JP5501531B2 - コンテンツ推薦装置、コンテンツ推薦システム、コンテンツ推薦方法、及び、プログラム - Google Patents

コンテンツ推薦装置、コンテンツ推薦システム、コンテンツ推薦方法、及び、プログラム Download PDF

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Description

本開示は、コンテンツ推薦装置、コンテンツ推薦システム、コンテンツ推薦方法、及び、プログラムに関する。
特許文献１には、ユーザによる情報の閲覧履歴（例えば、放送番組の視聴履歴など）からユーザの嗜好を学習し、ユーザにあった情報を提供する技術が開示されている。
また、特許文献２には、履歴情報からのお勧めだけでなく、視聴の嗜好が似た人をグループ化し、同じグループの人が現在見ている番組で一番見られている番組を、お勧めとして提案する技術が開示されている。
特許第４７３２８１５号公報 特開２００１−２９８６７７号公報
本開示は、ユーザに視聴を推奨するコンテンツをリアルタイムに決定するコンテンツ推薦装置等を提供する。
本開示におけるコンテンツ推薦装置は、個人の視聴履歴に基づいてコンテンツを評価する第一評価部と、前記第一評価部によって評価されたコンテンツを、（ｉ）当該個人を視聴者として少なくとも含む視聴者群であって、当該視聴者群に含まれる視聴者が互いに同様の傾向の視聴履歴を有すると前記第一評価部により評価された視聴者群による当該コンテンツの視聴の有無と、（ｉｉ）当該コンテンツの視聴中に当該コンテンツに関連して前記視聴者群により行われる行動と、に基づいて評価する第二評価部と、前記第一評価部による評価結果と前記第二評価部による評価結果とに基づいて当該個人にお勧めするコンテンツを決定するお勧めコンテンツ決定部とを備える。
また、本開示におけるコンテンツ推薦装置は、個人の視聴履歴に基づいてコンテンツを評価する第一評価部と、前記第一評価部によって評価されたコンテンツを、当該個人を含む視聴者により当該コンテンツに対して現在行われている行動に基づいて評価する第二評価部と、前記第一評価部による評価結果と前記第二評価部による評価結果に基づいて当該個人にお勧めするコンテンツを決定するお勧めコンテンツ決定部とを備える。
本開示におけるコンテンツ推薦装置は、ユーザに視聴を推奨するコンテンツをリアルタイムに決定することができる。
図１は、情報推薦装置を含むシステム全体の構成図である。 図２は、情報推薦装置の主要なハードウエア構成を示すハードウエアブロック図である。 図３は、情報推薦装置が提供する番組お勧めをＴＶで表示する画面の一例を示す図である。 図４は、情報推薦装置の主要な機能ブロックの構成の第一例を示す機能ブロック図である。 図５は、情報推薦装置のアルゴリズムを示すフロー図である。 図６は、情報推薦装置のお勧め番組決定のアルゴリズムを示すフロー図である。 図７は、番組お勧めの第一例の説明図である。 図８は、番組お勧めの第二例の説明図である。 図９は、番組お勧めの第三例の説明図である。 図１０は、番組お勧めの第四例の説明図である。 図１１は、番組お勧めの第五例の説明図である。 図１２は、番組お勧めの第六例の説明図である。 図１３は、番組お勧めの第七例の説明図である。 図１４は、情報推薦装置の機能ブロックの構成の第二例を示す機能ブロック図である。
以下、適宜図面を参照しながら、実施の形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。
なお、発明者らは、当業者が本開示を十分に理解するために添付図面および以下の説明を提供するのであって、これらによって請求の範囲に記載の主題を限定することを意図するものではない。
まず、本開示により解決される課題について詳細に説明する。
近年、情報が多様化している。そこで、多様化した情報の中から、ユーザに対して、お勧め番組（ユーザが視聴することを勧められる番組）を通知するサービスが提供されている。その主な手法は、ユーザの視聴履歴から得られる視聴周期やキーワードマッチングを用いる方法である。
特許文献１には、ユーザによる情報の閲覧履歴（例えば、放送番組の視聴履歴など）からユーザの嗜好を学習し、ユーザにあった情報を提供する技術が開示されている。
また、特許文献２には、履歴情報からのお勧めだけでなく、視聴の嗜好が似た人をグループ化し、同じグループの人が現在見ている番組で一番見られている番組を、お勧めとして提案する技術が開示されている。
しかしながら、特許文献１に開示される技術では、実際に番組の中身を調べているわけではなく、事前の番組情報をもとに推薦を行っている。そのため、緊急で番組が差し替わった場合等、的外れなお勧めになることがある。
また、特許文献２に記載の方法は、現在の最も視聴率が高い番組だけをお勧めするだけであり、お勧め番組を提供するサービスとしては不十分である。
本開示は、ユーザに視聴を推奨するコンテンツをリアルタイムに決定するコンテンツ推薦装置等を提供する。
本開示におけるコンテンツ推薦装置は、個人の視聴履歴に基づいてコンテンツを評価する第一評価部と、前記第一評価部によって評価されたコンテンツを、（ｉ）当該個人を視聴者として少なくとも含む視聴者群であって、当該視聴者群に含まれる視聴者が互いに同様の傾向の視聴履歴を有すると前記第一評価部により評価された視聴者群による当該コンテンツの視聴の有無と、（ｉｉ）当該コンテンツの視聴中に当該コンテンツに関連して前記視聴者群により行われる行動と、に基づいて評価する第二評価部と、前記第一評価部による評価結果と前記第二評価部による評価結果とに基づいて当該個人にお勧めするコンテンツを決定するお勧めコンテンツ決定部とを備える。
また、本開示におけるコンテンツ推薦装置は、個人の視聴履歴に基づいてコンテンツを評価する第一評価部と、前記第一評価部によって評価されたコンテンツを、当該個人を含む視聴者により当該コンテンツに対して現在行われている行動に基づいて評価する第二評価部と、前記第一評価部による評価結果と前記第二評価部による評価結果に基づいて当該個人にお勧めするコンテンツを決定するお勧めコンテンツ決定部とを備える。
また、本開示におけるコンテンツ推薦装置は、放送中の複数のコンテンツのそれぞれに対して、ユーザに依存して定められる第一評価値を算出する第一評価部と、前記複数のコンテンツに含まれるコンテンツのそれぞれに対して、公衆による前記コンテンツに対する現在の行動状況に基づいて定められる第二評価値を算出する第二評価部と、前記第一評価部が算出した前記第一評価値と、前記第二評価部が算出した前記第二評価値とに基づいて、前記ユーザに視聴を推奨するコンテンツであるお勧めコンテンツを決定するお勧めコンテンツ決定部とを備えるとしてもよい。
これによれば、第一評価値と、第二評価値とに基づいて、ユーザへのお勧めコンテンツ（番組）を決定することができる。仮に、ユーザに関する情報から定まる第一評価値だけに基づいてお勧めコンテンツを決定しようとすると、そのコンテンツの放送時間が予定から変更された場合には正しいお勧めコンテンツを決定することができない。本開示では、公衆によるコンテンツに対する現在の行動状況を考慮した第二評価値を用いるので、そのコンテンツの放送時間が予定から変更された場合にも、正しくお勧めコンテンツを決定することができる。
