(57)【要約】  選択された第三者の視聴又は購入履歴に基づいて、例えばテレビ番組推薦のようなユーザにとって興味のあるアイテムを推薦するための方法及び装置が開示される。選択された第三者の視聴履歴は、類似のクラスタの組に分けられる。所与のクラスタは、特定のパターンを示すテレビ番組のセグメントに対応する。ユーザは、変更された視聴履歴を生成するためにユーザ自身の視聴履歴の対応する部分（クラスタ）を補う又は置き換えるために、クラスタ分けされた第三者視聴履歴から１つ又は複数のクラスタを選択することができる。変更された視聴履歴は、ユーザの視聴好み及び第三者の選択された視聴好みを特徴付けるユーザプロファイルを生成するために処理される。番組推薦は、変更されたユーザプロファイルを使用して生成される。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つ又は複数の利用可能なアイテムを推薦するための方法であって、
少なくとも１の第三者による１つ又は複数の利用可能なアイテムの選択の履歴を取得するステップと、
前記第三者選択履歴に基づいて前記利用可能なアイテムの少なくとも１つに関する推薦スコアを生成するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記第三者選択履歴を類似のアイテムを含むクラスタに分けるステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記前記第三者選択履歴を取得する前記ステップは、類似のアイテムの前記クラスタの１つ又は複数のユーザ選択を受け取るステップを更に含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
ユーザの好みを示すユーザプロファイルを維持するように構成される請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の方法であって、
第三者選択履歴を類似のアイテムを含むクラスタに分けるステップと、
前記ユーザから、類似のアイテムの前記クラスタの少なくとも１つの選択を受け取るステップと、
前記選択されたクラスタを使用して前記ユーザプロファイルを更新するステップと、
を含む方法。
【請求項５】
前記ユーザプロファイルは、番組コンテント推薦器に関連する、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記ユーザプロファイルは、前記ユーザの視聴の好みを示す、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記ユーザプロファイルを更新する前記ステップは、
前記選択されたクラスタからのアイテムにより、前記ユーザの選択履歴を更新するステップと、
前記更新された選択履歴を使用して前記ユーザプロファイルを更新するステップと、
を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項８】
前記１つ又は複数のアイテムは、番組、コンテント又は製品である、請求項１又は請求項４に記載の方法。
【請求項９】
１つ又は複数の利用可能なアイテムを推薦するシステムであって、
少なくとも１の第三者による１つ又は複数の利用可能なアイテムの選択の履歴を取得するための手段と、
前記第三者選択履歴に基づいて、前記利用可能なアイテムの少なくとも１つに関する推薦スコアを生成するための手段と、
を有するシステム。
【請求項１０】
ユーザの好みを示すユーザプロファイルを維持するように構成された請求項９に記載のシステムであって、
コンピュータ読み取り可能なコードを記憶するためのメモリと、
前記メモリに機能的に結合されたプロセッサと、
を有し、前記プロセッサは、第三者選択履歴を類似のアイテムを含むクラスタに分け、前記ユーザから、類似のアイテムの前記クラスタの少なくとも１つの選択を受け取り、前記選択されたクラスタを使用して前記ユーザプロファイルを更新するように構成されるシステム。
【請求項１１】
