(57)【要約】番組推薦のためのシステムおよび方法が記載される。複数の異なるチャンネルにおいて相続いて放送されるオーディオまたはビデオのコンテンツ作品の選択のための推薦をユーザーに提示するため、（ａ）諸コンテンツ作品の、対応する内容記述とプロファイルとの一致を示す作品スコアが計算され、（ｂ）コンテンツ作品の複数のシーケンスについてシーケンススコアが計算され、該シーケンススコアは少なくとも、前記作品スコアと、当該シーケンスに含まれる少なくとも二つの作品の内容説明の相関とに基づいたものである。推薦されるシーケンスはシーケンススコアに従って選ばれる。好ましくは、一つまたは複数の好ましいシーケンスがユーザーに対して格子表現で示される。
2007511154.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
番組推薦のためのシステムであって、−コンテンツ作品が放送される複数の放送チャンネルについて−前記コンテンツ作品の放送時間および−前記コンテンツ作品の内容記述を有する番組情報にアクセスするためのアクセス手段と、−ある時間区間内でコンテンツ作品を選択するための選択手段とを有しており、該選択手段が、−複数のコンテンツ作品について前記内容記述をあるプロファイルと突き合わせることによって作品スコアを計算し、−前記諸チャンネルにおいて相続いて放送されるコンテンツ作品からなる複数のシーケンスを決定し、−前記複数のシーケンスについて少なくとも該シーケンスに含まれる諸作品の前記作品スコアと該シーケンスに含まれる作品のうち少なくとも二つの内容記述の相関とに基づいてシーケンススコアを計算し、−前記シーケンススコアに従って前記諸シーケンスのうちの少なくとも一つを選択するよう構成されていることを特徴とするシステム。
【請求項２】
請求項１記載のシステムであって、−前記選択手段が前記シーケンススコアを一つまたは複数の規則に従って計算するよう構成されており、−各規則に従って前記シーケンスに含まれる作品のうち少なくとも二つの内容記述の相関を表す相関値が計算され、−前記シーケンススコアが前記作品スコアおよび前記相関値から計算されることを特徴とするシステム。
【請求項３】
請求項１または２記載のシステムであって、−前記選択手段が前記経路スコアを、シーケンス中の二つ以上のコンテンツ作品が共通タイプである場合により低くなるように計算するよう構成されていることを特徴とするシステム。
【請求項４】
請求項１ないし３のうちいずれか一項記載のシステムであって、−前記選択手段が前記経路スコアを、シーケンス内に、該シーケンスのある第一のコンテンツ作品から該第一のコンテンツ作品に続くある第二のコンテンツ作品への切り換えが多く含まれていればいるほど低くなるように計算するよう構成されていることを特徴とするシステム。
【請求項５】
請求項１ないし４のうちいずれか一項記載のシステムであって、−前記選択手段が前記経路スコアを、当該シーケンスがある所定のタイプのコンテンツ作品を含まない場合により低くなるように計算するよう構成されていることを特徴とするシステム。
【請求項６】
請求項１ないし５のうちいずれか一項記載のシステムであって、−前記選択手段が前記諸シーケンスのコンテンツ作品の作品スコアに基づいていくつかのシーケンスを事前選択し、−事前選択されたシーケンスについてのみ経路スコアを計算するよう構成されていることを特徴とするシステム。
【請求項７】
請求項１ないし６のうちいずれか一項記載のシステムであって、−前記選択手段が前記シーケンスの選択を、前記シーケンスのある第一のコンテンツ作品から前記シーケンス内の前記第一のコンテンツ作品に続くある第二のコンテンツ作品への各切り換えが、前記第一のコンテンツ作品の終了時刻および／または前記第二のコンテンツ作品の開始時刻に対応するように行うよう構成されていることを特徴とするシステム。
【請求項８】
請求項１ないし７のうちいずれか一項記載のシステムであって、−いくつかのシーケンスがユーザーに格子表現で示され、−その際コンテンツ作品は時間軸上で開始時刻と終了時刻との間を走る辺として表現されることを特徴とするシステム。
【請求項９】
請求項８記載のシステムであって、−二つ以上の表示されたシーケンスに含まれているコンテンツ作品が単一の辺としてのみ表現されることを特徴とするシステム。
【請求項１０】
請求項８または９記載のシステムであって、−各時点において少なくとも二つの代替が含まれるような複数のシーケンスが示されることを特徴とするシステム。
【請求項１１】
請求項８ないし１０のうちいずれか一項記載のシステムであって、−最高の諸シーケンススコアをもつ諸シーケンスに対応する複数のシーケンスが示され、−ユーザー入力に反応してより低いスコアをもつさらなる諸シーケンスが示されることを特徴とするシステム。
【請求項１２】
請求項８ないし１１のうちいずれか一項記載のシステムであって、−前記時間軸上のある第一の時間区間が示され、−ユーザー入力に反応して異なる第二の時間区間が示されることを特徴とするシステム。
【請求項１３】
番組推薦のための方法であって、（ａ）複数の放送チャンネルについて、−前記チャンネルで放送されるコンテンツ作品の放送時間および−前記コンテンツ作品の内容記述を有する番組情報にアクセスし、（ｂ）複数のコンテンツ作品について、前記内容記述とあるプロファイルとの一致を示す作品スコアを計算し、（ｃ）コンテンツ作品の複数のシーケンスを決定し、ここで前記諸シーケンスに含まれる前記諸コンテンツ作品は前記諸チャンネルにおいて相続いて放送されるものであり、（ｄ）前記諸シーケンスについて、少なくとも前記シーケンスに含まれる諸作品の前記作品スコアと前記シーケンスに含まれる作品のうち少なくとも二つの内容記述の相関とに基づいてシーケンススコアを計算し、（ｅ）前記シーケンススコアに従って前記諸シーケンスのうちの少なくとも一つを選択する、ステップを含むことを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は番組推薦のためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
