人スケジュールが使用される。個人スケジュールは、ユーザによって入力されるか、または時間の経過と共に監視することによって求めることができる。推薦関数の1つの典型的な修正は、メディアイベントが、個人スケジュールによって示されるユーザの就寝時刻の後に終了する場合である。この例において、ユーザはイベントが終了する前に就寝する可能性が高いため、このイベントの推薦関数が低減される。【選択図】図９
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも1つのメディアプレゼンテーションイベントをユーザに推薦するシステムであって、前記システムが、
複数のメディアプレゼンテーションイベントのそれぞれの推薦値を生成する推薦システムであって、各イベントが、特定のチャンネルにおいて特定の時刻に放映される、推薦システムと、
前記生成された推薦値を受信し、各推薦値に適用するための適切なファジーナウ関数を求め、各イベントの前記生成された推薦値に前記適切なファジーナウ関数を適用することによって当該各イベントの推薦関数を計算する、ファジーナウ関数推薦システムと、
前記ファジーナウ推薦関数を受信し、少なくとも1つの適切な重み付け係数を少なくとも1つの受信されたファジーナウ推薦関数に適用する必要があるか否かを、ユーザの個人スケジュールに基づいて判断し、前記少なくとも1つの適切な重み付け係数を前記少なくとも1つの受信されたファジーナウ推薦関数に適用する必要があると判断された場合に、前記少なくとも1つの適切な重み付け係数を前記少なくとも1つの受信されたファジーナウ推薦関数に適用し、適切に重み付けられたファジーナウ推薦関数を最終的な推薦関数として出力し、かつ、重み付けられていないファジーナウ推薦関数を最終的な推薦関数として出力する、個人スケジュール修正システムであって、前記重み付けられていないファジーナウ推薦関数が、そこに適用される適切な重み付け係数を必要としないと判断されたものである、個人スケジュール修正システムと、
要求の時刻における推薦されるイベントの瞬間的な推薦値に基づいて、少なくとも1つのイベントを推薦されるイベントとして選択する選択器であって、当該瞬間的な推薦値が、前記推薦されるイベントの最終的な推薦関数の値である、選択器と、
を有する、システム。
【請求項２】
スケジュール入力を受信し、前記受信されたスケジュール入力を格納および処理し、かつ、前記格納および処理されたスケジュール入力に基づいて前記個人スケジュールを維持する、個人スケジュールモジュールであって、前記スケジュール入力が、前記ユーザからの直接入力と監視データの少なくとも一方である、個人スケジュールモジュール、
をさらに特徴とする、請求項1に記載のシステム。
【請求項３】
当該個人スケジュールモジュールが、前記スケジュール入力が前記ユーザからの直接入力であるときに、
前記ユーザからの前記直接入力を格納する手段であって、当該直接入力が、ユーザのスケジューリング嗜好と、イベントの少なくとも1つのクラスと少なくとも1つのイベントの一方との間の相関関係を有する、手段と、
前記相関関係の識別されたイベントの少なくとも1つのクラスと少なくとも1つのイベントの一方の推薦関数のための適切な重み付け係数を設定する手段であって、前記適切な重み付け係数が、前記ユーザのスケジューリング嗜好に基づく、手段と、
当該相関関係が認識されたときに、前記個人スケジュール修正システムに前記適切な重み付け係数を供給する手段と、
を特徴とする、請求項2に記載のシステム。
【請求項４】
前記イベントの少なくとも1つのクラスが、メディア番組のタイプ、ジャンル、イベントの開始時刻、イベントの終了時刻、およびイベントの時間長のうちの少なくとも1つによってグループ化されることを特徴とする、請求項3に記載のシステム。
【請求項５】
前記個人スケジュール修正システムが、
前記ユーザのスケジューリング嗜好が当てはまる状況を認識する手段であって、当該認識が、前記設定された適切な重み付け係数を、前記相関関係の識別されたイベントの少なくとも1つのクラスと少なくとも1つのイベントの一方の前記推薦関数に適用する必要があるか否かを判断するために実行される、手段と、
を特徴とする、請求項3に記載のシステム。
【請求項６】
前記ユーザのスケジューリング嗜好が、前記メディアイベントを放映するためのメディア出力装置を就寝時刻にオフにすることであり、前記相関関係の識別されたイベントの少なくとも1つのクラスと少なくとも1つのイベントの一方が、前記就寝時刻と時間的に重なるイベントのクラスであり、かつ、前記相関関係の識別されたクラスのイベントの推薦関数に対する前記適切な重み付け係数が、前記相関関係の識別されたクラスのイベントの前記推薦関数を減少させるように設定されること、を特徴とする、請求項3に記載のシステム。
【請求項７】
当該個人スケジュールモジュールが、前記スケジュール入力が監視データであるときに、
監視されたユーザの行動を記録する手段と、
記録されたユーザの行動と、イベントの少なくとも1つのクラスと少なくとも1つのイベントの一方との間の相関関係を検出する手段と、
前記相関関係の識別されたイベントの少なくとも1つのクラスと少なくとも1つのイベントの一方の推薦関数に対する適切な重み付け係数を設定する手段であって、前記適切な重み付け係数が、前記検出された相関関係に基づく、手段と、
当該検出された相関関係を認識するために、前記検出された相関関係を記録する手段と、
当該検出された相関関係が認識されたときに、前記個人スケジュール修正システムに前記適切な重み付け係数を供給する手段と、
を特徴とする、請求項2に記載のシステム。
【請求項８】
前記イベントの少なくとも1つのクラスが、メディア番組のタイプ、ジャンル、イベントの開始時刻、イベントの終了時刻、およびイベントの時間長のうちの少なくとも1つによってグループ化されることを特徴とする、請求項7に記載のシステム。
【請求項９】
前記個人スケジュール修正システムが、
最近に監視されたユーザの行動を、前記記録された検出された相関関係に当てはまるものとして認識する手段であって、当該認識が、前記設定された適切な重み付け係数を、前記相関関係の識別されたイベントの少なくとも1つのクラスと少なくとも1つのイベントの一方の前記推薦関数に適用する必要があるか否かを判断するために実行される、手段、
を特徴とする、請求項7に記載のシステム。
【請求項１０】
毎晩同様の時刻にメディア出力装置をオフにするという前記記録されたユーザの行動と、前記同様の時刻と時間的に重なるイベントのクラスとの間に相関関係が検出されたときに、その結果として、前記相関関係の識別されたクラスのイベントの推薦関数に対する適切な重み付け係数が、前記相関関係の識別されたクラスのイベントの前記推薦関数を減少させるように設定されることを特徴とする、請求項7に記載のシステム。
【請求項１１】
前記少なくと1つの適切な重み付け係数が、前記少なくとも1つの受信されたファジーナウ推薦関数に前記少なくとも1つの適切な重み付け係数を乗じることによって適用されることを特徴とする、請求項1に記載のシステム。
【請求項１２】
前記推薦システムが、スリーウェイメディア推薦システムであり、当該スリーウェイメディア推薦システムが、
前記ユーザからの直接的なイベントフィードバックを受信し、前記受信された直接的なイベントフィードバックを格納および処理し、かつ、前記格納および処理された直接的なイベントフィードバックに基づいてフィードバックモジュール推薦を生成する、フィードバックモジュールであって、前記直接的なイベントフィードバックが、ユーザによって入力されるイベントの順位付けを有する、フィードバックモジュールと、
バックグラウンドの監視データを受信し、受信されたバックグラウンドの監視データを格納および処理し、かつ、前記格納および処理されたバックグラウンドの監視データに基づいて暗黙的モジュール推薦を生成する、暗黙的モジュールであって、前記バックグラウンドの監視データが、どのイベントが前記ユーザに放映されるかと、イベントがいつ前記ユーザに放映されるかとに関するデータを有する、暗黙的モジュールと、
