(57)【要約】【課題】番組情報に複数の番組ジャンルが記載されている場合にも、視聴を開始した比較的初期の段階から視聴者個人の嗜好にかなう番組の推薦を可能にするとともに、視聴者の嗜好の変化にも柔軟に対応した番組の推薦を可能にすること。【解決手段】番組情報に複数の番組ジャンルが含まれている場合にはジャンル選択部（２２）において、ジャンル頻度又は番組ジャンルの出現順序により番組ジャンルを選択し、番組情報と視聴者による視聴の履歴情報とに基づいて、視聴に到る要因と視聴結果との因果関係を記述した視聴者の嗜好モデルを作成する嗜好モデル作成部（４０）と、嗜好モデル作成手段により作成された嗜好モデルを用いて推薦番組リストを作成する推薦番組リスト作成部（５０）と、を備えた。【選択図】図１
2008131339.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
番組ジャンルを含む番組情報と視聴者による視聴の履歴情報とに基づいて、視聴に到る要因と視聴結果との因果関係を記述した視聴者の嗜好モデルを作成する嗜好モデル作成手段と、
嗜好モデル作成手段により作成された嗜好モデルを用いて推薦番組リストを作成する推薦番組リスト作成手段と、を具備する番組情報提供システムであって、
前記番組情報に含まれる前記番組ジャンルが複数あるとき、所定期間の番組ジャンル毎の頻度情報により得られる選択基準に基づいて前記番組ジャンルを選択することを特徴とする番組情報提供システム。
【請求項２】
請求項１に記載の番組情報提供システムにおいて、前記視聴に到る要因は、番組ジャンルとを含むことを特徴とする番組情報提供システム。
【請求項３】
前記選択基準は、頻度の高い番組ジャンルを選択することを特徴とする請求項１又は２記載の番組情報提供システム。
【請求項４】
前記選択基準は、頻度の低い番組ジャンルを選択することを特徴とする請求項１又は２記載の番組情報提供システム。
【請求項５】
前記選択基準は、番組ジャンル毎の頻度情報を記憶するジャンル別選択知識データベースに基づいて番組ジャンルを選択することを特徴とする請求項１又は請求項２記載の番組情報提供システム。
【請求項６】
番組ジャンルを含む番組情報と視聴者による視聴の履歴情報とに基づいて、視聴に到る要因と視聴結果との因果関係を記述した視聴者の嗜好モデルを作成する嗜好モデル作成手段と、
嗜好モデル作成手段により作成された嗜好モデルを用いて推薦番組リストを作成する推薦番組リスト作成手段と、を具備する番組情報提供システムであって、
前記番組情報に含まれる前記番組ジャンルが複数あるとき、その番組ジャンルの出現順序により得られる選択基準に基づいて前記番組ジャンルを選択することを特徴とする番組情報提供システム。
【請求項７】
前記選択基準は、最初に出現する番組ジャンルを選択することを特徴とする請求項６記載の番組情報提供システム。
【請求項８】
前記選択基準は、２番目に出現する番組ジャンルを選択することを特徴とする請求項６記載の番組情報提供システム。
【請求項９】
前記選択基準は、前記番組情報に含まれる前記番組ジャンルが３以上あるとき、３番目に出現する番組ジャンルを選択することを特徴とする請求項６記載の番組情報提供システム。
【請求項１０】
前記嗜好モデルとして、番組ジャンルを含む確率変数とこの確率変数により影響を受ける確率変数の因果関係との条件付確率を定義することによって決定されるベイジアンネットワークを、視聴者の番組視聴に関する嗜好を記述した嗜好モデルとして定義することを特徴とする請求項１乃至請求項９のいずれかに記載の番組情報提供システム。
【請求項１１】
前記嗜好モデル作成手段は、視聴者毎にベイジアンネットワーク型の嗜好モデルを作成する嗜好モデル学習手段と、前記ベイジアンネットワークにおける各確率変数の条件付確率表の値で個人差を表現することにより視聴者の嗜好モデルを構築する嗜好モデル管理手段を具備することを特徴とする請求項１０記載の番組情報提供システム。
【請求項１２】
前記推薦番組リスト作成手段は、前記嗜好モデル作成手段により生成された嗜好モデルを用いて各番組に対する視聴者の視聴の確率値を計算する視聴確率計算手段と、視聴者の視聴の前記視聴確率値に基づいて推薦番組を決定する推薦番組決定手段と、を具備することを特徴とする請求項１乃至請求項１１のいずれかに記載の番組情報提供システム。
【請求項１３】
前記推薦番組決定手段は、前記嗜好モデル作成手段により生成された嗜好モデルを用いて計算された視聴者の視聴の確率値に基づいて番組をソートし、ランキングの結果上位の番組を推薦することを特徴とする請求項１２記載の番組情報提供システム。
【請求項１４】
前記嗜好モデル作成手段は、前記嗜好モデルを定期的に更新する嗜好モデル更新手段を更に具備することを特徴とする請求項１乃至請求項１３のいずれかに記載の番組情報提供システム。
【請求項１５】
前記嗜好モデル更新手段は、更新時点より過去の一定期間の視聴の履歴情報から、ベイジアンネットワークにおける各確率変数の条件付確率表の値を更新することを特徴とする請求項１４記載の番組情報提供システム。
【請求項１６】
番組情報に含まれる番組ジャンルが複数あるとき、所定期間の番組ジャンル毎の頻度情報により得られる選択基準に基づいて前記番組ジャンルを選択し、前記番組ジャンルを含む前記番組情報と視聴者による視聴の履歴情報とに基づいて、視聴に到る要因と視聴結果との因果関係を記述した視聴者の嗜好モデルを作成する嗜好モデル作成ステップと、