プログラム可能な装置がコンピュータプログラムを実行する際に請求項９に記載のシステムとして機能することを可能に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、「Method and Apparatus for Evaluating the Closeness of Items in a Recommender of Such Items」というタイトルの米国特許出願（代理人整理番号ＵＳ０１０５６７）、「Method and Apparatus for Partitioning a Plurality of Items into Groups of Similar Items in a Recommender of Such Items」というタイトルの米国特許出願（代理人整理番号ＵＳ０１０５６８）、「Method and Apparatus for Generating A Stereotypical Profile for Recommending Items of Interest Using Item-Based Clustering」というタイトルの米国特許出願（代理人整理番号ＵＳ０１０５６９）、「Method and Apparatus for Recommending Items of Interest Based on Stereotype Preferences of Third Parties」というタイトルの米国特許出願（代理人整理番号ＵＳ０１０５７５）及び「Method and Apparatus for Generating a Stereotypical Profile for Recommending Items of Interest Using Feature-Based Clustering」というタイトルの米国特許出願（代理人整理番号ＵＳ０１０５７６）に関連し、これらの各出願は、本願と同時に出願され、本発明の譲受人に譲渡され、参照によってここに盛り込まれる。
【０００２】
本発明は、例えばテレビ番組のような興味のあるアイテムを推薦するための方法及び装置に関し、より具体的には、友人又は同僚のような選択された第三者の好みに基づいて、興味のある番組又は他のアイテムを推薦するための技法に関する。
【背景技術】
【０００３】
テレビの視聴者に利用可能なチャネルの数は、このようなチャネル上で利用可能な番組コンテントの多様性とともに増加しているので、テレビの視聴者が興味のあるテレビ番組を識別することはますます骨の折れることになっている。電子番組ガイド（ＥＰＧ）は、例えばタイトル、時間、日付及びチャネルによって利用可能なテレビ番組を識別するとともに、個人化された好みに従って利用可能なテレビ番組がサーチされ又は分類されることを許すことによって興味のある番組の識別を容易にする。
【０００４】
興味のあるテレビ番組及びその他のアイテムを推薦するための多数の推薦ツールが提案され又は提言されている。テレビ番組推薦ツールは、例えば、特定の視聴者にとって興味のありうる推薦された番組の組を得るために視聴者の好みを電子番組ガイドに適用する。概して、テレビ番組推薦ツールは、黙示的若しくは明示的な技法を使用して又は前述のなんらかの組み合わせを使用して視聴者の好みを取得する。黙示的なテレビ番組推薦ツールは、視聴者の視聴履歴から導き出される情報に基づいて目立たないやり方でテレビ番組推薦を生成する。他方、明示的なテレビ番組推薦ツールは、視聴者プロファイルを導き出し推薦を生成するために、例えばタイトル、ジャンル、俳優、チャネル及び日付／時間のような番組属性に関する好みについて明示的に視聴者に尋ねる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
興味のあるアイテムを選択するときに、個人は他人により為された選択により影響されることが多い。例えば、「トレンドセッタ」とみなされる人々は、他人の視聴又は購入習慣にしばしば影響を及ぼす。アマゾンドットコムのようなオンライン小売業者は、同じアイテムを購入した他の人によって為された選択に基づいて、顧客に更なるアイテムを推薦するために協調フィルタリング技法を用いる。こうして製品の購入に続いて、顧客は、この製品を購入した他の顧客が特定の他の製品も購入したことをしばしば助言される。
【０００６】
加えて、多くの個人は、友人又は同僚によって視聴されたテレビ番組を視聴したいと思うことが多い。しかしながら、選択された第三者、例えば友人、同僚又はトレンドセッタの視聴又は購入履歴に基づいて、興味のあるテレビ番組又は他のアイテムを推薦するための仕組みは現在のところない。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
