JP2004513577A - 以前の問合せに基づいてテレビ番組の推薦を生成するための方法及び装置 - Google Patents

Abstract

電子番組ガイドに関してユーザにより実行された問合せに基づいて、テレビ番組の推薦を生成する方法及び装置が開示される。所与の番組のための従来の番組推薦スコアは、番組を定義する属性と値のペアと、ユーザにより予めサーチされている属性と値のペアとの間の相関の程度に従い調節される。履歴のサーチデータベースは、属性と値のペアのそれぞれがユーザの問合せに現れる回数を示し、ユーザの選択に関する追加の情報を提供する。所定の属性と値のペアのための高い頻度のカウントは、かかる基準に合致する番組のためのユーザ選択を意味する。

Description

【０００１】
［発明の分野］
本発明は、テレビ番組推薦に関し、より詳細には、電子番組ガイドに関してユーザにより実行された問合せに基づいて、テレビ番組の推薦を生成するための方法及び装置に関する。
【０００２】
［発明の背景］
テレビ視聴者にとって利用可能なチャンネル数が増加するにつれて、かかるチャンネルで利用可能な番組コンテンツの多様性と共に、テレビ視聴者にとって関心のあるテレビ番組を識別することが、ますます課題となってきている。歴史的に、テレビ視聴者は、印刷されたテレビ番組ガイドを調べることにより、関心のあるテレビ番組を識別している。典型的に、かかる印刷されたテレビ番組ガイドは、時間及び日付、チャンネル及びタイトルにより、利用可能なテレビ番組を列挙するグリッドを含んでいる。テレビ番組数の増加につれて、かかる印刷された番組ガイドを使用して所望のテレビ番組を効果的に識別することがますます困難となってきている。
【０００３】
最近では、テレビ番組ガイドは、電子番組ガイド（ＥＰＧ）と呼ばれることがある電子的なフォーマットで入手することが可能となってきている。印刷されたテレビ番組ガイドのように、ＥＰＧは、時間及び日付、チャンネル及びタイトルにより、利用可能なテレビ番組を列挙するグリッドを含んでいる。しかし、ＥＰＧの中には、個人の選択に従い利用可能なテレビ番組をソート又はサーチすることをテレビ視聴者に対して可能にするものがある。さらに、ＥＰＧは、利用可能なテレビ番組のオンスクリーン表示を可能にする。
【０００４】
ＥＰＧが従来の印刷された番組ガイドよりも有効に所望の番組を識別することをテレビ視聴者に対して可能にする一方で、多くの制約を受けており、この制約が克服される場合、所望の番組を識別するための視聴者の能力を更に向上することができる。たとえば、多くの視聴者は、アクションベースの番組又はスポーツ番組のようなある種の番組カテゴリを好む特定の選択、又は嫌いな特定の選択を有している。したがって、視聴者の選択は、ＥＰＧに適用することができ、特定の視聴者に対して関心のある推薦される番組のセットを取得することができる。
【０００５】
したがって、テレビ番組を推薦するための多数のツールが提案又は提唱されている。たとえば、カリフォルニア州サニーベールのＴｉｖｏ社から商業的に入手することができるＴｉｖｏ（登録商標）システムは、“Ｔｈｕｍｂｓ Ｕｐ”“Ｔｈｕｍｂｓ Ｄｏｗｎ”機能を使用して番組を評点することを視聴者に対して可能にしており、これにより、視聴者が好む番組及び嫌いな番組を示している。その後、Ｔｉｖｏ受信機は、記録された視聴者の選択をＥＰＧのような受信された番組データと整合し、それぞれの視聴者に対して推薦を作成している。
【０００６】
テレビ番組の推薦を生成するためのかかるツールは、以前の視聴履歴に基づいて、視聴者が好む番組の選択を提供する。しかし、かかる番組推薦によっても、全てのオプションの中から関心のある番組を識別することは視聴者にとってなお困難である。さらに、ユーザ定義された問合せに基づいて電子番組ガイドをサーチする現在利用可能なツールは、ユーザが問合せを満たす番組のリストをレビューすることができる前に、様々なボタンのクリックを必要とする。さらに、電子番組ガイドに関してユーザにより実行された問合せから確認された明示的な情報を、ユーザの視聴の習慣から確認された暗黙の情報と統合することは、現在のところ行われていない。
【０００７】
したがって、電子番組ガイドに関してユーザにより実行された問合せに基づいてテレビ番組を推薦するための方法及び装置について必要が存在する。
【０００８】
［発明の概要］
一般に、電子番組ガイドに関してユーザにより実行された問合せに基づいてテレビ番組の推薦を生成するための方法及び装置が開示される。本発明は、ユーザにより実行された以前のサーチに基づいた従来の番組推薦スコアを調整するものである。特に、所与の番組について従来の番組推薦のスコアは、番組を定義する属性と値のペアと、ユーザにより予めサーチされた属性と値のペアとの間の相関の程度に従い調整される。
【０００９】
履歴に関するサーチデータベースは、属性と値のペアのそれぞれがユーザの問合せに現れる回数を示すように保持される。手動的なサーチ又は自動的なサーチがユーザにより始動されるたびに、問合せが分解されて、ユーザにより指定された属性と値のペアを識別する。履歴に関するサーチデータベースは、ユーザのサーチ操作を捉え、ユーザの選択に関する追加の情報を提供する。所定の属性と値のペアについて高い頻度のカウントは、かかる基準に合致する番組についてユーザの選択を意味する。
【００１０】
本発明のより完全な理解は、本発明の更なる利点及び効果と同様に、以下の実施の形態及び添付図面に対する参照により得ることができる。
【００１１】
［発明の実施の形態］
図１は、本発明によるテレビ番組推薦システム１００を示している。図１に示されるように、テレビ番組推薦システム１００は、電子番組ガイド（ＥＰＧ）１１０における番組のそれぞれを評価して、特定の視聴者に対して関心のある番組を識別する。推薦された番組からなるセットは、たとえば、公知のオンスクリーン表示技術を使用して、セットトップ端末／テレビジョン１８０を使用して、視聴者に提供することができる。
【００１２】
本発明の機能によれば、テレビ番組推薦システム１００は、電子番組ガイド１１０に関してユーザにより実行された問合せに基づいて、テレビ番組の推薦を生成する。以下に更に説明されるように、従来技術に従い生成される番組推薦のスコアは、ユーザにより実行される以前のサーチに基づいて調節される。特に、所与の番組について従来の番組推薦スコアは、番組の属性と、ユーザにより予めサーチされた属性との間の相関の程度に従い調節される。
