以下、図を参照して、本発明の実施の形態について説明する。
図1は、本発明を適用したネットワークシステムの構成例を表している。この構成例においては、インターネット、WAN(Wide Area Network)、LAN(Local Area Network)などにより構成されるネットワーク1に、サーバ2−1,2−2(以下、これらのサーバを個々に区別する必要がない場合、単にサーバ2と称する)が接続されている。ここで、サーバ2の台数は任意であり、3台以上であってもよいことは言うまでもない。
サーバ2−1、および、サーバ2−2は、放送番組情報(EPG(Electric Program Guide)情報)や、ネットワーク配信されるコンテンツデータを、それぞれユーザ装置3にネットワーク1を介して提供する。
ユーザの家庭に配置されているユーザ装置3は、映像記録再生装置11、表示装置12、アンテナ13、および、アンテナ14により構成されている。
映像記録再生装置11は、例えば、ハードディスクビデオレコーダ等であり、アンテナ13を介して放送電波を受信し、復調して得られた信号を、内蔵する補助記憶装置50(後述する図3参照)に記憶させるとともに、後段の表示装置12に提供し、表示させる。表示装置12は、例えばテレビジョン受像機やモニタなどにより構成される。
サーバ2−1は、例えば、図2に示されるように構成される。図2において、CPU(Central Processing Unit)21は、ROM(Read Only Memory)22に記憶されているプログラム、または記憶部28からRAM(Random Access Memory)23にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM23にはまた、CPU21が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。
CPU21、ROM22、およびRAM23は、バス24を介して相互に接続されている。このバス24にはまた、入出力インタフェース25も接続されている。
入出力インタフェース25には、キーボード、マウスなどよりなる入力部26、CRT(Cathode Ray Tube)、LCD(Liquid Crystal display)などよりなるディスプレイ、並びにスピーカなどよりなる出力部27、ハードディスクなどより構成される記憶部28、モデムなどより構成される通信部29が接続されている。記憶部28には、ユーザ装置3に提供するEPG情報やコンテンツデータが記憶されている。通信部29は、インターネットを含むネットワーク1を介して、ユーザ装置3との通信処理を行う。
入出力インタフェース25にはまた、必要に応じてドライブ23が接続され、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または、半導体メモリなどのリムーバブルメディア31が適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じて記憶部28にインストールされる。
なお、図示は省略するが、サーバ2−2も、図2に示したサーバ2−1と基本的に同様の構成である。
映像記録再生装置11は、例えば、図3に示されるように構成される。チューナ41は、アンテナ13により受信された地上波のテレビジョン放送、もしくは、アンテナ14により受信された衛星波のテレビジョン放送の放送電波、ネットワーク1を介して供給されるコンテンツデータ、または、ケーブルネットワーク4を介して供給されるケーブルテレビジョン放送に対応する放送信号を復調し、映像信号成分と音声信号成分をエンコーダ42に出力する。アンテナ13が受信する地上波のテレビジョン放送信号の垂直ブランキング期間には、EPG情報が含まれている場合がある。また、アンテナ14が受信する衛星波のテレビジョン信号にも、対応するEPG情報が含まれている場合がある。そこで、チューナ41は、このEPG情報を抽出し、EPG取得モジュール44に出力する。
また、ネットワークインタフェース47は、ネットワーク1またはケーブルネットワーク4から、コンテンツデータ、または、ケーブルテレビジョン放送番組を取得し、バス52を介して、エンコーダ42に供給する。更に、ネットワークインタフェース47は、ネットワーク1またはケーブルネットワーク4から、EPG情報(ネットワーク1またはケーブルネットワーク4から受信されるコンテンツデータ、または、ケーブルテレビジョン放送番組のEPG情報のみならず、アンテナ13またはアンテナ14により受信される地上波または衛星波のテレビジョン放送番組のEPG情報であっても良い)を取得して、バス52を介して、PEG取得モジュール44に供給する。
エンコーダ42は、チューナ41またはネットワークインタフェース47より入力された映像信号と音声信号を、例えばMPEG(Moving Picture Experts Group)方式でエンコードし、バス52を介して補助記憶装置50に供給し、記憶させる。補助記憶装置50は、ハードディスク、磁気テープ、リムーバブルディスク、フラッシュメモリなどで構成される。
補助記憶装置50に記憶された映像信号と音声信号は、バス52を介してデコーダ43に出力され、MPEG方式でデコードされた後、表示装置12に供給される。エンコーダ42とデコーダ43は、受信された映像信号と音声信号を補助記憶装置50に記憶させない場合、チューナ41より出力された信号を、そのまま表示装置12に出力する。
バス52には、例えば、RAM(Random Access Memory)などよりなる主記憶装置49と、ROM(Read Only Memory)38が接続されている。主記憶装置49には、CPU(Central Processing Unit)35が各種の処理を実行する上において必要なデータやパラメータが適宜記憶される。ROM48には、CPU45が実行するプログラムが記憶されている。
バス52には、更に、ネットワーク1およびケーブルネットワーク4とのインタフェース処理を実行するネットワークインタフェース47が接続されている。
CPU45は、エンコーダ42、デコーダ43、およびEPG取得モジュール44とともに、バス51に接続されている。このバス51にはまた、RAMなどで構成される主記憶装置46が接続されている。
映像記録再生装置11のソフトウェアを中心とした機能的構成は、図4に示されるようになる。
ライブ放送再生部61は、チューナ41により、そのとき受信されている信号、ネットワークインタフェース47により、そのとき取得されている信号、または、図示せぬ外部入力端子から入力された信号の処理を実行する。録画タイトル再生部62は、補助記憶装置50に記憶された番組やコンテンツ(補助記憶装置50に記憶された番組やコンテンツを、以下、タイトルと総称する)の再生処理を実行する。録画制御部63は、補助記憶装置50に対する信号の記録処理を実行する。アプリケーション管理部64は、視聴制御アプリケーション72、嗜好情報管理部68、録画予約アプリケーション73、および、推薦・アドバイス生成・出力部75を始めとする、それぞれの機能(アプリケーション)の起動、終了、および動作状態の監視処理を実行する。
視聴制御アプリケーション72は、ユーザからの指令に基づいて、ライブ放送再生部61、録画タイトル再生部62、または、録画タイトル管理部65を制御し、そのとき受信または入力されている信号を再生させたり、補助記憶装置50に記憶されているタイトルの再生を行う。また、視聴制御アプリケーション72は、ライブ放送再生部61を制御し、チューナ41に、ユーザから指定されたチャンネルの放送番組を受信させるとき、または、ネットワークインタフェース47に、ユーザから選択されたケーブルテレビジョン番組の放送番組、または、ネットワーク配信されているコンテンツを取得させるとき、放送番組情報管理部69に記憶されている放送番組情報(EPG情報)や、嗜好情報管理部68に記憶されている推薦番組リストを適宜参照する。更に、視聴制御アプリケーション72は、録画タイトル再生部62を制御し、補助記憶装置50に記憶されている番組を再生するとき、録画タイトル管理部65に記憶されている番組またはコンテンツのタイトルを適宜参照する。
ネットワーク通信部71は、ネットワーク1を介してサーバ2−1,2−2と通信したり、ケーブルネットワーク4を介して、図示しないサーバと通信し、放送番組情報(EPG)やコンテンツデータを取得する。放送番組情報管理部69は、EPG取得モジュール44により取得された放送番組情報(EPG)を管理する。録画予約管理部67は、録画予約アプリケーション73または自動録画予約制御部74からの要求に基づいて、録画制御部63を制御し、録画予約処理を実行する。自動録画予約制御部74は、嗜好情報管理部68により生成される、後述する推薦番組リストに基づいて、録画予約処理を実行する。
嗜好情報管理部68は、ユーザの嗜好情報である嗜好情報データと、ユーザの視聴履歴に対応する使用情報データを生成または更新して記憶し、放送番組情報管理部69に記憶されている放送番組情報を参照して、ユーザに推薦する番組の一覧である推薦番組リストを生成する。推薦番組リスト表示部70は、嗜好情報管理部68の制御に基づいて、必要に応じて、推薦番組リストの表示装置12への表示を制御する。
推薦・アドバイス生成・出力部75は、嗜好情報管理部68に記憶されている嗜好情報データおよび使用情報データを参照して、ユーザに対するメッセージを生成し、例えば、表示装置12へのメッセージの表示を制御したり、音声メッセージの出力を制御する。また、推薦・アドバイス生成・出力部75は、ユーザに対するメッセージが、ユーザへの質問を含むようなメッセージであり、その回答の入力を促すものであった場合、ユーザの操作入力を基に、嗜好情報管理部68の嗜好情報データまたは推薦番組リストを更新させる。
録画予約アプリケーション73は、ユーザからの指令に基づいて、録画予約処理を実行する。また、録画予約アプリケーション73は、ユーザからの操作に基づいて録画予約を行うとき、録画予約管理部67を制御して、録画予約処理を実行させる。
録画タイトル管理部65は、補助記憶装置50に記憶されているタイトルに関する情報を管理する。推薦タイトル管理部66は、補助記憶装置50に記憶されたタイトルをユーザに視聴推薦するか否かを判断し、必要に応じて、通知ランプの点灯または点滅、音声メッセージの出力、もしくは、表示部12へのメッセージの表示などによって、ユーザに、記憶されたタイトルの視聴を推薦する。
