(57)【要約】テレビ番組の推薦のようなユーザに関心のあるアイテムを推薦するため、ユーザの視聴又は購入履歴が正確な推薦を発生するために十分に開発される前に、第三者の視聴又は購入履歴が処理され、代表的な視聴者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発生する。視聴された番組に関連する記述情報のボキャブラリにより制限されるのを回避するため、視聴履歴のみ又は記述情報との組み合わせで評価することに基づいて利用するための基本として、イメージコンテンツ及び／又はイメージコンテンツの特性（平均、標準偏差、エントロピー）が利用される。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することができ、これにより、番組コンテンツがステレオタイプのプロファイルを生成することにおいて直接的に利用されるので、より高い精度で、彼又は彼女のプロファイルを彼又は彼女自身の関心に最も近いアイテムにより初期化することができる。
2006506886.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
番組推薦ツールを初期化するシステムであって、
第三者の視聴履歴から導出された１以上のステレオタイプのプロファイルを利用するコントローラを有し、
該第三者の視聴履歴は、表示されるそれぞれの番組について、該それぞれの番組の番組コンテンツから直接的に抽出された番組コンテンツの値を含み、
該ステレオタイプのプロファイルは、該番組コンテンツの値に少なくとも部分的に基づいて導出される、
ことを特徴とするシステム。
【請求項２】
該番組コンテンツの値は、番組のイメージコンテンツの平均、標準偏差、及びエントロピーのうちの１つ以上を有する、
請求項１記載のシステム。
【請求項３】
該番組コンテンツの値は、番組のキーフレーム、該キーフレーム内のイメージコンテンツの平均、標準偏差、及びエントロピーのうちの１以上を有する、
請求項１記載のシステム。
【請求項４】
該番組コンテンツの値は、
番組の広告と、
番組のトレイラと、
該広告内のイメージコンテンツの平均、標準偏差、及びエントロピーと、
該トレイラ内のイメージコンテンツの平均、標準偏差、及びエントロピーと、
のうちの１以上を有する、
請求項１記載のシステム。
【請求項５】
該コントローラは、該番組コンテンツの値に少なくとも部分的に基づいて第三者の視聴履歴から１以上のステレオタイプのプロファイルを導出する、
請求項１記載のシステム。
【請求項６】
該コントローラは、該番組推薦ツールを初期化するために１以上のステレオタイプのプロファイルを利用する、
請求項１記載のシステム。
【請求項７】
該１以上のステレオタイプのプロファイルは、該番組コンテンツの値、及び該番組に関連する番組記述データに基づいて導出される、
請求項１記載のシステム。
【請求項８】
番組推薦ツールを初期化する方法であって、
第三者の視聴履歴から導出された１以上のステレオタイプのプロファイルを利用するステップを有し、
該第三者の視聴履歴は、表示されるそれぞれの番組について、該それぞれの番組の番組コンテンツから直接的に抽出された番組コンテンツの値を含み、
該ステレオタイプのプロファイルは、該番組コンテンツの値に少なくとも部分的に基づいて導出される、
ことを特徴とする方法。
【請求項９】
該番組コンテンツの値は、番組のイメージコンテンツの平均、標準偏差、及びエントロピーのうちの１つ以上を有し、
請求項８記載の方法。
【請求項１０】
該番組コンテンツの値は、番組のキーフレーム、該キーフレーム内のイメージコンテンツの平均、標準偏差、及びエントロピーのうちの１つ以上を有し、
請求項８記載の方法。
【請求項１１】
該番組コンテンツの値は、
番組の広告と、
番組のトレイラと、
該広告内のイメージコンテンツの平均、標準偏差、及びエントロピーと、
該トレイラ内のイメージコンテンツの平均、標準偏差、及びエントロピーと、
のうちの１以上を有する、
請求項８記載の方法。
【請求項１２】
該コントローラは、該番組コンテンツの値に少なくとも部分的に基づいて第三者の視聴履歴から１以上のステレオタイプのプロファイルを導出するステップを更に有する、
請求項８記載の方法。
【請求項１３】
該コントローラは、該番組推薦ツールを初期化するために１以上のステレオタイプのプロファイルを利用するステップを更に有する、
請求項８記載の方法。
【請求項１４】
該１以上のステレオタイプのプロファイルは、該番組コンテンツの値、及び該番組に関連する番組記述データに基づいて導出される、
請求項８記載の方法。
【請求項１５】
番組推薦ツールを初期化するデータ信号であって、
第三者の視聴履歴から導出された１以上のステレオタイプのプロファイルを有し、
該第三者の視聴履歴は、表示されるそれぞれの番組について、該それぞれの番組の番組コンテンツから直接的に抽出された番組コンテンツの値を含み、
該ステレオタイプのプロファイルは、該番組コンテンツの値に少なくとも部分的に基づいて導出される、
ことを特徴とするデータ信号。
【請求項１６】
該番組コンテンツの値は、番組のイメージコンテンツの平均、標準偏差、及びエントロピーのうちの１つ以上を有する、
請求項１５記載のデータ信号。
【請求項１７】
該番組コンテンツの値は、番組のキーフレーム、該キーフレーム内のイメージコンテンツの平均、標準偏差、及びエントロピーのうちの１以上を有する、
請求項15記載のデータ信号。
【請求項１８】
該番組コンテンツの値は、
番組の広告と、
番組のトレイラと、
該広告内のイメージコンテンツの平均、標準偏差、及びエントロピーと、
該トレイラ内のイメージコンテンツの平均、標準偏差、及びエントロピーと、
のうちの１以上を有する、
請求項１５記載のデータ信号。
【請求項１９】
該１以上のステレオタイプのプロファイルは、推薦ツールにアクセス可能な記憶媒体に含まれる、
請求項１５記載のデータ信号。
【請求項２０】
該１以上のステレオタイプのプロファイルは、該番組コンテンツの値、及び該番組に関連する番組記述データに基づいて導出される、
請求項１５記載のデータ信号。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、テレビジョンプログラミングのような関心のあるコンテンツに関する指摘又は推薦を生成すること全般に関し、より詳細には、プロファイルを手動で完成するのをユーザに要求することなしにユーザの購入履歴又は視聴履歴が十分に開発される前に、プログラム及び潜在的な関心のある他のアイテムを推薦するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
