(57)【要約】１つ以上の動径基底関数ニューラルネットワーク（４００）を用いて個別の推薦ツール（１２５）からの複数の推薦スコアを統合することによって、関心のアイテム（２０５、２１０、２２０）を推薦する方法及び装置を開示する。動径基底関数ニューラルネットワークは、隠れ層内の複数の隠れユニットによって相互結合されるＮ個の入力と少なくとも１つの出力を有する。一意のニューラルネットワークを各ユーザに対し使用することが可能であるし、又は、１つのニューラルネットワークを、例えば、同様の特徴を有するユーザ群といった複数のユーザによって共有することも可能である。ニューラルネットワーク訓練処理（５００）は、最初に、訓練データセット（３００）からのデータを用いて各動径基底関数ニューラルネットワークを訓練する。ニューラルネットワーク交差検証処理（６００）は、交差検証データセットに対し最高のパフォーマンスを示すＲＢＦニューラルネットワークを選択する。ニューラルネットワーク番組推薦処理（７００）は、選択された動径基底関数ニューラルネットワークを用いて、ユーザに関心アイテムを推薦する。
2005521144.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つ以上の利用可能なアイテムを推薦する方法であって、
複数の推薦ツールのそれぞれから、前記１つ以上の利用可能なアイテムに対する個別の推薦スコアを得る段階と、
少なくとも１つの動径基底関数ニューラルネットワークを用いて前記複数の個別の推薦スコアを組合わせることによって、前記利用可能なアイテムのうち少なくとも１つに対する統合推薦スコアを生成する段階と、
を有する方法。
【請求項２】
前記１つ以上のアイテムは、コンテンツである請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記１つ以上のアイテムは、プロダクトである請求項１記載の方法。
【請求項４】
訓練データセットを用いて前記動径基底関数ニューラルネットワークを訓練する段階をさらに有する請求項１記載の方法。
【請求項５】
複数の前記動径基底関数ニューラルネットワークが訓練され、
交差検証データセットに対し最高のパフォーマンスをする動径基底関数ニューラルネットワークを選択する段階を更に有する請求項４記載の方法。
【請求項６】
一意の動径基底関数ニューラルネットワークが、各ユーザに関連付けられる請求項１記載の方法。
【請求項７】
１つの動径基底関数ニューラルネットワークが、複数のユーザに関連付けられる請求項１記載の方法。
【請求項８】
１つ以上の利用可能なアイテムを推薦する方法であって、
Ｎ個の入力と少なくとも１つの出力を有する動径基底関数ニューラルネットワークを生成する段階と、
複数の推薦ツールから前記１つ以上の利用可能なアイテムに対しＮ個の個別の推薦スコアを得る段階と、
前記Ｎ個の個別の推薦スコアを、前記Ｎ個の入力に適用する段階と、
前記動径基底関数ニューラルネットワークの前記出力において、統合推薦スコアを生成する段階と、
を有する方法。
【請求項９】
１つ以上の利用可能なアイテムを推薦するシステムであって、
コンピュータ可読コードを格納するためのメモリと、
前記メモリに動作可能に結合されるプロセッサと、
を含み、
前記プロセッサは、
複数の推薦ツールのそれぞれから前記１つ以上の利用可能なアイテムに対する個別の推薦スコアを得て、
少なくとも１つの動径基底関数ニューラルネットワークを用いて前記複数の個別の推薦スコアを組合わせることによって、前記１つ以上の利用可能なアイテムのうち少なくとも１つに対する統合推薦スコアを生成するよう構成される、システム。
【請求項１０】
１つ以上の利用可能なアイテムを推薦する製品であって、
コンピュータ可読プログラムコード手段を有するコンピュータ可読媒体を有し、
前記コンピュータ可読プログラムコード手段は、
前記コンピュータ可読媒体上に具現化され、
複数の推薦ツールのそれぞれから、前記１つ以上の利用可能なアイテムに対する個別の推薦スコアを得る段階と、
少なくとも１つの動径基底関数ニューラルネットワークを用いて前記複数の個別の推薦スコアを組合わせることによって、前記１つ以上の利用可能なアイテムのうち少なくとも１つに対する統合推薦スコアを生成する段階を有する、製品。
