JP2004515143A - 推薦システムでの聴覚若しくは身振りのフィードバックを獲得するための方法及び装置 - Google Patents

推薦システムでの聴覚若しくは身振りのフィードバックを獲得するための方法及び装置 Download PDF

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Abstract

ユーザによって提供される聴覚若しくは身振りのフィードバック情報に基づいて与えられたユーザにおける推薦システムでのユーザプロファイルを更新するための方法及び装置が開示された。聴覚若しくは身振りのフィードバックは、音声若しくはビデオ処理技術又は前述に列記の両者で検出され、例えば、聴覚若しくは身振りの命令若しくはユーザの好みの強度を示唆している顔の表情を含んでいる。聴覚若しくは身振りのフィードバックは、明示的であるか若しくは暗示的である。一旦、所定の挙動的なフィードバックが確証されると、本発明は適切な手法で対応するユーザプロファイルを更新する。

Description

【０００１】
発明の分野
本発明は、テレビ番組若しくは他の内容におけるレコメンダーなどの推薦システムに関し、より詳細には、ユーザから得られた聴覚若しくは身振りのフィードバックに基づいた推薦システムなどの一つ以上のプロファイルを更新するための方法及び装置に関する。
【０００２】
発明の背景
個人で入手可能なメディア・オプションの数は指数関数的な速度で増加している。例えば、テレビ視聴者に入手可能なチャンネルの数が、そのようなチャンネルで入手可能なプログラム内容の多様性と共に増加するように、それはテレビ視聴者にとって興味のあるテレビ番組を見分けるためにますます挑戦している。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見分けた。典型的には、そのような印刷されたテレビ番組ガイドは、日時、チャンネル及び題名によって入手可能なテレビ番組を列記しているグリッドを含んでいた。テレビ番組の数が増大するにつれて、そのような印刷されたガイドを用いて希望のテレビ番組を効果的に見分けることが困難となってきている。
【０００３】
より最近では、テレビ番組ガイドは、しばしば電子番組ガイド（ＥＰＧｓ）と呼ばれる、電子フォーマットで入手可能になった。印刷されたテレビ番組ガイドと同様に、ＥＰＧｓは日時、チャンネル及び題名によって入手可能なテレビ番組を列記しているグリッドを含んでいる。しかしながら、数多のＥＰＧｓは、テレビ視聴者が個人的な好みに従って入手可能なテレビ番組を選別するか探索することを可能にする。加えて、ＥＰＧｓは、入手可能なテレビ番組の画面上の表現を可能にする。
【０００４】
ＥＰＧｓが従来の印刷されたガイドよりも、より効果的に、視聴者の希望の番組を見極めることを可能にする一方で、視聴者は多くの制限に苦しみ、それを克服する場合、視聴者が望ましい番組を見分けるという能力をさらに高める。例えば、アクション番組やスポーツ番組のように、多くの視聴者は特定の好み、若しくは先入観をあるカテゴリーの番組に対して有している。このように、特定の視聴者に興味のあるかもしれない推薦番組のセットが得られるように、視聴者の好みはＥＰＧに適用することができる。
【０００５】
このように、多くのツールは、テレビ番組を推薦するために提案されるか、若しくは示唆される。例えば、Ｔｉｖｏ（登録商標）システムは、カリフォルニア州、サニービルのＴｉｖｏ，Ｉｎｃ．，から市販されており、それは、視聴者が“賛成及び反対”の特質を用いてテレビ番組ショーを格付け評価することを可能にし、それにより視聴者が好きな番組、嫌いな番組をそれぞれ示唆する。この手法において、Ｔｉｖｏシステムは、視聴者が好きだったか若しくは好きでなかった前のテレビ番組から暗示的に視聴者の好みを引き出す。その後、Ｔｉｖｏレシーバーは、推薦を各視聴者に適合するために、ＥＰＧのような受信番組データと記録された視聴者の好みをマッチさせる。
【０００６】
暗示的なテレビ番組レコメンダーは、突出していない手法で、視聴者の視聴履歴に由来した情報に基づいたテレビ番組の推薦を生成する。一方で、視聴者のプロファイルを引き出し、かつ推薦を生成するために、明示的なテレビ番組レコメンダーは、題名、ジャンル、役者、チャンネル、日時などの番組の特徴に対する視聴者らの好みについて明示的に視聴者に質問する。
【０００７】
