(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
テレビ番組推薦システムによるテレビ番組を推薦する方法であって、
前記テレビ番組推薦システムの第一取得手段が、１つ以上の番組からなるリストを取得するステップと、
前記テレビ番組推薦システムの第二取得手段が、番組の属性と前記番組の属性について特定の視聴者の関心のレベル値とからなる複数のペアを登録する明示的な視聴者プロファイルを前記特定の視聴者について作成し、特定の番組に関連するレベル値から計算される明示的な推薦のスコアを取得するステップと、
前記テレビ番組推薦システムの第三取得手段が、前記特定の視聴者の視聴履歴をモニタすることで番組の属性と第一のカウント値と第二のカウント値とからなる複数のセットを登録する暗黙の視聴者プロファイルを前記特定の視聴者について作成し、前記特定の番組に関連する前記第一のカウント値及び前記第二のカウント値から計算される暗黙の推薦のスコアを取得するステップと、前記第一のカウント値は、前記番組の属性を有する番組が視聴された回数であり、前記第二のカウント値は、前記番組の属性を有する番組が視聴されない回数であり、
前記テレビ番組推薦システムの生成手段が、前記明示的な推薦のスコア及び前記暗黙的な推薦のスコアと、前記明示的な推薦のスコア及び前記暗黙的な推薦のスコアのそれぞれについて予め決定された重みとの加重平均に基づいて、結合された推薦のスコアを生成するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記１つ以上の番組からなるリストは、電子番組ガイドから取得される、
請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記明示的な推薦スコアは、前記特定の番組に関連する前記レベル値と複数の番組の属性について互いに異なる重みとの加重平均として定義される、
請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記番組の属性は、複数の階層を有しており、
前記複数の階層のそれぞれは、階層のレベルに対応する重みを有する、
請求項３記載の方法。
【請求項５】
前記結合された推薦スコアは、前記明示的な推薦スコアに偏って重み付けされる、
請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記特定の番組について、前記結合された推薦スコアをユーザに提示するステップを更に含む、
請求項１記載の方法。
【請求項７】
ユーザ向けに、属性を有するテレビ番組の推薦を取得するシステムであって、
コンピュータ読取り可能なコードを記憶するメモリと、
前記メモリと接続されるプロセッサとを備え、
前記プロセッサは、
１つ以上の番組からなるリストを取得し、
番組の属性と前記番組の属性について特定の視聴者の関心のレベル値とからなる複数のペアを登録する明示的な視聴者プロファイルを前記特定の視聴者について作成し、特定の番組に関連するレベル値から計算される明示的な推薦のスコアを取得し、
前記特定の視聴者の視聴履歴をモニタすることで番組の属性と第一のカウント値と第二のカウント値とからなる複数のセットを登録する暗黙の視聴者プロファイルを前記特定の視聴者について作成し、前記特定の番組に関連する前記第一のカウント値及び前記第二のカウント値から計算される暗黙の推薦のスコアを取得し、前記第一のカウント値は、前記番組の属性を有する番組が視聴された回数であり、前記第二のカウント値は、前記番組の属性を有する番組が視聴されない回数であり、
前記明示的な推薦のスコア及び前記暗黙的な推薦のスコアと、前記明示的な推薦のスコア及び前記暗黙的な推薦のスコアのそれぞれについて予め決定された重みとの加重平均に基づいて、結合された推薦のスコアを生成する、
ことを特徴とするシステム。
【請求項８】
前記１つ以上の番組からなるリストは、電子番組ガイドから取得される、
請求項７記載のシステム。
【請求項９】
前記明示的な推薦スコアは、前記特定の番組に関連する前記レベル値と複数の番組の属性について互いに異なる重みとの加重平均として定義される、
請求項７記載のシステム。
【請求項１０】
前記番組の属性は、複数の階層を有しており、
前記複数の階層のそれぞれは、階層のレベルに対応する重みを有する、
請求項９記載の方法。
【請求項１１】
前記結合された推薦スコアは、前記明示的な推薦スコアに偏って重み付けされる、
請求項７記載のシステム。
