(57)【要約】【課題】視聴者個人の嗜好や習慣性により適った番組推薦を可能にする推薦番組情報提供装置を提供すること。【解決手段】推薦番組情報提供装置２において、嗜好モデル作成部５０は、特定の視聴者の視聴に到る要因と視聴結果との因果関係を記述した嗜好モデルを作成する。推薦番組情報作成部６０は、嗜好モデルと、推薦候補となる複数の放送予定の番組に関する情報を含む放送予定番組情報と、過去の一定期間について該放送予定の番組に対して特定の関係にある既放送の番組がある場合に該特定の視聴者が該既放送の番組を視聴したか否かを示す習慣性情報とに基づいて、該推薦候補となる複数の放送予定の番組のうちから、該特定の視聴者に対して推薦する推薦番組を選択し、選択された推薦番組に関する情報を含む推薦番組情報を作成する。作成された推薦番組情報は、番組管理部２０を介して放送端末１へ提供される。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定の視聴者の視聴に到る要因と視聴結果との因果関係を記述した嗜好モデルを記憶する手段と、
前記嗜好モデルと、前記特定の視聴者への推薦候補となる複数の放送予定の番組に関する情報を含む放送予定番組情報と、過去の一定期間について該放送予定の番組に対して特定の関係にある既放送の番組がある場合に該特定の視聴者が該既放送の番組を視聴したか否かを示す習慣性情報とに基づいて、該推薦候補となる複数の放送予定の番組のうちから、該特定の視聴者に対して推薦する推薦番組を選択する選択手段と、
前記選択された推薦番組に関する情報を含む推薦番組情報を作成する作成手段とを備えたことを特徴とする推薦番組情報提供装置。
【請求項２】
前記特定の関係にある既放送の番組は、前記放送予定の番組が再放送番組であるならば、過去に既に放送された当該再放送番組と同一内容の番組であることを特徴とする請求項１記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項３】
前記選択手段は、前記放送予定の番組が連続放送番組である場合に、前記特定の視聴者は当該連続放送番組において当該放送予定の番組の放送回の一回前の放送回に相当する既放送の番組を視聴しなかったことが前記習慣性情報により判明したときは、前記嗜好モデル及び前記放送予定番組情報の内容にかかわらずに、前記放送予定の番組を推薦の対象としないことを特徴とする請求項１に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項４】
前記選択手段は、前記放送予定の番組が再放送番組である場合に、前記特定の視聴者は当該放送予定の番組と同一の内容を持つ既放送の番組を視聴したことが前記習慣性情報により判明したときは、前記嗜好モデル及び前記放送予定番組情報の内容にかかわらずに、前記放送予定の番組を推薦の対象としないことを特徴とする請求項１に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項５】
前記選択手段は、前記嗜好モデルと前記放送予定番組情報とに基づいて、前記推薦候補となる放送予定の番組の各々について、推薦の度合いを求め、前記推薦候補となる放送予定の番組のうちから、予め定められた条件を満たす推薦の度合いが求められた放送予定の番組を、前記推薦番組として選択することを特徴とする請求項１に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項６】
前記選択手段は、前記放送予定の番組が連続放送番組である場合に、前記特定の視聴者は当該連続放送番組において当該放送予定の番組の放送回の一回前の放送回に相当する既放送の番組を視聴しなかったことが前記習慣性情報により示されたときは、前記選択に先立って、当該放送予定の番組について求められた前記推薦の度合いをより低い値に修正することを特徴とする請求項５に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項７】
前記選択手段は、前記放送予定の番組が連続放送番組である場合に、前記特定の視聴者は当該連続放送番組において当該放送予定の番組の放送回の一回前の放送回に相当する既放送の番組を視聴したことが前記習慣性情報により示されたときは、前記選択に先立って、当該放送予定の番組について求められた前記推薦の度合いをより高い値に修正することを特徴とする請求項５に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項８】
前記選択手段は、前記放送予定の番組が再放送番組である場合に、前記特定の視聴者は当該放送予定の番組と同一の内容を持つ既放送の番組を視聴したことが前記習慣性情報により示されたときは、前記選択に先立って、当該放送予定の番組について求められた前記推薦の度合いをより低い値に修正することを特徴とする請求項５に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項９】
前記選択手段は、前記放送予定の番組が再放送番組である場合に、前記特定の視聴者は当該放送予定の番組と同一の内容を持つ既放送の番組を視聴しなかったことが前記習慣性情報により示され、かつ、当該放送予定の番組について求められた前記推薦の度合いが予め定められた基準値以上のものであるときは、前記選択に先立って、該推薦の度合いをより高い値に修正することを特徴とする請求項５に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項１０】
