JP5800391B2 - Broadcast program selection method, apparatus and system - Google Patents

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Description

本発明は、TV(テレビ)放送、ラジオ放送あるいは有線放送によりタイムスケジュールにしたがって提供される多数の放送プログラムの中から視聴ユーザに適した放送プログラムを選別する放送プログラム選別方法、装置およびシステムに係り、特にSNS(ソーシャル・ネットワーキング・サービス)のように、不特定多数の第三者が自由に投稿する情報を利用して、視聴ユーザに適した話題性のある放送プログラムを選別する放送プログラム選別方法、装置およびシステムに関する。 The present invention relates to a broadcast program selection method, apparatus and system for selecting a broadcast program suitable for a viewing user from a large number of broadcast programs provided according to a time schedule by TV (television) broadcast, radio broadcast or cable broadcast. In particular, a broadcast program selection method for selecting a topical broadcast program suitable for viewing users using information freely posted by an unspecified number of third parties such as SNS (social networking service) , Apparatus and system .

コミュニケーションの場において、前日のTVニュースなどが話題になることは多い。このとき、当該ニュースを視聴していれば、円滑にコミュニケーションを進めることができる。しかしながら、ニュース番組は多数存在し、その全てを録画視聴することは困難である。   In the place of communication, TV news from the previous day is often talked about. At this time, if the news is being watched, communication can proceed smoothly. However, there are many news programs and it is difficult to record and view all of them.

特許文献1には、一人以上のユーザの属性やTV視聴履歴から、当該ユーザ群の嗜好に合わせたTV番組を提示する技術が開示されている。特許文献2は、SNS投稿者の過去の投稿内容から、当該投稿者の属性を推定する方法が開示されている。   Patent Document 1 discloses a technique for presenting a TV program according to the preference of the user group from the attributes of one or more users and the TV viewing history. Patent Document 2 discloses a method for estimating an attribute of a contributor from past contents of an SNS contributor.

特開2011−61668号公報JP 2011-61668 A 特願2010−210587号Japanese Patent Application No. 2010-210587

特許文献1では、コミュニケーションを取る可能性のあるユーザの属性を事前に入力できれば、嗜好に合ったTV番組を視聴することは可能である。しかしながら、ニュース番組は日ごとにラインナップが異なるため、嗜好に合った番組で話題になるニュースが取り上げられるとは限らない。   In Patent Document 1, it is possible to view a TV program that suits the taste if attributes of users who are likely to communicate can be input in advance. However, since news program lineups differ from day to day, news that becomes a hot topic in programs that suit your tastes is not always taken up.

特許文献2では、TV番組に対するSNS投稿を分析することで、当該番組の内容が話題に上がるかどうかを判定することはできる。しかしながら、SNS投稿はTV番組の放送と同時または遅延して行われるため、全てのTV番組を録画しなければならず、現実的ではない。   In Patent Document 2, it is possible to determine whether or not the content of the program goes up to a topic by analyzing an SNS post for a TV program. However, since SNS posting is performed simultaneously or delayed with the broadcast of TV programs, all TV programs must be recorded, which is not realistic.

本発明の目的は、上記した従来技術の課題を解決し、SNSなどの投稿者の間で話題になっている放送プログラムの中から、ユーザが関連するコミュニティで話題となり易い情報を提供する放送プログラムを選別し、さらには視聴予約や録画予約を可能にする放送プログラム選別装置を提供することにある。   An object of the present invention is to solve the above-described problems of the prior art and provide a program that provides information that is likely to become a topic in a community to which a user relates from among broadcast programs that have become a topic among contributors such as SNS. Another object of the present invention is to provide a broadcast program selection device that makes it possible to make a reservation for viewing and recording.

上記の目的を達成するために、本発明は、ユーザの交流者に関連する放送プログラムを選別する放送プログラム方法、装置およびシステムにおいて、以下の構成を具備した点に特徴がある。 In order to achieve the above object, the present invention is characterized in that a broadcast program method, apparatus and system for selecting broadcast programs related to a user's exchange have the following configurations.

(1)所定のWebサイトから、その記述内容を取得するサイト情報取得手段と、Webサイトの記述内容に関して不特定多数の第三者により投稿された投稿情報を検索する投稿情報検索手段と、前記Webサイトの記述内容に関する放送プログラムを放送する局および時間帯の情報を取得するプログラム情報取得手段と、放送プログラムの放送に反応して投稿される反応情報を予測する反応予測エンジンと、ユーザの交流者に関する情報を管理する交流者データベースと、ユーザの交流者と類似する投稿者が投稿した反応情報に基づいて、前記予測された放送プログラムから視聴対象を選別する選別手段とを具備した。   (1) Site information acquisition means for acquiring the description content from a predetermined website, posted information search means for searching for posted information posted by an unspecified number of third parties regarding the description content of the website, Program information acquisition means for acquiring information on stations and time zones that broadcast broadcast programs related to the description contents of the website, a reaction prediction engine that predicts reaction information posted in response to broadcast of the broadcast program, and user interaction An exchange database for managing information related to the user, and a selection means for selecting a viewing target from the predicted broadcast program based on reaction information posted by a poster similar to the user's exchange.

(2)選別手段は、予測された放送プログラムに対する反応情報とユーザの交流者に関する情報とを比較し、投稿者数がより多く、意見がポジティブ派とネガティブ派とにより分かれ、投稿者の属性が交流者の属性とより類似している放送プログラムほど、より優先的に選別するというポリシーに基づいて、前記予測された放送プログラムの中から優先度の高い放送プログラムを選別する。   (2) The screening means compares the response information for the predicted broadcast program with the information about the user's exchange, the number of contributors is larger, the opinion is divided into positive and negative groups, and the attributes of the posters are Based on the policy that the broadcasting programs that are more similar to the attributes of the exchanger are selected more preferentially, the broadcasting programs with higher priority are selected from the predicted broadcasting programs.

(3)録画予約に従って録画された放送プログラムの字幕の時系列および前記放送プログラムに対する投稿情報の時系列の少なくとも一方とサイトの記述内容とを比較し、類似度が閾値を超える録画区間を抽出する類似度算出手段をさらに具備した。   (3) Compare at least one of the time series of the subtitles of the broadcast program recorded in accordance with the recording reservation and the time series of the posted information for the broadcast program and the description content of the site, and extract a recording section whose similarity exceeds a threshold value A similarity calculation means is further provided.

