(57)【要約】【課題】推薦の度合いに応じた表示形式を提示して番組を推薦する。【解決手段】ステップＳ１において、推薦番組が検出される。ステップＳ２において、検出された推薦番組の中から、最もユーザの嗜好に合う一押し推薦番組が選択され、それを推薦するときに表示されるメッセージ型推薦画面が生成される。ステップＳ３において、一押し推薦番組以外の推薦番組を推薦するときに表示されるリスト型推薦画面が生成される。このように推薦番組の推薦の度合い応じた表示形式の推薦画面を提示することができるようにしたので、ユーザに推薦の度合いを容易に認識させることができ、その結果ユーザに対する番組推薦を適切に行うことができる。【選択図】      図９
2004194095.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツをユーザに推薦する際に提示される推薦画面を生成する画像処理装置において、
前記ユーザの嗜好に合うコンテンツを検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された前記コンテンツの前記ユーザの嗜好との合致度に応じた前記推薦画面を生成する第１の生成手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記第１の生成手段は、
前記検出手段により検出された前記コンテンツの中から、前記ユーザの嗜好に最も合う１つのコンテンツを選択する選択手段と、
前記選択手段により選択された前記コンテンツに関する情報が表示される第１の推薦画面を生成する第２の生成手段と、
前記選択手段により選択された前記コンテンツ以外の前記検出手段により検出された前記コンテンツに関する情報が表示される第２の推薦画面を生成する第３の生成手段と
を備えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記第２または第３の生成手段は、前記コンテンツが前記検出手段により検出された理由に応じた表示を含む前記第１または第２の推薦画面をそれぞれ生成する
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記第２または第３の生成手段は、前記コンテンツに対する過去の操作ログに応じた表示を含む前記第１または第２の推薦画面をそれぞれ生成する
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記第２または第３の生成手段は、ユーザ毎に異なる形態の前記第１または第２の推薦画面をそれぞれ生成する
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項６】
コンテンツをユーザに推薦する際に提示される推薦画面を生成する画像処理装置の画像処理方法において、
前記ユーザの嗜好に合うコンテンツを検出する検出ステップと、
前記検出ステップの処理で検出された前記コンテンツの前記ユーザの嗜好との合致度に応じた前記推薦画面を生成する生成ステップと
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項７】
ユーザにコンテンツを推薦する際に提示される推薦画面を生成する画像処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記ユーザの嗜好に合うコンテンツを検出する検出ステップと、
前記検出ステップの処理で検出された前記コンテンツの前記ユーザの嗜好との合致度に応じた前記推薦画面を生成する生成ステップと
を含むことを特徴とするコンピュータが読み取り可能なプログラムが記録されている記録媒体。
【請求項８】
ユーザにコンテンツを推薦する際に提示される推薦画面を生成する画像処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記ユーザの嗜好に合うコンテンツを検出する検出ステップと、
前記検出ステップの処理で検出された前記コンテンツの前記ユーザの嗜好との合致度に応じた前記推薦画面を生成する生成ステップと
を含むことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムに関し、特に、テレビジョン放送の番組やストリーミングデータなどを推薦する場合に用いて好適な、画像処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムに関する
【０００２】
【従来の技術】
例えば、テレビジョン放送される番組から、ユーザの嗜好の合う番組を検出し、その番組の情報を提供する番組推薦システムが存在する（例えば、特許文献）。
【０００３】
