(57)【要約】ユーザの推奨を生成する方法が提供される。その方法は、他のユーザの第１のグループを特定し、第１のグループは、推奨を生成する際に正の影響を与えると考えられるユーザ嗜好及び／又はユーザプロフィールに関連する複数の第１の個人を有し、第１の個人のユーザ嗜好及び／又はユーザプロフィールに基づいて、ユーザの推奨を生成することを有する。その方法は、他のユーザの第２のグループを特定することを更に有してもよく、第２のグループは、推奨を生成する際に負の影響を与えると考えられるユーザ嗜好及び／又はユーザプロフィールにそれぞれ関連する複数の第２の個人を有し、推奨を生成することは、第２の個人のユーザ嗜好及び／又はユーザプロフィールに更に基づく。
2007515713.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの推奨を生成する方法であって：
他のユーザの第１のグループを特定し、他のユーザの前記第１のグループは、ユーザの推奨を生成する際に正の影響を与えると考えられる少なくとも１つのユーザ嗜好及びユーザプロフィールにそれぞれ関連する複数の第１の個人を有し；
前記第１のグループの前記複数の第１の個人のうち１人以上の少なくとも１つの前記ユーザ嗜好及びユーザプロフィールに基づいて、前記ユーザの前記推奨を生成することを有する方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、
前記生成することが前記第１のグループの前記複数の第１の個人のうち１人以上のユーザプロフィールに基づく場合、
前記方法は：
前記推奨を生成するために使用されたユーザプロフィールのそれぞれに対応する前記第１の個人のそれぞれから許可を取得し；
前記ユーザプロフィールのそれぞれを格納することを更に有する方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって：
他のユーザの第２のグループを特定することを更に有し、
他のユーザの前記第２のグループは、前記ユーザの推奨を生成する際に負の影響を与えると考えられる少なくとも１つのユーザ嗜好及びユーザプロフィールにそれぞれ関連する複数の第２の個人を有し；
前記ユーザの前記推奨を生成することは、前記第２のグループの前記複数の第２の個人のうち１人以上の少なくとも１つの前記ユーザ嗜好及びユーザプロフィールに更に基づく方法。
【請求項４】
請求項３に記載の方法であって、
前記生成することは：
前記第１のグループの前記複数の第１の個人のうち１人以上の少なくとも１つの前記ユーザ嗜好及びユーザプロフィールに基づいて前記推奨を生成し；
前記第２のグループの前記複数の第２の個人のうち１人以上の少なくとも１つの前記ユーザ嗜好及びユーザプロフィールに対して前記推奨をフィルタリングすることを有する方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法であって、
前記第１のグループの前記複数の第１の個人のうち１人以上に重みを割り当てることを更に有し、
前記重みは前記複数の第１の個人のそれぞれが前記推奨を生成する際に検討される係数である方法。
【請求項６】
請求項５に記載の方法であって、
前記割り当てることは、前記ユーザが前記第１のグループの前記複数の第１の個人のうち１人以上に前記重みを割り当てることを有する方法。
【請求項７】
請求項１に記載の方法であって、
前記第１のグループは、２つ以上の第１のグループを有し、
前記方法は、前記２つ以上の第１のグループのそれぞれに重みを割り当てることを更に有し、
前記重みは前記２つ以上の第１のグループのそれぞれが前記推奨を生成する際に検討される係数である方法。
【請求項８】
請求項７に記載の方法であって、
前記割り当てることは、前記ユーザが前記２つ以上の第１のグループのそれぞれに前記重みを割り当てることを有する方法。
【請求項９】
請求項１に記載の方法であって、
前記第１のグループの前記複数の第１の個人のうち１人以上に対応する少なくとも１つの前記ユーザ嗜好及びユーザプロフィールが１つ以上の特性を有し、
前記方法は、前記１つ以上の特徴のそれぞれに重みを割り当てることを更に有し、
前記重みは前記１つ以上の特性のそれぞれが前記推奨を生成する際に検討される係数である方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の方法であって、
