(57)【要約】【課題】番組情報量の少ない番組の類似番組を信頼性高く検索する。【解決手段】複数の番組情報に記述されている単語またはフレーズをキーワードとして抽出し、抽出したキーワードが属するカテゴリを特定し、各番組情報から抽出された前記キーワードのうち同一のキーワード毎に前記同一のキーワードを含む番組情報の個数を表す第１個数情報を計算し、各前記カテゴリについて同じ前記カテゴリに属する相異なるキーワードの個数を表す第２個数情報を計算し、検索クエリの番組情報から抽出されたキーワードである各クエリキーワードの重みを前記第１個数情報と前記第２個数情報とから計算し、前記検索クエリと異なる各被検索番組の前記番組情報毎に、前記検索クエリの番組情報と共通するキーワードである共通キーワードを検出し、検出された共通キーワードの前記重みを用いた演算を行うことにより、前記被検索番組毎に前記検索クエリとの類似度を計算する。【選択図】図１
2009043156.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の番組の番組内容を記述した複数の番組情報を含むEPG(Electronic Program Guide)データをネットワークまたは放送網を介して取得するEPG取得手段と、
各前記番組情報を解析することにより各前記番組情報に記述されている単語またはフレーズをキーワードとして抽出するキーワード抽出手段と、
前記キーワード抽出手段により抽出した前記キーワードが属するカテゴリを特定する特定手段と、
各前記番組情報から抽出された前記キーワードのうち同一のキーワード毎に、前記同一のキーワードを含む番組情報の個数を表す第１個数情報を計算する第１の計算手段と、
各前記カテゴリについて同じ前記カテゴリに属する相異なるキーワードの個数を表す第２個数情報を計算する第２の計算手段と、
前記複数の番組のうち少なくとも１つの番組を検索クエリとして指定する指定手段と、
前記検索クエリの番組情報から抽出されたキーワードである各クエリキーワードの重みを、前記クエリキーワードに対して計算された前記第１個数情報と、前記クエリキーワードが属するカテゴリに対して計算された前記第２個数情報とからそれぞれ計算する重み計算手段と、
前記複数の番組のうち少なくとも前記検索クエリと異なる各被検索番組の前記番組情報毎に、前記検索クエリの番組情報と共通するキーワードである共通キーワードを検出し検出した共通キーワードに対応する前記重みを用いた演算を行うことにより、前記被検索番組毎に前記検索クエリとの類似度を計算する類似度計算手段と、
各前記被検索番組の類似度に基づいて前記検索クエリに類似する被検索番組を特定する類似番組特定手段と、
前記類似番組特定手段により特定された被検索番組を示す情報を出力する出力手段と、
を備えた番組検索装置。
【請求項２】
前記重み計算手段は、前記第１個数情報が示す前記個数が大きいほど小さくなるように、また前記第２個数情報が示す前記個数が大きいほど小さくなるように、前記クエリキーワードの前記重みを計算することを特徴とする請求項１に記載の番組検索装置。
【請求項３】
前記重み計算手段は、前記第１個数情報が示す前記個数の逆数の単調増加関数と、前記第２個数情報が示す前記個数の逆数の単調増加関数との積を演算することにより前記クエリキーワードの前記重みを計算することを特徴とする請求項２に記載の番組検索装置。
【請求項４】
前記指定手段は、２つ以上の番組を含む検索クエリを指定し、
前記重み計算手段は、前記クエリキーワードの前記重みを、前記検索クエリにおいて前記クエリキーワードを含む番組数が大きいほど大きくなるように計算する、
ことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか一項に記載の番組検索装置。
【請求項５】
前記重み計算手段は、前記第１個数情報が示す前記個数の逆数の単調増加関数と、前記第２個数情報が示す前記個数の逆数の単調増加関数と、前記検索クエリにおいて前記クエリキーワードを含む番組数との積を演算することにより前記クエリキーワードの前記重みを計算することを特徴とする請求項４に記載の番組検索装置。
【請求項６】
各前記クエリキーワードの前記重みを用いた演算を行うことにより前記検索クエリの前記番組情報量を計算する番組情報量計算手段をさらに備え、
