KR20050053345A - 정보 처리 장치 및 정보 처리 방법, 및 컴퓨터·프로그램 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 사용자ㆍ베이스의 협조 필터링에 의해 유사 사용자군(群)이 좋아하는 프로그램군에 따라 알기 쉽게 컨텐츠를 추천한다.
본 발명은 피추천 사용자와 공통의 프로그램 시청 이력을 가지는 유사 사용자를 선정하여, 협조 필터링ㆍ매트릭스 상에 매핑한다. 또한 소정 검색 테마를 실현하는 검색 조건으로 히트한 프로그램군을 프로그램 이력 정보에 가지는 가상 사용자도 협조 필터링·매트릭스 상에 등록한다. 그리고, 협조 필터링·매트릭스 상에서, 프로그램마다 프로그램 시청 이력의 사용자수를 일치수로서 계수하고, 일치수가 높은 순으로 배열한 컨텐츠의 추천 리스트를 검색 결과로서 출력한다.

Description

정보 처리 장치 및 정보 처리 방법, 및 컴퓨터·프로그램 {INFORMATION PROCESSING DEVICE AND METHOD FOR THE SAME, AND COMPUTER PROGRAM}
본 발명은 컨텐츠의 기록이나 재생 등에 관련되는 처리를 행하는 정보 처리 장치 및 정보 처리 방법, 및 컴퓨터·프로그램에 관한 것이며, 특히, 텔레비전 프로그램의 시청, 녹화, 녹화 예약, 재생 등의 컨텐츠 처리를 지원하는 정보 처리 장치 및 정보 처리 방법, 및 컴퓨터·프로그램에 관한 것이다.
보다 상세하게는, 본 발명은 사용자의 시청 이력을 기초로 컨텐츠 처리를 지원하는 정보 처리 장치 및 정보 처리 방법, 및 컴퓨터·프로그램에 관한 것이며, 특히, 복수의 사용자 시청 이력을 기초로 특정 피추천 사용자의 컨텐츠 처리를 지원하는 정보 처리 장치 및 정보 처리 방법, 및 컴퓨터·프로그램에 관한 것이다.
현대의 정보 문명 사회에서 방송의 역할은 헤아릴 수 없다. 특히, 음향과 함께 영상 정보를 시청자 곁으로 직접 보내는 텔레비전 방송의 영향은 크다. 방송 기술은 신호 처리나 그 송수신, 음성이나 영상의 정보 처리 등 폭넓은 기술을 포함한다. 또, 프로그램 컨텐츠를 사용자에게 제공하는 전송 형태(모댈리티)는 지상파나 위성파 등의 전파에 의한 방송 방식이나 케이블·텔레비전 방식, 또는 컴퓨터 통신을 이용하여 제공되는 네트 프로그램 등 다양하다.
텔레비전의 보급율은 극히 높아, 거의 모든 가정 내에 설치되어 있고, 각 방송국으로부터 분배되는 방송 컨텐츠는 불특정 다수의 사람들에 의해 시청되고 있다. 또, 방송 컨텐츠를 시청하는 다른 형태로서, 수신한 컨텐츠를 시청자측에서 일단 녹화해 두고, 좋아하는 시간에 재생한다고 하는 것을 들 수 있다.
최근에는 디지털 기술의 발달에 의해, 영상이나 음성으로 이루어지는 AV 데이터를 대량으로 축적하는 것이 가능하게 되었다. 예를 들면, 수십 GB 또는 그 이상의 용량을 가지는 HDD(하드ㆍ디스크ㆍ드라이브)가 비교적 염가에 입수하는 것이 가능해져, HDD 베이스의 녹화기나, 텔레비전 프로그램의 녹화/시청 기능을 가진 퍼스널·컴퓨터(PC) 등이 등장해 오고 있다.
HDD는 기록 데이터에의 랜덤·액세스가 가능한 장치이다. 따라서, 녹화 컨텐츠를 재생할 때는 종래의 비디오·테이프의 경우와 같이, 녹화해 둔 프로그램을 단지 선두로부터 차례로 재생할 필요는 없고, 좋아하는 프로그램(또는 프로그램 중의 특정 신이나 특정 코너)으로부터 직접 재생을 개시할 수 있다. 하드·디스크 장치 등의 대용량 스토리지를 탑재한 수신기(텔레비전이나 비디오 녹화 재생 장치)를 사용하며, 방송 컨텐츠를 수신하여 일단 수신기 내에 축적한 다음 재생한다고 하는 시청 형태를, 「서버형 방송」이라고 부른다.
서버형 방송 시스템에 의하면, 통상의 텔레비전 수상과 같은 리얼 타임으로 시청할 뿐만 아니라, 미리 영상이나 음성을 분배해 두고, 지정한 시각부터 시청할 수 있도록 하거나, 동시에 분배되는 정보 등을 이용하여 신 검색이나 다이제스트 시청을 행하거나 하는 것이 가능해진다.
그러나, HDD의 대용량화에 따라, 수십 시간분에 달하는 프로그램 녹화가 가능한 시스템에서는, 다수의 프로그램이 축적되어 있는 경우에는 어느 프로그램부터 최초에 보기 시작해야 하는가, 사용자는 컨텐츠의 선택에 머리를 썩게 된다. 그래서, 사용자가 보고 싶은 프로그램을 효율적으로 선택하여 녹화 또는 녹화 예약하고, 다시 축적한 컨텐츠의 시청 지원을 행하지 않으면, 컨텐츠의 사장(死藏)으로 연결된다. 녹화 기기에는 대량의 녹화 컨텐츠가 축적되게 되어, 모든 컨텐츠를 시청하는 것이 곤란하기 때문에, 컨텐츠를 취사 선택해야 한다. 즉, 효율적인 녹화 예약 조작을 행하는 것이, 사용자가 유익한 텔레비전 프로그램의 시청 활동을 보내는 데 중요하다고 사료된다.
텔레비전 방송의 프로그램을 선택하기 위한 프로그램 가이드를 화상 신호로 중첩하여 전송하고, 수신측 표시 장치에서, 이것을 표시하도록 한, 이른바 전자 프로그램 가이드(EPG: Electrical Program Guide) 시스템이 알려져 있다. HDD 레코더 등의 CE 기기측에서는 방송 프로그램의 녹화 처리와 병행하여 EPG를 취득해 두고, 사용자가 녹화 프로그램을 재생·시청할 때 EPG를 제시함으로써, 일정한 시청 지원 효과를 얻을 수 있다.
예를 들면, EPG 데이터를 이용하여 이용자의 기호성에 합치된 프로그램이 다수 있는 경우에도 이용자가 특히 시청을 원하는 프로그램을 효율적으로 인식할 수 있는 프로그램표를 표시할 수 있는 프로그램표 표시 장치에 대하여 제안이 이루어지고 있다[예를 들면, 일본국 특개평 11(1999)-308547호 공보 참조].
또, 방송 컨텐츠의 시청 지원 방법으로서는, 예를 들면 다수의 사용자 시청 이력을 통계 처리한 결과에 따라, 시청해야 할, 또는 녹화 또는 녹화 예약해야 할 컨텐츠를 추천한다고 하는 것이 일반적이다.
예를 들면, 다채널 방송에서, 종래의 채널 번호나 프로그램 장르에 따른 선택 방법에 더하여, 시청률에 의한 새로운 프로그램 선택의 기준을 시청자에게 제공하고, 단순한 조작으로 단시간에 많은 사람이 시청하고 있는 채널을 선택할 수 있도록 하는 시스템 등이 제안되어 있다[예를 들면, 일본국 특개평 9(1997)-261609호 공보 참조].
또, 비디오 녹화 기기에서 녹화 예약 이력이나 녹화 이력, 재생 시청 이력(이하, 「사용자 프로그램 시청 이력」이라고 함) 등을 기록하고, 이들 이력 정보를 기초로 프로그램에 대한 사용자의 기호도를 구해, 좋아할 것 같은 프로그램을 추천하는 시스템이 있다.
