JP5560103B2 - Program recommendation device and program recommendation program - Google Patents
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Description
本発明は、番組の推薦を希望する者に対して、番組の推薦を行う番組推薦装置及び番組推薦プログラムに関する。 The present invention relates to a program recommendation device and a program recommendation program for recommending a program to a person who wishes to recommend a program.
現在の番組推薦装置では、ユーザの好みに合った番組を事前にサーチしておき、その番組が開始する前にユーザに推薦することが一般的である。例えば、特許文献1に記載の番組推薦装置では、ユーザの視聴履歴に基づいて、過去に視聴していた番組をEPGに含まれる番組内容から解析し、ユーザが好む番組内容を把握し、ユーザの好みに合った番組を推薦する方法が提案されている(例えば、特許文献1を参照。)。
In the current program recommendation device, it is common to search for a program that suits the user's preference in advance and recommend it to the user before the program starts. For example, in the program recommendation device described in
また、番組推薦装置では、視聴履歴を利用する以外にも、例えば、ユーザが予め登録しておいたキーワードや、ユーザが管理するブログの書込み等の情報に基づいて、ユーザの好みを類推し、視聴プロファイルを作成し、当該視聴プロファイルに適合する番組を推薦する構成も考えられる。 Moreover, in the program recommendation device, in addition to using the viewing history, for example, the user's preference is inferred based on information such as keywords registered in advance by the user or blog writing managed by the user, A configuration is also possible in which a viewing profile is created and a program that matches the viewing profile is recommended.
しかしながら、プライバシーの観点からユーザが視聴履歴の提供を拒む場合には、番組推薦装置は、視聴履歴を取得できず、ユーザの好みに合った番組を推薦することができない。 However, when the user refuses to provide viewing history from the viewpoint of privacy, the program recommendation device cannot acquire the viewing history and cannot recommend a program that suits the user's preference.
また、ユーザ本人が番組推薦のために好きなキーワードを登録したり、ブログに書き込みを行ったりすることは、負担が大きく利用されない可能性がある。このような場合には、番組推薦装置は、ユーザの好みを類推できず、ユーザの好みに合った番組を推薦することができない。 Also, registering a favorite keyword for program recommendation by the user himself / herself or writing on a blog may be burdensome and may not be used. In such a case, the program recommendation device cannot infer user preferences and cannot recommend programs that match the user preferences.
また、番組推薦装置は、ユーザ本人の情報のみに基づいて、番組推薦を行う場合には、推薦できる番組の内容が画一的になり、ユーザが潜在的に望んでいる番組の推薦ができない可能性がある。 In addition, when the program recommendation device recommends a program based only on the information of the user himself / herself, the contents of the program that can be recommended become uniform, and the user may not be able to recommend a program that the user desires. There is sex.
そこで、本発明は、上記問題を解決するために、ユーザ自身の情報(視聴履歴や登録キーワード等)に依存せず、ユーザの好みの番組内容を推定し、ユーザの好みに合った番組を推薦することができる番組推薦装置及び番組推薦プログラムを提供することが目的の一つである。 Therefore, in order to solve the above problem, the present invention estimates the content of a user's favorite program and recommends a program that matches the user's preference without depending on the user's own information (viewing history, registered keywords, etc.). An object of the present invention is to provide a program recommendation device and a program recommendation program that can be used.
請求項1に記載された番組推薦装置は、所定のソーシャルネットワーキングサービスにおいて自身のページを保有しており、放送番組の推薦を希望するユーザを当該ページの情報とともに登録する登録部と、前記登録部に登録されているページの情報に基づいて所定のソーシャルネットワーキングサービスにより管理されているページを閲覧し、前記放送番組の推薦を希望するユーザが発言を追従しているユーザの発言を所定の方法で解析する解析部と、前記解析部による解析結果に基づいて、前記放送番組の推薦を希望するユーザが発言を追従しているユーザの中から、影響力を有するユーザを関連ユーザとして特定し、当該関連ユーザが視聴していた放送番組を推定する番組推定部と、前記番組推定部によって推定された放送番組の特徴から推薦番組を決定する推薦番組決定部と、前記推薦番組決定部によって決定された推薦番組の情報を前記放送番組の推薦を希望するユーザが保有するページに送信する送信部を備える構成とした。
The program recommendation device according to
かかる構成によれば、本発明の番組推薦装置は、ユーザ自身の情報に依存せず、ユーザに対して影響力を有する他のユーザの発言に基づいて、ユーザが好みそうな番組を推薦することが可能になっている。 According to such a configuration, the program recommendation device of the present invention recommends a program that the user is likely to like based on the remarks of another user who has an influence on the user without depending on the user's own information. Is possible.
請求項2に記載された発明は、請求項1記載の番組推薦装置において、全放送番組の放送時間情報、出演者情報及び番組概要情報が含まれている番組表を形態素解析し、番組内容の特徴を示す番組プロファイルを放送番組ごとに作成する番組プロファイル作成部を備え、前記番組推定部は、前記解析部による解析結果に基づいて、発言した時間と発言内容に基づいて前記番組表を参照し、前記関連ユーザが視聴していた一又は複数の放送番組を推定し、前記推薦番組決定部は、前記番組推定部により推定した一又は複数の放送番組の情報を前記番組表から抽出し、抽出した一又は複数の放送番組の情報を形態素解析し、解析結果に基づいて、前記関連ユーザが視聴している放送番組の特徴を示す視聴プロファイルを作成し、前記関連ユーザの視聴プロファイルに基づいて、前記放送番組の推薦を希望するユーザの視聴プロファイルを作成し、前記放送番組の推薦を希望するユーザの視聴プロファイルと、前記番組プロファイル作成部により作成された放送番組ごとの番組プロファイルを比較し、類似度が高い番組プロファイルに対応する放送番組を推薦番組に決定する構成とした。 According to a second aspect of the present invention, in the program recommendation device according to the first aspect, a morphological analysis is performed on a program table including broadcast time information, performer information, and program summary information of all broadcast programs, and A program profile creation unit that creates a program profile indicating characteristics for each broadcast program, and the program estimation unit refers to the program table based on the time and content of the speech based on the analysis result of the analysis unit. The one or a plurality of broadcast programs that the related user was watching is estimated, and the recommended program determination unit extracts and extracts information on the one or a plurality of broadcast programs estimated by the program estimation unit from the program table. Morphological analysis is performed on the information of one or a plurality of broadcast programs, and a viewing profile indicating the characteristics of the broadcast program viewed by the related user is created based on the analysis result, A viewing profile of a user who desires recommendation of the broadcast program is created based on a listening profile, a viewing profile of the user who desires recommendation of the broadcast program, and a program for each broadcast program created by the program profile creation unit The profiles are compared, and a broadcast program corresponding to a program profile having a high similarity is determined as a recommended program.