【００１３】
一般に、１つ以上の問合せコマンドを使用して、手動的サーチ又は自動的サーチがユーザにより始動されるたびに、テレビ番組推薦システム１００は、問合せを分解して、ユーザにより指定された属性と値のペアを識別する。履歴に関するサーチデータベース４００は、図４と共に以下に記載されるが、属性と値のペアがユーザの問合わせに現れる回数を示すために保持される。したがって、対応するカウント値は、分解された問合せに現れる属性と値のペアのそれぞれについて、履歴に関するサーチデータベース４００においてインクリメントされる。
【００１４】
このようにして、履歴に関するサーチデータベース４００は、ユーザのサーチ操作を捉え、ユーザの選択に関する追加の情報を提供する。所定の属性と値のペアについて高い頻度のカウントは、かかる基準に合致する番組についてユーザの選択を意味している。
【００１５】
テレビ番組推薦システム１００は、中央処理ユニット（ＣＰＵ）のようなプロセッサ１５０、ＲＡＭ及びＲＯＭのようなメモリ１６０を含むパーソナルコンピュータ又はワークステーションのような計算装置として実施される場合がある。さらに、テレビ番組推薦システム１００は、カリフォルニア州サニーベールのＴｉｖｏ社から商業的に入手可能なＴｉｖｏ（登録商標）システム、又は１９９９年１２月１７日に提出された米国特許出願シリアル番号０９／４６６，４０６“Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ａｐｐａｒａｔｕｓ ｆｏｒ Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｉｎｇ Ｔｅｌｅｖｉｓｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｕｓｉｎｇ Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｔｒｅｅｓ”（代理人ドケット番号７００７７２）、２０００年２月４日に提出された米国特許出願シリアル番号０９／４９８，２７１“Ｂａｙｅｓｉａｎ ＴＶ Ｓｈｏｗ Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｒ”（代理人ドケット番号７００６９０）に記載されるテレビ番組推薦システム、或いは、本発明の機能及び特徴を実行するために変更されるその組合せのような利用可能なテレビ番組推薦システムとして実施される場合がある。
【００１６】
図１に示されるように、及び図２〜図５と共に以下に更に説明されるように、テレビ番組推薦システム１００のメモリ１６０は、１つ以上の視聴者のプロファイル２００、番組データベース３００、履歴に関するサーチデータベース４００、及び番組推薦プロセス５００を含んでいる。
【００１７】
一般に、例示的な視聴者プロファイル２００は、それぞれの番組の属性について、視聴者の関心のある相対的なレベルを示す。番組データベース３００は、所与の時間インターバルにおいて利用可能な番組のそれぞれについて情報を記録する。履歴に関するサーチデータベース４００は、属性と値のペアのそれぞれがユーザの問合せに現れた回数を示している。最後に、番組推薦プロセス５００は、本発明に従い電子番組ガイド１１０に関して実行された以前の問合せを考慮して、特に時間インターバルにおける番組のそれぞれについて推薦スコアを生成する。
【００１８】
図２は、典型的な視聴者のプロファイル２００を説明するテーブルである。視聴者プロファイル２００は、当業者であれば明らかであるように、特定のユーザ又は家族のような個人のグループと関連付けされる場合がある。さらに、視聴者プロファイル２００は、調査への応答に基づいて明示的に生成されるか、時間期間を通して視聴者により視聴された番組（及び／又は視聴されていない番組）のセットに基づいて暗黙的に生成されるか、或いはこれらの組合せに基づいて生成される場合がある。
【００１９】
図２に示されるように、視聴者プロファイル２００は、それぞれが異なる番組の属性と関連付けされた複数のレコード２０５〜２１３を含んでいる。さらに、列２４０に示されているそれぞれの属性のセットについて、視聴者プロファイル２００は、対応する属性に関する、視聴者の関心のある相対的なレベルを示して、列２５０において数値的な表現を提供する。以下に説明されるように、図２に示される例示的な視聴者のプロファイルでは、１（「大嫌い」）と７（「大好き」）の間の数値的なスケールが利用されている。たとえば、図２に示されている視聴者プロファイル２００は、視聴者が、午後遅くの番組と同様に、スポーツのチャンネルに関する番組を特に楽しんでいることを示している数値的な表現を有している。
【００２０】
視聴者プロファイル２００は、明示的な視聴者のプロファイルを使用して説明されているが、当業者であれば明らかであるように、この視聴者プロファイル２００は、暗黙のプロファイルを使用して実施されるか、或いは暗黙のプロファイルと明示的なプロファイルとの組合せを使用して実施される場合がある。
【００２１】
暗黙のプロファイルと明示的なプロファイルの両者を使用して結合された番組推薦スコアを取得するテレビ番組推薦システム１００の説明については、たとえば、２０００年９月２０日に提出された米国特許出願シリアル番号０９／６６６４０１“Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ａｐｐａｒａｔｕｓ Ｆｏｒ Ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ Ｓｃｏｒｅｓ Ｕｓｉｎｇ Ｉｍｐｌｉｃｉｔ ａｎｄ Ｅｘｐｌｉｃｉｔ Ｖｉｅｗｉｎｇ Ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ”（代理人ドケット番号７０１２４７）を参照されたい。この出願については、参照により本実施の形態に組込まれる。
【００２２】
典型的な実施の形態では、視聴者プロファイル２００における数値的な表現は、表１のような強度スケールを含んでいる。
【表１】