かかるテレビ番組レコメンダーが与えられた視聴者の興味ある番組を見分ける一方で、多くの制限に悩まされ、それを克服する場合は、生成される番組推薦の質をさらに改良する。例えば、その後、ユーザーの見る好みを引き出すために使用されるＴｉｖｏシステムは、与えられて見られた番組が好かれたか嫌われたかどうかの視聴者からの明示的な表示を得る。“賛成”若しくは“反対”指標を用いることでＴｉｖｏシステムは、与えられて見られた番組が好かれたか嫌われたかどうか示すためにユーザの肯定的な行動に依存する。
【０００８】
与えられて見られた番組が好かれたか嫌われたかどうかをユーザが肯定的に示さなければ、Ｔｉｖｏシステムはユーザがその見られたプログラムが好きではなかったと仮定するだろう。このように、Ｔｉｖｏシステムは、見るセッションに関連した、見る好みの情報に関する誤りの仮定を作るかもしれない。加えて、Ｔｉｖｏシステムは、典型的には、容易にアクセス可能でないかもしれないし、若しくは便利でないかもしれない、遠隔制御か若しくはセットされたトップのターミナルを使用して、“賛成”若しくは“反対”指標を入力することをユーザに要求する。
【０００９】
したがって、ユーザからフィードバックを得るための装置及び方法に存在する必要は、ユーザの挙動に基づき与えられたユーザの好むか好まない、ある特定の内容であるかを決定するか若しくは暗示する。一層の必要はリアルタイムで示された内容物に対する視聴者の反応の評価のために及び示された内容が視聴者の好きか嫌いかを引き出すために方法及び装置に存在する。さらなる別の必要は、ユーザの好みの強度を示すためにユーザを許容する。推薦システムにおける方法及び装置に存在する。最後に、必要は、特定の装置を用いて手動のエントリーを要求するよりも音声若しくはビデオ情報又はその両者からユーザの見る好みを引き出す、示された内容物に対する視聴者の反応の評価における方法及び装置に存在する。
【００１０】
発明の概要
一般的に、方法及び装置は、ユーザによって提供される聴覚若しくは身振りのフィードバック情報に基づいて与えられるユーザのための推薦システムでのユーザプロファイルの更新のために示される。一つ以上の音声／視覚捕獲装置は、聴覚若しくは身振りのフィードバックを検出するためにユーザに集中される。聴覚若しくは身振りのフィードバックは、“所定の挙動的なフィードバック”として集合的に呼ばれる、例えば、所定の（ｉ）聴覚の命令、（ｉｉ）身振りの命令、（ｉｉｉ）顔の表情、若しくは（ｉｖ）前述の組み合わせを含んでいる。
【００１１】
一般的に、所定の挙動的なフィードバックは、与えられたプログラム若しくはプログラムの特質における好みなどの、ユーザの好みの強さを示唆するスコアを提供する。加えて、フィードバックは、所定の聴覚若しくは身振りの命令などを明示できるか、若しくは、顔の表情から読み取ったり若しくは使用者の好みの他の挙動を示唆する情報などのユーザの好み（好き若しくは好まない）を暗示できる。一旦所定の挙動的なフィードバックが認識されると、本発明は、適切な手法において、対応するユーザプロファイルを更新する。
【００１２】
本発明のさらなる特質及び利点と同様に、本発明のより完璧な理解は、下記の詳細な記載及び図に関して得られるであろう。
【００１３】
詳細な記載
図１は本発明と一致するテレビ番組レコメンダー１００を例示する。図１に示されるように、テレビ番組レコメンダー１００は、一人以上の視聴者１４０に対して興味ある番組を見分けるために電子番組ガイド（ＥＰＧ）１３０の各番組を評価する。推薦された番組のセットは、セット−トップターミナル／テレビ１６０を用いて、例えば、周知のスクリーン上に表現する技術を用いて、視聴者１４０に対して表現される。本発明がここにテレビ番組の推薦の内容を例示する一方で、本発明は、視聴履歴若しくは購買履歴などのユーザの挙動評価に基づく任意の自動的に生成された推薦に適用することができる。
【００１４】
本発明の一つの特性によると、テレビ番組レコメンダー１００は、視聴者が与えられた番組を好むか好まないかを視聴者１４０からの聴覚若しくは身振りののフィードバックに基づいて決定する。視聴者１４０からの聴覚若しくは身振りのフィードバックは、（ｉ）視聴者が好むか好まないかを示唆している所定の聴覚若しくは身振りの命令などを明示できる（及び任意に、視聴者が好むか好まないかの番組の範囲）か、若しくは（ｉｉ）視聴者が好むか嫌いな番組であるかを一般的に示唆する顔の表情から引き出せるかもしれない情報などを暗示できる。与えられた番組は視聴者１４０によって現在見られている番組であるか、若しくはクエリーか調査でテレビ番組レコメンダーによって明白にされた番組若しくは番組の特質でありえる。