前記割り当てることは、前記ユーザが前記１つ以上の特性のそれぞれに前記重みを割り当てることを有する方法。
【請求項１１】
請求項３に記載の方法であって、
前記第２のグループの前記複数の第２の個人のうち１人以上に重みを割り当てることを更に有し、
前記重みは前記複数の第２の個人のそれぞれが前記推奨を生成する際に検討される係数である方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の方法であって、
前記割り当てることは、前記ユーザが前記第２のグループの前記複数の第２の個人のうち１人以上に前記重みを割り当てることを有する方法。
【請求項１３】
請求項３に記載の方法であって、
前記第２のグループは、２つ以上の第２のグループを有し、
前記方法は、前記２つ以上の第２のグループのそれぞれに重みを割り当てることを更に有し、
前記重みは前記２つ以上の第２のグループのそれぞれが前記推奨を生成する際に検討される係数である方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の方法であって、
前記割り当てることは、前記ユーザが前記２つ以上の第２のグループのそれぞれに前記重みを割り当てることを有する方法。
【請求項１５】
請求項３に記載の方法であって、
前記第２のグループの前記複数の第２の個人のうち１人以上に対応する少なくとも１つの前記ユーザ嗜好及びユーザプロフィールが１つ以上の特性を有し、
前記方法は、前記１つ以上の特徴のそれぞれに重みを割り当てることを更に有し、
前記重みは前記１つ以上の特性のそれぞれが前記推奨を生成する際に検討される係数である方法。
【請求項１６】
請求項１５に記載の方法であって、
前記割り当てることは、前記ユーザが前記１つ以上の特性のそれぞれに前記重みを割り当てることを有する方法。
【請求項１７】
請求項１に記載の方法であって、
前記特定することは、前記ユーザが前記第１のグループで前記複数の第１の個人を特定することを有する方法。
【請求項１８】
請求項３に記載の方法であって、
前記特定することは、前記ユーザが前記第２のグループで前記複数の第２の個人を特定することを有する方法。
【請求項１９】
請求項１に記載の方法であって、
前記特定することは、前記第１のグループで前記複数の第１の個人を自動的に生成することを有する方法。
【請求項２０】
請求項１９に記載の方法であって、
前記自動的に生成することは：
他のユーザの利用可能な集合からの他のユーザが推奨を生成することに対して有用である範囲を決定し；
その範囲が所定の閾値より大きい他のユーザを前記第１のグループの候補として選択することを有する方法。
【請求項２１】
請求項２０に記載の方法であって、
前記第１のグループの前記第１の個人を選択するために、選択された他のユーザを前記ユーザに提示することを更に有する方法。
【請求項２２】
請求項３に記載の方法であって、
前記特定することは、前記第２のグループで前記複数の第２の個人を自動的に生成することを有する方法。
【請求項２３】
請求項２２に記載の方法であって、
前記自動的に生成することは：
他のユーザの利用可能な集合からの他のユーザが推奨を生成することに対して有用である範囲を決定し；
その範囲が所定の閾値より小さい他のユーザを前記第２のグループの候補として選択することを有する方法。
【請求項２４】
請求項２３に記載の方法であって、
前記第２のグループの前記第２の個人を選択するために、選択された他のユーザを前記ユーザに提示することを更に有する方法。
【請求項２５】
請求項１に記載の方法であって、
前記推奨はテレビ番組の推奨である方法。
【請求項２６】
推奨を生成する装置であって：
他のユーザの第１のグループを特定し、他のユーザの前記第１のグループは、ユーザの推奨を生成する際に正の影響を与えると考えられる少なくとも１つのユーザ嗜好及びユーザプロフィールにそれぞれ関連する複数の第１の個人を有する手段と；
前記第１のグループの前記複数の第１の個人のうち１人以上の少なくとも１つの前記ユーザ嗜好及びユーザプロフィールに基づいて、前記ユーザの前記推奨を生成する推奨器と；
を有する装置。
【請求項２７】
請求項２６に記載の装置であって：
他のユーザの第２のグループを特定する手段を更に有し、
