(57)【要約】【課題】視聴を開始した比較的初期の段階から視聴者個人の嗜好にかなう番組の推薦を可能にするとともに、視聴者の嗜好の変化にも柔軟に対応した番組の推薦を可能にすること。【解決手段】番組情報と視聴者による視聴の履歴情報とに基づいて、視聴に到る要因と視聴結果との因果関係を記述した視聴者の嗜好モデルを作成する嗜好モデル作成手段（４０）と、嗜好モデル作成手段により作成された嗜好モデルを用いて推薦番組リストを作成する推薦番組リスト作成手段（５０）と、を備えた。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
番組情報と視聴者による視聴の履歴情報とに基づいて、視聴に到る要因と視聴結果との因果関係を記述した視聴者の嗜好モデルを作成する嗜好モデル作成手段と、
嗜好モデル作成手段により作成された嗜好モデルを用いて推薦番組リストを作成する推薦番組リスト作成手段と、を具備することを特徴とする番組情報提供システム。
【請求項２】
請求項１に記載の番組情報提供システムにおいて、前記視聴に到る要因は、放送時間帯と番組ジャンルとを含むことを特徴とする番組情報提供システム。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の番組情報提供システムにおいて、前記嗜好モデルとして、前記確率変数と前記確率変数間の因果関係との条件付確率を定義することによって決定されるベイジアンネットワークを、視聴者の番組視聴に関する嗜好を記述した嗜好モデルとして定義することを特徴とする番組情報提供システム。
【請求項４】
請求項３に記載の番組情報提供システムにおいて、前記嗜好モデル作成手段は、視聴者毎にベイジアンネットワーク型の嗜好モデルを作成する嗜好モデル学習手段と、前記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表の値で個人差を表現することにより視聴者の嗜好モデルを構築する嗜好モデル管理手段を具備することを特徴とする番組情報提供システム。
【請求項５】
請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の番組情報提供システムにおいて、前記番組リスト作成手段は、前記嗜好リスト作成手段により生成された嗜好モデルを用いて各番組に対する視聴者の視聴の確率値を計算する視聴確率計算手段と、視聴者の視聴の前記視聴確率値に基づいて推薦番組を決定する推薦番組決定手段と、を具備することを特徴とする番組情報提供システム。
【請求項６】
請求項５に記載の番組情報提供システムにおいて、前記推薦番組決定手段は、前記嗜好モデル作成手段により生成された嗜好モデルを用いて計算された視聴者の視聴の確率値に基づいて番組をソートし、ランキングの結果上位の番組を推薦することを特徴とする番組情報提供システム。
【請求項７】
請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の番組情報提供システムにおいて、前記嗜好モデル作成手段は、前記嗜好モデルを定期的に更新する嗜好モデル更新手段を更に具備することを特徴とする番組情報提供システム。
【請求項８】
請求項７に記載の番組情報提供システムにおいて、嗜好モデル更新手段は、更新時点より過去の一定期間の視聴者の視聴の履歴情報から、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表の値を更新することを特徴とする番組情報提供システム。
【請求項９】
視聴者の番組嗜好に沿った番組情報を提供する番組情報提供方法において、
番組情報と視聴者による視聴の履歴情報とに基づいて、視聴に到る要因と視聴結果との因果関係を記述した視聴者の嗜好モデルを作成し、
前記作成された嗜好モデルを用いて推薦番組リストを作成することを具備することを特徴とする番組情報提供システム。
【請求項１０】
視聴者の番組嗜好に沿った番組情報を提供するためのプログラムにおいて、
番組情報と視聴者による視聴の履歴情報とに基づいて、視聴に到る要因と視聴結果との因果関係を記述した視聴者の嗜好モデルを作成し、
嗜好モデル作成手段により作成された嗜好モデルを用いて推薦番組リストを作成することを具備することを特徴とする番組情報提供プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、視聴者の番組視聴に関する嗜好を柔軟に考慮した番組情報提供装置、番組情報提供方法及びその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）視聴者特徴に基づく番組推薦（非特許文献１参照）  
番組特徴に基づいてグループ化した情報（例えば番組ジャンルなど）を目的変数、視聴者の特徴（例えば年齢や性別など）を説明変数として、同一グループに属する番組を視聴した視聴者の特徴を学習する。学習したモデルと視聴者の特徴に基づいて将来的に放送される番組を推薦する。しかし、この技術では、視聴者層の視聴に関する嗜好は明らかになるが、視聴者の個人個人の嗜好に適応した番組推薦が難しい。
【０００６】
（４）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。
【０００７】
（５）ユーザ行動パターンの学習による番組推薦（特許文献６参照）  
