(57)【要約】  本発明は、コンテンツ推奨方法及び装置並びにユーザプロファイル更新方法及び装置に関する。本方法は、現在のコンテンツ推奨方法に基づきユーザに推奨を行う前に、コンテンツ警告処理ステップを追加し、これにより、以前にユーザに直接提供可能な推奨が、ユーザへの送信前にコンテンツ警告方法により対応して処理されねばならない。あるいは、ユーザのフィードバック情報の受信後、本方法及びシステムは、コンテンツ警告方法により対応してフィードバック情報を処理し、コンテンツ警告方法により処理されたフィードバック情報に従ってユーザプロファイルを更新する。本発明は、より慎重かつ正確にコンテンツを推奨することが可能であり、可能な限りユーザに所望されないプログラムの推奨を回避するため、ユーザの要求にさらに従う推奨を行う。
2007519326.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツ推奨方法であって、
ａ．ある情報特性を有するコンテンツ情報を受信するステップと、
ｂ．前記コンテンツ情報とユーザプロファイルとをマッチングするステップと、
ｃ．前記情報特性に従ってコンテンツ警告方法により対応して前記マッチングされた結果を処理するステップと、
ｄ．前記コンテンツ警告方法により処理された前記結果に従って、前記対応する情報を前記ユーザに推奨するステップと、
を有す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、
前記情報特徴は、コンテンツ特性とあるプログラム情報とを有す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、
前記あるプログラム情報は、概要におけるキーワードであ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、
前記ステップｃは、
ｃ１．前記情報特性から対応する警告特性を取得するステップと、
ｃ２．前記警告特性に従って、前記コンテンツ情報の包括的警告レベルを取得するステップと、
ｃ３．前記包括的警告レベルに従って対応して前記マッチングされた結果を処理するステップと、
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、
前記警告特性は、年齢、セックス、暴力、下品、差別及び薬の少なくとも１つを有する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、
前記ステップｃ２は、
前記警告特性のパラメータを取得するステップと、
前記対応する警告レベルを取得するため、前記パラメータと対応する所定の閾値とを比較するステップと、
前記包括的警告レベルを取得するため、前記警告レベルを処理するステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項７】
ユーザプロファイル更新方法であって、
ａ．コンテンツ情報の情報特性を取得するステップと、
ｂ．前記ユーザから前記コンテンツ情報のフィードバック情報を取得するステップと、
ｃ．前記情報特性に従ってコンテンツ警告方法により対応してフィードバック情報を処理するステップと、
ｄ．前記処理されたフィードバック情報に従って前記ユーザプロファイルを更新するステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項７記載の方法であって、
前記情報特性は、コンテンツ特性とあるプログラム情報とを有することを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項８記載の方法であって、
前記あるプログラム情報は、概要におけるキーワードであることを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項７記載の方法であって、
前記ステップｂは、
ｂ１．前記情報特性から対応する警告特性を取得するステップと、
ｂ２．前記警告特性に従って前記コンテンツ情報の包括的警告レベルを取得するステップと、
ｂ３．前記包括的警告レベルに従って対応してフィードバック情報を処理するステップと、
を有する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、
