JPH05314186A - 自動情報源選択装置 - Google Patents
自動情報源選択装置Info
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- JPH05314186A JPH05314186A JP4113483A JP11348392A JPH05314186A JP H05314186 A JPH05314186 A JP H05314186A JP 4113483 A JP4113483 A JP 4113483A JP 11348392 A JP11348392 A JP 11348392A JP H05314186 A JPH05314186 A JP H05314186A
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- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 abstract description 10
- 238000010304 firing Methods 0.000 abstract description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000000034 method Methods 0.000 description 2
- 125000002066 L-histidyl group Chemical group [H]N1C([H])=NC(C([H])([H])[C@](C(=O)[*])([H])N([H])[H])=C1[H] 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
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- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 多様な情報源の中から使用者が関心のある情
報源を自動的に抽出することができ、使用者を情報源選
択のための情報検索作業から解放し、使用者が必要とす
る情報源の見落としの可能性を小さくする自動情報源選
択装置。 【構成】 番組データベースからの入力データに対して
出力層１３にある使用者の関心度ニューロンが強く発火
するように入力層１１と中間層１２の間及び中間層１２
と出力層１３の間のニューロン結合の重み付けを変更す
ることで、使用者の個性の学習を行う。この学習結果に
基づいて、番組データベースから入力された全番組デー
タの中から、出力層１３にある使用者の関心度ニューロ
ンの発火が強いものを選ぶことで、使用者の関心が強い
番組を選択する。
報源を自動的に抽出することができ、使用者を情報源選
択のための情報検索作業から解放し、使用者が必要とす
る情報源の見落としの可能性を小さくする自動情報源選
択装置。 【構成】 番組データベースからの入力データに対して
出力層１３にある使用者の関心度ニューロンが強く発火
するように入力層１１と中間層１２の間及び中間層１２
と出力層１３の間のニューロン結合の重み付けを変更す
ることで、使用者の個性の学習を行う。この学習結果に
基づいて、番組データベースから入力された全番組デー
タの中から、出力層１３にある使用者の関心度ニューロ
ンの発火が強いものを選ぶことで、使用者の関心が強い
番組を選択する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は使用者の個性を学習させ
ることによって使用者の必要性に合致する情報源を選び
出す機能を持つ自動情報源選択装置に関するものであ
る。
ることによって使用者の必要性に合致する情報源を選び
出す機能を持つ自動情報源選択装置に関するものであ
る。
【０００２】
【従来の技術】情報端末機器では、使用者によりアクセ
ス可能な情報源が一義的に構造化されている。従って、
このような情報源をアクセスする使用者は、例えば階層
構造を持つメニュー方式などによって、所望の情報源を
選択していた。特に、これまでの放送受信装置において
は、新聞や雑誌などの情報からその情報源である番組内
容を判断するか、実際の番組を見ながらチャンネルを変
えることにより、受信者自身が所望の番組（情報源）を
選択していた。
ス可能な情報源が一義的に構造化されている。従って、
このような情報源をアクセスする使用者は、例えば階層
構造を持つメニュー方式などによって、所望の情報源を
選択していた。特に、これまでの放送受信装置において
は、新聞や雑誌などの情報からその情報源である番組内
容を判断するか、実際の番組を見ながらチャンネルを変
えることにより、受信者自身が所望の番組（情報源）を
選択していた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
方法による番組選択を行なった場合、番組情報を常に把
握・参照したり、他の番組を常に見る必要があり、時間
的な制約があったり、煩雑である。また、新聞・雑誌等
の情報媒体からの番組情報からだけではその番組の内容
を的確に判断できない場合もある。つまり、自分にとっ
て重要な情報を漏らさずに選び出すことは非常に困難で
ある。また、番組情報の持つ意味は同一の言葉でも個人
によってその解釈が異なり、利用者個人の関心に合致し
た番組情報を選択する方法が求められていたが、多様な
番組情報の意味を統合して記述する方法がなかったた
め、実用化されていなかった。
方法による番組選択を行なった場合、番組情報を常に把
