(57)【要約】【課題】ユーザの嗜好に適した番組推薦を行う番組推薦装置において，同時に視聴している複数ユーザに対し，適切な番組推薦を行う。【解決手段】ユーザ嗜好に基いた番組推薦を行う番組推薦装置であって，同時に視聴しているユーザ集合を識別するユーザ識別部と，複数ユーザのプロファイル情報を管理するユーザプロファイル管理部と，当該プロファイル管理部が管理するユーザ情報を用いて推薦番組を判定する推薦番組判定部とを有し，当該ユーザプロファイル管理部が管理するユーザ個々のプロファイル情報を用いて，当該推薦番組判定部が，当該ユーザ識別部が識別したユーザ集合に適合した推薦を行う。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザ嗜好に基いた番組推薦を行う番組推薦装置であって，
同時に視聴している複数ユーザからなるユーザ集合を識別するユーザ識別部と，
上記複数ユーザそれぞれのプロファイル情報を管理するユーザプロファイル管理部と，
当該プロファイル管理部が管理するユーザ情報を用いて推薦番組を判定する推薦番組判定部とを有し，
上記推薦番組判定部は、当該ユーザプロファイル管理部が管理する複数ユーザのプロファイル情報を用いて，当該ユーザ識別部が識別したユーザ集合に対しての推薦番組を判定することを特徴とする番組推薦装置。
【請求項２】
上記推薦番組判定部は、上記ユーザ集合を構成する全ユーザそれぞれに対して嗜好度が所定値以上の単語を番組情報として有する番組であるかを判定して上記推薦する番組を判定することを特徴とする請求項１記載の番組推薦装置。
【請求項３】
前記ユーザプロファイル管理部が管理するユーザプロファイルを，各ユーザの操作履歴をプロファイリングすることにより生成するユーザプロファイリング部を具備することを特徴とする請求項１記載の番組推薦装置。
【請求項４】
前記ユーザプロファイリング部は，同時に視聴している複数のユーザ間の優先度を判定し、
前記推薦番組判定部は前記優先度の情報も用いて推薦番組を判定することを特徴とする請求項３記載の番組推薦装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，ユーザ嗜好に合致したテレビ番組をユーザに推薦する装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
テレビの多チャンネル化に伴い，新聞等のテレビ番組表やＥＰＧ（電子番組表）に掲載される大量の番組情報からユーザが好みの番組を選択することは困難となってきている。
【０００３】
そのため，ユーザの視聴履歴からユーザの嗜好をプロファイリングし，嗜好に適合する番組を検出してユーザに提示したり，自動録画する装置が出てきている。
【０００４】
また，複数のユーザに対応するため，ユーザを識別する手段を有し，ユーザ個々の嗜好をプロファイリングして，ユーザそれぞれに対して嗜好に合致した推薦番組を提示する装置に関する発明が特許文献１又は２に開示されている。
【０００５】
【特許文献１】特開２０００−２８７１８９号公報
【０００６】
【特許文献２】特開２００３−２１９２８７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら，ユーザ個々に対する番組推薦を行ったとしても，ユーザが複数人で同時に視聴する場合には，個々のユーザに提示された推薦番組を見比べるなどして番組を選択しなければならず，同時に視聴する複数のユーザに適した番組を選択するのは容易ではない。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は，同時に視聴しているユーザ集合を識別し，複数のユーザのプロファイルを管理すると共に，識別したユーザ集合に属する複数のユーザのプロファイルを統合的に用いて，複数ユーザからなるユーザの集合全体に対して推薦する番組を判定する。
【０００９】
また，ユーザ間の番組選択優先度をプロファイルし，番組選択優先度プロファイルを推薦番組判定に用いる。
【発明の効果】
【００１０】
同時に視聴しているユーザの集合全体に対して適切な番組推薦を行うため，個々のユーザに向けた番組推薦を比較して番組選択を行う必要がなく，容易に番組選択を行える。
【００１１】
また，ユーザ間の番組選択優先度プロファイルの利用により，複数ユーザで使用する場合の，日常の番組選択習慣を反映した推薦を行うことができる。
【実施例１】
