JP2006236341A - Information search method and its device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は情報検索方法及びその装置に関し、例えば、放送衛星を介して配信される多数のテレビジョン番組の中から、視聴者が必要とする番組を検索する番組検索方法及びその装置に適用して好適なものである。 The present invention relates to an information search method and apparatus, and is applied to, for example, a program search method and apparatus for searching for a program required by a viewer from a large number of television programs distributed via a broadcasting satellite. Is preferred.
放送衛星を介して視聴者にテレビジョン番組が配信される衛星放送システムでは、テレビジョン信号がディジタル化され、膨大な数の番組が同時に配信される。このようなシステムでは、視聴者が選択する番組数が格段に多くなる。 In a satellite broadcasting system in which a television program is distributed to viewers via a broadcasting satellite, a television signal is digitized and a huge number of programs are distributed simultaneously. In such a system, the number of programs selected by the viewer is remarkably increased.
また電話回線又は専用回線を介してホスト側からコンピュータ端末に種々の情報を提供するシステムでは、端末側のユーザが膨大な情報の中から必要とする情報を選択し、これをホスト側に要求することになる。 In a system that provides various information from a host side to a computer terminal via a telephone line or a dedicated line, a user on the terminal side selects necessary information from a vast amount of information and requests it from the host side. It will be.
かかるテレビジョン番組やコンピュータを利用した情報等の選択を視聴者やユーザが行おうとすると、膨大な番組又は情報の中から所望の番組又は情報を検索しなければならない分、視聴者又はユーザの検索操作が煩雑化し、必要とする番組又は情報を簡単に選択することが困難な問題があった。 When a viewer or user tries to select such a television program or information using a computer, the viewer or user needs to search for a desired program or information from a huge amount of programs or information. There is a problem that the operation is complicated and it is difficult to easily select a required program or information.
本発明は以上の点を考慮してなされたもので、視聴者又はユーザの検索を格段に容易にし得る情報検索方法及びその装置を提案しようとするものである。 The present invention has been made in view of the above points, and an object of the present invention is to propose an information search method and apparatus capable of greatly facilitating the search of viewers or users.
かかる課題を解決するため本発明においては、情報検索装置の初期ユーザモデル形成手段により、ユーザ属性によって分類された一般ユーザグループに基づく分類項目とユーザ属性ごとの情報利用状況に基づく情報内容とのいずれか一方又は双方からなりユーザ属性ごとの情報選択に関する嗜好を表す一般ユーザ選択嗜好データを、特定ユーザの情報選択に関する嗜好を表す基本的情報選択嗜好データによって補正することにより、特定ユーザ固有の初期ユーザモデルを形成する初期ユーザモデル形成ステップと、情報検索装置の学習ユーザモデル形成手段により、形成した初期ユーザモデルを特定ユーザの情報選択履歴によって補正することにより学習ユーザモデルを形成する学習ユーザモデル形成ステップと、情報検索装置の検索手段により、学習ユーザモデルに基づいて、特定ユーザに適合した情報を検索する検索ステップとを設けるようにした。 In order to solve such a problem, in the present invention, either the classification item based on the general user group classified by the user attribute or the information content based on the information usage status for each user attribute by the initial user model forming means of the information search device. An initial user specific to a specific user by correcting the general user selection preference data, which is composed of one or both of them and represents the preference related to information selection for each user attribute, with basic information selection preference data representing the preference related to information selection of the specific user An initial user model forming step for forming a model, and a learning user model forming step for forming a learning user model by correcting the formed initial user model by an information selection history of a specific user by means of a learning user model forming means of the information search device And the search means of the information search device Ri, based on the learned user model, and to provide a search step of retrieving information adapted to the specific user.
本発明によれば、一般ユーザ選択嗜好データと特定ユーザの基本的選択嗜好データとを基に初期ユーザモデルを形成し、これを特定ユーザの情報選択履歴によって補正し学習ユーザモデルを形成することにより、特定ユーザの嗜好に適合した情報が検索される。 According to the present invention, the initial user model is formed based on the general user selection preference data and the basic selection preference data of the specific user, and this is corrected by the information selection history of the specific user to form the learning user model. Information that matches the preference of a specific user is searched.
本発明によれば、ユーザの情報選択履歴によって補正したユーザ固有の基本的選択嗜好に基づいて情報の優先順位を決定することにより、膨大な数の番組の中から、当該ユーザが所望とする情報を容易に検索し得る情報検索方法及びその装置を実現できる。 According to the present invention, by determining the priority of information based on the user's basic selection preference corrected by the user's information selection history, information desired by the user from a huge number of programs It is possible to realize an information search method and apparatus capable of easily searching for the information.
以下図面について、本発明の一実施例を詳述する。 Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
（１）衛星放送受信システムの全体構成
図１において１は全体として衛星放送受信システムを示し、パラボラアンテナ３で受信された放送信号は、受信復号装置（ＩＲＤ：Integrated Receiver/Decoder)２で復調及び圧縮復号される。この結果得られる映像／音声信号ＳＶ１は、続くＶＨＳ方式のＶＣＲ(Video Cassette Recorder) ６に送出される。
(1) Overall Configuration of Satellite Broadcast Reception System In FIG. 1,
ＶＣＲ６は、映像／音声信号ＳＶ１を内部に装填されているビデオテープに記録し、又は、当該映像／音声信号ＳＶ１をそのまま出力ラインからモニタ装置４に送出することにより、これをモニタ表示する。
The
また視聴者がリモートコマンダ５を操作すると、当該操作に応じた指令が赤外線信号ＩＲに変換されて、受信復号装置２に送出される。受信復号装置２は、当該指令に基づいてチャンネル切り換え、ユーザデータの登録／読み出し、当該受信復号装置２に接続された各機器（ＶＣＲ６、ＶＣＲ７、ＤＶＤ８及びＭＤ９）への制御信号ＣＯＮＴの送出等、種々の動作を実行する。制御信号ＣＯＮＴは制御ラインを介してＶＣＲ６に送出される。この制御信号ＣＯＮＴによってＶＣＲ６が制御対象として指定されているとき、当該制御信号ＣＯＮＴによってＶＣＲ６が制御される。これに対して制御信号ＣＯＮＴの制御対象として、ＶＣＲ６に制御ラインを介して順次接続された機器（８mm方式のＶＣＲ７、ディジタルビデオディスクプレーヤ（ＤＶＤ：Digital Video Disc）８、ミニディスクプレーヤ（ＭＤ：Mini Disc)９及びモニタ装置４）のいずれかが指定されているとき、ＶＣＲ６は制御信号ＣＯＮＴをそのまま続く８mm方式のＶＣＲ７に送出する。
When the viewer operates the
ＶＣＲ７は、制御信号ＣＯＮＴを入力すると、当該制御信号ＣＯＮＴによって指定されている機器を判別する。この判別結果がＶＣＲ７であるとき、ＶＣＲ７は制御信号ＣＯＮＴによって指定された動作を実行する。この指示が例えばＶＣＲ７に装填されている８mmビデオテープを再生する指示である場合、ＶＣＲ７は当該ビデオテープを再生することにより、再生ビデオ信号ＳＶ３をモニタ装置４に送出することによりこれを表示する。また、制御信号ＣＯＮＴによる指示が、受信復号装置２によって受信及び復号された放送信号（映像／音声信号ＳＶ１）をＶＣＲ７において録画する指示である場合、ＶＣＲ７は、受信復号装置２からＶＨＳ方式のＶＣＲ６及びモニタ装置４を介して入力される映像／音声信号ＳＶ１を録画する。これに対して制御信号ＣＯＮＴの制御対象がＶＣＲ７ではないとき、ＶＣＲ７は当該制御信号ＣＯＮＴをそのまま続くＤＶＤ８に送出する。
When receiving the control signal CONT, the
