(57)【要約】【課題】  期待度と経験値の評価を解析し、視聴者を満足させる映像コンテンツをレコメンドする。【解決手段】  本発明は、視聴者特性として、映像コンテンツごとに、映像コンテンツ視聴前に視聴者によって評価された該映像コンテンツの面白さに対して期待する度合いである期待度、該映像コンテンツ視聴後に該視聴者によって評価された該映像コンテンツ視聴経験による面白さの度合いである経験値を格納する記憶手段を有し、記憶手段に格納されている期待度と経験値の平均値を求め、該経験値の平均値から該期待度の平均値を減算してギャップ値を求め、ギャップリスト記憶手段に格納し、前回までにレコメンドした映像コンテンツのギャップ値が格納されているレコメンドリスト記憶手段とギャップリスト記憶手段のギャップ値の比較結果に基づいてレコメンドする映像コンテンツを決定する。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
映像コンテンツに対する視聴者特性に応じて映像コンテンツをレコメンドするための映像コンテンツレコメンド装置であって、
前記視聴者特性として、映像コンテンツごとに、映像コンテンツ視聴前に視聴者によって評価された該映像コンテンツの面白さに対して期待する度合いである期待度、該映像コンテンツ視聴後に該視聴者によって評価された該映像コンテンツ視聴経験による面白さの度合いである経験値を格納する記憶手段と、
前記記憶手段に格納されている前記期待度と前記経験値の平均値を求め、該経験値の平均値から該期待度の平均値を減算してギャップ値を求め、ギャップリスト記憶手段に格納するギャップリスト更新手段と、
前回までにレコメンドした映像コンテンツのギャップ値が格納されているレコメンドリスト記憶手段と前記ギャップリスト記憶手段のギャップ値の比較結果に基づいてレコメンドする映像コンテンツを決定するレコメンド手段と、
を有することを特徴とする映像コンテンツレコメンド装置。
【請求項２】
前記レコメンド手段は、
前記レコメンドリスト記憶手段の全ての映像コンテンツのギャップ値の平均値を求める平均値算出手段と、
前記レコメンドリスト記憶手段の全ての映像コンテンツのギャップ値の標準偏差を求める標準偏差算出手段と、
前記ギャップ値の平均値に前記ギャップ値の標準偏差を加算した値をしきい値とするしきい値算出手段と、
前記レコメンドリスト記憶手段のギャップ値が前記しきい値以上の映像コンテンツをレコメンド対象として、前記レコメンドリスト記憶手段に記録するレコメンドリスト記録手段と、
前記レコメンド対象の映像コンテンツの中から視聴者ごとに未視聴の映像コンテンツを選択し、レコメンドするレコメンド映像コンテンツ決定手段と、
を含む請求項1記載の映像コンテンツレコメンド装置。
【請求項３】
映像コンテンツに対する視聴者特性に応じて映像コンテンツをレコメンドするための映像コンテンツレコメンド方法であって、
前記視聴者特性として、映像コンテンツごとに、映像コンテンツ視聴前に視聴者によって評価された該映像コンテンツの面白さに対して期待する度合いである期待度、該映像コンテンツ視聴後に該視聴者によって評価された該映像コンテンツ視聴経験による面白さの度合いである経験値を格納する記憶手段と、
前回までにレコメンドした映像コンテンツのギャップ値が格納されているレコメンドリスト記憶手段と、
ギャップリスト更新手段と、レコメンド手段と、を有する装置において、
前記ギャップリスト更新手段が、前記記憶手段に格納されている前記期待度と前記経験値の平均値を求め、該経験値の平均値から該期待度の平均値を減算してギャップ値を求め、ギャップリスト記憶手段に格納するギャップリスト更新ステップと、
前記レコメンド手段が、前記レコメンドリスト記憶手段と前記ギャップリスト記憶手段のギャップ値の比較結果に基づいてレコメンドする映像コンテンツを決定するレコメンドステップと、
を行うことを特徴とする映像コンテンツレコメンド方法。
【請求項４】
前記レコメンドステップにおいて、
前記レコメンドリスト記憶手段の全ての映像コンテンツのギャップ値の平均値を求め、
前記レコメンドリスト記憶手段の全ての映像コンテンツのギャップ値の標準偏差を求め、
前記ギャップ値の平均値に前記ギャップ値の標準偏差を加算した値をしきい値とし、
前記レコメンドリスト記憶手段のギャップ値が前記しきい値以上の映像コンテンツをレコメンド対象として、前記レコメンドリスト記憶手段に記録し、
前記レコメンド対象の映像コンテンツの中から視聴者ごとに未視聴の映像コンテンツを選択し、レコメンドする
請求項３記載の映像コンテンツレコメンド方法。
【請求項５】
コンピュータを、