【特許文献】
特開平１０−４２２１８号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このシステムでは、推薦番組に関する情報がユーザに適宜提示されるが、通常のその表示形式は固定されており、例えば、推薦の度合い（強く推薦したいか否かなど）や推薦する番組の種類などに応じた表示形式で提示されることはなかった。
【０００５】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、例えば、推薦の度合いや推薦する番組の種類などに応じた表示形式で、推薦番組に関する情報を提示することができるようにするものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像処理装置は、ユーザの嗜好に合うコンテンツを検出する検出手段と、検出手段により検出されたコンテンツのユーザの嗜好との合致度に応じた推薦画面を生成する第１の生成手段とを備えることを特徴とする。
【０００７】
第１の生成手段は、検出手段により検出されたコンテンツの中から、ユーザの嗜好に最も合う１つのコンテンツを選択する選択手段と、選択手段により選択されたコンテンツに関する情報が表示される第１の推薦画面を生成する第２の生成手段と、選択手段により選択されたコンテンツ以外の検出手段により検出されたコンテンツに関する情報が表示される第２の推薦画面を生成する第３の生成手段とを備えることを特徴とする。
【０００８】
第２または第３の生成手段は、コンテンツが検出手段により検出された理由に応じた表示を含む第１または第２の推薦画面をそれぞれ生成することを特徴とする。
【０００９】
第２または第３の生成手段は、コンテンツに対する過去の操作ログに応じた表示を含む第１または第２の推薦画面をそれぞれ生成することを特徴とする。
【００１０】
第２または第３の生成手段は、ユーザ毎に異なる形態の第１または第２の推薦画面をそれぞれ生成することを特徴とする。
【００１１】
本発明の画像処理方法は、ユーザの嗜好に合うコンテンツを検出する検出ステップと、検出ステップの処理で検出されたコンテンツのユーザの嗜好との合致度に応じた推薦画面を生成する生成ステップとを含むことを特徴とする。
【００１２】
本発明の記録媒体のプログラムは、ユーザの嗜好に合うコンテンツを検出する検出ステップと、検出ステップの処理で検出されたコンテンツのユーザの嗜好との合致度に応じた推薦画面を生成する生成ステップとを含むことを特徴とする。
【００１３】
本発明のプログラムは、ユーザの嗜好に合うコンテンツを検出する検出ステップと、検出ステップの処理で検出されたコンテンツのユーザの嗜好との合致度に応じた推薦画面を生成する生成ステップとを含むことを特徴とする。
【００１４】
本発明の画像処理装置および方法、並びにプログラムにおいては、ユーザの嗜好に合うコンテンツが検出され、検出されたコンテンツのユーザの嗜好との合致度に応じた推薦画面が生成される。
【００１５】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明を適用した番組推薦システムの構成例を示している。
【００１６】
放送局１は、地上波の番組放送、または衛星２を介して衛星波の番組放送を送信する。
【００１７】
配信サーバ３は、ストリーミングデータデータベース４から、ストリーミングデータを取得し、インターネットその他のネットワークを含むネットワーク６を介して、テレビジョン受信装置１１に配信する。配信サーバ３はまた、メタデータデータベース５から、放送局１から放送される番組のＥＰＧ、あるいは、ＥＰＧよりも詳細な情報からなるメタデータを取得し、番組ごとの番組ベクトルPP（後述）を生成する。配信サーバ３は、EPGおよびメタデータ（以下、これらを個々に区別する必要がない場合、まとめてEPGデータと称する）、並びに番組ベクトルPPを、ネットワーク６を介して、EPG受信装置１２に配信する。
【００１８】
テレビジョン受信装置１１は、テレビジョン表示装置１４または録画再生装置１５から供給されるチャンネルの選択を示す制御信号に基づいて、アンテナ１１Ａを介して、地上波または衛星波の放送信号を選局して受信し、テレビジョン表示装置１４または録画再生装置１５に供給する。なお、テレビジョン受信装置１１は、受信した放送波にＥＰＧが含まれている場合、それらを分離して、テレビジョン表示装置１４または録画再生装置１５に供給する。
【００１９】
テレビジョン受信装置１１はまた、ネットワーク６を介して配信サーバ３から配信されたストリーミングデータやＥＰＧデータを受信し、テレビジョン表示装置１４または録画再生装置１５に供給する。
【００２０】