握・参照したり、他の番組を常に見る必要があり、時間
的な制約があったり、煩雑である。また、新聞・雑誌等
の情報媒体からの番組情報からだけではその番組の内容
を的確に判断できない場合もある。つまり、自分にとっ
て重要な情報を漏らさずに選び出すことは非常に困難で
ある。また、番組情報の持つ意味は同一の言葉でも個人
によってその解釈が異なり、利用者個人の関心に合致し
た番組情報を選択する方法が求められていたが、多様な
番組情報の意味を統合して記述する方法がなかったた
め、実用化されていなかった。
【０００４】本発明は上記の問題点に鑑みてなされたも
のであり、多様な情報源の中から使用者が関心のある情
報源を自動的に抽出することができるようにして、使用
者を情報源選択のための情報検索作業から解放し、使用
者が必要としている情報源の見落しの可能性を小さくす
る自動情報源選択装置を提供することを目的とする。
のであり、多様な情報源の中から使用者が関心のある情
報源を自動的に抽出することができるようにして、使用
者を情報源選択のための情報検索作業から解放し、使用
者が必要としている情報源の見落しの可能性を小さくす
る自動情報源選択装置を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、本発明による自動情報源選択装置は、複数の情報
源データを記憶してあるデータベースと、前記データベ
ースに記憶された情報源データの内、使用者が選択した
情報源データの履歴から使用者の関心内容を学習する学
習手段と、前記学習手段による学習内容に基づいて使用
者の関心に合致する情報源データに対応する情報源を自
動的に選択する選択手段とを備える。
めに、本発明による自動情報源選択装置は、複数の情報
源データを記憶してあるデータベースと、前記データベ
ースに記憶された情報源データの内、使用者が選択した
情報源データの履歴から使用者の関心内容を学習する学
習手段と、前記学習手段による学習内容に基づいて使用
者の関心に合致する情報源データに対応する情報源を自
動的に選択する選択手段とを備える。
【０００６】
【作用】上記の構成において、過去に使用者が選択した
情報源の内容を記憶し、使用者の個性との間に経験的な
関係付けを行い、使用者の関心に合致した情報源を自動
的に選択する。
情報源の内容を記憶し、使用者の個性との間に経験的な
関係付けを行い、使用者の関心に合致した情報源を自動
的に選択する。
【０００７】
【実施例】以下に添付の図面を参照して本発明の好適な
実施例を説明する。
実施例を説明する。
【０００８】＜実施例１＞本実施例では、情報源として
テレビ、ラジオ等の公共放送による番組を例にとって説
明する。
テレビ、ラジオ等の公共放送による番組を例にとって説
明する。
【０００９】図１は実施例の番組セレクタを示す。オー
トモード選択スイッチ１がオフの場合、記憶・自動選択
動作は行われず、チャンネルを指示する入力部２の信号
に基づいて、操作部３を経由してチャンネル選択動作部
４にチャンネル選択信号が送られ、番組の選択が実施さ
れる。
トモード選択スイッチ１がオフの場合、記憶・自動選択
動作は行われず、チャンネルを指示する入力部２の信号
に基づいて、操作部３を経由してチャンネル選択動作部
４にチャンネル選択信号が送られ、番組の選択が実施さ
れる。
【００１０】オートモード選択スイッチ１がオンの場
合、学習モードと自動選択モードが一定の時間間隔で交
互に行われる。学習モードの場合、次のように記憶動作
が行われる。まず、学習データ入力経路８を経由する操
作部３からのチャンネルデータが記憶部７へ送られる。
記憶部７は図２に示すようなニューラルネット回路を有
している。番組データベース５には既に見た番組情報が
放送時間帯とともに記憶されている。そして、この番組
データベース５からは番組情報が、時計６からは視聴時
間データが記憶部７へ送られる。これらのデータを基
に、これまで見た番組情報（番組名、番組ジャンル、テ
ーマ、出演者、イベントｅｔｃ．）を入力可能な形に因
子化し、記憶部７の対応するニューロンを発火させる。
また、その番組を実際に視聴した時間がサンプリング回
数頻度の形で入力される。この入力データの発火が図２
における出力層１３の使用者の関心度ニューロンを発火
させるよう記憶部７のニューロン結合の重み付けを変化
させることで記憶を形成させる。
合、学習モードと自動選択モードが一定の時間間隔で交
互に行われる。学習モードの場合、次のように記憶動作
が行われる。まず、学習データ入力経路８を経由する操
作部３からのチャンネルデータが記憶部７へ送られる。
記憶部７は図２に示すようなニューラルネット回路を有
している。番組データベース５には既に見た番組情報が
放送時間帯とともに記憶されている。そして、この番組
データベース５からは番組情報が、時計６からは視聴時
間データが記憶部７へ送られる。これらのデータを基
に、これまで見た番組情報（番組名、番組ジャンル、テ
ーマ、出演者、イベントｅｔｃ．）を入力可能な形に因
子化し、記憶部７の対応するニューロンを発火させる。
また、その番組を実際に視聴した時間がサンプリング回
数頻度の形で入力される。この入力データの発火が図２
における出力層１３の使用者の関心度ニューロンを発火
させるよう記憶部７のニューロン結合の重み付けを変化
させることで記憶を形成させる。
【００１１】自動選択モードの場合、この学習が終わっ
たニューラルネット回路を持つ記憶部７に、自動選択モ
ードを作動させる時間帯における全番組の情報を、順次