他のユーザの前記第２のグループは、前記ユーザの推奨を生成する際に負の影響を与えると考えられる少なくとも１つのユーザ嗜好及びユーザプロフィールにそれぞれ関連する複数の第２の個人を有し；
前記推奨器により前記推奨を生成することは、前記第２のグループの前記複数の第２の個人のうち１人以上の少なくとも１つの前記ユーザ嗜好及びユーザプロフィールに更に基づく装置。
【請求項２８】
コンピュータ読取可能媒体に具現され、推奨を生成するコンピュータプログラムであって：
他のユーザの第１のグループを特定し、他のユーザの前記第１のグループは、ユーザの推奨を生成する際に正の影響を与えると考えられる少なくとも１つのユーザ嗜好及びユーザプロフィールにそれぞれ関連する複数の第１の個人を有するプログラムコード手段と；
前記第１のグループの前記複数の第１の個人のうち１人以上の少なくとも１つの前記ユーザ嗜好及びユーザプロフィールに基づいて、前記ユーザの前記推奨を生成するプログラムコード手段と；
を有するコンピュータプログラム。
【請求項２９】
機械により読み取り可能であり、推奨を生成する方法のステップを実行するように前記機械により実行可能な命令のプログラムを具体的に具現したプログラム記憶装置であって、
前記方法は：
他のユーザの第１のグループを特定し、他のユーザの前記第１のグループは、ユーザの推奨を生成する際に正の影響を与えると考えられる少なくとも１つのユーザ嗜好及びユーザプロフィールにそれぞれ関連する複数の第１の個人を有し；
前記第１のグループの前記複数の第１の個人のうち１人以上の少なくとも１つの前記ユーザ嗜好及びユーザプロフィールに基づいて、前記ユーザの前記推奨を生成することを有するプログラム記憶装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は概して推奨システムに関し、特に推奨の拡張協調フィルタリング技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
推奨システムは当該技術分野において周知である。このような推奨システムは、一般的に、ユーザの視聴履歴の内容に基づいて、システムの１人以上のユーザのユーザプロフィールを構築する。内容に基づく推奨方法の課題は、ケースの代表及び類似モデルを作るために多大な努力が必要となる点である。また、内容に基づく方法はアイテムの類似性に基づいて推奨を作るため、新しく推奨されるアイテムは過去のアイテムに非常に類似する傾向になり、推奨の多様性の減少に導く。
【０００３】
他方、協調推奨方法が、内容に基づく技術の代案である。協調推奨方法は、類似のユーザが過去に好んだものに基づいて関心のあるアイテムを推奨する。協調推奨方法は、類似性メトリックを介してこれを保管する。類似性メトリックは対象のユーザと他のユーザとのリンクの差を計算する。システムが全ての利用可能なユーザをランク付けして類似の嗜好を有するユーザを見つける必要があるため、この計算処理は非常に広大になる。更に、現在の協調手法の課題は、多数のユーザに好まれているショーを推奨することが、対象のユーザに好まれることを必ずしも示すとは限らない点である。嗜好は主観的であるため、対象のユーザが嗜好を信頼したユーザの集合と反対の嗜好を有するユーザの集合とを特定することを可能にすることが、推奨システムにとって重要である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従って、従来技術に関連する前記及び他の欠点を克服する方法及び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】
【０００５】
従って、ユーザの推奨を生成する方法が提供される。その方法は、他のユーザの第１のグループを特定し、他のユーザの第１のグループは、ユーザの推奨を生成する際に正の影響を与えると考えられる少なくとも１つのユーザ嗜好及びユーザプロフィールにそれぞれ関連する複数の第１の個人を有し、第１のグループの複数の第１の個人のうち１人以上の少なくとも１つのユーザ嗜好及びユーザプロフィールに基づいて、ユーザの推奨を生成することを有する。
【０００６】
生成することが第１のグループの複数の第１の個人のうち１人以上のユーザプロフィールに基づく場合、その方法は、推奨を生成するために使用されたユーザプロフィールのそれぞれに対応する第１の個人のそれぞれから許可を取得し、ユーザプロフィールのそれぞれを格納することを更に有してもよい。
