JP2012049605A - Access frequency estimation device, method, and program - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an access frequency estimation device, method, and program for correctly estimating the number of accesses to a content.SOLUTION: An access frequency estimation device related to the present invention includes: an other service evaluation extraction part 1 for extracting evaluations in other services different from a content distribution service on a new content whose distribution is to be newly started in the content distribution service, and calculating the temporary number of accesses to the content distribution service; a related content access frequency extraction part 2 for extracting a deviation in the viewing tendency of users, based on the number of accesses to a content related to the new content; and a new content access frequency estimation part 3 for estimating the access frequency of the new content by combining the evaluation result of the other service evaluation extraction part and the analysis result of a related content access frequency analysis part.

Description

本発明はアクセス頻度見積り装置、方法、及びプログラムに関し、特に新規コンテンツのアクセス頻度見積り装置、方法、及びプログラムに関する。   The present invention relates to an access frequency estimation apparatus, method, and program, and more particularly, to an access frequency estimation apparatus, method, and program for new content.

コンピュータの高性能化やネットワークの広帯域化に伴い、ユーザが自分の視聴したいときに高品質な映像コンテンツを取得して視聴できるＶＯＤ（Ｖｉｄｅｏ ｏｎ Ｄｅｍａｎｄ）サービスが広まってきている。   With increasing performance of computers and broadband networks, VOD (Video on Demand) services that allow users to acquire and view high-quality video content when they want to view them have become widespread.

全てのユーザからの配信要求（アクセス）に対してデータセンタなどの中央拠点から配信を行うと、中央拠点から各ユーザ端末までの経路全てに大容量の映像トラヒックが発生する。その結果、広範囲のネットワークに高負荷を与えて他の通信に悪影響を与えてしまう。また、ＶＯＤでは、インターネットのようなベストエフォートなネットワークを長距離にわたって使用する。そのため、通信経路上の輻輳によるスループットの著しい低下や遅延時間の上昇などの影響を受けやすく、従って視聴開始までの多大な待ち時間や視聴の途絶が発生してユーザの体感品質を著しく損ねるという恐れがあった。   If distribution is performed from a central base such as a data center in response to a distribution request (access) from all users, large-capacity video traffic is generated on all routes from the central base to each user terminal. As a result, a high load is applied to a wide range of networks and adversely affects other communications. VOD uses a best effort network such as the Internet over a long distance. Therefore, it is easily affected by a significant decrease in throughput and an increase in delay time due to congestion on the communication path. Therefore, there is a risk that a significant waiting time until the start of viewing or a viewing interruption occurs and the user's quality of experience is significantly impaired. was there.

これに対し、一部のコンテンツを格納可能なプロキシサーバやエッジサーバといった分散拠点をユーザの通信端末近傍に設置して、当該分散拠点にアクセス頻度の高いコンテンツを配置する技術がある。このようなトラヒックをユーザ近傍に集約する階層的なコンテンツ配信システムを用いることにより、上記のような課題の緩和が図ることができる。さらに、このようなシステムでは、刻一刻と変動する各コンテンツのアクセス頻度に対し、分散拠点にないコンテンツのへの配信要求を受け取ったとき、または一定時間ごとに、適宜分散拠点に格納するコンテンツを入れ替える。これにより、さらにユーザが配信要求したコンテンツを分散拠点から配信できる確率（キャッシュヒット率）の維持・向上を図ることができる。   On the other hand, there is a technique in which a distributed base such as a proxy server or an edge server capable of storing a part of content is installed in the vicinity of a user's communication terminal, and content with high access frequency is placed in the distributed base. The use of a hierarchical content distribution system that aggregates such traffic in the vicinity of the user can alleviate the above problems. Furthermore, in such a system, the content stored in the distributed base is appropriately stored when a distribution request for content not in the distributed base is received, or at regular intervals, in response to the access frequency of each content that changes every moment. Replace. Accordingly, it is possible to maintain and improve the probability (cache hit rate) that the content requested by the user can be distributed from the distributed bases.

しかし、この技術は各コンテンツへのアクセスを計測し、あるコンテンツへのアクセス頻度が高いと判断した後に分散拠点にコンテンツを配置する。そのため、新規に追加・公開され利用可能となる前のコンテンツのように、アクセス頻度が計測されていないコンテンツは分散拠点に配置されない。従って、公開直後の新規コンテンツへのアクセスの集中には対応できず、コンテンツを分散拠点から配信できる確率が低下してしまうという問題があった。   However, this technology measures the access to each content, and after determining that the access frequency to a certain content is high, arrange | positions a content in a distributed base. Therefore, content whose access frequency is not measured, such as content before being newly added / published and made available, is not placed in the distributed bases. Therefore, there is a problem that it is impossible to deal with concentration of access to new contents immediately after publication, and the probability that contents can be distributed from distributed bases is reduced.

特許文献１には、データ提供システムに関する技術が開示されている。特許文献１に記載の技術は、新規にコンテンツを追加及び公開する際、分散拠点に全ての新規コンテンツを配置する。   Patent Document 1 discloses a technique related to a data providing system. The technology described in Patent Document 1 arranges all new content at distributed bases when newly adding and publishing content.

特許文献２には、コンテンツ分散保存システム、コンテンツ評価決定方法、配信装置、及び配信処理プログラムの技術が開示されている。特許文献２に記載の技術は、新規コンテンツと同じキーワードを持つ他のコンテンツのアクセス頻度をもとに新規コンテンツのアクセス頻度を推定し、推定されたアクセス頻度の高い一部の新規コンテンツのみを分散拠点に配置する。   Patent Document 2 discloses a technology of a distributed content storage system, a content evaluation determination method, a distribution device, and a distribution processing program. The technology described in Patent Document 2 estimates the access frequency of new content based on the access frequency of other content having the same keyword as the new content, and distributes only some of the new content with a high estimated access frequency Place in the base.

特許文献３には、録画済番組を処理する処理方法、処理装置及び処理プログラムに関する技術が開示されている。特許文献３に記載の技術は、記録媒体に記録された番組コンテンツを番組コンテンツの評価を示す番組関連データに基づき、録画済番組を評価し、当該番組コンテンツの評価に基づいて番組コンテンツに対する処理を決定するものである。   Patent Document 3 discloses a technique related to a processing method, a processing apparatus, and a processing program for processing a recorded program. The technique described in Patent Document 3 evaluates a recorded program based on program-related data indicating the evaluation of the program content, and processes the program content based on the evaluation of the program content. To decide.

特許文献４には、受信記録再生装置に関する技術が開示されている。特許文献４に記載の技術は、受信した番組のジャンル毎に、ユーザの視聴頻度を算出する視聴頻度算出手段と、外部操作に応じて入力される複数のジャンル情報と、その各ジャンルに対するユーザの嗜好度とから、嗜好情報を生成する嗜好情生成手段とを有する。そして、当該視聴頻度及び嗜好情報から、未視聴の記録番組のうち、再生される候補を複数選択するものである。   Patent Document 4 discloses a technique related to a reception recording / reproducing apparatus. The technique described in Patent Literature 4 is a viewing frequency calculation unit that calculates a user's viewing frequency for each genre of a received program, a plurality of genre information input in accordance with an external operation, and a user's corresponding to each genre. It has preference generation means for generating preference information from the preference level. From the viewing frequency and preference information, a plurality of candidates to be played back are selected from unviewed recorded programs.

特開２００９−１８２６２９号公報JP 2009-182629 A 特開２００９−１２９１６１号公報JP 2009-129161 A 特開２００６−２４６００５号公報JP 2006-246005 A 特開２００８−２７７９５８号公報JP 2008-277958 A

特許文献１に記載の技術は、新規コンテンツの追加・公開にあわせて全ての新規コンテンツを分散拠点に配置することで、公開直後の前記新規コンテンツへのアクセスの集中に対応している。しかしながら、新規コンテンツの将来のアクセス頻度を考慮していない。新規に追加・公開されるコンテンツは全てが将来高いアクセス頻度になるとは限らず、人気のないニッチなコンテンツや長期間にかけてアクセスが分散するコンテンツも多い。さらに、特許文献１に記載の技術では、アクセス頻度が高くなるコンテンツと低いままのコンテンツとを含むすべての新規コンテンツを分散拠点に配置するため、分散拠点の記憶容量の制限から既に配信中の人気コンテンツが削除されてしまい、却ってコンテンツを分散拠点から配信できる確率が低下する可能性がある。   The technology described in Patent Document 1 addresses the concentration of access to the new content immediately after publication by arranging all new content at distributed bases in accordance with the addition / publication of new content. However, the future access frequency of new contents is not taken into consideration. Not all newly added / published content will have a high access frequency in the future, and there are many unpopular niche content and content that is distributed over a long period of time. Furthermore, in the technology described in Patent Document 1, since all new content including content that is frequently accessed and content that remains low is placed at the distributed bases, popularity is already being distributed due to the limited storage capacity of the distributed bases. There is a possibility that the content is deleted, and the probability that the content can be distributed from the distributed base is reduced.

また、特許文献２に記載の技術は、同じキーワードを持つコンテンツをもとにしたアクセス頻度の推定は同じジャンルやシリーズもののタイトルなどの周辺のコンテンツの情報からの類推でしかなく、新規コンテンツそのものの情報は用いていない。そのため、推定結果の精度が低く、コンテンツを分散拠点から配信できる確率の向上効果が少ない。   In the technique described in Patent Document 2, the estimation of the access frequency based on the content having the same keyword is only an analogy from information on surrounding content such as the title of the same genre or series, and the new content itself Information is not used. Therefore, the accuracy of the estimation result is low, and the effect of improving the probability that the content can be distributed from the distributed bases is small.

特許文献３に記載の技術は、番組関連情報から取得した、番組コンテンツに対する評価と視聴者自身の嗜好データを組み合わせ、そのデータに基づいて番組を評価するが、アクセス数を推定することはできない。   The technique described in Patent Document 3 combines the evaluation of program content acquired from program-related information with the viewer's own preference data and evaluates the program based on the data, but the number of accesses cannot be estimated.

特許文献４に記載の技術は、録画した番組を、視聴者のジャンルに対する嗜好を反映して番組の選択を行う。しかしながら特許文献４に記載の技術は、番組の視聴率等の評価を用いておらず、そのため、録画した番組の評価には適用しているが、アクセス数を推定する手段としては適さない。   The technique described in Patent Document 4 selects a recorded program reflecting the viewer's preference for the genre. However, the technique described in Patent Document 4 does not use evaluation such as the audience rating of a program, and thus is applied to evaluation of a recorded program, but is not suitable as a means for estimating the number of accesses.

