JP7174580B2 - Decision device, decision method and decision program - Google Patents

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Description

本発明は、決定装置、決定方法及び決定プログラムに関する。 The present invention relates to a determination device, a determination method, and a determination program.

従来、コンテンツに対するユーザの反応に基づいて、ユーザに新たなコンテンツを推薦する技術が提案されている。例えば、ユーザの評価値が高かったコンテンツに類似する新たなコンテンツをユーザに推薦する技術が提案されている。 Conventionally, techniques have been proposed for recommending new content to a user based on the user's reaction to the content. For example, there has been proposed a technique for recommending to a user new content similar to content with a high evaluation value by the user.

特開２０１８－４５４７６号公報JP 2018-45476 A

しかしながら、上記の従来技術では、ユーザの興味を引く情報を提示できるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、ユーザが類似コンテンツに興味がない場合には、ユーザの興味を引く情報を提示できない。 However, the conventional technology described above cannot always present information that attracts the user's interest. For example, in the conventional technology described above, if the user is not interested in similar content, information that attracts the user's interest cannot be presented.

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザの興味を引く情報を提示できる決定装置、決定方法及び決定プログラムを提供することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and an object thereof is to provide a determination device, a determination method, and a determination program capable of presenting information that attracts the user's interest.

本願に係る決定装置は、ユーザによって選択されたコンテンツを特定する特定部と、前記特定部によって特定されたコンテンツが属するグループに基づいて、複数の異なるグループの各々に属するコンテンツが前記ユーザに提示される割合である提示割合を決定する決定部とを備えることを特徴とする。 A determination device according to the present application includes a specifying unit that specifies content selected by a user, and based on the group to which the content specified by the specifying unit belongs, content belonging to each of a plurality of different groups is presented to the user. and a determination unit that determines a presentation ratio that is a ratio of

実施形態の一態様によれば、ユーザの興味を引く情報を提示できるという効果を奏する。 According to one aspect of the embodiment, it is possible to present information that attracts the user's interest.

図１は、実施形態に係るネットワークシステムの構成例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of a network system according to an embodiment. 図２は、実施形態に係る決定処理の一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of determination processing according to the embodiment. 図３は、実施形態に係る決定装置の構成例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of a determination device according to the embodiment; 図４は、実施形態に係る選択情報記憶部の一例を示す図である。4 is a diagram illustrating an example of a selection information storage unit according to the embodiment; FIG. 図５は、実施形態に係る提示割合情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a presentation ratio information storage unit according to the embodiment; 図６は、実施形態に係る決定装置による決定処理手順を示すフローチャートである。FIG. 6 is a flow chart showing a decision processing procedure by the decision device according to the embodiment. 図７は、ハードウェア構成の一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration;

以下に、本願に係る決定装置、決定方法及び決定プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る決定装置、決定方法及び決定プログラムが限定されるものではない。また、各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。 Embodiments (hereinafter referred to as "embodiments") for implementing the determination device, determination method, and determination program according to the present application will be described in detail below with reference to the drawings. Note that the determination device, determination method, and determination program according to the present application are not limited to this embodiment. Further, each embodiment can be appropriately combined within a range that does not contradict the processing contents. Further, in each of the following embodiments, the same parts are denoted by the same reference numerals, and overlapping descriptions are omitted.

〔１．ネットワークシステムの構成〕
まず、図１を参照して、実施形態に係るネットワークシステム１の構成について説明する。図１は、実施形態に係るネットワークシステム１の構成例を示す図である。図１に示すように、実施形態に係るネットワークシステム１には、端末装置１０１～１０ｎと、決定装置１００とが含まれる（ｎは任意の自然数）。本明細書では、端末装置１０１～１０ｎを区別する必要がない場合は、端末装置１０１～１０ｎを「端末装置１０」と総称する。端末装置１０および決定装置１００は、それぞれネットワークＮと有線又は無線により接続される。図１中では図示していないが、ネットワークシステム１は、複数台の決定装置１００を含んでもよい。 [1. Network system configuration]
First, the configuration of a network system 1 according to an embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a network system 1 according to an embodiment. As shown in FIG. 1, a network system 1 according to the embodiment includes terminal devices 10 1 to 10 n and a decision device 100 (n is any natural number). In this specification, the terminal devices 10 1 to 10 n are collectively referred to as “terminal devices 10” when there is no need to distinguish between the terminal devices 10 1 to 10 n . The terminal device 10 and the determination device 100 are each connected to the network N by wire or wirelessly. Although not shown in FIG. 1, the network system 1 may include multiple decision devices 100 .

端末装置１０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）、ノート型ＰＣ、スマートフォン、タブレット型ＰＣを含む、任意のタイプの情報処理装置であってもよい。 The terminal device 10 is an information processing device used by a user. The terminal device 10 may be any type of information processing device including a desktop PC (Personal Computer), a notebook PC, a smart phone, and a tablet PC.

決定装置１００は、端末装置１０に、各種情報を提供するサーバ装置である。例えば、決定装置１００は、端末装置１０に、動画配信プラットフォームを提供する。一例では、決定装置１００は、ブラウザを介して、端末装置１０に動画配信用コンテンツ（例えば、動画サイト）を提供する。別の例では、決定装置１００は、動画アプリケーション（動画アプリとも呼ばれる）を介して、端末装置１０に動画配信用コンテンツを提供する。決定装置１００は、ネットワークＮを介して、有線又は無線により端末装置１０と通信を行う。 The determination device 100 is a server device that provides various information to the terminal device 10 . For example, the determining device 100 provides the terminal device 10 with a video distribution platform. In one example, the determining device 100 provides the terminal device 10 with video distribution content (for example, a video site) via a browser. In another example, the decision device 100 provides content for video distribution to the terminal device 10 via a video application (also called a video app). The determining device 100 communicates with the terminal device 10 via the network N by wire or wirelessly.

〔２．決定処理〕
次に、図２を参照して、実施形態に係る決定処理の一例について説明する。図２は、実施形態に係る決定処理の一例を示す図である。 [2. Decision processing]
Next, an example of determination processing according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram illustrating an example of determination processing according to the embodiment.

図２に示されるユーザインタフェースＵＩ１は、動画配信用コンテンツのトップ画面（例えば、トップページ）である。ユーザインタフェースＵＩ１は、コンテンツＣ１～Ｃ１０を含む。図２の例では、コンテンツＣ１～Ｃ１０の各々は、ユーザに推薦される動画像のサムネイルである。例えば、ユーザが、ユーザに推奨される動画像を一目で認識できるように、複数の動画像のサムネイルが、トップ画面内に配置される。 A user interface UI1 shown in FIG. 2 is a top screen (for example, a top page) of content for video distribution. The user interface UI1 includes contents C1 to C10. In the example of FIG. 2, each of the contents C1 to C10 are thumbnails of moving images recommended to the user. For example, thumbnails of a plurality of moving images are arranged in the top screen so that the user can recognize the moving images recommended to the user at a glance.

図２の例では、上述のコンテンツＣ１～Ｃ１０の各々は、推薦のスタンスに対応するグループに属する。本明細書で使用される「推薦のスタンス」という用語は、推薦される情報の選択の仕方（選択ロジック）、推薦の方向性、推薦の方針（ポリシー）等を表す。図２に示されるコンテンツＣ１～Ｃ１０は、グループＡ、グループＢ、グループＡ、グループＣ、グループＡ、グループＣ、グループＡ、グループＢ、グループＡ、グループＢにそれぞれ対応する。グループＡ、グループＢおよびグループＣは、複数の異なる推薦のスタンスにそれぞれ対応する。 In the example of FIG. 2, each of the contents C1 to C10 described above belongs to a group corresponding to a recommendation stance. The term "recommendation stance" used in this specification represents a method of selecting information to be recommended (selection logic), a recommendation direction, a recommendation policy, and the like. Contents C1 to C10 shown in FIG. 2 correspond to Group A, Group B, Group A, Group C, Group A, Group C, Group A, Group B, Group A, and Group B, respectively. Group A, Group B, and Group C correspond to a plurality of different recommendation stances, respectively.

