JP4991082B2 - ３方向メディア推奨方法及びシステム指定 - Google Patents

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Description

【０００１】
［発明の背景］
本発明は、テレビジョンプログラミング、チャットルーム、オン・デマンドメディアファイル、オーディオ等、多数のメディアコンテンツの選択を管理することに関してメディアユーザを支援する電子プログラムガイド（ＥＰＧ）を使用するシステムに関わる。より特定的には、本発明は、ユーザの嗜好に基づきユーザに代わって、選択肢を提案する能力及び動作、例えば、番組を録画することを実行する能力のような「インテリジェンス」を提供するシステムに関わる。
【０００２】
従来の電子プログラムガイド（ＥＰＧ）システムの中における共通の要素は、多くの利用できるチャンネルに対して番組表を表示する能力である。この表は、局所的に生成され、対話的に表示されてもよい。表は、一般的にグリッド状に配置され、各行は特定の放送或いはケーブルチャンネル、例えば、ＡＢＣ、ＰＢＳ、若しくはＥＳＰＮを表示し、グリッドの各列はタイムスロット、例えば、４：００ｐ．ｍ．から４：３０ｐ．ｍ．を表示する。多数の行及び多数の列が同時にスクリーンに表示され得る。多数の予定されている番組或いはショーは、行及び列内に配置され、それら番組或いはショーを見ることができるチャンネル及び時間を示す。グリッドは、垂直方向にスクロールされ、視聴者は所与の時間間隔内で異なるチャンネル中を走査することができる。グリッドは、表示される時間間隔を変えるために垂直方向にスクロール（パン）されてもよい。
【０００３】
利用できる番組に関するデータは、ケーブルシステム或いは電話線によってデータ記録の組として受信することができる。各利用できる番組は、番組に関する情報、例えば、そのチャンネル、その開始及び終了時間、その題名、主演者、限定字幕及びステレオが利用可能か否か、並びに、番組の簡単な説明を含む単一の対応するデータ記録を有してもよい。これらのタイプのデータ記録から上記のようなグリッドをフォーマット化することは困難ではない。ある期間（例えば、２週間）にわたるデータは、典型的には、一旦サーバー（例えば、ケーブルシステムのヘッドエンド）でフォーマット化され、ケーブルシステムが供給されている家に繰り返し且つ連続的に放送される。或いは、データは、電話線或いは他のネットワークを通じてオン・デマンドで又は所定のスケジュールでダウンロードされてもよい。
【０００４】
ＥＰＧシステムは、ユーザインタフェースを有する装置（以降「ユーザインタフェース装置」とする）で実施され得、この装置は、セットトップボックス、（ＳＴＢ）、汎用コンピュータ、埋込型システム、テレビジョン内の制御器、又は、通信ネットワークのサーバー或いはインターネットサーバーでもよい。ユーザインタフェース装置は、ディスプレイを形成し、ユーザからの入力を受信するようテレビジョンに接続されている。新しい列或いは行にスクロールするとき、ユーザインタフェース装置は、新しい行又は列に提示される必要があるプログラミング情報に関する適当な情報を（ユーザインタフェース装置の中或いは他の場所にある）備えられたデータベースから引出してもよい。例えば、新しい列にスクロールするとき、新しいタイムスロット内の番組が表示される必要がある。
【０００５】
電子プログラムガイド（ＥＰＧ）は、無数のテレビジョン及び他のメディアの視聴する選択肢の中から選択するタスクをより管理可能にする。ＥＰＧのインタラクティブ・アプリケーションは、ユーザ嗜好データベースを構築し、嗜好データを用いて提案し、選択する仕事を簡略化するよう現在の又は将来のプログラミング情報をフィルタし、且つユーザの代わりに選択する。例えば、システムは、ユーザから特定の要求を受けることなく番組を録画でき、或いは、推奨する選択物をハイライトすることができる。
【０００６】
嗜好データベースを構築する第１のタイプの装置は、ユーザの観点から受動的である。ユーザは、生のＥＰＧデータから通常通り、単に選択し、システムが段々にこの選択からユーザの挙動のモデルを抽出することで個人嗜好データベースを構築する。システムは、モデルを用いてユーザが将来何を見ることを好むか予測する。この抽出処理は、同じアイテムへの繰り返し要求を検出することで明らかにお気に入りにものを識別する等簡単なアルゴリズムに従ってもよく、或いは、多数の入力（自由度）がある決定木技法のような高度な機械学習処理でもよい。一般的にこのようなモデルは、ユーザの対話の挙動（即ち、セレクトするためのユーザインタフェース（ＵＩ）との対話）においてパターンを探す。
