JP2010062758A - 電子機器、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】番組の出演者同士の相関情報を有効活用して番組を推薦すること。
【解決手段】ＤＶＲ１００は、ＥＰＧデータ及び録画番組から番組テーブル４０を作成し、当該番組テーブル４０を基に、全番組から出演者を抽出した出演者テーブル７０、当該出演者テーブル内の各出演者に関連付けられた共演者テーブル９０、当該共演者テーブル９０内の各共演者に関連付けられたジャンルテーブル１１０を作成する。ＤＶＲ１００は、出演者テーブル７０内の各出演者に出演者ジャンル属性を付与し、また出演者テーブル７０内の出演者と、共演者テーブル９０内の共演者とに相関ジャンル属性を付与し、当該出演者ジャンル属性または相関ジャンル属性及び上記各テーブルを基に番組を推薦する。
【選択図】図２

Description

本発明は、電子番組ガイド（ＥＰＧ；Electronic Program Guide）から情報を抽出し処理することが可能な電子機器、当該電子機器における情報処理方法及びプログラムに関する。

従来から、テレビジョン装置や記録再生装置は、例えば形態素解析等により、ＥＰＧから番組に関連する情報を抽出し、当該抽出された情報を基に、ユーザに番組の推薦を行っていた。

例えば、下記特許文献１には、番組表内の１の番組がユーザに指定された際、ジャンル、出演者、キーワード等の各選択基準に基づいて、その指定された番組に関連する番組やユーザの嗜好にあった番組をお勧め情報として表示する番組表サーバが記載されている。

また、下記特許文献２には、ジャンル、チャンネル、出演者等の各電子番組表情報についての視聴者の嗜好に応じて重み付けがなされた嗜好情報を基に、視聴者の嗜好に応じた且つ視聴者が過去に視聴していない番組を録画する番組録画再生装置が記載されている。

特開２００７−１８１０６７号公報（段落［００５０］、図６等） 特開２００６−８０９７４号公報（段落［００１５］、図４等）

ところで、通常、番組には複数の出演者が出演している。ユーザは、ある番組でユーザが興味のある出演者と共演した他の出演者に対しても興味を引かれることもある。しかしながら、上記特許文献１及び２に記載された技術においては、ある番組の出演者と同一の出演者が出演している他の番組をユーザに推薦することはできるが、共演者同士の繋がりに関する情報は把握できない。したがって、出演者に関しては、ユーザは、興味のある出演者毎に番組の推薦を受けるしかなく、番組推薦の幅が限られることになる。

以上のような事情に鑑み、本発明の目的は、番組の出演者同士の相関情報を有効活用して番組を推薦することが可能な電子機器、情報処理方法及びプログラムを提供することにある。

上述の課題を解決するため、本発明の一の形態に係る電子機器は、受信手段と、再生手段と、記憶手段と、第１の作成手段と、第２の作成手段と、出力手段とを有する。
上記受信手段は、複数の番組と、当該複数の番組の番組名情報及び出演者名情報を含む電子番組ガイド情報とを受信する。
上記再生手段は、上記受信された番組を再生する。
上記記憶手段は、所定期間分の上記受信された電子番組ガイド情報を記憶する。
上記第１の作成手段は、上記記憶された電子番組ガイド情報から、上記複数の番組の上記出演者名情報を抽出して、出演者テーブルを作成する。
上記第２の作成手段は、上記記憶された電子番組ガイド情報から、上記出演者テーブル中の出演者毎に、当該出演者が出演する上記複数の番組の番組名情報及び当該複数の番組における共演者の出演者名情報を抽出して、上記出演者テーブルに関連付けられた共演者テーブルを作成する。
上記出力手段は、上記作成された出演者テーブル及び共演者テーブルを基に、上記出演者テーブル中の出演者が出演する番組と、当該出演者に関連付けられた上記共演者テーブル中の共演者が出演する番組とをユーザに推薦するための表示情報を生成して出力する。
ここで電子機器とは、例えば上記記憶手段としてＨＤＤ（Hard Disk Drive）／ＤＶＤ／ＢＤ（Blu-ray Disc）等の記録媒体を用いた記録再生装置、テレビジョン装置、ＰＣ（Personal Computer）、携帯型ＡＶ機器、携帯電話機、ゲーム機器等の電化製品である。上記番組及び電子番組ガイド情報は、デジタル放送等の放送波として受信されてもよいし、例えばいわゆるＩＰ放送サービスにおいて、ネットワークを介してＩＰパケットとして受信されてもよい。したがって上記受信手段は、アンテナやチューナ等であってもよいし、ネットワークインタフェースであってもよい。また番組とは、所定時刻に放送または送信されるようスケジューリングされた映像データのみならず、オンデマンドで受信可能な映像データも含む。上記所定期間とは、例えば１週間、１ヶ月、１年等であるが、これらに限られない。上記再生手段は、例えばデコーダ等の映像／音声処理部である。
上記第１及び第２の作成手段は、ソフトウェア（プログラム）またはハードウェア（回路）のいずれで構成されてもよい。また第１及び第２の作成手段は、単一のソフトウェアまたはハードウェアとして構成されてもよいし、別個のソフトウェアまたはハードウェアとして構成されてもよい。上記出演者テーブルは、上記出演者名情報として、テキスト情報に加えてＩＤを有していてもよい。上記共演者テーブルは、出演者名情報をテキスト情報として有していてもよいし、ＩＤ情報として有していてもよい。同様に、上記共演者テーブルは、上記番組名情報をテキスト情報として有していてもよいし、ＩＤ情報として有していてもよい。上記出力手段は、電子機器に内蔵されたディスプレイ等の表示部であってもよいし、電子機器に外部接続された表示装置に表示信号を出力するインタフェースであってもよい。上記表示情報とは、例えば推薦対象の番組を記憶または再生させるためのユーザの操作入力を受け付ける各種ＧＵＩ（Graphical User Interface）等である。上記出演者が出演する番組と、上記共演者が出演する番組とは、異なる番組であってもよいし、同一の番組であってもよい。
上記構成により、電子機器は、電子番組ガイド情報を基に、複数の番組における出演者の情報を基に出演者テーブルを作成し、その出演者と複数の番組で共演した共演者の情報とを関連付けて共演者テーブルを作成することができる。これにより、電子機器は、或る番組における出演者の他の出演番組のみならず、当該出演者と当該番組または他の番組で共演したことのある共演者の出演番組も推薦する表示情報を生成することができる。したがって、電子機器は、様々な番組における出演者同士の相関を基に番組を推薦することで、ユーザに対する番組推薦の幅を広げることができ、番組へのユーザの視聴意欲をより喚起することができる。

上記電子番組ガイド情報は、上記複数の番組の番組ジャンル属性を有してもよい。
この場合、当該電子機器は、上記電子番組ガイド情報から、上記共演者テーブル中の番組名情報毎及び共演者毎に、当該共演者が出演した上記複数の番組の上記番組ジャンル属性を抽出して、上記共演者テーブルに関連付けられた番組ジャンルテーブルを作成する第３の作成手段をさらに有してもよい。
この場合、上記出力手段は、上記出演者テーブル、共演者テーブル及び番組ジャンルテーブルを基に上記表示情報を生成してもよい。
ここでジャンルとは、例えばニュース／報道、スポーツ、ドラマ、音楽、バラエティ、映画、アニメ、ドキュメンタリー／教養等の分類のほか、さらに詳細な、天気、経済、サッカー、野球、海外ドラマ、グルメ等のサブ分類も含む。番組ジャンルテーブルは、番組ジャンル属性をテキスト情報として有していてもよいし、ＩＤとして有していてもよい。
この構成により、電子機器は、出演者同士の相関を、当該出演者が出演した番組のジャンル毎に整理することができる。したがって、電子機器は、相関を有する出演者の出演番組を、その番組の番組ジャンル属性を含めてユーザに推薦することができ、ユーザの興味をより喚起することができる。

上記電子機器は、ユーザの操作入力を受け付ける操作入力手段をさらに有してもよい。
この場合、上記記憶手段は、上記操作入力を基に、上記受信された番組及び当該番組の番組名情報、出演者名情報及び番組ジャンル属性を記憶してもよい。
この場合、上記再生手段は、上記記憶された番組を再生してもよい。
この場合、上記第１の作成手段は、上記記憶された番組の上記出演者名情報が上記出演者テーブルに登録されているか否かを判断し、登録されていないと判断された場合に、上記抽出された出演者名情報を上記出演者テーブルに登録してもよい。
この場合、上記第２の作成手段は、上記電子番組ガイド情報と、上記記憶された番組の上記番組名情報及び出演者情報を基に上記共演者テーブルを作成してもよい。
この場合、上記第３の作成手段は、上記電子番組ガイド情報と、上記記憶された番組の上記番組ジャンル属性を基に上記番組ジャンルテーブルを作成してもよい。
ここで上記操作入力とは、例えば番組の記憶及び記憶予約を実行するための操作入力、記憶予約のためのキーワード入力等である。
この構成により、電子機器は、記憶済みの番組の出演者名情報も上記出演者テーブルに登録することで、上記電子番組ガイド情報に存在しない出演者名情報も出演者テーブルに登録することができ、番組推薦の幅をより広げることができる。また、ユーザの操作入力を基に記憶された番組には、ユーザの興味がある出演者が出演している可能性が高いため、電子機器は、この記憶された番組の出演者名情報を用いることで、ユーザの興味のある出演者の出演番組をより多く推薦することもできる。