図２の例では、グループＡは、スタンス「最も人気のある動画像」に対応する。この例では、グループＡに属するコンテンツは、「最も人気のある動画像」のサムネイルである。また、図２の例では、グループＢは、スタンス「ユーザによって視聴された動画像に近い動画像」に対応する。この例では、グループＢに属するコンテンツは、「ユーザによって視聴された動画像に近い動画像」のサムネイルである。また、図２の例では、グループＣは、スタンス「ユーザによって視聴された動画像を視聴した他のユーザによって頻繁に視聴されている動画像」に対応する。この例では、グループＣに属するコンテンツは、「ユーザによって視聴された動画像を視聴した他のユーザによって頻繁に視聴されている動画像」のサムネイルである。 In the example of FIG. 2, group A corresponds to the stance "Most Popular Video". In this example, the content belonging to group A is the "most popular video" thumbnail. In addition, in the example of FIG. 2, group B corresponds to the stance "moving image similar to the moving image viewed by the user". In this example, the content belonging to group B is thumbnails of "moving images similar to those viewed by the user". In the example of FIG. 2, group C corresponds to the stance "moving images frequently viewed by other users who viewed the moving images viewed by the user". In this example, the content belonging to group C is thumbnails of "moving images frequently viewed by other users who viewed the moving images viewed by the user".

図２の例では、決定装置１００は、各グループに属するコンテンツがユーザＵ１に提示される割合である提示割合を示す提示割合情報を記憶する。決定装置１００は、提示割合情報に基づいて、ユーザインタフェースＵＩ１中に、各グループに属するコンテンツを所定の割合で提示する。図２の例では、提示割合の初期設定は、「グループＡ：グループＢ：グループＣ＝５：３：２」である。 In the example of FIG. 2, the determining device 100 stores presentation ratio information indicating the presentation ratio, which is the ratio of content belonging to each group to be presented to the user U1. The determining device 100 presents content belonging to each group at a predetermined rate in the user interface UI1 based on the presentation rate information. In the example of FIG. 2, the initial setting of the presentation ratio is "group A:group B:group C=5:3:2".

ところで、一般的に、ユーザが期待する推薦のスタンスは、ユーザによって異なる。例えば、流行りの動画像が好きなユーザは、「最も人気のある動画像」の推薦を期待することが考えられる。また、はっきりした好みがあるユーザは、「ユーザによって視聴された動画像に近い動画像」の推薦を期待することが考えられる。以下に説明される決定処理の一例では、決定装置１００は、各グループに対応するコンテンツの選択履歴に基づいて、各グループに属するコンテンツの提示割合を、ユーザごとに決定する。 By the way, generally, the stance of recommendation expected by a user differs from user to user. For example, it is conceivable that a user who likes trending moving images expects recommendation of "most popular moving images". Also, a user who has a clear preference may expect a recommendation of "a moving image similar to the moving image viewed by the user". In one example of the determination process described below, the determination device 100 determines the presentation ratio of content belonging to each group for each user based on the selection history of content corresponding to each group.

はじめに、決定装置１００は、ユーザＵ１によって利用される端末装置１０１（図示せず）に、ユーザインタフェースＵＩ１を提供する（ステップＳ１１）。図２の例では、各グループに属するコンテンツが、上述の提示割合の初期設定に従って、ユーザインタフェースＵＩ１内に提示される。そして、決定装置１００は、ユーザＵ１によって選択されたコンテンツを示すリクエスト（要求）を、端末装置１０１から受信する。決定装置１００は、リクエストを受信したことに応じて、選択されたコンテンツのＩＤを、選択されたコンテンツが属するグループに対応付けて、選択情報として格納する。 First, the determination device 100 provides the user interface UI1 to the terminal device 10 1 (not shown) used by the user U1 (step S11). In the example of FIG. 2, the content belonging to each group is presented within the user interface UI1 in accordance with the initial setting of the presentation ratio described above. The determining device 100 then receives from the terminal device 101 a request indicating the content selected by the user U1. Upon receiving the request, the determining device 100 associates the ID of the selected content with the group to which the selected content belongs, and stores it as selection information.

上述の選択情報に関しては、決定装置１００は、上述のユーザインタフェースの提供処理およびリクエストの受信処理を繰り返すことで、所定の時間区間の選択情報を生成することができる。生成された選択情報は、所定の時間区間の間にユーザＵ１によって選択されたコンテンツと、かかるコンテンツが属するグループとを示す。 As for the selection information described above, the determination device 100 can generate selection information for a predetermined time period by repeating the above-described user interface provision processing and request reception processing. The generated selection information indicates the content selected by user U1 during the predetermined time interval and the group to which such content belongs.

次いで、決定装置１００は、生成された選択情報に基づいて、ユーザＵ１によって選択されたコンテンツを特定する（ステップＳ１２）。図２の例では、ユーザＵ１は、流行りの動画像が好きなユーザであると仮定する。この例では、「最も人気のある動画像」に対応するグループＡに属するコンテンツが選択される確率は、グループＢまたはグループＣに属するコンテンツが選択される確率より高い。言い換えると、グループＡに属するコンテンツが特定される回数は、グループＢまたはグループＣに属するコンテンツが特定される回数に比べて多い。 Next, the determining device 100 identifies the content selected by the user U1 based on the generated selection information (step S12). In the example of FIG. 2, it is assumed that user U1 is a user who likes trending moving images. In this example, the probability that content belonging to group A corresponding to the "most popular moving image" will be selected is higher than the probability that content belonging to group B or group C will be selected. In other words, the number of times content belonging to group A is identified is greater than the number of times content belonging to group B or group C is identified.

次いで、決定装置１００は、特定されたコンテンツが属するグループに基づいて、各グループに属するコンテンツの提示割合を決定する（ステップＳ１３）。図２の例では、グループＢまたはグループＣに属するコンテンツと比較して高い確率で選択されるグループＡに属するコンテンツの提示割合が、グループＡに属するコンテンツの提示割合の初期設定よりも大きくなるように、各グループに属するコンテンツの提示割合を決定する。一例では、決定装置１００は、提示割合を最適化するために、イプシロン貪欲法を用いて、コンテンツの提示割合を決定する。この例では、決定装置１００は、推薦のスタンスに対応するリグレット（regret）が最小化されるようにイプシロンパラメータを調整することで、提示割合を決定する。そして、決定装置１００は、最適化された提示割合を、新たな提示割合として決定する。 Next, the determining device 100 determines the presentation ratio of the content belonging to each group based on the group to which the identified content belongs (step S13). In the example of FIG. 2, the presentation ratio of content belonging to group A, which is selected with a higher probability than content belonging to group B or group C, is set to be higher than the initial setting of the presentation ratio of content belonging to group A. Next, the presentation ratio of the content belonging to each group is determined. In one example, the determining device 100 determines the content presentation ratio using the epsilon greedy method to optimize the presentation ratio. In this example, the determining device 100 determines the presentation ratio by adjusting the epsilon parameter such that the regret corresponding to the recommended stance is minimized. Then, the determining device 100 determines the optimized presentation ratio as a new presentation ratio.

図２の例では、決定装置１００が、各グループに属するコンテンツの新たな提示割合を、「グループＡ：グループＢ：グループＣ＝６：２：２」として決定する。そして、決定装置１００は、決定された新たな提示割合に基づいて、提示割合情報を更新する。 In the example of FIG. 2, the determining device 100 determines a new presentation ratio of content belonging to each group as "group A:group B:group C=6:2:2". Then, the determining device 100 updates the presentation ratio information based on the determined new presentation ratio.

その後、決定装置１００は、端末装置１０１に、ユーザインタフェースＵＩ２を提供する（ステップＳ１４）。図２の例では、各グループに属するコンテンツが、新たな提示割合の設定に従って、ユーザインタフェースＵＩ２内に表示される。 After that, the determining device 100 provides the user interface UI2 to the terminal device 101 (step S14). In the example of FIG. 2, the content belonging to each group is displayed within the user interface UI2 according to the new presentation ratio setting.

図２の例では、ユーザインタフェースＵＩ２は、コンテンツＣ１１～Ｃ２０を含む。図２に示されるコンテンツＣ１１～Ｃ２０は、グループＡ、グループＡ、グループＡ、グループＣ、グループＡ、グループＣ、グループＡ、グループＢ、グループＡ、グループＢにそれぞれ対応する。このように、決定装置１００は、グループＢおよびグループＣに属するコンテンツと比べて高い確率で選択されるグループＡに属するコンテンツの提示割合を増加させる。 In the example of FIG. 2, the user interface UI2 includes contents C11-C20. Contents C11 to C20 shown in FIG. 2 correspond to group A, group A, group A, group C, group A, group C, group A, group B, group A, and group B, respectively. In this way, the determining device 100 increases the presentation ratio of the content belonging to group A, which is selected with a higher probability than the content belonging to group B and group C. FIG.