テレビおよびラジオ放送などのオーディオおよびビデオメディアについては電子番組表（EPG:  electronic  program  guide）が知られている。たとえば、デジタルビデオ放送（DVB:  digital  video  broadcast）では、実際の番組をなすコンテンツ作品とともに番組内容情報が送信される。番組内容情報は、異なる利用可能チャンネルのそれぞれについて、コンテンツ作品の放送時間およびその内容記述を含む。内容記述はタイトルのみに限定されていてもよいが、自然言語の説明またはコンテンツ作品の種類またはジャンルのようなその他のカテゴリー化情報といったさらなる情報、ならびに作者、アーチストもしくは出演俳優などといった追加情報をも含んでいてもよい。
【０００３】
利用可能な番組情報に基づいていくつかの推薦システムが提案されてきた。一般に、そうした推薦システムは、ユーザーの好み設定を含んだユーザープロファイルを頼る。番組推薦のためには、上述した番組内容情報にアクセスし、コンテンツ作品の内容記述がユーザープロファイルと比較される。
【０００４】
対応する推薦システムの例がUS-A-6,163,316において与えられている。ここでは、推薦システムはテレビに付随している。複数のチャンネル上の番組内容情報をもつデータベースがアクセスされる。システムには、視聴者プロファイルを保存するための保存手段が含まれる。選択手段がそのユーザープロファイルを番組内容情報内の内容記述と突き合わせて、他の番組に比較してある特定の番組が望ましいことを示す、好ましいスケジュールを生成する。
【０００５】
しかし、上述した種類の推薦システムは単一の瞬間を指向するのみである。ユーザーがいくつかのコンテンツ作品に関わりうる、指定された時間区間にわたるテレビ視聴の計画を立てたい場合、既知の推薦システムではユーザーの選択を適切に支援することにはならない。
【０００６】
視聴者がオーディオまたはビデオ番組を選ぶのを支援することにおけるもう一つの問題は、利用可能なコンテンツ作品がユーザーに示される方法である。広く使われているのは行列スタイルの見え方である。行列スタイルの表現では、利用可能なチャンネルが平行な水平の行として示され、コンテンツ作品の開始時刻と終了時刻が水平な時間軸上でマークされる。このタイプの表現の例はUS-A-6163316において与えられている。そこではコンテンツ作品は推薦される番組を示す色つきのオーバーレイをもって示される。
【０００７】
行列スタイルのチャンネルごとの表現の欠点は、簡単かつ明快な仕方で表示できるチャンネルの数がごく限定されたものになるということである。よって、関心のあるコンテンツ作品を時折やるだけのチャンネル（たとえばユーザーにとって関心あるのがニュースだけであるローカルチャンネルなど）は、表現されるたとえば５つのチャンネルの一部とはならず、よってユーザーには見えないものとなる可能性が高い。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
よって、いくつかの利用可能なコンテンツ作品から一つの番組を選ぶことにおいてユーザーを支援するのに好適な推薦システムを提供することが本発明の目的である。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明によれば、この目的は、請求項記載の番組推薦のためのシステムおよび請求項記載の番組推薦のための方法によって解決される。従属請求項が本発明の好ましい実施形態に関係する。
【００１０】
既知の推薦システムの場合と同様、本発明に基づくシステムは、一つのプロファイルと、複数のチャンネル上での対応する番組内容情報とを用いる。プロファイルは好ましくは単一のユーザーまたはユーザーのグループのためのユーザープロファイルである。諸チャンネルを通じて放送されるコンテンツ作品はユーザープロファイルと突き合わされて作品スコアが決定される。内容記述はコンテンツ作品の以下の情報の一つまたは複数を有することが好ましい：たとえばジャンルのような、可能性としてはサブカテゴリーのあるカテゴリー、俳優またはアーチスト、作者、言語、制作年、制作国、発信チャンネル。ユーザープロファイルとしては、上記情報の一つまたは複数についてユーザーの好みを示す好み値を有していることが好ましい。たとえば、ユーザープロファイルは「スポーツ」のカテゴリーのコンテンツ作品については好み値0.8を含むが「金融」のカテゴリーについては好み値0.4しかないなどである。好み値はある特定のコンテンツ作品の作品スコアを計算するのに使われる。
【００１１】
しかし、本発明の中心的な面としては、推薦される番組は排他的にこの作品スコアだけに基づいて選択されるのではない。そうではなく、コンテンツ作品のシーケンスが調べられる。こうしたシーケンスは指定された時間区間をカバーし、この時間区間内に相続いて放送されるコンテンツ作品を含む。これらの複数のシーケンスについて、シーケンススコアが計算される。シーケンススコアの計算は一方ではシーケンスに含まれる個々の作品の作品スコアに基づき、他方ではシーケンス内の少なくとも二つのコンテンツ作品の内容説明の相関に基づいている。こうして決定されたシーケンススコアは、そのユーザーにとってその選ばれた番組（コンテンツ作品のシーケンス）の望ましさと考えられるものを反映する。
【００１２】