前記予め定められた条件は、前記放送予定の番組について求められた推薦の度合いの値が、予め定められた下限の値以上であることを特徴とする請求項５ないし９のいずれか1項に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項１１】
前記予め定められた条件は、前記放送予定の番組について求められた推薦の度合いの順位が、予め定められた下限の順位以上であることを特徴とする請求項５ないし９のいずれか1項に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項１２】
前記推薦候補となる放送予定の番組の各々について求められる推薦の度合いは、前記特定の視聴者が当該放送予定の番組を視聴する確率を示す視聴確率値であることを特徴とする請求項５ないし１１のいずれか1項に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項１３】
前記嗜好モデルの前記視聴に到る要因は、番組の属性に基づく要因であり、
前記嗜好モデルは、予め定められた複数の要因と視聴結果との因果関係を記述したものであり、
前記放送予定番組情報は、前記放送予定の番組の属性に関する情報を含むものであることを特徴とする請求項１ないし１２のいずれか1項に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項１４】
前記視聴に到る要因は、番組のジャンルと、番組の出演者に対する選好と、番組の内容に対する選好とを含むことを特徴とする請求項１ないし１３のいずれか1項に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項１５】
過去の一定期間における既放送の番組の属性に関する情報を含む既放送番組情報と、それら既放送の番組を対象とした前記特定の視聴者による視聴結果を示す履歴情報とに基づいて、前記特定の視聴者の嗜好モデルを作成する嗜好モデル作成手段を更に備えたことを特徴とする請求項１ないし１４に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項１６】
作成された前記推薦番組情報を、前記視聴者に係る端末装置へ送信する手段を更に備えたことを特徴とする請求項１ないし１５のいずれか１項に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項１７】
特定の視聴者の視聴に到る要因と視聴結果との因果関係を記述した嗜好モデルを記憶手段に記憶するステップと、
前記嗜好モデルと、前記特定の視聴者への推薦候補となる複数の放送予定の番組に関する情報を含む放送予定番組情報と、過去の一定期間について該放送予定の番組に対して特定の関係にある既放送の番組がある場合に該特定の視聴者が該既放送の番組を視聴したか否かを示す習慣性情報とに基づいて、該推薦候補となる複数の放送予定の番組のうちから、該特定の視聴者に対して推薦する推薦番組を選択するステップと、
前記選択された推薦番組に関する情報を含む推薦番組情報を作成するステップとを有することを特徴とする推薦番組情報提供方法。
【請求項１８】
推薦番組情報提供装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムにおいて、
特定の視聴者の視聴に到る要因と視聴結果との因果関係を記述した嗜好モデルを記憶手段に記憶するステップと、
前記嗜好モデルと、前記特定の視聴者への推薦候補となる複数の放送予定の番組に関する情報を含む放送予定番組情報と、過去の一定期間について該放送予定の番組に対して特定の関係にある既放送の番組がある場合に該特定の視聴者が該既放送の番組を視聴したか否かを示す習慣性情報とに基づいて、該推薦候補となる複数の放送予定の番組のうちから、該特定の視聴者に対して推薦する推薦番組を選択するステップと、
前記選択された推薦番組に関する情報を含む推薦番組情報を作成するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、放送予定のうちから選択した推薦番組に関する推薦番組情報を提供する推薦番組情報提供装置、推薦番組情報提供方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年ＣＡＴＶ、ＣＳ放送、ディジタル地上波放送などディジタル放送の多チャンネル化が進み、映像コンテンツが過多に存在するようになってきた。このような状況下では、ＴＶを見るために番組を選ぶ操作さえも煩雑になっている。このため、膨大な番組の中からユーザ嗜好に合致する番組を選出して推薦するサービスが注目されている。例えば、以下のような、番組推薦に係る技術が提案されている。
【０００３】
（１）過去の視聴番組属性に基づく番組検索（特許文献１，２参照）  
番組を特徴付ける様々な属性で構成されるベクトルで番組を表現し、そのベクトル空間に全番組を配置する。そして、過去に視聴者が視聴した番組の属性に基づいてベクトル空間上のユークリッド距離を計算して類似番組を検索し、視聴者に推薦するようにしている。しかし、この技術では、視聴者の視聴履歴が十分に蓄積されないとうまく機能しない。
【０００４】
（２）分類モデルによる視聴番組の推薦（特許文献３，４参照）  