コンテンツ利用者の端末が、コンテンツ利用者のコンテンツ鑑賞に対する肯定的操作および否定的操作の観測回数を、曜日毎および時間帯毎に分類した統計データを作成することによりユーザ行動パターンを学習する。そして、このユーザ行動パターンに基づいてコンテンツ利用者が、視聴を希望するであろうコンテンツを自律的に検索して提案する。また、生成されたユーザ行動パターンをベイズの定理に基づいて更新して学習するようにしている。しかし、この技術では、ユーザプロファイル情報とユーザによる肯定／否定情報の入力が必要である。
【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
【特許文献６】特開２００４−２０６４４５号公報
【非特許文献１】M。 J。 Pazzani: A Framework for Collaborative、Content-Baseband Demographic Filtering、Journal of Artificial Intelligence Review、Vol。 13、No。5-6、pp。 393。 408、(1999)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、視聴を開始した比較的初期の段階から視聴者個人の嗜好にかなう番組の推薦を可能にするとともに、視聴者の嗜好の変化にも柔軟に対応した番組の推薦を可能にすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の局面に係る発明は、番組情報（ＥＰＧ：Electronic Program Guide）と視聴の履歴情報から、視聴者毎にベイジアンネットワーク型の嗜好モデルを作成し、嗜好モデルを用いて各番組に対する視聴者の視聴の確率値を計算して、視聴者の視聴の確率値に基づいて推薦番組を決定している。  
上記のように、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表の値（因果関係の強さ）で個人差を表現することによる視聴者個人の嗜好モデルが作成される。そして、嗜好モデルを用いて各番組に対する視聴者の視聴の確率値を計算し、これに基づき推薦番組が決定される。  
また、過去の一定期間の視聴者の視聴の履歴情報から、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表の値（因果関係の強さ）を更新することにより、嗜好モデルが定期的に更新される。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、視聴を開始した比較的初期の段階から視聴者個人の嗜好にかなう番組の推薦が可能になるとともに、視聴者の嗜好の変化にも柔軟に対応した番組の推薦が可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。なお、下記の本発明の実施形態の説明では、番組情報を提供する際にテレビ番組に関するデータを対象としてテレビ番組の推薦を対象として説明するが、本発明では対象とするデータはこれに限らず、広く放送用のコンテンツ全般を対象にすることが可能である。従って、本発明の効果は、本実施形態における視聴者の嗜好にかなうテレビ番組の推薦のみならず、広く放送用コンテンツ情報提供装置において発揮される。なお、本発明において、視聴者の番組視聴に関する嗜好を記述したモデルを「嗜好モデル」と呼ぶ。
【００１２】
図１は、本発明の一実施形態に係る番組情報提供装置の概略構成を示す図である。  
図１に係る番組情報提供装置は、外部機器（例えばＴＶや表示装置）との通信を行うユーザインタフェース１０と、ユーザインタフェース１０から番組情報（ＥＰＧ：Electronic Program Guide）である例えばテレビ番組情報（以下、「テレビ番組情報」と称する場合もある）を受取り管理するＥＰＧデータ管理部２０と、ユーザインタフェース１０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と、番組情報と視聴履歴情報に基づいて嗜好モデルを作成する嗜好モデル作成部４０と、嗜好モデル作成部４０で作成された嗜好モデルと番組情報とから推薦番組リストを作成する推薦番組リスト作成部５０とを備えている。また、ＥＰＧデータ管理部２０に入力されたＥＰＧデータは、ＥＰＧデータデータベース２１に記録され、視聴履歴情報管理部３０に入力した視聴履歴は、視聴履歴データベース３１に記録される。
【００１３】
嗜好モデル作成部４０は、ＥＰＧデータ管理部２０と視聴履歴情報管理部３０からそれぞれ過去の一定期間のテレビ番組情報とそれらに対する視聴者の視聴履歴情報を入力情報として、嗜好モデルを作成する嗜好モデル学習部４１と、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嗜好モデル管理部４２と、嗜好モデル学習部４１で作成された嗜好モデルを記録する嗜好モデルデータベース４３を備えている。なお、嗜好モデル学習部４１は、新たな番組情報と視聴履歴とを入力して、定期的、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備えている。
【００１４】
