(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザに１つ以上のコンテンツ項目を含むコンテンツを推奨する方法であって、
ユーザについてのユーザ選好プロファイルを決定する段階と、
第１のコンテンツ項目が前記ユーザ選好プロファイルに対して高い選好値を有するか否かを判定し、
高い選好値を有する場合、前記第１のコンテンツ項目をユーザに推奨し、
前記第１のコンテンツ項目が高い選好値を有しない場合、
前記第１のコンテンツ項目が、高いユーザ選好値を有する第２のコンテンツ項目の少なくとも第２の特性と対応関係がある少なくとも第１の特性を有するか否かを判定し、該対応関係がある場合にのみ前記第１のコンテンツ項目をユーザに推奨する段階と
を有する方法。
【請求項２】
前記第１のコンテンツ項目は、前記第１の特性と前記第２の特性の間で単一の対応関係のみが規定される場合に前記ユーザへ推奨される、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記対応関係は、単一の第１及び第２の特性に対してのみ決定される、請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記対応関係から推奨される前記第１のコンテンツ項目に対するユーザ選好を決定し、前記ユーザ選好に応じて前記ユーザ選好プロファイルを更新する段階を更に有する、請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記第１の特性は、前記第１のコンテンツ項目の第１のコンテンツ記述特性であり、前記第２の特性は、前記第２のコンテンツ項目の第２のコンテンツ記述特性である、請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記第１のコンテンツ記述特性は前記第１のコンテンツ項目に関連付けられる第１のテキスト記述から導出され、前記第２のコンテンツ記述特性は前記第２のコンテンツ項目に関連付けられる第２のテキスト記述から導出される、請求項５記載の方法。
【請求項７】
前記対応関係は、前記第１のテキスト記述の少なくとも１つの語と前記第２のテキスト記述の少なくとも１つの語の間の対応関係に応じて決定される、請求項６記載の方法。
【請求項８】
前記対応関係は、前記第２のテキスト記述の少なくとも１つの語と同様の意味を有する前記第１のテキスト記述の少なくとも１つの語に応じて決定される、請求項７記載の方法。
【請求項９】
前記対応関係は、前記第２のテキスト記述の少なくとも１つの語に対して関連語対応関係を有する前記第１のテキスト記述の少なくとも１つの語に応じて決定され、前記関連語対応関係は語関連性のデータベースから決定される、請求項７記載の方法。
【請求項１０】
前記対応関係は、前記第１及び第２のテキストコンテンツ記述のうちの複数の語の組合せに応じて決定される、請求項７記載の方法。
【請求項１１】
前記第１及び第２の特性のうちの少なくとも１つは前記コンテンツ項目のコンテンツ分析から決定される、請求項１記載の方法。
【請求項１２】
前記コンテンツ分析は、コンテンツ項目ビデオ画像分析を含む、請求項１１記載の方法。
【請求項１３】
前記コンテンツ分析は、コンテンツ項目オーディオ分析を含む、請求項１１記載の方法。
【請求項１４】
前記第１及び第２の特性のうちの少なくとも１つはコンテンツ項目ビデオオブジェクト分析から決定される、請求項１記載の方法。
【請求項１５】
前記第１及び第２の特性のうちの少なくとも１つはコンテンツ項目放送チャンネルから決定される、請求項１記載の方法。
【請求項１６】
前記対応関係を決定する際、前記第１のコンテンツ項目の複数の特性と前記第２のコンテンツ項目の複数の特性の間の複数の対応関係を決定することを含む、請求項１記載の方法。
【請求項１７】
前記対応関係は、高いユーザ選好値を受けて推奨されるコンテンツになることが分かっている、コンテンツ項目同士の以前の対応関係に応じて決定される、請求項１記載の方法。
【請求項１８】
前記第１及び第２の特性のうちの少なくとも１つは、
ａ．俳優、
ｂ．俳優が演じる役柄、及び
ｃ．ロケ地
を含む群から選択される、請求項１記載の方法。
【請求項１９】
請求項１乃至１８のうちいずれか一項に記載の方法を、推奨器の推奨プロセッサに実行させることを可能とするコンピュータプログラム。
【請求項２０】
ユーザに１つ以上のコンテンツ項目を含むコンテンツを推奨する推奨器であって、
前記推奨器は、
ユーザについてのユーザ選好プロファイルを決定するユーザプロファイルプロセッサと、
第１のコンテンツ項目が前記ユーザ選好プロファイルに対して高い選好値を有するか否かを判定し、
高い選好値を有する場合、前記第１のコンテンツ項目をユーザに推奨し、
前記第１のコンテンツ項目が高い選好値を有しない場合、
前記第１のコンテンツ項目が、高いユーザ選好値を有する第２のコンテンツ項目の少なくとも第２の特性と対応関係がある少なくとも第１の特性を有するか否かを判定し、該対応関係がある場合にのみ前記第１のコンテンツ項目をユーザに推奨する推奨器プロセッサと
