(57)【要約】複数のユーザの選択履歴１２０及びアイテムが複数のユーザに推薦された程度２２０に基づいて、テレビジョンプログラムの視聴者の規模のような、アイテムにおける関心のあるレベルを予測するための方法８００及び装置１００が開示される。所与の番組の視聴者の規模は、たとえば、所与の番組が「高く推薦された」ユーザのパーセンテージに基づいて予測することができる。視聴者の実際の規模を示す測定データを使用して予測の精度を較正するための方法９００も開示される。予測された視聴者と実際の視聴者との比較により、その後の予測を向上するため、補正要素が生成されるのを可能にする。
2006510084.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用可能なアイテムにおける関心のレベルを予測するための方法であって、
複数の個人により該利用可能なアイテムを選択した履歴に基づいて、該利用可能なアイテムの１以上の推薦のスコアを取得するステップと、
該１以上の推薦のスコアに基づいて、該利用可能なアイテムにおける関心のレベルを予測するステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項２】
該利用可能なアイテムの該１以上の推薦のスコアは、該複数の個人のそれぞれについて固有な推薦のスコアである、
請求項１記載の方法。
【請求項３】
該利用可能なアイテムの該１以上の推薦のスコアは、該複数の個人の集合的な推薦のスコアである、
請求項１記載の方法。
【請求項４】
該取得するステップは、該利用可能なアイテムについて複数の推薦スコアを平均するステップを有する、
請求項１記載の方法。
【請求項５】
該取得するステップは、少なくとも１つのリモートリコメンダから該１以上の推薦スコアを受信するステップを更に有する、
請求項１記載の方法。
【請求項６】
該取得するステップは、少なくとも１つのリモートリコメンダから該選択の履歴を受信するステップを更に有する、
請求項１記載の方法。
【請求項７】
予測された関心のレベルを実際の関心のレベルに比較し、該予測された関心のレベルにおける誤差を補償するための補正要素を生成するステップを更に備える、
請求項１記載の方法。
【請求項８】
該利用可能なアイテムが該複数の個人のうちの少なくとも１つにより実際に選択されたかに基づいて該選択の履歴を更新するステップを更に有する、
請求項１記載の方法。
【請求項９】
該利用可能なアイテムは番組であって、該関心のレベルは該番組の視聴者の規模である、
請求項１記載の方法。
【請求項１０】
該利用可能なアイテムはコンテンツであって、該関心のレベルは該コンテンツの視聴者の規模である、
請求項１記載の方法。
【請求項１１】
該利用可能なアイテムは製品であって、該関心のレベルは該製品を購入した顧客の数である、
請求項１記載の方法。
【請求項１２】
該複数の個人は、１以上の地理的な領域におけるサービスプロバイダの加入者である、
請求項１記載の方法。
【請求項１３】
該関心のあるレベルは、該利用可能なアイテムが高く推薦される該複数の個人のパーセンテージに基づく、
請求項１記載の方法。
【請求項１４】
該アイテムが予め定義された閾値を超える推薦スコアを有する場合に、利用可能なアイテムが高く推薦される、
請求項１３記載の方法。
【請求項１５】
該アイテムが該複数の個人のうちの少なくとも１つについて推薦されたアイテムのうちの上位Ｎ個のリストにある場合に、利用可能なアイテムが高く推薦される、
請求項１３記載の方法。
【請求項１６】
該予め定義された関心のレベルに基づいて該アイテムに関連する広告の価格を調整するステップを更に有する、
請求項１記載の方法。
【請求項１７】
該アイテムに関心があると予測された個人の人口学的な情報に基づいて、該アイテムに関連する広告の内容を調整するステップを更に有する、
請求項１記載の方法。
【請求項１８】
該予測された関心のレベルに基づいて製造すべき該アイテムの数を決定するステップを更に有する、
請求項１記載の方法。
【請求項１９】
利用可能なアイテムにおける関心のレベルを予測するための装置であって、
メモリと、
該メモリに結合される少なくとも１つのプロセッサであって、複数の個人により該利用可能なアイテムを選択した履歴に基づいて、該利用可能なアイテムの１以上の推薦のスコアを取得し、該１以上の推薦のスコアに基づいて該利用可能なアイテムにおける関心のレベルを予測するために作用する少なくとも１つのプロセッサと、
を有することを特徴とする装置。
【請求項２０】
該プロセッサは、該予測された関心のレベルを実際の関心のレベルに比較し、該予測された関心のレベルにおける誤差を補正するための補正要素を生成するために更に構成される、
請求項１９記載の装置。