番組データベース５から入力する。これら入力された全
番組データの中から、記憶部７にある使用者の関心度ニ
ューロンの発火が強いものを選ぶことで、使用者の関心
が強い番組を選択することが可能である。そして、選択
した結果をチャンネル選択動作部４に判断データ出力経
路９を経由して伝達し、放送中あるいは開始直前の番組
の選択の場合はチャンネル変更の指示をしたり、選択し
た番組が放送時間帯に映るように予約設定したり、選択
された番組の情報を表示部１０に表示したりする。
たニューラルネット回路を持つ記憶部７に、自動選択モ
ードを作動させる時間帯における全番組の情報を、順次
番組データベース５から入力する。これら入力された全
番組データの中から、記憶部７にある使用者の関心度ニ
ューロンの発火が強いものを選ぶことで、使用者の関心
が強い番組を選択することが可能である。そして、選択
した結果をチャンネル選択動作部４に判断データ出力経
路９を経由して伝達し、放送中あるいは開始直前の番組
の選択の場合はチャンネル変更の指示をしたり、選択し
た番組が放送時間帯に映るように予約設定したり、選択
された番組の情報を表示部１０に表示したりする。
【００１２】図２は学習を行うニューラルネットの結合
の様子を示すモデルの１例を示す図である。ニューラル
ネットのモデルとして、ここでは多層型のモデルを使用
する。これは番組情報を記述するｎ個の入力層１１、ｍ
個の中間層１２、１個の出力層１３から成る。記憶の学
習は入力データに対して出力層１３にある使用者の関心
度ニューロンが強く発火するように入力層１１と中間層
１２の間及び中間層１２と出力層１３の間のニューロン
結合の重み付けを変更することで実行される。このよう
にして使用者の番組選択に関する個性が記憶部７に記憶
される。
の様子を示すモデルの１例を示す図である。ニューラル
ネットのモデルとして、ここでは多層型のモデルを使用
する。これは番組情報を記述するｎ個の入力層１１、ｍ
個の中間層１２、１個の出力層１３から成る。記憶の学
習は入力データに対して出力層１３にある使用者の関心
度ニューロンが強く発火するように入力層１１と中間層
１２の間及び中間層１２と出力層１３の間のニューロン
結合の重み付けを変更することで実行される。このよう
にして使用者の番組選択に関する個性が記憶部７に記憶
される。
【００１３】以上のようにして、本実施例は使用者が選
んだ番組のうち、意味のレベルが異なる内容を学習する
手段としてニューラルネットを設けることにより、番組
を選択するうえで多様な番組情報から形成される使用者
の個性を装置に記憶させたものである。ニューラルネッ
トは数値化して相関をとることが困難なデータ群の関係
をブラックボックス化して学習を行い関係付けをするも
ので、論理的な構造化や一般的な関係付けが困難な人間
の個性にかかわるようなデータを取り扱う時に有効な手
段である。このニューラルネットにより、これまで困難
であった互いに関連を持ちながらその関連が論理的に記
述できない多様な番組情報の意味を学習できるようにな
り、使用者の個性の記述が可能となるのである。
んだ番組のうち、意味のレベルが異なる内容を学習する
手段としてニューラルネットを設けることにより、番組
を選択するうえで多様な番組情報から形成される使用者
の個性を装置に記憶させたものである。ニューラルネッ
トは数値化して相関をとることが困難なデータ群の関係
をブラックボックス化して学習を行い関係付けをするも
ので、論理的な構造化や一般的な関係付けが困難な人間
の個性にかかわるようなデータを取り扱う時に有効な手
段である。このニューラルネットにより、これまで困難
であった互いに関連を持ちながらその関連が論理的に記
述できない多様な番組情報の意味を学習できるようにな
り、使用者の個性の記述が可能となるのである。
【００１４】以上説明してきたように本実施例１によれ
ば、ヒューマンテクノロジーの観点から、番組情報の意
味を利用者個人の関心に合致した形で、経験的な関係付
けを行うニューラルネットを用いて、これまでに使用者
が選んだ番組の情報を記憶させることによって、誰もが
簡単に自分が興味を持つ番組に自動的にアクセスできる
装置が提供される。
ば、ヒューマンテクノロジーの観点から、番組情報の意
味を利用者個人の関心に合致した形で、経験的な関係付
けを行うニューラルネットを用いて、これまでに使用者
が選んだ番組の情報を記憶させることによって、誰もが
簡単に自分が興味を持つ番組に自動的にアクセスできる
装置が提供される。
【００１５】＜実施例２＞実施例２では、学習手段とし
てエキスパートシステムを用いる。この場合学習後の記
憶に該当するのは知識ベースであり、番組選択履歴デー
タから知識ベースを構築するソフトウェア・ツールを用
意する。記憶の用途と作用については実施例１と同様で
ある。ただしこの場合、履歴データの項目を絞り、その
頻度によって他の項目とは無関係に記憶内容を構成する
ため、実施例１の簡易版となる。
てエキスパートシステムを用いる。この場合学習後の記
憶に該当するのは知識ベースであり、番組選択履歴デー
タから知識ベースを構築するソフトウェア・ツールを用
意する。記憶の用途と作用については実施例１と同様で
ある。ただしこの場合、履歴データの項目を絞り、その
頻度によって他の項目とは無関係に記憶内容を構成する
ため、実施例１の簡易版となる。
【００１６】以上説明してきたように本実施例によれ
ば、多様な番組の中から自分が関心ある番組を自動的に
抽出することができ、番組選択の情報検索から解放さ
れ、かつ、特別に番組検索に労力をかけることなく見落