本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、コンテンツのアクセス数をより正確に推定するアクセス頻度見積り装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。   The present invention has been made to solve such a problem, and an object of the present invention is to provide an access frequency estimation apparatus, method, and program for more accurately estimating the number of accesses to content.

本発明にかかるアクセス頻度見積装置は、コンテンツ配信サービスにおいて新たに配信が開始される新規コンテンツの、コンテンツ配信サービスとは異なる他のサービスにおける評価を抽出して、コンテンツ配信サービスの仮のアクセス数を算出する他サービス評価抽出部と、新規コンテンツに関連したコンテンツのアクセス数に基づき、ユーザの視聴傾向の偏りを抽出する関連コンテンツアクセス頻度抽出部と、他サービス評価抽出部の評価結果と、関連コンテンツアクセス頻度解析部の解析結果とを組合せて、新規コンテンツのアクセス頻度を推定する新規コンテンツアクセス頻度推定部と、を備える。   The access frequency estimation apparatus according to the present invention extracts the evaluation of new content newly started to be distributed in the content distribution service in another service different from the content distribution service, and calculates the temporary access number of the content distribution service. The other service evaluation extraction unit to calculate, the related content access frequency extraction unit to extract the bias of the viewing tendency of the user based on the number of accesses of the content related to the new content, the evaluation result of the other service evaluation extraction unit, and the related content A new content access frequency estimation unit that estimates the access frequency of new content in combination with the analysis result of the access frequency analysis unit.

本発明にかかるアクセス頻度見積方法はコンテンツ配信サービスにおいて新たに配信が開始される新規コンテンツの、コンテンツ配信サービスとは異なる他のサービスにおける評価を抽出し、新規コンテンツに関連したコンテンツのアクセス数に基づき、ユーザの視聴傾向の偏りを抽出し、他サービス評価抽出部の評価結果と、関連コンテンツアクセス頻度解析部の解析結果とを組合せて、新規コンテンツのアクセス頻度を推定する。   The access frequency estimation method according to the present invention extracts the evaluation of a new content newly started to be distributed in the content distribution service in another service different from the content distribution service, and based on the number of accesses to the content related to the new content. The user's viewing tendency bias is extracted, and the access frequency of the new content is estimated by combining the evaluation result of the other service evaluation extraction unit and the analysis result of the related content access frequency analysis unit.

本発明にかかるアクセス頻度見積プログラムは所定の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って、コンテンツ配信サービスにおいて新たに配信が開始される新規コンテンツの、コンテンツ配信サービスとは異なる他のサービスにおける評価を抽出し、新規コンテンツに関連したコンテンツのアクセス数に基づき、ユーザの視聴傾向の偏りを抽出し、他サービス評価抽出部の評価結果と、関連コンテンツアクセス頻度解析部の解析結果とを組合せて、新規コンテンツのアクセス頻度を推定する処理を実行させる。   The access frequency estimation program according to the present invention is a program for causing a computer to execute predetermined processing, and evaluates new content newly started to be distributed in the content distribution service in another service different from the content distribution service. Based on the number of accesses to the content related to the new content, the user's viewing tendency bias is extracted, and the evaluation result of the other service evaluation extraction unit and the analysis result of the related content access frequency analysis unit are combined, A process for estimating the access frequency of new content is executed.

アクセス頻度をより正確に推定することができるアクセス頻度見積り装置、アクセス頻度見積り方法、及びアクセス頻度見積りプログラムを提供することができる。   An access frequency estimation device, an access frequency estimation method, and an access frequency estimation program that can estimate the access frequency more accurately can be provided.

実施の形態１にかかる本実施の形態にかかるアクセス頻度見積装置を示す図である。It is a figure which shows the access frequency estimation apparatus concerning this Embodiment concerning Embodiment 1. FIG. 実施の形態１にかかる本実施の形態にかかるアクセス頻度見積装置を詳細に示す図である。It is a figure which shows the access frequency estimation apparatus concerning this Embodiment concerning Embodiment 1 in detail. 実施の形態１にかかるアクセス頻度集計部４及びコンテンツ配置決定部５の動作を示すフローチャートである。4 is a flowchart showing operations of an access frequency totaling unit 4 and a content arrangement determining unit 5 according to the first embodiment. 実施の形態１にかかる、関連コンテンツアクセス頻度抽出部２の動作を示すフローチャートである。4 is a flowchart illustrating an operation of a related content access frequency extraction unit 2 according to the first exemplary embodiment. 実施の形態１にかかる本実施の形態にかかるアクセス頻度見積装置の動作を示すフローチャートである。6 is a flowchart showing an operation of the access frequency estimation device according to the first exemplary embodiment according to the first exemplary embodiment;

実施の形態１
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。説明の明確化のため、以下の記載及び図面は、適宜、省略及び簡略化がなされている。本実施の形態にかかるアクセス頻度見積装置について説明する。図１は、本実施の形態にかかるアクセス頻度見積装置を示す図である。本実施の形態にかかるアクセス頻度見積り装置は、コンテンツ配信サービスにおいて新たに配信が開始される新規コンテンツの、コンテンツ配信サービスとは異なる他のサービスにおける評価を抽出して、コンテンツ配信サービスの仮のアクセス数を算出する他サービス評価抽出部１と、新規コンテンツに関連したコンテンツのアクセス数に基づき、ユーザの視聴傾向の偏りを抽出する関連コンテンツアクセス頻度抽出部２と、他サービス評価抽出部の評価結果と、関連コンテンツアクセス頻度解析部の解析結果とを組合せて、新規コンテンツのアクセス頻度を推定する新規コンテンツアクセス頻度推定部３とを備える。 Embodiment 1
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. For clarity of explanation, the following description and drawings are omitted and simplified as appropriate. An access frequency estimation apparatus according to this embodiment will be described. FIG. 1 is a diagram illustrating an access frequency estimation apparatus according to the present embodiment. The access frequency estimation device according to the present embodiment extracts the evaluation of new content newly started to be distributed in the content distribution service in another service different from the content distribution service, and temporarily accesses the content distribution service. Evaluation result of the other service evaluation extraction unit 1 that calculates the number, the related content access frequency extraction unit 2 that extracts the bias of the viewing tendency of the user based on the number of accesses of the content related to the new content, and the evaluation result of the other service evaluation extraction unit And a new content access frequency estimation unit 3 that estimates the access frequency of the new content by combining the analysis results of the related content access frequency analysis unit.

ここで、他サービスとは、当該コンテンツ配信サービス以外のサービス、例えば他社のコンテンツ配信サービス、テレビの放送、ラジオの放送、映画上映及びＤＶＤ（Digital Versatile Disc）の販売若しくは貸出等のあらゆるサービスを指す。また、他サービスでの評価とは、例えば、当該新規コンテンツがテレビで放映された際のテレビの視聴率、当該新規コンテンツが映画館で上映された際の興行収入または観客動員数、当該新規コンテンツのＤＶＤ等の映像記録メディアの売上若しくは貸出数、およびインターネットでのユーザの投票結果のランキング等であり、これらを複数組み合わせてもよい。   Here, the other services refer to services other than the content distribution service, such as content distribution services of other companies, television broadcasting, radio broadcasting, movie screening, and DVD (Digital Versatile Disc) sales or rental. . In addition, evaluation with other services includes, for example, the TV audience rating when the new content is broadcast on television, the box office revenue or the number of spectators when the new content is screened in a movie theater, the new content The number of sales or lending of video recording media such as DVDs and the ranking of voting results of users on the Internet may be combined.

本実施の形態にかかるアクセス頻度見積装置は、他サービスでの新規コンテンツの評価と、自配信サービスでの関連したコンテンツのアクセス数を組み合わせて、当該新規コンテンツのアクセス頻度を推定するため、より精度よく新規コンテンツのアクセス頻度が推定できる。   The access frequency estimation device according to the present embodiment estimates the access frequency of the new content by combining the evaluation of the new content in other services and the number of accesses of the related content in the self-distributed service. You can often estimate the access frequency of new content.

本実施の形態にかかるアクセス頻度見積装置について、より詳細に説明する。図２は、本実施の形態にかかるアクセス頻度見積装置を詳細に示す図である。本実施の形態にかかるアクセス頻度見積装置は、通信端末にコンテンツを配信するための複数の分散拠点を有するコンテンツ配信システムにおいて用いられるものである。本実施の形態にかかるアクセス頻度見積装置は、他サービス評価抽出部１と、関連コンテンツアクセス頻度抽出部２と、新規コンテンツアクセス頻度推定部３とを有し、さらに、アクセス頻度集計部４と、コンテンツ配置決定部５と、ユーザのアクセス履歴の情報を有するアクセス履歴記録部６とを有するようにしてもよい。   The access frequency estimation apparatus according to this embodiment will be described in more detail. FIG. 2 is a diagram showing in detail the access frequency estimation apparatus according to the present embodiment. The access frequency estimation device according to the present embodiment is used in a content distribution system having a plurality of distributed bases for distributing content to communication terminals. The access frequency estimation device according to this exemplary embodiment includes an other service evaluation extraction unit 1, a related content access frequency extraction unit 2, and a new content access frequency estimation unit 3, and further includes an access frequency totaling unit 4, You may make it have the content arrangement | positioning determination part 5 and the access history recording part 6 which has the information of a user's access history.

これにより、新規コンテンツアクセス頻度推定部３が推定したアクセス頻度と、現在配信されているコンテンツのアクセス数とに基づき、分散拠点に配置するコンテンツを決定することができ、よりユーザ実用に沿ったコンテンツの配置をすることができる。すなわち、本実施の形態では、新規のコンテンツのアクセス頻度を精度よく推定しているため、コンテンツを分散拠点に無駄なく配置することができ、その結果ユーザの視聴環境を向上させることができる。   Thereby, based on the access frequency estimated by the new content access frequency estimation unit 3 and the number of accesses of the currently distributed content, it is possible to determine the content to be arranged in the distributed base, and the content more in line with the user's practical use Can be arranged. That is, in this embodiment, since the access frequency of new content is accurately estimated, the content can be arranged without waste in the distributed bases, and as a result, the viewing environment of the user can be improved.

