(57)【要約】  本発明は、ファジー論理に基づいた情報推奨の方法及びシステムを示す。方法は、ユーザ・ファイルをファジー集合によって記憶する工程と、ユーザ・ファイルを受信情報と、ファジー論理の推論によって照合する工程と、ユーザの選好に従う情報をふるい分けする工程と、情報をユーザに、その選好によって情報を配列した後に推奨する工程とを備える。システムは、上記方法を行う手段を備える。前述の情報推奨方法及び情報推奨システムは人間の思考を理知的に模倣し、よって、情報推奨の効率及び満足度を大きく向上させることができるので、TV番組、ショッピングやインターネット等の情報推奨に適用することができる。
2007515724.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報を推奨する方法であって、
a.特定の情報特性を備える情報を受信する工程と、
b.ユーザの選択特性を備えるユーザ・ファイルと前記情報をファジー論理の推論によって照合する工程と、
c.所定の条件に従う情報をユーザに対して照合結果によって推奨する工程とを備えることを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法であって、
前記ユーザ・ファイルを、前記推奨情報に対するユーザのフィードバックによって更新する工程を更に備えることを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項２記載の方法であって、前記ユーザ・ファイルを更新する工程が、
ユーザが前記推奨情報を視聴する時間の、前記情報が実際に放送されるよう予め定められた時間に対する相対比によって実際のユーザの関心度を判断し、よって、ユーザのパラメータを更新する工程を備えることを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１記載の方法であって、前記選択特性が、コンテンツ特性、選好及び重みを有する3値アレイを有することを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項４記載の方法であって、前記選好が、ユーザが好きな度合い及び嫌いな度合いを表すことを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項４記載の方法であって、前記選択特性の前記選好及び前記重みがファジー集合によって表されることを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項４記載の方法であって、前記ユーザ・ファイルを
UP=((t1,ld1,w1)(t2,ld2,w2),….,(ti,ldi,wi)…..,(tm,ldm,wm))
という、3値アレイのベクトル式によって表すことができ、
(ti,ldi,wi)が前記選択特性であり、tiがコンテンツ特性であり、iが該コンテンツ特性tiの連番であり、ldiが前記選択特性に対する前記選好であり、wiが前記選択特性の前記重みであることを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項１記載の方法であって、前記ユーザ・ファイルがファジーに設定されることを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項1記載の方法であって、工程bが、
i.  前記情報の前記特定の情報特性を前記ユーザ・ファイル内の相対的な選択特性と照合して、前記特定の情報特性に対するユーザの関心度を前記ファジー論理の推論によって得る工程と、
ii.  前記情報に対するユーザの総合関心度を、前記特定の情報特性に対する、前記得られた関心度によって得る工程とを備えることを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項9記載の方法であって、工程iが、
A.変数の変換モードを複数入力及び単一出力によって設定する工程であって、入力変数がユーザの選択特性であり、出力変数が前記特定の情報特性に対する前記関心度である工程と、
B.前記選択特性と、該選択特性に対する前記関心度とをファジー化する工程と、
C.該ファジー化された選択特性に対するファジー処理を行って、前記特定の情報特性に対する前記ファジー化された関心度を得る工程と、
D.前記処理の結果を非ファジー化して、前記特定の情報特性に対する前記関心度の有界値を得る工程とを含むことを特徴とする方法。
【請求項１１】
請求項10記載の方法であって、工程iiが、
A.変数の変換モードを複数入力及び単一出力によって設定する工程であって、入力変数が前記特定の情報特性に対する前記関心度であり、出力変数が前記情報に対する総合関心度である工程と、
B.前記特定の情報特性に対する前記関心度を、ファジー集合によって得られた前記情報に対する総合関心度にマッピングする工程とを備えることを特徴とする方法。
【請求項１２】
情報推奨のシステムであって、
特定の情報特性を備える情報を受信する受信手段と、前記受信情報を、ユーザの選択特性を備えるユーザ・ファイルと、ファジー論理の推論によって照合する照合手段と、
所定の条件に従う情報をユーザに、前記照合の結果によって推奨するふるい分け手段とを備えることを特徴とするシステム。
