JP4505418B2 - 番組推薦装置及び番組推薦装置の番組推薦方法並びにプログラム - Google Patents
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Description
カテゴリ分析は、ユーザが録画予約する度に、カテゴリ辞書と、EPG(Electronic Program Guide)とを用いて行われる。カテゴリ辞書とは、カテゴリとそのカテゴリに関連する複数のキーワードが登録されている辞書である。ユーザにより録画予約が行われると、番組推薦装置は、EPGから録画予約された番組の番組説明文を取り出す。そして取り出された説明文に、各カテゴリのキーワードが何個出現するかを計数する。ある番組の説明文には、様々な用語が含まれており、各カテゴリのキーワードにも様々なものがある。説明文中の各用語が、何れかのカテゴリのキーワードに一致する度に、そのカテゴリにおけるキーワードの出現数をインクリメントする。かかる計数処理により、録画予約された番組の説明文が、どのカテゴリのキーワードを多く含んでいるかが明らかになる。ここでユーザが視聴した番組には、チャネルを偶発的に選択したような番組も含まれるが、録画予約された番組は、ユーザが積極的意思をもって視聴しようとしたものである。その番組の説明文があるカテゴリのキーワードを多く含んでいるということは、ユーザがそのカテゴリの番組を強く嗜好していると解される。こうした計数を一ヶ月という期間において、録画予約がなされる度に繰り返す。そうするとユーザがどのカテゴリの番組を好んでいるかの番組嗜好の傾向が明らかになる。以上の処理でユーザが好むカテゴリを明らかにするのが、カテゴリ分析である。
本発明は、上記課題に鑑みなされたものであり、キーワードの各カテゴリでの重要性を考慮したキーワード辞書を用いて、番組内容を正しく反映したカテゴリに分類し、ユーザの嗜好傾向に合致した番組を推薦する番組推薦装置を提供することを目的とする。
ここで、ユーザの過去の視聴番組又は録画番組の履歴を記憶する履歴記憶手段と、前記評価値算出手段で算出された各番組についてのカテゴリ評価値を記憶しているカテゴリ評価値記憶手段と、前記履歴記憶手段に記憶されている各番組について、前記カテゴリ評価値記憶手段からカテゴリ評価値を取得し、カテゴリ毎にカテゴリ評価値を累計し、全てのカテゴリについての累計値に対する割合に応じて各カテゴリの前記ユーザ嗜好度として、前記ユーザ嗜好度記憶手段に記録するユーザ嗜好度分析手段とを更に備えることとしている。
ここで、前記推薦手段は、各カテゴリについて、前記カテゴリ評価値と前記ユーザ嗜好度との差を計算し、この差を全カテゴリについて合算した値をカテゴリ数から減算した値を番組推薦度として算出する番組推薦度算出部と、番組推薦度算出部で算出された番組推薦度の高い番組を推薦番組として決定する推薦番組決定部とを有することとしている。
ここで、各カテゴリを視覚的に識別する識別情報を記憶する記憶手段と、番組表内の各番組を当該番組についてのカテゴリ評価値が最大のカテゴリに分類するカテゴリ分類手段と、前記分類手段で分類されたカテゴリの識別情報に従い、各番組を分類されたカテゴリとして視認させる番組表を表示させる番組表表示制御手段とを更に備えることとしている。
ここで、表示された番組表から一の番組の指定を受け付ける番組指定受付手段を更に備え、前記表示制御手段は、指定された番組の前記番組推薦度を前記番組表とともに表示させることとしている。
ここで、前記ユーザ嗜好度記憶手段に記憶されているユーザ嗜好度を各カテゴリ毎に視覚的に識別できるよう表示させるユーザ嗜好度表示制御手段と、前記表示されているカテゴリ毎のユーザ嗜好度の変更指示をユーザから受け付ける変更指示受付手段と、受け付けられた変更指示に従い、前記ユーザ嗜好度記憶手段の内容を変更する変更手段とを備えることとしている。
ここで、前記履歴記憶手段に記憶されている番組で、前記評価値算出手段で算出された全てのカテゴリのカテゴリ評価値の合計が「0」である場合に、当該番組の番組情報に含まれる語句からキーワードを抽出して前記カテゴリ辞書に追加登録するキーワード追加手段と、所定期間に放送される各番組についてのカテゴリ評価値が最大のカテゴリに分類するカテゴリ分類手段と、前記キーワード追加手段で追加されたキーワードが所定期間の全番組の番組情報に出現する回数を分母とし、所定期間の前記カテゴリ分類手段で分類された一のカテゴリの番組の番組情報に出現する回数を分子とする値を当該一のカテゴリにおけるキーワードの寄与度として付与する寄与度付与手段とを更に備えることとしている。
