(57)【要約】      （修正有）【課題】二律背反し得るユーザの嗜好により合致したコンテンツをより好適に提示する。【解決手段】リスト生成装置は、各コンテンツの特徴を示す複数のコンテンツパラメータを取得する第１取得手段（１１、１２、１３、１４）と、ユーザの特徴を示す複数のユーザパラメータを取得する第２取得手段（２１、２２，２３、２４）と、複数のコンテンツの夫々について、複数のコンテンツ特徴項目と複数のユーザ特徴項目との対応付けに従って、複数のコンテンツパラメータと複数のユーザパラメータとを用いた所定の演算処理を行う演算手段（３１）と、演算処理の結果に基づいて、ユーザの嗜好に合致する順に複数のコンテンツをリスト化したコンテンツリストを生成する生成手段（３２）とを備える。【選択図】図１
2009015560.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のコンテンツの夫々について、各コンテンツの特徴を複数のコンテンツ特徴項目毎に示す複数のコンテンツパラメータを取得する第１取得手段と、
前記複数のコンテンツを視聴するユーザの特徴を複数のユーザ特徴項目毎に示す複数のユーザパラメータを取得する第２取得手段と、
複数のコンテンツの夫々について、前記複数のコンテンツ特徴項目と前記複数のユーザ特徴項目との関連性に従って、前記複数のコンテンツパラメータと前記複数のユーザパラメータとを用いた所定の演算処理を行う演算手段と、
前記演算手段による前記演算処理の結果に基づいて、前記ユーザの嗜好に合致する順に前記複数のコンテンツの少なくとも一部をリスト化したコンテンツリストを生成する生成手段と
を備えることを特徴とするリスト生成装置。
【請求項２】
前記複数のコンテンツ特徴項目と前記複数のユーザ特徴項目とは一致しており、
前記演算手段は、前記演算処理として、同一の特徴項目毎に前記複数のコンテンツパラメータと前記複数のユーザパラメータとを乗算し且つ前記同一の特徴項目毎の乗算結果の和を算出し、
前記生成手段は、前記和の大きい順に又は小さい順に前記複数のコンテンツの少なくとも一部をリスト化した前記コンテンツリストを生成することを特徴とする請求項１に記載のリスト生成装置。
【請求項３】
前記第１取得手段は、前記複数のコンテンツの夫々が前記複数のコンテンツ特徴項目の夫々に対応する特徴を有しているか否かを判定するための判定情報に基づいて、前記複数のコンテンツパラメータを取得することを特徴とする請求項１に記載のリスト生成装置。
【請求項４】
前記複数のユーザパラメータは、前記ユーザの特徴として、前記ユーザを所定の基準で分類したユーザパターンの特徴を、前記複数のユーザ特徴項目毎に示すことを特徴とする請求項１に記載のリスト生成装置。
【請求項５】
前記第２取得手段は、
前記ユーザの特徴を入力する入力手段と、
前記入力された特徴に基づいて、前記ユーザがいずれのユーザパターンに属するか否かを決定する決定手段と
を備えることを特徴とする請求項４に記載のリスト生成装置。
【請求項６】
前記ユーザパターンは、単一のユーザを前記所定の基準で分類した又は複数のユーザを含むユーザ群を所定の基準で分類したものであることを特徴とする請求項４に記載のリスト生成装置。
【請求項７】
前記複数のユーザパラメータは、前記複数のユーザ特徴項目毎に且つ時間帯毎に前記ユーザパターンの特徴を示すことを特徴とする請求項４に記載のリスト生成装置。
【請求項８】
前記複数のコンテンツパラメータ及び前記複数のユーザパラメータの少なくとも一方は正規化されていることを特徴とする請求項１に記載のリスト生成装置。
【請求項９】
前記コンテンツリストを前記ユーザに通知する通知手段を更に備えることを特徴とする請求項１に記載のリスト生成装置。
【請求項１０】
複数のコンテンツの夫々について、各コンテンツの特徴を複数のコンテンツ特徴項目毎に示す複数のコンテンツパラメータを取得する第１取得工程と、
前記複数のコンテンツを視聴するユーザの特徴を複数のユーザ特徴項目毎に示す複数のユーザパラメータを取得する第２取得工程と、
複数のコンテンツの夫々について、前記複数のコンテンツ特徴項目と前記複数のユーザ特徴項目との対応付けに従って、前記複数のコンテンツパラメータと前記複数のユーザパラメータとを用いた所定の演算処理を行う演算工程と、
前記演算手段による前記演算処理の結果に基づいて、前記ユーザの嗜好に合致する順に前記複数のコンテンツの少なくとも一部をリスト化したコンテンツリストを生成する生成工程と
を備えることを特徴とするコンテンツリスト生成方法。
【請求項１１】
複数のコンテンツの夫々について、各コンテンツの特徴を複数のコンテンツ特徴項目毎に示す複数のコンテンツパラメータを取得する第１取得手段と、前記複数のコンテンツを視聴するユーザの特徴を複数のユーザ特徴項目毎に示す複数のユーザパラメータを取得する第２取得手段と、複数のコンテンツの夫々について、前記複数のコンテンツ特徴項目と前記複数のユーザ特徴項目との対応付けに従って、前記複数のコンテンツパラメータと前記複数のユーザパラメータとを用いた所定の演算処理を行う演算手段と、前記演算手段による前記演算処理の結果に基づいて、前記ユーザの嗜好に合致する順に前記複数のコンテンツの少なくとも一部をリスト化したコンテンツリストを生成する生成手段とを備えるリスト生成装置に備えられたコンピュータを制御するコンピュータプログラムであって、該コンピュータを、前記第１取得手段、前記第２取得手段、前記演算手段及び前記生成手段のうち少なくとも一部として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば複数のコンテンツからユーザの嗜好に合致したコンテンツを優先的にユーザに対して提示するリスト生成装置及び方法、並びにコンピュータをこのようなリスト生成装置として機能させるコンピュータプログラムの技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
２００３年より地上デジタル放送が開始されたことに伴い、テレビ放送受信機（以降、適宜“テレビ端末”と称する）には、ネットワーク機能が実質的に必須の機能になりつつある。このネットワーク機能を活用して、テレビ放送局からの情報を受けるのみであったテレビ端末に対して、ユーザからの情報収集や情報提供といったインタラクティブな機能やサービスが提案されている。例えば、広告ビジネスをより発展させるために、ユーザの操作履歴の収集を行い、ユーザの嗜好に合致する広告情報等を提示するサービスが多々提案されている。また、特許文献１及び２に開示されているように、広告情報のみならず、ユーザの嗜好に合致するテレビ番組を選択的に提示するサービスも提案されている。
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−２２９９９８号公報
【特許文献２】特表２００６−５２４００９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述したユーザの嗜好に合致するテレビ番組を選択的に提示するサービスでは、放送波に重畳されたＥＰＧ（Electric Program Guide）情報に含まれる番組の説明情報から、ユーザにより入力されたユーザプロフィールに関連するキーワードを検索することで、ユーザの嗜好に合致するテレビ番組を選択的に提示している。しかしながら、ユーザの嗜好は、二律背反していることが多々あり、必ずしも１つの方向に決定しないことがある。例えば、シリアスなドキュメンタリー番組を好むユーザであったとしても、ライトなバラエティ番組を好んで視聴することは多い。また、必ずしもユーザ１人でテレビを視聴する場合に限らず、家族などの複数のユーザが同時に１つのテレビを視聴する場合が多々ある。更に、ニュース番組等について言えば、１つのテレビ番組中に複数の話題等を含んでいることが多く、ユーザにとって不要な番組であっても、ユーザの嗜好に合致していると判定されかねない。このため、上述した方法では、必ずしもユーザ（ないしは、同時に視聴する複数のユーザ全体）の嗜好に合致したテレビ番組を選択的に提示しているとは限らないという技術的な問題点を有している。
【０００５】