【請求項２１】
該プロセッサは、該利用可能なアイテムが該複数の個人のうちの少なくとも１つにより実際に選択されたかに基づいて該選択の履歴を更新するために更に構成される、
請求項１９記載の装置。
【請求項２２】
該利用可能なアイテムは番組であり、該関心のレベルは該番組の視聴者の規模である、
請求項１９記載の装置。
【請求項２３】
該関心のレベルは、該利用可能なアイテムが高く推薦される該複数の個人のパーセンテージに基づく、
請求項１９記載の装置。
【請求項２４】
該アイテムが予め定義された閾値を超える推薦スコアを有する場合に、利用可能なアイテムが高く推薦される、
請求項２３記載の装置。
【請求項２５】
該アイテムが該複数の個人の少なくとも１つについて推薦されたアイテムの上位Ｎ個のリストにある場合に、利用可能なアイテムが高く推薦される、
請求項２３記載の装置。
【請求項２６】
該プロセッサは、該予測された関心のレベルに基づいて該アイテムに関連される広告の価格を調整するために更に構成される、
請求項１９記載の装置。
【請求項２７】
該プロセッサは、該アイテムに関心があると予測された個人の人口学的な情報に基づいて、該アイテムに関連される広告の内容を調整するために更に構成される、
請求項１９記載の装置。
【請求項２８】
利用可能なアイテムにおける関心のレベルを予測するための製品であって、
実行されたときに、
複数の個人により該利用可能なアイテムを選択した履歴に基づいて該利用可能なアイテムについて１以上の推薦スコアを取得するステップと、該１以上の推薦スコアに基づいて該利用可能なアイテムにおける関心のレベルを予測するステップとを実現する１以上のプログラムを含むマシン読取り可能な媒体を有する、
ことを特徴とする製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、テレビ番組の視聴者の規模のようなアイテムにおける関心のレベルを予測するための方法及び装置に関し、より詳細には、アイテムの推薦を使用してアイテムに関心のある多数の個人を予測するための技術に関する。
【０００２】
本出願は、2001年9月10日に提出された“Four-Way  Recommendation  Method  and  System  Including  Collaborative  Filtering”と題された米国特許出願シリアル番号09/953,385（代理人事件番号US010128）、2001年11月13日に提出された“Method  and  Apparatus  for  Recommending  Items  of  Interest  to  a  user  Based  on  Recommendations  for  One  or  More  Third  Parties”と題された米国特許出願シリアル番号10/014,194（代理人事件番号US010571）に関するものであって、それぞれ引用により本明細書に組み込まれる。
【背景技術】
【０００３】
多数の推薦ツールは、その推薦されたテレビジョンプログラム及び関心のある他のアイテムを利用可能である。テレビ番組推薦ツールは、たとえば、ユーザの好みを電子番組ガイド（ＥＰＧ）に典型的に適用して、１以上のユーザにとって関心のある推薦された番組のセットを得る。電子番組ガイドは、たとえばタイトル、時間、日付及びチャネルにより利用可能なテレビ番組を識別する。一般に、テレビ番組推薦ツールは、暗黙的又は明示的な技術（若しくはそれらの両者）を使用してユーザの好みを取得する。暗黙のテレビ番組推薦ツールは、ユーザの視聴履歴から導出される情報に基づいてテレビ番組の推薦を発生する。明示的なテレビ番組推薦ツールは、他方で、タイトル、ジャンル、俳優、チャネル及び日付／時間のような所定の番組属性についてユーザの好みに関してユーザに明示的に問い合わせ、ユーザプロファイルを導出して推薦を生成する。
【０００４】
明示的な推薦ツールは、粗雑なグラニュラリティのレベルでユーザの好みを特定する非常に詳細な調査に応答するのをそれぞれ新たなユーザに要求して初期化される必要がある。同様に、暗黙のテレビ番組推薦ツールは、ユーザの視聴の好みを学習するためにかなりの時間量を必要とする。したがって、推薦ツールが始めに取得されたときに価値のある推薦を行うことは典型的に不可能であるので、推薦ツールは、新たなユーザによる「コールドスタート」を示すといわれる。しかし、推薦ツールの効率は、ユーザがシステムと対話するときに時間につれて増加する。
【０００５】
