JP4924866B2 - 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関し、特に、例えば、ユーザの嗜好を伴う質の高い嗜好情報を抽出することができるようにした情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。

従来、EPG(Electronic Program Guide)データを処理するビデオレコーダにおいては、例えば、ユーザが録画の開始や録画の予約等を行った番組のEPGデータから、あらかじめ除外することが設定されている除外キーワードを除外した上で、残ったキーワードの中からキーワードを抽出する処理を行うことがあった。

図１は、従来のキーワード抽出処理について説明するフローチャートである。

キーワード抽出処理は、例えば、ユーザが、番組の録画や録画の予約等を行ったときに行われる。

ステップＳ１１において、ビデオレコーダは、ユーザが番組の録画の開始や録画の予約等を行った番組のEPGデータから、除外辞書を用いて除外キーワードを除外し、ステップＳ１２に進む。除外辞書には、ユーザの嗜好を伴わないと推定されるキーワードが、除外キーワードとして登録されている。

ステップＳ１２において、ビデオレコーダは、除外キーワードを除外した残りのEPGデータから、例えば、形態素解析の方法の１つである字種区切り法によりキーワードを抽出し、処理を終了させる。

抽出されたキーワードは、ユーザの嗜好を表す嗜好情報として記憶され、例えば、ユーザに推薦する番組や、自動録画の対象となる番組の選択に用いられる。

ここで、字種区切り法とは、EPGデータのうちのタイトル情報や詳細情報から、例えば、以下のルールに従ってキーワードを抽出する方法である。

EPGデータのうちのタイトル情報からキーワードを抽出する場合、タイトル情報を、（１）漢字、平仮名、カタカナ、アルファベットのうちのいずれかの全角文字、（２）半角文字、（３）記号、のうちのいずれか１つで構成される文字列ごとに区切り、２文字以上の文字列をキーワードとして抽出する。

EPGデータのうちの詳細情報からキーワードを抽出する場合、最初に、詳細情報に含まれる、ビデオレコーダが使用できる文字として登録されている文字以外の文字である外字をスペース（空白）に置換する。次に、詳細情報を文字の種類ごとに区切り、３文字以上の文字列のみをキーワードとして抽出する。この場合、文字の種類が漢字のときは、３文字以上５文字以下である文字列のみキーワードとして抽出する。また、文字の種類が平仮名であるときは、たとえ、３文字以上の文字列であってもキーワードとして抽出しない。

また、嗜好情報を取得するための技術として、特許文献１には、ユーザが視聴した番組のうち、シリーズとして複数回放送されるシリーズ番組に対しては、（１）何回視聴したかに関する情報、（２）複数回放送される番組のうちの何回目の番組を視聴したかに関する情報、（３）連続して視聴したか否かに関する情報、に基づいて、そのシリーズ番組に対するユーザの嗜好を算出し、一方、非シリーズ番組に対しては、（１）所定期間において何回視聴したかに関する情報、（２）番組のジャンルに関する情報、（３）番組を視聴した時間に関する情報の全部または一部に基づいて、その非シリーズ番組に対するユーザの嗜好を算出する方法も開示されている。
特開平２００３−４６４５８号公報

ところで、上述したような従来のキーワード抽出処理で用いられる除外キーワードは、あらかじめ、設計側により除外辞書に登録されるものであるため、どうしても設計側の主観が入ってしまい、全てのユーザに合わせた除外辞書を用意することができない。例えば、あるユーザにとっては嗜好を伴うキーワードであるものが登録されなかったり、あるユーザにとっては嗜好を伴わないキーワードであるものが登録されたりする。

また、除外辞書に登録されている除外キーワードの数は有限であるため、本来、ユーザの嗜好を伴わないキーワードであるものがEPGデータから除外されることなく、嗜好情報として取得されることがあった。

従って、例えば、あるユーザの嗜好情報として、そのユーザの嗜好を伴うキーワードＡと、そのユーザの嗜好を伴わないキーワードＢおよびＣが取得されてしまう場合があり、この場合、キーワードＡが記載されたEPGデータの番組Ｘと、キーワードＢおよびＣが記載されたEPGデータの番組Ｙとでは、２つのキーワードがヒットしている番組Ｙの方が、ユーザの嗜好に合った番組であると推定され、結果として、ユーザの嗜好に合わない番組Ｙが推薦されてしまうことになる。

また、特許文献１に開示されている方法においては、タイトル、ジャンル、および放送枠から嗜好度を算出することはしているが、番組出演者等が記載される詳細情報を対象としては、嗜好度を算出することはしていない。

そのため、放送枠が固定されている月９ドラマ（毎週月曜日の２１時に放送されるドラマ）のような番組や、視聴回数の多いジャンルの番組等に対するユーザの嗜好度を算出することはできるが、例えば、好きな役者（番組出演者）が出演する番組等に対するユーザの嗜好度を算出することはできない。

本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、ユーザの嗜好に合った質の高い嗜好情報を抽出することができるようにするものである。