を有する推奨器。
【請求項２１】
請求項２０記載の推奨器を有する個人用ビデオレコーダ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推奨器及びそのためのコンテンツ推奨方法、及び、特に個人用ビデオレコーダに適した推奨器に関連する。
【背景技術】
【０００２】
近年、テレビジョン番組、映画、音楽、及び書籍等の情報及びコンテンツへのアクセス可能性及び供給は爆発的に増加している。情報及びコンテンツは、今日では、多くの異なった源に対して提供されえ、コンテンツの多様性及び入手可能性はかなり増加している。
【０００３】
例えば、ほとんどの国において利用可能なテレビジョンチャンネルの数は、過去１０年間でかなり増加しており、多くの国で、視聴者は数十又は数百の様々なテレビジョンチャンネルを受信しうる。テレビジョンチャンネルは、更に、様々な放送局及び源から供給され、地上波無線放送、ケーブル分配、又は衛生放送を含む様々なメディアを通じて通信されうる。同様に、利用可能な無線チャンネルの数は爆発的に増加しており、衛生放送、ディジタル地上波放送、ケーブル分配、又はインターネットを通じて与えられる。更に、利用可能なコンテンツは、例えば放送を通じてリアルタイム形式で提供されてもよく、又は、例えば個人用ビデオレコーダ（ＰＶＲ）といった記憶媒体からの要請に応じて与えられうる。
【０００４】
利用可能なコンテンツがかなり増加したため、ユーザは、自分が最も興味を持っている特定のコンテンツを見つけ、選択することはますます困難となっている。利用可能なコンテンツの全体量についての情報を取得し、所望のコンテンツ項目を選択するためにこれをフィルタリングすることは、非常に時間がかかり、煩わしい手順である。適切なコンテンツ項目を見つけることに加えて、ユーザは更に、所望のコンテンツ項目がどの源から及びどの時間において利用可能であるかを決定することが必要である。
【０００５】
コンテンツ選択を容易とし、所定のユーザに対して適切な選択を与えるために利用可能なコンテンツをフィルタリングするために、利用可能なコンテンツをモニタすることが可能であり、ユーザプロファイルに応じてユーザに特に適していると考えられるコンテンツを推奨する推奨器が開発されている。
【０００６】
推奨器が実施されている１つの分野は、個人用ビデオレコーダ（ＰＶＲ）である。典型的なＰＶＲは、テレビジョン番組等のコンテンツ項目を記録するハードディスクを有する。ＰＶＲは更に、ユーザプロファイルに従ってユーザにテレビジョン番組を記録及び推奨する推奨器を有する。ユーザプロファイルは、ユーザの視聴習慣に一致するよう時間をかけて構築され、プロファイルは特に、所定の番組に対する選好に関連する特定のユーザ入力から、また、ＰＶＲのユーザにより視聴のためにどの番組が選択されるかを検出することから発生される。
【０００７】
従来の推奨器は、コンテンツ選択を容易とし、推奨を与えうるが、与えられる機能の更なる改善は有利である。
【０００８】
例えば、ユーザプロファイルはかなりの時間に亘って構築されるため、比較的静的となる傾向があり、変更及び更新は徐々に組み入れられうるのみである。更に、ユーザプロファイルは、選択された番組に対するユーザの選好に応じて決定される。しかしながら、ユーザは一般的に自分に対して推奨された項目をコンテンツから選択するため、ユーザプロファイルに対して利用可能な更新情報は、一般的にはすでに推奨されているコンテンツに限られる。従って、コンテンツ推奨は、限られた範囲のコンテンツのみが推奨され、ますます狭くなる傾向がある。これは更に動的な変化を妨げ、従ってユーザに対して静的な且つ狭い推奨が与えられることとなる。
【０００９】
従って、改善された推奨器に対するシステムが有利であり、特に、更なる自由度及び／又は動的なパフォーマンスを与えるシステムが有益である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
従って、本発明は、推奨器のための改善されたシステムを提供し、並びに／又は、上述の不利点のうちの１つ又はそれ以上を単独で又は任意の組合せで軽減、緩和、又は除去することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の第１の面によれば、ユーザにコンテンツを推奨する方法は、ユーザについてのユーザ選好プロファイルを決定する段階と、第１のコンテンツ項目が高い選好値を有するよう選好プロファイルと相関するかを判定し、第１のコンテンツ項目が高い選好値を有する場合はこれをユーザに推奨し、第１のコンテンツ項目が高い選好値を有さない場合は、第１のコンテンツ項目が、高いユーザ選好を有する第２のコンテンツ項目の少なくとも第２の特性に対する関連対応関係を有する少なくとも第１の特性を有するかどうかを判定し、かかる関連対応関係がある場合にのみこれをユーザに推奨する段階とを有する。
【００１２】