かかる構成によれば、本発明の番組推薦装置は、関連ユーザの視聴プロファイルに基づいて、放送番組の推薦を希望するユーザの視聴プロファイルを作成し、当該放送番組の視聴を希望するユーザの視聴プロファイルと放送番組ごとの番組プロファイルを比較し、類似度が高い番組プロファイルに対応する放送番組を推薦番組に決定するので、ユーザに対して影響力を有する他のユーザの視聴している放送番組と同じような特徴をもつ放送番組を推薦することが可能になっている。 According to this configuration, the program recommendation device of the present invention creates a viewing profile for a user who wants to recommend a broadcast program based on the viewing profile of the related user, and a viewing profile for the user who wants to view the broadcast program. The program profile for each broadcast program is compared, and the broadcast program corresponding to the program profile having a high similarity is determined as the recommended program, so that it is the same as the broadcast program viewed by other users who have influence on the user It is possible to recommend broadcast programs having such characteristics.
請求項3に記載された発明は、請求項1記載の番組推薦装置において、前記番組推定部は、前記解析部による解析結果に基づいて、発言した時間と発言内容に基づいて、全放送番組の放送時間情報、出演者情報及び番組概要情報が含まれている番組表を参照し、前記関連ユーザが視聴していた一又は複数の放送番組を推定し、前記推薦番組決定部は、前記番組推定部により推定した一又は複数の放送番組の情報を前記番組表から抽出し、抽出した一又は複数の放送番組の情報に基づいて、シリーズ番組のみを推薦番組に決定する構成とした。 According to a third aspect of the present invention, in the program recommendation device according to the first aspect, the program estimation unit determines whether or not all broadcast programs are based on the time and content of the utterance based on the analysis result by the analysis unit. The program schedule including broadcast time information, performer information, and program summary information is referenced to estimate one or a plurality of broadcast programs that the related user was viewing, and the recommended program determination unit is configured to estimate the program. The information of one or a plurality of broadcast programs estimated by the section is extracted from the program table, and only the series program is determined as the recommended program based on the extracted information of the one or more broadcast programs.
かかる構成によれば、本発明の番組推薦装置は、ユーザに対して影響力を有する他のユーザの視聴している連続ドラマ等のシリーズ番組の推薦を行うことが可能になっている。 According to such a configuration, the program recommendation device of the present invention can recommend a series program such as a series drama viewed by another user who has an influence on the user.
請求項4に記載された発明は、請求項1記載の番組推薦装置において、前記番組推定部は、前記解析部による解析結果に基づいて、発言した時間と発言内容に基づいて、全放送番組の放送時間情報、出演者情報及び番組概要情報が含まれている番組表を参照し、前記関連ユーザが視聴している現在の放送番組を推定し、前記推薦番組決定部は、前記番組推定部により推定した放送番組を推薦番組に決定する構成とした。 According to a fourth aspect of the present invention, in the program recommendation device according to the first aspect, the program estimation unit is configured to determine all broadcast programs based on the time and content of the utterance based on the analysis result by the analysis unit. The broadcast schedule information, performer information, and program summary information are referred to, the current broadcast program being viewed by the related user is estimated, and the recommended program determination unit is determined by the program estimation unit. The estimated broadcast program is determined as the recommended program.
かかる構成によれば、本発明の番組推薦装置は、ユーザに対して影響力を有する他のユーザが現在視聴している放送番組の推薦を行うことが可能になっている。 According to this configuration, the program recommendation device of the present invention can recommend a broadcast program that is currently being viewed by another user who has an influence on the user.
請求項5に記載された発明は、請求項1から4のいずれか一項に記載の番組推薦装置において、前記解析部は、放送番組であることを示す所定の記号が挿入されている発言を検索し、当該所定の記号が挿入されている発言のみを解析の対象にする構成とした。 According to a fifth aspect of the present invention, in the program recommendation device according to any one of the first to fourth aspects, the analysis unit may make a statement in which a predetermined symbol indicating that the program is a broadcast program is inserted. The search is made so that only the statements in which the predetermined symbol is inserted are analyzed.
かかる構成によれば、本発明の番組推薦装置は、放送番組に関係の深い発言のみを対象として解析するため、放送番組に関係のない発言を排除できるので、効率的な発言の解析を行うことが可能になっている。 According to such a configuration, since the program recommendation device of the present invention analyzes only the remarks closely related to the broadcast program, the remarks unrelated to the broadcast program can be excluded, so that efficient replay analysis is performed. Is possible.
請求項6に記載された発明は、請求項1から5のいずれか一項に記載の番組推薦装置において、前記番組推定部は、前記解析部による解析結果に基づいて、放送番組に対して一定数以上の発言をしているユーザを抽出し、その中から、一定数以上の他のユーザから発言が追従されているユーザを前記関連ユーザとして特定する構成とした。 According to a sixth aspect of the present invention, in the program recommendation device according to any one of the first to fifth aspects, the program estimation unit is fixed for a broadcast program based on an analysis result by the analysis unit. A configuration is adopted in which users who have made more than a few statements are extracted, and the users whose statements are followed by other users more than a certain number are identified as the related users.
