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公開番号2024013279
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-02-01
出願番号2022115232
出願日2022-07-20
発明の名称視聴予測装置
出願人日本放送協会
代理人個人,個人
主分類H04N 21/258 20110101AFI20240125BHJP(電気通信技術)
要約【課題】対象ユーザの現在までの視聴傾向から長いスパンでの対象ユーザの視聴傾向を予測することを可能とする視聴予測装置を提供すること。
【解決手段】
放送又は配信されるコンテンツを視聴する視聴ユーザの将来の視聴傾向を予測する視聴予測装置が、個々の視聴ユーザの視聴傾向を示す属性データから前記個々の視聴ユーザのスコア値を算出するスコア計算部と、対象ユーザのスコア値に類似するスコア値を持つ所定数の視聴ユーザを抽出するマッチング部と、前記マッチング部が抽出した前記所定数の視聴ユーザの視聴履歴をつなぎ合わせて1つの時系列の擬似視聴履歴を生成する擬似視聴履歴生成部と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
放送又は配信されるコンテンツを視聴する視聴ユーザの将来の視聴傾向を予測する視聴予測装置であって、
個々の視聴ユーザの視聴傾向を示す属性データから前記個々の視聴ユーザのスコア値を算出するスコア計算部と、
対象ユーザのスコア値に類似するスコア値を持つ所定数の視聴ユーザを抽出するマッチング部と、
前記マッチング部が抽出した前記所定数の視聴ユーザの視聴履歴をつなぎ合わせて１つの時系列の擬似視聴履歴を生成する擬似視聴履歴生成部と、
を備える視聴予測装置。
続きを表示（約 320 文字）【請求項２】
複数の視聴ユーザの視聴情報を収集し、前記視聴履歴として蓄積する視聴履歴取得部と、
複数の視聴ユーザそれぞれの前記視聴履歴とユーザ属性から前記属性データを生成する属性データ生成部と、
をさらに備え、
前記視聴情報を収集しながら前記視聴履歴を更新するとともに視聴ユーザの将来の視聴傾向を予測する請求項１に記載の視聴予測装置。
【請求項３】
複数の視聴履歴をつなぎ合わせて生成された前記擬似視聴履歴から予測される将来の視聴時間を表示する擬似視聴履歴可視化部をさらに備え、
前記擬似視聴履歴可視化部は、前記予測される将来の視聴時間をグラフで示す請求項１又は請求項２に記載の視聴予測装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、放送又は配信されるコンテンツを視聴する視聴ユーザの将来の視聴傾向を予測する視聴予測装置に関する。具体的には、視聴予測装置において、蓄積された視聴履歴とユーザ属性から生成した属性データから、対象とする視聴ユーザの属性データに近い属性データを持つ視聴ユーザを見つけ、当該視聴ユーザの視聴履歴をつなげて一つの時系列の擬似的な視聴履歴データを作成することによって、対象とする視聴ユーザの将来の視聴時間や視聴時間帯、視聴番組のジャンルなどの視聴傾向を予測し、示すようにしたものである。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
従来から、ユーザの視聴意欲や利便性の向上や、ユーザが知らなかったテレビ番組などのコンテンツの発見を促すため、コンテンツ提供者は多くのコンテンツの中からユーザが興味を持つであろうと思われるコンテンツを提示するコンテンツ推薦システムを用いている。多くのコンテンツの中から対象ユーザに推薦すべきコンテンツを抽出する方法（フィルタリング手法）として、非特許文献１には、コンテンツ（内容）に基づくフィルタリング手法と、協調フィルタリング手法が開示されている。
【０００３】
内容に基づくフィルタリング（content-based filtering）は、対象ユーザが過去に視聴したコンテンツ（又は対象ユーザが高評価を付けたコンテンツ）に類似したコンテンツを推薦する手法である。コンテンツの類似性を調べる方法としては、コンテンツに関連する出演者や制作者、ジャンルなどのコンテンツの属性データを文書とみなし、ＴＦ－ＩＤＦ（Term Frequency-Inverse Document Frequency）などからそれぞれのコンテンツの特徴ベクトルを求め、特徴ベクトル間の距離を求める方法などがある。
【０００４】
協調フィルタリング（collaborative filtering）は、対象ユーザと趣味嗜好が似ている他のユーザ（例えば、対象ユーザが過去に視聴したコンテンツと同じコンテンツを視聴した他のユーザ）を抽出し、そのユーザが視聴したコンテンツの中から対象ユーザが視聴していないコンテンツを推薦する手法である。協調フィルタリングは、対象ユーザと似た視聴傾向の他者の視聴履歴を利用することで、対象ユーザが知らなかったコンテンツを推薦できる特徴がある。そのため、セレンディピティ（予想外のものを発見すること。例えば、何かを探しているときに、探しているものとは別の価値のあるものを偶然見つけること。）を与えるコンテンツ推薦システムに利用することができる。しかし、実際には、対象ユーザが、将来的にどのコンテンツを視聴するかを予測することはできない。
【０００５】
対象ユーザが将来視聴するコンテンツを予測する手法として、特許文献１～特許文献３に開示された手法がある。
特許文献１には、購買履歴の購買間隔と購買状態から求めた購入後上昇確率を推定し、それが最大となるようにリコメンドすることで、短期的な収益増加でなく長期的な収益増加を見越した、顧客生涯価値（ＬＴＶ：Lifetime Value of Customer）を高めるリコメンド手法が開示されている。
特許文献２には、複数のユーザの関心事から生成した関心事グラフから対象者の次の関心事を予測し推薦に用いる手法が開示されている。
特許文献３には、ターゲットユーザと嗜好が似ている革新者グループが利用したオブジェクトの中で、利用者数が多いほど小さな値とする人気度、どのくらい先行して利用したかを示す先行度、行動してからの経過時間により減衰する重要度を用いることで、ユーザが気づかない目新しいコンテンツを推薦する手法が開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
神嶌敏弘：「推薦システム－情報過多時代をのりきる」、情報の科学と技術、５６巻１０号、ｐｐ．４５２～４５７、２００６
【特許文献】
【０００７】
特許第４８４７９１９号公報（発明の名称：リコメンド装置、リコメンド方法、リコメンドプログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体）
【０００８】
特許第５３５８０２４号公報（発明の名称：通信装置のユーザのプロファイルに導入される潜在的な将来の関心事を決定するための装置）
【０００９】
特許第５４８１２９５号公報（発明の名称：オブジェクト推薦装置、オブジェクト推薦方法、オブジェクト推薦プログラムおよびオブジェクト推薦システム）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
推薦システムは対象ユーザが将来どのようなコンテンツを視聴するかを予測するシステムと見なすことができる。コンテンツ提供者からすると、将来的に利用者がどのようなコンテンツに興味を持つかを知ることができると、今後のコンテンツの提供やコンテンツの制作等の参考になる。
（【００１１】以降は省略されています）

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