JP2004515128A - ユーザーの現在の気分に基づいて推薦を発生させる方法および装置 - Google Patents

Abstract

ユーザーの現在の気分に基づいて、推薦システムにおいて、ユーザープロファイルを発生させる方法および装置が開示される。本発明は、視聴期間のような各期間をユーザーの１つまたはそれ以上の現在の気分に関連させる。本発明は、様々な気分に従って、ユーザーの好みを知り、気分に基づいた視聴の好みを使用して対応する推薦を発生させる。１つの実施形態では、視聴者の現在の気分に基づいて、視聴者が魅力的だと思えるような１つまたはそれ以上の番組を視聴者が選択するのを可能にする電子番組ガイド部が供給される。

Description

【０００１】
（発明の属する技術分野）
本発明は、テレビ番組または他の内容のための推薦装置のような推薦装置に関する。本発明は、特に、ユーザーの現在の気分に基づいてテレビ番組または他の内容の推薦のような推薦を行う方法および装置の関する。
【０００２】
（従来の技術および発明が解決しようとする課題）
個人に対して利用可能・入手可能なマスメディアの数は、指数関数的なペースで増加している。テレビ視聴者が利用可能なチャンネルの数が増加するにつれて、また、そのようなチャンネルで利用可能な番組内容の多様性が増加するにつれて、テレビ視聴者が興味を持つテレビ番組を識別することがますます困難になってきている。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分析することによって、興味のあるテレビ番組を識別した。一般的に、そのような印刷されたテレビ番組ガイドは、時間、日付、チャンネル、タイトルによって利用可能なテレビ番組を表にするグリッドを含んでいた。テレビ番組の数が増加するにつれて、そのような印刷されたガイドを使用して効果的に望ましいテレビ番組を識別することはますます困難になってきている。
【０００３】
最近では、テレビ番組ガイドは電子フォーマットで入手可能になっており、これは、しばしば電子番組ガイド（ＥＰＧｓ）と呼ばれる。印刷されたテレビ番組ガイドと同様に、ＥＰＧｓは、時間、日付、チャンネル、タイトルを使用して利用可能なテレビ番組を表にするグリッドを含んでいる。しかしながら、いくつかのＥＰＧｓは、テレビ視聴者が、個人の好みに従って、利用可能なテレビ番組の分類または検索を行うことを可能にする。さらに、ＥＰＧｓは、利用可能なテレビ番組のスクリーン上での表示を可能にする。
【０００４】
ＥＰＧｓは、従来の印刷されたガイドよりも効率的に、視聴者が、望ましい番組を識別することを可能にする一方、ＥＰＧｓでは、多くの制限をこうむる。もしこの制限が克服されたならば、視聴者が望ましい番組を識別する能力が、高められる。例えば、多くの視聴者が、アクション物のまたはスポーツ番組のような番組のある分野に対して特定の好みまたは反感を持つ。このように、特定の視聴者が興味を持ちそうな推薦された番組のセットを得るために、視聴者の好みがＥＰＧｓに適用される。
【０００５】
このように、テレビ番組を推薦するための多くのツールが、提案されている。例えば、カリフォルニア、サニーベイルのＴｉｖｏ社から商業的に入手可能なＴｉｖｏ（登録商標）システムは、視聴者が、「親指アップと親指ダウン」特徴を使用して番組・ショーを評価し、視聴者の好むまたは好まない番組を示すことを可能にする。この方法で、Ｔｉｖｏシステムは、暗示的に、視聴者が好んだまたは好まなかった以前のテレビ番組から視聴者の好みを得る。その後、Ｔｉｖｏ受信部は、記録された視聴者の好みをＥＰＧのような受信された番組データと比較して、各視聴者に合わせられた推薦を行う。
【０００６】
暗示的テレビ番組推薦装置は、目立たない（ｎｏｎ−ｏｂｔｒｕｓｉｖｅ）方法で、視聴者の視聴歴から得られる情報に基づいてテレビ番組推薦を発生させる。他方、明示的な（ｅｘｐｌｉｃｉｔ）テレビ番組推薦装置は、タイトルや、ジャンルや、俳優や、チャンネルや、日にち／時間のような番組の属性に関する視聴者の好みについて視聴者に明確に質問をして視聴者プロファイルを得て推薦を発生させる。
【０００７】
