JP2011257804A - 番組推薦装置及び番組推薦プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】所定のSNSにおいて自身のページを保有しており、推薦希望ユーザを当該ページの情報とともに登録する登録部10と、登録されているページの情報に基づいて所定のSNSにより管理されているページを閲覧し、推薦希望ユーザが発言を追従しているユーザの発言を所定の方法で解析する解析部11と、解析結果に基づいて、推薦希望ユーザが発言を追従しているユーザの中から、影響力を有するユーザを関連ユーザとして特定し、当該関連ユーザが視聴していた放送番組を推定する番組推定部12と、推定された放送番組の特徴から推薦番組を決定する推薦番組決定部13と、決定された推薦番組の情報を推薦希望ユーザが保有するページに送信する送信部14を備える。
【選択図】図1
Description
番組推薦装置1は、図1に示すように、番組推薦システムSにおいて、ネットワーク100を介して、複数台のユーザ端末200と、所定のソーシャルネットワーキングサービスにより管理されているWebサーバ300と、電子番組情報(EPG、Electronic Program Guide)を有するEPGサーバ400に接続されている。EPGには、全放送番組の放送時間情報や出演者情報や番組概要情報等が含まれている。
登録部10は、所定のソーシャルネットワーキングサービス(SNS、Social Networking Service)において自身のページを保有しており、放送番組の推薦を希望するユーザ(以下、推薦希望ユーザという。)を当該ページの情報とともに登録する。例えば、登録部10は、図2に示すような登録テーブルを有しており、登録テーブルに推薦希望ユーザのIDと、ユーザ名と、登録されているURLを関連付けて登録する。
図3に示す例では、ユーザU1は、ユーザU2の発言をフォローしており、ユーザU2が「2010/4/4 21:08 今週の商標伝は面白そう#nhk」という発言をした場合、ユーザU1が管理するページの発言領域BにユーザU2のした発言が表示される。
また、番組推薦装置1は、図1に示すように、番組プロファイル作成部15を備える構成であっても良い。
番組プロファイル作成部15は、EPGを形態素解析し、番組内容の特徴を示す番組プロファイルを放送番組ごとに作成する。具体的な番組プロファイルの作成方法については後述する。
推薦番組決定部13は、図4に示すように、関連ユーザの視聴していた放送番組の特徴をEPGから抽出し、各関連ユーザの視聴プロファイルをベクトルで表現する。
つぎに、推薦番組決定部13は、各関連ユーザの視聴プロファイルa、b及びcを加算処理し、推薦希望ユーザUの視聴プロファイルxを作成する。
ここで、番組プロファイルの作成方法と、類似度の算出方法について具体的に説明する。
まず、推薦希望ユーザquの関連ユーザの視聴プロファイルの作成方法について説明する。推薦番組決定部13は、視聴した放送番組のEPGに含まれている番組情報を形態素解析し、特徴的な単語(例えば、出演者名や場所の名称等)の出現頻度と品詞の種別に応じて各語に評価値を付与する。推薦番組決定部13は、形態素解析の結果から、一の関連ユーザqrのプロファイルベクトルQrを作成する。例えば、プロファイルベクトルQrは、(1)式に示すように表すことができる。
このようにして、順次、他の関連ユーザの視聴プロファイルを作成する。
送信部14は、所定のタイミング(少なくとも、放送時間前までに)で、推薦希望ユーザAのページに「特許最前線」を推薦番組として送信する。
例えば、推薦希望ユーザAのページの発言領域Bには、「もうすぐ、NHKで「特許最前線」が始まります。」という発言が表示される。
送信部14は、所定のタイミング(少なくとも、放送時間前までに)で、推薦希望ユーザAのページに、「商標伝」や「意匠の活用」を推薦番組として送信する。