また、本発明の目的は、番組情報に含まれる語句をキーワードとして登録し、番組内容を分類するための各カテゴリ毎に前記キーワードの寄与度を記載したカテゴリ辞書を有し、ユーザの嗜好に合ったテレビ番組を推薦する番組推薦装置の番組推薦方法であって、各番組についての番組情報を記録する番組情報記録ステップと、各番組について、前記番組情報に含まれる語句とカテゴリ辞書に登録されたキーワードとを照合し、キーワードに一致したとき、各カテゴリ毎に寄与度を累計し、その累計値に応じたカテゴリ評価値を算出する評価値算出ステップと、ユーザの嗜好傾向をカテゴリ毎に前記カテゴリ評価値に対応して数値化したユーザ嗜好度を記録するユーザ嗜好度記録ステップと、各番組についてのカテゴリ評価値と前記ユーザ嗜好度との類似度からユーザの嗜好に合った番組を推薦する推薦ステップとを有することで達成できる。
更に、上記目的は、番組情報に含まれる語句をキーワードとして登録し、番組内容を分類するための各カテゴリ毎に前記キーワードの寄与度を記載したカテゴリ辞書を有し、ユーザの嗜好に合ったテレビ番組を推薦する番組推薦装置に、各番組についての番組情報を記録する番組情報記録ステップと、各番組について、前記番組情報に含まれる語句とカテゴリ辞書に登録されたキーワードとを照合し、キーワードに一致したとき、各カテゴリ毎に寄与度を累計し、その累計値に応じたカテゴリ評価値を算出する評価値算出ステップと、ユーザの嗜好傾向をカテゴリ毎に前記カテゴリ評価値に対応して数値化したユーザ嗜好度を記録するユーザ嗜好度記録ステップと、各番組についてのカテゴリ評価値と前記ユーザ嗜好度との類似度からユーザの嗜好に合った番組を推薦する推薦ステップとを実行させるためのプログラムによって達成できる。
(実施の形態1)
図1は、本発明に係る番組推薦装置の実施の形態1の構成図である。番組推薦装置は、入力受付部1、EPG取得部2、予約履歴取得部3、RAM4、CPU5、ROM6、表示制御部12から構成される。
予約履歴取得部3は、ユーザがどの番組を録画予約したかを示す予約履歴を、外部接続されたDVDレコーダなどの録画装置から取得する。そして、取得された予約履歴は、RAM4へ格納される。ここで取得される予約履歴とは、ユーザが録画予約した番組を特定するための放送日時と放送局などの情報のことである。また個々の番組に対してIDが割り付けられている場合には、IDのみを取得すればよい。
EPG記憶領域は、EPG取得部2で取得したEPGが格納される記憶領域である。
ユーザ嗜好番組記憶領域は、ユーザ嗜好番組を特定する情報を格納する記憶領域である。予約履歴取得部3で取得された予約履歴によって示される番組がユーザが好んでいる番組として扱われる。そして、予約履歴で示される番組のみならず、ユーザが視聴した番組で面白かったものを、EPGでその番組を選択することによって、ユーザ嗜好番組として扱われる。そしてここでも、EPGのデータを全て格納するのではなく、番組を特定できる情報が格納される。
番組カテゴリ記憶領域は、番組のカテゴリ毎の評価値に基づいて、番組がどのカテゴリに属しているかを判定された情報が格納される領域である。
CPU5は、ROM6に格納されているプログラムを実行することによって、番組推薦装置における統合制御を行う。
ROM6は、番組推薦装置における様々な処理を実現するためのプログラムが格納される。本プログラムは、CPU5に読み取られてハードウェア資源と協働することで、評価値算出部7、カテゴリ判定部8、ユーザ嗜好度分析部9、推薦番組決定部10、キーワード更新部11と呼ばれる具体的手段として機能する。続いてROM6内の各機能部について説明する。
推薦番組決定部10は、評価値算出部7で算出された番組についてのカテゴリ毎の評価値に対して、ユーザ嗜好度分析部9で得られたカテゴリ毎のユーザ嗜好度を重み付けし、番組の推薦ランク値を算出し、その結果に基づいて推薦番組を決定する。そして、決定された推薦番組に関する情報を表示制御部12へ受け渡す。
ここでは、本発明に係る番組推薦装置の動作について具体例を交えながら説明する。
最初に、EPGの番組説明に含まれるキーワードをカテゴリ辞書内のキーワードを用いて検索し、カテゴリ毎のキーワードの出現回数に対して、それぞれのキーワードに割り付けられた寄与度を重み付けして各番組についてのカテゴリ毎の評価値を算出する。ここでは、図4で示された評価値算出部7における各番組についてのカテゴリ毎の評価値算出処理のフローを用いて説明する。
