JP2016128958A - Control device, control program, and control method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は管理装置、管理プログラムおよび管理方法に関する。 The present invention relates to a management apparatus, a management program, and a management method.
現在、ネットワークを介して通信を行える端末装置が多くのユーザに利用されている。端末装置は、ネットワークに接続されたサーバ装置などから種々の情報を取得できる。例えば、偶発的に人が集まっているような状況を情報としてユーザに提供するシステムの提案がある。この提案では、サーバ装置が、各位置における人の集まり具合を検出し、現在居る人数が所定人数以上、もしくは人数変化量が所定の基準変化量以上となる位置を判定し、その位置の情報を端末装置に提供する。 Currently, a terminal device that can communicate via a network is used by many users. The terminal device can acquire various information from a server device connected to the network. For example, there is a proposal of a system that provides a user with information on a situation where people are accidentally gathered. In this proposal, the server device detects the degree of gathering of people at each position, determines a position where the current number of people is equal to or greater than a predetermined number, or the number of people change is equal to or greater than a predetermined reference change amount, and information on the position is obtained. Provide to the terminal device.
ユーザは、端末装置などを用いて取得したデータ(例えば、画像や動画のデータなど)をサーバ装置にアップロードできる。例えば、ユーザは、イベント会場などでの催し物の場面を撮影した画像データを、端末装置を用いてサーバ装置にアップロードすることで、他のユーザと当該場面を共有し得る。そこで、アップロードされたデータをマーケティングなどに活用することが考えられる。例えば、イベントに参加中のユーザの端末装置からアップロードされたイベントの画像データなどにより広告用のコンテンツを生成し、イベントに興味をもつ他のユーザの端末装置に配信する。他のユーザが広告を見てイベントに参加すれば、イベントのチケットや関連商品などの売り上げ増加を図れる。 The user can upload data (for example, image or video data) acquired using a terminal device or the like to the server device. For example, a user can share the scene with other users by uploading image data of an event scene at an event venue to a server device using a terminal device. Therefore, it is conceivable to use the uploaded data for marketing. For example, advertising content is generated from image data of an event uploaded from a terminal device of a user participating in the event, and distributed to the terminal devices of other users who are interested in the event. If other users see the advertisement and participate in the event, sales of event tickets and related products can be increased.
ところが、ユーザの数は膨大であり、各ユーザの端末装置からアップロードされるデータの種類も多様である。データを適切に分類できなければ、ユーザにとって興味のない余計なデータがユーザの端末装置に配信されるおそれがある。 However, the number of users is enormous, and the types of data uploaded from each user's terminal device are also diverse. If the data cannot be properly classified, extra data that is not of interest to the user may be distributed to the user's terminal device.
1つの側面では、本発明は、データを適切に分類できる管理装置、管理プログラムおよび管理方法を提供することを目的とする。 In one aspect, an object of the present invention is to provide a management device, a management program, and a management method capable of appropriately classifying data.
1つの態様では、管理装置が提供される。管理装置は、記憶部と演算部とを有する。記憶部は、ユーザの位置情報とユーザの興味の対象を示す興味情報とを記憶する。演算部は、何れかの装置からデータと位置情報とを受信すると、記憶部を参照して、受信した当該位置情報に応じた領域内に存在する複数のユーザを特定し、複数のユーザのうち少なくとも一部のユーザに共通の興味情報を判定し、共通の興味情報とデータとを対応付けて記憶部に格納する。 In one aspect, a management device is provided. The management device includes a storage unit and a calculation unit. The storage unit stores user position information and interest information indicating a user's interest. When the calculation unit receives data and position information from any of the devices, the calculation unit refers to the storage unit, identifies a plurality of users existing in an area corresponding to the received position information, and among the plurality of users Interest information common to at least some users is determined, and the common interest information and data are associated with each other and stored in the storage unit.
また、1つの態様では、コンピュータによって実行される管理プログラムが提供される。この管理プログラムは、何れかの装置からデータと位置情報とを受信すると、各ユーザの位置情報を参照して、受信した位置情報に応じた領域内に存在する複数のユーザを特定し、複数のユーザそれぞれの興味の対象を示す興味情報に基づいて、複数のユーザのうちの少なくとも一部のユーザに共通の興味情報を判定し、共通の興味情報とデータとを対応付けて記憶部に格納する、処理をコンピュータに実行させる。 In one aspect, a management program executed by a computer is provided. When the management program receives data and position information from any device, the management program refers to the position information of each user, identifies a plurality of users existing in the area corresponding to the received position information, and Based on the interest information indicating the interest of each user, the interest information common to at least some of the plurality of users is determined, and the common interest information and the data are stored in the storage unit in association with each other. , Cause the computer to execute the process.
また、1つの態様では、コンピュータが実行する管理方法が提供される。この管理方法では、コンピュータが、何れかの装置からデータと位置情報とを受信すると、各ユーザの位置情報を参照して、受信した位置情報に応じた領域内に存在する複数のユーザを特定し、複数のユーザそれぞれの興味の対象を示す興味情報に基づいて、複数のユーザのうちの少なくとも一部のユーザに共通の興味情報を判定し、共通の興味情報とデータとを対応付けて記憶部に格納する。 In one aspect, a management method executed by a computer is provided. In this management method, when the computer receives data and position information from any of the devices, the position information of each user is referred to and a plurality of users existing in the area corresponding to the received position information are specified. Based on the interest information indicating the interest of each of the plurality of users, the common interest information is determined for at least some of the plurality of users, and the common interest information and the data are associated with each other and stored To store.
