JP4461354B2

JP4461354B2 - Information retrieval system and method, information processing apparatus and method, program, and recording medium

Info

Publication number: JP4461354B2
Application number: JP2003148594A
Authority: JP
Inventors: 真里斎藤; 則行山本; 宏幸小池; 充弘宮嵜
Original assignee: Sony Corp
Current assignee: Sony Corp
Priority date: 2003-05-27
Filing date: 2003-05-27
Publication date: 2010-05-12
Anticipated expiration: 2023-05-27
Also published as: JP2004355070A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、情報検索システムおよび方法、情報処理装置および方法、プログラム、並びに記録媒体に関し、特に、ユーザが使う複数の機器から嗜好を抽出し、よりユーザの興味に近いコンテンツを推薦できるようにする情報検索システムおよび方法、情報処理装置および方法、プログラム、並びに記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、テレビ番組（コンテンツ）などの推薦を行う方法として、例えば、初期興味登録方式、視聴履歴利用方式、あるいは協調フィルタリング方式などが存在する。
【０００３】
いずれの方法も元データとしては、電子番組ガイド（EPG：Electronic Program Guide）やWeb上などの番組情報（番組メタデータ）が用いられており、それらの情報にマッチングすべきユーザの嗜好データの取得方法によって上記３方式に分類されている。
【０００４】
初期興味登録方式では、利用開始時、例えば、好きな番組カテゴリ（ドラマやバラエティなど）、好きなジャンル名（ドラマや音楽など）、および好きなタレント名などをユーザに登録してもらい、それ以降、登録された情報をキーワードとして、番組メタデータとのマッチングを取り、推薦すべき番組名を取得する。
【０００５】
視聴履歴利用方式では、ユーザが番組を視聴する毎に、その番組に関する番組メタデータを蓄積し、所定量の視聴履歴（番組メタデータ）が蓄積されると、その視聴履歴を解析して、推薦すべき番組名を取得する。また視聴履歴の代わりに、例えば、ハードディスクドライブに録画する装置などにおいては、ユーザによる録画予約や録画開始といった操作履歴を用いることもできる。この場合、漠然としていた番組ではなく、ユーザの興味をより反映した情報を取得することができる。
【０００６】
協調フィルタリング方式では、ユーザの視聴（操作）履歴に対して、他のユーザの視聴履歴との間でマッチングを取り、当該ユーザと視聴履歴の類似する他のユーザの視聴履歴を取得する。そして、視聴履歴が類似する（好みが似ている）他のユーザが視聴した番組で、当該ユーザが未だ視聴していない番組名を取得し、推薦する。
【０００７】
以上のような番組推薦方法を用いることによって、ユーザが興味のあると思われる番組を推薦することができる。
【０００８】
しかし、上述した番組推薦方法においては、番組メタデータからユーザの興味を抽出することになり（すなわち、テレビ番組に関する偏った興味を取得することになり）、また、番組メタデータの構造上、一般に通じ易い名称が用いられており、似たような番組が推薦されてしまう。
【０００９】
そこで本出願人は、ユーザが日常使用する電子メールを分析することにより、ユーザの興味に対応する単語を抽出し、抽出された単語にマッチする番組名を検索して推薦するとともに、その推薦理由を提示できるようにするものを提案した（例えば、特許文献１参照）。
【００１０】
【特許文献１】
特開２００２−０９５４１４号公報
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の技術では、ユーザの嗜好を分析するために用いられる機器が限られており、多くの機器から幅広く嗜好情報を分析することができないという課題があった。
【００１２】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、ユーザが使う複数の機器から嗜好を抽出し、よりユーザの興味に近い番組（コンテンツ）を推薦できるようにするものである。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
本発明の情報検索システムは、第１の情報処理装置と、ネットワークを介して複数の第１の情報処理装置と接続される第２の情報処理装置からなる情報検索システムであって、第１の情報処理装置は、嗜好を尋ねる質問に対するユーザの応答、ユーザのコンテンツの視聴の履歴、若しくはコンテンツの録画の予約若しくは録画の開始の操作の履歴を表すか、または送受信された電子メールである嗜好情報に基づいて、ユーザの興味を表すキーワードからなる興味データを生成する生成手段と、生成された興味データを第２の情報処理装置に送信する送信手段と、第２の情報処理装置により生成された共通興味データと特有興味データとに含まれるキーワードを用いて、ユーザに推薦するコンテンツに関連する関連情報を検索する検索手段と、検索された関連情報を提示する提示手段とを備え、第２の情報処理装置は、複数の第１の情報処理装置により送信された興味データから複数の興味データに共通するキーワードを共通興味データとして抽出する共通興味データ抽出手段と、興味データから、第１の情報処理装置の興味データに特有のキーワードを、特有興味データとして抽出する特有興味データ抽出手段と、共通興味データと特有興味データを統合して記憶する記憶手段とを備え、共通興味データと特有興味データをネットワークを介して第１の情報処理装置に提供することを特徴とする。
【００１４】
本発明の情報検索方法は、第１の情報処理装置と、ネットワークを介して複数の第１の情報処理装置と接続される第２の情報処理装置からなる情報検索システムの情報検索方法であって、第１の情報処理装置は、嗜好を尋ねる質問に対するユーザの応答、ユーザのコンテンツの視聴の履歴、若しくはコンテンツの録画の予約若しくは録画の開始の操作の履歴を表すか、または送受信された電子メールである嗜好情報に基づいて、ユーザの興味を表すキーワードからなる興味データを生成し、生成された興味データをネットワークを介して第２の情報処理装置に送信し、第２の情報処理装置は、複数の第１の情報処理装置により送信された興味データから、複数の興味データに共通するキーワードを共通興味データとして抽出すると共に、第１の情報処理装置の興味データに特有のキーワードを、特有興味データとして抽出し、共通興味データと特有興味データを統合して記憶し、共通興味データと特有興味データをネットワークを介して第１の情報処理装置に提供し、第１の情報処理装置は、共通興味データと特有興味データとに含まれるキーワードを用いて、ユーザに推薦するコンテンツに関連する関連情報を検索し、検索された関連情報を提示することを特徴とする。
【００１５】
本発明の情報検索システムおよび方法においては、第１の情報処理装置により、嗜好を尋ねる質問に対するユーザの応答、ユーザのコンテンツの視聴の履歴、若しくはコンテンツの録画の予約若しくは録画の開始の操作の履歴を表すか、または送受信された電子メールである嗜好情報に基づいて、ユーザの興味を表すキーワードからなる興味データが生成され、生成された興味データがネットワークを介して第２の情報処理装置に送信される。また、第２の情報処理装置により、複数の第１の情報処理装置により送信された興味データから、複数の興味データに共通するキーワードが共通興味データとして抽出されると共に、第１の情報処理装置の興味データに特有のキーワードが、特有興味データとして抽出され、共通興味データと特有興味データが統合されて記憶され、共通興味データと特有興味データがネットワークを介して第１の情報処理装置に提供される。また、第１の情報処理装置により、共通興味データと特有興味データとに含まれるキーワードを用いて、ユーザに推薦するコンテンツに関連する関連情報が検索され、検索された関連情報が提示される。
【００３６】
【発明の実施の形態】
以下に本発明の実施の形態を説明するが、請求項に記載の構成要件と、発明の実施の形態における具体例との対応関係を例示すると、次のようになる。この記載は、請求項に記載されている発明をサポートする具体例が、発明の実施の形態に記載されていることを確認するためのものである。従って、発明の実施の形態中には記載されているが、構成要件に対応するものとして、ここには記載されていない具体例があったとしても、そのことは、その具体例が、その構成要件に対応するものではないことを意味するものではない。逆に、具体例が構成要件に対応するものとしてここに記載されていたとしても、そのことは、その具体例が、その構成要件以外の構成要件には対応しないものであることを意味するものでもない。
【００３７】
さらに、この記載は、発明の実施の形態に記載されている具体例に対応する発明が、請求項に全て記載されていることを意味するものではない。換言すれば、この記載は、発明の実施の形態に記載されている具体例に対応する発明であって、この出願の請求項には記載されていない発明の存在、すなわち、将来、分割出願されたり、補正により追加される発明の存在を否定するものではない。
【００３８】
請求項１に記載の情報検索システムは、第１の情報処理装置（例えば、図１のHDDレコーダ２、またはパーソナルコンピュータ１）と、ネットワークを介して複数の第１の情報処理装置と接続される第２の情報処理装置（例えば、図１のサーバ６）からなる情報検索システムであって、第１の情報処理装置は、嗜好を尋ねる質問に対するユーザの応答、ユーザのコンテンツの視聴の履歴、若しくはコンテンツの録画の予約若しくは録画の開始の操作の履歴を表すか、または送受信された電子メールである嗜好情報に基づいて、ユーザの興味を表すキーワードからなる興味データを生成する生成手段（例えば、図４の興味抽出部９３）と、生成された興味データを第２の情報処理装置に送信する送信手段（例えば、図４の送信部９８）と、第２の情報処理装置により生成された共通興味データと特有興味データとに含まれるキーワードを用いて、ユーザに推薦するコンテンツに関連する関連情報を検索する検索手段（例えば、図４の関連情報検索部９４）と、検索された関連情報を提示する提示手段（例えば、図４の関連情報提示部９５）とを備え、第２の情報処理装置は、複数の第１の情報処理装置により送信された興味データから複数の興味データに共通するキーワードを共通興味データとして抽出する共通興味データ抽出手段（例えば、図１７のステップＳ１２２の処理を実行する図２のCPU５１）と、興味データから、第１の情報処理装置の興味データに特有のキーワードを、特有興味データとして抽出する特有興味データ抽出手段（例えば、図１７のステップＳ１２３の処理を実行する図２のCPU５１）と、共通興味データと特有興味データを統合して記憶する記憶手段（例えば、図１２のステップＳ８２の処理を実行する図２のCPU５１）とを備え、共通興味データと特有興味データをネットワークを介して第１の情報処理装置に提供することを特徴とする。
【００３９】
請求項２に記載の情報検索方法は、第１の情報処理装置（例えば、図１のHDDレコーダ２、またはパーソナルコンピュータ１）と、ネットワークを介して複数の第１の情報処理装置と接続される第２の情報処理装置（例えば、図１のサーバ６）からなる情報検索システムの情報検索方法であって、第１の情報処理装置は、嗜好を尋ねる質問に対するユーザの応答、ユーザのコンテンツの視聴の履歴、若しくはコンテンツの録画の予約若しくは録画の開始の操作の履歴を表すか、または送受信された電子メールである嗜好情報に基づいて、ユーザの興味を表すキーワードからなる興味データを生成し（例えば、図５のステップＳ１）、生成された興味データをネットワークを介して第２の情報処理装置に送信し（例えば、図８のステップＳ６５）、第２の情報処理装置は、複数の第１の情報処理装置により送信された興味データから、複数の興味データに共通するキーワードを共通興味データとして抽出すると共に、第１の情報処理装置の興味データに特有のキーワードを、特有興味データとして抽出し（例えば、図１７のステップＳ１２２とＳ１２３）、共通興味データと特有興味データを統合して記憶し（例えば、図１２のステップＳ８２）、共通興味データと特有興味データをネットワークを介して第１の情報処理装置に提供し、第１の情報処理装置は、共通興味データと特有興味データとに含まれるキーワードを用いて、ユーザに推薦するコンテンツに関連する関連情報を検索し（例えば、図２３のステップＳ１６３）、検索された関連情報を提示する（例えば、図２３のステップＳ１６５）ことを特徴とする。
【００５１】
図１は、本発明を適用した情報検索システムの構成例を示す図である。この構成例においては、ネットワーク５に、利用者端末としてのパーソナルコンピュータ１、ハードディスクドライブ（HDD）レコーダ２−１と２−２、およびデジタル携帯電話機４が接続されているとともに、ユーザの嗜好情報である興味データと番組メタデータを記録するサーバ６が接続されている。パーソナルコンピュータ１は、HDDレコーダ２と、例えば、Ethernet（登録商標）を介して接続されており、HDDレコーダ２−１と２−２には、テレビジョン受像機３−１と３−２が接続されている。
【００５２】
パーソナルコンピュータ１、HDDレコーダ２−１と２−２、およびテレビジョン受像機３−１と３−２は、１ユーザ（または１家族）が所有しているものであって、それぞれが近傍に配置されている。ネットワーク５はLAN（Local Area Network）でもよいし、インターネットなどの広域ネットワークでもよい。
【００５３】
パーソナルコンピュータ１は、様々なアプリケーションプログラムの実行が可能な情報処理装置であって、例えば、電子メールの送受信、Webページの閲覧、または文書作成などを行う。パーソナルコンピュータ１はまた、電子メールの送受信により取得した文書から、ユーザの興味に関する情報を抽出し、興味データのデータベースを作成する。
【００５４】
HDDレコーダ２は、テレビ番組を、大容量のハードディスクドライブに録画（記録）するとともに、ユーザからの指示に基づいて、録画したテレビ番組をテレビジョン受像機３に出力し、再生させる。HDDレコーダ２はまた、図５を参照して後述するように、興味データを取得し、ユーザに対して興味データにマッチする番組の推薦を行う。
【００５５】
デジタル携帯電話機４は、番組を録画予約するための電子メールを作成し、ネットワーク５を介してパーソナルコンピュータ１またはHDDレコーダ２に送信し、番組の録画予約を実行させる。
【００５６】
図１の例では、利用者端末として、パーソナルコンピュータ１、HDDレコーダ２−１と２−２、テレビジョン受像機３−１と３−２、およびデジタル携帯電話機４が示されているが、多数の利用者端末が接続されることは言うまでもない。
【００５７】
図２はパーソナルコンピュータ１の構成例を示すブロック図である。なお、この構成は、パーソナルコンピュータ１の他、サーバ６においても適用できる。
【００５８】
このパーソナルコンピュータ１は、CPU(Central Processing Unit)５１を内蔵している。CPU５１には、バス５４を介して入出力インタフェース５５が接続されている。入出力インタフェース５５には、キーボード、マウスなどの入力デバイスよりなる入力部５６、処理結果としての例えば音声信号を出力する出力部５７、処理結果としての画像を表示するディスプレイなどよりなる表示部５８、プログラムや構築されたデータベースなどを格納するハードディスクドライブなどよりなる記憶部５９、インターネットに代表されるネットワークを介してデータを通信するLAN（Local Area Network）カードなどよりなる通信部６０、および、磁気ディスク６２、光ディスク６３、光磁気ディスク６４、または半導体メモリ６５などの記録媒体に対してデータを読み書きするドライブ６１が接続されている。バス５４には、ROM（Read Only Memory）５２およびRAM（Random Access Memory）５３が接続されている。
【００５９】
磁気ディスク６２乃至半導体メモリ６５に格納されたプログラムは、ドライブ６１によって読み出されて、または通信部６０がネットワークを介して取得して、記憶部５９に内蔵されるハードディスクドライブにインストールされている。記憶部５９にインストールされているプログラムは、入力部５６に入力されるユーザからのコマンドに対応するCPU５１の指令によって、記憶部５９からRAM５３にロードされて実行される。
【００６０】
また、記憶部５９に内蔵されるハードディスクドライブには、WWW(World Wide Web)ブラウザなどのアプリケーションプログラムもインストールされており、入力部５６に入力されるユーザからの起動コマンドに対応するCPU５１の指令によって、記憶部５９からRAM５３にロードされて実行される。
【００６１】
図３は、HDDレコーダ２−１または２−２の構成例を示すブロック図である。なお、HDDレコーダ２−１と２−２は、同様の構成なので、特に、区別する必要のない限りは、HDDレコーダ２と称する。また、テレビジョン受像機３−１と３−２も特に区別する必要のない限りテレビジョン受像機３と称する。このHDDレコーダ２は、膨大な記憶容量を備えるハードディスクドライブ（HDD）７８に数多くの映像を録画することができるとともに、ユーザの意図を的確に把握して録画映像の記録管理（視聴履歴や操作履歴など）を行うことができる。なお、HDDレコーダ２は、AV機器として実装することができ、例えば、セットトップボックス（STB）のようなテレビジョン受像機と一体で構成することができる。
【００６２】
CPU７１は、HDDレコーダ２全体の動作を制御するメインコントローラであり、入力部７６から供給された入力信号に基づいて、チューナ７９、復調部８０、デコーダ８１、およびHDD７８などを制御することにより、番組の録画または再生を実行させる。また、ユーザの興味データを取得し、番組情報（関連情報）の提示を行う。
【００６３】