そして、図5(b)は、図5(a)の結果に基づいて判定された各番組の番組カテゴリ属性を示す図である。ここでは閾値を“0.50“に設定しており、図5(a)で示された評価値に対して、この閾値を上回った場合は”TRUE“とし、そのカテゴリに属していると判定される。また、閾値を下回った場合には”FALSE“とし、そのカテゴリには属しないと判定を行ってそれぞれの番組をカテゴライズしている。本図で示されるように、番組「海外の歩き方」はカテゴリ「旅行」と「グルメ」の二つのカテゴリに属している。このように閾値の設定によっては、複数のカテゴリに渡って属しているケースもあり、カテゴリ毎に番組を推薦させる場合に影響がある。例えば閾値を低く設定すれば、カテゴリの判定が甘くなるので、広範囲の番組をユーザに推薦させることが可能であり、反対に閾値を高く設定すれば、カテゴリの判定が厳しくなるので、よりポイントを絞った推薦を行うこともできる。
まず、全ユーザ嗜好番組のカテゴリCに対する総評価値UPEsum[C]を“0”に設定する(ステップS11)。全てのカテゴリについてステップS11の処理を行い(ステップS12)、全ユーザ嗜好番組の総評価値TotalUPEsumを“0”に設定する(ステップS13)。次に、RAM4よりユーザ嗜好番組UPのカテゴリCに対する評価値PE[C,UP]を読み出す(ステップS14)。全ユーザ嗜好番組のカテゴリCに対する総評価値UPEsum[C]に、ユーザ嗜好番組UPのカテゴリCに対する評価値PE[C,UP]を加算する(ステップS15)。そして、全ユーザ嗜好番組の総評価値TotalUPEsumに、ユーザ嗜好番組UPのカテゴリCに対する評価値PE[C,UP]を加算する(ステップS16)。全てのカテゴリについてステップS14からステップS16までの処理を行い(ステップS17)、全てのユーザ嗜好番組について、ステップS14からステップS17までの処理を行った場合には(ステップS18)、全ユーザ嗜好番組のカテゴリCに対する総評価値UPEsum[C] を 全ユーザ嗜好番組の総評価値TotalUPEsumで割り算することによって、カテゴリCに対するユーザ嗜好度UD[C]を算出する(ステップS19)。そして、全てのカテゴリについてステップS19の処理を行った場合には(ステップS20)、カテゴリ分析処理を終了する。
最初にRAM4よりカテゴリ別のユーザ嗜好度を読み出す(ステップS21)。読み出されたユーザ嗜好度の中で予め設定されている閾値を上回っているカテゴリを判断する(ステップS22)。ユーザ嗜好度が閾値を上回っていると判断されたカテゴリの属性値が“TRUE”の番組をRAM4より読み出す(ステップS23)。読み出された番組を評価値の大きい順にソートし、推薦番組を決定する(ステップS24)。
まずは、カテゴリCに対するユーザ嗜好度UD[C]を読み出す(ステップS31)。全てのカテゴリについてステップS31の処理を行う(ステップS32)。番組Pの推薦ランク値R[P]を“0”設定する(ステップS33)。番組PのカテゴリCに対する評価値PE[C,P]を読み出す(ステップS34)。カテゴリCに対するユーザ嗜好度UD[C]と番組PのカテゴリCに対する評価値PE[C, P]とを掛け合わせた値を、推薦ランク値R[P]に加算する(ステップS35)。全てのカテゴリについて、ステップS34からステップS35までの処理を行い(ステップS36)、全ての番組について、ステップS33からステップS36までの処理を行った場合には(ステップS37)、推薦ランク値の大きい順に番組をソートして推薦番組を決定する(ステップS38)。
図13は、図12で示された番組毎の推薦ランク値に基づいて、推薦された番組を外部接続された表示装置で表示していることを示す図である。本図で示されるように、番組名、放送局、放送日時、カテゴリが表示される。ここで、番組「海外の歩き方」のカテゴリとしては、「旅行」が表示されているが、図5(b)で示されたようにカテゴリは「グルメ」にも属している。本実施形態では、このように複数のカテゴリに属している場合には、その中で評価値の最も高いカテゴリが代表カテゴリとして表示されているが、複数のカテゴリが表示されていてもよい。そして、本図では6つの番組が全て推薦番組として表示されている。これは、予め推薦ランク値に対する閾値が設定されており、その閾値を上回った番組が推薦されている。
図14〜図17で示されるキーワードの追加処理、マイカテゴリに対する寄与度更新処理、マイカテゴリ以外のカテゴリに対する寄与度更新処理、そしてキーワードの削除処理に関するフローを用いて、それぞれの処理についての説明を行う。
最初に図14で示されるキーワード追加処理について説明する。まず、RAM4より読み出したユーザ嗜好番組から、対象となる番組に対応するカテゴリ毎の評価値を読み出し、全てのカテゴリについて総和する(ステップS41)。そして、全てのカテゴリについて総和された評価値が0であるか否かを判断する(ステップS42)。0である場合、つまり、EPGで示される対象となる番組の番組説明に含まれている全てのキーワードがカテゴリ辞書に存在しない場合には、RAM4に格納されている名詞辞書を用いて、その番組説明に含まれるキーワードを抽出し、カテゴリ辞書に追加する(ステップS43)。そして全てのユーザ嗜好番組について処理を行った場合には(ステップS44)、キーワードの追加処理を終了する。
