(57)【要約】複数の分類モジュールを利用する番組推奨システムが開示される。番組に対応したレコードの受信に応答して、このレコードにより番組に対応するものと示されるプログラミングカテゴリに関連した分類モジュールが番組の推奨を生成するか、またはそのレコードが番組に対応するプログラミングモジュールを示していない場合、各分類モジュールが番組の推奨を生成する。複数の推奨が生成される場合、本システムの番組レコードモジュールがこれらの推奨をランク付けし、最も高くランク付けされた推奨を番組のために利用する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
番組の１つ以上の推奨を生成する方法であって：
前記番組に対応するレコードを受け取るステップ；及び
前記番組が複数のプログラミングカテゴリの第１プログラミングカテゴリに対応していることを前記レコードが示している場合、前記番組の第１推奨を前記第１プログラミングカテゴリに関連する第１分類モジュールから生成するステップ；
からなることを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法であって、さらに、前記番組が前記複数のプログラミングカテゴリの第２プログラミングカテゴリに対応していることを前記レコードが示している場合、前記番組の第２推奨を前記第２プログラミングカテゴリに関連する第２分類モジュールから生成するステップを備えることを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項２記載の方法であって、さらに、前記番組が前記複数のプログラミングカテゴリの１つに割り当てられていることを前記レコードが示していない場合、前記第１推奨と前記第２推奨をそれぞれ前記第１分類モジュールと前記第２分類モジュールから同時に生成するステップを備えることを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項３記載の方法であって、さらに：
前記第１推奨と前記第２推奨をランク付けするステップ；
前記第１推奨が最も高くランク付けされている場合、前記第１推奨を利用するステップ；及び
前記第２推奨が最も高くランク付けされている場合、前記第２推奨を利用するステップ；
を備えることを特徴とする方法。
【請求項５】
複数の番組の推奨を生成するコンピュータシステムであって：
第１番組に対応する第１レコードの受信に応答して、複数のプログラミングカテゴリの前記第１番組に対応する第１プログラミングカテゴリを特定するよう動作可能な番組レコードモジュール；及び
前記第１プログラミングカテゴリに関連し、前記番組レコードモジュールが前記第１プログラミングカテゴリを前記第１番組に対応していると特定すると、前記第１番組の第１推奨を生成するよう動作可能な第１分類モジュール；
からなることを特徴とするコンピュータシステム。
【請求項６】
請求項５記載のコンピュータシステムであって、前記番組レコードモジュールはさらに、第２番組に対応する第２レコードの受信に応答して、前記第２番組に対応する前記第１プログラミングカテゴリを特定するよう動作可能であり、前記第１分類モジュールはさらに、前記番組レコードモジュールが前記第１プログラミングカテゴリを前記第２番組に対応するものと特定すると、前記第２番組の第２推奨を生成するよう動作可能であることを特徴とするコンピュータシステム。
【請求項７】
請求項５記載のコンピュータシステムであって、さらに、前記複数のプログラミングカテゴリの第２プログラミングカテゴリに関連する第２分類モジュールを備えることを特徴とするコンピュータシステム。
【請求項８】
請求項７記載のコンピュータシステムであって、前記番組レコードモジュールはさらに、前記第１番組の受信に応答して、前記第１番組に対応する前記第２プログラミングカテゴリを特定するよう動作可能であり、前記第２分類モジュールは、前記番組レコードモジュールが前記第２プログラミングカテゴリを前記第１番組に対応するものとして特定すると、前記第１番組の第２推奨を生成するよう動作可能であることを特徴とするコンピュータシステム。
【請求項９】
請求項７記載のコンピュータシステムであって、前記番組レコードモジュールはさらに、前記第２レコードの受信に応答して、第２番組に対応する前記第２プログラミングカテゴリを特定するよう動作可能であり、前記第２分類モジュールは、前記番組レコードモジュールが前記第２プログラミングカテゴリを前記第２番組に対応するものと特定すると、前記第２番組の第２推奨を生成するよう動作可能であることを特徴とするコンピュータシステム。