RAM７３は、CPU７１の実行プログラムをロードしたり、実行プログラムの作業データを書き込むために使用される、書き込み可能な揮発性メモリである。ROM７２は、HDDレコーダ２の電源オン時に実行する自己診断・初期化プログラムや、ハードウェア操作用の制御コードなどを格納する読み出し専用メモリである。
【００６４】
入力部７６は、例えば、リモートコマンダ、ボタン、スイッチ、あるいはキーボードなどにより構成され、操作に対応する入力信号を、入出力インターフェース７５およびバス７４を介してCPU７１に出力する。
【００６５】
通信部７７は、ネットワーク５を介して、サーバ６、およびパーソナルコンピュータ１と通信する。通信部７７に入力されたデータは、適宜、入出力インターフェース７５を介してHDD７８に記録される。
【００６６】
HDD７８は、プログラムやデータなどを所定フォーマットのファイル形式で蓄積することができる、ランダムアクセスが可能な記憶装置であり、膨大な記憶容量を備えている。HDD７８は、入出力インターフェース７５を介してバス７４に接続されており、デコーダ８１、または通信部７７から、放送番組、およびEPGデータなどのデータ放送用のデータの入力を受け、これらの情報を記録するとともに、必要に応じて、記録されたデータを出力する。また、CPU７１において生成されたユーザの興味データを記憶する。
【００６７】
図示せぬアンテナで受信された放送波は、チューナ７９に供給される。放送波は、所定のフォーマットに基づいており、例えば、EPGデータを含んでいる。放送波は、衛星放送波、地上波、有線、または無線の区別を特に問わない。
【００６８】
チューナ７９は、CPU７１の制御に基づいて、所定チャンネルの放送波のチューニングすなわち選局を行い、受信データを復調部８０に出力する。なお、送信されてくる放送波がアナログであるか、あるいは、デジタルであるかに応じて、チューナ７９の構成を適宜変更または拡張することができる。復調部８０は、デジタル変調されている受信データを復調し、デコーダ８１に出力する。
【００６９】
例えば、デジタル衛星放送の場合、チューナ７９により受信され、復調部８０により復調されたデジタルデータは、MPEG2（Moving Picture Experts Group 2）方式で圧縮されたAVデータ、および、データ放送用のデータが多重化されているトランスポートストリームである。前者のAVデータは、放送番組本体を構成する映像データおよび音声データであり、後者のデータ放送用のデータは、この放送番組本体に付随するデータ（例えば、EPGデータ）を含むものである。
【００７０】
デコーダ８１は、復調部８０より供給されたトランスポートストリームを、MPEG方式で圧縮されたAVデータとデータ放送用のデータ（例えば、EPGデータ）に分離する。分離されたデータ放送用のデータは、バス７４および入出力インターフェース７５を介してHDD７８に供給され、記録される。
【００７１】
受信した番組をそのまま出力することが指示されている場合、デコーダ８１は、AVデータを、圧縮映像データと圧縮音声データにさらに分離する。分離された音声データは、デコードされた後、ミキサ８３を介してテレビジョン受像機３のスピーカに出力される。また、分離された映像データは、伸張された後、コンポーザ８２を介してテレビジョン受像機３のモニタに出力される。
【００７２】
受信した番組をHDD７８に録画することが指示されている場合、デコーダ８１は、分離する前のAVデータを、バス７４および入出力インターフェース７５を介してHDD７８に出力する。また、HDD７８に録画されている番組の再生が指示されている場合、デコーダ８１は、入出力インターフェース７５およびバス７４を介して、HDD７８からAVデータの入力を受け、圧縮映像データと圧縮音声データに分離し、それぞれコンポーザ８２もしくはミキサ８３に出力する。
【００７３】
コンポーザ８２は、必要に応じて、デコーダ８１より入力された映像データと、GUI（Graphical User Interface）画面とを合成して、テレビジョン受像機３のモニタに出力する。
【００７４】
図４は、図３のCPU７１の機能的構成例を表すブロック図である。この例では、ユーザとの応答によりユーザの嗜好情報を取得するユーザ情報取得部９１、視聴された番組の履歴に基づいて、ユーザの嗜好情報を取得する履歴情報取得部９２、およびユーザ情報取得部９１と履歴情報取得部９２により取得された情報に基づいて興味データを生成する興味抽出部９３が設けられている。
【００７５】
興味抽出部９３で生成された興味データは、関連情報検索部９４に送信され、関連情報検索部９４は、興味データに基づいて関連情報を提示する。関連情報は、電子番組ガイド（EPG）やWeb上などの番組情報、オンエアされる番組情報、またはネットワーク５を介して取得されるコンテンツに関する情報などにより構成される。また、取得された関連情報は、関連情報データベース作成部９７により、所定の興味データに対応する関連情報として分類され、データベースとしてHDD７８に記憶されている。
【００７６】
関連情報検索部９４により検索された関連情報は、関連情報提示部９５により、テレビジョン受像機３に出力される。評価入力部９６は、入力部７６を介して、提示された関連情報に対するユーザの評価の入力を受け付ける。ユーザの入力は、評価入力部を介して興味抽出部９３にフィードバックされる。
【００７７】
また、興味抽出部９３で生成された興味データは、送信部９８により他の機器に送信される。送信部９８は、送信確認部１０１と変更操作部１０２により構成される。送信確認部１０１は、興味データの入力部７６を介して送信可否を受け付ける。また、変更操作部１０２は、送信される興味データの、変更の入力を受け付け、ユーザの指示に従って、興味データを変更する。
【００７８】
次に、図５を参照して、HDDレコーダ２の興味データ蓄積処理について説明する。ステップＳ１において、興味抽出部９３は、図６を参照して後述する興味データ抽出処理を実行する。このとき、ユーザ情報取得部９１と履歴情報取得部９２からユーザの嗜好情報が取得され、興味データが生成される。
【００７９】
ステップＳ２において、関連情報検索部９４は、図７を参照して後述する関連情報検索処理を実行する。これにより、興味データに対応する関連情報が、ユーザに提示される。ステップＳ３において、評価結果入力部９６は、提示された関連情報に対するユーザの評価の入力を受け付ける。評価の入力は、例えば、テレビジョン受像機３のモニタに提示された関連情報についての評価（例えば、「ＯＫ」または「ＮＧ」）を選択するGUIが表示され、ユーザが入力部７６を操作することにより行われる。
【００８０】
ステップＳ４において、評価結果入力部９６は、ユーザの評価が「ＯＫ」か否かを判定し、評価が「ＯＫ」ではないと判定された場合、処理は、ステップＳ１に戻り、それ以降の処理が繰り返し実行される。ステップＳ４において、評価が「ＯＫ」であると判定された場合、興味抽出部９３は、興味データをＨＤＤ７８にデータベースとして記憶する。
【００８１】
このようにして、ユーザの興味データが蓄積されていく。
【００８２】
次に、図６を参照して、図５のステップＳ１の興味データ抽出処理について説明する。ステップＳ２１において、興味抽出部９３は、現在実行中の処理が、図５のステップＳ４において、評価が「ＯＫ」ではないと判定された結果後（評価結果後）、行われているものか否かを判定する。ステップＳ２１において、現在実行中の処理は、評価結果後ではないと判定された場合、ステップＳ２２に進み、ユーザ情報取得部９１は、質問を出力する。質問は、ユーザの嗜好を尋ねるもので、テレビジョン受像機３のモニタに出力される。
【００８３】
ステップＳ２３において、ユーザ情報取得部９１は、質問に対する応答の入力を受け付ける。応答の入力は、例えば、例えば、テレビジョン受像機３のモニタに提示された質問についての応答（例えば、「はい」または「いいえ」）を選択するGUIが表示され、ユーザが入力部７６を操作することにより行われる。なお、ステップＳ２２で出力される質問は、複数とすることも可能であり、その場合、ステップＳ２３で各質問に対する応答の入力が受け付けられる。
【００８４】
ステップＳ２４において、履歴情報取得部９２は、ＨＤＤ７８に記憶されたユーザの視聴履歴、操作履歴を検索し、ユーザの嗜好を分析する。そして、ステップＳ２５において興味抽出部９３は、ユーザ情報取得部９１から得られた嗜好情報と、履歴情報取得部９２から得られた嗜好情報に基づいて、興味データを生成する。このとき、興味データは複数生成され、例えば、ユーザの嗜好に最も近いと推測されるものが、第１候補の興味データとされ、次に、ユーザの嗜好に近いと推測されるものが第２候補とされる。
【００８５】
興味データは、第１候補から順番に関連情報検索部９４に送信される。今、第一候補の興味データに基づいて、関連情報が提示され、上述した図５のステップＳ４の処理で評価が「ＯＫ」ではないと判定された場合、図６のステップＳ２１において、現在実行中の処理は、評価結果後であると判定され、興味抽出部９３は、ステップＳ２６において、別の興味データ（第２候補）を出力する。
【００８６】
このようにして、興味データが生成される。興味データは、図９を参照して後述するように、基本的に属性と重要度から構成されている。重要度は、最初は標準的に、予め設定されたものが用いられるが、ユーザの操作（後述する図８のステップＳ６４の処理）、または、サーバ６における興味データの統合（後述する図１２のステップＳ８２の処理）により適宜変更される。
【００８７】
次に、図７を参照して、図５のステップＳ２の関連情報検索処理について説明する。ステップＳ４１において、関連情報検索部９４は、興味抽出部９３で生成された興味データを取得する。ステップＳ４２において、関連情報検索部９４は、興味データに対応する関連情報を関連情報データベースから検索する。ステップＳ４３において、関連情報検索部９４は、一致する関連情報があったか、すなわち、興味データに対応する関連情報が検索されたか否かを判定する。
【００８８】
ステップＳ４３において、一致する関連情報があったと判定された場合、ステップＳ４４に進み、関連情報検索部９４は、その関連情報をテレビジョン受像機３のモニタに出力し、ユーザに提示する。一方、ステップＳ４３において、一致する関連情報がなかったと判定された場合、ステップＳ４５に進み、関連情報検索部９４は、テレビジョン受像機のモニタに「検索結果なし」を出力する。
【００８９】
このようにして、興味データに対応する関連情報が検索され、ユーザに提示される。これによりコンテンツの推薦が行われる。
【００９０】
上述した興味データは、ユーザ個人毎に蓄積することも可能であるし、その機器毎に蓄積することも可能である。例えば、ユーザＡとユーザＢがHDDレコーダ２−１とHDDレコーダ２−２を使用している場合、HDDレコーダ２−１におけるユーザＡの興味データのデータベース、およびHDDレコーダ２−１におけるユーザＢの興味データのデータベース、並びにHDDレコーダ２−２におけるユーザＡの興味データのデータベース、およびHDDレコーダ２−２におけるユーザＢの興味データのデータベースを作成することが可能である。
【００９１】
また、以上においては、HDDレコーダ２において興味データが生成され蓄積される例について説明したが、興味データは他の機器でも生成され蓄積される。例えば、パーソナルコンピュータ１においては、送受信された電子メールの内容、閲覧されたWWWページの内容などに基づいて興味データが生成され、蓄積される。
【００９２】
さらに、ある機器（例えば、HDDレコーダ２−１または２−２）の興味データを他の機器（例えば、サーバ６）に送信し、異なる興味データ同士を融合することもできる。
【００９３】
図８を参照して、興味データの送信処理について説明する。ステップＳ６１において、送信確認部１０１は、送信が指示されたか否かを判定し、送信が指示されたと判定されるまで待機する。送信の指示は、例えば、テレビジョン受像機３に表示されるGUIに従って、ユーザが入力部７６を操作することにより行われる。また、ユーザの指示によらず、所定の時間（例えば１週間）毎、または所定の数（例えば１００件）の興味データが記録される毎に自動的に送信を行うようにすることも可能である。あるいは、ネットワーク５に新しい機器が接続されたときなどの所定のイベントを検知して自動的に送信を行うようにすることもできる。
【００９４】
ステップＳ６２において、送信確認部１０１は、テレビジョン受像機３のモニタに興味データを表示する。このとき表示される興味データの例を図９と図１０に示す。最初に図９に示されるような画面が表示される。この例では、属性リスト１０１と個人用興味データ１０２が表示されている。
【００９５】
属性リスト１０１は興味データを構成する属性の一覧を示すものであり、この例では、属性としてジャンルと地域が表示されている。さらに、ジャンル（１）としてドキュメンタリー（１−１）、スポーツ（１−２）、情報（１−３）、・・・が表示されている。また、地域（２）として海外アジア（２−１）、海外ヨーロッパ（２−２）、海外北米（２−３）、・・・が表示されている。
【００９６】
個人用興味データ１０２は、その個人（例えば、ユーザＡ）についての各属性の値の一覧を示すものである。この値は、その属性に対するユーザの興味の度合（興味度）を表し、その数値が大きい程、ユーザの興味が高いことを意味する。また、この値は、その属性の他の属性に対する相対的な重みを表すものである。
【００９７】
この例では、属性１−１（ドキュメンタリー）に対応する値は０．６１とされ、属性１−２（スポーツ）に対応する値は、０．１１とされ、属性１−３（情報）に対応する値は、０．４５とされている。同様に、属性２−１,２−２,２−３，・・・に対応する値が記述されている。
【００９８】
このように興味データを属性とその属性に対するユーザの興味の度合により構成することにより、その特性が異なる機器において生成された興味データでも同じ構成（形式）とすることができる。例えば、パーソナルコンピュータ１において送受信されたメールに基づいて生成された興味データと、HDDレコーダ２において視聴（または録画）されたコンテンツに基づいて生成された興味データは、両者とも、所定の属性とその興味度により構成され、必要に応じて両者を統合したり、比較したりすることができる。
【００９９】
ステップＳ６３において、送信確認部１０１は、送信可否の入力を受け付ける。このとき、図９に示される画面の子画面として、図１０に示されるような画面が表示される。この画面は、個人興味データ１２２の詳細を表示するものであり、各属性に対応する値と、その値の大きさを表す記号（図中の＊）が表示されている。値が大きいほど記号「＊」が多く表示され、このユーザは、ジャンル（１）の中では、ドキュメンタリー（１−１）に対する興味が高く、地域（２）の中では、海外北米（２−３）に対する興味が高いことが分かる。
【０１００】
図中右側に縦に並んだチェックボックス１４１−１乃至１４１−３、および１４２−１乃至１４２−３は、送信の可否を示すものであり、ユーザは、入力部７６を操作することにより、他の機器に送信してもよいデータのチェックボックスをチェックし、チェックされたチェックボックスは黒く表示される。この例においては、属性１−３（情報）、海外アジア（２−２）、および海外ヨーロッパ（２−２）が送信可とされ、それらの属性に対応するチェックボックス１４１−３、１４２−１、および１４２−２が黒く表示されている。また、チェックボックス１４１−１、１４１−２、および１４２−３は、チェックされておらず白く表示されているので、それらのチェックボックスに対応する属性は送信不可とされる。このようにして、送信可否が受け付けられる。
【０１０１】
ステップＳ６４において、変更操作部１０２は、変更入力を受け付ける。変更入力は例えば、次のようにして行われる。テレビジョン受像機３のモニタに図１１に示されるような画面が表示される。図１１は、個人用興味データ１２２の属性２（地域）に関する各属性（海外アジア、海外ヨーロッパ、海外北米など）を軸としたレーダーチャートとして表示したものである。ユーザは、入力部７６を操作して、変更したい属性値を訂正する。例えば、ユーザＡが、他の機器に自分の興味データを送信するとき、アジアに関する興味を高く設定したい場合、レーダーチャートの海外アジア軸上の点１６１を矢印１６２の方向へドラッグし、海外アジア軸上の所望の位置にドロップする。このようにすることで、送信される興味データにおいては、アジアに関する興味が高く設定される。
【０１０２】
勿論、ユーザが興味データを変更する必要がないと判断した場合、この変更は行われない。
【０１０３】
そして、ステップＳ６５において、送信確認部１０１は、他の機器（例えば、サーバ６）に対して興味データを送信する。
【０１０４】
このようにしてある機器において蓄積された興味データは、他の機器に送信される。
【０１０５】
次に、図１２を参照して、サーバ６における、各機器から送信されてきた興味データの融合処理について説明する。ステップＳ８１において、サーバ６のCPU５１は、各機器から送信されてきた興味データを取得（受信）する。ステップＳ８２においてCPU５１は、図１３、図１７または図１９を参照して後述する統合データ生成処理を実行する。これにより各機器から送信された興味データが融合される。
【０１０６】
図１３、図１７、および図１９に図１２のステップＳ８２の統合データ生成処理の３つの例である、統合データ生成処理１、統合データ生成処理２、統合データ生成処理３を示す。
【０１０７】
最初に図１３の統合データ生成処理１について説明する。ステップＳ１０１においてCPU５１は、各機器の興味データを属性毎に加算する。ステップＳ１０２において、CPU５１は、統合興味データを生成する。
【０１０８】
例えば、HDDレコーダ２−１からユーザＡの興味データが、サーバ６に送信され、HDDレコーダ２−２からユーザＢの興味データが、サーバ６に送信されるものとする。ユーザＡの興味データにおける属性２（地域）の値の構成は、図１４のレーダーチャートに示されるようなものであり、ユーザＢの興味データにおける属性２（地域）の値の構成は、図１５のレーダーチャートに示されるようなものであるとする。このとき、ステップＳ１０１において、ユーザＡの興味データにおける各属性の値とユーザＢの興味データにおける各属性の値が加算され、統合興味データにおける各属性の値が生成される。
【０１０９】