【００１５】
この手法において、ユーザは入力機能としての遠隔制御若しくはセット−トップターミナルの使用から抑制されないため、本発明はユーザにとって視聴者が好む番組なのかそれとも好まない番組なのかを示唆することが可能な柔軟な機能を提供する。加えて、テレビ番組レコメンダー１００は、視聴者の挙動の評価により、視聴者が与えられて見た番組を好んだか嫌ったかを確証でき、視聴者が番組を見たからといって視聴者が好んだ番組であることを単に仮定することはできない。
【００１６】
図１で見られるように、テレビ番組レコメンダー１００は、視聴者１４０に集中する一つ以上の音声／映像捕獲装置１５０−１から１５０−Ｎ（これより後に、集合的に音声／映像捕獲装置１５０と呼ぶ）を含んでいる。音声／映像捕獲装置１５０は、例えば、ビデオ情報を捕獲するためのパンチルトズーム（ＰＴＺ）カメラ若しくは音声情報を捕獲するためのマイクのアレイ若しくは前述の両者を含むかもしれない。
【００１７】
音声／映像捕獲装置１５０により生成される音声若しくはビデオ画像（若しくは両者）は、視聴者１４０から一つ以上の所定の（ｉ）聴覚の命令、（ｉｉ）身振りの命令、（ｉｉｉ）顔の表情、若しくは（ｉｖ）前述の組み合わせを認識するために図４と共に下記に記載の手法のテレビ番組レコメンダー１００によって処理される（これより後、“所定の挙動的なフィードバックとして集合的に呼ばれる”）。
【００１８】
一旦、所定の挙動的なフィードバックが認識されると、テレビ番組レコメンダー１００は、図３Ａ及び３Ｃと共に下記に議論されて、適切な手法で一つ以上の視聴者プロファイル３００を更新する。検出される視聴者が供給する聴覚若しくは身振りのフィードバックは、視聴者が好んだか若しくは嫌った番組若しくは番組の特質の強さを示唆するスコアに対応することができる。加えて、検出される聴覚若しくは身振りのフィードバックは、対応する視聴者のプロファイル３００を更新するためにテレビ番組レコメンダー１００によって使用される。
【００１９】
図１に示されるように、テレビ番組レコメンダー１００は、番組データベース２００、一つ以上の視聴者プロファイル３００、及び聴覚若しくは身振りのフィードバック解析処理４００を含み、各々は図２から図４のそれぞれと共にさらに下記で議論される。一般的に、番組データベース２００は、与えられる時間の感覚で利用可能な各番組における情報を記録する。図３Ａで示される、一つの例示的な視聴者プロファイル３００は、視聴者が与えられた各番組特性を見たかどうかを示している、“大嫌い”と“大好き”との間の様々な興味のあるレベルに写像される、数の規模で各番組特性の格付けを提供する、視聴者の調査から一般的に生成される明示的な視聴者プロファイルである。図３Ｃで示される別の典型的な視聴者プロファイル３００は、図３Ｂで示される典型的な視聴履歴３６０に基づいてデシジョンツリーレコメンダーにより生成される。本発明は、検出された聴覚若しくは身振りのフィードバック情報で視聴者プロファイル３００に記録された調査反応情報が補われることを可能にする。
【００２０】
聴覚若しくは身振りのフィードバック分析処理４００は、所定の聴覚若しくは身振りのフィードバックを認識するために音声／映像捕獲装置１５０にて生成される音声若しくはビデオ画像（若しくは両者）を解析する。一旦、所定の聴覚若しくは身振りのフィードバックが認識されると、聴覚若しくは身振りのフィードバック分析処理４００は適切な手法で視聴者プロファイルを更新する。
【００２１】
テレビ番組レコメンダー１００は、中央処理ユニット（ＣＰＵ）などのプロセッサー１２０並びにＲＡＭ及び／若しくはＲＯＭなどのメモリ１１０を含むパーソナルコンピューター若しくはワークステーションなどの任意のコンピューター装置として具体化されるかもしれない。加えて、テレビ番組レコメンダー１００は、カリフォルニア州、サニービルのＴｉｖｏ，Ｉｎｃ．