コールドスタートの問題に対処するため、他の個人の視聴履歴又は購入履歴（集合的に「選択履歴」）に基づいて、又は他の個人について生成された推薦に基づいて、新たなユーザに推薦を行う多数の推薦ツールが提案又は指摘されている。たとえば、2001年11月13日に提出された“Method  and  Apparatus  for  Recommending  Items  of  Interest  Based  on  Stereotype  Preferences  of  Third  Parties”と題された米国特許出願シリアル番号10/014,195（代理人事件番号US010575号）は、ユーザの選択履歴が利用可能になる前に、引用により本明細書に組み込まれるものであって、ユーザに関心のあるアイテムを推薦する推薦ツールを記述している。他のユーザの選択履歴は、代表的なユーザにより選択されたアイテムの典型的なパターンを反映するステレオタイプのプロファイルを生成するために処理される。次いで、新たなユーザは、生成されたステレオタイプのプロファイルから最も関連するステレオタイプを選択し、これにより、彼又は彼女自身の関心の最も近いアイテムで彼又は彼女を初期化する。
【０００６】
所与のユーザに関心のあるアイテムを推薦することに加えて、テレビ番組の視聴者のサイズのようなアイテムに関心のある多数の個人を予測するために有効である。典型的に、所与のテレビ番組の視聴者は、所与の数の人口が選択したテレビチャネルを判定することでブロードキャストに続いて測定される。Nielsen  Media  Research社は、たとえば、“Nielsen  Families”と呼ばれることがある家族のパネルを使用して、テレビの視聴を測定する。しかし、かかる測定技術は、既に提供された番組について視聴者のサイズを測定することができるのみである。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
あるテレビ番組のための視聴者のサイズのようなアイテムにおける関心のあるレベルを予測するための方法及び装置が必要とされている。さらに、潜在的なユーザにアイテムが推薦された範囲に基づいて、アイテムにおける関心のあるレベルを予測するための方法及び装置が必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
一般に、複数のユーザの選択履歴及びアイテムが複数のユーザに推薦される範囲に基づいて、テレビ番組の視聴者のサイズのようなアイテムにおける関心のあるレベルを予測するための方法及び装置が開示される。複数のユーザは、たとえば、地理的なエリアにおけるケーブの加入者又はサテライトテレビジョンサービスプロバイダである場合がある。サービスプロバイダは、所与の番組が「高く推薦される」その加入者のパーセンテージに基づいて所与の番組について視聴者の規模を予測することができる。このように、本発明により発生される予測の粒状度は、加入者の地理的な範囲に従って、地方的なエリアから全国的なエリアにまで変動することができる。所与の番組は、たとえば、（ｉ）番組が予め定義された閾値を超える番組の推薦スコアを有する場合、又は（ｉｉ）番組が所与の時間インターバルでそのユーザについて推薦された番組のうちの上位Ｎのリストにある場合、加入者に対して「高く推薦されている」と考えられる。
【０００９】
本発明の別の態様によれば、視聴者の実際の規模を示す測定データを使用して予測の精度を較正するための方法が開示される。実際の測定データは、たとえば、リサーチファームから、調査から、又は加入者の実際の視聴を監視することで得られる場合がある。予測された視聴者の規模と実際の視聴者の規模との比較は、補正要素がその後の予測を改善するために生成されるのを可能にする。さらに、フィードバックメカニズムは、実際に視聴された（及び任意に、視聴されていない）番組に基づいて、所与のユーザの特徴的なカウントを更新する。ユーザの推薦の精度は、ユーザがシステムと対話するときに時間につれて増加する。したがって、たった１つの番組が所与の時間スロットの間に所与のユーザについて高く推薦される可能性が高くなる。この点に関して、予測は、複数のユーザの視聴履歴が時間につれて増加するので「自己補正“self  correct”」する。したがって、本発明により発生される予測は、時間を通して改善するものであって、サンプリングされたユーザ及びサンプリングされていないユーザの両者に基づいてエラーを補正することができる。
【００１０】
本発明により生成される予測は、たとえば、予測された視聴者のサイズに基づいて広告する価格を動的に調整するために、ブロードキャスタにより利用することができる。さらに、生成された予測は、番組について予測された視聴者に訴えるために所与の番組の間に提供される広告のコンテンツを動的に調整するため、広告主により利用することができる。アイテムの製造業者、若しくは書籍又は他の印刷されたマテリアルの出版者は、たとえば、どの位多くのアイテムを製造するか、又はどの位多くの書籍のコピーを印刷するかを判定するため、本発明により提供される予測を使用することができる。
