(57)【要約】【課題】映像を含む番組の再生を行うと共にユーザの嗜好に基づいて推薦番組を判定する情報処理装置において、より迅速に番組推薦の結果をユーザに提示する。【解決手段】膨大な数のチャンネルが運営されている地域において、すべてのチャンネルの番組に対して番組推薦に必要な特徴量ベクトルの生成を行うのではなく、特徴量ベクトルの生成を行う対象チャンネルをあらかじめ選定しておき、それらのチャンネルの番組群内で番組推薦を行う。これにより、生成する特徴量ベクトルの数が減り、特徴量ベクトルの生成に要する時間が短縮されることによって、より迅速に番組推薦を行うことができる。情報処理装置２は、ユーザの視聴履歴を用いて特徴量ベクトルの生成を行う対象チャンネルを選定することで、ユーザにとって馴染みのないチャンネルの番組ばかりが推薦されることを防ぐことができる。【選択図】図２
2011142468.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のチャンネルの中からユーザにより選択されたチャンネルの番組を受信し、再生する放送信号処理部と、
前記ユーザの嗜好情報を記憶するとともに、前記ユーザにより視聴された１以上のチャンネルの情報をユーザ視聴履歴として記憶する記憶部と、
前記再生された番組に関する情報をもとに前記ユーザ嗜好情報の学習を行うとともに、前記再生された番組のチャンネルの情報を前記ユーザ視聴履歴に記録するユーザ嗜好学習部と、
前記視聴履歴リストをもとに放送中の前記複数のチャンネルの中から１以上のチャンネルを第１のチャンネルとしてそれぞれ選定し、少なくとも、前記選定した１以上の第１のチャンネルの番組の特徴情報を生成する特徴情報生成部と、
前記特徴情報生成部により生成された１以上のチャンネルの番組の特徴情報と前記ユーザ嗜好情報とをもとに推薦番組を判定する推薦番組判定部と
を具備する情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記特徴情報生成部は、前記視聴履歴リストに記録された１以上のチャンネル情報が示す１以上のチャンネルを第１のチャンネルとして選定するとともに、前記第１のチャンネル以外の１以上のチャンネルを第２のチャンネルとしてランダムに選定し、前記第１のチャンネルおよび前記第２のチャンネルの番組の特徴情報をそれぞれ生成する
情報処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の情報処理装置であって、
前記視聴履歴リストは、それぞれ異なるチャンネル情報を予め決められた第１の上限数までそれぞれ記録時の新旧の関係を判別可能なように記録可能とされ、
前記ユーザ嗜好学習部は、前記視聴履歴リストに前記チャンネル情報に前記上限数記録されているとき、前記視聴履歴リストにない新たなチャンネルの番組が再生された場合、前記視聴履歴リストに前記新たなチャンネル情報を記録するとともに、前記視聴履歴リストで最も古いチャンネル情報を削除する
情報処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の情報処理装置であって、
前記特徴情報生成部は、前記第１のチャンネルと前記第２のチャンネルとを合わせて前記第１の上限数より大きい予め決められた第２の上限数を満たすように前記第２のチャンネルを選定する
情報処理装置。
【請求項５】
請求項２に記載の情報処理装置であって、
前記視聴履歴リストは、それぞれ異なるチャンネル情報を予め決められた第１の上限数までそれぞれ記録時の新旧の関係を判別可能なように記録可能とされ、
前記ユーザ嗜好学習部は、前記視聴履歴リストに前記チャンネル情報に前記上限数記録されているとき、前記視聴履歴リストに存在するチャンネル情報が示すチャンネルの番組が再生された場合、前記視聴履歴リストの当該チャンネル情報が新規に記録されたものとされるように前記視聴履歴リストに記録された前記それぞれ異なるチャンネル情報の前記記録時の新旧の関係を更新し、前記視聴履歴リストに存在しない新たなチャンネルの番組が再生された場合、前記視聴履歴リストに前記新たなチャンネル情報を記録するとともに、前記視聴履歴リストで最も古いチャンネル情報を削除する
情報処理装置。
【請求項６】
請求項２に記載の情報処理装置であって、
前記視聴履歴リストは、それぞれ異なるチャンネル情報とこのチャンネル情報が示すチャンネルの視聴回数の値とを対応付けて記録されることが可能とされ、
前記ユーザ嗜好学習部は、前記視聴履歴リストにない新たなチャンネルの番組が再生された場合、前記視聴履歴リストに前記新たなチャンネル情報と前記視聴回数の初期値とを対応付けて記録し、前記視聴履歴リストに存在するチャンネル情報が示すチャンネルの番組が再生された場合、前記視聴履歴リストの当該チャンネル情報に対応する視聴回数の値をインクリメントし、
前記特徴情報生成部は、前記視聴履歴リストにおいて前記視聴回数の値が高い上位所定数のチャンネル情報が示すチャンネルを前記第１のチャンネルとして選定する
情報処理装置。
【請求項７】
放送信号処理部が、複数のチャンネルの中からユーザにより選択されたチャンネルの番組を受信し、再生し、
ユーザ嗜好学習部が、前記再生された番組に関する情報をもとにユーザ嗜好情報の学習を行うとともに、前記再生された番組のチャンネルの情報をユーザ視聴履歴に記録し、
特徴情報生成部が、前記視聴履歴リストをもとに放送中の前記複数のチャンネルの中から１以上のチャンネルを第１のチャンネルとしてそれぞれ選定し、少なくとも、前記選定した１以上の第１のチャンネルの番組の特徴情報を生成し、
推薦番組判定部が、前記生成された１以上のチャンネルの番組の特徴情報と前記ユーザ嗜好情報とをもとに推薦番組を判定する
情報処理方法。
【請求項８】
複数のチャンネルの中からユーザにより選択されたチャンネルの番組を受信し、再生する放送信号処理部と、
前記ユーザの嗜好情報を記憶するとともに、前記ユーザにより視聴された１以上のチャンネルの情報をユーザ視聴履歴として記憶する記憶部と、
前記再生された番組に関する情報をもとに前記ユーザ嗜好情報の学習を行うとともに、前記再生された番組のチャンネルの情報を前記ユーザ視聴履歴に記録するユーザ嗜好学習部と、
前記視聴履歴リストをもとに放送中の前記複数のチャンネルの中から１以上のチャンネルを第１のチャンネルとしてそれぞれ選定し、少なくとも、前記選定した１以上の第１のチャンネルの番組の特徴情報を生成する特徴情報生成部と、
