(57)【要約】【課題】  長期と短期のユーザの嗜好情報を生成する。【解決手段】  ステップＳ４１でユーザの操作入力を受け、ステップＳ４２で操作嗜好値が求められる。ステップＳ４３で短期嗜好要素パラメータから短期嗜好加算値が算出され、ステップＳ４４で短期嗜好情報データが作成される。ステップＳ４５で長期嗜好要素パラメータから長期嗜好加算値が算出され、ステップＳ４６で長期嗜好情報データが作成される。ステップＳ４７で映像記録再生装置の使用状態が記録され、ステップＳ４８で短期使用情報更新パラメータが取得されて、ステップＳ４９で短期使用情報データが作成される。ステップＳ５０で長期使用情報更新パラメータが取得されて、ステップＳ５１で長期使用情報データが作成され、ステップＳ５２でユーザの長期と短期の嗜好情報データと使用情報データとが記憶される。本発明は、例えば、ハードディスビデオレコーダなどの映像記録再生装置に適用できる。【選択図】図１８
2005086472.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの番組またはコンテンツに対する嗜好を示す情報を生成する情報処理装置において、
前記ユーザの操作入力の内容を取得する取得手段と、
前記ユーザの前記嗜好を示す情報を算出するために用いられるパラメータを記憶する記憶手段と、
前記取得手段により取得された前記ユーザの操作入力と、前記記憶手段により記憶されている前記パラメータとを用いて、前記嗜好を示す情報を生成する第１の生成手段と
を備え、
前記パラメータは、前記ユーザの前記嗜好を示す情報を算出するのに、長期間における前記取得手段により取得された前記ユーザの操作入力を反映させるか、または、短期間における前記取得手段により取得された前記ユーザの操作入力を反映させるかを決定する値である
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記記憶手段は、少なくとも２つの前記パラメータを記憶し、
前記第１の生成手段により、少なくとも２つの前記パラメータを用いて生成された前記嗜好を示す情報のうち、第１のパラメータを用いて算出された第１の嗜好情報は、短期間における前記取得手段により取得された前記ユーザの操作入力が反映された嗜好情報であり、前記第１のパラメータとは異なる第２のパラメータを用いて算出された第２の嗜好情報は、長期間における前記取得手段により取得された前記ユーザの操作入力が反映された嗜好情報である
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記第１の生成手段は、前記ユーザが前記番組または前記コンテンツに対して行った操作入力と、前記記憶手段により記憶されている前記パラメータとを用いて、前記嗜好を示す情報を生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第１の生成手段は、前記ユーザの操作入力と、前記記憶手段により記憶されている前記パラメータとを基に、ユーザの操作履歴を示す情報を前記嗜好を示す情報として生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記第１の生成手段により生成された前記嗜好を示す情報を基に、前記ユーザに推薦する番組またはコンテンツの一覧であるリスト情報を生成する第２の生成手段を更に備える
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
内部の記憶部に記憶されているパラメータを用いて、ユーザの番組またはコンテンツに対する嗜好を示す情報を生成する情報処理装置の情報処理方法において、
前記ユーザの操作入力の内容を取得する第１の取得ステップと、
前記記憶部から前記パラメータを取得する第２の取得ステップと、
前記第１の取得ステップの処理により取得された前記ユーザの操作入力と、前記第２の取得ステップの処理により取得された前記パラメータとを用いて、前記嗜好を示す情報を生成する生成ステップと
を含み、
前記パラメータは、前記ユーザの前記嗜好を示す情報を算出するのに、長期間における前記第１の取得ステップの処理により取得された前記ユーザの操作入力を反映させるか、または、短期間における前記第１の取得ステップの処理により取得された前記ユーザの操作入力を反映させるかを決定する値である
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項７】
内部の記憶部に記憶されているパラメータを用いて、ユーザの番組またはコンテンツに対する嗜好を示す情報を生成する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記ユーザの操作入力の内容を取得する第１の取得ステップと、
前記記憶部から前記パラメータを取得する第２の取得ステップと、
前記第１の取得ステップの処理により取得された前記ユーザの操作入力と、前記第２の取得ステップの処理により取得された前記パラメータとを用いて、前記嗜好を示す情報を生成する生成ステップと
を含み、
前記パラメータは、前記ユーザの前記嗜好を示す情報を算出するのに、長期間における前記第１の取得ステップの処理により取得された前記ユーザの操作入力を反映させるか、または、短期間における前記第１の取得ステップの処理により取得された前記ユーザの操作入力を反映させるかを決定する値である
ことを特徴とするプログラムが記録された、コンピュータに読み取り可能な記録媒体。
【請求項８】
内部の記憶部に記憶されているパラメータを用いて、ユーザの番組またはコンテンツに対する嗜好を示す情報を生成する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記ユーザの操作入力の内容を取得する第１の取得ステップと、
前記記憶部から前記パラメータを取得する第２の取得ステップと、
前記第１の取得ステップの処理により取得された前記ユーザの操作入力と、前記第２の取得ステップの処理により取得された前記パラメータとを用いて、前記嗜好を示す情報を生成する生成ステップと
を含み、
前記パラメータは、前記ユーザの前記嗜好を示す情報を算出するのに、長期間における前記第１の取得ステップの処理により取得された前記ユーザの操作入力を反映させるか、または、短期間における前記第１の取得ステップの処理により取得された前記ユーザの操作入力を反映させるかを決定する値である
ことを特徴とする処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報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、ユーザの嗜好を示す情報を生成する場合に用いて好適な、情報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。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザの嗜好情報を用いて、ユーザの好みと思われる番組（テレビジョン放送される番組）を自動的に録画することが提案されている（例えば、特許文献１乃至特許文献７参照）。
【０００３】
これらの特許文献１乃至特許文献７に記載の発明においては、ユーザが実際に視聴したテレビジョン放送されている番組の履歴からユーザの嗜好が分析され、その嗜好に合った番組が自動的に録画される。
【０００４】
【特許文献１】特開平１１−１３４３４５号公報
【特許文献２】特開平１１−３４５４４６号公報
【特許文献３】特開２０００−１３７０８号公報
【特許文献４】特開２０００−２８７１８９号公報
【特許文献５】特開２００１−１６０９４０号公報
【特許文献６】特開２００１−２９８６７７号公報
【特許文献７】特開２００１−８６４２０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、ユーザの嗜好は時間の推移とともに変化し、その変化の速さも、ユーザ個人の性格や状況、または、嗜好の内容によって、さまざまである。したがって、従来の方法によって、ユーザの嗜好を分析し、その嗜好に合致した番組の視聴をユーザに推薦するようにした場合、ユーザの嗜好の変化に追従した精度のよい番組の視聴の推薦を行うことは、非常に困難である。
【０００６】
換言すれば、従来の方法によれば、ユーザの嗜好を１つのアルゴリズムで分析するので、得られる嗜好情報は、現在に近い期間のユーザの嗜好が強く反映されたものとなるか、または、比較的長期間のユーザの嗜好が反映されるものになるかのいずれか一方のみとなってしまう。すなわち、従来の方法によれば、ユーザの過去の嗜好や、長期的に安定した嗜好、短期的に大きく変化した嗜好など時間的深度のある嗜好情報は得ることができず、ユーザに対する推薦や提案に奥行きを加えることができなかった。
【０００７】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、ユーザの過去の嗜好や、長期的に安定した嗜好、短期的に大きく変化した嗜好など時間的深度のある嗜好情報を得ることができるようするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の情報処理装置は、ユーザの操作入力の内容を取得する取得手段と、ユーザの嗜好を示す情報を算出するために用いられるパラメータを記憶する記憶手段と、取得手段により取得されたユーザの操作入力と、記憶手段により記憶されているパラメータとを用いて、嗜好を示す情報を生成する第１の生成手段とを備え、パラメータは、ユーザの嗜好を示す情報を算出するのに、長期間における取得手段により取得されたユーザの操作入力を反映させるか、または、短期間における取得手段により取得されたユーザの操作入力を反映させるかを決定する値であることを特徴とする。
【０００９】
記憶手段には、少なくとも２つのパラメータを記憶させるようにすることができ、第１の生成手段により、少なくとも２つのパラメータを用いて生成された嗜好を示す情報のうち、第１のパラメータを用いて算出された第１の嗜好情報は、短期間における取得手段により取得されたユーザの操作入力が反映された嗜好情報であり、第１のパラメータとは異なる第２のパラメータを用いて算出された第２の嗜好情報は、長期間における取得手段により取得されたユーザの操作入力が反映された嗜好情報であるものとすることができる。
【００１０】
第１の生成手段には、ユーザが番組またはコンテンツに対して行った操作入力と、記憶手段により記憶されているパラメータとを用いて、嗜好を示す情報を生成させるようにすることができる。
【００１１】
第１の生成手段には、ユーザの操作入力と、記憶手段により記憶されているパラメータとを基に、ユーザの操作履歴を示す情報を嗜好を示す情報として生成させるようにすることができる。
【００１２】
第１の生成手段により生成された嗜好を示す情報を基に、ユーザに推薦する番組またはコンテンツの一覧であるリスト情報を生成する第２の生成手段を更に備えさせるようにすることができる。
【００１３】
本発明の情報処理方法は、ユーザの操作入力の内容を取得する第１の取得ステップと、記憶部からパラメータを取得する第２の取得ステップと、第１の取得ステップの処理により取得されたユーザの操作入力と、第２の取得ステップの処理により取得されたパラメータとを用いて、嗜好を示す情報を生成する生成ステップとを含み、パラメータは、ユーザの嗜好を示す情報を算出するのに、長期間における第１の取得ステップの処理により取得されたユーザの操作入力を反映させるか、または、短期間における第１の取得ステップの処理により取得されたユーザの操作入力を反映させるかを決定する値であることを特徴とする。
【００１４】
本発明の記録媒体に記録されているプログラムは、ユーザの操作入力の内容を取得する第１の取得ステップと、記憶部からパラメータを取得する第２の取得ステップと、第１の取得ステップの処理により取得されたユーザの操作入力と、第２の取得ステップの処理により取得されたパラメータとを用いて、嗜好を示す情報を生成する生成ステップとを含む処理をコンピュータに実行させ、パラメータは、ユーザの嗜好を示す情報を算出するのに、長期間における第１の取得ステップの処理により取得されたユーザの操作入力を反映させるか、または、短期間における第１の取得ステップの処理により取得されたユーザの操作入力を反映させるかを決定する値であることを特徴とする。
【００１５】
本発明のプログラムは、ユーザの操作入力の内容を取得する第１の取得ステップと、記憶部からパラメータを取得する第２の取得ステップと、第１の取得ステップの処理により取得されたユーザの操作入力と、第２の取得ステップの処理により取得されたパラメータとを用いて、嗜好を示す情報を生成する生成ステップとを含む処理をコンピュータに実行させ、パラメータは、ユーザの嗜好を示す情報を算出するのに、長期間における第１の取得ステップの処理により取得されたユーザの操作入力を反映させるか、または、短期間における第１の取得ステップの処理により取得されたユーザの操作入力を反映させるかを決定する値であることを特徴とする。
【００１６】
