(57)【要約】【課題】任意の時間における視聴者を推定できる視聴者情報推定装置を提供する。【解決手段】視聴者推定装置１０は、視聴用装置の操作履歴に基づいて解析され、各時間帯に視聴された番組に関する少なくとも一つの特徴とその特徴に対応する数値とを表す時間帯別視聴特徴データが記憶される時間帯別視聴特徴記憶部１と、家族の構成員毎の視聴内容の特徴を数量的に表す家族特徴データが記憶される家族特徴記憶部２と、指定された時間帯の時間帯別視聴特徴データを取り出し、家族特徴データとの類似度を算出する類似度算出部３と、を備える。【選択図】図１
2011150380.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
視聴用装置の操作履歴に基づいて解析され、各時間帯に視聴された番組に関する少なくとも一つの特徴と当該特徴に対応する数値とを表す時間帯別視聴特徴データが記憶される時間帯別視聴特徴記憶部と、
家族の構成員毎の視聴内容の特徴を数量的に表す家族特徴データが記憶される家族特徴記憶部と、
指定された時間帯の時間帯別視聴特徴データを取り出し、前記家族特徴データとの類似度を算出する類似度算出部と、
を備えることを特徴とする視聴者推定装置。
【請求項２】
視聴された番組と操作日時のデータを含む視聴用装置の操作履歴データが記憶される操作履歴記憶部と、
各番組の特徴を数量的に表す番組特徴データが記憶される番組特徴記憶部と、
前記操作履歴データの視聴番組に対応する前記番組特徴データを取得し、当該番組特徴データで、前記操作履歴データの操作日時に対応する前記時間帯別視聴特徴データを学習する視聴特徴解析部と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の視聴者推定装置。
【請求項３】
視聴者識別情報を含む前記操作履歴データについて、当該操作履歴データに対応する番組特徴データを取得し、当該番組特徴データで前記視聴者識別情報に対応する前記家族特徴データを学習する家族特徴学習部をさらに備える、
ことを特徴とする請求項２に記載の視聴者推定装置。
【請求項４】
前記視聴用装置は、テレビと、テレビに接続されている機器とを含む、
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の視聴者推定装置。
【請求項５】
視聴用装置の操作履歴に基づいて解析した、各時間帯に視聴された番組に関する少なくとも一つの特徴と当該特徴に対応する数値を表す時間帯別視聴特徴データと、家族の構成員毎の視聴内容の特徴を数量的に表す家族特徴データとを作成しておき、
指定された時間帯の時間帯別視聴特徴データを取り出し、前記家族特徴データとの類似度を算出する、
ことを特徴とする視聴者推定方法。
【請求項６】
各番組の特徴を数量的に表す番組特徴データを作成しておき、
視聴された番組と操作日時のデータを含む視聴用装置の操作履歴データを記憶し、
前記操作履歴データの視聴番組に対応する前記番組特徴データを取得し、当該番組特徴データで、前記操作履歴データの操作日時に対応する前記時間帯別視聴特徴データを学習する、
ことを特徴とする請求項５に記載の視聴者推定方法
【請求項７】
視聴用装置の操作履歴に基づいて解析され、各時間帯に視聴された番組に関する少なくとも一つの特徴と当該特徴に対応する数値を表す時間帯別視聴特徴データと、家族の構成員毎の視聴内容の特徴を数量的に表す家族特徴データとを用いるコンピュータに、
指定された時間帯の時間帯別視聴特徴データを取り出し、前記家族特徴データとの類似度を算出する類似度算出機能を実現させるためのプログラム。
【請求項８】
前記コンピュータは、視聴された番組と操作日時のデータを含む視聴用装置の操作履歴データと、各番組の特徴を数量的に表す番組特徴データとをさらに用い、