1つの側面では、データを適切に分類できる。 In one aspect, the data can be properly classified.
以下、本実施の形態を図面を参照して説明する。
[第1の実施の形態]
図1は、第1の実施の形態の管理装置を示す図である。第1の実施の形態の情報処理システムは、管理装置1および端末装置2,2a,2b,2c,2d,2e,2fを含む。管理装置1は、各端末装置から画像や動画などのデータを受信し、記憶する。管理装置1は、受信したデータまたは当該データを配信用に加工したデータを各端末装置に配信する。管理装置1は、例えばサーバコンピュータなどの情報処理装置である。
Hereinafter, the present embodiment will be described with reference to the drawings.
[First Embodiment]
FIG. 1 is a diagram illustrating a management apparatus according to the first embodiment. The information processing system according to the first embodiment includes a
端末装置2,2a,2b,2c,2d,2e,2fは、複数のユーザによって利用されるクライアント装置である。端末装置2,2a,2b,2c,2d,2e,2fは、携帯電話機、スマートフォンまたはタブレット装置などでもよい。端末装置2は、ユーザ3により利用される。端末装置2aは、ユーザ3aにより利用される。端末装置2bは、ユーザ3bにより利用される。端末装置2cは、ユーザ3cにより利用される。端末装置2dは、ユーザ3dにより利用される。端末装置2eは、ユーザ3eにより利用される。端末装置2fは、ユーザ3fにより利用される。
The
管理装置1は、ネットワーク4に接続されている。ネットワーク4には、無線通信を中継するアクセスポイント5が接続されている。端末装置2,2a,2b,2c,2d,2e,2fは、無線通信機能を有し、アクセスポイント5を介して管理装置1と通信する。
The
管理装置1は、記憶部1aおよび演算部1bを有する。記憶部1aは、RAM(Random Access Memory)などの揮発性記憶装置でもよいし、HDD(Hard Disk Drive)やフラッシュメモリなどの不揮発性記憶装置でもよい。演算部1bは、CPU(Central Processing Unit)、DSP(Digital Signal Processor)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field Programmable Gate Array)などを含み得る。演算部1bはプログラムを実行するプロセッサであってもよい。ここでいう「プロセッサ」には、複数のプロセッサの集合(マルチプロセッサ)も含まれ得る。
The
記憶部1aは、管理情報6を記憶する。管理情報6は、ユーザの識別情報(ID:IDentifier)と、ユーザの位置情報およびユーザの興味の対象を示す興味情報とを対応付けた情報である。記憶部1aは、ユーザの識別情報に対応付けて、ユーザの位置情報およびユーザの興味情報を記憶する、ともいえる。
The
ユーザの興味の対象は、例えばサッカー、野球、音楽、旅行など様々なカテゴリが考えられる(サッカーのチームや音楽の種類など更に細分化して興味の対象を登録することもできる)。また、位置情報は、例えばユーザが現在滞在している場所の座標(例えば、緯度や経度など)の情報である。演算部1bは、例えば各ユーザの識別情報と現在の位置情報とを各端末装置から定期的に取得し、管理情報6に登録されている各ユーザの位置情報を更新してもよい。端末装置2は、GPS(Global Positioning System)機能およびアクセスポイント5の基地局情報を利用した位置情報の取得機能の少なくとも何れかを有し、これらの機能により現在の位置情報を取得する。
The target of interest of the user can be considered in various categories such as soccer, baseball, music, and travel (the soccer target and the type of music can be further subdivided to register the target of interest). The position information is, for example, information on coordinates (for example, latitude and longitude) of a place where the user is currently staying. For example, the
管理情報6には、例えばユーザID“U1”に対応付けてユーザID“U1”で識別されるユーザの位置情報“P1”および興味情報“C1,C2”が登録されている。ここで、ユーザID“U1”は、ユーザ3の識別情報である。ユーザID“U2”は、ユーザ3aの識別情報である。ユーザID“U3”は、ユーザ3bの識別情報である。ユーザID“U4”は、ユーザ3cの識別情報である。管理情報6は、ユーザ3d,3e,3fそれぞれの識別情報と、ユーザ3d,3e,3fそれぞれの位置情報および興味情報との対応関係も含む(図示を省略している)。
In the
演算部1bは、何れかの装置からデータと位置情報とを受信する。例えば、各端末装置は撮像機能を有する。各端末装置は、ユーザの操作に応じて、イベントなどの催し物の一場面を撮像した画像データまたは動画データを、管理装置1に送信する。なお、イベント(例えば、スポーツの試合や展示会など)の主催者や関係者(例えば、スポーツ選手や運営スタッフ)は、各端末装置による当該イベントの動画像の撮影および撮影された動画像の管理装置1へのアップロードや管理装置1から各端末装置への配信を許可しているものとする。