上記電子機器は、上記出演者テーブル中の各出演者が出演する、上記電子番組ガイド情報中の番組及び上記記憶された番組の数を、当該番組のジャンル毎に計算して、所定閾値割合以上の数の番組が存在するジャンルを、上記各出演者の出演者ジャンル属性として各出演者に付与する第１のジャンル属性付与手段をさらに有してもよい。
この場合、上記出力手段は、上記各出演者の上記出演者ジャンル属性を基に上記表示情報を生成してもよい。
これにより、電子機器は、各出演者に出演者ジャンル属性を付与することで、各出演者とその共演者の出演番組の番組ジャンル属性のみならず、各出演者自体の出演者ジャンル属性を用いて、様々な態様で番組を推薦することができる。例えば電子機器は、番組ジャンル属性と出演者ジャンル属性との相関を基に番組を推薦できる。ここで出演者ジャンル属性は、一人の出演者に複数付与されても構わない。

上記出力手段は、再生中の上記番組の出演者の名前及び当該出演者と同一の上記出演者ジャンル属性を有する上記共演者の名前を、上記操作入力手段により選択可能な検索キーワード候補として、上記出演者及び上記共演者の各出演者ジャンル属性と共に表示するための表示情報を生成してもよい。
この場合、当該電子機器は、上記電子番組ガイド情報中の番組及び上記記憶された番組から、上記表示された検索キーワード候補から選択された１つの検索キーワードに合致する番組を検索する検索手段をさらに有してもよい。
この場合、上記出力手段は、上記検索された番組を記憶または再生するための上記ユーザの操作入力を受け付ける上記表示情報を生成してもよい。
これにより、ユーザは、１つのＧＵＩ上で、再生中の番組の出演者が出演する他の番組のみならず、当該出演者と同一の出演者ジャンル属性を有する他の出演者（共演者）が出演する他の番組を検索することができる。またユーザは、その検索にあたり、各出演者が有する出演者ジャンル属性を参照することができる。したがって、ユーザは、再生中の番組の出演者に関連する他の番組をより幅広くかつ効率的に検索することが可能となる。上記再生中の番組とは、受信中の番組及び記憶された番組を含む。また番組を記憶させるためのユーザの操作入力とは、受信中の番組を記憶手段に記録するための操作入力のみならず、受信予定の番組の記録を予約するための操作入力を含む。

上記出力手段は、上記操作入力手段により受け付けられる上記ユーザの所定の操作入力に基づいて、上記出演者テーブル中の出演者の出演者ジャンル属性と、当該出演者が出演する番組における共演者の出演者ジャンル属性との間の類似度を算出してもよい。さらに上記出力手段は、当該出演者が、上記類似度が所定値以下である出演者属性ベクトルを有する共演者と共演する番組を推薦するための上記表示情報を生成してもよい。
これにより、電子機器は、ある出演者とのジャンル上の類似度が低い他の出演者との共演番組をピックアップして推薦することができる。すなわち、電子機器は、普段あまり共演することがない出演者同士が共演する、出演者の組合せが意外な番組をユーザに推薦することができ、ユーザの視聴意欲を喚起することができる。
上記ユーザの所定の操作入力とは、例えば、上記出演者テーブル中の出演者をキーワードとして番組検索を実行するための操作入力や、意外なおすすめ番組の推薦情報を表示するよう指示する操作等である。
上記類似度は、例えば、上記番組ジャンル属性と出演者ジャンル属性とをそれぞれ属性ベクトルで表した場合の当該属性ベクトルの内積で表される。ここで所定値とは、例えば０であるが、０に近いその他の値であってもよい。出演者ジャンル属性が同一の場合、その属性ベクトルの値も同一となる。

上記出力手段は、上記操作入力手段により受け付けられる上記ユーザの所定の操作入力に基づいて、同一の上記出演者ジャンル属性を有する複数の上記出演者が共演する番組の上記番組ジャンル属性と、当該複数の出演者の上記出演者ジャンル属性との類似度を算出してもよい。さらに上記出力手段は、当該複数の出演者が出演する、上記類似度が所定値以下である番組を推薦するための上記表示情報を生成してもよい。
これにより、電子機器は、番組内容と各出演者とのジャンル上の類似度が低い番組をピックアップしてユーザに推薦することができる。すなわち、電子機器は、番組内容と出演者とのジャンル上の組合せがユーザにとって意外である番組をユーザに推薦することができ、ユーザの視聴意欲をさらに喚起することができる。例えば各出演者の出演者ジャンル属性がいずれも音楽であり、出演番組の番組ジャンル属性がスポーツである場合、当該番組に当該各出演者が出演するのはユーザとって"意外"となる。この場合の類似度は、例えば出演者ジャンル属性の属性ベクトルの内積により算出される。また上記ユーザの所定の操作入力とは、例えば、上記出演者テーブル中の出演者をキーワードとして番組検索を実行するための操作入力や、意外なおすすめ番組の推薦情報を表示するよう指示する操作等である。

上記電子機器は、上記出演者テーブル中の出演者に関連付けられた共演者が出演する、上記電子番組ガイド情報中の番組及び上記記憶された番組の数を、上記共演者に関連付けられた上記番組ジャンル属性毎に計算して、所定閾値割合以上の数の番組が存在する番組ジャンル属性を、当該出演者と共演者との間の相関ジャンル属性として当該出演者及び共演者に付与する第２のジャンル属性付与手段をさらに具備してもよい。
この場合、上記出力手段は、上記番組を記憶または再生するためのユーザの操作入力を受け付ける上記表示情報を、上記相関ジャンル属性毎に生成してもよい。
これにより、電子機器は、単に番組を番組ジャンル属性毎に推薦する場合に比べて、番組制作者が、上記相関ジャンル属性により関連付けられた各出演者を共演させた意図を反映させて番組を推薦することができ、ユーザの視聴意欲を喚起できる。例えば電子機器は、頻繁に共演している出演者の共演番組を、各出演者がどの相関ジャンル属性で繋がっているかという情報とともにユーザに提示することができる。

またこの場合、上記出力手段は、所定の上記相関ジャンル属性を付与された上記出演者及び上記共演者がそれぞれ出演する複数の番組を連続して再生するためのユーザの操作入力を受け付ける上記表示情報を生成してもよい。
これにより、電子機器は、例えば音楽等の相関のジャンル属性を有する各出演者が出演する複数の番組を連続して再生することで、当該電子機器をビデオジュークボックスとして提供することができる。

上記第１のジャンル属性付与手段は、上記各出演者に、上記所定期間毎に上記出演者ジャンル属性を付与してもよい。
この場合、上記記憶手段は、上記記憶された番組と関連付けて、当該番組に出演する、上記出演者テーブル中の各出演者に上記所定期間毎に付与された上記出演者ジャンル属性を記憶してもよい。
この場合、上記出力手段は、上記出演者テーブル中の出演者毎の、上記記憶された複数の番組の番組名、当該複数の番組にそれぞれ関連付けられた上記出演者ジャンル属性及び当該複数の番組の共演者名の時系列順の一覧を、当該一覧中の番組を選択して再生するための上記ユーザの操作入力を受け付ける上記表示情報として生成してもよい。
これにより、電子機器は、出演者テーブル中の各出演者の出演番組の一覧を、その出演者の所定期間毎の出演者ジャンル属性及び共演者名と共に時系列順に表示させることで、各番組を、当該出演者ジャンル属性の変遷と共に提示することができる。すなわち、ユーザは、各出演者の出演者ジャンル属性の変遷及びその時々の共演者の情報を確認しながら、所望の出演者の、所望の番組を選択して再生させることができる。例えば、俳優が議員に転身した場合、出演者ジャンル属性は、映画（ドラマ）からニュース／報道に変化することが考えられ、ユーザは、その変化を、上記番組の一覧を通して知ることができる。これにより、ユーザの番組の視聴意欲がより増大する。

またこの場合、上記出力手段は、上記出演者ジャンル属性の変化の前後における所定数の上記番組について上記一覧を生成してもよい。
ここで所定数とは、例えば２つ、３つ、４つ等であるがこれらに限られない。これにより、ユーザは、出演者ジャンル属性の変化の前後に焦点を絞って所望の出演者の番組の一覧を閲覧し、当該番組を選択して再生させることができる。すなわち、電子機器は出演者ジャンル属性の変化をより効率よくユーザに把握させることができる。