EPG受信装置１２は、ネットワーク６を介して配信サーバ３から配信されたＥＰＧデータを受信し、テレビジョン受信装置１１に供給する。また、EPG受信装置１２は、ＥＰＧデータとともに配信された番組ベクトルPPを、番組推薦処理装置１３に供給する。
【００２１】
番組推薦処理装置１３は、EPG受信装置１２から供給された番組ベクトルPP、テレビジョン表示装置１４や録画再生装置１５から供給された操作ログ、およびユーザの操作入力に基づいて、ユーザの嗜好に合致した番組（以下、推薦番組と称する）を検出する。
【００２２】
番組推薦処理装置１３は、推薦番組をユーザに推薦するときに提示される画面（以下、推薦画面と称する）を、推薦番組の推薦の度合いに応じて生成する。
【００２３】
例えば、番組推薦処理装置１３は、推薦番組のうち最もユーザの嗜好に合致する番組（以下、一押し推薦番組と称する）を、最も推薦したい番組であることをユーザに示すために、一押し推薦番組に関する情報（例えば、タイトル、放送開始日時、放送局など）がメッセージ形式で表示される画面（以下、メッセージ型推薦画面と称する）を生成する。
【００２４】
番組推薦処理装置１３は、一押し推薦番組以外の推薦番組（以下、一般推薦番組と称する）を、一押し推薦番組に次いで推薦する番組であることをユーザに示すために、一般推薦番組に関する情報（タイトル、放送開始日時）がリスト形式でまとめて表示される画面（以下、リスト型推薦画面と称する）を生成する。
【００２５】
番組推薦処理装置１３は、生成した推薦画面をテレビジョン表示装置１４に供給して表示させる。
【００２６】
図２は、メッセージ型推薦画面ＤＭの表示例を示している。図２の例の場合、メッセージ型推薦画面ＤＭには、いまから１週間の間に放送される番組の中の一押し推薦番組のタイトル「東海道三谷怪談」、その放送日時「０８／１４（水）２２：４３」、および放送局名「ＷＯＷＯ」などの情報が、「今週のお勧めＮＯ１はこれだよ！」とともにメッセージを構成して表示されている。またこの例の場合、一押し推薦番組の録画を予約するときに操作される録画予約タン（図中、「録画予約」）が設けられている。
【００２７】
メッセージ型推薦画面ＤＭは、必要に応じて、テレビジョン表示装置１４の表示部Ｗの中央部分に大きく目立つように表示される。
【００２８】
図３は、リスト型推薦画面ＤＬの表示例を示している。図３の例の場合、リスト型推薦画面ＤＬには、３つの一般推薦番組のタイトル「夕陽が丘の総理」，「月にほえろ」，「やじうまマイナス」、およびそれらの放送日「０８／１２（月）」，「０８／１３（火）」，「０８／１３（火）」などの情報がリスト形式で表示されている。またこの例の場合、一般推薦番組の録画を予約するときに操作されるボタン（図中、「予約」）が設けられている。
【００２９】
リスト型推薦画面ＤＬは、例えば、表示部Ｗの隅（図３の例の場合、右下隅）に表示される。
【００３０】
このように推薦番組の推薦の度合い応じた表示形式で番組に関する情報を提示することができるようにしたので、ユーザに推薦の度合いを容易に認識させることができ、その結果ユーザに対する番組推薦を適切に行うことができる。
【００３１】
図１に戻り、テレビジョン表示装置１４はまた、番組推薦処理装置１３から供給された推薦画面（図２，３）を表示したり、テレビジョン受信装置１１から供給された放送信号または録画再生装置１５から供給された再生信号を表示する。テレビジョン表示装置１４は、ユーザの操作履歴である操作ログを番組推薦処理装置１３に供給する。
【００３２】
録画再生装置１５は、テレビジョン受信装置１１から供給された放送信号を装着された記録媒体または内蔵する記録媒体（例えば、ハードディスク）に録画したり、その記録媒体に録画されている番組を再生し、テレビジョン表示装置１４に出力して表示させる。録画再生装置１５は、ユーザの操作履歴である操作ログを番組推薦処理装置１３に供給する。
【００３３】
なお、テレビジョン受信装置１１乃至録画再生装置１５は、それぞれ個別に構成することができるが、例えば、テレビジョン受信装置１１、EPG受信装置１２、およびテレビジョン表示装置１４を、チューナ機能を内蔵したテレビジョン受像機１６−１として、一体的に構成することもできる。また、録画再生装置１５をさらに含め、録画機能を有するテレビジョン受像機１６−２として構成することができる。この場合録画再生装置１５は、記録媒体として、大容量のハードディスクを有する、いわゆるハードディスクレコーダであってもよい。
【００３４】
また、番組推薦処理装置１３をテレビジョン受像機１６−１またはテレビジョン受像機１６−２に含めてテレビジョン受像機１６−３またはテレビジョン受像機１６−４を構成するようにしても良い。
【００３５】