本発明は、例えば上述した従来の問題点に鑑みなされたものであり、例えば二律背反し得るユーザの嗜好により合致したコンテンツをより好適に提示することができるリスト生成装置及び方法、並びにコンピュータをこのようなリスト生成装置として機能させるコンピュータプログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、請求項１に記載のリスト生成装置は、複数のコンテンツの夫々について、各コンテンツの特徴を複数のコンテンツ特徴項目毎に示す複数のコンテンツパラメータを取得する第１取得手段と、前記複数のコンテンツを視聴するユーザの特徴を複数のユーザ特徴項目毎に示す複数のユーザパラメータを取得する第２取得手段と、複数のコンテンツの夫々について、前記複数のコンテンツ特徴項目と前記複数のユーザ特徴項目との対応付けに従って、前記複数のコンテンツパラメータと前記複数のユーザパラメータとを用いた所定の演算処理を行う演算手段と、前記演算手段による前記演算処理の結果に基づいて、前記ユーザの嗜好に合致する順に前記複数のコンテンツの少なくとも一部をリスト化したコンテンツリストを生成する生成手段とを備える。
【０００７】
上記課題を解決するために、請求項１０に記載のリスト生成方法は、複数のコンテンツの夫々について、各コンテンツの特徴を複数のコンテンツ特徴項目毎に示す複数のコンテンツパラメータを取得する第１取得工程と、前記複数のコンテンツを視聴するユーザの特徴を複数のユーザ特徴項目毎に示す複数のユーザパラメータを取得する第２取得工程と、複数のコンテンツの夫々について、前記複数のコンテンツ特徴項目と前記複数のユーザ特徴項目との対応付けに従って、前記複数のコンテンツパラメータと前記複数のユーザパラメータとを用いた所定の演算処理を行う演算工程と、前記演算手段による前記演算処理の結果に基づいて、前記ユーザの嗜好に合致する順に前記複数のコンテンツの少なくとも一部をリスト化したコンテンツリストを生成する生成工程とを備える。
【０００８】
上記課題を解決するために、請求項１１に記載のコンピュータプログラムは、複数のコンテンツの夫々について、各コンテンツの特徴を複数のコンテンツ特徴項目毎に示す複数のコンテンツパラメータを取得する第１取得手段と、前記複数のコンテンツを視聴するユーザの特徴を複数のユーザ特徴項目毎に示す複数のユーザパラメータを取得する第２取得手段と、複数のコンテンツの夫々について、前記複数のコンテンツ特徴項目と前記複数のユーザ特徴項目との対応付けに従って、前記複数のコンテンツパラメータと前記複数のユーザパラメータとを用いた所定の演算処理を行う演算手段と、前記演算手段による前記演算処理の結果に基づいて、前記ユーザの嗜好に合致する順に前記複数のコンテンツの少なくとも一部をリスト化したコンテンツリストを生成する生成手段とを備えるリスト生成装置に備えられたコンピュータを制御するコンピュータプログラムであって、該コンピュータを、前記第１取得手段、前記第２取得手段、前記演算手段及び前記生成手段のうち少なくとも一部として機能させる。
【０００９】
本発明の作用及び他の利得は次に説明する実施の形態から明らかにされよう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、発明を実施するための最良の形態として、本発明のリスト生成装置及び方法、コンピュータプログラムに係る実施形態の説明を進める。
【００１１】
（リスト生成装置の実施形態）
本発明のリスト生成装置に係る実施形態は、複数のコンテンツの夫々について、各コンテンツの特徴を複数のコンテンツ特徴項目毎に示す複数のコンテンツパラメータを取得する第１取得手段と、前記複数のコンテンツを視聴するユーザの特徴を複数のユーザ特徴項目毎に示す複数のユーザパラメータを取得する第２取得手段と、複数のコンテンツの夫々について、前記複数のコンテンツ特徴項目と前記複数のユーザ特徴項目との対応付けに従って、前記複数のコンテンツパラメータと前記複数のユーザパラメータとを用いた所定の演算処理を行う演算手段と、前記演算手段による前記演算処理の結果に基づいて、前記ユーザの嗜好に合致する順に前記複数のコンテンツの少なくとも一部をリスト化したコンテンツリストを生成する生成手段とを備える。
【００１２】
本発明のリスト生成装置に係る実施形態によれば、ユーザの嗜好に合致する順に複数のコンテンツ（又は、その一部）をリスト化したコンテンツリストが生成されるに当たって、まず、第１取得手段及び第２取得手段の動作により、複数のコンテンツパラメータと複数のユーザパラメータとが取得される。ここでは、予め生成されている又は記録媒体に記録されている複数のコンテンツパラメータと複数のユーザパラメータとを取得するように構成してもよいし、取得の都度適宜複数のコンテンツパラメータと複数のユーザパラメータとの少なくとも一方を新たに生成するように構成してもよい。
【００１３】
複数のコンテンツパラメータは、後述するトレンド特徴項目やマニア特徴項目やファミリー特徴項目やアニメ特徴項目やドラマ特徴項目等を含む複数のコンテンツ特徴項目毎に、コンテンツの特徴を示している。より具体的には、複数のコンテンツパラメータは、複数のコンテンツ特徴項目毎のコンテンツの特徴を数値化したパラメータである。例えば、あるコンテンツの特徴を示す複数のコンテンツパラメータのうちトレンド特徴項目に対応するコンテンツパラメータの数値が相対的に大きければ、そのコンテンツは、トレンド要素が強いコンテンツであることが分かる。また、トレンド特徴項目に対応するコンテンツパラメータの数値ほど大きくはなくとも、例えばファミリー特徴項目に対応するコンテンツパラメータの数値が相対的に大きければ、そのコンテンツは、トレンド要素が強いコンテンツでありつつもファミリー要素も相応に強いコンテンツであることが分かる。
【００１４】
複数のユーザパラメータは、後述するトレンド特徴項目やマニア特徴項目やファミリー特徴項目やアニメ特徴項目やドラマ特徴項目等を含む複数のユーザ特徴項目毎に、ユーザ（或いは、後述するように所定の基準で分類されるユーザパターン、以下同じ）の特徴を示している。より具体的には、複数のユーザパラメータは、複数のユーザ特徴項目毎のユーザの特徴を数値化したパラメータである。例えば、あるユーザの特徴を示す複数のコンテンツパラメータのうちトレンド特徴項目に対応するユーザパラメータの数値が相対的に大きければ、そのユーザは、トレンド要素が強いコンテンツを好むことが分かる。また、トレンド特徴項目に対応するユーザパラメータの数値ほど大きくはなくとも、例えばファミリー特徴項目に対応するユーザパラメータの数値が相対的に大きければ、そのユーザは、トレンド要素が強いコンテンツを好みつつも、ファミリー要素が強いコンテンツをも相応に好むことが分かる。
【００１５】
その後、演算手段の動作により、複数のコンテンツ特徴項目と複数のユーザ特徴項目との関連性に従って、コンテンツ毎に、複数のコンテンツパラメータと複数のユーザパラメータとを用いた所定の演算処理が行われる。例えば、複数のコンテンツ特徴項目のうちの一のコンテンツ特徴項目に対応するコンテンツパラメータと複数のユーザ特徴項目のうちの一のコンテンツ特徴項目に関連している一のユーザ特徴項目に対応するユーザパラメータとが、演算処理（例えば、加算処理や乗算処理等）されたりする。
【００１６】
その演算処理の結果に基づいて、生成手段の動作により、ユーザの嗜好に合致する順に複数のコンテンツ（又は、その一部）をリスト化したコンテンツリストが生成される。例えば、コンテンツ毎の演算処理の結果を示す数値（例えば、後述のスコア）の大きい順に、複数のコンテンツ（又は、その一部）をリスト化したコンテンツリストが生成される。
【００１７】
このように、本実施形態においては、複数のコンテンツ特徴項目毎のコンテンツの特徴を示す複数のコンテンツパラメータ及び複数のユーザ特徴項目毎のユーザの特徴を示す複数のユーザパラメータに基づいてコンテンツリストが生成される。つまり、コンテンツやユーザを単一の基準（言い換えれば、単一のコンテンツ特徴項目や単一のユーザ特徴項目）で分類することにより一元的なコンテンツリストを生成する又は一元的に定まるコンテンツを抽出することに代えて、コンテンツやユーザを複数のコンテンツ特徴項目及び複数のユーザ特徴項目という複数の又は多面的な基準に基づいて分類している。
【００１８】
例えば、あるコンテンツの特徴を示す複数のコンテンツパラメータのうち、トレンド特徴項目に対応するコンテンツパラメータ、ドラマ特徴項目に対応するコンテンツパラメータ及びマニア特徴項目に対応するコンテンツパラメータの順に数値が大きくなるのであれば、そのコンテンツは、トレンド要素が強いコンテンツを好むユーザに対して生成されるコンテンツリストのみならず、ドラマ特徴が強いコンテンツを好むユーザやマニア特徴が強いコンテンツを好むユーザに対して生成されるコンテンツリストにも含まれ得る。同様に、あるユーザの特徴を示す複数のコンテンツパラメータのうち、トレンド特徴項目に対応するコンテンツパラメータ、ドラマ特徴項目に対応するコンテンツパラメータ及びマニア特徴項目に対応するコンテンツパラメータの順に数値が大きくなるのであれば、そのユーザに対して生成されるコンテンツリストには、トレンド要素が強いコンテンツのみならず、ドラマ特徴が強いコンテンツやマニア特徴が強いコンテンツをも含まれ得る。
