JP2014045264A

JP2014045264A - 推薦番組提示装置およびそのプログラム

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Publication number: JP2014045264A
Application number: JP2012185363A
Authority: JP
Inventors: Hironori Furumiya; 弘智古宮
Original assignee: Nippon Hoso Kyokai NHK; Japan Broadcasting Corp
Current assignee: Japan Broadcasting Corp
Priority date: 2012-08-24
Filing date: 2012-08-24
Publication date: 2014-03-13

Abstract

【課題】視聴者の視聴態様に応じて嗜好に適合した番組推薦を行う。
【解決手段】推薦番組提示装置３０は、期間ごとに、視聴中または視聴済みの番組に対応する番組情報を取り込む番組情報取得部３３０と、期間ごとに、番組情報から単語を抽出し、単語の頻度を表すユーザ指向番組特徴量を生成するプロファイル生成部と、番組推薦の対象となる番組に対応する番組情報における単語の頻度を表す番組特徴量を取り込む番組特徴量取得部３７０と、期間ごとに、ユーザ指向番組特徴量と番組特徴量との類似度を計算する類似度計算部３８０と、期間に応じて、類似度が高い順に番組推薦の対象となる番組の番組識別情報を整列させて、推薦番組情報を生成するプロファイル管理部３１０と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、推薦番組提示装置およびそのプログラムに関する。

番組の提供サービスとして、番組の提供時間があらかじめ決められている放送サービスのみならず、オンデマンドによるネットワーク経由の配信サービスが実施されている。このような提供サービスの拡大に伴い、近年では、視聴者の視聴スタイルが多様化している。
従来、視聴者による放送番組の視聴履歴に基づいて当該視聴者の嗜好を判断し、その嗜好に適合すると判定された番組を推薦する番組推薦技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００９−２１３０６７号公報

人間の嗜好は、期間によって変化する場合があり、また、個人としての嗜好と個人を含む家族等グループとしての嗜好とに差異がある場合もある。よって、視聴番組に反映される嗜好は、視聴時期や視聴状況等の視聴態様に応じて変化すると考えられる。
本発明は、上記事情を考慮してなされたものであり、視聴者の視聴態様に応じて嗜好に適合した番組推薦を行うことができる、推薦番組提示装置およびそのプログラムを提供することを目的とする。

［１］上記の課題を解決するため、本発明の一態様である推薦番組提示装置は、期間ごとに、視聴中または視聴済みの番組に対応する番組情報を取り込む番組情報取得部と、前記期間ごとに、前記番組情報取得部が取り込んだ前記番組情報から単語を抽出し、前記単語の頻度を表す第１の番組特徴量を生成するプロファイル生成部と、番組推薦の対象となる番組に対応する番組情報における単語の頻度を表す第２の番組特徴量を取り込む番組特徴量取得部と、前記期間ごとに、前記プロファイル生成部が生成した前記第１の番組特徴量と前記番組特徴量取得部が取り込んだ前記第２の番組特徴量との類似度を計算する類似度計算部と、期間に応じて、前記類似度計算部が計算した前記類似度が高い順に前記番組推薦の対象となる番組の番組識別情報を整列させて、推薦番組情報を生成する推薦番組情報生成部と、を備えることを特徴とする。
［２］上記［１］記載の推薦番組提示装置において、前記番組情報取得部は、視聴状況に応じた番組情報を取り込む、ことを特徴とする。
［３］上記［１］または［２］いずれか記載の推薦番組提示装置において、前記番組情報取得部は、前記視聴中または前記視聴済みの番組に対応付けられた評価値が閾値を超える番組情報を取り込む、ことを特徴とする。
［４］上記の課題を解決するため、本発明の一態様であるプログラムは、コンピュータを、期間ごとに、視聴中または視聴済みの番組に対応する番組情報を取り込む番組情報取得部と、前記期間ごとに、前記番組情報取得部が取り込んだ前記番組情報から単語を抽出し、前記単語の頻度を表す第１の番組特徴量を生成するプロファイル生成部と、番組推薦の対象となる番組に対応する番組情報における単語の頻度を表す第２の番組特徴量を取り込む番組特徴量取得部と、前記期間ごとに、前記プロファイル生成部が生成した前記第１の番組特徴量と前記番組特徴量取得部が取り込んだ前記第２の番組特徴量との類似度を計算する類似度計算部と、期間に応じて、前記類似度計算部が計算した前記類似度が高い順に前記番組推薦の対象となる番組の番組識別情報を整列させて、推薦番組情報を生成する推薦番組情報生成部と、として機能させる。