図18は、カテゴリ辞書の内容を示す図であり、図3で示されたカテゴリ辞書から抜粋したものである。
図19は、「番組A」〜「番組E」と、それぞれの番組の番組説明にどのようなキーワードが含まれているかを示した図であり、またこれらの番組がユーザの嗜好番組か否かについても示したものである。ここで、「番組A」〜「番組E」はRAM4に格納されているEPGのうち過去の所定期間の全番組を示すものである。また、これらの番組がユーザの嗜好番組であるか否かは、RAM4に格納されているユーザ嗜好番組に対象となる番組が存在するか否かで判断される。そして、本図で示されるように、「番組A」、「番組B」、「番組D」の番組情報に含まれている「市場」というキーワードが、図18で示されたカテゴリ辞書には存在しないことが分かる。
このように、カテゴリ辞書内のキーワードを定期的に更新させることによって、ユーザが好んでいるカテゴリに属する番組であるにもかかわらず、カテゴリ毎の評価値が算出できなかったために推薦されないという事態を防ぐことができる。
<補足>
以上、本発明に係る番組推薦装置について実施の形態1に基づいて説明したが、このような番組推薦装置を部分的に更に変形することもでき、本発明は上述した形態に限られないことは勿論である。即ち、
(1)実施の形態1では、カテゴリ辞書に登録されているキーワードの一例として名詞だけを示したが、勿論これに限定される必要はない。例えば、動詞であってもよいし、形容詞であってもよい。
(3)実施の形態1では、ユーザが視聴して面白いと感じた番組についてEPGで選択したものと、外部接続された録画装置にて録画予約した予約履歴に示された番組をユーザ嗜好番組とみなしたが、勿論これらに限定される必要はない。外部接続されたテレビでユーザが視聴した番組についてもユーザ嗜好番組とみなしてもよいし、録画予約した番組について、全ての番組をユーザ嗜好番組とみなすのではなく、再生された番組のみをユーザ嗜好番組とみなしてもよい。具体的な構成としては、テレビで視聴された番組に関する履歴を取得する視聴履歴取得部と、録画装置でどの番組が再生されたかの履歴を取得する再生履歴取得部と、取得した再生番組に関する履歴を参照して、それが予約履歴に存在する番組であるか否かを判断する再生判断部を設けることで実現される。視聴履歴と、EPGで選択した番組を示す情報については、RAM4のユーザ嗜好番組記憶領域に直接格納される。予約履歴に関しては一旦、RAM4の別領域に格納しておき、そして再生履歴取得部から再生番組に関する履歴を得て、再生判断部で読み出された予約履歴を照合し、予約履歴に存在する番組が再生されたと判断した番組についてのみRAM4のユーザ嗜好番組記憶領域に格納される。
(5)実施の形態1では、ユーザ嗜好度を得るためのカテゴリ分析の方法を、ユーザ嗜好番組について全カテゴリの評価値の総数における、各カテゴリの評価値の総数の占める割合から得られるとして説明を行ったが、勿論これに限定される必要はない。例えば、ユーザ嗜好番組全体における、各カテゴリに属するユーザ嗜好番組の占める割合であってもよいし、全番組での各カテゴリの評価値の総数における、ユーザ嗜好番組での当該カテゴリの評価値の総数の占める割合であってもよい。また、各カテゴリに属する番組における、ユーザ嗜好番組の占める割合であってもよい。
(8)実施の形態1では、カテゴリ毎の番組推薦を行う方法としてカテゴリ「旅行」の評価値が高い番組から推薦したが、勿論これに限定される必要はない。カテゴリの区別をせずに推薦する場合と同様に推薦ランク値を算出し、その結果から番組を推薦してもよい。具体的には、カテゴリ毎の評価値と、それに対応するユーザ嗜好度とを掛け合わせて、それらを全カテゴリで総和した数値をそれぞれの番組の推薦ランク値とし、カテゴリ「旅行」に属する番組から、推薦ランク値の高い番組を推薦してもよい。
(10)実施の形態1では、キーワード更新部11でなされるキーワード追加処理について、RAM4に格納されている名詞辞書を用いて、その番組説明に含まれる名詞をキーワードとして抽出すると説明を行ったが、勿論これに限定される必要はない。例えば、動詞や形容詞なども含んだ辞書を用いて、動詞や形容詞などがキーワードとして抽出されてもよい。
(実施の形態2)
図22は、本発明に係る番組推薦装置の実施の形態2の構成図である。この番組推薦装置は、RAM2201と、制御部2202と、番組情報取得部2203と、ユーザ入力受付部2204と、デコーダ2205とを備えている。
デコーダ2205は、GUI生成部2230とAVデコーダ2231とを有する。