かかる構成によれば、本発明の番組推薦装置は、放送番組の推薦を希望するユーザに対して、高い影響力を有する関連ユーザの好んでいる放送番組を分析して得られた放送番組を推薦番組として決定することが可能になっている。 According to such a configuration, the program recommendation device of the present invention recommends broadcast programs obtained by analyzing broadcast programs preferred by related users having high influence to users who wish to recommend broadcast programs. It can be determined as a program.
請求項7に記載された番組推薦プログラムは、所定のソーシャルネットワーキングサービスにおいて自身のページを保有しており、放送番組の推薦を希望するユーザを当該ページの情報とともに登録する登録部と、前記登録部に登録されているページの情報に基づいて所定のソーシャルネットワーキングサービスにより管理されているページを閲覧し、前記放送番組の推薦を希望するユーザが発言を追従しているユーザの発言を所定の方法で解析する解析部と、前記解析部による解析結果に基づいて、前記放送番組の推薦を希望するユーザが発言を追従しているユーザの中から、影響力を有するユーザを関連ユーザとして特定し、当該関連ユーザが視聴していた放送番組を推定する番組推定部と、前記番組推定部によって推定された放送番組の特徴から推薦番組を決定する推薦番組決定部と、前記推薦番組決定部によって決定された推薦番組の情報を前記放送番組の推薦を希望するユーザが保有するページに送信する送信部を備えるコンピュータを、番組推薦装置として機能させる構成とした。 The program recommendation program according to claim 7 has its own page in a predetermined social networking service, and registers a user who wants to recommend a broadcast program together with information on the page, and the registration unit The user who wants to recommend the broadcast program browses the page managed by a predetermined social networking service based on the information of the page registered in the user, and the user's remark following the remark by a predetermined method Based on the analysis result of the analysis unit to be analyzed and the analysis unit, the user who wants to recommend the broadcast program identifies the user having influence as the related user from the users following the remarks, A program estimation unit for estimating a broadcast program viewed by a related user, and a broadcast program estimated by the program estimation unit A computer comprising a recommended program determining unit that determines a recommended program from characteristics, and a transmitting unit that transmits information on the recommended program determined by the recommended program determining unit to a page held by a user who wants to recommend the broadcast program, The configuration is made to function as a program recommendation device.
かかる構成によれば、本発明の番組推薦プログラムは、ユーザ自身の情報に依存せず、ユーザに対して影響力を有する他のユーザの発言に基づいて、ユーザが好みそうな番組を推薦することが可能になっている。 According to such a configuration, the program recommendation program of the present invention recommends a program that the user is likely to like based on the remarks of another user who has an influence on the user without depending on the user's own information. Is possible.
本発明によれば、ユーザ自身の情報に依存せず、ユーザに対して影響力を有する他のユーザの発言に基づいて、ユーザが好みそうな番組を推薦することが可能である。 According to the present invention, it is possible to recommend a program that the user is likely to like based on the remarks of another user who has an influence on the user without depending on the information of the user himself / herself.
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
番組推薦装置1は、図1に示すように、番組推薦システムSにおいて、ネットワーク100を介して、複数台のユーザ端末200と、所定のソーシャルネットワーキングサービスにより管理されているWebサーバ300と、電子番組情報(EPG、Electronic Program Guide)を有するEPGサーバ400に接続されている。EPGには、全放送番組の放送時間情報や出演者情報や番組概要情報等が含まれている。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
As shown in FIG. 1, the
番組推薦装置1は、登録部10と、解析部11と、番組推定部12と、推薦番組決定部13と、送信部14を備える。
登録部10は、所定のソーシャルネットワーキングサービス(SNS、Social Networking Service)において自身のページを保有しており、放送番組の推薦を希望するユーザ(以下、推薦希望ユーザという。)を当該ページの情報とともに登録する。例えば、登録部10は、図2に示すような登録テーブルを有しており、登録テーブルに推薦希望ユーザのIDと、ユーザ名と、登録されているURLを関連付けて登録する。
The
The
ここで、推薦希望ユーザは、登録部10によって登録する前に、所定のSNSにおいて、自身のページを有している必要がある。所定のSNSとは、例えば、ツイッター(Twitter)やフェイスブックのように、登録されたユーザ(例えば、ユーザ名が「abcd」)に対して、ユニークなURL(例えば、http://twitter.com/abcd)を付与し、ユーザは、このURLにより表示されるページにおいて、他のユーザの発言をフォローすることにより、コミュニケーションを図るサービスをいう。
Here, the recommendation requesting user needs to have his / her own page in a predetermined SNS before registration by the
なお、ツイッターのように、ユーザの「いま」に関する書き込みが行われ、かつ、他のユーザとの関係を明示するような形態であれば、どのようなSNSであっても、これを利用することによって本発明を実現することができる。 Note that any SNS can be used as long as the user's “now” is written and the relationship with other users is clearly indicated, such as Twitter. Thus, the present invention can be realized.
解析部11は、登録部10に登録されているページの情報(例えば、登録テーブルに登録されているURL)に基づいて所定のソーシャルネットワーキングサービスにより管理されているページを閲覧し、推薦希望ユーザが発言を追従しているユーザの発言を所定の方法で解析(例えば、形態素解析)する。
The
ここで、図3を用いてツイッターの主な構成について説明する。SNSによって管理されているページは、管理者本人の発言を入力する領域Aと、管理者本人の発言とフォローしているユーザの発言が新しい順番で表示される発言領域Bと、フォローしているユーザを示すフォロー領域C等から構成されている。ツイッターにおいては、投稿した発言には、固有のURLが割り当てられ、フォローしているユーザのページにおける発言領域Bにタイムラインとして順次更新されてゆく。
図3に示す例では、ユーザU1は、ユーザU2の発言をフォローしており、ユーザU2が「2010/4/4 21:08 今週の商標伝は面白そう#nhk」という発言をした場合、ユーザU1が管理するページの発言領域BにユーザU2のした発言が表示される。
Here, the main structure of Twitter will be described with reference to FIG. The page managed by the SNS follows the area A for inputting the remarks of the administrator himself, the remark area B in which the remarks of the administrator himself and the followers' remarks are displayed in a new order. It consists of a follow area C indicating the user. In Twitter, a unique URL is assigned to the posted message, and it is sequentially updated as a timeline in the message area B on the page of the user being followed.