従って、現在ユーザ選好プロファイルに特に一致していないコンテンツ項目はユーザに推奨されうるため、より高められた多様性が推奨にもたらされうる。しかしながら、これらのコンテンツ項目は、ランダムには選択されず、第１のコンテンツ項目の第１の特性と第２の望ましいコンテンツ項目の第２の特性の間の関連対応関係に応じて選択されうる。従って、推奨されたコンテンツ項目は、高い選好を有することが知られているコンテンツ項目に関連する。従って、コンテンツ項目は、他の好ましいコンテンツ項目との比較的緩い関係に基づいて推奨されうる。これは、推奨されたコンテンツ項目がユーザに適しているという確率を高めつつ、ユーザ選好プロファイルにあまりよく一致しない他のコンテンツ項目が推奨されることを可能とする。従って、本発明は、推奨の多様性を拡張及び高める効率的な方法を提供する。
【００１３】
高められた多様性は、更に、選好情報が、例えば新しいカテゴリのコンテンツへ拡張されうるよう、ユーザ選好プロファイルを更新するのに使用されうる。従って、ユーザ選好プロファイルに幅を広げるための機構が導入されてもよく、それにより、選好評価のためのコンテンツの限られた推奨によって生ずる幅を狭める効果に対抗する。コンテンツ項目は、例えば、テレビジョン番組、ビデオクリップ、オーディオクリップ、ラジオ番組、音楽クリップ、マルチメディアクリップ、又は任意の他の適切なコンテンツ項目でありうる。
【００１４】
本発明の特徴によれば、第１のコンテンツ項目は、第１の特性と第２の特性の間で単一の関連対応関係のみが決定される場合にユーザへ推奨される。特に、推奨を与えるには、第１と第２のコンテンツ項目の間の単一の関連対応関係で十分である。これは、より高い多様性のコンテンツ項目が推奨されることを可能とする。特に、コンテンツ項目が推奨されるためには、たった１つの関連対応関係が必要でありうる。このことは、推奨されるコンテンツ項目のうちの幾つかが現在の望ましいコンテンツ項目とはかなり異なることを可能とする。
【００１５】
本発明の他の特徴によれば、関連対応関係は、単一の第１及び第２の特性に対してのみ決定される。これは、１つ又はそれ以上の好ましいコンテンツ項目に相関するが、好ましいコンテンツ項目にあまりにも緊密には関連しないという高い確率があるコンテンツ項目を推奨する。
【００１６】
本発明の他の特徴によれば、方法は、関連対応関係から推奨される第１のコンテンツ項目に対するユーザ選好を決定し、ユーザ選好に応じてユーザ選好プロファイルを更新する段階を更に有する。このことは、ユーザ選好プロファイルが、現在は選好評価がない又は、選好評価が低いコンテンツ項目に対する選好値で更新されることを可能とする。従って、ユーザ選好プロファイルは、新しいカテゴリのコンテンツに対して肯定的な選好を含むよう更新され、それにより未来の推奨がより変化し多様化されるようになることを可能とする。増加した多様性は、現在の推奨に制限されないが、未来の推奨に対して達成されうる。
【００１７】
本発明の他の特徴によれば、第１の特性は、第１のコンテンツ項目の第１のコンテンツ記述特性であり、第２の特性は、第２のコンテンツ項目の第２のコンテンツ記述特性である。メタデータ等のコンテンツ記述の任意の適切な特徴又は特性が使用されうる。これは、第１及び第２のコンテンツ項目の間の関連づけが、コンテンツ特性に基づき、それにより第１のコンテンツ項目がユーザに適するコンテンツを有する確率を高める。
【００１８】
本発明の他の特徴によれば、記第１のコンテンツ記述特性は第１のコンテンツ項目に関連付けられる第１のテキスト記述から導出され、第２のコンテンツ記述特性は第２のコンテンツ項目に関連付けられる第２のテキスト記述から導出される。テキストに基づくコンテンツ記述は、一般的には放送コンテンツに広く普及している。これは更に、アクセス及び処理することが容易である。従って、テキストベースのコンテンツ記述の使用は、関連対応関係を決定する基礎に適しており、実施が容易である。
【００１９】
本発明の他の特徴によれば、関連対応関係は、第１のテキスト記述の少なくとも１つの語と第２のテキスト記述の少なくとも１つの語の間の対応関係の識別情報に応じて決定される。これは、コンテンツ項目間で関連対応関係を決定する単純且つ非常に効率的な方法を与える。
【００２０】
本発明の他の特徴によれば、対応関係は、第２のテキスト記述の少なくとも１つの語と同様の意味を有する第１のテキスト記述の少なくとも１つの語に応じて決定される。これは、関連対応関係を決定するのに必要な簡単な処理のみを与え、ユーザにより選択及び／又は好まれる妥当な確率を有する現在好まれているコンテンツとは異なるコンテンツ項目が推奨されるのを可能とする。
【００２１】
本発明の他の特徴によれば、対応関係は、第２のテキスト記述の少なくとも１つの語に対して関連語対応関係を有する第１のテキスト記述の少なくとも１つの語に応じて決定され、関連語対応関係は語関連性のデータベースから決定される。従って、関連対応関係は、同一の又は類似の意味を有する語によって決定されない（又は排他的には決定されない）が、互いに関連付けられる語に応じて決定されうる。語の間の関連付けのリストは、データベースに記憶され、関連対応関係を決定するためにアクセスされうる。