ＤＶＤ８は、制御信号ＣＯＮＴを入力すると、当該制御信号ＣＯＮＴによって指定されている機器を判別する。この判別結果がＤＶＤ８であるとき、ＤＶＤ８は制御信号ＣＯＮＴによって指定された動作を実行する。この指示が例えばＤＶＤ８に装填されているディスクから映像及び又は音声を再生する指示である場合、ＤＶＤ８は当該ディスクを再生することにより、映像／音声信号ＳＶ４をモニタ装置４に送出することによりこれを表示する。これに対して制御信号ＣＯＮＴの制御対象がＤＶＤ８ではないとき、ＤＶＤ８は当該制御信号ＣＯＮＴをそのまま続くＭＤ９に送出する。
When the
ＭＤ９は、制御信号ＣＯＮＴを入力すると、当該制御信号ＣＯＮＴによって指定されている機器を判別する。この判別結果がＭＤ９であるとき、ＭＤ９は制御信号ＣＯＮＴによって指定された動作を実行する。この指示が例えばＭＤ９に装填されているディスクを再生する指示である場合、ＭＤ９は当該ディスクを再生することにより、音声信号ＳＶ５をモニタ装置４に送出することによりこれを可聴表示する。また、制御信号ＣＯＮＴによる指示が、受信復号装置２によって受信及び復号された放送信号（映像／音声信号ＳＶ１）をＭＤ９において録音する指示である場合、ＭＤ９は、受信復号装置２からＶＨＳ方式のＶＣＲ６及びモニタ装置４を介して入力される映像／音声信号ＳＶ１の音声信号を録音する。これに対して制御信号ＣＯＮＴの制御対象がＭＤ９ではないとき、ＭＤ９は当該制御信号ＣＯＮＴをそのまま続くモニタ装置４に送出する。このとき、モニタ装置４は当該制御信号ＣＯＮＴによって指定された動作を実行する。
When the control signal CONT is input, the
（２）受信復号装置の構成
図２において、受信復号装置２はパラボラアンテナ３のＬＮＢ(Low Noise Block downconverter) ３Ａにより出力されたＲＦ信号は、フロントエンド２０のチューナ２１に供給され、復調される。チューナ２１の出力は、ＱＰＳＫ復調回路２２に供給され、ＱＰＳＫ復調される。ＱＰＳＫ復調回路２２の出力は、エラー訂正回路２３に供給され、誤りが検出、訂正され、必要に応じて補正される。
(2) Configuration of Receiving / Decoding Device In FIG. 2, the receiving /
ＣＰＵ、ＲＯＭ及びＲＡＭからなるＩＣカードにより構成されているＣＡＭ(Conditional Access Module)３３には、暗号を解読するために必要なキーが、解読プログラムとともに格納されている。放送衛星を介して送信される信号は暗号化されているため、この暗号を解読するためにはキーと解読処理が必要となる。そこで、カードリーダインタフェイス３２を介してＣＡＭ３３からこのキーが読み出され、デマルチプレクサ２４に供給される。デマルチプレクサ２４は、このキーを利用して暗号化された信号を解読する。
A CAM (Conditional Access Module) 33 configured by an IC card including a CPU, a ROM, and a RAM stores a key necessary for decrypting the cipher together with a decryption program. Since the signal transmitted through the broadcasting satellite is encrypted, a key and a decryption process are required to decrypt this encryption. Therefore, this key is read from the
デマルチプレクサ２４は、フロントエンド２０のエラー訂正回路２３の出力する信号を受け、解読したビデオ信号をＭＰＥＧビデオデコーダ２５に供給し、解読したオーディオ信号をＭＰＥＧオーディオデコーダ２６に供給する。
The
ＭＰＥＧビデオデコーダ２５は、入力されたディジタルビデオ信号をＤＲＡＭ２５Ａに記憶し、ＭＰＥＧ方式により圧縮されているビデオ信号のデコード処理を実行する。デコードされたビデオ信号は、ＮＴＳＣエンコーダ２７に供給され、ＮＴＳＣ方式の輝度信号（Ｙ）、クロマ信号（Ｃ）及びコンポジット信号（Ｖ）に変換される。輝度信号及びクロマ信号は、バッファアンプ２８Ｙ及び２８Ｃを介して、それぞれＳビデオ信号として出力される。また、コンポジット信号は、バッファアンプ２８Ｖを介して出力される。
The
ＭＰＥＧオーディオデコーダ２６は、デマルチプレクサ２４より供給されたディジタルオーディオ信号をＤＲＡＭ２６Ａに記憶し、ＭＰＥＧ方式により圧縮されているオーディオ信号のデコード処理を実行する。デコードされたオーディオ信号は、Ｄ／Ａ変換器３０においてディジタル／アナログ変換され、左チャンネルのオーディオ信号はバッファアンプ３１Ｌを介して出力され、右チャンネルのオーディオ信号は、バッファアンプ３１Ｒを介して出力される。
The
ＲＦモジュレータ４１は、ＮＴＳＣエンコーダ２７が出力するコンポジット信号と、Ｄ／Ａ変換器３０が出力するオーディオ信号とをＲＦ信号に変換して出力する。また、このＲＦモジュレータ４１は、他の機器から入力されるＮＴＳＣ方式のＲＦ信号をスルーして、他の機器にそのまま出力する。
この実施例の場合、これらのビデオ信号及びオーディオ信号が、ＡＶラインを介してＶＣＲ６に供給される。
The
In the case of this embodiment, these video signals and audio signals are supplied to the
ＣＰＵ２９は、ＲＯＭ３７に記憶されているプログラムに従って各種の処理を実行する。また、ＣＰＵ２９はＡＶ機器制御信号送受信部２Ａを制御し、コントロールラインを介して他の機器に所定のコントロール信号を出力し、また、他の機器からのコントロール信号を受信する。
The
このＣＰＵ２９に対しては、フロントパネル４０の操作ボタンスイツチを操作することによって所定の指令を直接入力することができる。また、リモートコマンダ５の操作キーを操作すると、当該リモートコマンダ５のＩＲ発信部によって赤外線信号が出力され、この赤外線信号がＩＲ受信部３９により受光され、受光結果がＣＰＵ２９に供給される。従って、リモートコマンダ５を操作することによってもＣＰＵ２９に所定の指令を入力することができる。
A predetermined command can be directly input to the
また、ＣＰＵ２９は、デマルチプレクサ２４が出力するビデオ信号及びオーディオ信号以外の例えばＥＰＧ(Electronic Program Guide)情報を取り込み、これからＥＰＧデータを作成して、ＳＲＡＭ(Static Random Access Memory) ３６に供給し、記憶させる。ＥＰＧ情報は現在時刻から数十時間後までの各放送チャンネルの番組に関する情報（例えば、番組のチャンネル、放送時間、タイトル、ジャンル、番組解説等）を含んでいる。このＥＰＧ情報は頻繁に伝送されてくるため、ＳＲＡＭ３６には常に最新のＥＰＧ情報が保持される。
Further, the
ＥＥＰＲＯＭ(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory)３８には、電源オフ後も保持しておきたいデータ（書き換え可能な例えばチューナ２１の過去４週間分の受信履歴や後述する知識ベース部１１のデータ）等が記憶される。また、ＣＰＵ２９は、カレンダタイマ３５が出力する時刻情報と、デマルチプレクサ２４が受信信号から分離、出力するタイムスタンプとを比較し、その比較結果に対応して、正しいタイミングでデコード処理ができるように、ＭＰＥＧビデオデコーダ２５やＭＰＥＧオーディオデコーダ２６を制御する。
In an EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read Only Memory) 38, data (such as rewritable reception history for the past four weeks of the
さらに、ＣＰＵ２９は、所定のＯＳＤ(On-Screen Display)データを発生したいとき、ＭＰＥＧビデオデコーダ２５を制御する。ＭＰＥＧビデオデコーダ２５は、この制御に対応して所定のＯＳＤデータを生成して、ＤＲＡＭ２５Ａに書き込み、さらに読み出して出力する。これにより、所定の文字、図形等をモニタ装置４に出力し、表示させることができる。
Further, the
図２の受信復号装置２において、ＥＰＧ情報を基にユーザが所望とする番組を検索する情報検索機能部のブロックを図３に示す。すなわち図３において知識ベース部１１、ユーザモデル記憶／活用部１４及びＥＰＧデータ記憶部１８として受信復号装置２のＥＥＰＲＯＭ３８（図２）が割り当てられ（但し、ユーザモデル記憶／活用部１４の活用部はＣＰＵ２９（図２）が割り当てられる）、ユーザモデル形成部１３及び情報フィルタ部１９としてＣＰＵ２９（図２）が割り当てられ、ＥＰＧデータ入力部１７としてフロントエンド２０（図２）が割り当てられ、ユーザプロファイル入力部１２及びユーザ操作部１５としてリモコン５及びフロントパネル４０（図２）が割り当てられ、検索要求発信部１６としてＩＲ受信部１６及びＣＰＵ２９（図２）が割り当てられ、推薦情報表示部５０としてＭＰＥＧビデオデコーダ２５（図２）が割り当てられ、さらに表示制御部５１としてＮＴＳＣエンコーダ２７（図２）が割り当てられている。因みに、知識ベース部１１のデータは、受信復号装置２の製品出荷時にはＥＥＰＲＯＭ３８に記憶され、外部から衛星又はモデム３４を介して新たなデータを取り込むことにより、更新可能とされている。この知識ベース部１１のデータを更新可能としない場合には、当該知識ベース部１１のデータとして予め記憶されているデータをＲＯＭ３７に記憶させておけば良い。また、フロントエンド２０（図２）やモデム３４（インタネットの場合）を介して取り込まれたＥＰＧデータは、ＳＲＡＭ３６に記憶される。
FIG. 3 shows a block of an information search function unit for searching for a program desired by the user based on the EPG information in the
図３のユーザ操作部１５によって番組ガイドの操作キーが選択されると、図２のＣＰＵ２９はＭＰＥＧビデオデコーダ２５（推薦情報表示部５０）を制御し、モニタ装置４に放送番組選択画面を表示させる。ユーザはこの画面上においてカーソルを所望の番組位置に移動し、リモートコマンダ５をクリックすることにより、所望の番組を選択指定することができる。
3 is selected by the
またＣＰＵ２９は、ＥＰＰＲＯＭ３８（すなわち図３の知識ベース部１１）内部に記憶されているデータをモデム３４を介して外部機器から取り込んだ最新データによって更新することができる。因みに、ＥＰＰＲＯＭ３８のデータを外部の機器（フロッピィディスク（登録商標）、カード状記録媒体等）から取り込む方法としては、モデムを用いた通信の他、データ専用の入力ラインを設けるようにしても良い。
In addition, the
また、ＣＰＵ２９は、ＥＥＰＲＯＭ３８（すなわち知識ベース部１１）内部に記憶されているデータをモデム３４や専用に設けられた出力ライン（図示せず）を介して外部の記憶装置に記憶させ、必要に応じて取り込むことによって、更新される前の知識ベース部１１のデータを再び活用することもできる。
Further, the
（３）受信復号装置による情報検索
（３−１）一般ユーザモデルの構築
図３は、図２について上述した受信復号装置２の情報検索に関する部分の機能ブロックを示すもので、知識ベース部１１は、視聴者調査の結果に基づいて得られた「ユーザの視聴行動」を「一般ユーザモデル」として予め格納している。
(3) Information Retrieval by Receiving / Decoding Device (3-1) Construction of General User Model FIG. 3 shows functional blocks of a part related to information retrieval of the receiving /
この「一般ユーザモデル」とは、視聴者であるユーザを種々の特性に応じて分類し、分類された各ユーザの視聴する番組をそのジャンルごとに視聴率で示すもの、及び、各ユーザの情報利用状況として生活場面ごとのジャンル別視聴率、良く見る映像（ジャンル）、週間視聴時間等である。 This “general user model” classifies users who are viewers according to various characteristics, shows programs viewed by each classified user by audience rating, and information on each user The usage status includes a viewing rate by genre for each life scene, a frequently viewed video (genre), a weekly viewing time, and the like.
