JP4566693B2 - コンテンツ推薦装置、コンテンツ推薦方法、コンテンツ推薦プログラム及びこれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、視聴者の嗜好にあったコンテンツを推薦するコンテンツ推薦装置、コンテンツ推薦方法、コンテンツ推薦プログラム及びこれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。

現在、視聴者の好みに合ったテレビ放送番組やインターネット放送番組を検索し、推薦したり、自動的に録画したりする機器が知られている。これらは、各番組に付与されている番組情報などから視聴者の嗜好情報と合致するものを検索する。

例えば、特許文献１には、各番組に対する視聴者の嗜好度を算出し、現在放送中の番組の中で、最も嗜好度が高い番組を決定し、当該番組名を視聴者に提示したり、自動的に当該番組の再生を開始したりする番組映像自動選択装置が開示されている。

また、特許文献２には、各番組に対する視聴者の嗜好度を番組単位で算出するのではなく、所定時刻毎に当該番組に対する視聴者の嗜好度を算出し、算出した嗜好度を付加して当該番組（コンテンツ）を視聴者側の端末に送信する番組情報提供装置が開示されている。この特許文献２の場合、視聴者側の端末では、番組情報提供装置から送信された嗜好度をチェックして、現時点で最も嗜好度が高い番組を決定し、当該番組名を視聴者に提示したり、自動的に当該番組の再生を開始したりする。
特開２００３−２８９４８１号公報（平成１５年１０月１０日公開） 特開２００４−１５５２９号公報（平成１６年１月１５日公開）

しかしながら、特許文献１では、各番組に対する視聴者の嗜好度は番組単位で算出されているが、それら番組に対する視聴者の嗜好度は単純に番組単位に一律に与えられるものではない。即ち、番組に対する視聴者の嗜好度は、放送中における番組内容の変化等に伴って変化する。

例えば、野球番組では、視聴者が応援しているチームが勝っている時と負けている時とで当該番組に対する視聴者の嗜好度は異なる。また、視聴者が応援しているチームにとって絶好のチャンスの時と絶体絶命のピンチの時とでも当該番組に対する視聴者の嗜好度は異なる。

さらに、歌番組では、現在歌っている歌手によって当該番組に対する視聴者の嗜好度は異なる。

一方、特許文献２では、各番組に対する視聴者の嗜好度を番組毎に算出するのではなく、所定時刻毎に算出しているため、特許文献１の構成と比較して、番組の進行に伴った番組内容の変化を反映して、番組に対する視聴者の嗜好度を算出可能という点において、好ましいといえる。しかしながら、嗜好度の算出は番組提供装置で行われ、この番組提供装置は算出した嗜好度を付加して当該番組を送信している。このため、番組提供装置は、視聴者毎に送信内容を変える必要があり、負担が大きい。

さらに、番組を録画して、後日当該番組を視聴するような場合、当該録画番組には番組提供装置から送信された時点での嗜好度が付与されているため、その嗜好度は視聴者の当該番組視聴時の嗜好度を適切に反映し難いものとなる。即ち、送信された番組を録画して後日当該番組を視聴するような場合、当該番組視聴時の嗜好度は当該番組送信時の嗜好度と異なる。例えば、ニュース番組のように時事性の強い番組では、番組送信時の嗜好度は高くても、番組送信時からの経過日数に従い嗜好度が下がってくる場合がある。

それゆえに、本発明の目的は、視聴者の番組視聴時における嗜好度を適切に反映し、かつ番組内容の変化に伴って変化する嗜好度を反映して視聴番組を推薦できるコンテンツ推薦装置、コンテンツ推薦方法、コンテンツ推薦プログラム及びこれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。

本発明のコンテンツ推薦装置は、個々の視聴者に関する情報を含む視聴者情報を蓄積する視聴者情報蓄積手段と、コンテンツ、及び当該コンテンツに関する情報としてのコンテンツ情報を蓄積するコンテンツ蓄積手段と、コンテンツ蓄積手段に蓄積されている１つ以上のコンテンツを再生するコンテンツ再生手段と、コンテンツ再生手段によって再生されている同一コンテンツに対して、視聴者情報と当該コンテンツのコンテンツ情報とを使用して、嗜好度の算出を複数回行う嗜好度算出手段と、嗜好度算出手段によって現在再生中のコンテンツに対する嗜好度が算出されるたびに、算出された嗜好度を参照し、視聴者に推薦するコンテンツを決定する推薦コンテンツ決定手段とを備えている。

本発明のコンテンツ推薦方法は、個々の視聴者に関する情報を含む視聴者情報を蓄積する視聴者情報蓄積ステップと、コンテンツ及び当該コンテンツに関する情報としてのコンテンツ情報を蓄積するコンテンツ蓄積ステップと、コンテンツ蓄積ステップによって蓄積されている１つ以上のコンテンツを再生するコンテンツ再生ステップと、コンテンツ再生ステップによって再生されている同一コンテンツに対して、視聴者情報と当該コンテンツのコンテンツ情報とを使用して、嗜好度の算出を複数回行う嗜好度算出ステップと、嗜好度算出ステップによって現在再生中のコンテンツに対する嗜好度が算出されるたびに、算出された嗜好度を参照し、視聴者に推薦するコンテンツを決定する推薦コンテンツ決定ステップとを備えている。

上記の構成によれば、１つ以上のコンテンツを再生し、再生中のコンテンツに対して、当該コンテンツを視聴する視聴者に関する視聴者情報と当該コンテンツに関するコンテンツ情報を使用して、同一コンテンツに対して複数回嗜好度を算出し、そのたびに、算出した嗜好度を参照し、視聴者に推薦するコンテンツを決定する。

ここで、コンテンツに関するコンテンツ情報としては、例えば当該コンテンツのタイトル、出演者情報、キーワード等の当該コンテンツの内容情報、当該コンテンツの放送開始時間、当該コンテンツの放送終了時間などを含んでいても構わない。

また、視聴者情報としては、例えば視聴者属性情報や視聴者の嗜好情報などを含んでいてもよい。また、視聴者属性情報としては、例えば当該視聴者の名前、当該視聴者の住所、当該視聴者の年齢及び当該視聴者の性別などの情報を含んでいてもよい。なお、これら視聴者属性情報は視聴者自ら入力しても構わないし、個人情報管理ソフトなど、他で管理されている個人情報を使用しても構わない。

上記のように、再生中の同一コンテンツに対して複数回嗜好度を算出し、そのたびに視聴者にコンテンツを推薦することで、コンテンツの内容の変化に伴って変化する視聴者の嗜好を反映して、視聴者の好みに合ったコンテンツを正確に決定し、推薦することができる。

なお、コンテンツ推薦装置は、視聴者から入力された視聴者識別情報に基づいて視聴者を識別する視聴者識別手段を備えていても構わない。この場合、視聴者を識別することで、視聴者毎に視聴者情報蓄積手段及びコンテンツ情報蓄積手段の情報を管理する。これにより、当該コンテンツ推薦装置を複数人で使用する場合であっても、現在コンテンツ推薦装置を使用する視聴者を識別することで、視聴者毎にコンテンツの嗜好度を算出し、視聴者毎にコンテンツを推薦することができる。

この場合、特許文献２で開示されている番組情報提供装置ではコンテンツ送信時の視聴者の嗜好度に基づいてコンテンツが推薦されるのに対し、本発明のコンテンツ推薦装置では視聴者がコンテンツを視聴する際の視聴者の嗜好度に基づいてコンテンツが推薦されるため、コンテンツ視聴時における視聴者の嗜好を適切に反映することができる。

上記のコンテンツ推薦装置は、好ましくは、推薦コンテンツ決定手段によって決定された視聴者への推薦コンテンツを出力する出力手段を備えている。

上記の構成によれば、視聴者は、出力手段から出力された、自分の嗜好に合致したコンテンツを容易に視聴することができる。

上記のコンテンツ推薦装置は、さらに好ましくは、推薦コンテンツ決定手段によって決定された視聴者への推薦コンテンツを特定可能な情報を出力する出力手段を備えている。

上記の構成によれば、視聴者は、出力手段から出力された、推薦コンテンツを特定可能な情報、例えば推薦コンテンツ名や推薦コンテンツの内容などを示す情報に基づいて、自分の嗜好に合致したコンテンツを容易に視聴することができる。

上記のコンテンツ推薦装置において、好ましくは、出力手段は、推薦コンテンツ決定手段によって決定された視聴者への推薦コンテンツを推薦するに至った理由を示す情報をさらに出力する。

上記の構成によれば、視聴者は、出力手段から出力された、当該コンテンツを推薦する理由を示す情報に基づいて、なぜ当該コンテンツが推薦されたのかを知ることができ、推薦理由を理解した上で推薦コンテンツを視聴することができる。

上記のコンテンツ推薦装置において、好ましくは、出力手段は、推薦コンテンツ決定手段によって決定された視聴者への推薦コンテンツの嗜好度を示す情報をさらに出力する。

上記の構成によれば、視聴者は、コンテンツ推薦装置において算出された、推薦コンテンツに対する自分の嗜好度を知ることができ、この嗜好度を知った上で推薦コンテンツを視聴することができる。

上記のコンテンツ推薦装置は、好ましくは、コンテンツ再生手段にて複数のコンテンツが再生されている場合に、これらコンテンツについての嗜好度算出手段にて算出された嗜好度を示す情報を出力する出力手段を備えている。

上記の構成によれば、出力手段は嗜好度算出手段にて算出された嗜好度を示す情報を出力する。これにより、視聴者は、コンテンツ推薦装置において再生中の複数のコンテンツの嗜好度を知ることができる。

上記のコンテンツ推薦装置において、好ましくは、出力手段は、推薦コンテンツについての嗜好度算出手段にて算出された嗜好度の推移を示す情報を出力する。

上記の構成によれば、視聴者は、推薦コンテンツに対する嗜好度の時間的変化を知ることができる。

上記のコンテンツ推薦装置において、好ましくは、出力手段は、コンテンツ再生手段にて複数のコンテンツが再生されている場合に、これらコンテンツについての嗜好度算出手段にて算出された嗜好度の推移を示す情報を出力する。

上記の構成によれば、コンテンツ再生手段にて再生されている複数のコンテンツについての嗜好度の推移を示す情報が出力手段から出力されるので、視聴者は再生中の複数のコンテンツに対する嗜好度の時間的変化を知ることができ、さらにある時間における各コンテンツの嗜好度も知ることができる。

上記のコンテンツ推薦装置において、好ましくは、嗜好度算出手段は、同一のコンテンツに対して所定の時間毎に嗜好度を算出し、推薦コンテンツ決定手段は、所定の時間毎に視聴者に推薦するコンテンツを決定する。

上記の構成によれば、嗜好度算出手段は、例えば５分毎、１０分毎といった所定時間毎に同一コンテンツの嗜好度を繰り返して算出し、そのたびに推薦コンテンツ決定手段は、視聴者に推薦するコンテンツを決定する。したがって、コンテンツ単位ではなく、所定時間毎というより細かいく単位にて、視聴者の好みに合ったコンテンツを正確に推薦することができる。すなわち、コンテンツに対する視聴者の嗜好度は、時間の進行に伴ったコンテンツの内容の変化に応じて変化するので、所定時間毎に同一コンテンツの嗜好度を繰り返して算出し、推薦するコンテンツを決定することで、時間と共にコンテンツの内容が変化した場合であっても、視聴者の嗜好に合致したコンテンツを正確に推薦することができる。

なお、所定時間毎に嗜好度を算出することは、所定時間毎に所定時間内の嗜好度を算出すること、および所定時間毎にその時点の嗜好度を算出することの何れの場合も含み得る。

上記のコンテンツ推薦装置において、好ましくは、コンテンツは複数の部分から構成され、嗜好度算出手段は、同一のコンテンツに対して部分毎に嗜好度を算出し、推薦コンテンツ決定手段は、部分毎に視聴者に推薦するコンテンツを決定する。

なお、コンテンツには、例えばコンテンツを構成する部分毎に部分情報が付与されており、当該部分情報を使用することで、嗜好度算出手段は部分毎に当該コンテンツの嗜好度を算出する構成であってもよい。また、部分情報は、例えば当該部分の出演者、当該部分の内容、当該部分のキーワード、及び当該部分のジャンルなどを示す情報であってもよい。