特定のアクティビティに関して利用可能なオプションに関するガイド又は情報は、ユーザの指摘又は推薦を生成する場合がある。かかるシステムの例は、オンラインショッピング又は情報検索システム、及び、特に、オーディオ又はビデオプログラム、ゲーム等のようなエンターテイメントコンテンツといったコンテンツのデリバリシステムを含んでいる。エンターテイメントコンテンツのデリバリシステムのケースでは、エンターテイメントコンテンツがユーザにより使用されない間に、ユーザへの後の提供について利用可能なエンターテイメントコンテンツの少なくとも１部をキャッシングするような指摘又は推薦によりオートマチックのアクションがトリガされる。
【０００３】
テレビ視聴者にとって利用可能なチャネルで利用可能なプログラミングコンテンツの多様さに合わせて、チャネル数が増加するにつれて、テレビ視聴者にとって潜在的な関心のあるテレビ番組を識別することが益々試されている。電子番組ガイド（ＥＰＧ）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ジョン番組を識別し、個人化された好みに従って利用可能なテレビ番組がサーチされるか又はソートされるのを可能にすることで、潜在的な関心のある番組の識別を容易にする。
【０００４】
テレビ番組又は潜在的な関心のある他のアイテムを推薦するため、多数の推薦ツールが提案又は利用されてきている。テレビ番組推薦ツールは、特定の視聴者にとって関心のある推薦された番組からなるセットを得るために電子番組ガイドに視聴者の好みを適用する。かかるテレビジョン推薦ツールにより利用されている視聴者の好みは、各種の番組の属性（タイトル、ジャンル、俳優、ディレクタ、チャネル等）を評価するのをユーザに促すような明示的な技術、特定の視聴者の視聴履歴を追跡するような暗黙の技術、若しくは２つの組み合わせにより一般的に得られる。
【０００５】
記載されるタイプの推薦ツールでは、新たな視聴者（ユーザ）プロファイルの初期化（すなわち“cold  start”）が問題となる。明示的な手段による初期化は非常に面倒であり、粗い粒状度のレベルでの好みを特定する詳細な調査の質問に視聴者が応答するのを必要とし、典型的に、コンテクストの利益（すなわち、かかる属性を有する番組を視聴している間に）がない。暗黙の手段による初期化は、視聴の振る舞いを観察及び相関付けることで控えめであるが、正確になるために長い時間を必要とし、推薦をつくり始めるために少なくとも最少量の視聴履歴を必要とする。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
したがって、推薦ツール（recommendation  tools）により利用されるユーザプロファイルの初期化を改善することが当該技術分野において必要とされている。
【０００７】
従来技術において先に説明された課題を対処するため、本発明の主要な目的は、テレビ番組の推薦のようなユーザにとって関心のあるアイテムを推薦するために利用される推薦ツールにおける使用について、ユーザの視聴履歴又は購入履歴が正確な推薦を発生するために十分に開発される前に、意味のある推薦を提供するための技術を提供することにある。第三者の視聴履歴又は購入履歴は、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。視聴された番組に関連する記述的な情報のボキャブラリにより制限されるのを回避するため、イメージコンテンツ及び／又はイメージコンテンツの特性（平均、標準偏差、エントロピー）は、記述的な情報のみで、又は記述的な情報に合わせて、視聴履歴を評価するための基本として利用される。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することができ、これにより、プログラムコンテンツがステレオタイプのプロファイルの生成で直接的に利用されるので非常に高い精度で、彼又は彼女自身の関心に最も近いアイテムをもつ彼又は彼女のプロファイルを初期化する。
【０００８】
上述の内容は、当業者が以下の本発明の詳細な説明を良好に理解する場合があるように、本発明の特徴及び技術的な利点をむしろ広く概説している。本発明の更なる特徴及び利点は、本発明の請求の主題を形成するものであって、以下に説明される。当業者であれば、本発明の同じ目的を実行するための他の構成を変更又は設計するための基本として開示される概念及び特定の実施の形態を容易に使用する場合があることを理解されるであろう。当業者であれば、かかる等価な構成がその広い形態で本発明の精神及び範囲から逸脱しないことを理解されるであろう。
【０００９】
以下の本発明の実施の形態を理解する前に、本明細書を通して使用される所定の単語又は句の定義を説明することを有利な場合がある。単語「含む“include”」及び「有する“comprise”」並びにその派生語は、限定することのない包含を意味しており、単語「又は“or”」は、及び／又は“and/or”を示す包括的であることを示し、句「に関連する“associated  with”、“associated  therewith”」並びにその派生語は、「〜内に含まれる“be  included  within”」、「〜と相互接続される“be  interconnected  with”」、「含む“contain”」、「〜内に含まれる“be  contained  within”」、「〜に又は〜と接続する“connect  to  or  with”」、「〜に又は〜と結合する“couple  to  or  with”」、「〜と通信可能である“be  communicable  with”」、「〜と共同する“cooperate  with”」、「インタリーブする“interleave”」、「並置する“juxtapose”」、「〜の近くにある“be  proximate  to”」、「〜に又は〜と結合する“be  bound  to  or  with”」、「有する“have”」、「〜の特性を有する“have  a  property  of”」等を含むことを意味し、単語「コントローラ“controller”」は、かかる装置がハードウェアで実現されるか、ファームウェアで実現されるか、又はソフトウェアで実現されるか、若しくはそれらのうちの少なくとも２つの組み合わせで実現されるかで、装置、システム、又は少なくとも１つの動作を制御するその一部を意味している。なお、特定のコントローラと関連する機能は、ローカル又はリモートであるかで中央集約化又は分散される場合がある。所定の単語及び句の定義は、本明細書を通して提供され、当業者であれば、大部分ではない場合、かかる定義された単語及び句の将来的な使用と同様に、多くの例で係る定義が適用されることを理解されたい。