【請求項１３】
請求項12記載のシステムであって、
前記情報をユーザが前記システムと通信するユーザ通信手段を更に備えることを特徴とするシステム。
【請求項１４】
請求項12記載のシステムであって、
前記ユーザ・ファイルを推奨情報に対するユーザ・フィードバックによって更新するユーザ・ファイル改訂手段を更に備えることを特徴とするシステム。
【請求項１５】
請求項12記載のシステムであって、
ファジー化ユーザ・ファイルを記憶するファジー化ユーザ・ファイル管理手段を更に備えることを特徴とするシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報推奨システム及び情報推奨方法に関し、特に、ユーザに対して情報を理知的に推奨することができる手法に関する。
【背景技術】
【０００２】
現代の通信技術の発達によって、人々は、欲しい時にいつでも大量の情報にアクセスすることができる。しかし、情報が急激に氾濫すると、場合によっては、人々は途方に暮れてしまう。人々は、直ぐに欲しい物を探すうえで役立つツール、すなわち、個人向情報推奨システムを必死に求めている。
【０００３】
図１は、従来技術の情報推奨システムの構造図を示す。このシステムは、情報を受信する受信手段１６０と、ユーザが不愉快な（いやがる）物の特性ではなく、ユーザが好きな物の特性のみを備える、ユーザ関心特性を明示的に記憶するユーザ・ファイル記憶手段１１０と、ユーザ関心特性と、算出するよう受信される情報とを明示的に比較して、値である、ユーザの関心度を取得する照合手段１２０と、ユーザに関心があり得る情報を選別し、算出によって得られた関心度に応じてユーザに推奨するふるい分け手段１３０と、ユーザと推奨システムとの間で情報を通信するユーザ通信手段１４０であって、この手段によって、読みたいと思う情報を選択し、不要なものを削除し、又は、自分自身のユーザ・ファイルを改訂することができるユーザ通信手段１４０と、ユーザによって絶えず与えられるフィードバックによってユーザ・ファイルを更新するユーザ・ファイル改訂手段１５０とを備える。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、本願の情報推奨システムのユーザ・ファイル手法、照合手法、ふるい分け手法及び推奨手法は、明示的な手法のみに基づいている。更に、明示的な手法は、「はい又はいいえ」、すなわち、情報を評価するうえで一面的な手法を採用するものであるが、これは、幾分機械的なものである。この手法では、人間の思考をシミュレートして柔軟かつ理知的に分析し推論することができない。したがって、顧客の好きな特性も不愉快な特性も備える情報の場合、明示的な手法を用いることによって、自己矛盾的な結論に達することが多い。
【０００５】
更に、本願の情報推奨システムでは、ユーザ・ファイル記憶手段は通常、ユーザが好きな特定の特性のみを記憶するが、ユーザが嫌いな特性を欠くということがあり得る。よって、システムは、ユーザが好きな特性に基づいて情報を推奨することができるに過ぎず、これによって、推奨コンテンツの精度が低下する。
【０００６】
更に、通常は算出によって得られる値に基づくものである本願の推奨システムは、ユーザに推奨リストを備えるが、しかし、それによって、各推奨に関するユーザ関心度は示されない。すなわち、リストは、例えば、ユーザに「関心があり得る」情報又はユーザに「かなり関心があり得る」情報を示す、特化されており、かつ直覚的な推奨結果をユーザに与えることができない。その上、本願の情報推奨システムは通常、単一の分野のみに応用する。例えば、TV番組に用いる推奨システムは、同じ一ユーザに対しても、インターネットには応用せず、このことによって、非常に不都合になり得ることが多い。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は情報推奨方法を提供する。まず、それぞれが特定の情報特性を備える情報を受信する。第２に、上記情報を、ファジー論理の推論によってユーザ・ファイルと照合し得る。ユーザ・ファイルは、ユーザが好きな特性及びユーザが嫌いな特性を備えるユーザの選択特性を有するファジー集合として設定される。各選択特性は、コンテンツ特性、選好及び重みを有する１つの3値アレイを備える。具体的に述べれば、情報をユーザ・ファイルと照合することは、各情報の特定の情報特性を、ユーザ・ファイル内の相当する選択特性と照合することである。ファジー論理の推論によって、特定の情報特性毎の関心度がよって、得られる。情報特性毎に得られた関心度に基づいてユーザの総合関心度が更なる照合によって得られる。最後に、照合の結果によって、所定の要件全てを満たす情報をユーザに推奨することができる。
【０００８】
更に、方法は、ユーザの実際の関心度を判定してユーザ・ファイルを、推奨情報をユーザが視聴する時間の、上記情報の予定放送時間に対する相対比によって動的に更新又は改訂する工程を更に備える。
【０００９】
本発明は情報推奨システムを提供する。情報推奨システムは、情報を受信する情報受信手段と、受信された情報をユーザ・ファイルと、ファジー論理の推論によって照合するファジー照合手段と、所定の条件に従う情報をユーザに対して照合結果によって推奨するふるい分け手段とを備える。
