JP3654173B2 - 番組選択支援装置、番組選択支援方法およびそのプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、テレビジョン番組の番組情報(EPG:Electronic Program Guide)を用いて、ユーザ(番組視聴者)の嗜好に応じた番組を推薦する番組選択支援装置、番組選択支援方法およびそのプログラムを記録した記録媒体に関する。
【0002】
【従来の技術】
従来から、ユーザの番組視聴などの操作からユーザの番組に対する嗜好を判断し、EPGのテキスト情報を利用して番組を推薦するシステムが知られている。例えば、特開平7−135621号公報に記載されたシステムは、ユーザが好む番組のEPGテキスト情報を分解してキーワードを蓄積した結果、つまりユーザの嗜好を学習したプロファイルが一つのみで構成されていた。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような方法では、ユーザの嗜好すべてが一つのプロファイルで表されるため、そのプロファイルによって推薦される番組は、ユーザの嗜好が平均化された単調な結果になってしまう。本来、ユーザの番組を選択する基準は千差万別であると考えられる。例えば、連続ドラマのように特定の番組タイトルであれば必ず視聴したい場合もあれば、特定の出演者(俳優、歌手等)が出ている番組ならば必ず視聴したいといった基準もあると予想できる。したがって、そのような番組選択の嗜好特性に応じた番組推薦が可能になれば、推薦番組の的中度が向上すると期待される。
【0004】
本発明は、上記事情に鑑みなされたものであり、ユーザの番組選択の嗜好特性に応じた番組推薦が可能となる番組選択支援装置、番組選択支援方法およびそのプログラムを記録した記録媒体を提供することを目的とする。
【0005】
【課題を解決するための手段】
かかる目的を達成するために、請求項1記載の発明は、テレビジョン番組の番組情報たるEPGデータを管理しているEPGデータ管理手段と、該EPGデータ管理手段により管理されているEPGデータに基づき、番組表を表示する番組表表示手段と、ユーザに指定された番組を予約する番組予約手段と、該番組表表示手段により表示された番組表からユーザにより選択入力された番組および該番組予約手段にユーザにより入力された番組のEPGデータを、該EPGデータ管理手段から取得し、該取得したEPGデータをキーワード辞書を用いて分解したテキストと、該テキストの出現頻度をカウントしたプロファイル属性値に、テキストの種類により異なる加算値を加算したプロファイル値とを関連付けて記録したプロファイルを複数生成するユーザ嗜好学習手段と、該ユーザ嗜好学習手段により複数生成されたプロファイルから得たプロファイル値の総和から推薦番組を決定する推薦番組決定手段と、該推薦番組決定手段により決定された推薦番組を表示する推薦番組表示手段とを有することを特徴とする。
【0006】
請求項2記載の発明は、請求項1記載の発明において、推薦番組表示手段は、ユーザの選んだ番組を選択する際の選定基準に応じ、ユーザ嗜好学習手段により複数生成されたプロファイルからプロファイルを選択し、推薦番組決定手段によりその選択したプロファイルのプロファイル値の総和から決定された推薦番組の一覧を表示することを特徴とする。
【0007】
請求項3記載の発明は、請求項1または2記載の発明において、推薦番組表示手段は、 推薦番組の一覧を表示する際に、推薦番組の決定にもっとも寄与したテキストを1つもしくは複数、各番組ごとに提示することを特徴とする。
【0008】
請求項4記載の発明は、請求項1から3のいずれか1項に記載の発明において、ユーザ嗜好学習手段は、EPGデータのテキストの種類として、番組タイトルを用いることを特徴とする。
【0009】
請求項5記載の発明は、請求項1から4のいずれか1項に記載の発明において、ユーザ嗜好学習手段は、EPGデータのテキストの種類として、出演者名を用いることを特徴とする。
【0010】
請求項6記載の発明は、請求項1から5のいずれか1項に記載の発明において、ユーザ嗜好学習手段は、EPGデータのテキストの種類として、番組のジャンルを用いることを特徴とする。
【0011】
請求項7記載の発明は、テレビジョン番組の番組情報たるEPGデータを受信し、管理するEPGデータ受信管理工程と、該EPGデータ受信管理工程により受信し、管理されているEPGデータに基づき、番組表を表示する番組表表示工程と、ユーザに指定された番組を予約する番組予約工程と、該番組表表示工程により表示された番組表からユーザにより選択入力された番組、および該番組予約工程にユーザにより入力された番組のEPGデータを、該EPGデータ受信管理工程により受信し、管理しているEPGデータ群から取得し、該取得したEPGデータをキーワード辞書を用いて分解したテキストと、該テキストの出現頻度をカウントしたプロファイル属性値に、テキストの種類により異なる加算値を加算したプロファイル値とを関連付けて記録したプロファイルを複数生成するユーザ嗜好学習工程と、該ユーザ嗜好学習工程により複数生成されたプロファイルから得たプロファイル値の総和から推薦番組を決定する推薦番組決定工程と、該推薦番組決定工程により決定された推薦番組を表示する推薦番組表示工程とを有することを特徴とする。
