JP4253848B2 - 番組推薦装置及び番組推薦方法 - Google Patents

Description

本発明は番組推薦装置及び番組推薦方法に関し、例えば、放送衛星を介して配信される多数のテレビジヨン番組の中から、視聴者が必要とする番組を推薦する番組推薦装置に適用して好適なものである。

放送衛星を介して視聴者にテレビジヨン番組が配信される衛星放送システムでは、テレビジヨン信号がデイジタル化され、膨大な数の番組が同時に配信される。このようなシステムでは、視聴者が選択する番組数が格段的に多くなる。

また電話回線又は専用回線を介してホスト側からコンピユータ端末に種々の情報を提供するシステムでは、端末側のユーザが膨大な情報の中から必要とする情報を選択し、これをホスト側に要求することになる。

かかるテレビジヨン番組やコンピユータを利用した情報等の選択を視聴者やユーザが行おうとすると、膨大な番組又は情報の中から所望の番組又は情報を検索しなければならない。この場合、視聴者やユーザは、選択しようとする番組のジヤンルや、選択しようとする情報に関連する単語等をキーワードとして選択し、これにより所望とする番組や情報を検索する。

ところが、視聴者やユーザが直接キーワードを検索システムに入力する方法では、番組や情報が新しくなることに応じて、視聴者やユーザは最新のキーワードや情報のジヤンル分類法に関する知識を常に学習し、更新し続ける必要があり、容易に所望とするキーワードを選択することが困難である。

また、過去に視聴者やユーザが選択したジヤンルや単語といつたキーワードを選択履歴として記憶しておき、後日の検索時にキーワードとして用いる方法がある。ところが、この方法では検索システムを最初に使用する際には、履歴情報が無く、視聴者やユーザが直接キーワードを選択して入力することになり、この場合においても、上述の場合と同様に、キーワードの選択を容易に行うことが困難である。かくして視聴者やユーザの検索操作が煩雑化し、必要とする番組や情報を簡単に選択することが困難な問題があつた。

本発明は以上の点を考慮してなされたもので、簡易な操作で、ユーザの嗜好に応じた番組をユーザに提示し得る番組推薦装置及び番組推薦方法を提案しようとするものである。

かかる課題を解決するため本発明においては、ユーザインタフェースを介して入力されたユーザの嗜好情報を記憶手段に記憶し、所定の嗜好属性帰属度データ生成手段を用いて、嗜好情報のうち曜日時刻範囲データ及び時間帯識別子を対として組み合わせることによりユーザの習慣状況変換データを算出すると共に、嗜好情報のうちユーザへの質問に対する回答に基づいて個人の嗜好属性がどのような傾向にあるかを示す典型的嗜好傾向の度合いを算出し、嗜好属性に基づいて生成された年齢階層軸、能動指向軸及び知識指向軸の３つの属性分類軸による嗜好属性分類空間上において、ユーザから入力された年齢、能動指向度及び知識指向度により求めた嗜好属性点を生成し、類似の嗜好属性を持つ集団であるクラスタに対する嗜好属性点の帰属度を、クラスタのクラスタ代表点と嗜好属性点との誤差ベクターを用いた関数によって計算することにより、ユーザの実状況に応じた嗜好属性帰属度データを生成し、習慣状況変換データ及び嗜好属性帰属度データと番組ガイド情報とを用いてユーザの嗜好に応じた番組を検索し、当該検索された番組のリストを推薦番組として表示手段に表示するようにした。

これにより、嗜好情報のうち曜日時刻範囲データ及び時間帯識別子を対として組み合わせることによりユーザの習慣状況変換データを算出し、ユーザの典型的嗜好傾向の度合いを求めながら、ユーザの実状況に応じた嗜好属性帰属度データを生成し、習慣状況変換データ及び当該嗜好属性帰属度データと番組ガイド情報とを用いてユーザの実状況に沿った嗜好に最も適する番組のリストを推薦番組として表示することができる。

本発明によれば、嗜好情報のうち曜日時刻範囲データ及び時間帯識別子を対として組み合わせることによりユーザの習慣状況変換データを算出し、ユーザの典型的嗜好傾向の度合いを求めながら、ユーザの実状況に応じた嗜好属性帰属度データを生成し、習慣状況変換データ及び当該嗜好属性帰属度データと番組ガイド情報とを用いてユーザの実状況に沿った嗜好に最も適する番組のリストを推薦番組として表示することができ、かくして簡易な操作で、ユーザの嗜好に応じた番組をユーザに提示し得る番組推薦装置及び番組推薦方法を実現することができる。

以下図面について、本発明の一実施例を詳述する。

（１）衛星放送受信システムの全体構成
図１において１は全体として衛星放送受信システムを示し、パラボラアンテナ３で受信された放送信号は、受信復号装置（ＩＲＤ：Integrated Receiver/Decoder)２で復調及び圧縮復号される。この結果得られる映像／音声信号ＳＶ１は、続くＶＨＳ方式のＶＣＲ(Video Cassette Recorder) ６送出される。

ＶＣＲ６は、映像／音声信号ＳＶ１を内部に装填されているビデオテープに記録し、又は、当該映像／音声信号ＳＶ１をそのまま出力ラインからモニタ装置４に送出することにより、これをモニタ表示する。

