JP2004343597A - 嗜好番組抽出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】放送される番組の中から視聴者の嗜好番組を抽出する装置を提供する。
【解決手段】記憶手段１０８に視聴した番組に対応してＥＰＧよりの番組情報より分離抽出した各嗜好情報を予め、各嗜好情報は更新回数に対応して重み付けした係数として、また各嗜好情報同士の結び付きを示す情報を、更新回数に対応して重み付けした相互嗜好情報の係数として蓄積しておく。これから放送の新番組の番組嗜好度を算出する際に、算出手段１０４には、記憶手段１０８より抽出手段１０３によって抽出された各嗜好情報に対応する新番組の嗜好情報及び相互嗜好情報の各係数が供給される。新番組の番組嗜好度を、各嗜好情報の係数の加算値に各相互嗜好情報の係数の加算値を加算して算出し、所定値以上のものを番組選択手段１０７で判断し視聴者の嗜好番組とする。
【選択図】 図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、これから放送される複数の番組の中から視聴者の嗜好する番組を抽出し、この抽出した番組を視聴者に提供する嗜好番組抽出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
様々な通信経路から配信される複数の番組の中から自分の好みの番組を特定の個人が選択するのは容易でなく見逃してしまうことが多い。この為、番組抽出（選択）を自動で行うための提案がなされている。
【０００３】
視聴者が嗜好情報を抽出して蓄積することで視聴者の嗜好情報を推定する手法は時間が掛かるという考えから、予め予約パターンを提示して、そこから視聴者の好ましいパターンを選択する自動録画装置がある（例えば、特許文献１参照。）。
【０００４】
特許文献１に記載の自動録画装置を従来例として、図１０と共に以下に説明する。図１０は、従来の嗜好番組抽出機能を有する自動録画装置のブロック構成を示した図である。
同図に示すように自動録画装置４１０は、操作部４１１、情報入手部４１２、録画予約部４１３、受信部４１４、Ａ／Ｄ変換部４１５、録画・再生処理部４１６、Ｄ／Ａ変換部４１７、及び出力部４１８より構成される。
【０００５】
自動録画装置４１０は、インターネット４９０を介してテレビジョン放送番組のＥＰＧ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｐｒｏｇｒａｍ Ｇｕｉｄｅ：電子番組ガイド）サーバ４４０よりＥＰＧを取得し、予約パターンサーバ４５０より視聴者（ユーザ）が所望する視聴者代表であるオピニオンリーダが選択した番組が指定（案内）されている予約パターン情報を取得し、その予約パターン情報で指定された番組をＥＰＧより選択して録画予約する。これにより、視聴者代表である複数のオピニオンリーダの中から所望するリーダが選択した番組を簡単に取得出来る。
【０００６】
操作部４１１は、ＥＰＧや予約パターン情報を入手するためのユーザインタフェースであり、操作部４１１は、個別に番組を指定して予約録画を行う場合や、手動で予約なしの録画を行う場合にも操作される。
【０００７】
情報入手部４１２は、ＥＰＧサーバ４４０にアクセスしてＥＰＧを取得し、または、予約パターンサーバ４５０にアクセスして予約パターン情報を取得する。
【０００８】
録画予約部４１３は情報入手部４１２で取得された予約パターン情報により指定された番組を、情報入手部４１２で取得されたＥＰＧより選択して録画予約する。受信部４１４は、図示せぬ放送局から送出された電波をアンテナ５１０を介して受信出力する。Ａ／Ｄ変換部４１５は受信部４１４より出力された信号をＡ／Ｄ変換して録画・再生処理部４１６に出力する。
【０００９】
録画・再生処理部４１６は入力された信号から録画予約部４１３で選択された番組を録画し、または記録された映像及び音声データを出力する。
Ｄ／Ａ変換部４１７は録画・再生処理部４１６より出力された映像及び音声データをＤ／Ａ変換する。出力部４１８は、Ｄ／Ａ変換部４１７の出力信号をテレビ５１１に供給する。
【００１０】
その動作について説明すると、自動録画装置４１０は、情報入手部４１２で、ＥＰＧサーバ４４０よりのＥＰＧを取得する。定期的にＥＰＧサーバ４４０にアクセスしてＥＰＧを取得、または、視聴者の操作部４１１に対する操作によりＥＰＧを取得する。
また、自動録画装置４１０は、視聴者の操作部４１１の操作により予約パターンサーバ４５０にアクセスし、視聴者の所望するオピニオンリーダの予約パターン情報を録画情報入手部４１２で取得する。
【００１１】