そのようなテレビ番組推薦装置は、所定の視聴者が興味を持ちそうな番組を識別する一方、そのようなテレビ番組推薦装置では、多くの制限をこうむる。もしこのような制限が克服されるならば、発生させられる番組推薦の質を向上させることできる。例えば、テレビ番組推薦を発生させる従来のツールは、視聴者プロファイルとテレビ番組推薦スコアを発生させる場合、一般的に、個人の視聴歴を考慮する。このように、識別された番組は、視聴者の現在の興味や気分に対して修正がされていない。それゆえ、視聴者の現在の気分に反応するテレビ番組推薦を発生させる方法および装置の必要性が存在する。
【０００８】
（課題を解決するための手段）
一般的に、ユーザーの現在の気分に基づいて、推薦システムにおいて、ユーザープロファイルを発生させる方法および装置が開示される。このように、本発明は、様々な気分に従ってユーザーの好みを知り、その後、ユーザーの好みに合わせられた推薦を発生させるためにそのような気分に基づいた好みを使用する。
【０００９】
本発明は、顔の表情のような音声情報や映像情報を処理することによってユーザーの気分を探知する。一旦気分が探知されたのならば、所定の期間に関連した振る舞いを視聴者の現在の気分に関連させることができる。１つの実施形態では。本発明は、電子番組ガイド部を供給する。この電子番組ガイド部によって、視聴者の現在の気分に基づいて、視聴者が魅力的と思えそうな１つまたはそれ以上の番組を視聴者が選択することを可能にする。
【００１０】
本発明のより完全な理解と本発明のさらなる特徴と利点は、以下の詳細な説明と図面によって得られるだろう。
【００１１】
（発明の実施の形態）
図１は、本発明にしたがったテレビ番組推薦装置１００を示している。図１に示されるように、テレビ番組推薦装置１００は、１人またはそれ以上の視聴者１４０が興味を持つ番組を識別するために電子番組ガイド部（ＥＰＧ）１３０において各番組を評価する。例えば、よく知られたスクリーン上での表示技術を使用して、セットトップ端末／テレビ１６０によって、１セットの推薦された番組が視聴者１４０に与えられる。本発明は、本明細書において、テレビ番組推薦を背景にして例示的に示されるが、本発明は、過去の視聴・視聴歴や過去の購買・購買歴などのような過去の振る舞いに基づく自動的に発生させられるどんな推薦にも適用可能である。
本発明の１つの特徴によると、テレビ番組推薦装置１００は、視聴者の習慣的な視聴の振る舞いと視聴者の現在の気分（ｍｏｏｄ）に基づいて、ユーザープロファイル３００を発生させる。このユーザープロファイルは、後で図３Ａと３Ｃに関連させて説明される。従来の推薦装置は、視聴者のプロファイルを発生させるときに、一般的に、視聴者の視聴歴を考慮する。一方、本発明は、視聴者の好みを複数階級の課題（ｍｕｌｔｉ−ｃｌａｓｓ　ｐｒｏｂｌｅｍ）として扱い、各視聴期間を視聴者の１つまたはそれ以上の気分に関連させる。このように、本発明は、様々な気分に従って視聴者の好みを知り、そのような気分に基づいた視聴の好みを使用して番組推薦を発生させる。この方法によって、視聴者の現時点の気分に基づいて、視聴者が魅力的だと思えそうな１つまたはそれ以上の番組を視聴者が選択できるようにする電子番組ガイド部が供給される。
【００１２】
図１に示されるように、テレビ番組推薦装置１００は、視聴者１４０に焦点が合わせられる１つまたはそれ以上の音声／映像捕獲装置１５０−１から１５０−Ｎ（以下において、集合的に音声／映像捕獲装置１５０と呼ぶ）を含む。音声／映像捕獲装置１５０は、映像情報を捕獲するパンチルトズーム（ｐａｎ−ｔｉｌｔ−ｚｏｏｍ（ＰＴＺ）カメラまたは音声情報を捕獲するマイクロフォンアレイまたはその両方を含んでよい。音声／映像捕獲装置１５０によって発生させられた音声または映像またはその両方は、１つまたはそれ以上のあらかじめ定義された視聴者の気分を認識するために、図４と図５に関連させて後で説明される方法でテレビ番組推薦装置１００によって処理される。下で説明されるように、視聴者の顔を分析して、例えば、視聴者が、ハッピーな状態が悲しい状態かを探知するために、顔の表情処理技術が使用されてよい。さらに、視聴者に発生させられた音を分析して、視聴者の現在の気分を示してよい、例えば、視聴者が笑っていることまたは泣いていることを探知するために、音声処理技術が使用されてよい。例えば、プロファイル情報が記録された時に、または、推薦が発生させられようとしている時、またはこの両方の時に、視聴者の気分が探知されてよい。
【００１３】
