(57)【要約】テレビジョン番組を推奨するための方法及び装置が提供される。本方法は、少なくとも３つの異なる番組推奨器に対する、１つ又はそれ以上のテレビジョン番組のリストを取得し、各推奨器から推奨スコアを取得し、及び投票プロセスを適用することによって結合された推奨スコアを算出する。結合された推奨スコアは、その後に、それに基づいて、関心のあるテレビジョン番組を選択し得るところのユーザに提示される。投票プロセスは、ベイズ法、階層型決定ツリー法、メモリ形式学習法、ルール型学手法、ニューラルネットワーク、又は隠れマルコフモデルを含む確率的手法である。使用される確率的手法は、調和法、多数決法、トラスト法、平均化法、又はそれらの組み合わせを含む結合法に従って、更に結合され得る。
2004524764.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
テレビジョン番組を推奨するための方法であって：
−  １つ又はそれ以上のテレビジョン番組のリストを取得するステップ；
−  番組の前記リストを少なくとも３つの異なる番組推奨器に与えるステップ；
−  前記リスト上の各番組について、前記推奨器の各々から、一組の推奨スコアを取得するステップ；
−  前記リスト上の各番組について、前記推奨スコアの各々に投票プロセスを適用することで計算される、結合された推奨スコアを生成するステップ；及び
−  前記結合された推奨スコアをユーザに提示することによって、ユーザに番組を推奨するステップ；
より成ることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記推奨スコアが、１つ又はそれ以上の番組についての黙示的推奨スコアであることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記投票プロセスが、確率的手法に基づくことを特徴とする請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記確率的手法が、ベイズ法、階層型決定ツリー法、メモリ形式学習法、ルール形式学習法、ニューラルネットワーク又は隠れマルコフモデルを利用することを特徴とする請求項３記載の方法。
【請求項５】
前記確率的手法が、調和法、多数決法、トラスト法、平均加法又はそれらの混合より成る結合法に従う組み合わせを行うことを特徴とする請求項４記載の方法。
【請求項６】
結合された推奨スコアは、ユーザが関心のあるテレビジョン番組の選択を可能にすることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項７】
更に、
−  １つ又はそれ以上のテレビジョン番組について、少なくとも１つの明示的推奨スコアを生成するステップ；及び前記黙示的な推奨スコアと明示的な推奨スコアの各々に投票プロセスを適用することによって算出される結合された推奨スコアを生成するステップより成ることを特徴とする請求項２記載の方法。
【請求項８】
１つ又はそれ以上のテレビジョン番組について、少なくとも１つのフィードバックスコアを生成するステップ；及び前記黙示的推奨スコアと、前記明示的推奨スコアと、前記フィードバックスコアの各々に投票プロセスを適用することによって算出される結合された推奨スコアを生成するステップより成ることを特徴とする請求項７記載の方法。
【請求項９】
前記投票プロセスが、確率的手法に基づくことを特徴とする請求項８記載の方法。
【請求項１０】
前記確率的手法が、ベイズ法、階層型決定ツリー法、メモリ形式学習法、ルール形式学習法、ニューラルネットワーク又は隠れマルコフモデルを利用することを特徴とする請求項９記載の方法。
【請求項１１】
前記確率的手法が、調和法、多数決法、トラスト法、平均加法又はそれらの混合より成る結合法に従う組み合わせを行うことを特徴とする請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
更に：
−  前記１つ又はそれ以上のテレビジョン番組について、少なくとも１つの明示的推奨スコアを取得するステップ；
−  前記１つ又はそれ以上のテレビジョン番組について、少なくとも１つの黙示的推奨スコアを取得するステップ；
−  前記１つ又はそれ以上のテレビジョン番組について、少なくとも１つのフィードバック推奨スコアを取得するステップ；
−  前記明示的推奨スコアと、前記黙示的推奨スコアと、前記フィードバックスコアの各々に投票プロセスを適用することに基づいて、各テレビジョン番組について、結合された推奨スコアを生成するステップ；
より成ることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１３】
ユーザに対するテレビジョン番組についての推奨内容を求めるシステムであって：
−  コンピュータ読取可能なコードを格納するメモリ；及び
−  前記メモリに動作可能に結合されるプロセッサ；
より成り、前記プロセッサが：
＊  １つ又はそれ以上のテレビジョン番組のリストを取得し；