請求項１または２に記載の映像コンテンツレコメンド装置の各手段として機能させるための映像コンテンツレコメンドプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、レコメンド技術に関し、特に、映像コンテンツ配信サービスにおいて、映像コンテンツをサービス利用者に対してレコメンドするための映像コンテンツレコメンド装置及び方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
映像コンテンツ配信サービスでは、視聴者の満足度が高い映像コンテンツを提供することが重要である。しかし、映像コンテンツが多数存在する映像コンテンツ配信サービスでは、視聴者自らが満足度の高い映像コンテンツを発見することが困難である。故に、視聴者が満足度の高い映像コンテンツに容易に辿り着けるように、レコメンド技術が必要とされている。
【０００３】
例えば、視聴率が高い映像コンテンツは一般に人気があると捉え、視聴率が高い映像コンテンツをレコメンドするサービスが考えられる(例えば、非特許文献1参照)。また、映像コンテンツごとにジャンル（具体的には、スポーツ、ドラマ、バラエティなど）などのメタデータを付与する技術が存在する(例えば、非特許文献２参照)。この技術を用い、ジャンルに基づいて映像コンテンツを分類し、各視聴者の各分類に対する嗜好を考慮して映像コンテンツをレコメンドするサービスが考えられる。さらに、映像コンテンツに付与されるメタデータ(具体的には、映像コンテンツの説明文など)と、視聴者のライフログ（具体的には、過去に視聴した映像コンテンツの映像コンテンツ名と出演者名、滞在地履歴、ウェブサイト閲覧履歴など）に含まれる文字列を突き合わせ、一致回数の多い映像コンテンツをレコメンドする技術が確立されている（例えば、非特許文献３参照）。
【０００４】
一方、視聴者に映像コンテンツに対する満足度を評価させ、高い満足度が付けられた映像コンテンツを、視聴者特性が類似する（即ち、同一の映像コンテンツに対し、同程度の評価値を付ける）他の視聴者にレコメンドする技術が存在する（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開2012-242844号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】株式会社ビデオリサーチ，"視聴率がよくわかるブックTVRATINGGUIDEBOOK,"Nov.2011.
【非特許文献２】柴田 正啓，"MPEG-7の標準化動向，" 映像情報メディア学会誌，映像情報メディアVol. 55 No. 3, pp. 337-343, Mar. 2001.
【非特許文献３】伊藤達明，中村幸博，手塚博久，武藤伸洋，阿部匡伸，"ライフログに基づくTV番組レコメンド方式の検討，"信学技報， LOIS2009-32,IE2009-73, pp. 81-86, Sep. 2009.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、上記従来の技術では、レコメンドの効果と効率が十分ではなかった。
【０００８】
効果の観点では、視聴率は広告戦略などの影響を受けるため、視聴率が高いからといって必ずしも視聴者の満足度が高い映像コンテンツであるとは限らない。また、ジャンルは、利用者の好みのジャンルであっても必ずしも満足度が高いとは限らないことが明らかになっている（例えば、非特許文献４：小林史弥，増田征貴，"コンテンツ依存性を考慮したユーザ満足度の解析手法，"電子情報通信学会ソ大，B-11-1，Sep.2012.）。視聴者の映像コンテンツの配信サービスに対する満足度は、映像コンテンツの視聴後の、映像コンテンツに対する満足度（以下、「経験値」と記す）に加え、映像コンテンツ視聴前の期待度に基づいて決定される（非特許文献４、非特許文献５（A. Parasuraman, V.A. Zeithaml, and L. L. Valarie," SERVQUAL: A Multiple-item Scale for Measuring Consumer Perceptions of Service Quality, "Journal of Retailing, vol. 64(1), pp. 12-40, 1988.）。故に、従来の経験値のみを捉えた満足度に基づくレコメンドでは、視聴者の映像コンテンツ配信サービスに対する満足度（期待度と経験値を踏まえた満足度）を捉えきれていない。
【０００９】
一方、効率の観点では、ライフログに基づくレコメンドは、映像コンテンツ名や滞在地名などの膨大な定性データを解析する必要があり、データ解析にかかる処理負荷が大きい。
【００１０】