本発明の一側面の情報処理装置は、複数の放送回で放送される同じシリーズの各番組を表す複数のシリーズ番組のうち、所定のシリーズ番組に対し予め決められたユーザ操作が行われたことに対応して、前記所定のシリーズ番組のEPGデータから、少なくとも１のキーワードを取得するキーワード取得手段と、前記所定のシリーズ番組のEPGデータから取得された前記キーワードにより構成される第１の集合を、前記所定のシリーズ番組の放送回に対応付けて記憶部に記憶させる記憶制御手段と、前記記憶部に、前記所定のシリーズ番組よりも前の放送回に対応付けられた第２の集合が記憶されている場合、前記記憶部に前記第１の集合が記憶されたことに対応して、前記記憶部から前記第２の集合を読み出す読み出し手段と、読み出された前記第２の集合に基づいて、前記所定のシリーズ番組のEPGデータから取得された第１の前記集合の中から、ユーザの嗜好を学習する際に用いる学習用のキーワードを選択するキーワード選択手段と、選択された前記学習用のキーワードに基づいて、ユーザの嗜好を表す嗜好情報の学習を行う嗜好学習手段とを備え、前記キーワード選択手段は、前記記憶部に記憶済みの各集合にそれぞれ対応する複数の放送回のうち、前記所定のシリーズ番組の直前の放送回に対応付けられた前記第２の集合に基づいて、前記第１の集合の中から、前記第２の集合に含まれるキーワードと一致する前記学習用のキーワードを選択するか、又は、前記記憶部に記憶済みの各集合にそれぞれ対応する複数の放送回のうち、前記所定のシリーズ番組よりも前の各放送回に対応付けられた複数の前記第２の集合に基づいて、前記第１の集合の中から、複数の前記第２の集合に共通する前記学習用のキーワードを選択する情報処理装置である。

前記学習用のキーワードと、前記学習用のキーワードに対するユーザの嗜好の度合いを表す嗜好度とを対応付けたものを、前記嗜好情報として格納する嗜好情報格納手段をさらに設けることができ、前記嗜好学習手段では、前記学習用のキーワードが前記嗜好情報格納手段に格納されている場合、前記学習用のキーワードの前記嗜好度を更新し、前記学習用のキーワードが前記嗜好情報格納手段に格納されていない場合、前記学習用のキーワードと、予め決められた値とされた前記嗜好度とを対応付けたものを、新たな前記嗜好情報として前記嗜好情報格納手段に格納させる前記学習を行うことができる。

前記キーワード取得手段では、さらに、シリーズの番組とは異なる番組を表す非シリーズ番組に対し予め決められたユーザ操作が行われたことに対応して、前記非シリーズ番組のEPGデータから、少なくとも１のキーワードを取得し、前記嗜好学習手段では、前記非シリーズ番組のEPGデータから取得されたキーワードを、前記学習用のキーワードとして、前記学習用のキーワードが前記嗜好情報格納手段に格納されている場合、前記学習用のキーワードの前記嗜好度を更新し、前記学習用のキーワードが前記嗜好情報格納手段に格納されていない場合、前記学習用のキーワードと、予め決められた値とされた前記嗜好度とを対応付けたものを、新たな前記嗜好情報として前記嗜好情報格納手段に格納させる前記学習も行うことができる。

