WO2015136584A1 - 推薦画像表示システム、推薦画像出力装置、および、推薦画像出力方法 - Google Patents

推薦画像表示システム、推薦画像出力装置、および、推薦画像出力方法 Download PDF

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PCT/JP2014/005303
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伊藤　智祥
影山　光宏
力 福田
純幸 沖本
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パナソニックＩｐマネジメント株式会社
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    • H04N21/83—Generation or processing of protective or descriptive data associated with content; Content structuring
    • H04N21/84—Generation or processing of descriptive data, e.g. content descriptors

Definitions

  • the present disclosure relates to a recommended image display system that provides content that meets user preferences based on viewing history.
  • Patent Document 1 discloses a service providing apparatus that collects evaluations of programs of general viewers, viewing tendencies and profiles of the viewers who have performed the evaluations, and selects and presents programs that meet specific viewer preferences. Is disclosed.
  • a user may select desired content while viewing an image on which an icon (for example, a thumbnail) indicating the content is displayed.
  • an icon for example, a thumbnail
  • This disclosure provides a recommended image display system and the like that can increase the possibility that a user will select content that suits his / her preference.
  • a recommended image display system is a server that transmits content-related information, which is information for displaying content, including a content recommendation level determined based on a content viewing history acquired from each of a plurality of terminals. And a reception unit that receives the content-related information transmitted by the server, and generates a recommended image on which a plurality of icons for a user to select content are displayed based on the received content-related information.
  • the plurality of icons include a first icon and a second content indicating the recommendation level higher than the content indicated by the first icon. And the generation unit selects the second icon more by the user than the first icon. Generating the recommendation image displayed in easy manner.
  • the recommended image display system of the present disclosure it is possible to increase the possibility that the user selects content that suits his / her preference.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an outline of the recommended image display system according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a schematic diagram illustrating an example of an icon display mode.
  • FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the recommended image display system.
  • FIG. 4 is a diagram showing a recommendation list generation method.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a recommendation degree determination method.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the generated recommendation list.
  • FIG. 7 is a flowchart of a recommended image generation method.
  • FIG. 8 is a flowchart of a recommended image generation method in which thumbnails indicating highly recommended content are displayed as moving images.
  • FIG. 9 is a first diagram illustrating an outline of a method for increasing the appearance frequency of thumbnails indicating highly recommended content.
  • FIG. 9 is a first diagram illustrating an outline of a method for increasing the appearance frequency of thumbnails indicating highly recommended content.
  • FIG. 10 is a second diagram illustrating an outline of a method for increasing the appearance frequency of thumbnails indicating highly recommended content.
  • FIG. 11 is a flowchart of a method for generating a recommended image in which the frequency of appearance of thumbnails indicating highly recommended content is increased.
  • FIG. 12 is a block diagram illustrating a configuration of a recommended image display system according to the first modification.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating a recommendation list generation method according to the first modification.
  • FIG. 14 is a block diagram illustrating a configuration of a recommended image display system according to the second modification.
  • FIG. 15 is a diagram illustrating a specific example of the receiving device.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an outline of the recommended image display system according to the first embodiment.
  • the recommended image display system 100 mainly includes a server 10 and a plurality of receiving terminals (communication terminals) 20a to 20c.
  • the server 10 acquires a viewing history from each of the plurality of receiving terminals 20a, 20b, and 20c, and generates a recommendation list based on the acquired viewing history.
  • the recommendation list is an example of content related information for displaying content, and is mainly information including meta information (content title, URL, etc.).
  • the content of the recommendation list is different for each receiving terminal.
  • the recommendation list for the receiving terminal 20a is generated.
  • the recommended feature of the recommended image display system 100 is that the recommendation list includes the recommendation level (recommendation level) of the content.
  • the degree of recommendation is an evaluation value that is higher as the content is more likely to meet the user's preference.
  • the recommendation list generated in the server 10 is transmitted to the receiving terminal 20a.
  • the receiving terminal 20a is typically a device that includes a display unit, and displays a recommended image that is an image for the user to select content according to the recommendation list.
  • the recommended image is an image on which a plurality of icons are displayed.
  • FIG. 2 is a schematic diagram illustrating an example of an icon display mode.
  • each icon 60 indicating the content recommended for the user is equal.
  • an icon 60a (second icon) indicating a content having a higher recommendation level than the icon 60 (first icon) is displayed as an icon.
  • a size larger than 60 is displayed. That is, the feature is that the display mode of the icon changes according to the recommendation degree of the content.
  • FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the recommended image display system.
  • the recommended image display system 100 includes a server 10, receiving terminals 20a, 20b, and 20c, a meta information server 30, a net content distribution server 40, and a broadcasting station 50.
  • the server 10 communicates with the meta information server 30 and the receiving terminals 20a, 20b, and 20c to generate the above recommendation list.
  • the server 10 includes a content related information acquisition unit 11, a content related information storage unit 12, a viewing history acquisition unit 13, a recommendation list generation unit 14, a recommendation list transmission unit 15, and a viewing history storage unit 16.
  • the content related information acquisition unit 11 acquires content related information that is meta information of content from the meta information server 30 through a communication network such as the Internet and stores the content related information in the content related information storage unit 12.
  • the content related information storage unit 12 is a storage unit in which the content related information acquired by the content related information acquisition unit 11 is stored.
  • the content-related information storage unit 12 is a recording medium such as a semiconductor memory such as a FLASH memory, a ferroelectric memory, or an HDD (Hard Disc Drive).
  • the viewing history acquisition unit 13 acquires content viewing history from each of a plurality of terminals (receiving terminals 20a, 20b, and 20c) through a communication network.
  • the viewing history acquisition unit 13 stores the acquired viewing history in the viewing history storage unit 16.
  • the viewing history storage unit 16 is a storage unit that stores the viewing history acquired by the viewing history acquisition unit 13.
  • the viewing history storage unit 16 is a recording medium such as a semiconductor memory such as a FLASH memory, a ferroelectric memory, or an HDD.
  • the recommendation list generation unit 14 determines the recommendation level of the content based on the viewing history of the content (acquired by the viewing history acquisition unit 13) stored in the viewing history storage unit 16, and the content related information including the determined recommendation level Generate a recommendation list that is Details of the recommendation level determination method of the recommendation list generation unit 14 will be described later.
  • the generated recommendation list may be stored in the storage unit in the server 10.
  • the recommendation list transmission unit 15 is a communication unit that transmits the recommendation list generated by the recommendation list generation unit 14 to the receiving terminal 20a through the communication network.
  • the recommendation list transmission unit 15 is specifically a general-purpose communication module. Note that the recommendation list transmission unit 15 may transmit the recommendation list stored in the storage unit in the server 10.
  • the receiving terminal 20a will be described. Note that the receiving terminals 20b and 20c have the same configuration as the receiving terminal 20a, and thus the description thereof is omitted.
  • the receiving terminal 20a is a device for a user to view content, and is a television (image display device), for example, but may be any information communication terminal such as a smartphone, a tablet terminal, or a PC.
  • the receiving terminal 20a includes a net content receiving unit 21, a broadcast receiving unit 22, a recommendation list receiving unit 23 (receiving unit), a viewing history collecting unit 24, a display unit 25, and a recommended image generating unit 26 (generating unit). With.
  • the net content receiving unit 21 receives content from the net content distribution server 40 through a communication network.
  • the content received from the net content receiving unit 21 (hereinafter also referred to as net content) is, for example, an Internet moving image (or still image).
  • the broadcast receiving unit 22 receives content from the broadcast station 50 through broadcast waves (broadcast signals). Specifically, the broadcast receiving unit 22 is a communication unit including a tuner, and acquires content from broadcast waves.
  • the content (hereinafter also referred to as broadcast content) received by the broadcast receiving unit 22 is, for example, a television program.
  • the recommended list receiving unit 23 receives the recommended list from the server 10 (recommended list transmitting unit 15) through the communication network.
  • the recommendation list receiving unit 23 is specifically a general-purpose communication module.
  • the viewing history collection unit 24 collects the meta information (for example, title) of the content received through the network content receiving unit 21 or the broadcast receiving unit 22 and displayed on the display unit 25 as the content viewing history of the receiving terminal 20a. .
  • the collected content viewing history is transmitted to the server 10 (viewing history acquisition unit 13). Note that the content viewing history may be stored in a storage unit in the receiving terminal 20a.
  • the recommended image generating unit 26 generates a recommended image on which a plurality of icons for the user to select content are displayed based on the recommended list received by the recommended list receiving unit 23.
  • the recommended image is a content selection screen.
  • a thumbnail is displayed as an example of an icon on the recommended image.
  • the thumbnail is a reduced display of an image included in the content (or related to the content) such as a scene of the content.