前記警告特性は、年齢、セックス、暴力、下品、差別及び薬の少なくとも１つを有することを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項１０記載の方法であって、
前記ステップｂ２は、
前記警告特性のパラメータを取得するステップと、
前記対応する警告レベルを取得するため、前記パラメータと対応する所定の閾値とを比較するステップと、
前記包括的警告レベルを取得するため、前記警告レベルを処理するステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項１３】
コンテンツ推奨装置であって、
ある情報特性を有するコンテンツ情報を受信する情報受信手段と、
前記コンテンツ情報とユーザプロファイルとをマッチングするマッチング手段と、
前記情報特性に従ってコンテンツ警告方法により対応して前記マッチングされた結果を処理するコンテンツ警告処理手段と、
前記コンテンツ警告方法により処理された結果に従って前記対応する情報をユーザに推奨するフィルタリング手段と、
を有することを特徴とする装置。
【請求項１４】
請求項１３記載の装置であって、
前記コンテンツ警告処理手段はさらに、
前記情報特性から対応する警告特性を取得する警告特性取得手段と、
前記警告特性に従って前記コンテンツ情報の包括的警告レベルを取得する包括的警告レベル取得手段と、
前記包括的警告レベルに従って対応して前記マッチングされた結果を処理する情報処理手段と、
を有することを特徴とする装置。
【請求項１５】
ユーザプロファイル更新装置であって、
コンテンツ情報の一部の情報特性を取得し、ユーザから前記コンテンツ情報のフィードバック情報を取得するユーザ通信手段と、
コンテンツ警告方法により対応して前記フィードバック情報を処理するコンテンツ警告処理手段と、
前記処理されたフィードバック情報に従って前記ユーザプロファイルを更新するユーザプロファイル更新手段と、
を有することを特徴とする装置。
【請求項１６】
請求項１５記載の装置であって、
前記コンテンツ警告処理手段は、
前記情報特性から前記対応する警告特性を取得する警告特性取得手段と、
前記警告特性に従って前記コンテンツ情報の包括的警告レベルを取得する包括的警告レベル取得手段と、
前記包括的警告レベルに従って対応して前記フィードバック情報を処理する情報処理手段と、
を有することを特徴とする装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンテンツ推奨方法及び装置に関し、より詳細には、コンテンツを慎重に推奨する方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
現代の通信技術の発達により、人々は任意の時点において大量の情報を取得することが可能である。人々が選択のため大量過ぎる情報に直面するとき、人々は自らが実際に興味のあるコンテンツを迅速に検出することを手助けすることが可能なツール、すなわち、個人専用のコンテンツ推奨システムの必要が急務である。現在、各種コンテンツ推奨システムが、すでにテレビ、放送及びインターネットの分野において広範に適用されてきた。
【０００３】
図１は、従来技術におけるコンテンツ推奨システムのブロック図であり、当該システムは、情報を受信する情報受信手段１６０と、ユーザの嗜好特性を格納するユーザプロファイル格納手段１１０と、ある数値である情報に対するユーザの興味度を計算及び取得するため、受信した情報とユーザ嗜好特性とを比較するマッチング手段１２０と、計算された興味度に基づきユーザが興味を有する情報を選択し、当該情報をユーザに推奨するフィルタリング（ｓｉｅｖｅ）手段１３０と、ユーザが視聴のためのインタラクティブ手段により推奨された情報を選択し、視聴のため必要としない情報をスキップし、自らのユーザプロファイルを変更するため他のフィードバックを与えることが可能な、ユーザと推奨システムとの間で情報をやりとりするユーザインタラクティブ手段１４０と、ユーザのフィードバック情報に従ってユーザプロファイルを更新するユーザプロファイル変更手段１５０とを有する。
【０００４】
しかしながら、現在の推奨方法は、いくつかの問題点を有する。ユーザが陽気な映画に対する明確なリクエストを有する場合、対応するユーザプロファイルが更新される。その後、推奨システムは常にユーザに多すぎる陽気な映画を推奨し、ユーザに大きな面倒をかけるであろう。
【０００５】