前記嗜好情報に基づき、番組の推薦、又は番組の録画の予約の少なくとも一方を行う処理手段をさらに設けることができる。

本発明の一側面の情報処理方法は、ユーザの嗜好を学習する情報処理装置の情報処理方法であって、前記情報処理装置による、複数の放送回で放送される同じシリーズの各番組を表す複数のシリーズ番組のうち、所定のシリーズ番組に対し予め決められたユーザ操作が行われたことに対応して、前記所定のシリーズ番組のEPGデータから、少なくとも１のキーワードを取得するキーワード取得ステップと、前記所定のシリーズ番組のEPGデータから取得された前記キーワードにより構成される第１の集合を、前記所定のシリーズ番組の放送回に対応付けて記憶部に記憶させる記憶制御ステップと、前記記憶部に、前記所定のシリーズ番組よりも前の放送回に対応付けられた第２の集合が記憶されている場合、前記記憶部に前記第１の集合が記憶されたことに対応して、前記記憶部から前記第２の集合を読み出す読み出しステップと、読み出された前記第２の集合に基づいて、前記所定のシリーズ番組のEPGデータから取得された第１の前記集合の中から、ユーザの嗜好を学習する際に用いる学習用のキーワードを選択するキーワード選択ステップと、選択された前記学習用のキーワードに基づいて、ユーザの嗜好を表す嗜好情報の学習を行う嗜好学習ステップとを含み、前記キーワード選択ステップは、前記記憶部に記憶済みの各集合にそれぞれ対応する複数の放送回のうち、前記所定のシリーズ番組の直前の放送回に対応付けられた前記第２の集合に基づいて、前記第１の集合の中から、前記第２の集合に含まれるキーワードと一致する前記学習用のキーワードを選択するか、又は、前記記憶部に記憶済みの各集合にそれぞれ対応する複数の放送回のうち、前記所定のシリーズ番組よりも前の各放送回に対応付けられた複数の前記第２の集合に基づいて、前記第１の集合の中から、複数の前記第２の集合に共通する前記学習用のキーワードを選択する情報処理方法である。
本発明の一側面のプログラムは、複数の放送回で放送される同じシリーズの各番組を表す複数のシリーズ番組のうち、所定のシリーズ番組に対し予め決められたユーザ操作が行われたことに対応して、前記所定のシリーズ番組のEPGデータから、少なくとも１のキーワードを取得するキーワード取得ステップと、前記所定のシリーズ番組のEPGデータから取得された前記キーワードにより構成される第１の集合を、前記所定のシリーズ番組の放送回に対応付けて記憶部に記憶させる記憶制御ステップと、前記記憶部に、前記所定のシリーズ番組よりも前の放送回に対応付けられた第２の集合が記憶されている場合、前記記憶部に前記第１の集合が記憶されたことに対応して、前記記憶部から前記第２の集合を読み出す読み出しステップと、読み出された前記第２の集合に基づいて、前記所定のシリーズ番組のEPGデータから取得された第１の前記集合の中から、ユーザの嗜好を学習する際に用いる学習用のキーワードを選択するキーワード選択ステップと、選択された前記学習用のキーワードに基づいて、ユーザの嗜好を表す嗜好情報の学習を行う嗜好学習ステップとを含み、前記キーワード選択ステップは、前記記憶部に記憶済みの各集合にそれぞれ対応する複数の放送回のうち、前記所定のシリーズ番組の直前の放送回に対応付けられた前記第２の集合に基づいて、前記第１の集合の中から、前記第２の集合に含まれるキーワードと一致する前記学習用のキーワードを選択するか、又は、前記記憶部に記憶済みの各集合にそれぞれ対応する複数の放送回のうち、前記所定のシリーズ番組よりも前の各放送回に対応付けられた複数の前記第２の集合に基づいて、前記第１の集合の中から、複数の前記第２の集合に共通する前記学習用のキーワードを選択する処理をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

本発明の一側面においては、複数の放送回で放送される同じシリーズの各番組を表す複数のシリーズ番組のうち、所定のシリーズ番組に対し予め決められたユーザ操作が行われたことに対応して、前記所定のシリーズ番組のEPGデータから、少なくとも１のキーワードが取得され、前記所定のシリーズ番組のEPGデータから取得された前記キーワードにより構成される第１の集合が、前記所定のシリーズ番組の放送回に対応付けて記憶部に記憶され、前記記憶部に、前記所定のシリーズ番組よりも前の放送回に対応付けられた第２の集合が記憶されている場合、前記記憶部に前記第１の集合が記憶されたことに対応して、前記記憶部から前記第２の集合が読み出され、読み出された前記第２の集合に基づいて、前記所定のシリーズ番組のEPGデータから取得された第１の前記集合の中から、ユーザの嗜好を学習する際に用いる学習用のキーワードが選択され、選択された前記学習用のキーワードに基づいて、ユーザの嗜好を表す嗜好情報の学習が行われる。
なお、前記記憶部に記憶済みの各集合にそれぞれ対応する複数の放送回のうち、前記所定のシリーズ番組の直前の放送回に対応付けられた前記第２の集合に基づいて、前記第１の集合の中から、前記第２の集合に含まれるキーワードと一致する前記学習用のキーワードが選択されるか、又は、前記記憶部に記憶済みの各集合にそれぞれ対応する複数の放送回のうち、前記所定のシリーズ番組よりも前の各放送回に対応付けられた複数の前記第２の集合に基づいて、前記第１の集合の中から、複数の前記第２の集合に共通する前記学習用のキーワードが選択される。

本発明によれば、ユーザの嗜好を伴った質の高い、ユーザの嗜好を表す嗜好情報を抽出することができる。

以下に本発明の実施の形態を説明する。

次に、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。

図２は、本発明を適用したビデオレコーダシステムの構成例を示す図である。

図２のビデオレコーダシステムは、ビデオレコーダ１１、アンテナ１２、リモートコントローラ１３、およびテレビジョン受像機１４により構成される。ビデオレコーダ１１は、チューナ３１、EPGデータ取得部３２、EPGデータ格納部３３、キーワード抽出部３４、嗜好学習部３５、嗜好情報格納部３６、受光部３７、操作部３８、入出力インタフェース３９、録画予約処理部４０、番組録画部４１、録画番組格納部４２、予約情報格納部４３、および表示制御部４４で構成される。

アンテナ１２は、地上波または衛星波などのディジタルテレビジョン放送波（EPGデータを含む）を受信し、RF(Radio Frequency)信号をチューナ３１に供給する。

