JP2018097394A - Engagement index value controller, engagement index value controlling method, and program - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To prevent estimation accuracy of a model, for estimating an engagement index value used for the distribution control of a moving image, from being lowered even if time elapses.SOLUTION: An engagement index value controller for estimating an engagement index value used for the distribution control of a moving image includes: storage means for storing a coefficient applied to a predetermined model expression for calculating the engagement index value; calculation means that reads a coefficient from the storage means and that inputs a control parameter of a moving image as a candidate to be distributed to the predetermined model expression applied with the coefficient to calculate the engagement index value; and updating means that extracts, from a viewing log of a moving image, a control parameter of the moving image and that updates, by using the control parameter, the coefficient stored in the storage means.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、エンゲージメント指標に基づく、通信サービスの品質制御技術に関連するものである。   The present invention relates to a quality control technology for communication services based on an engagement index.

近年、ネットワークが全国に整備され、ネットワークを介した様々なアプリケーションが登場してきている。しかし、人が集まりやすい駅やイベント会場では、混雑等の影響により、アプリケーションを使うのに十分な通信品質が確保できない場合がある。この問題を解決するためには、十分な量の通信設備を配備するという方法が考えられるが、人の集中は時間的に発生することが多いため、輻輳時間帯以外の時間は、過剰な設備となってしまい、設備投資の非効率性を招いてしまう。   In recent years, networks have been established throughout the country, and various applications via the networks have appeared. However, at stations and event venues where people tend to gather, communication quality sufficient to use applications may not be ensured due to congestion and the like. In order to solve this problem, a method of deploying a sufficient amount of communication equipment can be considered, but since concentration of people often occurs over time, excess equipment is used in times other than the congestion time zone. This leads to inefficiency in capital investment.

そこで、ネットワークやアプリケーションを制御することで品質を確保する取り組みが行われている。この時、制御する際の品質指標として何を取るかが重要となる。品質指標は大きく分けて、遅延やスループットといったQoS(Quality of Service)、動画のビットレートや再生停止回数といったKQI(Key Quality Indicator)、ユーザが感じる体感品質であるQoE (Quality of Experience)、視聴時間や視聴回数といったエンゲージメント指標の４種類に分類することができる。   Therefore, efforts are being made to ensure quality by controlling networks and applications. At this time, what is taken as a quality index at the time of control is important. Quality indicators are broadly divided into QoS (Quality of Service) such as delay and throughput, KQI (Key Quality Indicator) such as video bit rate and number of playback stop, QoE (Quality of Experience) that the user feels, and viewing time. Can be classified into four types of engagement indexes such as the number of times of viewing and the number of times of viewing.

従来は、計測のしやすさから、QoS、KQI指標を元にして制御を行うことが多かった。しかし、ネットワークを介してサービスを提供する事業者の視点では、システム上の品質よりも、QoEやエンゲージメント指標といった、ユーザが実際に感じた品質や、ユーザの行動にどう影響したのかという点に興味があると考えられる。従って、近年では、QoE、エンゲージメント指標に基づく制御方式の検討が進んでいる。   Conventionally, control is often performed based on QoS and KQI indexes because of ease of measurement. However, from the viewpoint of the service providers that provide services via the network, they are more interested in quality actually felt by users, such as QoE and engagement indicators, and how they affected user behavior rather than quality on the system. It is thought that there is. Therefore, in recent years, studies on control methods based on QoE and engagement indicators are in progress.

QoEに基づく制御方式として、非特許文献１に開示された技術がある。この技術では、動画配信サービスを対象とした制御法の提案を行っている。まず、主観評価実験によってQoEをモデル化する。そして、最もQoEが高くなる配信条件をレコメンドすることで、動画配信におけるQoEの最大化を実現する。しかし、この手法を別のサービスに適用する時には、主観評価実験を再度行う必要がある。従って、様々なサービスにこの手法を適用することは難しい。   As a control method based on QoE, there is a technique disclosed in Non-Patent Document 1. In this technology, a control method for moving picture distribution service is proposed. First, QoE is modeled by subjective evaluation experiments. And, by maximizing the QoE in the video distribution by recommending the distribution condition that gives the highest QoE. However, when this method is applied to another service, it is necessary to perform a subjective evaluation experiment again. Therefore, it is difficult to apply this method to various services.

一方、エンゲージメント指標に基づく制御方式として、非特許文献２に開示された技術がある。この技術においても、動画配信サービスを対象としたエンゲージメント最適化制御法の提案を行っている。まず、視聴時間をエンゲージメント指標として、ビットレート、再生停止時間が視聴時間に与える影響を効用関数としてモデル化する。そして、効用関数が最も高くなるような配信サーバの選択を行うことでエンゲージメント指標の最大化を行っている。この手法は、データに基づいてエンゲージメント指標のモデル化を行っているため、QoEのように、サービスが変わるたびに再度評価実験を行う必要がないという利点がある。   On the other hand, there is a technique disclosed in Non-Patent Document 2 as a control method based on an engagement index. In this technology as well, we have proposed an engagement optimization control method for video distribution services. First, using the viewing time as an engagement index, the effect of the bit rate and playback stop time on the viewing time is modeled as a utility function. Then, the engagement index is maximized by selecting a distribution server having the highest utility function. Since this method models the engagement index based on the data, there is an advantage that it is not necessary to repeat the evaluation experiment every time the service is changed as in QoE.

山本浩司, "QoE-centricオペレーションの実現に向けた取り組み紹介," 信学技報, vol. 114, no. 298, Nov. 2014Koji Yamamoto, "Introduction of efforts to realize QoE-centric operation," IEICE Technical Report, vol. 114, no. 298, Nov. 2014 X. Liu, F. Dobrian, H. Milner, J. Jiang, V. Sekar, I. Stoica, and H. Zhang. A case for a coordinated internet video control plane. In SIGCOMM, 2012.X. Liu, F. Dobrian, H. Milner, J. Jiang, V. Sekar, I. Stoica, and H. Zhang. A case for a coordinated internet video control plane. In SIGCOMM, 2012.