ユーザの分類手法として、第１に、年齢及び性別による分類がある。この分類では、１０才台から５０才台までの１０才刻み及び６０才以上の６段階を男女別にした１２項目にユーザを分類する。このように年齢性別に分類された各ユーザの生活場面別ジャンル視聴率をデータテーブルＴＢ１として持つ。このデータは、図４（Ａ）に示すように、「朝食時」、「昼食時」、「夕食時」、「平日くつろぐとき」及び「休日くつろぐとき」のような生活場面ごとの各番組ジャンルの視聴率テーブルである。例えば「朝食時」において複数の番組ジャンルの視聴率をそれぞれ年齢男女別にテーブル化しておく。 As a user classification method, first, there is a classification based on age and sex. In this classification, the users are classified into 12 items classified into 10 levels in increments of 10 to 50 years and 6 levels of 60 years or older. In this way, the genre audience rating of each user classified according to age and sex according to life scene is provided as a data table TB1. As shown in FIG. 4 (A), this data includes each program genre for each life scene such as “at breakfast”, “at lunch”, “at dinner”, “when relaxing on weekdays”, and “when relaxing on holidays”. It is an audience rating table. For example, at “breakfast”, the audience ratings of a plurality of program genres are tabulated for each age and gender.
これらのテーブル化されたデータを、複数の生活場面ごとにまとめたデータテーブルの具体例を図５〜図１０に示す。図５（Ａ）は１０才代男性の各生活場面ごとの番組ジャンル別視聴率を示し、図５（Ｂ）は２０才代男性の各生活場面ごとの番組ジャンル別視聴率を示し、図６（Ａ）は３０才代男性の各生活場面ごとの番組ジャンル別視聴率を示し、図６（Ｂ）は４０才代男性の各生活場面ごとの番組ジャンル別視聴率を示し、図７（Ａ）は５０才代男性の各生活場面ごとの番組ジャンル別視聴率を示し、図７（Ｂ）は６０才代男性の各生活場面ごとの番組ジャンル別視聴率を示す。 Specific examples of data tables in which these tabulated data are collected for each of a plurality of life scenes are shown in FIGS. FIG. 5A shows the audience rating by program genre for each life scene of a male in their 10s, and FIG. 5B shows the audience rating by program genre for each life scene of a male in their 20s. (A) shows the audience rating by program genre for each life scene of men in their 30s, and FIG. 6 (B) shows the audience rating by program genre for each life scene of men in their 40s. ) Shows the audience rating by program genre for each life scene of men in their 50s, and FIG. 7B shows the audience rating by program genre for each life scene of men in their 60s.
また図８（Ａ）は１０才代女性の各生活場面ごとの番組ジャンル別視聴率を示し、図８（Ｂ）は２０才代女性の各生活場面ごとの番組ジャンル別視聴率を示し、図９（Ａ）は３０才代女性の各生活場面ごとの番組ジャンル別視聴率を示し、図９（Ｂ）は４０才代女性の各生活場面ごとの番組ジャンル別視聴率を示し、図１０（Ａ）は５０才代女性の各生活場面ごとの番組ジャンル別視聴率を示し、図１０（Ｂ）は６０才代女性の各生活場面ごとの番組ジャンル別視聴率を示す。 8A shows the audience rating by program genre for each life scene of a woman in her 10s, and FIG. 8B shows the audience rating by program genre for each life scene of a woman in her 20s. 9 (A) shows the audience rating by program genre for each life scene of women in their 30s, and FIG. 9 (B) shows the audience rating by program genre for each life scene of women in their 40s. A) shows the audience rating by program genre for each life scene of a woman in her 50s, and FIG. 10 (B) shows the audience rating by program genre for each life scene of a woman in her 60s.
かくして図１１に示すように、各年齢性別、生活場面別及び番組ジャンル別の視聴率からなるデータテーブルと、各番組ジャンルの視聴率を各データテーブル間で平均化した平均データテーブルをそれぞれ知識ベース部１１（図３）に格納しておくことにより、ユーザが番組を選択する特徴として、各生活場面に関連して視聴番組のジャンルを決定するといった習性を、年齢性別ごとに一般ユーザデータとして予め持つことができる。従って一般ユーザの年齢性別ごとに現れる視聴傾向を当該データテーブルＴＢ１から求めることができる。 Thus, as shown in FIG. 11, a data table composed of audience ratings for each age sex, life scene and program genre, and an average data table in which the audience ratings of each program genre are averaged among the respective data tables, respectively. By storing it in the section 11 (FIG. 3), as a feature that the user selects a program, a habit of determining a genre of a viewing program in relation to each life scene is preliminarily set as general user data for each age sex. Can have. Therefore, the viewing tendency that appears for each age group of general users can be obtained from the data table TB1.
またユーザの分類手法として、第２に、図４（Ｂ）に示すように、ライフステージによる分類がある。この分類では、ユーザの家族や社会とのかかわりを加味したユーザ個人の成長ステージとして「進学」、「就職」、「結婚」、「子育て」及び「退職」等の段階に男女別に分類する。このように分類された各ユーザの生活場面別ジャンル視聴率をデータテーブルＴＢ２として持つ。このデータは、「朝食時」、「昼食時」、「夕食時」、「平日くつろぐとき」及び「休日くつろぐとき」のような生活場面ごとの各番組ジャンルの視聴率テーブルである。例えば「朝食時」において複数の番組ジャンルの視聴率をそれぞれ男女別のライフステージごとにテーブル化しておく。この際、既婚女性が６０才無職になるまでのステージについては有職婦人と専業主婦とを分ける。 Secondly, as a user classification method, there is a classification based on life stages as shown in FIG. In this classification, the individual growth stages of the user taking into account the user's family and society are classified into genders in stages such as “advancement”, “employment”, “marriage”, “child-rearing”, and “retirement”. The genre audience rating according to the life scene of each user classified in this way is provided as the data table TB2. This data is an audience rating table for each program genre for each life scene such as “breakfast”, “lunch”, “dinner”, “when relaxing on weekdays”, and “when relaxing on holidays”. For example, at “breakfast time”, the audience ratings of a plurality of program genres are tabulated for each life stage by gender. At this time, the married woman and the full-time housewife are divided into stages until the married woman becomes 60 years old unemployed.
かくして、各ライフステージ、生活場面別及び番組ジャンル別の視聴率からなるデータテーブルと、各番組ジャンルの視聴率を各データテーブル間で平均化した平均データテーブルをそれぞれ知識ベース部１１（図３）に格納しておくことにより、ユーザが番組を選択する特徴として、各生活場面に関連して視聴番組のジャンルを決定するといった習性を、ライフステージごとに一般ユーザデータとして予め持つことができる。従って一般ユーザのライフステージごとに現れる視聴傾向を当該データテーブルＴＢ２から求めることができる。 Thus, the knowledge base unit 11 (FIG. 3) has a data table composed of audience ratings for each life stage, life scene and program genre, and an average data table obtained by averaging the audience ratings of each program genre among the respective data tables. As a feature of selecting a program by the user, it is possible to have a custom such as determining the genre of a viewing program in relation to each life scene in advance as general user data for each life stage. Therefore, the viewing tendency appearing for each life stage of the general user can be obtained from the data table TB2.