  • the display unit 25 displays the recommended image and the content selected through the recommended image.
  • the display unit 25 is, for example, a liquid crystal panel or an organic EL (Electro Luminescence) panel.
  • a touch panel is superimposed on the display unit 25, and the display unit 25 also functions as an input receiving unit (input interface) that receives user input.
  • the meta information server 30 is a server that distributes meta information of content.
  • the net content distribution server 40 is a server that distributes net content through a communication network such as the Internet.
  • Broadcast station 50 delivers broadcast content by transmitting broadcast waves.
  • FIG. 4 is a diagram showing a recommendation list generation method.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a recommendation degree determination method.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of generating a recommendation list for the user A who is the user of the receiving terminal 20a.
  • the viewing history acquired by the viewing history acquisition unit 13 is stored in the viewing history storage unit 16, and the recommendation list generation unit 14 receives the viewing of the user A from the viewing history storage unit 16.
  • the history and the viewing history of other users (users B, C, and D) are acquired.
  • generation part 14 determines the recommendation degree of a content based on viewing-and-listening history.
  • the recommendation degree is a numerical value of 0 or more and 1 or less, and is an evaluation value that is considered to suit the preference of the user A as the numerical value is higher.
  • the user of the viewing history and the user A are closer to each other as the ratio of the content viewed by the user A (content belonging to the viewing history of the user A) is higher. . Therefore, the user A's unviewed content (content that does not belong to the user A's viewing history) belonging to the viewing history that includes a high percentage of the viewed content is not viewed by the user A, but may match the user's A preference. It is considered that the content is highly specific.
  • the recommendation list generation unit 14 compares the viewing histories and determines the recommendation level for each viewing history according to the ratio of the content that has been viewed. Specifically, the recommendation list generation unit 14 assigns a higher recommendation level to unviewed content included in a viewing history having a higher ratio of viewed content.
  • the recommendation level is as follows: unviewed content 60b included in the viewing history of user B> unviewed content 60d included in viewing history of user D> unviewed content 60c included in viewing history of user C. 4 and 5, the recommendation level of the unviewed content 60b is 0.87, the recommendation level of the unviewed content 60c is 0.5, and the recommendation level of the unviewed content 60d is 0.75.
  • the recommendation list generation unit 14 acquires the content related information of the content to be added to the recommendation list from the content related information storage unit 12.
  • the content related information includes the title of the content, broadcast date and time, viewable period, and the like.
  • the content to be added to the recommendation list is, for example, content whose recommendation level is higher than a predetermined value from unviewed content, and may be selected in any manner.
  • the recommendation list generation unit 14 generates a recommendation list including the recommendation level determined as described above in the acquired content related information.
  • the generated recommendation list is transmitted to the receiving terminal 20a by the recommendation list transmission unit 15.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the generated recommendation list.
  • the recommendation list includes content type information, content related information (hereinafter also referred to as an entry) of the content to be recommended, The title of the content and the start / end date and time of distribution are recorded. Further, in the entry when the content is net content, an access URL that is an address of the net content distribution server 40 for receiving the net content and a URL for receiving a thumbnail displayed in the recommended image are also recorded. ing.
  • the recommendation list stores a content type, a content title, and a list of broadcast start / end dates / times (broadcast start date / time and broadcast end date / time).
  • the URL of the network content distribution server 40 for receiving the broadcast channel and the thumbnail displayed in the recommended image is also recorded.
  • the recommendation degree determined as described above is given to each entry.
  • the recommendation level is determined for each viewing history.
  • the recommendation level may be further set in the same viewing history.
  • the recommendation list generation unit 14 may provide a weighting factor for each genre of content within the same viewing history, and may accumulate the weighting factor for each recommendation degree according to the genre.
  • FIG. 7 is a flowchart of a recommended image generation method.
  • the recommended image generation unit 26 displays a thumbnail (second icon group) indicating content whose recommendation level is greater than a predetermined threshold, and a thumbnail (first icon) indicating content whose recommendation level is equal to or lower than the predetermined threshold.
  • N 1 (S11).
  • the recommended image generation unit 26 extracts the Nth entry from the recommended list (S12). Then, it is determined whether or not the extracted entry is viewable (S13). Whether or not viewing is possible is determined by referring to the distribution start / end date / time (broadcast start / end date / time) of the extracted entry and the current date / time.
  • thumbnails indicating viewable content are displayed, but thumbnails indicating content that cannot be viewed may be displayed.
  • thumbnails indicating content that cannot be viewed at the present time but can be viewed in the future may be displayed.
  • a thumbnail indicating content program
  • the recommended image generation unit 26 determines whether the recommendation level included in the entry is greater than a predetermined threshold (S14).
  • the thumbnail indicated by the entry is displayed in a size larger than normal (for example, twice the normal size) on the recommendation screen (S15). If the recommendation level is equal to or less than the predetermined threshold (No in S14), the thumbnail indicated by the entry is displayed in the normal size on the recommendation screen (S16).
  • the information for displaying the thumbnail is acquired from the net content distribution server 40 based on the URL of the thumbnail included in the entry.
  • step S17 the entry number N is incremented (S17), and the processing from step S12 to step S17 is repeated (No in S18) until the number of entries included in the recommendation list is exceeded (Yes in S18). If it is determined in step S13 that the content cannot be viewed (No in S13), the entry number is incremented (S17), and the process is continued.
  • the recommended image generation unit 26 recommends that the thumbnail (second icon) indicating the highly recommended content is displayed in a larger size than the thumbnail (first icon) indicating the low recommended content. Generate an image.
  • the thumbnail indicating the content having a high recommendation level is displayed in a large size, the thumbnail is more easily perceived by the user than the thumbnail indicating the content having a low recommendation level.
  • content with a high recommendation level is more likely to be selected by the user because the user's attention is easier to draw than content with a low recommendation level (the probability of selection increases).
  • the content is selected when the content is selected by overlaying the pointer on the thumbnail (for example, a PC) or when the content is input to the detection range corresponding to the size of the thumbnail in the touch panel. Is selected (for example, a smartphone or the like). In such a case, when the thumbnail is displayed in a large size, the thumbnail is easily selected by the user in a physical sense. Note that “easy to be selected by the user in a physical sense” means that, for example, even if the user randomly touches the display unit 25, the probability of selection increases.
  • the recommended image display system 100 it is possible to increase the possibility that the user selects content that suits his / her preference.
  • the level of recommendation may be determined in any manner.
  • the recommended image generation unit 26 is configured in such a manner that a predetermined number of thumbnails (second icon group) are more easily selected by the user than other thumbnails (first icon group) in the order in which the highly recommended content is displayed.
  • a recommended image to be displayed may be generated.
  • generates is not limited to the above aspects.
  • the content with a high recommendation level may be displayed in a manner that is more easily selected by the user than the content with a low recommendation level.
  • the recommended image generation unit 26 displays a thumbnail (second icon) indicating a highly recommended content as a moving image, and a thumbnail (first icon) indicating a low recommended content as a still image.
  • a recommended image may be generated.
  • FIG. 8 is a flowchart of a recommended image generation method in which thumbnails indicating highly recommended content are displayed as moving images. In the flowchart of FIG. 8 below, step S15 and step S16 in the flowchart of FIG. 7 are replaced with step S25 and step S26, and therefore redundant description is omitted.
  • the thumbnail of the content indicated by the entry is displayed as a moving image (S25).
  • the video information for displaying the thumbnail as a video is acquired from the broadcast station 50, and when the content is the net content, the video information is acquired from the net content distribution server 40. .
  • thumbnails indicating highly recommended content are displayed as moving images, the thumbnails are more easily perceived by the user than thumbnails indicating low recommended content (thumbnail displayed as a still image). . That is, according to such a recommended image, it is possible to increase the possibility that the user selects content that suits his / her preference.
  • the recommended image generation unit 26 determines that the thumbnail indicating the highly recommended content is the content with the low recommended level. A recommended image that appears more frequently than the thumbnail shown may be generated.
  • 9 and 10 are diagrams showing an outline of a method for increasing the appearance frequency of thumbnails indicating content having a high recommendation degree.
  • a recommended image including a predetermined number of thumbnails is displayed on the display unit 25.
  • the thumbnail included in the recommended image is replaced with the top thumbnail in the display waiting queue 70 every time a predetermined time elapses.
  • a method of changing the input frequency to the display waiting queue 70 based on the recommendation level (display value) can be considered.
  • the method shown in FIG. 10 can be considered.
  • each thumbnail (each entry) has a recommendation level of the content indicated by the thumbnail as a unit display value, and each thumbnail is displayed according to a display value having the unit display value as an initial value. It is added to the end of the waiting queue 70.