前述したように、近年は、QoEやエンゲージメント指標に基づく制御が必要とされており、中でもエンゲージメント指標に基づく品質制御は、サービス事業者が新たに主観評価実験を行わなくともよいという点で、今後重要な技術となる。しかし、現状のエンゲージメント指標値を高める品質制御には、２つの課題がある。
第１の課題は、同じモデルを使い続けることでエンゲージメント指標値の推定結果が実際のエンゲージメント指標値と乖離していってしまう可能性があるという点である。非特許文献２では、一度モデルを作成すると、そのモデルを使い続けながら品質制御を行っている。しかし、実際には、技術動向やサービス提供状況の変化によってエンゲージメント指標の特性は変化していると考えられる。従って、モデル作成からしばらく時間が経過すると、エンゲージメント指標値の推定精度は下がってしまう可能性がある。 As mentioned earlier, control based on QoE and engagement indicators is required in recent years, and quality control based on engagement indicators is particularly important in the future because service providers do not have to conduct new subjective evaluation experiments. It becomes an important technology. However, there are two problems in quality control that increases the current engagement index value.
The first problem is that the use of the same model may cause the estimation result of the engagement index value to deviate from the actual engagement index value. In Non-Patent Document 2, once a model is created, quality control is performed while continuing to use the model. However, in reality, the characteristics of the engagement index are considered to change due to changes in technology trends and service provision status. Therefore, when a certain amount of time has elapsed since the model creation, the estimation accuracy of the engagement index value may be lowered.

第２の課題は、エンゲージメント指標のモデルの形を仮定できない時に品質制御を行うことができないという点である。非特許文献２にも示されているが、エンゲージメント指標推定モデルを作成するためには、データを分析し、モデルの形（モデル式）を仮定し、その係数を最小二乗法等の方法を使って推定するという方式を取ることが多い。しかし、サービススタート直後等は、エンゲージメント指標の特性が自明ではなく、モデルの形を仮定することが難しい。そのため、制御を行ったとしても、必ずしもエンゲージメント指標を最大化できているとは限らない。   The second problem is that quality control cannot be performed when the model of the engagement index cannot be assumed. As shown in Non-Patent Document 2, in order to create an engagement index estimation model, data is analyzed, the model shape (model formula) is assumed, and the coefficient is used by a method such as the least square method. In many cases, the estimation method is used. However, immediately after the service is started, the characteristics of the engagement index are not obvious, and it is difficult to assume the shape of the model. Therefore, even if control is performed, the engagement index is not necessarily maximized.

本発明は、上記の第１の課題に鑑みてなされたものであり、動画の配信制御に使用されるエンゲージメント指標値を推定するためのモデルの推定精度を、時間が経過しても低下させないことを可能とする技術を提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of the above first problem, and does not lower the estimation accuracy of a model for estimating an engagement index value used for moving image distribution control even if time passes. The purpose is to provide a technology that makes it possible.

動画の配信制御に用いられるエンゲージメント指標値を推定するためのエンゲージメント指標値制御装置であって、
前記エンゲージメント指標値を算出するための所定のモデル式に適用される係数を格納する記憶手段と、
前記記憶手段から係数を読み出し、当該係数を適用した前記所定のモデル式に、配信候補の動画の制御パラメータを入力することにより、前記エンゲージメント指標値を算出する算出手段と、
動画の視聴ログから、当該動画の制御パラメータを抽出し、当該制御パラメータを用いて、前記記憶手段に格納された前記係数を更新する更新手段と
を備えることを特徴とするエンゲージメント指標値制御装置が提供される。 An engagement index value control device for estimating an engagement index value used for video distribution control,
Storage means for storing coefficients applied to a predetermined model formula for calculating the engagement index value;
Calculating means for calculating the engagement index value by reading a coefficient from the storage means, and inputting a control parameter of the moving image of the distribution candidate into the predetermined model formula to which the coefficient is applied;
An engagement index value control device comprising: an update unit that extracts a control parameter of the moving image from a viewing log of the moving image, and updates the coefficient stored in the storage unit using the control parameter. Provided.

開示の技術によれば、動画の配信制御に使用されるエンゲージメント指標値を推定するためのモデルの推定精度を、時間が経過しても低下させないことが可能となる。   According to the disclosed technology, it is possible to prevent the estimation accuracy of a model for estimating an engagement index value used for moving image distribution control from being lowered over time.

本発明の実施の形態におけるシステム構成図である。It is a system configuration figure in an embodiment of the invention. 本発明の実施の形態におけるシステムを構成する装置のハードウェア構成図である。It is a hardware block diagram of the apparatus which comprises the system in embodiment of this invention. 実施例１におけるエンゲージメントモデル更新の手順を示すフローチャートである。4 is a flowchart illustrating a procedure for updating an engagement model in the first embodiment. 実施例１におけるエンゲージメント指標値の推定の手順を示すフローチャートである。3 is a flowchart illustrating a procedure for estimating an engagement index value in the first embodiment. 実施例２におけるエンゲージメントモデル更新の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of the engagement model update in Example 2. FIG. 実施例２においてエンゲージメントモデルＤＢ２０２に格納されるテーブルの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the table stored in engagement model DB202 in Example 2. FIG. 実施例２におけるエンゲージメント指標値の推定の手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure of estimation of the engagement index value in Example 2.

以下、図面を参照して本発明の実施の形態（本実施の形態）を説明する。以下で説明する実施の形態は一例に過ぎず、本発明が適用される実施の形態は、以下の実施の形態に限られるわけではない。   Hereinafter, an embodiment (this embodiment) of the present invention will be described with reference to the drawings. The embodiment described below is merely an example, and the embodiment to which the present invention is applied is not limited to the following embodiment.

（概要）
本実施の形態では、前述した第１の課題を解決するための技術を実施例１として説明し、第２の課題を解決するための技術を実施例２として説明している。ただし、第１の課題と第２の課題の両方を本実施の形態に係る技術により解決することは必須ではない。例えば、一方の課題を本実施の形態に係る技術により解決し、他方の課題を別の技術で解決してもよいし、一方の課題のみの解決を行うこととしてもよい。 (Overview)
In the present embodiment, a technique for solving the first problem described above is described as a first example, and a technique for solving the second problem is described as a second example. However, it is not essential to solve both the first problem and the second problem by the technique according to the present embodiment. For example, one problem may be solved by the technique according to the present embodiment, and the other problem may be solved by another technique, or only one problem may be solved.