概して、選択された第三者の視聴又は購入履歴に基づいて、例えばテレビ番組推薦のようなユーザにとって興味のあるアイテムを推薦するための方法及び装置が開示される。選択された第三者の視聴履歴は、その第三者視聴履歴を、何らかの態様で互いに類似するクラスタの組に分けるために処理される。より具体的には、所与のクラスタは、特定のパターンを示す選択された第三者の視聴履歴からのテレビ番組の特定のセグメントに対応する。
【０００８】
クラスタリングルーチンは、１つのクラスタにおけるポイント（例えばテレビ番組）が他のいかなるクラスタよりもそのクラスタの平均に近くなるように、第三者の視聴又は購入履歴（データセット）をクラスタに分ける。ユーザは、クラスタ分けされた第三者視聴履歴から１つ又は複数のクラスタを選択して、ユーザ自身の視聴履歴の対応する部分（クラスタ）を補う又は置き換えることにより、変更された視聴履歴を生成することができる。変更された視聴履歴は、選択された第三者の視聴好みを反映するように変更されて、ユーザの視聴好みを特徴付けるユーザプロファイルを生成するように処理される。番組推薦は、変更されたユーザプロファイルを使用して生成される。こうして、生成された推薦は、選択された第三者の好みに少なくとも部分的に基づいている。
【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及び本発明の他の特徴及び利点は、以下の詳細な説明及び図面を参照することにより得られる。
【００１０】
図１は、本発明によるテレビ番組推薦器１００を示す。図１に示すように、例示的なテレビ番組推薦器１００は、特定の視聴者にとって興味のある番組を識別するために、図２に関連して以下に記述される番組データベース２００における番組を評価する。推薦される番組の組は、例えば良く知られたオンスクリーン表示技法を使用するセットトップ端末／テレビジョン（図示せず）を使用して視聴者に対して提示されることができる。本発明は、ここでテレビ番組推薦のコンテキストにおいて説明されているが、本発明は、例えば視聴履歴又は購入履歴のようなユーザの振る舞いの評価に基づくいかなる自動的に生成される推薦にも適用されることができる。
【００１１】
本発明の１つの特徴によれば、テレビ番組推薦器１００は、選択された第三者、例えば友人、同僚又はトレンドセッタの視聴履歴１３０に少なくとも部分的に基づいてテレビ番組推薦を生成することができる。本発明の別の特徴によれば、テレビ番組推薦器１００は、第三者視聴履歴１３０をクラスタ分けされた第三者視聴履歴１３０’に分けるために第三者視聴履歴１３０を処理する。以下に更に記述されるように、クラスタ分けされた第三者視聴履歴１３０’は、何らかの態様で互いに類似するテレビ番組（データポイント）の多くのクラスタを含む。こうして、所与のクラスタは、特定のパターンを示す第三者視聴履歴１３０からのテレビ番組の特定のセグメントに対応する。
【００１２】
第三者視聴履歴１３０は、クラスタ分けされた第三者視聴履歴１３０’を生成するために本発明に従って処理され、それぞれのクラスタは、ある特定のパターンを示す番組を含む。そののち、ユーザは、ユーザ自身の視聴履歴１４０の対応する部分（クラスタ）を補う又は置き換えるために、クラスタ分けされた第三者視聴履歴１３０’から１つ又は複数のクラスタを選択することができる。第三者視聴履歴１３０及びユーザ視聴履歴１４０はそれぞれ、個々のユーザによって視聴される番組及び視聴されない番組の組からなる。
【００１３】
例えば、第三者及びユーザ視聴履歴１３０、１４０はそれぞれ、クラスタ内の大部分の番組が「ドラマ」ジャンルである「ドラマ」クラスタを含む。こうして、ユーザは、ユーザ自身の視聴履歴１４０からのドラマクラスタを補う又は置き換えるために、第三者視聴履歴１３０からドラマクラスタを任意に選択することができる。このようにして、ユーザの視聴履歴１４０におけるドラマクラスタからの実際の番組が、第三者視聴履歴１３０における選択されたドラマクラスタからの実際の番組と置き換えられる（又はそれによって補われる）。
【００１４】