上記の構成によれば、コンテンツ単位ではなく、より細かくコンテンツを構成する複数の部分毎に視聴者への推薦コンテンツが決定される。したがって、コンテンツに対する視聴者の嗜好度が、コンテンツを構成する部分毎の内容の変化に応じて変化した場合であっても、視聴者の嗜好に合致したコンテンツを正確に推薦することができる。

上記のコンテンツ推薦装置において、好ましくは、コンテンツ蓄積手段によって蓄積されるコンテンツは、現在放送中のコンテンツ、過去に放送されたコンテンツ、外部記録メディアから読み出されたコンテンツ、もしくはネットワーク経由でダウンロードされたコンテンツのうちの少なくとも一つの種類である。

このように、コンテンツ情報蓄積手段によって蓄積されるコンテンツは、現在放送中のコンテンツに限らず、過去に放送されたコンテンツであってもよいし、外部記録メディアから読み出されたコンテンツであってもよいし、ビデオオンデマンド（ＶｏＤ）のようにネットワーク経由で配信され、ダウンロードされるコンテンツであってもよい。ただし、ネットワークは有線であってもよいし、無線であってもよい。また、コンテンツとは、テレビ番組や記録メディア等に記録された映像メディアだけでなく、ラジオ番組や音楽などの音楽メディアも含む、マルチメディアコンテンツ全般を指すものとする。

上記のコンテンツ推薦装置において、好ましくは、視聴者情報に含まれる当該視聴者の嗜好情報は、当該視聴者の好みのジャンル、当該視聴者の好みの人物、当該視聴者の好みのキーワード、当該視聴者の好みのコンテンツ、及び当該視聴者の過去のコンテンツの鑑賞履歴情報のうちの少なくとも一つである。

これにより、視聴者が好みのジャンル、好みの人物、好みのキーワード、及び好みのコンテンツのうちの少なくとも一つの情報を登録しておくことで、コンテンツ推薦装置は視聴者に適したコンテンツを推薦することができる。また、視聴者の過去のコンテンツの鑑賞履歴情報を使用することで、さらに正確に嗜好度を算出することができ、視聴者にとって好ましいコンテンツを推薦することができる。

なお、上記の嗜好情報には、逆に、例えば当該視聴者が見たくない番組、当該視聴者が見たくないキーワード、当該視聴者が見たくないジャンル、及び当該視聴者が見たくない出演者などの情報も含まれていてもよい。さらに、コンテンツ視聴時の視聴者による操作履歴情報やコンテンツ録画時の視聴者の行動などの行動履歴情報から判断される視聴者の嗜好情報も含まれていてもよい。また、これら嗜好情報は視聴者自ら入力しても構わないし、操作履歴情報や行動履歴情報から視聴者の嗜好情報を判断するように、他の情報から視聴者の嗜好情報を推測しても構わない。

上記のコンテンツ推薦装置において、好ましくは、コンテンツを受信する受信手段と、嗜好度算出手段によって算出される嗜好度と所定の閾値とを比較する比較手段とを備え、推薦コンテンツ決定手段は、比較手段により、受信手段にて現在受信可能なコンテンツの嗜好度が所定の閾値を超えないと判断された場合、コンテンツ再生手段によって再生中のコンテンツの中で、受信手段によって現在受信可能な第１のコンテンツ以外の第２のコンテンツの中から嗜好度が最も高いコンテンツを推薦する。

上記の構成によれば、受信手段において現在受信中のコンテンツ（第１のコンテンツ）の嗜好度が所定の閾値を満たさない場合には、現在再生中のコンテンツの中の、第１のコンテンツ以外のコンテンツである第２のコンテンツの中から最も嗜好度が高いコンテンツを推薦する。

これにより、受信手段によって現在受信中の全てのコンテンツが視聴者の好みに合わない場合であっても、現在再生中のコンテンツの中から視聴者の好みに合致したコンテンツを推薦することができる。

上記のコンテンツ推薦装置において、好ましくは、推薦コンテンツ決定手段は、第２のコンテンツの中から推薦コンテンツを決定する場合、過去の鑑賞回数が所定の閾値以下のコンテンツの中から推薦コンテンツを決定する。

これにより、第２のコンテンツの中から推薦コンテンツを決定する場合、過去に視聴者が当該コンテンツを鑑賞した回数を考慮して、当該コンテンツを推薦コンテンツとするか否かを判定することができる。このため、例えば、閾値を設定しておき、例えば過去の鑑賞回数が１回以内のコンテンツのみを推薦コンテンツの対象とすることもできる。

上記のコンテンツ推薦装置は、好ましくは、嗜好度算出手段によって算出される嗜好度と所定の閾値とを比較する比較手段を備え、推薦コンテンツ決定手段は、嗜好度が閾値を超えないコンテンツを推薦コンテンツの候補から除外する。

上記の構成によれば、比較手段は当該コンテンツの嗜好度と所定の閾値とを比較し、その結果に基づいて、推薦コンテンツ決定手段は嗜好度が閾値を超えないコンテンツを推薦コンテンツの候補から除外する。

このように、コンテンツの嗜好度と所定の閾値とを比較することで、視聴者への推薦コンテンツを制限することができ、嗜好度が低いコンテンツが推薦される事態を防止することができる。

上記のコンテンツ推薦装置において、好ましくは、比較手段は閾値を視聴者に応じて変更する。

上記の構成によれば、所定の閾値はコンテンツ推薦装置一意に決められるものではなく、視聴者に応じて変更されるので、視聴者毎に異なる、推薦コンテンツに求められるに嗜好度の高低を反映して、コンテンツを視聴者に推薦することができる。

上記のコンテンツ推薦装置において、好ましくは、比較手段は閾値を視聴者がコンテンツを鑑賞する時間帯に応じて変更する。

これにより、閾値は視聴者がコンテンツを鑑賞する時間帯に応じて変化させることができるため、午前中での閾値、昼間の閾値、夕方の閾値、夜の閾値、深夜の閾値などと設定することが可能になり、時間帯に応じて、閾値を自由に選択することができる。この結果、嗜好度の高いコンテンツが集中する時間帯やその逆の時間帯においても、推薦コンテンツを適切に決定することができる。

上記のコンテンツ推薦装置において、好ましくは、嗜好度算出手段によって算出される嗜好度と所定の閾値とを比較する比較手段と、出力手段から出力された情報を表示装置に表示させる表示制御手段とを備え、表示制御手段は、コンテンツ再生手段によって再生されている複数のコンテンツの中で、比較手段により複数のコンテンツの嗜好度が所定の閾値を超えると判定された場合に、表示手段の画面を複数の領域に分割し、これら分割領域に嗜好度が所定の閾値を超える複数のコンテンツを振り分けて表示させる。

上記の構成によれば、複数のコンテンツの嗜好度が所定の閾値を超える場合には、表示制御手段の表示画面が複数の領域に分割され、これら分割領域に嗜好度が所定の閾値を超える複数のコンテンツが振り分けて表示される。

これにより、例えば嗜好度が高いコンテンツが複数存在する場合であっても、それらコンテンツを全て画面に表示することができる。また、その際の分割する領域の大きさは等分割に限定されず、コンテンツに対する嗜好度に応じて分割する領域の大きさを変えてもよく、嗜好度が大きいコンテンツ程大きな領域に表示させることもできる。

上記のコンテンツ推薦装置は、好ましくは、出力手段によって出力された情報を表示する表示手段を備えている。

上記の構成によれば、表示手段にて推薦コンテンツ、推薦コンテンツを特定可能な情報、視聴者への推薦コンテンツを推薦するに至った理由、コンテンツの嗜好度を示す情報、もしくはコンテンツの嗜好度の推移を示す情報などが表示され、視聴者はそれら情報を見ることができる。

以上のように、本発明のコンテンツ推薦装置は、視聴者情報蓄積手段と、コンテンツ蓄積手段と、コンテンツ再生手段と、コンテンツ再生手段によって再生されている同一コンテンツに対して、視聴者情報と当該コンテンツのコンテンツ情報とを使用して、嗜好度の算出を複数回行う嗜好度算出手段と、嗜好度算出手段によって現在再生中のコンテンツに対する嗜好度が算出されるたびに、算出された嗜好度を参照し、視聴者に推薦するコンテンツを決定する推薦コンテンツ決定手段とを備えている構成である。

これにより、コンテンツの内容の変化に伴って変化する視聴者の嗜好を反映して、視聴者の好みに合ったコンテンツを正確に決定し、推薦することができる。

以下、図面を参照しつつ本発明の一実施の形態について説明する。なお、以下の説明に用いる図面では、同一の部品に同一の符号を付してある。それらの名称及び機能も同一である。従って、それらについての詳細な説明は繰り返さない。

（機能的構成）
図１には、本実施の形態に係るコンテンツ推薦装置１００の機能的構成のブロック図を示す。

図１に示すように、コンテンツ推薦装置１００は、入力部１０１、受信部１０２、入力部１０３、及び視聴者認識部１０４を備えている。さらに、コンテンツ推薦装置１００は、視聴者情報蓄積部１０５、コンテンツ蓄積部１０６、視聴者情報抽出部１０７、コンテンツ情報抽出部１０８、嗜好度算出部１０９、嗜好度比較部１１０、推薦コンテンツ決定部１１１、コンテンツ抽出部１１２、コンテンツ再生処理部１１３、出力処理部１１４、コンテンツ表示処理部１１５を、及び出力回数カウント部１１６備えている。

コンテンツは、例えば無線もしくは有線を介して放送されるテレビ番組や記録メディア等に記録された映像メディアだけでなく、これと同様にして提供されるラジオ番組や音楽などの音楽メディアも含む。即ち、種々の形態および種々の媒体によって提供されるマルチメディアコンテンツ全般を指すものとする。

入力部１０１は、例えばユーザから入力を受けるインタフェース、もしくは外部機器から入力を受けるインタフェースを備えており、視聴者のＩＤや名前、性別、年齢および住所などの視聴者属性や視聴者の嗜好情報などからなる視聴者情報１１を入力する。この視聴者情報１１は、例えばユーザ自ら入力することができ、もしくは外部機器から入力することができる。

ここで、視聴者の嗜好情報は、視聴者の好みのジャンル、視聴者の好みの人物、視聴者の好みのキーワード、もしくは視聴者の好みのコンテンツなどの情報であるが、必ずしもこれらに限定されるものではない。例えば、視聴者の過去のコンテンツの鑑賞履歴情報も嗜好情報に含んでいても構わない。さらに、逆に、視聴者が見たくないジャンル、視聴者が見たくない人物、視聴者が見たくないキーワード、もしくは当該視聴者が見たくないコンテンツなどの情報も視聴者の嗜好情報に含んでいても構わない。さらに、コンテンツ視聴時の視聴者による操作履歴情報やコンテンツ録画時の視聴者の行動などの行動履歴情報から判断される視聴者の嗜好情報を含んでいても構わない。

受信部１０２は、例えば無線もしくは有線を介して放送されるテレビ番組などを受信するところであり、コンテンツ及びコンテンツ情報１２を入力する。コンテンツ情報はコンテンツに付与されたコンテンツに関する情報であり、例えば、当該コンテンツのタイトル、出演者情報、キーワード等の当該コンテンツの内容情報、当該コンテンツの放送開始時間、当該コンテンツの放送終了時間などを含んでいても構わない。これらコンテンツ及びコンテンツ情報１２は、コンテンツ提供者により無線もしくは有線を介して放送されたコンテンツから得ることができる。コンテンツ情報１２は例えばＥＰＧ（Electric Program Guide：電子番組表）である。

入力部１０３は、例えば記録媒体を介して入力されるテレビ番組などを入力するところであり、コンテンツ及びコンテンツ情報を入力する。これらコンテンツ及びコンテンツ情報は、外部機器において記録媒体に格納されたコンテンツから得ることができる。