，から市販されて入手可能なＴｉｖｏシステムなどや、若しくは本発明の特性及び機能を実行するここでの修正のような１９９９年１２月１７日に出願された“Ｍｅｔｈｏｄ　ａｎｄ　Ａｐｐａｒａｔｕｓ　ｆｏｒ　Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｉｎｇ　Ｔｅｌｅｖｉｓｉｏｎ　Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ　Ｕｓｉｎｇ　Ｄｅｃｉｓｉｏｎ　Ｔｒｅｅｓ”という題名の米国特許出願番号０９／４６６４０６（事件整理番号７００７７２）、２０００年２月４日に出願された“Ｂａｙｅｓｉａｎ　ＴＶ　Ｓｈｏｗ　Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｒ”　という題名の米国特許出願番号０９／４９８２７１（事件整理番号７００６９０）、及び２０００年７月２７日に出願された“Ｔｈｒｅｅ−Ｗａｙ　Ｍｅｄｉａ　Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ　Ｍｅｔｈｏｄ　ａｎｄ　Ｓｙｓｔｅｍ”　という題名の米国特許出願番号０９／６２７１３９（事件整理番号７００９１３）において記載されるテレビ番組レコメンダー又は前述に列記の任意の組み合わせが任意の利用可能なテレビ番組レコメンダーとして具体化されるかもしれない。
【００２２】
図２は、与えられた時間の間隔で利用可能な各番組において情報を記録する図１の番組データベース２００からのサンプル表である。図２に示されるように、番組データベース２００は、各々が与えられた番組と関連する、記録２０５から２２０などの複数の記録を含んでいる。各番組において、番組データベース２００は分野２４０及び２４５のそれぞれで番組と関連する日時及びチャンネルを示唆している。加えて、各番組の題名、ジャンル及び役者は分野２５０、２５５及び２７０でそれぞれ認識される。番組の持続期間、及び詳細内容などの、追加的な周知の特性（示されていない）はまた、番組データベース２００に含むことができる。
【００２３】
図３Ａは、ベイジアンテレビレコメンダーにより活用されるかもしれない典型的な明示の視聴者プロファイル３００を例証している表である。図３Ａに示されるように、明示的な視聴者プロファイル３００は、各々が異なる番組特質と関連する、複数の記録３０５乃至３１３を含んでいる。加えて、カラム３４０に記載の各特質において、視聴者プロファイル３００は、対応する特質において視聴者の興味の相対的なレベルを示唆している、カラム３５０に数字的な表現を提供する。下記で示されるように、図３Ａに記載された実例となる明示的な視聴者プロファイル３００において、１（“大嫌い”）乃至７（“大好き”）間の数の規模が活用される。例えば、図３Ａに記載された明示的な視聴者プロファイル３００は、ユーザが特に、午後の遅い時間帯の番組と同様に、スポーツチャンネルの番組を楽しむことを示唆している数的な表現を有している。
【００２４】
典型的な実施態様において、明示的な視聴者プロファイル３００での数的な表現は、下記などの強度の規模を含んでいる：
【００２５】
【表１】
Figure 2004515143
図３Ｂは、デシジョンツリーテレビレコメンダーにより維持される典型的な視聴履歴３６０を例証する表である。図３Ｂに示されているように、視聴履歴３６０は、各々が異なる番組と関連する複数の記録３６１乃至３６９を含んでいる。加えて、各番組において、視聴履歴３６０は分野３７０乃至３７９での様々な番組の特質を認識する。分野３７０乃至３７９に記載された値は、電子番組ガイド１３０から一般的に獲得されるかもしれない。電子番組ガイド１３０が与えられた番組における与えられた特質を明示しない場合、値は“？”を用いて視聴履歴３６０に明示されることを注意する。
【００２６】
図３Ｃは、図３Ｂで記載された視聴履歴３６０からのデシジョンツリーテレビレコメンダーにより生成されるかもしれない典型的な視聴者プロファイル３００´を例証する表である。図３Ｃに示されているように、デシジョンツリー視聴者プロファイル３００´は、各々が異なるルールを明示している視聴者の好みと関連する複数の記録３８１乃至３８４を含んでいる。加えて、各ルールが確認されたカラム３９０において、視聴者プロファイル３００´は分野３９１のルールと関連する状態及び分野３９２に対応する推薦を確認する。
【００２７】
デシジョンツリー推薦システムでの視聴者プロファイルの生成のより詳細な議論においては、例えば、上記で参考文献に組み込まれている、１９９９年１２月１７日に出願された“Ｍｅｔｈｏｄ　ａｎｄ　Ａｐｐａｒａｔｕｓ　ｆｏｒ　Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｉｎｇ　Ｔｅｌｅｖｉｓｉｏｎ　Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ　Ｕｓｉｎｇ　Ｄｅｃｉｓｉｏｎ　Ｔｒｅｅｓ”という題名の米国特許出願番号０９／４６６４０６（事件整理番号７００７７２）を参照すること。
【００２８】