例えば、ユーザＡの興味データにおける属性２−１（海外アジア）の値が０．０２であり、ユーザＢの興味データにおける属性２−１の値が０．７８である場合、統合興味データの属性２−１の値Ｘは次のようになる。
Ｘ＝０．０２＋０．７８＝０．８０
【０１１０】
また、単に加算するだけでなく、平均値を算出してもよい。この場合、統合興味データの属性２−１の値Ｘは次のようになる。
Ｘ＝（０．０２＋０．７８）／２＝０．４０
【０１１１】
同様に属性２−２，２−３，・・・についてもその値が加算され（または平均値が算出され）、図１６に示されるような統合興味データが生成される。図１６は、図１４における各属性の値と図１５における各属性の値の平均値を算出し、レーダーチャートとして表示したものである。このようにしてユーザＡとユーザＢに共通の統合興味データが生成される。勿論、サーバ６に送信されたユーザＡ個人の興味データとユーザＢ個人の興味データも記憶される。
【０１１２】
次に、図１７を参照して、統合データ生成処理２について説明する。ステップＳ１２１において、CPU５１は、各機器に共通する興味データを検出する。例えば、図１８に示されるようにHDDレコーダ２−１から機器１興味データ１６１が、サーバ６に送信され、パーソナルコンピュータ１から機器２興味データ１６２が送信されるものとする。
【０１１３】
機器１興味データ１６１は、上位の属性である「ジャンル」、「時間帯」、「地域」、「キーワード」に分類されており、「ジャンル」は、その下位の属性である、「ドラマ」、「ドキュメンタリー」、「スポーツ」により構成されている。下位の各属性の後に付加されている数値（例えば「ドラマ」の後の「３」）がその属性の値を示す。同様に上位の属性である時間帯は、その下位の属性である「朝」、「夕方」、および「夜」により構成され、地域は、その下位の属性である「国内」、「アメリカ」、「アジア」、および「ヨーロッパ」により構成され、「キーワード」は、その下位の属性である「野球」、「サスペンス」、「レポート」、および「最新」により構成されている。
【０１１４】
機器２興味データ１６２は、機器１興味データのように上位の属性により分類されておらず、「スポーツ」、「野球」、「観戦」、「アメリカ」、「渋谷」、「公園」、「連絡」、「最新」・・・の属性により構成されている。
【０１１５】
ステップＳ１２１において、機器１興味データの下位の各属性と、機器２興味データの各属性のうち共通するものが検出される。この例では、「スポーツ」、「野球」、「アメリカ」、「最新」が検出される。そして、ステップＳ１２２において、CPU５１は、共通興味データ１６３を生成する。
【０１１６】
ステップＳ１２３において、CPU５１は、機器特有の興味データを生成する。この例の場合、機器１興味データ１６１の下位の各属性のうち、共通興味データ１６３として検出されたもの以外のものが、機器１特有興味データ１６４として生成され、機器２興味データの各属性のうち、共通興味データ１６３として検出されたもの以外のものが、機器２特有興味データ１６５として生成される。そして、ステップＳ１２４において、CPU５１は、共通興味データ１６３、機器１特有興味データ１６４、および機器２特有興味データ１６５を組み合わせて統合興味データとして生成する。
【０１１７】
なお、共通興味データ１６３、機器１特有興味データ１６４、および機器２特有興味データ１６５は、すべてサーバ６の記憶部５９に記憶されるようにしてもよいし、共通興味データ１６３は、サーバ６の記憶部５９に記憶され、機器１特有興味データ１６４は、HDDレコーダ２−１のHDD７８に記憶され、機器２特有データ１６５は、パーソナルコンピュータ１の記憶部５９に記憶されるようにしてもよい。
【０１１８】
また、この例では、共通興味データとして検出されないものを機器特有興味データとして生成する場合について説明したが、機器特有興味データは、その機器の特性を考慮して生成されるようにしてもよい。例えば、HDDレコーダ２−１の視聴履歴と操作履歴から、HDDレコーダ２−１では、主にオンエアされる番組が視聴されていると想定され、HDDレコーダ２−２の視聴履歴と操作履歴から、HDDレコーダ２−２では、主に録画されたコンテンツが視聴されていると想定される場合、HDDレコーダ２−１の機器特有興味データは、オンエア番組に関連のあるものが選択されて生成され、HDDレコーダ２−２の機器特有興味データは、録画コンテンツに関連のあるものが選択されて生成されるようにしてもよい。
【０１１９】
また、機器１特有興味データを、機器２特有興味データに基づいて、生成されるようにしてもよい。このようにすることで、機器２の興味データに基づいて、機器１でコンテンツが推薦されるようになり、その結果、ユーザは、知識や興味を広げることができる。
【０１２０】
また、この例では、各機器の共通興味データと機器特有興味データを生成することについて説明したが、各ユーザの共通興味データとユーザ特有興味データを生成するようにしてもよい。
【０１２１】
このようにして、各機器に共通の興味データと各機器に特有の興味データが生成される。興味データを、共通興味データと特有興味データに分類し、共通興味データに基づいて、コンテンツを推薦することにより、各機器において共通に視聴されるコンテンツをユーザに推薦することができ、また、特有興味データに基づいて、コンテンツを推薦することにより、機器の特性に則したコンテンツをユーザに推薦することができる。
【０１２２】
次に、図１９を参照して統合データ生成処理３について説明する。ステップＳ１４１において、CPU５１は、各機器の興味データに重み付けをする。例えば、機器Ａ乃至機器Ｄの４台の機器からサーバ６に対して、図２０に示されるような興味データが送信されるものとする。図２０は、各機器から送信される興味データの例を示す図である。
【０１２３】
この例においては、興味データは、キーワードにより構成されており、機器Ａの興味データはキーワード「スポーツ」、「ドラマ」、「アジア」により構成されている。各キーワードの後に記述された数値（例えば、「スポーツ」の後の「５」）は、そのキーワードの重要度を示す値（上述した興味度と同様に他のキーワードに対する相対的な重みを表す値）であり、例えば、その機器における当該キーワードの発生頻度などがその値とされる。キーワードは、ユーザに番組情報やコンテンツ情報などの関連情報を検索して提示（推薦）するとき使用され、重要度の高いキーワードが優先して使用される。
【０１２４】
機器Ｂの興味データは、キーワード「ドラマ」、「アメリカ」により構成され、機器Ｃの興味データは、キーワード「ドラマ」、「バラエティ」により構成され、機器Ｄの興味データは、キーワード「渋谷」、「アメリカ」、「海外」により構成されている。
【０１２５】
今、各機器の使用頻度が機器Ａ乃至機器Ｄの順である場合、ステップＳ１４１において、図２１に示されるような重み付けが行われる。機器Ａは４台の機器のうちで最も使用頻度が高いので、機器Ａの興味データに含まれるキーワードの重要度は４倍の倍率（係数）で重み付けされる（重みが修正される）。例えば、機器Ａの興味データにおけるキーワード「スポーツ」の重要度は５であるが、重み付けされた後のキーワード「スポーツ」の重要度は２０（５×４）となる。
【０１２６】
機器Ｂは４台の機器の中で２番目に使用頻度が高いので、機器Ｂの興味データに含まれるキーワードの重要度は３倍の値として重み付けされる。例えば、機器Ｂの興味データにおけるキーワード「ドラマ」の重要度は２であるが、重み付けされた後のキーワード「ドラマ」の重要度は６（２×３）となる。
【０１２７】
機器Ｃは４台の機器の中で３番目に使用頻度が高いので、機器Ｃの興味データに含まれるキーワードの重要度は２倍の値として重み付けされる。例えば、機器Ｃの興味データにおけるキーワード「ドラマ」の重要度は１であるが、重み付けされた後のキーワード「ドラマ」の重要度は２（１×２）となる。
【０１２８】
機器Ｄは４台の機器の中で最も使用頻度が低いので、機器Ｄの興味データに含まれるキーワードの重要度は１倍の値として重み付けされる（変更されない）。例えば、機器Ｄの興味データにおけるキーワード「渋谷」の重要度は４であるが、重み付けされた後のキーワード「渋谷」の重要度も４（４×１）である。
【０１２９】
ステップＳ１４２において、CPU５１は、重み付けされたデータに基づいて、統合興味データを生成する。このとき生成される統合興味データは、各機器に共通のキーワードの重要度が加算され、重要度の高い順にキーワードが組み合わされて生成される。例えば、キーワード「ドラマ」は、機器Ａ乃至機器Ｃの興味データに共通するキーワードなので、重み付けされたキーワード「ドラマ」の重要度が加算され、「ドラマ」の重要度は、１６（＝８＋６＋２）とされる。同様に、キーワード「アメリカ」についても重要度が加算され、「アメリカ」の重要度は１１（＝９＋２）とされる。
【０１３０】
この結果、統合興味データを構成するキーワードとその重要度は、「スポーツ２０」、「ドラマ１６」、「バラエティ１２」、「アメリカ１１」、「渋谷４」、「アジア４」、「海外１」とされる。
【０１３１】
また、重み付けは、機器の使用頻度ではなく、ユーザの指示に基づいて行うようにすることも可能である。この場合、ステップＳ１４１において、ユーザによる優先順位の指示の入力が受け付けられ、その優先順位に基づいて、例えば、図２２に示されるように重み付けが行われる。この例では、ユーザのつけた優先順位は機器Ｄが１位、機器Ｂが２位、機器Ｃが３位、機器Ａが４位とされている。
【０１３２】
機器Ａは４台の機器のうちで最も優先順位が低いので、機器Ａの興味データに含まれるキーワードの重要度は１倍の値として重み付けされる（変更されない）。例えば、機器Ａの興味データにおけるキーワード「スポーツ」の重要度は５であるが、重み付けされた後のキーワード「スポーツ」の重要度も５（５×１）である。
【０１３３】
機器Ｂは４台の機器の中で２番目に優先順位が高いので、機器Ｂの興味データに含まれるキーワードの重要度は３倍の値として重み付けされる。例えば、機器Ｂの興味データにおけるキーワード「ドラマ」の重要度は２であるが、重み付けされた後のキーワード「ドラマ」の重要度は６（２×３）となる。
【０１３４】
機器Ｃは４台の機器の中で３番目に優先順位が高いので、機器Ｃの興味データに含まれるキーワードの重要度は２倍の値として重み付けされる。例えば、機器Ｃの興味データにおけるキーワード「ドラマ」の重要度は１であるが、重み付けされた後のキーワード「ドラマ」の重要度は２（１×２）となる。
【０１３５】
機器Ｄは４台の機器の中で最も優先順位が高いので、機器Ｄの興味データに含まれるキーワードの重要度は４倍の値として重み付けされる。例えば、機器Ｄの興味データにおけるキーワード「渋谷」の重要度は４であるが、重み付けされた後のキーワード「渋谷」の重要度は１６（４×４）となる。
【０１３６】
ステップＳ１４２において、CPU５１は、重み付けされたデータに基づいて、統合興味データを生成する。このとき生成される統合興味データは、上述したように、各機器に共通のキーワードの重要度が加算され、重要度の高い順にキーワードが組み合わされて生成される。
【０１３７】
この結果、統合興味データを構成するキーワードとその重要度は、「アメリカ１７」、「渋谷１６」、「バラエティ１２」、「ドラマ１０」、「スポーツ５」、「海外４」、「アジア１」とされる。
【０１３８】
このように、各機器から興味データを送信し、統合興味データを生成し、記憶しておくことにより、まだ興味データが蓄積されていない新しい機器を使用するとき、例えば、機器共通興味データ１６３を利用して、そのユーザの嗜好に合う関連情報を推薦することができる。また、興味データを蓄積する時間のないユーザは、嗜好の似ている他のユーザの興味データに基づいて、関連情報の推薦を受けることができる。さらに特定の分野について詳しくなりたいユーザは、その分野に詳しいユーザの興味データを利用して、関連情報の推薦を受けることにより、その分野に詳しくなることができる。
【０１３９】
このようにして蓄積された興味データに基づいて、関連情報の推薦が行われる。図１２のステップＳ８２の処理により生成された統合興味データに基づいて、機器（例えば、HDDレコーダ２−１）に関連情報を提示する場合について図２３を参照して説明する。この処理は、ユーザの指示（例えば、コマンドを投入するなど）に基づいて、HDDレコーダ２−１により実行される。
【０１４０】
ステップＳ１６０において、関連情報検索部９４は、サーバ６に記憶された統合興味データを取得する。このとき、図１７のステップＳ１２２において生成された共通興味データと、ステップＳ１２３において生成された特有興味データが取得される。なお、特有興味データは、HDDレコーダ２−１のHDD７８に記憶された興味データが特有興味データとして取得されるようにしてもよい。
【０１４１】
ステップＳ１６１において、関連情報検索部９４は、HDD７８に記憶されている関連情報データベースの各コンテンツの関連情報としてのメタデータからカテゴリを抽出し、リスト化する。この場合のメタデータは、例えば、ジャンル、サブジャンル、タイトルなどのデータで構成されており、各データのカテゴリが抽出され、図２４に示されるようなカテゴリリスト２０３が生成される。
【０１４２】
この例では、カテゴリリスト２０３は、コンテンツＡ乃至コンテンツＤについてのメタデータにより構成されている。コンテンツＡのメタデータの中の、ジャンル「アメリカ」とサブジャンル「情報」が抽出され、カテゴリリスト２０３を構成している。同様にコンテンツＢのメタデータの中のジャンル「レストラン」とサブジャンル「観光」が抽出され、コンテンツＣのメタデータの中の、ジャンル「渋谷」とサブジャンル「公園」が抽出され、コンテンツＤのメタデータの中のジャンル「アメリカ」とサブジャンル「ニュース」が抽出されカテゴリリスト２０３が構成されている。
【０１４３】
ステップＳ１６２において、関連情報検索部９４は、統合興味データからキーワードを抽出する。このとき、例えば、統合興味データの中の機器１（例えば、HDDレコーダ２−２）の特有興味データ２０１（図２４）に基づいて、キーワードが抽出される。この例では、キーワード「アメリカ」、「映画」、「渋谷」、「公園」、「ニュース」、・・・が抽出されている。
【０１４４】
同様に統合興味データの中の機器２（例えば、パーソナルコンピュータ１）の特有興味データ２０２（図２４）に基づいて、キーワードが抽出される。機器２の興味データ２０２は、送受信されたメールに基づいて生成されており、話題１乃至話題３により構成されている。話題１からは、キーワード「フランス」、「映画」、・・・が抽出され、話題２からは、キーワード「アメリカ」、「観光」が抽出され、話題３からはキーワード「渋谷」、「情報」が抽出されている。
【０１４５】
また、統合興味データの中の共通興味データから各機器に共通する共通興味データのキーワードが抽出され、抽出されたキーワードの中から機器１（または機器２）の興味データ（特有興味データ）のキーワードと一致するキーワードがさらに抽出されるようにしてもよい。これにより、複数のユーザが興味をもつ、一般的に興味度が高いキーワード（共通興味データのキーワード）から、その機器のユーザが興味をもつキーワード（特有興味データのキーワード）を絞り込むことができ、人気のあるコンテンツの中から、そのユーザの興味に近いコンテンツを効率的に検索することができる。
【０１４６】
あるいはまた、共通興味データから各機器に共通する共通興味データのキーワードが抽出され、抽出されたキーワードの中から機器１（または機器２）の興味データのキーワードと一致するキーワードが除かれて、キーワードが抽出されるようにしてもよい。これにより、ユーザに対して、そのユーザ以外の複数のユーザが興味をもつ、キーワードのみに基づいたコンテンツの推薦を行うことができ、そのユーザの興味に偏ることなく、コンテンツの推薦を行うことができる。
【０１４７】
ステップＳ１６３において、関連情報検索部９４は、キーワードと一致するカテゴリをカテゴリリスト２０３から検索する。ステップＳ１６４において、一致するメタデータがあったか否かを判定し、一致するメタデータがあったと判定された場合ステップＳ１６５に進み、関連情報提示部９５に一致したメタデータを提示させる。
【０１４８】
このとき、機器１の興味データ２０１から抽出されたキーワード「アメリカ」と一致するカテゴリを含むコンテンツがカテゴリリスト２０３から検索され、例えば、テレビジョン受像機３−１のモニタに図２４に示される推薦画面２２１が表示される。この例では、「アメリカについての番組をみたよねコンテンツＤはどう？」と記述されている。このようにすることで、ユーザは、コンテンツＤが推薦される理由を知ることができる。すなわち、過去にHDDレコーダ２−１で視聴した番組に基づいてコンテンツＤが推薦されていると認識することができる。
【０１４９】
また、機器２の興味データ２０２から抽出されたキーワード「渋谷」と一致するカテゴリを含むコンテンツがカテゴリリスト２０３から検索され、例えば、テレビジョン受像機３−１のモニタに図２４に示される推薦画面２２２が表示される。この例では、「渋谷の話題で盛り上がってたよね！コンテンツＣはどう？」と記述されている。このようにすることで、ユーザは、コンテンツＤが推薦される理由を知ることができる。すなわち、過去に送受信したメールの内容に基づいて、コンテンツＣが推薦されたと認識することができる。
【０１５０】
ステップＳ１６６において、一致するメタデータがないと判定された場合、ステップＳ１６６に進み、関連情報検索部９４は、辞書を参照して別のキーワードを取得する。
【０１５１】
辞書は、例えば、サーバ６により予め作成されており、この辞書には、例えば、メタデータの中の共起率が高い単語が関連付けられて記憶されている。例えば、ステップＳ１６２において、「料理」というキーワードが取得された場合、カテゴリリスト２０３にキーワードと一致するメタデータはないが、ステップＳ１６６で辞書を参照してキーワード「料理」に関連付けられたキーワード「レストラン」が取得される。この結果、ステップＳ１６３において、キーワードと一致するカテゴリが検索され、ステップＳ１６４において、一致するメタデータがあったか否かが判定され、ステップＳ１６５において、コンテンツＢのメタデータが提示される。
【０１５２】
以上においては、HDDレコーダ２−１により関連情報（メタデータ）が検索され、提示される例について説明したが、サーバ６により関連情報が検索され、HDDレコーダ２、またはパーソナルコンピュータ１に関連情報が提示されるようにしてもよい。