視聴者認識部１０４は、視聴者を識別するための視聴者識別情報１４を入力し、視聴者を認識する。視聴者識別情報１４は例えば視聴者名や視聴者識別番号であり、ユーザがこれらの情報を入力すること、もしくは選択することで得ることができる。

なお、視聴者識別情報１４、及び視聴者の識別方法はこれらに限定されない。例えば、視聴者の指紋や虹彩などの人体情報を予め登録しておき、コンテンツ推薦装置１００を使用する際にそれらの情報を入力し、視聴者認識部１０４において予め登録されていた情報と比較することで視聴者を識別する方法であっても構わない。

視聴者情報蓄積部１０５は、入力部１０１を介して入力された視聴者情報１１を管理する。

なお、視聴者認識部１０４において視聴者が認識された場合、視聴者情報蓄積部１０５は、認識された視聴者毎に視聴者情報を管理する。このように、視聴者毎に管理することで、コンテンツ推薦装置１００を複数人で使用することが可能になる。

コンテンツ蓄積部１０６は、受信部１０２もしくは入力部１０３を介して入力されたコンテンツ及びコンテンツ情報１２を記憶し、管理する。

なお、視聴者認識部１０４において視聴者が認識された場合、コンテンツ蓄積部１０６は、認識された視聴者毎にコンテンツ及びコンテンツ情報１２を管理する。このように、コンテンツ及びコンテンツ情報１２を視聴者毎に管理することで、コンテンツ推薦装置１００を複数人で使用する場合であっても、現在コンテンツ推薦装置１００を使用している視聴者を認識し、認識された当該視聴者によって入力されたコンテンツ及びコンテンツ情報１２を抽出することができる。これにより、複数人でも使用することができる好ましいコンテンツ推薦装置を提供することが可能になる。

視聴者情報抽出部１０７は、視聴者情報蓄積部１０５において蓄積されている視聴者属性および視聴者の嗜好情報などの視聴者情報１１を抽出する。なお、視聴者認識部１０４において視聴者が認識された場合は、認識された視聴者に関する視聴者情報１１を抽出する。

コンテンツ情報抽出部１０８は、コンテンツ蓄積部１０６において蓄積されているコンテンツに付与されているコンテンツ情報を抽出する。なお、視聴者認識部１０４において視聴者が認識された場合は、認識された視聴者によってコンテンツ蓄積部１０６に蓄積されたコンテンツに付与されたコンテンツ情報を抽出する。

嗜好度算出部１０９は、視聴者情報抽出部１０７及びコンテンツ情報抽出部１０８において抽出された各情報を使用して、同一コンテンツに対して、複数回繰り返して視聴者の嗜好度を算出し、推薦コンテンツ決定部１１１に渡す。

嗜好度比較部１１０は、嗜好度算出部１０９において算出されたコンテンツの嗜好度と所定の閾値とを比較し、比較結果を推薦コンテンツ決定部１１１に渡す。

なお、所定の閾値は、コンテンツ推薦装置において一意に決められている場合に限定されず、視聴者に応じて変更しても構わないし、視聴者がコンテンツを鑑賞する時間帯に応じて変化させても構わない。

推薦コンテンツ決定部１１１は、嗜好度算出部１０９において算出された嗜好度や嗜好度比較部１１０における比較結果を基に、視聴者に推薦するコンテンツを決定する。なお、推薦コンテンツ決定部１１１において決定するコンテンツは必ずしも１つとは限らない。複数のコンテンツを視聴者に推薦するものであっても構わない。

コンテンツ抽出部１１２は、コンテンツ蓄積部１０６において蓄積されているコンテンツを抽出する。この場合に、抽出するコンテンツは、視聴者が選択したものであっても構わないし、コンテンツ推薦装置１００が選択したものであっても構わない。

コンテンツ再生処理部１１３は、コンテンツ抽出部１１２において抽出された１以上のコンテンツの再生処理を行う。

出力処理部１１４は、コンテンツ再生処理部１１３において再生されているコンテンツを外部機器１５に出力する。さらに、出力処理部１１４は、嗜好度算出部１０９において算出された嗜好度や推薦コンテンツ決定部１１１において推薦するコンテンツを決定するに至った理由なども外部機器１５に出力する。

コンテンツ表示処理部１１５は、出力処理部１１４によって外部機器１５に出力された情報を表示装置１６に表示する。

出力回数カウント部１１６は、出力処理部１１４において外部機器１５に出力される回数、もしくはコンテンツ表示処理部１１５において表示装置１６に表示される回数をカウントし、コンテンツ蓄積部１０６はカウント結果を当該コンテンツと対応付けて管理する。

（コンテンツ推薦装置１００を実現するコンピュータシステムの構成）
本実施の形態に係るコンテンツ推薦装置１００は、実質的には、コンピュータハードウェアと、そのコンピュータハードウェアにより実行されるプログラムと、コンピュータハードウェアに格納されるデータとにより実現される。図２に、このコンピュータシステム２００の内部構成を示す。

図２を参照して、このコンピュータシステム２００は、光ディスクドライブ２０１及び磁気ディスクドライブ２０２を有するコンピュータ２２０と、モニタ２０３と、リモートコントローラ（以下、「リモコン」と呼ぶ）２０４とを含む。

コンピュータ２２０は、光ディスクドライブ２０１及び磁気ディスクドライブ２０２に加えて、リモコン２０４からの信号を受信するリモコンインタフェース（Ｉ／Ｆ）２０５と、ＣＰＵ（中央処理装置）２０６と、リモコンインタフェース２０５、ＣＰＵ２０６、光ディスクドライブ２０１及び磁気ディスクドライブ２０２に接続されたバス２０７と、バス２０７に接続され、ブートアッププログラム等を記憶する読出専用メモリ（ＲＯＭ）２０８と、同じくバス２０７に接続され、プログラム命令、システムプログラム、及び作業データ等を記憶するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）２０９とを含む。

ここでは示さないが、コンピュータ２２０はさらにローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）への接続を提供するネットワークアダプタボードを含んでもよい。

コンピュータシステム２００にコンテンツ推薦装置１００の機能を実現させるためのプログラム、視聴者情報１１（図１参照）、コンテンツ及びコンテンツ情報１２、及び視聴者識別情報１４はいずれも、光ディスクドライブ２０１又は磁気ディスクドライブ２０２に挿入される光ディスク２１０又は磁気ディスク２１１に記憶され、さらにハードディスク２１２に転送される。又は、プログラム、視聴者情報１１（図１参照）、コンテンツ及びコンテンツ情報１２、及び視聴者識別情報１４は図示しないネットワークを通じてコンピュータ２２０に送信されハードディスク２１２に記憶されてもよい。プログラムは実行の際にＲＡＭ２０９にロードされる。光ディスク２１０から、磁気ディスク２１１から、又はネットワークを介して、直接にＲＡＭ２０９にプログラムをロードしてもよい。

このプログラムは、コンピュータ２２０に本実施の形態に係るコンテンツ推薦装置１００の機能を実現させる複数の命令を含む。これら機能を実現させるのに必要な基本的機能のいくつかはコンピュータ２２０上で動作するオペレーティングシステム（ＯＳ）又はサードパーティのプログラム、若しくはコンピュータ２２０にインストールされる各種ツールキットのモジュールにより提供される。したがって、このプログラムはこの実施の形態に係るコンテンツ推薦装置１００の機能を実現するのに必要な機能全てを必ずしも含まなくてよい。このプログラムは、命令のうち、所望の結果が得られるように制御されたやり方で適切な機能又は「ツール」を呼出すことにより、上記したコンテンツ推薦装置１００の制御を実行する命令のみを含んでいればよい。コンピュータシステム２００の動作は周知であるので、ここでは繰り返さない。

なお、コンテンツ推薦装置１００の機能を実現するためのプログラム、視聴者情報１１（図１参照）、コンテンツ及びコンテンツ情報１２、又は視聴者識別情報１４が記録される記録媒体は、ＣＤ−ＲＯＭ（コンパクトディスク読取専用メモリ）、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｃ）、ＭＤ（Ｍｉｎｉ Ｄｉｓｃ）、及びＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）等の光ディスク２１０、ＦＤ（フレキシブルディスク）及びハードディスク等の磁気ディスク２１１に限らない。磁気テープ及びカセットテープ等のテープ、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）カード及び光カード等のカード型記録媒体、並びにマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、及びフラッシュＲＯＭ等の半導体メモリのいずれかでもよい。ただし、コンピュータシステム２００は、これら記録媒体からの読出を行なうための読出装置を実装する必要がある。

（主要動作の概要）
図３は、コンテンツ推薦装置１００の主要動作の概要を示すフローチャートである。

図３を参照して、コンテンツ推薦装置１００の電源が入れられると、プログラム３００が起動し、ステップＳ３０１へ進む。

ステップＳ３０１では、視聴者情報抽出部１０７は視聴者情報が存在するか否かの判定を行う。視聴者情報が存在する場合はステップＳ３０２へ進み、存在しない場合はステップＳ３０３へ進む。

ステップＳ３０２では、視聴者情報抽出部１０７は視聴者情報蓄積部１０５から視聴者情報を抽出し、ステップＳ３０３へ進む。

ステップＳ３０３では、嗜好度算出部１０９は全てのコンテンツの嗜好度を算出したか否かの判定を行う。全てのコンテンツの嗜好度を算出した場合はステップＳ３０５へ進み、全てのコンテンツの嗜好度を算出していない場合はステップＳ３０４へ進む。

ステップＳ３０４では、嗜好度算出部１０９は当該コンテンツの嗜好度を算出し、ステップＳ３０３へ処理を戻す。なお、嗜好度算出処理の詳細については後述する。

ステップＳ３０５では、推薦コンテンツ決定部１１１はステップＳ３０４で算出されたコンテンツの嗜好度を使用して、視聴者に推薦するコンテンツを決定し、ステップＳ３０６へ進む。なお、推薦コンテンツ決定処理の詳細については後述する。

ステップＳ３０６では、出力処理部１１４が外部機器１５への出力処理を行うか否か、もしくはコンテンツ表示処理部１１５が出力処理部１１４によって出力された情報を表示装置１６への表示処理を行うか否かの判定を行う。出力処理もしくは表示処理を行う場合はステップＳ３０７へ進み、行わない場合は処理を終了する。

ステップＳ３０７では、出力処理部１１４、もしくはコンテンツ表示処理部１１５は、外部機器１５もしくは表示装置１６へ出力／表示処理を行い、処理を終了する。なお、出力／表示処理の詳細については後述する。

（嗜好度算出処理）
図４は、図３に示すステップＳ３０４で実行される嗜好度算出処理の詳細を示すフローチャートである。

図４を参照して、嗜好度算出処理３５０が開始されると、ステップＳ３５１では、コンテンツ情報抽出部１０８はコンテンツ蓄積部１０６から当該コンテンツに関するコンテンツ情報を抽出し、ステップＳ３５２へ進む。

ステップＳ３５２では、嗜好度算出部１０９は当該コンテンツの嗜好度を算出するタイミングを判定する。５分毎、１０分毎といった所定時間毎に嗜好度を算出する場合はステップＳ３５３へ進み、部分毎に嗜好度を算出する場合はステップＳ３５４へ進む。例えば、図２３（ａ）に示すように、ある６０分のコンテンツにおいて１０分毎に嗜好度を算出する場合はステップＳ３５３へ進み、図２３（ｂ）に示すように、ある６０分のコンテンツを構成する部分毎に嗜好度を算出する場合はステップＳ３５４へ進む。

ステップＳ３５３では、嗜好度算出部１０９はステップＳ３５１で読み込まれたコンテンツ情報、及び図３に示すステップＳ３０２で読み込まれた視聴者情報を使用して、当該コンテンツに対する嗜好度を所定時間毎に算出し、処理を終了する。なお、嗜好度の算出方法を以下に例示するが、必ずしもこれに限定されない。

例えば、視聴者情報の中に当該視聴者の好む、コンテンツ名、キーワード、出演者、もしくはジャンルなどの情報が含まれている場合、これら視聴者情報と当該コンテンツのコンテンツ情報とを比較し、数値化することで、それを嗜好度として算出するようにしても構わない。例えば、図２４に示すように、コンテンツ情報と視聴者情報との中に共通の「Ｘさん」が存在するため、１項目一致に付き嗜好度を１０ポイント上げるものとした場合、ここでは嗜好度が１０となる。