ユーザ装置3の放送番組情報管理部96や視聴制御アプリケーション72は、ネットワーク通信部71を制御し、ネットワーク1を介してサーバ2にアクセスする。そして、放送番組情報管理部96は、ネットワーク通信部71を制御して、EPG情報の転送を、視聴制御アプリケーション72は、ネットワーク通信部71を制御して、コンテンツデータの転送を、サーバ2に要求する。この要求を受けたサーバ2は、EPG情報やコンテンツデータを、ネットワーク1を介して送信する。そこで、放送番組情報管理部96は、ネットワーク通信部71を介して、サーバ2からネットワーク1を介して送信されてきたEPG情報を受信して記憶し、視聴制御アプリケーション72は、ネットワーク通信部71を介して、サーバ2からネットワーク1を介して送信されてきたコンテンツデータを、ライブ放送再生部61を制御して再生させたり、録画制御部63を制御して、補助記憶装置50に記憶させる。
すなわち、サーバ2のCPU21は、映像記録再生装置11から、ネットワーク1を介してのアクセスを受け付け、EPG情報やコンテンツデータの転送の要求を受け付ける。そして、CPU21は、記憶部28に記憶されているEPG情報やコンテンツデータを読み出し、通信部229を制御して、ネットワーク1を介して映像記録再生装置11に送信する。
以上のようにして、ユーザ装置3の映像記録再生装置11は、サーバ2からEPG情報を予め取得し、補助記憶装置50に記憶させる。
なお、補助記憶装置50が、例えばリムーバブルディスク、フラッシュメモリなどで構成される場合、サーバ2の管理者から、EPG情報が記録されたそれらのメディアの提供を受けることで、それらの情報を補助記憶装置50に保持させるようにすることも可能である。
図5は、図4の嗜好情報管理部68の構成の第1の例である嗜好情報管理部68−1が実行可能な機能を示す機能ブロック図である。
操作入力取得部101は、ユーザの操作入力を示す信号を受け、例えば、ユーザが視聴したり、録画予約したり、または、視聴しないまま消去されるなどの所定の操作を受けた番組またはコンテンツのEPG情報を放送番組情報管理部69から取得して、嗜好加算値算出部102に供給する。また、操作入力取得部101は、ユーザの操作入力を示す信号を受け、例えば、ユーザが視聴した番組またはコンテンツのジャンル、視聴した曜日、視聴を開始した時刻、視聴を終了した時刻などの情報を取得し、使用情報更新パラメータ取得部104に供給する。
メモリ111には、操作嗜好値パラメータテーブル記憶部121、嗜好要素パラメータテーブル記憶部122、嗜好情報データ記憶部123、使用情報更新パラメータ記憶部124、および、使用情報データ記憶部125が設けられている。
嗜好加算値算出部102は、操作嗜好値パラメータテーブル記憶部121に記憶されている図7を用いて後述する操作嗜好値パラメータテーブル、および、嗜好要素パラメータテーブル記憶部122に記憶されている図8を用いて後述する嗜好要素パラメータテーブルを参照し、ユーザの操作入力に対応して、嗜好情報データの所定の項目に加算される嗜好加算値を算出する。
嗜好情報データ生成・更新部103は、嗜好加算値算出部102から供給された嗜好加算値を基に、嗜好情報データ記憶部123に記憶されている、図6および図9を用いて後述する嗜好情報データを生成、または、更新する。嗜好要素パラメータテーブルに記載されている嗜好要素パラメータの値により、嗜好情報データの更新が急速に進むか、緩やかに進むかが決まる。嗜好要素パラメータが嗜好情報データの更新が急速に進むような値に設定されているとき、嗜好情報データは、最近のユーザの操作履歴を強く反映したものとなり、嗜好要素パラメータが嗜好情報データの更新が穏やかに進むような値に設定されているとき、嗜好情報データは、長期間にわたってのユーザの操作履歴を、満遍なく反映したものとなる。
推薦番組リスト生成部106は、メモリ11に記憶されている、例えば、嗜好情報データや使用情報データを基に、ユーザに推薦するための番組の一覧である推薦番組リストを生成する。
使用情報更新パラメータ取得部104は、使用情報更新パラメータ記憶部124に記憶されている使用情報更新パラメータC1を取得して、操作入力取得部101から供給されたユーザの操作入力とともに、使用情報データ生成・更新部105に供給する。
使用情報データ生成・更新部105は、使用情報更新パラメータ取得部104から供給された使用情報更新パラメータC1を基に、使用情報データ記憶部125に記憶されている、図9を用いて後述する使用情報データを生成または更新する。使用情報更新パラメータC1は、0<C1<1となる所定の値であり、C1が1に近い値であるほど、使用情報の更新が急速に進むので、使用情報データは、最近のユーザの操作履歴を強く反映したものとなる。これに対して、使用情報更新パラメータC1が0に近い値であるほど、使用情報の更新が緩やかに進むので、使用情報データは、長期間にわたってのユーザの操作履歴を、満遍なく反映したものとなる。
なお、ユーザにより、嗜好要素パラメータまたは使用情報更新パラメータの設定の変更を指示する操作入力を行うことが可能なようにしてもよい。この場合、操作入力取得部101は、ユーザの操作入力を示す信号を受け、嗜好要素パラメータの設定値を、嗜好加算値算出部102を介して嗜好要素パラメータテーブル記憶部122に供給して設定させ、使用情報更新パラメータの設定値を、使用情報更新パラメータ取得部104を介して使用情報更新パラメータ記憶部124に供給して設定させることができる。
図6乃至図9を用いて、メモリ111に記憶されている情報のうち、操作嗜好値パラメータテーブル記憶部121、嗜好要素パラメータテーブル記憶部122、嗜好情報データ記憶部123、および、使用情報データ記憶部125が記憶している各種情報の具体例について説明する。
図6に、嗜好情報データ記憶部123に記憶されている嗜好情報データ301を示す。嗜好情報データ301には、例えば、タイトルキーワード嗜好情報311、キーワード嗜好情報312、ジャンル嗜好情報313、放送時間帯嗜好情報314、および、チャンネル嗜好情報315の項目がある。タイトルキーワード嗜好情報311乃至チャンネル嗜好情報315には、それぞれ、分類ごとに、ユーザの嗜好度を示すスコアが付加されている。
タイトルキーワード嗜好情報311は、放送番組、または、コンテンツのタイトルに含まれるキーワード自体を分類として、キーワードとそれらのキーワードに対するスコアとで構成されている。キーワード嗜好情報312は、EPG情報に含まれる番組の詳細説明(内容の説明や、出演者など)を構成する単語をキーワードとして抽出し、抽出されたキーワード自体を分類として、キーワードとそれらに対するスコアとにより構成される。ジャンル嗜好情報113は、例えば、バラエティ、報道、ドラマ、ドキュメンタリー、スポーツ、音楽、教育などの分類で示される、放送番組やコンテンツのそれぞれのジャンルと、それらに対するスコアとにより構成される。放送時間帯嗜好情報314は、特に放送番組においては、放送時間帯によって、番組の構成に特徴があることから、ユーザの嗜好を検出するために用いられる情報であり、放送時間帯の分類とそれらに対するスコアとにより構成される。チャンネル嗜好情報315は、特に、放送番組においては、放送局(チャンネル)ごとに、番組編成に特徴を有しているためにユーザの嗜好を検出するために用いられる情報であり、チャンネルを分類として、チャンネルとそれらのチャンネルごとのスコアとで構成される。
また、嗜好情報データ301中のキーワードなどの分類数が最大に達し、更に、新規キーワードを登録する必要が生じた場合には、古いキーワードを優先的に削除して(ただし、データ要素の更新日時は考慮する)、新規キーワードを追加するという方法を用いる。
これらのスコアの更新に用いられる嗜好加算値は、ユーザが視聴したり、録画を指令した番組コンテンツに対応するEPG情報に含まれているタイトル、キーワード、ジャンル、放送時間帯、および、チャンネルの値が高く、ユーザが視聴しなかったコンテンツに対応するEPG情報に含まれているタイトル、キーワード、ジャンル、放送時間帯、および、チャンネルの値が低くなるように、例えば、操作嗜好値パラメータテーブル記憶部121に記憶されている、図7に示される操作嗜好値パラメータテーブル401、および、嗜好要素パラメータテーブル記憶部122に記憶されている、図8に示される嗜好要素パラメータテーブル421を参照した嗜好加算値算出部102により算出される。
図7に示される操作嗜好値パラメータテーブル401には、ユーザの操作入力に対して、その操作入力の対象となった番組またはコンテンツに対するスコアの増加または減少の重み付けとなるパラメータが記載されている。
具体的には、ユーザが手動録画予約を行った番組またはコンテンツに対するスコアの増加の重みは6であり、ユーザが消去プロテクトを行った番組またはコンテンツに対するスコアの増加の重みは3であり、ユーザが録画予約のキャンセルを行った番組またはコンテンツに対するスコアの増加の重みは−6(すなわち、減少)であり、ユーザがキーワード登録を行った番組またはコンテンツに対するスコアの増加の重みは3であり、ユーザが視聴した番組またはコンテンツに対するスコアの増加の重みは3であり、ユーザが録画したが視聴しないまま消去した番組またはコンテンツに対するスコアの増加の重みは−3(すなわち、減少)である。
図8に示される嗜好要素パラメータテーブル421は、嗜好情報データ301のタイトルキーワード嗜好情報311、キーワード嗜好情報312、ジャンル嗜好情報313、放送時間帯嗜好情報314、および、チャンネル嗜好情報315のそれぞれの項目を嗜好要素グループとして、これに対応する嗜好要素パラメータと要素嗜好上限値が記載されている。嗜好要素パラメータには、要素嗜好上限値以下の値が設定されている。また、嗜好要素パラメータ421は、タイトルキーワード嗜好情報311、キーワード嗜好情報312、ジャンル嗜好情報313、放送時間帯嗜好情報314、および、チャンネル嗜好情報315のそれぞれの項目別に、異なる値を設定するようにしてもよい。
嗜好加算値算出部102は、次の式(1)を用いて、嗜好加算値を算出する。
嗜好加算値=操作嗜好値パラメータ×嗜好要素パラメータ ・・・(1)
