"インターネット回線を利用した映像配信サービスにおいて、視聴時刻の情報を利用する番組推薦装置であって、前記インターネット回線を利用した映像配信サービスにおける番組の情報を取得し、番組情報記憶手段に格納する番組情報取得手段と、前記インターネット回線を利用した映像配信サービスにおける各アカウントIDの視聴番組と視聴時刻を取得し、視聴情報記憶手段に格納する視聴情報取得手段と、取得した前記視聴情報中の各アカウントの各番組に関する視聴したか否かの情報と視聴開始時刻の情報を用いて、各アカウントIDを利用するユーザ数と、該ユーザの興味と、その興味に基づく各番組を視聴する確率を算出するパラメータ推定手段と、算出した各アカウントIDの、前記ユーザと、それらユーザの興味と、その興味に基づく各番組を視聴する確率を用いて、各アカウントIDの各番組を視聴する確率を推定し、推薦スコア記憶手段に格納する推薦スコア算出手段と、アカウントの識別子が与えられると、該アカウントの前記番組情報記憶手段に格納されている現在放送中の各番組に対して、前記推薦スコア記憶手段に格納されている推薦スコアを取得し、前記推薦スコアの上位N件の質問の識別子を推薦番組として選択する番組推薦手段と、を有することを特徴とする番組推薦装置。前記パラメータ推定手段は、ユーザ数の推定に、上田修功らノンパラメトリックベイズモデル2007記載のChineseRestaurantProcessと、BishopMCPatternrecognitionandmachinelearning2006記載のギブスサンプリングを用いる請求項1記載の番組推薦装置。インターネット回線を利用した映像配信サービスにおいて、視聴時刻の情報を利用する番組推薦方法であって、番組情報取得手段が、前記インターネット回線を利用した映像配信サービスにおける番組の情報を取得し、番組情報記憶手段に格納する番組情報取得ステップと、視聴情報取得手段が、前記インターネット回線を利用した映像配信サービスにおける各アカウントIDの視聴番組と視聴時刻を取得し、視聴情報記憶手段に格納する視聴情報取得ステップと、パラメータ推定手段が、取得した前記視聴情報中の各アカウントの各番組に関する視聴したか否かの情報と視聴開始時刻の情報を用いて、各アカウントIDを利用するユーザ数と、該ユーザの興味と、その興味に基づく各番組を視聴する確率を算出するパラメータ推定ステップと、推薦スコア算出手段が、前記パラメータ推定ステップで算出された前記各アカウントIDの、前記ユーザと、それらユーザの興味と、その興味に基づく各番組を視聴する確率を用いて、各アカウントIDの各番組を視聴する確率を推定し、推薦スコア記憶手段に格納する推薦スコア算出ステップと、番組推薦手段が、アカウントの識別子が与えられると、該アカウントの前記番組情報記憶手段に格納されている現在放送中の各番組に対して、前記推薦スコア記憶手段に格納されている推薦スコアを取得し、前記推薦スコアの上位N件の質問の識別子を推薦番組として選択する番組推薦ステップと、を行うことを特徴とする番組推薦方法。前記パラメータ推定ステップにおいて、ユーザ数の推定に、上田修功らノンパラメトリックベイズモデル2007記載のChineseRestaurantProcessと、BishopMCPatternrecognitionandmachinelearning2006記載のギブスサンプリングを用いる請求項3記載の番組推薦方法。請求項1または2記載の番組推薦装置を構成する各手段としてシステムを機能させるための番組推薦プログラム。インターネット回線を利用した映像配信サービスについて、多チャンネル化が進んでいる。こういった中でユーザが本当に興味のある番組を見つけるのは困難である。また興味ある番組をすべて把握し録画することもまた、困難である。上記の特許文献1の手法を用いて番組を推薦する場合、ユーザが指定した興味のある語に関連する番組が推薦される。この場合、語を指定しなければならないという問題がある。このようにユーザのインタラクションを必要とするシステムは、ユーザにとっては不便である。非特許文献1、2に記載の手法で番組を推薦する場合、アカウントIDを利用するユーザが真に単一であれば、アカウントの視聴した番組の情報を用いてユーザの興味を推定し番組を推薦することができる。しかしながら、番組推薦において、アカウントIDが一人のユーザのみに使われているとは限らない。