ステップＳ３５４では、嗜好度算出部１０９はステップＳ３５１で読み込まれたコンテンツ情報、及び図３に示すステップＳ３０２で読み込まれた視聴者情報を使用して、当該コンテンツに対する嗜好度を当該コンテンツを構成する部分毎に算出し、処理を終了する。

なお、嗜好度の算出方法は、上述の方法のみに限定されない。

（推薦コンテンツ決定処理）
図５は、図３に示すステップＳ３０５で実行される推薦コンテンツ決定処理の詳細を示すフローチャートである。図５を参照して、推薦コンテンツ決定処理４００が開始されると、ステップＳ４０１では、推薦コンテンツ決定部１１１は当該コンテンツが現在受信中のコンテンツか否かを判定する。現在受信中のコンテンツである場合はステップＳ４０２へ進み、そうでない場合はステップＳ４０４へ進む。

ステップＳ４０２では、嗜好度比較部１１０は、嗜好度算出部１０９にて算出された当該コンテンツの嗜好度が所定の閾値よりも大きいか否かを判定する。当該コンテンツの嗜好度が所定の閾値より大きい場合はステップＳ４０３へ進み、小さい場合はステップＳ４０４へ進む。

ステップＳ４０３では、推薦コンテンツ決定部１１１は、当該コンテンツを推薦コンテンツの候補とし、ステップＳ４０４へ進む。

ステップＳ４０４では、推薦コンテンツ決定部１１１は、全てのコンテンツの嗜好度と閾値のチェックを行ったか否かの判定を行う。全てのコンテンツに対して行った場合はステップＳ４０５へ進み、そうでない場合はステップＳ４０１へ処理を戻す。

ステップＳ４０５では、推薦コンテンツ決定部１１１は、ステップＳ４０３において決定される推薦コンテンツの候補が存在するか否かを判定する。推薦コンテンツの候補が存在する場合はステップＳ４０６へ進み、存在しない場合はステップＳ４０７へ進む。

ステップＳ４０６では、推薦コンテンツ決定部１１１は、推薦コンテンツの候補の中から推薦コンテンツを決定し、処理を終了する。

ここで、推薦コンテンツの候補の中から推薦コンテンツを決定する方法として、例えば、最も嗜好度が高いコンテンツを推薦コンテンツに決定する方法があるが、必ずしもこれに限定されるものではない。

さらに、推薦コンテンツは１つとは限らず、複数であっても構わない。

ステップＳ４０７では、推薦コンテンツ決定部１１１は、現在受信中でないコンテンツ、即ちコンテンツ蓄積部１０６に既に蓄積されているコンテンツの中から推薦コンテンツを決定し、処理を終了する。

ここで、現在受信中でないコンテンツの中から推薦コンテンツを決定する方法として、例えば、最も嗜好度が高いコンテンツを推薦コンテンツに決定する方法があるが、必ずしもこれに限定されるものではない。

さらに推薦コンテンツは１つとは限らず、複数であっても構わない。

（出力／表示処理）
図６は、図３に示すステップＳ３０７で実行される出力／表示処理の詳細を示すフローチャートである。図６を参照して、出力／表示処理４５０が開始されると、ステップＳ４５１では、出力処理部１１４は、図５に示すステップＳ４０６、もしくはステップＳ４０７の処理において決定された推薦コンテンツの出力形式を選択する。推薦コンテンツ自体を出力する場合はステップＳ４５２へ進み、推薦コンテンツのタイトル名など推薦コンテンツを特定可能な情報を出力する場合はステップＳ４５３へ進み、推薦コンテンツを出力しない場合はステップＳ４５４へ進む。

ステップＳ４５２では、出力処理部１１４は、コンテンツ再生処理部１１３において再生されているコンテンツであり、かつ推薦コンテンツ決定部１１１において決定されたコンテンツを抽出し、ステップＳ４５４へ進む。

ステップＳ４５３では、出力処理部１１４は、コンテンツ再生処理部１１３において再生されているコンテンツであり、かつ推薦コンテンツ決定部１１１において決定されたコンテンツを特定可能な情報を抽出し、ステップＳ４５４へ進む。なお、推薦コンテンツを特定可能な情報としては、例えば推薦コンテンツのタイトル名であり、これらの情報はコンテンツ蓄積部１０６において蓄積されているコンテンツ情報から抽出される。

ステップＳ４５４では、出力処理部１１４は、図５に示すステップＳ４０６、もしくはステップＳ４０７の処理において推薦コンテンツを決定するに至った理由を出力するか否かを判定する。この判定は視聴者からの出力依頼に基づいて行っても構わないし、コンテンツ推薦装置側での自動判定機能に基づいて行っても構わない。この判定の結果、上記理由を出力する場合はステップＳ４５５へ進み、出力しない場合はステップＳ４５６へ進む。

ここで、推薦コンテンツを決定するに至った理由としての情報は必ずしも何れかの形態に限定されない。例えば、当該コンテンツを推薦するに至った最も重要なキーワードであっても構わない。

ステップＳ４５５では出力処理部１１４は推薦コンテンツ決定部１１１から推薦コンテンツを決定するに至った理由を抽出し、ステップＳ４５６へ進む。

ステップＳ４５６では、出力処理部１１４は、図４で示したステップＳ３５３、もしくはステップＳ３５４で算出した嗜好度を出力するか否かを判定する。この判定は視聴者からの出力依頼に基づいて行っても構わないし、コンテンツ推薦装置側での自動判定機能に基づいて行っても構わない。この判定の結果、上記嗜好度を出力する場合はステップＳ４５７へ進み、出力しない場合はステップＳ４５８へ進む。

ステップＳ４５７では、出力処理部１１４は嗜好度算出部１０９から当該コンテンツに対する嗜好度を抽出し、ステップＳ４５８へ進む。

ステップＳ４５８では、出力処理部１１４は、当該コンテンツの嗜好度の推移を出力するか否かを判定する。この判定は視聴者からの出力依頼に基づいて行っても構わないし、コンテンツ推薦装置側での自動判定機能に基づいて行っても構わない。この判定の結果、上記嗜好度の推移を出力する場合はステップＳ４５９へ進み、出力しない場合はステップＳ４６０へ進む。

ステップＳ４５９では、出力処理部１１４は嗜好度算出部１０９から当該コンテンツに対する嗜好度の推移を抽出し、ステップＳ４６０へ進む。

ステップＳ４６０では、出力処理部１１４は、当該コンテンツ以外に推薦コンテンツが存在するか否かの判定を行う。推薦コンテンツが他に存在しない場合はステップＳ４６１へ進み、推薦コンテンツが他に存在する場合はステップＳ４５１へ処理を戻す。

ステップＳ４６１では、出力処理部１１４は出力形式を読み込み、ステップＳ４６２へ進む。

ここで、出力形式とはどのような形式で出力処理部１１４が外部機器１５に出力するのかを規定したものである。例えば、抽出した各情報のレイアウト等を規定するものであっても構わない。

ステップＳ４６２では、ステップＳ４６１で読み込まれた出力形式に従って、出力処理部１１４は外部機器１５に出力し、ステップＳ４６３へ進む。

ステップＳ４６３では、コンテンツ表示処理部１１５は出力処理部１１４が出力した情報を表示装置１６に出力するか否かを判定する。表示装置１６に表示する場合はステップＳ４６４へ進み、表示しない場合は処理を終了する。

ステップＳ４６４では、コンテンツ表示処理部１１５は表示形式を読み込み、ステップＳ４６５へ進む。

ここで、表示形式とはどのような形式でコンテンツ表示処理部１１５が表示装置１６に表示するのかを規定したものである。例えば、コンテンツ表示処理部１１５は、コンテンツ自体を強制的に表示装置１６に出力し表示させる、もしくはコンテンツ自体を強制的に表示装置１６に出力し表示させるのではなく、コンテンツ名のみを表示するなどであっても構わない。また、表示装置１６に表示する際のレイアウト等を規定するものであっても構わない。

ステップＳ４６５では、ステップＳ４６４で読み込まれた表示形式に従って、コンテンツ表示処理部１１５は表示装置１６に表示し、処理を終了する。

以下、コンテンツ推薦装置１００の具体的な動作として、実施例１から実施例３を例示する。

（実施例１）
以下に示す実施例１では、現在放送中のコンテンツの中で部分毎に当該コンテンツの嗜好度を算出し、算出した嗜好度を基に視聴者Ａにコンテンツを推薦する場合の動作について例示する。

なお、上記部分とは１つのコンテンツを例えば内容の違いによって複数個の情報の塊に分割した場合の１個であり、１つのコンテンツは１つ以上の部分から構成されている。さらに、各部分は当該部分の内容を示す部分情報を保持しているものとする。ここで、各部分が保持する部分情報として、当該部分が属するジャンル、当該部分の出演者、及び当該部分の内容を表すキーワード、さらには各部分の始端と終端との少なくとも一方を示す情報などがあるが、必ずしもこれらに限定されるものではない。

図７に、視聴者情報蓄積部１０５において蓄積されている視聴者Ａの嗜好情報を示す。

図７では、視聴者Ａの嗜好情報５００として、視聴者Ａの好みのジャンル５０１、出演者５０２、及びキーワード５０３のそれぞれを示している。例えば、視聴者Ａの嗜好情報として、ジャンルでは「ジャンルＹ」、出演者では「Ａ氏」をはじめ５名、キーワードでは「Ｋ１」をはじめ５つが登録されている。ただし、視聴者の嗜好情報はこれらに限定されない。

また、図８に、７：００から８：００までの１時間に現在放送されているコンテンツの詳細を示す。ここでは、現在放送されており、かつ受信手段において受信可能なコンテンツは、「コンテンツＡ」、「コンテンツＢ」及び「コンテンツＣ」の３つだけであるものとする。

図８では、時間の流れ５２０に従って、「コンテンツＡ」５２１、「コンテンツＢ」５２２、及び「コンテンツＣ」５２３のそれぞれの詳細が示されている。各コンテンツは複数の部分から構成されており、上述のように各部分は当該部分の内容を示す部分情報を保持している。ここでは、各部分が保持する部分情報は、部分名５２４、当該部分が属するジャンル名５２５、当該部分の出演者５２６、及び当該部分に関するキーワード５２７であるものとし、それぞれが各部分名に対応付けて表示されている。

例えば、「コンテンツＡ」は「７：００」から「８：００」までのコンテンツの中で５つの部分から構成されており、部分名「Ａ−１」は「７：００」から「７：１０」までであり、部分名「Ａ−１」のジャンルは「ジャンルＸ」に属しており、当該部分の出演者は「Ａ氏」と「Ｂ氏」であり、当該部分に関するキーワードは「Ｋ１」と「Ｋ２」であることを示している。なお、これらの部分情報は当該コンテンツが配信される際に部分毎に付与されているものである。

部分が保持する部分情報はこれらに限定されない。例えば、当該部分の内容等も保持していても構わない。さらに、部分の構成も限定されない。「コンテンツＢ」５２２のように１０分毎に部分が構成されていても構わないし、「コンテンツＣ」５２３のように３０分毎に部分が構成されていても構わない。さらに、「コンテンツＡ」５２１のように１０分の部分や２０分の部分が入り混じったような構成であっても構わない。

ここで、「７：００」から視聴者Ａがコンテンツを視聴する場合に、コンテンツ推薦装置１００が各コンテンツの部分毎に嗜好度を算出する際の動作について、図９に示すフローチャートに従って説明する。

ステップＳ５４１では、視聴者情報抽出部１０７は視聴者情報蓄積部１０５に視聴者Ａに関する視聴者情報が存在するか否かの判定を行う。

図７に示す視聴者Ａの嗜好情報５００が視聴者情報蓄積部１０５において管理されているため、ステップＳ５４２へ進む。ステップＳ５４２では、視聴者情報抽出部１０７は図７に示す視聴者Ａの嗜好情報５００を読み込む。