本発明の他の形態に係る番組推薦方法は、受信ステップと、記憶ステップと、第１の作成ステップと、第２の作成ステップと、出力ステップとを有する。
上記受信ステップは、複数の番組と、当該複数の番組の番組名情報及び出演者名情報を含む電子番組ガイド情報とを受信する。
上記記憶ステップは、所定期間分の上記受信された電子番組ガイド情報を記憶する。
上記第１の作成ステップは、上記記憶された電子番組ガイド情報から、上記複数の番組の上記出演者名情報を抽出して、出演者テーブルを作成する。
上記第２の作成ステップは、上記記憶された電子番組ガイド情報から、上記出演者テーブル中の出演者毎に、当該出演者が出演する上記複数の番組の番組名情報及び当該複数の番組における共演者の出演者名情報を抽出して、上記出演者テーブルに関連付けられた共演者テーブルを作成する。
上記出力ステップは、上記作成された出演者テーブル及び共演者テーブルを基に、上記出演者テーブル中の出演者が出演する番組と、当該出演者に関連付けられた上記共演者テーブル中の共演者が出演する番組とをユーザに推薦するための表示情報を生成して出力する。
この構成により、電子機器は、様々な番組における出演者同士の相関を基に番組を推薦することで、ユーザに対する番組推薦の幅を広げることができ、番組へのユーザの視聴意欲をより喚起することができる。

本発明のまた別の形態に係るプログラムは、電子機器に、受信ステップと、記憶ステップと、第１の作成ステップと、第２の作成ステップと、出力ステップとを実行させるためのものである。
上記受信ステップは、複数の番組と、当該複数の番組の番組名情報及び出演者名情報を含む電子番組ガイド情報とを受信する。
上記記憶ステップは、所定期間分の上記受信された電子番組ガイド情報を記憶する。
上記第１の作成ステップは、上記記憶された電子番組ガイド情報から、上記複数の番組の上記出演者名情報を抽出して、出演者テーブルを作成する。
上記第２の作成ステップは、上記記憶された電子番組ガイド情報から、上記出演者テーブル中の出演者毎に、当該出演者が出演する上記複数の番組の番組名情報及び当該複数の番組における共演者の出演者名情報を抽出して、上記出演者テーブルに関連付けられた共演者テーブルを作成する。
上記出力ステップは、上記作成された出演者テーブル及び共演者テーブルを基に、上記出演者テーブル中の出演者が出演する番組と、当該出演者に関連付けられた上記共演者テーブル中の共演者が出演する番組とをユーザに推薦するための表示情報を生成して出力する。

以上のように、本発明によれば、番組の出演者同士の相関情報を有効活用して番組を推薦することができる。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づき説明する。

［第１の実施形態］
まず、本発明の第１の実施形態について説明する。
図１は、本実施形態に係るデジタルビデオレコーダの構成を示す図である。

同図に示すように、本実施形態に係るデジタルビデオレコーダ１００（以下、ＤＶＲ１００と称する）は、表示手段としてのテレビジョン装置２０（以下、ＴＶ２０と称する）とケーブルを介してまたは無線で接続されている。

このＤＶＲ１００は、デジタルチューナ１、復調部２、デマルチプレクサ３、デコーダ４、記録再生部５、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）８、光ディスクドライブ９、通信部１１を有する。またＤＶＲ１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１２、ＲＯＭ（Read Only Memory）１３、ＲＡＭ（Random Access Memory）１４を有する。さらにＤＶＲ１００は、操作入力部１５、グラフィック制御部１６、映像Ｄ／Ａ（Digital/Analog）コンバータ１７及び音声Ｄ／Ａ（Digital/Analog）コンバータ１８を有する。

デジタルチューナ１は、ＣＰＵ１２の制御に従って、図示しないアンテナを介してデジタル放送の特定のチャンネルを選局して、番組のデータを含む放送信号を受信する。この放送信号は、例えばＭＰＥＧ−２ ＴＳフォーマットで符号化されたＭＰＥＧストリームであるが、このフォーマットに限られるものではない。復調部２は、変調された当該放送信号を復調する。

デマルチプレクサ３は、多重化された放送信号を映像信号と音声信号とに分離する。デコーダ４は、デマルチプレクサ３で分離された、圧縮された映像信号と音声信号とをそれぞれデコードする。

記録再生部５は、記録部６及び再生部７を有する。記録部６は、デコーダ４によりデコードされ入力された映像信号及び音声信号を一時的に蓄積して、タイミングやデータ量を制御しながらＨＤＤ８や光ディスクドライブ９に出力して記録させる。再生部７は、ＨＤＤ８や光ディスクに記録された映像コンテンツの映像信号及び音声信号を読み出し、タイミングやデータ量を制御しながらデコーダ４へ出力して再生させる。

ＨＤＤ８は、デジタルチューナ１を介して受信した番組や、通信部１１によりインターネット等のネットワーク５０を介して受信される映像コンテンツを内蔵のハードディスクに記憶する。またＨＤＤ８は、その他にも、デジタルカメラや各種記録媒体から各種インタフェース（図示せず）を介して入力した各種映像コンテンツ、静止画コンテンツ、音楽コンテンツ等のあらゆるコンテンツも記憶する。これらの記憶されたコンテンツが再生される際には、ＨＤＤ８は、これらのデータを上記ハードディスクから読み出し、記録再生部５へ出力する。またＨＤＤ８は、アプリケーション等の各種プログラム、その他のデータ等を記憶する場合もある。これらのプログラムやデータは、それらの実行時及び参照時に、ＣＰＵ１２の指令によりＨＤＤ８から読み出され、ＲＡＭ１４へ展開される。

光ディスクドライブ９は、光ディスク１０を挿入可能な挿入部を有し、上記ＨＤＤ８と同様に、当該挿入された光ディスク１０に上記番組コンテンツ等の各種データを記録し、また記録されたデータを読み出すことが可能である。光ディスク１０としては、例えばＢＤ（ＢＤ−ＲＯＭ）、ＤＶＤ、ＣＤ等が挙げられる。上記各種プログラムは、これら光ディスク１０等の可般性の記録媒体に記録され、光ディスクドライブ９によりＤＶＲ１００にインストールされてもよい。

通信部１１は、上記ネットワーク５０に接続してＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol / Internet Protocol）等のプロトコルによりネットワーク５０上の他の装置とデータのやり取りを行うためのネットワークインタフェースである。

ＣＰＵ１２は、必要に応じてＲＡＭ１４等にアクセスし、記録再生部５によるデータの記録及び再生処理等、ＤＶＲ１００の各ブロックの処理を統括的に制御する。

上記放送信号には、ＥＰＧ（電子番組表）を表示するためのデータ等を伝送するためのＳＩ（Service Information）信号等が含まれている。例えばＡＲＩＢ（Association of Radio Industries and Broadcast）規格では、ＳＩ信号は、番組の名称や放送日時、放送内容等、番組に関連する情報を含むＥＩＴ(Event Information Table)を含んでいる。ＤＶＲ１００は、ＳＩ信号からＥＩＴを抽出し、主にこのＥＩＴに含まれる情報を基にＥＰＧを作成する。ＣＰＵ１２は、このＥＰＧ作成処理も制御する。なお、ＤＶＲ１００は、デジタルチューナ１が受信した放送信号からではなく、ネットワーク５０上から通信部１１によりＥＰＧに関するデータを取得するようにしても構わない。

ＲＯＭ１３は、ＣＰＵ１２に実行させるＯＳ、プログラムや各種パラメータなどのファームウェアが固定的に記憶されている不揮発性のメモリである。またＲＯＭ１３は、後述する各種テーブル作成に用いるプログラム、番組推薦のためのＧＵＩ生成に用いるプログラム等の各種プログラム、ＥＰＧデータや上記各種テーブル等の各種データを記憶する。このＲＯＭ１３に代えて、フラッシュメモリが用いられても構わない。ＲＡＭ１４は、ＣＰＵ１２の作業用領域等として用いられ、ＯＳやプログラム、処理データ等を一時的に保持するメモリである。

操作入力部１５は、例えば複数のキーを有するリモートコントローラ１９（以下、リモコン１９と称する）から、ユーザの操作による各種設定値や指令を入力してＣＰＵ１２へ出力する。もちろん、操作入力部１５は、リモコン１９によらずに、ＤＶＲ１００に接続されたキーボードやマウス、ＤＶＲ１００に実装されたスイッチ等で構成されていても構わない。

グラフィック制御部１６は、デコーダ４から出力された映像信号やＣＰＵ１２から出力されるＥＰＧデータ等にＯＳＤ（On Screen Display）処理等のグラフィック処理を施し、ＴＶ２０に表示させるための映像信号を生成する。

映像Ｄ／Ａコンバータ１７は、上記グラフィック制御部１６から入力されたデジタル映像信号をアナログ映像信号に変換して、ＴＶ２０へ出力する。

音声Ｄ／Ａコンバータ１８は、上記デコーダ４から入力されたデジタル音声信号をアナログ音声信号に変換して、ＴＶ２０へ出力する。

ＴＶ２０は、上記アナログ映像信号を表示部（図示せず）に表示し、上記アナログ音声信号をスピーカ（図示せず）から出力する。スピーカはＴＶ２０に内蔵されていてもよいし、ＴＶ２０またはＤＶＲ１００に外部接続されていてもよい。

次に、以上のように構成されたＤＶＲ１００の動作について説明する。以下に説明する動作は、その動作主体に関わらず、全てＤＶＲ１００のＣＰＵ１２の制御下で実行される。それらの各動作は、ハードウェアの動作である場合もあれば、ハードウェアと協働するソフトウェア（プログラム）の動作である場合もある。