前記ユーザから明示的規則を受信し、前記受信された明示的規則を格納および処理し、かつ、前記格納および処理された明示的規則に基づいて明示的規則モジュール推薦を生成する、明示的規則モジュールであって、前記明示的規則が、ユーザによって入力されるメディア番組の嗜好を有する、明示的規則モジュールと、
前記フィードバックモジュール推薦と、前記暗黙的モジュール推薦と、前記明示的規則モジュール推薦とを受信し、推薦値を生成するために前記受信された推薦を組み合わせる、結合器と、
を有することを特徴とする、
請求項1に記載のシステム。
【請求項１３】
前記ファジーナウ関数推薦システムが、
ファジーナウ関数プロファイル入力を受信し、前記受信されたファジーナウ関数プロファイル入力を格納および処理し、かつ、前記格納および処理されたファジーナウ関数プロファイル入力に基づいて当該各イベントのファジーナウ関数を生成する、ファジーナウ関数プロファイルモジュールであって、前記ファジーナウ関数プロファイル入力が、前記ユーザからの直接的なイベントフィードバック、前記バックグラウンドの監視データ、および前記ユーザからの明示的規則のうちの少なくとも1つである、ファジーナウ関数プロファイルモジュール、
を特徴とする、請求項1に記載のシステム。
【請求項１４】
前記メディア推薦システムに複数のイベントスケジュールを供給するスケジューリング情報ソースであって、当該イベントスケジュールのそれぞれが、ある時間間隔にわたりあるチャンネルにおいて放映される少なくとも1つのイベントである、スケジューリング情報ソースと、
当該各イベントを供給する少なくとも1つのメディアソースと、
少なくとも1つのイベントを受信し、かつ当該少なくとも1つのイベントをユーザに放映するメディア出力装置と、
チャンネルに同調し、前記同調されたチャンネルを通じて前記少なくとも1つのメディアソースから少なくとも1つのイベントを受信し、かつ、前記受信された少なくとも1つのイベントを前記メディア出力手段に供給する、受信機／チューナーと、
受信機／チューナーを制御し、前記スケジューリング情報ソースからの前記複数のイベントスケジュールの前記受信を制御し、かつ、EPG GUI出力手段に供給される電子番組ガイド（EPG）のグラフィカルユーザインタフェース（GUI）の前記作成を制御する、コントローラであって、当該EPG GUIが、前記複数のイベントスケジュールから作成される、コントローラと、
前記選択器によって選択された前記イベントを受信して前記ユーザに放映するEPG GUI出力装置と、
をさらに特徴とする、請求項1に記載のシステム。
【請求項１５】
前記少なくとも1つのメディアソースが、CATVシステム、RFブロードキャストテレビシステム、インターネット、およびストレージ／再生装置のうちの少なくとも1つであることを特徴とする、請求項14に記載のシステム。
【請求項１６】
前記受信機／チューナーが、AM／FMラジオ受信機、デジタルラジオ受信機、テレビUHF／VHF受信機、デジタルテレビ受信機、セットトップボックス（STB）、およびWebブラウザのうちの少なくとも1つであることを特徴とする、請求項14に記載のシステム。
【請求項１７】
前記メディア出力装置が、テレビモニター、スピーカーシステム、ホログラムディスプレイ、PDAの画面、およびモバイル端末の画面のうちの1つであることを特徴とする、請求項14に記載のシステム。
【請求項１８】
少なくとも1つのメディアプレゼンテーションイベントをユーザに推薦する方法であって、以下のステップ、すなわち、
複数のメディアプレゼンテーションイベントのそれぞれの推薦値を生成するステップであって、各イベントが、特定のチャンネルにおいて特定の時刻に放映される、ステップと、
各推薦値に適用するための適切なファジーナウ関数を求めるステップと、
前記適切なファジーナウ関数を、当該各イベントの前記生成された推薦値に適用することによって、当該各イベントの推薦関数を計算するステップと、
少なくとも1つの重み付け係数を少なくとも1つのファジーナウ推薦関数に適用する必要があるか否かを、ユーザの個人スケジュールに基づいて判断するステップと、
前記少なくとも1つの重み付け係数を前記少なくとも1つのファジーナウ推薦関数に適用する必要があると判断された場合に、前記少なくとも1つの適切な重み付け係数を前記少なくとも1つのファジーナウ推薦関数に適用するステップと、
適切に重み付けられたファジーナウ推薦関数を最終的な推薦関数として出力するステップと、
重み付けられていないファジーナウ推薦関数を最終的な推薦関数として出力するステップであって、前記重み付けられていないファジーナウ推薦関数が、適切な重み付け係数を適用する必要がないと判断されたものである、ステップと、
前記要求の時刻における前記推薦されるイベントの瞬間的な推薦値に基づいて、少なくとも1つのイベントを推薦されるイベントとして選択するステップであって、当該瞬間的な推薦値が、前記推薦されるイベントの最終的な推薦関数の値である、ステップと、
を特徴とする、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的には、電子番組ガイド（EPG）を使用するメディアエンターテインメントシステムに関し、より詳細には、特定の時間間隔についてのメディアプレゼンテーション(media presentation)の提案されたスケジュールを生成するシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
電子番組ガイド（EPG）は、メディア番組スケジュール情報を視覚的に表示する。このようなメディア番組には、以下に限定されないが、テレビ番組（ケーブルまたは放送）、ラジオ番組、ウェブキャスト（インターネットを通じてのマルチキャスト）が含まれる。代表的には、表示されるメディア番組は、リアルタイムで示される。すなわち、示されているスケジューリング情報は、現在放送されているかまたは近い将来放送されるものである。
【０００３】
典型的なEPGグラフィカルユーザインタフェース（GUI）が、図1に示されている。30分のブロックに分割されている時系列が参照番号101で示され、5つの異なるチャンネルまたは局の番組が、水平の帯として参照番号111〜115で示されている。ユーザは、特定のブロックによって示されているイベント（すなわち、テレビ番組またはラジオ番組など、あるチャンネルのメディアプレゼンテーションの個別の項目）に関するさらなる情報を見るために、入力／出力（I／O）装置を使用してそのブロックを選択することができる。図1においては、太い輪郭線によって示されているように、ブロック120が選択されている。このブロックが選択されたため、ブロック120内のイベントに関する説明情報が、このGUIの上部に参照番号130で示されている。プレビューディスプレイ130には、イベントを説明するための画像および映像と、テキストを含めることができる。図1におけるGUIは、番組スケジュールの1つのセグメントを示すのみであり、具体的には、時刻午後8:00から午後9:30までのチャンネル（または局またはWebサイト）2、3、4、5、および6のイベントを示している。他のチャンネルを見るために、ユーザは、垂直スクロールバー140を使用して上または下にスクロールすることができ、別の時刻を見るために、ユーザは、水平スクロールバー150を使用して以降の時間または前の時間にスクロールすることができる。
【０００４】