【0012】
請求項8記載の発明は、請求項7記載の発明において、推薦番組表示工程は、ユーザの選んだ番組を選択する際の選定基準に応じ、ユーザ嗜好学習工程により複数生成されたプロファイルからプロファイルを選択し、推薦番組決定工程によりその選択したプロファイルのプロファイル値の総和から決定された推薦番組の一覧を表示することを特徴とする。
【0013】
請求項9記載の発明は、請求項7または8記載の発明において、推薦番組表示工程は、推薦番組の一覧を表示する際に、推薦番組の決定にもっとも寄与したテキストを1つもしくは複数、各番組ごとに提示することを特徴とする。
【0014】
請求項10記載の発明は、請求項7から9のいずれか1項に記載の発明において、ユーザ嗜好学習工程は、EPGデータのテキストの種類として、番組タイトルを用いることを特徴とする。
【0015】
請求項11記載の発明は、請求項7から10のいずれか1項に記載の発明において、ユーザ嗜好学習工程は、EPGデータのテキストの種類として、出演者名を用いることを特徴とする。
【0016】
請求項12記載の発明は、請求項7から11のいずれか1項に記載の発明において、ユーザ嗜好学習工程は、EPGデータのテキストの種類として、番組のジャンルを用いることを特徴とする。
【0017】
請求項13記載の発明は、テレビジョン番組の番組情報たるEPGデータを受信し、管 理するEPGデータ受信管理処理と、該EPGデータ受信管理処理により受信し、管理されているEPGデータに基づき、番組表を表示する番組表表示処理と、ユーザに指定された番組を予約する番組予約処理と、該番組表表示処理により表示された番組表からユーザにより選択入力された番組、および該番組予約処理にユーザにより入力された番組のEPGデータを、該EPGデータ受信管理処理により受信し、管理しているEPGデータ群から取得し、該取得したEPGデータをキーワード辞書を用いて分解したテキストと、該テキストの出現頻度をカウントしたプロファイル属性値に、テキストの種類により異なる加算値を加算したプロファイル値とを関連付けて記録したプロファイルを複数生成するユーザ嗜好学習処理と、該ユーザ嗜好学習処理により複数生成されたプロファイルから得たプロファイル値の総和から推薦番組を決定する推薦番組決定処理と、該推薦番組決定処理により決定された推薦番組を表示する推薦番組表示処理とを実行させることを特徴とする。
【0018】
請求項14記載の発明は、請求項13に記載の発明において、推薦番組表示処理は、ユーザの選んだ番組を選択する際の選定基準に応じ、ユーザ嗜好学習処理により複数生成されたプロファイルからプロファイルを選択し、推薦番組決定処理によりその選択したプロファイルのプロファイル値の総和から決定された推薦番組の一覧を表示することを特徴とする。
【0019】
請求項15記載の発明は、請求項13または14に記載の発明において、推薦番組表示処理は、推薦番組の一覧を表示する際に、推薦番組の決定にもっとも寄与したテキストを1つもしくは複数、各番組ごとに提示することを特徴とする。
【0020】
請求項16記載の発明は、請求項13から15のいずれか1項に記載の発明において、ユーザ嗜好学習処理は、EPGデータのテキストの種類として、番組タイトルを用いることを特徴とする。
【0021】
請求項17記載の発明は、請求項13から16のいずれか1項に記載の発明において、ユーザ嗜好学習処理は、EPGデータのテキストの種類として、出演者名を用いることを特徴とする。
【0022】
請求項18記載の発明は、請求項13から17のいずれか1項に記載の発明において、ユーザ嗜好学習処理は、EPGデータのテキストの種類として、番組のジャンルを用いることを特徴とする。
【0023】
【発明の実施の形態】
まず、図2の装置構成図を用いて、本発明の処理概要を説明する。番組表表示手段121は、EPGデータ管理部126で管理されているEPGデータに基づき、番組表を表示する。ユーザは、番組表を操作して好きな番組をマークすることや、番組予約手段122を通じて番組の録画予約を指定することができる。
【0024】