The
例えば、ユーザ3は、自身が参加するイベントの一場面を撮影するよう端末装置2を操作する。すると、端末装置2は、当該場面を撮影して画像のデータD1を生成する。このとき、端末装置2は、データD1を生成した位置を示す位置情報P1も生成する。前述のように、端末装置2は位置情報P1の取得に、GPS機能やアクセスポイント5の基地局情報を利用できる。ユーザ3は、生成したデータD1を管理装置1に送信するよう端末装置2を操作する。すると、端末装置2は、位置情報P1とデータD1とを管理装置1に送信する。演算部1bは、位置情報P1とデータD1とを受信する。
For example, the
演算部1bは、記憶部1aを参照して、受信した位置情報に応じた領域内に存在する複数のユーザを特定する。例えば、演算部1bは、受信した位置情報P1で示される位置を中心とした所定半径の円形の領域R1の内側に存在するユーザ3,3a,3b,3cを特定する。各ユーザの位置情報は、記憶部1aの管理情報6に登録されている。例えば、演算部1bは、位置情報“P1”、“P2”、“P3”、“P4”が領域R1内の座標であることを管理情報6に基づいて検出する。すると、演算部1bは、位置情報“P1”、“P2”、“P3”、“P4”それぞれに対応付けられたユーザID“U1”、“U2”、“U3”、“U4”で示されるユーザ3,3a,3b,3cが領域R1の内側に存在していると判定できる。
The
演算部1bは、特定した複数のユーザのうち少なくとも一部のユーザに共通の興味情報を判定する。例えば、演算部1bは、特定した複数のユーザのうち所定割合以上のユーザに共通の興味情報を判定する。一例として、割合を75%とする。演算部1bは、管理情報6に基づいて、ユーザ3,3a,3b,3cのうち、3以上のユーザに共通の興味情報を判定する。管理情報6の例によれば、この判定条件を満たす興味情報は、興味情報C1である。この場合、演算部1bは、共通の興味情報C1を得る。
The
あるいは、演算部1bは、所定数以上のユーザに共通の興味情報が複数である場合、共通するユーザ数が最大である興味情報を判定してもよい。例えば、所定割合を50%とする。管理情報6の例によれば、ユーザ3,3a,3b,3cのうち50%以上のユーザ(2人以上のユーザ)で共通する興味情報は、興味情報C1,C4である。興味情報C1を共通してもつユーザ数は4であり、興味情報C4を共通してもつユーザ数は2である。この場合、共通するユーザ数が最大である興味情報は、興味情報C1である。よって、演算部1bは、共通の興味情報として興味情報C1を得る。
Alternatively, when there are a plurality of pieces of interest information common to a predetermined number or more users, the
演算部1bは、判定した共通の興味情報と受信したデータとを対応付けて記憶部1aに格納する。例えば、演算部1bは、共通の興味情報C1と受信したデータD1とを対応付けて記憶部1aに格納する(データD1に興味情報C1というタグを付与する)。上記の例では、共通する興味情報を1つ得るものとしたが、例えば、ユーザ3,3a,3b,3cのうち所定数以上のユーザに共通の興味情報が複数である場合に、当該複数の共通する興味情報をデータD1に対応付けてもよい。
The
演算部1bは、データD1(または、データD1を配信用に加工したデータでもよい。以下同様)の配信先の決定に、データD1に対応付けられた興味情報C1を利用する。例えば、演算部1bは、管理情報6において、興味情報C1に対応付けられているユーザIDで識別されるユーザが利用する端末装置にデータD1を配信する。演算部1bは、それ以外のユーザが利用する端末装置にはデータD1を配信しない。例えば、演算部1bは、領域R1外の端末装置2dにもデータD1を配信することで、領域R1外のユーザ3dに領域R1で開催されているイベントを広告できる。
The
管理装置1によれば、端末装置2からデータD1と位置情報P1とが受信されると、記憶部1aが参照されて、受信した位置情報P1に応じた領域R1内に存在するユーザ3,3a,3b,3cが特定される。管理装置1により、ユーザ3,3a,3b,3cのうち所定数以上のユーザに共通の興味情報C1が判定される。管理装置1により、共通の興味情報C1とデータD1とが対応付けられて記憶部1aに格納される。これにより、データを適切に分類できる。
According to the
ここで、各ユーザの端末装置からアップロードされるデータの種類は多様であり、データを適切に分類できなければ、ユーザにとって興味のない余計なデータがユーザの端末装置に配信されるおそれがある。例えば、サッカーに興味のないユーザに対して、サッカーに関するデータを配信すると、配信されたユーザに煩わしさを感じさせるおそれがある。 Here, there are various types of data uploaded from each user's terminal device, and if the data cannot be classified properly, there is a possibility that extra data that is not of interest to the user will be distributed to the user's terminal device. For example, if soccer-related data is distributed to a user who is not interested in soccer, the distributed user may feel annoyed.