【００１０】
本発明及び本発明の利点に関する更に完全な理解のため、添付図面と共に以下の説明が行われ、図面では、同じ参照符号は同じ対象物を示している。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下に説明される図１〜図８、及び本明細書で本発明の原理を説明するために使用される各種実施の形態は、例示するものであって、本発明の範囲を限定するものと解釈されるべきではない。当業者であれば、本発明の原理が適切に構成された装置で実現される場合があることを理解されたい。
【００１２】
図１は、本発明の１実施の形態に従って初期化されるユーザプロファイルを利用したテレビ番組推薦ツールを示している。例示的なテレビ番組推薦ツールは、ビデオレコーディング装置、衛星、地上波又はケーブルテレビジョン受信機、コンビネーション受信機及びレコーディング装置等の内部にある、ハードウェア、ソフトウェア又はそれらの組み合わせである場合がある。当業者であれば、適切な受信機及び／又はレコーディング装置の完全な構成及び動作が図面で示されておらず、本明細書で記載されていないことを認識されるであろう。代わりに、簡単さ及び明確さのため、本発明にとって固有であるか、又は本発明の理解のために必要な受信機及び／又はレコーディング装置のみが示され、本明細書で記載されている。さらに、本明細書で記載される原理は、たとえば、パーソナルコンピュータ又はセットトップボックス等での使用のためにユーザの行動（たとえば、購入履歴）の評価に基づいて、他のタイプの推薦ツールに適用される場合がある。
【００１３】
さらに、推薦ツール１００は、１つのシステムにより機能の一部が提供され、その結果が更なる処理又は使用のために第二の装置に送信されるような、分散されるやり方で実現される場合がある。
【００１４】
推薦ツール１００は、少なくとも部分的に初期化されるか又は暗黙的に更新される、ユーザプロファイルに基づいて特定の視聴者にとって潜在的に関心のあるプログラムを識別するため、（電子番組ガイドのような）プログラムデータベース２００内でプログラムを評価する。推薦されたプログラム１０１のセットは、（図示せず）ディスプレイでユーザに提供される。
【００１５】
本発明では、ユーザプロファイルは、少なくとも部分的に初期化されるか又は暗黙的に更新されるが、推薦ツール１００は、その視聴者の視聴履歴１４０が正確な推薦のために全て利用可能であるか、又は十分に利用可能に開発される前に、特定の視聴者にとって合理的に正確な番組推薦を生成可能である。推薦ツール１００は、特定の視聴者に対して潜在的な関心のある番組を推薦するために、１以上の第三者の視聴者について視聴履歴１３０又は類似のプロファイル情報を始めに利用する。一般に、第三者の視聴履歴１３０又はユーザプロファイル情報は、特定の視聴者とより大きな母集団の代表である１以上のサンプルの母集団の間での属性（年齢、収入、性別、学歴）の類似性に基づいて選択される。
【００１６】
図１に示されるように、第三者の視聴履歴１３０は、対応するサンプルの母集団により視聴されたか又は視聴されない番組からなるセットを含んでいる。視聴される番組のセットは、所与のサンプルの母集団により実際に視聴された番組を観察することで識別され、視聴されない番組のセットは、たとえば、サンプルの母集団により視聴されなかった番組データベース２００内の番組をランダムにサンプリングすることで識別される。推薦ツール１００は、代表的なサンプルの母集団の典型的な視聴パターンを反映するステレオタイプのプロファイルを発生するため、第三者の視聴履歴１３０を処理する。ステレオタイプのプロファイルは、幾つかのやり方で互いに類似するテレビ番組（データポイント）のクラスタである。このように、所与のクラスタ又はステレオタイプのプロファイルは、特定のパターンを示している第三者の視聴履歴１３０からテレビ番組の特定のセグメントに対応する。
【００１７】
第三者の視聴履歴１３０は、ある特定のパターンを示す番組のクラスタを提供するため、本発明に従って処理される。その後、ユーザは、対応する属性のメタデータ及び好みに基づいて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に最も近いプログラムで彼又は彼女のプロファイルを初期化することができる。次いで、ステレオタイプのプロファイル（stereotypical  profile）は、それらの視聴又は記録パターンに依存して、それぞれ個々のユーザの特化した個人的な視聴の行為、及び番組に与えられるフィードバックに向けて調節及び進化する。１実施の形態では、ユーザ自身の視聴履歴１４０からの番組は、第三者の視聴履歴１３０からのプログラムよりも番組のスコアを決定するときに高い重みに従うことができる。
【００１８】
推薦ツール１００は、中央処理装置（ＣＰＵ）のようなプロセッサ１１５、並びにＲＡＭ及び／又はＲＯＭのようなメモリ１２０を含む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計算装置として実施される場合がある。また、テレビジョン推薦ツール１００は、たとえばセットトップ端末又はディスプレイ（図示せず）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がある。さらに、テレビ番組推薦ツール１００は、カリフォルニア州サニーベイルのＴｉｖｏ社から商業的に入手可能なＴｉｖｏ（登録商標）システムのような、又は本発明の特徴及び機能を実行するために変更される他のテレビ番組推薦ツールのような利用可能なテレビ番組推薦ツールとして実施される場合がある。
【００１９】
図１に示すように、図２〜図８と共に以下に更に説明されるように、テレビ番組推薦ツール１００は、番組データベース２００、ステレオタイププロセス３００、クラスタリングルーチン４００、平均計算ルーチン５００、距離計算ルーチン６００、及びクラスタ性能評価ルーチン８００を含んでいる。一般に、プログラムデータベース２００は、公知の電子番組ガイドとして実施され、所与の時間インターバルで利用可能なそれぞれのプログラムについての情報を記録又は含んでいる場合がある。ステレオプロファイルプロセス３００は、（ｉ）代表的な視聴者により視聴されたテレビ番組の典型的なパターンを反映するステレオプロファイルを生成するため、第三者の視聴履歴１３０を処理し、（ｉｉ）ユーザが最も関連のあるステレオタイプを選択するのを可能にし、これにより、彼又は彼女のプロファイルを初期化し、（ｉｉｉ）選択されたステレオタイプに基づいた推薦を発生する。
