WO2008018550A1

WO2008018550A1 - Système de recommandation de programme, terminal de consultation de programme, programme de consultation de programme, procédé de consultation de programme, serveur de recommandation de programme, programme de recommandation de programme, et procédé de recommandation de programme

Info

Publication number: WO2008018550A1
Application number: PCT/JP2007/065632
Authority: WO
Inventors: Masaru Yamaoka; Tsutomu Mukai; Yoichi Ikeda; Takahiro Sato; Mitsuaki Oshima; Takuma Iwasa; Hiroshi Kutsumi
Original assignee: Panasonic Corporation
Priority date: 2006-08-10
Filing date: 2007-08-09
Publication date: 2008-02-14
Also published as: JP5236700B2; EP2051509A1; JP2010259105A; EP2051509A4; US20100169927A1; US8296803B2; EP2051509B1

Description

明細書

番組推薦システム、番組視聴端末、番組視聴プログラム、番組視聴方法、番組推薦サーバ、番組推薦プログラム及び番組推薦方法

技術分野

[0001] 本発明は、番組の視聴、番組の録画、録画した番組の再生、録画した番組の消去及び番組の録画予約などのユーザ操作を蓄積し、協調フィルタリング処理に基づレ、てユーザに番組を推薦する番組推薦システム、番組推薦サーバ、番組推薦プロダラム及び番組推薦方法に関するものである。また、本発明は、受信した番組を録画または再生する番組視聴端末、番組視聴プログラム及び番組視聴方法に関するものであ背景技術

[0002] 近年、テレビ視聴形態として従来のテレビ放送だけではなぐケーブルテレビ放送、衛星テレビ放送、これらのデジタルテレビ放送及び IP (Internet Protocol)放送など多様化されるに従って、ユーザが選択しうるチャンネル数が激増している。よって、ユーザは、従来のようにザッビングによって自身に最適な番組を選択することが困難となっている。

[0003] この問題を解決するために、従来、ユーザの選択した番組情報を収集してランキングすることによって、一般的に嗜好度の高い番組を自動的に判別可能とし、これをュ一ザに推薦する方法が知られている。

[0004] しかしながら、この方法では、一般的に嗜好度の高い番組の抽出には貢献できるが、すべてのユーザが一般的な嗜好を有しているわけではない。そのため、各ユーザに個別に最適な番組を推薦することは不可能であり、結局は、ユーザ自身で自身の嗜好番組を検索するという煩雑な処理が必要となる。

[0005] そこで、ユーザの過去の番組選択状況を蓄積して、これをサーバ側で管理し、蓄積されて!/、るユーザ毎の番組選択状況を比較して、類似した選択状況であるユーザをグルーピングして、このグループ内の選択状況に基づ!/、てユーザにお勧め番組を紹介する方法が開示されている（例えば、特許文献 1参照）。 [0006] また、番組の視聴履歴情報、コンテンツ記録再生に関連する機器操作履歴情報、ユーザ属性情報を含んだユーザ情報を複数のユーザ力取得、集計し、集計したュ一ザを複数のグルーピング方法に従いユーザ'グループに仕分け、特定のユーザ' グループにおける統計情報を作成することでユーザにお勧め番組を紹介する方法が開示されてレ、る (例えば、特許文献 2参照）。

[0007] これら!/、ずれの方法でも、膨大なユーザの視聴履歴情報を収集し、 V、わゆる協調フィルタリングによって、同一嗜好を持ったユーザをグルーピングして、グループ内でュ一ザに対する推薦番組を抽出することが可能となる。したがって、ユーザにとって嗜好番組を選択するという煩雑な操作を無くして、ユーザにとってメリットのあるシステムを提供することが可能である。

[0008] しかしながら、上記、いずれの方法でも、下記に示す場合には、これらの推薦する番組情報は、まったく意味を成さない。

[0009] まず、 1点目として、数年に一度のスポーツ番組や年に一度の音楽番組など、個々のユーザの内面的な嗜好に関係なぐ圧倒的に視聴される番組がある場合には、ュ一ザを嗜好パターンでグルーピングしたとしても、いずれのグループでもほぼ同一の推薦番組しか抽出されない。そのため、ユーザの嗜好パターンでのグルーピングそのものが意味を成さない。そもそも圧倒的に視聴され得る番組は、このような推薦番組を抽出するシステムを使用することなぐユーザ自身で選択できることは容易に想像できるので、システムの意味が無い。

[0010] 2点目に、例えばニュース番組などのように、番組内の特定ニュース、特定シーンのみを推薦できない点である。これによつて、番組を推薦されたとしても、ユーザがその番組内のどのシーンを推薦されているのかが判断できない。結局、ユーザは、その番組を全て自身で視聴して判断する必要があり、ユーザにとって煩雑な処理が残ってしまう。

特許文献 1 :特開 2001— 298677号公報

特許文献 2：特開 2005— 33600号公報

発明の開示

[0011] 本発明は、上記の問題を解決するためになされたもので、一般的に嗜好度の高い番組を排除し、特定のユーザの嗜好に特化した番組を推薦することができる番組推薦システム、番組視聴端末、番組視聴プログラム、番組視聴方法、番組推薦サーバ、番組推薦プログラム及び番組推薦方法を提供することを目的とするものである。

[0012] 本発明の一局面に係る番組推薦システムは、受信した番組を視聴する番組視聴端末と、前記番組視聴端末とネットワークを介して互いに通信可能に接続され、前記番組に対するユーザの操作を表す操作情報を前記番組視聴端末から取得し、前記ュ一ザの嗜好に合った番組に関する推薦情報を前記操作情報に応じて作成する番組推薦サーバとを備える番組推薦システムであって、前記番組視聴端末は、前記操作情報の入力を受け付ける操作受付部と、前記操作受付部によって受け付けられた前記操作情報を前記番組推薦サーバに送信する操作情報送信部とを備え、前記番組推薦サーバは、前記操作情報送信部によって送信された前記操作情報を受信する操作情報受信部と、前記操作情報受信部によって受信された前記操作情報を前記ユーザ毎に記憶する操作情報記憶部と、前記操作情報受信部によって受信された前記操作情報と、前記操作情報記憶部に記憶されて!、るユーザ毎の前記操作情報とに基づいて、前記ユーザを第 1のグループにグルーピングする第 1のグルーピング部と、前記第 1のグルーピング部によってグルーピングされた前記第 1のグループを包含する第 2のグループに前記ユーザをグルーピングする第 2のグルーピング部と、前記第 1のグルーピング部によってグルーピングされた前記第 1のグループに属するユーザの前記操作情報の集計結果と、前記第 2のグルーピング部によってグルーピングされた前記第 2のグループに属するユーザの前記操作情報の集計結果とに基づいて、前記第 1のグループに特有の前記推薦情報を生成する推薦情報生成部と、前記推薦情報生成部によって生成された前記推薦情報を前記番組視聴端末に送信する推薦情報送信部とを備え、前記番組視聴端末は、前記推薦情報送信部によって送信された前記推薦情報を受信する推薦情報受信部と、前記推薦情報受信部によつて受信された前記推薦情報に基づいて、番組の選択、記録、再生及び消去のうちの少なくとも 1つを行う番組制御部とをさらに備える。

[0013] 本発明の他の局面に係る番組視聴端末は、放送波又は通信データに含まれる番組を受信する番組受信部と、前記番組受信部によって受信された前記番組に対するユーザの操作を表す前記操作情報の入力を受け付ける操作受付部と、前記操作受付部によって受け付けられた前記操作情報を、ネットワークを介して通信可能に接続され、前記ユーザの嗜好に合った番組に関する推薦情報を前記操作情報に応じて作成する番組推薦サーバに送信する操作情報送信部と、前記番組推薦サーバによつて送信された前記推薦情報を受信する推薦情報受信部と、前記推薦情報受信部によって受信された前記推薦情報に基づいて、番組の選択、記録、再生及び消去のうちの少なくとも 1つを行う番組制御部とを備える。

[0014] 本発明の他の局面に係る番組視聴プログラムは、放送波又は通信データに含まれる番組を受信する番組受信部と、前記番組受信部によって受信された前記番組に対するユーザの操作を表す前記操作情報の入力を受け付ける操作受付部と、前記操作受付部によって受け付けられた前記操作情報を、ネットワークを介して通信可能に接続され、前記ユーザの嗜好に合った番組に関する推薦情報を前記操作情報に応じて作成する番組推薦サーバに送信する操作情報送信部と、前記番組推薦サーバによって送信された前記推薦情報を受信する推薦情報受信部と、前記推薦情報受信部によって受信された前記推薦情報に基づいて、番組の選択、記録、再生及び消去のうちの少なくとも 1つを行う番組制御部としてコンピュータを機能させる。

[0015] 本発明の他の局面に係る番組視聴方法は、放送波又は通信データに含まれる番組を受信する番組受信ステップと、前記番組受信ステップにお!/、て受信された前記番組に対するユーザの操作を表す前記操作情報の入力を受け付ける操作受付ステップと、前記操作受付ステップにおいて受け付けられた前記操作情報を、ネットヮークを介して通信可能に接続され、前記ユーザの嗜好に合った番組に関する推薦情報を前記操作情報に応じて作成する番組推薦サーバに送信する操作情報送信ステツプと、前記番組推薦サーバによって送信された前記推薦情報を受信する推薦情報受信ステップと、前記推薦情報受信ステップにおいて受信された前記推薦情報に基づいて、番組の選択、記録、再生及び消去のうちの少なくとも 1つを行う番組制御ステツプとを含む。

[0016] 本発明の他の局面に係る番組推薦サーバは、ネットワークを介して互いに通信可能に接続され、受信した番組を視聴する番組視聴端末によって送信された前記番組に対するユーザの操作を表す操作情報を受信する操作情報受信部と、前記操作情報受信部によって受信された前記操作情報を前記ユーザ毎に記憶する操作情報記憶部と、前記操作情報受信部によって受信された前記操作情報と、前記操作情報記憶部に記憶されているユーザ毎の前記操作情報とに基づいて、前記ユーザを第 1のグループにグルーピングする第 1のグルーピング部と、前記第 1のグルーピング部によってグルーピングされた前記第 1のグループを包含する第 2のグループに前記ユーザをグルーピングする第 2のグルーピング部と、前記第 1のグルーピング部によってグルービングされた前記第 1のグループに属するユーザの前記操作情報の集計結果と、前記第 2のグルーピング部によってグルーピングされた前記第 2のグループに属するユーザの前記操作情報の集計結果とに基づいて、前記第 1のグループに特有の前記推薦情報を生成する推薦情報生成部と、前記推薦情報生成部によって生成された前記推薦情報を前記番組視聴端末に送信する推薦情報送信部とを備える。

[0017] 本発明の他の局面に係る番組推薦プログラムは、ネットワークを介して互いに通信可能に接続され、受信した番組を視聴する番組視聴端末によって送信された前記番組に対するユーザの操作を表す操作情報を受信する操作情報受信部と、前記操作情報受信部によって受信された前記操作情報を前記ユーザ毎に記憶する操作情報記憶部と、前記操作情報受信部によって受信された前記操作情報と、前記操作情報記憶部に記憶されているユーザ毎の前記操作情報とに基づいて、前記ユーザを第 1 のグループにグルーピングする第 1のグルーピング部と、前記第 1のグルーピング部によってグルーピングされた前記第 1のグループを包含する第 2のグループに前記ュ一ザをグルーピングする第 2のグルーピング部と、前記第 1のグルーピング部によってグルーピングされた前記第 1のグループに属するユーザの前記操作情報の集計結果と、前記第 2のグルーピング部によってグルーピングされた前記第 2のグループに属するユーザの前記操作情報の集計結果とに基づいて、前記第 1のグループに特有の前記推薦情報を生成する推薦情報生成部と、前記推薦情報生成部によって生成された前記推薦情報を前記番組視聴端末に送信する推薦情報送信部としてコンピュータを機能させる。

[0018] 本発明の他の局面に係る番組推薦方法は、ネットワークを介して互いに通信可能に接続され、受信した番組を視聴する番組視聴端末によって送信された前記番組に対するユーザの操作を表す操作情報を受信する操作情報受信ステップと、前記操作情報受信ステップにおいて受信された前記操作情報を前記ユーザ毎に操作情報記憶部に記憶する操作情報記憶ステップと、前記操作情報受信ステップにお!/、て受信された前記操作情報と、前記操作情報記憶部に記憶されてレ、るユーザ毎の前記操作情報とに基づいて、前記ユーザを第 1のグループにグルーピングする第 1のグルービングステップと、前記第 1のグルーピングステップにおレ、てグルーピングされた前記第 1のグループを包含する第 2のグループに前記ユーザをグルーピングする第 2のグルービングステップと、前記第 1のグルーピングステップにおレ、てグルーピングされた前記第 1のグループに属するユーザの前記操作情報の集計結果と、前記第 2のグノレ一ビング部によってグルーピングされた前記第 2のグループに属するユーザの前記操作情報の集計結果とに基づいて、前記第 1のグループに特有の前記推薦情報を生成する推薦情報生成ステップと、前記推薦情報生成部によって生成された前記推薦情報を前記番組視聴端末に送信する推薦情報送信ステップとを含む。

[0019] 本発明の目的、特徴及び利点は、以下の詳細な説明と添付図面とによって、より明白となる。

図面の簡単な説明

[0020] [図 1]第 1の実施形態の推薦番組の抽出方法を表した概念図である。

[図 2]第 1の実施形態の番組推薦システムの全体構成を示すブロック図である。

[図 3]第 1の実施形態の番組視聴端末の構成を示すブロック図である。

[図 4]第 1の実施形態の番組推薦サーバの構成を示す図である。

[図 5]第 1の実施形態に係る番組視聴端末における予約情報を送信するまでの処理の流れを示すフローチャートである。

[図 6]第 1の実施形態に係る番組推薦サーバにおける処理の流れを示すフローチヤートである。

[図 7]第 1の実施形態に係る番組視聴端末における推薦情報を受信して力の処理の流れを示すフローチャートである。

[図 8] (A)は、番組推薦サーバの予約情報 DBに記憶される情報のデータ構造の一例を示す図であり、（B)は、番組 Aの予約情報を持ったユーザをグルーピングした結果を示す図であり、（C)は、番組 Aを予約した全てのユーザをグルーピングしたグノレープ内において、番組 A以外の番組の予約率を示す図である。

園 9]第 2の実施形態のマーキング方法とマーキングの集計方法とについて説明するためのタイミングチャートである。

[図 10]第 2の実施形態のマーキング度数を示したグラフである。

園 11]第 2の実施形態の番組聴端末の構成を示すブロック図である。

園 12]第 2の実施形態の番組推薦サーバの構成を示すブロック図である。

園 13]第 2の実施形態に係る番組視聴端末におけるマーキング情報を送信するまでの処理の流れを示すフローチャートである。

園 14]第 2の実施形態に係る番組推薦サーバにおける処理の流れを示すフローチヤートである。

園 15]第 2の実施形態に係る番組視聴端末における推薦情報を受信して力もの処理の流れを示すフローチャートである。

園 16]第 2の実施形態のマーキング情報のデータ構造の一例を示す図である。園 17]第 2の実施形態のマーキング DBのデータ構造の一例を示す図である。

園 18]第 2の実施形態のマーキング情報を時間軸で示したタイミングチャートである。園 19]第 2の実施形態の第 1の応用例のマーキング DBのデータ構造の一例を示す図である。

園 20]第 2の実施形態の第 1の応用例のマーキング情報の集計方法を説明するための概念図である。

園 21]第 2の実施形態の第 2の応用例のマーキング DBのデータ構造の一例を示す図である。

園 22]第 2の実施形態の第 2の応用例のマーキング情報の集計方法を説明するための概念図である。

園 23]第 3の実施形態の番組推薦システムの概略構成を示す概念図である。

園 24]第 3の実施形態の番組視聴端末の構成を示すブロック図である。

園 25]第 3の実施形態の番組推薦サーバの構成を示すブロック図である。 [図 26]第 3の実施形態に係る番組視聴端末におけるユーザクラスタ情報を送信するまでの処理の流れを示すフローチャートである。

[図 27]第 3の実施形態に係る番組推薦サーバにおける処理の流れを示すフローチヤートである。

[図 28]第 3の実施形態に係る番組視聴端末における推薦情報を受信して力の処理の流れを示す第 1のフローチャートである。

[図 29]第 3の実施形態に係る番組視聴端末における推薦情報を受信して力の処理の流れを示す第 2のフローチャートである。

[図 30]第 4の実施形態に係るコミュニティ予約情報統計部の処理の流れを示すフロ一チャートである。

[図 31]第 4の実施形態に係る全ユーザ予約情報統計部の処理の流れを示すフローチャートである。

[図 32]第 4の実施形態に係るコミュニティ特化部の処理の流れを示すフローチャートである。

[図 33]tf 'idf値を用いた推薦番組の抽出について説明するための図である。

[図 34]番組 βに対するコミュニティグループ cl〜c4に属するユーザ Α〜Ρの予約状況を示す図である。

発明を実施するための最良の形態

[0021] 以下、本発明の一実施の形態に係る番組推薦システムについて図面を参照しながら説明する。なお、以下の実施の形態は、本発明を具体化した一例であって、本発明の技術的範囲を限定する性格のものではなレ、。

[0022] (第 1の実施形態）

図 1は、本発明の第 1の実施形態の推薦番組の抽出方法を表した概念図である。本実施形態では、説明の簡略化のためにユーザの番組操作として、録画予約操作を用いて説明する。

[0023] 図 1のグラフ 100aは、 "ドラマ A"を予約したユーザをグルーピングした後、グルーピングしたグループ Aに属する全ユーザのその他の予約を行っている番組の予約率ランキングを示したものである。すなわち、 "ドラマ A"を予約したユーザのその他の予約番組のランキングである。従って、本来であれば、 "ドラマ A"を共通に予約していると V、う嗜好条件の一致によって、その他のユーザの嗜好の協調フィルタリングによって、 "ドラマ A"以外のその他の予約率ランキングの上位番組をユーザに推薦番組として提供すること力でさる。

[0024] しかしながら、本実施形態では、例えばワールドカップサッカーの日本戦のように、多数のユーザが、本来のユーザの趣味嗜好と関係の無い特定番組へ一時的に予約が集中している場合を示している。このような場合においては、 "ドラマ A"を予約したユーザも、その他のニュースや音楽番組に対して嗜好を持っているユーザであつたとしても、一時的にこのような特定番組に予約が集中している。そのため、その番組を視聴しているユーザにも、予約した番組でグルーピングしているにもかかわらず同じ特定番組しか推薦できない事態となる。グラフ 100aでは、推薦番組を生成するための予約率の閾値 104を超えたワールドカップ 2試合のみが推薦番組 101として生成されてしまう。

[0025] よって、本実施形態では、 "ドラマ A"を予約したユーザのグループ Aだけではなぐグループ Aのユーザを包含する、グループ Bを抽出して、このグループ Bの予約率ランキングを生成する（図 1のグラフ 100b)。グループ Bは、グループ Aに属する全ユーザを全て包含するグループであればどのようなグルーピングでもかまわな!/、が、処理の軽減のために、番組推薦システムを利用する全てのユーザがグループ Bとしてグルービングされる。

[0026] よって、番組推薦システムでは、 "ドラマ A"を予約したグループ Aの予約率ランキング（図 1のグラフ 100a)と、全ユーザからなるグループ Bの予約率ランキング（図 1のグラフ 100b)とがともに生成される。そして、グループ Aの予約率ランキングからグループ Bの予約率ランキングが減算処理されることによって、グループ Aに特化した予約率ランキングが生成される（図 1のグラフ 100c)。ここで、各予約率ランキングを番組の予約数ではなぐ予約率としたのは、グループ A及びグループ Bで互いに所属するユーザ数が異なるため、それぞれのグループに属するユーザ数で予約数を正規化していることと同等の処理とするためである。また、グラフ 100cに示すように、減算後、グループ Aに特化した予約率ランキングを閾値 105によって、閾値判定して、閾値 10 5を上回った番組を推薦番組 103としてユーザに推薦する。従って、この推薦番組 1 03は、グループ Aに特化した推薦番組として提供可能である。

[0027] この減算処理を用いることによって、グループ Aの各番組の予約率を、ユーザ全体が一般的に予約している番組の予約率に基づいて低下させて、一般的に視聴されている番組ではなぐグループ Aに属するユーザが特に嗜好している番組を抽出すること力 S可倉となる。

[0028] なお、上記、グループ Aが特許請求の範囲の第 1のグループに相当し、グループ B が特許請求の範囲の第 2のグループに相当する。

[0029] 図 2は、第 1の実施形態に係る番組推薦システムの全体構成を示すブロック図である。番組推薦システムは、例えば番組録画装置などの複数の番組視聴端末 2と、番組推薦サーバ 3とを備える。複数の番組視聴端末 2と番組推薦サーバ 3とは、インタ一ネットなどの汎用のネットワーク 4を介して互いに通信可能に接続される。なお、図 2に示すように、本来、番組推薦サーバ 3には、複数の番組視聴端末 2が接続される 1S 本実施形態では、説明の簡易化のために 1台の番組視聴端末 2が接続されている場合について説明する。

[0030] 番組視聴端末 2は、放送波又は IP網から番組を受信して、番組を視聴したり、番組を録画したり、録画した番組を再生したり、録画した番組を消去したり、番組の録画予約をしたりする。番組推薦サーバ 3は、番組視聴端末 2とネットワーク 4を介して互いに通信可能に接続され、番組に対するユーザの操作を表す操作情報を番組視聴端末 2から取得し、ユーザの嗜好に合った番組に関する推薦情報を操作情報に応じて作成する。

[0031] まず、本実施形態の番組推薦システムにおける番組視聴端末 2の構成について説明する。図 3は、第 1の実施形態の番組視聴端末の構成を示すブロック図である。

[0032] 番組視聴端末 2は、アンテナ 201、チューナ 202、 TS (トランスポート 'ストリーム）デコーダ 203、 CAS (Conditional Access System) 204、喑号解除部 205、デマノレチプレクサ 206、 MPEG Videoデコーダ 207、 MPEG Audioデコーダ 208、 H DMI (High - Definition Multimedia Interface)端子 209、記録用暗号化部 2 13、記録制御部 214、記録媒体 215、再生制御部 216、記録用復号化部 217、 PSI (Program Specific Information) 由出き |5218、 EPG (Electronic Program Guide)記憶部 219、キー 220、予約管理部 221、予約メモリ 222、ユーザ識別部 22 3、ユーザ情報 DB (データベース） 224、予約情報送信部 225、推薦受信部 226、推薦番組情報抽出部 227、番組予約判定部 228及び推薦番組抽出部 229から構成される。

[0033] チューナ 202は、例えば地上波デジタル放送や BSデジタル放送などの放送波から所定チャンネルの放送波を受信して、放送波を TSデコーダ 203に出力する。 TSデコーダ 203は、受信した一般的なトランスポート 'ストリーム形式の放送波を復調して暗号解除部 205に出力する。

[0034] CAS204は、一般的な Conditional Access Systemであり、ユーザの登録情報及び番組の暗号鍵の記録された ICカードから暗号鍵情報を読み出し、暗号解除部 205に出力する。

[0035] 暗号解除部 205は、 TSデコーダ 203によって復調された、暗号化された放送信号を、 CAS204からの暗号鍵をもとに復号化し、暗号化された番組情報の暗号を解除してデマルチプレクサ 206に出力する。

[0036] デマルチプレクサ 206は、番組情報として多重化されている情報を分離する。番組情報には、少なくともビデオ情報、オーディオ情報及び番組管理情報が多重化され、これらを分離後、ビデオ情報を MPEG Videoデコーダ 207へ、オーディオ情報を M PEG Audioデコーダ 208へ、番組管理情報を PSI抽出部 218へ出力する。

[0037] MPEG Videoデコーダ 207は、デマルチプレクサ 206からのビデオ情報を復調して映像データに変換し、 HDMI端子 209に出力する。 MPEG Audioデコーダ 208 は、デマルチプレクサ 206から入力されたオーディオ情報を復調してオーディオデータに変換し、 HDMI端子 209に出力する。 HDMI端子 209は、 HDMIケーブルを介して外部の HDMI端子 210と接続されており、 HDMI端子 210は、モニタ 211及びスピーカ 212と接続されて!/、る。

[0038] HDMI端子 209, 210は、一般的な映像情報用及び音声情報用のインタフェースであり、番組視聴端末 2とモニタ 211及びスピーカ 212とを互いに相互認証するとともに、暗号鍵の共通化を行い、共通化した暗号鍵で、映像データや音声データを暗号化して、モニタ 211やスピーカ 212に出力する。

[0039] モニタ 211は、一般的な番組の映像情報の表示装置であって、 HDMI端子 210で受信した暗号化された映像データを復号して番組の映像データを出力する。スピー力 212は、一般的な番組の音声情報の出力装置であって、 HDMI端子 210で受信した暗号化された音声データを復号して番組の音声データを出力する。

[0040] 記録用暗号化部 213は、受信した番組情報を記録媒体に記録するための喑号処理を施す。記録用暗号化部 213は、デマルチプレクサ 206から入力された番組情報を暗号化して記録制御部 214に出力する。従って、記録用暗号化部 213は、番組情報を記録する記録媒体に特有の暗号化処理を行う。例えば、 DVD— RAMでは CP RM (Content Protection for Rewritable Media)、 Blu— rayアイスクゃ HD — DVDでは、 AACS ( Advanced Access Content System)が用いられる。

[0041] 記録制御部 214は、記録用暗号化部 213によって暗号化された番組情報の記録媒体への記録を制御する。記録制御部 214は、記録媒体特有の変調処理や誤り訂正符号化処理を行うことによって記録媒体に番組情報を記録する。

[0042] 記録媒体 215は、番組情報を記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体であつて、例えば、ハードディスクのような磁気記録ディスクや DVD、 Blu— rayディスクなどの光ディスク、 SDカードのような半導体メモリ、及び MO/MDのような光磁気記録媒体が用いられる。なお、記録媒体 215には、番組視聴プログラムが記録されており、番組視聴プログラムが CPU (中央演算処理装置）等によって読み出されて実行される。

[0043] 再生制御部 216は、記録媒体 215に記録されている番組情報を読み出す。なお、記録制御部 214、記録媒体 215及び再生制御部 216は、ドライブシステムとして構成されるのが一般的である。

[0044] 記録用復号化部 217は、記録用暗号化部 213の暗号化に対応する復号を行う。記録用復号化部 217は、暗号化して記録媒体 215に記録された番組情報を復号化して TSデコーダ 203に出力する。なお、 TSデコーダ 203に出力された番組情報の再生処理は、上述のアンテナ 201で受信した番組の再生処理と同様である。

[0045] PSI抽出部 218は、デマルチプレクサ 206で抽出した番組管理情報から PSI (Prog ram Specific Information)を抽出する。 PSIの中には、主に、 PMT (Program

Map Table)、 EIT (Event Information Table)及び TOT (Time Offset Ta ble)などの情報が含まれる。

[0046] PMTは、番組に含まれる画像や音声などの各パケット識別情報を格納して!/、る。よつて、 PMTから画像や音声などのパケット識別情報を得ることが出来れば、それらパケット識別情報のついたパケットを抽出することで番組を再生できる。

[0047] EITは、番組の名称、放送日時及び放送内容などの番組に関連する情報が含まれる。 EPG (Electronic Program Guide)は主にこの情報を用いて作成される。

[0048] EPG記憶部 219は、 PSI抽出部 218で抽出した PSI中の EITを用いて EPG情報を作成して、記憶する。キー 220は、ユーザからの入力を受け付け、リモコンやフロントパネルで構成される。

[0049] 予約管理部 221は、キー 220で入力されるコマンドに従って録画予約する番組を受け付け、予約番組情報を作成する。予約番組情報には、番組を識別するための番組識別情報が含まれる。予約番組情報は、 EPG記憶部 219に記憶した£?0情報を用いて作成される。予約メモリ 222は、予約管理部 221によって作成された予約番組情報を蓄積するメモリで構成される。なお、予約番組情報は、番組識別情報ではなく、番組の放送日時、チャンネル情報及び放送局識別情報を含んでもよい。すなわち、番組の放送日時、チャンネル情報及び放送局識別情報により、番組を識別することが可能となる。

[0050] ユーザ識別部 223は、番組視聴端末 2を使用するユーザを識別する。ユーザ識別部 223は、キー 220を用いて入力されるユーザ情報に基づいて、番組視聴端末 2を使用するユーザを識別する。

[0051] ユーザ情報 DB224は、番組視聴端末 2を使用する全ユーザのユーザ情報が登録されているデータベースである。ユーザ識別部 223は、キー 220を用いて入力されるユーザ情報と、ユーザ情報 DB224に予め記憶されているユーザ情報とに基づいてユーザを識別する。また、ユーザ識別部 223は、ユーザの認証に成功すると現在使用中のユーザのユーザ情報を予約情報送信部 225に出力する。

[0052] 予約情報送信部 225は、一般的なネットワークインタフェースであり、汎用のネットヮーク 4を介して接続される番組推薦サーバ 3とのネットワークを確立した後、予約メモリ 222に記憶した予約番組情報とユーザ識別部 223から入力されたユーザ情報とを含む予約情報を番組推薦サーバ 3に送信する。

[0053] なお、予約メモリ 222は、ユーザ識別部 223と連動して予約したユーザを対応付けて記憶するとともに、予約情報送信部 225によって番組推薦サーバ 3に送信済みの予約番組情報と未送信の予約番組情報とを識別可能に管理する。

[0054] 推薦受信部 226は、汎用のネットワーク 4を介して、番組推薦サーバ 3の推薦する番組に関する推薦情報を受信する。推薦番組情報抽出部 227は、推薦受信部 226 によって受信された推薦情報から、推薦番組情報を抽出する。推薦番組情報は、推薦する番組を一意に識別できる情報であり、例えば、番組を識別するための番組識別情報、又は番組の放送日時、チャンネル情報及び放送局を識別するための放送局識別情報を含む。抽出した推薦番組情報は、番組予約判定部 228に出力される。

[0055] なお、推薦情報は、推薦番組情報と人気番組情報とを含む。推薦番組情報は、番組視聴端末 2を使用するユーザの嗜好に特化した番組を表す情報であり、人気番組情報は、全てのユーザに人気のある番組を表す情報である。

[0056] 番組予約判定部 228は、推薦番組情報で示された推薦番組が、過去に放送された番組であるか否かを判定する。すなわち、番組予約判定部 228は、推薦番組の放送日時が現在の日時よりも前である場合、過去に放送された番組であると判定する。推薦番組が過去に放送された番組ではな!/、と判定された場合、番組予約判定部 228 は、予約メモリ 222に記憶している予約番組情報と、推薦番組情報抽出部 227から入力された推薦番組情報とに基づいて、該当する番組が既に予約されているかどう力、を判定する。

[0057] 予約されて!/、な!/、と判定された場合、番組予約判定部 228は、推薦番組情報を予約管理部 221に出力して、推薦番組情報に該当する予約処理を行う。予約されていると判定された場合、番組予約判定部 228は、推薦番組が既に予約されている旨をユーザに通知し、処理を終了する。また、番組予約判定部 228は、推薦番組情報で示された推薦番組が、過去に放送された番組であると判定された場合、推薦番組抽出部 229に推薦番組情報を出力する。 [0058] 推薦番組抽出部 229は、推薦番組情報で指定された番組が、記録媒体 215に記録されているかどうかを判定する。記録されていない場合、推薦番組抽出部 229は、推薦番組が記録されていない旨をユーザに通知し、処理を終了する。記録されていると判定された場合、推薦番組抽出部 229は、推薦番組が存在することをユーザに通知し、ユーザからの再生を促す。キー 220を用いてユーザが再生を選択した場合、再生制御部 216は、推薦番組情報に示された番組情報を記録媒体 215から呼び出して、番組の再生を行う。

