(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
機器を介して映像および音声の少なくとも一方を持つ番組を視聴する視聴者の視聴習慣を学習する視聴習慣学習装置において、
前記視聴者が前記番組を視聴した開始時刻および終了時刻を表す視聴時刻ならびにその番組の属性を表す視聴レコードを取得する視聴履歴取得部と、
単位時間で離散化された離散化時刻ごとに前記視聴レコードを分割する視聴履歴分割部と、
分割された前記視聴レコードのそれぞれが表す視聴時間を前記単位時間より短い粒度で離散化して離散化視聴時間を求める視聴履歴複製部と、
前記視聴習慣を前記離散化時刻および前記番組の属性を確率変数とするベイジアンネットワークでモデル化してそのベイジアンネットワークの条件付確率表を格納する視聴習慣格納部と、
分割された前記視聴レコードのそれぞれの前記離散化視聴時間を視聴頻度として前記条件付確率表を更新する視聴習慣更新部と、
を有することを特徴とする視聴習慣学習装置。
【請求項２】
前記単位時間は１時間で、前記粒度は１分であることを特徴とする請求項１に記載の視聴習慣学習装置。
【請求項３】
前記視聴習慣格納部は前記条件付確率表に対応する条件付頻度表を保持しており、前記視聴習慣更新部は、前記視聴頻度で条件付頻度表を更新する視聴履歴カウント部と、前記条件付頻度表を用いて前記条件付確率表を更新する確率変換部を有する、ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の視聴習慣学習装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、視聴者によるテレビなどの視聴習慣を学習する視聴習慣学習装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、地上デジタル放送、ＢＳデジタル放送、ＣＳデジタル放送、ペイパービュー（ＰＰＶ）放送、ビデオオンデマンド（ＶＯＤ）、インターネット上のコンテンツなどテレビで視聴可能なチャンネルやコンテンツが増大している。これにともない、見たい番組を探したり、チャンネルを切り替えたりする操作が煩雑になってきた。
【０００３】
また、録画再生機は、記録容量の拡大により、大量の番組を録画できるようになってきた。大量に録画された番組の中から視聴したい番組を探すためには、ページの切り替えや、ソートあるいは検索の機能を用いる必要があり、ユーザ（視聴者）にとって時間がかかる面倒な操作となっている。
【０００４】
このように多チャンネル化や機器の高度化にともなって、機器の操作法が複雑になってきている。このため、ユーザの行動を学習し、ユーザの意図を推測して適切に動作するシステムの重要性が増しつつある。
【０００５】
デジタルテレビや録画再生機では、放送中あるいは録画済みのコンテンツの再生履歴からユーザの視聴習慣を学習し、適切なコンテンツを推薦するシステムが知られている。たとえば特許文献１には、録画済のテレビ番組を再生したときの曜日、時間、ジャンルを記録してユーザの再生習慣を蓄積し、現在の曜日や時間に適したジャンルの番組視聴を推薦するシステムが提案されている。
【特許文献１】特開２００６−２２９７０７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
一つ目の課題は、視聴習慣の学習に長期間かかることである。ユーザの視聴習慣を学習し、適切なコンテンツを推薦するシステムでは、ユーザが機器を使い始めてすぐに目に見える効果が現れないと、そのシステムを使い続けてくれない可能性が高い。このため、ユーザの視聴習慣や再生習慣を短期間で学習する必要がある。
【０００７】
しかし、曜日と時間帯の組合せから視聴習慣を学習する場合には、長期間の学習が必要になる。たとえば、日曜日の夜の視聴ジャンル習慣を学習する場合、日曜日の夜に視聴した番組ジャンルの頻度をカウントするのが一般的である。日曜日の夜は月に四回または五回しかないため、この方法で一ヶ月間データを取得し続けても操作履歴は数回しか得られない。したがって、一ヶ月間データを取得し続けても、信頼性のある視聴習慣モデルを作成するためのデータ数としては、十分とは言い難い。