EPG GUIを、特定のメディアまたは出力装置と無関係に上述したが、これは、EPG GUIの概念が、同様に特定のメディアまたはディスプレイ装置とは無関係であるためである。しかしながら、EPG GUIを採用する従来のメディアエンターテインメントシステムにおける関連する機能モジュールのブロック図について、図2を参照しながら以下に説明する。メディアソース210は、通信手段215を通じてコンテンツを提供する。メディアソースの例には、以下に限定されないが、ケーブルテレビ（CATV）システム、ブロードキャストテレビジョンシステム(broadcast television system)、インターネット、ストレージ／再生装置（VCR、DVDプレイヤー、CD-ROMプレイヤー、ハードディスク、固体メモリストレージユニット(solid-state memory storage unit)など）があげられる。各メディアソースは、多数のチャンネルまたは1つのみのチャンネルを持つことができる。
【０００５】
通信手段215は、図2にはシステムバスとして示されているが、これは単に説明を容易にするためのみであり、通信手段215の実際の実施形態を表すものではない。このシステムバスの表現は、さまざまなユニットがローカルエリアネットワーク（LAN）によって接続されている1つの実施例を説明している。しかしながら、別の実施例においては、要素の間のポイントツーポイント接続（ブロードキャストメディアが共有されない）や、個別のネットワーク化接続とポイントツーポイント接続の組み合わせが存在していてもよい。例えば、CATVシステム（メディアソース210）は、受信機／チューナー220と同軸ケーブルによってポイントツーポイント（CATVシステムの観点ではなく個々の受信機／チューナー220の観点での「ポイントツーポイント」）接続されていてもよく、その一方で、受信機／チューナー220、コントローラ230、および出力手段250すべてが、テレビ受像機の内部配線によって接続されていてもよい。通信手段215を構成する1つ以上の接続の例には、以下に限定されないが、同軸ケーブル、大気層の無線周波数伝送(terrestrial RF transmission)、光ファイバ、衛星マイクロ波伝送、電話網、ローカルエリアネットワーク（LAN）などがあげられる。メディアソース210は、複数のメディアソースを有してもよく、通信手段215は、複数の通信手段を有してもよい。
【０００６】
受信機／チューナー220は、通信手段215によってメディアコンテンツを受信し、1つ以上のチャンネルを出力手段250に伝送する。受信機／チューナー220の例には、以下に限定されないが、ステレオAM／FM受信機、テレビ受像機に組み込まれているテレビUHF／VHF放送受信機、CATVケーブル線に取り付けられているセットトップボックス（STB）、コンピュータに組み込まれている受信機／チューナー、Webブラウザなどがあげられる。Webブラウザは、ストリーミング・リアルタイム・ビデオなどのメディアコンテンツを受信するために特定のURL（Uniform Resource Locator）に「同調する」ので、この状況には適している。さらに、Webブラウザは、PC（パーソナルコンピュータ）、PDA（パーソナル携帯情報機器）、モバイル端末（例：WAPを使用可能な携帯電話）、あるいはネットワーク接続とプロセッサを有する任意の装置に実施することができる。チャンネルの出力コンテンツの例として、以下に限定されないが、番組、映画、リアルタイムのオーディオ／ビデオフィード、ニューステキスト、グラフィック、画像などがあげられる。出力手段250の例には、以下に限定されないが、テレビ受像機、ホログラムディスプレイ、PDAまたはモバイル装置の画面などがあげられる。
【０００７】
コントローラ230は、出力手段250に出力されるチャンネルを選択するために受信機／チューナー220を制御し、関与するシステムに応じて、図2における他のコンポーネントを制御することができる。コントローラ230は、1つ以上のプロセッサを有していてもよく、受信機／チューナー220と統合されていてもよく、プログラムのステップを実行可能であってもよい。このようなプログラムは、ストレージ280に格納させるか、または、コントローラ自体の中に埋め込む（例：コントローラがASIC（特定用途向け集積回路）チップである）ことができる。図2におけるストレージ280は、説明を容易にするためにこのように示されているが、必ずしもハードウェアを表さない。コントローラ230は、BIOS、プログラム、データなどさまざまなアイテムが格納されていることを必要とすることがあるため、図2におけるストレージ280は、これらのアイテムが格納されている1つ以上の位置を象徴的に表している。ストレージ280は、遠隔に位置させる（例：メディアソース210の近く）、ローカルに位置させる（出力手段250の近く）、または分割してローカルと遠隔の両方に分散させることができる。ストレージ280は、固体式（SDRAM、フラッシュメモリなど）、磁気式（ハードディスク、テープなど）、または光学式（CD-ROM、DVDなど）のメモリでもよい。
【０００８】
スケジューリング情報ソース260は、出力手段250用に生成される、EPGのスケジューリング情報を提供する。実際には、スケジューリング情報ソース260は、メディアソース210と一体化することができ、例えば、スケジューリングデータを、追加のチャンネルの形式においてチャンネルと一緒に送る、または個々のチャンネルと多重化されているデータとして送ることができる。しかしながら、スケジューリング情報ソース260は、インターネット上のスタンドアロン型のサーバーであるか、またはCATVシステムに差し込むものでよい。これとは対照的に、スケジューリング情報ソース260は、複数に分散された情報ソースでもよく、またはフロッピーディスクなどの携帯型のストレージ手段からローカルにダウンロードすることもできる。スケジューリング情報ソース260から送られるスケジューリング情報は、出力手段250の出力形式にされていてもよく、またはそのような形式にされていなくてもよく、後者の場合、コントローラ230がスケジューリング情報の形式処理を管理する。さらに、スケジューリング情報は、継続的にブロードキャストされているか、または要求／応答プロトコルを使用してダウンロードすることができ、後者の場合、必要性が生じたときにコントローラが特定のスケジューリング情報を要求し、スケジューリング情報ソース260が、その特定のスケジューリング情報によって応答する。このようなプロトコルは、スケジューリング情報ソース260が複数に分散されている情報ソースとして実施されている場合に使用することができる。
【０００９】
ユーザプロファイルストレージ270は、出力手段250を使用する一人以上のユーザの記録を格納する。各ユーザプロファイルの記録には、一人以上のユーザに関する嗜好情報が含まれる。嗜好情報の例として、以下に限定されないが、好きなジャンル（例：ホラー、ロマンス、ウエスタンなど）、好きな俳優、好きなスポーツチーム、表示しないスケジューリング情報（例：成人指定のマテリアルのスケジュールを表示しないように親が子供のEPGを制限することができる）、好きな局／チャンネル（テレビのチャンネル、Webサイト、ラジオ局など）、好きなイベント、好きなイベントの相対的な人気、好きなキーワード（例：説明情報に含まれている単語）があげられる。これらの嗜好は、一人以上のユーザが手動で入力するか、一人以上のユーザを監視することによって時間の経過と共に編成することができる。ユーザプロファイルストレージ270は、ローカルまたは遠隔に格納することができる。
【００１０】
図2の機能モジュールの描写は、本発明に関連する幅広いメディアプレゼンテーションの実施形態を実質的に包含する。一例として、この機能モジュールの説明は、CATVシステムに接続されているテレビ受像機から成る実施例、衛星放送受信アンテナに取り付けられているデジタルラジオ受信機から成る実施例、インターネットに接続されているPCから成る実施例、その他の幅広い実施例に等しく適用することができる。
【００１１】
