(57)【要約】本発明は、ユーザにコンテンツを推薦する正確度を改善するためのコンテンツ推薦方法及び装置に関するものである。本発明の方法にしたがうと、その方法は、コンテンツに関する情報を受信する段階であって、情報は前記コンテンツの少なくとも１つのコンテンツ特徴を有する、段階と、前記コンテンツ特徴を有するコンテンツの視聴可能な量を得る段階と、ユーザにより視聴された前記コンテンツ特徴を有するコンテンツの量を得る段階と、視聴可能な量と視聴された量との間の関係に基づいて、ユーザにコンテンツを推薦すべきかどうかを判定する段階とを有する。
2008525875.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツを推薦する方法であって：
（ａ）コンテンツに関する情報を受信する段階であって、前記情報は前記コンテンツの少なくとも１つの特徴を有する、段階；
（ｂ）前記特徴を有する前記コンテンツの視聴可能な量を得る段階；
（ｃ）ユーザにより視聴された特徴を有する前記コンテンツの量を得る段階；及び
（ｄ）前記視聴可能な量と前記視聴された量との間の関係に基づいて、前記ユーザに前記コンテンツを推薦すべきかどうかを判定する段階；
を有する方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、前記コンテンツは番組であり、前記視聴可能な量は、所定の時間期間において視聴可能である前記特徴を有する前記コンテンツの量であり、前記所定の時間期間は前記特徴を有する少なくとも１つの番組より長く、前記視聴された量は、前記所定の時間期間においてユーザにより視聴された前記特徴を有する前記コンテンツの量である、方法。
【請求項３】
請求項２に記載の方法であって、前記情報は電子番組案内からのものであり、前記段階（ｂ）は、前記視聴可能な量を得るように前記所定の時間期間に前記電子番組案内においてスケジューリングされた前記特徴を有する前記番組の量を演算する段階を更に有する、方法。
【請求項４】
請求項２に記載の方法であって、前記段階（ｂ）は：
前記所定の時間期間に番組推薦リストを得る段階；及び
前記視聴可能な量を得るように前記番組推薦リストにおいて前記特徴を有する前記番組の量を演算する段階；
を更に有する、方法。
【請求項５】
請求項４に記載の方法であって、前記段階（ｃ）は：
前記視聴された量を得るように前記ユーザにより実際に視聴された前記番組推薦リストにおける前記特徴を有する前記番組の量を演算する段階；
を更に有する、方法。
【請求項６】
請求項２に記載の方法であって、前記視聴された量はユーザプロファイルからのものである、方法。
【請求項７】
請求項６に記載の方法であって、前記ユーザプロファイルは前記特徴についてのユーザの好みの度合いを有し、前記段階（ｄ）は：
前記視聴可能な量と前記視聴された量との間の前記関係に基づいて、前記好みの度合いを調整する段階；及び
調整された前記好みの度合いに基づいて、前記ユーザに前記番組を推薦すべきかどうかを判定する段階；
を更に有する、方法。
【請求項８】
請求項２に記載の方法であって、前記視聴可能な量は、前記所定の時間期間に前記特徴を有する前記番組についての時間の全量であり、前記視聴された時間は、前記所定の時間期間に前記ユーザにより実際に視聴された前記特徴を有する前記番組についての時間の全量である、方法。
【請求項９】
請求項２に記載の方法であって、前記視聴可能な量は、前記所定の時間期間に前記特徴を有する前記番組の全数であり、前記視聴された量は、前記所定の時間期間に前記ユーザにより実際に視聴された前記特徴を有する前記番組の全数である、方法。
【請求項１０】
請求項２に記載の方法であって、前記視聴可能な量は、前記所定の時間期間にプログラムの全量に対する前記特徴を有する前記番組の量の比であり、前記視聴された量は、前記所定の時間期間に前記ユーザにより実際に視聴された前記プログラムの全量に対する前記ユーザにより視聴された前記特徴を有する前記番組の量の比である、方法。
【請求項１１】
請求項２に記載の方法であって、前記段階（ｄ）は：
前記視聴可能な量に対する前記視聴された量の比が所定値より大きいとき、前記ユーザに前記番組を推薦する段階；
を更に有する、方法。
【請求項１２】
コンテンツを推薦するシステムであって：
コンテンツに関する情報を受信する受信手段であって、前記情報は前記コンテンツの少なくとも１つの特徴を有する、受信手段；
前記特徴を有する前記コンテンツの視聴可能な量を得るための視聴可能量取得手段；
ユーザにより視聴された前記特徴を有する前記コンテンツの量を得るための視聴量取得手段；及び
前記視聴可能な量と前記視聴された量との間の関係に基づいて、前記ユーザに前記コンテンツを推薦すべきかどうかを判定するための意志決定手段；
を有するシステム。
【請求項１３】
請求項１２に記載のシステムであって、前記コンテンツは番組であり、前記視聴可能な量は、所定の時間期間に視聴可能である前記特徴を有する前記コンテンツの量であり、前記所定の時間期間は前記特徴を有する少なくとも１つの番組より長く、前記視聴された量は、前記所定の時間期間にユーザにより視聴された前記コンテンツ特徴を有する前記コンテンツの量である、システム。
【請求項１４】
請求項１３に記載のシステムであって、前記情報は電子番組案内からのものであり、前記視聴可能量取得手段は、前記視聴可能な量を得るように前記所定の時間期間に前記電子番組案内においてスケジューリングされた前記特徴を有する前記番組の量を演算するための演算手段を更に有する、システム。
【請求項１５】