【００１０】
更に、このシステムは、ユーザが情報を推奨システムと通信するユーザ通信手段と、推奨情報に対するユーザのフィードバックによってユーザ・ファイルを更新するユーザ・ファイル改訂手段と、ファジー・ユーザ・ファイルを記憶するファジー・ユーザ・ファイル管理手段とを更に備える。
【００１１】
本発明は、ユーザ・ファイル内のファジー集合を採用してユーザの選択特性全てを定義し、ユーザ・ファイルを、取得可能な情報と、ファジー論理の推理によって更に照合し、ユーザに対する推奨を更に行う。システムは、ユーザ・ファイルをユーザからのフィードバックによって動的に改訂することもできる。よって、システムは、ユーザが好きな特性もユーザが嫌いな特性も関係する特定のあいまいな情報をユーザに推奨すべきかを理知的に判定することができる。このようにして、情報推奨の効率及び満足度を向上させる。
同時に、本発明の推奨システム及び方法は、他のシステム及び装置にも適用可能である。例えば、上記推奨システム及び方法は、ラジオ又はTVの番組を推奨するのに用いるのみならず、インターネット上のショッピングやネットサーフィンの場合に情報を推奨するのにも用いることが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
添付図面、以下の記載、及び特許請求の範囲を参照して本発明の他の目的及び利点が分かることは明らかである。
【００１３】
本発明の詳細な説明を実施例によって、添付図面を参照して行う。
【００１４】
図の全てを通して、同じ参照符号は同様又は同一の特性及び機能を表す。本発明の更なる説明は、以下の実施例、及び添付図面によって行う。
【実施例】
【００１５】
図２は、本発明の実施例による情報推奨システムの構造を示す。情報推奨システムは、情報受信手段２１０と、ファジー照合手段２３０と、ふるい分け手段２４０とを備える。
【００１６】
情報受信手段２１０は、情報を外部から収集するのに用いる。特定の情報特性を備える上記情報は、放送、ＴＶ局、インターネットや、何れかの他のソース、例えば、ディジタルＴＶ電子番組ガイド（ＥＰＧ）からのものであり得る。ファジー照合手段２３０は、受信された情報とユーザ・ファイルとの間の相似性照合をファジー論理の推論によって行うのに用いる。相似性照合には、入力変数と出力変数との間の変換関係を設定する工程と、選択特性、及び特定の情報特性に対する関心度をファジー化する工程と、特定の情報特性に対する関心度をファジー推論によって得る工程と、特定の情報特性に対する関心度を非ファジー化する工程と、特定の情報特性毎の関心度によって、その情報に対する総合関心度を最後に得る工程が関係する。
【００１７】
ふるい分け手段２４０は、ユーザに関心がある情報を所定の閾値によってふるい分けるのに用いる。ふるい分けた情報は、それぞれ、その関心度の値によって配列され、この情報によって、ユーザに対する推奨テーブルが生成される。
【００１８】
情報推奨システムは、ユーザ・ファイルを記憶するファジー集合に用いるファジー・ユーザ・ファイル管理手段２２０も備える。ユーザ・ファイルは、多くのユーザの選択特性を備えている。
【００１９】
この情報推奨システムは、ユーザとシステムとの間で情報を交換するユーザ通信手段２６０も備えており、このユーザ通信手段２６０を介して、ユーザは、視聴したい情報を選択し、欲しくない情報を削除する、又は自分自身のユーザ・ファイルを改訂することができる。更に、この推奨システムは、ユーザからのフィードバック情報によってユーザ・ファイルを動的に更新又は改訂するユーザ・ファイル改訂手段２５０も備える。すなわち、システムは、推奨情報をユーザが視聴する時間の、上記情報の予定放送時間に対する相対比によってユーザの実際の関心度を判定してユーザのパラメータを更新する。
【００２０】
図３は、本発明の実施例による情報推奨の流れ図である。
【００２１】
まず、ユーザ・ファイルがファジー集合によって設定される（工程310）。このユーザ・ファイルはユーザ自体によって充填し、次いで初期化することが可能である。当然、これは、ユーザ・ファイルを設定する唯一のやり方ではない。他の多くのやり方が利用可能なものとして存在する。例えば、製造業者は、上記推奨システムのユーザ・ファイルを初期化することが可能である。ユーザ・ファイル内には、ユーザが好きな情報又はユーザが嫌いな情報を示すのに利用可能なものとして存在する一連の選択特性がある。選択特性は全て、3値アレイ（語、選好、重み）を備え得る。ユーザ・ファイルは、１つの3値アレイ(t,ld,w)のベクトルとして表示することが可能である。別々の選択特性がm個ある場合、ユーザ・ファイルは、
UP=((t1,ld1,w1),(t2,ld2,w2),...(ti,ldi,wi)...,(tm,ldm,wm))    (1)
のベクトル集合によって示すことができる。
【００２２】
ここで、tiがコンテンツ特性であり、iはコンテンツ特性tiの連番である一方で、ldiは選択特性tiに対する選好であり、wiは選択特性tiに対する重みである。重みは、ユーザ・ファイル内の選択特性の相対重要度を意味する。例えば、一部のユーザは番組のジャンルについての関心が高い場合があり、そのユーザのファイル内では番組ジャンルの重みはその場合大きい。一部のユーザは俳優についての関心が高い場合があり、俳優の重みはそのユーザのファイル内で大きいものである。選好は、特定のコンテンツ特性に対するユーザの印象を示す。