【請求項１１】
１つ以上の利用可能なアイテムを推薦するシステムであって、
Ｎ個の入力と少なくとも１つの出力を有する少なくとも１つの動径基底関数ニューラルネットワークと、
コンピュータ可読コードを格納するためのメモリと、
前記メモリに動作可能に結合されるプロセッサと、
を有し、
前記プロセッサは、
複数の推薦ツールから前記１つ以上の利用可能なアイテムの１つ以上に対しＮ個の個別の推薦スコアを得て、
前記Ｎ個の個別の推薦スコアを、前記Ｎ個の入力に適用し、
前記動径基底関数ニューラルネットワークの前記出力において、統合推薦スコアを生成するよう構成される、システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、テレビ番組といった関心のアイテムを推薦する方法及び装置に関わり、より具体的には、複数の個別の推薦スコアに基づいて番組及び他の関心のアイテムを推薦する技術に係る。
【背景技術】
【０００２】
テレビ視聴者が利用可能なチャンネル数が、そのチャンネルで利用可能な番組コンテンツが多様になると共に増加するに従い、テレビ視聴者が、関心のテレビ番組を識別することが益々困難となってきている。電子番組ガイド（ＥＰＧ）は、例えば、タイトル、時間、日付、及びチャンネルによって利用可能なテレビ番組を識別し、その利用可能なテレビ番組をパーソナライズ化された嗜好に応じて検索する又は仕分けることを可能にすることによって関心の番組の識別を容易にする。
【０００３】
多数の推薦ツールが、テレビ番組及び他の関心アイテムを推薦するために提案又は提示されている。テレビ番組推薦ツールは、例えば、視聴者の嗜好をＥＰＧに適用して、特定の視聴者が関心のあり得る推薦番組のセットを得る。一般的に、テレビ番組推薦ツールは、間接的又は直接的技術、若しくはそれらの何らかの組合せを用いて視聴者の嗜好を得る。間接的なテレビ番組推薦ツールは、目立たない方法で視聴者の視聴履歴から得られる情報に基づいてテレビ番組推薦を生成する。その一方、直接的なテレビ番組推薦ツールは、直接的に視聴者に、タイトル、ジャンル、俳優、及びチャンネルといった番組特性に対する視聴者の嗜好について質問をし、視聴者プロファイルを得て、推薦を生成する。
【０００４】
このような推薦ツールは、関心のアイテムを効果的に識別可能ではあるが、幾つかの制限を抱え、これらが解決されたのならば、そのような推薦ツールの能力及び信頼度をかなり向上することができる。特に、様々な推薦ツールは、一般的に、例えば、所与の夜に利用可能な番組のリストといった同じデータセットに対してかなり異なる推薦を提供することが観察されている。従って、あるユーザが、所与の夜に利用可能な番組のリストに対し３つの異なる推薦ツールを用いたとすると、そのユーザは、３つの異なる推薦セットを得る可能性が高い。この生成された推薦における違いは、様々な推薦ツールが、異なる、しばしば補完的な情報を用いることによる。例えば、所与のユーザから得られる直接的な情報は、ユーザの視聴履歴から確認された間接的情報とは実質的に異なる。更に、様々な推薦メカニズムは、一般的に独自の傾向を有している。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従って、多数の異なる推薦ツールによって生成された推薦を活用して信頼度のある推薦を生成する方法及び装置が必要である。更に、多数の異なる推薦ツールの推薦に基づいて推薦を生成する方法及び装置が必要である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一般的に、多数の異なる推薦ツールによって生成された推薦スコアに基づいて、テレビ番組といった関心のアイテムを推薦する方法及び装置を開示する。より具体的には、開示するニューラルネットワーク推薦ツールは、１つ以上の動径基底関数ニューラルネットワークを用いて個別の推薦ツールからの複数の推薦スコアを統合して、各利用可能なアイテムに対し１つの統合推薦スコアを生成する。
【０００７】