視聴者が過去に視聴した／しなかった情報を教示信号として、視聴者が過去に視聴した番組と視聴しなかった番組を分類するモデルを学習する。そして、このモデルに基づいて将来的に放送される番組に対する視聴者の視聴を予測し、視聴すると予測した番組を視聴者に推薦する。しかし、この技術では、視聴者が過去に視聴した／しなかった番組のおおよその傾向は明らかになるが、稀な視聴傾向を学習することが難しい。
【０００５】
（３）協調フィルタリングによる予約・録画機能（特許文献５参照）  
ある視聴者Ａの過去の視聴履歴に基づいて他の多くの視聴者の中から類似した視聴傾向を持つ視聴者Ｂを選出し、視聴者Ｂの視聴番組を視聴者Ａに対しても推薦する。しかし、この技術では、多くの視聴者が存在して類似する嗜好を持つ者がいる場合でないとうまく機能しないし、視聴履歴が蓄積されていない新番組の扱いが困難である。
【特許文献１】特開平０７−１３５６２１号公報
【特許文献２】特開平１０−０３２７９７号公報
【特許文献３】特開２０００−３３３０８５号公報
【特許文献４】特開２００１−１６０９５５号公報
【特許文献５】特開２００３−１１４９０３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
以上のように、従来の放送番組を推薦するシステムは、視聴者個人の嗜好や習慣性に適った番組推薦を可能にするには不十分なものであった。
【０００７】
本発明は、上記事情を考慮してなされたもので、視聴者個人の嗜好や習慣性により適った番組推薦を可能にする推薦番組情報提供装置、推薦番組情報提供方法及びプログラ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】
【０００８】
本発明に係る推薦番組情報提供装置は、特定の視聴者の視聴に到る要因と視聴結果との因果関係を記述した嗜好モデルを記憶する手段と、前記嗜好モデルと、前記特定の視聴者への推薦候補となる複数の放送予定の番組に関する情報を含む放送予定番組情報と、過去の一定期間について該放送予定の番組に対して特定の関係にある既放送の番組がある場合に該特定の視聴者が該既放送の番組を視聴したか否かを示す習慣性情報とに基づいて、該推薦候補となる複数の放送予定の番組のうちから、該特定の視聴者に対して推薦する推薦番組を選択する選択手段と、前記選択された推薦番組に関する情報を含む推薦番組情報を作成する作成手段とを備えたことを特徴とする。
【０００９】
なお、装置に係る本発明は方法に係る発明としても成立し、方法に係る本発明は装置に係る発明としても成立する。  
また、装置または方法に係る本発明は、コンピュータに当該発明に相当する手順を実行させるための（あるいはコンピュータを当該発明に相当する手段として機能させるための、あるいはコンピュータに当該発明に相当する機能を実現させるための）プログラムとしても成立し、該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体としても成立する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、視聴者個人の嗜好や習慣性により適った番組推薦が可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。
【００１２】
なお、以下の説明では、テレビ放送されるコンテンツ（テレビ番組）を対象として、視聴者の嗜好にかなうコンテンツを選択して推薦する場合を例にとりながら説明するが、本実施形態は、これに限定されるものではなく、広く放送用のコンテンツ全般（例えば、衛星放送の番組、有線放送の番組、インターネット放送の番組等）を対象にすることが可能である。
【００１３】
図１に、本発明の一実施形態に係る推薦番組情報提供装置の構成例を示す。
【００１４】
図１に示されるように、本実施形態に係る推薦番組情報提供装置２は、番組管理部２０、視聴履歴情報管理部３０、ＥＰＧデータ管理部４０、嗜好モデル作成部５０、推薦番組情報作成部６０を備えている。
【００１５】
番組管理部２０は、番組に関する情報を管理する。具体的には、放送端末１から電子番組情報（Electronic Program Guide）（以下、ＥＰＧデータ）や、（特定の）視聴者の視聴履歴情報を取得し、放送端末１へ推薦番組情報を提供する。また、推薦番組情報提供装置２内の各部分との間で必要な情報の受け渡しをする。
【００１６】
なお、推薦番組情報提供装置２は、放送端末１に内蔵されたものであってもよいし、放送端末１とは独立した装置であってもよい。後者の場合には、番組管理部２０は、放送端末１との通信を行うユーザインタフェースを備えることになる。
【００１７】
また、放送端末１は、ＥＰＧデータを例えば外部放送機器より受信し、視聴者の視聴履歴情報を例えば視聴者のテレビ操作を監視して取得する。
【００１８】
また、放送端末１は、推薦番組情報提供装置２から提供された推薦番組情報を表示する。
【００１９】
また、図１において、推薦番組情報提供装置２は、ＥＰＧデータ及び又は視聴履歴情報を放送端末１以外の装置から受信する構成や、放送端末１以外の装置へ推薦番組情報を提供する構成も可能である。
【００２０】
なお、本実施形態では、放送用コンテンツとしてテレビ番組を例にとっているので、以下の説明で用いるＥＰＧデータ、視聴者の視聴履歴情報、推薦番組情報は、テレビ番組に係るものになるが、それらは、本実施形態において例示する内容に限らず、様々なフォーマットや定義をもつ情報であって構わない。また、キーボード入力、リモートコントロール入力、ネットワークによるオンライン入力、情報伝達の媒体である磁気テープから読み取る等の種々の形態で入力することが可能である。