예를 들면, 단독 사용자의 사용자 프로그램 시청 이력을 기초로 프로그램을 추천하여 개인의 기호성에 추종하는 시스템에 대하여, 복수 사용자의 사용자 프로그램 시청 이력으로부터 특정 사용자와 닮은 이력을 가지는 사용자 즉 유사 사용자군을 통계적으로 구하고, 그 사용자군이 좋아하는 프로그램군을 추천한다고 하는 시스템이 있다. 이 복수 사용자·데이터의 추천 시스템에서는, 사용자·베이스의 협조 필터링이 널리 채용되고 있다[예를 들면, Sarwar,B.,Karypis, G., Konstan, J., and Riedl, J., "Item-Based Conaborative Filtering Recommendation"(In Proc. of the 1Oth International World Wide Web Conference(WWW 10),pp.285-295, May 2001)(http://www. aist-nara.ac.jp/∼naoki-o/mct/mct30_November-19-2002.doc) 참조).
여기에서, 협조 필터링(Collaborative filtering)이란, 사용자의 기호를 과거의 행동이라고 하는 형상으로 기록하고, 그 사용자와 유사한 행동 이력을 가지는 다른 사용자의 기호 정보를 이용하여, 사용자의 기호를 추측하는 시스템이다. 협조 필터링에 의하면, 사용자수가 방대하고, 또한 사용자마다의 기호 정보가 많은 경우라도 정확한 추측이 가능한 것으로 되어 있다.
그러나, 사용자 프로그램 시청 이력의 유사성이 높은 유사 사용자라도, 동일 프로그램의 내용(기호 장르)만을 항상 시청하고 있다고 한정하지는 않는다. 이 때문에, 유사 사용자의 시청 이력을 단순하게 트래킹해 가는 것만으로는 흥미를 가지는 프로그램 카테고리와 흥미를 가지지 않는 프로그램 카테고리가 혼재된 결과가 나와 버려, 알기 어려운 추천 정보를 제공할지도 모른다.
본 발명의 목적은 텔레비전 프로그램의 시청, 녹화, 녹화 예약, 재생 등의 컨텐츠 처리를 지원할 수 있는 뛰어난 정보 처리 장치 및 정보 처리 방법, 및 컴퓨터·프로그램을 제공하는 것에 있다.
본 발명의 다른 목적은 사용자의 시청 이력을 기초로 컨텐츠 처리를 지원할 수 있는 뛰어난 정보 처리 장치 및 정보 처리 방법, 및 컴퓨터·프로그램을 제공하는 것에 있다.
본 발명의 다른 목적은 복수의 사용자 시청 이력을 기초로 특정 피추천 사용자의 컨텐츠 처리를 지원할 수 있는 뛰어난 정보 처리 장치 및 정보 처리 방법, 및 컴퓨터·프로그램을 제공하는 것에 있다.
본 발명의 다른 목적은 복수 사용자의 사용자 프로그램 시청 이력으로부터 특정 사용자와 닮은 이력을 가지는 유사 사용자군을 통계적으로 구하고, 사용자·베이스의 협조 필터링에 의해 유사 사용자군이 좋아하는 프로그램군에 따라 알기 쉽게 컨텐츠를 추천할 수 있는 뛰어난 정보 처리 장치 및 정보 처리 방법, 및 컴퓨터·프로그램을 제공하는 것에 있다.
본 발명은 상기 과제를 참작하여 이루어진 것이며, 그 제1 측면은 복수의 사용자 시청 이력을 기초로 피추천 사용자의 컨텐츠 처리를 지원하는 정보 처리 장치로서,
복수의 사용자 시청 이력을 집계하는 사용자 시청 이력 집계 수단과,
피추천 사용자와 동일 시청 이력을 가지는 사용자를 유사 사용자로서 취하여, 유사 사용자의 시청 이력을 집계하는 유사 사용자 시청 이력 집계 수단과,
사용자마다의 각 컨텐츠의 시청 이력 정보를 매핑한 협조 필터링·매트릭스에 피추천 사용자 및 유사 사용자의 시청 이력 정보를 등록하여, 협조 필터링 처리를 행하는 협조 필터링 처리 수단과,
상기 필터링 처리 결과에 따라 피추천 사용자에의 컨텐츠 추천 정보를 작성하는 정보 작성 수단
을 포함하는 것을 특징으로 하는 정보 처리 장치이다.
여기에서, 상기 협조 필터링 처리 수단은 상기 협조 필터링·매트릭스 상에서, 유사 사용자에 의한 기록 예약 등 시청 이력의 도수를 컨텐츠마다 계수(計數)하여 일치도를 구한다. 그리고, 상기 정보 생성 수단은 컨텐츠 사이에서의 일치도의 대소에 의거한 순에 따라 추천해야할 컨텐츠를 선별하여, 컨텐츠의 추천 리스트로 이루어지는 피추천 사용자에의 컨텐츠 추천 정보를 생성한다.
이와 같이, 유사 사용자군 내에서 행해진 시청 이력의 도수를 프로그램마다 계수하고, 얻어진 일치수순으로 프로그램을 추천함으로써, 사용자·베이스의 협조 필터링에 의한 추천을 실현할 수 있다.
정보 작성 수단은 상기 컨텐츠의 추천 리스트에, 기호 장르 등 각 컨텐츠의 부수 정보를 병기하도록 해도 된다. 이 경우, 협조 필터링에 의한 컨텐츠 추천을, 피추천 사용자와 유사 사용자 사이의 일치도뿐만 아니라, 프로그램의 내용(카테고리 등)을 더 고려하여 실현할 수 있다.
여기에서, 사용자 프로그램 이력의 유사성이 높은 유사 사용자라도, 동일 프로그램의 내용만을 항상 시청하고 있다고 한정하지는 않는다는 문제가 있다. 이 때문에, 유사 사용자의 시청 이력을 단순하게 트래킹해 가는 것만으로는 흥미를 가지는 프로그램 카테고리와 흥미를 가지지 않는 프로그램 카테고리가 혼재된 결과가 나와 버려, 알기 어려운 추천 정보를 제공할지도 모른다.
그래서, 본 발명에 관한 정보 처리 장치에서는, 소정 검색 테마를 실현하는 검색 조건으로 히트한 프로그램군을 프로그램 이력 정보에 가지는 가상 사용자를 설정하고, 이것을 협조 필터링·매트릭스 상에 등록함으로써, 유사 사용자의 시청 이력을 단순하게 트래킹할 뿐만 아니라, 검색 테마에 따른 협조 필터링 처리를 행하도록 했다.
또, 상기 정보 작성 수단은 검색 테마를 실현하는 검색 조건으로 히트한 컨텐츠군과 그 이외의 컨텐츠군으로 나누어, 컨텐츠 추천 정보를 작성하도록 해도 된다.
이와 같이 검색 테마에 따라 추천 리스트를 분류 표시함으로써, 검색 테마가 합치되어 사용자가 의도하는 검색 결과가 그 이외의 정보에 매몰되거나 뒤섞이거나 하지 않게 할 수 있다.
또, 본 발명에 관한 정보 처리 장치는 검색 테마를 실현하기 위한 검색 조건을 설정하는 검색 조건 설정 수단을 추가로 포함하도록 해도 된다.
예를 들면, 피추천 사용자의 입력에 따라 검색 조건을 설정해도 되고, 가상 사용자를 설정하기 전의 협조 필터링 처리 결과를 기초로 검색 조건을 설정하도록 해도 된다.
또, 상기 가상 사용자 설정 수단은 2 이상의 가상 사용자를 동시에 협조 필터링·매트릭스에 등록하도록 해도 된다. 예를 들면, 상기 가상 사용자 설정 수단은 피추천 사용자의 유사 사용자 내에 포함되며, 또한 일치수가 많은 것을 시청 이력 정보에 가지는 가상 피추천 사용자를 설정하도록 해도 된다.
또, 본 발명의 제2 측면은 복수의 사용자 시청 이력을 기초로 피추천 사용자의 컨텐츠 처리를 지원하기 위한 정보 처리를 컴퓨터·시스템 상에서 실행하도록 컴퓨터 가독(可讀) 형식으로 기술된 컴퓨터·프로그램으로서,
복수의 사용자 시청 이력을 집계하는 사용자 시청 이력 집계 스텝과,
피추천 사용자와 동일 시청 이력을 가지는 사용자를 유사 사용자로서 취하여, 유사 사용자의 시청 이력을 집계하는 유사 사용자 시청 이력 집계 스텝과,
사용자마다의 각 컨텐츠의 시청 이력 정보를 매핑한 협조 필터링·매트릭스에 피추천 사용자 및 유사 사용자의 시청 이력 정보를 등록하여, 협조 필터링 처리를 행하는 협조 필터링 처리 스텝과,
상기 필터링 처리 결과에 따라 피추천 사용자에의 컨텐츠 추천 정보를 작성하는 정보 작성 스텝
을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터·프로그램이다.