次に、図４を参照して、配信サーバ３の構成について説明する。
【００３６】
データ取得部２１は、ストリーミングデータデータベース４から供給されたストリーミングデータやメタデータデータベース５から供給されたEPGデータを、適宜取得する。データ取得部２１は、取得したストリーミングデータおよびEPGデータをデータ送信部２４に供給し、ＥＰＧデータを、メタデータ抽出部２２に供給する。
【００３７】
メタデータ抽出部２２は、データ取得部２１から供給されたＥＰＧデータからメタデータを抽出し、番組ベクトル生成部２３に供給する。
【００３８】
メタデータには、番組毎に、例えば、図５に示すように、番組のジャンル（「映画−邦画」）、タイトル（「東海道三谷怪談」）、放送される日時（「０８／１４（水）２２：４３，０８／１５（木）００：００」、並びに放送局名（「ＷＯＷＯ」）の他、必要に応じて監督名、脚本家名、撮影者名、音楽担当者名、出演者名、および番組の内容の解説などの項目の情報が含まれている。
【００３９】
番組ベクトル生成部２３は、メタデータ抽出部２２から供給されたメタデータに基づいて番組ベクトルPPを番組毎に生成し、データ送信部２４に供給する。
【００４０】
例えば、図５のメタデータからは、図６に示すような、タイトル、ジャンル、時間帯、放送局、出演者、脚本／原作／演出、および内容毎のベクトルを要素とする番組ベクトルPP＝（Ｔm，Ｇm，Ｈｍ，Ｓｍ，Ｐm，Ａm，Ｋｍ）が生成される。
【００４１】
ここで番組ベクトルPPの生成方法について説明する。
【００４２】
例えば放送局は、ＮＮＫ総合、ＮＮＫ教育、亜細亜テレビ、ＴＴＳ、ブジ、テレ日、東都、ＮＮＫ衛星第１、ＮＮＫ衛星第２、およびＷＯＷＯなど、その種類が限られているので、項目「放送局」（図６）のベクトルＳｍは、ベクトルＳｍ＝｛ＮＮＫ総合，ＮＮＫ教育，亜細亜テレビ，ＴＴＳ，ブジ，テレ日，東都，ＮＮＫ衛星第１，ＮＮＫ衛星第２，ＷＯＷＯ｝のように構成し、対応する放送局を値１、その他の放送局を値０とすることで得られる。すなわち対応する番組の放送局がＷＯＷＯであるとき、項目「放送局」のベクトルＳｍは、ベクトルＳｍ＝｛０，０，０，０，０，０，０，０，０，１｝となる。
【００４３】
項目「ジャンル」も、ドラマ、バラエティ、スポーツ、映画、音楽、子供向け／教育、教養／ドキュメント、ニュース／報道、およびその他など、その種類が限られているので、項目「ジャンル」のベクトルＧｍは、ベクトルＧｍ＝｛ドラマ，バラエティ，スポーツ，映画，音楽，子供向け／教育，教養／ドキュメント，ニュース／報道，その他｝のように構成し、対応するジャンルを値１、その他のジャンルを値０とすることで得られる。すなわち対応する番組のジャンルが教養／ドキュメントであるとき、項目「ジャンル」のベクトルＧｍは、ジャンルＧｍ＝｛０，０，０，０，０，０，１，０，０｝となる。
【００４４】
項目「時間帯」のベクトルも、項目「放送局」および項目「ジャンル」と同様にして得ることができる。
【００４５】
一方、項目「タイトル」，「出演者」，「脚本／原作／演出」，「内容」など、項目「放送局」，「ジャンル」，「時間帯」のように要素を限定することが容易でないものは、項目を構成する単語とその頻度を表す数値の組を１つの要素とするベクトルがその項目のベクトルとなる。
【００４６】
例えば、項目「タイトル」である「東海道三谷怪談」のベクトルは、ベクトルＴｍ＝｛東海道−１，三谷−１，怪談−１｝のように、形態素解析により得られる「東海道」、「三谷」、および「怪談」の単語とその頻度を表す数値の組を要素（単語−数値）するベクトルとなる。
【００４７】
また項目「内容」である「'５９新西宝  様式美たっぷりに有名な“三谷怪談”の世界を描く邦画ホラーの傑作。」のベクトルも、形態素解析により得られる「西宝」、「様式」、「美」、「たっぷり」、「有名」、「三谷」、「怪談」、「世界」、「描く」、「邦画」、「ホラー」、および「傑作」の単語とその頻度を表す数値の組を要素とするベクトルとなる。
【００４８】
結局図５の例の場合、番組ベクトルPPは以下のようになる。
番組ベクトルPP＝｛ベクトルＴｍ＝｛東海道−１，三谷−１，怪談−１｝，ベクトルＧｍ＝｛０，０，０，１，０，０，０，０，０｝，ベクトルＨｍ＝｛０，０，０，０，１｝，ベクトルＳｍ＝｛０，０，０，０，０，０，０，０，０，１｝，ベクトルＰｍ＝｛若杉嘉津美−１，天海茂−１，江見俊彦−１，中村竜二郎−１，西沢典子−１｝，ベクトルＡｍ＝｛中川信男−１，大貫正一−１，石田義寛−１，西本正二−１，渡辺宙太−１｝，ベクトルＫｍ＝｛西宝−１，様式−１，美−１，たっぷり−１，有名−１，三谷−１，怪談−１，世界−１，描く−１，邦画−１，ホラー−１，傑作−１｝｝
【００４９】