本発明によれば、視聴者の視聴態様に応じて嗜好に適合した番組推薦を行うことができる。

本発明の一実施形態である推薦番組提示装置を適用した番組送受信システムの全体構成図である。同実施形態における番組提示装置が生成する視聴履歴情報のデータ構成を示す図である。同実施形態である推薦番組提示装置のプロファイル管理部が管理するユーザプロファイルのデータ構成を示す図である。同実施形態である推薦番組提示装置が実行する番組特徴量の生成処理の手順を示すフローチャートである。同実施形態である推薦番組提示装置が実行するユーザプロファイルの生成処理の手順を示すフローチャートである。同実施形態である推薦番組提示装置が実行する番組推薦処理の手順を示すフローチャートである。

以下、本発明を実施するための形態について、図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本発明の一実施形態である推薦番組提示装置を適用した番組送受信システムの全体構成図である。同図に示すように、番組送受信システムは、番組コンテンツデータの提供側のシステムである番組供給システム１と、視聴者側の装置である番組提示装置２とを含む。実際の番組送受信システムは、通常、多数の番組提示装置２を含むが、本実施形態では、同を簡略化して説明を簡潔にするため、１台の番組提示装置２を図示して説明する。

番組提示装置２は、図示しない表示部および音声出力部を備える。番組提示装置２は、番組供給システム１から番組コンテンツデータを取得し、この番組コンテンツデータから得られる映像を表示部に表示させ、その番組コンテンツデータから得られる音声を音声出力部から出力させる。本実施形態において、番組提示装置２が映像を表示し、音声を出力することを、“番組コンテンツを提示する”という。番組提示装置２は、例えば、ネットワーク対応テレビジョン受像機、コンピュータ装置、携帯電話機やスマートフォン等の携帯端末により実現される。

具体的に、番組提示装置２は、番組コンテンツデータを取得する場合、端末識別情報（番組提示装置識別情報）と番組識別情報とを含む番組要求情報を生成し、この番組要求情報を番組供給システム１に送信する。端末識別情報は、番組提示装置２を識別する情報である。番組識別情報は、取得対象である番組コンテンツデータを識別する情報である。番組提示装置２は、番組要求情報を受信した番組供給システム１がその番組要求情報に基づいてストリーミング配信する番組コンテンツデータを取り込み、この番組コンテンツデータに基づいて番組コンテンツを提示する。

番組提示装置２は、例えば、番組コンテンツの提示が終了した段階（ストリーミングが終了した段階）で、当該番組コンテンツに対する評価判定を視聴者の操作にしたがって受け付ける。この評価判定は、番組コンテンツに対する視聴者の興味や関心の程度を示す情報である。例えば、番組提示装置２は、“興味がある”、“少し興味がある”、“ほとんど興味がない”等の評価基準が表されたボタンを設けたメニューを表示部に表示させる。そして、番組提示装置２は、リモートコントローラ（リモコン装置）、マウス、タッチパネル等の入力装置で所望のボタンを選択させることにより、番組コンテンツに対する評価判定を取得する。

番組提示装置２は、番組コンテンツの提示にしたがって視聴履歴情報を生成する。視聴履歴情報は、例えば、端末識別情報と、提示した番組の番組コンテンツデータを識別する番組識別情報と、その番組コンテンツを提示した日時を示す視聴時間情報と、その番組コンテンツに対する視聴者の評価判定の結果を示す評価値とを含む。視聴履歴情報の具体例については後述する。番組提示装置２は、例えば、推薦番組の取得要求を行うときに、最新の視聴履歴が反映された視聴履歴情報を番組供給システム１に送信する。

また、番組提示装置２は、番組供給システム１が供給する推薦番組情報を取り込む。推薦番組情報は、番組提示装置２が番組供給システム１に供給した視聴履歴情報と期間条件または時間条件とに基づいて番組供給システム１が選定した推薦番組を示す情報である。番組提示装置２は、推薦番組情報に基づいて推薦番組を示す番組推薦ガイドを生成し、この番組推薦ガイドを表示部に表示させる。

図１に示すように、番組供給システム１は、番組コンテンツサーバ１０と、番組情報サーバ２０と、推薦番組提示装置３０とを含んで構成される。

番組コンテンツサーバ１０は、番組コンテンツ記憶部１１０を備え、多数の番組コンテンツデータを番組識別情報に対応付けて番組コンテンツ記憶部１１０に記憶させている。番組コンテンツデータは、放送局、番組制作会社等によって制作された番組のコンテンツデータであり、例えば、映像および音声またはいずれかのデータである。番組コンテンツサーバ１０は、番組提示装置２が供給する番組要求情報を取り込むと、この番組要求情報に含まれる番組識別情報に対応付けられた番組コンテンツデータを番組コンテンツ記憶部１１０から読み出し、その番組コンテンツデータを要求元である番組提示装置２に配信する。