例えば、家庭で1つのアカウントIDを利用していた場合を考える。母はドラマが好きで、息子はアニメが好きであるとすると、そのような家庭に対して、ドラマを推薦すべきか、アニメを推薦すべきかが定まらないという問題が生じる。このように、アカウントIDがどのような何人に利用されているかがわからなければ、適切な番組を推薦することができない。本発明は上記の点に鑑みなされたもので、インターネット回線を利用した映像配信サービスにおいて、視聴履歴から各アカウントIDがどのような何人に利用されているかを推定することにより、IDに対してではなく、個々のユーザに適切に番組を推薦することが可能な番組推薦装置及び方法及びプログラムを提供することを目的とする。本発明は、上記の課題を解決するため、本発明は、インターネット回線を利用した映像配信サービスにおいて、視聴時刻の情報を利用する番組推薦装置であって、前記インターネット回線を利用した映像配信サービスにおける番組の情報を取得し、番組情報記憶手段に格納する番組情報取得手段と、前記インターネット回線を利用した映像配信サービスにおける各アカウントIDの視聴番組と視聴時刻を取得し、視聴情報記憶手段に格納する視聴情報取得手段と、取得した前記視聴情報中の各アカウントの各番組に関する視聴したか否かの情報と視聴開始時刻の情報を用いて、各アカウントIDを利用するユーザ数と、該ユーザの興味と、その興味に基づく各番組を視聴する確率を算出するパラメータ推定手段と、算出した各アカウントIDの、前記ユーザと、それらユーザの興味と、その興味に基づく各番組を視聴する確率を用いて、各アカウントIDの各番組を視聴する確率を推定し、推薦スコア記憶手段に格納する推薦スコア算出手段と、アカウントの識別子が与えられると、該アカウントの前記番組情報記憶手段に格納されている現在放送中の各番組に対して、前記推薦スコア記憶手段に格納されている推薦スコアを取得し、前記推薦スコアの上位N件の質問の識別子を推薦番組として選択する番組推薦手段と、を有する。また、本発明の前記パラメータ推定手段は、ユーザ数の推定に、上田修功らノンパラメトリックベイズモデル2007記載のChineseRestaurantProcessと、BishopMCPatternrecognitionandmachinelearning2006記載のギブスサンプリングを用いる。本発明は視聴時刻の傾向から1つのアカウントIDを共有するユーザの数と、各ユーザの興味を特定することにより、従来の技術では不可能であった、ユーザに則したより正確な番組推薦が可能になる。これはインターネット回線を利用した映像配信サービスにおける視聴の増加につながる。以下図面と共に、本発明の実施の形態を説明する。本発明では、インターネット回線を利用した映像配信サービスにおいて、ユーザにより適切な番組を推薦することを目的とする。具体的には、視聴する時刻に関する情報を用いて、アカウントIDが何人に利用されているかを推定すると同時に、それら個々のユーザの興味を推定し、そのユーザの興味により適合した番組を推薦する手法を実現する。例えば、ある家庭に対して番組を推薦する場合、平日の昼であれば母が視聴していると考えられるので昼のドラマ番組を、平日の夕方であれば息子が視聴していると考えられるのでアニメ番組を推薦する。つまり、アカウントuが番組iを時刻tにて視聴する確率を以下のようにモデル化する。vはモデルによって得られる仮想ユーザで、平日の昼にドラマを見る母や、平日の夕方にアニメを見る息子を表す。zは番組のトピックで、ドラマや、アニメを表す。式1のようにモデル化する場合、zについてはその数を予め設定しておく。その値をZとする。アカウントuが番組iを時刻tにて視聴する確率が正確にわかれば、アカウントが現在時刻においてどの番組を見るかがわかる。そのためには、式1中に出現するパラメータVu、P、σuv、τuv、P、Pを正しく求める必要がある。以下、図面と共に本発明の実施形態を説明する。図1は、本発明の一実施の形態における番組推薦装置の構成を示す。同図に示す番組推薦装置1は、番組情報処理部10、視聴情報処理部20、推薦スコア算出部30、番組推薦部40、記録部50、通信部60、入出力部70から構成され、通信部60はネットワーク3に接続されており、入出力部70は、入力装置や表示装置等の外部装置4に接続されている。推薦スコア算出部30は、パラメータ推定部31を持つ。記憶部50は、番組情報テーブル51、視聴情報テーブル52、推薦スコアテーブル53から構成される。