In the example shown in FIG. 3, the user U1 follows the user U2's remarks, and if the user U2 remarks “2010/4/4 21:08 This week's trademark transmission looks interesting #nhk” The speech made by the user U2 is displayed in the speech area B of the page managed by U1.
番組推定部12は、解析部11による解析結果に基づいて、推薦希望ユーザが発言を追従しているユーザの中から、影響力を有するユーザを関連ユーザとして特定し、当該関連ユーザが視聴していた放送番組を推定する。
Based on the analysis result of the
推薦番組決定部13は、番組推定部12によって推定された放送番組の特徴から推薦番組を決定する。送信部14は、推薦番組決定部13によって決定された推薦番組の情報を推薦希望ユーザが保有するページに送信する。本実施形態では、送信部14によって送信された推薦番組の情報は、推薦希望ユーザが管理するページにおける発言領域Bに表示されるものとするが(リプライ機能)、この形態に限られない。例えば、送信部14は、Eメール等のSNSを利用しない伝達手段によって決定された推薦番組の情報を送信しても良い。
The recommended
このようにして、番組推薦装置1は、ユーザ自身の情報に依存せず、ユーザに対して影響力を有する他のユーザの発言に基づいて、ユーザが好みそうな番組を推薦することが可能になっている。また、番組推薦装置1は、普段、視聴している番組内容ではないが、推薦希望ユーザが潜在的に望んでいる放送番組の推薦も行うことができる。
In this way, the
また、番組推薦装置1は、例えば、推薦希望ユーザが管理するページにおける所定の場所(例えば、発言領域B)に推薦番組の情報(番組のタイトルや、放送時間等の情報)を表示させるので、推薦番組の情報をSNS上で提供でき、他のアプリケーションを別途利用する必要がなく、効率的かつ安価に実現できる。
In addition, the
<推薦方法1>
また、番組推薦装置1は、図1に示すように、番組プロファイル作成部15を備える構成であっても良い。
番組プロファイル作成部15は、EPGを形態素解析し、番組内容の特徴を示す番組プロファイルを放送番組ごとに作成する。具体的な番組プロファイルの作成方法については後述する。
<
Further, the
The program
番組推定部12は、解析部11による解析結果に基づいて、発言した時間と発言内容に基づいてEPGを参照し、関連ユーザが視聴していた一又は複数の放送番組を推定する。よって、番組推定部12は、放送番組の内容に関係のある発言のみを抽出し、その発言をしているユーザを関連ユーザとして特定し、関連ユーザの視聴していた放送番組をその発言内容と発言した時間とに基づいてEPGを参照して推定する。
The
推薦番組決定部13は、番組推定部12により推定した一又は複数の放送番組の情報をEPGから抽出し、抽出した一又は複数の放送番組の情報を形態素解析し、解析結果に基づいて、関連ユーザが視聴している放送番組の特徴を示す視聴プロファイルを作成する。また、推薦番組決定部13は、関連ユーザの視聴プロファイルに基づいて、推薦希望ユーザの視聴プロファイルを作成する。また、推薦番組決定部13は、推薦希望ユーザの視聴プロファイルと、番組プロファイル作成部15により作成された放送番組ごとの番組プロファイルを比較し、類似度が高い番組プロファイルに対応する放送番組を推薦番組に決定する。
The recommended
ここで、関連ユーザが3人(関連ユーザA、B及びC)特定された場合において、推薦番組決定部13の具体的な動作について以下に説明する。
推薦番組決定部13は、図4に示すように、関連ユーザの視聴していた放送番組の特徴をEPGから抽出し、各関連ユーザの視聴プロファイルをベクトルで表現する。
Here, when three related users (related users A, B, and C) are specified, the specific operation of the recommended
As shown in FIG. 4, the recommended
例えば、番組推定部12では、関連ユーザAの発言した時間と発言内容から、関連ユーザAが「1/28 23:00 特許最前線」と「1/31 21:00 商標伝」を視聴していたと判定する。その後、推薦番組決定部13は、この判定結果から放送番組「特許最前線」と放送番組「商標伝」のEPGの番組情報を解析し、語ごとに特徴量を算出し、関連ユーザAの視聴プロファイルaを作成する。
For example, in the
また、推薦番組決定部13は、上述と同様に、関連ユーザBの視聴プロファイルbと、関連ユーザCの視聴プロファイルcを作成する。
つぎに、推薦番組決定部13は、各関連ユーザの視聴プロファイルa、b及びcを加算処理し、推薦希望ユーザUの視聴プロファイルxを作成する。
Also, the recommended
Next, the recommended
そして、推薦番組決定部13は、推薦希望ユーザUの視聴プロファイルxと、番組プロファイル作成部15により作成された放送番組ごとの番組プロファイルを比較し、類似度が高い番組プロファイルに対応する放送番組を推薦番組に決定する。
Then, the recommended
このようにして、番組推薦装置1は、関連ユーザA、B及びCの視聴プロファイルに基づいて、推薦希望ユーザUの視聴プロファイルを作成し、この推薦希望ユーザUの視聴プロファイルと放送番組ごとに作成した番組プロファイルを比較し、類似度が高い番組プロファイルに対応する放送番組を推薦番組に決定するので、推薦希望ユーザUに対して影響力を有する他のユーザ(関連ユーザA、B及びC)の視聴している放送番組と同じような特徴をもつ放送番組を推薦することが可能になっている。
In this way, the
<類似度の算出方法>
ここで、番組プロファイルの作成方法と、類似度の算出方法について具体的に説明する。
まず、推薦希望ユーザquの関連ユーザの視聴プロファイルの作成方法について説明する。推薦番組決定部13は、視聴した放送番組のEPGに含まれている番組情報を形態素解析し、特徴的な単語(例えば、出演者名や場所の名称等)の出現頻度と品詞の種別に応じて各語に評価値を付与する。推薦番組決定部13は、形態素解析の結果から、一の関連ユーザqrのプロファイルベクトルQrを作成する。例えば、プロファイルベクトルQrは、(1)式に示すように表すことができる。
このようにして、順次、他の関連ユーザの視聴プロファイルを作成する。
<Method of calculating similarity>
Here, a program profile creation method and a similarity calculation method will be described in detail.