次に、録画予約部４１３で、予約パターン情報で指定された番組をＥＰＧより選択して録画予約する。録画予約する番組の選択方法として、自動録画装置４１０が１人のオピニオンリーダの予約パターン情報を取得し、その予約パターン情報で指定された番組を全て録画予約するか、複数の予約パターン情報を取得し、それらに対して論理和や論理積等の演算を行うことにより求められる番組を録画予約する。
【００１２】
【特許文献１】
特開２００２−２１８３６３号公報
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、嗜好情報を抽出して蓄積することで視聴者の嗜好情報を推察するのは時間が掛かるという考えから、予め視聴者代表である複数のオピニオンリーダーの予約パターンが提示されており、そこから視聴者の好ましいパターンを選択するという、上記従来例においては、嗜好情報はあくまでもオピニオンリーダーの嗜好情報パターンであり、視聴者自身の細かな嗜好に合致した嗜好情報パターンを各視聴者に提示することは難しいという問題がある。
【００１４】
そこで、本発明は以上の問題に鑑みてなされたものであり、視聴者自身の嗜好に合致した嗜好番組を自動的に抽出し、これらを視聴者に提供する嗜好番組抽出装置を提供することを目的とするものである。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
上記問題を解決するために、
請求項１に記載された発明は、
視聴者の番組嗜好に関連する情報であるキーワードを、放送番組の電子番組ガイド（ＥＰＧ）の中から抽出して、前記キーワードに基づいて視聴者の嗜好番組を前記ＥＰＧから抽出する嗜好番組抽出装置において、
前記ＥＰＧ情報を記憶する第１記憶手段１０２と、
視聴者が新しい番組を視聴する度に前記記憶されたＥＰＧ情報の中の前記視聴番組に付加されている複数種類のキーワードを抽出する抽出手段１０３と、
前記抽出された全キーワードと、前記全キーワードのうち異なる２種類のキーワードを組とした組キーワードとを第２記憶手段１０８に登録し、前記全キーワード及び組キーワードが既に登録済みの場合は更新１回分の係数が加算された係数付きキーワード及び係数付き組キーワードで夫々更新する登録更新手段１０４Ａと、
これから放送される所定番組の嗜好度を、前記所定番組に関し前記抽出手段１０３で抽出した各キーワード及び各組キーワードと同一のものを前記第２記憶手段１０８から取り出し、前記取り出した各キーワードの係数の加算値と前記取り出した各組キーワードの係数の加算値とを加算して算出する算出手段１０４Ｂと、
前記算出した所定番組の嗜好度が所定値以上の番組を嗜好番組として選択する選択手段１０７とを備えたことを特徴とする嗜好番組抽出装置を提供するものである。
【００１６】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態につき、好ましい実施例により、以下に図と共に説明する。
＜実施例＞
図１は本発明の嗜好番組抽出装置の実施例のブロック構成図である。
図２は図１に示す番組情報抽出部のブロック構成図である。
図３は図１に示す番組情報記憶部から得た番組情報を示した図である。
図４は図１に示す番組情報抽出部で番組情報を分析した例を示した図である。
図５は図１に示す番組視聴判定部で使用される視聴者のチャンネル履歴表とその履歴に関係する各チャンネルの番組表を夫々示したものである。
図６は図１に示す嗜好情報算出部で行われる嗜好情報の学習のフローチャートである。
図７は図１に示す嗜好情報算出部で、これから放送される番組の番組嗜好度を算出するフローチャートである。
図８は図１に示す番組情報抽出部で、抽出される対象番組嗜好情報の例を示した図である。
図９は本発明の嗜好番組抽出装置の実施例で使用されるキーワード（嗜好情報）の係数Ａｖ，Ｂｖ，Ｃｖ，Ｄｖ、組キーワード（相互嗜好情報）の係数ＡＣｖ，ＢＣｖ、及び番組嗜好度の各例を夫々示した図である。
【００１７】
本実施例の嗜好番組抽出装置は、番組情報受信部（受信手段）１０１、番組情報記憶部（第１記憶手段）１０２、番組情報抽出部（抽出手段）１０３、嗜好情報算出部（算出手段）１０４、番組視聴判定部１０５、番組再生部１０６、予約番組選択部（選択手段）１０７、嗜好情報記憶部（第２記憶手段）１０８、録画履歴記憶部１０９、番組録画部１１０、表示部（モニタ）１１１、及び番組受信部１１２より構成される。嗜好情報算出部１０４は登録更新部（登録更新手段）１０４Ａと嗜好情報算出部（算出手段）１０４Ｂとより構成されている。
【００１８】