モデルの形（モデル式）を仮定できるエンゲージメント指標について、同じモデルを使い続けることでエンゲージメント指標値の推定結果が実際のエンゲージメント指標値と乖離していってしまう可能性があるという第１の課題に対し、実施例１では、逐次的にエンゲージメント指標のモデル式（推定式）を更新することで解題を解決する。まず、サービス事業者は、提供するサービスに応じて、サービスの品質を制御するパラメータと、推定したいエンゲージメント指標を決定する。次に、データ分析を行い、係数を含むエンゲージメント指標推定モデルを作成する。ただし、係数は、データの統計量で表される式から得られる数である必要がある。そして、エンゲージメント指標推定モデルの初期係数を、既に蓄積されているデータから、最小二乗法等を用いて決定する。このようにして構築したモデルを元にしてサービスを提供しながら、ユーザからフィードバック情報を収集し、係数に含まれる統計量を更新していく。そして、更新した統計量を元に、定期的にエンゲージメント指標推定モデルのアップデートを行う。この方式では、ユーザからのフィードバック情報を元にしてモデルの更新を随時行っていくことができるため、技術動向やサービスの提供状況に適応したモデルを構築することができる。このようにして取得した推定結果を元にして品質制御を行うことで、モデルの形を仮定できるエンゲージメント指標について、より高精度な最適化を実現することができる。   With regard to the engagement index that can assume the model form (model formula), the first problem is that the estimation result of the engagement index value may deviate from the actual engagement index value by continuing to use the same model. On the other hand, in the first embodiment, the problem is solved by sequentially updating the model formula (estimation formula) of the engagement index. First, the service provider determines a parameter for controlling the quality of the service and an engagement index to be estimated according to the service to be provided. Next, data analysis is performed, and an engagement index estimation model including a coefficient is created. However, the coefficient needs to be a number obtained from an expression represented by data statistics. Then, the initial coefficient of the engagement index estimation model is determined from already accumulated data using the least square method or the like. While providing services based on the model constructed in this way, feedback information is collected from the user, and statistics included in the coefficients are updated. Then, the engagement index estimation model is periodically updated based on the updated statistics. In this method, since the model can be updated as needed based on feedback information from the user, a model adapted to the technical trend and the service provision status can be constructed. By performing quality control based on the estimation result obtained in this way, it is possible to realize more accurate optimization for the engagement index that can assume the shape of the model.

エンゲージメント指標のモデルの形状を仮定できない時に品質制御を行うことができないという第２の課題について、実施例２では、ノンパラメトリックなモデル化を行うことで課題を解決する。まず、サービス事業者は、提供するサービスに応じて、サービスの品質を制御するパラメータと、推定したいエンゲージメント指標を決定する。そして、各パラメータの組み合わせに応じて、ヒストグラムを作成し、その代表値を推定値として採用する。ある制御パラメータに関するエンゲージメント指標値を推定するときには、制御パラメータを入力することで、ヒストグラム情報を取得し、そこから代表値を計算することで、所望のエンゲージメント指標値を取得する。この方式は、モデルの形を仮定する必要がないため、従来法のようなデータの分析をすることなくモデル構築が可能である。このようにして取得した推定結果を元にして品質制御を行うことで、モデルの形が仮定できないエンゲージメント指標の最適化を実現することができる。   The second problem that quality control cannot be performed when the shape of the engagement index model cannot be assumed is solved in the second embodiment by performing non-parametric modeling. First, the service provider determines a parameter for controlling the quality of the service and an engagement index to be estimated according to the service to be provided. Then, a histogram is created according to the combination of each parameter, and the representative value is adopted as the estimated value. When estimating an engagement index value related to a certain control parameter, a histogram parameter is acquired by inputting the control parameter, and a desired value is acquired by calculating a representative value therefrom. In this method, since it is not necessary to assume the shape of the model, the model can be constructed without analyzing the data as in the conventional method. By performing quality control based on the estimation result obtained in this way, it is possible to realize the optimization of an engagement index that cannot assume the model shape.

（システム構成、全体動作）
図１に、本実施の形態（実施例１、２に共通）におけるシステム構成を示す。同図に示すように、本実施の形態に係るシステムは、エンゲージメント推定部１００、エンゲージメントモデル更新部２００、ビットレート選択部３００、配信サーバ４００、端末５００を有する。 (System configuration, overall operation)
FIG. 1 shows a system configuration in the present embodiment (common to Examples 1 and 2). As shown in the figure, the system according to the present embodiment includes an engagement estimation unit 100, an engagement model update unit 200, a bit rate selection unit 300, a distribution server 400, and a terminal 500.

エンゲージメント推定部１００は、エンゲージメント指標値を推定（算出）する機能部であり、再生停止割合推定ユニット１０１、エンゲージメント計算ユニット１０２を有する。エンゲージメントモデル更新部２００は、エンゲージメントモデルを更新する機能部であり、モデル更新ユニット２０１、エンゲージメントモデルＤＢ２０２を有する。   The engagement estimation unit 100 is a functional unit that estimates (calculates) an engagement index value, and includes a reproduction stop rate estimation unit 101 and an engagement calculation unit 102. The engagement model update unit 200 is a functional unit that updates the engagement model, and includes a model update unit 201 and an engagement model DB 202.

端末１００は動画再生アプリを有する。本実施の形態では、端末５００は、モバイル網に接続して通信を行うモバイル端末であることを想定しているが、これに限られるわけではなく、固定網に接続して通信を行う固定端末であってもよい。また、図１には、１つの端末５００が図示されているが、実際には多数の端末が存在し、それぞれに対して以下で説明する処理が実行される。   The terminal 100 has a video playback application. In the present embodiment, it is assumed that terminal 500 is a mobile terminal that communicates by connecting to a mobile network. However, the present invention is not limited to this, and a fixed terminal that communicates by connecting to a fixed network. It may be. In addition, although one terminal 500 is illustrated in FIG. 1, there are actually a large number of terminals, and the processing described below is performed on each of them.

各部、各ユニットの処理内容については、以降の処理説明のところで説明される。本実施の形態においては、対象とする通信サービスとして動画配信サービス、対応するエンゲージメント指標として、視聴時間を取り上げて説明を行う。しかし、本発明の適用先はこれに限ったものではなく、エンゲージメント指標として、例えば、サービス全体の利用時間、課金プランへの移行率、サービスの解約率等のうちのいずれか１つ又は複数を採用してもよい。   The processing contents of each unit and each unit will be described in the subsequent processing description. In the present embodiment, a description will be given by taking a video distribution service as a target communication service and viewing time as a corresponding engagement index. However, the application destination of the present invention is not limited to this, and as an engagement index, for example, any one or more of the usage time of the entire service, the rate of transition to the billing plan, the service cancellation rate, etc. It may be adopted.

まず、図１を参照して、本実施の形態における動画配信制御（品質制御）の全体の処理の流れ（実施例１、２に共通）を説明する。   First, with reference to FIG. 1, an overall processing flow of motion picture distribution control (quality control) in the present embodiment (common to Examples 1 and 2) will be described.

ステップＳ１）端末（動画再生アプリ）５００が、配信サーバ４００に対し、動画の配信要求を行う。配信要求には通信環境情報（例：時間帯、キャリア、セルIDの組）が付与される。ただし、この通信環境情報は一例であり、固定網の場合には利用しているISP等を通信環境情報の要素に含めてもよい。   Step S1) The terminal (video playback application) 500 makes a video distribution request to the distribution server 400. Communication environment information (for example, a set of time zone, carrier, and cell ID) is given to the distribution request. However, this communication environment information is an example, and in the case of a fixed network, the ISP or the like used may be included in the elements of the communication environment information.