【０１５３】
提示されたコンテンツのメタデータに基づいて、ユーザは、コンテンツを録画したり、視聴したりすることができる。例えば、テレビジョン受像機３の表示部に表示されたメタデータに基づいて、HDDレコーダ２にコンテンツの録画予約が設定され、パーソナルコンピュータ１の表示部５８に表示されたメタデータに基づいて、Ｗｅｂページが表示される。
【０１５４】
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるが、ソフトウェアにより実行させることもできる。
【０１５５】
なお、上述した一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、汎用のパーソナルコンピュータなどに、例えば、図２のドライブ部６１に装着される記録媒体からインストールされる。
【０１５６】
なお、本明細書において上述した一連の処理を実行するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【０１５７】
【発明の効果】
以上の如く本発明によれば、ユーザにコンテンツを推薦することができる。特に、より多くの機器から興味データを抽出し、よりユーザの興味に近い番組（コンテンツ）を推薦することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用した情報検索システムの構成例を示す図である。
【図２】図１のパーソナルコンピュータの構成例を示すブロック図である。
【図３】図１のHDDレコーダの構成例を示すブロック図である。
【図４】図３のCPUの機能的構成例を示すブロック図である。
【図５】興味データ蓄積処理を説明するフローチャートである。
【図６】興味データ抽出処理を説明するフローチャートである。
【図７】関連情報検索処理を説明するフローチャートである。
【図８】興味データ送信処理を説明するフローチャートである。
【図９】興味データの表示画面の例を示す図である。
【図１０】図９の興味データの詳細の表示画面の例を示す図である。
【図１１】興味データの属性値をレーダーチャートとして表示する例を示す図である。
【図１２】興味データ融合処理を説明するフローチャートである。
【図１３】統合データ処理１を説明するフローチャートである。
【図１４】ユーザＡの興味データの属性値を表すレーダーチャートである。
【図１５】ユーザＢの興味データの属性値を表すレーダーチャートである。
【図１６】ユーザＡ、Ｂ共通の興味データの属性値を示すレーダーチャートである。
【図１７】統合データ生成処理２を説明するフローチャートである。
【図１８】統合されるデータの構成例を示す図である。
【図１９】統合データ生成処理３を説明するフローチャートである。
【図２０】各機器から送信される興味データの構成例を示す図である。
【図２１】図２０の興味データに対する重み付けの例を示す図である。
【図２２】図２０の興味データに対する別の重み付けの例を示す図である。
【図２３】関連情報検索処理を説明するフローチャートである。
【図２４】コンテンツの推薦画面の表示例を示す図である。
【符号の説明】
１パーソナルコンピュータ，２−１ HDDレコーダ，２−２ HDDレコーダ，３−１テレビジョン受像機，３−２テレビジョン受像機，６サーバ，５１ CPU，５９記憶部，６１ドライブ，７１ CPU，７８ HDD，９１ユーザ情報取得部，９３興味抽出部，９４関連情報検索部，９６評価入力部，１０１変更操作部，１０２送信確認部[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an information search system and method, an information processing device and method, a program, and a recording medium, and more particularly, extracts preferences from a plurality of devices used by a user so that content closer to the user's interest can be recommended. The present invention relates to an information search system and method, an information processing device and method, a program, and a recording medium.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, methods for recommending television programs (contents) include, for example, an initial interest registration method, a viewing history usage method, or a collaborative filtering method.
[0003]
Both methods use electronic program guide (EPG) and program information (program metadata) on the web as the original data, and acquisition of user preference data that should be matched with that information It is classified into the above three methods depending on the method.
[0004]
In the initial interest registration method, at the start of use, for example, the user registers the favorite program category (drama, variety, etc.), favorite genre name (drama, music, etc.), favorite talent name, etc. The registered information is used as a keyword, matching with program metadata is performed, and a program name to be recommended is acquired.
[0005]
In the viewing history usage method, each time a user views a program, program metadata related to the program is accumulated, and when a predetermined amount of viewing history (program metadata) is accumulated, the viewing history is analyzed and recommended. Get the name of the program to be performed. Further, instead of the viewing history, for example, in an apparatus that records on a hard disk drive, an operation history such as recording reservation or recording start by a user can be used. In this case, it is possible to obtain information that reflects the user's interest more than the vague program.
[0006]
In the collaborative filtering method, a user's viewing (operation) history is matched with another user's viewing history, and the viewing history of another user whose viewing history is similar to that user is acquired. Then, a program name that has been viewed by another user with a similar viewing history (similar preference) and that the user has not yet viewed is acquired and recommended.
[0007]
By using the program recommendation method as described above, it is possible to recommend a program that the user may be interested in.
[0008]
However, in the program recommendation method described above, the user's interest is extracted from the program metadata (that is, a biased interest regarding the television program is acquired), and the structure of the program metadata generally Easy-to-use names are used, and similar programs are recommended.
[0009]
Therefore, the applicant extracts the word corresponding to the user's interest by analyzing the e-mail that the user uses every day, searches for and recommends the program name that matches the extracted word, and the reason for the recommendation Has been proposed (see, for example, Patent Document 1).
[0010]
[Patent Document 1]
JP 2002-095414 A
[0011]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the conventional technology, devices used for analyzing user preferences are limited, and there is a problem in that preference information cannot be analyzed widely from many devices.
[0012]
The present invention has been made in view of such a situation, and extracts preferences from a plurality of devices used by a user so that a program (content) closer to the user's interest can be recommended.
[0013]
[Means for Solving the Problems]
An information search system according to the present invention is an information search system including a first information processing device and a second information processing device connected to a plurality of first information processing devices via a network. Information processing equipment Represents a user response to a question asking for preferences, a user's content viewing history, or a content recording reservation or recording start history, or an email sent or received Represent user interest based on preference information Consist of keywords Generating means for generating interest data; transmitting means for transmitting the generated interest data to the second information processing apparatus; Second information processing apparatus Common interest data generated by And keywords included in the special interest data The second information processing apparatus includes: a search unit that searches for related information related to content recommended to the user; and a presentation unit that presents the searched related information, and the second information processing apparatus transmits the plurality of first information processing apparatuses. From common interest data to multiple interest data Keyword Common interest data As Common interest data extraction means for extracting, and first information processing apparatus from interest data Interest data Peculiar to keyword The Specific interest data Common interest data extracting means for extracting as common interest data and storage means for integrating and storing common interest data and unique interest data And specific interest data Is provided to the first information processing apparatus via a network.
[0014]
The information search method of the present invention is an information search method for an information search system comprising a first information processing device and a second information processing device connected to a plurality of first information processing devices via a network. The first information processing apparatus Represents a user response to a question asking for preferences, a user's content viewing history, or a content recording reservation or recording start history, or an email sent or received Represent user interest based on preference information Consist of keywords Interest data is generated, and the generated interest data is transmitted to the second information processing apparatus via the network. The second information processing apparatus is configured to generate the interest data from the interest data transmitted by the plurality of first information processing apparatuses. Common to multiple interest data Keyword Common interest data As extracted as , First information processing apparatus Interest data Peculiar to keyword The Specific interest data And extract common interest data and specific interest data as common interest data And specific interest data Is provided to the first information processing apparatus via the network, and the first information processing apparatus Using keywords included in common interest data and specific interest data The related information related to the content recommended to the user is searched, and the searched related information is presented.