【００１９】
このように、本実施例に係るリスト生成装置によれば、仮にユーザの嗜好が二律背反であっても或いは１つのコンテンツ中に複数の特徴が含まれていたとしても、ユーザの嗜好により合致したコンテンツリストを生成することができる。
【００２０】
本発明のリスト生成装置に係る実施形態の一の態様は、前記複数のコンテンツ特徴項目と前記複数のユーザ特徴項目とは一致しており、前記演算手段は、前記演算処理として、同一の特徴項目毎に前記複数のコンテンツパラメータと前記複数のユーザパラメータとを乗算し且つ前記同一の特徴項目毎の乗算結果の和を算出し、前記生成手段は、前記和の大きい順に又は小さい順に前記複数のコンテンツの少なくとも一部をリスト化した前記コンテンツリストを生成する。
【００２１】
この態様によれば、例えば、複数のコンテンツ特徴項目がトレンド特徴項目やマニア特徴項目やファミリー特徴項目やアニメ特徴項目やドラマ特徴項目を含んでいれば、複数のユーザ特徴項目もそれらの同一のコンテンツ特徴項目（つまり、トレンド特徴項目やマニア特徴項目やファミリー特徴項目やアニメ特徴項目やドラマ特徴項目）を含んでいる。
【００２２】
そして、演算手段は、同一の特徴項目に対応するコンテンツパラメータとユーザパラメータとを乗算し且つ各特徴項目毎の乗算結果の和を算出する。例えば、トレンド特徴項目に対応するコンテンツパラメータとトレンド特徴項目に対応するユーザパラメータとを乗算する共に、トレンド特徴項目、マニア特徴項目、ファミリー特徴項目、アニメ特徴項目及びドラマ特徴項目毎の乗算結果の和を算出する。
【００２３】
その後、生成手段は、和の大きい順に又は小さい順に複数のコンテンツをリスト化したコンテンツリストを生成する。
【００２４】
これにより、上述したように、仮にユーザの嗜好が二律背反であっても、ユーザの嗜好により合致したコンテンツリストを生成することができる。
【００２５】
本発明のリスト生成装置に係る実施形態の他の態様は、前記第１取得手段は、前記複数のコンテンツの夫々が前記複数のコンテンツ特徴項目の夫々に対応する特徴を有しているか否かを判定するための判定情報に基づいて、前記複数のコンテンツパラメータを取得する。
【００２６】
この態様によれば、比較的容易に且つ確実に複数のコンテンツパラメータを取得することができる。
【００２７】
本発明のリスト生成装置に係る実施形態の他の態様は、前記複数のユーザパラメータは、前記ユーザの特徴として、前記ユーザを所定の基準で分類したユーザパターンの特徴を、前記複数のユーザ特徴項目毎に示す。
【００２８】
この態様によれば、複数のユーザは、トレンド要素が強いコンテンツを好むユーザ群（言い換えれば、ユーザグループ）や、ドラマ要素が強いコンテンツを好むユーザ群等のいくつかのユーザ群に分類することができる。このため、複数のユーザパラメータがユーザパターンの特徴を示すことで、複数のユーザパラメータの夫々が個別のユーザ毎に独立して用意する状態を抑制することができる。言い換えれば、全てのユーザ毎に個別且つ独立した複数のユーザパラメータを用意する必要はなくなる。このため、複数のユーザパラメータが際限なく増大してしまうことを抑制することができる。更に、各ユーザがいずれのユーザパターンに属するかを決定すれば、ユーザの嗜好により合致したコンテンツリストを生成することができる。このため、リスト生成装置の処理負荷を相対的に低減することができる。
【００２９】
上述の如く複数のユーザパラメータがユーザパターンの特徴を示すリスト生成装置の態様では、前記第２取得手段は、前記ユーザの特徴を入力する入力手段と、前記入力された特徴に基づいて、前記ユーザがいずれのユーザパターンに属するか否かを決定する決定手段とを備えるように構成してもよい。
【００３０】
このように構成すれば、各ユーザがいずれのユーザパターンに属するかを比較的容易に決定することができるため、リスト生成装置の処理負荷を相対的に低減しながら、ユーザの嗜好により合致したコンテンツリストを生成することができる。
【００３１】
上述の如く複数のユーザパラメータがユーザパターンの特徴を示すリスト生成装置の態様では、前記ユーザパターンは、単一のユーザを前記所定の基準で分類した又は複数のユーザを含むユーザ群を所定の基準で分類したものであるように構成してもよい。
【００３２】
このように構成すれば、単一のユーザのみならず複数のユーザ（例えば、家族や恋人や夫婦等）を含むユーザ群に対しても、ユーザ群の嗜好により合致したコンテンツリストを生成することができる。
【００３３】
上述の如く複数のユーザパラメータがユーザパターンの特徴を示すリスト生成装置の態様では、前記複数のユーザパラメータは、前記複数のユーザ特徴項目毎に且つ時間帯毎に前記ユーザパターンの特徴を示すように構成してもよい。
【００３４】
このように構成すれば、ユーザが好むコンテンツが時間帯によって変わり得ることを考慮して、時間帯毎に、ユーザの嗜好により合致したコンテンツリストを生成することができる。
【００３５】
本発明のリスト生成装置に係る実施形態の他の態様は、前記複数のコンテンツパラメータ及び前記複数のユーザパラメータの少なくとも一方は正規化されている（つまり、前記複数のコンテンツパラメータ及び前記複数のユーザパラメータの少なくとも一方の総和が１になる）。
【００３６】
この態様によれば、複数のコンテンツパラメータや複数のユーザパラメータに対して、いわゆる正規化処理が施される。このため、各コンテンツについて、コンテンツ特徴項目毎の合致の割合を比較的容易に認識することができる。同様に、各ユーザについて、ユーザ特徴項目毎の合致の割合を比較的容易に認識することができる。
【００３７】
本発明のリスト生成装置の他の態様は、前記コンテンツリストを前記ユーザに通知する通知手段を更に備える。
【００３８】
この態様によれば、生成されたコンテンツリストをユーザに提示することができ、その結果、ユーザは、コンテンツリストを参照しながら好みのコンテンツを好適に選択することができる。
【００３９】
（リスト生成方法の実施形態）
本発明のリスト生成方法に係る実施形態は、複数のコンテンツの夫々について、各コンテンツの特徴を複数のコンテンツ特徴項目毎に示す複数のコンテンツパラメータを取得する第１取得工程と、前記複数のコンテンツを視聴するユーザの特徴を複数のユーザ特徴項目毎に示す複数のユーザパラメータを取得する第２取得工程と、複数のコンテンツの夫々について、前記複数のコンテンツ特徴項目と前記複数のユーザ特徴項目との対応付けに従って、前記複数のコンテンツパラメータと前記複数のユーザパラメータとを用いた所定の演算処理を行う演算工程と、前記演算手段による前記演算処理の結果に基づいて、前記ユーザの嗜好に合致する順に前記複数のコンテンツの少なくとも一部をリスト化したコンテンツリストを生成する生成工程とを備える。
【００４０】
本発明のリスト生成方法に係る実施形態によれば、上述した本発明のリスト生成装置に係る実施形態が有する各種利益と同様の利益を享受することができる。
【００４１】
尚、上述した本発明のリスト生成装置に係る実施形態における各種態様に対応して、本発明のリスト生成方法に係る実施形態も各種態様を採ることが可能である。
【００４２】
（コンピュータプログラムの実施形態）
本発明のコンピュータプログラムに係る実施形態は、複数のコンテンツの夫々について、各コンテンツの特徴を複数のコンテンツ特徴項目毎に示す複数のコンテンツパラメータを取得する第１取得手段と、前記複数のコンテンツを視聴するユーザの特徴を複数のユーザ特徴項目毎に示す複数のユーザパラメータを取得する第２取得手段と、複数のコンテンツの夫々について、前記複数のコンテンツ特徴項目と前記複数のユーザ特徴項目との対応付けに従って、前記複数のコンテンツパラメータと前記複数のユーザパラメータとを用いた所定の演算処理を行う演算手段と、前記演算手段による前記演算処理の結果に基づいて、前記ユーザの嗜好に合致する順に前記複数のコンテンツの少なくとも一部をリスト化したコンテンツリストを生成する生成手段とを備えるリスト生成装置（つまり、上述した本発明のリスト生成装置に係る実施形態（但し、各種態様を含む））に備えられたコンピュータを制御するコンピュータプログラムであって、該コンピュータを、前記第１取得手段、前記第２取得手段、前記演算手段及び前記生成手段のうち少なくとも一部として機能させる。
【００４３】
本発明のコンピュータプログラムに係る実施形態によれば、当該コンピュータプログラムを格納するＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ハードディスク等の記録媒体から、当該コンピュータプログラムをコンピュータに読み込んで実行させれば、或いは、当該コンピュータプログラムを、通信手段を介してコンピュータにダウンロードさせた後に実行させれば、上述した本発明のリスト生成装置に係る実施形態を比較的簡単に実現できる。