本発明に用いる動径基底関数（ＲＢＦ）ニューラルネットワークは、隠れ層内の複数の隠れユニットによって相互結合されるＮ個の入力と少なくとも１つの出力を有する。個別の推薦ツールからの様々な推薦スコアは、Ｎ個の入力に適用され（各個別の推薦ツールに対し１つの入力）、ＲＢＦニューラルネットワークを用いて統合され、それにより、ＲＢＦニューラルネットワークの出力において単一の統合推薦スコアを生成する。一意のニューラルネットワークを各ユーザに対し使用することが可能であるし、又は、１つのニューラルネットワークを、例えば、同様の特徴を有するユーザ群といった複数のユーザによって共有することも可能である。
【０００８】
処理の観点から、ニューラルネットワーク訓練処理は、一般的に、訓練データセットからのデータを用いて、各ユーザ又はユーザ群に対して多数の異なる動径基底関数ニューラルネットワークを訓練する。この訓練された動径基底関数ニューラルネットワークから、交差検証処理によって、交差検証データセットに対し最高のパフォーマンスを示すＲＢＦニューラルネットワークが選択される。最後に、ニューラルネットワーク番組推薦処理は、この選択された動径基底関数ニューラルネットワークを用いて、ユーザが関心のあるアイテムを推薦する。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
本発明のより完全な理解、並びに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面を参照することによって得られるであろう。
【００１０】
図１は、本発明のニューラルネットワーク推薦ツール１００を示す。図１に示すように、この例示的なニューラルネットワーク推薦ツール１００は、以下に図２と共に説明する番組データベース２００内の番組を評価して、特定のユーザにとって関心のある番組を識別する。推薦番組のセットは、例えば、セットトップ端末／テレビジョン（図示せず）を用いて、周知のオンスクリーン表示技術を用いて、視聴者に提示可能である。本願は、テレビ番組推薦の文脈で説明するが、本発明は、例えば、視聴履歴又は購入履歴といったユーザの行動の評価に基づいて自動生成される任意の推薦に適用可能である。
【００１１】
本発明の１つの特徴によると、ニューラルネットワーク推薦ツール１００は、以下に個別の推薦ツール１２５と集合的に称する複数の推薦ツール１２５−１乃至１２５−Ｎにより生成された推薦スコアに基づいて推薦を生成する。一般的に、ニューラルネットワーク推薦ツール１００は、決定レベルにおいて、１つ以上の動径基底関数ニューラルネットワークを用いて個別の推薦ツール１２５からの推薦スコアを統合し、各利用可能なアイテムに対し単一の推薦スコアを生成する（統合番組推薦１５０）。以下に詳細に説明するように、一意のニューラルネットワークを、各ユーザに対し生成することもできるし、又は、１つのニューラルネットワークを同様の特性を有するユーザ群若しくは更には全ユーザといった複数のユーザによって共有することも可能である。
【００１２】
ニューラルネットワーク推薦ツール１００は、図１に示すような汎用コンピュータシステムのように汎用コンピュータシステムとして具現化され得る。ニューラルネットワーク推薦ツール１００は、プロセッサ１１５と、分散されていてもローカルであってもよいデータ記憶装置１２０といった関連のメモリを有する。プロセッサ１１５は、単一のプロセッサとして、又は、並列動作する多数のローカルの又は分散されたプロセッサとして具現化され得る。データ記憶装置１２０及び／又は読取り専用メモリ（ＲＯＭ）は、１つ以上の命令を格納するよう動作可能であり、これらの命令は、プロセッサ１５５が取出しし、解釈し、且つ実行することが可能である。更なる変形において、ニューラルネットワーク推薦ツール１００及び／又は個別の推薦ツール１２５は、例えば、セットトップ端末又はディスプレイ（図示せず）内の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）として具現化され得る。
【００１３】