当該コンピュータに、前記操作履歴データの視聴番組に対応する前記番組特徴データを取得し、当該番組特徴データで、前記操作履歴データの操作日時に対応する前記時間帯別視聴特徴データを学習する視聴特徴解析機能をさらに実現させるための請求項７に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、家庭のテレビで番組を視聴した家族を推定する装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタル放送やＩＰ（Internet Protocol）放送の普及により、視聴者に対して有益な情報を提供することが可能となってきた。また、インターネット上のショッピングサイト等において、利用者の好みに適した情報を配信するレコメンデーション技術が使用されている。しかし、テレビの場合は複数人の家族で共用されることが多いことから、視聴者に対して適した情報を送るためには、そのときのテレビの視聴者を特定する必要があり、このための技術が考案されている。
【０００３】
特許文献１には、複数の入力装置に異なる識別子を付し、入力操作に用いられた入力装置の識別子により視聴者を特定し、その識別子に関連する履歴情報に基づいて視聴者に推薦する番組を決定する装置が開示されている。
【０００４】
また、特許文献２には、リモコンやＲＦ−ＩＤタグ等を用いてユーザ認証を行うことにより視聴者を識別し又は視聴履歴から視聴者を推定し、視聴履歴に基づいて視聴者に対応するコンテンツを供給する装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−２５１８４８号公報
【特許文献２】特開２００７−１８９３９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１の装置では、入力操作に用いる入力装置の識別子に基づいて視聴者を特定する。このため、利用者は利用者毎に用意された入力装置を使い分ける必要があり利便性が悪いという問題があった。
【０００７】
また、特許文献２の装置においても、ＲＦ−ＩＤタグやリモコンを用いてユーザ認証を行う場合は、利用者はタグを検出部にかざす又は所定のリモコン操作を行う必要があり、利便性が悪いという問題があった。また、ＲＦ−ＩＤタグやカメラのような、利用者を認識するための装置をシステムに追加しなければならないという問題もある。
【０００８】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、利便性を低下させることなく、任意の時間における視聴者を推定できる視聴者情報推定装置を提供することを目的とする。
【０００９】
また、本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、簡易なシステム構成で、任意の時間における視聴者を推定できる視聴者情報推定装置を提供することを他の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、視聴用装置の操作履歴に基づいて解析され、各時間帯に視聴された番組に関する少なくとも一つの特徴と当該特徴に対応する数値とを表す時間帯別視聴特徴データが記憶される時間帯別視聴特徴記憶部と、家族の構成員毎の視聴内容の特徴を数量的に表す家族特徴データが記憶される家族特徴記憶部と、指定された時間帯の時間帯別視聴特徴データを取り出し、前記家族特徴データとの類似度を算出する類似度算出部と、を備えることを特徴とする視聴者推定装置である。
【００１１】
本発明は、視聴用装置の操作履歴に基づいて解析した、各時間帯に視聴された番組に関する少なくとも一つの特徴と当該特徴に対応する数値を表す時間帯別視聴特徴データと、家族の構成員毎の視聴内容の特徴を数量的に表す家族特徴データとを作成しておき、指定された時間帯の時間帯別視聴特徴データを取り出し、前記家族特徴データとの類似度を算出することを特徴とする視聴者推定方法である。
【００１２】
本発明は、視聴用装置の操作履歴に基づいて解析され、各時間帯に視聴された番組に関する少なくとも一つの特徴と当該特徴に対応する数値を表す時間帯別視聴特徴データと、家族の構成員毎の視聴内容の特徴を数量的に表す家族特徴データとを用いるコンピュータに、指定された時間帯の時間帯別視聴特徴データを取り出し、前記家族特徴データとの類似度を算出する類似度算出機能を実現させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、利便性を低下させることなく、任意の時間における視聴者を推定できる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は本発明の実施形態の概要図である。
