JP2016110505A - Interest timing estimation device and interest timing estimation method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、コンテンツに対するユーザの興味に係るタイミングを推定する興味タイミング推定装置及び興味タイミング推定方法に関する。 The present invention relates to an interest timing estimation apparatus and an interest timing estimation method that estimate timing related to a user's interest in content.
近年、スマートフォンやインターネットの視聴サービスの普及により、手軽に好きな動画や音楽の視聴等のコンテンツの利用ができるようになってきている。通常、コンテンツの利用は、ユーザがそのコンテンツに対して興味を持つタイミングで行われ、ユーザが興味を持たないタイミングでは行われない。従来から、ユーザへのコンテンツの提供において、ユーザのコンテンツの利用状況に基づいて、時間帯毎に周期的に変化するユーザの興味がある情報を生成して、当該情報に基づいてコンテンツの配信を行うことが提案されている（例えば、特許文献１参照）。 In recent years, with the spread of viewing services on smartphones and the Internet, it has become possible to easily use content such as viewing favorite videos and music. Normally, the use of content is performed at a timing when the user is interested in the content, and is not performed at a timing when the user is not interested. Conventionally, in the provision of content to users, based on the usage status of the user's content, information that the user's interest changes periodically for each time period is generated, and the content is distributed based on the information. It is proposed to do this (for example, see Patent Document 1).
ところで、ユーザのコンテンツの利用回数が多くなる場合として、以下の２つの場合が考えられる。（１）コンテンツＡをユーザが本当に好きで繰り返し視聴を行い（ヘビーローテーションし）、結果としてコンテンツＡの再生回数、閲覧回数が増えた。（２）コンテンツを視聴するためのサービス全体のユーザの利用頻度が上がったため、それに応じてコンテンツＡの再生回数、閲覧回数が増えた。上記の２つの場合では、ユーザがコンテンツＡに興味を持っていると考えられるのは（２）の場合ではなく（１）の場合である。しかしながら、特許文献１に記載された従来の技術では、上記のように２つの場合の区別を行うことができなかった。 By the way, the following two cases can be considered as cases where the number of times the user uses the content increases. (1) The user really likes the content A and views it repeatedly (heavy rotation). As a result, the number of times the content A is played and viewed increases. (2) Since the frequency of use of users of the entire service for viewing content has increased, the number of times content A has been played and viewed has increased accordingly. In the above two cases, the user is considered interested in the content A not in the case of (2) but in the case of (1). However, the conventional technique described in Patent Document 1 cannot distinguish between the two cases as described above.
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、適切にコンテンツに対するユーザの興味に係るタイミングを推定することができる興味タイミング推定装置及び興味タイミング推定方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above-described problems, and an object thereof is to provide an interest timing estimation device and an interest timing estimation method that can appropriately estimate timing related to a user's interest in content. .
上記の目的を達成するために、本発明に係る興味タイミング推定装置は、ユーザの興味に係るタイミングの推定対象となるコンテンツ、及び当該推定対象以外のコンテンツの利用時刻を含む利用履歴を取得する利用履歴取得手段と、利用履歴取得手段によって取得された利用履歴から、時刻毎の推定対象以外のコンテンツに対する推定対象となるコンテンツの利用割合を算出する算出手段と、算出手段によって算出された時刻毎の利用割合に基づいて、推定対象のコンテンツに対するユーザの興味に係るタイミングを推定する推定手段と、を備える。 In order to achieve the above object, the interest timing estimation device according to the present invention uses a content that is a target of timing estimation related to a user's interest and a usage history including a usage time of content other than the target of estimation. A history acquisition unit, a calculation unit that calculates a usage ratio of content to be estimated with respect to content other than an estimation target for each time, from the usage history acquired by the usage history acquisition unit, and for each time calculated by the calculation unit Estimation means for estimating timing related to the user's interest in the content to be estimated based on the usage rate.
本発明に係る興味タイミング推定装置では、推定対象以外のコンテンツに対する推定対象となるコンテンツの利用割合に基づいてタイミングが推定される。従って、例えば、コンテンツを利用するためのサービス全体のユーザの利用頻度が上がった場合であっても、適切にタイミングを推定することができる。 In the interest timing estimation apparatus according to the present invention, the timing is estimated based on the usage ratio of the content to be estimated with respect to the content other than the estimation target. Therefore, for example, even when the usage frequency of the user of the entire service for using the content increases, the timing can be estimated appropriately.
利用履歴取得手段は、継続してコンテンツが利用された時間であるコンテンツの利用時間を示す情報を利用履歴として取得し、算出手段は、時間帯毎のコンテンツの利用時間の割合を利用割合として算出する、こととしてもよい。この構成によれば、例えば、音楽や動画といった再生されて利用されるコンテンツに係るタイミングを更に適切に推定することができる。 The usage history acquisition unit acquires information indicating the usage time of the content, which is the time when the content is continuously used, as the usage history, and the calculation unit calculates the usage rate of the content for each time zone as the usage rate. You can do it. According to this configuration, for example, it is possible to more appropriately estimate the timing related to content that is played back and used, such as music and moving images.