番組情報サーバ２０は、番組情報記憶部２１０と、番組特徴量記憶部２２０とを備える。番組情報記憶部２１０は、番組コンテンツサーバ１０の番組コンテンツ記憶部１１０が記憶する番組コンテンツデータに対する番組情報を番組識別情報に対応付けて記憶する。番組情報は、番組に関する情報であり、例えば、番組のタイトル、番組の概要やあらすじを示す概要情報、番組の出演者やスタッフを示す情報等を含む。番組情報サーバ２０は、推薦番組提示装置３０が供給する番組情報要求情報を取り込むと、この番組情報要求情報に含まれる番組識別情報に対応付けられた番組情報を番組情報記憶部２１０から読み出し、その番組情報を推薦番組提示装置３０に供給する。

番組特徴量記憶部２２０は、番組コンテンツ記憶部１１０が記憶する番組コンテンツデータに対する番組特徴量を記憶する。番組特徴量は、当該番組コンテンツデータに対する番組情報に含まれる単語の頻度を表す特徴量である。番組情報サーバ２０は、推薦番組提示装置３０が供給する番組特徴量を取り込むと、この番組特徴量を番組特徴量記憶部２２０に記憶させる。また、番組情報サーバ２０は、推薦番組提示装置３０が供給する番組特徴量要求情報を取り込むと、この番組特徴量要求情報にしたがって番組特徴量を番組特徴量記憶部２２０から読み出し、その番組特徴量を推薦番組提示装置３０に供給する。

推薦番組提示装置３０は、番組提示装置２から視聴履歴情報を取り込むと、この視聴履歴情報に基づいて、所定の期間ごとに番組情報サーバ２０から番組情報を取り込む。そして、推薦番組提示装置３０は、番組情報に基づいて所定の期間ごとのユーザ指向番組特徴量（第１の番組特徴量）を計算し、これらユーザ指向番組特徴量を含めたユーザプロファイルを生成する。ユーザ指向番組特徴量は、所定の期間内における視聴履歴に基づき取得された番組情報から得られる、単語の頻度を表す特徴量である。

なお、番組特徴量記憶部２２０が記憶する番組特徴量を第２の番組特徴量と呼ぶ。

また、推薦番組提示装置３０は、番組情報サーバ２０から複数の番組コンテンツデータそれぞれに対する番組特徴量を取り込み、ユーザプロファイルに含まれるユーザ指向番組特徴量と各番組特徴量との類似度が高い順に、複数の番組コンテンツデータの並び順を取得する。そして、推薦番組提示装置３０は、複数の番組コンテンツデータの並び順を示す推薦番組情報を生成し、この推薦番組情報を視聴履歴情報の供給元である番組提示装置２に供給する。

また、推薦番組提示装置３０は、番組特徴量生成モードに設定された場合、番組情報サーバ２０の番組情報記憶部２１０に記憶された各番組情報に対する番組特徴量を生成し、これら番組特徴量を番組情報サーバ２０の番組特徴量記憶部２２０に記憶させる。なお、推薦番組提示装置３０は、番組特徴量生成モードに対応していなくてもよい。

図１に示すように、推薦番組提示装置３０は、プロファイル管理部３１０と、番組情報要求部３２０と、番組情報取得部３３０と、番組情報解析部３４０と、番組特徴量生成部３５０と、番組特徴量記憶制御部３６０と、番組特徴量取得部３７０と、類似度計算部３８０とを備える。番組情報解析部３４０および番組特徴量生成部３５０はプロファイル生成部である。

プロファイル管理部３１０は、番組提示装置２に対応するユーザプロファイルを管理する。具体的に、プロファイル管理部３１０は、番組提示装置２が供給する視聴履歴情報を取り込むと、所定の期間ごとに、視聴中または視聴済みの番組（視聴番組）を示す番組識別情報を視聴履歴情報から抽出し、この番組識別情報を番組情報要求部３２０に供給する。所定の期間は、推薦番組を選定するための視聴履歴サンプルの抽出対象期間であり、例えば、現時点を起点にそれぞれ長さが異なる複数の過去の期間である。本実施形態では、「所定の期間」は、短期および長期の二通りである。短期に対応する視聴番組は、例えば現在視聴中の番組である。また、長期に対応する視聴番組は、例えば現時点から番組提示装置２の使用を開始した時点までの間で視聴した番組である。期間の種類および期間の長さは、適宜決められる。