図４は、典型的な聴覚若しくは身振りのフィードバック分析処理４００を記載しているフローチャートである。例えば、聴覚若しくは身振りのフィードバック分析処理４００は、見られた番組の終了のような所定の出来事の発生、新規なチャンネルの選択若しくは所定の聴覚若しくは身振りのフィードバック命令の検出に基づく段階４１０の間に開始されるかもしれない。
【００２９】
このように、試験は、所定の出来事が処理４００を開始するために発生する場合に決定する段階４１０の間に実行される。聴覚若しくは身振りのフィードバック分析処理４００の例証的な実施において、所定の出来事は、例えば、見られた番組の終了に対応するか若しくは新規なチャンネルの選択などのシステムの開始であるか、又は、例えば、聴覚若しくは身振りのフィードバック情報の対応する自発的な準備などのユーザの開始であるかもしれない。ユーザが始めた聴覚若しくは身振りのフィードバック挙動は、特定の番組が好かれたか嫌われたユーザがシステム１００に対して示唆するように肯定的かもしれないこと、若しくはユーザの顔の表情により特定の番組が好かれたか若しくは嫌われたことを引き出すシステムなどのように消極的かもしれないことはさらに注目される。
【００３０】
所定の開始の出来事が起こらない段階４１０の間に決定される場合、番組の制御は段階４１０に所定の出来事が起こるようになるまで戻る。しかしながら、所定の開始の出来事が起こる段階４１０の間で決定される場合、さらなる試験は検出された所定の出来事が見た番組の終了と一致するか、若しくは新規な番組の選択であるかを決定するために段階４２０の間に実行される。換言すると、段階４２０の間の典型的な試験の実施は、所定の出来事がシステムの開始であるか若しくはユーザの開始であるかを決定する。
【００３１】
検出された所定の出来事が見た番組の終了と一致するか、若しくは新規な番組の選択（若しくは他のシステムが開始する出来事）である段階４２０の間に決定する場合、ユーザは、段階４３０にちょうど見られた番組について必要なフィードバックのために質問される。例えば、質問はちょうど見終わった番組を見る率、若しくは見た番組と関連する特異的な番組の特質を尋ねるかもしれない。その後、聴覚若しくは身振りのフィードバック分析処理４００は、段階４４０からのユーザの聴覚若しくは身振りのフィードバック反応を受取る。
【００３２】
しかしながら、検出された所定の出来事が見た番組の終了と一致しないか、若しくは新規な番組の選択（若しくは他のシステムが開始する出来事）である段階４２０の間に決定する場合、検出された所定の出来事はユーザが開始するフィードバックの出来事であるべきである。
【００３３】
システムが開始する聴覚若しくは身振りのフィードバック若しくはユーザが開始する聴覚若しくは身振りのフィードバックは、示された番組（若しくは番組の特質）のユーザの好き若しくは嫌いの強度を示唆している数字的表現に聴覚若しくは身振りのフィードバックを置きかえるための段階４５０の間に処理される。その後、視聴者プロファイル３００は、下記に記載の方法で、番組の制御が停止する前に、ユーザの好き若しくは嫌いの強度を示唆している数的な表現を伴う段階４６０の間に更新される。
【００３４】
すでに示したように、聴覚若しくは身振りのフィードバックは、（ｉ）聴覚の命令、（ｉｉ）身振りの命令、（ｉｉｉ）顔の表情、若しくは（ｉｖ）前述に列記の組み合わせを含んでいる。聴覚若しくは身振りのフィードバック分析処理４００によって処理される聴覚の命令は、例えば、１（“大嫌い”）と７（“大好き”）の間の実例となる数の規模へ各々写像される、クラップ（ホイッスルかノッキング）のような多くの音声を含むことができる。さらなる変化において、聴覚の命令は１（“大嫌い”）と７（“大好き”）の間の実例となる数の規模へ対応する話し言葉（若しくは対応する数）を認識することを含んでいる。
【００３５】
同様にして、身振りの命令は、１（“大嫌い”）と７（“大好き”）の間の実例となる数の規模へ各々写像される、指を上げる、手若しくは腕の様々な位置、若しくは様々な形態に対する上下位置のユーザの指の数の調節などの身振りの動作の数を含んでいる。さらなる変化において、身振りの命令は、表示１６０に表現される１（“大嫌い”）と７（“大好き”）の間の実例となる数の規模のリストからの選択を指摘するユーザを認識することを含むことができる。
【００３６】