本実施例は、（ａ）まず、視聴者が視聴した複数の番組に関しＥＰＧより取得した各番組情報より抽出した各キーワード、各キーワードのうち異なる２種類のキーワードの組（組キーワード）を各嗜好情報、各相互嗜好情報として嗜好情報記憶部１０８に記憶し、既にあるものは更新１回分の係数が加算された係数付き嗜好情報、係数付き相互嗜好情報により更新して行き、更新回数の多いもの程、視聴者の嗜好度が高い嗜好情報と捉えて各嗜好情報の蓄積を行い、
【００１９】
（ｂ）次に、これから放送される番組の番組嗜好度を、嗜好情報記憶部１０８に蓄積された各キーワード（嗜好情報）、各組キーワード（相互嗜好情報）を使用して、嗜好情報登録更新部１０４Ａで、後述する所定の算出式（前記各キーワードの係数加算値と前記各組キーワードの係数加算値とを加算して算出する方式。）に従って算出し、その次に、所定値以上の番組を視聴者の嗜好する嗜好番組として抽出するようにしたものである。
【００２０】
次に本実施例の動作の説明を行う。
図１の番組情報受信部１０１において、インターネットなどのＷＡＮからのテレビジョン放送番組のＥＰＧを受信し、受信したＥＰＧを番組情報記憶部１０２に記憶する。
その番組情報記憶部１０２から所定の番組に関する番組情報を、番組情報抽出部１０３で取得する。
【００２１】
番組情報抽出部１０３は、その番組情報を分離、解析して（詳細は図２と共に後述する。）、番組情報の中のキーワードを、視聴者の嗜好する番組の嗜好情報として抽出する。キーワードは番組情報の中のタイトル、チャンネル、時間、ジャンル、出演者等であり、番組情報中の要約文のキーワードも含まれる。
一方、図示せぬアンテナが結合された番組受信部１１２で受信した番組が番組録画部１１０に供給される。
番組録画部１１０において、視聴者の操作により番組が録画されており、この録画履歴が録画履歴記憶部１０９に記憶されている。
また、番組録画部１１０に録画保存されている番組が番組再生部１０６で再生され、あるいは放送中の番組が番組再生部１０６で再生され、その番組が夫々表示部（モニタ）１１１にて視聴者に案内表示される。
【００２２】
この時、番組視聴判定部１０５でその番組が視聴者の意志により録画、視聴されたものかどうかを判定する。
録画履歴記憶部１０９からの録画履歴から視聴者の意志により録画、視聴された番組であることが番組視聴判定部１０５で判ると、番組視聴判定部１０５から嗜好情報登録更新部１０４Ａに、図５と共に後述するように、番組を視聴したという情報と、どの番組かという情報とが供給される。
【００２３】
嗜好情報登録更新部１０４Ａは、その番組に対応して番組情報抽出部１０３から抽出した番組情報の中のキーワードである嗜好情報を、嗜好情報記憶部１０８に供給し登録（記憶）する。
【００２４】
既に同一の嗜好情報（キーワード）が嗜好情報記憶部１０８に登録されている場合には、その登録済み嗜好情報（キーワード）は嗜好情報登録更新部１０４Ａにて更新１回分の係数が加算された係数付き嗜好情報（キーワード）により更新されて嗜好情報記憶部１０８に記憶される。
【００２５】
更に、前記番組情報抽出部１０３で抽出した番組情報中のキーワードのうち各異なる２種類のキーワードの組（組キーワード）に結び付きを持たせ、それらを相互嗜好情報（組キーワード）として捉えて、その各相互嗜好情報（組キーワード）を、嗜好情報記憶部１０８に登録（記憶）する。既に登録済みの相互嗜好情報（組キーワード）は嗜好情報登録更新部１０４Ａにて更新１回分の係数が加算された係数付き相互嗜好情報（組キーワード）により更新されて嗜好情報記憶部１０８に記憶される。
こうして、嗜好情報記憶部１０８には、前記番組情報より抽出した各嗜好情報（キーワード）と各相互嗜好情報（組キーワード）とが蓄積される。
【００２６】
そして、これから放送される所定番組に関し、番組情報抽出部１０３で抽出した番組情報の各嗜好情報と同じものを嗜好情報記憶部１０８から取り出して、嗜好情報算出部１０４Ｂにおいて、前記所定番組の番組嗜好度を、後述する所定の算出式に従って、例えば前記各嗜好情報（キーワード）の係数の加算値と前記各相互嗜好情報（組キーワード）の係数の加算値とを加算して算出する。
【００２７】
更新回数の多い嗜好情報（キーワード、組キーワード）程、視聴者の嗜好度が高い嗜好情報であると見なして各係数は更新回数に比例した数値にしている。よって、これから放送される番組に関しＥＰＧより取り出した嗜好情報としての各キーワードが多くある程、更新回数の多いキーワードである程、その番組嗜好度は大きくなる．
【００２８】
そして嗜好情報算出部１０４Ｂにて算出した番組嗜好度を基に、予約番組選択部１０７は、前記番組嗜好度が所定値以上の番組を視聴者の嗜好番組として予約番組の選択をする。そしてその選択した番組の録画予約が番組録画部１１０で行う。
この予約番組を視聴者は表示部（モニタ）１１１で入力を切り替えて表示して確認出来る。