リモートコントローラ１３は、ユーザによるリモートコントローラ１３の操作に対応した操作信号を、赤外線などによりビデオレコーダ１１に出射する。

テレビジョン受像機１４は、表示制御部４４による制御に従って所定の画面を表示する。テレビジョン受像機１４には、録画の予約の設定に用いられる録画予約画面などが表示される。

ビデオレコーダ１１を構成するチューナ３１は、アンテナ１２から供給されるRF信号から、所定のチャンネル（周波数帯域）で放送される番組の音声信号と映像信号を取得し、取得した音声信号と映像信号を番組録画部４１に供給する。また、チューナ３１は、アンテナ１２から供給されるRF信号から番組を放送するチャンネルの信号を取得し、取得した信号をEPGデータ取得部３２に供給する。

EPGデータ取得部３２は、チューナ３１から供給された信号からEPGデータを取得し、取得したEPGデータをEPGデータ格納部３３に記憶（格納）させる。

EPGデータ格納部３３は、EPGデータ取得部３２から供給されたEPGデータを記憶する。EPGデータ格納部３３に記憶されるEPGデータには、それぞれの番組のタイトル情報、詳細情報を表すテキストデータが含まれている。

キーワード抽出部３４は、例えば、番組の録画や録画の予約が録画予約処理部４０により行われたとき、その番組のEPGデータをEPGデータ格納部３３から取得し（読み出し）、取得したEPGデータからキーワードを抽出する。抽出されたキーワードは、嗜好学習部３５に供給される。

嗜好学習部３５は、キーワード抽出部３４から供給されたキーワードが嗜好情報格納部３６にまだ登録されていない場合、キーワード抽出部３４から供給された未登録のキーワードを嗜好情報格納部３６に登録するとともに、そのキーワードに対するユーザの嗜好の度合いを表す嗜好度として、デフォルトの嗜好度の値を登録する。

また、嗜好学習部３５は、キーワード抽出部３４から供給されたキーワードが嗜好情報格納部３６にすでに登録されている場合、嗜好情報格納部３６に登録されているそのキーワードの嗜好度を更新する。このように、嗜好学習部３５においては、同じキーワードが抽出された頻度に応じて嗜好度を更新することがユーザの嗜好の学習として行われる。

嗜好情報格納部３６は、嗜好学習部３５から供給されたキーワードと、そのキーワードに対応する嗜好度を、ユーザの嗜好を表す嗜好情報として記憶する。

受光部３７は、リモートコントローラ１３から出射された操作信号を受信し、それを入出力インタフェース３９に供給する。

操作部３８は、ビデオレコーダ１１の筐体表面に設けられる電源ボタンやチャンネルボタン等からなり、ユーザによる操作に対応した操作信号を入出力インタフェース３９に供給する。

入出力インタフェース３９は、受光部３７または操作部３８から供給された操作信号を録画予約処理部４０に供給する。

録画予約処理部４０は、入出力インタフェース３９から供給された操作信号に応じて、EPGデータ格納部３３から取得したEPGデータと、嗜好情報格納部３６から取得した嗜好情報を用いた様々な処理を行う。

具体的には、録画予約処理部４０は、所定の番組の録画の開始が指示されたとき、番組録画部４１を制御し、その番組の録画を開始させる。また、録画予約処理部４０は、所定の番組の録画の予約が指示されたとき、EPGデータ格納部３３から取得したEPGデータに基づいて、その番組の録画の予約の内容を表す予約情報を生成し、生成した予約情報を予約情報格納部４３に記憶させる。

さらに、録画予約処理部４０は、表示制御部４４を制御し、ユーザに推薦する番組の情報をテレビジョン受像機１４に表示させることなども行う。

番組録画部４１は、録画予約処理部４０による制御に従い、指定された番組を録画する。すなわち、番組録画部４１は、チューナ３１から供給される、指定された番組の音声信号と映像信号を取得し、取得した音声信号と映像信号を所定のフォーマットの番組データとして録画番組格納部４２に記憶させる。

録画番組格納部４２は、番組録画部４１から供給された番組データを記憶する。

予約情報格納部４３は、録画予約処理部４０から供給された予約情報を記憶する。

表示制御部４４は、録画予約処理部４０による制御に従い、ユーザに推薦する番組の情報をテレビジョン受像機１４に表示させたりする。

図３は、図２のキーワード抽出部３４の詳細な構成例を示す図である。

図３に示されるように、キーワード抽出部３４は、キーワード取得部７１、番組判定部７２、スイッチ７３、キーワード選択部７４、およびキーワード格納部７５により構成される。

キーワード取得部７１は、録画が行われた番組や録画の予約が設定された番組（以下、適宜、注目番組という）のEPGデータをEPGデータ格納部３３から取得し、取得したEPGデータから、例えば、字種区切り法を用いてキーワードを取得（抽出）する。キーワード取得部７１は、取得したキーワードをスイッチ７３に供給する。