図１に示されるように、テレビ番組推薦装置１００は、番組データベース２００と、１つまたはそれ以上の視聴者プロファイル３００と、気分探知／プロファイル更新処理部４００と、気分に基づく推薦処理部５００を含む。各部は、それぞれ、以下で図２から５に関連させて詳しく説明される。一般的に、番組データベース２００は、所定の期間において利用可能・入手可能な各番組に関する情報を記録する。図３Ａに示されている１つの例示的な視聴者プロファイル３００は、視聴者が好んだまたは嫌った１セットの番組から典型的に得られた暗示的な（ｉｍｐｌｉｃｉｔ）視聴者プロファイルである。図３Ｃに示されている別の例示的な視聴者プロファイル３００’は、図３Ｂに示される例示的な視聴者の視聴歴３６０に基づいて、決定ツリー推薦装置によって発生させられる。
視聴者の現在の気分を探知し、そのような気分の時の視聴者の好みを知るために、気分探知／プロファイル更新処理部４００は、音声／映像捕獲装置１５０によって発生させられた映像または静止画像またはその両方を処理する。気分に基づく推薦処理部５００は、気分探知／プロファイル更新処理部４００によって発生させられた気分に基づいた視聴の好みを使用して、得られた視聴者の現在の気分に基づいて、番組推薦を発生させる。
【００１４】
テレビ番組推薦装置１００は、中央処理装置（ＣＰＵ）のようなプロセッサとＲＡＭやＲＯＭのようなメモリを有するパーソナルコンピュータやワークステーションのようなコンピュータ装置として構成されてよい。さらに、テレビ番組推薦装置１００は、カリフォルニア、サニーベイル（Ｓｕｎｎｙｖａｌｅ）のＴｉｖｏ社（Ｔｉｖｏ，Ｉｎｃ．）から商業的に入手可能なＴｉｖｏ（登録商標）システムのようなテレビ番組推薦装置として構成してよい。また、テレビ番組推薦装置１００は、出願日が１９９９年１２月１７日であり発明の名称が「決定ツリーを使用してテレビ番組を推薦する方法と装置」である米国特許出願第０９／４６６，４０６号（社内管理番号７００７７２）や、出願日が２０００年２月４日であり発明の名称が「ベイズの定理（Ｂａｙｅｓｉａｎ）のテレビショー推薦」である米国特許出願第０９／４９８，２７１号（社内管理番号７００６９０）や、出願日が２０００年７月２７日であり発明の名称が「スリーウェイ（ｔｈｒｅｅ　ｗａｙ）マスメディア推薦方法およびシステム」である米国特許出願第０９／６２７，１３９号（社内管理番号７００９１３）などに記載されたテレビ番組推薦装置として構成されてよい。また、本発明の特徴や機能を実行するために、テレビ番組推薦装置１００は、上記のテレビ番組推薦装置の組み合わせや修正したものとして構成されてよい。
【００１５】
図２は、所定の期間において利用可能な各番組に関する情報を記録した番組データベース２００から得られるサンプルテーブルである。図２に示されたように、番組データベース２００は、所定の番組に関連した記録２０５から２２０のような複数の記録を含んでいる。各番組に関して、範囲２４０と２４５において、番組データベース２００は、日付／時間と番組に関連したチャンネルを示している。さらに、範囲２５０、２５５、２７０において、それぞれ、各番組に関するタイトルと、ジャンルと、俳優が示されている。番組の長さや説明のような追加的なよく知られた特徴（図示せず）が、番組データベース２００に含まれてもよい。
【００１６】
図３Ａは、例示的な明確である視聴者プロファイル３００を示すテーブルである。図３に示されているように、暗示的な視聴者プロファイル３００は、複数の記録３０５から３１３を含んでいる。各記録は、異なる番組の特徴に関連している。縦列３３０に示された各特徴に関して、暗示的な視聴者プロファイル３００は、範囲３３５から３４５において対応する肯定カウントを与え、範囲３５０において対応する否定カウントを与える。本発明の１つの特徴によると、肯定カウントは、テレビ番組推薦装置１００に探知された各々の他との区別を示す気分に関して与えられる。様々な肯定カウントは、対応する気分でいる間に、視聴者が各特徴を持つ番組を見た回数を示している。否定カウントは、視聴者が各特徴を持つ番組を見なかった回数を示す。各肯定番組と各否定番組の例（即ち、見られた番組と見られなかった番組）に関して、多数の番組特徴が、ユーザープロファイル３００において分類されている。例えば、所定の視聴者が、ハッピー気分で午後遅くチャンネル２で１０回、所定のスポーツ番組を見た場合、暗示的な視聴者プロファイル３００におけるこれらの特徴に関連した肯定カウント（ハッピー）が範囲３４５において１０だけ増加させられ、否定カウントはゼロである。暗示的な視聴プロファイル３００は、ユーザーの視聴歴に基づいているので、プロファイル３００に含まれるデータは、視聴歴が増加するにしたがって、常に更新される。代わりに、暗示的な視聴者プロファイル３００は、例えば、視聴者の人口統計学に基づいて視聴者のために選択された属の・総括的なまたは予め決定・定義されたプロファイルに基づいていてよい。