본 발명의 제2 측면에 관한 컴퓨터·프로그램은 컴퓨터·시스템 상에서 소정 처리를 실현하도록 컴퓨터 가독 형식으로 기술된 컴퓨터·프로그램을 정의한 것이다. 환언하면, 본 발명의 제2 측면에 관한 컴퓨터·프로그램을 컴퓨터·시스템에 인스톨함으로써, 컴퓨터·시스템 상에서는 협동적 작용이 발휘되어 본 발명의 제1 측면에 관한 정보 처리 장치와 동일한 작용 효과를 얻을 수 있다.
이하, 도면을 참조하면서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 풀이한다.
도 1에는 본 발명을 적용하여 구성되는 방송 컨텐츠의 시청 지원 정보를 사용자에게 제공하는 컨텐츠 시청 지원 시스템의 구성을 모식적으로 나타내고 있다. 이 시청 지원 시스템은 어느 사용자와 기호가 유사한 유사 사용자군의 시청 이력 정보를 협조 필터링 처리하여, 사용자에게 컨텐츠의 시청 지원 정보를 제공할 수 있다.
동 도면에 나타내는 예에서는, 각 사용자에 있어서 방송 컨텐츠를 수신하여 기록·재생하는 컨텐츠 기록 재생 장치로서의 다수의 CE 기기(이하, 클라이언트라고도 함)와, 각 CE 기기에 컨텐츠 추천 정보 등의 부가 가치 정보를 제공하는 서버가, 인터넷 등의 광역 네트 워크 또는 다른 형태의 통신로를 경유하여 상호 접속되어 있다.
클라이언트로서의 컨텐츠 기록 재생 장치는, 예를 들면 셋탑 박스나 텔레비전 수상기 등의 CE 기기와 일체, 또는 튜너 기능 부착 퍼스널·컴퓨터에 외부 접속하여 구성되어 있고, 각 방송국으로부터 시시각각으로 분배되어 오는 방송 컨텐츠를 사용자 조작에 의한 녹화 예약 설정, 또는 소정 자동 녹화 예약 수속에 따라 축적한다.
컨텐츠 기록 재생 장치는 방송 컨텐츠의 수신·녹화 때, 컨텐츠를 식별하기 위한 정보나, 컨텐츠 녹화·재생에 관련되는 조작 정보, 방송 프로그램에 대한 「투표」 등으로 이루어는 사용자의 시청 이력 정보, 사용자의 기호 정보나 그 밖의 사용자·프로파일 정보 등을 취득한다.
또, 컨텐츠 기록 재생 장치는 인터넷 등의 광역 네트 워크에 접속되어 있고, 네트 워크 상에 구축되어 있는 정보 제공 서버에 대하여 사용자의 시청 이력 정보나 기호 정보를 송신(업로드)하는 동시에, 정보 제공 서버로부터는 방송 컨텐츠의 시청에 관한 추천 정보가 제공된다.
클라이언트로부터 서버에 업로드 대상이 되는 데이터는 구체적으로는 CE 기기 상에서의 사용자의 조작 이력, 사용자가 녹화, 녹화 예약, 시청 등을 행한 사용자 프로그램 시청 이력 정보, 이들 정보에 일정한 처리를 행한 사용자의 기호를 나타내도록 생성한 조작 정보(예를 들면, 방송 프로그램에 대한 투표나 평가 등의 입력 정보), 또는 이들 조합이다. 예를 들면, [사용자 식별 정보: 컨텐츠 식별 정보(또는 컨텐츠를 식별 가능한 방송 시간대 및 방송 채널 등의 대체 정보): 컨텐츠의 녹화 스테이터스(녹화필(畢), 녹화 예약필의 유무)]의 조합으로 이루어지는 사용자 프로그램 이력 정보가 정기적 또는 그 밖의 소정 타이밍으로 서버측에 업로드된다.
한편, 서버는 각 방송국에서 방송되는 컨텐츠의 EPG 또는 이것에 준하는 프로그램 정보를 관리하는 컨텐츠 정보 데이터베이스, 각 사용자의 기호 정보나 프로파일을 사용자 단위로 관리하는 사용자 정보 데이터베이스, 각 사용자가 시청, 녹화, 녹화 예약한 방송 컨텐츠에 관한 프로그램 이력이나 이들 기기 조작에 관한 조작 이력을 사용자 단위로 관리하는 프로그램 이력 정보 데이터베이스 등의 데이터베이스를 구비하고 있다.
서버 측에서는, 각 CE 기기에 축적된 사용자 정보나 사용자 프로그램 이력 정보 등을 네트 워크(또는 그 밖의 업링크) 경유로 업로드하고, 업로드된 사용자 정보나 시청 컨텐츠에 대한 시청 이력 정보를 집계한다. 그리고, 임의의 사용자와 사용자 프로그램 이력 정보가 유사한 유사 사용자군에 대한 프로그램 이력 정보를 협조 필터링 처리하고, 얻어진 컨텐츠 검색 결과를 기초로 사용자에게 컨텐츠의 시청 지원 정보를 제공한다.
본 실시예에서는, 서버는 협조 필터링 처리를 행할 때, 검색 테마를 실현하는 검색 조건으로 히트한 프로그램군을 가상 사용자로서 협조 필터링·엔진의 매트릭스에 등록한다. 그리고, 협조 필터링 결과를 검색 테마와 함께 표시함으로써, 사용자에게 알기 쉬운 컨텐츠 검색 결과의 제시를 행한다. 협조 필터링 처리에 의한 컨텐츠 검색의 상세에 대해서는 후술로 미룬다.
도 2에는 컨텐츠의 기록·재생 등을 행하는 클라이언트 장치의 기능 구성을 모식적으로 나타내고 있다. 클라이언트 장치는, 예를 들면 셋탑 박스나 텔레비전 수상기 등의 CE 기기와 일체, 또는 튜너 기능 부착 퍼스널·컴퓨터에 외부 접속하여 구성되어 있고, 각 방송국으로부터 시시각각으로 분배되어 오는 방송 컨텐츠를 사용자 조작에 의한 녹화 예약 설정, 또는 소정 자동 녹화 예약 수속에 따라 축적한다(전술).
CE 기기(10)는 튜너(11)와, 부호화부(12)와, 하드·디스크 장치(HDD)(13)와, 통신 제어부(14)와, 재생 제어부(15)와, 입력 장치(16)와, 텔레비전·모니터(17)와, 복호부(19)를 구비하고, 중앙 제어부(18)에 의한 통괄적인 제어 하에, 컨텐츠의 수신, 기록, 재생 등 컨텐츠 시청에 관련되는 장치 동작을 행하는 동시에, 기기 조작에 따라 사용자의 프로그램 이력 정보를 취득하도록 되어 있다.
CE 기기(10)는 입력 장치(16)를 통한 사용자 조작(리모콘 조작을 포함하고 있어도 됨)에 응답하여, 텔레비전 방송이나 EPG의 수신, 수신한 방송 컨텐츠의 녹화, 녹화 컨텐츠 재생 등의 동작을 기동한다. 물론, 빨리 보내기·되감기, 일시 정지 등의 녹화 컨텐츠의 재생에 부수되는 동작이나, 녹화한 컨텐츠 소거 등의 동작을 아울러 행하도록 해도 된다.
안테나(도시하지 않음)로 수신된 방송파는 튜너(11)에 공급된다. 방송파는 지상파, 위성파, 디지털 방송, 아날로그 방송의 어느것이라도 된다. 튜너(11)는 입력 장치(16)를 통한 사용자로부터의 지시에 따라, 소정 채널의 방송파 튜닝 즉 선국을 행한다.
또, 통신 제어부(14)는 입력 장치(16)를 통한 사용자로부터의 지시에 따라, 브로드밴드ㆍ인터넷 상의 소정 서버에 액세스하여, CE 기기(10) 내에서 취득된 사용자의 프로그램 이력 정보의 서버에의 업로드나, 컨텐츠 시청 지원 정보나 그 밖의 정보 컨텐츠의 다운로드를 행한다.