上述の不要なトラブルを取り除くため、ユーザは、戦争映画などの他のプログラムを視聴する要求をすることにより推奨を変更するかもしれない。しかしながら、推奨システムが多すぎる戦争映画プログラムを推奨するという問題が、即座に生じる。
【０００６】
例えば、ウォールストリートマガジンのレポートによると、ユーザの推奨システムは、陽気なものに関するプログラムをユーザに推奨し、試みとしてユーザが戦争映画を用いて推奨システムによりなされた推奨を変更し、推奨システムは残念なことに、第三帝国を顧みることに熱心であるということを主張し、第三帝国に関する映画を推奨し続ける。
【０００７】
従って、コンテンツ推奨のエラーが、特に暴力、セックスなどのデリケートなコンテンツに関するプログラムを推奨する場合、ユーザに多くのトラブルをもたらすことを見ることができる。従って、より慎重かつ正確な推奨システムが必要とされる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の課題の１つは、上述の従来技術による推奨システムに存在する欠点を解消し、あるデリケートなコンテンツをユーザに慎重かつ正確に推奨するため、コンテンツを推奨する新たな方法を提供することである。本方法は、まず、コンテンツ特性と概要においてキーワードとすることが可能なプログラム固有情報とを有するコンテンツ情報を受信し、次に、コンテンツ情報とユーザプロファイルとをマッチングし、その後、情報特性に従ってマッチングされた結果に対して対応するコンテンツ警告処理を実行し、最後に、コンテンツ警告処理後に取得された結果に従って、対応する情報をユーザに推奨することを有する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
コンテンツ警告処理の手順は、以下の通りである。すなわち、情報特性から対応する警告特性を取得し、当該警告特性に従ってコンテンツ情報の包括的警告レベルを取得し、包括的警告レベルに従って対応してマッチングされた結果を処理し、警告特性は、年齢、セックス、暴力、下品、差別及び薬の少なくとも１つを有する。
【００１０】
包括的警告レベルは、以下のように取得される。すなわち、警告特性のパラメータを取得し、対応する警告レベルを取得するため、当該パラメータと対応する所定の閾値とを比較し、その後、包括的警告レベルを取得するため、警告レベルを処理する。
【００１１】
本推奨方法は、ユーザプロファイルとコンテンツ情報とをマッチングした後、プログラム推奨前に、コンテンツ警告処理ステップを追加するため、本方法は、デリケートなコンテンツの推奨により慎重となり、ユーザにより予期されない上記コンテンツを推奨することを防ぐ。
【００１２】
本発明の他の課題は、上述の推奨システムにおける欠点を取り除き、一部のデリケートなコンテンツをユーザに対してより慎重かつ正確に推奨するため、ユーザプロファイルを更新する新たな方法を提供することである。本方法は、まず、コンテンツ情報の情報特性を取得し、ユーザからコンテンツ情報のフィードバック情報を取得し、情報特性に従ってフィードバック情報に対して対応するコンテンツ警告処理を実行し、処理されたフィードバック情報に従ってユーザプロファイルを更新することを有する。
【００１３】
ユーザプロファイルを更新する手続中、フィードバック情報に対する対応するコンテンツ警告処理が、フェードバック情報がユーザプロファイルを更新するのに使用される前に実行され、この結果、フィードバック情報は、ユーザの要求をより正確に反映することが可能である。この推奨システムは、ユーザプロファイルに不要な影響をもたらさず、ユーザのときどきの行動による望ましくないコンテンツをユーザに推奨しなくなる。
【００１４】
図面及び請求項に関してなされた以下の説明を参照して、本発明の他の課題及び実現が明らかであり、本発明のより包括的理解を得ることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
図２は、本発明の実施例によるコンテンツ推奨システムの構造図である。この推奨システムは、情報受信手段１６０と、マッチング手段１２０と、コンテンツ警告処理手段２８０と、フィルタリング手段１３０とを有する。
【００１６】
情報受信手段１６０は、放送、テレビ局又はインターネットなどから与えられるデジタルテレビ電子番組ガイドなどの外部からの情報を受信するのに利用される。この情報は、プログラム固有情報とコンテンツ特性から構成される固有の情報特性を有する。プログラム固有情報は、プログラムの概要のキーワードとすることができる。