そこで、管理装置1は、各ユーザの位置と興味対象の情報を保持し、あるユーザの端末装置からデータと位置情報とを受信すると、当該ユーザの周辺ユーザを特定し、特定したユーザ間に共通する興味対象を判定し、判定結果により受信データを分類する。同じ興味を共通にもつ複数のユーザが1つの場所に集まっているのであれば、その場所で開催されているイベントも、当該興味に関係する可能性が高いと考えられるからである。このような理由から、管理装置1によりデータD1を興味情報C1により適切に分類できる。
Therefore, when the
例えば、管理装置1は、データD1に対応付けられた興味情報C1と管理情報6とに基づいて、データD1の配信先を、興味情報C1が対応付けられたユーザの端末装置に絞り込める。また、データD1の内容に興味をもたないユーザの端末装置にデータD1を配信されることを抑制できる。
For example, based on the interest information C1 associated with the data D1 and the
[第2の実施の形態]
図2は、第2の実施の形態のコンテンツ配信システムの例を示す図である。第2の実施の形態のコンテンツ配信システムは、配信サーバ100および端末装置200,200a,200b,300を含む。配信サーバ100は、ネットワーク10に接続されている。ネットワーク10は、例えばインターネットやWAN(Wide Area Network)などである。ネットワーク10は、インターネットやWANに接続されたLAN(Local Area Network)を含んでもよい。配信サーバ100は、当該LANに接続されてもよい。
[Second Embodiment]
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a content distribution system according to the second embodiment. The content distribution system according to the second embodiment includes a
ネットワーク10には、基地局20,20aが接続されている。基地局20,20aは、無線のアクセスポイントである。例えば、基地局20,20aは、移動通信向けの基地局でもよい。その場合、基地局20,20aは、移動通信用のネットワークを介してネットワーク10に接続されてもよい。また、基地局20,20aは、無線LANのルータでもよい。
配信サーバ100は、端末装置200,200a,200b,300にコンテンツを配信するサーバコンピュータである。配信サーバ100は、端末装置200,200a,200b,300からアップロードされたコンテンツ(画像や動画のデータなど)を加工することで配信用のコンテンツを生成し、端末装置200,200a,200b,300に配信する。配信サーバ100は、第1の実施の形態の管理装置1の一例である。
The
端末装置200,200a,200b,300は、ユーザによって利用される携帯可能なクライアントコンピュータである。端末装置200,200a,200b,300は、スマートフォンやタブレット装置などのスマート端末でもよい。端末装置200,200a,200bは、基地局20aを介して配信サーバ100と通信する。端末装置300は、基地局20を介して配信サーバ100と通信する。
The
端末装置200は、ユーザ50により利用される。端末装置200aは、ユーザ50aにより利用される。端末装置200bは、ユーザ50bにより利用される。端末装置300は、ユーザ60により利用される。ユーザ50,50a,50bはイベント会場30に滞在している。ユーザ60は、イベント会場30から離れた街40(例えば、駅やショッピング街など)に滞在している。以降の説明において、イベント(例えば、スポーツの試合や展示会など)の主催者や関係者(例えば、スポーツ選手や運営スタッフ)は、各端末装置によるイベントの動画像の撮影および撮影された動画像のアップロードや配信サーバ100から各端末装置への配信を許可しているものとする。
The
図3は、第2の実施の形態の配信サーバのハードウェア例を示す図である。配信サーバ100は、プロセッサ101、RAM102、HDD103、画像信号処理部104、入力信号処理部105、読み取り装置106および通信インタフェース107を有する。各ユニットは配信サーバ100のバスに接続されている。
FIG. 3 is a diagram illustrating a hardware example of the distribution server according to the second embodiment. The
プロセッサ101は、配信サーバ100の情報処理を制御する。プロセッサ101は、マルチプロセッサであってもよい。プロセッサ101は、例えばCPU、DSP、ASICまたはFPGAなどである。プロセッサ101は、CPU、DSP、ASIC、FPGAなどのうちの2以上の要素の組み合わせであってもよい。
The
RAM102は、配信サーバ100の主記憶装置である。RAM102は、プロセッサ101に実行させるOS(Operating System)のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部を一時的に記憶する。また、RAM102は、プロセッサ101による処理に用いる各種データを記憶する。
The
HDD103は、配信サーバ100の補助記憶装置である。HDD103は、内蔵した磁気ディスクに対して、磁気的にデータの書き込みおよび読み出しを行う。HDD103は、OSのプログラム、アプリケーションプログラム、および各種データを記憶する。配信サーバ100は、フラッシュメモリやSSD(Solid State Drive)などの他の種類の補助記憶装置を備えてもよく、複数の補助記憶装置を備えてもよい。
The
画像信号処理部104は、プロセッサ101からの命令に従って、配信サーバ100に接続されたディスプレイ11に画像を出力する。ディスプレイ11としては、CRT(Cathode Ray Tube)ディスプレイや液晶ディスプレイなどを用いることができる。
The image
入力信号処理部105は、配信サーバ100に接続された入力デバイス12から入力信号を取得し、プロセッサ101に出力する。入力デバイス12としては、例えば、マウスやタッチパネルなどのポインティングデバイス、キーボードなどを用いることができる。
The input
読み取り装置106は、記録媒体13に記録されたプログラムやデータを読み取る装置である。記録媒体13として、例えば、フレキシブルディスク(FD:Flexible Disk)やHDDなどの磁気ディスク、CD(Compact Disc)やDVD(Digital Versatile Disc)などの光ディスク、光磁気ディスク(MO:Magneto-Optical disk)を使用できる。また、記録媒体13として、例えば、フラッシュメモリカードなどの不揮発性の半導体メモリを使用することもできる。読み取り装置106は、例えば、プロセッサ101からの命令に従って、記録媒体13から読み取ったプログラムやデータをRAM102またはHDD103に格納する。