First, a description will be given of a method of creating viewing profile of the relevant user of the recommended desired user q u. The recommended
In this manner, viewing profiles of other related users are created sequentially.
つぎに、推薦番組決定部13は、全ての関連ユーザの視聴プロファイルに基づいて推薦希望ユーザquの視聴プロファイルを作成する。例えば、推薦希望ユーザquの視聴プロファイルは、プロファイルベクトルQ‘uとして、(2)式に示すように表すことができる。
また、推薦番組決定部13は、推薦希望ユーザquの関連ユーザが一人のみの場合には、この関連ユーザの視聴プロファイルを推薦希望ユーザquの視聴プロファイルとして利用する。
In addition, when there is only one related user of the recommendation desired user q u , the recommended
また、番組プロファイル作成部15は、放送予定番組のEPGをEPGサーバ400から取得し、解析し、放送番組ごとの番組プロファイルを作成する。例えば、放送番組diの番組プロファイルは、コンテンツベクトルDiとして、(3)式に示すように表すことができる。
つぎに、推薦番組決定部13は、プロファイルベクトルQ‘uとコンテンツベクトルDiの類似度が高い放送番組を推薦番組として決定する。ここで、推薦希望ユーザquとある放送番組diとの類似度(SIMILARITY)は、(4)式に示すように表すことができる。
また、解析部11は、放送番組であることを示す所定の記号が挿入されている発言を検索し、当該所定の記号が挿入されている発言のみを解析の対象にする。ここで、所定の記号とは、ハッシュタグ(#)のことである。解析部11は、例えば、「#nhk」が発言の中に含まれていれば、この発言は、NHKの放送番組についての発言であると判断し、その発言をした時間に基づいて、EPGを参照し、関連ユーザが視聴していた放送番組を推定し、当該放送番組の情報を解析する。なお、ツイッターにおいては、放送番組を視聴しながら放送局名や番組名のハッシュタグを付加して発言するスタイルが慣習化している。
The
このようにして、番組推薦装置1は、放送番組に関係の深い発言のみを対象として解析するため、放送番組に関係のない発言を排除できるので、効率的な発言の解析を行うことが可能になっている。
In this way, since the
ここで、推薦方法1を採用した場合の番組推薦装置1の具体的な動作について説明する。なお、以下では、関連ユーザは、一人であるとし、関連ユーザが視聴していた放送番組は、一つであると仮定して説明を行う。
Here, a specific operation of the
解析部11は、図5(a)に示すように、推薦希望ユーザAのSNS上のページにおいて、関連ユーザBの発言「2010/1/28(木)23:38 特許庁行きたくなった。#nhk」を解析する。番組推定部12は、関連ユーザBがNHKの放送番組「特許最前線」を視聴していたと推定する。推薦番組決定部13は、EPGから取得した放送番組「特許最前線」の情報を解析し、関連ユーザの視聴プロファイルを作成し、これを推薦希望ユーザAの視聴プロファイルに利用する。
As illustrated in FIG. 5A, the
推薦番組決定部13は、推薦希望ユーザAの視聴プロファイルと番組プロファイル作成部15により作成された放送番組ごとの番組プロファイルを比較し、比較結果から、例えば、次週に放送される「特許最前線」を推薦番組に決定する。
送信部14は、所定のタイミング(少なくとも、放送時間前までに)で、推薦希望ユーザAのページに「特許最前線」を推薦番組として送信する。
例えば、推薦希望ユーザAのページの発言領域Bには、「もうすぐ、NHKで「特許最前線」が始まります。」という発言が表示される。
The recommended
The
For example, in the remark area B of the page of the user A who wants to recommend, “Now, the“ patent front line ”will start with NHK. Is displayed.
また、解析部11は、図5(b)に示すように、推薦希望ユーザCのSNS上のページにおいて、関連ユーザDの発言「2010/1/31(日)21:26 奥が深い。#nhk」を解析する。番組推定部12は、関連ユーザBがNHKの放送番組「商標伝」を視聴していたと推定する。推薦番組決定部13は、EPGから取得した放送番組「商標伝」の情報を解析し、関連ユーザの視聴プロファイルを作成し、これを推薦希望ユーザCの視聴プロファイルに利用する。
Moreover, as shown in FIG.5 (b), the
推薦番組決定部13は、推薦希望ユーザCの視聴プロファイルと番組プロファイル作成部15により作成された放送番組ごとの番組プロファイルと比較する。推薦番組決定部13は、比較結果から、例えば、「商標伝」に出演していた特許太郎が出演する他の放送番組「意匠の活用」を推薦番組に決定する。
送信部14は、所定のタイミング(少なくとも、放送時間前までに)で、推薦希望ユーザAのページに、「商標伝」や「意匠の活用」を推薦番組として送信する。
The recommended
The
例えば、推薦希望ユーザAのページの発言領域Bには、「もうすぐ、NHKで「意匠の活用」が始まります。」や「もうすぐ、NHKで「商標伝」が始まります」という発言が表示される。 For example, in the remark area B of the page of the user A who wishes to recommend, “Now,“ Use of design ”will begin in NHK. ”Or“ Soon, NHK will begin “Trademarks” ”.