【００１１】
本発明のより完全な理解、及び本発明の更なる特徴及び利点の理解は、以下の詳細な説明及び図面を参照することにより得られるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
一般に、本発明は、地理的なエリアにおけるケーブル又はサテライトテレビジョンサービスプロバイダの加入者のような多数のユーザの選択履歴、及びアイテムがユーザに推薦された範囲に基づいて、テレビ番組の視聴者の規模のようなアイテムにおける関心のレベルを予測する。例示的な実施の形態によれば、本発明は、１以上の番組について視聴者のサイズを予測するための視聴者の予測器１００を提供する。このようにして、所与の地理的な領域におけるサービスプロバイダがその加入者から視聴履歴又は番組推薦を収集する場合、サービスプロバイダは、そのカバーエリアにおける所与の番組について視聴者の規模を予測することができる。
【００１３】
図１は、以下に記載されるように、本発明の第一の実施の形態を開示しており、ここでは、視聴者予測器１００は、視聴者の規模を予測するため、多数のユーザの未処理の視聴履歴を使用する。図２は、本発明の第二の実施の形態を開示しており、ここでは、視聴者予測器２００は、視聴者の規模を予測するため、多数のユーザについて発生された番組推薦を使用する。
【００１４】
サービスプロバイダは、所与の番組が「高く推薦される」その加入者のパーセンテージに基づいて、所与の番組について視聴者の規模を予測することができる。たとえば、（ｉ）番組が予め定義された閾値を超える番組推薦スコアを有する場合、又は（ｉｉ）番組が所与の時間インターバルでそのユーザについて上位Ｎ個のリストの推薦された番組にある場合、所与の番組は、加入者に対して「高く推薦される」と考えられる。更なる変形例では、複数のユーザに基づいて平均の推薦スコアが予め定義された閾値を超える場合、又は番組が（番組推薦スコアにより）推薦されたリストのトップ又は該トップの近くにあり、次に最も推薦される番組に対して予め定義されたギャップを有する場合、所与の番組は、「高く推薦される」と考えられる。したがって、所与の番組がその加入者の所定のパーセンテージに対して「高く推薦された」と加入者が判定した場合、加入者は、番組について視聴者の規模を予測するため、「高く推薦された」パーセンテージを変換することができる。
【００１５】
さらに、別の態様は、視聴者の規模を示す実際の測定データを使用して、予測の精度を較正するための方法を提供する。実際の測定データは、たとえば、Nielsen  Media  Researchのようなリサーチファーム又は調査会社から、若しくは加入者の実際の視聴を監視することで、得られる場合がある。以下に更に説明されるように、予測された視聴者と実際の視聴者との比較により、その後の予測を改善するために補正要素が生成されるのを可能にする。このようにして、予測は、時間につれて改善され、サンプリングされたユーザ及びサンプリングされないユーザの両者に基づいてエラーを補償することができる。
【００１６】
図１は、本発明に係る視聴者予測器１００の１実施の形態を例示している。図１に示されるように、例示的な視聴者予測器１００は、電子番組ガイド（ＥＰＧ）１１０で識別される１以上の番組について視聴者の規模を予測するため、多数のユーザの視聴履歴１２０−１〜１２０−Ｎ（集合的に、視聴履歴１２０）を使用する。視聴者予測器１００は、たとえば、ケーブル又はサテライトサービスプロバイダのセントラルサーバと関連される場合がある。このようにして、所与の地理的な領域におけるサービスプロバイダは、その加入者から視聴履歴１２０（又は番組推薦２２０）を収集し、サービスプロバイダは、そのカバーエリアで所与の番組について視聴者の規模を予測することができる。
【００１７】
視聴者予測器１００は、たとえば、それぞれのユーザの番組選択を直接サンプリングするか、若しくはそれぞれのユーザのセットトップ端末又はテレビジョンからネットワークを通して視聴履歴１２０を受信することで、視聴履歴１２０を収集することができる。視聴者予測器１００は、１以上の有線又は無線リンク（若しくはその両者）を含めて、公知の方式でそれぞれのユーザのセットトップ端末又はテレビジョンと通信することができる。本発明は、テレビ番組予測の環境において本明細書で例示されているが、本発明は、視聴履歴又は購入履歴のようなユーザの振る舞いの評価に基づいた、自動的に生成された推薦に適用することもできる。
【００１８】