単独のコンテンツ作品を考えるのみならずコンテンツ作品のシーケンス全体についてのスコアを決定することによって、最終的に選択される推薦は、ユーザーの関心により適合したものとなる。作品スコアのみに基づく推薦システムは所与のどの時点についても最高の作品スコアをもつコンテンツを推薦するだけであるのに対し、本発明に基づく推薦システムは相関規則を使うことによって前記指定された時間期間にわたって見ればより当該ユーザーにアピールしそうな提案を決定することができる。このことは簡単な例によって示すことができる。利用可能なテレビチャンネルの膨大な多様性のため、作品スコア単独に基づくテレビ推薦システムは、一日の間のいかなる時点においてもユーザーに対してお気に入りの番組を提案するかもしれない。たとえばユーザーがスポーツニュースに最も関心があれば、従来技術のシステムはさまざまなチャンネルでのスポーツニュースだけからなるシーケンスを推薦するかもしれない。その場合、同じできごとが何度も繰り返して語られることになる。これとは対照的に、本発明に基づく推薦システムは、同種のコンテンツが何度も生起するシーケンスにはペナルティを課す相関規則をもつことができる。よって、ここで選択される推薦はユーザーが関心をもつさまざまなフィーチャーの混合を含み、そこに含まれるスポーツニュースは若干だけとなる可能性が高い。
【００１３】
本発明に基づいて考えられるシーケンスは、時間区間内に相続いて放送されるコンテンツ作品を含む。このシーケンスには間隔、すなわち推薦が与えられない時間があってもよいが、一般にはシーケンスが当該時間区間全体をカバーすることが好ましい。間隔は以前に保存された、記録されたコンテンツ作品を挿入することによって埋めることも可能である。シーケンスは、一つまたは複数のコンテンツ作品を部分的にしか含んでいなくてもよい。たとえば、シーケンスはある時間期間にわたって第一のチャンネル上のコンテンツ作品を含み、その後――前記第一のコンテンツ作品の終了後――別のチャンネルですでにしばらく前から始まっていた第二のコンテンツ作品に切り換えてもよい。また、シーケンスは、第二のコンテンツ作品が始まろうとするところでチャンネルを切り換えることによって第一のコンテンツ作品を中断することを含んでいてもよい。一般に、シーケンスは、放映途中の一つのコンテンツ作品から別の放映途中の作品への切り替えを含んでいてもよい。とはいえ、第一のコンテンツ作品から第二のコンテンツ作品への切り換え時刻は、中途の切り替え（放映途中のフィーチャーから放映途中のフィーチャーへ）を避けるよう、第一のコンテンツ作品の終了時刻および／または第二のコンテンツ作品の開始時刻に一致することが好ましい。
【００１４】
シーケンススコアの計算のためには多数の異なる可能性がある。しかし、計算は個々の作品スコアとシーケンスに含まれる諸作品の相関との両方に基づくものとすることが本発明にとって中心的である。計算はたとえば、シーケンスに含まれる諸作品の作品スコアの平均値を計算し、その後一つまたは複数の相関値を用いてこの値を修正する（たとえば加算または乗算する）ことに関わるものでよい。
【００１５】
ある好ましい実施形態では、シーケンス内の諸作品の内容説明の相関は一つまたは複数の相関規則に基づいて判断される。これらの規則はユーザーに依存し、したがってユーザープロファイル内に含まれるものであってもよい。各相関規則はどのようにして相関値を計算するかについての指示を含む。この相関値は二つの作品の内容説明の相関を表す。相関規則の一つの例は、シーケンス内にある同じ種類のコンテンツ作品、たとえばいくつかのニュース番組のあらゆるペアについて負の相関値を計算することであろう。共通のタイプのコンテンツ作品が生起がたくさんみつかるほど、相関値は負に大きくなる。最終的に得られる相関値が次いで、シーケンススコアを計算するために作品スコアの和にたとえば加算される。負の相関値は全体としてのスコアを下げることになる。
【００１６】
本発明のある展開によれば、選択手段は、シーケンス内の二つ以上のコンテンツ作品が共通タイプである場合、そうでない場合よりもシーケンススコアが低くなるように計算するよう構成されることが好ましい。これはシーケンスのバランスをとる役に立つ。これによりさまざまなタイプのコンテンツ作品をもつシーケンスが選択されやすくなる。対応する（負の）相関値がコンテンツ作品のタイプに依存し、たとえばニュース番組の多重生起がトーク番組の多重生起よりもペナルティが大きくなるようにしてもよい。本発明の別の展開によれば、シーケンスにコンテンツ作品間の切り換えが多く含まれるほどシーケンススコアは低くなる。この規則は、頻繁な切り換えよりもコンテンツ作品の完了を優先するものである。
【００１７】
よく「バランスのとれた」シーケンスを得るもう一つの可能な方法として、シーケンススコアの計算は一つまたは複数の好ましいカテゴリーまたはタイプのコンテンツ作品がそもそもシーケンス中に存在しているかどうかを調べることに関わるものであってもよい。もしその条件が満たされていなければ、シーケンススコアは低くなる。
【００１８】
上で説明したように、シーケンススコアはいくつかのシーケンスについて計算され、得られたシーケンススコアに基づいて、少なくとも一つのシーケンスが最終的に推薦のために選択される。もちろん、二つ以上のシーケンス、たとえばベストツーやベストスリーのシーケンスを選択してユーザーの選択に任せることも可能である。原理的には、あらゆる利用可能なチャンネルのコンテンツ作品から得ることのできるあらゆる可能なシーケンスのシーケンススコアを計算することが望ましいことになる。そして全シーケンススコアの比較が最適シーケンスを導くのである。しかし、チャンネル数も利用可能なコンテンツ作品も増える一方で、時間区間も長くなるなか、この最適化問題は、膨大な数の可能なシーケンスを評価しなければならなくなるためきわめて複雑なものになりうる。よって、最適化問題を単純化するため、含まれるコンテンツ作品の作品スコアに基づいてシーケンスを事前選別することができる。ここでの可能な基準は、シーケンス内のすべての作品スコアの合計または平均とある閾値との比較でありうる。閾値より大きかったシーケンスのみが事前選別され、前記最適化（シーケンススコアの計算）においてさらに顧慮される。シーケンスを事前選別するためのもう一つの可能性は、作品スコア閾値を提供し、この閾値未満の作品スコアをもつコンテンツ作品を一つでも含むシーケンスは考慮しないというものである。