【００２３】
例えば、ユーザAがいる。初期化後のこのユーザのユーザ・ファイルでは、
番組ジャンル：  重み＝0.9
映画の選好=0.5
オペラの選好=0.3
ニュースの選好=-0.2。ここで、負であることは、嫌いな度合いを意味する。
【００２４】
番組ジャンルの選択特性は（映画,0.5,0.9）である。
【００２５】
俳優：重み=0.8
Xu  Jinglei（徐静蕾）  選好=0.1
Ge  You（葛優）  選好=0.5
Li  qinqin（李勤勤）  選好=0.125。
【００２６】
俳優の選択特性は、（李勤勤,  -0.125,  0.8）であり得る。
【００２７】
次いで、特定の番組情報、例えば、ディジタルTVの電子番組ガイドのTV番組を備えるメタデータを受信する（工程S320）。TV番組のメタデータは、特定の多くの情報特性、例えば、ジャンル、言語、俳優、キーワードを備える。
【００２８】
一番組は、n個の特定の情報特性を有するベクトル式
C=（u1,…un）                                                (2)
によって表すことができる。ここで、unは、n番目の特定の情報特性の特性である。
【００２９】
例えば、そうしたTV番組、すなわち、俳優：「Ge  You（葛優）」「Li  qinqin（李勤勤）」、ジャンルが「映画」であり、所定の番組の長さが2時間であるという特定の情報特性を備える映画「わが家の犬は世界一（Cala,  My  Dog）」が受信されている。
【００３０】
次いで、ファジー論理の推論によって、相似性照合をユーザ・ファイルと受信番組との間で行って、番組に対する総合関心度を得る（工程S330）。通常のベクトル空間表現では、番組及びユーザ・ファイルの２つのベクトル間の相似性を用いて番組とユーザ・ファイルとの間の相関を表すことが可能である。この実施例では、ファジー論理の推論によるシステムは、ユーザ・ファイルAと番組との間の相似性照合を行う。
【００３１】
相似性照合処理は、番組の特定の情報特性を、ユーザ・ファイル内の選択特性と照合して、特定情報特性に対する関心度をファジー論理の推論によって得る。第２に、得られた関心度を更に照合して番組の総合関心度を得る。この実施例では、最終照合処理によって得られる、ユーザの「わが家の犬は世界一（Cala,  My  Dog）」に対する総合関心度は0.45である。ファジー論理の推論によって相似性照合をどのようにして行うことについては、図４によって詳細に説明する。
【００３２】
この実施例のファジー集合では、ユーザの関心度は同様に、「非常に不愉快」、「かなり不愉快」、「不愉快」、「中立」、「関心がある」、「かなり関心がある」、「非常に関心がある」に分類することができる。当然、上記分類は変わらないものでなく、状況によって調節することが可能である。したがって、総合関心度0.45を総合関心度のファジー集合にマッピングすると、映画に対するユーザの態度が「関心がある」と「かなり関心がある」との間であるということが得られる。（詳細な説明は図９とともに行う。）
最後に、照合された番組は、ふるい分けられ、配列され、次いでユーザに対して推奨される（工程Ｓ３４０）。閾値であって、この閾値によってユーザに本当に関心がある番組をふるい分けることができる閾値を設定することが可能である。閾値は、総合関心度の値のみであり得るか、又は、特定の集合の関連度μの閾値を満たす値であり得る。関連度μは、特定の特性又は関心の度合いを示し、0と１との間におよぶ。関心度が閾値よりも大きい場合、それは、ユーザには関心がある旨を意味し、次いで、番組が選択される。種々の番組に対する関心度はその値によって配列され、次いで、配列された順序でユーザに対して推奨される。明らかに、特定の番組に対する関心度が大きいほど、ユーザはそれに対する関心が高いものである。
【００３３】
この実施例では、閾値は、関心度が「かなり関心がある」であり、μかなり関心がある=0.5であり、次いで総合関心度のファジー集合にマッピングされると２つの値、すなわち、0.375及び0.625が満たされる（図9とともに説明する。）ものとして設定される。最小値はλ=0.375として選択される。総合関心度がλよりも大きな情報は何れも要件を満たす。明らかに、映画「わが家の犬は世界一（Cala,  My  Dog）」に対する総合関心度は0.45であり、これはλよりも大きく、よってユーザに対して推奨される。
【００３４】
次に、ふるい分けられた情報は全て、番組の関心度によって配列される。番組は次いで、ユーザに対して、配列された順序で推奨される。特定の番組に対する関心度が大きいほど、ユーザのそれに対する関心が高いということは明らかである。関心度が0を下回る場合、ユーザには全く関心がないということが容易に分かる。ユーザに対して推奨すべき特定の他の番組、例えば、総合関心度が0.8である「ジ・エンプティー・ミラー(the  Empty  Mirror)」、及び総合関心度が0.5である「テル・イット・アズ・イット・イズ(Tell  It  As  It  Is)」等があり得るものとする。推奨リストにおける優先度順序は、「ジ・エンプティー・ミラー(the  Empty  Mirror)」、「テル・イット・アズ・イット・イズ(Tell  It  As  It  Is)」、「わが家の犬は世界一（Cala,  My  Dog）」となる。電子番組ガイド（EPG）と組み合わせると、推奨システムによってユーザにTV番組情報が提供され、関心がある番組を見つけることができる時間、チャンネル、及び関心度を知ることができることが可能になる。