請求項１３に記載のシステムであって、前記視聴された量はユーザプロファイルからのものである、システム。
【請求項１６】
請求項１５に記載のシステムであって、前記ユーザプロファイルは前記特徴についてのユーザの好みの度合いを有し、前記意志決定手段は、前記視聴可能な量と前記視聴された量との間の関係に基づいて前記好みの度合いを調整するためのユーザプロファイル調整手段を更に有する、システム。
【請求項１７】
請求項１３に記載のシステムであって、前記視聴可能な量は、前記所定の時間期間に前記特徴を有する前記番組についての時間の全量であり、前記視聴された量は、前記所定の時間期間に前記ユーザにより視聴された前記特徴を有する前記番組についての時間の全量である、システム。
【請求項１８】
請求項１３に記載のシステムであって、前記視聴可能な量は、前記所定の時間期間に前記特徴を有する前記番組の全数であり、前記視聴された量は、前記所定の時間期間に前記ユーザにより視聴された前記特徴を有する前記番組の全数である、システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンテンツを推薦するための方法及び装置に関し、特に、より正確にコンテンツをユーザに推薦するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在の通信技術の進展に伴って、人々は、どんなときでも大量の情報を得ることができるようになった。しかしながら、情報量の急速な増加は、人々に目的を失わせるようにしている。それ故、人々は、本当に興味のあるコンテンツを容易に見つけるのに役立つ一部の種類の手段、即ち、個別のコンテンツ推薦手段を願望している。
【０００３】
既存の推薦システムにおいては、各々のコンテンツは少なくとも１つのコンテンツ特徴を有し、同じジャンルのコンテンツ特徴はあるジャンルを構成する。例えば、テレビ番組についての特徴のジャンルは俳優であることが可能であり、対応するコンテンツ特徴はトム  ハンクス、ブラッド  ピット等である。特徴のジャンルはまた、番組の種類であることが可能であり、対応するコンテンツ特徴は、コメディ、科学ドキュメンタリ、ホラー映画等である。特徴のジャンルはまた、監督であることが可能であり、対応するコンテンツ特徴は、Ｚｈａｎｇ  Ｙｉｍｏｕ、Ｆｅｎ  Ｘｉａｏｇａｎｇ等である。それらの特徴のジャンルは、放送、テレビ又はインターネット等の情報源からのものであることが可能であり、最も典型的には、電子番組案内（ＥＰＧ）を介して番組と共にユーザに送信される。
【０００４】
絶えず変化しているユーザの興味に適合させるように、コンテンツ推薦装置におけるユーザプロファイルは、番組のコンテンツ特徴に対するユーザの好み（Ｌｉｋｅ＿ｄｅｇｒｅｅ）及び重み（Ｗｅｉｇｈｔ）等についての情報を記憶し、ユーザのプロファイルを継続して更新する。
【０００５】
推薦装置は、一般に、ユーザの視聴履歴（例えば、どの番組をユーザが視聴したか）又は視聴挙動（例えば、どれ位長い時間、ユーザが視聴したか）に基づいてユーザのプロファイルを修正する。通常、ユーザが特定の番組を視聴した時間期間が先ず、得られ、次いで、所定の閾値が得られた時間期間から抽出され、次いで、スケジューリングされたテレビを視聴する時間期間に対する結果の比が、このような特定のプログラムについてのユーザの興味の度合いを得るように演算され、このことはユーザのプロファイルを改定するために用いられることが可能である。
【０００６】
一般に、ユーザが多くの時間を費やして、特定のジャンルのコンテンツを視聴する場合、コンテンツ推薦装置は、ユーザはそのジャンルのコンテンツを好むと結論し、更に推薦する。既存のコンテンツ推薦装置のアーキテクチャについて、図１に模式的に示している。コンテンツ推薦装置１００は、特定のコンテンツ特徴を有するコンテンツを受信するためのコンテンツ受信手段１０１と、ユーザの視聴履歴を記憶するためのユーザプロファイル１０２と、その視聴履歴にしたがってユーザに番組を推薦するためのフィルタ手段１０３とを有する。
【０００７】
例えば、推薦システムについては、２００２年１月３１に出願された米国特許出願公開第１０／０６６４５３号明細書、２００３年６月３１に公開された米国特許出願公開第２００３／０，１４５，３２６号明細書であり、その譲受人はＫＯＮＩＮＫＬＵＫＥ  ＰＨＩＬＩＰＳ  ＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＳ  Ｌｔｄ．である。そのシステムは、ユーザが視聴した番組全てを追跡し、視聴された特定の番組の頻度を示すユーザプロファイルを生成する。次いで、そのシステムは、そのユーザプロファイルに記憶されている視聴習慣に基づいて複数の所定のスキームをユーザに提供し、それ故、ユーザは、彼の興味にしたがって視聴プログラム当たりの支払いを選択することが可能である。
【０００８】
従来の推薦システムの１つの短所は、そのようなシステムは、ユーザが実際に視聴した量のみを考慮し、特定の種類のコンテンツの可能性を考慮しないことである。ユーザはテレビで流される番組のみを視聴するため、ユーザが実際に好むコンテンツがあまり流されない場合、そのことはユーザのプロファイルには強く表れない。それ故、ユーザが強く好む番組は推薦に現れない可能性があり、それ故、推薦はあまり正確ではない。例えば、ユーザが、ある週に３本のテレビドラマ及び１本のドキュメンタリを視聴した場合、従来の推薦システムは、これに基づいてユーザプロファイルを更新し、テレビドラマに対する好みの度合いは３回に修正され、ドキュメンタリに対する好みの度合いは１回に修正される。しかし、実際には、その週には視聴可能である１５本のテレビドラマ及び１本のみのドキュメンタリが存在することが可能である。ユーザは視聴可能なドキュメンタリ全てを視聴するが、視聴可能なテレビドラマの一部を視聴するため、彼はもっとドキュメンタリを視聴することを好む可能性があり、更に回線されたドキュメンタリに対する好みの度合いが反映されればされる程、ユーザの好みはより的確になる。