視聴者予測器１００は、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、中央処理ユニット（ＣＰＵ）のようなプロセッサ１５０、並びにＲＡＭ及び／又はＲＯＭのようなメモリ１６０を含む如何なる計算装置としても実施される場合がある。テレビ番組リコメンダ１００は、たとえば、（図示せず）セットトップ端末又はディスプレイにおいて、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）としても実施される場合がある。
【００１９】
図１に示されるように、図２〜図９のそれぞれと共に以下に更に説明されるように、視聴者予測器１００のメモリ１６０は、複数のユーザプロファイル３００、プログラムデータベース４００、補正要素データベース５００、プロファイリングプロセス６００、番組推薦プロセス７００、視聴者予測プロセス８００、及び予測バイアス補正プロセス９００を含んでいる。一般に、例示的なユーザプロファイル３００は、ユーザの視聴履歴１２０から導出された特徴のカウントを提供する。番組データベース４００は、所与の時間インターバルで利用可能なそれぞれの番組についての情報を記録する。補正要素データベース５００は、本発明により生成された予測におけるバイアスを補正するために使用される補正要素を記録する。
【００２０】
プロファイルングプロセス６００は、視聴履歴１２０を処理して、対応するユーザプロファイル３００を生成する。番組推薦プロセス７００は、ユーザプロファイル３００における特徴のカウントに基づいて、関心のある時間周期で番組のための番組推薦スコアを生成する。視聴者予測プロセス８００は、番組がサンプリングされたユーザに推薦された範囲に基づいて、所与のテレビ番組について視聴者の規模を予測する。予測バイアス補正プロセス９００は、所与の番組について予測された視聴者と実際の視聴者を比較し、補正要素データベース５００に記録された補正要素を生成し、さもなければ予測誤差を補正する。
【００２１】
図２は、本発明に係る視聴者予測器２００の第二の実施の形態を例示している。図２に示されるように、例示的な視聴者予測器２００は、電子番組ガイド（ＥＰＧ）１１０で識別された１以上の番組について視聴者の規模を予測するため、多数のユーザの番組推薦２２０−１〜２２０−Ｎ（集合的に、番組推薦２２０）を使用する。視聴者予測器２００は、たとえば、ケーブル又はサテライトサービスプロバイダのセントラルサーバに関連される場合があり、それぞれのユーザのプログラムリコメンダ、セットトップ端末又はテレビジョンからネットワークを通して、番組推薦２２０を受信することができる。
【００２２】
番組推薦２２０は、それぞれのユーザについて生成することができる。たとえば、カリフォルニア州サニーベイルにＴｉｖｏ社から商業的に入手可能である、Ｔｉｖｏ（登録商標）システムのような、入手可能なテレビジョンプログラムレコメンダによるか、又は1999年12月17日に提出された“Method  and  Apparatus  for  Recommending  Television  Programming  using  Decision  Trees”と題された米国特許出願シリアル番号09/466,406、2000年2月4日に提出された“Bayesian  TV  Show  Recommender”と題された米国特許出願シリアル番号09/498,271、及び2000年7月27日に提出された“Three-Way  Media  Recommendation  Method  and  System”と題された米国特許出願シリアル番号09/627,139、若しくは、これらの組み合わせに記載されたテレビジョンプログラムレコメンダによる。
【００２３】
番組推薦２２０は、視聴者予測器２００に提供されるものであって、それぞれのユーザについて上位Ｎのリストの推薦である場合があり、任意に、推薦のスコア、及びユーザが（ユーザが番組を見た強いインジケータを与える）記録のために所与の番組にフラグを立てたかを示す指示を含む場合がある。視聴者予測器２００は、複数のユーザの視聴の癖及びユーザに番組が推薦される範囲により影響される１以上の番組について視聴者の規模を予測する。
【００２４】
視聴者予測器２００は、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、中央処理装置（ＣＰＵ）のプロセッサ２５０、ＲＡＭ及び／又はＲＯＭのようなメモリ２６０を含む如何なる計算装置としても実施される場合がある。テレビジョンプログラムリコメンダ２００は、たとえば、セットトップ端末において特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）として実施される場合もある。
【００２５】