番組情報記憶部2210は、上記実施の形態1のRAM4のEPG記憶領域に相当し、番組情報を記憶している。
ユーザ嗜好番組記憶領域2211は、ユーザが過去に視聴した番組をユーザ嗜好番組として記憶している。上記実施の形態1では、予約履歴取得部3で録画予約履歴を取得して、録画予約された番組をユーザ嗜好番組としてその番組を識別する情報を記憶したけれども、本実施の形態では、ユーザ入力受付部2204において、ユーザが番組の視聴を選択したとき、その番組をユーザ嗜好番組として記憶させている。なお、このユーザ嗜好番組は、ユーザ毎に記憶される。例えば、ユーザ入力受付部2204は、テレビのリモコンでのチャネル選択や番組情報を表示して1つの番組の選択を受けたとき、併せてユーザを識別する情報の入力を受ける。ユーザが「太郎」の場合は、「1」、「花子」の場合は「2」と予め決められた識別子の入力を受け、識別子毎に番組を識別する情報が記憶される。
図23は、カテゴリ辞書の一例を示している。カテゴリ辞書2301には、番組情報に記載されている多数の語句をキーワード2302として登録し、各キーワードの各カテゴリへの寄与度2303が付与されている。このカテゴリは、番組を大まかに分類するとともに、カテゴリの組合わせによって番組を正確に分類することができる。
カテゴリ識別情報記憶領域2213には、各カテゴリを視覚的に識別するカテゴリ識別情報が記憶されている。
図24は、カテゴリ識別情報の一例を示す図である。カテゴリ識別情報2401には、各カテゴリ2402毎にカテゴリを識別する色彩2403が設定されている。この色彩2403は、例えば、番組情報を表示する際、各番組をカテゴリで大まかに分類して、各番組欄の背景色として表示するものである。また、キーワードに大きな寄与度が付与されている番組の説明文の語句は、その色彩で表示される。
番組カテゴリ評価値記憶領域2214は、上記実施の形態1の評価値記憶領域に相当し、番組カテゴリ評価値を記憶している。
番組カテゴリ記憶領域2215には、番組カテゴリが記憶されている。
ユーザ嗜好度記憶領域2216には、各ユーザの嗜好傾向を示すユーザ嗜好度が記憶されている。図27に示すように、ユーザ嗜好度2701は、ユーザ2702が過去に視聴した番組即ち、ユーザ嗜好番組記憶領域2211に記憶されている番組についての番組カテゴリ評価値の各カテゴリ毎の嗜好度2703をパーセント表示している。なお、上記実施の形態1の図7に示したユーザ嗜好度に相当するものである。
図28は、番組推薦度の一例を示す図である。番組推薦度2801は、ユーザ2802毎に各番組2803の推薦度2804が記載されている。ここで、推薦度は、カテゴリの総数を最大とする数値で表され、大きいほうがユーザの嗜好に一致していることを示している。ここでは、カテゴリの総数を「5」としている。この番組推薦度の算出方法については、後述する。
GUI管理情報記憶領域2219は、番組表とユーザ嗜好度とを可視化するためのテンプレートを記憶している。
図29は、番組表を表示するためのテンプレートの一例を示す図である。テンプレート2901には、表示する番組表の放送月日の表示領域2902と、各カテゴリの識別情報2903と、番組表の表示領域2904と、指定された番組のおすすめ度2905と、番組紹介欄2906と、レーダーグラフ2907の表示領域が設けられている。
番組表の表示領域2904には、番組情報記憶領域2210から読み出された番組情報が表示される。
おすすめ度2905は、黒く表示された星の数で表されるが、テンプレートでは白抜きの星がカテゴリの総数分表示されている。
レーダーグラフ2907は、各カテゴリに対応する軸だけが表示されている。このレーダーグラフ2907には、ユーザ嗜好度2701と番組カテゴリ評価値2501との正規化された値がグラフ表示される。
図30は、ユーザ嗜好度を表示するためのテンプレートを示している。テンプレート3001には、レーダーグラフ3002の各カテゴリに対応する軸と、各カテゴリ3003に対応する棒グラフの表示領域3004と、棒グラフに対応した「固定」ボタン3005と「可変」ボタン3006とが設けられている。
キーワード更新部2220は、上記実施の形態1のキーワード更新部11と対応する。
キーワード更新部2220は、ユーザ嗜好番組記憶領域2211に記憶されている番組において、番組カテゴリ評価値記憶領域2214に記憶されている全てのカテゴリのカテゴリ評価値の合計が「0」である番組について、番組情報記憶領域2210に記憶されている番組情報を読み出し、当該番組情報に含まれる語句を例えば名詞辞書等を用いてキーワードとして抽出し、カテゴリ辞書記憶領域2212に登録する。