＊  テレビジョン番組の前記リストを少なくとも３つのテレビジョン番組推奨器に与え；
＊  前記リストにおける各テレビジョン番組について、前記各推奨器から、１組の推奨スコアを取得し；
＊  前記リストにおける各テレビジョン番組について、前記推奨スコアの各々について投票プロセスを適用することによって算出される結合された推奨スコアを生成し；及び
＊  前記結合された推奨スコアをユーザに推奨する；
ように形成されることを特徴とするシステム。
【請求項１４】
前記投票プロセスが、ベイズ法、階層型決定ツリー法、メモリ形式学習法、ルール形式学習法、ニューラルネットワーク又は隠れマルコフモデルより成る確率的手法に基づくことを特徴とする請求項１３記載のシステム。
【請求項１５】
前記確率的手法が、調和法、多数決法、トラスト法、平均加法又はそれらの混合より成る結合法に従う組み合わせを行うことを特徴とする請求項１３記載のシステム。
【請求項１６】
前記プロセッサが：
−  前記１つ又はそれ以上のテレビジョン番組について、少なくとも１つの明示的推奨スコアを取得し；
−  前記１つ又はそれ以上のテレビジョン番組について、少なくとも１つの黙示的推奨スコアを取得し；
−  前記１つ又はそれ以上のテレビジョン番組について、少なくとも１つのフィードバック推奨スコアを取得し；
−  前記明示的推奨スコアと、前記黙示的推奨スコアと、前記フィードバックスコアの各々に投票プロセスを適用することに基づいて、結合された推奨スコアを生成する；
ように形成されることを特徴とする請求項１３記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、テレビジョン番組を推奨するための方法及び装置に関し、特に、視聴者趣向を利用し、投票プロセス（ｖｏｔｉｎｇ  ｐｒｏｃｅｓｓ）を行うことで推奨スコアを生成する手法に関する。
【背景技術】
【０００２】
テレビジョン（ＴＶ）視聴者に利用可能なチャネル数が増加するにつれて、そのようなチャネルで視聴可能な番組内容の多様性と供に、テレビジョン視聴者が関心のあるテレビジョン番組を特定することが益々困難になりつつある。歴史的には、テレビジョン視聴者は、印刷されたテレビジョン番組案内を調べることで、関心のあるテレビジョン番組を見分けていた。典型的には、そのようなテレビジョン番組案内又はガイドは、時間、日付、チャネル及びタイトルにより、視聴可能なテレビジョン番組を列挙する格子又はグリッド（ｇｒｉｄ）を含む。テレビジョン番組数が増えるにつれて、そのような印刷されたガイドを利用して、所望のテレビジョン番組を効率的に特定することは益々困難になりつつある。
【０００３】
最近になって、テレビジョン番組案内は電子形式で利用可能になり、それはしばしば電子番組案内（ＥＰＧ：ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  ｐｒｏｇｒａｍ  ｇｕｉｄｅ）と呼ばれる。印刷されたテレビジョン番組案内と同様に、ＥＰＧは、時間、日付、チャネル及びタイトルにより、視聴可能なテレビジョン番組を列挙するグリッドを含む。しかしながら（印刷されたものとは異なり）、いくつかのＥＰＧは、テレビジョン視聴者が、個人的な趣向に従って、視聴可能なテレビジョン番組を並べ替え又は探索することを許容する。それに加えて、ＥＰＧは、利用可能なテレビジョン番組の画面表示を許容する。
【０００４】
ＥＰＧは、視聴者が、従来の印刷されたガイドよりも効率的に希望するテレビジョン番組を特定することを可能にするが、それらは多くの制約を受け、（未だ充分になされていないが）仮に克服されるならば、所望の番組を特定するための視聴者側の機能を強化することができるであろう。例えば、多くの視聴者は、アクション番組やスポーツ番組のような、番組のカテゴリに対する特定の趣向又は傾向を有する。従って、視聴者趣向は、特定の視聴者にとっての関心事である推奨される一群の番組を得るために、ＥＰＧに応用されることが可能である。
【０００５】
テレビジョン番組推奨器としても知られる、テレビジョン番組を推奨するための多くのツールが提案されている。例えば、カリフォルニア州サニーベールのチボ・インコーポレーテッドから商業的に入手可能なチボ（Ｔｉｖｏ（商標））システムは、視聴者が、「サムアップ及びサムダウン（Ｔｈｕｍｂｓ  Ｕｐ  ａｎｄ  Ｔｈｕｍｂｓ  Ｄｏｗｎ）」属性を利用しながら表示内容を評価することを可能にし、それにより、視聴者が好む及び好まない番組をそれぞれ指示する。そして、チボ受信機は、記録された視聴者趣向を、ＥＰＧのような受信した番組データと照合し、各視聴者に合わせた推奨を行う。
【０００６】
チボ（商標）システムのようなシステムでは、ユーザは、好みである又は好みでないものとしての選択と場合によっては等級（ｄｅｇｒｅｅ）とをランク付けするために、フィードバックデータを与える。一般に、視聴者は好む及び好まない番組の両方を評価し、肯定的及び否定的両方のフィードバックが得られるようにする。
【０００７】