またユーザの分類手法として、第３に、図４（Ｃ）に示すように、テレビ視聴に関する態度価値観特性による分類がある。この態度価値観特性による分類では視聴者をカバーする統計的に有意な数のアンケート調査から求めたデータを基に、テレビ番組を見ることについての意見（テレビ視聴態度価値観）を因子分析した結果に基づいて８つの因子に分類する。これらの因子は、積極参加をするか否かを表す積極参加軸、知識教養を求めるか否かを表す知識教養軸、テレビを肯定するか否かを表す肯定／否定軸、テレビを限定して見るか否かを表すダラダラ／限定軸、話題性を重視するか否かを表すトレンド指向軸、気まぐれで視聴するか否かを表す気まぐれ／定番軸、気楽に見るか否かを表す気楽／没入軸、一人で見るか否かを表す孤独／団らん軸によって決定される。このように分類された８因子のそれぞれに強く反応しているグループを（＋）の上位グループ、（−）の下位グループとしてそれぞれ１６％のユーザをピックアップして各因子（＋）グループ、（−）グループとし、各グループの生活場面別ジャンル視聴率をデータテーブルＴＢ３として持つ。このデータは、「朝食時」、「昼食時」、「夕食時」、「平日くつろぐとき」及び「休日くつろぐとき」のような生活場面ごとの各番組ジャンルの視聴率テーブルである。例えば「朝食時」において複数の番組ジャンルの視聴率をそれぞれ各因子ごとにテーブル化しておく。 As a user classification method, thirdly, as shown in FIG. 4C, there is a classification based on attitude value characteristics relating to television viewing. In this classification based on attitude values, factor analysis of opinions about viewing TV programs (TV viewing attitude values) based on data obtained from a statistically significant number of questionnaire surveys covering viewers Based on the above, it is classified into 8 factors. These factors are limited to the active participation axis that indicates whether or not to actively participate, the knowledge and culture axis that indicates whether or not to seek knowledge education, the positive / negative axis that indicates whether or not to affirm television, and television. A dull / restricted axis that represents whether or not to watch, a trend-oriented axis that represents whether or not to focus on topicality, a whim / standard axis that represents whether or not to watch in a whim, and an easy / immersive that represents whether or not to watch easily The axis is determined by the loneliness / group axis that indicates whether to watch alone. Groups that are strongly responding to each of the 8 factors classified in this way are picked up by 16% of users as (+) upper group and (-) lower group, and each factor (+) group, (- ) Group, and the genre audience rating of each group according to the life scene is provided as a data table TB3. This data is an audience rating table for each program genre for each life scene such as “breakfast”, “lunch”, “dinner”, “when relaxing on weekdays”, and “when relaxing on holidays”. For example, at “breakfast”, the audience ratings of a plurality of program genres are tabulated for each factor.
かくして、各因子、生活場面別及び番組ジャンル別の視聴率からなるデータテーブルと、各番組ジャンルの視聴率を各データテーブル間で平均化した平均データテーブルをそれぞれ知識ベース部１１（図３）に格納しておくことにより、ユーザが番組を選択する特徴として、各生活場面に関連して視聴番組のジャンルを決定するといった習性を、因子（すなわちテレビ視聴態度価値観）ごとに一般ユーザデータとして予め持つことができる。従って一般ユーザの価値観ごとに現れる視聴傾向を当該データテーブルＴＢ３から求めることができる。 Thus, the knowledge base unit 11 (FIG. 3) has a data table composed of audience ratings for each factor, life scene and program genre, and an average data table obtained by averaging the audience ratings of each program genre among the data tables. By storing, a behavior such as determining a genre of a viewing program in relation to each life scene as a feature for the user to select a program is preliminarily stored as general user data for each factor (that is, TV viewing attitude value). Can have. Therefore, the viewing tendency appearing for each value of the general user can be obtained from the data table TB3.
またテレビ視聴に関する態度価値観特性による分類手法としては、図４（Ｃ）に示す因子別の分類の他に、クラスタによる分類がある。このクラスタによる分類では、図４（Ｃ）について上述した８種類の因子のうち、例えばテレビの視聴態度、行動に関する３因子（積極参加軸、ダラダラ／限定軸、気楽／没入軸）を取り上げて分析することにより、８つのユーザクラスタを得る。 In addition, as a classification method based on attitude value characteristics related to television viewing, there is classification by cluster in addition to classification by factor shown in FIG. In this cluster classification, among the eight factors described above with reference to FIG. 4C, for example, three factors related to TV viewing attitude and behavior (active participation axis, dull / limited axis, easy / immersive axis) are analyzed. By doing so, eight user clusters are obtained.
すなわち第１のクラスタとして、ごく平均的な視聴でわずかにテレビ肯定、ダラダラ視聴ストーリ性ない気楽な番組を好む「バランス族」、第２のクラスタとして、テレビをダラダラ見つづけ、ストーリ性ない気楽な番組を好み、テレビに消極的な「ダラダラザッピング族」、第３のクラスタとして、最もダラダラ視聴し、テレビに積極参加するほうではなく、ストーリ性やドラマ性のある番組を好む「ダラダラ鑑賞族」、第４のクラスタとして、ストーリ性やドラマ性のある感動を好み、テレビに積極参加するほうではなく、番組を限定してみる「ストーリ番組没入族」、第５のクラスタとして、テレビに積極参加して皆で楽しみ、ストーリ性やドラマ性ある感動番組を好み、多少ダラダラ視聴の傾向がある「テレビは友達感覚族」、第６のクラスタとして、テレビに否定的かつ消極的であり、見たい番組だけ選び、ストーリ性ない気楽な番組を見る「アンチテレビ（ＴＶ）族」、第７のクラスタとして、特に見たい番組だけ選び、比較的テレビに肯定的で参加型であり、ドラマ感動型であるか気楽な軽い番組であるかを問わない「好きだが見れない忙し族」、第８のクラスタとして、ストーリ性がない気楽で肩がこらない番組を好み、テレビに肯定的で積極参加し、比較的見たい番組だけ選ぶ「笑っていい族」に分類される。 In other words, the first cluster is a “balanced group” who prefers an easy-going program that has a slight average television viewing and a dull viewing experience, and the second cluster is a dull and easy-going story that keeps watching TV. “Daradara Zapping” who likes TV programs and is reluctant to TV, “Daradara Appreciation” who likes stories and drama-like programs rather than actively watching TV as the third cluster. As a fourth cluster, I like the impression of story and drama, and instead of actively participating in TV, I am actively participating in TV as the fifth cluster, “Story Program Immersion”, which limits the program. And everyone enjoys, likes story-like and drama-like moving programs, and has a tendency to watch a little lazy. As a cluster, select only the programs you want to watch, which are negative and reluctant to TV, “Anti-TV (TV) family” to watch easy programs that do not have a story, and select and compare only the programs you want to watch as the seventh cluster A positive and participatory TV program, whether it is a drama touching or an easy-going light program, a busy family that you can't see but like the eighth cluster. They are categorized as “laughing tribes” who prefer programs that don't break, participate in television positively and actively participate, and select only programs that they want to watch relatively.
かくして、各クラスタ、生活場面別及び番組ジャンル別の視聴率からなるデータテーブルと、各番組ジャンルの視聴率を各データテーブル間で平均化した平均データテーブルをそれぞれ知識ベース部１１（図３）に格納しておくことにより、ユーザが番組を選択する特徴として、各生活場面に関連して視聴番組のジャンルを決定するといった習性を、クラスタ（すなわちテレビ視聴態度価値観）ごとに一般ユーザデータとして予め持つことができる。従って一般ユーザの価値観ごとに現れる視聴傾向を当該データテーブルから求めることができる。因みに、図１２に第１のクラスタの生活場面別ジャンル視聴率の具体例を示す。 Thus, a data table composed of audience ratings for each cluster, life scene and program genre, and an average data table obtained by averaging the audience ratings of each program genre among the respective data tables are stored in the knowledge base unit 11 (FIG. 3). By storing, a behavior such as determining a genre of a viewing program in relation to each life scene as a feature for the user to select a program is preliminarily stored as general user data for each cluster (that is, television viewing attitude value). Can have. Therefore, the viewing tendency appearing for each value of the general user can be obtained from the data table. Incidentally, FIG. 12 shows a specific example of the genre audience rating by life scene of the first cluster.
また、知識ベース部１１（図３）に格納される一般ユーザデータとして、ユーザの情報利用状況データがある。第１の情報利用状況データとしては、図１３（Ａ）に示すように、年齢性別ごとに各番組ジャンルに対応した週間視聴率データをテーブル化したもの、及び、図１３（Ｂ）に示すように、年齢性別ごとによく見る番組ジャンルを視聴率でテーブル化したものがある。図１３（Ｂ）のテーブルの具体例を図１４に示す。 Further, as general user data stored in the knowledge base unit 11 (FIG. 3), there is user information usage status data. As the first information usage status data, as shown in FIG. 13 (A), a table of weekly audience rating data corresponding to each program genre for each age and gender, and as shown in FIG. 13 (B). In addition, there is a table in which the program genres that are often viewed by age and gender are tabulated by audience rating. A specific example of the table in FIG. 13B is shown in FIG.
