JP2004508740A - 適応テレビジョン番組推奨器 - Google Patents

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Abstract

テレビジョン番組を推奨するシステムは、推奨を作成するために確率計算及び視聴者プロファイルを使用する。確率計算はベイズ分類器理論の形式であることが望ましい。古典的なベイズ分類器理論に対する変更が提案される。

Description

【０００１】
Ｉ．発明の背景
Ａ．発明の分野
本発明はユーザプロファイルに基づいてテレビジョン番組を推奨することに関する。
【０００２】
Ｂ．関連技術
米国特許第５，７５８，２５９号は、番組とユーザプロファイルの所定の特性との間の「相関」に基づいて望ましいテレビジョン番組を識別する方法を示す。この関連技術の特許明細書では「相関」という用語は、数学的な概念の相関に関連するのではなく、プロファイルと番組との間のいくらかの類似性を評価するための非常に単純なアルゴリズムであるようである。
【０００３】
ＩＩ．発明の概要
本発明は、自動番組推奨の技術を改善することを目的とする。
【０００４】
この目的は、視聴者プロファイルに基づく確率計算を用いて達成される。確率計算は、ベイズ分類器理論に基づくことが望ましい。
【０００５】
この目的は、視聴者履歴のローカルレコードを保持することによって更に達成される。ローカルレコードは、漸増的に更新可能であることが望ましい。ローカルレコードは、プライバシーの理由では有利であり、視聴者履歴情報が中央の場所へアップロードされることが必要な共同的なフィルタリングといった方法と対照されうる。漸増的な更新を使用することは、記憶要件を最小化する点で有利である。
【０００６】
本発明は、古典的なベイズ分類器技術を改善することを更なる目的とする。
【０００７】
この目的は、１つの実施例では雑音フィルタリングによって達成される。
【０００８】
この目的は、他の実施例では非独立特徴値に変更されてベイズ分類器を適用することによって達成される。
【０００９】
以下、本発明の更なる目的及び利点について説明する。
【００１０】
ベイズ分類器は、一般的にはＤｕｄａ＆Ｈａｒｔの教科書「Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ａｎｄ Ｓｃｅｎｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ」（Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ ＆ Ｓｏｎｓ １９７３）に記載されている。文書検索に対するベイズ分類器の適用については、Ｄ． Ｂｉｌｌｓｕｓ ＆ Ｍ． Ｐａｚｚｉｎｉ， ”Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｐｒｏｂａｂｌｉｓｔｉｃ Ｕｓｅｒ Ｍｏｄｅｌｓ”， ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｄｋｆｉ．ｕｉｎ−ｓｂ．ｄｅ／〜ｂａｕｅｒ／ｕｍ−ｗｓ／Ｆｉｎａｌ−Ｖｅｒｓｉｏｎｓ／Ｂｉｌｌｓｕｓ／ＰｒｏｂＵｓｅｒＭｏｄｅｌｓ．ｈｔｍｌに記載されている。
【００１１】
ＩＩＩ．図面の簡単な説明
本発明について図面を参照して非制限的な例を用いて説明する。
【００１２】
ＩＶ．望ましい実施例の詳細な説明
図０は、本発明を実施するためのハードウエアを示す図である。ハードウエアは、一般的には、ディスプレイ１と、ある種のプロセッサ２と、ある種の接続３を介してプロセッサに接続されるある種のユーザ入力装置４と、テレビジョンプログラミング又は電子番組ガイド（「ＥＰＧ」）データといったデータ受信用のある種のリンク５とを有する。ディスプレイ１は、一般的にはテレビジョン画面であるが、任意の種類の表示装置でありうる。プロセッサ２は、セットトップボックス、ＰＣ、又は十分な処理力を有するかぎり任意の他の種類のデータ処理装置でありうる。ユーザ入力装置４は、遠隔制御装置であってもよく、接続３は赤外線接続であってもよい。プロセッサがＰＣである場合、ユーザ入力装置は、一般的には複数個存在し、例えばキーボード及びマウスがある。ユーザ入力装置は、ディスプレイ上の接触感知装置でありうる。外部への接続５は、アンテナ、ケーブル、インターネットへの電話回線、ネットワーク接続、又は任意の他のデータリンクでありうる。同様に、接続５は、一つのメモリ装置又は幾つかのメモリ装置へ接続されうる。