本発明は上記の点に鑑みなされたもので、期待度と経験値の評価を解析し、視聴者を満足させる映像コンテンツをレコメンドすることが可能な映像コンテンツレコメンド装置及び方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
一態様によれば、映像コンテンツに対する視聴者特性に応じて映像コンテンツをレコメンドするための映像コンテンツレコメンド装置であって、
前記視聴者特性として、映像コンテンツごとに、映像コンテンツ視聴前に視聴者によって評価された該映像コンテンツの面白さに対して期待する度合いである期待度、該映像コンテンツ視聴後に該視聴者によって評価された該映像コンテンツ視聴経験による面白さの度合いである経験値を格納する記憶手段と、
前記記憶手段に格納されている前記期待度と前記経験値の平均値を求め、該経験値の平均値から該期待度の平均値を減算してギャップ値を求め、ギャップリスト記憶手段に格納するギャップリスト更新手段と、
前回までにレコメンドした映像コンテンツのギャップ値が格納されているレコメンドリスト記憶手段と前記ギャップリスト記憶手段のギャップ値の比較結果に基づいてレコメンドする映像コンテンツを決定するレコメンド手段と、を有する映像コンテンツレコメンド装置が提供される。
【発明の効果】
【００１２】
一態様によれば、視聴者によって評価される期待度と経験値を考慮することで、映像コンテンツ配信サービスに対する満足度に即した映像コンテンツのレコメンドが実現できる。また、多数の映像コンテンツ、多数の視聴者が存在する映像コンテンツ配信サービスにおいても、少数の定量データ(すなわち、期待度と経験値に対する評価値)の解析によってレコメンドすべき映像コンテンツの抽出を実現でき、レコメンド装置にかかるデータ解析の負荷を低減できる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の一実施の形態における映像コンテンツ配信サービスシステムの構成例である。
【図２】本発明の一実施の形態におけるレコメンド装置の構成例である。
【図３】本発明の一実施の形態におけるレコメンド装置の処理のフローチャートである。
【図４】本発明の一実施の形態における期待度と経験値の評価情報の例（入力情報）である。
【図５】本発明の一実施の形態における評価値リストの一例である。
【図６】本発明の一実施の形態における更新されたギャップリストの例である。
【図７】本発明の一実施の形態におけるレコメンドリストの例である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００１５】
まず、本実施の形態における以下の用語を定義する。
【００１６】
・期待度：映像コンテンツ視聴前に視聴者によって評価される、その映像コンテンツの面白さなどに対して期待する度合い。
【００１７】
・経験値：映像コンテンツ視聴後に視聴者によって評価される、その映像コンテンツの面白さなどに対して経験した度合い。
【００１８】
図１は、本発明の一実施の形態における映像コンテンツ配信サービスシステムの構成例である。
【００１９】
以下の本実施の形態で例示する映像コンテンツ配信サービスは、図１に示すように、IP(Internet Protocol)網２０を介して、映像コンテンツ配信装置１０と映像コンテンツ受信端末（例えば、PC）３０とが接続され、当該映像コンテンツ受信端末３０には、映像コンテンツ表示端末（例えば、PC用液晶モニタ）４０が接続されている。映像コンテンツ配信装置１０には、視聴者の映像コンテンツに対する期待度と経験値に基づき映像コンテンツをレコメンドするレコメンド装置１００が接続されている。なお、レコメンド装置１００は、図１に示すように、映像コンテンツ配信装置１０の外部装置として実現してもよいし、映像コンテンツ配信装置１０に組み込んでもよい。
【００２０】
図２は、本発明の一実施の形態におけるレコメンド装置の構成例を示す。
【００２１】
同図に示すレコメンド装置１００は、取得した各映像コンテンツに対する期待度と経験値の評点を解析し、その解析結果に基づいて視聴者を満足させる映像コンテンツをレコメンドするものであり、評価値リスト記憶部１０１、ギャップリスト記憶部１０２、レコメンドリスト記憶部１０３、評価値リスト更新部１１０、ギャップリスト更新部１２０、レコメンド部１３０を有する。
【００２２】
評価値リスト記憶部１０１は、評価日時、視聴者ID、映像コンテンツID(またはファイル名)、期待度、経験値を項目とする評価値リストを格納する。
【００２３】
ギャップリスト記憶部１０２は、映像コンテンツID（またはファイル名）、期待度、経験値、ギャップ値を項目とするギャップリストを格納する。
【００２４】