本実施形態におけるＤＶＲ１００は、上記ＥＰＧデータ及びＨＤＤ８に記憶された番組の番組情報から、複数の番組の出演者同士の関係を示すデータを作成し、当該データを基に、ユーザに番組を推薦するためのＧＵＩを生成する。

図２は、本実施形態におけるＤＶＲ１００の番組推薦動作の大まかな流れを示したフローチャートである。
同図に示すように、ＤＶＲ１００のＣＰＵ１２は、まず、上記アンテナ及びデジタルチューナ１により受信されるＥＰＧデータを、例えば１年等の所定期間、ＲＯＭ１３またはＨＤＤ８に蓄積する（ステップ２１）。

続いて、ＣＰＵ１２は、上記蓄積されたＥＰＧデータを番組毎に解析し、各種データを抽出する（ステップ２２）。図３は、当該ＥＰＧデータから各種データを抽出する具体的な処理について説明した図である。
同図に示すように、ＣＰＵ１２は、ＥＰＧデータのフォーマットを解析して、放送日時、ジャンル、番組タイトル等のデータを抽出する。ここでジャンルは、例えばＡＲＩＢ規格では、コンテント記述子としてＥＰＧデータに含まれている。このコンテント記述子は、例えばニュース／報道、スポーツ、ドラマ、音楽、バラエティ、映画、アニメ、ドキュメンタリー／教養等の大分類のほか、さらに詳細な、天気、経済、サッカー、野球、海外ドラマ、グルメ等の中分類に分類されている。

またＣＰＵ１２は、形態素解析等によりキーワード（人名）を抽出し、さらにフォーマット解析により、例えば出演者、司会、ゲスト、監督、演出者等の、各キーワードの属性を求める。各キーワードは、例えばＡＲＩＢ規格においては、各番組のＥＰＧデータのうちＥＩＴ（Event Information Table）から抽出される。そして、ＣＰＵ１２は、当該解析結果から、出演者に属する人名を抽出して、出演者名を特定する。またジャンルについては、ＣＰＵ１２は、ＥＩＴ中のコンテント記述子から、ＡＲＩＢ規定のジャンル分類を抽出して、ジャンル名を特定する。

続いて、ＣＰＵ１２は、ＨＤＤ８に記憶されている録画番組から、各番組の放送（録画）日時、ジャンル、番組タイトル、出演者名等のデータを抽出する。ＨＤＤ８に記憶されている録画番組は、録画番組テーブルとしてデータベース化されている。この録画番組テーブルは、録画時のＥＰＧデータに含まれるデータを基に構築されるため、ＥＰＧデータから抽出された上記各種データと同様のデータが抽出される。

ＣＰＵ１２は、この録画番組から抽出したデータと、上記ＥＰＧデータから抽出したデータとを合わせて、両者が重複しない番組について、番組テーブルを作成する（ステップ２３）。

続いてＣＰＵ１２は、この番組テーブルから、出演者及びジャンルを抽出する（ステップ２４）。図４は、番組テーブルから出演者名を抽出する処理について説明した図であり、図５は、番組テーブルからジャンル名を抽出する処理について説明した図である。

図４に示すように、ＣＰＵ１２は、番組テーブル４０から、録画番組毎の出演者名を抽出する。また図５に示すように、ＣＰＵ１２は、番組テーブル４０から、録画番組毎のジャンルを抽出する。

番組テーブルから抽出された出演者名は、番組毎の出演者リストとして例えばＲＡＭ１４等に一時的に記憶される。番組テーブルから抽出されたジャンル名は、ジャンルリストとしてＲＡＭ１４等に一時的に記憶される。ジャンルリストは、例えばジャンルＩＤ（コンテント記述子）とジャンル名とを有する。

続いて、ＣＰＵ１２は、上記出演者リスト中の出演者名を同一番組についてカウントしていき、出演者テーブルを作成する（ステップ２５）。
図６は、ＣＰＵ１２が出演者テーブルを作成する動作の流れを示したフローチャートである。
同図に示すように、ＣＰＵ１２はまず、番組テーブルが作成されているか否かを確認する（ステップ６１）。番組テーブルが作成されている場合（Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１２は、番組テーブルから抽出された上記出演者リストから、各番組の出演者を順次検索する（ステップ６２）。検索の順序は、例えば番組の放送（録画）日時、容量、番組タイトル等の順番で決定される。番組テーブルが作成されていない場合（Ｎｏ）、ＣＰＵ１２は処理を終了する。

続いて、ＣＰＵ１２は、上記出演者リストから検索された出演者が、出演者テーブルに存在するか否かを確認する（ステップ６３）。当該検索された出演者が出演者テーブルに存在しない場合（Ｎｏ）、ＣＰＵ１２は、当該出演者を出演者テーブルに登録する（ステップ６４）。当該検索された出演者が既に出演者テーブルに存在する場合（Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１２は、上記ステップ６１へ戻り、以降の処理を繰り返す。

図７は、作成された出演者テーブルを示す図である。
同図に示すように、出演者テーブル７０には、出演者名と、当該出演者名を識別する出演者ＩＤとを有する。出演者名は重複しない。

図２に戻り、続いてＣＰＵ１２は、出演者テーブル７０に登録された出演者毎に共演者テーブルを作成する（ステップ２６）。

図８は、ＣＰＵ１２が共演者テーブルを作成する動作の流れを示したフローチャートである。
同図に示すように、ＣＰＵ１２はまず、番組テーブルが作成されているか否かを確認する（ステップ８１）。番組テーブルが作成されている場合（Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１２は、番組テーブルから各番組の出演者を抽出し、上記出演者テーブル７０における出演者ＩＤに置換する（ステップ８２）。番組テーブルが作成されていない場合（Ｎｏ）、ＣＰＵ１２は処理を終了する。

続いて、ＣＰＵ１２は、上記出演者リストを参照して、各番組において、出演者ＩＤに置換された出演者に、共演者が存在するか否かを確認する（ステップ８３）。共演者が存在する場合（Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１２は、当該共演者の、上記出演者テーブル７０における出演者ＩＤを、出演者テーブルと関連付けて共演者テーブルに登録する（ステップ８４）。共演者が存在しない場合（Ｎｏ）、ＣＰＵ１２は、上記ステップ８１へ戻り、以降の処理を繰り返す。

図９は、作成された共演者テーブルを示す図である。
同図に示すように、共演者テーブル９０は、出演者テーブル７０の各出演者ＩＤを有する出演者毎に、子テーブルとして作成される。共演者テーブル９０は、共演者の出演者ＩＤと、当該共演者が出演者テーブル７０中の出演者と共演した番組の番組ＩＤとを有する。同図では、一例として、出演者ＩＤ＝０を有する出演者Ａの共演者テーブル９０が示されている。この共演者テーブル９０では、出演者ＩＤ＝１を有する出演者Ｂ及び出演者ＩＤ＝２を有する出演者Ｄが、出演者Ａと、番組ＩＤ＝０を有する番組で共演したことが示されている。出演者テーブル７０の異なる出演者の各共演者テーブル９０に、同一の共演者が登録されることもある。

図２に戻り、続いてＣＰＵ１２は、共演者テーブル９０に登録された共演者毎に番組ジャンルテーブルを作成する（ステップ２７）。

図１０は、ＣＰＵ１２が番組ジャンルテーブルを作成する動作の流れを示したフローチャートである。
同図に示すように、ＣＰＵ１２はまず、共演者テーブル９０が作成されているか否かを確認する（ステップ１０１）。共演者テーブル９０が作成されていない場合（Ｎｏ）、ＣＰＵ１２は処理を終了する。共演者テーブル９０が作成されている場合（Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１２は、上記ジャンルリスト及び共演者テーブル９０内の番組ＩＤを基に、当該共演者が出演した番組のジャンルのジャンルＩＤを検出する（ステップ１０２）。

続いてＣＰＵ１２は、当該検出されたジャンルＩＤが既に番組ジャンルテーブルに登録されているか否かを確認する（ステップ１０３）。番組ジャンルテーブルに登録されていない場合（ステップＮｏ）、ＣＰＵ１２は、当該ジャンルＩＤを番組ジャンルテーブルに登録する（ステップ１０４）。番組ジャンルテーブルに登録されている場合（Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１２は、上記ステップ１０１へ戻り、以降の処理を繰り返す。

図１１は、作成された番組ジャンルテーブルを示す図である。
同図に示すように、番組ジャンルテーブル１１０は、共演者テーブル９０の子テーブルとして作成される。番組ジャンルテーブル１１０は、各番組の番組ジャンル属性として、共演者テーブルの各共演者の出演番組のジャンルＩＤ（コンテント記述子）を有する。ジャンルＩＤは、１つの番組に複数登録される場合もある。

図２に戻り、続いてＣＰＵ１２は、出演者テーブル７０に登録された各出演者に出演者ジャンル属性を付与する（ステップ２８）。図１２は、ＣＰＵ１２が各出演者に出演者ジャンル属性を付与する処理の流れを示したフローチャートである。図１３及び図１４は、この出演者ジャンル属性付与処理について概念的に示した図である。

図１２に示すように、まずＣＰＵ１２は、上記番組テーブル４０内の番組の出演者及びジャンルを検出する（ステップ１２１）。図１３に示すように、当該検出は、例えば放送（録画）日時等の順で番組毎に実行される。