【００１３】
図１は、適応推奨器の実施例の主な要素を示す図である。これらの要素は、ＣＰＵ２といったデータ処理装置によって読み取り可能な媒体１１０上のソフトウエア及びデータとして存在することが望ましい。要素は、プロファイル作成器ソフトウエア１０２への入力を与える視聴履歴データ構造１０１を含む。プロファイル作成器ソフトウエアは、視聴者プロファイル１０３を生成する。本願では、「ユーザプロファイル」と「視聴者プロファイル」という用語は、同義に使用される。視聴者プロファイルは、推奨器ソフトウエア１０４への入力として用いられる。推奨器ソフトウエアは、タイトル、チャンネル、開始時間等といった各番組を記述する特徴を含むＥＰＧデータ構造１０５も入力として使用する。推奨器１０４の出力は、ユーザが対話しうるユーザインタフェース１０６上に現れる。
【００１４】
この視聴者履歴データ構造は、ＥＰＧデータベースから選択されたレコードを含む。ＥＰＧデータベースは、例えばＴｒｉｂｕｎｅ Ｍｅｄｉａ Ｓｅｒｖｉｃｅ社から市販されている。当業者は、より細かい意味の記述で他の形式を考えうる。選択されたレコードは、最小限には視聴者によって見られるテレビ番組に対応する。これらのレコードは、ユーザインタフェースの一部であるソフトウエアによって視聴履歴に入れられ、視聴者がどの番組を見たか分かっていると想定する。ユーザはコマーシャル中にチャンネル間を行ったり来たりするよう切り換えることが多いため、ソフトウエアは、所与の時間間隔中に１つ以上の番組を見ているユーザについての記録することが可能であることが望ましい。また、ソフトウエアは番組が見られた時間の長短にかかわらず、また、番組が見られたか、後に見るために録画されたかに関わらず、ソフトウエアが番組を記録することが望ましい。
【００１５】
望ましい視聴履歴フォーマットは、視聴履歴に正のレコード及び負のレコードの両方が存在することを想定する。これは、好まれる番組の特徴と好まれない番組の特徴を区別することを学習することが目標であるために必要である。図２は、視聴履歴を収集するための疑似コードを示す図である。
【００１６】
Ｃ＋は、正の番組（即ち、見た番組）の組を示し、Ｃ−は負の番組（即ち、見ていない番組）を示すものとする。
【００１７】
視聴者プロファイルは、多数の特徴値のカウントを含む。これらのカウントは、視聴者履歴に新しいエントリが入れられるとインクリメントされる。通常は、各番組は幾つかの特徴値を有する。従って、視聴者履歴に番組を入れることにより、その番組に関連付けられる全ての特徴値に関連付けられるカウントが更新される。
【００１８】
この種類の履歴の漸増的な更新可能性は、大量の記憶容量又は計算努力を必要とすることなく視聴者履歴を継続的に更新することを可能とするため有利である。
【００１９】
正及び負のエントリの数のカウント（ｋ（Ｃ＋），ｋ（Ｃ−））のほかにも、正及び負の例について個々の特徴の発生のカウント（ｋ（ｆｉ｜Ｃ＋），ｋ（ｆｉ｜Ｃ−））を記録し、ｆｉは特徴ｉを示し、（ｋ（ｆｉ｜Ｃ＋）は組Ｃ＋のうち特徴ｆｉを有する番組の数を示す。特徴組は、選択されたキーフィールドから抽出されるＥＰＧレコードの中にエントリを含み、その例を図３の表１に示す。
【００２０】
本発明の概念を示すため、かかるカウントの実施例の部分的な例を、図４の表２に示す。図中、リストは空間を節約するため６つの列に示されるが、リストは実際には３つの列のみを有し、表の後半は前半の次に表わされる。列の各行は、４片のデータを有し即ち、第１の列には特徴の種類及び特徴の値、第２の列には正のカウント、第３の列には負のカウントがある。正のカウントは、その特徴値を有する番組が見られた回数を示す。負のカウントは、その特徴値を有する番組が見られていない回数を示す。