ステップＳ５４３では、「コンテンツＡ」から「コンテンツＣ」までの３つのコンテンツの嗜好度を算出したか否かの判定を行う。

ステップＳ５４４では、コンテンツ情報抽出部１０８はコンテンツ蓄積部１０６において蓄積されている図８に示すコンテンツ情報を読み込む。

ステップＳ５４５では、嗜好度算出部１０９は各コンテンツの嗜好度を算出する。

ここで、嗜好度算出部１０９が嗜好度を算出する方法として、視聴者Ａの嗜好情報５００と各部分が保持する各部分情報とを比較して、一致する項目があれば一つに付き嗜好度を１０上げるものとする。例えば、部分名「Ａ−１」では、出演者で「Ａ氏」、キーワードで「Ｋ１」の２項目が視聴者Ａの嗜好情報５００と一致するので、部分名「Ａ−１」の嗜好度は２０とする。

同様にして、ステップＳ５４３からステップＳ５４５の処理を繰り返し、全てのコンテンツの嗜好度を算出する。算出した際の結果を図１０に示す。

図１０では、時間の流れ５６０に従って、「コンテンツＡ」５６１、「コンテンツＢ」５６２、及び「コンテンツＣ」５６３のそれぞれの各部分の嗜好度５６４を示している。例えば、部分名「Ａ−１」の嗜好度は２０であり、部分名「Ｂ−１」の嗜好度は４０であることを示している。

なお、嗜好度算出方法はこれに限定されるものではない。

例えば、図７に示す視聴者Ａの嗜好情報５００の中で好みのジャンル５０１、好みの出演者５０２、及び好みのキーワード５０３のそれぞれに重み付けを行い、嗜好度を算出するようにしても構わない。例えば、視聴者Ａはこれら3つの中で、好みの出演者５０２を最も優先し、次いで好みのキーワードを優先するものとする。

この時、ステップＳ５４５において、嗜好度算出部１０９が嗜好度を算出する方法として、視聴者Ａの嗜好情報５００と各部分が保持する各部分情報を比較して、一致する項目があれば一つに付き嗜好度を１０上げるものとするが、好みの出演者５０２で一致する場合は重み付けとして１．１を掛け、好みのキーワード５０３で一致する場合は重み付けとして０．８を掛け、好みのジャンル５０１で一致する場合は重み付けとして０．５を掛けるものとする。このような規則に基づく部分毎の嗜好度の算出結果を図１１に示す。

例えば、部分名「Ａ−１」では、出演者で「Ａ氏」が視聴者Ａの嗜好情報５００と一致するので、１．１の重み付けを行い、嗜好度を１１上げる。さらに、キーワードで「Ｋ１」が視聴者Ａの嗜好情報５００と一致するので、０．８の重み付けを行い、嗜好度を８上げる。よって、部分名「Ａ−１」の嗜好度は１９となる。

同様に、部分名「Ｂ−４」では、ジャンルで「ジャンルＹ」が視聴者Ａの嗜好情報５００と一致するので、０．５の重み付けを行い、嗜好度を５上げる。さらに、出演者で「Ｆ氏」と「Ｊ氏」が視聴者Ａの嗜好情報５００と一致するので、重み付け１．１を行い、嗜好度を２２あげる。さらに、キーワードで「Ｋ６」と「Ｋ７」が視聴者Ａの嗜好情報５００と一致するので、それぞれ０．８の重み付けを行い、嗜好度を１６上げる。よって、部分名「Ｂ−４」の嗜好度は４３となる。

同様にして、ステップＳ５４３からステップＳ５４５の処理を繰り返し、全てのコンテンツの嗜好度を算出する。

図１１では、時間の流れ５８０に従って、「コンテンツＡ」５８１、「コンテンツＢ」５８２、及び「コンテンツＣ」５８３のそれぞれの各部分の嗜好度５８４を示している。例えば、部分名「Ａ−１」の嗜好度は１９であり、部分名「Ｂ−１」の嗜好度は３２であることを示している。

また、嗜好度を算出する方法として、図７に示す視聴者Ａの嗜好情報の各項目に重み付けを行い、嗜好度を算出するようにしても構わない。

図１２に、視聴者情報蓄積部１０５において蓄積されている視聴者Ａの嗜好情報の各項目に重み付けを付与した図を示す。

図１２では、視聴者Ａの嗜好情報６００として、視聴者Ａの好みのジャンル６０１、視聴者Ａの好みの出演者６０２、及び視聴者Ａの好みのキーワード６０３のそれぞれを示している。さらに、それぞれにおいて、項目６０４、及び当該項目６０４に付与した重み付け６０５を当該項目に対応付けて表示している。例えば、出演者では「Ａ氏」には重み付けとして１．３を掛け、「Ｆ氏」には重み付けとして０．８を掛ける。ただし、重み付けの与え方はこれに限定されない。

この場合には、ステップＳ５４５において嗜好度算出部１０９が嗜好度を算出する方法として、視聴者Ａの嗜好情報６００と各部分が保持する各部分情報とを比較して、一致する項目があれば一つに付き嗜好度を１０上げるものとする。さらに、それぞれの項目に付与されている重み付けを考慮して嗜好度を算出するものとする。このような規則に基づく部分毎の嗜好度の算出結果を図１２に示す。

例えば、部分名「Ａ−１」では、出演者で「Ａ氏」が視聴者Ａの嗜好情報６００と一致するので、１．３の重み付けを行い、嗜好度を１３上げる。さらに、キーワードで「Ｋ１」が視聴者Ａの嗜好情報６００と一致するので、１．５の重み付けを行い、嗜好度を１５上げる。よって、部分名「Ａ−１」の嗜好度は２８となる。

同様に、部分名「Ｂ−４」では、ジャンルで「ジャンルＹ」が視聴者Ａの嗜好情報６００と一致するので、０．５の重み付けを行い、嗜好度を５上げる。さらに、出演者で「Ｆ氏」が視聴者Ａの嗜好情報６００と一致するので、重み付け０．８を行い、嗜好度を８上げる。さらに、出演者で「Ｊ氏」が視聴者Ａの嗜好情報６００と一致するので、重み付け１．１を行い、嗜好度を１１上げる。さらに、キーワードで「Ｋ６」が視聴者Ａの嗜好情報６００と一致するので、重み付け０．６を行い、嗜好度を６上げる。さらに、キーワードで「Ｋ７」が視聴者Ａの嗜好情報６００と一致するので、重み付け０．８を行い、嗜好度を８上げる。よって、部分名「Ｂ−４」の嗜好度は３８となる。

同様にして、ステップＳ５４３からステップＳ５４５の処理を繰り返し、全てのコンテンツの嗜好度を算出する。

図１３では、時間の流れ６２０に従って、「コンテンツＡ」６２１、「コンテンツＢ」６２２、及び「コンテンツＣ」６２３のそれぞれの各部分の嗜好度６２４を示している。例えば、部分名「Ａ−１」の嗜好度は２８であり、部分名「Ｂ−１」の嗜好度は２７であることを示している。

ここでは、上述したように３通りの嗜好度の算出方法を示したが、必ずしもこれらに限定されない。

次に、図１３に示す部分毎の嗜好度を基に、視聴者Ａに推薦するコンテンツを決定する際のコンテンツ推薦装置１００の動作について、図５に示すフローチャートに従って説明する。

なお、推薦コンテンツ決定方法としては、１０分毎に各部分の嗜好度が最も高いコンテンツを視聴者Ａに推薦するコンテンツに決定するものとし、推薦コンテンツを決定するに至った理由は当該コンテンツの嗜好度に最も影響を及ぼした視聴者Ａの嗜好情報とする。さらに、嗜好度比較部１１０において各コンテンツの嗜好度と比較する閾値は０とする。

ここでは、７：００における推薦コンテンツ決定処理について説明する。

ステップＳ４０１では、「コンテンツＡ」、「コンテンツＢ」及び「コンテンツＣ」は現在受信中のコンテンツであるため、ステップＳ４０２へ進む。

ステップＳ４０２からステップＳ４０４では、閾値が０であるため、推薦コンテンツの候補として、「コンテンツＡ」の部分名「Ａ−１」、「コンテンツＢ」の部分名「Ｂ−１」、及び「コンテンツＣ」の部分名「Ｃ−１」が含まれる。

ステップＳ４０５では、推薦コンテンツ決定部１１１が推薦コンテンツの候補が存在するか否かの判定を行う。ここでは、上述のように３つのコンテンツが存在するため、ステップＳ４０６へ進む。

ステップＳ４０６では、嗜好度が最も高いコンテンツを視聴者Ａに推薦するコンテンツに決定するため、推薦コンテンツ決定部１１１は推薦コンテンツを「コンテンツＡ−１」の部分名「Ａ−１」に決定する。なお、「コンテンツＡ−１」の部分名「Ａ−１」の嗜好度は、出演者の「Ａ氏」と嗜好情報との一致により嗜好度が１３上がり、キーワードの「Ｋ１」と嗜好情報との一致により嗜好度が１５上がって合計で２８になっている。したがって、「コンテンツＡ−１」の部分名「Ａ−１」を推薦コンテンツに決定した理由は、キーワードの「Ｋ１」によるものであると決定される。

以下、同様にして７：００から８：００まで１０分毎に推薦コンテンツ決定処理を行い、その処理を行った結果を図１４に示す。

図１４では、時間の流れ６４０に従って、１０分毎に視聴者Ａに推薦するコンテンツ６４１、及び当該推薦コンテンツ６４１を決定するに至った理由６４２が推薦コンテンツ６４１に対応付けて表示されている。例えば、７：００から７：１０までの１０分間は、「コンテンツＡ」が視聴者Ａに推薦され、キーワード「Ｋ１」が決定するに至った最も大きな理由であることを示している。

ただし、推薦コンテンツを決定するための推薦コンテンツ決定方法は必ずしもこれに限定されない。

次に、図１３に示す各コンテンツの部分毎の嗜好度に基づいて決定された図１４に示す推薦コンテンツを、コンテンツ表示処理部１１５が表示装置１６に出力する際の動作を図６に示す出力／表示処理のフローチャートに従って説明する。

ここでは、７時３０分に「コンテンツＡ」から「コンテンツＢ」に推薦するコンテンツが変更される場合について説明する。出力形式は、推薦コンテンツを決定するに至った理由と推薦コンテンツの嗜好度とを右上隅に表示し、表示していたコンテンツを推薦コンテンツに強制的に切り替えるものとする。

ステップＳ４５１では、出力処理部１１４が推薦コンテンツの出力形式を判定する。ここでは、表示していたコンテンツを強制的に切り替えて推薦コンテンツである「コンテンツＢ」を出力するため、ステップＳ４５２へ進む。

ステップＳ４５２では、出力処理部１１４はコンテンツ再生処理部１１３において再生されているコンテンツの中から「コンテンツＢ」を抽出し、ステップＳ４５４へ進む。

ステップＳ４５４では、出力処理部１１４は推薦コンテンツを決定するに至った理由を出力するか否かを判定する。ここでは、推薦するコンテンツを「コンテンツＢ」に決定するに至った理由を出力するため、ステップＳ４５５へ進む。

ステップＳ４５５では、出力処理部１１４は図１４に示す「コンテンツＢ」を推薦するに至った理由を推薦コンテンツ決定部１１１から抽出し、ステップＳ４５６へ進む。

ステップＳ４５６では、出力処理部１１４はコンテンツの嗜好度を出力するか否かを判定する。「コンテンツＢ」の嗜好度を出力するため、ステップＳ４５７へ進む。

ステップＳ４５７では、出力処理部１１４は図１３に示す部分名「Ｂ−４」の嗜好度を嗜好度算出部１０９から抽出し、ステップＳ４５８へ進む。

ステップＳ４５８では、出力処理部１１４は推薦コンテンツである「コンテンツＢ」の嗜好度の推移を出力するか否かを判定する。ここでは出力しないため、ステップＳ４６０へ進む。

ステップＳ４６０では、出力処理部１１４は「コンテンツＢ」以外に推薦コンテンツが存在するか否かの判定を行う。ここでは、「コンテンツＢ」のみを推薦するため、ステップＳ４６１へ進む。