【請求項１０】
請求項８記載のコンピュータシステムであって、前記第１分類モジュールはさらに、前記番組レコードモジュールが前記複数のプログラミングカテゴリの何れも前記第１番組に対応するものとして特定できない場合、前記第１番組の前記第１推奨を生成するよう動作可能であり、前記第２分類モジュールはさらに、前記番組レコードモジュールが前記複数のプログラミングカテゴリの何れも前記第１番組に対応するものとして特定できない場合、前記第１番組の第２推奨を生成するよう動作可能であることを特徴とするコンピュータシステム。
【請求項１１】
請求項１０記載のコンピュータシステムであって、前記番組レコードモジュールはさらに、前記第１推奨と前記第２推奨をランク付けするよう動作可能であり、前記番組レコードモジュールはさらに、前記第１推奨が最も高くランク付けされている場合、前記第１推奨を利用するよう動作可能であり、前記番組レコードモジュールはさらに、前記第２推奨が最も高くランク付けされている場合、前記第２推奨を利用するよう動作可能であることを特徴とするコンピュータシステム。
【請求項１２】
請求項５乃至１１の何れか１項記載のシステムとして機能するよう実行されるとき、プログラム可能な装置を可能にするコンピュータプログラムプロダクツ。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
［発明の背景］
１．発明の技術分野
本発明は、電子プログラムガイドを利用したメディアユーザによる多数のメディアコンテンツの選択の（例えば、テレビ番組、チャットルーム、オンデマンド映像メディアファイル、音声など）管理を支援するシステムに関する。本発明は、より詳細には、ユーザに選択肢を提示し、その提案に基づき行動する（例えば、ユーザのための番組録画）「知能」を有するシステムに関する。
２．従来技術の説明
テレビ視聴者が利用可能なチャンネル数が、そのようなチャンネルにおいて利用可能な番組コンテンツの多様化により増加するに従い、テレビ視聴者が興味を持てるテレビ番組を特定することがますます困難になっている。従来より、テレビ視聴者は、印刷されたテレビ番組ガイドを調べることにより興味のあるテレビ番組を見つけていた。典型的には、そのような印刷されたテレビ番組ガイドは、時間、日付、チャンネル及びタイトルにより利用可能なテレビ番組の格子状のリストを含む。テレビの番組数が増えるに従い、そのような印刷されたガイドを使って所望のテレビ番組を効率的に見つける能力は実際的ではなくなっている。
【０００２】
より最近では、テレビ番組ガイドは電子フォーマットで利用可能になっており、それはしばしば電子番組ガイド（EPG）と呼ばれる。印刷されたテレビ番組ガイドと同様に、EPGは、時間、日付、チャンネル及びタイトルにより利用可能なテレビ番組をリストした格子状のものから構成される。しかしながら、EPGでは、テレビ視聴者はパーソナル化された選好に従い、利用可能なテレビ番組の並び替えや検索が可能である。さらに、EPGでは、利用可能なテレビ番組の画面上での表示が可能である。
【０００３】
従来の印刷されたガイドと比較して、EPGは視聴者が所望の番組をより効率的に見つけることを可能にするが、視聴者には多くの制限が課され、もしそれらが解消されれば所望の番組を特定する視聴者の能力をさらに向上させることができるであろう。例えば、多くの視聴者は、アクション系の番組やスポーツ番組のような特定の番組カテゴリに対する好みを持っている。従って、特定の視聴者が興味を持っている推奨番組群を取得できるよう視聴者の選好がEPGに適用される。
【０００４】
テレビ番組推奨プログラムの設計における究極的な目的は、番組の最善の分類を行うことである。この課題により、ベイズ分類モジュールや決定木分類モジュールのような様々な分類モジュールの開発が進められてきた。ベイズ分類モジュールはパラメータに基づくものであり、そのため番組について多くの仮定が必要である。決定木分類モジュールでは、データが疎な場合、多数のディスジョイント（disjoint）なルールを生成する膨大な計算を要する傾向がある。本発明は、従来の番組推奨分類モジュールのこのような問題を解決するものである。
［発明の概要］
本発明は、従来技術に関する問題点を解消するエキスパートモデル推奨方法及びシステムに関する。本発明の様々な特徴は、新規かつ非自明であり、様々な効果を提供する。ここでカバーされる本発明の本質は添付されるクレームを参照することによってのみ決定されうるが、ここで開示される実施例の特徴が以下で簡潔に説明される。