上述のように、実施形態に係る決定装置１００は、各グループに属するコンテンツの選択に応じて、各グループに属するコンテンツの提示割合を決定する。これにより、決定装置１００は、ユーザの興味を引き付けるコンテンツがユーザに提示される可能性を高めることができる。以下、このような決定処理を実現する決定装置１００について詳細に説明する。 As described above, the determination device 100 according to the embodiment determines the presentation ratio of the content belonging to each group according to the selection of the content belonging to each group. Thereby, the determining device 100 can increase the possibility that content that attracts the user's interest will be presented to the user. The determination device 100 that implements such determination processing will be described in detail below.

〔３．決定装置の構成〕
次に、図３を参照して、実施形態に係る決定装置１００の構成例について説明する。図３は、実施形態に係る決定装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、決定装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、決定装置１００は、決定装置１００を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（液晶ディスプレイ等）を有してもよい。 [3. Configuration of Decision Device]
Next, a configuration example of the determination device 100 according to the embodiment will be described with reference to FIG. 3 . FIG. 3 is a diagram showing a configuration example of the determination device 100 according to the embodiment. As shown in FIG. 3 , the determination device 100 has a communication section 110 , a storage section 120 and a control section 130 . The decision device 100 has an input unit (for example, keyboard, mouse, etc.) for receiving various operations from an administrator or the like who uses the decision device 100, and a display unit (liquid crystal display, etc.) for displaying various information. may

（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部１１０は、ネットワーク網と有線又は無線により接続され、ネットワーク網を介して、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。 (Communication unit 110)
The communication unit 110 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card) or the like. The communication unit 110 is connected to a network by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from the terminal device 10 via the network.

（選択情報記憶部１２１）
図４は、実施形態に係る選択情報記憶部１２１の一例を示す図である。選択情報記憶部１２１は、端末装置１０のユーザの選択情報を記憶する。例えば、選択情報記憶部１２１は、取得部１３２によって取得された選択情報を記憶する。図４の例では、選択情報記憶部１２１には、「選択情報」が「ユーザＩＤ」ごとに記憶される。例示として、「選択情報」には、項目「コンテンツＩＤ」および「グループ」が含まれる。 (Selection information storage unit 121)
FIG. 4 is a diagram showing an example of the selection information storage unit 121 according to the embodiment. The selection information storage unit 121 stores selection information of the user of the terminal device 10 . For example, the selection information storage unit 121 stores selection information acquired by the acquisition unit 132 . In the example of FIG. 4, the selection information storage unit 121 stores "selection information" for each "user ID". As an example, "selection information" includes items "content ID" and "group".

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別子を示す。「コンテンツＩＤ」は、コンテンツを識別するための識別子を示す。「グループ」は、特定部１３３によって特定されたコンテンツが属するグループを示す。例えば、図４は、ユーザＩＤ「Ｕ１」で識別されるユーザが、コンテンツＩＤ「Ｃ１」で識別され、かつグループ「Ａ」に属するコンテンツを選択したことを示す。 "User ID" indicates an identifier for identifying a user. "Content ID" indicates an identifier for identifying content. “Group” indicates the group to which the content specified by the specifying unit 133 belongs. For example, FIG. 4 shows that a user identified by user ID "U1" has selected content identified by content ID "C1" and belonging to group "A".

上述のグループの例として、ユーザの属性を示す属性情報に基づいて選択されたコンテンツが属するグループ、コンテンツの種別に対応するグループ、ネットワーク上のユーザの行動を示す行動情報と対応するコンテンツが属するグループ、複数のユーザによる選択履歴に基づいて選択されたコンテンツが属するグループが挙げられる。 Examples of the above groups include a group to which content selected based on attribute information indicating user attributes belongs, a group corresponding to the type of content, and a group to which content corresponding to behavior information indicating user behavior on the network belongs. , a group to which content selected based on selection histories by a plurality of users belongs.

ユーザの属性を示す属性情報に基づいて選択されたコンテンツが属するグループは、例えば、ユーザのデモグラフィック属性またはユーザのサイコグラフィック属性に基づいて選択されたコンテンツが属するグループである。 The group to which the content selected based on the attribute information indicating the user's attribute belongs is, for example, the group to which the content selected based on the user's demographic attribute or user's psychographic attribute belongs.

コンテンツの種別に対応するグループは、例えば、コンテンツのジャンルまたはカテゴリ（例えば、アクション、ホラー、恋愛）に対応するグループである。 Groups corresponding to content types are, for example, groups corresponding to content genres or categories (for example, action, horror, romance).

ネットワーク上のユーザの行動を示す行動情報と対応するコンテンツが属するグループは、例えば、ユーザの検索履歴、ユーザの購入履歴、またはユーザの閲覧履歴と対応するコンテンツが属するグループである。一例では、ユーザの閲覧履歴と対応するコンテンツが属するグループは、ユーザによって視聴された動画像に近い動画像のサムネイルが属するグループである。このような動画像のサムネイルは、ユーザが視聴した動画像の視聴履歴と、動画像の内容を示すメタデータとに基づいて、取得部１３２によって取得され得る。 The group to which the content corresponding to the behavior information indicating the behavior of the user on the network belongs is, for example, the group to which the content corresponding to the user's search history, user's purchase history, or user's browsing history belongs. In one example, the group to which the content corresponding to the browsing history of the user belongs is the group to which thumbnails of moving images similar to the moving image viewed by the user belong. Such thumbnails of moving images can be obtained by the obtaining unit 132 based on the viewing history of moving images viewed by the user and metadata indicating the contents of the moving images.

一例では、複数のユーザによる選択履歴に基づいて選択されたコンテンツが属するグループは、最も人気のある動画像のサムネイルが属するグループである。このような最も人気のある動画像のサムネイルは、複数のユーザが所定の期間に視聴した動画像の視聴履歴に基づいて、取得部１３２によって取得され得る。 In one example, the group to which the content selected based on the selection histories of multiple users belongs is the group to which the thumbnail of the most popular moving image belongs. Such thumbnails of the most popular moving images can be obtained by the obtaining unit 132 based on viewing histories of moving images viewed by a plurality of users during a predetermined period.

別の例では、複数のユーザによる選択履歴に基づいて選択されたコンテンツが属するグループは、ユーザによって視聴された動画像を視聴した他のユーザによって頻繁に視聴されている動画像のサムネイルが属するグループである。このような動画像のサムネイルは、複数のユーザが所定の期間に視聴した動画像の視聴履歴に基づいて、取得部１３２によって取得され得る。例えば、取得部１３２によって、他のユーザによって視聴された動画像の視聴回数が所定の回数よりも多いと判定された場合に、かかる動画像は、取得部１３２によって、他のユーザによって頻繁に視聴されている動画像として取得される。 In another example, the group to which the content selected based on the selection history by a plurality of users belongs is the group to which thumbnails of moving images frequently viewed by other users who viewed the moving image viewed by the user belong. is. Such thumbnails of moving images can be obtained by the obtaining unit 132 based on viewing histories of moving images viewed by a plurality of users during a predetermined period. For example, when the obtaining unit 132 determines that the number of views of a moving image that has been viewed by other users is greater than a predetermined number of times, the obtaining unit 132 determines that the moving image is frequently viewed by other users. is obtained as a moving image.

上述のグループは、コンテンツを選択するために用いられたロジックに対応してもよい。例えば、グループＤが、コンテンツを選択するために用いられたロジックに対応すると仮定する。この例では、かかるロジックを用いることによって選択されたコンテンツは、グループＤに属する。上述のグループは、コンテンツを選択するために用いられた情報に対応してもよい。例えば、グループＥが、コンテンツを選択するために用いられた情報に対応すると仮定する。この例では、かかる情報を用いることによって選択されたコンテンツは、グループＥに属する。上述のグループは、コンテンツを選択するために用いられた条件に対応してもよい。例えば、グループＦが、コンテンツを選択するために用いられた条件に対応すると仮定する。この例では、かかる条件を用いることによって選択されたコンテンツは、グループＦに属する。 The groups described above may correspond to the logic used to select the content. For example, assume Group D corresponds to the logic used to select content. In this example, the content selected by using such logic belongs to group D. The groups mentioned above may correspond to the information used to select the content. For example, assume that group E corresponds to information used to select content. In this example, the content selected by using such information belongs to group E. The groups mentioned above may correspond to the criteria used to select the content. For example, assume that group F corresponds to the criteria used to select content. In this example, the content selected by using such condition belongs to group F.