【００２１】
テレビジョン番組スケジュールは、毎日の各時間スロットに対して通常は幾つかの、又は多くの番組を含む。通常は、ユーザは任意の所与のスロット内の１つ又は２つの番組を見るだけである。視聴者プロファイルが見られていない全ての番組のリストを含む場合、見られていない番組の数は見られた番組の数をはるかに超えてしまう。見られていない番組をサンプリングする方法を構築することが望まれる。例えば、プロセッサが視聴者プロファイルを集めるとき、図２の疑似コードで提案されるように、見られた番組毎に付随するものとして単一の見られていない番組を週間スケジュールからランダムに選択しうる。この設計は、以下説明するベイズ事前確率推定値のバランスを崩さないよう、視聴履歴中の正のエントリの数と負のエントリの数を略等しく維持しようとする。
【００２２】
一般的には、付随する番組を見られている番組と同じ時間スロットから選択することは望ましくない。組み合わされた時間及び曜日特徴値は、一般的には、どの特定の番組が望ましいかについての最も強い予測量、又は、最も強い予測量のうちの１つであることが実験により分かっている。従って、見られている番組と同時の他の番組は、第２又は第３の選択肢の番組であり得ると同時に、全く異なる時間における番組が非常に望ましくないことがある。従って、見られた番組を含む一週間全体の番組スケジュールからランダムに付随する番組を選択することが望ましい。
【００２３】
番組についての時間及び曜日特徴値は、番組がユーザの興味をひくものであるかどうかを決定するうえで非常に重要である場合が多いため、一般的には、全く同じ内容の２つの番組が異なる曜日及び／又は異なる時間に示された場合はこれらを同一であると考えるのは望ましくない。換言すれば、シリーズの特定的なエピソードは火曜日の午後８時に示されれば非常に好まれ、一方、同じシリーズの同じエピソードは月曜日の午前１０時に示されれば全く好まれない。このように、２つの番組の内容が全く同じであっても、午前１０時のエピソードは、午後８時のエピソードとは全く異なる番組であると考えられるべきである。
【００２４】
より多くの番組を見ると、プロファイルの長さは長くなる傾向がある。この傾向を減少させ、弁別に役立つ特徴に注目するために、視聴者プロファイル中の特徴を定期的に再調査すること、また、頻出するがあまり弁別力のないような単語を除去することが推奨される。
【００２５】
一般的に、例えばサッカーを見ることだけが好きである単純な嗜好の持ち主に対しては、比較的短い時間に亘って視聴者プロファイルをとることによって比較的容易に推奨がなされる。複雑な嗜好の持ち主に対しては、視聴者履歴が良い推奨を行うために十分に意味のあるものとなるには、更に長い時間がかかる。しかしながら、複雑な嗜好の持ち主は、おそらく最も推奨を必要としている人たちである。最終的な分析では、視聴者履歴は、常に曖昧となる。このような履歴に基づく番組の推奨は、誤りに対する余地を常に含む。推奨は、最も良い場合でも、正しいという幾らかの確率を有するものであるといえる。従って、確率計算は、推奨を行なうために視聴者プロファイルデータを分析するのに有用である。推奨器の望ましい実施例は、視聴者プロファイルから導出される事前確率推定値及び条件付き確率推定値を用いた単純なベイズ分類器を用いるものである。推奨がどのように視聴者に示されるかはここでは定義されていないが、少なくとも番組が見られたか否かを観察することにより、推奨に対する視聴者の応答を捕らえることができると想定する。
【００２６】
以下、２−クラスのベイズの決定モデルについて説明する。関心となるＴＶ番組の２つのクラスは、
Ｃ１　視聴者が関心を持つ番組、
Ｃ２　視聴者が感心を持たない番組
である。より多くの又は欠落した関心についての意味を示すため他のクラスが使用されうる。上記された関心のクラスに対して、視聴履歴は、以下のクラス、
Ｃ＋　視聴者が見たこと、
Ｃ−　視聴者が見ていないこと
のみについての情報を得る。
【００２７】