図４に戻り、データ送信部２４は、データ取得部２１から供給されたＥＰＧデータおよびストリーミングデータ、並びに番組ベクトル生成部２３から供給された番組ベクトルPPを、ネットワーク６を介して、図１のEPG受信装置１２またはテレビジョン受信装置１１に送信する。
【００５０】
なお、番組ベクトル生成部２３には、必要に応じて、ドライブ２５が接続される。ドライブ２５には、必要に応じて、磁気ディスク３１、光ディスク３２、光磁気ディスク３３、および半導体メモリ３４が装着され、データの授受を行う。
【００５１】
次に、図７を参照して、番組推薦処理装置１３（図１）の構成を説明する。
【００５２】
データ取得部４１は、EPG受信装置１２から供給された、配信サーバ３からの番組ベクトルPP（図６）を取得し、番組ベクトル抽出部４２に供給する。
【００５３】
番組ベクトル抽出部４２は、データ取得部４１から供給された番組ベクトルPPから、マッチング処理に必要な番組ベクトルPP（例えば、いまから１週間の間に放送される番組の番組ベクトルPP）を抽出し、マッチング処理部４３に供給する。
【００５４】
操作入力部４４は、例えば、キーボード、タッチパッド、マウスなどの入力デバイスで構成され、ユーザの入力操作に応じた情報（例えば、初期登録情報）を、初期登録保存部４５に出力する。
【００５５】
初期登録保存部４５は、操作入力部４４から供給された初期登録内容を登録し、操作ログ取得部４６またはマッチング処理部４３に供給する。
【００５６】
なお、初期登録保存部４５に保存されている内容は、操作入力部４４から入力されるユーザの操作に基づいて逐次更新される。初期登録される内容には、例えば、嫌いなジャンル、嫌いなキーワード、嫌いな出演者などの、ユーザが好まない番組を示す情報や、好きなジャンル、好きなキーワード、好きな出演者などの、ユーザが好む番組を示す情報がある。
【００５７】
操作ログ取得部４６は、テレビジョン表示装置１４または録画再生装置１５から、操作ログを取得し、取得した操作ログを正履歴と負履歴に分類し、正履歴に分離することができたとき、その操作ログに対応する番組ベクトルPPを、正履歴保存部４７に供給する。
【００５８】
例えば、ユーザが積極的に視聴したときの操作ログ、すなわち、ユーザが番組を視聴したり、録画したときの操作ログは、正履歴に分類されるので、その操作ログに対応する番組、すなわち視聴または録画等された番組の番組ベクトルPPは、正履歴保存部４７に供給される。
【００５９】
正履歴保存部４７は、操作ログ取得部４６から供給された番組ベクトルPPの総和を、図８に示すように、各項目ごと求めて正履歴ベクトルUP（＝｛ベクトルＴup，ベクトルＧup，ベクトルＰup，ベクトルＡup，ベクトルＫup｝）を生成し、それを保存する。すなわち、正履歴ベクトルUPがユーザの嗜好を表す。
【００６０】
例えば、項目「ジャンル」に関しては、ベクトルＧup＝｛（ドラマ−２５），（バラエティ−３４），（スポーツ−４２），（映画−３７），（音楽−７３），（子供向け／教育−１２０），（教養／ドキュメント−３），（ニュース／報道−５），（その他−２３）｝のように、ジャンルの種類ごとに正履歴の総和が求められる。また、項目「タイトル」のように、単語によって示されるベクトルにおいては、例えば、ベクトルＴｕｐ＝｛（title１−１２），（title２−３），・・・｝のように、形態素分析により得られた単語ごとの正履歴の総和が求められる。すなわちこの場合、ユーザの嗜好に合う番組は、「子供向け／教育」のジャンルに分類され、タイトルに単語「title１」を含まれる番組となる。
【００６１】
図７に戻り、操作ログ取得部４６は、操作ログを負履歴に分類したとき、その操作ログに対応する番組ベクトルPPを、負履歴保存部４８に供給する。
【００６２】
例えば、ユーザが視聴しなかったり、または録画操作しなかった場合、そのときの操作ログは、負履歴に分類されるので、その操作ログに対応する番組、すなわち視聴または録画等されなかった番組の番組ベクトルPPは、負履歴保存部４８に供給される。
【００６３】
負履歴保存部４８は、正履歴保存部４７の場合と同様に操作ログ取得部４６から供給された負履歴の総和を、番組ベクトルPPの項目ごと求めて負履歴ベクトルMUPを生成し、それを保存する。
【００６４】
マッチング処理部４３は、番組ベクトル抽出部４２から抽出された番組ベクトルPP（例えば、１週間分の番組の番組ベクトルPP）と、正履歴保存部４７から供給された正履歴ベクトルUPとのマッチングを行い、その結果に基づいて推薦番組を検出する。
【００６５】
詳細は後述するが、マッチング処理部４３は、番組ベクトル抽出部４２から供給される１週間分の番組の番組ベクトルPPのそれぞれと正履歴ベクトルUPとの類似度SimUPを算出し、類似度SimUPが高い方から所定数（例えば、４）の番組を検出し、それを推薦番組とする。
