推薦番組情報提供装置、推薦番組情報提供方法及びプログラム
【課題】視聴者個人のニッチな嗜好についてもより効果的な番組推薦を可能にする推薦番組情報提供装置を提供すること。
【解決手段】視聴傾向解析部６２は、過去のＥＰＧデータと特定の視聴者の視聴履歴情報から、該特定の視聴者の視聴傾向を特徴付ける番組属性の値を含む特徴情報を抽出し、ニッチ嗜好判定部６３は、ＥＰＧデータを参照して、該特徴情報がニッチな嗜好を示すか否かを判定する。類似出演者抽出部５２は、ニッチな嗜好を示す特徴情報に含まれる出演者属性の値（ニッチ出演者）をもとに、出演者ネットワークから、該ニッチ出演者に類似する類似出演者を抽出する。第１推薦番組選択部７１は、ニッチな嗜好を示す特徴情報に含まれるニッチ出演者と類似出演者をもとに、推薦対象の番組の情報を含むＥＰＧデータを参照して、該特定の視聴者に推薦すべき番組を選択する。
【解決手段】視聴傾向解析部６２は、過去のＥＰＧデータと特定の視聴者の視聴履歴情報から、該特定の視聴者の視聴傾向を特徴付ける番組属性の値を含む特徴情報を抽出し、ニッチ嗜好判定部６３は、ＥＰＧデータを参照して、該特徴情報がニッチな嗜好を示すか否かを判定する。類似出演者抽出部５２は、ニッチな嗜好を示す特徴情報に含まれる出演者属性の値（ニッチ出演者）をもとに、出演者ネットワークから、該ニッチ出演者に類似する類似出演者を抽出する。第１推薦番組選択部７１は、ニッチな嗜好を示す特徴情報に含まれるニッチ出演者と類似出演者をもとに、推薦対象の番組の情報を含むＥＰＧデータを参照して、該特定の視聴者に推薦すべき番組を選択する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、放送予定の番組のうちから選択した推薦番組に関する推薦番組情報を提供する推薦番組情報提供装置、推薦番組情報提供方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、放送予定の番組からユーザの嗜好を考慮して番組を選出し推薦する技術が注目されている。
【０００３】
従来の番組推薦技術は、協調フィルタリングとコンテンツベースフィルタリングに大きく分けられる。協調フィルタリングは、多数の視聴者について視聴履歴を蓄積しており、それら視聴者のうちから、推薦対象とする視聴者の視聴履歴に類似する視聴履歴を持つ視聴者を選出し、その視聴者の視聴番組を、推薦すべき番組とする方法である。コンテンツベースフィルタリングは、推薦対象とする視聴者の視聴履歴と視聴した番組に関する属性情報とから、視聴者の嗜好を説明する特徴（属性）に関する情報を求めて、これをユーザプロファイルとして蓄積し、このユーザプロファイルに基づいて、推薦すべき番組を選択する方法である。
【０００４】
しかし、これら従来の番組推薦技術では、ある視聴者の嗜好する番組のうちに、放送されることの少ないニッチな番組がある場合に、そのようなニッチな番組に係る嗜好については、これに適う番組を推薦することが困難である。ここで、ニッチな番組とは、例えば、ある視聴者が、テレビ番組に出演する頻度の少ないような出演者の出演する番組を好んで視聴する傾向にある場合における、その番組である（そのテレビ番組に出演する頻度の少ないような出演者をニッチな出演者と呼んだり（出演者以外のジャンルなどの他の属性についても同様である）、ニッチな番組を視聴する嗜好を持つ視聴者をニッチな視聴者と呼んだりすることもある）。
【０００５】
すなわち、協調フィルタリングでは、ニッチな番組を視聴する傾向にある視聴者のデータ数が少ないので、ニッチな視聴者に類似する視聴履歴を持つ他の視聴者を選出するのが困難であるため、ニッチな視聴者に対する番組推薦が困難である。
【０００６】
コンテンツフィルタリングにおいては、番組推薦のもととなる放送予定の番組に関する情報に、推薦対象となる視聴者が嗜好するニッチな属性（例えば、出演者やジャンルやキーワードなど）が含まれていることが少ないので、ニッチな視聴者に対する番組推薦が困難である。例えば、ある視聴者のユーザプロファイルの一つに、「○○○○」という名前のニッチな出演者が登録されている場合に、放送予定の番組に関する情報に、その「○○○○」という名前を出演者属性として持つ番組が含まれていることは少ないので、有効な番組推薦ができない。
【特許文献１】特開２０００−１１５０９８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
以上のように、従来の放送番組を推薦するシステムは、視聴者個人のニッチについて番組推薦をすることは困難であった。
【０００８】
本発明は、上記事情を考慮してなされたもので、視聴者個人のニッチな嗜好についても、より効果的な番組推薦を可能にする推薦番組情報提供装置、推薦番組情報提供方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る推薦番組情報提供装置は、番組推薦対象とする視聴者が視聴した番組に出演した特定の出演者を示す第１の出演者情報に基づき、複数の出演者間の関連を示す出演者関連情報を利用して、該特定の出演者に類似する１又は複数の類似出演者を示す第２の出演者情報を抽出する抽出手段と、前記第１の出演者情報及び前記第２の出演者情報、並びに複数の放送予定の番組の各々について少なくとも当該番組に出演する出演者を示す第３の出演者情報を記述した放送予定番組情報に基づいて、該複数の放送予定の番組のうちから、前記視聴者に対して推薦する推薦番組を選択する選択手段と、選択された前記推薦番組に関する情報を含む推薦番組情報を作成する手段とを備え、前記出演者関連情報は、個々の出演者をそれぞれ一つのノードとし、関連を有する出演者に対応するノード同士をリンクで接続した構造を有するネットワークとして記述されるものであり、前記抽出手段は、前記ネットワークに含まれる前記特定の出演者に対応するノード以外のノードのうちから、前記特定の出演者に対応するノードに対するリンク距離が予め定められた範囲内にある第１の条件と、他のノードとの間に有するリンク数がしきい値以下である第２の条件とを満たすノードを選択し、選択したノードに対応する出演者を、前記第２の出演者情報が示す類似出演者とするものであることを特徴とする。
【００１０】
なお、装置に係る本発明は方法に係る発明としても成立し、方法に係る本発明は装置に係る発明としても成立する。
また、装置または方法に係る本発明は、コンピュータに当該発明に相当する手順を実行させるための（あるいはコンピュータを当該発明に相当する手段として機能させるための、あるいはコンピュータに当該発明に相当する機能を実現させるための）プログラムとしても成立し、該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体としても成立する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、視聴者個人のニッチな嗜好についても、より効果的な番組推薦が可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。
【００１３】
なお、以下の説明では、テレビ放送されるコンテンツ（テレビ番組）を対象として、視聴者の嗜好にかなうコンテンツを選択して推薦する場合を例にとりながら説明するが、本実施形態は、これに限定されるものではなく、広く放送用のコンテンツ全般（例えば、衛星放送の番組、有線放送の番組、インターネット放送の番組等）を対象にすることが可能である。
【００１４】
図１に、本発明の一実施形態に係る推薦番組情報提供装置の構成例を示す。
【００１５】
図１に示されるように、本実施形態に係る推薦番組情報提供装置１０は、視聴履歴情報管理部３０、ＥＰＧデータ管理部４０、出演者情報処理部５０、特徴抽出処理部６０、推薦番組情報処理部７０を備えている。
【００１６】
推薦番組情報提供装置は、概略的には、放送端末２０が取得した電子番組情報（Electronic Program Guide）（以下、ＥＰＧデータ）や（特定の）視聴者の視聴履歴情報をもとにして推薦番組情報を作成し、これを放送端末２０が利用し（例えば、推薦番組情報を表示し、あるいは、推薦番組情報に基づく自動録画など他の処理を行い）又は放送端末２０が他の機器（例えば、推薦番組情報を表示し、あるいは、推薦番組情報に基づく自動録画など他の処理を行う機器）へ提供するものである。
【００１７】
なお、推薦番組情報提供装置は、放送端末２０に内蔵されたものであってもよいし、放送端末２０とは独立した装置であってもよい。後者の場合には、推薦番組情報提供装置は、放送端末２０との通信を行うユーザインタフェースを備えることになる。
【００１８】
また、放送端末２０は、ＥＰＧデータを例えば外部放送機器より受信するなどして取得するとともに、視聴者の視聴履歴情報を例えば視聴者のテレビ操作を監視して取得し或いは例えば他の機器から取得する。
【００１９】
また、図１において、推薦番組情報提供装置は、ＥＰＧデータ及び又は視聴履歴情報を放送端末２０以外の装置から受信する構成や、放送端末２０以外の装置へ推薦番組情報を提供する構成も可能である。
【００２０】
なお、本実施形態では、放送用コンテンツとしてテレビ番組を例にとっているので、以下の説明で用いるＥＰＧデータ、視聴者の視聴履歴情報、推薦番組情報は、テレビ番組に係るものになるが、それらは、本実施形態において例示する内容に限らず、様々なフォーマットや定義をもつ情報であって構わない。また、キーボード入力、リモートコントロール入力、ネットワークによるオンライン入力、情報伝達の媒体である磁気テープから読み取る等の種々の形態で入力することが可能である。
【００２１】
ＥＰＧデータ管理部４０は、放送端末２０からＥＰＧデータを受取って管理し、定期的に更新する。ＥＰＧデータ管理部４０に入力されたＥＰＧデータは、ＥＰＧデータ・データベース（ＥＰＧデータＤＢ）４１に記録される。
【００２２】
視聴履歴情報管理部３０は、放送端末２０から視聴者の視聴履歴情報を受取って管理し、定期的に更新する。視聴履歴情報管理部３０に入力した視聴履歴情報は、視聴履歴情報データベース（視聴履歴情報ＤＢ）３１に記録される。
【００２３】
出演者情報処理部５０は、所定のタイミングで過去の一定期間のＥＰＧデータをもとに出演者ネットワークを作成するとともに、後述のように特徴抽出処理部６０によりニッチな嗜好を示すと判定される特徴情報（出演者属性を含むもの）が得られた場合に、該特徴情報に含まれる出演者属性と出演者ネットワークとをもとに類似出演者を抽出するものであり、図１に示されるように、出演者ネット管理部５１、類似出演者抽出部５２、出演者ネットワークデータベース（出演者ネットワークＤＢ）５３を含んでいる。
【００２４】
特徴抽出処理部６０は、過去の一定期間のＥＰＧデータ及び視聴履歴情報に基づいて、視聴者の視聴傾向を特徴付ける番組属性を含む特徴情報の抽出を行うとともに、抽出した特徴情報（出演者属性を含むもの）がニッチな嗜好を示すか否かの判定を行うものであり、図１に示されるように、対象データ取得部６１、視聴傾向解析部６２、ニッチ嗜好判定部６３を含んでいる。
【００２５】
推薦番組情報処理部７０は、推薦候補となる番組に関するＥＰＧデータと、特徴抽出処理部６０で得られた特徴情報と、出演者情報処理部５０で抽出された類似出演者情報とに基づいて、視聴者の嗜好にかなう番組を、推薦すべき番組として選択し、選択した推薦番組に関する情報を含む推薦番組情報を作成するものであり、図１に示されるように、ニッチな嗜好を示す特徴情報（出演者属性を含むもの）及び類似出演者情報をもとに推薦番組を選択する第１推薦番組選択部７１、ニッチな嗜好を示さない特徴情報について、所定の方法で推薦番組を選択する第２推薦番組選択部７２、第１推薦番組選択部７１による推薦番組の選択結果と第２推薦番組選択部７２による推薦番組の選択結果とをもとに、推薦番組情報を作成する推薦番組情報作成部７３を含んでいる。
【００２６】
図２に、ＥＰＧデータ（テレビ番組情報）の一例を示す。図２に例示するＥＰＧデータは、１つの番組ごとに、番組ＩＤ、放送日付、放送局、開始時間、終了時間、ジャンル、タイトル、出演者の各番組属性の属性値を含んでいる。図２に示す具体例では、例えば、番組ＩＤ＝“１５２５９”の番組について、放送日付属性＝“２００５年７月２２日”、放送局属性＝“放送局ａ”、開始時間属性＝“１２：００”、終了時間属性＝“１３：００”、ジャンル属性＝“洋楽”、タイトル属性＝“洋楽番組Ｓ”、出演者属性＝“司会者Ｄ，司会者Ｆ，音楽家Ａ”であることが示されている。なお、番組のジャンルとしては、例えば、「ニュース」、「洋楽」、「料理」、「情報」、「スポーツ」、「ドラマ」、「音楽」、「バラエティー」、「映画」、「アニメーション」、「ドキュメンタリー」、「趣味」など、どのような属性値が使用されても構わない。