【０００７】
ユーザの視聴パターンから有用な情報を抽出する一つの確実且つ比較的エラー強い技法は、特徴−値カウントの表を作成することである。特徴は、例えば、「時間」であり、対応する値は「朝」である。選択されると、その選択を特徴付ける特徴値のカウントは、インクリメントされる。通常、所与の選択は多数の特徴−値を有する。選択が区別されるショーの（任意には同時の）サブセットをセレクトすることで負の選択の組が発生する場合がある。夫々の特徴−値のカウントは、デクリメント（或いは、観られていないショーのカウントはインクリメントされる）。これらのデータは、ベイズのプリディクタ（Bayesian predictor）に送られ、このプリディクタは、ユーザが候補を好む確率を予測するために候補を特徴付ける特徴−カウントに対する重みとしてカウントを使用する。このタイプのプロファイリング機構は、BAYESIAN TV SHOW RECOMMENDERに関して２／４／２０００に出願された米国特許出願第０９／４９８，２７１号に記載されており、それ全体は、本願で完全に説明するように本願で参照として組み込まれている。ユーザの挙動を観察することから受動的にプロファイルを構築する同じ種類のシステムにおけるルールベースのレコメンダーは、INTELLIGENT ELECTRONIC PROGRAM GUIDEに対して１／１４／９９に公開されたＰＣＴ出願、ＷＯ９９／０１９８４に開示されている。
【０００８】
第１のタイプの別の例は、ユーザの視聴パターンをモニタすることで視聴者のテレビジョン視聴嗜好を学習するシステムのＭｂＴＶである。ＭｂＴＶは、分かりやすく作動し、視聴者の好みのプロファイルを構築する。このプロファイルは、例えば、視聴者が興味を示し得るテレビジョン番組を推奨するといったサービスを提供するよう使用される。ＭｂＴＶは、各視聴者の好みについて学習し、やがて来る番組を推奨するために学習したことを使用する。ＭｂＴＶは、望ましいやがて来る番組について注意を喚起することで視聴者がテレビジョンを観る時間をスケジューリングすることを助け、これらの番組は視聴者が不在でも更なる記憶装置によって自動的に録画される。
【０００９】
ＭｂＴＶは、嗜好判断エンジン（Preference Determination Engine）及び記憶管理エンジン（Storage Management Engine）を有する。これらは、タイムシフトされたテレビジョンを容易にするために使用される。ＭｂＴＶは、望ましいプログラミングを提案するだけでなく自動的に録画することもできる。ＭｂＴＶの記憶管理エンジンは、記憶装置が最適なコンテンツを有することを確実にしようとする。この処理は、録画された番組が（完全に又は部分的に）視聴され、及び、無視されるトラッキングを伴う。視聴者は、録画された番組を将来見ることができるよう番組が削除されることを防止するためにこの録画された番組を「ロック」することができる。視聴者が番組の提案、又は、録画されたコンテンツを取り扱う方法は、ＭｂＴＶの嗜好判断エンジンに更なるフィードバックを供給し、この嗜好判断エンジンはこの情報を用いて将来的な判断を改善する。
【００１０】
ＭｂＴＶは、各「構成素関心部」を表示するために録画スペースの一部分をリザーブする。これら「関心部」は、異なる家族員に変換されてもよく、或いは、異なる好みのカテゴリーを表示してもよい。ＭｂＴＶはユーザ介入を必要としないが、その能力を微調整することを望むものによってニーズに合わせて変更され得る。視聴者は、異なるタイプの番組に対して「記憶バジェット」に影響を与え得る。例えば、子供達がテレビジョンの大部分を家庭で見るが、視聴者は、録画スペースの２５％しか子供向け番組によって占有されてはならないことを示すことができる。
【００１１】
第２の装置は、より能動的である。この装置によりユーザは、特徴を格付けすることで好き嫌いを特定する。これらは、特徴−値の対（特徴に対する重みと値、例えば、重み＝特徴の重要性であり、値は好ましい或いは好ましくない値）、又は、お気に入りの番組、特徴−値の対の組合わせ、例えば、「私はドキュメンタリーが好きだが、仲間が来る木曜日には好きでない」、のような他のルール指定に特定をつけることでもよい。例えば、ユーザは、ユーザインタフェースを通じてドラマ及びアクション映画を好み、ある役者が好まないことを示してもよい。これらの基準は、番組の組の中から、ユーザがどれを好むかを予測するために適用され得る。