図１に示すように、且つ、図５乃至６と共に以下に詳細に説明するように、データ記憶装置（メモリ）１２０は、ニューラルネットワーク訓練処理５００と、ニューラルネットワーク交差検証処理６００と、ニューラルネットワーク番組推薦処理７００を有する。一般的に、ニューラルネットワーク訓練処理５００は、図３と共に以下に説明するグランドトゥルースデータセット３００からのデータを用いて、図４と共に以下に説明する１つ以上の動径基底関数ニューラルネットワーク４００を訓練するために用いられる。一般的に、グランドトゥルースデータセット３００は、一人以上のユーザの視聴履歴からのデータから構成され、所与の番組が好まれたか否かに関する指示を有する。ニューラルネットワーク交差検証処理６００は、所与のユーザ又はユーザ群のための交差検証データセットに対し最高のパフォーマンスをする動径基底関数ニューラルネットワーク４００を選択するよう用いられる。最後に、ニューラルネットワーク番組推薦処理７００は、訓練されたニューラルネットワーク４００を使用して、ユーザが関心のあるアイテムを推薦するために用いられる。
【００１４】
個別の推薦ツール１２５は、カリフォルニア州サニーベールのＴｉｖｏ社から市販されるＴｉｖｏ（登録商標）システムや、例えば、Gutta外による「TV  Content  Recommender  System」（第１７回ＡＡＡＩ国内会議のプロシーディングス、テキサス州オースチン、２０００年）、K.  Kurapati外による「Multi-Agent  TV  Recommender」（将来のＴＶにおけるパーソナライゼーションに関するワークショップ、ユーザモデリング２００１、ソンソーフェン（Sonthofen）、独国、２００１年７月）、１９９９年１２月１７日出願の「Method  and  Apparatus  for  Recommending  Television  Programming  Using  Decision  Trees」なる名称の米国特許出願番号０９／４６６，４０６、２０００年２月４日出願の「Bayesian  TV  Show  Recommender」なる名称の米国特許出願番号０９／４９８，２７１号、２０００年７月２７日出願の「Three-Way  Media  Recommendation  Method  and  System」なる名称の米国特許出願番号０９／６２７，１３９、２００１年１１月１３日出願の「Method  and  Apparatus  for  Recommending  Items  of  Interest  Based  on  Stereotype  Reference  of  Third  Parties」なる名称の米国特許出願番号１０／０１４，１９５に記載される推薦ツール、又はそれらの任意の組合せといった任意の利用可能な推薦ツールとして具現化され得る。これらはそれぞれ本願に参考として組込む。
【００１５】
個別の推薦ツール１２５は、間接的又は直接的な技術を用いて視聴者嗜好を得て、また、そのような視聴者嗜好に基づいて、ベイズ（Ｂ）又は決定樹（ＤＴ）技術、サポートベクトルマシーン、ニューラルネットワーク、又は他の方法を用いて推薦を生成し得る。上述したように、直接的なリコメンダは、ユーザが好む又は嫌う番組のタイプ、チャンネル、及び番組特性についてユーザからの直接的な応答を利用する。間接的なリコメンダは、対象の視聴履歴を用いて、ユーザの視聴嗜好を導出する。視聴履歴は、例えば、ＴＶ観賞履歴又はビデオ／ＤＶＤレンタル履歴に基づくことが可能である。視聴履歴に基づいて、ベイズ、決定樹、ニューラルネットワーク、及びサポートベクトルマシーンリコメンダは、周知の方法で、ユーザプロファイルを（個人のために又は家族のために又は両方のために）構築する。
【００１６】
更なる変形において、個別の推薦ツール１２５によって生成された推薦は、システム１００によって与えられた推薦の一部をユーザが好むか又は嫌うかを指示することをユーザに可能にするフィードバック特徴を用いて更新され得る。ユーザフィードバックを使用して推薦ツールを更新する方法及び装置のより詳細な議論については、例えば、２０００年１１月２２日出願の「Method  and  Apparatus  for  Obtaining  Auditory  and  Gestural  Feedback  in  a  Recommendation  System」なる名称の米国特許出願番号０９／７１８，２６１を参照されたい。これは、本願に参考として組込む。
【００１７】