【００２１】
ＥＰＧデータ管理部４０は、番組管理部２０からＥＰＧデータを受取って管理し、定期的に更新する。ＥＰＧデータ管理部４０に入力されたＥＰＧデータは、ＥＰＧデータデータベース４１に記録される。
【００２２】
視聴履歴情報管理部３０は、番組管理部２０から視聴者の視聴履歴情報を受取って管理し、定期的に更新する。視聴履歴情報管理部３０に入力した視聴履歴情報は、視聴履歴情報データベース３１に記録される。
【００２３】
嗜好モデル作成部５０は、ＥＰＧデータと視聴履歴情報とに基づいて、視聴者の番組視聴に関する嗜好を記述した嗜好モデルを作成するものであり、図１に示すように、嗜好モデル学習部５１、嗜好モデル管理部５２、嗜好モデルデータベース５３を含んでいる。
【００２４】
嗜好モデル学習部５１は、ＥＰＧデータ管理部４０と視聴履歴情報管理部３０とからそれぞれ過去の一定期間のＥＰＧデータとそれらに対する視聴者の視聴履歴情報とを入力し、これらに基づいて、嗜好モデルを作成する。なお、嗜好モデル学習部５１は、将来的に放送される予定の番組に関するＥＰＧデータと、視聴履歴情報とを入力して、定期的に、或いは所定のデータ数が入力された時点で、嗜好モデルの更新を行う機能も有する。
【００２５】
嗜好モデル管理部５２は、詳細は後述する構造定義データと条件付確率値を嗜好モデルとして管理する。
【００２６】
嗜好モデルデータベース５３は、嗜好モデル学習部５１で作成された嗜好モデルを記録するためのものである。
【００２７】
推薦番組情報作成部６０は、嗜好モデル作成部５０で作成された嗜好モデルと推薦候補となる番組に関するＥＰＧデータとに基づいて、視聴者の嗜好にかなう番組を、推薦すべき番組として選択し、選択した推薦番組に関する情報を含む推薦番組情報を作成するものであり、視聴確率計算部６１、習慣性反映部６２、推薦番組情報管理部６３、推薦番組情報データベース６４を含んでいる。
【００２８】
視聴確率計算部６１は、ＥＰＧデータ管理部４０からのＥＰＧデータと嗜好モデル管理部５２からの嗜好モデルの条件付確率値とを入力して、放送予定のテレビ番組の視聴確率を求め、少なくとも推薦候補となる各番組を特定可能な情報とその番組について求められた視聴確率とを含むデータを視聴確率の降順に並べた推薦番組リストを作成する。ここでは、視聴確率を、推薦の度合いとして用いている。
【００２９】
習慣性反映部６２は、詳しくは後述するが、例えば、ある放送予定の番組に対して特定の関係にある既放送の番組が過去の一定期間において存在する場合に、視聴者がその既放送の番組を視聴したか否かに応じて、その放送予定の番組の視聴確率を修正し、あるいは、その放送予定の番組を候補から除外する。
【００３０】
推薦番組情報管理部６３は、推薦番組リストの内容に基づいて、推薦する番組を選択し、視聴者への推薦番組提示のために必要な、推薦番組に関する情報を含む推薦番組情報を作成する。
【００３１】
推薦番組情報データベース６４は、推薦番組リストや推薦番組情報を格納する。
【００３２】
以下、本実施形態に係る推薦番組情報提供装置の動作について説明する。
【００３３】
まず、本実施形態に係る推薦番組情報提供装置の嗜好モデル作成部５０における嗜好モデルの作成手順について説明する。
【００３４】
嗜好モデル作成部５０は、過去の一定期間のＥＰＧデータ及び視聴履歴情報に基づいて、視聴者の番組視聴に関する嗜好を記述した嗜好モデルを作成する
図２に、本実施形態で対象とする嗜好モデルの一例を示す。
【００３５】
図２に示す嗜好モデルは、ベイジアンネットワークで表現されるモデルである。ベイジアンネットワークは、確率変数をノードで表し、因果関係や相関関係といった依存する関係を持つ変数の間にリンクを張ったグラフ構造による確率モデルである確率ネットワークにおいて、リンクが因果関係の方向に向きを持ち、このリンクをたどったパスが循環しない、非循環有向グラフで表されるモデルである。図２に示す嗜好モデルは、確率変数を「番組ジャンル」、「出演者に対する選好」及び「番組内容に対する選好」、並びに「視聴」として、確率変数「番組ジャンル」と確率変数「出演者に対する選好」と確率変数「番組内容に対する選好」が確率変数「視聴」に影響を及ぼすという因果関係を記述した嗜好モデルである。
【００３６】
なお、図２に示す嗜好モデルは一例であって、本実施形態は、これに限定されるものではない。
【００３７】
図３に、本実施形態における嗜好モデルの作成手順例を示す。
【００３８】
嗜好モデル作成部５０の嗜好モデル学習部５１は、嗜好モデルの構造を定義した構造定義データを読み込む（ステップＳ１）。
【００３９】
図４に、この構造定義データの一例を示す。図４は、図２に例示した嗜好モデルにおけるベイジアンネットワークの構造を、コンピュータで読み取れる形で記述したものである。
【００４０】