このタイプのメディアシステムの1つの改良は、さまざまなチャンネルのイベントをユーザに提案する推薦システム290を追加することである。推薦システム290は、新聞の「推薦番組(Best Bets)」などの一般的な推薦（任意の視聴者向け）に基づいて、または、グループまたは個人のための特定の推薦に基づいて、推薦を行うことができる。推薦システム290は、ローカルに（例：コントローラ230を通じて実行されるプログラムとして）実施する、または遠隔的に（例：メディアソース210において実行される機能として）実施することができる。推薦システム290によってグループまたは個人に行われる固有の推薦は、（嗜好の監視によって、あるいはユーザまたはグループの直接的な嗜好の入力のいずれかによって求められる）個人またはグループのユーザ嗜好に基づくことができる。異なるチャンネルの異なるイベントの典型的な推薦値が、表1に示されていて、この表では、大きい番号は、好ましいと判断されたイベントを反映する。一例として、チャンネル32のイベントE3は、9:00〜9:30に伝送されるようにスケジュールされていて、その推薦値は100に対して60である。7:30〜8:00の時間帯のイベントのうちユーザに推薦されるのは、チャンネル44のイベントE1である。なぜなら、このイベントが最高の推薦値（69）を持つためである。
【００１２】
【表１】
2005504488.tif 000003
1つの推薦システムは、親出願「スリーウェイメディア推薦の方法およびシステム（Three-Way Media Recommendation Method and System）」（米国特許出願第09／627,139号、出願日：2000年7月27日）に記載されていて（以下、「スリーウェイシステム(3-way system)」と称する）、この文書は、本文書に参照文献として組み込まれている。このシステムにおいては、各イベントの推薦値を生成するため、嗜好エンジンと処理システムを使用して3種類のプロファイルが組み合わせられる。図3に示されているように、ユーザ300から受信される、またはユーザ300によって生成されるデータに基づいて、3種類のプロファイルが作成および変更される。フィードバックモジュール310は、ユーザが入力する直接イベントフィードバック301に基づいてプロファイルを維持する。直接イベントフィードバック301は、特定のイベントに対してユーザが入力するスコア（1〜10）など、イベントの順位付けを有する。
【００１３】
暗黙的モジュール320は、ユーザ挙動302のバックグラウンドでの監視に基づいて、ユーザ挙動プロファイルを維持する。このバックグラウンドでの監視は、ユーザがどのイベントをどれくらいの頻度で見たかを追跡および記録することによって、システム内で実行される。言い換えれば、ユーザ挙動302は、ユーザが、何がいつ放映(present)されるように受信機／チューナー220に命令したかということである。これは、単純なメモリ／データベース機能として実施することができる。例えば、ユーザが火曜の夜の午後8時の特定の番組を必ず見て、メモリ／データベースがこれを記録していくと、特定の期間が経過すると、その特定の時間帯と特定のイベントの間の相関関係がしきい値を超え、すなわち嗜好を示す。この結果として、暗黙的モジュール320は、その時間帯におけるその番組に対して高い順位付けを維持する。
【００１４】
明示的規則モジュール330は、視聴嗜好に関してユーザが入力する明示的規則303、すなわち属性値の対に基づいてプロファイルを維持する。これらの明示的な規則は、フィードバックモジュール310において使用される直接イベントフィードバック301よりも詳細かつ複雑である。明示的規則の例として、ユーザは政治家に関するドキュメンタリー番組が好きであるが、バスケジュールットボールチームのN.Y. Knicksの試合がテレビ放送される場合には、その試合を見ることを好む場合である。このような属性値の対は、特定の時間帯または特定のイベントに結合されている必要はない。
【００１５】
3つのモジュール、すなわちフィードバックモジュール310と、暗黙的モジュール320と、明示的規則モジュール330は、それぞれの推薦、すなわちフィードバックモジュール推薦315、暗黙的モジュール推薦325、明示的規則モジュール推薦335を生成する。最終推薦値350を生成するため、これらの推薦は結合器340によって結合される。従って、各イベントは、関連する推薦値を持つ。入力された推薦を結合器340が結合する方法には、幅広い数学的なアルゴリズム形式を使用することができる。例えば、結合器340は、適切な数学形式を使用してさまざまな係数および／またはプロファイル推薦値を適切に重み付けて、その結果の重み付き推薦値を合計することができる。
【００１６】
スリーウェイシステム（および従来の推薦システム）のイベントあたりの出力は、イベントがブロードキャストされている間に変更されることのない一次元値である。言い換えれば、あるイベントの推薦値がそのイベントの開始時に5であれば、そのイベントがまもなく終了するときにも推薦値は依然として5である。このことは、図4A〜4Cに図式的に示されていて、これらの図には、表1におけるイベントExの推薦値RExが時間の経過に対してグラフ化されている。
【００１７】
従来の推薦システムによって出力される推薦値が一次元に制限されることに対する1つの改良は、特許出願「ファジーナウ(Fuzzy-Now)」を使用するリアルタイムイベントの推薦器システム（Recommender System using "Fuzzy-Now" for Real-Time Events）」（米国特許出願第09／730,676号、出願日：2000月12月6日）に開示されていて（以下、「ファジーナウシステム(Fuzzy-Now system)」と称する）、この文書は、本文書に参照文献として組み込まれている。この開示においては、「ファジーナウ」関数モジュール295が、図2に示されているシステムに追加されている。「ファジーナウ」関数モジュール295は、従来の推薦システムによって生成される一次元値に適用されるファジーナウ関数を維持および適合化する。
【００１８】
これらのファジーナウ関数は、現在の視聴推薦値に適用される重み係数を生成する。視聴推薦値は時間に基づくため、ファジーナウ関数は、代表的には時間の経過と共に変化し、その変動は代表的にはイベントの開始時刻および終了時刻に関連する。イベントの典型的かつ単純なファジーナウ関数が、図5に示されている。図5には、開始時刻tstart、終了時刻tendという時間間隔にわたって起こるイベントがある。また、待ち開始時刻twait_startもあり、これは、まもなくそのイベントが放送されるチャンネルに切り替えようとユーザが思い始める、イベント開始前の時間的な瞬間を表す。twait_startは、イベントのtstartからしきい時刻tthresholdを減じることによって求められ、tthresholdは、イベントが開始するのをユーザが意欲的に待つ合計時間である。
【００１９】
図5におけるファジーナウ関数は、時間の経過に伴うイベントの重み係数wを生成し、この係数は、例えば、1が最も好ましく、0は全く好ましくない。1つの観点において、ファジーナウ関数は、「今この番組を見始めた場合（または待ち始めた場合）にどれくらい楽しいか?」という問いに対する答えを表すと考えることができる。図5のファジーナウ関数における背後の想定として、ユーザはイベントの始めを見ることを好み、このユーザの興味は、傾斜503に示されているように、そのポイントから前方に減少していく。傾斜502は、イベントが始まる前のユーザの待つ意欲を示す。待ち開始時刻twait_startの前では、ユーザはまったく待つ意欲がない。待ち開始時刻twait_startの後は、ユーザは、残りの待ち時間量が減少するにつれて待つ意欲が増す。別の単純なファジーナウ関数としては、楽しみのレベルが継続して一定であることを示す水平域が傾斜503に存在してもよい。
【００２０】