[0059] なお、推薦番組抽出部 229は、推薦番組情報で指定された番組が、記録媒体 215 に記録されて!/、るかどうかを、番組推薦サーバ 3からの推薦番組情報に含まれる推薦番組の番組識別情報、又は推薦番組の放送日時、チャンネル情報及び放送局識別情報を基に判定する。

[0060] 次に、本実施形態の番組推薦システムにおける番組推薦サーバ 3の構成について説明する。図 4は、第 1の実施形態の番組推薦サーバの構成を示す図である。

[0061] 番組推薦サーバ 3は、予約情報受信部 230、ユーザ管理部 231、ユーザ属性 DB ( データベース） 232、予約情報登録部 234、予約情報 DB (データベース） 235、特化生成部 30、推薦番組作成部 239及び推薦送信部 240から構成される。また、番組推薦サーバ 3の特化生成部 30は、コミュニティ予約情報統計部 236、全ユーザ予約情報統計部 237及びコミュニティ特化部 238で構成される。

[0062] 予約情報受信部 230は、汎用のネットワーク 4に接続された複数の番組視聴端末 2 の予約情報送信部 225から、各ユーザによって予約された番組の予約番組情報と、予約を行ったユーザを識別するためのユーザ情報とを含む予約情報を受信する。なお、予約番組情報は、予約を行った番組を一意に識別可能な番組識別情報、又は予約された番組の番組放送日時、チャンネル情報及び放送局識別情報を含む。受信した予約情報は、ユーザ管理部 231に出力される。

[0063] ユーザ属性 DB232は、登録ユーザのユーザ情報と、必要であれば、ユーザ氏名、性別、住所/電話番号、番組視聴端末のメーカ/機種、接続するモニタの解像度および番組視聴端末のネットワーク IDなどのユーザ属性情報とをユーザ登録リストとして管理する。ユーザは、予め番組推薦サーバ 3に、番組推薦を行うためのユーザ登録処理を行う。ユーザ登録処理には、ユーザ名の設定、住所/電話番号の通知などユーザ登録情報の通知を行った後、番組推薦サーバ 3側で、該ユーザにユーザ情報を生成して通知し、ユーザ属性 DB232で生成したユーザ情報に対応付けて、ュ一ザから通知されたユーザ属性情報を記憶/管理する。

[0064] ユーザ管理部 231は、受信したユーザ情報により特定されるユーザ力番組推薦サーバ 3の登録ユーザであるか否かを判定する。ユーザ管理部 231は、ユーザ属性 DB232に記憶されているユーザ登録リストの中から、受信したユーザ情報に一致するユーザ情報を検索する。受信したユーザ情報がユーザ属性 DB232に登録されていると判断された場合、番組推薦サーバ 3の登録ユーザであると判断して、処理を継 ¾ る。

[0065] 一方、受信したユーザ情報がユーザ属性 DB232に登録されていないと判断された場合、番組推薦サーバ 3への未登録ユーザであるとして、当該ユーザの使用する番組視聴端末 2に登録ユーザでなレ、旨のエラーメッセージを送信して以後の処理を中断する。エラーメッセージを受信した番組視聴端末 2は、当該エラーメッセージをモニタ 211に表示する。

[0066] 予約情報登録部 234は、ユーザ管理部 231によってユーザが番組推薦サーバ 3の登録ユーザであると判定された場合、予約情報受信部 230によって受信されたユーザ毎の予約番組情報を、受信したユーザ情報に対応付けて、予約情報 DB235に記憶する。予約情報 DB235は、番組視聴端末 2によって送信された予約番組情報をユーザ情報に対応付けて記憶するデータベースである。

[0067] コミュニティ予約情報統計部 236は、予約情報受信部 230によって受信された予約番組情報に基づレ、て、当該予約番組情報と同じ予約番組情報を持った全ユーザをコミュニティグループとしてグループ化する。また、コミュニティ予約情報統計部 236 は、当該コミュニティグループに属する全ユーザの当該予約番組情報以外の予約番組情報を番組毎に集計してランキングを生成するとともに、コミュニティグループに所属する全ユーザ数でランキングを正規化し、コミュニティグループ内の各番組の予約率ランキングを算出する。コミュニティ予約情報統計部 236は、正規化したランキング (予約率ランキング)をコミュニティ特化部 238に出力する。 [0068] 全ユーザ予約情報統計部 237は、予約情報受信部 230によって受信された予約番組情報を持った全ユーザをコミュニティグノレープとしてグノレープ化するコミュニティ予約情報統計部 236とは異なり、ユーザ属性 DB232に登録されている全ユーザ、すなわち番組推薦サーバ 3の全登録ユーザを、コミュニティグループを包含する全ユーザグループとしてグルーピングする。また、全ユーザ予約情報統計部 237は、全ユーザのグルーピング後、全ユーザの予約番組情報を統計処理して、番組毎の予約率ランキングを作成する。すなわち、全ユーザ予約情報統計部 237は、全登録ユーザの予約番組情報を番組毎に集計してランキングを生成するとともに、全登録ユーザ数でランキングを正規化し、全登録ユーザで形成されるグループ内の各番組の予約率ランキングを算出する。作成した予約率ランキングは、コミュニティ特化部 238と推薦番組作成部 239とに出力される。

[0069] コミュニティ特化部 238は、コミュニティ予約情報統計部 236によって算出された予約率ランキングから、全ユーザ予約情報統計部 237によって算出された予約率ランキングを減算することによって、コミュニティ予約情報統計部 236でグルーピングしたコミュニティグループに特化した予約率ランキングを作成して、推薦番組作成部 239 に出力する。なお、ランキングの減算は、番組毎の予約率を、同一番組ごとに減算す

[0070] 推薦番組作成部 239は、コミュニティ特化部 238によって生成された予約率ランキングを基に、予め設定された閾値よりも予約率の高い番組を推薦番組として抽出し、当該推薦番組を識別するための番組識別情報、又は当該推薦番組の放送日時、当該推薦番組が放送されるチャンネル情報及び当該推薦番組が放送される放送局を識別するための放送局識別情報を含む推薦番組情報を作成する。これによつて、推薦番組作成部 239は、コミュニティグループに特化した推薦番組情報を作成する。

[0071] なお、本実施形態では、予め設定された閾値よりも予約率の高!/、番組を推薦番組として抽出している力本発明は特にこれに限定されず、コミュニティ特化部 238によつて生成された予約率ランキングの上位所定数の番組を推薦番組として抽出してもよい。

[0072] また、推薦番組作成部 239は、全ユーザ予約情報統計部 237によって生成された予約率ランキングを基に、予め設定された閾値よりも予約率の高!/、番組を人気番組として抽出し、当該人気番組を識別するための番組識別情報、又は当該人気番組の放送日時、当該人気番組が放送されるチャンネル情報及び当該人気番組が放送される放送局を識別するための放送局識別情報を含む人気番組情報を作成する。

[0073] なお、本実施形態では、予め設定された閾値よりも予約率の高!/、番組を人気番組として抽出している力本発明は特にこれに限定されず、全ユーザ予約情報統計部 2 37によって生成された予約率ランキングの上位所定数の番組を人気番組として抽出してもよい。

[0074] 推薦送信部 240は、推薦番組作成部 239によって作成された推薦番組情報と人気番組情報とを含む推薦情報を番組視聴端末 2に送信する。

[0075] 番組推薦サーバ 3は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体からプログラム及びデータを読み出す再生制御部（不図示）を備えている。記録媒体としては、例えば、ハードディスクのような磁気記録ディスクや DVD、 Blu— rayディスクなどの光ディスク、 SDカードのような半導体メモリ、及び MO/MDのような光磁気記録媒体が用いられる。この記録媒体には、番組推薦プログラムが記録されており、番組推薦プログラム力 SCPU (中央演算処理装置）等によって読み出されて実行される。

[0076] 以下、本実施形態における番組推薦システムの動作について説明する。例えば、ユーザ Aが、ユーザ Aの所有する番組視聴端末 2によって、番組 Aを予約する。番組視聴端末 2は、ユーザ Aを識別するためのユーザ情報と、番組 Aを特定するための予約番組情報を番組推薦サーバ 3に送信する。番組推薦サーバ 3の予約情報受信部 2 30は、ユーザ Aの所有する番組視聴端末 2から、ユーザ Aを識別するためのユーザ情報と番組 Aを特定するための予約番組情報とを受信する。ユーザ管理部 231は、受信したユーザ情報がユーザ属性 DB232に記憶されているか否かを判定し、記憶されていれば、ユーザ Aが番組推薦サーバ 3の登録ユーザであるとして、処理を継続する。

[0077] 予約情報登録部 234は、ユーザ Aを識別するためのユーザ情報に対応付けて、番組 Aを特定するための予約番組情報を予約情報 DB235に登録する。コミュニティ予約情報統計部 236は、番組 Aを特定するための予約番組情報が対応付けられて!/、る全ユーザを予約情報 DB235から抽出してコミュニティグループを形成する。コミュ二ティ予約情報統計部 236は、コミュニティグループ内における番組 A以外の番組を統計的に処理する。そして、コミュニティ予約情報統計部 236は、コミュニティグループ内において番組 A以外の番組の予約率を算出して、予約率の高い順に番組を並ベた予約率ランキングを生成し、生成した予約率ランキングをコミュニティ特化部 238 に出力する。

[0078] 全ユーザ予約情報統計部 237は、番組推薦サーバ 3のユーザ属性 DB232に登録されている全ユーザを予約情報 DB235から抽出してコミュニティ予約情報統計部 23 6で形成したコミュニティグループを包含する全ユーザグループを形成する。全ユーザ予約情報統計部 237は、全ユーザグループ内のユーザ情報に対応付けられている予約番組情報を、予約情報 DB235から抽出して、番組 A以外の番組を統計処理する。そして、全ユーザ予約情報統計部 237は、全ユーザグループ内において番組 A以外の番組の予約率を算出して、予約率の高い順に番組を並べた予約率ランキングを生成し、生成した予約率ランキングをコミュニティ特化部 238と推薦番組作成部 2 39とに出力する。

[0079] コミュニティ特化部 238は、コミュニティ予約情報統計部 236によって作成された番組の予約率ランキングから、全ユーザ予約情報統計部 237によって作成された番組の予約率ランキングを減算する。これにより、コミュニティ特化部 238は、番組 Aを予約したユーザのコミュニティグループに特化した番組の予約率ランキングを作成して推薦番組作成部 239に出力する。

[0080] 推薦番組作成部 239は、コミュニティ特化部 238によって作成された、コミュニティグループに特化した予約率ランキングに基づき、閾値よりも予約率の高!/、番組の予約番組情報又はランキング上位の予約番組情報を抽出して推薦番組情報を作成する。また、推薦番組作成部 239は、全ユーザ予約情報統計部 237によって作成された、全登録ユーザの一般化された予約率ランキングに基づき、閾値よりも予約率の高い番組の予約番組情報又はランキング上位の予約番組情報を抽出して人気番組情報を作成する。推薦送信部 240は、推薦番組作成部 239によって作成された推薦番組情報及び人気番組情報をユーザ Aの番組視聴端末 2に出力する。 [0081] 次に、番組推薦システムの処理の流れについてさらに説明する。図 5〜7は、第 1の実施形態に係る番組推薦システムの処理の流れを示したフローチャートであり、図 5 は、第 1の実施形態に係る番組視聴端末における予約情報を送信するまでの処理の流れを示すフローチャートであり、図 6は、第 1の実施形態に係る番組推薦サーバにおける処理の流れを示すフローチャートであり、図 7は、第 1の実施形態に係る番組視聴端末における推薦情報を受信してからの処理の流れを示すフローチャートであ

[0082] 図 5において、まず、キー 220は、ユーザによるユーザ情報の入力を受け付け、番組視聴端末 2へのログインを受け付ける（ステップ Sl)。次に、ユーザ識別部 223は、ユーザ認証が成功したか否か、すなわち、入力されたユーザ情報がユーザ情報 DB 224に予め登録されているユーザ情報と一致するか否かを判断する (ステップ S2)。ここで、入力されたユーザ情報が誤っており、登録ユーザでないと判断された場合（ステップ S2で NO)、ユーザ識別部 223は、エラー通知をモニタ 211に出力して処理を終了する（ステップ S3)。

[0083] 一方、入力されたユーザ情報に誤りがなぐ登録ユーザであると判断された場合 (ステツプ S2で YES)、チューナ 202は、アンテナ 201から放送波を受信する（ステップ S 4)。

[0084] 次に、 TSデコーダ 203は、チューナ 202によって受信された放送波を復調する。次に、喑号解除部 205は、 CAS204からの復号鍵を利用して、放送波に含まれる番組情報の暗号化を解除する。次に、デマルチプレクサ 206は、多重化されている番組情報を、ビデオ信号、オーディオ信号および番組制御信号に分離する。次に、 PSI 抽出部 218は、分離された番組制御信号に含まれる PSIを抽出する (ステップ S 5)。

[0085] 次に、 PSI抽出部 218は、抽出した PSIを基に、受信可能な全チャンネルの EPGを作成し、 EPG記憶部 219に記憶する（ステップ S6)。次に、 PSI抽出部 218は、モニタ 211に作成した EPGをユーザから個々の番組を選択可能に表示する（ステップ S7 )。

[0086] 次に、予約管理部 221は、ユーザからの予約操作が有ったか否かを判断する（ステップ S8)。予約管理部 221は、番組を選択可能に表示した EPGから、ユーザによる予予約約操操作作をを受受けけ付付けけるる。。ここここでで、、ユユーーザザにによよるる予予約約操操作作ががなないいとと判判断断さされれたた場場合合 ((スステテツツププ SS88でで NNOO))、、予予約約管管理理部部 222211はは、、ユユーーザザにによよるる予予約約操操作作がが行行わわれれるるままでで待待機機すするる。。

[0087] 一一方方、、ユユーーザザかかららのの予予約約操操作作ががああるるとと判判断断さされれたた場場合合 ((スステテッッププ SS88でで YYEESS))、、予予約約管管理理部部 222211はは、、予予約約操操作作のの対対象象ととななっったた番番組組にに対対応応ししたた番番組組識識別別情情報報、、又又はは番番組組放放送送日日時時、、チチャャンンネネルル情情報報及及びび放放送送局局識識別別情情報報をを EEPPGGかからら抽抽出出しし、、予予約約メメモモリリ 222222 にに予予約約番番組組情情報報ととししてて記記憶憶すするる。。ここれれにによよりり、、予予約約管管理理部部 222211はは、、番番組組のの予予約約のの設設定定をを行行うう（（スステテッッププ SS99))。。以以後後、、本本実実施施形形態態でではは、、スステテッッププ SS99ににおおいいてて予予約約のの設設定定をを行行つつたた番番組組をを番番組組 AAととししてて説説明明すするる。。

[0088] スステテッッププ SS99ににおおいいてて番番組組 AAのの予予約約のの設設定定がが完完了了すするるとと、、予予約約情情報報送送信信部部 222255はは、、番番組組 AAにに対対応応ししたた予予約約番番組組情情報報 AAとと、、番番組組 AAのの予予約約をを行行っったたユユーーザザをを識識別別すするるたためめののユユーーザザ情情報報ととをを予予約約情情報報ととししてて番番組組推推薦薦ササーーババ 33にに送送信信すするる ((スステテッッププ SS 1100))。。

[0089] 図図 66ににおおいいてて、、次次にに、、番番組組推推薦薦ササーーババ 33のの予予約約情情報報受受信信部部 223300はは、、番番組組視視聴聴端端末末

22にによよっってて送送信信さされれたた予予約約情情報報をを受受信信すするる（（スステテッッププ SSll ll))。。次次にに、、ユユーーザザ管管理理部部 223311 はは、、ユユーーザザ認認証証がが成成功功ししたたかか否否かか、、すすななわわちち、、受受信信ししたた予予約約情情報報にに含含ままれれるるユユーーザザ情情報報がが番番組組推推薦薦ササーーババ 33ののユユーーザザ属属性性 DDBB223322にに予予めめ登登録録さされれてていいるるユユーーザザ情情報報とと一一致致すするるかか否否かかをを判判断断すするる（（スステテッッププ SS 1122))。。ここここでで、、ユユーーザザ認認証証にに失失敗敗しし、、登登録録ユユーーザザででなないいとと判判断断さされれたた場場合合 ((スステテッッププ SS1122でで NNOO))、、ユユーーザザ管管理理部部 223311はは、、そそのの旨旨をを示示すすエエララーーメメッッセセーージジをを作作成成ししてて、、番番組組視視聴聴端端末末 22ににエエララーーメメッッセセーージジをを送送信信しし、、処処理理をを終終了了すするる（（スステテッッププ SS1133))。。ななおお、、エエララーーメメッッセセーージジをを受受信信ししたた番番組組視視聴聴端端末末 22はは、、ュュ一一ザザ認認証証にに失失敗敗ししたた旨旨をを表表すすエエララーー通通知知ををモモニニタタ 221111へへ出出力力すするる。。

[0090] 一一方方、、ユユーーザザ認認証証にに成成功功しし、、登登録録ユユーーザザででああるるとと判判断断さされれたた場場合合 ((スステテッッププ SS 1122でで YYEESS))、、予予約約情情報報登登録録部部 223344はは、、予予約約情情報報受受信信部部 223300にによよっってて受受信信さされれたたユユーーザザ情情報報にに対対応応付付けけてて、、予予約約番番組組情情報報 AAをを予予約約情情報報 DDBB223355にに登登録録すするる（（スステテッッププ SS 1144))。。

[0091] 次次にに、、予予約約情情報報登登録録部部 223344はは、、予予約約情情報報 DDBB223355にに記記憶憶さされれたた全全登登録録ユユーーザザのの予予約約番番組組情情報報をを基基にに、、番番組組 AAのの予予約約番番組組情情報報 AAをを有有すするる全全ユユーーザザをを抽抽出出しし、、ココミミュュニニテテ

[0092] 次次にに、、ココミミュュニニテティィ予予約約情情報報統統計計部部 223366はは、、ググノノレレーーピピンンググさされれたたココミミュュニニテティィググノノレレーープのユーザのユーザ情報に対応付けられている番組 A以外の番組の予約番組情報を集計して、番組毎の予約数のランキングを生成する（ステップ S 16)。

[0093] 次に、コミュニティ予約情報統計部 236は、集計された番組毎の予約数を、グルービングされたユーザ数によって正規化して、番組毎の予約率を生成して、予約率の高い番組から順に並べた予約率ランキングを生成する（ステップ S 17)。

[0094] 次に、全ユーザ予約情報統計部 237は、ユーザ属性 DB232に登録されているュ一ザ、すなわち番組推薦サーバ 3の全登録ユーザを抽出し、全ユーザグループとしてグルーピングする（ステップ S 18)。なお、ステップ S 18において作成される全ユーザグループは、全ての登録ユーザで構成されるので、ステップ S 15において作成された番組 Aの予約番組情報を持ったユーザのグループを包含したグループとなる。

[0095] 次に、全ユーザ予約情報統計部 237は、グルーピングされた全ユーザグループにおいて、番組 A以外の番組の全ユーザの予約番組情報を集計して、番組毎の予約数のランキングを生成する (ステップ S 19)。

[0096] 次に、全ユーザ予約情報統計部 237は、集計された番組毎の予約数を、グルーピングされたユーザ数、すなわち番組推薦サーバ 3に登録されている全ユーザ数で正規化して、番組毎の予約率を生成して、予約率の高い番組から順に並べた予約率ランキングを生成する（ステップ S20)。

[0097] 次に、コミュニティ特化部 238は、コミュニティ予約情報統計部 236によって生成された番組 Aを予約したユーザの番組 A以外の番組の予約率ランキングから、全ユーザ予約情報統計部 237によって生成された全ユーザの番組 A以外の番組の予約率ランキングを、番組ごとに減算することによって、番組 Aを予約したユーザに特化した予約率ランキングを生成する。そして、推薦番組作成部 239は、コミュニティ特化部 2 38によって生成された予約率ランキングの中から、予め定められた閾値よりも予約率の高い番組を抽出して推薦番組情報を作成する（ステップ S21)。なお、推薦番組作成部 239は、コミュニティ特化部 238によって生成された予約率ランキングのうちの上位の番組から所定数の番組を抽出して推薦番組情報を作成してもよい。

[0098] 次に、推薦番組作成部 239は、全ユーザ予約情報統計部 237によって生成された全ユーザの予約率ランキングの中から、予め定められた閾値よりも予約率の高い番組を抽出して人気番組情報を作成する (ステップ S22)。なお、推薦番組作成部 239 は、コミュニティ特化部 238によって生成された予約率ランキングのうちの上位の番組力、ら所定数の番組を抽出して人気番組情報を作成してもよい。

[0099] 次に、推薦送信部 240は、推薦番組作成部 239によって作成された推薦番組情報及び人気番組情報を含む推薦情報を番組視聴端末 2に送信する (ステップ S23)。

[0100] 図 7において、次に、番組視聴端末 2の推薦受信部 226は、番組推薦サーバ 3の推薦送信部 240によって送信された推薦番組情報及び人気番組情報を含む推薦情報を受信する（ステップ S31)。

[0101] 次に、推薦番組情報抽出部 227は、推薦受信部 226によって受信された推薦情報力も推薦番組情報が抽出されたか否力、を判断する (ステップ S32)。推薦番組情報抽出部 227は、ユーザに推薦番組情報及び人気番組情報のうちのいずれかの選択を促す。キー 220を用いて、推薦番組情報が選択された場合には推薦番組情報を抽出し、人気番組情報が選択された場合には人気番組情報を抽出する。なお、推薦番組情報及び人気番組情報の両方を抽出する設定を設けても力、まわなレ、。これによつて、ユーザに対してより多くの選択肢を提供することができる。

[0102] 推薦番組情報が抽出されたと判断された場合 (ステップ S32で YES)、番組予約判定部 228は、推薦番組情報抽出部 227によって抽出された推薦番組情報に含まれる番組識別情報、又は番組放送日時、チャンネル情報及び放送局識別情報を利用して、番組視聴端末 2によって既に予約が完了しているか否かを判断する (ステップ S 33)。例えば、番組予約判定部 228は、推薦番組情報に含まれる番組識別情報と、予約メモリ 222に記憶されている予約番組情報に含まれる番組識別情報とがー致するか否かを判断する。

[0103] 推薦番組の予約が完了していないと判断された場合 (ステップ S33で NO)、予約管理部 221は、推薦番組の予約設定を行う（ステップ S34)。推薦番組の予約設定が完了した後、又は推薦番組の予約設定が予め完了していた場合 (ステップ S33で Y ES)、番組予約判定部 228は、推薦情報に含まれる全ての推薦番組情報について予約設定が完了してレ、るか否かを判断する（ステップ S35)。

[0104] 全ての推薦番組情報の予約が完了して!/、な!/、と判断された場合 (ステップ S35で N O)、ステップ S33の処理へ戻り、残りの推薦番組情報における予約設定処理を繰り返し実行する。全ての推薦番組情報の予約が完了したと判断された場合 (ステップ S 35で YES)、処理を終了する。

[0105] 一方、推薦番組情報が抽出されていないと判断された場合、すなわち、人気番組情報が抽出されたと判断された場合 (ステップ S32で NO)、番組予約判定部 228は、推薦番組情報抽出部 227によって抽出された人気番組情報に含まれる番組識別情報、又は番組放送日時、チャンネル情報及び放送局識別情報を利用して、番組視聴端末 2によって、既に予約が完了しているか否かを判断する (ステップ S36)。例えば、番組予約判定部 228は、人気番組情報に含まれる番組識別情報と、予約メモリ 222に記憶されている予約番組情報に含まれる番組識別情報とがー致するか否かを判断する。

[0106] 人気番組の予約が完了していないと判断された場合 (ステップ S36で NO)、予約管理部 221は、人気番組の予約設定を行う（ステップ S37)。人気番組の予約設定が完了した後、又は人気番組の予約設定が予め完了していた場合 (ステップ S36で Y ES)、番組予約判定部 228は、推薦情報に含まれる全ての人気番組情報について予約設定が完了してレ、るか否かを判断する（ステップ S38)。

[0107] 全ての人気番組情報の予約が完了して!/、な!/、と判断された場合 (ステップ S38で N O)、ステップ S36の処理へ戻り、残りの人気番組情報における予約設定処理を繰り返し実行する。全ての人気番組情報の予約が完了したと判断された場合 (ステップ S 38で YES)、処理を終了する。

[0108] なお、本実施形態では、番組推薦サーバ 3によって送信された推薦番組を全て予約して!/、るがこれに限定されな!/、。推薦番組が既に放送された後であると判断された場合には、番組視聴端末 2の推薦番組抽出部 229は、推薦番組が記録媒体 215に記録済みか否力、を判定する。記録済みである場合、推薦番組抽出部 229は、ユーザに再生を促すメッセージをモニタ 211に出力すればよい。近年のデジタルレコーダは、 EPGのキーワード検索により自動的に番組を録画するものや、 24時間全チャンネルを録画し続けているものまで存在する。よって、ユーザが意図的に予約設定を行わなかったり、録画を行わなかったりしても、推薦番組が録画されていることは容易に考えられるので、これによつてユーザに視聴を見逃した番組の再生を促すシステムを同様のシステムで提供しうる。

[0109] また、ユーザが視聴済みである番組につ!/、ては、番組の視聴を促す必要はな!/、ので、記録媒体 215に記録されている番組に視聴か未視聴かを示すフラグを設け、推薦番組が視聴済みである場合には、番組の再生を促す処理を実施しないようにしてあよい。

[0110] また、本実施形態では、ユーザ操作として番組の録画予約操作を用いて説明した

1S 本発明はこれに限られない。ユーザ操作は、ユーザが番組に対する嗜好に関する動作であればどんな操作でもかまわない。例えば、ユーザ操作は、番組の再生操作、録画操作及び消去操作などでもかまわなレ、。

[0111] ユーザ操作が番組の再生操作である場合、番組視聴端末 2は、再生した番組の識別情報を番組推薦サーバ 3に送信する。番組推薦サーバ 3の予約情報登録部 234 は、ユーザ毎に再生した番組を管理しており、コミュニティ予約情報統計部 236は、同一番組を再生したユーザをグルーピングして、グループ内のユーザの再生した番組の再生率ランキングを生成する。また、全ユーザ予約情報統計部 237は、全ての登録ユーザをグルーピングして、全ての登録ユーザの再生率ランキングを生成する。コミュニティ特化部 238は、コミュニティ予約情報統計部 236によって作成された番組の再生率ランキングから全ユーザ予約情報統計部 237によって作成された番組の再生率ランキングを減算する。これにより、コミュニティ特化部 238は、特定番組を再生したユーザに特化した再生率ランキングを生成し、推薦番組作成部 239は、コミュ二ティ特化部 238によって生成された再生率ランキングに基づいて推薦番組情報を生成する。

[0112] また、ユーザ操作が録画操作である場合も同様である。ユーザ操作が番組の録画操作である場合、番組視聴端末 2は、録画した番組の識別情報を番組推薦サーバ 3 に送信する。番組推薦サーバ 3の予約情報登録部 234は、ユーザ毎に録画した番組を管理しており、コミュニティ予約情報統計部 236は、同一番組を録画したユーザをグルーピングして、グループ内のユーザの録画した番組の録画率ランキングを生成する。また、全ユーザ予約情報統計部 237は、全ての登録ユーザをグルーピングして、全ての登録ユーザの録画率ランキングを生成する。コミュニティ特化部 238は、コミュニティ予約情報統計部 236によって作成された番組の録画率ランキングから全ュ一ザ予約情報統計部 237によって作成された番組の録画率ランキングを減算する。これにより、コミュニティ特化部 238は、特定番組を録画したユーザに特化した録画率ランキングを生成し、推薦番組作成部 239は、コミュニティ特化部 238によって生成された録画率ランキングに基づいて推薦番組情報を生成する。

[0113] また、ユーザ操作が番組の消去操作である場合も応用可能である。ユーザ操作が番組の消去操作である場合、番組視聴端末 2は、消去した番組の識別情報を番組推薦サーバ 3に送信する。番組推薦サーバ 3の予約情報登録部 234は、ユーザ毎に消去した番組を管理しており、コミュニティ予約情報統計部 236は、同一番組を消去したユーザをグルーピングして、グループ内のユーザの消去した番組の消去率ランキングを生成する。また、全ユーザ予約情報統計部 237は、全ての登録ユーザをグルービングして、全ての登録ユーザの消去率ランキングを生成する。コミュニティ特化部 238は、コミュニティ予約情報統計部 236によって作成された番組の消去率ランキングから全ユーザ予約情報統計部 237によって作成された番組の消去率ランキングを減算する。これにより、コミュニティ特化部 238は、特定番組を消去したユーザに特化した消去率ランキングを生成し、推薦番組作成部 239は、コミュニティ特化部 238 によって生成された消去率ランキングに基づいて推薦番組情報を生成する。

[0114] また、これらの操作の組み合わせも同様に可能である。例えば、再生した番組情報を集計して、将来放送される番組の予約動作を促すこともできる。このときは、同一の予約情報を持つユーザをグルーピングして、グループ内で再生された番組を集計することで再生を促すための推薦情報を作成することが可能となる。逆に、ユーザの再生した番組情報でグループ化を行い、グループ内で予約情報を集計すれば、同じ番組を再生した類似嗜好を持つユーザの予約情報に基づ!/、て、ユーザの嗜好に合致する番組の予約動作を自動で行うことも可能となる。

[0115] また、ユーザ操作として、異なる操作を組み合わせてもよい。例えば、ユーザ操作として、再生操作を伴った番組と、録画操作を伴った番組とをともに集計してランキングを作成してもよい。このときには、異なる操作に基づいて、集計するときの重み付けを変更しても良い。例えば、録画されたけれども、再生されなかった番組よりも、再生された番組のほうがユーザの嗜好度は高いと判断される。そこで、これに基づいた重み付けでランキングを作成する。例えば、特定番組に対して録画のみされている場合には、 1ポイント、再生されている場合には 2ポイント、消去動作を伴っているものは 1 ポイントとして集計する。これにより、ユーザの嗜好に対してより精度の高いランキングを生成することが可能となる。

[0116] 本実施形態では、番組視聴端末 2毎 (ユーザ毎）に番組への嗜好操作情報を、番組推薦サーバ 3で集計して、ユーザ嗜好の類似したユーザをグルーピングして、ダループ内の協調フィルタリングによってユーザに対して嗜好度の高いと思われる番組を推薦して、この推薦された番組を自動的に録画したり、再生を促したり、消去を促したりして、ユーザの番組視聴を支援する。ただし、これだけでは、本明細書の発明が解決しようとする課題に示した課題が解決できない。そこで、圧倒的な人気番組が存在したとしても、操作対象となった番組に基づいてユーザをグループ化して第 1のダループを作成し、この第 1のグループを包含するような第 2のグループをさらに作成し、第 1のグループ特有の推薦番組情報を生成できるように、第 1のグループのランキングから第 2のグループのランキングを減算、すなわち圧倒的に人気のある番組を雑音として抹消することによって、第 1のグループに特化した推薦番組を生成することができ、ユーザの嗜好番組の検索動作等の煩雑な操作を回避し、嗜好度の高い番組視聴を支援する。

[0117] 次に、番組推薦システムの予約情報 DB235のデータ構造と、コミュニティ予約情報統計部 236による統計処理とについて説明する。図 8は、第 1の実施形態の予約情報 DB235のデータ構造を示す図である。