図１に示すように、また、図２及び図３と共に以下に更に説明するように、ニューラルネットワーク推薦ツール１００は、番組データベース２００とグランドトゥルースデータセット３００を使用する。一般的に、番組データベース２００は、周知の電子番組ガイド（ＥＰＧ）として具現化され得、所与の時間間隔に利用可能な各番組に関する情報を記録する。例示的なグランドトゥルースデータセット３００は、多数のユーザから収集され、これらのユーザが所与の番組を好むか又は嫌うかを示す。
【００１８】
図２は、図１の番組データベース（ＥＰＧ）２００からのサンプル表である。上述したように、番組データベース２００は、所与の時間間隔に利用可能な各番組に関する情報を記録する。図２に示すように、番組データベース２００は、レコード２０５乃至２２０といったように複数のレコードを含み、それぞれ所与の番組に関連付けられる。各番組について、番組データベース２００は、番組に関連付けられる日時及びチャンネルを、それぞれフィールド２４０及び２４５に示す。更に、各番組に対するタイトル、ジャンル、及び俳優が、それぞれフィールド２５０、２５５、及び２７０に識別される。番組の監督、プロデューサ、長さ、及び説明といった更なる周知の特徴（図示せず）も、番組データベース２００内に含まれ得る。
【００１９】
図３は、図１のグランドトゥルースデータセット３００からのサンプル表である。上述したように、グランドトゥルースデータセット３００は、所与のユーザが、所与の番組セットにおける各番組を（ｉ）見るであろう（１．０）、（ｉｉ）見ないであろう（０）、又は（ｉｉｉ）恐らく見るであろう（０．５）ことを示す。グランドトゥルースデータセット３００に示される嗜好は、間接的に又は直接的に得られ得る。図５及び６と共に以下に説明するように、グランドトゥルースデータセット３００に示される嗜好を使用して、動径基底関数ニューラルネットワーク４００を訓練し、検証し、且つ評価する。
【００２０】
図３に示すように、グランドトゥルースデータセット３００は、レコード３０５、３１０、３２０といった複数のレコードを含み、それぞれ所与の番組に関連付けられる。図３に示すグランドトゥルースデータセット３００は、図２の番組データベース２００と共に上述したのと同じフィールド３４０−３７０を有し、更に、ユーザスコア（ユーザが対応する番組を見る可能性があるか否かを示す）を示す追加のフィールド３７５を有する。尚、グランドトゥルースデータセット３００は、番組データベース２００における番組のサブセットから構成されることが可能である。
【００２１】
上述したように、本発明は、図４に示す１つ以上の動径基底関数ニューラルネットワーク４００を用いて複数の推薦ツール１２５−１乃至１２５−Ｎによって生成された推薦スコアを統合する。動径基底関数ニューラルネットワーク４００についての詳細な議論は、例えば、J.  Moody及びC.  J.  Darkenによる「Fast  Learning  in  Networks  of  Locally  Tuned  Processing  Units」（Neural  Computation、第１巻、２８１−９４、１９８９年）、又は、Simon  Haykinによる「Neural  Networks:  A  Comprehensive  Foundation」（Prentice  Hall、２５６−３１７、１９９９年）を参照されたい。それぞれ本願に参考として組込む。
【００２２】
人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）は、ある構造において多数の単純な高度に相互結合された素子（ニューロンと称する）から構成され、脳の大脳皮質から発想を得たものである。ＡＮＮは、学習と一般化を介して実際のデータから処理をモデル化する能力を有する。一般的に、人工ニューラルネットワークは、ノイズがあるとき、また、データがまばらである又は不完全であるときでも、パターンを認識する。人工ニューラルネットワークは、効果的にデータから補間及び外挿をしながら、高次元空間におけるマッチングを行う。これは、ＡＮＮを、リアルタイム分類、傾向付け、及び予測に効果的なツールにする。動径基底関数（ＲＢＦ）ネットワークは、汎用近似子（universal  approximator）であり、速く訓練される（例えば、通常は、大きさのオーダはバックプロジェクションより速い）ので、統合処理のために選択された。ＲＢＦネットワークの高速訓練によって、ＲＢＦネットワークは、オンラインインクリメンタル学習が所望されるアプリケーションに適している。