【００２３】
図３は、所与の時間インターバルにおいて利用可能な番組のそれぞれについての情報を記録する、図１の番組データベース３００からのサンプルテーブルである。番組データベース３００に現れるデータは、たとえば、電子番組ガイド１１０から得られる場合がある。図３に示されるように、番組データベース３００は、それぞれが所与の番組に関連付けされたレコード３０５〜３２０のような複数のレコードを含んでいる。それぞれの番組について、番組データベース３００は、フィールド３４０及び３４５のそれぞれにおける番組に関連付けされた日付／時間及びチャンネルを示している。さらに、それぞれの番組についてのタイトル及びジャンルは、フィールド３５０及び３５５において識別される。俳優、時間帯、及び番組の記述のような追加の公知の属性（図示せず）も番組データベース３００に含めることができる。
【００２４】
番組データベース３００は、テレビ番組推薦システム１００によりそれぞれの番組に割当てられた推薦スコア（Ｒ）の指示を選択的にフィールド３７０に記録する場合がある。さらに、番組データベース３００は、本発明に従いテレビ番組推薦システム１００によりそれぞれの番組に割当てられた、調節された推薦スコア（Ａ）をフィールド３７０において選択的に示す場合がある。このようにして、数値的なスコアは、本発明により調節されるように、色のスペクトルに、又は関心のある番組を迅速に位置することをユーザに対して許容する別の視覚的な手掛りにそれぞれの番組を直接的又は間接的にマッピングし、電子番組ガイドにおいてユーザに表示することができる。
【００２５】
先に示されたように、履歴に関するサーチデータベース４００は、それぞれの属性と値のペアが手動的なユーザの問合せ又は自動的なユーザの問合せに現れる回数を示している。図４に示されているように、履歴に関するサーチデータベース４００は、それぞれが所与の属性と値のペアに関連付けされているレコード４０５〜４１５のような複数のレコードから構成されている。それぞれの属性と値のペアについて、履歴に関するサーチデータベース４００は、属性と値のペアがユーザの問合せに現れた対応する回数（使用頻度）を示している。先に示したように、手動的なサーチ又は自動的なサーチがユーザにより始動されるたびに、テレビ番組推薦システム１００は、問合せを分解し、分解された問合せに現れる属性と値のペアについて、履歴に関するサーチデータベース４００におけるカウンタをインクリメントする。
【００２６】
さらに、以下に記載される番組推薦プロセス５００により実行される計算を容易にするために、履歴に関するサーチデータベース４００は、選択的に正規化された使用頻度の項目Ｎをフィールド４７０に示す。たとえば、正規化されたスコアＮは、フィールド４７０に示されており、属性と関連付けされた様々な属性と値のペアのそれぞれについて、実際の使用頻度の項目を１と０の間の値に線形マッピングすることを実行することにより得ることができる。典型的な実施の形態では、履歴に関するサーチデータベース４００における正規化は、表２のような使用頻度のスケールを含んでいる。
【表２】