【００４４】
尚、上述した本発明のリスト生成装置に係る実施形態における各種態様に対応して、本発明のコンピュータプログラムに係る実施形態も各種態様を採ることが可能である。
【００４５】
本実施形態のこのような作用及び他の利得は次に説明する実施例から更に明らかにされよう。
【００４６】
以上説明したように、本発明のリスト生成装置に係る実施形態によれば、第１取得手段と、第２取得手段と、演算手段と、生成手段とを備える。本発明のリスト生成方法に係る実施形態によれば、第１取得工程と、第２取得工程と、演算工程と、生成工程とを備える。本発明のコンピュータプログラムに係る実施形態によれば、コンピュータを第１取得手段と、第２取得手段と、演算手段と、生成手段との少なくとも一部として機能させる。従って、二律背反し得るユーザの嗜好に合致したコンテンツをより好適に提示することができる。
【実施例】
【００４７】
以下、本発明の実施例を、図面に基づいて説明する。
【００４８】
（１）基本構成
初めに、図１を参照しながら、本発明のリスト生成装置に係る実施例を備える番組推薦サーバ１について説明を進める。ここに、図１は、本実施例に係る番組推薦サーバ１の基本構成を概念的に示すブロック図である。
【００４９】
図１に示すように、番組推薦サーバ１は、ＥＰＧ（Electric Program Guide）受信部１１と、番組特徴値算出部１２と、番組特徴値算出用パラメータシート１３と、番組情報ＤＢ（Data Base）１４と、ユーザ入力受信部２１と、ユーザパターン解析部２２と、ユーザパターンシート２３と、ユーザ情報ＤＢ２４と、マッチング算出部３１と、推薦番組リスト生成部３２と、推薦番組リスト送信部３３とを備える。
【００５０】
ＥＰＧ受信部１１は、テレビ放送波に重畳されているＥＰＧ情報を受信可能に構成されている。このため、ＥＰＧ受信部１１は、例えば、放送波を受信可能なアンテナと、該受信された放送波からＥＰＧ情報を抽出するための抽出回路とを備えている。
【００５１】
番組特徴値算出部１２は、テレビ番組に関する各種情報を含んでいるＥＰＧ情報と、番組特徴値算出用パラメータシート１３とに基づいて、ユーザが受信（或いは、視聴）可能な複数のテレビ番組の夫々の特徴値（重み付け値）である番組特徴値を、複数の番組の夫々毎に算出する。番組特徴値算出部１２において算出された番組特徴値は、番組情報ＤＢ１４に記録される。尚、番組特徴値の算出動作については、後に詳述する（図２から図４参照）。
【００５２】
番組特徴値算出用パラメータシート１３は、複数のテレビ番組の夫々の番組特徴値を算出する際の基準を示すデータシート（或いは、データテーブル）である。その詳細なデータ構造については、後に詳述する（図３参照）。
【００５３】
番組情報ＤＢ１４は、番組特徴値算出部１２において算出された番組特徴値を記録する。また、番組情報ＤＢ１４は、マッチング算出部３１からの要求に応じて、記録している番組特徴値を、マッチング算出部３１へ出力する。
【００５４】
ユーザ入力受信部２１は、ユーザ自身が入力するユーザの属性等に関するプロフィール情報を受信する。ユーザによるプロフィール情報の入力は、有線通信網や無線通信網等の所定のネットワークを介して番組推薦サーバ１と接続されるコンピュータ端末或いはテレビ端末において行われてもよいし、当該番組推薦サーバ１が備えるキーボード等を用いて当該番組推薦サーバ１に対して直接行われてもよい。
【００５５】
ユーザパターン決定部２２は、ユーザ入力受信部２１において受信されたプロフィール情報に基づいて、各ユーザがいずれのユーザパターンに属しているかを決定する。ユーザとユーザパターンとの対応付けは、例えばユーザ毎に、ユーザ情報ＤＢ２４に記録される。このユーザパターンの決定動作については、後に詳述する（図５参照）。
【００５６】
ユーザパターンシート２３は、ユーザパターン毎の特徴値であるユーザ特徴値を示すデータシート（或いは、データテーブル）である。その詳細なデータ構造については、後に詳述する（図６参照）。
【００５７】
ユーザ情報ＤＢ２４は、ユーザパターン解析部２２において決定されたユーザとユーザパターンとの対応付けを記録する。このとき、ユーザ情報ＤＢ２４は、ユーザとユーザパターンとの対応付けのみを記録してもよいし、ユーザとユーザパターンとの対応付けに加えて、ユーザパターンが示すユーザ特徴値を合わせて記録してもよい。また、ユーザ情報ＤＢ２４は、マッチング算出部３１からの要求に応じて、推薦番組リストの通知を受ける対象となっているユーザのユーザパターン（或いは、更に、ユーザパターンが示すユーザ特徴値）を、マッチング算出部３１へ出力する。
【００５８】
マッチング算出部３１は、番組情報ＤＢ１４が記録している番組特徴値と、ユーザ情報ＤＢ２４が記録しているユーザとユーザパターンとの対応付けとの夫々に基づいて、ユーザが受信可能な複数のテレビ番組の夫々に対して、推薦する優先度を直接的に又は間接的に示すスコアを算出する。このスコアの算出動作については、後に詳述する（図７及び図８参照）。
【００５９】
推薦番組リスト生成部３２は、マッチング算出部３１において算出されたテレビ番組毎のスコアに基づいて、ユーザの嗜好に合致した番組を含む推薦番組リストを生成する。例えば、ユーザが受信可能な複数のテレビ番組の夫々（或いは、その一部）を、スコアが大きい順に並べた推薦番組リストを生成する。
【００６０】
推薦番組リスト送信部３３は、推薦番組リスト生成部３２において生成された推薦番組リストを、ユーザ（より具体的には、例えば有線通信網や無線通信網等の所定のネットワークを介して番組推薦サーバ１と接続されるテレビ端末やコンピュータ端末等のユーザが保有する端末）に対して送信する。
【００６１】
尚、ＥＰＧ受信部１１と、番組特徴値算出部１２と、特徴値算出パラメータシート１３と、番組情報ＤＢ（Data Base）１４とが、本発明における「第１取得手段」の一具体例を構成している。また、ユーザ入力受信部２１と、ユーザパターン解析部２２と、ユーザパターンシート２３と、ユーザ情報ＤＢ２４とが、本発明における「第２取得手段」の一具体例を構成している。特に、ユーザ入力受信部２１が、本発明における「入力手段」の一具体例を構成しており、ユーザパターン解析部２２が、本発明における「決定手段」の一具体例を構成している。また、マッチング算出部３１が、本発明における「演算手段」の一具体例を構成している。また、推薦番組リスト生成部３２が、本発明における「生成手段」の一具体例を構成している。また、推薦番組リスト送信部３３が、本発明における「通知手段」の一具体例を構成している。また、テレビ番組が、本発明における「コンテンツ」の一具体例を構成しており、番組特徴値が、本発明における「番組パラメータ」の一具体例を構成しており、ユーザ特徴値が、本発明における「ユーザパラメータ」の一具体例を構成している。
【００６２】
（２）動作原理
続いて、図２から図９を参照して、本実施例に係る番組推薦サーバ１の動作原理について説明する。
【００６３】
（２−１）番組特徴値の算出動作
初めに、図２を参照して、番組特徴値の算出動作について説明する。ここに、図２は、番組特徴値の算出動作の流れを概念的に示すフローチャートである。
【００６４】
図２に示すように、まず、ＥＰＧ受信部１１の動作により、ＥＰＧ情報が受信される（ステップＳ１０１）。このとき、ユーザが受信可能なテレビ番組の総数がＮ個（但し、Ｎは１以上の整数）であるものとする。
【００６５】
尚、現在日本で放送されている地上デジタル放送やＢＳデジタル放送やＣＳ放送では、一般的には、ユーザは、今日から１週間先までに放送されるテレビ番組に関するＥＰＧ情報を取得することができる。この場合には、ユーザが受信可能な複数のテレビ番組の総数は、今日から１週間先までに放送されるテレビ番組の総数と一致する。
【００６６】
続いて、番組特徴値算出部１２の動作により、複数のテレビ番組の夫々を識別するための番組ＩＤがｉ（但し、ｉは１以上の整数であって且つ初期値は１とする）であるテレビ番組のＥＰＧ情報が読み込まれる（ステップＳ１０２）。
【００６７】
続いて、番組特徴値算出部１２の動作により、テレビ番組を特徴に応じて区別するための複数の番組特徴項目の夫々を識別するための番組特徴ＩＤがｊ（但し、ｊは１以上の整数であって且つ初期値は１とする）である番組特徴項目が設定される（ステップＳ１０３）。
【００６８】
その後、番組特徴値算出部１２の動作により、番組特徴値算出用パラメータシート１３を参照しながら、番組ＩＤがｉであるテレビ番組の、番組特徴ＩＤがｊである番組特徴項目についての番組特徴値が算出される（ステップＳ１０４）。このとき、番組特徴値算出用パラメータシート１３に含まれる番組特徴項目の総数（つまり、番組特徴値を算出すべき特徴項目の総数）は、Ｍ個（但し、Ｍは１以上の整数）であるとする。