【００１２】
第２のタイプのシステムの例として、一つのＥＰ出願（ＥＰ０８５４６４５Ａ２）は、好ましい番組のカテゴリー、例えば、連続ホームコメディ、ドラムシリーズ、古い映画等のような類嗜好にユーザが入ることを可能にするシステムを記載する。同出願は、例えば、１０−１２歳の子供向けに一つ、ティーンの女の子向けに一つ、飛行機愛好家向けに一つ等、嗜好プロファイルを選択できる嗜好テンプレートを開示する。
【００１３】
第３のタイプのシステムによりユーザは、何らかの形で番組をランク付けすることができる。例えば、現在では、ＴＩＶＯ（Ｒ）は、ユーザがスリーサムズアップ（three thumbs up）或いはスリーサムズダウン（three thumbs down）までをショーに対して付けることを可能にする。この情報は、実現され得る特徴−値の対に対して与えられる重み付けに対してより良い程度の解像度を可能にする以外では第２のタイプのシステムに幾らか類似し、このコンテクストにおけるユーザの好みの表現がより明示的である以外は第１のタイプのシステムに類似する。（注意：第３のタイプのシステムにおけるようにユーザ評価と組合わされる米国特許出願第０９／４９８，２７１号に開示されるベイズの技法が従来技術であることを承認するものではない）。
【００１４】
ＰＣＴ出願（System and Method for Using Television Schedule Informationなる名称のＷＯ９７／４９２４）は、第３のタイプの例である。同出願は、通常のグリッド状に表示されている電子プログラムガイドをユーザがナビゲートし、様々な番組をセクレトすることができるシステムを開示する。各点においてユーザは、録画或いは視聴するために番組をセクレトすること、番組を観るためのリマインダーを予定すること、及び、お気に入りと指定するために番組をセレクトすることを含む任意の様々な記載したタスクを行い得る。番組をお気に入りと指定することは、推測するに、「このショーを観るオプションを必ず表示する」のような固定ルールを実行し、或いは、繰り返しリマインダーを実施する目的のためである。お気に入りを指定する目的は、同出願に明確には記載されていない。しかしながら、嗜好データベースを作成するためユーザがお気に入りとして指定するのに番組をセレクトするとき、ユーザがお気に入りである理由を示すオプションが与えられてもよいことがより重要である。この理由は、他の明示的基準として、類嗜好を定めることで同じように示される。
【００１５】
第１のタイプのシステムは、ユーザがどの明示的なデータも提供しなくてよい点でユーザには簡単であるといった利点を有する。ユーザは、単にシステムと対話するだけでよい。任意の様々な機械学習或いは予測方法が効果的となるには有用な嗜好データベースを構築するのに対話の相当な履歴が利用できなくてはならない。第２の及び第３のタイプは、明示的な嗜好情報を提供できるといった利点を有する。第２のタイプは、信頼性が高いが、どの基準が良いディスクリミネータであり、どの重みを与えるかといったことを判断することができるまで自身の嗜好を要約する難しさがあるため完全ではない。第３のタイプは、ユーザに負担をかけず可能性として最適な質の情報を提供するが、情報生成することが負担となり、第２のタイプで得られ得る全ての情報を含まない場合があり、第１のタイプのように多数のショーに関する情報を必要とする場合もある。
【００１６】
［発明の要約］
簡単に、電子プログラム・ガイド（ＥＰＧ）システムは、嗜好エンジン、及び、新しい予測するために明示的なルールプロファイル、履歴プロファイル、及び、フィードバックプロファイルデータを組合す処理システムを使用する。テレビジョン番組は、多くの特徴によって表示されていると考えられる。これらの特徴は、観るテレビジョン番組（暗黙的ファイル）、及び、視聴者によってランク付けされたテレビジョン番組（フィードバックプロファイル）に対して抽出且つカウントされる。これらのプロファイルは、フィードバック情報に対して与えられる、より適当に大きい重みと組合わされるよう確実である。更に、明示的プロファイルは、独立して推奨してもよく、或いは、他の２つのソースのいずれかから発生する推奨を変更するために使用されてもよい。変更は、既存の推奨に対する加算或いは乗算の形態、又は、何らかの他の適切な数学的形態をとり得る。
【００１７】
［好ましい実施例の詳細な説明］
本発明は、より完全に理解できるよう添付の例示的図面を参照してある好ましい実施例に関連して説明する。
【００１８】