推定手段は、時刻毎の利用割合を、時刻を確率変数とする正規分布に当てはめることでタイミングを推定する、こととしてもよい。この構成によれば、適切かつ確実にタイミングを推定することができる。 The estimation means may estimate the timing by applying the utilization ratio for each time to a normal distribution having the time as a random variable. According to this configuration, the timing can be estimated appropriately and reliably.
興味タイミング推定装置は、推定手段によって推定されたタイミングに基づくタイミングで、ユーザに対してコンテンツのレコメンドを行うレコメンド手段を更に備えることとしてもよい。この構成によれば、推定されたタイミングに基づいて、ユーザのコンテンツの利用促進を図ることができる。 The interest timing estimation device may further include recommendation means for recommending content to the user at a timing based on the timing estimated by the estimation means. According to this configuration, it is possible to promote the use of the content of the user based on the estimated timing.
ところで、本発明は、上記のように興味タイミング推定装置の発明として記述できる他に、以下のように興味タイミング推定方法の発明としても記述することができる。これはカテゴリが異なるだけで、実質的に同一の発明であり、同様の作用及び効果を奏する。 By the way, the present invention can be described as an invention of an interest timing estimation method as described below, as well as an invention of an interest timing estimation method as follows. This is substantially the same invention only in different categories, and has the same operations and effects.
即ち、本発明に係る興味タイミング推定方法は、興味タイミング推定装置の動作方法である興味タイミング推定方法であって、ユーザの興味に係るタイミングの推定対象となるコンテンツ、及び当該推定対象以外のコンテンツの利用時刻を含む利用履歴を取得する利用履歴取得ステップと、利用履歴取得ステップにおいて取得された利用履歴から、時刻毎の推定対象以外のコンテンツに対する推定対象となるコンテンツの利用割合を算出する算出ステップと、算出ステップにおいて算出された時刻毎の利用割合に基づいて、推定対象のコンテンツに対するユーザの興味に係るタイミングを推定する推定ステップと、を含む。 That is, the interest timing estimation method according to the present invention is an interest timing estimation method that is an operation method of an interest timing estimation device, and includes content that is a target of timing estimation related to a user's interest, and content other than the target of estimation. A usage history acquisition step for acquiring a usage history including a usage time, a calculation step for calculating a usage rate of content to be estimated with respect to content other than the estimation target for each time from the usage history acquired in the usage history acquisition step; And an estimation step for estimating timing related to the user's interest in the content to be estimated based on the usage ratio for each time calculated in the calculation step.
本発明によれば、推定対象以外のコンテンツに対する推定対象となるコンテンツの利用割合に基づいてタイミングが推定されるため、例えば、コンテンツを利用するためのサービス全体のユーザの利用頻度が上がった場合であっても、適切にタイミングを推定することができる。 According to the present invention, since the timing is estimated based on the usage ratio of the content to be estimated with respect to the content other than the estimation target, for example, when the usage frequency of the user of the entire service for using the content is increased Even if it exists, a timing can be estimated appropriately.
以下、図面と共に本発明に係る興味タイミング推定装置及び興味タイミング推定方法の実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。 Hereinafter, embodiments of an interest timing estimation apparatus and an interest timing estimation method according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In the description of the drawings, the same elements are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.
図１に本実施形態に係る興味タイミング推定装置１０を示す。興味タイミング推定装置１０は、コンテンツに対するユーザの興味に係るタイミングを推定する装置である。コンテンツに対するユーザの興味に係るタイミングは、詳細には後述するように、例えば、ユーザがコンテンツに興味を持つタイミングである。コンテンツは、通信端末２０において利用され、通信端末２０のユーザによって視聴等がなされる。具体的には、コンテンツは、音楽（音楽ストリーミング）等の電子データである。また、コンテンツは、音楽以外でも、本、動画、表示される情報等の電子データであってもよい。コンテンツは、例えば、図示しないコンテンツ配信サービスのサーバから通信端末２０に送信される。
FIG. 1 shows an interest
タイミングの推定は、コンテンツ毎、あるいはコンテンツのジャンル（コンテンツの集合）毎に行われる。コンテンツのジャンルは、例えば、コンテンツの内容に応じて、コンテンツ配信サービスの提供者によって予め設定される。例えば、コンテンツが音楽である場合には、ジャンルは、ポップ、クラシックといったものである。また、アーティスト等、その他の観点によってジャンル分けがなされてもよい。 Timing estimation is performed for each content or for each content genre (content set). The genre of the content is set in advance by the provider of the content distribution service, for example, according to the content content. For example, if the content is music, the genre is pop or classic. Further, the genre may be divided from other viewpoints such as an artist.