テレビ番組推薦器１００は、中央処理ユニット（ＣＰＵ）のようなプロセッサ１１５並びにＲＡＭ及び／又はＲＯＭのようなメモリ１２０を有する、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かなるコンピューティング装置としても具体化されることができる。テレビ番組推薦器１００はまた、例えばセットトップ端末又はディスプレイ（図示せず）における特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）として具体化されることもできる。加えて、テレビ番組推薦器１００は、例えばカリフォルニア州サニーベールのＴｉｖｏ社から市販されているＴｉｖｏ（Ｒ）システム並びに「Method and Apparatus for Recommending Television Programming Using Decision Trees」というタイトルの米国特許出願第０９／４６６，４０６号（１９９９年１２月１７日出願）、「Bayesian TV Show Recommender」というタイトルの米国特許出願第０９／４９８，２７１号（２０００年２月４日出願）、「Three-Way Media Recommendation Method and System」というタイトルの米国特許出願第０９／６２７，１３９号（２０００年７月２７日出願）に添付の明細書に記載されているテレビ番組推薦器又はそれらの組み合わせのような、いかなる利用可能なテレビ番組推薦器としても、本発明の特徴及び機能を実行するためにここで変形されて具体化されることができる。
【００１５】
図１に示され、図２乃至図７に関連して以下に更に記述されるように、テレビ番組推薦器１００は、番組データベース２００、ユーザプロファイル４５０、クラスタリングプロセス５００、視聴履歴変更プロセス６００及び番組推薦プロセス７００を含む。概して、番組データベース２００は、よく知られた電子番組ガイドとして具体化されることができ、所与の時間間隔において利用可能であるそれぞれの番組について情報を記録する。図４Ｂに示される１つの説明的なユーザプロファイル４５０は、図４Ａに示される例示的な変更された視聴履歴４００に基づいて、決定木推薦器によって生成される。本発明によれば、ユーザ視聴履歴１４０又はその一部は、図４Ａに示される変更された視聴履歴４００を生成するために、クラスタ分けされた第三者視聴履歴１３０’の選択された部分により補われ又は置き換えられることが可能である。
【００１６】
クラスタリングプロセス５００は、１つのクラスタにおけるポイント（テレビ番組）が他のいかなるクラスタよりもそのクラスタの平均（重心）に近くなるように、第三者視聴履歴１３０（データセット）をクラスタに分ける。視聴履歴変更プロセス６００は、ユーザが、ユーザ自身の視聴履歴１４０の対応する部分（クラスタ）を補う又は置き換えるために、１つ又は複数のクラスタを第三者視聴履歴１３０から選択することを可能にする。最後に、番組推薦プロセス７００は、クラスタ分けされた第三者視聴履歴１３０’の選択された部分に部分的に基づいて、興味のある番組を推薦する。
【００１７】
図２は、図１の番組データベース（電子番組ガイド）２００からのサンプルテーブルである。上述したように、番組データベース２００は、所与の時間間隔において利用可能であるそれぞれの番組ごとの情報を記録する。図２に示すように、番組データベース２００は、例えばレコード２０５乃至２２０のような複数のレコードを含み、それぞれのレコードは、所与の番組に関連する。それぞれの番組について、番組データベース２００は、フィールド２４０及び２４５においてそれぞれ番組に関連する日付／時間及びチャネルを示す。加えて、それぞれの番組に関するタイトル、ジャンル及び俳優は、フィールド２５０、２５５及び２７０においてそれぞれ識別される。番組の持続期間及び説明のようなよく知られた付加的なフィーチャ（図示せず）もまた、番組データベース２００に含められることができる。
【００１８】
図３は、図１のクラスタ分けされた第三者視聴履歴１３０’を詳細に示す。上述したように、第三者視聴履歴１３０は、クラスタ分けされた第三者視聴履歴１３０’に第三者視聴履歴１３０を分けるために処理される。図３に示すように、クラスタ分けされた第三者視聴履歴１３０’は、特定のパターンを示す第三者視聴履歴１３０からのテレビ番組の特定のセグメントに対応する複数の例示的なクラスタＣ１乃至Ｃ６を含む。それぞれのクラスタＣ１乃至Ｃ６には、クラスタの顕著なフィーチャを特徴付けるラベルを割り当てることが可能である。加えて、ユーザによって選択されるそれぞれのクラスタＣ１乃至Ｃ６には、さまざまなクラスタを所望の態様で優先付けるために重みを割り当てることができる。このようにして、ユーザは、クラスタ分けされた第三者視聴履歴１３０’から興味のある１つ又は複数のクラスタを選択して、ユーザ自身の視聴履歴１４０の対応する部分（クラスタ）を補う又は置き換えることができる。ユーザ視聴履歴１４０は、図３に示されるクラスタ分けされた第三者視聴履歴１３０’と同様に分けられることが可能であることに留意する。