【００３５】
【表１】
2007515724.tif 000003
更に、この実施例では、推奨情報をユーザが視聴する時間の、この情報が実際に放送される予定の時間に対する相対比によってユーザの実際の関心度を判定して、ユーザ・ファイルを更新することも可能である（工程S350）。
【００３６】
推奨された番組に対して、ユーザは、スキップ、消去、又は視聴という３つの態度を常に有する。すなわち、ユーザは、関心がある、又は関心がある可能性が高い番組を視聴する一方で、あまり関心がない番組をスキップ又は消去する。
【００３７】
番組iに対して、ユーザ・ファイルをユーザのフィードバックによって更新することが可能である。
【００３８】
【数１】
2007515724.tif 000004
【００３９】
【数２】
2007515724.tif 000005
ここで、WDiはユーザが番組を実際に視聴する合計時間であり、RDiは番組の放送予定時間である。θは視聴時間の閾値である。WDiがθよりも小さい場合、推奨情報にユーザの関心がないことを意味し、よって、適切な重み及び選好を適宜減少させるべきである。α及びβは、重み及び選好の変更を延期するのに用いる定数であり、何れも１よりも小さい。ユーザの選好に対する重みは比較的安定しているので、よってα≦βである。
【００４０】
【数３】
2007515724.tif 000006
がその高境界値よりも大きい場合、
【００４１】
【数４】
2007515724.tif 000007
=高境界値である。
【００４２】
【数５】
2007515724.tif 000008
がその低境界値よりも小さい場合、
【００４３】
【数６】
2007515724.tif 000009
=低境界値である。
【００４４】
【数７】
2007515724.tif 000010
がその高境界値よりも大きい場合、
【００４５】
【数８】
2007515724.tif 000011
＝高境界値である。
【００４６】
【数９】
2007515724.tif 000012
がその低境界値よりも小さい場合、
【００４７】
【数１０】
2007515724.tif 000013
＝低境界値である。
【００４８】
ユーザ・ファイルAの場合、
【００４９】
【数１１】
2007515724.tif 000014
が１より大きい場合、
【００５０】
【数１２】
2007515724.tif 000015
＝１である。
【００５１】
【数１３】
2007515724.tif 000016
が0より小さい場合、
【００５２】
【数１４】
2007515724.tif 000017
＝0である、
【００５３】
【数１５】
2007515724.tif 000018
が0.5より大きい場合、
【００５４】
【数１６】
2007515724.tif 000019
=０．５である。
【００５５】
【数１７】
2007515724.tif 000020
が-0.5よりも小さい場合、
【００５６】
【数１８】
2007515724.tif 000021
=-0.5である。
【００５７】
ユーザが映画「わが家の犬は世界一（Cala,  My  Dog）」を視聴する時間の閾値θ=２０分である場合、ユーザAはこれを全体でWDi=2時間、視聴し、映画はRDi=2時間、放送されることが予定されており、α=0.01であり、β=0.1である。前述の式によれば、更新ユーザ・ファイルAは、
番組ジャンル：  重み＝0.9083、
映画の選好=0.583、
オペラの選好＝0,3、
ニュースの選好=-0.2である。
【００５８】
上記映画の選択特性は、（映画,0.583,0.9083）に変更される。
【００５９】
俳優：重み=0.8083
Xu  Jinglei（徐静蕾）  選好=0.1
Ge  You（葛優）  選好=0.583=0.5（0.5が高境界値であるため）
Li  Qinqin（李勤勤）  選好=-0.125+0.083=-0.042。
【００６０】
上記女優の選択特性は、（李勤勤,  -0.042,0.8083）になる。
【００６１】
図４は、本発明の実施例による相似性照合の流れ図である。番組のある特定の情報特性のユーザ・ファイルとの相関度を判定する、すなわち、番組の特定情報特性をユーザ・ファイルにマッピングして、その選好及び重みを取得し、次いで、ファジー論理制御理論によって特定の情報特性に対する関心度を取得する。
【００６２】
まず、複数入力変数と単一出力変数との間の変換関係を設定し得る（工程S４１０）。ユーザ・ファイル内の選好及び重みを入力変数として選択することができる一方、特定の情報特性に対する関心度を出力変数として選択することができる。
【００６３】