【００１２】
以下，本発明の実施例を図１〜図８を参照して説明する。
【００１３】
図１は本実施例の構成を表す図である。番組推薦装置１０１は，制御部１０２，ユーザ識別部１０３，ユーザプロファイリング部１０４，ユーザプロファイル管理部１０５，推薦番組判定部１０６，ユーザインタフェース部１０７からなり，これらはパーソナルコンピュータなどの計算機に具備されている，メモリ，ＨＤＤなどの外部記憶，リアルタイムクロック，マイクロプロセッサ，コンソール，キーボードにより構成できる。また本発明の各部の動作は，上述したパーソナルコンピュータなどの計算機上にインストールされ動作するプログラムモジュールなどのソフトウェアによって実現できる。また，パーソナルコンピュータに限らず，同様の構成を内蔵するテレビ，ハードディスクレコーダ，携帯情報端末などのコンピュータ組込み機器などでも実施可能である。
【００１４】
以下，本実施例を構成する各部について説明する。
【００１５】
制御部１０２は番組推薦装置１０１の全体を制御する。
【００１６】
ユーザ識別部１０３は，カメラで撮像した顔画像の識別や指紋認証システムなどにより，同時に視聴している複数のユーザを識別する。リモコン等の入力手段を介してユーザが個人識別情報を入力するものであっても良い。
【００１７】
ユーザプロファイリング部１０４は，ユーザの視聴番組とその視聴時間や録画した番組などの操作履歴１０２の電子データを入力とする。視聴番組の情報は、テレビ受像機が受信するＥＰＧやネットワークを介して得られるインターネット用ＥＰＧに含まれる，番組タイトル，ジャンル，出演者名，番組概要記述などの番組情報の電子データを用いる。操作履歴は、ユーザのテレビ受像機や録画機器に対する操作履歴を記録保存する。更に、視聴・もしくは録画された番組情報を構成する番組タイトル，ジャンル，出演者名や，番組情報に含まれる番組概要記述などのテキスト情報に対して，既知の手段である形態素解析などの言語処理を用いて，番組情報に含まれる単語を抽出し，抽出した単語に対して操作履歴を基にユーザの嗜好の強さ（嗜好度）を求める。単語に対するユーザの嗜好度はユーザが視聴または録画した番組の番組情報に含まれる対象となる単語の頻度や，単語を番組情報に含む番組の放映時間に対する視聴または録画時間の割合などで計算する方法がある。また，ユーザが単語とその嗜好度合い評価を入力しておいてもよい。
嗜好度を求める際に用いる操作履歴は，複数ユーザで視聴した場合に，視聴したユーザ全員の履歴として扱ってもよいし，代表者の履歴としてもよい。代表者はユーザが入力するか，既存の履歴を参照し，選択番組が最も嗜好に適合しているユーザを選ぶ。
【００１８】
ユーザプロファイル管理部１０５は，ユーザプロファイリング部１０４が生成した複数ユーザのプロファイルを，保持や更新などを行い管理する。
【００１９】
番組推薦判定部１０６は，ユーザ識別部１０３が識別したユーザ集合に対し，ユーザプロファイル管理部１０５が管理する，当該ユーザ集合を構成するユーザのユーザプロファイルに含まれる単語とその単語に対する嗜好度と，判定対象となる番組の番組情報をユーザプロファイリング部１０４と同様に解析して抽出した単語とを照合して，対象番組に対する推薦度を計算し，ユーザ集合に対して番組を推薦するか否かを判定する。
【００２０】
ユーザインタフェース部１０７は番組推薦判定部１０６で推薦番組として判定された番組をユーザに通知する。
【００２１】
図２はユーザプロファイル管理部１０５が管理するユーザプロファイルの例を表す図である。ユーザプロファイル２０１はユーザ毎に、ユーザ情報２０２とそのユーザに対応するプロファイル情報２０３で構成される。プロファイル情報２０３は単語２０４と単語の嗜好度２０５の集合として構成される。
【００２２】
図３は番組推薦判定部の処理方式を示す図である。ステップ３０１においては，ユーザ識別部１０２が識別したユーザ集合Ｕを取得する。
【００２３】
ステップ３０１で得られたユーザ集合Ｕに属し，ユーザプロファイル管理部１０５によりユーザプロファイルが保持されているユーザＸに対し，ユーザＸのプロファイルを参照し，嗜好度２０５が閾値Ｓｔｈを越える値である単語２０４を選択し，ユーザＸの高嗜好度単語集合Ｋｘを作成する（ステップ３０２）。次に，ユーザ集合Ｕに属する全ユーザの嗜好度が高い単語を得るため，ステップ３０２で作成した，全てのユーザＸに対する高嗜好度単語集合Ｋｘの共通集合である共通高嗜好度単語集合Ｋａを抽出する（ステップ３０３）。Ｋａが空集合のときは，全てのユーザに共通する高嗜好度の単語が存在しないため，それぞれのユーザ嗜好を基に計算した番組の推薦度から推薦番組を判定する推薦度ベース判定処理３０４を行い，Ｋａが空集合でないときには，全てのユーザに共通する高嗜好単語が存在するため，共通嗜好ベース判定処理３０５を行う。