【００６９】
その後、番組特徴値算出部１２の動作により、ｊが番組特徴項目数の総数であるＭ以下であるか否かが判定される（ステップＳ１０５）。
【００７０】
ステップＳ１０５における判定の結果、ｊが番組特徴項目数の総数であるＭ以下であると判定された場合には（ステップＳ１０５：Ｙｅｓ）、番組ＩＤがｉであるテレビ番組の、全ての番組特徴項目についての番組特徴値の算出が未だ完了していないと認識される。従って、この場合は、ｊを１だけインクリメントした後に（ステップＳ１０８）、ステップＳ１０３以降の動作が繰り返される。つまり、番組ＩＤがｉであるテレビ番組の、次の番組特徴項目についての番組特徴値が算出される。
【００７１】
他方、ステップＳ１０５における判定の結果、ｊが番組特徴項目数の総数であるＭ以下でないと判定された場合には（ステップＳ１０５：Ｎｏ）、番組ＩＤがｉであるテレビ番組の、全ての番組特徴項目についての番組特徴値の算出が完了したと認識される。従って、この場合は、番組ＩＤがｉであるテレビ番組の、全ての番組特徴項目についての番組特徴値が番組ＤＢ１４に記録される（ステップＳ１０６）。
【００７２】
続いて、番組特徴値算出部１２の動作により、ｉがテレビ番組の総数であるＮ以下であるか否かが判定される（ステップＳ１０７）。
【００７３】
ステップＳ１０７における判定の結果、ｉがテレビ番組の総数であるＮ以下であると判定された場合には（ステップＳ１０７：Ｙｅｓ）、全ての（つまり、Ｎ個の）テレビ番組の番組特徴値の算出が完了していないと認識される。従って、この場合は、ｉを１だけインクリメントした後に（ステップＳ１０９）、ステップＳ１０２以降の動作が繰り返される。つまり、全てのテレビ番組の、全ての番組特徴項目についての番組特徴値が算出されるまで、ステップＳ１０２以降の動作が繰り返される。
【００７４】
他方、ステップＳ１０７における判定の結果、ｉがテレビ番組の総数であるＮ以下でないと判定された場合には（ステップＳ１０７：Ｎｏ）、全てのテレビ番組の番組特徴値の算出が完了したと認識される。従って、この場合は、番組特徴値の算出動作は終了する。
【００７５】
ここで、図３及び図４を参照しながら、図２の動作を、より具体的な例を交えながら説明する。ここに、図３は、番組特徴値算出用パラメータシート１３のデータ構造を示すデータ構造図であり、図４は、算出された番組特徴値のデータ構造を示すデータ構造図である。
【００７６】
図３に示すように、番組特徴値算出用パラメータシート１３は、複数の番組特徴項目の夫々毎に、番組特徴値を算出する際の基準となるキーワード、ジャンル、放送曜日、放送局及び放送時間等を示している。このような番組特徴値算出用パラメータシート１３を用いて、複数のテレビ番組の夫々毎に、全ての番組特徴項目についての番組特徴値の算出が行われる。
【００７７】
例えば、テレビ番組のＥＰＧ情報中に含まれるメタデータに、「最新、話題、情報」という検出キーワードが含まれているか否か、テレビ番組のジャンルが情報ジャンルであるか否か、テレビ番組の放送曜日が休日であるか否か、テレビ番組の放送局が民放であるか否か、テレビ番組の放送時間が１０：００から１２：００であるか否かを判定することにより、テレビ番組の特徴を示す番組特徴値のうちトレンド特徴項目についての番組特徴値が算出される。より具体的には、例えば、ＥＰＧ情報中に含まれるメタデータに、「最新、話題、情報」という検出キーワードが含まれていれば、トレンド特徴項目についての番組特徴値は加算される。また、テレビ番組のジャンルが情報ジャンルであれば、トレンド特徴項目についての番組特徴値は加算される。また、テレビ番組の放送曜日が休日であれば、トレンド特徴項目についての番組特徴値は加算される。また、テレビ番組の放送局が民放であれば、トレンド特徴項目についての番組特徴値は加算される。テレビ番組の放送時間が１０：００から１２：００であれば、トレンド特徴項目についての番組特徴値は加算される。
【００７８】
同様に、例えば、テレビ番組のＥＰＧ情報中に含まれるメタデータに、「マニア、ディープ」という検出キーワードが含まれているか否か、テレビ番組のジャンルがバラエティジャンルであるか否か、テレビ番組の放送曜日が休日であるか否か、テレビ番組の放送局が民放であるか否か、テレビ番組の放送時間が２３：００から０４：００であるか否かを判定することにより、テレビ番組の特徴を示す番組特徴値のうちマニア特徴項目についての番組特徴値が算出される。より具体的には、例えば、ＥＰＧ情報中に含まれるメタデータに、「マニア、ディープ」という検出キーワードが含まれていれば、マニア特徴項目についての番組特徴値は加算される。また、テレビ番組のジャンルがバラエティジャンルであれば、マニア特徴項目についての番組特徴値は加算される。また、テレビ番組の放送曜日が休日であれば、マニア特徴項目についての番組特徴値は加算される。また、テレビ番組の放送局が民放であれば、マニア特徴項目についての番組特徴値は加算される。テレビ番組の放送時間が２３：００から０４：００であれば、マニア特徴項目についての番組特徴値は加算される。
【００７９】
同様に、例えば、テレビ番組のＥＰＧ情報中に含まれるメタデータに、「家族、ファミリー」という検出キーワードが含まれているか否か、テレビ番組のジャンルがバラエティジャンルであるか否か、テレビ番組の放送曜日が休日であるか否か、テレビ番組の放送局が国営であるか否か、テレビ番組の放送時間が１８：００から２２：００であるか否かに応じて、テレビ番組の特徴を示す番組特徴値のうちファミリー特徴項目についての番組特徴値が算出される。より具体的には、例えば、ＥＰＧ情報中に含まれるメタデータに、「家族、ファミリー」という検出キーワードが含まれていれば、ファミリー特徴項目についての番組特徴値は加算される。また、テレビ番組のジャンルがバラエティジャンルであれば、ファミリー特徴項目についての番組特徴値は加算される。また、テレビ番組の放送曜日が休日であれば、ファミリー特徴項目についての番組特徴値は加算される。また、テレビ番組の放送局が国営であれば、ファミリー特徴項目についての番組特徴値は加算される。テレビ番組の放送時間が１８：００から２２：００であれば、ファミリー特徴項目についての番組特徴値は加算される。
【００８０】
もちろん、その他の番組特徴項目についても同様の態様で、番組特徴値を算出することができることは言うまでもない。
【００８１】
その結果、図４に示すように、複数のテレビ番組の夫々毎に、全ての番組特徴項目についての番組特徴値の算出が行われる。番組情報ＤＢ１４には、例えば、図４に示すデータ構造にて、番組特徴値が記録される。
【００８２】
例えば、番組ＩＤが００１である「王妃のブランチ」というテレビ番組については、トレンド特徴項目についての番組特徴値（以降、適宜“トレンド番組特徴値”と称する）が１０として算出され、マニア特徴項目についての番組特徴値（以降、適宜“マニア番組特徴値”と称する）が３として算出され、ファミリー特徴項目についての番組特徴値（以降、適宜“ファミリー番組特徴値”と称する）が１として算出される。つまり、番組ＩＤが００１である「王妃のブランチ」というテレビ番組は、トレンド特徴要素が一番強く、マニア特徴要素がその次に強く、ファミリー特徴要素がその次に強いテレビ番組であることが分かる。
【００８３】
同様に、例えば、番組ＩＤが００２である「ランキングＴＶ」というテレビ番組については、トレンド番組特徴値が１として算出され、マニア番組特徴値が１０として算出され、ファミリー番組特徴値が１として算出される。つまり、番組ＩＤが００２である「ランキングＴＶ」というテレビ番組は、マニア特徴要素が相対的に強く、トレンド特徴要素及びファミリー特徴要素が相対的に弱いテレビ番組であることが分かる。
【００８４】
同様に、例えば、番組ＩＤが００３である「あわびさん」というテレビ番組については、トレンド番組特徴値が０として算出され、マニア番組特徴値が０として算出され、ファミリー番組特徴値が１０として算出される。つまり、番組ＩＤが００３である「あわびさん」というテレビ番組は、ファミリー特徴要素が相対的に強く、トレンド特徴要素及びマニア特徴要素が相対的に弱いテレビ番組であることが分かる。
【００８５】
（２−２）ユーザパターンの決定動作
続いて、図５を参照して、ユーザパターンの決定動作について説明する。ここに、図５は、ユーザパターンの決定動作の流れを概念的に示すフローチャートである。
【００８６】
図５に示すように、まず、番組推薦サーバ１が備える不図示のユーザアカウント管理部の動作により、ユーザを識別するために、ユーザ毎に固有のアカウント情報が作成される（ステップＳ２０１）。例えば、ユーザ毎に、ＩＤとパスワードが設定される。