続いて、ＣＰＵ１２は、各番組の出演者について、縦軸に番組数、横軸にジャンルをとったヒストグラムを作成する（ステップ１２２）。例えば、図１３の例では、出演者Ａが音楽のジャンルを有する番組「タイトルＡ」に出演しているため、出演者Ａのヒストグラムにおいて、音楽に１を加算する。また、出演者Ａはスポーツのジャンルを有する番組「タイトルＣ」に出演しているため、出演者Ａのヒストグラムにおいて、スポーツに１を加算する。

続いて、ＣＰＵ１２は、出演者毎に、全ジャンルのヒストグラム値（番組数）を合計し（ステップ１２３）、その合計値から算出される閾値以上の値を有するジャンルが有るか否かを判断する（ステップ１２４）。閾値以上のジャンルが有る場合（Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１２は、そのジャンルを、その出演者の出演者ジャンル属性として当該出演者に付与する（ステップ１２５）。この出演者ジャンル属性は、１人の出演者に複数付与される場合もある。

例えば、図１４に示すように、出演者Ａが、音楽と教養の各ジャンルで閾値Ｔ１以上の番組に出演している場合、出演者Ａの出演者ジャンル属性は、音楽及び教養となる。この出演者ジャンル属性は、例えば、上記出演者テーブルの各出演者に関連付けて記憶される。閾値以上のジャンルが無い場合（Ｎｏ）、ＣＰＵ１２は当該出演者についての処理を終了し、番組テーブル４０内の他の出演者について同様に出演者ジャンル属性の付与処理を実行する。

図２に戻り、ＣＰＵ１２は、上記出演者ジャンル属性を用いて、ユーザに番組を推薦する（ステップ２９）。本実施形態において、ＣＰＵ１２は、番組の再生中に、当該番組の出演者が出演している他の番組をキーワードにより検索して推薦するためのアプリケーションを実行することができる。図１５は、この番組検索画面の例を示した図である。

同図に示すように、ＴＶ２０の画面左側には、現在選局中の番組が表示され、当該番組の画面の右側には、当該番組に関する上記ＥＰＧデータから、抽出されたキーワードとして、その番組の出演者名１５１が表示される。その出演者名１５１の右側には、その出演者の上記出演者ジャンル属性１５２が表示され、さらにその右側には、当該出演者ジャンル属性１５２と同一の出演者ジャンル属性を有する他の出演者名１５３が表示される。他の出演者名１５３として表示される出演者は、出演者名１５１で表示された出演者と上記共演者テーブル９０で関連付けられた共演者である。これら出演者名１５１及び１５３は、ユーザのリモコン１９による操作により選択・決定可能とされている。

ユーザがこれら出演者名１５１及び１５３のいずれかを選択・決定する操作を入力した場合、ＣＰＵ１２は、当該出演者名をキーワードとして、番組検索処理を実行する。すなわち、ＣＰＵ１２は、当該出演者名を出演者として含む番組を、当日または将来のＥＰＧデータから検索する。

図１６は、当該番組検索結果の表示画面の例を示した図である。
同図に示すように、上記図１５の番組検索画面において、出演者Ｃが選択された場合には、当該出演者Ｃに合致するＥＰＧデータを有する他の番組（「タイトルＡ」及び「タイトルＢ」）に関する番組情報１６１が、ＴＶ２０に表示される。ＣＰＵ１２は、この番組検索結果表示画面上でのユーザの操作に基づき、当該検索された番組の選局処理や録画処理等を実行する。例えば、「タイトルＡ」の番組情報１６１を選択・決定する操作が入力された場合、ＣＰＵ１２は、当該「タイトルＡ」が放送中の番組であれば、当該「タイトルＡ」を視聴させるための視聴ボタンや、録画するための録画ボタンを表示させる。当該「タイトルＡ」が未放送の番組であれば、ＣＰＵ１２は、当該「タイトルＡ」を視聴予約させるための視聴ボタンや、録画予約するための録画予約ボタンを表示させる。ＣＰＵ１２は、これらのボタンを選択・決定する操作に基づき、各機能を実行する。

これらの表示処理及び以降説明する表示処理は、上記グラフィック制御部１６により制御される。

以上のように、本実施形態によれば、ＤＶＲ１００は、蓄積されたＥＰＧデータ及び録画番組から、出演者テーブル７０、共演者テーブル９０及び番組ジャンルテーブル１１０を作成し、各出演者に出演者ジャンル属性を付与することができる。これによりＤＶＲ１００は、ある出演者に関連する番組のみならず、その出演者と共演したことのある他の出演者に関連する番組も同時に推薦することができる。また、ＤＶＲ１００は、出演者ジャンル属性を用いて出演者同士の繋がりをユーザに認知させ、ユーザの視聴意欲を喚起することができる。

［第２の実施形態］
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。本実施形態及び以降の実施形態において、上述の第１の実施形態と同様の構成及び機能を有する部分については同一の符号を付し、説明を省略または簡略化する。
上記第１の実施形態におけるＤＶＲ１００は、出演者テーブル７０内の各出演者に出演者ジャンル属性を付与し、それを用いて番組を推薦した。本実施形態におけるＤＶＲ１００は、各出演者に、出演者同士のジャンルに関する繋がりを示す相関ジャンル属性を付与する。図１７は、本実施形態におけるＤＶＲ１００の番組推薦動作の大まかな流れを示したフローチャートである。

同図に示すように、ＤＶＲ１００のＣＰＵ１２は、上記第１の実施形態と同様の処理により、出演者テーブル７０、共演者テーブル９０及び番組ジャンルテーブル１１０を作成する（ステップ１７１〜１７７）。そして、ＤＶＲ１００は、各出演者に相関ジャンル属性を付与し（ステップ１７８）、当該相関ジャンル属性を用いて番組を推薦する（ステップ１７９）。

図１８は、ＣＰＵ１２が、各出演者に相関ジャンル属性を付与する処理の流れを示したフローチャートである。図１９及び図２０は、この相関ジャンル属性付与処理について概念的に示した図である。
図１８に示すように、まずＣＰＵ１２は、上記出演者テーブル７０の各出演者ＩＤを、共演者テーブル９０及び番組ジャンルテーブル１１０と関連付ける（ステップ１８１）。図１９に示すように、当該関連付けは、例えば出演者テーブル７０のＩＤの昇順または降順に実行される。この関連付けは、ＩＤ順ではなく例えば各出演者名の五十音順で実行されてもよい。

続いて、ＣＰＵ１２は、出演者テーブル７０の各出演者と当該出演者に関連付けられた共演者テーブル９０の各共演者との共演番組について、縦軸に番組数、横軸にジャンルをとったヒストグラムを作成する（ステップ１８２）。例えば、図１９の例では、出演者ＩＤ＝０を有する出演者Ａと、その共演者である、出演者ＩＤ＝１を有する出演者Ｂとが、番組ＩＤ＝０及びジャンルＩＤ＝０（音楽）を有する番組で共演している。この場合ＣＰＵ１２は、出演者Ａ×出演者Ｂのヒストグラムにおいて、音楽に１を加算する。同様に、出演者Ａ及び出演者Ｂは、番組ＩＤ＝２及びジャンルＩＤ＝２（教養）を有する番組で共演しているため、出演者Ａ×出演者Ｂのヒストグラムにおいて、教養に１を加算する。

続いて、ＣＰＵ１２は、出演者毎に、全ジャンルのヒストグラム値（番組数）を合計し（ステップ１８３）、その合計値から算出される閾値以上の値を有するジャンルが有るか否かを判断する（ステップ１８４）。閾値以上のジャンルが有る場合（Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１２は、そのジャンルを、その出演者と共演者との間の相関ジャンル属性として当該出演者及び共演者に付与する（ステップ１８５）。

例えば、図２０に示すように、出演者Ａ及び出演者Ｂが、音楽のジャンルにおいて、閾値Ｔ２以上の番組で共演している場合、出演者Ａ×出演者Ｂの相関ジャンル属性は、音楽となる。この相関ジャンル属性は、例えば、上記出演者テーブル７０の各出演者及び共演者テーブル９０の各共演者に関連付けて記憶される。閾値以上のジャンルが無い場合（Ｎｏ）、ＣＰＵ１２は当該出演者及び共演者についての処理を終了する。そしてＣＰＵ１２は、出演者テーブル７０内のある出演者（出演者Ａ）と、他の共演者（出演者Ｄ〜Ｆ）との共演番組について、同様に相関ジャンル属性の付与処理を実行する。ＣＰＵ１２は、これらの処理を、出演者テーブル７０の全ての出演者について実行する。

この相関ジャンル属性は、特定のある出演者と、特定の別の出演者とが、どのようなジャンルの番組で多く共演しているかを示すものである。この相関ジャンル属性は、１人の出演者と１人の共演者との間に複数付与される場合もある。

図１７に戻り、ＣＰＵ１２は、上記相関ジャンル属性を用いて、ユーザに番組を推薦する（ステップ１７９）。本実施形態において、ＣＰＵ１２は、ジャンルの番組の映像を連続再生する、いわゆるビデオジュークボックス機能を有するアプリケーションを実行可能である。この、ＣＰＵ１２は、ビデオジュークボックスにおいて再生する映像を決定するにあたって、上記相関ジャンル属性を用いることができる。