この嗜好モデル作成ステップにより作成された嗜好モデルを用いて推薦番組リストを作成する推薦番組リスト作成ステップと、を有することを特徴とする番組情報提供方法。
【請求項１７】
番組情報に含まれる番組ジャンルが複数あるとき、その番組ジャンルの出現順序により得られる選択基準に基づいて前記番組ジャンルを選択し、前記番組ジャンルを含む前記番組情報と視聴者による視聴の履歴情報とに基づいて、視聴に到る要因と視聴結果との因果関係を記述した視聴者の嗜好モデルを作成する嗜好モデル作成ステップと、
この嗜好モデル作成ステップにより作成された嗜好モデルを用いて推薦番組リストを作成する推薦番組リスト作成ステップと、を有することを特徴とする番組情報提供方法。
【請求項１８】
番組情報に含まれる番組ジャンルが複数あるとき、所定期間の番組ジャンル毎の頻度情報により得られる選択基準に基づいて前記番組ジャンルを選択し、前記番組ジャンルを含む前記番組情報と視聴者による視聴の履歴情報とに基づいて、視聴に到る要因と視聴結果との因果関係を記述した視聴者の嗜好モデルを作成する嗜好モデル作成ステップと、この嗜好モデル作成ステップにより作成された嗜好モデルを用いて推薦番組リストを作成する推薦番組リスト作成ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする番組情報提供方法。
【請求項１９】
番組情報に含まれる番組ジャンルが複数あるとき、その番組ジャンルの出現順序により得られる選択基準に基づいて前記番組ジャンルを選択し、前記番組ジャンルを含む前記番組情報と視聴者による視聴の履歴情報とに基づいて、視聴に到る要因と視聴結果との因果関係を記述した視聴者の嗜好モデルを作成する嗜好モデル作成ステップと、この嗜好モデル作成ステップにより作成された嗜好モデルを用いて推薦番組リストを作成する推薦番組リスト作成ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする番組情報提供プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、視聴者の番組視聴に関する嗜好を柔軟に考慮した番組情報提供装置、番組情報提供方法及びそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年ＣＡＴＶ、ＣＳ放送、ディジタル地上波放送などディジタル放送の多チャンネル化が進み、映像コンテンツが過多に存在するようになってきた。このような状況下では、ＴＶを見るために番組を選ぶ操作さえも煩雑になっている。このため、膨大な番組の中からユーザ嗜好に合致する番組を選出して推薦するサービスが注目されている。例えば、以下のような、番組推薦に係る技術が提案されている。
【０００３】
（１）過去の視聴番組属性に基づく番組検索（特許文献１、２参照）
番組を特徴付ける様々な属性で構成されるベクトルで番組を表現し、そのベクトル空間に全番組を配置する。そして、過去に視聴者が視聴した番組の属性に基づいてベクトル空間上のユークリッド距離を計算して類似番組を検索し、視聴者に推薦するようにしている。しかし、この技術では、視聴者の視聴履歴が十分に蓄積されないとうまく機能しない。
【０００４】
（２）分類モデルによる視聴番組の推薦（特許文献３、４参照）
視聴者が過去に視聴した／しなかった情報を教示信号として、視聴者が過去に視聴した番組と視聴しなかった番組を分類するモデルを学習する。そして、このモデルに基づいて将来的に放送される番組に対する視聴者の視聴を予測し、視聴すると予測した番組を視聴者に推薦する。しかし、この技術では、視聴者が過去に視聴した／しなかった番組のおおよその傾向は明らかになるが、稀な視聴傾向を学習することが難しい。
【０００５】
（３）視聴者特徴に基づく番組推薦（非特許文献１参照）
番組特徴に基づいてグループ化した情報（例えば番組ジャンルなど）を目的変数、視聴者の特徴（例えば年齢や性別など）を説明変数として、同一グループに属する番組を視聴した視聴者の特徴を学習する。学習したモデルと視聴者の特徴に基づいて将来的に放送される番組を推薦する。しかし、この技術では、視聴者層の視聴に関する嗜好は明らかになるが、視聴者の個人個人の嗜好に適応した番組推薦が難しい。
【０００６】
（４）協調フィルタリングによる予約・録画機能（特許文献５参照）
ある視聴者Ａの過去の視聴履歴に基づいて他の多くの視聴者の中から類似した視聴傾向を持つ視聴者Ｂを選出し、視聴者Ｂの視聴番組を視聴者Ａに対しても推薦する。しかし、この技術では、多くの視聴者が存在して類似する嗜好を持つ者がいる場合でないとうまく機能しないし、視聴履歴が蓄積されていない新番組の扱いが困難である。
【０００７】
（５）ユーザ行動パターンの学習による番組推薦（特許文献６参照）
コンテンツ利用者の端末が、コンテンツ利用者のコンテンツ鑑賞に対する肯定的操作および否定的操作の観測回数を、曜日毎および時間帯毎に分類した統計データを作成することによりユーザ行動パターンを学習する。そして、このユーザ行動パターンに基づいてコンテンツ利用者が、視聴を希望するであろうコンテンツを自律的に検索して提案する。また、生成されたユーザ行動パターンをベイズの定理に基づいて更新して学習するようにしている。しかし、この技術では、ユーザプロファイル情報とユーザによる肯定／否定情報の入力が必要である。
【０００８】