また、コンテンツの放送時間に変更がない場合であっても、視聴状況は、コンテンツの放送時間中に放送内容によって変化する。本開示では、そのコンテンツを実際に視聴している視聴者の現在の視聴状況に依存する情報を用いるので、正しくお勧めコンテンツを決定することができる。よって、当該コンテンツ推薦装置は、ユーザに視聴を推奨するコンテンツ（お勧めコンテンツ）をリアルタイムに決定することができる。
また、例えば、前記第一評価部は、前記複数のコンテンツのそれぞれに対して、前記ユーザの嗜好又は前記ユーザの過去の視聴履歴との関連が大きいほど、大きい前記第一評価値を算出する。
これによれば、コンテンツ推薦装置は、ユーザに依存して定められる情報として、ユーザの嗜好を示す情報、又は、ユーザの過去の視聴履歴の情報を用いる。そして、これらの情報と、コンテンツの特徴を示す情報とを比較することにより、第一評価値を算出する。よって、よりユーザの嗜好を反映したお勧めコンテンツ、又は、よりユーザの視聴履歴に近いお勧めコンテンツを決定することができる。
また、例えば、前記第二評価部は、前記コンテンツの現在の視聴状況を、前記行動状況として用いて前記第二評価値を算出し、前記複数のコンテンツのうち、前記第一評価部が算出した第一評価値に基づいて２以上のコンテンツを選択し、選択した前記２以上のコンテンツのそれぞれに対して、多くの視聴者が視聴しているコンテンツほど、大きい前記第二評価値を算出する。
これによれば、コンテンツ推薦装置は、複数のコンテンツの中から第一評価値に基づいて２以上のコンテンツ（例えば、第一評価値が最も高いコンテンツと、その次に高いコンテンツ）を選択し、その２以上のコンテンツに対して第二評価値を算出する。第二評価値は、ユーザとその他の視聴者との多くが、そのコンテンツを視聴していると大きい値となる。よって、よりユーザの嗜好を反映したお勧めコンテンツ、又は、よりユーザの視聴履歴に近いお勧めコンテンツの中でも、より多くの視聴者が視聴しているコンテンツをお勧めコンテンツとして決定することができる。
また、例えば、前記お勧めコンテンツ決定部は、前記複数のコンテンツの１つである第一コンテンツに対して前記第一評価部が算出した前記第一評価値が、前記複数のコンテンツのうちの１つであり前記第一コンテンツと異なる第二コンテンツに対して前記第一評価部が算出した前記第一評価値より閾値以上大きく、前記第二コンテンツに対して前記第二評価部が算出した前記第二評価値が、前記第一コンテンツに対して前記第二評価部が算出した前記第二評価値より大きくない場合に、前記第一コンテンツを前記お勧めコンテンツとして決定する。
これによれば、第一評価値及び第二評価値を用いて具体的に、ユーザに視聴を推奨するコンテンツ（お勧めコンテンツ）をリアルタイムに決定することができる。
また、例えば、前記コンテンツ推薦装置は、さらに、放送中の前記複数のコンテンツに関してインターネット上のサーバに書き込まれた投稿の数である書込み数を取得する書込み数取得部を備え、前記お勧めコンテンツ決定部は、前記第一評価値と、前記第二評価値と、前記書き込み数取得部が取得した前記書込み数とに基づいて、前記お勧めコンテンツを決定する。
これによれば、インターネット書込み数（投稿数）を考慮して、お勧めコンテンツを決定することができる。コンテンツの放送時間中の放送内容により、インターネット書込み数は大きく変化する。インターネット書込み数の変化を用いることにより、よりリアルタイムに、お勧めコンテンツを決定することができる。
また、例えば、前記お勧めコンテンツ決定部は、前記複数のコンテンツの１つである第一コンテンツに対して前記第一評価部が算出した前記第一評価値が、前記複数のコンテンツのうちの１つであり前記第一コンテンツと異なる第二コンテンツに対して前記第一評価部が算出した前記第一評価値より第一閾値以上大きくなく、前記第二コンテンツに対して前記第二評価部が算出した前記第二評価値が、前記第一コンテンツに対して前記第二評価部が算出した前記第二評価値より第二閾値以上大きくなく、前記第一コンテンツの放送中に前記第一コンテンツに関して書込まれた前記書込み数が、前記第二コンテンツの放送中に前記第二コンテンツに関して書込まれた前記書込み数より大きくない場合に、前記第二コンテンツを前記お勧めコンテンツとして決定する。
これによれば、第一評価値、第二評価値、及び、インターネット書込み数を用いて具体的に、ユーザに視聴を推奨するコンテンツ（お勧めコンテンツ）をリアルタイムに決定することができる。
また、本開示におけるコンテンツ推薦システムは、上記に記載のコンテンツ推薦装置と、コンテンツを表示し、前記コンテンツを視聴しているユーザに依存する情報を、前記コンテンツ推薦装置へ送信するコンテンツ表示端末とを備え、前記コンテンツ推薦装置の第一評価部は、前記コンテンツ表示端末から受信した前記ユーザに依存する情報に基づいて、前記第一評価値を算出する。
これによれば、上記コンテンツ推薦装置と同様の効果を奏する。
また、本開示の一態様に係るコンテンツ推薦方法は、コンピュータをコンテンツ推薦装置として動作させるためのコンテンツ推薦方法であって、前記コンピュータが、個人の視聴履歴に基づいてコンテンツを評価する第一評価ステップと、前記コンピュータが、前記第一評価ステップで評価されたコンテンツを、（ｉ）当該個人を視聴者として少なくとも含む視聴者群であって、当該視聴者群に含まれる視聴者が互いに同様の傾向の視聴履歴を有すると前記第一評価部により評価された視聴者群による当該コンテンツの視聴の有無と、（ｉｉ）当該コンテンツの視聴中に当該コンテンツに関連して前記視聴者群により行われる行動と、に基づいて評価する第二評価ステップと、前記コンピュータが、前記第一評価ステップでの評価結果と前記第二評価ステップでの評価結果とに基づいて当該個人にお勧めするコンテンツを決定するお勧めコンテンツ決定ステップとを含む。
また、本開示の一態様に係るコンテンツ推薦方法は、個人の視聴履歴に基づいてコンテンツを評価する第一評価ステップと、前記第一評価ステップで評価されたコンテンツを、当該個人を含む視聴者により当該コンテンツに対して現在行われている行動に基づいて評価する第二評価ステップと、前記第一評価ステップでの評価結果と前記第二評価ステップでの評価結果に基づいて当該個人にお勧めするコンテンツを決定するお勧めコンテンツ決定ステップとを含む。
また、本開示の一態様に係るコンテンツ推薦方法は、コンピュータが、放送中の複数のコンテンツのそれぞれに対して、ユーザに依存して定められる第一評価値を算出する第一評価ステップと、コンピュータが、前記複数のコンテンツに含まれるコンテンツのそれぞれに対して、公衆による前記コンテンツに対する現在の行動状況に基づいて定められる第二評価値を算出する第二評価ステップと、コンピュータが、前記第一評価ステップで算出した前記第一評価値と、前記第二評価ステップで算出した前記第二評価値とに基づいて、前記ユーザに視聴を推奨するコンテンツであるお勧めコンテンツを決定するお勧めコンテンツ決定ステップとを含むとしてもよい。
これによれば、上記コンテンツ推薦装置と同様の効果を奏する。
また、本開示の一態様に係るプログラムは、上記に記載のコンテンツ推薦方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