本発明の情報処理装置および情報処理方法、並びに、プログラムにおいては、ユーザの操作入力の内容が取得され、記憶されているパラメータが取得され、ユーザの操作入力とパラメータとを用いて、嗜好を示す情報が生成され、パラメータは、ユーザの嗜好を示す情報を算出するのに、長期間における第１の取得ステップの処理により取得されたユーザの操作入力を反映させるか、または、短期間における第１の取得ステップの処理により取得されたユーザの操作入力を反映させるかを決定する値である。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、ユーザの嗜好を示す情報を生成することができ、特に、所望の期間のユーザに嗜好を示す情報や、複数の期間のユーザの嗜好を示す情報を生成することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下に本発明の実施の形態を説明するが、本明細書に記載の発明と、発明の実施の形態との対応関係を例示すると、次のようになる。この記載は、本明細書に記載されている発明をサポートする実施の形態が、本明細書に記載されていることを確認するためのものである。したがって、発明の実施の形態中には記載されているが、発明に対応するものとして、ここには記載されていない実施の形態があったとしても、そのことは、その実施の形態が、その発明に対応するものではないことを意味するものではない。逆に、実施の形態が発明に対応するものとしてここに記載されていたとしても、そのことは、その実施の形態が、その発明以外の発明には対応しないものであることを意味するものでもない。
【００１９】
更に、この記載は、本明細書に記載されている発明の全てを意味するものでもない。換言すれば、この記載は、本明細書に記載されている発明であって、この出願では請求されていない発明の存在、すなわち、将来、分割出願されたり、補正により出現、追加される発明の存在を否定するものではない。
【００２０】
本発明によれば、情報処理装置を提供することができる。この情報処理装置（例えば、図１の映像記録再生装置１１）は、ユーザの操作入力の内容を取得する取得手段（例えば、図５または図１４の操作入力取得部１０１）と、ユーザの嗜好を示す情報（例えば、嗜好情報データまたは使用情報データ）を算出するために用いられるパラメータを記憶する記憶手段（例えば、図５または図１４の嗜好要素パラメータテーブル記憶部１２２または使用情報更新パラメータ記憶部１２４）と、取得手段により取得されたユーザの操作入力と、記憶手段により記憶されているパラメータとを用いて、嗜好を示す情報を生成する第１の生成手段（例えば、図５または図１４の嗜好加算値算出部１０２および嗜好情報データ生成・更新部１０３または使用情報更新パラメータ取得部１０４および使用情報データ生成・更新部１０５）とを含み、パラメータは、ユーザの嗜好を示す情報を算出するのに、長期間における取得手段により取得されたユーザの操作入力を反映させるか、または、短期間における取得手段により取得されたユーザの操作入力を反映させるかを決定する値である。
【００２１】
記憶手段は、少なくとも２つのパラメータ（例えば、図１５の短期嗜好要素パラメータテーブル５０１に記載されているパラメータと図１６の長期嗜好要素パラメータテーブル５１１に記載されているパラメータ、または、短期使用情報更新パラメータＣ１と長期使用情報更新パラメータＣ２）を記憶することができ、第１の生成手段により、少なくとも２つのパラメータを用いて生成された嗜好を示す情報のうち、第１のパラメータ（例えば、図１５の短期嗜好要素パラメータテーブル５０１に記載されているパラメータ、または、短期使用情報更新パラメータＣ１）を用いて算出された第１の嗜好情報（例えば、図１７の短期嗜好情報データ５４２または短期使用情報データ５４４）は、短期間における取得手段により取得されたユーザの操作入力が反映された嗜好情報であり、第１のパラメータとは異なる第２のパラメータ（例えば、図１６の長期嗜好要素パラメータテーブル５１１に記載されているパラメータ、または、長期使用情報更新パラメータＣ２）を用いて算出された第２の嗜好情報（例えば、図１７の長期嗜好情報データ５４１または長期使用情報データ５４３）は、長期間における取得手段により取得されたユーザの操作入力が反映された嗜好情報であるものとすることができる。
【００２２】
第１の生成手段は、ユーザが番組またはコンテンツに対して行った操作入力（例えば、図７に示される操作嗜好値パラメータテーブル４０１に記載されている手動録画予約、消去プロテクトなどの操作入力）と、記憶手段により記憶されているパラメータ（例えば、図８の嗜好要素パラメータテーブル４２１に記載されているパラメータ、または、図１５の短期嗜好要素パラメータテーブル５０１に記載されているパラメータと図１６の長期嗜好要素パラメータテーブル５１１に記載されているパラメータ）とを用いて、嗜好を示す情報を生成することができる。
【００２３】
第１の生成手段は、ユーザの操作入力と、記憶手段により記憶されているパラメータ（例えば、使用情報更新パラメータ）とを基に、ユーザの操作履歴を示す情報を嗜好を示す情報として生成することができる。
【００２４】
第１の生成手段により生成された嗜好を示す情報を基に、ユーザに推薦する番組またはコンテンツの一覧であるリスト情報（例えば、図１３の第２の推薦リスト４７１）を生成する第２の生成手段（例えば、図５または図１４の推薦番組リスト生成部１０６）を更に備えることができる。
【００２５】
本発明によれば、情報処理方法を提供することができる。この情報処理方法は、内部の記憶部に記憶されているパラメータを用いて、ユーザの番組またはコンテンツに対する嗜好を示す情報を生成する情報処理装置（例えば、図１の映像記録再生装置１１）の情報処理方法であって、ユーザの操作入力の内容を取得する第１の取得ステップ（例えば、図１１のステップＳ１または、図１８のステップＳ４１の処理）と、記憶部からパラメータを取得する第２の取得ステップ（例えば、図１１のステップＳ２もしくはステップＳ６の処理、または、図１８のステップＳ４３、Ｓ４４，Ｓ４８もしくはステップＳ５０の処理）と、第１の取得ステップの処理により取得されたユーザの操作入力と、第２の取得ステップの処理により取得されたパラメータとを用いて、嗜好を示す情報を生成する生成ステップ（例えば、図１１のステップＳ４もしくはステップＳ７の処理、または、図１８のステップＳ４４，Ｓ４６、Ｓ４９もしくはＳ５１の処理）とを含み、パラメータは、ユーザの嗜好を示す情報を算出するのに、長期間における第１の取得ステップの処理により取得されたユーザの操作入力を反映させるか、または、短期間における第１の取得ステップの処理により取得されたユーザの操作入力を反映させるかを決定する値である。
【００２６】
また、本発明によれば、プログラムを提供することができる。このプログラムは、ユーザの操作入力の内容を取得する第１の取得ステップ（例えば、図１１のステップＳ１または、図１８のステップＳ４１の処理）と、記憶部からパラメータを取得する第２の取得ステップ（例えば、図１１のステップＳ２もしくはステップＳ６の処理、または、図１８のステップＳ４３、Ｓ４４，Ｓ４８もしくはステップＳ５０の処理）と、第１の取得ステップの処理により取得されたユーザの操作入力と、第２の取得ステップの処理により取得されたパラメータとを用いて、嗜好を示す情報を生成する生成ステップ（例えば、図１１のステップＳ４もしくはステップＳ７の処理、または、図１８のステップＳ４４，Ｓ４６、Ｓ４９もしくはＳ５１の処理）とを含む処理をコンピュータに実行させ、パラメータは、ユーザの嗜好を示す情報を算出するのに、長期間における第１の取得ステップの処理により取得されたユーザの操作入力を反映させるか、または、短期間における第１の取得ステップの処理により取得されたユーザの操作入力を反映させるかを決定する値である。
【００２７】
このプログラムは、記録媒体に記録することができる。
【００２８】
以下、図を参照して、本発明の実施の形態について説明する。
【００２９】
図１は、本発明を適用したネットワークシステムの構成例を表している。この構成例においては、インターネット、WAN（Wide Area Network）、LAN（Local Area Network）などにより構成されるネットワーク１に、サーバ２−１，２−２（以下、これらのサーバを個々に区別する必要がない場合、単にサーバ２と称する）が接続されている。ここで、サーバ２の台数は任意であり、３台以上であってもよいことは言うまでもない。
【００３０】
サーバ２−１、および、サーバ２−２は、放送番組情報（ＥＰＧ（Electric Program Guide）情報）や、ネットワーク配信されるコンテンツデータを、それぞれユーザ装置３にネットワーク１を介して提供する。
【００３１】
ユーザの家庭に配置されているユーザ装置３は、映像記録再生装置１１、表示装置１２、アンテナ１３、および、アンテナ１４により構成されている。
【００３２】
映像記録再生装置１１は、例えば、ハードディスクビデオレコーダ等であり、アンテナ１３を介して放送電波を受信し、復調して得られた信号を、内蔵する補助記憶装置５０（後述する図３参照）に記憶させるとともに、後段の表示装置１２に提供し、表示させる。表示装置１２は、例えばテレビジョン受像機やモニタなどにより構成される。
【００３３】
サーバ２−１は、例えば、図２に示されるように構成される。図２において、CPU（Central Processing Unit）２１は、ROM（Read Only Memory）２２に記憶されているプログラム、または記憶部２８からRAM（Random Access Memory）２３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM２３にはまた、CPU２１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。
【００３４】
CPU２１、ROM２２、およびRAM２３は、バス２４を介して相互に接続されている。このバス２４にはまた、入出力インタフェース２５も接続されている。
【００３５】
入出力インタフェース２５には、キーボード、マウスなどよりなる入力部２６、CRT（Cathode Ray Tube)、LCD（Liquid Crystal display）などよりなるディスプレイ、並びにスピーカなどよりなる出力部２７、ハードディスクなどより構成される記憶部２８、モデムなどより構成される通信部２９が接続されている。記憶部２８には、ユーザ装置３に提供するＥＰＧ情報やコンテンツデータが記憶されている。通信部２９は、インターネットを含むネットワーク１を介して、ユーザ装置３との通信処理を行う。
【００３６】
入出力インタフェース２５にはまた、必要に応じてドライブ２３が接続され、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または、半導体メモリなどのリムーバブルメディア３１が適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じて記憶部２８にインストールされる。
【００３７】
なお、図示は省略するが、サーバ２−２も、図２に示したサーバ２−１と基本的に同様の構成である。
【００３８】
映像記録再生装置１１は、例えば、図３に示されるように構成される。チューナ４１は、アンテナ１３により受信された地上波のテレビジョン放送、もしくは、アンテナ１４により受信された衛星波のテレビジョン放送の放送電波、ネットワーク１を介して供給されるコンテンツデータ、または、ケーブルネットワーク４を介して供給されるケーブルテレビジョン放送に対応する放送信号を復調し、映像信号成分と音声信号成分をエンコーダ４２に出力する。アンテナ１３が受信する地上波のテレビジョン放送信号の垂直ブランキング期間には、ＥＰＧ情報が含まれている場合がある。また、アンテナ１４が受信する衛星波のテレビジョン信号にも、対応するEPG情報が含まれている場合がある。そこで、チューナ４１は、このEPG情報を抽出し、EPG取得モジュール４４に出力する。
【００３９】
また、ネットワークインタフェース４７は、ネットワーク１またはケーブルネットワーク４から、コンテンツデータ、または、ケーブルテレビジョン放送番組を取得し、バス５２を介して、エンコーダ４２に供給する。更に、ネットワークインタフェース４７は、ネットワーク１またはケーブルネットワーク４から、ＥＰＧ情報（ネットワーク１またはケーブルネットワーク４から受信されるコンテンツデータ、または、ケーブルテレビジョン放送番組のＥＰＧ情報のみならず、アンテナ１３またはアンテナ１４により受信される地上波または衛星波のテレビジョン放送番組のＥＰＧ情報であっても良い）を取得して、バス５２を介して、PEG取得モジュール４４に供給する。
【００４０】
エンコーダ４２は、チューナ４１またはネットワークインタフェース４７より入力された映像信号と音声信号を、例えばMPEG（Moving Picture Experts Group）方式でエンコードし、バス５２を介して補助記憶装置５０に供給し、記憶させる。補助記憶装置５０は、ハードディスク、磁気テープ、リムーバブルディスク、フラッシュメモリなどで構成される。
【００４１】
補助記憶装置５０に記憶された映像信号と音声信号は、バス５２を介してデコーダ４３に出力され、MPEG方式でデコードされた後、表示装置１２に供給される。エンコーダ４２とデコーダ４３は、受信された映像信号と音声信号を補助記憶装置５０に記憶させない場合、チューナ４１より出力された信号を、そのまま表示装置１２に出力する。
【００４２】
バス５２には、例えば、RAM（Random Access Memory）などよりなる主記憶装置４９と、ROM（Read Only Memory）３８が接続されている。主記憶装置４９には、CPU（Central Processing Unit）３５が各種の処理を実行する上において必要なデータやパラメータが適宜記憶される。ＲＯＭ４８には、CPU４５が実行するプログラムが記憶されている。
【００４３】
バス５２には、更に、ネットワーク１およびケーブルネットワーク４とのインタフェース処理を実行するネットワークインタフェース４７が接続されている。
【００４４】
CPU４５は、エンコーダ４２、デコーダ４３、およびＥＰＧ取得モジュール４４とともに、バス５１に接続されている。このバス５１にはまた、RAMなどで構成される主記憶装置４６が接続されている。
【００４５】
映像記録再生装置１１のソフトウェアを中心とした機能的構成は、図４に示されるようになる。