本発明によれば、以下のような効果が達成される。   According to the present invention, the following effects are achieved.

(1)ネットワーク上のWebサイトで公開されている多数の情報のうち、SNSなどの投稿者の間で話題になっている放送プログラムの中から、特にユーザの交流者層と類似したSNS投稿者間で話題となっている放送プログラムを選別できるので、ユーザが関連するコミュニティで話題となり易い情報を提供する放送プログラムを選択的に視聴できるようになる。   (1) Among the many information published on the website on the network, among SNS and other broadcast programs that have become a hot topic among contributors such as SNS, SNS contributors that are particularly similar to the user community Since it is possible to select broadcast programs that are hot topics, it is possible to selectively view broadcast programs that provide information that tends to become hot topics in the community to which the user relates.

(2)ユーザの交流者層と類似したSNS投稿者間で話題となっている放送プログラムを選別する際に、投稿者数がより多い放送プログラムが優先されるので、交流者とより多くと話題を共有できる放送プログラムのみを優先的に視聴できるようになる。   (2) When selecting broadcast programs that are talked about among SNS contributors who are similar to the user's exchange layer, broadcast programs with a higher number of contributors are given priority, so more topics with exchange users Only broadcast programs that can share the video can be viewed preferentially.

(3)ユーザの交流者層と類似したSNS投稿者間で話題となっている放送プログラムを選別する際に、意見がポジティブ派とネガティブ派とにより分かれる放送プログラムが優先されるので、より話題となり易い放送プログラムのみを優先的に視聴できるようになる。   (3) When selecting broadcast programs that are talked about among SNS contributors who are similar to the user's social network, broadcast programs in which opinions are divided into positive groups and negative groups are given priority, so they become more topical. Only easy broadcast programs can be viewed preferentially.

(4)録画予約に従って録画された放送プログラムから、その字幕の時系列とサイト特徴量との比較結果に基づいて、サイト特徴量との類似度が高い録画区間が切り出されるので、不要な録画部分を早送り等する手間が不要になる。   (4) Unnecessary recording parts because a recording section with high similarity to the site feature is extracted from the broadcast program recorded according to the recording reservation, based on the comparison result between the time series of the caption and the site feature. This eliminates the need for fast-forwarding.

(5)録画予約に従って録画された放送プログラムから、当該放送に対する投稿情報の時系列とサイト特徴量との比較結果に基づいて、サイト特徴量との類似度が高い録画区間が切り出されるので、不要な録画部分を早送り等する手間が不要になる。   (5) Unnecessary because a recording section with a high similarity to the site feature amount is extracted from the broadcast program recorded according to the recording reservation based on the comparison result between the time series of post information for the broadcast and the site feature amount. Eliminates the need to fast-forward through the recorded part.

本発明の概要を模式的に表現した図である。It is the figure which expressed the outline | summary of this invention typically. 本発明の第1実施形態に係る視聴予約装置の機能ブロック図である。It is a functional block diagram of a viewing reservation apparatus according to the first embodiment of the present invention. 予測エンジンに学習させる教師データの一例を示した図である。It is the figure which showed an example of the teacher data made to learn with a prediction engine. 本発明の第1実施形態の動作を示したフローチャートである。It is the flowchart which showed the operation | movement of 1st Embodiment of this invention. 本発明の第2実施形態に係る視聴予約装置の機能ブロック図である。It is a functional block diagram of the viewing-and-listening apparatus which concerns on 2nd Embodiment of this invention. 第2実施形態における録画切出部の機能ブロック図である。It is a functional block diagram of the recording cutout part in 2nd Embodiment. 第2実施形態における録画切出方法を模式的に示した図である。It is the figure which showed typically the recording cutout method in 2nd Embodiment.

以下、図面を参照して本発明の実施の形態について詳細に説明する。図1は、本発明に係る放送プログラム選別装置の活用シーンを模式的に表現した図であり、ここでは、テレビ番組の選別を例にして説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram schematically showing a utilization scene of a broadcast program selection apparatus according to the present invention. Here, a description will be given by taking an example of selection of a television program.

注目ユーザは実社会において、「会社の同僚」、「同世代の友人」あるいは「趣味を通じた友人」等の多数のコミュニティに所属し、各コミュニティでは、当該コミュニティに固有ないしは特徴的な話題で交流者と会話が交わされることが多い。   Attention users belong to many communities such as “company colleagues”, “friends of the same generation” or “friends through hobbies” in the real world, and each community has a topic that is unique or characteristic to the community. There are many conversations.

このような話題の一つに、TV放送やラジオ放送された放送プログラムがあり、会社の同僚同士であれば、自社製品に関連する放送プログラムが話題となり、同世代の友人同士であれば当該世代に興味のある内容の放送プログラムが話題となり、また趣味を通じた友人同士であれば、当該趣味に関する放送プログラムが話題となることが多い。したがって、コミュニティに関連した放送プログラムを見逃してしまうと、会話に入り難くなる場合があり、コミュニティに関連した放送プログラムを事前に知りたいという要望がある。   One such topic is a broadcast program broadcast on TV or radio, and if it is a colleague of the company, a broadcast program related to its product becomes a topic, and if it is a friend of the same generation, the generation concerned A broadcast program with a content that interests the user is a hot topic, and if it is a friend through a hobby, a broadcast program related to the hobby is often a hot topic. Therefore, if a broadcast program related to the community is missed, it may be difficult to enter a conversation, and there is a desire to know in advance the broadcast program related to the community.

本発明では、例えばニュースのWebサイトのように、話題性のある情報を提供するWebサイトに掲載されているニュース記事等に基づいて、当該Webサイトの特徴量を抽出する。そして、このサイト特徴量を、後述する学習済みのプログラム予測エンジン(図示せず)に適用することで、話題性のある情報をTV放送する局(チャネル)および時間帯が予測される。   In the present invention, for example, a feature amount of the website is extracted based on a news article or the like posted on a website that provides topical information such as a news website. Then, by applying this site feature amount to a learned program prediction engine (not shown) to be described later, a station (channel) and a time zone for broadcasting topical information on TV are predicted.