また視聴者がリモートコマンダ５を操作すると、当該操作に応じた指令が赤外線信号ＩＲに変換されて、受信復号装置２に送出される。受信復号装置２は、当該指令に基づいてチヤンネル切り換え、ユーザデータの登録／読み出し、当該受信復号装置２に接続された各機器（ＶＣＲ６、ＶＣＲ７、ＤＶＤ８及びＭＤ９）への制御信号ＣＯＮＴの送出等、種々の動作を実行する。制御信号ＣＯＮＴは制御ラインを介してＶＣＲ６に送出される。この制御信号ＣＯＮＴによつてＶＣＲ６が制御対象として指定されているとき、当該制御信号ＣＯＮＴによつてＶＣＲ６が制御される。これに対して制御信号ＣＯＮＴの制御対象として、ＶＣＲ６に制御ラインを介して順次接続された機器（８mm方式のＶＣＲ７、デイジタルビデオデイスクプレーヤ（ＤＶＤ：Digital Video Disc）８、ミニデイスクプレーヤ（ＭＤ：Mini Disc)９及びモニタ装置４）のいずれかが指定されているとき、ＶＣＲ６は制御信号ＣＯＮＴをそのまま続く８mm方式のＶＣＲ７に送出する。

ＶＣＲ７は、制御信号ＣＯＮＴを入力すると、当該制御信号ＣＯＮＴによつて指定されている機器を判別する。この判別結果がＶＣＲ７であるとき、ＶＣＲ７は制御信号ＣＯＮＴによつて指定された動作を実行する。この指示が例えばＶＣＲ７に装填されている８mmビデオテープを再生する指示である場合、ＶＣＲ７は当該ビデオテープを再生することにより、再生ビデオ信号ＳＶ３をモニタ装置４に送出することによりこれを表示する。また、制御信号ＣＯＮＴによる指示が、受信復号装置２によつて受信及び復号された放送信号（映像／音声信号ＳＶ１）をＶＣＲ７において録画する指示である場合、ＶＣＲ７は、受信復号装置２からＶＨＳ方式のＶＣＲ６及びモニタ装置４を介して入力される映像／音声信号ＳＶ１を録画する。これに対して制御信号ＣＯＮＴの制御対象がＶＣＲ７ではないとき、ＶＣＲ７は当該制御信号ＣＯＮＴをそのまま続くＤＶＤ８に送出する。

ＤＶＤ８は、制御信号ＣＯＮＴを入力すると、当該制御信号ＣＯＮＴによつて指定されている機器を判別する。この判別結果がＤＶＤ８であるとき、ＤＶＤ８は制御信号ＣＯＮＴによつて指定された動作を実行する。この指示が例えばＤＶＤ８に装填されているデイスクから映像及び又は音声を再生する指示である場合、ＤＶＤ８は当該デイスクを再生することにより、映像／音声信号ＳＶ４をモニタ装置４に送出することによりこれを表示する。これに対して制御信号ＣＯＮＴの制御対象がＤＶＤ８ではないとき、ＤＶＤ８は当該制御信号ＣＯＮＴをそのまま続くＭＤ９に送出する。

ＭＤ９は、制御信号ＣＯＮＴを入力すると、当該制御信号ＣＯＮＴによつて指定されている機器を判別する。この判別結果がＭＤ９であるとき、ＭＤ９は制御信号ＣＯＮＴによつて指定された動作を実行する。この指示が例えばＭＤ９に装填されているデイスクを再生する指示である場合、ＭＤ９は当該デイスクを再生することにより、音声信号ＳＶ５をモニタ装置４に送出することによりこれを可聴表示する。また、制御信号ＣＯＮＴによる指示が、受信復号装置２によつて受信及び復号された放送信号（映像／音声信号ＳＶ１）をＭＤ９において録音する指示である場合、ＭＤ９は、受信復号装置２からＶＨＳ方式のＶＣＲ６及びモニタ装置４を介して入力される映像／音声信号ＳＶ１の音声信号を録音する。これに対して制御信号ＣＯＮＴの制御対象がＭＤ９ではないとき、ＭＤ９は当該制御信号ＣＯＮＴをそのまま続くモニタ装置４に送出する。このとき、モニタ装置４は当該制御信号ＣＯＮＴによつて指定された動作を実行する。

（２）受信復号装置の構成
図２において、受信復号装置２はパラボラアンテナ３のＬＮＢ(Low Noise Block downconverter) ３Ａにより出力されたＲＦ信号は、フロントエンド２０のチユーナ２１に供給され、復調される。チユーナ２１の出力は、ＱＰＳＫ復調回路２２に供給され、ＱＰＳＫ復調される。ＱＰＳＫ復調回路２２の出力は、エラー訂正回路２３に供給され、誤りが検出、訂正され、必要に応じて補正される。

ＣＰＵ、ＲＯＭ及びＲＡＭからなるＩＣカードにより構成されているＣＡＭ(Conditional Access Module) ３３には、暗号を解読するために必要なキーが、解読プログラムとともに格納されている。放送衛星を介して送信される信号は暗号化されているため、この暗号を解読するためにはキーと解読処理が必要となる。そこで、カードリーダインタフエイス３２を介してＣＡＭ３３からこのキーが読み出され、デマルチプレクサ２４に供給される。デマルチプレクサ２４は、このキーを利用して暗号化された信号を解読する。

デマルチプレクサ２４は、フロントエンド２０のエラー訂正回路２３の出力する信号を受け、解読したビデオ信号をＭＰＥＧビデオデコーダ２５に供給し、解読したオーデイオ信号をＭＰＥＧオーデイオデコーダ２６に供給する。