【０００７】
その方法は、他のユーザの第２のグループを特定することを更に有してもよく、他のユーザの第２のグループは、ユーザの推奨を生成する際に負の影響を与えると考えられる少なくとも１つのユーザ嗜好及びユーザプロフィールにそれぞれ関連する複数の第２の個人を有し、ユーザの推奨を生成することは、第２のグループの複数の第２の個人のうち１人以上の少なくとも１つのユーザ嗜好及びユーザプロフィールに更に基づく。生成することは、第１のグループの複数の第１の個人のうち１人以上の少なくとも１つのユーザ嗜好及びユーザプロフィールに基づいて推奨を生成し、第２のグループの複数の第２の個人のうち１人以上の少なくとも１つのユーザ嗜好及びユーザプロフィールに対して推奨をフィルタリングすることを有する。
【０００８】
その方法は、第１のグループの複数の第１の個人のうち１人以上に重みを割り当てることを更に有してもよく、重みは複数の第１の個人のそれぞれが推奨を生成する際に検討される係数である。割り当てることは、ユーザが第１のグループの複数の第１の個人のうち１人以上に重みを割り当てることを有してもよい。
【０００９】
第１のグループは、２つ以上の第１のグループを有してもよく、その場合、その方法は、２つ以上の第１のグループのそれぞれに重みを割り当てることを更に有してもよく、重みは２つ以上の第１のグループのそれぞれが推奨を生成する際に検討される係数である。割り当てることは、ユーザが２つ以上の第１のグループのそれぞれに重みを割り当てることを有してもよい。
【００１０】
第１のグループの複数の第１の個人のうち１人以上に対応する少なくとも１つのユーザ嗜好及びユーザプロフィールが１つ以上の特性を有する場合、その方法は、１つ以上の特徴のそれぞれに重みを割り当てることを更に有してもよく、重みは１つ以上の特性のそれぞれが推奨を生成する際に検討される係数である。割り当てることは、ユーザが１つ以上の特性のそれぞれに重みを割り当てることを有してもよい。
【００１１】
その方法は、第２のグループの複数の第２の個人のうち１人以上に重みを割り当てることを更に有してもよく、重みは複数の第２の個人のそれぞれが推奨を生成する際に検討される係数である。割り当てることは、ユーザが第２のグループの複数の第２の個人のうち１人以上に重みを割り当てることを有してもよい。
【００１２】
第２のグループは、２つ以上の第２のグループを有してもよく、その場合、その方法は、２つ以上の第２のグループのそれぞれに重みを割り当てることを更に有してもよく、重みは２つ以上の第２のグループのそれぞれが推奨を生成する際に検討される係数である。割り当てることは、ユーザが２つ以上の第２のグループのそれぞれに重みを割り当てることを有する。
【００１３】
第２のグループの複数の第２の個人のうち１人以上に対応する少なくとも１つのユーザ嗜好及びユーザプロフィールが１つ以上の特性を有する場合、その方法は、１つ以上の特徴のそれぞれに重みを割り当てることを更に有してもよく、重みは１つ以上の特性のそれぞれが推奨を生成する際に検討される係数である。割り当てることは、ユーザが１つ以上の特性のそれぞれに重みを割り当てることを有してもよい。
【００１４】
特定することは、ユーザが第１のグループで複数の第１の個人を特定することを有してもよい。特定することは、ユーザが第２のグループで複数の第２の個人を特定することを有してもよい。
【００１５】
特定することは、第１のグループで複数の第１の個人を自動的に生成することを有してもよい。自動的に生成することは、他のユーザの利用可能な集合からの他のユーザが推奨を生成することに対して有用である範囲を決定し、その範囲が所定の閾値より大きい他のユーザを第１のグループの候補として選択することを有してもよい。その場合、その方法は、第１のグループの第１の個人を選択するために、選択された他のユーザをユーザに提示することを更に有してもよい。
【００１６】
特定することは、第２のグループで複数の第２の個人を自動的に生成することを有してもよい。自動的に生成することは、他のユーザの利用可能な集合からの他のユーザが推奨を生成することに対して有用である範囲を決定し、その範囲が所定の閾値より小さい他のユーザを第２のグループの候補として選択することを有してもよい。その場合、その方法は、第２のグループの第２の個人を選択するために、選択された他のユーザをユーザに提示することを更に有してもよい。