CE 기기(10)는 방송파에 의해 제공되는 컨텐츠를 녹화·재생하기 위한 컨텐츠 축적 장치로서 HDD(13)를 장비하고 있다. HDD(13)는 자기 기록 방식의 기억 장치이다. 일반적으로 드라이브·유닛 내에는 기록 매체인 수 매의 자기 미디어가 수용되며, 스핀들·모터에 의해 고속으로 회전한다. 미디어에는 니켈·인 등의 도금을 행한 자성체가 도포되어 있다. 그리고, 자기 헤드를 회전하는 미디어 표면 상에서 반경 방향으로 스캔시킴으로써, 미디어 상에 데이터에 상당하는 자화(磁化)를 일으켜 기록을 행하는, 또는 데이터를 판독할 수 있다. 단, 본 발명의 요지는 HDD로 한정되는 것이 아니고, 컨텐츠를 녹화 재생 가능한 그 밖의 미디어로 치환하는 것도 가능하다.
튜너(11)로 수신한 방송 컨텐츠는 아날로그 방송의 경우에는 부호화부(12)에 의해, 예를 들면 MPEG(Moving Picture Experts Group) 형식으로 부호화 처리한 다음, HDD(13) 상에 축적된다. 또, 디지털 방송의 경우에는 수신 컨텐츠는 부호화된 상태이므로, 그대로 HDD(13)에 축적된다.
재생 제어부(15)는 입력 장치(16)를 통한 사용자로부터의 컨텐츠 재생 지시에 따라, HDD(13)의 축적 컨텐츠 중에서 원하는 컨텐츠를 판독하여, 그 재생 제어를 행한다.
복호부(19)는 부호화된 상태의 녹화 컨텐츠를 복호 처리한다. 그리고, 텔레비전·모니터(17)는 복호된 음성 신호 및 영상 신호를 각각 음성 출력, 표시 출력한다.
도 3에는 서버 장치의 기능 구성을 모식적으로 나타내고 있다. 서버는 인터넷 워크 등의 광역 네트 워크 상에 설치되어, CE 기기 등 클라이언트 장치와의 어퍼 링크를 가지며, 각 사용자에 대하여 협조 필터링에 따른 시청 지원 정보를 작성해서 제공한다.
서버는 파이어·월(F/W)(121)을 통해 인터넷(120)에 접속되고, 애플리케이션·서버(100)와, 복수의 데이터베이스(110∼112)로 구성된다.
사용자 정보 데이터베이스(110)는 인터넷(120)에서 접속되는 각 CE 기기의 사용자에 대한 어카운트 정보나 사용자·프로파일 등을 관리한다. 프로그램 시청 이력 정보 데이터베이스(111)는 사용자마다의 CE 기기 상에서 취득된 사용자 프로그램 시청 이력 정보(컨텐츠 시청 외에, 녹화 예약, 녹화, 재생, 투표나 평가 등의 조작 정보를 포함함)를 관리한다. 컨텐츠 정보 데이터베이스(112)는 각 방송국으로부터 방송되는 컨텐츠에 관한 관련 정보를 관리한다.
애플리케이션·서버(100)는 업로드·데이터 수집부(101)와, 프로그램 시청 이력 정보 집계부(102)와, 유사 사용자 추출부(103)와, 가상 사용자 설정부(104)와, 협조 필터링 처리부(105)와, 제시 정보 작성 송신부(106)를 구비하고, 사용자와 기호가 유사한 유사 사용자군의 시청 이력 정보를 협조 필터링 처리하여, 사용자에게 컨텐츠의 시청 지원 정보를 제공하는 처리를 행한다.
업로드·데이터 수집부(101)는 각 CE 기기로부터 업로드되는 데이터의 수집 처리를 행한다. 클라이언트로부터 서버에 업로드 대상이 되는 데이터는 구체적으로는 CE 기기 상에서의 사용자의 조작 이력이나, 사용자가 시청, 녹화, 녹화 예약한 프로그램의 이력 정보 즉 사용자 프로그램 시청 이력 정보, 이들 정보에 일정한 처리를 행한 사용자의 기호를 나타내도록 생성한 조작 정보(예를 들면 방송 프로그램에 대한 투표나 평가 등의 입력 정보), 또는 이들의 조합이다.
프로그램 시청 이력 정보 집계부(102)는 각 CE 기기로부터 업로드된 사용자 프로그램 시청 이력 정보를 집계 처리하여, 프로그램 시청 이력 정보 데이터베이스(111)에 등록한다.
유사 사용자 추출부(103)는 컨텐츠 시청 지원 정보의 요구처인 피추천 사용자와 공통의 사용자 프로그램 시청 이력을 가지는 유사 사용자를 추출한다. 가상 사용자 설정부(104)는, 예를 들면 피추천 사용자가 지정한 검색 테마를 실현하는 검색 조건으로 히트한 프로그램군을 가상 사용자로서 설정한다. 협조 필터링 처리부(105)는 유사 사용자나 가상 사용자의 프로그램 시청 이력 정보를 협조 필터링·매트릭스 상에 매핑하고, 검색 테마에 대하여 적응적인 협조 필터링 처리를 행한다.
제시 정보 작성 송신부(106)는 협조 필터링 처리에 의한 컨텐츠 검색 결과를 기초로, 피추천 사용자에의 컨텐츠 시청 지원 정보를 생성한다. 그리고, 작성된 컨텐츠 시청 지원 정보를 인터넷(120)(또는 그 밖의 다운링크) 경유로 피추천 사용자에게 보내, 컨텐츠의 시청 선택을 지원한다. 본 실시예에서는, 컨텐츠 시청 지원 정보는 협조 필터링·매트릭스 상에서의 검색 결과를, 검색 테마를 실현하는 검색 조건과 그 이외의 것으로 분류하여 제시함으로써, 사용자가 원하는 정보가 매몰되지 않도록 하고 있다. 컨텐츠 시청 지원 정보 화면의 구체적 구성에 대해서는 후술로 미룬다.
이어서, 본 실시예에 관한 컨텐츠 시청 지원 시스템의 동작에 대하여 설명한다.
도 4에는 협조 필터링·매트릭스에 의해 특정 사용자[이하에서는, 「피추천 사용자」 여기에서는, 사용자(1)]에의 추천 프로그램을 구하는 구조에 대하여 도해(圖解)하고 있다. 도시한 협조 필터링·매트릭스는 피추천 사용자와 공통의 사용자 프로그램 시청 이력을 가지는 유사 사용자에 대한, 프로그램마다의 사용자 프로그램 시청 이력을 기술한 일람표로 구성된다.
동 도면에서, 동그라미 표시는 각 사용자가 예약한 프로그램을 나타낸다. 도시한 예에서는, 사용자(1)는 프로그램 A, B를 예약하고 있으며, 유사 사용자에 상당한다. 이 경우의 유사 사용자는 동일 프로그램군(A, B)을 예약한 사용자(3, 5, 6)가 된다.
또, 동 도면에서는, 이와 같은 유사 사용자군 내에서 예약된 프로그램을 이중 동그라미로 나타내고 있다. 그리고, 유사 사용자군 내에서 예약이 행해진 수, 즉 예약수를 프로그램마다 열거하고, 이것을 일치수로 한다. 도시한 예에서는, 유사 사용자 전원이 프로그램 C를 예약하고 있어, 일치수가 최고값이 된다. 이하, 프로그램 E, G(일치수: 2), 프로그램 D, F, H, I, J(일치수: 1)로 계속된다. 예를 들면, 이 추천순에 따라 프로그램 타이틀을 리스트한 화면 정보가 녹화 예약 지원 정보로서 피추천 사용자의 CE 기기에 분배된다.
이와 같이, 유사 사용자군 내에서 예약이 행해진 수를 프로그램마다 계수하고, 얻어진 일치수순으로 프로그램을 추천함으로써, 사용자·베이스의 협조 필터링에 의한 추천이 실현된다.
이와 같은 협조 필터링에 의한 컨텐츠 추천을 피추천 사용자와 유사 사용자 사이의 일치도뿐만 아니라, 프로그램의 내용(카테고리 등) 또는 그 밖의 컨텐츠에 부수되는 정보를 더 고려하여 실현할 수 있다.