アクセス頻度集計部４は、アクセス履歴記録部６から取得した配信サービスへのアクセス履歴を読み出し、既に公開済みのコンテンツである現在自配信サービスにおいて配信されているコンテンツのアクセス頻度を集計する。   The access frequency totaling unit 4 reads the access history to the distribution service acquired from the access history recording unit 6 and totals the access frequency of the content currently distributed in the self-distributed service that is already published content.

ここで、アクセス頻度集計部６は、少なくともユーザがコンテンツを要求した時刻と要求されたコンテンツの識別情報とを含む、ユーザのアクセス履歴情報を、例えばアクセスログの形等で格納する。   Here, the access frequency totaling unit 6 stores the user's access history information including at least the time when the user requested the content and the identification information of the requested content in the form of an access log, for example.

コンテンツ配置決定部５は、新規コンテンツアクセス頻度推定部３において推定された新規コンテンツのアクセス頻度と、アクセス頻度集計部４集計した自配信サービスで既に公開済みのコンテンツのアクセス頻度とを組み合わせて、分散拠点にキャッシュとして配置するコンテンツを決定する。   The content placement determination unit 5 combines the access frequency of the new content estimated by the new content access frequency estimation unit 3 and the access frequency of the content already published by the self-distributed service calculated by the access frequency totaling unit 4 Determine the content to be placed in the base as a cache.

ここでさらに、各構成について詳細に説明する。他サービス評価抽出部１は、ランキング取得部１１と、コンテンツ対応付け部１２とを有する。   Here, each component will be further described in detail. The other service evaluation extraction unit 1 includes a ranking acquisition unit 11 and a content association unit 12.

ランキング取得部１１は、新規コンテンツが他サービスにおいて配信されていた場合に、ネットワークを介して他サービスにおける新規コンテンツの評価を取得する。   The ranking acquisition unit 11 acquires the evaluation of the new content in the other service via the network when the new content is distributed in the other service.

ランキング取得部１１は、具体的には、新規コンテンツを追加・公開する際に新規コンテンツの他サービスでの評価を抽出し、コンテンツ対応付け部１２に通知する。ここで、他サービスでの評価の収集方法は、例えば当該新規コンテンツのランキング、又は興業収入等が掲載されているｗｅｂページを取得し、表構造の一覧を自動的に解析するか、雑誌掲載の情報も含めてオペレータが手動で入力し、入力を受付けて評価を作成するなどすればよい。   Specifically, the ranking acquisition unit 11 extracts the evaluation of the new content in other services when the new content is added / published, and notifies the content association unit 12 of the evaluation. Here, as for the method of collecting evaluations at other services, for example, the web page on which the ranking of the new content or the income from the industry is posted is obtained, and the list of the table structure is automatically analyzed, or the magazine publication The operator may manually input the information, accept the input, and create an evaluation.

コンテンツ対応付け部１２は、ランキング取得部が取得した他サービスでの新規コンテンツの評価を、コンテンツ配信サービスのアクセス数に変換して仮新規コンテンツアクセス数を算出する。コンテンツ対応付け部１２は、具体的には、ランキング取得部１１によって収集された新規コンテンツの他サービスでの評価と自配信サービス内での識別情報との対応付けを行い、他サービスでの評価を調整して、新規コンテンツアクセス頻度推定部３に通知する。ここで、対応付けとは、例えばコンテンツのタイトルでマッチングをとることをいう。また、ｉＥＰＧやＧコードなどといった広く普及した共通のコンテンツ識別番号を用いてマッチングをとるようにしてもよい。   The content association unit 12 converts the evaluation of new content in another service acquired by the ranking acquisition unit into the access number of the content distribution service, and calculates the temporary new content access number. Specifically, the content association unit 12 associates the evaluation of the new content collected by the ranking acquisition unit 11 with another service and the identification information within the self-distributed service, and evaluates the other content with the evaluation. Adjust and notify the new content access frequency estimation unit 3. Here, “correspondence” means matching with the title of the content, for example. Further, matching may be performed using a widely used common content identification number such as iEPG or G code.

次に、他サービスでの評価の大きさを調整する。調整の方法は、例えば他サービスでの売上等の合計値が、その時点での自配信サービスからの総アクセス数に等しくなるように、他サービスでの評価を数倍または数分の一に増減することにより調整する。また例えば、他サービスでの評価の合計値が、予め定められた一定の数値に等しくなるように、他サービスでの評価を数倍または数分の一に増減するなどしてもよい。   Next, the magnitude of evaluation at other services is adjusted. The adjustment method is, for example, to increase or decrease the evaluation of other services to several times or a fraction so that the total value of sales etc. of other services is equal to the total number of accesses from the self-distributed service at that time. To make adjustments. In addition, for example, the evaluation in the other service may be increased or decreased by several times or a fraction so that the total value of the evaluation in the other service becomes equal to a predetermined numerical value.

具体的には、他サービスでの評価の例として挙げられている、映像記録メディアの売上、視聴率、観客動員数、ランキングサイトのユーザの投票結果は、どれも元からコンテンツ名と評価値(実数)との組み合わせになっている。この「評価値」は、絶対値の大きさは異なるが、複数のコンテンツが同一評価内で、他のコンテンツに対する相対的な評価関係である点で、本願の「評価」と同質のものとして扱うことができる。そのため、絶対値の大きさを揃えることにより、他サービスでの評価を、自配信サービスでの評価に変換し、仮の新規コンテンツのアクセス頻度を算出することができる。例えば、ある映画Ａの観客動員数が１０００人、映画Ｂの観客動員数が８００人、映画Ｃの観客動員数が５００人であり、当該コンテンツ配信サービスの最も人気のあるコンテンツのアクセス数が一時間当たり１０００アクセスである場合を考える。この場合、映画Ａの評価は、観客動員数１０００人である。しかし、このままではアクセス数として用いることができないので、観客動員数１０００人という評価を、１時間あたりのアクセス数が１０００アクセスであると仮定して、新規コンテンツの仮アクセス数として算出する。同様に、映画Ｂ及び映画Ｃの観客動員数をアクセス数に換算し、それぞれ８００アクセス及び５００アクセスであるとして新規コンテンツの仮アクセス数として算出する。また、他サービスでの評価がランキングであった場合、例えば、ランキング１位の売上枚数や投票結果が１０００、２位の売上枚数や投票結果が７００、３位の売上枚数や投票結果が５００であれば、この売上枚数や投票結果に応じて仮アクセス数を設定するようにしてもよい。このようにすれば、新規のコンテンツの外部の評価を、仮アクセス数として換算することができる。   Specifically, video recording media sales, audience rating, audience mobilization, ranking site users' voting results, which are listed as examples of evaluation in other services, are based on the content name and evaluation value ( Real number). Although this "evaluation value" differs in absolute value, it is treated as the same quality as the "evaluation" of the present application in that multiple contents are in the same evaluation and are in a relative evaluation relationship with respect to other contents. be able to. Therefore, by aligning the magnitudes of the absolute values, it is possible to convert the evaluation in another service into the evaluation in the self-distributed service and calculate the access frequency of provisional new content. For example, the number of audiences of a movie A is 1000, the number of audiences of a movie B is 800, and the number of audiences of a movie C is 500. The number of accesses to the most popular content of the content distribution service is one. Consider the case of 1000 accesses per hour. In this case, the evaluation of movie A is 1000 spectators. However, since it cannot be used as the number of accesses as it is, the evaluation that the number of spectators is 1000 is calculated as the temporary access number of new content on the assumption that the access number per hour is 1000 access. Similarly, the number of spectators of movie B and movie C is converted into the number of accesses, and the number of temporary accesses for new content is calculated as 800 accesses and 500 accesses, respectively. In addition, when the evaluation of other services is ranking, for example, the number of sales number 1 in the ranking and the voting result are 1000, the number of sales number 2 and the voting result are 700, the number of sales number 3 and the voting result are 500. If there is, the temporary access number may be set according to the number of sales and the voting result. In this way, the external evaluation of the new content can be converted as the temporary access number.

関連コンテンツアクセス頻度抽出部２は、新規コンテンツの自配信サービスでの同じジャンルの視聴傾向を抽出する関連ジャンル視聴傾向抽出部２１と、新規コンテンツの同じシリーズのコンテンツの視聴傾向を抽出する関連シリーズ視聴傾向抽出部２２とを有する。   The related content access frequency extraction unit 2 extracts a viewing tendency of the same genre in the self-distribution service of the new content, and a related series viewing that extracts the viewing tendency of the content of the same series of the new content. A trend extracting unit 22.

関連ジャンル視聴傾向抽出部２１は、一定の間隔ごと、はユーザからのアクセスがあるごと、または新規コンテンツが追加・公開されるごとにアクセス履歴記憶部６からアクセス履歴を取得する。そして、自配信サービスでの各ジャンルのコンテンツに対するアクセス数及び視聴ユーザ数のうち１以上に基づき、ユーザの視聴傾向の偏りを算出する。   The related genre viewing tendency extraction unit 21 acquires an access history from the access history storage unit 6 at regular intervals, whenever there is an access from the user, or whenever new content is added / published. Then, based on one or more of the number of accesses to the contents of each genre in the self-distributed service and the number of viewing users, the bias of the viewing tendency of the users is calculated.

関連ジャンル視聴傾向抽出部２１は関連ジャンルアクセス頻度集計部２３とジャンル補正係数算出部２５とを有する。関連ジャンルアクセス頻度集計部２３は各ジャンルの視聴ユーザ数及びアクセス数のうち１以上から各ジャンルのアクセス頻度を抽出する。ジャンル補正係数算出部２５は各ジャンルのアクセス頻度を分析してジャンル補正係数を算出する。   The related genre viewing tendency extraction unit 21 includes a related genre access frequency counting unit 23 and a genre correction coefficient calculation unit 25. The related genre access frequency totaling unit 23 extracts the access frequency of each genre from one or more of the number of viewing users and the number of accesses of each genre. The genre correction coefficient calculation unit 25 analyzes the access frequency of each genre and calculates a genre correction coefficient.