【００６６】
マッチング処理部４２は、検出した推薦番組に関する情報を、推薦情報出力部４９に出力する。
【００６７】
推薦情報出力部４９は、マッチング処理部４３から供給された推薦番組の情報を推薦番組リスト５０に登録するとともに、推薦番組を推薦するときに表示される推薦画面を生成する。
【００６８】
詳細は後述するが、推薦情報出力部４９は、マッチング処理部４３により検出された推薦番組のうち、最も類似度SimUPが高かった推薦番組を一押し推薦番組とし、それを推薦するときに表示されるメッセージ型推薦画面（図２）を生成する。また推薦情報出力部４９は、一般推薦番組（一押し推薦番組以外の推薦番組）を推薦するときに表示されるリスト型推薦画面（図３）を生成する。
【００６９】
推薦情報出力部４９は、生成した推薦画面をテレビジョン表示装置１４に供給する。
【００７０】
推薦番組リスト５０は、番組推薦処理装置１３から取り外し可能に構成されており、推薦番組の情報を登録する。推薦番組リスト５０に推薦番組情報を保存するようにすることにより、例えば、異なるテレビジョン受信装置１１、テレビジョン表示装置１４、あるいは録画再生装置１５などを用いる場合においても、これまで蓄積した履歴情報を用いて、番組の推薦を実行させるようにすることが可能となる。
【００７１】
また、マッチング処理部４３および推薦情報出力部４９は、必要に応じて、ドライブ５１とも接続される。ドライブ５１には、必要に応じて、磁気ディスク７１、光ディスク７２、光磁気ディスク７３、および半導体メモリ７４が装着され、データの授受を行う。
【００７２】
次に、推薦画面生成処理を、図９のフローチャートを参照して説明する。
【００７３】
ステップＳ１において、マッチング処理部４３は、推薦番組を検出し、それに関する情報を推薦情報出力部４９に供給する。
【００７４】
ステップＳ２において、推薦情報出力部４９は、一押し推薦番組を選択するとともにそれを推薦するときに表示されるメッセージ型推薦画面ＤＭ（図２）を生成する。
【００７５】
ステップＳ３において、推薦情報出力部４９は、一般推薦番組（一押し推薦番組以外の推薦番組）を推薦するときに表示されるリスト型推薦画面ＤＬ（図３）を生成する。
【００７６】
次にステップＳ１乃至ステップＳ３の処理のそれぞれの詳細を説明する。はじめにステップＳ１の処理の詳細を、図１０のフローチャートを参照して説明する。
【００７７】
ステップＳ１１において、番組推薦処理装置１３の番組ベクトル抽出部４２（図７）は、データ取得部４１から供給された番組ベクトルPPの中から、所定の番組ベクトルPP（１週間分の番組）の番組ベクトルPPを抽出して、マッチング処理部４３に供給する。マッチング処理部４３は、供給された番組ベクトルPPのそれぞれと、正履歴保存部４７から読み出した正履歴ベクトルUPについて、各項目毎の類似度であるコサイン距離を算出する。
【００７８】
例えば、正履歴ベクトルUP（＝｛ベクトルＴup，ベクトルＧup，ベクトルＰup，ベクトルＡup，ベクトルＫup｝）におけるベクトルTupがベクトルTup＝｛学校−１，怪談−１，トイレ−１｝であり、供給された番組ベクトルPPにおけるベクトルＴｍがベクトルTm＝｛東海道−１，三谷−１，怪談−１｝である場合、コサイン距離cosθtは、式（１）に従って算出される。
cosθt＝（1・1）/（√3×√3）＝1/3・・・（１）
【００７９】
式（１）中、“・”は、内積を示し、“×”は、スカラ演算を示す。
【００８０】
ステップＳ１２において、マッチング処理部４３は、ステップＳ１１で算出した各項目のコサイン距離の値を、式（２）を用いて合計し、類似度SimUPを算出する。
SimUP＝cosθt+ cosθg+cosθp+cosθa+cosθk・・・（２）
【００８１】
ここで、cosθtは、項目「タイトル」における番組ベクトルPPと正履歴ベクトルUPとのコサイン距離であり、cosθgは、項目「ジャンル」における番組ベクトルPPと正履歴ベクトルUPとのコサイン距離であり、cosθpは、項目「出演者」における番組ベクトルPPと正履歴ベクトルUPとのコサイン距離であり、cosθaは、項目「脚本／原作／演出」における番組ベクトルPPと正履歴ベクトルUPとのコサイン距離であり、そしてcosθkは、項目「内容」における番組ベクトルPPと正履歴ベクトルUPとのコサイン距離である。
【００８２】
ステップＳ１３において、マッチング処理部４３は、ステップＳ１２で算出された番組ベクトルPPと正履歴ベクトルUPとの類似度SimUPの高い方から、所定の数（例えば、４つ）の番組ベクトルPPを選択する。