【００１９】
もう一つの目的は、簡単かつ明快な仕方でいくつかの推薦されるシーケンスを示す、ユーザーのためのグラフィック表現を提供することである。本発明の展開によれば、このことは、複数の推薦されるシーケンス（たとえばベストＮ）をユーザーに格子表現で示すことによって達成される。格子表現ではコンテンツ作品は時間軸上の開始時刻と終了時刻との間にわたる辺として表現される。よって、既知のＥＰＧ表現とは対照的に、コンテンツ作品はチャンネルごとに示されるのではなく、対応するシーケンスの部分として示される。
【００２０】
本発明のあるさらなる展開によれば、二つ以上の表示シーケンスに含まれるコンテンツ作品は単一のエッジとして表現されるのみである。これは、簡潔な形でユーザーにシーケンスを示す役に立つ。この種の表現から、ユーザーは提示されているさまざまなシーケンス間の選択肢を容易に認識することができる。
【００２１】
場合によっては、高スコアシーケンスの多くに同一のコンテンツ作品が含まれることがありうる。すると、ある時間区間についてはユーザーに代替が示されないこともありうる。これを防ぐには、本発明のある展開によれば、各時点について少なくとも二つの代替が提示されるよう表示されるシーケンスを選択することが提案される。このように、表示されるシーケンスの選択は排他的にシーケンススコアのみに基づくもの（ベストＮ）でなくてもよいのである。
【００２２】
本発明のさらなる展開によれば、ユーザーは表現される時間区間もしくは示されるシーケンスのいずれかまたは両方を変えることができる。ユーザーは時間軸に沿ってスクロールするコマンドを入力してもよい。このスクロールは一つの特定的に選ばれた経路をたどってもよい。また、ユーザーは表現されているシーケンスの間をスクロールしてもよい。たとえばベストＮシーケンスが示されているとき、ユーザーはより低いスコアのさらなるシーケンスを表示させるコマンドを入力してもよい。この場合、より高い順位のシーケンスの代わりにより低い順位のシーケンスを示しながらも、最高順位の経路は参照のために表示のたとえば最上部に残ることが好ましい。
【００２３】
以下では、本発明に基づく番組推薦システムの例が図面に関連して示される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
利用可能なコンテンツの豊富さを考えると、消費するテレビまたはオーディオフィーチャーを選びたい人物は、きわめて複雑な決定をする必要がある。一方ではユーザーは個人的な嗜好があり、一部のオーディオまたはビデオコンテンツ作品（たとえば映画、テレビショー、歌、ラジオショーなど）を他のコンテンツ作品より好む。対応する決定は、所与の時刻において利用可能なコンテンツ作品が多数ある場合、それだけでも容易ではない。消費が特定の瞬間ではなくある時間枠にわたって計画される必要がある場合には、決定はいっそう複雑なものになる。
【００２５】
以下では、番組推薦のシステムおよび方法について説明し、特定の利用可能コンテンツおよび特定のユーザープロファイルについて推薦がどのように得られ、提示されるかについての詳細な例を与える。
【００２６】
前記システムまたは方法を実装するデバイスの具体的な実現は異なりうる。一つには、前記方法はスタンドアローンコンピュータ上で、または複数のコンピュータ上で、たとえばクライアントとサーバーとがコンピュータネットワークを通じて接続されている環境でのクライアント／サーバーアプリケーションとして走るコンピュータプログラムとして具現されうる。コンピュータは、ＲＡＭメモリおよび光もしくは磁気記録デバイスといった記憶手段を、ユーザープロファイルおよび相関規則といったデータを保存するために含むことになる。コンピュータはさらに、たとえばコンピュータネットワークを通じて提供されうる番組情報のソースにアクセスする必要もあるであろう。
【００２７】
番組推薦システムは、最終的に選択された番組が再生されうる、テレビ、衛星受信機、ラジオなどといったオーディオまたはビデオデバイス内に含められてもよい。
【００２８】
テレビおよびラジオについては、電子番組表（ＥＰＧ）が知られている。図２は、５つの異なるチャンネルについての例として、各チャンネルについて１４：００〜１７：００の利用可能なコンテンツ作品についての行列スタイルのＥＰＧを示している。この例では、利用可能な各チャンネルが、当該時間区間において３つのコンテンツ作品を提供している。
【００２９】
この３時間の区間内でのテレビ番組の消費の計画は、最初に見るチャンネルの選択、第一の切り換え時刻における第二のチャンネルに切り換えるための第一の切り換え、第三の切り換えなどに関わることになる。上の例では、中途の切り換え（放映途中のフィーチャーから放映途中のフィーチャーへ）を考慮しないとしても視聴されうるコンテンツ作品の可能なシーケンスはすでに１２５もある。今日、多くの場合において利用可能なチャンネルはずっと多数あるので、なすべき選択はいっそう複雑であることは明らかである。
【００３０】
根底にある問題は格子表現に展開されうる。格子というのは節点と辺とをもつ連結グラフのことで、可能性としては何らかの固定軸（たとえば時間）に沿っている。今のコンテキストでは、節点は可能な切り換えを表現し、他方、コンテンツ作品（またはその一部）は二つの節点を結ぶ辺によって表現されている。
【００３１】
今のコンテキストでは、格子表現のアイデアは二つの目的にかなうことを注意しておくべきだろう。第一の目的は、コンテンツ作品を接続された仕方で編成することの、および番組推薦を決定するための評価アルゴリズムを走らせることの内部的な概念である。この内部的な概念は一般にはユーザーに見えるものではない。
【００３２】