【００２０】
クラスタリングルーチン４００は、１つのクラスタにおけるポイント（テレビジョンプログラム）が他のクラスタよりもそのクラスタの平均に近くなるように、第三者の視聴履歴１３０（データセット）をクラスタに分割するためにステレオオタイプのプロファイルプロセス３００により呼ばれる。クラスタリングルーチン４００は、クラスタの記号平均を計算するため、平均計算ルーチン５００を呼ぶ。距離計算ルーチン６００は、所与のテレビ番組と所与のクラスタの平均との間の距離に基づいて、それぞれのクラスタに対するテレビ番組の近さを評価するためにクラスタリングルーチン４００により呼ばれる。最終的に、クラスタリングルーチン４００は、クラスタを生成するための停止又は終了基準が満たされたときを判定するため、クラスタリング性能評価ルーチン８００を呼ぶ。
【００２１】
図２は、本発明の１実施の形態に従って初期化されるユーザプロファイルを利用したテレビ番組推薦ツール内で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り、例示的な実施の形態における図１の電子番組ガイド（ＥＰＧ）２００を備えている。先に示されるように、プログラムデータベース２００は、所与の時間間隔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２に示されるように、プログラムデータベース２００は、それぞれが所与の番組と関連されるレコード２０５〜２２０のような複数の記録を含んでいる。それぞれの番組について、プログラムデータベース２００は、フィールド２４０及び２４５のそれぞれでプログラムと関連する日付／時間及びチャネル（チャネルコールサイン又はネットワークアフィリエーション）を含んでいる。
【００２２】
本発明は、番組に関するシンボル情報を使用して、ステレオタイプのプロファイルを構築することを試みる。この目的のために、ジャンル、俳優、タイトル、言語（英語、スペイン語、フランス語等）、番組評価（嫌な言語、性、バイオレンス、ヌード）等のような番組を記述するデータに関するシンボル情報が使用される場合がある。しかし、番組を記述するデータに基づいてシンボルデータからの（以下に更に詳細に記載されるクラスタリングルーチンのような）かかるステレオタイプのプロファイルを駆動するために利用される技術がいかに洗練されているかに関わらず、正確なステレオタイプのプロファイルの導出における全体のパフォーマンスは、豊富さの程度及び／又は番組記述データの詳細により制限される。
【００２３】
たとえば、視聴者のなかにはクリケットを楽しむものがおり、他の視聴者には、シャトル又はバドミントンを好むものがいる。クリケットを楽しむ視聴者が互いにグループ化され、シャトル／バドミントンを好む視聴者が互いに個別にグループ化されるという期待が存在する。しかし、番組を記述するデータがクリケット又はシャトル／バドミントンのいずれかが個別に指定されるカテゴリを含んでいない場合に、かかるグルーピングは可能ではない。結果的に、クリケット、シャトル／バドミントン又はそれらの両者を楽しむ全ての視聴者は、互いにグループ化される。
【００２４】
本発明では、ステレオタイプのプロファイルの導出におけるユーザの適切なグループ化は、番組の記述データを通して間接的よりはむしろ番組のコンテンツに直接的に関連するシンボルデータを利用することで容易にされる。したがって、番組のイメージコンテンツ（又は少なくともの代表的なシンボルデータ）は、１以上のフィールド２５０〜２７０で識別される。記憶又は表示されるイメージコンテンツは、平均、標準偏差、エントロピー等のような番組フレーム（全体の番組のフレーム又は選択された番組「クリップ」のフレーム）について抽出された画像の特徴、番組又は選択されたクリップからのキーフレーム、又は番組に関するトレイラ又は広告のうちの１つ以上である場合がある。キーフレーム、トレイラ又は広告は、先に記載されたような抽出された平均、標準偏差、又はエントロピー番組画像の特性を導出するために直接的に記憶／表現、又は利用される場合がある。
【００２５】
それぞれの番組について、タイトル、ジャンル、俳優、及び／又は評価（嫌な言語、性、バイオレンス、ヌード等）のような任意に番組を記述する情報、又はその代表的なシンボル情報は、フィールド２５０〜２７０で識別される。番組の期間のような（図示せず）更なる公知の特性は、プログラムデータベース２００に含まれるか表現することができる。
【００２６】
図３は、本発明の１実施の形態に係るステレオタイプのプロファイルプロセスの例示的な実現を説明する高水準のフローチャートである。先に示されたように、ステレオタイプのプロファイルプロセス３００は、（ｉ）代表的な視聴者により視聴されるテレビジョン番組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第三者の視聴履歴１３０を処理し、（ｉｉ）ユーザが最も関連するステレオタイプを選択可能であって、これにより彼又は彼女のプロファイルを初期化し、及び（ｉｉｉ）選択されたステレオタイプに基づいた推薦を生成する。第三者の視聴履歴１３０の処理は、たとえばリサーチ施設においてオフラインで実行される場合があり、テレビ番組推薦ツール１００は、ユーザによる選択のために生成されたステレオタイプのプロファイルでインストールされてユーザに提供することができる。
【００２７】
このように、図３に示されるように、ステレオタイプのプロファイルプロセス３００は、ステップ３１０の間に第三者の視聴履歴１３０を最初に収集する。その後、ステレオタイププロファイル処理３００は、ステップ３２０の間に図４と共に以下に説明されるクラスタリングルーチン４００を実行し、ステレオタイプのプロファイルに対応する番組のスラスタを生成する。以下に更に説明されるように、例示的なクラスタリングリーチン４００は、視聴及び処理履歴データセット１３０に対して、「ｋ平均“k-means”クラスタルーチン」のような統括されないデータクラスタリングアルゴリズムを利用する場合がある。先に示されたように、クラスタリングルーチン４００は、１つのクラスタにおけるポイント（テレビ番組）は、他のクラスタ以外のそのクラスタの平均（中央）に近いように、第三者の視聴履歴１３０をクラスタに区分する。
【００２８】