図を参照するに、特定の図は例によって示され、本発明の好ましい実施例を例示的に説明する目的のために示され、本発明の原理及び概念の面の最も有用であり容易に理解できる説明であるとされるよう提供される。これに関して、本発明の基本的理解に必要な以外には本発明の構造的な細部をより詳細には示さず、これら説明は図面を参照し、本発明の幾つかの形態が実際にどのように実施され得るかが当業者に明らかとなる。
【００１９】
図１乃至４を参照すると、本発明は、電子プログラムガイド（ＥＰＧ）の環境に関わる。テレビジョンのコンテクストでは、ＥＰＧは番組情報のデータベースを用いて伝えられ得る様々な特徴に漠然と適用される。番組情報は、題名、及び、語り的要約、コンテンツをカテゴリー化する様々なキーワード等のような様々な記述的情報を含んでもよい。実施例では、コンピュータ２４０はテレビジョン２３０に番組情報を送る。番組情報は、既存のケーブルテレビジョンチャンネルガイドに一般的に使用されるフォーマットに類似するタイムグリッドディスプレイ１７０の形態でユーザに示され得る。タイムグリッドディスプレイ１７０では、バー１２０、１２５、１３０、１３５、及び１４０によって示される様々な番組が表示される。各バー（１２０−１４０）の長さは、各番組の持続時間を示し、各バーの開始及び終了点は各番組の開始及び終了時間を夫々示す。記述窓１６５は、現在セレクトされている番組に関する詳細な情報を提供する。現在セレクトされている番組であり参照番号１２５で示される番組７は、例えば、現在セレクトされている番組アイテムの周りを色付きボーダー１３７でハイライトすることで示される。様々な装置、例えば、遠隔制御器２１０のカーソルキー２１５が番組をセレクトするために使用され得る。
【００２０】
図４を参照するに、コンピュータ２４０は、ビデオ信号２７０を受信しチャンネル変更機能を制御するよう、及び、テレビジョンのチューナー２３０ではなくコンピュータ２４０に連結されたチューナー２４５を通じてユーザがチャンネルをセレクトできるよう設けられる。ユーザは、コンピュータを制御するために遠隔制御部２１０を用いて表示された番組表から所望のセレクションをハイライトすることで、視聴すべき番組をセレクトすることができる。コンピュータ２４０は、データリンク２６０を有し、このデータリンクを通じて更新された番組表データを受信することができる。このリンクは、インターネットサービスプロバイダに接続可能な電話線、或いは、他の適切なデータ接続でもよい。コンピュータ２４０は、番組表情報、番組アプリケーション及びそのグレードアップ、並びに、他の情報を記憶する大容量記憶装置２３５、例えば、ハードディスクを有する。ユーザの嗜好に関する情報及び他のデータは、メモリカード或いはディスク２２０のような取り外し可能な媒体を介してコンピュータ２４０にアップロードされ得る。
【００２１】
上記例示的なハードウェア環境において多数の代用物が可能であり、それら全てが本発明に関連して使用され得ることに注意する。大容量記憶装置は、揮発性或いは不揮発性メモリによって置換され得る。データは、局所的に或いは遠隔的に記憶され得る。実際には、コンピュータ２４０全体は、リンクを通じてオフサイトで作動するサーバーと置換され得る。赤外線ポート２１５を通じてコンピュータ２４０にコマンドを送るのに遠隔制御部を用いる代わりに、ビデオを伝える物理チャンネルと別個の或いは同じでもよいデータチャンネル２６０を通じて制御部がコマンドを送ることができる。ビデオ２７０或いは他のコンテンツは、ケーブル、ＲＦ、又は、任意の他のブロードバンド物理チャンネルによって伝えられ得るか、大容量記憶装置或いは取り外し可能な記憶媒体から得られ得る。更に、電話線のような切換られた物理チャンネル、又は、ＡＴＭ或いは同期データ通信に適切な他のネットワークのような実際に切換られたチャンネルによって伝えられ得る。コンテンツは、今日のＩＰネットワークが使用され得るよう非同期であり、ドロップアウトに対して耐性がある。更に、プログラミングコンテンツを受信する線のコンテンツは、オーディオ、チャット変換データ、ウェブサイト、或いは、様々なセレクションが可能な任意の他の種類のコンテンツでもよい。番組ガイドデータは、別個のデータリンク２６０以外のチャンネルを通じて受信されてもよい。例えば、番組ガイド情報は、ビデオ又は他のコンテンツと同じ物理チャンネルを通じて受信されてもよい。更に、番組ガイド情報は、メモリカード又はディスク２２０のような取り外し可能なデータ記憶媒体を通じて供給されてもよい。