【請求項１２】
前記プロセッサは、前記特定の番組について、前記結合された推薦スコアをユーザに提示する、
請求項７記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
［発明の分野］
本発明は、テレビ番組を推薦するための方法及び装置に関し、より詳細には、暗黙的及び明示的な視聴者の選択（好み）を使用して、推薦のスコアを生成するための技法に関する。
【０００２】
［発明の背景］
テレビ視聴者が利用可能なチャネル数が増加するにつれて、かかるチャネルで利用可能な番組内容の多様さと共に、テレビ視聴者にとって関心のあるテレビ番組を識別することがますます課題となっている。履歴的に、テレビ視聴者は、印刷されたテレビ番組ガイドを分析することにより、関心のあるテレビ番組を識別している。
【０００３】
典型的に、かかる印刷されたテレビ番組ガイドは、時間及び日付、チャンネル及びタイトルにより利用可能なテレビ番組を列挙するグリッドを含んでいる。テレビ番組の数が増加するにつれて、かかる印刷されたガイドを使用して望まれるテレビ番組を効果的に識別することがますます困難になっている。
【０００４】
最近では、テレビ番組ガイドは、電子番組ガイド（ＥＰＧ）と呼ばれることがある電子的フォーマットで利用可能となってきている。印刷されたテレビ番組ガイドと同様に、ＥＰＧは、利用可能なテレビ番組を時間及び日付、チャネル及びタイトルにより列挙するグリッドを含んでいる。
【０００５】
しかし、幾つかのＥＰＧは、テレビ視聴者に対して、個人的な好み（選択）に従い利用可能なテレビ番組をソート又はサーチすることを可能にしている。さらに、ＥＰＧは、利用可能なテレビ番組のオンスクリーンによるプレゼンテーションを可能にしている。
【０００６】
ＥＰＧが従来の印刷されたガイドよりも効果的に望まれる番組を識別することを視聴者に対して可能にする場合、解決する場合には、望まれる番組を識別するための視聴者の能力をさらに拡張することになる。たとえば、多くの視聴者は、アクションに基づいた番組又はスポーツ番組のようなある種の番組のカテゴリに対する特定の好み又は嫌悪を有する。したがって、視聴者の好みは、特定の視聴者に対して関心がもたれている推薦される番組のセットを得るために、ＥＰＧに適用される。
【０００７】
このように、テレビ番組を推薦するための多数のツールが提案されている。たとえば、Sunnyvale, CaliforniaにあるTivo社から商業的に入手可能なTivo（登録商標）システムは、“Thumbs Up and Thumbs Down”機能を使用してショウ（番組）を評価し、視聴者が好む番組、嫌いな番組をそれぞれ示すことを視聴者に対して可能にしている。その後、Tivo受信機は、記録された視聴者の好みをＥＰＧのような受信された番組データと整合し、それぞれの視聴者に対する推薦を作成している。
【０００８】
暗黙のテレビ番組推薦システムは、控えめなやり方で、視聴者の視聴履歴から導出された情報に基づいてテレビ番組の推薦を生成する。図１は、従来の暗黙のテレビ番組推薦システム１６０を使用し、視聴者のプロファイル１４０の生成を例示している。暗黙の視聴者のプロファイル１４０は、所与の視聴者がそれぞれの番組を好むか、好まないかを示して、視聴履歴１２５から導出される。
【０００９】
図１に示されるように、暗黙のテレビジョン番組推薦システム１６０は、公知のやり方で視聴履歴１２５を処理し、視聴者の選択を特徴付ける推測されるルールのセットを含む暗黙の視聴者プロファイル１４０を導出する。したがって、暗黙のテレビ番組推薦システム１６０は、視聴者が好む番組又は好まない番組のセットに基づいて視聴の習慣を導出しようとする。
【００１０】
他方で、明示的なテレビ番組推薦システムは、タイトル、ジャンル、俳優、チャンネル及び日付／時間のような番組の属性のための視聴者の選択に関して、視聴者に明示的に問合せ、視聴者のプロファイルを導出して、推薦を生成する。
【００１１】
図２は、従来の明示的なテレビ番組推薦システム２６０を使用した視聴者プロファイル２４０の生成を例示している。明示的な視聴者プロファイル１４０は、たとえば、所与の視聴者がそれぞれの番組を好むか、好まないかを示す「嫌い」と「好き」の間での関心の様々なレベルにマッピングされる数値スケールに関する、それぞれの番組の属性についての評点を提供する視聴者の調査２２５から生成される。
【００１２】