【００２７】
代替的な実施の形態では、履歴に関するサーチデータベース４００における正規化は、公知のやり方で、属性と関連付けされた様々な属性と値のペアのそれぞれについて、様々な頻度カウント値を通して曲線をプロットすることにより取得することができる。
【００２８】
図５は、本発明の概念を実施する典型的な番組推薦プロセス５００を説明するフローチャートである。図５において示されているように、番組推薦プロセス５００は、ステップ５１０の間に、電子番組ガイド（ＥＰＧ）１１０をはじめに取得する。その後、番組推薦プロセス５００は、ステップ５２０の間に、従来のやり方で関心のある時間期間における番組のそれぞれについて、番組推薦のスコアＲを計算する（又は、従来の推薦システムから番組推薦のスコアＲを取得する）。
【００２９】
その後、番組推薦プロセス５００は、ステップ５３０の間に、以下のように、関心のある時間期間における番組のそれぞれについて、調節された推薦スコアＡを計算する。
【数１】

ここで、ｋは、履歴に関するサーチデータベース４００のフィールド４７０に示されている属性と値のペアの全体の数である。
【００３０】
一般に、ステップ５３０の間に実行される計算は、従来の番組推薦スコアＲに対する調節は、典型的な値である３５％、すなわち、従来の推薦スコアＲの最大である１３５％を超えない。さらに、所与の番組に割当てられる従来の番組推薦スコアに対する調節は、ユーザにより予めサーチされた番組に関連付けされた属性と値のペアのそれぞれについて、重み付けされて正規化された使用頻度の項Ｎの総和により得ることができる。
【００３１】
テレビ番組内の属性のそれぞれの重みＷＥＩＧＨＴｉの寄与は、ユーザにより確立されるか、或いは経験的に決定される。たとえば、日付／時間の属性には、５％の重みが割当てられ、ジャンルの属性には、２０％の重みが割当てられ、及びチャンネルの属性には、１０％の属性が割当てられる。したがって、所与の番組がコメディである場合、従来の番組推薦スコアＲに対する調節は、「ジャンル＝＝コメディ」の属性と値のペアに起因し、ジャンルの属性に割当てられた重みである２０％を．８（Ｎ）に乗じたものとなる。
【００３２】
番組推薦プロセス５００は、ステップ５４０の間に、以下のように、関心のある時間期間における番組のそれぞれについて、結合された番組推薦スコアＣを計算する。
Ｃ＝ＭＩＮ｛Ａ，１００｝
【００３３】
したがって、従来の番組推薦スコアＲに対する調節が典型的な値である３５％を超えないことを保証することに加えて（先のステップ５３０を参照されたい）、典型的な番組推薦プロセス５００は、ステップ５４０の間に、結合された番組推薦スコアＣが１００％（最大スコア）を超えないことも保証する。
【００３４】
最後に、番組推薦プロセス５００は、番組制御の終了の前に、ステップ５５０の間に、関心のある時間期間における番組について、結合された番組推薦スコアＣをユーザに提供する。番組推薦プロセス５００の更なる変形では、調節された番組推薦スコアＡは、ボーナススコアシステムを使用して、ステップ５３０の間に計算される場合がある。該スコアシステムでは、予め定義されたボーナス又は固定されたボーナスは、たとえば、ユーザにより予めサーチされた番組を定義する属性と値のペアの数に基づいて決定される。
【００３５】
言い換えれば、ボーナスは、履歴に関するサーチデータベース４００における番組と現在の番組を整合する属性と値のペアの数に基づいて決定することができる。たとえば、履歴に関するサーチデータベース４００における４つの属性と値のペアが現在の番組の属性と値のペアを整合する場合、たとえば、１０％のボーナスが与えられ、従来の番組推薦スコアＲを１０％だけ増加する。
【００３６】
なお、本明細書で図示及び記載された実施の形態及び変形例は、本発明の原理の単なる例示であり、様々な変形例は本発明の範囲及び精神を逸脱することなしに当業者により実現される場合がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】
本発明によるテレビ番組推薦システムを例示する図である。
【図２】
図１の視聴者プロファイルデータベースからのサンプルテーブルである。
【図３】
図１の番組データベースからのサンプルテーブルである。
【図４】
図１の履歴に関するサーチデータベースからのサンプルテーブルである。
【図５】
本発明の概念を実施する典型的な番組推薦プロセスを説明するフローチャートである。