さらに、本発明では前記予測されたTV放送の属性情報を、後述する学習済みの反応予測エンジンに適用することで、ユーザが関係するコミュニティの交流者との間で、より話題となり易い放送プログラムを選別する。そして、これらを視聴対象または録画対象として注目ユーザに提示し、さらには必要に応じて視聴予約または録画予約を行う。   Furthermore, in the present invention, by applying the predicted TV broadcast attribute information to a learned reaction prediction engine, which will be described later, a broadcast program that is more likely to be a topic with a community exchange person related to the user. Sort out. Then, these are presented to the user of interest as viewing targets or recording targets, and further viewing reservations or recording reservations are made as necessary.

前記プログラム予測エンジンは、後に詳述するように、過去におけるWebサイトの記述内容に関するメタ情報(サイト情報)、および当該ニュース記事に対して、Twitter(登録商標)、mixi(登録商標)あるいはFacebook(登録商標)などの各SNSのユーザが当該SNSのコミュニティ上で投稿(書き込み)した情報(以下、これら不特定多数の第三者が自由に投稿する投稿情報を「SNS投稿情報」で総称する)と、当該ニュース記事を実際に放送した局および時間帯との多数の関係を教師データとして予め構築される。   As will be described in detail later, the program prediction engine applies meta information (site information) about the description content of the website in the past, and the news article to Twitter (registered trademark), mixi (registered trademark) or Facebook ( Information posted by each SNS user (registered trademark) on the SNS community (hereinafter referred to as “SNS posted information”) And a large number of relationships with stations and time zones where the news articles are actually broadcasted are previously constructed as teacher data.

前記反応予測エンジンは、後に詳述するように、前記予測された放送プログラムに対するSNSユーザの反応として、投稿者数、放送内容に対する立場(ポジティブまたはネガティブ)および投稿者の属性(年齢、選別、職業、趣味など)を予測する。   As will be described in detail later, the response prediction engine determines the number of contributors, the position of the broadcast content (positive or negative), and the attributes of the contributors (age, selection, occupation, etc.) as the response of the SNS user to the predicted broadcast program. , Hobbies, etc.).

そして、特にユーザの交流者層と類似する投稿者が投稿した反応情報に基づいて、予測された放送プログラムの中から、コミュニティにおける話題として相応しい放送プログラムを選別してユーザに提示するようにしている。   Then, based on reaction information posted by a poster who is similar to the user's exchange layer, a broadcast program suitable as a topic in the community is selected from the predicted broadcast programs and presented to the user. .

[第1実施形態]
図2は、本発明の放送プログラム選別装置を適用したテレビ視聴予約装置の第1実施形態の構成を示した機能ブロック図であり、ここでは、本発明の説明に不要な構成は図示が省略されている。
[First embodiment]
FIG. 2 is a functional block diagram showing the configuration of the first embodiment of the television viewing reservation apparatus to which the broadcast program selection apparatus of the present invention is applied. Here, the configuration unnecessary for the description of the present invention is omitted. ing.

ニュースデータベース4には、ニュース記事を掲載する多数のWebサイト(ニュースサイト)が登録されている。視聴予約装置1において、サイト情報取得部101は、前記ニュースデータベース4から各Webサイトの情報を取得する。本実施形態では、ニュースサイトのAPIなどを利用できる。   In the news database 4, a large number of Web sites (news sites) for posting news articles are registered. In the viewing reservation apparatus 1, the site information acquisition unit 101 acquires information on each Web site from the news database 4. In this embodiment, an API of a news site can be used.

サイト特徴量抽出部102は、前記取得したWebサイトの記述内容を分析し、当該Webサイトに掲載されているニュース記事のタイトル、各ニュース記事の分類、キーワードおよびWebサイトに設定されている固有のタグ情報といったメタ情報(以下、サイト特徴量と表現する場合もある)ならびにURLを抽出する。   The site feature quantity extraction unit 102 analyzes the description content of the acquired website, the title of the news article posted on the website, the classification of each news article, the keyword, and the uniqueness set in the website Extracts meta information such as tag information (hereinafter also referred to as site feature) and URL.

本実施形態では、前記キーワードの抽出にTF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency:単語の出現頻度−逆出現頻度)を採用できる。抽出されたサイト特徴量およびURLは、検索キーワードとして検索要求に記述されて、例えばTwitterサーバなどのSNS投稿情報サーバ103へ通知される。   In the present embodiment, TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency: word appearance frequency-reverse appearance frequency) can be employed for the keyword extraction. The extracted site feature amount and URL are described in the search request as a search keyword and notified to the SNS post information server 103 such as a Twitter server, for example.

前記SNS投稿情報サーバ103には、前記Webサイトで紹介されているニュース記事などに対してSNSユーザが投稿した多数の情報(SNS投稿情報)が登録されており、前記検索要求に応答して、前記サイト特徴量およびURLとの類似度が高いSNS投稿情報を抽出してSNS特徴量抽出部104へ提供する。   In the SNS post information server 103, a lot of information posted by SNS users (SNS post information) for news articles introduced on the website is registered, and in response to the search request, SNS posting information having a high degree of similarity with the site feature amount and URL is extracted and provided to the SNS feature amount extraction unit 104.

前記SNS特徴量抽出部104は、前記抽出されたSNS投稿情報を投稿したSNSユーザのプロフィール(性別、年齢、職業など)を識別するプロフィール識別部104a、および当該SNSユーザの各ニュース記事に対するポジティブまたはネガティブの立場を識別する立場識別部104bなどを具備し、前記プロフィール、ニュース記事に対する立場、およびニュース記事等の発表時間からの経過時刻ごとの投稿件数などを、SNS特徴量としてプログラム予測エンジン105へ通知する。   The SNS feature amount extraction unit 104 includes a profile identification unit 104a for identifying a profile (gender, age, occupation, etc.) of an SNS user who has posted the extracted SNS post information, and positive or negative for each news article of the SNS user. A position identification unit 104b for identifying a negative position is provided, and the profile, the position with respect to the news article, the number of posts for each elapsed time from the announcement time of the news article, and the like are sent to the program prediction engine 105 as the SNS feature amount. Notice.

前記プロフィール識別部104aによるプロフィール識別の方法については、例えば発明者等による論文「マーケット分析のためのTwitter投稿者プロフィール推定手法」(池田和史,服部元,松本一則,小野智弘, 東野輝夫 "マーケット分析のためのTwitter投稿者プロフィール推定手法",マルチメディア,分散,協調とモバイル(DICOMO)シンポジウム論文集,7E-1,2011年7月6日)において詳細に論じられている。   As for the method of profile identification by the profile identification unit 104a, for example, a paper by the inventors et al. “A Twitter Profiler Estimation Method for Market Analysis” (Kazufumi Ikeda, Motoshi Hattori, Kazunori Matsumoto, Tomohiro Ono, Teruo Higashino “Market” Twitter poster profile estimation method for analysis ", Multimedia, Distributed, Collaboration and Mobile (DICOMO) Symposium, 7E-1, July 6, 2011).