図２に示されるように、明示的なテレビ番組推薦システム２６０は、公知のやり方で視聴者の調査１２５を処理し、視聴者の選択を実現するルールのセットを含む明示的な視聴者のプロファイル２４０を生成する。
【００１３】
かかるテレビ番組推薦システムが、所与の視聴者が関心のある可能性のある番組を識別する場合は、多数の制約を受け、これを解決する場合には、生成された番組の推薦の品質をさらに改善することになる。たとえば、明示的なテレビ番組推薦システムが視聴者の関連する選択を典型的に適応しない。むしろ、生成された番組推薦は、静的な調査の応答に基づいている。
【００１４】
さらに、理解し易くするために、明示的なテレビ番組推薦システムは、非常に詳細の調査に応答することをそれぞれのユーザに要求する。たとえば、「ジャンル」の属性について１８０の異なる可能な値が存在し、ユーザは、彼又は彼女の「好きな５つのジャンル」を単に指定していると仮定すると、他の１７５の可能なジャンルについてユーザの選択に関して情報は得られない。同様に、暗黙のテレビ番組推薦システムは、容易に視聴者により明示的に識別される視聴者の視聴の習慣に関して不適切な仮定を行うことがある。
【００１５】
したがって、暗黙の視聴の選択及び明示的な視聴の選択に基づいて番組の推薦を生成するための方法及び装置について、必要が存在する。さらに、番組の属性に固有又は番組の特徴に固有な番組の推薦を生成するための方法及び装置について、必要が存在する。
【００１６】
［発明の概要］
一般に、テレビ番組推薦システムは、結合された暗黙的／明示的な番組推薦スコアに基づいたテレビ番組推薦を生成するものとして開示される。したがって、開示されるテレビ番組推薦システムは、視聴者の明示的な視聴の選択をテレビの視聴の振る舞い（暗黙の選択）に結合して、番組推薦を生成する。
【００１７】
明示的な視聴の選択は、たとえば、テレビ番組の視聴曜日及び時間、チャンネル、俳優及びカテゴリ（ジャンル）を含んだ各種の番組の属性について、視聴者に彼らの選択を評点付させることで取得される。次いで、明示的な視聴の選択が使用されて、到来するテレビ番組について明示的な推薦スコアＥが生成される。
【００１８】
同様に、暗黙の視聴の選択は、たとえば、ユーザの視聴の履歴をモニタして、ユーザにより実際に視聴される番組（ポジティブな例）、及びユーザにより視聴されないショウ（ネガティブな例）を分析することにより取得される。次いで、暗黙の視聴の選択が利用され、到来するテレビ番組について暗黙の推薦スコアＩが生成される。
【００１９】
本発明は、明示的な推薦スコアＥと暗黙の推薦スコアＩに基づいて、結合された推薦スコアＣを計算する。１つの実現では、結合された推薦スコアＣは、重み付け線形マッピングを使用して計算することができる。結合された推薦スコアＣは、選択的に、明示的な推薦スコアＥに偏って重み付けすることができる。これは、明示的な推薦スコアＥは、視聴者が明示的に指定した関心を表すためである。
本発明の更なる機能及び効果と同様に、本発明のより完全な理解は、以下の詳細な記載及び添付図面を参照することにより得られる。
【００２０】
［発明の実施の形態］
図３は、本発明によるテレビ番組推薦システム３００を例示している。図３に示されるように、テレビ番組推薦システム３００は、電子番組ガイド（ＥＰＧ）３１０における番組のそれぞれを評価して、特定のユーザに関心のある番組を識別する。推薦された番組のセットは、たとえば、公知のオンスクリーンによるプレゼンテーション技法を使用するセットトップ端末／テレビジョン（図示せず）を使用して視聴者に提供される。
【００２１】
本発明の１機能によれば、テレビ番組推薦システム３００は、結合された暗黙的／明示的な番組推薦スコアに基づいて、テレビ番組の推薦を生成する。したがって、本発明は、視聴者の明示的な視聴の選択を視聴者のテレビ視聴の振る舞い（暗黙の選択）に結合して、番組の推薦を生成する。一般に、それぞれの視聴者は、たとえば、テレビ番組の日付及び視聴時間、チャンネル、俳優及びカテゴリ（ジャンル）を含む各種の番組の属性について、彼らの選択をはじめに評点する。
【００２２】
図３に示されるように、図４と共に以下にさらに説明される明示的なプロファイル４００は、公知及び従来のやり方で生成され、それぞれの視聴者について利用される。次いで、以下に説明される明示的な推薦のスコアＥは、ＥＰＧ３１０で示される到来するテレビ番組について生成される。
【００２３】
同様に、図５と共に以下にさらに説明される暗黙のプロファイル５００は、公知及び従来のやり方で生成され、それぞれの視聴者について利用される。以下に説明される暗黙の推薦のスコアＩは、ＥＰＧ３１０で示される到来するテレビ番組について生成される。