これによれば、上記コンテンツ推薦装置と同様の効果を奏する。
（実施の形態）
以下、図１〜図１４を用いて、実施の形態を説明する。なお、本実施の形態における情報推薦装置は、コンテンツ推薦装置に相当する。また、番組は、コンテンツに相当する。
［１−１．構成］
図１は、情報推薦装置を含むシステム全体の構成図である。図１に示されるように、当該システムは、情報推薦装置１０１と、ＴＶ１０２と、モバイル端末１０３と、ＰＣ１０４と、サーバ１０５とを備える。
ＴＶ１０２は、情報推薦装置１０１のユーザが視聴するテレビである。ＴＶ１０２は、当該ＴＶ１０２でのＴＶ番組の視聴履歴１１０を、自身を識別する端末ＩＤとともに、通信ネットワークを通じて情報推薦装置１０１へ送信する。視聴履歴１１０とは、ユーザが過去に見た番組に関する情報であり、その番組のタイトル、出演者情報、又は、番組コーナーの名前等が含まれる。ＴＶ１０２は、番組が切り替わる都度に視聴履歴１１０を情報推薦装置１０１へ送信することができる。また、所定の時間（例えば、１日）ごとに複数の番組に関する視聴履歴１１０をまとめて情報推薦装置１０１へ送信することもできる。また、ＴＶ１０２は、ユーザがＴＶ１０２にて現在視聴している視聴チャンネル１１１を、端末ＩＤとともに情報推薦装置１０１へ送信する。ＴＶ１０２は、視聴チャンネル１１１を、チャンネルが切り替わる都度に情報推薦装置１０１へ送信することができる。また、所定の時間（例えば、１分）ごとに情報推薦装置１０１へ送信することもできる。なお、ＴＶ１０２は複数台存在してもよい。
モバイル端末１０３は、携行性に優れたモバイル端末である。ＴＶ１０２が大きくて移動に適さないものである場合に、ユーザは、モバイル端末１０３を用いて、ＴＶ番組や情報推薦装置１０１から送られる情報を手元で閲覧したり、ＴＶ１０２を操作したりすることができる。ＴＶ１０２は、視聴履歴、視聴チャンネル（両者を合わせて符号１１３を付す。）、及び、端末ＩＤをモバイル端末１０３に送信し、モバイル端末１０３から情報推薦装置１０１へ、ＴＶ１０２の視聴履歴１１５、視聴チャンネル１１６、及び、端末ＩＤを送信するようにしてもよい。なお、モバイル端末１０３は複数台存在してもよい。
ＰＣ１０４は、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）であり、ＴＶ番組に対するユーザの感想や批評を、その番組に関係したＷＥＢサイト等にインターネット経由で書き込むことができる。ＰＣ１０４は、書き込んだ情報（番組名、書込み１１８）を情報推薦装置１０１へ送信する。また、ＰＣ１０４が書き込んだ情報（番組名、書込み１１９）をサーバ１０５へ送信してもよい。この場合、サーバ１０５は、１以上のＰＣ１０４が書込んだ情報（番組名、書込み１１９）を集約し、書き込み対象となった番組名と書き込み数１２０とを情報推薦装置１０１へ送信する。なお、ＰＣ１０４とサーバ１０５とは複数台存在してもよい。また、サーバ１０５は、書き込み数１２０ではなく、書き込み１１９をそのまま情報推薦装置１０１へ送信してもよい。
なお、情報推薦装置１０１に対するこれらの情報送信（１１０、１１１、１１５、１１６、１１８、１２０）を行う端末は、本実施の形態に示した具体的な端末（ＴＶ１０２、モバイル端末１０３、ＰＣ１０４又はサーバ１０５）に限らず、情報を送信できるものであれば、どのような形態又は種別の端末でも構わない。
情報推薦装置１０１は、ＴＶ１０２、モバイル端末１０３、ＰＣ１０４、及び、サーバ１０５から送信される情報を基に、お勧め番組（ユーザが視聴することを勧められる番組）を決定し、ＴＶ１０２やモバイル端末１０３に送信する（１１２、１１７）。モバイル端末１０３が、送信されたお勧め番組をＴＶ１０２へ通知する（１１４）ことによって、ＴＶ１０２でお勧め番組を視聴することもできる。
図２は、情報推薦装置１０１の主要なハードウエア構成を示すハードウエアブロック図である。
図２に示されるように、情報推薦装置１０１は、ＣＰＵ（Central processing unit）２０１と、ＲＯＭ（Read only memory）２０２と、ＲＡＭ（Random access memory）２０３と、通信部２０４と、入力部２０５と、出力部２０６と、ＨＤＤ（Hard disk drive）２０８と、バスライン２５０とを備える。
ＣＰＵ２０１は、バスライン２５０と接続している。ＣＰＵ２０１は、ＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３又はＨＤＤ２０８に記憶されているプログラムを実行することで、ＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３、通信部２０４、入力部２０５、出力部２０６、又は、ＨＤＤ２０８を制御して、様々な機能を実現する。様々な機能の一例は、お勧め番組を決定し、通信ネットワーク２６０を通じて送信する機能である。
ＲＯＭ２０２は、バスライン２５０と接続している。ＲＯＭ２０２は、ＣＰＵ２０１の動作を規定するプログラムと、ＣＰＵ２０１が利用するデータとを記憶している。
ＲＡＭ２０３は、バスライン２５０と接続している。ＲＡＭ２０３は、ＣＰＵ２０１がプログラムを実行することに伴って発生するデータを一時的に記憶し、通信部２０４が受信したデータや送信するデータ等を一時的に記憶する。
出力部２０６は、バスライン２５０と、ディスプレイ（表示部）２０７とに接続している。出力部２０６は、ＣＰＵ２０１によって制御され、テキストや画像をディスプレイ（表示部）２０７に表示させるデータを出力する。
入力部２０５は、バスライン２５０と接続している。入力部２０５は、ＣＰＵ２０１によって制御され、ユーザからの操作コマンドを受け付け、受け付けた操作コマンドをＣＰＵ２０１に送信する機能を有する。
通信部２０４は、バスライン２５０と、ネットワーク２６０とに接続している。通信部２０４は、ＣＰＵ２０１によって制御され、通信ネットワーク２６０を介して、外部通信機器とデータの送受信を行う機能を有する。
ＨＤＤ２０８は、バスライン２５０と接続している。ＨＤＤ２０８は、内蔵するハードディスクにデータを書き込む機能と、内蔵するハードディスクに書き込まれているデータを読み取る機能を有し、ＣＰＵ２０１がプログラムを実行することに伴って発生するデータを記憶し、通信部２０４が受信したデータや送信するデータ等を記憶する。
ここで、通信ネットワーク２６０とは、光通信回線、電話回線、又は、無線回線等によって実現されており、外部通信機器や、インターネット等と接続している。
以上のようなハードウエアで実現される情報推薦装置１０１は、ＣＰＵ２０１が、ＲＯＭ２０２又はＲＡＭ２０３に記憶されているプログラムを実行し、ＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３、通信部２０４、入力部２０５、出力部２０６、又は、ＨＤＤ２０８を制御することで様々な機能を実現する。
以下、図面を用いて、情報推薦装置１０１の機能構成を説明する。
図３は、情報推薦装置１０１が提供する番組のお勧めをＴＶ１０２で表示する場合の、ＴＶ１０２の表示画面の一例である。