プログラム予測エンジン105は、知識ベースとしてサポートベクタマシン(Support Vector Machine,以下、SVMと略記する)やベイジアンネットワーク、C4.5などの識別器を具備し、過去に観測された多数のニュース記事を事例とし、各ニュース記事(事例)を多数の特徴(素性)を有する多次元の素性ベクトルとして表す。そして、ニュース記事ごとに、これをTV放送した局(チャンネル)およびその時間帯で分類した学習データから分離平面を学習し、新規に選別要求されるWebサイトの記述内容が前記分離平面によりどのように分類されるのかに基づいて、適合する放送プログラムの局および時間帯を視聴予約候補として予測する。   The program prediction engine 105 includes a support vector machine (hereinafter abbreviated as “SVM”), a Bayesian network, and a C4.5 classifier as a knowledge base, and examples of many news articles observed in the past. Each news article (example) is represented as a multidimensional feature vector having a number of features (features). Then, for each news article, the separation plane is learned from the training data classified by the station (channel) that broadcasted it on TV and its time zone, and how the description content of the newly requested Web site depends on the separation plane. On the basis of whether the program is classified as a viewing reservation candidate, a station and a time zone of a suitable broadcast program are predicted.

本実施形態では、前記各事例の素性として、前記サイト特徴量抽出部102により抽出されるサイト特徴量および前記SNS特徴量抽出部104により抽出されるSNS特徴量が用いられる。前記サイト特徴量に係る素性としては、Webサイトのドメイン、タイトル、ジャンル、Web画面上での掲載位置、キーワードおよび掲載時刻などのメタ情報が与えられる。また、前記SNS特徴量に係る素性としては、前記ニュース記事等の発表時間からの経過時刻ごとの投稿件数、投稿者の立場(投稿内容がポジティブおよびネガティブのいずれであるか)、および投稿者のプロフィール情報などが与えられる。   In this embodiment, the site feature value extracted by the site feature value extraction unit 102 and the SNS feature value extracted by the SNS feature value extraction unit 104 are used as the features of the cases. As features related to the site feature amount, meta information such as a website domain, a title, a genre, a posting position on a Web screen, a keyword, and a posting time is given. The features related to the SNS feature amount include the number of posts for each elapsed time from the announcement time of the news article, the poster's position (whether the post content is positive or negative), and the poster's Profile information is given.

図3は、前記学習データの入力例を示した図あり、事例(ニュース記事)ごとに、前記サイト特徴量に係る素性(Webサイトのドメイン、タイトル、ジャンル、掲載位置、キーワード、掲載時間…)、前記投稿情報特徴量に係る素性(経過時刻ごとの投稿件数、投稿内容がポジティブ、投稿内容がネガティブ…)および予測対象に係る素性(放送局、時間帯、ニュース記事が放送されたか否か)が登録される。   FIG. 3 is a diagram showing an example of input of the learning data. For each case (news article), the feature related to the site feature amount (Web site domain, title, genre, placement position, keyword, publication time,...) , Features related to the post information feature amount (number of posts for each elapsed time, post content is positive, post content is negative ...) and features related to the prediction target (whether broadcast station, time zone, news article was broadcast) Is registered.

なお、前記Webサイトの記述内容に関する放送プログラムを放送する局および時間帯の情報(プログラム情報)を別途に外部から取得できるのであれば、前記プログラム予測エンジン105に代えて、これらのプログラム情報を取得するプログラム情報取得部を設けても良い。   If information about the station and time zone (program information) that broadcasts the broadcast program related to the description contents of the website can be obtained separately from outside, the program information is obtained instead of the program prediction engine 105. A program information acquisition unit may be provided.

反応予測エンジン106も、知識ベースとしてSVM、ベイジアンネットワークまたはC4.5などの識別器を具備し、過去に放送された放送プログラムについて、SNSユーザからの投稿数、各投稿の内容(ネガポジ)、投稿した各SNSユーザの属性情報(年齢、性別、趣味、職業など)を学習し、前記予測された放送プログラムのメタ情報、局および時間帯などが与えられると、各放送プログラムに対する投稿数、立場(ポジネガ)および各投稿者の属性などを予測する。   The reaction prediction engine 106 also includes an identifier such as SVM, Bayesian network or C4.5 as a knowledge base, and the number of posts from SNS users, the contents of each post (negative positive), posts about broadcast programs broadcast in the past. When the attribute information (age, gender, hobby, occupation, etc.) of each SNS user is learned and given meta information, station, time zone, etc. of the predicted broadcast program, the number of posts for each broadcast program, position ( Positive negative) and the attributes of each contributor.

交流関係データベース109には、ユーザと様々なコミュニティにおいて交流のある知人、友人あるいは関係者等の属性情報が予め蓄積されている。プログラム選別部107は、予測された各放送プログラムに対する反応情報と前記交流関係とを比較し、投稿者数がより多く、意見がポジティブ派とネガティブ派とにより分かれ、投稿者層が自身の交流者層とより類似している放送プログラムほど、より優先的に選別するというポリシーに基づいて、前記予測された放送プログラムの中から優先度の高い放送プログラムが選別される。   In the exchange relation database 109, attribute information such as acquaintances, friends or related persons who have exchanges with the user in various communities is stored in advance. The program selection unit 107 compares the predicted reaction information for each broadcast program with the exchange relationship, and has a larger number of contributors, opinions are divided into positive groups and negative groups, and the contributors are their own exchangers. Based on a policy that a broadcast program that is more similar to a layer is selected with higher priority, a broadcast program with a higher priority is selected from the predicted broadcast programs.

視聴予約部108は、前記選別されたN個の放送プログラムについて、TV3に対して視聴予約するか、あるいはSTB2に対して録画予約する。   The viewing reservation unit 108 makes a viewing reservation with respect to the TV 3 for the selected N broadcast programs, or makes a recording reservation with respect to the STB 2.