興味タイミング推定装置１０によって推定されたタイミング（例えば、ユーザがいつコンテンツに興味を持つか）は、後述するようにユーザに対するコンテンツのレコメンドに利用される。興味タイミング推定装置１０の機能は、上記のコンテンツ配信サービスの一つの機能であってもよい。即ち、興味タイミング推定装置１０は、コンテンツ配信サービスを構成する装置（サーバ）の一つであってもよい。その場合、興味タイミング推定装置１０は、コンテンツ配信サービスの提供者によって提供される。また、興味タイミング推定装置１０は、コンテンツの利用が行われる通信端末２０自体であってもよい。即ち、通信端末２０が、興味タイミング推定装置１０としての機能を備えていてもよい。
The timing estimated by the interest timing estimation device 10 (for example, when the user is interested in the content) is used for recommending the content to the user as will be described later. The function of the interest
通信端末２０は、コンテンツを利用するための装置である。通信端末２０は、ユーザによって用いられる。具体的には、通信端末は、携帯電話機やスマートフォン、無線通信カードを備えたＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等に相当する。通信端末２０は、例えば、移動体通信等の無線によるデータ通信機能を有しており、当該データ通信機能によってコンテンツ配信サービスのサーバからコンテンツの取得を行う。
The
通信端末２０は、コンテンツを利用するための機能を有している。例えば、コンテンツが音楽の電子データであった場合、当該電子データを再生して音声出力する機能である。また、コンテンツが動画等の電子データであり、表示が必要なものであった場合、当該電子データを表示する機能である。
The
通信端末２０は、移動体通信等によって興味タイミング推定装置１０との間で情報の送受信を行うことができる。また、通信端末２０は、自端末におけるコンテンツの利用履歴（視聴ログ）を記憶し、記憶した利用履歴を興味タイミング推定装置１０に送信する。コンテンツの利用履歴には、利用された（例えば、音楽であれば再生された）コンテンツを特定する情報（例えば、コンテンツＩＤ）及びコンテンツの利用時刻である日時（例えば、音楽であれば再生を開始した時刻）が互いに対応付けられて含まれる。
The
また、コンテンツが、音楽等の時間的に継続して利用されるものであった場合、コンテンツの利用履歴に、継続してコンテンツが利用された時間であるコンテンツの利用時間（例えば、コンテンツが再生中であった時間である再生時間）を示す情報が含まれていてもよい。例えば、コンテンツの利用時間を示す情報は、分単位の情報である。また、利用されたコンテンツの分類であるジャンルが、通信端末２０側で把握できる場合には、コンテンツの利用履歴に、当該ジャンルを示す情報が含まれていてもよい。通信端末２０は、例えば、コンテンツを受信する際に併せて当該ジャンルを示す情報を受信することでコンテンツのジャンルを把握する。コンテンツの利用履歴に含まれる、コンテンツの利用時間及びジャンルを示す情報は、当該コンテンツのコンテンツＩＤに対応付けられる。
Also, if the content is used continuously over time, such as music, the content usage time is the content usage time (for example, the content is played back). Information indicating a playback time that is the time during the recording may be included. For example, the information indicating the usage time of content is information in minutes. Further, when the genre that is the classification of the used content can be grasped on the
通信端末２０から興味タイミング推定装置１０へのコンテンツの利用履歴の送信は、コンテンツの利用毎に行われてもよいし、予め設定された一定時間毎（例えば、１時間毎又は１日毎）に行われてもよい。
The transmission of the content usage history from the
引き続いて、本実施形態に係る興味タイミング推定装置１０の機能を説明する。図１に示すように、興味タイミング推定装置１０は、利用履歴取得部１１と、算出部１２と、推定部１３と、レコメンド部１４とを備えて構成される。
Subsequently, the function of the interest
利用履歴取得部１１は、コンテンツの利用時刻を含む利用履歴を取得する利用履歴取得手段である。利用履歴取得部１１によって取得される利用履歴には、ユーザの興味に係るタイミングの推定対象となるコンテンツに係るものと、当該推定対象以外のコンテンツに係るものとの両方が含まれる。例えば、通信端末２０での、コンテンツ配信サービスによって配信されたコンテンツ全ての利用履歴を取得することで上記の両方を取得することができる。具体的には、利用履歴取得部１１は、通信端末２０から送信された利用履歴を示す情報を受信することで利用履歴を取得する。上述したように利用履歴には、コンテンツＩＤ、コンテンツの利用時刻である日時、コンテンツの利用時間及びコンテンツのジャンルが互いに対応付けられて含まれる。
The usage
利用履歴取得部１１は、取得した情報を、興味タイミング推定装置１０が備える図２（ａ）に示すユーザの視聴ログテーブルに記憶させる。本実施形態では、利用履歴のうちコンテンツの１回の利用に相当する各情報を時間帯毎に区分けして用いる。時間帯の長さは一律であり、例えば、１０分とされる。
The usage