以下に各テーブルについて説明する。<番組情報テーブル51>番組情報テーブル51には、図2に示すように、番組IDフィールド、タイトルフィールド、放送開始時刻フィールド、放送終了時刻フィールドが含まれる。番組IDフィールドは、その番組を特定する識別子であり、番組情報処理部10により設定される。タイトルフィールドは、該番組のタイトルが、番組情報処理部10によりテキストデータにて設定される。放送開始時刻フィールドは、該番組の放送開始の時刻が、番組情報処理部10により設定される。放送終了時刻フィールドは、該番組の放送終了の時刻が、番組情報処理部10により設定される。<視聴情報テーブル52>視聴情報テーブル52には、図3に示すように、番組IDフィールド、アカウントIDフィールド、視聴時刻フィールドが含まれる。番組IDフィールドは、番組情報テーブルに出現する番組の識別子と対応し、視聴情報処理部20により設定される。アカウントIDフィールドは、番組を視聴したアカウントを特定する識別子が、視聴情報処理部20により設定される。視聴時刻フィールドは、該アカウントが該番組の視聴を開始した時刻が、視聴情報処理部20により設定される。<推薦スコアテーブル53>推薦スコアテーブル53には、図4に示すように、アカウントIDフィールドと、番組IDフィールドと、推薦スコアフィールドとが含まれる。推薦スコアフィールドは、該アカウントuの、該番組qに対する推薦スコアscoreが推薦スコア算出部30により設定される。はじめに、本発明の一実施の形態における番組情報更新時の処理を詳細に説明する。図5は、本発明の一実施の形態における番組情報更新時の処理のフローチャートである。今、番組pについての情報の更新があったとする。ステップ110番組情報処理部10が、番組情報テーブル51に、番組pの情報を記した行を構成し、挿入する。次に、番組視聴時の処理を説明する。図6は、本発明の一実施形態における番組視聴時の処理のフローチャートである。ステップ210視聴情報処理部20が、視聴情報テーブル52に、視聴された番組、視聴したアカウント、視聴を開始した時刻に応じて番組IDフィールド、アカウントIDフィールド、視聴時刻フィールドの値を設定した行wを挿入する。図7は、本発明の一実施の形態における推薦スコア更新時の処理のフローチャートである。推薦スコア更新のタイミングは、例えばユーザが番組の視聴時と同時に行うとよい。ステップ310推薦スコア算出部30が、推薦のためのパラメータであるトピック数Z、P算出のための事前パラメータα,P算出のための事前パラメータβ,P算出のための事前パラメータγ、τuv算出のための事前パラメータξ、ν、σuv算出のための事前パラメータη、ρを与える。このパラメータの設定方法は、予め与えておいた定数パラメータである。ステップ320推薦スコア算出部30が、視聴情報テーブル52を参照し、視聴情報テーブル52に出現する全てのアカウント集合Uと、各アカウントu∈Uの視聴番組iumとその視聴時刻tumを取得する。ただし、Muはアカウントuの視聴した番組の数を表しており、アカウント毎に異なる値となる。ステップ330推薦スコア算出部30が、番組情報テーブル51を参照し、番組情報テーブル51に出現する全ての番組集合Iを取得する。ステップ340パラメータ推定部31が、ChineseRestaurantProcess文献1上田修功らノンパラメトリックベイズモデル2007記載のChineseRestaurantProcess、ギブスサンプリング文献2BishopMCPatternrecognitionandmachinelearning2006記載のGibbsSamplingを用いて各アカウントu∈Uと各番組i∈Iに対してVu、P、σuv、τuv、P、Pを算出する。ステップ350推薦スコア算出部30が、番組情報テーブル51を参照し、現在放送中、すなわち現在時刻が放送開始時刻フィールドの値と放送終了時刻フィールドの値の間に入るような番組集合Inowを取得する。ステップ360推薦スコア算出部30が、ステップ310にて算出したパラメータZ、α、β、γ、ξ、ν、η、ρと、ステップ340にて算出したパラメータVu、P、σuv、τuv、P、Pと式1とを用いて各アカウントu∈Uの各番組i∈Inowに対する推薦スコアPを算出する。ただし、tnowは現在時刻を表す。