JP2004527991A - エキスパートモデル推奨方法及びシステム - Google Patents
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Abstract
Description
[発明の背景]
1.発明の技術分野
本発明は、電子プログラムガイドを利用したメディアユーザによる多数のメディアコンテンツの選択の(例えば、テレビ番組、チャットルーム、オンデマンド映像メディアファイル、音声など)管理を支援するシステムに関する。本発明は、より詳細には、ユーザに選択肢を提示し、その提案に基づき行動する(例えば、ユーザのための番組録画)「知能」を有するシステムに関する。
2.従来技術の説明
テレビ視聴者が利用可能なチャンネル数が、そのようなチャンネルにおいて利用可能な番組コンテンツの多様化により増加するに従い、テレビ視聴者が興味を持てるテレビ番組を特定することがますます困難になっている。従来より、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興味のあるテレビ番組を見つけていた。典型的には、そのような印刷されたテレビ番組ガイドは、時間、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の格子状のリストを含む。テレビの番組数が増えるに従い、そのような印刷されたガイドを使って所望のテレビ番組を効率的に見つける能力は実際的ではなくなっている。
【0002】
より最近では、テレビ番組ガイドは電子フォーマットで利用可能になっており、それはしばしば電子番組ガイド(EPG)と呼ばれる。印刷されたテレビ番組ガイドと同様に、EPGは、時間、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リストした格子状のものから構成される。しかしながら、EPGでは、テレビ視聴者はパーソナル化された選好に従い、利用可能なテレビ番組の並び替えや検索が可能である。さらに、EPGでは、利用可能なテレビ番組の画面上での表示が可能である。
【0003】
従来の印刷されたガイドと比較して、EPGは視聴者が所望の番組をより効率的に見つけることを可能にするが、視聴者には多くの制限が課され、もしそれらが解消されれば所望の番組を特定する視聴者の能力をさらに向上させることができるであろう。例えば、多くの視聴者は、アクション系の番組やスポーツ番組のような特定の番組カテゴリに対する好みを持っている。従って、特定の視聴者が興味を持っている推奨番組群を取得できるよう視聴者の選好がEPGに適用される。
【0004】
テレビ番組推奨プログラムの設計における究極的な目的は、番組の最善の分類を行うことである。この課題により、ベイズ分類モジュールや決定木分類モジュールのような様々な分類モジュールの開発が進められてきた。ベイズ分類モジュールはパラメータに基づくものであり、そのため番組について多くの仮定が必要である。決定木分類モジュールでは、データが疎な場合、多数のディスジョイント(disjoint)なルールを生成する膨大な計算を要する傾向がある。本発明は、従来の番組推奨分類モジュールのこのような問題を解決するものである。
[発明の概要]
本発明は、従来技術に関する問題点を解消するエキスパートモデル推奨方法及びシステムに関する。本発明の様々な特徴は、新規かつ非自明であり、様々な効果を提供する。ここでカバーされる本発明の本質は添付されるクレームを参照することによってのみ決定されうるが、ここで開示される実施例の特徴が以下で簡潔に説明される。
【0005】
本発明の1つの形態は、複数の番組の推奨を生成する方法である。第1に、番組に対応するレコードが受け取られる。第2に、この番組に対応するプログラミングカテゴリが特定される。最後に、このプログラムの推奨が、プログラミングカテゴリに関する分類モジュールから生成される。
【0006】
本発明の第2の形態は、複数の番組の推奨を生成するコンピュータシステムである。本コンピュータシステムは、番組レコードモジュールと分類モジュールから構成される。番組に対応するレコードの受信に応答して、番組レコードモジュールはその番組に対応するプログラミングを特定するよう動作可能である。分類モジュールは、それがこのプログラミングカテゴリに関連している場合、その番組の推奨を生成するよう動作可能である。
【0007】
本発明の第3の形態は、複数の番組の推奨を生成するコンピュータ読み出し可能な媒体のコンピュータプログラムプロダクツである。本コンピュータプログラムプロダクツは複数のコンピュータ読み出し可能なコードから構成される。プログラムに対応するレコードを受け取るコンピュータ読み出し可能なコード。その番組に対応するプログラミングカテゴリを特定するコンピュータ読み出し可能なコード。その番組の推奨をそれに関連する分類器から生成するコンピュータ読み出し可能なコード。
【0008】
本発明のこれらの形態や他の形態、特徴及び効果は、添付された図面を参照しながら以下で与えられる好適な実施例の詳細な説明によりさらに明らかになるであろう。しかしながら、以下の詳細な説明及び図面は本発明を制限するものでなく、単なる例示であり、本発明の範囲は添付されたクレーム及びそれと均等なものにより定義される。