次いで、ステレオタイプのプロファイルプロセス３００は、それぞれのステレオタイプのプロファイルを特徴付けるステップ３３０の間に、１以上のラベルをそれぞれのクラスタに割り当てる。１つの例示的な実施の形態では、クラスタの平均は、全体のクラスタの代表的なテレビジョン番組になり、平均の番組の特徴は、クラスタをラベル付けするために使用することができる。たとえば、テレビ番組推薦ツール１００は、ジャンルがそれぞれのクラスタについて支配的な特性又は定義する特性であるように構成することができる。
【００２９】
ラベル付けされたステレオタイプのプロファイルは、ユーザの関心に最も近いステレオタイプのプロファイルの選択についてステップ３４０の間にそれぞれのユーザに提供される。それぞれ選択されたクラスタを構成する番組は、そのステレオタイプの「典型的な視聴履歴」として考えることができ、それぞれのクラスタのステレオタイプのプロファイルを構築するために使用することができる。このように、視聴履歴は、選択されたステレオタイプのプロファイルからの番組を含んで、ステップ３５０の間にそのユーザについて生成される。最終的に、前のステップで発生された視聴履歴は、番組の推薦を得るためにステップ３６０の間に番組推薦ツールに与えられる。番組推薦ツールは、当業者にとって明らかなように本実施の形態で変更されるように、先に参照されたツールのように、従来の番組推薦ツールとして実施される場合がある。プログラム制御は、ステップ３７０の間に終了する。
【００３０】
図４は、本発明の特徴を組み込んだクラスタリングルーチン４００の例示的な実現を説明するフローチャートである。前に示されるように、クラスタリングルーチン４００は、１つのクラスタにおけるポイント（テレビジョンプログラム）が他のクラスタよりもそのクラスタの平均（中央）に近いように、第三者の視聴履歴１３０をクラスタに区分するため、ステップ３２０の間にステレオタイプのプロファイルプロセス３００により呼ばれる。一般に、クラスタリングルーチンは、サンプルデータセットにおける例のグループ化を発見するという管理されないタスクに焦点を合わせる。本発明は、ｋ平均クラスタリングアルゴリズムを使用してデータセットをｋ個のクラスタに区分する。以下に説明されるように、クラスタリングルーチン４００に対する２つのメインパラメータは、（ｉ）図６と共に以下に説明される特定の視聴履歴について最も近いクラスタを発見するために利用されるそれぞれの番組の属性のためのシンボルデータの距離メトリック、及び（ｉｉ）生成するクラスタの数ｋである。
【００３１】
例示的なクラスタリングルーチン４００は、例となるデータの更なるクラスタリングが分類の精度における改善を生じないときに安定なｋに到達した条件により、ｋの動的な値を利用する。さらに、クラスタサイズは、空のクラスタが記録されるポイントにインクリメントされる。したがって、クラスタリングは、自然なクラスタのレベルに到達したときに停止する。
【００３２】
図４に示されるように、クラスタリングルーチン４００は、ステップ４１０の間にｋのクラスタをはじめに確率する。例示的なクラスタリングのルーチン４００は、最少の数、すなわち２つのクラスタを選択することで開始する。この固定された数について、クラスタリングルーチン４００は、一方又は両方のクラスタにおいてそれぞれの視聴履歴を配置するため、全体の視聴履歴データセット１３０を処理し、数回の繰返しを通して、安定であると考えられる（すなわち、アルゴリズムが別の繰返しを通して進む場合であっても、一方のクラスタから別のクラスタに移動する番組がない）２つのクラスタに到達する。現在のｋ個のクラスタは、１以上の番組でステップ４２０の間に初期化される。
【００３３】
１つの例示的な実現では、第三者の視聴履歴１３０から選択された幾つかのシードプログラムにより、ステップ４２０の間にクラスタが初期化される。クラスタを初期化する番組は、ランダム又は順次に選択される場合がある。順次的な実現では、クラスタは、視聴履歴１３０における第一の番組で開始する番組であるか、又は視聴履歴１３０におけるランダムな位置で開始する番組で初期化される場合がある。更なる別の変形例では、それぞれのクラスタを初期化する番組数が変動する場合もある。最終的に、クラスタは、第三者の視聴履歴１３０における番組からランダムに選択された特性値を含む１以上の「仮想の」番組で初期化される場合がある。
【００３４】
その後、クラスタリングルーチン４００は、それぞれのクラスタの現在の平均を計算するため、ステップ４３０の間に、図５と共に以下に説明される平均計算ルーチン５００を始動する。次いで、クラスタリングルーチン４００は、それぞれのクラスタに対する第三者の視聴履歴１３０におけるそれぞれの番組の距離を決定するため、図６と共に以下に説明される、距離計算ルーチン６００を実行する。次いで、視聴履歴１３０におけるそれぞれの番組は、ステップ４６０の間に最も近いクラスタに割り当てられる。
【００３５】
あるクラスタから別のクラスタに番組が移動したかを判定するため、ステップ４７０の間にテストが実行される。あるクラスタから別のクラスタに移動したとステップ４７０の間に判定された場合、プログラム制御はステップ４３０に戻り、安定なクラスタのセットが識別されるまで、先に記載されたやり方で継続する。しかし、あるクラスタから別のクラスタに番組が移動されないとステップ４７０の間に判定された場合、プログラム制御はステップ４８０に進む。
【００３６】
指定された性能基準が満たされているか、又は空のクラスタが識別されたか（集合的に、「停止基準」）を判定するため、ステップ４８０の間に更なるテストが実行される。停止基準が満たされないとステップ４８０の間に判定された場合、ｋの値はステップ４８５の間にインクリメントされ、プログラム制御はステップ４２０に戻り、先に記載されたやり方で継続する。しかし、停止基準が満たされたとステップ４８０の間に判定された場合、プログラム制御が終了する。停止基準の評価は、図８と共に以下に更に説明される。
【００３７】
例示的なクラスタリングルーチン４００は、１つのクラスタに番組を配置し、いわゆるクリスプクラスタを生成する。更なる変化例では、特定の例（テレビ番組）について多くのクラスタに部分的に属するのを可能にするファジークラスタリングを利用する。ファジークラスタリング方法では、テレビ番組には、テレビ番組がクラスタの平均にどの位近いかを表す重みが割り当てられている。重みは、クラスタの平均からのテレビ番組の距離の逆平方に依存することができる。１つのテレビ番組と関連される全てのクラスタの重みの合計は、１００％にまで加えなければならない。
【００３８】