第２に、特定の情報特性に対する選好、重み及び関心度をファジー化し得る（工程S420）。e1=選好であり、e2=重みであるとする。e1≧0の場合、ユーザが好きであることを意味する。e1が大きいほど、ユーザが好きな度合いは高くなる。e1≦0の場合、ユーザが嫌いであることを意味する。e1が小さいほど、ユーザが嫌いな度合いは高くなる。e2は常に0よりも大きい。e2が大きいほど番組の重要度は高くなる。特定の情報特性に対する関心度fiのファジー集合は図６に示すように設定される。ファジー集合を設定する方法は、図５及び図６において更に詳細に説明する。番組の特定の情報特性を、図５中の設定ユーザ・ファイルについて、ファジー集合にマッピングする。特性をマッピングする方法は、図７とともに詳細に説明し得る。
【００６４】
例えば、俳優「Ge  You（葛優）」に対する選好e1がユーザ・ファイルにおいて0.5であるという特定の情報特性をユーザ・ファイル内のファジー集合にマッピングすると、ユーザAがこの俳優を好きであり、μld＝好き=1であるということを示す。更に、俳優の重みがユーザ・ファイルにおいて0.8であるという特定の情報特性をユーザ・ファイル内のファジー集合にマッピングすると、これが重要であり、μw＝重要=1であるということを示す。
【００６５】
例えば、女優Li  Qinqin（李勤勤）に対する選好がユーザ・ファイルにおいて-0.125であるという別の特定の情報特性をユーザ・ファイル内のファジー集合にマッピングすると、ユーザAがこの女優を好きでなく、μld＝嫌い=0.5であるということを示す。更に、この女優があまり重要ではないとユーザは考えており、μld＝中立=0.5である。更に、俳優に対する重みが0.8であるという特定の情報特性をユーザ・ファイルのファジー集合にマッピングすると、この特定の情報特性ユーザAが重要であり、μw＝重要=1であるということを示す。
【００６６】
例えば、「映画」に対する選好がユーザ・ファイルにおいて0.5であるという別の特定の情報特性をユーザ・ファイル内のファジー集合にマッピングすると、ユーザがこのジャンルの番組を好きであり、μld＝好き=1であるということを示す。更に、ユーザ・ファイル内の番組ジャンルに対する重みが0.９であるということは、ユーザ・ファイルのファジー集合にマッピングすると、重要であり、μ重要=1であるということを示す。
【００６７】
第３に、ファジー化された選好及び重みを更にファジー化して、特定の情報特性に対するファジー化関心度fiのファジー値を得ることができる。
【００６８】
ファジー推論のルールは、
I.  e1が嫌いであり、e2が二次的である場合、fiは不愉快である
II.  e1が嫌いであり、e2が中立である場合、fiはかなり不愉快である
III.  e1が嫌いであり、e2が重要である場合、fiは非常に不愉快である
IV.  e1が中立であり、e2が二次的である場合、fiは中立である
V.  e1が中立であり、e2も中立である場合、fiは中立である
VI.  e1が中立であり、e2が重要である場合、fiは中立である
VII.  e1が好きであり、e2が二次的である場合、fiは関心がある
VIII.  e1が好きであり、e2が中立である場合、fiはかなり関心がある
IX.  e1が好きであり、e2が重要である場合、fiは非常に関心がある
として示す。
【００６９】
上記ファジー・ルールによれば、「Ge  You（葛優）」という特定の情報特性がIXにしか準拠しないということが分かることは明らかである。μfi=min（μ重み,μid）の場合、ユーザはよって、この特性に非常に関心があり、μfi=１である。
【００７０】
「Li  Qinqin（李勤勤）」という情報特性がルールIIIにもルールVIにも準拠するということが容易に分かる。μfi=min（μ重み,μid）であるルールIIIの場合、ユーザはよって、この特性が非常に不愉快であり、μfi=0.5である。μfi=min（μ重み,μid）であるルールVIの場合、ユーザはこの特性を中立に考えており、μfi=0.5である。
【００７１】
「映画」という情報特性の場合、ルールIXにしか準拠せず、μfi=min（μ重み,μid）であり、よって、ユーザはこの情報特性に非常に関心があり、μfi=1である。
【００７２】
第４に、上記推論手順からの結果を非ファジー化した後、番組に対する関心度の有限値fiを得る（工程S540）。
【００７３】
最終結果が容易に分かるものになるようにするために、ファジー推論の結果を明確な値に変換しなければならない。非ファジー化の最も一般的な手法として、面積重心法及び最大平均法がある。前者は、インスパイア出力のルール全てを結果として合成するものであり、これは、平滑な制御に適しており、手順制御の一般的な手法である。
【００７４】
この実施例では、面積重心非ファジー化計算を式（３）に示すように用い、n=9はこの実施例におけるルールの数であり、nは、他の値の場合のルール数でもあり得る。
【００７５】
【数１９】
2007515724.tif 000022
ここで、μ[i]はルールiから推論される出力面積の高さを示し、
yiは、ルールiから推論される出力面積重心の横軸である。
【００７６】
上記式によれば、Ge  You（葛優）：fi=0.8750、Li  Qinqin（李勤勤）：fi≒0.4、映画：fi=0.875を得ることが可能である。