ＭＰＥＧビデオデコーダ２５は、入力されたデイジタルビデオ信号をＤＲＡＭ２５Ａに記憶し、ＭＰＥＧ方式により圧縮されているビデオ信号のデコード処理を実行する。デコードされたビデオ信号は、ＮＴＳＣエンコーダ２７に供給され、ＮＴＳＣ方式の輝度信号（Ｙ）、クロマ信号（Ｃ）及びコンポジツト信号（Ｖ）に変換される。輝度信号及びクロマ信号は、バツフアアンプ２８Ｙ及び２８Ｃを介して、それぞれＳビデオ信号として出力される。また、コンポジツト信号は、バツフアアンプ２８Ｖを介して出力される。

ＭＰＥＧオーデイオデコーダ２６は、デマルチプレクサ２４より供給されたデイジルタオーデイオ信号をＤＲＡＭ２６Ａに記憶し、ＭＰＥＧ方式により圧縮されているオーデイオ信号のデコード処理を実行する。デコードされたオーデイオ信号は、Ｄ／Ａ変換器３０においてデイジタル／アナログ変換され、左チヤンネルのオーデイオ信号はバツフアアンプ３１Ｌを介して出力され、右チヤンネルのオーデイオ信号は、バツフアアンプ３１Ｒを介して出力される。

ＲＦモジユレータ４１は、ＮＴＳＣエンコーダ２７が出力するコンポジツト信号と、Ｄ／Ａ変換器３０が出力するオーデイオ信号とをＲＦ信号に変換して出力する。また、このＲＦモジユレータ４１は、他の機器から入力されるＮＴＳＣ方式のＲＦ信号をスルーして、他の機器にそのまま出力する。
この実施例の場合、これらのビデオ信号及びオーデイオ信号が、ＡＶラインを介してＶＣＲ６に供給される。

ＣＰＵ２９は、ＲＯＭ３７に記憶されているプログラムに従つて各種の処理を実行する。また、ＣＰＵ２９はＡＶ機器制御信号送受信部２Ａを制御し、コントロールラインを介して他の機器に所定のコントロール信号を出力し、また、他の機器からのコントロール信号を受信する。

このＣＰＵ２９に対しては、フロントパネル４０の操作ボタンスイツチを操作することによつて所定の指令を直接入力することができる。また、リモートコマンダ５の操作キーを操作すると、当該リモートコマンダ５のＩＲ発信部によつて赤外線信号が出力され、この赤外線信号がＩＲ受信部３９により受光され、受光結果がＣＰＵ２９に供給される。従つて、リモートコマンダ５を操作することによつてもＣＰＵ２９に所定の指令を入力することができる。

また、ＣＰＵ２９は、デマルチプレクサ２４が出力するビデオ信号及びオーデイオ信号以外の例えばＥＰＧ(Electronic Program Guide)情報を取り込み、これからＥＰＧデータを作成して、ＳＲＡＭ(Static Random Access Memory) ３６に供給し、記憶させる。ＥＰＧ情報は現在時刻から数十時間後までの各放送チヤンネルの番組に関する情報（例えば、番組のチヤンネル、放送時間、タイトル、ジヤンル、番組解説等）を含んでいる。このＥＰＧ情報は頻繁に伝送されてくるため、ＳＲＡＭ３６には常に最新のＥＰＧ情報を保持される。

ＣＰＵ２９は、ＳＲＡＭ３６の内部に記憶されているデータをモデム３４を介して外部機器に通信手段を介して転送することができる。因みに、ＳＲＡＭ３６のデータを外部の機器（フロツピイデイスク、カード状記録媒体等）に転送する方法としては、モデムを用いた通信の他、データ専用の出力ラインを設けるようにしても良い。

また、ＥＥＰＲＯＭ(Electrically Erasable Programable Read Only Memory)３８には、電源オフ後も保持しておきたいデータ（書き換え可能な例えばチユーナ２１の過去４週間分の受信履歴や後述するデータベース（１１Ａ、１１Ｂ、１１Ｃ）のデータ）等が記憶される。また、ＣＰＵ２９は、カレンダタイマ３５が出力する時刻情報と、デマルチプレクサ２４が受信信号から分離、出力するタイムスタンプとを比較し、その比較結果に対応して、正しいタイミングでデコード処理ができるように、ＭＰＥＧビデオデコーダ２５やＭＰＥＧオーデイオデコーダ２６を制御する。

さらに、ＣＰＵ２９は、所定のＯＳＤ(On-Screen Display) データを発生したいとき、ＭＰＥＧビデオデコーダ２５を制御する。ＭＰＥＧビデオデコーダ２５は、この制御に対応して所定のＯＳＤデータを生成して、ＤＲＡＭ２５Ａに書き込み、さらに読み出して出力する。これにより、所定の文字、図形等をモニタ装置４に出力し、表示させることができる。

ここで、リモートコマンダ５又はフロントパネル４０において番組ガイドの操作キーが選択されると、表示制御手段としてのＣＰＵ２９はＭＰＥＧビデオデコーダ２５を制御し、モニタ装置４に放送番組選択画面を表示させる。ユーザはこの画面上においてカーソルを所望の番組位置に移動し、リモートコマンダ５をクリツクすることにより、所望の番組を選択指定することができる。このとき、当該受信復号装置２に設けられたキーワード生成機能ブロツクにおいて予め生成されているユーザの嗜好に対応した番組ジヤンルをキーワードとして、多数の番組のなかから当該ユーザに適合した番組のリストが表示される。