前記特徴情報生成部により生成された１以上のチャンネルの番組の特徴情報と前記ユーザ嗜好情報とをもとに推薦番組を判定する推薦番組判定部として
コンピュータを動作させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、映像を含む番組の再生を行うと共にユーザの嗜好に基づいて推薦番組を判定する情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば、テレビジョン放送やラジオ放送などにおいて、ユーザに対して番組を推薦する場合には、電子番組ガイド（ＥＰＧ：Electronic Program Guide）などの番組情報（番組メタデータ）を基に、ユーザの嗜好情報にマッチングする番組が選定された。ユーザへの番組の推薦方法は、ユーザ嗜好データの取得の方法によって異なり、例えば、初期にユーザの興味に関する情報を登録してもらい、その情報に基づいて、番組を推薦する初期興味登録方式、ユーザが過去に視聴した番組の履歴を利用して、番組を推薦する視聴履歴利用方式などの方法があった。
【０００３】
初期興味登録方式では、利用開始時に、例えば、好きな番組カテゴリー（例えば、ドラマ、バラエティ、など）、好きなジャンル（推理もの、お笑いもの、など）、または、好きなタレント名などをユーザに登録してもらい、これらの情報をキーワードとして、番組メタデータとの間でマッチングを取ることにより、推薦すべき番組名が取得されるようになされている。
【０００４】
しかしながら、初期登録方式を基に番組を選定する場合、ユーザが初期登録を行った時期の固定的な興味しか反映できない上、詳細な情報を得るためには、ユーザの登録操作が複雑になってしまう。これに対して、初期設定の登録情報の入力操作を簡単にするために、登録される情報数を少なくしてしまった場合、大まかなユーザの嗜好情報を基にした推薦しかできないので、ユーザの嗜好に合致する番組が選定される精度が低いものとなってしまう。
【０００５】
これに対し、視聴履歴利用方式では、ユーザが番組を視聴するたびに、視聴された番組メタデータが蓄積され、ある程度、履歴メタデータが蓄積されると、そのメタデータが解析されて、例えば、好きな番組カテゴリー、好きなジャンル、または、好きなタレント名などの情報が取得される。そして、これらの情報をキーワードとして、番組メタデータとの間でマッチングを取ることにより、推薦すべき番組名が取得される。したがって、初期登録方式におけるようなユーザの面倒な登録操作が不要である。
【０００６】
また、視聴履歴利用方式として、番組の属性を、例えば、タイトル、ジャンル、出演者などの決められた属性項目毎のベクルト情報として表現する一方で、視聴履歴をもとに視聴者の嗜好を表す同様のベクトル情報を作成し、各々を比較して、視聴者の嗜好に合った番組を提示する技術が開示されている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００１−１６０９５５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
ところで、近年、番組を放送するチャンネル数は国内においても増大の一途にあり、既に欧州などの地域では数千もの数のチャンネルが運営されているという現状がある。さらに、今後は規格上最大数万にも及ぶチャンネル数の出現も予測される。
【０００９】
これに対し、視聴履歴を利用して番組を推薦する方式では、全てのチャンネルの番組について生成された番組特徴量ベクトルと、ユーザの視聴履歴をもとに生成されたユーザ嗜好ベクトルとの比較により推薦番組の判定が行われることから、チャンネル数の増大に連れて、番組特徴量ベクトルの生成に長い時間を要するようになる。特に、放送番組を受信して再生する情報処理装置としてテレビジョン装置を想定した場合、処理能力の制約から、番組特徴量ベクトルの生成に長い時間に要することが予測される。番組特徴量ベクトルの生成に長い時間がかかると、ユーザの嗜好に合った推薦番組が判定されたときには、既にその番組が終了間近になっていたり、既に終了してしまっている場合も考えられ、番組推薦機能に対するユーザの信頼性低下につながるおそれがある。
【００１０】
以上のような事情に鑑み、本発明の目的は、より迅速に番組推薦の結果をユーザに提示することのできる情報処理装置、情報処理方法およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するため、本発明の一形態に係る情報処理装置は、複数のチャンネルの中からユーザにより選択されたチャンネルの番組を受信し、再生する放送信号処理部と、
前記ユーザの嗜好情報を記憶するとともに、前記ユーザにより視聴された１以上のチャンネルの情報をユーザ視聴履歴として記憶する記憶部と、前記再生された番組に関する情報をもとに前記ユーザ嗜好情報の学習を行うとともに、前記再生された番組のチャンネルの情報を前記ユーザ視聴履歴に記録するユーザ嗜好学習部と、前記視聴履歴リストをもとに放送中の前記複数のチャンネルの中から１以上のチャンネルを第１のチャンネルとしてそれぞれ選定し、少なくとも、前記選定した１以上の第１のチャンネルの番組の特徴情報を生成する特徴情報生成部と、前記特徴情報生成部により生成された１以上のチャンネルの番組の特徴情報と前記ユーザ嗜好情報とをもとに推薦番組を判定する推薦番組判定部とを具備する。
【００１２】
本発明では、特徴情報を生成する番組の数を減らすことができるので、特徴情報の生成に要する時間が短縮され、より迅速に番組推薦の結果をユーザに提示できる。また、視聴履歴リストをもとに１以上の第１のチャンネルの番組の特徴情報が生成されるので、ユーザにとって馴染みのないチャンネルの番組ばかりが推薦されることを防ぐことができる。
【００１３】
前記特徴情報生成部は、前記視聴履歴リストに記録された１以上のチャンネル情報が示す１以上のチャンネルを第１のチャンネルとして選定するとともに、前記第１のチャンネル以外の１以上のチャンネルを第２のチャンネルとしてランダムに選定し、前記第１のチャンネルおよび前記第２のチャンネルの番組の特徴情報をそれぞれ生成するようにしてもよい。これにより、ユーザが過去に視聴したことのあるチャンネルが選定すされるとともに、視聴履歴に存在しないチャンネルも選定されることによって、ユーザにとって馴染みのあるチャンネルばかりが推薦されることによって、かえってユーザが視聴したい番組を選定する際の自由を奪ってしまうような弊害を阻止できる。