【００８３】
ステップＳ１４において、マッチング処理部４３は、ステップＳ１３で選択された番組ベクトルPPを有する番組を推薦番組として、その番組のＥＰＧデータや類似度SimUPを、推薦情報出力部４９に出力する。
【００８４】
このようにして推薦番組が検出される。
【００８５】
次に、図９のステップＳ２におけるメッセージ型推薦画面生成処理の詳細を、図１１のフローチャートを参照して説明する。
【００８６】
ステップＳ２１において、推薦情報出力部４９は、マッチング処理部４３により検出された推薦番組の中から、類似度SimUPが最も高い１つの推薦番組（一押し推薦番組）を検出する。
【００８７】
次に、ステップＳ２２において、推薦情報出力部４９は、マッチング処理部４３から供給された一押し推薦番組の情報（番組のタイトル、放送日時、放送局名）がメッセージ形式で表示されるメッセージ型推薦画面ＤＭ（図２）を生成する。
【００８８】
ステップＳ２３において、推薦情報出力部４９は、生成したメッセージ型推薦画面ＤＭをテレビジョン表示装置１４に供給する。これにより、図２に示したようなメッセージ型推薦画面ＤＭが、所定のタイミングでテレビジョン表示装置１４の表示部Ｗに表示される。
【００８９】
次に、図９のステップＳ３におけるリスト型推薦画面生成処理の詳細を、図１２のフローチャートを参照して説明する。
【００９０】
ステップＳ３１において、推薦情報出力部４９は、マッチング処理部４３から供給された一般推薦番組（一押し推薦番組以外の推薦番組）の情報がリスト形式で表示されるリスト型推薦画面ＤＬ（図３）を生成する。
【００９１】
ステップＳ３２において、推薦情報出力部４９は、生成したリスト型推薦画面ＤＬをテレビジョン表示装置１４に供給する。これにより、図３に示したようなリスト型推薦画面ＤＬが、所定のタイミングでテレビジョン表示装置１４の表示部Ｗに表示される。
【００９２】
以上のようにしてメッセージ型推薦画面ＤＭとリスト型推薦画面ＤＬが生成される。
【００９３】
なお、メッセージ型推薦画面ＤＭまたはリスト型推薦画面ＤＬに、図１３または図１４に示すように、番組が推薦番組として検出された理由に応じたアイコンＤＳを表示することができる。
【００９４】
例えば、図１３の例では、高い類似度SimUPとなるのに最も貢献した項目「ジャンル」（「映画―邦画」）に対応するアイコンＤＳが表示されている。
【００９５】
また、図１５に示すように、アイコンＤＳに代えて、高い類似度SimUPとなるのに最も貢献した項目に対応するメッセージ（君の好きな「映画−邦画」だよ！）を表示したり、図１６に示すようにアイコンＤＳを表示するとともに、アイコンＤＳにカーソルが当てられたときに、そのメッセージが表示されるようにすることもできる。
【００９６】
なおリスト型推薦画面（図１４）では、アイコンＤＳの順番に番組情報の表示を並べることもできる。
【００９７】
また、一押し推薦番組や一般推薦番組に対する過去の操作ログに応じた表示を含む推薦画面とすることができる。例えば、一押し推薦番組や一般推薦番組が、過去において記録されずに視聴されたことがあるもの（以下、オンエア型番組と称する）かまたは記録されたことがあるもの（以下、蓄積型番組と称する）かによって表示されるメッセージが変更される。オンエア型番組であれば、例えば、図１７に示すように、オンエアで視聴できるようにユーザに注意を促すメッセージ（「今から「タイトル（東海道三谷怪談）」が始まるよ！」）を表示することができる。また視聴ボタン（図中、「視聴」）をさらに設け、それを操作することにより、番組のオンエア時に、その番組が受信されるようにすることもできる（視聴予約することができる）。
【００９８】
蓄積型番組であれば、図１８に示すようなメッセージ（「映画−邦画」がはじまるよ！  じっくり見てね！）を表示することができる。
【００９９】
なお正履歴ベクトルUPを生成するに当たり、オンエア型番組の正履歴ベクトルUPと蓄積型番組の正履歴ベクトルUPをそれぞれ分けて生成し、オンエア型番組または蓄積型番組から一押し推薦番組または一般推薦番組をそれぞれ選択することもできる。
【０１００】
また、推薦画面に対するユーザの反応に応じて推薦画面の形態を変えるようにすることができる。例えば、図１３のようにアイコンＤＳが表示される場合において、推薦画面が表示されてから所定時間以上、録画予約等がなされないとき、このアイコンＤＳはユーザの注目を得ることができないとして他のアイコンＤＳが表示されるようにする。
【０１０１】
また例えば、ユーザ毎に異なる表示形式の推薦画面を用意し、ユーザに応じて推薦画面を使い分けることもできる。なおユーザの認識は、リモコンや、起動後のページ選択、または認証のために入力されたデータにより行われる。