図５は、本発明の特徴を組み込んだ平均計算ルーチン５００の例示的な実現を記載するフローチャートである。先に示されたように、平均計算ルーチン５００は、クラスタのシンボル平均を計算するためにクラスタリングルーチン４００により呼ばれる。数値データについて、平均は、分散を最少にする値である。概念をシンボルデータに拡張して、クラスタの平均は、クラスタ内の分散Ｖａｒ（Ｊ）
【数１】
2006506886.tif 000003
を最小にする値ｘu及びクラスタの半径（又はクラスタの範囲）
【数２】
2006506886.tif 000004
を発見することで定義することができる。ここで、Ｊは同じクラス（視聴されている又は視聴されていない）からのテレビ番組のクラスタであり、ｘiは、番組ｉのシンボル特性値であり、ｘuは、Ｖａｒ（Ｊ）が最少にされるようなＪにおけるテレビ番組のうちの１つからの特性値である。
【００３９】
このように、図５で示されるように、平均計算ルーチン５００は、ステップ５１０で、現在所与のクラスタにおける番組をはじめに識別する。考慮中の現在のシンボルの属性について、クラスタＪの分散は、それぞれ可能なシンボル値ｘuについてステップ５２０の間に式（１）を使用して計算される。分散を最小にするシンボル値ｘuは、ステップ５３０の間に平均値として選択される。考慮されるべき更なるシンボルの属性が存在するかを判定するため、ステップ５４０の間にテストが実行される。考慮されるべき更なるシンボル属性が存在するとステップ５４０の間に判定された場合、プログラム制御はステップ５２０に戻り、先に記載されたやり方で継続する。しかし、考慮されるべき更なるシンボル属性が存在しないとステップ５４０の間に判定された場合、プログラム制御は、クラスタリングルーチン４００に戻る。
【００４０】
計算に関して、Ｊにおけるそれぞれのシンボル特性値は、ｘuとして試みられ、分散を最小にするシンボル値は、クラスタＪにおいて考慮中のシンボル属性について平均となる。可能性のある２つのタイプの平均計算が存在し、すなわち、番組ベースの平均と特性ベースの平均である。本実施の形態で説明される例示的な平均計算ルーチン５００は、特徴ベースであり、ここで結果的に得られるクラスタの平均は、シンボル属性の平均がその可能な値のうちの１つでなければならないため、クラスタＪにおける例（番組）から導出された特性値から構成される。
【００４１】
しかし、クラスタ平均は、「仮想的な」テレビ番組である場合があることを述べることは重要である。この仮想的な番組の特性値は、キーフレーム又は例（すなわちＥＢＣ）のうちの１つから導出された画像特性又は記述的なデータアイテム、及び例の別のもの（すなわち、現実的にＥＢＣで放送されることはないＢＢＣワールドニュース、）から導出された画像特性又はタイトル値を含んでいる。したがって、最小の分散を示す特性は、その特性の平均を表すために選択される。プロセスが全ての特性（すなわちシンボルの属性）が考慮されたことをステップ５４０の間に判定するまで、平均計算ルーチン５００は、全ての画像及び記述的な特性の位置について繰り返される。このように得られた結果的に得られた仮想的な番組は、クラスタの平均を表現するために使用される。
【００４２】
更なる変形例では、分散のための式（１）において、ｘiは、テレビ番組ｉそれ自身について画像の特性及び／又は番組記述データであり、どうように、ｘuは、クラスタＪにおける番組のセットを通して分散を最小にするクラスタＪにおける番組である。このケースでは、番組間の距離えあって、個々の特性値ではないものは、最小にされるべき関連するメトリックである。さらに、このケースにおける結果的に得られる手段は、仮想的な番組ではないが、セットＪから正しく採集された番組である。クラスタＪにおいて全ての番組を通して分散を最小にするクラスタＪで発見された番組は、クラスタの平均を表現するために使用される。
【００４３】
先に説明された例示的な平均計算ルーチン５００は、（特性ベース又は番組ベースの実現のいずれかで）それぞれ可能性のある特性について単一の特性値を使用してクラスタの平均を特徴付けする。しかし、平均計算の間にそれぞれの特性について唯一の特性値に頼ることは、平均はクラスタにとってもはや代表的なクラスタの中央であるので、不適切なクラスタリングを導くことがある。言い換えれば、唯一の番組によりクラスタを表現することが望まれない場合があるが、むしろ、平均又は複数の平均を表す複数の番組がクラスタを表現するために利用される場合がある。したがって、更なる変形例では、クラスタは、それぞれ可能な特性について複数の平均又は複数の特性値により表現される場合がある。したがって、分散を最小にする（特性ベースのシンボル平均について）Ｎ個の特性又は（番組ベースのシンボル平均について）Ｎ個のプログラムは、ステップ５３０の間に選択され、ここでＮは、クラスタの平均を表現するために使用される番組数である。
【００４４】
先に示されたように、距離計算ルーチン６００は、所与のテレビ番組と所与のクラスタの平均との間の距離に基づいて、それぞれのクラスタへの特定のテレビジョン番組の近さを評価するため、クラスタリングルーチン４００により呼ばれる。計算された距離のメトリックは、クラスタの範囲を決定するため、サンプルデータセットにおける様々な例の間での区別を定量化する。ユーザプロファイルをクラスタリングするのを可能にするため、視聴履歴における２つのテレビ番組間の距離が計算されなければならない。一般に、互いに近いテレビ番組は、１つのクラスタに含まれる傾向にある。ユークリッド距離、マンハッタン距離及びマハラノビス距離のような数値ベクトル間の距離を計算するため、多数の比較的簡単な技術が存在する。
【００４５】
既存の距離計算技術は、テレビ番組はシンボル特性値から主に構成されるので、テレビ番組ベクトルのケースで使用することができない。たとえば、２００２年１０月２２日の午後７時にＥＢＣで放送された“Ｆｒｉｅｎｄｓ”のエピソードのような２つのテレビ番組、及び２００２年１０月２５日の午後８時にＦＥＸで放送された“Ｔｈｅ  Ｓｉｍｐｓｏｎｓ”のエピソードは、以下の特性ベクトルを使用して表現することができる。
【表１】
2006506886.tif 000005
明らかに、公知の数値の距離のメトリクスは、画像特性値“ＸＸＸ”と“ＹＹＹ”との間の距離、又は記述的な特性値“ＥＢＣ”と“ＦＥＸ”との間の距離を計算するために使用することができない。ＶＤＭ（Value  Difference  Metrics）は、シンボル特性値の領域における特性値間の距離を測定するための既存の技術である。ＶＤＭ技術は、それぞれの特性のそれぞれ可能な値について全ての例の分類の全体の類似性を考慮する。この方法を使用して、全ての特性値間の距離を定義するマトリクスは、トレイニングセットにおける例に基づいて統計的に導出される。シンボル特性値の間の距離を計算するためのＶＤＭ技術の更に詳細な説明について、たとえば、Stanfill  and  Waltz“Toward  Memory-Based  Reasoning”  Communications  of  the  ACM,  29:12,  1213-1228  (1986)を参照されたい。