この関数は、イベントの主要時刻（主要時刻はf(tstart)=1、f(tend)=0、f(twait_start)=0）を結ぶ直線の傾斜を有するのみであるため、単純なファジーナウ関数である。これとは異なる想定に基づく、ずっと複雑なファジーナウ関数が存在していてもよい。例えば、ユーザは、テレビ番組「ジェパディー(Jeopardy)」の最後のジェパディーラウンドを、最後以外のジェパディーラウンドより興味を持って楽しむかもしれない。最後のジェパディーラウンドは、終了のおよそ5分前になるため、ジェパディーのファジーナウ関数のピークは、tstartではなくその時点に生じる。同様に、ユーザは、スポーツイベントの最後、または映画の最後のクライマックスを、最初よりも興味を持って見るかもしれない。
【００２１】
図6A〜6Cは、図4A〜4Cと同じチャンネルおよび時間間隔における同じイベントExの、より複雑なファジーナウ重み付き関数w=fw(Ex)を示す。実際のファジーナウ関数は、図6A〜6Cにおけるファジーナウ関数に示されているほど個々に大きく異なることはないかもしれない。しかしながら、これらのさまざまな形状により、このプロセスを容易に理解することができる。さらに、図6A〜6Cにおける重み付き関数は、説明の便宜上、イベントの開始時刻から終了時刻までの時間間隔に適用されているのみであり、イベントの開始前の待ち時間（図5におけるtstart - tthreshold = twait_start）には適用されない。
【００２２】
より複雑なファジーナウ関数の一例として、図6Aにおける7:30から8:00の間のチャンネル32のイベントE1は、ファジーナウ重み付き関数fw(E1)を有し、この関数は、イベントの最初の15分は興味が増大していき（610）、イベントの最後の15分の間は興味が同じレベルに持続する（620）ことを示す。別の例として、図6Bの場合、8:00から9:00の間のチャンネル44のイベントE2は、興味がゆっくりと減少する曲線640を有するファジーナウ重み付き関数fw(E2)を有する。ファジーナウ関数w=fw(Ex)は、推薦値を重み付けるために使用されるため、（図6A〜6Cにおけるy軸によって示されているように）0と1の間で変化する。従って、イベントが最大推薦値を持つのは、ファジーナウ関数が最高（w=1）であるときのみであり、ファジーナウ関数が最低（w=0）のときにはイベントは推薦値を持たない。
【００２３】
図7A〜7Cは、表1と図4および6の各チャンネルの各イベントの最終的な推薦関数fR(Ex)=fw(Ex)*RExを示す。イベントExの推薦関数fR(Ex)（図7A〜7C）は、イベントExの重み付きファジーナウ関数fw(Ex)（図6A〜6C）をイベントExの推薦値REx（図4A〜4C）に適用（すなわち乗じる）ことによって計算される。例えば、図7Aにおいて、7:30から8:00の間のチャンネル32のイベントE1の推薦関数fR(E1) 725は、ファジーナウ関数fw(E1)（図6Aにおける601）が乗じられた推薦値RE1=25（図4Aにおける401）に値に等しい。従って、チャンネル32のイベントE1の最後の15分は、最大の関心の高さを示しているが（図6Aにおける620）、E1の推薦値はわずかに25（図4Aにおける401）であり、従ってこの15分の最終的な推薦関数値は25（図7Aにおける725）である。
【００２４】
しかしながら、これらのシステムのいずれも、ユーザの個人的な嗜好に対するユーザの個人的なスケジュールの影響を考慮していない。言い換えれば、ユーザが帰宅してテレビをつける時刻と、特定の夜にユーザがテレビを消す時刻は、ユーザが何を楽しむことができるか、または何を楽しむことができないかに影響する。これらの出来事は、食事の時刻、就寝時刻、定期的な会合（PTA、カブスカウトなど）、ポーカーを楽しむ晩(poker night)など、ユーザの生活におけるメディア番組以外の個人的なイベントと相関関係がある。従って、ユーザの個人的なスケジュールを受信して、受信した個人的なスケジュールを推薦手順に組み込む必要がある。スケジュールは、ユーザの個人的なスケジュールを監視することによって、またはユーザが直接入力することによって受信することができる。
【００２５】
【特許文献１】
米国特許出願第09／627,139号米国特許出願第09／730,676号
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【００２６】
本発明の目的は、ユーザの個人的な嗜好に対するユーザの個人的なスケジュールの影響を考慮する推薦システムおよび方法を提供することである。
【００２７】
本発明の別の目的は、推薦システムおよび方法、並びにユーザの個人的なスケジュールを監視して、その個人的なスケジュールをこの推薦システムおよび方法に組み込むシステムを提供することである。
【００２８】
本発明のさらに別の目的は、これらの2つのシステムを統合して、それぞれの機能性を拡張する推薦システムおよび方法を提供することである。
【００２９】
上記およびその他の目的は、メディアプレゼンテーションイベントをユーザに推薦するシステムおよび方法によって達成される。本発明の1つの観点によると、スリーウェイシステムとファジーナウシステムの組合せから成る推薦システムに、個人スケジュール修正システムと個人スケジュールモジュールが追加される。個人スケジュールモジュールは、（ユーザのスケジューリング嗜好とイベントの間の相関関係の）個人スケジューリングデータを、ユーザによる直接的な入力によって受信するか、または、テレビ受像機をつけるおよび消すなどのユーザの行動と、メディア番組イベントの間の相関関係を検出かつ記録する。相関関係におけるイベントに対して、適切な重み付け係数が生成される。相関関係が認識されると、認識された相関関係におけるイベントのファジーナウ推薦関数に、その適切な重み付け係数が適用される。
【００３０】
本発明のその他の目的および特徴は、添付されている図面と併せて検討される以下の詳細な説明から明らかになるであろう。しかしながら、理解すべき点として、図面は図解を目的としてのみ描かれており、本発明の範囲を定義するものとしては描かれておらず、本発明の範囲については、添付されている請求項を参照する必要がある。さらに、図面は必ずしも正しい縮尺で描かれていないことと、特に明記されない限りは、本文書に説明されている構造および手順を概念的に図解することのみを目的としていることを理解されたい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
本発明は、ファジーナウシステムと、スリーウェイシステムと、ユーザの個人スケジュールの組合せを使用することによって推薦を行うシステムおよび方法に関する。個人スケジュールは、ユーザの挙動を監視することによって、または直接入力によって生成することができる。ユーザの挙動を監視するときには、このシステムおよび方法は、ユーザの個人スケジュールにおける出来事（単一の行動、繰り返される行動、または断続的な行動を含む）を記録し、これらの出来事の記録を使用して、ファジーナウ推薦関数の計算方法を修正する。
【００３２】
出来事を監視することによって、本発明のシステムおよび方法は、ユーザの個人スケジュールを推薦手順に組み込むことができ、従って、ユーザの個人スケジュールをより正確に反映させることができる。これを行う方法は、本発明の好ましい実施例についての以下の説明の中で明らかになるであろう。
【００３３】