図4は、視聴予約装置1における視聴予約方法を示したフローチャートであり、ステップS1では、サイト情報取得部101により、ニュースデータベース4からニュースのWebサイトに関する情報が取得される。ステップS2では、サイト特徴量抽出部102により、前記取得された各Webサイトに掲載されているニュース記事の内容が分析されて当該Webサイトのサイト特徴量が抽出される。ステップS3では、前記SNS投稿情報サーバ103において、前記各Webサイトのサイト特徴量に関連するSNS投稿情報が検索される。   FIG. 4 is a flowchart showing a viewing reservation method in the viewing reservation apparatus 1. In step S1, the site information acquisition unit 101 acquires information about a news website from the news database 4. In step S2, the site feature amount extraction unit 102 analyzes the contents of the news articles posted on the acquired websites, and extracts site feature amounts of the websites. In step S3, the SNS post information server 103 searches the SNS post information related to the site feature amount of each Web site.

ステップS4では、前記SNS特徴量抽出部104において、前記SNS投稿情報の検索結果からSNS特徴量が抽出される。ステップS5では、前記サイト特徴量およびSNS特徴量がプログラム予測エンジン105に適用され、前記Webサイトの記述内容がTV放送される局および時間帯が予測される。   In step S4, the SNS feature amount extraction unit 104 extracts an SNS feature amount from the search result of the SNS post information. In step S5, the site feature amount and the SNS feature amount are applied to the program prediction engine 105, and a station and a time zone in which the description content of the Web site is broadcast on TV are predicted.

ステップS6では、前記反応予測エンジン106において、過去に放送された放送プログラムに対するSNSユーザからの投稿数、投稿内容、投稿者の属性情報(年齢、性別、趣味、職業など)などに基づいて、各予測された放送プログラムに対する反応が予測される。   In step S6, in the reaction prediction engine 106, based on the number of posts from the SNS user for the broadcast program broadcasted in the past, the posted content, the attribute information of the poster (age, gender, hobby, occupation, etc.), etc. A response to the predicted broadcast program is predicted.

すなわち、ステップS6aでは、各放送プログラムに対する投稿者数mが予測される。ステップS6bでは、各放送プログラムに対する投稿者の立場が、ボジティブ率r1およびネガティブ率r2として予測される。ステップS6cでは、各放送プログラムに対する投稿者と自身の交流者層との属性の類似度cが予測される。   That is, in step S6a, the number m of posters for each broadcast program is predicted. In step S6b, the poster's position for each broadcast program is predicted as a positive rate r1 and a negative rate r2. In step S6c, the similarity c of the attribute between the contributor for each broadcast program and his / her exchange layer is predicted.

ステップS7では、前記プログラム選別部107において、前記各放送プログラムに対して予測される反応とユーザの交流者に関するデータとが比較され、最終的に視聴ユーザに提示される放送プログラムが選別される。   In step S7, the program selection unit 107 compares the predicted response to each broadcast program with the data related to the user's exchange, and finally selects the broadcast program to be presented to the viewing user.

すなわち、ステップS7aでは、投稿者数mが多いほど値の高くなる関数f(m)、意見のボジティブ率r1およびネガティブ率r2が共に高いか拮抗するほど値の高くなる関数g(r1,r2m)、および投稿者と自身の交流者層とのcos類似度cが高いほど値の高くなる関数h(c)の和[ f(m)+g(r1,r2m)+h(c) ]が算出され、更にこの和の関数として各放送プログラムiの優先度Piが算出される。   That is, in step S7a, the function f (m) increases in value as the number of contributors m increases, and the function g (r1, r2m) increases in value as both the positive rate r1 and the negative rate r2 of the opinion increase or antagonize. , And the sum [f (m) + g (r1, r2m) + h (c)] of the function h (c), the value of which increases as the cos similarity c between the poster and his / her exchange group increases Further, the priority Pi of each broadcast program i is calculated as a function of this sum.

ステップS7bでは、各放送プログラムiの優先度Piが所定の閾値Prefと比較され、Pi≧Prefであれば、ステップS7cへ進んで当該放送プログラムが選別される。これに対して、Pi<Prefであれば、ステップS7dへ進んで当該放送プログラムが非選別とされる。   In step S7b, the priority Pi of each broadcast program i is compared with a predetermined threshold value Pref. If Pi ≧ Pref, the process proceeds to step S7c and the broadcast program is selected. On the other hand, if Pi <Pref, the process proceeds to step S7d and the broadcast program is unselected.

ステップS8では、前記視聴予約部108において、前記選別された放送プログラムに関して、その視聴予約または録画予約が生成され、ステップS9において、それぞれテレビ3またはSTB2へ通知される。   In step S8, the viewing reservation unit 108 generates a viewing reservation or recording reservation for the selected broadcast program, and notifies the television 3 or STB 2 in step S9, respectively.

本実施形態によれば、ネットワーク上のWebサイトで公開されている多数の情報のうち、SNSなどの投稿者の間で話題になっている放送プログラムの中から、特にユーザの交流者層と類似したSNS投稿者間で話題となっている放送プログラムを選別できるので、ユーザが関連するコミュニティで話題となり易い情報を提供する放送プログラムを選択的に視聴できるようになる。   According to the present embodiment, among a lot of information published on the website on the network, among the broadcast programs that have become a hot topic among contributors such as SNS, especially similar to the user's exchange layer Since it is possible to select a broadcast program that has become a topic among the SNS contributors who have made it, it becomes possible to selectively view a broadcast program that provides information that is likely to be a topic in the community to which the user relates.

また、放送プログラムを選別する際に、投稿者数がより多い放送プログラムが優先されるので、交流者とより多くと話題を共有できる放送プログラムのみを優先的に視聴できるようになる。   Also, when selecting broadcast programs, priority is given to broadcast programs with a larger number of contributors, so that only broadcast programs that can share a topic with an exchanger can be preferentially viewed.

さらに、放送プログラムを選別する際に、意見がポジティブ派とネガティブ派とにより分かれる放送プログラムが優先されるので、より話題となり易い放送プログラムのみを優先的に視聴できるようになる。   Further, when selecting broadcast programs, priority is given to broadcast programs whose opinions are divided into positive groups and negative groups, so that only broadcast programs that are more likely to be talked about can be preferentially viewed.