[0118] まず、図 8 (A)は、番組推薦サーバ 3の予約情報 DB235に記憶される情報のデータ構造の一例を示す図である。なお、図 8 (A)には、番組推薦サーバ 3の予約情報受信部 230によって、ユーザ Aが番組 Aを予約したことを示す予約情報が受信されて、予約情報登録部 234によって、予約情報 DB235のユーザ Aのリスト 401に番組 Aの予約番組情報 402が登録されたときの予約情報 DB235のデータ構造を示している。予約情報 DB235は、番組推薦サーバ 3の全登録ユーザのユーザ識別情報 (ユーザ ID)を管理するユーザ識別情報が列方向に登録され、個々のユーザ識別情報に対応して、ユーザが録画予約している予約番組情報が行方向に登録されたデータ構造である。リスト 403には、ユーザ B, C, Dが登録されている。ユーザ B, C, Dは、ュ一ザ A以外の登録ユーザを示し、このユーザ B, C, Dに対応した予約番組情報が、個々のユーザの行方向に登録されている。

[0119] 例えば、ユーザ Bには、番組 A、番組 C、番組 D及び番組 E 、う予約番組情報が対応付けられており、ユーザ Cには、番組 X、番組 Y、番組 Ζ及び番組 Sという予約番組情報が対応付けられており、ユーザ Dには、番組 Α、番組 Β、番組 C及び番組 Εと V、う予約番組情報が対応付けられて!/、る。

[0120] 図 8 (Β)は、番組 Αの予約情報を持ったユーザをグルーピングした結果を示す図である。図 8 (B)の例では、コミュニティ予約情報統計部 236によって、番組 Aの予約情報を持ったユーザがグルーピングされた結果を示している。図 8 (B)に示すように、ュ一ザ C以外のユーザ全てが番組 Aの予約情報を持って!/、るので、ユーザ C以外の、ユーザ A、 B、 Dがグルーピングされる。

[0121] 図 8 (C)は、番組 Aを予約した全てのユーザをグルーピングしたグループ内において、番組 A以外の番組の予約率を示す図である。図 8 (C)では、コミュニティ予約情報統計部 236によって、番組 Aを予約したユーザで構成されるグループにおいて、番組 A以外の番組の予約頻度がランキングされる。図 8 (C)において、番組 Aを予約したユーザのグループでは、番組 Aの他に番組 Cが一番多く予約されており、ついで番組 B、番組 D及び番組 Eが予約されている。

[0122] 以降、番組の予約率ランキングは、グルーピングされたユーザ数、すなわち 3人で正規化され、番組 Cの予約率は 100%、番組 B、番組 D及び番組 Eは 67%と算出される。

[0123] なお、正規化方法としては、ランキングの全度数で正規化してもよい。本例では、各ユーザ A, B, Dが番組 A以外の 3つの予約番組情報を有しているので全度数は 9となる。よって、番組 Cの確率は 33%、番組 B、番組 D及び番組 Eの確率は 22%と正規化される。この正規化方法は、ユーザの予約番組情報が異なったとしても、グループ内の番組毎の予約確率を求めることになるので正確なランキングが生成可能である。 [0124] (第 2の実施形態）

続いて、本発明における第 2の実施形態について説明する。第 1の実施形態では、番組毎に対するユーザ操作情報を、番組推薦サーバにおいて収集するとともに、同一の番組に対するユーザ操作をもとにユーザをグルーピングして、グループ内でのユーザの嗜好番組をランキングして、グループに特化した推薦番組を抽出してユーザに推薦番組を提供している。第 2の実施形態では、番組ごとに対するユーザ操作情報を収集するのではなぐ番組内の時間軸で指定される一部分に対するユーザ操作を集計することによって、番組内の推薦シーンや推薦時間帯を提供する。

[0125] 本実施形態では、番組内の時間軸で指定される一部分に対するユーザ操作として、番組中にユーザの嗜好シーンをマーキングするユーザ操作を用いて説明する。マ一キングとは、ユーザが放送番組の視聴中、あるいは録画番組の視聴中に、お気に入りのシーンをマーキングすることであり、例えば、お気に入りシーンの間で所定のお気に入りシーンボタンを押し続けることによるマーキング、お気に入りシーンの開始時間と終了時間とを入力することによるマーキング、お気に入りシーンの開始時間でボタン操作を行いお気に入りシーンの継続時間を指定するマーキング、お気に入りシーンの終了時間でボタン操作を行いお気に入りシーンの継続時間を指定するマーキングなどが挙げられる。

[0126] 本実施形態では、ユーザ毎の番組視聴端末にお!/、て、ユーザ毎に番組にマーキングを行い、マーキング情報と番組の識別情報とを番組推薦サーバに送信する。番組推薦サーバは、同一時間にマーキングしたユーザ、マーキングの時間的な類似性を持ったユーザ、又はマーキング時間に重なりを有するユーザをグループ化して、グループ内でマーキング情報を集計し、グループ内で特化したお勧めシーンを生成して、ユーザにお勧めシーンを提供する。

[0127] 図 9は、ユーザ A及びユーザ Bの特定番組に対するマーキング方法と、マーキングの集計方法とについて説明するためのタイミングチャートである。

[0128] 図 9に示す番組ストリーム 500は、図面の右方向に向力、つて進行する放送番組の時間経過を示している。また、番組ストリーム 500は、連続した番組のフレームで構成される。 [0129] 図 9において、ユーザ Aは、本特定番組に対してマーキングを行っている。ユーザ Aは、本特定番組内で、時刻 T1〜時亥 ijT3までの間のシーンをマーキング（第 1のマ一キング 501)し、時刻 T6〜時刻 T8までの間のシーンをマーキング（第 2のマーキング 502)している。

[0130] 同様に、図 9において、ユーザ Bは、本特定番糸且に対してマーキングを fiつている。

ユーザ Bは、本特定番組内で、時刻 T2〜時刻 T4までの間のシーンをマーキング（第 1のマーキング 503)し、時刻 T5〜時刻 T7までの間のシーンをマーキング（第 2のマ一キング 504)し、時刻 T9〜時刻 T10までの間のシーンをマーキング（第 3のマーキング 505)している。

[0131] 特定番組の再生が終了した後、ユーザ Aの番組視聴端末は、番組推薦サーバに対して、ユーザ Aのユーザ情報、特定番組の番組識別情報及びユーザ Aのマーキング情報を送信する。なお、マーキング情報は、特定番組においてマーキングされた時間を表し、例えばマーキングが開始された時刻とマーキングが終了された時刻とを含む。図 9のユーザ Aの場合、第 1のマーキング 501におけるマーキング開始時刻 T1 及びマーキング終了時亥 IJT3と、第 2のマーキング 502におけるマーキング開始時刻 T6及びマーキング終了時刻 T8とがマーキング情報として生成される。

[0132] また、特定番組の再生が終了した後、ユーザ Bの番組視聴端末は、番組推薦サーバに対して、ユーザ Bのユーザ情報、特定番組の番組識別情報及びユーザ Bのマーキング情報を送信する。図 9のユーザ Bの場合、第 1のマーキング 503におけるマーキング開始時亥 IJT2及びマーキング終了時亥 IJT4と、第 2のマーキング 504におけるマ一キング開始時刻 T5及びマーキング終了時刻 T7と、第 3のマーキング 505におけるマーキング開始時亥 IJT9及びマーキング終了時刻 T10とがマーキング情報として生成される。なお、ユーザ Bは、ユーザ Aよりも時間的に早く本特定番組を視聴し、マーキング情報を送信しているので、ユーザ Aがマーキング情報を送信する時点では、ュ一ザ Bのマーキング情報が番組推薦サーバ内に既に登録されているとして、以後の説明を行う。

[0133] なお、ユーザ情報は、番組推薦サーバにユーザ情報を登録することによって番組推薦サーバからユーザに対して付与され、ユーザの使用する番組視聴端末内で管理される。

[0134] また、番組識別情報は、番組ごとに付与されて!/、る番組を識別するための番組識別情報、及び、番組の放送日時、チャンネル情報及び放送局識別情報で示される識別情報のレ、ずれであってもかまわなレ、。

[0135] また、マーキング情報は、マーキングの開始時刻とマーキングの終了時刻とが含まれる。例えば、ユーザ Aの第 1のマーキング 501の場合は、マーキング開始時刻として時刻 T1が含まれ、マーキング終了時刻として時刻 T3が含まれる。また、ユーザによってマーキング時間が、マーキング開始時刻とマーキング幅とで指定される場合は、マーキング開始時刻とマーキング終了時刻とに変更して送信する。

[0136] 番組推薦サーバは、ユーザ Aの番組視聴端末から、ユーザ Aのマーキング情報を受信すると受信したマーキング情報を解析し、類似のマーキング情報を有するユーザをグループ化する。なお、類似のマーキング情報を有するユーザとは、マーキング位置が時間的に一致しているユーザ、及びマーキング位置に重なりを持つユーザである。また、マーキング位置の重なりを判定する場合には、ユーザの嗜好の同一性の判定を精度良く行うため、全マーキング時間に対して 50%以上の重なりを持つか否かを判定し、 50%以上の重なりを持つユーザをグルーピングする。

[0137] 図 9において、第 1の重なり 506及び第 2の重なり 507は、ユーザ Aのマーキング情報とユーザ Bのマーキング情報との重なりを示している。この場合、第 1の重なり 506 と第 2の重なり 507との合計時間は、ユーザ Aの総マーキング時間（ユーザ Aの第 1のマーキング 501と第 2のマーキング 502との合計時間）に対して 50%以上なので、ュ一ザ A及びユーザ Bは同一のグループとしてグループ化される。なお、本実施形態では、ユーザ A及びユーザ Bのみでグループが構成されるとして説明するが、マーキング時間の重なりが 50%以上あるユーザはすべて同一グループにグループ化され

[0138] このように、本実施形態では、ユーザの番組へのマーキング操作に基づいてユーザをグループ化する。

[0139] 図 10は、グループ化したユーザの特定番組以外の番組において、類似するマーキング情報が存在した番組 B及び番組 Cのそれぞれのマーキング度数を示したグラフである。

[0140] 図 10の度数分布グラフ 600aは、ユーザ Aの特定番組のマーキング情報と類似のマーキング情報を持ったユーザをグループ化して、特定番組以外の番組でマーキング情報が類似してレ、る番組 B及び番組 Cが抽出され、番組 B及び番組 C内のグループ内のユーザのマーキング情報の重なりを示した度数分布である。この例では、番組

Bに対して、第 1のピーク 601と第 2のピーク 602において高い度数を示している。また、番組 Cでは、第 1のピーク 603、第 2のピーク 604において高い度数を示している。これは、ユーザ Aの特定番組へのマーキング情報と類似するマーキング情報を持つたユーザのグループにおいて、番組 Bの第 1のピーク 601、番組 Bの第 2のピーク 6 02、番組 Cの第 1のピーク 603及び番組 Cの第 2のピーク 604で多くのマーキングが行われてレ、ることを示して!/、る。

[0141] また、図 10の度数分布グラフ 600bは、ユーザ Aの特定番組のマーキング情報と類似のマーキング情報を持ったユーザのグループを包含するグループとして、番組推薦サーバの全登録ユーザの番組 B及び番組 Cにおけるマーキング情報の重なりを示した度数分布である。全ユーザの度数分布グラフ 600bでは、番組 Bにおける第 1のピーク 605及び第 2のピーク 606で、比較的多くのマーキングが行われている。しかしながら、番組 Cでは、全体的にマーキング度数は低ぐ第 1のピーク 607及び第 2のピーク 608にお!/、てもそれほどマーキングが fiわれて!/、な!/、。

[0142] 図 10の度数分布グラフ 600cは、ユーザ Aのマーキング情報に類似するマーキング情報を持ったユーザで構成されるグループのマーキング度数をグループ内の全ユーザの総マーキング時間で正規化した度数分布グラフ 600aから、全ユーザのマーキング度数を全ユーザの総マーキング時間で正規化した度数分布グラフ 600bを減算した結果を示す。この結果、番組 Bにおけるグループ内の第 1のピーク 601と全ユーザの第 1のピーク 605とに時間的なずれが生じているため、番組 Bの第 1の差分のピーク 609が生成される。

[0143] また、番組 Bのグループ内の第 2のピーク 602は、全ユーザの第 2のピーク 606とほぼ同等のマーキング度数を有しているので、差分の結果、第 2の差分のピーク 610は、大きなマーキング度数を有していない。 [0144] 番組 Cにおいては、グループ内の度数分布では、第 1のピーク 603及び第 2のピーク 604が高いマーキング度数を有しているにもかかわらず、全ユーザの度数分布では、第 1のピーク 607及び第 2のピーク 608とも高い度数を有していない。従って、番組 Cでは、第 1の差分のピーク 611及び第 2の差分のピーク 612とも高い度数を有している。

[0145] 図 10の差分の度数分布グラフ 600cは、番組毎の差分のマーキング度数と予め定められた閾値 620とに基づいて閾値判定を行い、閾値 620より高いマーキング度数を有するシーンを推薦シーンとして生成する。本例では、番組 Bにおいては、番組 B の時刻 T1〜時刻 T2までのシーンを推薦シーン 1として生成し、番組 Cにおいては、番組 Cの時刻 T3〜時刻 T4までを推薦シーン 2として生成するとともに、番組 Cの時刻 T5〜時刻 T6までを推薦シーン 3として抽出する。

[0146] なお、番組毎の推薦度は、差分の度数分布において抽出した各推薦シーンの番組毎の時間軸でのマーキング度数の積分値の大きい番組力優先することが望ましい。

[0147] 図 11は、第 2の実施形態の番組視聴端末の構成を示すブロック図であり、図 12は、第 2の実施形態の番組推薦サーバの構成を示すブロック図である。第 2の実施形態の番組推薦システムは、例えば番組録画装置などの番組視聴端末 5と、複数の番組視聴端末 5とインターネットなどの汎用のネットワーク 7を介して通信可能に接続される番組推薦サーバ 6とで構成される。なお、第 2の実施形態の番組推薦システムの構成は、図 2に示す番組推薦システムの構成と同じである。本来、番組推薦サーバ 6 には、複数の番組視聴端末 5が接続される力説明の簡易化のために 1台の番組視聴端末 5が接続された形態について説明する。

[0148] 番組視聴端末 5は、放送波又は IP網から番組を受信して、番組を視聴したり、番組を録画したり、録画した番組を再生したり、録画した番組を消去したり、番組の録画予約をしたりする。番組視聴端末 5は、アンテナ 701、チューナ 702、 TSデコーダ 703、 CAS704、喑号解除部 705、デマルチプレクサ 706、 MPEG Videoデコーダ 707 、 MPEG Audioデコーダ 708、 HDMI端子 709、記録用暗号化部 713、記録制御部 714、記録媒体 715、再生制御部 716、記録用復号化部 717、 PSI抽出部 718、 EPG記憶部 719、キー 720、赤外線通信部 721、マーキング管理部 722、マーキング記憶部 724、ユーザ識別部 725、ユーザ情報 DB726、マーキング送信部 727、推薦受信部 728、推薦番組情報抽出部 729、番組記録判定部 730、予約管理部 731 、予約メモリ 732及び特定シーン抽出部 733から構成される。

[0149] また、番組推薦サーバ 6は、マーキング受信部 750、ユーザ管理部 751、ユーザ属性 DB752、マーキング登録部 754、マーキング DB755、特化生成部 70、推薦シーン作成部 759及び推薦送信部 760から構成される。

[0150] また、番組推薦サーバ 6の特化生成部 70は、コミュニティマーキング統計部 756、全ユーザマーキング統計部 757及びコミュニティ特化部 758で構成される。

[0151] チューナ 702は、例えば地上波デジタル放送や BSデジタル放送などの放送波、あるいはマルチキャストで送信される IP放送から、所定チャンネルの放送波を受信して、放送波を TSデコーダ 703に出力する。 TSデコーダ 703は、受信した一般的なトランスポート'ストリーム形式の放送波を復調して暗号解除部 705に出力する。

[0152] CAS704は、一般的な Conditional Access Systemであり、ユーザの登録情報及び番組の暗号鍵の記録された ICカードから暗号鍵情報を読み出し、暗号解除部 705に出力する。

[0153] 暗号解除部 705は、 TSデコーダ 703によって復調された、暗号化された放送信号を、 CAS704からの暗号鍵をもとに復号化し、暗号化された番組情報の暗号を解除してデマルチプレクサ 706に出力する。

[0154] デマルチプレクサ 706は、番組情報として多重化されている情報を分離する。番組情報には、少なくともビデオ情報、オーディオ情報及び番組管理情報が多重化され、これらを分離後、ビデオ情報を MPEG Videoデコーダ 707へ、オーディオ情報を M PEG Audioデコーダ 708へ、番組管理情報を PSI抽出部 718へ出力する。

[0155] MPEG Videoデコーダ 707は、デマルチプレクサ 706からのビデオ情報を復調して映像データに変換し、 HDMI端子 709に出力する。 MPEG Audioデコーダ 708 は、デマルチプレクサ 706からのオーディオ情報を復調してオーディオデータに変換し、 HDMI端子 709に出力する。 HDMI端子 709は、 HDMIケーブルを介して外部の HDMI端子 710と接続されており、 HDMI端子 710は、モニタ 711及びスピーカ 7 12と接続されている。

[0156] HDMI端子 709, 710は、一般的な映像情報用及び音声情報用のインタフェースであり、番組視聴端末 5とモニタ 711及びスピーカ 712とを互いに相互認証するとともに、暗号鍵の共通化を行い、共通化した暗号鍵で、映像データや音声データを暗号化して、モニタ 711やスピーカ 712に出力する。

[0157] モニタ 711は、一般的な番組の映像情報の表示装置であって、 HDMI端子 710で受信した暗号化された映像データを復号して番組の映像データを出力する。スピー力 712は、一般的な番組の音声情報の出力装置であって、 HDMI端子 710で受信した暗号化された映像データを復号して番組の音声データを出力する。

[0158] 記録用暗号化部 713は、受信した番組情報を記録媒体に記録するための喑号処理を施す。記録用暗号化部 713は、デマルチプレクサ 706から入力された番組情報を暗号化して記録制御部 714に出力する。従って、記録用暗号化部 713は、番組情報を記録する記録媒体に特有の暗号化処理を行う。例えば、 DVD— RAMでは CP RM (Content Protection for Rewritable Media)、 Blu— rayアイスクゃ HD — DVDでは、 AACS ( Advanced Access Content System)が用いられる。

[0159] 記録制御部 714は、記録用暗号化部 713によって暗号化された番組情報の記録媒体 715への記録を制御する。記録制御部 714は、記録媒体特有の変調処理や誤り訂正符号化処理を行うことによって記録媒体に番組情報を記録する。

[0160] 記録媒体 715は、番組情報を記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体であつて、例えば、ハードディスクのような磁気記録ディスクや DVD、 Blu— rayディスクなどの光ディスク、 SDカードのような半導体メモリ、及び MO/MDのような光磁気記録媒体が用いられる。

[0161] 再生制御部 716は、記録媒体 715に記録されている番組情報を読み出す。なお、記録制御部 714、記録媒体 715及び再生制御部 716は、ドライブシステムとして構成されるのが一般的である。

[0162] 記録用復号化部 717は、記録用暗号化部 713の暗号化に対応する復号を行う。記録用復号化部 717は、暗号化して記録媒体 715に記録された番組情報を復号化して TSデコーダ 703に出力する。なお、 TSデコーダ 703に出力された番組情報の再生処理は、上述のアンテナ 701で受信した番組の再生処理と同様である。

[0163] PSI抽出部 718は、デマルチプレクサ 706で抽出した番組管理情報から PSI (Prog ram Specific Information)を抽出する。 PSIの中には、主に、 PMT (Program Map Table)、 EIT (Event Information Table)及び TOT (Time Offset Ta ble)などの情報が含まれる。

[0164] PMTは、番組に含まれる画像や音声などの各パケット識別情報を格納して!/、る。よつて、 PMTから画像や音声などのパケット識別情報を得ることが出来れば、それらパケット識別情報のついたパケットを抽出することでプログラムを再生できる。

[0165] EITは、番組の名称、放送日時及び放送内容などの番組に関連する情報が含まれる。 EPG (Electronic Program Guide)は主にこの情報を用いて作成される。

[0166] EPG記憶部 719は、 PSI抽出部 718で抽出した PSI中の EITを用いて EPG情報を作成して、記憶する。キー 720は、ユーザからの入力を受け付け、リモコンやフロントパネルで構成される。また、キー 720は、視聴する番組に対して、ユーザが行うマーキング部として機能する。実際には、リモコンに、マーキングボタンが設けられ、ユーザがマーキングボタンを押している間、番組に対してマーキングが行われる。または、キー 720は、ユーザからマーキングを行う番組内の時間情報の入力を受け付ける。

[0167] 赤外線通信部 721は、一般的なリモートコントローラからの赤外線信号の受光部である。赤外線通信部 721は、キー 720に付随したマーキングボタンの押下中、マーキングボタン押下信号を生成して、マーキング管理部 722に出力する。

[0168] マーキング管理部 722は、赤外線通信部 721からマーキングボタン押下信号を受け取り、マーキングボタン押下信号によってマーキングボタンが押されていると判断したときには、現在再生中の番組の番組内の時間情報を PSI抽出部 718から受け取り、マーキング記憶部 724に出力する。

[0169] PSI抽出部 718は、内部に時間抽出部 7181と PID抽出部 7182とを備える。時間抽出部 7181は、 PSI内のタイムオフセットテーブル (TOT)を確認することによって、番組内の再生時間を抽出する。また、 PID抽出部 7182は、現在再生中の映像コンテンッのパケットのパケット識別情報である PIDを抽出して、現在再生中のパケットを特定する。 [0170] マーキング記憶部 724は、マーキング管理部 722によって抽出された番組内にお V、てマーキングされた時間情報、あるいはマーキング中の番組のパケット識別情報群を記憶する。マーキング記憶部 724は、マーキング開始時の番組内の時刻及びマーキング終了時の番組内の時刻の 2つを対応させて時間情報として記憶しても良いし、マーキング開始時の番組のパケットのパケット識別情報とマーキング終了時の番組のパケットのパケット識別情報とを対応付けてパケット識別情報群として記憶してもレ、レ、。また、マーキング中の全パケットのパケット識別情報を 1つの群として記憶してもかまわない。また、これらの時間情報やパケット情報は、再生している番組の番組識別情報に対応付けてマーキング記憶部 724に記憶される。番組識別情報は、 PSI抽出部 718で抽出した PSI内に含まれる。これらの番組識別情報に対応したマーキング位置の時間情報やパケット識別情報は、マーキング情報としてマーキング記憶部 724 に記 fe、される。

[0171] ユーザ識別部 725は、番組視聴端末 5を使用するユーザを識別する。ユーザ識別部 725は、キー 720を用いて入力されるユーザ情報に基づいて、番組視聴端末 5を使用するユーザを識別する。

[0172] ユーザ情報 DB726は、番組視聴端末 5を使用する全ユーザのユーザ情報が登録されているデータベースである。ユーザ識別部 725は、キー 720を用いて入力されるユーザ情報と、ユーザ情報 DB726に予め記憶されているユーザ情報とに基づいてユーザを識別する。また、ユーザ識別部 725は、ユーザの認証に成功すると現在使用中のユーザのユーザ情報をマーキング送信部 727に出力する。

[0173] マーキング送信部 727は、一般的なネットワークインタフェースであり、汎用のネットワーク 7を介して接続される番組推薦サーバ 6とのネットワークを確立した後、マーキング記憶部 724に記憶したマーキング情報とユーザ識別部 725から入力されたユーザ情報とをともに番組推薦サーバ 6に送信する。

[0174] なお、マーキング記憶部 724は、ユーザ識別部 725と連動してマーキングしたユーザを対応付けて記憶するとともに、マーキング送信部 727によって番組推薦サーバ 6 に送信済みのマーキング情報と未送信のマーキング情報とを識別可能に管理する。

[0175] 推薦受信部 728は、汎用のネットワーク 7を介して、番組推薦サーバ 6の推薦する番組に関する推薦情報を受信する。推薦番組情報抽出部 729は、推薦受信部 728 で受信した推薦情報から、推薦番組情報を抽出する。推薦番組情報は、推薦する番組を一意に識別できる情報であり、例えば、番組を識別するための番組識別情報、又は番組の放送日時、チャンネル情報及び放送局を識別するための放送局識別情報を含む。さらに、推薦番組情報は、番組内の推薦シーンを一意に指定可能な時間情報又はパケット識別情報を含んでいる。抽出した推薦番組情報は、番組記録判定部 730に出力される。

[0176] 番組記録判定部 730は、受信した推薦番組情報で示される番組識別情報に基づ V、て、番組識別情報が示す番組が記録媒体 715に記録されて!/、るか否かを確認する。また、番組記録判定部 730は、推薦番組情報で示される番組が記録されていると判断した場合、推薦番組情報の示す番組内の時間情報あるいはパケット識別情報で表された推薦シーンが記録されて!/、るか否かを判定する。番組記録判定部 730は、推薦シーンが記録されていると判断した場合、特定シーン抽出部 733に推薦番組情報を出力する。さらに、番組記録判定部 730は、推薦番組情報で示される番組が記録されて!/、な!/、と判断した場合、又は番組の推薦シーンが記録されて!/、な!/、と判断した場合、番組の番組識別情報と EPG記憶部 719に記憶されて!/、る EPG情報とに基づいて、現在以降の番組であるか否かを判断する。番組記録判定部 730は、現在以降に放送予定の番組であると判断された場合、予約管理部 731に番組識別情報を出力する。

[0177] 予約管理部 731は、番組記録判定部 730からの番組識別情報に基づいて、番組識別情報の示す番組の録画予約処理を行う。予約メモリ 732は、予約管理部 731で予約を行う番組の番組識別情報をユーザ識別部 725から入力されるユーザ情報に対応付けて記憶する。

[0178] 特定シーン抽出部 733は、番組記録判定部 730から推薦番組情報が入力されると、番組識別情報の示す番組を記録媒体 715から抽出して、推薦番組情報の示す推薦シーンの開始時刻から終了時刻までの番組の再生を行う。

[0179] 次に、本実施形態の番組推薦システムにおける番組推薦サーバ 6の構成について説明する。マーキング受信部 750は、汎用のネットワーク 7に接続された複数の番組視聴端末 5のマーキング送信部 727から、各ユーザによってマーキングされた番組のマーキング情報とマーキングを行ったユーザのユーザ情報とを受信する。なお、マーキング情報は、マーキングを行った番組を一意に識別可能な番組識別情報、又は予約された番組の番組放送日時、チャンネル情報及び放送局識別情報を含む。また、マーキング情報は、マーキングの行われた番組内の時間情報ある!/、はパケット識別情報を含む。受信したマーキング情報及びユーザ情報は、ユーザ管理部 751に出力される。

[0180] ユーザ属性 DB752は、登録ユーザのユーザ情報と、必要であれば、ユーザ氏名、性別、住所/電話番号、番組視聴端末のメーカ/機種、接続するモニタの解像度および番組視聴端末のネットワーク IDなどのユーザ属性情報とをユーザ登録リストとして管理する。ユーザは、予め番組推薦サーバ 6に、番組推薦を行うためのユーザ登録処理を行う。ユーザ登録処理には、ユーザ名の設定、住所/電話番号の通知などユーザ登録情報の通知を行った後、番組推薦サーバ 6側で、該ユーザにユーザ情報を生成して通知し、ユーザ属性 DB752で生成したユーザ情報に対応付けて、ュ一ザから通知されたユーザ属性情報を記憶/管理する。

[0181] ユーザ管理部 751は、受信したユーザ情報により特定されるユーザが、番組推薦サーバ 6の登録ユーザであるか否かを判定する。ユーザ管理部 751は、ユーザ属性 DB752に記憶されているユーザ登録リストの中から、受信したユーザ情報に一致するユーザ情報を検索する。受信したユーザ情報がユーザ属性 DB752に登録されていると判断された場合、番組推薦サーバ 6の登録ユーザであると判断して、処理を継 ¾ る。

[0182] 一方、受信したユーザ情報がユーザ属性 DB752に登録されていないと判断された場合、番組推薦サーバ 6の未登録ユーザであるとして、当該ユーザの使用する番組視聴端末 5に登録ユーザでない旨のエラーメッセージを送信して以後の処理を中断する。エラーメッセージを受信した番組視聴端末 5は、当該エラーメッセージをモニタ 711に表示する。

[0183] マーキング登録部 754は、ユーザ管理部 751によってユーザが番組推薦サーバ 6 の登録ユーザであると判断された場合、マーキング受信部 750によって受信されたユーザ毎のマーキング情報を、受信したユーザ情報に対応付けて、マーキング DB7

55にする。

[0184] コミュニティマーキング統計部 756は、マーキング受信部 750によって受信されたマ一キング情報に基づレ、て、当該マーキング情報と類似したマーキング情報を持った全ユーザをコミュニティグループとしてグループ化する。また、コミュニティマーキング統計部 756は、当該コミュニティグループに属する全ユーザの当該マーキング情報の対象番組以外のマーキング情報を集計するとともに、コミュニティグループに所属する全ユーザ数で集計結果を正規化し、コミュニティグループ内の各番組のマーキング率を算出する。コミュニティマーキング統計部 756は、正規化したマーキング率をコミュニティ特化部 758に出力する。

[0185] なお、前述の類似したマーキング情報とは、マーキング受信部 750によって受信されたマーキング情報の示す番組内のマーキング位置と、マーキング DB755に記憶されているマーキング情報の示す番組内のマーキング位置とに重なりを有すること、あるいは受信したマーキング情報の示す番組内のパケット識別情報と、マーキング DB 755に記憶されているマーキング情報の示す番組内のパケット識別情報とに重なりを有することである。望ましくは、受信したマーキング情報の示す番組内のマーキング位置と、マーキング DB755に記憶されているマーキング情報の示す番組内のマーキング位置との重なりが、受信したマーキング情報の総マーキング時間に対して 50% 以上であることが好ましい。また、受信したマーキング情報の示す番組内のパケット識別情報群と、マーキング DB755に記憶されているマーキング情報の示す番組内のパケット識別情報群との重なりが、受信したマーキング情報の総マーキングパケット数に対して 50%以上であることが好まし!/、。

[0186] 全ユーザマーキング統計部 757は、マーキング受信部 750によって受信されたマ一キング情報の類似した全ユーザをコミュニティグループとしてグループ化するコミュ二ティマーキング統計部 756とは異なり、ユーザ属性 DB752に登録されている全ュ一ザ、すなわち番組推薦サーバ 6への全登録ユーザを、コミュニティグループを包含する全ユーザグループとしてグルーピングする。

[0187] また、全ユーザマーキング統計部 757は、全ユーザのグルーピング後、マーキング受信部 750で受信したマーキング情報が示す番組以外の番組で、全ユーザのマーキング情報を統計処理して、番組毎のマーキング度数を作成する。また、このマーキング度数は、登録ユーザの全マーキング総時間、あるいはマーキングパケット総数で正規化される。作成したマーキング度数は、コミュニティ特化部 758と推薦シーン作成部 759とに出力される。

[0188] コミュニティ特化部 758は、コミュニティマーキング統計部 756によって算出されたマーキング度数から、全ユーザマーキング統計部 757によって算出されたマーキング度数を減算することによって、コミュニティマーキング統計部 756でグルーピングしたコミュニティグループに特化したマーキング度数を作成して、推薦シーン作成部 759 に出力する。なお、マーキング度数の減算は、番組毎のマーキング度数を、同一番組ごとに減算する。