図４の構造定義データにおいては、「番組ジャンル」と「出演者に対する選好」と「番組内容に対する選好」と「視聴」という４つの要素が確率変数として定義されており、さらに、各確率変数のとる値もそれぞれ定義されている。例えば、確率変数「番組ジャンル」の値として、「ニュース(News)」、「スポーツ(Sports)」、「ドラマ(Drama)」、「音楽(Music)」、「バラエティー(Variety)」、「映画(Movie)」、「アニメーション(Anime)」、「ドキュメンタリー(Documentary)」、「趣味(Hobby)」、「情報(Info)」という１０種類の値があることを示している。同様に、確率変数「出演者に対する選好」の値として、「好き」、「それ以外」という２種類、確率変数「番組内容に対する選好」の値として、「好き」、「それ以外」という２種類があり、確率変数「視聴」の値には「視聴する(TRUE)」、「視聴しない(FALSE)」という２種類の値があることを示している。さらに、因果関係を定義するために、原因となる確率変数を「親のノード(Parent)」、結果となる確率変数を「子のノード(Child)」として、該当する確率変数を記載している。
【００４１】
また、嗜好モデル学習部５１は、ＥＰＧデータ管理部４０から、過去の一定期間のＥＰＧデータを読み込む（ステップＳ２）。
【００４２】
図５に、このＥＰＧデータ（テレビ番組情報）の一例を示す。図５に例示するＥＰＧデータは、１つの番組ごとに、日付、放送局、開始及び終了時間、並びにタイトルなどの属性が含まれている。なお、必要に応じて、ゲスト情報などの属性も付加されている。図５に示す例では、２００５年１月１８日のテレビ番組として、Ｎテレビで４：３０から８：１５まで「おそよう日本」が放送され、Ｆテレビで、１１：２５から１１：３０まで「子育ててれびじょん」が放送され、１２：００から１３：００まで「誘っていいとも！」が放送されることを示している。そして、「誘っていいとも！」では、ゲストとしてヤモリ、久野雅美、中田正広、山本智充が出演することを示している。
【００４３】
また、嗜好モデル学習部５１は、視聴履歴情報管理部３０から、過去の一定期間の視聴履歴情報を読み込む（ステップＳ３）。
【００４４】
図６に、図５に例示したＥＰＧデータに対する、ある視聴者の視聴履歴情報の一例を示す。図６では、図５に示すＥＰＧデータに対する視聴履歴情報を示すために、「ＴＲＵＥ」又は「ＦＡＬＳＥ」という記号を用いている。具体的には、属性が「ＴＲＵＥ」の場合には、視聴や録画を行ったことを示し、「ＦＡＬＳＥ」の場合は、視聴や録画を行っていないことを示している。例えば、図６に示した具体例においては、「視聴」という属性が「ＴＲＵＥ」である番組は「子育ててれびじょん」と「おそよう日本」であるので、これらの２つ番組を視聴者が視聴したことを示しており、また、録画は行われていないことを示している。この場合において、この視聴履歴情報は、実際に視聴者が視聴した、或いは視聴しないといった結果に係る情報である。
【００４５】
なお、ステップＳ１〜Ｓ３は、任意に実行順を入れ替えて構わない。また、並列的に実行しても構わない。
【００４６】
次に、嗜好モデル学習部５１は、ベイジアンネットワークにおける各確率変数の条件付確率値を計算し（ステップＳ４）、構造定義データとともにこれらを嗜好モデルとして、嗜好モデルデータベース５３に格納する（ステップＳ５）。ステップＳ４における条件付確率値の計算方法は、図６に示すような過去の一定期間の視聴履歴情報から、条件に見合う番組の頻度として計算したり、システム設計者が任意の値を設定したりして求めてもよい。
【００４７】
図７は、図２に示した嗜好モデルに従って、本実施形態で計算し出力する条件付確率表の値の例である。なお、ここでは、図６に示した視聴者の視聴履歴を用いて条件付確率表の値を計算する場合を例にとって説明するが、システム設計者や利用者が任意の値をあらかじめ設定してもかまわない。
【００４８】
図７では、確率変数「番組ジャンル」が各値をとる場合の確率値を定義している。例えば、１行目の、  
（番組ジャンル＝Ｎｅｗｓ）−＞０．１７９３２６，  
という記述は、番組ジャンルが「ニュース」である番組の確率値が“０．１７９３２６”であることを表している。これは例えば、図６に示した視聴者の視聴履歴に含まれる全番組のうち、確率変数「番組ジャンル」の値が「ニュース」である番組の頻度を計算することによって求めることができる。以下、同様に、「スポーツ」や「ドラマ」等の様々な番組ジャンルの確率値を定義している。
【００４９】
図７中の確率変数「出演者に対する選好」に関しては、出演者に関する選好度合いを２値の確率変数として定義している。例えば、図７中の、  
（出演者に対する選好＝好き）−＞０．１，  
という記述は、確率変数「出演者に対する選好」の値が「好き」である番組（すなわち、好きな出演者が出演する番組）の生起確率が“０．１”であることを表している。この値の決定の仕方は、例えば、図６に示す視聴者の視聴履歴に含まれる視聴番組の出演者を、視聴者の好きな出演者として見なすことによって視聴者の好みの出演者リストを作成し、作成したリストを参照して各番組の出演者に対する選好情報（「好き」、「それ以外」）を付与して、全番組中における各選好情報の付与された番組の頻度を数え上げる方法が考えられる。
【００５０】
図７中の「番組内容に対する選好」に関しては、番組内容に関する選好度合いを２値の確率変数として定義している。例えば、図７中の、  
（番組内容に対する選好＝好き）−＞０．１，  
という記述は、確率変数「番組内容に対する選好」の値が「好き」である番組（すなわち、好きな内容の番組）の生起確率が“０．１”であることを表している。この値の決定の仕方は、例えば、図６に示す視聴者の視聴履歴に含まれる視聴番組の番組内容からキーワードを抽出し、視聴者の好きな番組のキーワードとして見なすことによって視聴者の好みのキーワードリストを作成し、作成したリストを参照して各番組内容に対する選好情報（「好き」、「それ以外」）を付与して、全番組中における各選好情報の付与された番組の頻度を数え上げる方法が考えられる。