ここで、ジャンル補正係数について説明する。コンテンツの配信サービスにおいては、当該コンテンツ配信サービスのコンテンツの種類や、配信する媒体の種類により、ユーザの視聴傾向が他のサービスとは異なる場合がある。例えば、ホラーに関連するコンテンツが他のジャンルに比べて多くアクセスされるコンテンツ配信サービスであれば、新規コンテンツを配信した際には、ホラーのジャンルの新規コンテンツの方が、他のジャンルのコンテンツより多くアクセスされることが推測できる。よって、こういった場合には、ホラーのジャンルの新規コンテンツが配信された場合の実際のアクセス数が、他のサービスの評価から換算したアクセス数よりも多くなり、結果、新規コンテンツのアクセス数を正確に推定することができない。よって、本実施の形態では、各ジャンルのアクセス頻度を分析したジャンル補正係数を算出する。   Here, the genre correction coefficient will be described. In a content distribution service, the user's viewing tendency may differ from other services depending on the type of content of the content distribution service and the type of medium to be distributed. For example, if a content distribution service in which content related to horror is accessed more frequently than other genres, when new content is distributed, new content in the horror genre is better than content in other genres. It can be guessed that many are accessed. Therefore, in such a case, the actual number of accesses when new content of the horror genre is distributed is larger than the number of accesses converted from the evaluation of other services, and as a result, the number of accesses of new content is reduced. It cannot be estimated accurately. Therefore, in this embodiment, a genre correction coefficient is calculated by analyzing the access frequency of each genre.

ジャンル補正係数は、具体的には、例えば現時点に至る一定時間における各ジャンルの総アクセス数に比例した数値にするようにする。また例えば、各ジャンルの平均アクセス数に比例した数値に決定したり、各ジャンルの中で最もアクセス数が大きいコンテンツのアクセス数に比例した数値に決定したり、各ジャンルのコンテンツを視聴したユニークユーザ数に比例した数値に決定したりしてもよい。より具体的には、１時間当たりの各ジャンルのコンテンツの合計アクセス数が、「ホラー」が１２０００、「恋愛」１００００、「コメディ」が９０００である場合、当該コンテンツ配信サービスではホラー、恋愛、コメディの順にユーザに人気があることが推測できる。よって、ホラーの新規コンテンツは他のジャンルの新規コンテンツが配信された場合より、アクセス数が増えることが予測される。そこで、ジャンル毎の合計アクセス数に比例した値として、補正係数をホラー１．２、恋愛１．０、コメディ０．９として算出する。   Specifically, for example, the genre correction coefficient is set to a value proportional to the total number of accesses of each genre in a certain time until the present time. In addition, for example, it is determined that the number is proportional to the average number of accesses of each genre, is determined to be a number proportional to the number of accesses of the largest number of accesses in each genre, or a unique user who views the contents of each genre It may be determined to a value proportional to the number. More specifically, if the total number of accesses for each genre of content per hour is 12000 for “Horror”, “10000” for “Love”, and 9000 for “Comedy”, the content distribution service uses horror, love, and comedy. It can be inferred that the user is popular in this order. Therefore, it is predicted that the number of accesses for the new horror content is larger than when new content of another genre is distributed. Therefore, the correction coefficients are calculated as horror 1.2, love 1.0, and comedy 0.9 as values proportional to the total number of accesses for each genre.

関連シリーズアクセス頻度集計部２２は、一定の時間間隔ごと、またはユーザからのアクセスがあるごと、または新規コンテンツが追加・公開されるごとに、アクセス履歴記憶部６からアクセス履歴を取得する。そして自配信サービスでの新規コンテンツの属する各シリーズのコンテンツに対するアクセス数及び視聴ユーザ数のうち１以上に基づき、ユーザの視聴傾向の偏りを算出する。   The related series access frequency totaling unit 22 acquires an access history from the access history storage unit 6 every certain time interval, every time a user accesses, or every time new content is added / published. Then, based on one or more of the number of accesses to the content of each series to which the new content belongs in the self-distribution service and the number of viewing users, the user's viewing tendency bias is calculated.

関連シリーズアクセス頻度集計部２２は、関連シリーズアクセス頻度集計部２４とシリーズ補正係数算出部２６とを有する。関連シリーズアクセス頻度集計部２４は新規コンテンツに関連するコンテンツの視聴ユーザ数及びアクセス数のうち１以上から関連コンテンツのアクセス頻度を抽出する。ここでいうシリーズとは、連続ドラマの各放送回や、同一タイトルで毎週放送されるバラエティ番組・ワイドショー番組などや、同一タイトルの映画の続編や、スポーツや囲碁・将棋などの競技の特定の大会などといったまとまりを指す。   The related series access frequency totaling unit 22 includes a related series access frequency totaling unit 24 and a series correction coefficient calculating unit 26. The related series access frequency totaling unit 24 extracts the access frequency of the related content from one or more of the viewing user number and the access number of the content related to the new content. The series here refers to each broadcast of a series of dramas, a variety program / wide show program broadcast every week with the same title, a sequel to a movie with the same title, or a specific competition such as sports or Go / Shogi Refers to a group such as a tournament.

シリーズ補正係数算出部２６は関連コンテンツのアクセス頻度を分析して関連補正係数を算出する。上述したように、コンテンツ配信システムでのアクセス数が、他のサービスの評価と必ずしも一致しない場合がある。よって、新規コンテンツを配信する際、新規コンテンツのアクセス数を、他のサービスの評価から換算した仮アクセス数と関連するシリーズのコンテンツのアクセス数とを参考にすればより正確に推定することができる。具体的には、例えば現時点に至る一定時間における各シリーズの総アクセス数に比例した数値にするようにシリーズ補正係数を設定する。また例えば、各シリーズの平均アクセス数に比例した数値に決定したり、各シリーズの中で最もアクセス数が大きいコンテンツのアクセス数に比例した数値に決定したり、各シリーズのコンテンツを視聴したユニークユーザ数に比例した数値に決定したりするようにしてもよい。より具体的に説明すると、例えば、サッカーのＡ大会(例えば「第１回天皇杯」など)の１試合当たりの総アクセス数の平均が１５００、将棋のＢ大会（例えば「第１期名人戦」）の１試合当たりの平均アクセス数が５００、テレビドラマのタイトルＣ（例えば「第１５回連続テレビ小説」）の一話あたりの平均総アクセス数が８００であるとする。この場合、サッカーのシリーズ補正係数を１．５とし、将棋の補正係数を０．５とし、テレビドラマの補正係数を０．８として算出する。   The series correction coefficient calculation unit 26 analyzes the access frequency of the related content and calculates the related correction coefficient. As described above, the number of accesses in the content distribution system may not always match the evaluation of other services. Therefore, when distributing new content, the number of accesses of new content can be estimated more accurately by referring to the number of temporary accesses converted from the evaluation of other services and the number of accesses of related series content. . Specifically, for example, the series correction coefficient is set so as to be a value proportional to the total number of accesses of each series in a certain time until the present time. In addition, for example, a value proportional to the average number of accesses of each series, a value proportional to the number of accesses of the largest number of accesses in each series, or a unique user who has watched the contents of each series It may be determined to be a numerical value proportional to the number. More specifically, for example, the average total number of accesses per game of a soccer A tournament (for example, “First Emperor's Cup”, etc.) is 1500, and a Shogi B tournament (for example, “first master game”) ) Is 500 and the average total number of accesses per episode of a TV drama title C (for example, “15th consecutive TV novel”) is 800. In this case, the soccer series correction coefficient is 1.5, the shogi correction coefficient is 0.5, and the TV drama correction coefficient is 0.8.

なお、ジャンル補正係数及びシリーズ補正係数は、アクセス数に比例した補正係数になるように、定数で除算または乗算して求める。ここでいう「定数」には特に限定はなく、ユーザが設定した一定値でも良いし、各アクセス数の最大値、最小値、平均値及び中央値等に設定するようにしてもよい。   The genre correction coefficient and the series correction coefficient are obtained by dividing or multiplying by a constant so that the correction coefficient is proportional to the number of accesses. The “constant” here is not particularly limited, and may be a constant value set by the user, or may be set to the maximum value, the minimum value, the average value, the median value, etc. of each access number.

新規コンテンツアクセス頻度推定部３は、コンテンツ対応付け部１２が算出した仮新規コンテンツアクセス数に、ジャンル補正係数及び関連補正係数のうち１以上を乗算し、新規コンテンツのアクセス頻度を推定する。具体的には、新規コンテンツアクセス頻度推定部３は、新規コンテンツを追加または公開する際に、コンテンツ対応付け部１２から新規コンテンツの仮アクセス数を取得し、ジャンル補正係数記憶部２３からジャンル補正係数を取得し、シリーズ補正係数記憶部２４からシリーズ補正係数を取得し、これらを乗算して新規コンテンツのアクセス頻度を推定する。そして、当該推定したアクセス頻度をコンテンツ配置決定部５に通知する。なお、ジャンル補正係数とシリーズ補正係数に対して、それぞれの優先度合いに応じて重率をかけた上で新規コンテンツの他サービスでの評価に乗算したりするようにしてもよい。またジャンル補正係数とシリーズ補正係数に対してそれぞれの優先度合いに応じて重率をかけて足したものを新規コンテンツの他サービスでの評価に乗算するようにしてもよい。   The new content access frequency estimation unit 3 multiplies the temporary new content access number calculated by the content association unit 12 by one or more of the genre correction coefficient and the related correction coefficient to estimate the access frequency of the new content. Specifically, when adding or publishing new content, the new content access frequency estimation unit 3 acquires the provisional access number of the new content from the content association unit 12, and generates a genre correction coefficient from the genre correction coefficient storage unit 23. And the series correction coefficient is acquired from the series correction coefficient storage unit 24 and multiplied by these to estimate the access frequency of the new content. Then, the estimated access frequency is notified to the content arrangement determining unit 5. Note that the genre correction coefficient and the series correction coefficient may be multiplied by the weight according to their respective priorities, and then multiplied by the evaluation of the new content in another service. Moreover, you may make it multiply the evaluation in the new service of a new content by adding the genre correction coefficient and the series correction coefficient multiplied by the weight according to the respective priority levels.

アクセス頻度集計部４は、一定の時間間隔ごと、またはユーザからのアクセスがあるごとにアクセス履歴記憶部６からアクセス履歴を取得し、公開済みの各コンテンツの識別情報とアクセス頻度の対応関係を集計し、コンテンツ配置決定部５に通知する。ここで集計する際は、例えば現時点に至る一定時間における公開済みの各コンテンツへの総アクセス数をカウントし、一定時間で割ることにより求める。   The access frequency totaling unit 4 acquires the access history from the access history storage unit 6 at regular time intervals or whenever there is an access from the user, and totals the correspondence between the identification information of each published content and the access frequency Then, the content arrangement determination unit 5 is notified. Here, for example, the total number of accesses to each published content in a certain time until the present time is counted and divided by the certain time.