具体的に、プロファイル管理部３１０は、番組提示装置２より取得した視聴履歴情報から、所定の期間分の視聴履歴に含まれる番組識別情報を抽出する。または、プロファイル管理部３１０は、視聴履歴情報から、所定の期間分の視聴履歴のうち評価値が閾値を超える視聴履歴に含まれる一つまたは複数の番組識別情報を抽出する。評価値が閾値を超える場合は、視聴者の興味度や関心度が比較的高い場合である。そして、プロファイル管理部３１０は、抽出した番組識別情報を番組情報要求部３２０に供給する。

また、プロファイル管理部３１０は、プロファイル記憶部３１１を備える。プロファイル管理部３１０は、番組特徴量生成部３５０が供給するユーザ指向番組特徴量を取り込むと、端末識別情報と、期間を示す種別と、ユーザ指向番組特徴量とを対応付けたプロファイルを生成し、このプロファイルをプロファイル記憶部３１１に記憶させる。

また、プロファイル管理部３１０は、類似度計算部３８０が供給する複数組の番組識別情報および類似度を取り込み、類似度が高い順に番組識別情報を整列させて、これら整列された番組識別情報を含む推薦番組情報を生成する。つまり、プロファイル管理部３１０は、推薦番組情報生成部としての機能を有する。プロファイル管理部３１０は、推薦番組情報を番組提示装置２に供給する。

番組情報要求部３２０は、期間ごとにプロファイル管理部３１０が供給する番組識別情報を取り込むと、この番組識別情報を含む番組情報要求情報を生成し、各番組情報要求情報を番組情報サーバ２０に供給する。

番組情報取得部３３０は、番組情報要求部３２０が供給した期間ごとの番組情報要求情報に応じて番組情報サーバ２０が供給する番組情報を取り込み、この番組情報を番組情報解析部３４０に供給する。ここで、番組情報取得部３３０が取り込んだ一つの番組情報の例を下記の表１に示す。

表１に示す番組情報は、番組のタイトルと概要情報とを含む。番組のタイトルは、メインタイトルとサブタイトルとを含む。概要情報は、当該番組の概要やあらすじを示すテキスト情報である。

番組情報解析部３４０は、番組情報取得部３３０が供給する番組情報を取り込み、この番組情報から単語を抽出して単語ベクトルを生成する。単語ベクトルは、番組情報解析部３４０が抽出した複数の単語を、例えば出現順に一次元に配列させて得られる単語列情報である。具体的に、番組情報解析部３４０は、番組情報の内容全体、または例えば概要情報に含まれるテキストを形態素解析することによって複数の単語を抽出し、各単語に品詞情報を対応付けた形態素解析結果を出力する。そして、番組情報解析部３４０は、形態素解析結果から、例えば、地名、人名等の名詞（固有表現）を抽出して単語ベクトルを生成する。なお、単語ベクトルに含める単語は、固有表現のみとしてもよいし、固有表現に限らず名詞のみとしてもよいし、さらに動詞や形容詞をも含めてもよい。番組情報解析部３４０が表１に示した番組情報に含まれる概要情報を形態素解析して得た形態素解析結果を表２に示す。

番組情報解析部３４０は、取り込んだ複数の番組情報から単語ベクトルを生成する場合、複数の番組情報のテキストを連結し、この連結したテキストを形態素解析してもよいし、各番組情報のテキストを形態素解析して得た単語列を連結してもよい。番組情報解析部３４０は、単語ベクトルを番組特徴量生成部３５０に供給する。

番組特徴量生成部３５０は、番組情報解析部３４０が供給する単語ベクトルを取り込み、単語ベクトルにおける各単語の頻度を計算することによりユーザ指向番組特徴量を生成する。具体的に、番組特徴量生成部３５０は、単語ベクトルの単語ごとに、例えば、下記の式（１）で表される、Ｏｋａｐｉ−ＢＭ２５による単語ｎグラム（ｎ−ｇｒａｍ）の頻度を計算してユーザ指向番組特徴量（番組特徴量）を生成する。ただし、Ｔ_ｎ（ｎ＝１，２，３）は単語ベクトルに含まれる単語ｎグラム、Ｄは番組コンテンツデータの番組識別情報である。Ｍは番組コンテンツ記憶部１１０に記憶された番組コンテンツデータの総数、ｍはＴ_ｎを含む番組数である。ｔｆは番組コンテンツ記憶部１１０に記憶された番組コンテンツデータにおけるＴ_ｎの頻度、ｑｔｆは番組情報におけるＴ_ｎの頻度である。ｄｌは番組情報におけるテキストの長さ、ａｖｄｌは番組情報記憶部２１０に記憶された番組情報におけるテキストの平均の長さである。ｋ_１，ｋ_３，ｂは、調整用のパラメータであり、例えば、ｋ_１＝３．０，ｋ_３＝１００，ｂ＝０．７５である。