【００４６】
ライブ放送再生部６１は、チューナ４１により、そのとき受信されている信号、ネットワークインタフェース４７により、そのとき取得されている信号、または、図示せぬ外部入力端子から入力された信号の処理を実行する。録画タイトル再生部６２は、補助記憶装置５０に記憶された番組やコンテンツ（補助記憶装置５０に記憶された番組やコンテンツを、以下、タイトルと総称する）の再生処理を実行する。録画制御部６３は、補助記憶装置５０に対する信号の記録処理を実行する。アプリケーション管理部６４は、視聴制御アプリケーション７２、嗜好情報管理部６８、録画予約アプリケーション７３、および、推薦・アドバイス生成・出力部７５を始めとする、それぞれの機能（アプリケーション）の起動、終了、および動作状態の監視処理を実行する。
【００４７】
視聴制御アプリケーション７２は、ユーザからの指令に基づいて、ライブ放送再生部６１、録画タイトル再生部６２、または、録画タイトル管理部６５を制御し、そのとき受信または入力されている信号を再生させたり、補助記憶装置５０に記憶されているタイトルの再生を行う。また、視聴制御アプリケーション７２は、ライブ放送再生部６１を制御し、チューナ４１に、ユーザから指定されたチャンネルの放送番組を受信させるとき、または、ネットワークインタフェース４７に、ユーザから選択されたケーブルテレビジョン番組の放送番組、または、ネットワーク配信されているコンテンツを取得させるとき、放送番組情報管理部６９に記憶されている放送番組情報（EPG情報）や、嗜好情報管理部６８に記憶されている推薦番組リストを適宜参照する。更に、視聴制御アプリケーション７２は、録画タイトル再生部６２を制御し、補助記憶装置５０に記憶されている番組を再生するとき、録画タイトル管理部６５に記憶されている番組またはコンテンツのタイトルを適宜参照する。
【００４８】
ネットワーク通信部７１は、ネットワーク１を介してサーバ２−１，２−２と通信したり、ケーブルネットワーク４を介して、図示しないサーバと通信し、放送番組情報（EPG）やコンテンツデータを取得する。放送番組情報管理部６９は、ＥＰＧ取得モジュール４４により取得された放送番組情報（EPG）を管理する。録画予約管理部６７は、録画予約アプリケーション７３または自動録画予約制御部７４からの要求に基づいて、録画制御部６３を制御し、録画予約処理を実行する。自動録画予約制御部７４は、嗜好情報管理部６８により生成される、後述する推薦番組リストに基づいて、録画予約処理を実行する。
【００４９】
嗜好情報管理部６８は、ユーザの嗜好情報である嗜好情報データと、ユーザの視聴履歴に対応する使用情報データを生成または更新して記憶し、放送番組情報管理部６９に記憶されている放送番組情報を参照して、ユーザに推薦する番組の一覧である推薦番組リストを生成する。推薦番組リスト表示部７０は、嗜好情報管理部６８の制御に基づいて、必要に応じて、推薦番組リストの表示装置１２への表示を制御する。
【００５０】
推薦・アドバイス生成・出力部７５は、嗜好情報管理部６８に記憶されている嗜好情報データおよび使用情報データを参照して、ユーザに対するメッセージを生成し、例えば、表示装置１２へのメッセージの表示を制御したり、音声メッセージの出力を制御する。また、推薦・アドバイス生成・出力部７５は、ユーザに対するメッセージが、ユーザへの質問を含むようなメッセージであり、その回答の入力を促すものであった場合、ユーザの操作入力を基に、嗜好情報管理部６８の嗜好情報データまたは推薦番組リストを更新させる。
【００５１】
録画予約アプリケーション７３は、ユーザからの指令に基づいて、録画予約処理を実行する。また、録画予約アプリケーション７３は、ユーザからの操作に基づいて録画予約を行うとき、録画予約管理部６７を制御して、録画予約処理を実行させる。
【００５２】
録画タイトル管理部６５は、補助記憶装置５０に記憶されているタイトルに関する情報を管理する。推薦タイトル管理部６６は、補助記憶装置５０に記憶されたタイトルをユーザに視聴推薦するか否かを判断し、必要に応じて、通知ランプの点灯または点滅、音声メッセージの出力、もしくは、表示部１２へのメッセージの表示などによって、ユーザに、記憶されたタイトルの視聴を推薦する。
【００５３】
ユーザ装置３の放送番組情報管理部９６や視聴制御アプリケーション７２は、ネットワーク通信部７１を制御し、ネットワーク１を介してサーバ２にアクセスする。そして、放送番組情報管理部９６は、ネットワーク通信部７１を制御して、ＥＰＧ情報の転送を、視聴制御アプリケーション７２は、ネットワーク通信部７１を制御して、コンテンツデータの転送を、サーバ２に要求する。この要求を受けたサーバ２は、ＥＰＧ情報やコンテンツデータを、ネットワーク１を介して送信する。そこで、放送番組情報管理部９６は、ネットワーク通信部７１を介して、サーバ２からネットワーク１を介して送信されてきたＥＰＧ情報を受信して記憶し、視聴制御アプリケーション７２は、ネットワーク通信部７１を介して、サーバ２からネットワーク１を介して送信されてきたコンテンツデータを、ライブ放送再生部６１を制御して再生させたり、録画制御部６３を制御して、補助記憶装置５０に記憶させる。
【００５４】
すなわち、サーバ２のCPU２１は、映像記録再生装置１１から、ネットワーク１を介してのアクセスを受け付け、ＥＰＧ情報やコンテンツデータの転送の要求を受け付ける。そして、CPU２１は、記憶部２８に記憶されているＥＰＧ情報やコンテンツデータを読み出し、通信部２２９を制御して、ネットワーク１を介して映像記録再生装置１１に送信する。
【００５５】
以上のようにして、ユーザ装置３の映像記録再生装置１１は、サーバ２からＥＰＧ情報を予め取得し、補助記憶装置５０に記憶させる。
【００５６】
なお、補助記憶装置５０が、例えばリムーバブルディスク、フラッシュメモリなどで構成される場合、サーバ２の管理者から、ＥＰＧ情報が記録されたそれらのメディアの提供を受けることで、それらの情報を補助記憶装置５０に保持させるようにすることも可能である。
【００５７】
図５は、図４の嗜好情報管理部６８の構成の第１の例である嗜好情報管理部６８−１が実行可能な機能を示す機能ブロック図である。
【００５８】
操作入力取得部１０１は、ユーザの操作入力を示す信号を受け、例えば、ユーザが視聴したり、録画予約したり、または、視聴しないまま消去されるなどの所定の操作を受けた番組またはコンテンツのＥＰＧ情報を放送番組情報管理部６９から取得して、嗜好加算値算出部１０２に供給する。また、操作入力取得部１０１は、ユーザの操作入力を示す信号を受け、例えば、ユーザが視聴した番組またはコンテンツのジャンル、視聴した曜日、視聴を開始した時刻、視聴を終了した時刻などの情報を取得し、使用情報更新パラメータ取得部１０４に供給する。
【００５９】
メモリ１１１には、操作嗜好値パラメータテーブル記憶部１２１、嗜好要素パラメータテーブル記憶部１２２、嗜好情報データ記憶部１２３、使用情報更新パラメータ記憶部１２４、および、使用情報データ記憶部１２５が設けられている。
【００６０】
嗜好加算値算出部１０２は、操作嗜好値パラメータテーブル記憶部１２１に記憶されている図７を用いて後述する操作嗜好値パラメータテーブル、および、嗜好要素パラメータテーブル記憶部１２２に記憶されている図８を用いて後述する嗜好要素パラメータテーブルを参照し、ユーザの操作入力に対応して、嗜好情報データの所定の項目に加算される嗜好加算値を算出する。
【００６１】
嗜好情報データ生成・更新部１０３は、嗜好加算値算出部１０２から供給された嗜好加算値を基に、嗜好情報データ記憶部１２３に記憶されている、図６および図９を用いて後述する嗜好情報データを生成、または、更新する。嗜好要素パラメータテーブルに記載されている嗜好要素パラメータの値により、嗜好情報データの更新が急速に進むか、緩やかに進むかが決まる。嗜好要素パラメータが嗜好情報データの更新が急速に進むような値に設定されているとき、嗜好情報データは、最近のユーザの操作履歴を強く反映したものとなり、嗜好要素パラメータが嗜好情報データの更新が穏やかに進むような値に設定されているとき、嗜好情報データは、長期間にわたってのユーザの操作履歴を、満遍なく反映したものとなる。
【００６２】
推薦番組リスト生成部１０６は、メモリ１１に記憶されている、例えば、嗜好情報データや使用情報データを基に、ユーザに推薦するための番組の一覧である推薦番組リストを生成する。
【００６３】
使用情報更新パラメータ取得部１０４は、使用情報更新パラメータ記憶部１２４に記憶されている使用情報更新パラメータＣ１を取得して、操作入力取得部１０１から供給されたユーザの操作入力とともに、使用情報データ生成・更新部１０５に供給する。
【００６４】
使用情報データ生成・更新部１０５は、使用情報更新パラメータ取得部１０４から供給された使用情報更新パラメータＣ１を基に、使用情報データ記憶部１２５に記憶されている、図９を用いて後述する使用情報データを生成または更新する。使用情報更新パラメータＣ１は、０＜Ｃ１＜１となる所定の値であり、Ｃ１が１に近い値であるほど、使用情報の更新が急速に進むので、使用情報データは、最近のユーザの操作履歴を強く反映したものとなる。これに対して、使用情報更新パラメータＣ１が０に近い値であるほど、使用情報の更新が緩やかに進むので、使用情報データは、長期間にわたってのユーザの操作履歴を、満遍なく反映したものとなる。
【００６５】
なお、ユーザにより、嗜好要素パラメータまたは使用情報更新パラメータの設定の変更を指示する操作入力を行うことが可能なようにしてもよい。この場合、操作入力取得部１０１は、ユーザの操作入力を示す信号を受け、嗜好要素パラメータの設定値を、嗜好加算値算出部１０２を介して嗜好要素パラメータテーブル記憶部１２２に供給して設定させ、使用情報更新パラメータの設定値を、使用情報更新パラメータ取得部１０４を介して使用情報更新パラメータ記憶部１２４に供給して設定させることができる。
【００６６】
図６乃至図９を用いて、メモリ１１１に記憶されている情報のうち、操作嗜好値パラメータテーブル記憶部１２１、嗜好要素パラメータテーブル記憶部１２２、嗜好情報データ記憶部１２３、および、使用情報データ記憶部１２５が記憶している各種情報の具体例について説明する。
【００６７】
図６に、嗜好情報データ記憶部１２３に記憶されている嗜好情報データ３０１を示す。嗜好情報データ３０１には、例えば、タイトルキーワード嗜好情報３１１、キーワード嗜好情報３１２、ジャンル嗜好情報３１３、放送時間帯嗜好情報３１４、および、チャンネル嗜好情報３１５の項目がある。タイトルキーワード嗜好情報３１１乃至チャンネル嗜好情報３１５には、それぞれ、分類ごとに、ユーザの嗜好度を示すスコアが付加されている。
【００６８】
タイトルキーワード嗜好情報３１１は、放送番組、または、コンテンツのタイトルに含まれるキーワード自体を分類として、キーワードとそれらのキーワードに対するスコアとで構成されている。キーワード嗜好情報３１２は、ＥＰＧ情報に含まれる番組の詳細説明（内容の説明や、出演者など）を構成する単語をキーワードとして抽出し、抽出されたキーワード自体を分類として、キーワードとそれらに対するスコアとにより構成される。ジャンル嗜好情報１１３は、例えば、バラエティ、報道、ドラマ、ドキュメンタリー、スポーツ、音楽、教育などの分類で示される、放送番組やコンテンツのそれぞれのジャンルと、それらに対するスコアとにより構成される。放送時間帯嗜好情報３１４は、特に放送番組においては、放送時間帯によって、番組の構成に特徴があることから、ユーザの嗜好を検出するために用いられる情報であり、放送時間帯の分類とそれらに対するスコアとにより構成される。チャンネル嗜好情報３１５は、特に、放送番組においては、放送局（チャンネル）ごとに、番組編成に特徴を有しているためにユーザの嗜好を検出するために用いられる情報であり、チャンネルを分類として、チャンネルとそれらのチャンネルごとのスコアとで構成される。
【００６９】
また、嗜好情報データ３０１中のキーワードなどの分類数が最大に達し、更に、新規キーワードを登録する必要が生じた場合には、古いキーワードを優先的に削除して（ただし、データ要素の更新日時は考慮する）、新規キーワードを追加するという方法を用いる。
【００７０】
これらのスコアの更新に用いられる嗜好加算値は、ユーザが視聴したり、録画を指令した番組コンテンツに対応するEPG情報に含まれているタイトル、キーワード、ジャンル、放送時間帯、および、チャンネルの値が高く、ユーザが視聴しなかったコンテンツに対応するEPG情報に含まれているタイトル、キーワード、ジャンル、放送時間帯、および、チャンネルの値が低くなるように、例えば、操作嗜好値パラメータテーブル記憶部１２１に記憶されている、図７に示される操作嗜好値パラメータテーブル４０１、および、嗜好要素パラメータテーブル記憶部１２２に記憶されている、図８に示される嗜好要素パラメータテーブル４２１を参照した嗜好加算値算出部１０２により算出される。
【００７１】
図７に示される操作嗜好値パラメータテーブル４０１には、ユーザの操作入力に対して、その操作入力の対象となった番組またはコンテンツに対するスコアの増加または減少の重み付けとなるパラメータが記載されている。
【００７２】
具体的には、ユーザが手動録画予約を行った番組またはコンテンツに対するスコアの増加の重みは６であり、ユーザが消去プロテクトを行った番組またはコンテンツに対するスコアの増加の重みは３であり、ユーザが録画予約のキャンセルを行った番組またはコンテンツに対するスコアの増加の重みは−６（すなわち、減少）であり、ユーザがキーワード登録を行った番組またはコンテンツに対するスコアの増加の重みは３であり、ユーザが視聴した番組またはコンテンツに対するスコアの増加の重みは３であり、ユーザが録画したが視聴しないまま消去した番組またはコンテンツに対するスコアの増加の重みは−３（すなわち、減少）である。