この他に、特許文献７に記載されているように、視聴者の視聴履歴に基づきジャンルなどの視聴要素の分析表から視聴点を算出し視聴者の視聴傾向を分析しその傾向から番組を提示する番組支援装置も知られている。しかし、視聴履歴の蓄積が少ない場合の番組提示は困難である。
【０００９】
また、ＡＲＩＢ運用規定（ＴＲ−Ｂ１４）では、１つの番組に３つまでジャンルを付けることができることになっているが、複数のジャンルを付ける場合の順序や意味づけに関する規定がない。したがって１つの番組に複数のジャンルが付けられている場合、どれを用いれば嗜好学習上有利か、明らかでない。また、各番組に複数のジャンルが付けられているケースは比較的少数であり、嗜好モデルを複数のジャンルに対応させることは、必要以上にモデルを複雑化させることになり計算速度の点で不利である。
【００１０】
特許文献７では、明示的に複数のジャンルを嗜好要素として取り込んでいるが、嗜好要素間の独立性を仮定させるを得ず単純なモデルしか学習し得ない。
【００１１】
本件出願人は先に、視聴者の視聴履歴に基づきジャンルを考慮した嗜好モデルを作成し、推薦番組リストを作成、提示する番組情報提供システムを出願した（特願２００５−２４４５０４）。
【００１２】
しかし、この出願の発明では、番組情報にジャンルが複数記載されている場合にこれらのジャンルをどのように選択するかについては、明確ではなかった。
【特許文献１】特開平０７−１３５６２１号公報
【特許文献２】特開平１０−０３２７９７号公報
【特許文献３】特開２０００−３３３０８５号公報
【特許文献４】特開２００１−１６０９５５号公報
【特許文献５】特開２００３−１１４９０３号公報
【特許文献６】特開２００４−２０６４４５号公報
【特許文献７】特開２０００−０１３７０８号公報
【非特許文献１】M. J．Pazzani: A Framework for Collaborative、Content-Baseband Demographic Filtering、Journal of Artificial Intelligence Review、Vol. 13、No.5-6、pp. 393． 408、(1999)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
本発明は、番組情報に複数のジャンルが記載されている場合にも、視聴を開始した比較的初期の段階から視聴者個人の嗜好にかなう番組の推薦を可能にするとともに、視聴者の嗜好の変化にも柔軟に対応した番組の推薦を可能にすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の１観点によれば、番組ジャンルを含む番組情報（ＥＰＧ：Electronic Program Guide）と視聴者による視聴の履歴情報とに基づいて、視聴に到る要因と視聴結果との因果関係を記述した視聴者の嗜好モデルを作成する嗜好モデル作成手段と、嗜好モデル作成手段により作成された嗜好モデルを用いて推薦番組リストを作成する推薦番組リスト作成手段と、を具備する番組情報提供システムであって、前記番組情報に含まれる前記番組ジャンルが複数あるとき、所定期間の番組ジャンル毎の頻度情報により得られる選択基準に基づいて前記番組ジャンルを選択することを特徴とする番組情報提供システムを提供する。
【００１５】
本発明の局面に係る発明は、番組情報と視聴の履歴情報から、視聴者毎にベイジアンネットワーク型の嗜好モデルを作成し、嗜好モデルを用いて各番組に対する視聴者の視聴の確率値を計算して、視聴者の視聴の確率値に基づいて推薦番組を決定している。
【００１６】
上記のように、ベイジアンネットワークにおける各確率変数の条件付確率表の値（因果関係の強さ）で個人差を表現することによる視聴者個人の嗜好モデルが作成される。そして、嗜好モデルを用いて各番組に対する視聴者の視聴の確率値を計算し、これに基づき推薦番組が決定される。
【００１７】
また、過去の一定期間における視聴者の視聴履歴情報から、ベイジアンネットワークにおける各確率変数の条件付確率表の値（因果関係の強さ）を更新することにより、嗜好モデルが定期的に更新される。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、番組情報に複数の番組ジャンルが記載されている場合にも、視聴を開始した比較的初期の段階から視聴者個人の嗜好にかなう番組の推薦が可能になるとともに、視聴者の嗜好の変化にも柔軟に対応した番組の推薦が可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
【００２０】
なお、下記本発明の実施形態の説明では、番組情報を提供する際にテレビ番組に関するデータを対象としてテレビ番組の推薦を対象として説明するが、本発明では対象とするデータはこれに限らず、広く放送用のコンテンツ全般を対象にすることが可能である。したがって、本発明の効果は、本実施形態における視聴者の嗜好にかなうテレビ番組の推薦のみならず、広く放送用コンテンツ情報提供装置において発揮される。また本発明において、視聴者の番組視聴に関する嗜好を記述したモデルを「嗜好モデル」と呼ぶ。
【００２１】
図１は、本発明の一実施形態に係る番組情報提供装置の概略構成を示す図である。
【００２２】