ユーザの顔の表情はまた、与えられた番組を視聴者が好むか好まないかを引き出すために処理され得る。例えば、番組を見ている間のユーザの肯定的若しくは否定的な顔の表情は、一般的に、視聴者が番組を好きか若しくは嫌いかを示唆する。さらなる変化において、顔の表情の強度は決定可能で、顔の表情の変化する度合いは１（“大嫌い”）と７（“大好き”）の間の実例となる数の規模に写像され得る。例えば、顔の表情は、各々がここに参照として組み入れられている、“Ｆａｃｉａｌ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　ｆｒｏｍ　Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ　Ｖｉｄｅｏ　ｗｉｔｈ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｔｏ　Ｈｕｍａｎ−Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ”Ｐｈ．Ｄ．Ｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎ、Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｉｌｌｉｎｏｉｓ　ａｔ　Ｕｒｂａｎａ−Ｃｈａｍｐａｉｇｎ（１９９９）；若しくはＡｎｔｏｎｉｏ　Ｃｏｌｉｍｅｎａｒｅｚ等の“Ａ　Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ　Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ　ｆｏｒ　Ｅｍｂｅｄｄｅｄ　Ｆａｃｅ　ａｎｄ　Ｆａｃｉａｌ　Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ”Ｐｒｏｃ．　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｃｏｎｆ．　ｏｎ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｖｉｓｉｏｎ　ａｎｄ　Ｐａｔｔｅｒｎ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，　Ｖｏｌ．Ｉ，　５９２−９７，　Ｆｏｒｔ　Ｃｏｌｌｉｎｓ，　Ｃｏｌｏｒａｄｏ　（１９９９）に記載の技術と一致して獲得されるかもしれない。例えば、顔の表情の強度は、本発明の譲受人に譲渡されて、ここに参考文献として組み込まれている、２０００年１１月３日に出願した“Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｆａｃｉａｌ　Ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ　Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ　Ｕｓｉｎｇ　ａ　Ｂｉ−Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ　Ｓｔａｒ　Ｔｏｐｏｌｏｇｙ　Ｈｉｄｄｅｎ　Ｍａｒｋｏｖ　Ｍｏｄｅｌ”という題名の米国特許出願番号０９／７０５６６６（事件整理番号７０１２５３）に記載の技術と一致して獲得されるかもしれない。
【００３７】
すでに示唆したように、視聴者プロファイル３００若しくは３００´は、ユーザの好き嫌いの強度を示唆している数的な表現を伴う聴覚若しくは身振りのフィードバック処理４００の段階４６０の間に更新される。より詳細には、例えば、図３Ａの明示的な視聴者プロファイル３００は、ユーザの好き嫌いの強度を示唆している新規に獲得された数的な表現を伴う過去に記録された値を置き換える事によって更新され得る。代替として、過去に記録された値は、所定の時間ウィンドウ上の移動平均で置き換えできるか、若しくはより最近のスコアにより高いウェイトを帰する、平均スキームの使用で置き換えできる。デシジョンツリーの実施において、図３Ｃの視聴者プロファイル３００´は、見た番組を視聴履歴に３６０に追加すること及びプロファイル３００´の再構築によって更新できる。代替として、ユーザの好き嫌いの強度は、新規の番組により満足された各ルールを確証することによって及び下記の手法で対応するルールのスコアを調節することによって視聴者プロファイル３００´に直接的に加えることができる。
【００３８】
【数１】
Figure 2004515143
明示的なベイジアンレコメンダーシステムにおいて、明示的な視聴者のプロファイル（示されていない）は、あたかも視聴者が番組を見て、肯定的な特徴を増すことを数えるかのように、ユーザからの積極的なフィードバックを処理することで更新され得る。同様に、あたかも視聴者が番組を見ないで、消極的な特徴を増すことを数えるかのように、ユーザからの消極的なフィードバックを処理することができる。