ステップＳ４６１では、出力処理部１１４は上記の出力形式を読み込み、ステップＳ４６２へ進む。

ステップＳ４６２では、読み込まれた出力形式に従って、出力処理部１１４は「コンテンツＢ」、「コンテンツＢ」を推薦するに至った理由、及び「コンテンツＢ」の嗜好度を出力し、ステップＳ４６３へ進む。

ステップＳ４６３では、コンテンツ表示処理部１１５はステップＳ４６２において出力されたものを表示装置に表示するか否かの判定を行う。ここでは、表示装置に表示するため、ステップＳ４６４へ進む。

ステップＳ４６４及びＳ４６５では、コンテンツ表示処理部１１５はステップＳ４６２において出力されたものを表示装置に表示し、処理を終了する。

図１５に、「コンテンツＢ」、「コンテンツＢ」を推薦するに至った理由、及び「コンテンツＢ」の嗜好度が表示装置１６に出力される際の様子を示す。

図１５では、表示装置６６０上にコンテンツが出力される。７時３０分までは図１５の上図に示すように「コンテンツＡ」が出力されているが、７時３０分になると下図に示すように「コンテンツＢ」に強制的に切り替わる。この時、画面の右上隅には「コンテンツＢ」を視聴者Ａに推薦する理由６６１と、「コンテンツＢ」の嗜好度６６２が表示されている。

このように、本実施例のコンテンツ推薦装置では、指定された出力形式に従って、推薦コンテンツである「コンテンツＢ」、「コンテンツＢ」を推薦するに至った理由、及び「コンテンツＢ」の嗜好度を視聴者Ａに出力することができる。

なお、「コンテンツＢ」を視聴者Ａに推薦する理由６６１、及び「コンテンツＢ」の嗜好度６６２は必ずしも出力されるものではなく、どちらか一方のみ出力するものであっても構わないし、両方とも出力されなくても構わない。また、別の異なる情報を出力しても構わない。

また、図１５に示した、７時３０分になれば推薦する「コンテンツＢ」に強制的に切り替える出力形式とは別の出力形式として、例えば、表示されるコンテンツはそのままで、推薦コンテンツ名のみを視聴者Ａに提示するものであっても構わない。

この場合の表示装置１６における画面の変化の様子を図１６に示す。

図１６では、表示装置６８０上にコンテンツが出力されている。７時３０分までは図１６の上図に示すように「コンテンツＡ」のみが出力されている。一方、７時３０分になると、下図に示すように、画面は「コンテンツＡ」のままであるものの、画面の右上隅に「コンテンツＢがお薦めですよ」という内容６８１が表示される。これにより、視聴者Ａに現在、「コンテンツＢ」がお薦めであることを知らせることができる。

このように、指定された出力形式に従って、推薦コンテンツの存在を視聴者Ａに知らせることができる。

なお、図１６では、推薦コンテンツ名のみを表示しているが、視聴者への推薦コンテンツを推薦するに至った理由を示す情報をさらに表示しても構わない。また、推薦コンテンツの嗜好度を示す情報をさらに表示しても構わない。

また、別の出力形式として、全コンテンツの嗜好度を視聴者Ａに提示するものであっても構わない。

この場合の表示装置１６における画面の様子を図１７に示す。

図１７では、７時１５分に表示装置７００上に「コンテンツＡ」が表示されている。この時、画面の右上隅に全てのコンテンツの嗜好度７０１を出力させることで、視聴者Ａに全てのコンテンツの嗜好度を知らせることができる。ただし、表示されるのは嗜好度だけに限定されるものではない。

また、別の出力形式として、当該コンテンツに対する嗜好度の時間的推移を示す情報を視聴者Ａに提示するものであっても構わない。なお、当該コンテンツに対する嗜好度の時間的推移を示す情報は数値で表示しても構わないし、グラフ化した形で表示しても構わない。

この場合の表示装置１６における画面の様子を図１８に示す。

図１８では、７時０５分に表示装置７２０上に「コンテンツＡ」が表示されている。この時、画面の右上隅に「コンテンツＡ」の７時から８時までの嗜好度の時間的推移を示すグラフ７２１を出力させることで、視聴者Ａに「コンテンツＡ」の嗜好度の時間的推移を知らせることができる。ただし、表示されるのは「コンテンツＡ」だけではなく、全てのコンテンツの嗜好度の時間的推移を視聴者Ａに提示するようにしても構わない。

なお、図１８では、コンテンツの嗜好度の時間的推移のみを表示しているが、推薦コンテンツ、もしくは推薦コンテンツ名などの推薦コンテンツを特定可能な情報をさらに表示しても構わない。

また、別の出力形式として、表示装置１６が画面分割機能を備えている場合、嗜好度に応じて、分割する画面の面積を調整して、複数のコンテンツを出力するようにしても構わない。

図１９（ａ）には、現在放送されている５つのコンテンツを示し、図１９（ｂ）にはこれら５つのコンテンツが存在する場合、表示装置７２２に、各コンテンツの嗜好度の大きさに応じて画面を複数の領域に分割し、それぞれのコンテンツを嗜好度の大きさに対応する分割領域に表示するように出力した際の様子を示す。

図１９（ａ）では、現在放送されているコンテンツ名７２０とある時間での当該コンテンツに対する視聴者Ａの嗜好度７２１とがコンテンツに対応付けて表示されている。コンテンツ表示処理部１１５は、図１９（ｂ）に示すように、これら５つのコンテンツの嗜好度の大きさに応じて、表示装置７２２の画面を５つに領域に分割し、一番大きな分割領域７２３に嗜好度５０の「コンテンツＤ」を表示し、二番目に大きな分割領域７２４に嗜好度３０の「コンテンツＥ」を表示し、三番目に大きな分割領域７２５に嗜好度２０の「コンテンツＦ」を表示し、一番小さな分割領域７２６及び７２７に嗜好度５の「コンテンツＧ」及び「コンテンツＨ」をそれぞれ表示する。

ただし、全てのコンテンツを表示させるものには限定されない。例えば、嗜好度順にコンテンツを並べた時に、上位二つのコンテンツのみを画面分割機能を使用して表示しても構わないし、上位三つのコンテンツのみを画面分割機能を用いて表示しても構わない。

さらに、嗜好度の大きさに応じて画面を複数の領域に分割することに限定されない。例えば、等分割に画面を複数の領域に分割して、コンテンツを表示するようにしても構わない。

ここでは、上述したように図１５から図１９の５通りの出力方法を示したが、必ずしもこれらに限定されない。

以上のように、本実施例の構成では、現在放送中のコンテンツの中で、部分毎に当該コンテンツの嗜好度を算出し、算出した嗜好度を基に視聴者に推薦するコンテンツを決定し、推薦されたコンテンツを視聴者に提示することができる。各コンテンツの嗜好度を算出する場合、視聴者の嗜好情報に重み付けを行い、嗜好度を算出することができる。また、表示装置への出力方法としては、推薦コンテンツを強制的に画面に出力するだけでなく、表示画面はそのままで推薦コンテンツ名のみを出力したり、全コンテンツの嗜好度、もしくはコンテンツの嗜好度の時間的推移を表示したりすることができる。さらに、表示装置が画面分割機能を備えている場合は、等分割に画面を複数の領域に分割してコンテンツを表示したり、さらには嗜好度に応じて異なる大きさに画面を分割してコンテンツを表示したりすることもできる。

（実施例２）
以下に示す実施例２では、現在放送中のコンテンツの中で所定時間毎に当該コンテンツの嗜好度を算出する場合の動作について例示する。

ここでは、図１２に示す視聴者Ａの嗜好情報６００、及び図２０に示す視聴者Ａの鑑賞履歴情報が視聴者情報蓄積部１０５に蓄積されているものとする。

図２０は、「７：００」から「８：００」までに放送されている「コンテンツＡ」、「コンテンツＢ」及び「コンテンツＣ」に関し、視聴者Ａが過去にどの時間帯にどのコンテンツを鑑賞したかを、即ち時間帯毎の視聴者Ａの鑑賞コンテンツ７４１を時間の流れ７４０に従って示している。例えば、「７：００」から「７：１０」までは「コンテンツＡ」を鑑賞し、「７：１０」から「７：２０」まではどのコンテンツも鑑賞しておらず、「７：２０」から「７：３０」までは「コンテンツＡ」を鑑賞していることを示している。

本実施例におけるコンテンツ推薦装置１００の動作を図９に示すフローチャートに従って説明する。ここでは、図８に示すような内容で「コンテンツＡ」、「コンテンツＢ」及び「コンテンツＣ」が放送されている状態において、「７：００」から視聴者Ａがコンテンツを視聴する場合に、コンテンツ推薦装置１００が各コンテンツの所定時間毎に嗜好度を算出する。なお、所定時間を１０分とし、１０分毎に各コンテンツの嗜好度を算出するものとする。

図９に示すステップＳ５４１では、視聴者情報抽出部１０７は視聴者情報蓄積部１０５に視聴者Ａに関する視聴者情報が存在するか否かの判定を行う。

図１２に示す視聴者Ａの嗜好情報６００、及び図２０に示す視聴者Ａの過去の鑑賞履歴情報が視聴者情報蓄積部１０５において管理されているため、ステップＳ５４２に進む。ステップＳ５４２では、視聴者情報抽出部１０７は図１２に示す視聴者Ａの嗜好情報６００、及び図２０に示す視聴者Ａの過去の鑑賞履歴情報を読み込む。

ステップＳ５４３では、「コンテンツＡ」から「コンテンツＣ」までの３つのコンテンツの嗜好度を算出したか否かの判定を行う。

ステップＳ５４４では、コンテンツ情報抽出部１０８はコンテンツ蓄積部１０６において蓄積されている図８に示すコンテンツ情報を読み込む。

ステップＳ５４５では、嗜好度算出部１０９は各コンテンツの嗜好度を算出する。

ここで、ステップＳ５４５において、嗜好度算出部１０９が嗜好度を算出する方法として、視聴者Ａの嗜好情報６００と各部分が保持する各部分情報とを比較して、一致する項目があれば一つに付き嗜好度を１０上げるものとする。また、それぞれの項目に付与されている重み付けを考慮して嗜好度を算出するものとする。さらに、図２０に示す視聴者Ａの過去の鑑賞履歴情報を使用して、当該所定時間に視聴者Ａが当該コンテンツを視聴した場合、当該コンテンツの嗜好度を１０上げるものとする。このような規則に基づく所定時間毎の嗜好度の算出結果を図２１に示す。

ここでは、１０分毎に各コンテンツの嗜好度を算出するため、７：００から７：１０までの「コンテンツＡ」では、出演者で「Ａ氏」が視聴者Ａの嗜好情報６００と一致するので、１．３の重み付けを行い、嗜好度を１３上げる。さらに、さらに、キーワードで「Ｋ１」が視聴者Ａの嗜好情報６００と一致するので、１．５の重み付けを行い、嗜好度を１５上げる。さらに、図２０より、「コンテンツＡ」の７：００から７：１０までの部分は視聴者Ａによって過去に鑑賞されているため、嗜好度を１０上げる。よって、「コンテンツＡ」の７：００から７：１０までの嗜好度は３８となる。

同様に、「コンテンツＢ」の７：３０から７：４０までは、ジャンルで「ジャンルＹ」が視聴者Ａの嗜好情報６００と一致するので、０．５の重み付けを行い、嗜好度を５上げる。さらに、出演者で「Ｆ氏」が視聴者Ａの嗜好情報６００と一致するので、重み付け０．８を行い、嗜好度を８上げる。さらに、出演者で「Ｊ氏」が視聴者Ａの嗜好情報６００と一致するので、重み付け１．１を行い、嗜好度を１１上げる。さらに、キーワードで「Ｋ６」が視聴者Ａの嗜好情報６００と一致するので、重み付け０．６を行い、嗜好度を６上げる。さらに、キーワードで「Ｋ７」が視聴者Ａの嗜好情報６００と一致するので、重み付け０．８を行い、嗜好度を８上げる。よって、「コンテンツＢ」７：３０から７：４０までの嗜好度は３８となる。