【００７３】
図８に示される嗜好要素パラメータテーブル４２１は、嗜好情報データ３０１のタイトルキーワード嗜好情報３１１、キーワード嗜好情報３１２、ジャンル嗜好情報３１３、放送時間帯嗜好情報３１４、および、チャンネル嗜好情報３１５のそれぞれの項目を嗜好要素グループとして、これに対応する嗜好要素パラメータと要素嗜好上限値が記載されている。嗜好要素パラメータには、要素嗜好上限値以下の値が設定されている。また、嗜好要素パラメータ４２１は、タイトルキーワード嗜好情報３１１、キーワード嗜好情報３１２、ジャンル嗜好情報３１３、放送時間帯嗜好情報３１４、および、チャンネル嗜好情報３１５のそれぞれの項目別に、異なる値を設定するようにしてもよい。
【００７４】
嗜好加算値算出部１０２は、次の式（１）を用いて、嗜好加算値を算出する。
【００７５】
嗜好加算値＝操作嗜好値パラメータ×嗜好要素パラメータ    ・・・（１）
【００７６】
すなわち、嗜好要素パラメータに大きな値が設定されていれば、嗜好情報データの更新は急速に進み、嗜好要素パラメータに小さな値が設定されていれば、嗜好情報データの更新は緩やかに進む。嗜好要素パラメータは、予め設定されていてもよいが、ユーザにより設定可能なようになされていてもよい。
【００７７】
また、嗜好要素パラメータ４２１において、タイトルキーワード嗜好情報３１１、キーワード嗜好情報３１２、ジャンル嗜好情報３１３、放送時間帯嗜好情報３１４、および、チャンネル嗜好情報３１５のそれぞれの項目別に、異なる値が設定されている場合、その設定値に基づいて、項目ごとに、嗜好情報データの更新の速度を変更することが可能となる。
【００７８】
そして、式（１）を用いて求められた嗜好加算値の供給を受けた嗜好情報データ生成・更新部１０３は、次の式（２）または式（３）を用いて、嗜好情報データ記憶部１２３に記憶されている嗜好情報データ３０１を生成または更新する。すなわち、嗜好情報データ生成・更新部１０３は、最初の嗜好加算値の供給においては、式（２）を用いて嗜好情報データ３０１を生成し、２回目以降の嗜好加算値の供給においては、式（３）を用いて嗜好情報データを更新する。
【００７９】
新たな嗜好値＝嗜好加算値・・・（２）
【００８０】
新たな嗜好値＝記憶されている嗜好値＋嗜好加算値・・・（３）
【００８１】
ここで、式（３）によって求められる新たな嗜好値の上限値を嗜好上限値として設定し、タイトルキーワード嗜好情報３１１、キーワード嗜好情報３１２、ジャンル嗜好情報３１３、放送時間帯嗜好情報３１４、および、チャンネル嗜好情報３１５のそれぞれの項目ごとの最大の嗜好値である嗜好最大値のうちのいずれかに、嗜好上限値を超える新たな嗜好値（新たな嗜好値＞嗜好上限値）となってしまった分類がある場合、対応する項目内の分類の全てにおいて、次の式（４）を用いて、新たな嗜好値を補正するようにしてもよい。
【００８２】
新たな嗜好値の補正値＝新たな嗜好値×嗜好上限値／嗜好最大値・・・（４）
【００８３】
具体的には、例えば、式（３）を用いて嗜好情報データを更新した結果、ジャンルの項目の「ドラマ」が嗜好最大値となり、嗜好上限値を超えてしまった場合、ジャンルの項目の「ドラマ」以外の分類（例えば、「スポーツ」「報道」「教育」「バラエティ」など）の全てで、式（４）を用いて新たな嗜好値が補正される。
【００８４】
このようにして、嗜好情報データ３０１には、図９に示されるように、各項目の内容に対応したスコアが記載される。具体的には、タイトルキーワード嗜好情報３１１に対応するスコアデータ領域４４１には、複数のタイトルキーワードごとにそれぞれ対応する嗜好値が記載され、キーワード嗜好情報３１２に対応するスコアデータ領域４４２には、複数のキーワードごとにそれぞれ対応する嗜好値が記載され、ジャンル嗜好情報３１３に対応するスコアデータ領域４４３には、複数のジャンルごとにそれぞれ対応する嗜好値が記載され、放送時間帯嗜好情報３１４に対応するスコアデータ領域４４４には、複数の放送時間帯ごとにそれぞれ対応する嗜好値が記載され、チャンネル嗜好情報３１５に対応するスコアデータ領域４４５には、複数のチャンネルごとにそれぞれ対応する嗜好値が記載される。
【００８５】
図９に、使用情報データ記憶部１２５に記憶されている使用情報データ４５１を示す。使用状況データ４５１は、映像記録再生装置１１の使用状況の履歴であり、例えば、曜日別平均視聴時間情報４６１、ジャンル別平均視聴時間情報４６２、平均視聴時間情報４６３などの項目別にユーザの使用状況に関する情報が記憶される。
【００８６】
曜日別平均視聴時間情報４６１には、日曜日乃至土曜日の曜日別の平均視聴時間が記憶されている。ジャンル別平均視聴時間情報４６２には、例えば、「ニュース」「ドラマ」「バラエティ」「音楽」などのジャンル別の、所定期間中（例えば、１日）の平均視聴時間が記憶されている。平均視聴時間帯情報４６３には、日曜日乃至土曜日の曜日別の主な視聴開始時刻および平均視聴終了時刻が記憶されている。
【００８７】
使用情報データ生成・更新部１０５は、使用情報更新パラメータ取得部１０４から供給されたユーザの操作入力を示す情報と、使用情報更新パラメータＣ１を基に、使用情報データ記憶部１２５に記憶されている、使用情報データを生成または更新する。
【００８８】
使用情報更新パラメータＣ１は、０＜Ｃ１＜１となる所定の値であり、Ｃ１が１に近い値であるほど、使用情報の更新が急速に進むので、使用情報データは、最近のユーザの操作履歴を強く反映したものとなる。これに対して、使用情報更新パラメータＣ１が０に近い値であるほど、使用情報の更新が緩やかに進むので、使用情報データは、長期間にわたってのユーザの操作履歴を、満遍なく反映したものとなる。使用情報更新パラメータＣ１は、予め設定されていてもよいが、ユーザにより設定可能なようになされていてもよい。
【００８９】
使用情報データが、例えば、ジャンル別平均視聴時間などの、「時間」に関する項目である場合、使用情報データ生成・更新部１０５は、例えば、対応する番組またはコンテンツの開始時刻および終了時刻情報の供給を受けて、対応する番組またはコンテンツの視聴時間を算出し、算出された視聴時間データを元に、次の式（５）を用いて、使用情報データを生成または更新する。
【００９０】
新たな使用情報データ（時間）＝記憶されている使用情報データ（時間）＋
[算出された視聴時間データ−記憶されている使用情報データ（時間）]×Ｃ１
・・・（５）
【００９１】
また、使用情報データが、例えば、平均視聴時間帯情報などの、「時刻」に関する項目である場合、使用情報データ生成・更新部１０５は、例えば、ユーザの視聴開始および視聴終了の操作入力を示す信号の供給を受けて、内部に有するタイマから、使用開始時刻および視聴終了時刻を取得し、取得された時刻データを基に、１日２４時間１４４０分を分単位で表現して、次の式（６）乃至式（８）のうちのいずれかを用いて、時刻情報を算出し、その後、式（８）乃至式（１０）のうちのいずれかを用いて算出結果を補正して、使用情報データを生成または更新する。
【００９２】
｛[取得された時刻情報−記憶されている時刻情報]＞７２０（１２時間）｝が成り立つとき、次の式（６）が用いられて、時刻情報が算出される。
【００９３】
新たな時刻情報
＝記憶されている時刻情報
＋[取得された時刻情報−１４４０−記憶されている時刻情報]×Ｃ１
・・・（６）
【００９４】
｛７２０（１２時間）≧[取得された時刻情報−記憶されている時刻情報]≧−７２０｝が成り立つとき、次の式（７）が用いられて、時刻情報が算出される。
【００９５】
新たな時刻情報
＝記憶されている時刻情報
＋[取得された時刻情報−記憶されている時刻情報]×Ｃ１次の式        ・・・（７）
【００９６】
｛−７２０＞[取得された時刻情報−記憶されている時刻情報]｝が成り立つとき、次の式（８）が用いられて、時刻情報が算出される。
【００９７】
新たな時刻情報
＝記憶されている時刻情報
＋[取得された時刻情報＋１４４０−記憶されている時刻情報]×Ｃ１    ・・・（８）
【００９８】
そして、式（６）乃至式（８）のいずれかによる時刻情報の算出結果が、新たな時刻情報＞１４４０であるとき、時刻情報の算出結果に対して、次の式（９）を用いて補正が行われる。
【００９９】
補正された新たな時刻数値＝新たな時刻情報−１４４０・・・（９）
【０１００】
1440≧新たな時刻情報≧−1440｝が成り立つとき、式（６）乃至式（８）のいずれかによる時刻情報の算出結果に対して、次の式（１０）を用いて補正が行われる。
【０１０１】
補正された新たな時刻数値＝新たな時刻情報・・・（１０）
−1440＞新たな時刻情報が成り立つとき、式（６）乃至式（８）のいずれかによる時刻情報の算出結果に対して、次の式（１１）を用いて補正が行われる。
【０１０２】
補正された新たな時刻数値＝新たな時刻情報＋1440・・・（１１）
【０１０３】
次に、図１１のフローチャートを参照して、図５を用いて説明した嗜好情報管理部６８−１が実行する、嗜好情報データおよび使用情報データの生成、更新処理について説明する。
【０１０４】
ステップＳ１において、操作入力取得部１０１は、ユーザの操作入力を受けたか否かを判断する。ステップＳ１において、ユーザの操作入力を受けなかったと判断された場合、ユーザの操作入力を受けたと判断されるまで、ステップＳ１の処理が繰り返される。
【０１０５】
ステップＳ１において、ユーザの操作入力を受けたと判断された場合、ステップＳ２において、嗜好加算値算出部１０２は、操作入力取得部１０１から、ユーザの操作入力に対応する信号の入力を受け、操作嗜好値パラメータテーブル記憶部１２１に記憶されている操作嗜好値パラメータテーブル４０１を参照して、その操作入力に対応する操作嗜好値を求める。
【０１０６】
ステップＳ３において、嗜好加算値算出部１０２は、嗜好要素パラメータテーブル記憶部１２２に記憶されている嗜好要素パラメータテーブル４２１を参照して、嗜好要素グループに対応する嗜好要素パラメータを取得し、上述した式（１）を用いて、嗜好加算値を算出する。
【０１０７】
ステップＳ４において、嗜好情報データ生成・更新部１０３は、嗜好加算値算出部１０２から供給された嗜好加算値を用いて、上述した式（２）乃至式（４）により、嗜好情報データを作成または更新する。
【０１０８】
ステップＳ５において、使用情報データ生成・更新部１０５は、操作入力取得部１０１および使用情報更新パラメータ取得部１０４を介して、ユーザの操作入力を示す信号の供給を受けるとともに、内部に有するタイマを参照し、ユーザの映像記録再生装置１１の使用状態（例えば、番組またはコンテンツの視聴を開始した時刻、終了した時刻などの情報）を内部のメモリに記録する。
【０１０９】
ステップＳ６において、使用情報更新パラメータ取得部１０４は、使用情報更新パラメータ記憶部１２４に記憶されている使用情報更新パラメータＣ１を取得して、使用情報データ生成・更新部１０５に供給する。
【０１１０】
ステップＳ７において、使用情報更新パラメータ取得部１０４は、内部のメモリに記憶されているユーザの映像記憶再生装置１１の使用状況を示す情報と、使用情報更新パラメータとを用いて、上述した式（５）乃至式（１１）を用いて、使用情報データを作成または更新し、処理が終了されるる。
【０１１１】
このような処理により、図８を用いて説明したような嗜好情報データ３０１と、図９を用いて説明したような使用情報データ４５１が生成または更新される。
【０１１２】
嗜好要素パラメータに大きな値が設定されていれば、嗜好情報データの更新は急速に進み、嗜好要素パラメータに小さな値が設定されていれば、嗜好情報データの更新は緩やかに進む。また、使用情報更新パラメータＣ１は、０＜Ｃ１＜１となる所定の値であり、Ｃ１が１に近い値であるほど、使用情報の更新が急速に進むので、使用情報データは、最近のユーザの操作履歴を強く反映したものとなる。これに対して、使用情報更新パラメータＣ１が０に近い値であるほど、使用情報の更新が緩やかに進むので、使用情報データは、長期間にわたってのユーザの操作履歴を、満遍なく反映したものとなる。嗜好要素パラメータおよび使用情報更新パラメータＣ１は、予め設定されていてもよいが、ユーザにより設定可能なようになされていてもよい。
【０１１３】
そして、嗜好情報管理部６８の推薦番組リスト生成部１０６は、嗜好情報データ３０１、または、使用情報データ４５１を基に、放送番組情報管理部６９に保存されているＥＰＧ情報を用いて、番組またはコンテンツをユーザが嗜好するか否かを示す番組嗜好度を算出する。
【０１１４】
次に、番組嗜好度の算出の一例として、嗜好情報管理部の推薦番組リスト生成部１０６６８が、嗜好情報データ３０１を用いて、番組またはコンテンツをユーザが嗜好するか否かを示す番組嗜好度を算出する場合について説明する。具体的には、嗜好情報管理部６８の推薦番組リスト生成部１０６は、例えば、１日に１度など、所定の時間ごとに、これから放送される放送番組、または、取得可能なコンテンツデータのＥＰＧを放送番組情報管理部６９から取得し、ＥＰＧに含まれる各種情報に対応するスコアを嗜好情報データ３０１から抽出し、次の式（１２）を用いて、番組嗜好度を算出する。
【０１１５】
番組嗜好度＝（タイトルを構成するタイトルキーワードのスコアの和）
＋（番組詳細説明に含まれるキーワードのスコアの和）＋ジャンルのスコア
＋放送時間帯のスコア＋チャンネルのスコア      ・・・・（１２）
【０１１６】
嗜好情報管理部６８の推薦番組リスト生成部１０６は、まず、上述した式（１２）を用いて、ユーザの嗜好に合致すると予想される番組、または、コンテンツを所定数（例えば、５０）抽出して、第１の推薦番組リストを生成する。そして、第１の推薦番組リストを基に、ジャンル、放送時間帯、または、チャンネルの項目において、特に頻度の低い分類があるか否か、すなわち、推薦番組リストに含まれる番組またはコンテンツの中で、極端に少ないジャンル、放送時間帯、または、チャンネルがあるか否かを判断し、それぞれの項目において、特に頻度の低い分類がないように、推薦番組リストを変更して第２の推薦番組リストを生成する。