【０００８】
統計的学習手法を用いる場合、頻度が少ないと確率値の統計的な正しさが保証できない。また、視聴習慣をよりよく把握するために、たとえば、夜の時間帯を１時間単位などに細かく分割して離散化すると、頻度がさらに分散されてしまう。このため、信頼性のある確率値を得るためにさらに長期間の学習が必要になる。
【０００９】
二つめの課題は、頻繁にチャンネルを切り替えるザッピングの扱いである。録画再生機の場合には、再生する録画番組が頻繁に切り替えられることは少なく、視聴時間帯に関する情報は比較的容易に取得できる。しかし、テレビ放送を受信する場合には、ザッピングするユーザが非常に多い。ザッピングによって視聴番組を頻繁に切り替えられてしまうと視聴習慣を学習するのが困難である。そこで、視聴時間に閾値を設けて、ザッピングと考えられるチャンネル操作を除外する方法が考えられる。たとえば、３分以下のチャンネル切り替えはザッピングとみなして視聴したとみなさない方法である。
【００１０】
しかし、ザッピング判定に閾値を設定すると、閾値以下の時間で放送される番組はすべて除去されてしまうことになる。つまり、たとえば閾値を３分とすると、３分以下の番組をユーザがザッピングではなく視聴したとしても、システム側は視聴していないと判定してしまい、適切な視聴習慣を学習することができない。
【００１１】
三つめの課題は、視聴時間の離散化である。統計的学習手法では、連続値をとる属性は離散化することが多い。たとえば、時刻という属性は連続値を取るため、０時から１時（０−１）、１時から２時（１−２）、２時から３時（２−３）のように１時間単位で２４個の値に分割するなどの方法が取られる。
【００１２】
視聴習慣を学習する際には視聴時刻を用いる。たとえば、あるユーザが２１時から２２時に映画を視聴した場合、この操作履歴データは２１−２２に割り当てられ、頻度がカウントされる。しかし、あるユーザが２１時３０分から２３時３０分に映画を視聴した場合、どのように離散化するかを明確にしておく必要がある。
【００１３】
そこで、本発明は、ザッピングと視聴時間離散化の問題を解決し、視聴者の視聴習慣を短期間で学習できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上述の課題を解決するため、本発明は、機器を介して映像および音声の少なくとも一方を持つ番組を視聴する視聴者の視聴習慣を学習する視聴習慣学習装置において、前記視聴者が前記番組を視聴した開始時刻および終了時刻を表す視聴時刻ならびにその番組の属性を表す視聴レコードを取得する視聴履歴取得部と、単位時間で離散化された離散化時刻ごとに前記視聴レコードを分割する視聴履歴分割部と、分割された前記視聴レコードのそれぞれが表す視聴時間を前記単位時間より短い粒度で離散化して離散化視聴時間を求める視聴履歴複製部と、前記視聴習慣を前記離散化時刻の属性および前記番組の属性を確率変数とするベイジアンネットワークでモデル化してそのベイジアンネットワークの条件付確率表を格納する視聴習慣格納部と、分割された前記視聴レコードのそれぞれの前記離散化視聴時間を視聴頻度として前記条件付確率表を更新する視聴習慣更新部と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、視聴者の視聴習慣を短期間で学習できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
本発明に係る視聴習慣学習装置の実施の形態を、図面を参照して説明する。なお、同一または類似の構成には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。
【００１７】
図１は、本発明に係る視聴習慣学習装置の一実施の形態におけるブロック図である。
【００１８】