キーワード更新部2220は、現時点から所定期間以前、例えば、最新の1ヶ月間の全番組の番組情報を取得し、キーワードとして抽出した語句Wが何回出現しているかを数える。例えば出現回数AT=10とする。次に、全番組が番組カテゴリ記憶領域2215でいずれのカテゴリに分類されているかを取得する。例えばカテゴリAに分類された番組が「3」番組ある場合に、その「3」つの番組の番組情報にキーワードとして抽出した語句Wが何回出現しているかを数える。例えば、出現回数AC=7とする。この場合に、キーワードとして抽出した語句Wの寄与度はAC/AT=0.7となる。この寄与度「0.7」を追加登録した語句WのカテゴリAの寄与度として付与し、カテゴリ辞書記憶領域2212に記載する。また、語句WがカテゴリBに分類された番組の番組情報に一度も出現しなければAC=0となり、カテゴリBの寄与度が「0」として記載される。
ユーザ嗜好度分析部2223は、ユーザ嗜好番組記憶領域2211に記憶されている各ユーザが視聴した番組の番組カテゴリ評価値算出部2221で算出された番組カテゴリ評価値2501からカテゴリ毎の嗜好度を求める。求められたユーザ嗜好度2701をユーザ嗜好度記憶領域2216に記録する。
番組推薦度算出部2224は、GUI制御部2227によって番組表が表示されているとき、表示されている番組の番組カテゴリ評価値記憶領域2214に記憶されている番組カテゴリ評価値と、番組表を表示させているユーザ嗜好度との類似度として、番組推薦度を算出する。算出した番組推薦度を番組推薦度記憶領域2217に記録する。
番組推薦度算出部2224が「太郎」と「花子」との番組推薦度Rを式(1)を用いて算出する。
ユーザ「太郎」の番組Xの番組推薦度Rは、
R=5−(|1.0−1.0|+|0.0−0.0|+|0.1−0.3|+|0.9−0.8|+|1.0−1.0|)=5−(0+0+0.2+0.1+0)=5−0.3=4.7
ユーザ「花子」の番組Xの番組推薦度Rは
R=5−(|1.0−0.0|+|0.0−1.0|+|0.1−1.0|+|0.9−0.0|+|1.0−1.0|)=5−(1.0+1.0+0.9+0.9+0)=5−3.8=1.2
この算出結果から、番組Xの番組推薦度Rは、「太郎」に対しては「4.7」、「花子」に対しては「1.2」となり、番組Xは、太郎の嗜好には非常に類似度が大きく一致するけれども、花子の嗜好には適さないことになる。
ユーザ嗜好度2701は、ユーザが過去に視聴したユーザの好みの番組からカテゴリ毎のユーザ嗜好度が求められている。したがって、この番組推薦装置を導入した初期段階では、まだユーザ嗜好度が求められていない。そこで、ユーザからカテゴリ毎の好み、即ち、嗜好度を受け付け、ユーザ嗜好度としてユーザ嗜好度記憶領域2216に記録する。
具体的には、初期設定の場合、図30に示したテンプレート3001を表示させ、各カテゴリ3003について「可変」ボタン3006を設定した後、各カテゴリの棒グラフの表示領域3004に棒グラフを描いた後、「固定」ボタン3005を設定する。これによって、ユーザのユーザ嗜好度がカテゴリ毎に設定できる。
番組情報取得部2203は、上記実施の形態1のEPG取得部2と同様の構成である。
ユーザ入力受付部2204は、同様に入力受付部1と対応している。ユーザ入力受付部2204は、視聴番組が選択されているとき、ユーザの誰がその番組を視聴しているのかの入力を受け付け、ユーザ嗜好度分析部2223に通知する。これによって、ユーザ毎のユーザ嗜好度が分析でき、ユーザ毎の番組推薦が可能となる。
AVデコーダ2231は、GUI生成部2230で生成された表示画面を映像出力する。
次に、GUI制御部2227の詳細について説明する。図33は、GUI制御部の詳細な構成図である。
期間番組情報取得部3301は、ユーザ入力部2204から番組表の表示指示の通知を受けると、番組情報記憶領域2210から現在時刻を含む所定時間、例えば2時間の番組の番組情報を取得し、番組表作成部3304に通知する。また、ユーザ入力受付部2204から表示された番組表から指定番組の通知を受けると、指定番組情報取得部3302に当該番組の番組情報を通知する。
カテゴリ識別部3303は、カテゴリ識別情報記憶領域2213から各カテゴリのカテゴリ識別情報を取り出し、番組表作成部3304と指定番組説明枠作成部3305と評価値グラフ化部3306とに通知する。また、指定番組情報取得部3302から通知された番組情報に含まれるキーワードについて、カテゴリ辞書記憶領域2212に記憶されているカテゴリ辞書を検索し、各キーワードに付与された寄与度の大きなカテゴリを指定番組説明枠作成部3305に通知する。