予約された番組は、ユーザが好む番組と捉えることができる。ユーザ嗜好学習手段123は、このようなユーザの操作に基づき、ユーザの好きな番組を見つけだし、その番組に対応するEPGデータをキーワード辞書128を用いてテキストに分解したテキスト集合をユーザプロファイル129に登録する。ユーザプロファイル129は、テキストとその出現頻度カウント(プロファイル値)とのペアを要素とする表である。ユーザプロファイル129は、ユーザの嗜好を表すテキストの頻度表と捉えることができる。ユーザプロファイル129は、テキストの種類に応じて、プロファイル属性値に対する加算値を変化するように設定されており、種類に応じて複数用意してある。
【0025】
このようにして得られたユーザプロファイル129を用いて、推薦番組決定手段125は、ユーザが好むであろうと予想される番組を推薦する。具体的には、EPGデータ管理部126が保持しているEPGデータをテキストに分解したテキスト集合の各テキストについてユーザプロファイル129からそのテキストのプロファイル値を得て、その総和を求める。この総和値が高いほどユーザの好む番組と予測することができる。推薦番組表示手段124は、それらの番組を表示する。
【0026】
従来の番組選択支援装置においては、ユーザプロファイル129は、1種類のみであった。これに対し、本発明は、それをテキストの種類に応じてプロファイル加算値を変化させたものをその種類に応じて複数用意している点が第1点目の特徴である。ここで、種類とは、たとえば番組タイトル、出演者、ジャンルなどである。プロファイルに登録するテキストがその種類に属する場合は、そのプロファイル加算値を高くする。例えば、番組タイトルに属するテキストのプロファイル加算値が他のテキストに比べ相対的に高くなるようなプロファイルを構成する。これによって、その種類に重点をおいて推薦番組を計算することが可能となる。
【0027】
また、本発明は、推薦番組表示手段124が、図11に示すように何に重点をおいて推薦番組一覧を表示するかを選択できるようにしている点が第2点目の特徴である。例えば、番組リストに重点をおいて推薦番組を選ぶ場合には、ユーザプロファイル129のうち番組タイトルのプロファイル加算値を高くしているプロファイル129を用いて推薦番組を計算する。これにより、ユーザは、何に重点をおいて推薦番組を取得するかを選択することができ、ユーザの番組選択の特性に応じた番組推薦が可能となる。
【0028】
さらに、図12に示すように、推薦番組を選ぶのにもっとも寄与したテキストを各推薦番組ごとに提示している点が第3点目の特徴である。これにより、ユーザは、どういう理由で推薦番組が選ばれたかを知ることができるのでシステムの動作がユーザに理解しやすくなる。
【0029】
以下、本発明の実施の形態を添付図面を参照しながら詳細に説明する。図1は、本発明の実施の形態における番組選択支援装置の構成を示すハードウェアブロック図である。図1に示す番組選択支援装置の構成は、受信し選局したテレビジョン放送の映像音声をデジタルAVデータとして蓄積することにより、番組の録画再生が可能であるとともに、放送波に含まれるEPGデータを取得し、管理・蓄積して番組表表示機能や番組推薦機能などを備えるものである。
【0030】
図1に示す番組選択支援装置は、チューナ101、EPGデータ取得部102、AVコンバータ103、システムコントローラ104、EPG管理部105、データストレージ106、AVコンバータ107および情報表示部108を有している。
【0031】
まず、チューナ101は、アンテナを通して受信したテレビジョン放送波から所望のチャンネルを選局する。EPGデータ取得部102は、選局された放送波に含まれるEPGデータを抽出する。なお、EPGデータをテレビジョン放送波に含める方法として、アナログテレビジョン信号の垂直同期信号にデータを挿入するVBI(Vertical Blanking Interleave)方式などが知られている。
【0032】
EPG管理部108は、取得されたEPGデータを管理・蓄積する。EPG管理部108は、システムコントローラ104に含まれるCPUから直接アクセス可能なRAMを用いて構成してもよいし、ハードディスクなどの2次記憶装置を用いてもよい。
【0033】
また、AVエンコーダ103は、チューナ101が選局した放送波の映像音声をデジタルAVデータに変換する。デジタルデータのフォーマットとしては、デジタル放送等で広く利用されているMPEG2などを用いればよい。データストレージ106は、番組録画時には当該デジタルAVデータを蓄積する。データストレージ106は、ハードディスク等の大容量2次記憶装置で構成される。
【0034】
また、録画した番組の再生時に、AVデコーダ107は、データストレージ106から読み込んだデジタルAVデータを映像音声信号にデコードする。情報表示部108は、ユーザへのユーザインターフェース画面を表示する。映像信号は、情報表示部108を介して、ユーザインタフェース画面と番組映像とが重畳されて、最終的に出力される。
【0035】