視聴習慣学習装置９２は、視聴者（ユーザー）が、視聴対象機器９１を介して映像および音声の少なくとも一方を含む番組を視聴する傾向を学習する装置である。視聴対象機器９１は、たとえばリモコン１０で操作されるテレビ１１を有している。なお、視聴対象機器９１のチャンネルの変更などの操作は、リモコン１０だけではなく、テレビ１１に取り付けられたチャンネル切り替えボタンなどで行ってもよい。
【００１９】
ここで番組とは、電波などを用いて放送されるいわゆるテレビ番組だけでなく、ビデオオンデマンドやインターネット上のコンテンツなど、映像および音声の少なくとも一方を含む情報のことである。また、視聴対象機器９１は、番組を出力するものであれば、テレビ１１の他、録画再生機やケーブルテレビのセットトップボックスなどを含むものであってもよい。
【００２０】
また、テレビ１１には、たとえばＥＰＧ格納部１２が接続されている。ＥＰＧ格納部１２とは、テレビ番組情報（ＥＰＧ：Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｐｒｏｇｒａｍ Ｇｕｉｄｅ）を格納するデータベースである。ＥＰＧには、番組の放送日、放送局、開始時間、放送時間、ジャンル、タイトル、出演者、番組詳細情報などが含まれる。以下の説明では、特に、放送局（チャンネル）とジャンル情報に着目している。
【００２１】
視聴習慣学習装置９２は、視聴履歴取得部１３、視聴習慣格納部１６および視聴習慣学習部１５を有している。
【００２２】
視聴履歴取得部１３は、たとえばテレビ１１に接続されていて、視聴者が視聴した番組、すなわち視聴対象機器９１が出力した番組の属性ならびに視聴開始時刻および視聴終了時刻を表す視聴レコードを取得する。番組の属性とは、その番組が持つ特徴を表す情報で、たとえばチャンネルや、ジャンルである。番組のジャンルは、たとえばＥＰＧ格納部１２から取得する。
【００２３】
図２は、本実施の形態における視聴履歴データの例を示す表である。
【００２４】
視聴履歴データは、たとえば、視聴した日付、曜日、視聴開始時刻（イン時刻）、視聴終了時刻（アウト時刻）、チャンネル、ジャンル、タイトルで構成された視聴レコードの集合である。イン時刻とはチャンネルを切り替えて当該データのチャンネルに来た時刻、アウト時刻とは当該データのチャンネルから去った時刻を表している。たとえば、１行目の視聴レコードは、２００７年７月３１日火曜日の１９時８分５４秒にＣＨ１へ切り替えてドキュメンタリーのタイトルＡを視聴し始め、１９時１０分５１秒にチャンネルを切り替えて２行目のＣＨ２に移動したことを意味する。
【００２５】
視聴履歴取得部１３は、たとえばリモコン１０から入力されたチャンネル切り替え信号を捕捉し、視聴履歴データを取得する。視聴履歴取得部１３が取得した視聴履歴データは、視聴履歴格納部１４に格納しておいてもよい。
【００２６】
視聴習慣格納部１６は、視聴習慣を視聴時刻の属性および番組の属性を確率変数とするベイジアンネットワークでモデル化して、そのベイジアンネットワークの条件付確率表を格納している。また、視聴習慣格納部１６は、この条件付確率表に対応する条件付頻度表を格納している。
【００２７】
図３は、本実施の形態における視聴者の視聴習慣をモデル化したベイジアンネットワークを表すグラフ構造である。
【００２８】
ベイジアンネットワークとは、複数の確率変数間の定性的な依存関係をグラフ構造によって表し、個々の変数間の定量的な関係を条件付確率表で表した確率モデルである。ベイジアンネットワークは、確率変数を表すノードと確率変数間の因果関係を表すエッジから構成される。図３において、曜日ノード３０、時刻ノード３１、チャンネルノード３２、ジャンルノード３３はそれぞれ確率変数であり、それぞれのノード間をつなぐ矢印３４ないし３８がエッジである。
【００２９】
各ノードは、離散化された値を持つ。たとえば、曜日ノード３０は、番組を視聴した曜日を表し、日、月、火、水、木、金、土のいずれかの値を取る。時刻ノード３１は、視聴した離散化時刻を表す。時刻は、本来連続値であるが、単位時間で離散化時刻に離散化されている。本実施の形態では、時刻は、たとえば１時間を単位時間として離散化されている。離散化された視聴時刻は、０−１、１−２、２−３、…、２３−２４のいずれかの値を取る。ここで、０−１は、０時から１時を表すこととする。