【００１４】
前記視聴履歴リストは、それぞれ異なるチャンネル情報を予め決められた第１の上限数までそれぞれ記録時の新旧の関係を判別可能なように記録可能とされ、前記ユーザ嗜好学習部は、前記視聴履歴リストに前記チャンネル情報に前記上限数記録されているとき、前記視聴履歴リストにない新たなチャンネルの番組が再生された場合、前記視聴履歴リストに前記新たなチャンネル情報を記録するとともに、前記視聴履歴リストで最も古いチャンネル情報を削除するようにしてもよい。これにより、最近視聴した番組のチャンネルの情報を優先的に視聴履歴リストに保持しておくことができ、番組推薦機能に対するユーザの信頼性向上につながる。
【００１５】
前記特徴情報生成部は、前記第１のチャンネルと前記第２のチャンネルとを合わせて前記第１の上限数より大きい予め決められた第２の上限数を満たすように前記第２のチャンネルを選定するようにしてもよい。これにより、より多くの番組の中から推薦番組が判定されることが保証され、ユーザの嗜好に合った推薦番組をより良好に判定することができる。
【００１６】
前記視聴履歴リストは、それぞれ異なるチャンネル情報を予め決められた第１の上限数までそれぞれ記録時の新旧の関係を判別可能なように記録可能とされ、前記ユーザ嗜好学習部は、前記視聴履歴リストに前記チャンネル情報に前記上限数記録されているとき、前記視聴履歴リストに存在するチャンネル情報が示すチャンネルの番組が再生された場合、前記視聴履歴リストの当該チャンネル情報が新規に記録されたものとされるように前記視聴履歴リストに記録された前記それぞれ異なるチャンネル情報の前記記録時の新旧の関係を更新し、前記視聴履歴リストに存在しない新たなチャンネルの番組が再生された場合、前記視聴履歴リストに前記新たなチャンネル情報を記録するとともに、前記視聴履歴リストで最も古いチャンネル情報を削除するようにしてもよい。これにより、新たに視聴された番組のチャンネル情報が視聴履歴リストに最新の情報として記録されることとなり、実際のユーザ視聴履歴をより忠実に反映した視聴履歴リストを確保することができる。
【００１７】
前記視聴履歴リストは、それぞれ異なるチャンネル情報とこのチャンネル情報が示すチャンネルの視聴回数の値とを対応付けて記録されることが可能とされ、前記ユーザ嗜好学習部は、前記視聴履歴リストにない新たなチャンネルの番組が再生された場合、前記視聴履歴リストに前記新たなチャンネル情報と前記視聴回数の初期値とを対応付けて記録し、前記視聴履歴リストに存在するチャンネル情報が示すチャンネルの番組が再生された場合、前記視聴履歴リストの当該チャンネル情報に対応する視聴回数の値をインクリメントし、前記特徴情報生成部は、前記視聴履歴リストにおいて前記視聴回数の値が高い上位所定数のチャンネル情報が示すチャンネルを第１のチャンネルとして選定するようにしてもよい。これにより、番組特徴量ベクトルを生成する第１のチャンネルを、チャンネルの視聴回数（あるいは視聴頻度）を加味して選定することができ、ユーザの嗜好をより忠実に反映した番組推薦が可能になる。
【００１８】
本発明の別の形態に係る情報処理方法は、放送信号処理部が、複数のチャンネルの中からユーザにより選択されたチャンネルの番組を受信し、再生し、ユーザ嗜好学習部が、前記再生された番組に関する情報をもとにユーザ嗜好情報の学習を行うとともに、前記再生された番組のチャンネルの情報をユーザ視聴履歴に記録し、特徴情報生成部が、前記視聴履歴リストをもとに放送中の前記複数のチャンネルの中から１以上のチャンネルを第１のチャンネルとしてそれぞれ選定し、少なくとも、前記選定した１以上の第１のチャンネルの番組の特徴情報を生成し、推薦番組判定部が、前記生成された１以上のチャンネルの番組の特徴情報と前記ユーザ嗜好情報とをもとに推薦番組を判定することにある。
【００１９】
本発明の別の形態に係るプログラムは、複数のチャンネルの中からユーザにより選択されたチャンネルの番組を受信し、再生する放送信号処理部と、前記ユーザの嗜好情報を記憶するとともに、前記ユーザにより視聴された１以上のチャンネルの情報をユーザ視聴履歴として記憶する記憶部と、前記再生された番組に関する情報をもとに前記ユーザ嗜好情報の学習を行うとともに、前記再生された番組のチャンネルの情報を前記ユーザ視聴履歴に記録するユーザ嗜好学習部と、前記視聴履歴リストをもとに放送中の前記複数のチャンネルの中から１以上のチャンネルを第１のチャンネルとしてそれぞれ選定し、少なくとも、前記選定した１以上の第１のチャンネルの番組の特徴情報を生成する特徴情報生成部と、前記特徴情報生成部により生成された１以上のチャンネルの番組の特徴情報と前記ユーザ嗜好情報とをもとに推薦番組を判定する推薦番組判定部としてコンピュータを動作させるものである。
【発明の効果】
【００２０】
以上のように本発明によれば、より迅速に番組推薦の結果をユーザに提示することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る情報処理装置を含むシステム全体の構成を示す図である。
【図２】第１の実施形態に係る情報処理装置による選択的な番組特徴量ベクトル生成の概要を説明するための図である。
【図３】第１の実施形態に係る情報処理装置の構成を示す図である。
【図４】放送信号処理部の構成を示す図である。
【図５】番組特徴量ベクトル算出の手順を示すフローチャートである。
【図６】視聴履歴リストへの情報記録の手順を示すフローチャートである。
【図７】番組推薦の手順を示すフローチャートである。
【図８】変形例１の情報処理装置において視聴履歴リストへの情報記録の動作の手順を示すフローチャートである。
【図９】変形例２の情報処理装置において視聴履歴リストへの情報記録の動作の手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態を説明する。
＜第１の実施形態＞
［システムの構成］
図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置を含むシステム全体の構成を示す図である。同図に示すように、本システムは、１以上の番組提供装置１と情報処理装置２とからなる。
【００２３】