【図２】図２は本発明の実施形態に係る視聴者推定装置の機能構成を示すブロック図である。
【図３】図３は操作履歴データベースの一例を示す図である。
【図４】図４は操作ＩＤの一例を示す図である。
【図５】図５は番組特徴データベースの一例を示す図である。
【図６】図６は電子番組表の一例を示す図である。
【図７】図７は時間帯別視聴特徴データの一例を示す図である。
【図８】図８は家族特徴データベースの一例を示す図である。
【図９】図９は操作履歴が操作履歴データベースに蓄積される場面Ａでの処理動作を説明するためのフローチャートである。
【図１０】図１０は時間帯別視聴特徴データが時間帯別視聴特徴記憶部に登録される場面Ｂでの処理動作を説明するためのフローチャートである。
【図１１】図１１は操作履歴が操作履歴データベースに蓄積される場面Ａでの処理動作を説明するためのフローチャートである。
【図１２】図１２は視聴者推定度が算出される場面Ｃでの処理動作を説明するためのフローチャートである。
【図１３】図１３は類似度の算出を具体的に説明するための図である。
【図１４】図１４は視聴者推定度が算出される場面Ｃでの処理動作を説明するためのフローチャートである。
【図１５】図１５は本実施形態の変形例における操作履歴データベースの一例を示す図である。
【図１６】図１６は本実施形態の変形例に係る視聴者推定装置の処理動作を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【００１６】
初めに、図１を参照して本発明の実施形態の概要を説明する。
【００１７】
本発明の実施形態にかかる視聴者推定装置１０は、時間帯別視聴特徴記憶部１と、家族特徴記憶部２と、類似度算出部３とを備える。
【００１８】
時間帯別視聴特徴記憶部１は、番組を視聴するために行われた操作履歴に基づいて解析され、各時間帯に視聴された番組に関する少なくとも一つの特徴と当該特徴に対応する数値を表す時間帯別視聴特徴データを記憶する。
【００１９】
家族特徴記憶部２は、家族の構成員毎の視聴内容の特徴を数量的に示す家族特徴データを記憶する。
【００２０】
類似度算出部３は、指定された時間帯の時間帯別視聴特徴データ１を取り出し、家族特徴データ２との類似度を家族構成員毎に算出する。この算出した値は、指定された時間における家族構成員それぞれについての視聴推定度であり、指定された時間の視聴者であると考えられる度合いを示す値である。
【００２１】
本発明の実施形態の詳細について図面を用いて説明する。図２は本実施形態に係る視聴者推定システムの構成を示すブロック図である。この視聴者推定システムは、視聴者推定装置１０と、操作装置１１と、推定視聴者情報取得装置１２とを備える。
【００２２】
視聴者推定装置１０は、操作履歴生成部１１１と、操作履歴データベース１１２と、操作履歴判別部１１３と、番組特徴データベース１１４と、視聴特徴解析部１１５と、時間帯別視聴特徴記憶部１１６と、視聴者情報推定部１１７と、類似度算出部１１８と、家族特徴データベース１１９とを備える。
【００２３】
尚、時間帯別視聴特徴記憶部１１６は図１の時間帯別視聴特徴記憶部１に、家族特徴データベース１１９は図１の家族特徴記憶部２に、類似度算出部１１８は、図１の類似度算出部３にそれぞれ対応する。
【００２４】
操作装置１１は、視聴者が番組を視聴するための各種操作を行うための装置であり、テレビのリモートコントローラを含む。操作装置１１は、視聴者により入力された操作内容の情報を送信する。
【００２５】
推定視聴者情報取得装置１２は、視聴者を知りたい曜日や時間を指定入力するための装置である。推定視聴者情報取得装置１２は、指定された曜日や時間の入力データを視聴者情報推定部１１７に送信する。また、推定視聴者情報取得装置１２は、視聴者情報推定部１１７からの視聴推定度を受信して出力する。