【００３０】
チャンネルノード３２は、視聴したチャンネルを表す。テレビ１１の種類などによって視聴可能なチャンネルが異なるため、チャンネルノード３２が取り得る値は変化するが、ここでは単にＣＨ１、ＣＨ２のように表記することとする。ジャンルノード３３は、視聴番組のジャンルを表し、ニュース、スポーツ、ドラマ、音楽、バラエティ、映画、アニメ、ドキュメンタリー、趣味、情報、劇場、福祉、その他のいずれかの値を取ることとする。なお、このような離散化は、一例であってこれに限定されるものではない。
【００３１】
エッジはノード間の因果関係を表している。曜日ノード３０から時刻ノード３１に向かうエッジ３４は、曜日によって視聴時刻が変化することを表している。たとえば、平日は会社の帰宅後にテレビをよく見るが、土曜日は深夜番組をよく視聴するといった習慣を学習できる。
【００３２】
曜日ノード３０と時刻ノード３１からチャンネルノード３２に向かうエッジ３５，３６は、曜日と時刻の組合せで視聴するチャンネルが異なることを表している。たとえば、平日の朝６時から８時はＣＨ１をよく視聴するといった視聴チャンネルに関する習慣を学習できる。曜日ノード３０と時刻ノード３１からジャンルノード３３に向かうエッジ３７，３８は、曜日と時刻の組合せで視聴するジャンルが異なることを表している。たとえば、日曜日の２１時からは映画をよく視聴するといった視聴ジャンルに関する習慣を学習できる。
【００３３】
ここでは、取得した視聴履歴データから各ノードの条件付確率表を求めることを視聴習慣の学習と呼ぶ。
【００３４】
視聴習慣学習部１５は、視聴履歴分割部５１、視聴時刻離散化部５２、視聴履歴複製部５３および視聴習慣更新部５６を有している。視聴履歴分割部５１は、単位時間で離散化された離散化時刻ごとに視聴レコードを分割する。視聴時刻離散化部５２は、分割された各視聴レコードの視聴時刻を離散化する。視聴履歴複製部５３は、分割された視聴レコードのそれぞれが表す視聴時間を、単位時間より短い粒度で離散化して離散化視聴時間を求める。視聴習慣更新部５６は、分割された視聴レコードのそれぞれの離散化視聴時間を視聴頻度として条件付確率表を更新する。視聴習慣更新部５６は、条件付頻度表を更新する視聴履歴カウント部５４および条件付頻度表を更新する確率変換部５５を有している。
【００３５】
また、視聴習慣学習装置９２は、視聴履歴データや条件付確率表などを初期化する初期化部５０を有していてもよい。
【００３６】
次に、この視聴習慣学習装置９２を用いた視聴習慣学習方法を説明する。
【００３７】
図４は、本実施の形態における視聴習慣学習方法のフローチャートである。
【００３８】
まず、初期化部５０は、視聴習慣のベイジアンネットワークモデルを構築し（工程Ｓ１）、視聴習慣格納部１６に格納された条件付確率表および条件付頻度表を初期化する（工程Ｓ２）。工程Ｓ１および工程Ｓ２は、たとえば視聴習慣学習装置９２の出荷時や、ユーザによる初期化要求を受けた時などに実行される。
【００３９】
次に、視聴履歴格納部１４に未学習の視聴レコードがあるか確認する（工程Ｓ３）。未学習の視聴レコードがある場合には、工程Ｓ４ないし工程Ｓ８の処理を実行する。未学習の視聴レコードがなければ、未学習の視聴履歴データが通知されるまで待機する。なお、工程Ｓ４ないし工程Ｓ８を、たとえば所定の時間が経過するごとに実行して、視聴履歴格納部１４に蓄積された視聴履歴データを一括処理してもよい。
【００４０】
未学習の視聴レコードがあった場合は、視聴履歴分割部５１が、離散化時刻ごとに視聴レコードを分割する（工程Ｓ４）。
【００４１】
図５は、複数の離散化時刻にまたがった視聴レコードの例である。図６は、本実施の形態において図５に示す視聴レコードを分割した例である。
【００４２】
視聴履歴分割部５１は、図５のような複数の離散化時刻にまたがった視聴レコードがあった場合に、図６のように複数の視聴レコードに分割する。この例では、２０時５８分から２２時１０分まで視聴したという視聴レコードを、離散化時刻ごとに、２０時５８分から２１時まで、２１時から２２時まで、２２時から２２時１０分までの３つの視聴レコードに分割する。分割されるのはイン時刻とアウト時刻だけであり、他の属性は同じである。