図１に係る番組情報提供装置は、外部機器（例えばＴＶや表示装置）との通信を行うユーザインタフェース１０と、ユーザインタフェース１０から番組情報（ＥＰＧ：Electronic Program Guide）である例えばテレビ番組情報（以下、「テレビ番組情報」と称する場合もある）を受取り管理するＥＰＧデータ管理部２０と、複数のジャンルから後述する所定の基準に基づいてジャンルを選択するジャンル選択部２２と、ユーザインタフェース１０から視聴者の視聴履歴情報を受け取って管理し、定期的に更新する視聴履歴情報管理部３０と、番組情報と視聴履歴情報に基づいて嗜好モデルを作成する嗜好モデル作成部４０と、嗜好モデル作成部４０で作成された嗜好モデルと番組情報とから推薦番組リストを作成する推薦番組リスト作成部５０とを備えている。また、ＥＰＧデータ管理部２０に入力されたＥＰＧデータはジャンル選択部２２を介してＥＰＧデータベース２４に記録される。視聴履歴情報管理部３０に入力した視聴履歴は、視聴履歴データベース３１に記録される。
【００２３】
図１に示すように、嗜好モデル作成部４０は、ＥＰＧデータ管理部２０と視聴履歴情報管理部３０からそれぞれ過去の一定期間のテレビ番組情報とそれらに対する視聴者の視聴履歴情報を入力情報として、嗜好モデルを作成する嗜好モデル学習部４１と、詳細は後述する構造定義データと条件付確率値を嗜好モデルとして管理する嗜好モデル管理部４２と、嗜好モデル学習部４１で作成された嗜好モデルを記録する嗜好モデルデータベース４３を備えている。
【００２４】
なお、嗜好モデル学習部４１は、新たな番組情報と視聴履歴とを入力して、定期的、あるいは所定のデータ数が入力された時点で、嗜好モデルの更新を行う機能も備えている。
【００２５】
推薦番組リスト作成部５０は、視聴確率計算部５１と推薦番組決定部５２とを備えている。視聴確率計算部５１は、ＥＰＧデータ管理部２０から入力されるＥＰＧデータと嗜好モデル管理部４２から入力される嗜好モデルの条件付確率値とを入力して、将来的に放送されるテレビ番組の視聴確率を計算する。
【００２６】
推薦番組決定部５２は、視聴確率計算部５１で計算された視聴確率に基づいて、推薦番組を決定する。そして、推薦番組決定部５２で決定された推薦番組は、ＥＰＧデータ管理部２０、ユーザインタフェース１０を介して、例えば図示しないＴＶ等に表示される。
【００２７】
ユーザインターフェース１０には、例えば外部放送機器により受信されるテレビ番組情報（ＥＰＧ）や、例えば視聴者によるテレビ受信機の操作を監視して得られる視聴履歴が入力情報となる。テレビ番組情報や視聴者の視聴履歴情報は後述する図６や図７に示した内容に限られず、様々なフォーマットや定義を有する情報であり、キーボード、リモートコントロール、ネットワークによるオンライン、情報伝達の媒体である磁気テープから読み取る等の形式で入力されるものとする。
【００２８】
ジャンル選択部２２の構成例を図２に示す。ジャンル選択部２２は、ＥＰＧデータベース２４から読み出されたＥＰＧデータから１日のジャンル毎の放送があった回数（頻度）を蓄積するジャンル放送回数蓄積部２６と、それらのジャンル毎の回数を１週間や１ヶ月など所定期間にわたって蓄積し加算するジャンル放送回数加算部２７と、このジャンル頻度記憶部２７に記憶された所定期間のジャンル毎の放送回数からジャンル頻度を計算するジャンル頻度計算部２８とから成っている。
【００２９】
次に、上記のように構成された本発明の一実施形態に係る番組情報提供装置の動作を説明する。まず嗜好モデルを作成する流れを示すフローチャートである図３を参照して、嗜好モデルの作成手順を説明する。
【００３０】
嗜好モデルの例を図４に示す。これは本発明の実施形態で対象とする嗜好モデルの例である。しかし、図４に示す嗜好モデルは、嗜好モデルの一例であって、本発明はこのモデルに限定されるものではない。
【００３１】
本実施形態で対象とする嗜好モデルはベイジアンネットワークで表現されるモデルであって、ベイジアンネットワークは、確率変数をノードで表し、因果関係や相関関係といった依存する関係を持つ変数の間にリンクを張ったグラフ構造による確率モデルである確率ネットワークにおいて、リンクが因果関係の方向に向きを持ち、このリンクをたどったパスが循環しない、非循環有向グラフで表されるモデルである。
【００３２】
図４に示すモデルは、確率変数を「放送時間帯」と「番組ジャンル」として、「放送時間帯」と「番組ジャンル」が視聴に影響を及ぼすという因果関係を記述した嗜好モデルである。
【００３３】
まず、図３に示すステップＳ１において、嗜好モデル学習部４１は、嗜好モデルの構造を定義した図５に示すような構造定義データを読み込む。図５は、図４に示した嗜好モデルにおけるベイジアンネットワークの構造を、コンピュータで読み取れる形で記述したものである。
【００３４】
図５では、「放送時間帯」と「番組ジャンル」、「視聴」という３つの要素が確率変数（Ｎａｍｅ）として定義されている。更に図５では、各確率変数の取る値（Ｖａｌｕｅ）も定義されている。
【００３５】
例えば、確率変数「番組ジャンル」の値として「ニュース(News)」、「スポーツ(Sports)」、「ドラマ(Drama)」、「音楽(Music)」、「バラエティー(Variety)」、「映画(Movie)」、「アニメーション(Anime)」、「ドキュメンタリー(Documentary)」、「趣味(Hobby)」、「情報(Info)」という１０種類の値があることを示している。
【００３６】