番組判定部７２は、注目番組がシリーズ番組であるか否かを、EPGデータ格納部３３から取得したEPGデータに基づいて判定し、その判定結果をスイッチ７３に供給する。EPGデータには、番組がシリーズ番組である場合、そのことを表す情報も含まれている。ここで、シリーズ番組とは、毎日のある時間帯、毎週のある時間帯などのように決まった周期で放送される毎系の番組である。

スイッチ７３は、番組判定部７２から供給された判定結果に基づいて、キーワード取得部７１から供給されるキーワードを、キーワード選択部７４または嗜好学習部３５に供給する。

例えば、注目番組がシリーズ番組であると判定された場合、スイッチ７３は、キーワード取得部７１から供給されたキーワードをキーワード選択部７４に供給する。一方、注目番組がシリーズ番組でないと判定された場合、スイッチ７３は、キーワード取得部７１から供給されたキーワードを嗜好学習部３５に供給する。

キーワード選択部７４は、スイッチ７３から供給されたシリーズ番組のキーワードをキーワード格納部７５に記憶させる。また、キーワード選択部７４は、注目番組を含むシリーズ番組の、その注目番組より前の放送回の番組のEPGデータから取得されたキーワード（前の放送回のキーワード）がキーワード格納部７５に記憶されている場合、注目番組のEPGデータから取得されたキーワード（注目番組のキーワード）のうち、前の放送回のキーワードと一致するキーワードを選択する。キーワード選択部７４は、選択したキーワードを一致キーワードとして嗜好学習部３５に供給する。

キーワード格納部７５は、シリーズ番組のEPGデータからキーワード取得部７１により取得されたキーワードを記憶する。

図４は、図２の嗜好情報格納部３６に記憶される嗜好情報リストの例を示す図である。

図４の嗜好情報リストの左欄は、キーワードが登録される欄である。また、右欄は、左欄に登録されたそれぞれのキーワードの嗜好度が登録される欄である。キーワードと、嗜好度はそれぞれ対応付けてそれぞれの欄に登録される。嗜好度が高いキーワードほど、ユーザの嗜好を伴うキーワードであるといえる。

このような嗜好情報リストに基づいて、例えば、ユーザの嗜好に合った番組の推薦などが録画予約処理部４０により行われる。

次に、図５のフローチャートを参照して、キーワード抽出部３４と嗜好学習部３５により行われる嗜好学習処理について説明する。

この処理は、例えば、ユーザが、番組の録画や録画の予約を行ったときに行われる。

ステップＳ３１において、キーワード抽出部３４は、ユーザが録画などを行った番組を注目番組として、その注目番組のEPGデータをEPGデータ格納部３３から取得し、取得したEPGデータに基づいてキーワード抽出処理を行う。

ここで行われるキーワード抽出処理によりキーワードが抽出され、抽出されたキーワードが嗜好学習部３５に供給される。例えば、シリーズ番組ではない注目番組（非シリーズ番組）のEPGデータから抽出されたキーワード、または、シリーズ番組である注目番組のEPGデータから抽出されたキーワードのうちの一部のキーワードがキーワード抽出部３４から嗜好学習部３５に供給される。キーワード抽出処理の詳細については、図６のフローチャートを参照して後述する。

ステップＳ３２において、嗜好学習部３５は、キーワード抽出部３４から供給されたキーワードが嗜好情報格納部３６にすでに登録されているか否かを判定する。

ステップＳ３２において、嗜好学習部３５は、キーワード抽出部３４から供給されたキーワードが嗜好情報格納部３６にまだ登録されていないと判定した場合、ステップＳ３３に進み、キーワード抽出部３４から供給されたキーワードを嗜好情報格納部３６に登録するとともに、そのキーワードの嗜好度として、デフォルトの嗜好度の値を登録する。その後、処理は終了される。

一方、ステップＳ３２において、嗜好学習部３５は、キーワード抽出部３４から供給されたキーワードが嗜好情報格納部３６にすでに登録されていると判定した場合、ステップＳ３４に進み、嗜好情報格納部３６に登録されているそのキーワードの嗜好度を更新し、処理を終了させる。

次に、図６のフローチャートを参照して、図５のステップＳ３１において行われるキーワード抽出処理について説明する。

ステップＳ５１において、キーワード抽出部３４のキーワード取得部７１は、注目番組のEPGデータをEPGデータ格納部３３から取得し、取得したEPGデータから、例えば、字種区切り法を用いてキーワードを取得する。キーワード取得部７１は、取得したキーワードをスイッチ７３に供給し、ステップＳ５２に進む。

ステップＳ５２において、番組判定部７２は、注目番組のEPGデータをEPGデータ格納部３３から取得し、取得したEPGデータに基づいて、注目番組がシリーズ番組であるか否かを判定する。上述したように、注目番組がシリーズ番組である場合、そのことを表す情報がEPGデータに含まれている。