図３は、ＴＶ番組３０１が視聴されている状態を表しており、例えば、右上の方に現在視聴されているチャンネル３０３を表示することができる。図３では、４チャンネルを視聴しているときに、４チャンネルと異なる６チャンネルがお勧めであると、情報推薦装置１０１が判断した場合を示している。この場合、情報推薦装置１０１がＴＶ１０２に対して、お勧め番組の情報を送信し、ＴＶ１０２がそのお勧め番組の情報をメッセージ３０２として表示することによって、ユーザにお勧め番組を知らせることができる。この状態で、さらに、ユーザがメッセージ３０２を選ぶことにより、ＴＶ１０２の視聴チャンネルを６チャンネルに切り替えることもできる。
図４は、情報推薦装置１０１の主要な機能ブロックの構成の第一例を示す機能ブロック図である。図４に示されるように、情報推薦装置１０１は、履歴お勧め番組決定部４０１と、履歴お勧め差分計算部４０２と、端末グルーピング部４０３と、視聴率計算部４０４と、視聴率差分計算部４０５と、書込み数受信部４０６と、お勧め番組決定部４０７とを備える。
履歴お勧め番組決定部４０１は、ＴＶ１０２等から送信される視聴履歴と端末ＩＤとから、その端末（ＴＶ１０２等）に対するお勧め番組を決定する。なお、お勧め番組を決定するアルゴリズムは、従来技術（例えば、特許文献１に開示される技術）により実現可能である。
履歴お勧め差分計算部４０２は、履歴お勧め番組決定部４０１で決定された複数のお勧め番組のお勧め度合いの差分を計算する。履歴お勧め差分計算部４０２は、例えば、それぞれのお勧め番組の番組情報のキーワードと、個人の嗜好情報のキーワードとの間で、キーワードが一致する数を用いて、お勧め度合いの差分を計算する。
端末グルーピング部４０３は、履歴お勧め番組決定部４０１で決定されたお勧め番組を用いて、お勧め番組が同じ端末が同じグループになるようにグルーピングする。
視聴率計算部４０４は、ＴＶ１０２等から送信される視聴チャンネル情報から番組の視聴率を計算する。視聴率は、番組の視聴割合である。なお、視聴率計算部４０４は、視聴率を取得するために、必ずしも、直接ＴＶ１０２から視聴チャンネル情報を送信してもらわなくてもよい。つまり、例えば、視聴率計算部４０４は、他の手段によって集計された視聴率（例えば、リサーチ会社によって集計された視聴率）を取得してもよい。また、視聴率計算部４０４は、全視聴チャンネル情報から視聴率を計算するのではなく、端末グルーピング部４０３がグルーピングしたグループごとに、当該グループ内の端末で計算してもよい。
視聴率差分計算部４０５は、視聴率計算部４０４が計算した複数の番組の視聴率の差分を計算する。複数の番組の視聴率の差分は、例えば、視聴率同士を減算することで計算することができる。
書込み数受信部４０６は、ＰＣ１０４やサーバ１０５等から送信される、番組に関するインターネット上のサーバに書き込まれた投稿（書込み）の数である書込み数を受信する。書込み数は、所定の時間（例えば、１分間）内にサーバに書き込まれる書込みの数とする。
お勧め番組決定部４０７は、履歴お勧め差分計算部４０２と、視聴率差分計算部４０５と、書込み数受信部４０６とのそれぞれが保持する番組に関する情報から、お勧め番組を決定する。
［１−２．動作］
図５は、情報推薦装置１０１のアルゴリズムを示すフロー図である。
まず、ステップＳ５０２にて、履歴お勧め番組決定部４０１は、視聴履歴お勧め番組の１位と２位とを決定する。ここで、視聴履歴お勧め番組の１位と決定された番組を番組Ａとし、２位と決定された番組を番組Ｂとする。
ステップＳ５０３にて、履歴お勧め差分計算部４０２は、番組Ａと番組Ｂとのお勧め度合いの差分を計算する。当該差分をお勧め度合い差分ＡＢとする。お勧め度合いの差分は、例えば、それぞれのお勧め番組の番組情報と個人の嗜好情報のキーワードとの間で、キーワードが一致する数を比較することによって算出することができる。キーワードとは、番組の出演者名、番組のジャンル、又は、スポーツ種目といったものであり、当該番組を特徴づけるものである。番組情報には、その番組を特徴づけるためのキーワード（番組の特徴を示すキーワード）が含まれ、個人の嗜好情報にはその個人が好むキーワードが格納されている。一例として、番組Ａの番組情報のキーワードと個人の嗜好情報のキーワードとの間で、一致するキーワードの数が５であり、番組Ｂの番組情報のキーワードと個人の嗜好情報のキーワードとの間で、一致するキーワードの数が３である場合、履歴お勧め差分計算部４０２は、お勧め度合いの差分を、５−３＝２と算出する。また、履歴お勧め差分計算部４０２は、お勧め度合いの差分を全体に対する割合に換算することにより、お勧め度合い差分ＡＢの値を、２÷（５＋３）＝０．２５と算出する。
なお、番組Ａ及び番組Ｂを示す情報、並びに、お勧め度合い差分の情報は、第一評価値に相当する。
ステップＳ５０４にて、端末グルーピング部４０３は、視聴履歴お勧め番組の傾向が似ている端末をグルーピングする。具体的には、端末グルーピング部４０３は、視聴履歴お勧め番組の１位が番組Ａと決定された端末をグルーピングし、これらの端末をグループ１とする。なお、ここで、端末グルーピング部４０３は、視聴履歴お勧め番組の１位と２位とが同一である端末をグルーピングするようにしてもよい。
ステップＳ５０５にて、視聴率計算部４０４は、グループ１における番組Ａの視聴率を計算し、視聴率Ａとする。視聴率Ａは、グループ１に属する端末から送られてくる視聴チャンネル情報を基に、視聴チャンネルが番組Ａのチャンネルである端末の台数を、グループ１に属する全端末の台数で割ることにより算出される。
ステップＳ５０６にて、視聴率計算部４０４は、グループ１における番組Ｂの視聴率を計算し、視聴率Ｂとする。視聴率Ｂは、視聴率Ａと同様に算出される。
ステップＳ５０７にて、視聴率差分計算部４０５は、視聴率Ａと視聴率Ｂとの差分を計算し、視聴率差分ＡＢとする。
ステップＳ５０８にて、番組Ａ及び番組Ｂのそれぞれのインターネット書込み数を計算し、それぞれ、ＩＡ及びＩＢとする。
ステップＳ５０９にて、お勧め番組決定部４０７は、上記のお勧め度合い差分ＡＢ、グループ１、視聴率Ａ、視聴率Ｂ、視聴率差分ＡＢ、インターネット書込み数ＩＡ、及び、インターネット書込み数ＩＢの情報を基に、お勧め番組を決定する。お勧め番組を決定する詳細なアルゴリズムについては後述する。なお、お勧め度合い差分ＡＢ、グループ１、視聴率Ａ、視聴率Ｂ、視聴率差分ＡＢ、インターネット書込み数ＩＡ、及び、インターネット書込み数ＩＢの情報は、第二評価値に相当する。第二評価値は、公衆（情報推薦装置１０１のユーザ、及び、コンテンツに関する情報を知りうる人を含む集団）によるコンテンツに対する行動状況を反映する情報である。ここで、コンテンツに対する行動とは、具体的には、コンテンツを視聴する行動や、コンテンツを視聴して思ったことをＷＥＢサイト等に書き込む行動、コンテンツを視聴したか否かに関らずコンテンツに関連する情報をＷＥＢサイト等に書き込む行動などのことである。
以上の処理を行った後、当該アルゴリズムは終了する。
図６は、情報推薦装置１０１（お勧め番組決定部４０７）のお勧め番組決定（図５におけるステップＳ５０９）の詳細なアルゴリズムを示すフロー図である。
まず、ステップＳ６０２にて、お勧め番組決定部４０７は、お勧め度合い差分ＡＢが閾値（第一閾値）以上か否かを判定する。閾値は、例えば、０．５とする。ただし、０．５という数字は例示であって、番組Ａと番組Ｂとのお勧め度合いの差分が大きいか否かを判定するためのものであり、違う値であっても構わない。