【００２７】
なお、図２のフォーマットは一例であり、チャンネルコードや、番組内容に含まれるキーワードや、番組の内容に関するコメント文や、番組に関連するホームページのＵＲＬなど、種々の情報が含まれていても構わない。また、図２の情報の一部（例えば、開始時間属性及び終了時間属性）について、例えば番組ＩＤなどをキーとして、推薦番組情報提供装置又は他の装置の備えるデータベース等から取得可能として、省略しても構わない。
【００２８】
図３に、図２に例示したＥＰＧデータに対する、ある視聴者の視聴履歴情報の一例を示す。図３に例示する視聴履歴情報は、１つの番組ごとに、番組ＩＤ、視聴の有無及び録画の有無、並びに放送日付、放送局、開始時間、終了時間、ジャンル、タイトル、出演者の各属性を含んでいる（なお、録画を扱わない場合には、録画の有無の属性は不要である）。視聴や録画の有無は、属性値が「Ｔ」（ＴＲＵＥ）の場合には、当該番組に対する視聴や録画が行われたことを示し、「Ｆ」（ＦＡＬＳＥ）の場合は、当該番組に対する視聴や録画が行われなかったことを示している。例えば、図３に示す具体例のうちでは、番組ＩＤ＝“１５２５９”の番組（放送日付属性＝“２００５年７月２２日”、放送局属性＝“放送局ａ”、開始時間属性＝“１２：００”、終了時間属性＝“１３：００”、ジャンル属性＝“洋楽”、タイトル属性＝“洋楽番組Ｓ”、出演者属性＝“司会者Ｄ，司会者Ｆ，音楽家Ａ”）について、当該視聴者が視聴したことが示されている（具体例のうちでは、録画はされていない）。
【００２９】
なお、図３のフォーマットは一例であり、チャンネルコードなど、種々の情報が含まれていても構わない。また、図３の情報の一部（例えば、ジャンル属性や、出演者属性）について、例えば番組ＩＤなどをキーとして、推薦番組情報提供装置又は他の装置の備えるデータベース等から取得可能として、省略しても構わない。
【００３０】
以下、本実施形態に係る推薦番組情報提供装置の動作について説明する。
【００３１】
まず、本実施形態に係る推薦番組情報提供装置の出演者情報処理部５０における出演者ネットワークの作成処理について説明する。
【００３２】
この出演者ネットワークの作成処理は、適当なタイミングで実行して構わない。例えば、推薦番組情報の作成手順（図１１）を実行する際に行うようにしてもよいし、また、例えば、推薦番組情報の作成手順（図１１）の実行にかかわりなく、一定周期毎、又はＥＰＧデータ管理部４０が新たなＥＰＧデータを入手する毎（若しくは入手した新たなＥＰＧデータがＥＰＧデータＤＢ４１に一定量蓄積される毎）などに行うようにしてもよい。
【００３３】
出演者情報処理部５０の出演者ネット管理部５１は、ＥＰＧデータ管理部４０から、過去の一定期間のＥＰＧデータを読み込み、このＥＰＧデータをもとに、出演者ネットワークを作成する。
【００３４】
ここで、出演者ネットワークの一例及びその作成方法の一例を示す。
【００３５】
出演者ネットワークは、一例として、各出演者をノード、出演者間の相関関係をリンクで表したネットワーク構造で定義されるものとする。
【００３６】
出演者ネット管理部５１は、まず、円状にｎ個のノードを置き、各々のノードが左右ｋ個ずつまで（合計２ｋ個まで）の他のノードと繋がるような状態になるように、仮のリンクを張ることによって、出演者ネットワークの初期状態を作成する。このとき、ｋは偶数とする。図４に、ｎ＝６、ｋ＝４の場合の初期状態の一例を示す。
【００３７】
なお、ｎやｋは、適宜設定して構わない。また、対象とするＥＰＧデータに含まれる出演者の総数がｎを超える場合には、適当な基準で（例えば、出演番組の数の多いものから順に）出演者をｎだけ選択すればよい。また、対象とするＥＰＧデータに含まれる出演者の総数がｎを超えていない場合であっても、例えば、該ＥＰＧデータにおいて、出演番組の数が予め定められた基準値に満たない出演者は、対象としないようにしてもよい。
【００３８】
次に、出演者ネットワークの各リンクに対して、リンクで接続する出演者間の相関関係度合いに基づいて、繋ぎ変えを実施する。繋ぎ変えとは、対象とするリンクについて、そのリンクの一方の端に接続するノードを固定し、他方の端に接続するノードを選択し直す処理である。
【００３９】
ここでは、出演者間の相関関係度合いの一例として、共演頻度を用いるものとする。共演頻度は、例えば、対象とするＥＰＧデータに含まれる全番組のうち、特定の二人の出演者Ａ，Ｂを出演者属性として同時に持つ番組（すなわち、該特定の二人の出演者Ａ，Ｂが共演する番組）の数Ｆ１、あるいは、例えば、このＦ１をＥＰＧデータに含まれる全番組の総数Ｎで除して得た値Ｆ２（＝Ｆ１／Ｎ）、あるいは、例えば、各共演者の組に係るＦ１を全ての共演者の組に係るＦ１のうちの最大値若しくは平均値で除して得た値Ｆ３、あるいは、例えば、ＥＰＧデータに含まれる全番組のうち、出演者Ａを出演者属性として持つ番組の数ｓ１で、出演者Ａ，Ｂを出演者属性として持つ番組の数ｓ２を除して得た値（すなわち、出演者Ａが出演した番組に、出演者Ｂも出演する確率）Ｆ４など、種々のものが考えられる。
【００４０】
例えば、図４の例において、「音楽家Ａ」と「音楽家Ｃ」との共演頻度が低く、「音楽家Ａ」と「音楽家Ｂ」との共演頻度が高いとした場合に、「音楽家Ａ」と共演頻度が高い「音楽家Ｂ」にリンクが作成されていなければ、共演頻度が低い「音楽家Ａ」と「音楽家Ｃ」との間のリンクを削除し、「音楽家Ａ」と「音楽家Ｂ」との間にリンクを新たに作成する（すなわち、当該リンクについて、そのリンクの一方の端に接続する「音楽家Ａ」ノードを固定し、他方の端に接続するノードを、「音楽家Ｃ」から「音楽家Ｂ」に選択し直す）。この様子を、図５に示す。このとき、「音楽家Ａ」と他の出演者との間に共演頻度の高い出演者がいない場合や、すでに共演頻度の高い出演者にリンクが張られている場合には、「音楽家Ａ」と「音楽家Ｃ」との間のリンクを削除する。
【００４１】
このような処理をすべてのリンクに対して順に実施することによって、出演者ネットワークを作成する。図６に、作成された出演者ネットワークの一例を示す。作成された出演者ネットワークは、出演者ネットワークＤＢ５３に保存される。
【００４２】
なお、図４〜図６は、出演者ネットワークを模式的に表したものであり、実際には、コンピュータで扱うことのできる形式で記述される。
【００４３】
なお、上記では、出演者間の相関関係度合いの一例として、共演頻度を用いるものとしたが、他の評価値を用いてもよい。
【００４４】
また、上記では、ＥＰＧデータをもとに、出演者間の相関関係度合いを求めるものとしてが、例えばテレビ番組出演者データベースなどのような他の情報から、出演者間の相関関係度合いを求めるようにしてもよい。また、外部から、出演者間の相関関係度合いを示す情報を取得するようにしてもよい。
【００４５】
なお、上記では、ワッツらが提唱したスモールワールドネットワーク（例えば、文献“D. J. Watts: “NetWorks, dynamics and the small world phenomenon”, American Journal of Sociology, Vol.105, No.2, pp.493−527, (1999)”）にほぼ従った出演者ネットワークを作成する方法を例示したが、例えばバラバシらが提唱したスケールフリー・ネットワーク（例えば、文献“A. L. Barabasi and R. Albert: “Emergence in scaling random networks”, Science, Vol.286, pp.509−512, (1999)”）などの他手法で出演者ネットワークを定義することも可能である。
【００４６】
また、ここでは、出演者ネット管理部５１が出演者ネットワークを作成するものとしたが、例えば、放送コンテンツ作成側等が作成した出演者ネットワークを、出演者ネット管理部５１がネットワーク又は記録媒体を経由して取得し、出演者ネットワークＤＢ５３に保存するような形態も可能である。
【００４７】
次に、特徴抽出処理部６０における処理について説明する。
【００４８】
特徴抽出処理部６０は、過去の一定期間のＥＰＧデータ及び視聴履歴情報に基づいて、視聴者の視聴傾向を特徴付ける特徴情報の抽出を行うとともに、抽出した特徴情報がニッチな嗜好を示すか否かの判定を行う。
【００４９】
図７に、特徴抽出処理部６０における特徴情報の抽出とそのニッチな嗜好を示すか否かの判定の処理手順例を示す。
【００５０】
特徴抽出処理部６０の対象データ取得部６１は、ＥＰＧデータ管理部４０から、過去の一定期間のＥＰＧデータを読み込む（ステップＳ１１）。また、対象データ取得部６１は、視聴履歴情報管理部３０から、過去の一定期間の視聴履歴情報を読み込む（ステップＳ１２）。過去の一定期間は、例えば、１ヶ月間、３ヶ月間、６ヶ月間、１年間など、適宜設定して構わない。なお、ステップＳ１１，Ｓ１２は、任意に実行順を入れ替えて構わない。また、並列的に実行しても構わない。
【００５１】
次に、視聴傾向解析部６２は、取得された視聴履歴情報に基づいて、視聴者の視聴傾向を解析し、視聴傾向を特徴付ける番組属性を含む特徴情報を抽出する（ステップＳ１３）。なお、視聴履歴情報に、必要な属性が含まれていない場合には、例えば番組ＩＤなどをキーとして、推薦番組情報提供装置又は他の装置の備えるデータベース等から取得する（例えば、視聴履歴情報にジャンル属性及び又は出演者属性が含まれておらず、ＥＰＧデータにジャンル属性及び又は出演者属性が含まれている場合には、番組ＩＤをキーとして、ＥＰＧデータから、ジャンル属性及び又は出演者属性を取得すればよい）。
【００５２】
ここでは、特徴情報には、少なくとも出演者属性が含まれるものとする。
【００５３】
特徴情報の抽出処理としては、例えば、視聴履歴情報に含まれる全番組（ただし、視聴者が視聴又は録画したもの（録画を扱わない場合には、視聴者が視聴したもの））の総数をＭとし、特定の出演者属性の値と特定のジャンル属性の値との組（あるいは、特定の出演者属性の値）を持つ番組の総数をｍとして、ｍ／Ｍが予め定められたしきい値以上となるような出演者属性とジャンル属性との組｛特定の出演者属性の値，特定のジャンル属性の値｝（あるいは、出演者属性｛特定の出演者属性の値｝）を、当該視聴者の視聴傾向を特徴付ける番組属性とするようにしてもよい。
【００５４】
なお、ベイジアンネットワークで表現される嗜好モデルを使う方法など、他の方法によって、当該視聴者の視聴傾向を特徴付ける番組属性を含む特徴情報を抽出してもよい。
【００５５】
ここでは、具体例として、ジャンル属性を「洋楽」、出演者属性を「音楽家Ａ」とする特徴情報と、ジャンル属性を「バラエティー」、出演者属性を「司会者Ｄ」とする特徴情報とが抽出されたものとする。
【００５６】
次に、ニッチ嗜好判定部６３は、取得されたＥＰＧデータを参照して、抽出された特徴情報がニッチな嗜好を示すか否かを判定する（ステップＳ１４）。
【００５７】
例えば、ＥＰＧデータに含まれる全番組の総数をＮとし、ＥＰＧデータに含まれる各番組の番組属性と、抽出された特徴情報に含まれる番組属性とを比較して、ＥＰＧデータ中に、該特徴情報に含まれる番組属性（の組）と同じ番組属性（の組）を持つ番組が出現する頻度ｎを求め、ｎ／Ｎが予め定められたしきい値ｔ以下となる場合に、該特徴情報は、ニッチな嗜好を示すものであると判定し、そうでなければ、ニッチな嗜好を示さないものと判定する。
【００５８】
例えば、上記具体例の場合、ＥＰＧデータを参照して、ジャンル属性が「洋楽」かつ出演者属性が「音楽家Ａ」である番組の数ｍを調べた結果、ｎ／Ｎ＝０．０１（すなわち、ＥＰＧデータにおいて、１００件の番組中に１つ存在する割合）であった場合、しきい値ｔ＝０．１ならば、ｎ／Ｎ≦ｔ２を満たすので、特徴情報に含まれる番組属性｛ジャンル属性＝「洋楽」，出演者属性＝「音楽家Ａ」｝は、ニッチな嗜好を示すものと判定される（すなわち、特徴情報に含まれる番組属性｛ジャンル属性＝「洋楽」，出演者属性＝「音楽家Ａ」｝を持つ番組は、ニッチな番組であるものと判定される）。また、ジャンル属性が「バラエティー」かつ出演者属性が「司会者Ｄ」である番組の数ｍを調べた結果、ｎ／Ｎ＝０．２０（すなわち、ＥＰＧデータにおいて、１００件の番組中に１つ存在する割合）であった場合、しきい値ｔ＝０．１ならば、ｎ／Ｎ≦ｔ２を満たさないので、特徴情報に含まれる番組属性｛ジャンル属性＝「バラエティー」，出演者属性＝「司会者Ｄ」｝は、ニッチな嗜好を示さないものと判定される（すなわち、特徴情報に含まれる番組属性｛ジャンル属性＝「バラエティー」，出演者属性＝「司会者Ｄ」｝を持つ番組は、ニッチでない番組であるものと判定される）。
【００５９】