[第2実施形態]
図5は、本発明の第2実施形態に係るテレビ視聴予約装置の機能ブロック図であり、前記と同一の符号は同一または同等部分を表しているので、その説明は省略する。本実施形態では、前記録画予約要求に基づいてSTB2に録画されたTV放送から、不要部分を削除したり、要部のみを切り出したりする切出部110を設けた点に特徴がある。
[Second Embodiment]
FIG. 5 is a functional block diagram of the television viewing reservation apparatus according to the second embodiment of the present invention, and the same reference numerals as those described above represent the same or equivalent parts, and thus the description thereof is omitted. The present embodiment is characterized in that a cutout unit 110 is provided that deletes unnecessary portions or cuts out only essential portions from the TV broadcast recorded in the STB 2 based on the recording reservation request.

図6は、前記切出部110の機能ブロック図であり、字幕ベース類似度算出部110aは、前記録画予約要求に基づいて録画されたTV放送に関する字幕の時系列と前記サイト特徴量とを比較し、類似度が閾値を超える録画区間を識別する。SNSベース類似度算出部110bは、前記録画予約に基づいて録画されたTV放送に対するSNS投稿情報の時系列と前記サイト特徴量とを比較し、類似度が閾値を超える録画区間を識別する。本実施形態では、前記各類似度出部110a,110bにおける類似度算出にCos類似度が用いられ、Cos類似度の高い録画区間が識別される。   FIG. 6 is a functional block diagram of the cutout unit 110, and the subtitle-based similarity calculation unit 110a compares a time series of subtitles related to TV broadcast recorded based on the recording reservation request and the site feature amount. Then, a recording section whose similarity exceeds a threshold is identified. The SNS-based similarity calculation unit 110b compares a time series of SNS posting information for a TV broadcast recorded based on the recording reservation with the site feature amount, and identifies a recording section in which the similarity exceeds a threshold value. In the present embodiment, the Cos similarity is used for similarity calculation in each of the similarity output units 110a and 110b, and a recording section having a high Cos similarity is identified.

前記録画されたTV放送に対するSNS投稿情報としては、前記SNS投稿情報サーバ103の検索結果を利用できる。前記サイト特徴量としては、前記サイト特徴量抽出部102で抽出されたサイト特徴量を利用できる。   The search result of the SNS post information server 103 can be used as the SNS post information for the recorded TV broadcast. As the site feature amount, the site feature amount extracted by the site feature amount extraction unit 102 can be used.

部分削除/再生実行部110cは、前記STB2に録画されたTV放送のうち、前記各識別された録画区間を残して他の区間を消去したり、あるいは前記各識別された録画区間のみを選択的に再生したりする。この際、各類似度出部110a,110bにより識別された録画区間の論理積の区間のみが残されたり再生されたりするようにしても良いし、あるいは論理和の区間のみが残されたり再生されたりするようにしても良い。   The partial deletion / playback execution unit 110c erases other sections of the TV broadcast recorded in the STB 2 while leaving the identified recording sections, or selectively selects only the identified recording sections. Or play back. At this time, only the logical product section of the recording sections identified by the similarity output units 110a and 110b may be left or reproduced, or only the logical sum section may be left or reproduced. You may make it do.

図7は、前記録画切出の様子を模式的に示した図であり、字幕ベース類似度およびSNSベース類似度のいずれもが高い録画区間が切り出されている。   FIG. 7 is a diagram schematically showing the state of the recording cutout, in which recording sections having both high caption base similarity and SNS base similarity are cut out.

前記録画されたTV放送に関する字幕は、外部に設置された字幕DB(図示せず)から前記局および時間帯を指定することで取得しても良いし、あるいは視聴予約装置1内に字幕DB(図示せず)を設けて全てのTV放送の字幕を漏れなく蓄積し、当該字幕DBから前記局および時間帯に対応した字幕を抽出するようにしても良い。   Subtitles relating to the recorded TV broadcast may be acquired by specifying the station and time zone from a subtitle DB (not shown) installed outside, or the subtitle DB ( (Not shown) may be provided to accumulate all TV broadcast subtitles without omission and extract subtitles corresponding to the station and time zone from the subtitle DB.

本実施形態によれば、ユーザが視聴したい放送区間を更に厳選できるので、不要な部分を早送りするなどの操作が不要になり、所望の放送のみを視聴できるようになる。   According to the present embodiment, since the broadcast section that the user wants to watch can be further carefully selected, an operation such as fast-forwarding an unnecessary part becomes unnecessary, and only a desired broadcast can be viewed.

なお、上記の各実施形態では、サイト情報取得部101がニュースサイトからニュース記事を取得するものとして説明したが、本発明はこれのみに限定されるものではなく、例えば、「会社の同僚」というコミュニティでの話題を特に取得したいのであれば、このコミュニティを特徴付けるキーワードとして、例えば、「会社名」、「業種」、「取扱商品」などをキーワードとして検索されたWebサイトが取得されるようにしても良い。あるいは、交流者と共通する興味や話題をキーワードとして検索されたWebサイトが取得されるようにしても良い。   In each of the above embodiments, the site information acquisition unit 101 has been described as acquiring a news article from a news site. However, the present invention is not limited to this, for example, “company colleague”. If you want to acquire topics in the community in particular, make sure that websites searched using keywords such as “Company Name”, “Industry”, “Handling Products” are acquired as keywords that characterize this community. Also good. Or you may make it acquire the web site searched using the interest and topic which are common with the exchange person as a keyword.

1…視聴予約装置,2…STB,3…テレビ,4…ニュースデータベース,101…サイト情報取得部,102…サイト特徴量抽出部,103…SNS投稿情報サーバ,104…SNS特徴量抽出部,105…プログラム予測エンジン,106…反応予測エンジン,107…プログラム選別部,108…視聴予約部,109…交流関係データベース,110…切出部   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Viewing reservation apparatus, 2 ... STB, 3 ... Television, 4 ... News database, 101 ... Site information acquisition part, 102 ... Site feature-value extraction part, 103 ... SNS contribution information server, 104 ... SNS feature-value extraction part, 105 ... Program prediction engine, 106 ... Reaction prediction engine, 107 ... Program selection unit, 108 ... Viewing reservation unit, 109 ... AC relation database, 110 ... Cut-out unit

Claims (14)