ステップＳ６０２でＹＥＳの場合、ステップＳ６０３にて、お勧め番組決定部４０７は、視聴率Ｂが視聴率Ａより大きいか否かを判定する。
ステップＳ６０３でＮＯの場合、ステップＳ６０４にて、お勧め番組決定部４０７は、番組Ａをお勧め番組として決定し、当該アルゴリズムを終了する。これは、番組Ａが視聴履歴お勧め度合いでも、視聴率でも、１位であるため、そのまま番組Ａをお勧めするのが妥当であると判断されるためである。
ステップＳ６０３でＹＥＳの場合、ステップＳ６０５にて、お勧め番組決定部４０７は、視聴率差分ＡＢが閾値（第二閾値）以上か否かを判定する。閾値は、例えば、０．５とする。ただし、０．５という数字は例示であって、番組Ａと番組Ｂとの視聴率の差分が大きいか否かを判定するためのものであり、違う値であっても構わない。
ステップＳ６０５でＹＥＳの場合、ステップＳ６０６にて、お勧め番組決定部４０７は、番組Ａと番組Ｂとの両方を最終的なお勧め番組として決定し、当該アルゴリズムを終了する。これは、視聴履歴お勧め度合いの差分も視聴率の差分も大きいため、両方をお勧めするのが妥当であると判断されるためである。
ステップＳ６０５でＮＯの場合、ステップＳ６０８に進む。
ステップＳ６０８にて、ユーザが番組Ｂを視聴しているか否かを判定する。
ステップＳ６０８でＮＯの場合、ステップＳ６１１にて、お勧め番組決定部４０７は、番組Ａと番組Ｂとの両方を最終的なお勧め番組として決定し、当該アルゴリズムを終了する。これは、視聴率の差分が小さいため、番組Ａと番組Ｂとの両方をお勧めするのが妥当であると判断されるためである。
ステップＳ６０８でＹＥＳの場合、ステップＳ６０９にて、お勧め番組決定部４０７は、インターネット書込み数ＩＡが増加したか否かを判定する。
ステップＳ６０９でＮＯの場合、ステップＳ６１１にて、お勧め番組決定部４０７は、番組Ａと番組Ｂとの両方を最終的なお勧め番組として決定し、当該アルゴリズムを終了する。これは、視聴率の差分が小さいため、番組Ａと番組Ｂとの両方をお勧めするが妥当であると判断されるためである。
ステップＳ６０９でＹＥＳの場合、ステップＳ６１０にて、お勧め番組決定部４０７は、番組Ａを最終的なお勧め番組として決定し、当該アルゴリズムを終了する。これは、視聴履歴お勧め度合いが２位の番組Ｂを見ているユーザに対しては、番組Ａのインターネットの書込み数が増加した場合、すなわち、番組Ａが面白くなった場合、番組Ａをお勧めするのが妥当であると判断されるためである。
ステップＳ６０２でＮＯの場合、ステップＳ６２１にて、お勧め番組決定部４０７は、視聴率Ｂが視聴率Ａより大きいか否かを判定する。
ステップＳ６２１でＮＯの場合、ステップＳ６２２にて、お勧め番組決定部４０７は、番組Ａをお勧め番組として決定し、当該アルゴリズムを終了する。これは、番組Ａが視聴履歴お勧め度合いでも視聴率でも１位であるため、そのまま番組Ａをお勧めするのが妥当であると判断されるためである。
ステップＳ６２１でＹＥＳの場合、ステップＳ６２３にて、お勧め番組決定部４０７は、視聴率差分ＡＢが閾値以上か否かを判定する。閾値は、例えば、０．５とする。ただし、０．５という数字は例示であって、番組Ａと番組Ｂとの視聴率の差分が大きいか否かを判定するためのものであり、違う値であっても構わない。
ステップＳ６２３でＹＥＳの場合、ステップＳ６２４にて、お勧め番組決定部４０７は、番組Ｂをお勧め番組として決定し、当該アルゴリズムを終了する。これは、番組Ａと番組Ｂとの視聴履歴お勧め度合いにそれほど差がないのに、視聴率では差分が大きいことから、番組Ｂのみをお勧めするのが妥当であると判断されるためである。
ステップＳ６２３でＮＯの場合、ステップＳ６２５にて、お勧め番組決定部４０７は、インターネット書込み数ＩＡがインターネット書込み数ＩＢより大きいか否かを判定する。
ステップＳ６２５でＹＥＳの場合、ステップＳ６１５にて、お勧め番組決定部４０７は、番組Ａをお勧め番組として決定し、当該アルゴリズムを終了する。これは、番組Ａが視聴履歴お勧め度合いでは１位であり、番組Ｂが視聴率では１位であるが、どちらも差分が小さいため、インターネットの書込み数で判断を行うことで、番組Ａをお勧めするのが妥当であると判断されるためである。
ステップＳ６２５でＮＯの場合、ステップＳ６１６にて、お勧め番組決定部４０７は、番組Ｂをお勧め番組として決定し、当該アルゴリズムを終了する。これは、番組Ａが視聴履歴お勧め度合いでは１位であり、番組Ｂが視聴率では１位であるが、どちらも差分が小さいため、インターネットの書込み数で判断を行うことで、番組Ｂをお勧めするのが妥当であると判断されるためである。
なお、図５と図６とに示される処理を、番組の放送中に繰り返し実行してもよい。このようにすることで、当該処理を実行した時点での視聴率、ユーザによる番組の視聴状況、又は、インターネット書き込み数を反映した番組のお勧めを行うことができる。特に、視聴率、ユーザによる番組の視聴状況、又は、インターネット書込み数といった情報は、番組の放送中に、番組の進行とともに変化する情報であるので、当該処理を繰り返し実行することにより、リアルタイム性の高いお勧めを行うことができる。
なお、番組Ａと番組Ｂとの両方をお勧めする場合において、既に番組Ａもしくは番組Ｂを視聴している場合は、視聴していない方の番組のみをお勧めしてもよい。なぜなら、既に見ている番組をお勧めするのは冗長であるからである。この際、お勧め表示の一例として、「番組Ｂ“も”視聴をお勧めします」というように、視聴している方の番組だけでなく、視聴していない方の番組もまた、お勧めであることがわかるように表示するようにしてもよい。
図７から図１３にて、番組お勧めの具体事例について説明する。
図７から図１３は、番組Ａ及び番組Ｂの番組お勧めに関する具体的な番組お勧め情報である。
例えば、図７の視聴履歴お勧めキーワードマッチング数、視聴率、及び、インターネット書込み数の場合、お勧め番組決定部４０７は、図６のフローのステップＳ６０４において、番組Ａをお勧めすると決定する。なぜなら、図６のフローにおいて、ステップＳ６０２でＹＥＳと判定され、ステップＳ６０３でＮＯと判定されるからである。
例えば、図８の視聴履歴お勧めキーワードマッチング数、視聴率、及び、インターネット書込み数の場合、お勧め番組決定部４０７は、図６のフローのステップＳ６０６において、番組Ａと番組Ｂとの両方をお勧めすると決定する。なぜなら、図６のフローにおいて、ステップＳ６０２でＹＥＳと判定され、ステップＳ６０３でＹＥＳと判定され、ステップＳ６０５でＹＥＳと判定されるからである。
例えば、図９の視聴履歴お勧めキーワードマッチング数、視聴率、及び、インターネット書込み数の場合、かつ、ユーザが番組Ｂを視聴していない又は番組Ａのインターネット書き込み数ＩＡが増加しない場合、お勧め番組決定部４０７は、図６のフローのステップＳ６１１において、番組Ａと番組Ｂとの両方をお勧めすると決定する。なぜなら、図６のフローにおいて、ステップＳ６０２でＹＥＳと判定され、ステップＳ６０３でＹＥＳと判定され、ステップＳ６０５でＮＯと判定され、ステップＳ６０８又はステップＳ６０９でＮＯと判定されるからである。