番組提供装置１は、例えば、放送局や、ネットワーク上のサーバ装置などである。番組提供装置１は、例えば、地上波、衛星波、インターネットなどの通信媒体を介してデジタル放送番組（以降「番組」と呼ぶ。）を送信する。番組提供装置１は、番組のストリームパケットと、その番組に関する情報であるＥＩＴ（Event Information Table）パケットとを多重化して送信することが可能である。ＥＩＴには、タイトル、番組説明、チャンネルＩＤ（service id：放送規格で定められている情報）、番組開始時間および番組放送時間（番組の長さ）、番組ジャンル、パレンタルレーティング情報（視聴年齢制限情報）、字幕の有無、有料／無料などが含まれ、情報処理装置２においてＥＰＧ（Electronic Program Guide）としても利用可能である。
【００２４】
情報処理装置２は、番組提供装置１から地上波、衛星波、インターネットなどの通信媒体を介してデジタル放送信号を受信し、このデジタル放送信号から番組のストリームパケットを分離し、復号することで、番組の映像信号および音声信号を復元し、表示部２１およびスピーカ部（図示省略）を通じて出力する。また、情報処理装置２は、受信したデジタル放送信号の中からＥＩＴパケットを分離し、復号してＥＩＴデータを取得し、このＥＩＴデータをもとに放送中の番組の特徴量をベクトル化した番組特徴量ベクトル（番組の特徴情報）を生成し保存することができる。
【００２５】
図２は、情報処理装置２がもつ、選択的な番組特徴量ベクトル生成の概要を説明するための図である。情報処理装置２は、膨大な数のチャンネルが運営されている地域において、すべてのチャンネルの番組に対して番組推薦に必要な特徴量ベクトルの生成を行うのではなく、特徴量ベクトルの生成を行うチャンネルをあらかじめ選定しておき、それらのチャンネルの番組群内で番組推薦を行う。これにより、生成する特徴量ベクトルの数が減り、特徴量ベクトルの生成に要する時間が短縮されることによって、より迅速に番組推薦を行うことができる。情報処理装置２は、ユーザの視聴履歴を用いて特徴量ベクトルの生成を行うチャンネルを選定することで、ユーザにとって馴染みのないチャンネルの番組ばかりが推薦されることを防ぐことができる。一方で、ユーザにとって馴染みのあるチャンネルばかりが推薦されると、ユーザが視聴したい番組を選定する際の自由を奪うことになりかねない。そこで、情報処理装置２は、ユーザが過去に視聴したことのあるチャンネルを選定するのと同時に視聴履歴に存在しないチャンネルを選定する。
【００２６】
なお、情報処理装置２は、より具体的には、テレビジョン装置、パーソナルコンピュータ、プレーヤ、ゲーム機、携帯端末（電話機を含む。）などであるが、発明に関して、製品形態は問わない。
【００２７】
［情報処理装置２の構成の詳細］
次に、本実施形態の情報処理装置２の構成を説明する。
図３は情報処理装置２の構成を示す図である。
同図に示すように、情報処理装置２は、上記の表示部２１の他、放送信号処理部２２、入力部２３、スピーカ部２４、番組推薦処理部２５を有する。
【００２８】
放送信号処理部２２は、番組提供装置１から地上波、衛星波、インターネットなどの通信媒体を介してデジタル放送信号を受信し、このデジタル放送信号から番組のストリームパケットを分離し、復号することで、番組の映像信号および音声信号を復元（再生）し、表示部２１およびスピーカ部２４を通じて出力する。また、情報処理装置２は、受信したデジタル放送信号からＥＩＴパケットを分離し、復号することで、ＥＩＴデータを取得する。この放送信号処理部２２の詳細については後で説明する。
【００２９】
入力部２３は、視聴者Ｕからの各種の操作命令やデータの入力を受け付ける。この入力部２３は、情報処理装置２に本体に一体に設けられたものの他、情報処理装置２に本体に対して無線で各種の操作命令やデータの入力を行うことが可能なリモート型の入力部であってもよい。
【００３０】
表示部２１は、放送信号受信部にてデジタル放送信号から復元された映像信号を入力して表示駆動を行う。表示部２１は、具体的には、ＬＣＤ（liquid crystal monitor）、その他の方式の表示素子を用いた表示器などによって構成される。表示部２１は、情報処理装置２に本体に一体に設けられたものの他、情報処理装置２に本体の外部に映像信号用の配線を通じて接続されたものであってもよい。
【００３１】
スピーカ部２４は、放送信号受信部にてデジタル放送信号から復元された音声信号を入力して音声出力を行う。スピーカ部２４は、情報処理装置２に本体に一体に設けられたものの他、情報処理装置２に本体の外部に音声信号用の配線を通じて接続されたものであってもよい。
【００３２】
番組推薦処理部２５は、再生された番組（視聴者Ｕによって視聴された番組）の特徴量ベクトル、視聴者人数および実視聴時間割合をもとにユーザ嗜好ベクトルの学習を行い、このユーザ嗜好ベクトルと放送中の各番組の特徴量ベクトルとのマッチングにより推薦番組を判定する処理を行う。
【００３３】
番組推薦処理部２５は、より具体的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）およびメインメモリを含むコンピュータを動作させるプログラムにより実現される。さらに、情報処理装置２は、ハードディスクドライブ、フラッシュドライブなどの不揮発性のストレージ部を有し、受信した番組のビデオデータおよびオーディオデータを記録することが可能である。勿論、ストレージ部に記録された番組のビデオデータおよびオーディオデータを再生することも可能である。ＣＰＵは、放送信号処理部２２、入力部２３、表示部２１、スピーカ部２４、撮像部２２、ストレージ部（図示せず）それぞれの間でのデータの入出力をも制御する。
【００３４】
［放送信号処理部２２の構成］
図４は、放送信号処理部２２の構成を示す図である。
放送信号処理部２２は、放送信号受信部２２１、復調・復号部２２２、トランスポートストリーム再生部（ＴＳ再生部）２２３、デマルチプレクサ２２４、ビデオ復号部２２５、オーディオ復号部２２６、データ復号部２２７などを含む。これらは地上波、衛星波、インターネットなどの通信媒体を介してデジタル放送番組を受信する典型的な受信機の構成と同様である。
【００３５】
放送信号受信部２２１は、より具体的には、放送局から地上波、衛星波などの放送媒体を介してデジタル放送信号をアンテナを介して選局して受信するチューナや、インターネットなどのネットワークを通じてＩＰマルチキャスト放送信号を受信するネットワーク接続部である。