レコメンドリスト記憶部１０３は、映像コンテンツID(またはファイル名)、ギャップ値、判断結果を項目とするレコメンドリストを格納する。
【００２５】
評価値リスト更新部１１０は、映像コンテンツ配信装置１０を介して映像コンテンツ受信端末３０から取得した評価日時、視聴者ID、映像コンテンツID、期待度、経験値からなる評価情報を評価値リストに設定し、評価値リスト記憶部１０１に格納する。
【００２６】
ギャップリスト更新部１２０は、評価値リスト記憶部１０１の評価値リストの各映像コンテンツに対する期待度と経験値の平均値及び、経験値の平均値から期待度の平均値を減算した値（以下、「ギャップ値」と記す）を計算し、計算結果を映像コンテンツIDごとに、期待度、経験値と共にギャップリストに設定して、ギャップリスト記憶部１０２に格納する。
【００２７】
レコメンド部１３０は、ギャップリスト記憶部１０２のギャップリストと前回までのレコメンド結果が格納されているレコメンドリストをレコメンドリスト記憶部１０３から読み込んで、レコメンドする映像コンテンツを判断し、判断結果をレコメンドリストに設定して、レコメンドリスト記憶部１０３に格納する。詳しくは、ギャップリスト記憶部１０２の更新されたギャップリストのギャップ値をレコメンドリストに設定し、すべての映像コンテンツのギャップ値の平均値を計算し、全ての映像コンテンツのギャップ値の標準偏差を計算する。計算したギャップ値の平均値に、計算したギャップ値の標準偏差を加算した値をしきい値として算出する。そして、ギャップ値がしきい値以上の映像コンテンツをレコメンド対象として判断結果を、算出されたギャップ値の平均値と標準偏差、しきい値と共にレコメンドリストに設定し、レコメンドリスト記憶部１０３に格納する。レコメンド対象と判断された映像コンテンツの中から、視聴者ごとに未視聴の映像コンテンツをレコメンド対象として映像コンテンツ配信装置１０に通知する。
【００２８】
次に、上記の構成における処理を説明する。
【００２９】
図３は、本発明の一実施の形態におけるレコメンド装置の処理のフローチャートである。
【００３０】
ステップ１００）  評価値リスト更新部１１０は、以下のステップ１０１、１０２の手順により、取得した評価情報を評価値リスト記憶部１０１に反映させる。
【００３１】
ステップ１０１）評価値リスト更新部１１０は、図４に示すような、評価日時、視聴者（ID）、映像コンテンツ（IＤ）、期待度と経験値の評価値を取得する。同図に示す値は、アンケート調査法などによって評価された値を用いる。ここでは、モバイル映像サービスにおいて約60秒のコンテンツを視聴したときの、期待度と経験値に対する評価値をそれぞれ5段階尺度により求め、入力データとして用いる。このときの5段階尺度とは、期待度に対する評価値においては、例えば、
５：期待している；
４：どちらかといえば期待している；
３：どちらともいえない；
２：どちらかといえば期待していない；
１：期待していない；
のような尺度を設ける。
【００３２】
また、経験値に対する評価値には、例えば、
５：面白かった；
４：どちらかといえば面白かった；
３：どちらともいえない；
２：どちらかといえば面白くなかった；
１：面白くなかった；
のような尺度を設ける。
【００３３】
ステップ１０２）  ステップ１０１で取得した評価情報の入力レコード(評価日時、視聴者ID、映像コンテンツID、期待度、経験値)を、評価値リストとして図５に示すように、評価値リスト記憶部１０１に追加書き込みする。
【００３４】
ステップ１１０）  ギャップリスト更新部１２０は、以下のステップ１１１〜１１３の手順で、更新された評価値リストの経験値の平均値、期待度の平均値を求め、それらのギャップ値を求め、ギャップリストに設定し、ギャップリスト記憶部１０２を更新する。
【００３５】
ステップ１１１）  ギャップリスト更新部１２０は、評価値リスト記憶部１０１の評価値リストに基づいて、期待度が更新された映像コンテンツについて、当該映像コンテンツに対して期待度が評価された回数を分母、当該映像コンテンツに対して評価された期待度の評価値の合計値を分子とする除算を行い、求められた値をその映像コンテンツに対する期待度の平均値とする。
【００３６】
同様に、経験値が更新された映像コンテンツについて、当該映像コンテンツに対して経験値が評価された回数を分母、当該映像コンテンツに対して評価された経験値の評価値の合計を分子とする除算を実行し、出力された値をその映像のコンテンツに対する経験値の平均値とする。図６は図５の評価値リストに従い、期待度と経験値が新しく評価された映像コンテンツ"(3)"について期待度と経験値の平均値を計算したものである。
【００３７】