視聴者予測器２００は、番組推薦２２０を受信し、（視聴者予測器１００のように）未処理の視聴履歴１２０を受信しない。したがって、視聴者予測器２００は、受信された視聴履歴１２０を処理して対応するユーザプロファイル３００を生成し、それより推薦を生成する視聴者予測器１００の要求される機能を必要としない。したがって、図２に示されるように、図４，５，８及び９のそれぞれと共に以下に更に説明されるように、視聴者予測器２００のメモリ２６０は、プログラムデータベース４００、補正要素データベース５００、視聴者予測プロセス８００、及び予測バイアス補正プロセス９００を含んでいる。したがって、図２に示される実施の形態は、ユーザの視聴履歴及びユーザプロファイルをそれら自身のボックスに保持することでユーザのプライバシー（ある程度に）保護しつつ、予測を行うのを可能にするという更なる利益を有している。
【００２６】
図３は、例示的な暗黙のユーザプロファイル３００を例示するテーブルである。図３に示されるように、暗黙のユーザプロファイル３００は、異なる番組特性にそれぞれ関連される複数のレコード３０５−３１３を含んでいる。さらに、列３３０に説明されるそれぞれの特性について、暗黙のユーザプロファイル３００は、フィールド３３５に対応する正のカウントを与え、フィールド３５０に負のカウントを与えている。正のカウントは、それぞれの特性を有する番組をユーザが視聴した回数を示している。負のカウントは、それぞれの特性を有する番組をユーザが視聴していない回数を示している。
【００２７】
それぞれ正及び負の番組（すなわち、視聴された番組及び視聴されていない番組）の例について、多数の番組特性は、ユーザプロファイル３００で分類されている。たとえば、所与のユーザが遅い午後にチャネル２で所与のスポーツ番組を１０回視聴した場合、暗黙のユーザプロファイル３００でこれらの特性と関連される正のカウントは、フィールド３３５で１０だけインクリメントされ、負のカウントは０（ゼロ）になる。暗黙の視聴プロファイル３００は、ユーザの視聴履歴１２０−ｉに基づくので、プロファイル３００に含まれるデータは、視聴履歴が成長するとき、時間につれて改訂される。代替的に、暗黙的なユーザプロファイル３００は、たとえば、ユーザについて彼又は彼女の人口学（“demographics”）に基づいて選択される、一般的又は予め定義されたプロファイルに基づくことができる。
【００２８】
ユーザプロファイル３００は暗黙のユーザプロファイルを使用して例示されているが、ユーザプロファイル３００は、当業者にとって明らかであるように、明示的なプロファイルを使用して、若しくは明示的及び暗黙的なプロファイルの組み合わせを使用して実施される場合がある。組み合わされた番組推薦スコアを得るため、暗黙的及び明示的なプロファイルを利用したテレビジョンプログラムリコメンダの説明について、たとえば、引用により本明細書に組み込まれる、2000年9月20日に提出された“Method  And  Apparatus  For  Generating  Recommendation  Scores  Using  Implicit  And  Explicit  Viewing  Preferences”と題された米国特許出願シリアル番号09/666,401号を参照されたい。
【００２９】
図４は、所与の時間インターバルで利用可能なそれぞれの番組について情報を記録する図１及び図２のプログラムデータベース４００からのサンプルテーブルである。番組データベース４００で現れるデータは、たとえば、電子番組ガイド１１０から得られる場合がある。図４に示されるように、プログラムデータベース４００は、レコード４０５〜４２０のような複数のレコードを含んでおり、それぞれのレコードは所与の番組と関連されている。それぞれの番組について、番組データベース４００は、フィールド４４０及び４４５のそれぞれにおける番組に関連される日付／時間及びチャネルを示している。さらに、それぞれの番組のタイトル及びジャンルは、フィールド４５０及び４５５で識別される。俳優、時間帯、及び番組の説明のような更なる（図示されない）公知の属性は、番組データベース４００に含めることもできる。
【００３０】
プログラムデータベース４００は、フィールド４８０における視聴者予測プロセス８００により決定されるように、予測された視聴者の指示を任意に記録する場合がある。
【００３１】
図５は、例示的な補正要素データベース５００を例示するテーブルである。図５に示されるように、補正要素データベース５００は、複数のレコード５１０〜５７０を含んでおり、それぞれ異なる補正要素ルールと関連される。さらに、列５８０に説明されるそれぞれ補正要素のルールについて、補正要素データベース５００は、フィールド５９０に対応する補正要素ファクタを提供する。一般に、図９と共に以下に更に説明されるように、補正要素は、発生された視聴者予測におけるバイアスを補正する。