【００２６】
操作履歴生成部１１１は、操作装置１１により送信された操作内容の情報を受信し、その操作内容に基づいて操作履歴データを生成し、操作履歴データベース１１２に蓄積して記憶する。
【００２７】
操作履歴データベース１１２の一例を図３に示す。操作履歴データベース１１２に記憶される操作履歴データは、例えば、操作履歴ＩＤ、操作日時、視聴された番組のコンテンツＩＤ、操作の種類を示す操作ＩＤ、その操作データが未処理であるか否かを示す未処理フラグ等のデータを含む。操作ＩＤの一例を図４に示す。
【００２８】
尚、操作履歴生成部１１１により生成される操作履歴はテレビ単体の操作に限定されず、番組を視聴するための各種装置（視聴用装置）に対する操作を含んでもよい。視聴用装置は、テレビに加え、テレビに接続されているセットトップボックス、ハードディスクレコーダー、ＤＶＤ／ブルーレイレコーダーのような録画再生機器、ゲーム機等を含む。また、操作装置１１は、各機器に対応する入力操作装置を含む。
【００２９】
操作履歴判別部１１３は、操作履歴データベース１１２に蓄積されている操作履歴データを読み出し、視聴者を推定するために有効な操作履歴か否かを判別し、有効と判別された操作履歴データを視聴特徴解析部１１５に送る。本実施形態では、視聴者を推定するために有効な操作履歴データを、操作履歴に視聴対象のコンテンツの情報を含むものとする。例えば、テレビの電源のＯＮ／ＯＦＦの操作履歴はコンテンツ情報を含まないので有効な操作履歴ではないと判別する。また、早送りや巻き戻し等の操作履歴は、視聴対象となるコンテンツを識別できるので有効と判別してもよい。
【００３０】
番組特徴データベース１１４は、各番組の特徴を数量的に表す番組特徴データを記憶する。番組特徴データベース１１４の一例を図５に示す。番組特徴データは、コンテンツＩＤ、キーワード、重み等のデータを含む。このうちのキーワードについては、図６に例示される電子番組表から特徴となるキーワードを抽出して登録する。特徴となるキーワードの抽出方法は、例えばｔｆ−ｉｄｆ法のような、文章中の特徴となる単語を抽出できる手法を用いる。重みには番組におけるそのキーワードの特徴度を数量的に表した値を設定する。例えば電子番組表からキーワードを抽出する処理にｔｆ−ｉｄｆ法を用いた場合には算出されたｔｆ−ｉｄｆ値を重みに設定してもよい。
【００３１】
視聴特徴解析部１１５は、操作履歴判別部１１３から受け取った操作履歴データを用いて分析を行い、分析結果を時間帯別視聴特徴記憶部１１６に記憶される時間帯別視聴特徴データに反映する。具体的には、視聴特徴解析部１１５は、操作履歴が示す視聴コンテンツに対応する番組特徴データを番組特徴データベース１１４から読み出す。また、操作履歴が示す操作日時に対応する時間帯別視聴特徴データを時間帯別視聴特徴記憶部１１６から読み出す。そして、時間帯別視聴特徴データについて、番組特徴データで強化学習を行い、学習結果を時間帯別視聴特徴記憶部１１６に登録更新する。
【００３２】
時間帯別視聴特徴記憶部１１６は、その家庭のテレビで視聴された番組の特徴を曜日別時間帯別に示す時間帯別視聴特徴データを記憶する。時間帯別視聴特徴データの一例を図７に示す。時間帯別視聴特徴データは、曜日毎及び時間帯毎のコンテンツのキーワードとこれに対応する重み等のデータを含む。時間帯は、一日をいくつかのスロットに分けて設定する。図７の例では一日を３時間毎に８スロットに分けている。
【００３３】
視聴者情報推定部１１７は、指定された曜日や時間を示す入力データを推定視聴者情報取得装置１２から受信し、指定された曜日・時間に対応する時間帯別視聴特徴データを時間帯別視聴特徴記憶部１１６から読み出して類似度算出部１１８に送る。また、視聴者情報推定部１１７は、類似度算出部１１８からの視聴推定度のデータを視聴者情報取得装置１２に送信する。
【００３４】
類似度算出部１１８は、視聴者情報推定部１１７からの時間帯別視聴特徴データと、家族特徴データベース１１９に登録されている家族構成員全ての家族特徴データとの類似度を算出し、算出結果（視聴推定度）を視聴者情報推定部１１７に送る。