【００１７】
図３Ｂは、決定ツリーテレビ推薦装置によって保持されている例示的な視聴歴を示すテーブルである。図３Ｂに示されているように、視聴歴３６０は、それぞれが異なる番組に関連した複数の記録３６１から３６９を含んでいる。さらに、各番組に関して、視聴歴３６０は、範囲３７０から３７９における様々な番組特徴を確認・認識・識別する。範囲３７０から３７９における値は、一般的に、電子番組ガイド部１３０から得られてよい。なお、電子番組ガイド部１３０が所定の番組に関して所定の特徴を特定しない場合、“？”を使用して値・データが視聴歴３６０において特定される。
【００１８】
図３Ｃは、図３Ｂに示された視聴歴３６０に基づいて決定ツリーテレビ推薦装置によって発生させられた例示的な視聴者プロファイル３００’を示すテーブルである。図３Ｃに示すように、決定ツリー視聴者プロファイル３００’は、視聴者の好みを特定する異なる方式・規定（ｒｕｌｅ）にそれぞれ関連した複数の記録３８１から３８４を含んでいる。さらに、縦列３９０に認識されている各規定に関して、視聴者プロファイル３００’は、範囲３９１の規定に関連した条件と範囲３９２における対応する推薦を確認する。
決定ツリー推薦システムにおける視聴者プロファイルの発生のより詳しい説明に関しては、例えば、本明細書に組み込まれた出願日が１９９９年１２月１７日であり発明の名称が「決定ツリーを使用してテレビ番組を推薦する方法および装置」である米国特許出願第０９／４６６，４０６（社内管理番号７００７７２）を参照。
【００１９】
図４は、例示的な気分探知／プロファイル更新処理（部）４００を説明するフローチャートである。番組の終了や新たな番組チャンネルの選択のような視聴者プロファイルの更新を引き起こす事象が起こったかどうかを決定するために、図４に示すように、気分探知／プロファイル更新処理部４００は、最初に、ステップ４１０の間、テストを実行する。ステップ４１０において、視聴者プロファイルの更新を引き起こす事象が起こっていないと決定された場合、そのような事象が探知されるまで、番組制御はステップ４１０に戻る。
【００２０】
しかしながら、ステップ４１０において視聴者プロファイル３００の更新を引き起こす事象が起こったと決定された場合、視聴者１４０の現時点の気分が、顔の表情分析技術を使用して、ステップ４２０において、探知される。このような顔の表情分析技術は、例えば、アバナシャンパン（Ｕｒｂａｎａ−Ｃｈａｍｐａｉｇｎ）のイリノイ大学での博士論文である「人間対コンピュータインターフェースへの適用での連続的映像からの顔分析」（１９９９年）や、コロラド、フォートコリンズ、コンピュータ映像およびパターン認識に関する国際会議会報のＶｏｌ．１、５９２−９７のアントニオ　コルメナル（Ａｎｔｏｎｉｏ　Ｃｏｌｍｅｎａｒｅｚ）らの「埋め込まれた顔と顔の表情認識のための見込みに基づくフレームワーク（Ａ　Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ　ｆｒａｍｅｗｏｒｋ　ｆｏｒ　Ｅｍｂｅｄｄｅｄ　Ｆａｃｅ　ａｎｄ　Ｆａｃｉａｌ　Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）」（１９９９年）などがあり、これらは、ここに組み込まれた。例えば、本発明の譲受人に譲渡された出願日が２０００年１１月３日であり発明の名称が「双方向スタートポロジー隠しマルコフモデルを使用する顔の表情強度評価」でありここに組み込まれた米国特許出願第０９／７０５，６６６号（社内管理番号７０１２５３）に記載された技術に従って、顔の表情強度が、得られてよい。一般的に、顔の表情分析は、音声／映像捕獲装置１５０に含まれるカメラの視野の範囲における視聴者の顔を探知し、スマイルやしかめっ面のような視聴者１４０に示されている特定の顔の表情を認識する。顔の表情は、視聴者１４０の現時点の気分を得るのに使用される。
【００２１】