【００２３】
各ユーザに対し別個の動径基底関数ニューラルネットワーク４００が用いられる実施では、ＲＢＦニューラルネットワーク４００は、そのユーザのためのグランドトゥルースデータセット３００からのデータで特に訓練され、それにより、そのネットワークが、その特定のユーザの特徴に応答することが確実にされる。１つの例示的な実施では、グランドトゥルースデータセット３００からのデータの約４０％が訓練のために使われ、１５％が交差検証に使われ、データセット全体がパフォーマンスを評価するリコールのために用いられた。一般的に、０、０．５、及び１として分類された同じ量の番組が訓練に使用されることが好適である。
【００２４】
複数のユーザに対し単一の動径基底関数ニューラルネットワーク４００が用いられる実施では、ＲＢＦニューラルネットワーク４００は、関連付けられる全ユーザの集合群から又はそのような関連付けられるユーザのサンプルからのデータを用いて訓練される。１つの例示的な実施では、対象Ａ、Ｃ、及びＤからの１５％乃至４０％のデータが訓練セットとして用いられ（これは、データセット全体の２６％を表す）、対象Ｄ、Ｆ、及びＧからの１４％乃至４５％のデータが交差検証に用いられ（これは、データセット全体の１３％を表す）、そして、全データがリコールのために用いられた。ユーザＨ及びＩからのデータは、訓練又は交差検証のために用いられなかった。この方法は、我々の研究の対象からのデータセット３００のフィールド３７５に格納されたグランドトゥルース（ＧＴ）データを用いて展開可能であるという利点を有する。その後、この統合ネットワークは、システムの推薦に対しサムアップ・サムダウンフィードバックを用いることにより個々のユーザに適応することができる。
【００２５】
図４は、本発明の動径基底関数（ＲＢＦ）ニューラルネットワーク４００を示す概略的なブロック図である。図４に示すように、ＲＢＦニューラルネットワーク４００は、３つの層４１０、４２０、４３０を有する。パターン（隠れ層）４２０におけるノード４２０−１乃至４２０−Ｎは、式１と共に以下に説明するガウス変換といったような動径基底関数変換を行う。図４に示すように、入力層４１０は、パターン層４２０に完全に結合され、パターン層ユニット４２０−ｉは、線形伝達関数を用いる出力ユニット４３０−ｉに完全に結合される。
【００２６】
図４に示すように、動径基底関数ニューラルネットワーク４００は、Ｎ個の入力（Ｎ個の個別の推薦ツール１２５に対応する）と、１つの出力（統合番組推薦１５０）を有する。Ｎ個の入力は、Ｎ個の個別の推薦ツール１２５によって生成された推薦スコアである。
【００２７】
図５と共に以下に説明するように、入力層４１０とパターン（隠れ層）４２０との間の各結合は、最初の学習フェーズの間に重みが割当てられる。同様に、パターン（隠れ層）４２０と出力層４３０との間の各結合は、第２の学習フェーズの間に重みが割当てられる。パターン（隠れ層）４２０において異なる数の隠れユニットをそれぞれ有する多数の様々なＲＢＦニューラルネットワーク４００は、各ユーザ又はユーザ群に対し、訓練フェーズの間に訓練されることが可能である。交差検証セットに対し最高のパフォーマンスをする動径基底関数ニューラルネットワーク４００が、各ユーザ又はユーザ群に対し、図６と共に以下に説明する検証段階の間に選択される。
【００２８】
隠れ層４２０のためにしばしば使用される伝達関数は、以下のガウス関数である。
【００２９】
【数１】
2005521144.tif 000003
ただし、ｘは、入力ベクトルであり、ｕは、動径基底関数の中心である。ｘ＝ｕであるとき、ｈ（ｘ）は１である。従って、ｕは、ニューロンの最大出力を生成するｘの値を決定する。ｘの他の値における応答は、ｘがｕから離れるに従って急速に降下し、ｘがｕから遠いとき無視できる値となる。出力は、ニューロンの受容野と称するｘの値の或る範囲のみに亘る入力ｘに対しかなりの応答を有する。受容野のサイズは、シグマによって決定される。入力ベクトルがＮ次元である場合、受容野もＮ次元である。