このように、ＥＰＧ情報を基にユーザが所望とする番組を検索する際に用いられるキーワードの生成機能ブロツクを図３に示す。すなわち図３において、ユーザインタフエース処理部１２は、受信復号装置２のリモートコマンダ５、ＩＲ受信部３９及びフロントパネル４０（図２）に対応し、回答解析処理部１３、状況別嗜好キーワード生成部１４及び特定状況嗜好キーワード生成処理部１５及び検索手段としてのパツケージタイトル検索処理部１６は、ＣＰＵ２９（図２）に対応し、嗜好派クラスタ辞書１１Ａ、嗜好派別状況別キーワード群データベース１１Ｂ及びパツケージタイトルデータベース１１Ｃは、記憶手段としてのＥＥＰＲＯＭ３８に対応する。

（３）受信復号装置によるキーワードの生成
図３は、図２について上述した受信復号装置２のキーワード生成に関する部分の機能ブロツクを示し、ユーザインタフエース処理部１２は、ユーザがリモートコマンダ５を操作することによつてモニタ装置４（図１）の表示画面４Ａにキーワード生成用の対話画面を表示する。ユーザはこの対話画面において各質問事項に対する回答をカーソルを用いて指定しながら、キーワード生成用のユーザプロフアイルを入力する。

この入力項目としては、第１に、ユーザが現在置かれているライフステージとして、ユーザの家族や社会との関わりを加味したユーザ個人の成長ステージである「進学」、「就職」、「結婚」、「子育て」及び「退職」等を入力する項目があり、この場合、モニタ装置４の表示画面４Ａには図４に示すような対話画面が表示される。

また入力項目として、第２に、年齢／性別を入力する項目があり、この場合、表示画面４Ａには図５に示すような対話画面が表示される。
また入力項目として、第３に、ユーザの嗜好傾向に関する項目があり、この場合、表示画面４Ａには図６に示すような複数の嗜好傾向を特定するための対話画面が表示される。

また入力項目として、第４に、ユーザの生活場面／選択現場環境局面として「朝食時」、「昼食時」、「夕食時」、「平日くつろぐとき」及び「休日くつろぐとき」等の生活場面を入力する項目がある。この場合、ユーザは図７に示すような対話画面上で、各生活場面に対応する自分の実際の時刻の範囲（これを環境数値／領域データと呼ぶ）を各曜日ごとに入力する。この結果、例えば「朝食時」の生活場面として、「月曜日の７時〜７時３０分」、「土曜日の７時３０分〜８時」、……、のようなデータを得る。

このようにしてユーザの回答が入力されると、ユーザインタフエース処理部１２は、当該回答を回答解析処理部１３に送出する。回答解析処理部１３は、ユーザによつて入力された各生活場面を、それぞれ異なる識別子で表してなる時間帯識別子（状況識別子）と、ユーザの回答に基づいて得られた、各時間帯識別子に対応するユーザ固有の曜日時刻範囲データ（環境数値の領域データ）とを各生活場面ごとに対にすることによつてユーザの習慣状況変換データを得る。

この習慣状況変換データの一例を図８に示す。すなわち図８（Ａ）は、「朝食時」を表す時間帯識別子（状況識別子）に、曜日と時刻を対応させたデータ配列でなり、この場合、朝食は月曜日から金曜日まで同一の時刻範囲にとられることから、これらのデータは曜日の範囲を表すデータ（月曜日〜金曜日）と時刻の範囲を表すデータ（７時〜７時３０分）の積で表され、さらにこれら平日とは異なつた時刻に朝食がとられる土曜日に関しては、当該曜日データ（土曜日）と時刻の範囲を表すデータ（７時３０分〜８時）との積で表される。このような曜日の範囲データと時刻の範囲データとの積によつて表される各データの和によつて曜日時刻範囲データ（環境数値の領域データ）が得られ、この曜日時刻範囲データと時間帯識別子（状況識別子）との組み合わせによつて習慣状況変換データを得る。

また図８（Ｂ）は、「休日くつろぐとき」を表す時間帯識別子（状況識別子）と、曜日時刻範囲データとの組み合わせによる習慣状況変換データであり、土曜日及び日曜日は共に８時〜１１時３０分に「休日くつろぐとき」という生活場面が対応することを表す。このように、ユーザの特性に合わせて設定される状況識別子としての時間帯識別子は、番組を選択する際に影響を与える典型的生活場面を区別する名称又は番号であり、ユーザの嗜好傾向とは独立に番組選択に影響を与え、その時々や場合によつて選択されるべき要因となる。因みに、状況識別子としては、時間帯識別子の他に例えば、当該ユーザと共に状況を共有する相手に応じて設定される仲間状況識別子があり、状況の共有相手として友人や恋人等がある。この仲間状況識別子は音楽番組、音楽ソフトの選曲をする際のキーワード生成に用いられる。

かくして、時間帯識別子と環境数値の領域データとの組み合わせによつて求められたユーザ習慣を表す習慣状況変換データは記憶手段としてのＥＥＰＲＯＭ３８（図２）に一旦記憶される。