操作部109は、ユーザからの操作をシステムコントローラ104に入力する。操作部109は、赤外線リモートコントローラとその受光部もしくは本装置の筐体全面パネルスイッチ等で構成すればよい。システムコントローラ104は、番組録画再生機能や、本実施の形態で述べる番組推薦機能を実現するプログラムを実行し、上記各ハードウェアブロックを制御する。
【0036】
なお、本実施の形態においては、番組の映像音声をデジタルデータに圧縮してデータストレージ106に保存する構成について述べている。この点、VHSに代表されるビデオテープにアナログ録画する方式で構成することも可能である。また、放送波としてアナログテレビジョン放送を対象としているが、今後、日本国内で放送が予定されているデジタルテレビジョン放送を対象とすることも可能である。
【0037】
また、本実施の形態においては、EPGデータが放送波に含まれている場合を想定している。この点、インタネットなど放送波とは異なる通信メディアを介してEPGデータを取得する装置であってもよい。
【0038】
図2は、本実施の形態における番組選択支援装置の構成を示すソフトウェアブロック図である。本実施の形態における番組選択支援装置は、番組表表示手段121、番組予約手段122、ユーザ嗜好学習手段123、推薦番組表示手段124、推薦番組決定手段125およびEPGデータ管理部126を有している。
【0039】
図3は、EPGデータのデータフィールドを示す図である。図3に示すように、EPGデータは、番組タイトル141、番組の放送時間142、番組の放送チャンネル143、番組の出演者144、報道や音楽といった番組の属するジャンル145および番組の内容を簡単に説明した番組説明146から構成される。図3は、3つの番組についての各フィールドの内容を示している。
【0040】
EPGデータ管理部126は、放送波から取得したEPGデータを管理する。番組表表示手段121は、EPGデータ管理部126で管理されているEPGデータを用いて、ユーザに番組表を表示する。
【0041】
図4は、番組表の一例を示す図である。番組表161は、新聞のテレビ欄のように放送チャンネル軸162を横軸に、放送時刻軸163を縦軸にして番組を表形式で示したものである。ユーザは、放送チャンネル軸162や放送時間軸163の値を自由に変更して、様々なチャンネル・時間における番組を閲覧することができる。さらに、番組表を用いて好みの番組をマークすることができ、番組予約手段122と連動して所望の番組を指定して、番組の録画を予約することができる。番組予約データは、番組予約情報127として管理される。
【0042】
ユーザ嗜好学習手段123は、番組表表示手段121が表示した番組表においてユーザが入力した好み番組の情報や、番組予約手段122から得られた番組予約情報127に基づき、それらの番組のEPGデータとキーワード辞書128とを用いてユーザの好みをEPGデータに含まれるテキストの出現頻度として学習し、ユーザプロファイル129を生成する。ユーザプロファイル129は、複数あり、それらはテキストの種類に応じて学習方法を変化させている。
【0043】
推薦番組決定手段125は、ユーザプロファイル129の情報に基づき、ユーザの好みに応じた推薦番組を決定する。推薦番組表示手段124は、当該決定された推薦番組をユーザに推薦番組一覧として提示する。ユーザは、それらの推薦番組を閲覧し、気に入った番組を録画予約することができる。
【0044】
以上のソフトウェアブロックのうち、本発明の特徴となるユーザ嗜好学習手段123、推薦番組決定手段125および推薦番組表示手段124の動作を中心に、本実施の形態の動作について次に説明する。
【0045】
ユーザ嗜好学習手段123は、番組推薦処理に先だって、各番組についてEPGデータを該EPGデータの特徴をあらわすテキスト集合への分解処理を行う。このテキスト集合をその番組のEPGベクトルと呼び、分解処理をEPGベクトルの生成処理と呼ぶ。
【0046】
図6は、EPGベクトル処理の手順を示すフローチャートである。EPGデータの構造は、図3で示したとおりであるが、ある番組のEPGデータについて、その番組説明146のテキスト情報を、キーワード辞書128を使用した形態素解析を用いて単語に分解する(ステップS201)。形態素解析とは、日本語文法規則に従ってテキスト情報を品詞情報とともに単語に分解する処理であり、文章解析処理や、かな漢字変換処理等に広く利用されている技術である。
【0047】
形態素解析で分解した単語のうち、普通名詞および固有名詞をその番組のキーワードとして捉える(ステップS202)。次に、EPGデータの番組タイトル141、出演者144、ジャンル145およびステップS202により抽出したキーワードを要素とし、その種類とともにEPGベクトルEiを構成し、これをその番組のEPGベクトルとする(ステップS203)。すべての番組について処理するまで(ステップS204/NO)、ステップS202からステップS203まで繰り返し処理を行う。