従来の黙示的な（ｉｍｐｌｉｃｉｔ）テレビジョン番組推奨器は、目障りでない手法で、視聴者の視聴履歴から導出される情報に基づいて、テレビジョン番組推奨内容を生成する。暗示的なテレビジョン推奨器は、視聴者が好む又は好まない一群の番組に基づいて、視聴者の視聴習慣を導出しようとする。
【０００８】
黙示的な推奨器の具体例は、“Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｉｎｇ  Ｔｅｌｅｖｉｓｉｏｎ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ  Ｕｓｉｎｇ  Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  Ｔｒｅｅｓ”と題され、１９９９年１２月１７日に出願された米国特許出願番号第０９／４６６，４０６号（代理人管理番号７００７７２）及び“Ｂａｙｅｓｉａｎ  ＴＶ  Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｒ”と題され、２０００年２月４日に出願された米国特許出願番号第０９／４９８，２７１号（代理人管理番号７００６９０）に詳細に説明されており、それぞれ本願の譲受人に譲渡され、開示内容の総てが本願の参考に供される。
【０００９】
一方、従来の明示的な（ｅｘｐｌｉｃｉｔ）テレビジョン番組推奨器は、視聴者に対して、タイトル、ジャンル、俳優、チャネル、及び日付／時間のような番組属性に関する彼らの趣向についての問い合わせを行い、視聴者プロファイルを導出し、推奨内容を生成する。明示的なテレビジョン番組推奨器は、既知の手法で視聴者検査（ｓｕｒｖｅｙ）を行い、視聴者の趣向に合わせるよう実現するための一組の規則を含む明示的な視聴者プロファイルを生成する。
【００１０】
そのようなテレビジョン番組推奨器は、対象の視聴者が関心を持つ傾向にある番組を識別するが、それらは多数の制約を受け、（未だ充分になされていないが）仮に克服されるならば、生成される番組推奨内容の品質を更に改善することができる。例えば、明示的なテレビジョン番組推奨器は、一般に、視聴者の趣向を引き出す又は発展させる（ｅｖｏｌｖｉｎｇ）には適していない。同様に、黙示的なテレビジョン番組推奨器は、視聴者により容易に見分けられる視聴者の視聴習慣について、しばしば不適切なことを想定してしまう。
【００１１】
フィードバックのような１種類のデータ、黙示的又は明示的なデータのみに基づく推奨内容における短所に鑑みて、３種類総ての視聴者趣向を利用して推奨スコアが導出されるところのより複雑な推奨器が開発されている。そのような推奨器の具体例は、“Ｔｈｒｅｅ−Ｗａｙ  Ｍｅｄｉａ  Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ  Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍ”と題され、２０００年７月２７日に出願された米国特許出願番号第０９／６２７，１３９号（代理人管理番号７００９１３）、及び“Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ａｐｐａｒａｔｕｓ  ｆｏｒ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ  Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ  Ｓｃｏｒｅｓ  Ｕｓｉｎｇ  Ｉｍｐｌｉｃｉｔ  ａｎｄ  Ｅｘｐｌｉｃｉｔ  Ｖｉｅｗｉｎｇ  Ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ”と題され、２０００年９月２０日に出願された米国特許出願番号第０９／６６６，４０１号（代理人管理番号７０１２４７）にて詳細に説明され、その全内容が本願の参考に供せられる。
【００１２】
黙示的及び明示的な視聴者趣向に基づくテレビジョン番組推奨器は、１種類の視聴者趣向のみに基づく推奨器に対する改善を示すが、それもまたいくつかの制約を受ける。例えば、推奨器の黙示的及び明示的なグループが、重み付け手法を利用して一体的に組み合わせられる場合に、全体的な予測性は改善されるが、受信機動作曲線（ＲＯＣ：ｒｅｃｅｉｖｅｒ  ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  ｃｕｒｖｅ）に示される偽肯定率（ｆａｌｓｅ  ｐｏｓｉｔｉｖｅ  ｒａｔｅ）も増加してしまう。
【００１３】
従って、複数のパラダイム（ｐａｒａｄｉｇｍ）を統合するハイブリッド（ｈｙｂｒｉｄ）法を利用して番組推奨を行う方法及びシステムについての要請が依然として存在する。それに加えて、誤りが減少し、より高い実効性が実現されるように、異なる種類のテレビジョン番組推奨器に基づく番組推奨を行う方法及びシステムを提供する要請も存在する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
従って、本発明は、異なる種類のテレビジョン番組推奨に関する異なる手法が、互いに相補的であるようなテレビジョン番組を推奨する方法を提供することを目的とする。