【００８７】
続いて、ユーザ入力受信部２１の動作により、ユーザのプロフィール情報が取得される（ステップＳ２０２）。具体的には、ユーザは、アカウント情報を用いて、ネットワークを介してユーザ端末（例えば、コンピュータ端末或いはテレビ端末）と接続される番組推薦サーバ１にログインした後に、自身の属性（例えば、性別や、年代や、家族構成や、生活リズムや、ライフスタイルや、趣味や、特技や、職業等）をプロフィール情報として入力する。入力されたプロフィール情報は、ネットワークを介して番組推薦サーバ１に送信され、該送信されたプロフィール情報がユーザ入力受信部２１において受信される。
【００８８】
続いて、ユーザパターン決定部２２の動作により、ステップＳ２０２において取得されたプロフィール情報に基づいて、ユーザの属するユーザパターンが決定される（ステップＳ２０３）。
【００８９】
その後、ステップＳ２０３において決定されたユーザパターンは、ユーザと対応付けられた状態で、ユーザ情報ＤＢ２４に記録される（ステップＳ２０４）。
【００９０】
ここで、図６を参照して、ユーザパターン及びユーザパターン毎のユーザ特徴値を示すユーザパターンシート２３の具体的構成について説明する。ここに、図６は、ユーザパターンシート２３のデータ構造を概念的に示すデータ構造図である。
【００９１】
図６に示すように、ユーザパターンシート２３は、複数のユーザパターンの夫々毎に、ユーザパターンを特徴に応じて区別するための複数のユーザ特徴項目の夫々についてのユーザ特徴値を示している。ユーザパターンシート２３を参照することで、各ユーザがいずれのユーザパターンに属するかが決定すれば、各ユーザのユーザ特徴値が一義的に定まる。
【００９２】
例えば、ユーザパターンを識別するためのユーザパターンＩＤが００１であるトレンドリーダーというユーザパターンについては、複数のユーザ特徴項目のうちのトレンド特徴項目についてのユーザ特徴値（以降、適宜“トレンドユーザ特徴値”と称する）が１０に設定されており、複数のユーザ特徴項目のうちのマニア特徴項目についてのユーザ特徴値（以降、適宜“マニアユーザ特徴値”と称する）が３に設定されており、複数のユーザ特徴項目のうちのファミリー特徴項目についてのユーザ特徴値（以降、適宜“ファミリーユーザ特徴値”と称する）が１に設定されている。
【００９３】
同様に、例えば、ユーザパターンを識別するためのユーザパターンＩＤが００２であるマニアックというユーザパターンについては、トレンドユーザ特徴値が５に設定されており、マニアユーザ特徴値が１０に設定されており、ファミリーユーザ特徴値が１に設定されている。
【００９４】
同様に、例えば、ユーザパターンを識別するためのユーザパターンＩＤが００３であるファミリー層というユーザパターンについては、トレンドユーザ特徴値が３に設定されており、マニアユーザ特徴値が１に設定されており、ファミリーユーザ特徴値が１０に設定されている。
【００９５】
尚、本実施例においては、ユーザ特徴項目は、番組特徴項目と同一であることが好ましい。但し、後述するように、必ずしも同一でなくともよい。
【００９６】
（２−３）マッチング算出動作及び推薦番組リストの生成動作
続いて、図７を参照して、マッチング算出動作及び推薦番組リストの生成動作について説明する。ここに、図７は、マッチング算出動作及び推薦番組リストの生成動作の流れを概念的に示すフローチャートである。
【００９７】
図７に示すように、まず、マッチング算出部３１の動作により、ユーザ情報ＤＢ２４より、パターンＩＤがｋ（但し、ｋは１以上の整数であって且つ初期値は１とする）であるユーザパターンのユーザ特徴値Ｗ＝{トレンドユーザ特徴値（Ｗｔ＿０）、マニアユーザ特徴値（Ｗｔ＿１）、ファミリーユーザ特徴値（Ｗｔ＿２）、・・・、ユーザ特徴値（Ｗｔ＿ｎ）}が取得される（ステップＳ３０１）。尚、ユーザパターンの総数はＰ（但し、Ｐは１以上の整数）であるものとする。
【００９８】
続いて、マッチング算出部３１の動作により、番組情報ＤＢ１４より、番組ＩＤがｉ（但し、ｉは１以上の整数であって且つ初期値は１とする）であるテレビ番組の番組特徴値Ｄ＝{トレンド番組特徴値（Ｄｔ＿０）、マニア番組特徴値（Ｄｔ＿１）、ファミリー番組特徴値（Ｄｔ＿２）、・・・、番組特徴値（Ｄｔ＿ｎ）}が取得される（ステップＳ３０３）。尚、テレビ番組の総数はＮ（但し、Ｎは１以上の整数）であるものとする。
【００９９】
その後、マッチング算出部３１の動作により、ユーザパターンＩＤがｋであるユーザパターンを対象とする、番組ＩＤがｉであるテレビ番組のスコア（言い換えれば、マッチング値）Ｍａｔが算出される（ステップＳ３０５）。具体的には、同一の特徴項目についての番組特徴値及びユーザ特徴値に対して乗算処理を行うと共に、特徴項目毎の乗算処理の結果の総和がスコアＭａｔとして算出される。つまり、Ｗｔ＿ｎとＤｔ＿ｎ（但し、ｎは０以上の整数）が同一の特徴項目についての番組特徴値とユーザ特徴値とを示しているとすれば、Ｗｔ＿１×Ｄｔ＿１＋Ｗｔ＿２×Ｄｔ＿２＋・・・＋Ｗｔ＿ｎ×Ｄｔ＿ｎＷｔ＿０×Ｄｔ＿０＋Ｗｔ＿１×Ｄｔ＿１＋Ｗｔ＿２×Ｄｔ＿２＋・・・＋Ｗｔ＿ｎ×Ｄｔ＿ｎが、スコアＭａｔとして算出される。より具体的には、図４に示す番組特徴値及び図６に示すユーザ特徴値を例とすれば、トレンド番組特徴値×トレンドユーザ特徴値＋マニア番組特徴値×マニアユーザ特徴値＋ファミリー番組特徴値×ファミリーユーザ特徴値が、スコアＭａｔとして算出される。
【０１００】
その後、ステップＳ３０５において算出されたスコアＭａｔが、番組情報ＤＢ１４へ記録される（ステップＳ３０６）。
【０１０１】
続いて、マッチング算出部３１の動作により、ｉがテレビ番組の総数であるＮ以下であるか否かが判定される（ステップＳ３０７）。
【０１０２】
ステップＳ３０７における判定の結果、ｉがテレビ番組の総数であるＮ以下であると判定された場合には（ステップＳ３０７：Ｙｅｓ）、ユーザパターンＩＤがｋであるユーザパターンを対象とする、全ての（つまり、Ｎ個の）テレビ番組についてのスコアＭａｔの算出が完了していないと認識される。従って、この場合は、ｉを１だけインクリメントした後に（ステップＳ３０９）、ステップＳ３０３以降の動作が繰り返される。つまり、ユーザパターンＩＤがｋであるユーザパターンを対象とする、全てのテレビ番組についてのスコアＭａｔが算出される。
【０１０３】
他方、ステップＳ３０７における判定の結果、ｉがテレビ番組の総数であるＮ以下でないと判定された場合には（ステップＳ１０７：Ｎｏ）、ユーザパターンＩＤがｋであるユーザパターンを対象とする、全てのテレビ番組の番組特徴値の算出が完了したと認識される。従って、この場合は、続いて、ｋがユーザパターンの総数であるＰ以下であるか否かが判定される（ステップＳ３０８）。
【０１０４】
ステップＳ３０８における判定の結果、ｋがユーザパターンの総数であるＰ以下であると判定された場合には（ステップＳ３０８：Ｙｅｓ）、全てのユーザパターンを対象とするスコアＭａｔの算出が完了していないと認識される。従って、この場合は、ｋを１だけインクリメントした後に（ステップＳ３１０）、ステップＳ３０１以降の動作が繰り返される。つまり、全てのユーザパターンを対象とするスコアＭａｔが算出される。
【０１０５】
他方、ステップＳ３０８における判定の結果、ｋがユーザパターンの総数であるＰ以下でないと判定された場合には（ステップＳ３０８：Ｎｏ）、全てのユーザパターンを対象とする、全てのテレビ番組のスコアＭａｔの算出が完了したと認識される。従って、この場合は、スコアＭａｔの算出動作は終了する。
【０１０６】
ここで、図８を参照して、スコアＭａｔの具体例について説明する。ここに、図８は、スコアＭａｔの具体例を示す説明図である。尚、図８に示すスコアＭａｔは、図４に示す番組特徴値及び図６に示すユーザ特徴値を用いて算出されたものとする。
【０１０７】
図８に示すように、ユーザパターンＩＤが００１であるトレンドリーダーというユーザパターンを対象とする、番組ＩＤが００１である「王妃のブランチ」というテレビ番組のスコアＭａｔは、１０×１０＋３×３＋１×１＝１１０となる。同様に、ユーザパターンＩＤが００１であるトレンドリーダーというユーザパターンを対象とする、番組ＩＤが００２である「ランキングＴＶ」というテレビ番組のスコアＭａｔは、１×１０＋１０×３＋１×１＝４１となる。同様に、ユーザパターンＩＤが００１であるトレンドリーダーというユーザパターンを対象とする、番組ＩＤが００３である「あわびさん」というテレビ番組のスコアＭａｔは、０×１０＋０×３＋１０×１＝１０となる。
【０１０８】