  • the unit display value of the thumbnail is added (updated) to the display value of each thumbnail every predetermined cycle. Then, the thumbnail whose display value is 1 (predetermined value) or more is added to the end of the display waiting queue 70, and the display value is reset (a process for decrementing the display value).
  • the higher the recommendation level the higher the frequency of being put in the display waiting queue 70.
  • FIG. 11 is a flowchart of a method for generating a recommended image in which the frequency of appearance of thumbnails indicating highly recommended content is increased.
  • description of steps having substantially the same contents as those in the flowchart of FIG. 7 may be omitted.
  • N 1 (S31).
  • the recommended image generation unit 26 extracts the Nth entry from the recommended list (S32). Then, the recommended image generation unit 26 determines whether or not the extracted entry is viewable (S33).
  • the recommended image generation unit 26 is not an entry corresponding to the displayed icon and does not exist in the display waiting queue 70. This is confirmed (S34).
  • the unit display value is further added to the current display value (S35).
  • the initial value of the display value is the unit display value itself. For example, in the case of an entry (thumbnail) with a basic display value of 0.87 and an entry with a display value of 0.87 (initial value), 0.87 is further added in step S35, and the display value is changed. 1.74.
  • step S36 When the display value becomes 1 or more (Yes in step S36), the entry is added to the end of the display waiting queue 70 (S37), and the display value is decremented by 1 (S38).
  • step S39 the entry number N is incremented (S39), and the processing from step S32 to step S39 is repeated (No in S40) until the number of entries included in the recommendation list is exceeded (Yes in S40). If it is determined in step S33 that the content cannot be viewed (No in S33), the entry number is incremented (S39), and the process is continued. If the entry corresponds to the icon being displayed in step S34 or exists in the display waiting queue 70 (No in S34), the entry number is incremented (S39), and the process is continued.
  • step S31 to step S40 as described above is performed until the number of entries in the display waiting queue exceeds the threshold (Yes in S41) (No in S41).
  • thumbnails indicating highly recommended content are frequently displayed, the thumbnails are more easily perceived by the user than thumbnails indicating low recommended content.
  • thumbnails are scroll-displayed in the recommended image, and the content indicated by the thumbnail can be selected through the remote control or the touch panel only while the thumbnail exists on the recommended image.
  • the probability that the highly recommended thumbnail is selected by the user is physically increased.
  • the recommended image generation unit 26 recommends that the thumbnail indicating the highly recommended content is scroll-displayed at a slower speed than the thumbnail indicating the content having the low recommended level.
  • An image may be generated.
  • the scroll speed may be slower than when a thumbnail indicating a highly recommended content does not exist in the recommended image.
  • a thumbnail indicating a highly recommended content when there are a scroll display area and a fixed display area, a thumbnail indicating a highly recommended content is fixedly displayed, and a thumbnail indicating a low recommended content is scrolled. May be.
  • FIG. 12 is a block diagram illustrating a configuration of a recommended image display system according to the first modification. In the following description, differences from the recommended image display system 100 (particularly, the server 10a) will be mainly described.
  • the server 10a of the recommended image display system 100a is different from the recommended image display system 100 in that the content similarity calculation unit 17 and the content similarity storage unit 18 are provided.
  • the recommendation list generation method of the recommendation list generation unit 14 a is also different from the recommendation list generation unit 14.
  • the content similarity calculation unit 17 calculates the similarity between contents (content similarity). For example, the content similarity calculation unit 17 performs keyword detection and keyword comparison on the content title, and calculates the content similarity. Here, in order to calculate the similarity, an existing method such as a TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) method may be used. Further, the content similarity calculation unit 17 stores the calculated content similarity in the content similarity storage unit 18.
  • TF-IDF Term Frequency-Inverse Document Frequency
  • the content similarity accumulation unit 18 is a storage unit in which the content similarity calculated by the content similarity calculation unit 17 is stored.
  • the content similarity accumulation unit 18 is a recording medium such as a semiconductor memory such as a FLASH memory, a ferroelectric memory, or an HDD.
  • the recommendation list generation unit 14 a determines the recommendation level of the content based on the content similarity calculated by the content similarity calculation unit 17 in addition to the content viewing history acquired by the viewing history acquisition unit 13.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating a recommendation list generation method according to the first modification.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of generating a recommendation list for the user A who is the user of the receiving terminal 20a.
  • the content similarity calculation unit 17 acquires content related information from the content related information storage unit 12, calculates the similarity between the titles of the contents included in the content related information, and sets the correspondence relationship. It is stored in the content similarity accumulation unit 18.
  • the recommendation list generation unit 14 a acquires the viewing history of the user A from the viewing history storage unit 16 and refers to the content similarity storage unit 18. As a result, the recommendation list generation unit 14a acquires content-related information of content having a high similarity with the content included in the viewing history of the user A from the content-related information storage unit 12.
  • the recommendation list generating unit 14a determines that the content (content related information) having a higher degree of similarity has a higher recommendation level. Then, the recommendation list generating unit 14a generates a recommendation list including the determined recommendation degree in the acquired content related information.
  • the recommendation list generation unit 14a determines the recommendation level for each viewing history based on the ratio of the viewed content, and then increases or decreases the recommendation level in the same viewing history, similarly to the recommendation list generation unit 14. The determination may be made based on the content similarity.
  • FIG. 14 is a block diagram illustrating a configuration of a recommended image display system 100b in which a display unit is provided separately from the receiving terminal 20a.
  • differences from the recommended image display system 100 (particularly, the receiving terminal 20d) will be mainly described.
  • an output unit 27 is provided instead of the display unit 25 of the receiving terminal 20a, and the display unit 28 (display device) is provided separately.
  • the output unit 27 outputs the recommended image generated by the recommended image generation unit 26.
  • the display unit 28 displays the recommended image output by the output unit 27 and the content output by the output unit 27.
  • the display unit 25 is, for example, a liquid crystal display or an organic EL display.
  • examples of the receiving terminal 20d that does not include the display unit include STB and Blu-Ray (registered trademark), and such an aspect is also included in the present disclosure.
  • the first embodiment has been described as an example of the technique disclosed in the present application.
  • the technology in the present disclosure is not limited to this, and can also be applied to an embodiment in which changes, replacements, additions, omissions, and the like are appropriately performed.
  • the icons are described as being thumbnails. However, as long as they indicate contents, the icons may be in a form other than thumbnails. Further, the content is typically a moving image or a still image, but may be music or advertisement provided by downloading or streaming.
  • each component may be configured by dedicated hardware or may be realized by executing a software program suitable for each component.
  • Each component may be realized by a program execution unit such as a CPU or a processor reading and executing a software program recorded on a recording medium such as a hard disk or a semiconductor memory.
  • the communication network used for transmitting and receiving information between devices is not particularly limited, and any wired or wireless communication network may be used.
  • the receiving terminal (communication terminal) in the recommended image display system may be any mode such as the television 80, the Blu-Ray (registered trademark) player 81, the set top box 82 shown in FIG. It may be realized with.
  • the comprehensive or specific aspect of the present disclosure is not limited to the system (recommended image display system) and the device (recommended image output device), and may be realized as a method (recommended image output method). .
  • the comprehensive or specific aspect of the present disclosure may be realized by a recording medium such as an integrated circuit, a computer program, or a computer-readable CD-ROM.
  • the present disclosure can be applied to a recommended image display system that can increase the possibility that a user will select content that matches his / her preference.
  • the present disclosure is applicable to televisions, STBs, smartphones, tablet terminals, and the like.