[0189] 推薦シーン作成部 759は、コミュニティ特化部 758によって生成されたマーキング度数を基に、予め設定された閾値よりも高!/、マーキング度数を有する番組を推薦番組として抽出する。また、推薦シーン作成部 759は、各番組内でマーキング度数が閾値を上回ったシーンの開始時刻及び終了時刻、あるいは開始パケットのパケット識別情報及び終了パケットのパケット識別情報を推薦シーン情報として抽出する。推薦シーン作成部 759は、推薦番組を識別するための番組識別情報、又は推薦番組の放送日時、推薦番組が放送されるチャンネル情報及び推薦番組が放送される放送局を識別するための放送局識別情報と、推薦シーン情報とを含む推薦番組情報を作成する。これによつて、推薦シーン作成部 759は、コミュニティグループに特化した推薦シーンを作成する。

[0190] また、推薦シーン作成部 759は、全ユーザマーキング統計部 757によって生成されたマーキング度数を基に、予め設定された閾値よりも高!/、マーキング度数を有する番組を人気番組として抽出する。また、推薦シーン作成部 759は、各番組内でマーキング度数が閾値を上回ったシーンの開始時刻及び終了時刻、あるいは開始パケットのパケット識別情報及び終了パケットのパケット識別情報を人気シーン情報として抽出する。推薦シーン作成部 759は、人気番組を識別するための番組識別情報、又は人気番組の放送日時、人気番組が放送されるチャンネル情報及び人気番組が放送される放送局を識別するための放送局識別情報と、人気シーン情報とを含む人気番組情報を作成する。これによつて、コミュニティグループに特化した推薦シーンの開始時刻と終了時刻とを含み、かつ推薦シーンを含む番組の番組識別情報を含んだ推薦番組情報が生成されるとともに、人気シーンの開始時刻と終了時刻とを含み、かつ人気シーンを含む番組の番組識別情報を含んだ人気番組情報が生成されて、推薦送信部 760に出力される。

[0191] 推薦送信部 760は、推薦シーン作成部 759によって作成された、推薦シーン情報を含む推薦番組情報と、人気シーン情報を含む人気番組情報とを含む推薦情報を番組視聴端末 5に送信する。

[0192] 以下、本実施形態における番組推薦システムの動作について説明する。例えば、ユーザ Aが、ユーザ Aの所有する番組視聴端末 5によって、番組 Aの一部をマーキングする。番組視聴端末 5は、ユーザ Aを識別するためのユーザ情報と、番組 Aを識別するための番組識別情報と、番組内におけるマーキングされた位置を特定するためのマーキング情報とを番組推薦サーバ 6に送信する。

[0193] 番組推薦サーバ 6のマーキング受信部 750は、ユーザ Aの所有する番組視聴端末

5から、ユーザ Aを識別するためのユーザ識別情報と、番組 Aを識別するための番組識別情報と、番組内におけるマーキングされた位置を特定するためのマーキング情報とを受信する。ユーザ管理部 751は、受信したユーザ情報がユーザ属性 DB752 に記憶されているか否かを判定し、記憶されていれば、ユーザ Aが番組推薦サーバ 6の登録ユーザであるとして、処理を継続する。

[0194] マーキング登録部 754は、ユーザ Aを識別するためのユーザ情報に対応付けて、番組 Aを識別するための番組識別情報と、番組内におけるマーキングされた位置を特定するためのマーキング情報とをマーキング DB755に登録する。コミュニティマーキング統計部 756は、番組 Aのマーキング情報と類似したマーキング情報を持った全ユーザをマーキング DB755から抽出してコミュニティグループを形成する。コミュ二ティマーキング統計部 756は、コミュニティグループ内における番組 A以外の番組のマーキング情報を統計的に処理する。そして、コミュニティマーキング統計部 756 は、コミュニティグループ内における番組 A以外の番組のマーキング度数を算出して、コミュニティ特化部 758に出力する。

[0195] 全ユーザマーキング統計部 757は、番組推薦サーバ 6のユーザ属性 DB752に登録されている全ユーザをマーキング DB755から抽出してコミュニティマーキング統計部 756で形成したコミュニティグループを包含する全ユーザグループを形成する。全ユーザマーキング統計部 757は、全ユーザグループ内のユーザ情報に対応付けられているマーキング情報をマーキング DB755から抽出して、番組 A以外の番組のマ一キング情報を統計処理する。そして、全ユーザマーキング統計部 757は、全ユーザグループ内において番組 A以外の番組のマーキング度数を算出して、コミュニティ特化部 758と推薦シーン作成部 759とに出力する。

[0196] コミュニティ特化部 758は、コミュニティマーキング統計部 756によって作成された番組 A以外の番組のマーキング度数から、全ユーザマーキング統計部 757によって作成された番組 A以外の番組のマーキング度数を減算する。これにより、コミュニティ特化部 758は、番組 Aにおける所定の位置をマーキングしたユーザの属するコミュ二ティグループに特化した番組のマーキング度数を作成して推薦シーン作成部 759に出力する。

[0197] 推薦シーン作成部 759は、コミュニティ特化部 758によって作成された、コミュニティグループに特化したマーキング度数に基づき、閾値よりもマーキング度数の高!/、番組の番組識別情報と、閾値よりもマーキング度数の高!/、シーンの開始時刻及び終了時刻を表す推薦シーン情報とを抽出して推薦番組情報を作成する。また、推薦シーン作成部 759は、全ユーザマーキング統計部 757によって作成された、全登録ユーザの一般化されたマーキング度数に基づき、閾値よりもマーキング度数の高い番組の番組識別情報と、閾値よりもマーキング度数の高!/、シーンの開始時刻及び終了時刻を表す人気シーン情報とを抽出して人気番組情報を作成する。推薦送信部 760 は、推薦シーン作成部 759によって作成された推薦番組情報及び人気番組情報をユーザ Aの番組視聴端末 5に送信する。

[0198] 次に、本実施形態の番組推薦システムの処理の流れについてさらに説明する。図 1 3〜； 15は、第 2の実施形態に係る番組推薦システムの処理の流れを示したフローチヤートであり、図 13は、第 2の実施形態に係る番組視聴端末におけるマーキング情報を送信するまでの処理の流れを示すフローチャートであり、図 14は、第 2の実施形態に係る番組推薦サーバにおける処理の流れを示すフローチャートであり、図 15は、第 2の実施形態に係る番組視聴端末における推薦情報を受信してからの処理の流れを示すフローチャートである。

[0199] 図 13において、まず、ユーザ識別部 725は、ユーザに対するユーザ認証のためのユーザ認証画面をモニタ 711に表示し、キー 720は、ユーザによるユーザ情報の入力を受け付け、番組視聴端末 5へのログインを受け付ける（ステップ S41)。次に、ュ一ザ識別部 725は、ユーザ認証が成功したか否か、すなわち、入力されたユーザ情報がユーザ情報 DB726に予め登録されているユーザ情報と一致するか否かを判断する（ステップ S42)。

[0200] ここで、入力されたユーザ情報がユーザ情報 DB726に登録されていない、すなわち番組視聴端末 5の登録ユーザでな!/、と判断された場合、又は入力されたユーザ情報に誤りがある場合（ステップ S42で NO)、ユーザ識別部 725は、モニタ 711にエラ一メッセージを出力して以後の処理を終了する（ステップ S43)。

[0201] 一方、入力されたユーザ情報に誤りがなぐ番組視聴端末 5の登録ユーザであると判断された場合 (ステップ S42で YES)、再生制御部 716は、記録媒体 715に記録済みの番組に対する再生指示操作があつたか否かを判断する (ステップ S44)。ここで、再生指示操作がないと判断された場合 (ステップ S44で NO)、再生制御部 716 は、ユーザからの再生指示操作があるまで待機する。

[0202] ユーザからの再生指示操作があつたと判断された場合 (ステップ S44で YES)、再生制御部 716は、ユーザによって選択された番組を記録媒体 715から再生してモニタ 711に出力する再生処理を実行する（ステップ S45)。

[0203] 次に、番組の再生中、マーキング管理部 722は、ユーザによるマーキング操作が開始されたか否かを判断する（ステップ S46)。なお、赤外線通信部 721は、リモートコントローラのマーキングボタンを押下された際に出力される赤外線信号を感知したとき、マーキングボタン押下信号を生成して、マーキング管理部 722に出力する。マーキング管理部 722は、マーキングボタン押下信号が入力されるとマーキング操作が開始されたと判断する。 [0204] マーキング操作が開始されたと判断された場合 (ステップ S46で YES)、時間抽出部 7181は、番組放送に多重化されている PSIから番組内の再生時間を抽出して、マ一キング操作が開始されたマーキング開始時刻としてマーキング記憶部 724に一時記憶する（ステップ S47)。一方、マーキング操作が開始されていないと判断された場合（ステップ S46で NO)、再生している番組が終了したか否かの判定処理に移る（ステツプ S 50)。

[0205] 次に、マーキング管理部 722は、ユーザによるマーキング操作が終了したか否かを判断する（ステップ S48)。赤外線通信部 721は、リモートコントローラのマーキングボタンの押下が解除されると、マーキングボタン押下信号の生成を終了する。マーキング管理部 722は、マーキングボタン押下信号が入力されなくなるとマーキング操作が終了したと判断する。

[0206] マーキング操作が終了したと判断された場合 (ステップ S48で YES)、時間抽出部 7 181は、マーキング開始時刻を抽出した時と同様に、番組に多重化されている PSIから番組内の再生時間を抽出して、マーキング操作が終了したマーキング終了時刻としてマーキング記憶部 724に一時記憶する（ステップ S49)。一方、マーキング操作が終了していないと判断された場合（ステップ S48で NO)、マーキング管理部 722は、マーキング操作が終了されるまで待機する。

[0207] 次に、マーキング送信部 727は、再生している番組が終了したか否かを判断する（ステップ S 50)。再生して!/、る番組が終了したと判断された場合（ステップ S 50で YES )、マーキング送信部 727は、マーキング記憶部 724に記憶されているマーキング開始時刻、マーキング終了時刻及び再生した番組の番組識別情報と、ユーザ識別部 7 25によって識別されたユーザのユーザ情報とをマーキング情報として番組推薦サーノ 6に送信する (ステップ S51)。一方、再生している番組が終了していないと判断された場合（ステップ S50で NO)、ステップ S45の再生処理を継続する。

[0208] 図 14において、次に、番組推薦サーバ 6のマーキング受信部 750は、番組視聴端末 5のマーキング送信部 727によって送信されたマーキング情報を受信する (ステツプ S61)。

[0209] 次に、ユーザ管理部 751は、ユーザ認証が成功したか否か、すなわち、マーキング受信部 750によって受信されたマーキング情報に含まれるユーザ情報が番組推薦サーバ 6のユーザ属性 DB752に予め登録されているユーザ情報と一致するか否かを判断する（ステップ S62)。ここで、ユーザ認証に失敗し、登録ユーザでないと判断された場合（ステップ S62で NO)、ユーザ管理部 751は、その旨を示すエラーメッセ一ジを作成して、番組視聴端末 5にエラーメッセージを送信し、以後の処理を終了する (ステップ S63)。なお、エラーメッセージを受信した番組視聴端末 5は、ユーザ認証に失敗した旨を表すエラー通知をモニタ 711へ出力する。

[0210] 一方、ユーザ認証に成功し、登録ユーザであると判断された場合 (ステップ S62で YES)、マーキング登録部 754は、マーキング受信部 750によって受信されたマーキング情報を、当該ユーザのユーザ情報に対応付けてマーキング DB755に登録する (ステップ S 64)。

[0211] 次に、コミュニティマーキング統計部 756は、マーキング受信部 750によって受信されたマーキング情報に類似するマーキング情報を持った全ユーザを、マーキング DB 755力、ら抽出し、コミュニティグループとしてグループ化する（ステップ S65)。なお、類似するマーキング情報とは、マーキング受信部 750で受信したマーキング情報の示す番組識別情報と同一の番組識別情報であり、番組内のマーキングされた時間やマーキングされた番組のパケット識別情報に重なりがあるマーキング情報のことである。望ましくは、同じ番組内でユーザ毎のマーキングされた時間やマーキングされたパケット識別情報のうち 50%以上の重なりのあるマーキング情報を類似のマーキング情報として判定する。

[0212] 次に、コミュニティマーキング統計部 756は、類似したマーキング情報を有するユーザで構成されるコミュニティグループ内の全ユーザに登録されているマーキング情報のうち、マーキング受信部 750によって受信されたマーキング情報の示す番組以外のマーキング情報を番組ごとに集計する (ステップ S66)。コミュニティマーキング統計部 756は、各番組において、単位時間毎にマーキングしているユーザがいればカウントし、番組毎に時間軸での度数分布を算出する。あるいは、コミュニティマーキング統計部 756は、各番組において、パケット毎にマーキングを行ったユーザがいれば力ゥントし、番組毎にパケット単位で度数分布を算出する。 [0213] 次に、コミュニティマーキング統計部 756は、集計された結果を、コミュニティグループ内におけるグループ化された全ユーザの総マーキング時間、あるいは総マーキングパケット数で正規化する（ステップ S67)。コミュニティマーキング統計部 756は、正規化した結果をコミュニティ特化部 758に出力する。

[0214] 次に、全ユーザマーキング統計部 757は、ユーザ属性 DB752に登録されているュ一ザ、すなわち番組推薦サーバ 6に登録されている全ユーザを抽出し、類似したマ一キング情報を有するユーザで構成されるコミュニティグループを包含する全ユーザグループとしてグルーピングする（ステップ S68)。

[0215] 次に、全ユーザマーキング統計部 757は、全ユーザのマーキング情報をマーキング DB755から抽出して、マーキング受信部 750によって受信されたマーキング情報の示す番組以外の番組のマーキング情報を集計する（ステップ S69)。全ユーザマーキング統計部 757は、各番組において、単位時間毎にマーキングしているユーザがいればカウントし、番組毎に時間軸での度数分布を算出する。あるいは、全ユーザマ一キング統計部 757は、各番組において、パケット毎にマーキングを行ったユーザがいればカウントし、番組毎にパケット単位で度数分布を算出する。

[0216] 次に、全ユーザマーキング統計部 757は、集計された結果を、登録されている全ュ一ザの総マーキング時間ある!/、は総マーキングパケット数で正規化する（ステップ S 7 0)。正規化した結果は、コミュニティ特化部 758および推薦シーン作成部 759に出力される。

[0217] 次に、コミュニティ特化部 758は、類似したマーキング情報を有するユーザで構成されるコミュニティグループ内における正規化されたマーキング集計結果（マーキング度数)から、全ユーザグループ内における正規化されたマーキング集計結果（マーキング度数)を減算する。そして、推薦シーン作成部 759は、減算結果を閾値判定し、閾値よりもマーキング度数の高!/、番組の番組識別情報と、閾値よりもマーキング度数の高いシーンの開始時刻及び終了時刻を表す推薦シーン情報とを抽出して推薦番組情報を作成する（ステップ S71)。開始時刻は、マーキング度数が閾値を上回った時間位置であり、終了時刻は、マーキング度数が閾値を下回った時間位置である。抽出された全推薦シーンの開始時刻及び終了時刻は、対応する番組識別情報と対応付けられて、推薦番組情報として推薦送信部 760に出力される。

[0218] 次に、推薦シーン作成部 759は、全ユーザマーキング統計部 757によって作成された全ユーザグループ内における正規化されたマーキング集計結果を閾値判定し、閾値よりもマーキング度数の高!/、番組の番組識別情報と、閾値よりもマーキング度数の高いシーンの開始時刻及び終了時刻を表す人気シーン情報とを抽出して人気番組情報を作成する（ステップ S72)。抽出された全人気シーンの開始時刻及び終了時刻は、対応する番組識別情報と対応付けられて、人気番組情報として推薦送信部 760に出力される。

[0219] 次に、推薦送信部 760は、推薦シーン作成部 759によって作成された推薦番組情報と人気番組情報とを推薦情報として、番組視聴端末 5に送信する (ステップ S73)。

[0220] 図 15において、次に、番組視聴端末 5の推薦受信部 728は、番組推薦サーバ 6によって送信された推薦番組情報及び人気番組情報を含む推薦情報を受信する (ステップ S81)。

[0221] 次に、推薦番組情報抽出部 729は、推薦受信部 728によって受信された推薦情報力も推薦番組情報が抽出されたか否力、を判断する (ステップ S82)。推薦番組情報抽出部 729は、ユーザに推薦番組情報及び人気番組情報のうちの!/、ずれかの選択を促す。キー 720を用いて推薦番組情報が選択された場合、推薦番組情報抽出部 72 9は推薦番組情報を抽出し、人気番組情報が選択された場合、推薦番組情報抽出部 729は人気番組情報を抽出する。なお、推薦番組情報及び人気番組情報の両方を抽出する設定を設けても力、まわない。これによつて、ユーザに対してより多くの選択肢を提供すること力 Sできる。

[0222] 推薦番組情報が抽出されたと判断された場合 (ステップ S82で YES)、番組記録判定部 730は、推薦番組情報抽出部 729によって抽出された推薦番組情報に含まれる推薦シーン情報に付随する推薦シーンに対応した番組識別情報に基づいて、推薦シーンを含む番組が記録媒体 715に記録済みであるか否かを判断する（ステップ S83)。なお、ステップ S83では、番組の記録だけではなぐ推薦シーンの開始時刻及び終了時刻に基づいて推薦シーン自体が記録媒体 715に記録されるか否力、を判断するほうが好適である。ここで、推薦シーンを含む番組、あるいは推薦シーンそのものが記録媒体 715に記録されていないと判断された場合 (ステップ S83で NO)、ステツプ S88の処理に移行する。

[0223] 一方、推薦シーンを含む番組、あるいは推薦シーンそのものが記録媒体 715に記録済みであると判断された場合 (ステップ S83で YES)、特定シーン抽出部 733は、推薦番組をモニタ 711に表示する（ステップ S84)。このとき、特定シーン抽出部 733 は、番組の名称と同時に、推薦シーンの開始時刻及び終了時刻、推薦シーンの時間的長さ、及び推薦シーン内のキヤプチャ画像又は映像を表示するとよい。

[0224] また、番組推薦サーバ 6において、推薦シーン作成部 759によって作成された各推薦シーンの度数分布に従って、推薦シーン毎の度数分布を積分した値、あるいは度数分布のピーク度数に基づいて推薦シーン毎に優先度を付与して番組視聴端末 5 に送信してもよい。この場合、特定シーン抽出部 733は、推薦シーンの表示を行う場合、優先度に比例したテキストの大きさ、又はキヤプチヤの大きさで推薦シーンを表示するとなお良い。これによつて、ユーザは一目で番組シーンの優先度を判断できる

[0225] ステップ S84において推薦シーンをモニタ 711に表示したら、特定シーン抽出部 7 33は、ユーザによる推薦シーンの選択及び再生指示が発行されたか否かを判断する（ステップ S85)。ここで、推薦シーンの再生指示が発行されていないと判断された場合（ステップ S85で NO)、ステップ S88の処理へ移行する。一方、推薦シーンの再生指示が発行されたと判断された場合 (ステップ S85で YES)、特定シーン抽出部 7 33は、推薦番組情報から、ユーザにより選択された番組の番組識別情報と推薦シーンの開始時刻とを抽出する。そして、再生制御部 716は、記録媒体 715から、特定シーン抽出部 733によって抽出された番組識別情報に対応した番組情報を読み出して、特定シーン抽出部 733によって抽出された開始時刻から推薦シーンの再生を行う（ステップ S86)。

[0226] 次に、特定シーン抽出部 733は、推薦シーンの再生処理が終了したか否かを判断する（ステップ S87)。推薦シーンの再生処理が終了して!/、な!/、と判断された場合 (ステツプ S87で NO)、特定シーン抽出部 733は、推薦シーンの再生処理が終了するまで待機する。 [0227] 一方、推薦シーンの再生処理が終了したと判断された場合 (ステップ S87で YES) 、特定シーン抽出部 733は、番組推薦サーバ 6によって送信された推薦番組情報に含まれる全ての推薦シーン情報の再生処理が終了したか否力、を判断する (ステップ S 88)。全ての推薦シーン情報の再生処理が終了して!/、な!/、と判断された場合 (ステツプ S88で NO)、ステップ S83の処理に戻り、残りの推薦シーン情報についての処理が行われる。一方、全ての推薦シーン情報の再生処理が終了したと判断された場合 (ステップ S88で YES)、全ての処理を終了する。

[0228] 一方、推薦番組情報が抽出されていないと判断された場合、すなわち、人気番組情報が抽出されたと判断された場合 (ステップ S82で NO)、番組記録判定部 730は、推薦番組情報抽出部 729によって抽出された人気番組情報に含まれる人気シーン情報に付随する人気シーンに対応した番組識別情報に基づレ、て、人気シーンを含む番組が記録媒体 715に記録済みであるか否かを判断する（ステップ S89)。なお、ステップ S89では、番組の記録だけではなぐ人気シーンの開始時刻及び終了時刻に基づいて人気シーン自体が記録媒体 715に記録されるか否かを判断するほうが好適である。ここで、人気シーンを含む番組、あるいは人気シーンそのものが記録媒体 715に記録済みでないと判断された場合（ステップ S89で NO)、ステップ S94の処理に移行する。

[0229] 一方、人気シーンを含む番組、あるいは人気シーンそのものが記録媒体 715に記録済みであると判断された場合 (ステップ S89で YES)、特定シーン抽出部 733は、人気番組をモニタ 711に表示する（ステップ S90)。このとき、特定シーン抽出部 733 は、番組の名称と同時に、人気シーンの開始時刻及び終了時刻、人気シーンの時間的長さ、及び人気シーン内のキヤプチャ画像又は映像を表示するとよい。

[0230] また、番組推薦サーバ 6において、推薦シーン作成部 759によって作成された各人気シーンの度数分布に従って、人気シーン毎の度数分布を積分した値、あるいは度数分布のピーク度数に基づいて人気シーン毎に優先度を付与して番組視聴端末 5 に送信してもよい。この場合、特定シーン抽出部 733は、人気シーンの表示を行う場合、優先度に比例したテキストの大きさ、又はキヤプチヤの大きさで人気シーンを表示するとなお良い。これによつて、ユーザは一目で番組シーンの優先度を判断できる [0231] ステップ S90において人気シーンをモニタ 711に表示したら、特定シーン抽出部 7 33は、ユーザによる人気シーンの選択及び再生指示が発行されたか否かを判断する（ステップ S91)。ここで、人気シーンの再生指示が発行されていないと判断された場合（ステップ S91で NO)、ステップ S94の処理へ移行する。一方、人気シーンの再生指示が発行されたと判断された場合 (ステップ S91で YES)、特定シーン抽出部 7 33は、人気番組情報から、ユーザにより選択された番組の番組識別情報と人気シーンの開始時刻とを抽出する。そして、再生制御部 716は、記録媒体 715から、特定シーン抽出部 733によって抽出された番組識別情報に対応した番組情報を読み出して、特定シーン抽出部 733によって抽出された開始時刻から人気シーンの再生を行う（ステップ S 92)。

[0232] 次に、特定シーン抽出部 733は、人気シーンの再生処理が終了したか否かを判断する（ステップ S93)。人気シーンの再生処理が終了して!/、な!/、と判断された場合 (ステツプ S93で NO)、特定シーン抽出部 733は、人気シーンの再生処理が終了するまで待機する。

[0233] 一方、人気シーンの再生処理が終了したと判断された場合（ステップ S93で YES) 、特定シーン抽出部 733は、番組推薦サーバ 6によって送信された人気番組情報に含まれる全ての人気シーン情報の再生処理が終了したか否かを判断する (ステップ S 94)。全ての人気シーン情報の再生処理が終了して!/、な!/、と判断された場合 (ステツプ S94で NO)、ステップ S89の処理に戻り、残りの人気シーン情報についての処理が行われる。一方、全ての人気シーン情報の再生処理が終了したと判断された場合 (ステップ S 94で YES)、全ての処理を終了する。

[0234] なお、ステップ S83において、番組記録判定部 730は、推薦シーンを含む番組が記録されて!/、るかの判断に加え、推薦シーンを含む番組ある!/、は推薦シーンが既に当該ユーザによって再生されたと判断した場合には、その推薦シーンの再生を行わず、次の推薦シーンの再生へと移行してもよい。これには、記録媒体 715に記録されている番組に対して再生された部分には、再生したユーザのユーザ情報とともに既再生フラグを時間軸に対応させて付与する。これにより、ユーザ毎に番組内のどのシーンを閲覧したかの判定が可能となるので、推薦シーンが既に再生されて!/、る場合は、ステップ S84で推薦シーンを表示させなくしても良い。

[0235] 以上、説明したように本番組推薦システムを利用すれば、ユーザが番組の嗜好シーンに直接マーキングを施し、ユーザ毎の嗜好シーンを番組推薦サーバ 6で管理し、類似したマーキング情報を持ったユーザをグルーピングし、当該グループの中でマ一キング度数を生成して、このマーキング度数を基にして、ユーザにその他の嗜好に関するシーンを推薦できる。よって、ユーザは、番組自体を紹介されるときよりも、必要最低限のシーンのみを効率的に視聴することが可能となる。また、人気番組などのほぼ全てのユーザがマーキングしてしまう番組があつたとしても、グループ内の推薦番組情報を生成するときにユーザ全体の視聴傾向を削除して、真にグループ内のュ一ザに特化した番組内のシーンの推薦を可能とする。

[0236] 次に、第 2の実施形態における番組推薦システムの応用例について説明する。図 1 6は、マーキング送信部 727とマーキング受信部 750との間で送受信されるマーキング情報のデータ構造の一例を示す図である。図 16に示すマーキング情報は、ユーザ情報 "A "で特定されるユーザ力 S、番組 ID'T'で特定される番組を、番組開始から 7 分間マーキングしたときのデータ構造である。番組視聴端末 5は、ユーザ情報" A"と、番組 ID"1 "と、番組を開始から 7分間マーキングしたことを表す時間情報とを含むマーキング情報を番組推薦サーバ 6に送信する。

[0237] 図 17は、マーキング DB755に記憶されている番組推薦サーバ 6の登録ユーザごとのマーキング情報のデータ構造の一例を示す図である。今、ユーザ ID"A "及び番組 ID'T'を含むマーキング情報が送付されてきたので、ユーザ ID"A"がユーザ属性 D B752に登録されているか否かがユーザ管理部 751によって確認される。ユーザ ID" A"が登録されている場合、受信した図 16に示すマーキング情報がマーキング DB7 55に登録される。これにより、図 16に示すように、ユーザ ID"A"に関するマーキング情報 1001がマーキング DB755に追加される。

[0238] 本例では、ユーザ ID"A"以外に予めユーザ ID"B"、 "C"、 "D"が番組 ID"1"に対して対応付けられている。マーキング情報 1002は、ユーザ ID"B"と、番組 ID'T'と、番組を 2〜8分までマーキングしたことを表す時間情報とを含み、マーキング情報 10 03は、ユーザ ID"C"と、番組 ID"1 "と、番組を 5〜12分までマーキングしたことを表す時間情報とを含み、マーキング情報 1004は、ユーザ ID"C"と、番組 ID'T'と、番組を 1〜8分までと 16〜25分までの 2回マーキングしたことを表す時間情報とを含む

〇

[0239] コミュニティマーキング統計部 756は、このように受信したマーキング情報と同じ番糸且へマーキングを^^つているユーザを抽出し、グルーピングのための各マーキング情報の類似度の判定を行う。

[0240] 図 18は、図 17で示したマーキング情報を時間軸で示したタイミングチャートである。ユーザ" A"の番組" 1 "におけるマーキング時間 1101は、番組の開始位置から 7分後までの 7分間である。マーキング DB755に記憶されているユーザ "B"の番組" 1" におけるマーキング時間 1102は、番組開始位置の 2分後から 9分後までの 7分間である。よって、ユーザ "A"のマーキング時間 1101と、ユーザ" B"のマーキング時間 1 102とは互いに 50%以上の重なりを有し、ユーザ "A"とユーザ" B"とは同じグループにグループ化される。

[0241] また、マーキング DB755に記憶されているユーザ" C"の番組 "1 "におけるマーキング時間 1103は、番組開始位置の 5分後から 12分後までの 7分間である。よって、ュ一ザ "A"のマーキング時間 1101と、ユーザ" C"のマーキング時間 1103とは互いに 50%以上の重なりを有さず、ユーザ "A"のグループにユーザ" C"をグループ化しない。

[0242] さらに、マーキング DB755に記憶されているユーザ" D"の番組 "1 "におけるマーキング時間 1104は、番組開始位置の 1分後から 8分後までの 7分間であり、マーキング時間 1105は、番組開始位置の 16分後から 25分後までの 7分間である。よって、ュ一ザ "A"のマーキング時間 1101と、ユーザ" D"のマーキング時間 1104とは 50%以上の重なりを有し、ユーザ "A"のグループにユーザ" D"をグループ化する。

[0243] 以上のように、コミュニティマーキング統計部 756は、マーキング受信部 750によつて受信されたマーキング情報を基準として、当該マーキング情報に類似するマーキング情報を有するユーザを、マーキング DB755に登録されているマーキング情報の中から抽出してグループ化する。 [0244] 図 19は、番組 ID'T'以外の番組 IDを含むマーキング情報が記憶されるマーキング DB755のデータ構造の一例を示す図である。図 19に示すマーキング DB755のデータ構造は、上述のようにユーザ "A "のマーキング情報と類似のマーキング情報を持っていてグループ化されたユーザ "B"及びユーザ" D"のマーキング情報に加え、ユーザ" Z"のマーキング情報を記憶しており、番組 ID" 1"以外の番組 IDを含むマーキング情報を記憶している。

[0245] ユーザ ID"A"には、番組 ID'T'以外に、番組 ID"2"及び番組 ID"4"が対応付けられている。マーキング情報 1201は、ユーザ ID"A "と、番組 ID"2"と、番組を 0〜40 分までマーキングしたことを表す時間情報とを含み、マーキング情報 1202は、ユーザ ID"A"と、番組 ID"4"と、番組を 30〜70分及び 90〜； 110分までマーキングしたことを表す時間情報とを含む。

[0246] ユーザ ID"B"には、番組 ID"1 "以外に、番組 ID"2"、番組 ID"3"及び番組 ID"4" が対応付けられている。マーキング情報 1203は、ユーザ ID"B"と、番組 ID"2"と、番組を 10〜50分までマーキングしたことを表す時間情報とを含み、マーキング情報 12 04は、ユーザ ID"B"と、番組 ID"3"と、番組を 10〜50分までマーキングしたことを表す時間情報とを含み、マーキング情報 1205は、ユーザ ID"B"と、番組 ID"4"と、番組を 30〜70分までマーキングしたことを表す時間情報とを含む。

[0247] ユーザ ID"Z"

には、番組 ID'T'以外に、番組 ID"3"及び番組 ID"4"が対応付けられている。マーキング情報 1206は、ユーザ ID"Z"と、番組 ID"3"と、番組を 10〜50分までマーキングしたことを表す時間情報とを含み、マーキング情報 1207は、ユーザ ID"Z "と、番組 ID"4"と、番組を 20〜60分までマーキングしたことを表す時間情報とを含む。