同様にして、ステップＳ５４３からステップＳ５４５の処理を繰り返し、全てのコンテンツの嗜好度を算出する。

図２１では、時間の流れ７６０に従って、「コンテンツＡ」７６１、「コンテンツＢ」７６２、及び「コンテンツＣ」７６３のそれぞれの１０分毎の嗜好度７６４を示している。例えば、「コンテンツＡ」の７：００から７：１０までの嗜好度は３８であり、「コンテンツＢ」の７：００から７：１０の嗜好度は２７であることを示している。

なお、所定時間は１０分に限定されず、例えば５分あるいは１５分であっても構わない。

また、所定時間毎に各コンテンツの嗜好度を算出する方法はこれに限定されない。

以上のように、本実施例の構成では、現在放送中のコンテンツの中で、所定時間毎に当該コンテンツの嗜好度を算出し、算出した嗜好度を基に視聴者に推薦するコンテンツを決定し、推薦されたコンテンツを視聴者に提示することができる。

（実施例３）
以下に示す実施例３では、受信部１０２にて受信される現在放送中の全てのコンテンツの嗜好度が所定の閾値を超えない場合、コンテンツ推薦装置が現在放送中でないコンテンツを推薦する場合の動作について例示する。なお、本実施例においても現在放送中であり受信部１０２において受信できるコンテンツについて、部分毎もしくは所定時間毎に嗜好度を算出している。

現在放送中であり受信部１０２において受信できるコンテンツ（以降、リアルタイムコンテンツと称する）と、現在放送中ではなくコンテンツ蓄積部１０６に蓄積されているコンテンツ（以降、非リアルタイムコンテンツと称する）のある時点での嗜好度を図２２（ａ）（ｂ）示す。

図２２（ａ）では、リアルタイムコンテンツ７８０が５つ存在し、コンテンツ名７８１と当該コンテンツのある時点での嗜好度７８２が当該コンテンツに対応付けて表示されている。例えば、現在放送中である「コンテンツＪ」のある時点での嗜好度は２４であることを示している。

同様に、図２２（ｂ）では、非リアルタイムコンテンツ７８３が５つ存在し、コンテンツ名７８４と当該コンテンツのある時点での嗜好度７８５が当該コンテンツに対応付けて表示されている。例えば、「コンテンツＰ」のある時点での嗜好度は５８であることを示している。

なお、嗜好度の算出方法は、例えば実施例１及び実施例２で示した方法で算出しても構わないが、必ずしもこれらに限定されない。

本実施例におけるコンテンツ推薦装置１００の動作を図５に示すフローチャートに従って説明する。ここでは、推薦コンテンツ決定方法として、全てのリアルタイムコンテンツの嗜好度が所定値以下である場合（本実施例では３０以下である場合）、非リアルタイムコンテンツの中で最も嗜好度が高いコンテンツを推薦コンテンツとして視聴者に推薦するものとする。

なお、図２２（ａ）（ｂ）に示すリアルタイムコンテンツの５つと非リアルタイムコンテンツの５つのそれぞれはコンテンツ再生処理部１１３において再生時間帯が重複するように再生されているものとする。なお、各コンテンツは、再生開始時点が同一であるのが好ましいものの、少なくとも再生時間帯が重複していれば、再生開始時点が同一でなくてもよい。

ステップＳ４０１では、推薦コンテンツ決定部１１１は当該コンテンツが現在受信中のコンテンツ（リアルタイムコンテンツ）か否かを判定する。ここでは、当該コンテンツが図２２（ａ）に示す「コンテンツＪ」から「コンテンツＮ」までの５つのコンテンツ（リアルタイムコンテンツ）の場合にはステップＳ４０２へ進み、当該コンテンツが図２２（ｂ）「コンテンツＰ」から「コンテンツＴ」までの５つのコンテンツ（非リアルタイムコンテンツ）の場合にはステップＳ４０４へ進む。

ステップＳ４０２では、嗜好度比較部１１０が当該コンテンツの嗜好度と閾値３０とを比較する。当該コンテンツの嗜好度が３０以上の場合はステップＳ４０３へ進み、そうでない場合はステップＳ４０４へ進む。ここでは、図２２（ａ）より、「コンテンツＪ」から「コンテンツＮ」までの５つのコンテンツ全てが嗜好度３０以下であるため、常にステップＳ４０４へ進む。

ステップＳ４０４では、推薦コンテンツ決定部１１１は全てのコンテンツをチェックしたか否かを判定する。

ステップＳ４０５では、推薦コンテンツ決定部１１１が推薦コンテンツの候補が存在するか否かの判定を行う。ここでは、上述のようにステップＳ４０３に進んでいないため、推薦コンテンツの候補が存在しない。そこで、ステップＳ４０７へ進む。

ステップＳ４０７では、上記のように、リアルタイムコンテンツの嗜好度が全て３０以下であるから、非リアルタイムコンテンツの中で最も嗜好度が高いコンテンツを推薦コンテンツとして視聴者に推薦することになる。したがって、推薦コンテンツ決定部１１１は非リアルタイムコンテンツの中で最も嗜好度が高い「コンテンツＱ」を推薦コンテンツとして視聴者Ａに推薦する。

なお、ステップＳ４０２にて用いる閾値は必ずしも一意に決められておくものに限定されない。視聴者に応じて変更させたり、コンテンツを鑑賞する時間帯に応じて変更させたりしても構わない。

また、推薦コンテンツ決定部１１１は、リアルタイムコンテンツの嗜好度が全て閾値以下である場合に非リアルタイムコンテンツを推薦コンテンツに決定するものの、非リアルタイムコンテンツの中で最も嗜好度が高いコンテンツを推薦コンテンツに決定する構成に限定されない。例えば、非リアルタイムコンテンツを過去に視聴者が鑑賞した回数を記録しておくことで、リアルタイムコンテンツの嗜好度が全て閾値以下である場合に、鑑賞回数が所定の閾値以下のコンテンツの中で最も嗜好度が高いコンテンツを推薦コンテンツに決定するものであっても構わない。

本実施例の構成では、受信部１０２にて受信される現在放送中の全てのコンテンツの嗜好度が所定の閾値を超えない場合、コンテンツ推薦装置が非リアルタイムコンテンツを推薦することができる。これより、リアルタイムのコンテンツに限らず、非リアルタイムコンテンツに対しても、部分毎、もしくは所定時間毎に嗜好度を算出し、算出された当該嗜好度を使用することで、その時点で最も視聴者に適したコンテンツを視聴者に提示することができる。

なお、以上の説明において、嗜好度算出部１０９における所定時間毎の嗜好度の算出動作を、所定時間毎に所定時間内の嗜好度を算出する動作、もしくは所定時間毎にその時点の嗜好度を算出する動作として説明しているが、各例においてはこれらの何れの嗜好度算出動作も採用可能である。

以上のように、本発明のコンテンツ推薦装置によると、視聴者属性や視聴者の嗜好情報からなる視聴者情報と、コンテンツに付与されたコンテンツ情報を使用して、所定時間毎、もしくは当該コンテンツを構成する部分毎に、同一のコンテンツに対して複数回嗜好度を算出し、そのたびに視聴者に推薦するコンテンツを決定することで、コンテンツ単位で嗜好度を算出するよりも、より正確に現時点で視聴者の好みに合ったコンテンツを提供することができる。これにより、視聴者の番組視聴時における嗜好度を適切に判断し、かつ番組内容の変化に伴って変化する嗜好度を反映してコンテンツを推薦することができる。

さらに、視聴者の好みに合った推薦コンテンツを出力するだけでなく、当該コンテンツに対する嗜好度や当該コンテンツを推薦するに至った理由も出力することで、視聴者はなぜ当該コンテンツが出力されたのかを知ることができる。

また、表示装置を備えている場合は、現時点での視聴者への推薦コンテンツを表示するだけでなく、推薦コンテンツ名のみを視聴者に表示する、もしくは他のコンテンツの嗜好度情報などを表示することができる。さらに、当該表示装置が画面分割機能を備えている場合は、コンテンツの嗜好度に応じて画面を複数の領域に分割して、各コンテンツをそれら分割領域に振り分けて表示することもできる。

本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

本願発明は、所定時間毎に算出された嗜好度を基に視聴者にコンテンツを推薦することができるため、コンテンツ録画機能、もしくはコンテンツ再生機能を有する機器など、例えばハードディスクレコーダなどの用途にも適用できる。

本発明の一実施の形態に係るコンテンツ推薦装置の機能的構成を示すブロック図である。 図１に示したコンテンツ推薦装置の各機能部を実現するコンピュータシステムの構成を示すブロック図である。 図１に示したコンテンツ推薦装置の主要動作を示すフローチャートである。 図３のステップS３０４で実行される嗜好度算出処理を示すフローチャートである。 図３のステップS３０５で実行される推薦コンテンツ決定処理を示すフローチャートである。 図３のステップS３０７で実行される出力／表示処理を示すフローチャートである。 図１に示したコンテンツ推薦装置の一実施例に関し、視聴者Ａの嗜好情報を示す説明図である。 図１に示したコンテンツ推薦装置の一実施例及び他の実施例に関し、「７：００」から「８：００」までの間に放送されている３つのコンテンツを構成する各部分の詳細内容を示す説明図である。 図１に示したコンテンツ推薦装置の一実施例に関し、各コンテンツの嗜好度を算出する際のコンテンツ推薦装置の動作を示すフローチャートである。 図１に示したコンテンツ推薦装置の一実施例に関し、３つのコンテンツのそれぞれを構成する部分毎に嗜好度を算出した際の結果を示す説明図である。 図１に示したコンテンツ推薦装置の一実施例に関し、３つのコンテンツのそれぞれを構成する部分毎に嗜好度を算出した際の結果を示す説明図である。 図１に示したコンテンツ推薦装置の一実施例に関し、視聴者Ａの嗜好情報と各項目の重み付け値を示す説明図である。 図１に示したコンテンツ推薦装置の一実施例に関し、３つのコンテンツのそれぞれを構成する部分毎に嗜好度を算出した際の結果を示す説明図である。 図１に示したコンテンツ推薦装置の一実施例に関し、１０分毎に推薦コンテンツと当該推薦コンテンツを決定するに至った理由を示す説明図である。 図１に示したコンテンツ推薦装置の一実施例に関し、出力形式に従った画面の表示形態の一例を示す説明図である。 図１に示したコンテンツ推薦装置の一実施例に関し、出力形式に従った画面の表示形態の他の例を示す説明図である。 図１に示したコンテンツ推薦装置の一実施例に関し、出力形式に従った画面の表示形態のさらに他の例を示す説明図である。 図１に示したコンテンツ推薦装置の一実施例に関し、出力形式に従った画面の表示形態のさらに他の例を示す説明図である。 図１９（ａ）は、現在放送されている５つのコンテンツのある時点での嗜好度を示す説明図、図１９（ｂ）は、図１に示したコンテンツ推薦装置の一実施例に関し、上記５つのコンテンツが存在する場合の出力形式に従った画面の表示形態の一例を示す説明図である。 図１に示したコンテンツ推薦装置の他の実施例に関し、視聴者Ａの過去のコンテンツの鑑賞履歴を示す説明図である。 図１に示したコンテンツ推薦装置の他の実施例に関し、３つのコンテンツのそれぞれにおいて１０分毎に嗜好度を算出した際の結果を示す説明図である。 図２２（ａ）は、図１に示したコンテンツ推薦装置のさらに他の実施例に関し、現在放送中であるリアルタイムコンテンツの嗜好度を示す説明図、図２２（ｂ）は、現在放送中でない非リアルタイムコンテンツの嗜好度を示す説明図である。 図２３（ａ）は、図１に示したコンテンツ推薦装置において所定時間毎に嗜好度を算出する処理を説明する説明図、図２３（ｂ）は同コンテンツ推薦装置において部分毎に嗜好度を算出する処理を説明する説明図である。 図１に示したコンテンツ推薦装置において、コンテンツ情報と視聴者情報から嗜好度を算出する際の様子を示す説明図である。