【００２４】
本発明は、Ｅ及びＩに基づいて、結合された推薦スコアＣを計算する。１つの実現では、結合された推薦スコアＣは、明示的な推薦スコアＥに偏って計算される。これは、明示的な推薦スコアＥは、視聴者が明示的に指定した関心を表すためである。
【００２５】
したがって、図３に示されるように、テレビ番組推薦システム３００は、それぞれ図４及び図５と共に以下に更に説明される明示的な視聴者プロファイル４００、暗黙の視聴者プロファイル５００、及び図６と共に以下に更に説明される番組推薦の生成プロセス６００を含んでいる。
【００２６】
一般に、番組推薦の生成プロセス６００は、明示的視聴者のプロファイル４００及び暗黙の視聴者のプロファイル５００を処理して、本発明に従い結合された推薦スコアＣを計算する。なお、明示的な視聴者プロファイル４００及び暗黙の視聴者プロファイル５００で利用される数値的なスケールは、同じでない場合があり、番組推薦の生成プロセス６００は、１つ又は両方のスケールを共通の表現に変換することが必要とされる場合がある。
【００２７】
テレビ番組推薦システム３００は、中央処理ユニット（ＣＰＵ）のようなプロセッサ３１５並びにＲＡＭ及びＲＯＭのようなメモリ３２０を含んだパーソナルコンピュータ又はワークステーションのようないずれかのコンピューティング装置として実施される場合がある。
【００２８】
さらに、テレビ番組推薦システム３００は、Sunnyvale, CaliforniaにあるTivo社から商業的に入手可能なTivo（登録商標）システムのようないずれかの利用可能なテレビ番組推薦システムとして実施される場合があり、又は、“Method and Apparatus for Recommending Television Programming Using decision Trees,”(代理人ドケット番号700772)と題された、1999年12月17日に提出された米国特許出願シリアル番号09/466,406号、及び“Bayesian TV Show Recommender”（代理人ドケット番号700690）と題された、2000年2月4日に提出された米国特許出願シリアル番号09/498,271号に記載されるテレビ番組推薦システム、或いは、本発明の特徴及び機能を実行するための変更であるそのいずれかの組合せとして実施される場合がある。
【００２９】
図４は、本発明による明示的な視聴者プロファイル４００を例示している。図４に示されるように、例示的な視聴者プロファイル４００は、異なる番組の属性にそれぞれ関連付けされた複数のレコード４０５〜４１３を含んでいる。さらに、列４４０に示されているそれぞれの属性について、視聴者プロファイル４００は、列４５０において数値的な表現を与えており、該表現は、対応する属性における視聴者の関心の相対的なレベルを示している。
【００３０】
以下に説明されるように、図に示されている例示的な明示的な視聴者プロファイル４００では、１「嫌い」と７「大好き」の間で数値的なスケールが利用されている。たとえば、図４に示される明示的な視聴者プロファイル４００は、ユーザが夕方の番組と同様にスポーツチャンネルに関する番組を特に好んでいることを示す数値的な表現を有している。
【００３１】
例示的な実施の形態では、明示的な視聴者プロファイル４００における数値表現は、以下の表１のような好みの強度のスケールを含んでいる。
【表１】
0004768208.tif 000002
明示的な番組の推薦スコアＥは、明示的な視聴者プロファイル４００に示される属性値に基づいて生成される。明示的な番組の推薦スコアＥは、たとえば１．０に正規化することができる。それぞれの重み要素の値は、経験的に決定することができ、又は特定の視聴者により与えられる重みをトレイニングすることにより決定することができる。
【００３２】
図５は、上述した明示的な視聴者プロファイル４００と同じ視聴者に対応する暗黙の視聴者プロファイル５００を例示するテーブルである。図５に示されるように、暗黙の視聴者プロファイル５００は、異なる番組の属性にそれぞれ関連付けされた複数のレコード５０５〜５１３を含んでいる。
【００３３】
さらに、列５４０に示されるそれぞれの属性について、暗黙の視聴者プロファイル５００は、対応するポジティブなカウント及びネガティブなカウントを、公知のやり方で列５４５及び５５０にそれぞれ与えており、該カウントは、視聴者が、それぞれの属性を有する番組を視聴した回数及び視聴しなかった回数をそれぞれ示している。