[0248] ユーザ ID"D"には、番組 ID"1"以外に、番組 ID"2"、番組 ID"3"及び番組 ID"4" が対応付けられている。マーキング情報 1208は、ユーザ ID"D"と、番組 ID"2"と、番組を 20〜40分までマーキングしたことを表す時間情報とを含み、マーキング情報 1209は、ユーザ ID"D"と、番組 ID"3"と、番組を 20〜30分までマーキングしたことを表す時間情報とを含み、マーキング情報 1210は、ユーザ ID"D"と、番組 ID"4"と、番組を 40〜 50分及び 100〜 120分までマーキングしたことを表す時間情報とを含む。

[0249] 次に、本グループ内のマーキング情報の集計方法について説明する。図 20は、本番組推薦システムの番組推薦サーバ 6のコミュニティマーキング統計部 756でのダループ内のマーキング情報の集計方法を説明するための概念図である。図 20の横軸方向において、先頭の 0〜60分までが番組 ID"2"の再生時間、ついで 0〜60分までが番組 ID"3"の再生時間、ついで 0〜120分までが番組 ID"4"の再生時間を表している。

[0250] 図 20に示すマーキング時間 1301 , 1302, 1303は、ユーザ "A"のマーキング時間を示している。マーキング時間 1301は、図 19のマーキング情報 1201で示す番組 "2"の番組開始から 40分後までの 40分間である。マーキング時間 1302は、図 19のマーキング情報 1202で示す番組" 4"の番組開始位置の 30分後から 70分後までの 40分間である。マーキング時間 1303は、図 19のマーキング情報 1202で示す番組" 4"の番組開始位置の 90分後から 110分後までの 20分間である。

[0251] 図 20に示すマーキング時間 1304, 1305, 1306は、ユーザ" B"のマーキング時間を示している。マーキング時間 1304は、図 19のマーキング情報 1203で示す番組" 2 "の番組開始位置の 10分後から 50分後までの 40分間である。マーキング時間 1305 は、図 19のマーキング情報 1204で示す番組" 3"の番組開始位置の 10分後力も 50 分後までの 40分間である。マーキング時間 1306は、図 19のマーキング情報 1205 で示す番組" 4"の番組開始位置の 30分後から 70分後までの 40分間である。

[0252] 図 20に示すマーキング時間 1307, 1308は、ユーザ "Z"のマーキング時間を示している。マーキング時間 1307は、図 19のマーキング情報 1206で示す番組" 3"の番組開始位置の 10分後から 50分後までの 40分間である。マーキング時間 1308は、図 19のマーキング情報 1207で示す番組" 4"の番組開始位置の 20分後から 60分後までの 40分間である。

[0253] 図 20ίこ示すマーキング日寺 f^l309, 1310, 1311 , 1312 (ま、ユーザ" D，，のマーキング時間を示している。マーキング時間 1309は、図 19のマーキング情報 1208で示す番組" 2"の番組開始位置の 20分後から 40分後までの 20分間である。マーキング時間 1310は、図 19のマーキング情報 1209で示す番組" 3"の番組開始位置の 20 分後から 30分後までの 10分間である。マーキング時間 1311は、図 19のマーキング情報 1210で示す番組" 4"の番組開始位置の 40分後から 50分後までの 10分間である。マーキング時間 1312は、図 19のマーキング情報 1210で示す番組" 4"の番組開始位置の 100分後から 120分後までの 20分間である。

[0254] 図 20のマーキング度数分布は、コミュニティグループの番組" 2"、 "3"および" 4"のマーキング情報の統計結果を示している。本実施形態における統計処理は、単位時間（本例では 10分）で、ユーザ毎のマーキング数をカウントして度数分布を形成するように集計される。また、この度数分布は、コミュニティグループ内のユーザの総マーキング時間で正規化された後、全ユーザグループの正規化したマーキング統計結果を減算して、コミュニティグループに特化したマーキング度数分布が生成される。本例では、番組" 2"、 "3"および" 4"での正規化統計結果は、どの単位時間でも限りなぐ 0"に近い分布として算出された例であるので、全ユーザグループの統計結果を減算しても、コミュニティグループ内のマーキング度数分布とほぼ変わらない。

[0255] 次に、推薦シーン作成部 759によって、コミュニティグループ内の正規化されたマ一キング度数分布に基づいて、予め定められた閾値 1316を用いて閾値判定することにより推薦シーンが作成される。

[0256] 本例では、閾値 1316を上回った番組" 2"の 20〜40分の番組シーン 1313、番組" 3"の 20〜30分の番組シーン 1314および番組" 4"の 30〜50分の番組シーンが推薦シーンとして作成される。そして、推薦シーンを特定するための時間情報と、推薦シーンを含む番組を識別するための番組識別情報とを含む推薦情報が番組視聴端末 5に送信される。また、各番組シーンの度数分布の積分値の高い、番組シーン 13 15、番組シーン 1313及び番組シーン 1314の順で、優先度が付与される。

[0257] 番組視聴端末 5の推薦受信部 728は、この推薦情報を受け取り、番組記録判定部 730は、各推薦シーンが記録媒体 715に記録済みか否力、を判定して、記録媒体 71 5に記録されていないものは推薦情報から削除する。また、記録媒体 715は、既に該当ユーザによって再生された推薦シーンも同じように削除して推薦シーンを表示しない。本例では、推薦シーン 1313及び推薦シーン 1315は、既にユーザ "Α' 'によって再生済みであるので、推薦シーン 1313及び推薦シーン 1315はユーザ "Α"には推薦されない。

[0258] 本応用例により、番組推薦システムによって、ユーザ "A"が未視聴であって、かつ他のユーザの視聴結果からユーザ "A"の嗜好度の高いと想定される番組シーン 131 4をユーザ" A"に推薦することができる。

[0259] 次に、本実施形態の番組推薦システムの第 2の応用例について説明する。図 21は、第 2の実施形態の第 2の応用例のマーキング DBのデータ構造の一例を示す図である。図 21では、図 19と同様に、マーキング受信部 750によって受信したユーザの番組" 1 "に対するマーキング情報と類似したマーキング情報を持ったユーザをグノレープ化して、グループ内の全ユーザの番組" 1 "以外の番組のマーキング情報を示している。ただし、図 21に示すデータ構造は、図 19のデータ構造と比べて、ユーザ操作の種類を示したフラグ 1400を備えるところが異なる。

[0260] マーキング DB755のデータ構造は、前述のようにフラグ 1400を有している。すなわち、番組視聴端末 5から番組推薦サーバ 6に送信されるマーキング情報には、番組への操作の種別を表したフラグが付与される。例えば、番組 "A"の 10〜50分をマ一キングした場合には、番組" A"を示す番組識別情報と、 10〜50分を示すマーキング時間情報あるいはパケット識別情報と、マーキング操作を示す識別情報とで構成されたマーキング情報が送信される。また、この場合、ユーザ操作は、マーキング操作だけに限られない。再生、消去又は早送りなどの操作情報を識別するための識別情報が付加されてもよい。

[0261] 図 21のデータ構造は、マーキング受信部 750によって受信されたユーザ "A"の番組" 1 "へのマーキングを表すマーキング情報と類似したマーキング情報を持ったュ一ザ" B"、 "C"及び" D"をグループ化して、グループ内で番組 "1 "以外のマーキング情報をマーキング DB755から抽出した結果である。

[0262] ユーザ ID"A"には、番組 ID'T'以外に、番組 ID"2"が対応付けられている。マーキング情報 1401は、番組" 2"の 0〜5分、 15〜35分及び 50〜80分が早送り操作され、 5〜； 15分、 35〜50分及び 80〜95分が再生操作されたというマーキング時間及びフラグを有する。なお、図 21のフラグ 1400において、 "F"は早送り操作を表し、 "P "は再生操作を表し、 "M"はマーキング操作を表し、 "D"は消去操作を表している。 [0263] ユーザ ID"B"には、番組 ID'T'以外に、番組 ID"2"が対応付けられている。マーキング情報 1402は、番組" 2"の 30〜35分、 45〜65分及び 70〜95分が再生操作され、 35〜45分がマーキング操作され、 65〜70分が早送り操作されたというマーキング時間及びフラグを有する。

[0264] ユーザ ID"C"には、番組 ID'T'以外に、番組 ID"2"が対応付けられている。マーキング情報 1403は、番組" 2"の 0〜； 10分、 20〜35分、 40〜85分及び 90〜； 125分が再生操作され、 10〜20分、 35〜40分及び 85〜90分がマーキング操作されたと V、うマーキング時間及びフラグを有する。

[0265] ユーザ ID"D"には、番組 ID'T'以外に、番組 ID"2"が対応付けられている。マーキング情報 1404は、番組" 2"の 0〜25分、 30〜65分、 70〜85分及び 90〜； 125分が再生操作され、 25〜30分及び 65〜70分が削除操作され、 85〜95分がマーキング操作されたというマーキング時間及びフラグを有する。

[0266] なお、マーキング受信部 750によって受信されたユーザ "A"のマーキング情報に類似するマーキング情報を抽出してグループを形成する際に、マーキングの時間軸上の重なりあるいはパケットの重なりだけで類似を判断するのではなぐ番組に対する操作が一致しているか否かをさらに判断しても良い。すなわち、同じ番組の同一シーンで同じ操作を行ったユーザは、ほぼ同一の嗜好を持っていると判断して、グループ化を行っても良い。

[0267] 図 22は、図 21のようにグループ化されたマーキング情報の集計方法を説明するための概念図である。

[0268] 図 22に示すストリームは、番組" 2"の時間軸でのストリームを仮想的に示している。

番組開始位置 1501力、ら 25〜30分、及び 65〜70分に CM (コマーシャルメッセージ )が揷入されて放送されて!/、る。

[0269] 図 22に示すマーキング時間 1504は、図 21のマーキング情報 1401に示すユーザ "A"の番組 "1 "以外の番組である番組" 2"におけるマーキング時間を示している。マ一キング時間 1504において、 0〜5分、 15〜35分及び 50〜80分は早送り操作が行われ、 5〜； 15分、 35〜50分及び 80〜95分は再生操作が行われている。

[0270] 図 22に示すマーキング時間 1505は、図 21のマーキング情報 1402に示すユーザ "B"の番組" 1 "以外の番組である番組" 2"

におけるマーキング時間を示している。マーキング時間 1505において、 30〜35分、 45〜65分及び 70〜95分は再生操作が行われ、 35〜45分はマーキング操作が行われ、 65〜70分は早送り操作が行われている。

[0271] 図 22に示すマーキング時間 1506は、図 21のマーキング情報 1403に示すユーザ "C"の番組" 1 "以外の番組である番組" 2"

におけるマーキング時間を示している。マーキング時間 1506において、 0〜10分、 2 0〜35分、 40〜85分及び 90〜； 125分 (ま再生操作力亍ゎれ、 10〜20分、 35—40 分及び 85〜90分はマーキング操作が行われている。

[0272] 図 22に示すマーキング時間 1507は、図 21のマーキング情報 1404に示すユーザ "D"の番組" 1 "以外の番組である番組" 2"

におけるマーキング時間を示している。マーキング時間 1507において、 0〜25分、 3 0〜65分、 70〜85分及び 90〜； 125分は再生操作が行われ、 25〜30分及び 65〜 70分は削除操作が行われ、 85〜95分はマーキング操作が行われている。

[0273] 図 22のマーキング度数分布は、コミュニティグループのマーキング情報の集計結果を示している。本実施形態における集計処理は、番組の単位時間でのマーキング情報の示す操作情報ごとに異なるポイントを加算することによって集計する。ここでは、例えば、消去フラグ" D"には" 2"ポイント、早送りフラグ" F"には " 1 "

ポイント、再生フラグ "P"には" + 1 "ポイント、マーキングフラグ" M"には" + 2"ポィントが、単位時間ごとに重み付け加算される。また、集計結果は、コミュニティグループ内の全ユーザの操作フラグの付与されているマーキング時間の総時間で正規化される。

[0274] また、コミュニティグループを包含する番組推薦サーバ 6の全登録ユーザで構成される全ユーザグループでも同様に番組" 1 "以外の番組のマーキング情報が集計され

、全ユーザの操作フラグの付与されて!/、るマーキング時間の総時間で正規化される。そして、コミュニティグループの正規化された集計結果から全ユーザグループの正規化された集計結果を減算することによって、コミュニティグループに特化した集計結果が作成される。本例では、全ユーザグループでの正規化統計結果は、いずれの単位時間でもほぼ" 0"付近となり、減算結果も減算結果前もほぼ同じ集計結果となつている。

[0275] また、減算された集計結果は、予め定められた閾値を用いて閾値判定することによつて推薦シーンが生成される。本例では、 2つの閾値を用いて、番組シーンの視聴推薦情報と、番組シーンの削除推薦情報を作成する。

[0276] 推薦シーン作成部 759は、正規化して減算された集計結果が上側の第 1の閾値 15 08を上回るマーキング時間情報を抽出して番組シーンの視聴推薦シーン 1510, 15 11 , 1512の視聴推薦情報を生成する。また、推薦シーン作成部 759は、正規化して減算された集計結果が下側の第 2の閾値 1509を下回るマーキング時間情報を抽出して番組シーンの削除推薦シーン 1513, 1514の削除推薦情報を生成する。

[0277] このように作成した視聴推薦情報と削除推薦情報とは、それぞれの番組の番組識別情報と各番組シーンの開始時刻及び終了時刻とを含めて推薦情報として、推薦送信部 760によって番組視聴端末 5に送信される。

[0278] 送信された推薦情報は、番組視聴端末 5の推薦受信部 728によって受信され、推薦情報に含まれる番組識別情報に基づいて、番組が記録媒体 715に記録されているか否かの判定が行われる。記録されていると判定された場合、さらに各番組の番組シーンが記録されているか否かの判定が各番組シーンの開始時刻及び終了時刻に基づいて、番組記録判定部 730によって行われる。また、番組記録判定部 730は、番組シーンが記録済みであると判定され、且つその番組シーンが削除推薦シーンであった場合には、自動的に当該番組シーンを削除する。また、番組記録判定部 730 は、番組シーンが記録済みであると判定され、且つその番組シーンが視聴推薦シーンであった場合には、その番組シーンの開始時刻に基づいて番組情報を抽出し、サムネイルを作成してモニタ 711に表示し、ユーザへの視聴を促す。

[0279] よって本例においては、番組" 2"が CMであるときに、 CM位置で各ユーザが早送りしたり、削除したりするので、削除推薦シーンとして番組内における CM部分が選択されることとなる。

[0280] なお、番組視聴端末 5は、番組シーンの削除推薦情報を受信して、当該番組シーンを削除した場合、削除が開始された番組内の時間位置と削除が終了した番組内の時間位置とをつなぎ合わせることが望ましレ、。

[0281] 以上のように、本応用例では、ユーザ操作の種類に応じた重み付け加算によって各ユーザのマーキング情報を集計することによって、番組シーンの視聴推薦だけではなぐ番組シーンの削除推薦や早送り推薦などが可能となるとともに、応用例を適用しない本実施形態よりも精度の高い番組推薦を行うことができる。

[0282] (第 3の実施形態）

次に、本発明の第 3の実施形態について説明する。図 23は、第 3の実施形態の番組推薦システムの概略構成を示す概念図である。

[0283] 第 3の実施形態において、放送波あるいは IP網を利用して配信される番組は、番組内の 1画面 1600が複数のクラスタ 160；!〜 1604に分割されている。そして、各クラスタ 1601〜； 1604は、レーザポインタやマウスなどのポインティングデバイス 1605によって選択可能に放送される。また、クラスタ 1602〜； 1604は、番組内の例えば俳優や商品など 1つのオブジェクトを包含する形で放送されている。また、これらの各クラスタの座標情報は、番組情報に多重化されている。なお、座標情報は、番組の放送と同期して、クラスタの座標情報を提供するクラスタ情報提供サーバからネットワーク 1 0を利用して番組視聴端末 8に配信される形態でも力、まわない。このときは、番組視聴端末 8が、受信中の放送の番組識別情報を、図示しないクラスタ情報提供サーバに送信して、送信した番組識別情報に対応したクラスタ情報を受信する。

[0284] ユーザは、ポインティングデバイス 1605を用いて、画面に表示されるオブジェクトの中から嗜好のオブジェクトを選択する。例えばポインティングデバイスとしてレーザポインタを用いる場合は、番組視聴端末 8に接続されたモニタの画面の表面に感光フィルムを付着させて、レーザの照射された座標情報を抽出する。マウスの場合は、画面上に矢印などのマーカーを表示して、ユーザがクリックした場所の座標情報を抽出する。番組に多重化されたクラスタ情報は、クラスタ ID記憶部 1606に記録されている。番組視聴端末 8は、ポインティングデバイス 1605で選択された座標情報に基づ!/、て、その座標情報がどのクラスタに属するかを判定して、多重化されたクラスタ情報に基づいてクラスタ識別情報を獲得して、クラスタ識別情報を、汎用のネットワーク 10によって接続される番組推薦サーバ 9に送信する。 [0285] 番組推薦サーバ 9は、受信したクラスタ識別情報から、同一のクラスタ識別情報をもつたユーザを自身のもつクラスタ DBから抽出して、グループ化する。また、番組推薦サーバ 9は、グループ化したユーザに対応付けられて!/、るその他の選択されたクラスタ識別情報を、グループ内の全ユーザに対して集計してランキングを形成し、ランキングに基づいて、推薦クラスタを生成する。そして、番組推薦サーバ 9は、推薦クラスタを番組視聴端末 8に送信する。

[0286] 番組視聴端末 8のクラスタ検索部 1608は、推薦されたクラスタ識別情報に基づいて、そのクラスタを含む番組を記録媒体 (録画手段） 1607から検索して、お勧めクラスタとして選択画面 1609に表示して、ユーザからの選択を促す。お勧めクラスタが選択されるとお勧めクラスタを含む番組の所定の再生時間位置から番組の再生が行われる。また、お勧めクラスタは、お勧めの優先度に基づいた表示形態、例えば、サムネイルの大きさを変える、色を変える等して表示してもよい。図 23では、お勧めクラスタを選択したユーザの数に応じてサムネイルの大きさが変化されて表示されている。

[0287] 次に、第 3の実施形態の番組推薦システムの構成について説明する。図 24は、第

3の実施形態の番組視聴端末の構成を示すブロック図であり、図 25は、第 3の実施形態の番組推薦サーバの構成を示すブロック図である。第 3の実施形態の番組推薦システムは、例えば番組録画装置などの番組視聴端末 8と、複数の番組視聴端末 8 とインターネットなどの汎用のネットワーク 10を介して互いに通信可能に接続される番組推薦サーバ 9とで構成される。なお、第 3の実施形態の番組推薦システムの構成は、図 2に示す番組推薦システムの構成と同じである。本来、番組推薦サーバ 9には、複数の番組視聴端末 8が接続される力説明の簡易化のために 1台の番組視聴端末 8が接続された形態について説明する。

[0288] 番組視聴端末 8は、放送波又は IP網から番組を受信して、番組を視聴したり、番組を録画したり、録画した番組を再生したり、録画した番組を消去したり、番組の録画予約をしたりする。番組視聴端末 8は、アンテナ 1701、チューナ 1702、 TSデコーダ 17 03、 CAS1704,喑号解除部 1705、デマルチプレクサ 1706、 MPEG Videoデコーダ 1707、 MPEG Audioデコーダ 1708、 HDMI端子 1709、記録用暗号化部 1 713、記録制御部 1714、記録媒体 1715、再生制御部 1716、記録用復号化部 171 7、 PSI抽出部 1718、 EPG記憶部 1719、ポインタ受光部 1720、座標抽出部 1721 、クラスタ識別情報抽出部 1722、クラスタ記憶部 1723、キー 1724、ユーザ識別部 1 725、ユーザ情報 DB1726、クラスタ送信部 1727、推薦受信部 1728、推薦番組情報抽出部 1729、クラスタ検索部 1730、推薦再生制御部 1732及び拡大制御部 173 3から構成される。

[0289] また、番組推薦サーバ 9は、クラスタ受信部 1750、ユーザ管理部 1751、ユーザ属性 DB1752、クラスタ登録部 1754、クラスタ再生時間管理部 1755、クラスタ DB175 6、コミュニティクラスタ統計部 1757、全ユーザクラスタ統計部 1758、コミュニティ特化部 1759、推薦クラスタ作成部 1760及び推薦送信部 1761から構成される。

[0290] チューナ 1702は、例えば地上波デジタル放送や BSデジタル放送などの放送波から所定チャンネルの放送波を受信して、放送波を TSデコーダ 1703に出力する。 TS デコーダ 1703は、受信した一般的なトランスポート 'ストリーム形式の放送波を復調して暗号解除部 1705に出力する。

[0291] CAS 1704は、一般的な Conditional Access Systemで、ユーザの登録情報及び番組の暗号鍵の記録された ICカードから暗号鍵情報を読み出し、暗号解除部 1 705に出力する。

[0292] 喑号解除部 1705は、 TSデコーダ 1703によって復調された、喑号化された放送信号を、 CAS1704からの暗号鍵をもとに復号化し、暗号化された番組情報の暗号を解除してデマルチプレクサ 1706に出力する。

[0293] デマルチプレクサ 1706は、番組情報として多重化されている情報を分離する。番組情報には、少なくともビデオ情報、オーディオ情報及び番組管理情報が多重化され、これらを分離後、ビデオ情報を MPEG Videoデコーダ 1707へ、オーディオ情報を MPEG Audioデコーダ 1708へ、番組管理情報を PSI抽出部 1718へ出力す

[0294] MPEG Videoデコーダ 1707は、デマルチプレクサ 1706からのビデオ情報を復調して映像データに変換し、 HDMI端子 1709に出力する。 MPEG Audioデコーダ 1708は、デマルチプレクサ 1706からのオーディオ情報を復調してオーディオデータに変換し、 HDMI端子 1709に出力する。 HDMI端子 1709は、 HDMIケープルを介して外部の HDMI端子 1710と接続されており、 HDMI端子 1710は、モニタ 1711及びスピーカ 1712と接続されて!/、る。

[0295] HDMI端子 1709, 1710は、一般的な映像情報、音声情報用の HDMIインタフエースであり、番組視聴端末 8とモニタ 1711及びスピーカ 1712とを互いに相互認証するとともに、暗号鍵の共通化を行い、共通化した暗号鍵で、映像データや音声データを暗号化して、モニタ 1711やスピーカ 1712に出力する。

[0296] モニタ 1711は、一般的な番組の映像情報の表示装置であって、 HDMI端子 171 0で受信した暗号化された映像データを復号して番組の映像データを出力する。スピ一力 1712は、一般的な番組の音声情報の出力装置であって、 HDMI端子 1710で受信した暗号化された映像データを復号して番組の音声データを出力する。

[0297] 記録用暗号化部 1713は、受信した番組情報を記録媒体に記録するための喑号処理を施す。記録用暗号化部 1713は、デマルチプレクサ 1706から入力された番組情報を暗号化して記録制御部 1714に出力する。従って、記録用暗号化部 1713は、番組情報を記録する記録媒体に特有の暗号化処理を行う。例えば、 DVD— RAMで (ま CPRM (Content Protection for Rewritable Media)、 Blu— rayアイスクや HD— DVDでは、 AACS (Advanced Access Content System)が用いられ

[0298] 記録制御部 1714は、記録用暗号化部 1713によって暗号化された番組情報を記録媒体 1715への記録を制御する。記録制御部 1714は、記録媒体特有の変調処理や誤り訂正符号化処理を行うことによって記録媒体に番組情報を記録する。

[0299] 記録媒体 1715は、番組情報を記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体であつて、例えば、ハードディスクのような磁気記録ディスクや DVD、 Blu— rayディスクなどの光ディスク、 SDカードのような半導体メモリ、及び MO/MDのような光磁気記録媒体が用いられる。

[0300] 再生制御部 1716は、記録媒体 1715から記録媒体に記録されて!/、る番組情報を読み出す。なお、記録制御部 1714、記録媒体 1715及び再生制御部 1716は、ドライブシステムとして構成されるのが一般的である。

[0301] 記録用復号化部 1717は、記録用暗号化部 1713の暗号化に対応する復号を行う。記録用復号化部 1717は、暗号化して記録媒体 1715に記録された番組情報の喑号を復号化して TSデコーダ 1703に出力する。なお、 TSデコーダ 1703に出力された番組情報の再生処理は、上述のアンテナ 1701で受信した番組の再生処理と同様である。

[0302] PSI抽出部 1718は、デマルチプレクサ 1706で抽出した番組管理情報から PSI (P rogram Specific Information)を抽出する。 PSIの中には、主に、 PMT (Progra m Map Table)、 EIT (Event Information Tableノゃ TOT (Time Offset T able)などの情報が含まれる。

[0303] PMTは、番組に含まれる画像や音声などの各パケット識別情報を格納して!/、る。よつて、 PMTから画像や音声などのパケット識別情報を得ることが出来れば、それらパケット識別情報のついたパケットを抽出することでプログラムを再生できる。

[0304] EITは、番組の名称、放送日時及び放送内容などの番組に関連する情報が含まれる。 EPG (Electronic Program Guide)は主にこの情報を用いて作成される。

[0305] EPG記憶部 1719は、 PSI抽出部 1718で抽出した PSI中の EITを用いて EPG情報を作成して、記憶する。ポインタ受光部 1720は、例えばポインティングデバイスがレーザポインタで構成される場合に、レーザポインタで指示された位置を抽出する。なお、ポインティングデバイスがマウスで構成されるときには、このポインタ受光部 17 20は必要ない。

[0306] 座標抽出部 1721は、ポインタ受光部 1720でレーザポインタの照射された位置情報を画面内の座標情報に変換する。座標抽出部 1721は、モニタ 1711の画面内の横方向を X軸、縦方向を y軸とした 2次元座標情報を獲得する。

[0307] クラスタ識別情報抽出部 1722は、デマルチプレクサ 1706によって分離された、番組データに多重化されていた番組管理情報からクラスタ情報を抽出する。クラスタ情報は、番組内に定義されているクラスタのクラスタ識別情報と、クラスタ毎の座標情報とが示されている。クラスタは、動画フレーム内の 2次元座標で指定された、ユーザによって選択可能に分割された番組の部分情報である。例えば、フレーム内の出演俳優などのオブジェクトを包含するようなクラスタが定義される。また、時間軸で連続したフレームに出現する同一オブジェクトは、同一のクラスタ識別情報が付与されるとともに、番組フレーム単位にオブジェクトの存在位置に同期して座標を変化させて定義される。また、本実施形態におけるクラスタは、矩形状である。クラスタの座標情報は、クラスタの左上端部の画素に対応する座標と、右下端部の画素に対応する座標とを含む。

[0308] また、クラスタ識別情報抽出部 1722は、ユーザによってポインティングデバイスで選択された番組の座標情報を抽出して、座標情報と、番組に多重化されているクラスタ情報とを比較することによって、ユーザが選択したクラスタを識別して、そのクラスタ識別情報を抽出してクラスタ記憶部 1723に出力する。

[0309] なお、クラスタ情報は、番組内に多重化されている形態について説明したがこれに限られない。クラスタ情報は、汎用のネットワーク 10に接続されたクラスタ情報提供サーバなどから入手してもよい。この場合、番組視聴端末 8は、ユーザが視聴及び選択された番組の番組識別情報をクラスタ情報提供サーバに送信して、ユーザに視聴及び選択された番組に対応したクラスタ情報を入手する。また、ユーザによってクラスタが選択されると、対象の番組の番組識別情報および番組の時間情報、選択されたクラスタの座標情報をクラスタ情報提供サーバに送信して、選択されたクラスタに対応するクラスタ情報を入手してもかまわなレ、。

[0310] クラスタ記憶部 1723は、クラスタ識別情報抽出部 1722によって抽出されたユーザによりポインティングデバイスを用いて選択されたクラスタを識別するためのクラスタ識別情報と、 PSI抽出部 1718によって抽出されたクラスタ選択時の番組の時間情報と、フレームごとのクラスタの座標情報とを、当該番組の番組識別情報に対応付けて記憶する。ユーザが複数のクラスタを選択した場合でも、クラスタ記憶部 1723は、複数のクラスタ識別情報を記憶する。

[0311] キー 1724は、ユーザからの入力を受け付ける部分であり、リモコンやフロントパネルで構成される。ユーザ情報 DB1726は、番組視聴端末 8を使用する全ユーザのュ一ザ情報の登録されているデータベースである。ユーザ識別部 1725は、キー 1724 を用いて入力されるユーザ情報と、ユーザ情報 DB1726に記憶されているユーザ情報とに基づいて、番組視聴端末 8を使用するユーザを識別する。また、ユーザ識別部 1725は、ユーザの認証に成功すると現在使用中のユーザのユーザ情報をクラスタ送信部 1727に出力する。

[0312] クラスタ送信部 1727は、汎用のネットワーク 10によって接続される番組推薦サーバ 9との接続を確立して、クラスタ記憶部 1723に記憶されているユーザが選択したクラスタのクラスタ識別情報と、クラスタ選択時における番組の時間情報と、当該番組を識別するための番組識別情報と、フレームごとのクラスタの座標情報とを、ユーザ識別部 1725からのユーザ識別情報と対応付けて、ユーザクラスタ情報として番組推薦サーバ 9に送信する。

[0313] 推薦受信部 1728は、汎用のネットワーク 10を介して、番組推薦サーバ 9の推薦する番組に関する推薦情報を受信する。推薦番組情報抽出部 1729は、推薦受信部 1 728で受信した推薦情報から、推薦番組情報を抽出する。推薦番組情報は、推薦する番組を一意に識別できる情報であり、例えば、番組識別情報や、番組の放送日時及びチャンネル情報である。また、推薦番組情報抽出部 1729は、推薦番組情報に付与されている推薦番組内の推薦クラスタのクラスタ識別情報と、当該推薦クラスタの番組内の時間を示したクラスタ時間情報と、推薦クラスタの座標情報とを抽出する。

[0314] クラスタ検索部 1730は、推薦番組情報抽出部 1729によって抽出された推薦番組の番組識別情報に基づ!/、て記録媒体 1715を検索し、当該番組が記録されて!/、るか否かを判定する。当該番組が記録されていると判定された場合、クラスタ検索部 173 0は、番組推薦サーバ 9によって推薦された推薦クラスタのクラスタ識別情報あるいは推薦クラスタの開始時間情報から、推薦クラスタが記録媒体 1715に記録されているか否かを判定する。推薦クラスタが記録媒体 1715記録されていると判定された場合、クラスタ検索部 1730は、推薦再生制御部 1732に推薦クラスタ情報を出力する。

[0315] 推薦再生制御部 1732は、クラスタ検索部 1730から入力される推薦クラスタ情報に基づいて、推薦される番組を、推薦クラスタの再生開始位置力も再生する。また、推薦再生制御部 1732は、再生する前に、推薦クラスタの最初のフレーム画面を記録媒体 1715から呼び出して、サムネイル表示を行い、ユーザに再生を促す。この場合、推薦再生制御部 1732は、複数の推薦クラスタ情報から、推薦クラスタを呼び出してサムネイル画像を作成してリスト表示を行う。ユーザによってサムネイル画像が選択された場合、推薦再生制御部 1732は、サムネイル画像に対応する推薦クラスタの再生開始位置から番組を再生する。

[0316] 拡大制御部 1733は、ユーザからの設定操作に従って、番組内の推薦クラスタを拡大して表示する。この場合、番組推薦サーバ 9からの推薦クラスタ情報に、クラスタの座標情報が付加されており、この座標情報をもとに番組の推薦クラスタを拡大して表示する。これによつて、ユーザは、嗜好のクラスタを拡大して再生することができる。また、拡大制御部 1733は、 MPEG Videoデコーダ 1707からの出力に対して、推薦クラスタ情報が示す座標範囲を拡大して表示する。拡大制御部 1733は、推薦クラスタが画面内に最大となるように拡大する。