【００１５】
更に、本発明は、テレビジョン推奨を行う複数の方式（パラダイム）を統合するハイブリッド法を利用するシステムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
そのような従来の要請に対処する本発明は、テレビジョン番組を推奨する方法を提供する。一態様による方法は、１つ又はそれ以上のテレビジョン番組のリストを取得するステップ；番組の前記リストを少なくとも３つの異なる番組推奨器Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３に与えるステップ；前記リスト上の各番組について、前記推奨器Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３の各々から、一組の推奨スコア（ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ  ｓｃｏｒｅ）Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３を取得するステップ；前記リスト上の各番組について、前記推奨スコアＳ１，Ｓ２，Ｓ３の各々に投票プロセスを適用することで計算される、結合された推奨スコアＣを生成するステップ；及び前記結合された推奨スコアＣをユーザに提示することによって、ユーザに番組を推奨するステップ；より成ることを特徴とする方法である。前記推奨スコアＳ１，Ｓ２，Ｓ３は、黙示的推奨スコアＩ１，Ｉ２，Ｉ３であり得る。前記投票プロセスは、ベイズ法、階層型決定ツリー法、メモリ形式学習法、ルール形式学習法、ニューラルネットワーク又は隠れマルコフモデルを含む統計的手法に基づくことが可能である。列挙された前記確率的手法は、更に、調和法、多数決法、トラスト法、平均加法又はそれらの組み合わせより成る結合法に従って組み合わせられる得る。本発明により得られた結合推奨スコアＣは、ユーザが関心のあるテレビジョン番組の選択を可能にする。
【００１７】
本発明によるテレビジョン番組を推奨する他の方法は、各テレビジョン番組について、少なくとも１つの明示的スコアＥを生成するステップ；及び前記黙示的な推奨スコアと明示的な推奨スコアの各々に投票プロセスを適用することによって算出された結合された推奨スコアＣｅを生成するステップをも有する。
【００１８】
他の方法では、１つ又はそれ以上のテレビジョン番組について、少なくとも１つのフィードバックスコアを生成し；及び前記黙示的推奨スコアと、前記明示的推奨スコアと、前記フィードバックスコアの各々に投票プロセスを適用することによって算出された結合された推奨スコアＣｆを生成することも可能である。
【００１９】
本発明の他の態様では、前記投票プロセスが、ベイズ法、階層型決定ツリー法、メモリ形式学習法、ルール形式学習法、ニューラルネットワーク又は隠れマルコフモデルを含む確率的手法に準拠する。前記確率的手法は、調和法、多数決法、トラスト法、平均加法又はそれらの組み合わせより成る結合法を通じて更に組み合わせられ得る。
【００２０】
本発明の他の態様によるテレビジョン番組の推奨方法は、１つ又はそれ以上のテレビジョン番組のリストを取得するステップ；前記１つ又はそれ以上のテレビジョン番組について、少なくとも１つの明示的推奨スコアＥを取得するステップ；前記１つ又はそれ以上のテレビジョン番組について、少なくとも１つの黙示的推奨スコアＩを取得するステップ；前記１つ又はそれ以上のテレビジョン番組について、少なくとも１つのフィードバック推奨スコアＦを取得するステップ；前記明示的推奨スコアと、前記黙示的推奨スコアと、前記フィードバックスコアの各々に投票プロセスを適用することに基づいて、各テレビジョン番組について、結合された推奨スコアＣを生成するステップ；及び結合された推奨スコアＣをユーザに推奨し、その推奨スコアＣをユーザに提示するステップ；より成ることを特徴とする方法である。本発明のこの態様に有利な投票プロセスは、繰り返しになるが、ベイズ法、階層型決定ツリー法、メモリ形式学習法、ルール形式学習法、ニューラルネットワーク又は隠れマルコフモデルを含む確率的手法に準拠するものを含む確率的手法である。前記確率的手法は、調和法、多数決法、トラスト法、平均加法又はそれらの組み合わせより成る結合法により更に組み合わせられる。結合された推奨スコアＣは、ユーザが関心のあるテレビジョン番組を選択することを可能にする。
【００２１】
また、本発明が提供する、テレビジョン番組についてユーザに対する推奨値を求めるシステムは、コンピュータ読取可能なコードを格納するメモリ；及び前記メモリに動作可能に結合されるプロセッサ；より成り、前記プロセッサが：１つ又はそれ以上のテレビジョン番組のリストを取得し；テレビジョン番組のリストを少なくとも２つのテレビジョン番組推奨器Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３に与え；前記リストにおける各テレビジョン番組について、前記各推奨器Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３から、１組の推奨スコアＳ１，Ｓ２，Ｓ３を取得し；前記リストにおける各番組について、前記推奨スコアＲ１，Ｒ２，Ｒ３の各々について投票プロセスを適用することによって算出された結合された推奨スコアＣを生成し；及び前記結合された推奨スコアＣをユーザに提示することで、結合推奨スコアＣを推奨する；ように形成されることを特徴とするシステムである。