【００３６】
復調・復号部２２２は、放送信号受信部２２１にて受信されたデジタル放送信号を、伝送モード（変調方式、符号化率など）に応じた方法で復調および復号してトランスポートストリーム再生部２２３に供給する。
【００３７】
トランスポートストリーム再生部２２３は、復調・復号部２２２より供給された信号をもとにトランスポートストリームを再生してデマルチプレクサ２２４に供給する。
【００３８】
デマルチプレクサ２２４は、トランスポートストリーム再生部２２３より供給されたトランスポートストリームからビデオストリーム、オーディオストリーム、ＥＩＴなどのデータストリームなどを分離し、それぞれビデオ復号部２２５、オーディオ復号部２２６、データ復号部２２７に供給する。
【００３９】
ビデオ復号部２２５は、デマルチプレクサ２２４より供給されたビデオストリームを復号し、表示部２１にビデオ信号を供給する。オーディオ復号部２２６は、デマルチプレクサ２２４より供給されたオーディオストリームを復号してスピーカ部２４にオーディオ信号を供給する。データ復号部２２７は、デマルチプレクサ２２４より供給されたデータストリームを復号して番組推薦処理部２５に供給する。
【００４０】
［番組推薦処理部２５の構成］
図３に戻って番組推薦処理部２５の構成を説明する。番組推薦処理部２５は、ＥＩＴ取得部２５１、番組特徴量検出部２５２（特徴情報生成部）、番組特徴量管理部２５３、ユーザ嗜好学習部２５４、ユーザプロファイル管理部２５５（記憶部）、推薦番組判定部２５７、および推薦番組情報出力部２５８を具備する。
【００４１】
ＥＩＴ取得部２５１は、放送信号処理部２２にて受信および復号されたＥＩＴデータを取得し、保持する。ここで、取得されるＥＩＴデータとは、現在放送中の番組のＥＩＴデータである。
【００４２】
番組特徴量検出部２５２は、ユーザプロファイル管理部２５５に保存された視聴履歴リストをもとに、番組特徴量ベクトルの生成を行うべき１以上のチャンネルを「第１のチャンネル」として選定するとともに、第１のチャンネル以外のチャンネルの中からランダムに１以上のチャンネルを「第２のチャンネル」として選定する。そして、番組特徴量検出部２５２は、選定した第１のチャンネルおよび第２のチャンネルそれぞれのチャンネルの番組の特徴量ベクトルをそれぞれ生成する。
【００４３】
番組特徴量管理部２５３は、番組特徴量検出部２５２により生成された番組特徴量ベクトルを保存する。
【００４４】
ユーザ嗜好学習部２５４は、再生された番組の特徴量ベクトルをもとにユーザ嗜好ベクトルの学習用データを作成する。すなわち、ユーザ嗜好学習部２５４は、作成した学習用データを用いて、ユーザプロファイル管理部２５５にユーザプロファイルとして保存されているユーザ嗜好ベクトルを最新の内容に更新（学習）する。また、ユーザ嗜好学習部２５４は、ユーザによって過去に視聴された番組に関する情報をリスト化して視聴履歴リストとしてユーザプロファイル管理部２５５に保存する。
【００４５】
ユーザプロファイル管理部２５５は、ユーザ嗜好学習部２５４によって更新（学習）された最新のユーザ嗜好ベクトルおよび視聴履歴リストをユーザプロファイルとして保存する記憶部である。
【００４６】
推薦番組判定部２５７は、番組特徴量管理部２５３に保存された各番組の特徴量ベクトルとユーザプロファイル管理部２５５にユーザプロファイルとして保存されたユーザ嗜好ベクトルとの間のコサイン距離によって表される類似度を算出し、類似度が高い上位所定数の番組を推薦番組として判定する。
【００４７】
推薦番組情報出力部２５８は、推薦番組判定部２５７により判定された推薦番組に関する情報をＥＩＴデータから抽出して表示部２１を通して視聴者Ｕに提示する。
【００４８】
次に、図５から図７を用いて、本実施形態の情報処理装置２における番組推薦処理部２５の動作を説明する。
番組推薦処理部２５においては、大別して、番組特徴量ベクトルの算出、視聴履歴リストへの情報記録、ユーザ嗜好学習、番組推薦の各処理が行われる。以下に、これらの動作を個別に説明する。
【００４９】
［番組特徴量ベクトルの算出の動作］
図５は、番組特徴量ベクトル算出の手順を示すフローチャートである。
【００５０】
（ステップＳ１０１）まず、番組推薦処理部２５において、ＥＩＴ取得部２５１が、トランスポートストリームに多重化して送られてくるＥＩＴデータを放送信号処理部２２より取得し、番組特徴量検出部２５２に供給する。ＥＩＴデータには、例えば、番組ＩＤ、タイトル、ジャンル、放送局、出演者、脚本／原作／演出、内容、チャンネルＩＤ、番組開始時間および番組放送時間、パレンタルレーティング情報（視聴年齢制限情報）、字幕の有無、有料／無料などが含まれる。ＥＩＴ取得部２５１によって取得されたＥＩＴデータは番組特徴量検出部２５２に渡される。
【００５１】
（ステップＳ１０２）番組特徴量検出部２５２は、ＥＩＴ取得部２５１よりＥＩＴデータを受け取ると、ユーザプロファイル管理部２５５から視聴履歴リストを読み込む。番組特徴量検出部２５２は、読み込んだ視聴履歴リストの内容をもとに番組特徴量ベクトルの生成を行うべき１以上のチャンネルを第１のチャンネルとして選定する。なお、視聴履歴リストへの情報記録の動作については後で説明する。
【００５２】
（ステップＳ１０３）次に、番組特徴量検出部２５２は、第１のチャンネル以外のチャンネルの中からランダムに１以上のチャンネルを第２のチャンネルとしてそれぞれ選定する。
【００５３】
（ステップＳ１０４）そして番組特徴量検出部２５２は、選定した第１のチャンネルおよび第２のチャンネルそれぞれのチャンネルの番組特徴量ベクトルをそれぞれ生成する。
【００５４】
（ステップＳ１０５）以上のようにして番組特徴量検出部２５２によって検出された番組特徴量ベクトルは番組特徴量管理部２５３に保存される。
【００５５】
ここで、第１のチャンネルおよび第２のチャンネルのより具体的な選定方法について説明する。
番組特徴量ベクトルが生成されるチャンネル数の上限をｎとする。ｎは情報処理装置２の処理能力に応じて予め設定される値である。番組特徴量検出部２５２は、視聴履歴リストの内容をもとに第１のチャンネルを選定するにあたり、最大でｍ個のチャンネルを第１のチャンネルとして選定する。ｍはｎ未満の値であり、ｎに応じて設定される値であってもよい。例えば、ｍ＝ｎ／２でよい。