ユーザがどの番組を見たか、又は見ていないかを決定することについては、本願の範囲外である。ユーザは、自分がどの番組を見たかについての手動のログを入力することがある。或いは、ハードウエアがユーザの視聴についての挙動を記録することがある。当業者は、これについての多数の技術を案出することがある。ユーザは幾つかの番組を追うために幾つかの番組の間を行ったり来たりするよう切り換えうるため、短い時間に亘ってのみ見られた場合でも、番組は見られたと考えられることが可能であるべきである。
【００２８】
観察に基づきクラスＣ１とＣ２の間で推断することができるが、これらの推断は不確実性の要素を常に含む。ベイズモデルは、図５ａに従って視聴者プロファイルのカウントから事前確率Ｐ（Ｃ＋）及びＰ（Ｃ−）を直接計算する。換言すれば、見られていない番組は視聴者が関心を持たないものであり、見られた番組は視聴者が関心を持つものであると仮定する。
【００２９】
番組がＣ＋又はＣ−にある場合に所与の特徴ｆｉが存在するという条件付き確率は、図５ｂに従って計算される。これらの計算は、ＴＶが見られていない間に一日に一回計算され、視聴者プロファイルに記憶されうる。
【００３０】
来るべき番組に対する推奨は、事後確率、即ち特徴が与えられているときに番組がクラスＣ＋及びＣ−にある確率、を推定することによって計算されうる。ここで、ｘを二進ベクトル（ｘ１，ｘ２，．．．，ｘｉ，．．．，ｘｎ）、但しｉは視聴者プロファイル中の特徴に亘る添え字であり、番組の中に存在する特徴ｆｉが推奨のために考慮されていればｘｉ＝１であり、推奨されなければ０である。各番組がただ１つの特徴を有さねばならない排他的な特徴、例えば曜日、時間、局、である場合、添え字ｉは、値がプロファイルの中にも存在するのであれば、考慮されている番組に存在する値を示すものとして扱われる。さもなければ、新しい排他的な特徴は、計算には入れられない。排他的でない特徴では、添え字ｉはプロファイルの中に存在する全ての値に亘り、考慮されている番組にとって新しい排他的でない特徴は計算には寄与しない。事後確率は、図５ｃに従って推定される。
【００３１】
これらの推定値があるとき、Ｐ（Ｃ＋｜ｘ）＞Ｐ（Ｃ−｜ｘ）であれば番組は一般的に推奨され、推奨の「強さ」はＰ（Ｃ＋｜ｘ）−Ｐ（Ｃ−｜ｘ）に比例する。このスキームについての１つの内在的な問題は、幾つかの条件付き確率はゼロである可能性が高いことである。連鎖乗算の中にゼロがあれば、結果はゼロとなるため、ゼロを消去するための何らかの手段が必要である。上述のＢｉｌｌｓｕｓ及びＰａｚｚａｎｉの文献は、単に生じた全てのゼロに対して小さい定数を挿入することを含む２つのスキームを示す。
【００３２】
条件付き確率乗算連鎖においてゼロを取り扱う一つの方法は以下の通りである。１０００を発見的知識を選択する。視聴履歴に含まれる番組の数が１０００であれば、ゼロの代わりに１／１０００という値を代入しうる。視聴履歴に含まれる番組の数が１０００よりも大きければ、補正は、
【００３３】
【数１】
Figure 2004508740
であり、但し、
ｋｉ＋は特徴Ｉを有する見られた番組の数であり、
ｋ＋は見られた番組の総数である。
【００３４】
これは、Ｂｉｌｌｓｕｓ及びＰａｚｚａｎｉの文献では、ラプラス補正と称されるものである。当業者によれば他のスキームが案出されうる。
【００３５】
古典的なベイズ理論は、推奨を行う際に、図４のリストの全ての蓄積された要素を使用することを必要とする。それでも、幾つかの場合は、雑音の切り捨てを用いることが有用であり、リストの中に特徴についての十分なデータがなければ特徴を削除する。例えば、正のカウントであっても負のカウントであっても、特定の特徴が考慮されている番組のある所与の割合よりも多く現れなければ、どの推奨を行うかの決定においては無視されうる。実験的には、５％の切り捨ては大きすぎることが分かっている。
【００３６】