同様に、ユーザパターンＩＤが００２であるマニアックというユーザパターンを対象とする、番組ＩＤが００１である「王妃のブランチ」というテレビ番組のスコアＭａｔは、１０×５＋３×１０＋１×１＝８１となる。同様に、ユーザパターンＩＤが００２であるマニアックというユーザパターンを対象とする、番組ＩＤが００２である「ランキングＴＶ」というテレビ番組のスコアＭａｔは、１×５＋１０×１０＋１×１＝１０６となる。同様に、ユーザパターンＩＤが００２であるマニアックというユーザパターンを対象とする、番組ＩＤが００３である「あわびさん」というテレビ番組のスコアＭａｔは、０×５＋０×１０＋１０×１＝１０となる。
【０１０９】
同様に、ユーザパターンＩＤが００３であるファミリー層というユーザパターンを対象とする、番組ＩＤが００１である「王妃のブランチ」というテレビ番組のスコアＭａｔは、１０×３＋３×１＋１×１０＝４３となる。同様に、ユーザパターンＩＤが００３であるファミリー層というユーザパターンを対象とする、番組ＩＤが００２である「ランキングＴＶ」というテレビ番組のスコアＭａｔは、１×３＋１０×１＋１×１０＝２３となる。同様に、ユーザパターンＩＤが００３であるファミリー層というユーザパターンを対象とする、番組ＩＤが００３である「あわびさん」というテレビ番組のスコアＭａｔは、０×３＋０×１＋１０×１０＝１００となる。
【０１１０】
再び図７において、その後、推薦番組リスト生成部３２の動作により、ステップＳ３０５において算出されたスコアＭａｔ（言い換えれば、ステップＳ３０６において番組情報ＤＢ１４に記録されたスコアＭａｔ）に基づいて、推薦番組リストが生成される（ステップＳ３１１）。例えば、複数のテレビ番組を、スコアＭａｔが大きい順に並べることで、推薦番組リストを生成してもよいし、或いは、Ｎ個のテレビ番組のうち、スコアＭａｔが大きい順にＬ個（但し、Ｌは１以上の整数）のテレビ番組を並べることで、推薦番組リストを生成してもよい。但し、推薦番組リストの提示を受ける対象となっているユーザが属するユーザパターンを対象とするスコアＭａｔが大きい順に並べることで、推薦番組リストを生成することが好ましい。
【０１１１】
より具体的には、図８に示すスコアを例に説明すれば、トレンドリーダーというユーザパターンに属するユーザに推薦番組リストを提示する際には、「王妃のブランチ」、「ランキングＴＶ」、「あわびさん」の順に並べた推薦番組リストが生成されることが好ましい。また、マニアックというユーザパターンに属するユーザに推薦番組リストを提示する際には、「ランキングＴＶ」、「王妃のブランチ」、「あわびさん」の順に並べた推薦番組リストが生成されることが好ましい。また、ファミリー層というユーザパターンに属するユーザに推薦番組リストを提示する際には、「あわびさん」、「王妃のブランチ」、「ランキングＴＶ」の順に並べた推薦番組リストが生成されることが好ましい。
【０１１２】
その後、推薦番組リスト送信部３３の動作により、ステップＳ３１１において生成された推薦番組リストがユーザに対して送信される（ステップＳ３１２）。
【０１１３】
ここで、図９を参照して、推薦番組リストについて説明する。ここに、図９は、推薦番組リストを概念的に示す説明図である。
【０１１４】
図９に示すように、優先度と、番組タイトル名と、放送日時と、ジャンルと、スコアとが、スコアの大きい順に並べられた推薦番組リストが、ユーザに実際に提示される推薦番組リストの一例として挙げられる。図９に示す推薦番組リストでは、単一のジャンルのテレビ番組のみならず、複数のジャンルのテレビ番組を相応に含んでいる。尚、ユーザにおける推薦番組リストの見易さを重視するために、推薦番組リストは、必ずしもテレビ番組をスコアＭａｔの大きい順に並べる必要はなく、例えばスコアＭａｔやその順位を併記した上で、放送日時順にテレビ番組を並べてもよい。
【０１１５】
以上説明したように、本実施例においては、複数の番組特徴項目毎のテレビ番組の特徴を示す複数の番組特徴値及び複数のユーザ特徴項目毎のユーザパターンの特徴を示す複数のユーザ特徴値に基づいて推薦番組リストが生成される。つまり、単一の基準（言い換えれば、単一の番組特徴項目や単一のユーザ特徴項目）でテレビ番組やユーザを分類することによって一元的な推薦番組リストを生成するという上述した背景技術の動作に代えて、複数の番組特徴項目及び複数のユーザ特徴項目という複数の又は多面的な基準に基づいてテレビ番組やユーザを分類している。
【０１１６】
仮に単一の基準でテレビ番組やユーザを分類していたとすれば、ドラマを好むユーザに対しては、ドラマのみを含む推薦番組リストが生成される又は生成される傾向が強い。つまり、ドラマを好むユーザに対しては、ユーザの嗜好が二律背反し得るという事実を考慮していないため、ドラマ以外のテレビ番組を含む推薦番組リストが生成されない又は生成される傾向が弱い。しかるに、本実施例によれば、図９に示すように、ドラマを好むユーザに対しても、該ユーザが他のジャンルのテレビ番組をも好んでいるのであれば、他のジャンル（例えば、情報番組や映画等）のテレビ番組を相応に含む推薦番組リストが提示される。
【０１１７】
このように、本実施例に係る番組推薦サーバ１によれば、仮にユーザの嗜好が二律背反であっても、ユーザの嗜好により合致した推薦番組リストを生成することができる。
【０１１８】
尚、番組特徴項目の数は、適宜増加させたり或いは減少させたりしてもよい。この場合、新たな概念の番組特徴項目についての番組特徴値を算出するための基準を、番組特徴値算出用パラメータシート１３に追加すれば、新たな概念の番組特徴項目を追加することもできる。他方で、不要になった番組特徴項目についての番組特徴値を算出するための基準を、番組特徴値算出用パラメータシート１３から削除すれば、不要になった番組特徴項目を削除することもできる。また、番組特徴項目についての番組特徴値を算出するための基準についても、新たな基準を適宜追加したり或いは不要な基準を適宜削除したりしてもよい。このように、本実施例によれば、番組特徴値算出用パラメータシート１３への項目の追加又は削除により、番組特徴項目の変更や、番組特徴項目についての番組特徴値の算出の基準の変更を、比較的容易に行うことができる。また、番組特徴値算出用パラメータシート１３により、番組特徴項目や番組特徴値の算出の基準を一元的に管理することができる。
【０１１９】
同様に、ユーザパターンやユーザ特徴項目やユーザ特徴値の変更についても、ユーザパターンシート２３への項目の追加又は削除により、比較的容易に行うことができる。また、ユーザパターンシート２３により、ユーザパターンやユーザ特徴項目を一元的に管理することができる。
【０１２０】
ここで、ユーザパターンの変更に関連して、図１０及び図１１を参照しながら、ユーザパターンの変形例について説明する。ここに、図１０及び図１１の夫々は、ユーザパターンの変形例を概念的に示すデータ構造図である。
【０１２１】
図１０に示すように、単一のユーザを対象とするユーザパターンのみならず、複数のユーザを対象とするユーザパターンを含んでいてもよい。例えば、図１０に示す例では、母子を対象とするユーザパターンを含んでいる。その他に、例えば、「友達」、「家族」、「恋人」、「夫婦」等を対象とするユーザパターンが、複数のユーザを対象とするユーザパターンの一例として挙げられる。
【０１２２】
更に、複数のユーザを対象とするユーザパターンを含む際には、複数のユーザを対象とするユーザパターンを複数個含むように構成してもよい。例えば、図１０に示す例では、母子のうち母を優先する（言い換えれば、母のテレビ番組選択権を優先する）ユーザパターンと、母子のうち子を優先する（言い換えれば、子のテレビ番組選択権を優先する）ユーザパターンとを含んでいる。例えば、ユーザパターンを識別するためのユーザパターンＩＤが００４である母子＿母優先というユーザパターンについては、ドラマユーザ特徴値が１０に設定されており、アニメユーザ特徴値が３に設定されており、ファミリーユーザ特徴値が１に設定されている。また、ユーザパターンを識別するためのユーザパターンＩＤが００５である母子＿子優先というユーザパターンについては、ドラマユーザ特徴値が１に設定されており、アニメユーザ特徴値が１０に設定されており、ファミリーユーザ特徴値が５に設定されている。
【０１２３】
このように、複数のユーザを対象とするユーザパターンを含むことにより、家族などの複数のユーザが同時に１つのテレビを視聴する場合が多々あるという事実を考慮しながら、テレビ番組を視聴するユーザが一人であるか又は複数であるかに関わらず、ユーザの嗜好により合致した推薦番組リストを生成することができる。
【０１２４】