ステップＳ２）配信サーバ４００は、ビットレート選択部３００に対し、その動画の配信可能ビットレート列及びユーザ（端末５００）の通信環境情報を通知する。なお、配信可能ビットレート列とは、100Kpbs、200Kbps、500Kbps、...のような配信サーバ４００が配信可能なビットレートのリストである。   Step S2) The distribution server 400 notifies the bit rate selection unit 300 of the distributable bit rate sequence of the moving image and the communication environment information of the user (terminal 500). The distributable bit rate sequence is a list of bit rates that can be distributed by the distribution server 400, such as 100 Kpbs, 200 Kbps, 500 Kbps,.

ステップＳ３）ビットレート選択部３００は、エンゲージメント推定部１００に対し、通信環境情報とビットレートを送信することで、ある通信環境とビットレートの組み合わせに対する、推定されたエンゲージメント指標値を要求する。エンゲージメント指標値の推定方法については各実施例において詳細に説明する。なお、ステップＳ３は、配信可能ビットレート列における各ビットレートについて行われる。   Step S3) The bit rate selection unit 300 requests the engagement estimation unit 100 for an estimated engagement index value for a certain combination of communication environment and bit rate by transmitting the communication environment information and the bit rate. The method for estimating the engagement index value will be described in detail in each embodiment. Step S3 is performed for each bit rate in the distributable bit rate sequence.

ステップＳ４）ビットレート選択部３００は、エンゲージメント推定部１００から、配信可能な各ビットレートで配信したときのエンゲージメント指標値（推定値）を取得する。   Step S4) The bit rate selection unit 300 acquires an engagement index value (estimated value) when distributed at each distributable bit rate from the engagement estimation unit 100.

ステップＳ５）ビットレート選択部３００は、最もエンゲージメント指標値が高くなるビットレートを最適配信ビットレートとして、配信サーバ４００に通知する。   Step S5) The bit rate selection unit 300 notifies the distribution server 400 of the bit rate with the highest engagement index value as the optimum distribution bit rate.

ステップＳ６）配信サーバ４００は、取得した最適配信ビットレートを用いて、動画の配信を行う。   Step S6) The distribution server 400 distributes the moving image using the acquired optimum distribution bit rate.

ステップＳ７）動画視聴の終了後、端末５００は、視聴ログ（例：ビットレート、再生停止率、視聴時間の組）を配信サーバ４００に送付する。なお、端末５００は、視聴ログをエンゲージメントモデル更新部２００に送付することとしてもよい。   Step S7) After the end of moving image viewing, the terminal 500 sends a viewing log (eg, a set of bit rate, playback stop rate, viewing time) to the distribution server 400. Note that the terminal 500 may send the viewing log to the engagement model update unit 200.

ステップＳ８）配信サーバ４００は、視聴ログをエンゲージメントモデル更新部２００に送付する。そして、エンゲージメントモデル更新部２００は、取得した視聴ログを元にして、エンゲージメントモデルを更新する。なお、エンゲージメントモデルの更新は、視聴ログを取得する度に行ってもよいし、タイマを用いて定期的に行ってもよいし、これら以外のタイミングで行ってもよい。エンゲージメントモデルの更新方法については各実施例において詳細に説明する。   Step S8) The distribution server 400 sends the viewing log to the engagement model update unit 200. Then, the engagement model update unit 200 updates the engagement model based on the acquired viewing log. Note that the engagement model may be updated every time a viewing log is acquired, periodically using a timer, or at a timing other than these. The method for updating the engagement model will be described in detail in each embodiment.

（ハードウェア構成）
図１に示すエンゲージメント推定部１００、エンゲージメントモデル更新部２００、ビットレート選択部３００のぞれぞれが、１つの装置であってもよいし、エンゲージメント推定部１００とエンゲージメントモデル更新部２００とビットレート選択部３００が、１つの装置を構成してもよいし、エンゲージメント推定部１００とエンゲージメントモデル更新部２００が１つの装置を構成してもよいし、これら以外の装置構成であってもよい。 (Hardware configuration)
Each of the engagement estimation unit 100, the engagement model update unit 200, and the bit rate selection unit 300 shown in FIG. 1 may be a single device, or the engagement estimation unit 100, the engagement model update unit 200, and the bit rate. The selection unit 300 may constitute one device, or the engagement estimation unit 100 and the engagement model update unit 200 may constitute one device, or a device configuration other than these.

一例として、エンゲージメント推定部１００とエンゲージメントモデル更新部２００を含む構成をエンゲージメント指標値制御装置と呼ぶことができる。当該エンゲージメント指標推定装置は例えば１又は複数のコンピュータで構成することができる。   As an example, a configuration including the engagement estimation unit 100 and the engagement model update unit 200 can be referred to as an engagement index value control device. The engagement index estimation device can be configured by one or a plurality of computers, for example.

上述したエンゲージメント指標値制御装置等の各装置は、１つ又は複数のコンピュータに、本実施の形態で説明する処理内容を記述したプログラムを実行させることにより実現可能である。すなわち、当該装置が有する各機能は、コンピュータに内蔵されるＣＰＵやメモリなどのハードウェア資源を用いて、当該装置で実施される処理に対応するプログラムを実行することによって実現することが可能である。上記プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体（可搬メモリ等）に記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記プログラムをインターネットや電子メールなど、ネットワークを通して提供することも可能である。   Each device such as the engagement index value control device described above can be realized by causing one or a plurality of computers to execute a program describing the processing contents described in the present embodiment. In other words, each function of the device can be realized by executing a program corresponding to processing executed in the device using hardware resources such as a CPU and a memory built in the computer. . The above-mentioned program can be recorded on a computer-readable recording medium (portable memory or the like), stored, or distributed. It is also possible to provide the program through a network such as the Internet or electronic mail.

図２は、当該装置をコンピュータで実現する場合におけるハードウェア構成例を示す図である。図２の装置は、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１５０、補助記憶装置１５２、メモリ装置１５３、ＣＰＵ１５４、インタフェース装置１５５、表示装置１５６、及び入力装置１５７等を有する。   FIG. 2 is a diagram illustrating a hardware configuration example when the apparatus is realized by a computer. 2 includes a drive device 150, an auxiliary storage device 152, a memory device 153, a CPU 154, an interface device 155, a display device 156, an input device 157, and the like that are mutually connected by a bus B.