雑音の切り捨ての一つの実施例では、切り捨てを決めるために割合を用いるのではなく視聴者プロファイル自体を使用する。この実施例は、まず、特定の特徴の種類に関連する視聴者プロファイルのサブセット又はサブリストをとる。例えば、サブリストは、有利には特徴の種類、即ち時刻及び曜日に関する視聴者プロファイルの全ての要素を含みうる。或いは、他の例では、サブリストは有利には、チャンネル番号に関連する視聴者プロファイルの全ての要素を含みうる。一般的には、選択される特徴の種類は独立した特徴の種類であり、換言すれば他の特徴の種類が意味のあるものであることを必要としない特徴の種類である。
【００３７】
サブリストは、負のカウント、即ち特定の特徴値を有し見られていない番組の数でソートされる。このソートされたリストにおける最も高い負のカウントは、雑音レベルと見なされうる。換言すれば、望ましい実施例では、「見られない」番組は一週間の番組スケジュールからランダムに選択されるため、どの見られない時間スロットも雑音があるとは考えられない。
【００３８】
このように、雑音レベル以下で正のカウント及び負のカウントの両方を有する特徴は、推奨を行うときにベイズ計算のために考慮される必要はない。
【００３９】
この雑音レベル閾値処理の例は、雑音の切り捨てを決定するための特徴として、例えば曜日／時間といった特定の特徴を使用している。一般的には、負の例のサンプリング手順によって均一にランダムにサンプリングされた全ての特徴は、当業者によれば雑音閾値の計算のために選択されうる。
【００４０】
図５ａ乃至図５ｃの計算は、完了するまでに比較的低い計算パワーを必要とし、従ってセットトップボックスの中にあるような大きくないハードウエアに対して容易に適応可能であるため有利である。
【００４１】
「Ｓｕｒｐｒｉｓｅ Ｍｅ」特徴
上述のスキームによる推奨は、既に見られた番組の中に存在する多数の特徴を有する番組となる。蓄積された視聴者プロファイルは、見られた番組に共通な特徴が僅かしかない番組に対しては意味のある推奨を与えない。従って、オプションとして、かかる番組が見られた番組に共通な特徴が僅かしかない場合は、「ｓｕｒｐｒｉｓｅ ｍｅ」特徴で、推奨器は時々は番組をランダムに推奨するようにしてもよい。
【００４２】
［他の領域でのユーザプロファイルの使用］
一旦ユーザプロファイルが作成されると、本発明の推奨技術は、映画、本、オーディオ記録物、又はＴシャツやポスターといった販売促進物といった他の種類のアイテムにも使用されうる。
【００４３】
［特徴の非独立性］
ベイズ分類器理論の領域における古典的な仮定は、全ての特徴が独立であるということである。従って、例えば特徴が正の番組には頻繁に存在するが、推奨されるものとして考えられている番組からは欠如していれば、そのことは番組にとって不利である。しかしながら、これは現在の適用に対しては望ましくない結果を生じうる。
【００４４】
例えば、ユーザプロファイルの中に、最もよく見られているものとして５つの曜日／時間スロットが示されると仮定する。更に、これらの５つのスロットのうちの１つの特定の番組があると評価されると仮定する。図５ｃの計算は、一致する曜日／時間スロットについては確率を高め、一致しない４つの曜日／タイムスロットについては確率を低める。直感的に、確率を低めることは、当該の番組についての確率の正確な決定には正しく関連しないようである。各番組はただ一つの値を有するため番組が有さない値はこれに対して不利であるべきではないため、曜日／時間の異なる値は独立ではない。
【００４５】
古典的なベイズアプローチの欠点を改善するため、特徴を２つのタイプ、即ちセット１とセット２として指定することが提案される。特徴がセット１であると指定されれば、ベイズの計算は特徴の一致しない特徴を全て無視する。特徴がセット２であると指定されれば、図５ｃに示されるような通常のベイズの計算が行われる。
【００４６】
通常は、テレビジョン適用では、セット１は曜日／時間；局；タイトルを含む。例えば批評レーティングといった幾つかの番組に対してのみ値を有する幾つかの特徴はもまたセット１とされ、なぜならば批評は僅かな割合の番組のみをレーティングする傾向があるためあまりにも多くの番組が一致しないためである。
【００４７】
テレビジョン番組についてのセット２は、通常は１つの番組毎に幾つかの値を有しうる全ての特徴を含む。
【００４８】
