(57)【要約】  １以上の第三者に為された推薦に基づき関心のあるアイテムをユーザに推薦する方法及び装置が開示される。１次リコメンダによって生成された推薦スコアは、友人、同僚又はトレンドセッターのような１以上の第三者のために生成された推薦によって影響を受ける。開示されるリコメンダは、関心のあるアイテムを推薦するときに他のリコメンダと協働し、第三者の推薦に基づいて従来の推薦スコアを調節する。前記第三者の推薦は、所定の第三者のために推薦されたアイテムの上位Ｎ個のリストであっても良く、推薦スコアと、前記第三者が前記推薦されたアイテムを実際に選択したか否かの示唆とを任意に含んでも良い。リコメンダはユーザの視聴の習慣又は購買の習慣を評価し、１以上の他のリコメンダと通信して、かような他のリコメンダによって推薦されているアイテムを決定する。
2005509963.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１以上の利用可能なアイテムをユーザに推薦する方法であって、
少なくとも１つの第三者による前記１以上のアイテムの選択の履歴を反映する、少なくとも１つの前記利用可能なアイテムについての少なくとも１つの第三者の推薦を取得するステップと、
前記第三者の推薦に基づき、前記少なくとも１つの前記利用可能なアイテムについて推薦スコアを生成するステップと、
を有する方法。
【請求項２】
前記ユーザによる前記１以上のアイテムの選択の履歴を反映する、少なくとも１つの前記利用可能なアイテムについての推薦スコアを生成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】
前記生成するステップは、前記少なくとも１つの前記利用可能なアイテムについての複数の推薦スコアを平均化するステップを更に有する、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記取得するステップは、前記第三者の推薦スコアをリモートのリコメンダから受信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５】
前記受信された第三者の推薦は、前記対応する推薦されたアイテムが前記第三者により選択されたか否かの示唆を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記１以上のアイテムは番組、コンテンツ又は製品である、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記第三者は選択された個人である、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
コンピュータ読み取り可能なコードを保存するメモリと、
前記メモリと機能的に結合されたプロセッサと、
を有する、１以上の利用可能なアイテムをユーザに推薦するシステムであって、前記プロセッサは、
少なくとも１つの第三者による前記１以上のアイテムの選択の履歴を反映する、少なくとも１つの前記利用可能なアイテムについての少なくとも１つの第三者の推薦を取得し、
前記第三者の推薦に基づいて、前記少なくとも１つの前記利用可能なアイテムについての推薦スコアを生成するように構成されるシステム。
【請求項９】
コンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムを実行したとき、プログラム可能な装置が請求項８に記載のシステムとして機能することを可能と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、関心のあるテレビジョン番組のようなアイテムを推薦する方法及び装置に関し、より詳細には、１以上の第三者に推薦されたアイテムに基づき、関心のある番組及び他のアイテムを特定のユーザに推薦する手法に関する。
【背景技術】
【０００２】
テレビジョン視聴者に利用可能なチャネルの数が、かようなチャネルで利用可能な番組コンテンツの多様性と共に増加しているため、テレビジョン視聴者にとっては関心のある番組を特定することはますます難しくなっている。電子番組ガイド（ＥＰＧ）は、例えばタイトル、時刻、日付及びチャネルによって利用可能なテレビジョン番組を特定し、カスタマイズされた好み（preference）に従って利用可能なテレビジョン番組を保存又は検索することにより関心のある番組の特定を容易化している。
【０００３】
関心のあるテレビジョン番組及び他のアイテムを推薦するための多くの推薦ツールが提案され提言されてきた。例えばテレビジョン番組推薦ツールは、特定の視聴者にとって関心のあるものであり得る推薦される番組のセットを得るために、ＥＰＧに視聴者の好みを適用する。一般にテレビジョン番組推薦ツールは、暗黙的な又は明示的な手法を利用して、又はこれらの何らかの組み合わせを利用して、前記視聴者の好みを得る。暗黙的なテレビジョン番組推薦ツールは、目障りにならない方法で、視聴者の視聴履歴から得られる情報に基づきテレビジョン番組推薦を生成する。一方、明示的なテレビジョン番組推薦ツールは、ユーザのプロファイルを得るためにタイトル、ジャンル、俳優、チャネル及び日付／時刻といった番組属性に関する視聴者の好みを明示的に質問し、推薦を生成する。