【００２２】
上記の他の態様と同様に、前記投票プロセスは、ベイズ法、階層型決定ツリー法、メモリ形式学習法、ルール形式学習法、ニューラルネットワーク又は隠れマルコフモデルより成る確率的手法に基づく。前記確率的手法は、調和法、多数決法、トラスト法、平均加法又はそれらの組み合わせより成る結合法に従って更に組み合わせられる。
【００２３】
更なる他の態様にて本発明が提供するシステムは、ユーザに対するテレビジョン番組についての推奨値を求め、それは、コンピュータ読取可能なコードを格納するメモリと、該メモリに動作可能に接続されたプロセッサとを含み、前記プロセッサが：１つ又はそれ以上のテレビジョン番組についてのリストを取得し；前記１つ又はそれ以上のテレビジョン番組について、少なくとも１つの明示的推奨スコアＥを取得し；前記１つ又はそれ以上のテレビジョン番組について、少なくとも１つの黙示的推奨スコアＩを取得し；前記１つ又はそれ以上のテレビジョン番組について、少なくとも１つのフィードバック推奨スコアＦを取得し；前記明示的推奨スコアと、前記黙示的推奨スコアと、前記フィードバックスコアの各々に投票プロセスを適用することに基づいて、結合された推奨スコアＣを生成し；
このようにして得られた結合された推奨スコアＣをユーザに推奨し、ユーザが関心のあるテレビジョン番組を選択することを可能にするように形成されるシステムである。この手法で使用される投票プロセスは、ベイズ法、階層型決定ツリー法、メモリ形式学習法、ルール形式学習法、ニューラルネットワーク又は隠れマルコフモデルより成る確率的手法に基づく。上述の場合と同様に、前記確率的手法は、調和法、多数決法、トラスト法、平均加法又はそれらの組み合わせより成る結合法に従って更に組み合わせられる。
【００２４】
本発明による、様々な手法を利用するテレビジョン推奨器は、より少ないエラーを有し、個々の推奨器それぞれのものより高い実効性を達成する組み合わせられた推奨内容を与えるために使用される。
【００２５】
従来の技術を上回る本発明が与える他の改善事項は、本発明の好適実施例を説明する以下の説明により見出されるであろう。本説明は、本発明の範囲を何ら制限するためのものではなく、好適実施例の具体例を与えるに過ぎない。本発明の範囲は、特許請求の範囲に示される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
本発明は、テレビジョン番組を推定する方法に関する。より具体的には、本方法は、１つ又はそれ以上の番組のリストを取得し；一組の推奨スコアＳ１，Ｓ２，Ｓ３がそれらから得られるところの、少なくとも３つの異なるプログラム推定器Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３に番組のリストを提供し；推奨スコアＳ１，Ｓ２，Ｓ３の各々に投票プロセスを適用することによって計算される結合推定スコアＣを生成し；及びテレビジョン番組を選択する又は録画する（ｔａｐｉｎｇ）場合に使用する結合推定スコアをユーザに提示する方法である。
【００２７】
推定スコアＳ１，Ｓ２，Ｓ３は、例えばフィードバック、黙示的な及び明示的なデータに基づく推定器のような様々な種類の推定器により与えられ得る。ここで、「フィードバックデータ」は、ＥＰＧにおける特定のリソースに関してユーザにより与えられた評価から導出されるデータを示し；「黙示的データ」は、ユーザの視聴履歴の機械的観察（ｍａｃｈｉｎｅ−ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ）から導出されるデータであり、黙示的データはユーザの視聴する番組選択内容を反映し；そして「明示的データ」は、特定のリソースのユーザによる好みの指標（ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）というよりもむしろ、好まれる番組の種類又はクラス（ｃｌａｓｓ）に関するユーザによる明示的な推奨内容を示すデータである。
【００２８】
結合されたスコアは、単独の最良の推奨器を一貫して上回ることが見出されたことに起因して、異なる形式の推奨器により提供される推奨スコアを結合することが発明された。テレビジョン番組推奨器は、パターン認識システムの分類器（ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）に類似するものと考えられる。テレビジョン番組推奨器に適用することの可能な既存の分類器結合手法の理論的基礎は、Ｋｉｔｔｌｅｒ，Ｊ．，ｅｔ  ａｌ．，“Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ  Ｃｌａｓｉｆｉｅｒｓ”，１３ｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｐｐ．８９７−９０１（１９９６）に与えられる。