【００２２】
本発明の他の特徴によれば、関連対応関係は、第１及び第２のテキストコンテンツ記述のうちの少なくとも１つの語の組合せに応じて決定される。これは、第１及び第２の特性の間の関連対応関係を決定する高められた柔軟性及び精度を与えうる。
【００２３】
本発明の他の特徴によれば、第１及び第２の特性のうちの少なくとも１つはコンテンツ項目のコンテンツ分析から決定される。特に、コンテンツ分析は、コンテンツ項目ビデオオブジェクト分析、及び／又は、コンテンツ項目オーディオ分析といったコンテンツ項目ビデオ画像分析を含みうる。
【００２４】
本発明の他の特徴によれば、第１及び第２の特性のうちの少なくとも１つはコンテンツ項目放送チャンネルから決定される。第１及び第２の特性は、コンテンツ項目放送チャンネルに関連して第１及び第２のコンテンツ項目の特徴に関連付けられうる。これは、例えば、コンテンツ項目の放送の時間を含みうる。これは、おそらくは適しているが現在は好まれていないコンテンツ項目の推奨を可能とする関連対応関係を決定する追加的な又は他の方法を提供する。
【００２５】
本発明の他の特徴によれば、関連対応関係を決定する段階は、第１のコンテンツ項目の複数の特性と第２のコンテンツ項目の複数の特性の間の複数の関連対応関係を決定することを含む。これは、第１のコンテンツ項目がユーザに適したものであることについての確率が高められることを可能とする。
【００２６】
本発明の他の特徴によれば、関連対応関係は、コンテンツ項目の間の以前の関連対応関係に応じて更に決定される。これは、システムが以前の挙動から学習することを可能とする。特に、幾つかの種類の関連対応関係が、高いユーザ選好の指標を受けたものとして推奨されたコンテンツを与えることがわかっていれば、この関連対応関係は、未来においてますます使用されうる。従って、これは、推奨されたコンテンツ項目がユーザにとって適しているというより高い確率を与える。
【００２７】
本発明の他の特徴によれば、第１及び第２の特性のうちの少なくとも１つは、俳優、俳優によって演じられる役者、及びロケ地の群から選択される。これらの特徴は、ユーザに適した妥当な確率とともに多様な推奨を生じさせる関連対応関係を決定する適切な基礎を与える。
【００２８】
本発明の第２の面によれば、ユーザにコンテンツを推奨する推奨器が提供され、推奨器は、ユーザについてのユーザ選好プロファイルを決定するユーザプロファイルプロセッサと、第１のコンテンツ項目が高い選好値を有するよう選好プロファイルと相関するかを判定し、第１のコンテンツ項目が高い選好値を有する場合はこれをユーザに推奨し、第１のコンテンツ項目が高い選好値を有さない場合は、第１のコンテンツ項目が、高いユーザ選好を有する第２のコンテンツ項目の少なくとも第２の特性に対する関連対応関係を有する少なくとも第１の特性を有するかどうかを判定し、かかる関連対応関係がある場合にのみこれをユーザに推奨する推奨器プロセッサとを有する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
本発明の実施例について、例としてのみ、図面を参照して説明する。以下の説明は、推奨器を有する個人用ビデオレコーダ（ＰＶＲ）に適用可能な本発明の実施例を中心とする。しかしながら、本発明は、この用途に限られるものではなく、ラジオ番組コンテンツ又はインターネットコンテンツに対する推奨器を含む多くの他の用途に適用されうることが明らかとなろう。
【００３０】
図１は、本発明の実施例による推奨器を有する個人用ビデオレコーダ（ＰＶＲ）１０１を示す図である。ＰＶＲ１０１は、コンテンツ受信器１０３を有する。コンテンツ受信器１０３は、１つ又はそれ以上の適切なコンテンツ項目源からコンテンツ項目を受信する。望ましい実施例では、コンテンツ受信器１０３は、主に、適切に放送されるテレビジョン番組によるコンテンツを受信する。
【００３１】
しかしながら、望ましい実施例では、コンテンツ受信器は更に、複数の様々なコンテンツ源からコンテンツを受信することが可能である。従って、コンテンツ受信器１０３は、ビデオ、オーディオ、及びマルチメディアクリップ、並びに、番組の形のコンテンツ項目を受信する。特に、テレビジョン番組は、地上波無線放送から、及び、ディジタル・ケーブル・コネクションから受信される。同様に、ラジオ番組は、従来のアナログ無線伝送から、並びに、ケーブルコネクションを通じて受信されるディジタル無線放送から受信される。様々な源から複数のコンテンツ項目を受信することが可能なコンテンツ受信器１０３は、複数の独立したコンテンツ受信器要素の組合せとして実施されえ、各要素は特定の源からの特定の性質のコンテンツ項目を受信するのに専用である。
【００３２】
受信されたコンテンツ項目は、適切なディジタル形式へ変換され、コンテンツ項目に関連する情報とともにコンテンツメモリ１０５に格納される。特に、コンテンツ項目は、ビデオ伝送用のＭＰＥＧ２形式といった適切な形式で直接受信されてもよく、この場合、変換は必要でない。