同様に、確率変数「放送時間帯」の値として、「午前(Morning)」、「午後(Afternoon)」、「夕方(Evening)」、「夜(Night)」、「深夜(Midnight)」という５種類の値があり、確率「視聴」の値には「視聴する(TRUE)」、「視聴しない(FALSE)」という２種類の値があることを示している。さらに、因果関係を定義するために、原因となる確率変数を「親のノード(Parent)」、結果となる確率変数を「子のノード(Child)」として、該当する確率変数を記載している。
【００３７】
次に、図３に示すステップＳ２において、嗜好モデル学習部４１は、ＥＰＧデータ管理部２０から図６に示すような過去の一定期間のテレビ番組情報、すなわち視聴履歴データを読み込む。
【００３８】
図６は、本発明の実施形態で対象とするテレビ番組情報（ＥＰＧ：Electronic Program Guide）の例である。図６に示すようにテレビ番組情報は、１つの番組ごとに、日付、放送局、開始及び終了時間、並びにタイトルから成っており、必要に応じてゲスト情報も付加される。
【００３９】
図６に示す例では、２００５年１月１８日のテレビ番組として、Ｎテレビで４：３０から８：１５まで「おそよう日本」が放送され、Ｆテレビで、１１：２５から１１：３０まで「子育ててれびじょん」が放送され、１２：００から１３：００まで「誘っていいとも！」が放送されることを示している。
【００４０】
図6に示すようなテレビ番組情報に、「子育ててれびじょん」や「誘っていいとも！」のように番組ジャンルが複数含まれているとき、どのジャンルを選択するかについては、ジャンル選択部２２において所定の基準にもとづいて選択され（ステップＳ３）、選択された番組ジャンルの情報はＥＰＧデータ管理部を介して、嗜好モデル学習部４１に入力される。番組ジャンルが複数あるときの選択の基準については、後で詳しく述べる。
【００４１】
ステップＳ２において、図６に示すようなテレビ番組情報（ＥＰＧ）データが読み込まれた後、嗜好モデル学習部４１は、視聴履歴情報管理部３０から図７に例示するような過去の一定期間の視聴履歴情報を読み込む（ステップＳ４）。図７は、図６のテレビ放送番組情報に対するある視聴者の視聴履歴情報の例を示す図である。
【００４２】
図７において、図６に示すテレビ放送番組情報の視聴履歴情報を示すのに、「ＴＲＵＥ」及び「ＦＡＬＳＥ」という記号で表している。具体的には、属性が「ＴＲＵＥ」の場合には、視聴や録画を行ったことを示し、「ＦＡＬＳＥ」の場合は、視聴や録画を行っていないことを示している。
【００４３】
例えば、図７では、「視聴」という属性が「ＴＲＵＥ」である番組は、「おそよう日本」と「子育ててれびじょん」であるので、これらの２つ番組を視聴者が視聴したことを示しており、また、これらの番組における「録画」の属性は「ＦＡＬＳＥ」であるので、録画は行われていないことを示している。この場合においてこの視聴履歴情報は、実際に視聴者が視聴した、あるいは視聴しないといった結果に係る情報である。
【００４４】
次のステップＳ５において、嗜好モデル学習部４１は、ベイジアンネットワークにおける各確率変数の条件付確率値を計算し、構造定義データと共にこれらを嗜好モデルとして嗜好モデルデータベース４３に格納する（ステップＳ６）。
【００４５】
ステップＳ５における条件付確率値の計算方法は、図７に例示するような過去の一定期間の視聴履歴情報から条件に見合う番組の頻度として計算したり、システム設計者が任意の値を設定したりして求めても良い。
【００４６】
嗜好モデル管理部４２は、図５に示すような構造定義データと図８に例示するような条件付確率値を嗜好モデルとして管理する。図８は、図４に示した嗜好モデルに従って、本発明のこの実施形態で計算し出力する条件付確率表の値の例である。
【００４７】
なお、この実施形態では、図７に示した視聴者の視聴履歴を用いて条件付確率表の値を計算しているが、システム設計者や利用者が任意の値をあらかじめ設定してもかまわない。
【００４８】
図８では、確率変数「番組ジャンル」が各値を取る場合の確率値を定義している。例えば１行目の、
（番組ジャンル＝Ｎｅｗｓ）−＞０．１７９３２６、
という記述は、番組ジャンルとしてニュースを視聴する確率値が０．１７９３２６であることを表している。これは例えば、図６に示した視聴者の視聴履歴に含まれる全番組のうち、確率変数「番組ジャンル」が「ニュース」である番組の頻度を計算することによって求めることができる。以下、同様に、「スポーツ」や「ドラマ」等の様々な番組ジャンルの確率値を定義している。更に、確率変数「放送時間帯」に関しても同様に視聴確率値が定義されている。
【００４９】
一方、確率変数「視聴」の確率値に関しては、図４に示した嗜好モデルに従うと「放送時間帯」と「番組ジャンル」から影響を受けるので、「放送時間帯」と「番組ジャンル」各値のすべてのバリエーションを条件とした確率値を定義する。例えば図７の下から５行目の、
（番組ジャンル＝Ｖａｒｉｅｔｙ＆放送時間帯＝Ｍｉｄｎｉｇｈｔ）−＞（視聴＝ＴＲＵＥ）−＞０．８０１６５４、（視聴＝ＦＡＬＳＥ）−＞０．１９８３４６  
という記述は、「番組ジャンル」が「バラエティー」で「放送時間帯」が「深夜」である番組が、視聴者によって視聴される確率値が０．８０１６５４で、視聴者によって視聴されない確率値が０．１９８３４６であることを示している。これは例えば、図７に示した視聴者の視聴履歴に含まれる確率変数「番組ジャンル」が「バラエティー」で、かつ、確率変数「放送時間帯」が「深夜」である番組のうち、確率変数「視聴」の有無別に番組の頻度を計算することによって求めることができる。
【００５０】
ところで、視聴者の嗜好に適切な番組の提供に当たり、番組のジャンルは重要な情報である。