【００２４】
図４は推薦度ベース判定処理３０４の処理方式を示す図である。この処理は、番組に対し，ユーザ集合に属する個々のユーザへの推薦度（番組のユーザ嗜好に対する適合度合）を基に，ユーザ集合全体へ推薦するか否かを判定する。推薦するか否かを判定すべき対象である番組Ｐに対し，対象となるユーザＸの推薦度Ｔｐｘを求める（ステップ４０１）。推薦度Ｔｐｘは，ユーザＸのプロファイルを参照し，番組Ｐの番組情報から抽出される単語集合に含まれる単語に対する全ユーザそれぞれの嗜好度を足し合わせた値や，単語集合に含まれる全ユーザそれぞれの嗜好度が高い単語の個数などとして計算する。ステップ４０１において求めた，番組Ｐに対する，対象となる全ユーザＸの推薦度Ｔｐｘが閾値Ｔｔｈより大きい場合に，番組Ｐを全員への推薦番組として判定する（ステップ４０２）。推薦度ベース判定処理３０４は，全てのユーザに共通する高嗜好度の単語がない場合，即ちユーザそれぞれの嗜好が多様である場合に行う。そのため，全てのユーザに共通な嗜好を基にして推薦判定を行う共通嗜好ベース判定処理３０５の推薦結果の方が，ユーザ嗜好への合致度は高い。しかし，閾値を越える推薦度の番組が推薦されるため，全く嗜好に合わない番組を推薦されるユーザは生じず，複数ユーザでの番組選択を穏便に行うことができる。推薦判定対象の全ての番組の推薦度が閾値を超えず，推薦番組を見出すことができなかった場合には，閾値を下げるか，ユーザ集合の中の一定人数以上のユーザに対する推薦度が閾値を超えた番組を推薦番組とすることで，推薦番組を選択できる。この場合，推薦番組のユーザ嗜好度への合致度は低下するが，意外性や新たな発見をユーザに提供できる。
【００２５】
図５は共通嗜好ベース判定処理３０５の処理方式を示す図である。この処理は，ユーザ集合に属するユーザに共通する嗜好を基に番組を推薦するか否かを判定する。推薦するか否かを判定すべき対象である番組Ｐに対し，図３のステップ３０３で求めた共通高嗜好度単語集合Ｋａに含まれる単語を用いて，番組Ｐに対する推薦度Ｔｐを計算する（ステップ５０１）。推薦度Ｔｐは，番組Ｐの番組情報に含まれる共通高嗜好度単語集合Ｋａの単語数，または，Ｋａに含まれる単語ｗの嗜好度Ｓｗを単語ｗに対する各ユーザＸの嗜好度Ｓｐｗの平均値とし，番組Ｐの番組情報に含まれる単語の嗜好度Ｓｗの和として計算できる。ステップ５０１で求めた番組Ｐに対する推薦度Ｔｐが閾値Ｔｔｈよりも大きいとき，番組Ｐをユーザ全員への推薦番組として判定する（ステップ５０２）。      
推薦判定対象の全ての番組が推薦番組であると判定されなかった場合には，図３ステップ３０２において高嗜好度単語集合を抽出する際の閾値Ｓｔｈを下げるか，閾値Ｔｔｈの値を下げるか，あるいは推薦度ベース判定処理３０４によって推薦番組を判定できる。
【００２６】
次に、ユーザ間の視聴に対する優先度を考慮する実施例を説明する。図６は番組選択優先度プロファイルの例を表す図である。番組選択優先度プロファイル６０１はユーザ集合情報６０２と，視聴時間帯情報６０３と，優先情報６０４からなる。ユーザ集合情報６０２は同時に視聴しているユーザが誰であるかの情報である。視聴時間帯情報６０３はユーザが視聴している時間帯で，例えば曜日と時間帯などの情報を含む。優先情報６０４は，ユーザ情報６０５とユーザの番組選択優先度６０６からなる。図６の例においては，ユーザＡとユーザＢが水曜日の１９：００から２１：００に視聴している状態においては，ユーザＡの番組選択優先度が３．０であり，ユーザＢの番組選択優先度が１.０であるという情報で構成されている。番組選択優先度は，複数人のユーザが番組を視聴している状況において、各視聴者が番組を選択する割合を表す。例えば図６の最初の行は，ユーザＡとＢが番組を視聴している状況においてユーザＡが番組を選択する回数がユーザＢが番組を選択する回数に比して３倍であることを示している。どのユーザが番組選択を行ったかについては，ユーザ識別部（１０３）によって判別できる。
【００２７】
尚、上記優先時間帯情報６０３は必須ではなく、番組優先度プロファイルは時間帯毎に保持せずに，全時間帯を統合してユーザの番組選択優先度を保持してもよい。