最後に、抽出された特徴情報は、推薦番組情報処理部７０（の第１推薦番組選択部７１と第２推薦番組選択部７２）に出力されるとともに、ニッチな嗜好を示すと判定された特徴情報（または、ニッチな嗜好を示すと判定された特徴情報に含まれる出演者属性）は、出演者情報処理部５０（の類似出演者抽出部５２）に出力される（ステップＳ１５）。
【００６０】
なお、上記では、番組のジャンル属性と出演者属性との組、あるいは、出演者属性を対象としたが、これらに加えて、番組内容に含まれるキーワードなど、他の属性をも対象としてもよい。
【００６１】
また、上記では、特徴情報には、少なくとも出演者属性が含まれるものとしたが、これに限定されるものではない。特徴情報には、必ずしも出演者属性が含まれなくてもよいとする場合には、例えば、出演者属性を含む特徴情報のみを、ニッチ嗜好判定部６３による、ニッチな嗜好を示すか否かの判定の対象とし、出演者属性を含まない特徴情報は、ニッチな嗜好を示さないものとして扱えばよい。
【００６２】
次に、出演者情報処理部５０における類似出演者抽出処理について説明する。
【００６３】
この類似出演者抽出処理は、特徴抽出処理部６０においてニッチな嗜好を示すと判定された特徴情報が抽出され、該特徴情報（または、該特徴情報に含まれる出演者属性）が出演者情報処理部５０の類似出演者抽出部５２へ与えられた場合に実行され、該類似出演者抽出部５２は、該特徴情報に出演者属性の値として含まれる出演者（以下、ニッチ出演者と呼ぶ）に類似する出演者（以下、類似出演者と呼ぶ）を、出演者ネットワークから抽出する処理を行う。
【００６４】
図８に、類似出演者抽出部５２における類似出演者の抽出の処理手順例を示す。
【００６５】
図９に、ここでの説明で用いる出演者ネットワークの例を示す。また、ニッチな嗜好を示すと判定された特徴情報に、出演者属性の値として「音楽家Ａ」が含まれているものとする。
【００６６】
類似出演者抽出部５２は、ニッチ出演者を取得すると、出演者ネット管理部５１を介して出演者ネットワークＤＢ５３から出演者ネットワークを読み込み（ステップＳ２１）、該出演者ネットワークにおいて、当該ニッチ出演者に対して、所定の距離以下の距離のリンクで接続されている（１又は複数の）他の出演者を、類似出演者の候補として抽出する（ステップＳ２２）。ここで、距離とは、例えば、当該出演者間が何本のリンクを経て接続されているかを示すリンクの接続数である。所定の距離は、例えば、１である。
【００６７】
例えば、図９の出演者ネットワークにおいて、所定の距離を１とした場合に、「音楽家Ａ」に対して、距離＝１のリンクで接続されている（すなわち、１本のみのリンクで直接接続されている）出演者として、「音楽家Ｂ」、「音楽家Ｇ」、「司会者Ｄ」が抽出される。
【００６８】
次に、類似出演者抽出部５２は、上記のようにして抽出した他の出演者（以下、類似出演者候補と呼ぶ）のうち、当該類似出演者候補からみた更に他の出演者との関連の弱い出演者のみを、類似出演者として選択する（ステップＳ２３）。ここで、関連の強弱は、当該類似出演者候補からみた更に他の出演者への接続リンク数で定義するものとする。例えば、抽出した類似出演者候補の各々について、当該類似出演者候補から更に他の出演者（当該ニッチ出演者も含む）へ直接接続されている直接接続リンク数を調べ、直接接続リンク数が予め定められたしきい値（例えば、２本）以下の場合に、当該類似出演者候補を、類似出演者として選択する。なお、直接接続リンク数のしきい値として、例えば、全出演者の直接接続リンク数の平均値（または、これに基づいて決定した値）を用いてもよい。
【００６９】
例えば、図９の出演者ネットワークにおいて、直接接続リンク数のしきい値を２本とした場合に、「音楽家Ａ」に対して抽出された類似出演者候補である「音楽家Ｂ」、「音楽家Ｇ」、「司会者Ｄ」のうち、「音楽家Ｂ」及び「音楽家Ｇ」が、直接接続リンク数が２本以下であるので、類似出演者として選択される。「司会者Ｄ」は、直接接続リンク数がしきい値の２本を越えるので、選択されない。
【００７０】
なお、前述の所定の距離が２以上の場合に、この「司会者Ｄ」のような類似出演者候補として抽出されながら、最終的に選択されなかった出演者のみを介してリンクされる類似出演者候補については、その直接接続リンク数にかかわらずに、類似出演者として選択しないようにする方法も可能である。
【００７１】
類似出演者抽出部５２により抽出された類似出演者の情報は、推薦番組情報処理部７０（の第１推薦番組選択部７１）に出力される（ステップＳ２４）。
【００７２】
上記では、出演者ネットワークの内容及び抽出や選択の基準となる距離やしきい値に応じて、得られる類似出演者の数が相違し得るが、類似出演者の数の下限値を決めておき、この下限値以上の数（あるいは、なるべく下限値に近い数）の類似出演者が得られるように、抽出や選択の基準となる距離やしきい値を適宜調整（基準を緩和）しながら処理を繰り返し行うようにすることも可能である。
【００７３】
なお、出演者ネットワークに当該ニッチ出演者が含まれていない場合には、類似出演者は得られないことになる。この場合、例えば、類似出演者の抽出結果を空集合として、推薦番組情報処理部７０（の第１推薦番組選択部７１）に出力すればよい。
【００７４】
なお、ここでは、特徴抽出処理部６０で抽出されたニッチな嗜好を示すと判定された特徴情報は、特徴抽出処理部６０から推薦番組情報処理部７０（の第１推薦番組選択部７１と第２推薦番組選択部７２）に出力されるものとしている、その代わりに、特徴抽出処理部６０からニッチな嗜好を示すと判定された特徴情報を受け取った出演者情報処理部５０が、該特徴情報と、類似出演者の抽出結果とを、推薦番組情報処理部７０（の第１推薦番組選択部７１）に出力するようにしてもよい。
【００７５】
次に、推薦番組情報処理部７０における推薦番組情報作成の処理手順について説明する。
【００７６】
推薦番組情報処理部７０の第１推薦番組選択部７１は、特徴抽出処理部６０から与えられた特徴情報に含まれる出演者属性（その値としてニッチ出演者を含む）に、出演者情報処理部５０から与えられた類似出演者を加えてなる拡張特徴情報をもとに、推薦候補となる番組に関するＥＰＧデータに含まれる番組のうちから、該特徴情報に適合する番組を選択する。なお、拡張特徴情報に含まれる出演者属性については、ニッチ出演者と類似出演者とのいずれについても、当該視聴者の視聴傾向を特徴付けるものとして扱うものとする。
【００７７】
例えば、ニッチな嗜好を示す特徴情報として、｛ジャンル属性＝「洋楽」、出演者属性＝「音楽家Ａ」｝が得られ、ニッチ出演者＝「音楽家Ａ」をもとに、類似出演者＝｛「音楽家Ｂ」，「音楽家Ｇ」｝が抽出された場合に、図２に例示したＥＰＧデータを対象として、番組ＩＤ＝３２０１２、ジャンル属性＝「洋楽」、タイトル属性＝「洋楽番組Ｘ」、出演者属性＝｛「司会者Ｍ」，「音楽家Ａ」，「音楽家Ｎ」，「音楽家Ｏ」，…｝の番組と、番組ＩＤ＝２４０１４、ジャンル属性＝「洋楽」、タイトル属性＝「洋楽番組Ｕ」、出演者属性＝｛「音楽家Ｂ」，…｝の番組と、番組ＩＤ＝３７４６、ジャンル属性＝「洋楽」、タイトル属性＝「洋楽番組Ｗ」、出演者属性＝｛「司会者Ｄ」，「音楽家Ｇ」，…｝の番組とが、選択される。
【００７８】
従来であれば、上記具体例において、当該視聴者の嗜好するニッチ出演者＝「音楽家Ａ」の出演する番組ＩＤ＝３２０１２のタイトル属性＝「洋楽番組Ｘ」の番組しか推薦できなかったが、本実施形態によれば、ニッチ出演者＝「音楽家Ａ」に類似する類似出演者＝｛「音楽家Ｂ」，「音楽家Ｇ」｝のいずれかが出演する番組である、番組ＩＤ＝２４０１４のタイトル属性＝「洋楽番組Ｕ」の番組と、番組ＩＤ＝３７４６のタイトル属性＝「洋楽番組Ｗ」の番組をも推薦することができる。また、多数の番組に出演しているであろう「司会者Ｄ」は、類似出演者から外されることになるので、当該視聴者の嗜好ではない多数の番組を推薦してしまうことを避けることもできる（なお、当該視聴者が「司会者Ｄ」をも嗜好している場合には、「司会者Ｄ」の出演する番組は、ニッチな嗜好を示さない特徴情報を扱う第２推薦番組選択部７２により推薦されることになると考えられる）。
【００７９】
推薦番組情報処理部７０の第２推薦番組選択部７２は、特徴抽出処理部６０から与えられたニッチな嗜好を示さない特徴情報をもとに、推薦候補となる番組に関するＥＰＧデータに含まれる番組のうちから、該特徴情報に適合する番組を選択する。
【００８０】
例えば、ジャンル属性を「バラエティー」、出演者属性を「司会者Ｄ」とする特徴情報とが与えられた場合に、ジャンル属性＝「バラエティー」且つ出演者属性＝「司会者Ｄ」を持つ番組が選択される。
【００８１】
なお、本実施形態では、第２推薦番組選択部７２についても、特徴抽出処理部６０から与えられた特徴情報をもとに、推薦番組を選択するものとしたが、これに限定されるものではなく、適宜、公知の番組推薦方法を使用して構わない。この場合、例えば、第２推薦番組選択部７２は、当該視聴者の視聴番組を抽出し、それらの視聴番組のジャンル、出演者、番組内容に含まれるキーワードのいずれかひとつもしくは複数の組み合わせを参照して類似番組を選択するようにしてもよい。また、例えば、協調フィルタリングなどの手法を用いて推薦番組を選択しても構わない。
【００８２】
推薦番組情報作成部７３は、第１推薦番組選択部７１による推薦番組の選択結果と、第２推薦番組選択部７２による推薦番組の選択結果とをもとに、視聴者への推薦番組提示のために必要な、推薦番組に関する情報を含む推薦番組情報を作成する。なお、推薦番組情報の作成にあたって、ＥＰＧデータに含まれていない情報を、推薦番組情報に含める場合には、例えば番組ＩＤなどをキーとして、適宜、推薦番組情報提供装置又は他の装置の備えるデータベース等から必要な情報を取得するようにしてもよい。
【００８３】
図１０に、推薦番組情報作成部７３により作成される推薦番組情報の一例を示す。図１０の推薦番組情報では、第１推薦番組選択部７１で選択された３つの番組を例示している。また、推薦番組情報には、これらの他に、第２推薦番組選択部７２で選択された番組が記述される。
【００８４】
なお、図１０のフォーマットは一例であり、チャンネルコードなど、種々の情報が含まれていても構わない。また、図１０の情報の一部（例えば、出演者属性）について、例えば番組ＩＤなどをキーとして、推薦番組情報提供装置又は他の装置の備えるデータベース等から取得可能として、省略しても構わない。
【００８５】
作成された推薦番組情報は、推薦番組情報処理部７０から放送端末２０へ与えられる。なお、放送端末２０は、例えば、受信した推薦番組情報をユーザに提示する。
【００８６】
なお、推薦番組情報を作成する際、ニッチ出演者と類似出演者の情報を含めるようにしてもよい。また、第１推薦番組選択部７１で選択された推薦番組について、ニッチ出演者が出演する番組か、類似出演者が出演する番組かを区別する情報を付加してもよい。また、第１推薦番組選択部７１で選択された番組か、第２推薦番組選択部７２で選択された番組かを区別する情報を付加してもよい。さらに、推薦番組情報を作成する際、推薦番組情報に記述する番組数の上限を設けるようにしてもよい。また、推薦番組を、所定の基準で順位付けして推薦するようにしてもよい。その他、種々のバリエーションが可能である。
【００８７】
次に、本実施形態に係る推薦番組情報提供装置が推薦番組情報を作成する場合における全体的な処理の流れについて説明する。
【００８８】
図１１に、本実施形態における推薦番組情報の作成手順例を示す。
【００８９】
まず、推薦番組情報処理部７０が、ＥＰＧデータ管理部４０で管理される、以下の処理の対象となる将来的に放送される予定の番組（以下、対象番組と呼ぶ）に関するＥＰＧデータ（例えば図２のようなＥＰＧデータ）を読み込むとともに、特徴抽出処理部６０（の対象データ取得部６１）が、ＥＰＧデータ管理部４０及び視聴履歴情報管理部３０からそれぞれ過去の一定期間のＥＰＧデータ及び視聴履歴情報を読み込む（ステップＳ３１）。
【００９０】
また、出演者情報処理部５０の類似出演者抽出部５２が、出演者ネット管理部５１を介して、出演者ネットワークＤＢ５３から出演者ネットワークを読み込む（ステップＳ３２）。
【００９１】
なお、ステップＳ３１及びステップＳ３２に含まれる手順は、必ずしもこのタイミングで行わなくてもよい、当該データが必要になるときまでに、行えばよい。
【００９２】
次に、特徴抽出処理部６０の視聴傾向解析部６２が、視聴者の視聴傾向を特徴付ける番組属性を含む特徴情報を抽出する（ステップＳ３３）。
【００９３】
そして、ニッチ嗜好判定部６３が、抽出された特徴情報がニッチな嗜好を示すか否かを判定する（ステップＳ３４）。
【００９４】