【００１７】
マッチング手段１２０は、マッチング結果を取得するため、ユーザプロファイルとコンテンツ情報とをマッチングするのに利用される。具体的には、固有情報特性のユーザの包括的な興味度を取得するため、ユーザプロファイルの嗜好特性とコンテンツ情報の固有情報特性との間の類似性マッチングが実行される。
【００１８】
コンテンツ警告処理手段２８０は、情報特性に従ってマッチング結果に対する対応するコンテンツ警告処理を実行するのに利用される。本手段は、情報特性から対応する警告特性を取得する警告特性取得手段２８２と。警告特性に従ってコンテンツ情報の包括的な警告レベルを取得する包括的警告レベル取得手段２８４と、包括的警告レベルに従ってマッチング結果を対応して処理する情報処理手段２８６とを有する。
【００１９】
フィルタリング手段１３０は、コンテンツ警告処理が行われた情報をユーザに推奨するのに利用される。フィルタリング手段１３０は、設定された閾値を介し、コンテンツ警告処理が行われた情報からユーザが興味のある情報をフィルタリングし、興味度による順序によりフィルタリングされた情報を整理し、その後、当該ユーザに対する推奨リストを生成する。
【００２０】
コンテンツ推奨システムはさらに、ユーザの嗜好特性を格納するユーザプロファイル格納手段１１０を有する。
【００２１】
コンテンツ推奨システムはさらに、ユーザと推奨システムとの間で情報をやりとりするユーザインタラクティブ手段１４０を有し、ユーザは、このインタラクティブ手段により視聴のための推奨情報を選択し、ユーザが興味のない情報をスキップし、ユーザプロファイルを更新するため他のフィードバック情報を与えるようにしてもよい。
【００２２】
コンテンツ推奨システムはさらに、ユーザのフィードバック情報に従ってユーザプロファイルを動的に更新するユーザプロファイル変更手段１５０を有する。例えば、実際の推奨情報のユーザの興味度は、ユーザが推奨情報を閲覧する時間と情報を再生するのに要する所定の時間との間の比率に従って決定され、これにより、ユーザパラメータが更新される。
【００２３】
図３は、本発明の実施例によるコンテンツ推奨方法のフローチャートである。
【００２４】
まず、コンテンツ情報が受信される（ステップＳ３００）。例えば、コンテンツ情報は、デジタルテレビ番組ガイドからのテレビ番組のメタデータであり、当該メタデータは、タイプ、言語、俳優、キーワードなどの多数の固有情報特性を有し、番組はｎ個の固有情報特性により構成されるベクトル、すなわち、
【００２５】
【数１】
2007519326.tif 000003
として表すことが可能である。ここで、ｕｉは固有情報特性「項」ｔｉの加重値であり、当該加重値は、「項」ｔｉがプログラムメタデータのキー情報に属する場合、ｕｉ＝１であり、そうでない場合、ｕｉ＝０となるなどのルールに従ってとられる。映画「Ｓｉｌｅｎｔ  Ｌａｍｂ」のメタデータが受信され、当該映画は、「映画」、「戦争」、「暴力」、「セックス」などの４つの情報特性を有すると仮定する。「映画」、「暴力」及び「セックス」はプログラムメタデータのキー情報であり、それらの加重値は１であり、「戦争」がプログラムメタデータのキー情報でないため、それの加重値は０であり、当該プログラムは、
【００２６】
【数２】
2007519326.tif 000004
として表すことができる。
【００２７】
このとき、類似性マッチングがコンテンツ情報とユーザプロファイルとの間で実行され、これにより、当該番組のユーザの包括的興味度を取得することができる（ステップＳ３２０）。ユーザプロファイルは、ｍ個のユーザ嗜好特性「項」から構成可能出であり、嗜好特性は三組（「項」，加重値，優先レベル）として規定することができ、このとき、プロファイルは、
【００２８】
【数３】
2007519326.tif 000005
として表すことが可能である。ここで、ｔｉは嗜好特性「項」であり、ｗｉは「項」ｔｉの加重値であり、ｉはプロファイルにおけるｔｉの優先レベルである。加重値と優先レベルは、プロファイルにおける「項」の相対重要度を表し、例えば、ユーザプロファイルＰは以下のユーザ嗜好特性を有する。
【００２９】
Ｐ＝（（映画，２．４１，１），（戦争，１．８０，２），（暴力，１．４４，３），（セックス，１．２８，４），（ラブ，１．１２，５））