また、アクセス頻度集計の方法は、アクセス履歴の取得間隔に新たに発生したアクセス数に重率（この場合は、「平滑化係数」のことを示す。）をかけて現在のアクセス頻度に加算するようにしてもよい。これは、「指数移動平均」を計算する方法である。ｎ番目の指数移動平均値をＥ（ｎ）とし、平滑化係数をαとすると、ｎ番目のアクセス履歴の取得間隔における指数移動平均値Ｅ（ｎ）は、前回の指数移動平均値Ｅ（ｎ−１）と、ｎ番目のアクセス履歴の取得間隔におけるアクセス数の計測値Ｍ（ｎ）と、平滑化係数α＝０．０〜１．０)を用いて、
Ｅ（ｎ）＝α×Ｍ（ｎ）＋（１−α）×Ｅ（ｎ−1）・・・（式１）
で計算される。これにより、過去の値の影響を残しつつ新しい計測値を反映していくことで，偶然あるアクセス履歴の取得間隔にアクセスが集中しても過敏に反応せず，且つアクセス頻度の増減に徐々に追従していくことができる。 Further, the access frequency counting method adds the current access frequency by multiplying the number of accesses newly generated in the access history acquisition interval (in this case, “smoothing coefficient”). You may do it. This is a method of calculating an “exponential moving average”. Assuming that the nth exponential moving average value is E (n) and the smoothing coefficient is α, the exponential moving average value E (n) at the acquisition interval of the nth access history is the previous exponential moving average value E (n -1), the measured value M (n) of the number of accesses in the n-th access history acquisition interval, and the smoothing coefficient α = 0.0 to 1.0),
E (n) = α × M (n) + (1−α) × E (n−1) (Equation 1)
Calculated by As a result, by reflecting the new measurement value while leaving the influence of the past value, even if access concentrates on the access interval of accidental access history, it does not react excessively and gradually increases or decreases the access frequency. You can follow.

また、アクセス頻度集計の方法として、ＬＲＵ（Least Recently Used）またはＬＦＵ（Least Frequently Used）といった従来のコンテンツ入替えアルゴリズムで用いられている評価指標をそのまま当てはめて利用するようにしてもよい。   Further, as an access frequency counting method, an evaluation index used in a conventional content replacement algorithm such as LRU (Least Recently Used) or LFU (Least Frequently Used) may be applied as it is.

コンテンツ配置決定部５は、新規コンテンツアクセス頻度推定部３で推定された新規コンテンツのアクセス頻度とアクセス頻度集計部４で集計された公開済みコンテンツのアクセス頻度とを組合せて、分散拠点に配置するべきコンテンツを決定する。配置するコンテンツを決定する際は、例えば新規コンテンツのアクセス頻度と公開済みコンテンツのアクセス頻度の数値の大きさを調整した後で、アクセス頻度の大きい順に分散拠点に配置する。   The content placement determining unit 5 should place the new content access frequency estimated by the new content access frequency estimation unit 3 and the published content access frequency counted by the access frequency totaling unit 4 in combination at the distributed bases. Determine the content. When determining the content to be arranged, for example, after adjusting the numerical values of the access frequency of the new content and the access frequency of the published content, the content is arranged at the distributed bases in the descending order of the access frequency.

コンテンツ配置決定部５は、例えば新規コンテンツアクセス頻度推定部３が推定した全ての新規コンテンツのアクセス頻度、又はアクセス頻度集計部４から受け取った全ての公開済みコンテンツのアクセス頻度に、ある一定数をかけることによりコンテンツの配置を決定する。これにより、ユーザの新規コンテンツを重視するか、又は現在公開中のコンテンツを重視するか等の要望を、コンテンツの配置について反映させることができる。   The content arrangement determination unit 5 multiplies a certain number to the access frequency of all new content estimated by the new content access frequency estimation unit 3 or the access frequency of all published content received from the access frequency totaling unit 4, for example. This determines the arrangement of contents. Accordingly, it is possible to reflect the user's request regarding whether to emphasize new content or to emphasize content that is currently open to the content arrangement.

また、コンテンツの配置については、分散拠点に配置する新規コンテンツの数と公開済みコンテンツの数を予め定めておき、それぞれの配置数を満たすように新規コンテンツのアクセス頻度と公開済みコンテンツのアクセス頻度の大きい順に分散拠点に配置したり、新規コンテンツを分散拠点に配置するか否かの閾値を予め設定して、閾値を超える新規コンテンツを全て分散拠点に配置し、残った領域に公開済みコンテンツをアクセス頻度の大きい順に配置するなどしてもよい。   In addition, with regard to the arrangement of contents, the number of new contents and the number of published contents to be arranged at the distributed bases are determined in advance, and the access frequency of the new contents and the access frequency of the published contents are set so as to satisfy the respective arrangement numbers. Set a threshold value in advance in order from the largest to the distributed base or whether to place new content in the distributed base, place all new content that exceeds the threshold at the distributed base, and access the published content to the remaining area You may arrange | position in order with large frequency.

本実施の形態にかかるアクセス頻度見積装置１は、他サービスアクセス頻度抽出部は新規コンテンツのＴＶ放送時の視聴率やＤＶＤ等メディアでの売上といった他サービスでのアクセス頻度を抽出する。関連コンテンツアクセス頻度抽出部は新規コンテンツの自配信サービスでの同じジャンルやシリーズもののアクセス頻度といった関連コンテンツのアクセス頻度を抽出する。新規コンテンツアクセス頻度推定部は他サービスでの評価と関連コンテンツのアクセス頻度を組合せて新規コンテンツのアクセス頻度を推定することにより、より精度よく新規コンテンツのアクセス頻度を算出することができる。   In the access frequency estimation device 1 according to the present embodiment, the other service access frequency extraction unit extracts the access frequency in other services such as the viewing rate at the time of TV broadcasting of new content and sales on media such as a DVD. The related content access frequency extraction unit extracts the access frequency of related content such as the access frequency of the same genre or series in the self-distribution service of new content. The new content access frequency estimation unit can calculate the access frequency of the new content with higher accuracy by estimating the access frequency of the new content by combining the evaluation of the other service and the access frequency of the related content.

また、本実施の形態においては、自配信サービスにおけるユーザの視聴傾向をジャンル若しくはシリーズ、又はその両方について係数として算出し、新規コンテンツそのものの評価と配信サービス特有の特定ジャンルなどに対するアクセスの偏りを加味し、アクセス頻度の推定を行う。それにより、より精度良くアクセス頻度の推定を行うことができる。   In this embodiment, the user's viewing tendency in the self-distribution service is calculated as a coefficient for the genre and / or series, and the bias of access to the evaluation of the new content itself and the specific genre specific to the distribution service is taken into account. The access frequency is estimated. Thereby, the access frequency can be estimated with higher accuracy.

以上のように、他のサービスにおけるコンテンツの人気と、自配信サービスにおけるユーザの視聴傾向とを加味したアクセス頻度の推定により、より効率的に分散拠点にコンテンツを配置することができ、ユーザ通信端末のキャッシュヒット率を向上させることができる。   As described above, by estimating the access frequency taking into account the popularity of the content in other services and the viewing tendency of the user in the self-distributed service, the content can be arranged more efficiently at the distributed bases. The cache hit rate can be improved.

次に、本実施の形態にかかるアクセス頻度見積り装置の動作について説明する。図３は、アクセス頻度集計部４及びコンテンツ配置決定部５の動作を示すフローチャートである。まず、アクセス頻度集計部４は、一定の時間間隔ごと、又はユーザからのアクセスがあるごとに、アクセス履歴記憶部６からアクセス履歴を取得し、公開済みの各コンテンツの識別情報とアクセス頻度の対応関係を集計し、コンテンツ配置決定部５に通知する（ステップＳ１１）。   Next, the operation of the access frequency estimation apparatus according to this embodiment will be described. FIG. 3 is a flowchart showing operations of the access frequency totaling unit 4 and the content arrangement determining unit 5. First, the access frequency totaling unit 4 obtains an access history from the access history storage unit 6 at regular time intervals or whenever there is an access from the user, and correspondence between the identification information of each published content and the access frequency The relations are totaled and notified to the content arrangement determining unit 5 (step S11).

次に、コンテンツ配置決定部５は、ユーザからのアクセスがあるごとに、アクセス頻度集計部４で集計された公開済みコンテンツのアクセス頻度を参照し、分散拠点に配置するべきコンテンツを決定する（ステップＳ１２）。   Next, every time there is an access from the user, the content placement determining unit 5 refers to the access frequency of the published content tabulated by the access frequency tabulating unit 4 and determines the content to be placed at the distributed base (step). S12).

次に、関連コンテンツアクセス頻度抽出部２の動作について説明する。図４は、関連コンテンツアクセス頻度抽出部２の動作を示すフローチャートである。ジャンルアクセス頻度集計部２３は、一定の時間間隔ごと、ユーザからのアクセスがあるごと、又は新規コンテンツが追加若しくは公開されるごとに、アクセス履歴記憶部６からアクセス履歴を取得する。ジャンル補正係数算出部２５は、自配信サービスでの各ジャンルのコンテンツに対するアクセス数や視聴ユーザ数の偏りを分析し、各ジャンルのコンテンツのアクセス頻度にかける補正係数を決定する（ステップＳ２１）。   Next, the operation of the related content access frequency extraction unit 2 will be described. FIG. 4 is a flowchart showing the operation of the related content access frequency extraction unit 2. The genre access frequency totaling unit 23 acquires the access history from the access history storage unit 6 every certain time interval, every time a user accesses, or every time new content is added or released. The genre correction coefficient calculation unit 25 analyzes the deviation of the number of accesses to the contents of each genre and the number of viewing users in the self-distributed service, and determines a correction coefficient to be applied to the access frequency of the contents of each genre (step S21).