当該装置での処理を実現するプログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ又はメモリカード等の記録媒体１５１によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体１５１がドライブ装置１５０にセットされると、プログラムが記録媒体１５１からドライブ装置１５０を介して補助記憶装置１５２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１５１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１５２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。   A program for realizing processing in the apparatus is provided by a recording medium 151 such as a CD-ROM or a memory card, for example. When the recording medium 151 storing the program is set in the drive device 150, the program is installed from the recording medium 151 into the auxiliary storage device 152 via the drive device 150. However, the program does not necessarily have to be installed from the recording medium 151, and may be downloaded from another computer via a network. The auxiliary storage device 152 stores the installed program and also stores necessary files and data.

メモリ装置１５３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１５２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１５４は、メモリ装置１５３に格納されたプログラムに従って当該装置に係る機能を実現する。インタフェース装置１５５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。表示装置１５６はプログラムによるＧＵＩ（Graphical User Interface）等を表示する。入力装置１５７はキーボード及びマウス、ボタン、又はタッチパネル等で構成され、様々な操作指示を入力させるために用いられる。   The memory device 153 reads the program from the auxiliary storage device 152 and stores it when there is an instruction to start the program. The CPU 154 realizes functions related to the device in accordance with a program stored in the memory device 153. The interface device 155 is used as an interface for connecting to a network. The display device 156 displays a GUI (Graphical User Interface) or the like by a program. The input device 157 includes a keyboard and mouse, buttons, a touch panel, and the like, and is used to input various operation instructions.

以下、エンゲージメントモデルの更新、及びエンゲージメント指標値の推定について詳細に説明する。エンゲージメント指標のモデルの形状を仮定できる場合を実施例１として説明し、エンゲージメント指標のモデルの形状を仮定できない場合を実施例２として説明する。なお、図１に示したシステムは、実施例１、２の両方を実行する機能を備えてもよいし、実施例１、２のうちのいずれか１つの実施例の機能を備えることとしてもよい。実施例１、２の両方を実行する機能を備える場合、例えば、サービスの種類に応じて、実施例１の制御と実施例２の制御を使い分けてもよいし、サービスの提供開始からの経過期間に応じて実施例１の制御と実施例２の制御を使い分けてもよい。   Hereinafter, updating of the engagement model and estimation of the engagement index value will be described in detail. A case where the shape of the engagement index model can be assumed will be described as a first embodiment, and a case where the shape of the engagement index model cannot be assumed will be described as a second embodiment. The system illustrated in FIG. 1 may have a function of executing both the first and second embodiments, or may have a function of any one of the first and second embodiments. . When a function for executing both the first and second embodiments is provided, for example, according to the type of service, the control according to the first embodiment and the control according to the second embodiment may be properly used. Depending on the control, the control of the first embodiment and the control of the second embodiment may be properly used.

（実施例１：エンゲージメント指標のモデルの形状を仮定できる場合）
＜実施例１のエンゲージメントモデルの更新＞
本実施例では、エンゲージメントモデル式として、非特許文献２で示されている以下の効用関数を用いる。 (Example 1: When the shape of the engagement index model can be assumed)
<Updating the engagement model of Example 1>
In this embodiment, the following utility function shown in Non-Patent Document 2 is used as an engagement model expression.

Utility = c × BuffRatio ＋ d × bitrate
ここで、BuffRatioは、再生時間（動画長＋停止時間）に対する停止時間の割合を表しており、bitrateは、配信ビットレートを表している。BuffRatioとbitrateを総称して制御パラメータと称してもよい。非特許文献２ではc=−3.7、d=1/20としているが、実施例１では、この係数を更新していく。エンゲージメントモデルの更新は、エンゲージメントモデル更新部２００により、図３に示す手順で行われる。 Utility = c × BuffRatio + d × bitrate
Here, BuffRatio represents the ratio of the stop time to the playback time (video length + stop time), and bitrate represents the delivery bit rate. BuffRatio and bitrate may be collectively referred to as control parameters. In Non-Patent Document 2, c = −3.7 and d = 1/20, but in Example 1, this coefficient is updated. The engagement model is updated by the engagement model updating unit 200 according to the procedure shown in FIG.

ステップＳ１０１）まず、エンゲージメントモデル更新部２００のモデル更新ユニット２０１が、配信サーバ４００から送信された視聴ログを取得する。なお、視聴ログは、ユーザの端末５００から受信することとしてもよい。   Step S101) First, the model update unit 201 of the engagement model update unit 200 acquires the viewing log transmitted from the distribution server 400. The viewing log may be received from the user terminal 500.

ステップＳ１０２）モデル更新ユニット２０１は、視聴ログから、ビットレート（bitrate）、再生停止割合（BuffRatio）、その時の視聴時間（viewtime）を抽出する。   Step S102) The model update unit 201 extracts a bit rate, a playback stop ratio (BuffRatio), and a viewing time (viewtime) at that time from the viewing log.

ステップＳ１０３）そして、抽出した値を用い、以下の式に基づいて、数c1、数c2、数c3、数d1、数d2、数d3、数e、数n、数c、数dを上から順に計算することにより、係数c、dを求める。 Step S103) Then, using the extracted values, based on the following equations, the number c 1 , the number c 2 , the number c 3 , the number d 1 , the number d 2 , the number d 3 , the number e, the number n, and the number c The coefficients c and d are obtained by calculating the number d sequentially from the top.

c1←c1＋BuffRatio
c2←c2＋BuffRatio2
c3←c3＋BuffRatio×viewtime
d1←d1＋bitrate
d2←d2＋bitrate2
d3←d3＋bitrate×viewtime
e←e＋viewtime
n←n＋1
c←(n×c3 − c1×e)/(n×c2 − c2 2)
d←(n×d3 − d1×e)/(n×d2 − d2 2)
計算した各数は、エンゲージメントモデルＤＢ２０２に格納する。上記の計算は、順次得られる測定値（bitrate、BuffRatio等）を用いて、最小二乗法により、Utilityのモデル式におけるcとdを求める計算に相当する。つまり、Utilityのモデル式が、視聴ログから抽出される値にフィッティングするように係数が更新される。 c 1 ← c 1 + BuffRatio
c 2 ← c 2 + BuffRatio 2
c 3 ← c 3 + BuffRatio × viewtime
d 1 ← d 1 + bitrate
d 2 ← d 2 + bitrate 2
d 3 ← d 3 + bitrate × viewtime
e ← e + viewtime
n ← n + 1
c ← (n × c 3 − c 1 × e) / (n × c 2 − c 2 2 )
d ← (n × d 3 − d 1 × e) / (n × d 2 − d 2 2 )
Each calculated number is stored in the engagement model DB 202. The above calculation corresponds to the calculation for obtaining c and d in the Utility model equation by the least square method using the measurement values (bitrate, BuffRatio, etc.) obtained sequentially. That is, the coefficient is updated so that the Utility model formula is fitted to the value extracted from the viewing log.