The
通信インタフェース107は、ネットワーク10を介して他の装置と通信を行う。通信インタフェース107は、有線通信インタフェースでもよいし、無線通信インタフェースでもよい。
The
図4は、第2の実施の形態の端末装置のハードウェア例である。端末装置200は、プロセッサ201、RAM202、フラッシュメモリ203、無線部204、画像信号処理部205、ディスプレイ205a、入力信号処理部206、入力デバイス206a、音声信号処理部207、マイク207a、スピーカ207b、撮像部208およびGPS処理部209を有する。各ユニットは端末装置200のバスに接続されている。なお、端末装置200a,200b,300も端末装置200と同様のハードウェアにより実現できる。
FIG. 4 is a hardware example of the terminal device according to the second embodiment. The
プロセッサ201は、端末装置200の情報処理を制御する。プロセッサ201は、マルチプロセッサであってもよい。プロセッサ201は、例えばCPU、DSP、ASICまたはFPGAなどである。プロセッサ201は、CPU、DSP、ASIC、FPGAなどのうちの2以上の要素の組み合わせであってもよい。
The
RAM202は、端末装置200の主記憶装置である。RAM202は、プロセッサ201に実行させるOSのプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部を一時的に記憶する。また、RAM202は、プロセッサ201による処理に用いる各種データを記憶する。
The
フラッシュメモリ203は、端末装置200の補助記憶装置である。フラッシュメモリ203は、OSのプログラム、アプリケーションプログラム、および各種データを記憶する。
The
無線部204は、基地局20aと通信する無線通信インタフェースである。端末装置200は、無線部204に加えて、有線通信のインタフェースを備えてもよい。
画像信号処理部205は、プロセッサ101からの命令に従って、ディスプレイ205aに画像を出力する。ディスプレイ205aとしては、例えば液晶ディスプレイを用いることができる。
The
The image
入力信号処理部206は、入力デバイス206aから入力信号を取得し、プロセッサ201に出力する。入力デバイス206aとしては、例えばタッチパネルやボタンなどを用いることができる。
The input
音声信号処理部207は、マイク207aから音声信号を取得し、所定の信号変換処理を行ってプロセッサ201に音声データを出力する。また、音声信号処理部207は、プロセッサ201から音声データを取得し、所定の信号変換処理を行ってスピーカ207bに音声再生させる。
The audio
撮像部208は、イメージセンサを備え、イメージセンサから取得した画像信号を基に、静止画の画像データまたは動画データを生成し、プロセッサ201に出力する。
GPS処理部209は、GPS衛星から受信した信号を基に、現在位置の情報を生成し、プロセッサ201に出力する。
The
The
図5は、第2の実施の形態のソフトウェア例を示す図である。端末装置200を例示するが、端末装置200a,200b,300も端末装置200と同様の機能を有する。
配信サーバ100は、記憶部110およびサーバ処理部120を有する。記憶部110は、RAM102やHDD103に確保された記憶領域を用いて実現される。サーバ処理部120は、プロセッサ101がRAM102に記憶されたプログラムを実行することで実現される。
FIG. 5 illustrates an example of software according to the second embodiment. Although the
The
記憶部110は、サーバ処理部120の処理に用いられる各種の情報を記憶する。記憶部110が記憶する情報は、ユーザ位置テーブル、興味プロファイルテーブル、コンテンツ管理テーブル、コンテンツ配信管理テーブルを含む。
The
ユーザ位置テーブルは、ユーザの現在位置を示す情報である。興味プロファイルテーブルは、ユーザの興味の対象(興味カテゴリと称することがある)を示す情報である。コンテンツ管理テーブルは、各端末装置に配信するコンテンツを、ユーザの興味カテゴリに応じた種別毎に管理するための情報である。コンテンツ配信管理テーブルは、コンテンツの配信状況を管理するための情報である。 The user position table is information indicating the current position of the user. The interest profile table is information indicating an object of interest (sometimes referred to as an interest category) of the user. The content management table is information for managing the content distributed to each terminal device for each type according to the user's interest category. The content distribution management table is information for managing the distribution status of content.
サーバ処理部120は、端末装置200,200a,200b,300と通信し、コンテンツの生成や配信を行う。サーバ処理部120は、コンテンツ受信部121、位置管理部122、コンテンツ生成部123、コンテンツ種別判定部124、興味プロファイル管理部125および配信部126を有する。
The
コンテンツ受信部121は、端末装置200からコンテンツを受信する。コンテンツ受信部121が端末装置200から受信するコンテンツは、例えば、端末装置200で生成された画像データや動画データなどである。コンテンツは、端末装置200でコンテンツが生成されたときの端末装置200(すなわち、ユーザ50)の位置を示す位置情報を含むこともある。
The
位置管理部122は、端末装置200から間欠的に(例えば、所定の周期で)通知されるユーザIDおよび位置情報と、記憶部110に記憶されたユーザ位置テーブルとに基づいて、位置情報を通知された時点におけるユーザ50の存在する位置を管理する。
The
コンテンツ生成部123は、コンテンツ受信部121が各端末装置から受信したコンテンツを加工して、配信用のコンテンツ(広告コンテンツと称することがある)を生成する。コンテンツ生成部123は、1つの端末装置から受信した1つのコンテンツにより広告コンテンツを生成することもあるし、1つの端末装置から受信した複数のコンテンツにより広告コンテンツを生成することもある。あるいは、コンテンツ生成部123は、複数の端末装置から受信した複数のコンテンツにより広告コンテンツを生成してもよい。広告コンテンツは、例えば、ユーザに対してイベントなどの内容を紹介する情報である。広告コンテンツは、所定の文字列と、画像や動画などとを組み合わせた情報でもよい。