前記類似番組特定手段は、前記検索クエリの番組情報量があらかじめ決められた閾値を満たさないときは、前記検索クエリに類似する被検索番組は存在しない旨を判定し、
前記出力手段は、前記検索クエリに類似する被検索番組は存在しないことを示す情報、または前記検索クエリ自身を表す情報を出力する、
ことを特徴とする請求項１ないし５のいずれか一項に記載の番組検索装置。
【請求項７】
前記番組情報量計算手段は、各前記クエリキーワードの前記重みを加算することにより前記検索クエリの番組情報量を計算することを特徴とする請求項６に記載の番組検索装置。
【請求項８】
前記重み計算手段は、前記複数の番組情報から抽出された前記キーワードのうち同一のキーワード毎に前記重みを計算し、
前記番組情報量計算手段は、前記番組情報毎に前記番組情報から抽出されたキーワードの前記重みを用いた演算を行うことにより前記複数の番組の前記番組情報量を計算し、前記検索クエリの番組情報量を、各計算された番組情報量のうちの最大値によって除算することにより正規化し、
前記類似番組特定手段は、正規化された前記検索クエリの番組情報量を前記あらかじめ決められた閾値と比較することを特徴とする請求項６に記載の番組検索装置。
【請求項９】
前記指定手段は、ユーザからの指示に基づき前記検索クエリを指定し、
前記出力手段は、前記類似番組特定手段により特定された被検索番組を表す情報をユーザに提示する、
ことを特徴とする請求項１ないし８のいずれか一項に記載の番組検索装置。
【請求項１０】
前記指定手段は、ユーザに推薦すべき番組を前記複数の番組から選択して選択した番組をユーザに提示する番組推薦システムからの指示に基づき、前記検索クエリを指定し、
前記出力手段は、前記類似番組特定手段により特定された被検索番組を表す情報を前記番組推薦システムに返す、
ことを特徴とする請求項１ないし９のいずれか一項に記載の番組検索装置。
【請求項１１】
複数の番組の番組内容を記述した複数の番組情報を含むEPG(Electronic Program Guide)データをネットワークまたは放送網を介して取得するEPG取得ステップと、
各前記番組情報を解析することにより各前記番組情報に記述されている単語またはフレーズをキーワードとして抽出するキーワード抽出ステップと、
前記キーワード抽出ステップにより抽出した前記キーワードが属するカテゴリを特定する特定ステップと、
各前記番組情報から抽出された前記キーワードのうち同一のキーワード毎に、前記同一のキーワードを含む番組情報の個数を表す第１個数情報を計算する第１の計算ステップと、
各前記カテゴリについて同じ前記カテゴリに属する相異なるキーワードの個数を表す第２個数情報を計算する第２の計算ステップと、
前記複数の番組のうち少なくとも１つの番組を検索クエリとして指定する指定ステップと、
前記検索クエリの番組情報から抽出されたキーワードである各クエリキーワードの重みを、前記クエリキーワードに対して計算された前記第１個数情報と、前記クエリキーワードが属するカテゴリに対して計算された前記第２個数情報とから計算するそれぞれ重み計算ステップと、
前記複数の番組のうち少なくとも前記検索クエリと異なる各被検索番組の前記番組情報毎に、前記検索クエリの番組情報と共通するキーワードである共通キーワードを検出し検出した共通キーワードに対応する前記重みを用いた演算を行うことにより、前記被検索番組毎に前記検索クエリとの類似度を計算する類似度計算ステップと、
各前記被検索番組の類似度に基づいて前記検索クエリに類似する被検索番組を特定する類似番組特定ステップと、
を備えた番組検索方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、たとえば多チャンネルの放送番組を視聴可能であり、かつ放送番組の内容に関するメタ情報がEPG(Electronic Program Guide)の形で利用可能であるTV受信/蓄積/再生システムにおいて、指定された番組(群)と類似な番組を検索する番組検索装置および番組検索方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、従来の地上波TV放送に加えてBS/CS放送が普及し、本格的な多チャンネル時代を迎えている。これに伴い、ジャンルを含む番組メタデータに基づきユーザに番組を推薦するシステムやサービスが提案されている。その中には、視聴履歴などに基づきユーザの嗜好を学習してそれに基づき番組を推薦するものもある。ある番組と類似な番組を検索する機能は、たとえばそれ自身を主要な機能とする番組検索装置で利用することができる。また、そのような機能は、番組推薦装置において推薦したのに視聴されなかった番組(B)/推薦していないのに視聴された番組(W)と類似な番組を検出し、検出した番組を考慮した推薦を行うことで推薦精度の向上を図るために利用することもできる。このような類似番組検索は、情報検索の世界で開発されてきた類似文書検索を番組メタデータに対し適用することにより実現できる。