すなわち、嗜好要素パラメータに大きな値が設定されていれば、嗜好情報データの更新は急速に進み、嗜好要素パラメータに小さな値が設定されていれば、嗜好情報データの更新は緩やかに進む。嗜好要素パラメータは、予め設定されていてもよいが、ユーザにより設定可能なようになされていてもよい。
また、嗜好要素パラメータ421において、タイトルキーワード嗜好情報311、キーワード嗜好情報312、ジャンル嗜好情報313、放送時間帯嗜好情報314、および、チャンネル嗜好情報315のそれぞれの項目別に、異なる値が設定されている場合、その設定値に基づいて、項目ごとに、嗜好情報データの更新の速度を変更することが可能となる。
そして、式(1)を用いて求められた嗜好加算値の供給を受けた嗜好情報データ生成・更新部103は、次の式(2)または式(3)を用いて、嗜好情報データ記憶部123に記憶されている嗜好情報データ301を生成または更新する。すなわち、嗜好情報データ生成・更新部103は、最初の嗜好加算値の供給においては、式(2)を用いて嗜好情報データ301を生成し、2回目以降の嗜好加算値の供給においては、式(3)を用いて嗜好情報データを更新する。
新たな嗜好値=嗜好加算値・・・(2)
新たな嗜好値=記憶されている嗜好値+嗜好加算値・・・(3)
ここで、式(3)によって求められる新たな嗜好値の上限値を嗜好上限値として設定し、タイトルキーワード嗜好情報311、キーワード嗜好情報312、ジャンル嗜好情報313、放送時間帯嗜好情報314、および、チャンネル嗜好情報315のそれぞれの項目ごとの最大の嗜好値である嗜好最大値のうちのいずれかに、嗜好上限値を超える新たな嗜好値(新たな嗜好値>嗜好上限値)となってしまった分類がある場合、対応する項目内の分類の全てにおいて、次の式(4)を用いて、新たな嗜好値を補正するようにしてもよい。
新たな嗜好値の補正値=新たな嗜好値×嗜好上限値/嗜好最大値・・・(4)
具体的には、例えば、式(3)を用いて嗜好情報データを更新した結果、ジャンルの項目の「ドラマ」が嗜好最大値となり、嗜好上限値を超えてしまった場合、ジャンルの項目の「ドラマ」以外の分類(例えば、「スポーツ」「報道」「教育」「バラエティ」など)の全てで、式(4)を用いて新たな嗜好値が補正される。
このようにして、嗜好情報データ301には、図9に示されるように、各項目の内容に対応したスコアが記載される。具体的には、タイトルキーワード嗜好情報311に対応するスコアデータ領域441には、複数のタイトルキーワードごとにそれぞれ対応する嗜好値が記載され、キーワード嗜好情報312に対応するスコアデータ領域442には、複数のキーワードごとにそれぞれ対応する嗜好値が記載され、ジャンル嗜好情報313に対応するスコアデータ領域443には、複数のジャンルごとにそれぞれ対応する嗜好値が記載され、放送時間帯嗜好情報314に対応するスコアデータ領域444には、複数の放送時間帯ごとにそれぞれ対応する嗜好値が記載され、チャンネル嗜好情報315に対応するスコアデータ領域445には、複数のチャンネルごとにそれぞれ対応する嗜好値が記載される。
図9に、使用情報データ記憶部125に記憶されている使用情報データ451を示す。使用状況データ451は、映像記録再生装置11の使用状況の履歴であり、例えば、曜日別平均視聴時間情報461、ジャンル別平均視聴時間情報462、平均視聴時間情報463などの項目別にユーザの使用状況に関する情報が記憶される。
曜日別平均視聴時間情報461には、日曜日乃至土曜日の曜日別の平均視聴時間が記憶されている。ジャンル別平均視聴時間情報462には、例えば、「ニュース」「ドラマ」「バラエティ」「音楽」などのジャンル別の、所定期間中(例えば、1日)の平均視聴時間が記憶されている。平均視聴時間帯情報463には、日曜日乃至土曜日の曜日別の主な視聴開始時刻および平均視聴終了時刻が記憶されている。
使用情報データ生成・更新部105は、使用情報更新パラメータ取得部104から供給されたユーザの操作入力を示す情報と、使用情報更新パラメータC1を基に、使用情報データ記憶部125に記憶されている、使用情報データを生成または更新する。
使用情報更新パラメータC1は、0<C1<1となる所定の値であり、C1が1に近い値であるほど、使用情報の更新が急速に進むので、使用情報データは、最近のユーザの操作履歴を強く反映したものとなる。これに対して、使用情報更新パラメータC1が0に近い値であるほど、使用情報の更新が緩やかに進むので、使用情報データは、長期間にわたってのユーザの操作履歴を、満遍なく反映したものとなる。使用情報更新パラメータC1は、予め設定されていてもよいが、ユーザにより設定可能なようになされていてもよい。
使用情報データが、例えば、ジャンル別平均視聴時間などの、「時間」に関する項目である場合、使用情報データ生成・更新部105は、例えば、対応する番組またはコンテンツの開始時刻および終了時刻情報の供給を受けて、対応する番組またはコンテンツの視聴時間を算出し、算出された視聴時間データを元に、次の式(5)を用いて、使用情報データを生成または更新する。
新たな使用情報データ(時間)=記憶されている使用情報データ(時間)+
[算出された視聴時間データ−記憶されている使用情報データ(時間)]×C1
・・・(5)
また、使用情報データが、例えば、平均視聴時間帯情報などの、「時刻」に関する項目である場合、使用情報データ生成・更新部105は、例えば、ユーザの視聴開始および視聴終了の操作入力を示す信号の供給を受けて、内部に有するタイマから、使用開始時刻および視聴終了時刻を取得し、取得された時刻データを基に、1日24時間1440分を分単位で表現して、次の式(6)乃至式(8)のうちのいずれかを用いて、時刻情報を算出し、その後、式(8)乃至式(10)のうちのいずれかを用いて算出結果を補正して、使用情報データを生成または更新する。
{[取得された時刻情報−記憶されている時刻情報]>720(12時間)}が成り立つとき、次の式(6)が用いられて、時刻情報が算出される。
新たな時刻情報
=記憶されている時刻情報
+[取得された時刻情報−1440−記憶されている時刻情報]×C1
・・・(6)
{720(12時間)≧[取得された時刻情報−記憶されている時刻情報]≧−720}が成り立つとき、次の式(7)が用いられて、時刻情報が算出される。
新たな時刻情報
=記憶されている時刻情報
+[取得された時刻情報−記憶されている時刻情報]×C1次の式 ・・・(7)
{−720>[取得された時刻情報−記憶されている時刻情報]}が成り立つとき、次の式(8)が用いられて、時刻情報が算出される。
新たな時刻情報
=記憶されている時刻情報
+[取得された時刻情報+1440−記憶されている時刻情報]×C1 ・・・(8)
そして、式(6)乃至式(8)のいずれかによる時刻情報の算出結果が、新たな時刻情報>1440であるとき、時刻情報の算出結果に対して、次の式(9)を用いて補正が行われる。
補正された新たな時刻数値=新たな時刻情報−1440・・・(9)
1440≧新たな時刻情報≧−1440}が成り立つとき、式(6)乃至式(8)のいずれかによる時刻情報の算出結果に対して、次の式(10)を用いて補正が行われる。
補正された新たな時刻数値=新たな時刻情報・・・(10)
−1440>新たな時刻情報が成り立つとき、式(6)乃至式(8)のいずれかによる時刻情報の算出結果に対して、次の式(11)を用いて補正が行われる。
補正された新たな時刻数値=新たな時刻情報+1440・・・(11)
次に、図11のフローチャートを参照して、図5を用いて説明した嗜好情報管理部68−1が実行する、嗜好情報データおよび使用情報データの生成、更新処理について説明する。
ステップS1において、操作入力取得部101は、ユーザの操作入力を受けたか否かを判断する。ステップS1において、ユーザの操作入力を受けなかったと判断された場合、ユーザの操作入力を受けたと判断されるまで、ステップS1の処理が繰り返される。
ステップS1において、ユーザの操作入力を受けたと判断された場合、ステップS2において、嗜好加算値算出部102は、操作入力取得部101から、ユーザの操作入力に対応する信号の入力を受け、操作嗜好値パラメータテーブル記憶部121に記憶されている操作嗜好値パラメータテーブル401を参照して、その操作入力に対応する操作嗜好値を求める。
ステップS3において、嗜好加算値算出部102は、嗜好要素パラメータテーブル記憶部122に記憶されている嗜好要素パラメータテーブル421を参照して、嗜好要素グループに対応する嗜好要素パラメータを取得し、上述した式(1)を用いて、嗜好加算値を算出する。
ステップS4において、嗜好情報データ生成・更新部103は、嗜好加算値算出部102から供給された嗜好加算値を用いて、上述した式(2)乃至式(4)により、嗜好情報データを作成または更新する。
ステップS5において、使用情報データ生成・更新部105は、操作入力取得部101および使用情報更新パラメータ取得部104を介して、ユーザの操作入力を示す信号の供給を受けるとともに、内部に有するタイマを参照し、ユーザの映像記録再生装置11の使用状態(例えば、番組またはコンテンツの視聴を開始した時刻、終了した時刻などの情報)を内部のメモリに記録する。
ステップS6において、使用情報更新パラメータ取得部104は、使用情報更新パラメータ記憶部124に記憶されている使用情報更新パラメータC1を取得して、使用情報データ生成・更新部105に供給する。
ステップS7において、使用情報更新パラメータ取得部104は、内部のメモリに記憶されているユーザの映像記憶再生装置11の使用状況を示す情報と、使用情報更新パラメータとを用いて、上述した式(5)乃至式(11)を用いて、使用情報データを作成または更新し、処理が終了されるる。
このような処理により、図8を用いて説明したような嗜好情報データ301と、図9を用いて説明したような使用情報データ451が生成または更新される。
嗜好要素パラメータに大きな値が設定されていれば、嗜好情報データの更新は急速に進み、嗜好要素パラメータに小さな値が設定されていれば、嗜好情報データの更新は緩やかに進む。また、使用情報更新パラメータC1は、0<C1<1となる所定の値であり、C1が1に近い値であるほど、使用情報の更新が急速に進むので、使用情報データは、最近のユーザの操作履歴を強く反映したものとなる。これに対して、使用情報更新パラメータC1が0に近い値であるほど、使用情報の更新が緩やかに進むので、使用情報データは、長期間にわたってのユーザの操作履歴を、満遍なく反映したものとなる。嗜好要素パラメータおよび使用情報更新パラメータC1は、予め設定されていてもよいが、ユーザにより設定可能なようになされていてもよい。