遠隔制御部２１０は、キーボード、ボイスコマンドインタフェース、３Ｄマウス、ジョイスティック、或いは任意の他の適切な入力装置で置換えられてもよい。ハイライトインジケータを移動することでセレクトしてセレクションを象徴的に（例えば、名或いは番号によって）識別し、或いは、データ伝送を通じて又は取り外し可能な媒体を通じてバッチ形態でセレクトすることができる。バッチとしてセレクトされる場合、一つ以上のセレクションが何らかの形態で記憶されコンピュータ２４０に伝送され、全体的にディスプレイ１７０を回避する。例えば、バッチデータは、ポータブル記憶装置（例えば、携帯情報端末、メモリカード、又は、スマートカード）から来る。このような装置は、使用されるべきコンピュータ機器をニーズに合わせて変更するよう様々な環境において使用するために多数の嗜好が記憶されている。
【００２２】
図５を参照するに、ユーザが選択したものを好き又は嫌いと、更に任意にはその度合いをランク付けするためにフィードバックを供給する第３のタイプのシステムを示す。例えば、Ｔｉｖｏ（Ｒ）は、１、２、及び、３、或いは、４を中間とする１−７までの得点を使用する。ユーザインタフェース（ＵＩ）３００は、番組を列挙し、フィードバック情報を受けるために使用される。或いは、ＵＩ３００は、番組が終了するとき或いはユーザが番組を切換えたときに番組に対してフィードバックを与えることをユーザに要求する簡単なプロンプトでも良い。プロンプトタイプのものは、所望であれば幾つかの或いは全ての情況においてユーザがプロンプトを置き換えできるようにする嗜好の組を受ける。
【００２３】
フィードバックＵＩ３００の各瞬間に生成される情報は、一つ以上の選択（テレビジョンデータベースである場合はショー）４４０及びその選択と関連する得点である。これは、このようなエントリーを多数含み得るフィードバック履歴ファイル３０５をチャージするために使用される。フィードバックデータ４４５は、プロファイラ３５０に供給される。或いは、データは、最初にプロファイラ３５０で減少され、減少された形態でフィードバックプロファイルデータベース３２５に記憶され得る。減少は、BAYESIAN TV SHOW RECOMMENDERに対して２／４／２０００に出願された０９／４９８，２７１に記載される評価を夫々有する特徴−値の対４５０の組でもよい。所与の選択は、幾つか（Ｍ）の特徴−値の対４５０をそれらの対応する得点と生じさせてもよい。正の及び負のフィードバックの両方を得るようユーザが好き及び嫌いの両方の番組をランク付けすることが好ましい。例えば、視聴用にセレクトされた番組に対してだけフィードバックが提供されるため正のフィードバックだけが捕捉されると、負の要素はデータベースを構成しない場合がある。これは、選択されるときに利用できるショーのサブセットをセレクトすることでシステムが負の選択の組を生成させることで改善され得る。前述したとおり、ユーザは、正の及び負のフィードバックの均衡を保ち、負の選択の自動サンプリングは必要でないことが好ましい。夫々の特徴−値カウントはデクリメントされる。多数の選択にわたって記憶されるこのデータは、フィードバックプロファイル３２５データベースに記憶されてもよい。Ｎの記録全体４５５は、レコメンダ４００がショーデータベース３２０から得られる候補の一覧表に基づいて推奨するとき利用できる。この処理の終わりの結果は、ショーデータベース３２０から利用できる選択のフィルタ処理された、或いは、ソートされた一覧表４６０である。レコメンダは、ベイズフィルタ或いは任意の他のプリディクタでもよい。
【００２４】
図６を参照するに、図５と非常に類似する処理が特徴−値対のプロファイルデータベースを生成するために使用され得る。このプリディクタは、本発明の背景のセクションにおいて記載して第１のタイプのものである。ここでは、ユーザの番組のセレクションが番組選択に対する正の特定を示すために推測される。ユーザによる所与の選択の結果は、任意に付随的得点を有する特定の番組４６５である。この結果は、ユーザの応じ方から推測される得点を含んでもよい。ユーザが番組を最後まで観た場合、得点は高く、短時間だけ観た場合得点は負である。番組がこれら２つの間の期間にわたって観た場合、得点は中間の大きさである。或いは、観た番組は、正のスコアを受け、観ていない番組の（任意には同時の）ランダムなサンプルは負の得点が付けられる。
【００２５】