【００３４】
それぞれのポジティブな番組及びネガティブな番組の例について（すなわち、視聴された番組又は視聴されない番組）、番組の属性の数は、ユーザプロファイル５００で分類される。たとえば、所与の視聴者が、午後遅くにチャンネル２で所与のスポーツ番組を１０回見た場合、暗黙の視聴者プロファイル５００においてこの特徴に関連付けされるポジティブなカウントは１０だけインクリメントされ、ネガティブなカウントは０となる。暗黙の視聴プロファイル５００は、ユーザの視聴履歴に基づいているので、このプロファイル５００に含まれるデータは、視聴履歴に成長につれて時間と共に修正される。
【００３５】
図６は、本発明の原理を実施する番組推薦の生成プロセス６００を説明するフローチャートである。番組推薦の生成プロセス６００は、明示的な視聴者プロファイル４００及び暗黙の視聴者プロファイル５００を処理して、本発明に従い結合された推薦スコアＣを計算する。
【００３６】
図６に示されるように、番組推薦の生成プロセス６００は、ステップ６１０の間に、関心のある時間期間について、電子番組ガイド（ＥＰＧ）をはじめに取得する。その後、ステップ６１５の間に、適切な明示的及び暗黙の視聴者プロファイル４００，５００は、視聴者について取得される。次いで、番組推薦の生成プロセス６００は、必要であれば、ステップ６２０の間に、それぞれの属性について、数値的な評点を明示的な視聴者プロファイル４００又は暗黙の視聴者プロファイル５００から同じ数値的スケールに変換する。
【００３７】
番組推薦の生成プロセス６００は、ステップ６３０の間に、関心のある時間期間について、ＥＰＧ３１０で識別されたそれぞれの番組について、明示的な番組推薦のスコアＥ、及び暗黙の番組推薦のスコアＩを取得する。１実施の形態では、明示的な推薦スコアＥは、従来の明示的なテレビ番組推薦システムにより提供され、暗黙の推薦スコアＩは、従来の暗黙のテレビ番組推薦システムにより提供される。
【００３８】
代替的な実施の形態では、番組推薦の生成プロセス６００は、“Method and Apparatus for Recommending Television Programming Using decision Trees,”(代理人ドケット番号700772)と題された、1999年12月17日に提出された米国特許出願シリアル番号09/466,406号、及び“Bayesian TV Show Recommender”（代理人ドケット番号700690）と題された、2000年2月4日に提出された米国特許出願シリアル番号09/498,271号に記載されるやり方で、暗黙の推薦スコアＩを直接計算することができる。これらの特許出願のそれぞれは、本発明の譲渡人に割当てられ、参照により本実施の形態に組込まれる。
【００３９】
次いで、番組推薦の生成システム６００は、ステップ６４０の間に、それぞれの番組について、結合された推薦スコアＣを計算する。例示的な実現では、番組推薦の生成プロセス６００は、ユーザの明示的なプロファイルに純粋に基づいたスコアを第１のパートで計算し、次いで明示的及び暗黙の推薦スコアを結合して全体の結合されたスコアＣを番組について与える、２つのパートで結合された推薦スコアＣを計算する。
【００４０】
それぞれのショウは、ショウベクトルＳにより特徴付けられ、該ベクトルは、＜日付／時間(dt)スロット、チャンネル(ch)、ジャンル[1..k]、区分＞のようなそれぞれの属性についての値を与える。明示的なプロファイル５００では、視聴者は時間／日付スロット、チャンネル及びジャンルを典型的には評点するのみである。このように、それら特徴のみがショウベクトルＳで維持される。したがって、ショウベクトルＳは、＜dt,ch,g1,g2,..gk＞となる。
【００４１】
評点（rating）は、ユーザの明示的なプロファイル５００における、ショウベクトルＳにおいてこれら特徴のそれぞれについて見つけることができる。したがって、評点ベクトルは、Ｒと呼ばれ、それぞれのショウベクトルＳに関連付けされる。
Ｒ＝＜r_dt,r_ch,r1,r2,..rK＞
明示的な推薦スコアＥは、評点ベクトルＲの関数として計算され、したがって、Ｅ＝ｆ(Ｒ)である。評点[1..7]は、スケール[-1..1]にマッピングされる。Ｒ＝１が−１にマッピングされ、Ｒ＝４が０にマッピングされ、Ｒ＝７が＋１にマッピングされるような、ある種の境界条件を満たす多項式を定義することができる。
【００４２】