そして、嗜好情報管理部68の推薦番組リスト生成部106は、嗜好情報データ301、または、使用情報データ451を基に、放送番組情報管理部69に保存されているEPG情報を用いて、番組またはコンテンツをユーザが嗜好するか否かを示す番組嗜好度を算出する。
次に、番組嗜好度の算出の一例として、嗜好情報管理部の推薦番組リスト生成部10668が、嗜好情報データ301を用いて、番組またはコンテンツをユーザが嗜好するか否かを示す番組嗜好度を算出する場合について説明する。具体的には、嗜好情報管理部68の推薦番組リスト生成部106は、例えば、1日に1度など、所定の時間ごとに、これから放送される放送番組、または、取得可能なコンテンツデータのEPGを放送番組情報管理部69から取得し、EPGに含まれる各種情報に対応するスコアを嗜好情報データ301から抽出し、次の式(12)を用いて、番組嗜好度を算出する。
番組嗜好度=(タイトルを構成するタイトルキーワードのスコアの和)
+(番組詳細説明に含まれるキーワードのスコアの和)+ジャンルのスコア
+放送時間帯のスコア+チャンネルのスコア ・・・・(12)
嗜好情報管理部68の推薦番組リスト生成部106は、まず、上述した式(12)を用いて、ユーザの嗜好に合致すると予想される番組、または、コンテンツを所定数(例えば、50)抽出して、第1の推薦番組リストを生成する。そして、第1の推薦番組リストを基に、ジャンル、放送時間帯、または、チャンネルの項目において、特に頻度の低い分類があるか否か、すなわち、推薦番組リストに含まれる番組またはコンテンツの中で、極端に少ないジャンル、放送時間帯、または、チャンネルがあるか否かを判断し、それぞれの項目において、特に頻度の低い分類がないように、推薦番組リストを変更して第2の推薦番組リストを生成する。
ここで、第1および第2の推薦番組リストには、番組名またはコンテンツ名と、対応するEPG情報が記載される。ここで、第1および第2の推薦番組リストに記載されるのは、EPG情報の一部であっても良い。具体的には、第1および第2の推薦番組リストに記載されるEPG情報は、例えば、ジャンル、放送時間帯、または、チャンネルなどの、第2の推薦番組リストの生成に用いられる項目を少なくとも含んでいれば良い。また、第1および第2の推薦番組リストには、番組名またはコンテンツ名に代わって、番組またはコンテンツを区別可能なIDなどを記載するようにしても良い。
そして、生成された第2の推薦番組リストは、ユーザに提示されるか、または、第2の推薦番組リストを基に、自動録画処理が実行される。
そして、自動録画処理が実行される場合、推薦番組リスト生成部106は、例えば、1日に1度、または、2日に1度などの所定の頻度において、自動録画された番組またはコンテンツのうち、所定数(例えば、1つ)の番組またはコンテンツを選択し、選択されたものの録画処理が終了されたときに、ユーザに対して、視聴を推薦する番組、または、コンテンツの録画が終了したことを通知する。この通知を、推薦番組リストによる番組の推薦と区別して、リストに含まれる自動録画された番組またはコンテンツのうち、特に、視聴を推薦する処理であることから、視聴推薦と称する。視聴推薦により、自動的に数多く推薦される番組またはコンテンツの中でも、特に、選択されたコンテンツの視聴をユーザに促すようにすることが可能となる。
視聴推薦処理は、例えば、自動録画された番組またはコンテンツのうち、式(12)を用いて求められる、ユーザの嗜好度の最も高い番組もしくはコンテンツのうちの所定数(例えば、1つ)を選択するか、または、式(12)を用いて求められる、ユーザの嗜好度の高い番組もしくはコンテンツを所定数(例えば、5つ)抽出し、抽出されたものから、ランダムに所定数(例えば、1つ)を選択し、選択されたものの録画処理が終了されたときに、ユーザに対して、視聴を推薦する番組、または、コンテンツの録画が終了したことを通知する処理である。視聴推薦処理は、例えば、1日に1度、または2日に1度など、所定の間隔で実行される。
次に、図12のフローチャートを参照して、推薦番組リスト生成処理について説明する。
ステップS21において、嗜好情報管理部68の推薦番組リスト生成部106は、放送番組情報管理部69に保存されているEPGデータと嗜好情報データ301に示されるユーザの嗜好情報とを基に、上述した式(12)により、ユーザの嗜好に合致する番組を所定数(例えば、50)検出する。
ステップS22において、推薦番組リスト生成部106は、ステップS21の処理により検出された、ユーザの嗜好に合致する番組による第1の推薦番組リストを生成する。
ステップS23において、推薦番組リスト生成部106は、ステップS22において生成された推薦番組リストのうち、最も推薦頻度が少ないジャンルの番組数または番組の合計時間を計上する。
ステップS24において、推薦番組リスト生成部106は、ステップS23において計上された、最も推薦頻度が少ないジャンルの番組数または番組の合計時間は、例えば、10%など、所定の割合以下であるか否かを判断する。なお、この割合は、実験的または経験的に適宜設定可能な値であるものとする。また、この割合を、ユーザによって設定可能としても良い。
ステップS24において、最も推薦頻度が少ないジャンルの番組数または番組の合計時間は、所定の割合以下であると判断された場合、ステップS25において、推薦番組リスト生成部106は、最も推薦頻度が少ないジャンルの番組またはコンテンツから、例えば、対応するジャンルの中でユーザの嗜好度が高いもの(式(12)における演算結果の値が高いもの)を選択したり、または、対応するジャンルの中で、スコアが所定の閾値以上である番組またはコンテンツからランダムに選択するなど、所定の方法で新たに選択し、処理は、ステップS32に進む。
ステップS24において、最も推薦頻度が少ないジャンルの番組数または番組の合計時間は、所定の割合以下でないと判断された場合、ステップS26において、推薦番組リスト生成部106は、最も推薦頻度が少ない放送時間帯の番組数または番組の合計時間を計上する。
ステップS27において、推薦番組リスト生成部106は、最も推薦頻度が少ない放送時間帯の番組数または番組の合計時間は、例えば、5%など、所定の割合以下であるか否かを判断する。なお、この割合も、実験的または経験的に適宜設定可能な値であり、ジャンルにおいて用いられた値と同一の値であっても異なる値であっても良いものとする。また、この割合も、ユーザによって設定可能としても良い。
ステップS27において、最も推薦頻度が少ない放送時間帯の番組数または番組の合計時間は、所定の割合以下であると判断された場合、ステップS28において、推薦番組リスト生成部106は、最も推薦頻度が少ない放送時間帯の番組またはコンテンツから、例えば、対応する放送時間帯の中でユーザの嗜好度が高いもの(式(12)における演算結果の値が高いもの)を選択したり、または、対応する放送時間帯の中で、スコアが所定の閾値以上である番組またはコンテンツからランダムに選択するなど、所定の方法で新たに選択し、処理は、ステップS32に進む。
ステップS27において、最も推薦頻度が少ない放送時間帯の番組数または番組の合計時間は、所定の割合以下ではないと判断された場合、ステップS29において、推薦番組リスト生成部106は、最も推薦頻度が少ないチャンネルの番組数または番組の合計時間を計上する。
ステップS30において、推薦番組リスト生成部106は、最も推薦頻度が少ないチャンネルの番組数または番組の合計時間は、例えば、8%など、所定の割合以下であるか否かを判断する。なお、この割合も、実験的または経験的に適宜設定可能な値であり、ジャンルや放送時間帯において用いられた値と同一の値であっても異なる値であっても良いものとする。また、この割合も、ユーザによって設定可能としても良い。
ステップS30において、最も推薦頻度が少ないチャンネルの番組数または番組の合計時間は、所定の割合以下であると判断された場合、ステップS31において、推薦番組リスト生成部106は、最も推薦頻度が少ないチャンネルの番組またはコンテンツから、例えば、対応するチャンネルの中でユーザの嗜好度が高いもの(式(12)における演算結果の値が高いもの)を選択したり、または、対応するチャンネルの中で、スコアが所定の閾値以上である番組またはコンテンツからランダムに選択するなど、所定の方法で新たに選択し、処理は、ステップS32に進む。
ステップS25、ステップS28、または、ステップS31の処理の終了後、ステップS32において、推薦番組リスト生成部106は、選択された番組またはコンテンツを推薦番組リストに加えて、処理は、ステップS23に進み、それ以降の処理が繰り返される。
すなわち、第1の推薦番組リストにおいて、最も時間、または数の割合が少ないジャンル、放送時間帯、および、チャンネルの番組数または番組の合計時間が、それぞれ定められた所定の割合以上となるまで、ステップS21乃至ステップS32の処理が繰り返される。
ステップS30において、最も推薦頻度が少ないチャンネルの番組数または番組の合計時間は、所定の割合以下ではないと判断された場合、ステップS33において、推薦番組リスト生成部106は、現状の推薦番組リストをユーザに提示する第2の推薦番組リストとし、保存する。
ここで、ステップS32において、選択された番組またはコンテンツが加えられた第2の推薦番組リストについて、図13を用いて説明する。
ステップS22において作成された第1の推薦番組リストは、式(12)により算出されたユーザの嗜好に合致した番組、または、コンテンツで構成されている。そのリストに、ステップS25、ステップS28、または、ステップS31の処理において選択された番組またはコンテンツが加えられるのであるが、そのとき、これらの処理により選択された番組またはコンテンツは、推薦番組リストの下位の下位リスト482に挿入される。一方、ステップS22において作成された第1の推薦番組リストにおいて、予め記載されていた部分を、上位リスト481と称するものとする。ステップS32の処理により、新たに選択された番組またはコンテンツが追加されても、推薦番組リスト中に記載される番組またはコンテンツの総数または合計時間は変化しない。すなわち、追加される番組またはコンテンツがある場合、その前にリストアップされていた上位リスト481に記載の番組またはコンテンツのうち、下位のものが推薦番組リストから除外される。