なお、視聴者の嗜好情報については嗜好情報記憶部１０８の中から嗜好情報算出部１０４を操作して表示部１１１で視聴者の嗜好情報、相互嗜好情報の各係数を、入力を切り替えて表示させて、視聴者はその係数を閲覧、変更することも出来る。
【００２９】
次に、番組情報抽出部１０３について図２と共に説明する。
番組情報抽出部１０３は、所定番組の番組情報を番組情報記憶部１０２より取り出す。番組情報抽出部１０３は、前記番組情報記憶部１０２より番組情報が供給される番組情報分離部２０１、形態素解析部２０４、及び特定句抽出部２０５より構成される。
【００３０】
番組情報記憶部１０２から得た図３に示すような、タイトル、チャンネル、時間、ジャンル、出演者、及び要約文等より構成された番組情報が、番組情報分離部２０１に供給される。
この番組情報分離部２０１において、文章よりなる要約文２０２と、キーワード（タイトル、チャンネル、時間、ジャンル、出演者）２０３とに分離される。
分離されたキーワード２０３はそのまま次の嗜好情報登録更新部１０４Ａに供給され、また、分離された要約文２０２は形態素解析部２０４に供給される。
【００３１】
形態素解析部２０４で要約文２０２は、図４の番組情報を分析した例に示すように、その要約文を構成する各品詞に分析（分解）される。
すなわち、縦書きされた、「楷（竹野内豊）は．．．」の要約文は、「楷‐その他、（‐その他、竹野‐人名、内−名詞性名名詞接尾、豊‐普通名詞、）‐その他、は‐副助詞、．．．」というように、各品詞に分析（分解）される。
【００３２】
上記の如く分析された要約文の各品詞は特定句抽出部２０５に供給されて、その各品詞の内の普通名詞（豊、問題、足）、及び人名（竹野）がキーワードとして抽出される。その抽出されたキーワードはその番組の嗜好情報として次の嗜好情報登録更新部１０４Ａに供給される。キーワードとして普通名詞及び人名に限定されるものではなく、必要に応じて分析された形容詞等の他の品詞をキーワードに含めてキーワードの範囲を拡大するようにしてもよい。
【００３３】
次に、番組視聴判定部１０５の動作について説明する。
この番組視聴判定部１０５は視聴者による番組の視聴、録画が本当に視聴者の意志の基に行われたものかどうかを判定する。番組視聴判定部１０５は放送中の番組が視聴されているかどうかの判断、及びその番組の視聴の開始と終了についての判断を行うものであり、後述するこれから放送される番組の番組嗜好度を算出する場合には番組視聴判定部１０５は不必要である。
【００３４】
番組視聴判定部１０５の番組視聴の判断基準は次の通りである。即ち、番組視聴判定部１０５はその番組全体の放送時間に対する視聴者の視聴時間の割合が所定しきい値未満の場合は視聴したとは判断せず、その割合が所定しきい値以上の場合に視聴したと判断する。嗜好する番組を探すためにチャンネルを切り替えたりした場合は視聴したと判断せず、嗜好情報登録更新部１０４Ａは更新しない。視聴はせずに、単に受像装置の電源が投入されている場合も更新しない。ここでは前記所定しきい値を５０％とする。
【００３５】
以下図５により詳しく説明する。
同図において視聴者が視聴したチャンネルの履歴の一例を示したものが視聴チャンネル履歴表４００であり、その視聴した各チャンネルの番組表を夫々示したものが各チャンネル番組表４０１〜４０３である。
視聴チャンネル履歴表４００を見ると、視聴者は、まず時刻１８：５４から１８：５６までの２分間では１チャンネルを視聴している。この時の１チャンネルの番組表４０３をみると、「視点」という番組が１９：００まで続いている。「視点」という番組が１時間番組だとして、２分の視聴割合はわずか３％に過ぎず、この番組を視聴したとは判断しない。
【００３６】
次に、視聴者は、１８：５６から１８：５８までの２分間は８チャンネルを視聴している。この時の８チャンネルの番組は、１８：５０から１９：００まで１０分間の「天気予報」で、つまり２分間の視聴割合は２０％であり、これも視聴したとは判断しない。１８：５８から１９：２１までの２３分間は４チャンネルが視聴されており、そのときの４チャンネルの番組は１９：００から「国民クイズ」でその視聴割合は３５％でこれも視聴したとは考えない。
【００３７】
そして、１９：２１から１９：２３の２分間は、８チャンネルで「アンビリバボー」で視聴割合は３％であるからこれも視聴したとは判断しない。視聴者は、１９：２３から１９：５２の２９分間は４チャンネルで「国民クイズ」を視聴しているが視聴割合は４８％でやはり視聴したとは判断しない。しかし、４チャンネルに関しては同一番組が再度視聴されており、前と合わせると８３％となり視聴と判断する所定しきい値５０％を超えているので、この番組「国民クイズ」が視聴されたと番組視聴判定部１０５で判断する。この番組視聴判定部１０５からの視聴したとの判定を受けて、番組情報抽出部１０３でその番組に関する番組情報から嗜好情報（キーワード）を抽出し、嗜好情報登録更新部１０４Ａにおいて後述する嗜好情報の登録を嗜好情報記憶部１０８に行い、既に嗜好情報記憶部１０８に登録されている場合はその登録されている嗜好情報を更新１回分の係数が加算された係数付き嗜好情報（キーワード）により更新するようにする。