番組特徴量生成部３５０は、単語ユニグラム（ｕｎｉ−ｇｒａｍ；ｎ＝１）、単語バイグラム（ｂｉ−ｇｒａｍ；ｎ＝２）、単語トライグラム（ｔｒｉ−ｇｒａｍ；ｎ＝３）それぞれについてユーザ指向番組特徴量を生成し、３種類の単語ｎグラム全てまたは選択された単語ｎグラムいずれかに対するユーザ指向番組特徴量をプロファイル管理部３１０に供給する。

なお、番組特徴量生成部３５０は、Ｏｋａｐｉ−ＢＭ２５以外に、例えば、ＴｅｒｍＦｒｅｑｕｅｎｃｙ−ＩｎｖｅｒｓｅＤｏｃｕｍｅｎｔＦｒｅｑｕｅｎｃｙ（ＴＦ−ＩＤＦ）｝法を適用してユーザ指向番組特徴量（番組特徴量）を生成してもよい。

推薦番組提示装置３０は、番組特徴量生成モードに設定されると、番組情報要求部３２０と番組情報取得部３３０と番組情報解析部３４０と番組特徴量生成部３５０と番組特徴量記憶制御部３６０とを機能させる。具体的に、推薦番組提示装置３０が番組特徴量生成モードに設定されると、番組情報要求部３２０は番組情報サーバ２０に番組情報要求情報を供給する。そして、番組情報取得部３３０が番組情報サーバ２０から複数（例えば全て）の番組情報を順次取り込んで番組情報解析部３４０に供給し、番組情報解析部３４０が番組情報から単語ベクトルを生成し、番組特徴量生成部３５０が単語ベクトルから番組特徴量を生成する。番組特徴量記憶制御部３６０は、番組特徴量生成部３５０が順次生成する番組特徴量を取り込み、この番組特徴量を番組情報サーバ２０の番組特徴量記憶部２２０に記憶させる。

番組特徴量取得部３７０は、番組推薦の対象となる複数の番組に対する番組特徴量の取得要求である番組特徴量要求情報を番組情報サーバ２０に供給する。また、番組特徴量取得部３７０は、番組特徴量要求情報を取り込んだ番組情報サーバ２０が供給する番組特徴量（第２の番組特徴量）を取り込み、この番組特徴量を類似度計算部３８０に供給する。番組推薦の対象となる複数の番組は、任意の数量および任意のジャンルによる番組である。例えば、番組推薦の対象となる複数の番組を、番組情報サーバ２０が管理する全ての番組としてもよいし、番組の制作日があらかじめ決められた期間に含まれる番組としてもよいし、あらかじめ決められたジャンル（例えば、スポーツ、映画、娯楽等）に分類される番組としてもよい。

類似度計算部３８０は、番組特徴量取得部３７０が供給する番組特徴量を取り込み、また、プロファイル管理部３１０のプロファイル記憶部３１１からユーザプロファイルを読み込む。そして、類似度計算部３８０は、ユーザプロファイルに基づいて、期間ごとにユーザ指向番組特徴量と各番組特徴量との類似度を計算し、複数組の番組識別情報および類似度をプロファイル管理部３１０に供給する。類似度計算部３８０は、例えば下記の式（２）に示すコサイン類似度により類似度を計算する。コサイン類似度は、０（ゼロ）から１までの範囲内の値であり、１に近づくほど類似度が高いことを示す。式（２）において、ただし、ｄ（ボールド体）_ｊは、番組ｊにおける番組特徴量である。なお、“（ボールド体）”との表記は、その直前の文字がボールド体で表されることを示し、その文字がベクトルであることを示す。ｑ（ボールド体）は、ユーザプロファイルにおけるユーザ指向番組特徴量である。ｄ_ｉｊは、番組ｊに対する単語ベクトルにおけるｉ番目（ｉ＝１，２，３，・・・，ｍ）の単語である。ｑ_ｉは、ユーザプロファイルの元となる単語ベクトルにおけるｉ番目の単語である。

または、類似度計算部３８０は、例えば下記の式（３）に示すベクトル同士の内積により類似度を計算してもよい。

図２は、番組提示装置２が生成する視聴履歴情報のデータ構成を示す図である。同図に示すように、視聴履歴情報は、端末識別情報と、番組識別情報と、視聴開始時刻情報と、視聴終了時刻情報と、評価値とを対応付けて含む。端末識別情報は、番組提示装置２を識別する情報である。番組識別情報は、番組コンテンツデータを識別する情報である。視聴開始時刻情報は、番組識別情報が示す番組コンテンツデータを、番組提示装置２が提示開始したときの日時を示す情報である。視聴終了時刻情報は、番組提示装置２が番組コンテンツデータを提示終了したときの日時を示す情報である。視聴開始時刻情報および視聴終了時刻情報は、番組コンテンツデータを提示した日時を示す視聴時間情報である。評価値は、番組識別情報が示す番組コンテンツデータに対する視聴者の興味度や関心度を示す値である。