Abstract

　推薦画像表示システム（１００）は、複数の端末のそれぞれから取得されるコンテンツの視聴履歴に基づいて定められるコンテンツの推薦度を含むコンテンツ関連情報を受信する受信部（２３）と、受信されたコンテンツ関連情報に基づいて、ユーザがコンテンツを選択するための複数のアイコンが表示される推薦画像を生成する生成部（２６）と、推薦画像を表示する表示部（２５）とを備え、複数のアイコンには、第一のアイコンと、第一のアイコンが示すコンテンツよりも推薦度が高いコンテンツを示す第二のアイコンとが含まれ、生成部（２６）は、第二のアイコンが、第一のアイコンよりもユーザに選択されやすい態様で表示される推薦画像を生成する。

Description

推薦画像表示システム、推薦画像出力装置、および、推薦画像出力方法
　本開示は、視聴履歴に基づいてユーザの嗜好に合ったコンテンツを提供する推薦画像表示システムに関する。
　近年、情報通信技術の発達に伴って、視聴者は、放送やインターネットを通じて様々なコンテンツを視聴することが可能となっている。
　特許文献１には、一般視聴者の番組に対する評価と、その評価を下した視聴者の視聴傾向およびプロファイルを収集し、特定の視聴者の嗜好にあった番組を選択して提示するサービス提供装置が開示されている。
　一方で、ユーザ（視聴者）は、コンテンツの内容を示すアイコン（例えば、サムネイル）が表示された画像を視聴しながら、所望のコンテンツを選択する場合がある。
国際公開第２００５／１０７２５８号
　本開示は、ユーザが自分の嗜好に合ったコンテンツを選択する可能性を高めることができる推薦画像表示システム等を提供する。
　本開示の推薦画像表示システムは、複数の端末のそれぞれから取得されるコンテンツの視聴履歴に基づいて定められるコンテンツの推薦度を含む、コンテンツを表示するための情報であるコンテンツ関連情報を送信するサーバと、前記サーバによって送信された前記コンテンツ関連情報を受信する受信部と、受信された前記コンテンツ関連情報に基づいて、ユーザがコンテンツを選択するための複数のアイコンが表示される推薦画像を生成する生成部と、前記推薦画像を表示する表示部とを備え、前記複数のアイコンには、第一のアイコンと、前記第一のアイコンが示すコンテンツよりも前記推薦度が高いコンテンツを示す第二のアイコンとが含まれ、前記生成部は、前記第二のアイコンが、前記第一のアイコンよりも前記ユーザに選択されやすい態様で表示される前記推薦画像を生成する。
　本開示の推薦画像表示システムによれば、ユーザが自分の嗜好に合ったコンテンツを選択する可能性を高めることができる。
図１は、実施の形態１に係る推薦画像表示システムの概要を示すブロック図である。 図２は、アイコンの表示態様の一例を示す模式図である。 図３は、推薦画像表示システムの構成を示すブロック図である。 図４は、オススメリストの生成方法を示す図である。 図５は、オススメ度の決定方法を示す図である。 図６は、生成されたオススメリストの一例を示す図である。 図７は、推薦画像の生成方法のフローチャートである。 図８は、オススメ度が高いコンテンツを示すサムネイルが動画で表示される推薦画像の生成方法のフローチャートである。 図９は、オススメ度が高いコンテンツを示すサムネイルの出現頻度を高める方法の概要を示す第１の図である。 図１０は、オススメ度が高いコンテンツを示すサムネイルの出現頻度を高める方法の概要を示す第２の図である。 図１１は、オススメ度が高いコンテンツを示すサムネイルの出現頻度を高めた推薦画像の生成方法のフローチャートである。 図１２は、変形例１に係る推薦画像表示システムの構成を示すブロック図である。 図１３は、変形例１に係るオススメリストの生成方法を示す図である。 図１４は、変形例２に係る推薦画像表示システムの構成を示すブロック図である。 図１５は、受信装置の具体例を示す図である。
　以下、適宜図面を参照しながら、実施の形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。
　なお、発明者らは、当業者が本開示を十分に理解するために添付図面および以下の説明を提供するのであって、これらによって請求の範囲に記載の主題を限定することを意図するものではない。
　（実施の形態１）
　［概要］
　まず、図１を用いて、実施の形態１に係る推薦画像表示システムの概要について説明する。図１は、実施の形態１に係る推薦画像表示システムの概要を示すブロック図である。
　推薦画像表示システム１００は、主に、サーバ１０と、複数の受信端末（通信端末）２０ａ～２０ｃとで構成される。
　サーバ１０は、複数の受信端末２０ａ、２０ｂおよび２０ｃのそれぞれから視聴履歴を取得し、取得した視聴履歴に基づいてオススメリストを生成する。ここで、オススメリストとは、コンテンツを表示するためのコンテンツ関連情報の一例であり、主にメタ情報（コンテンツのタイトルやＵＲＬなど）からなる情報である。なお、実施の形態１では、オススメリストは、受信端末ごとに内容が異なるものであり、図１の例では、受信端末２０ａ用のオススメリストが生成される。
　推薦画像表示システム１００においては、オススメリストにコンテンツのオススメ度（推薦度）が含まれている点が第一の特徴である。オススメ度は、ユーザの嗜好に合う可能性が高いコンテンツほど、高い値となる評価値である。
　サーバ１０において生成されたオススメリストは、受信端末２０ａに送信される。受信端末２０ａは、典型的には表示部を備える装置であり、オススメリストに応じてユーザがコンテンツを選択するための画像である推薦画像を表示する。推薦画像は、複数のアイコンが表示される画像である。
　ここで、推薦画像表示システム１００における第二の特徴は、受信端末２０ａがオススメリストに応じてアイコンの表示態様を変更することである。図２は、アイコンの表示態様の一例を示す模式図である。
　図２の（ａ）に示される従来の受信端末２０においては、ユーザに対して推薦されるコンテンツを示す各アイコン６０の大きさは等しい。これに対し、受信端末２０ａにおいては、図２の（ｂ）に示されるように、アイコン６０（第一のアイコン）よりもオススメ度が高いコンテンツを示すアイコン６０ａ（第二のアイコン）が、アイコン６０よりも大きいサイズで表示される。つまり、コンテンツのオススメ度に応じてアイコンの表示態様が変わる点が特徴となる。
　［構成］
　次に、推薦画像表示システム１００の構成について説明する。図３は、推薦画像表示システムの構成を示すブロック図である。
　図３に示されるように、推薦画像表示システム１００は、サーバ１０と、受信端末２０ａ、２０ｂ、および２０ｃと、メタ情報サーバ３０と、ネットコンテンツ配信サーバ４０と、放送局５０とを備える。
　まず、サーバ１０について説明する。サーバ１０は、メタ情報サーバ３０や、受信端末２０ａ、２０ｂ、および２０ｃと通信を行い、上述のオススメリストを生成する。
　サーバ１０は、コンテンツ関連情報取得部１１と、コンテンツ関連情報蓄積部１２と、視聴履歴取得部１３と、オススメリスト生成部１４と、オススメリスト送信部１５と、視聴履歴蓄積部１６とを備える。
　コンテンツ関連情報取得部１１は、インターネットなどの通信ネットワークを通じて、メタ情報サーバ３０からコンテンツのメタ情報であるコンテンツ関連情報を取得し、コンテンツ関連情報蓄積部１２に記憶する。
　コンテンツ関連情報蓄積部１２は、コンテンツ関連情報取得部１１が取得したコンテンツ関連情報が記憶される記憶部である。コンテンツ関連情報蓄積部１２は、具体的には、例えば、ＦＬＡＳＨメモリなどの半導体メモリ、強誘電体メモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｃ　Ｄｒｉｖｅ）などの記録媒体である。
　視聴履歴取得部１３は、通信ネットワークを通じて、複数の端末（受信端末２０ａ、２０ｂ、および２０ｃ）のそれぞれからコンテンツの視聴履歴を取得する。また、視聴履歴取得部１３は、取得した視聴履歴を視聴履歴蓄積部１６に記憶する。
　視聴履歴蓄積部１６は、視聴履歴取得部１３が取得した視聴履歴が記憶される記憶部である。視聴履歴蓄積部１６は、具体的には、例えば、ＦＬＡＳＨメモリなどの半導体メモリ、強誘電体メモリ、ＨＤＤなどの記録媒体である。
　オススメリスト生成部１４は、視聴履歴蓄積部１６に記憶された（視聴履歴取得部１３が取得した）コンテンツの視聴履歴に基づいてコンテンツのオススメ度を決定し、決定したオススメ度を含むコンテンツ関連情報であるオススメリストを生成する。オススメリスト生成部１４のオススメ度の決定方法の詳細については後述する。なお、生成されたオススメリストは、サーバ１０内の記憶部に記憶されていてもよい。
　オススメリスト送信部１５は、オススメリスト生成部１４が生成したオススメリストを、通信ネットワークを通じて受信端末２０ａに送信する通信部である。オススメリスト送信部１５は、具体的には、汎用の通信モジュールなどである。なお、オススメリスト送信部１５は、サーバ１０内の記憶部に記憶されたオススメリストを送信してもよい。