도 5에는 도 4에 나타낸 협조 필터링·매트릭스를 이용한 협조 필터링 처리 결과에, 각 프로그램의 내용(기호 장르)을 부기하고 있다. 또, 도 6에는 이 경우의 컨텐츠 시청 지원 정보 화면의 구성예를 나타내고 있다. 동 도면에 나타내는 바와 같이, 일치도순으로 추천 컨텐츠가 리스트 표시되는 동시에, 컨텐츠의 프로그램 타이틀마다 프로그램 내용이 병기된다(도 6을 참조).
도 5 및 도 6에 나타내는 예에서는, 야구 관계의 프로그램 2건을 예약한 피추천 사용자에게 대하여, 협조 필터링에 의해 얻어진 추천 프로그램에는, 야구 관계 이외에 바둑/장기 관계가 포함되어 있다.
그러나, 사용자 프로그램 시청 이력의 유사성이 높은 유사 사용자라도, 동일 프로그램의 내용만을 항상 시청하고 있다고 한정하지는 않는다. 이 때문에, 유사 사용자의 시청 이력을 단순하게 트래킹해 가는 것만으로는 흥미를 가지는 프로그램 카테고리와 흥미를 가지지 않는 프로그램 카테고리가 혼재된 결과가 나와 버려, 알기 어려운 추천 정보를 제공할지도 모른다.
상기 예로 말하면, 야구 관계의 프로그램 2건을 예약한 사람의 대부분이 바둑/장기 관계를 예약하고 있던 것은 사실이지만, 사용자(1)가 바둑/장기에 흥미가 없으면, 도 3에 나타낸 추천 정보에서는 야구 관계 프로그램이 흥미가 없는 카테고리에 파묻히는 결과가 되어, 알기 어려운 표시 화면이 된다. 바꾸어 말하면, 사용자 프로그램 시청 이력의 유사성이 높은 사용자의 시청 이력을 단순하게 트래킹해 가는 것만으로는 이와 같은 알기 어려움을 초래할 리스크가 있다.
다음에, 협조 필터링·매트릭스 상에 가상 사용자를 등록한 예에 대하여 설명한다. 여기에서 말하는 가상 사용자는 소정 검색 테마를 실현하는 검색 조건으로 히트한 프로그램군을 프로그램 이력 정보에 가진다. 검색 테마는, 예를 들면 피추천 사용자가 설정한다.
도 7에는 협조 필터링·매트릭스 상에 프로야구 관련 프로그램에 대한 프로그램 시청 이력 정보를 가지는 가상 사용자의 엔트리를 등록하고 있는 예를 나타내고 있다. 검색 테마로서의 프로야구 관련 프로그램은 등록자에 의한 선택이라도 되고, 프로야구 프로그램을 검색한 결과라도 된다. 예를 들면, 나이터인가, 야구인가, 구단명인가, 프로야구인가 라고 하는 검색 조건과, 고교 야구, 메이저 리그와 같은 제외 조건을 설정하여 검색을 실행한다.
도시한 협조 필터링·매트릭스에서는, 사용자(1)에 대하여 전술한 바와 동일한 일치도의 계수 처리를 행하면, 일치수는 도시한 대로 바뀐다. 즉, 가상 사용자를 포함하는 유사 사용자 전원이 프로그램 C를 예약하고 있어, 일치수가 최고값인 4가 된다. 이하, 프로그램 D, E, G(일치수: 2), 프로그램 F, H, I, J(일치수: 1)로 계속된다. 예를 들면, 이 추천순에 따라 프로그램 타이틀을 리스트한 화면 정보가 녹화 예약 지원 정보로서 피추천 사용자의 CE 기기에 분배된다.
도 8에는 도 7에 나타낸 바와 같은 협조 필터링·매트릭스를 사용한 협조 필터링 처리에 따른 검색 결과로 구성되는 컨텐츠 추천 정보 화면의 구성예를 나타내고 있다. 동 도면에 나타내는 바와 같이, 일치도순으로 표시한 추천 리스트의 각 프로그램 타이틀에 프로그램 내용이 병기된다고 하는 점에서는, 도 5에 나타낸 예와 동일하다. 단, 가상 사용자 즉 검색 테마를 실현하는 검색 조건으로 히트한 프로그램군과, 히트 하지 않은 프로그램군으로 나누어 추천 리스트를 구성하고 있다고 하는 점에 특징이 있다.
이와 같이 검색 테마에 따라 추천 리스트를 분류 표시함으로써, 검색 테마가 합치되어 사용자가 의도하는 검색 결과가 그 이외의 정보에 매몰되거나 뒤섞이거나 하지 않도록 할 수 있다.
도 8에 나타낸 컨텐츠 추천 정보 화면의 구성예에서는, 상단에는 검색 테마로서의 프로야구 관련 프로그램(또는 검색 결과)에 합치되는 추천 컨텐츠를 일치수순으로 나란히 하고 있다. 또, 하단에는 검색 테마에 합치되지 않는 그 이외의 프로그램을 일치수순으로 나란히 한다.
그리고, 도시한 예에서는, 검색 테마에 합치되는 프로그램 C가 가끔 검색 테마에 합치되지 않는 프로그램 E, G와 동일 치수가 되었지만, 프로그램 E, G보다 낮은 결과가 된 경우라도, 검색 테마에 합치되는 프로그램으로서 상단에 배치한다.
또, 도 8에 나타내는 예에서는, 상단 및 하단의 컨텐츠 추천 리스트에 「프로야구 팬으로 평판합니다」, 「프로야구 팬으로는 이러한 프로그램도 예약하고 있습니다」라는 타이틀이 각각 첨부되어 있다. 이들 타이틀을 구성하는 어구 중 밑줄이 첨부되어 있는 부분은 설정되어 있는 검색 테마 즉 기호 장르에 상당하는 「검색·등록의 라벨」을 나타내고 있다. 이 밖의 예로서, 음악팬, 클래식·팬 등 검색 조건·등록 테마에 있는 것을 출력할 수 있다.
물론, 검색·등록의 라벨에 따라 분류하여 추천 리스트를 구성할 필요는 반드시 없고, 협조 필터링 처리 결과를 그대로 일치수에 따라 리스트 표시하도록 해도 된다. 도 13에는 이 경우의 컨텐츠 추천 정보 화면의 구성예를 나타내고 있다.
도 14에는 가상 사용자를 이용한 협조 필터링 처리에 의해 컨텐츠 추천 정보를 작성하기 위한 처리 순서를 플로차트의 형식으로 나타내고 있다.
먼저, 피추천 사용자를 특정한다(스텝 S1). 예를 들면, 서버가 온디맨드(on- demand)로 컨텐츠 추천 정보를 제공하는 경우에는, 요구처의 사용자를 피추천 사용자로서 특정한다.
이어서, 프로그램 시청 이력 정보 데이터베이스(111)를 참조하여, 피추천 사용자에 대한 방송 컨텐츠의 시청, 녹화 예약 등 사용자 프로그램 시청 이력을 취득한다(스텝 S2).
이어서, 피추천 사용자에 대한 기호 장르를 특정한다(스텝 S3). 여기에서 말하는 기호 장르는 「프로야구 팬」 등 검색·등록 라벨의 기초가 된다. 기호 장르를 특정하는 방법으로서, 이하와 같은 것을 들 수 있다.
(1) 소정 범위(예를 들면, 과거 1년)의 피추천 사용자의 프로그램 시청 이력에 포함되는 컨텐츠 중, 가장 출현 회수가 많은 장르를 기호 장르로서 특정한다.
(2) 출현 회수가 많은 소정 수의 후보를 특정하고, 이들 후보 중에서 하나를 사용자에게 선택시킨다.
이어서, 기호 장르에 대응하는 가상 사용자의 사용자 프로그램 시청 이력을 설정한다(스텝 S4). 구체적으로는, 기호 장르에 합치되는 프로그램 컨텐츠를 컨텐츠 정보 데이터베이스(112)로부터 검색하고, 그 검색 결과를 가상 사용자의 사용자 프로그램 시청 이력으로서 설정한다. 그리고, 미리 상정되는 기호 장르(예를 들면, 「프로야구」, 「드라마」 등)에 대해서는 가상 사용자의 사용자 프로그램 시청 이력을 사전에 작성하여 보존해 두어도 된다.