【特許文献１】特開２００７−０６０３９８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、以上に述べた従来の技術では、以下のような問題点がある。
【０００４】
すなわち、情報検索ではtf-idf（term frequency-inverse document frequency）に基づき単語に重みを与えて文書をベクトル化することにより文書間の類似性を定義することが広く行われているが、EPG(Electronic Program Guide)のように文書が短い場合にはtf(文書内単語頻度)が意味を持たない場合が多く、有効性が低い。
【０００５】
また、EPGでは品詞や意味クラスのように自然言語処理の結果得られる単語/フレーズのカテゴリのほかに、文書の構造に基づき得られるカテゴリ(出演者名など)があるが、情報検索の手法を単純に用いたのではその情報を生かすことができない。
【０００６】
また、EPGに現れる番組の中には、その記述が極めて短いなど番組情報量の少ないものがあるが、このような番組を検索クエリとして行う類似検索は信頼性が低く、番組検索装置においてはその性能に対するユーザの不満を招く。また、番組Bや番組Wに類似する番組を考慮した番組推薦においては番組Bや番組Wが過剰に一般化され、推薦精度の悪化を招いたりする。
【０００７】
本発明は、番組情報量の少ない番組であってもその番組に類似する番組を信頼性高く検索可能な番組検索装置および番組検索方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様としての番組検索装置は、
複数の番組の番組内容を記述した複数の番組情報を含むEPG(Electronic Program Guide)データをネットワークまたは放送網を介して取得するEPG取得手段と、
各前記番組情報を解析することにより各前記番組情報に記述されている単語またはフレーズをキーワードとして抽出するキーワード抽出手段と、
前記キーワード抽出手段により抽出した前記キーワードが属するカテゴリを特定する特定手段と、
各前記番組情報から抽出された前記キーワードのうち同一のキーワード毎に、前記同一のキーワードを含む番組情報の個数を表す第１個数情報を計算する第１の計算手段と、
各前記カテゴリについて同じ前記カテゴリに属する相異なるキーワードの個数を表す第２個数情報を計算する第２の計算手段と、
前記複数の番組のうち少なくとも１つの番組を検索クエリとして指定する指定手段と、
前記検索クエリの番組情報から抽出されたキーワードである各クエリキーワードの重みを、前記クエリキーワードに対して計算された前記第１個数情報と、前記クエリキーワードが属するカテゴリに対して計算された前記第２個数情報とからそれぞれ計算する重み計算手段と、
前記複数の番組のうち少なくとも前記検索クエリと異なる各被検索番組の前記番組情報毎に、前記検索クエリの番組情報と共通するキーワードである共通キーワードを検出し検出した共通キーワードに対応する前記重みを用いた演算を行うことにより、前記被検索番組毎に前記検索クエリとの類似度を計算する類似度計算手段と、
各前記被検索番組の類似度に基づいて前記検索クエリに類似する被検索番組を特定する類似番組特定手段と、
前記類似番組特定手段により特定された被検索番組を示す情報を出力する出力手段と、
を備える。
【０００９】
本発明の一態様としての番組検索方法は、
複数の番組の番組内容を記述した複数の番組情報を含むEPG(Electronic Program Guide)データをネットワークまたは放送網を介して取得するEPG取得ステップと、
各前記番組情報を解析することにより各前記番組情報に記述されている単語またはフレーズをキーワードとして抽出するキーワード抽出ステップと、