この区分けには、興味タイミング推定装置１０が備える図２（ｂ）に示すサンプリング時間参照テーブルに記憶された情報が用いられる。図２（ｂ）に示すようにサンプリング時間参照テーブルには、時間帯を特定する情報である時間ＩＤ、時間帯の開始時間を示す情報、及び時間帯の終了時間を示す情報が対応付けられて格納されている。これらの情報は、興味タイミング推定装置１０の管理者等によって予めサンプリング時間参照テーブルに入力されている。
For this classification, information stored in the sampling time reference table shown in FIG. 2B provided in the interest
利用履歴取得部１１は、サンプリング時間参照テーブルを参照して、取得した利用履歴の各情報の日時が何れの時間帯に含まれるか判断する。利用履歴取得部１１は、取得した利用履歴の各情報の日時が含まれる時間帯を特定する時間ＩＤを利用履歴の当該情報に対応付け、図２（ａ）に示すユーザの視聴ログテーブルに記憶させる。ユーザの視聴ログテーブルには、日付（Date）、時間（Time）、時間ＩＤ（TimeID）、コンテンツＩＤ（ContentsID）、ジャンル及び利用時間（Period）の各情報が互いに対応付けられて格納される。
The usage
日付、時間は、利用履歴に含まれるコンテンツの利用時刻を示す情報が、日と（１日の中の）時間とにそれぞれに分けられたものである。時間ＩＤは、サンプリング時間参照テーブルが参照されて特定された時間帯を示すものである。コンテンツＩＤ、ジャンル及び利用時間は、利用履歴に含まれるそれぞれの情報である。なお、ジャンルを示す情報については、必ずしも通信端末２０から送信される必要はなく、興味タイミング推定装置１０側（例えば、利用履歴取得部１１）で取得することとしてもよい。例えば、コンテンツＩＤとジャンルとの対応を示す情報を予め興味タイミング推定装置１０に記憶させておき、利用履歴に含まれるコンテンツＩＤからジャンルを特定してもよい。また、ジャンル毎のタイミングを行わない場合には、ジャンルを示す情報は必要ない。
The date and time are information indicating the use time of the content included in the use history, divided into a day and a time (in one day). The time ID indicates a time zone specified by referring to the sampling time reference table. The content ID, genre, and usage time are each information included in the usage history. The information indicating the genre is not necessarily transmitted from the
図３に、利用履歴を概念的に示したグラフを示す。図３の横軸は時間軸であり、ハッチングで示される部分が、時刻ｘ０から時刻ｘ１までの時間帯（例えば、Ｘ０で示される時間帯）においてユーザがコンテンツを利用している時間を示している。例えば、図３の部分ｂ，ｄが、タイミングの推定対象となるコンテンツＡをユーザが利用している時間を示しており、部分ａ，ｃが、コンテンツＡ以外のコンテンツをユーザが利用している時間を示している。 FIG. 3 shows a graph conceptually showing the usage history. The horizontal axis in FIG. 3 is the time axis, and the hatched portion indicates the time that the user is using the content in the time zone from time x0 to time x1 (for example, the time zone indicated by X0). Yes. For example, the parts b and d in FIG. 3 indicate the time during which the user uses the content A that is the target of timing estimation, and the parts a and c use the content other than the content A by the user. Shows time.
なお、利用履歴を示す情報の取得は、必ずしも通信端末２０から送信された情報を受信することで行われる必要はない。例えば、コンテンツ配信サービスにおいてユーザの利用履歴を示す情報を保持している場合には、コンテンツ配信サービスから取得することとしてもよい。
Note that acquisition of information indicating the usage history is not necessarily performed by receiving information transmitted from the
算出部１２は、利用履歴取得部１１によって取得されて図２（ａ）に示すユーザの視聴ログテーブルに格納された利用履歴を示す情報から、時刻毎の推定対象以外のコンテンツに対する推定対象となるコンテンツの利用割合を算出する算出手段である。本実施形態のように、コンテンツが、音楽等の時間的に継続して利用されるものであった場合、算出部１２は、時間帯毎のコンテンツの利用時間の割合を利用割合として算出する。算出された時間帯毎の利用割合は、当該時間帯毎の推定対象となるコンテンツ又はジャンルに対するユーザの興味度となる。
The
算出部１２は、興味度の算出の際、図２（ａ）に示すユーザの視聴ログテーブルに格納された利用履歴を取得する。なお、取得対象となる利用履歴は、全ての利用履歴の情報であってもよいし、一部の利用履歴の情報であってもよい。例えば、算出部１２は、興味度の算出のタイミングから、予め定められた一定の時間だけ遡った時間での利用履歴だけを取得することとしてもよい。