また、回答解析処理部１３は、その時々や場合によつて変化するユーザの嗜好傾向を表すデータとして、嗜好属性帰属度データ配列を求める。この場合、ユーザインタフエース処理部１２にユーザが入力する嗜好傾向の項目が用いられる。この項目は、図６について上述した対話画面により入力されたもので、この回答により、テレビ視聴に対するユーザの態度価値観として、「知識指向度」、「能動指向度」、「娯楽指向度」、「じつくり指向度」等といつた番組選択に影響を与える複数の嗜好属性が得られる。因みに、音楽を選択する際のキーワード生成時には、「特定のジヤンル指向」、「曲想指向」、「広音域指向」、「流行指向」等の指向傾向を得るための項目がユーザに対する質問として与えられる。

従つて回答分析処理部１３は、まず、ユーザインタフエース処理部１２に入力されたユーザの嗜好傾向に関する回答に基づいて、当該ユーザの嗜好属性を求める。すなわち、回答分析処理部１３は、ユーザの回答によつて得られた嗜好属性である「知識指向度」、「能動指向度」、「娯楽指向度」、「じつくり指向度」等についてそれぞれの指向度を、各指向を表す属性分類軸上の値として設定する。これにより、各属性分類軸によつて形成される嗜好属性分類空間上において、各指向度によつて決まる座標はこのユーザの嗜好属性ベクターとなり、この嗜好属性ベクターによつて決まる嗜好空間上の一点はこのユーザの嗜好傾向を表す嗜好属性点となる。

因みに、図９は年齢階層軸（Ｚ軸）、能動指向軸（Ｘ軸）及び知識指向軸（Ｙ軸）の３つの属性分類軸によつて形成された嗜好属性分類空間の一例を示し、ユーザの入力によつて得られた年齢、能動指向度及び知識指向度によつて嗜好属性点Ｐが求められる。

ここで、１つの嗜好属性分類空間の中に多数のユーザを母集団として嗜好属性点を複数プロツトした場合、数カ所に密集した集団（以下これをクラスタと呼ぶ）が現れることがある。それぞれのクラスタは類似の嗜好属性を持つユーザの集団に対応し、嗜好属性分類空間のなかに必ずしも排他的ではない有限個数のクラスタが存在することになる。クラスタの例としては、図９に示す知識指向軸、能動指向軸及び年齢階層軸によつて決定される知識態度クラスタとして、じつくり娯楽派に対応する知識態度クラスタＣＬ１、知識欲求派に対応する知識態度クラスタＣＬ２及び流行追求派に対応する知識態度クラスタＣＬ３等がある。また、クラスタは、嗜好属性分類軸の一部のみを用いた射影部分空間のなかで形成される場合もあり、この場合、例えば年齢階層軸を用いた射影空間に年齢階層クラスタが形成される。
因みに、音楽を選曲する際の嗜好属性分類空間では、ムード陶酔派や絶叫発散派等に対応したクラスタが形成される。

これらのクラスタを区別するために用いる名称、又は番号をクラスタ識別子と呼び、各クラスタの中心をクラスタ代表点と呼ぶ。ここで、一人のユーザに対応する嗜好属性点Ｐは一般にクラスタの代表点と一致するとは限らない。また、一人のユーザは近接クラスタの嗜好属性を多少持つものと考えられる。従つて、一人のユーザの嗜好属性点が近接するそれぞれのクラスタに対して帰属する度合いを数値配列で表し、この数値配列を当該ユーザの嗜好属性帰属度データ配列とする。

ここで、ユーザの嗜好属性点Ｐのデータが確定した時、各クラスタへの帰属度は、嗜好属性点Ｐと、クラスタの代表点、広がり方及び形状とから決定される。これらのうち、クラスタ代表点及びクラスタの広がり方はユーザの嗜好属性点Ｐには全く依存せず、各クラスタに固有である。従つて、予め各クラスタごとにクラスタ代表点と広がり様相から、それぞれのクラスタに対する帰属度（嗜好属性帰属度）の計算方法を決定しておくことができる。

クラスタに対する帰属度（嗜好属性帰属度）の計算方法を以下に説明する。一人のユーザの嗜好属性点Ｐが確定した時、あるクラスタへの帰属度（嗜好属性帰属度）を求めるには、まず嗜好属性点Ｐとクラスタ代表点との誤差ベクターを求める。次に、この誤差ベクターが大きくなるとき単調に減少するような関数（すなわちクラスタの広がり方から決まる関数）を用いて、その値を計算する。

この嗜好属性帰属度を求めるために用いられる関数は、そのクラスタの広がり様相が嗜好属性分類軸方向に無関係で等方的である場合には、広がりの標準偏差等（広がりのばらつき）等で正規化した誤差ベクターの長さ（クラスタ代表点までの距離を表す）の２乗に 1.0を加えた数の逆数値を嗜好属性帰属度とする。この場合、誤差ベクターの長さとしてシテイブロツク距離あるいは最大絶対値成分あるいはユークリツド距離を用いることもできる。

またクラスタの広がり方として、嗜好属性分類軸ごとに差がある場合には、上述の等方的距離の代わりに、嗜好属性分類軸ごとの標準偏差値の逆数をその軸の荷重係数とする軸別荷重付き（直方体）ノルム（すなわちクラスタを直方体と見立てた場合）の２乗にほぼ 1.0を加えた数の逆数を嗜好属性帰属度とする。

またクラスタの広がり方として、嗜好属性分類軸に対して傾斜した方向に広がつている場合には、共分散係数等から求められる係数を用いた二次形式の楕円体ノルム（すなわちクラスタを楕円体と見立てた場合）に一定数を加えた数で別の一定数を割つた商を嗜好属性帰属度とする。