本願から、当業者によれば他の変更が明らかとなろう。かかる変更は、テレビジョンインタフェースの設計、製造、及び使用において既に知られており、上述の特徴の代わりに又は上述の特徴に加えて使用されうる他の特徴を含みうる。本願の請求の範囲は、特徴の特定の組合せについて述べているが、本願の開示の範囲は、本発明と同じ技術的な問題の幾つか又は全てを軽減するかしないかに関わらず、明示的に又は暗に本願に開示される新規な特徴又は新規な特徴の組合せとその派生物を含むと理解されるべきである。尚、出願人は、本願又は本願から派生する更なる出願を遂行するときにかかる特徴について更なる請求項が作成されうることについて言及する。
【００４９】
本願において使用される用語「含む」は、追加的な要素を排除するものと見なされるべきではない。本願で単数形として示されるものは、複数の要素を排除するものではない。
【図面の簡単な説明】
【図０】
本発明を実施しうるシステムを示す図である。
【図１】
適応推奨器の主な要素を示す図である。
【図２】
視聴履歴発生器のための疑似コードを示す図である。
【図３】
キーフィールドのテーブルを示す図である。
【図４】
視聴者プロファイルを示す図である。
【図５Ａ】
事前確率計算を示す図である。
【図５Ｂ】
条件付き確率計算を示す図である。
【図５Ｃ】
事後確率計算を示す図である。

Claims (35)

  1. 視聴者プロファイルデータ及びテレビジョン番組に関するデータを含むデータを受け取る少なくとも１つの入力と、
    プロセッサとを含むデータ処理装置であって、
    上記プロセッサは、
    上記テレビジョン番組が所望の番組である確率を計算する段階と、
    上記確率に基づいて上記テレビジョン番組に関する推奨を与える段階とを実行するよう適合される、データ処理装置。
  2. 上記入力は、上記データ処理装置によって読取り可能な媒体に結合される、請求項１記載のデータ処理装置。
  3. 上記媒体は上記視聴者プロファイルを具現化する、請求項２記載のデータ処理装置。
  4. 上記媒体は上記データ処理装置にローカルであり、
    上記視聴者プロファイルは漸増的に更新可能であるよう配置される、請求項３記載のデータ処理装置。
  5. 上記プロセッサは、
    特徴値のリストと、
    上記リストの各要素について、その特徴値を有する番組が見られた回数と、
    を含むデータ構造に従って上記視聴者プロファイルを維持する、請求項３記載のデータ処理装置。
  6. 上記データ構造は、上記リストの各要素に対して、その特徴値を有する番組が見られていない回数を更に含む、請求項５記載のデータ処理装置。
  7. 上記プロセッサは、ユーザが新しい番組を見るたびに、
    上記リストに対して、その新しい番組に関連付けられる特徴値又はかかる特徴値のカウントを追加する第１の追加段階と、
    プログラムスケジュールからランダムに選択され、見られていない、少なくとも付随するプログラムを、上記新しいプログラムに対して選択する選択段階と、
    上記リストに対して、上記付随するプログラムの特徴値又はかかる特徴値のカウントを追加する第２の追加段階と、
    を実行するよう配置される、請求項６記載のデータ処理装置。
  8. 上記プロセッサは、ユーザが新しい番組を見るたびに、
    上記リストに対して、その新しい番組に関連付けられる特徴値又はかかる特徴値のカウントを追加する第１の追加段階を実行するよう更に配置される、請求項５記載のデータ処理装置。
  9. 上記媒体は、上記テレビジョン番組に関する上記データを具現化する、請求項２記載のデータ処理装置。
  10. 上記入力はネットワーク接続である、請求項１記載のデータ処理装置。
  11. ベイズ分類器を用いて計算を行なう、請求項１記載のデータ処理装置。
  12. 上記プロセッサは、上記ベイズ分類器を使用する前に、上記視聴者プロファイルに対して雑音閾値計算を行なうよう更に適応される、請求項１１記載のデータ処理装置。
  13. 上記視聴者プロファイルデータは、
    特徴値のリストと、