前記キーワード抽出ステップにより抽出した前記キーワードが属するカテゴリを特定する特定ステップと、
各前記番組情報から抽出された前記キーワードのうち同一のキーワード毎に、前記同一のキーワードを含む番組情報の個数を表す第１個数情報を計算する第１の計算ステップと、
各前記カテゴリについて同じ前記カテゴリに属する相異なるキーワードの個数を表す第２個数情報を計算する第２の計算ステップと、
前記複数の番組のうち少なくとも１つの番組を検索クエリとして指定する指定ステップと、
前記検索クエリの番組情報から抽出されたキーワードである各クエリキーワードの重みを、前記クエリキーワードに対して計算された前記第１個数情報と、前記クエリキーワードが属するカテゴリに対して計算された前記第２個数情報とから計算するそれぞれ重み計算ステップと、
前記複数の番組のうち少なくとも前記検索クエリと異なる各被検索番組の前記番組情報毎に、前記検索クエリの番組情報と共通するキーワードである共通キーワードを検出し検出した共通キーワードに対応する前記重みを用いた演算を行うことにより、前記被検索番組毎に前記検索クエリとの類似度を計算する類似度計算ステップと、
各前記被検索番組の類似度に基づいて前記検索クエリに類似する被検索番組を特定する類似番組特定ステップと、
を備える。
【発明の効果】
【００１０】
本発明により、番組情報量の少ない番組であってもその番組に類似する番組を信頼性高く検索できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明する。
【００１２】
図１は、本発明の実施例にかかわる番組検索装置の全体構成を示すブロック図である。
【００１３】
この番組検索装置の利用の流れは後述する第１の実施例、第２の実施例とで異なるが、類似検索の処理及びその準備処理は第１および第２の実施例で共通するため、まず類似検索の処理およびその準備処理、ならびにこれらの処理に係わるブロックである、EPG(Electronic Program Guide)データ記憶部１、自然言語処理的キーワード抽出部２、構造的キーワード抽出部３、転置ファイル記憶部４、要素数記憶部５について説明する。
【００１４】
図２は、類似検索の準備処理の流れを示すフローチャートである。
【００１５】
まず、番組検索装置は、毎日深夜などの適当なタイミングで新たなEPGを取得し、取得したEPGデータをEPGデータ記憶部１に記憶する(S21)。EPGはデジタル放送のSI信号から取得しても良いし、インターネット上のEPGを提供するサイトから取得しても構わない。EGPデータ記憶部１は、EPGデータをネットワークを介して取得するEPG取得手段を含んでいても良い。
【００１６】
図３は、デジタル放送のSI信号から取得したEPGを整形したデータの例である。
【００１７】
EPGは、タイトルを表す<TITLE>、ジャンルを表す<CATEGORY>等のタグによって構造化されている。短い番組内容を表す<SHORT＿DESC>および</SHORT＿DESC>で囲まれた記述中に見られるように、また、長い番組内容記述を表す<LONG＿DESC>および</LONG＿DESC>で囲まれた記述中で「出演者」という記述以降及び「原作・脚本」という記述以降に見られるように、[出演]、[脚本]等の記号を用いて、それに続く文字列が何を表しているかが明示されている。EPGは、記述量が小さく同じ単語が複数回現れることの少ないという特徴がある。図３のような出演者や脚本等の情報は当然ながらインターネット上のサイトから取得したEPGにも含まれている。
【００１８】
構造的キーワード抽出部３は、EPGにおけるこれらのタグおよび記号に基づき、タグに囲まれた文字列および記号に続く文字列を、キーワードとして抽出（構造的KW（Key Word）抽出）することにより、番組のジャンル、出演者、脚本家に関する情報を抽出する(S22)。同じキーワードが複数存在する場合は、１つのみを抽出すればよい。番組のジャンル、出演者、脚本家等は、カテゴリの一例である。
【００１９】