（提示割合情報記憶部１２２）
図５は、実施形態に係る提示割合情報記憶部１２２の一例を示す図である。提示割合情報記憶部１２２は、端末装置１０のユーザの提示割合情報を記憶する。例えば、提示割合情報記憶部１２２は、決定部１３４によって決定された提示割合情報を記憶する。図５の例では、提示割合情報記憶部１２２には、「提示割合情報」が「ユーザＩＤ」ごとに記憶される。例示として、「提示割合情報」には、項目「グループＡ」、「グループＢ」および「グループＣ」が含まれる。 (Presentation ratio information storage unit 122)
FIG. 5 is a diagram showing an example of the presentation ratio information storage unit 122 according to the embodiment. The presentation ratio information storage unit 122 stores the presentation ratio information of the user of the terminal device 10 . For example, the presentation ratio information storage unit 122 stores the presentation ratio information determined by the determination unit 134 . In the example of FIG. 5, the “presentation ratio information” is stored in the presentation ratio information storage unit 122 for each “user ID”. As an example, the “presentation ratio information” includes items “group A”, “group B” and “group C”.

上述のように、「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別子を示す。「グループＡ」は、グループＡに属するコンテンツが提示される割合を示す。「グループＢ」は、グループＢに属するコンテンツが提示される割合を示す。「グループＣ」は、グループＣに属するコンテンツが提示される割合を示す。例えば、図５は、ユーザＩＤ「Ｕ１」で識別されるユーザに提示されるコンテンツの提示割合が、「グループＡ：グループＢ：グループＣ＝Ｒ１１：Ｒ１２：Ｒ１３（Ｒ１１、Ｒ１２およびＲ１３は、所定の実数）」であることを示す。 As described above, "user ID" indicates an identifier for identifying a user. “Group A” indicates the proportion of content belonging to Group A being presented. “Group B” indicates the proportion of content belonging to Group B being presented. “Group C” indicates the proportion of content belonging to Group C being presented. For example, FIG. 5 shows that the presentation ratio of the content presented to the user identified by the user ID “U1” is “group A:group B:group C=R11:R12:R13 (R11, R12 and R13 are predetermined real number)”.

（制御部１３０）
制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のプロセッサによって、決定装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ等を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現されてもよい。 (control unit 130)
The control unit 130 is a controller, and various programs stored in a storage device inside the determination device 100 are executed by a processor such as a CPU (Central Processing Unit) or an MPU (Micro Processing Unit). It is realized by being executed as a work area. Also, the control unit 130 is a controller, and may be realized by an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array).

（受信部１３１）
受信部１３１は、動画配信用コンテンツの送信要求を、端末装置１０から受信する。一例では、動画配信用コンテンツのトップ画面（すなわち、トップ画面コンテンツ）の送信要求を、端末装置１０から受信する。 (Receiver 131)
The receiving unit 131 receives a transmission request for moving image distribution content from the terminal device 10 . In one example, a transmission request for the top screen of content for video distribution (that is, top screen content) is received from the terminal device 10 .

受信部１３１は、端末装置１０のユーザによって選択されたコンテンツを示すリクエストを、端末装置１０から受信する。加えて、受信部１３１は、端末装置１０のユーザを識別するためのユーザＩＤを、端末装置１０から受信する。例えば、端末装置１０のユーザを識別する識別情報（例えば、Cookie）を、端末装置１０から受信する。 The receiving unit 131 receives from the terminal device 10 a request indicating content selected by the user of the terminal device 10 . In addition, the receiving unit 131 receives a user ID for identifying the user of the terminal device 10 from the terminal device 10 . For example, identification information (for example, Cookie) that identifies the user of the terminal device 10 is received from the terminal device 10 .

（取得部１３２）
取得部１３２は、所定のコンテンツ記憶装置からコンテンツを取得する。例えば、取得部１３２は、所定のコンテンツ記憶装置からコンテンツを選択し、選択されたコンテンツを取得する。 (Acquisition unit 132)
Acquisition unit 132 acquires content from a predetermined content storage device. For example, the acquisition unit 132 selects content from a predetermined content storage device and acquires the selected content.

例えば、取得部１３２は、ユーザの属性を示す属性情報に基づいて、所定のコンテンツ記憶装置からコンテンツを選択する。また、例えば、取得部１３２は、所定のコンテンツ記憶装置から、所定の種別のコンテンツを選択する。また、例えば、取得部１３２は、所定のコンテンツ記憶装置から、ネットワーク上のユーザの行動を示す行動情報と対応するコンテンツを選択する。また、例えば、取得部１３２は、複数のユーザによる選択履歴に基づいて、所定のコンテンツ記憶装置からコンテンツを選択する。 For example, the acquisition unit 132 selects content from a predetermined content storage device based on attribute information indicating user attributes. Also, for example, the acquisition unit 132 selects content of a predetermined type from a predetermined content storage device. Also, for example, the acquisition unit 132 selects content corresponding to behavior information indicating user behavior on the network from a predetermined content storage device. Also, for example, the acquisition unit 132 selects content from a predetermined content storage device based on selection histories of multiple users.

取得部１３２は、コンテンツ選択に関するログ情報を生成する。例えば、取得部１３２は、選択されたコンテンツが属するグループを示すログ情報を生成する。選択されたコンテンツが属するグループは、例えば、ユーザの属性を示す属性情報に基づいて選択されたコンテンツが属するグループ、コンテンツの種別に対応するグループ、ネットワーク上のユーザの行動を示す行動情報と対応するコンテンツが属するグループ、複数のユーザによる選択履歴に基づいて選択されたコンテンツが属するグループ等である。 The acquisition unit 132 generates log information regarding content selection. For example, the acquisition unit 132 generates log information indicating the group to which the selected content belongs. The group to which the selected content belongs corresponds, for example, to the group to which the content selected based on the attribute information indicating the attribute of the user belongs, the group corresponding to the type of content, and the behavior information indicating the behavior of the user on the network. The group to which the content belongs, the group to which the content selected based on the selection history by a plurality of users belongs, and the like.

（特定部１３３）
特定部１３３は、ユーザによって選択されたコンテンツを特定する。例えば、特定部１３３は、選択情報記憶部１２１に記憶された選択情報に基づいて、端末装置１０のユーザによって選択されたコンテンツを特定する。 (Specifying unit 133)
The identifying unit 133 identifies the content selected by the user. For example, the identifying unit 133 identifies the content selected by the user of the terminal device 10 based on the selection information stored in the selection information storage unit 121 .

特定部１３３は、選択情報記憶部１２１に、選択情報を格納する。例えば、特定部１３３は、受信部１３１によってリクエストが受信されたことに応じて、選択されたコンテンツのコンテンツＩＤを、選択されたコンテンツが属するグループに対応付けて、選択情報として選択情報記憶部１２１に格納する。 The specifying unit 133 stores selection information in the selection information storage unit 121 . For example, in response to the reception of the request by the receiving unit 131, the specifying unit 133 associates the content ID of the selected content with the group to which the selected content belongs, and stores the selected content in the selection information storage unit 121 as selection information. store in

より具体的には、特定部１３３は、受信部１３１によって受信されたリクエストから、端末装置１０のユーザによって選択されたコンテンツのコンテンツＩＤを抽出する。さらに、特定部１３３は、取得部１３２によって生成されたログ情報から、抽出されたコンテンツＩＤに対応するコンテンツが属するグループを特定する。そして、特定部１３３は、抽出されたコンテンツＩＤを、特定されたグループに対応付けて、選択情報として選択情報記憶部１２１に格納する。 More specifically, the identifying unit 133 extracts the content ID of the content selected by the user of the terminal device 10 from the request received by the receiving unit 131 . Furthermore, the identifying unit 133 identifies a group to which the content corresponding to the extracted content ID belongs from the log information generated by the acquiring unit 132 . Then, the specifying unit 133 associates the extracted content ID with the specified group, and stores it in the selection information storage unit 121 as selection information.

特定部１３３は、上述のコンテンツＩＤの抽出処理および上述のグループの特定処理を繰り返すことで、所定の時間区間の選択情報を生成してもよい。特定部１３３は、生成された選択情報を、選択情報記憶部１２１に格納してもよい。特定部１３３は、生成された選択情報に基づいて、ユーザによって選択されたコンテンツを特定してもよい。 The identification unit 133 may generate selection information for a predetermined time period by repeating the above-described content ID extraction processing and the above-described group identification processing. The identification unit 133 may store the generated selection information in the selection information storage unit 121 . The identifying unit 133 may identify the content selected by the user based on the generated selection information.