【特許文献１】米国特許出願公開第１０／０６６４５３号明細書
【特許文献２】米国特許出願公開第２００３／０，１４５，３２６号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明の目的は、上記の課題を解決し、正確度が向上したコンテンツ推薦装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一特徴にしたがって、コンテンツ推薦方法であって：コンテンツに関する情報を受信する段階であって、その情報はコンテンツの少なくとも１つのコンテンツ特徴を有する、段階と；コンテンツ特徴を有するコンテンツの視聴可能な量を得て、ユーザにより視聴されたコンテンツ特徴を有するコンテンツ量を得る段階と；視聴可能な量と視聴した量との間の関係に基づいてユーザにコンテンツを推薦するかどうかを判定する段階と；を有する方法を提供する。
【００１１】
本発明の一実施形態においては、受信コンテンツは番組であり、視聴可能な量は、所定の時間期間内に視聴可能はコンテンツ特徴を有するコンテンツ量であり、その所定の時間期間は、そのコンテンツ特徴を有する少なくとも１つの番組より長く、視聴された量は、所定の時間期間内にユーザが視聴したコンテンツ特徴を有するコンテンツ量である。
【００１２】
本発明の他の特徴においては、所定の時間期間についての番組推薦表が先ず、得られる。次いで、番組推薦表における特定のコンテンツ特徴を有する番組は視聴可能な量を得るように統計的に演算され、番組推薦表において推薦され且つ所定の時間期間内にユーザにより視聴された番組は、視聴された量を得るように統計的に演算される。それ故、ユーザにより視聴された推薦番組の比率が演算され、それにより、推薦されるべきコンテンツを補正し、推薦の正確度を修正することができる。
【００１３】
本発明の他の実施形態においては、コンテンツ特徴に対してユーザの好みを示す好みの度合いはユーザプロファイルに含まれる。その好みの度合いは、視聴可能な量と視聴された量との間の関係に基づいて調整される。ユーザに対して番組を推薦するか否かは、調整された好みの度合いにしたがって判定される。
【００１４】
本発明においては、視聴可能な量は、コンテンツ特徴を有する番組がどれ位長い時間、所定の時間期間内にテレビで流されるかを示し、視聴された量は、所定の時間期間内にコンテンツ特徴を有する番組をユーザが実際にどれ位の長さの時間、視聴したかを表す。
【００１５】
本発明においては、視聴可能な量は、所定の時間期間内にコンテンツ特徴を有するテレビで流される番組数を表すことが可能であり、視聴された量はまた、所定の時間期間内にコンテンツ特徴を有する番組をユーザが実際視聴した回数を表すことが可能である。
【００１６】
本発明においては、視聴可能な量は、所定の時間期間内に視聴可能な番組全てに対するコンテンツ特徴を有する視聴可能な番組の比を表すことが可能であり、視聴された量はまた、所定の時間期間内にコンテンツ特徴を有する視聴可能な番組全てに対するユーザにより実際に視聴されたコンテンツ特徴を有する番組の比を表すことが可能である。
【００１７】
本発明の他の特徴にしたがって、コンテンツ推薦システムであって：コンテンツに関する情報を受信するための受信手段であって、その情報は、コンテンツの少なくとも１つのコンテンツ特徴を有する、受信手段と；ユーザによりコンテンツ特徴を有する視聴されたコンテンツの量を得るための視聴量取得手段と；視聴可能な量と視聴された量との間の関係に基づいて、ユーザに対してコンテンツを推薦すべきかどうかを判定するための意志決定手段と、を有する推薦システムが提供される。
【００１８】
本発明の他の目的及び有利点については、添付図面を参照して以下の本発明の明細書及び特許請求の範囲から明らかになり、本発明について、十分に理解されることであろう。
【００１９】
全部の図を通して、同じ参照番号は同じ又は類似する特徴又は機能に付けられている。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
図２は、本発明の一実施形態にしたがったコンテンツ推薦装置の構造図である。コンテンツ推薦装置２００は、受信手段２１０と、視聴可能量取得手段２２０と、視聴量取得手段２３０と、意志決定手段２４０とを有する。コンテンツ推薦装置２００はまた、ユーザプロファイル２５０を有することが可能であり、視聴可能量取得手段２２０はまた、統計的演算手段２６０を有することが可能である。
【００２１】
受信手段２１０は、コンテンツに関する情報を受信するために用いられ、その情報はコンテンツの少なくとも１つのコンテンツ特徴を有する。コンテンツは、放送、テレビ又はインターネット等の何れの情報源からのものである。例えば、コンテンツはテレビ番組であることが可能であり、コンテンツに関する情報はＥＰＧであることが可能であり、ここで、特徴のジャンルは“俳優”であり、特徴のジャンルにおける一コンテンツ特徴は“ブラッド  ピット”であり、他のコンテンツ特徴は“トム  ハンクス”である。それらのコンテンツ特徴全てはＥＰＧからのものである。