　次に、受信端末２０ａについて説明する。なお、受信端末２０ｂおよび２０ｃについては、受信端末２０ａと同様の構成であるため説明が省略される。
　受信端末２０ａは、ユーザがコンテンツを視聴するための装置であり、例えば、テレビ（画像表示装置）であるが、スマートフォンやタブレット端末、ＰＣなど、どのような情報通信端末であってもよい。受信端末２０ａは、ネットコンテンツ受信部２１と、放送受信部２２と、オススメリスト受信部２３（受信部）と、視聴履歴収集部２４と、表示部２５と、推薦画像生成部２６（生成部）とを備える。
　ネットコンテンツ受信部２１は、通信ネットワークを通じてネットコンテンツ配信サーバ４０からコンテンツを受信する。ネットコンテンツ受信部２１から受信したコンテンツ（以下、ネットコンテンツとも記載する）は、例えば、インターネット動画（または静止画）である。
　放送受信部２２は、放送局５０から放送波（放送信号）を通じてコンテンツを受信する。放送受信部２２は、具体的には、チューナを含む通信部であり、放送波からコンテンツを取得する。放送受信部２２によって受信されるコンテンツ（以下、放送コンテンツとも記載する）は、例えば、テレビ番組である。
　オススメリスト受信部２３は、サーバ１０（オススメリスト送信部１５）から通信ネットワークを通じてオススメリストを受信する。オススメリスト受信部２３は、具体的には、汎用の通信モジュールなどである。
　視聴履歴収集部２４は、ネットコンテンツ受信部２１または放送受信部２２を通じて受信され、表示部２５に表示されたコンテンツのメタ情報（例えば、タイトルなど）を、受信端末２０ａのコンテンツ視聴履歴として収集する。収集されたコンテンツ視聴履歴は、サーバ１０（視聴履歴取得部１３）に送信される。なお、コンテンツ視聴履歴は、受信端末２０ａ内の記憶部に記憶されてもよい。
　推薦画像生成部２６は、オススメリスト受信部２３によって受信されたオススメリストに基づいて、ユーザがコンテンツを選択するための複数のアイコンが表示される推薦画像を生成する。推薦画像は、言い換えれば、コンテンツの選択画面である。実施の形態１では、推薦画像には、アイコンの一例としてサムネイルが表示される。サムネイルは、コンテンツの一場面など、コンテンツに含まれる（またはコンテンツに関連する）画像を縮小表示したものである。
　表示部２５は、推薦画像や、推薦画像を通じて選択されたコンテンツを表示する。表示部２５は、例えば、液晶パネルや、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ　Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）パネルである。なお、受信端末２０ａがスマートフォンなどである場合、表示部２５には、タッチパネルが重ね合わされており、表示部２５は、ユーザの入力を受け付ける入力受付部（入力インターフェース）としても機能する。
　メタ情報サーバ３０は、コンテンツのメタ情報を配信するサーバである。
　ネットコンテンツ配信サーバ４０は、インターネットなどの通信ネットワークを通じてネットコンテンツを配信するサーバである。
　放送局５０は、放送波を送信することにより放送コンテンツを配信する。
　［オススメリストの生成方法］
　次に、オススメリスト生成部１４のオススメリストの生成方法とオススメ度の決定方法について図４および図５を用いて説明する。図４は、オススメリストの生成方法を示す図である。図５は、オススメ度の決定方法を示す図である。なお、図４は、受信端末２０ａのユーザであるユーザＡに対するオススメリストを生成する例を示す図である。
　図４に示されるように、視聴履歴取得部１３により取得された視聴履歴は、視聴履歴蓄積部１６に記憶されており、オススメリスト生成部１４は、視聴履歴蓄積部１６から、ユーザＡの視聴履歴と他のユーザ（ユーザＢ、Ｃ、およびＤ）の視聴履歴とを取得する。そして、オススメリスト生成部１４は、視聴履歴に基づいてコンテンツのオススメ度を決定する。オススメ度は、一例として、０以上１以下の数値であって、数値が高いほどユーザＡの嗜好に合うと考えられる評価値である。
　他のユーザの各視聴履歴については、ユーザＡの視聴済みコンテンツ（ユーザＡの視聴履歴に属するコンテンツ）が含まれる割合が高いほど、当該視聴履歴のユーザとユーザＡとは嗜好が近いと考えられる。したがって、視聴済みコンテンツが含まれる割合が高い視聴履歴に属するユーザＡの未視聴コンテンツ（ユーザＡの視聴履歴に属さないコンテンツ）は、ユーザＡが未視聴であるが、ユーザＡの嗜好に合う可能性が高いコンテンツであると考えられる。
　そこで、オススメリスト生成部１４は、視聴履歴を比較し、視聴済みコンテンツが含まれる割合に応じて視聴履歴ごとにオススメ度を決定する。具体的には、オススメリスト生成部１４は、視聴済みコンテンツが含まれる割合が大きい視聴履歴に含まれる未視聴コンテンツほど、高いオススメ度を付与する。
　具体的には、図５の（ａ）～（ｃ）に示されるように、他のユーザの視聴履歴において、視聴済みコンテンツが含まれる割合は、ユーザＢの視聴履歴＞ユーザＤの視聴履歴＞ユーザＣの視聴履歴、である。したがって、オススメ度は、ユーザＢの視聴履歴に含まれる未視聴コンテンツ６０ｂ＞ユーザＤの視聴履歴に含まれる未視聴コンテンツ６０ｄ＞ユーザＣの視聴履歴に含まれる未視聴コンテンツ６０ｃ、となる。図４および図５の例では、未視聴コンテンツ６０ｂのオススメ度は０．８７、未視聴コンテンツ６０ｃのオススメ度は０．５、未視聴コンテンツ６０ｄのオススメ度は０．７５となる。
　一方で、図４に示されるように、オススメリスト生成部１４は、コンテンツ関連情報蓄積部１２からオススメリストへの追加の対象となるコンテンツのコンテンツ関連情報を取得する。コンテンツ関連情報には、コンテンツのタイトルや、放送日時、視聴可能期間などが含まれている。なお、オススメリストへの追加の対象となるコンテンツは、例えば、未視聴コンテンツの中からオススメ度が所定の値よりも高いコンテンツなどであるが、どのように選択されてもよい。
　そして、オススメリスト生成部１４は、取得したコンテンツ関連情報に上述のように決定されたオススメ度を含め、オススメリストを生成する。生成されたオススメリストは、オススメリスト送信部１５によって受信端末２０ａに送信される。図６は、生成されたオススメリストの一例を示す図である。
　図６に示されるように、推薦の対象となるコンテンツがネットコンテンツである場合、オススメリストには、推薦の対象となるコンテンツのコンテンツ関連情報（以下、エントリとも記載する）として、コンテンツの種別、コンテンツのタイトル、配信開始・終了日時が記録されている。また、コンテンツがネットコンテンツである場合のエントリには、ネットコンテンツを受信するためのネットコンテンツ配信サーバ４０のアドレスであるアクセスＵＲＬや、推薦画像において表示されるサムネイルを受信するためのＵＲＬも記録されている。
　また、推薦の対象となるコンテンツが放送コンテンツである場合、オススメリストには、コンテンツの種別、コンテンツのタイトル、放送開始・終了日時のリスト（放送開始日時および放送終了日時）が記憶されている。また、コンテンツが放送コンテンツである場合のエントリには、放送チャンネルや、推薦画像において表示されるサムネイルを受信するためのネットコンテンツ配信サーバ４０のＵＲＬも記録されている。
　そして、いずれの場合も、各エントリには、上述のように決定されたオススメ度が付与されている。
　以上のように、オススメ度が含まれるオススメリストが受信端末２０ａに送信されることにより、受信端末２０ａ側でオススメ度に応じてサムネイルの表示態様を変更することが可能となる。
　なお、上記の例では、オススメ度は視聴履歴ごとに決定されたが、同一の視聴履歴内において、オススメ度の上下がさらに設定されてもよい。例えば、オススメリスト生成部１４は、同一の視聴履歴内において、コンテンツのジャンルごとに重み係数を設け、ジャンルに応じてオススメ度に重み係数を積算してもよい。
　［推薦画像の生成方法］
　次に、受信端末２０ａにおける推薦画像の生成方法について図７を用いて説明する。図７は、推薦画像の生成方法のフローチャートである。
　図７の例では、推薦画像生成部２６は、オススメ度が所定の閾値よりも大きいコンテンツを示すサムネイル（第二のアイコン群）が、オススメ度が所定の閾値以下のコンテンツを示すサムネイル（第一のアイコン群）よりも大きいサイズで表示される推薦画像を生成する。この結果、表示部２５には、上述の図２の（ｂ）に示されるような推薦画像が表示されることとなる。
　図７のフローチャートの処理は、Ｎ＝１として開始される（Ｓ１１）。推薦画像生成部２６は、オススメリストからＮ番目のエントリを抽出する（Ｓ１２）。そして抽出したエントリが視聴可能であるか否かを判断する（Ｓ１３）。なお、視聴可能か否かは、抽出されたエントリの配信開始・終了日時（放送開始・終了日時）と、現在の日時とを参照することにより判断される。