自然言語処理的キーワード抽出部２は、公知の形態素解析または意味クラス解析といった技術をEPGにおける番組内容の記述およびタイトルに対して適用することにより、構造的キーワード抽出では抽出できないキーワードを抽出（NLP的KW抽出）する（S23）。すなわち、形態素解析を用いれば文中の単語の区切り及び各単語の品詞が得られるので、キーワードとして抽出したい単語の品詞をたとえば名詞、形容詞などと指定しておくことにより、キーワードを得ることができる。また、形態素解析よりも意味的に高度な処理を行う意味クラス解析を用いれば、文中から「日本の県名」「プロ野球団名」などのカテゴリ名(意味クラス)のついた単語またはフレーズを抽出することができるので、キーワードとして抽出したい意味クラスを指定しておくことにより、キーワードを得ることもできる。同じキーワードが複数存在するときは１つのみを抽出すればよい。形態素解析または意味クラス解析では、キーワードとカテゴリとを対応づけた辞書を用いて、キーワードのカテゴリが定められても良い。
【００２０】
S22およびS23の処理の結果、EPG（番組）に含まれるキーワードが明らかになるので、転置ファイル記憶部４は、番組とそれに含まれるキーワードとの対応を示すデータを記憶する（S24)。このデータは、各番組のIDに対してキーワードのリストを保持するという自明な形式でも構わないが、後の検索処理での効率を考慮すると、公知の転置ファイルと呼ばれる形式で保持するのが好都合である。
【００２１】
転置ファイルは、キーワードに対してそれを含む番組IDのリストを保持するものである。転置ファイルの例の一部を図４に示す。たとえばキーワード「和食」は、「名」のカテゴリに属し、「和食」を含む番組としては、番組ID「010201052」「010201068」「010201072」「010201075」「010201083」「010201093」「010301311」「010301363」の番組がある。
【００２２】
本例では転置ファイルの形式で、番組とキーワードとの対応を示すデータを記憶するものとし、転置ファイル記憶部４は、S22およびS23の処理の結果得られた、番組のIDとそれに含まれるキーワードとの対応を示すデータを用いて転置ファイルを更新する。転置ファイル記憶部４はたとえば第１の計算手段を含む。
【００２３】
要素数記憶部５は、カテゴリ毎に、相異なるキーワードが何種類あるかを数え、相異なるキーワードの個数をカテゴリ毎に記憶する（S25）。これは、S22およびS23で抽出されたキーワードが転置ファイル中にすでに存在すれば何もせず、まだ存在しなければカテゴリ(名詞、出演者など)毎に用意されたカウンタをカウントアップすることで行う。たとえば転置ファイルが図４に示す状態であるとき、「出演」のカテゴリに属する新たなキーワード「特許太郎」がS22またはS23で抽出された場合、このキーワード「特許太郎」は図４の転置ファイルにまだ存在しないため、カテゴリ「出演」のカウンタをカウントアップして６とする（転置ファイルが図４の状態のときカテゴリ「出演」のキーワードは５つ存在する）。要素数記憶部５はたとえば第２の計算手段を含む。
【００２４】
次に、１つ以上の番組からなる番組群(以下、この番組群を検索クエリあるいは単にクエリと称し、クエリに含まれる各番組をクエリ番組と称することがある)が与えられた場合に、該番組群（クエリ）に類似する番組を検索する処理（類似検索の処理）について説明する。この類似検索の処理は、類似検索部８により行われる。類似検索部８はたとえば重み計算手段、類似度計算手段および類似番組計算手段を含む。以下、類似検索の処理の流れを図５のフローチャートに示す。
【００２５】
まず、クエリとの類似度を表す変数（スコア）を全ての番組について初期化する(S51)。初期化の対象となる該全ての番組の中には、クエリ（１つ以上のクエリ番組からなる）自身も含まれてよく、ここでは含まれるものとする。初期化の対象となる番組すなわち検索対象となる番組はたとえば被検索番組に相当する。
【００２６】
次に、クエリに含まれるすべてのキーワード（クエリに複数のクエリ番組が含まれる場合は各クエリ番組に含まれるキーワードの論理和（OR）をとったもの）に関し、各キーワード（クエリキーワード）の重みを計算し、番組毎に、クエリキーワードと共通するキーワード（共通キーワード）の重みの和を、スコア（あるいは類似度）として計算する。具体的な処理としては、たとえば転置ファイル記憶部４に基づき、以下のように行うことができる。
【００２７】