したがって、ステップS33において保存される第2の推薦番組リスト471は、リストアップされる番組またはコンテンツの総数をm+nとしたとき、上位リスト481に、m個の式(12)により選択された番組またはコンテンツが記載され、下位リスト482に、n個のステップS23乃至ステップS32の処理により選択されて追加された番組またはコンテンツが記載されるようになされている。
ステップS34において、推薦番組リスト生成部106は、ユーザによる設定などを基に、第2の推薦番組リスト471を基に、自動録画が行われるか否かを判断する。
ステップS34において、自動録画が行われないと判断された場合、ステップS35において、推薦番組リスト生成部106は、第2の推薦番組リスト471を表示または出力させるために、第2の推薦番組リスト471を、推薦番組リスト表示部70に供給し、表示装置12への表示を制御させたり、ネットワーク通信部71に供給し、ネットワーク1を介して、所定の送信先に出力させて、処理が終了される。
ステップS34において、自動録画が行われると判断された場合、ステップS36において、推薦番組リスト生成部106は、自動録画処理を実行させるために、第2の推薦番組リスト471を、自動録画予約制御部74に供給し、録画予約管理部67および録画制御部63を制御させて、第2の推薦番組リスト471に記載された番組またはコンテンツを録画させ(補助記憶装置50に記憶させ)、処理が終了される。
このような処理により、式(12)により算出されたユーザの嗜好に合致した番組、または、コンテンツで構成されている第1の推薦番組リストにおいて、最も推薦頻度が少ないジャンル、放送時間帯、および、チャンネルの番組数または番組の合計時間が、それぞれ定められた所定の割合以上となるように変更された、第2の推薦番組リスト471が生成されるので、ユーザの過去の操作履歴などを基にしたユーザの嗜好情報が偏っている場合においても、意外性のある番組またはコンテンツを一定の割合で推薦することができる。これにより、ユーザがこれまであまり視聴しなかったジャンル、放送時間帯、放送局などのコンテンツの視聴をユーザに促して、ユーザの嗜好を正しく反映した番組推薦を行うことができる。
具体的には、例えば、スポーツ番組の視聴を特に好むため、従来の番組推薦方法では、ほとんどドラマが推薦されないような嗜好情報を有するユーザに対して、本発明を適用することにより、スポーツに関連するドラマが推薦番組としてリストアップされる可能性が発生するので、ユーザの嗜好を正しく反映した番組推薦を行うことができ、更に、ユーザが気付かなかった意外な興味を引き出す可能性がある。
また、図12のフローチャートを参照して説明した推薦番組リスト生成処理においては、ユーザの嗜好情報に含まれている項目のうち、ジャンル、放送時間帯、および、チャンネルの項目において、最も推薦頻度が少ないジャンル、放送時間帯、および、チャンネルの分類に対応する番組数または番組の合計時間が、それぞれ定められた所定の割合以上となるように変更されるものとして説明したが、変更される項目は、この3項目以外のものであっても良く、更に、項目数も、3つ以外の数であっても良い。
なお、第2の推薦番組リスト471に記載されている番組またはコンテンツにおいて、放送時間帯が重複していた場合、リスト中の上位のものが優先的に自動録画予約されるようにしても良い。また、上位リスト481と下位リスト361のそれぞれに記載されている番組の放送時間帯が重複していた場合、いずれかのリストに記載されている番組が優先的に自動録画されるように予め設定することが可能なようにしても良い。例えば、上位リスト481を優先とした場合、自動録画される番組は、ユーザが普段好んで視聴する番組となる可能性が増し、下位リスト482を優先とした場合、意外性のある番組が推薦される可能性が増す。
また、自動録画処理が実行される場合、推薦タイトル管理部66は、例えば、1日に1度、または、2日に1度、1週間に1度、または、2週間に1度などの所定の頻度で、自動録画される番組またはコンテンツのうち、所定数(例えば、1つ)の番組またはコンテンツを選択させ、選択された番組またはコンテンツの録画が終了されたとき、特に、視聴を推薦するために、ランプを点燈させたり、音声メッセージを出力したり、または、テキストデータでメッセージを表示装置12に表示させる、視聴推薦処理を実行し、自動的に数多く推薦される(すなわち、推薦番組リストに記載される)番組またはコンテンツの中でも、特に、選択されたコンテンツの視聴をユーザに促すことができる。
次に、図14は、図4の嗜好情報管理部68の構成の第2の例である嗜好情報管理部68−2が実行可能な機能を示す機能ブロック図である。
なお、図5における場合と対応する部分には同一の符号を付してあり、その説明は適宜省略する。すなわち、図14の嗜好情報管理部68−2は、総合ユーザ情報生成・更新部491および総合ユーザ情報記憶部492が新たに設けられている以外は、図4の嗜好情報管理部68−1と同様の構成を有している。
また、嗜好情報管理部68−2のメモリ111の嗜好要素パラメータテーブル記憶部121には、図15に示される短期嗜好要素パラメータテーブル501および図16に示される長期嗜好要素パラメータテーブル511が記憶されている。
短期嗜好要素パラメータテーブル501は、嗜好要素パラメータの値が比較的大きな値となるように設定されている。長期嗜好要素パラメータテーブル511は、嗜好要素パラメータの値が短期嗜好要素パラメータテーブル501における場合よりも小さくなるように設定されている。すなわち、短期嗜好要素パラメータテーブル501を用いて更新された嗜好情報データ301は、更新が急速に進むので、最近のユーザの操作履歴を強く反映したものとなり、長期嗜好要素パラメータテーブル511を用いて更新された嗜好情報データ301は、更新が穏やかに進むので、長期間にわたってのユーザの操作履歴を、満遍なく反映したものとなる。
また、嗜好情報データ301中のキーワードなどの分類数が最大に達し、更に、新規キーワードを登録する必要が生じた場合には、古いキーワードを優先的に削除して(ただし、データ要素の更新日時は考慮する)、新規キーワードを追加するという方法が用いられている。したがって、短期嗜好情報データを算出するための短期嗜好要素パラメータは、データ内容の特徴が、一般的な想定使用形態において数日乃至数週間で変化するような値を用いるようにすると好適である。これに対して、長期嗜好情報データを算出するための長期嗜好要素パラメータは、データ内容の特徴が、一般的な想定使用形態において数ヶ月乃至数年で変化するような値を用いるようにすると好適である。また、嗜好要素パラメータの値はユーザが再設定したり、あるいはユーザの操作頻度の平均値を用いて自動的に調整することができるようにしてもよい。
したがって、嗜好加算値算出部102は、操作嗜好値パラメータテーブル記憶部121に記憶されている操作嗜好値パラメータテーブル401と、嗜好要素パラメータテーブル記憶部121に記憶されている短期嗜好要素パラメータテーブル501および長期嗜好要素パラメータテーブル511のそれぞれを参照して、2種類の嗜好加算値を算出し、嗜好情報データ生成・更新部103に供給する。
嗜好情報データ生成・更新部103は、嗜好加算値算出部102から供給された2種類の嗜好加算値を基に、嗜好情報データ記憶部123に記憶されている嗜好情報データ301を生成または更新する。すなわち、嗜好情報データ記憶部123には、短期嗜好要素パラメータテーブル501を用いて更新された最近のユーザの操作履歴を強く反映した嗜好情報データと、長期嗜好要素パラメータテーブル511を用いて更新された長期間にわたってのユーザの操作履歴を満遍なく反映した嗜好情報データとの、2種類の嗜好情報データ301が記憶される。
また、使用情報更新パラメータ記憶部124も、使用情報更新パラメータC1と使用情報更新パラメータC2との2つの使用情報更新パラメータを記憶している。ここでは、使用情報更新パラメータC1>使用情報更新パラメータC2であるものとして、使用情報更新パラメータC1を、短期使用情報更新パラメータC1と称し、使用情報更新パラメータC2を、長期使用情報更新パラメータC2と称するものとする。したがって、使用情報更新パラメータ取得部104は、2種類の使用情報更新パラメータを取得して使用情報データ生成・更新部105に供給する。使用情報データ生成・更新部105は、短期使用情報更新パラメータC1と使用情報更新パラメータC2とのそれぞれの使用情報更新パラメータを用いて、長期使用情報データ記憶部125に記憶される使用情報データ451を更新する。
すなわち、使用情報データ記憶部125には、長期使用情報更新パラメータC2を用いて更新された長期間にわたってのユーザの操作履歴を満遍なく反映した使用情報データと、短期使用情報更新パラメータC1を用いて更新された最近のユーザの操作履歴を強く反映した使用情報データとの、2種類の使用情報データ451が記憶される。
総合ユーザ情報生成・更新部491は、嗜好情報データ記憶部123に記憶されている、ユーザの長期の嗜好を反映したものと短期の嗜好を反映したものとの2つの嗜好情報データ301と、使用情報データ記憶部125に記憶されている、ユーザの長期の嗜好を反映したものと短期の嗜好を反映したものとの2つの使用情報データ451とを読み込み、図17に示されるような、長期使用情報データ541、短期嗜好情報データ542、長期使用情報データ543、および、短期使用情報データ544の4つの情報からなる総合ユーザ情報531を総合ユーザ情報記憶部492に記憶させる。
長期使用情報データ541は、長期嗜好要素パラメータテーブル511を用いて更新された嗜好情報データ301に対応する情報であり、更新が穏やかに進むので、長期間にわたってのユーザの操作履歴を、満遍なく反映したものとなる。短期嗜好情報データ542は、短期嗜好要素パラメータテーブル501を用いて更新された嗜好情報データ301に対応する情報であり、最近のユーザの操作履歴を強く反映したものとなる。
長期使用情報データ543は、使用情報更新パラメータC2を用いて更新された長期間にわたってのユーザの操作履歴を満遍なく反映した使用情報データ451に対応するものである。短期使用情報データ544は、使用情報更新パラメータC1を用いて更新された最近のユーザの操作履歴を強く反映した使用情報データ451に対応するものである。