The
コンテンツ種別判定部124は、コンテンツ生成部123により生成される広告コンテンツに、ユーザの興味カテゴリに応じた種別の情報を付与する。すなわち、コンテンツ種別判定部124は、当該種別の情報により広告コンテンツを分類する。コンテンツ種別判定部124は、コンテンツとともに端末装置200から受信した位置情報とユーザ位置テーブルと興味プロファイルテーブルとに基づいて、当該コンテンツの種別(広告コンテンツの種別に一致する)を決定する。コンテンツ種別判定部124は、当該コンテンツを用いて作成された広告コンテンツと決定した種別とを対応付けて、記憶部110に記憶されたコンテンツ管理テーブルに登録する。なお、「種別」の情報を「タグ」と称することもできる。また、広告コンテンツに「種別」の情報を付与することを指して、広告コンテンツに「タグ付け」するということもできる。
The content
興味プロファイル管理部125は、記憶部110に記憶された興味プロファイルテーブルを管理する。例えば、興味プロファイル管理部125は、端末装置200からユーザ50の興味カテゴリを登録/更新する指示を受け付けると、興味プロファイルテーブルにおけるユーザ50のユーザIDに対応する興味カテゴリの情報を登録/更新する。
The interest
配信部126は、コンテンツ管理テーブルと興味プロファイルテーブルとに基づいて、広告コンテンツの配信先を決定し、広告コンテンツの配信を行う。配信部126は、コンテンツ管理テーブルに登録された広告コンテンツの種別の情報と、興味プロファイルテーブルに登録された各ユーザの興味カテゴリの情報とを照合して、広告コンテンツの配信先を決定する。例えば、配信部126は、端末装置200からユーザ50のユーザIDと位置情報とを受信したタイミングで、ユーザ50向けの広告コンテンツがあるか否かを判定する。配信部126は、ユーザ50向けの広告コンテンツがある場合に、広告コンテンツを端末装置200に送信する。このように、端末装置200からの要求に関わらず配信サーバ100から端末装置200へ情報を配信することをpush(プッシュ)配信と呼ぶことがある。配信部126は、配信済の広告コンテンツを、記憶部110に記憶されたコンテンツ配信管理テーブルを用いて管理する。
The
端末装置200は、記憶部210およびクライアント処理部220を有する。記憶部210は、RAM202やフラッシュメモリ203に確保された記憶領域を用いて実現される。クライアント処理部220は、プロセッサ201がRAM202に記憶されたプログラムを実行することで実現される。
The
記憶部210は、クライアント処理部220の処理に用いられる各種の情報を記憶する。記憶部210が記憶する情報は、端末装置200が生成した画像や動画などのコンテンツ、クライアント処理部220により計測された端末装置200の位置情報、配信サーバ100から受信した広告コンテンツなどを含む。
The
クライアント処理部220は、配信サーバ100と通信し、端末装置200で生成されたコンテンツのアップロード、位置情報の通知、広告コンテンツの受信などを行う。クライアント処理部220は、コンテンツ送信部221、位置検出部222、位置通知部223および受信部224を有する。
The
コンテンツ送信部221は、端末装置200で生成されたコンテンツを配信サーバ100に送信する。コンテンツ送信部221は、コンテンツとともに、位置検出部222により検出された現在の位置情報、および、ユーザ50のユーザIDも配信サーバ100に送信する。
The
例えば、ユーザ50は、入力デバイス206aを操作して、撮像部208にイベントの一場面を撮像させ、コンテンツを生成させる。端末装置200は、ディスプレイ205aに生成したコンテンツを表示する。ユーザ50は、表示されたコンテンツを閲覧し、入力デバイス206aを操作することで、配信サーバ100へのコンテンツの送信を端末装置200に指示できる。コンテンツ送信部221は、送信の指示を受け付けたタイミングで、配信サーバ100にコンテンツを送信する。
For example, the
位置検出部222は、GPS処理部209を用いて端末装置200の現在の位置情報を生成する。位置情報は、例えば、緯度や経度の座標を示す情報である。位置検出部222は、端末装置200でコンテンツが生成された際、および、コンテンツの生成の有無に関わらず所定の周期で、最新の位置を検出し、位置情報を生成する。
The
位置通知部223は、位置検出部222により生成された位置情報を、ユーザ50のユーザIDとともに配信サーバ100に送信する。
受信部224は、配信サーバ100から広告コンテンツを受信し、記憶部210に格納する。受信部224は、入力デバイス206aに対するユーザの指示入力に応じて、広告コンテンツに対応する画像をディスプレイ205aに表示させ、広告コンテンツの内容をユーザ50に提示する。
The
The receiving
図6は、第2の実施の形態のユーザ位置テーブルの例を示す図である。ユーザ位置テーブル111は、記憶部110に格納される。ユーザ位置テーブル111は、ユーザID、位置および時刻の項目を含む。
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a user position table according to the second embodiment. The user position table 111 is stored in the
ユーザIDの項目には、ユーザIDが登録される。位置の項目には、位置情報が登録される。位置情報は、緯度経度の座標である。時刻の項目には、時刻が登録される。例えば、ユーザ位置テーブル111には、ユーザIDが“A”、位置が“(x1,y1)”、時刻が“2014/10/1 10:40:00”という情報が登録される。これは、ユーザID“A”で識別されるユーザが、2014年10月1日10時40分00秒の時点において、緯度“x1”経度“y1”の位置に存在していたことを示す。 The user ID is registered in the user ID item. Position information is registered in the position item. The position information is latitude and longitude coordinates. The time is registered in the time item. For example, in the user position table 111, information that the user ID is “A”, the position is “(x1, y1)”, and the time is “2014/10/1 10:40:00” is registered. This indicates that the user identified by the user ID “A” was present at the position of latitude “x1” longitude “y1” at 10:40:00 on October 1, 2014.