【００１７】
推奨はテレビ番組の推奨でもよい。
【００１８】
また、推奨を生成する装置が提供される。その装置は、他のユーザの第１のグループを特定し、他のユーザの第１のグループは、ユーザの推奨を生成する際に正の影響を与えると考えられる少なくとも１つのユーザ嗜好及びユーザプロフィールにそれぞれ関連する複数の第１の個人を有する手段と、第１のグループの複数の第１の個人のうち１人以上の少なくとも１つのユーザ嗜好及びユーザプロフィールに基づいて、ユーザの推奨を生成する推奨器とを有する。
【００１９】
その装置は、他のユーザの第２のグループを特定する手段を更に有してもよく、他のユーザの第２のグループは、ユーザの推奨を生成する際に負の影響を与えると考えられる少なくとも１つのユーザ嗜好及びユーザプロフィールにそれぞれ関連する複数の第２の個人を有し、推奨器により推奨を生成することは、第２のグループの複数の第２の個人のうち１人以上の少なくとも１つのユーザ嗜好及びユーザプロフィールに更に基づく。
【００２０】
また、本発明の方法を実行するコンピュータプログラムプロダクトと、コンピュータプログラムプロダクトを格納するプログラム記憶装置とが提供される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
本発明の前記及び他の特徴、態様及び利点は、以下の説明、特許請求の範囲及び添付図面に関連してより良く理解される。
【００２２】
本発明は多数の様々な推奨器に適用可能であるが、テレビ番組推奨器の環境に特に有用であることが認められる。従って、本発明の適用性をテレビ番組推奨器に限定せずに、本発明についてこのような環境で説明する。しかし、当業者は本発明の推奨器が他の環境（ラジオ番組推奨器、広告推奨器、並びに商品及び／又はサービスの推奨器等）にも用途を有することがわかる。
【００２３】
図１を参照すると、視聴者にビデオコンテンツの推奨を生成する装置の実装が図示されている。装置は一般的に参照符号100で示されている。装置は、ReplayTV(R)及びTiVo(R)のように、パーソナルビデオレコーダ（PVR）のようなセットトップボックスでもよい。このようなPVRは当該技術分野において周知である。一般的に、PVRは、メモリに格納された視聴者のユーザプロフィールに基づいて、テレビショーのようなビデオコンテンツを推奨する。ユーザプロフィールは、視聴者の視聴履歴及び／又は視聴者による手動入力に基づいて視聴者の視聴嗜好を示す。この開示の目的で、“視聴者”は、ビデオコンテンツが推奨される人を意味し、“ユーザ”は視聴者から遠隔位置の複数のユーザに対応する人を意味する。遠隔位置のユーザは、ビデオコンテンツを推奨し得るという程度で装置100と同様に装備された装置をそれぞれ有してもよい。ユーザの装置は参照符号101で示されており、そのような装置101は装置100のものと類似の特徴を有すると仮定される。しかし、当業者は、装置101が装置100と異なって構成されて、依然として本発明の方法を実行するように協調してもよいことを認める。例えば、ユーザの装置101は、ユーザプロフィール及び／又はユーザ嗜好を構築して格納するように構成されてもよいが、推奨を生成することができなくてもよい。
【００２４】
一般的に、装置100は、少なくとも１つの他のユーザの装置101にアクセスし、装置101に格納されたユーザ嗜好及び／又はユーザプロフィールを受信するために、電話ネットワーク104で動作するモデム102のように、ユーザからユーザ嗜好及び／又はユーザプロフィールを受信する手段を有する。しかし、ユーザからユーザ嗜好及び／又はユーザプロフィールを受信する手段はまた、CD、DVD又はフロッピー（登録商標）ディスクのようなポータブル記憶装置にそのような情報を格納し、ポータブル記憶装置からそれを読み取る手段を装置100に提供することを有してもよい。以下に説明するように、ユーザはユーザのグループに分割されてもよい。１つ以上の第１のグループは、視聴者に推奨を生成する目的で正の影響を与えると考えられる個々のユーザを有してもよい。代替として、第１のグループは“仲間”グループとも呼ばれる。１つ以上の第２のグループは、視聴者に推奨を生成する目的で負の影響を与えると考えられる個々のユーザを有してもよい。代替として、第２のグループは“非仲間”グループとも呼ばれる。