また、番組推定部12は、<推薦方法1>と同様に、解析部11による解析結果に基づいて、発言した時間と発言内容に基づいて、EPGを参照し、関連ユーザが視聴していた一又は複数の放送番組を推定する。このような構成の場合には、推薦番組決定部13は、番組推定部12により推定した一又は複数の放送番組の情報をEPGから抽出し、抽出した一又は複数の放送番組の情報に基づいて、シリーズ番組のみを推薦番組に決定する。
推薦番組決定部13は、関連ユーザの視聴していたシリーズ番組の視聴頻度を算出する。具体的には、推薦番組決定部13は、図6に示すように、定時編成番組やシリーズ番組に対して、各関連ユーザが視聴した頻度を算出し、一定以上の頻度で視聴した番組を特定する。推薦番組決定部13は、図6に示す例では、番組3が一定以上の関連ユーザが高頻度で視聴した番組として、推薦番組に決定する。
また、番組推定部12は、解析部11による解析結果に基づいて、発言した時間と発言内容に基づいて、全放送番組の放送時間情報や出演者情報が含まれているEPGを参照し、関連ユーザが視聴している現在の放送番組を推定する構成であっても良い。このような構成の場合には、推薦番組決定部13は、番組推定部12により推定した放送番組を推薦番組に決定する。
ここで、カリスマユーザの抽出方法について説明する。
番組推定部12は、推薦希望ユーザU1が直接フォローしている全ユーザ(全関連ユーザ)の発言と、これらの全関連ユーザのフォローの状況(フォローされている状況と、フォローをしている状況)を解析し、予め、以下の2つの条件を満たすユーザをカリスマユーザとして抽出しておく。ただし、カリスマユーザを利用しない場合には、本作業は不要となる。
フォローとは、他のユーザをお気に入り登録をすることをいう。ツイッターでは、このお気に入り登録されたユーザの発言は、フォローされているユーザのページにおける発言領域Bに表示されることになる。
番組推定部12は、発言内容を解析し、放送番組に関するハッシュタグが発言に付加されている場合、番組について発言したものとみなす。
つぎに、関連ユーザの決定方法について説明する。
番組推定部12は、推薦希望ユーザU1が他のユーザをフォローしている場合には、フォローしているカリスマユーザのみを関連ユーザとして決定したり、フォローしている非カリスマユーザのうち、一定数以上、放送番組について発言をしているユーザを関連ユーザとして決定する。
番組推薦装置1は、SNSへの書込みから番組の視聴履歴を推定するので、個人情報である視聴履歴を各ユーザから提供してもらわなくても、推薦希望ユーザに対して番組推薦を行うことができる。また、番組推薦装置1は、従来のようなキーワード登録や個人プロファイル設定等も必要ないため、推薦希望ユーザに対して負担をかけることなく番組推薦を行うことができる。
文献:市川裕介「協調フィルタリングを用いたレコメンドサービスの導入事例と課題」社団法人 情報処理学会情報処理、Vol.48,No.9,pp.927−978(2007年9月)
本実施例の番組推薦装置1では、ユーザ同士の関係が明確な所定のSNSを利用することにより、どのユーザの発言(書込み)を利用して番組推薦するかを容易に決定できる。
10 登録部
11 解析部
12 番組推定部
13 推薦番組決定部
14 送信部
15 番組プロファイル作成部
100 ネットワーク
200 ユーザ端末
300 Webサーバ
400 EPGサーバ
S 番組推薦システム
Claims (7)
- 所定のソーシャルネットワーキングサービスにおいて自身のページを保有しており、放送番組の推薦を希望するユーザを当該ページの情報とともに登録する登録部と、
前記登録部に登録されているページの情報に基づいて所定のソーシャルネットワーキングサービスにより管理されているページを閲覧し、前記放送番組の推薦を希望するユーザが発言を追従しているユーザの発言を所定の方法で解析する解析部と、
前記解析部による解析結果に基づいて、前記放送番組の推薦を希望するユーザが発言を追従しているユーザの中から、影響力を有するユーザを関連ユーザとして特定し、当該関連ユーザが視聴していた放送番組を推定する番組推定部と、