さらに、この状態から、ユーザが番組Ｂを視聴している状態へ変化し、かつ、番組Ａのインターネット書込み数ＩＡが増加した場合、お勧め番組決定部４０７は、図６のフローのステップＳ６１０において、番組Ａをお勧めすると決定する。なぜなら、図６のフローにおいて、ステップＳ６０２でＹＥＳと判定され、ステップＳ６０３でＹＥＳと判定され、ステップＳ６０５でＮＯと判定され、ステップＳ６０８でＹＥＳと判定され、ステップＳ６０９でＹＥＳと判定されるからである。
なお、ステップＳ６０９で、インターネット書込み数ＩＡが増加したか否かを判定する際には閾値を設けてもよい。つまり、インターネット書込み数ＩＡが閾値以上増加した場合に、ステップＳ６０９でＹＥＳと判定するようにしてもよい。
例えば、図１０の視聴履歴お勧めキーワードマッチング数、視聴率、及び、インターネット書込み数の場合、お勧め番組決定部４０７は、図６のフローのステップＳ６０４において、番組Ａをお勧めすると決定する。なぜなら、図６のフローにおいて、ステップＳ６０２でＮＯと判定され、ステップＳ６２１でＮＯと判定されるからである。
例えば、図１１の視聴履歴お勧めキーワードマッチング数、視聴率、及び、インターネット書込み数の場合、お勧め番組決定部４０７は、図６のフローのステップＳ６２６において、番組Ａをお勧めすると決定する。なぜなら、図６のフローにおいて、ステップＳ６０２でＮＯと判定され、ステップＳ６２１でＹＥＳと判定され、ステップＳ６２３でＮＯと判定され、ステップＳ６２５でＹＥＳと判定されるからである。
例えば、図１２の視聴履歴お勧めキーワードマッチング数、視聴率、及び、インターネット書込み数の場合、お勧め番組決定部４０７は、図６のフローのステップＳ６２７において、番組Ｂをお勧めすると決定する。なぜなら、図６のフローにおいて、ステップＳ６０２でＮＯと判定され、ステップＳ６２１でＹＥＳと判定され、ステップＳ６２３でＮＯと判定され、ステップＳ６２５でＮＯと判定されるからである。
例えば、図１３の視聴履歴お勧めキーワードマッチング数、視聴率、及び、インターネット書込み数の場合、お勧め番組決定部４０７は、図６のフローのステップＳ６２４において、番組Ｂをお勧めすると決定する。なぜなら、図６のフローにおいて、ステップＳ６０２でＮＯと判定され、ステップＳ６２１でＹＥＳと判定され、ステップＳ６２３でＹＥＳと判定されるからである。
なお、本開示に必須の構成要素について、図１４を参照して説明する。
図１４は、情報推薦装置の機能ブロックの構成の第二例（情報推薦装置１０１Ａ）を示す機能ブロック図である。
図１４に示されるように、情報推薦装置１０１Ａは、第一評価部１４０１と、第二評価部１４０２と、お勧め番組決定部１４０３とを備える。
第一評価部１４０１は、放送中の複数のコンテンツのそれぞれに対して、ユーザに依存して定められる第一評価値を算出する。なお、第一評価部１４０１は、図４における履歴お勧め番組決定部４０１と、履歴お勧め差分計算部４０２とに相当する。
第二評価部１４０２は、複数のコンテンツに含まれるコンテンツのそれぞれに対して、公衆によるコンテンツに対する現在の行動状況に基づいて定められる第二評価値を算出する。なお、第二評価部１４０２は、端末グルーピング部４０３と、視聴率計算部４０４と、視聴率差分計算部４０５と、書込み数受信部４０６とに相当する。
お勧め番組決定部１４０３は、第一評価部が算出した第一評価値と、第二評価部が算出した第二評価値とに基づいて、ユーザに視聴を推奨するコンテンツであるお勧めコンテンツを決定する。なお、お勧め番組決定部１４０３は、図４におけるお勧め番組決定部４０７に相当する。
本実施の形態の情報推薦装置１０１によって、ユーザの嗜好情報と現在の視聴状況を加味した最適な番組お勧めを行うことができる。
また、第一評価値と、第二評価値とに基づいて、ユーザへのお勧めコンテンツ（番組）を決定することができる。仮に、ユーザに関する情報から定まる第一評価値だけに基づいてお勧めコンテンツを決定しようとすると、そのコンテンツの放送時間が予定から変更された場合には正しいお勧めコンテンツを決定することができない。本開示では、公衆によるコンテンツに対する現在の行動状況を考慮した第二評価値を用いるので、そのコンテンツの放送時間が予定から変更された場合にも、正しくお勧めコンテンツを決定することができる。
また、コンテンツの放送時間に変更がない場合であっても、視聴状況は、コンテンツの放送時間中に放送内容によって変化する。本開示では、そのコンテンツを実際に視聴している視聴者の現在の視聴状況に依存する情報を用いるので、正しくお勧めコンテンツを決定することができる。よって、当該情報推薦装置は、ユーザに視聴を推奨するコンテンツ（お勧めコンテンツ）をリアルタイムに決定することができる。
また、情報推薦装置は、ユーザに依存して定められる情報として、ユーザの嗜好を示す情報、又は、ユーザの過去の視聴履歴の情報を用いる。そして、これらの情報と、コンテンツの特徴を示す情報とを比較することにより、第一評価値を算出する。よって、よりユーザの嗜好を反映したお勧めコンテンツ、又は、よりユーザの視聴履歴に近いお勧めコンテンツを決定することができる。
また、情報推薦装置は、複数のコンテンツの中から第一評価値に基づいて２以上のコンテンツ（例えば、第一評価値が最も高いコンテンツと、その次に高いコンテンツ）を選択し、その２以上のコンテンツに対して第二評価値を算出する。第二評価値は、ユーザとその他の視聴者との多くが、そのコンテンツを視聴していると大きい値となる。よって、よりユーザの嗜好を反映したお勧めコンテンツ、又は、よりユーザの視聴履歴に近いお勧めコンテンツの中でも、より多くの視聴者が視聴しているコンテンツをお勧めコンテンツとして決定することができる。
また、第一評価値及び第二評価値を用いて具体的に、ユーザに視聴を推奨するコンテンツ（お勧めコンテンツ）をリアルタイムに決定することができる。
また、インターネット書込み数（投稿数）を考慮して、お勧めコンテンツを決定することができる。コンテンツの放送時間中の放送内容により、インターネット書込み数は大きく変化する。インターネット書込み数の変化を用いることにより、よりリアルタイムに、お勧めコンテンツを決定することができる。
また、第一評価値、第二評価値、及び、インターネット書込み数を用いて具体的に、ユーザに視聴を推奨するコンテンツ（お勧めコンテンツ）をリアルタイムに決定することができる。
（他の実施の形態）
以上のように、本出願において開示する技術の例示として、各実施の形態を説明した。しかしながら、本開示における技術は、これに限定されず、適宜、変更、置き換え、付加、省略などを行った実施の形態にも適用可能である。また、上記各実施の形態で説明した各構成要素を組み合わせて、新たな実施の形態とすることも可能である。
＜補足＞
以上、本開示に係る情報推薦装置の一実施形態について説明したが、以下のように変形することも可能であり、本開示は上述した実施の形態に示した通りの情報推薦装置に限られないことはもちろんである。