（決定部１３４）
決定部１３４は、特定部１３３によって特定されたコンテンツが属するグループに基づいて、複数の異なるグループの各々に属するコンテンツがユーザに提示される割合である提示割合を決定する。例えば、決定部１３４は、第１グループよりもコンテンツの選択回数が多い第２グループの提示割合を、第１グループの提示割合よりも大きくする。 (Determination unit 134)
Based on the group to which the content specified by the specifying unit 133 belongs, the determining unit 134 determines the presentation ratio, which is the ratio at which the content belonging to each of the plurality of different groups is presented to the user. For example, the determining unit 134 makes the presentation ratio of the second group, which has more content selection times than the first group, higher than the presentation ratio of the first group.

より具体的には、決定部１３４は、提供部１３５によって提示されたコンテンツのうちユーザが選択したコンテンツが属するグループに基づいて、各グループの提示割合の強化学習を行う。例えば、決定部１３４は、提示割合を最適化するために、イプシロン貪欲法を用いて、提示割合を決定する。 More specifically, the determining unit 134 performs reinforcement learning of the presentation ratio of each group based on the group to which the content selected by the user among the content presented by the providing unit 135 belongs. For example, the determining unit 134 determines the presentation ratio using the epsilon greedy method in order to optimize the presentation ratio.

決定部１３４は、各グループの提示割合を所定の条件に応じて変化させ、変化させた提示割合の組み合わせのうち、ユーザが選択したコンテンツが属するグループの割合と対応する組み合わせを特定してもよい。例えば、決定部１３４は、イプシロン貪欲法を用いて、所定の探索期間において、各グループの提示割合を所定の条件に応じて変化させる。この場合、決定部１３４は、変化させた提示割合の組み合わせのうち、コンテンツの選択率が最も高い提示割合の組み合わせを特定する。 The determining unit 134 may change the presentation ratio of each group according to a predetermined condition, and identify a combination corresponding to the ratio of the group to which the content selected by the user belongs among the combinations of the changed presentation ratios. . For example, the determination unit 134 uses the epsilon greedy method to change the presentation ratio of each group according to a predetermined condition in a predetermined search period. In this case, the determining unit 134 identifies a combination of presentation ratios with the highest content selection ratio among the combinations of changed presentation ratios.

決定部１３４は、ユーザの属性またはユーザの過去の行動履歴に基づいて、曜日、時間帯または天候等により各グループの提示割合を変化させてもよい。より一般的には、決定部１３４は、ユーザの属性またはユーザのネットワークでの行動に基づいて、ユーザのコンテキストに応じて、各グループの提示割合を変化させてもよい。言い換えると、決定部１３４は、ユーザのユーザ情報と、ユーザのコンテキストを示すコンテキスト情報とに基づいて、各グループの提示割合を変化させてもよい。 The determination unit 134 may change the presentation ratio of each group according to the day of the week, the time period, the weather, or the like, based on the user's attributes or the user's past action history. More generally, the determining unit 134 may change the presentation ratio of each group according to the user's context, based on the user's attributes or the user's behavior in the network. In other words, the determining unit 134 may change the presentation ratio of each group based on the user information of the user and the context information indicating the context of the user.

ユーザのユーザ情報は、例えば、ユーザのネットワークでの行動を示す行動情報や、ユーザの属性を示す属性情報等である。行動情報は、ユーザの検索履歴、ユーザの購入履歴、ユーザの閲覧履歴等を含む。行動情報は、上述の選択情報であってもよい。一方、属性情報は、例えば、ユーザのデモグラフィ情報、ユーザのサイコグラフィック情報等を含む。このようなユーザ情報は、例えば、受信部１３１によって、ネットワーク上でユーザに各種サービスを提供するサービスプロバイダのサーバ装置から受信され得る。 The user information of the user is, for example, behavior information indicating the behavior of the user on the network, attribute information indicating the attribute of the user, and the like. The behavior information includes a user's search history, a user's purchase history, a user's browsing history, and the like. The behavior information may be the selection information described above. On the other hand, the attribute information includes, for example, user demographic information, user psychographic information, and the like. Such user information can be received, for example, by the receiving unit 131 from a server device of a service provider that provides various services to users on the network.

コンテキスト情報によって示されるコンテキストは、例えば、ユーザが置かれた状況、ユーザが置かれた環境等である。ユーザが置かれた状況は、例えば、曜日、時間帯または天候等である。ユーザが置かれた環境は、例えば、ユーザによって利用される端末装置１０の利用環境、ユーザの現在位置等である。ユーザのコンテキストは、ユーザが選択したコンテンツや、ユーザが選択したコンテンツが属するグループとも見なされ得る。また、ユーザのコンテキストは、所定の状況（例えば、上述の曜日、時間帯または天候）または環境においてユーザによって選択されたコンテンツや、所定の状況または環境においてユーザによって選択されたコンテンツが属するグループとも見なされ得る。このようなコンテキスト情報は、例えば、受信部１３１によって、端末装置１０から受信され得る。 The context indicated by the context information is, for example, the situation in which the user is placed, the environment in which the user is placed, and the like. The situation in which the user is placed is, for example, the day of the week, time zone, weather, or the like. The environment in which the user is placed is, for example, the usage environment of the terminal device 10 used by the user, the current position of the user, and the like. A user's context may also be viewed as user-selected content or the group to which the user-selected content belongs. A user's context can also be viewed as content selected by the user in a given situation (e.g., day of the week, time of day, or weather described above) or environment, or a group to which content selected by the user in a given situation or environment belongs. can be done. Such context information can be received from the terminal device 10 by the receiving unit 131, for example.

一例では、決定部１３４は、特定のグループに属するコンテンツがユーザによって特定の曜日、時間帯または天候時に所定の確率で選択されることを示す行動情報と、受信部１３１によってコンテンツ（例えば、動画配信用コンテンツ）の送信要求が受信された状況が特定の曜日、時間帯または天候であることを示すコンテキスト情報とに基づいて、各グループの提示割合を変化させてもよい。この場合、例えば、特定のグループに属するコンテンツがユーザによって特定の曜日、時間帯または天候時において高い確率で選択される場合に、決定部１３４は、特定の曜日、時間帯または天候時において、特定のグループの提示割合を増加させてもよい。 In one example, the determination unit 134 determines that the user selects content belonging to a specific group with a predetermined probability on a specific day of the week, time period, or weather, and the content (for example, video distribution) received by the reception unit 131 . The presentation ratio of each group may be changed based on context information indicating that the request for transmission of the content for personal use was received on a particular day of the week, time of day, or weather. In this case, for example, when content belonging to a specific group is selected by the user on a specific day of the week, time of day, or weather, with a high probability, the determination unit 134 selects a specific You may increase the presentation ratio of the group of .

例えば、決定部１３４は、受信部１３１によって金曜日の夜に動画配信用コンテンツの送信要求が受信された場合に、コンテンツの種別に対応するグループ「アクション」に属するコンテンツが金曜日の夜にユーザによって選択される確率に基づいて、グループ「アクション」の提示割合を変化させてもよい。また、例えば、決定部１３４は、受信部１３１によって雨の日に動画配信用コンテンツの送信要求が受信された場合に、コンテンツの種別に対応するグループ「恋愛」に属するコンテンツが雨の日にユーザによって選択される確率に基づいて、グループ「恋愛」の提示割合を変化させてもよい。 For example, when the reception unit 131 receives a transmission request for content for video distribution on Friday night, the determination unit 134 causes the user to select content belonging to the group “action” corresponding to the type of content on Friday night. You may change the presentation ratio of the group "action" based on the probability that it will be performed. Further, for example, when the reception unit 131 receives a transmission request for content for video distribution on a rainy day, the determination unit 134 determines that the content belonging to the group “romance” corresponding to the content type will be sent to the user on a rainy day. The presentation ratio of the group “romance” may be changed based on the probability of selection by .