【０１１７】
ここで、第１および第２の推薦番組リストには、番組名またはコンテンツ名と、対応するＥＰＧ情報が記載される。ここで、第１および第２の推薦番組リストに記載されるのは、ＥＰＧ情報の一部であっても良い。具体的には、第１および第２の推薦番組リストに記載されるＥＰＧ情報は、例えば、ジャンル、放送時間帯、または、チャンネルなどの、第２の推薦番組リストの生成に用いられる項目を少なくとも含んでいれば良い。また、第１および第２の推薦番組リストには、番組名またはコンテンツ名に代わって、番組またはコンテンツを区別可能なIDなどを記載するようにしても良い。
【０１１８】
そして、生成された第２の推薦番組リストは、ユーザに提示されるか、または、第２の推薦番組リストを基に、自動録画処理が実行される。
【０１１９】
そして、自動録画処理が実行される場合、推薦番組リスト生成部１０６は、例えば、１日に１度、または、２日に１度などの所定の頻度において、自動録画された番組またはコンテンツのうち、所定数（例えば、１つ）の番組またはコンテンツを選択し、選択されたものの録画処理が終了されたときに、ユーザに対して、視聴を推薦する番組、または、コンテンツの録画が終了したことを通知する。この通知を、推薦番組リストによる番組の推薦と区別して、リストに含まれる自動録画された番組またはコンテンツのうち、特に、視聴を推薦する処理であることから、視聴推薦と称する。視聴推薦により、自動的に数多く推薦される番組またはコンテンツの中でも、特に、選択されたコンテンツの視聴をユーザに促すようにすることが可能となる。
【０１２０】
視聴推薦処理は、例えば、自動録画された番組またはコンテンツのうち、式（１２）を用いて求められる、ユーザの嗜好度の最も高い番組もしくはコンテンツのうちの所定数（例えば、１つ）を選択するか、または、式（１２）を用いて求められる、ユーザの嗜好度の高い番組もしくはコンテンツを所定数（例えば、５つ）抽出し、抽出されたものから、ランダムに所定数（例えば、１つ）を選択し、選択されたものの録画処理が終了されたときに、ユーザに対して、視聴を推薦する番組、または、コンテンツの録画が終了したことを通知する処理である。視聴推薦処理は、例えば、１日に１度、または２日に１度など、所定の間隔で実行される。
【０１２１】
次に、図１２のフローチャートを参照して、推薦番組リスト生成処理について説明する。
【０１２２】
ステップＳ２１において、嗜好情報管理部６８の推薦番組リスト生成部１０６は、放送番組情報管理部６９に保存されているＥＰＧデータと嗜好情報データ３０１に示されるユーザの嗜好情報とを基に、上述した式（１２）により、ユーザの嗜好に合致する番組を所定数（例えば、５０）検出する。
【０１２３】
ステップＳ２２において、推薦番組リスト生成部１０６は、ステップＳ２１の処理により検出された、ユーザの嗜好に合致する番組による第１の推薦番組リストを生成する。
【０１２４】
ステップＳ２３において、推薦番組リスト生成部１０６は、ステップＳ２２において生成された推薦番組リストのうち、最も推薦頻度が少ないジャンルの番組数または番組の合計時間を計上する。
【０１２５】
ステップＳ２４において、推薦番組リスト生成部１０６は、ステップＳ２３において計上された、最も推薦頻度が少ないジャンルの番組数または番組の合計時間は、例えば、１０％など、所定の割合以下であるか否かを判断する。なお、この割合は、実験的または経験的に適宜設定可能な値であるものとする。また、この割合を、ユーザによって設定可能としても良い。
【０１２６】
ステップＳ２４において、最も推薦頻度が少ないジャンルの番組数または番組の合計時間は、所定の割合以下であると判断された場合、ステップＳ２５において、推薦番組リスト生成部１０６は、最も推薦頻度が少ないジャンルの番組またはコンテンツから、例えば、対応するジャンルの中でユーザの嗜好度が高いもの（式（１２）における演算結果の値が高いもの）を選択したり、または、対応するジャンルの中で、スコアが所定の閾値以上である番組またはコンテンツからランダムに選択するなど、所定の方法で新たに選択し、処理は、ステップＳ３２に進む。
【０１２７】
ステップＳ２４において、最も推薦頻度が少ないジャンルの番組数または番組の合計時間は、所定の割合以下でないと判断された場合、ステップＳ２６において、推薦番組リスト生成部１０６は、最も推薦頻度が少ない放送時間帯の番組数または番組の合計時間を計上する。
【０１２８】
ステップＳ２７において、推薦番組リスト生成部１０６は、最も推薦頻度が少ない放送時間帯の番組数または番組の合計時間は、例えば、５％など、所定の割合以下であるか否かを判断する。なお、この割合も、実験的または経験的に適宜設定可能な値であり、ジャンルにおいて用いられた値と同一の値であっても異なる値であっても良いものとする。また、この割合も、ユーザによって設定可能としても良い。
【０１２９】
ステップＳ２７において、最も推薦頻度が少ない放送時間帯の番組数または番組の合計時間は、所定の割合以下であると判断された場合、ステップＳ２８において、推薦番組リスト生成部１０６は、最も推薦頻度が少ない放送時間帯の番組またはコンテンツから、例えば、対応する放送時間帯の中でユーザの嗜好度が高いもの（式（１２）における演算結果の値が高いもの）を選択したり、または、対応する放送時間帯の中で、スコアが所定の閾値以上である番組またはコンテンツからランダムに選択するなど、所定の方法で新たに選択し、処理は、ステップＳ３２に進む。
【０１３０】
ステップＳ２７において、最も推薦頻度が少ない放送時間帯の番組数または番組の合計時間は、所定の割合以下ではないと判断された場合、ステップＳ２９において、推薦番組リスト生成部１０６は、最も推薦頻度が少ないチャンネルの番組数または番組の合計時間を計上する。
【０１３１】
ステップＳ３０において、推薦番組リスト生成部１０６は、最も推薦頻度が少ないチャンネルの番組数または番組の合計時間は、例えば、８％など、所定の割合以下であるか否かを判断する。なお、この割合も、実験的または経験的に適宜設定可能な値であり、ジャンルや放送時間帯において用いられた値と同一の値であっても異なる値であっても良いものとする。また、この割合も、ユーザによって設定可能としても良い。
【０１３２】
ステップＳ３０において、最も推薦頻度が少ないチャンネルの番組数または番組の合計時間は、所定の割合以下であると判断された場合、ステップＳ３１において、推薦番組リスト生成部１０６は、最も推薦頻度が少ないチャンネルの番組またはコンテンツから、例えば、対応するチャンネルの中でユーザの嗜好度が高いもの（式（１２）における演算結果の値が高いもの）を選択したり、または、対応するチャンネルの中で、スコアが所定の閾値以上である番組またはコンテンツからランダムに選択するなど、所定の方法で新たに選択し、処理は、ステップＳ３２に進む。
【０１３３】
ステップＳ２５、ステップＳ２８、または、ステップＳ３１の処理の終了後、ステップＳ３２において、推薦番組リスト生成部１０６は、選択された番組またはコンテンツを推薦番組リストに加えて、処理は、ステップＳ２３に進み、それ以降の処理が繰り返される。
【０１３４】
すなわち、第１の推薦番組リストにおいて、最も時間、または数の割合が少ないジャンル、放送時間帯、および、チャンネルの番組数または番組の合計時間が、それぞれ定められた所定の割合以上となるまで、ステップＳ２１乃至ステップＳ３２の処理が繰り返される。
【０１３５】
ステップＳ３０において、最も推薦頻度が少ないチャンネルの番組数または番組の合計時間は、所定の割合以下ではないと判断された場合、ステップＳ３３において、推薦番組リスト生成部１０６は、現状の推薦番組リストをユーザに提示する第２の推薦番組リストとし、保存する。
【０１３６】
ここで、ステップＳ３２において、選択された番組またはコンテンツが加えられた第２の推薦番組リストについて、図１３を用いて説明する。
【０１３７】
ステップＳ２２において作成された第１の推薦番組リストは、式（１２）により算出されたユーザの嗜好に合致した番組、または、コンテンツで構成されている。そのリストに、ステップＳ２５、ステップＳ２８、または、ステップＳ３１の処理において選択された番組またはコンテンツが加えられるのであるが、そのとき、これらの処理により選択された番組またはコンテンツは、推薦番組リストの下位の下位リスト４８２に挿入される。一方、ステップＳ２２において作成された第１の推薦番組リストにおいて、予め記載されていた部分を、上位リスト４８１と称するものとする。ステップＳ３２の処理により、新たに選択された番組またはコンテンツが追加されても、推薦番組リスト中に記載される番組またはコンテンツの総数または合計時間は変化しない。すなわち、追加される番組またはコンテンツがある場合、その前にリストアップされていた上位リスト４８１に記載の番組またはコンテンツのうち、下位のものが推薦番組リストから除外される。
【０１３８】
したがって、ステップＳ３３において保存される第２の推薦番組リスト４７１は、リストアップされる番組またはコンテンツの総数をｍ＋ｎとしたとき、上位リスト４８１に、ｍ個の式（１２）により選択された番組またはコンテンツが記載され、下位リスト４８２に、ｎ個のステップＳ２３乃至ステップＳ３２の処理により選択されて追加された番組またはコンテンツが記載されるようになされている。
【０１３９】
ステップＳ３４において、推薦番組リスト生成部１０６は、ユーザによる設定などを基に、第２の推薦番組リスト４７１を基に、自動録画が行われるか否かを判断する。
【０１４０】
ステップＳ３４において、自動録画が行われないと判断された場合、ステップＳ３５において、推薦番組リスト生成部１０６は、第２の推薦番組リスト４７１を表示または出力させるために、第２の推薦番組リスト４７１を、推薦番組リスト表示部７０に供給し、表示装置１２への表示を制御させたり、ネットワーク通信部７１に供給し、ネットワーク１を介して、所定の送信先に出力させて、処理が終了される。
【０１４１】
ステップＳ３４において、自動録画が行われると判断された場合、ステップＳ３６において、推薦番組リスト生成部１０６は、自動録画処理を実行させるために、第２の推薦番組リスト４７１を、自動録画予約制御部７４に供給し、録画予約管理部６７および録画制御部６３を制御させて、第２の推薦番組リスト４７１に記載された番組またはコンテンツを録画させ（補助記憶装置５０に記憶させ)、処理が終了される。
【０１４２】
このような処理により、式（１２）により算出されたユーザの嗜好に合致した番組、または、コンテンツで構成されている第１の推薦番組リストにおいて、最も推薦頻度が少ないジャンル、放送時間帯、および、チャンネルの番組数または番組の合計時間が、それぞれ定められた所定の割合以上となるように変更された、第２の推薦番組リスト４７１が生成されるので、ユーザの過去の操作履歴などを基にしたユーザの嗜好情報が偏っている場合においても、意外性のある番組またはコンテンツを一定の割合で推薦することができる。これにより、ユーザがこれまであまり視聴しなかったジャンル、放送時間帯、放送局などのコンテンツの視聴をユーザに促して、ユーザの嗜好を正しく反映した番組推薦を行うことができる。
【０１４３】
具体的には、例えば、スポーツ番組の視聴を特に好むため、従来の番組推薦方法では、ほとんどドラマが推薦されないような嗜好情報を有するユーザに対して、本発明を適用することにより、スポーツに関連するドラマが推薦番組としてリストアップされる可能性が発生するので、ユーザの嗜好を正しく反映した番組推薦を行うことができ、更に、ユーザが気付かなかった意外な興味を引き出す可能性がある。
【０１４４】
また、図１２のフローチャートを参照して説明した推薦番組リスト生成処理においては、ユーザの嗜好情報に含まれている項目のうち、ジャンル、放送時間帯、および、チャンネルの項目において、最も推薦頻度が少ないジャンル、放送時間帯、および、チャンネルの分類に対応する番組数または番組の合計時間が、それぞれ定められた所定の割合以上となるように変更されるものとして説明したが、変更される項目は、この３項目以外のものであっても良く、更に、項目数も、３つ以外の数であっても良い。
【０１４５】
なお、第２の推薦番組リスト４７１に記載されている番組またはコンテンツにおいて、放送時間帯が重複していた場合、リスト中の上位のものが優先的に自動録画予約されるようにしても良い。また、上位リスト４８１と下位リスト３６１のそれぞれに記載されている番組の放送時間帯が重複していた場合、いずれかのリストに記載されている番組が優先的に自動録画されるように予め設定することが可能なようにしても良い。例えば、上位リスト４８１を優先とした場合、自動録画される番組は、ユーザが普段好んで視聴する番組となる可能性が増し、下位リスト４８２を優先とした場合、意外性のある番組が推薦される可能性が増す。
【０１４６】
また、自動録画処理が実行される場合、推薦タイトル管理部６６は、例えば、１日に１度、または、２日に１度、１週間に１度、または、２週間に１度などの所定の頻度で、自動録画される番組またはコンテンツのうち、所定数（例えば、１つ）の番組またはコンテンツを選択させ、選択された番組またはコンテンツの録画が終了されたとき、特に、視聴を推薦するために、ランプを点燈させたり、音声メッセージを出力したり、または、テキストデータでメッセージを表示装置１２に表示させる、視聴推薦処理を実行し、自動的に数多く推薦される（すなわち、推薦番組リストに記載される）番組またはコンテンツの中でも、特に、選択されたコンテンツの視聴をユーザに促すことができる。
【０１４７】
次に、図１４は、図４の嗜好情報管理部６８の構成の第２の例である嗜好情報管理部６８−２が実行可能な機能を示す機能ブロック図である。
【０１４８】