因みに、クラスタの広がり方が複雑で、一般的な関数が必要である場合には、有限個の一次式の最大値を用いる凸多面体ノルムを、上記シテイブロツク距離の代わりに利用した関数、又は、ニユーロやルツクアツプテーブルを利用した関数等を用いることかできる。

このように帰属度計算法として設定された種々の関数は、クラスタ辞書１１Ａ（図３）に予め格納されており、当該クラスタ辞書１１Ａに予め格納された帰属度計算法指定データによつて指定され読み出されるこの帰属度計算法指定データはクラスタの帰属度を計算する際に、各クラスタごとに使用する関数と、その関数をいかなるパラメータで実行するべきかを指定するデータであり、関数ポインタで表現された計算関数識別子と、クラスタ代表点やクラスタ広がり程度等の計算パラメータを組み合わせたもである。計算パラメータはデータ配列やデータ構造体へのポインタ等で表される。

このようにして設定された関数及びパラメータを用いる嗜好属性帰属度データ配列の算出は、回答解析処理部１３におけるユーザ回答の解析によつてユーザの嗜好属性点Ｐが確定したとき、クラスタ辞書１１Ａに格納されている各クラスタに対応する帰属度計算法指定データを参照しながら回答解析処理部１３において実行される。

すなわち、一つのクラスタへの帰属度値は、クラスタ辞書１１Ａからそのクラスタの帰属度計算法指定データを取り出し、計算法指定データの一部であるパラメータおよひ回答解析結果である嗜好属性点データを引数として、当該帰属度計算法指定データが指定する関数を読み出して関数を実行する。この関数実行の結果得られる関数値がクラスタ帰属度値である。これをすべてのクラスタについて順次繰り返すことにより、得られた帰属度値を配列要素に順次代入することによつて、そのユーザの嗜好属性帰属度データ配列を得る。

因みにクラスタ辞書１１Ａは、ＥＥＰＲＯＭ３８（図２）に設ける他、所定の記録媒体から読み込んだり、又は通信回線からダウンロードしてＥＥＰＲＯＭ３８に格納して使用することもできる。この場合、クラスタの種類と計算法が更新可能となり、さらには、新しい計算方式についても新しい関数プログラムの登録追加と併せてクラスタ辞書を更新することによつて実現できる。

因みに、図１０は嗜好属性帰属度データ配列の一例を示し、各年齢階層への帰属度配列では、配列された各数字が、それぞれ各年齢階層（例えば１０代、２０代、３０代、……）に対する帰属度を表し、各嗜好傾向派への帰属度配列では、配列された各数字が、それぞれ各嗜好派（知識欲求派、流行追求派、……）に対する帰属度を表す。この場合、配列された各数字を「０」又は「１」に限定することにより、ユーザが各クラスタに完全に入るか、又は、全く無関係になるかの意味となる。

かくして、回答解析処理部１３においてユーザの嗜好属性帰属度データ配列が得られると、当該帰属度データ配列が上述の習慣状況変換データとともに状況別嗜好キーワード生成部１４（図３）に送出される。状況別嗜好キーワード生成部１４は、嗜好属性帰属度データ配列の帰属度の高い上位数個に対応する嗜好属性クラスタ（識別子）を、当該ユーザの強帰属クラスタとする。

状況別嗜好キーワード生成部１４は、当該強帰属クラスタに対応するキーワードを、嗜好派別状況別キーワード群データベース１１Ｂから取り出す。この嗜好派別状況別キーワード群データベース１１Ｂには、さまざまな傾向の人々の、さまざまな状況における嗜好タイトル（嗜好番組ジヤンル）に含まれるキーワードを分類して記憶している。

すなわち、一般に各嗜好クラスタに帰属する典型的なユーザは、典型的な状況下では、一定した傾向のタイトル（番組ジヤンル）を嗜好する。従つて、嗜好派別状況別キーワード群データベース１１Ｂには、状況分類ごと、及び嗜好クラスタごとに、嗜好するタイトル（番組ジヤンル）や紹介要約の記事に頻出のキーワード群が予めまとめて準備されている。因みに、テレビ番組を選択する際のキーワード生成時には、頻出のキーワードとして、番組ジヤンル名が準備される。
嗜好派別状況別キーワード群データベース１１Ｂに準備される各キーワードには、嗜好度が付されている。

この嗜好派別状況別キーワード群データベース１１Ｂは、少なくとも一つの嗜好属性クラスタを指定した場合に、各状況分類ごとに分かれた一群のキーワードと嗜好度の対を取り出すことができるようになされている。実際の構成としては、データベースと検索サーバー（サブルーチン、スレツド、プロセス）等を利用する。

従つて、状況別嗜好キーワード生成部１４は、各状況分類識別子で表される典型的な状況別に、そのユーザの強帰属クラスタに対応するその状況嗜好キーワード群を、順次、嗜好派別状況別キーワード群データベース１１Ｂから取り出す。一般には強帰属度クラスタは複数有り、単一の状況に対しても複数個の嗜好キーワード群が得られることになる。これをそれぞれの状況ごとに１組にマージする（まとめる）。このマージの方法としては、まず、キーワードの集合は各クラスタのキーワード群の集合合併を行うことによつて得られる。次に、各キーワードに対付する嗜好度は、まずそのキーワードが唯一のクラスタの嗜好キーワード群からきた場合には、クラスタ・キーワードに付されていた嗜好度と、このユーザの当該クラスタへの帰属度から計算する。この計算の関数の条件は、元の嗜好度と帰属度との双方に関して弱い単調増加性を持つ関数である。