When calculating the degree of interest, the
算出部１２は、取得した利用履歴に含まれる情報を、タイミングの推定対象となるコンテンツに係るものと、推定対象以外のコンテンツに係るものに区分する。タイミングの推定対象となるコンテンツ又はジャンルは、予め設定されており、算出部１２に記憶されている。算出部１２は、利用履歴のコンテンツＩＤ又はジャンルの情報を参照することで上記の区分を行う。なお、タイミングの推定対象となるコンテンツ又はジャンルは、複数のものが設定されていてもよい。その場合、タイミングの推定対象となるコンテンツ又はジャンル毎にタイミングの推定処理を行う。
The
算出部１２は、時間帯を示す時間ＩＤ毎に利用割合を算出する。算出部１２は、タイミングの推定対象となるコンテンツの利用時間の総和と、推定対象以外のコンテンツの利用時間の総和とをそれぞれ算出する。算出部１２は、算出したそれぞれの総和の比を取る、例えば、タイミングの推定対象となるコンテンツの利用時間の総和を、推定対象以外のコンテンツの利用時間の総和で割ることで興味度を算出する。なお、分母となる推定対象以外のコンテンツの利用時間の総和がゼロとなる場合、上記の数値を算出することができない。それを避けるため、上記の算出の際には、推定対象以外のコンテンツの利用時間の総和にはパラメータ（例えば、１といった正の数値）を加える。
The
例えば、図３に示す利用履歴の場合、時刻ｘ０から時刻ｘ１までの時間帯での興味度Ｆ（ｘ０，ｘ１）は、以下の式によって算出される。
Ｆ（ｘ０，ｘ１）＝Ｆ（ｔｃ，ｔ−ｃ）＝Σｔｃ／Σｔ−ｃ＝（ｂ＋ｄ）／（ａ＋ｃ＋１）
ここで、ｔｃはタイミングの推定対象となる各コンテンツの利用時間、ｔ−ｃは推定対象以外の各コンテンツの利用時間を示す。なお、上記の式の分母“ａ＋ｃ＋１”において１を追加しているのは、推定対象以外のコンテンツの利用時間が全くないとき、分母が０になり、計算不能に陥ることを避けるためである。１は必ずしも１である必要はなく、１以外の値でもよい。また、１を足す以外の方法として、分母が０となる場合には例外処理として、Ｆ（ｘ０，ｘ１）を予め設定した一定値としてもよい。算出部１２は、上記の興味度の算出を、予め設定された期間（例えば、ｘ０〜ｘＥｎｄ）に含まれる全ての時間帯に対して行う。
For example, in the case of the usage history shown in FIG. 3, the degree of interest F (x0, x1) in the time zone from time x0 to time x1 is calculated by the following equation.
F (x0, x1) = F (tc, tc) = Σtc / Σtc = (b + d) / (a + c + 1)
Here, tc indicates the usage time of each content that is a timing estimation target, and tc indicates the usage time of each content other than the estimation target. The reason why 1 is added to the denominator “a + c + 1” in the above formula is to avoid the case where the denominator becomes 0 and the calculation becomes impossible when there is no usage time of content other than the estimation target. 1 is not necessarily 1 and may be a value other than 1. As a method other than adding 1, F (x0, x1) may be set to a predetermined value as an exception process when the denominator is 0. The
図４に、算出部１２によって算出された時間帯毎の興味度を概念的に示す棒グラフを示す。図４のグラフの横軸は時間軸であり、縦軸は興味度の軸である。図４の棒グラフの一つの棒が、１つの時間帯の興味度に相当する。算出部１２は、算出した時間帯毎の推定対象となるコンテンツ又はジャンルに対するユーザの興味度を示す情報（図４の棒グラフに相当する情報）を推定部１３に出力する。
FIG. 4 shows a bar graph conceptually showing the degree of interest for each time period calculated by the
推定部１３は、算出部１２によって算出された時間帯毎の興味度に基づいて、推定対象のコンテンツ又はジャンルに対するユーザの興味に係るタイミングを推定する推定手段である。例えば、推定部１３は、当該タイミングとして、コンテンツ又はジャンルに対してユーザが興味を持っている時間帯、及びユーザが興味を持っていない時間帯（ユーザが興味を持っている時間帯ではない時間帯）を推定する。あるいは、推定部１３は、当該タイミングとして、コンテンツ又はジャンルに対するユーザの興味が極大になるタイミングである興味度Ｍａｘのタイミング、及びコンテンツ又はジャンルに対してユーザが飽きたタイミング（コンテンツ又はジャンルに対する興味が無くなったタイミング、即ち、ユーザが興味を持っている時間帯の終了時）を推定する。
The
例えば、推定部１３は、時間帯毎の興味度を、時刻を確率変数とする正規分布（ガウス分布）に当てはめることで上記のタイミングを推定する。具体的には、推定部１３は、興味度の時系列の分布（例えば、図４の棒グラフに示すような分布）に対して、従来技術である機械学習の分野でのガウス混合分布モデルの手法を用いて正規分布を当てはめる。ガウス混合分布モデルは、具体的には、既存のパッケージプログラム（例えば、Ｐｙｔｈｏｎの機械学習ライブラリ）を用いることで実現することができる。ガウス混合分布モデルの手法では、データの中で何個の正規分布が隠れているかを自動で推定可能である。