그리고, 가상 사용자의 사용자 프로그램 시청 이력에 따라, 전 장르에 대하여 협조 필터링 처리를 행한다(스텝 S5). 구체적으로는, 이하의 순서에 따라, 협조 필터링 처리를 행한다.
(1) 사용자 정보 데이터베이스(110) 및 프로그램 시청 이력 정보 데이터베이스(111)를 참조하여, 피추천 사용자와 공통의 사용자 프로그램 시청 이력을 가지는 유사 사용자를 선정한다. 공통의 사용자 프로그램 시청 이력이란, 전 장르에 관해 공통이라도, 특정 기호 장르에 관해 공통이라도 된다.
(2) 협조 필터링·매트릭스 상에 유사 사용자에 대한 프로그램마다의 사용자 프로그램 시청 이력을 매핑한다. 여기에서는, 특정 기호 장르에 한정하지 않고, 모든 장르에 대한 사용자 프로그램 시청 이력을 매핑한다.
(3) 또한, 협조 필터링·매트릭스 상에 가상 사용자의 엔트리도 등록한다
(4) 협조 필터링·매트릭스 상에서, 프로그램마다 예약 또는 그 밖의 프로그램 시청 이력이 행해진 사용자수를 일치수로서 계수한다. 그리고, 일치수가 높은 순으로 배열한 컨텐츠의 추천 리스트를 검색 결과로서 출력한다.
여기에서, 피추천 사용자가 이미 예약을 행하고 있는 프로그램에 관해서는 추천할 것까지도 없기 때문에, 추천 리스트로부터 제외하는 처리를 행해도 된다(스텝 S6). 단, 제외하는지 여부는 필수의 처리는 아니다.
그리고, 기호 장르에 상당하는 검색·등록 라벨로 분류하고, 추천 컨텐츠의 일람표로 구성되는 컨텐츠 추천 정보를 작성하여, 사용자에게 제시한다(스텝 S7).
도 7에 나타내는 예에서는, 협조 필터링·매트릭스 내에서는 검색 테마에 상당하는 가상 사용자를 한 종류만 등록하고 있지만, 물론 2 이상의 가상 사용자를 동시에 협조 필터링·매트릭스에 등록할 수도 있다.
가상 사용자를 복수 배치하는 경우에는, 피추천 사용자의 유사 사용자 내에 포함되고 또한 일치수가 많은 것을 검색·등록의 라벨로 하는, 즉 일치수가 많은 프로그램을 프로그램 이력 정보에 가지는 가상 사용자로 해도 된다.
도 9에는 협조 필터링·매트릭스에 대한 다른 구성예를 나타내고 있다. 도시한 매트릭스는 도 6과 동일 구성이지만, 프로야구 검색 결과(또는 등록 프로야구 관련 프로그램)를 가상 피추천 사용자로 하여, 일치수를 다시 구한 것이다. 여기에서는, 프로야구 검색 결과가 선택한 프로그램 A, B 대해서도 일치수를 구했다. 또, 도시한 예에서는, 유사 사용자로서 검출하는 임계값을 2로 했다.
도시한 협조 필터링·매트릭스에서는, 사용자(1)에 대하여 전술한 바와 동일한 일치도의 계수 처리를 행하면, 일치수는 도시한 대로 바뀐다. 즉, 가상 사용자 및 가상 피추천 사용자를 포함하는 유사 사용자 전원이 프로그램 A, B를 예약하고 있어, 일치수가 최고값인 5가 된다. 이하, 프로그램 C(일치수: 4), 프로그램 D, E, G(일치수: 2), 프로그램 F, H, I, J(일치수: 1)로 계속된다. 예를 들면, 이 추천순에 따라 프로그램 타이틀을 리스트한 화면 정보가, 녹화 예약 지원 정보로서 피추천 사용자의 CE 기기에 분배된다.
도 10에는 도 9에 나타낸 협조 필터링·매트릭스를 사용한 협조 필터링 처리에 따른 검색 결과로 구성되는 컨텐츠 추천 정보 화면의 구성예를 나타내고 있다. 동 도면에 나타내는 바와 같이, 일치도순으로 표시한 추천 리스트의 각 프로그램 타이틀에 프로그램 내용이 병기된다고 하는 점, 및 가상 사용자 즉 검색 테마를 실현하는 검색 조건으로 히트한 프로그램군과 히트하지 않은 프로그램군으로 나누어 추천 리스트를 구성하고 있다고 하는 점은 도 8에 나타낸 예와 동일하다.
또, 동 도면 중의 상단 및 하단의 컨텐츠 추천 리스트에, 「프로야구 팬으로 평판합니다」, 「프로야구 팬으로는 이러한 프로그램도 예약하고 있습니다」라고 하는 타이틀이 각각 첨부되어 있다. 이들 타이틀을 구성하는 어구 중 밑줄이 첨부되어 있는 부분은 설정되어 있는 검색 테마 즉 기호 장르에 상당하는 「검색·등록의 라벨」을 나타내고 있다.
도 15에는 복수의 가상 사용자를 이용한 협조 필터링 처리에 의해 컨텐츠 추천 정보를 작성하기 위한 처리 순서를 플로차트의 형식으로 나타내고 있다. 단, 여기에서는, 기호 장르 및 기호 장르 이외의 각각에 대하여 가상 사용자를 설정하는 것으로 한다.
먼저, 피추천 사용자를 특정한다(스텝 S11). 예를 들면, 서버가 온디맨드로 컨텐츠 추천 정보를 제공하는 경우에는, 요구처의 사용자를 피추천 사용자로서 특정한다.
이어서, 프로그램 시청 이력 정보 데이터베이스(111)를 참조하여, 피추천 사용자에 대한 방송 컨텐츠의 시청, 녹화 예약 등 사용자 프로그램 시청 이력을 취득한다(스텝 S12).
이어서, 피추천 사용자에 대한 기호 장르를 특정한다(스텝 S13). 여기에서 말하는 기호 장르는 「프로야구 팬」 등 검색·등록 라벨의 기초가 된다. 기호 장르를 특정하는 방법으로서, 이하와 같은 것을 들 수 있다.
(1) 소정 범위(예를 들면, 과거 1년)의 피추천 사용자의 프로그램 시청 이력에 포함되는 컨텐츠 중, 가장 출현 회수가 많은 장르를 기호 장르로서 특정한다.
(2) 출현 회수가 많은 소정 수의 후보를 특정하고, 이들 후보 중에서 하나를 사용자에게 선택시킨다.
이어서, 기호 장르에 대응하는 가상 사용자의 사용자 프로그램 시청 이력을 설정한다(스텝 S4). 구체적으로는, 기호 장르에 합치되는 프로그램 컨텐츠를 컨텐츠 정보 데이터베이스(112)로부터 검색하고, 그 검색 결과를 가상 사용자의 뜨거운 물에 시트 프로그램 시청 이력으로서 설정한다. 그리고, 미리 상정되는 기호 장르(예를 들면, 「프로야구」, 「드라마」 등)에 대해서는 가상 사용자의 사용자 프로그램 시청 이력을 사전에 작성하여 보존해 두어도 된다.
그리고, 가상 사용자의 사용자 프로그램 시청 이력에 따라, 기호 장르에 대하여 협조 필터링 처리를 행한다(스텝 S15). 구체적으로는, 이하의 순서에 따라, 협조 필터링 처리를 행한다.
(1) 사용자 정보 데이터베이스(110) 및 프로그램 시청 이력 정보 데이터베이스(111)를 참조하여, 피추천 사용자와 공통의 사용자 프로그램 시청 이력을 가지는 유사 사용자를 선정한다. 공통의 사용자 프로그램 시청 이력이란, 전 장르에 관해 공통이라도, 특정 기호 장르에 관해 공통이라도 된다.
(2) 협조 필터링·매트릭스 상에 유사 사용자에 대한 프로그램마다의 사용자 프로그램 시청 이력을 매핑한다. 여기에서는, 특정 기호 장르에 한정하지 않고, 모든 장르에 대한 사용자 프로그램 시청 이력을 매핑한다.
(3) 또한, 협조 필터링·매트릭스 상에 가상 사용자의 엔트리도 등록한다.