評価値グラフ化部3306は、カテゴリ識別部3303からカテゴリ識別情報の通知を受け、指定番組情報取得部3302から指定された番組名の通知を受けると、指定された番組名の番組のカテゴリ評価値を番組カテゴリ評価値記憶領域2214から読み出し、また、番組名を指定したユーザのユーザ嗜好度をユーザ嗜好度記憶領域2216から読み出す。GUI管理情報記憶領域2219から読み出したテンプレート2901のレーダーグラフ2907にカテゴリ評価値とユーザ嗜好度のグラフを表示し、指定番組内容枠作成部3307に通知する。
併せて、指定番組説明枠作成部3305から通知された番組説明欄と評価値グラフ化部3306から通知されたレーダーグラフとを表示情報合成部3308に通知する。
GUI生成部2230は、図34に示すようなGUI画面を生成する。GUI画面3401では、カテゴリ識別情報3402と番組表3403に斜線等でカテゴリを識別しているけれども、実際には、カテゴリ識別情報で識別される色彩が付与されている。
この番組表3403では、各番組をカテゴリ評価値が最大のカテゴリに大まかに分類して表示させ、ユーザが番組を指定すると、その番組についてのおすすめ度3405を色彩を変えた星の数で表し、ユーザ嗜好度3410と番組のカテゴリ評価値3408とをレーダーグラフに表し、番組説明欄3406に番組説明を表示している。これによって、ユーザは、番組を視聴するか否かを簡単に判断することができる。
次に、本実施の形態の主要動作である番組推薦度の表示動作について、図35のフローチャートを用いて説明する。
先ず、ユーザ入力受付部2204は、ユーザからの番組表の表示指示を待つ(S3502)。番組表の表示指示が有れば、期間番組情報取得部3301は、所定期間の番組情報を取得する(S3504)。
次に、ユーザ入力受付部2204は、ユーザから表示中の番組表の中から1つの番組の指定を受けるのを待つ(S3508)。
評価値グラフ化部3306は、番組カテゴリ評価値記憶領域2214から指定された番組の正規化されたカテゴリ評価値を取得し(S3510)、ユーザ嗜好度記憶領域2216から正規化されたユーザ嗜好度を取得する(S3514)。
評価値グラフ化部3306は、レーダーグラフを生成し(S3514)、GUI生成部2230を介して、TV画面にレーダーグラフを表示させる。
指定番組内容枠作成部307は、番組推薦度記憶領域2217から指定された番組の番組推薦度Rを読み出し、四捨五入して整数値とし、おすすめ度の星の色をRの数だけ変えて、GUI生成部2230を介して表示画面に表示させる(S3518)。
なお、本実施の形態では、番組推薦装置を外部のテレビ等に接続して使用するよう説明したけれども、テレビ受信機や録画装置更にセットトップボックスと一体的に組み込まれて用いられてもよいのは勿論である。
2 EPG取得部
3 予約履歴取得部
4 RAM
5 CPU
6 ROM
7 評価値算出部
8 カテゴリ判定部
9 ユーザ嗜好度分析部
10 推薦番組決定部
11 キーワード更新部
12 表示制御部
2201 RAM
2202 制御部
2203 番組情報取得部
2204 ユーザ入力受付部
2205 デコーダ
2210 番組情報記憶領域
2211 ユーザ嗜好番組記憶領域
2212 カテゴリ辞書記憶領域
2213 カテゴリ識別情報記憶領域
2214 番組カテゴリ評価値記憶領域
2215 番組カテゴリ記憶領域
2216 ユーザ嗜好度記憶領域
2217 番組推薦度記憶領域
2218 推薦番組記憶領域
2219 GUI管理情報記憶領域
2220 キーワード更新部
2221 番組カテゴリ評価値算出部
2222 番組カテゴリ判定部
2223 ユーザ嗜好度分析部
2224 番組推薦度算出部
2225 推薦番組決定部
2226 ユーザ嗜好度調整部
2227 GUI制御部
2230 GUI生成部
2231 AVデコーダ
3301 期間番組情報取得部
3302 指定番組情報取得部
3303 カテゴリ識別部
3304 番組表作成部
3305 指定番組説明枠作成部
3306 評価値グラフ化部
3307 指定番組内容枠作成部
3308 表示情報合成部
Claims (9)
- ユーザの嗜好に合ったテレビ番組を推薦する番組推薦装置であって、
各番組についての番組情報を記憶する番組情報記憶手段と、
番組情報に含まれる語句をキーワードとして登録し、番組内容を分類するための各カテゴリ毎に前記キーワードの寄与度を記載したカテゴリ辞書と、
各番組について、前記番組情報に含まれる語句とカテゴリ辞書に登録されたキーワードとを照合し、キーワードに一致したとき、各カテゴリ毎に寄与度を累計し、その累計値に応じたカテゴリ評価値を算出する評価値算出手段と、
ユーザの嗜好傾向をカテゴリ毎に前記カテゴリ評価値に対応して数値化したユーザ嗜好度を記憶するユーザ嗜好度記憶手段と、