【００５１】
一方、確率変数「視聴」の確率値に関しては、図２に示した嗜好モデルに従って、確率変数「番組ジャンル」と確率変数「出演者に対する選好」と確率変数「番組内容に対する選好」とから影響を受けるため、確率変数「番組ジャンル」と確率変数「出演者に対する選好」と確率変数「番組内容に対する選好」との各値のすべてのバリエーションを条件とした確率値を定義する。例えば、図７の下から５行目の、  
（番組ジャンル＝Ｖａｒｉｅｔｙ＆出演者に対する選好＝好き＆番組内容に対する選好＝それ以外）−＞（視聴＝ＴＲＵＥ）−＞０．８０１６５４，（視聴＝ＦＡＬＳＥ）−＞０．１９８３４６という記述は、確率変数「番組ジャンル」の値が「バラエティ」であり且つ確率変数「出演者に対する選好」の値が「好き」であり且つ確率変数「番組内容に対する選好」の値が「それ以外」である番組が、視聴者によって視聴される確率値が“０．８０１６５４”、視聴者によって視聴されない確率値が“０．１９８３４６”であることを示している。これは、例えば、図６に示した視聴者の視聴履歴における出現頻度に従い、視聴履歴に含まれる、確率変数「番組ジャンル」の値が「バラエティ」であり且つ確率変数「出演者に対する選好」の値が「好き」であり且つ確率変数「番組内容に対する選好」の値が「それ以外」である番組のうち、確率変数「視聴」の有無別に番組の頻度を計算することによって、求めることができる。
【００５２】
次に、本実施形態に係る推薦番組情報提供装置の推薦番組情報作成部６０における推薦番組情報の作成手順について説明する。
【００５３】
推薦番組情報作成部６０は、嗜好モデル作成部５０で過去の一定期間のＥＰＧデータ及び視聴履歴情報に基づいて作成された嗜好モデルと、推薦候補となる将来的に放送される予定の番組に関するＥＰＧデータとに基づいて、推薦番組情報を作成する。
【００５４】
図８に、本実施形態における推薦番組情報の作成手順例を示す。
【００５５】
推薦番組情報作成部６０の視聴確率計算部６１は、まず、ＥＰＧデータ管理部４０で管理される、以下の処理の対象となる放送予定の番組に関するＥＰＧデータ（例えば図５のようなＥＰＧデータ）を読み込む（ステップＳ１１）。
【００５６】
視聴確率計算部６１は、次に、このＥＰＧデータと、嗜好モデル管理部５２からの嗜好モデルの条件付確率値とに基づいて、将来的に放送される予定の各テレビ番組に対する視聴者の視聴の確率値（視聴確率）を求める（ステップＳ１２）。
【００５７】
これらの視聴の確率値は、嗜好モデル上の確率推論によって求められる。例えば、将来的に放送が予定されているあるテレビ番組の番組ジャンルが「バラエティ」であることが明らかな場合、その番組に対するある視聴者の視聴の確率Ｐ（視聴＝TRUE｜番組シ゛ャンル＝Variety）は、  
Ｐ（視聴＝TRUE｜番組シ゛ャンル＝Variety）＝  
Ｐ（視聴＝TRUE）・Ｐ（番組シ゛ャンル＝Variety｜視聴＝TRUE）／Ｐ（番組シ゛ャンル＝Variety）として、図７に示す条件付確率値などの確率分布を用いて計算される。
【００５８】
なお、この計算は、図４に示す構造定義データで定義される嗜好モデルの構造が複雑な場合には、計算量が過度に増加するため、近似計算手法で計算するのが好ましい。近似計算手法には、loopy belief propagation（例えば、文献“K. P. Murphy, Y. Weiss, and M. I. Jordan: Loopy belief propagation for approximate inference: an empirical study, In Proc. of Conf. Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI-99), (1999)”）や、各種サンプリング手法（例えば、文献“M. Henrion : Propagation of uncertainty by probabilistic logic sampling in Bayes’ networks, In J. F. Lemmer & L. N. Kanal (Eds.), Uncertainty in Artificial Intelligence 2, pp.149-163, (1988).”、文献“R. Fung, and C. K. Chang : Weighting and integrating evidence for stochastic simulation in Bayesian networks, In Proc. of Conf. Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI-89), (1989).”）などのさまざまな手法が提案されているが、いずれの手法を用いてもかまわない。
【００５９】
そして、視聴確率計算部６１は、少なくとも各番組を特定可能な情報とその番組について求められた視聴確率とを含むデータを視聴確率の降順に並べた推薦候補番組リストを作成し（ステップＳ１３）、これを推薦番組情報データベース６４に格納する。なお、推薦候補番組リストは、例えば、ＥＰＧデータの各番組のデータに視聴確率を付加し、視聴確率の降順に並べ替えたものでもよい。
【００６０】