計算の簡単化のため、プロファイルを構成するのにユーザの嗜好を最も良く表すｎ「項」を取得し、すなわち、プロファイルを構成するための最大加重値を有するｎ「項」を取得し、このとき、プロファイルＰは以下のベクトルにより表されるかもしれない。
【００３０】
【数４】
2007519326.tif 000006
ここで、ｗｉは、プロファイルにおける「項」の加重値である。ｎ＝４と仮定すると、プロファイルＰは、
【００３１】
【数５】
2007519326.tif 000007
として表すことができる。
【００３２】
従来のベクトル空間の概念によると、プログラム情報ベクトルとユーザ嗜好ベクトルとの間の類似性は、それらの間の相関を表す。対応する「項」間の加重値により類似度を測定することができる。通常、測定の基準として２つのベクトル間の角度のコサイン値を採用する。プログラム情報ベクトルＣ＝（ｕ１，．．．，ｕｎ）とユーザプロファイルベクトルＰ＝（ｗ１，．．．，ｗｎ）を設定すると、それらの間の類似性は以下の式から取得することができる。
【００３３】
【数６】
2007519326.tif 000008
プログラム情報ベクトルがＣ＝（１，０，１，１）であり、嗜好プロファイルベクトルＰ＝（２．４１，１．８０，１．４４，１．２８）である場合、それらの間の類似性、すなわち、当該プログラムのユーザの包括的興味度は、
【００３４】
【数７】
2007519326.tif 000009
となる。
【００３５】
その後、対応するコンテンツ警告処理が、上記マッチング結果に基づき実行される（ステップＳ３４０）。このステップは、包括的警告レベルｙにより包括的興味度を重み付けするためのものであり、この結果、包括的興味度はユーザがどれくらい当該プログラムに興味があるかに関する程度をより正確に反映させることができる。包括的警告レベルがｙ＝０．６であると仮定すると、重み付け後、包括的警告レベルは、ｙ＝０．８３×０．６＝０．４９８となる。
【００３６】
従って、コンテンツ警告により重み付けされた後、当該プログラムのユーザの包括的興味度は引き下げられる。包括的警告レベルを用いて包括的興味度をどのように重み付けするかに関する詳細は、図４に関連して以下の説明が与えられる。
【００３７】
次に、コンテンツ警告処理が行われた情報が、ユーザに推奨される（ステップＳ３６０）。閾値が設定され、ユーザが興味のあるプログラムが当該閾値を介しフィルタリングされる。ある番組に対するユーザの包括的興味度が閾値より高い場合、ユーザは当該プログラムに興味があるとみなされ、当該プログラムが選択される。番組への包括的興味度が高いほど、ユーザは当該プログラムにより興味がある。その後、プログラムに対する興味度に従って順序付けされ、これにより、ユーザにプログラムを推奨するための推奨リストが構成される。
【００３８】
閾値が０．６に等しいと仮定すると、ステップ３４０において取得された包括的警告興味度０．４９８は０．６より小さいため、ユーザに推奨されようとする映画「Ｓｉｌｅｎｔ  Ｌａｍｂ」は、もはや警告処理後にはユーザに推奨されない。
【００３９】
ユーザのフィードバック情報が受信される（ステップＳ３８０）。このフィードバック情報は、ユーザが推奨されたコンテンツ又は推奨されたプログラムのユーザの嗜好度を反映する他の情報を視聴する時間とすることが可能である。フィードバック情報のコンテンツはまた、ユーザによる推奨されたプログラムの視聴、消去及びスキップを介し提供することが可能である。
【００４０】
最後に、ユーザプロファイルは、ユーザのフィードバック情報に従って更新される（ステップＳ３９０）。この更新は、嗜好特性「項」、それの加重値及び優先レベルの更新を含む。これらのファイルに含まれる「項」に関して、それらの加重値は、式（６）及び（７）に従って、フィードバック結果に基づき変更される。
【００４１】
【数８】
2007519326.tif 000010
ただし、ｗｉは、フィードバックからの変更後の「項」ｔｉの加重値であり、ｗｉはフィードバック前の「項」ｔｉの加重値であり、βはユーザが当該プログラムを視聴する時間（Ｔｒ）とプログラム自体の時間（Ｔｔ）との間の比率である。βは、推奨されたプログラムに対するユーザの興味度としてみなすことができる。
【００４２】
ｆ（ｉ）は、プロファイルにおける「項」ｔｉの優先度の逆数であり、例えば、ｔｉの優先度が４でアル場合、ｆ（ｉ）＝ｆ（４）＝０．２５であり、ｆ（ｉ）はユーザの視聴の履歴の記録を反映する。
【００４３】
プロファイルに含まれない上記「項」について、処理モードは以下のようになる。まず、「項」の加重値が計算される。