【0009】
図1は、ユーザ11のための自動番組推奨システム10を示す。システム10は、従来タイプのテレビ20の形式での表示装置と、コンピュータ30から構成される。コンピュータ30は、テレビ20に内蔵されてもよいし、図示されるようにテレビ20と別々にセットされてもよい。
【0010】
図示された実施例では、サーバ16から番組スケジュールデータ(例えば、電子番組ガイド)を受信するため、コンピュータ30が設置されている。コンピュータ30は、サーバ16から他のシステム10のユーザに関するフィードバックプロファイルデータ、インプリシットな(implicit)プロファイルデータ及び/またはイクスプリシットな(explicit)プロファイルデータをオプショナルに受信することができる。さらに、コンピュータ30は、チューナー12(例えば、ケーブルチューナーや衛星チューナー)から番組スケジュールデータを含む映像信号を受信するため設置されている。コンピュータ30にはまた、ユーザ11がリモートコントロール15を介し視聴番組を選ぶことができるよう赤外線ポート32が備えられる。例えば、ユーザ11はリモートコントロール15を利用して、テレビ20に表示される電子番組ガイドから所望の選択肢をハイライトすることができる。コンピュータ30はデータベース13にアクセスして、更新された番組スケジュールデータを受信することができる。このアクセスは、インターネットサービスプロバイダに接続可能な電話線や他の適当なデータ接続により行われる。コンピュータ30にはさらに、番組スケジュールデータ、ユーザ11のプロファイルデータ及び他のシステム10のユーザのプロファイルデータを、ディスク14のような取り外し可能な記憶媒体を介しアップロードするためのディスクドライブ31が備えられている。
【0011】
コンピュータ30は、構造化された入力を受け取り、規定されたルールに従いこの入力を処理し、処理結果を出力できる任意の形態として構成される。これにより、当業者が思いつくようなテレビ20の表示制御が可能となる。従って、コンピュータ30は、デジタル回路、アナログ回路またはその両方から構成されてもよい。またコンピュータ30は、プログラム可能なマシーン、専用マシーンまたはプログラム可能かつ専用ハードウェアの組み合わせとして構成されてもよい。
【0012】
図2は、コンピュータ30の一実施例を示す。図示された実施例では、コンピュータ30は、ソリッドステートメモリ34に接続された中央演算処理ユニット(CPU)33を備える。CPU33は、インテル系マイクロプロセッサ、モトローラ系マイクロプロセッサあるいは任意のタイプの市販のマイクロプロセッサから構成されうる。メモリ34は、番組レコードモジュール35、決定木分類モジュール36及びベイズ分類モジュール37に対応したコンピュータ読み出し可能なコードを含むよう電子的、磁気的、光学的あるいは化学的に変更可能なコンピュータ読み出し可能な媒体(例えば、読み出し専用メモリ、消去可能な読み出し専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、コンパクトディスク、フロッピー(登録商標)ディスク、ハードディスクドライブ及び他の既知の形態)である。さらに、メモリ34は、ユーザ11(図1)の視聴者プロファイルデータベース35と番組レコードの視聴履歴データベース39を保持する。メモリ34の中のコンピュータ読み出し可能なコードを実現するために、コンピュータ30はさらに、任意の制御クロック、インタフェース、信号調節器、フィルタ、アナログーデジタル(A/D)変換器、デジタルーアナログ(D/A)変換器、通信ポート、当業者が思いつくような他のタイプのオペレータを備えることが可能である。
【0013】
コンピュータ30の他の実施例では、番組レコードモジュール35、決定木分類モジュール36及び/またはベイズ分類モジュールが、例えば、特定用途向け集積回路(ASIC)のようなデジタル回路、アナログ回路、あるいはその両方により部分的または完全に実現されうる。
【0014】
決定木分類モジュール36は、例えば、1999年12月17日出願の米国特許出願第09/466406号「決定木を利用したテレビ番組推奨方法及びシステム(Method And Apparatus For Recommending Television Programming Using Decision Trees)」において開示される決定木のような確立されている概念学習理論に基づく推奨を提供する多数の従来技術によるプログラムの1つである。
【0015】
ベイズ分類モジュール37は、例えば、2001年6月6日出願の米国特許出願第09/875403号「適応型TVプログラム推奨装置(Adaptive TV Program Recommender」において開示されるベイズ分類器のような確率計算を提供する多数の従来技術によるプログラムの1つである。
【0016】
コンピュータ30の他の実施例では、メモリ33は、本出願と同時に出願された米国特許出願第09/875403号「最近傍推奨方法及びシステム(Nearest Neighbor Recommendation Method and System)」において開示される1つ以上の最近傍分類モジュールのような追加的分類モジュールを保存することができる。しかしながら、コンピュータ30の他の実施例では、決定木分類モジュール36及び/またはベイズ分類モジュール37はコンピュータ30から省略可能である。