ステップＳ２１と並行して、シリーズアクセス頻度集計部２４は、一定の時間間隔ごと、ユーザからのアクセスがあるごと、又は新規コンテンツが追加若しくは公開されるごとに、アクセス履歴記憶部６からアクセス履歴を取得する。シリーズ補正係数算出部２６は、自配信サービスでの各シリーズのコンテンツに対するアクセス数や視聴ユーザ数の偏りを分析し、各シリーズのコンテンツのアクセス頻度にかける補正係数を決定する（ステップＳ２２）。   In parallel with step S21, the series access frequency totaling unit 24 obtains an access history from the access history storage unit 6 every certain time interval, every time a user accesses, or every time new content is added or released. get. The series correction coefficient calculation unit 26 analyzes the deviation of the number of accesses to the contents of each series and the number of viewing users in the self-distributed service, and determines a correction coefficient to be applied to the access frequency of the contents of each series (step S22).

次に、新規コンテンツが追加された際の動作について説明する。図５は、本実施の形態にかかるアクセス頻度見積装置の動作を示すフローチャートである。ランキング取得部１１は、新規コンテンツを追加・公開する際に、新規コンテンツの他サービスでのアクセス頻度の一覧を収集し、コンテンツ対応付け部１２に通知する。コンテンツ対応付け部１２は、ランキング取得部１１によって収集された新規コンテンツの他サービスでのアクセス頻度と自配信サービス内での識別情報との対応付けを行い、新規コンテンツアクセス頻度推定部３に通知する（ステップＳ３１）。   Next, an operation when new content is added will be described. FIG. 5 is a flowchart showing the operation of the access frequency estimation apparatus according to this embodiment. When adding or publishing new content, the ranking acquisition unit 11 collects a list of access frequencies in other services of the new content and notifies the content association unit 12 of the list. The content association unit 12 associates the access frequency of the new content collected by the ranking acquisition unit 11 with other services and the identification information within the self-delivery service, and notifies the new content access frequency estimation unit 3 (Step S31).

次に、新規コンテンツアクセス頻度推定部３は、コンテンツ対応付け部１２から新規コンテンツの他サービスでのアクセス頻度を取得し、ジャンル補正係数算出部２５からジャンル補正係数を取得し、シリーズ補正係数算出部２６からシリーズ補正係数を取得し、当該二つの補正係数をコンテンツ対応付け部１２が算出した仮の新規コンテンツアクセス頻度に乗算して、新規コンテンツのアクセス頻度を推定し、コンテンツ配置決定部５に通知する（ステップＳ３２）。   Next, the new content access frequency estimation unit 3 acquires the access frequency of the new content in other services from the content association unit 12, acquires the genre correction coefficient from the genre correction coefficient calculation unit 25, and the series correction coefficient calculation unit 26, the series correction coefficient is obtained, the two correction coefficients are multiplied by the provisional new content access frequency calculated by the content association unit 12, the access frequency of the new content is estimated, and the content placement determination unit 5 is notified. (Step S32).

次に、コンテンツ配置決定部５は、新規コンテンツアクセス頻度推定部３で推定された新規コンテンツのアクセス頻度とアクセス頻度集計部４で集計された公開済みコンテンツのアクセス頻度とを組合せて、分散拠点に配置するべきコンテンツを決定する（ステップＳ３３）。以降、新規コンテンツが追加・公開されるごとにＳ３１からＳ３３のステップを繰り返す。   Next, the content arrangement determination unit 5 combines the access frequency of the new content estimated by the new content access frequency estimation unit 3 and the access frequency of the published content calculated by the access frequency totaling unit 4 to the distributed base. The content to be arranged is determined (step S33). Thereafter, steps S31 to S33 are repeated each time new content is added / published.

本実施の形態にかかるアクセス頻度見積装置では、他サービスでのアクセス頻度と関連コンテンツのアクセス頻度を組合せて新規コンテンツのアクセス頻度を推定する。そのため、新規コンテンツそのものの評価と配信サービス特有の特定ジャンルなどに対するアクセスの偏りを加味したアクセス頻度の推定を精度良く行うことができ、従って、ユーザのコンテンツに対するキャッシュヒット率をより向上させることができる。   In the access frequency estimation device according to the present embodiment, the access frequency of new content is estimated by combining the access frequency of other services and the access frequency of related content. Therefore, it is possible to accurately estimate the access frequency considering the evaluation of the new content itself and the access bias for the specific genre specific to the distribution service, and therefore the cache hit rate for the user content can be further improved. .

また、本実施の形態にかかるアクセス頻度見積方法は、ユーザ近傍に分散拠点を有する階層的なコンテンツ配信システムにおける新規コンテンツ追加時のコンテンツ入替え装置や、追加・公開予定のコンテンツを含めた配信システムへのアクセス頻度を推定する見積り装置といった用途に適用できる。   In addition, the access frequency estimation method according to the present embodiment can be applied to a content replacement device when adding new content in a hierarchical content distribution system having distributed bases in the vicinity of a user, or to a distribution system including content to be added / published. It can be applied to an application such as an estimation device for estimating the access frequency of the user.

なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。   Note that the present invention is not limited to the above-described embodiment, and can be changed as appropriate without departing from the spirit of the present invention.

また、様々な処理を行う機能ブロックとして図面に記載される各要素は、ハードウェア的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ、その他の回路で構成することができ、ソフトウェア的には、メモリにロードされたプログラムなどによって実現される。したがって、これらの機能ブロックがハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できることは当業者には理解されるところであり、いずれかに限定されるものではない。また、以下の図面に示す各装置の構成は、例えば記憶装置に読み込まれたプログラムをコンピュータ（ＰＣ（personal computer）や携帯端末装置等）上で実行することにより実現される。   In addition, each element described in the drawings as a functional block for performing various processes can be configured by a CPU (Central Processing Unit), a memory, and other circuits in terms of hardware. This is realized by a program loaded on the computer. Therefore, it is understood by those skilled in the art that these functional blocks can be realized in various forms by hardware only, software only, or a combination thereof, and is not limited to any one. The configuration of each device shown in the following drawings is realized by executing a program read into a storage device on a computer (PC (personal computer), portable terminal device, etc.), for example.