なお、図５における場合と対応する部分には同一の符号を付してあり、その説明は適宜省略する。すなわち、図１４の嗜好情報管理部６８−２は、総合ユーザ情報生成・更新部４９１および総合ユーザ情報記憶部４９２が新たに設けられている以外は、図４の嗜好情報管理部６８−１と同様の構成を有している。
【０１４９】
また、嗜好情報管理部６８−２のメモリ１１１の嗜好要素パラメータテーブル記憶部１２１には、図１５に示される短期嗜好要素パラメータテーブル５０１および図１６に示される長期嗜好要素パラメータテーブル５１１が記憶されている。
【０１５０】
短期嗜好要素パラメータテーブル５０１は、嗜好要素パラメータの値が比較的大きな値となるように設定されている。長期嗜好要素パラメータテーブル５１１は、嗜好要素パラメータの値が短期嗜好要素パラメータテーブル５０１における場合よりも小さくなるように設定されている。すなわち、短期嗜好要素パラメータテーブル５０１を用いて更新された嗜好情報データ３０１は、更新が急速に進むので、最近のユーザの操作履歴を強く反映したものとなり、長期嗜好要素パラメータテーブル５１１を用いて更新された嗜好情報データ３０１は、更新が穏やかに進むので、長期間にわたってのユーザの操作履歴を、満遍なく反映したものとなる。
【０１５１】
また、嗜好情報データ３０１中のキーワードなどの分類数が最大に達し、更に、新規キーワードを登録する必要が生じた場合には、古いキーワードを優先的に削除して（ただし、データ要素の更新日時は考慮する）、新規キーワードを追加するという方法が用いられている。したがって、短期嗜好情報データを算出するための短期嗜好要素パラメータは、データ内容の特徴が、一般的な想定使用形態において数日乃至数週間で変化するような値を用いるようにすると好適である。これに対して、長期嗜好情報データを算出するための長期嗜好要素パラメータは、データ内容の特徴が、一般的な想定使用形態において数ヶ月乃至数年で変化するような値を用いるようにすると好適である。また、嗜好要素パラメータの値はユーザが再設定したり、あるいはユーザの操作頻度の平均値を用いて自動的に調整することができるようにしてもよい。
【０１５２】
したがって、嗜好加算値算出部１０２は、操作嗜好値パラメータテーブル記憶部１２１に記憶されている操作嗜好値パラメータテーブル４０１と、嗜好要素パラメータテーブル記憶部１２１に記憶されている短期嗜好要素パラメータテーブル５０１および長期嗜好要素パラメータテーブル５１１のそれぞれを参照して、２種類の嗜好加算値を算出し、嗜好情報データ生成・更新部１０３に供給する。
【０１５３】
嗜好情報データ生成・更新部１０３は、嗜好加算値算出部１０２から供給された２種類の嗜好加算値を基に、嗜好情報データ記憶部１２３に記憶されている嗜好情報データ３０１を生成または更新する。すなわち、嗜好情報データ記憶部１２３には、短期嗜好要素パラメータテーブル５０１を用いて更新された最近のユーザの操作履歴を強く反映した嗜好情報データと、長期嗜好要素パラメータテーブル５１１を用いて更新された長期間にわたってのユーザの操作履歴を満遍なく反映した嗜好情報データとの、２種類の嗜好情報データ３０１が記憶される。
【０１５４】
また、使用情報更新パラメータ記憶部１２４も、使用情報更新パラメータＣ１と使用情報更新パラメータＣ２との２つの使用情報更新パラメータを記憶している。ここでは、使用情報更新パラメータＣ１＞使用情報更新パラメータＣ２であるものとして、使用情報更新パラメータＣ１を、短期使用情報更新パラメータＣ１と称し、使用情報更新パラメータＣ２を、長期使用情報更新パラメータＣ２と称するものとする。したがって、使用情報更新パラメータ取得部１０４は、２種類の使用情報更新パラメータを取得して使用情報データ生成・更新部１０５に供給する。使用情報データ生成・更新部１０５は、短期使用情報更新パラメータＣ１と使用情報更新パラメータＣ２とのそれぞれの使用情報更新パラメータを用いて、長期使用情報データ記憶部１２５に記憶される使用情報データ４５１を更新する。
【０１５５】
すなわち、使用情報データ記憶部１２５には、長期使用情報更新パラメータＣ２を用いて更新された長期間にわたってのユーザの操作履歴を満遍なく反映した使用情報データと、短期使用情報更新パラメータＣ１を用いて更新された最近のユーザの操作履歴を強く反映した使用情報データとの、２種類の使用情報データ４５１が記憶される。
【０１５６】
総合ユーザ情報生成・更新部４９１は、嗜好情報データ記憶部１２３に記憶されている、ユーザの長期の嗜好を反映したものと短期の嗜好を反映したものとの２つの嗜好情報データ３０１と、使用情報データ記憶部１２５に記憶されている、ユーザの長期の嗜好を反映したものと短期の嗜好を反映したものとの２つの使用情報データ４５１とを読み込み、図１７に示されるような、長期使用情報データ５４１、短期嗜好情報データ５４２、長期使用情報データ５４３、および、短期使用情報データ５４４の４つの情報からなる総合ユーザ情報５３１を総合ユーザ情報記憶部４９２に記憶させる。
【０１５７】
長期使用情報データ５４１は、長期嗜好要素パラメータテーブル５１１を用いて更新された嗜好情報データ３０１に対応する情報であり、更新が穏やかに進むので、長期間にわたってのユーザの操作履歴を、満遍なく反映したものとなる。短期嗜好情報データ５４２は、短期嗜好要素パラメータテーブル５０１を用いて更新された嗜好情報データ３０１に対応する情報であり、最近のユーザの操作履歴を強く反映したものとなる。
【０１５８】
長期使用情報データ５４３は、使用情報更新パラメータＣ２を用いて更新された長期間にわたってのユーザの操作履歴を満遍なく反映した使用情報データ４５１に対応するものである。短期使用情報データ５４４は、使用情報更新パラメータＣ１を用いて更新された最近のユーザの操作履歴を強く反映した使用情報データ４５１に対応するものである。
【０１５９】
次に、図１８のフローチャートを参照して、嗜好情報管理部６８−２が実行する総合ユーザ情報生成、更新処理について説明する。
【０１６０】
ステップＳ４１において、操作入力取得部１０１は、ユーザの操作入力を受けたか否かを判断する。ステップＳ４１において、ユーザの操作入力を受けなかったと判断された場合、ユーザの操作入力を受けたと判断されるまで、ステップＳ１の処理が繰り返される。
【０１６１】
ステップＳ４１において、ユーザの操作入力を受けたと判断された場合、ステップＳ４２において、嗜好加算値算出部１０２は、操作入力取得部１０１から、ユーザの操作入力に対応する信号の入力を受け、操作嗜好値パラメータテーブル記憶部１２１に記憶されている操作嗜好値パラメータテーブル４０１を参照して、その操作入力に対応する操作嗜好値を求める。
【０１６２】
ステップＳ４３において、嗜好加算値算出部１０２は、嗜好要素パラメータテーブル記憶部１２２に記憶されている短期嗜好要素パラメータテーブル５０１を参照して、嗜好要素グループに対応する短期の嗜好要素パラメータを取得し、上述した式（１）を用いて、短期嗜好加算値を算出する。
【０１６３】
ステップＳ４４において、嗜好情報データ生成・更新部１０３は、嗜好加算値算出部１０２から供給された短期嗜好加算値を用いて、上述した式（２）乃至式（４）により、ユーザの短期の嗜好を反映した嗜好情報データ３０１（すなわち、短期嗜好情報データ５４２に対応する情報）を作成または更新する。
【０１６４】
ステップＳ４５において、嗜好加算値算出部１０２は、嗜好要素パラメータテーブル記憶部１２２に記憶されている長期嗜好要素パラメータテーブル５１１を参照して、嗜好要素グループに対応する長期の嗜好要素パラメータを取得し、上述した式（１）を用いて、長期嗜好加算値を算出する。
【０１６５】
ステップＳ４６において、嗜好情報データ生成・更新部１０３は、嗜好加算値算出部１０２から供給された長期嗜好加算値を用いて、上述した式（２）乃至式（４）により、ユーザの長期の嗜好を反映した嗜好情報データ３０１（すなわち、長期嗜好情報データ５４１に対応する情報）を作成または更新する。
【０１６６】
ステップＳ４７において、使用情報データ生成・更新部１０５は、操作入力取得部１０１および使用情報更新パラメータ取得部１０４を介して供給された、ユーザの操作入力を示す信号および内部に有するタイマを参照し、ユーザの映像記録再生装置１１の使用状態（例えば、番組またはコンテンツの視聴を開始した時刻、終了した時刻などの情報）を内部のメモリに記録する。
【０１６７】
ステップＳ４８において、使用情報更新パラメータ取得部１０４は、使用情報更新パラメータ記憶部１２４に記憶されている短期使用情報更新パラメータＣ１を取得して、使用情報データ生成・更新部１０５に供給する。
【０１６８】
ステップＳ４９において、使用情報更新パラメータ取得部１０４は、内部のメモリに記憶されているユーザの映像記憶再生装置１１の使用状況を示す情報と、短期使用情報更新パラメータＣ１とを用いて、上述した式（５）乃至式（１１）を用いて、ユーザの短期の嗜好を反映した使用情報データ４５１（すなわち、短期使用情報データ５４４に対応する情報）を作成または更新する。
【０１６９】
ステップＳ５０において、使用情報更新パラメータ取得部１０４は、使用情報更新パラメータ記憶部１２４に記憶されている長期使用情報更新パラメータＣ２を取得して、使用情報データ生成・更新部１０５に供給する。
【０１７０】
ステップＳ５１において、使用情報更新パラメータ取得部１０４は、内部のメモリに記憶されているユーザの映像記憶再生装置１１の使用状況を示す情報と、長期使用情報更新パラメータＣ２とを用いて、上述した式（５）乃至式（１１）を用いて、ユーザの長期の嗜好を反映した使用情報データ４５１（すなわち、長期使用情報データ５４３に対応する情報）を作成または更新する。
【０１７１】
ステップＳ５２において、総合ユーザ情報生成・更新部４９１は、嗜好情報データ記憶部１２３に記憶されている、ユーザの長期の嗜好を反映したものと短期の嗜好を反映したものとの２つの嗜好情報データ３０１と、使用情報データ記憶部１２５に記憶されている、ユーザの長期の嗜好を反映したものと短期の嗜好を反映したものとの２つの使用情報データ４５１とを読み込み、図１７に示されるような、長期嗜好情報データ５４１、短期嗜好情報データ５４２、長期使用情報データ５４３、および、短期使用情報データ５４４の４つの情報からなる総合ユーザ情報５３１を総合ユーザ情報記憶部４９２に記憶させて、処理が終了される。
【０１７２】
このような処理により、ユーザの長期と短期の嗜好情報および使用履歴を示す情報が算出されて記憶される。
【０１７３】
次に、総合ユーザ情報記憶部４９２に記憶された総合ユーザ情報５３１を用いて、ユーザに対するメッセージを生成して出力する場合について説明する。
【０１７４】
図１９は、次に、総合ユーザ情報記憶部４９２に記憶された総合ユーザ情報５３１を用いて、ユーザに対するメッセージを生成して出力する処理を実行する推薦・アドバイス生成・出力部７５の構成を示すブロック図である。
【０１７５】
情報取得部５６１は、嗜好情報管理部６８−２の総合ユーザ情報記憶部４９２に記憶されている、図１７を用いて説明した総合ユーザ情報データ５３１を取得し、長期嗜好情報データ５４１および短期嗜好情報データ５４２を、嗜好値変化係数算出部５６２およびメッセージ生成部５６４に供給し、長期使用情報データ５４３および短期使用情報データ５４４を使用要素変化係数算出部５６３およびメッセージ生成部５６４に供給する。
【０１７６】
嗜好値変化係数算出部５６２は、情報取得部５６１から供給された長期嗜好情報データ５４１および短期嗜好情報データ５４２を基に、嗜好値変化係数を算出し、メッセージ生成部５６４に供給する。嗜好値変化係数は、数値データであってもよいし、所定の閾値と比較することにより、例えば、増加、変化なし、減少というような嗜好値変化係数を示す情報として出力されるものとしてもよい。
【０１７７】
使用要素変化係数算出部５６３は、情報取得部５６１から供給された長期使用情報データ５４３および短期使用情報データ５４４を基に、使用要素変化係数を算出し、メッセージ生成部５６４に供給する。使用要素変化係数は、数値データであってもよいし、所定の閾値と比較することにより、例えば、増加、変化なし、減少というような使用要素変化係数を示す情報として出力されるものとしてもよい。
【０１７８】
メッセージ生成部５６４は、アドバイス・推薦テーブル記憶部５６５に記憶されているアドバイス・推薦テーブルを参照し、情報取得部５６１から供給される長期嗜好情報データ５４１、短期嗜好情報データ５４２、長期使用情報データ５４３、および、短期使用情報データ５４４、嗜好値変化係数算出部５６２から供給される嗜好値変化を示す情報、並びに、使用要素変化係数算出部５６３から供給される使用要素変化を示す情報とを基に、ユーザの嗜好の時間的な変化に対応するメッセージを抽出して、必要に応じて情報を補うことなどによりメッセージを生成し、メッセージ出力部５６６に供給する。メッセージ出力部５６６は、メッセージ生成部５６４から供給されたメッセージの、表示装置１２への表示を制御したり、音声メッセージとしての出力を制御する。
【０１７９】
アドバイス・推薦テーブル記憶部５６５は、メッセージ生成部５６４がユーザに対するメッセージを生成するために参照するアドバイス・推薦テーブルを記憶している。
【０１８０】
アドバイス・推薦テーブルの例について、図２０乃至図２３を用いて説明する。
【０１８１】
図２０に示されるアドバイス・推薦テーブル５８１は、嗜好要素５９１として、キーワードが選択されており、所定のキーワードに対する長期嗜好要素値５９２と、嗜好要素値変化５９３と、条件に対応するアドバイス・推薦・質問５９４で構成されている。
【０１８２】