【００３８】
次に、嗜好情報登録更新部１０４Ａで行われる嗜好情報の更新の学習の流れ（フローチャート）について図６と共に説明する。
この嗜好情報の更新は、番組が視聴され終了した時点で行われる。
したがって、嗜好情報登録更新部１０４Ａには、番組視聴判定部１０５から、番組が視聴されたことが判ると、番組を視聴したという情報と、どの番組かという情報とが供給される（番組視聴の判定 ステップＳ２０１）。
【００３９】
次に、嗜好情報記憶部１０８に記憶されている、番組情報抽出部１０３より抽出した視聴番組の嗜好情報（キーワード）と同じ嗜好情報が取り出される（嗜好情報の取得 ステップＳ２０２）。
次に、全体の嗜好情報の係数をある割合で下げるために正規化処理が行われる（嗜好情報の係数の正規化処理 ステップＳ２０３）。
正規化処理は、関係する嗜好情報の係数それぞれに、例えば０．９を乗算することにより処理される。そして、これによって更新されない番組情報の嗜好情報の嗜好度は減少し、出番が少なく更新されない嗜好情報の影響をより少なく出来る。
【００４０】
そして、嗜好情報記憶部１０８に前記抽出したその視聴番組の嗜好情報（キーワード）と同じ嗜好情報があれば、それ自体の嗜好情報（キーワード）を更新１回分の係数が加算された係数付き嗜好情報（キーワード）で更新する（嗜好情報の係数の更新 ステップＳ２０４）。
【００４１】
さらに、嗜好情報同士にリンクを持たせた嗜好情報リンク（組キーワード、相互嗜好情報）を嗜好情報記憶部１０８内でチェックして、相互嗜好情報を有するものがない場合には嗜好情報リンクを新しく形成する（嗜好情報リンクの形成ステップＳ２０５）。
【００４２】
そして、嗜好情報記憶部１０８内に前記抽出したその視聴番組の各嗜好情報同士の相互関係に対する相互嗜好情報（組キーワード）と同じものがあれば、その相互嗜好情報（組キーワード）を更新１回分の係数が加算された係数付き相互嗜好情報で更新する（嗜好情報リンクの更新 ステップＳ２０６）。
【００４３】
こうして、図６のフローチャートに従って視聴者が視聴した所定数の番組に対して、夫々番組嗜好情報及び相互嗜好情報の取得、更新の作業を続けて行うことにより、嗜好情報記憶部１０８に嗜好情報（キーワード）及び相互嗜好情報（組キーワード）を蓄積出来、これらの蓄積された嗜好情報及び相互嗜好情報を基に、これから放送される番組の番組嗜好度を算出することが可能になる。
【００４４】
次に、前記嗜好情報記憶部１０８に蓄積した嗜好情報及び相互嗜好情報を取り出し使用して嗜好情報算出部１０４Ｂで行われる、これから放送される所定番組の番組嗜好度の算出方法につき、以下に図７乃至図９と共に説明する。
嗜好情報算出部１０４Ｂで行われる、これから放送される所定番組の番組嗜好度を算出する流れについて、図７のフローチャートと共に説明する。
【００４５】
まず、番組表の中から対象とするこれから放送される所定番組の番組情報を番組情報記憶部１０２から得て、番組情報抽出部１０３でその対象番組の嗜好情報（キーワード）の抽出を行う（対象番組嗜好情報の抽出 ステップＳ３０１）。
【００４６】
例えば、その抽出された番組の番組情報が図８に示した番組情報番組情報グループ３（ジャンルがバラエティ、タイトルがビート、出演者が福山‐羽田、要約文が爆笑‐（楽しい））（５０３）であったとする。
この番組情報グループ３番組情報の夫々の嗜好情報（キーワード）が嗜好情報記憶部１０８に存在すれば、それらはどのような番組情報グループにも含まれるかの情報と共に記憶されている。
【００４７】
それらを基に番組情報グループ３（５０３）のキーワード「福山」から、キーワード「福山」のある、番組情報グループ１（５０１）及び番組情報グループ２（５０２）が抽出され、リンクされた関連嗜好情報（相互嗜好情報）番組情報グループの抽出が行われる（関連嗜好情報グループの抽出 Ｓ３０２）。
【００４８】
抽出された各番組情報グループ１（５０１）、グループ２（５０２）内の各キーワードの内、異なる２種類のキーワードの組合せ（組キーワード）が図８の（５０４）、（５０５）のように夫々考えられる。
番組情報グループ１（５０１）内の異なる２種類のキーワードの組合せ（組キーワード）は、図８の５０４に示したように、ドラマ−美女、ドラマ−福山、ドラマ−羽田、ドラマ−父、美女−福山、美女−羽田、美女−父、「福山−羽田」、福山−父、羽田−父、の１０種類出来る。