まず、転置ファイルに含まれる各キーワードについて、そのキーワードを含む番組（その右側の番組）に、クエリ番組がいくつ存在するかを数え、その数をNとする(S52)。N>0であれば（S52のYES）、すなわちそのキーワードがクエリキーワードであれば、そのキーワードKWの重みW(kw)を次式により計算し(S53)、N=0であれば（S52のNO）、重みを計算することなく、次のキーワードに進む。
【数１】
2009043156.tif 000003
ここで、idf(kw)はキーワードKWのidf（inverse document frequency）値、すなわちidf重みであり、総番組数をAとして
【数２】
2009043156.tif 000004
として定義されるのが一般的であるが、本発明の実施例においては、対数を使わない、分母に正の定数を加えるなどキーワードKWを含む番組数の逆数の単調増加関数であればさまざまな変形を行って構わない。なお、転置ファイルを使っているので、キーワードKWを含む番組数は右辺の番組数として求められる。
【００２８】
また、cはキーワードKWの属するカテゴリ、CS(c)はカテゴリcに属する相異なるキーワードの数である。fは任意の単調増加関数であるが、典型的には
【数３】
2009043156.tif 000005
という式や類似の式を使えば良い。
【００２９】
このように、キーワードKWの重みW(kw)は、idf重みを、キーワードKWのカテゴリｃに属する相異なるキーワードの数に関して調整（除算など）し、さらにクエリに含まれるキーワードKWの個数で重みづけた値となる。たとえば、あるキーワード１のカテゴリが「地名」で、別のキーワード２のカテゴリが「球団」であり、また、カテゴリ「地名」に相異なるキーワードの個数が5000であり、カテゴリ「球団名」に含まれる相異なるキーワードの個数が12である場合、当然「地名」のidf値は「球団名」に比べ大きくなる傾向にあるが、前者は5000で割り後者は12で割るなどすることで、キーワードKWの重みW(kw)を補正する。
【００３０】
こうして重みW(kw)が求められるので、キーワードKWを含む番組の変数（スコア）にこの値を加算した(S54)後、転置ファイルにおける次のキーワードへと進む。転置ファイルにおけるすべてのキーワードの処理が終わることにより、各番組のスコアがそれぞれ得られる。
【００３１】
この後、各番組をスコアの大きい順にソートし、あらかじめ決めておいた閾値Mに従い、上位M個の番組（あるいはクエリ番組を除いた上位M個の番組）を類似番組として、たとえばユーザに画像を表示する表示手段である類似番組出力部１３に出力する(S55)。または、クエリのスコア(クエリにクエリ番組が複数含まれる場合には、これらのクエリ番組のスコアの最大値、最小値、中間値、平均値などをクエリのスコアとすればよい)を基準にして、あらかじめ決めておいた割合R%に従い、スコアがクエリのスコアのR%以上となる番組を類似番組として類似番組出力部１３に出力してもよい。
【００３２】
図６は本発明の第１の実施例における処理の流れを示したものである。本発明の第１の実施例は、ユーザに番組群を提示し、1つ以上の番組（クエリ）を選択させ、選択されたクエリと類似な番組をユーザに表示するものである。
【００３３】
まず、番組情報量計算部６が、すべての番組に関しその番組情報量を計算する(S61)。
【００３４】
これは、EPGに含まれる番組ごとに、番組に含まれるすべてのキーワードに関して重みを計算し加算する（合計をとる）ことで行う。具体的な処理の流れを図７のフローチャートに示す。ただし以下に示す処理はあくまで一例であり本発明はこの例に何ら限定されるものではない。
【００３５】
まず、１つの番組に着目し、着目した番組の番組情報量を表すスコアを初期化する(S71)。
【００３６】
次に、着目した番組に含まれるすべてのキーワードに関し、転置ファイルを参照しながら以下の処理を繰り返す。
【００３７】
キーワードKWの重みW(kw)を次式により計算する(S72)。
【数４】
2009043156.tif 000006
ここで、idf(kw)はキーワードKWのidf値であり、総番組数をAとして
【数５】
2009043156.tif 000007
として定義されるのが一般的であるが、対数を使わない、分母に正の定数を加えるなどキーワードKWを含む番組数の逆数の単調増加関数であればさまざまな変形を行って構わない。なお、転置ファイルを使っているので、キーワードKWを含む番組数は、転置ファイルにおいてキーワードKWに対応する右辺の番組数として求められる。