[0015]
In the information search system and method of the present invention, the first information processing apparatus Represents a user response to a question asking for preferences, a user's content viewing history, or a content recording reservation or recording start history, or an email sent or received Represent user interest based on preference information Consist of keywords Interest data is generated, and the generated interest data is transmitted to the second information processing apparatus via the network. Further, the second information processing device is common to the plurality of interest data from the interest data transmitted by the plurality of first information processing devices. Keywords are Common interest data As extracted as , First information processing apparatus Interest data Peculiar to keyword But, Specific interest data Common interest data and unique interest data are integrated and stored as common interest data And specific interest data Is provided to the first information processing apparatus via the network. In addition, the first information processing apparatus Using keywords included in common interest data and specific interest data The related information related to the content recommended to the user is searched, and the searched related information is presented.
[0036]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiments of the present invention will be described below. Correspondences between constituent elements described in the claims and specific examples in the embodiments of the present invention are exemplified as follows. This description is to confirm that specific examples supporting the invention described in the claims are described in the embodiments of the invention. Therefore, even if there are specific examples that are described in the embodiment of the invention but are not described here as corresponding to the configuration requirements, the specific examples are not included in the configuration. It does not mean that it does not correspond to a requirement. On the contrary, even if a specific example is described here as corresponding to a configuration requirement, this means that the specific example does not correspond to a configuration requirement other than the configuration requirement. not.
[0037]
Further, this description does not mean that all the inventions corresponding to the specific examples described in the embodiments of the invention are described in the claims. In other words, this description is an invention corresponding to the specific example described in the embodiment of the invention, and the existence of an invention not described in the claims of this application, that is, a future divisional application. Or the existence of an invention added by amendment is not denied.
[0038]
The information search system according to claim 1 is connected to a first information processing apparatus (for example, HDD recorder 2 or personal computer 1 in FIG. 1) and a plurality of first information processing apparatuses via a network. An information search system comprising a second information processing apparatus (for example, the server 6 in FIG. 1), wherein the first information processing apparatus Represents a user response to a question asking for preferences, a user's content viewing history, or a content recording reservation or recording start history, or an email sent or received Represent user interest based on preference information Consist of keywords Generating means for generating interest data (for example, interest extracting section 93 in FIG. 4), transmitting means for transmitting the generated interest data to the second information processing apparatus (for example, transmitting section 98 in FIG. 4), Second information processing apparatus Common interest data generated by And keywords included in the special interest data Search means for searching related information related to the content recommended to the user (for example, the related information search section 94 in FIG. 4), and presentation means for displaying the searched related information (for example, the related information presentation section in FIG. 4) 95), and the second information processing device is common to the plurality of interest data from the interest data transmitted by the plurality of first information processing devices. Keyword Common interest data As From the common interest data extracting means to extract (for example, the CPU 51 in FIG. 2 that executes the process of step S122 in FIG. 17) and the interest data, the first information processing apparatus Interest data Peculiar to keyword The Specific interest data Specific interest data extraction means (for example, the CPU 51 in FIG. 2 that executes the processing of step S123 in FIG. 17) and storage means (for example, step in FIG. 12) that stores the common interest data and the specific interest data in an integrated manner. CPU 51 in FIG. 2 for executing the processing of S82, and common interest data And specific interest data Is provided to the first information processing apparatus via a network.
[0039]
The information search method according to claim 2 is connected to the first information processing apparatus (for example, HDD recorder 2 or personal computer 1 in FIG. 1) and a plurality of first information processing apparatuses via a network. An information search method for an information search system including a second information processing apparatus (for example, the server 6 in FIG. 1), wherein the first information processing apparatus includes: Represents a user response to a question asking for preferences, a user's content viewing history, or a content recording reservation or recording start history, or an email sent or received Represent user interest based on preference information Consist of keywords Interest data is generated (for example, step S1 in FIG. 5), and the generated interest data is transmitted to the second information processing apparatus via the network (for example, step S65 in FIG. 8). Is common to a plurality of interest data from the interest data transmitted by the plurality of first information processing devices. Keyword Common interest data As extracted as , First information processing apparatus Interest data Peculiar to keyword The Specific interest data (For example, steps S122 and S123 in FIG. 17), the common interest data and the specific interest data are integrated and stored (for example, step S82 in FIG. 12), and the common interest data is stored. And specific interest data Is provided to the first information processing apparatus via the network, and the first information processing apparatus Using keywords included in common interest data and specific interest data It is characterized by searching related information related to the content recommended to the user (for example, step S163 in FIG. 23) and presenting the searched related information (for example, step S165 in FIG. 23).
[0051]
FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of an information search system to which the present invention is applied. In this configuration example, a personal computer 1 as a user terminal, hard disk drive (HDD) recorders 2-1 and 2-2, and a digital cellular phone 4 are connected to a network 5, and user preference information is provided. A server 6 for recording certain interest data and program metadata is connected. The personal computer 1 is connected to the HDD recorder 2 via, for example, Ethernet (registered trademark), and the television receivers 3-1 and 3-2 are connected to the HDD recorders 2-1 and 2-2. Has been.