[0317] 次に、本実施形態の番組推薦システムにおける番組推薦サーバ 9の構成について説明する。

[0318] クラスタ受信部 1750は、汎用のネットワーク 10に接続された複数の番組視聴端末

8のクラスタ送信部 1727から、各ユーザによって選択された番組を識別するための番組識別情報と、番組内において選択されたクラスタを識別するためのクラスタ識別情報と、選択を行ったユーザのユーザ情報と、クラスタ選択時における番組の時間情報と、フレームごとのクラスタの座標情報とを含むユーザクラスタ情報を受信する。番組識別情報は、選択を行った番組を一意に識別可能な番組識別情報、あるいは選択された番組の番組放送日時、チャンネル情報及び放送局識別情報である。受信したユーザクラスタ情報は、ユーザ管理部 1751に出力される。

[0319] ユーザ属性 DB1752は、登録ユーザのユーザ識別情報と、必要であれば、ユーザ氏名、性別、住所/電話番号、番組視聴端末のメーカ/機種、接続するモニタの解像度および番組視聴端末のネットワーク IDなどのユーザ属性情報とをユーザ登録リストとして管理する。ユーザは、予め番組推薦サーバ 9に、番組推薦を行うためのュ一ザ登録処理を行う。ユーザ登録処理には、ユーザ名の設定、住所/電話番号の通知などユーザ登録情報の通知を行った後、番組推薦サーバ 9側で、該ユーザにュ一ザ情報を生成して通知し、ユーザ属性 DB1752で生成したユーザ情報に対応付けて、ユーザから通知されたユーザ属性情報を記憶/管理する。

[0320] ユーザ管理部 1751は、受信したユーザ情報により特定されるユーザ力番組推薦サーバ 9の登録ユーザであるか否かを判定する。ユーザ管理部 1751は、ユーザ属性 DB1752に記憶されているユーザ登録リストの中から、受信したユーザ情報に一致するユーザ情報を検索する。受信したユーザ情報がユーザ属性 DB1752に登録されていると判断された場合、番組推薦サーバ 9の登録ユーザであると判断して、処理を継続する。

[0321] 一方、受信したユーザ情報がユーザ属性 DB1752に登録されていないと判断された場合、番組推薦サーバ 9の未登録ユーザであるとして、当該ユーザの使用する番組視聴端末 8に登録ユーザでない旨のエラーメッセージを送信して以後の処理を中断する。エラーメッセージを受信した番組視聴端末 8は、当該エラーメッセージをモニタ 1711に表示する。

[0322] クラスタ登録部 1754は、ユーザ管理部 1751によってユーザが番組推薦サーバ 9 の登録ユーザであると判断された場合、クラスタ受信部 1750によって受信されたュ一ザ毎のユーザクラスタ情報を、受信したユーザ情報に対応付けて、クラスタ DB17

56にする。

[0323] また、クラスタ登録部 1754は、ユーザクラスタ情報内に含まれる選択されたクラスタのクラスタ識別情報と、当該クラスタの番組内の時間位置情報と、当該クラスタが含まれる番組を識別するための番組識別情報とを抽出して、クラスタ再生時間管理部 17 55に記憶する。クラスタ再生時間管理部 1755は、クラスタ識別情報と、時間位置情報と、番組識別情報とを対応付けて記憶/管理する。なお、時間位置情報に対応付けられた各フレーム内の当該クラスタの画面内の座標情報がユーザクラスタ情報に含まれる場合、クラスタ再生時間管理部 1755は、クラスタ識別情報と、時間位置情報と、座標情報とを記憶する。

[0324] コミュニティクラスタ統計部 1757は、クラスタ受信部 1750によって受信されたユーザクラスタ情報に含まれるクラスタ識別情報と同じクラスタ識別情報を持ったユーザを、クラスタ DB1756から選択してグループ化する。同一クラスタ識別情報を持ったュ一ザは、クラスタ DB1756にユーザ情報に対応付けて管理されているクラスタ識別情報をもとにグループ化される。また、コミュニティクラスタ統計部 1757は、グループ化されたグループに属する全ユーザのクラスタ識別情報に基づいて、クラスタ受信部 1 750で受信したクラスタ識別情報の示すクラスタ以外の全てのクラスタを集計し、集計結果を、グループ内のユーザの選択した全クラスタ数で正規化する。

[0325] 全ユーザクラスタ統計部 1758は、クラスタ受信部 1750によって受信されたクラスタ識別情報を持った全ユーザをコミュニティグノレープとしてグノレープ化するコミュニティクラスタ統計部 1757とは異なり、ユーザ属性 DB1752に登録されている全ユーザ、すなわち番組推薦サーバ 9への全登録ユーザを、コミュニティグループを包含する全ユーザグループとしてグルーピングする。

[0326] また、全ユーザクラスタ統計部 1758は、全ユーザのグルーピング後、全ユーザのクラスタ識別情報に基づいて、クラスタ受信部 1750で受信したクラスタ識別情報の示すクラスタ以外の全てのクラスタを集計し、集計結果を番組推薦サーバ 9の登録ユーザの選択した全クラスタ数で正規化する。

[0327] コミュニティ特化部 1759は、コミュニティクラスタ統計部 1757によって正規化された集計結果から、全ユーザクラスタ統計部 1758によって正規化された集計結果を減算して、当該コミュニティグループに特化したクラスタのコミュニティグループ内の集計ランキングを作成する。作成したコミュニティグループ内の集計ランキングは、推薦クラスタ作成部 1760に出力される。

[0328] 推薦クラスタ作成部 1760は、コミュニティ特化部 1759からのコミュニティグループ内の集計ランキングの上位クラスタ、あるいは集計ランキングの度数を閾値判定して閾値以上の度数のあるクラスタを推薦クラスタとして抽出する。推薦クラスタ作成部 17 60は、推薦クラスタに対応するクラスタ識別情報に基づいて、クラスタ再生時間管理部 1755から、番組内の推薦クラスタの出現時間（再生時間）を表す時間情報と、その時間情報に対応して 1フレーム毎の推薦クラスタの座標情報とを呼び出す。推薦クラスタ作成部 1760は、推薦クラスタを識別するためのクラスタ識別情報と、推薦クラスタの時間情報と、推薦クラスタの座標情報と、推薦クラスタを含む番組を識別するための番組識別情報とをセットとして、推薦番組情報を作成する。

[0329] また、推薦クラスタ作成部 1760は、全ユーザクラスタ統計部 1758からの全ユーザのクラスタの正規化された集計結果を入力し、集計結果をクラスタ数の多い順番にランキングしてランキング上位のクラスタ、あるいは集計結果を閾値判定して閾値以上のクラスタ数を有するクラスタを人気クラスタとして抽出する。推薦クラスタ作成部 176 0は、人気クラスタに対応するクラスタ識別情報に基づいて、クラスタ再生時間管理部 1755から、番組内の人気クラスタの出現時間（再生時間）を表す時間情報と、その時間情報に対応して 1フレーム毎の人気クラスタの座標情報とを呼び出す。推薦クラスタ作成部 1760は、人気クラスタを識別するためのクラスタ識別情報と、人気クラスタの番組内の時間情報と、人気クラスタの座標情報と、人気クラスタを含む番組を識別するための番組識別情報とをセットとして、人気番組情報を作成する。推薦クラスタ作成部 1760によって作成された推薦番組情報と人気番組情報とは、推薦情報として推薦送信部 1761に出力される。

[0330] 推薦送信部 1761は、汎用のネットワーク 10で接続された番組視聴端末 8との接続を確立して、推薦クラスタ作成部 1760で作成した推薦番組情報及び人気番組情報を含む推薦情報を番組視聴端末 8に送信する。

[0331] 以下、本実施形態における番組推薦システムの動作について説明する。例えば、ユーザ Aが、ユーザ Aの所有する番組視聴端末 8によって、番組 A内のクラスタを選択する。番組視聴端末 8は、ユーザ Aを識別するためのユーザ情報と、番組 Aに多重化されているクラスタを識別するためのクラスタ識別情報と、クラスタの出現時間情報と、フレームごとのクラスタの座標情報と、クラスタを含む番組を識別するための番組識別情報とをユーザクラスタ情報として番組推薦サーバ 9に送信する。

[0332] 番組推薦サーバ 9のクラスタ受信部 1750は、ユーザ Aの所有する番組視聴端末 8 から、ユーザ情報と、クラスタ識別情報と、時間情報と、座標情報と、番組識別情報とを含むユーザクラスタ情報を受信する。ユーザ管理部 1751は、受信したユーザ情報がユーザ属性 DB1752に記憶されているか否かを判定し、記憶されていれば、ユーザ Aが番組推薦サーバ 9の登録ユーザであるとして、処理を継続する。

[0333] クラスタ登録部 1754は、ユーザ Aを識別するためのユーザ情報に対応付けて、クラスタ識別情報と、時間情報と、座標情報と、番組識別情報とをクラスタ DB1756に登録する。コミュニティクラスタ統計部 1757は、受信したユーザクラスタ情報に含まれるクラスタ識別情報と同じクラスタ識別情報を持った全ユーザをクラスタ DB1756から抽出してコミュニティグループを形成する。また、コミュニティクラスタ統計部 1757は、コミュニティグループ内における番組 A以外の番組に含まれるクラスタを統計的に処理する。そして、コミュニティクラスタ統計部 1757は、コミュニティグループ内における番組 A以外の番組に含まれるクラスタのうち、選択されたクラスタの数が多い順番にランキングを形成し、形成したランキングをコミュニティ特化部 1759に出力する。

[0334] 全ユーザクラスタ統計部 1758は、番組推薦サーバ 9のユーザ属性 DB1752に登録されている全ユーザをコミュニティクラスタ統計部 1757で形成したコミュニティダループを包含する全ユーザグループとして形成する。全ユーザクラスタ統計部 1758は、全ユーザグループ内のユーザ情報に対応付けられてレ、るクラスタ識別情報をクラスタ DB1756から抽出して、番組 A以外の番組に含まれるクラスタを統計処理する。そして、全ユーザクラスタ統計部 1758は、全ユーザグループ内における番組 A以外の番組に含まれるクラスタのうち、選択されたクラスタの数が多い順番にランキングを形成し、形成したランキングをコミュニティ特化部 1759と推薦クラスタ作成部 1760とに出力する。

[0335] コミュニティ特化部 1759は、コミュニティクラスタ統計部 1757によって作成されたクラスタのランキングから、全ユーザクラスタ統計部 1758によって作成されたクラスタのランキングを減算する。これにより、コミュニティ特化部 1759は、番組 A内における所定のクラスタを選択したユーザのコミュニティグループに特化したランキング情報を作成して推薦クラスタ作成部 1760に出力する。

[0336] 推薦クラスタ作成部 1760は、コミュニティ特化部 1759によって作成された、コミュ二ティグループに特化した選択クラスタのランキング情報に基づき、閾値よりもクラスタ数の多!/、クラスタ、あるいはランキング上位の所定数のクラスタを推薦クラスタとして抽出する。そして、推薦クラスタ作成部 1760は、推薦クラスタに対応する、クラスタ識別情報、番組識別情報、時間情報及び座標情報を含む推薦番組情報を作成する。

[0337] また、推薦クラスタ作成部 1760は、全ユーザクラスタ統計部 1758によって作成された、全登録ユーザの選択クラスタのランキング情報に基づき、閾値よりもクラスタ数の多いクラスタ、あるいはランキング上位の所定数のクラスタを人気クラスタとして抽出する。そして、推薦クラスタ作成部 1760は、人気クラスタに対応する、クラスタ識別情報、番組識別情報、時間情報及び座標情報を含む人気番組情報を作成する。推薦送信部 1761は、推薦クラスタ作成部 1760によって作成された推薦番組情報及び人気番組情報をユーザ Aの番組視聴端末 8に送信する。

[0338] 次に、本実施形態の番組推薦システムの処理の流れについてさらに説明する。図 2 6〜29は、第 3の実施形態に係る番組推薦システムの処理の流れを示したフローチヤートであり、図 26は、第 3の実施形態に係る番組視聴端末におけるユーザクラスタ情報を送信するまでの処理の流れを示すフローチャートであり、図 27は、第 3の実施形態に係る番組推薦サーバにおける処理の流れを示すフローチャートであり、図 28 及び図 29は、第 3の実施形態に係る番組視聴端末における推薦情報を受信してからの処理の流れを示すフローチャートである。

[0339] 図 26において、まず、ユーザ識別部 1725は、ユーザに対するユーザ認証のためのユーザ認証画面をモニタ 1711に表示し、キー 1724は、ユーザによるユーザ情報の入力を受け付け、番組視聴端末 8へのログインを受け付ける（ステップ S101)。次に、ユーザ識別部 1725は、ユーザ認証が成功したか否か、すなわち、入力されたュ一ザ情報がユーザ情報 DB1726に予め登録されているユーザ情報と一致するか否かを判断する（ステップ S 102)。

[0340] ユーザ認証の結果、ユーザ認証に失敗した場合（ステップ S 102で NO)、ユーザ識別部 1725は、モニタ 1711にエラーメッセージを表示して以降の処理を終了する（ステツプ S 103)。

[0341] 一方、ユーザ認証に成功した場合 (ステップ S102で YES)、再生制御部 1716は、記録媒体 1715に記録済みの番組に対する再生指示操作があつたか否かを判断する（ステップ S104)。ここで、再生指示操作がないと判断された場合 (ステップ S104 で NO)、再生制御部 1716は、ユーザからの録画番組の再生指示操作があるまで待機する。

[0342] ユーザからの再生指示操作があつたと判断された場合 (ステップ S104で YES)、再生制御部 1716は、ユーザによって選択された番組を記録媒体 1715から再生してモユタ 1711に出力する再生処理を実行する（ステップ S105)。再生処理中にお!/、て、デマルチプレクサ 1706は、番組に多重化された番組管理情報を分離し、 PSI抽出部 1718は、番組管理情報から PSIを抽出し、クラスタ識別情報抽出部 1722は、番組管理情報からクラスタ情報を抽出する。クラスタ情報は、番組の動画フレームの単位で、フレーム内のクラスタのクラスタ識別情報およびその座標情報を含む。

[0343] 次に、座標抽出部 1721は、再生中の番組に対してユーザがポインティングデバイスを用いて、番組内のクラスタを選択したかを判断する（ステップ S106)。すなわち、ポインタ受光部 1720によってレーザポインタによる光が受光された場合、座標抽出部 1721は、番組内のクラスタが選択されたと判断する。ここで、ポインティングデバイスによってクラスタが選択されたと判断された場合 (ステップ S106で YES)、座標抽出部 1721は、ポインティングデバイスで選択された画面内の座標情報を抽出する（ステップ S 107)。

[0344] 座標情報を抽出した後、クラスタ識別情報抽出部 1722は、座標抽出部 1721によつて抽出された座標情報に対応したクラスタのクラスタ識別情報を抽出する (ステップ

5108)。抽出したクラスタ識別情報は、当該クラスタの番組に多重化されている番組内の時間情報及び座標情報とともに、当該番組の番組識別情報に対応付けてクラスタ記憶部 1723に記憶される。

[0345] クラスタ識別情報が抽出されてクラスタ記憶部 1723に記憶された後、又は、クラスタが選択されていないと判断された場合 (ステップ S106で NO)、再生制御部 1716 は、番組の再生処理を継続し、再生中の番組が終了したか否かを判断する（ステップ

5109)。ここで、再生中の番組が終了していないと判断された場合（ステップ S 109で NO)、ステップ S105の処理に戻り、再生制御部 1716は、番組の再生処理を継続して実行する。

[0346] 一方、再生中の番組が終了したと判断された場合 (ステップ S 109で YES)、クラスタ送信部 1727は、クラスタ記憶部 1723に記憶されている、ユーザにより選択されたクラスタを識別するためのクラスタ識別情報と、 PSI抽出部 1718によって抽出されたクラスタ選択時の番組の時間情報と、フレームごとのクラスタの座標情報と、クラスタを含む番組の番組識別情報と、ユーザ識別部 1725によって識別されたユーザのユーザ情報とをユーザクラスタ情報として番組推薦サーバ 9に送信する（ステップ S110)。

[0347] 図 27において、次に、番組推薦サーバ 9のクラスタ受信部 1750は、番組視聴端末

8によって送信されたユーザクラスタ情報を受信する (ステップ S 111)。

[0348] 次に、ユーザ管理部 1751は、クラスタ受信部 1750によって受信されたユーザクラスタ情報に含まれるユーザ情報が番組推薦サーバ 9のユーザ属性 DB1752に予め登録されて!/、るユーザ情報と一致するか否かを判断する (ステップ S 112)。ユーザ認証の結果、登録ユーザでないと判断された場合 (ステップ S 112で NO)、ユーザ管理部 1751は、その旨を示すエラーメッセージを作成して、番組視聴端末 8にエラーメッセージを送信して、以後の処理を終了する（ステップ S 113)。

[0349] 一方、ユーザ認証の結果、登録ユーザであると判断された場合 (ステップ S112で Y ES)、クラスタ登録部 1754は、クラスタ受信部 1750によって受信されたユーザクラスタ情報に含まれるクラスタ識別情報を、同じくユーザクラスタ情報に含まれるユーザ情報に対応付けてクラスタ DB1756に登録する（ステップ S114)。また、クラスタ登録部 1754は、受信したユーザクラスタ情報に含まれるクラスタ識別情報と、そのクラスタの番組内の時間情報と、動画フレーム毎のクラスタの座標情報とをクラスタ再生時間管理部 1755に登録する。

[0350] ステップ S114でユーザクラスタ情報をクラスタ DB1756及びクラスタ再生時間管理部 1755に登録した後、コミュュテイクラスタ統計部 1757は、クラスタ DB1756の中から、現在登録したクラスタ識別情報を持つ全ユーザを抽出して、抽出したユーザをコミュニティグループとしてグループ化する（ステップ S 115)。

[0351] ユーザをグループ化すると、コミュニティクラスタ統計部 1757は、グループ化した全ユーザのユーザ情報に対応して記憶されている、クラスタ受信部 1750によって受信されたユーザクラスタ情報の示す番組以外の番組におけるクラスタ識別情報を集計する（ステップ S116)。なお、コミュニティクラスタ統計部 1757は、ユーザごとに記憶されたクラスタ識別情報をカウントする。

[0352] 次に、コミュニティクラスタ統計部 1757は、コミュニティグループ内で集計した集計結果を、コミュニティグループ内の全ユーザの全クラスタ数で正規化する（ステップ S1 17)。これによつて、クラスタごとにユーザが選択したかどうかの確率を算出することができ、クラスタへの選択確率を示したランキング情報が生成される。

[0353] 次に、全ユーザクラスタ統計部 1758は、ユーザ属性 DB1752に登録されているュ一ザ、すなわち番組推薦サーバ 9に登録されている全ユーザを抽出し、受信したクラスタ識別情報と同じクラスタ識別情報を有するユーザで構成されるコミュニティグループを包含する全ユーザグループとしてグルーピングする（ステップ S 118)。

[0354] 次に、全ユーザクラスタ統計部 1758は、全登録ユーザのユーザ情報に対応して記憶されている、クラスタ受信部 1750によって受信されたユーザクラスタ情報の示す番組以外の番組におけるクラスタ識別情報を集計する（ステップ S 119)。

[0355] 次に、全ユーザクラスタ統計部 1758は、集計した全登録ユーザのクラスタ識別情報の集計結果を、全登録ユーザの全クラスタ数で正規化する（ステップ S 120)。これによって、全ユーザグループ内のユーザのクラスタの選択率をクラスタごとに算出したランキングを生成することができる。

[0356] 次に、コミュニティ特化部 1759は、コミュニティグループ内における正規化されたクラスタ識別情報の集計結果から、全ユーザグループ内における正規化されたクラスタ識別情報の集計結果を減算して、コミュニティグループに特化したクラスタを集計する。そして、推薦クラスタ作成部 1760は、減算結果をクラスタ数の多い順にランキングし、ランキングの上位の所定数のクラスタを推薦クラスタとし、推薦クラスタを識別するためのクラスタ識別情報と、推薦クラスタの番組内の時間情報と、番組の動画フレーム毎の推薦クラスタの座標情報と、番組を識別するための番組識別情報とを含む推薦番組情報を作成する (ステップ S 121 )。

[0357] なお、推薦クラスタ作成部 1760は、推薦クラスタのクラスタ識別情報に対応する時間情報及び座標情報をクラスタ再生時間管理部 1755から抽出し、推薦番組情報を作成する。また、推薦クラスタ作成部 1760は、減算結果を閾値判定し、閾値を上回つたクラスタを推薦クラスタとしてもよ!/、。

[0358] 次に、推薦クラスタ作成部 1760は、全ユーザクラスタ統計部 1758によって作成された全ユーザグループ内における正規化されたクラスタ識別情報の集計結果をクラスタ数の多!/、順にランキングし、ランキングの上位の所定数のクラスタを人気クラスタとし、人気クラスタを識別するためのクラスタ識別情報と、人気クラスタの番組内の時間情報と、番組の動画フレーム毎の人気クラスタの座標情報と、番組を識別するための番組識別情報とを含む人気番組情報を作成する (ステップ S 122)。なお、推薦クラスタ作成部 1760は、全ユーザクラスタ統計部 1758による集計結果を閾値判定し、閾値を上回ったクラスタを人気クラスタとしてもよ!/、。 [0359] 次に、推薦送信部 1761は、推薦クラスタ作成部 1760によって作成された推薦番組情報及び人気番組情報を推薦情報として番組視聴端末 8に送信する (ステップ S 1 23)。

[0360] 図 28において、次に、番組視聴端末 8の推薦受信部 1728は、番組推薦サーバ 9 の推薦送信部 1761によって送信された推薦番組情報及び人気番組情報を含む推薦情報を受信する (ステップ S 131)。

[0361] 次に、推薦番組情報抽出部 1729は、推薦受信部 1728によって受信された推薦情報から推薦番組情報が抽出されたか否力、を判断する (ステップ S 132)。推薦番組情報抽出部 1729は、ユーザに推薦番組情報及び人気番組情報のうちのいずれかの選択を促す。キー 1724を用いて推薦番組情報が選択された場合、推薦番組情報抽出部 1729は推薦番組情報を抽出し、人気番組情報が選択された場合、推薦番組情報抽出部 1729は人気番組情報を抽出する。なお、推薦番組情報及び人気番組情報の両方を抽出する設定を設けても力、まわない。これによつて、ユーザに対してより多くの選択肢を提供することができる。

[0362] 推薦番組情報が抽出されたと判断された場合 (ステップ S132で YES)、クラスタ検索部 1730は、推薦番組情報抽出部 1729によって抽出された推薦番組情報に含まれる番組識別情報に基づ!/、て、記録媒体 1715に当該番組識別情報と同じ番組識別情報を有する番組が記録されているか否かを判断する (ステップ S 133)。ここで、推薦クラスタを含む番組が記録媒体 1715に記録されていないと判断された場合 (ステツプ S 133で NO)、ステップ S 140の処理に移行する。

[0363] 一方、推薦クラスタを含む番組が記録されていると判断された場合 (ステップ S 133 で YES)、クラスタ検索部 1730は、記録媒体 1715から番組識別情報に対応する番組情報を呼び出すとともに、受信した推薦番組情報に含まれる推薦クラスタの番組内の時間情報と座標情報とを抽出し、推薦再生制御部 1732に出力する。推薦再生制御部 1732は、クラスタ検索部 1730によって抽出された時間情報と座標情報とに基づレ、て推薦クラスタのサムネイル画像をモニタ 1711に表示させる（ステップ S 134)。

[0364] 次に、推薦再生制御部 1732は、ユーザによるサムネイル画像の選択及び再生指示が発行されたか否かを判断する（ステップ S 135)。ここで、サムネイル画像の再生指示が発行されていないと判断された場合（ステップ SI 35で NO)、ステップ S 140の処理へ移行する。一方、再生指示が発行されたと判断された場合 (ステップ S 135で YES)、再生制御部 1716は、記録媒体 1715から、クラスタ検索部 1730によって抽出された番組識別情報に対応した番組を読み出して、クラスタ検索部 1730によって抽出された時間情報に含まれる推薦クラスタの再生開始時刻から番組を再生する (ステツプ S 136)。

[0365] 次に、拡大制御部 1733は、ユーザによる推薦クラスタを拡大するための拡大指示が発行されたか否かを判断する（ステップ S 137)。なお、拡大指示は、キー 1724により入力が受け付けられるとともに発行される。ここで、拡大指示が発行されたと判断された場合 (ステップ S137で YES)、拡大制御部 1733は、ユーザから推薦クラスタの拡大指示を受けて、クラスタ検索部 1730によって抽出された当該推薦クラスタの動画フレーム単位の座標情報に基づ!/、て、番組の表示画像上から推薦クラスタを切り出して拡大表示を行う（ステップ S 138)。

[0366] 推薦クラスタが拡大表示された後、又は、拡大指示が発行されていないと判断された場合 (ステップ S137で NO)、再生制御部 1716は、選択された推薦クラスタを含む番組の再生処理が終了したか否かを判断する（ステップ S 139)。なお、再生制御部 1 716は、クラスタ検索部 1730によって抽出された時間情報に含まれる推薦クラスタの再生終了時刻に達すると、自動的に番組の再生処理を終了する。ここで、番組の再生処理が終了していないと判断された場合 (ステップ S139で NO)、再生制御部 171 6は、再生処理を継続する。

[0367] 一方、番組の再生処理が終了したと判断された場合 (ステップ S 139で YES)、クラスタ検索部 1730は、番組推薦サーバ 9によって送信された推薦番組情報に含まれる全ての推薦クラスタの再生処理が終了したか否かを判断する（ステップ S140)。なお、ステップ S140において、クラスタ検索部 1730は、受信した推薦番組情報に含まれる推薦クラスタの全てにぉレ、てステップ S 133〜S 139の処理が完了したか否かを判断する。

[0368] ここで、全ての推薦クラスタの再生処理が終了していないと判断された場合 (ステツプ S140で NO)、ステップ S133の処理に戻り、残りの推薦クラスタについての処理が行われる。一方、全ての推薦クラスタの再生処理が終了したと判断された場合 (ステツプ S140で YES)、全ての処理を終了する。

[0369] 一方、推薦番組情報が抽出されていないと判断された場合、すなわち、人気番組情報が抽出されたと判断された場合 (ステップ S 132で NO)、クラスタ検索部 1730は、推薦番組情報抽出部 1729によって抽出された人気番組情報に含まれる番組識別情報に基づいて、記録媒体 1715に当該番組識別情報と同じ番組識別情報を有する番組が記録されているか否かを判断する（ステップ S141)。ここで、人気クラスタを含む番組が記録媒体 1715に記録されて!/、な!/、と判断された場合 (ステップ S 141で NO)、ステップ S148の処理に移行する。

[0370] 一方、人気クラスタを含む番組が記録されていると判断された場合 (ステップ S 141 で YES)、クラスタ検索部 1730は、記録媒体 1715から番組識別情報に対応する番組情報を呼び出すとともに、受信した人気番組情報に含まれる人気クラスタの番組内の時間情報と座標情報とを抽出し、推薦再生制御部 1732に出力する。推薦再生制御部 1732は、クラスタ検索部 1730によって抽出された時間情報と座標情報とに基づレ、て人気クラスタのサムネイル画像をモニタ 1711に表示させる（ステップ S 142)。

[0371] 次に、推薦再生制御部 1732は、ユーザによるサムネイル画像の選択及び再生指示が発行されたか否かを判断する（ステップ S143)。ここで、サムネイル画像の再生指示が発行されていないと判断された場合（ステップ S 143で NO)、ステップ S 148の処理へ移行する。一方、再生指示が発行されたと判断された場合 (ステップ S 143で YES)、再生制御部 1716は、記録媒体 1715から、クラスタ検索部 1730によって抽出された番組識別情報に対応した番組を読み出して、クラスタ検索部 1730によって抽出された時間情報に含まれる人気クラスタの再生開始時刻から番組を再生する (ステツプ S 144)。

[0372] 次に、拡大制御部 1733は、ユーザによる人気クラスタを拡大するための拡大指示が発行されたか否かを判断する（ステップ S145)。なお、拡大指示は、キー 1724により入力が受け付けられるとともに発行される。ここで、拡大指示が発行されたと判断された場合 (ステップ S145で YES)、拡大制御部 1733は、ユーザから人気クラスタの拡大指示を受けて、クラスタ検索部 1730によって抽出された当該人気クラスタの動画フレーム単位の座標情報に基づ!/、て、番組の表示画像上から人気クラスタを切り出して拡大表示を行う（ステップ S 146)。

[0373] 人気クラスタが拡大表示された後、又は、拡大指示が発行されていないと判断された場合 (ステップ S145で NO)、再生制御部 1716は、選択された人気クラスタを含む番組の再生処理が終了したか否かを判断する（ステップ S 147)。なお、再生制御部 1 716は、クラスタ検索部 1730によって抽出された時間情報に含まれる人気クラスタの再生終了時刻に達すると、自動的に番組の再生処理を終了する。ここで、番組の再生処理が終了していないと判断された場合 (ステップ S147で NO)、再生制御部 171 6は、再生処理を継続する。

[0374] 一方、番組の再生処理が終了したと判断された場合 (ステップ S 147で YES)、クラスタ検索部 1730は、番組推薦サーバ 9によって送信された人気番組情報に含まれる全ての人気クラスタの再生処理が終了したか否かを判断する（ステップ S148)。なお、ステップ S148において、クラスタ検索部 1730は、受信した人気番組情報に含まれる人気クラスタの全てにおいてステップ S141〜S147の処理が完了したか否かを判断する。

[0375] ここで、全ての人気クラスタの再生処理が終了していないと判断された場合 (ステツプ S148で NO)、ステップ S141の処理に戻り、残りの人気クラスタについての処理が行われる。一方、全ての人気クラスタの再生処理が終了したと判断された場合 (ステツプ S148で YES)、全ての処理を終了する。

[0376] 以上のように、本実施形態の番組推薦システムを利用すれば、番組視聴端末 8は、番組を空間的にクラスタに分割された放送番組を受信し、ユーザがポインティングデバイスによって選択したクラスタを番組推薦サーバ 9に送信する。番組推薦サーバ 9 では、選択されたクラスタをユーザ毎に管理するとともに、選択されたクラスタに従つてユーザをグルーピングし、グループ内の協調フィルタリングによって、ユーザに推薦番組を提供することができる。

[0377] また、本実施形態の番組推薦システムでは、同一のクラスタを選択したユーザで構成されるコミュニティグループ内で特有の番組を推薦可能とするように、コミュニティグループを包含するグループ、例えば全ユーザからなるグループを作成して、全ユーザから嗜好されて!/、る一般的な人気番組の影響を、コミュニティグループ内で推薦される番組から削除することによってコミュニティグループ内で特有の番組の推薦が可能となる。一般的に人気のある番組は、このような推薦システムを利用することなくュ一ザは容易に知りえるので、コミュニティグループに特化した番組の推薦は有用である。また、一般的に人気のある番組の推薦方法は、公知の方法を用いて実現することができる。

[0378] なお、本実施形態では、ユーザによって選択されたクラスタを 1つ送信する方法を説明している力本発明はこれに限られない。ユーザからのクラスタの選択履歴として複数のユーザクラスタ情報を番組推薦サーバ 9に送信しても良い。この場合は、ュ一ザ毎のクラスタの選択履歴と、その他のユーザの選択履歴の一致度を見てユーザをグループ化する。例えば、送信されてきたクラスタの選択履歴に含まれる全クラスタを、選択履歴として有するユーザをグループ化する。また、この場合の選択履歴は、 1つの特定番組内でのクラスタの選択履歴の類似度を判定してもよいし、例えば履歴が数個保持されたときに送信するようにしてもよい。このようにクラスタの選択履歴によるグルーピングによって、より嗜好の一致したグループ化が可能となるので、推薦する番組やクラスタの精度向上に繋がる。