【００５６】
視聴履歴リストの内容をもとに第１のチャンネルを選定する方法としては、視聴履歴リストに記録されているチャンネル情報が示すチャンネルをそのまま第１のチャンネルとして選定する方法などが挙げられる。この場合、視聴履歴リストに記録可能なチャンネル数はｍとされる。また、視聴履歴リストには同じチャンネルの情報が重複して記録されないようにする必要がある。この点については後で説明する。
【００５７】
また、番組特徴量検出部２５２は、第１のチャンネル以外のチャンネルの中から、ランダムに（ｎ−ｍ）個のチャンネルを第２のチャンネルとして選定する。
【００５８】
以上により、例えば、受信可能なチャンネル数が１０，０００以上の場合で、ｎ＝１０２４、ｍ＝ｎ／２とした場合、ｍは５１２となり、ｎ−ｍも５１２となる。したがって、この例では、視聴履歴リストをもとに５１２のチャンネルが第１のチャンネルとして選定され、第１のチャンネル以外のチャンネルの中からランダムに５１２のチャンネルが第２のチャンネルとして選定される。
【００５９】
ここで、視聴履歴リストをもとに選定される第１のチャンネルの番組は『ユーザにとって馴染みのあるチャンネルの番組』、ランダムに選定される第２のチャンネルの番組は『ユーザにとって馴染みの少ないチャンネルの番組』と言うことができる。したがって、本例では、『ユーザにとって馴染みのあるチャンネルの番組』と『ユーザにとって馴染みの少ないチャンネルの番組』を均等な数で選定して、これらの番組の番組特徴量ベクトルを生成することとしている。
【００６０】
なお、上の例では、ｍ＝ｎ／２としたが、ｍ＝ｎ−ｙとしてもよい。ｙはｎ未満の値である。
【００６１】
ところで、視聴履歴リストに記録された情報の数がｍに達していない場合も考えられる。この場合、番組特徴量検出部２５２は、その不足分を、ランダムに選定される第２のチャンネルの数で埋めることによって、番組特徴量ベクトルが生成されるチャンネル数としてｎを保証する。例えば、前記の例で、視聴履歴リストに記録された情報の数が３００で、５１２に満たないとき、番組特徴量検出部２５２は、ｎの値である１０２４から３００を差し引いた７２４を、ランダムに選定される第２のチャンネルの数とする。ユーザにとっては、より多くの番組の中から推薦番組が判定されるほうがユーザ自身の嗜好に合った推薦番組に出会える確率が高いという意味で、ランダムに選定される第２のチャンネルの数を増やしてまでもｎを確保することは有益である。
【００６２】
［番組特徴量ベクトルの算出の動作］
次に、図５のステップＳ１０４において番組特徴量ベクトルを算出する動作を説明する。
【００６３】
番組特徴量検出部２５２は、ＥＩＴ取得部２５１より供給されたＥＩＴデータをもとに項目毎の番組特徴量ベクトルを生成する。ＥＩＴデータに含まれる項目には、例えば、タイトル（Ｔ）、ジャンル（Ｇ）、時間帯（Ｈ）、放送局（Ｓ）、出演者（Ａ）、脚本／原作／演出（Ｐ）、内容（Ｋ）などがある。番組特徴量検出部２５２は、これらの項目毎の内容から、番組特徴量ベクトル＝（Ｔｍ，Ｇｍ，Ｈｍ，Ｓｍ，Ｐｍ，Ａｍ，Ｋｍ）を生成する。ここで、Ｔｍ，Ｇｍ，Ｈｍ，Ｓｍ，Ｐｍ，Ａｍ，Ｋｍは番組特徴量ベクトル内の項目毎の数値ベクトルである。
【００６４】
ここで、「ジャンル」、「放送局」、「時間帯」は種類が限定的であるから、各々の放送局を別々の数値ベクトルで表すことができる。放送局の場合、例えば、放送局が１０局存在するならば、その中で３番目として決められた放送局の数値ベクトルＳｍは｛０，０，１，０，０，０，０，０，０，０｝で表すことができる。ジャンルの場合も同様であり、ジャンルが、例えば、「ドラマ」、「バラエティ」、「スポーツ」、「映画」、「音楽」、「子供向け／教育」、「教養／ドキュメント」、「ニュース／報道」、「その他」に分類されている場合、その中で５番目として決められた「音楽」の数値ベクトルＧｍは｛０，０，０，０，１，０，０，０，０｝で表すことができる。
【００６５】
一方、「タイトル」、「出演者」、「脚本／原作／演出」、「内容」など、そのままでは数値ベクトルで表すことのできない項目については、その中に含まれる単語の頻度などによって、項目値（単語）と重み（数値）が対応付けられる。例えば、「東海道冬物語」という「タイトル」の場合、数値ベクトルＴｍは｛東海道＝１，冬＝１，物語＝１｝のように表される。ここで「東海道＝１」は、「東海道」の単語の頻度が「１」であることを意味する。
【００６６】
以上のようにして番組特徴量検出部２５２によって検出された番組特徴量ベクトルは番組特徴量管理部２５３に保存される。
【００６７】
［視聴履歴リストへの情報記録の動作］
次に、視聴履歴リストへの情報記録の動作について説明する。
図６は、視聴履歴リストへの情報記録の手順を示すフローチャートである。
視聴履歴リストは、チャンネルの情報を記録時の新旧の関係を判別可能なように記録順に配列して格納するように構造化されたものである。例えば、チャンネルの情報は常に視聴履歴リストの最後に格納されるものとする。したがって、視聴履歴リストの先頭の情報は視聴履歴リスト中で時間的に最古の情報であり、視聴履歴リストの最後の情報は視聴履歴リスト中で時間的に最新の情報である。
【００６８】
（ステップＳ２０１）情報処理装置２において番組が再生されていることとする。放送信号処理部２２は、一定時間以上連続して再生された番組を、実際に視聴された番組として判定し、この番組の番組ＩＤをユーザ嗜好学習部２５４に通知する。これにより、ユーザによる番組選定のためのチャンネル切り替え（ザッピング）時に一時的に再生された番組の番組ＩＤがユーザ嗜好学習部２５４に通知されることを回避できる。
【００６９】
ユーザ嗜好学習部２５４は、放送信号処理部２２より視聴された番組の番組ＩＤの通知を受けると、この視聴番組の番組特徴量ベクトルをもとにユーザ嗜好ベクトルの学習用データを作成する。すなわち、ユーザ嗜好学習部２５４は、作成した学習用データを用いて、ユーザプロファイル管理部２５５にユーザプロファイルとして保存されているユーザ嗜好ベクトルを最新の内容に更新（学習）する。さらに、ユーザ嗜好学習部２５４は、ユーザプロファイル管理部２５５に保存された視聴履歴リストに、放送信号処理部２２より通知された視聴番組に関する情報を記録するための処理を行う。ここでは、視聴履歴リストへの情報記録の動作について触れ、ユーザ嗜好ベクトルの学習については後で説明することとする。