【００７７】
次いで、上記有界値を、特定の情報特性に対する関心度のファジー集合にマッピングして、特定の情報特性全てについてユーザの実際の関心度を得る。更なる説明を図８とともに行う。
【００７８】
第５に、情報特性の総合関心度を、特定の情報特性に対する関心度によって得る（工程S450）。
【００７９】
番組jに対する総合関心度を評価するために、式(4)の平均法を施して計算する。
【００８０】
【数２０】
2007515724.tif 000023
ここで、mは情報が備える特性の数を示す。
【００８１】
算出によって、上記番組に対する関心度は、
【００８２】
【数２１】
2007515724.tif 000024
である。次いで、0.45が番組Pjに対する総合関心度のファジー集合にマッピングされる。詳細な説明は、図９と組み合わせて行い得る。最後に、番組に対するユーザの総合関心度は「かなり関心がある」と「関心がある」との間のどこかにあり、μ関心がある≒0.2であり、μかなり関心がある≒0.8である。単純な値しか提供することができない伝統的な推奨システムと比較すれば、本発明の推奨システムはユーザの印象を明確に反映するものである。
【００８３】
平均法を施して関心度Pjの値を得るのではなく番組を照合する別のやり方として、fjmをファジー集合に直接マッピングすることができる。その場合、複数入力及び単一出力を備えたファジー制御システムを設定することができる一方、出力値は総合関心度Pjである。
【００８４】
図５は、本発明の実施例による、ユーザ・ファイル内の重み及び選好のファジー集合である。図５では、μはe1=選好、e2=重みの影響度、すなわち度合いを表す。よって、ユーザ・ファイルの２つの変数e1及びe2のファジー集合を図５に示すことができ、e1に対するファジー集合は（嫌い、中立、好き）であり、e2に対するファジー集合は（二次的、中立、重要）である。e1≧0の場合、ユーザが「好き」であることを意味し、e1が大きいほど、ユーザが好きな度合いは高い。e1≦0の場合、ユーザが「嫌い」であることを意味し、e1が小さいほど、ユーザが嫌いな度合いは高い。e2は常に0よりも大きい一方、e2が大きいほど、重要度は高い。なお、このファジー集合及び以下の形状位置を多様にすることができる。ここに記載するものは一実施例にすぎない。
【００８５】
図６は、本発明の実施例による、特定の情報特性に対する関心度のファジー集合である。ここでは、fiは番組の情報特性iに対する関心度である。図５中のファジー集合の形状によれば、情報特性に対する関心度のファジー集合を、図５に示すように設定することができる（非常に不愉快、かなり不愉快、不愉快、中立、関心がある、かなり関心がある、非常に関心がある）。fiが大きいほど、特定の情報特性に対するユーザの関心度は高く、このことは、ユーザが特定の情報特性により関心があることを意味する。総合関心度に対するファジー集合は、情報特性の関心度に対するものと同じファジー集合を採用することができる。
【００８６】
図７は、本発明の実施例による、番組の情報特性に対する関心度を、ユーザ・ファイルのファジー集合にマッピングした結果を示す概略マップである。システムは、図５に示すように、番組の受信特定情報特性をユーザ・ファイル内の選好及び重みの設定ファジー集合にマッピングして、情報特性に対するユーザの選好及び重みを得る。この実施例では、システムは、図５に示すように、番組「わが家の犬は世界一（Cala,  My  Dog）」の情報特性をユーザ・ファイルの設定ファジー集合にマッピングする。鏡映の結果を図７に次のように示す。
【００８７】
例えば、「Ge  You（葛優）」に対する選好e1が0.5であるという特定の情報特性をユーザ・ファイルのファジー集合にマッピングすると、ユーザAがこの俳優を好きであり、μld＝好き=1であるということを示す。更に、「俳優」の重みが0.8であるという特定の情報特性をユーザ・ファイルのファジー集合にマッピングすると、これが重要であり、μw＝重要=1であるということを示す。
【００８８】
例えば、女優Li  Qinqin（李勤勤）に対する関心度が-0.125であるという別の特定の情報特性をユーザ・ファイルのファジー集合にマッピングすると、ユーザAがこの女優を嫌いであり、μld＝嫌い=0.5であり、同時に、中立であるとユーザが感じており、μld＝中立=0.5であるということを示す。更に、「俳優」に対する重みが0.8であるという特定の情報特性をユーザ・ファイルのファジー集合にマッピングすると、これが重要であり、μw＝重要=1であるということを示す。
【００８９】
例えば、「映画」に対する関心度が0.5であるという別の特定の情報特性をユーザ・ファイルのファジー集合にマッピングすると、ユーザはこのジャンルが好きであり、μid＝好き=1であるということを示す。更に、「番組ジャンル」に対する重みが0.9であるという特定の情報特性をユーザ・ファイルのファジー集合にマッピングすると、これが重要であり、μw＝重要=1であるということを示す。
【００９０】