視聴履歴データベース３１０は、ショー及び得点を記憶する。記録４７０は、プロファイラ３５５に供給され、プロファイラは、暗黙的プロファイルデータベース３３０に記憶され得る付随的得点４７５と特徴−値の対を生成する。暗黙的プロファイルデータベース３３０のコンテンツ４８０は、推奨４８５を生成するために現在のショー３２０からのデータと組合すレコメンダに利用可能である。
【００２６】
図５及び図６の例示的な実施例において、ベイズのレコメンダを仮定した。中間データストリームの変更を必要とする他のタイプの予想技法を使用することも可能である。例えば、決定木技法は、特徴−値の対を生成せず、むしろ最適なディスクリミネータとなる特徴に対する選択及び得点のコーパスを検索しそれを木の根とし、次に、木の枝を定めるために最後から２番目のディスクリミネータを検索する等である。神経回路網タイプのモデルが別の例であり、その入力ベクトルの組は単にショー−得点データ及び記憶されたデータ、及び、その相互接続に対する重みである。
【００２７】
図７を参照するに、嗜好を示すためにＵＩ３１７とユーザに対話させることで明示的プロファイル３１５が形成される。例として、関連する得点を有する特徴−値の対４９０の明確なインジケーションでもよい。この場合、これら特徴−値の対もユーザによって重み付けされてもよい。従って、ユーザは、自身の判断において特定の特徴及び／又は特徴−値の対がどれだけ重要であるかを示すことを要求される場合がある。結果となるルールは、ベイズのレコメンダ或いは任意の他の適切なタイプのレコメンダ５１０によって使用されてもよい明示的プロファイルデータベース３１５に記憶されてもよい。任意にはルール４９０は、共同フィルタ処理技法を用いて外部データ４２５と組合わせ部４１５によって増大／変更されてもよい。前の実施例におけるように、一覧のショーの推奨５１５が結果として得られる。
【００２８】
図５及び図６に示される２つのタイプの推奨処理は、（レコメンダへの）その入力ベクトルが同じである場合には中間ステップで一緒に合わされ得る。例えば、両方の処理がベイズのフィルタ処理を使用する場合、入力ベクトルは付随的得点を有する特徴−値の対である。これらは、算術的に或いは重み付けされた和に組合わされ、単一のレコメンダに直接的に供給され得る。
【００２９】
図８を参照するに、各フィードバックプロファイル３２５及び暗黙的プロファイル３３０夫々からの特徴−値の対は、プロセス３７０に供給され、２組の特徴−値の対／得点ベクトルが重み付けされ合計される。フィードバックプロファイルデータには、暗黙的プロファイルデータよりもより大きい重みが与えられることが好ましい。組合わされたレコメンダ３６５は、推奨３３５を発生することができる。これら推奨は、ショーを選択するために直接的に使用され得る。
【００３０】
図８に示す更なる実施例では、組合わされたフィードバック及び暗黙的プロファイルからの推奨は、明示的プロファイルに基づく推奨と組合わされ得る。明示的プロファイル推奨３４２は、図７の実施例において使用されたように生成され、推奨３４０を発生するためにマージ／オーバーライド処理３７５に供給される。暗黙的及び明示的プロファイルの前記した組合わせもマージ／オーバーライド処理３７５に供給される。マージ／オーバーライド処理３７５は、以下の通り２つの組の推奨を組合す。
【００３１】
推奨の各組は、対応する信頼レベルを有する選択の一覧表として表示されてもよい。例えば、高い信頼レベルは、選択がユーザによって好まれる強いインジケーションをレコメンダが生成することを示す。２つの組の組合わせは、重み付けされた平均でもよく、このとき明示的な推奨はより大きく重み付けされる。従って、信頼が明示的プロファイルの処理において９０％であり、組合わされた暗黙的及びフィードバックプロファイルの処理において７５％であるショーは、８５％の値を発生するよう重み付け平均化されてもよい。２つが非常に本質的に異なる場合にはマージ／オーバーライド処理３７５が重み付けされた平均を置き換えることが好ましい。このような場合、明示的プロファイルが好まれ（即ち、組合わされた暗黙的及びフィードバックプロファイル推奨が勝る）或いは、相違として明示的な推奨をより強く強調するために差に対応する重み付けが増す。
【００３２】
図８を更に参照するに、別の実施例では、フィードバックＵＩ３００は、そのディスプレイ上に明示的プロファイル推奨を表示してもよい。例えば、ユーザがショーを見終わり、ランク付けを促されている場合、そのショーに対する明示的プロファイルの評価はユーザがショーをランク付けする横で或いは後で示され得る。差がある場合、ユーザは、その結果を生じさせたルールを見ることを要求し、選択的に補正してもよい。或いは、システムは、２つの評価の間で閾の不均衡性がある場合に結果を生じさせたルールを自動的に露出し得る。従って、ユーザがフィードバックＵＩ３００にいるとき明示的プロファイルＵＩ３１５に対する条件付リンクが生じてもよい。