Claims (13)

1. テレビ番組を推薦するための方法であって、
   １つ以上の番組からなるリストを取得するステップと、
   視聴履歴に基づいて、前記１つ以上の番組について推薦スコアを取得するステップと、
   電子番組ガイドに関してユーザにより実行された１つ以上の問合せに基づいて、前記推薦スコアに対する調節量を計算するステップと、
   前記推薦スコア及び前記調節量に基づいて、結合された推薦スコアを生成するステップと、
   を備える方法。
2. 前記１つ以上の番組からなるリストは、電子番組ガイドから取得される、
   請求項１記載の方法。
3. 前記推薦スコアは、明示的な番組推薦により提供される、
   請求項１記載の方法。
4. 前記推薦スコアは、暗黙の番組推薦により提供される、
   請求項１記載の方法。
5. 前記推薦スコアは、番組特徴の個々の評点の重み付け平均として定義される、
   請求項１記載の方法。
6. 前記結合された推薦スコアは、明示的な推薦スコアと暗黙の推薦スコアのマッピングを使用して計算される、
   請求項１記載の方法。
7. 前記１つ以上の番組のそれぞれについて前記結合された推薦スコアをユーザに与えるステップをさらに備える、
   請求項１記載の方法。
8. 前記推薦スコアに対する前記調節量は、所定値を超えない、請求項１記載の方法。
9. 前記推薦スコアに対する前記調節量は、前記１つ以上の番組を定義する属性と値のペアと、電子番組ガイドに関してユーザにより実行された前記１つ以上の問合せに関する属性と値のペアとの間の相関の程度に基づく、
   請求項１記載の方法。
10. 問合せを分解して前記問合せに含まれる属性と値のペアを識別するステップと、前記属性と値のペアのそれぞれがユーザの問合せに現れる回数を示すカウンタをインクリメントするステップとをさらに備える、
    請求項１記載の方法。
11. テレビ番組向けの推薦スコアを生成するための方法であって、
    電子番組ガイドから前記番組の属性を取得するステップと、
    前記属性、視聴履歴及びサーチ履歴の間の相関の程度に基づいて、前記番組推薦スコアのための推薦スコアを計算するステップと、
    を備える方法。
12. テレビ番組を推薦するためのシステムであって、
    コンピュータ読取り可能なコードを記憶するためのメモリと、
    前記メモリに作用的に接続されるプロセッサとを備え、
    前記プロセッサは、
    １つ以上の番組からなるリストを取得し、
    視聴履歴に基づいて前記１つ以上の番組について推薦スコアを取得し、
    電子番組ガイドに関してユーザにより実行された１つ以上の問合せに基づいて、前記推薦スコアに対する調節量を計算して、
    前記推薦スコア及び前記調節量に基づいて、結合された推薦スコアを生成するために構成される、システム。
13. テレビ番組向けの推薦スコアを生成するためのシステムであって、
    コンピュータ読取り可能なコードを記憶するためのメモリと、
    前記メモリに作用的に接続されるプロセッサとを備え、前記プロセッサは、
    電子番組ガイドから前記番組の属性を取得して、
    前記属性、視聴履歴及びサーチ履歴の間の相関の程度に基づいて、前記番組推薦スコアのための推薦スコアを計算するために構成される、システム。

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