【００３２】
例示的な補正要素データベース５００は、補正要素ルールが満足されるまで、所与の番組についてアクセスされる。たとえば、補正要素データベース５００は、視聴者が視聴者予測器１００，２００により予測されたそれぞれの番組について、実際の視聴者の測定等軽量が利用可能なそれぞれの番組について、補正要素を記録することができる。実際の補正要素が利用可能ではない番組について、例示的な補正要素データベース５００は、同じジャンルの全ての番組に当てはまる補正要素を記録する。最後に、補正要素ルールが所与の番組により満足されない場合、レコード５７０におけるデフォルトルールは、１に等しい補正要素のような、デフォルトの補正要素を適用する。
【００３３】
図６は、例示的なプロファイリングプロセス６００を説明するフローチャートである。先に示されたように、プロファイリング６００は、対応するユーザプリファイル３００を生成するため、視聴履歴１２０を処理する。
【００３４】
図６に示されるように、プロファイリングプロセス６００は、ステップ６１０の間に複数のユーザから視聴履歴１２０をはじめに受信する。その後、プロファイリングプロセス６００は、それぞれのユーザにより視聴された（及び任意に、視聴されていない）番組に基づく対応する特性のカウントをもつそれぞれのユーザについて、ステップ６２０の間にユーザプロファイル３００を更新する。
【００３５】
図７は、例示的な番組推薦プロセス７００を説明するフローチャートである。先に説明されたように、番組推薦プロセス７００は、ユーザプロファイル３００における特性のカウントに基づいて、関心のある時間期間における番組について番組推薦スコアを発生する。図７に示されるように、番組推薦プロセス７００は、関心のある時間期間について、ステップ７１０の間に電子番組ガイド（ＥＰＧ）１１０をはじめに取得する。その後、番組推薦プロセス７００は、従来のやり方で関心のある時間期間でのそれぞれの番組についてそれぞれサンプリングされたユーザについて、ステップ７２０の間に、番組推薦スコアＲを計算する（又は、従来のリコメンダから、番組推薦スコアＲを取得する）。番組推薦スコアＲは、プログラムデータベース４００で任意に記録することができる。
【００３６】
ステップ７２０の間に計算された、個々の番組推薦スコアＲは、たとえば、カリフォルニア州サニーベイルにあるＴｉｖｏ社から商業的に入手可能である、Ｔｉｖｏ（登録商標）システムにより利用されるようなものであるか、又は1999年12月17日に提出された“Method  and  Apparatus  for  Recommending  Television  Programming  using  Decision  Trees”と題された米国特許出願シリアル番号09/466,406、2000年2月4日に提出された“Bayesian  TV  Show  Recommender”と題された米国特許出願シリアル番号09/498,271、及び2000年7月27日に提出された“Three-Way  Media  Recommendation  Method  and  System”と題された米国特許出願シリアル番号09/627,139、若しくは、これらの組み合わせに記載され、それぞれ引用により本明細書に組み込まれるテレビジョンプログラムレコメンダといったいずれか公知の技術を使用して発生される場合がある。
【００３７】
図８は、例示的な視聴者予測プロセス８００を説明するフローチャートである。先に示されるように、視聴者予測プロセス８００は、番組がサンプリングされたユーザに推薦された程度に基づいて所与のテレビ番組について視聴者のサイズを予測する。図８に示されるように、視聴者予測プロセス８００は、ステップ８１０の間に番組推薦プロセス７００からの番組について、個々の番組推薦スコアＲをはじめに取得する。その後、視聴者予測プロセス８００は、ステップ８２０の間に番組が「高く推薦された」加入者のパーセンテージを決定する。先に示されるように、所与の番組は、たとえば、（ｉ）番組が予め定義された閾値を超える番組推薦スコアを有するか、又は（ｉｉ）所与の時間インターバルでユーザについて推薦された番組のうちの上位Ｎ個のリストにある場合、加入者に対して「高く推薦された」と考えることができる。たとえば、ステップ８２０の間、それぞれの番組が高く推薦されたユーザ数を示すヒストグラムを生成することができる。
【００３８】
最後に、ステップ８２０の間、視聴者予測プロセス８００は、「高く推薦された」パーセンテージに基づいて番組の視聴者を予測する。１つの実現では、予測された視聴者は、（予測バイアス補正プロセス９００により生成され、補正要素データベース５００で記録された）番組の補正要素で乗算された「高く推薦された」パーセンテージ（１００％に正規化される）に等しい。