For example, the
推定部１３による正規分布のあてはめにより、例えば、図４のグラフに示す曲線Ｃが得られる。図４のグラフの例では、２つの正規分布が含まれていることが推定される。また、各正規分布についてパラメータ（平均、分散）を得ることができる。図５に示すように、パラメータとして得られる平均μは、正規分布の確率密度関数値（本実施形態では興味度に相当）が最も大きくなる点である。そこで、推定部１３は、平均μに対応する時刻（タイミング）を興味度Ｍａｘのタイミングと推定してもよい。
By fitting the normal distribution by the
また、図５に示すように、推定部１３は、正規分布のあてはめにより得られる、正規分布の９５％信頼区間に対応する時間帯をユーザが興味を持っている時間帯、正規分布の９５％信頼区間外に対応する時間帯（図５のハッチングを入れた部分）をユーザが興味を持っていない時間帯（コンテンツを聞き飽きた）と推定してもよい。
Further, as shown in FIG. 5, the
推定部１３は、推定したタイミングを示す情報をレコメンド部１４に出力する。なお、算出部１２による興味度の算出、及び推定部１３によるタイミングの推定は、予め設定されたタイミングで行われる。例えば、一定時間毎に行われる。具体的には、１日のうち予め設定された時刻（例えば、０時）に、前日までのデータに基づいて、興味度の算出、及びタイミングの推定を行うようにしてもよい。また、複数のユーザによってコンテンツの利用が行われる場合には、興味度の算出、及びタイミングの推定は、ユーザ毎に行われる。
The
レコメンド部１４は、推定部１３によって推定されたタイミングに基づくタイミングで、ユーザに対してコンテンツのレコメンドを行うレコメンド手段である。例えば、レコメンド部１４は、レコメンドとして、通信端末２０に対して、利用を勧めるコンテンツを示す情報（レコメンドリスト）を送信する。推定対象がコンテンツである場合には、利用を勧めるコンテンツは、推定対象のコンテンツ、又は当該コンテンツと同一のジャンルに含まれると共に予め設定されたコンテンツである。推定対象がジャンルである場合には、利用を勧めるコンテンツは、当該ジャンルに含まれると共に予め設定されたコンテンツである。
The
レコメンド部１４は、以下のようなタイミングで上記のレコメンドに係る情報を送信する。例えば、レコメンド部１４は、推定部１３によって複数の興味度Ｍａｘのタイミングが推定された場合、隣り合う興味度Ｍａｘタイミングの時間間隔（興味度Ｍａｘのタイミングの時間間隔）を算出する。複数の時間間隔が算出された場合には、レコメンド部１４は、それらの平均の時間間隔を算出する。レコメンド部１４は、推定部１３によって推定された興味度Ｍａｘタイミングのうち、現時点から最も近い興味度Ｍａｘタイミングに、上記のようにして得られた時間間隔を加えたタイミングを次の興味度Ｍａｘタイミングと推定する。レコメンド部１４は、推定した次の興味度Ｍａｘタイミング、又は次の興味度Ｍａｘタイミングから予め設定された時間遡ったタイミングでレコメンドを行う。
The
あるいは、レコメンド部１４は、上記の興味度Ｍａｘタイミングの時間間隔と同様にユーザが興味を持っていない時間帯の長さを算出する。レコメンド部１４は、推定部１３によって推定されたユーザが興味を持っている時間帯のうち、現時点から最も近い時間帯の終了時刻（ユーザがコンテンツに飽きたタイミング）に、ユーザが興味を持っていない時間帯の長さを加えたタイミングを次にユーザが興味を持つタイミングと推定する。レコメンド部１４は、推定した次にユーザが興味を持つタイミングでレコメンドを行う。
Or the
また、レコメンド部１４は、タイミングの推定対象となったユーザに対して上記のようにレコメンドを行ってもよいし、推定されたタイミングに基づいて、タイミングの推定対象となった以外のユーザに対してレコメンドを行ってもよい。タイミングの推定対象となった以外のユーザに対してレコメンドを行う場合、従来の協調フィルタリングの技術等を用いることができる。以上が、興味タイミング推定装置１０の機能である。
Moreover, the
図６に本実施形態に係る興味タイミング推定装置１０のハードウェア構成を示す。図６に示すように興味タイミング推定装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、主記憶装置であるＲＡＭ（RandomAccess Memory）１０２及びＲＯＭ（Read Only Memory）１０３、通信を行うための通信モジュール１０４、並びにハードディスク等の補助記憶装置１０５等のハードウェアを備えるコンピュータとして構成される。これらの構成要素がプログラム等により動作することにより、上述した興味タイミング推定装置１０の機能が発揮される。以上が、本実施形態に係る興味タイミング推定装置１０の構成である。
FIG. 6 shows a hardware configuration of the interest
引き続いて、図７のフローチャートを用いて、本実施形態に係る興味タイミング推定装置１０で実行される処理（興味タイミング推定装置１０の動作方法）である興味タイミング推定方法を説明する。
Subsequently, an interest timing estimation method which is a process (an operation method of the interest timing estimation device 10) executed by the interest
本処理では、まず、利用履歴取得部１１によって、コンテンツの利用履歴が取得される（Ｓ０１、利用履歴取得ステップ）。利用履歴の取得は、例えば、通信端末２０から送信された利用履歴を受信することで行われる。取得された情報は、興味タイミング推定装置１０が備える図２（ａ）に示すユーザの視聴ログテーブルに記憶される。
In this process, first, a usage history of content is acquired by the usage history acquisition unit 11 (S01, usage history acquisition step). Acquisition of the usage history is performed by receiving the usage history transmitted from the