【００４３】
図７は、本実施の形態において視聴レコードを離散化時刻ごとに分割した視聴履歴データの例である。
【００４４】
次に、分割された各視聴レコードに対して視聴時刻を離散化する（工程Ｓ５）。たとえば、図７の１行目の視聴レコードの場合、視聴時刻は２１時から２１時１５分なので、２１−２２に離散化する。図７のように、複数の視聴レコードに分割された場合も同様に離散化する。離散化された値は離散化時刻という属性を付与する。視聴時刻の離散化は、たとえば視聴習慣学習部９２に設けられた視聴時刻離散化部５２が行う。視聴レコードは、離散化時刻ごとに分割されているため、それぞれの視聴レコードが、どの離散化時刻をとるかは一意に決定できる。
【００４５】
次に、視聴履歴複製部５３は、視聴レコードごとに、視聴時間をある粒度で離散化して離散化視聴時間を求める（工程Ｓ６）。この粒度は、離散化時刻の単位時間よりも短い時間であり、たとえば１分である。なお、ここでは、分単位で離散化しているが、秒単位で離散化してもかまわない。
【００４６】
工程Ｓ６において、視聴履歴複製部５３は、視聴レコードがこの離散化視聴時間の値と等しくなるように、視聴レコードを複製する。たとえば、図７の１行目の視聴レコードの場合、２１時から２１時１５分まで１５分間視聴しているため、この視聴レコード１個を１５個に複製する。２行目の視聴レコードの場合、２１時から２２時まで６０分間視聴しているため、この視聴レコード１個を６０個に複製する。他のデータも同様に複製すると元の１０個のデータから１４０個の視聴レコードが得られる。このように視聴レコードを複製することによって、学習データ数が多くなり、条件付頻度表から計算した条件付確率値の信頼性が高まる。
【００４７】
次に、複製したすべての視聴レコードを用いて、視聴頻度カウント部５４は、条件付頻度表を更新する（工程Ｓ７）。
【００４８】
図８は、本実施の形態におけるチャンネルノードの条件付頻度表の例である。図９は、本実施の形態におけるジャンルノードの条件付頻度表の例である。なお、図８および図９には、日曜日の２１時から２２時の時間帯における頻度のみを示した。
【００４９】
条件付頻度表は、親ノードを条件としたときに子ノードのそれぞれが取り得る値の頻度を表している。たとえば、チャンネルノード３２が図８で表される条件付頻度表を持つ場合、日曜日の２１時から２２時にＣＨ１を視聴する頻度は３１、ＣＨ２を視聴する頻度は１０５、ＣＨ３を視聴する頻度は４であることを意味している。
【００５０】
工程Ｓ７において、視聴頻度カウント部５４は、親ノードの条件に適合する視聴レコードを数え上げることによって、子ノードのそれぞれが取り得る値を更新する。視聴レコードは、工程Ｓ６において離散化視聴時間の数と等しくなるように複製されているため、離散化時刻の単位時間よりも短い粒度で離散化された視聴頻度が積算されることになる。
【００５１】
なお、工程Ｓ７において、離散化視聴時間の値を積算して視聴頻度をカウントすることができれば、視聴レコードを実際にメモリ上などに複製する必要はない。たとえば、各視聴レコードに、図７に示す複製数の値を保持しておき、工程Ｓ７ではその複製数の値だけ、視聴頻度を積算してもよい。
【００５２】
次に、確率変換部５５が、条件付頻度表を用いて条件付確率表を更新する（工程Ｓ８）。
【００５３】
図１０は、本実施の形態におけるチャンネルノードの条件付確率表の例である。図１１は、本実施の形態におけるジャンルノードの条件付確率表の例である。なお、図１０および図１１には、日曜日の２１時から２２時の時間帯における確率のみを示した。
【００５４】
条件付確率表は、親ノードを条件としたときに子ノードのそれぞれが取り得る値の頻度を表している。たとえば、チャンネルノード３２が図１０で表される条件付確率表を持つ場合、日曜日の２１時から２２時にＣＨ１を視聴する確率は２２％、ＣＨ２を視聴する確率は７５％、ＣＨ３を視聴する確率は３％であることを意味している。
【００５５】