ステップ１１２）  計算した経験値の平均値から期待度の平均値を減算し、求められた値を、ギャップ値と定義する。
【００３８】
ステップ１１３）  計算した期待度と経験値の平均値及びギャップ値を、ギャップリストに設定する。図６の例では、期待度と経験値が更新された映像コンテンツ"(3)"について計算された期待度の平均値(3.46), 経験値(3.50)の平均値及びそのギャップ値(0.04)のレコードが更新されたことを示している。これらの値をギャップリストに設定し、ギャップリスト記憶部１０２に格納する。
【００３９】
ステップ１２０）  レコメンド部１３０は、以下のステップ１２１〜１２７の手順でレコメンドリスト記憶部１０３のレコメンドリストを更新し、レコメンドする映像コンテンツを映像コンテンツ配信装置１０に通知する。
【００４０】
ステップ１２１）  レコメンド部１３０は、ギャップリスト記憶部１０２から取得したギャップリストとレコメンドリスト記憶部１０３のレコメンドリストを突き合せ、ギャップ値が異なる映像コンテンツを、ギャップ値が更新された映像コンテンツであると判別し、更新されたギャップ値をレコメンドリストに設定する。ここでは、図７の『更新ａ』に示すように、図６に従い、映像コンテンツ"(3)"のギャップ値をレコメンドリストに設定する。
【００４１】
ステップ１２２）  レコメンド部１３０は、全ての映像コンテンツのギャップ値の平均値を計算し、レコメンドリストに反映する。その例を図７の『更新b』に示す。
【００４２】
ステップ１２３）  レコメンド部１３０は、全ての映像コンテンツのギャップ値の標準偏差を計算し、レコメンドリストに反映させる。計算結果をレコメンドリストに反映させた例を図７の『更新c』に示す。
【００４３】
ステップ１２３）  レコメンド部１３０は、ギャップ値の平均値に標準偏差を加算した値をしきい値として計算し、レコメンドリストに反映させる。計算結果をレコメンドリストに反映させた例を図７の『更新d』に示す。
【００４４】
ステップ１２４）  レコメンド部１３０は、各映像コンテンツのギャップ値をステップ１２３で求められたしきい値と比較し、ギャップ値がしきい値以上の映像コンテンツは"○"、しきい値未満の映像コンテンツは"×"をレコメンドリストに設定する。この例を図７の『更新e』に示す。なお、しきい値とギャップ値の比較の結果として、○、×を用いているが、これに限定されることなく、１，０などのフラグを用いても良い。
【００４５】
ステップ１２５）  上記で求められたギャップ値の平均値、標準偏差、しきい値、判断結果（○／×）をレコメンドリストに設定する。
【００４６】
ステップ１２６）  ギャップ値がしきい値以上の映像コンテンツ（ステップ１２４において、"○"となったもの）の中から、視聴者ごとに、未視聴の映像コンテンツをレコメンドする。評価値リストを検索し、評価値が入力されていない映像コンテンツを未視聴の映像コンテンツとして検出してもよいし、他の方法によって未視聴の映像コンテンツを判別してもよい。ギャップ値がしきい値以上かつ未視聴の映像コンテンツが複数ある場合、ギャップ値が大きい順にレコメンドする。ギャップ値が同点の場合は、映像ファイルのファイル名やID等の昇順にレコメンドする。但し、優先順位はこの例に限定されることなく、他の優先順位付けを行ってもよい。
【００４７】
なお、レコメンドする映像コンテンツを決定する方法として、ギャップリスト記憶部１０２のギャップリストを参照して、ギャップ値の大きい順に映像コンテンツをレコメンドしてもよい。
【００４８】
ステップ１２７）  レコメンドするＮ（Ｎ≧１）件の映像コンテンツの（ファイル名またはID）を映像コンテンツ配信装置１０に通知する。
【００４９】
なお、上記の図２に示すレコメンド装置の各構成要素の動作をプログラムとして構築し、レコメンド装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【００５０】
本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。
【符号の説明】
【００５１】
１０  映像コンテンツ配信装置
２０  ＩＰ網
３０  映像コンテンツ受信端末
４０  映像コンテンツ表示端末
１００  レコメンド装置
１０１  評価値リスト記憶部
１０２  ギャップリスト記憶部
１０３  レコメンドリスト記憶部
１１０  評価値リスト更新部
１２０  ギャップリスト更新部
１３０  レコメンド部
【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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