決定部１３４は、ユーザの属性を示す属性情報に基づいて選択されたコンテンツが属するグループの提示割合を決定してもよい。例えば、決定部１３４は、ユーザのデモグラフィック属性またはユーザのサイコグラフィック属性に基づいて選択されたコンテンツが属するグループの提示割合を決定する。 The determining unit 134 may determine the presentation ratio of the group to which the selected content belongs based on the attribute information indicating the attribute of the user. For example, the determination unit 134 determines the presentation ratio of the group to which the content selected based on the user's demographic attribute or the user's psychographic attribute belongs.

決定部１３４は、属するコンテンツの種別がそれぞれ異なる複数のグループの提示割合をそれぞれ決定してもよい。言い換えると、決定部１３４は、互いに異なる複数の種別の各々に対応するコンテンツが属するグループの提示割合を、互いに異なる複数の種別ごとに決定してもよい。 The determination unit 134 may determine the presentation ratios of a plurality of groups each having a different type of content to which they belong. In other words, the determining unit 134 may determine, for each of a plurality of different types, the presentation ratio of groups to which content corresponding to each of a plurality of different types belongs.

決定部１３４は、ネットワーク上のユーザの行動を示す行動情報と対応するコンテンツが属するグループの提示割合を決定してもよい。例えば、決定部１３４は、ユーザの検索履歴、ユーザの購入履歴、またはユーザの閲覧履歴と対応するコンテンツが属するグループの提示割合を決定してもよい。 The determination unit 134 may determine the presentation ratio of the group to which the content corresponding to the behavior information indicating the behavior of the user on the network belongs. For example, the determination unit 134 may determine the presentation ratio of the group to which the content corresponding to the user's search history, user's purchase history, or user's browsing history belongs.

決定部１３４は、複数のユーザによる選択履歴に基づいて選択されたコンテンツが属するグループの提示割合を決定する。一例では、決定部１３４は、最も人気のある動画像のサムネイルが属するグループの提示割合を決定する。別の例では、決定部１３４は、ユーザによって視聴された動画像を視聴した他のユーザによって頻繁に視聴されている動画像のサムネイルが属するグループの提示割合を決定する。 The determination unit 134 determines the presentation ratio of the group to which the selected content belongs based on the selection histories of a plurality of users. In one example, the determining unit 134 determines the presentation ratio of the group to which the most popular moving image thumbnail belongs. In another example, the determination unit 134 determines the presentation ratio of the group to which thumbnails of moving images frequently viewed by other users who viewed the moving image viewed by the user belong.

決定部１３４は、決定された新たな提示割合に基づいて、提示割合情報記憶部１２２に記憶された提示割合情報を更新してもよい。 The determination unit 134 may update the presentation ratio information stored in the presentation ratio information storage unit 122 based on the determined new presentation ratio.

決定部１３４は、特定部１３３によって特定されたコンテンツが、複数のグループに属する場合に、交互配置フィルタリング（interleaved filtering）を用いて、複数のグループの各々の相対的な優劣を推定してもよい。決定部１３４は、推定結果に基づいて、各グループに属するコンテンツの提示割合を決定してもよい。 If the content identified by the identifying unit 133 belongs to multiple groups, the determining unit 134 may estimate the relative superiority of each of the multiple groups using interleaved filtering. . The determination unit 134 may determine the presentation ratio of the content belonging to each group based on the estimation result.

（提供部１３５）
提供部１３５は、端末装置１０に、動画配信プラットフォームを提供する。一例では、提供部１３５は、ブラウザを介して、端末装置１０に動画配信用コンテンツを提供する。別の例では、提供部１３５は、動画アプリケーションを介して、端末装置１０に動画配信用コンテンツを提供する。 (Providing unit 135)
The providing unit 135 provides the terminal device 10 with a video distribution platform. In one example, the providing unit 135 provides content for video distribution to the terminal device 10 via the browser. In another example, the providing unit 135 provides content for video distribution to the terminal device 10 via a video application.

提供部１３５は、提示割合情報記憶部１２２に記憶された提示割合情報に従って、コンテンツをユーザに提示する。また、提供部１３５は、決定部１３４が決定した提示割合で、各グループに属するコンテンツをユーザに提示する。提供部１３５は、所定の提示割合（例えば、提示割合の初期設定）で、各グループに属するコンテンツをユーザに提示してもよい。 The providing unit 135 presents the content to the user according to the presentation ratio information stored in the presentation ratio information storage unit 122 . Also, the providing unit 135 presents the content belonging to each group to the user at the presentation ratio determined by the determining unit 134 . The providing unit 135 may present the content belonging to each group to the user at a predetermined presentation ratio (for example, an initial setting of the presentation ratio).

〔４．決定処理のフロー〕
次に、実施形態に係る決定装置１００による決定処理の手順について説明する。図６は、実施形態に係る決定装置１００による決定処理手順を示すフローチャートである。 [4. Decision processing flow]
Next, a procedure of determination processing by the determination device 100 according to the embodiment will be described. FIG. 6 is a flowchart showing a decision processing procedure by the decision device 100 according to the embodiment.

図６に示すように、はじめに、決定装置１００は、ユーザによって選択されたコンテンツを特定する（ステップＳ１０１）。例えば、決定装置１００は、決定装置１００の選択情報記憶部１２１に記憶された選択情報に基づいて、端末装置１０のユーザによって選択されたコンテンツを特定する。 As shown in FIG. 6, first, the determination device 100 identifies the content selected by the user (step S101). For example, the deciding device 100 identifies the content selected by the user of the terminal device 10 based on the selection information stored in the selection information storage unit 121 of the deciding device 100 .

次いで、決定装置１００は、特定されたコンテンツが属するグループに基づいて、複数の異なるグループの各々に属するコンテンツがユーザに提示される割合である提示割合を決定する（ステップＳ１０２）。例えば、決定装置１００は、第１グループよりもコンテンツの選択回数が多い第２グループの提示割合を、第１グループの提示割合よりも大きくする。より具体的には、決定装置１００は、提示されたコンテンツのうちユーザが選択したコンテンツが属するグループに基づいて、各グループの提示割合の強化学習を行う。 Next, the determining device 100 determines a presentation rate, which is a rate at which content belonging to each of the plurality of different groups is presented to the user, based on the group to which the identified content belongs (step S102). For example, the determining device 100 makes the presentation ratio of the second group, in which the number of content selections is larger than that of the first group, higher than the presentation ratio of the first group. More specifically, the determination device 100 performs reinforcement learning of the presentation ratio of each group based on the group to which the content selected by the user belongs among the presented content.

〔５．変形例〕
上述の実施形態に係る決定装置１００は、上記の実施形態以外にも、種々の異なる形態で実施されてよい。そこで、以下では、上記の決定装置１００の他の実施形態について説明する。 [5. Modification]
The determination device 100 according to the above embodiments may be implemented in various different forms other than the above embodiments. Therefore, other embodiments of the determination device 100 will be described below.

〔５－１．電子商取引サイト〕
提供部１３５は、動画配信プラットフォーム（例えば、動画配信用コンテンツ）以外のコンテンツ内に、複数の異なるグループの各々に属するコンテンツを提示してもよい。 [5-1. e-commerce site]
The providing unit 135 may present content belonging to each of a plurality of different groups in content other than the video distribution platform (for example, content for video distribution).

例えば、提供部１３５は、電子商取引サイトに、複数の異なるグループの各々に属するコンテンツを提示してもよい。例えば、提供部１３５は、他のユーザの購入履歴が多い人気の商品群のサムネイル、ユーザの購入履歴に基づいて選択された商品群のサムネイル、ＳＮＳ（social network sites）の投稿履歴に基づいた商品群（すなわち、流行している商品群のサムネイル）、広告料金に応じて選択された商品群のサムネイルといったサムネイルを、電子商取引サイトに提示してもよい。この場合、決定部１３４は、ユーザが選択したサムネイルの商品が属するグループを特定し、各グループのサムネイルを表示する割合を変更してもよい。例えば、広告料金に応じて選択された商品群をユーザが多く選択している場合は、広告料金に応じて選択された商品群をより多く選択する。一方、ユーザが全く選択していないグループが存在する場合、かかるグループのコンテンツの提示割合を０にしてもよい。 For example, the providing unit 135 may present content belonging to each of a plurality of different groups to the e-commerce site. For example, the provision unit 135 may provide thumbnails of popular product groups with many purchase histories of other users, thumbnails of product groups selected based on the user's purchase history, products based on posting histories of SNS (social network sites). Thumbnails may be presented on the e-commerce site, such as a group (ie, thumbnails of trending product groups), thumbnails of product groups selected according to advertising rates. In this case, the determining unit 134 may specify the group to which the product of the thumbnail selected by the user belongs, and change the ratio of displaying the thumbnails of each group. For example, when the user selects many product groups selected according to the advertisement fee, more product groups selected according to the advertisement fee are selected. On the other hand, if there is a group that has not been selected by the user at all, the presentation ratio of the content of this group may be set to zero.