尚、複数のユーザを対象とする複数のユーザパターンを設定する際には、ユーザによりユーザパターンが選択されてもよい。図１０に示す例で言えば、「母子＿母優先」というユーザパターン及び「母子＿子優先」というユーザパターンのいずれかがユーザに選択され、該選択されたユーザパターンを用いて推薦番組リストを生成してもよい。或いは、例えば、番組推薦サーバ１の動作により、図１１に示す例と同様に、時間帯に応じて又は曜日に応じて、適宜適切なユーザパターンがいわば自動的に選択されてもよい。図１０に示す例で言えば、例えばある時間帯（又は、ある曜日）は、「母子＿母優先」というユーザパターンを用いて推薦番組リストを生成し、それ以外の時間帯（又は、それ以外の曜日）は、「母子＿子優先」というユーザパターンを用いて推薦番組リストを生成してもよい。
【０１２５】
図１１に示すように、単一のユーザを対象とする場合であっても、例えば時間帯に応じてユーザパターンを切り替えるように構成してもよい。図１１に示す例では、ユーザパターンＩＤが００６であるユーザパターンに属するユーザは、６：００から８：００の時間帯は、トレンドリーダーというユーザパターンに属し、１８：００から２２：００の時間帯は、ファミリー層というユーザパターンに属し、２２：００から６：００の時間帯は、ビジネスというユーザパターンに属するように構成してもよい。
【０１２６】
このように、例えば時間帯に応じてユーザパターンを切り替えるように構成すれば、時間帯に応じてユーザがテレビ番組に求めているものが異なり得るという事実を考慮しながら、ユーザの嗜好により合致した推薦番組リストを生成することができる。
【０１２７】
尚、一旦入力したプロフィール情報を更新すれば、同一のユーザが属するユーザパターンを適宜変更することも比較的容易に行うことができる。このため、ユーザの現在の嗜好により合致した推薦番組リストを生成することができる。このとき、プロフィール情報の更新は、ユーザ自身の操作によって行われてもよい。或いは、ユーザが実際に視聴したテレビ番組の傾向を把握して、番組推薦サーバ１が自動的に更新するように構成してもよい。
【０１２８】
更に、番組特徴値やユーザ特徴値は、図１２や図１３に示すように正規化されていてもよい。つまり、番組特徴値の総和が１となるように、番組特徴値を算出するように構成してもよい。同様に、ユーザ特徴値の総和が１となるように、ユーザ特徴値を算出するように構成してもよい。これにより、全ての特徴値に対してある特徴値の占める割合を比較的容易に把握することができる。このため、より特定の特徴を有するテレビ番組を推薦したり、或いはより特定の特徴を有するユーザの嗜好に合致したテレビ番組を推薦したりすることができる。
【０１２９】
また、図１４に示すように、番組特徴値をグラフ化するように構成してもよい。これにより、テレビ番組の特徴を比較的容易に把握することができる。ユーザ特徴値についても同様に、ユーザ特徴値をグラフ化することで、ユーザパターンの特徴を比較的容易に把握することができる。この場合、番組特徴値やユーザ特徴値は、正規化されていることが好ましい。
【０１３０】
更に、上述の実施例では、複数の番組特徴項目と複数のユーザ特徴項目とが一致している例について説明した。しかしながら、両者は必ずしも一致していなくともよい。この場合、複数の番組特徴項目と複数のユーザ特徴項目との関連付け（或いは、対応付け）を予め定めておくことが好ましい。スコアの算出の際には、互いに関連付けられている番組特徴項目についての番組特徴値とユーザ特徴項目についてのユーザ特徴値とを用いて所定の演算処理を行うことが好ましい。例えば、互いに関連付けられている番組特徴項目についての番組特徴値及びユーザ特徴項目についてのユーザ特徴値に対して乗算処理を行うと共に、該乗算処理の結果の総和をスコアとして用いてもよい。
【０１３１】
また、上述の実施例では、全ての（図４に示す例では、３つの）番組特徴項目の番組特徴値を算出しているが、一部の番組特徴項目を選択的に算出してもよい。具体的には、複数の番組特徴項目のうち少なくとも２つ以上の番組特徴項目についての番組特徴値を算出すれば、二律背反するユーザの嗜好に合致させた推薦番組リストを生成することができる。ユーザ特徴項目についても同様である。
【０１３２】
尚、上述の実施例においては、ユーザが保有するテレビ端末とは別個に番組推薦サーバ１を設け、且つ番組推薦サーバ１において生成された推薦番組リストを、所定のネットワークを介してテレビ端末に送信する構成について説明を進めた。これは、汎用のコンピュータと比較して、テレビ端末の機能に制限が大きいという事実を重視して、推薦番組リストを生成する機能をテレビ端末とは別個に設けたからである。また、１つの共通のサーバを備えれば足りるため、テレビ端末のコストを増大させることなく、比較的低コストで推薦番組リストを生成することができる。しかしながら、ユーザが保有するテレビ端末自体が、その内部構成として番組推薦サーバ１が備える各構成要素（或いは、その一部）を備えていてもよいことは言うまでもない。
【０１３３】
また、上述の実施例においては、テレビ放送波を用いたテレビ番組（つまり、テレビ放送コンテンツ）を対象として推薦番組リストを生成する例について説明した。しかしながら、テレビ放送コンテンツに限らず、ケーブルテレビ放送コンテンツや、有線通信網又は無線通信網を介してユーザに受信されるコンテンツを対象として、推薦番組リストを生成するように構成してもよいことは言うまでもない。また、ＤＶＤやＢｌｕ−ｒａｙ  Ｄｉｓｃ等の記録媒体に記録されたコンテンツや、インターネット等を介してストリーミング配信される又はダウンロードされるコンテンツであっても、それが複数の番組（つまり、タイトル）を含んでいれば、上述した動作を行うことで推薦番組リストを生成するように構成してもよい。
【０１３４】
また、テレビ番組に限らず、ＣＭ等の広告コンテンツの配信に、上述した番組推薦サーバ１を利用してもよい。具体的には、例えば、広告コンテンツの複数の特徴値と、複数のユーザ特徴値とを用いて、上述したスコア算出を行うことで、ユーザの嗜好に合致した広告コンテンツを配信するように構成してもよい。
【０１３５】
また、上述の実施例では、コンテンツの例として、テレビ番組のような映像及び音声を含むコンテンツをあげているが、もちろん映像のみを含む映像コンテンツや、映像を含まない音楽コンテンツ又は音声コンテンツや、テキストコンテンツや、これらの各種コンテンツを補完する又は説明する補助コンテンツ（例えば、メタデータ等）等であっても、上述した動作を行うことで、推薦コンテンツリストを生成するように構成してもよい。
【０１３６】
本発明は、上述した実施例に限られるものではなく、請求の範囲及び明細書全体から読み取れる発明の要旨或いは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴なうリスト生成装置及び方法、並びにコンピュータプログラムもまた本発明の技術的範囲に含まれるものである。
【図面の簡単な説明】
【０１３７】
【図１】本実施例に係る番組推薦サーバの基本構成を概念的に示すブロック図である。
【図２】番組特徴値の算出動作の流れを概念的に示すフローチャートである。
【図３】番組特徴値算出用パラメータシートのデータ構造を示すデータ構造図である。
【図４】算出された番組特徴値のデータ構造を示すデータ構造図である。
【図５】ユーザパターンの決定動作の流れを概念的に示すフローチャートである。
【図６】ユーザパターンシートのデータ構造を概念的に示すデータ構造図である。
【図７】マッチング算出動作及び推薦番組リストの生成動作の流れを概念的に示すフローチャートである。
【図８】スコアの具体例を示す説明図である。
【図９】推薦番組リストを概念的に示す説明図である。
【図１０】第１の変形例に係るユーザパターンを含むユーザパターンシートのデータ構造を概念的に示すデータ構造図である。
【図１１】第２の変形例に係るユーザパターンを含むユーザパターンシートのデータ構造を概念的に示すデータ構造図である。
【図１２】正規化された番組特徴値のデータ構造を示すデータ構造図である。
【図１３】正規化されたユーザ特徴値を示すユーザパターンを含むユーザパターンシートのデータ構造を概念的に示すデータ構造図である。
【図１４】グラフ化された番組特徴値を示す説明図である。
【符号の説明】
【０１３８】
１  番組推薦サーバ
１１  ＥＰＧ受信部
１２  番組特徴値算出部
１３  番組特徴値算出用パラメータシート
１４  番組情報ＤＢ
２１  ユーザ入力受信部
２２  ユーザパターン決定部
２３  ユーザパターンシート
２４  ユーザ情報ＤＢ
３１  マッチング算出部
３２  推薦番組リスト生成部
３３  推薦番組リスト送信部
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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