【０００５】
本発明の１つの形態は、複数の番組の推奨を生成する方法である。第１に、番組に対応するレコードが受け取られる。第２に、この番組に対応するプログラミングカテゴリが特定される。最後に、このプログラムの推奨が、プログラミングカテゴリに関する分類モジュールから生成される。
【０００６】
本発明の第２の形態は、複数の番組の推奨を生成するコンピュータシステムである。本コンピュータシステムは、番組レコードモジュールと分類モジュールから構成される。番組に対応するレコードの受信に応答して、番組レコードモジュールはその番組に対応するプログラミングを特定するよう動作可能である。分類モジュールは、それがこのプログラミングカテゴリに関連している場合、その番組の推奨を生成するよう動作可能である。
【０００７】
本発明の第３の形態は、複数の番組の推奨を生成するコンピュータ読み出し可能な媒体のコンピュータプログラムプロダクツである。本コンピュータプログラムプロダクツは複数のコンピュータ読み出し可能なコードから構成される。プログラムに対応するレコードを受け取るコンピュータ読み出し可能なコード。その番組に対応するプログラミングカテゴリを特定するコンピュータ読み出し可能なコード。その番組の推奨をそれに関連する分類器から生成するコンピュータ読み出し可能なコード。
【０００８】
本発明のこれらの形態や他の形態、特徴及び効果は、添付された図面を参照しながら以下で与えられる好適な実施例の詳細な説明によりさらに明らかになるであろう。しかしながら、以下の詳細な説明及び図面は本発明を制限するものでなく、単なる例示であり、本発明の範囲は添付されたクレーム及びそれと均等なものにより定義される。
【０００９】
図１は、ユーザ１１のための自動番組推奨システム１０を示す。システム１０は、従来タイプのテレビ２０の形式での表示装置と、コンピュータ３０から構成される。コンピュータ３０は、テレビ２０に内蔵されてもよいし、図示されるようにテレビ２０と別々にセットされてもよい。
【００１０】
図示された実施例では、サーバ１６から番組スケジュールデータ（例えば、電子番組ガイド）を受信するため、コンピュータ３０が設置されている。コンピュータ３０は、サーバ１６から他のシステム１０のユーザに関するフィードバックプロファイルデータ、インプリシットな（implicit）プロファイルデータ及び/またはイクスプリシットな（explicit）プロファイルデータをオプショナルに受信することができる。さらに、コンピュータ３０は、チューナー１２（例えば、ケーブルチューナーや衛星チューナー）から番組スケジュールデータを含む映像信号を受信するため設置されている。コンピュータ３０にはまた、ユーザ１１がリモートコントロール１５を介し視聴番組を選ぶことができるよう赤外線ポート３２が備えられる。例えば、ユーザ１１はリモートコントロール１５を利用して、テレビ２０に表示される電子番組ガイドから所望の選択肢をハイライトすることができる。コンピュータ３０はデータベース１３にアクセスして、更新された番組スケジュールデータを受信することができる。このアクセスは、インターネットサービスプロバイダに接続可能な電話線や他の適当なデータ接続により行われる。コンピュータ３０にはさらに、番組スケジュールデータ、ユーザ１１のプロファイルデータ及び他のシステム１０のユーザのプロファイルデータを、ディスク１４のような取り外し可能な記憶媒体を介しアップロードするためのディスクドライブ３１が備えられている。
【００１１】
コンピュータ３０は、構造化された入力を受け取り、規定されたルールに従いこの入力を処理し、処理結果を出力できる任意の形態として構成される。これにより、当業者が思いつくようなテレビ２０の表示制御が可能となる。従って、コンピュータ３０は、デジタル回路、アナログ回路またはその両方から構成されてもよい。またコンピュータ３０は、プログラム可能なマシーン、専用マシーンまたはプログラム可能かつ専用ハードウェアの組み合わせとして構成されてもよい。
【００１２】