[0379] なお、上記のクラスタの選択履歴を送信する形態は、前述の第 1の実施形態及び第 2の実施形態においても適用可能である。第 1の実施形態であれば、番組視聴端末 2は、番組の予約情報の履歴を送信して、番組推薦サーバ 3は、送信されてきた番組の予約情報の履歴と類似する予約情報履歴を持ったユーザをグループ化する。この場合でも類似する予約情報は、履歴の完全一致でもいいし、送信される履歴情報の半数以上が合致したユーザをグループ化してもいい。また、第 2の実施形態でも同様であり、番組視聴端末 5は、マーキングされた番組シーンの履歴を複数、番組推薦サーバ 6に送信し、番組推薦サーバ 6は、マーキングされた番組の履歴の類似度によつてユーザをグループ化する。

[0380] これら第 1の実施形態や第 2の実施形態の適用例においても、履歴情報の比較でユーザをグループ化できるため、より嗜好の一致したユーザのグループ化が可能となる。よって、グループ内で生成する推薦情報の精度の向上に繋がる。 [0381] また、全ての実施形態において、グループ内のユーザの番組への操作情報の集計を行って、グループ内における推薦番組を生成する力送信されてくる履歴情報の類似度 (履歴情報の重複度など）に応じた集計を行ってもよい。例えば、番組推薦サーバ 6は、 5つの履歴情報を受信して、 5つとも履歴が合致するユーザに対して、 3つの履歴しか合致しなレ、ユーザは、全て合致するユーザに対して 5分の 3の重み付けで集計を行う。このようにすれば、類似度に応じた重み付けによって集計が行われるので、より精度の高い推薦番組を抽出することが可能となる。

[0382] また、全ての実施形態で、番組推薦サーバにおいて、グループ化したユーザを全て包含するグループとして、全ユーザをグループ化する方法で説明したがこれに限られない。ユーザ情報として、性別や、年齢、住まいなどのユーザ属性情報を管理して、これらのユーザ属性情報に基づいて、コミュニティグループ（第 1のグループ）を包含する全ユーザグノレープ（第 2のグノレープ）を形成して、コミュニティグノレープ内の集計結果から、この全ユーザグループの集計結果を減算して推薦情報を生成してもよい。このようにすれば、例えば性別、年代、又は住所によって人気番組に偏りが生じている場合にでも、この影響を排除して、よりコミュニティグループ内に特化した推薦情報を作成することが可能となる。

[0383] なお、第 1の実施形態では、予約を行ったユーザ数で予約率の正規化を行うとしていたが、例えば、ニュース番組のように放送頻度が高いジャンルの放送に関しては、放送頻度や放送時間で正規化を行ってもよい。

[0384] また、第 2の実施形態で述べたマーキングに関して、例えば、スポーツ番組などのマーキングをつけられる頻度の高いジャンルの番組に対しては、マーキングの重み付けを軽くしてもよいし、ユーザによるマーキングをつける頻度の高さに応じて、マーキングの重み付けを変更してもょレ、。

[0385] また、全ての実施形態で、グループ内の集計を行う際に、推薦情報の信頼度が高いとされる特定のユーザの重み付けを重くして、集計を行っても良い。推薦情報の信頼度が高いとされるユーザは、ユーザの予約番組と、グループ内の推薦情報の一致度によって自動的に抽出されても良いし、他のユーザまたは番組推薦システムを管理する管理者等から人為的に選ばれても良い。 [0386] また、例えば大晦日などの特定の日や数年に 1度のスポーツ大会の開催期間などは、予約率の集計対象から除外したり、重み付けの変更を行っても良い。

[0387] なお、第 2の実施形態において、番組シーンのマーキング方法として、ボタン押下時間によるマーキング、番組シーンの開始時刻及び終了時刻の入力によるマーキング、番組シーンの開始時刻と継続時間とを指定するマーキング、シーンの終了時刻と継続時間とを指定するマーキングを挙げた力これらに限定されるものではない。例えば、ユーザによるお気に入りシーンボタン押下時刻から所定時間戻った時間をお気に入りシーン開始時刻として番組シーンのマーキングを行ってもよぐお気に入りシーンボタン押下時刻から所定時間進んだ時間をお気に入りシーン終了時刻として番糸且シーンのマーキングを fiつてもよ!/、。

[0388] また、ユーザによるお気に入りシーンボタン押下時刻の直前および直後のシーンチェンジを自動的に検出し、これらのシーンチェンジをそれぞれお気に入りシーン開始時刻および終了時刻として、番,袓シーンのマーキングを行ってもよい。このようにすれば、お気に入りシーンをマーキングするユーザの負担を軽減することができる。なお、シーンチェンジの判定は、番組のフレームごとに抽出するヒストグラムの変化からシーンが変わったことを判定したり、画像認識により映し出される出演者の変化を判定したりする、映像ベースのシーンチェンジの判定や、音声のトーン変化、音量の変化、又は音声認識を利用した出演者の変化を判定する音声ベースのシーンチェンジの判定を用いる。

[0389] また、第 2の実施形態において、ユーザ操作の種類に応じた重み付け加算によりマ一キング情報を集計する方法につ!/、て述べたが、操作の種類だけでなく操作の内容に応じて重み付け加算を行ってもよい。例えば、番組の録画予約操作に対しては、高画質モードや長時間モードといった録画画質の指定に応じて重み付けを変えてもよい。

[0390] なお、第 1の実施形態におけるコミュニティ予約情報統計部 236において、ユーザ Aが予め用意された複数のコミュニティグループの中から、参加するコミュニティダループをユーザ自身が選択し、このコミュニティグループを全体集合として、ユーザ Aが予約した番組との統計を計算してもよい。これによつて、ユーザニーズにマッチしたコミュニティグループおよびユーザ Aが録画予約した番組と類似性が高いグループを生成すること力 Sでさる。

[0391] なお、第 1の実施形態におけるコミュニティ予約情報統計部 236において、ユーザ Aが所属するグループをユーザ Aが選択することもできる。これによつて、番組推薦サーバは、ユーザ A自身が選択したグループの嗜好およびユーザ Aが録画予約した番組と類似性が高い番組を推薦することが可能となる。

[0392] なお、ユーザはコミュニティグループの入会/脱会を選択することが可能となる。これによって、ユーザの嗜好が変わった場合や、その場のユーザの気分に合わせた番組推薦が可能となる。

[0393] なお、このコミュニティグループの選択においては、ユーザが選択可能なコミュニテイグループの一覧を表示させることが望ましい。これによつて、ユーザは簡易な手続きでコミュニティグノレープへの参加が可能となる。

[0394] なお、ユーザはコミュニティグループを検索できるようにしてもよい。これによつてュ一ザは多数のコミュニティグループからユーザが望むコミュニティグループを捜し出すこと力 Sできる。この検索における検索クエリはユーザの検索キーワードの入力による方法が望ましいが、その他の検索クエリ、例えば、カテゴリからの選択、画像情報、映像情報、音楽情報、及び音声などを検索クエリとする方法や、ユーザのジエスチヤなどを利用しても同等の効果を得ることができる。

[0395] なお、ユーザのコミュニティグループ選択時において、過去にユーザが選択したことのある、コミュニティグループグループの履歴を表示しても良い。これによつて、ュ一ザは過去に選択したことのあるコミュニティグループを容易に選択することができる

〇

[0396] なお、ユーザのコミュニティグループ選択時において、他のユーザが選択しているコミュニティグループのランキングを表示させてもよい。好ましくは他のユーザによって選択された数の多!/、コミュニティグループのランキングを表示させることが望まし!/、。これによつて、より人気度の高!/、コミュニティグループをユーザは選択することができる。また、その他の例としては、他のユーザの選択度が急増したコミュニティグループのランキングを表示させても良い。これによつて、瞬間的に人気が上がってきているコミュニティグループを選択することが可能となる。

[0397] なお、推薦番組作成部 239における閾値判定基準を、ユーザが指定することがきるようにしてもよい。例えばユーザが閾値判定基準をあげることによって、よりグノレープ内での予約率が高い番組のみを推薦させることができる。反対に、閾値判定基準を下げることによってより多くの番組を推薦させることができる。

[0398] なお、全ての実施形態で、グループ内の集計を行う際に、ユーザの選択した番組に重み付けを行っても良い。例えば、ユーザが録画した番組の日時を保存しておき、時間が経過するにつれて重みが減少するような仕組みが考えられる。これによつて、例えば、ある一定時期に特定の番組を多く録画予約していたユーザの嗜好が変わり、以前予約していた番組と嗜好が異なる番組を録画予約したときに、過去のユーザの録画した番組の嗜好の影響が小さくなり、より最近のユーザの嗜好にあった番組を推薦することが可能となる。

[0399] なお、全ての実施形態で、グループ内の集計を行う際に、ユーザが過去に録画した番組だけでなぐユーザが録画せずに生で見た番組をグループの集計に利用しても良い。これによつて、ユーザが選択した番組のサンプル数を増やすことが可能となるため、よりユーザの嗜好にマッチした番組を推薦することが可能となる。

[0400] なお、全ての実施形態における、録画方式において、ユーザの録画予約した番組と類似度の高い番組の一覧を表示し、その中からユーザが録画したい番組を選択するようにしても良い。これによつて、例えば番組を記憶する記録媒体の容量に上限がある場合に、記録媒体の容量を節約することができる。

[0401] なお、この予約番組の選択において、他のユーザ全体の予約率や視聴率が高い、一般的な人気番組と、本発明で開示されたユーザの録画予約番組との嗜好度が近い推薦番組を同じ画面に表示させてもよいし、ユーザが一般的な人気番組と、嗜好度の高!/、推薦番組とのうちの!/、ずれを表示する力、を選択できる仕組みを取り入れても良い。これによつて、ユーザは自身の嗜好に合致した番組だけでなぐ所謂人気番組も容易に録画予約することが可能となる。

[0402] (第 4の実施形態）

第 4の本実施形態では、第 1の実施形態で説明した図 4に示す番組推薦サーバ 3 における特化生成部 30において、 tf ' idf (term frequency inverse document frequency)値を算出して、ユーザの予約番組情報群から推定されるユーザの属するコミュニティグループに特化した推薦番組を作成する方法について説明する。

[0403] tf ' idf値は、番組の予約番組情報の出現頻度から重み付けする手法であり、 tfは、対象となるコミュニティグループにおける特定の予約番組情報の出現頻度を表し、 id fは、全ユーザの予約番組情報の中で特定番組の予約番組情報が含まれて!/、るュ一ザの数の逆数を表す。もし、ある予約番組情報が一つのコミュニティグループ内に頻出するものであり、その予約番組情報が出現するユーザ数がわずかな場合であれば、それは tf . idf値が高ぐコミュニティグループの特徴的な予約番組情報と言える。そこで、この特徴的な予約番組情報をコミュニティグループに特化した推薦番組として生成する。

[0404] tf ' idf値を利用して推薦番組を生成する第 4の実施形態の構成は、図 4の番組推薦サーバ 3の特化生成部 30と同様の構成であり、コミュニティ予約情報統計部 236、全ユーザ予約情報統計部 237およびコミュニティ特化部 238で構成される。

[0405] コミュニティ予約情報統計部 236は、 tf ' idf値の tfを算出し、コミュニティグループ内で出現頻度の高い予約番組情報を抽出する。実際には、コミュニティ予約情報統計部 236は、コミュニティグループに属するユーザ毎に保持している予約番組情報群から、 1つ 1つの予約番組情報ごとに、コミュニティグループ内でカウントアップし、出現頻度の高い予約番組情報を抽出し、出現頻度を tfとして算出する。

[0406] 図 30は、第 4の実施形態に係るコミュニティ予約情報統計部 236の処理の流れを示すフローチャートである。

[0407] まず、コミュニティ予約情報統計部 236は、ユーザ管理部 231によって認証されたユーザ（認証ユーザ）が属するコミュニティグループにおける全てのユーザの予約番組情報を予約情報 DB235から取得する（ステップ S 161)。ここで取得する予約番組情報は、ユーザ管理部 231でユーザ情報が認証されたユーザと同じコミュニティグノレープに属するユーザが送信した予約番組情報、すなわち認証ユーザのコミュニティグループ内で予約された番組の予約番組情報である。

[0408] 次に、コミュニティ予約情報統計部 236は、認証ユーザの属するコミュニティグループ内の全ての予約番組情報の総数を取得する（ステップ S162)。次に、コミュニティ予約情報統計部 236は、 1つ 1つの予約番組情報ごとに、コミュニティグループ内で

[0409] 次に、コミュニティ予約情報統計部 236は、認証ユーザの属するコミュニティグループにおける各予約番組情報の出現頻度 tfを算出する（ステップ S164)。具体的に、コミュニティ予約情報統計部 236は、コミュニティグループにおける予約番組情報の数を、コミュニティグループにおける全ての予約番組情報の総数で除算することにより、予約番組情報の出現頻度 tfを算出する。

[0410] 次に、コミュニティ予約情報統計部 236は、コミュニティグループ内の全ての予約番組情報の出現頻度 tfを算出したか否かを判断する（ステップ S165)。ここで、全ての予約番組情報の出現頻度 tfを算出して!/、な!/、と判断された場合 (ステップ S 165で N 〇）、コミュニティ予約情報統計部 236は、ステップ S163の処理へ戻り、コミュニティグループ内の他の予約番組情報の予約数をカウントする。

[0411] —方、全ての予約番組情報の出現頻度 tfを算出したと判断された場合 (ステップ S 165で YES)、コミュニティ予約情報統計部 236は、認証ユーザが属する全てのコミュニティグループの予約番組情報の出現頻度 tfを算出したか否かを判断する (ステツプ S166)。すなわち、認証ユーザが複数のコミュニティグループに所属している場合は、認証ユーザが所属する全てのコミュニティグループについて、予約番組情報の出現頻度 tfを算出する。

[0412] ここで、全てのコミュニティグループの予約番組情報の出現頻度 tfを算出していないと判断された場合 (ステップ S 166で NO)、コミュニティ予約情報統計部 236は、ステツプ S 161の処理へ戻り、認証ユーザが属する他のコミュニティグループにおける全てのユーザの予約番組情報を予約情報 DB235から取得する。一方、全てのコミュ二ティグループの予約番組情報の出現頻度 tfを算出したと判断された場合 (ステップ S 166で YES)、処理を終了する。

[0413] 全ユーザ予約情報統計部 237は、 tf 'idf値の idfを算出し、予約情報 DB235に登録されている全ユーザの予約番組情報の中で、コミュニティグループ内の全予約番組情報の 1つ 1つの出現頻度を算出する。コミュニティグループ内の予約番組情報が、全ユーザの予約番組情報においても出現頻度が高い場合には、 idfは小さくなり、コミュニティグループに代表される予約番組情報ではないと判定される。一方、コミュ二ティグノレープ内の予約番組情報力 S、全ユーザの予約番組情報にお!/、ても出現頻度が低い場合には、 idfは大きくなり、コミュニティグループに代表される予約番組情報であると判定される。

[0414] 実際には、全ユーザ予約情報統計部 237は、ある特定の予約番組情報 kにつ!/、て、 log ( (全ユーザ数） ÷ (予約番組情報 kを有するユーザ数) ) + 1によって idfを算出する。

[0415] 図 31は、第 4の実施形態に係る全ユーザ予約情報統計部 237の処理の流れを示すフローチャートである。

[0416] まず、全ユーザ予約情報統計部 237は、ユーザ管理部 231及び予約情報登録部 2 34を介してユーザ属性 DB232に登録されているユーザの総数を取得する（ステップ S 171) ₀次に、全ユーザ予約情報統計部 237は、認証ユーザのコミュニティグループ内の各予約番組情報について、予約を行ったユーザ数をカウントする（ステップ S 1 72)。

[0417] 次に、全ユーザ予約情報統計部 237は、認証ユーザの属するコミュニティグループにおける各予約番組情報の idfを算出する（ステップ S173)。具体的に、全ユーザ予約情報統計部 237は、下記の（1)式に基づいて各予約番組情報の idfを算出する。

[0418] idf = log ( (全ユーザ数） ÷ (各予約番組情報を有するユーザ数)） + 1 · · · (1)

[0419] 次に、全ユーザ予約情報統計部 237は、コミュニティグループ内の全ての予約番組情報について idfを算出したか否かを判断する（ステップ S174)。ここで、全ての予約番組情報の idfを算出していないと判断された場合 (ステップ S174で NO)、全ユーザ予約情報統計部 237は、ステップ S 172の処理へ戻り、コミュニティグループ内の他の予約番組情報について、予約を行ったユーザ数をカウントする。一方、全ての予約番組情報の idfを算出したと判断された場合 (ステップ S174で YES)、処理を終了する。

[0420] なお、本実施形態では、全ユーザ数と、各予約番組情報を有するユーザ数とを用いて idfを算出しているが、本発明は特にこれに限定されず、全コミュニティグループ数と、各予約番組情報を有するコミュニティグループ数とを用いて idfを算出してもよい。

[0421] コミュニティ特化部 238は、コミュニティ予約情報統計部 236によって算出された出現頻度 tfと、全ユーザ予約情報統計部 237によって算出された idfとに基づき、コミュ二ティグループ内の全ユーザの予約番組情報ごとに tf · idf値を算出して、推薦番組作成部 239に出力する。なお、 tf 'idf値は、 tf X idfで算出される。

[0422] 推薦番組作成部 239は、 tf 'idf値が高ぐかつ、推薦を行うユーザが未だ予約していない推薦対象の番組を、推薦番組として抽出する。したがって、コミュニティグループ内で出現頻度が高ぐ全ユーザで出現頻度の高くない、すなわち idfが大きい番組で、かつ、推薦を行うユーザが未だ予約を行っていない番組が推薦される。これによつて、ユーザには、コミュニティグループに特化した、すなわち、ユーザの嗜好にマツチして!/、ると考えられる番組が推薦される。

[0423] 図 32は、第 4の実施形態に係るコミュニティ特化部 238の処理の流れを示すフローチャートである。

[0424] まず、コミュニティ特化部 238は、認証ユーザが属するコミュニティグループ内の予約番組情報について、コミュニティ予約情報統計部 236で取得した tfと、全ユーザ予約情報統計部 237で取得した idfとを用いて、 tf · idf値を算出する（ステップ S 181 )。

[0425] 次に、コミュニティ特化部 238は、認証ユーザが属するコミュニティグループ内の全ての予約番組情報の tf 'idf値を算出したか否かを判断する（ステップ S182)。ここで、全ての予約番組情報の tf · idf値を算出して!/、な!/、と判断された場合 (ステップ S 18 2で NO)、コミュニティ特化部 238は、ステップ S 181の処理へ戻り、認証ユーザが属するコミュニティグループ内の他の予約番組情報の tf . idf値を算出する。

[0426] 一方、全ての予約番組情報の tf 'idf値を算出したと判断された場合 (ステップ S18 2で YES)、コミュニティ特化部 238は、推薦対象となる番組を判定するための推薦閾値を求める。この推薦閾値としては、例えば、コミュニティグループ内の予約番組情報における tf 'idf値の平均値といった、容易に計算可能な値が好ましい。そのため、コミュニティ特化部 238は、コミュニティグループ内における全ての予約番組情報の tf • idf値の平均値を算出する（ステップ S 183)。 [0427] 次に、コミュニティ特化部 238は、推薦閾値（平均値)以上の tf 'idf値を持つ予約番組情報を推薦対象予約番組情報として抽出する。次に、コミュニティ特化部 238は、推薦対象予約番組情報の中に認証ユーザが予約して!/、な!/、予約番組情報があるか否かを判断する（ステップ S 185)。ここで、認証ユーザが予約していない予約番組情報はないと判断された場合 (ステップ S185で NO)、処理を終了する。

[0428] 一方、認証ユーザが予約して!/、な!/、予約番組情報があると判断された場合 (ステツプ S185で YES)、コミュニティ特化部 238は、認証ユーザが未予約の予約番組情報の中から、 tf 'idf値が高いものから順に所定数の予約番組情報を推薦番組として抽出し、当該推薦番組を識別するための番組識別情報を含む推薦番組情報を作成する（ステップ S 186)。

[0429] ここで、 tf 'idf値を用いた推薦番組の抽出の一例を、図 33を用いてさらに具体的に説明する。図 33は、 tf 'idf値を用いた推薦番組の抽出について説明するための図である。図 33に示す表 301中の横軸は、予約された番組 α〜 ζを表し、縦軸は、コミュ二ティグノレープ _Cl〜c4と、各コミュニティグループに所属するユーザ A〜Pを表している。表 301中の丸印は、ユーザがどの番組を予約したか示すものである。ここで、ユーザ Aは、ユーザ管理部 231でユーザ情報を認証された認証ユーザである。

[0430] まず、コミュニティ予約情報統計部 236は、ユーザ Aが所属するコミュニティグループ cl及び c2において、各予約番組情報の tfを算出する。例えば、コミュニティグループ cl内の予約番組情報の総数は 11件であり、番組 αはユーザ A及び Cによって 2件の予約が行われているので、コミュニティグループ clにおける番組 αの tfは 2/11 = 0. 18となる。同様にして、コミュニティ予約情報統計部 236は、コミュニティグノレープ cl及び c2内の全ての予約番組情報の tfを算出する。

[0431] 次に、全ユーザ予約情報統計部 237は、コミュニティグループ cl及び c2において、各予約番組情報 (番組 α〜 ζ )の idfを算出する。例えば、番組 αは、ユーザ Α〜Ρ の全 15名のユーザの内、 11名のユーザによって予約が行われているので、番組 α の idfは、 log (15/l l) + l = l . 13となる。同様にして、全ユーザ予約情報統計部 2 37は、他の予約番組情報についても idfを算出する。

[0432] さらに、コミュニティ特化部 238は、 tf 'idf値を求め、この tf 'idf値を基に推薦番組を抽出する。 tf ' idf値は、コミュニティグループ c l及び c2のそれぞれの予約番組情報について算出する。例えば、コミュニティグループ c lの番組 αの tf ' idf値は、 2 ÷ 1 1 X (log ( 15/l l ) + l ) = 0. 20となる。コミュニティ特ィ匕き 238は、他の番糸且についても同様に tf ' idf値を算出する。そして、コミュニティ特化部 238は、算出した 10個の tf · idf値の平均値を算出し、この平均値以上の tf . idf値を持つ予約番組情報を推薦対象予約番組情報とする。

[0433] 図 33の一例では、コミュニティグループ c lにおける番組 β及び番組 δが推薦対象予約番組となり、コミュニティグループ c2における番組 α、番組 δ及び番組 εが推薦対象予約番組となる。ここで、番組 α及び番組 δは、 tf ' idf値が平均値よりも高いが、ユーザ Aがすでに予約を行っている番組であるので、残りの番組の内の番組 /3及び番組 εが推薦対象予約番組として抽出される。このとき、番組 /3の tf ' idf値は番組 εの tf ' idf値よりも大きいので、番組 /3力番に推薦され、番組 ε力 ¾番目に推薦される。

[0434] なお、本実施形態では、認証ユーザが属するコミュニティグループに特徴的な予約番組情報を、ユーザ属性 DB232に登録されている全てのユーザに対して抽出して V、る力全ユーザではなく所定の複数コミュニティグノレープに所属するユーザに対して予約番組情報を抽出してもよい。この所定の複数コミュニティグループは、例えば以下のような方法により設定することができる。

[0435] まず、認証ユーザに最初の番組推薦を行う際は、本実施形態で説明したとおり全ユーザ数を用いて idf値を求める。次に、初回の処理で推薦された番組のコミュニティ予約率（コミュニティグループ内の推薦番組の予約数 ÷そのコミュニティグループ内のユーザ数）が所定の閾値 (例えば 0. 5)以上であるコミュニティグループを近傍コミュニティグノレープとする。

[0436] 認証ユーザに推薦した番組の予約率が高いコミュニティグループは、認証ユーザの所属するコミュニティグループに番組予約傾向が類似しているコミュニティグループ（近傍コミュニティグループ）と言える。二回目以降の番組推薦を行う際には、この近傍コミュニティグノレープおよび認証ユーザが所属するコミュニティグノレープのユーザ総数を用いて idf値を求める。すなわち、予約番組情報 kの idf値は、下記の（2)式に基づいて算出される。

[0437] idf = log ( (近傍コミュニティグループのユーザ数 +認証ユーザが所属するコミュ二ティグループのユーザ数） ÷予約番組情報 kが出現するユーザ数） + 1 · · · (2)

[0438] 図 33で説明した一例では、認証ユーザ Aに番組 βが（1位で)推薦されて!/、る。ここで、図 34に示すように、認証ユーザ Αが所属していないコミュニティグループ c3と c4 とにおける推薦番組 /3のコミュニティ予約率は、それぞれ 0. 5と 0. 3となり、コミュニティ予約率の閾値（0. 5)以上であるコミュニティグノレープ c3が近傍コミュニティグノレープとなる。

[0439] したがって、二回目以降の番組推薦処理においては、認証ユーザ Aが所属するコミュニティグループ c l , _C2及び近傍コミュニティグループ c3の 3つのコミュニティグループのユーザ総数 12名を用いて、予約番組情報 kの idf値を log (12 ÷予約番組情報 k が出現するユーザ数） + 1と算出する。

[0440] このように、全ユーザではなく近傍コミュニティグループに所属するユーザに限定して idfを求めて番組推薦を行うことで、よりコミュニティグループに特化した番組を推薦すること力 Sできる。また、二回目以降の番組推薦処理にかかる計算負荷を、初回の計算負荷よりあ/ J、さくすることカでさる。

[0441] さらに、番組推薦処理を繰り返し行っていく際に、定期的に初回の番組推薦と同様の処理を行うことで、近傍コミュニティグループを更新する構成としてもよい。このようにすれば、コミュニティグループの番組予約傾向が時間経過とともに変化する場合でも、コミュニティグループに特化した番組推薦を行うことができる。

[0442] なお、この近傍コミュニティグノレープは、比較的嗜好が近いコミュニティグノレープと判断すること力 Sできる。このため、ユーザに近傍コミュニティグループへの加入を推薦する仕組みを持たせることも可能である。これによつて、ユーザは自分の嗜好に近いコミュニティグループを発見しやすくなるという効果が期待できる。

[0443] なお、本実施形態では、番組の推薦閾値として tf ' idf値の平均値を用いた力 S、これに限定されない。例えば、 tf ' idf値のばらつきが大きい傾向がある場合には、相乗平均や中央値を推薦閾値として用いることで、ユーザが納得する番組推薦を高精度に fiうこと力 Sでさる。 [0444] また、本実施形態では、コミュニティ特化部 238は、推薦対象予約番組情報と認証ユーザの予約済みの予約番組情報との比較を行って!/、る力コミュニティ予約情報統計部 236及び全ユーザ予約情報統計部 237で、処理の対象となる予約番組情報と認証ユーザの予約番組情報との比較を行い、認証ユーザの予約番組情報を処理の対象から除外する構成としてもよい。このような構成にすることで、コミュニティ予約情報統計部 236及び全ユーザ予約情報統計部 237における処理対象予約番組情報が少なくなり、計算処理量を減らすことが可能となる。

[0445] なお、本実施形態では、番組の予約番組情報から tf 'idf値を算出する例に関して述べたが、番組の予約番組情報以外の情報を用いて tf 'idf値を算出してもよい。例えば、ユーザの作成したブログや日記などのコンテンツのタイトルやコンテンツ内に出現する単語などから tf 'idf値を算出し、 tf 'idf値が高い単語をコミュニティグループに代表される単語として、その単語が番組情報のタイトルや詳細情報（EPGから得られる情報や番組に関連付けられたタグなど）に含まれる番組を推薦しても良レ、。

[0446] また、コミュニティグループに代表される番組情報や単語をコミュニティグループの詳細情報として関連付けを行なっても良い。そうすることにより、コミュニティグループを検索する際のタグ情報として使用することが可能になったり、コミュニティグループ名を表示する際に同時に一覧を出力することで、ユーザがコミュニティグループを選択する際によりユーザの嗜好に合ったコミュニティグループを選択しやすくするという効果が得られる。

[0447] なお、上述した具体的実施形態には以下の構成を有する発明が主に含まれている

〇

[0448] 本発明の一局面に係る番組推薦システムは、受信した番組を視聴する番組視聴端末と、前記番組視聴端末とネットワークを介して互いに通信可能に接続され、前記番組に対するユーザの操作を表す操作情報を前記番組視聴端末から取得し、前記ュ一ザの嗜好に合った番組に関する推薦情報を前記操作情報に応じて作成する番組推薦サーバとを備える番組推薦システムであって、前記番組視聴端末は、前記操作情報の入力を受け付ける操作受付部と、前記操作受付部によって受け付けられた前記操作情報を前記番組推薦サーバに送信する操作情報送信部とを備え、前記番組推薦サーバは、前記操作情報送信部によって送信された前記操作情報を受信する操作情報受信部と、前記操作情報受信部によって受信された前記操作情報を前記ユーザ毎に記憶する操作情報記憶部と、前記操作情報受信部によって受信された前記操作情報と、前記操作情報記憶部に記憶されて!、るユーザ毎の前記操作情報とに基づいて、前記ユーザを第 1のグループにグルーピングする第 1のグルーピング部と、前記第 1のグルーピング部によってグルーピングされた前記第 1のグループを包含する第 2のグループに前記ユーザをグルーピングする第 2のグルーピング部と、前記第 1のグルーピング部によってグルーピングされた前記第 1のグループに属するユーザの前記操作情報の集計結果と、前記第 2のグルーピング部によってグルーピングされた前記第 2のグループに属するユーザの前記操作情報の集計結果とに基づいて、前記第 1のグループに特有の前記推薦情報を生成する推薦情報生成部と、前記推薦情報生成部によって生成された前記推薦情報を前記番組視聴端末に送信する推薦情報送信部とを備え、前記番組視聴端末は、前記推薦情報送信部によって送信された前記推薦情報を受信する推薦情報受信部と、前記推薦情報受信部によつて受信された前記推薦情報に基づいて、番組の選択、記録、再生及び消去のうちの少なくとも 1つを行う番組制御部とをさらに備える。

この構成によれば、番組視聴端末にお!/、て、番組に対するユーザの操作を表す操作情報の入力が受け付けられ、受け付けられた操作情報が番組推薦サーバに送信される。そして、番組推薦サーバにおいて、番組視聴端末によって送信された操作情報が受信され、受信された操作情報が操作情報記憶部にユーザ毎に記憶される。次に、受信された操作情報と、操作情報記憶部に記憶されているユーザ毎の操作情報とに基づいて、ユーザが第 1のグループにグルーピングされ、第 1のグループを包含する第 2のグループにユーザがグルーピングされる。第 1のグループに属するユーザの操作情報の集計結果と、第 2のグループに属するユーザの操作情報の集計結果とに基づいて、第 1のグループに特有の推薦情報が生成され、生成された推薦情報が番組視聴端末に送信される。続いて、番組視聴端末において、番組推薦サーバによって送信された推薦情報が受信され、受信された推薦情報に基づいて、番組の選択、記録、再生及び消去のうちの少なくとも 1つが行われる。 [0450] したがって、第 1のグループに属するユーザの操作情報の集計結果に基づいて、 1 のユーザと同一嗜好の他のユーザによって操作されている番組が抽出され、第 1のグループを包含する第 2のグループに属するユーザの操作情報の集計結果に基づいて、全体的に嗜好されている番組が抽出され、第 1のグループに基づいて抽出された番組から第 2のグループに基づいて抽出された番組の影響が排除されるので、一般的に嗜好度の高い番組を排除し、特定のユーザの嗜好に特化した番組を推薦すること力 Sでさる。