【００３３】
ＰＶＲ１０１は、更に、コンテンツ項目、制御情報を表示し、ユーザ入力を受信するユーザインタフェース１０７を有する。特に、ユーザインタフェース１０７は、例えばビデオモニタ又はテレビジョンといったディスプレイを有する。望ましい実施例では、ユーザ入力は、ユーザインタフェース１０７と通信する遠隔制御を用いて受信される。従って、ユーザインタフェースは、様々な情報をユーザに対して表示し、ユーザ入力を受信するよう動作可能である。特に、ユーザインタフェースは、コンテンツ項目のリストを表示してもよく、遠隔制御を適切に作動させることによってユーザはこれらのうちの１つを選択しうる。
【００３４】
ＰＶＲは、更に、コンテンツメモリ１０５及びユーザインタフェース１０７に結合されるコンテンツ提示器１０９を有する。コンテンツ項目の選択に応じて、コンテンツ提示器１０９は、格納されたコンテンツをコンテンツメモリ１０５から検索し、ユーザインタフェース１０７を介してこれをユーザに提示するよう動作可能である。
【００３５】
更に、ＰＶＲ１０１は、コンテンツ受信器１０３、コンテンツ提示器１０９、ユーザインタフェース１０７、及びおそらくはコンテンツメモリ１０５に結合された推奨器プロセッサ１１１を有する。推奨器プロセッサ１１１は、ＰＶＲ１０１のユーザに対してユーザ選好プロファイルを発生するよう動作可能なユーザプロファイルプロセッサ１１３に結合される。
【００３６】
望ましい実施例では、推奨器プロセッサ１１１は、どのコンテンツ項目がコンテンツ提示器１０９によって提示されるかを検出する。更に、ユーザインタフェース１０７を通じて受信した特定のユーザ選好標識を通じてコンテンツ項目のためのユーザ選好を決定する。更に、又は追加的に、ユーザ選好標識は、間接的な手段を通じて受信されうる。これらの間接的な手段は、例えば所定のコンテンツ項目が何回見られたか、全体が見られたか部分的にのみ見られたか等の検出を含む。
【００３７】
推奨器プロセッサ１１１は、所定のコンテンツ項目がユーザに対して提示されることを検出すると、関連する情報をコンテンツメモリ１０５から検索する。ユーザ選好は、コンテンツ項目についての情報と関連付けられ、特にコンテンツ項目のカテゴリと関連付けられ、コンテンツ項目のこのカテゴリに対するユーザの選好の情報を導出するようにされる。
【００３８】
この情報は、ユーザプロファイルプロセッサ１１３へ転送され、ユーザプロファイルプロセッサ１１３は、複数のかかる標識を受信することにより、コンテンツの様々なカテゴリ及び種類についてユーザの選好の知識を作り上げる。この知識は、ユーザ選好プロファイルに含まれ、ＰＶＲ１０１は、ユーザ選好プロファイルを記憶するユーザ選好プロファイルメモリ１１５を有する。ユーザ選好プロファイルメモリ１１５は、ユーザプロファイルプロセッサ１１３に結合される。
【００３９】
図２は、本発明の実施例によるコンテンツを推奨する方法を示す図である。方法は、図１のＰＶＲに適用可能であり、以下それを参照して説明する。
【００４０】
ステップ２０１において、ユーザ選好プロファイルが決定される。望ましい実施例では、ユーザ選好プロファイルは以前のユーザ選択に応じて決定される。従って、特に、ユーザ選好プロファイルは、ＰＶＲ１０１が最初に初期化され、ユーザ選好プロファイルメモリ１１３に格納されると発生される。ユーザ選好プロファイルは、ＰＶＲ１０１が使用されるとともに連続的に更新され、より多くの情報が決定されるとますます正確且つ特有なものとなる。ステップ２０１のユーザ選択プロファイルの決定は、新しいユーザ選好プロファイルを発生する処理を有しうる。しかしながら、望ましい実施例では、ステップ２０１の決定は、推奨器プロファイル１１１が、ユーザ選好プロファイルメモリ１１３に記憶された情報に単純にアクセスすることにより、ユーザ選好プロファイルを決定することを含む。従って、決定は、望ましくは、ユーザ選好プロファイルメモリ１１３に格納されたユーザ選好プロファイルのうちの幾らか又は全ての情報を検索又はアクセスすることから構成される。
【００４１】
ステップ２０３において、新しいコンテンツ項目が選択されたかどうかが判定される。ステップは、選択の肯定的な決定が生ずるまで繰り返される。コンテンツ受信器１０３によって第１のコンテンツ項目が受信されると、これはコンテンツメモリ１０５に格納される。更に、コンテンツ情報は、推奨器プロセッサ１１１へ供給され又は推奨器プロセッサ１１１によって抽出される。
【００４２】
第１のコンテンツ項目が受信されると、方法はステップ２０５へ進み、第１のコンテンツ項目は、高い選好値を有するようユーザ選好プロファイルと相関するかどうか検出され、特に望ましい実施例では、ユーザの現在のユーザ選好プロファイルと一致するかどうか検出される。決定は、ステップ２０３において決定されたコンテンツ情報に基づく。第１のコンテンツ項目がユーザ選好プロファイルに一致しない場合、方法は、推奨器プロセッサ１１１がユーザにコンテンツ項目を推奨することにより、ステップ２０６へ進む。方法は、ステップ２０３へ戻る。