【００２９】
少なくとも３つの異なる種別のテレビジョン番組推奨器から得られる各推奨スコアＳ１，Ｓ２，Ｓ３に投票プロセスを適用することで得られる結合推奨スコアが、優れた予測特性を有し、ＲＯＣ曲線に示される偽肯定率を実質的に低減させることが予想外に見出された。図１は、推奨スコアＳ１，Ｓ２，Ｓ３が投票プロセスを通じて結合される本発明の実施例を示す。
【００３０】
本発明の手法に有用な多くの投票プロセスが存在する。好ましくは、テレビジョン番組推定器により与えられる推奨スコアに適用される投票プロセスは、制限なしに、確率的手法（ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ  ｍｅｔｈｏｄ）に準拠する。最も好ましくは、確率的手法は、ベイズ（Ｂａｙｅｓｉａｎ）法、階層型決定ツリー（ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ  ｄｅｃｉｓｉｏｎ  ｔｒｅｅ）法、メモリ形式学習プロセス、ルール形式学習プロセス、ニューラルネットワーク又は隠れマルコフ（ｈｉｄｄｅｎ  ｍａｒｋｏｖ）モデル等を含む広範にわたる方法から選択される。以下の手法は、調和（ｕｎｉｓｉｏｎ）法、多数決（ｍａｊｏｒｉｔｙ）法、トラスト（ｔｒｕｓｔ）法、平均化法、及びそれらの組み合わせを限定なしに含み、上記の確率的手法の組み合わせを形成するために使用され得る。
【００３１】
本発明の投票プロセスに有用な確率的手法自体は、当該技術分野でよく知られており、Ｂａｔｔｉｔｔｉ，Ｒ．，ｅｔ  ａｌ．，“Ｄｅｍｏｃｒａｃｙ  ｉｎ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｓ：Ｖｏｔｉｎｇ  Ｓｃｈｅｍｅｓ  ｆｏｒ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ”，Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ，ｖｏｌ．７，ｎｏ．４，ｐｐ．６９１−７０７（１９９４）に具体的に規定及び説明されており、その開示内容は本願の参考に供される。
【００３２】
本発明の一態様では、推奨スコアＳ１，Ｓ２，Ｓ３は、黙示的なデータ推奨器に黙示的なデータを与えることで生成された黙示的な推奨スコアＩ１，Ｉ２，Ｉ３である。
【００３３】
本発明の他の態様では、結合推定スコアＣｆは、黙示的推奨スコアの推奨器だけでなく明示的及びフィードバックスコアの推奨器によっても与えられる推奨スコアに、投票プロセスを適用することで算出される。
【００３４】
明示的な推奨スコアＥは、明示的視聴者プロファイルに記述された属性値に基づいて生成される。明示的な推奨スコアＥ及び黙示的推奨スコアＩは、本発明の譲受人に譲渡され、その全内容が本願の参考に供される、“Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ  Ｅｘｐｌｉｃｉｔ  Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ  Ｓｃｏｒｅｓ  ａｎｄ  ｆｏｒ  Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ  Ｔｈｅｍ  Ｗｉｔｈ  Ｉｍｐｌｉｃｉｔ  Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ  Ｓｃｏｒｅｓ”と題する２０００年９月２０日に出願された米国特許出願番号第０９／６６４，４０１号（代理人管理番号７０１２４７）に一層具体的に説明されるようにして計算され得る。
【００３５】
本発明の他の態様は、視聴者により使用される一般的な属性を有するテレビジョン番組に関する推奨内容を取得するシステムを提供することに関する。本システムは、コンピュータ読取可能なコードを格納するメモリ、及びそのメモリに動作可能に接続されるプロセッサを含む。プロセッサは、限定されはしないが、１つ又はそれ以上の番組のリストを取得することを含む所定のタスクを行うように構築され、結合された推奨値Ｃｉは、少なくとも３つの黙示的推奨スコアＩ１，Ｉ２，Ｉ３の各々に投票プロセスを適用することで生成される。
【００３６】
本発明の更なる他の態様にあっては、プロセッサが、１つ又はそれ以上の番組のリストを取得し；１つ又はそれ以上の番組について少なくとも１つの明示的な推奨スコアＥを取得し；１つ又はそれ以上の番組のリストについてのすくなくとも１つの黙示的推奨スコアＩを取得し；１つ又はそれ以上の番組のリストについての少なくとも１つのフィードバック推奨スコアＦを取得し；明示的な推奨スコア、黙示的な推奨スコア及びフィードバック推奨スコアの各々に投票プロセスを適用することで、結合推奨スコアＣを生成するような他のタスクを達成するように構築される。
【００３７】