各番組についてのカテゴリ評価値と前記ユーザ嗜好度との類似度からユーザの嗜好に合った番組を推薦する推薦手段とを備えることを特徴とする番組推薦装置。 - ユーザの過去の視聴番組又は録画番組の履歴を記憶する履歴記憶手段と、
前記評価値算出手段で算出された各番組についてのカテゴリ評価値を記憶しているカテゴリ評価値記憶手段と、
前記履歴記憶手段に記憶されている各番組について、前記カテゴリ評価値記憶手段からカテゴリ評価値を取得し、カテゴリ毎にカテゴリ評価値を累計し、全てのカテゴリについての累計値に対する割合に応じて各カテゴリの前記ユーザ嗜好度として、前記ユーザ嗜好度記憶手段に記録するユーザ嗜好度分析手段とを更に備えることを特徴とする請求項1記載の番組推薦装置。 - 前記推薦手段は、
各カテゴリについて、前記カテゴリ評価値と前記ユーザ嗜好度との差を計算し、この差を全カテゴリについて合算した値をカテゴリ数から減算した値を番組推薦度として算出する番組推薦度算出部と、
番組推薦度算出部で算出された番組推薦度の高い番組を推薦番組として決定する推薦番組決定部とを有することを特徴とする請求項2記載の番組推薦装置。 - 各カテゴリを視覚的に識別する識別情報を記憶する記憶手段と、
番組表内の各番組を当該番組についてのカテゴリ評価値が最大のカテゴリに分類するカテゴリ分類手段と、
前記分類手段で分類されたカテゴリの識別情報に従い、各番組を分類されたカテゴリとして視認させる番組表を表示させる番組表表示制御手段とを更に備えることを特徴とする請求項2記載の番組推薦装置。 - 表示された番組表から一の番組の指定を受け付ける番組指定受付手段を更に備え、
前記表示制御手段は、指定された番組の前記番組推薦度を前記番組表とともに表示させることを特徴とする請求項4記載の番組推薦装置。 - 前記ユーザ嗜好度記憶手段に記憶されているユーザ嗜好度を各カテゴリ毎に視覚的に識別できるよう表示させるユーザ嗜好度表示制御手段と、
前記表示されているカテゴリ毎のユーザ嗜好度の変更指示をユーザから受け付ける変更指示受付手段と、
受け付けられた変更指示に従い、前記ユーザ嗜好度記憶手段の内容を変更する変更手段とを備えることを特徴とする請求項2記載の番組推薦装置。 - 前記履歴記憶手段に記憶されている番組で、前記評価値算出手段で算出された全てのカテゴリのカテゴリ評価値の合計が「0」である場合に、当該番組の番組情報に含まれる語句からキーワードを抽出して前記カテゴリ辞書に追加登録するキーワード追加手段と、
所定期間に放送される各番組についてのカテゴリ評価値が最大のカテゴリに分類するカテゴリ分類手段と、
前記キーワード追加手段で追加されたキーワードが所定期間の全番組の番組情報に出現する回数を分母とし、所定期間の前記カテゴリ分類手段で分類された一のカテゴリの番組の番組情報に出現する回数を分子とする値を当該一のカテゴリにおけるキーワードの寄与度として付与する寄与度付与手段とを更に備えることを特徴とする請求項2記載の番組推薦装置。 - 番組情報に含まれる語句をキーワードとして登録し、番組内容を分類するための各カテゴリ毎に前記キーワードの寄与度を記載したカテゴリ辞書を有し、ユーザの嗜好に合ったテレビ番組を推薦する番組推薦装置の番組推薦方法であって、
各番組についての番組情報を記録する番組情報記録ステップと、
各番組について、前記番組情報に含まれる語句とカテゴリ辞書に登録されたキーワードとを照合し、キーワードに一致したとき、各カテゴリ毎に寄与度を累計し、その累計値に応じたカテゴリ評価値を算出する評価値算出ステップと、
ユーザの嗜好傾向をカテゴリ毎に前記カテゴリ評価値に対応して数値化したユーザ嗜好度を記録するユーザ嗜好度記録ステップと、
各番組についてのカテゴリ評価値と前記ユーザ嗜好度との類似度からユーザの嗜好に合った番組を推薦する推薦ステップとを有することを特徴とする番組推薦方法。 - 番組情報に含まれる語句をキーワードとして登録し、番組内容を分類するための各カテゴリ毎に前記キーワードの寄与度を記載したカテゴリ辞書を有し、ユーザの嗜好に合ったテレビ番組を推薦する番組推薦装置に、
各番組についての番組情報を記録する番組情報記録ステップと、
各番組について、前記番組情報に含まれる語句とカテゴリ辞書に登録されたキーワードとを照合し、キーワードに一致したとき、各カテゴリ毎に寄与度を累計し、その累計値に応じたカテゴリ評価値を算出する評価値算出ステップと、
ユーザの嗜好傾向をカテゴリ毎に前記カテゴリ評価値に対応して数値化したユーザ嗜好度を記録するユーザ嗜好度記録ステップと、
各番組についてのカテゴリ評価値と前記ユーザ嗜好度との類似度からユーザの嗜好に合った番組を推薦する推薦ステップとを実行させるためのプログラム。
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