メッセージ生成部５６４は、供給された長期嗜好情報データ５４１および嗜好要素変化情報より、長期嗜好要素値が高く、嗜好要素の変化がないと判断されたキーワードに対して、アドバイス・推薦テーブル５８１から、「いつも（キーワード）ご興味をお持ちのようですね。今後も推薦します。」というメッセージを抽出し、（キーワード）の部分に、対応するキーワードを補ってメッセージを生成する。
【０１８３】
同様にして、メッセージ生成部５６４は、長期嗜好要素値が高く、嗜好要素が減少したと判断されたキーワードに対して、「最近は（キーワード）への興味が下がっていますね。推薦度を下げます。」というメッセージを生成したり、「最近は（キーワード）への興味が下がっていますね。推薦度を下げますがよろしいですか？（はい／いいえ）」という、ユーザからの回答を促すメッセージを生成する。
【０１８４】
また、メッセージ生成部５６４は、長期嗜好要素値が中程度で、嗜好要素が増加したと判断されたキーワードに対して、「最近は（キーワード）への興味が増していますね。今後も推薦します。」というメッセージを生成したり、「最近は（キーワード）への興味が増していますね。今後ますます強くおすすめしますか？（はい／いいえ）」という、ユーザからの回答を促すメッセージを生成する。
【０１８５】
また、メッセージ生成部５６４は、長期嗜好要素値が中程度で、嗜好要素が変化していないと判断されたキーワードに対して、「いつも（キーワード）への興味が増していますね。今後も推薦します。」というメッセージを生成し、長期嗜好要素値が中程度で、嗜好要素が減少していると判断されたキーワードに対して、「最近は（キーワード）への興味が下がっていますね。引き続き推薦しますので見るようにしましょう。」というメッセージを生成し、長期嗜好要素値が低で、嗜好要素が増加していると判断されたキーワードに対して、「最近は（キーワード）への興味が増していますね。いっぱい推薦します。」というメッセージを生成し、長期嗜好要素値が低で、嗜好要素が変化していないと判断されたキーワードに対して、「相変わらず（キーワード）には興味が無いようですね。たまには推薦してみますので再挑戦してみてください。」というメッセージを生成する。
【０１８６】
図２１に示されるアドバイス・推薦テーブル６１１は、使用要素６２１として、平日の１日あたりの視聴時間が選択されており、所定のキーワードに対する長期使用要素値６２２と、使用要素値変化６２３と、条件に対応するアドバイス・推薦・質問６２４で構成されている。
【０１８７】
メッセージ生成部５６４は、供給された長期使用情報データ５４３および使用要素変化情報を基に、長期使用要素値が高く、使用要素の変化がないと判断された場合、換言すれば、そのユーザが、長期においても短期においても長時間映像記録再生装置１１を使用していることが検出された場合、アドバイス・推薦テーブル６１１から、「いつも沢山ご利用いただき、ありがとうございます。今後も楽しんでいただける番組を沢山録画します。」というメッセージを抽出して、メッセージとして出力する。
【０１８８】
また、メッセージ生成部５６４は、同様にして、長期使用要素値が高く、使用要素が減少したと判断された場合、換言すれば、そのユーザが、長期においては長時間映像記録再生装置１１を使用しているが、最近、使用時間が減少したことが検出された場合、アドバイス・推薦テーブル６１１から、「最近視聴時間が減っていますね。理由は何でしょう？（面白くなくなった／他に楽しいことができた／忙しい／どれでもない））」という、ユーザからの回答を促すメッセージを抽出して出力する。
【０１８９】
また、メッセージ生成部５６４は、長期使用要素値が高く、使用要素が増加したと判断された場合、換言すれば、そのユーザが、長期においては１日に長時間映像記録再生装置１１を使用しているうえに、最近、使用時間が更に増加したことが検出された場合、アドバイス・推薦テーブル６１１から、「ますます沢山利用していただき、嬉しいです。あまり見過ぎないよう気をつけてください。」というメッセージを抽出して、メッセージとして出力する。
【０１９０】
メッセージ生成部５６４は、供給された長期使用情報データ５４３および使用要素変化情報を基に、長期使用要素値が少なく、使用要素の変化がないと判断された場合、換言すれば、そのユーザが、長期においても短期においても映像記録再生装置１１を使用している時間が少ないことが検出された場合、アドバイス・推薦テーブル６１１から、「少しでも楽しんでいただける番組を厳選しておすすめしていきます。」というメッセージを抽出して、メッセージとして出力する。
【０１９１】
メッセージ生成部５６４は、供給された長期使用情報データ５４３および使用要素変化情報を基に、長期使用要素値が少なく、使用要素が減少していると判断された場合、換言すれば、そのユーザが、長期において映像記録再生装置１１を使用している時間が少なく、最近、更に減少していることが検出された場合、アドバイス・推薦テーブル６１１から、「ますますお忙しいようですね、特に厳選した番組をおすすめします。」というメッセージを抽出して、メッセージとして出力する。
【０１９２】
メッセージ生成部５６４は、供給された長期使用情報データ５４３および使用要素変化情報を基に、長期使用要素値が少なく、使用要素が増加していると判断された場合、換言すれば、そのユーザが、長期において映像記録再生装置１１を使用している時間が少なかったが、最近、使用時間が増加していることが検出された場合、アドバイス・推薦テーブル６１１から、「ご利用が増えてきましたね。おすすめする番組を増やしていきます。」というメッセージを抽出して出力したり、「ご利用が増えてきましたね。理由は何でしょう？（面白くなってきた／最近暇になった／どれでもない）」という、ユーザからの回答を促すメッセージを抽出して出力する。
【０１９３】
次に、図２２に示されるアドバイス・推薦テーブル６４１は、使用要素６５１として、平日の主な視聴時間帯が選択されており、所定のキーワードに対する長期使用要素値６５２と、短期使用要素値６５３と、条件に対応するアドバイス・推薦・質問６５４で構成されている。
【０１９４】
メッセージ生成部５６４は、供給された長期使用情報データ５４３および短期使用情報データ５４４を基に、長期においても短期においても、主に、20:00乃至23:00の時間帯に視聴している、すなわち、ゴールデンタイムの視聴が主であることが検出された場合、アドバイス・推薦テーブル６４１から、「ゴールデンタイムの視聴がお好みのようですね。家族揃ってお楽しみいただける番組を紹介します。」「たまには違う時間帯の番組も紹介しますので見てみてください。」というメッセージを抽出して、メッセージとして出力する。
【０１９５】
メッセージ生成部５６４は、供給された長期使用情報データ５４３および短期使用情報データ５４４を基に、長期においては、主に、20:00乃至23:00の時間帯に視聴していたが、短期においては、主に、23:00乃至26:00の時間帯に視聴している、すなわち、視聴時間帯が遅くなったことが検出された場合、アドバイス・推薦テーブル６４１から、「最近はご利用の時間帯が遅くなりましたね。お忙しいのでしょうか？」「あまり見すぎて寝不足にならないようお気をつけください。遅いのでより厳選した番組を手短かにおすすめします。」というメッセージを抽出して、メッセージとして出力する。
【０１９６】
メッセージ生成部５６４は、供給された長期使用情報データ５４３および短期使用情報データ５４４を基に、長期においては、主に、20:00乃至23:00の時間帯に視聴していたが、短期においては、主に、18:00乃至21:00の時間帯に視聴していることが検出された、すなわち、視聴時間帯が早くなった場合、アドバイス・推薦テーブル６４１から、「最近はご利用の時間帯が早くなりましたね。早い時間帯でも十分に楽しんでいただける番組をおすすめしていきます。」というメッセージを抽出して、メッセージとして出力する。
【０１９７】
メッセージ生成部５６４は、供給された長期使用情報データ５４３および短期使用情報データ５４４を基に、長期においては、主に、20:00乃至23:00の時間帯に視聴していたが、短期においては、主に、18:00乃至23:00の時間帯に視聴している、すなわち、視聴時間帯が早くなり、かつ、視聴時間帯が長くなったことが検出された場合、アドバイス・推薦テーブル６４１から、「最近はご利用の時間帯が早くなりましたね。早い時間帯でも十分に楽しんでいただける番組をおすすめしていきます。」「ご利用が増えてきましたね。おすすめする番組を増やしていきます。」というメッセージを抽出して、メッセージとして出力する。
【０１９８】
メッセージ生成部５６４は、供給された長期使用情報データ５４３および短期使用情報データ５４４を基に、長期においては、主に、23:00乃至26:00の時間帯に視聴していたが、短期においては、主に、18:00乃至23:00の時間帯に視聴している、すなわち、視聴時間帯が早くなり、かつ、視聴時間帯が非常に長くなったことが検出された場合、アドバイス・推薦テーブル６４１から、「長い夜をゆっくりと楽しんでいただける番組を紹介します。」「録り溜めた、まだ視聴されていないタイトルを紹介します。」「ご利用が増えてきましたね。おすすめする番組を増やしていきます。」というメッセージを抽出して、メッセージとして出力する。
【０１９９】
メッセージ生成部５６４は、供給された長期使用情報データ５４３および短期使用情報データ５４４を基に、長期においては、主に、23:00乃至26:00の時間帯に視聴していたが、短期においては、主に、18:00乃至21:00の時間帯に視聴している、すなわち、視聴時間帯が早くなったことが検出された場合、アドバイス・推薦テーブル６４１から、「ご利用の時間帯がかなり早くなりましたね。生活が変わりましたか？」「早い時間帯の番組も楽しんでいただけますが、いつものお好みの番組も織り交ぜて紹介します。」というメッセージを抽出して、メッセージとして出力する。
【０２００】
次に、図２３に示されるアドバイス・推薦テーブル６７１は、使用要素６８１として、休日の主な視聴時間帯が選択されており、所定のキーワードに対する長期使用要素値６８２と、短期使用要素値６８３と、条件に対応するアドバイス・推薦・質問６８４で構成されている。
【０２０１】
メッセージ生成部５６４は、供給された長期使用情報データ５４３および短期使用情報データ５４４を基に、長期においても短期においても、08:00乃至24:00の時間帯に視聴している、すなわち、１日中映像記録再生装置１１を使用していることが検出された場合、アドバイス・推薦テーブル６７１から、「休日は何時も沢山ご利用いただきありがとうございます。たっぷりと楽しんでいただけるよう出来るだけ沢山の番組をおすすめします。」「休日だとはいえ、あまりテレビを見過ぎないようご注意ください。偶には外に出てリフレッシュしましょう。」というメッセージを抽出して、メッセージとして出力する。
【０２０２】
メッセージ生成部５６４は、供給された長期使用情報データ５４３および短期使用情報データ５４４を基に、長期においては、主に、08:00乃至24:00の時間帯に視聴していたが、短期においては、主に、08:00乃至12:00の時間帯に視聴している、すなわち、以前は、１日中視聴していたが、最近は、午前中のみ視聴していることが検出された場合、アドバイス・推薦テーブル６４１から、「休日の午後はアクティブに過ごされているのでしょうか。休日の午前中に楽しんでいただける番組を厳選して紹介します。」というメッセージを抽出して、メッセージとして出力する。
【０２０３】
メッセージ生成部５６４は、供給された長期使用情報データ５４３および短期使用情報データ５４４を基に、長期においては、主に、20:00乃至24:00の時間帯に視聴していたが、短期においては、主に、12:00乃至16:00の時間帯に視聴している、すなわち、以前は、夜遅い時間帯のみ視聴していたが、最近は、午後からの一定の時間帯のみ視聴していることが検出された場合、アドバイス・推薦テーブル６４１から、「お休みはゆっくりと過ごされていますね。休日の午後をまったりと過ごしていただける番組を紹介します。」というメッセージを抽出して、メッセージとして出力する。
【０２０４】
メッセージ生成部５６４は、供給された長期使用情報データ５４３および短期使用情報データ５４４を基に、長期においては、主に、12:00乃至20:00の時間帯に視聴していたが、短期においては、主に、08:00乃至12:00の時間帯に視聴している、すなわち、以前は、午後に視聴していたが、最近は、午前中に視聴していることが検出された場合、アドバイス・推薦テーブル６４１から、「いつもよりもお早いご利用ですね。休日の朝を、厳選した番組で有意義にお過ごしください。」というメッセージを抽出して、メッセージとして出力する。
【０２０５】
メッセージ生成部５６４は、供給された長期使用情報データ５４３および短期使用情報データ５４４を基に、長期においては、主に、08:00乃至12:00の時間帯に視聴していたが、短期においては、主に、12:00乃至24:00の時間帯に視聴している、すなわち、以前は、午前中に視聴していたが、最近は、午後から長時間視聴していることが検出された場合、アドバイス・推薦テーブル６４１から、「最近は休日の午後の利用が非常に長いですね。いままでよりもたっぷりと楽しんでいただける番組を紹介します。」「これまでの休日と同様にアクティブに過ごしていただけるよう、始めにエキサイティングな番組を紹介します。」というメッセージを抽出して、メッセージとして出力する。
【０２０６】
また、メッセージ生成部５６４は、アドバイス・推薦テーブル記憶部５６５に記憶されているアドバイス・推薦テーブルの参照結果を、必要に応じて、メッセージ出力部５６６を介して、嗜好情報管理部６８−２に出力する。
【０２０７】