また第２の情報利用状況データとしては、図１５（Ａ）に示すように、ライフステージごとに各番組ジャンルに対応した週間視聴率データをテーブル化したもの、及び、図１５（Ｂ）に示すように、各ライフステージごとによく見る番組ジャンルを視聴率でテーブル化したものがある。 As the second information usage status data, as shown in FIG. 15A, a table of weekly audience rating data corresponding to each program genre for each life stage, as shown in FIG. 15B. In this way, there are programs in which the program genres that are often viewed for each life stage are tabulated by audience rating.
また第３の情報利用状況データとしては、図１６（Ａ）に示すように、因子軸ごとに各番組ジャンルに対応した週間視聴率データをテーブル化したもの、及び、図１６（Ｂ）に示すように、各因子軸ごとによく見る番組ジャンルを視聴率でテーブル化したものがある。 Further, as the third information usage status data, as shown in FIG. 16A, a table of weekly audience rating data corresponding to each program genre for each factor axis, and as shown in FIG. As described above, there is a table in which program genres that are often viewed for each factor axis are tabulated by audience rating.
また第４の情報利用状況データとしては、図１６（Ｃ）に示すように態度価値観クラスタごとに各ジャンルに対応した週間視聴率データをテーブル化したもの、及び図１６（Ｄ）に示すように態度価値観クラスタごとによく見る番組ジャンルを視聴率でテーブル化したものがある。上述の８つのクラスタと当該各クラスタに対応する良く見る番組ジャンルの具体的データを図１７に示す。 As the fourth information usage status data, as shown in FIG. 16C, a table of weekly audience rating data corresponding to each genre for each attitude value cluster, and as shown in FIG. 16D. In addition, there is a table of program genres that are frequently viewed for each attitude value cluster by audience rating. FIG. 17 shows specific data of the above-described eight clusters and frequently viewed program genres corresponding to the respective clusters.
（３−２）初期ユーザモデルの形成
図３において、ユーザはユーザプロファイル入力部１２を操作することによって特定ユーザに適合した初期ユーザモデルを形成する。すなわち、ユーザはユーザ操作部１５のリモートコマンダ５（図２）を操作することによって、モニタ装置４に表示される画面との対話形式でユーザプロファイルを入力する。
(3-2) Formation of Initial User Model In FIG. 3, the user operates the user
この入力手順は、図１８に示すように、まずユーザは当該処理手順のステップＳＰ１においてリモートコマンダ５の「メニュー」ボタンを操作することによって、受信復号装置２のＣＰＵ２９（図２）がモニタ装置４の表示画面４Ａにメニュー画面を表示する。ユーザは続くステップＳＰ２において、リモートコマンダ５のカーソル移動キーを操作することによって、画面上のカーソルをプロファイル登録を指示する位置に移動し、決定キーによってこれを選ぶ。
As shown in FIG. 18, in this input procedure, first, the user operates the “menu” button of the
これにより、モニタ画面に対話画面が表示され、ユーザはステップＳＰ３において対話画面との質問形式でユーザプロファイルを入力する。ステップＳＰ３では、まず、図１９に示すような対話画面が表示される。図１９の場合、知識ベース部１１の年齢性別ごとに分類設定された一般ユーザのデータテーブルＴＢ１（図４（Ａ））に対応する質問画面であり、ユーザは当該画面上のカーソルをリモートコマンダ５を操作して移動し、決定キーをクリックすることにより、カーソルによって指示された年齢及び性別を入力することができる。
Thereby, the dialogue screen is displayed on the monitor screen, and the user inputs the user profile in the question format with the dialogue screen in step SP3. In step SP3, first, an interactive screen as shown in FIG. 19 is displayed. In the case of FIG. 19, it is a question screen corresponding to the general user data table TB1 (FIG. 4A) classified and set for each age and gender in the
年齢性別の入力が終了すると、続いて図２０に示す対話画面がモニタ装置４に表示される。図２０の場合、知識ベース部１１のライフステージごとに分類設定された一般ユーザのデータテーブルＴＢ２（図４（Ｂ））に対応する質問画面であり、ユーザは当該画面上のカーソルをリモートコマンダ５を操作して移動し、設定キーをクリックすることにより、カーソルによって指示されたライスステージ項目を入力することができる。
When the input of age and sex is completed, an interactive screen shown in FIG. In the case of FIG. 20, it is a question screen corresponding to the general user data table TB2 (FIG. 4B) classified and set for each life stage of the
ライフステージの入力が終了すると、続いて図２１に示す対話画面がモニタ装置４に表示される。図２１の場合、知識ベース部１１のテレビ視聴に関する態度価値観の因子ごとに分類設定された一般ユーザのデータテーブルＴＢ３（図４（Ｃ））に対応する質問画面であり、ユーザは当該画面上のカーソルをリモートコマンダ５を操作して移動し、設定キーをクリックすることにより、カーソルによって指示された因子項目を入力することができる。
When the input of the life stage is completed, an interactive screen shown in FIG. In the case of FIG. 21, this is a question screen corresponding to the general user data table TB3 (FIG. 4C) classified and set for each factor of attitude values related to television viewing of the
因子項目の入力が終了すると、続いて図２２に示す対話画面がモニタ装置４に表示される。図２２の場合、知識ベース部１１のテレビ視聴に関する態度価値観のクラスタごとに分類設定された一般ユーザのデータテーブル（図１２）に対応する質問画面であり、ユーザは当該画面上のカーソルをリモートコマンダ５を操作して移動し、設定キーをクリックすることにより、カーソルによって指示されたクラスタを入力することができる。
When the input of the factor item is completed, the dialog screen shown in FIG. In the case of FIG. 22, it is a question screen corresponding to a general user data table (FIG. 12) classified and set for each cluster of attitude values related to television viewing of the
このようにして図３のユーザプロファイル入力部１２から入力された特定ユーザのプロファイルデータは、ユーザモデル形成部１３（図３）に送出される。ユーザモデル形成部１３は、ユーザプロファイル入力部１２から入力されたユーザプロファイルデータを、知識ベース部１１の各データテーブルに照合して適合するデータテーブルからユーザグループを特定し、これをユーザモデルとする。例えば年齢性別のプロファイル入力から３０才代男性のユーザモデルが指定されると、図１１について上述した年齢性別／生活場面別／ジャンル別視聴率データからなる各データテーブルから３０才代男性のテーブルが当該特定ユーザのユーザモデルＵ１Ａとして形成される。
Thus, the profile data of the specific user input from the user
これと同様にして、ライフステージ別のユーザモデルＵ１Ｂ、因子別のユーザモデル、クラスタ別のユーザモデルがそれぞれのプロファイル入力に応じて形成される。 Similarly, a user model U 1B for each life stage, a user model for each factor, and a user model for each cluster are formed in accordance with each profile input.
ユーザモデル形成部１３は、年齢性別ユーザモデルＵ１Ａとライフステージ別ユーザモデルＵ１Ｂとから、次式、
The user
によって表される「デモグラフィックからみた生活場面ジャンル視聴率」のテーブルＵ１を得る。 Get a table U 1 of "life scene genre audience, as seen from the demographic" represented by.
またユーザモデル形成部１３は、知識ベース部１１に予め格納されている一般ユーザモデルの因子軸からみた生活場面別ジャンル視聴率（図４（Ｃ））の各因子に対してこのとき処理している特定ユーザの因子に関するプロファイル入力データ（図２３）から、当該特定ユーザに関する因子軸からみた生活場面別ジャンル視聴率のテーブルＵ２を得る。すなわち、図２１について上述した因子項目別のプロファイル入力データによって、８項目の因子ごとにこのときの特定ユーザの因子値Ｆ（ｎ）が求められ、これら８項目の因子値Ｆ（ｎ）に対応した番組ジャンルごとの視聴率の平均値を生活場面ごとにテーブル化することによって、当該特定ユーザに関する因子軸からみた生活場面別ジャンル視聴率テーブルＵ２を得る。
In addition, the user
従ってユーザモデル形成部１３は、上述の「デモグラフィックからみた生活場面ジャンル視聴率」テーブルＵ１と、「因子軸からみた生活場面別ジャンル視聴率」テーブルＵ２とから、次式、
Therefore, the user
によって当該特定ユーザの「生活場面別ジャンル視聴率」データＵを得る。この結果、図２３に示すように特定ユーザに関する「生活場面別ジャンル視聴率」テーブルを得る。 Thus, the “genre audience rating by life scene” data U of the specific user is obtained. As a result, as shown in FIG. 23, the “genre audience rating by life scene” table regarding the specific user is obtained.