【００３９】
なお、ステップ８２０の間の生成されたヒストグラムは、それらの推薦が「高く推薦された」レベルに上昇できない場合に、あるサンプリングされたユーザをカウントに全く含めることができず、所与の時間スロットで１を超える番組が「高く推薦された」場合に、１回を超えてサンプリングされたユーザを含む。言い換えれば、所与の時間スロットで、ユーザは、多くの「高く推薦された」番組に対してゼロを有する場合がある。一般に、推薦ツールの効率は、ユーザがシステムと対話するときに、時間につれて増加し、たった１つの番組が所与のタイムスロットについて高く推薦される可能性が高くなる。この点に関して、複数のユーザの視聴履歴１２０が時間につれて増加するので、予測は「自己補正」である。
【００４０】
したがって、視聴者予測器１００，２００は、視聴履歴１２０におけるユーザの特性のカウントを自動的に更新するためのフィードバック機能を任意に利用する（所与のタイムスロットで複数の「高く推薦された」番組をもつ全てのユーザについて、視聴されていない番組の特性のカウント値をインクリメントし、所与のタイムスロットで「高く推薦されていない」番組をもつ全てのユーザについて、視聴された番組の特性のカウントをインクリメントする）。暗黙的なリコメンダは、推薦にかかわらず、全ての視聴された番組（及び同様に、視聴されていない番組）の全ての特性をインクリメントする。さらに、ユーザは、彼又は彼女が特定の番組を好むか又は好まないかをシステムに伝えて、彼又は彼女にフィードバックを選択する場合がある。質の悪い推薦に応答してフィードバックを与えるため、ユーザが最も意欲的になっていることが仮定される。
【００４１】
図９は、例示的な予測バイアス補正プロセス９００を説明するフローチャートである。先に示されたように、予測バイアス補正プロセス９００は、所与の番組について予測された視聴者と実際の視聴者を比較し、補正要素データベース５００に記録された補正要素を生成し、さもなければ、予測誤差を補正する。図９に示されるように、所与の番組について予測された視聴者をはじめに取得する。その後、予測バイアス補正プロセス９００は、たとえば、Nielsen  Media  Researchのようなリサーチ会社又は調査会社から、若しくは加入者の実際の視聴を監視することで、ステップ９２０の間に所与の番組の実際の視聴者を取得する。最後に、番組の現在の補正要素は、予測された視聴者と実際の視聴者の間の差に関する予め定義されたパーセンテージ（１０％のような）により、ステップ９３０の間に調節される。たとえば、所与の番組の予め定義された視聴者が２０％であって、実際の視聴者が３０％である場合、１．０の最初の補正要素は、新たな補正要素１．０１（１．０％*１０％）を提供するため、１０％の差により調節される。なお、予測バイアス補正プロセス９００により前に処理された番組は、補正要素１を有する。新たな補正要素は、もしあれば、ステップ９４０の間に補正要素データベース５００における番組について記録される。
【００４２】
なお、本実施の形態で図示又は記載された実施の形態及び変形例は、本発明の原理に関する単なる例示であって、本発明の精神及び範囲から逸脱することなしに、様々な変更例が実現される場合があることを理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本発明に係る視聴者予測器の第一の実施の形態に関する概念的なブロック図である。
【図２】本発明に係る視聴者予測器の第二の実施の形態に関する概念的なブロック図である。
【図３】図１のユーザプロファイルデータベースからのサンプルテーブルである。
【図４】図１及び図２のプログラムデータベースからのサンプルテーブルである。
【図５】図１及び図２の補正要素データベースからのサンプルテーブルである。
【図６】図１の視聴者予測器により使用される例示的なプロファイルプロセスを説明するフローチャートである。
【図７】図１の視聴者予測器により使用される例示的な番組推薦プロセスを説明するフローチャートである。
【図８】本発明の原理を使用し、図１及び図２の視聴者予測器により使用される例示的な視聴者予測プロセスを説明するフローチャートである。
【図９】本発明の原理を使用し、図１及び図２の視聴者予測器により使用される例示的な予測バイアス補正プロセスを説明するフローチャートである。
【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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