【００３０】
上述したように、動径基底関数ニューラルネットワーク４００における入力層４１０とパターン（隠れ層）４２０との間と、パターン（隠れ層）４２０と出力層４３０との間の各結合は、訓練フェーズの間に重みが割当てられる
図５は、本発明のニューラルネットワーク訓練処理５００の１つの例示的な実施を説明するフローチャートである。ニューラルネットワーク訓練処理５００は、各ユーザ又はユーザ群に対し１つ以上の動径基底関数ニューラルネットワーク４００を訓練するよう用いられる。図５に示すように、例示的なニューラルネットワーク訓練処理５００は、最初に、段階５１０において第１の学習フェーズを行い、それにより、動径基底関数ニューラルネットワーク４００において入力層４１０とパターン（隠れ層）４２０との間の結合に重みを割当てる。一般的に、段階５１０は、R.  O.  Duda及びP.  E.  Hartによる「Pattern  Classification  and  Scene  Analysis」（John  Wiley  &  Sons、１９７３年）に記載されるようなＫ平均クラスタリング技術といった教師なし学習方法を用いて動径基底関数中心の場所を推定する。この文書は、本願に参考として組込む。
【００３１】
段階５３０において、既知の方法でテストが行われて、重みが安定したか否かを決定する。段階５３０において、重みは安定していないと決定される（Ｎ）と、番組制御は、重みが安定するまで（Ｙ）段階５３０に戻る。段階５３０において、重みが安定したと決定されると、次に、番組制御は、第２の学習フェーズが開始される段階５７０に進む。
【００３２】
段階５７０において行われる第２の学習フェーズは、動径基底関数ニューラルネットワーク４００において、パターン（隠れ層）４２０と出力層４３０との間の結合に重みを割当てる。例えば、段階５７０において、直線回帰又は勾配降下技術を用いて、既知の方法で、適切な重みを決定し得る。
【００３３】
段階５８０においてテストが行われて、訓練誤差が十分に小さいか否かが決定される。例えば、重み訓練は、誤差率が、或る所定の最小量で改善するのが停止するまで続き得る。段階５８０において、訓練誤差は十分に小さくないと決定される（Ｎ）と、番組制御は、訓練誤差が十分に小さくなるまで段階５７０に戻る。段階５８０において、訓練誤差が十分に小さいと決定される（Ｙ）と、次に番組制御は、番組制御が終了する段階５９０に進む。尚、動径基底関数ニューラルネットワーク４００は、より多くのグランドトゥルースデータが収集されるに従って、任意選択的に長時間に亘って又はリアルタイムで再訓練され、それにより、パフォーマンスを向上することができる。
【００３４】
訓練は、各ユーザと、実行可能であると識別される隠れユニットの各数に対し行われる。動径基底関数ニューラルネットワーク４０が各変化に対し訓練されると、そのパフォーマンスは、図６と共に以下に説明するニューラルネットワーク交差検証処理６００を用いて評価して、それにより、最高の構成を有するＲＢＦニューラルネットワーク４００を選択することができる。
【００３５】
ニューラルネットワーク訓練処理５００によって訓練された各ＲＢＦニューラルネットワーク４００は、交差検証データセットとのヒット率と偽陽性率で評価される。最高のパフォーマンス（最高のヒット率と同時に小さい偽陽性率）を有する訓練されたニューラルネットワーク４００が、使用されるべきＲＢＦニューラルネットワーク４００として選択される。従って、選択されるＲＢＦニューラルネットワーク４００は、特定数の隠れユニットと、ニューラルネットワーク訓練処理５００によって決定された重みを有する。
【００３６】
図６は、ニューラルネットワーク交差検証処理６００の１つの例示的な実施を説明するフローチャートである。尚、ニューラルネットワーク交差検証処理６００では任意の既知の検証処理を使用でき、また、この交差検証処理６００の一部は、自動（即ち、コンピュータ制御された）又は手動の技術を用いて実施可能である。図６に示すように、この例示的なニューラルネットワーク交差検証処理６００は、最初に、段階６１０において、ヒット率と偽陽性率を用いて各訓練された動径基底関数ニューラルネットワーク４００の交差検証セットでのパフォーマンスを評価する。或いは、別の交差検証処理は、ネットワークを比較するために、平均二乗誤差を用い得る。尚、グランドトゥルースデータセット３００は、ユーザが交差検証データセットにおける所与の番組を実際に好むか又は嫌うかを示す。