ここで図２３の特定ユーザデータは、３０才男性とした場合であるが、例えばこの特定ユーザが２８才男性である場合について述べる。知識ベース部１１は、年代別ユーザグループの属性として、各年代別データに補間制御識別子「ｌ」を付けた形式（１０，ｌ、２０，ｌ、３０，ｌ、４０，ｌ、５０，ｌ、６０，ｌ）で属性データを持つ。従ってユーザプロファイル入力部１２に「２８才男性」というデータが入力されると、ユーザモデル形成部１３は、ユーザプロファイル入力部１２から受け取ったデータから補間制御識別子「ｌ」及び年齢性別を検出し、知識ベース部１１から抽出された図２４に示すような２０才男性、３０才男性のデータの補間制御識別子「ｌ」と照合、確認し、各補間制御識別子に対応する演算式、ここでは線形補間の演算式を適用して個別ユーザのユーザモデルデータを形成する。
Here, the specific user data in FIG. 23 is for a 30-year-old male. For example, a case where the specific user is a 28-year-old male will be described. The
これにより、連続データである年齢データを、１０才代刻みで圧縮して知識ベース部１１に格納しておくことができる。因みに、補間制御を効果的に用いるユーザ分類の属性として、図２４について上述した年齢属性の他に、ユーザの趣味、スポーツの経験年数、メンバーシップ会員の継続年数等がある。
Thereby, the age data which is continuous data can be compressed and stored in the
このようにして得られた特定ユーザに関する「生活場面別ジャンル視聴率」のデータは、一般ユーザモデルの生活場面を基準にして求められている。この場合、ユーザモデル形成部１３は、図２５に示すような生活場面／時刻対応関数を持ち、この関数がユーザモデル記憶／活用部１４に送出されることにより、ユーザが実際に番組ガイド請求をする時刻ｎにおける生活場面に対応したジャンル嗜好値（視聴率）が当該ユーザモデル記憶／活用部１４において算出される。
The data of “genre audience rating by life scene” regarding the specific user obtained in this way is obtained based on the life scene of the general user model. In this case, the user
例えば、夕食時の視聴率データに対しては、19時から20時の間は「１」の係数が掛けられ、21時には当該係数が「０」となる。20時と21時との間は直線補間で係数が各データに掛けられる。また21時以降は夕食後のくつろぐ時のデータに係数「１」が掛けられるが、20時においては、当該くつろぐ時のデータに対して「０」の係数が掛けられる。 For example, the audience rating data at dinner is multiplied by a coefficient of “1” between 19:00 and 20:00, and the coefficient is “0” at 21:00. Between 20 o'clock and 21 o'clock, each data is multiplied by linear interpolation. Further, after 21:00, the coefficient “1” is multiplied by the data when relaxing after dinner, but at 20:00, the coefficient “0” is multiplied by the data when relaxing.
具体的な例として、20時40分に番組ガイド請求があった場合、ユーザモデル記憶／活用部１４は、夕食時のジャンル嗜好値をＦｙ、平日くつろぐ時のジャンル嗜好値をＦｋとして、20時40分のジャンル嗜好値Ｆ２０を次式、
As a specific example, when there is a program guide request at 20:40, the user model storage /
によって算出する。 Calculated by
因みに、かかる対応関数によって得られたジャンル嗜好値は、一般ユーザモデルの生活場面として決まった対応関数（パラメータが定数）によって算出されるものであり、この実施例の場合、ユーザモデル形成部１３は、ユーザプロファイル入力に基づいて得られた特定ユーザの「生活場面別ジャンル視聴率」を当該特定ユーザの食事時間データに基づいて当該特定ユーザの生活習慣に適合したデータテーブルに変換するようになされている。
Incidentally, the genre preference value obtained by the corresponding function is calculated by a corresponding function (parameter is a constant) determined as a life scene of the general user model. In this embodiment, the user
すなわち知識ベース部１１は対応関数について特定ユーザの生活習慣に応じて変化し得る変数項を有しており、ユーザモデル形成部１３は、当該変数項に代入する変数データをユーザに入力要求する。この入力要求としてユーザモデル形成部１３は、モニタ装置４に図２６に示すような対話画面を表示する。この画面に基づいてユーザが普段の夕食開始時刻ａ、普段の夕食終了時刻ｂ、早い時の夕食開始時刻ｃ及び遅い時の夕食終了時刻ｄを変数データとしてリモートコマンダを用いて入力すると、ユーザモデル形成部１３は当該入力データに基づいて、番組ガイド請求がある時刻ｎ〔時〕のジャンル嗜好値（視聴率）を算出する。
That is, the
すなわち、番組ガイド請求時刻ｎが時刻ａとｂとの間にある場合、時刻ｎの夕食時の生活場面に関するジャンル嗜好値Ｆｙｎは、一般ユーザの夕食時のジャンル嗜好値をＦｙとして、次式、 That is, when the program guide billing time n is between the times a and b, the genre preference value F yn regarding the life scene at dinner at the time n is set to F y as the genre preference value of the general user at dinner. formula,
によって算出される。 Is calculated by
また番組ガイド請求時刻ｎが時刻ｃとａとの間にある場合、時刻ｎの夕食時の生活場面に関するジャンル嗜好値Ｆｙｎは、次式、 In addition, when the program guide request time n is between the times c and a, the genre preference value F yn regarding the life scene at dinner at the time n is expressed by the following equation:
によって算出される。 Is calculated by
さらに番組ガイド請求時刻ｎが時刻ｂとｄとの間にある場合、時刻ｎの夕食時の生活場面に関するジャンル嗜好値Ｆｙｎは、次式、 Further, when the program guide request time n is between the times b and d, the genre preference value F yn regarding the life scene at the dinner time n is expressed by the following equation:
によって算出される。 Is calculated by
また、生活場面がｍ種類あり、番組ガイド請求時刻ｎにおける全ての生活場面に関するジャンル嗜好値をＦｎとすれば、次式、 Further, if there are m types of life scenes and the genre preference value for all life scenes at the program guide request time n is F n ,
によって表される。ただし、Ｆｎ＞１の場合はＦｎ＝１であり、ジャンル嗜好の平均値をＦａとして、ジャンル嗜好値Ｆｎが平均値Ｆａの一定の割合（例えばＦａの１／２）より少ない場合、Ｆｎ＝ 0.5Ｆａとする。 Represented by However, in the case of F n > 1, F n = 1, and the average value of genre preference is F a , and the genre preference value F n is a certain ratio of the average value F a (for example, 1/2 of F a ). If it is small, F n = 0.5F a is set.
このようにして得られたデータは、ユーザからの番組ガイド請求があるたびに算出され、情報フィルタ部１９（図３）に送出される。 The data obtained in this way is calculated each time a program guide is requested from the user, and sent to the information filter unit 19 (FIG. 3).
かくして、連続量である時刻が生活場面データによってデータ圧縮されるとともに、特定ユーザの習性に適合したデータに補正される。因みに、情報利用状況としては、生活場面の他に、メディア利用に影響する通勤時間、情報の要求頻度、ニュースバリューに関係する映画、音楽、出版物の発売以降の経過年月等の属性データを用いることができる。 Thus, the continuous time is data-compressed by the life scene data and is corrected to data suitable for the particular user's habits. By the way, information usage status includes attribute data such as commuting time that affects media usage, frequency of requesting information, movies, music related to news value, elapsed time since publication of publications, in addition to life situations. Can be used.