　なお、図７の例では視聴可能なコンテンツを示すサムネイルのみが表示されるが、視聴可能でないコンテンツを示すサムネイルが表示されてもよい。例えば、現時点では視聴できないが将来視聴可能となるコンテンツ（番組）を示すサムネイルが表示されてもよい。そして、このようなサムネイルがユーザに選択された場合、視聴予約画面や録画予約画面へ遷移したり、選択されたサムネイルにより特定されるコンテンツの予告動画へ誘導したりすることも可能である。
　抽出したエントリが示すコンテンツが視聴可能である場合（Ｓ１３でＹｅｓ）、推薦画像生成部２６は、当該エントリに含まれるオススメ度が所定の閾値よりも大きいか否かを判断する（Ｓ１４）。
　オススメ度が閾値よりも大きい場合（Ｓ１４でＹｅｓ）、当該エントリが示すサムネイルは、推薦画面において通常よりも大きいサイズ（例えば、通常の２倍のサイズ）で表示される（Ｓ１５）。また、オススメ度が所定の閾値以下の場合（Ｓ１４でＮｏ）、当該エントリが示すサムネイルは、推薦画面において通常サイズで表示される（Ｓ１６）。なお、サムネイルを表示するための情報は、エントリに含まれるサムネイルのＵＲＬに基づいてネットコンテンツ配信サーバ４０から取得される。
　続いてエントリの番号Ｎが繰り上げられ（Ｓ１７）、オススメリストに含まれるエントリの数を超えるまで（Ｓ１８でＹｅｓ）、ステップＳ１２～ステップＳ１７までの処理が繰り返される（Ｓ１８でＮｏ）。なお、ステップＳ１３でコンテンツが視聴不可能と判断された場合も（Ｓ１３でＮｏ）、エントリの番号が繰り上げられて（Ｓ１７）、処理が続行される。
　このように、推薦画像生成部２６は、オススメ度が高いコンテンツを示すサムネイル（第二のアイコン）が、オススメ度が低いコンテンツを示すサムネイル（第一のアイコン）よりも大きいサイズで表示される推薦画像を生成する。
　オススメ度が高いコンテンツを示すサムネイルが大きく表示されることによって、当該サムネイルは、オススメ度が低いコンテンツを示すサムネイルよりもユーザに知覚されやすくなる。つまり、オススメ度が高いコンテンツは、オススメ度が低いコンテンツよりもユーザの注意をひきやすいために、ユーザに選択されやすい（選択される確率が上がる）。
　また、受信端末２０ａにおいては、サムネイル上にポインタを重ね合わせることでコンテンツが選択されるような場合（例えば、ＰＣなど）や、タッチパネル内のサムネイルの大きさに対応した検出範囲への入力によりコンテンツが選択されるような場合（例えば、スマートフォンなど）が考えられる。このような場合、サムネイルが大きく表示されることは、当該サムネイルが物理的な意味でユーザに選択されやすいこととなる。なお、「物理的な意味でユーザ選択されやすい」とは、例えば、ユーザが表示部２５にランダムにタッチしたとしても、選択される確率が上がることを意味する。
　以上説明したように、推薦画像表示システム１００によれば、ユーザが自分の嗜好に合ったコンテンツを選択する可能性を高めることができる。
　なお、上記では、オススメ度の高低を閾値に基づいて判断する例について説明したが、オススメ度の高低は、どのように判断されてもよい。例えば、推薦画像生成部２６は、推薦度が高いコンテンツを示す順に所定数のサムネイル（第二のアイコン群）が、これら以外のサムネイル（第一のアイコン群）よりもユーザに選択されやすい態様で表示される推薦画像を生成してもよい。このように、表示態様が変更されるサムネイルの数が予め決まっている場合、表示態様の変更においてデコーダ等の制約（設計的な制約）を受けにくいメリットがある。
　［推薦画像の生成方法のバリエーション］
　なお、推薦画像生成部２６が生成する推薦画像の態様は、上記のような態様に限定されるものではない。推薦画像においては、オススメ度の高いコンテンツがオススメ度の低いコンテンツよりもユーザに選択されやすい態様で表示されればよい。
　例えば、推薦画像生成部２６は、オススメ度が高いコンテンツを示すサムネイル（第二のアイコン）が動画で表示され、オススメ度が低いコンテンツを示すサムネイル（第一のアイコン）が静止画で表示される推薦画像を生成してもよい。図８は、オススメ度が高いコンテンツを示すサムネイルが動画で表示される推薦画像の生成方法のフローチャートである。なお、以下の図８のフローチャートは、図７のフローチャートのステップＳ１５およびステップＳ１６をステップＳ２５およびステップＳ２６に置き換えたものであるため、重複する説明は省略される。
　図８に示されるように、オススメ度が閾値よりも大きい場合（Ｓ１４でＹｅｓ）、当該エントリが示すコンテンツのサムネイルは、動画で表示される（Ｓ２５）。このとき、コンテンツが放送コンテンツである場合は、放送局５０からサムネイルを動画表示するための動画情報が取得され、コンテンツがネットコンテンツである場合は、ネットコンテンツ配信サーバ４０から動画情報が取得される。
　オススメ度が閾値以下の場合（Ｓ１４でＮｏ）、当該エントリが示すコンテンツのサムネイルは、静止画で表示される（Ｓ２６）。なお、その他の処理については図７のフローチャートと同様である。
　このように、オススメ度が高いコンテンツを示すサムネイルが動画で表示されることによって、当該サムネイルは、オススメ度が低いコンテンツを示すサムネイル（静止画で表示されるサムネイル）よりもユーザに知覚されやすくなる。つまり、このような推薦画像によれば、ユーザが自分の嗜好に合ったコンテンツを選択する可能性を高めることができる。
　また、表示部２５に表示されるサムネイルが時間の経過等によりに変更（更新）されるような場合、推薦画像生成部２６は、オススメ度が高いコンテンツを示すサムネイルが、オススメ度が低いコンテンツを示すサムネイルよりも高い頻度で出現する推薦画像を生成してもよい。図９および図１０は、オススメ度が高いコンテンツを示すサムネイルの出現頻度を高める方法の概要を示す図である。
　図９に示される構成では、表示部２５には、所定数のサムネイルを含む推薦画像が表示される。ここで、推薦画像に含まれるサムネイルは、所定時間が経過するごとに、表示待ちキュー７０内の先頭のサムネイルに置き換えられていくものとする。
　このような構成において、オススメ度が高いコンテンツを示すサムネイルの出現頻度を高める方法として、表示待ちキュー７０への投入頻度をオススメ度（表示値）に基づいて変更する方法が考えられる。具体的には、例えば、図１０に示される方法が考えられる。
　図１０に示されるように、各サムネイル（各エントリ）は、当該サムネイルが示すコンテンツのオススメ度を単位表示値として有し、各サムネイルは、単位表示値を初期値とする表示値に応じて表示待ちキュー７０の末尾に追加される。
　具体的には、各サムネイルの表示値には、所定の周期ごとに当該サムネイルの単位表示値が加算（更新）される。そして、表示値が１（所定値）以上となったサムネイルは、表示待ちキュー７０の末尾に加えられ、表示値のリセット（表示値が－１される処理）が行われる。これにより、オススメ度が高いコンテンツを示すサムネイルほど、表示待ちキュー７０に投入される頻度が高くなる。
　以上のような処理の詳細についてフローチャートを用いて説明する。図１１は、オススメ度が高いコンテンツを示すサムネイルの出現頻度を高めた推薦画像の生成方法のフローチャートである。なお、以下の説明において、図７のフローチャートの説明と実質的に同一内容のステップについては、説明が省略される場合がある。
　図１１のフローチャートの処理は、Ｎ＝１として開始される（Ｓ３１）。推薦画像生成部２６は、オススメリストからＮ番目のエントリを抽出する（Ｓ３２）。そして、推薦画像生成部２６は、抽出したエントリが視聴可能であるか否かを判断する（Ｓ３３）。
　抽出したエントリが示すコンテンツが視聴可能である場合（Ｓ３３でＹｅｓ）、推薦画像生成部２６は、当該エントリが、表示中のアイコンに相当するエントリでなく、かつ、表示待ちキュー７０内に存在しないことを確認する（Ｓ３４）。
　当該エントリが表示中のコンテンツのエントリでなく、かつ、表示待ちキュー７０内に存在しない場合（Ｓ３４でＹｅｓ）、現在の表示値にさらに単位表示値が加算される（Ｓ３５）。なお、上述のように、表示値の初期値は、単位表示値そのものである。例えば、基本表示値が０．８７のエントリ（サムネイル）であって、表示値が０．８７（初期値）であるエントリの場合、ステップＳ３５においては、さらに０．８７が加算されて表示値が１．７４となる。
　そして、表示値が１以上となった場合（ステップＳ３６でＹｅｓ）、当該エントリは、表示待ちキュー７０の末尾に追加され（Ｓ３７）、表示値が－１される（Ｓ３８）。