【0017】
EPGのような番組スケジュールデータからの番組レコード17の受信に応答して、CPU33は番組レコードモジュール35及び決定木分類モジュール36の実行、あるいは番組レコードモジュール35及びベイズ分類モジュール37の実行を制御し、それによって番組推奨ルーチン40や50が実現される。
【0018】
図3Aはルーチン40を示している。図示された実施例では、ルーチン40のステップS42で、モジュール35は番組レコード17により示されるプログラミングカテゴリを特定する。ステップS42の一実施例では、番組レコード17は、対応する番組をプログラミングカテゴリに配分するための指標となるショータグ(show tag)を備える。以下の表1は、ショータグと関連するプログラミングカテゴリのリストを例示している。
【0019】
【表1】
ステップS42の第2の実施例では、番組レコード17は、対応する番組をプログラミングカテゴリに配分するための指標として複数のキーフィールドを備えている。以下の表2は、番組レコード17の可能なキーフィールドのリストを例示している。
【0020】
【表2】
プログラミングカテゴリは、番組レコード17の中のキーフィールド及び/またはキーフィールドの中のデータに基づき特定可能である。例えば、夜2時間の番組を示すキーフィールド$air_time、アクション番組を示すキーフィールド$genre、さらに$actors、$directors、$producers及び$writersのキーフィールドを含む番組レコード17は、映画番組として特定される。また例えば、午前1時間の番組を示すキーフィールド$air_time、ニュース番組を示すキーフィールド$genre、さらにキーフィールド$hostsを含む番組レコード17は、ニュース/トークショー/公開討論番組として特定される。
【0021】
ルーチン40のステップS44で、モジュール35はステップS42で特定されたプログラミングカテゴリに関連する(すなわち、推奨を提供するよう訓練された)分類モジュールを特定する。以下の表3は、プログラミングカテゴリと関連する分類モジュールのリストを例示している。
【0022】
【表3】
ルーチン40のステップS46で、番組レコード17は、ステップS44で特定された分類モジュールにより処理され、その番組の番組レコード17に対応する番組推奨18を生成する。その後、番組推奨18は従来通りテレビ20に表示される。
【0023】
ルーチン40は、ステップS46の終了とともに終えられる。ルーチン40は分類リソースの最適化に関し効果的であるということは当業者には理解されるであろう。
【0024】
図3Aはルーチン50を示している。図示された実施例において、ルーチン50のステップS52で、モジュール35は番組レコード17がプログラミングカテゴリを示しているかどうか確認する。ステップS52の一実施例では、モジュール35は、番組レコード17がルーチン40のステップS42に関連して述べられたプログラミングカテゴリを示すショータグを含んでいるかどうか確認する。ステップS52の他の実施例では、モジュール35は、番組レコード17がルーチン40のステップS42に関連して述べられたプログラミングカテゴリを示すキーフィールドを含んでいるかどうか確認する。
【0025】
ステップS52で番組レコード17はプログラミングカテゴリを示しているとモジュール35が判断すると、モジュール35は引き続きルーチン50のステップS54とS56に進む。ステップS54はルーチン40のステップS44と類似し、ステップS56はルーチン40のステップS46に類似する。ステップS56の終了とともにルーチン50は終えられる。
【0026】
ステップS52で番組レコード17がプログラミングカテゴリを示していないとモジュール35が判断すると、モジュール35は引き続きルーチン50のステップS58とS60に進む。ステップS58で、決定木分類モジュール36とベイズ分類モジュール37はそれぞれ番組レコード17の番組推奨を生成し、モジュール35はその推奨をランク付けする。ステップS60で、モジュール35は最も高くランク付けされた推奨を番組推奨18として利用する。ステップS60の終了とともにルーチン50は終えられる。ルーチン50は分類リソースの最適化に関し効果的であるということは当業者には理解されるであろう。
【0027】
本発明は前述の実施例の詳細に限定されるものでなく、その意図や本質的属性から逸脱することなく他の特定の形態により実現されるということは、当業者には理解されるであろう。従って、本実施例はそのすべての点において、例示的かつ非限定的なものとみなされる。本発明の範囲は前述の説明よりも添付されたクレームにより示される。このクレームに均等なものの目的と範囲に入るすべての変更は本発明に含まれることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【0028】
【図1】図1は、本発明による自動推奨システムの一実施例の説明図である。
【図2】図2は、本発明による図1のシステムのコントローラの一実施例のブロック図である。