（１）実施の形態において、ＴＶ番組だけでなく、ネットコンテンツもお勧めできる。ネットコンテンツの場合の視聴率は、ネットコンテンツにアクセスされた数を集計し、対象ネットコンテンツにおけるその割合とすればよい。例えば、ネットコンテンツＡが６００アクセス、ネットコンテンツＢが４００アクセスの場合、ネットコンテンツＡの視聴率は０．６（＝６００÷（６００＋４００））となる。なお、アクセス数ではなく、ネットコンテンツの購入数や、ネットコンテンツのダウンロード数等のような、ネットコンテンツに対する様々な指標を用いてネットコンテンツの場合の視聴率を算出してもよい。
（２）実施の形態において、インターネットの書込み数が多いか少ないかで、お勧め番組を決定したが、書込み数ではなく、書込みの内容を解析してお勧め番組を決定してもよい。例えば、書込み内容に「面白い」というような特定のキーワードが入っている場合にお勧めしたり、特定のキーワードが入っている書込み数が多い番組をお勧めしたりしてもよい。
（３）実施の形態において、視聴履歴に基づくお勧めは個人の嗜好が反映されるものである。個人の嗜好は短期的に変動するものではなく、長期的には緩やかな変動が認められるとしても一定程度長期間安定したものであると考えられる。したがって、個人の嗜好に基づく番組やコンテンツの評価は、番組やコンテンツに対する静的な評価ということができる。このとき、番組やコンテンツに対する静的な評価は実施の形態において示したキーワードの一致数によるものに限定されない。例えば、年齢、未婚又は既婚の別、家族構成、職業、趣味等の個人の属性を示す情報によって番組やコンテンツに対する静的な評価を行ってもよい。
これに対して、視聴率やインターネット書込み数による番組やコンテンツの評価は、番組やコンテンツに対する動的な評価ということができる。番組やコンテンツに対する動的な評価は、今後ネットワーク社会がさらに進展することによって、より様々な情報を用いて行うことが可能になると予想される。
（４）実施の形態において、視聴履歴に基づくお勧めは、個人の嗜好が反映されるものであり、視聴率やインターネット書込み数による番組やコンテンツの評価は、その個人以外の第三者の嗜好が反映されるものである。これは上記（３）のように静的な評価と動的な評価によってお勧めする番組を決定する発明として本願発明をとらえる以外に、個人の評価と第三者の評価によってお勧めする番組を決定する発明として本願発明をとらえることも可能であることを示す。このとき、第三者はその個人と何らかの関係を有するグループに属する者であってもよいし、その個人とはまったく無関係な者であってもよい。
（５）実施の形態において、視聴履歴お勧めキーワードマッチング数、視聴率、インターネット書込み数のいずれについても１位と２位との比較を行ったが、必ずしも１位と２位の比較に限定するものではない。１位と２位とを比較し、さらに２位と３位とを比較してお勧め番組を決定してもよい。
（６）実施の形態において、情報推薦装置は、ＴＶから情報を受信する形態としたが、ＴＶに搭載されてもよい。
以上のように、本開示における技術の例示として、実施の形態を説明した。そのために、添付図面および詳細な説明を提供した。
したがって、添付図面および詳細な説明に記載された構成要素の中には、課題解決のために必須な構成要素だけでなく、上記実装を例示するために、課題解決のためには必須でない構成要素も含まれ得る。そのため、それらの必須ではない構成要素が添付図面や詳細な説明に記載されていることをもって、直ちに、それらの必須ではない構成要素が必須であるとの認定をするべきではない。
また、上述の実施の形態は、本開示における技術を例示するためのものであるから、請求の範囲またはその均等の範囲において種々の変更、置き換え、付加、省略などを行うことができる。
本開示に係る情報推薦装置は、お勧めコンテンツ（番組）の通知機能を有する機器に広く適用することができる。
１０１、１０１Ａ 情報推薦装置
１０２ ＴＶ
１０３ モバイル端末
１０４ ＰＣ
１０５ サーバ
２０１ ＣＰＵ
２０２ ＲＯＭ
２０３ ＲＡＭ
２０４ 通信部
２０５ 入力部
２０６ 出力部
２０７ 表示部
２０８ ＨＤＤ
２５０ バスライン
３０１ ＴＶ番組
３０２ メッセージ
３０３ チャンネル
４０１ 履歴お勧め番組決定部
４０２ 履歴お勧め差分計算部
４０３ 端末グルーピング部
４０４ 視聴率計算部
４０５ 視聴率差分計算部
４０６ 書込み数受信部
４０７、１４０３ お勧め番組決定部
１４０１ 第一評価部
１４０２ 第二評価部

Claims (9)

  1. 個人の視聴履歴に基づいてコンテンツを評価する第一評価部と、
    前記第一評価部によって評価されたコンテンツを、（ｉ）当該個人を視聴者として少なくとも含む視聴者群であって、当該視聴者群に含まれる視聴者が互いに同様の傾向の視聴履歴を有すると前記第一評価部により評価された視聴者群による当該コンテンツの視聴の有無と、（ｉｉ）当該コンテンツの視聴中に当該コンテンツに関連して前記視聴者群により行われる行動と、に基づいて評価する第二評価部と、
    前記第一評価部による評価結果と前記第二評価部による評価結果とに基づいて当該個人にお勧めするコンテンツを決定するお勧めコンテンツ決定部とを備える
    コンテンツ推薦装置。
  2. 前記第一評価部は、
    前記コンテンツに対して、前記個人の視聴履歴との関連が大きいほど、より大きい第一評価値を評価結果として算出する
    請求項１に記載のコンテンツ推薦装置。
  3. 前記第二評価部は、
    前記コンテンツに対する前記視聴者群による現在の視聴状況に基づいて評価を行い、第二評価値を評価結果として算出し、
    算出する際には、複数の前記コンテンツのうち、前記第一評価部が算出した第一評価値に基づいて２以上のコンテンツを選択し、選択した前記２以上のコンテンツのそれぞれに対して、多くの視聴者が視聴しているコンテンツほど、より大きい前記第二評価値を算出する
    請求項２に記載のコンテンツ推薦装置。
  4. 前記お勧めコンテンツ決定部は、
    複数の前記コンテンツの１つである第一コンテンツに対して前記第一評価部が算出した前記第一評価値が、複数の前記コンテンツのうちの１つであり前記第一コンテンツと異なる第二コンテンツに対して前記第一評価部が算出した前記第一評価値より閾値以上大きく、
    前記第二コンテンツに対して前記第二評価部が算出した前記第二評価値が、前記第一コンテンツに対して前記第二評価部が算出した前記第二評価値より大きくない場合に、
    前記第一コンテンツを前記お勧めするコンテンツとして決定する
    請求項２又は３に記載のコンテンツ推薦装置。
  5. 前記コンテンツ推薦装置は、さらに、
    放送中の前記コンテンツに関してインターネット上のサーバに書き込まれた投稿の数である書込み数を取得する書込み数取得部を備え、
    前記第二評価部は、
    前記書込み数取得部が取得した前記書込み数に基づいて評価することで、前記行動に基づいた評価を行う
    請求項２〜４のいずれか１項に記載のコンテンツ推薦装置。
  6. 前記お勧めコンテンツ決定部は、
    複数の前記コンテンツの１つである第一コンテンツに対して前記第一評価部が算出した前記第一評価値が、複数の前記コンテンツのうちの１つであり前記第一コンテンツと異なる第二コンテンツに対して前記第一評価部が算出した前記第一評価値より第一閾値以上大きくなく、