【００１９】
図４Ａは、例示的な決定木テレビジョン推薦器によって維持される例示的な変更された視聴履歴４００を示すテーブルである。変更された視聴履歴４００は、クラスタ分けされた第三者視聴履歴１３０’の任意の選択された部分により変更されるものとして、ユーザ視聴履歴１４０に基づくことに留意する。図４Ａに示すように、変更された視聴履歴４００は、複数のレコード４０５−４１３を含み、各レコードは、異なる番組に関連する。加えて、それぞれの番組について、変更された視聴履歴４００は、フィールド４２０−４４０におけるさまざまな番組のフィーチャを識別する。フィールド４２０−４４０に示される値は、一般に、電子番組ガイド２００から得られることが可能である。電子番組ガイド２００が所与の番組について所与のフィーチャを特定しない場合、変更された視聴履歴４００において、その値は「？」を使用して特定されることに留意する。加えて、変更された視聴履歴４００のフィールド４４０は、本発明によれば、対応する番組が第三者の視聴履歴１３０から来ているか又はユーザの視聴履歴１４０から来ているかを示す。
【００２０】
図４Ｂは、図４Ａにおいて示される変更された視聴履歴４００から、決定木テレビジョン推薦器により生成されることができる例示的な視聴者プロファイル４５０を示すテーブルである。図４Ｂに示すように、決定木視聴者プロファイル４５０は複数のレコード４５１−４５４を含み、各レコードは、視聴者の好みを特定する異なるルールに関連する。加えて、列４６０において識別される各ルールごとに、視聴者プロファイル４５０は、フィールド４７０においてルールに関連する条件を識別し、フィールド４８０において対応する推薦を識別する。
【００２１】
決定木推薦システムにおいて視聴者プロファイルを生成することに関するより詳細な説明のため、例えば、「Method and Apparatus for Recommending Television Programming Using Decision Trees」というタイトルの米国特許出願第０９／４６６，４０６号（１９９９年１２月１７日出願）を参照されたい。その内容は参照によって上述の説明に盛り込まれる。
【００２２】
図５は、本発明の特徴を取り入れるクラスタリングプロセス５００の例示的な実現例を示すフローチャートである。上述したように、クラスタリングプロセス５００は、１つのクラスタにおけるポイント（テレビ番組）が他のいかなるクラスタよりもそのクラスタの平均（重心）に近くなるように、第三者視聴履歴１３０（データセット）をクラスタ１３０’に分ける。概して、クラスタリングルーチンは、サンプルデータセットにおける標本のグループを見つける監督されないタスクに焦点を当てる。例示的な実現例において、クラスタリングプロセス５００は、ｋ−ｍｅａｎｓクラスタリングアルゴリズムを使用して、ｋ個のクラスタにデータセットを分ける。以下に記述されるように、クラスタリングプロセス５００への２つの主なパラメータは、（ｉ）最も近いクラスタを見つけるための距離メトリック、及び（ｉｉ）  生成すべきクラスタの数ｋ、である。
【００２３】
標本データの更なるクラスタリングが分類の精度のいかなる改善も与えないときに安定したｋに達するという条件で、例示的なクラスタリングプロセス５００は、ｋの動的な値を用いる。加えて、クラスタサイズは、空のクラスタが記録されるところまでインクリメントされる。こうして、クラスタの自然なレベルに達するとき、クラスタリングは止まる。
【００２４】
図５に示すように、クラスタリングプロセス５００は、まずステップ５１０の間に、ｋ個のクラスタを確立する。例示的なクラスタリングプロセス５００は、クラスタの最小数、例えば２を選択することから始まる。この固定の数について、クラスタリングプロセス５００は、視聴履歴データセット１３０全体を処理し、いくつかの繰り返しを通して、安定していると考えられうる２つのクラスタに達する（すなわちアルゴリズムが別の繰り返しを通るとしても、いかなる番組もあるクラスタから別のクラスタに移動しない）。ステップ５２０の間、現在のｋ個のクラスタは、１つ又は複数の番組を用いて初期化される。
【００２５】