[0052]
The personal computer 1, the HDD recorders 2-1 and 2-2, and the television receivers 3-1 and 3-2 are owned by one user (or one family) and are arranged in the vicinity. Has been. The network 5 may be a LAN (Local Area Network) or a wide area network such as the Internet.
[0053]
The personal computer 1 is an information processing apparatus capable of executing various application programs, and performs, for example, transmission / reception of e-mails, browsing of web pages, or document creation. The personal computer 1 also extracts information related to the user's interest from a document obtained by sending and receiving electronic mail, and creates a database of interest data.
[0054]
The HDD recorder 2 records (records) a television program on a large-capacity hard disk drive, and outputs the recorded television program to the television receiver 3 based on an instruction from the user for reproduction. As will be described later with reference to FIG. 5, the HDD recorder 2 also acquires interest data and recommends a program that matches the interest data to the user.
[0055]
The digital mobile phone 4 creates an e-mail for reserving a program for recording and transmits it to the personal computer 1 or the HDD recorder 2 via the network 5 to execute a program recording reservation.
[0056]
In the example of FIG. 1, personal computers 1, HDD recorders 2-1 and 2-2, television receivers 3-1 and 3-2, and a digital mobile phone 4 are shown as user terminals. It goes without saying that the user terminal is connected.
[0057]
FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration example of the personal computer 1. This configuration can be applied to the server 6 in addition to the personal computer 1.
[0058]
The personal computer 1 includes a CPU (Central Processing Unit) 51. An input / output interface 55 is connected to the CPU 51 via the bus 54. The input / output interface 55 includes an input unit 56 including an input device such as a keyboard and a mouse, an output unit 57 that outputs, for example, an audio signal as a processing result, a display unit 58 including a display that displays an image as a processing result, A storage unit 59 including a hard disk drive for storing a program and a built database, a communication unit 60 including a LAN (Local Area Network) card for communicating data via a network represented by the Internet, and a magnetic disk 62, a drive 61 for reading / writing data from / to a recording medium such as an optical disk 63, a magneto-optical disk 64, or a semiconductor memory 65 is connected. A ROM (Read Only Memory) 52 and a RAM (Random Access Memory) 53 are connected to the bus 54.
[0059]
The program stored in the magnetic disk 62 through the semiconductor memory 65 is read by the drive 61 or acquired by the communication unit 60 via the network and installed in a hard disk drive built in the storage unit 59. The program installed in the storage unit 59 is loaded from the storage unit 59 to the RAM 53 and executed by a command of the CPU 51 corresponding to a command from the user input to the input unit 56.
[0060]
An application program such as a WWW (World Wide Web) browser is also installed in the hard disk drive built in the storage unit 59, and the CPU 51 responds to a start command from the user input to the input unit 56. The program is loaded from the storage unit 59 to the RAM 53 and executed.
[0061]
FIG. 3 is a block diagram showing a configuration example of the HDD recorder 2-1 or 2-2. Since HDD recorders 2-1 and 2-2 have the same configuration, they are referred to as HDD recorder 2 unless otherwise distinguished. The television receivers 3-1 and 3-2 are also referred to as the television receiver 3 unless it is particularly necessary to distinguish them. The HDD recorder 2 can record a large number of videos on a hard disk drive (HDD) 78 having an enormous storage capacity, and also accurately manages the recorded video recording management (viewing history and operation history). Etc.). The HDD recorder 2 can be implemented as an AV device, and can be configured integrally with a television receiver such as a set top box (STB), for example.
[0062]
The CPU 71 is a main controller that controls the operation of the HDD recorder 2 as a whole. The CPU 71 controls the tuner 79, the demodulator 80, the decoder 81, the HDD 78, and the like based on the input signal supplied from the input unit 76. Execute recording or playback. Moreover, user's interest data are acquired and program information (related information) is presented.
[0063]
The RAM 73 is a writable volatile memory used for loading an execution program of the CPU 71 and writing work data of the execution program. The ROM 72 is a read-only memory that stores a self-diagnosis / initialization program executed when the HDD recorder 2 is powered on, a control code for hardware operation, and the like.
[0064]
The input unit 76 includes, for example, a remote commander, a button, a switch, or a keyboard, and outputs an input signal corresponding to the operation to the CPU 71 via the input / output interface 75 and the bus 74.
[0065]
The communication unit 77 communicates with the server 6 and the personal computer 1 via the network 5. Data input to the communication unit 77 is appropriately recorded in the HDD 78 via the input / output interface 75.
[0066]
The HDD 78 is a storage device capable of random access that can store programs and data in a file format of a predetermined format, and has an enormous storage capacity. The HDD 78 is connected to the bus 74 via the input / output interface 75, receives data broadcast data such as broadcast programs and EPG data from the decoder 81 or the communication unit 77, and records these information. In addition, the recorded data is output as necessary. In addition, user interest data generated in the CPU 71 is stored.
[0067]
Broadcast waves received by an antenna (not shown) are supplied to the tuner 79. The broadcast wave is based on a predetermined format and includes, for example, EPG data. The broadcast wave is not particularly distinguished from satellite broadcast wave, terrestrial wave, cable, or radio.
[0068]
Based on the control of the CPU 71, the tuner 79 tunes a broadcast wave of a predetermined channel, that is, selects a channel, and outputs received data to the demodulator 80. It should be noted that the configuration of the tuner 79 can be changed or expanded as appropriate depending on whether the broadcast wave transmitted is analog or digital. The demodulator 80 demodulates the digitally modulated received data and outputs it to the decoder 81.
[0069]
For example, in the case of digital satellite broadcasting, digital data received by the tuner 79 and demodulated by the demodulator 80 is multiplexed with AV data compressed by MPEG2 (Moving Picture Experts Group 2) and data for data broadcasting. This is a transport stream. The former AV data is video data and audio data constituting the broadcast program body, and the latter data broadcast data includes data (for example, EPG data) attached to the broadcast program body.
[0070]
The decoder 81 separates the transport stream supplied from the demodulator 80 into AV data compressed by the MPEG method and data for data broadcasting (for example, EPG data). The separated data broadcasting data is supplied to the HDD 78 via the bus 74 and the input / output interface 75 and recorded.
[0071]
When it is instructed to output the received program as it is, the decoder 81 further separates the AV data into compressed video data and compressed audio data. The separated audio data is decoded and then output to the speaker of the television receiver 3 via the mixer 83. The separated video data is decompressed and then output to the monitor of the television receiver 3 via the composer 82.
[0072]
When it is instructed to record the received program on the HDD 78, the decoder 81 outputs the AV data before separation to the HDD 78 via the bus 74 and the input / output interface 75. When the playback of the program recorded in the HDD 78 is instructed, the decoder 81 receives AV data input from the HDD 78 via the input / output interface 75 and the bus 74, and converts it into compressed video data and compressed audio data. These are separated and output to the composer 82 or the mixer 83, respectively.
[0073]
The composer 82 synthesizes the video data input from the decoder 81 and a GUI (Graphical User Interface) screen as necessary, and outputs them to the monitor of the television receiver 3.
[0074]
FIG. 4 is a block diagram illustrating a functional configuration example of the CPU 71 of FIG. In this example, a user information acquisition unit 91 that acquires user preference information in response to a user, a history information acquisition unit 92 that acquires user preference information based on the history of a program that has been viewed, and a user information acquisition unit 91 and an interest extraction unit 93 that generates interest data based on the information acquired by the history information acquisition unit 92 is provided.
[0075]
The interest data generated by the interest extraction unit 93 is transmitted to the related information search unit 94, and the related information search unit 94 presents the related information based on the interest data. The related information includes electronic program guide (EPG) and program information on the Web, program information to be aired, information on content acquired via the network 5, and the like. The acquired related information is classified as related information corresponding to predetermined interest data by the related information database creation unit 97 and stored in the HDD 78 as a database.
[0076]
The related information searched by the related information search unit 94 is output to the television receiver 3 by the related information presentation unit 95. The evaluation input unit 96 receives an input of a user's evaluation for the presented related information via the input unit 76. The user input is fed back to the interest extraction unit 93 via the evaluation input unit.
[0077]
The interest data generated by the interest extraction unit 93 is transmitted to another device by the transmission unit 98. The transmission unit 98 includes a transmission confirmation unit 101 and a change operation unit 102. The transmission confirmation unit 101 accepts transmission permission through the interest data input unit 76. In addition, the change operation unit 102 receives an input of change of interest data to be transmitted, and changes the interest data according to a user instruction.
[0078]
Next, the interest data accumulation process of the HDD recorder 2 will be described with reference to FIG. In step S1, the interest extraction unit 93 executes an interest data extraction process described later with reference to FIG. At this time, user preference information is acquired from the user information acquisition unit 91 and the history information acquisition unit 92, and interest data is generated.
[0079]
In step S2, the related information search unit 94 executes related information search processing described later with reference to FIG. Thereby, the related information corresponding to the interest data is presented to the user. In step S 3, the evaluation result input unit 96 receives an input of user evaluation for the presented related information. For the input of the evaluation, for example, a GUI for selecting an evaluation (for example, “OK” or “NG”) for the related information presented on the monitor of the television receiver 3 is displayed, and the user operates the input unit 76. Is done.
[0080]
In step S4, the evaluation result input unit 96 determines whether or not the user's evaluation is “OK”. If it is determined that the evaluation is not “OK”, the process returns to step S1, and the subsequent processes Is repeatedly executed. If it is determined in step S4 that the evaluation is “OK”, the interest extracting unit 93 stores the interest data in the HDD 78 as a database.
[0081]
In this way, user interest data is accumulated.
[0082]
Next, with reference to FIG. 6, the interest data extraction process in step S1 of FIG. 5 will be described. In step S 21, the interest extraction unit 93 determines whether the currently executed process is performed after the result of the determination that the evaluation is not “OK” in step S 4 in FIG. 5 (after the evaluation result). Determine whether. In step S21, when it is determined that the process currently being executed is not after the evaluation result, the process proceeds to step S22, and the user information acquisition unit 91 outputs a question. The question asks the user's preference and is output to the monitor of the television receiver 3.
[0083]
In step S23, the user information acquisition unit 91 receives an input of a response to the question. For the input of the response, for example, a GUI for selecting a response (for example, “Yes” or “No”) for a question presented on the monitor of the television receiver 3 is displayed, and the user operates the input unit 76. Is done. Note that a plurality of questions may be output in step S22. In this case, input of a response to each question is accepted in step S23.
[0084]
In step S24, the history information acquisition unit 92 searches the user's viewing history and operation history stored in the HDD 78, and analyzes the user's preferences. In step S25, the interest extraction unit 93 generates interest data based on the preference information obtained from the user information acquisition unit 91 and the preference information obtained from the history information acquisition unit 92. At this time, a plurality of pieces of interest data are generated, for example, the one that is estimated to be closest to the user's preference is the first candidate's interest data, and then the second that is estimated to be close to the user's preference is the second. Candidate.
[0085]
The interest data is transmitted to the related information search unit 94 in order from the first candidate. Now, when related information is presented based on the interest data of the first candidate and it is determined that the evaluation is not “OK” in the process of step S4 of FIG. 5 described above, the current execution is performed in step S21 of FIG. The inside process is determined to be after the evaluation result, and the interest extraction unit 93 outputs another interest data (second candidate) in step S26.
[0086]
In this way, interest data is generated. The interest data basically consists of attributes and importance as will be described later with reference to FIG. Initially, the degree of importance is initially set in advance, but the user's operation (the process in step S64 in FIG. 8 described later) or the interest data integration in the server 6 (in FIG. 12 described later). It is changed as appropriate by the process in step S82.
[0087]
Next, with reference to FIG. 7, the related information search processing in step S2 of FIG. 5 will be described. In step S 41, the related information search unit 94 acquires the interest data generated by the interest extraction unit 93. In step S42, the related information search unit 94 searches the related information database for related information corresponding to the interest data. In step S43, the related information search unit 94 determines whether there is matching related information, that is, whether related information corresponding to the interest data is searched.
[0088]
If it is determined in step S43 that there is matching related information, the process proceeds to step S44, and the related information search unit 94 outputs the related information to the monitor of the television receiver 3 and presents it to the user. On the other hand, if it is determined in step S43 that there is no matching related information, the process proceeds to step S45, and the related information search unit 94 outputs “no search result” to the monitor of the television receiver.
[0089]
In this way, related information corresponding to the interest data is retrieved and presented to the user. As a result, the content is recommended.
[0090]
The above-described interest data can be stored for each individual user, or can be stored for each device. For example, when user A and user B are using HDD recorder 2-1 and HDD recorder 2-2, a database of user A's interest data in HDD recorder 2-1 and user B's in HDD recorder 2-1 It is possible to create a database of interest data, a database of interest data of user A in the HDD recorder 2-2, and a database of interest data of user B in the HDD recorder 2-2.