【００２２】
視聴可能量取得手段２２０は、コンテンツ特徴を有する番組の視聴可能な量を得るために用いられる。番組プロバイダは、所定の時間期間内にコンテンツ特徴を有するコンテンツの視聴可能な量を解析し、推薦装置にＥＰＧと共に視聴可能な量の情報を送信するようにＥＰＧに視聴可能な量を記憶することが可能である。それ故、視聴可能量取得手段２２０は、ＥＰＧからコンテンツ特徴を有するコンテンツの視聴可能な量を直接、得ることが可能である。番組プロバイダが、ＥＰＧにおいて番組の各々の種類の視聴可能な量を供給しない場合、視聴可能量取得手段２２０は、コンテンツ特徴を有する番組の視聴可能な量を得るように統計的演算手段２６０を介して受信されたＥＰＧにおけるコンテンツ特徴を有する番組を解析することが可能である。
【００２３】
視聴量取得手段２３０は、ユーザにより視聴されたコンテンツ特徴を有する番組の量を得るように用いられる。視聴量取得手段２３０はユーザの視聴履歴を得、コンテンツ特徴を有する視聴された番組の量を得るようにそのユーザの視聴履歴を解析することが可能である。
【００２４】
意志決定手段２４０は、視聴可能量取得手段２２０及び視聴量取得手段２３０から、視聴可能な量及び視聴された量のそれぞれを受信し、コンテンツを推薦すべきかどうか判定する又は視聴可能な量と視聴された量との間の関係にしたがって推薦リストにコンテンツを追加する。視聴可能な量及び視聴された量は、例えば、比例関係にあり、そして、その比率が所定値より大きいとき、コンテンツは推薦されなければならない。視聴可能な量と視聴された量との間の関係はまた、下で説明するように、ファジー論理により演算されることが可能である。所定の関係が観測されるとき、コンテンツは推薦される必要がある。
【００２５】
本発明の推薦装置は、ＥＰＧを解析することによって推薦装置又は番組プロバイダにより得られた様々な番組の視聴可能な量、前ＥＰＧ及び現ＥＰＧ等のユーザの視聴番組に関する情報を記憶するようにユーザプロファイル２５０を更に有することが可能である。ユーザプロファイル２５０はまた、種々の番組の実際に視聴された量と種々の番組についての視聴履歴についての情報、種々の番組に対するユーザの好み及び関連重みを記憶することが可能である。この場合、視聴可能量取得手段２２０及び視聴量取得手段２３０は、ユーザプロファイル２５０から視聴可能な量及び視聴された量を直接、得ることができる。
【００２６】
図３は、本発明の他の実施形態にしたがったコンテンツ推薦装置の構造図である。コンテンツ推薦装置３００は、受信手段２１０と、視聴可能量取得手段２２０と、視聴量取得手段２３０と、ユーザプロファイル２５０と、図２に示す実施形態におけるものと同じ統計的演算手段２６０とを有する。本実施形態においては、意志決定手段３１０はユーザプロファイル補正手段３２０を有する。ユーザプロファイル補正手段３２０は、視聴可能な量と視聴された量との間の関係にしたがったコンテンツ特徴に対してユーザの好みを補正する。例えば、視聴可能な量に対する視聴された量の比が所定値より大きい場合、ユーザプロファイルにおけるコンテンツ特徴に対する好みの度合いは増加される。他方、視聴可能な量に対する視聴された量の比が所定値より小さい場合、ユーザプロファイルにおけるコンテンツ特徴に対する好みの度合いは減少される。更に、コンテンツ特徴に対するユーザの好みはまた、視聴可能な量と、例えば、下で説明するファジー論理により演算された視聴された量との間の関係に基づいて補正されることが可能である。
【００２７】
受信手段２１０から番組情報を受信したとき、意志決定手段３１０はコンテンツ特徴に対する好みを得、好みが所定値より大きい場合に、ユーザに対して番組を推薦する。
【００２８】
図４は、図２に示すコンテンツ推薦装置により実行されるフローチャートを示している。ここで、本発明のコンテンツ推薦方法の実施形態について、図４を参照して説明する。
【００２９】
段階Ｓ４１０においては、コンテンツに関する情報を受信し、その情報はコンテンツの少なくとも１つのコンテンツ特徴を有する。そのコンテンツは、放送、テレビ又はインターネットのような何れの情報源からのものである。例えば、コンテンツはテレビ番組であることが可能であり、コンテンツに関する情報はＥＰＧであることが可能であり、コンテンツ特徴のジャンルは“俳優”であり、特徴のジャンルにおける１つのコンテンツ特徴は“ブラッド  ピット”であり、他のコンテンツ特徴は“トム  ハンクス”である。
【００３０】
段階Ｓ４２０においては、コンテンツ特徴を有するコンテンツの視聴可能な量を得る。ＥＰＧについて、これは、所定の時間期間内に視聴可能である特定のコンテンツ特徴を有する番組の量を統計的に演算することにより行われることが可能である。その所定の時間期間は１ヶ月、１週間又は他の時間期間であることが可能である。所定の時間期間は、推薦装置のメーカーにより又はセットトップボックスのメーカーにより設定されることが可能である。その時間期間はまた、ユーザにより設定又は修正されることが可能である。更に、その時間期間は、コンテンツ特徴を有する最短の番組より短いことはない、即ち、その時間期間は、コンテンツ特徴を有する少なくとも１つの番組より長い。
【００３１】