【００４３】
第１のコンテンツ項目がユーザ選好プロファイルに一致しない場合、方法はステップ２０７へ進む。ステップ２０７において、第１のコンテンツ項目に関連する１以上の特性が、推奨器プロセッサ１１１によって抽出又は推奨器プロセッサ１１１へ供給される。第１の特性は、任意の適当な特性でありうるが、望ましい実施例では、第１のコンテンツ項目のコンテンツに関連する情報を含む。特に、第１の特性は、１つ又はそれ以上の適当なコンテンツ記述標識を含みうる。一般的には、第１の特性は、コンテンツ項目のコンテンツの特定の属性に関連する特定のパラメータ又は特性である。例えば、第１のコンテンツ項目が映画等のビデオ番組である場合、第１の特性は映画の中の俳優、俳優が演じている特定の役柄、又は映画に含まれる特定の場所に関連するものでありうる。従って、特定の例のように、第１の特性は、特定の俳優が演じている主役又は特定の俳優が演じている役柄に関連しうる。第１の特性は、更に複数の異なった属性を有しうる。第１の特性の特定の例は、映画の中でアーノルド・シュワルツネッガーが未来都市でロボットを演じていることを含むという情報である。
【００４４】
方法は、少なくとも第２のコンテンツ項目の少なくとも第２の特性を決定することによりステップ２０９へ進む。第２の特性は、第１の特性について前の段落で記述された特性を含む任意の適当な特性でありうる。第２の特性は、望ましくは、高い選好値を有することが知られている特定の第２のコンテンツ項目に対して決定される。しかしながら、幾つかの実施例では、第２の特性は、単一の第２のコンテンツ項目以上のものに関連する。特に、第２の特性は、第２のコンテンツ項目を含み、高い選好値を有するユーザ選好プロファイルのコンテンツカテゴリから決定されうる。
【００４５】
方法は、第１の特性が少なくとも第２の特性に対する関連対応関係を有するかどうかを判定するステップ２１１へ進む。従って、第１の特性と第２の特性の間に何らかの関係又は関連があるかどうかが判定される。第１及び第２の特性の間の関連は、例えば、第２の特性と類似した又は同一の第１の特性の属性から構成される。しかしながら、第１の特性及び第２の特性は、同一の又は類似した種類の属性である必要はなく、関連付けは様々な種類の属性に亘って関連しうる。例えば、第１の特性で識別される特定の俳優と、第２のコンテンツ項目で識別される特定の役柄の間では、俳優がこの役柄に関連付けられることが知られているために、関連対応関係が存在しうる。従って、第１の特性のショーン・コネリーの識別情報と第２の特性のジェームス・ボンドの識別情報の間に関連対応関係が存在しうる。
【００４６】
関連対応関係が存在することがわかると、方法はステップ２１３において、第１のコンテンツ項目を推奨する段階へ進む。そうでなければ、方法は、ステップ２０３又はステップ２０１へ戻る。従って、特定の例として、俳優としてショーン・コネリーを含むコンテンツ項目は、ユーザ選好プロファイルが、ユーザがジェームス・ボンドに関連するコンテンツ項目に対して高い選好を有することを示すため、推奨されうる。
【００４７】
関連対応関係は、第１及び第２の特性のみよりも多くに応じて決定されえ、第１の特性及び第２の特性の夫々は、複数の異なった情報要素及び／又は属性を有しうる。しかしながら、望ましい実施例では、関連対応関係は、コンテンツ項目とユーザ選好プロファイルの間の一致よりも遙かに限られている。特に、関連対応関係は、第１及び第２のコンテンツ項目の１つの特性及び属性のみに基づくものでありえ、またはそれらの間に存在する１つの関連対応関係のみを必要とするものでありうる。これは、推奨されたコンテンツ項目が公知の望ましいコンテンツ項目に関連するにもかかわらず、この関係が緊密な関係ではなく、従って推奨されるコンテンツ項目がユーザ選好プロファイルの望ましいコンテンツ項目とはかなり異なることを保証する。
【００４８】
関連対応関係を決定するために多くの異なった方法、規則、及び／又はアルゴリズムが使用されえ、決定は、第１及び第２の特性の任意の適当な決定及び性質に基づくものでありうる。
【００４９】
しかしながら、望ましい実施例では、第１の特性は第１のコンテンツ項目の第１のコンテンツ記述特性であり、第２の特性は第２のコンテンツ項目の第２のコンテンツ記述特性である。従って、いずれの特性も、コンテンツ項目のコンテンツに関連する。
【００５０】
特に、第１のコンテンツ特性は第１のコンテンツ項目に関連付けられる第１のテキスト記述から導出されえ、第２の特性は第２のコンテンツ項目に関連付けられる第２のテキスト記述から導出されうる。従って、関連対応関係は、第１のコンテンツ項目と第２のコンテンツ項目のテキスト記述に応じて決定される。テキスト記述は、任意の適切な方法及び形で受信されうる。しかしながら、望ましい実施例では、コンテンツ項目のテキスト記述は、電子番組ガイド（ＥＰＧ）を通じて受信される。ＥＰＧは、受信される放送の一部として受信されるか、インターネットを含む他の手段を通じて、又は中央ユニットへの直接データ接続を通じてＰＶＲ１０１へ通信される。
【００５１】