ここで、ユーザID“A”は、ユーザ50のユーザIDである。ユーザID“B”は、ユーザ50aのユーザIDである。ユーザID“C”は、ユーザ50bのユーザIDである。ユーザID“D”は、ユーザ60のユーザIDである。
Here, the user ID “A” is the user ID of the
図7は、第2の実施の形態の興味プロファイルテーブルの例を示す図である。興味プロファイルテーブル112は、記憶部110に格納される。興味プロファイルテーブル112は、ユーザIDおよび興味カテゴリの項目を含む。
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of an interest profile table according to the second embodiment. The interest profile table 112 is stored in the
ユーザIDの項目には、ユーザIDが登録される。興味カテゴリの項目には、興味の対象(すなわち、興味カテゴリ)の情報が登録される。例えば、興味プロファイルテーブル112には、ユーザIDが“A”、興味カテゴリが“サッカー,料理”という情報が登録される。これは、ユーザ50の興味の対象が“サッカー”および“料理”であることを示す。
The user ID is registered in the user ID item. Information on the object of interest (that is, interest category) is registered in the item of interest category. For example, information that the user ID is “A” and the interest category is “soccer, cooking” is registered in the interest profile table 112. This indicates that the objects of interest of the
図8は、第2の実施の形態のコンテンツ管理テーブルの例を示す図である。コンテンツ管理テーブル113は、記憶部110に格納される。コンテンツ管理テーブル113は、コンテンツID、種別、位置およびファイル名の項目を含む。
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a content management table according to the second embodiment. The content management table 113 is stored in the
コンテンツIDの項目には、広告コンテンツを識別するコンテンツIDが登録される。種別の項目には、広告コンテンツの種別が登録される。位置の項目には、広告コンテンツに用いられたコンテンツ(各端末装置で生成された画像や動画などのデータ)が生成された位置を示す位置情報が登録される。ファイル名の項目には、広告コンテンツのファイル名が登録される。 In the content ID item, a content ID for identifying advertisement content is registered. In the type item, the type of advertisement content is registered. In the position item, position information indicating a position where the content used for the advertisement content (data such as an image or a moving image generated by each terminal device) is generated is registered. In the file name item, the file name of the advertisement content is registered.
例えば、コンテンツ管理テーブル113には、コンテンツIDが“Con#1”、種別が“サッカー”、位置が“(xa,ya)”、ファイル名(ディレクトリ名も含む)が“/content/foo”という情報が登録される。これは、コンテンツID“Con#1”で識別される広告コンテンツが、種別“サッカー”に分類されていることを示す。また、広告コンテンツの生成に用いられたコンテンツの生成位置が緯度“xa”、経度“ya”であること、広告コンテンツが“/content”というディレクトリ配下のファイル名“foo”で識別されるファイルにより保存されていることを示す。
For example, in the content management table 113, the content ID is “
図9は、第2の実施の形態のコンテンツ配信管理テーブルの例を示す図である。コンテンツ配信管理テーブル114は、記憶部110に格納される。コンテンツ配信管理テーブル114は、ユーザIDおよび配信済コンテンツの項目を含む。
FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a content distribution management table according to the second embodiment. The content distribution management table 114 is stored in the
ユーザIDの項目には、ユーザIDが登録される。配信済コンテンツの項目には、配信済の広告コンテンツが登録される。例えば、コンテンツ配信管理テーブル114には、ユーザIDが“A”、配信済コンテンツが“Con#1”という情報が登録される。これは、コンテンツID“Con#1”で示される広告コンテンツを、ユーザ50に対して配信済であることを示す。
The user ID is registered in the user ID item. In the distributed content item, the distributed advertising content is registered. For example, information that the user ID is “A” and the distributed content is “
なお、配信済の広告コンテンツが複数であれば、配信済コンテンツの項目には、“Con#1,Con#3”のように複数のコンテンツIDが登録される。また、コンテンツ配信管理テーブル114の例では、配信済の広告コンテンツがないユーザに対し、設定なしを示すハイフン“−”を図示している。
If there are a plurality of distributed advertisement contents, a plurality of content IDs such as “
次に、以上に示した配信サーバ100および端末装置200の処理手順を例示する。以下では、端末装置200を用いて説明するが、他の端末装置の場合も同様である。
図10は、第2の実施の形態の端末装置の送信処理例を示すフローチャートである。以下、図10に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
Next, the processing procedure of the
FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of transmission processing of the terminal device according to the second embodiment. In the following, the process illustrated in FIG. 10 will be described in order of step number.
(S11)撮像部208は、イベントなどの一場面を撮像し、コンテンツを生成する。例えば、コンテンツは画像データや動画データである。コンテンツは、音声信号処理部207により撮像の際に生成された音声データを含んでもよい。撮像部208は、生成したコンテンツを記憶部210に格納する。例えば、ユーザは、イベントなどを観覧している最中に、自身が見どころと感じた場面を端末装置200により画像データ化させる。
(S11) The
(S12)位置検出部222は、GPS処理部209を用いて端末装置200の現在位置を示す位置情報を生成する。
(S13)コンテンツ送信部221は、撮像部208により生成されたコンテンツと位置検出部222により生成された位置情報とを取得し、配信サーバ100に送信する。コンテンツ送信部221は、コンテンツに位置情報を含めて、配信サーバ100に送信してもよい。
(S12) The
(S13) The
図11は、第2の実施の形態の配信サーバの分類例を示すフローチャートである。以下、図11に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
(S21)コンテンツ受信部121は、コンテンツと位置情報とを端末装置200から受信する。
FIG. 11 is a flowchart illustrating an example of classification of distribution servers according to the second embodiment. In the following, the process illustrated in FIG. 11 will be described in order of step number.