【００４６】
本発明は、２つのテレビ番組又は他の関心のあるアイテムの間での特性値での距離を計算するため、ＶＤＭ技術又はその変形例を利用する。オリジナルのＶＤＭプロポーザルは、２つの特性値間の距離の計算において重みの項を利用し、これにより、距離のメトリックを非対称にする。モディファイドＶＤＭ（ＭＶＤＭ）は、距離のマトリクスを対称にするために重みの項を省略する。シンボル特性値間の距離を計算するためのＭＶＤＭ技術のより詳細な説明のため、たとえば、Cost  and  Salzberg,  “A  Weighted  Nearest  Neighbor  Algorithm  For  Leaning  With  Symbolic  Features”  Machine  Learning,  Vol.10,  57-58,  Boston,  MA,  Kluwer  Publishers  (1993)を参照されたい。
【００４７】
ＭＶＤＭによれば、特定の特性について２つの値Ｖ１とＶ２との間の距離δは、以下により与えられる。
【数３】
2006506886.tif 000006
本発明の番組推薦の環境では、このＭＶＤＭの式（３）は、「視聴された“watched”」クラス及び「視聴されてない“not  watched”」クラスを処理するために変換される。
【数４】
2006506886.tif 000007
式（４）では、Ｖ１及びＶ２は、考慮中の特性について２つの可能な値である。先の例を継続して、第一の値又は値のセットＶ１は、特性の「チャネル」について“ＸＸＸ”（又は“ＸＸＸ”及び“ＥＢＣ”）に等しく、第二の値又は値のセットＶ２は、“ＹＹＹ”（又は“ＹＹＹ”及び“ＦＥＸ”）に等しい。値の間の距離は、例が分類される全てのクラスを通した合計である。本発明の例示的な番組推薦ツールの実施の形態の関連するクラスは、「視聴された」及び「視聴されていない」である。Ｃｌｉは、クラスｉ（ｉは１に等しく、クラスが視聴されたことを意味する）に分類された回数Ｖ１（ＸＸＸ）であり、Ｃ１（Ｃｌtotal）は、データセットで生じた全体の回数Ｖ１である。値“ｒ”は定数である、通常１に設定される。
【００４８】
式（４）により定義されるメトリックは、全ての分類について同じ相対的な周波数で生じる場合、類似であるとして値を識別する。項Ｃｌ１／Ｃ１は、問題の特性が値Ｖ１を有すると仮定して、中央の残差がｉとして分類される可能性を表している。したがって、全ての可能性のある分類について類似の確率を与える場合に２つの値は類似である。式（４）は、全ての分類を通してこれらの確率の差の合計を発見することで、２つの値の間の全体の類似性を計算する。２つのテレビ番組間の距離は、２つのテレビ番組ベクトルの対応する特性値間の距離の合計である。
【００４９】
図７Ａは、特性「チャネル」に関連する特性値にための距離テーブルの一部である。図７Ａ内のデータは、それぞれのクラスについてそれぞれのチャネル特性値の発生回数を表現又はプログラムする。図７Ａに示される値は、例示的な第三者の視聴履歴１３０からとられている。
【００５０】
図７Ｂは、ＭＶＤＭ式（４）を使用して図７Ａで示される例示的なカウントから計算されるそれぞれの特性値のペア間の距離を示している。直観的に、ＸＸＸ及びＹＹＹは、大部分が視聴されたクラスで生じ、視聴されていないクラスで生じていないので（ＹＹＹは小さな視聴されていないコンポーネントを有する）、互いに「接近」しているべきである。図７Ｂは、ＸＸＸとＹＹＹとの間の微小な（非ゼロの）距離でこの直観を確認する。画像の特性ＺＺＺは、他方で、視聴されないクラスで大部分が生じ、このデータセットについて、ＸＸＸ及びＹＹＹの両者に対して「遠い」はずである。図７Ｂは、ＸＸＸとＺＺＺとの間の距離を、最大の可能性のある距離２．０から外れて１．８９５にプログラムする。同様に、ＹＹＹとＺＺＺとの間の距離は、１．８２８の値で高い。
【００５１】
したがって、図６に示されるように、距離計算ルーチン６００は、ステップ６１０の間に第三者の視聴理的１３０における番組をはじめに識別する。考慮中の現在の番組について、距離計算ルーチン６００は、（平均計算ルーチン５００により決定される）それぞれのクラスタの平均の対応する特性に対して、ステップ６２０の間にそれぞれのシンボル特性値の距離を計算するために式（４）を使用する。
【００５２】
現在の番組とクラスタの平均との間の距離は、ステップ６３０の間に、対応する特性の値の間の距離を集合することで計算される。考慮されるべき第三者の視聴履歴１３０に更なる番組が存在するかを判定するため、ステップ６４０の間にテストが実行される。考慮されるべき第三者の視聴履歴１３０における更なる番組が存在するとステップ６４０の間に決定された場合、ステップ６５０の間に次のプログラムが識別され、プログラム制御はステップ６２０に進み、先に記載されたやり方で継続する。
【００５３】
しかし、考慮すべき第三者の視聴履歴１３０において更なる番組が存在しないとステップ６４０の間に判定された場合、プログラム制御は、クラスタリングルーチン４００に戻る。
【００５４】
先に説明されたように、クラスタの平均は、（特性ベースの実現であるか、番組ベースの実現であるかで）それぞれ可能性のある特性の多数の特性値を使用して特徴付けされる場合がある。複数の平均からの結果は、投票による世論調査の決定に到達するため、距離計算ルーチン６００の変化によりプールされる。たとえば、距離は、番組の所与の特性値と各種の平均の対応する特性値のそれぞれとの間でステップ６２０の間に計算される。最短の距離の結果はプールされ、たとえば、世論調査の決定に到達するように多数決又は専門家の混成を利用することで、投票のために使用される。より詳細なかかる技術の説明のため、たとえば、J.  Kittler  et  al.,  “Combining  Classifiers”  in  Proc.  of  the  13th  Int’l  Conf.  on  Pattern  Recognition,  Vol.  II,  897-901,  Vienna,  Austria,  (1996)を参照されたい。