図８は、本発明の実施例の特定の情報特性の関心度の結果をそのファジー集合に鏡映した結果を示す略図である。システムは、図６に示すように、非ファジー化後に情報特性の関心度fiを、関心度fiの設定ファジー集合にマッピングして、情報特性に対するユーザの実際の関心度を得る。システムは、次いで、番組「わが家の犬は世界一（Cala,  My  Dog）」内の情報特性に対する関心度の有界値をファジー集合にマッピングする。図８から次のことが分かり得る。
【００９１】
fi=0.875である俳優「Ge  You（葛優）」という特定の情報特性は、視聴者が「Ge  You（葛優）」という情報特性に関心があるということを示す。fi≒-0.4である「Li  Qinqin（李勤勤）」という特定の情報特性は、視聴者は「Li  Qinqin（李勤勤）」という情報特性がかなり不愉快であるということを示す。fi≒0.875である映画という特定の情報特性は、視聴者が「映画」という情報特性に非常に関心があるということを示す。
【００９２】
図９は、本発明の実施例による、番組に対する総合関心度をそのファジー集合にマッピングした結果を示す概略マップである。総合関心度のファジー集合は、（非常に不愉快、かなり不愉快、不愉快、中立、関心がある、かなり関心がある、非常に関心がある）として表すことができる。番組に対する総合関心度Pjを算出によって得た後、システムは次いで有界値を図９のファジー集合にマッピングして、番組に対するユーザの最終的な総合関心度を得る。この度合いは、「関心がある」と「かなり関心がある」との間のどこか等であり得る。図９に示すように、算出された総合関心度0.45を番組の総合関心度Pjのファジー集合にマッピングすれば、番組に対するユーザの印象が示される。ユーザの関心度は「かなり関心がある」と「関心がある」との間であり、μ関心がある≒0.2であり、μかなり関心がある≒0.8である。
【００９３】
更に、閾値も図９のファジー集合によって選択される。関心度が「かなり関心がある」であり、μかなり関心がある≒0.5であり、図９の総合関心度のファジー集合に相当するものとして閾値が設定される場合、横座標内でマッピングすると、２つの値0.375及び0.625が得られる。最小値はλ=0.375として得られ、よって、λよりも大きな総合関心度の情報に対する要件が満たされる。
【００９４】
本発明をEPGと組み合わせて、関心のある番組を見つけることが可能な時間及びチャンネルを伝えて、TV番組の情報をユーザに供給することができる。推奨システムは、ユーザの関心及びその選好度によってEPG上で番組にマーキングすることができる。
【００９５】
本発明の推奨システムは、セットトップ・ボックス（STB）又はパーソナル・ディジタル・レコーダ（PDR）にも内蔵することができ、これによって、好きな番組をユーザが記録するのに役に立ち得るものであり、都合の良い時間にいつでも自分の好きな番組を視聴することが可能になる。ユーザは、本発明の推奨システムを用いて、仮想パーソナル・チャンネルを作成し、これを楽しむことが奨励される。当然、本発明はTV番組やラジオ番組のみに限られるものでない。本発明は、オーディオ、ビデオ、写真、広告、インターネット又はイントラネット上の記事に関係するショッピングや何れかの情報をはじめとする何れかの他のソースからの推奨に当てはまる。前述のアイテムの実施例は、本発明において説明した推奨システム及び推奨方法によって実現することができる。
【００９６】
本発明の実施例に関してかなりのことを述べたが、多くの改変、修正又は変更を上記記載に基づいて行うことができるということが当業者に明らかである。したがって、本発明の特許請求の範囲の技術思想又は範囲の範囲内に収まる、考えられる改変、修正及び変更は、本発明が備えるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００９７】
【図１】本願の情報推奨システムの構造図である。
【図２】本発明の実施例による情報推奨システムの構造図である。
【図３】本発明の実施例による情報推奨の流れ図である。
【図４】本発明の実施例による相似性照合の流れ図である。
【図５】本発明の実施例による、ユーザ・ファイル内の重み及び選好のファジー集合を示す図である。
【図６】本発明の実施例による、特定の情報特性に対する関心度のファジー集合を示す図である。
【図７】本発明の実施例による、番組の情報特性に対する関心度をユーザ・ファイルのファジー集合にマッピングした結果を示す概略マップである。
【図８】本発明の実施例による、情報特性の関心度をそのファジー集合にマッピングした結果を示す概略マップである。
【図９】本発明の実施例による、番組の総合関心度をそのファジー集合にマッピングした結果を示す概略マップである。
【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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【図８】
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【図９】
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【国際調査報告】
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