【００７０】
（ステップＳ２０２）ユーザ嗜好学習部２５４は、視聴番組の番組ＩＤを取得すると、この番組ＩＤをキーに、ＥＩＴ取得部２５１に保持されたＥＩＴデータの中から該当する番組のチャンネルの情報を取り出し、このチャンネルの情報が、視聴履歴リストに既に記録されているかどうかを判定する。当該チャンネルの情報が視聴履歴リストに既に記録されている場合、ユーザ嗜好学習部２５４は、視聴履歴リストに同じチャンネルの情報が重複して記録されることを回避するために、視聴履歴リストを更新することなく視聴履歴リストへの情報記録のルーチンを終了する。
【００７１】
（ステップＳ２０３）当該チャンネルの情報が視聴履歴リストに記録されていない場合、ユーザ嗜好学習部２５４は、当該チャンネルの情報を視聴履歴リストの最後に記録する。
【００７２】
（ステップＳ２０４）次に、ユーザ嗜好学習部２５４は、視聴履歴リストに記録された情報の数が、記録可能な上限値（ｍ）を超えたかどうかを判定する。視聴履歴リストに記録された情報の数が、記録可能な上限値（ｍ）を超えていない場合、ユーザ嗜好学習部２５４は、そのまま視聴履歴リストへの情報記録のルーチンを終了する。
【００７３】
（ステップＳ２０５）視聴履歴リストに記録された情報の数が、記録可能な上限値（ｍ）を超えている場合には、ユーザ嗜好学習部２５４は、視聴履歴リストの先頭にある最も古い情報を削除する。
【００７４】
このようにすることで、最近視聴した番組のチャンネルの情報を優先的に視聴履歴リストに保持しておくことができ、番組推薦機能に対するユーザの信頼性向上につながる。
【００７５】
［ユーザ嗜好学習の動作］
次に、ユーザ嗜好学習の動作について説明する。
ユーザ嗜好学習部２５４は、放送信号処理部２２より視聴された番組の番組ＩＤの通知を受けると、この視聴番組の番組特徴量ベクトルをもとにユーザ嗜好ベクトルの学習用データを作成する。ここで、ユーザプロファイル管理部２５５にユーザ嗜好ベクトルが未だ保存されていない場合、ユーザ嗜好学習部２５４は、作成した学習用データをそのままユーザプロファイル管理部２５５にユーザ嗜好ベクトルの初期値として保存する。ユーザプロファイル管理部２５５にユーザ嗜好ベクトルが既に保存されている場合には、ユーザ嗜好学習部２５４は作成した学習用データを用いて、ユーザプロファイル管理部２５５に既にユーザプロファイルとして保存されているユーザ嗜好ベクトルの更新（学習）を行う。
【００７６】
ユーザ嗜好ベクトルの更新（学習）の具体例を以下に示す。例えば、タイトルが「東海道冬物語」という番組が視聴されたこととする。当該番組の番組特徴量ベクトル中の「タイトル」の項目の数値ベクトルが｛東海道＝１，冬＝１，物語＝１｝だとした場合、ユーザ嗜好学習部２５４は、この数値ベクトルを学習用データとして用いて、ユーザプロファイル管理部２５５に既に保存されているユーザ嗜好ベクトルを更新（学習）する。
【００７７】
ユーザ嗜好ベクトルの更新方法の具体例を説明する。
例えば、ユーザ嗜好学習部２５４は、ユーザプロファイル管理部２５５にユーザプロファイルとして既に保存されているユーザ嗜好ベクトルと学習用データとを加算してユーザ嗜好ベクトルの更新結果（学習結果）を得る。ここでユーザ嗜好ベクトルと学習用データとの加算の具体例を「タイトル」の項目の特徴量ベクトルの更新に絞って説明する。
【００７８】
ユーザプロファイル管理部２５５にユーザプロファイルとして既に保存されているユーザ嗜好ベクトルにおける「タイトル」の項目の特徴量ベクトルが｛・・・，東海道＝５，冬＝５，物語＝５，・・・｝であるとする。今回計算された学習用データ中の「タイトル」の項目の特徴量ベクトルが｛東海道＝１，冬＝１，物語＝１｝であるから、両者の頻度の値を合算することで、更新結果は｛・・・，東海道＝６，冬＝６，物語＝６，・・・｝となる。その他の項目の特徴量ベクトルについても同様に更新が行われる。
【００７９】
なお、上の例では、ユーザプロファイル管理部２５５にユーザプロファイルとして既に保存されているユーザ嗜好ベクトルと学習用データとを加算した結果をユーザ嗜好ベクトルの更新結果としたが、加算平均の結果をユーザ嗜好ベクトルの更新（学習）結果としてもよい。
【００８０】
［番組推薦の動作］
次に、番組推薦の動作について説明する。
図７は、番組推薦処理部２５による番組推薦の手順を示すフローチャートである。
【００８１】
（ステップＳ３０１）推薦番組判定部２５７は、所定のイベントの発生を契機に、番組特徴量管理部２５３に保存された各番組の番組特徴量ベクトルとユーザプロファイル管理部２５５にユーザプロファイルとして保存されたユーザ嗜好ベクトルとの間のコサイン距離によって表される類似度をそれぞれ算出し、類似度が高い上位所定数の番組を推薦番組として判定する。そして推薦番組判定部２５７は、判定結果である推薦番組の番組ＩＤを推薦番組情報出力部２５８に出力する。
【００８２】
所定のイベントとしては、例えば、ユーザプロファイル管理部２５５にユーザプロファイルとして保存されているユーザ嗜好ベクトルの更新、情報処理装置２のシステムの立ち上がり、ユーザからの推薦番組の表示要求の入力、一定の時間周期などがある。ユーザは、これらの中から希望するイベントを情報処理装置２に対して設定できることとしてもよい。なお、ユーザにより設定可能な項目としては、上記のほかに、推薦番組の数、推薦番組表示のソート条件、ユーザ嗜好学習の対象となる項目などがある。
【００８３】
（ステップＳ３０２）推薦番組情報出力部２５８は、推薦番組判定部２５７より、判定結果である推薦番組の番組ＩＤを受け取ると、その番組ＩＤをキーに、ＥＩＴ取得部２５１に保持されたＥＩＴデータの中から該当する推薦番組に関する情報を取り出す。そして、推薦番組情報出力部２５８は、取り出した推薦番組に関する情報を表示部２１を通して視聴者Ｕに提示する。
【００８４】
以上のように、本実施形態の情報処理装置２では、膨大な数のチャンネルが運営されている地域において、特徴量ベクトルの生成を行うチャンネルをあらかじめ選定しておき、それらのチャンネルの番組群内で番組推薦を行う。これにより、生成する特徴量ベクトルの数が減り、特徴量ベクトルの生成に要する時間が短縮されることによって、より迅速に番組推薦の結果をユーザに提示できる。
【００８５】