１つの例示的な実現例において、ステップ５２０の間、クラスタは、第三者視聴履歴１３０から選択されたシード番組により初期化される。クラスタを初期化するための番組は、ランダムに又は逐次的に選択されることができる。逐次的な実現例において、クラスタは、視聴履歴１３０における１番目の番組から始まる番組を用いて又は視聴履歴１３０におけるランダムなポイントから始まる番組を用いて初期化されることができる。更に他の変形例において、それぞれのクラスタを初期化する番組の数は変えられてもよい。最後に、クラスタは、第三者視聴履歴１３０における番組からランダムに選択されたフィーチャ値からなる１つ又は複数の「仮定的な（hypothetical）」番組を用いて初期化されてもよい。
【００２６】
そののち、クラスタリングプロセス５００は、ステップ５３０の間、それぞれのクラスタの現在平均を計算する。クラスタリングプロセス５００は、ステップ５４０の間、第三者視聴履歴１３０におけるそれぞれの番組のそれぞれのクラスタに対する距離を決定する。それぞれのクラスタの現在平均を計算し（ステップ５３０）、それぞれのクラスタに対するそれぞれの番組の距離を決定する（ステップ５４０）ための例示的な技法に関するより詳細な説明のため、例えば、本願と同時に出願された「Method and Apparatus for
Recommending Items of Interest Based on Stereotype Preferences of Third Parties」というタイトルの米国特許出願（代理人整理番号ＵＳ０１０５７５）を参照されたい。その内容は参照によってここに盛り込まれる。ステップ５６０の間、視聴履歴１３０におけるそれぞれの番組は、最も近いクラスタに割り当てられる。
【００２７】
ステップ５７０の間、番組があるクラスタから別のクラスタへ移動したかどうか決定するためのテストが実施される。ステップ５７０の間に、番組があるクラスタから別のクラスタに移動したと決定される場合、プログラム制御はステップ５３０に戻り、クラスタの安定した組が識別されるまで上述した態様で続く。しかしながら、ステップ５７０の間に、いかなる番組もあるクラスタから別のクラスタに移動しなかったと決定される場合、プログラム制御はステップ５８０に進む。
【００２８】
ステップ５８０の間、特定された性能基準が満たされたか又は空のクラスタが識別されるか（集合的に「ストップ基準」と呼ぶ）を決定するための他のテストが実施される。ステップ５８０の間にストップ基準が満たされていないと決定される場合、ステップ５８５の間にｋの値がインクリメントされ、プログラム制御はステップ５２０に戻り、上述した態様で続く。しかしながら、ステップ５８０の間にストップ基準が満たされたと決定される場合、プログラム制御が終了する。
【００２９】
標本データの更なるクラスタリングが分類精度のいかなる改善も与えないとき安定したｋに達するという条件で、例示的なクラスタリングプロセス５００は、ｋの動的な値を使用する。加えて、空のクラスタが記録されるポイントまで、クラスタサイズはインクリメントされる。こうして、クラスタの自然なレベルに達するとき、クラスタリングはストップする。
【００３０】
第三者視聴履歴１３０からの番組のサブセット（テストデータセット）が、クラスタリングプロセス５００の分類精度をテストするために使用されることができる。テストセットのそれぞれの番組について、最も近いクラスタが識別され、そのクラスタに関するクラスラベル（視聴又は非視聴）と考慮中の番組とが比較される。合致されたクラスラベルのパーセンテージは、クラスタリングプロセス５００の精度につながる。クラスタリングプロセス５００は、分類精度があらかじめ規定された閾値に達すると終了する。
【００３１】
図６は、本発明の特徴を取り入れる視聴履歴変更プロセス６００の例示的な実現例を示すフローチャートである。上述したように、視聴履歴変更プロセス６００は、ユーザが、クラスタ分けされた第三者視聴履歴１３０’から１つ又は複数のクラスタを選択して、ユーザ自身の視聴履歴１４０の対応する部分（クラスタ）を補う又は置き換えることを可能にする。
【００３２】
図６に示すように、視聴履歴変更プロセス６００は、まずステップ６１０の間に、視聴履歴が用いられる第三者、例えば友人、同僚又はトレンドセッタを識別するようにユーザを促す。そののち、視聴履歴変更プロセス６００は、ステップ６２０の間に、識別された第三者の視聴履歴１３０を分けるためにクラスタリングプロセス４００を実行する。