ステップ370推薦スコア算出部30が、各アカウントu∈U、各番組i∈Inowについて推薦スコアテーブル53にアカウントIDフィールドの値がu、番組IDフィールドの値がiの行の推薦スコアをPに更新する。次に、上記の図7のステップ340の処理を詳細に説明する。図8は、本発明の一実施の形態における図7のステップ340の詳細な処理のフローチャートである。ステップ341パラメータ推定部31が、視聴情報テーブル52を参照し、全視聴情報を取得する。ステップ342パラメータ推定部31が、Vu、zum、vum、Mzi、Mz、Mu、Muv、Muvz、Tuv、Cuvを初期化する。以降の処理を500回繰り返す。繰り返しの回数については、予め設定した任意の数でも構わないし、Vu、zum、vum、Mzi、Mz、Mu、Muv、Muvz、Tuv、Cuvの値が収束したらそこで打ち切るようにしてもよい。ステップ343パラメータ推定部31が、視聴情報テーブル52に含まれる各視聴情報について、Vu、zum、vum、Mzi、Mz、Mu、Muv、Muvz、Tuv、Cuvの値を更新する。ステップ344パラメータ推定部31が、推薦スコア算出部30より渡されたパラメータZ、α、β、γ、ξ、ν、η、ρと、Vu、Mzi、Mz、Mu、Muv、Muvz、Tuv、Cuvの値を用いて以下のようにP、σuv、τuv、P、Pを算出する。図9は、本発明の一実施の形態における図8のステップ342の詳細な処理のフローチャートである。ステップ3421パラメータ推定部31が、全てのアカウントu、仮想ユーザv、トピックz、番組iについて以下のように初期値を代入する。ステップ3422パラメータ推定部31が、視聴情報テーブル52に含まれる各視聴情報について、0以上Z-1以下のランダムな整数kを発生させ、zumの値とし、また、vumの値を0とする。ステップ3423パラメータ推定部31が、該視聴情報について、以下のようにVu、zum、vum、Mzi、Mz、Mu、Muv、Muvz、Tuv、Cuvの値を更新する。図10は、本発明の一実施の形態における図8のステップ343の詳細な処理のフローチャートである。処理の対象の視聴情報が、今であるとする。ステップ3431パラメータ推定部31が、以下のようにMzumium、Mzum、Mu、Muvum、Muvumzum、Tuvum、Cuvumの値を一時的に更新する。ステップ3432パラメータ推定部31が、zumがk=0...Z1にアサインされる確率を以下のように算出し、上記確率に従いランダムにzumの値を決定する。ステップ3433パラメータ推定部31が、vumがw0...Vu-1にアサインされる確率をのように算出し、vumがVu新たなユーザにアサインされる確率をのように算出し、これらの確率に従いランダムにvumの値を決定する。ステップ3434パラメータ推定部31が、ステップ3433にてvumの値がVuに決定された場合、Vuの値に1を加算する。ステップ3435パラメータ推定部31が、以下のようにMzumium、Mzum、Mu、Muvum、Muvumzum、Tuvum、Cuvumの値を更新する。図11は、本発明の一実施の形態における番組推薦時の処理のフローチャートである。例えば、ユーザがテレビの電源をオンにしたり、チャンネルを変更したりした際に番組推薦を行うようにする。ステップ410番組情報処理部10が、番組情報テーブル71を参照し、現在放送中の番組集合Inowを取得する。ステップ420番組推薦部40が、前記番組集合Inowに含まれる個々の番組iに対して、推薦スコアテーブル53を参照しアカウントuの番組iに対する推薦スコアPを取得し、アカウントuに推薦すべき番組を決定する。その際、推薦スコアPの値が大きいものから順に予め設定した任意の件数K件を推薦すべき番組としてもよいし、推薦スコアPに対し、ある閾値を設けて、推薦スコアがその値を超えるものを推薦すべき番組としてもよい。なお、上記の番組推薦装置の各構成要素の処理をプログラムとして構築し、番組推薦装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。また、構築されたプログラムをハードディスクや、フレキシブルディスク、CD-ROM等の可搬記憶媒体に格納し、コンピュータにインストールする、または、配布することが可能である。なお、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更応用が可能である。"