より詳細には、既に蓄積されている視聴ログのデータから、数c1、数c2、数c3、数d1、数d2、数d3、数e、数n、数c、数dの各数の初期値を０として、上記の計算を行うことにより初期係数cとdを求める。そして、当該初期係数を適用したモデルを用いてサービスを提供しながら、ユーザからのフィードバック情報（視聴ログ）を収集し、上記の計算を行うことでcとdを更新していく。 More specifically, the number c 1 , the number c 2 , the number c 3 , the number d 1 , the number d 2 , the number d 3 , the number e, the number n, the number c, the number Initial coefficients c and d are obtained by performing the above calculation with the initial value of each number of d being 0. Then, while providing a service using the model to which the initial coefficient is applied, feedback information (viewing log) from the user is collected, and c and d are updated by performing the above calculation.

＜実施例１のエンゲージメント指標値の推定＞
実施例１では、エンゲージメント推定部１００が、図４に示す手順でエンゲージメント指標値の推定（算出）を実行する。 <Estimation of Engagement Index Value of Example 1>
In the first embodiment, the engagement estimation unit 100 performs the estimation (calculation) of the engagement index value according to the procedure shown in FIG.

ステップＳ１１１）まず、再生停止割合推定ユニット１０１が、図１のステップＳ３で受信した通信環境情報とビットレートに基づき、その視聴における再生停止割合（BuffRatio）を推定する。BuffRatioの推定自体は既存技術で行うことができる。例えば非特許文献１の技術を用いて、まず、通信環境情報からスループットの推定を行い、推定スループットとビットレートを入力として、再生停止時間Tstopを推定する。そして、動画長をTlengthと置き、以下の式でBuffRatioを計算する。 Step S111) First, the reproduction stop ratio estimation unit 101 estimates the reproduction stop ratio (BuffRatio) for viewing based on the communication environment information and the bit rate received in step S3 of FIG. BuffRatio estimation itself can be performed with existing technology. For example, using the technique of Non-Patent Document 1, first, the throughput is estimated from the communication environment information, and the reproduction stop time T stop is estimated using the estimated throughput and the bit rate as inputs. Then, the video length is set as T length, and BuffRatio is calculated by the following formula.

BuffRatio=Tstop/(Tlength＋Tstop)
ステップＳ１１２）次に、エンゲージメント計算ユニット１０２が、エンゲージメント指標値の算出を行う。まず、エンゲージメントモデルＤＢ２０２にアクセスし、数c、数dを取得する。ここでのエンゲージメントモデルＤＢ２０２へのアクセス、及び数c、数dの取得は、図１における、エンゲージメント計算ユニット１０２とエンゲージメントモデルＤＢ２０２との間の「モデル要求」、「モデル応答」に相当する。 BuffRatio = T stop / (T length + T stop )
Step S112) Next, the engagement calculation unit 102 calculates an engagement index value. First, the engagement model DB 202 is accessed to obtain the numbers c and d. The access to the engagement model DB 202 and the acquisition of the numbers c and d correspond to “model request” and “model response” between the engagement calculation unit 102 and the engagement model DB 202 in FIG.

そして、エンゲージメント計算ユニット１０２は、ステップＳ１１１で推定したBuffRatioと、対応するビットレートを効用関数（モデル式）に入力することで、所望のエンゲージメント指標値を算出する。   Then, the engagement calculation unit 102 calculates a desired engagement index value by inputting the BuffRatio estimated in step S111 and the corresponding bit rate into the utility function (model formula).

（実施例２：エンゲージメント指標のモデルの形状を仮定できない場合）
次に、エンゲージメント指標のモデルの形状を仮定できない場合の実施例である実施例２について説明する。 (Example 2: When the shape of the engagement index model cannot be assumed)
Next, a description will be given of a second embodiment which is an embodiment in the case where the shape of the engagement index model cannot be assumed.

＜実施例２のエンゲージメントモデルの更新＞
本実施例におけるエンゲージメントモデルの更新は、エンゲージメントモデル更新部２００により、図５に示す手順で行われる。 <Updating the engagement model of Example 2>
The engagement model update in this embodiment is performed by the engagement model update unit 200 in the procedure shown in FIG.

本実施例では、エンゲージメントモデルＤＢ２０２において、制御パラメータ（具体的には、BuffRatioとbitrate）ごとに、過去のエンゲージメント指標値のデータが、例えばテーブルの形で蓄積されている。そして、エンゲージメントモデル更新部２００のモデル更新ユニット２０１が、視聴ログに基づき、エンゲージメント指標値のデータを順次更新していく。   In the present embodiment, in the engagement model DB 202, past engagement index value data is accumulated in the form of, for example, a table for each control parameter (specifically, BuffRatio and bitrate). Then, the model update unit 201 of the engagement model update unit 200 sequentially updates the data of the engagement index value based on the viewing log.

図５のステップＳ２０１において、モデル更新ユニット２０１が視聴ログを受信する。ステップＳ２０２において、エンゲージメントモデルＤＢ２０２に格納されているテーブルにおける該当エンゲージメント指標値のカウントを更新する。具体的には以下のとおりである。   In step S201 of FIG. 5, the model update unit 201 receives the viewing log. In step S202, the count of the corresponding engagement index value in the table stored in the engagement model DB 202 is updated. Specifically, it is as follows.

図６は、エンゲージメントモデルＤＢ２０２に格納されるテーブルの例を示している。この例では、左側２列が制御パラメータ、残りの８列が過去のエンゲージメント指標値のカウント値を表しており、１行目に示されたレンジに従って、各制御パラメータの状態における過去のエンゲージメント指標値がカウントされている。このレンジは、各事業者がサービスの性質に応じて自由に定めてよい。また、図６のようにレンジを設定してカウントしていくのではなく、各制御パラメータに対応するエンゲージメント指標値の代表値（例：平均値、重み付き平均値、パーセント値、中央値、最頻値等）のみを計算、保存しておき、その値を随時更新していってもよい。この代表値も、エンゲージメントモデルの例である。   FIG. 6 shows an example of a table stored in the engagement model DB 202. In this example, the left two columns represent the control parameters and the remaining eight columns represent the count values of the past engagement index values, and the past engagement index values in the state of each control parameter according to the range indicated in the first row. Has been counted. This range may be freely determined by each business operator according to the nature of the service. In addition, instead of setting the range as shown in FIG. 6 and counting, the representative value of the engagement index value corresponding to each control parameter (eg, average value, weighted average value, percentage value, median value, maximum value) Only frequent values etc.) may be calculated and stored, and the values may be updated as needed. This representative value is also an example of an engagement model.