ステップＳ５２において、注目番組がシリーズ番組でないと判定された場合、ステップＳ５３に進み、スイッチ７３は、キーワード取得部７１から供給されたキーワードを嗜好学習部３５に供給する。その後、図５のステップＳ３１に戻り、それ以降の処理が行われる。

一方、ステップＳ５２において、注目番組がシリーズ番組であると判定された場合、ステップＳ５４に進み、キーワード選択部７４は、スイッチ７３から供給されたキーワードをキーワード格納部７５に記憶させる。ステップＳ５２において注目番組がシリーズ番組であると判定された場合、キーワード取得部７１により取得されたキーワードは、スイッチ７３を介してキーワード選択部７４に供給されてくる。

ステップＳ５５において、キーワード選択部７４は、注目番組よりも前の放送回の番組のキーワードがキーワード格納部７５に記憶されているか否かを判定し、記憶されていないと判定した場合、図５のステップＳ３１に戻る。このとき、キーワードは嗜好学習部３５に供給されないから、図５の処理はそのまま終了される。

一方、ステップＳ５５において、キーワード選択部７４は、前の放送回の番組のキーワードがキーワード格納部７５に記憶されていると判定した場合、ステップＳ５６に進み、注目番組のキーワードのうちの、前の放送回の番組のキーワードと一致するキーワードを選択する。

ステップＳ５７において、キーワード選択部７４は、ステップＳ５６で選択したキーワードを一致キーワードとして嗜好学習部３５に供給し、その後、図５のステップＳ３１に戻りその後の処理を行う。

以上の処理により、シリーズ番組のEPGデータから抽出されたキーワードについては、前の放送回の番組のキーワードと一致するものだけが嗜好情報の学習に用いられるため、ユーザの嗜好を伴う質の高い嗜好情報が得られることとなり、結果として、そのような質の高い嗜好情報に基づいて行われる番組の推薦なども、その質が向上することになる。

また、一致キーワードとして、ユーザの嗜好を伴わないキーワードは選択されにくくなるため、そのようなキーワードも記憶されてしまう場合に較べて、嗜好情報格納部３６の記憶容量を無駄に使うことを抑えることができる。

さらに、除外辞書を用いることなくキーワードを取得し、ユーザの嗜好を伴うキーワードとして扱っているため、仮に、除外辞書を用いてキーワードを抽出したならば除外されてしまうようなキーワードであっても、そのキーワードを除外することなく、確実に、ユーザの嗜好を伴うキーワードとして扱うことができる。

なお、除外辞書を用いて除外キーワードを除いた上で、EPGデータに含まれる残りのキーワードを対象として以上の処理を行い、キーワードを抽出するようにすることもできる。

図７は、キーワードの比較対象となる番組について説明する図である。

図７に示されるように、同じシリーズの番組である第１話、第２話、第３話、第４話、第６話の番組が例えば録画されており、第５話の番組だけが録画されていない場合、第２話の番組が注目番組として選択されているときには、第２話の番組のキーワード（番組のEPGデータから抽出されたキーワード）と、第１話の番組のキーワードが比較され、一致するキーワードがユーザの嗜好情報の更新に用いられる。

また、第３話の番組が注目番組として選択されているときにはその第３話の番組のキーワードと第２話の番組のキーワードが比較され、第４話の番組が注目番組として選択されているときにはその第４話の番組のキーワードと第３話の番組のキーワードが比較される。第６話の番組が注目番組として選択されているときにはその第６話の番組のキーワードと第４話の番組のキーワードが比較される。

すなわち、注目番組のキーワードと、キーワードを比較することができる番組のうちの、注目番組の直前の放送回の番組のキーワードが比較されることになる。

なお、直前の放送回の１つの番組のキーワードだけでなく、注目番組より前の放送回の複数の番組のキーワードと注目番組のキーワードが比較され、比較対象になった全ての番組に共通して含まれているキーワードだけが一致キーワードとして選択されるようにしてもよい。

以上においては、番組の録画や、録画の予約をユーザが行ったことをトリガーとして嗜好情報の学習などが行われるものとしたが、当然、このようなことに限定されるものではなく、様々なタイミングで処理が開始されるようにしてもよい。

また、以上のようにして得られた嗜好情報に基づいて選択された番組をユーザに推薦する画面の表示としては、例えば、表示した番組表や番組リストのうちの、ユーザの嗜好に合うと推定される番組の欄に星印等のマークを付けたり、その欄を点滅させたりする表示を採用することができる。

上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行させることもできるし、ソフトウエ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エアにより実行させる場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、専用のハードウエ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、プログラム記録媒体からインストールされる。

図８は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するパーソナルコンピュータの構成の例を示すブロック図である。

CPU(Central Processing Unit)２０１は、ROM(Read Only Memory)２０２、または記憶部２０８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。RAM(Random Access Memory)２０３には、CPU２０１が実行するプログラムやデータなどが適宜記憶される。これらのCPU２０１、ROM２０２、およびRAM２０３は、バス２０４により相互に接続されている。