【００４９】
同様に、番組情報グループ２（５０２）の組合せ（組キーワード）は、図８の５０５に示したように、音楽−ビート、音楽−福山、音楽−平山、音楽−ホップス、ビート−福山、ビート−平山、ビート−ホップス、福山−平山、福山−ホップス、平山−ホップス、の１０種類出来る。
【００５０】
全く同様にして、番組情報グループ３（５０３）からも、図示しない組合せ（組キーワード）が１０種類（バラエティ−ビート、バラエティ−福山、バラエティ−羽田、バラエティ−爆笑、ビート−福山、ビート−羽田、ビート−爆笑、「福山−羽田」、福山−爆笑、羽田−爆笑）出来る。
【００５１】
その中から、番組情報グループ１（５０１）と番組情報グループ３（５０３）に「福山−羽田」という組合せ（組キーワード）が共に見付かり、各嗜好情報の異なる２種類のキーワード（福山、羽田）の組を相互に関連付けて捉えた関連嗜好情報（相互嗜好情報）の抽出が行われる（関連嗜好情報の抽出 Ｓ３０３）。
【００５２】
そして、嗜好情報自体が持つ嗜好情報の更新回数を数値化して表わした嗜好情報（キーワード）の係数と、それらの結び付きを表す相互嗜好情報（組キーワード）の更新回数を数値化して表わした相互嗜好情報の係数とを基準にして後述する計算式に従って、番組嗜好度の算出がなされる（番組嗜好度の算出 Ｓ３０４）。
【００５３】
次に、この番組嗜好度の算出式について説明する。
まず、番組情報の嗜好情報を、例えば嗜好情報（キーワード）Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄとし、それぞれの嗜好情報の更新回数に比例した大きさの数値を有する係数をＡｖ，Ｂｖ，Ｃｖ，Ｄｖ、嗜好情報Ａと嗜好情報Ｃの結び付きを示す、更新回数に比例した大きさの数値を有する係数（相互嗜好情報の係数）をＡＣｖ、嗜好情報Ｂと嗜好情報Ｃの結び付きを示す、更新回数に比例した大きさの数値を有する係数をＢＣｖとする。
【００５４】
この嗜好情報Ａ、Ｃ同士の結び付きを示す相互嗜好情報（組キーワード）、嗜好情報Ｂ、Ｃ同士の結び付きを示す相互嗜好情報（組キーワード）が存在する場合には、番組嗜好度の計算式は、各嗜好情報（キーワード）の係数の加算値と、前記各嗜好情報（キーワード）の係数と各相互嗜好情報（組キーワード）の係数の積の加算値とを合わせて算出して、

と表せる。
【００５５】
また、各嗜好情報間全部に各嗜好情報同士の結び付きを示す相互嗜好情報（組キーワード）が存在する場合には、番組嗜好度は、各嗜好情報の更新回数に比例した大きさの数値を有する係数（Ａｖ，Ｂｖ，Ｃｖ，Ｄｖ）の加算値と、前記各嗜好情報の係数（Ａｖ，Ｂｖ，Ｃｖ，Ｄｖ）と各相互嗜好情報の係数（ＡＢｖ，ＡＣｖ，ＡＤｖ，ＢＣｖ，ＢＤｖ，ＣＤｖ）の積の加算値とを合わせて算出して、

と表せる。
【００５６】
また、番組嗜好度は、各嗜好情報の係数（Ａｖ，Ｂｖ，Ｃｖ，Ｄｖ）の加算値と、各相互嗜好情報の係数（ＡＢｖ，ＡＣｖ，ＡＤｖ，ＢＣｖ，ＢＤｖ，ＣＤｖ）の加算値とを合わせて算出して、

と表すことも出来る。
【００５７】
上記各番組嗜好度の式に示したように、本実施例の番組嗜好度は、各嗜好情報の係数（Ａｖ，Ｂｖ，Ｃｖ，Ｄｖ）を夫々単純に加算して番組嗜好度を算出するものより、各相互嗜好情報の係数（ＡＢｖ，ＡＣｖ，ＡＤｖ，ＢＣｖ，ＢＤｖ，ＣＤｖ）を加算した項の分だけ番組嗜好度の数値が大きくなる。そして、この番組嗜好度が所定値以上の番組を視聴者の嗜好する番組として自動的に係数を夫々単純に加算して番組嗜好度を算出するものより、より早く抽出する。
【００５８】
次に、前記番組嗜好度の各具体例について図９と共に説明する。
図９は、嗜好情報の各係数（Ａｖ，Ｂｖ，Ｃｖ，Ｄｖ）、相互嗜好情報の各係数（ＡＣｖ，ＢＣｖ）、及びその場合の番組嗜好度を、２つの番組例（例１−１，１−２，１−３，例２−１，２−２）について、夫々示したものである。
例１−１、２−１の欄に、嗜好情報の係数を単独に加算して番組嗜好度を算出した各例を、例１−２，１−３，２−２の欄には各嗜好情報同士の結び付きを示す相互嗜好情報がある場合の、上記の計算式にて番組嗜好度を算出した各例を夫々示す。
【００５９】
Ａｖ〜Ｄｖの単独の嗜好情報の係数は例１−１〜１−３と例２−１、２−２とで夫々同じ値にしてある。
Ａ、Ｂは例えば俳優（人名）で、Ｃはジャンルで例えば映画番組とする。
この視聴者は俳優Ａに対して特に興味がなく、俳優Ａが映画以外のテレビジョン番組に出ていても興味がない為、俳優Ａ単独の嗜好情報の係数Ａｖは０．１と低い。ここで、例１−２では俳優Ａが映画に出ている場合もやはり興味がなく、そういうケースの番組は少なく（相互嗜好情報の更新も少なく、）そのリンクの相互嗜好情報の係数ＡＣｖも０．１と低くなっている。