図２は、コンピュータ３０の一実施例を示す。図示された実施例では、コンピュータ３０は、ソリッドステートメモリ３４に接続された中央演算処理ユニット（CPU）３３を備える。CPU３３は、インテル系マイクロプロセッサ、モトローラ系マイクロプロセッサあるいは任意のタイプの市販のマイクロプロセッサから構成されうる。メモリ３４は、番組レコードモジュール３５、決定木分類モジュール３６及びベイズ分類モジュール３７に対応したコンピュータ読み出し可能なコードを含むよう電子的、磁気的、光学的あるいは化学的に変更可能なコンピュータ読み出し可能な媒体（例えば、読み出し専用メモリ、消去可能な読み出し専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、コンパクトディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクドライブ及び他の既知の形態）である。さらに、メモリ３４は、ユーザ１１（図１）の視聴者プロファイルデータベース３５と番組レコードの視聴履歴データベース３９を保持する。メモリ３４の中のコンピュータ読み出し可能なコードを実現するために、コンピュータ３０はさらに、任意の制御クロック、インタフェース、信号調節器、フィルタ、アナログーデジタル（A/D）変換器、デジタルーアナログ（D/A）変換器、通信ポート、当業者が思いつくような他のタイプのオペレータを備えることが可能である。
【００１３】
コンピュータ３０の他の実施例では、番組レコードモジュール３５、決定木分類モジュール３６及び/またはベイズ分類モジュールが、例えば、特定用途向け集積回路（ASIC）のようなデジタル回路、アナログ回路、あるいはその両方により部分的または完全に実現されうる。
【００１４】
決定木分類モジュール３６は、例えば、１９９９年１２月１７日出願の米国特許出願第09/466406号「決定木を利用したテレビ番組推奨方法及びシステム（Method  And  Apparatus  For  Recommending  Television  Programming  Using  Decision  Trees）」において開示される決定木のような確立されている概念学習理論に基づく推奨を提供する多数の従来技術によるプログラムの１つである。
【００１５】
ベイズ分類モジュール３７は、例えば、２００１年６月６日出願の米国特許出願第09/875403号「適応型TVプログラム推奨装置（Adaptive  TV  Program  Recommender」において開示されるベイズ分類器のような確率計算を提供する多数の従来技術によるプログラムの１つである。
【００１６】
コンピュータ３０の他の実施例では、メモリ３３は、本出願と同時に出願された米国特許出願第09/875403号「最近傍推奨方法及びシステム（Nearest  Neighbor  Recommendation  Method  and  System）」において開示される１つ以上の最近傍分類モジュールのような追加的分類モジュールを保存することができる。しかしながら、コンピュータ３０の他の実施例では、決定木分類モジュール３６及び/またはベイズ分類モジュール３７はコンピュータ３０から省略可能である。
【００１７】
EPGのような番組スケジュールデータからの番組レコード１７の受信に応答して、CPU３３は番組レコードモジュール３５及び決定木分類モジュール３６の実行、あるいは番組レコードモジュール３５及びベイズ分類モジュール３７の実行を制御し、それによって番組推奨ルーチン４０や５０が実現される。
【００１８】
図３Aはルーチン４０を示している。図示された実施例では、ルーチン４０のステップS４２で、モジュール３５は番組レコード１７により示されるプログラミングカテゴリを特定する。ステップS４２の一実施例では、番組レコード１７は、対応する番組をプログラミングカテゴリに配分するための指標となるショータグ（show  tag）を備える。以下の表１は、ショータグと関連するプログラミングカテゴリのリストを例示している。
【００１９】
【表１】
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ステップS４２の第２の実施例では、番組レコード１７は、対応する番組をプログラミングカテゴリに配分するための指標として複数のキーフィールドを備えている。以下の表２は、番組レコード１７の可能なキーフィールドのリストを例示している。
【００２０】
【表２】
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プログラミングカテゴリは、番組レコード１７の中のキーフィールド及び/またはキーフィールドの中のデータに基づき特定可能である。例えば、夜２時間の番組を示すキーフィールド$air_time、アクション番組を示すキーフィールド$genre、さらに$actors、$directors、$producers及び$writersのキーフィールドを含む番組レコード１７は、映画番組として特定される。また例えば、午前１時間の番組を示すキーフィールド$air_time、ニュース番組を示すキーフィールド$genre、さらにキーフィールド$hostsを含む番組レコード１７は、ニュース/トークショー/公開討論番組として特定される。