[0451] また、上記の番組推薦システムにおいて、前記番組視聴端末は、前記ユーザによる前記番組内における再生位置のマーキングを受け付けるマーキング受付部をさらに備え、前記操作情報は、前記マーキング受付部によってマーキングされた前記番組内における再生位置に対応する時間を示すマーキング時間情報を含むことが好ましい。

[0452] この構成によれば、ユーザによる番組内における再生位置のマーキングが受け付けられ、操作情報には、マーキングされた番組内における再生位置に対応する時間を示すマーキング時間情報が含まれる。したがって、マーキングされた番組内における再生位置に基づいてユーザの嗜好を判定することができる。

[0453] また、上記の番組推薦システムにお!/、て、前記番組は、表示画面を複数の領域に分割した状態で放送され、前記番組視聴端末は、前記表示画面上における前記複数の領域のうちの少なくとも 1つの領域の前記ユーザによる選択を受け付ける画面内選択受付部をさらに備え、前記操作情報は、前記画面内選択受付部によって選択が受け付けられた時点の番組内の時間情報を含むことが好ましい。

[0454] この構成によれば、番組は、表示画面を複数の領域に分割した状態で放送され、番組視聴端末において、表示画面上における複数の領域のうちの少なくとも 1つの領域のユーザによる選択が受け付けられる。そして、操作情報には、選択が受け付けられた時点の番組内の時間情報が含まれる。したがって、表示画面上における複数の領域のうちのユーザにより選択された少なくとも 1つの領域に基づいてユーザの嗜好を判定することができる。また、番組推薦サーバにより推薦される番組を時間情報に応じた再生位置から自動的に再生することができる。 [0455] また、上記の番組推薦システムにお!/、て、前記番組は、表示画面を複数の領域に分割した状態で放送され、前記番組視聴端末は、前記表示画面上における前記複数の領域のうちの少なくとも 1つの領域の前記ユーザによる選択を受け付ける画面内選択受付部をさらに備え、前記操作情報は、前記画面内選択受付部によって選択が受け付けられた前記表示画面上における位置情報を含むことが好ましい。

[0456] この構成によれば、番組は、表示画面を複数の領域に分割した状態で放送され、番組視聴端末において、表示画面上における複数の領域のうちの少なくとも 1つの領域のユーザによる選択が受け付けられる。そして、操作情報には、選択が受け付けられた表示画面上における位置情報が含まれる。したがって、表示画面上における複数の領域のうちのユーザにより選択された少なくとも 1つの領域に基づいてユーザの嗜好を判定することができる。また、番組推薦サーバにより推薦される番組内における所定の領域のみを拡大して再生することができる。

[0457] また、上記の番組推薦システムにお!/、て、前記推薦情報は、前記複数の領域のうち、ユーザに選択された前記領域を識別するための領域識別情報を含むことが好ましい。この構成によれば、推薦情報には、複数の領域のうち、ユーザに選択された領域を識別するための領域識別情報が含まれるので、領域識別情報に基づいて番組内における領域を特定し、特定した領域を再生することができる。

[0458] また、上記の番組推薦システムにお!/、て、前記推薦情報は、推薦する番組の再生開始位置に関する再生開始時間情報を含むことが好ましい。この構成によれば、推薦情報には、推薦する番組の再生開始位置に関する再生開始時間情報が含まれるので、番組推薦サーバによって推薦された番組を最初から再生するのではなぐ番組の中でもユーザの嗜好に応じた再生開始位置から再生することができる。

[0459] また、上記の番組推薦システムにお!/、て、前記推薦情報は、推薦する番組を構成する複数のパケットのうちの特定パケットを識別するためのパケット識別情報を含むことが好ましい。

[0460] この構成によれば、推薦情報には、推薦する番組を構成する複数のパケットのうちの特定パケットを識別するためのパケット識別情報が含まれるので、番組推薦サーバによって推薦された番組を最初から再生するのではなぐ番組の中でもユーザの嗜好に応じた特定パケットから再生することができる。

[0461] また、上記の番組推薦システムにおいて、前記第 1のグルーピング部は、前記操作情報受信部によって受信された前記操作情報と同等の操作情報を持ったユーザ群を前記操作情報記憶部から抽出し、前記ユーザ群を前記第 1のグループとしてダル一ビングすることが好ましい。

[0462] この構成によれば、受信された操作情報と同等の操作情報を持ったユーザ群が操作情報記憶部から抽出され、抽出されたユーザ群が第 1のグループとしてグルーピングされる。したがって、同等の操作情報を持ったユーザ群を第 1のグループとしてグルービングすることにより、嗜好の類似しているユーザをグルーピングすることができ

[0463] また、上記の番組推薦システムにお!/、て、前記操作情報は、ユーザの操作対象となった番組を識別するための番組識別情報を含み、前記第 1のグルーピング部は、前記操作情報受信部によって受信された前記操作情報に含まれる前記番組識別情報と同一の番組識別情報を持ったユーザ群を前記操作情報記憶部から抽出し、前記ユーザ群を前記第 1のグループとしてグルーピングすることが好ましい。

[0464] この構成によれば、操作情報には、ユーザの操作対象となった番組を識別するための番組識別情報が含まれ、受信された操作情報に含まれる番組識別情報と同一の番組識別情報を持ったユーザ群が操作情報記憶部から抽出され、抽出されたュ一ザ群が第 1のグループとしてグルーピングされる。したがって、同一の番組識別情報を持ったユーザ群をグルーピングすることにより、嗜好の類似しているユーザをグルービングすることができる。

[0465] また、上記の番組推薦システムにお!/、て、前記第 1のグルーピング部は、前記操作情報受信部によって受信された前記操作情報に含まれる前記マーキング時間情報と時間的重なりのあるマーキング時間情報を持ったユーザ群を前記操作情報記憶部力、ら抽出し、前記ユーザ群を前記第 1のグループとしてグルーピングすることが好ましい。

[0466] この構成によれば、受信された操作情報に含まれるマーキング時間情報と時間的重なりのあるマーキング時間情報を持ったユーザ群が操作情報記憶部から抽出され、抽出されたユーザ群が第 1のグループとしてグルーピングされる。したがって、番組において時間的に重なる部分をマーキングしたユーザ群をグルーピングすることにより、嗜好の類似しているユーザをグルーピングすることができる。

[0467] また、上記の番組推薦システムにおいて、前記第 1のグルーピング部は、前記操作情報受信部によって受信された前記操作情報に含まれる前記領域識別情報と同一の領域識別情報を持ったユーザ群を前記操作情報記憶部から抽出し、前記ユーザ群を前記第 1のグループとしてグルーピングすることが好ましい。

[0468] この構成によれば、受信された操作情報に含まれる領域識別情報と同一の領域識別情報を持ったユーザ群が操作情報記憶部から抽出され、抽出されたユーザ群が第 1のグループとしてグルーピングされる。したがって、同一の領域識別情報を持つたユーザ群をグルーピングすることにより、嗜好の類似しているユーザをグルーピングすること力 Sでさる。

[0469] また、上記の番組推薦システムにおいて、前記第 2のグルーピング部は、前記番組推薦サーバに予め登録されている全てのユーザを前記第 2のグループとしてグルービングすることが好ましい。

[0470] この構成によれば、番組推薦サーバに予め登録されている全てのユーザが第 2のグループとしてグルーピングされるので、全体的に嗜好されて!/、る番組を抽出することができ、第 1のグループに基づいて抽出された番組から第 2のグループに基づいて抽出された番組の影響を排除することができる。

[0471] また、上記の番組推薦システムにおいて、前記第 2のグルーピング部は、前記番組推薦サーバに予め登録されているユーザによって予め入力された属性情報、又は前記番組推薦サーバに予め登録されているユーザから抽出された属性情報と同等の属性情報を持った複数のユーザを前記第 2のグループとしてグルーピングすることが好ましい。

[0472] この構成によれば、番組推薦サーバに予め登録されているユーザによって予め入力された属性情報、又は番組推薦サーバに予め登録されているユーザから抽出された属性情報と同等の属性情報を持った複数のユーザが第 2のグループとしてグルービングされる。したがって、同等の属性情報を持った複数のユーザが第 2のグループとしてグルーピングされるので、第 2のグループに属するユーザの数を減らすことができ、推薦番組を生成する処理に要する時間を短縮することができる。

[0473] また、上記の番組推薦システムにおいて、前記推薦情報生成部は、前記第 1のグループに含まれる前記操作情報の集計結果を前記第 1のグループのユーザ数で正規化し、前記第 2のグループに含まれる前記操作情報の集計結果を前記第 2のダループのユーザ数で正規化し、正規化した前記第 1のグループの集計結果から正規化した前記第 2のグループの集計結果を減算し、減算結果に基づレ、て前記第 1のグノレープに特有の前記推薦情報を生成することが好ましい。

[0474] この構成によれば、第 1のグループに含まれる操作情報の集計結果が第 1のグノレープのユーザ数で正規化され、第 2のグループに含まれる操作情報の集計結果が第 2のグループのユーザ数で正規化され、正規化された第 1のグループの集計結果から正規化した第 2のグループの集計結果が減算され、減算結果に基づいて第 1のグループに特有の推薦情報が生成される。

[0475] したがって、正規化された第 1のグループの集計結果から正規化した第 2のグループの集計結果が減算されるので、一般的に嗜好度の高い番組を排除し、特定のュ一ザの嗜好に特化した推薦情報を生成することができる。

[0476] また、上記の番組推薦システムにおいて、前記推薦情報生成部は、前記第 1のグループに含まれる前記操作情報の tf (Term Frequency)を算出し、前記第 2のグノレープに含まれる前記操作情報の idf (Inverse Document Frequency)を算出し、前記 tfと前記 idfとに基づいて前記操作情報毎の tf ' idf値を算出し、前記操作情報毎の tf ' idf値に基づいて、前記第 1のグループに特有の前記推薦情報を生成することが好ましい。

[0477] この構成によれば、第 1のグループに含まれる操作情報の tf (Term Frequency) が算出され、第 2のグループに含まれる操作情報の idf (Inverse Document Fre quency)が算出され、 tfと idfとに基づいて操作情報毎の tf ' idf値が算出される。そして、操作情報毎の tf ' idf値に基づいて、第 1のグループに特有の推薦情報が生成される。

[0478] したがって、操作情報毎の tf ' idf値に基づいて、第 1のグループに特有の推薦情報が生成されるので、一般的に嗜好度の高い番組を排除し、特定のユーザの嗜好に特化した番組を推薦することができる。

[0479] 本発明の他の局面に係る番組視聴端末は、放送波又は通信データに含まれる番組を受信する番組受信部と、前記番組受信部によって受信された前記番組に対するユーザの操作を表す前記操作情報の入力を受け付ける操作受付部と、前記操作受付部によって受け付けられた前記操作情報を、ネットワークを介して通信可能に接続され、前記ユーザの嗜好に合った番組に関する推薦情報を前記操作情報に応じて作成する番組推薦サーバに送信する操作情報送信部と、前記番組推薦サーバによつて送信された前記推薦情報を受信する推薦情報受信部と、前記推薦情報受信部によって受信された前記推薦情報に基づいて、番組の選択、記録、再生及び消去のうちの少なくとも 1つを行う番組制御部とを備える。

[0480] 本発明の他の局面に係る番組視聴プログラムは、放送波又は通信データに含まれる番組を受信する番組受信部と、前記番組受信部によって受信された前記番組に対するユーザの操作を表す前記操作情報の入力を受け付ける操作受付部と、前記操作受付部によって受け付けられた前記操作情報を、ネットワークを介して通信可能に接続され、前記ユーザの嗜好に合った番組に関する推薦情報を前記操作情報に応じて作成する番組推薦サーバに送信する操作情報送信部と、前記番組推薦サーバによって送信された前記推薦情報を受信する推薦情報受信部と、前記推薦情報受信部によって受信された前記推薦情報に基づいて、番組の選択、記録、再生及び消去のうちの少なくとも 1つを行う番組制御部としてコンピュータを機能させる。

[0481] 本発明の他の局面に係る番組視聴方法は、放送波又は通信データに含まれる番組を受信する番組受信ステップと、前記番組受信ステップにお!/、て受信された前記番組に対するユーザの操作を表す前記操作情報の入力を受け付ける操作受付ステップと、前記操作受付ステップにおいて受け付けられた前記操作情報を、ネットヮークを介して通信可能に接続され、前記ユーザの嗜好に合った番組に関する推薦情報を前記操作情報に応じて作成する番組推薦サーバに送信する操作情報送信ステツプと、前記番組推薦サーバによって送信された前記推薦情報を受信する推薦情報受信ステップと、前記推薦情報受信ステップにおいて受信された前記推薦情報に基づいて、番組の選択、記録、再生及び消去のうちの少なくとも 1つを行う番組制御ステツプとを含む。

[0482] これらの構成によれば、放送波又は通信データに含まれる番組が受信され、受信された番組に対するユーザの操作を表す操作情報の入力が受け付けられる。そして、受け付けられた操作情報が、ネットワークを介して通信可能に接続され、ユーザの嗜好に合った番組に関する推薦情報を操作情報に応じて作成する番組推薦サーバに送信される。その後、番組推薦サーバによって送信された推薦情報が受信され、受信された推薦情報に基づいて、番組の選択、記録、再生及び消去のうちの少なくとも 1つが fiわれる。

[0483] したがって、ユーザの嗜好に応じた番組が番組推薦サーバにより推薦されるので、ユーザの嗜好に応じた番組の選択、記録、再生及び消去のうちの少なくとも 1つを行うこと力 Sでさる。

[0484] 本発明の他の局面に係る番組推薦サーバは、ネットワークを介して互いに通信可能に接続され、受信した番組を視聴する番組視聴端末によって送信された前記番組に対するユーザの操作を表す操作情報を受信する操作情報受信部と、前記操作情報受信部によって受信された前記操作情報を前記ユーザ毎に記憶する操作情報記憶部と、前記操作情報受信部によって受信された前記操作情報と、前記操作情報記憶部に記憶されているユーザ毎の前記操作情報とに基づいて、前記ユーザを第 1のグループにグルーピングする第 1のグルーピング部と、前記第 1のグルーピング部によってグルーピングされた前記第 1のグループを包含する第 2のグループに前記ユーザをグルーピングする第 2のグルーピング部と、前記第 1のグルーピング部によってグルービングされた前記第 1のグループに属するユーザの前記操作情報の集計結果と、前記第 2のグルーピング部によってグルーピングされた前記第 2のグループに属するユーザの前記操作情報の集計結果とに基づいて、前記第 1のグループに特有の前記推薦情報を生成する推薦情報生成部と、前記推薦情報生成部によって生成された前記推薦情報を前記番組視聴端末に送信する推薦情報送信部とを備える。

[0485] 本発明の他の局面に係る番組推薦プログラムは、ネットワークを介して互いに通信可能に接続され、受信した番組を視聴する番組視聴端末によって送信された前記番組に対するユーザの操作を表す操作情報を受信する操作情報受信部と、前記操作情報受信部によって受信された前記操作情報を前記ユーザ毎に記憶する操作情報記憶部と、前記操作情報受信部によって受信された前記操作情報と、前記操作情報記憶部に記憶されているユーザ毎の前記操作情報とに基づいて、前記ユーザを第 1 のグループにグルーピングする第 1のグルーピング部と、前記第 1のグルーピング部によってグルーピングされた前記第 1のグループを包含する第 2のグループに前記ュ一ザをグルーピングする第 2のグルーピング部と、前記第 1のグルーピング部によってグルーピングされた前記第 1のグループに属するユーザの前記操作情報の集計結果と、前記第 2のグルーピング部によってグルーピングされた前記第 2のグループに属するユーザの前記操作情報の集計結果とに基づいて、前記第 1のグループに特有の前記推薦情報を生成する推薦情報生成部と、前記推薦情報生成部によって生成された前記推薦情報を前記番組視聴端末に送信する推薦情報送信部としてコンピュータを機能させる。

本発明の他の局面に係る番組推薦方法は、ネットワークを介して互いに通信可能に接続され、受信した番組を視聴する番組視聴端末によって送信された前記番組に対するユーザの操作を表す操作情報を受信する操作情報受信ステップと、前記操作情報受信ステップにおいて受信された前記操作情報を前記ユーザ毎に操作情報記憶部に記憶する操作情報記憶ステップと、前記操作情報受信ステップにお!/、て受信された前記操作情報と、前記操作情報記憶部に記憶されてレ、るユーザ毎の前記操作情報とに基づいて、前記ユーザを第 1のグループにグルーピングする第 1のグルービングステップと、前記第 1のグルーピングステップにおレ、てグルーピングされた前記第 1のグループを包含する第 2のグループに前記ユーザをグルーピングする第 2のグルービングステップと、前記第 1のグルーピングステップにおレ、てグルーピングされた前記第 1のグループに属するユーザの前記操作情報の集計結果と、前記第 2のグノレ一ビング部によってグルーピングされた前記第 2のグループに属するユーザの前記操作情報の集計結果とに基づいて、前記第 1のグループに特有の前記推薦情報を生成する推薦情報生成ステップと、前記推薦情報生成部によって生成された前記推薦情報を前記番組視聴端末に送信する推薦情報送信ステップとを含む。 [0487] これらの構成によれば、ネットワークを介して互いに通信可能に接続され、受信した番組を視聴する番組視聴端末によって送信された番組に対するユーザの操作を表す操作情報が受信され、受信された操作情報が操作情報記憶部にユーザ毎に記憶される。そして、受信された操作情報と、操作情報記憶部に記憶されているユーザ毎の操作情報とに基づいて、ユーザが第 1のグループにグルーピングされ、第 1のダループを包含する第 2のグループにユーザがグルーピングされる。第 1のグループに属するユーザの操作情報の集計結果と、第 2のグループに属するユーザの操作情報の集計結果とに基づいて、第 1のグループに特有の推薦情報が生成され、生成された推薦情報が番組視聴端末に送信される。

[0488] したがって、第 1のグループに属するユーザの操作情報の集計結果に基づいて、 1 のユーザと同一嗜好の他のユーザによって操作されている番組が抽出され、第 1のグループを包含する第 2のグループに属するユーザの操作情報の集計結果に基づいて、全体的に嗜好されている番組が抽出され、第 1のグループに基づいて抽出された番組から第 2のグループに基づいて抽出された番組の影響が排除されるので、一般的に嗜好度の高い番組を排除し、特定のユーザの嗜好に特化した番組を推薦すること力 Sでさる。

[0489] 本発明によれば、第 1のグループに属するユーザの操作情報の集計結果に基づいて、 1のユーザと同一嗜好の他のユーザによって操作されている番組が抽出され、第 1のグループを包含する第 2のグループに属するユーザの操作情報の集計結果に基づいて、全体的に嗜好されている番組が抽出され、第 1のグループに基づいて抽出された番組から第 2のグループに基づいて抽出された番組の影響が排除されるので、一般的に嗜好度の高い番組を排除し、特定のユーザの嗜好に特化した番組を推薦すること力 Sでさる。

産業上の利用可能性

[0490] 本発明に係る番組推薦システム、番組視聴端末、番組視聴プログラム、番組視聴方法、番組推薦サーバ、番組推薦プログラム及び番組推薦方法は、一般的に嗜好度の高!/、番組を排除し、特定のユーザの嗜好に特化した番組を推薦することができ、受信した番組を視聴する番組視聴端末、番組視聴プログラム及び番組視聴方法、ユーザの嗜好に合った番組に関する推薦情報を操作情報に応じて作成する番組推薦サーバ、番組推薦プログラム及び番組推薦方法、並びに番組視聴端末と番組推薦サーバとを備える番組推薦システムとして有用である。

Claims

請求の範囲

受信した番組を視聴する番組視聴端末と、

前記番組視聴端末とネットワークを介して互いに通信可能に接続され、前記番組に対するユーザの操作を表す操作情報を前記番組視聴端末から取得し、前記ユーザの嗜好に合った番組に関する推薦情報を前記操作情報に応じて作成する番組推薦サーバとを備える番組推薦システムであって、

前記番組視聴端末は、

前記操作情報の入力を受け付ける操作受付部と、

前記操作受付部によって受け付けられた前記操作情報を前記番組推薦サーバに送信する操作情報送信部とを備え、

前記番組推薦サーバは、

前記操作情報送信部によって送信された前記操作情報を受信する操作情報受信部と、

前記操作情報受信部によって受信された前記操作情報を前記ユーザ毎に記憶する操作情報記憶部と、

前記操作情報受信部によって受信された前記操作情報と、前記操作情報記憶部に記憶されているユーザ毎の前記操作情報とに基づいて、前記ユーザを第 1のダループにグルーピングする第 1のグルーピング部と、

前記第 1のグルーピング部によってグルーピングされた前記第 1のグループを包含する第 2のグループに前記ユーザをグルーピングする第 2のグルーピング部と、前記第 1のグルーピング部によってグルーピングされた前記第 1のグループに属するユーザの前記操作情報の集計結果と、前記第 2のグルーピング部によってグルービングされた前記第 2のグループに属するユーザの前記操作情報の集計結果とに基づいて、前記第 1のグループに特有の前記推薦情報を生成する推薦情報生成部と、前記推薦情報生成部によって生成された前記推薦情報を前記番組視聴端末に送信する推薦情報送信部とを備え、

前記番組視聴端末は、

前記推薦情報送信部によって送信された前記推薦情報を受信する推薦情報受信部と、

前記推薦情報受信部によって受信された前記推薦情報に基づいて、番組の選択、記録、再生及び消去のうちの少なくとも 1つを行う番組制御部とをさらに備えることを特徴とする番組推薦システム。

[2] 前記番組視聴端末は、前記ユーザによる前記番組内における再生位置のマーキングを受け付けるマーキング受付部をさらに備え、

前記操作情報は、前記マーキング受付部によってマーキングされた前記番組内における再生位置に対応する時間を示すマーキング時間情報を含むことを特徴とする請求項 1記載の番組推薦システム。

[3] 前記番組は、表示画面を複数の領域に分割した状態で放送され、

前記番組視聴端末は、前記表示画面上における前記複数の領域のうちの少なくとも 1つの領域の前記ユーザによる選択を受け付ける画面内選択受付部をさらに備え前記操作情報は、前記画面内選択受付部によって選択が受け付けられた時点の番組内の時間情報を含むことを特徴とする請求項 1記載の番組推薦システム。

[4] 前記番組は、表示画面を複数の領域に分割した状態で放送され、

前記番組視聴端末は、前記表示画面上における前記複数の領域のうちの少なくとも 1つの領域の前記ユーザによる選択を受け付ける画面内選択受付部をさらに備え前記操作情報は、前記画面内選択受付部によって選択が受け付けられた前記表示画面上における位置情報を含むことを特徴とする請求項 1記載の番組推薦システム。

[5] 前記推薦情報は、前記複数の領域のうち、ユーザに選択された前記領域を識別するための領域識別情報を含むことを特徴とする請求項 3記載の番組推薦システム。

[6] 前記推薦情報は、推薦する番組の再生開始位置に関する再生開始時間情報を含むことを特徴とする請求項 1記載の番組推薦システム。

[7] 前記推薦情報は、推薦する番組を構成する複数のパケットのうちの特定パケットを識別するためのパケット識別情報を含むことを特徴とする請求項 1記載の番組推薦システム。

[8] 前記第 1のグルーピング部は、前記操作情報受信部によって受信された前記操作情報と同等の操作情報を持ったユーザ群を前記操作情報記憶部から抽出し、前記ユーザ群を前記第 1のグループとしてグルーピングすることを特徴とする請求項 1記載の番組推薦システム。

[9] 前記操作情報は、ユーザの操作対象となった番組を識別するための番組識別情報を含み、

前記第 1のグルーピング部は、前記操作情報受信部によって受信された前記操作情報に含まれる前記番組識別情報と同一の番組識別情報を持ったユーザ群を前記操作情報記憶部から抽出し、前記ユーザ群を前記第 1のグループとしてグルーピングすることを特徴とする請求項 1記載の番組推薦システム。

[10] 前記第 1のグルーピング部は、前記操作情報受信部によって受信された前記操作情報に含まれる前記マーキング時間情報と時間的重なりのあるマーキング時間情報を持ったユーザ群を前記操作情報記憶部から抽出し、前記ユーザ群を前記第 1のグループとしてグルーピングすることを特徴とする請求項 2記載の番組推薦システム。

[11] 前記第 1のグルーピング部は、前記操作情報受信部によって受信された前記操作情報に含まれる前記領域識別情報と同一の領域識別情報を持ったユーザ群を前記操作情報記憶部から抽出し、前記ユーザ群を前記第 1のグループとしてグルーピングすることを特徴とする請求項 5記載の番組推薦システム。

[12] 前記第 2のグルーピング部は、前記番組推薦サーバに予め登録されている全てのユーザを前記第 2のグループとしてグルーピングすることを特徴とする請求項 1記載の番組推薦システム。

[13] 前記第 2のグルーピング部は、前記番組推薦サーバに予め登録されているユーザによって予め入力された属性情報、又は前記番組推薦サーバに予め登録されているユーザから抽出された属性情報と同等の属性情報を持った複数のユーザを前記第 2 のグループとしてグルーピングすることを特徴とする請求項 1記載の番組推薦システム。

[14] 前記推薦情報生成部は、前記第 1のグループに含まれる前記操作情報の集計結果を前記第 1のグループのユーザ数で正規化し、前記第 2のグループに含まれる前記操作情報の集計結果を前記第 2のグループのユーザ数で正規化し、正規化した前記第 1のグループの集計結果から正規化した前記第 2のグループの集計結果を減算し、減算結果に基づいて前記第 1のグループに特有の前記推薦情報を生成することを特徴とする請求項 1記載の番組推薦システム。

[15] 前記推薦情報生成部は、前記第 1のグループに含まれる前記操作情報の tf (Ter m Frequency)を算出し、前記第 2のグループに含まれる前記操作情報の idf (Inv erse Document Frequencyj ¾r算出し、冃 ij citfと冃 ij ciidfと（こっレヽて冃 ij記操作情報毎の tf ' idf値を算出し、前記操作情報毎の tf ' idf値に基づいて、前記第 1のグループに特有の前記推薦情報を生成することを特徴とする請求項 1記載の番組推薦システム。

[16] 放送波又は通信データに含まれる番組を受信する番組受信部と、

前記番組受信部によって受信された前記番組に対するユーザの操作を表す前記操作情報の入力を受け付ける操作受付部と、

前記操作受付部によって受け付けられた前記操作情報を、ネットワークを介して通信可能に接続され、前記ユーザの嗜好に合った番組に関する推薦情報を前記操作情報に応じて作成する番組推薦サーバに送信する操作情報送信部と、

前記番組推薦サーバによって送信された前記推薦情報を受信する推薦情報受信部と、

前記推薦情報受信部によって受信された前記推薦情報に基づいて、番組の選択、記録、再生及び消去のうちの少なくとも 1つを行う番組制御部とを備えることを特徴とする番組視聴端末。

[17] 放送波又は通信データに含まれる番組を受信する番組受信部と、

前記操作受付部によって受け付けられた前記操作情報を、ネットワークを介して通信可能に接続され、前記ユーザの嗜好に合った番組に関する推薦情報を前記操作情報に応じて作成する番組推薦サーバに送信する操作情報送信部と、前記番組推薦サーバによって送信された前記推薦情報を受信する推薦情報受信部と、

前記推薦情報受信部によって受信された前記推薦情報に基づいて、番組の選択、記録、再生及び消去のうちの少なくとも 1つを行う番組制御部としてコンピュータを機能させることを特徴とする番組視聴プログラム。

[18] 放送波又は通信データに含まれる番組を受信する番組受信ステップと、

前記番組受信ステップにおいて受信された前記番組に対するユーザの操作を表す前記操作情報の入力を受け付ける操作受付ステップと、

前記操作受付ステップにおレ、て受け付けられた前記操作情報を、ネットワークを介して通信可能に接続され、前記ユーザの嗜好に合った番組に関する推薦情報を前記操作情報に応じて作成する番組推薦サーバに送信する操作情報送信ステップと、前記番組推薦サーバによって送信された前記推薦情報を受信する推薦情報受信前記推薦情報受信ステップにおいて受信された前記推薦情報に基づいて、番組の選択、記録、再生及び消去のうちの少なくとも 1つを行う番組制御ステップとを含むことを特徴とする番組視聴方法。

[19] ネットワークを介して互いに通信可能に接続され、受信した番組を視聴する番組視聴端末によって送信された前記番組に対するユーザの操作を表す操作情報を受信する操作情報受信部と、

前記第 1のグルーピング部によってグルーピングされた前記第 1のグループを包含する第 2のグループに前記ユーザをグルーピングする第 2のグルーピング部と、前記第 1のグルーピング部によってグルーピングされた前記第 1のグループに属するユーザの前記操作情報の集計結果と、前記第 2のグルーピング部によってグルービングされた前記第 2のグループに属するユーザの前記操作情報の集計結果とに基づいて、前記第 1のグループに特有の前記推薦情報を生成する推薦情報生成部と、前記推薦情報生成部によって生成された前記推薦情報を前記番組視聴端末に送信する推薦情報送信部とを備えることを特徴とする番組推薦サーバ。

[20] ネットワークを介して互いに通信可能に接続され、受信した番組を視聴する番組視聴端末によって送信された前記番組に対するユーザの操作を表す操作情報を受信する操作情報受信部と、

前記第 1のグルーピング部によってグルーピングされた前記第 1のグループを包含する第 2のグループに前記ユーザをグルーピングする第 2のグルーピング部と、前記第 1のグルーピング部によってグルーピングされた前記第 1のグループに属するユーザの前記操作情報の集計結果と、前記第 2のグルーピング部によってグルービングされた前記第 2のグループに属するユーザの前記操作情報の集計結果とに基づいて、前記第 1のグループに特有の前記推薦情報を生成する推薦情報生成部と、前記推薦情報生成部によって生成された前記推薦情報を前記番組視聴端末に送信する推薦情報送信部としてコンピュータを機能させることを特徴とする番組推薦プログラム。

[21] ネットワークを介して互いに通信可能に接続され、受信した番組を視聴する番組視聴端末によって送信された前記番組に対するユーザの操作を表す操作情報を受信する操作情報受信ステップと、

前記操作情報受信ステップにおいて受信された前記操作情報を前記ユーザ毎に操作情報記憶部に記憶する操作情報記憶ステップと、

前記操作情報受信ステップにおレ、て受信された前記操作情報と、前記操作情報記憶部に記憶されているユーザ毎の前記操作情報とに基づいて、前記ユーザを第 1のグノレープにグノレーピングする第 1のグノレーピングステップと、

前記第 1のグルーピングステップにおいてグルーピングされた前記第 1のグループを包含する第 2のグループに前記ユーザをグルーピングする第 2のグルーピングステ前記第 1のグルーピングステップにおいてグルーピングされた前記第 1のグループに属するユーザの前記操作情報の集計結果と、前記第 2のグルーピング部によってグルーピングされた前記第 2のグループに属するユーザの前記操作情報の集計結果とに基づいて、前記第 1のグループに特有の前記推薦情報を生成する推薦情報生成ステップと、

前記推薦情報生成部によって生成された前記推薦情報を前記番組視聴端末に送信する推薦情報送信ステップとを含むことを特徴とする番組推薦方法。