図２に示す視聴履歴情報には、端末識別情報が“RV29076XXX”である番組提示装置２の視聴履歴として、番組識別情報が“Prog02063”、視聴開始時刻情報が“2012/08/05_18:16:25”（２０１２年８月５日１８時１６分２５秒）、視聴終了時刻情報が“2012/08/05_19:15:04”（２０１２年８月５日１９時１５分０４秒）、評価値が“5”である履歴情報が含まれる。また、端末識別情報が“RV29076XXX”である番組提示装置２の他の視聴履歴として、番組識別情報が“Prog34092”、視聴開始時刻情報が“2012/08/05_21:38:08”（２０１２年８月５日２１時３８分０８秒）、視聴終了時刻情報が“2012/08/05_22:14:27”（２０１２年８月５日２２時１４分２７秒）、評価値が“2”である履歴情報が含まれる。評価値は、例えば５段階の数値であり、視聴者の興味度や関心度が高いほど大きな値である。

図３は、推薦番組提示装置３０のプロファイル管理部３１０が管理するユーザプロファイルのデータ構成を示す図である。同図に示すように、ユーザプロファイルは、端末識別情報と、種別と、ユーザ指向番組特徴量とを対応付けて含む。端末識別情報は、ユーザプロファイルに対応する番組提示装置２の端末識別情報である。種別は、ユーザプロファイルの種類を表す情報である。ユーザ指向番組特徴量は、番組特徴量生成部３５０が生成したユーザ指向番組特徴量である。

図３に示すユーザプロファイルには、端末識別情報が“RV29076XXX”である番組提示装置２の短期のユーザ指向番組特徴量として、（ｑ_１１，ｑ_１２，ｑ_１３，・・・）が含まれる。また、端末識別情報が“RV29076XXX”である番組提示装置２の長期のユーザ指向番組特徴量として、（ｑ_２１，ｑ_２２，ｑ_２３，・・・）が含まれる。

次に、本実施形態である推薦番組提示装置３０の動作について説明する。
図４は、推薦番組提示装置３０が実行する番組特徴量の生成処理の手順を示すフローチャートである。ここでは、番組特徴量生成モードに設定された推薦番組提示装置３０が実行する処理を例として説明する。なお、推薦番組提示装置３０がユーザ指向番組特徴量を生成する処理についても本フローチャートによる処理と同様である。

ステップＳ１において、番組情報解析部３４０は、番組情報取得部３３０から取り込んだ番組情報の内容全体、または例えば概要情報に含まれるテキストを形態素解析することによって複数の単語を抽出し、各単語に品詞情報を対応付けた形態素解析結果を出力する。
次に、ステップＳ２において、番組情報解析部３４０は、形態素解析結果から、例えば、地名、人名等の名詞を抽出して単語ベクトルを生成する。次に、番組情報解析部３４０は、単語ベクトルを番組特徴量生成部３５０に供給する。
次に、ステップＳ３において、番組特徴量生成部３５０は、番組情報解析部３４０が供給する単語ベクトルを取り込み、単語ベクトルにおける各単語の頻度を計算することにより番組特徴量を生成する。具体的に、番組特徴量生成部３５０は、単語ベクトルの単語ごとに、例えば、前記の式（１）で表される、Ｏｋａｐｉ−ＢＭ２５による単語ユニグラム（ｎ＝１）、単語バイグラム（ｎ＝２）、および単語トライグラム（ｎ＝３）それぞれの頻度を計算して３種類の番組特徴量を生成する。

図５は、推薦番組提示装置３０が実行するユーザプロファイルの生成処理の手順を示すフローチャートである。
ステップＳ１１において、プロファイル管理部３１０は、番組提示装置２が供給する視聴履歴情報を取り込むと、所定の期間ごとに、視聴中または視聴済みの番組を示す番組識別情報を視聴履歴情報から抽出し、この番組識別情報を番組情報要求部３２０に供給する。
次に、ステップＳ１２において、番組情報要求部３２０は、プロファイル管理部３１０が供給する番組識別情報を取り込むと、この番組識別情報を含む番組情報要求情報を生成し、この番組情報要求情報を番組情報サーバ２０に供給する。次に、番組情報取得部３３０は、番組情報要求部３２０が供給した番組情報要求情報に応じて番組情報サーバ２０が供給する番組情報を取り込み、この番組情報を番組情報解析部３４０に供給する。