例えば、嗜好度と帰属度との積を使用する方法、相加平均を使用する方法、最小値を使用する方法等がある。さらには、ルツクアツプテーブル手法を利用した単調増加関数を使用しても良い。

次に、同一キーワードが複数クラスタの嗜好キーワード群に含まれていたとすると、まず、それぞれのクラスタ単一として上記方法で嗜好度を求め、それらの和、又は最大値を合成の嗜好度とする。
かくしてこれらの処理を状況分類ごとに繰り返すことにより、特定ユーザに関しての状況ごとの嗜好キーワード群（番組ジヤンル名群）が得られる。

このようにして得られたキーワード群は、ＥＥＰＲＯＭ３８（図２）に記憶保持される。またユーザごとの強帰属クラスタデータも同様にＥＥＰＲＯＭ３８に記憶保持され、嗜好クラスタ状況ごとの嗜好キーワードデータベース（図３の嗜好波別状況別キーワード群データベース）が更新された場合に、更新されたデータベースを検索しなおすことにより、上記方法で合成することによつてユーザごとの状況ごとの嗜好キーワード群を更新できる。

因みに、図１１は状況別嗜好キーワード生成部１４において生成された特定ユーザの状況別嗜好キーワードの例であり、各状況（朝食時、休息時、……）における番組ジヤンル名群が各状況ごとに生成される。

かくして状況別嗜好キーワード生成部１４において生成された状況別嗜好キーワード群（図１１）は、続く特定状況嗜好キーワード生成処理部１５に送出される。ここで、特定状況とは、ある特定の時点での状況を表し、典型的には一つの状況識別子で表されるが、各状況に応じて複数の状況識別子が表す状況の複合となる。従つて特定状況の表現として状況識別子で表される典型的状況のそれぞれに近い程度（状況帰属度）を表す数値の配列を用いる。この状況帰属度配列を状況帰属度データ配列と呼ぶ。

この状況帰属度データ配列は、当該システムが自動的に生成したり、又は、ユーザが入力手段（ユーザインタフエース処理部１２）を介してその場でシステムに入力することができる。例えば、時刻を基に時間帯の境界付近を判断する時間帯帰属の程度は、ＣＰＵ２９（図２）が自動生成する。これに対して、現場での仲間状況等は、ユーザが状況を特定するために対話画面を用いて入力した結果として当該状況への帰属度が確定する。

特定状況嗜好キーワード生成処理部１５は、このようにして得られた状況帰属度データ配列で表現された特定状況に対応する特定ユーザの嗜好キーワード群を、状況別嗜好キーワード生成部１４から受け取つた各典型的状況に対応する状況別嗜好キーワード群を基にして、状況帰属度を用いた荷重合成によつて求める。各キーワードに対付すべき嗜好度を得るための荷重合成計算には、単純に状況帰属度と典型状況の嗜好度の積和合成を使用することができる。このようにして得られた嗜好度付きキーワード集合はその特定ユーザの特定状況嗜好キーワード群となる。因みに、嗜好度を得るための荷重合成計算の手法としては、すべての変数に関して単調増加性を持つような関数を選択して合成に使用するようにしても良い。

かくして図１２に示すように、特定状況嗜好キーワード生成処理１５において生成された特定状況キーワード群は、続く検索手段としてのパツケージ・タイトル検索処理部１６に送出され、当該特定状況キーワード群によつて、パツケージ・タイトルデータベース１１Ｃから対応するタイトルが検索される。この実施例の場合、パツケージ・タイトルデータベース１１Ｃには、衛星放送によつて伝送されたＥＰＧデータが格納されており、特定状況キーワード群として生成された番組ジヤンルによつて特定されるＥＰＧデータが検索される。このＥＰＧデータによつてモニタ装置４の表示画面４Ａには、検索された番組を表すキヤラクタが推薦番組として複数表示され、ユーザは当該キヤラクタのいずれかを指定することにより、当該番組を選択することができる。

因みに、パツケージ・タイトルデータベース１１Ｃの内容は、新たなＥＰＧデータが取り込まれる度に更新され、常に最新のデータが保持される。

（４）実施例の動作及び効果
以上の構成において、ユーザは、モニタ画面に表示された対話画面によつて当該ユーザが現在置かれているライフステージ、年齢／性別、ユーザの嗜好傾向及びユーザの生活場面／選択現場環境局面といつた日常的な事項を入力すると、受信復号装置２のキーワード生成ブロツク部（図３）は、ユーザの習慣状況に関連する習慣状況変換データと、ユーザの嗜好属性に関連する嗜好属性帰属度データを生成し、これにより、特定分野における特定状況下のユーザの嗜好傾向を反映した検索用キーワード群を生成する。

従つて、ユーザは常に更新されるキーワードやジヤンル分類法に関する最新の知識等の検索に関する専門的な知識を持たなくとも、ユーザの習慣に関する項目と、嗜好に関する項目についての日常的な簡単な質問に一度答えるだけで、それ以降当該ユーザ固有の状況及び嗜好に適合した番組が継続的に検索される。