所定のコンテンツ特徴を有する番組の視聴可能な量は複数の方法において得られることが可能である。例えば、それは、番組プロバイダにより演算され、ＥＰＧに記憶され、推薦装置にＥＰＧと共に送信されることが可能である。コンテンツの視聴可能な量がＥＰＧに供給されない場合、ＥＰＧは、特定のコンテンツ特徴を有するコンテンツの視聴可能な量を得るように受信されるときに解析されることが可能である。コンテンツの視聴可能な量はまた、ユーザプロファイルから得られることが可能である。例えば、ユーザプロファイルは、コンテンツプロバイダにより供給される特定のコンテンツ特徴を有するコンテンツの視聴可能な量を記憶することが可能である。それ故、コンテンツの視聴可能な量はユーザプロファイルから直接、読み取られることが可能である。他の有効な場合は、ユーザプロファイルが現ＥＰＧ及び前ＥＰＧを記憶することである。この場合、コンテンツの視聴可能な量は、ユーザプロファイルに記憶されているＥＰＧを読み出し、次いで、統計的様式でＥＰＧを解析することより得られる。
【００３２】
５つのコメディ（全部で１０時間）が前週にテレビで流されたことを前提とする場合、ブラッド  ピットが２時間のコメディの主役を演じ、トム  ハンクスは他の２時間のコメディの主役を演じている。その週においては、３つのドキュメンタリ（全部で３時間）、２つのホラー映画（全部で３時間）がテレビで流され、ジェニファー  アニストンが１．５時間のホラー映画の主役を演じ、他の番組も同様である。
【００３３】
それ故、複数の種類のコンテンツの視聴可能な量の解析に基づいて、視聴可能な量の表を作成することができる。例えば、テレビで流される時間の統計データに基づいて、次の表が作成される。
【００３４】
【表１】
2008525875.tif 000003
コンテンツ特徴はテレビ−エニタイムフィールドに基づくことが可能である。そのシステムは、この表を作成するとき、重複をフィルタリングする必要がある。
【００３５】
段階Ｓ４３０においては、コンテンツ特徴を有するコンテンツの視聴された量を得る。これは、所定の時間期間において種々のコンテンツを実際に視聴するためにユーザが費やした時間を解析することにより行われる。視聴された量を演算するための所定の時間期間は、視聴可能な量を演算するための所定の時間期間に等しい。
【００３６】
視聴された量を複数の方法で得ることが可能である。例えば、推薦装置は、セットトップボックスをモニタリングすることによりユーザの視聴履歴を得、次いで、コンテンツ特徴を有するコンテンツの実際に視聴された量を得るように、得られた視聴履歴を解析する。他の方法においては、ユーザプロファイルはユーザの視聴履歴を記録し、推薦システムは、記録された視聴履歴を解析することによりコンテンツ特徴を有するコンテンツの実際に視聴された量を得ることが可能である。
【００３７】
例えば、ユーザは、前週、３つのコメディ、３つのドキュメンタリ、２つの映画、１つのテレビドラマ及び他の番組を視聴した。その週に、ユーザが実際に視聴した量（視聴された種々のコンテンツ特徴についてユーザが実際に費やした時間）の解析に基づいて、表２が作成される。
【００３８】
【表２】
2008525875.tif 000004
段階Ｓ４４０においては、視聴可能な量と視聴された量が所定の関係に適合するかどうかが調べられる。適合する場合、コンテンツは、段階Ｓ４５０においてユーザに推薦される、そうでない場合、コンテンツは、段階Ｓ４６０において推薦されない。視聴可能な量及び視聴された量は比例関係にあることが可能であり、そしてその比率が所定値より大きいとき、コンテンツはユーザに推薦される。例えば、推薦システムが、視聴可能な量に対する視聴された量の比が５０％より大きいとき、同じコンテンツ特徴を有するコンテンツがユーザに推薦されるように設定されることが可能である。この場合、前週のドキュメンタリの視聴可能な量は３時間であり、ユーザは３時間全てを視聴し、それ故、視聴された量は３時間であり、視聴可能な量に対する視聴された量の比は１００％であって、所定値を上回っている。それ故、推薦システムは、ユーザに対して現ＥＰＧにおいてドキュメンタリを推薦する、又は、そのリストにしたがってユーザが選択する推薦リストに対して現ＥＰＧにドキュメンタリを追加する。
【００３９】
更に、視聴可能な量と視聴された量との間の関係が、例えば、下で説明するファジー論理により判定されることが可能である。
【００４０】
本発明の代替の実施形態にしたがって、段階Ｓ４２０における視聴可能なコンテンツの量はまた、視聴可能なコンテンツの数として示されることが可能である。同じコンテンツ特徴を有するコンテンツの数は、次の表３を作成するように演算されることが可能である（ＥＰＧにおいて視聴可能な種々のコンテンツ特徴を有するコンテンツの数）。
【００４１】
【表３】
2008525875.tif 000005
同様に、段階Ｓ４３０においては、ユーザにより実際に視聴された量に対する解析は、ユーザにより実際に視聴されたコンテンツの数を演算することにより実施され、対応する表４を得ることが可能である。
【００４２】
【表４】
2008525875.tif 000006
本発明の更なる代替の実施形態にしたがって、段階Ｓ４２０におけるコンテンツの視聴可能な量はまた、視聴可能なコンテンツ全ての実際に視聴された割合として表されること
が可能である。この場合、この表における視聴可能な量の列は、表５に示すような割合として表される必要がある。
【００４３】
【表５】
2008525875.tif 000007
同様に、段階Ｓ４３０においては、視聴された量は、表６に示す種々のコンテンツを視聴するためにユーザが費やす全時間に対する、コンテンツ特徴を有するコンテンツを視聴するためにユーザが費やす時間の割合として表される必要がある。
【００４４】
【表６】
2008525875.tif 000008