【０００４】
関心のあるアイテムを選択するとき、個人はしばしば他人によって為された選択によって影響を受ける。例えば、「トレンドセッター（trendsetter）」として見られている人々は、しばしば他人の視聴又は購買に影響を与える。Amazon.comのようなオンラインの小売店は、同一のアイテムを買った他の人によって為された選択に基づき顧客に付加的なアイテムを推薦するため協調フィルタリング（collaborative filtering）手法を利用する。かくして、製品の購買の後に、顧客はしばしば、該製品を買った他の顧客は特定の他の製品も買ったことを助言される。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
加えて、多くの個人はしばしば、友人又は同僚によって観られたテレビジョン番組を観たことを望む。しかしながら現在、友人、同僚又はトレンドセッターのような選択された第三者に為された推薦に基づき、関心のあるテレビジョン番組又は他のアイテムを推薦するためのメカニズムは無い。加えて現在、複数のリコメンダ（recommender）が推薦を共有し、他のリコメンダが推薦しているものに関する情報に基づいて推薦スコアを生成するためのメカニズムは無い。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一般に、１以上の第三者に為された推薦に基づき、関心のあるアイテムをユーザに推薦する方法及び装置が開示される。本発明の一態様によれば、１次リコメンダによって生成される推薦スコアは、友人、同僚又はトレンドセッターのような１以上の第三者のために生成された推薦によって影響を受ける。一実施例においては、関心のある各番組又は他のアイテムについての種々の推薦スコアを望ましい方法で統合するために重み平均が利用されても良い。かくして開示されるリコメンダは、関心のあるアイテムを推薦するときに他のリコメンダと協働し、第三者の推薦に基づき従来のリコメンダのスコアを調節する。
【０００７】
前記第三者の推薦は、所定の第三者のために推薦されたアイテムの上位Ｎ個のリストであっても良く、任意に推薦スコアと、前記第三者が実際に前記推薦されたアイテムを選択したのか否かの示唆を含んでも良い。開示されるリコメンダは、所定のユーザの視聴又は購買の習慣と、他の個人のための少なくとも１つの他の番組リコメンダによってかようなアイテムが推薦されている程度とによって影響される推薦スコアを生成する。かくして所定のリコメンダは、ユーザの視聴又は購買の習慣を評価し、１以上の他のリコメンダと通信して、かような他のリコメンダによって推薦されているアイテムを決定する。前記第三者の推薦は、１以上の第三者の視聴又は購買の習慣を反映する。
【０００８】
本発明のより完全な理解、及び本発明の更なる特徴及び利点は、以下の詳細な説明及び図を参照することにより得られるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
図１は、本発明による番組リコメンダ１００を示す。図１に示されるように、例となるテレビジョン番組リコメンダ１００は、特定の視聴者に関心のある番組を特定するため、図２と共に以下に議論される番組データベース２００中の番組を評価する。推薦された番組のセットは、例えば良く知られた画面上の表示手法を利用してセットトップ端末／テレビジョン（図示されていない）を利用して視聴者に提示されることができる。本発明はここではテレビジョン番組推薦に関して説明されるが、本発明は、視聴履歴又は購買履歴のようなユーザの行動の評価に基づくいずれの自動的に生成される推薦にも適用されることができる。
【００１０】
本発明の一特徴によれば、テレビジョン番組リコメンダ１００によって生成される推薦スコアは、例えば第三者番組リコメンダ１２０によって１以上の第三者のために生成された推薦によって影響を受ける。前記第三者は例えば友人、同僚又はトレンドセッターであっても良い。１次リコメンダ１００及び第三者リコメンダ１２０は、有線又は無線リンクを含むいずれの知られた方法で推薦を交換しても良い。
【００１１】
テレビジョン番組リコメンダ１００に供給された前記第三者の推薦は、所定の第三者のための推薦の上位Ｎ個のリストであっても良く、任意に推薦スコアと、前記第三者が前記推薦された番組を観た又は録画したか否かの示唆とを含んでも良い。テレビジョン番組リコメンダ１００は、所定のユーザの視聴の習慣と、他の個人のために少なくとも１つの他の番組リコメンダによって番組が推薦されている程度とに影響される、番組についての推薦スコアを生成する。かくして、所定のテレビジョン番組リコメンダ１００は、例えばユーザプロファイルに反映されるようなユーザの視聴の習慣を評価し、１以上の他の番組リコメンダ１２０と通信して、かような他のリコメンダ１２０によって推薦される番組を決定する。前記第三者の推薦は１以上の第三者の視聴の習慣を反映する。このようにしてテレビジョン番組リコメンダ１００は、番組を推薦するとき他のリコメンダと協働し、第三者の推薦に基づいて従来の番組リコメンダのスコアを調節する。