またＥＰＰＲＯＭ３８等の記憶手段に格納された嗜好派別状況別キーワードデータベースを書き換えるだけで、最新のキーワードを直ちに扱うことができる。これによりユーザが最新のキーワードを覚えることなく、常にキーワードの更新に対応できる。

かくして以上の構成によれば、ユーザの検索に関する負担を大幅に軽減することができる。

（５）他の実施例
なお上述の実施例においては、ユーザの入力項目として、ライフステージ、年齢／性別、嗜好傾向及び生活場面を入力する場合について述べたが、本発明はこれに限らず、これらのうちいずれかの項目に限定したり、又は他の項目を追加するようにしても良い。

また上述の実施例においては、情報検索用のキーワード生成ブロツクを衛星放送を受信する受信復号装置２の内部に設けた場合について述べたが、本発明はこれに限らず、キーワード生成装置を別体で設けるようにしても良い。

さらに上述の実施例においては、本発明をデイジタル衛星放送の番組を検索する装置に適用した場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えばインタネツトによる膨大な情報の検索、コンパクトデイスク等のパツケージ情報の検索等、種々の情報検索装置のキーワード生成装置に広く適用することができる。

本発明によるキーワード生成装置を用いた衛星放送受信システムを示すブロツク図である。 キーワード生成装置を含む受信復号装置の構成を示すブロツク図である。 受信復号装置のキーワード生成機能ブロツクを示すブロツク図である。 ユーザに対する対話画面を示す略線図である。 ユーザに対する対話画面を示す略線図である。 ユーザに対する対話画面を示す略線図である。 ユーザに対する対話画面を示す略線図である。 習慣状況変換データ例を示す略線図である。 嗜好属性空間の簡略例を示す略線図である。 嗜好属性帰属度データ配列例を示す略線図である。 ユーザの状況嗜好キーワード例を示す略線図である。 特定状況キーワード群を示す略線図である。

符号の説明

２……受信復号装置、４……モニタ装置、５……リモートコマンダ、１１Ａ……嗜好派クラスタ辞書、１１Ｂ……嗜好派状況別キーワード群データベース、１１Ｃ……パツケージ・タイトルデータベース、１２……ユーザ・インタフエース処理部、１３……回答解析処理部、１４……状況別嗜好キーワード生成部、１５……特定状況嗜好キーワード生成処理部、１６……パツケージ・タイトル検索処理部。

Claims (3)

1. ユーザの嗜好情報を入力するユーザインタフェースと、
   上記ユーザインタフェースを介して入力された上記嗜好情報を記憶する記憶手段と、
   上記嗜好情報のうち曜日時刻範囲データ及び時間帯識別子を対として組み合わせることにより上記ユーザの習慣状況変換データを算出すると共に、上記嗜好情報のうちユーザへの質問に対する回答に基づいて個人の嗜好属性がどのような傾向にあるかを示す典型的嗜好傾向の度合いを算出し、上記嗜好属性に基づいて生成された年齢階層軸、能動指向軸及び知識指向軸の３つの属性分類軸による嗜好属性分類空間上において、上記ユーザから入力された年齢、能動指向度及び知識指向度により求めた嗜好属性点を生成し、類似の嗜好属性を持つ集団のクラスタに対する上記嗜好属性点の帰属度を、上記クラスタのクラスタ代表点と上記嗜好属性点との誤差ベクターを用いた関数によって計算することにより、上記ユーザの実状況に応じた嗜好属性帰属度データを生成する嗜好属性帰属度データ生成手段と、
   上記習慣状況変換データ及び上記嗜好属性帰属度データと番組ガイド情報とを用いて、上記ユーザの嗜好に応じた番組を検索する検索手段と、
   上記検索手段によって検索された上記番組のリストを推薦番組として表示手段に表示するように制御する表示制御手段と
   を具える番組推薦装置。
2. 上記ユーザインタフェースは、上記表示手段に上記推薦番組として表示された上記番組リストから上記ユーザが所望する番組を選択する
   請求項１に記載の番組推薦装置。
3. 所定のユーザインタフェースを介して入力されたユーザの嗜好情報を記憶手段に記憶する記憶ステップと、
   所定の嗜好属性帰属度データ生成手段を用いて、上記嗜好情報のうち曜日時刻範囲データ及び時間帯識別子を対として組み合わせることにより上記ユーザの習慣状況変換データを算出すると共に、上記嗜好情報のうちユーザへの質問に対する回答に基づいて個人の嗜好属性がどのような傾向にあるかを示す典型的嗜好傾向の度合いを算出し、上記嗜好属性に基づいて生成された年齢階層軸、能動指向軸及び知識指向軸の３つの属性分類軸による嗜好属性分類空間上において、上記ユーザから入力された年齢、能動指向度及び知識指向度により求めた嗜好属性点を生成し、類似の嗜好属性を持つ集団であるクラスタに対する上記嗜好属性点の帰属度を、上記クラスタのクラスタ代表点と上記嗜好属性点との誤差ベクターを用いた関数によって計算することにより、上記ユーザの実状況に応じた嗜好属性帰属度データを生成する嗜好属性帰属度データ生成ステップと、
   所定の検索手段により、上記習慣状況変換データ及び上記嗜好属性帰属度データと番組ガイド情報とを用いて、上記ユーザの嗜好に応じた番組を検索する検索ステップと、
   所定の表示制御手段を用いて、上記検索手段により検索された上記番組のリストを推薦番組として表示手段に表示するように制御する表示制御ステップと
   を有する番組推薦方法。

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