【００４４】
【数９】
2007519326.tif 000011
ただし、ｗｉは新たな「項」ｔｉの加重値であり、βの意味は前述の通りである。「項」ｔｉはプロファイルに含まれていないため、ｆ（ｉ）は上記方法により計算することはできず、それはデフォルト値ε（例えば、１／５０＝０．０２など）として規定することができる。
【００４５】
次に、計算後に取得されたｗｉが現在の閾値λ（０．０１など）より大きい場合、ユーザプロファイルの嗜好情報に「項」を加え、そうでない場合、それを無視する。
【００４６】
ここで、プログラム「Ｇｏｎｅ  ｗｉｔｈ  ｔｈｅ  Ｗｉｎｄ」がユーザに推奨されるシンプルな例が与えられる。このプログラムは、１８０分を要し、多数の「キーワード」を含み、その１つは「結婚」であり、ユーザは１６０分の視聴後にプログラムを変更する。このとき、プロファイルの対応する嗜好特性「結婚」の加重値（ＷＭａｒｒｉａｇｅ＝１．４４）は、
【００４７】
【数１０】
2007519326.tif 000012
として変更される。
【００４８】
図４は、本発明の実施例によるコンテンツ警告処理のフローチャートである。
【００４９】
まず、対応する警告特性が情報特性から取得される（ステップＳ４２０）。この警告特性は年齢とすることができ、例えば、ＭＰＡＡは、Ｇ（一般レベル）、ＰＧ（指示されるようなペアレントガイドによる視聴）、ＰＧ−１３（指示されるような１３歳以下の子供に対するペアレントガイドによる視聴）、Ｒ（アダルトガイドによる視聴に制限される）、ＮＧ−１７（１７歳以下の子供は視聴不可）の年齢インデックスを利用することによって、映画とテレビ番組を分類する。
【００５０】
また、警告特性は、セックス（ノー，暗示された，顕示された，成人制限，暴力）、人間に対する暴力（ノー，穏やか，強力，殺害）、動物に対する暴力（ノー，穏やか，殺害）、架空のキャラクターに対する暴力（ノー，穏やか，殺害）、下品（ノー，ときどきの罵り，頻繁な罵り，ときどきの辛辣な罵り，頻繁な辛辣な罵り）、差別（ノー，意図的）、薬（ノー，使用説明，指示詳細）などＴＶ−Ａｎｙｔｉｍｅにより規定されるカテゴリなどの警告の他の評価可能な分類とすることができる。
【００５１】
上記警告特性は、従来のジャンル警告スポッティング（Ｇｅｎｒｅ  Ａｌｅｒｔ  Ｓｐｏｔｔｉｎｇ）により提供することができる。ジャンル警告スポッティングは、プログラムコンテンツ特性から対応する警告特性を取得する。
【００５２】
例えば、上記説明は、受信したプログラム「Ｓｉｌｅｎｔ  Ｌａｍｂ」のメタデータを示している。このプログラムは、４つの情報特性を有する。予め設定された警告特性と比較すると、それらのうちの「暴力」と「個性」が警告特性である。
【００５３】
次に、これらの警告特徴は、０〜１などの値を有するパラメータにマッピングされる（ステップ４４０）。例えば、人間に対する暴力（ノー，穏やか，強力，殺害）はＬ１（０，０．３，０．６，１）にマッピング可能であり、セックス（ノー，暗示された，顕示された，成人制限，暴力）はＬ２＝（０，０．２５，０．５，０．７５，１）にマッピング可能であり、年齢（Ｇ，ＰＧ，ＰＧ−１３，Ｒ，ＮＣ−１７）はＬ３＝（０，０．２５，０．５，０．７５，１）などにマッピング可能である。
【００５４】
このとき、上記ルールに従って、映画「Ｓｉｌｅｎｔ  Ｌａｍｂ」の警告特性のパラメータを取得することができる。
【００５５】
【数１１】
2007519326.tif 000013
次に、上記パラメータは、対応する警告レベルを取得するため、それぞれ対応する閾値と比較される（ステップＳ４６０）。警告特性のパラメータが対応する閾値より大きい場合、警告がトリガーされる。セックスなどの警告特性が対応する所定の閾値がＴ１＝０．３であると仮定すると、Ｌ１＞０．３のとき警告がトリガーされる。すなわち、セックスに対応する（顕示された）Ｌ１は０．５（＞０．３）に等しく、警告がトリガーされる。暴力（強力）などの警告特性が対応する所定の閾値がＴ１＝０．４であると仮定すると、Ｌ２＝０．６＞０．４のとき、対応する警告レベルを与えるように警告がトリガーされる。
【００５６】