【００３９】
示されている実施態様及び変化は本発明の原理を単に例証し、様々な修正は本発明の範囲及び趣旨を逸脱しない限り当業者によって実施されることは理解できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】
本発明と一致するテレビ番組レコメンダーを例示する。
【図２】
図１の番組データベースからのサンプル表を例示する。
【図３Ａ】
図１の視聴者プロファイルのベイジアン実施からのサンプル表を例示する。
【図３Ｂ】
デシジョンツリー（ＤＴ）レコメンダーにより使用される視聴履歴のサンプル表を例示する。
【図３Ｃ】
図３Ｂの視聴履歴のデシジョンツリー（ＤＴ）レコメンダーにより生成される視聴者のプロファイルのサンプル表を例示する。
【図４】
本発明の原理を具体化する、典型的な聴覚若しくは身振りのフィードバック分析プロセスを記載しているフローチャートである。

Claims (11)

  1. ユーザプロファイルを更新する方法であって、
    ユーザの好みを示唆している前記ユーザプロファイルの獲得段階と；
    前記ユーザの好みを示唆している所定の挙動的なフィードバックを確認するために前記ユーザに集中する少なくとも一つの音声若しくはビデオ情報の分析段階と；及び
    前記所定の挙動的なフィードバックに基づく前記ユーザプロファイルの更新段階、
    からなる方法。
  2. 前記ユーザプロファイルが番組内容レコメンダーと関連することを特徴とする請求項１に記載の方法。
  3. 前記所定の挙動的なフィードバックが聴覚の命令を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  4. 前記聴覚の命令が、前記ユーザの前記好みの強度に対応する数の規模に各々が写像された多くの音声の一つを含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
  5. 前記所定の挙動的なフィードバックが身振りの命令を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  6. 前記身振りの命令が、前記ユーザの前記好みの強度に対応する数の規模に各々が写像された多くの身振りの行動の一つを含むことを特徴とする請求項５に記載の方法。
  7. 前記身振りの命令が、表示に表現される１（“大嫌い”）及び７（“大好き”）間の実例となる数の規模のリストからの選択に対する指摘を含むことを特徴とする請求項５に記載の方法。
  8. 前記所定の挙動的なフィードバックが前記ユーザの顔の表情からの前記ユーザの好みを引き出すことを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  9. 前記ユーザからフィードバック情報を要求する段階からさらになることを特徴とする請求項１に記載の方法。
  10. ユーザプロファイルを更新するシステムであって、
    コンピューターの読み取り可能なコード及び前記ユーザプロファイルを記憶するためのメモリと；並びに
    前記メモリ機能的に接続しているプロセッサーであり、該プロセッサーは
    ユーザの好みを示唆している前記ユーザプロファイルの獲得と；
    前記ユーザの好みを示唆している所定の挙動的なフィードバックを確認するために前記ユーザに集中する少なくとも一つの音声若しくはビデオ情報の分析と；及び
    前記所定の挙動的なフィードバックに基づく前記ユーザプロファイルの更新、するために形態化されるプロセッサー、
    からなることを特徴とするシステム。
  11. 組み込まれたコンピューター読み取り可能なコード手段を有するコンピューター読み取り可能媒体であって、該コンピューター読み取り可能な番組コード手段が、
    ユーザの見る好みを示唆しているユーザプロファイルを獲得するための段階と；
    前記ユーザの見る好みを示唆している所定の挙動的なフィードバックを確認するために前記ユーザに集中する少なくとも一つの音声若しくはビデオ情報の分析段階と；及び
    前記所定の挙動的なフィードバックに基づく前記視聴者プロファイルの更新段階、
    からなることを特徴とするコンピューター読み取り可能媒体。
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