【００５１】
この番組ジャンルが複数ある場合、それらのいずれかを選択する場合、実際に放送される番組の頻度を調べることによりジャンル頻度を考慮する場合と、図６に示すテレビ放送番組情報の構造からジャンルを考慮する場合とがある。
【００５２】
そして、前者のジャンル頻度を考慮する場合には、頻度の高い番組ジャンルを優先する場合と、頻度の低い場合を優先する場合などがある。
【００５３】
以下の実施形態では、図１に示す全体の構成、処理は共通であり、番組ジャンルをどのように考慮し選択するかの点が異なるだけである。図２に示したジャンル選択部２２の構成は、以下に述べる実施形態１，２において用いられる構成を示す。
【００５４】
＜実施形態１＞
まず、ジャンル頻度を考慮する場合で、頻度の高い番組ジャンルを選択する実施形態について述べる。
【００５５】
いずれにしてもジャンル頻度を考慮する場合には、ジャンル頻度を計算する必要があり、そのために実際のテレビ放送番組のジャンル毎の回数を求める必要がある。ジャンル選択部２２におけるジャンル頻度は以下に述べるようにして求める。
【００５６】
図９に示すステップＳ１１では、番組のジャンルが複数あるかを調べ、複数ある場合には、ステップＳ１２で、ジャンル別放送回数蓄積部２６において、１日のジャンル別番組の放送回数を計数し蓄積する。
【００５７】
次のステップＳ１３で、ジャンル別放送回数加算部２７において、所定期間例えば１週間のジャンル毎の放送回数を加算する。図１０に、１０月１２日から１８日まで１週間分のジャンル毎の放送番組の回数を例示する。例えば、１０月１２日には、「ニュース」ジャンルの番組が３８回放送され、「スポーツ」ジャンルの番組が１２回放送され、「ワイドショウ」ジャンルの番組が３３回放送されたことを示している。このような１日の各ジャンルの番組放送回数は、ジャンル別放送回数蓄積部２６に一旦蓄積される。
【００５８】
そして、このような１日毎のジャンル別放送回数は、ジャンル別放送回数加算部２７に送られ、ここに記憶される。１週間分記憶されたデータは、このジャンル別放送回数加算部２７においてジャンル毎に加算される。例えば図１０に示すように１０月１２日から１０月１８日までの１週間では、「ニュース」ジャンルの番組は２６７回放送されたことを示している。
【００５９】
次のステップＳ１４では、ジャンル頻度計算部２８は上記のデータに基づいてジャンル頻度を計算し、ステップＳ１５では、ステップＳ１４で求められたジャンル頻度を比較しその中で頻度が最大となるジャンルを選択する。このようにして選択されるジャンルの情報は、推薦番組決定部５２に入力され、視聴者に提供する番組推薦リストを作成する際に参考とされる。
【００６０】
なお、頻度が同値のジャンルが複数生ずる場合も考えられ、そのようなそれらの番組ジャンルをランダムに選ぶ、先に出現した方を選ぶ、後に出現した方を選ぶ、などの方法が考えられるが、所定期間が１週間以上の場合には番組数が非常に多くなるので、ジャンル頻度が同じ値になる可能性は極めて低く、万一同じ値になってもそれらの番組ジャンルのどれを選んでも大勢に影響しない。
【００６１】
次に図１１に示すフローチャートを参照して、上記のように定義された確率値が定義された嗜好リストに基づいて推薦番組リストを作成する手順を説明する。
【００６２】
視聴確率計算部５１は、ＥＰＧデータ管理部２０から将来のＥＰＧデータを読み込んで（ステップＳ２１）、このＥＰＧデータと嗜好モデル管理部４２から入力される嗜好モデルの条件付確率値とに基づいて、視聴確率を計算する（ステップＳ２２）。
【００６３】
次のステップＳ２３では、推薦番組決定部５２は、視聴確率計算部５１で計算された視聴確率（具体的には、確率値として与えられる）に基づいて、将来的に放送されるテレビ番組をソートし、ステップＳ２４では、ランキングの上位の番組を推薦番組データとして選択する。テレビ番組情報に複数のジャンルが含まれている場合、この実施形態では、頻度の高いジャンルを選択する。このように選択された番組ジャンルを考慮して推薦番組決定部５２で推薦番組リストを決定する。
【００６４】
推薦番組の例を図１２に示す。図１２は、本発明の実施形態で作成する推薦番組データの例である。図１２に示す例では、「摩訶ジョーシキ！！ＳＰ」という番組が、視聴者が視聴する確率が０．９２で最も高く、お薦めの番組として提示されている。
【００６５】
そして、推薦番組データは、ＥＰＧデータ管理部２０に推薦リストとして格納される（Ｓ２５）。
【００６６】
ステップＳ２４において、ランキングの上位の番組を選択する方法はいろいろあるが、この実施形態では、ジャンル頻度の高いものを、上位に推薦する番組として選択している。
【００６７】
ユーザインタフェース１０は、推薦番組決定部５２で決定した推薦番組データをＥＰＧデータ管理部２０から受け取り、ユーザに推薦番組情報として提示する。
【００６８】
本発明のこの実施形態１は、所定期間のジャンル頻度情報により、頻度の高いジャンルほど、その選択される番組の特徴を表わしているとする考え方に基づいている。
【００６９】
＜実施形態２＞
上記実施形態１では、ジャンル頻度を計算し、その値の高いものを上位に推薦する番組として選択していた。これに対して、この実施形態２では、計算されたジャンル頻度の低い番組を上位に推薦する番組として選択する。したがって、この実施形態においても、番組のジャンル頻度を計算する必要がある。
【００７０】