【００５５】
先に示されたように、クラスタリングルーチン４００は、クラスタを生成するための停止基準が満たされたときを判定するため、図８に示されるクラスタリング性能評価ルーチン８００を呼ぶ。例示的なクラスタリングルーチン４００は、例となるデータの更なるクラスタリングが分類の精度における如何なる改善をも生じないときに安定なｋに到達されたという条件によりｋの動的な値を利用する。さらに、クラスタサイズは、エンプティクラスタが記録されるポイントにインクリメントすることができる。したがって、クラスタリングは、自然なクラスタのレベルに到達したときに停止する。
【００５６】
例示的なクラスタリング性能評価ルーチン８００は、クラスタリングルーチン４００の分類精度をテストするため、第三者の視聴履歴１３０（テストデータセット）からの番組のサブセットを使用する。テストセットにおけるそれぞれの番組について、クラスタリング性能評価ルーチン８００は、それに最も近いクラスタを決定し（どのクラスタの平均が最も近いか）、考慮中のクラスタ及び番組のクラスラベルを比較する。一致したクラスラベルのパーセンテージは、クラスタリングルーチン４００の精度に変換する。
【００５７】
したがって、図８に示されるように、クラスタリング性能評価ルーチン８００は、テストデータセットとしての役割を果たすように、ステップ８１０の間に第三者の視聴履歴１３０からの番組のサブセットを始めに収集する。その後、クラスラベルは、視聴されたクラスタ及び視聴されていないクラスタにおける番組のパーセンテージに基づいて、ステップ８２０の間にそれぞれのクラスタに割り当てられる。たとえば、クラスタにおける番組の大部分が視聴された場合、クラスタには、「視聴された」のラベルが割り当てられる。
【００５８】
テストセットにおけるそれぞれの番組に最も近いクラスタは、ステップ８３０に間に識別され、割り当てられたクラスタのクラスラベルは、番組が実際に視聴されたか否かは比較される。クラスタの平均を表すために複数の番組が使用される実現では、（それぞれの番組に対する）平均距離又は投票スキームが利用される場合がある。一致したクラスラベルのパーセンテージは、プログラム制御がクラスタリングルーチン４００に戻る前に決定される。分類精度が所定の閾値に到達した場合に、クラスタリングルーチン４００は終了する。
【００５９】
本発明は、イメージコンテンツ直接的に基づいて、番組に関する記述情報のみ、又は記述情報と組み合わせてステレオタイプのプロファイルを構築するやり方で視聴の好みのクラスタリングを可能にする。クラスタリングの性能は、視聴履歴のサブセットである番組に関する記述情報のボキャブラリの豊富さにより制限されない。ひとたびステレオタイプのプロファイルが生成されると、より大きな人気の視聴の関心を表すプロファイルが利用され、正確な推薦のために十分な視聴履歴が始めにない個人について推薦ツールをジャンプして開始する。
【００６０】
本発明は完全に機能的なシステムの環境で記載されたが、当業者であれば、本発明のメカニズムの少なくとも１部は様々な形態での命令を含むマシン使用可能な媒体の形態で配信可能であり、本発明は、該配信を実際に実行するために利用される媒体を搬送する特定のタイプの信号に関わらず、同様に適用することができることを理解されたい。マシン使用可能な媒体の例は、不揮発性、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）又はＥＥＰＲＯＭ（Erasable,  electrically  programmable  read  only  memory）のようなハードコードタイプの媒体、フロプティカルディスク、ハードディスクドライブ及びコンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）又はデジタルバーサティルディスク（ＤＶＤ）のような記録可能なタイプの媒体、並びにデジタル及びアナログ通信リンクのような伝送タイプの媒体を含んでいる。
【００６１】
本発明が詳細に説明されたが、当業者であれば、本実施の形態で開示された本発明の各種の変形例、置き換え、変形例、エンハンス、ニュアンス、グラデーション、より少ないフォーム、代替、レビジョン、改善及びノックオフは、その最も広い形式で本発明の精神及び範囲から逸脱することなしに行う場合がある。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】本発明の１実施の形態に係る初期化されたユーザプロファイルを利用するテレビ番組推薦ツールを示す図である。
【図２】本発明の１実施の形態に係る初期化されたユーザプロファイルを利用するテレビ番組推薦ツール内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３】本発明の１実施の形態に係るステレオタイプのプロファイル処理の例示的な実現を説明する高水準のフローチャートである。
【図４】本発明の１実施の形態に係るクラスタリングルーチンの例示的な実現を説明する高水準のフローチャートである。
【図５】本発明の１実施の形態に係る平均計算ルーチンの例示的な実現を説明する高水準のフローチャートである。
【図６】本発明の１実施の形態に係る距離計算ルーチンの例示的な実現を説明する高水準のフローチャートである。
【図７Ａ】本発明の１実施の形態に係るステレオタイプのプロファイルの導出で利用されるクラスのそれぞれのチャネル特性値の発生回数を含むデータを例示する図である。
【図７Ｂ】図７Ａで示される例示的なカウントから計算されたそれぞれの特性値のペア間の距離を示す図である。
【図８】本発明の１実施の形態に係るクラスタを生成するための停止基準が満たされたときに判定する処理の例示的な実現を説明する高水準のフローチャートである。
【図１】
2006506886.tif 000008
【図２】
2006506886.tif 000009
【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７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８】
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【国際調査報告】
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2006506886.tif 000019
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