ニッチ嗜好判定部６３においてニッチな嗜好を示すと判定された場合には（ステップＳ３５）、類似出演者抽出部５２が、類似出演者候補を抽出し（ステップＳ３６）、抽出した類似出演者候補から、類似出演者を選択する（ステップＳ３７）。そして、推薦番組情報処理部７０の第１推薦番組選択部７１が、例えば、特徴抽出処理部６０から与えられた特徴情報に含まれる出演者属性（その値としてニッチ出演者を含む）に、出演者情報処理部５０から与えられた類似出演者を加えてなる拡張特徴情報をもとに、推薦候補となる番組に関するＥＰＧデータに含まれる番組のうちから、該拡張特徴情報に適合する推薦番組の選択（第１の推薦番組選択処理）を行う（ステップＳ３８）。
【００９５】
一方、ニッチ嗜好判定部６３においてニッチな嗜好を示さないと判定された場合には（ステップＳ３５）、推薦番組情報処理部７０の第２推薦番組選択部７２が、例えば、特徴抽出処理部６０から与えられたニッチな嗜好を示さない特徴情報をもとに、推薦候補となる番組に関するＥＰＧデータに含まれる番組のうちから、該特徴情報に適合する推薦番組の選択（第２の推薦番組選択処理）を行う（ステップＳ４０）。
【００９６】
以上のループ処理は、全ての特徴情報について繰り返し行われる（ステップＳ３９）。
【００９７】
さて、全ての特徴情報に対する処理が終了したならば、推薦番組情報処理部７０の推薦番組情報作成部７３が、全ての推薦番組の選択結果をもとに、視聴者への推薦番組提示のために必要な、推薦番組に関する情報を含む推薦番組情報を作成する（ステップＳ４１）。
【００９８】
作成された推薦番組情報は、推薦番組情報処理部７０から放送端末２０へ与えられる（ステップＳ４１）。なお、放送端末２０は、例えば、受信した推薦番組情報をユーザに提示する。
【００９９】
以上のように、本実施形態によれば、従来の番組推薦技術では扱うことが難しかった、視聴者個人のニッチな嗜好についても、より効果的な番組推薦を行うことが可能になる。
【０１００】
なお、以上の各機能は、ソフトウェアとして記述し適当な機構をもったコンピュータに処理させても実現可能である。
また、本実施形態は、コンピュータに所定の手順を実行させるための、あるいはコンピュータを所定の手段として機能させるための、あるいはコンピュータに所定の機能を実現させるためのプログラムとして実施することもできる。加えて該プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体として実施することもできる。
【０１０１】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１０２】
【図１】本発明の一実施形態に係る推薦番組情報提供装置の概略構成を示す図
【図２】テレビ番組情報の一例を示す図
【図３】図２に示したテレビ番組情報に対するある視聴者の視聴履歴情報の一例を示す図
【図４】同実施形態で用いるある出演者ネットワークの一例を示す図
【図５】同実施形態で用いる出演者ネットワークの繋ぎ変えの一例を示す図
【図６】同実施形態で用いる出演者ネットワークの繋ぎ変えの結果、最終的に得られる出演者ネットワークの一例を示す図
【図７】同実施形態に係る推薦番組情報提供装置の特徴抽出部における特徴情報の抽出とそのニッチな嗜好を示すか否かの判定の処理手順例を示すフローチャート
【図８】同実施形態に係る推薦番組情報提供装置の出演者情報処理部における類似出演者の抽出の処理手順例を示すフローチャート
【図９】同実施形態で用いるある出演者ネットワークの一例を示す図
【図１０】推薦番組情報の一例を示す図
【図１１】同実施形態に係る推薦番組情報提供装置における推薦番組情報の作成手順の一例を示すフローチャート
【符号の説明】
【０１０３】
１０…推薦番組情報提供装置、２０…放送端末、３０…聴履歴情報管理部、３１…視聴履歴情報ＤＢ、４０…ＥＰＧデータ管理部、４１…ＥＰＧデータＤＢ、５０…出演者情報処理部、５１…出演者ネット管理部、５２…類似出演者抽出部、５３…出演者ネットワークＤＢ、６０…特徴抽出処理部、６１…対象データ取得部、６２…視聴傾向解析部、６３…ニッチ嗜好判定部、７０…推薦番組情報処理部、７１…第１推薦番組選択部、７２…第２推薦番組選択部、７３…推薦番組情報作成部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、放送予定の番組のうちから選択した推薦番組に関する推薦番組情報を提供する推薦番組情報提供装置、推薦番組情報提供方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、放送予定の番組からユーザの嗜好を考慮して番組を選出し推薦する技術が注目されている。
【０００３】
従来の番組推薦技術は、協調フィルタリングとコンテンツベースフィルタリングに大きく分けられる。協調フィルタリングは、多数の視聴者について視聴履歴を蓄積しており、それら視聴者のうちから、推薦対象とする視聴者の視聴履歴に類似する視聴履歴を持つ視聴者を選出し、その視聴者の視聴番組を、推薦すべき番組とする方法である。コンテンツベースフィルタリングは、推薦対象とする視聴者の視聴履歴と視聴した番組に関する属性情報とから、視聴者の嗜好を説明する特徴（属性）に関する情報を求めて、これをユーザプロファイルとして蓄積し、このユーザプロファイルに基づいて、推薦すべき番組を選択する方法である。
【０００４】
しかし、これら従来の番組推薦技術では、ある視聴者の嗜好する番組のうちに、放送されることの少ないニッチな番組がある場合に、そのようなニッチな番組に係る嗜好については、これに適う番組を推薦することが困難である。ここで、ニッチな番組とは、例えば、ある視聴者が、テレビ番組に出演する頻度の少ないような出演者の出演する番組を好んで視聴する傾向にある場合における、その番組である（そのテレビ番組に出演する頻度の少ないような出演者をニッチな出演者と呼んだり（出演者以外のジャンルなどの他の属性についても同様である）、ニッチな番組を視聴する嗜好を持つ視聴者をニッチな視聴者と呼んだりすることもある）。
【０００５】
すなわち、協調フィルタリングでは、ニッチな番組を視聴する傾向にある視聴者のデータ数が少ないので、ニッチな視聴者に類似する視聴履歴を持つ他の視聴者を選出するのが困難であるため、ニッチな視聴者に対する番組推薦が困難である。
【０００６】
コンテンツフィルタリングにおいては、番組推薦のもととなる放送予定の番組に関する情報に、推薦対象となる視聴者が嗜好するニッチな属性（例えば、出演者やジャンルやキーワードなど）が含まれていることが少ないので、ニッチな視聴者に対する番組推薦が困難である。例えば、ある視聴者のユーザプロファイルの一つに、「○○○○」という名前のニッチな出演者が登録されている場合に、放送予定の番組に関する情報に、その「○○○○」という名前を出演者属性として持つ番組が含まれていることは少ないので、有効な番組推薦ができない。
【特許文献１】特開２０００−１１５０９８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
以上のように、従来の放送番組を推薦するシステムは、視聴者個人のニッチについて番組推薦をすることは困難であった。
【０００８】
本発明は、上記事情を考慮してなされたもので、視聴者個人のニッチな嗜好についても、より効果的な番組推薦を可能にする推薦番組情報提供装置、推薦番組情報提供方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る推薦番組情報提供装置は、番組推薦対象とする視聴者が視聴した番組に出演した特定の出演者を示す第１の出演者情報に基づき、複数の出演者間の関連を示す出演者関連情報を利用して、該特定の出演者に類似する１又は複数の類似出演者を示す第２の出演者情報を抽出する抽出手段と、前記第１の出演者情報及び前記第２の出演者情報、並びに複数の放送予定の番組の各々について少なくとも当該番組に出演する出演者を示す第３の出演者情報を記述した放送予定番組情報に基づいて、該複数の放送予定の番組のうちから、前記視聴者に対して推薦する推薦番組を選択する選択手段と、選択された前記推薦番組に関する情報を含む推薦番組情報を作成する手段とを備え、前記出演者関連情報は、個々の出演者をそれぞれ一つのノードとし、関連を有する出演者に対応するノード同士をリンクで接続した構造を有するネットワークとして記述されるものであり、前記抽出手段は、前記ネットワークに含まれる前記特定の出演者に対応するノード以外のノードのうちから、前記特定の出演者に対応するノードに対するリンク距離が予め定められた範囲内にある第１の条件と、他のノードとの間に有するリンク数がしきい値以下である第２の条件とを満たすノードを選択し、選択したノードに対応する出演者を、前記第２の出演者情報が示す類似出演者とするものであることを特徴とする。
【００１０】
なお、装置に係る本発明は方法に係る発明としても成立し、方法に係る本発明は装置に係る発明としても成立する。
また、装置または方法に係る本発明は、コンピュータに当該発明に相当する手順を実行させるための（あるいはコンピュータを当該発明に相当する手段として機能させるための、あるいはコンピュータに当該発明に相当する機能を実現させるための）プログラムとしても成立し、該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体としても成立する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、視聴者個人のニッチな嗜好についても、より効果的な番組推薦が可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。
【００１３】
なお、以下の説明では、テレビ放送されるコンテンツ（テレビ番組）を対象として、視聴者の嗜好にかなうコンテンツを選択して推薦する場合を例にとりながら説明するが、本実施形態は、これに限定されるものではなく、広く放送用のコンテンツ全般（例えば、衛星放送の番組、有線放送の番組、インターネット放送の番組等）を対象にすることが可能である。
【００１４】
図１に、本発明の一実施形態に係る推薦番組情報提供装置の構成例を示す。
【００１５】
図１に示されるように、本実施形態に係る推薦番組情報提供装置１０は、視聴履歴情報管理部３０、ＥＰＧデータ管理部４０、出演者情報処理部５０、特徴抽出処理部６０、推薦番組情報処理部７０を備えている。
【００１６】
推薦番組情報提供装置は、概略的には、放送端末２０が取得した電子番組情報（Electronic Program Guide）（以下、ＥＰＧデータ）や（特定の）視聴者の視聴履歴情報をもとにして推薦番組情報を作成し、これを放送端末２０が利用し（例えば、推薦番組情報を表示し、あるいは、推薦番組情報に基づく自動録画など他の処理を行い）又は放送端末２０が他の機器（例えば、推薦番組情報を表示し、あるいは、推薦番組情報に基づく自動録画など他の処理を行う機器）へ提供するものである。
【００１７】
なお、推薦番組情報提供装置は、放送端末２０に内蔵されたものであってもよいし、放送端末２０とは独立した装置であってもよい。後者の場合には、推薦番組情報提供装置は、放送端末２０との通信を行うユーザインタフェースを備えることになる。
【００１８】
また、放送端末２０は、ＥＰＧデータを例えば外部放送機器より受信するなどして取得するとともに、視聴者の視聴履歴情報を例えば視聴者のテレビ操作を監視して取得し或いは例えば他の機器から取得する。
【００１９】
また、図１において、推薦番組情報提供装置は、ＥＰＧデータ及び又は視聴履歴情報を放送端末２０以外の装置から受信する構成や、放送端末２０以外の装置へ推薦番組情報を提供する構成も可能である。
【００２０】
なお、本実施形態では、放送用コンテンツとしてテレビ番組を例にとっているので、以下の説明で用いるＥＰＧデータ、視聴者の視聴履歴情報、推薦番組情報は、テレビ番組に係るものになるが、それらは、本実施形態において例示する内容に限らず、様々なフォーマットや定義をもつ情報であって構わない。また、キーボード入力、リモートコントロール入力、ネットワークによるオンライン入力、情報伝達の媒体である磁気テープから読み取る等の種々の形態で入力することが可能である。
【００２１】
ＥＰＧデータ管理部４０は、放送端末２０からＥＰＧデータを受取って管理し、定期的に更新する。ＥＰＧデータ管理部４０に入力されたＥＰＧデータは、ＥＰＧデータ・データベース（ＥＰＧデータＤＢ）４１に記録される。
【００２２】
視聴履歴情報管理部３０は、放送端末２０から視聴者の視聴履歴情報を受取って管理し、定期的に更新する。視聴履歴情報管理部３０に入力した視聴履歴情報は、視聴履歴情報データベース（視聴履歴情報ＤＢ）３１に記録される。
【００２３】