　続いてエントリの番号Ｎが繰り上げられ（Ｓ３９）、オススメリストに含まれるエントリの数を超えるまで（Ｓ４０でＹｅｓ）、ステップＳ３２～ステップＳ３９までの処理が繰り返される（Ｓ４０でＮｏ）。なお、ステップＳ３３でコンテンツが視聴不可能と判断された場合（Ｓ３３でＮｏ）も、エントリの番号が繰り上げられて（Ｓ３９）、処理が続行される。ステップＳ３４においてエントリが表示中のアイコンに相当するエントリである場合、または、表示待ちキュー７０内に存在する場合（Ｓ３４でＮｏ）も、エントリの番号が繰り上げられて（Ｓ３９）、処理が続行される。
　以上のようなステップＳ３１～ステップＳ４０の処理は、表示待ちキュー内のエントリ数が閾値を超えるまで（Ｓ４１でＹｅｓ）行われる（Ｓ４１でＮｏ）。
　このように、オススメ度が高いコンテンツを示すサムネイルが頻繁に表示されることによって、当該サムネイルは、オススメ度が低いコンテンツを示すサムネイルよりもユーザに知覚されやすくなる。
　また、推薦画像においてサムネイルがスクロール表示され、推薦画像上にサムネイルが存在している間のみ、当該サムネイルが示すコンテンツをリモコンやタッチパネルを通じて選択できるような場合が考えられる。このような場合、オススメ度の高いサムネイルが頻繁に出現することによって、ユーザによってオススメ度の高いサムネイルが選択される確率が物理的に上がることとなる。
　ところで、推薦画像においてサムネイルがスクロール表示される場合には、推薦画像生成部２６は、オススメ度が高いコンテンツを示すサムネイルが、オススメ度が低いコンテンツを示すサムネイルよりも遅い速度でスクロール表示される推薦画像を生成してもよい。
　例えば、オススメ度が高いコンテンツを示すサムネイルが推薦画像内に存在するときは、オススメ度が高いコンテンツを示すサムネイルが推薦画像内に存在しないときよりもスクロール速度が遅くなってもよい。また、例えば、推薦画像において、スクロール表示される領域と、固定表示される領域とが存在する場合、オススメ度が高いコンテンツを示すサムネイルは固定表示され、オススメ度が低いコンテンツを示すサムネイルはスクロール表示されてもよい。
　このようなスクロール速度の変化によっても、オススメ度が高いコンテンツを示すサムネイルがユーザによって知覚されやすく、また、オススメ度が高いコンテンツを示すサムネイルが物理的に選択される確率を上げることができる。
　［変形例１］
　推薦画像表示システム１００では、オススメリスト生成部１４は、視聴済みコンテンツの割合に基づき視聴履歴ごとにオススメ度を決定したが、オススメリスト生成部１４は、別の方法でオススメ度を決定してもよい。図１２は、変形例１に係る推薦画像表示システムの構成を示すブロック図である。なお、以下の説明では、推薦画像表示システム１００との相違点（特に、サーバ１０ａ）を中心に説明する。
　推薦画像表示システム１００ａのサーバ１０ａは、コンテンツ類似度計算部１７と、コンテンツ類似度蓄積部１８とを備える点が、推薦画像表示システム１００との相違点となる。また、オススメリスト生成部１４ａのオススメリストの生成方法についても、オススメリスト生成部１４とは異なる。
　コンテンツ類似度計算部１７は、コンテンツ間の類似度（コンテンツ類似度）を計算する。コンテンツ類似度計算部１７は、例えば、コンテンツのタイトルに対してキーワードの検出およびキーワードの比較を行い、コンテンツ類似度を算出する。ここで、類似度を算出するために、ＴＦ－ＩＤＦ（Ｔｅｒｍ　Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ－Ｉｎｖｅｒｓｅ　Ｄｏｃｕｍｅｎｔ　Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）法などの既存の方法が用いられてもよい。また、コンテンツ類似度計算部１７は、計算したコンテンツ類似度をコンテンツ類似度蓄積部１８に記憶する。
　コンテンツ類似度蓄積部１８は、コンテンツ類似度計算部１７が計算したコンテンツ類似度が記憶される記憶部である。コンテンツ類似度蓄積部１８は、具体的には、例えば、ＦＬＡＳＨメモリなどの半導体メモリ、強誘電体メモリ、ＨＤＤなどの記録媒体である。
　オススメリスト生成部１４ａは、視聴履歴取得部１３が取得したコンテンツの視聴履歴に加えて、コンテンツ類似度計算部１７が計算したコンテンツ類似度に基づいてコンテンツのオススメ度を決定する。
　次に、オススメリスト生成部１４ａのオススメ度の決定方法について図１３を用いて説明する。図１３は、変形例１に係るオススメリストの生成方法を示す図である。なお、図１３は、受信端末２０ａのユーザであるユーザＡに対するオススメリストを生成する例を示す図である。
　図１３に示されるように、コンテンツ類似度計算部１７は、コンテンツ関連情報蓄積部１２からコンテンツ関連情報を取得し、コンテンツ関連情報に含まれるコンテンツのタイトル同士の類似度を算出し、対応関係をコンテンツ類似度蓄積部１８に記憶しておく。
　一方で、オススメリスト生成部１４ａは、視聴履歴蓄積部１６から、ユーザＡの視聴履歴を取得し、かつ、コンテンツ類似度蓄積部１８を参照する。これにより、オススメリスト生成部１４ａは、ユーザＡの視聴履歴に含まれるコンテンツと類似度の高いコンテンツのコンテンツ関連情報をコンテンツ関連情報蓄積部１２から取得する。
　オススメリスト生成部１４ａは、類似度が高いコンテンツ（コンテンツ関連情報）ほどオススメ度が高いと決定する。そして、オススメリスト生成部１４ａは、取得したコンテンツ関連情報に決定したオススメ度を含めて、オススメリストを生成する。
　以上のように生成されたオススメリストが受信端末２０ａに送信されることにより、受信端末２０ａ側でオススメ度に応じてサムネイルの表示態様を変更することが可能となる。
　なお、オススメリスト生成部１４ａは、オススメリスト生成部１４と同様に、視聴済みコンテンツの割合に基づき視聴履歴ごとにオススメ度を決定した後、さらに、同一の視聴履歴内において、オススメ度の上下をコンテンツ類似度に基づいて決定してもよい。
　［変形例２］
　推薦画像表示システム１００および推薦画像表示システム１００ａでは、受信端末２０ａは、表示部２５を備えるものとして説明したが、表示部は、受信端末２０ａとは別体として構成されてもよい。図１４は、表示部が受信端末２０ａと別体として設けられる推薦画像表示システム１００ｂの構成を示すブロック図である。なお、以下の説明では、推薦画像表示システム１００との相違点（特に、受信端末２０ｄ）を中心に説明する。
　受信端末２０ｄ（推薦画像出力装置）では、受信端末２０ａの表示部２５に代えて出力部２７が設けられており、表示部２８（表示装置）は、別体として設けられている。
　出力部２７は、推薦画像生成部２６によって生成された推薦画像を出力する。
　表示部２８は、出力部２７が出力した推薦画像や、出力部２７が出力したコンテンツを表示する。表示部２５は、例えば、液晶ディスプレイや、有機ＥＬディスプレイである。
　このように、表示部を備えない受信端末２０ｄとしては、ＳＴＢや、Ｂｌｕ－Ｒａｙ（登録商標）などが例示され、このような態様も本開示に含まれる。
　（その他の実施の形態）
　以上のように、本出願において開示する技術の例示として、実施の形態１を説明した。しかしながら、本開示における技術は、これに限定されず、適宜、変更、置き換え、付加、省略などを行った実施の形態にも適用可能である。また、上記実施の形態１で説明した各構成要素を組み合わせて、新たな実施の形態とすることも可能である。
　そこで、以下、他の実施の形態をまとめて説明する。
　上記実施の形態では、アイコンは、サムネイルであるとして説明したが、コンテンツを示すものであれば、サムネイル以外の態様であってもよい。また、コンテンツは、典型的には動画または静止画であるが、ダウンロードまたはストリーミングにより提供される楽曲や広告等であってもよい。
　上記実施の形態で説明したブロック図は、一例であり、各構成要素をどの装置が備えるかについては適宜変更されてもよい。また、上記実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。
　また、上記実施の形態において、装置間の情報の送受信に用いられる通信ネットワークは、特に限定されるものではなく、有線または無線のどのような通信ネットワークが用いられてもよい。
　また、上記実施の形態に係る推薦画像表示システムにおける受信端末（通信端末）は、図１５に示されるテレビ８０や、Ｂｌｕ－Ｒａｙ（登録商標）プレーヤ８１、セットトップボックス８２など、どのような態様で実現されてもよい。
　また、本開示の包括的または具体的な態様は、システム（推薦画像表示システム）および装置（推薦画像出力装置）に限定されるものではなく、方法（推薦画像出力方法）として実現されてもよい。また、本開示の包括的または具体的な態様は、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよい。
　以上のように、本開示における技術の例示として、実施の形態を説明した。そのために、添付図面および詳細な説明を提供した。