【００３３】
ユーザは、ステップ６３０の間に、クラスタ分けされた第三者視聴履歴１３０’を提示され、ステップ６４０の間に、ユーザの視聴履歴１４０の対応する部分を補う又は置き換えるために興味のある任意の１つ又は複数のクラスタを選択するように促される。
【００３４】
ステップ６５０の間、選択された１つ又は複数のクラスタがユーザの視聴履歴１４０を補うべきか又はそれと置き換わるべきかを決定するテストが実施される。ステップ６５０の間に、選択された１つ又は複数のクラスタがユーザの視聴履歴１４０と置き換わるべきであると決定される場合、ステップ６６０の間に、ユーザの視聴履歴１４０の対応する１つ又は複数のクラスタが削除され、第三者視聴履歴１３０の選択された１つ又は複数のクラスタからの番組がユーザの視聴履歴１４０に加えられる。
【００３５】
しかしながら、ステップ６５０の間に、選択された１つ又は複数のクラスタがユーザの視聴履歴１４０を補うべきであると決定される場合、ステップ６７０の間に、第三者視聴履歴１３０の選択された１つ又は複数のクラスタからの番組が、ユーザの視聴履歴１４０の対応するクラスタに加えられる。プログラム制御が終了する。視聴履歴変更プロセス６００の出力は、図４Ａに示される変更された視聴履歴４００である。
【００３６】
図７は、本発明の特徴を取り入れる番組推薦プロセス７００の例示的な実現例を示すフローチャートである。上述したように、番組推薦プロセス７００は、クラスタ分けされた第三者視聴履歴１３０’の選択された部分に部分的に基づいて、興味のある番組を推薦する。推薦プロセス７００は、選択された第三者の視聴履歴１３０に基づいて番組推薦を生成するために、視聴履歴変更プロセス６００により（変更された視聴履歴４００に基づいて）展開されたユーザプロファイル４５０を利用する。本発明は、ここで決定木推薦器を使用して説明されているが、本発明は、当業者にとって明らかであるＢａｙｅｓｉａｎ推薦器を含むいかなる推薦器を使用して実施されてもよいことに再び留意する。
【００３７】
図７に示すように、推薦プロセス７００は、まずステップ７１０の間、興味のある時間について電子番組ガイド（ＥＰＧ）２００を取得する。そののち、ステップ７１５の間に、変更された視聴者プロファイル４５０が、その視聴者のために得られる。推薦プロセス７００は、ステップ７２０の間、プロファイル４５０からのルールを、興味のある時間のすべての番組に適用する。プロファイル４５０の並べられたリストにおける第１の満たされたルールに対応するそれぞれの番組について、プロファイル４５０のフィールド４８０からスコアが取り出される。最後に、プログラム制御が終了する前に、ユーザに、ステップ７４０の間にそれぞれの番組について計算された推薦スコアが提示される。
【００３８】
図示されると共にここに記述される実施例及び変形例は、単に本発明の原理を説明するだけであり、さまざまな変更が、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り実現されうることが理解されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明によるテレビ番組推薦器の概略ブロック図。
【図２】図１の例示的な番組データベースからのサンプルテーブルを示す図。
【図３】図１のクラスタ分けされた第三者視聴履歴１３０’を示す詳細図。
【図４Ａ】少なくとも１つの選択された第三者の視聴好みを含めるように本発明に従って変更された視聴履歴からのサンプルテーブルを示す図。
【図４Ｂ】図４Ａの変更された視聴履歴から例示的な決定木推薦器により生成された視聴者プロファイルからのサンプルテーブルを示す図。
【図５】本発明の原理を具体化する図１のクラスタリングプロセスを示すフローチャート。
【図６】本発明の原理を具体化する図１の視聴履歴変更プロセスを示すフローチャート。
【図７】本発明の原理を具体化する図１の番組推薦プロセスを示すフローチャート。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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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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