【００２５】
装置100は、プロセッサ106を更に有する。以下に説明するように、プロセッサの機能には、装置100の一般的な機能を実行することに加えて、仲間グループの個人のうち１人以上の少なくとも１つのユーザ嗜好及びユーザプロフィールに基づいて、場合によっては非仲間グループの個人のうち１人以上の少なくとも１つのユーザ嗜好及びユーザプロフィールに基づいて、視聴者の推奨を決定することが挙げられる。プロセッサはそれに動作可能に接続され、視聴者のユーザプロフィールとビデオコンテンツと本発明の方法を実行する命令と装置100の一般的な機能とを格納する記憶装置108を有する。単一の記憶装置108として図示されているが、前記のいずれか１つ以上を格納するために、１つより多くの記憶装置が提供されてもよい。装置は、ユーザプロフィールに基づいてビデオコンテンツの推奨を決定する推奨器110（又は当該技術分野において推奨エンジンとして知られている）を更に有する。以下に説明するように、推奨器110は、仲間グループの個人のうち１人以上の正の影響に基づいて推奨を決定し、非仲間グループの個人のうち１人以上の負の影響に基づいて推奨を決定してもよい。
【００２６】
装置100は、それに動作可能に接続され、信号線116を介してディスプレイ114に装置100により提供されるビデオコンテンツを表示するモニタ112を更に有する。モニタ112は、放送、ケーブル若しくは衛星信号を受信するテレビでもよく、又はストリーミングビデオ信号を受信するコンピュータモニタでもよい。モニタ112はまた、装置100に命令を入力するために装置100により生成されたユーザインタフェースを表示してもよい。特に、以下に説明するように、視聴者は、モニタ112に表示された適切なユーザインタフェースから第１及び第２のグループを作る個々のユーザを選択又は指示してもよい。以下に説明するように、視聴者はまた、グループ、グループの個人、及び／又はグループの個人のいずれかに対応するユーザ嗜好及び／又はユーザプロフィールの特性に重みを割り当てるために、ユーザインタフェースを使用してもよい。このようなユーザインタフェースの構成は、当業者の認識範囲内であり、従ってその詳細な説明は簡潔にするために省略される。装置100は、リモコン118のように、ユーザインタフェースと連動する手段を更に有する。当該技術分野において既知のように、リモコンは無線でもよく、プロセッサ106に動作可能に接続された受信機122と無線通信する送信機120を有する。他のユーザに対応する装置101は、リモコン119と、例えば視聴者にユーザインタフェースを送信する承認を提供するために装置101とインタフェースするユーザインタフェースとを同様に備えることが好ましい。
【００２７】
図２は、推奨器の他の実施例を示しており、同様の機能は同様の参照符号で示されている。図２のシステムでは、推奨器はモニタと一体化しており、参照符号200で示されている。モニタ200は、放送、ケーブル若しくは衛星信号を受信するテレビでもよく、又はストリーミングビデオ信号を受信するコンピュータモニタでもよい。
【００２８】
推奨を生成する方法について、図１及び２を参照して説明する。（従来技術で行われているように）嗜好情報が利用可能なデータベースの全ての利用可能なユーザと視聴者との間で類似性を計算する代わりに、本発明の方法は、推奨を生成する際に何のユーザを信頼すべきかを、視聴者が装置100、200に示唆することを可能にする。特に、仲間グループ（“正の影響”）又は拡張仲間リストが視聴者により作られてもよい。ユーザの推奨は、仲間グループの個人のうち１人以上の少なくとも１つのユーザ嗜好及びユーザプロフィールに基づいて生成されてもよい。仲間グループの個人のそれぞれは、ユーザの推奨を生成する際に正の影響を与えると考えられるユーザ嗜好及び／又はユーザプロフィールに関連する。このような手法の利点は、装置が全てのユーザを検査して類似の嗜好を有するユーザを見つける必要がないという点である。推奨の生成が、仲間グループの個人のうち１人以上のユーザプロフィールに基づく場合、このような個人から許可が得られるべきである。個人は装置101の適切なユーザインタフェースを通じてこのような許可を認めてもよい。更に、このような許可を認める個人のユーザプロフィールは、記憶装置108に格納されてもよい。非仲間リストからの個人のユーザプロフィールが推奨を生成する際に使用される場合にも同様の機構が使用されてもよい。