図６における２行目以下の各行を、本実施例ではその制御パラメータにおけるエンゲージメントモデルと呼び、エンゲージメントモデル更新時には、該当する行を更新する。例えば、bitrate=200kbps、BuffRatio=0.24の動画視聴における視聴時間が50秒間だった場合、スループットが901kbpsだったという情報が記録された場合、8行5列目（bitrate=200kbps、BuffRatio=0.2〜0.3の行のレンジ41~60の列）におけるカウント値が30から31に更新される。この更新処理は、視聴ログのデータが到着するたびに行ってもよいし、一時的に視聴ログのデータを保存しておき、指定した時間おきに更新処理を行ってもよい。   Each of the second and subsequent lines in FIG. 6 is referred to as an engagement model in the control parameter in the present embodiment, and when the engagement model is updated, the corresponding line is updated. For example, if the viewing time for watching a video with bitrate = 200kbps and BuffRatio = 0.24 was 50 seconds, and information that the throughput was 901kbps was recorded, the 8th row and the 5th column (bitrate = 200kbps, BuffRatio = 0.2 to 0.3 The count value in the range (columns 41 to 60 in the row) is updated from 30 to 31. This update process may be performed every time the viewing log data arrives, or the viewing log data may be temporarily stored and the updating process may be performed at a specified time.

＜実施例２のエンゲージメント指標値の推定＞
実施例２では、エンゲージメント推定部１００が、図７に示す手順でエンゲージメント指標値の推定（算出）を実行する。 <Estimation of Engagement Index Value of Example 2>
In the second embodiment, the engagement estimation unit 100 performs the estimation (calculation) of the engagement index value according to the procedure shown in FIG.

ステップＳ２１１は、実施例１におけるステップＳ１１１と同じである。すなわち、再生停止割合推定ユニット１０１が再生停止割合（BuffRatio）を推定する。   Step S211 is the same as step S111 in the first embodiment. That is, the reproduction stop ratio estimation unit 101 estimates the reproduction stop ratio (BuffRatio).

ステップＳ２１２では、エンゲージメント計算ユニット１０２が、エンゲージメントモデルＤＢ２０２にアクセスし、対象とするBuffRatioとビットレートに該当するエンゲージメントモデルを取得する（図１のモデル要求、モデル応答）。そして、エンゲージメント計算ユニット１０２は、取得したエンゲージメントモデル（エンゲージメント指標値のカウント値の列）から、エンゲージメント指標値の代表値（例：平均値、重み付き平均値、パーセント値、中央値、最頻値等）を算出し、この代表値を、該当ビットレートに対応するエンゲージメント指標値とする。   In step S212, the engagement calculation unit 102 accesses the engagement model DB 202 and acquires an engagement model corresponding to the target BuffRatio and bit rate (model request, model response in FIG. 1). Then, the engagement calculation unit 102 obtains representative values (eg, average value, weighted average value, percentage value, median value, mode value) of the engagement index value from the acquired engagement model (the column of the count value of the engagement index value). Etc.), and this representative value is used as an engagement index value corresponding to the corresponding bit rate.

（実施の形態のまとめ）
以上、説明したように、本実施の形態により、動画の配信制御に用いられるエンゲージメント指標値を推定するためのエンゲージメント指標値制御装置であって、前記エンゲージメント指標値を算出するための所定のモデル式に適用される係数を格納する記憶手段と、前記記憶手段から係数を読み出し、当該係数を適用した前記所定のモデル式に、配信候補の動画の制御パラメータを入力することにより、前記エンゲージメント指標値を算出する算出手段と、動画の視聴ログから、当該動画の制御パラメータを抽出し、当該制御パラメータを用いて、前記記憶手段に格納された前記係数を更新する更新手段とを備えることを特徴とするエンゲージメント指標値制御装置が提供される。 (Summary of embodiment)
As described above, according to the present embodiment, an engagement index value control apparatus for estimating an engagement index value used for moving image distribution control, and a predetermined model formula for calculating the engagement index value A storage unit for storing a coefficient applied to the storage unit, and reading the coefficient from the storage unit, and inputting the control parameter of the moving image of the distribution candidate into the predetermined model formula to which the coefficient is applied, thereby determining the engagement index value. A calculation unit for calculating, and a control unit for extracting the control parameter of the video from the viewing log of the video, and an update unit for updating the coefficient stored in the storage unit using the control parameter. An engagement index value control device is provided.

実施例１で説明したエンゲージメントモデルＤＢ２０２、エンゲージメント計算ユニット１０２、モデル更新ユニット２０１はそれぞれ、記憶手段、算出手段、更新手段の例である。   The engagement model DB 202, the engagement calculation unit 102, and the model update unit 201 described in the first embodiment are examples of a storage unit, a calculation unit, and an update unit, respectively.

前記更新手段は、例えば、前記所定のモデル式が、視聴ログから抽出される値にフィッティングするように前記係数を更新する。前記制御パラメータは、例えばビットレートと再生停止割合であり、前記エンゲージメント指標値は、例えば視聴時間である。   For example, the updating unit updates the coefficient so that the predetermined model formula is fitted to a value extracted from the viewing log. The control parameter is, for example, a bit rate and a reproduction stop ratio, and the engagement index value is, for example, viewing time.

また、本実施の形態によれば、動画の配信制御に用いられるエンゲージメント指標値を推定するためのエンゲージメント指標値制御装置であって、動画の制御パラメータ毎にエンゲージメントモデルを格納する記憶手段と、配信候補の動画の制御パラメータに対応するエンゲージメントモデルを前記記憶手段から読み出し、当該エンゲージメントモデルからエンゲージメント指標値を取得する取得手段と、動画の視聴ログから、動画の制御パラメータと、当該制御パラメータに対応するエンゲージメント指標値とを抽出し、当該エンゲージメント指標値を用いて、前記記憶手段に格納された、前記抽出された制御パラメータに対応するエンゲージメントモデルを更新する更新手段とを備えることを特徴とするエンゲージメント指標値制御装置が提供される。   In addition, according to the present embodiment, an engagement index value control apparatus for estimating an engagement index value used for moving image distribution control, the storage unit storing an engagement model for each control parameter of the moving image, and distribution An engagement model corresponding to the control parameter of the candidate video is read from the storage unit, an acquisition unit that acquires an engagement index value from the engagement model, a video control parameter from the video viewing log, and the control parameter An engagement index value, and an update means for updating an engagement model stored in the storage means and corresponding to the extracted control parameter using the engagement index value. Value control device It is provided.

実施例２で説明したエンゲージメントモデルＤＢ２０２、エンゲージメント計算ユニット１０２、モデル更新ユニット２０１はそれぞれ、記憶手段、取得手段、更新手段の例である。   The engagement model DB 202, the engagement calculation unit 102, and the model update unit 201 described in the second embodiment are examples of a storage unit, an acquisition unit, and an update unit, respectively.