また、番組推薦装置1は、番組推薦をする際に、推薦番組のホームページのURL(リンク情報)や、前回までのあらすじを一緒に推薦希望ユーザのページに送信しても良い。
Further, when recommending a program, the
<推薦方法2>
また、番組推定部12は、<推薦方法1>と同様に、解析部11による解析結果に基づいて、発言した時間と発言内容に基づいて、EPGを参照し、関連ユーザが視聴していた一又は複数の放送番組を推定する。このような構成の場合には、推薦番組決定部13は、番組推定部12により推定した一又は複数の放送番組の情報をEPGから抽出し、抽出した一又は複数の放送番組の情報に基づいて、シリーズ番組のみを推薦番組に決定する。
<
Similarly to <
ここで、番組推薦装置1は、ユーザに対して影響力を有する他のユーザの視聴している連続ドラマ等のシリーズ番組の推薦を行うことが可能になっている。
Here, the
つぎに、推薦方法2を採用した場合の番組推薦装置1の具体的な動作について説明する。なお、以下では、関連ユーザは、二人であるとする。
推薦番組決定部13は、関連ユーザの視聴していたシリーズ番組の視聴頻度を算出する。具体的には、推薦番組決定部13は、図6に示すように、定時編成番組やシリーズ番組に対して、各関連ユーザが視聴した頻度を算出し、一定以上の頻度で視聴した番組を特定する。推薦番組決定部13は、図6に示す例では、番組3が一定以上の関連ユーザが高頻度で視聴した番組として、推薦番組に決定する。
Next, a specific operation of the
The recommended
<推薦方法3>
また、番組推定部12は、解析部11による解析結果に基づいて、発言した時間と発言内容に基づいて、全放送番組の放送時間情報や出演者情報が含まれているEPGを参照し、関連ユーザが視聴している現在の放送番組を推定する構成であっても良い。このような構成の場合には、推薦番組決定部13は、番組推定部12により推定した放送番組を推薦番組に決定する。
<Recommendation method 3>
Further, the
このような構成によれば、番組推薦装置1は、ユーザに対して影響力を有する他のユーザが現在視聴している放送番組の推薦をリアルタイムに行うことが可能になっている。
According to such a configuration, the
なお、推薦番組決定部13は、関連ユーザに限定せず、今放送されている番組に対する全ユーザの発言数が一定数以上を超えたら、その放送番組を推薦番組に決定しても良い。
Note that the recommended
また、<推薦方法1>、<推薦方法2>及び<推薦方法3>において、番組推定部12は、解析部11による解析結果に基づいて、放送番組に対して一定数以上の発言をしているユーザを抽出し、その中から、一定数以上の他のユーザから発言が追従されているユーザを関連ユーザ(カリスマユーザ)として特定する構成であっても良い。
In <
このような構成によれば、番組推薦装置1は、推薦希望ユーザに対して、高い影響力を有する関連ユーザの好んでいる放送番組を分析して得られた放送番組を推薦番組として決定することが可能になっている。
According to such a configuration, the
<カリスマユーザの抽出>
ここで、カリスマユーザの抽出方法について説明する。
番組推定部12は、推薦希望ユーザU1が直接フォローしている全ユーザ(全関連ユーザ)の発言と、これらの全関連ユーザのフォローの状況(フォローされている状況と、フォローをしている状況)を解析し、予め、以下の2つの条件を満たすユーザをカリスマユーザとして抽出しておく。ただし、カリスマユーザを利用しない場合には、本作業は不要となる。
<Extraction of charismatic users>
Here, a method for extracting a charismatic user will be described.
The
条件1.フォローされている数が一定以上であること。
フォローとは、他のユーザをお気に入り登録をすることをいう。ツイッターでは、このお気に入り登録されたユーザの発言は、フォローされているユーザのページにおける発言領域Bに表示されることになる。
“Following” means registering another user as a favorite. In Twitter, this favorite user's remark is displayed in a remark area B on the page of the user being followed.
番組推定部12は、お気に入り登録されている関連ユーザのページを解析し、多くのユーザからフォローされている場合には、人気のあるユーザと推定する。図7に示す例では、番組推定部12は、複数のユーザからフォローされているユーザU2を人気のあるユーザと推定する。なお、図7中の一方向性の矢印は、始端がフォローするユーザを示し、終端がそのユーザにフォローされているユーザを示す。また、双方向性の矢印は、両端のユーザ同士が相互にフォローし合っている様子を示している。
The
条件2.一定数以上、放送番組について発言をしていること。
番組推定部12は、発言内容を解析し、放送番組に関するハッシュタグが発言に付加されている場合、番組について発言したものとみなす。
The
なお、本実施例では、推薦希望ユーザU1が直接フォローしている関連ユーザの中からカリスマユーザを決めているが、これに限定せず、関連ユーザがフォローしているユーザや、SNS上の全ユーザの中から、条件1.及び条件2.を満たすユーザをカリスマユーザとしても良い。
In this embodiment, the charismatic user is determined from the related users that the user U1 who wants to recommend recommends directly following. However, the present invention is not limited to this. From the user,
<関連ユーザの決定>
つぎに、関連ユーザの決定方法について説明する。
番組推定部12は、推薦希望ユーザU1が他のユーザをフォローしている場合には、フォローしているカリスマユーザのみを関連ユーザとして決定したり、フォローしている非カリスマユーザのうち、一定数以上、放送番組について発言をしているユーザを関連ユーザとして決定する。
<Determining related users>
Next, a related user determination method will be described.