また、本実施形態の情報処理装置２では、ユーザの視聴履歴を用いて番組特徴量ベクトルの生成を行うチャンネルを選定することで、ユーザにとって馴染みのないチャンネルの番組ばかりが推薦されることを防ぐことができる。
【００８６】
さらに、本実施形態の情報処理装置２では、ユーザが過去に視聴したことのあるチャンネルを選定するのと同時に視聴履歴に存在しないチャンネルも選定することによって、ユーザにとって馴染みのあるチャンネルばかりが推薦されることによって、かえってユーザが視聴したい番組を選定する際の自由を奪ってしまうような弊害を阻止できる。
【００８７】
［変形例１］
次に、本発明に係る第１の実施形態の変形例１を説明する。
【００８８】
第１の実施形態の情報処理装置２Ａでは、視聴履歴リストに同じチャンネルの情報が重複して記録されないように、新たに視聴された番組のチャンネルの情報が視聴履歴リストに既に記録されている場合、ユーザ嗜好学習部２５４は、新たに視聴された番組のチャンネルの情報を視聴履歴リストに記録しないこととした。しかしこの方式の場合、視聴履歴リストに情報が記録された以後、再びそのチャンネルが選局されても、そのチャンネルの情報の視聴履歴リスト上の位置は変わらないために、いずれ視聴履歴リストからそのチャンネルの情報が削除されてしまうことになる。
【００８９】
図８は、変形例１の情報処理装置において視聴履歴リストへの情報記録の動作の手順を示すフローチャートである。
変形例１の情報処理装置では、新たに視聴された番組のチャンネルの情報が視聴履歴リストに既に記録されている場合、ユーザ嗜好学習部２５４は、視聴履歴リスト中の当該チャンネルの情報を視聴履歴リストの最後に移動させる（ステップＳ２０６）。これにより、新たに視聴された番組のチャンネルの情報が視聴履歴リストに最新の情報として記録されることとなり、実際のユーザ視聴履歴をより忠実に反映した視聴履歴リストを確保することができる。
【００９０】
［変形例２］
ユーザ嗜好学習部２５４は、視聴履歴リストに、チャンネルの情報と対応付けてチャンネルの視聴回数（あるいは視聴頻度）も同時に記録するようにしてもよい。
【００９１】
図９は、変形例２の情報処理装置において視聴履歴リストへの情報記録の動作の手順を示すフローチャートである。
【００９２】
（ステップＳ４０１）情報処理装置２において番組が再生されていることとする。放送信号処理部２２は、一定時間以上連続して再生された番組を、実際に視聴された番組として判定し、この番組の番組ＩＤをユーザ嗜好学習部２５４に通知する。これにより、ユーザによる番組選定のためのチャンネル切り替え（ザッピング）時に一時的に再生された番組の番組ＩＤがユーザ嗜好学習部２５４に通知されることを回避できる。
【００９３】
ユーザ嗜好学習部２５４は、放送信号処理部２２より視聴された番組の番組ＩＤの通知を受けると、この視聴番組の番組特徴量ベクトルをもとにユーザ嗜好ベクトルの学習用データを作成し、この学習用データでユーザ嗜好ベクトルを最新の内容に更新（学習）する。さらに、ユーザ嗜好学習部２５４は、ユーザプロファイル管理部２５５に保存された視聴履歴リストに、放送信号処理部２２より通知された視聴番組に関する情報を記録するための処理を行う。ここでは、視聴履歴リストへの情報記録の動作について触れ、ユーザ嗜好ベクトルの学習については第１の実施形態と同様であるため説明を省く。
【００９４】
（ステップＳ４０２）ユーザ嗜好学習部２５４は、視聴番組の番組ＩＤを取得すると、この番組ＩＤをキーに、ＥＩＴ取得部２５１に保持されたＥＩＴデータの中から該当する番組のチャンネルの情報を取り出し、このチャンネルの情報が、視聴履歴リストに既に記録されているかどうかを判定する。
【００９５】
（ステップＳ４０３）当該チャンネルの情報が視聴履歴リストに記録されていない場合、ユーザ嗜好学習部２５４は、当該チャンネルの情報と視聴回数の初期値を視聴履歴リストに記録する。
【００９６】
（ステップＳ４０４）また、当該チャンネルの情報が視聴履歴リストに既に記録されている場合、ユーザ嗜好学習部２５４は、視聴履歴リスト中の当該チャンネルの情報に対応する視聴回数の値をインクリメントする。
【００９７】
番組特徴量検出部２５２は、視聴履歴リストにおいて視聴回数の値が高い上位所定数（ｍ個）のチャンネル情報が示すチャンネルを第１のチャンネルとして選定する。これにより、番組特徴量ベクトルを生成する第１のチャンネルを、チャンネルの視聴回数（あるいは視聴頻度）を加味して選定することができ、ユーザの嗜好をより忠実に反映した番組推薦が可能になる。
【００９８】
［変形例３］
変形例２のさらなる変形例として次のようなものが考えられる。
変形例２のステップＳ４０４のあと、ユーザ嗜好学習部２５４は、視聴履歴リスト上の各情報がチャンネルの視聴回数が多いものから順に配列されるように、各情報を並び替える。一方、変形例２のステップＳ４０３のあと、ユーザ嗜好学習部２５４は、視聴履歴リストに記録された情報の数が上限値（ｍ）を超えているかどうかを判断し、超えている場合、視聴履歴リストにある最も古い情報（視聴履歴リストの先頭の情報）を削除する。そして、番組特徴量検出部２５２は、視聴履歴リストに記録されたチャンネル情報が示すチャンネルをそのまま第１のチャンネルとして選定する。これにより、チャンネルの視聴回数（あるいは視聴頻度）の少ない情報から先に視聴履歴リストから削除されるので、実際のユーザ視聴履歴をより忠実に反映した視聴履歴リストを確保することができる。
【００９９】
本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【符号の説明】
【０１００】
２…情報処理装置
２２…放送信号処理部
２５…番組推薦処理部
２５１…ＥＩＴ取得部
２５２…番組特徴量検出部
２５３…番組特徴量管理部
２５４…ユーザ嗜好学習部
２５５…ユーザプロファイル管理部
２５７…推薦番組判定部
２５８…推薦番組情報出力部
【図１】
2011142468.tif 000003
【図２】
2011142468.tif 000004
【図３】
2011142468.tif 000005
【図４】
2011142468.tif 000006
【図５】
2011142468.tif 000007
【図６】
2011142468.tif 000008
【図７】
2011142468.tif 000009
【図８】
2011142468.tif 000010
【図９】
2011142468.tif 000011