前記エンゲージメントモデルは、例えばエンゲージメント指標値のレンジ毎のカウント値からなるヒストグラムであり、前記更新手段は、前記抽出されたエンゲージメント指標値に対応するカウント値を更新する。前記制御パラメータは、例えばビットレートと再生停止割合であり、前記エンゲージメント指標値は、例えば視聴時間である。   The engagement model is, for example, a histogram composed of count values for each range of engagement index values, and the updating unit updates the count values corresponding to the extracted engagement index values. The control parameter is, for example, a bit rate and a reproduction stop ratio, and the engagement index value is, for example, viewing time.

（実施の形態の効果）
本発明の実施の形態によれば、エンゲージメント指標推定モデルの形が仮定できないサービスに対して、ノンパラメトリックなモデル化を行うことで、エンゲージメント指標最適化制御を行うことができ、モデルの形が仮定できるサービスに対して、モデルを逐次的に更新していくことで、技術動向やサービス提供状態の変化にも追従した、高精度なエンゲージメント指標最適化制御が可能となる。 (Effect of embodiment)
According to the embodiment of the present invention, engagement index optimization control can be performed by performing non-parametric modeling for a service that cannot assume the form of an engagement index estimation model, and the model form is assumed. By sequentially updating models for possible services, it is possible to perform highly accurate engagement index optimization control that follows changes in technology trends and service provision status.

以上、本実施の形態について説明したが、本発明はかかる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。   Although the present embodiment has been described above, the present invention is not limited to the specific embodiment, and various modifications and changes can be made within the scope of the gist of the present invention described in the claims. Is possible.

１００ エンゲージメント推定部
１０１ 再生停止割合推定ユニット
１０２ エンゲージメント計算ユニット
２００ エンゲージメントモデル更新部
２０１ モデル更新ユニット
２０２ エンゲージメントモデルＤＢ
３００ ビットレート選択部
４００ 配信サーバ
５００ 端末
１５０ ドライブ装置
１５１ 記録媒体
１５２ 補助記憶装置
１５３ メモリ装置
１５４ ＣＰＵ
１５５ インタフェース装置
１５６ 表示装置
１５７ 入力装置 DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Engagement estimation part 101 Reproduction | regeneration stop ratio estimation unit 102 Engagement calculation unit 200 Engagement model update part 201 Model update unit 202 Engagement model DB
300 Bit rate selection unit 400 Distribution server 500 Terminal 150 Drive device 151 Recording medium 152 Auxiliary storage device 153 Memory device 154 CPU
155 Interface device 156 Display device 157 Input device

Claims (7)

動画の配信制御に用いられるエンゲージメント指標値を推定するためのエンゲージメント指標値制御装置であって、
前記エンゲージメント指標値を算出するための所定のモデル式に適用される係数を格納する記憶手段と、
前記記憶手段から係数を読み出し、当該係数を適用した前記所定のモデル式に、配信候補の動画の制御パラメータを入力することにより、前記エンゲージメント指標値を算出する算出手段と、
動画の視聴ログから、当該動画の制御パラメータを抽出し、当該制御パラメータを用いて、前記記憶手段に格納された前記係数を更新する更新手段と
を備えることを特徴とするエンゲージメント指標値制御装置。 An engagement index value control device for estimating an engagement index value used for video distribution control,
Storage means for storing coefficients applied to a predetermined model formula for calculating the engagement index value;
Calculating means for calculating the engagement index value by reading a coefficient from the storage means, and inputting a control parameter of the moving image of the distribution candidate into the predetermined model formula to which the coefficient is applied;
An engagement index value control device, comprising: an update unit that extracts a control parameter of the moving image from a viewing log of the moving image and updates the coefficient stored in the storage unit using the control parameter. 前記更新手段は、前記所定のモデル式が、視聴ログから抽出される値にフィッティングするように前記係数を更新する
ことを特徴とする請求項１に記載のエンゲージメント指標値制御装置。 The engagement index value control apparatus according to claim 1, wherein the updating unit updates the coefficient so that the predetermined model formula is fitted to a value extracted from a viewing log. 前記制御パラメータは、ビットレートと再生停止割合であり、前記エンゲージメント指標値は、視聴時間である
ことを特徴とする請求項１又は２に記載のエンゲージメント指標値制御装置。 The engagement index value control apparatus according to claim 1, wherein the control parameters are a bit rate and a playback stop ratio, and the engagement index value is a viewing time. 動画の配信制御に用いられるエンゲージメント指標値を推定するためのエンゲージメント指標値制御装置が実行するエンゲージメント指標値制御方法であって、
前記エンゲージメント指標値制御装置は、前記エンゲージメント指標値を算出するための所定のモデル式に適用される係数を格納する記憶手段を備え、
前記記憶手段から係数を読み出し、当該係数を適用した前記所定のモデル式に、配信候補の動画の制御パラメータを入力することにより、前記エンゲージメント指標値を算出する算出ステップと、
動画の視聴ログから、当該動画の制御パラメータを抽出し、当該制御パラメータを用いて、前記記憶手段に格納された前記係数を更新する更新ステップと
を備えることを特徴とするエンゲージメント指標値制御方法。 An engagement index value control method executed by an engagement index value control device for estimating an engagement index value used for video distribution control,
The engagement index value control device includes storage means for storing a coefficient applied to a predetermined model formula for calculating the engagement index value,
A calculation step of calculating the engagement index value by reading a coefficient from the storage unit and inputting a control parameter of the distribution candidate video to the predetermined model formula to which the coefficient is applied;
An engagement index value control method comprising: an update step of extracting a control parameter of the moving image from a viewing log of the moving image and updating the coefficient stored in the storage unit using the control parameter. 前記更新ステップにおいて、前記エンゲージメント指標値制御装置は、前記所定のモデル式が、視聴ログから抽出される値にフィッティングするように前記係数を更新する
ことを特徴とする請求項４に記載のエンゲージメント指標値制御方法。 The engagement index value control device according to claim 4, wherein, in the updating step, the engagement index value control apparatus updates the coefficient so that the predetermined model formula is fitted to a value extracted from a viewing log. Value control method. 前記制御パラメータは、ビットレートと再生停止割合であり、前記エンゲージメント指標値は、視聴時間である
ことを特徴とする請求項４又は５に記載のエンゲージメント指標値制御方法。 The engagement index value control method according to claim 4 or 5, wherein the control parameters are a bit rate and a reproduction stop ratio, and the engagement index value is a viewing time. コンピュータを、請求項１ないし３のうちいずれか１項に記載のエンゲージメント指標値制御装置における各手段として機能させるためのプログラム。   The program for functioning a computer as each means in the engagement index value control apparatus of any one of Claims 1 thru | or 3.
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