〔５－２．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の一部を手動的に行うこともできる。あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。 [5-2. others〕
Also, among the processes described in the above embodiments, some of the processes described as being automatically performed can also be performed manually. Alternatively, all or part of the processes described as being performed manually can be performed automatically by known methods. In addition, information including processing procedures, specific names, various data and parameters shown in the above documents and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various information shown in each drawing is not limited to the illustrated information.

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。 Also, each component of each device illustrated is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution and integration of each device is not limited to the one shown in the figure, and all or part of them can be functionally or physically distributed and integrated in arbitrary units according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured.

例えば、図３に示した記憶部１２０の一部又は全部は、決定装置１００によって保持されるのではなく、ストレージサーバ等に保持されてもよい。この場合、決定装置１００は、ストレージサーバにアクセスすることで、選択情報や提示割合情報等の各種情報を取得する。 For example, part or all of the storage unit 120 shown in FIG. In this case, the determining device 100 acquires various types of information such as selection information and presentation ratio information by accessing the storage server.

〔５－３．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る決定装置１００は、例えば図７に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図７は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。 [5-3. Hardware configuration]
Also, the determination device 100 according to the above-described embodiments is implemented by a computer 1000 configured as shown in FIG. 7, for example. FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration; A computer 1000 is connected to an output device 1010 and an input device 1020, and an arithmetic device 1030, a primary storage device 1040, a secondary storage device 1050, an output IF (Interface) 1060, an input IF 1070, and a network IF 1080 are connected via a bus 1090. have

演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一時的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＨＤＤ、フラッシュメモリ等により実現される。 The arithmetic device 1030 operates based on programs stored in the primary storage device 1040 and the secondary storage device 1050, programs read from the input device 1020, and the like, and executes various processes. The primary storage device 1040 is a memory device such as a RAM that temporarily stores data used by the arithmetic device 1030 for various calculations. The secondary storage device 1050 is a storage device in which data used for various calculations by the arithmetic device 1030 and various databases are registered, and is implemented by a ROM (Read Only Memory), HDD, flash memory, or the like.

出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。 The output IF 1060 is an interface for transmitting information to be output to the output device 1010 that outputs various types of information such as a monitor and a printer. It is realized by a connector conforming to a standard such as HDMI (registered trademark) (High Definition Multimedia Interface). Also, the input IF 1070 is an interface for receiving information from various input devices 1020 such as a mouse, keyboard, scanner, etc., and is realized by, for example, USB.

なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。 Note that the input device 1020 includes, for example, optical recording media such as CDs (Compact Discs), DVDs (Digital Versatile Discs), PDs (Phase change rewritable discs), magneto-optical recording media such as MOs (Magneto-Optical discs), and tapes. It may be a device that reads information from a medium, a magnetic recording medium, a semiconductor memory, or the like. Also, the input device 1020 may be an external storage medium such as a USB memory.

ネットワークＩＦ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。 Network IF 1080 receives data from other devices via network N and sends the data to arithmetic device 1030, and also transmits data generated by arithmetic device 1030 via network N to other devices.

演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。 The arithmetic device 1030 controls the output device 1010 and the input device 1020 via the output IF 1060 and the input IF 1070 . For example, arithmetic device 1030 loads a program from input device 1020 or secondary storage device 1050 onto primary storage device 1040 and executes the loaded program.

例えば、コンピュータ１０００が決定装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。 For example, when the computer 1000 functions as the determination device 100 , the arithmetic device 1030 of the computer 1000 implements the functions of the control unit 130 by executing programs loaded on the primary storage device 1040 .

〔６．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る決定装置１００は、特定部１３３と、決定部１３４とを有する。特定部１３３は、ユーザによって選択されたコンテンツを特定する。決定部１３４は、特定部１３３によって特定されたコンテンツが属するグループに基づいて、複数の異なるグループの各々に属するコンテンツがユーザに提示される割合である提示割合を決定する。 [6. effect〕
As described above, the determination device 100 according to the embodiment has the identification unit 133 and the determination unit 134 . The identifying unit 133 identifies the content selected by the user. Based on the group to which the content specified by the specifying unit 133 belongs, the determining unit 134 determines the presentation ratio, which is the ratio at which the content belonging to each of the plurality of different groups is presented to the user.

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３４は、第１グループよりもコンテンツの選択回数が多い第２グループの提示割合を、第１グループの提示割合よりも大きくする。 In addition, in the determination device 100 according to the embodiment, the determination unit 134 makes the presentation ratio of the second group, in which content is selected more frequently than the first group, higher than the presentation ratio of the first group.

また、実施形態に係る決定装置１００は、決定部１３４が決定した提示割合で、各グループに属するコンテンツをユーザに提示する提供部１３５を有する。また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３４は、提供部１３５によって提示されたコンテンツのうちユーザが選択したコンテンツが属するグループに基づいて、各グループの提示割合の強化学習を行う。 The determining device 100 according to the embodiment also has a providing unit 135 that presents the content belonging to each group to the user at the presentation ratio determined by the determining unit 134 . Further, in the determination device 100 according to the embodiment, the determination unit 134 performs reinforcement learning of the presentation ratio of each group based on the group to which the content selected by the user among the content presented by the provision unit 135 belongs.

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３４は、各グループの提示割合を所定の条件に応じて変化させ、変化させた提示割合の組み合わせのうち、ユーザが選択したコンテンツが属するグループの割合と対応する組み合わせを特定する。 In addition, in the determination device 100 according to the embodiment, the determination unit 134 changes the presentation ratio of each group according to a predetermined condition, and selects the group to which the content selected by the user belongs among the combinations of the changed presentation ratios. Identify proportions and corresponding combinations.

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３４は、ユーザの属性を示す属性情報に基づいて選択されたコンテンツが属するグループの提示割合を決定する。 In addition, in the determination device 100 according to the embodiment, the determination unit 134 determines the presentation ratio of the group to which the selected content belongs based on the attribute information indicating the attributes of the user.

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３４は、属するコンテンツの種別がそれぞれ異なる複数のグループの提示割合をそれぞれ決定する。 In addition, in the determination device 100 according to the embodiment, the determination unit 134 determines presentation ratios of a plurality of groups each having a different type of content to which they belong.

また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３４は、複数のユーザによる選択履歴に基づいて選択されたコンテンツが属するグループの提示割合を決定する。 Also, in the determination device 100 according to the embodiment, the determination unit 134 determines the presentation ratio of the group to which the selected content belongs based on the selection history of a plurality of users.

上述した各処理により、決定装置１００は、ユーザの興味を引き付けるコンテンツがユーザに提示される可能性を高めることができる。 Through the processes described above, the determining device 100 can increase the possibility that content that attracts the user's interest will be presented to the user.

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 As described above, some of the embodiments of the present application have been described in detail based on the drawings. It is possible to carry out the invention in other forms with modifications.

また、上述した決定装置１００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。 In addition, the above-described determination device 100 may be implemented by a plurality of server computers, and depending on the function, may be implemented by calling an external platform or the like using an API (Application Programming Interface), network computing, or the like. Flexible to change.

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、受信部は、受信手段や受信回路に読み替えることができる。 Also, the above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means" or "circuit". For example, the receiving section can be read as receiving means or a receiving circuit.