本発明によるシステムの好ましい実施例においては、ファジーナウシステムとスリーウェイシステムが、図8に示されているように組み合わせられる。図8においては、結合器340からのスリーウェイメディア推薦値350の出力を受信するために、ファジーナウ関数推薦システム860が追加されている。この場合に、ファジーナウ関数推薦システム860は、ファジーナウ推薦関数870を生成するために、ファジーナウ関数モジュール865から取得された適切なファジーナウ関数をスリーウェイメディア推薦値350に適用する。ファジーナウ推薦関数870を生成するために、スリーウェイメディア推薦値350を生成して適切なファジーナウ関数をこれらの値350に適用するこのプロセスは、図4A〜4C、図6A〜6C、および図7A〜7Cを参照して説明されているプロセスに類似する。言い換えれば、図7A〜7Cなどの推薦関数を生成するために、図4A〜4Cにおけるものなどの推薦値がスリーウェイシステムによって生成され、ファジーナウシステムが、図6A〜6Cなどの適切なファジーナウ関数をこの推薦値に適用する。図4A〜4C、図6A〜6C、および図7A〜7Cに示されている例においては、推薦値へのファジーナウ関数の適用は、ファジーナウ関数が重み付け関数として機能するように、単なる乗算である。しかしながら、推薦値へのファジーナウ関数の適用には、任意の種類の計算または数学的操作を使用することができる。
【００３４】
ファジーナウシステムにおいて、ファジーナウ関数（例：図6A〜6C）は、無数の方法によって、すなわち、ユーザを監視する、評判の番組(best bets)をメディアソースから受信する、時間の経過と共に興味を追跡するなどの方法によって生成することができる。実際には、この開示における固有の値と関数を生成する正確な方法は、いかなるようにも制限または定義されることはなく、従ってこのシステムは、固有の値と関数fR(Ex)、fw(Ex)、およびRExを生成する任意のシステムまたは方法に適用することができる。しかしながら、スリーウェイシステムと組み合わせられるときには、ファジーナウ推薦システム860がスリーウェイシステムの機能性のいくつかを使用して、ファジーナウ関数を生成および更新することが好ましい。
【００３５】
図9は、図8のシステムに個人スケジュールモジュール910と個人スケジュール修正システム920が追加されたシステムを示す。スリーウェイシステムのコンポーネントは、1つのボックス950にまとめられている。個人スケジュールモジュール910には、ユーザの個人スケジュールデータが含まれ、このデータは、最終的な推薦関数930を作成するために、個人スケジュール修正システム920がファジーナウ推薦関数870を修正するのに使用する。個人スケジュールデータは、ユーザ300によって直接的に入力されるか、ユーザ300を監視することによるデータから取り出されるか、またはPDAなどの別の電子スケジュール管理装置から取り出されたデータから取り出されるか、あるいはこれらの組合せである。最も単純な実施例は、ユーザ300がすべての個人スケジュール詳細情報を個人スケジュールモジュール910に直接入力するというものである。
【００３６】
ユーザ300が監視される実施例においては、イベント、すなわち「出来事」が記録され、個人スケジュールモジュール910によって維持される個人スケジュールに組み込まれる。個人スケジュールモジュールは、ファジーナウ推薦システム860に類似して、ユーザ300を監視する、または個人スケジュールを生成および更新するために、スリーウェイシステムの機能性のいくつかを使用することができる。ユーザ300は、メディアプレゼンテーションシステムに直接接続されているセンサー、および／またはメディアプレゼンテーションシステムとは個別に配置されているセンサーによって監視される。ユーザの個人スケジュールの中のイベント、すなわち出来事は、個人スケジュールを強化するかまたは生成する目的で、これらのセンサーによって監視される。1つの実施例においては、センサーは、受信機／チューナー220に取り付けられている単純なメモリ／データベースモジュールを有する。モジュールは、ユーザが受信機／チューナー220をオンおよびオフにしたときを記録する。このような実施例においては、受信機／チューナー220をオンにすることとオフにすることは異なる出来事に対応すると想定される。例えば、一週間の間で、ユーザが、午後7:15に受信機／チューナー220をオンにして午後7:30にイベントYを見るときを除き、必ず午後6時に受信機／チューナー220をオンにして午後7:30にイベントXを見るならば、システムは、この繰り返し性の行動から、いつ受信機／チューナー220がオンにされたかに応じてイベントXとYの推薦関数が変わることを想定する。別の例として、ユーザは昔の映画が放送されているときを除き、午後10:30にテレビ受像機をオフにするとする。この例においては、推薦関数は、いつテレビ受像機がオフにされるかに応じて変わる。
【００３７】
別の実施例においては、出来事を記録するためのセンサーは、玄関が開く、または照明が点灯されたときにトリガーされる電子モニター、あるいはホームセキュリティにおいて使用される赤外線検出器など物理的な存在を感知するセンサーなど、ユーザが帰宅したときを実際に示すセンサーを有することができる。起床時刻または就寝時刻は、テレビから読み取ることができるものなど、電子的に可読な設定によって判断することができる。このような実施例においては、監視される出来事は、テレビがオンまたはオフにされる時刻および曜日と、家庭内に複数のテレビがある場合にはどのテレビがオンにされたかを含む。複数のテレビを監視する実施例においては、システムは、どのテレビが使用されるかと、嗜好とを相関させることを試みることができる。例えば、午後11時頃に寝室でテレビを見ているときには、ユーザはまもなく眠るため、毎晩のニュースを見ることを好むかもしれない。しかし、ユーザが午後11時頃に居間でテレビを見ているときには、ユーザは映画を非常に見たいかもしれない。ある時間間隔にわたる監視を通じて、どのイベントまたはイベントのクラスが好まれるか（ニュースまたは映画）と、繰り返し性の行動（寝室または居間のいずれかで特定のテレビ受像機がオンにされる）との間の相関関係がしきい値を超え、このことは嗜好を示す。この結果として、個人スケジュールモジュール910は、「どの」受信機／チューナー220がオンにされたかに応じて、ニュース番組と映画に対して異なる重み付け係数を維持する。
【００３８】
個人スケジュール修正システム920は、最終的な推薦関数930を作成するために、個人スケジュールモジュール910によって維持される個人スケジュールを使用してファジーナウ推薦関数870を修正する。この例は、図10A、10B、および10Cと、図11Aおよび11Bに示されている。図10Aは、特定のチャンネルにおいて時刻1011に開始して時刻1012に終了するイベントに対して生成されたファジーナウ推薦関数1010を示す。この関数1010が個人スケジュール修正システム920に入力されると、個人スケジュール修正システム920は、個人スケジュールモジュール910によって維持されている個人スケジュールから、ユーザの就寝時刻が、イベントが終了する時刻1012より前の時刻1015であることを判断する。このことを判断した後、個人スケジュール修正システム920は、ファジーナウ推薦関数1010を最終的な推薦関数1019まで線形的に減少させる。個人スケジュール修正システム920によって行われるこの線形的な減少により、ユーザの就寝時刻が近づくにつれて減少していくユーザの興味がイベントに適切に反映される。しかしながら、図10Bおよび10Cと図11Aおよび11Bに示されているものなど、別の修正方法を使用してもよい。これらは、個人スケジュール修正システム920に入力される推薦関数を修正する方法の例にすぎず、多数の別の方法が可能である。
【００３９】
図10Bは、2つのチャンネルの2つのイベントの修正前のファジーナウ推薦関数を示し、図10Cは、同じ2つのチャンネルの同じ2つのイベントの修正後のファジーナウ推薦関数を示す。図10Bにおいて、イベントAはファジーナウ推薦関数1020を持ち、イベントBはファジーナウ推薦関数1025を持つ。関数1020と1025が個人スケジュール修正システム920に入力されると、個人スケジュール修正システム920は、ユーザの就寝時刻が、イベントAが終了する時刻1029の前の時刻1027であることを判断する。このことを判断した後、個人スケジュール修正システム920は、図10Cに示されているように最終的な推薦関数1030がゼロであるように、ファジーナウ推薦関数1020をゼロにする。図10CにおけるイベントBの最終的な推薦関数1035は、図10Bにおけるそのファジーナウ推薦関数1025と同じである。