【図3A】図3Aは、本発明の第1実施例による番組推奨ルーチンのフローチャートである。
【図3B】図3Bは、本発明の第2実施例による番組推奨ルーチンのフローチャートである。
Claims (12)
- 番組の1つ以上の推奨を生成する方法であって:
前記番組に対応するレコードを受け取るステップ;及び
前記番組が複数のプログラミングカテゴリの第1プログラミングカテゴリに対応していることを前記レコードが示している場合、前記番組の第1推奨を前記第1プログラミングカテゴリに関連する第1分類モジュールから生成するステップ;
からなることを特徴とする方法。 - 請求項1記載の方法であって、さらに、前記番組が前記複数のプログラミングカテゴリの第2プログラミングカテゴリに対応していることを前記レコードが示している場合、前記番組の第2推奨を前記第2プログラミングカテゴリに関連する第2分類モジュールから生成するステップを備えることを特徴とする方法。
- 請求項2記載の方法であって、さらに、前記番組が前記複数のプログラミングカテゴリの1つに割り当てられていることを前記レコードが示していない場合、前記第1推奨と前記第2推奨をそれぞれ前記第1分類モジュールと前記第2分類モジュールから同時に生成するステップを備えることを特徴とする方法。
- 請求項3記載の方法であって、さらに:
前記第1推奨と前記第2推奨をランク付けするステップ;
前記第1推奨が最も高くランク付けされている場合、前記第1推奨を利用するステップ;及び
前記第2推奨が最も高くランク付けされている場合、前記第2推奨を利用するステップ;
を備えることを特徴とする方法。 - 複数の番組の推奨を生成するコンピュータシステムであって:
第1番組に対応する第1レコードの受信に応答して、複数のプログラミングカテゴリの前記第1番組に対応する第1プログラミングカテゴリを特定するよう動作可能な番組レコードモジュール;及び
前記第1プログラミングカテゴリに関連し、前記番組レコードモジュールが前記第1プログラミングカテゴリを前記第1番組に対応していると特定すると、前記第1番組の第1推奨を生成するよう動作可能な第1分類モジュール;
からなることを特徴とするコンピュータシステム。 - 請求項5記載のコンピュータシステムであって、前記番組レコードモジュールはさらに、第2番組に対応する第2レコードの受信に応答して、前記第2番組に対応する前記第1プログラミングカテゴリを特定するよう動作可能であり、前記第1分類モジュールはさらに、前記番組レコードモジュールが前記第1プログラミングカテゴリを前記第2番組に対応するものと特定すると、前記第2番組の第2推奨を生成するよう動作可能であることを特徴とするコンピュータシステム。
- 請求項5記載のコンピュータシステムであって、さらに、前記複数のプログラミングカテゴリの第2プログラミングカテゴリに関連する第2分類モジュールを備えることを特徴とするコンピュータシステム。
- 請求項7記載のコンピュータシステムであって、前記番組レコードモジュールはさらに、前記第1番組の受信に応答して、前記第1番組に対応する前記第2プログラミングカテゴリを特定するよう動作可能であり、前記第2分類モジュールは、前記番組レコードモジュールが前記第2プログラミングカテゴリを前記第1番組に対応するものとして特定すると、前記第1番組の第2推奨を生成するよう動作可能であることを特徴とするコンピュータシステム。
- 請求項7記載のコンピュータシステムであって、前記番組レコードモジュールはさらに、前記第2レコードの受信に応答して、第2番組に対応する前記第2プログラミングカテゴリを特定するよう動作可能であり、前記第2分類モジュールは、前記番組レコードモジュールが前記第2プログラミングカテゴリを前記第2番組に対応するものと特定すると、前記第2番組の第2推奨を生成するよう動作可能であることを特徴とするコンピュータシステム。
- 請求項8記載のコンピュータシステムであって、前記第1分類モジュールはさらに、前記番組レコードモジュールが前記複数のプログラミングカテゴリの何れも前記第1番組に対応するものとして特定できない場合、前記第1番組の前記第1推奨を生成するよう動作可能であり、前記第2分類モジュールはさらに、前記番組レコードモジュールが前記複数のプログラミングカテゴリの何れも前記第1番組に対応するものとして特定できない場合、前記第1番組の第2推奨を生成するよう動作可能であることを特徴とするコンピュータシステム。
- 請求項10記載のコンピュータシステムであって、前記番組レコードモジュールはさらに、前記第1推奨と前記第2推奨をランク付けするよう動作可能であり、前記番組レコードモジュールはさらに、前記第1推奨が最も高くランク付けされている場合、前記第1推奨を利用するよう動作可能であり、前記番組レコードモジュールはさらに、前記第2推奨が最も高くランク付けされている場合、前記第2推奨を利用するよう動作可能であることを特徴とするコンピュータシステム。
- 請求項5乃至11の何れか1項記載のシステムとして機能するよう実行されるとき、プログラム可能な装置を可能にするコンピュータプログラムプロダクツ。
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