第二の目的は、最適化の結果をユーザーに提示する概念である。表示されるグラフィックな表現は、やはり格子の形を取ってもよいのであるが、これについてはのちに述べる。
【００３３】
図１は、図２の例に対応する内部的な編成構造としての格子図である。図１の表現では、丸印が可能な切り換え、すなわちコンテンツ作品の変更を表現している（ただし、同じチャンネルの二つの相続くコンテンツ作品を視聴することも切り換えとして扱われる）。黒丸の印は対応するコンテンツ作品が完了しなかった場合の切り換えを示しており、白丸はコンテンツ作品が開始または終了する位置での切り換えを示している。図１では、辺は記述子（タイトルおよびチャンネルのような番組情報）を与えるラベルを有している。図１に示された格子内では、複数の経路が見出されうる。各経路はコンテンツ作品のシーケンスを表現するもので、グラフ内のいくつかの辺と接点を含む。図１の例では、例示的な経路が太い線で示されている。この経路は、１４：００から１６：００まではチャンネル１の番組（フィーチャーＡ１、Ｂ１）が視聴され、それからチャンネル４への切り換えが行われてフィーチャーＣ４について視聴を継続するという視聴シーケンスを表している。
【００３４】
本発明に基づく推薦システムのある例では、たとえば関係するアーチスト、ジャンルなどに関するユーザーの個人的な好みを与えるユーザープロファイルが保存される。このユーザープロファイルは時間依存でもよい（たとえばユーザーは晩には映画を見たがるが、昼間にはそうでもないなど）。
【００３５】
各コンテンツ作品について、チャンネル番号、開始時刻および終了時刻に加え、内容情報が利用可能である。内容情報はコンテンツ作品のジャンルまたは種類、そのコンテンツの自然言語の説明、コンテンツ作品のアーチスト、俳優または作者の名前などを含みうる。
【００３６】
ユーザーの気に入る番組推薦を得るため、第一のステップでは、前記内容記述のユーザープロファイルに対する突き合わせが実施され、図１および図２における個別の各コンテンツ作品について作品スコアが得られる。作品スコアは個別のコンテンツ作品についてのユーザーの好みを反映する。
【００３７】
図２のコンテンツ作品についての作品スコアの例は図３で与えられる。
【００３８】
ある時間区間をカバーするコンテンツ作品のシーケンスの推薦を見出すためには、図１の格子中でのいくつかの経路について、第二のステップにおいて経路スコア（またはシーケンススコア）を計算することによってスコアが付けられる。経路スコアは、単独のコンテンツ作品のみならず完全なシーケンスが評価されるということを意味する。
【００３９】
経路スコアの計算は、経路中のコンテンツ作品の作品スコアとそれらのコンテンツ作品の相関との両方に依存する。
【００４０】
この相関のスコア付けはいくつかの規則に基づいて行うことができる。これらは音声認識において使われる、語のシーケンスおよび句の尤度をモデル化する「言語モデル」と同じようにして実装されうる。前記規則は確率モデルを定義しうるもので、シーケンス中の先行者が与えられたときに、あるコンテンツ項目について条件付き確率を割り当てるなどする。たとえば、シーケンスがすでにニュース番組を含んでいる場合には、その後のニュース番組はより低い確率が与えられる。別の例としては、あるテーマについてのドキュメンタリー要素を含むシーケンスは、続報または更新情報について、より高い確率（より高いスコア）を受け取ることになる。番組中途の遷移（すなわち、その番組に飛び込むか、その番組から飛び去る）のためのモデルを組み込むのも簡単にできる。典型的にはそのような遷移は通常の遷移よりも低確率であり、番組の完了が優先される。
【００４１】
適用される規則の二つの重要な種別は「グローバル」規則と「ローカル」規則である。グローバル規則はシーケンス全体を最初から最後まで調べ、シーケンス全体に関わるスコアを与える。グローバル規則はたとえば、シーケンスの完全性を検査する。これによりたとえば、シーケンスが少なくとも一つのニュース番組も含んでいなかった場合にはそのシーケンスがペナルティを受けるなどする。
【００４２】
その他のグローバル規則は、所望のシーケンス構造をモデル化するものなどで、異なる諸コンテンツ作品のコンテンツ種別の割合に従ってスコアを与えるものなどである。たとえば、スポーツが６０％より多いシーケンス、あるいはニュースが３０％より多いシーケンスはペナルティを与えられうる。もちろん、こうした規則はユーザーの好みに依存するものでよい。
【００４３】
他方、ローカル規則はシーケンス全体を最初から最後まで調べるものではなく、限られた数の相続くコンテンツ作品に関わるのみである。たとえば、コンテンツ作品の間の「なめらかな」遷移、すなわちユーザーの気に入る遷移を提供するためのローカル規則が追加されうる。そのようなローカル規則は二つの相続くコンテンツ作品を見て遷移が十分であるかどうかを判断するだけである。たとえば、オーディオ番組においては、遷移規則は「激しい」遷移（たとえばハードロックの歌にバラードが続くなど）にペナルティを与え、なめらかな遷移にはより高いスコアを与える。そのようなローカル規則は、あるシーケンス内の相続くコンテンツ作品のあらゆるペアに適用される。
【００４４】
一般に、経路スコアは複数の因子から決定される。それぞれの因子（作品スコア、個々の規則によって寄与されるスコア）がシーケンススコアに寄与する割合は重み因子によって調整されうる。いくつかの規則は、推薦されるシーケンスが満たすことが要求される「必須」規則でありうる。そのような「必須」規則は、当該規則が満たされていなければ非常に高い（無限に高い）ペナルティを割り当てることによってモデル化されうる。
【００４５】
経路スコアを決定するために適用される規則は推薦システムの一部として固定されていてもよいが、少なくとも規則の個々の重み因子および可能性としてはまたいくつかの規則定義はユーザープロファイルの一部であることが好ましい。これは、ユーザーの個々の好みを反映させるグローバル規則（たとえば望ましいコンテンツ種別の分布に関するもの）については特に推奨される。