【００４０】
より複雑な例は、図11Aと11Bに示されている。この例においては、個人スケジュールモジュール910は、ユーザをリアルタイムで監視している。従って、ファジーナウ推薦関数を修正するときに、ユーザが行った最近の行動（出来事）が個人スケジュール修正システム920によって考慮される。図11Aと11Bのそれぞれは、同じチャンネル（チャンネル7と15）の同じイベントに対して生成された最終的な推薦関数を示している。さらに、最近に監視された出来事を示す時間チャートが、各図の上部に示されている。図11Aと11Bの両方において、ユーザは、システムにイベント推薦を生成するように、（線1100によって示されているように）午後7:43に要求する。
【００４１】
図11Aにおいて、最近の出来事の時間チャートに示されているように、システムは、ユーザが帰宅したことを示す出来事1130を午後6:45に観測する。上述されているように、システムは、このことをさまざまな方法において登録することができる。ユーザの自動車のガレージに自動車が入ったときを示す電子センサーを存在させることもできる。これに対して、単純な実施例においては、システムは、テレビ受像機がオンにされたという事実を登録するのみでもよい。これと対照的に、図11Bにおいては、最近の出来事の時間チャートに示されているように、システムは、ユーザが帰宅したことを示す出来事1135を午後7:43に観測する。従って、午後7:43の時点では、図11Aにおいては、ユーザはおそらくは家で約1時間テレビを見ていたのに対して、図11Bにおいては、ユーザはちょうど帰宅してテレビ受像機をオンにしたところである。
【００４２】
最近に観測された出来事のこの違いのため、システムは、図11Aと11Bにおける異なる推薦関数を生成する。この理由は、個人スケジュールモジュール910が、過去のユーザの行動に基づいて、ユーザが帰宅する（またはテレビ受像機をオンにする）時刻と、ユーザが午後7:30に見ることを好む番組との間に相関関係があると判断したためである。すなわち、システムは、ユーザは、午後7時以降に帰宅したときにはチャンネル7の午後7:30のニュース番組を好むが、午後7時前に帰宅したときにはチャンネル15の試合番組を好むというパターンを発見済みである。従って、以下に説明されているように、図11Aと11Bにおいてイベントの推薦関数1110と1120に異なる重み付け係数が適用される。
【００４３】
図11Aにおいて、7:30から8:00までの時間帯を埋めているチャンネル15のイベントの推薦関数1110Aは、7:30から8:00までの時間帯を埋めているチャンネル7のイベントの推薦関数1120Aよりも、時刻ポイント1100における値が高い。この例においては、チャンネル15のイベントは、推薦関数の上向きの傾斜によって示されているように、ユーザが番組の始めよりも終わりを楽しむ試合番組である。チャンネル7のイベントは、ニュース番組である。これらの2つのイベントが時刻1100における順位付けの最高の番組であるなら、チャンネル15のイベントは、その推薦関数1110Aが推薦関数1120Aより大きいため、チャンネル7のイベントを上回って推薦される番組として選択される。
【００４４】
これと対照的に、図11Bにおいては、チャンネル15のイベント、すなわち試合番組の推薦関数1110Bは、チャンネル7のイベント、すなわちニュース番組の推薦関数1120Bよりも、時刻1100におけるポイントにおける値が低い。上述したように、この理由は、出来事の履歴によって、ユーザが、（例えば、テレビをオンにすることによって判断されるように）午後7:00以降に帰宅したときには、午後7時より前に放送されていたニュース番組を見逃しているため、チャンネル7のニュース番組を見ることを好む。従って、システムは、推薦関数を生成するときに、チャンネル7のニュース番組のファジーナウ関数に重み付け係数を適用する。この重み付け係数は、チャンネル7のニュース番組の推薦関数1120Bの値を増加させる。図11Bにおいて、システムは、ユーザが午後7:00以降に帰宅した事実をすでに登録しており、従ってシステムは、チャンネル7のニュース番組の推薦関数1120Bに（1より大きい）追加の重み付け係数を適用する。この追加の重み付け係数により、時刻ポイント）1100におけるニュース番組の推薦値が、図11Aにおいて約40であることに比較して 66以上になる。これにより、チャンネル7のニュース番組は、他のほぼすべての番組を上回ってシステムによって推薦される。また、追加の重み付け係数が、1つ以上のイベントを減少させる、あるいはいくつかのイベントを増大させてそれ以外のイベントを減少させることも可能である。
【００４５】
図12は、本発明の1つの実施例による方法におけるステップを示す。しかしながら、明確にしておくべき点として、これらのステップは、異なる順序で実行してもよく、かつ、複数のサブステップに分割する、またはより包括的かつ包含的なより少ない数のステップに結合してもよく、これらは依然として本発明の範囲内である。ステップ1200において、スリーウェイ推薦システムは、推薦値を出力する。ステップ1210において、ファジーナウ関数推薦システム860は、これらの値を受信し、ファジーナウ関数モジュール865からの適切なファジーナウ関数を適用し、その結果のファジーナウ推薦関数を出力する。
【００４６】
この方法における次のいくつかのステップは、破線の長方形1225によって示されているように、個人スケジュール修正システムによって実行される。ステップ1220において、個人スケジュール修正システムは、少なくとも1つのファジーナウ推薦関数に少なくとも1つの重み付け係数を適用する必要があるか否かを判断する。少なくとも1つのファジーナウ推薦関数に少なくとも1つの重み付け係数を適用する必要があると判断される場合には、個人スケジュール修正システムは、ステップ1230において、適切な少なくとも1つの重み付け係数を少なくとも1つのファジーナウ推薦関数に適用する。ステップ1240において、個人スケジュール修正システムは、適切に重み付けられたファジーナウ推薦関数と、（重み付け係数を適用する必要がなかったために）修正されていないファジーナウ推薦とから成る最終的な推薦関数を出力する。ステップ1250において、最終的な推薦関数において、要求された照会の時刻における瞬間的な推薦値が最高であるイベントが、推薦されるイベントとして選択され、ステップ1260において、この方法が終了する。
【００４７】
従って、この発明的なシステムおよび方法は、ユーザの個人スケジュールがユーザの個人的な嗜好に与える影響を考慮する。時刻の経過と共に出来事を追跡することによって、このシステムおよび方法は、イベントを通常とは異なるように扱う必要があるときを、最近の出来事に基づいて判断することができる。毎月のカブスカウト会合、夕食の時刻、曜日ごとの就寝時刻、曜日ごとの起床時刻などの繰り返し性の出来事を、このような繰り返し性の出来事に起因して変わるユーザの嗜好に適合させることができる。図11Aと11Bを参照して説明されているように、遅くに帰宅する、または早く眠るなど、繰り返し性であるが断続的な出来事によって、いつ受信機／チューナーがオンまたはオフにされたかに応じて、1つ以上のイベントの推薦関数を変えることができる。同様に、家庭内の複数のテレビ受像機のうちの異なるテレビ受像機に関与する繰り返し性または断続的な行為によって、どの受信機／チューナーがオンまたはオフにされたかに応じて、1つ以上のイベントの推薦関数を変えることもできる。前述されているように、上記の例においてはメディア出力装置としてテレビ受像機が使用されているが、ラジオ、インターネットをブラウズするPC、またはCDプレイヤーなど任意のメディアプレゼンテーション装置を本発明に従って使用することができる。さらに、スケジュールを生成するときに、異なるメディアプレゼンテーション装置上のチャンネルを考慮することができる。例えば、推薦を生成するときに、ラジオ番組、テレビ番組、およびインターネットウェブキャストを考慮することができる。