推薦番組リスト作成部５０は、視聴確率計算部５１と推薦番組決定部５２とを備えている。視聴確率計算部５１は、ＥＰＧデータ管理部２０からのＥＰＧデータと嗜好モデル管理部４２からの嗜好モデルの条件付確率値とを入力して、将来的に放送されるテレビ番組の視聴確率を計算する。推薦番組決定部５２は、視聴確率計算部５１で計算された視聴確率に基づいて、推薦番組を決定する。そして、推薦番組決定部５２で決定された推薦番組は、ＥＰＧデータ管理部２０、ユーザインタフェース１０を介して、例えば図示しないＴＶ等に表示される。
【００１５】
上記のように構成された本発明の一実施形態に係る番組情報提供装置の動作を説明する。まず図２を参照して、嗜好モデルの作成手順を説明する。図２は、嗜好モデルを作成する流れを示すフローチャートである。嗜好モデルの例を図３に示す。図３は、本発明の実施形態で対象とする嗜好モデルの例である。しかし、図３に示す嗜好モデルは、嗜好モデルの一例であって、このモデルに限定されるものではない。本実施形態で対象とする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って、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３に示すモデルは、確率変数を「放送時間帯」と「番組ジャンル」として、「放送時間帯」と「番組ジャンル」が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。
【００１６】
まず、嗜好モデル学習部４１は、嗜好モデルの構造を定義した図４に示すような構造定義データを読み込む（ステップＳ１）。図４は、図３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ものである。図４では、「放送時間帯」と「番組ジャンル」、「視聴」という３つの要素が確率変数として定義されている。更に、図４では、各確率変数のとる値も定義されている。例えば、「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、「放送時間帯」の値として、「午前(Morning)」、「午後(Afternoon)」、「夕方(Evening)」、「夜(Night)」、「深夜(Midnight)」という５種類の値があり、「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。
【００１７】
次に、嗜好モデル学習部４１は、ＥＰＧデータ管理部２０から図５に示すような過去の一定期間のテレビ番組情報を読み込む（ステップＳ２）。図５は、本発明の実施形態で対象とするテレビ番組情報（ＥＰＧ：Electronic Program Guide）の例である。図５に示すようにテレビ番組情報は、１つの番組ごとに、日付、放送局、開始及び終了時間、並びにタイトルからなっている。なお、必要に応じて、ゲスト情報も付加されている。図５に示す例では、２００５年１月１８日のテレび番組として、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。
【００１８】
その後、嗜好モデル学習部４１は、視聴履歴情報管理部３０から図６に示すような過去の一定期間の視聴履歴情報を読み込む（ステップＳ３）。図６は、図５のテレビ番組情報に対するある視聴者の視聴履歴情報の例を示す図である。図６では、図５に示すテレビ番組情報の視聴履歴情報を示すのに、「ＴＲＵＥ」及び「ＦＡＬＳＥ」という記号で表している。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５では、「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。
【００１９】
嗜好モデル学習部４１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データベースに格納する（ステップＳ５）。ステップＳ４におえ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良い。なお、嗜好モデル管理部４２は、図４に示すような構造定義データと図７に示すような条件付確率値を嗜好モデルとして管理する。  
図７は、図３に示した嗜好モデルに従って、本発明の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、本実施形態では、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。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、番組ジャンルとしてニュースを視聴する確率値が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、「番組ジャンル」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」た「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。更に、確率変数「放送時間帯」に関しても同様に視聴確率値が定義されている。一方、「視聴」の確率値に関しては、図３に示した嗜好モデルに従って「放送時間帯」と「番組ジャンル」から影響を受けるため、「放送時間帯」と「番組ジャンル」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＆放送時間帯＝Ｍｉｄｎｉｇｈｔ）−＞（視聴＝ＴＲＵＥ）−＞０．８０１６５４、（視聴＝ＦＡＬＳＥ）−＞０．１９８３４６  