この実施形態における処理のフローチャートを図１３に示す。ジャンル選択部２２は図２と同じ構成を有し、ＥＰＧデータベース２４から読み出された番組のデータについて、ジャンル別放送回数蓄積部２６で１日に放送されたジャンル別の番組の回数が蓄積される（ステップＳ３２）。
【００７１】
ジャンル別放送回数加算部２７において所定期間、例えば１週間分のジャンル毎の放送番組回数が加算される（ステップＳ３３）。その後、ジャンル頻度計算部２８でそれらの回数に基づいてジャンル頻度が計算される（ステップＳ３４）。これらの処理は、上記実施形態１において図１０を用いて説明したことと同様である
しかし、次のステップＳ３５が、上位の番組を選択するステップＳ２４と異なり、この実施形態では頻度が低いジャンルの番組を推薦の上位の番組として選択する。選択された番組ジャンルの情報はＥＰＧデータ管理部２０を介して嗜好モデル作成部４０の嗜好モデル学習部４１に入力される。
【００７２】
本発明のこの実施形態２は、所定期間のジャンル頻度情報により、頻度の低いジャンルほど、その選択される番組の特徴を表わしているとする考え方に基づいている。
【００７３】
＜実施形態３＞
上記実施形態１，２では、放送番組情報を示すＥＰＧデータを用いて、すなわち実際の放送された番組のジャンル別回数に基づいてジャンル頻度を計算していた。
【００７４】
しかし、ある程度長期にわたって放送番組の各ジャンルの頻度を求めると、ほとんど変動がないことがわかった。そこで、そのようなジャンル頻度を選択知識としてデータベース化したデータベースを用いることも可能である。
【００７５】
この実施形態のジャンル選択部３２は、図１４に示すように、上述のように放送番組のジャンル毎の頻度を選択知識として記憶しているジャンル別選択知識データベース３７と、このジャンル別選択知識データベース３７を検索し、ジャンル頻度検索部３８とを有する。番組情報に複数の番組ジャンルが含まれ手いる場合には、このジャンル別選択知識データベース３７に記憶されている選択知識を用いて１つの番組ジャンルを選択する。選択された番組ジャンルはＥＰＧデータ管理部２０を介して嗜好モデル学習部４１に入力される。
【００７６】
本発明のこの実施形態は、実際の放送番組の各ジャンルの頻度は、１週間以上など、ある程度長い期間においては、変動しないとする経験則に基づいている。
【００７７】
＜実施形態４＞
上述の実施形態１，２，３では、いずれも放送番組のジャンル頻度に基づいて、推薦番組を決定していた。
【００７８】
しかし、本発明では、推薦するジャンルを選択するに際して、頻度を求めることなくテレビ番組情報（ＥＰＧ）の構造例えば、図６に示すテレビ番組情報の示すジャンルの記載位置（出現順序）により選択するようにすることも可能である。
【００７９】
この実施形態では、複数のジャンルが記載されているとき、最初に現れるジャンルを上位に選択するジャンルとするものである。
【００８０】
この実施形態における選択処理のフローチャートを図１５に示す。即ち、この実施形態では、ステップＳ４１において番組のジャンルが複数であるか否か検知し、テレビ番組情報に複数のジャンルが含まれている場合には、ステップＳ４２において、第１番目の、即ち最初に現れるジャンルを選択する。選択された番組ジャンルはＥＰＧデータ管理部２０を介して嗜好モデル学習部４１に入力される。
【００８１】
例えば、図６に示したテレビ番組情報の例で述べれば、「子育ててれびじょん」の番組では、ジャンルとして「趣味／教育」が選択されることになる。
【００８２】
＜実施形態５＞
テレビ番組情報の構造からジャンルを選択する方法として、第２に現れるジャンルを選択することも可能である。この実施形態のフローチャートを図１６に示す。
【００８３】
すなわち、ステップＳ５１においてテレビ番組情報中における番組のジャンルが複数あるか検知する。ジャンルが複数あった場合には、ステップＳ５２において２番目に現れるジャンルを選択する。選択された番組ジャンルはＥＰＧデータ管理部２０を介して嗜好モデル学習部４１に入力される。
【００８４】
例えば、図６に示したテレビ番組情報の例で述べれば、「子育ててれびじょん」の番組では、ジャンルとして「福祉」が選択されることになる。
【００８５】
＜実施形態６＞
この実施形態では、３以上のジャンルが記載されているとき、３番目に現れるジャンルを上位に選択するジャンルとするものである。
【００８６】
この実施形態における選択処理のフローチャートを図１７に示す。即ち、この実施形態では、ステップＳ６１において番組のジャンルが複数であるか否か検知し、テレビ番組情報に複数のジャンルが含まれている場合には、ステップＳ６２において、当該番組のジャンルが３以上記載されているか否かを検知する。
【００８７】
ステップＳ６２において番組のジャンルが３以上記載されている場合には、ステップＳ６３において３番目に現れるジャンルを選択する。一方、ステップＳ６２において、その番組のジャンルが２の場合には、ステップＳ６４で、適当なジャンルを選択する、例えば上記実施形態４又は実施形態５に基づき最初に現れるジャンル又は２番目に現れるジャンルを選択する。選択された番組ジャンルはＥＰＧデータ管理部２０を介して嗜好モデル学習部４１に入力される。
【００８８】
＜実験結果＞
ところで、発明者らは、ジャンル頻度を求めその値の小さい番組を選択する上記実施形態２の場合と、複数のジャンルが記載されている場合でテレビ番組情報の構造に基づいて最初に現れるジャンルを選択する実施形態４の場合について実験を行った。その結果を図１８〜図２０に示す。