CPU２０１にはまた、バス２０４を介して入出力インタフェース２０５が接続されている。入出力インタフェース２０５には、キーボード、マウス、マイクロホンなどよりなる入力部２０６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部２０７が接続されている。CPU２０１は、入力部２０６から入力される指令に対応して各種の処理を実行する。そして、CPU２０１は、処理の結果を出力部２０７に出力する。

入出力インタフェース２０５に接続されている記憶部２０８は、例えばハードディスクからなり、CPU２０１が実行するプログラムや各種のデータを記憶する。通信部２０９は、インターネットやローカルエリアネットワークなどのネットワークを介して外部の装置と通信する。

入出力インタフェース２０５に接続されているドライブ２１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア２１１が装着されたとき、それらを駆動し、そこに記録されているプログラムやデータなどを取得する。取得されたプログラムやデータは、必要に応じて記憶部２０８に転送され、記憶される。

コンピュータにインストールされ、コンピュータによって実行可能な状態とされるプログラムを格納するプログラム記録媒体は、図８に示すように、磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory)，DVD(Digital Versatile Disc)を含む）、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリなどよりなるパッケージメディアであるリムーバブルメディア２１１、または、プログラムが一時的もしくは永続的に格納されるROM２０２や、記憶部２０８を構成するハードディスクなどにより構成される。プログラム記録媒体へのプログラムの格納は、必要に応じてルータ、モデムなどのインタフェースである通信部２０９を介して、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の通信媒体を利用して行われる。

なお、本明細書において、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、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。

また、本明細書において、システムとは、複数の装置により構成される装置全体を表すものである。

従来のキーワード抽出処理について説明するフローチャートである。 本発明を適用したビデオレコーダシステムの構成例を示すブロック図である。 図２のキーワード抽出部の詳細な構成例を示すブロック図である。 図２の嗜好情報格納部に記憶されている嗜好情報リストの例を示す図である。 嗜好学習処理について説明するフローチャートである。 図５のステップＳ３１において行われるキーワード抽出処理の詳細について説明するフローチャートである。 比較対象となる番組の例を示す図である。 パーソナルコンピュータの構成例を示すブロック図である。

符号の説明

１１ ビデオレコーダ， ３２ EPGデータ取得部， ３３ EPGデータ格納部， ３４ キーワード抽出部， ３５ 嗜好学習部， ３６ 嗜好情報格納部， ７１ キーワード取得部， ７２ 番組判定部， ７３ スイッチ， ７４ キーワード選択部， ７５ キーワード格納部

Claims (6)