【００３５】
家族特徴データベース１１９の一例を図８に示す。家族特徴データベース１１９に記憶される家族特徴データは、各家族構成員の視聴特徴を示すキーワードとこれに対応する重みのデータを含む。
【００３６】
次に、本実施形態の視聴者推定装置１０の動作について説明する。
【００３７】
まず、視聴者がテレビを視聴するための入力操作を行い、これに対応する操作履歴が操作履歴データベース１１２に蓄積される場面Ａでの処理動作について図９のフローチャートを参照して説明する。
【００３８】
操作装置１１が視聴者の入力操作に応じて操作信号を送信すると、操作履歴生成部１１１は、この信号を受信し、操作内容の情報を取得する（ステップＡ１）。また、操作履歴生成部１１１は、操作対象番組のメタデータがデータベース等に登録されていれば取得する（ステップＡ２）。そして、取得した情報に基づいて操作履歴データを生成して操作履歴データベース１１２に登録する（ステップＡ３）。これにより、視聴者の操作履歴が操作履歴データベース１１２に蓄積される。
【００３９】
次に、操作履歴データベース１１２に登録された操作履歴が分析され、時間帯別視聴特徴データが時間帯別視聴特徴記憶部１１６に登録される場面Ｂでの処理動作について図１０のフローチャートを参照して説明する。
【００４０】
操作履歴判別部１１３は、操作履歴データベース１１２に未処理の操作履歴があるかを判別する（ステップＢ１）。具体的には、操作履歴データ毎に設定されている未処理フラグを参照し、未処理フラグがたっている操作履歴データがあるかを判別する。未処理フラグがたっている操作履歴データがない場合には本処理を終了する（ステップＢ１：ＮＯ）。
【００４１】
未処理の操作履歴がある場合（ステップＢ１：ＹＥＳ）、その操作履歴データを一つ読み出す（ステップＢ２）。
【００４２】
操作履歴判別部１１３は、読み出した操作履歴データが、視聴者を推定するために有効なデータか否かを判別する（ステップＢ３）。
【００４３】
操作履歴データが有効なデータではないと判別した場合（ステップＢ３：ＮＯ）、操作履歴判別部１１３はその操作履歴データの未処理フラグを外す。そしてフローはステップＢ１に戻る。
【００４４】
また、操作履歴データが有効であると判別した場合（ステップＢ３：ＹＥＳ）、操作履歴判別部１１３は、その操作履歴データを視聴特徴解析部１１５に渡す。
【００４５】
例えば、ステップＢ２で読み出した操作履歴データが図３の操作履歴ＩＤ「９８２８」のデータである場合、この操作履歴データはコンテンツＩＤ「１２３４５６７８」を含むので有効なデータと判別される。
【００４６】
視聴特徴解析部１１５は、操作履歴判別部１１３からの操作履歴データに含まれるコンテンツＩＤをもとに、視聴された番組の番組特徴データを番組特徴データベース１１４から読み出す（ステップＢ４）。
【００４７】
また、視聴特徴解析部１１５は、操作履歴判別部１１３からの操作履歴データに含まれる操作日時に対応する時間帯別視聴特徴データを時間帯別視聴特徴記憶部１１６から読み出す（ステップＢ５）。
【００４８】
視聴特徴解析部１１５は、ステップＢ４で取得した番組特徴データを用いて、ステップＢ５で取得した時間帯別視聴特徴データについて強化学習処理を行う（ステップＢ６）。視聴特徴解析部１１５は、学習した結果を、新しい時間帯別視聴特徴データとして時間帯別視聴特徴記憶部１１６に登録する（ステップＢ７）。そして、フローはステップＢ１に戻る。
【００４９】
例えば、ステップＢ２で読み出した操作履歴データが図３の操作履歴ＩＤ「９８２８」のデータである場合、視聴特徴解析部１１５は、ステップＢ４でそのコンテンツＩＤ「１２３４５６７８」に対応する特徴データを読み出す。また、ステップＢ５では、操作日時「２００９年１２月２１日１３：２０」に対応する時間帯別視聴特徴データが読み出す。操作日「２００９年１２月２１日」から特定された曜日が「月曜」である場合、視聴特徴解析部１１５は、図６の時間帯別視聴特徴データでは、曜日が「月曜」で時間帯が「午後（１２〜１５時）」の時間帯別視聴特徴データを読み出す。
【００５０】