【００４８】
このシステムおよび方法は、個人スケジュールを推薦手順に効果的に組み込む。本発明は、上述されている実施例に限定されず、これらの実施例は、例としてのみ提示されており、添付されている特許請求項によって定義される保護の範囲内でさまざまな方法において修正することができる。
【００４９】
本発明の好ましい実施例に適用されているように、本発明の基本的な新規の特徴が図示、説明、および指摘されているが、当業者には、図示されている装置の形式および細部と、その動作において、さまざまな省略、置換、および変更を、本発明の精神から逸脱することなく行うことができることが理解されるであろう。明白に意図されている点として、例えば、実質的に同じ方法において実質的に同じ機能を実行して同じ結果が達成される要素および／または方法ステップの組み合わせすべては、本発明の範囲内である。さらに、認識されるべき点として、本発明の開示されている形式または実施例に関連して図解および／または説明されている構造および／または要素および／または方法ステップは、設計上の選択肢の一般的な問題として、開示、説明、または提案されている任意の他の形式または実施例に組み込むことができる。従って、本発明は、本文書に添付されている請求項の範囲によって示されているようにのみ限定されるものとする。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】典型的な従来の電子番組ガイド（EPG）のグラフィカルユーザインタフェース（GUI）である。
【図２】EPG GUIを採用する先行技術のメディアエンターテインメントシステムにおける関連する機能モジュール群のブロック線図である。
【図３】スリーウェイシステムの実施例による関連する機能モジュール群のブロック線図である。
【図４Ａ】特定の時間間隔の間の3つの特定のチャンネルのイベントの推薦値である。
【図４Ｂ】特定の時間間隔の間の3つの特定のチャンネルのイベントの推薦値である。
【図４Ｃ】特定の時間間隔の間の3つの特定のチャンネルのイベントの推薦値である。
【図５】イベントに対する単純かつ典型的なファジーナウ関数を示す。
【図６Ａ】図4A〜4Cと同じ特定の時間間隔、同じチャンネルの、ファジーナウ重み付き関数である。
【図６Ｂ】図4A〜4Cと同じ特定の時間間隔、同じチャンネルの、ファジーナウ重み付き関数である。
【図６Ｃ】図4A〜4Cと同じ特定の時間間隔、同じチャンネルの、ファジーナウ重み付き関数である。
【図７Ａ】図6A〜6Cの重み付き関数を図4A〜4Cの推薦値に適用することによって計算された、最終的な推薦関数である。
【図７Ｂ】図6A〜6Cの重み付き関数を図4A〜4Cの推薦値に適用することによって計算された、最終的な推薦関数である。
【図７Ｃ】図6A〜6Cの重み付き関数を図4A〜4Cの推薦値に適用することによって計算された、最終的な推薦関数である。
【図８】本発明の実施例による、スリーウェイシステムとファジーナウシステムの組合せにおける関連する機能モジュール群のブロック線図である。
【図９】本発明の実施例による、図8と個人スケジュール修正システムおよび個人スケジュールモジュールの組み合わせの、関連する機能モジュール群のブロック線図である。
【図１０Ａ】本発明の実施例に従って最終的な推薦関数を作成するために、個人スケジュール修正システムがファジーナウ推薦関数をどのように修正するかの例である。
【図１０Ｂ】本発明の実施例に従って最終的な推薦関数を作成するために、個人スケジュール修正システムがファジーナウ推薦関数をどのように修正するかの別の例である。
【図１０Ｃ】本発明の実施例に従って最終的な推薦関数を作成するために、個人スケジュール修正システムがファジーナウ推薦関数をどのように修正するかの別の例である。
【図１１Ａ】本発明の実施例に従って最終的な推薦関数を作成するために、個人スケジュール修正システムがファジーナウ推薦関数をどのように修正するかのさらに別の例である。
【図１１Ｂ】本発明の実施例に従って最終的な推薦関数を作成するために、個人スケジュール修正システムがファジーナウ推薦関数をどのように修正するかのさらに別の例である。
【図１２】本発明の実施例による方法において採用されているステップのフローチャートである。
【符号の説明】
【００５１】
101  時系列
111〜115  番組
120  ブロック
130  プレビューディスプレイ
140  垂直スクロールバー
150  水平スクロールバー
210  メディアソース
215  通信手段
220  受信機／チューナー
230  コントローラ
250  出力手段
260  スケジューリング情報ソース
270  ユーザプロファイルストレージ
280  ストレージ
290  推薦システム
295  「ファジーナウ」関数モジュール
300  ユーザ
301  直接イベントフィードバック
302  ユーザ挙動
303  明示的規則
310  フィードバックモジュール
320  暗黙的モジュール
330  明示的規則モジュール
315  フィードバックモジュール推薦
325  暗黙的モジュール推薦
335  明示的規則モジュール推薦
340  結合器
350  最終推薦値
401  推薦値
502、503  傾斜
601、610、620、640  ファジーナウ重み付き関数
725  推薦関数
860  ファジーナウ関数推薦システム
865  ファジーナウ関数モジュール
870  ファジーナウ推薦関数
910  個人スケジュールモジュール
920  個人スケジュール修正システム
930  最終的な推薦関数
950  ボックス
1010、1011、1012、1015  時刻
1019  最終推薦関数
1020、1025、1030、1035  ファジーナウ推薦関数
1027、1029  時刻
1100  時刻ポイント
1110A、1120A  推薦関数
1130  出来事
1200、1210、1220、1230、1240、1250、1260  ステップ
1225  長方形
【図１】
2005504488.tif 000004
【図２】
2005504488.tif 000005
【図３】
2005504488.tif 000006
【図４Ａ】
2005504488.tif 000007
【図４Ｂ】
2005504488.tif 000008
【図４Ｃ】
2005504488.tif 000009
【図５】
2005504488.tif 000010
【図６Ａ】
2005504488.tif 000011
【図６Ｂ】
2005504488.tif 000012
【図６Ｃ】
2005504488.tif 000013
【図７Ａ】
2005504488.tif 000014
【図７Ｂ】
2005504488.tif 000015
【図７Ｃ】
2005504488.tif 000016
【図８】
2005504488.tif 000017
【図９】
2005504488.tif 000018
【図１０Ａ】
2005504488.tif 000019
【図１０Ｂ】
2005504488.tif 000020
【図１０Ｃ】
2005504488.tif 000021
【図１１Ａ】
2005504488.tif 000022
【図１１Ｂ】
2005504488.tif 000023
【図１２】
2005504488.tif 000024
【国際公開パンフレット】
2005504488.tif 000025
2005504488.tif 000026
2005504488.tif 000027
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【国際調査報告】
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