【0048】
図5は、EPGベクトルの一例を示す図である。この例は、図3の「クラシックコンサート」というタイトルの番組のEPGベクトルである。「クラシックコンサート」「MHK交響楽団」「音楽」とそれぞれの種類(タイトル153、出演者154、ジャンル155)151、さらに、番組説明146を形態素解析により抽出したキーワード156とからEPGベクトルは構成されている。
【0049】
次に、ユーザ嗜好学習手段123におけるユーザの嗜好を学習する処理手順について説明する。ユーザ嗜好学習手段123には、番組表表示手段121が表示した番組表に対してユーザが好みの番組とマークした番組、および番組予約手段122を介してユーザが予約した番組が、ユーザの好みの番組として入力される。これらの好みの番組に基づいて番組の嗜好を学習し、それをユーザプロファイル129に記憶する。ユーザプロファイル129は、嗜好を学習する特性に応じて複数個存在する。
【0050】
図7は、一つのユーザプロファイル129における嗜好学習の処理を示すフローチャートである。まず、入力されたユーザの好みの番組に対するEPGベクトルEiを取得する(ステップS212)。EPGベクトルEiは、あらかじめ図6に示すフローチャートの処理に従って生成されている。EPGベクトルEiの要素を一つ取り出し、それをVjとする(ステップS213)。
【0051】
次に、Vjがユーザに指定された種類の要素であるか否かを判断する(ステップS214)。jの種類(本実施の形態においては、タイトル153、出演者154、ジャンル155)のうち、そのプロファイルがより強く学習するように指定された種類の場合は(ステップS214/YES)、Vjに対する学習の加算値WjをWFに設定する(ステップS215)。
【0052】
ステップS214において、ユーザが指定した種類でない場合は(ステップS214/NO)、Vjに対する学習の加算値WjをWNに設定する(ステップS216)。ここで、WF>WNとする。
【0053】
次に、プロファイルPkにおけるVjのプロファイル値Pk[Vj]にWjを加算する(ステップS217)。以上のステップS213からステップS217までの処理をすべてのVjが終了するまで(ステップS217/YES)、行う。
【0054】
図9は、番組タイトルを強く学習するように指定されたプロファイルにおいて、何も学習していない状態(すべてのプロファイル値が0)から図5のEPGベクトルを学習した直後の内容を示す図である。ここでは、WN=1、WF=10とする。なお、WFの値は、図9に示すように番組タイトルである「クラシックコンサート」のプロファイル値がWFの値と等しい10に、それ以外の要素のプロファイル値はWNの値と等しい1となっている。
【0055】
なお、図9におけるプロファイル値には、1と10の2種類しかないが、ユーザに重視する項目の順番を選択してもらい、例えば、1、2、4、8といったように、段階的に重み付けを変化させたプロファイル値としてもよい。
【0056】
このように、ユーザプロファイル129は、ユーザが好む番組のEPGベクトル、つまり番組の特徴を著すテキストの累積カウント(プロファイル値)を保持するものである。ユーザプロファイル129は、指定されたテキスト種類の場合は、プロファイル加算値を増加させることで、その種類を強く学習するように設定されている。
【0057】
図10は、ユーザプロファイル129の一例を示す図である。図10に示すように番組タイトル、出演者、ジャンルのそれぞれについて、それを強く学習するプロファイルを一つずつ131、132、133、さらにどの種類も同じように学習するプロファイル134を用意している。
【0058】
次に、推薦番組決定手段125がユーザプロファイル129に基づきユーザの嗜好に沿った推薦番組を決定する手順について説明する。ここでは、ユーザプロファイル129中の一つのプロファイルから推薦番組を決定する手段について説明する。どのプロファイルを用いて推薦番組を決定しその結果をユーザに提示するかは、後述する推薦番組表示手段124で処理される。
【0059】
図8は、一つのプロファイルPkを用いて推薦番組を決定する手順を示すフローチャートである。まず、推薦対象番組群中の一つの番組に対するEPGベクトルEiを取り出し、その番組の推薦度の評価値PRiに0を代入する(ステップS222)。EPGベクトルEiの要素を一つ取り出し、それをVjとする(ステップS223)。プロファイルPkにVjのテキストに対するプロファイル値が存在するか否かを確かめる(ステップS224)。プロファイル値が存在すれば(ステップS224/YES)、その値Pk[Vj]を評価値PRiに加算する(ステップS225)。
【0060】