[0091]
In the above, an example in which interest data is generated and stored in the HDD recorder 2 has been described. However, interest data is also generated and stored in other devices. For example, in the personal computer 1, interest data is generated and stored based on the contents of transmitted / received e-mails, the contents of browsed WWW pages, and the like.
[0092]
Furthermore, interest data of a certain device (for example, HDD recorder 2-1 or 2-2) can be transmitted to another device (for example, server 6), and different interest data can be merged.
[0093]
The interest data transmission process will be described with reference to FIG. In step S61, the transmission confirmation unit 101 determines whether transmission is instructed, and waits until it is determined that transmission is instructed. The transmission instruction is performed, for example, by the user operating the input unit 76 in accordance with a GUI displayed on the television receiver 3. Further, it is possible to automatically transmit the data every predetermined time (for example, one week) or every time a predetermined number (for example, 100) of interest data is recorded, regardless of a user instruction. is there. Alternatively, a predetermined event such as when a new device is connected to the network 5 can be detected and automatically transmitted.
[0094]
In step S 62, the transmission confirmation unit 101 displays interest data on the monitor of the television receiver 3. Examples of interest data displayed at this time are shown in FIGS. First, a screen as shown in FIG. 9 is displayed. In this example, an attribute list 101 and personal interest data 102 are displayed.
[0095]
The attribute list 101 shows a list of attributes constituting the interest data. In this example, a genre and a region are displayed as attributes. Furthermore, documentary (1-1), sport (1-2), information (1-3),... Are displayed as genre (1). Moreover, overseas Asia (2-1), overseas Europe (2-2), overseas North America (2-3),... Are displayed as regions (2).
[0096]
The personal interest data 102 indicates a list of attribute values for the individual (for example, the user A). This value represents the degree of interest (degree of interest) of the user with respect to the attribute, and the larger the value, the higher the user's interest. This value represents the relative weight of the attribute with respect to other attributes.
[0097]
In this example, the value corresponding to attribute 1-1 (documentary) is 0.61, the value corresponding to attribute 1-2 (sports) is 0.11, and it corresponds to attribute 1-3 (information) The value to be set is 0.45. Similarly, values corresponding to the attributes 2-1, 2-2, 2-3,... Are described.
[0098]
In this way, by configuring the interest data based on the attribute and the degree of interest of the user with respect to the attribute, the interest data generated in devices having different characteristics can have the same configuration (format). For example, the interest data generated based on the mail transmitted / received in the personal computer 1 and the interest data generated based on the content viewed (or recorded) in the HDD recorder 2 both have a predetermined attribute and its Consists of the degree of interest, and can be integrated or compared as needed.
[0099]
In step S63, the transmission confirmation unit 101 receives an input indicating whether transmission is possible. At this time, a screen as shown in FIG. 10 is displayed as a sub-screen of the screen shown in FIG. This screen displays details of the personal interest data 122, and displays a value corresponding to each attribute and a symbol (* in the figure) indicating the magnitude of the value. The larger the value, the more symbols “*” are displayed, and this user is more interested in documentary (1-1) in genre (1), and in the region (2), in North America (2-3 ) Is very interested.
[0100]
The check boxes 141-1 to 141-3 and 142-1 to 142-3 vertically arranged on the right side in the figure indicate whether or not transmission is possible, and the user operates the input unit 76 to display other items. The check box of data that may be transmitted to the device is checked, and the checked check box is displayed in black. In this example, attribute 1-3 (information), overseas Asia (2-2), and overseas Europe (2-2) are allowed to be transmitted, and check boxes 141-3 and 142-1 corresponding to these attributes are transmitted. , And 142-2 are displayed in black. In addition, since the check boxes 141-1, 141-2, and 142-3 are not checked and are displayed in white, the attributes corresponding to these check boxes cannot be transmitted. In this way, whether transmission is possible is accepted.
[0101]
In step S64, the change operation unit 102 receives a change input. The change input is performed as follows, for example. A screen as shown in FIG. 11 is displayed on the monitor of the television receiver 3. FIG. 11 is displayed as a radar chart centered on each attribute (overseas Asia, overseas Europe, overseas North America, etc.) relating to attribute 2 (region) of personal interest data 122. The user operates the input unit 76 to correct the attribute value to be changed. For example, when user A wants to set a high interest in Asia when transmitting his / her interest data to another device, drag point 161 on the overseas Asian axis of the radar chart in the direction of arrow 162 to Drop it on the desired position above. By doing so, interest in Asia is set high in the interest data to be transmitted.
[0102]
Of course, if the user determines that there is no need to change the interest data, this change is not made.
[0103]
In step S65, the transmission confirmation unit 101 transmits interest data to another device (for example, the server 6).
[0104]
The interest data stored in one device in this way is transmitted to another device.
[0105]
Next, with reference to FIG. 12, the fusion process of the interest data transmitted from each device in the server 6 will be described. In step S81, the CPU 51 of the server 6 acquires (receives) interest data transmitted from each device. In step S82, the CPU 51 executes an integrated data generation process which will be described later with reference to FIG. 13, FIG. 17, or FIG. Thereby, the interest data transmitted from each device is fused.
[0106]
FIG. 13, FIG. 17 and FIG. 19 show three examples of the integrated data generation processing in step S82 of FIG. 12, integrated data generation processing 1, integrated data generation processing 2, and integrated data generation processing 3, respectively.
[0107]
First, the integrated data generation process 1 of FIG. 13 will be described. In step S101, the CPU 51 adds the interest data of each device for each attribute. In step S102, the CPU 51 generates integrated interest data.
[0108]
For example, the user A's interest data is transmitted from the HDD recorder 2-1 to the server 6, and the user B's interest data is transmitted from the HDD recorder 2-2 to the server 6. The configuration of the value of attribute 2 (region) in the interest data of user A is as shown in the radar chart of FIG. 14, and the configuration of the value of attribute 2 (region) in the interest data of user B is as shown in FIG. As shown in the radar chart. At this time, in step S101, the value of each attribute in the interest data of the user A and the value of each attribute in the interest data of the user B are added to generate a value of each attribute in the integrated interest data.
[0109]
For example, when the value of the attribute 2-1 (overseas Asia) in the interest data of the user A is 0.02 and the value of the attribute 2-1 in the interest data of the user B is 0.78, the attribute of the integrated interest data The value X of 2-1 is as follows.
X = 0.02 + 0.78 = 0.80
[0110]
Further, an average value may be calculated instead of simply adding. In this case, the value X of the attribute 2-1 of the integrated interest data is as follows.
X = (0.02 + 0.78) /2=0.40
[0111]
Similarly, the values of attributes 2-2, 2-3,... Are added (or an average value is calculated), and integrated interest data as shown in FIG. 16 is generated. FIG. 16 shows the value of each attribute in FIG. 14 and the average value of each attribute in FIG. 15 and is displayed as a radar chart. In this way, integrated interest data common to the users A and B is generated. Of course, user A personal interest data and user B personal interest data transmitted to the server 6 are also stored.
[0112]
Next, the integrated data generation process 2 will be described with reference to FIG. In step S121, the CPU 51 detects interest data common to each device. For example, as shown in FIG. 18, it is assumed that the device 1 interest data 161 is transmitted from the HDD recorder 2-1 to the server 6, and the device 2 interest data 162 is transmitted from the personal computer 1.
[0113]
The device 1 interest data 161 is classified into higher-level attributes “genre”, “time zone”, “region”, and “keyword”, and “genre” is a lower-level attribute “drama”, It consists of “documentary” and “sports”. A numerical value (for example, “3” after “drama”) added after each lower attribute indicates the value of the attribute. Similarly, the time zone that is the higher level attribute is composed of the lower level attributes “morning”, “evening”, and “night”, and the region is the lower level attribute “domestic”, “US”, “ It is composed of “Asia” and “Europe”, and “Keyword” is composed of subordinate attributes “Baseball”, “Suspense”, “Report”, and “Latest”.
[0114]
The device 2 interest data 162 is not classified by the upper attribute like the device 1 interest data, and is “sport”, “baseball”, “watching”, “USA”, “Shibuya”, “park”, “contact” ”,“ Latest ”...
[0115]
In step S121, common attributes are detected among the lower-level attributes of the device 1 interest data and the respective attributes of the device 2 interest data. In this example, “sports”, “baseball”, “USA”, “latest” are detected. In step S122, the CPU 51 generates common interest data 163.
[0116]
In step S123, the CPU 51 generates device-specific interest data. In the case of this example, among the lower attributes of the device 1 interest data 161, those other than those detected as the common interest data 163 are generated as the device 1 specific interest data 164, and each attribute of the device 2 interest data is Among them, data other than those detected as the common interest data 163 is generated as the device 2 specific interest data 165. In step S124, the CPU 51 combines the common interest data 163, the device 1 specific interest data 164, and the device 2 specific interest data 165 to generate integrated interest data.
[0117]
The common interest data 163, the device 1 specific interest data 164, and the device 2 specific interest data 165 may all be stored in the storage unit 59 of the server 6, or the common interest data 163 may be stored in the server 6. The device 1 specific interest data 164 stored in the storage unit 59 may be stored in the HDD 78 of the HDD recorder 2-1, and the device 2 specific data 165 may be stored in the storage unit 59 of the personal computer 1.
[0118]
Further, in this example, the case where data not detected as common interest data is generated as device-specific interest data has been described. However, device-specific interest data may be generated in consideration of the characteristics of the device. For example, from the viewing history and the operation history of the HDD recorder 2-1, it is assumed that the HDD recorder 2-1 is mainly viewing a program that is on the air. From the viewing history and the operation history of the HDD recorder 2-2, In the HDD recorder 2-2, when it is assumed that the recorded content is mainly viewed, the device-specific interest data of the HDD recorder 2-1 is generated by selecting the one related to the on-air program, The device-specific interest data of the HDD recorder 2-2 may be generated by selecting data related to the recorded content.
[0119]
Further, the device 1 specific interest data may be generated based on the device 2 specific interest data. By doing in this way, based on the interest data of the apparatus 2, content will be recommended by the apparatus 1, and as a result, the user can expand knowledge and interest.
[0120]
In this example, generation of common interest data and device-specific interest data for each device has been described. However, common interest data and user-specific interest data for each user may be generated.
[0121]
In this way, interest data common to each device and interest data specific to each device are generated. By classifying the interest data into common interest data and specific interest data, and recommending content based on the common interest data, it is possible to recommend content that is commonly viewed on each device to the user. By recommending the content based on the interest data, it is possible to recommend the content according to the characteristics of the device to the user.
[0122]
Next, the integrated data generation process 3 will be described with reference to FIG. In step S141, the CPU 51 weights the interest data of each device. For example, it is assumed that interest data as shown in FIG. 20 is transmitted from four devices A to D to the server 6. FIG. 20 is a diagram illustrating an example of interest data transmitted from each device.
[0123]
In this example, the interest data is composed of keywords, and the interest data of device A is composed of the keywords “sports”, “drama”, and “Asia”. A numerical value described after each keyword (for example, “5” after “sports”) is a value indicating the importance of the keyword (a value indicating a relative weight with respect to other keywords as in the above-described degree of interest). For example, the frequency of occurrence of the keyword in the device is the value. The keyword is used when related information such as program information and content information is searched for and presented (recommended) to the user, and a keyword having high importance is preferentially used.
[0124]
The interest data of device B is composed of the keywords “drama” and “USA”, the interest data of device C is composed of the keywords “drama” and “variety”, and the interest data of device D is the keywords “Shibuya”, It consists of “USA” and “Overseas”.
[0125]
If the frequency of use of each device is in the order of device A to device D, weighting as shown in FIG. 21 is performed in step S141. Since the device A is the most frequently used among the four devices, the importance of the keyword included in the interest data of the device A is weighted (weight is corrected) by a factor (coefficient) four times. For example, the importance level of the keyword “sports” in the interest data of the device A is 5, but the importance level of the weighted keyword “sports” is 20 (5 × 4).
[0126]
Since device B is the second most frequently used device among the four devices, the importance of the keyword included in the interest data of device B is weighted as a triple value. For example, the importance of the keyword “drama” in the interest data of the device B is 2, but the importance of the weighted keyword “drama” is 6 (2 × 3).
[0127]
Since the device C is the third most frequently used among the four devices, the importance of the keyword included in the interest data of the device C is weighted as a double value. For example, the importance of the keyword “drama” in the interest data of the device C is 1, but the importance of the weighted keyword “drama” is 2 (1 × 2).
[0128]
Since the device D is least frequently used among the four devices, the importance of the keyword included in the interest data of the device D is weighted as a value of 1 (not changed). For example, the importance of the keyword “Shibuya” in the interest data of the device D is 4, but the importance of the weighted keyword “Shibuya” is also 4 (4 × 1).