前記番組推定部によって推定された放送番組の特徴から推薦番組を決定する推薦番組決定部と、
前記推薦番組決定部によって決定された推薦番組の情報を前記放送番組の推薦を希望するユーザが保有するページに送信する送信部を備える番組推薦装置。 - 全放送番組の放送時間情報、出演者情報及び番組概要情報が含まれている番組表を形態素解析し、番組内容の特徴を示す番組プロファイルを放送番組ごとに作成する番組プロファイル作成部を備え、
前記番組推定部は、前記解析部による解析結果に基づいて、発言した時間と発言内容に基づいて前記番組表を参照し、前記関連ユーザが視聴していた一又は複数の放送番組を推定し、
前記推薦番組決定部は、前記番組推定部により推定した一又は複数の放送番組の情報を前記番組表から抽出し、抽出した一又は複数の放送番組の情報を形態素解析し、解析結果に基づいて、前記関連ユーザが視聴している放送番組の特徴を示す視聴プロファイルを作成し、
前記関連ユーザの視聴プロファイルに基づいて、前記放送番組の推薦を希望するユーザの視聴プロファイルを作成し、
前記放送番組の推薦を希望するユーザの視聴プロファイルと、前記番組プロファイル作成部により作成された放送番組ごとの番組プロファイルを比較し、類似度が高い番組プロファイルに対応する放送番組を推薦番組に決定する請求項1記載の番組推薦装置。 - 前記番組推定部は、前記解析部による解析結果に基づいて、発言した時間と発言内容に基づいて、全放送番組の放送時間情報、出演者情報及び番組概要情報が含まれている番組表を参照し、前記関連ユーザが視聴していた一又は複数の放送番組を推定し、
前記推薦番組決定部は、前記番組推定部により推定した一又は複数の放送番組の情報を前記番組表から抽出し、抽出した一又は複数の放送番組の情報に基づいて、シリーズ番組のみを推薦番組に決定する請求項1記載の番組推薦装置。 - 前記番組推定部は、前記解析部による解析結果に基づいて、発言した時間と発言内容に基づいて、全放送番組の放送時間情報、出演者情報及び番組概要情報が含まれている番組表を参照し、前記関連ユーザが視聴している現在の放送番組を推定し、
前記推薦番組決定部は、前記番組推定部により推定した放送番組を推薦番組に決定する請求項1記載の番組推薦装置。 - 前記解析部は、放送番組であることを示す所定の記号が挿入されている発言を検索し、当該所定の記号が挿入されている発言のみを解析の対象にする請求項1から4のいずれか一項に記載の番組推薦装置。
- 前記番組推定部は、前記解析部による解析結果に基づいて、放送番組に対して一定数以上の発言をしているユーザを抽出し、その中から、一定数以上の他のユーザから発言が追従されているユーザを前記関連ユーザとして特定する請求項1から5のいずれか一項に記載の番組推薦装置。
- 所定のソーシャルネットワーキングサービスにおいて自身のページを保有しており、放送番組の推薦を希望するユーザを当該ページの情報とともに登録する登録部と、
前記登録部に登録されているページの情報に基づいて所定のソーシャルネットワーキングサービスにより管理されているページを閲覧し、前記放送番組の推薦を希望するユーザが発言を追従しているユーザの発言を所定の方法で解析する解析部と、
前記解析部による解析結果に基づいて、前記放送番組の推薦を希望するユーザが発言を追従しているユーザの中から、影響力を有するユーザを関連ユーザとして特定し、当該関連ユーザが視聴していた放送番組を推定する番組推定部と、
前記番組推定部によって推定された放送番組の特徴から推薦番組を決定する推薦番組決定部と、
前記推薦番組決定部によって決定された推薦番組の情報を前記放送番組の推薦を希望するユーザが保有するページに送信する送信部を備えるコンピュータを、番組推薦装置として機能させる番組推薦プログラム。
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