When the recommended user U1 follows another user, the
また、番組推定部12は、フォローの状況からユーザ同士の関係性をさらに解析し、フォローしたユーザがフォローしているユーザや、双方向的にフォローし合っているユーザ等の特定の条件を満たすユーザを関連ユーザに含めることもできる。
In addition, the
ここで、上述した<推薦方法1>、<推薦方法2>及び<推薦方法3>の特徴について説明する。<推薦方法1>では、視聴した番組のEPGの情報に基づいて、視聴プロファイルを作成するため、番組内容自体に基づく推薦方法であるといえる。そのため、<推薦方法1>では、推薦希望ユーザの視聴プロファイルが特定の人物(例えば、俳優)の特徴を有する場合には、単発の番組や、シリーズ番組の中でも、特にその人物が出演している回のみ推薦できるメリットがある。
Here, the features of <recommended
また、<推薦方法2>では、シリーズ番組に対して、ただ視聴したかどうかをもとに推薦番組を決定するため、番組タイトルに基づく推薦方法であるといえる。そのため、定期的に視聴されている番組は必ず推薦できる。
Further, <
また、<推薦方法3>では、視聴した番組に関わらず、現在、放送中の番組が盛り上がっているかどうかをもとに推薦する。<推薦方法1>や<推薦方法2>では、番組の放送開始の直前までに当該番組の推薦を行うことが可能であるが、この<推薦方法3>では、既に開始している番組について推薦するので、番組の放送開始から相当時間経過していない状態で推薦することが好ましい。
In <Recommendation Method 3>, a recommendation is made based on whether or not the currently broadcast program is exciting regardless of the program that has been viewed. In <
なお、番組推薦装置1は、上述した<推薦方法1>から<推薦方法3>の結果を全て推薦する方法でも良いし、<推薦方法1>と<推薦方法2>で共通する結果のみ推薦する方法でも良い。また、各推薦方法の組合せは、対象とするSNSの状況に応じて自由に変更できる。
Note that the
また、以下に本実施例の主な効果について列挙する。
番組推薦装置1は、SNSへの書込みから番組の視聴履歴を推定するので、個人情報である視聴履歴を各ユーザから提供してもらわなくても、推薦希望ユーザに対して番組推薦を行うことができる。また、番組推薦装置1は、従来のようなキーワード登録や個人プロファイル設定等も必要ないため、推薦希望ユーザに対して負担をかけることなく番組推薦を行うことができる。
The main effects of the present embodiment are listed below.
Since the
また、番組推薦装置1は、推薦希望ユーザ自身の書込みからも番組推薦を行うこともできるが、推薦希望ユーザ自身の発言がない場合でも、関連性のあるユーザの発言に基づいて、番組推薦を行うことができる。
The
また、番組推薦装置1は、推薦希望ユーザがフォロー等していれば、その情報も考慮して番組推薦を行うが、必ずしもフォロー等の機能を利用していなくても良い。これは、番組推薦装置1は、SNS上で関係のあるユーザがいれば、そのユーザの発言に基づいて番組推薦を行うが、関係のあるユーザが全くいなくても、SNS上で一定の条件(例えば、前述した条件1.及び条件2)を満足するユーザ(カリスマユーザ)の発言に基づいて番組推薦を行うことができるからである。また、番組推薦装置1は、複数のカリスマユーザの発言に基づいて番組推薦を行っても良い。この場合には、番組推薦装置1は、推薦希望ユーザに対して、広く多様な流行番組を推薦することができる。
The
また、下記文献に示すような従来型の協調型推薦手法を採用した場合には、嗜好の類似したユーザや同じ視聴傾向のユーザを見つける必要があった。このため、多数のユーザ間のプロファイルを比較して、類似したユーザを探す必要があったが、これは非常に計算コストの高い作業である。
文献:市川裕介「協調フィルタリングを用いたレコメンドサービスの導入事例と課題」社団法人 情報処理学会情報処理、Vol.48,No.9,pp.927−978(2007年9月)
本実施例の番組推薦装置1では、ユーザ同士の関係が明確な所定のSNSを利用することにより、どのユーザの発言(書込み)を利用して番組推薦するかを容易に決定できる。
In addition, when a conventional cooperative recommendation method as shown in the following document is adopted, it is necessary to find a user with a similar preference or a user with the same viewing tendency. For this reason, it has been necessary to compare profiles between a large number of users to find similar users, which is a very expensive operation.
Reference: Yusuke Ichikawa “Recommendation Cases and Issues of Recommendation Services Using Collaborative Filtering” Information Processing Society of Japan Information Processing, Vol. 48, no. 9, pp. 927-978 (September 2007)
In the
また、推薦希望ユーザの発言のみに基づいてから番組推薦をした場合、推薦希望ユーザ自身が今まで視聴していた番組に近い番組が推薦される可能性が高い。一方、番組推薦装置1は、他のユーザの発言に基づいて番組推薦をするので、流行の番組や友達が見ている番組等、推薦希望ユーザが知らなかった番組の推薦が可能であるため、新しい番組を視聴するきっかけ作りに役立てることができる。
In addition, when a program is recommended after being based only on the remarks of the user who wants to recommend, there is a high possibility that a program close to the program that the user desiring to recommend himself has watched so far is recommended. On the other hand, since the
また、SNSでお気に入り登録(フォロー)している場合、推薦希望ユーザは、その登録されている友達が良く視聴している番組を視聴することにより、後で番組に関して話題を共有することができる。 In addition, when the favorite registration (following) is performed on the SNS, the recommendation requesting user can share a topic about the program later by viewing the program that the registered friend often views.