出演者情報処理部５０は、所定のタイミングで過去の一定期間のＥＰＧデータをもとに出演者ネットワークを作成するとともに、後述のように特徴抽出処理部６０によりニッチな嗜好を示すと判定される特徴情報（出演者属性を含むもの）が得られた場合に、該特徴情報に含まれる出演者属性と出演者ネットワークとをもとに類似出演者を抽出するものであり、図１に示されるように、出演者ネット管理部５１、類似出演者抽出部５２、出演者ネットワークデータベース（出演者ネットワークＤＢ）５３を含んでいる。
【００２４】
特徴抽出処理部６０は、過去の一定期間のＥＰＧデータ及び視聴履歴情報に基づいて、視聴者の視聴傾向を特徴付ける番組属性を含む特徴情報の抽出を行うとともに、抽出した特徴情報（出演者属性を含むもの）がニッチな嗜好を示すか否かの判定を行うものであり、図１に示されるように、対象データ取得部６１、視聴傾向解析部６２、ニッチ嗜好判定部６３を含んでいる。
【００２５】
推薦番組情報処理部７０は、推薦候補となる番組に関するＥＰＧデータと、特徴抽出処理部６０で得られた特徴情報と、出演者情報処理部５０で抽出された類似出演者情報とに基づいて、視聴者の嗜好にかなう番組を、推薦すべき番組として選択し、選択した推薦番組に関する情報を含む推薦番組情報を作成するものであり、図１に示されるように、ニッチな嗜好を示す特徴情報（出演者属性を含むもの）及び類似出演者情報をもとに推薦番組を選択する第１推薦番組選択部７１、ニッチな嗜好を示さない特徴情報について、所定の方法で推薦番組を選択する第２推薦番組選択部７２、第１推薦番組選択部７１による推薦番組の選択結果と第２推薦番組選択部７２による推薦番組の選択結果とをもとに、推薦番組情報を作成する推薦番組情報作成部７３を含んでいる。
【００２６】
図２に、ＥＰＧデータ（テレビ番組情報）の一例を示す。図２に例示するＥＰＧデータは、１つの番組ごとに、番組ＩＤ、放送日付、放送局、開始時間、終了時間、ジャンル、タイトル、出演者の各番組属性の属性値を含んでいる。図２に示す具体例では、例えば、番組ＩＤ＝“１５２５９”の番組について、放送日付属性＝“２００５年７月２２日”、放送局属性＝“放送局ａ”、開始時間属性＝“１２：００”、終了時間属性＝“１３：００”、ジャンル属性＝“洋楽”、タイトル属性＝“洋楽番組Ｓ”、出演者属性＝“司会者Ｄ，司会者Ｆ，音楽家Ａ”であることが示されている。なお、番組のジャンルとしては、例えば、「ニュース」、「洋楽」、「料理」、「情報」、「スポーツ」、「ドラマ」、「音楽」、「バラエティー」、「映画」、「アニメーション」、「ドキュメンタリー」、「趣味」など、どのような属性値が使用されても構わない。
【００２７】
なお、図２のフォーマットは一例であり、チャンネルコードや、番組内容に含まれるキーワードや、番組の内容に関するコメント文や、番組に関連するホームページのＵＲＬなど、種々の情報が含まれていても構わない。また、図２の情報の一部（例えば、開始時間属性及び終了時間属性）について、例えば番組ＩＤなどをキーとして、推薦番組情報提供装置又は他の装置の備えるデータベース等から取得可能として、省略しても構わない。
【００２８】
図３に、図２に例示したＥＰＧデータに対する、ある視聴者の視聴履歴情報の一例を示す。図３に例示する視聴履歴情報は、１つの番組ごとに、番組ＩＤ、視聴の有無及び録画の有無、並びに放送日付、放送局、開始時間、終了時間、ジャンル、タイトル、出演者の各属性を含んでいる（なお、録画を扱わない場合には、録画の有無の属性は不要である）。視聴や録画の有無は、属性値が「Ｔ」（ＴＲＵＥ）の場合には、当該番組に対する視聴や録画が行われたことを示し、「Ｆ」（ＦＡＬＳＥ）の場合は、当該番組に対する視聴や録画が行われなかったことを示している。例えば、図３に示す具体例のうちでは、番組ＩＤ＝“１５２５９”の番組（放送日付属性＝“２００５年７月２２日”、放送局属性＝“放送局ａ”、開始時間属性＝“１２：００”、終了時間属性＝“１３：００”、ジャンル属性＝“洋楽”、タイトル属性＝“洋楽番組Ｓ”、出演者属性＝“司会者Ｄ，司会者Ｆ，音楽家Ａ”）について、当該視聴者が視聴したことが示されている（具体例のうちでは、録画はされていない）。
【００２９】
なお、図３のフォーマットは一例であり、チャンネルコードなど、種々の情報が含まれていても構わない。また、図３の情報の一部（例えば、ジャンル属性や、出演者属性）について、例えば番組ＩＤなどをキーとして、推薦番組情報提供装置又は他の装置の備えるデータベース等から取得可能として、省略しても構わない。
【００３０】
以下、本実施形態に係る推薦番組情報提供装置の動作について説明する。
【００３１】
まず、本実施形態に係る推薦番組情報提供装置の出演者情報処理部５０における出演者ネットワークの作成処理について説明する。
【００３２】
この出演者ネットワークの作成処理は、適当なタイミングで実行して構わない。例えば、推薦番組情報の作成手順（図１１）を実行する際に行うようにしてもよいし、また、例えば、推薦番組情報の作成手順（図１１）の実行にかかわりなく、一定周期毎、又はＥＰＧデータ管理部４０が新たなＥＰＧデータを入手する毎（若しくは入手した新たなＥＰＧデータがＥＰＧデータＤＢ４１に一定量蓄積される毎）などに行うようにしてもよい。
【００３３】
出演者情報処理部５０の出演者ネット管理部５１は、ＥＰＧデータ管理部４０から、過去の一定期間のＥＰＧデータを読み込み、このＥＰＧデータをもとに、出演者ネットワークを作成する。
【００３４】
ここで、出演者ネットワークの一例及びその作成方法の一例を示す。
【００３５】
出演者ネットワークは、一例として、各出演者をノード、出演者間の相関関係をリンクで表したネットワーク構造で定義されるものとする。
【００３６】
出演者ネット管理部５１は、まず、円状にｎ個のノードを置き、各々のノードが左右ｋ個ずつまで（合計２ｋ個まで）の他のノードと繋がるような状態になるように、仮のリンクを張ることによって、出演者ネットワークの初期状態を作成する。このとき、ｋは偶数とする。図４に、ｎ＝６、ｋ＝４の場合の初期状態の一例を示す。
【００３７】
なお、ｎやｋは、適宜設定して構わない。また、対象とするＥＰＧデータに含まれる出演者の総数がｎを超える場合には、適当な基準で（例えば、出演番組の数の多いものから順に）出演者をｎだけ選択すればよい。また、対象とするＥＰＧデータに含まれる出演者の総数がｎを超えていない場合であっても、例えば、該ＥＰＧデータにおいて、出演番組の数が予め定められた基準値に満たない出演者は、対象としないようにしてもよい。
【００３８】
次に、出演者ネットワークの各リンクに対して、リンクで接続する出演者間の相関関係度合いに基づいて、繋ぎ変えを実施する。繋ぎ変えとは、対象とするリンクについて、そのリンクの一方の端に接続するノードを固定し、他方の端に接続するノードを選択し直す処理である。
【００３９】
ここでは、出演者間の相関関係度合いの一例として、共演頻度を用いるものとする。共演頻度は、例えば、対象とするＥＰＧデータに含まれる全番組のうち、特定の二人の出演者Ａ，Ｂを出演者属性として同時に持つ番組（すなわち、該特定の二人の出演者Ａ，Ｂが共演する番組）の数Ｆ１、あるいは、例えば、このＦ１をＥＰＧデータに含まれる全番組の総数Ｎで除して得た値Ｆ２（＝Ｆ１／Ｎ）、あるいは、例えば、各共演者の組に係るＦ１を全ての共演者の組に係るＦ１のうちの最大値若しくは平均値で除して得た値Ｆ３、あるいは、例えば、ＥＰＧデータに含まれる全番組のうち、出演者Ａを出演者属性として持つ番組の数ｓ１で、出演者Ａ，Ｂを出演者属性として持つ番組の数ｓ２を除して得た値（すなわち、出演者Ａが出演した番組に、出演者Ｂも出演する確率）Ｆ４など、種々のものが考えられる。
【００４０】
例えば、図４の例において、「音楽家Ａ」と「音楽家Ｃ」との共演頻度が低く、「音楽家Ａ」と「音楽家Ｂ」との共演頻度が高いとした場合に、「音楽家Ａ」と共演頻度が高い「音楽家Ｂ」にリンクが作成されていなければ、共演頻度が低い「音楽家Ａ」と「音楽家Ｃ」との間のリンクを削除し、「音楽家Ａ」と「音楽家Ｂ」との間にリンクを新たに作成する（すなわち、当該リンクについて、そのリンクの一方の端に接続する「音楽家Ａ」ノードを固定し、他方の端に接続するノードを、「音楽家Ｃ」から「音楽家Ｂ」に選択し直す）。この様子を、図５に示す。このとき、「音楽家Ａ」と他の出演者との間に共演頻度の高い出演者がいない場合や、すでに共演頻度の高い出演者にリンクが張られている場合には、「音楽家Ａ」と「音楽家Ｃ」との間のリンクを削除する。
【００４１】
このような処理をすべてのリンクに対して順に実施することによって、出演者ネットワークを作成する。図６に、作成された出演者ネットワークの一例を示す。作成された出演者ネットワークは、出演者ネットワークＤＢ５３に保存される。
【００４２】
なお、図４〜図６は、出演者ネットワークを模式的に表したものであり、実際には、コンピュータで扱うことのできる形式で記述される。
【００４３】
なお、上記では、出演者間の相関関係度合いの一例として、共演頻度を用いるものとしたが、他の評価値を用いてもよい。
【００４４】
また、上記では、ＥＰＧデータをもとに、出演者間の相関関係度合いを求めるものとしてが、例えばテレビ番組出演者データベースなどのような他の情報から、出演者間の相関関係度合いを求めるようにしてもよい。また、外部から、出演者間の相関関係度合いを示す情報を取得するようにしてもよい。
【００４５】
なお、上記では、ワッツらが提唱したスモールワールドネットワーク（例えば、文献“D. J. Watts: “NetWorks, dynamics and the small world phenomenon”, American Journal of Sociology, Vol.105, No.2, pp.493−527, (1999)”）にほぼ従った出演者ネットワークを作成する方法を例示したが、例えばバラバシらが提唱したスケールフリー・ネットワーク（例えば、文献“A. L. Barabasi and R. Albert: “Emergence in scaling random networks”, Science, Vol.286, pp.509−512, (1999)”）などの他手法で出演者ネットワークを定義することも可能である。
【００４６】
また、ここでは、出演者ネット管理部５１が出演者ネットワークを作成するものとしたが、例えば、放送コンテンツ作成側等が作成した出演者ネットワークを、出演者ネット管理部５１がネットワーク又は記録媒体を経由して取得し、出演者ネットワークＤＢ５３に保存するような形態も可能である。
【００４７】
次に、特徴抽出処理部６０における処理について説明する。
【００４８】
特徴抽出処理部６０は、過去の一定期間のＥＰＧデータ及び視聴履歴情報に基づいて、視聴者の視聴傾向を特徴付ける特徴情報の抽出を行うとともに、抽出した特徴情報がニッチな嗜好を示すか否かの判定を行う。
【００４９】
図７に、特徴抽出処理部６０における特徴情報の抽出とそのニッチな嗜好を示すか否かの判定の処理手順例を示す。
【００５０】
特徴抽出処理部６０の対象データ取得部６１は、ＥＰＧデータ管理部４０から、過去の一定期間のＥＰＧデータを読み込む（ステップＳ１１）。また、対象データ取得部６１は、視聴履歴情報管理部３０から、過去の一定期間の視聴履歴情報を読み込む（ステップＳ１２）。過去の一定期間は、例えば、１ヶ月間、３ヶ月間、６ヶ月間、１年間など、適宜設定して構わない。なお、ステップＳ１１，Ｓ１２は、任意に実行順を入れ替えて構わない。また、並列的に実行しても構わない。
【００５１】
次に、視聴傾向解析部６２は、取得された視聴履歴情報に基づいて、視聴者の視聴傾向を解析し、視聴傾向を特徴付ける番組属性を含む特徴情報を抽出する（ステップＳ１３）。なお、視聴履歴情報に、必要な属性が含まれていない場合には、例えば番組ＩＤなどをキーとして、推薦番組情報提供装置又は他の装置の備えるデータベース等から取得する（例えば、視聴履歴情報にジャンル属性及び又は出演者属性が含まれておらず、ＥＰＧデータにジャンル属性及び又は出演者属性が含まれている場合には、番組ＩＤをキーとして、ＥＰＧデータから、ジャンル属性及び又は出演者属性を取得すればよい）。
【００５２】
ここでは、特徴情報には、少なくとも出演者属性が含まれるものとする。
【００５３】
特徴情報の抽出処理としては、例えば、視聴履歴情報に含まれる全番組（ただし、視聴者が視聴又は録画したもの（録画を扱わない場合には、視聴者が視聴したもの））の総数をＭとし、特定の出演者属性の値と特定のジャンル属性の値との組（あるいは、特定の出演者属性の値）を持つ番組の総数をｍとして、ｍ／Ｍが予め定められたしきい値以上となるような出演者属性とジャンル属性との組｛特定の出演者属性の値，特定のジャンル属性の値｝（あるいは、出演者属性｛特定の出演者属性の値｝）を、当該視聴者の視聴傾向を特徴付ける番組属性とするようにしてもよい。
【００５４】