【００２９】
視聴者はまた、グローバルにリストに重みを与えてもよく、リストの個人に重みを与えてもよい。重みはユーザ嗜好及び／又はユーザプロフィールの特有の特性に基づいて更に与えられてもよい。このように、視聴者は仲間グループの個人のうち１人以上に重みを割り当ててもよく、重みは複数の個人のそれぞれが推奨を生成する際に検討される係数である。１つより多くの仲間グループが提供される場合、視聴者はまた、仲間グループのそれぞれに重みを割り当ててもよく、重みは仲間グループのそれぞれが推奨を生成する際に検討される係数である。更に、仲間グループの個人のうち１人以上に対応する少なくとも１つのユーザ嗜好及びユーザプロフィールが１つ以上の特性（時間、曜日等）を有する場合、視聴者はまた、それぞれの特性に重みを割り当ててもよく、重みは特性のそれぞれが推奨を生成する際に検討される係数である。ユーザは適切なユーザインタフェース等を通じて前述の重みのうちいずれかを割り当ててもよい。
【００３０】
更に、装置100、200はまた、視聴者が嗜好を全く好まない（“負の影響”）個人の非仲間グループを指定する選択肢を視聴者に提供してもよい。非仲間グループの個人のそれぞれは、ユーザの推奨を生成する際に負の影響を与えると考えられるユーザ嗜好及び／又はユーザプロフィールに関連する。推奨を生成するために仲間グループと非仲間グループとが共に使用される場合、推奨はまた、非仲間グループの個人のうち１人以上の少なくとも１つのユーザ嗜好及びユーザプロフィールに基づく。仲間グループと非仲間グループとの双方が推奨を生成するために使用される場合、まず、装置は仲間グループの個人により前に好まれているテレビ番組（又は推奨される他の対象）を見つける。次に、非仲間グループの個人がこれらのテレビ番組を好まないように、テレビ番組をフィルタリングする。このフィルタリングはまた、仲間グループに関して前述した重みのうちいずれかに応じてもよい。更に、仲間グループに関して前述したように、重みは視聴者により提供されてもよい。
【００３１】
視聴者はまた、仲間及び／又は非仲間グループの個人を特定してもよい。視聴者は、適切なユーザインタフェースとデータ入力手段（リモコン118又はキーボード（図示せず））とを通じてこのような個人を特定してもよい。代替として、視聴者が仲間及び非仲間グループを装置（装置100、200）に提供する代わりに、プロセッサ106は、過去の嗜好履歴が推奨に対してどの程度有用であったかに基づいて、ユーザの利用可能な集合を仲間及び非仲間グループに分割することにより、グループを自動的に生成してもよい。次に、このグループを視聴者に提示して視聴者が何のユーザを保持して何を削除するかを決定することを可能にしてもよく、又はシステムがランク付けすることによりこれらのユーザを更に調整してもよい。このように、視聴者は何の影響を選択して保持するかの更なる制御及び洞察を有する。同様に、視聴者は、適切なユーザインタフェースを通じて、何の個人を保持して何を削除するかを特定してもよい。
【００３２】
本発明の方法は、コンピュータソフトウェアプログラムにより実行されてもよく、このようなコンピュータソフトウェアプログラムはその方法の個々のステップに対応するモジュールを有してもよい。当然のことながら、このようなソフトウェアは集積チップ又は周辺装置のようなコンピュータ読取可能媒体に具現されてもよい。
【００３３】
本発明の例示的な実施例と考えられるものについて図示及び説明したが、当然のことながら、本発明の要旨を逸脱することなく、形式又は詳細で様々な変更及び変形が容易に行われ得ることがわかる。従って、本発明は説明及び図示した正確な形式に限定されず、特許請求の範囲内に入り得る全ての変更をカバーするように構成されるべきであることを意図する。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明のテレビ推奨器の実施例
【図２】図１のテレビ推奨器の他の実施例
【図１】
2007515713.tif 000003
【図２】
2007515713.tif 000004
【国際調査報告】
2007515713.tif 000005
2007515713.tif 000006
2007515713.tif 000007