【００３３】
図９を参照するに、図８に類似してプロファイルを組合す機構では、プロファイラへの入力は全て本質的に同じタイプであると仮定される。例えば、全て得点付き特徴ベクトルでもよく、或いは、全てランク付けされた選択でもよい。例えば、入力が対応する評価を有する特徴−値の対であると仮定する。各入力は、組合わされた重み付け及び合計プロセッサ３７１で組合わされる。組合わされたプロファイルデータは、組合わされたレコメンダ３６５に供給され得る。
【００３４】
重み付け及び合計処理は、ベクトルの組を組合す様々な方法を提供し得る。一つには、明示的プロファイルベクトルと、暗黙的或いはフィードバックプロファイルベクトルとの間でヘッド・ツー・ヘッド衝突があった場合、一方が他方より勝り、或いは、任意には矛盾を解決することを試みるようユーザは促され得る。重み付け及び合計処理３７１の出力が定期的に実施され得、結果が推奨に使用されるまで記憶されることに注意する。
【００３５】
図９を更に参照するに、図８及び図９の処理の様々な点で共同フィルタ処理技法を使用することが可能である。明示的、暗黙的、及びフィードバックの全ての３つの形態の外部のユーザ嗜好データは、多数のユーザのデータから合成される同様のデータと公知の技法を用いて組合わされ得る。図９の例では、外部データとの明示的プロファイルデータの組合わせを例示しているが、これは、任意の他の又は全ての３つのクラスのユーザ嗜好データと行われてもよい。
【００３６】
明示的レコメンダに対する入力ベクトルが他の２つのタイプと同じ形態でないデータを組合す別の可能な方法は、明示的レコメンダを用いてショーのランク付けをすることである。ショーの評価は、決定木、神経回路網、或いは他のプリディクタに供給され、単一のレコメンダに対する一体の入力ベクトルに組合わされ得る。或いは、例えば、ベイズのレコメンダが使用される場合、明示的プロファイルの推奨はプロファイラによって適当に減少され、暗黙的及びフィードバックプロファイルの推奨と組合わされ得る特徴−値評価ベクトルを生ずる。組合わされた組は、単一のベイズのレコメンダに送られ得る。
【００３７】
図１０を参照するに、別の実施例では、各タイプのプロファイル３２５、３３０、及び３１５は、対応するレコメンダ６００、６１０、及び６２０に供給される。本実施例では、全ての３つのタイプのレコメンダが異なるタイプの入力を有すると仮定する。図８の実施例に関して説明したとおり、異なる推奨は最終的な推奨を形成するために単一のマージオーバーライドプロセス６３０によってまだ組合わされ得る。
【００３８】
上記説明より、矛盾するプロファイルデータを組合す同一技法がテレビジョンのＥＰＧ以外の他のコンテクストに適用され得ることは明らかである。例えば、同じ技法がウェブサーフィング、又は、無線放送のようにテレビジョン以外のメディア形態に対してお気に入りを生成するために適用され得る。ライブラリブラウジングは別の例である。同じ技法が選択の範囲を限定するために正確に使用される、オンラインライブラリ或いはジャーナルアーティクルデータベースを想像することができる。上記システムは、幾つか例を挙げるとして、ニューズアーティクル或いは販売製品を提供するウェブサイトのユーザインタフェースをニーズ合わせて変更することができる。
【００３９】
本発明が前述の例示する実施例の詳細に制限されず、且つ、本発明がその精神又は本質的な属性から逸脱することなく他の特定の形態に含まれることは当業者に明らかである。本実施例は、従って、制限的でなく例示的として考えられ、本発明の範囲は前記説明よりも添付の特許請求の範囲によって示され、従って、請求項の意味及び同等の範囲内にある全ての変更が本願に含まれるとする。
【図面の簡単な説明】
【図１】 ＥＰＧを生成するコンピュータ、及び、本発明の実施例と使用するのに適切なインタラクティブ・インタフェースを含む、ＥＰＧを表示するテレビジョン／モニタを示す図である。
【図２】 本発明のＵＩの実施例と使用するのに好適な遠隔制御部を示す図である。
【図３】 本発明のＵＩの実施例と使用するのに好適なＥＰＧディスプレイを示す図である。
【図４】 本発明の様々な実施例が実現され得る物理的構成要素のレイアウトを示す図である。
【図５】 本発明の実施例によるフィードバックベースのプロファイラにおけるデータの流れを示す図である。