　したがって、添付図面および詳細な説明に記載された構成要素の中には、課題解決のために必須な構成要素だけでなく、上記技術を例示するために、課題解決のためには必須でない構成要素も含まれ得る。そのため、それらの必須ではない構成要素が添付図面や詳細な説明に記載されていることをもって、直ちに、それらの必須ではない構成要素が必須であるとの認定をするべきではない。
　また、上述の実施の形態は、本開示における技術を例示するためのものであるから、請求の範囲またはその均等の範囲において種々の変更、置き換え、付加、省略などを行うことができる。
　本開示は、ユーザが自分の嗜好に合ったコンテンツを選択する可能性を高めることができる推薦画像表示システムに適用可能である。具体的には、テレビ、ＳＴＢ、スマートフォン、タブレット端末などに本開示は適用可能である。
　１０、１０ａ　サーバ
　１１　コンテンツ関連情報取得部
　１２　コンテンツ関連情報蓄積部
　１３　視聴履歴取得部
　１４、１４ａ　オススメリスト生成部
　１５　オススメリスト送信部
　１６　視聴履歴蓄積部
　１７　コンテンツ類似度計算部
　１８　コンテンツ類似度蓄積部
　２０、２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、２０ｄ　受信端末
　２１　ネットコンテンツ受信部
　２２　放送受信部
　２３　オススメリスト受信部（受信部）
　２４　視聴履歴収集部
　２５、２８　表示部
　２６　推薦画像生成部（生成部）
　２７　出力部
　３０　メタ情報サーバ
　４０　ネットコンテンツ配信サーバ
　５０　放送局
　６０、６０ａ　アイコン
　６０ｂ、６０ｃ、６０ｄ　未視聴コンテンツ
　７０　表示待ちキュー
　８０　テレビ
　８１　Ｂｌｕ－Ｒａｙ（登録商標）プレーヤ
　８２　セットトップボックス
　１００、１００ａ、１００ｂ　推薦画像表示システム

Claims (17)

  1. 　複数の端末のそれぞれから取得されるコンテンツの視聴履歴に基づいて定められるコンテンツの推薦度を含む、コンテンツを表示するための情報であるコンテンツ関連情報を送信するサーバと、
    　前記サーバによって送信された前記コンテンツ関連情報を受信する受信部と、
    　受信された前記コンテンツ関連情報に基づいて、ユーザがコンテンツを選択するための複数のアイコンが表示される推薦画像を生成する生成部と、
    　前記推薦画像を表示する表示部とを備え、
    　前記複数のアイコンには、第一のアイコンと、前記第一のアイコンが示すコンテンツよりも前記推薦度が高いコンテンツを示す第二のアイコンとが含まれ、
    　前記生成部は、前記第二のアイコンが、前記第一のアイコンよりも前記ユーザに選択されやすい態様で表示される前記推薦画像を生成する
    　推薦画像表示システム。
  2. 　前記生成部は、前記複数のアイコンがスクロール表示される前記推薦画像を生成する
    　請求項１に記載の推薦画像表示システム。
  3. 　前記生成部は、前記第二のアイコンが、前記第一のアイコンよりも高い頻度で出現する前記推薦画像を生成する
    　請求項１または２に記載の推薦画像表示システム。
  4. 　前記生成部は、前記第二のアイコンが、前記第一のアイコンよりも大きいサイズで表示される前記推薦画像を生成する
    　請求項１または２に記載の推薦画像表示システム。
  5. 　前記生成部は、前記第二のアイコンが動画で表示され、前記第一のアイコンが静止画で表示される前記推薦画像を生成する
    　請求項１または２に記載の推薦画像表示システム。
  6. 　前記生成部は、前記第二のアイコンが、前記第一のアイコンよりも遅い速度でスクロール表示される前記推薦画像を生成する
    　請求項２に記載の推薦画像表示システム。
  7. 　前記複数のアイコンには、
    　前記第一のアイコンを含む、前記推薦度が所定の閾値以下のコンテンツを示す１以上のアイコンからなる第一のアイコン群と、
    　前記第二のアイコンを含む、前記推薦度が所定の閾値よりも大きいコンテンツを示す１以上のアイコンからなる第二のアイコン群とが含まれ、
    　前記生成部は、前記第二のアイコン群が、前記第一のアイコン群よりも前記ユーザに選択されやすい態様で表示される前記推薦画像を生成する
    　請求項１～６のいずれか１項に記載の推薦画像表示システム。
  8. 　前記複数のアイコンには、第一のアイコン群と、第二のアイコン群とが含まれ、
    　前記第二のアイコン群は、前記第二のアイコンを含む、前記推薦度が高い順から所定数のアイコンからなり、
    　前記第一のアイコン群は、前記第一のアイコンを含む、前記第二のアイコン群に属さない１以上のアイコンからなり、
    　前記生成部は、前記第二のアイコン群が、前記第一のアイコン群よりも前記ユーザに選択されやすい態様で表示される前記推薦画像を生成する
    　請求項１～６のいずれか１項に記載の推薦画像表示システム。
  9. 　前記生成部は、前記複数のアイコンのうち前記推薦度が高いコンテンツを示すアイコンほど、前記ユーザに選択されやすい態様で表示される前記推薦画像を生成する
    　請求項１～８のいずれか１項に記載の推薦画像表示システム。
  10. 　前記サーバは、前記コンテンツ関連情報を生成し、生成した前記コンテンツ関連情報を送信する
    　請求項１～９のいずれか１項に記載の推薦画像表示システム。
  11. 　前記推薦画像表示システムは、さらに、前記受信部および前記生成部を有する受信端末を備え、
    　前記サーバは、さらに、
    　前記受信端末を含む前記複数の端末のそれぞれから取得されるコンテンツの視聴履歴に基づいてコンテンツの前記推薦度を決定し、決定した前記推薦度を含む前記コンテンツ関連情報を生成し、
    　前記取得されるコンテンツの視聴履歴に含まれるコンテンツのうち、前記受信端末の視聴履歴に含まれるコンテンツを視聴済みコンテンツとし、前記視聴済みコンテンツ以外のコンテンツを未視聴コンテンツとした場合に、前記視聴済みコンテンツを含む割合が高い視聴履歴に属する前記未視聴コンテンツほど、高い前記推薦度を付与する
    　請求項１０に記載の推薦画像表示システム。
  12. 　複数の端末のそれぞれから取得されるコンテンツの視聴履歴に基づいて定められるコンテンツの推薦度を含む、コンテンツを表示するための情報であるコンテンツ関連情報を受信する受信部と、
    　受信された前記コンテンツ関連情報に基づいて、ユーザがコンテンツを選択するための複数のアイコンが表示される推薦画像を生成する生成部と、
    　生成された前記推薦画像を出力する出力部とを備え、
    　前記複数のアイコンには、第一のアイコンと、前記第一のアイコンが示すコンテンツよりも前記推薦度が高いコンテンツを示す第二のアイコンとが含まれ、
    　前記生成部は、前記第二のアイコンが、前記第一のアイコンよりも前記ユーザに選択されやすい態様で表示される前記推薦画像を生成する
    　推薦画像出力装置。
  13. 　さらに、出力された前記推薦画像を表示する表示部を備える
    　請求項１２に記載の推薦画像出力装置。
  14. 　複数の端末のそれぞれから取得されるコンテンツの視聴履歴に基づいて定められるコンテンツの推薦度を含む、コンテンツを表示するための情報であるコンテンツ関連情報を受信する受信ステップと、
    　受信された前記コンテンツ関連情報に基づいて、ユーザがコンテンツを選択するための複数のアイコンが表示される推薦画像を生成する画像生成ステップと、
    　生成された前記推薦画像を出力する出力ステップとを含み、
    　前記複数のアイコンには、第一のアイコンと、前記第一のアイコンが示すコンテンツよりも前記推薦度が高いコンテンツを示す第二のアイコンとが含まれ、
    　前記画像生成ステップでは、前記第二のアイコンが、前記第一のアイコンよりも前記ユーザに選択されやすい態様で表示される前記推薦画像を生成する
    　推薦画像出力方法。
  15. 　さらに、
    　前記コンテンツ関連情報を生成する情報生成ステップと、
    　生成された前記コンテンツ関連情報を送信する送信ステップとを含み、
    　前記受信ステップでは、前記送信ステップにおいて送信された前記コンテンツ関連情報を受信する
    　請求項１４に記載の推薦画像出力方法。
  16. 　さらに、出力された前記推薦画像を表示する表示ステップを含む
    　請求項１４または１５に記載の推薦画像出力方法。
  17. 　請求項１４～１６のいずれか１項に記載の推薦画像出力方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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