(4) 협조 필터링·매트릭스 상에서, 기호 장르에 해당하는 프로그램마다 예약 또는 그 밖의 프로그램 시청 이력이 행해진 사용자수를 일치수로서 계수한다. 그리고, 일치수가 높은 순으로 배열한 컨텐츠의 추천 리스트를 검색 결과로서 출력한다.
계속해서, 가상 사용자의 사용자 프로그램 시청 이력에 따라, 기호 장르 이외에 대하여, 동일하게 협조 필터링 처리를 행한다(스텝 S16).
여기에서, 피추천 사용자가 이미 예약을 행하고 있는 프로그램에 관해서는 추천할 것까지도 없기 때문에, 추천 리스트로부터 제외하는 처리를 행해도 된다(스텝 S17). 단, 제외하는지 여부는 필수의 처리는 아니다.
그리고, 기호 장르에 상당하는 검색·등록 라벨로 분류하고, 추천 컨텐츠의 일람표로 구성되는 컨텐츠 추천 정보를 작성하여, 사용자에게 제시한다(스텝 S18).
또, 사용자는 도 10에 나타낸 바와 같은 컨텐츠 시청 지원 정보 화면을 통해, 사용자 그룹 등록을 행할 수 있다. 도 11에는 그룹 등록용 버튼을 포함한 컨텐츠 시청 지원 정보 화면의 구성예를 나타내고 있다.
예를 들면, 검색 테마(즉 가상 사용자)에 상당하는 검색·등록 라벨, 또는 검색 결과를 나타내는 추천 테마가 「프로야구」인 경우에는, 도시한 대로, 「프로야구 팬 그룹에 등록한다」 버튼이 설치된다.
사용자가 이 등록 버튼을 클릭하면, 서버에 등록 요구가 송신되고, 서버측에서는 해당 사용자에 대한 그룹 등록 처리가 행해진다. 서버에서는, 다시 등록한 그룹에 관한 조작 화면을 생성하여, 사용자측에 송신한다.
도 12에는 등록 그룹에 관한 조작 화면의 구성예를 나타내고 있다. 도시한 예에서는, 사용자가 신규로 등록한 그룹 외에, 이미 등록되어 있는 그룹에 관해, 추천 컨텐츠와 조작 버튼이 배치되어 있다.
등록 그룹마다 추천 컨텐츠에 대한 예약 또는 재생 버튼이 설치되어 있다. 예약 또는 재생 버튼을 선택하면, 해당 추천 컨텐츠에 대한 녹화 예약 또는 재생 처리(단 녹화필의 경우)가 CE 기기(10) 상에서 기동한다.
또, 등록 그룹마다 「좀더 추천을 본다」 버튼이 설치되어 있다. 이 버튼을 누르면, 서버에 대하여 검색 요구가 송신된다. 서버 측에서는 이 요구에 응답하여, 해당되는 검색 테마를 사용해서 전술한 바와 같은 협조 필터링 처리를 행하고, 그 검색 결과를 도 11에 나타낸 바와 같은 컨텐츠 시청 추천 정보 화면으로서 구성하여, CE 기기(10)측에 제공한다.
또, 등록 그룹마다 등록 소거 버튼이 준비되어 있다. 등록 소거 버튼을 누르면, 등록필 그룹의 삭제 요구가 서버에 전송되고, 서버측에서는 등록 그룹으로부터 해당 사용자를 삭제하는 처리가 행해진다.
또한, 도 12에는 나타내고 있지 않지만, 서비스측은 도 12에 나타낸 등록 그룹의 추천 화면 상에서, 야구를 좋아하면 야구 카드, 등 관련 상품이나 광고를 배치하도록 해도 된다. 또, 도 12에 나타낸 등록 그룹을 기초로 사용자의 기호를 추정하여, 동 화면에 관련 상품이나 광고를 배치해도 된다.
도 16에는 사용자를 그룹 등록하기 위한 처리 순서를 플로차트의 형식으로 나타내고 있다.
먼저, 유사 사용자에 대한 프로그램마다의 사용자 프로그램 시청 이력을 매핑한 협조 필터링·매트릭스를 사용하여 협조 필터링 처리를 행한다(스텝 S21). 그리고, 기호 장르에 상당하는 검색·등록 라벨로 분류하고, 추천 컨텐츠의 일람표로 구성되는 컨텐츠 추천 정보를 작성하여, 사용자에게 제시한다(스텝 S22).
여기에서, 피추천 사용자가 기호 장르에 상당하는 검색·등록 라벨의 그룹에 등록이 끝난 상태인지 여부를 판별한다(스텝 S23).
그룹에 미등록인 경우, 도 11에 나타낸 바와 같이, 컨텐츠 시청 지원 정보 화면 상에서 검색·등록 라벨의 그룹 등록 지시를 표시한다(스텝 S24). 여기에서, 사용자로부터 그룹 등록의 지시가 있으면, 피추천 사용자를 해당 그룹에 추가 등록한다(스텝 S25).
한편, 피추천 사용자가 그룹에 이미 등록 되어 있는 경우에는, 도 12에 나타낸 바와 같이, 등록 그룹에 관한 조작 화면 상에서, 검색·등록 라벨의 그룹 등록으로부터의 소거 지시를 표시한다(스텝 S26). 여기에서, 사용자로부터 그룹 등록 소거 지시가 있으면, 피추천 사용자를 해당 그룹 등록으로부터 삭제한다(스텝 S27).
본 발명에 의하면, 복수의 사용자 시청 이력을 기초로 특정 피추천 사용자의 컨텐츠 처리를 지원할 수 있는 뛰어난 정보 처리 장치 및 정보 처리 방법, 및 컴퓨터·프로그램을 제공할 수 있다.
본 발명에 의하면, 예를 들면 검색 테마를 실현하는 검색 조건으로 히트한 프로그램군을 가상 사용자로서 협조 필터링·엔진의 매트릭스에 등록하고, 협조 필터링 결과를 검색 테마와 함께 표시함으로써, 사용자에게 알기 쉬운 컨텐츠 검색 결과의 제시를 실현할 수 있다.
본 발명의 또 다른 목적, 특징이나 이점은 전술한 본 발명의 실시예나 첨부하는 도면에 따른 보다 상세한 설명에 의해 명백해질 것이다.
이상, 특정 실시예를 참조하면서, 본 발명에 대하여 상세하게 풀이해 왔다. 그러나, 본 발명의 요지를 일탈하지 않는 범위에서 당업자가 상기 실시예의 수정이나 대용을 이룰 수 있는 것은 자명하다.
본 명세서에서는, 가상 사용자 이력을 한명분 매트릭스에 가하는 경우를 예시했지만, 본 발명의 요지는 이것에 한정되는 것은 아니다. 예를 들면, 복수의 동일한 가상 사용자 이력을 추가함으로써 선택된 종류의 프로그램(여기에서는 프로야구 관련 프로그램)이 추천의 상위에 오는 조정을 행하도록 해도 된다.
요컨데 예시라고 하는 형태로 본 발명을 개시해 온 것이며, 본 명세서의 기재 내용을 한정적으로 해석해서는 안된다. 본 발명의 요지를 판단하기 위해서는 뒤에 기재한 특허 청구 범위의 란을 참작해야 한다.
도 1은 본 발명을 적용하여 구성되는 방송 컨텐츠의 시청 지원 정보를 사용자에게 제공하는 컨텐츠 시청 지원 시스템의 구성을 모식적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 컨텐츠의 기록·재생 등을 행하는 클라이언트 장치의 기능 구성을 모식적으로 나타낸 도면이다.
도 3은 서버 장치의 기능 구성을 모식적으로 나타낸 도면이다.
도 4는 협조 필터링·매트릭스에 의해 피추천 사용자에의 추천 프로그램을 구하는 구조를 설명하기 위한 도면이다
도 5는 도 4에 나타낸 협조 필터링·매트릭스에 각 프로그램의 내용을 부기한 도면이다.
도 6은 일치도 순으로 표시한 추천 리스트의 각 프로그램 타이틀에 프로그램 내용이 병기되어 있는 컨텐츠 추천 정보 화면을 나타낸 도면이다.