次に、ステップＳ１３において、推薦番組提示装置３０は、上述した番組特徴量の生成処理を実行する。
次に、ステップＳ１４において、番組特徴量生成部３５０は、３種類の単語ｎグラム全て、または選択された単語ｎグラムいずれかに対するユーザ指向番組特徴量をプロファイル管理部３１０に供給する。次に、プロファイル管理部３１０は、番組特徴量生成部３５０が供給するユーザ指向番組特徴量を取り込むと、端末識別情報と、期間を示す種別と、ユーザ指向番組特徴量とを対応付けたプロファイルを生成する。
次に、ステップＳ１５において、プロファイル管理部３１０は、プロファイルをプロファイル記憶部３１１に記憶させる。

図６は、推薦番組提示装置３０が実行する番組推薦処理の手順を示すフローチャートである。
ステップＳ３１において、類似度計算部３８０は、プロファイル管理部３１０のプロファイル記憶部３１１からユーザプロファイルを読み込む。
次に、ステップＳ３２において、番組特徴量取得部３７０は、番組推薦の対象となる複数の番組に対する番組特徴量の取得要求である番組特徴量要求情報を番組情報サーバ２０に供給する。次に、番組特徴量取得部３７０は、番組特徴量要求情報を取り込んだ番組情報サーバ２０が供給する番組特徴量を取り込み、この番組特徴量を類似度計算部３８０に供給する。

次に、ステップＳ３３において、類似度計算部３８０は、ユーザプロファイルに基づいて、期間ごとにユーザ指向番組特徴量と各番組特徴量との類似度を計算し、複数組の番組識別情報および類似度をプロファイル管理部３１０に供給する。
次に、ステップＳ３４において、プロファイル管理部３１０は、類似度計算部３８０が供給する複数組の番組識別情報および類似度を取り込み、類似度が高い順に番組識別情報を整列させて、これら整列された番組識別情報を含む推薦番組情報を生成する。
次に、ステップＳ３５において、プロファイル管理部３１０は、推薦番組情報を番組提示装置２に供給する。

以上説明したように、本発明の一実施形態である推薦番組提示装置３０は、期間（例えば、短期、長期）ごとに、視聴中または視聴済みの番組に対応する番組情報を取り込む。そして、推薦番組提示装置３０は、期間ごとに、番組情報から単語を抽出し、単語の頻度を表すユーザ指向番組特徴量を生成する。そして、推薦番組提示装置３０は、番組推薦の対象となる番組に対応する番組情報における単語の頻度を表す番組特徴量を番組情報サーバ２０から取り込み、期間ごとに、ユーザ指向番組特徴量と番組情報サーバ２０から取得した番組特徴量との類似度を計算する。そして、推薦番組提示装置３０は、期間に応じて、類似度が高い順に番組推薦の対象となる番組の番組識別情報を整列させて、推薦番組情報を生成する。このように構成したことにより、推薦番組提示装置３０によれば、視聴者の視聴態様である期間に応じて嗜好に適合した番組推薦を行うことができる。

［その他の実施の形態］
本発明の一実施形態は、推薦番組提示装置３０が、番組提示装置２から取得した視聴履歴情報に基づいて、所定の期間（例えば、短期、長期）ごとに番組情報サーバ２０から番組情報を取り込み、この番組情報に基づいて所定の期間ごとのユーザ指向番組特徴量を計算することによってユーザプロファイルを生成する例であった。これ以外に、推薦番組提示装置３０が、視聴状況を示す情報を含む視聴履歴情報を番組提示装置２から取得し、この視聴履歴情報における視聴状況を示す情報に応じた番組情報を番組情報サーバ２０から取り込み、この番組情報に基づいてユーザ指向番組特徴量を計算し、ユーザプロファイルを生成してもよい。

視聴状況は、例えば、単独または複数の視聴者を識別するグループ識別である。グループ識別として、例えば、単独（一人での視聴）、家族、夫婦、友人同士等のグループ（複数人での視聴）を適用する。この例の場合、番組提示装置２は、視聴履歴情報にグループ識別を含める。番組提示装置２は、番組コンテンツの提示の際に、グループ識別の入力メニューを表示部に表示させ、入力装置の操作によってグループ識別を入力させてもよい。または、視聴者を撮影するカメラを番組提示装置２に設けておき、番組提示装置２がカメラで撮影されて得た画像の顔認識処理を実行することによって視聴者を特定し、この特定された視聴者に基づいてグループ識別を決定してもよい。
このように構成することにより、推薦番組提示装置３０は、視聴状況に応じた嗜好に適合した番組推薦を行うことができる。

または、推薦番組提示装置３０が、所定の期間ごとに、視聴履歴情報における視聴状況を示す情報に応じた番組情報を番組情報サーバ２０から取り込むようにしてもよい。
このように構成することにより、推薦番組提示装置３０は、期間および視聴状況に応じた嗜好に適合した番組推薦を行うことができる。