ステップS224において、プロファイル値が存在しなければ(ステップS24/NO)、上記加算処理は行われない。Eiの要素すべてが終了するまで(ステップS226/YES)、ステップS223からステップS225までを繰り返し処理する。
【0061】
推薦対象番組群のすべてが終了するまで(ステップS227/YES)、番組についてステップS222からステップS226までを繰り返し処理する。このようにして、推薦対象番組群のすべての番組について、推薦度の評価値PRiを計算する。最後に、PRiを大きい順にソートしその上位n個を推薦番組とする(ステップS228)。nは、たとえば10個など、番組推薦表示での最大数を指定すればよい。
【0062】
図8に示した処理により、プロファイルPkでのプロファイル値の高いテキストを含むEPGベクトルほど推薦度の評価値PRiが高くなる。プロファイルPkは、ユーザが好む番組に含まれるテキストの出現頻度を示すため、EPGデータのテキスト内容の観点において、PRiの高い番組ほどユーザの好む番組とよりマッチする番組を選んでいることになる。
【0063】
上述のユーザ嗜好学習と番組推薦の処理手順は、テキストの出現頻度の累積加算という非常に単純な方法によっている。しかし、この方法に限定されるのではなく、より高度な処理手順として、パターン認識やテキストマッチングなどで広く利用されているベイズ推定などの手法を用いてもよい。
【0064】
次に、得られた推薦番組をユーザに提示する推薦番組表示手段124の処理について説明する。本実施の形態において、ユーザプロファイル129は、図10に示すようにEPGベクトルの要素種類に応じて学習の強さを変化させた4つのプロファイルから構成されている。
【0065】
推薦番組表示手段124は、ユーザにどのプロファイルを用いて推薦番組を取得するかを選択できるようなっている。したがって、例えば「番組タイトルを強く学習するユーザプロファイル」131を用いて推薦番組を決定した場合は、「番組タイトルに重点をおいた推薦番組」が得られることになる。一般に、ユーザが番組を選択する際の選定基準は様々であると考えられる。タイトルを重視して選ぶ、出演者を重視して選ぶ、などの選定基準があると思われ、ユーザが何に重点をおいて推薦番組を取得するかをユーザが明示的に指定することで、より精度の高い番組推薦が可能になると期待できる。
【0066】
図11、図12、図13は、推薦番組表示手段124が表示する推薦番組一覧画面の一例を示した図である。図11は、推薦番組一覧画面170においてユーザが「タイトルを重点に選ぶ」という項目171を選択した場合の表示である。「番組タイトルを強く学習するユーザプロファイル」131に基づき、推薦番組決定手段125を用いて推薦番組を取得し表示している。推薦された各番組の情報が、番組タイトル列175、チャンネル列176、放送時間列177、ジャンル列178をもつ一覧表に表示されている。
【0067】
図12は、推薦番組一覧画面の別の構成例であり、一覧画面180は、図11の一覧画面170と比較してキーワード列179が追加されている。この画面は、「おまかせで選ぶ」174をユーザが選択した場合の画面である。「どの種類も同じ強さで学習するユーザプロファイル」134に基づき推薦番組決定手段125を用いて推薦番組を取得し表示している。キーワード列179には、推薦された各番組において、その番組に対応するEPGベクトルのテキストのうち、その推薦を得るのに用いたユーザプロファイル(この場合は「どの種類も同じ強さで学習するユーザプロファイル」134)のプロファイル値が最も高いテキストを表示する。つまり、このテキストは、その推薦を得るのにもっとも寄与したテキストであり、それをユーザに提示することでその番組を選んだ理由をユーザは理解することができる。
【0068】
図13は、推薦番組一覧画面の、さらに別の構成例であり、一覧画面190は、図12の一覧画面180と比較して、番組内容表示部191が追加されている。番組内容表示部191は、選択カーソル192が当たっている番組に関する番組内容を表示する。これにより、ユーザは、推薦番組内容を容易に知ることができ、本当に見たいかどうかを容易に判断することができる。
【0069】
また、図11、図12、図13それぞれにおいて、一覧表示された推薦番組の一つを選択し、それを録画予約手段122を介して録画予約することもできる。
【0070】
以上説明した番組選択支援方法をプログラムにより実行可能である。当該プログラムは、磁気記録媒体、光記録媒体、半導体記録媒体のいずれかに記録されて提供されるか、ファイル転送プロトコル(FTP)により、ネットワークを介してダウンロードされる。
【0071】
なお、上述した実施の形態は、本発明の好適な実施の形態の一例を示すものであり、本発明はこれに限定されることなく、その要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施が可能である。