도 7은 협조 필터링·매트릭스 상에 프로야구 관련 프로그램에 대하여 프로그램 이력 정보를 가지는 엔트리를 가상 사용자로서 등록하고 있는 예를 나타낸 도면이다.
도 8은 도 7에 나타낸 바와 같은 협조 필터링 처리에 따른 검색 결과로 구성되는 컨텐츠 추천 정보 화면의 구성예(단, 검색·등록 라벨로 분류한 경우)를 나타낸 도면이다.
도 9는 협조 필터링·매트릭스에 대한 다른 구성예를 나타낸 도면이다.
도 10은 도 9에 나타낸 협조 필터링 처리에 따른 검색 결과로 구성되는 컨텐츠 추천 정보 화면의 구성예를 나타낸 도면이다.
도 11은 그룹 등록용 버튼을 포함한 컨텐츠 시청 지원 정보 화면의 구성예를 나타낸 도면이다.
도 12는 등록 그룹에 관한 조작 화면의 구성예를 나타낸 도면이다.
도 13은 도 7에 나타낸 바와 같은 협조 필터링 처리에 따른 검색 결과로 구성되는 컨텐츠 추천 정보 화면의 구성예(단, 검색·등록 라벨로 분류하지 않은 경우)를 나타낸 도면이다.
도 14는 복수의 가상 사용자를 이용한 협조 필터링 처리에 의해 컨텐츠 추천 정보를 작성하기 위한 처리 순서를 나타낸 플로차트이다.
도 15는 복수의 가상 사용자를 이용한 협조 필터링 처리에 의해 컨텐츠 추천 정보를 작성하기 위한 처리 순서를 나타낸 플로차트이다.
도 16은 사용자를 그룹 등록하기 위한 처리 순서를 나타낸 플로차트이다

Claims (17)

  1. 복수의 사용자 시청 이력을 기초로 피추천 사용자의 컨텐츠 처리를 지원하는 정보 처리 장치로서,
    복수의 사용자 시청 이력을 집계하는 사용자 시청 이력 집계 수단과,
    피추천 사용자와 동일한 시청 이력을 가지는 사용자를 유사 사용자로서 취하여, 유사 사용자의 시청 이력을 집계하는 유사 사용자 시청 이력 집계 수단과,
    사용자마다의 각 컨텐츠의 시청 이력 정보를 매핑한 협조 필터링·매트릭스에 피추천 사용자 및 유사 사용자의 시청 이력 정보를 등록하여, 협조 필터링 처리를 행하는 협조 필터링 처리 수단과,
    상기 필터링 처리 결과에 따라 피추천 사용자에의 컨텐츠 추천 정보를 작성하는 정보 작성 수단
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 정보 처리 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 협조 필터링 처리 수단은 상기 협조 필터링·매트릭스 상에서, 유사 사용자에 의해 행해진 시청 이력의 도수를 컨텐츠마다 계수(計數)하여 일치도를 구하고,
    상기 정보 작성 수단은 커텐츠 사이에서의 일치도의 대소에 의거한 순에 따라 선별된 컨텐츠의 추천 리스트로 이루어지는 피추천 사용자에의 컨텐츠 추천 정보를 작성하는 것을 특징으로 하는 정보 처리 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 정보 작성 수단은 상기 컨텐츠의 추천 리스트에 각 컨텐츠의 부수 정보를 병기하는 것을 특징으로 하는 정보 처리 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    검색 테마를 실현하는 검색 조건으로 히트한 컨텐츠군(群)을 시청 이력에 가지는 가상 사용자를 상기 협조 필터링·매트릭스 상에 설정하는 가상 사용자 설정 수단을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 정보 처리 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 정보 작성 수단은 소정 검색 테마를 실현하는 검색 조건으로 히트한 컨텐츠군과 그 이외의 컨텐츠군으로 나누어, 컨텐츠 추천 정보를 작성하는 것을 특징으로 하는 정보 처리 장치.
  6. 제4항에 있어서,
    검색 테마를 실현하기 위한 검색 조건을 설정하는 검색 조건 설정 수단을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 정보 처리 장치.
  7. 제4항에 있어서,
    상기 가상 사용자 설정 수단은 2 이상의 가상 사용자를 동시에 협조 필터링·매트릭스에 등록하는 것을 특징으로 하는 정보 처리 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 가상 사용자 설정 수단은 피추천 사용자의 유사 사용자 내에 포함되며, 또한 일치수가 많은 것을 시청 이력 정보에 가지는 가상 피추천 사용자를 설정하는 것을 특징으로 하는 정보 처리 장치,
  9. 복수의 사용자 시청 이력을 기초로 피추천 사용자의 컨텐츠 처리를 지원하기 위한 정보 처리 방법으로서,
    복수의 사용자 시청 이력을 집계하는 사용자 시청 이력 집계 스텝과,
    피추천 사용자와 동일 시청 이력을 가지는 사용자를 유사 사용자로서 취하여, 유사 사용자의 시청 이력을 집계하는 유사 사용자 시청 이력 집계 스텝과,
    사용자마다의 각 컨텐츠의 시청 이력 정보를 매핑한 협조 필터링·매트릭스에 피추천 사용자 및 유사 사용자의 시청 이력 정보를 등록하여, 협조 필터링 처리를 행하는 협조 필터링 처리 스텝과,
    상기 필터링 처리 결과에 따라 피추천 사용자에의 컨텐츠 추천 정보를 작성하는 정보 작성 스텝
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 정보 처리 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 협조 필터링 처리 스텝에서는 상기 협조 필터링·매트릭스 상에서, 유사 사용자에 의해 행해진 시청 이력의 도수를 컨텐츠마다 계수하여 일치도를 구하고,
    상기 정보 작성 스텝에서는 컨텐츠 사이에서의 일치도의 대소에 의거한 순에 따라 선별된 컨텐츠의 추천 리스트로 이루어지는 피추천 사용자에의 컨텐츠 추천 정보를 작성하는 것을 특징으로 하는 정보 처리 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 정보 작성 스텝에서는 상기 컨텐츠의 추천 리스트에 각 컨텐츠의 부수 정보를 병기하는 것을 특징으로 하는 정보 처리 방법.
  12. 제9항에 있어서,
    검색 테마를 실현하는 검색 조건으로 히트한 컨텐츠군을 시청 이력에 가지는 가상 사용자를 상기 협조 필터링·매트릭스 상에 설정하는 가상 사용자 설정 스텝을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 정보 처리 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 정보 작성 스텝에서는 검색 테마를 실현하는 검색 조건으로 히트한 컨텐츠군과 그 이외의 컨텐츠군으로 나누어, 컨텐츠 추천 정보를 작성하는 것을 특징으로 하는 정보 처리 방법.
  14. 제12항에 있어서,
    검색 테마를 실현하기 위한 검색 조건을 설정하는 검색 조건 설정 스텝을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 정보 처리 방법.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 가상 사용자 설정 스텝에서는 2 이상의 가상 사용자를 동시에 협조 필터링·매트릭스에 등록하는 것을 특징으로 하는 정보 처리 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 가상 사용자 설정 스텝에서는 피추천 사용자의 유사 사용자 내에 포함되며, 또한 일치수가 많은 것을 시청 이력 정보에 가지는 가상 피추천 사용자를 설정하는 것을 특징으로 하는 정보 처리 방법.
  17. 복수의 사용자 시청 이력을 기초로 피추천 사용자의 컨텐츠 처리를 지원하기 위한 정보 처리를 컴퓨터·시스템 상에서 실행하도록 컴퓨터 가독(可讀) 형식으로 기술된 컴퓨터·프로그램으로서,
    복수의 사용자 시청 이력을 집계하는 사용자 시청 이력 집계 스텝과,
    피추천 사용자와 동일 시청 이력을 가지는 사용자를 유사 사용자로서 취하여, 유사 사용자의 시청 이력을 집계하는 유사 사용자 시청 이력 집계 스텝과,
    사용자마다의 각 컨텐츠의 시청 이력 정보를 매핑한 협조 필터링·매트릭스에 피추천 사용자 및 유사 사용자의 시청 이력 정보를 등록하여, 협조 필터링 처리를 행하는 협조 필터링 처리 스텝과,
    상기 필터링 처리 결과에 따라 피추천 사용자에의 컨텐츠 추천 정보를 작성하는 정보 작성 스텝
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터·프로그램.
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