工程Ｓ８において、確率変換部５５は、親ノードの条件に適合する子ノードの頻度の総和で、それぞれの子ノードの頻度を除することによって、それぞれの子ノードの条件付確率を求め、条件付確率表を更新する。たとえば、図９の条件付頻度表の場合、日曜日の２１時から２２時の間の視聴頻度の総和は３１＋１０５＋４＝１４０であるから、ＣＨ１の確率は３１÷１４０＝２２％と求められる。この値を日曜日の２１時から２２時におけるＣＨ１の視聴確率として、図１０の条件付確率表は更新される。
【００５６】
視聴頻度を細粒化せずにカウントすると、たとえば図７に示す視聴履歴データからは、日曜日の２１時から２２時の時間帯におけるＣＨ１の頻度は５、ＣＨ２の頻度は２、ＣＨ３の頻度は３であり、合計１０個のカウントしか得られない。一方、本実施の形態では、同じ視聴履歴データから１４０個のカウントが得られるため、信頼度の高い確率値を得ることができる。
【００５７】
また、視聴頻度を細粒化せずに視聴頻度をカウントすると、たとえば図７に示す視聴履歴データからは、日曜日の２１時から２２時の時間帯におけるＣＨ１の視聴確率は５０％、ＣＨ２の視聴確率は２０％、ＣＨ３の視聴確率は３０％となる。しかし、ＣＨ１の総視聴時間は３１分、ＣＨ２の総視聴時間は１０５分、ＣＨ３の総視聴時間は４分である。したがって視聴頻度を細粒化せずに視聴頻度をカウントすると、総視聴時間が短いチャンネルの視聴確率を高く評価する場合がある。特に、視聴者が、短い時間でチャンネルを切り替えるザッピングを行った場合には、このような不具合が顕著に現れる。一方、本実施の形態では、総視聴時間に対応した視聴確率を得ることができるため、ザッピングなどによって、不正確な学習がなされるおそれが小さい。
【００５８】
したがって、短期間に得られる視聴履歴データから信頼度の高い視聴習慣を得ることができる。つまり、本実施の形態の視聴習慣学習装置９２を用いると、視聴者の視聴習慣を短期間で学習できる。
【００５９】
なお、以上の説明は単なる例示であり、本発明は上述の実施の形態に限定されず、様々な形態で実施することができる。たとえば、条件付頻度表によって示される視聴頻度は、相対的な確率も表しているため、上述の実施の形態における条件付頻度表を条件付確率表として取り扱ってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】本発明にかかる視聴習慣学習装置の一実施の形態におけるブロック図である。
【図２】本実施の形態における視聴履歴データの例を示す表である。
【図３】本実施の形態における視聴者の視聴習慣をモデル化したベイジアンネットワークを表すグラフ構造である。
【図４】本実施の形態における視聴習慣学習方法のフローチャートである。
【図５】複数の離散化時刻にまたがった視聴レコードの例である。
【図６】本実施の形態において図５に示す視聴レコードを分割した例である。
【図７】本実施の形態において視聴レコードを離散化時刻ごとに分割した視聴履歴データの例である。
【図８】本実施の形態におけるチャンネルノードの条件付頻度表の例である。
【図９】本実施の形態におけるジャンルノードの条件付頻度表の例である。
【図１０】本実施の形態におけるチャンネルノードの条件付確率表の例である。
【図１１】本実施の形態におけるジャンルノードの条件付確率表の例である。
【符号の説明】
【００６１】
１０…リモコン、１１…テレビ、１２…ＥＰＧ格納部、１３…視聴履歴取得部、１４…視聴履歴格納部、１５…視聴習慣学習部、１６…視聴習慣格納部、３０…曜日ノード、３１…時刻ノード、３２…チャンネルノード、３３…ジャンルノード、３４，３５，３６，３７，３８…エッジ、５０…初期化部、５１…視聴履歴分割部、５２…視聴時刻離散化部、５３…視聴履歴複製部、５４…視聴履歴カウント部、５５…確率変換部、５６…視聴習慣更新部、９１…視聴対象機器、９２…視聴習慣学習装置
【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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