【0072】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明の第1の効果は、EPGデータを構成するテキストの種類それぞれに重点をおいて推薦番組を計算できる点である。その理由は、ユーザ嗜好の学習において、EPGデータのテキスト種類に応じて加算値を変化させたユーザプロファイルを複数用意しているからである。
【0073】
第2の効果は、ユーザの番組選択の特性に応じた番組推薦が可能となる点である。その理由は、ユーザが何に重点をおいて推薦番組を取得するかを、学習の強さを変化させた複数のユーザプロファイルの中から所定のプロファイルを選択することで実現できるからである。
【0074】
第3の効果は、推薦理由を明確にして提示することが可能となる点である。その理由は、推薦番組を提示する際にその推薦にもっとも寄与したテキストも同時に提示することからである。
【図面の簡単な説明】
【図1】 本発明の実施の形態における番組選択支援装置の構成を示すハードウェアブロック図である。
【図2】 本実施の形態における番組選択支援装置の構成を示すソフトウェアブロック図である。
【図3】 EPGデータのデータフィールドを示す図である。
【図4】 番組表の一例を示す図である。
【図5】 EPGベクトルの一例を示す図である。
【図6】 EPGベクトル処理の手順を示すフローチャートである。
【図7】 一つのユーザプロファイルにおける嗜好学習の処理を示すフローチャートである。
【図8】 一つのプロファイルPkを用いて推薦番組を決定する手順を示すフローチャートである。
【図9】 各テキストごとのプロファイル値の一例を示した図である。
【図10】 ユーザプロファイルの一例を示す図である。
【図11】 推薦番組一覧画面の一例を示した図である。
【図12】 推薦番組一覧画面の一例を示した図である。
【図13】 推薦番組一覧画面の一例を示した図である。
【符号の説明】
101 チューナ
102 EPGデータ取得部
103 AVコンバータ
104 システムコントローラ
105 EPG管理部
106 データストレージ
107 AVデコーダ
108 情報表示部
109 操作部
121 番組表表示手段
122 番組予約手段
123 ユーザ嗜好学習手段
124 推薦番組表示手段
125 推薦番組決定手段
126 EPGデータ管理部
127 番組予約情報
128 キーワード辞書
129 ユーザプロファイル
Claims (18)
- テレビジョン番組の番組情報たるEPGデータを管理しているEPGデータ管理手段と、
該EPGデータ管理手段により管理されているEPGデータに基づき、番組表を表示する番組表表示手段と、
ユーザに指定された番組を予約する番組予約手段と、
該番組表表示手段により表示された番組表からユーザにより選択入力された番組および該番組予約手段にユーザにより入力された番組のEPGデータを、該EPGデータ管理手段から取得し、該取得したEPGデータをキーワード辞書を用いて分解したテキストと、該テキストの出現頻度をカウントしたプロファイル属性値に、テキストの種類により異なる加算値を加算したプロファイル値とを関連付けて記録したプロファイルを複数生成するユーザ嗜好学習手段と、
該ユーザ嗜好学習手段により複数生成されたプロファイルから得たプロファイル値の総和から推薦番組を決定する推薦番組決定手段と、
該推薦番組決定手段により決定された推薦番組を表示する推薦番組表示手段と、
を有することを特徴とする番組選択支援装置。 - 前記推薦番組表示手段は、
ユーザの選んだ番組を選択する際の選定基準に応じ、前記ユーザ嗜好学習手段により複数生成されたプロファイルからプロファイルを選択し、前記推薦番組決定手段により該選択したプロファイルのプロファイル値の総和から決定された推薦番組の一覧を表示することを特徴とする請求項1に記載の番組選択支援装置。 - 前記推薦番組表示手段は、
前記推薦番組の一覧を表示する際に、前記推薦番組の決定にもっとも寄与した前記テキストを1つもしくは複数、各番組ごとに提示することを特徴とする請求項1または2に記載の番組選択支援装置。 - 前記ユーザ嗜好学習手段は、
前記EPGデータのテキストの種類として、番組タイトルを用いることを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の番組選択支援装置。 - 前記ユーザ嗜好学習手段は、
前記EPGデータのテキストの種類として、出演者名を用いることを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の番組選択支援装置。 - 前記ユーザ嗜好学習手段は、