ユーザの交流者に関連する放送プログラムを選別する放送プログラム選別装置において、
所定のWebサイトから、その記述内容を取得するサイト情報取得手段と、
前記取得したWebサイトの記述内容に関する放送プログラムを放送する局および時間帯の情報を取得するプログラム情報取得手段と、
前記取得した局および時間帯の情報に対応した放送プログラムの放送に反応して投稿される反応情報およびその投稿者の属性を予測する反応予測エンジンと、
ユーザの交流者の属性を管理する交流者データベースと、
前記予測した反応情報および属性を参照し、前記交流者データベースが管理する交流者と属性が類似する投稿者が投稿すると予測される反応情報に基づいて、前記取得した局および時間帯の情報に対応した放送プログラムから視聴対象を選別する選別手段とを具備したことを特徴とする放送プログラム選別装置。
In a broadcast program sorting device for sorting broadcast programs related to a user's exchange,
Site information acquisition means for acquiring the description content from a predetermined website,
Program information acquisition means for acquiring information on a station and a time zone that broadcast a broadcast program related to the description content of the acquired website,
A reaction prediction engine that predicts reaction information posted in response to broadcast of a broadcast program corresponding to the acquired station and time zone information and the attribute of the poster;
An exchange database that manages the user's exchange attributes,
Refers to the predicted reaction information and attributes, and responds to information on the acquired station and time zone based on reaction information predicted to be posted by a poster whose attributes are similar to those of the exchange managed by the exchange database A broadcast program sorting device comprising: sorting means for sorting a viewing target from the broadcast program.
ユーザの交流者に関連する放送プログラムを選別する放送プログラム選別装置において、
所定のWebサイトから、その記述内容を取得するサイト情報取得手段と、
前記取得したWebサイトの記述内容に関して不特定多数の第三者が投稿した投稿情報を検索する投稿情報検索手段と、
前記取得したWebサイトの記述内容から抽出したサイト特徴量および前記検索した投稿情報から抽出した特徴量に基づいて、当該Webサイトの記述内容に関する放送プログラムを放送する局および時間帯を予測するプログラム予測エンジンと、
前記予測した局および時間帯の情報に対応した放送プログラムの放送に反応して投稿される反応情報およびその投稿者の属性を予測する反応予測エンジンと、
ユーザの交流者の属性を管理する交流者データベースと、
前記予測した反応情報および属性を参照し、前記交流者データベースが管理する交流者と属性が類似する投稿者が投稿すると予測される反応情報に基づいて、前記取得した局および時間帯の情報に対応した放送プログラムから視聴対象を選別する選別手段とを具備したことを特徴とする放送プログラム選別装置。
In a broadcast program sorting device for sorting broadcast programs related to a user's exchange,
Site information acquisition means for acquiring the description content from a predetermined website,
Post information search means for searching for post information posted by an unspecified number of third parties regarding the description content of the acquired website;
Program prediction for predicting a station and a time zone for broadcasting a broadcast program related to the description content of the website based on the site feature value extracted from the description content of the acquired website and the feature value extracted from the searched posting information Engine,
A reaction prediction engine that predicts reaction information posted in response to broadcast of a broadcast program corresponding to the predicted station and time zone information and the attribute of the poster;
An exchange database that manages the user's exchange attributes,
Refers to the predicted reaction information and attributes, and responds to information on the acquired station and time zone based on reaction information predicted to be posted by a poster whose attributes are similar to those of the exchange managed by the exchange database A broadcast program sorting device comprising: sorting means for sorting a viewing target from the broadcast program.
前記プログラム予測エンジンは、過去のWebサイトの記述内容を事例、当該Webサイトから抽出したサイト特徴量および当該Webサイトの内容に対する前記投稿情報から抽出した特徴量を素性、並びに当該Webサイトの記述内容をTV放送した局およびその時間帯を予測対象、とする教師データに基づいて構築された知識ベースを使用することを特徴とする請求項2に記載の放送プログラム選別装置。   The program prediction engine uses the description content of the past website as an example, the site feature value extracted from the website, the feature value extracted from the posted information for the content of the website, and the description content of the website The broadcast program selection apparatus according to claim 2, wherein a knowledge base constructed on the basis of teacher data whose target is a station that broadcasts the TV and its time zone is used. 前記反応予測エンジンは、前記反応情報を投稿する投稿者数及び各投稿者の放送内容に対する立場を更に予測し、
前記選別手段は、投稿者数がより多く、立場がポジティブ派とネガティブ派とにより分かれ、かつ投稿者の属性が交流者の属性とより類似している放送プログラムほど、より優先的に選別するというポリシーに基づいて、前記放送プログラムの中から優先度の高い放送プログラムを選別することを特徴とする請求項1ないし3のいずれかに記載の放送プログラム選別装置。
The reaction prediction engine further predicts the number of contributors who post the reaction information and the position of each contributor to the broadcast content,
The screening means that the number of contributors is greater, the broadcast program in which the position is divided into the positive group and the negative group, and the attribute of the poster is more similar to the attribute of the exchanger, is selected more preferentially. 4. The broadcast program selection apparatus according to claim 1, wherein a broadcast program having a high priority is selected from the broadcast programs based on a policy.
前記視聴対象として選別された放送プログラムを視聴予約および/または録画予約する手段をさらに具備したことを特徴とする請求項1ないし4のいずれかに記載の放送プログラム選別装置。   5. The broadcast program selection device according to claim 1, further comprising means for making a reservation for viewing and / or recording for the broadcast program selected as the viewing target. 前記録画予約に従って録画された放送プログラムの字幕の時系列および前記放送プログラムに対する投稿情報の時系列の少なくとも一方と前記Webサイトの記述内容から抽出したサイト特徴量とを比較し、類似度が閾値を超える録画区間を抽出する類似度算出手段をさらに具備したことを特徴とする請求項5に記載の放送プログラム選別装置。   Compare at least one of the subtitle time series of the broadcast program recorded according to the recording reservation and the time series of post information for the broadcast program with the site feature amount extracted from the description content of the website, and the similarity is a threshold value. 6. The broadcast program selection apparatus according to claim 5, further comprising similarity calculation means for extracting a recording section exceeding the recording section. 前記類似度算出手段は、前記録画された放送プログラムの字幕の時系列と前記サイト特徴量とを比較して抽出された録画区間と、前記放送プログラムに対する投稿情報の時系列と前記サイト特徴量とを比較して抽出された録画区間との論理積の区間のみを抽出することを特徴とする請求項6に記載の放送プログラム選別装置。   The similarity calculation means includes a recording section extracted by comparing a time series of captions of the recorded broadcast program and the site feature amount, a time series of post information for the broadcast program, and the site feature amount, 7. The broadcast program selection apparatus according to claim 6, wherein only a section of a logical product with a recording section extracted by comparing the two is extracted. 