ステップＢ６の学習処理の方法は任意である。図１１に例示するように、番組特徴データのキーワードベクトルと時間帯別視聴特徴データのキーワードベクトルを足し合わせても良い。また、例えば、ある操作の日時とその直後の操作の日時の間隔が非常に短い場合（所定時間以下）、視聴者があまりその番組を好きではない、又は誤って選択した等の負の要素が考えられる。そのような場合には、キーワードベクトルを足し合わせるのではなく、学習しない若しくは負の学習をするようにしてもよい。
【００５１】
上述した場面Ｂでの処理の実行タイミングは、場面Ａでの処理と同期をとってもよく、また非同期でもよい。
【００５２】
次に、視聴者推定対象の曜日及び時間帯の指定入力に応答して、視聴者推定度が算出される場面Ｃでの処理動作について図１２のフローチャートを参照して説明する。
【００５３】
利用者が視聴者を推定したい曜日と時間帯を推定視聴者情報取得装置１２に入力すると、推定視聴者情報取得装置１２は入力により指定された曜日と時間帯の情報を視聴者推定装置１０に送信する（ステップＣ１）。
【００５４】
視聴者情報推定部１１７は、指定された曜日及び時間帯に対応する時間帯別視聴特徴データを時間帯別視聴特徴記憶部１１６から取得し、類似度算出部１１８に渡す（ステップＣ２）。
【００５５】
類似度算出部１１８は、家族特徴データベース１１９から全家族構成員の家族特徴データを読み出し、各家族特徴データとステップＣ２で取得した時間帯別視聴特徴データとの類似度を計算し、計算結果を視聴者情報推定部１１７に渡す（ステップＣ３）。ここで算出された類似度は、指定された時間における家族構成員それぞれについての視聴推定度を示す。類似度の算出方法は、例えばコサイン類似度を用いてもよく、また、データ間の類似度を算出できる他の手法を用いてもよい。
【００５６】
視聴者情報推定部１１７は、視聴推定度のデータを推定視聴者情報取得装置１２に送信する（ステップＣ４）。また、このとき、時間帯別視聴特徴データを併せて送信してもよい。
【００５７】
類似度の算出について、曜日「月曜」及び時間帯「午後（１２〜１５時）」が推定視聴者情報取得装置１２から指定された場合を例に図１３を参照して説明する。
【００５８】
聴者情報推定部１１７は、指定された「月曜」及び「午後（１２〜１５時）」に対応する時間帯別視聴特徴データを時間帯別視聴特徴記憶部１１６から取得する。そして、家族特徴データベース１１９に記憶されている各家族構成員の家族特徴データと類似度を算出する。図１３の例では、「月曜」及び「午後（１２〜１５時）」の時間帯別視聴特徴データのキーワードベクトルと、家族それぞれの家族特徴データのキーワードベクトルのコサイン類似度を算出している。算出された類似度（視聴推定度）は、父と長女が０、母が０．９１、長男が０．５１となる。
【００５９】
以上のように、本実施の形態によれば、指定された曜日と時間帯に対応する視聴特徴データをデータベースから取得し、家族特徴データとの類似度を家族構成員毎に算出する。よって、テレビ等の操作履歴だけで、指定された時間に視聴者であると考えられる度合いを家族構成員それぞれについて示すことができる。これにより、利用者に操作負荷をかけることなく、また、簡易なシステム構成で、任意の時間における視聴者を推定できる。
【００６０】
また、本実施形態の変形例として、家族特徴データを学習して家族特徴データベース１１９を更新するようにしてもよい。この場合の視聴者推定装置１０のブロック図を図１４に示す。
【００６１】
本実施形態の変形例に係る視聴者推定装置１０は、家族特徴学習部１２０をさらに備える。また、操作装置１１´は、視聴者を特定する視聴者情報を操作内容の情報とともに送信する。視聴者情報の取得方法は任意であり、入力装置から所定の入力操作で行っても良く、携帯電話に記憶されている個人情報から取得してもよい。操作履歴生成部１１１´は、受信した視聴者情報を家族特徴データベース１１９で管理されている視聴者ＩＤに変換し、操作履歴データに付加する。視聴者視聴者ＩＤが付加された操作履歴データが格納される操作履歴データベース１１２´の一例を図１５に示す。
【００６２】