【図６】 本発明の実施例による視聴履歴ベースのプロファイラにおけるデータの流れを示す図である。
【図７】 本発明の実施例による明示的ベースのプロファイラにおけるデータの流れを示す図である。
【図８】 本発明の実施例による組合わされた推奨処理を供給するために３つの異なるタイプのプロファイルデータを組合すことを示す図である。
【図９】 本発明の別の実施例による組合わされた推奨処理を供給するために３つの異なるタイプのプロファイルデータを組合すことを示す図である。
【図１０】 本発明の更に別の実施例による組合わされた推奨処理を供給するために３つの異なるタイプのプロファイルデータを組合すことを示す図である。

Claims (11)

  1. 電子プログラムガイドを利用するシステムで使用する自動推奨システムであって、
    利用できる番組を定める番組データを受信するように接続されたプロセッサであって、特徴・値の組の得点のベクトルを用いて、それぞれが上記番組に関するユーザ嗜好を定める少なくとも２組のプロファイルデータを求めるよう構成され、各組のプロファイルデータのベクトル中の得点は、ユーザによる好ましいプログラミングの種類の明示的な表示を用いるインターラクションの種類と、上記番組データ中のある番組に応じて前記ユーザが提供するレーティングを用いるインターラクションの種類と、ユーザの番組視聴履歴を用いるインターラクションの種類とから選択した異なる種類のインターラクションから求めるプロセッサを有し、
    前記プロセッサは、前記少なくとも２組のプロファイルデータの特徴・値の組の得点のベクトルの算術和または重み付け和を計算するように構成された、
    自動推奨システム。
  2. 上記プロセッサは、前記少なくとも２組のプロファイルデータの特徴・値の組の得点のベクトルの算術和または重み付け和に基づき、ある番組をユーザが嗜好する確率の予測を行うよう更に構成された、請求項１記載のシステム。
  3. 上記プロセッサは、上記番組データに対応し、上記予測に応じた番組配信を制御するよう接続される、請求項２記載のシステム。
  4. 上記少なくとも２つのプロファイルデータの組は、上記番組データ中の番組に関して上記ユーザによって与えられる評価から得られるフィードバックデータの組を含む請求項１記載のシステム。
  5. 上記少なくとも２つのプロファイルデータの組は、ユーザの番組視聴履歴の観察から暗黙的に得られるデータの組を含み、上記暗黙的に得られるデータは視聴する番組の上記ユーザのセレクションを反映する請求項１記載のシステム。
  6. 上記入力の組は夫々特徴とその値の対を含む請求項１記載のシステム。
  7. 上記入力の組は特徴とその値の対及び評価の値を含む請求項１記載のシステム。
  8. 電子番組ガイドから番組を推奨する方法であって、
    特徴・値の組の得点のベクトルを有する少なくとも２組のプロファイルデータを、ユーザによる好ましいプログラミングの種類の明示的な表示を用いるインターラクションの種類と、上記番組データ中のある番組に応じて前記ユーザが提供するレーティングを用いるインターラクションの種類と、ユーザの番組視聴履歴を用いるインターラクションの種類とから選択した異なる種類のインターラクションに基づいて生成する、各プロファイルデータは前記番組の得点値を決定に用いることができる段階と、
    上記少なくとも２組のプロファイルデータの特徴・値の組の得点のベクトルの算術和または重み付け和を計算する段階と
    を有する方法。
  9. 上記少なくとも２組のプロファイルデータの特徴・値の組の得点のベクトルの算術和または重み付け和から、ある番組をユーザが嗜好する確率の予測を行う段階を更に含む請求項８記載の方法。
  10. 上記予測に応答して上記番組データに対応する番組配信を制御する段階を更に含む請求項９記載の方法。
  11. 上記プロファイルデータの組は、好まれる番組のユーザによる表示よりも、好ましいプログラミングの種類の上記ユーザによる明示的な表示を示すプロファイルデータの組を含み、
    上記プロファイルデータの組は、上記番組データ中の番組に関して上記ユーザによって与えられる評価から得られるフィードバックデータの組を更に含み、
    上記プロファイルデータの組は、ユーザの番組視聴履歴の観察から暗黙的に得られる暗黙的データの組を更に含み、上記暗黙的に得られるデータが上記ユーザのセレクションを反映する請求項８記載の方法。
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