という記述は、「番組ジャンル」が「バラエティー」で「放送時間帯」が「深夜」である番組が、視聴者によって視聴される確率値が０．８０１６５４で、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含まれる「番組ジャンル」が「バラエティー」で、かつ、「放送時間帯」が「深夜」である番組のうち、「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。
【００２０】
図８を参照して、上記のように定義された確率値が定義された嗜好リストに基づいて推薦番組リストを作成する手順を説明する。図８は、視聴者の嗜好にかなう番組情報を提供するための推薦番組リスト作成手順を示すフローチャートである。  
視聴確率計算部５１は、ＥＰＧデータ管理部２０から将来のＥＰＧデータを読み込んで（ステップＳ６）、このＥＰＧデータと嗜好モデル管理部４２からの嗜好モデルの条件付確率値とに基づいて、視聴確率を計算する（ステップＳ７）。  
推薦番組決定部５２は、視聴確率計算部５１で計算された視聴確率（具体的には、確率値として与えられる）に基づいて、将来的に放送されるテレビ番組をソートし（ステップＳ８）、ランキングの上位の番組を、推薦番組データとして選択する（ステップＳ９）。推薦番組の例を図９に示す。図９は、本発明の実施形態で作成する推薦番組データの例である。図９に示す例では、「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。
【００２１】
そして、推薦番組データは、ＥＰＧデータ管理部２０に推薦リストとして格納される（Ｓ１０）。ここで、ランキングの上位の番組を選択する方法として、ランキングの上位の決められた数の番組を選択する方法や、視聴確率に関する閾値を設定してその閾値以上の値を持つ番組を選択する方法など様々な方法が存在するが、いずれの方法でもかまわない。ユーザインタフェース１０は、推薦番組決定部５２で決定した推薦番組データをＥＰＧデータ管理部２０から受取り、ユーザに推薦番組情報として提示する。
【００２２】
本発明の実施形態では、例えば図１に示したユーザインタフェース１０において、例えば外部放送機器より受信する図５に示したテレビ番組情報や、例えば視聴者のテレビ操作を監視して得られる図６に示した視聴者の視聴履歴をシステムの入力情報とする。テレビ番組情報や視聴者の視聴履歴情報は図５に示した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り、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形で入力されるものとする。
【００２３】
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。例えば、上記の実施形態において、嗜好モデル学習部４１で嗜好モデルの更新を行うとしたが、嗜好の更新モデルを更新するための例えば、嗜好モデル更新部を別に設けても良い。  
上記の実施形態では、嗜好モデルの更新については、詳細に触れなかったが、次のように、嗜好モデルを更新しても良い。まず、嗜好モデル管理部４２は、嗜好モデルを定期的に更新するため嗜好モデル学習部４１を呼び出し、推薦番組リストを更新するため視聴確率計算部５１を呼び出す。嗜好モデルと推薦番組リストは、図２に示した嗜好モデル作成の全ステップと図８に示した推薦番組リストの作成の全ステップを実行することで更新される。なお、更新の頻度は１日に１回でも１週間に１回でもかまわない。  
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】
【００２４】
【図１】本発明の一実施形態に係る番組情報提供装置の概略構成を示す図。
【図２】嗜好モデルを作成する流れを示すフローチャート。
【図３】嗜好モデルの例を示す図。
【図４】図３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】本発明の実施形態で対象とするテレビ番組情報（ＥＰＧ：Electronic Program Guide）の例。
【図６】図５のテレビ番組情報に対するある視聴者の視聴履歴情報の例を示す図。
【図７】図３に示した嗜好モデルに従って、本発明の実施形態で計算し出力する条件付確率表の値の例。
【図８】視聴者の嗜好にかなう番組情報を提供するための推薦番組リスト作成手順を示すフローチャート。
【図９】本発明の実施形態で作成する推薦番組データの例。
【符号の説明】
【００２５】
１０…ユーザインタフェース
２０…ＥＰＧデータ管理部
２１…ＥＰＧデータデータベース
３０…視聴履歴情報管理部
３１…視聴履歴データベース
４０…嗜好モデル作成部
４１…嗜好モデル学習部
４２…嗜好モデル管理部
４３…嗜好モデルデータベース
５０…推薦番組リスト作成部
５１…視聴確率計算部
５２…推薦番組決定部
【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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