また、番組推薦装置1は、SNS上でサービスできるため、本サービスのために特別なシステムを構築する必要がなく、コスト面でもメリットがある。一方ユーザ側も、SNSを利用できる環境、つまりネットさえ使える環境であれば、特別なアプリをインストールしなくてもサービスを利用できるメリットがある。
Further, since the
1 番組推薦装置
10 登録部
11 解析部
12 番組推定部
13 推薦番組決定部
14 送信部
15 番組プロファイル作成部
100 ネットワーク
200 ユーザ端末
300 Webサーバ
400 EPGサーバ
S 番組推薦システム
DESCRIPTION OF
Claims (7)
前記登録部に登録されているページの情報に基づいて所定のソーシャルネットワーキングサービスにより管理されているページを閲覧し、前記放送番組の推薦を希望するユーザが発言を追従しているユーザの発言を形態素解析で解析する解析部と、
前記解析部による解析結果に基づいて、前記放送番組の推薦を希望するユーザが発言を追従しているユーザの中から、影響力を有するユーザを関連ユーザとして特定し、当該関連ユーザが視聴していた放送番組を推定する番組推定部と、
前記番組推定部によって推定された放送番組の特徴から推薦番組を決定する推薦番組決定部と、
前記推薦番組決定部によって決定された推薦番組の情報を前記放送番組の推薦を希望するユーザが保有するページに送信する送信部を備える番組推薦装置。 A registration unit that has its own page in a predetermined social networking service and registers a user who wants to recommend a broadcast program together with information on the page;
Browse the pages that are managed by a predetermined social networking service based on the information of the page that has been registered in the registration unit, morpheme remarks of the user that the user who wants a recommendation of the broadcast program is following remarks and analysis unit for analyzing the analysis,
Based on the analysis result by the analysis unit, a user who wants to recommend the broadcast program identifies an influential user as a related user among the users who follow the remarks, and the related user is watching A program estimation unit for estimating a broadcast program;
A recommended program determining unit that determines a recommended program from the characteristics of the broadcast program estimated by the program estimating unit;
A program recommendation device comprising: a transmission unit that transmits information of a recommended program determined by the recommended program determination unit to a page held by a user who desires recommendation of the broadcast program.
前記番組推定部は、前記解析部による解析結果から得られた発言した時間と発言内容に基づいて前記番組表を参照し、前記関連ユーザが視聴していた一又は複数の放送番組を推定し、
前記推薦番組決定部は、前記番組推定部により推定した一又は複数の放送番組の情報を前記番組表から抽出し、抽出した一又は複数の放送番組の情報を形態素解析し、解析結果に基づいて、前記関連ユーザが視聴している放送番組の特徴を示す視聴プロファイルを作成し、
前記関連ユーザの視聴プロファイルに基づいて、前記放送番組の推薦を希望するユーザの視聴プロファイルを作成し、
前記放送番組の推薦を希望するユーザの視聴プロファイルと、前記番組プロファイル作成部により作成された放送番組ごとの番組プロファイルを比較し、類似度が高い番組プロファイルに対応する放送番組を推薦番組に決定する請求項1記載の番組推薦装置。 A program profile creation unit that creates a program profile for each broadcast program by analyzing morphological analysis of a program table including broadcast time information, performer information, and program summary information of all broadcast programs,
The program estimation unit refers to the program table based on the utterance time and the utterance content obtained from the analysis result by the analysis unit, estimates one or a plurality of broadcast programs that the related user has watched,
The recommended program determination unit extracts information on one or more broadcast programs estimated by the program estimation unit from the program table, performs morphological analysis on the extracted information on one or more broadcast programs, and based on the analysis result , Create a viewing profile indicating the characteristics of the broadcast program that the related user is viewing,
Based on the viewing profile of the related user, create a viewing profile of the user who wants to recommend the broadcast program,
The viewing profile of the user who wants to recommend the broadcast program is compared with the program profile for each broadcast program created by the program profile creation unit, and the broadcast program corresponding to the program profile having a high similarity is determined as the recommended program. The program recommendation device according to claim 1.
前記推薦番組決定部は、前記番組推定部により推定した一又は複数の放送番組の情報を前記番組表から抽出し、抽出した一又は複数の放送番組の情報に基づいて、シリーズ番組のみを推薦番組に決定する請求項1記載の番組推薦装置。 The program estimation unit refers to a program table including broadcast time information, performer information, and program summary information of all broadcast programs based on the time and content of the speech obtained from the analysis result by the analysis unit And estimating one or a plurality of broadcast programs that the related user was watching,
The recommended program determining unit extracts information on one or more broadcast programs estimated by the program estimation unit from the program table, and recommends only series programs based on the extracted information on one or more broadcast programs. The program recommendation device according to claim 1, which is determined as follows.
前記推薦番組決定部は、前記番組推定部により推定した放送番組を推薦番組に決定する請求項1記載の番組推薦装置。 The program estimation unit refers to a program table including broadcast time information, performer information, and program summary information of all broadcast programs based on the time and content of the speech obtained from the analysis result by the analysis unit And estimating the current broadcast program that the related user is viewing,
The program recommendation device according to claim 1, wherein the recommended program determination unit determines the broadcast program estimated by the program estimation unit as a recommended program.
前記登録部に登録されているページの情報に基づいて所定のソーシャルネットワーキングサービスにより管理されているページを閲覧し、前記放送番組の推薦を希望するユーザが発言を追従しているユーザの発言を形態素解析で解析する解析部と、
前記解析部による解析結果に基づいて、前記放送番組の推薦を希望するユーザが発言を追従しているユーザの中から、影響力を有するユーザを関連ユーザとして特定し、当該関連ユーザが視聴していた放送番組を推定する番組推定部と、
前記番組推定部によって推定された放送番組の特徴から推薦番組を決定する推薦番組決定部と、
前記推薦番組決定部によって決定された推薦番組の情報を前記放送番組の推薦を希望するユーザが保有するページに送信する送信部を備えるコンピュータを、番組推薦装置として機能させる番組推薦プログラム。 A registration unit that has its own page in a predetermined social networking service and registers a user who wants to recommend a broadcast program together with information on the page;
Browse the pages that are managed by a predetermined social networking service based on the information of the page that has been registered in the registration unit, morpheme remarks of the user that the user who wants a recommendation of the broadcast program is following remarks and analysis unit for analyzing the analysis,
Based on the analysis result by the analysis unit, a user who wants to recommend the broadcast program identifies an influential user as a related user among the users who follow the remarks, and the related user is watching A program estimation unit for estimating a broadcast program;
A recommended program determining unit that determines a recommended program from the characteristics of the broadcast program estimated by the program estimating unit;
A program recommendation program that causes a computer including a transmission unit that transmits information of a recommended program determined by the recommended program determination unit to a page held by a user who desires recommendation of the broadcast program, to function as a program recommendation device.
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