本実施形態の変形例に係る視聴者推定装置１０の処理動作について図１６のフローチャートを参照して説明する。本処理は、時間帯別視聴特徴データが学習され、時間帯別視聴特徴記憶部１１６に登録される場面Ｂにおける処理である。尚、本実施形態と同様の動作については同じ符号を付して説明を省略する。
【００６３】
視聴特徴解析部１１５´は、ステップＢ７で学習後の時間帯別視聴特徴データを登録した後、操作履歴データについて視聴者ＩＤが含まれているかを判別する（ステップＢ８）。
【００６４】
操作履歴に視聴者ＩＤが含まれていない場合（ステップＢ８：ＮＯ）、フローはステップＢ１に戻る。
【００６５】
また、視聴者ＩＤが含まれている場合（ステップＢ８：ＹＥＳ）、視聴特徴解析部１１５´は、操作履歴データとこれに対応する番組特徴データを家族特徴学習部１２０に送る。家族特徴学習部１２０は、操作履歴データに含まれる視聴者ＩＤに対応する家族特徴データを家族特徴データベース１１９から取得し、家族特徴データについて強化学習処理を行い、学習結果を家族特徴データベース１１９に登録する（ステップＢ９）。学習処理方法はステップＢ６の処理方法と同じでもよい。その後、フローはステップＢ１に戻る。
【００６６】
これにより、家族特徴データを強化学習することができ、家族の視聴内容の変化に追従した視聴者推定ができる。
【００６７】
本発明の実施形態に係る視聴者推定装置１０をコンピュータで実現する場合について説明する。コンピュータは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only
Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を含む制御部と、ハードディスク装置等を含む記憶部とを備える。コンピュータの制御部は、記憶部に予め記憶された動作プログラム等を読み出して実行することにより、操作履歴生成部１１１と、操作履歴判別部１１３と、視聴特徴解析部１１５と、視聴者情報推定部１１７と、類似度算出部１１８とを論理的に実現する。記憶部は、操作履歴データベース１１２と、番組特徴データベース１１４と、時間帯別視聴特徴記憶部１１６と、家族特徴データベース１１９とを備える。
【００６８】
尚、上述した本発明の装置は、上記説明からも明らかなように、コンピュータプログラムにより実現することもできるが、ハードウェアで構成することもできる。また、上述した実施の形態の一部の機能のみをコンピュータプログラムにより実現することもできる。
【００６９】
以上、好ましい実施の形態をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも上記実施の形態に限定されるものではなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形し実施することができる。
【００７０】
（付記１）
視聴用装置の操作履歴に基づいて解析され、各時間帯に視聴された番組に関する少なくとも一つの特徴と当該特徴に対応する数値とを表す時間帯別視聴特徴データが記憶される時間帯別視聴特徴記憶部と、
家族の構成員毎の視聴内容の特徴を数量的に表す家族特徴データが記憶される家族特徴記憶部と、
指定された時間帯の時間帯別視聴特徴データを取り出し、前記家族特徴データとの類似度を算出する類似度算出部と、
を備えることを特徴とする視聴者推定装置。
【００７１】
（付記２）
視聴された番組と操作日時のデータを含む視聴用装置の操作履歴データが記憶される操作履歴記憶部と、
各番組の特徴を数量的に表す番組特徴データが記憶される番組特徴記憶部と、
前記操作履歴データの視聴番組に対応する前記番組特徴データを取得し、当該番組特徴データで、前記操作履歴データの操作日時に対応する前記時間帯別視聴特徴データを学習する視聴特徴解析部と、
をさらに備えることを特徴とする付記１に記載の視聴者推定装置。
【００７２】
（付記３）
視聴者識別情報を含む前記操作履歴データについて、当該操作履歴データに対応する番組特徴データを取得し、当該番組特徴データで前記視聴者識別情報に対応する前記家族特徴データを学習する家族特徴学習部をさらに備える、