なお、ベイジアンネットワークで表現される嗜好モデルを使う方法など、他の方法によって、当該視聴者の視聴傾向を特徴付ける番組属性を含む特徴情報を抽出してもよい。
【００５５】
ここでは、具体例として、ジャンル属性を「洋楽」、出演者属性を「音楽家Ａ」とする特徴情報と、ジャンル属性を「バラエティー」、出演者属性を「司会者Ｄ」とする特徴情報とが抽出されたものとする。
【００５６】
次に、ニッチ嗜好判定部６３は、取得されたＥＰＧデータを参照して、抽出された特徴情報がニッチな嗜好を示すか否かを判定する（ステップＳ１４）。
【００５７】
例えば、ＥＰＧデータに含まれる全番組の総数をＮとし、ＥＰＧデータに含まれる各番組の番組属性と、抽出された特徴情報に含まれる番組属性とを比較して、ＥＰＧデータ中に、該特徴情報に含まれる番組属性（の組）と同じ番組属性（の組）を持つ番組が出現する頻度ｎを求め、ｎ／Ｎが予め定められたしきい値ｔ以下となる場合に、該特徴情報は、ニッチな嗜好を示すものであると判定し、そうでなければ、ニッチな嗜好を示さないものと判定する。
【００５８】
例えば、上記具体例の場合、ＥＰＧデータを参照して、ジャンル属性が「洋楽」かつ出演者属性が「音楽家Ａ」である番組の数ｍを調べた結果、ｎ／Ｎ＝０．０１（すなわち、ＥＰＧデータにおいて、１００件の番組中に１つ存在する割合）であった場合、しきい値ｔ＝０．１ならば、ｎ／Ｎ≦ｔ２を満たすので、特徴情報に含まれる番組属性｛ジャンル属性＝「洋楽」，出演者属性＝「音楽家Ａ」｝は、ニッチな嗜好を示すものと判定される（すなわち、特徴情報に含まれる番組属性｛ジャンル属性＝「洋楽」，出演者属性＝「音楽家Ａ」｝を持つ番組は、ニッチな番組であるものと判定される）。また、ジャンル属性が「バラエティー」かつ出演者属性が「司会者Ｄ」である番組の数ｍを調べた結果、ｎ／Ｎ＝０．２０（すなわち、ＥＰＧデータにおいて、１００件の番組中に１つ存在する割合）であった場合、しきい値ｔ＝０．１ならば、ｎ／Ｎ≦ｔ２を満たさないので、特徴情報に含まれる番組属性｛ジャンル属性＝「バラエティー」，出演者属性＝「司会者Ｄ」｝は、ニッチな嗜好を示さないものと判定される（すなわち、特徴情報に含まれる番組属性｛ジャンル属性＝「バラエティー」，出演者属性＝「司会者Ｄ」｝を持つ番組は、ニッチでない番組であるものと判定される）。
【００５９】
最後に、抽出された特徴情報は、推薦番組情報処理部７０（の第１推薦番組選択部７１と第２推薦番組選択部７２）に出力されるとともに、ニッチな嗜好を示すと判定された特徴情報（または、ニッチな嗜好を示すと判定された特徴情報に含まれる出演者属性）は、出演者情報処理部５０（の類似出演者抽出部５２）に出力される（ステップＳ１５）。
【００６０】
なお、上記では、番組のジャンル属性と出演者属性との組、あるいは、出演者属性を対象としたが、これらに加えて、番組内容に含まれるキーワードなど、他の属性をも対象としてもよい。
【００６１】
また、上記では、特徴情報には、少なくとも出演者属性が含まれるものとしたが、これに限定されるものではない。特徴情報には、必ずしも出演者属性が含まれなくてもよいとする場合には、例えば、出演者属性を含む特徴情報のみを、ニッチ嗜好判定部６３による、ニッチな嗜好を示すか否かの判定の対象とし、出演者属性を含まない特徴情報は、ニッチな嗜好を示さないものとして扱えばよい。
【００６２】
次に、出演者情報処理部５０における類似出演者抽出処理について説明する。
【００６３】
この類似出演者抽出処理は、特徴抽出処理部６０においてニッチな嗜好を示すと判定された特徴情報が抽出され、該特徴情報（または、該特徴情報に含まれる出演者属性）が出演者情報処理部５０の類似出演者抽出部５２へ与えられた場合に実行され、該類似出演者抽出部５２は、該特徴情報に出演者属性の値として含まれる出演者（以下、ニッチ出演者と呼ぶ）に類似する出演者（以下、類似出演者と呼ぶ）を、出演者ネットワークから抽出する処理を行う。
【００６４】
図８に、類似出演者抽出部５２における類似出演者の抽出の処理手順例を示す。
【００６５】
図９に、ここでの説明で用いる出演者ネットワークの例を示す。また、ニッチな嗜好を示すと判定された特徴情報に、出演者属性の値として「音楽家Ａ」が含まれているものとする。
【００６６】
類似出演者抽出部５２は、ニッチ出演者を取得すると、出演者ネット管理部５１を介して出演者ネットワークＤＢ５３から出演者ネットワークを読み込み（ステップＳ２１）、該出演者ネットワークにおいて、当該ニッチ出演者に対して、所定の距離以下の距離のリンクで接続されている（１又は複数の）他の出演者を、類似出演者の候補として抽出する（ステップＳ２２）。ここで、距離とは、例えば、当該出演者間が何本のリンクを経て接続されているかを示すリンクの接続数である。所定の距離は、例えば、１である。
【００６７】
例えば、図９の出演者ネットワークにおいて、所定の距離を１とした場合に、「音楽家Ａ」に対して、距離＝１のリンクで接続されている（すなわち、１本のみのリンクで直接接続されている）出演者として、「音楽家Ｂ」、「音楽家Ｇ」、「司会者Ｄ」が抽出される。
【００６８】
次に、類似出演者抽出部５２は、上記のようにして抽出した他の出演者（以下、類似出演者候補と呼ぶ）のうち、当該類似出演者候補からみた更に他の出演者との関連の弱い出演者のみを、類似出演者として選択する（ステップＳ２３）。ここで、関連の強弱は、当該類似出演者候補からみた更に他の出演者への接続リンク数で定義するものとする。例えば、抽出した類似出演者候補の各々について、当該類似出演者候補から更に他の出演者（当該ニッチ出演者も含む）へ直接接続されている直接接続リンク数を調べ、直接接続リンク数が予め定められたしきい値（例えば、２本）以下の場合に、当該類似出演者候補を、類似出演者として選択する。なお、直接接続リンク数のしきい値として、例えば、全出演者の直接接続リンク数の平均値（または、これに基づいて決定した値）を用いてもよい。
【００６９】
例えば、図９の出演者ネットワークにおいて、直接接続リンク数のしきい値を２本とした場合に、「音楽家Ａ」に対して抽出された類似出演者候補である「音楽家Ｂ」、「音楽家Ｇ」、「司会者Ｄ」のうち、「音楽家Ｂ」及び「音楽家Ｇ」が、直接接続リンク数が２本以下であるので、類似出演者として選択される。「司会者Ｄ」は、直接接続リンク数がしきい値の２本を越えるので、選択されない。
【００７０】
なお、前述の所定の距離が２以上の場合に、この「司会者Ｄ」のような類似出演者候補として抽出されながら、最終的に選択されなかった出演者のみを介してリンクされる類似出演者候補については、その直接接続リンク数にかかわらずに、類似出演者として選択しないようにする方法も可能である。
【００７１】
類似出演者抽出部５２により抽出された類似出演者の情報は、推薦番組情報処理部７０（の第１推薦番組選択部７１）に出力される（ステップＳ２４）。
【００７２】
上記では、出演者ネットワークの内容及び抽出や選択の基準となる距離やしきい値に応じて、得られる類似出演者の数が相違し得るが、類似出演者の数の下限値を決めておき、この下限値以上の数（あるいは、なるべく下限値に近い数）の類似出演者が得られるように、抽出や選択の基準となる距離やしきい値を適宜調整（基準を緩和）しながら処理を繰り返し行うようにすることも可能である。
【００７３】
なお、出演者ネットワークに当該ニッチ出演者が含まれていない場合には、類似出演者は得られないことになる。この場合、例えば、類似出演者の抽出結果を空集合として、推薦番組情報処理部７０（の第１推薦番組選択部７１）に出力すればよい。
【００７４】
なお、ここでは、特徴抽出処理部６０で抽出されたニッチな嗜好を示すと判定された特徴情報は、特徴抽出処理部６０から推薦番組情報処理部７０（の第１推薦番組選択部７１と第２推薦番組選択部７２）に出力されるものとしている、その代わりに、特徴抽出処理部６０からニッチな嗜好を示すと判定された特徴情報を受け取った出演者情報処理部５０が、該特徴情報と、類似出演者の抽出結果とを、推薦番組情報処理部７０（の第１推薦番組選択部７１）に出力するようにしてもよい。
【００７５】
次に、推薦番組情報処理部７０における推薦番組情報作成の処理手順について説明する。
【００７６】
推薦番組情報処理部７０の第１推薦番組選択部７１は、特徴抽出処理部６０から与えられた特徴情報に含まれる出演者属性（その値としてニッチ出演者を含む）に、出演者情報処理部５０から与えられた類似出演者を加えてなる拡張特徴情報をもとに、推薦候補となる番組に関するＥＰＧデータに含まれる番組のうちから、該特徴情報に適合する番組を選択する。なお、拡張特徴情報に含まれる出演者属性については、ニッチ出演者と類似出演者とのいずれについても、当該視聴者の視聴傾向を特徴付けるものとして扱うものとする。
【００７７】
例えば、ニッチな嗜好を示す特徴情報として、｛ジャンル属性＝「洋楽」、出演者属性＝「音楽家Ａ」｝が得られ、ニッチ出演者＝「音楽家Ａ」をもとに、類似出演者＝｛「音楽家Ｂ」，「音楽家Ｇ」｝が抽出された場合に、図２に例示したＥＰＧデータを対象として、番組ＩＤ＝３２０１２、ジャンル属性＝「洋楽」、タイトル属性＝「洋楽番組Ｘ」、出演者属性＝｛「司会者Ｍ」，「音楽家Ａ」，「音楽家Ｎ」，「音楽家Ｏ」，…｝の番組と、番組ＩＤ＝２４０１４、ジャンル属性＝「洋楽」、タイトル属性＝「洋楽番組Ｕ」、出演者属性＝｛「音楽家Ｂ」，…｝の番組と、番組ＩＤ＝３７４６、ジャンル属性＝「洋楽」、タイトル属性＝「洋楽番組Ｗ」、出演者属性＝｛「司会者Ｄ」，「音楽家Ｇ」，…｝の番組とが、選択される。
【００７８】
従来であれば、上記具体例において、当該視聴者の嗜好するニッチ出演者＝「音楽家Ａ」の出演する番組ＩＤ＝３２０１２のタイトル属性＝「洋楽番組Ｘ」の番組しか推薦できなかったが、本実施形態によれば、ニッチ出演者＝「音楽家Ａ」に類似する類似出演者＝｛「音楽家Ｂ」，「音楽家Ｇ」｝のいずれかが出演する番組である、番組ＩＤ＝２４０１４のタイトル属性＝「洋楽番組Ｕ」の番組と、番組ＩＤ＝３７４６のタイトル属性＝「洋楽番組Ｗ」の番組をも推薦することができる。また、多数の番組に出演しているであろう「司会者Ｄ」は、類似出演者から外されることになるので、当該視聴者の嗜好ではない多数の番組を推薦してしまうことを避けることもできる（なお、当該視聴者が「司会者Ｄ」をも嗜好している場合には、「司会者Ｄ」の出演する番組は、ニッチな嗜好を示さない特徴情報を扱う第２推薦番組選択部７２により推薦されることになると考えられる）。
【００７９】
推薦番組情報処理部７０の第２推薦番組選択部７２は、特徴抽出処理部６０から与えられたニッチな嗜好を示さない特徴情報をもとに、推薦候補となる番組に関するＥＰＧデータに含まれる番組のうちから、該特徴情報に適合する番組を選択する。
【００８０】
例えば、ジャンル属性を「バラエティー」、出演者属性を「司会者Ｄ」とする特徴情報とが与えられた場合に、ジャンル属性＝「バラエティー」且つ出演者属性＝「司会者Ｄ」を持つ番組が選択される。
【００８１】
なお、本実施形態では、第２推薦番組選択部７２についても、特徴抽出処理部６０から与えられた特徴情報をもとに、推薦番組を選択するものとしたが、これに限定されるものではなく、適宜、公知の番組推薦方法を使用して構わない。この場合、例えば、第２推薦番組選択部７２は、当該視聴者の視聴番組を抽出し、それらの視聴番組のジャンル、出演者、番組内容に含まれるキーワードのいずれかひとつもしくは複数の組み合わせを参照して類似番組を選択するようにしてもよい。また、例えば、協調フィルタリングなどの手法を用いて推薦番組を選択しても構わない。
【００８２】
推薦番組情報作成部７３は、第１推薦番組選択部７１による推薦番組の選択結果と、第２推薦番組選択部７２による推薦番組の選択結果とをもとに、視聴者への推薦番組提示のために必要な、推薦番組に関する情報を含む推薦番組情報を作成する。なお、推薦番組情報の作成にあたって、ＥＰＧデータに含まれていない情報を、推薦番組情報に含める場合には、例えば番組ＩＤなどをキーとして、適宜、推薦番組情報提供装置又は他の装置の備えるデータベース等から必要な情報を取得するようにしてもよい。
【００８３】
図１０に、推薦番組情報作成部７３により作成される推薦番組情報の一例を示す。図１０の推薦番組情報では、第１推薦番組選択部７１で選択された３つの番組を例示している。また、推薦番組情報には、これらの他に、第２推薦番組選択部７２で選択された番組が記述される。
【００８４】
なお、図１０のフォーマットは一例であり、チャンネルコードなど、種々の情報が含まれていても構わない。また、図１０の情報の一部（例えば、出演者属性）について、例えば番組ＩＤなどをキーとして、推薦番組情報提供装置又は他の装置の備えるデータベース等から取得可能として、省略しても構わない。
【００８５】
作成された推薦番組情報は、推薦番組情報処理部７０から放送端末２０へ与えられる。なお、放送端末２０は、例えば、受信した推薦番組情報をユーザに提示する。