    上記リストの各要素に対して、その特徴値を有する番組が見られていない回数を示す負のカウントと、
    上記リストの各要素に対して、その特徴値を有する番組が見られた回数を示す正のカウントとを含み、
    上記雑音閾値計算は、
    少なくとも１つの特別なタイプの特徴を有する少なくとも１つの特徴値を含むサブリストを選択する段階と、
    上記サブリスト中の最も高い負のカウントを上記雑音閾値として選択する段階とを含み、
    上記推奨は、上記視聴者プロファイル中の上記雑音閾値を越える正のカウント又は負のカウントを有する少なくとも１つの特徴値を有する群から選択される番組を含む、請求項１２記載のデータ処理装置。
  14. 上記視聴者プロファイルに上記雑音閾値を受けさせる段階は、正当な雑音閾値を推定するために既知のランダム処理によって集められる観察値を用いる段階を含む、請求項１２記載のデータ処理装置。
  15. 上記特別なタイプは、曜日及び時刻特徴タイプを含む、請求項１３記載のデータ処理装置。
  16. 上記特別なタイプは、局識別特徴タイプを含む、請求項１３記載のデータ処理装置。
  17. 上記視聴者プロファイルデータは、幾つの見られた番組が夫々の特徴を有したかを示す見られた番組の複数のカウントを含む、請求項１記載のデータ処理装置。
  18. 計算段階は、上記テレビジョン番組が特定のクラス内にある確率を計算する段階を含む、請求項１７記載のデータ処理装置。
  19. 上記クラスは、
    上記視聴者が関心を持つ番組と、
    上記視聴者が関心を持たない番組と、のうちの１つである、請求項１８記載のデータ処理装置。
  20. 上記確率を計算する段階は、
    番組が望まれているか否かについての事前確率を計算する段階と、
    番組が望まれていれる場合に特徴ｆｉが存在するかどうかの条件付き確率を計算する段階と、
    上記条件付き確率及び上記事前確率に基づいて番組が望まれているか否かについての事後確率を計算する段階とを含む、請求項１記載のデータ処理装置。
  21. 見られた番組は、上記視聴者が関心を持つ番組であると仮定される、請求項１記載のデータ処理装置。
  22. 上記視聴者プロファイルは、特徴タイプ及びかかる特徴タイプの値のリストを含み、上記特徴タイプは、
    非独立であると見なされる値を有する特徴タイプの第１のセットと、
    独立であると見なされる値を有する特徴タイプの第２のセットとを含む、少なくとも２つのセットから選択され、
    確率を計算する段階は、
    上記第２のセットからの特徴タイプに対応してベイズ分類器計算を適用する段階と、
    上記第１のセットからの特徴タイプに対応して変更されたベイズ分類器計算を適用する段階とを含む、請求項１記載のデータ処理装置。
  23. 上記第１のセットの特徴に関して、上記変更されたベイズ分類器計算は、分類された番組に一致する特徴値のみを考慮に入れる、請求項２４記載のデータ処理装置。
  24. データ処理装置によって読み取り可能な少なくとも１つの媒体であって、
    視聴者プロファイルとテレビジョン番組に関するデータとに基づいて、テレビジョン番組が望まれているものである確率を計算する段階と、
    上記確率に基づいて、上記テレビジョン番組に関する推奨を与える段階と、を実行するよう配置されるソフトウエアを具現化する少なくとも１つの媒体。
  25. 上記少なくとも１つの媒体は、
    特徴値のリストと、
    上記リストの各要素について、その特徴値を有する番組が見られた回数と、を含むデータ構造として上記視聴者プロファイルを更に具現化する、請求項２４記載の少なくとも１つの媒体。
  26. 上記データ構造は、上記リストの各要素に対して、その特徴値を有する番組が見られていない回数を更に含む、請求項２５記載のデータ処理装置。
  27. 上記ソフトウエアは、ユーザが新しい番組を見るたびに、
    上記リストに対して、その新しい番組に関連付けられる特徴値又はかかる特徴値のカウントを追加する第１の追加段階と、