【００１２】
テレビジョン番組リコメンダ１００は、中央演算ユニット（ＣＰＵ）のようなプロセッサ１５０、ＲＡＭ及び／又はＲＯＭのようなメモリ１６０を含む、パーソナルコンピュータ又はワークステーションのようないずれのコンピュータ装置として実施化されても良い。テレビジョン番組リコメンダ１００はまた、例えばセットトップ端末又はディスプレイ（図示されていない）中の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）として実施化されても良い。加えて、テレビジョンリコメンダ１００は、Tivo社（Sunnyvale, California）から商用に利用可能なTivo（登録商標）システム、又は「Method and Apparatus for Recommending Television
Programming Using Decision Trees」と題された1999年12月17日に出願された米国特許出願シリアル番号09/466,406、「Bayesian TV Show Recommender」と題された2000年2月4日に出願された米国特許出願シリアル番号09/498,271、及び「Three-Way Media Recommendation Method and System」と題された2000年7月27日に出願された米国特許出願シリアル番号09/627,139若しくはこれらの組み合わせに記載されたテレビジョン番組リコメンダのような、いずれのテレビジョン番組リコメンダとして実施化されても良い。以上のそれぞれは、ここでは本発明の特徴及び機能を実行するため変更されたものとして、参照によって本明細書に組み込まれたものとする。
【００１３】
それぞれ図１に示されるように、及び図２と共に以下に議論されるように、テレビジョン番組リコメンダ１００のメモリ１６０は、１以上の視聴者プロファイル２００、番組データベース３００及び番組推薦処理４００を含む。一般に、例となる視聴者プロファイル２００は、ユーザの視聴履歴から得られる特徴カウントを備える。番組データベース３００は所定の時間間隔中に利用可能な各番組について情報を記録する。最後に、番組推薦処理４００は、所定のユーザの視聴の習慣と、他の個人のために少なくとも１つの他の番組リコメンダによって番組が推薦されている程度によって影響される番組推薦スコアを生成する。
【００１４】
図２は、例となる暗黙的な視聴者プロファイル２００を示すテーブルである。図２に示されるように、暗黙的な視聴者プロファイル２００は、それぞれが異なる番組の特徴に関連する複数のレコード２０５乃至２１３を含む。加えて、列２３０に明示された各特徴について、暗黙的な視聴者プロファイル２００はフィールド２３５中に対応する正の（positive）カウントを、及びフィールド２５０中に負の（negative）カウントを備える。前記正のカウントは、当該視聴者が各特徴を持つ番組を観た回数を示す。前記負のカウントは、当該視聴者が各特徴を持つ番組を観なかった回数を示す。
【００１５】
各正及び負の番組（即ち観られた及び観られなかった番組）の例として、幾つかの番組特徴がユーザプロファイル２００に分類される。例えば、所定の視聴者が午後遅くにチャネル２で１０回所定のスポーツ番組を観た場合、暗黙的な視聴者プロファイルにおけるこれらの特徴に関連する正のカウントが、フィールド２３５において１０だけ増加させられ、負のカウントは０となる。暗黙的な視聴プロファイル２００はユーザの視聴履歴に基づいているため、前記視聴履歴が増大するにつれて、プロファイル２００に含まれるデータは次第に修正される。代替として、暗黙的な視聴者プロファイル２００は、例えばユーザの人口統計に基づき該ユーザのために選択された、一般的な又は所定のプロファイルに基づくものであっても良い。
【００１６】
視聴者プロファイル２００は暗黙的な視聴者プロファイルを利用して示されているが、当業者には明らかであるように、視聴者プロファイル２００は明示的なプロファイル、又は明示的なプロファイルと暗黙的なプロファイルとの組み合わせを利用して実施化されても良い。組み合わせられた番組推薦スコアを得るために暗黙的なプロファイルと明示的なプロファイルとの両方を利用するテレビジョン番組リコメンダ１００の議論については、例えば「Method And Apparatus For Generating Recommendation Scores Using Implicit And Explicit Viewing Preference」と題された2000年9月20日に出願された米国特許出願シリアル番号09/666,401を参照されたい。本文献は参照によって本明細書に組み込まれたものとする。
【００１７】