前記類似度算出手段は、前記録画された放送プログラムの字幕の時系列と前記サイト特徴量とを比較して抽出された録画区間と、前記放送プログラムに対する投稿情報の時系列と前記サイト特徴量とを比較して抽出された録画区間との論理和の区間のみを抽出することを特徴とする請求項6に記載の放送プログラム選別装置。   The similarity calculation means includes a recording section extracted by comparing a time series of captions of the recorded broadcast program and the site feature amount, a time series of post information for the broadcast program, and the site feature amount, 7. The broadcast program selection apparatus according to claim 6, wherein only a section of a logical sum with a recording section extracted by comparing the two is extracted. 前記録画されたTV放送のうち、前記抽出された録画区間を残して他の区間を消去する録画切出手段を具備したことを特徴とする請求項6ないし8のいずれかに記載の放送プログラム選別装置。   9. The broadcast program selection unit according to claim 6, further comprising recording cutout means for erasing other sections of the recorded TV broadcast while leaving the extracted recording sections. apparatus. 前記録画されたTV放送のうち、前記抽出された録画区間を選択的に再生する録画切出手段を具備したことを特徴とする請求項6ないし8のいずれかに記載の放送プログラム選別装置。   9. The broadcast program selection device according to claim 6, further comprising a recording cutout unit that selectively reproduces the extracted recording section of the recorded TV broadcast. 前記サイト情報取得手段は、ユーザおよびその交流者が所属するコミュニティに関連したWebサイトから、その記述内容を取得することを特徴とする請求項1ないし10のいずれかに記載の放送プログラム選別装置。   The broadcast program selection device according to any one of claims 1 to 10, wherein the site information acquisition unit acquires the description content from a Web site related to a community to which the user and the exchange partner belong. 前記サイト情報取得手段は、ユーザおよびその交流者に共通する興味および/または話題に関連したWebサイトから、その記述内容を取得することを特徴とする請求項1ないし10のいずれかに記載の放送プログラム選別装置。   The broadcast according to any one of claims 1 to 10, wherein the site information acquisition means acquires the description content from a Web site related to interests and / or topics common to the user and their exchanges. Program sorting device. ユーザの交流者に関連する放送プログラムを選別する放送プログラム選別方法において、
コンピュータが、ニュース記事を掲載する多数のWebサイトが登録されているニュースデータベースから、所定のWebサイトの記述内容を取得する手順と、
前記コンピュータが、前記Webサイトの記述内容に対して不特定多数の第三者が投稿した投稿情報の登録された投稿情報サーバから、前記取得したWebサイトの記述内容に関する投稿情報を検索する手順と、
前記コンピュータが、前記取得したWebサイトの記述内容から抽出したサイト特徴量および前記検索した投稿情報から抽出した特徴量に基づいて、当該Webサイトの記述内容に関する放送プログラムを放送する局および時間帯を予測する手順と、
前記コンピュータが、前記予測した局および時間帯の情報に対応した放送プログラムの放送に反応して投稿される反応情報およびその投稿者の属性を予測する手順と、
前記コンピュータが、前記予測した反応情報および属性とユーザの交流者の属性とを比較し、ユーザの交流者と属性が類似する投稿者が投稿した反応情報に基づいて、前記取得した局および時間帯の情報に対応した放送プログラムから視聴対象を選別する手順と
を含むことを特徴とする放送プログラム選別方法。
In a broadcast program selection method for selecting broadcast programs related to a user's exchange,
A procedure in which a computer acquires description contents of a predetermined website from a news database in which a large number of websites for posting news articles are registered ;
The computer, an unspecified number of third parties from registered post information server Submissions post information, searches the post information about the description contents of the acquired Web site against the description contents of the Web site Procedure and
Based on the site feature amount extracted from the acquired description content of the website and the feature amount extracted from the retrieved posting information , the computer can determine a station and a time zone for broadcasting a broadcast program related to the description content of the website. The steps to predict,
A step of the computer, to predict the response information and attributes of its author posted in response to the broadcast of the broadcast program corresponding to the predicted station and time zone information,
The computer compares the predicted reaction information and attribute with the attribute of the user's exchange person, and based on the reaction information posted by a poster who has similar attributes to the user's exchange person, the acquired station and time zone a step of selecting a viewing target from the broadcast program corresponding to the information,
A broadcast program selection method comprising:
ユーザの交流者に関連する放送プログラムを選別する放送プログラム選別システムにおいて、
ニュース記事を掲載する多数のWebサイトが登録されているニュースデータベースと、
前記Webサイトから、その記述内容を取得するサイト情報取得手段と、
前記取得したWebサイトの記述内容に関して不特定多数の第三者が投稿した投稿情報を検索する投稿情報検索手段と、
前記取得したWebサイトの記述内容から抽出したサイト特徴量および前記検索した投稿情報から抽出した特徴量に基づいて、当該Webサイトの記述内容に関する放送プログラムを放送する局および時間帯を予測するプログラム予測エンジンと、
前記予測した局および時間帯の情報に対応した放送プログラムの放送に反応して投稿される反応情報およびその投稿者の属性を予測する反応予測エンジンと、
ユーザの交流者の属性を管理する交流者データベースと、
前記予測した反応情報および属性を参照し、前記交流者データベースが管理する交流者と属性が類似する投稿者が投稿すると予測される反応情報に基づいて、前記取得した局および時間帯の情報に対応した放送プログラムから視聴対象を選別する選別手段とを具備したことを特徴とする放送プログラム選別システム。
In a broadcast program selection system for selecting broadcast programs related to user exchangers,
A news database with a large number of websites that post news articles,
Site information acquisition means for acquiring the description content from the Web site;
Post information search means for searching for post information posted by an unspecified number of third parties regarding the description content of the acquired website;
Program prediction for predicting a station and a time zone for broadcasting a broadcast program related to the description content of the website based on the site feature value extracted from the description content of the acquired website and the feature value extracted from the searched posting information Engine,
A reaction prediction engine that predicts reaction information posted in response to broadcast of a broadcast program corresponding to the predicted station and time zone information and the attribute of the poster;
An exchange database that manages the user's exchange attributes,
Refers to the predicted reaction information and attributes, and responds to information on the acquired station and time zone based on reaction information predicted to be posted by a poster whose attributes are similar to those of the exchange managed by the exchange database A broadcast program selection system comprising: screening means for selecting a viewing target from the broadcast program.
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