【００６０】
しかし、例えば俳優Ａは視聴者の好きな映画に主役ではないが脇役として出演していることが多いといったケースを考えてみる。すると、そういうケースの番組が好きで多くあると、相互嗜好情報の更新も多くなり、俳優ＡとジャンルＣの相互嗜好情報の係数ＡＣｖは０．８と高くなり、結果として番組嗜好度が例１−２の１．０５よりも１．４と大きく出てくる。このように、視聴者本人も気付かない視点から視聴者の嗜好する番組を抽出することが可能となる。
【００６１】
また、例２−１では俳優Ｂの嗜好情報の係数だけが例１−１に比べて高くなっている。その為、嗜好情報単独の係数を単に加算した場合は、例２−１の方が例１−１より番組嗜好度は高くなる。しかし、俳優Ｂを映画と結び付けた相互情報の係数ＢＣｖが低いとすると、例１−３と例２−２の番組嗜好度から判るように逆転し、例１−３の方が高くなる。
そして、このようなケースは俳優Ｂがバラエティ番組に出演しているのは好きだが、映画に出演している場合には興味がないといったことが容易に起こり得る。
【００６２】
これらの例で示したように、各嗜好情報同士の結び付きを相互嗜好情報の係数ＡＣｖ，ＢＣｖとして番組嗜好度に反映させて、番組嗜好度を各嗜好情報の係数Ａｖ，Ｂｖ，Ｃｖ，Ｄｖの加算値と各相互嗜好情報の係数ＡＣｖ，ＢＣｖの加算値とを加算して算出するようにして、番組嗜好度の精度をより高めることが出来る。
【００６３】
こうして、リンク関係にある各相互嗜好情報を重要視し、相互嗜好情報を有する嗜好番組が、番組嗜好度の算出の際に、単純に嗜好情報だけを加算して算出しているものと比較して、番組嗜好度の値が大きくなり、より早く抽出され易くすることが出来る。
【００６４】
なお、番組嗜好度の算出式は、前記番組嗜好度の算出式に限定されるものではなく、前記番組嗜好度の各相互嗜好情報の係数を演算処理（例えば、重み付けのために各相互嗜好情報の係数の平方根をとる処理）をしたものでもよい。
【００６５】
次に、図８に戻って、嗜好情報の一部を交叉（交換）させて新たな嗜好情報を作る場合について説明する。
これは、番組情報グループ１（５０１）と番組情報グループ２（５０２）の一部を交叉させることにより、新たな番組情報グループを作り、視聴者に新たな嗜好番組の提案を行うものである。
【００６６】
これは、例えば番組情報グループ１（５０１）の一部である「羽田」を、番組情報グループ２（５０２）の一部である「平山」と入れ替えることにより、新たな番組情報グループを形成して視聴者に提案を行うものである。この提案に対して視聴者が強い関心を示した場合は、その嗜好情報を予め嗜好情報記憶部１０８に嗜好情報登録更新部（登録更新手段）１０４Ａを操作して登録することも出来る。
【００６７】
そして、視聴した番組が視聴者によって録画されたものである場合は、この視聴者が明らかに強い嗜好を持つ番組と考えられるため、その番組の嗜好情報の係数を録画しないで直接見る番組より増加させることによって学習の速度を早めることも出来る。
また、その番組が定期的なものか不定期なものかをみて、定期的なものはその頻度がどの程度かを判断し、その頻度によって更新時期を変え、不定期なものはその更新時期を遅らせて、頻度による嗜好情報の重み付けの不具合を適正化させる。前述したこれらの判断処理は嗜好情報登録更新部１０４Ａで行う。
【００６８】
このようにして、番組情報記憶部１０２の番組毎に求められた各嗜好情報の係数及び各相互嗜好情報の係数を基に、嗜好情報算出部１０４Ｂで計算した番組嗜好度値にしたがって、予約番組選択部１０７で予約する番組が選択（抽出）される。そして、視聴者は表示部１１１の入力を切り換えてこの予約番組を表示させて確認出来る。
【００６９】
一方、既に視聴者が特定の嗜好情報に強い嗜好を持っている場合には、表示部１１１の入力を切り換えて嗜好情報を表示部１１１で確認しながら、嗜好情報記憶部１０８に強い嗜好を持っている嗜好情報の係数、相互嗜好情報の係数の追加登録、係数の変更を、嗜好情報算出部１０４を操作して行うようにも出来る。
【００７０】
このように、本実施例の嗜好番組抽出装置においては、異なる２種類の嗜好情報同士の相互関係を示す相互嗜好情報の更新回数に比例した大きさの数値で重み付けされた係数によって視聴者自身の番組嗜好を、番組嗜好度に各嗜好情報と共に反映出来、各嗜好情報の係数の加算値のみで番組嗜好度を算出する場合と比較して、視聴者の嗜好番組を、より適切に、きめ細かな嗜好条件で抽出出来る。
【００７１】
また、視聴者の嗜好情報の学習に際し視聴履歴だけでなく録画履歴も反映させ、番組説明の要約文からもキーワードを抽出して、視聴者の各嗜好情報の精度を相互嗜好情報により高めて、嗜好番組の抽出精度を高めることが出来る。