１つの実施例では、関連対応関係は、第１のコンテンツ項目の第１のテキスト記述の少なくとも１つの語が第２のコンテンツ項目の第２のテキスト記述の少なくとも１つの語に対応するかどうかを検出することにより決定される。対応関係は、２つのテキスト記述が同一の又は同様の語を含む場合に存在すると判定される。この比較において、「is」、「the」という多くの一般的な語は当然無視される。例えば、ＰＶＲ１０１は、比較を行うときに無視すべき語のリストを有しうる。
【００５２】
対応関係についての語類似性テストは、第１のコンテンツ項目と望ましいコンテンツ項目の間の限られた相関関係に基づいてコンテンツ項目が推奨されることを可能とする。特定の例として、映画「ブルー・ラグーン」の記述は、熱帯の島々に関するドキュメンタリーの記述に見つけられるのと同様の語を有する可能性が高い。従って、ユーザが映画を高く評価した場合、熱帯の島々に関するドキュメンタリーが推奨されうる。他の特定の例として、映画「マグノリア」と映画「ザ・プレーヤー」の記述はいずれも、「・・・多くの筋書きが絡み合う・・・」の語を含みうる。推奨器は、従って、これらのうちの１つを他のものに対して高い推奨に基づいて推奨しうる。
【００５３】
異なったテキスト記述の語は同一である必要はないが、単に類似するものであってもよく、又は特に同様の意味を有しうる。例えば、「競争社会」や「燃え尽きる」のテキスト記述は、同様の問題を記述するのに用いられるため、これらのテキスト記述を有するコンテンツ項目間には相関関係が見いだされうる。更に、対応関係は、様々なテキスト記述の語の間に関連語対応関係が存在する場合に存在すると判定される。望ましくは、関係語対応関係は、語関連性のデータベースから決定される。従って、１つの実施例では、推奨器は、関連辞書を組み込むか、関連辞書にアクセス可能である。従って、関連辞書は「バウンティ島」の語が一般的に「ブルー・ラグーン」に関連付けられることを示すため、映画「ブルー・ラグーン」のタイトルとドキュメンタリー「バウンティ島」から対応関係が直接決定されうる。他の特定の例として、映画「サウンド・オブ・ミュージック」の記述に「エーデルワイス」の歌が示されていれば、いずれの場合も記述は花の名前を含むため、映画「マグノリア」は映画「サウンド・オブ・ミュージック」に関連付けられうる。
【００５４】
多くの実施例では、関連対応関係は、第１及び第２のテキスト記述の語の組合せに応じて決定される。例えば、タイトル「バッフィ・ザ・バンパイア・キラー」は「ドラキュラ」と関連付けられうる。
【００５５】
テキスト記述に応じて関連対応関係を決定することに加えて又はその代わりに、コンテンツ項目のコンテンツ分析から少なくとも１つの第１及び第２の特性が決定される。従って、関連対応関係は、第１のコンテンツ項目、第２のコンテンツ項目、又は両方のコンテンツ項目のコンテンツ分析に応じて決定される。
【００５６】
本発明では、任意の適切なコンテンツ分析の方法が使用されることを考えている。望ましい実施例では、コンテンツ分析は、単純に、コンテンツ項目のコンテンツを示すコンテンツ項目信号からメタデータを抽出することを含む。従って、この実施例では放送者は放送中のビデオ信号のコンテンツに関連するデータを含む。メタデータは、コンテンツ項目自体に埋め込まれてもよく、又は、別々の論理的又は物理的通信チャネルとして与えられてもよい。特に、メタデータは、Moving  Pictures  Expert  Groupによって標準化されるように、マルチメディア・コンテンツ記述インタフェース、ＭＰＥＧ７に従ってコンテンツ記述を与えうる。
【００５７】
より進んだ実施例では、コンテンツ分析は、専用コンテンツ記述の存在を必要としないが、コンテンツ信号自体に対して直接動作する。近年、例えばビデオ信号についてのコンテンツ分析の分野でかなりの研究が行われており、コンテンツ分析のためのいずれの開発された方法又はアルゴリズムも本発明を失わせることなく使用されうる。
【００５８】
一般的には、コンテンツ分析は、コンテンツのカテゴリに一般的な特定の特性を検出することに基づく。例えば、ビデオコンテンツ項目は、緑色の高い平均的な濃さと頻繁な横への動きがあることによりサッカーの試合に関連するものとして検出されうる。漫画は、一般的には、強い原色、高いレベルの明るさ、及び鮮鋭な色遷移があることによって特徴付けられる。従って、これらの特性は、コンテンツ情報を決定するのに使用され、関連対応関係は導出される情報に応じて決定される。従って、受信されたコンテンツ項目は漫画であることが決定され、例えば、ユーザ選好プロファイルが漫画「シンプソンズ」に対して高い選好値を有する場合、受信されたコンテンツ項目はユーザへ推奨される。
【００５９】
特に、コンテンツ分析は、コンテンツ項目ビデオオブジェクト分析でありうる。これは、オブジェクト認識に特に適しており、ＭＰＥＧ−４又はＭＰＥＧ７技術を用いることによって容易とされ、コンテンツプロバイダは、オブジェクトにオブジェクト情報を付すことが要求される。この実施例では、望ましいコンテンツ項目が特定の自動車を含む場合、当該自動車を含む他のコンテンツが例えば推奨されうる。