【０１０２】
また、以上においては、個人毎に番組を推薦したが、グループ（例えば、家族）単位で番組を推薦することもできる。この場合、例えば、グループに対する推薦番組の推薦画面は常に表示され、個人用の推薦画面は、要求に応じて表示されるようにすることができる。なおこの場合、例えば、グループにおいて共通の正履歴ベクトルUPを生成し、それを利用してグループ用の推薦番組が検出される。
【０１０３】
また、以上においては、推薦画面が表示されるタイミングについては言及しなかったが、操作ログからユーザがよく番組を視聴する時間帯（テレビをよく見る時間帯）を検出しておき、その時間帯にはメッセージ型推薦画面が表示され、それ以外の時間帯にはリスト型推薦画面が表示されるようにすることができる。
【０１０４】
また、以上においては、類似度SimUPは、正履歴ベクトルUPと番組ベクトルPPから算出されたが、正履歴ベクトルUPに代えて、ユーザから別途入力されたキーワードと番組ベクトルPPから算出することもできる。
【０１０５】
上述した一連の処理は、ソフトウェアにより実行することもできる。そのソフトウェアは、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、記録媒体からインストールされる。
【０１０６】
この記録媒体は、図４，７に示すように、ユーザにプログラムを提供するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク３１または７１（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク３２または７２（CD-ROM（Compact Disk-Read Only Memory），DVD（Digital Versatile Disk）を含む）、光磁気ディスク３３または７３（ＭＤ（Mini-Disk)（商標）を含む）、もしくは半導体メモリ３４または７４などよりなるパッケージメディアなどにより構成される。
【０１０７】
また、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【０１０８】
なお、本明細書において、システムとは、複数の装置により構成される装置全体を表すものである。
【０１０９】
【発明の効果】
本発明によれば、コンテンツのユーザの嗜好との合致度に応じた形態の推薦画面を提示することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用した番組推薦システムの構成例を示す図である。
【図２】メッセージ型推薦画面の表示例を示す図である。
【図３】リスト型推薦画面の表示例を示す図である。
【図４】図１の配信サーバの構成を示すブロック図である。
【図５】メタデータの例を示す図である。
【図６】番組ベクトルの例を示す図である。
【図７】図１の番組推薦処理装置の構成を示すブロック図である。
【図８】正履歴ベクトルの例を示す図である。
【図９】推薦画面生成処理を説明するフローチャートである。
【図１０】図９のステップＳ１の処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図１１】図９のステップＳ２の処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図１２】図９のステップＳ３の処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図１３】メッセージ型推薦画面の他の表示例を示す図である。
【図１４】リスト型推薦画面の他の表示例を示す図である。
【図１５】メッセージ型推薦画面の他の表示例を示す図である。
【図１６】メッセージ型推薦画面の他の表示例を示す図である。
【図１７】メッセージ型推薦画面の他の表示例を示す図である。
【図１８】メッセージ型推薦画面の他の表示例を示す図である。
【符号の説明】
３  配信サーバ，  １３  番組推薦処理装置，  ２１  データ取得部，  ２２メタデータ抽出部，  ２３  番組ベクトル生成部，  ２４  データ送信部，  ４１  データ取得部，  ４２  番組ベクトル抽出部，  ４３  マッチング処理部，  ４４  操作入力部，  ４５  初期登録保存部，  ４６  操作ログ取得部，  ４７  正履歴保存部，  ４８  負履歴保存部，  ４９  推薦情報出力部，  ５０推薦番組リスト
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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