としの可能性を小さくする番組選択装置が提供される。
ば、多様な番組の中から自分が関心ある番組を自動的に
抽出することができ、番組選択の情報検索から解放さ
れ、かつ、特別に番組検索に労力をかけることなく見落
としの可能性を小さくする番組選択装置が提供される。
【００１７】尚、上記の実施例においては、情報源とし
てテレビ、ラジオ等の公共放送を例にとって説明してあ
るがこれに限られるものではない。
てテレビ、ラジオ等の公共放送を例にとって説明してあ
るがこれに限られるものではない。
【００１８】また、本発明は、複数の機器から構成され
るシステムに適用しても１つの機器から成る装置に適用
しても良い。また、本発明は、システム或は装置にプロ
グラムを供給することによって達成される場合にも適用
できることはいうまでもない。
るシステムに適用しても１つの機器から成る装置に適用
しても良い。また、本発明は、システム或は装置にプロ
グラムを供給することによって達成される場合にも適用
できることはいうまでもない。
【００１９】
【発明の効果】以上説明してきたように本発明によれ
ば、多様な情報源の中から使用者が関心のある情報源を
自動的に抽出することができ、情報源選択のための情報
検索作業から解放され、見落としの可能性を小さくする
効果がある。
ば、多様な情報源の中から使用者が関心のある情報源を
自動的に抽出することができ、情報源選択のための情報
検索作業から解放され、見落としの可能性を小さくする
効果がある。
【図１】番組セレクタの構成を示すブロック図である。
【図２】多層型ニューラルネットのモデル例を表す図で
ある。
ある。
１ オートモード選択スイッチ ２ 入力部 ３ 操作部 ４ チャンネル選択動作部 ５ 番組データベース ６ 時計 ７ 記憶部 ８ 学習データ入力経路 ９ 判断データ出力経路 １０ 使用者の個性に合う番組を選択した結果を示す表
示部 １１ ｎ個の入力ニューロンからなる入力層 １２ ｍ個のニューロンからなる中間層 １３ １個の出力ニューロンからなる出力層
示部 １１ ｎ個の入力ニューロンからなる入力層 １２ ｍ個のニューロンからなる中間層 １３ １個の出力ニューロンからなる出力層
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 松岡 宏 東京都大田区下丸子３丁目30番２号 キヤ ノン株式会社内 (72)発明者 小俣 智司 東京都大田区下丸子３丁目30番２号 キヤ ノン株式会社内
Claims (2)
- 【請求項１】 複数の情報源データを記憶してあるデー
タベースと、 前記データベースに記憶された情報源データの内、使用
者が選択した情報源データの履歴から使用者の関心内容
を学習する学習手段と、 前記学習手段による学習内容に基づいて使用者の関心に
合致する情報源データに対応する情報源を自動的に選択
する選択手段とを備えることを特徴とする自動情報源選
択装置。 - 【請求項２】 前記情報源は、特に公共放送による番組
であることを特徴とする請求項１に記載の自動情報源選
択装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4113483A JPH05314186A (ja) | 1992-05-06 | 1992-05-06 | 自動情報源選択装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4113483A JPH05314186A (ja) | 1992-05-06 | 1992-05-06 | 自動情報源選択装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05314186A true JPH05314186A (ja) | 1993-11-26 |
Family
ID=14613434
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4113483A Withdrawn JPH05314186A (ja) | 1992-05-06 | 1992-05-06 | 自動情報源選択装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05314186A (ja) |
Cited By (24)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH07152771A (ja) * | 1993-11-30 | 1995-06-16 | Toshiba Corp | 利用者情報管理装置、情報フィルタ、情報分類装置、情報再生装置、情報検索装置及び仮名漢字変換装置 |
| JPH07297796A (ja) * | 1994-04-21 | 1995-11-10 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | テレビ選局支援装置 |
| JPH09231241A (ja) * | 1996-02-28 | 1997-09-05 | Nec Corp | 学習型情報処理システム |
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-
1992
- 1992-05-06 JP JP4113483A patent/JPH05314186A/ja not_active Withdrawn
Cited By (41)
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