具体的には、ＣＰＵ１２は、例えばメニュー画面等から、ビデオジュークボックス機能をユーザに選択させ、当該選択に基づいて、音楽の相関ジャンル属性を付与された出演者同士が共演する番組を連続して再生する。図２１は、このビデオジュークボックス機能の実行時におけるＴＶ２０の画面の例を示した図である。同図に示すように、ＣＰＵ１２は、上記出演者テーブル７０及び共演者テーブル９０に基づいて、ＨＤＤ８に蓄積された録画番組の中から、相関ジャンル属性が音楽である出演者の共演番組を検索し、それらをランダムに連続再生する。同図（Ａ）は、２人の出演者が共演する番組の再生画面の例を示し、同図（Ｂ）は、また別の２人の出演者が共演する番組の再生画面の例を示す。この場合、ＣＰＵ１２は、各録画番組から、例えば音声データの周波数の特徴を解析することで、演奏シーンのみを抽出して再生してもよい。これらの再生される番組は、同一の出演者が出演している番組であってもよいし、異なる出演者が出演している番組であってもよい。

以上のように、本実施形態によれば、ＤＶＲ１００は、音楽という相関ジャンル属性に基づいて、録画番組を連続再生することで、番組制作者が各出演者を共演させた意図を、番組の推薦に反映させることができる。すなわち、単に音楽の番組ジャンル属性を有する番組を連続して再生させる場合に比べて、上記相関ジャンル属性を有する出演者同士の組合せを、共演という形で提示することができるため、ユーザの視聴意欲をより喚起することができる。

［第３の実施形態］
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。
本実施形態において、ＤＶＲ１００は、上記第１の実施形態と同様、キーワードによる番組検索を実行可能なアプリケーションを有する。本実施形態においては、ＣＰＵ１２は、検索キーワードを例えばリモコン１９等により入力させるための画面（図示せず）をＴＶ２０に表示させる。そしてＣＰＵ１２は、キーワードが入力され検索実行が指示された場合、ＥＰＧデータまたは録画番組からそのキーワードに合致する番組を検索し、その検索結果として、当該キーワードを番組情報として含む番組を表示させることができる。キーワードが出演者名（人名）の場合、その出演者が出演する番組の一覧が検索結果として表示され、当該画面上で、リモコン操作に応じて、再生、視聴予約、録画予約等の設定がなされる。この際、ＣＰＵ１２は、検索結果として、出演者の出演番組一覧に加えて、上記出演者ジャンル属性を用いて、共演者の組合せがユーザにとって意外と思われる番組（意外なおすすめ番組）の推薦欄を表示させることができる。

図２２は、当該番組検索処理の流れを示したフローチャートである。
同図に示すように、まず、ＣＰＵ１２は、ユーザによるリモコン１９の操作により、出演者名が入力され出演者名検索の実行が指示されたか否かを判断する（ステップ２２１）。出演者名検索の実行が指示されたと判断した場合（Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１２は、蓄積されたＥＰＧデータまたは録画番組からその出演者名を含む番組を検索する（ステップ２２２）。

続いてＣＰＵ１２は、検索された番組のうち、入力された出演者名に相当する出演者が、上記出演者テーブル７０内の他の出演者と共演する番組が存在するか否かを判断する（ステップ２２３）。共演番組が存在すると判断した場合（Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１２は、上記入力された出演者の出演者ジャンル属性と、当該共演番組の共演者の出演者ジャンル属性との類似度を算出する（ステップ２２４）。この類似度は、例えば、各出演者ジャンル属性を属性ベクトルで表現した場合の当該属性ベクトルの内積を算出することで算出される。検索された番組に複数の共演者が存在する場合には、それらの各共演者と上記入力された出演者との間で属性ベクトルの内積を算出する。

出演者と共演者との間の出演者ジャンル属性の類似度が所定の閾値以下である場合（Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１２は、当該出演者及び共演者が出演する番組を、意外なおすすめ番組として抽出する。上記類似度を上記内積で表す場合、所定の閾値以下である場合とは、典型的には、上記内積が０である場合、すなわち、出演者及び共演者の各出演者ジャンル属性の属性ベクトルが直交する場合であるが、０に近い値を閾値としてもよい。ここで、上記類似度が閾値以下である場合とは、出演者と共演者とのジャンル上の相関が低い場合であり、すなわち出演者同士の組合せがユーザにとって意外である場合となる。

そして、ＣＰＵ１２は、上記検索された番組のうち、上記抽出した意外なおすすめ番組と、それ以外の上記出演者が出演する番組に関する情報の一覧を、検索結果としてＴＶ２０に表示させる（ステップ２２７）。

図２３は、当該番組検索結果の表示画面の例を示した図である。
同図に示すように、当該検索結果の表示画面の上部には、上記キーワード入力の対象となった出演者Ｂの出演番組の放送日時、タイトル等の番組情報２３１の一覧が表示される。そして、当該表示画面の下部には、上記出演者が、上記類似度が閾値以下である共演者と共演する「意外なおすすめ番組」の番組情報２３２が表示される。同図は、タイトルＥの番組で共演する出演者Ｂ及び出演者Ｄの各出演者ジャンル属性の類似度が閾値以下であると判断された場合の例が示されている。

ＣＰＵ１２は、この「意外なおすすめ番組」またはその他の一覧中の番組がユーザの操作により選択された場合、当該番組の再生、録画予約、視聴予約等を実行するための画面を表示させ、当該画面上でのユーザの操作に応じて録画予約や視聴予約を実行する。

またＣＰＵ１２は、上記ステップ２２３で共演番組が無いと判断した場合（Ｎｏ）及び上記ステップ２２５で類似度が閾値より大きいと判断した場合（Ｎｏ）には、単に上記検索された番組に関する情報の一覧を検索結果として表示させる（ステップ２２８）。

以上のように、本実施形態によれば、ＤＶＲ１００は、各出演者の出演者ジャンル属性の類似度を算出することで、ユーザにとって意外な組合せの出演者が共演する番組をユーザに推薦することができ、ユーザの視聴意欲を喚起することができる。

［その他の実施形態及び変形例］
本発明は上述の実施形態にのみ限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。

上記第２の実施形態においては、ＤＶＲ１００は、ユーザにより番組のキーワード検索画面で出演者名が入力され、番組検索の実行が指示された場合の検索結果として上記「意外なおすすめ番組」に関する情報を表示させた。しかしながら、「意外なおすすめ番組」に関する情報を表示させるにあたって、ユーザによるキーワード入力がなくてもよい。例えば、ＣＰＵ１２は、「意外なおすすめ番組」に関する情報を表示させるためのメニューを用意しておき、当該メニューがユーザの操作入力により選択された場合に、上記「意外なおすすめ番組」に関する情報を表示させてもよい。

上記第２の実施形態においては、ＤＶＲ１００は、出演者の出演者ジャンル属性と、その出演者の共演者の出演者ジャンル属性との類似度に基づいて、「意外なおすすめ番組」を提示した。しかし、ＣＰＵ１２は、出演者同士の組合せではなく、出演者と番組とのジャンル上の組合せが意外な番組を「意外なおすすめ番組」として提示してもよい。具体的には、ＣＰＵ１２は、例えば、キーワード入力の対象となった出演者と、当該出演者と同一の出演者ジャンル属性とを有する共演者とが共演する共演番組の番組ジャンル属性との類似度に基づいて、「意外なおすすめ番組」を提示してもよい。

すなわち、ＣＰＵ１２はまず、キーワード入力の対象となった出演者及び当該出演者と同一の出演者ジャンル属性を有する共演者テーブル９０内の共演者が共演する番組をＥＰＧデータまたは録画番組から検索する。そしてＣＰＵ１２は、当該共演番組のうち、上記出演者ジャンル属性と、当該共演番組の番組ジャンル属性との類似度を、例えば各属性ベクトルの内積により算出する。そしてＣＰＵ１２は、当該類似度が所定値以下（例えば０）の共演番組を抽出して、当該共演番組に関する情報を「意外なおすすめ番組」として検索結果に表示させる。またＣＰＵ１２は、この場合の「意外なおすすめ番組」を、ユーザからのキーワード入力によらずに、例えば「意外なおすすめ番組」に関する情報を表示するためのメニューがユーザに選択された場合に表示させてもよい。

これにより、ＤＶＲ１００は、番組内容と各出演者とのジャンル上の類似度が低い番組を、ユーザにとって意外な番組としてピックアップしてユーザに推薦することができ、ユーザの視聴意欲を喚起できる。例えば各出演者の出演者ジャンル属性がいずれも音楽であり、出演番組の番組ジャンル属性がスポーツである場合、当該番組に当該各出演者が出演するのはユーザとって"意外"となる。

上記第３の実施形態及びその変形例においては、「意外なおすすめ番組」は、番組検索結果の表示画面上におけるユーザの操作に基づいて録画予約や視聴予約がなされた。しかし、ＣＰＵ１２は、上記「意外なおすすめ番組」を自動的に録画予約または視聴予約してもよい。この場合ＣＰＵ１２は、例えば、ユーザの興味のある出演者と意外な組合せの共演者との出演番組や、ユーザの興味のある出演者の意外なジャンルの出演番組の自動録画予約または自動視聴予約を設定するためのチェックボックスを用意する。そしてＣＰＵ１２は、当該チェックボックスがオンに設定されている場合に、上記「意外なおすすめ番組」が検索された場合には、当該番組を録画予約または視聴予約する。