前記EPGデータのテキストの種類として、番組のジャンルを用いることを特徴とする1から5のいずれか1項に記載の番組選択支援装置。 - テレビジョン番組の番組情報たるEPGデータを受信し、管理するEPGデータ受信管理工程と、
該EPGデータ受信管理工程により受信し、管理されているEPGデータに基づき、番組表を表示する番組表表示工程と、
ユーザに指定された番組を予約する番組予約工程と、
該番組表表示工程により表示された番組表からユーザにより選択入力された番組、および該番組予約工程にユーザにより入力された番組のEPGデータを、該EPGデータ受信管理工程により受信し、管理しているEPGデータ群から取得し、該取得したEPGデータをキーワード辞書を用いて分解したテキストと、該テキストの出現頻度をカウントしたプロファイル属性値に、テキストの種類により異なる加算値を加算したプロファイル値とを関連付けて記録したプロファイルを複数生成するユーザ嗜好学習工程と、
該ユーザ嗜好学習工程により複数生成されたプロファイルから得たプロファイル値の総和から推薦番組を決定する推薦番組決定工程と、
該推薦番組決定工程により決定された推薦番組を表示する推薦番組表示工程と、
を有することを特徴とする番組選択支援方法。 - 前記推薦番組表示工程は、
ユーザの選んだ番組を選択する際の選定基準に応じ、前記ユーザ嗜好学習工程により複数生成されたプロファイルからプロファイルを選択し、前記推薦番組決定工程により該選択したプロファイルのプロファイル値の総和から決定された推薦番組の一覧を表示することを特徴とする請求項7に記載の番組選択支援方法。 - 前記推薦番組表示工程は、
前記推薦番組の一覧を表示する際に、前記推薦番組の決定にもっとも寄与した前記テキストを1つもしくは複数、各番組ごとに提示することを特徴とする請求項7または8に記載の番組選択支援方法。 - 前記ユーザ嗜好学習工程は、
前記EPGデータのテキストの種類として、番組タイトルを用いることを特徴とする請求項7から9のいずれか1項に記載の番組選択支援方法。 - 前記ユーザ嗜好学習工程は、
前記EPGデータのテキストの種類として、出演者名を用いることを特徴とする請求項7から10のいずれか1項に記載の番組選択支援方法。 - 前記ユーザ嗜好学習工程は、
前記EPGデータのテキストの種類として、番組のジャンルを用いることを特徴とする請求項7から11のいずれか1項に記載の番組選択支援方法。 - テレビジョン番組の番組情報たるEPGデータを受信し、管理するEPGデータ受信管理処理と、
該EPGデータ受信管理処理により受信し、管理されているEPGデータに基づき、番組表を表示する番組表表示処理と、
ユーザに指定された番組を予約する番組予約処理と、
該番組表表示処理により表示された番組表からユーザにより選択入力された番組、および該番組予約処理にユーザにより入力された番組のEPGデータを、該EPGデータ受信管理処理により受信し、管理しているEPGデータ群から取得し、該取得したEPGデータをキーワード辞書を用いて分解したテキストと、該テキストの出現頻度をカウントしたプロファイル属性値に、テキストの種類により異なる加算値を加算したプロファイル値とを関連付けて記録したプロファイルを複数生成するユーザ嗜好学習処理と、
該ユーザ嗜好学習処理により複数生成されたプロファイルから得たプロファイル値の総和から推薦番組を決定する推薦番組決定処理と、
該推薦番組決定処理により決定された推薦番組を表示する推薦番組表示処理と、
を実行させることを特徴とするプログラムを記録した記録媒体。 - 前記推薦番組表示処理は、
ユーザの選んだ番組を選択する際の選定基準に応じ、前記ユーザ嗜好学習処理により複数生成されたプロファイルからプロファイルを選択し、前記推薦番組決定処理により該選択したプロファイルのプロファイル値の総和から決定された推薦番組の一覧を表示することを特徴とする請求項13に記載のプログラムを記録した記録媒体。 - 前記推薦番組表示処理は、
前記推薦番組の一覧を表示する際に、前記推薦番組の決定にもっとも寄与した前記テキストを1つもしくは複数、各番組ごとに提示することを特徴とする請求項13または14に記載のプログラムを記録した記録媒体。 - 前記ユーザ嗜好学習処理は、
前記EPGデータのテキストの種類として、番組タイトルを用いることを特徴とする請求項13から15のいずれか1項に記載のプログラムを記録した記録媒体。 - 前記ユーザ嗜好学習処理は、
前記EPGデータのテキストの種類として、出演者名を用いることを特徴とする請求項13から16のいずれか1項に記載のプログラムを記録した記録媒体。 - 前記ユーザ嗜好学習処理は、
前記EPGデータのテキストの種類として、番組のジャンルを用いることを特徴とする13から17のいずれか1項に記載のプログラムを記録した記録媒体。
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