続いて、算出部１２によって、ユーザの視聴ログテーブルに格納された利用履歴から、時間帯毎の推定対象以外のコンテンツに対する推定対象となるコンテンツの利用割合である興味度が算出される（Ｓ０２、算出ステップ）。算出された時間帯毎の興味度を示す情報は、算出部１２から推定部１３に出力される。
Subsequently, the
続いて、推定部１３によって、興味度の時系列の分布に対して、正規分布が当てはめられる（Ｓ０３、推定ステップ）。続いて、推定部１３によって、当てはめられた正規分布から、推定対象のコンテンツ又はジャンルに対するユーザの興味に係るタイミングが推定される（Ｓ０４、推定ステップ）。推定されたタイミングを示す情報は、推定部１３からレコメンド部１４に出力される。
Subsequently, a normal distribution is applied to the time series distribution of the degree of interest by the estimation unit 13 (S03, estimation step). Subsequently, the
続いて、レコメンド部１４によって、推定部１３によって推定されたタイミングに基づくタイミングで、ユーザに対してコンテンツのレコメンドが行われる（Ｓ０５、レコメンドステップ）。以上が、本実施形態に係る興味タイミング推定装置１０で実行される処理である。
Subsequently, the
上述したように本実施形態に係る興味タイミング推定装置１０では、推定対象以外のコンテンツに対する推定対象となるコンテンツの利用割合に基づいてタイミングが推定される。従って、本実施形態によれば、例えば、上述した（１）の場合、（２）の場合を区別することができ、当該区別に基づいてタイミングを推定することができる。即ち、コンテンツを利用するためのサービス全体のユーザの利用頻度が上がった場合であっても、適切にタイミングを推定することができる。
As described above, in the interest
なお、利用割合である興味度の算出は、必ずしも上述した例に限られない。本実施形態のように推定対象のコンテンツの利用時間を含まない推定対象以外のコンテンツの利用時間に対する利用割合を算出してもよいし（興味度の算出式の分母に推定対象のコンテンツの利用時間を含まない）、推定対象のコンテンツの利用時間を加えた推定対象以外のコンテンツの利用時間に対する利用割合を算出してもよい（興味度の算出式の分母に推定対象のコンテンツの利用時間を含む）。 Note that the calculation of the interest level, which is the usage ratio, is not necessarily limited to the example described above. As in the present embodiment, the usage ratio of the content other than the estimation target that does not include the usage time of the content to be estimated may be calculated (the usage time of the content to be estimated is included in the denominator of the interest degree calculation formula). The usage rate of the content other than the estimation target plus the usage time of the content to be estimated may be calculated (the usage time of the content to be estimated is included in the denominator of the interest degree calculation formula) ).
また、本実施形態のように、再生時間のようなコンテンツの利用時間に基づいてタイミングが推定されてもよい。この構成によれば、例えば、音楽や動画といった再生されて利用されるコンテンツに係るタイミングを更に適切に推定することができる。但し、継続されて利用された利用時間が必ずしも重要でないコンテンツについては、必ずしもコンテンツの利用時間に基づいてタイミングが推定されなくてもよい。この場合、例えば、コンテンツの利用回数から利用割合が算出されて、タイミングが推定されてもよい。 In addition, as in the present embodiment, the timing may be estimated based on content usage time such as playback time. According to this configuration, for example, it is possible to more appropriately estimate the timing related to content that is played back and used, such as music and moving images. However, for content whose usage time that is continuously used is not necessarily important, the timing does not necessarily have to be estimated based on the usage time of the content. In this case, for example, the usage ratio may be calculated from the number of times the content is used, and the timing may be estimated.