    前記第二コンテンツに対して前記第二評価部が算出した前記第二評価値が、前記第一コンテンツに対して前記第二評価部が算出した前記第二評価値より第二閾値以上大きくなく、
    前記第一コンテンツの放送中に前記第一コンテンツに関して書込まれた前記書込み数が、前記第二コンテンツの放送中に前記第二コンテンツに関して書込まれた前記書込み数より大きくない場合に、
    前記第二コンテンツを前記お勧めするコンテンツとして決定する
    請求項５に記載のコンテンツ推薦装置。
  7. 請求項２〜６のいずれか１項に記載のコンテンツ推薦装置と、
    コンテンツを表示し、前記コンテンツを視聴している個人に依存する情報を、前記コンテンツ推薦装置へ送信するコンテンツ表示端末とを備え、
    前記コンテンツ推薦装置の第一評価部は、
    前記コンテンツ表示端末から受信した前記個人に依存する情報に基づいて、前記第一評価値を算出する
    コンテンツ推薦システム。
  8. コンピュータをコンテンツ推薦装置として動作させるためのコンテンツ推薦方法であって、
    前記コンピュータが、個人の視聴履歴に基づいてコンテンツを評価する第一評価ステップと、
    前記コンピュータが、前記第一評価ステップで評価されたコンテンツを、（ｉ）当該個人を視聴者として少なくとも含む視聴者群であって、当該視聴者群に含まれる視聴者が互いに同様の傾向の視聴履歴を有すると前記第一評価部により評価された視聴者群による当該コンテンツの視聴の有無と、（ｉｉ）当該コンテンツの視聴中に当該コンテンツに関連して前記視聴者群により行われる行動と、に基づいて評価する第二評価ステップと、
    前記コンピュータが、前記第一評価ステップでの評価結果と前記第二評価ステップでの評価結果とに基づいて当該個人にお勧めするコンテンツを決定するお勧めコンテンツ決定ステップとを含む
    コンテンツ推薦方法。
  9. 請求項８に記載のコンテンツ推薦方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150245098A1 (en) * 2014-02-24 2015-08-27 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Methods, apparatus, and user interfaces for social user quantification
JP2016005182A (ja) * 2014-06-18 2016-01-12 日本電気株式会社 コンテンツ提供システム、情報提供装置、ユーザ端末、情報提供装置の動作方法、ユーザ端末の動作方法、及び、プログラム
CN107306355B (zh) * 2016-04-20 2019-10-25 华为技术有限公司 一种内容推荐方法及服务器
CN108419134B (zh) * 2018-02-05 2020-02-18 华南理工大学 基于个体历史与群体当前行为融合的频道推荐方法
JP6827968B2 (ja) * 2018-02-07 2021-02-10 東芝映像ソリューション株式会社 システム、方法及びプログラム
JP6730386B2 (ja) * 2018-09-04 2020-07-29 株式会社Ｊストリーム サービス提供装置、並びに端末装置のプログラム及び受信装置のプログラム
CN117631910A (zh) * 2022-08-13 2024-03-01 华为技术有限公司 一种服务推荐方法及电子设备

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002290996A (ja) * 2001-03-28 2002-10-04 Just Syst Corp 番組評価方法および番組評価システム
JP2011223571A (ja) * 2010-03-25 2011-11-04 Ntt Docomo Inc 情報処理装置、情報処理システム及びプログラム

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001298677A (ja) 2000-04-14 2001-10-26 Hirofumi Naito 番組選択支援システム
JP2001352308A (ja) 2000-06-09 2001-12-21 Dentsu Inc 視聴率データ分析システムと視聴率データ分析方法
US7277859B2 (en) 2001-12-21 2007-10-02 Nippon Telegraph And Telephone Corporation Digest generation method and apparatus for image and sound content
JP3938034B2 (ja) 2001-12-21 2007-06-27 日本電信電話株式会社 映像及び音声のダイジェスト作成方法及びその装置
JP4005425B2 (ja) 2002-06-28 2007-11-07 富士通株式会社 検索結果ランキング変更処理プログラム、検索結果ランキング変更処理プログラム記録媒体、およびコンテンツ検索処理方法
JP2004129245A (ja) 2002-09-10 2004-04-22 Canon Inc 受信装置及び方法並びに視聴率予測方法
US20040049788A1 (en) 2002-09-10 2004-03-11 Canon Kabushiki Kaisha Receiving apparatus, receiving method, and method of predicting audience rating
JP4732815B2 (ja) 2005-07-01 2011-07-27 パナソニック株式会社 情報推薦装置、情報推薦方法、及びプログラム
JP4871849B2 (ja) 2007-11-30 2012-02-08 株式会社野村総合研究所 ランキング予測システム
JP2010039533A (ja) 2008-07-31 2010-02-18 Fujifilm Corp 画像ランキング装置、画像ランキング方法及びプログラム
US8429691B2 (en) * 2008-10-02 2013-04-23 Microsoft Corporation Computational recommendation engine
TWI388208B (zh) 2009-03-26 2013-03-01 Avermedia Tech Inc 電視選單的表現方法與方式
US20150195624A1 (en) * 2010-11-03 2015-07-09 Google Inc. Media-Related Trends

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002290996A (ja) * 2001-03-28 2002-10-04 Just Syst Corp 番組評価方法および番組評価システム
JP2011223571A (ja) * 2010-03-25 2011-11-04 Ntt Docomo Inc 情報処理装置、情報処理システム及びプログラム

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