この警告レベルは、以下のように取得することが可能である。すなわち、Ｌ１≦Ｔｉである場合、出力値は警告が存在しないことを示す０であり、そうでない場合には、警告がトリガーされ、警告レベルはＬｉ−Ｔｉである。パラメータと所定の閾値を比較する前、各警告特性（年齢，セックス，暴力など）のパラメータＬ１に対して、センシティビティ（ｓ１，ｓ２，．．．）を設定することができる。センシティビティが高いほど、警告特性が推奨に対してより大きな影響を有することを示すＬ２×Ｓ１の値は高くなる。ユーザが警告特性のセンシティビティを１つずつ調整するため、又はユーザがセンシティビティの範囲を選択することを通じて、警告特性のセンシティビティをより容易に調整するための選択肢を提供することが可能である。従って、プログラム「セックス」及び「暴力」などの警告特性によりトリガーされる警告レベルは、以下のようにされる。
【００５７】
【数１２】
2007519326.tif 000014
所定の閾値はユーザにより決定可能であり、各警告特性について、異なる閾値が設定可能である。
【００５８】
再び、これらの警告レベルに従って、包括的警告レベルが取得される（ステップＳ４８０）。まず、すべての警告レベルを一次結合させることにより、警告値が取得される。
【００５９】
【数１３】
2007519326.tif 000015
その後、警告値は、プログラムの包括的警告レベルとして範囲（０，１）間でマッピングされる。ここで、例えば、「０」＝コンテンツ制限、「１」＝無警告と仮定すると、以下の方法に従ってマッピングが行われる。
【００６０】
【数１４】
2007519326.tif 000016
これにより、「Ｓｉｌｅｎｔ  Ｌａｍｂ」の警告値は、ｍａｘ（０，０．２）＋ｍａｘ（０，０．２）＝０．４となり、包括的警告レベルｙ＝１−ｍｉｎ（０．４，１）＝０．６となる。
【００６１】
プログラムの包括的警告レベルが０に近い場合、それは、プログラムがより多くの警告特性を含み、さらなる制限が要求されることを示し、その反対に、プログラム包括的警告特性が１に近い場合、それは、プログラムがより少ない警告特性しか有さず、より少ない制限しか必要でないことを示す。
【００６２】
最後に、包括的興味度である包括的警告レベルによるユーザプロファイルとプログラムコンテンツ情報のマッチング結果に従って、重み付けが行われる（ステップＳ４９０）。このように、包括的興味度は、ユーザの実際の興味をより良好に反映することが可能であり、推奨システムは、より慎重かつ正確に推奨を行うことが可能である。
【００６３】
図５は、本発明の他の実施例によるユーザプロファイル更新システムの構造図である。ユーザプロファイル更新システムは、ユーザインタラクティブ手段１４０と、コンテンツ警告処理手段２８０と、ユーザプロファイル変更手段１５０とを有する。
【００６４】
ユーザインタラクティブ手段１４０は、コンテンツ情報のユーザのフィードバック情報とコンテンツ情報の情報特性を取得するのに利用される。
【００６５】
コンテンツ警告処理手段２８０は、フィードバック情報に対するコンテンツ警告処理を実行するのに利用される。当該手段はさらに、コンテンツ情報に対応する警告特性を情報特性から取得する警告特性取得手段２８２と、警告特性に従って包括的警告レベルを取得する包括的警告レベル取得手段２８４と、包括的警告レベルに従ってフィードバック情報を処理する情報処理手段２８６とを有する。
【００６６】
ユーザプロファイル更新手段１５０は、コンテンツ警告処理が行われたフィードバック情報に従って、ユーザプロファイルを更新するのに利用される。
【００６７】
さらに、システムは、情報受信手段１６０と、マッチング手段１２０と、フィルタリング手段１３０と、ユーザプロファイル格納手段１１０とを有する。これらの手段の各機能は、図３の説明において説明され、ここではさらに繰り返されない。
【００６８】
図６は、本発明の実施例によるユーザプロファイル更新方法のフローチャートである。
【００６９】
まず、コンテンツ情報が受信される（ステップＳ３００）。
【００７０】
その後、コンテンツ情報とユーザプロファイルとの間の類似性マッチングが実行され、これにより、プログラムのユーザの包括的興味度が取得される（ステップＳ３２０）。
【００７１】
次に、ユーザが興味のあるコンテンツが、計算後に取得された興味度に従ってフィルタリングされ、ユーザに推奨される（ステップＳ６４０）。
【００７２】
ユーザのフィードバック情報が受信される（ステップＳ６６０）。
【００７３】