さらに、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又はな線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。 （付記１）
コンテンツ配信サービスにおいて新たに配信が開始される新規コンテンツの、前記コンテンツ配信サービスとは異なる他のサービスにおける評価を抽出して、前記コンテンツ配信サービスの仮のアクセス数を算出する他サービス評価抽出部と、
前記新規コンテンツに関連したコンテンツのアクセス数に基づき、ユーザの視聴傾向の偏りを抽出する関連コンテンツアクセス頻度抽出部と、
前記他サービス評価抽出部の評価結果と、前記関連コンテンツアクセス頻度解析部の解析結果とを組合せて、前記新規コンテンツのアクセス頻度を推定する新規コンテンツアクセス頻度推定部と、を備えることを特徴とするアクセス頻度見積装置。
（付記２）
通信端末にコンテンツを配信するための複数の分散拠点を有するものであって、
前記推定された新規コンテンツのアクセス頻度と、現在配信されているコンテンツのアクセス頻度とを組み合わせて、前記分散拠点に配置する前記コンテンツを決定するコンテンツ配置決定部とを更に有する付記１記載のアクセス頻度見積装置。
（付記３）
前記他サービス評価抽出部は、ランキング取得部と、コンテンツ対応付け部とを有し、
前記ランキング取得部は、前記新規コンテンツが前記他サービスにおいて配信されていた場合に、ネットワークを介して前記他サービスにおける前記新規コンテンツの評価を取得し、
前記コンテンツ対応付け部は、前記ランキング取得部が取得した前記新規コンテンツの評価を、前記コンテンツ配信サービスの前記アクセス数に変換して仮新規コンテンツアクセス数を算出する付記１又は２記載のアクセス頻度見積装置。
（付記４）
前記関連コンテンツアクセス頻度抽出部は、関連ジャンル視聴傾向抽出部を更に有し、
前記関連ジャンルアクセス頻度抽出部は、各ジャンルのコンテンツに対するアクセス数及び視聴ユーザ数のうち１以上に基づき、ユーザの視聴傾向の偏りを算出することを特徴とする付記１又は２に記載のアクセス頻度見積装置。
（付記５）
前記関連ジャンル視聴傾向抽出部は、ジャンルアクセス頻度集計部とジャンル補正係数算出部とを有し、
前記ジャンルアクセス頻度集計部は各ジャンルの視聴ユーザ数及びアクセス数のうち１以上から各ジャンルのアクセス頻度を抽出し、
前記ジャンル補正係数算出部は、前記抽出した前記各ジャンルのアクセス頻度から、前記コンテンツ配信サービスの各ジャンルのユーザの視聴傾向を前記仮アクセス頻度に反映させるためのジャンル補正係数を算出する付記５記載のアクセス頻度見積装置。
（付記６）
前記関連コンテンツアクセス頻度抽出部は、関連コンテンツ視聴傾向抽出部を更に有し、
前記関連コンテンツアクセス頻度抽出部は、前記新規コンテンツの属する各シリーズのコンテンツに対するアクセス数及び視聴ユーザ数のうち１以上に基づき、ユーザの視聴傾向の偏りを算出することを特徴とする付記１乃至３に記載のアクセス頻度見積装置。
（付記７）
前記関連コンテンツ視聴傾向抽出部は、関連コンテンツアクセス頻度集計部と関連コンテンツ補正係数算出部とを有し、
前記コンテンツアクセス頻度集計部は前記新規コンテンツに関連するコンテンツの視聴ユーザ数及びアクセス数のうち１以上から関連コンテンツのアクセス頻度を抽出し、
前記コンテンツ補正係数算出部は、前記抽出した前記関連コンテンツのアクセス頻度から、前記コンテンツ配信サービスの各シリーズのコンテンツに対するユーザの視聴傾向を前記仮アクセス頻度に反映させるための関連補正係数を算出する付記６記載のアクセス頻度見積装置。
（付記８）
前記新規コンテンツアクセス頻度推定部は、
前記コンテンツ対応付け部が算出した前記仮新規コンテンツアクセス数に、前記ジャンル補正係数及び前記関連補正係数のうち１以上を乗算して、前記コンテンツ配信サービスのユーザの視聴傾向を前記仮アクセス頻度に反映させ、前記新規コンテンツのアクセス頻度を推定する付記５又は７記載のアクセス頻度見積装置。
（付記９）
コンテンツ配信サービスにおいて新たに配信が開始される新規コンテンツの、前記コンテンツ配信サービスとは異なる他のサービスにおける評価を抽出して、前記コンテンツ配信サービスの仮のアクセス数を算出し、
前記新規コンテンツに関連したコンテンツのアクセス数に基づき、ユーザの視聴傾向の偏りを抽出し、
前記他サービス評価抽出部の評価結果と、前記関連コンテンツアクセス頻度解析部の解析結果とを組合せて、前記新規コンテンツのアクセス頻度を推定するアクセス頻度見積方法。
（付記１０）
通信端末にコンテンツを配信するための複数の分散拠点を有するものであって、
前記推定された新規コンテンツのアクセス頻度と、現在配信されているコンテンツのアクセス頻度とを組み合わせて、前記分散拠点に配置する前記コンテンツを決定する付記９記載のアクセス頻度見積方法。
（付記１１）
前記他サービスでの評価を抽出する際、
前記新規コンテンツが前記他サービスにおいて配信されていた場合に、ネットワークを介して前記他サービスにおける前記新規コンテンツの評価を取得し、
前記ランキング取得部が取得した前記新規コンテンツの評価を、前記コンテンツ配信サービスの前記アクセス数に変換して仮新規コンテンツアクセス数を算出する付記９又は１０記載のアクセス頻度見積方法。
（付記１２）
前記関連ジャンルでのアクセス頻度を抽出する際は、各ジャンルのコンテンツに対するアクセス数及び視聴ユーザ数のうち１以上に基づき、ユーザの視聴傾向の偏りを算出することを特徴とする付記９又は１０に記載のアクセス頻度見積方法。
（付記１３）
前記関連ジャンルでのアクセス頻度を抽出する際は、
前記各ジャンルの視聴ユーザ数及びアクセス数のうち１以上から各ジャンルのアクセス頻度を抽出し、
前記抽出した前記各ジャンルのアクセス頻度から、前記コンテンツ配信サービスの各シリーズのコンテンツに対するユーザの視聴傾向を前記仮アクセス頻度に反映させるためのジャンル補正係数を算出する付記１２記載のアクセス頻度見積方法。
（付記１４）
前記関連コンテンツのアクセス頻度を抽出する際、前記新規コンテンツの属する各シリーズのコンテンツに対するアクセス数及び視聴ユーザ数のうち１以上に基づき、ユーザの視聴傾向の偏りを算出することを特徴とする付記９乃至１１に記載のアクセス頻度見積方法。
（付記１５）
前記関連コンテンツのアクセス頻度を抽出する際、
前記新規コンテンツに関連するコンテンツの視聴ユーザ数及びアクセス数のうち１以上から関連コンテンツのアクセス頻度を抽出し、
前記抽出した前記関連コンテンツのアクセス頻度から、前記コンテンツ配信サービスの各シリーズのコンテンツに対するユーザの視聴傾向を前記仮アクセス頻度に反映させるための関連補正係数を算出する付記６記載のアクセス頻度見積方法。
（付記１６）
前記新規コンテンツアクセス頻度推定部は、
前記仮新規コンテンツアクセス数に、前記ジャンル補正係数及び前記関連補正係数のうち１以上を乗算して、前記コンテンツ配信サービスのユーザの視聴傾向を前記仮アクセス頻度に反映させ、前記新規コンテンツのアクセス頻度を推定する付記１４又は１５記載のアクセス頻度見積方法。
（付記１７）
所定の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って、コンテンツ配信サービスにおいて新たに配信が開始される新規コンテンツの、前記コンテンツ配信サービスとは異なる他のサービスにおける評価を抽出し、
前記新規コンテンツに関連したコンテンツのアクセス数に基づき、ユーザの視聴傾向の偏りを抽出し、
前記他サービス評価抽出部の評価結果と、前記関連コンテンツアクセス頻度解析部の解析結果とを組合せて、前記新規コンテンツのアクセス頻度を推定するアクセス頻度見積プログラム。 Further, the program can be stored and provided to a computer using various types of non-transitory computer readable media. Non-transitory computer readable media include various types of tangible storage media. Examples of non-transitory computer-readable media include magnetic recording media (for example, flexible disks, magnetic tapes, hard disk drives), magneto-optical recording media (for example, magneto-optical disks), CD-ROMs (Read Only Memory), CD-Rs, CD-R / W, semiconductor memory (for example, mask ROM, PROM (Programmable ROM), EPROM (Erasable PROM), flash ROM, RAM (Random Access Memory)) are included. The program may also be supplied to the computer by various types of transitory computer readable media. Examples of transitory computer readable media include electrical signals, optical signals, and electromagnetic waves. The temporary computer readable medium can supply the program to the computer via a wired communication path such as an electric wire and an optical fiber, or a short line communication path. (Appendix 1)
An other service evaluation extracting unit that extracts an evaluation of a new content newly started to be distributed in the content distribution service in another service different from the content distribution service, and calculates a temporary access number of the content distribution service; ,
A related content access frequency extraction unit that extracts a bias in the viewing tendency of the user based on the number of accesses to the content related to the new content;
A new content access frequency estimating unit that estimates the access frequency of the new content by combining the evaluation result of the other service evaluation extracting unit and the analysis result of the related content access frequency analyzing unit. Access frequency estimation device.
(Appendix 2)
Having a plurality of distributed bases for distributing content to communication terminals,
The access frequency according to supplementary note 1, further comprising: a content placement determining unit that determines the content to be placed at the distributed base by combining the estimated access frequency of the new content and the access frequency of the currently distributed content. Estimating device.
(Appendix 3)
The other service evaluation extraction unit includes a ranking acquisition unit and a content association unit,
The ranking acquisition unit acquires the evaluation of the new content in the other service via a network when the new content is distributed in the other service,
The access frequency estimation according to appendix 1 or 2, wherein the content association unit converts the evaluation of the new content acquired by the ranking acquisition unit into the access count of the content distribution service to calculate a temporary new content access count. apparatus.
(Appendix 4)
The related content access frequency extraction unit further includes a related genre viewing tendency extraction unit,
The access frequency according to appendix 1 or 2, wherein the related genre access frequency extraction unit calculates a bias of viewing tendency of the user based on one or more of the number of accesses to the content of each genre and the number of viewing users. Estimating device.
(Appendix 5)
The related genre viewing tendency extraction unit includes a genre access frequency totaling unit and a genre correction coefficient calculation unit,
The genre access frequency totaling unit extracts the access frequency of each genre from one or more of the number of viewing users and the number of accesses of each genre,
The genre correction coefficient calculation unit calculates a genre correction coefficient for reflecting a viewing tendency of a user of each genre of the content distribution service in the temporary access frequency from the extracted access frequency of each genre. Access frequency estimation device.
(Appendix 6)
The related content access frequency extraction unit further includes a related content viewing tendency extraction unit,
The related content access frequency extraction unit calculates a bias of a user's viewing tendency based on one or more of the number of accesses to the content of each series to which the new content belongs and the number of viewing users. Access frequency estimation device described in 1.
(Appendix 7)
The related content viewing tendency extraction unit includes a related content access frequency counting unit and a related content correction coefficient calculation unit,
The content access frequency counting unit extracts the access frequency of the related content from one or more of the viewing user number and the access number of the content related to the new content,
The content correction coefficient calculation unit calculates, from the extracted access frequency of the related content, a related correction coefficient for reflecting the user's viewing tendency with respect to the content of each series of the content distribution service in the temporary access frequency. 6. The access frequency estimation device according to 6.
(Appendix 8)
The new content access frequency estimation unit includes:
The temporary new content access number calculated by the content association unit is multiplied by one or more of the genre correction coefficient and the related correction coefficient to reflect the viewing tendency of the user of the content distribution service in the temporary access frequency. The access frequency estimation device according to appendix 5 or 7, wherein the access frequency of the new content is estimated.
(Appendix 9)
Extracting the evaluation of new content newly started to be distributed in the content distribution service in another service different from the content distribution service, calculating the provisional access number of the content distribution service,
Based on the number of accesses to the content related to the new content, the user's viewing tendency bias is extracted,
An access frequency estimation method for estimating an access frequency of the new content by combining an evaluation result of the other service evaluation extraction unit and an analysis result of the related content access frequency analysis unit.
(Appendix 10)
Having a plurality of distributed bases for distributing content to communication terminals,
The access frequency estimation method according to appendix 9, wherein the content to be arranged at the distributed base is determined by combining the estimated access frequency of the new content and the access frequency of the currently distributed content.
(Appendix 11)
When extracting the evaluation of the other service,
If the new content is distributed in the other service, obtain an evaluation of the new content in the other service via a network;
The access frequency estimation method according to appendix 9 or 10, wherein the evaluation of the new content acquired by the ranking acquisition unit is converted into the access count of the content distribution service to calculate the temporary new content access count.
(Appendix 12)
Additional information 9 or 10 is characterized in that, when extracting the access frequency in the related genre, the bias of the viewing tendency of the user is calculated based on one or more of the number of accesses to the content of each genre and the number of viewing users. The access frequency estimation method described.
(Appendix 13)
When extracting the access frequency in the related genre,
The access frequency of each genre is extracted from one or more of the number of viewing users and the number of accesses of each genre,
13. The access frequency estimation method according to appendix 12, wherein a genre correction coefficient for reflecting a user's viewing tendency with respect to each series of content of the content distribution service in the temporary access frequency is calculated from the extracted access frequency of each genre.
(Appendix 14)
Supplemental note 9: When extracting the access frequency of the related content, the bias of the viewing tendency of the user is calculated based on one or more of the number of accesses to the content of each series to which the new content belongs and the number of viewing users. Thru | or 11 access frequency estimation method.
(Appendix 15)
When extracting the access frequency of the related content,
Extracting the access frequency of the related content from one or more of the viewing user number and the access number of the content related to the new content;
The access frequency estimation method according to appendix 6, wherein a related correction coefficient for reflecting a user's viewing tendency with respect to the content of each series of the content distribution service to the temporary access frequency is calculated from the extracted access frequency of the related content.
(Appendix 16)
The new content access frequency estimation unit includes:
The temporary content access frequency is multiplied by one or more of the genre correction coefficient and the related correction coefficient to reflect the viewing tendency of the user of the content distribution service in the temporary access frequency, and the access frequency of the new content The access frequency estimation method according to supplementary note 14 or 15, wherein the access frequency is estimated.
(Appendix 17)
A program for causing a computer to execute a predetermined process, and extracting an evaluation of a new content newly started to be distributed in the content distribution service in another service different from the content distribution service,
Based on the number of accesses to the content related to the new content, the user's viewing tendency bias is extracted,
An access frequency estimation program that estimates an access frequency of the new content by combining an evaluation result of the other service evaluation extraction unit and an analysis result of the related content access frequency analysis unit.