ことを特徴とする付記２に記載の視聴者推定装置。
【００７３】
（付記４）
前記視聴用装置は、テレビと、テレビに接続されている機器とを含む、
ことを特徴とする付記１乃至３のいずれか１項に記載の視聴者推定装置。
【００７４】
（付記５）
視聴用装置の操作履歴に基づいて解析した、各時間帯に視聴された番組に関する少なくとも一つの特徴と当該特徴に対応する数値を表す時間帯別視聴特徴データと、家族の構成員毎の視聴内容の特徴を数量的に表す家族特徴データとを作成しておき、
指定された時間帯の時間帯別視聴特徴データを取り出し、前記家族特徴データとの類似度を算出する、
ことを特徴とする視聴者推定方法。
【００７５】
（付記６）
各番組の特徴を数量的に表す番組特徴データを作成しておき、
視聴された番組と操作日時のデータを含む視聴用装置の操作履歴データを記憶し、
前記操作履歴データの視聴番組に対応する前記番組特徴データを取得し、当該番組特徴データで、前記操作履歴データの操作日時に対応する前記時間帯別視聴特徴データを学習する、
ことを特徴とする付記５に記載の視聴者推定方法
【００７６】
（付記７）
視聴者識別情報を含む前記操作履歴データについて、当該操作履歴データに対応する番組特徴データを取得し、当該番組特徴データで前記視聴者識別情報に対応する前記家族特徴データを学習する、
ことを特徴とする付記５又は６に記載の視聴者推定方法。
【００７７】
（付記８）
前記視聴用装置は、テレビと、テレビに接続されている機器とを含む、
ことを特徴とする付記５乃至７のいずれか１項に記載の視聴者推定方法。
【００７８】
（付記９）
視聴用装置の操作履歴に基づいて解析され、各時間帯に視聴された番組に関する少なくとも一つの特徴と当該特徴に対応する数値を表す時間帯別視聴特徴データと、家族の構成員毎の視聴内容の特徴を数量的に表す家族特徴データとを用いるコンピュータに、
指定された時間帯の時間帯別視聴特徴データを取り出し、前記家族特徴データとの類似度を算出する類似度算出機能を実現させるためのプログラム。
【００７９】
（付記１０）
前記コンピュータは、視聴された番組と操作日時のデータを含む視聴用装置の操作履歴データと、各番組の特徴を数量的に表す番組特徴データとをさらに用い、
当該コンピュータに、前記操作履歴データの視聴番組に対応する前記番組特徴データを取得し、当該番組特徴データで、前記操作履歴データの操作日時に対応する前記時間帯別視聴特徴データを学習する視聴特徴解析機能をさらに実現させるための付記９に記載のプログラム。
【００８０】
（付記１１）
前記コンピュータに、
視聴者識別情報を含む前記操作履歴データについて、当該操作履歴データに対応する番組特徴データを取得し、当該番組特徴データで前記視聴者識別情報に対応する前記家族特徴データを学習する家族特徴学習機能をさらに実現させるための付記９又は１０に記載のプログラム。
【００８１】
（付記１２）
前記視聴用装置は、テレビと、テレビに接続されている機器とを含む、
ことを特徴とする付記９乃至１１のいずれか１項に記載のプログラム。
【符号の説明】
【００８２】
１    時間帯別視聴特徴データ
２    家族特徴データ
３    類似度算出部
１０    視聴者推定装置
１１    操作装置
１２    推定視聴者情報取得装置
１１１    操作履歴生成部
１１２    操作履歴データベース
１１３    操作履歴判別部
１１４    番組特徴データベース
１１５    視聴特徴解析部
１１６    時間帯別視聴特徴記憶部
１１７    視聴者情報推定部
１１８    類似度算出部
１１９    家族特徴データベース
１２０    家族特徴学習部
【図１】
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【図２】
2011150380.tif 000004
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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