また、新規の嗜好は嗜好情報の出現頻度が低くなりがちであるが、そういった嗜好情報であっても番組予約の嗜好情報に含めて新規の嗜好学習の速度を速め、時には新たな嗜好の提案に繋げられる。
【００７２】
また、嗜好情報の係数の大きさにより嗜好情報を段階的に分け、ある段階のものは嗜好情報の係数の更新に際して嗜好情報の係数の正規化を行い、出現頻度の低いものはより低くして嗜好情報の出現頻度の変化にも対応出来る。
【００７３】
【発明の効果】
以上に説明したように、本発明の嗜好番組抽出装置は、番組の嗜好度を、各キーワード（嗜好情報）の係数の加算値と、各組キーワード（相互嗜好情報）の係数の加算値とを合わせて算出し、各キーワード同士の結び付きを示す組キーワードの係数を加算することで、組キーワードの係数により視聴者自身の好みをきめ細かな嗜好条件で、番組嗜好度に反映出来、視聴者の嗜好により合致した嗜好番組を自動的に抽出出来る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の嗜好番組抽出装置の実施例のブロック構成図である。
【図２】図１に示す番組情報抽出部のブロック構成図である。
【図３】図１に示す番組情報記憶部から得た番組情報を示した図である。
【図４】図１に示す番組情報抽出部で番組情報を分析した例を示した図である。
【図５】図１に示す番組視聴判定部で使用される視聴者のチャンネル履歴表とその履歴に関係する各チャンネルの番組表を夫々示したものである。
【図６】図１に示す嗜好情報算出部で行われる嗜好情報の学習のフローチャートである。
【図７】図１に示す嗜好情報算出部で、これから放送される番組の番組嗜好度を算出するフローチャートである。
【図８】図１に示す番組情報抽出部で、抽出される対象番組嗜好情報の例を示した図である。
【図９】本発明の嗜好番組抽出装置の実施例で使用されるキーワード（嗜好情報）の係数Ａｖ，Ｂｖ，Ｃｖ，Ｄｖ、組キーワード（相互嗜好情報）の係数ＡＣｖ，ＢＣｖ、及び番組嗜好度の各例を夫々示した図である。
【図１０】従来の嗜好番組抽出機能を有する自動録画装置のブロック構成図である。
【符号の説明】
１０１ 番組情報受信部（受信手段）
１０２ 番組情報記憶部（第１記憶手段）
１０３ 番組情報抽出部（抽出手段）
１０４ 嗜好情報算出部
１０４Ａ 登録更新部（登録更新手段）
１０４Ｂ 嗜好情報算出部（算出手段）
１０５ 番組視聴判定部
１０６ 番組再生部
１０７ 予約番組選択部（選択手段）
１０８ 嗜好情報記憶部（第２記憶手段）
１０９ 録画履歴記憶部
１１０ 番組録画部
１１１ 表示部（モニタ）
１１２ 番組受信部
２０１ 番組情報分離部
２０２ 要約文
２０３ キーワード
２０４ 形態素解析部
２０５ 特定句抽出部
４００ チャンネル履歴表
４０１〜４０３ 各チャンネルの番組表
Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ キーワード（嗜好情報）
Ａｖ，Ｂｖ，Ｃｖ，Ｄｖ 各キーワードＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄの係数
ＡＢｖ，ＡＣｖ，ＡＤｖ，ＢＣｖ，ＢＤｖ，ＣＤｖ キーワード（嗜好情報）ＡとＢ、ＡとＣ、ＡとＤ、ＢとＣ、ＢとＤ、ＣとＤ同士の結び付きを示す組キーワード（相互嗜好情報）の係数

Claims (1)

1. 視聴者の番組嗜好に関連する情報であるキーワードを、放送番組の電子番組ガイド（ＥＰＧ）の中から抽出して、前記キーワードに基づいて視聴者の嗜好番組を前記ＥＰＧから抽出する嗜好番組抽出装置において、
   前記ＥＰＧ情報を記憶する第１記憶手段と、
   視聴者が新しい番組を視聴する度に前記記憶されたＥＰＧ情報の中の前記視聴番組に付加されている複数種類のキーワードを抽出する抽出手段と、
   前記抽出された全キーワードと、前記全キーワードのうち異なる２種類のキーワードを組とした組キーワードとを第２記憶手段に登録し、前記全キーワード及び組キーワードが既に登録済みの場合は更新１回分の係数が加算された係数付きキーワード及び係数付き組キーワードで夫々更新する登録更新手段と、
   これから放送される所定番組の嗜好度を、前記所定番組に関し前記抽出手段で抽出した各キーワード及び各組キーワードと同一のものを前記第２記憶手段から取り出し、前記取り出した各キーワードの係数の加算値と前記取り出した各組キーワードの係数の加算値とを加算して算出する算出手段と、
   前記算出した所定番組の嗜好度が所定値以上の番組を嗜好番組として選択する選択手段とを備えたことを特徴とする嗜好番組抽出装置。

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