１ 他サービス評価抽出部
２ 関連コンテンツアクセス頻度抽出部
３ 新規コンテンツアクセス頻度推定部
４ アクセス頻度集計部
５ コンテンツ配置決定部
６ アクセス履歴記録部
１１ ランキング取得部
１２ コンテンツ対応付け部
２１ 関連ジャンル視聴傾向抽出部
２２ 関連シリーズ視聴傾向抽出部
２３ 関連ジャンルアクセス頻度集計部
２４ 関連シリーズアクセス頻度集計部
２５ ジャンル補正係数算出部
２６ シリーズ補正係数算出部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Other service evaluation extraction part 2 Related content access frequency extraction part 3 New content access frequency estimation part 4 Access frequency totaling part 5 Content arrangement | positioning determination part 6 Access history recording part 11 Ranking acquisition part 12 Content matching part 21 Related genre viewing tendency extraction Section 22 Related Series Viewing Trend Extraction Section 23 Related Genre Access Frequency Counting Section 24 Related Series Access Frequency Counting Section 25 Genre Correction Coefficient Calculation Section 26 Series Correction Coefficient Calculation Section

Claims (10)

コンテンツ配信サービスにおいて新たに配信が開始される新規コンテンツの、前記コンテンツ配信サービスとは異なる他のサービスにおける評価を抽出して、前記コンテンツ配信サービスの仮のアクセス数を算出する他サービス評価抽出部と、
前記新規コンテンツに関連したコンテンツのアクセス数に基づき、ユーザの視聴傾向の偏りを抽出する関連コンテンツアクセス頻度抽出部と、
前記他サービス評価抽出部の評価結果と、前記関連コンテンツアクセス頻度解析部の解析結果とを組合せて、前記新規コンテンツのアクセス頻度を推定する新規コンテンツアクセス頻度推定部と、を備えることを特徴とするアクセス頻度見積装置。 An other service evaluation extracting unit that extracts an evaluation of a new content newly started to be distributed in the content distribution service in another service different from the content distribution service, and calculates a temporary access number of the content distribution service; ,
A related content access frequency extraction unit that extracts a bias in the viewing tendency of the user based on the number of accesses to the content related to the new content;
A new content access frequency estimating unit that estimates the access frequency of the new content by combining the evaluation result of the other service evaluation extracting unit and the analysis result of the related content access frequency analyzing unit. Access frequency estimation device. 通信端末にコンテンツを配信するための複数の分散拠点を有するものであって、
前記推定された新規コンテンツのアクセス頻度と、現在配信されているコンテンツのアクセス頻度とを組み合わせて、前記分散拠点に配置する前記コンテンツを決定するコンテンツ配置決定部とを更に有する請求項１記載のアクセス頻度見積装置。 Having a plurality of distributed bases for distributing content to communication terminals,
The access according to claim 1, further comprising: a content placement determination unit that determines the content to be placed at the distributed base by combining the estimated access frequency of the new content and the access frequency of the currently distributed content. Frequency estimation device. 前記他サービス評価抽出部は、ランキング取得部と、コンテンツ対応付け部とを有し、
前記ランキング取得部は、前記新規コンテンツが前記他サービスにおいて配信されていた場合に、ネットワークを介して前記他サービスにおける前記新規コンテンツの評価を取得し、
前記コンテンツ対応付け部は、前記ランキング取得部が取得した前記新規コンテンツの評価を、前記コンテンツ配信サービスの前記アクセス数に変換して仮新規コンテンツアクセス数を算出する請求項１又は２記載のアクセス頻度見積装置。 The other service evaluation extraction unit includes a ranking acquisition unit and a content association unit,
The ranking acquisition unit acquires the evaluation of the new content in the other service via a network when the new content is distributed in the other service,
The access frequency according to claim 1, wherein the content association unit calculates the temporary new content access number by converting the evaluation of the new content acquired by the ranking acquisition unit into the access number of the content distribution service. Estimating device. 前記関連コンテンツアクセス頻度抽出部は、関連ジャンル視聴傾向抽出部を更に有し、
前記関連ジャンルアクセス頻度抽出部は、各ジャンルのコンテンツに対するアクセス数及び視聴ユーザ数のうち１以上に基づき、ユーザの視聴傾向の偏りを算出することを特徴とする請求項１又は２に記載のアクセス頻度見積装置。 The related content access frequency extraction unit further includes a related genre viewing tendency extraction unit,
3. The access according to claim 1, wherein the related genre access frequency extraction unit calculates a bias of a user's viewing tendency based on one or more of the number of accesses to the content of each genre and the number of viewing users. Frequency estimation device. 前記関連ジャンル視聴傾向抽出部は、ジャンルアクセス頻度集計部とジャンル補正係数算出部とを有し、
前記ジャンルアクセス頻度集計部は各ジャンルの視聴ユーザ数及びアクセス数のうち１以上から各ジャンルのアクセス頻度を抽出し、
前記ジャンル補正係数算出部は、前記抽出した前記各ジャンルのアクセス頻度から、前記コンテンツ配信サービスの各ジャンルのユーザの視聴傾向を前記仮アクセス頻度に反映させるためのジャンル補正係数を算出する請求項５記載のアクセス頻度見積装置。 The related genre viewing tendency extraction unit includes a genre access frequency totaling unit and a genre correction coefficient calculation unit,
The genre access frequency totaling unit extracts the access frequency of each genre from one or more of the number of viewing users and the number of accesses of each genre,
The genre correction coefficient calculation unit calculates a genre correction coefficient for reflecting a viewing tendency of a user of each genre of the content distribution service in the temporary access frequency from the extracted access frequency of each genre. The access frequency estimation device described. 前記関連コンテンツアクセス頻度抽出部は、関連コンテンツ視聴傾向抽出部を更に有し、
前記関連コンテンツアクセス頻度抽出部は、前記新規コンテンツの属する各シリーズのコンテンツに対するアクセス数及び視聴ユーザ数のうち１以上に基づき、ユーザの視聴傾向の偏りを算出することを特徴とする請求項１乃至３に記載のアクセス頻度見積装置。 The related content access frequency extraction unit further includes a related content viewing tendency extraction unit,
The related content access frequency extraction unit calculates a bias of a user's viewing tendency based on one or more of the number of accesses to the content of each series to which the new content belongs and the number of viewing users. 3. The access frequency estimation device according to 3. 前記関連コンテンツ視聴傾向抽出部は、関連コンテンツアクセス頻度集計部と関連コンテンツ補正係数算出部とを有し、
前記コンテンツアクセス頻度集計部は前記新規コンテンツに関連するコンテンツの視聴ユーザ数及びアクセス数のうち１以上から関連コンテンツのアクセス頻度を抽出し、
前記コンテンツ補正係数算出部は、前記抽出した前記関連コンテンツのアクセス頻度から、前記コンテンツ配信サービスの各シリーズのコンテンツに対するユーザの視聴傾向を前記仮アクセス頻度に反映させるための関連補正係数を算出する請求項６記載のアクセス頻度見積装置。 The related content viewing tendency extraction unit includes a related content access frequency counting unit and a related content correction coefficient calculation unit,
The content access frequency counting unit extracts the access frequency of the related content from one or more of the viewing user number and the access number of the content related to the new content,
The content correction coefficient calculation unit calculates a related correction coefficient for reflecting a user's viewing tendency with respect to the content of each series of the content distribution service in the temporary access frequency from the extracted access frequency of the related content. Item 7. The access frequency estimation device according to Item 6. 前記新規コンテンツアクセス頻度推定部は、
前記コンテンツ対応付け部が算出した前記仮新規コンテンツアクセス数に、前記ジャンル補正係数及び前記関連補正係数のうち１以上を乗算して、前記コンテンツ配信サービスのユーザの視聴傾向を前記仮アクセス頻度に反映させ、前記新規コンテンツのアクセス頻度を推定する請求項５又は７記載のアクセス頻度見積装置。 The new content access frequency estimation unit includes:
The temporary new content access number calculated by the content association unit is multiplied by one or more of the genre correction coefficient and the related correction coefficient to reflect the viewing tendency of the user of the content distribution service in the temporary access frequency. The access frequency estimation device according to claim 5 or 7, wherein the access frequency of the new content is estimated. コンテンツ配信サービスにおいて新たに配信が開始される新規コンテンツの、前記コンテンツ配信サービスとは異なる他のサービスにおける評価を抽出し、
前記新規コンテンツに関連したコンテンツのアクセス数に基づき、ユーザの視聴傾向の偏りを抽出し、
前記他サービス評価抽出部の評価結果と、前記関連コンテンツアクセス頻度解析部の解析結果とを組合せて、前記新規コンテンツのアクセス頻度を推定するアクセス頻度見積方法。 Extracting a new content that is newly distributed in the content distribution service, and evaluating the evaluation in another service different from the content distribution service;
Based on the number of accesses to the content related to the new content, the user's viewing tendency bias is extracted,
An access frequency estimation method for estimating an access frequency of the new content by combining an evaluation result of the other service evaluation extraction unit and an analysis result of the related content access frequency analysis unit. 所定の処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、コンテンツ配信サービスにおいて新たに配信が開始される新規コンテンツの、前記コンテンツ配信サービスとは異なる他のサービスにおける評価を抽出し、
前記新規コンテンツに関連したコンテンツのアクセス数に基づき、ユーザの視聴傾向の偏りを抽出し、
前記他サービス評価抽出部の評価結果と、前記関連コンテンツアクセス頻度解析部の解析結果とを組合せて、前記新規コンテンツのアクセス頻度を推定するアクセス頻度見積プログラム。 A program for causing a computer to execute a predetermined process, and extracting an evaluation of a new content whose distribution is newly started in the content distribution service in another service different from the content distribution service,
Based on the number of accesses to the content related to the new content, the user's viewing tendency bias is extracted,
An access frequency estimation program that estimates an access frequency of the new content by combining an evaluation result of the other service evaluation extraction unit and an analysis result of the related content access frequency analysis unit.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109741088A (en) * 2018-12-13 2019-05-10 上海众源网络有限公司 A kind of advertisement hit rate predictor method, estimating device and server

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