ステップ４２５において、テレビ番組推薦装置１００が、ベイズの定理の推薦装置であるかまたは決定ツリー（ＤＴ）推薦装置であるかを決定するために、テストを実行する。ステップ４２５においてテレビ番組推薦装置１００がベイズの定理の推薦装置であると決定された場合、視聴者１４０の現時点の気分に対応する肯定カウントが、ステップ４３０において、現在の番組に関連した番組特徴に関して、視聴者プロファイル３００において、更新される。さらに、ステップ４３０において、否定カウントが、見られなかった１つまたはそれ以上のランダムに選択された番組に関して、視聴者プロファイル３００において、選択的に更新される。
【００２２】
しかしながら、ステップ４２５において、テレビ番組推薦装置１００が、決定ツリー（ＤＴ）推薦装置であると決定された場合、現在の気分に関連した規定のみを認識・識別するために、視聴者プロファイル３００’の規定が、ステップ４５０において、選別される。その後、現在の番組が満足する規定を識別するために、（選別後の）残っている規定がさらに処理される。その後、現在の番組が、ステップ４７０において次のように識別された規定に加えられる。
新たなスコア＝現在のスコア＋［（１つの新たな番組）／（規定が扱う総番組）］×（示された強度）
ここで、強度は、ハッピー気分に関しては７の値を持ち、悲しい気分に関しては１の値を持ち、中間の気分に関しては３の値を持つ。代わりに、ステップ４７０において、図３Ｃの視聴者プロファイル３００’を、見られた番組を視聴歴３６０に加えてプロファイル３００’を再構成することによって、更新することが可能である。これの後に、番組制御が終了する。
【００２３】
図５は、本発明の原理を実施する気分に基づく推薦処理部５００を説明するフローチャートである。気分に基づく推薦処理部５００は、気分探知／プロファイル更新部４００によって発生させられた気分に基づく視聴好みを使用して得られた視聴者の現在の気分に基づいて番組推薦を発生させる。
【００２４】
図５に示されるように、気分に基づく推薦処理（部）５００は、最初に、ステップ５１０において、興味のある所定の期間に関して、電子番組ガイドを得る。その後、適切な視聴者プロファイル３００が、ステップ５１５において、その視聴者に関して得られる。その後、気分に基づく推薦処理部５００は、気分探知／プロファイル更新部４００に関する上述した方法と同じ方法で、音声／映像捕獲装置１５０を使用して、ステップ５２０において、視聴者の現在の気分を得る。
【００２５】
テレビ番組推薦装置１００がベイズの定理の推薦装置であるか決定ツリー（ＤＴ）推薦装置であるかを決定するために、ステップ５２５において、テストが実行される。ステップ５２５でテレビ番組推薦装置１００が、ベイズの定理の推薦装置であると決定された場合、ステップ５３０において、現在の気分だけに関して、特徴カウントを使用して、推薦スコアが各番組に関して計算される。
【００２６】
しかしながら、ステップ５２５においてテレビ番組推薦装置１００が決定ツリー（ＤＴ）推薦装置であると決定された場合、その後、現在の気分に関連した規定のみを識別するために、ステップ５４０において、視聴者プロファイル３００’の規定が選別される。この後、ステップ５５０において、（選別後の）残っている規定が興味のある期間におけるすべての番組に適用される。プロファイル３００’の並べられたリストにおける最初の満足させられる規定に対応するスコアが、プロファイル３００’の範囲３９２から（に基づいて）各番組に関して得られる。
【００２７】
最後に、番組制御が終了する前に、ステップ５７０において、各番組に関する計算された推薦スコアが、ユーザーに提示される。
【００２８】
ここで説明された実施形態とその変形は、本発明の原理の単なる例示的なものであり。様々な修正・変更が本発明の範囲と概念から逸脱せずに当業者によって実施可能であることが理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【図１】
本発明に従ったテレビ番組推薦装置を示している。
【図２】
図１の番組データベースから得られるサンプルテーブルである。
【図３Ａ】
図１の暗示的視聴者プロファイルのベイズの定理の実施から得られたサンプルテーブルである。
【図３Ｂ】
決定ツリー（ＤＴ）推薦装置に使用される視聴歴から得られるサンプルテーブルである。
【図３Ｃ】
図３Ｂの視聴歴から決定ツリー（ＤＴ）推薦装置によって発生させられた視聴者プロファイルから得られるサンプルテーブルである。