【００８６】
なお、推薦番組情報を作成する際、ニッチ出演者と類似出演者の情報を含めるようにしてもよい。また、第１推薦番組選択部７１で選択された推薦番組について、ニッチ出演者が出演する番組か、類似出演者が出演する番組かを区別する情報を付加してもよい。また、第１推薦番組選択部７１で選択された番組か、第２推薦番組選択部７２で選択された番組かを区別する情報を付加してもよい。さらに、推薦番組情報を作成する際、推薦番組情報に記述する番組数の上限を設けるようにしてもよい。また、推薦番組を、所定の基準で順位付けして推薦するようにしてもよい。その他、種々のバリエーションが可能である。
【００８７】
次に、本実施形態に係る推薦番組情報提供装置が推薦番組情報を作成する場合における全体的な処理の流れについて説明する。
【００８８】
図１１に、本実施形態における推薦番組情報の作成手順例を示す。
【００８９】
まず、推薦番組情報処理部７０が、ＥＰＧデータ管理部４０で管理される、以下の処理の対象となる将来的に放送される予定の番組（以下、対象番組と呼ぶ）に関するＥＰＧデータ（例えば図２のようなＥＰＧデータ）を読み込むとともに、特徴抽出処理部６０（の対象データ取得部６１）が、ＥＰＧデータ管理部４０及び視聴履歴情報管理部３０からそれぞれ過去の一定期間のＥＰＧデータ及び視聴履歴情報を読み込む（ステップＳ３１）。
【００９０】
また、出演者情報処理部５０の類似出演者抽出部５２が、出演者ネット管理部５１を介して、出演者ネットワークＤＢ５３から出演者ネットワークを読み込む（ステップＳ３２）。
【００９１】
なお、ステップＳ３１及びステップＳ３２に含まれる手順は、必ずしもこのタイミングで行わなくてもよい、当該データが必要になるときまでに、行えばよい。
【００９２】
次に、特徴抽出処理部６０の視聴傾向解析部６２が、視聴者の視聴傾向を特徴付ける番組属性を含む特徴情報を抽出する（ステップＳ３３）。
【００９３】
そして、ニッチ嗜好判定部６３が、抽出された特徴情報がニッチな嗜好を示すか否かを判定する（ステップＳ３４）。
【００９４】
ニッチ嗜好判定部６３においてニッチな嗜好を示すと判定された場合には（ステップＳ３５）、類似出演者抽出部５２が、類似出演者候補を抽出し（ステップＳ３６）、抽出した類似出演者候補から、類似出演者を選択する（ステップＳ３７）。そして、推薦番組情報処理部７０の第１推薦番組選択部７１が、例えば、特徴抽出処理部６０から与えられた特徴情報に含まれる出演者属性（その値としてニッチ出演者を含む）に、出演者情報処理部５０から与えられた類似出演者を加えてなる拡張特徴情報をもとに、推薦候補となる番組に関するＥＰＧデータに含まれる番組のうちから、該拡張特徴情報に適合する推薦番組の選択（第１の推薦番組選択処理）を行う（ステップＳ３８）。
【００９５】
一方、ニッチ嗜好判定部６３においてニッチな嗜好を示さないと判定された場合には（ステップＳ３５）、推薦番組情報処理部７０の第２推薦番組選択部７２が、例えば、特徴抽出処理部６０から与えられたニッチな嗜好を示さない特徴情報をもとに、推薦候補となる番組に関するＥＰＧデータに含まれる番組のうちから、該特徴情報に適合する推薦番組の選択（第２の推薦番組選択処理）を行う（ステップＳ４０）。
【００９６】
以上のループ処理は、全ての特徴情報について繰り返し行われる（ステップＳ３９）。
【００９７】
さて、全ての特徴情報に対する処理が終了したならば、推薦番組情報処理部７０の推薦番組情報作成部７３が、全ての推薦番組の選択結果をもとに、視聴者への推薦番組提示のために必要な、推薦番組に関する情報を含む推薦番組情報を作成する（ステップＳ４１）。
【００９８】
作成された推薦番組情報は、推薦番組情報処理部７０から放送端末２０へ与えられる（ステップＳ４１）。なお、放送端末２０は、例えば、受信した推薦番組情報をユーザに提示する。
【００９９】
以上のように、本実施形態によれば、従来の番組推薦技術では扱うことが難しかった、視聴者個人のニッチな嗜好についても、より効果的な番組推薦を行うことが可能になる。
【０１００】
なお、以上の各機能は、ソフトウェアとして記述し適当な機構をもったコンピュータに処理させても実現可能である。
また、本実施形態は、コンピュータに所定の手順を実行させるための、あるいはコンピュータを所定の手段として機能させるための、あるいはコンピュータに所定の機能を実現させるためのプログラムとして実施することもできる。加えて該プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体として実施することもできる。
【０１０１】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１０２】
【図１】本発明の一実施形態に係る推薦番組情報提供装置の概略構成を示す図
【図２】テレビ番組情報の一例を示す図
【図３】図２に示したテレビ番組情報に対するある視聴者の視聴履歴情報の一例を示す図
【図４】同実施形態で用いるある出演者ネットワークの一例を示す図
【図５】同実施形態で用いる出演者ネットワークの繋ぎ変えの一例を示す図
【図６】同実施形態で用いる出演者ネットワークの繋ぎ変えの結果、最終的に得られる出演者ネットワークの一例を示す図
【図７】同実施形態に係る推薦番組情報提供装置の特徴抽出部における特徴情報の抽出とそのニッチな嗜好を示すか否かの判定の処理手順例を示すフローチャート
【図８】同実施形態に係る推薦番組情報提供装置の出演者情報処理部における類似出演者の抽出の処理手順例を示すフローチャート
【図９】同実施形態で用いるある出演者ネットワークの一例を示す図
【図１０】推薦番組情報の一例を示す図
【図１１】同実施形態に係る推薦番組情報提供装置における推薦番組情報の作成手順の一例を示すフローチャート
【符号の説明】
【０１０３】
１０…推薦番組情報提供装置、２０…放送端末、３０…聴履歴情報管理部、３１…視聴履歴情報ＤＢ、４０…ＥＰＧデータ管理部、４１…ＥＰＧデータＤＢ、５０…出演者情報処理部、５１…出演者ネット管理部、５２…類似出演者抽出部、５３…出演者ネットワークＤＢ、６０…特徴抽出処理部、６１…対象データ取得部、６２…視聴傾向解析部、６３…ニッチ嗜好判定部、７０…推薦番組情報処理部、７１…第１推薦番組選択部、７２…第２推薦番組選択部、７３…推薦番組情報作成部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
番組推薦対象とする視聴者が視聴した番組に出演した特定の出演者を示す第１の出演者情報に基づき、複数の出演者間の関連を示す出演者関連情報を利用して、該特定の出演者に類似する１又は複数の類似出演者を示す第２の出演者情報を抽出する抽出手段と、
前記第１の出演者情報及び前記第２の出演者情報、並びに複数の放送予定の番組の各々について少なくとも当該番組に出演する出演者を示す第３の出演者情報を記述した放送予定番組情報に基づいて、該複数の放送予定の番組のうちから、前記視聴者に対して推薦する推薦番組を選択する選択手段と、
選択された前記推薦番組に関する情報を含む推薦番組情報を作成する作成手段とを備え、
前記出演者関連情報は、個々の出演者をそれぞれ一つのノードとし、関連を有する出演者に対応するノード同士をリンクで接続した構造を有するネットワークとして記述されるものであり、
前記抽出手段は、前記ネットワークに含まれる前記特定の出演者に対応するノード以外のノードのうちから、前記特定の出演者に対応するノードに対するリンク距離が予め定められた上限値の範囲内にある第１の条件と、他のノードとの間に有するリンク数がしきい値以下である第２の条件とを満たすノードを選択し、選択したノードに対応する出演者を、前記第２の出演者情報が示す類似出演者とするものであることを特徴とする推薦番組情報提供装置。
【請求項２】
前記抽出手段は、前記第１の条件及び前記第２の条件を満たすノードであっても、前記第２の条件を満たさないノードを介することによって前記特定の出演者に対応するノードに接続されるノードは、前記選択の対象から除外することを特徴とする請求項１に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項３】
前記第１の条件における上限値が示すリンク距離を１とすることを特徴とする請求項２に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項４】
前記放送予定番組情報は、前記複数の放送予定の番組の各々について当該番組に関する出演者以外の情報を含むものであり、
前記選択手段は、前記複数の放送予定の番組のうちから、前記視聴者に対して推薦する推薦番組を選択するにあたって、前記第１の出演者情報及び前記第２の出演者情報に加えて、前記視聴者の視聴傾向を特徴付ける前記出演者以外の情報をも利用することを特徴とする請求項１に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項５】
前記出演者以外の情報は、番組のジャンルを示す情報又は番組に関係するキーワードを示す情報の少なくとも一方であることを特徴とする請求項４に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項６】
前記視聴者の視聴傾向を特徴付ける、１又は複数の番組属性に関する情報を含む特徴情報と、過去の一定期間における既放送の番組の各々について当該番組を特徴付ける番組属性に関する情報を記述した既放送番組情報とから、該既放送番組情報に含まれる当該特徴情報に合致する番組の多寡を示す値を求め、該値が予め定められた基準を満たす場合に、当該特徴情報がニッチな嗜好を示すと判定する判定手段を更に備え、
前記抽出手段は、前記判定手段によりニッチな嗜好を示すと判定された前記特徴情報の中に、前記番組属性に関する情報の一つとして含まれる、前記視聴者の視聴傾向を特徴付ける出演者を示す情報を、前記第１の出演者情報として利用することを特徴とする請求項１に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項７】
前記多寡を示す値は、前記既放送番組情報に含まれる全番組のうちで前記特徴情報に合致する番組の数を示す出現頻度、又は前記特徴情報に合致する番組の数の前記既放送番組情報に含まれる全番組の数に対する割合を示す出現割合であり、
前記判定手段は、前記出現頻度又は前記出現割合が予め定められたしきい値以下である場合に、前記特徴情報がニッチな嗜好を示すと判定することを特徴とする請求項６に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項８】
前記判定手段により前記特徴情報がニッチな嗜好を示すとの判定がなされなかった場合に、前記放送予定番組情報に基づいて、前記推薦候補となる複数の放送予定の番組のうちから、該視聴者に対して推薦する推薦番組を選択する手段を更に備え、
前記作成手段は、この手段により選択された推薦番組に関する情報をも含む前記推薦番組情報を作成することを特徴とする請求項６または７に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項９】
過去の一定期間における既放送の番組の番組属性に関する情報を含む既放送番組情報と、それら既放送の番組を対象とした前記視聴者による視聴結果を示す履歴情報とに基づいて、前記特徴情報を抽出する手段を更に備えたことを特徴とする請求項６ないしの８いずれか１項に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項１０】
前記ネットワークとして記述される前記出演者関係情報を生成する生成手段を更に備えたことを特徴とする請求項１に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項１１】
前記生成手段は、出演者の間の関連の度合いを示す情報に基づいて、前記ネットワークにおける各出演者に対応するノードの間をリンクで接続するか否かを決定するものであることを特徴とする請求項１０に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項１２】
前記作成手段により作成された前記推薦番組情報を、前記視聴者に係る端末装置へ送信する送信手段を更に備えたことを特徴とする請求項１ないし１１のいずれか１項に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項１３】
推薦番組情報提供装置における推薦番組情報提供方法であって、