例えば、アドバイス・推薦テーブルの参照結果に、「お勧めする番組を増やしていきます」という内容のメッセージが含まれていた場合、嗜好情報管理部６８−２の推薦番組リスト生成部１０６において生成される、図１３を用いて説明した第２の推薦リスト４７１にリストアップされる番組またはコンテンツの合計数ｎが増やされ、「番組を限定して紹介します」という内容のメッセージが含まれていた場合、嗜好情報管理部６８−２の推薦番組リスト生成部１０６において生成される、図１３を用いて説明した第２の推薦リスト４７１にリストアップされる番組またはコンテンツの合計数ｎが減少される。
【０２０８】
また、例えば、アドバイス・推薦テーブルの参照結果に、「家族そろってお楽しみいただける番組を紹介します」いう内容のメッセージが含まれていた場合、子供向けでないと思われるキーワードが含まれている番組またはコンテンツが、嗜好情報管理部６８−２の推薦番組リスト生成部１０６において生成される、図１３を用いて説明した第２の推薦リスト４７１にリストアップされないようになされたり、「エキサイティングな番組を紹介します」いう内容のメッセージが含まれていた場合、ジャンル「スポーツ中継」や、キーワード「レース」「格闘技」などに対応する嗜好値（スコア）を増やすようになされる。
【０２０９】
また、抽出されたメッセージが、ユーザからの回答を促すメッセージである場合、ユーザからの回答に基づいて、嗜好情報管理部６８−２の推薦番組リスト生成部１０６において生成される図１３を用いて説明した第２の推薦リスト４７１の生成方法が変更させるようにしてもよい。例えば、「最近視聴時間が減っていますね。理由は何でしょう？（面白くなくなった／他に楽しいことができた／忙しい／どれでもない））」というメッセージに対して、ユーザから、「面白くなくなった」という回答が得られた場合、上述したステップＳ１２の推薦番組リスト生成処理において、ステップＳ２４、ステップＳ２７，または、ステップＳ３０において最も推薦頻度の低い項目の合計の番組数または合計時間数と比較される所定の割合を高く設定するようにして、意外性のある番組またはコンテンツが推薦される頻度が高くなるようにしてもよい。
【０２１０】
次に、図２４のフローチャートを参照して、推薦・アドバイス生成・出力部７５が実行するメッセージ作成処理について説明する。
【０２１１】
ステップＳ６１において、情報取得部５６１は、総合ユーザ情報データ５３１として記憶されている長期嗜好情報データ５４１および短期嗜好情報データ５４２を取得して、嗜好値変化係数算出部５６２に出力する。
【０２１２】
ステップＳ６２において、嗜好値変化係数算出部５６２は、ステップＳ６１において供給された長期嗜好情報データ５４１および短期嗜好情報データ５４２を基に、嗜好値の変化係数を算出する。ここで、嗜好値の変化係数は、所定の閾値と比較されることなどにより、増加、変化なし、減少の３つの変化係数を示す情報として出力されるものとしてもよい。
【０２１３】
ステップＳ６３において、情報取得部５６１は、総合ユーザ情報データ５３１として記憶されている長期使用情報データ５４３および短期使用情報５４４データを取得して、使用要素変化係数算出部５６３に出力する。
【０２１４】
ステップＳ６４において、使用要素変化係数算出部５６３は、ステップＳ６３において供給された長期使用情報データ５４３および短期使用情報５４４データを下に、使用要素値の変化係数を算出する。ここでも、使用要素値の変化係数は、所定の閾値と比較されることなどにより、増加、変化なし、減少の３つの変化係数を示す情報として出力されるものとしてもよい。
【０２１５】
ステップＳ６５において、メッセージ生成部５６４は、アドバイス・推薦テーブル記憶部５６５に記憶されている、例えば、図２０乃至図２３を用いて説明したようなアドバイス・推薦テーブルを参照して、アドバイスや推薦内容を含むユーザへのメッセージを生成して、メッセージ出力部５６６に出力する。
【０２１６】
ステップＳ６６において、メッセージ出力部５６６は、メッセージ生成部５６４から供給されたメッセージを出力して、表示装置１２に表示させたり、音声メッセージとして出力させる。
【０２１７】
ステップＳ６７において、メッセージ生成部５６４は、例えば、アドバイス・推薦テーブルの参照結果に、「お勧めする番組を増やしていきます」「番組を限定して紹介します」または「家族そろってお楽しみいただける番組を紹介します」いう内容のメッセージが含まれていた場合や、メッセージが、ユーザからの返事の入力を促すメッセージである場合など、必要に応じて、アドバイス・推薦テーブルの参照結果を嗜好情報管理部６８−２に出力し、処理が終了される。
【０２１８】
このような処理により、固定した期間におけるユーザの嗜好情報ではなく、長期と短期の２つの視点から検出されたユーザの嗜好情報やユーザの使用履歴を基に、ユーザの嗜好や生活環境の変化に基づいたメッセージをユーザに通知することができる。
【０２１９】
また、嗜好情報管理部６８−２は、ステップＳ６７の処理において、推薦・アドバイス生成・出力部７５が出力したアドバイス・推薦テーブルの参照結果の供給を受けて、嗜好情報データ記憶部１２３に記憶されている嗜好情報データ３０１を更新することができる。
【０２２０】
次に、図２５のフローチャートを参照して、嗜好情報管理部６８−２が実行する嗜好情報データ更新処理について説明する。
【０２２１】
ステップＳ９１において、嗜好情報管理部６８−２の推薦番組リスト生成部１０６は、推薦・アドバイス生成・出力部７５から、アドバイス・推薦テーブルの参照結果の入力を受けたか否かを判断する。ステップＳ９１において、アドバイス・推薦テーブルの参照結果の入力を受けていないと判断された場合、アドバイス・推薦テーブルの参照結果が入力されたと判断されるまで、ステップＳ９１の処理が繰り返される。
【０２２２】
ステップＳ９１において、アドバイス・推薦テーブルの参照結果の入力を受けたと判断された場合、ステップＳ９２において、推薦番組リスト生成部１０６は、入力された参照結果は、メッセージを視聴したユーザからの返事の入力を促すメッセージであるか否かを判断する。
【０２２３】
ステップＳ９２において、入力された参照結果は、メッセージを視聴したユーザからの返事の入力を促すメッセージであると判断された場合、ステップＳ９３において、推薦番組リスト生成部１０６は、メッセージを視聴したユーザから、メッセージに対する操作入力を受けたか否かを判断する。ステップＳ９３において、メッセージに対する操作入力を受けていないと判断された場合、操作入力を受けたと判断されるまで、ステップＳ９３の処理が繰り返される。
【０２２４】
ステップＳ９３において、メッセージに対する操作入力を受けたと判断された場合、ステップＳ９４において、推薦番組リスト生成部１０６は、ユーザの操作入力に基づいて、嗜好情報データ、または、第２の推薦リスト４７１を更新し、処理が終了される。
【０２２５】
ステップＳ９２において、入力された参照結果は、メッセージを視聴したユーザからの返事の入力を促すメッセージではないと判断された場合、ステップＳ９５において、推薦番組リスト生成部１０６は、アドバイス・推薦テーブルの参照結果を基に嗜好情報データ、または、第２の推薦リスト４７１を更新し、処理が終了される。
【０２２６】
このような処理により、固定した期間におけるユーザの嗜好情報ではなく、長期と短期の２つの視点から検出されたユーザの嗜好情報やユーザの使用履歴を基に、ユーザへの推薦番組の数や内容を最適化することができる。
【０２２７】
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるが、ソフトウェアにより実行させることもできる。
【０２２８】
一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、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、ネットワークや記録媒体からインストールされる。
【０２２９】
この記録媒体は、図２に示されるように、装置本体とは別に、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（フロッピディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM（Compact Disk-Read Only Memory)，DVD（Digital Versatile Disk）を含む）、光磁気ディスク（ＭＤ（Mini-Disk）を含む）、もしくは半導体メモリなどよりなるリムーバブルメディア３１により構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される、プログラムが記録されているROM２２や、記憶部２８に含まれるハードディスクなどで構成される。
【０２３０】
なお、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、並列的または個別に実行される処理をも含むものである。
【図面の簡単な説明】
【０２３１】
【図１】本発明を適用したネットワークシステムの構成を示す図である。
【図２】図１のサーバの構成を示すブロック図である。
【図３】図１の映像記録再生装置の構成を示すブロック図である。
【図４】図３の映像記録再生装置の機能ブロック図である。
【図５】図４の嗜好情報管理部の第１の構成例を示すブロック図である。
【図６】嗜好情報データについて説明するための図である。
【図７】嗜好情報パラメータテーブルについて説明するための図である。
【図８】嗜好要素パラメータテーブルについて説明するための図である。
【図９】嗜好情報データについて説明するための図である。
【図１０】使用情報データについて説明するための図である。
【図１１】嗜好情報データおよび使用情報データの生成、更新処理について説明するためのフローチャートである。
【図１２】推薦番組リスト生成処理について説明するためのフローチャートである。
【図１３】第２の推薦リストについて説明するための図である。
【図１４】図４の嗜好情報管理部の第２の構成例を示すブロック図である。
【図１５】短期嗜好要素パラメータテーブルについて説明するための図である。
【図１６】長期嗜好要素パラメータテーブルについて説明するための図である。
【図１７】総合ユーザ情報データについて説明するための図である。
【図１８】総合ユーザ情報生成、更新処理について説明するためのフローチャートである。
【図１９】図４の推薦・アドバイス生成・出力部の構成例を示すブロック図である。
【図２０】アドバイス・推薦テーブルについて説明するための図である。
【図２１】アドバイス・推薦テーブルについて説明するための図である。
【図２２】アドバイス・推薦テーブルについて説明するための図である。
【図２３】アドバイス・推薦テーブルについて説明するための図である。
【図２４】メッセージ生成処理について説明するためのフローチャートである。
【図２５】嗜好情報データ更新処理について説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
【０２３２】
３  ユーザ装置，  １１  映像記録再生装置  １２  表示装置，  ４５  CPU，  ５０  補助記憶装置，  ６４  アプリケーション管理部，  ６５  録画タイトル管理部，  ６６  推薦タイトル管理部，  ６７  録画予約管理部，  ６８  嗜好情報管理部，  ６９  放送番組情報管理部，  ７０  推薦番組リスト表示部，  ７２  視聴制御アプリケーション，  ７３  録画予約アプリケーション，  ７４  自動録画予約制御部，  ７５  推薦・アドバイス生成部，  １０１  操作入力取得部，  １０２  嗜好加算値算出部，  １０３  嗜好情報データ生成・更新部，  １０４  使用情報更新パラメータ取得部，  １０５  使用情報データ生成・更新部，  １０６  推薦番組リスト生成部，  １１１  メモリ，  １２１  操作嗜好値パラメータテーブル記憶部，  １２２  嗜好要素パラメータテーブル記憶部，  １２３  嗜好情報データ記憶部，  １２４  使用情報更新パラメータ記憶部，  １２５  使用情報データ記憶部，  ３０１  嗜好情報データ，  ４０１  嗜好情報値パラメータテーブル，  ４２１  嗜好要素パラメータテーブル，  ４５１  使用情報データ，  ４７１  第２の推薦番組リスト，  ４９１  総合ユーザ情報生成・更新部，  ４９２  総合ユーザ情報記憶部，  ５０１  短期嗜好要素パラメータテーブル，  ５１１  長期嗜好要素パラメータテーブル，  ５３１  総合ユーザ情報テーブル，  ５４１  長期嗜好情報データ，  ５４２  短期嗜好情報データ，  ５４３  長期使用情報データ，  ５４４  短期使用情報データ，  ５６１  情報取得部，  ５６２  嗜好値変化係数算出部，  ５６３  使用要素変化係数算出部，  ５６４  メッセージ生成部，  ５６５  アドバイス・推薦テーブル記憶部，  ５６６  メッセージ出力部，  ５８１，６１１，６４１，６７１  アドバイス・推薦テーブル
【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】
2005086472.tif 000017
【図１６】
2005086472.tif 000018
【図１７】
2005086472.tif 000019
【図１８】
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【図１９】
2005086472.tif 000021
【図２０】
2005086472.tif 000022
【図２１】
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【図２２】
2005086472.tif 000024
【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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