（３−３）初期ユーザモデルの活用
ユーザがテレビ視聴時にユーザ操作部１５のリモートコマンダ５（図２）の番組ガイドキーを操作すると、当該リモートコマンダ５から検索要求発信部１６に対して番組ガイド請求指令が送出される。検索要求発信部１６は、当該番組ガイド請求に応じて、内部クロックから読み取った曜日時刻データとフィルタデータ出力要求信号をユーザモデル記憶／活用部１４に送出する。
(3-3) Utilization of Initial User Model When a user operates the program guide key of the remote commander 5 (FIG. 2) of the
ユーザモデル記憶／活用部１４は、特定ユーザモデルのデータテーブルから当該番組ガイド請求時の曜日時刻に相当するジャンル嗜好値Ｆｎを算出し、これによりジャンル優先順位テーブルを作成して情報フィルタ部１９に送出する。
The user model storage /
情報フィルタ部１９は、衛星放送波でＥＰＧデータ情報入力部１７に受信され、ＥＰＧデータ記憶部１８に記憶されているＥＰＧ(Electronic Program Guide)データのうち、当該ガイド請求時刻に対応するＥＰＧデータをジャンル優先テーブルに従って並べ替え、これを推薦情報表示部５０に送出する。
The
推薦情報表示部５０は、ジャンル優先テーブルに従って並べ替えられたＥＰＧデータを、所定の表示形態に従ってモニタ装置４に表示する。この結果図２７に示すように、モニタ装置４の表示画面４Ａには、番組ガイド請求時に放映中の番組がその放送局等を示す文字及び又は図形の組み合わせで一覧表として表示され、この一覧表のうち、情報フィルタ部１９によって優先順位が付けられたものだけ、太枠で囲まれる。この太枠にはジャンル別に色が付けられており、ユーザはこの色を参考にしながら太枠で囲まれた番組の中から所望の番組をカーソルで指定することにより選択する。
The recommendation
かくして、プロファイル入力部１２から入力したプロファイルデータによって初期ユーザモデルが形成され、当該データに基づいてユーザが所望とする番組が選択される。因みに、ユーザが例えば未来の決まった時刻を指定して番組ガイドを請求した場合、検索要求発信部１６は当該時刻及び日にちのデータをユーザモデル記憶／活用部１４に送出することにより、当該指定された時刻及び日にちの番組選択情報を算出することができる。
Thus, an initial user model is formed by profile data input from the
（３−４）学習ユーザモデルの形成及び活用
受信復号装置２は、ユーザモデル記憶／活用部１４（図３）において記憶された初期ユーザモデルを、ユーザの視聴履歴によって更新することによって学習ユーザモデルを形成する。
(3-4) Formation and Utilization of Learning User Model The
すなわち、ユーザモデル記憶／活用部１４は、図２８（Ａ）及び（Ｂ）に示す時間帯別ジャンル視聴頻度データテーブル及び時間帯別チャンネル視聴頻度データテーブルを有し、ユーザが例えば５分以上同一番組を見たときには、当該時間帯の対応するジャンル頻度データ及びチャンネル頻度データに１ポイントを加え、５０分以上同一番組を見たときには、当該時間帯の対応するジャンル頻度データ及びチャンネル頻度データに２ポイント加える。また５分以上同一番組を見た場合には、当該番組のＥＰＧデータをＥＰＧデータ記憶部１８の記録ファイルに加える。
In other words, the user model storage /
ユーザモデル記憶／活用部１４は、このようにして得られた時間帯別ジャンル視聴頻度データ及び時間帯別チャンネル視聴頻度データに基づいて、特定ユーザの初期ユーザモデルを更新する。初期ユーザモデルは、図２３について上述した生活場面別ジャンル視聴率を表す初期データテーブルと、当該生活場面別ジャンル視聴率を曜日時刻に対応したデータに変換する特定ユーザ固有の対応関数とで構成される。従って、ユーザモデル記憶／活用部１４は、視聴履歴によって更新される時間帯別ジャンル視聴頻度データに基づいて初期ユーザモデルを更新し、これにより学習ユーザモデルを形成する。初期ユーザモデルの更新手法としては、時間帯別ジャンル視聴頻度データのポイント数を初期ユーザモデルの各視聴率データ（嗜好値）に加算、又は、当該ポイント数の大きさに応じて初期ユーザモデルの各視聴率データ（嗜好値）を重み付けする手法等がある。
The user model storage /
かくして、ユーザが番組ガイドを請求すると、ユーザモデル記憶／活用部１４内の学習ユーザモデルによってジャンル優先テーブルが作成され、情報フィルタ部１９に送出される。従ってモニタ装置４には学習ユーザモデルによって決定された推薦番組が表示され、ユーザは自分の視聴履歴に基づいた番組ガイドを見ることができる。
Thus, when the user requests a program guide, a genre priority table is created by the learning user model in the user model storage /
因みに、図２８（Ｂ）に示す時間帯別チャンネル視聴頻度データは、ユーザがリモートコマンダの操作によって指定することにより、チャンネルごとの視聴履歴としてモニタ表示することができる。 Incidentally, the time-based channel viewing frequency data shown in FIG. 28 (B) can be displayed on a monitor as a viewing history for each channel when the user designates it by operating the remote commander.
（４）実施例の動作及び効果
以上の構成において、図２９に示すように、知識ベース部１１に予め格納されている一般ユーザモデルは、一般ユーザのテレビ視聴スタイルを分析した結果であり、必ずしも特定ユーザにそのまま当てはまるものではない。従って特定ユーザがユーザプロファイル入力部１２から入力した当該特定ユーザのプロファイルデータに基づいて一般ユーザモデルを補正することにより、当該特定ユーザ固有の初期ユーザモデルが形成される。
(4) Operation and Effect of Embodiment In the above configuration, as shown in FIG. 29, the general user model stored in advance in the
このとき特定ユーザプロファイルとして入力するデータは、図１９について上述した特定ユーザの年齢性別、図２０について上述した特定ユーザのライフステージ、図２１について上述した「テレビ視聴の態度価値観」因子、図２２について上述した「テレビ視聴の態度価値観」クラスタであり、これらのプロファイルデータは、特定ユーザのテレビ放送や番組に対する自身の基本的な好み、価値観、テレビの見かた・態度といった長期的に変わらない特定ユーザの基本データである。 The data input as the specific user profile at this time includes the age and gender of the specific user described above with reference to FIG. 19, the life stage of the specific user described above with respect to FIG. 20, the “attitude values for watching TV” factor described with reference to FIG. Is the “TV viewing attitude values” cluster described above, and these profile data are long-term such as specific user's basic preferences, values, television viewing / attitudes for TV broadcasts and programs. This is basic data of a specific user that does not change.
従って、かかるプロファイルデータによって形成された初期ユーザモデルは、特定ユーザの長期的に変わらない固有の基本的モデルとなる。このようにして形成された初期ユーザモデルを、特定ユーザの実際の視聴履歴データによって補正することにより、その時々の放送内容や視聴環境等の状況変化、気分の変化に応じた当該特定ユーザの選択傾向を、特定ユーザ固有の基本的モデルの上に反映させた学習ユーザモデルが形成される。 Accordingly, the initial user model formed by such profile data is a unique basic model that does not change over a long period of time for a specific user. By correcting the initial user model formed in this way based on the actual viewing history data of the specific user, the specific user can be selected according to changes in the situation of the broadcast content, viewing environment, and mood at that time. A learning user model in which the tendency is reflected on a basic model specific to a specific user is formed.
このように基本的モデルの上に形成された学習ユーザモデルによって番組の優先順位を決定することにより、偶然性のある過去の視聴履歴によって大きく左右されることなく、視聴履歴を特定ユーザの現在の番組選択傾向として反映させることができる。 In this way, by determining the priority order of the program based on the learning user model formed on the basic model, the viewing history is determined by the specific user's current program without being greatly affected by accidental past viewing history. It can be reflected as a selection tendency.
かくして以上の構成によれば、特定ユーザ固有の基本的選択嗜好に基づいて番組の優先順位が決定されることにより、ユーザは膨大な数の番組の中から、自己の基本的選択嗜好を基にした現在嗜好傾向のある番組リストを容易に得ることができる。
因みに、実際の番組選択リスト表示例を参考図面１及び参考図面２に示す。
Thus, according to the above configuration, the priority order of the program is determined based on the basic selection preference specific to the specific user, so that the user can select from a huge number of programs based on his basic selection preference. Thus, it is possible to easily obtain a program list having a current preference tendency.
Incidentally, reference drawing 1 and reference drawing 2 show examples of actual program selection list display.
（５）他の実施例
なお上述の実施例においては、番組の分類として「ニュース」、「スポーツ」、「バラエティ」、「ドラマ」、「映画」、「ドキュメンタリ」、「音楽」、「文化」及び「子供番組」等のジャンルを設定した場合について述べたが、本発明はこれに限らず、他の種々のジャンルや更に細分化したジャンルあるいは出演者分類等、他の分類法で設定しても良い。
(5) Other Embodiments In the above embodiment, the program classification is “news”, “sports”, “variety”, “drama”, “movie”, “documentary”, “music”, “culture”. In addition, the case where a genre such as “child program” is set has been described, but the present invention is not limited to this, and other various genres, further subdivided genres, or performer classifications, etc. Also good.
また上述の実施例においては、年齢性別、ライフステージ、態度価値観因子及び態度価値観クラスタによる分類に基づいて初期ユーザモデルを形成した場合について述べたが、本発明はこれに限らず、これらのうち１つ又は２つのみを選択して形成するようにしても良い。 Further, in the above-described embodiment, the case where the initial user model is formed based on the classification by age sex, life stage, attitude value factor and attitude value cluster is described, but the present invention is not limited thereto, Only one or two of them may be selected and formed.