【図４】
本発明の原理を実施する例示的な気分探知／プロファイル更新処理を説明するフローチャートである。
【図５】
本発明の原理を実施する例示的な気分に基づく推薦処理を説明するフローチャートである。

Claims (16)

1. １つまたはそれ以上の項目を推薦する方法であって：
   利用可能な項目のリストを得るステップ；
   ユーザーの現在の気分を決定するステップ；および
   上記現在の気分に基づいて、上記利用可能な項目の内の少なくとも１つに関して推薦スコアを発生させるステップ；
   を含むことを特徴とする方法。
2. 上記現在の気分が、顔の表情処理技術を使用して決定されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 上記現在の気分が、音声処理技術および／または映像処理技術を使用して決定されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
4. 上記現在の気分は、上記ユーザーに問うことによって決定されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
5. 上記１つまたはそれ以上の項目は、番組または内容または製品であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
6. ユーザーの好みを示すユーザープロファイルを発生させる方法であって：
   上記ユーザーによって選択される１つまたはそれ以上の項目をモニターするステップ；
   上記選択において、ユーザーの現在の気分を決定するステップ；および
   上記プロファイルに上記項目の選択と一緒に上記現在の気分の表示を記録するステップ；
   を含むことを特徴とする方法。
7. 上記ユーザープロファイルが、番組内容推薦装置に関連させられることを特徴とする請求項６に記載の方法。
8. 上記項目選択の表示を記録する上記ステップが、上記項目と上記現在の気分に関連した１つまたはそれ以上の肯定特徴カウントを増加させるステップを含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
9. 上記現在の気分が、上記ユーザーに問うことによって決定されることを特徴とする請求項６に記載の方法。
10. 上記１つまたはそれ以上の項目が、番組または内容または製作品であることを特徴とする請求項６に記載の方法。
11. １つまたはそれ以上の項目を推薦するシステムであって：
    コンピュータ読み取り可能コードを記憶するメモリ；および
    上記メモリに動作的に接続されるプロセッサであり、当該プロセッサが、利用可能な項目のリストを得て、ユーザーの現在の気分を決定し、上記現在の気分に基づいて上記利用可能な項目の内の少なくとも１つに関して推薦スコアを発生させるように構成されるところの上記プロセッサ；
    を含むことを特徴とするシステム。
12. 上記現在の気分が、音声処理技術および／または映像処理技術を使用して決定されることを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
13. 上記現在の気分が、上記ユーザーに問うことによって決定されることを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
14. ユーザーの好みを示すユーザープロファイルを発生させるシステムであって：
    コンピュータ読み取り可能コードを記憶するメモリ；および
    上記メモリに動作的に接続されたプロセッサであり、当該プロセッサが、上記ユーザーによって選択される１つまたはそれ以上の項目をモニターし、上記選択においてユーザーの現在の気分を決定し、上記プロファイルに上記項目選択と一緒に上記現在の気分の表示を記録するように構成されるところの上記プロセッサ；
    を含むことを特徴とするシステム。
15. 上記プロセッサが、上記項目と上記現在の気分に関連した１つまたはそれ以上の肯定特徴カウントを増加させるように構成されることを特徴とする請求項１４に記載のシステム。
16. 上記１つまたはそれ以上の項目が、番組または内容または製品であることを特徴とする請求項１４に記載のシステム。

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