次に、図18のフローチャートを参照して、嗜好情報管理部68−2が実行する総合ユーザ情報生成、更新処理について説明する。
ステップS41において、操作入力取得部101は、ユーザの操作入力を受けたか否かを判断する。ステップS41において、ユーザの操作入力を受けなかったと判断された場合、ユーザの操作入力を受けたと判断されるまで、ステップS1の処理が繰り返される。
ステップS41において、ユーザの操作入力を受けたと判断された場合、ステップS42において、嗜好加算値算出部102は、操作入力取得部101から、ユーザの操作入力に対応する信号の入力を受け、操作嗜好値パラメータテーブル記憶部121に記憶されている操作嗜好値パラメータテーブル401を参照して、その操作入力に対応する操作嗜好値を求める。
ステップS43において、嗜好加算値算出部102は、嗜好要素パラメータテーブル記憶部122に記憶されている短期嗜好要素パラメータテーブル501を参照して、嗜好要素グループに対応する短期の嗜好要素パラメータを取得し、上述した式(1)を用いて、短期嗜好加算値を算出する。
ステップS44において、嗜好情報データ生成・更新部103は、嗜好加算値算出部102から供給された短期嗜好加算値を用いて、上述した式(2)乃至式(4)により、ユーザの短期の嗜好を反映した嗜好情報データ301(すなわち、短期嗜好情報データ542に対応する情報)を作成または更新する。
ステップS45において、嗜好加算値算出部102は、嗜好要素パラメータテーブル記憶部122に記憶されている長期嗜好要素パラメータテーブル511を参照して、嗜好要素グループに対応する長期の嗜好要素パラメータを取得し、上述した式(1)を用いて、長期嗜好加算値を算出する。
ステップS46において、嗜好情報データ生成・更新部103は、嗜好加算値算出部102から供給された長期嗜好加算値を用いて、上述した式(2)乃至式(4)により、ユーザの長期の嗜好を反映した嗜好情報データ301(すなわち、長期嗜好情報データ541に対応する情報)を作成または更新する。
ステップS47において、使用情報データ生成・更新部105は、操作入力取得部101および使用情報更新パラメータ取得部104を介して供給された、ユーザの操作入力を示す信号および内部に有するタイマを参照し、ユーザの映像記録再生装置11の使用状態(例えば、番組またはコンテンツの視聴を開始した時刻、終了した時刻などの情報)を内部のメモリに記録する。
ステップS48において、使用情報更新パラメータ取得部104は、使用情報更新パラメータ記憶部124に記憶されている短期使用情報更新パラメータC1を取得して、使用情報データ生成・更新部105に供給する。
ステップS49において、使用情報更新パラメータ取得部104は、内部のメモリに記憶されているユーザの映像記憶再生装置11の使用状況を示す情報と、短期使用情報更新パラメータC1とを用いて、上述した式(5)乃至式(11)を用いて、ユーザの短期の嗜好を反映した使用情報データ451(すなわち、短期使用情報データ544に対応する情報)を作成または更新する。
ステップS50において、使用情報更新パラメータ取得部104は、使用情報更新パラメータ記憶部124に記憶されている長期使用情報更新パラメータC2を取得して、使用情報データ生成・更新部105に供給する。
ステップS51において、使用情報更新パラメータ取得部104は、内部のメモリに記憶されているユーザの映像記憶再生装置11の使用状況を示す情報と、長期使用情報更新パラメータC2とを用いて、上述した式(5)乃至式(11)を用いて、ユーザの長期の嗜好を反映した使用情報データ451(すなわち、長期使用情報データ543に対応する情報)を作成または更新する。
ステップS52において、総合ユーザ情報生成・更新部491は、嗜好情報データ記憶部123に記憶されている、ユーザの長期の嗜好を反映したものと短期の嗜好を反映したものとの2つの嗜好情報データ301と、使用情報データ記憶部125に記憶されている、ユーザの長期の嗜好を反映したものと短期の嗜好を反映したものとの2つの使用情報データ451とを読み込み、図17に示されるような、長期嗜好情報データ541、短期嗜好情報データ542、長期使用情報データ543、および、短期使用情報データ544の4つの情報からなる総合ユーザ情報531を総合ユーザ情報記憶部492に記憶させて、処理が終了される。
このような処理により、ユーザの長期と短期の嗜好情報および使用履歴を示す情報が算出されて記憶される。
次に、総合ユーザ情報記憶部492に記憶された総合ユーザ情報531を用いて、ユーザに対するメッセージを生成して出力する場合について説明する。
図19は、次に、総合ユーザ情報記憶部492に記憶された総合ユーザ情報531を用いて、ユーザに対するメッセージを生成して出力する処理を実行する推薦・アドバイス生成・出力部75の構成を示すブロック図である。
情報取得部561は、嗜好情報管理部68−2の総合ユーザ情報記憶部492に記憶されている、図17を用いて説明した総合ユーザ情報データ531を取得し、長期嗜好情報データ541および短期嗜好情報データ542を、嗜好値変化係数算出部562およびメッセージ生成部564に供給し、長期使用情報データ543および短期使用情報データ544を使用要素変化係数算出部563およびメッセージ生成部564に供給する。
嗜好値変化係数算出部562は、情報取得部561から供給された長期嗜好情報データ541および短期嗜好情報データ542を基に、嗜好値変化係数を算出し、メッセージ生成部564に供給する。嗜好値変化係数は、数値データであってもよいし、所定の閾値と比較することにより、例えば、増加、変化なし、減少というような嗜好値変化係数を示す情報として出力されるものとしてもよい。
使用要素変化係数算出部563は、情報取得部561から供給された長期使用情報データ543および短期使用情報データ544を基に、使用要素変化係数を算出し、メッセージ生成部564に供給する。使用要素変化係数は、数値データであってもよいし、所定の閾値と比較することにより、例えば、増加、変化なし、減少というような使用要素変化係数を示す情報として出力されるものとしてもよい。
メッセージ生成部564は、アドバイス・推薦テーブル記憶部565に記憶されているアドバイス・推薦テーブルを参照し、情報取得部561から供給される長期嗜好情報データ541、短期嗜好情報データ542、長期使用情報データ543、および、短期使用情報データ544、嗜好値変化係数算出部562から供給される嗜好値変化を示す情報、並びに、使用要素変化係数算出部563から供給される使用要素変化を示す情報とを基に、ユーザの嗜好の時間的な変化に対応するメッセージを抽出して、必要に応じて情報を補うことなどによりメッセージを生成し、メッセージ出力部566に供給する。メッセージ出力部566は、メッセージ生成部564から供給されたメッセージの、表示装置12への表示を制御したり、音声メッセージとしての出力を制御する。
アドバイス・推薦テーブル記憶部565は、メッセージ生成部564がユーザに対するメッセージを生成するために参照するアドバイス・推薦テーブルを記憶している。
アドバイス・推薦テーブルの例について、図20乃至図23を用いて説明する。
図20に示されるアドバイス・推薦テーブル581は、嗜好要素591として、キーワードが選択されており、所定のキーワードに対する長期嗜好要素値592と、嗜好要素値変化593と、条件に対応するアドバイス・推薦・質問594で構成されている。
メッセージ生成部564は、供給された長期嗜好情報データ541および嗜好要素変化情報より、長期嗜好要素値が高く、嗜好要素の変化がないと判断されたキーワードに対して、アドバイス・推薦テーブル581から、「いつも(キーワード)ご興味をお持ちのようですね。今後も推薦します。」というメッセージを抽出し、(キーワード)の部分に、対応するキーワードを補ってメッセージを生成する。
同様にして、メッセージ生成部564は、長期嗜好要素値が高く、嗜好要素が減少したと判断されたキーワードに対して、「最近は(キーワード)への興味が下がっていますね。推薦度を下げます。」というメッセージを生成したり、「最近は(キーワード)への興味が下がっていますね。推薦度を下げますがよろしいですか?(はい/いいえ)」という、ユーザからの回答を促すメッセージを生成する。
また、メッセージ生成部564は、長期嗜好要素値が中程度で、嗜好要素が増加したと判断されたキーワードに対して、「最近は(キーワード)への興味が増していますね。今後も推薦します。」というメッセージを生成したり、「最近は(キーワード)への興味が増していますね。今後ますます強くおすすめしますか?(はい/いいえ)」という、ユーザからの回答を促すメッセージを生成する。
また、メッセージ生成部564は、長期嗜好要素値が中程度で、嗜好要素が変化していないと判断されたキーワードに対して、「いつも(キーワード)への興味が増していますね。今後も推薦します。」というメッセージを生成し、長期嗜好要素値が中程度で、嗜好要素が減少していると判断されたキーワードに対して、「最近は(キーワード)への興味が下がっていますね。引き続き推薦しますので見るようにしましょう。」というメッセージを生成し、長期嗜好要素値が低で、嗜好要素が増加していると判断されたキーワードに対して、「最近は(キーワード)への興味が増していますね。いっぱい推薦します。」というメッセージを生成し、長期嗜好要素値が低で、嗜好要素が変化していないと判断されたキーワードに対して、「相変わらず(キーワード)には興味が無いようですね。たまには推薦してみますので再挑戦してみてください。」というメッセージを生成する。
図21に示されるアドバイス・推薦テーブル611は、使用要素621として、平日の1日あたりの視聴時間が選択されており、所定のキーワードに対する長期使用要素値622と、使用要素値変化623と、条件に対応するアドバイス・推薦・質問624で構成されている。
メッセージ生成部564は、供給された長期使用情報データ543および使用要素変化情報を基に、長期使用要素値が高く、使用要素の変化がないと判断された場合、換言すれば、そのユーザが、長期においても短期においても長時間映像記録再生装置11を使用していることが検出された場合、アドバイス・推薦テーブル611から、「いつも沢山ご利用いただき、ありがとうございます。今後も楽しんでいただける番組を沢山録画します。」というメッセージを抽出して、メッセージとして出力する。