【００４６】
推薦されるシーケンスにおける切り換えの数（すなわち、長いコンテンツ要素か短いコンテンツ要素か）はいわゆる「ペナルティ」によってモデル化できる。一回の切り換えごとにペナルティ（負のスコア値）が与えられる。ペナルティの値が低いということは、より短い要素がより多くあることが優遇されることを意味する。ペナルティの値が高ければより長いフィーチャーについてスコアがよくなる。
【００４７】
格子中のいくつかの経路について、経路スコアが上記したようにして計算される。図４はさまざまな経路、対応する作品スコアおよび最終的に得られる経路スコアの例についての表である。たとえば、経路＃１はコンテンツ作品Ａ１、Ａ２、Ｂ３、Ｃ２を含み、このそれぞれが対応する作品スコアを有する。シーケンス全体（経路＃１）に経路スコアが割り当てられる。最終的な推薦は経路スコアに基づいて見出される。ある好ましい実施例では、最高の経路スコア値をもつ３つのシーケンスがユーザーに推薦として提示される。
【００４８】
一般には格子中のすべての経路について経路スコアを計算することが好ましいのではあるが、これは可能な経路の数があまりに多い場合は現実的でないこともある。したがって、実際上の応用では、多くの場合、可能なすべての経路のうちの一部分だけが完全に評価される。
【００４９】
可能な代替的な諸仮設の巨大なネットワークの内部で「ビーム」探索を実行するアルゴリズムはグラフ理論および音声処理の分野に発する。仮設のネットワーク（「格子」）は完全に展開するにはたとえ動的にでもあまりに大きすぎることがあるので、展開は現在の最良単一仮設のまわりの好適な諸仮設の「ビーム」に限定される。これは、格子中で、所定の閾値外のスコアにつながる枝は棄てられ、探索によってそれ以上追求されないこと（「スコア差分剪定」）を意味している。探索格子の大きさを制限するもう一つの手段は、固定数の好適な仮設のみを保持して他のすべては棄てること（「ヒストグラム剪定」）である。注意しておくべきは、いかなる剪定法によっても、最終的に、ネットワーク中で、全体で最良のスコアをもつ経路を見失うことはあり得るということである。よってこの種の誤差は剪定誤差または探索誤差と呼ばれており、もちろんできうる限り最小にすべきものである。
【００５０】
上述したように、格子の概念は内部的な概念として使われうるのみならず、ユーザーに示されるグラフィック表現に有利に適用することもできる。
【００５１】
よりよい概観のため、推薦結果を格子表現でユーザーに提示することが好ましい。対応する例は図５で与えられている。ここでは、最高スコアの推薦についてのシーケンス（Ａ３、Ｂ３、Ｃ５）が強調されている。
【００５２】
ユーザーに示すことができる別の表現が図６に与えられている。このグラフは最高順位の諸シーケンスを示している。コンテンツ作品の種別についての情報は、異なるバーを対応して割り当てられた色または線種を用いて表示することによって取り入れられる。このグラフは最高順位の諸シーケンスを示している。ある代替経路がわずかしか違わないような場合は、その代替セグメントだけが示されている（図６の例では、「トーク番組３」と「スポーツ」という２つのフィーチャーは最上位順位経路２つについての代替である）。
【００５３】
以下では、番組推薦のための簡単な例を詳細に説明する。
【００５４】
今の例におけるユーザープロファイルは、さまざまなコンテンツカテゴリーに割り当てられた数値として与えられる。番組内容情報は、各コンテンツ作品について、所定のリストのうちから一つまたは複数のコンテンツカテゴリーを含んでいる。ユーザープロファイルにおいては、０から１までの区間内の数値が与えられる。ここで、数字が大きいほど好みが大きいことを示す。
【００５５】
ニュース：0.7
総合：0.7
金融：0.6
情報：0.7
政治：0.8
その他の情報解説番組：0.6
ＳＦ：0.8
スタートレック：0.5
スターウォーズ：0.9
スポーツ：0.4
サッカー：0.8
自動車レース：0.1
その他：0.5
この例におけるユーザープロファイルは、カテゴリーおよびサブカテゴリーを用いて階層的に編成されている。これは以下のような仕方で解釈されるべきである。
【００５６】
ユーザーはスポーツ全般には値0.4に対応する関心を抱いているが、サッカーには非常に興味があり（0.8）、自動車レースにはあまり関心がない（0.1）。サブカテゴリーにあてはまるものがなければカテゴリースコアを採用する。カテゴリーにあてはまるものがなければ汎用カテゴリー「その他」のスコアを採用する。
【００５７】
この例では、以下のコンテンツが推薦区間（１７：００〜２０：００）において利用可能である。
【００５８】
チャンネル１：17:00ニュース        18:00情報解説番組  19:00金融ニュース
チャンネル２：17:00スタートレック  18:00アリーmyラブ  19:00スターウォーズ
チャンネル３：17:00サッカー        18:00Ｆ１          19:00サッカー
これらのスコアは上記のユーザープロファイルを番組内容情報と突き合わせることによって決定される。その結果次のような作品スコアが得られる。
【００５９】
ニュース        0.7
情報解説番組    0.6
金融ニュース    0.6
スタートレック  0.5
アリーmyラブ    0.5
スターウォーズ  0.9
サッカー        0.8
Ｆ１            0.1
サッカー        0.8
上記したように、利用可能なコンテンツから格子が決まる。格子には節点（開始、終了、切り換えに対応）と節点どうしを結ぶ辺（コンテンツ作品に対応）とが含まれる。対応する「剪定された」（スコア付けされた）格子が図７に与えられている。
【００６０】