次に、ここでは、習慣性反映部６２による習慣性獲得結果に基づいて、推薦候補番組リスト中のテレビ番組のうちから、推薦するものを選択し、選択した推薦番組を推薦番組リストに（降順に）追加する。
【００６１】
習慣性反映部６２は、推薦番組情報データベース６４に格納されている、上記のようにして降順に並べられた推薦候補番組リスト中のテレビ番組について、視聴確率上位のものから順にひとつずつ取り出して、以降の処理の対象とする（ステップＳ１４）。
【００６２】
まず、対象となったテレビ番組（以下、対象番組）が再放送番組であるか否かを判定する（ステップＳ１５）。
【００６３】
対象番組が再放送番組であるならば、過去に既に放送された当該対象番組と同一内容と特定できるテレビ番組に対する視聴の有無を獲得する（ステップＳ１９）。ここで、当該対象番組と既放送のテレビ番組とが同一内容であると特定する方法は、例えば、ＥＰＧデータ中の番組タイトル名が一致する番組を検出したり、再放送であることを示す記述を発見したりするなど種々の方法が考えられる。
【００６４】
この結果、過去に視聴されていなければ（ステップＳ２０）、対象番組を、推薦すべき番組として選択して、該テレビ番組の情報を推薦番組リストに追加する（ステップＳ２１）。
【００６５】
また、視聴されていれば（ステップＳ２０）、ステップＳ１４に戻って、推薦候補番組リスト中から、次に視聴確率が上位である番組をひとつ選択する。
【００６６】
続いて、対象番組が再放送番組でないならば、連続放送番組であるかどうか判定する（ステップＳ１６）。なお、連続放送番組については、各回の間の内容の関係はどのような形態であってもよく、例えば、1回の放送分ごとに独立した内容のものであってもよいし、また、例えば、各回の内容に連続性のあるものであってもよい。
【００６７】
連続放送番組でないならば、対象番組を、推薦すべき番組として選択して、該テレビ番組の情報を推薦番組リストに追加する（ステップＳ２１）。
【００６８】
一方、連続放送番組であるならば、過去の一定期間における前回シリーズの番組（例えば、対象番組がある連続放送番組の三番目の放送回である場合における、同一の連続放送番組の一回前の放送回である二番目の放送回に相当する既放送の番組）に対する視聴の有無を獲得する（ステップＳ１７）。ここで、選択された番組が連続放送番組であるかどうかの解釈は、例えば、ＥＰＧデータ中の番組タイトル名が一致する番組を検出したり、エピソード情報から連続放送番組であることを示す記述を発見したりするなどの種々の方法が考えられる。
【００６９】
この結果、過去の一定期間における前回シリーズの番組が視聴されていれば（ステップＳ１８）、対象番組を、推薦すべき番組として選択して、該テレビ番組の情報を推薦番組リストに追加する（ステップＳ２１）。
【００７０】
また、視聴されていなければ（ステップＳ１８）、ステップＳ１４に戻って、推薦候補番組リスト中から、次に視聴確率が上位である番組をひとつ選択する。
【００７１】
そして、上記のように推薦番組リストを作成する際、推薦番組リストのサイズが変更されるたびに、推薦番組リストのサイズに関する閾値（例えば、番組の件数の上限値）と比較し（ステップＳ２２）、閾値を越えていなければ、ステップＳ１４に戻り、閾値を越えていれば、この処理を終了する（なお、推薦番組リストのサイズが閾値を越える前に、対象となったＥＰＧデータ中のテレビ番組のすべてについて上記処理を行った場合にも、処理を終了する）。
【００７２】
なお、上記では、推薦番組リスト作成の終了条件に、推薦番組リストのサイズに関する閾値（すなわち、視聴の確率値でソートしたときの順位の下限値（この下限値以上の順位を与える視聴の確率値を持つ番組を選択する方法））を用いたが、例えば、視聴の確率値の下限値を用いる（この下限値以上の視聴確率を持つ番組を選択する方法）など、他の方法も可能である。
【００７３】
さて、推薦番組情報管理部６３は、以上のようにして作成された推薦番組リストに基づいて、視聴者への推薦番組提示のために必要な、推薦番組に関する情報を含む推薦番組情報を作成し、番組管理部２０へ渡す。番組管理部２０は、この推薦番組情報を放送端末１へ送信する。なお、放送端末１は、例えば、受信した推薦番組情報をユーザに提示する。
【００７４】
図９は、本実施形態で作成する推薦番組情報の一例である。図９では、「摩訶ジョーシキ！！ＳＰ」という番組が、視聴者が視聴する確率が０．９２で最も高く、お薦めの番組として提示されている。
【００７５】
なお、図８の手順では、対象のテレビ番組が再放送番組であるか否かを判定し、次に、連続放送番組であるかどうか判定したが、先に、連続放送番組であるかどうか判定し、次に、再放送番組であるか否かを判定するようにしてもよいし、対象のテレビ番組が再放送番組であるか連続放送番組であるか又はそれら以外であるかを同時に判定するようにしてもよい。
【００７６】
また、上記では、視聴確率計算部６１が推薦候補番組リストを作成し、習慣性反映部６２が、推薦候補番組リストから選択した推薦番組を推薦番組リストに（降順に）追加するようにしたが、その代わりに、視聴確率計算部６１が推薦候補番組リストを作成し、習慣性反映部６２が、推薦候補番組リストから選択しなかった番組を推薦番組リストから削除するようにしてもよい。
【００７７】
ところで、上記習慣性反映部６２による処理には、種々のバリエーションが可能である。
【００７８】