【００３７】
従って、所与の動径基底関数ニューラルネットワーク４００構成を用いてニューラルネットワーク推薦ツール１００によって生成された推薦は、グランドトゥルースデータセット３００内に示されるユーザの視聴嗜好と比較されて、所与のニューラルネットワーク構成のパフォーマンスが評価される。上述したように、１つの例示的な実施は、統合結果を、３つの測定基準を用いて比較した。ヒット率及び偽陽性率は、ユーザによって、０（見たくない）又は１（見たい）と分類された全ての番組に対して計算可能である。０．５（多分見る）として分類された番組に対しては、その番組が、ニューラルネットワーク推薦ツール１００によって推薦されるべきであるか否かは疑わしい。従って、ヒット率及び偽陽性率は、１又は０ときっかりと分類された番組にのみ計算された。尚、高ヒット率及び低偽陽性率がより良いパフォーマンスを示す。しかし、全番組を平均二乗誤差測定基準に含まれることも可能である。
【００３８】
その後で、段階６２０において、交差検証セットとのヒット率及び偽陽性率で最高のパフォーマンスを与える動径基底関数ニューラルネットワーク４００が、各ユーザ又はユーザ群に対して選択される。その後、番組制御は、段階６３０において終了する。
【００３９】
図７は、本発明の原理を具現化するニューラルネットワーク番組推薦処理７００を説明するフローチャートである。ニューラルネットワーク番組推薦処理７００は、個別の推薦ツール１２５によって生成された個々の推薦を処理して、関心の時間間隔における各入手可能な番組といった各入手可能なアイテムに対し、１つの統合推薦スコアＳＦを生成する。
【００４０】
図７に示すように、ニューラルネットワーク番組推薦処理７００は、最初に、段階７１０において、関心の時間間隔における電子番組ガイド（ＥＰＧ）を得る。その後、段階７２０において、様々な個別の推薦ツール１２５から個々の番組推薦を得る。
【００４１】
ニューラルネットワーク番組推薦処理７００は、次に、段階７３０において、個々の推薦を、入力として、訓練された動径基底関数ニューラルネットワーク４００に適用する。ニューラルネットワーク番組推薦処理７００は、段階７４０において、関心の時間間隔に対するＥＰＧ２００における各番組に対し統合推薦スコアＳＦを得る。
【００４２】
最後に、関心の時間間隔における各番組に対する統合推薦スコアＳＦは、段階７５０において、例えば、オンスクリーンプログラミング技術を用いてユーザに提示されることが可能であり、その後で番組制御は、段階７６０において終了する。
【００４３】
尚、本願に図示し且つ説明した実施例及び変形は、本発明の原理を説明するに過ぎず、本発明の範囲及び精神から逸脱することなく当業者によって様々な修正が実施可能であることを理解するものとする。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明のニューラルネットワーク推薦ツールを示すブロック図である。
【図２】図１の例示的な番組データベースからのサンプル表を示す図である。
【図３】図１の例示的なグランドトゥルースデータベースからのサンプル表を示す図である。
【図４】本発明のニューラルネットワーク推薦ツールを示すブロック図である。
【図５】本発明の原理を具現化する図１のニューラルネットワーク訓練処理を説明するフローチャートである。
【図６】本発明の原理を具現化する図１のニューラルネットワーク交差検証処理を説明するフローチャートである。
【図７】本発明の原理を具現化する図１のニューラルネットワーク番組推薦処理を説明するフローチャートである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【国際調査報告】
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