本発明の更なる代替の実施形態にしたがって、視聴可能な量及び視聴された量は、ＥＰＧの番組の全てにおいてではなく、収集されることが可能である。例えば、所定の時間期間に対する番組推薦リストがユーザプロファイルから得られることが可能である。その場合、番組推薦リストにおいてコンテンツ特徴を有するコンテンツは、視聴可能な量を得るように解析される。所定の時間期間にユーザにより視聴される番組推薦リストにおいて推薦された番組の中の番組は、視聴された量を得るようにユーザプロファイルにしたがって解析される。このような解析は、推薦番組全てに対するユーザにより実際に視聴された番組の比を評価することができ、それにより、推薦されるべきコンテンツを補正し、推薦の的確性を改善することができる。
【００４５】
絶えず増大しているユーザの興味に適合するように、推薦システムにおけるユーザプロファイルは継続的に変えられなければならない。実際に興味のあるコンテンツを有するユーザに推薦するようにユーザの興味にしたがって推薦システムにおけるユーザプロファイルを動的に補正することにより、推薦の的確性を改善することができる。それ故、図５は、本発明の更なる実施形態を示している。この実施形態においては、推薦装置は、ユーザプロファイルにおける好みの度合いに基づいて、番組を推薦する。図５における段階Ｓ４１０乃至Ｓ４３０は、図４における段階Ｓ４１０乃至Ｓ４３０のそれぞれと同じである。
【００４６】
段階Ｓ５４０においては、視聴可能な量と視聴された量との間の関係にしたがって、ユーザプロファイルにおけるコンテンツ特徴の好みの度合いを調整する。例えば、視聴可能な量に対する視聴された量の比が所定値より大きいとき、コンテンツ特徴の好みの度合いはユーザプロファイルにおいて増加される。他方、視聴可能な量に対する視聴された量の比が所定値より小さいとき、コンテンツ特徴の好みの度合いはユーザプロファイルにおいて減少される。それ故、ユーザプロファイルにおけるコンテンツ特徴に対する好みの度合いは更に的確になる。上記の実施例については、視聴可能な量に対する視聴された量の比が５０％より大きいとき、推薦システムは、１０％だけユーザプロファイルにおけるコンテンツ特徴に対する好みの度合いを増加させることを前提とすることができる。それ故、前週に視聴可能なドキュメンタリは３時間であり、ユーザはその３時間全てを視聴した、即ち、視聴された量は３時間である。視聴可能な量に対する視聴された量の比は１００％であり、５０％より大きい。それ故、推薦システムは、ユーザプロファイルにおけるドキュメンタリに対する好みの度合いを、５０％から６０％に増加する。
【００４７】
視聴可能な量と視聴された量との間の関係はまた、下で説明するように、ファジー論理で演算されることが可能である。
【００４８】
次に、段階Ｓ５５０においては、コンテンツの少なくとも１つのコンテンツ特徴を有するコンテンツに関する情報を受信するとき、推薦装置は、ユーザプロファイルからコンテンツ特徴に対するユーザの好みの度合いを検索し、その好みの度合いが所定値に適合するかどうかを判定する。それが肯定される場合、段階Ｓ５６０において、そのコンテンツはユーザに推薦される。それが否定される場合、段階Ｓ５７０において、そのコンテンツは推薦されない。上記の実施例においては、推薦装置がＥＰＧを受信し、番組の１つがドキュメンタリであることを判定するとき、その推薦装置は、ユーザプロファイルからドキュメンタリに対して６０％のユーザの好みの度合いを得る。好みの度合いが５０％より大きいため、そのドキュメンタリは推薦される。
【００４９】
本発明においては、視聴可能な量と視聴された量との間の関係に基づいて、ユーザに番組を推薦すること又はユーザプロファイルにおける好みの度合いを調整することは多くの装置において実施されることが可能である。上記の方法に加えて、次の方法がまた、適用されることができる。
【００５０】
１．基本的方法
この方法においては、Ｗは、１つの特徴についての視聴可能な時間の割合として視聴された時間であるとし、この値が大きい場合、この特徴についての好みの度合いを増加する必要があり、この値が小さい場合、この特徴についての好みの度合いを減少する必要がある。勿論、各々の調整は、時間経過に伴って、継続する傾向は好みの度合いの補正の更新をもたらすが、単独の非典型例はそれをもたらさない。
【００５１】
先ず、Ｗを、好みの度合いが更新されなければならない因子に対してマッピングされ、一般に、これは次のパラメータにより決定される。
●  ＢＬは小さいバウンドであり、このバウンド以下のＷの値は好みの度合いを小さくする。
●  ＢＨは大きいバウンドであり、このバウンド以上のＷの値は好みの度合いを大きくする。
●  ＢＬとＢＨとの間のＷの値は好みの度合いに影響を与えない。
●  Ｓはスケーリングファクタであり、好みの度合いにおける最大変化である。
【００５２】
例えば、Ｓ＝２０％は、好みの度合いが多くても２０％だけ増加又は減少されることを示す。このことは、一般のパターンを表すことが可能でない好みの度合いにおいて、適度な増加を確実にし、突然の変化を回避する。
【００５３】
好みの度合いを演算するための段階は次のようである。
【００５４】
先ず、２つの値、即ち、ＷＬ及びＷＨを演算する。
●  Ｗ＜ＢＬである場合、ＷＬ＝Ｗであり、そうでなければ、ＷＬ＝０である。
●  Ｗ＜ＢＨである場合、ＷＨ＝Ｗであり、そうでなければ、ＷＨ＝０である。
【００５５】
ここで、好みの度合いがどれ位変化するべきかを、次のように演算する。
●  ΔＬ（ＷＬ／ＢＬ）ＸＳ（低い好みの度合いの量（％））