図３は、所定の時間間隔において利用可能な各番組についての情報を記録する、図１の番組データベース３００からの例となるテーブルである。番組データベース３００において現れるデータは、例えば電子番組ガイド１１０から得られても良い。図３に示されるように、番組データベース３００は、それぞれが所定の番組と関連する、レコード３０５乃至３２０のような複数のレコードを含む。各番組について、番組データベース３００は、それぞれフィールド３４０及び３４５において、前記番組に関連する日付／時刻及びチャネルを示す。加えて、各番組についてのタイトル及びジャンルがフィールド３５０及び３５５において特定される。俳優、継続時間及び番組の説明のような付加的な良く知られた属性（図示されていない）も、番組データベース３００に含まれても良い。
【００１８】
番組データベース３００はまた任意に、フィールド３７０において、テレビジョン番組リコメンダ１００によって各番組に割り当てられた推薦スコア（Ｒ）の示唆を記録しても良い。加えて、番組データベース３００はまた任意に、本発明によってテレビジョン番組リコメンダ１００によって各番組に割り当てられた調節された推薦スコア（Ａ）を、フィールド３７０において示しても良い。このようにして、本発明によって調節されるような数値的なスコアが、電子番組ガイド中に直接に各番組と共にユーザに表示されることができ、又はユーザが関心のある番組を素早く探すことを可能とする色スペクトル又は他の視覚的な手掛かりにマッピングされることができる。
【００１９】
図４は、本発明の原理を実施化する例となる番組推薦処理４００を示すフロー図である。上述したように、プログラム推薦処理４００は、所定のユーザの視聴の習慣と、他の個人のために少なくとも１つの番組リコメンダによって番組が推薦されている程度とに影響される番組推薦スコアを生成する。
【００２０】
図４に示されるように、番組推薦処理４００は最初に、ステップ４１０の間に、電子番組ガイド（ＥＰＧ）を取得する。その後ステップ４２０の間に、番組推薦処理４００は、従来の方法によって関心のある時間帯の各番組について番組推薦スコアＲを算出する（又は従来のリコメンダから番組推薦スコアＲを取得する）。その後ステップ４３０の間に、番組推薦処理４００は、前記関心のある時間帯の各番組について、第三者番組リコメンダ１２０から第三者番組推薦スコア（ＲＴＰ）を取得する。
【００２１】
ステップ４５０の間、前記関心のある時間帯の各番組について、調節された番組推薦スコアＡが以下のように算出される：
【数１】
2005509963.tif 000003
ここでｎは推薦スコアに寄与しているリコメンダの数である。かくしてステップ４５０の間、平均の番組推薦スコアが利用される。更なる変形例においては例えば、所定のユーザのためにテレビジョン番組リコメンダ１００によって、又はいずれかの選択された第三者のために第三者番組リコメンダ１２０によって生成された番組推薦スコアを選択的に強調するため、重み平均が利用されても良い。更に他の変形例においては、前記第三者によって実際に観られ又は録画された番組についてのスコアだけを利用するために、又は何らかの方法でかような観られ又は録画された番組を更に強調するために、前記第三者の推薦はフィルタリングされても良い。
【００２２】
最後に番組推薦処理４００は、プログラム制御が終了する前にステップ４８０において、前記関心のある時間帯中の番組について前記調節された番組推薦スコア（Ａ）をユーザに提供する。一実施例においては、選択された１以上の第三者のために強く推薦された番組は、ステップ４８０の間に提示されるときにハイライト表示されても良い。番組推薦処理４００の更なる変形例においては、ステップ４３０の間、前記調節された番組推薦スコアＡはボーナス・スコアリング・システムを利用して算出されても良い。ここで該ボーナス・スコアリング・システムにおいては、例えば番組を推薦した付加的なリコメンダ１２０の数に基づき、所定の又は一定のボーナスが決定される。
【００２３】
ここで示され説明された実施例及び変形例は本発明の原理を単に説明するものであって、本発明の範囲及び精神から逸脱することなく種々の変更が当業者によって実施化され得ることは理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明によるテレビジョン番組リコメンダの模式的なブロック図である。
【図２】図１の視聴者プロファイルデータベースからの例となるテーブルである。
【図３】図１の番組データベースからの例となるテーブルである。
【図４】本発明の原理を実施化する例となる番組推薦処理を記述するフロー図である。
【図１】
2005509963.tif 000004
【図２】
2005509963.tif 000005
【図３】
2005509963.tif 000006
【図４】
2005509963.tif 000007
【国際調査報告】
2005509963.tif 000008
2005509963.tif 000009
2005509963.tif 000010