[0129]
In step S142, the CPU 51 generates integrated interest data based on the weighted data. The integrated interest data generated at this time is generated by adding the importance of keywords common to each device and combining the keywords in descending order of importance. For example, since the keyword “drama” is a keyword common to the interest data of the devices A to C, the importance of the weighted keyword “drama” is added, and the importance of “drama” is 16 (= 8 + 6 + 2). Is done. Similarly, the importance level is also added to the keyword “America”, and the importance level of “America” is 11 (= 9 + 2).
[0130]
As a result, the keywords constituting the integrated interest data and their importance levels are “Sport 20”, “Drama 16”, “Variety 12”, “America 11”, “Shibuya 4”, “Asia 4”, “Overseas 1”. It is said.
[0131]
Further, the weighting can be performed based on a user instruction instead of the frequency of use of the device. In this case, in step S141, input of a priority order instruction by the user is accepted, and weighting is performed based on the priority order as shown in FIG. 22, for example. In this example, the priority ranking given by the user is the device D is the first, the device B is the second, the device C is the third, and the device A is the fourth.
[0132]
Since the device A has the lowest priority among the four devices, the importance of the keyword included in the interest data of the device A is weighted as a single value (not changed). For example, the importance of the keyword “sports” in the interest data of the device A is 5, but the importance of the weighted keyword “sports” is also 5 (5 × 1).
[0133]
Since device B has the second highest priority among the four devices, the importance of the keyword included in the interest data of device B is weighted as a triple value. For example, the importance of the keyword “drama” in the interest data of the device B is 2, but the importance of the weighted keyword “drama” is 6 (2 × 3).
[0134]
Since the device C has the third highest priority among the four devices, the importance of the keyword included in the interest data of the device C is weighted as a double value. For example, the importance of the keyword “drama” in the interest data of the device C is 1, but the importance of the weighted keyword “drama” is 2 (1 × 2).
[0135]
Since the device D has the highest priority among the four devices, the importance of the keyword included in the interest data of the device D is weighted as a fourfold value. For example, the importance of the keyword “Shibuya” in the interest data of the device D is 4, but the importance of the weighted keyword “Shibuya” is 16 (4 × 4).
[0136]
In step S142, the CPU 51 generates integrated interest data based on the weighted data. As described above, the integrated interest data generated at this time is generated by adding the importance of keywords common to each device and combining the keywords in descending order of importance.
[0137]
As a result, keywords constituting the integrated interest data and their importance levels are “America 17”, “Shibuya 16”, “Variety 12”, “Drama 10”, “Sport 5”, “Overseas 4”, “Asia 1”. It is said.
[0138]
In this way, by transmitting interest data from each device, generating and storing integrated interest data, when using a new device for which interest data has not yet been accumulated, for example, device common interest data 163 is stored. It is possible to recommend related information that suits the user's preference. In addition, a user who does not have time to accumulate interest data can receive recommendation of related information based on interest data of other users with similar preferences. Furthermore, a user who wants to become familiar with a specific field can become familiar with that field by receiving recommendation of related information using the interest data of the user who is familiar with the field.
[0139]
Based on the interest data accumulated in this way, related information is recommended. A case where related information is presented to a device (for example, HDD recorder 2-1) based on the integrated interest data generated by the process of step S82 of FIG. 12 will be described with reference to FIG. This process is executed by the HDD recorder 2-1 based on a user instruction (for example, inputting a command).
[0140]
In step S 160, the related information search unit 94 acquires integrated interest data stored in the server 6. At this time, the common interest data generated in step S122 of FIG. 17 and the specific interest data generated in step S123 are acquired. The specific interest data may be acquired as the specific interest data from the interest data stored in the HDD 78 of the HDD recorder 2-1.
[0141]
In step S 161, the related information search unit 94 extracts categories from metadata as related information of each content in the related information database stored in the HDD 78 and lists them. The metadata in this case is composed of data such as genre, sub-genre, and title, for example, and the category of each data is extracted to generate a category list 203 as shown in FIG.
[0142]
In this example, the category list 203 is composed of metadata about content A to content D. The genre “America” and the sub-genre “information” are extracted from the metadata of the content A to form a category list 203. Similarly, the genre “restaurant” and the sub-genre “sightseeing” in the metadata of the content B are extracted, and the genre “Shibuya” and the sub-genre “park” in the metadata of the content C are extracted. The category “America” and the sub-genre “News” in the metadata are extracted, and the category list 203 is configured.
[0143]
In step S162, the related information search unit 94 extracts keywords from the integrated interest data. At this time, for example, keywords are extracted based on the specific interest data 201 (FIG. 24) of the device 1 (for example, the HDD recorder 2-2) in the integrated interest data. In this example, the keywords “USA”, “movie”, “Shibuya”, “park”, “news”,... Are extracted.
[0144]
Similarly, keywords are extracted based on the unique interest data 202 (FIG. 24) of the device 2 (for example, the personal computer 1) in the integrated interest data. The interest data 202 of the device 2 is generated based on transmitted / received mails, and is composed of topic 1 to topic 3. From topic 1, the keywords “France”, “movie”,... Are extracted. From topic 2, the keywords “America” and “tourism” are extracted. From topic 3, the keywords “Shibuya” and “information” are extracted. Has been extracted.
[0145]
Also, a common interest data keyword common to each device is extracted from the common interest data in the integrated interest data, and the keyword of the interest data (specific interest data) of device 1 (or device 2) from the extracted keywords. The keywords that match may be further extracted. As a result, keywords (common interest data keywords) in which the user of the device is interested can be narrowed down from keywords (common interest data keywords) in which a plurality of users are interested and generally high in interest, It is possible to efficiently search for content that is close to the user's interest from popular content.
[0146]
Alternatively, a keyword of common interest data common to each device is extracted from the common interest data, and a keyword that matches the keyword of interest data of device 1 (or device 2) is removed from the extracted keywords. May be extracted. As a result, it is possible to recommend content based on only keywords that a plurality of users other than the user are interested in, and to recommend content without being biased to the user's interest. it can.
[0147]
In step S163, the related information search unit 94 searches the category list 203 for a category that matches the keyword. In step S164, it is determined whether or not there is a matching metadata. If it is determined that there is a matching metadata, the process proceeds to step S165, and the related information presenting unit 95 presents the matching metadata.
[0148]
At this time, content including a category that matches the keyword “America” extracted from the interest data 201 of the device 1 is searched from the category list 203 and, for example, the recommendation shown in FIG. 24 on the monitor of the television receiver 3-1. A screen 221 is displayed. In this example, it is described that “How did you see the program about the US? In this way, the user can know the reason why the content D is recommended. That is, it can be recognized that the content D is recommended based on a program viewed on the HDD recorder 2-1.
[0149]
Also, content including a category that matches the keyword “Shibuya” extracted from the interest data 202 of the device 2 is searched from the category list 203, and the recommendation screen shown in FIG. 24 on the monitor of the television receiver 3-1, for example. 222 is displayed. In this example, it is described, “You were excited by the topic of Shibuya! How about content C?”. In this way, the user can know the reason why the content D is recommended. That is, it can be recognized that the content C has been recommended based on the contents of emails sent and received in the past.
[0150]
If it is determined in step S166 that there is no matching metadata, the process proceeds to step S166, and the related information search unit 94 refers to the dictionary and acquires another keyword.
[0151]
For example, the dictionary is created in advance by the server 6, and for example, words having a high co-occurrence rate in the metadata are stored in association with the dictionary. For example, if the keyword “cooking” is acquired in step S162, there is no metadata matching the keyword in the category list 203, but the keyword “restaurant” associated with the keyword “cooking” is referred to in the dictionary in step S166. Is acquired. As a result, a category that matches the keyword is searched in step S163, and it is determined in step S164 whether or not there is matching metadata. In step S165, the metadata of the content B is presented.
[0152]
In the above, the example in which the related information (metadata) is searched for and presented by the HDD recorder 2-1 has been described. However, the related information is searched for by the server 6, and the related information is stored in the HDD recorder 2 or the personal computer 1. It may be presented.
[0153]
Based on the presented content metadata, the user can record or view the content. For example, based on the metadata displayed on the display unit of the television receiver 3, content recording reservation is set in the HDD recorder 2, and on the basis of the metadata displayed on the display unit 58 of the personal computer 1, Web A page is displayed.
[0154]
The series of processes described above can be executed by hardware, but can also be executed by software.
[0155]
When the above-described series of processing is executed by software, a program that configures the software has various functions by installing a computer incorporated in dedicated hardware or various programs. The program is installed in a general-purpose personal computer that can be executed, for example, from a recording medium attached to the drive unit 61 of FIG.
[0156]
Note that the steps of executing the series of processes described above in this specification are performed in parallel or individually even if they are not necessarily processed in time series, as well as processes performed in time series in the order described. The processing to be performed is also included.
[0157]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, it is possible to recommend content to the user. In particular, interest data can be extracted from more devices, and programs (contents) closer to the user's interest can be recommended.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of an information search system to which the present invention is applied.
FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration example of the personal computer in FIG. 1;
FIG. 3 is a block diagram showing a configuration example of the HDD recorder in FIG. 1;
4 is a block diagram illustrating a functional configuration example of a CPU in FIG. 3;
FIG. 5 is a flowchart illustrating an interest data accumulation process.
FIG. 6 is a flowchart for explaining interest data extraction processing;
FIG. 7 is a flowchart for explaining related information search processing;
FIG. 8 is a flowchart for explaining interest data transmission processing;
FIG. 9 is a diagram illustrating an example of an interest data display screen.
10 is a diagram illustrating an example of a display screen of details of interest data in FIG. 9;
FIG. 11 is a diagram illustrating an example of displaying attribute values of interest data as a radar chart.
FIG. 12 is a flowchart illustrating an interest data fusion process.
FIG. 13 is a flowchart for explaining integrated data processing 1;
FIG. 14 is a radar chart showing attribute values of interest data of user A.
FIG. 15 is a radar chart showing attribute values of user B's interest data.
FIG. 16 is a radar chart showing attribute values of interest data common to users A and B;
FIG. 17 is a flowchart for explaining integrated data generation processing 2;
FIG. 18 is a diagram illustrating a configuration example of data to be integrated.
FIG. 19 is a flowchart for explaining integrated data generation processing 3;
FIG. 20 is a diagram illustrating a configuration example of interest data transmitted from each device.
FIG. 21 is a diagram showing an example of weighting for the interest data in FIG. 20;
FIG. 22 is a diagram showing another example of weighting for the interest data in FIG. 20;
FIG. 23 is a flowchart for explaining related information search processing;
FIG. 24 is a diagram illustrating a display example of a content recommendation screen.
[Explanation of symbols]
1 Personal Computer, 2-1 HDD Recorder, 2-2 HDD Recorder, 3-1 Television Receiver, 3-2 Television Receiver, 6 Server, 51 CPU, 59 Storage Unit, 61 Drive, 71 CPU, 78 HDD , 91 User information acquisition unit, 93 Interest extraction unit, 94 Related information search unit, 96 Evaluation input unit, 101 Change operation unit, 102 Transmission confirmation unit

Claims

An information search system comprising a first information processing apparatus and a second information processing apparatus connected to the plurality of first information processing apparatuses via a network,
The first information processing apparatus includes:
User's response to a question asking for preference, user's content viewing history, content recording reservation or recording start operation history, or based on preference information that is an email sent and received Generating means for generating interest data comprising keywords representing the interests of
Transmitting means for transmitting the generated interest data to the second information processing apparatus;
Search means for searching for related information related to content recommended for the user, using keywords included in the common interest data and the specific interest data generated by the second information processing apparatus;
Presenting means for presenting the retrieved related information,
The second information processing apparatus
Common interest data extraction means for extracting, as the common interest data, a keyword common to the plurality of interest data from the interest data transmitted by the plurality of first information processing devices;
Specific interest data extracting means for extracting, as the specific interest data, a keyword specific to the interest data of the first information processing device from the interest data;
Storage means for integrating and storing the common interest data and the specific interest data,
The information search system, wherein the common interest data and the specific interest data are provided to the first information processing apparatus via the network.

An information search method for an information search system comprising a first information processing device and a second information processing device connected to a plurality of the first information processing devices via a network,
The first information processing apparatus includes:
User's response to a question asking for preference, user's content viewing history, content recording reservation or recording start operation history, or user preference based on preference information that is sent and received email Generate interest data consisting of keywords that represent your interests,
Transmitting the generated interest data to the second information processing apparatus via the network;
The second information processing apparatus
A keyword common to the plurality of interest data is extracted as common interest data from the interest data transmitted by the plurality of first information processing devices, and a keyword unique to the interest data of the first information processing device Is extracted as the specific interest data,
Storing the common interest data and the specific interest data in an integrated manner;
Providing the common interest data and the specific interest data to the first information processing apparatus via the network;
The first information processing apparatus includes:
Using the keywords included in the common interest data and the specific interest data, search related information related to the content recommended to the user,
An information search method comprising presenting the searched related information.