【００３８】
また、cはキーワードKWの属するカテゴリ、CS(c)はカテゴリcに属する相異なるキーワードの数である。fは任意の単調増加関数であるが、典型的には
【数６】
2009043156.tif 000008
という式や類似の式を使えば良い。
【００３９】
こうして重みW(kw)が求められるので、着目した番組のスコアにこの値を加算し(S73)、次のキーワードへと進む。すべてのキーワードについて重みを計算し、スコアに加算したら、この番組について最終的に得られた加算値（合計値）を番組情報量としてEPG番組情報量記憶部７に格納する。
【００４０】
以上の処理（S71〜S73）を他の全ての番組についても行うことにより、全ての番組について番組情報量を取得され、EPG番組情報量記憶部７に記憶される。
【００４１】
図６に戻り、次に、ユーザにクエリを指定させるに当たり、クエリ（クエリに含まれる各クエリ番組）が満たしているべき条件をユーザに指定させる(S62)。これはジャンル、チャンネルなどである。ユーザの指定は検索クエリ指定インタフェース９によって受け付けられる。
【００４２】
検索クエリ指定インタフェース９は、ユーザの指定した条件を満たす番組のうち、番組情報量の大きいK個の番組を、EPG番組情報量記憶部７に基づいて選択して、クエリの候補として、提示する(S63)。たとえば図８のようにチェックボックスを持ったGUIにより、選択したK個の番組（クエリの候補）を提示する。
【００４３】
検索クエリ指定インタフェース９は、ユーザにより選択された1個以上の番組をクエリとして受け付け(S64)、受け付けたクエリをクエリ記憶部１２に格納する。検索クエリ指定インタフェース９は、クエリを指定する指定手段の一例である。
【００４４】
類似検索部８は、クエリ記憶部１２に格納されたクエリに類似する番組を検索し(S65)、検索により見つかった番組のデータを類似番組出力部１３に出力する(S66)。類似番組出力部１３は、類似検索部８から入力された番組データを画面に表示する。
【００４５】
このように、本発明の第１の実施例によれば、番組間の類似性を、EGPの特性（たとえば記述量が小さく同じ単語が複数回現れることの少ない）に即して、キーワード重みW(kw)を利用して求めることで、よりデモ効果の高い番組類似検索機能を実現できる。
【００４６】
図９は本発明の第２の実施例における処理の流れを示したものである。本発明の第２の実施例は、既知の番組推薦システムに追加する形で利用されるもので、以前に番組推薦システムによって推薦されたにもかかわらずユーザが視聴しなかった番組(番組B)、および以前に番組推薦システムによって推薦されなかったにもかかわらずユーザが視聴した番組(番組W)を記録しておき、番組Bと類似な番組が番組推薦システムの出力（推薦リスト）に含まれていれば推薦リストからこの番組を取り除き、番組Wと類似な番組が含まれていなければこの番組を推薦リストに追加することにより、満足度の高い推薦を実現するものである。以下本第２の実施例における処理の流れについて詳述する。
【００４７】
まず、番組情報量計算部６が、すべての番組に関しその番組情報量を計算する(S91)。これは、EPGに含まれる番組ごとに、番組に含まれるすべてのキーワードに関して重みを計算し加算する（合計をとる）ことで行う。具体的な処理の流れを図１０に示す。ただし以下に示す処理はあくまで一例であり本発明はこの例に何ら限定されるものではない。
【００４８】
まず、各番組の番組情報量を表すスコアを初期化する(S101)。
【００４９】
次に、すべての番組に含まれるすべてのキーワードの論理和に関し、転置ファイルを参照しながら以下の処理を繰り返す。
【００５０】
キーワードKWの重みW(kw)を次式により計算する(S102)。
【数７】
2009043156.tif 000009
ここで、idf(kw)はキーワードKWのidf値であり、総番組数をAとして
【数８】
2009043156.tif 000010
として定義されるのが一般的であるが、対数を使わない、分母に正の定数を加えるなどキーワードKWを含む番組数の逆数の単調増加関数であればさまざまな変形を行って構わない。なお、転置ファイルを使っているので、キーワードKWを含む番組数は、転置ファイルにおいてキーワードKWに対応する右辺の番組数として求められる。
【００５１】