図７の格子において可能なすべてのシーケンス（経路）を評価する。全部で２７の可能な経路がこの格子にはある。
【００６１】
[Ch1,Ch1,Ch1]  [Ch1,Ch1,Ch2]  [Ch1,Ch1,Ch3]
[Ch1,Ch2,Ch1]  [Ch1,Ch2,Ch2]  [Ch1,Ch2,Ch3]
[Ch1,Ch3,Ch1]  [Ch1,Ch3,Ch2]  [Ch1,Ch3,Ch3]
[Ch2,Ch1,Ch1]  [Ch2,Ch1,Ch2]  [Ch2,Ch1,Ch3]
……
[Ch3,Ch3,Ch1]  [Ch3,Ch3,Ch2]  [Ch3,Ch3,Ch3]
これらのシーケンスについてシーケンススコアが計算される。シーケンススコアの計算は個々のコンテンツ作品の作品スコアおよびいくつかの規則に基づいて行われる。
【００６２】
第一のセットの規則は、シーケンス中のコンテンツ作品の内容記述の相関をモデル化する。今の例では、これらの規則は好ましくないシーケンスにペナルティが与えられる「負の規則」として与えられる。下に与えられている簡単な規則セットは「二連接」をモデル化する。すなわち、二つの相続くカテゴリーの連続のみが考慮に入れられる。完全な文法なら典型的には完全な経路をモデル化することになる。
【００６３】
1.  情報      情報      −0.2
2.  ニュース  情報      −0.1
3.  情報      ニュース    0.0
4.  ニュース  ニュース  −0.3
5.  ＳＦ      ＳＦ        0.0
6.  スポーツ  スポーツ  −0.1
7.  その他    その他    −0.3
追加的に、一般的なペナルティ規則が各経路に適用される。
【００６４】
8.  ニュースなしの場合のペナルティ    −0.3
9.  ＳＦなしの場合のペナルティ        −0.1
経路スコアを計算するため、まず個々の作品スコアの合計が取られる（与えられている例でこれが可能なのは、各シーケンスが含んでいるコンテンツ作品がどれも３つであるからにすぎないことを注意しておく。実際の応用では平均スコアのほうがいいだろう。そうしないとコンテンツ作品の数が多いシーケンスが自動的に高スコアを得てしまうことになる）。
【００６５】
今の格子中の経路については、これは次のような中間的な値を与える。
[Ch1:総合ニュース:0.7,  Ch1:情報:0.6,    Ch1:金融ニュース:0.6]    合計：1.9
[Ch1:総合ニュース:0.7,  Ch1:情報:0.6,    Ch2:スターウォーズ:0.9]  合計：2.2
[Ch1:総合ニュース:0.7,  Ch1:情報:0.6,    Ch3:サッカー:0.8]        合計：2.1
……
[Ch2:スタートレック:0.5,  Ch3:Ｆ１:0.1,    Ch1:金融ニュース:0.6]  合計：1.2
[Ch2:スタートレック:0.5,  Ch2:アリー:0.5,  Ch2:スターウォーズ:0.9]合計：1.9
[Ch2:スタートレック:0.5,  Ch1:情報:0.6,    Ch3:サッカー:0.8]      合計：1.9
……
[Ch3:サッカー:0.8,    Ch1:情報:0.6,    Ch2:スターウォーズ:0.9]    合計：2.3
……
[Ch3:サッカー:0.8,    Ch3:Ｆ１:0.1,    Ch1:金融ニュース:0.6]      合計：1.5
[Ch3:サッカー:0.8,    Ch3:Ｆ１:0.1,    Ch2:スターウォーズ:0.9]    合計：1.8
[Ch3:サッカー:0.8,    Ch3:Ｆ１:0.1,    Ch3:サッカー:0.8]          合計：1.7
次に、すべてのシーケンスについて、経路スコア付与規則1.〜9.が適用される。
[Ch1:総合ニュース:0.7,  Ch1:情報:0.6,    Ch1:金融ニュース:0.6]    合計：1.7
適用規則：2,3,9    結果：−0.2
[Ch1:総合ニュース:0.7,  Ch1:情報:0.6,    Ch2:スターウォーズ:0.9]  合計：2.1
適用規則：2        結果：−0.1
[Ch1:総合ニュース:0.7,  Ch1:情報:0.6,    Ch3:サッカー:0.8]        合計：1.9
適用規則：2,9      結果：−0.2
……
[Ch2:スタートレック:0.5,  Ch3:Ｆ１:0.1,    Ch1:金融ニュース:0.6]  合計：1.2
適用規則：        結果：  0.0
[Ch2:スタートレック:0.5,  Ch2:アリー:0.5,  Ch2:スターウォーズ:0.9]合計：1.6
適用規則：8        結果：−0.3
[Ch2:スタートレック:0.5,  Ch1:情報:0.6,    Ch3:サッカー:0.8]      合計：1.6
適用規則：8        結果：−0.3
……
[Ch3:サッカー:0.8,    Ch1:情報:0.6,    Ch2:スターウォーズ:0.9]    合計：2.0
適用規則：8        結果：−0.3
……
[Ch3:サッカー:0.8,    Ch3:Ｆ１:0.1,    Ch1:金融ニュース:0.6]      合計：1.3
適用規則：6,9      結果：−0.2
[Ch3:サッカー:0.8,    Ch3:Ｆ１:0.1,    Ch2:スターウォーズ:0.9]    合計：1.6
適用規則：6,8      結果：−0.2
[Ch3:サッカー:0.8,    Ch3:Ｆ１:0.1,    Ch3:サッカー:0.8]          合計：1.1
適用規則：6,6,8,9  結果：−0.6
この結果、最高スコアのシーケンスは次のようになる。
1.  [Ch1,Ch1,Ch2]：2.1
2.  [Ch3,Ch1,Ch2]：2.0
3.  [Ch1,Ch1,Ch3]：1.9