本発明により与えられる総てのシステムでは、投票プロセスは、ベイズ法、階層型決定ツリー法、メモリ形式学習プロセス、ルール形式学習プロセス、ニューラルネットワーク、隠れマルコフモデルを含む方法から選択された確率的手法に広範に基づいている。これらの方法を利用して、制限なしに、調和法、多数決法、トラスト法、平均化法、又はそれらの組み合わせを含む、上記の方法の組み合わせを行うことが可能である。
【００３８】
図１は、本発明の一実施例を示し、その番組推奨方法は、視聴者履歴１１０を進展させる１つ又はそれ以上のテレビジョン番組のソース（ＥＰＧ）１００を準備し、確率的手法１２１，１３１，１４１のためのアセンブリ１１５は、ユーザプロファイル１５１，１６１，１７１を得るために、黙示的な、明示的な及びフィードバックの推奨器（図示せず）に適用される。ＴＶ推奨器は、推奨器１９０のようなユーザに使用される最終的な推奨スコアＣを生成するために、上述したような結合投票手法を通じて結合されるスコアＳ１，Ｓ２，Ｓ３を生成する。
【００３９】
本発明の他の実施例は、図２に示されている。図２の手法では、３つの異なる確率的手法１２１，１２２，１２３を適用することで、少なくとも３つの黙示的ＴＶ推奨器（図示せず）から複数のスコアが取得され、これにより３つの異なる黙示的ユーザプロファイル１５１，１５２，１５３が得られる。各々の黙示的ＴＶ推奨器は、黙示的なスコアＳ１，Ｓ２，Ｓ３を生成する。同様に、明示的推奨器の集合又はアンサンブル（ｅｎｓｅｍｂｌｅ）１３０は、３つの異なる明示的なユーザプロファイル１６１，１６２，１６３を取得するために、確率的手法１４１，１４２，１４３を適用する。各々の明示的なＴＶ推奨器は、明示的なスコアＳ４，Ｓ５，Ｓ６を生成する。更に、フィードバックＴＶ推奨器のアンサンブル１４０は、スコアＳ７，Ｓ８，Ｓ９を生成するために、ＴＶ推奨器によって使用される３つの異なるフィードバックユーザプロファイル１７１，１７２，１７３を取得するために、確率的手法を適用する。総てのスコアは、その後に、上述した形式の結合手法を通じて投票（票決）することで結合され、推奨内容をユーザに与えるための結合スコアＣを生成する１８１。その後にユーザは関心のあるプログラムを選択するために推奨内容１９１を使用する。
【００４０】
本発明の他の態様が図３に示されている。この方法では、図２に示される方法のように、黙示的スコアＳ１，Ｓ２，Ｓ３，明示的スコアＳ４，Ｓ５，Ｓ６，フィードバックスコアＳ７，Ｓ８，Ｓ９が得られる。黙示的、明示的及びフィードバックの各スコア種別に対して、結合手法１８２，１８３，１８４を通じて投票プロセスが適用される。３つの異なるスコアＣ１，Ｃ２，Ｃ３が得られる。最終的なスコアＣを得るために、スコアＣ１，Ｃ２，Ｃ３に対して、結合手法１８５による投票プロセスが適用される。そして、推奨内容１９２が得られる。
【００４１】
本発明の更なる他の態様が図４に示されている。図４に示される方法では、図２に示される方法のように、黙示的スコアＳ１，Ｓ２，Ｓ３，明示的スコアＳ４，Ｓ５，Ｓ６，フィードバックスコアＳ７，Ｓ８，Ｓ９が得られる。しかしながら、総てのスコアに対して適用される確率的手法１８６に従う投票によって、結合スコアＣが得られる。その後に推奨内容１９３が取得される。
【００４２】
テレビジョン推奨器の実効性又はパフォーマンスは、通常は、受信機動作特性（ＲＯＣ：Ｒｅｃｅｉｖｅｒ  Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ）曲線としてプロットされる。ＲＯＣの各軸は、横軸にプロットされる偽アラーム（Ｆ）レートと、縦軸にプロットされるヒットレート（Ｈ）である。０乃至１までの総てのＦレートの値に対して、そのプロットは、特定の感度（ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ）レベルを生成するために取得されるＨレートを示す。感度がゼロ（ｎｉｌ）である場合には、ＲＯＣは、概ね対角線状（見込線又はチャンスライン（ｃｈａｎｃｅ  ｌｉｎｅ））であり、そこではＨ及びＦレートが等しい。Ｈ及びＦレートを得るために、以下の表１に示されるような信頼行列（ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ  ｍａｔｒｉｘ）が計算される。
【００４３】
【表１】
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上記の表では、列の見出しは真のクラス（ｃｌａｓｓ）を示し、行の見出しは推奨器のパフォーマンスを示す。上記の表から、次のようなヒット率及び偽肯定率を計算することができる。ヒット率＝ＴＰ／（ＴＰ＋ＦＰ）及び偽肯定（ＦＰ）＝ＦＰ／（ＦＰ＋ＴＮ）。
【００４４】