また、本実施形態のように、正規分布のあてはめを用いてタイミングの推定を行うこととしてもよい。本発明者は、ユーザのコンテンツへの興味の時間的変化が、時刻を確率変数とする正規分布で適切に推定を行えることを見出した。この構成によれば、適切かつ確実にタイミングを推定することができる。但し、必ずしも正規分布のあてはめを用いてタイミングの推定を行う必要はなく、利用割合からタイミングの推定を行えるものであればどのような手法を用いてもよい。 Moreover, it is good also as estimating timing using fitting of normal distribution like this embodiment. The present inventor has found that the temporal change in the user's interest in the content can be appropriately estimated with a normal distribution having the time as a random variable. According to this configuration, the timing can be estimated appropriately and reliably. However, it is not always necessary to estimate the timing using the normal distribution fitting, and any method may be used as long as the timing can be estimated from the utilization ratio.
また、本実施形態のように、推定したタイミングからコンテンツのレコメンドを行うこととしてもよい。この構成によれば、推定されたタイミングに基づいて、ユーザのコンテンツの利用促進を図ることができる。但し、コンテンツのレコメンドは、必ずしも本実施形態に係る興味タイミング推定装置１０によって行われる必要はなく、別の主体によって行われてもよい。その場合、興味タイミング推定装置１０は、レコメンド部１４を備えている必要はなく、推定部１３は、推定したタイミングを示す情報を他の装置等に出力する。
Moreover, it is good also as recommending a content from the estimated timing like this embodiment. According to this configuration, it is possible to promote the use of the content of the user based on the estimated timing. However, the content recommendation is not necessarily performed by the interest
１０…興味タイミング推定装置、１１…利用履歴取得部、１２…算出部、１３…推定部、１４…レコメンド部、１０１…ＣＰＵ、１０２…ＲＡＭ、１０３…ＲＯＭ、１０４…通信モジュール、１０５…補助記憶装置、２０…通信端末。
DESCRIPTION OF
Claims (5)
前記利用履歴取得手段によって取得された利用履歴から、時刻毎の推定対象以外のコンテンツに対する推定対象となるコンテンツの利用割合を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された時刻毎の利用割合に基づいて、推定対象のコンテンツに対するユーザの興味に係るタイミングを推定する推定手段と、
を備える興味タイミング推定装置。 Usage history acquisition means for acquiring a usage history including content that is a target of estimation of timing related to the user's interest and usage time of content other than the target of estimation;
A calculation unit that calculates a usage ratio of content to be estimated with respect to content other than the estimation target for each time from the usage history acquired by the usage history acquisition unit;
Estimating means for estimating timing related to the user's interest in the content to be estimated based on the utilization ratio for each time calculated by the calculating means;
An interest timing estimation device comprising:
前記算出手段は、時間帯毎のコンテンツの利用時間の割合を前記利用割合として算出する、請求項１に記載の興味タイミング推定装置。 The usage history acquisition means acquires, as the usage history, information indicating a usage time of content, which is a time when the content is continuously used,
The interest timing estimation apparatus according to claim 1, wherein the calculation unit calculates a content usage time ratio for each time period as the usage ratio.
ユーザの興味に係るタイミングの推定対象となるコンテンツ、及び当該推定対象以外のコンテンツの利用時刻を含む利用履歴を取得する利用履歴取得ステップと、
前記利用履歴取得ステップにおいて取得された利用履歴から、時刻毎の推定対象以外のコンテンツに対する推定対象となるコンテンツの利用割合を算出する算出ステップと、
前記算出ステップにおいて算出された時刻毎の利用割合に基づいて、推定対象のコンテンツに対するユーザの興味に係るタイミングを推定する推定ステップと、
を含む興味タイミング推定方法。 An interest timing estimation method, which is an operation method of the interest timing estimation device,
A usage history acquisition step of acquiring a usage history including a content that is a target of estimation of timing related to the user's interest and a usage time of content other than the target of estimation;
A calculation step of calculating a usage ratio of content to be estimated with respect to content other than the estimation target for each time from the usage history acquired in the usage history acquisition step;
An estimation step for estimating a timing related to a user's interest in the content to be estimated based on the usage ratio for each time calculated in the calculation step;
An interest timing estimation method including:
Priority Applications (1)
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| JP2014249177A JP2016110505A (en) | 2014-12-09 | 2014-12-09 | Interest timing estimation device and interest timing estimation method |
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101997222B1 (en) * | 2018-01-03 | 2019-07-05 | 연세대학교 산학협력단 | Recommender system and method considering correlations among contexts |
| US10558413B2 (en) | 2016-09-30 | 2020-02-11 | Fujitsu Limited | Degree of interest evaluation device |
| JP6934233B1 (en) * | 2020-09-07 | 2021-09-15 | 株式会社Ｓｈｉｆｔ | Programs, information processing equipment, and methods |
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