マッピングする多項式が一旦定義されると、番組の特徴の個々の評点の重み付け平均としてＥを定義することができる。Ｗ_dt、W_ch、W_gが時間スロット、チャンネル及びジャンルのそれぞれについての重みを表すとする。例示的な実施の形態では、１つの重みのみが、全てのジャンルについて定義され、該重みは、個々のジャンルが同じに寄与し、Ｋ個のジャンルが存在する場合、それぞれのジャンルは重みW_g/Kとなることを意味している。
【数１】
0004768208.tif 000003
しかし、それぞれ個々のジャンルは、異なる重みＷ_g_jを有することができる。たとえば、所与の番組に割当てられたジャンルのリストにおけるはじめのジャンルは、該番組についての１次分類のように思われ、該リストにおける次のジャンルは、該番組に関連して減少する。
【００４３】
例示のために、所与の番組がその第１のジャンルとして「コメディ」として分類され、「状況」及び「家族」の順で追加のジャンルとして続く。したがって、ジャンル「コメディ」は、ジャンル「状況」よりも重く重み付けすることができ、ジャンル「状況」は、Ｅ（明示的な推薦スコア）に最後の重み付けスコアの計算において、ジャンル「家族」よりも重く重み付けすることができる。
【００４４】
例示的な実施の形態に戻り、全てのジャンルは、同じに重み付けされる場合、明示的な番組推薦のスコアＥが計算される前に、重みについての数値が決定される。この決定は、経験的、すなわち観察により行うことができ、又はユーザのプロファイルから突出する特徴からの入力により指示することができる。
【００４５】
明示的な番組推薦スコアＥを計算した後、結合された推薦スコアＣは、Ｅ（明示的）及びＩ（暗黙的）な両スコアに依存する番組について計算される。
Ｃ＝ｇ(Ｅ，Ｉ)
１実施の形態では、関数ｇ()は、以下に示される重み付け線形マッピングとすることができる。
Ｃ＝{Ｗ_e*Ｅ＋W_i*Ｉ}/{W_e＋W_i}
ここで、“Ｗ_e”及び“W_i”は、Ｅ及びＩが全体のスコアにどの程度寄与するかを指定する重みである。Ｗ_e及びW_iは、以下の観察に基づいて計算することができる。
【００４６】
暗黙のスコアと明示的なスコアが大まかに同じであるとき、Ｗ_e＝W_i＝０．５であり、同じ重みである。
Ｅ>>Ｉであるとき、ユーザの明示的な関心は、そのショウが該ユーザの関心のあることを指示し、暗黙のプロファイルが該ユーザに関心のないことを示す。明示的な情報がより正確であると仮定すると、結合されたスコアＣは、ＩよりもＥにより依存するはずである。したがって、Ｗ_e>>W_iである。
Ｅ<<Ｉのケースは、上記ケースに類似している。結合されたスコアＣは、ＩよりもＥにより反映すべきである。したがって、再びＷ_e>>W_iである。
【００４７】
上記観察は、明示的スコアと暗黙のスコアの間の差が増加するとき、明示的なスコアＥは、より重く重み付けされるべきであることを示している。
最後に、ステップ６５０の間に、関心のある時間期間におけるそれぞれの番組について、結合された推薦スコアＣは、プログラム制御が終了する前に、たとえば、オンスクリーンによるプレゼンテーション技法を使用して、ユーザに提供される。
【００４８】
なお、本明細書で図示及び記載された実施の形態は、本発明の原理を単に例示するものであり、本発明の範囲及び精神から逸脱することなしに、当業者により様々な変更が実現される場合があることが理解されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【図１】  従来の暗黙のテレビ番組推薦システムを使用した、暗黙のプロファイルの生成を例示する図である。
【図２】  従来の明示的なテレビ番組推薦システムを使用した、明示的なプロファイルの生成を例示する図である。
【図３】  本発明によるテレビ番組推薦システムの概略的なブロック図である。
【図４】  本発明による明示的な視聴者プロファイルを例示するテーブルである。
【図５】  本発明による暗黙の視聴者プロファイルを例示するテーブルである。
【図６】  本発明の概念を実施する図３の番組の推薦を生成するプロセスを説明するフローチャートである。
【図１】
0004768208.tif 000004
【図２】
0004768208.tif 000005
【図３】
0004768208.tif 000006
【図４】
0004768208.tif 000007
【図５】
0004768208.tif 000008
【図６】
0004768208.tif 000009