●  ΔＨ（ＷＨ／Ｂ）ＸＳ（高い好みの度合いの量（％））
この場合、好みの度合い（Ｌｉｋｅ＿ｄｅｇｒｅｅ）を更新するための実際の量は次のようである。
●  ΔＬｉｋｅ＿ｄｅｇｒｅｅ＝Ｌｉｋｅ＿ｄｅｇｒｅｅＸ（１００−ΔＬ）Ｘ（１００−ΔＬ）／１００＋Ｌｉｋｅ＿ｄｅｇｒｅｅＸ（１００＋ΔＨ）／１００
最終的に、新しく得られた好みの度合いは次のようである。
【００５６】
Ｌｉｋｅ＿ｄｅｇｒｅｅ＝Ｌｉｋｅ＿ｄｅｇｒｅｅ＋ΔＬｉｋｅ＿ｄｅｇｒｅｅ  
全ての場合、ΔＬ及びΔＨの多くても１つは非ゼロである。
【００５７】
それ故、この評価が毎週、行われる場合、時間経過に伴って、好みの度合いは、何れの突然の変化を有することなく、現値に収束する。
【００５８】
代替として、視聴可能な量は、時間期間においてテレビで流される番組についてではなく、ユーザに対して推薦されたコンテンツについて演算されることが可能である。この場合、推薦システムによりユーザに対する推薦されるコンテンツの実際に視聴された比率が解析されることが可能である。この比率に基づいて好みの度合いを調整することにより、時間経過に伴って、好みの度合いが補正値に収束するようにされ、それにより、更に適切なコンテンツが推薦される。
【００５９】
２．ファジー論理方法
ユーザに対するコンテンツの推薦はまた、ファジー論理方法を用いて実施されることが可能である。ファジー論理方法を用いる有利点は、コンテンツ推薦方法のロバスト性が改善され、コンテンツ推薦方法が更に理に叶ったものになることである。
【００６０】
例えば、２００３年１２月１５日に出願された、発明者がＳｈｉ  Ｘｉａｏｗｅｉであり、出願人がＫＯＮＩＮＫＬＵＫＥ  ＰＨＩＬＩＰＳ  ＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＳ  Ｌｔｄ．である他の特許文献、中国特許第２００３１０１２３３５４．７号明細書においては、ベクトル又は３重としてユーザプロファイルを記憶し、ベクトルにおける各々のエントリは特徴の１つ（例えば、ジャンル）、関連する好みの度合い（ユーザがこの特徴をどれ位好きか、考える）及び重み（この特徴がどれ位重要か、考える）を表すことが提案されている。一般に、重みは同じ種類の特徴全部について同じである（例えば、重みは全てのジャンル又は全ての俳優について同じである）。このユーザプロファイルベクトルは、表７に表される。
【００６１】
【表７】
2008525875.tif 000009
それ故、ファジー論理方法を用いて好みの度合いを更新することについては次のようである。
【００６２】
特徴の種類ｔに属すｋ番目の番組について、関連特徴パラメータｆｉは次のように更新されることが可能である。
【００６３】
Ｗｅｉｇｈｔｉ′＝  Ｗｅｉｇｈｔｔ′＋  Ｗｅｉｇｈｔｔ＋  ΔＷｅｉｇｈｔｔ′
（１）
Ｌｉｋｅ＿ｄｅｇｒｅｅｉ′＝Ｌｉｋｅ＿ｄｅｇｒｅｅｉ＝ΔＬｉｋｅ＿ｄｅｇｒｅｅｉ                                                            （２）
ここで、Ｗｅｉｇｈｔ：特徴の種類ｔの重みである。同じ種類に属する特徴は同じ重み、例えば、ジャンルの重み、俳優の重みを有する。
【００６４】
Ｗｅｉｇｈｔ′：更新されたＷｅｉｇｈｔ
Ｌｉｋｅ＿ｄｅｇｒｅｅｉ：ｆｉの好みの度合い
Ｌｉｋｅ＿ｄｅｇｒｅｅｉ′：更新されたＬｉｋｅ＿ｄｅｇｒｅｅｉ
ΔＷｅｉｇｈｔ：Ｗｅｉｇｈｔｉの変化。異なる用語の種類は異なる重み差分を有する。
【００６５】
ΔＬｉｋｅ＿ｄｅｇｒｅｅｉ：Ｌｉｋｅ＿ｄｅｇｒｅｅｉの変化
特徴が新しいものである場合、Ｌｉｋｅ＿ｄｅｇｒｅｅｉ＝０に設定され、Ｗｅｉｇｈｔｉは、ジャンル、俳優のような同じカテゴリに属す他の特徴と同じである。
【００６６】
Ｗｅｉｇｈｔｉ′が高い境界より大きい場合、Ｗｅｉｇｈｔｉ′＝ｈｉｇｈｅｒ−ｂｏｕｎｄａｒｙにする。
【００６７】
Ｗｅｉｇｈｔｉ′が低い境界より小さい場合、Ｗｅｉｇｈｔｉ′＝ｌｏｗｅｒ−ｂｏｕｎｄａｒｙである。
【００６８】
Ｌｉｋｅ＿ｄｅｇｒｅｅｉ′が高い境界より大きい場合、Ｌｉｋｅ＿ｄｅｇｒｅｅｉ′＝ｈｉｇｈｅｒ−ｂｏｕｎｄａｒｙにする。
【００６９】
Ｌｉｋｅ＿ｄｅｇｒｅｅｉ′が低い境界より小さい場合、Ｌｉｋｅ＿ｄｅｇｒｅｅｉ′＝ｌｏｗｅｒ−ｂｏｕｎｄａｒｙにする。
【００７０】
後に、本発明は、人間の知能をシミュレートするようにファジー推論理論によりユーザプロファイルの変化を評価する。
【００７１】
本発明のファジー論理方法は、このコンテンツ推薦方法に基づく知識に基づいていて、その知識は、メモリに記憶されている視聴可能な量の視聴可能な時間及び実際に視聴された量の視聴時間のデータの解析からのものである。
【００７２】
ファジー論理演算をΔＬｉｋｅ＿ｄｅｇｒｅｅｉに適用するように、次の手順が行われる。
【００７３】
１＞  入力変数及び出力変数の選択及びファジー化。言うまでもなく、ΔＬｉｋｅ＿ｄｅｇｒｅｅｉは、解析も基づいて、出力として設定され、視聴可能な時間（％）及び視聴時間（％）は入力として設定される。
【００７４】
ファジー化：明快なパラメータ、視聴可能な時間及び視聴時間をメンバーシップ値に変換する。形状及び位置は、異なる課題について異なる可能性がある。ここで、ｅ１＝視聴可能な時間（％）、ｅ２＝視聴時間（％）とすると、対応するファジーメンバーシップは、図６のように表される。
【００７５】
出力のファジーメンバーシップ関数は、図７のように表される。
【００７６】
２＞  ファジーメンバーシップに対して、ｅ１＝視聴可能な時間（％）、ｅ２＝視聴時間（％）をマッピングする。