ここで、経路スコア付与規則の適用の結果、代替[Ch1,Ch1,Ch2]が経路スコア2.1で最高スコアとなっている。作品スコアの和だけを計算した場合は最高スコア候補は全作品スコアが2.3の[Ch3,Ch1,Ch2]であったことを注意しておく。
【００６６】
図８は３つの最高スコア経路を内部的な格子表現で示している。
【００６７】
図９はその推薦をユーザーに提示するための好ましいグラフィック表現を示している。ここで、表示される複数のシーケンスに共通なコンテンツ作品は一度しか表現されていないことを注意しておく。
【００６８】
最高スコア経路は太い実線で示されているのに対し、続く二つの経路は点線および破線で示されている。カラーディスプレイでは、経路は代替的に異なる色で示されることもできる。
【００６９】
図１０は、上記の推薦をユーザーに対して提示するのに使用することのできる代替的な表示を示している。ここで、線種（代替的には色）がチャンネルに対応している。
【００７０】
与えられた表現はユーザーによって水平に（シーケンスが時間的にどのように続いていくかを見るために）、あるいは垂直に（最初に提示されたベストＮのシーケンスに含まれなかったさらなるシーケンスを見るために）スクロールされてもよい。垂直スクロールの場合、最高スコア経路は表示上に留まることが好ましい。
【実施例】
【００７１】
上述した例に加えて、いくつもの修正を当該推薦システムに組み込むことができる。
【００７２】
一例として、ユーザーの実際の現在の視聴履歴が将来についての推薦に組み込まれることもできる。たとえば、推薦が確立する前の１時間に、ユーザーがすでにニュース更新を消費していた場合、さらなるニュース更新を含むシーケンスはより低い推薦確率を受ける。これは消費されているコンテンツ要素の現在の経路を将来のすべての経路のための出発点として使うことによって達成される。そうすればコンテンツシーケンスモデルは実際の履歴を経路の進行中の部分についての確率中に組み込むことができる。
【００７３】
さらなる修正はユーザープロファイルに関するものである。一般的な（たとえば幅広いオーディオ視聴）プロファイルをユーザーの個別的なプロファイルと組み合わせる（すなわち補間する）ことができる。同様に、あるグループの人々についての推薦が必要とされる場合、いくつかのユーザープロファイルが組み合わされてもよい。
【００７４】
もう一つの修正はコンテンツ作品に関するものである。上の例では生コンテンツ（すなわち、放送と同時に視聴されるコンテンツ作品）を考えていたのに対し、推薦は、ローカルまたはリモートのアクセス可能メモリに保存されていていつでも再生しうる記録されたコンテンツ作品のようなその他のソースからのコンテンツ作品をも含んでいてもよい。記録されたコンテンツについては、元来の視聴時間およびそのコンテンツがすでに再生された回数が作品スコアの決定において考慮されることが好ましい。
【００７５】
その他の可能な修正はユーザーの推薦システムとの対話に関するものである。基本的には推薦システムはユーザーの対話なしに動作しうるものであるが（すなわち、システムは単にベストＮのシーケンスを表示する）、ユーザーがシステムと対話できることが好ましい。たとえば、ユーザーは推薦を確認して、推薦に含まれるある種のコンテンツ作品（すなわち、すでに知っている映画）を明示的に消去してもよい。追加的または代替的に、ユーザーは一つまたは複数のコンテンツ作品を指定して含めてもよい。その際、システムは消去されたコンテンツ作品なしで、選ばれたコンテンツ作品は含めて、可能なシーケンスの再評価を実行し、その結果をユーザーに提示してもよい。
【００７６】
一般に要求されるもう一つのユーザー対話は、推薦を得たい時間帯を入力することである。
【００７７】
さらなる修正は最終的にユーザーに提示されるシーケンスの選択に関しうる。最高スコアの諸シーケンス（ベストＮ）を示すことが一般には好ましいものの、さらなる要件が設けられてもよい。図９および図１０で与えられた例では、３つの提示された経路すべてが共通のコンテンツ作品（Ch.1）を有している。それに対応する時間区間では、表示はユーザーに対していかなる代替も示さない。ユーザーに選択の余地を残すため、システムは３つの最高スコア経路を表示するのではなく、最高スコアの経路が含まれるがどの時間区間についても少なくとも二つの代替が与えられるような３つの経路を表示するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】第一の例のコンテンツ作品を格子構造で示す図である。
【図２】第一の例からの利用可能なコンテンツ作品の表を示す図である。
【図３】第一の例におけるコンテンツ作品と作品スコアとの表を示す図である。
【図４】図１の格子中の経路と付随するコンテンツ作品、作品スコアおよび経路スコアの表を示す図である。
【図５】第一の例についての番組推薦を格子の形で提示して示す図である。
【図６】番組推薦を行列スタイルの形で提示して示す図である。
【図７】第二の例のコンテンツ作品を格子構造で表現する図である。
【図８】第二の例の可能なシーケンスを経路として表現した格子図である。
【図９】第二の例についての番組推薦を格子形の第一の実施例で提示する図である。
【図１０】第二の例についての番組推薦を格子形の第二の実施例で提示する図である。
【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】
2007511154.tif 000010
【図９】
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【図１０】
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【国際調査報告】
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