また、本発明の一実施形態は、番組提示装置２が、入力装置を視聴者に操作させることによって評価判定を取得する例であった。これ以外に、番組提示装置２が、番組コンテンツの視聴時間情報と、当該番組コンテンツデータの時間長との比率に基づいて評価判定を取得するようにしてもよい。具体的に、番組コンテンツの一回の提示における視聴時間と、番組コンテンツデータの時間長との比率が所定の割合以下である場合に、当該番組コンテンツデータに対して、興味度が低いことを示す評価判定を番組提示装置２に取得させてもよい。

または、所定の期間において提示回数が多い同一番組コンテンツデータに対し、興味度が高いことを示す評価判定を番組提示装置２に取得させてもよい。
または、シリーズものの複数の番組コンテンツデータについて、所定の割合以上の番組コンテンツを提示した場合、それらの番組コンテンツデータに対して、興味度が高いことを示す評価判定を番組提示装置２に取得させてもよい。

また、上述した実施形態である推薦番組提示装置３０の一部の機能をコンピュータで実現するようにしてもよい。この場合、その機能を実現するための推薦番組提示プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録された推薦番組提示プログラムをコンピュータシステムに読み込ませて、このコンピュータシステムが実行することによって実現してもよい。なお、このコンピュータシステムとは、オペレーティング・システム（ＯｐｅｒａｔｉｎｇＳｙｓｔｅｍ；ＯＳ）や周辺装置のハードウェアを含むものである。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、光ディスク、メモリカード等の可搬型記録媒体、コンピュータシステムに備えられる磁気ハードディスクやソリッドステートドライブ等の記憶装置のことをいう。さらに、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、インターネット等のコンピュータネットワーク、および電話回線や携帯電話網を介してプログラムを送信する場合の通信回線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、さらには、その場合のサーバ装置やクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持するものを含んでもよい。また上記の推薦番組提示プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせにより実現するものであってもよい。

以上、本発明の実施の形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はその実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

１番組供給システム
２番組提示装置
１０番組コンテンツサーバ
２０番組情報サーバ
３０推薦番組提示装置
１１０番組コンテンツ記憶部
２１０番組情報記憶部
２２０番組特徴量記憶部
３１０プロファイル管理部
３１１プロファイル記憶部
３２０番組情報要求部
３３０番組情報取得部
３４０番組情報解析部
３５０番組特徴量生成部
３６０番組特徴量記憶制御部
３７０番組特徴量取得部
３８０類似度計算部

Claims

期間ごとに、視聴中または視聴済みの番組に対応する番組情報を取り込む番組情報取得部と、
前記期間ごとに、前記番組情報取得部が取り込んだ前記番組情報から単語を抽出し、前記単語の頻度を表す第１の番組特徴量を生成するプロファイル生成部と、
番組推薦の対象となる番組に対応する番組情報における単語の頻度を表す第２の番組特徴量を取り込む番組特徴量取得部と、
前記期間ごとに、前記プロファイル生成部が生成した前記第１の番組特徴量と前記番組特徴量取得部が取り込んだ前記第２の番組特徴量との類似度を計算する類似度計算部と、
期間に応じて、前記類似度計算部が計算した前記類似度が高い順に前記番組推薦の対象となる番組の番組識別情報を整列させて、推薦番組情報を生成する推薦番組情報生成部と、
を備えることを特徴とする推薦番組提示装置。
前記番組情報取得部は、視聴状況に応じた番組情報を取り込む、
ことを特徴とする請求項１記載の推薦番組提示装置。
前記番組情報取得部は、前記視聴中または前記視聴済みの番組に対応付けられた評価値が閾値を超える番組情報を取り込む、
ことを特徴とする請求項１または２いずれか記載の推薦番組提示装置。
コンピュータを、
期間ごとに、視聴中または視聴済みの番組に対応する番組情報を取り込む番組情報取得部と、
前記期間ごとに、前記番組情報取得部が取り込んだ前記番組情報から単語を抽出し、前記単語の頻度を表す第１の番組特徴量を生成するプロファイル生成部と、
番組推薦の対象となる番組に対応する番組情報における単語の頻度を表す第２の番組特徴量を取り込む番組特徴量取得部と、
前記期間ごとに、前記プロファイル生成部が生成した前記第１の番組特徴量と前記番組特徴量取得部が取り込んだ前記第２の番組特徴量との類似度を計算する類似度計算部と、
期間に応じて、前記類似度計算部が計算した前記類似度が高い順に前記番組推薦の対象となる番組の番組識別情報を整列させて、推薦番組情報を生成する推薦番組情報生成部と、
として機能させるためのプログラム。