【００７７】
３＞  次のように、ファジー論理インターフェースルールによりファジーのΔＬｉｋｅ＿ｄｅｇｒｅｅｉを得る。
【００７８】
Ｉ．ｅ１が“大きく”、ｅ２が“大きい”場合、ΔＬｉｋｅ＿ｄｅｇｒｅｅｉは“中間”である。
【００７９】
ＩＩ．ｅ１が“大きく”、ｅ２が“中間”である場合、ΔＬｉｋｅ＿ｄｅｇｒｅｅｉは“小さい”。
【００８０】
ＩＩＩ．ｅ１が“大きく”、ｅ２が“小さい”場合、ΔＬｉｋｅ＿ｄｅｇｒｅｅｉは“更に小さい”。
【００８１】
ＩＶ．ｅ１が“中間”であり、ｅ２が“大きい”場合、ΔＬｉｋｅ＿ｄｅｇｒｅｅｉは“大きい”。
【００８２】
Ｖ．ｅ１が“中間”であり、ｅ２が“中間”である場合、ΔＬｉｋｅ＿ｄｅｇｒｅｅｉは“中間”である。
【００８３】
ＶＩ．ｅ１が“中間”であり、ｅ２が“小さい”場合、ΔＬｉｋｅ＿ｄｅｇｒｅｅｉは“小さい”。
【００８４】
ＶＩＩ．ｅ１が“小さく”、ｅ２が“大きい”場合、ΔＬｉｋｅ＿ｄｅｇｒｅｅｉは“更に大きい”。
【００８５】
ＶＩＩＩ．ｅ１が“小さく”、ｅ２が“中間”である場合、ΔＬｉｋｅ＿ｄｅｇｒｅｅｉは“大きい”。
【００８６】
ＩＸ．ｅ１が“小さく”、ｅ２が“小さい”場合、ΔＬｉｋｅ＿ｄｅｇｒｅｅｉは“中間”である。
【００８７】
４＞  デファジー化：ファジー出力変数ΔＬｉｋｅ＿ｄｅｇｒｅｅｉを明快な値に変換する。最も旧来型のデファジー化方法は、“重心”及び“最大値の中間”である。“重心”についての方法は、更に有用な因子を考慮し、それ故、特徴の好みの度合いを得るように、この方法を採用する。この“重心”についての方法は、式（３）のように表される。
【００８８】
【数１】
2008525875.tif 000010
ここで、μ［１］は１番目のルールからの出力領域の高さであり、ｙｉは１番目のルールからの出力領域の重心の水平方向の座標であり、ｍはルールの数である。
【００８９】
特徴の種類ｔについては、ΔＷｅｉｇｈｔｉは次のように演算され、
【００９０】
【数２】
2008525875.tif 000011
ここで、ｐは、幾つかの種類の項についての番号である。
【００９１】
ファジー論理方法により好みの度合いを更新する処理の更に詳細については、２００３年１２月１５日に出願された、発明者がＳｈｉ  Ｘｉａｏｗｅｉであり、出願人がＫＯＮＩＮＫＬＵＫＥ  ＰＨＩＬＩＰＳ  ＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＳ  Ｌｔｄ．である中国特許第２００３１０１２３３５４．７号明細書を参照されたい。
【００９２】
本発明の推薦装置及び方法については、上記で、ＥＰＧシステムに関して詳細に説明した。しかし、明らかに、本発明は、インターネットサーチエンジンのような他の分野におけるコンテンツ推薦のために使用され得ことが可能である。この場合、サーチエンジンの１つ又はそれ以上のキーワードはコンテンツ特徴としてみなされ、それ故、インターネットサーチエンジンのコンテンツは、複数のコンテンツ特徴を有する種類に分類されることが可能である。ユーザにコンテンツを与えるとき、サーチエンジンは、サーチエンジンにより与えられるコンテンツの全量とユーザにより実際に視聴されたコンテンツの量との間の関係を得、そしてこの関係に基づいて検索された結果を調整し、それにより検索のヒット率を改善し、ユーザに対して更に興味をもつことができるコンテンツを推薦することができる。
【００９３】
本発明は更に改善され得ことが可能である。例えば、ユーザの装置がネットワーク化されている場合、各々のユーザは、彼の視聴の要約（即ち、彼等が各々のコンテンツの種類を視聴して費やす時間の量についての要約）をサーバに転送することができる。これに基づいて、サーバは、典型的なユーザのプロファイルを決定し、このプロファイルから外れたものは、それ故、このユーザについてのより強い又はより好まれている好みを示す。ユーザは、プライバシーの問題に関心をもたれるかも知れないが、これは、そのような関心を回避するように匿名で行われる。
【００９４】
本発明については、特定の実施形態に関連付けて説明したが、上記説明に基づいて、多くの代替、修正及び変形が可能であることを当業者は理解することができるであろう。それ故、本発明は、特許請求の範囲に記載されている範囲及び主旨から逸脱することなく、それらの代替、修正及び変形をカバーするものである。
【図面の簡単な説明】
【００９５】
【図１】従来のコンテンツ推薦装置の構造図である。
【図２】本発明の一実施形態にしたがったコンテンツ推薦装置の構造図である。
【図３】本発明の他の実施形態にしたがったコンテンツ推薦装置の構造図である。
【図４】本発明の一実施形態にしたがったコンテンツ推薦装置のフローチャートである。
【図５】本発明の他の実施形態にしたがったコンテンツ推薦装置のフローチャートである。
【図６】ファジー論理を用いて本発明の装置を実施するときのファジーメンバーシップ関数の入力を示す模式図である。
【図７】ファジー論理を用いて本発明の装置を実施するときのファジーメンバーシップ関数の出力を示す模式図である。
【図１】
2008525875.tif 000012
【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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【国際調査報告】
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