例えば、上記では、対象番組が連続放送番組である場合に、過去の一定期間における前回シリーズの番組が視聴されていなければ、対象番組を選択しないものとしたが、過去の一定期間に放送された当該連続放送番組に属する全番組に対する視聴状況に応じて、選択するか否かを決定することも可能である。例えば、過去の一定期間に放送された当該連続放送番組に属する全番組のうちで視聴した番組の数を全番組の数で除して得た評価値に基づいて決定する方法や、その際に、直近の回ほど高い重み付けをして評価値を求める方法など、種々の方法が可能である。
【００７９】
また、例えば、ある放送予定の番組に対して特定の関係にある既放送の番組が過去の一定期間において存在する場合に、視聴者がその既放送の番組を視聴したか否かに応じて、その放送予定の番組の視聴確率を修正するようにしてもよい。
【００８０】
例えば、対象番組が連続放送番組である場合に、過去の一定期間における前回シリーズの番組が視聴されていなければ、対象番組の視聴の確率値を、０を下限として、より低い値に修正（例えば、一定の値を減算する、一定の値で除する、０にする、など）するようにしてもよい。
【００８１】
また、例えば、対象番組が連続放送番組である場合に、過去の一定期間における前回シリーズの番組が視聴されていれば、対象番組の視聴の確率値を、（１を上限として）より高い値に修正（例えば、一定の値を加算する、一定の値を乗ずる、１にする、など）するようにしてもよい。
【００８２】
また、例えば、対象番組が連続放送番組である場合に、過去の一定期間に放送された当該連続放送番組に属する全番組に対する視聴状況に応じて、対象番組の視聴の確率値を適宜調整するようにしてもよい。例えば、過去の一定期間に放送された当該連続放送番組に属する全番組のうちで視聴した番組の数を全番組の数で除して得た評価値に応じて、対象番組の視聴の確率値を増減する方法や、その際に、直近の回ほど高い重み付けをして評価値を求める方法など、種々の方法が可能である。
【００８３】
また、例えば、対象番組が再放送番組である場合に、過去の一定期間における同一内容と特定できる番組が視聴されていれば、対象番組の視聴の確率値を、０を下限として、より低い値に修正（例えば、一定の値を減算する、一定の値で除する、０にする、など）するようにしてもよい。
【００８４】
また、例えば、対象番組が再放送番組である場合に、過去の一定期間における同一内容と特定できる番組が視聴されておらず、かつ、視聴の確率が予め定められた基準値以上のものであるときは、対象番組の視聴の確率値を、（１を上限として）より高い値に修正（例えば、一定の値を加算する、一定の値を乗ずる、１にする、など）するようにしてもよい。
【００８５】
また、習慣性について、連続放送番組や再放送番組とは異なる形態を対象にすることも可能である。例えば、既放送の番組が、放送予定の番組を宣伝する特別番組であるケースや、放送予定の番組が、既放送の番組の制作風景等を紹介する特別番組であるケースなどを、上記した連続放送番組のケースと同様に扱うようにしてもよい。また、例えば、（相異なる番組であっても）既放送の番組と放送予定の番組とがそれらのジャンル及び又は内容及び又は出演者等の所定の属性において類似しているケースを、上記した連続放送番組のケースあるいは再放送番組のケースと同様に扱うことも可能である。
【００８６】
なお、以上の各機能は、ソフトウェアとして記述し適当な機構をもったコンピュータに処理させても実現可能である。  
また、本実施形態は、コンピュータに所定の手順を実行させるための、あるいはコンピュータを所定の手段として機能させるための、あるいはコンピュータに所定の機能を実現させるためのプログラムとして実施することもできる。加えて該プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体として実施することもできる。
【００８７】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００８８】
【図１】本発明の一実施形態に係る推薦番組情報提供装置の概略構成を示す図
【図２】視聴者の嗜好モデルの一例を示す図
【図３】同実施形態に係る推薦番組情報提供装置における嗜好モデルの作成手順の一例を示すフローチャート
【図４】図２に示した嗜好モデルにおけるベイジアンネットワークの構造を、コンピュータで読み取れる形で記述した例を示す図
【図５】テレビ番組情報の一例を示す図
【図６】図５に示したテレビ番組情報に対するある視聴者の視聴履歴情報の一例を示す図
【図７】図２に示した嗜好モデルに従って計算し出力する条件付確率表の値の例を示す図
【図８】同実施形態に係る推薦番組情報提供装置における推薦番組情報の作成手順の一例を示すフローチャート
【図９】推薦番組情報の一例を示す図
【符号の説明】
【００８９】
１…放送端末、２…推薦番組情報提供装置、２０…番組管理部、３０…聴履歴情報管理部、３１…視聴履歴情報データベース、４０…ＥＰＧデータ管理部、４１…ＥＰＧデータデータベース、５０…嗜好モデル作成部、５１…嗜好モデル学習部、５２…嗜好モデル管理部、５３…嗜好モデルデータベース、６０…推薦番組情報作成部、６１…視聴確率計算部、６２…習慣性反映部、６３…推薦番組情報管理部、６４…推薦番組情報データベース
【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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