対応するコンテンツ警告処理が、フィードバック情報に対して実行される（ステップＳ６８０）。このステップは、ステップＳ３４０に類似しており、その違いは、ステップＳ３４０では、警告特性は放送、テレビ又はインターネットなどの外部からのプログラム情報であるのに対して、ステップＳ６８０では、警告特性はユーザに推奨されるコンテンツ情報からのものであるという点である。さらにステップＳ３４０では、コンテンツ警告重み付けがマッチング結果に対して実行され、コンテンツ警告重み付けはユーザのフィードバック情報に対して実行される。図４に関して、重み付けを実行するため包括的警告レベルの利用の方法が、詳細に説明された。
【００７４】
最後に、ユーザプロファイルが、コンテンツ警告処理が行われたフィードバック情報に従って更新される（ステップＳ６９０）。ユーザプロファイルに含まれる嗜好特性「項」の加重値は、式（６’）及び（８’）に従って変更される。
【００７５】
【数１５】
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ここで、ｗｉは、フィードバック変更後の「項」ｔｉの加重値であり、ｗｉはフィードバック前の「項」ｔｉの加重値であり、βはユーザがプログラムを視聴する時間（Ｔｒ）と番組自体の時間（Ｔｔ）との間の比率である。βは、推奨された番組に対するユーザの興味度としてみなすことができる。ｆ（ｉ）は、プロファイルにおける「項」ｔｉの優先レベルの逆数であり、例えば、ｔｉの優先レベルが４でアル場合、ｆ（ｉ）＝ｆ（４）＝０．２５となる、ｆ（い）はユーザの視聴の履歴記録を反映する。γは包括的警告レベルを表す。
【００７６】
上記説明で述べられた実施例は、一例として利用されるものである。プログラム「Ｇｏｎｅ  ｗｉｔｈ  ｔｈｅ  Ｗｉｎｄ」はがユーザに推奨され、このプログラムは、１８０分を要し、情報特性「結婚」を有するが、ユーザは１６０分の視聴後にプログラムを変更し、当該プログラムの包括的警告レベルはγ＝０．８となり、その後、プロファイルの対応する嗜好特性「項」である結婚の加重値（ＷＭａｒｒｉａｇｅ＝１．４４）は、
【００７７】
【数１６】
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のように変更される。
【００７８】
上の式を通じて、特性「結婚」のユーザ嗜好度が変更される。コンテンツ警告処理を実行することのない状況と比較して、この加重値はより小さなものであり、当該プログラムのユーザ嗜好度がプログラムの警告特性の存在により幾分引き下げられることを示す。
【００７９】
コンテンツ警告処理ステップが、従来のコンテンツ推奨方法におけるユーザへの推奨前に追加され、又はコンテンツ警告処理ステップが、ユーザのフィードバック情報の受信後に追加され、これにより、推奨がより慎重かつ正確となることが説明された。おそらく、上記２つの方法は合成可能であり、すなわち、ユーザへの推奨後と共に、ユーザのフィードバック情報受信後に、コンテンツ警告処理ステップが追加され、この結果、包括的興味度がプログラムにおけるユーザの実際の興味度により近くなるだけでなく、フィードバック情報がユーザの実際のニーズをより良く反映することができ、推奨がより慎重かつ正確なものとなる。
【００８０】
本発明が特定の実施例に関して説明されたが、当業者は当該説明に基づき各種変更、改良及び変形を行うことが可能であるということは明らかであろう。従って、このような変更、改良及び変形が添付された請求項の趣旨及び範囲内のものであるとき、それらは本発明に含まれるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００８１】
【図１】図１は、従来のコンテンツ推奨システムの構造図である。
【図２】図２は、本発明の実施例によるコンテンツ推奨システムの構造図である。
【図３】図３は、本発明の実施例によるコンテンツ推奨方法のフローチャートである。
【図４】図４は、本発明の実施例によるコンテンツ警告処理のフローチャートである。
【図５】図５は、本発明の他の実施例によるユーザプロファイル更新システムの構造図である。
【図６】図６は、本発明の他の実施例によるユーザプロファイル更新方法のフローチャートである。
【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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【国際調査報告】
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