上記第３の実施形態及びその変形例において、ＤＶＲ１００は、出演者ジャンル属性間の類似度または番組ジャンル属性と出演者ジャンル属性の類似度を基に「意外なおすすめ番組」を提示していた。しかし、ＤＶＲ１００は、出演者同士の共演回数を基に、「意外なおすすめ番組」を提示してもよい。すなわち、ＣＰＵ１２は、出演者テーブル７０内の各出演者と、共演者テーブル９０内の各共演者との共演回数をカウントし、共演回数の少ない出演者及び共演者の出演番組を「意外なおすすめ番組」として提示する。

またＤＶＲ１００は、逆に共演回数の多い出演者同士の出演番組を提示してもよい。例えばＣＰＵ１２は、共演回数の多い出演者と共演者との出演番組の再生中に、両者の他の共演番組を、関連番組として提示してもよい。

上記第３の実施形態及びその変形例においては、出演者ジャンル属性同士または出演者ジャンル属性と番組ジャンル属性との類似度は、属性ベクトルの内積により算出された。しかし、この類似度は、属性ベクトルの内積によらずに算出されてもよい。例えばＣＰＵ１２は、予め各ジャンル属性の代表値を類似度に応じて定めておき、当該代表値を比較することで上記「意外なおすすめ番組」を抽出してもよい。

上記第１の実施形態において、ＤＶＲ１００は、番組検索画面において、出演者テーブル７０内の各出演者の出演者ジャンル属性を、出演者ジャンル属性が共通する出演者名及び共演者名とともに表示させていた。しかしながら、出演者ジャンル属性を用いたアプリケーションはこれに限られない。例えば、ＤＶＲ１００は、出演者ジャンル属性を用いて、各出演者の変遷をユーザに提示することも可能である。以下、この場合の詳細について説明する。

ＣＰＵ１２は、出演者テーブル７０内の各出演者の出演者ジャンル属性を、例えば数ヶ月、数年等の所定期間毎に算出して、当該出演者ジャンル属性の履歴を例えば５年、１０年等の長期間にわたって、各出演者が出演する録画番組とともに蓄積する。当該出演者ジャンル属性は、当該出演者の出演番組のジャンルによって変化するため、出演者ジャンル属性の変遷を辿ることで、各出演者の職業の変遷を辿ることができる。

そこで、ＣＰＵ１２は、録画番組を出演者毎に抽出し、特定の出演者の出演番組の一覧を、その出演者の出演者ジャンル属性とともに表示させる。図２４は、当該出演者の出演番組の一覧画面の例を示す図である。この一覧画面は、例えば、ＣＰＵ１２が、出演者テーブル７０から出演者を選択する画面を表示させ、ユーザがその選択画面から特定の出演者を選択する操作を入力することで表示される。同図に示すように、この一覧画面には、例えば出演者Ａが出演する番組の番組情報２４１が、時系列順に表示される。番組情報２４１としては、番組の放送日時、タイトル、当該出演者の出演者ジャンル属性、当該番組における共演者名とともに、当該番組のサムネイル画像２４２も表示される。この一覧に表示される番組の録画データ自体はＨＤＤ８から消去されていても構わない。ＣＰＵ１２は、上記サムネイル画像２４３を、例えば番組録画時に録画データの先頭のフレームを抽出して録画データとは別にＨＤＤ８等に記憶しておけばよい。上記放送日時、タイトル等の番組情報についても同様である。

同図においては、出演者Ａの出演者ジャンル属性が、バラエティから報道に変化していることが示されている。これは、出演者Ａが、2004年から2006年まではバラエティ番組に多く出演していたが、2007年以降は報道番組に多く出演するようになったためである。すなわち、出演者Ａの職業が、例えばタレントから政治家やキャスター等に変わったことが分かる。

このように、ＣＰＵ１２は、特定の出演者の出演番組一覧という形で、出演者ジャンル属性の変遷をユーザに提示することができ、ユーザの興趣の向上を図ることができる。

ＣＰＵ１２は、特定出演者の出演番組の番組情報を全て一覧表示させるのではなく、上記出演者ジャンル属性が変化した前後における所定数の番組の番組情報のみを表示させてもよい。例えば上記図２４では、ＣＰＵ１２は、出演者Ａの出演者ジャンル属性が変化したタイトルＣ及びタイトルＤに関する情報のみを表示させてもよい。これにより、出演者の出演番組が多数存在する場合に、ユーザは出演者ジャンル属性の変遷を効率よく把握することができる。

またＣＰＵ１２は、上記出演番組一覧に表示される番組データを、光ディスク１０に記録してもよい。この場合、ＣＰＵ１２は、上記各サムネイル画像を、ＤＶＲ１００に接続されたプリンタ（図示せず）により、光ディスク１０の表面に印刷させてもよい。

また出演者ジャンル属性を用いた他のアプリケーションとして、ＤＶＲ１００は、出演者テーブル７０内の各出演者の出演者ジャンル属性毎に、番組テーブル４０内の番組一覧をソートして表示させてもよい。

上記第２の実施形態において、ＤＶＲ１００は、各出演者間の相関ジャンル属性を用いて、ビデオジュークボックス機能を実行していた。しかしながら、相関ジャンル属性を用いたアプリケーションはこれに限られない。例えばＤＶＲ１００は、出演者名による番組検索結果を、当該出演者と共演者との間の相関ジャンル属性毎に、共演者名とともに表示させてもよい。これによりＤＶＲ１００は、どの出演者が他のどの出演者とどのジャンルで繋がっているかをユーザに把握させ、ユーザの視聴意欲を喚起することができる。

また、上記相関ジャンル属性を用いた他のアプリケーションとして、ＤＶＲ１００は、出演者テーブル７０内の各出演者の関係を、上記相関ジャンル属性によりマップ化してユーザに提示してもよい。この場合、ＣＰＵ１２は、当該マップ上で、ユーザの操作により特定の出演者が選択されると、当該出演者の番組一覧を表示してもよい。

上述の各実施形態においては、デジタル放送における番組についての処理が示されたが、本発明は、放送波ではなく、ネットワーク５０を介したＩＰ放送で配信される番組についても同様に適用される。

上述の実施形態においては、本発明をＤＶＲに適用した例を示した。しかし、本発明は、ＤＶＲ以外にも、例えばテレビジョン装置、ＰＣ、携帯型ＡＶ機器、携帯電話機、ゲーム機器等のあらゆる電子機器に適用可能である。

本発明の第１の実施形態に係るＤＶＲの構成を示す図である。 本発明の第１の実施形態におけるＤＶＲの番組推薦動作の大まかな流れを示したフローチャートである。 本発明の第１の実施形態に係るＤＶＲが、ＥＰＧデータから各種データを抽出する処理について説明した図である。 本発明の第１の実施形態に係るＤＶＲが、番組テーブルから出演者名を抽出する処理について説明した図である。 本発明の第１の実施形態に係るＤＶＲが、番組テーブルからジャンル名を抽出する処理について説明した図である。 本発明の第１の実施形態に係るＤＶＲが、出演者テーブルを作成する動作の流れを示したフローチャートである。 本発明の第１の実施形態において作成された出演者テーブルを示す図である。 本発明の第１の実施形態に係るＤＶＲが、共演者テーブルを作成する動作の流れを示したフローチャートである。 本発明の第１の実施形態において作成された共演者テーブルを示す図である。 本発明の第１の実施形態に係るＤＶＲが、番組ジャンルテーブルを作成する動作の流れを示したフローチャートである。 本発明の第１の実施形態において作成された番組ジャンルテーブルを示す図である。 本発明の第１の実施形態に係るＤＶＲが、各出演者に出演者ジャンル属性を付与する処理の流れを示したフローチャートである。 本発明の第１の実施形態に係るＤＶＲが、各出演者に出演者ジャンル属性を付与する処理について概念的に示した図である。 本発明の第１の実施形態に係るＤＶＲが、各出演者に出演者ジャンル属性を付与する処理について概念的に示した図である。 本発明の第１の実施形態における番組検索画面の例を示した図である。 本発明の第１の実施形態における番組検索結果の表示画面の例を示した図である。 本発明の第２の実施形態におけるＤＶＲの番組推薦動作の大まかな流れを示したフローチャートである。 本発明の第２の実施形態におけるＤＶＲが各出演者に相関ジャンル属性を付与する処理の流れを示したフローチャートである。 本発明の第２の実施形態における相関ジャンル属性付与処理について概念的に示した図である。 本発明の第２の実施形態における相関ジャンル属性付与処理について概念的に示した図である。 本発明の第２の実施形態におけるビデオジュークボックス機能の実行時のＴＶの画面例を示した図である。 本発明の第３の実施形態に係るＤＶＲの番組検索処理の流れを示したフローチャートである。 本発明の第３の実施形態における番組検索結果の表示画面の例を示した図である。 本発明のまた別の実施形態における、特定の出演者の出演番組の一覧画面の例を示す図である。