図５，６は、そこから選択される１７５個の番組又はショー（ｓｈｏｗ）を有するユーザＡ（「ユーザＡ」）、及び視聴履歴に２７６個の番組を有するユーザ世帯（「ｕｓｒＨ」）より導出される受信機動作曲線（ＲＯＣ）を示す。これらの曲線は、実際の個人（Ａ）又は世帯（Ｈ）にて調査された異なる形式の推奨器を利用することで得られた、個別の及び組み合わせた推奨スコアに基づいている。個人（ｉｎｄｉｖ）又は家族（世帯）（ｈｏｕｓｅ）について、黙示的ベイズ（ＩＢ）又は黙示的決定ツリー（ＩＤＴ）として、単独で使用される推奨器からのスコアが得られた。ユーザＡ（個人）又はユーザＨ（家族）について、結合された推奨スコアも得られ、そこでは（ＩＢ＋Ｅ）として黙示的ベイズ（ＩＢ）及び明示的（Ｅ）が結合され、又はＩＤＴ＋Ｅとして黙示的決定ツリー（ＩＤＴ）及び明示的（Ｅ）が結合される。ＩＢ（ｉｎｄｉｖ）、ＩＢ（ｈｏｕｓｅ）、ＩＤＴ（ｉｎｄｉｖ）、ＩＤＴ（ｈｏｕｓｅ）、明示（Ｅ）のように単独で使用された場合に、又は２０００年９月２０日に出願された米国特許出願番号第０８／６６６，４０１号（代理人管理番号７０１２４７）におけるもののような重み付け法を利用して、明示的なプロング（ｐｒｏｎｇ）との結合に推奨器が使用された場合に、ベイズ（Ｂ）又は決定ツリー（ＤＴ）法に基づいて、様々なＲＯＣ曲線が導出される。黙示的な推奨器が、ＩＢ＋Ｅ個人若しくは世帯、又はＩＤＴ＋Ｅ個人若しくは世帯のように明示的なプロングと結合される場合に、全体的な予測性は向上するが、偽肯定率も増加していることが、図１，２から分かる。そして、図１，２は有益な比較結果を与える。
【００４５】
結合された推奨スコアが、投票法を利用して、ＲＯＣ曲線総てを結合する場合に、全体的な予測性が増強されるだけでなく、偽肯定率スコアが顕著に減少することが、予想外に見出された。例えば、５つの異なる手法による推奨スコア、即ち図５，６にそれぞれ与えられるようなベイズ、決定ツリー、明示的スコア、黙示的ベイズ、明示的及び黙示的決定ツリー及び明示的なものが、単独の投票手法により総て結合される場合に、図７，８に示されるようにＲＯＣ曲線は、平均して約２０％乃至３５％の割合で偽肯定率を顕著にさせ、約５％乃至約２０％の割合でヒット率を増加させることを示す。図７，８のＲＯＣ曲線を生成するのに使用された投票手法は、極めて簡易なものであり、上述した５つの方法の内３つが推奨される番組に合致するならば、その番組を推奨するように述べるところの方法に基づく。
【００４６】
以上、本発明の好適実施例がどのようであるかを説明したが、本発明の真の精神から逸脱することなしに、更なる変更及び変形が当業者によってなされることが可能であり、従って、特許請求の範囲内にそのような変更及び変形を包含することが意図されている。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】組み合わせ投票法により一組の推奨スコアＳ１，Ｓ２，Ｓ３を組み合わせることによって行われるテレビジョン番組推奨方法を示すフローチャートである。
【図２】黙示的な、明示的な及びフィードバックの３種類の推奨器から得られた９個の推奨スコアを組み合わせることによって行われるテレビジョン番組推奨方法を示すフローチャートである。
【図３】黙示的な、明示的な及びフィードバックの推奨器から得られたスコアを別々に組み合わせ、続いて第１の組み合わせ投票法から得られたスコアの投票法を更に組み合わせることによって行われテレビジョン番組推奨方法を示すフローチャートである。
【図４】総てのスコアに投票する確率的手法を利用することで行われるテレビジョン番組推定方法を示すフローチャートである。
【図５】個人及び家族について、黙示的ベイズ（ＩＢ）、黙示的決定ツリー（ＩＤＴ）及び明示的（Ｅ）のような１つの推奨器を利用する、並びに個人及び家族について黙示的なベイズ及び明示的（ＩＢ＋Ｅ）、黙示的な決定ツリー及び明示的（ＩＤＴ＋Ｅ）のような組み合わせスコア推定器を利用するユーザＡ（ｕｓｒＡ）についての推奨スコアに関する受信機動作曲線（ＲＯＣ）を示す。
【図６】個人及び家族について、黙示的ベイズ（ＩＢ）、黙示的決定ツリー（ＩＤＴ）及び明示的（Ｅ）のような１つの推奨器を利用する、並びに個人及び家族について黙示的なベイズ及び明示的（ＩＢ＋Ｅ）、黙示的な決定ツリー及び明示的（ＩＤＴ＋Ｅ）のような組み合わせスコア推定器を利用する世帯ユーザＡ（ｕｓｒＨ）についての推奨スコアに関する受信機動作曲線（ＲＯＣ）を示す。
【図７】個人及び家族について、３つの単独の推定器ＩＢ，ＩＤＴ及び明示的Ｅ、並びに２つの組み合わせ推定器（ＩＢ＋Ｅ）及び（ＩＤＴ＋Ｅ）に適用される投票プロセスを使用するユーザＡについてのＲＯＣを示す。
【図８】個人及び家族について、３つの単独の推定器ＩＢ，ＩＤＴ及び明示的Ｅ、並びに２つの組み合わせ推定器（ＩＢ＋Ｅ）及び（ＩＤＴ＋Ｅ）に適用される投票プロセスを使用するユーザＨについてのＲＯＣを示す。
【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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【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
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