【００２１】
ルーチン４０のステップS４４で、モジュール３５はステップS４２で特定されたプログラミングカテゴリに関連する（すなわち、推奨を提供するよう訓練された）分類モジュールを特定する。以下の表３は、プログラミングカテゴリと関連する分類モジュールのリストを例示している。
【００２２】
【表３】
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ルーチン４０のステップS４６で、番組レコード１７は、ステップS４４で特定された分類モジュールにより処理され、その番組の番組レコード１７に対応する番組推奨１８を生成する。その後、番組推奨１８は従来通りテレビ２０に表示される。
【００２３】
ルーチン４０は、ステップS４６の終了とともに終えられる。ルーチン４０は分類リソースの最適化に関し効果的であるということは当業者には理解されるであろう。
【００２４】
図３Aはルーチン５０を示している。図示された実施例において、ルーチン５０のステップS５２で、モジュール３５は番組レコード１７がプログラミングカテゴリを示しているかどうか確認する。ステップS５２の一実施例では、モジュール３５は、番組レコード１７がルーチン４０のステップS４２に関連して述べられたプログラミングカテゴリを示すショータグを含んでいるかどうか確認する。ステップS５２の他の実施例では、モジュール３５は、番組レコード１７がルーチン４０のステップS４２に関連して述べられたプログラミングカテゴリを示すキーフィールドを含んでいるかどうか確認する。
【００２５】
ステップS５２で番組レコード１７はプログラミングカテゴリを示しているとモジュール３５が判断すると、モジュール３５は引き続きルーチン５０のステップS５４とS５６に進む。ステップS５４はルーチン４０のステップS４４と類似し、ステップS５６はルーチン４０のステップS４６に類似する。ステップS５６の終了とともにルーチン５０は終えられる。
【００２６】
ステップS５２で番組レコード１７がプログラミングカテゴリを示していないとモジュール３５が判断すると、モジュール３５は引き続きルーチン５０のステップS５８とS６０に進む。ステップS５８で、決定木分類モジュール３６とベイズ分類モジュール３７はそれぞれ番組レコード１７の番組推奨を生成し、モジュール３５はその推奨をランク付けする。ステップS６０で、モジュール３５は最も高くランク付けされた推奨を番組推奨１８として利用する。ステップS６０の終了とともにルーチン５０は終えられる。ルーチン５０は分類リソースの最適化に関し効果的であるということは当業者には理解されるであろう。
【００２７】
本発明は前述の実施例の詳細に限定されるものでなく、その意図や本質的属性から逸脱することなく他の特定の形態により実現されるということは、当業者には理解されるであろう。従って、本実施例はそのすべての点において、例示的かつ非限定的なものとみなされる。本発明の範囲は前述の説明よりも添付されたクレームにより示される。このクレームに均等なものの目的と範囲に入るすべての変更は本発明に含まれることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】図１は、本発明による自動推奨システムの一実施例の説明図である。
【図２】図２は、本発明による図１のシステムのコントローラの一実施例のブロック図である。
【図３Ａ】図３Aは、本発明の第１実施例による番組推奨ルーチンのフローチャートである。
【図３Ｂ】図３Bは、本発明の第２実施例による番組推奨ルーチンのフローチャートである。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【国際公開パンフレット】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
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【国際調査報告】
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2004527991.tif 000029
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