符号の説明

６…記録部
７…再生部
８…ＨＤＤ
１１…通信部
１２…ＣＰＵ
１５…操作入力部
１６…グラフィック制御部
１９…リモートコントローラ（リモコン）
２０…テレビジョン装置（ＴＶ）
４０…番組テーブル
５０…ネットワーク
７０…出演者テーブル
９０…共演者テーブル
１００…デジタルビデオレコーダ（ＤＶＲ）
１１０…番組ジャンルテーブル
１５１、１５３…出演者名
１５２…出演者ジャンル属性
１６１、２３１、２３２、２４１…番組情報
２４２、２４３…サムネイル画像

Claims (13)

1. 複数の番組と、当該複数の番組の番組名情報及び出演者名情報を含む電子番組ガイド情報とを受信する受信手段と、
   前記受信された番組を再生する再生手段と、
   所定期間分の前記受信された電子番組ガイド情報を記憶する記憶手段と、
   前記記憶された電子番組ガイド情報から、前記複数の番組の前記出演者名情報を抽出して、出演者テーブルを作成する第１の作成手段と、
   前記記憶された電子番組ガイド情報から、前記出演者テーブル中の出演者毎に、当該出演者が出演する前記複数の番組の番組名情報及び当該複数の番組における共演者の出演者名情報を抽出して、前記出演者テーブルに関連付けられた共演者テーブルを作成する第２の作成手段と、
   前記作成された出演者テーブル及び共演者テーブルを基に、前記出演者テーブル中の出演者が出演する番組と、当該出演者に関連付けられた前記共演者テーブル中の共演者が出演する番組とをユーザに推薦するための表示情報を生成して出力する出力手段と
   を具備する電子機器。
2. 請求項１に記載の電子機器であって、
   前記電子番組ガイド情報は、前記複数の番組の番組ジャンル属性を有し、
   当該電子機器は、前記電子番組ガイド情報から、前記共演者テーブル中の番組名情報毎及び共演者毎に、当該共演者が出演した前記複数の番組の前記番組ジャンル属性を抽出して、前記共演者テーブルに関連付けられた番組ジャンルテーブルを作成する第３の作成手段をさらに具備し、
   前記出力手段は、前記出演者テーブル、共演者テーブル及び番組ジャンルテーブルを基に前記表示情報を生成する
   電子機器。
3. 請求項２に記載の電子機器であって、
   ユーザの操作入力を受け付ける操作入力手段をさらに具備し、
   前記記憶手段は、前記操作入力を基に、前記受信された番組及び当該番組の番組名情報、出演者名情報及びジャンル情報を記憶し、
   前記再生手段は、前記記憶された番組を再生し、
   前記第１の作成手段は、前記記憶された番組の前記出演者名情報が前記出演者テーブルに登録されているか否かを判断し、登録されていないと判断された場合に、前記抽出された出演者名情報を前記出演者テーブルに登録し、
   前記第２の作成手段は、前記電子番組ガイド情報と、前記記憶された番組の前記番組名情報及び出演者情報を基に前記共演者テーブルを作成し、
   前記第３の作成手段は、前記電子番組ガイド情報と、前記記憶された番組の前記番組ジャンル属性を基に前記番組ジャンルテーブルを作成する
   電子機器。
4. 請求項３に記載の電子機器であって、
   前記出演者テーブル中の各出演者が出演する、前記電子番組ガイド情報中の番組及び前記記憶された番組の数を、当該番組のジャンル毎に計算して、所定閾値割合以上の数の番組が存在するジャンルを、前記各出演者の出演者ジャンル属性として各出演者に付与する第１のジャンル属性付与手段をさらに具備し、
   前記出力手段は、前記各出演者の前記出演者ジャンル属性を基に前記表示情報を生成する
   電子機器。
5. 請求項４に記載の電子機器であって、
   前記出力手段は、再生中の前記番組の出演者の名前及び当該出演者と同一の前記出演者ジャンル属性を有する前記共演者の名前を、前記操作入力手段により選択可能な検索キーワード候補として、前記出演者及び前記共演者の各出演者ジャンル属性と共に表示する前記表示情報を生成し、
   当該電子機器は、前記電子番組ガイド情報中の番組及び前記記憶された番組から、前記表示された検索キーワード候補から選択された１つの検索キーワードに合致する番組を検索する検索手段をさらに具備し、
   前記出力手段は、前記検索された番組を記憶または再生するための前記ユーザの操作入力を受け付ける前記表示情報を生成する
   電子機器。
6. 請求項４に記載の電子機器であって、
   前記出力手段は、前記操作入力手段により受け付けられる前記ユーザの所定の操作入力に基づいて、前記出演者テーブル中の出演者の出演者ジャンル属性と、当該出演者が出演する番組における共演者の出演者ジャンル属性との間の類似度を算出し、当該出演者が、前記類似度が所定値以下である出演者属性ベクトルを有する共演者と共演する番組を推薦するための前記表示情報を生成する
   電子機器。
7. 請求項４に記載の電子機器であって、
   前記出力手段は、前記操作入力手段により受け付けられる前記ユーザの所定の操作入力に基づいて、同一の前記出演者ジャンル属性を有する複数の前記出演者が共演する番組の前記番組ジャンル属性と、当該複数の出演者の前記出演者ジャンル属性との類似度を算出し、当該複数の出演者が出演する、前記類似度が所定値以下である番組を推薦するための前記表示情報を生成する
   電子機器。
8. 請求項３に記載の電子機器であって、
   前記出演者テーブル中の出演者に関連付けられた共演者が出演する、前記電子番組ガイド情報中の番組及び前記記憶された番組の数を、前記共演者に関連付けられた前記番組ジャンル属性毎に計算して、所定閾値割合以上の数の番組が存在する番組ジャンル属性を、当該出演者と共演者との間の相関ジャンル属性として当該出演者及び共演者に付与する第２のジャンル属性付与手段をさらに具備し、
   前記出力手段は、前記番組を記憶または再生されるためのユーザの操作入力を受け付けるための前記表示情報を、前記相関ジャンル属性毎に生成する
   電子機器。
9. 請求項８に記載の電子機器であって、
   前記出力手段は、所定の前記相関ジャンル属性を付与された前記出演者及び前記共演者がそれぞれ出演する複数の番組を連続して再生するためのユーザの操作入力を受け付ける前記表示情報を生成する
   電子機器。
10. 請求項４に記載の電子機器であって、
    前記第１のジャンル属性付与手段は、前記各出演者に、前記所定期間毎に前記出演者ジャンル属性を付与し、
    前記記憶手段は、前記記憶された番組と関連付けて、当該番組に出演する、前記出演者テーブル中の各出演者に前記所定期間毎に付与された前記出演者ジャンル属性を記憶し、
    前記出力手段は、前記出演者テーブル中の出演者毎の、前記記憶された複数の番組の番組名、当該複数の番組にそれぞれ関連付けられた前記出演者ジャンル属性及び当該複数の番組の共演者名の時系列順の一覧を、当該一覧中の番組を選択して再生するための前記ユーザの操作入力を受け付ける前記表示情報として生成する
    電子機器。
11. 請求項１０に記載の電子機器であって、
    前記出力手段は、前記出演者ジャンル属性の変化の前後における所定数の前記番組について前記一覧を生成する
    電子機器。
12. 複数の番組と、当該複数の番組の番組名情報及び出演者名情報を含む電子番組ガイド情報とを受信し、
    所定期間分の前記受信された電子番組ガイド情報を記憶し、
    前記記憶された電子番組ガイド情報から、前記複数の番組の前記出演者名情報を抽出して、出演者テーブルを作成し、
    前記記憶された電子番組ガイド情報から、前記出演者テーブル中の出演者毎に、当該出演者が出演する前記複数の番組の番組名情報及び当該複数の番組における共演者の出演者名情報を抽出して、前記出演者テーブルに関連付けられた共演者テーブルを作成し、
    前記作成された出演者テーブル及び共演者テーブルを基に、前記出演者テーブル中の出演者が出演する番組と、当該出演者に関連付けられた前記共演者テーブル中の共演者が出演する番組とをユーザに推薦するための表示情報を生成して出力する
    番組推薦方法。
13. 電子機器に、
    複数の番組と、当該複数の番組の番組名情報及び出演者名情報を含む電子番組ガイド情報とを受信するステップと、
    所定期間分の前記受信された電子番組ガイド情報を記憶するステップと、
    前記記憶された電子番組ガイド情報から、前記複数の番組の前記出演者名情報を抽出して、出演者テーブルを作成するステップと、
    前記記憶された電子番組ガイド情報から、前記出演者テーブル中の出演者毎に、当該出演者が出演する前記複数の番組の番組名情報及び当該複数の番組における共演者の出演者名情報を抽出して、前記出演者テーブルに関連付けられた共演者テーブルを作成するステップと、
    前記作成された出演者テーブル及び共演者テーブルを基に、前記出演者テーブル中の出演者が出演する番組と、当該出演者に関連付けられた前記共演者テーブル中の共演者が出演する番組とをユーザに推薦するための表示情報を生成して出力するステップと
    を実行させるためのプログラム。

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