符号の説明

１１ 視聴者情報
１２ コンテンツ・コンテンツ情報
１４ 視聴者識別情報
１６ 表示装置
１００ コンテンツ推薦装置
１０２ 受信部（受信手段）
１０５ 視聴者情報蓄積部（視聴者情報蓄積手段）
１０６ コンテンツ蓄積部（コンテンツ蓄積手段）
１０９ 嗜好度算出部（嗜好度算出手段）
１１０ 嗜好度比較部（比較手段）
１１１ 推薦コンテンツ決定部（推薦コンテンツ決定手段）
１１３ コンテンツ再生処理部（コンテンツ再生手段）
１１４ 出力処理部（出力手段）
１１５ コンテンツ表示処理部（表示制御手段）

Claims (19)

1. 個々の視聴者に関する情報を含む視聴者情報を蓄積する視聴者情報蓄積手段と、
   コンテンツ、及び当該コンテンツに関する情報としてのコンテンツ情報を蓄積するコンテンツ蓄積手段と、
   前記コンテンツ蓄積手段に蓄積されている１つ以上のコンテンツを再生するコンテンツ再生手段と、
   前記コンテンツ再生手段によって再生されている同一コンテンツに対して、前記視聴者情報と当該コンテンツの前記コンテンツ情報とを使用して、再生されている時刻に対応する嗜好度の算出を行う嗜好度算出手段と、
   前記嗜好度算出手段によって現在再生中のコンテンツに対する嗜好度が算出されるたびに、視聴者に推薦するコンテンツを決定する推薦コンテンツ決定手段と、
   前記嗜好度算出手段によって算出される前記嗜好度と所定の閾値とを比較する比較手段とを備え、
   前記嗜好度算出手段は、同一のコンテンツに対して所定の時間毎に嗜好度を算出し、前記推薦コンテンツ決定手段は、所定の時間毎に視聴者に推薦するコンテンツを決定し、
   前記推薦コンテンツ決定手段は、前記嗜好度が前記閾値を超えないコンテンツを推薦コンテンツの候補から除外する一方、前記嗜好度が前記閾値を超えるコンテンツを推薦コンテンツの候補とし、この候補のうちから視聴者に推薦するコンテンツを決定し、
   前記比較手段は前記推薦コンテンツ決定手段が処理を行う時間帯に応じて前記閾値を変更することを特徴とするコンテンツ推薦装置。
2. 個々の視聴者に関する情報を含む視聴者情報を蓄積する視聴者情報蓄積手段と、
   コンテンツ、及び当該コンテンツに関する情報としてのコンテンツ情報を蓄積するコンテンツ蓄積手段と、
   前記コンテンツ蓄積手段に蓄積されている１つ以上のコンテンツを再生するコンテンツ再生手段と、
   前記コンテンツ再生手段によって再生されている同一コンテンツに対して、前記視聴者情報と当該コンテンツの前記コンテンツ情報とを使用して、嗜好度の算出を行う嗜好度算出手段と、
   前記嗜好度算出手段によって現在再生中のコンテンツに対する嗜好度が算出されるたびに、視聴者に推薦するコンテンツを決定する推薦コンテンツ決定手段と、
   前記嗜好度算出手段によって算出される前記嗜好度と所定の閾値とを比較する比較手段とを備え、
   前記コンテンツは複数の部分から構成され、
   前記嗜好度算出手段は、同一のコンテンツに対して前記部分毎に嗜好度を算出し、前記推薦コンテンツ決定手段は、前記部分毎に視聴者に推薦するコンテンツを決定し、
   前記推薦コンテンツ決定手段は、前記嗜好度が前記閾値を超えないコンテンツを推薦コンテンツの候補から除外する一方、前記嗜好度が前記閾値を超えるコンテンツを推薦コンテンツの候補とし、この候補のうちから視聴者に推薦するコンテンツを決定し、
   前記比較手段は前記推薦コンテンツ決定手段が処理を行う時間帯に応じて前記閾値を変更することを特徴とするコンテンツ推薦装置。
3. 前記推薦コンテンツ決定手段によって決定された視聴者への推薦コンテンツを出力する出力手段を備えたことを特徴とする請求項１または２に記載のコンテンツ推薦装置。
4. 前記推薦コンテンツ決定手段によって決定された視聴者への推薦コンテンツを特定可能な情報を出力する出力手段を備えたことを特徴とする請求項１または２に記載のコンテンツ推薦装置。
5. 前記出力手段は、前記推薦コンテンツ決定手段によって決定された視聴者への推薦コンテンツを推薦するに至った理由を示す情報をさらに出力することを特徴とする請求項３または４に記載のコンテンツ推薦装置。
6. 前記出力手段は、前記推薦コンテンツ決定手段によって決定された視聴者への推薦コンテンツの嗜好度を示す情報をさらに出力することを特徴とする請求項３または４に記載のコンテンツ推薦装置。
7. 前記コンテンツ再生手段にて複数のコンテンツが再生されている場合に、これらコンテンツについての前記嗜好度算出手段にて算出された嗜好度を示す情報を出力する出力手段を備えていることを特徴とする請求項１または２に記載のコンテンツ推薦装置。
8. 前記出力手段は、前記推薦コンテンツについての前記嗜好度算出手段にて算出された嗜好度の推移を示す情報を出力することを特徴とする請求項３に記載のコンテンツ推薦装置。
9. 前記コンテンツ蓄積手段によって蓄積されるコンテンツは、現在放送中のコンテンツ、過去に放送されたコンテンツ、外部記録メディアから読み出されたコンテンツ、もしくはネットワーク経由でダウンロードされたコンテンツのうちの少なくとも一つの種類であることを特徴とする請求項１または２に記載のコンテンツ推薦装置。
10. 前記視聴者情報に含まれる当該視聴者の嗜好情報は、当該視聴者の好みのジャンル、当該視聴者の好みの人物、当該視聴者の好みのキーワード、当該視聴者の好みのコンテンツ、及び当該視聴者の過去のコンテンツの鑑賞履歴情報のうちの少なくとも一つであることを特徴とする請求項１または２に記載のコンテンツ推薦装置。
11. コンテンツを受信しながら前記コンテンツ蓄積手段に蓄積させる受信手段を備え、
    前記コンテンツ再生手段は、前記受信手段にて受信中であり、かつ前記コンテンツ蓄積手段に蓄積されるコンテンツを再生可能であり、
    前記推薦コンテンツ決定手段は、前記受信手段にて現在受信中かつ前記コンテンツ再生手段にて再生中のコンテンツを現在受信中でないコンテンツよりも優先して推薦し、前記比較手段により、前記受信手段にて現在受信中かつ前記コンテンツ再生手段にて再生中のコンテンツの嗜好度が前記所定の閾値を超えないと判断された場合、前記コンテンツ再生手段によって再生中のコンテンツの中で、前記受信手段によって現在受信中の第１のコンテンツ以外の第２のコンテンツの中から嗜好度が最も高いコンテンツを推薦することを特徴とする請求項１または２に記載のコンテンツ推薦装置。
12. 前記推薦コンテンツ決定手段は、第２のコンテンツの中から推薦コンテンツを決定する場合、過去の鑑賞回数が所定の閾値以下のコンテンツの中から推薦コンテンツを決定することを特徴とする請求項１１に記載のコンテンツ推薦装置。
13. 前記比較手段は前記閾値を視聴者に応じて変更することを特徴とする請求項１または２に記載のコンテンツ推薦装置。
14. 前記出力手段から出力された情報を表示装置に表示させる表示制御手段とを備え、
    前記表示制御手段は、前記コンテンツ再生手段によって再生されている複数のコンテンツの中で、前記比較手段により複数のコンテンツの嗜好度が所定の閾値を超えると判定された場合に、前記表示装置の画面を複数の領域に分割し、これら分割領域に嗜好度が所定の閾値を超える複数のコンテンツを振り分けて表示させることを特徴とする請求項３に記載のコンテンツ推薦装置。
15. 前記出力手段によって出力された情報を表示する表示手段を備えていることを特徴とする請求項３から８の何れか１項に記載のコンテンツ推薦装置。
16. コンピュータが視聴者情報蓄積手段、コンテンツ蓄積手段、コンテンツ再生手段、嗜好度算出手段、推薦コンテンツ決定手段および比較手段として機能し、
    前記視聴者情報蓄積手段が、個々の視聴者に関する情報を含む視聴者情報を蓄積する視聴者情報蓄積ステップと、
    前記コンテンツ蓄積手段が、コンテンツ、及び当該コンテンツに関する情報としてのコンテンツ情報を蓄積するコンテンツ蓄積ステップと、
    前記コンテンツ再生手段が、前記コンテンツ蓄積ステップにて蓄積された１つ以上のコンテンツを再生するコンテンツ再生ステップと、
    前記嗜好度算出手段が、前記コンテンツ再生ステップによって再生されている同一コンテンツに対して、前記視聴者情報と当該コンテンツの前記コンテンツ情報とを使用して、再生されている時刻に対応する嗜好度の算出を行う嗜好度算出ステップと、
    前記推薦コンテンツ決定手段が、前記嗜好度算出ステップによって現在再生中のコンテンツに対する嗜好度が算出されるたびに、視聴者に推薦するコンテンツを決定する推薦コンテンツ決定ステップと、
    前記比較手段が、前記嗜好度算出ステップによって算出される前記嗜好度と所定の閾値とを比較する比較ステップとを備え、
    前記嗜好度算出ステップでは、同一のコンテンツに対して所定の時間毎に嗜好度を算出し、前記推薦コンテンツ決定ステップでは、所定の時間毎に視聴者に推薦するコンテンツを決定し、
    前記推薦コンテンツ決定ステップでは、前記嗜好度が前記閾値を超えないコンテンツを推薦コンテンツの候補から除外する一方、前記嗜好度が前記閾値を超えるコンテンツを推薦コンテンツの候補とし、この候補のうちから視聴者に推薦するコンテンツを決定し、
    前記比較ステップでは前記推薦コンテンツ決定ステップが行われる時間帯に応じて前記閾値を変更することを特徴とするコンテンツ推薦方法。
17. コンピュータが視聴者情報蓄積手段、コンテンツ蓄積手段、コンテンツ再生手段、嗜好度算出手段、推薦コンテンツ決定手段および比較手段として機能し、
    前記視聴者情報蓄積手段が、個々の視聴者に関する情報を含む視聴者情報を蓄積する視聴者情報蓄積ステップと、
    前記コンテンツ蓄積手段が、コンテンツ、及び当該コンテンツに関する情報としてのコンテンツ情報を蓄積するコンテンツ蓄積ステップと、
    前記コンテンツ再生手段が、前記コンテンツ蓄積ステップにて蓄積された１つ以上のコンテンツを再生するコンテンツ再生ステップと、
    前記嗜好度算出手段が、前記コンテンツ再生ステップによって再生されている同一コンテンツに対して、前記視聴者情報と当該コンテンツの前記コンテンツ情報とを使用して、嗜好度の算出を行う嗜好度算出ステップと、
    前記推薦コンテンツ決定手段が、前記嗜好度算出ステップによって現在再生中のコンテンツに対する嗜好度が算出されるたびに、視聴者に推薦するコンテンツを決定する推薦コンテンツ決定ステップと、
    前記比較手段が、前記嗜好度算出ステップによって算出される前記嗜好度と所定の閾値とを比較する比較ステップとを備え、
    前記コンテンツは複数の部分から構成され、
    前記嗜好度算出ステップでは、同一のコンテンツに対して前記部分毎に嗜好度を算出し、前記推薦コンテンツ決定ステップでは、前記部分毎に視聴者に推薦するコンテンツを決定し、
    前記推薦コンテンツ決定ステップでは、前記嗜好度が前記閾値を超えないコンテンツを推薦コンテンツの候補から除外する一方、前記嗜好度が前記閾値を超えるコンテンツを推薦コンテンツの候補とし、この候補のうちから視聴者に推薦するコンテンツを決定し、
    前記比較ステップでは前記推薦コンテンツ決定ステップが行われる時間帯に応じて前記閾値を変更することを特徴とするコンテンツ推薦方法。
18. 請求項１から１５の何れか１項に記載のコンテンツ推薦装置を動作させるプログラムであって、コンピュータを上記の各手段として機能させるためのコンテンツ推薦プログラム。
19. 請求項１８に記載のコンテンツ推薦プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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