【００８９】
被験者数は２３人（Ｐ１〜Ｐ２３）であり、過去７日間にわたる視聴履歴データに基づいて、推薦番組を２０、１０、５選択した場合の適合率、及びそれらの平均を求めた。
【００９０】
図１８は実施形態２の場合の結果を示し、図１９は、実施形態４の場合の結果を示し、図２０は、それらの各人のケースにおいて、実施形態２から実施形態４の適合率を引いた結果の値を各々示している。
【００９１】
この図２０において正の値が多いので、ジャンルの選択基準として、最初に現れるジャンルを選択する実施形態４の場合よりも、ジャンル頻度を求めその頻度の小さいものを選択する実施形態２の方が、より適切に視聴者の希望する番組を提供できることが理解される。
【００９２】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。例えば、上記の実施形態において、嗜好モデル学習部４１で嗜好モデルの更新を行うとしたが、嗜好の更新モデルを更新するための例えば、嗜好モデル更新部を別に設けても良い。
【００９３】
上記の実施形態では、嗜好モデルの更新については、詳細に触れなかったが、次のように、嗜好モデルを更新しても良い。まず、嗜好モデル管理部４２は、嗜好モデルを定期的に更新するため嗜好モデル学習部４１を呼び出し、推薦番組リストを更新するため視聴確率計算部５１を呼び出す。嗜好モデルと推薦番組リストは、図３に示した嗜好モデル作成の全ステップと図１２に示した推薦番組リストの作成の全ステップを実行することで更新される。なお、更新の頻度は１日に１回でも１週間に１回でもかまわない。
【００９４】
また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００９５】
【図１】本発明の実施形態に係る番組情報提供装置の概略構成を示す図。
【図２】図１に示す構成におけるジャンル選択部２２の具体的構成例を示す図。
【図３】嗜好モデルを作成する処理の流れを示すフローチャートを示す図。
【図４】嗜好モデルの例を示す図。
【図５】図３に示した嗜好モデルにおけるベイジアンネットワークの構造を、コンピュータで読み取れる形で記述した例を示す図。
【図６】本発明の実施形態で対象とするテレビ番組情報（ＥＰＧ：Electronic Program Guide）の例を示す図。
【図７】図５のテレビ番組情報に対するある視聴者の視聴履歴情報の例を示す図。
【図８】図３に示した嗜好モデルに従って、本発明の実施形態で計算し出力する条件付確率表の値の例を示す図。
【図９】視聴者の嗜好にかなう番組情報を提供するための推薦番組リスト作成手順を示すフローチャートを示す図。
【図１０】放送番組の１週間のジャンル毎の放送回数の例を示す図。
【図１１】嗜好リストに基づいて推薦番組リストを作成する手順に示すフローチャートを示す図。
【図１２】本発明の一実施形態で作成する推薦番組データの例を示す図。
【図１３】実施形態２におけるジャンル選択処理のフローチャートを示す図。
【図１４】実施形態３におけるジャンル選択部３２の構成を示す図。
【図１５】実施形態４におけるジャンル選択処理のフローチャートを示す図。
【図１６】実施形態５におけるジャンル選択処理のフローチャートを示す図。
【図１７】実施形態６におけるジャンル選択処理のフローチャートを示す図。
【図１８】実施形態２の実験結果を示す図。
【図１９】実施形態４の実験結果を示す図。
【図２０】実施形態２の実験結果と実施形態４の実験結果の差を示す図。
【符号の説明】
【００９６】
１０…ユーザインタフェース、
２０…ＥＰＧデータ管理部、
２２，３２…ジャンル選択部、
２４…ＥＰＧデータデータベース、
２６…ジャンル別放送回数蓄積部、
２７…ジャンル別放送回数加算部、
２８…ジャンル頻度計算部、
３０…視聴履歴情報管理部、
３１…視聴履歴データベース、
３７…ジャンル別選択知識データベース、
３８…ジャンル頻度検索部、
４０…嗜好モデル作成部、
４１…嗜好モデル学習部、
４２…嗜好モデル管理部、
４３…嗜好モデルデータベース、
５０…推薦番組リスト作成部、
５１…視聴確率計算部、
５２…推薦番組決定部。
【図１】
2008131339.tif 000003
【図２】
2008131339.tif 000004
【図３】
2008131339.tif 000005
【図４】
2008131339.tif 000006
【図５】
2008131339.tif 000007
【図６】
2008131339.tif 000008
【図７】
2008131339.tif 000009
【図８】
2008131339.tif 000010
【図９】
2008131339.tif 000011
【図１０】
2008131339.tif 000012
【図１１】
2008131339.tif 000013
【図１２】
2008131339.tif 000014
【図１３】
2008131339.tif 000015
【図１４】
2008131339.tif 000016
【図１５】
2008131339.tif 000017
【図１６】
2008131339.tif 000018
【図１７】
2008131339.tif 000019
【図１８】
2008131339.tif 000020
【図１９】
2008131339.tif 000021
【図２０】
2008131339.tif 000022