また、メッセージ生成部564は、同様にして、長期使用要素値が高く、使用要素が減少したと判断された場合、換言すれば、そのユーザが、長期においては長時間映像記録再生装置11を使用しているが、最近、使用時間が減少したことが検出された場合、アドバイス・推薦テーブル611から、「最近視聴時間が減っていますね。理由は何でしょう?(面白くなくなった/他に楽しいことができた/忙しい/どれでもない))」という、ユーザからの回答を促すメッセージを抽出して出力する。
また、メッセージ生成部564は、長期使用要素値が高く、使用要素が増加したと判断された場合、換言すれば、そのユーザが、長期においては1日に長時間映像記録再生装置11を使用しているうえに、最近、使用時間が更に増加したことが検出された場合、アドバイス・推薦テーブル611から、「ますます沢山利用していただき、嬉しいです。あまり見過ぎないよう気をつけてください。」というメッセージを抽出して、メッセージとして出力する。
メッセージ生成部564は、供給された長期使用情報データ543および使用要素変化情報を基に、長期使用要素値が少なく、使用要素の変化がないと判断された場合、換言すれば、そのユーザが、長期においても短期においても映像記録再生装置11を使用している時間が少ないことが検出された場合、アドバイス・推薦テーブル611から、「少しでも楽しんでいただける番組を厳選しておすすめしていきます。」というメッセージを抽出して、メッセージとして出力する。
メッセージ生成部564は、供給された長期使用情報データ543および使用要素変化情報を基に、長期使用要素値が少なく、使用要素が減少していると判断された場合、換言すれば、そのユーザが、長期において映像記録再生装置11を使用している時間が少なく、最近、更に減少していることが検出された場合、アドバイス・推薦テーブル611から、「ますますお忙しいようですね、特に厳選した番組をおすすめします。」というメッセージを抽出して、メッセージとして出力する。
メッセージ生成部564は、供給された長期使用情報データ543および使用要素変化情報を基に、長期使用要素値が少なく、使用要素が増加していると判断された場合、換言すれば、そのユーザが、長期において映像記録再生装置11を使用している時間が少なかったが、最近、使用時間が増加していることが検出された場合、アドバイス・推薦テーブル611から、「ご利用が増えてきましたね。おすすめする番組を増やしていきます。」というメッセージを抽出して出力したり、「ご利用が増えてきましたね。理由は何でしょう?(面白くなってきた/最近暇になった/どれでもない)」という、ユーザからの回答を促すメッセージを抽出して出力する。
次に、図22に示されるアドバイス・推薦テーブル641は、使用要素651として、平日の主な視聴時間帯が選択されており、所定のキーワードに対する長期使用要素値652と、短期使用要素値653と、条件に対応するアドバイス・推薦・質問654で構成されている。
メッセージ生成部564は、供給された長期使用情報データ543および短期使用情報データ544を基に、長期においても短期においても、主に、20:00乃至23:00の時間帯に視聴している、すなわち、ゴールデンタイムの視聴が主であることが検出された場合、アドバイス・推薦テーブル641から、「ゴールデンタイムの視聴がお好みのようですね。家族揃ってお楽しみいただける番組を紹介します。」「たまには違う時間帯の番組も紹介しますので見てみてください。」というメッセージを抽出して、メッセージとして出力する。
メッセージ生成部564は、供給された長期使用情報データ543および短期使用情報データ544を基に、長期においては、主に、20:00乃至23:00の時間帯に視聴していたが、短期においては、主に、23:00乃至26:00の時間帯に視聴している、すなわち、視聴時間帯が遅くなったことが検出された場合、アドバイス・推薦テーブル641から、「最近はご利用の時間帯が遅くなりましたね。お忙しいのでしょうか?」「あまり見すぎて寝不足にならないようお気をつけください。遅いのでより厳選した番組を手短かにおすすめします。」というメッセージを抽出して、メッセージとして出力する。
メッセージ生成部564は、供給された長期使用情報データ543および短期使用情報データ544を基に、長期においては、主に、20:00乃至23:00の時間帯に視聴していたが、短期においては、主に、18:00乃至21:00の時間帯に視聴していることが検出された、すなわち、視聴時間帯が早くなった場合、アドバイス・推薦テーブル641から、「最近はご利用の時間帯が早くなりましたね。早い時間帯でも十分に楽しんでいただける番組をおすすめしていきます。」というメッセージを抽出して、メッセージとして出力する。
メッセージ生成部564は、供給された長期使用情報データ543および短期使用情報データ544を基に、長期においては、主に、20:00乃至23:00の時間帯に視聴していたが、短期においては、主に、18:00乃至23:00の時間帯に視聴している、すなわち、視聴時間帯が早くなり、かつ、視聴時間帯が長くなったことが検出された場合、アドバイス・推薦テーブル641から、「最近はご利用の時間帯が早くなりましたね。早い時間帯でも十分に楽しんでいただける番組をおすすめしていきます。」「ご利用が増えてきましたね。おすすめする番組を増やしていきます。」というメッセージを抽出して、メッセージとして出力する。
メッセージ生成部564は、供給された長期使用情報データ543および短期使用情報データ544を基に、長期においては、主に、23:00乃至26:00の時間帯に視聴していたが、短期においては、主に、18:00乃至23:00の時間帯に視聴している、すなわち、視聴時間帯が早くなり、かつ、視聴時間帯が非常に長くなったことが検出された場合、アドバイス・推薦テーブル641から、「長い夜をゆっくりと楽しんでいただける番組を紹介します。」「録り溜めた、まだ視聴されていないタイトルを紹介します。」「ご利用が増えてきましたね。おすすめする番組を増やしていきます。」というメッセージを抽出して、メッセージとして出力する。
メッセージ生成部564は、供給された長期使用情報データ543および短期使用情報データ544を基に、長期においては、主に、23:00乃至26:00の時間帯に視聴していたが、短期においては、主に、18:00乃至21:00の時間帯に視聴している、すなわち、視聴時間帯が早くなったことが検出された場合、アドバイス・推薦テーブル641から、「ご利用の時間帯がかなり早くなりましたね。生活が変わりましたか?」「早い時間帯の番組も楽しんでいただけますが、いつものお好みの番組も織り交ぜて紹介します。」というメッセージを抽出して、メッセージとして出力する。
次に、図23に示されるアドバイス・推薦テーブル671は、使用要素681として、休日の主な視聴時間帯が選択されており、所定のキーワードに対する長期使用要素値682と、短期使用要素値683と、条件に対応するアドバイス・推薦・質問684で構成されている。
メッセージ生成部564は、供給された長期使用情報データ543および短期使用情報データ544を基に、長期においても短期においても、08:00乃至24:00の時間帯に視聴している、すなわち、1日中映像記録再生装置11を使用していることが検出された場合、アドバイス・推薦テーブル671から、「休日は何時も沢山ご利用いただきありがとうございます。たっぷりと楽しんでいただけるよう出来るだけ沢山の番組をおすすめします。」「休日だとはいえ、あまりテレビを見過ぎないようご注意ください。偶には外に出てリフレッシュしましょう。」というメッセージを抽出して、メッセージとして出力する。
メッセージ生成部564は、供給された長期使用情報データ543および短期使用情報データ544を基に、長期においては、主に、08:00乃至24:00の時間帯に視聴していたが、短期においては、主に、08:00乃至12:00の時間帯に視聴している、すなわち、以前は、1日中視聴していたが、最近は、午前中のみ視聴していることが検出された場合、アドバイス・推薦テーブル641から、「休日の午後はアクティブに過ごされているのでしょうか。休日の午前中に楽しんでいただける番組を厳選して紹介します。」というメッセージを抽出して、メッセージとして出力する。
メッセージ生成部564は、供給された長期使用情報データ543および短期使用情報データ544を基に、長期においては、主に、20:00乃至24:00の時間帯に視聴していたが、短期においては、主に、12:00乃至16:00の時間帯に視聴している、すなわち、以前は、夜遅い時間帯のみ視聴していたが、最近は、午後からの一定の時間帯のみ視聴していることが検出された場合、アドバイス・推薦テーブル641から、「お休みはゆっくりと過ごされていますね。休日の午後をまったりと過ごしていただける番組を紹介します。」というメッセージを抽出して、メッセージとして出力する。
メッセージ生成部564は、供給された長期使用情報データ543および短期使用情報データ544を基に、長期においては、主に、12:00乃至20:00の時間帯に視聴していたが、短期においては、主に、08:00乃至12:00の時間帯に視聴している、すなわち、以前は、午後に視聴していたが、最近は、午前中に視聴していることが検出された場合、アドバイス・推薦テーブル641から、「いつもよりもお早いご利用ですね。休日の朝を、厳選した番組で有意義にお過ごしください。」というメッセージを抽出して、メッセージとして出力する。
メッセージ生成部564は、供給された長期使用情報データ543および短期使用情報データ544を基に、長期においては、主に、08:00乃至12:00の時間帯に視聴していたが、短期においては、主に、12:00乃至24:00の時間帯に視聴している、すなわち、以前は、午前中に視聴していたが、最近は、午後から長時間視聴していることが検出された場合、アドバイス・推薦テーブル641から、「最近は休日の午後の利用が非常に長いですね。いままでよりもたっぷりと楽しんでいただける番組を紹介します。」「これまでの休日と同様にアクティブに過ごしていただけるよう、始めにエキサイティングな番組を紹介します。」というメッセージを抽出して、メッセージとして出力する。
また、メッセージ生成部564は、アドバイス・推薦テーブル記憶部565に記憶されているアドバイス・推薦テーブルの参照結果を、必要に応じて、メッセージ出力部566を介して、嗜好情報管理部68−2に出力する。