【００６０】
オーディオコンテンツ項目については、コンテンツ分析は、例えば、音楽を、例えばアコースティック音楽（最小の低周波数リズム）、ダンス音楽（速い大音量の低周波数リズム）、緩やかな音楽（ゆっくりとしたリズム）、速い音楽（速いリズム等）へ分けられうる。これは、特定の音楽カテゴリに対する関連対応関係を有するコンテンツ項目特性を推奨するのに使用されうる。
【００６１】
コンテンツ分析についての更なる情報は、一般的に当業者によって入手可能である。例えば、文献「Content-Based  Multimedia  Indexing  and  Retrieval」、C.Djeraba、IEEE  Multimedia、２００２年４月−６月、Institute  of  Electrical  and  Electronic  Engineers；「A  Survey  on  Content-Based  Retrieval  for  Multimedia  Databases」、A.  Yoshika外、IEEE  Transactions  on  Knowledge  and  Data  Engineering、第１１巻、第１号、１９９９年１月／２月、Institute  of  Electrical  and  Electronic  Engineers、「Applications  of  Video-Content  Analysis  and  Retrieval」、N.  Dimitrova外、IEEE  Multimedia、２００２年７月−９月、Institute  of  Electrical  an  Electronic  Engineers、並びに、これらの文献の中のコンテンツ分析についての序論を与える参考文献がある。
【００６２】
それに加えて及びその代わりに、コンテンツ項目放送チャンネルから少なくとも１つの第１及び第２の特性が決定される。特に、第１の及び／又は第２の特性は、第１の及び／又は第２のコンテンツ項目の間の関係、並びに、コンテンツ項目放送チャンネルから決定されうる。特に、関係は、放送チャンネル上の第１及び／第２のコンテンツ項目の伝送時間を含みうる。これは、例えばコンテンツ項目が放送されることに応じて関連対応関係が決定されることを可能とする。従って、コンテンツ項目は、同じ時刻に同じ放送チャンネルよって放送される場合は（従って、おそらくは同じターゲットグループを有する場合は）、関連付けられ得る。
【００６３】
望ましくは、第１のコンテンツ項目に対するユーザ選好が受信され、ユーザ選好プロファイルは、このユーザ選好に優先して更新される。従って、現在のユーザ選好プロファイルに一致しないコンテンツ項目が提案されると、この代替的なコンテンツに対するユーザ選好が決定される。ユーザが提案されたコンテンツを好む場合、ユーザ選好プロファイルは、推奨されたコンテンツ項目に関連する１つ又は複数のコンテンツカテゴリについて正の選好値を入れることによって変更される。
【００６４】
望ましくは、関連対応関係は、コンテンツ項目間の以前の関連対応関係に応じて更に決定される。従って、様々な関連対応関係の成功に関する情報が記憶される。従って、映画の中の俳優に関する対応関係に基づいて推奨がなされ、これが正のユーザ選好を生じさせる場合、コンテンツ項目に関連する俳優に基づいて未来の関連対応関係が調べられる。
【００６５】
本発明は、ハードウエア、ソフトウエア、ファームウエア、又はそれらの任意の組み合わせに適した形で実施されうる。しかしながら、本発明は、望ましくは、１つ又はそれ以上のデータプロセッサ及び／又はディジタル信号プロセッサ上で実行されるコンピュータソフトウエアとして実施される。本発明の実施例の要素及び構成要素は、任意の適切な方法で、物理的、機能的、及び論理的に実施されうる。実際、機能性は、単一のユニット中で実施されても、複数のユニットとして実施されても、他の機能的ユニットの一部として実施されてもよい。従って、本発明は、単一のユニット中で実施されてもよく、異なったユニット及びプロセッサ間で物理的及び機能的に分散されうる。
【００６６】
本発明について、望ましい実施例に関して説明したが、ここに記載する特定的な形を制限することが意図されたものではない。むしろ、本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲によってのみ制限される。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】本発明の実施例による推奨器を有する個人用ビデオレコーダを示す図である。
【図２】本発明の実施例によるコンテンツの推奨を行う方法を示す図である。
【図１】
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【図２】
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