１ ネットワークシステム
１０ 端末装置
１００ 決定装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 選択情報記憶部
１２２ 提示割合情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 受信部
１３２ 取得部
１３３ 特定部
１３４ 決定部
１３５ 提供部 1 network system 10 terminal device 100 decision device 110 communication unit 120 storage unit 121 selection information storage unit 122 presentation ratio information storage unit 130 control unit 131 reception unit 132 acquisition unit 133 identification unit 134 determination unit 135 provision unit

Claims (8)

第１のユーザインタフェース内に表示されたコンテンツであって、複数の異なるグループのいずれかに属し、かつユーザによって選択されたコンテンツを特定する特定部と、
前記特定部によって特定されたコンテンツが前記複数の異なるグループの第１グループ及び第２グループのいずれかに属するかに基づいて、前記第１グループに属するコンテンツが第２のユーザインタフェース内に表示され、前記ユーザに提示される割合である第１グループの提示割合と、前記第２グループに属するコンテンツが前記第２のユーザインタフェース内に表示され、前記ユーザに提示される割合である第２グループの提示割合とを、前記第２グループに属するコンテンツが選択される確率が前記第１グループに属するコンテンツが選択される確率よりも高い場合に、前記第２グループの提示割合が前記第１グループの提示割合よりも大きくなるように、決定する決定部と、
を備え、
前記決定部は、
前記第１グループ及び前記第２グループの提示割合を所定の条件に応じて変化させ、変化させた提示割合の組み合わせのうち、前記第１グループ及び前記第２グループのいずれかに属するコンテンツの選択率が最も高い提示割合の組み合わせを特定する
ことを特徴とする決定装置。 an identification unit that identifies content displayed in the first user interface that belongs to one of a plurality of different groups and is selected by the user;
displaying content belonging to the first group in a second user interface based on whether the content specified by the specifying unit belongs to one of a first group and a second group of the plurality of different groups; A presentation ratio of a first group, which is a ratio of presentation to the user, and a presentation of a second group, which is a ratio of content belonging to the second group being displayed in the second user interface and presented to the user. and the presentation ratio of the second group is equal to the presentation ratio of the first group when the probability that the content belonging to the second group will be selected is higher than the probability that the content belonging to the first group will be selected. a decision unit that decides to be greater than
with
The decision unit
The presentation ratios of the first group and the second group are changed according to a predetermined condition, and the selection rate of content belonging to either the first group or the second group among combinations of the changed presentation ratios. identify the combination with the highest percentage of offers
A decision device characterized by: 前記決定部が決定した提示割合で、前記第１グループ及び前記第２グループのいずれかに属するコンテンツを前記ユーザに提示する提供部をさらに備え、
前記決定部は、
前記提供部によって提示されたコンテンツのうち前記ユーザが選択したコンテンツが前記第１グループ及び前記第２グループのうちのどれに属するか基づいて、前記第１グループ及び前記第２グループの提示割合を決定するためにイプシロン貪欲法を用いる強化学習を行う
ことを特徴とする請求項１に記載の決定装置。 further comprising a providing unit that presents content belonging to either the first group or the second group to the user at the presentation ratio determined by the determining unit;
The decision unit
Determining a presentation ratio of the first group and the second group based on which of the first group and the second group the content selected by the user among the content presented by the providing unit belongs to 2. The decision apparatus according to claim 1, wherein reinforcement learning using an epsilon greedy method is performed in order to determine. 前記決定部は、
前記ユーザの属性を示す属性情報に基づいて選択されたコンテンツが属するグループである前記第１グループ及び前記第２グループの提示割合を決定する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の決定装置。 The decision unit
The determination device according to claim 1 or 2 , wherein the presentation ratio of the first group and the second group, which are groups to which content selected based on attribute information indicating attributes of the user belongs, is determined. . 前記決定部は、
第１の種別に対応するコンテンツが属するグループである前記第１グループの提示割合と、前記第１の種別とは異なる第２の種別に対応するコンテンツが属するグループである前記第２グループの提示割合とを決定する
ことを特徴とする請求項１～３のうちいずれか１つに記載の決定装置。 The decision unit
The presentation ratio of the first group, which is the group to which the content corresponding to the first type belongs, and the presentation ratio of the second group, which is the group to which the content corresponding to the second type different from the first type belongs 4. The determining device according to any one of claims 1 to 3, characterized in that it determines and. 前記決定部は、
ネットワーク上の前記ユーザの行動を示す行動情報と対応するコンテンツが属するグループである前記第１グループ及び前記第２グループの提示割合を決定する
ことを特徴とする請求項１～４のうちいずれか１つに記載の決定装置。 The decision unit
determining a presentation ratio of the first group and the second group, which are groups to which the content corresponding to the behavior information indicating the behavior of the user on the network belongs, is determined ; The determining device according to 1. 前記決定部は、
複数のユーザによる選択履歴に基づいて選択されたコンテンツが属するグループである前記第１グループ及び前記第２グループの提示割合を決定する
ことを特徴とする請求項１～５のうちいずれか１つに記載の決定装置。 The decision unit
The method according to any one of claims 1 to 5, wherein a presentation ratio of the first group and the second group, which are groups to which contents selected based on selection histories by a plurality of users belong, is determined. Determining device as described. コンピュータが実行する決定方法であって、
第１のユーザインタフェース内に表示されたコンテンツであって、複数の異なるグループのいずれかに属し、かつユーザによって選択されたコンテンツを特定する特定工程と、
前記特定工程によって特定されたコンテンツが前記複数の異なるグループの第１グループ及び第２グループのいずれかに属するかに基づいて、前記第１グループに属するコンテンツが第２のユーザインタフェース内に表示され、前記ユーザに提示される割合である第１グループの提示割合と、前記第２グループに属するコンテンツが前記第２のユーザインタフェース内に表示され、前記ユーザに提示される割合である第２グループの提示割合とを、前記第２グループに属するコンテンツが選択される確率が前記第１グループに属するコンテンツが選択される確率よりも高い場合に、前記第２グループの提示割合が前記第１グループの提示割合よりも大きくなるように、決定する決定工程と、
を含み、
前記決定工程は、
前記第１グループ及び前記第２グループの提示割合を所定の条件に応じて変化させ、変化させた提示割合の組み合わせのうち、前記第１グループ及び前記第２グループのいずれかに属するコンテンツの選択率が最も高い提示割合の組み合わせを特定する
ことを特徴とする決定方法。 A computer implemented method of determination comprising:
an identifying step of identifying content displayed in the first user interface belonging to any of a plurality of different groups and selected by the user;
displaying content belonging to the first group in a second user interface based on whether the content identified by the identifying step belongs to one of the first group and the second group of the plurality of different groups; A presentation ratio of a first group, which is a ratio of presentation to the user, and a presentation of a second group, which is a ratio of content belonging to the second group being displayed in the second user interface and presented to the user. and the presentation ratio of the second group is equal to the presentation ratio of the first group when the probability that the content belonging to the second group will be selected is higher than the probability that the content belonging to the first group will be selected. a determining step of determining to be greater than
including
The determining step includes:
The presentation ratios of the first group and the second group are changed according to a predetermined condition, and the selection rate of content belonging to either the first group or the second group among combinations of the changed presentation ratios. identify the combination with the highest percentage of offers
A determination method characterized by: 第１のユーザインタフェース内に表示されたコンテンツであって、複数の異なるグループのいずれかに属し、かつユーザによって選択されたコンテンツを特定する特定手順と、
前記特定手順によって特定されたコンテンツが前記複数の異なるグループの第１グループ及び第２グループのいずれかに属するかに基づいて、前記第１グループに属するコンテンツが第２のユーザインタフェース内に表示され、前記ユーザに提示される割合である第１グループの提示割合と、前記第２グループに属するコンテンツが前記第２のユーザインタフェース内に表示され、前記ユーザに提示される割合である第２グループの提示割合とを、前記第２グループに属するコンテンツが選択される確率が前記第１グループに属するコンテンツが選択される確率よりも高い場合に、前記第２グループの提示割合が前記第１グループの提示割合よりも大きくなるように、決定する決定手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記決定手順は、
前記第１グループ及び前記第２グループの提示割合を所定の条件に応じて変化させ、変化させた提示割合の組み合わせのうち、前記第１グループ及び前記第２グループのいずれかに属するコンテンツの選択率が最も高い提示割合の組み合わせを特定する
ことを特徴とする決定プログラム。 an identification procedure for identifying content displayed within a first user interface that belongs to any of a plurality of different groups and is selected by a user;
displaying content belonging to the first group in a second user interface based on whether the content identified by the identifying procedure belongs to one of the first group and the second group of the plurality of different groups; A presentation ratio of a first group, which is a ratio of presentation to the user, and a presentation of a second group, which is a ratio of content belonging to the second group being displayed in the second user interface and presented to the user. and the presentation ratio of the second group is equal to the presentation ratio of the first group when the probability that the content belonging to the second group will be selected is higher than the probability that the content belonging to the first group will be selected. a decision procedure that decides to be greater than
on the computer, and
The determination procedure includes:
The presentation ratios of the first group and the second group are changed according to a predetermined condition, and the selection rate of content belonging to either the first group or the second group among combinations of the changed presentation ratios. identify the combination with the highest percentage of offers
A decision program characterized by:
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