例えば、アドバイス・推薦テーブルの参照結果に、「お勧めする番組を増やしていきます」という内容のメッセージが含まれていた場合、嗜好情報管理部68−2の推薦番組リスト生成部106において生成される、図13を用いて説明した第2の推薦リスト471にリストアップされる番組またはコンテンツの合計数nが増やされ、「番組を限定して紹介します」という内容のメッセージが含まれていた場合、嗜好情報管理部68−2の推薦番組リスト生成部106において生成される、図13を用いて説明した第2の推薦リスト471にリストアップされる番組またはコンテンツの合計数nが減少される。
また、例えば、アドバイス・推薦テーブルの参照結果に、「家族そろってお楽しみいただける番組を紹介します」いう内容のメッセージが含まれていた場合、子供向けでないと思われるキーワードが含まれている番組またはコンテンツが、嗜好情報管理部68−2の推薦番組リスト生成部106において生成される、図13を用いて説明した第2の推薦リスト471にリストアップされないようになされたり、「エキサイティングな番組を紹介します」いう内容のメッセージが含まれていた場合、ジャンル「スポーツ中継」や、キーワード「レース」「格闘技」などに対応する嗜好値(スコア)を増やすようになされる。
また、抽出されたメッセージが、ユーザからの回答を促すメッセージである場合、ユーザからの回答に基づいて、嗜好情報管理部68−2の推薦番組リスト生成部106において生成される図13を用いて説明した第2の推薦リスト471の生成方法が変更させるようにしてもよい。例えば、「最近視聴時間が減っていますね。理由は何でしょう?(面白くなくなった/他に楽しいことができた/忙しい/どれでもない))」というメッセージに対して、ユーザから、「面白くなくなった」という回答が得られた場合、上述したステップS12の推薦番組リスト生成処理において、ステップS24、ステップS27,または、ステップS30において最も推薦頻度の低い項目の合計の番組数または合計時間数と比較される所定の割合を高く設定するようにして、意外性のある番組またはコンテンツが推薦される頻度が高くなるようにしてもよい。
次に、図24のフローチャートを参照して、推薦・アドバイス生成・出力部75が実行するメッセージ作成処理について説明する。
ステップS61において、情報取得部561は、総合ユーザ情報データ531として記憶されている長期嗜好情報データ541および短期嗜好情報データ542を取得して、嗜好値変化係数算出部562に出力する。
ステップS62において、嗜好値変化係数算出部562は、ステップS61において供給された長期嗜好情報データ541および短期嗜好情報データ542を基に、嗜好値の変化係数を算出する。ここで、嗜好値の変化係数は、所定の閾値と比較されることなどにより、増加、変化なし、減少の3つの変化係数を示す情報として出力されるものとしてもよい。
ステップS63において、情報取得部561は、総合ユーザ情報データ531として記憶されている長期使用情報データ543および短期使用情報544データを取得して、使用要素変化係数算出部563に出力する。
ステップS64において、使用要素変化係数算出部563は、ステップS63において供給された長期使用情報データ543および短期使用情報544データを下に、使用要素値の変化係数を算出する。ここでも、使用要素値の変化係数は、所定の閾値と比較されることなどにより、増加、変化なし、減少の3つの変化係数を示す情報として出力されるものとしてもよい。
ステップS65において、メッセージ生成部564は、アドバイス・推薦テーブル記憶部565に記憶されている、例えば、図20乃至図23を用いて説明したようなアドバイス・推薦テーブルを参照して、アドバイスや推薦内容を含むユーザへのメッセージを生成して、メッセージ出力部566に出力する。
ステップS66において、メッセージ出力部566は、メッセージ生成部564から供給されたメッセージを出力して、表示装置12に表示させたり、音声メッセージとして出力させる。
ステップS67において、メッセージ生成部564は、例えば、アドバイス・推薦テーブルの参照結果に、「お勧めする番組を増やしていきます」「番組を限定して紹介します」または「家族そろってお楽しみいただける番組を紹介します」いう内容のメッセージが含まれていた場合や、メッセージが、ユーザからの返事の入力を促すメッセージである場合など、必要に応じて、アドバイス・推薦テーブルの参照結果を嗜好情報管理部68−2に出力し、処理が終了される。
このような処理により、固定した期間におけるユーザの嗜好情報ではなく、長期と短期の2つの視点から検出されたユーザの嗜好情報やユーザの使用履歴を基に、ユーザの嗜好や生活環境の変化に基づいたメッセージをユーザに通知することができる。
また、嗜好情報管理部68−2は、ステップS67の処理において、推薦・アドバイス生成・出力部75が出力したアドバイス・推薦テーブルの参照結果の供給を受けて、嗜好情報データ記憶部123に記憶されている嗜好情報データ301を更新することができる。
次に、図25のフローチャートを参照して、嗜好情報管理部68−2が実行する嗜好情報データ更新処理について説明する。
ステップS91において、嗜好情報管理部68−2の推薦番組リスト生成部106は、推薦・アドバイス生成・出力部75から、アドバイス・推薦テーブルの参照結果の入力を受けたか否かを判断する。ステップS91において、アドバイス・推薦テーブルの参照結果の入力を受けていないと判断された場合、アドバイス・推薦テーブルの参照結果が入力されたと判断されるまで、ステップS91の処理が繰り返される。
ステップS91において、アドバイス・推薦テーブルの参照結果の入力を受けたと判断された場合、ステップS92において、推薦番組リスト生成部106は、入力された参照結果は、メッセージを視聴したユーザからの返事の入力を促すメッセージであるか否かを判断する。
ステップS92において、入力された参照結果は、メッセージを視聴したユーザからの返事の入力を促すメッセージであると判断された場合、ステップS93において、推薦番組リスト生成部106は、メッセージを視聴したユーザから、メッセージに対する操作入力を受けたか否かを判断する。ステップS93において、メッセージに対する操作入力を受けていないと判断された場合、操作入力を受けたと判断されるまで、ステップS93の処理が繰り返される。
ステップS93において、メッセージに対する操作入力を受けたと判断された場合、ステップS94において、推薦番組リスト生成部106は、ユーザの操作入力に基づいて、嗜好情報データ、または、第2の推薦リスト471を更新し、処理が終了される。
ステップS92において、入力された参照結果は、メッセージを視聴したユーザからの返事の入力を促すメッセージではないと判断された場合、ステップS95において、推薦番組リスト生成部106は、アドバイス・推薦テーブルの参照結果を基に嗜好情報データ、または、第2の推薦リスト471を更新し、処理が終了される。
このような処理により、固定した期間におけるユーザの嗜好情報ではなく、長期と短期の2つの視点から検出されたユーザの嗜好情報やユーザの使用履歴を基に、ユーザへの推薦番組の数や内容を最適化することができる。
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるが、ソフトウェアにより実行させることもできる。
一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、ネットワークや記録媒体からインストールされる。
この記録媒体は、図2に示されるように、装置本体とは別に、ユーザにプログラムを提供するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク(フロッピディスクを含む)、光ディスク(CD-ROM(Compact Disk-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disk)を含む)、光磁気ディスク(MD(Mini-Disk)を含む)、もしくは半導体メモリなどよりなるリムーバブルメディア31により構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される、プログラムが記録されているROM22や、記憶部28に含まれるハードディスクなどで構成される。
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的または個別に実行される処理をも含むものである。
3 ユーザ装置, 11 映像記録再生装置 12 表示装置, 45 CPU, 50 補助記憶装置, 64 アプリケーション管理部, 65 録画タイトル管理部, 66 推薦タイトル管理部, 67 録画予約管理部, 68 嗜好情報管理部, 69 放送番組情報管理部, 70 推薦番組リスト表示部, 72 視聴制御アプリケーション, 73 録画予約アプリケーション, 74 自動録画予約制御部, 75 推薦・アドバイス生成部, 101 操作入力取得部, 102 嗜好加算値算出部, 103 嗜好情報データ生成・更新部, 104 使用情報更新パラメータ取得部, 105 使用情報データ生成・更新部, 106 推薦番組リスト生成部, 111 メモリ, 121 操作嗜好値パラメータテーブル記憶部, 122 嗜好要素パラメータテーブル記憶部, 123 嗜好情報データ記憶部, 124 使用情報更新パラメータ記憶部, 125 使用情報データ記憶部, 301 嗜好情報データ, 401 嗜好情報値パラメータテーブル, 421 嗜好要素パラメータテーブル, 451 使用情報データ, 471 第2の推薦番組リスト, 491 総合ユーザ情報生成・更新部, 492 総合ユーザ情報記憶部, 501 短期嗜好要素パラメータテーブル, 511 長期嗜好要素パラメータテーブル, 531 総合ユーザ情報テーブル, 541 長期嗜好情報データ, 542 短期嗜好情報データ, 543 長期使用情報データ, 544 短期使用情報データ, 561 情報取得部, 562 嗜好値変化係数算出部, 563 使用要素変化係数算出部, 564 メッセージ生成部, 565 アドバイス・推薦テーブル記憶部, 566 メッセージ出力部, 581,611,641,671 アドバイス・推薦テーブル