1. 複数の放送回で放送される同じシリーズの各番組を表す複数のシリーズ番組のうち、所定のシリーズ番組に対し予め決められたユーザ操作が行われたことに対応して、前記所定のシリーズ番組のEPGデータから、少なくとも１のキーワードを取得するキーワード取得手段と、
   前記所定のシリーズ番組のEPGデータから取得された前記キーワードにより構成される第１の集合を、前記所定のシリーズ番組の放送回に対応付けて記憶部に記憶させる記憶制御手段と、
   前記記憶部に、前記所定のシリーズ番組よりも前の放送回に対応付けられた第２の集合が記憶されている場合、前記記憶部に前記第１の集合が記憶されたことに対応して、前記記憶部から前記第２の集合を読み出す読み出し手段と、
   読み出された前記第２の集合に基づいて、前記所定のシリーズ番組のEPGデータから取得された第１の前記集合の中から、ユーザの嗜好を学習する際に用いる学習用のキーワードを選択するキーワード選択手段と、
   選択された前記学習用のキーワードに基づいて、ユーザの嗜好を表す嗜好情報の学習を行う嗜好学習手段と
   を備え、
   前記キーワード選択手段は、
   前記記憶部に記憶済みの各集合にそれぞれ対応する複数の放送回のうち、前記所定のシリーズ番組の直前の放送回に対応付けられた前記第２の集合に基づいて、前記第１の集合の中から、前記第２の集合に含まれるキーワードと一致する前記学習用のキーワードを選択するか、
   又は、前記記憶部に記憶済みの各集合にそれぞれ対応する複数の放送回のうち、前記所定のシリーズ番組よりも前の各放送回に対応付けられた複数の前記第２の集合に基づいて、前記第１の集合の中から、複数の前記第２の集合に共通する前記学習用のキーワードを選択する
   情報処理装置。
2. 前記学習用のキーワードと、前記学習用のキーワードに対するユーザの嗜好の度合いを表す嗜好度とを対応付けたものを、前記嗜好情報として格納する嗜好情報格納手段をさらに備え、
   前記嗜好学習手段は、
   前記学習用のキーワードが前記嗜好情報格納手段に格納されている場合、前記学習用のキーワードの前記嗜好度を更新し、
   前記学習用のキーワードが前記嗜好情報格納手段に格納されていない場合、前記学習用のキーワードと、予め決められた値とされた前記嗜好度とを対応付けたものを、新たな前記嗜好情報として前記嗜好情報格納手段に格納させる
   前記学習を行う
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記キーワード取得手段は、さらに、シリーズの番組とは異なる番組を表す非シリーズ番組に対し予め決められたユーザ操作が行われたことに対応して、前記非シリーズ番組のEPGデータから、少なくとも１のキーワードを取得し、
   前記嗜好学習手段は、前記非シリーズ番組のEPGデータから取得されたキーワードを、前記学習用のキーワードとして、
   前記学習用のキーワードが前記嗜好情報格納手段に格納されている場合、前記学習用のキーワードの前記嗜好度を更新し、
   前記学習用のキーワードが前記嗜好情報格納手段に格納されていない場合、前記学習用のキーワードと、予め決められた値とされた前記嗜好度とを対応付けたものを、新たな前記嗜好情報として前記嗜好情報格納手段に格納させる
   前記学習も行う
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記嗜好情報に基づき、番組の推薦、又は番組の録画の予約の少なくとも一方を行う処理手段をさらに備える
   請求項１乃至３に記載の情報処理装置。
5. ユーザの嗜好を学習する情報処理装置の情報処理方法において、
   前記情報処理装置による、
   複数の放送回で放送される同じシリーズの各番組を表す複数のシリーズ番組のうち、所定のシリーズ番組に対し予め決められたユーザ操作が行われたことに対応して、前記所定のシリーズ番組のEPGデータから、少なくとも１のキーワードを取得するキーワード取得ステップと、
   前記所定のシリーズ番組のEPGデータから取得された前記キーワードにより構成される第１の集合を、前記所定のシリーズ番組の放送回に対応付けて記憶部に記憶させる記憶制御ステップと、
   前記記憶部に、前記所定のシリーズ番組よりも前の放送回に対応付けられた第２の集合が記憶されている場合、前記記憶部に前記第１の集合が記憶されたことに対応して、前記記憶部から前記第２の集合を読み出す読み出しステップと、
   読み出された前記第２の集合に基づいて、前記所定のシリーズ番組のEPGデータから取得された第１の前記集合の中から、ユーザの嗜好を学習する際に用いる学習用のキーワードを選択するキーワード選択ステップと、
   選択された前記学習用のキーワードに基づいて、ユーザの嗜好を表す嗜好情報の学習を行う嗜好学習ステップと
   を含み、
   前記キーワード選択ステップは、
   前記記憶部に記憶済みの各集合にそれぞれ対応する複数の放送回のうち、前記所定のシリーズ番組の直前の放送回に対応付けられた前記第２の集合に基づいて、前記第１の集合の中から、前記第２の集合に含まれるキーワードと一致する前記学習用のキーワードを選択するか、
   又は、前記記憶部に記憶済みの各集合にそれぞれ対応する複数の放送回のうち、前記所定のシリーズ番組よりも前の各放送回に対応付けられた複数の前記第２の集合に基づいて、前記第１の集合の中から、複数の前記第２の集合に共通する前記学習用のキーワードを選択する
   情報処理方法。
6. 複数の放送回で放送される同じシリーズの各番組を表す複数のシリーズ番組のうち、所定のシリーズ番組に対し予め決められたユーザ操作が行われたことに対応して、前記所定のシリーズ番組のEPGデータから、少なくとも１のキーワードを取得するキーワード取得ステップと、
   前記所定のシリーズ番組のEPGデータから取得された前記キーワードにより構成される第１の集合を、前記所定のシリーズ番組の放送回に対応付けて記憶部に記憶させる記憶制御ステップと、
   前記記憶部に、前記所定のシリーズ番組よりも前の放送回に対応付けられた第２の集合が記憶されている場合、前記記憶部に前記第１の集合が記憶されたことに対応して、前記記憶部から前記第２の集合を読み出す読み出しステップと、
   読み出された前記第２の集合に基づいて、前記所定のシリーズ番組のEPGデータから取得された第１の前記集合の中から、ユーザの嗜好を学習する際に用いる学習用のキーワードを選択するキーワード選択ステップと、
   選択された前記学習用のキーワードに基づいて、ユーザの嗜好を表す嗜好情報の学習を行う嗜好学習ステップと
   を含み、
   前記キーワード選択ステップは、
   前記記憶部に記憶済みの各集合にそれぞれ対応する複数の放送回のうち、前記所定のシリーズ番組の直前の放送回に対応付けられた前記第２の集合に基づいて、前記第１の集合の中から、前記第２の集合に含まれるキーワードと一致する前記学習用のキーワードを選択するか、
   又は、前記記憶部に記憶済みの各集合にそれぞれ対応する複数の放送回のうち、前記所定のシリーズ番組よりも前の各放送回に対応付けられた複数の前記第２の集合に基づいて、前記第１の集合の中から、複数の前記第２の集合に共通する前記学習用のキーワードを選択する
   処理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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