【００２８】
図７は番組選択優先度プロファイル生成処理の処理方式を示す図である。最初に，ユーザ識別部１０２により識別された現在視聴中のユーザ集合Ｕの情報を取得する（ステップ７０１）。ステップ７０１で取得したユーザ集合Ｕに属する全てのユーザＸに対し，視聴された番組Ｐに対する推薦度Ｔｐｘを求める（ステップ７０２）。ユーザ集合Ｕに含まれるユーザＸで，ステップ７０２で求めた番組Ｐに対する推薦度Ｔｐｘが閾値Ｔｔｈより大きいユーザＸの集合Ｕｘが空でない場合，集合Ｕｘに属するユーザＸの推薦度Ｔｐｘの値により，ユーザプロファイル管理部に保持されている，番組選択優先度プロファイルを更新する。ユーザ集合Ｕをユーザ集合情報とする番組選択優先度プロファイルが存在する場合には，対応する優先情報の各ユーザの優先度を推薦度Ｔｐｘの値によって更新し，ユーザ集合Ｕをユーザ集合情報とする番組選択優先度プロファイルが存在しない場合には，ユーザ集合Ｕに対する番組選択優先度プロファイルを新たに生成する。番組選択優先度プロファイルのユーザごとの優先度は推薦度の和などで計算できる。  番組選択優先度プロファイルにより，ユーザ集合に対する番組推薦を行う場合，優先度の高いユーザの嗜好度を重視した番組推薦を行うことができる。
【００２９】
図８は番組優先度情報を利用し，番組推薦判定処理に用いる閾値を計算する処理方式を示す図である。
【００３０】
ユーザ識別部１０２が識別したユーザ集合Ｕを取得し（ステップ８０１），現在時刻Ｔｃを取得する（ステップ８０２）。現在時刻は計算機に具備されているリアルタイムクロックなどから情報を得ることができる。ユーザ集合Ｕと時刻Ｔｃに対応するユーザ選択優先度プロファイルを参照し，ユーザ集合Ｕに属する各ユーザの優先度を取得する（ステップ８０３）。ステップ８０３で取得した優先度を用いて，各ユーザの閾値を計算する（ステップ８０４）。
例えば，優先度の低いユーザＢの閾値Ｔｂを上げ，優先度の高いユーザＡの閾値Ｔａを下げ，Ｔａ＜Ｔｂとすると，ユーザＢは優先度がＴｂより高い番組だけが推薦対象となるためＴａより推薦度が大きい番組が推薦対象となるユーザＡよりも嗜好に合った番組が推薦される割合が低くなる。日常のユーザの番組選択状況が反映されるため，視聴習慣に合致した推薦が得られる。逆に，優先度の低いユーザの閾値を下げ，優先度の高いユーザの閾値を上げることで，日常の番組選択優先権を逆転させ，番組選択の公平性を生み出すことも可能である。
図９はユーザ集合に対する推薦番組を提示する画面の例である。識別したユーザ名と推薦する番組の情報を表示する。表示により，ユーザの番組選択が容易になる。
【産業上の利用可能性】
【００３１】
本願発明は、例えばＤＶＤレコーダ，ＴＶ等の家庭向け映像機器や，テレビ機能付きのパソコン，ＰＤＡや携帯電話等の情報機器，ネット配信番組を再生するセットトップボックス等に適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本発明の一実施例の構成を説明する図である。
【図２】ユーザプロファイルの構成の例を説明する図である。
【図３】番組推薦判定処理の処理方式を説明する図である。
【図４】推薦度ベース判定処理の処理方式を説明する図である。
【図５】共通嗜好ベース判定処理の処理方式を説明する図である。
【図６】番組選択優先度プロファイルの構成を説明する図である。
【図７】番組選択優先度プロファイル生成処理の処理方式を説明する図である。
【図８】番組優先度情報を利用した閾値計算の処理方式を説明する図である。
【図９】推薦番組を提示する画面の例を説明する図である。
【符号の説明】
【００３３】
１０１  番組推薦装置，１０２  制御部，１０３  ユーザ識別部，１０４  ユーザプロファイリング部，１０５  ユーザプロファイル管理部，１０６  推薦番組判定部，１０７  ユーザインタフェース部，２０１  ユーザプロファイル，２０２  ユーザ，２０３  プロファイル，２０４  単語，２０５  嗜好度，６０１  番組選択優先度プロファイル，６０２  ユーザ集合，６０３  視聴時間帯，６０４  優先情報，６０５  ユーザ，６０６  優先度。
【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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