また、cはキーワードKWの属するカテゴリ、CS(c)はカテゴリcに属する相異なるキーワードの数である。fは任意の単調増加関数であるが、典型的には
【数９】
2009043156.tif 000011
という式や類似の式を使えば良い。
【００５２】
こうして重みW(kw)が求められるので、このキーワードKWをもつ各番組（転置ファイルにおいてキーワードKWに対応する右辺の番組）のスコアにこの値を加算する(S103)。そして、現時点でのスコアの最大値をSmaxに保持した(S104)上で、次のキーワードへと進む。
【００５３】
すべてのキーワードの処理が終わったら、各番組のスコアをSmaxで割ることにより、番組情報量を0以上１以下の範囲（[0,1]）に正規化する(S105)。そして、各番組のスコアを正規化した値を、番組情報量として、EPG番組情報量記憶部７に保持する。
【００５４】
図９に戻り、次に、B/W取得部１０が、あらかじめ指定された番組推薦システムから、番組Bまたは番組Wとして保持されている番組を一つ受け取り、受け取った番組（クエリ）を番組Pとする(S92)。B/W取得部１０は指定手段の一例である。
【００５５】
番組Pの番組情報量があらかじめ決めておいた閾値Tより小さいか否かを判断部１１が判断し、番組Pの番組情報量が閾値Tより小さければ (S93のNO)、無意味な類似検索を避けるため、検索処理を実施せず、番組Pに類似する番組はないと判断し、番組Pに類似する番組はない旨を類似B/W出力部１４に渡す(S96)。そして類似B/W出力部１４は、番組Pに類似する番組は無い旨を番組推薦システムに通知する。番組推薦システムは、番組Pに類似する番組は無い旨の通知を受けた場合は、従来通りの番組推薦を行う。すなわち推薦リストの更新は行わない。
【００５６】
一方、番組Pの番組情報量が閾値T以上であれば（S93のYES）、番組Pをクエリとしてクエリ記憶部１２に格納し、類似検索部８はEPG記憶部１２内のクエリをもとに類似検索を行い(S94)、類似検索により得られた番組の情報を類似B/W出力部１４に渡す。類似B/W出力部１４は、類似検索部８から渡された番組の情報を番組推薦システムに返す(S95)。番組推薦システムは、類似B/W出力部１４から受け取った情報を用いて推薦リストを更新する。すなわち番組Pが番組Bであるときは、受け取った情報に示される番組を推薦リストから除去し、番組Pが番組Wであるときは、受け取った情報に示される類似番組を推薦リストに追加する。これにより満足度の高い推薦を実現する。
【００５７】
このように、本発明の第２の実施例によれば、組情報量の少ない番組に対する無意味な類似検索を避けることにより、よりユーザの嗜好に近い推薦リストの生成を、長い学習時間を要することなく、実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】本発明の実施例にかかわる番組検索装置の全体構成図である。
【図２】本発明の実施例における類似番組検索機能を使うための準備の流れを示した図である。
【図３】放送波から取得できるEPGの例である。
【図４】転置ファイルの一例を示す図である。
【図５】類似検索処理の流れを示したフローチャートである。
【図６】本発明の第１の実施例における処理の流れを示したフローチャートである。
【図７】本発明の第１の実施例における番組情報量計算の処理の流れを示したフローチャートである。
【図８】本発明の第１の実施例における検索クエリ指定インタフェースにより提示されるGUIの例を示す図である。
【図９】本発明の第２の実施例における処理の流れを示したフローチャートである。
【図１０】本発明の第２の実施例における番組情報量計算の処理の流れを示したフローチャートである。
【符号の説明】
【００５９】
１：EPGデータ記憶部
２：自然言語処理的キーワード抽出部
３：構造的キーワード抽出部
４：転置ファイル記憶部
５：要素数記憶部
６：番組情報量計算部
７：番組情報量記憶部
８：類似検索部
９：検索クエリ指定インタフェース
１０：B/W取得部
１１：判断部
１２：クエリ記憶部
１３：類似番組出力部
１４：類似B/W出力部
【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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