前記推薦番組情報提供装置が備える抽出手段が、番組推薦対象とする視聴者が視聴した番組に出演した特定の出演者を示す第１の出演者情報に基づき、複数の出演者間の関連を示す出演者関連情報を利用して、該特定の出演者に類似する１又は複数の類似出演者を示す第２の出演者情報を抽出するステップと、
前記推薦番組情報提供装置が備える選択手段が、前記第１の出演者情報及び前記第２の出演者情報、並びに複数の放送予定の番組の各々について少なくとも当該番組に出演する出演者を示す第３の出演者情報を記述した放送予定番組情報に基づいて、該複数の放送予定の番組のうちから、前記視聴者に対して推薦する推薦番組を選択するステップと、
前記推薦番組情報提供装置が備える作成手段が、選択された前記推薦番組に関する情報を含む推薦番組情報を作成するステップとを有し、
前記出演者関連情報は、個々の出演者をそれぞれ一つのノードとし、関連を有する出演者に対応するノード同士をリンクで接続した構造を有するネットワークとして記述されるものであり、
前記抽出手段は、前記ネットワークに含まれる前記特定の出演者に対応するノード以外のノードのうちから、前記特定の出演者に対応するノードに対するリンク距離が予め定められた範囲内にある第１の条件と、他のノードとの間に有するリンク数がしきい値以下である第２の条件とを満たすノードを選択し、選択したノードに対応する出演者を、前記第２の出演者情報が示す類似出演者とするものであることを特徴とする推薦番組情報提供方法。
【請求項１４】
推薦番組情報提供装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、
番組推薦対象とする視聴者が視聴した番組に出演した特定の出演者を示す第１の出演者情報に基づき、複数の出演者間の関連を示す出演者関連情報を利用して、該特定の出演者に類似する１又は複数の類似出演者を示す第２の出演者情報を抽出する抽出手段と、
前記第１の出演者情報及び前記第２の出演者情報、並びに複数の放送予定の番組の各々について少なくとも当該番組に出演する出演者を示す第３の出演者情報を記述した放送予定番組情報に基づいて、該複数の放送予定の番組のうちから、前記視聴者に対して推薦する推薦番組を選択する選択手段と、
選択された前記推薦番組に関する情報を含む推薦番組情報を作成する手段とをコンピュータに実現させるためのものであるとともに、
前記出演者関連情報は、個々の出演者をそれぞれ一つのノードとし、関連を有する出演者に対応するノード同士をリンクで接続した構造を有するネットワークとして記述されるものであり、
前記抽出手段は、前記ネットワークに含まれる前記特定の出演者に対応するノード以外のノードのうちから、前記特定の出演者に対応するノードに対するリンク距離が予め定められた範囲内にある第１の条件と、他のノードとの間に有するリンク数がしきい値以下である第２の条件とを満たすノードを選択し、選択したノードに対応する出演者を、前記第２の出演者情報が示す類似出演者とするものであることを特徴とするプログラム。
【請求項１】
番組推薦対象とする視聴者が視聴した番組に出演した特定の出演者を示す第１の出演者情報に基づき、複数の出演者間の関連を示す出演者関連情報を利用して、該特定の出演者に類似する１又は複数の類似出演者を示す第２の出演者情報を抽出する抽出手段と、
前記第１の出演者情報及び前記第２の出演者情報、並びに複数の放送予定の番組の各々について少なくとも当該番組に出演する出演者を示す第３の出演者情報を記述した放送予定番組情報に基づいて、該複数の放送予定の番組のうちから、前記視聴者に対して推薦する推薦番組を選択する選択手段と、
選択された前記推薦番組に関する情報を含む推薦番組情報を作成する作成手段とを備え、
前記出演者関連情報は、個々の出演者をそれぞれ一つのノードとし、関連を有する出演者に対応するノード同士をリンクで接続した構造を有するネットワークとして記述されるものであり、
前記抽出手段は、前記ネットワークに含まれる前記特定の出演者に対応するノード以外のノードのうちから、前記特定の出演者に対応するノードに対するリンク距離が予め定められた上限値の範囲内にある第１の条件と、他のノードとの間に有するリンク数がしきい値以下である第２の条件とを満たすノードを選択し、選択したノードに対応する出演者を、前記第２の出演者情報が示す類似出演者とするものであることを特徴とする推薦番組情報提供装置。
【請求項２】
前記抽出手段は、前記第１の条件及び前記第２の条件を満たすノードであっても、前記第２の条件を満たさないノードを介することによって前記特定の出演者に対応するノードに接続されるノードは、前記選択の対象から除外することを特徴とする請求項１に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項３】
前記第１の条件における上限値が示すリンク距離を１とすることを特徴とする請求項２に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項４】
前記放送予定番組情報は、前記複数の放送予定の番組の各々について当該番組に関する出演者以外の情報を含むものであり、
前記選択手段は、前記複数の放送予定の番組のうちから、前記視聴者に対して推薦する推薦番組を選択するにあたって、前記第１の出演者情報及び前記第２の出演者情報に加えて、前記視聴者の視聴傾向を特徴付ける前記出演者以外の情報をも利用することを特徴とする請求項１に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項５】
前記出演者以外の情報は、番組のジャンルを示す情報又は番組に関係するキーワードを示す情報の少なくとも一方であることを特徴とする請求項４に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項６】
前記視聴者の視聴傾向を特徴付ける、１又は複数の番組属性に関する情報を含む特徴情報と、過去の一定期間における既放送の番組の各々について当該番組を特徴付ける番組属性に関する情報を記述した既放送番組情報とから、該既放送番組情報に含まれる当該特徴情報に合致する番組の多寡を示す値を求め、該値が予め定められた基準を満たす場合に、当該特徴情報がニッチな嗜好を示すと判定する判定手段を更に備え、
前記抽出手段は、前記判定手段によりニッチな嗜好を示すと判定された前記特徴情報の中に、前記番組属性に関する情報の一つとして含まれる、前記視聴者の視聴傾向を特徴付ける出演者を示す情報を、前記第１の出演者情報として利用することを特徴とする請求項１に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項７】
前記多寡を示す値は、前記既放送番組情報に含まれる全番組のうちで前記特徴情報に合致する番組の数を示す出現頻度、又は前記特徴情報に合致する番組の数の前記既放送番組情報に含まれる全番組の数に対する割合を示す出現割合であり、
前記判定手段は、前記出現頻度又は前記出現割合が予め定められたしきい値以下である場合に、前記特徴情報がニッチな嗜好を示すと判定することを特徴とする請求項６に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項８】
前記判定手段により前記特徴情報がニッチな嗜好を示すとの判定がなされなかった場合に、前記放送予定番組情報に基づいて、前記推薦候補となる複数の放送予定の番組のうちから、該視聴者に対して推薦する推薦番組を選択する手段を更に備え、
前記作成手段は、この手段により選択された推薦番組に関する情報をも含む前記推薦番組情報を作成することを特徴とする請求項６または７に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項９】
過去の一定期間における既放送の番組の番組属性に関する情報を含む既放送番組情報と、それら既放送の番組を対象とした前記視聴者による視聴結果を示す履歴情報とに基づいて、前記特徴情報を抽出する手段を更に備えたことを特徴とする請求項６ないしの８いずれか１項に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項１０】
前記ネットワークとして記述される前記出演者関係情報を生成する生成手段を更に備えたことを特徴とする請求項１に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項１１】
前記生成手段は、出演者の間の関連の度合いを示す情報に基づいて、前記ネットワークにおける各出演者に対応するノードの間をリンクで接続するか否かを決定するものであることを特徴とする請求項１０に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項１２】
前記作成手段により作成された前記推薦番組情報を、前記視聴者に係る端末装置へ送信する送信手段を更に備えたことを特徴とする請求項１ないし１１のいずれか１項に記載の推薦番組情報提供装置。
【請求項１３】
推薦番組情報提供装置における推薦番組情報提供方法であって、
前記推薦番組情報提供装置が備える抽出手段が、番組推薦対象とする視聴者が視聴した番組に出演した特定の出演者を示す第１の出演者情報に基づき、複数の出演者間の関連を示す出演者関連情報を利用して、該特定の出演者に類似する１又は複数の類似出演者を示す第２の出演者情報を抽出するステップと、
前記推薦番組情報提供装置が備える選択手段が、前記第１の出演者情報及び前記第２の出演者情報、並びに複数の放送予定の番組の各々について少なくとも当該番組に出演する出演者を示す第３の出演者情報を記述した放送予定番組情報に基づいて、該複数の放送予定の番組のうちから、前記視聴者に対して推薦する推薦番組を選択するステップと、
前記推薦番組情報提供装置が備える作成手段が、選択された前記推薦番組に関する情報を含む推薦番組情報を作成するステップとを有し、
前記出演者関連情報は、個々の出演者をそれぞれ一つのノードとし、関連を有する出演者に対応するノード同士をリンクで接続した構造を有するネットワークとして記述されるものであり、
前記抽出手段は、前記ネットワークに含まれる前記特定の出演者に対応するノード以外のノードのうちから、前記特定の出演者に対応するノードに対するリンク距離が予め定められた範囲内にある第１の条件と、他のノードとの間に有するリンク数がしきい値以下である第２の条件とを満たすノードを選択し、選択したノードに対応する出演者を、前記第２の出演者情報が示す類似出演者とするものであることを特徴とする推薦番組情報提供方法。
【請求項１４】
推薦番組情報提供装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、
番組推薦対象とする視聴者が視聴した番組に出演した特定の出演者を示す第１の出演者情報に基づき、複数の出演者間の関連を示す出演者関連情報を利用して、該特定の出演者に類似する１又は複数の類似出演者を示す第２の出演者情報を抽出する抽出手段と、
前記第１の出演者情報及び前記第２の出演者情報、並びに複数の放送予定の番組の各々について少なくとも当該番組に出演する出演者を示す第３の出演者情報を記述した放送予定番組情報に基づいて、該複数の放送予定の番組のうちから、前記視聴者に対して推薦する推薦番組を選択する選択手段と、
選択された前記推薦番組に関する情報を含む推薦番組情報を作成する手段とをコンピュータに実現させるためのものであるとともに、
前記出演者関連情報は、個々の出演者をそれぞれ一つのノードとし、関連を有する出演者に対応するノード同士をリンクで接続した構造を有するネットワークとして記述されるものであり、
前記抽出手段は、前記ネットワークに含まれる前記特定の出演者に対応するノード以外のノードのうちから、前記特定の出演者に対応するノードに対するリンク距離が予め定められた範囲内にある第１の条件と、他のノードとの間に有するリンク数がしきい値以下である第２の条件とを満たすノードを選択し、選択したノードに対応する出演者を、前記第２の出演者情報が示す類似出演者とするものであることを特徴とするプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【公開番号】特開２００８−１９９４０６（Ｐ２００８−１９９４０６Ａ）
【公開日】平成２０年８月２８日（２００８．８．２８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００７−３３９３３（Ｐ２００７−３３９３３）
【出願日】平成１９年２月１４日（２００７．２．１４）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２０年８月２８日（２００８．８．２８）
【国際特許分類】
【出願日】平成１９年２月１４日（２００７．２．１４）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]