    プログラムスケジュールからランダムに選択され、見られていない、少なくとも付随するプログラムを、上記新しいプログラムに対して選択する選択段階と、
    上記リストに対して、上記付随するプログラムの特徴値又はかかる特徴値のカウントを追加する第２の追加段階と、
    を実行するよう配置される、請求項２６記載の少なくとも１つの媒体。
  28. ベイズ分類器を用いて計算を行なう、請求項２４記載の少なくとも１つの媒体。
  29. 上記ソフトウエアは、上記ベイズ分類器を使用する前に、上記視聴者プロファイルに対して雑音閾値計算を行なうよう更に適応される、請求項２８記載の少なくとも１つの媒体。
  30. 上記視聴者プロファイルデータは、
    特徴値のリストと、
    上記リストの各要素に対して、その特徴値を有する番組が見られていない回数を示す負のカウントと、
    上記リストの各要素に対して、その特徴値を有する番組が見られた回数を示す正のカウントとを含み、
    上記雑音閾値計算は、
    少なくとも１つの特別なタイプの特徴を有する少なくとも１つの特徴値を含むサブリストを選択する段階と、
    上記サブリスト中の最も高い負のカウントを上記雑音閾値として選択する段階とを含み、
    上記推奨は、上記視聴者プロファイル中の上記雑音閾値を越える正のカウント又は負のカウントを有する少なくとも１つの特徴値を有する群から選択される番組を含む、請求項２９記載の少なくとも１つの媒体。
  31. 上記確率を計算する段階は、
    番組が望まれているか否かについての事前確率を計算する段階と、
    番組が望まれていれる場合に特徴ｆｉが存在するかどうかの条件付き確率を計算する段階と、
    上記条件付き確率及び上記事前確率に基づいて番組が望まれているか否かについての事後確率を計算する段階とを含む、請求項２４記載の少なくとも１つの媒体。
  32. 上記視聴者プロファイルは、特徴タイプ及びかかる特徴タイプの値のリストを含み、上記特徴タイプは、
    非独立であると見なされる値を有する特徴タイプの第１のセットと、
    独立であると見なされる値を有する特徴タイプの第２のセットとを含む、少なくとも２つのセットから選択され、
    確率を計算する段階は、
    上記第２のセットからの特徴タイプに対応してベイズ分類器計算を適用する段階と、
    上記第１のセットからの特徴タイプに対応して変更されたベイズ分類器計算を適用する段階とを含む、請求項２４記載の少なくとも１つの媒体。
  33. データ処理装置において、
    一組のデータを受け取る段階と、
    雑音規準に従ってデータをフィルタリングする段階と、
    ベイズ分類器計算に基づいて上記フィルタリングされたデータから結果を導出する段階と、
    ユーザに対して上記結果を提示する段階とを実行する、コンピュータ方法。
  34. 上記雑音規準は、組のうちの、雑音を表わす可能性が高いと思われる特定のタイプのインスタンスの頻度に基づく、請求項３３記載の方法。
  35. 物理的な観察値を反映し、幾つかの独立な特徴値及び幾つかの独立でない特徴値を含む特徴値と特徴値についての観察値とを含むリストを含むデータを受け取る第１の受信段階と、
    特徴値を含む分類されるべき項目についてのデータを受け取る第２の受信段階と、
    上記物理的な観察値を反映するデータを、
    独立でないと見なされた特徴値を含む第１のセットと、
    独立であると見なされた特徴値を含む第２のセットとをふくむ、少なくとも２つのセットへ分割する段階と、
    上記物理的な観察値を反映するデータと、分類される項目に関するデータとに確率計算を行うための、
    上記第２のセットに関する特徴値に対してベイズ分類器を適用する段階と、
    上記第１のセットに関する特徴値に対して変更されたベイズ分類器計算を適用する段階と、
    上記確率計算に基づいてユーザに対して、分類されるべき項目に関する結論を提示する段階とを含むデータ処理装置。
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