また上述の実施例においては、知識ベース部１１に例えば年齢データとして１０才刻みの離散的データを格納しておき、これを線形補間する場合について述べたが、線形補間に代え、台形補間等種々の補間演算を適用することができる。
In the above-described embodiment, the case where discrete data in increments of 10 years is stored in the
また上述の実施例においては、モニタ装置４に表示される番組リストの表示例として図２７に示すように複数の番組リストと選択された番組リストを同時に表示する場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えば図３０に示すように、選択された番組リストのみをその内容説明文とともに表示するようにしても良い。
In the above-described embodiment, the case where a plurality of program lists and a selected program list are displayed simultaneously as shown in FIG. 27 as a display example of the program list displayed on the
また上述の実施例においては、本発明をディジタル衛星放送の番組を検索する装置に適用した場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えば、インタネットによる膨大な情報の検索、ミニディスク（ＭＤ）、ディジタルビデオディスク（ＤＶＤ）等のパツケージ情報の検索等、種々の情報検索装置に広く適用することができる。ディジタルビデオディスク装置８やミニディスク装置９に適用する場合、図１において、ディジタルビデオディスク（ＤＶＤ）８及びミニディスク（ＭＤ）９は、それぞれ複数枚のディスクを収納し、ユーザの指定によってディスクを選択するいわゆるディスクチェンジャを有し、収納されている各ディスクのパツケージ情報（ディスクタイトルとそのジャンル等）を制御ラインを介して受信復号装置（ＩＲＤ）２のＳＲＡＭ３６（図２）に格納しておき、図３について上述した場合と同様にして、ユーザ固有の基本的選択嗜好に基づいて複数のディスクのなかから特定ユーザに適合したディスクを選択してモニタ画面にガイド表示する。これにより、ユーザはモニタ画面に表示されたリストのなかから自分に合ったディスクを選択し、これに応じてＩＲＤ２からの制御信号がディジタルビデオディスク装置８又はミニディスク装置９に送出され、該当するディスクが選択される。因みに、各ディスクのパッケージ情報（ディスクのタイトルとそのジャンル）は、予め各ディスクに記録しておき、これをディスクチェンジャが読み取るようにしたり、又はディスクチェンジャに各ディスクを装填する際にユーザが入力するようにしても良い。
In the above-described embodiment, the case where the present invention is applied to an apparatus for searching for a digital satellite broadcast program has been described. However, the present invention is not limited to this. The present invention can be widely applied to various information retrieval apparatuses such as retrieval of package information such as MD) and digital video disc (DVD). When applied to the digital
また、複数のディスクの中からユーザに適合したディスクを選択する他に、予めＳＲＡＭ３６に各ディスクに収録されている全ての番組、又は曲目をそのジャンルとともに記憶させておき、特定ユーザに合った番組、又は曲目を検索するようにしても良い。この結果ユーザによって選択された番組又は曲目が収録されているディスクが選択される。
In addition to selecting a disc suitable for the user from among a plurality of discs, all programs or songs recorded on each disc are stored in the
またインタネット情報を検索する場合には、通信回線を介して入力されるインタネット情報（各ホームページに関するタイトルやそのジャンル等）をＳＲＡＭ３６に格納しておき、ユーザの基本的選択嗜好に基づいた情報を検索するようにしても良い。
Further, when searching for Internet information, Internet information (such as titles and genres for each home page) input via a communication line is stored in the
さらに上述の実施例においては、衛星放送受信復号装置（ＩＲＤ）２内に情報検索装置を設けた場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えば個人用コンピュータ内蔵ソフト及び当該コンピュータからＩＲＤ２、ＶＣＲ６、７、ＤＶＤ８及びＭＤ９をそれぞれ制御するシステムにおいて、当該個人用コンピュータによってユーザの基本的選択嗜好に基づいた番組、曲目を選択するようなシステムを構成しても良い。この場合、個人用コンピュータに代え、専用の機器（少なくとも図３に示す情報検索ブロックを有する）を設けるようにしても良い。 Further, in the above-described embodiment, the case where the information search device is provided in the satellite broadcast receiving / decoding device (IRD) 2 has been described. However, the present invention is not limited to this. , VCR6, 7, DVD8 and MD9, respectively, a system for selecting programs and music based on the user's basic selection preference by the personal computer may be configured. In this case, a dedicated device (having at least the information retrieval block shown in FIG. 3) may be provided instead of the personal computer.
２……受信復号装置、４……モニタ装置、５……リモートコマンダ、１１……知識ベース部、１２……ユーザプロファイル入力部、１３……ユーザモデル形成部、１４……ユーザモデル記憶／活用部、１７……ＥＰＧデータ入力部、１９……情報フィルタ部、５０……推薦情報表示部。
2 ……
Claims (18)
上記情報検索装置の学習ユーザモデル形成手段により、上記形成した初期ユーザモデルを上記特定ユーザの情報選択履歴によって補正することにより学習ユーザモデルを形成する学習ユーザモデル形成ステップと、
上記情報検索装置の検索手段により、上記学習ユーザモデルに基づいて、上記特定ユーザに適合した情報を検索する検索ステップと
を具えることを特徴とする情報検索方法。 The initial user model forming means of the information search apparatus includes either or both of a classification item based on a general user group classified by a user attribute and an information content based on information usage status for each user attribute. An initial user model formation step for forming an initial user model specific to the specific user based on general user selection preference data representing a preference regarding information selection of the user and basic information selection preference data representing a preference regarding information selection of the specific user; ,
A learning user model forming step of forming a learning user model by correcting the formed initial user model with the information selection history of the specific user by means of a learning user model forming means of the information search device;
An information search method comprising: a search step of searching for information suitable for the specific user based on the learning user model by a search means of the information search device.
を具えることを特徴とする請求項１に記載の情報検索方法。 The information search method according to claim 1, further comprising: a recommendation step of searching for information suitable for the specific user based on the learning user model and recommending the information to the specific user.
上記特定ユーザに適合する情報を上記特定ユーザに推薦する際、所定の表示形態に従って表示手段に表示させる
ことを特徴とする請求項２に記載の情報検索方法。 In the recommendation step,
The information search method according to claim 2, wherein when recommending the information suitable for the specific user to the specific user, the information is displayed on a display unit according to a predetermined display form.
ことを特徴とする請求項１に記載の情報検索方法。 The information search method according to claim 1, wherein the basic information selection preference data of the specific user is data based on a specific user profile input by the specific user.
上記初期ユーザモデル形成ステップでは、
所定の補間手法を用いて上記離散データを補間することにより上記連続データを算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報検索方法。 The general user selection preference data is obtained by converting continuous data into discrete data,
In the initial user model formation step,
The information search method according to claim 1, wherein the continuous data is calculated by interpolating the discrete data using a predetermined interpolation method.
ことを特徴とする請求項５に記載の情報検索方法。 The information search method according to claim 5, wherein the interpolation method is an interpolation method according to the user attribute and / or the information usage status.
上記初期ユーザモデル形成ステップでは、
上記離散的データを所定の対応関数を用いて上記連続データに変換する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報検索方法。 The general user selection preference data is obtained by converting continuous data into discrete data,
In the initial user model formation step,
The information search method according to claim 1, wherein the discrete data is converted into the continuous data using a predetermined correspondence function.
上記離散的データでなる上記一般ユーザ選択嗜好データを上記特定ユーザ固有の連続データに変換する
ことを特徴とする請求項７に記載の情報検索方法。 In the initial user model formation step,
The information search method according to claim 7, wherein the general user selection preference data including the discrete data is converted into continuous data unique to the specific user.
上記記憶手段から読み出される上記一般ユーザ選択嗜好データと特定ユーザの情報選択に関する嗜好を表す基本的情報選択嗜好データとに基づき、上記特定ユーザ固有の初期ユーザモデルを形成する初期ユーザモデル形成手段と、
上記形成した初期ユーザモデルを上記特定ユーザの情報選択履歴によって補正することにより学習ユーザモデルを形成する学習ユーザモデル形成手段と、
上記学習ユーザモデルに基づいて、上記特定ユーザに適合した情報を検索する検索手段と
を具えることを特徴とする情報検索装置。 General user selection preference data representing preference regarding information selection for each user attribute, consisting of one or both of classification items based on general user groups classified by user attributes and information content based on information usage status for each user Storage means for storing
An initial user model forming means for forming an initial user model specific to the specific user, based on the general user selection preference data read from the storage means and basic information selection preference data representing preferences regarding information selection of the specific user;
Learning user model forming means for forming a learning user model by correcting the formed initial user model with the information selection history of the specific user;
An information search apparatus comprising: search means for searching for information suitable for the specific user based on the learning user model.
を具えることを特徴とする請求項９に記載の情報検索装置。 The information search device according to claim 9, further comprising: recommendation means for searching for information suitable for the specific user based on the learning user model and recommending the information to the specific user.
上記特定ユーザに適合する情報を上記特定ユーザに推薦する際、所定の表示形態に従って表示手段に表示させる
ことを特徴とする請求項１０に記載の情報検索装置。 The recommendation means is
The information search apparatus according to claim 10, wherein when recommending the information suitable for the specific user to the specific user, the information is displayed on a display unit according to a predetermined display form.
ことを特徴とする請求項９に記載の情報検索装置。 The information search device according to claim 9, wherein the basic information selection preference data of the specific user is data based on a specific user profile input by the specific user.
上記初期ユーザモデル形成手段は、上記離散データを所定の補間手法を用いて補間することにより上記連続データを算出する
ことを特徴とする請求項９に記載の情報検索装置。 The storage means stores the general user selection preference data obtained by converting continuous data into discrete data,
The information search apparatus according to claim 9, wherein the initial user model forming means calculates the continuous data by interpolating the discrete data using a predetermined interpolation method.
ことを特徴とする請求項１３に記載の情報検索装置。 The information search device according to claim 13, wherein the storage unit stores an identifier for specifying the interpolation method together with the discrete data.
上記初期ユーザモデル形成手段は、所定の対応関数を用いて上記離散データを上記連続データに変換する
ことを特徴とする請求項９に記載の情報検索装置。 The storage means stores the general user selection preference data obtained by converting continuous data into discrete data,
The information search apparatus according to claim 9, wherein the initial user model forming unit converts the discrete data into the continuous data using a predetermined correspondence function.
ことを特徴とする請求項１５に記載の情報検索装置。 The information retrieval apparatus according to claim 15, wherein the corresponding function is stored in the storage unit together with the discrete data.
ことを特徴とする請求項１５に記載の情報検索装置。 The information search apparatus according to claim 15, wherein the initial user model forming unit converts the general user selection preference data including the discrete data into continuous data unique to the specific user.
上記記憶手段の上記一般ユーザ選択嗜好データを書き換える書換手段と
を具えることを特徴とする請求項９に記載の情報検索装置。 Data saving means for storing the general user selection preference data of the storage means in the saving storage means;
The information retrieval apparatus according to claim 9, further comprising: rewriting means for rewriting the general user selection preference data in the storage means.
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