(S21) The
(S22)コンテンツ種別判定部124は、コンテンツ受信部121により受信された位置情報を取得する。当該位置情報は、端末装置200によりコンテンツが生成された場所に相当するので、コンテンツ生成場所の情報といえる。
(S22) The content
(S23)コンテンツ種別判定部124は、ユーザ位置テーブル111に基づいて、コンテンツ生成場所を中心とした所定範囲の領域内のユーザを特定する。例えば、所定範囲の領域の形状は円である。領域は、円の半径の情報によって指定される。半径は、運用に応じて定めることができる。例えば、過去のイベントの開催実績から、イベントが開催される平均的な範囲を予め見積り、平均的な範囲をカバーできる半径とする。例えば、端末装置200から受信した位置情報が座標(x1,y1)であれば、座標(x1,y1)を中心とした半径r(例えば、r=50mなど)の円を考えることができる。ユーザ位置テーブル111には、各ユーザの位置の座標が登録されている。よって、コンテンツ種別判定部124は、この円の内部の座標に対応するユーザIDをユーザ位置テーブル111から検索することで、コンテンツ生成場所を中心とした所定範囲の領域内のユーザを特定できる。
(S23) Based on the user position table 111, the content
(S24)コンテンツ種別判定部124は、特定したユーザIDの数(すなわち、ユーザの数)が閾値以上であるか否かを判定する。閾値以上である場合、処理をステップS25に進める。閾値未満である場合、処理をステップS28に進める。閾値は、運用に応じて定めることができる。一例として、閾値を100人とすることが考えられる。
(S24) The content
(S25)コンテンツ種別判定部124は、興味プロファイルテーブル112に基づいて、ステップS23で特定されたユーザ群(すなわち、ユーザIDの集合)の大部分に共通する興味カテゴリを判定する。「大部分」とは、例えば、ステップS23で特定されたユーザ群に属する複数のユーザのうちの所定割合以上である。一例として所定割合を80%とすることが考えられる。
(S25) Based on the interest profile table 112, the content
(S26)コンテンツ種別判定部124は、ステップS23で特定されたユーザ群の大部分に共通する興味カテゴリを判定できたか否かを判定する。判定できた場合、処理をステップS27に進める。判定できなかった場合、処理をステップS28に進める。ステップS25の具体例によれば、特定されたユーザ群に属する全ユーザのうちの80%以上に共通する興味カテゴリを判定できた場合には、共通する興味カテゴリを判定できたことになる。一方、特定されたユーザ群に属する全ユーザのうちの80%以上に共通する興味カテゴリを判定できなかった場合には、共通する興味カテゴリを判定できなかったことになる。
(S26) The content
(S27)コンテンツ種別判定部124は、ステップS25で判定した共通の興味カテゴリに応じて、ステップS21で受信したコンテンツの種別を決定する。例えば、コンテンツ種別判定部124は、共通の興味カテゴリを示す情報をコンテンツの種別と決定する。対応付ける種別の候補が複数種類存在する場合、コンテンツ種別判定部124は、共通するユーザ数が最大のものを当該コンテンツの種別と決定してもよい。決定されたコンテンツの種別は、後述するように広告コンテンツに対応付けられるので、当該種別を広告コンテンツの種別ということもできる。そして、処理をステップS29に進める。
(S27) The content
(S28)コンテンツ種別判定部124は、コンテンツの種別を“不明”と決定する。
(S29)コンテンツ生成部123は、コンテンツ受信部121が受信したコンテンツを配信用に加工することで広告コンテンツのファイルを生成し、記憶部110に格納する。コンテンツ生成部123は、コンテンツIDおよびファイル名を広告コンテンツに対して付与し、記憶部110に記憶されたコンテンツ管理テーブル113に登録する。コンテンツ生成部123は、コンテンツ受信部121が受信した位置情報(ステップS23のコンテンツ生成場所に相当)を、当該広告コンテンツのコンテンツIDに対応付けて、コンテンツ管理テーブル113に登録する。
(S28) The content
(S29) The
(S30)コンテンツ生成部123は、コンテンツ種別判定部124がステップS27またはステップS28で決定した広告コンテンツの種別を、当該広告コンテンツのコンテンツIDに対応付けてコンテンツ管理テーブル113に登録する。
(S30) The
このようにして、配信サーバ100は、端末装置200からコンテンツとともに受信した位置情報を基に、ユーザの興味カテゴリに応じた種別を、広告コンテンツに付与(タグ付け)する。
In this manner, the
なお、端末装置200から受信した複数のコンテンツに対して広告コンテンツを生成する場合、当該複数のコンテンツのうち、何れかのコンテンツ(例えば、最後に受信したコンテンツ)とともに受信した位置情報に基づいて、タグ付けを行ってもよい。複数の端末装置から受信した複数のコンテンツに対して広告コンテンツを生成する場合も、同様に、当該複数のコンテンツのうち、何れかのコンテンツ(例えば、最後に受信したコンテンツ)とともに受信した位置情報に基づいて、タグ付けを行ってもよい。
In addition, when generating advertisement content for a plurality of contents received from the
あるいは、配信サーバ100は、複数のコンテンツのコンテンツ生成場所を記憶しておき、複数のコンテンツを用いて広告コンテンツを生成する際に、当該複数のコンテンツのコンテンツ生成場所に基づいて、ステップS23における領域の中心を決定してもよい。例えば、複数のコンテンツ生成場所の重心を、コンテンツ生成場所とみなして、ステップS23の処理に用いる中心としてもよい。
Alternatively, the
更に、ステップS30で、種別を“不明”として登録された広告コンテンツに対し、配信サーバ100は、事後的に、種別の判定を再度試みてもよい。例えば、配信サーバ100は、種別“不明”の広告コンテンツに対して、所定時間が経過した後に、ステップS23〜S30を再度実行してもよい。ステップS23では、当該広告コンテンツに対してコンテンツ管理テーブル113に設定されている位置の情報を、領域の中心の座標として利用できる。
Furthermore, the
また、ステップS21で、コンテンツおよび位置情報に加え、ユーザ50のユーザIDを受信してもよい。その場合、ステップS25において、コンテンツ種別判定部124は、コンテンツをアップロードしたユーザ50の興味カテゴリの中から、周辺ユーザと共通する興味カテゴリを判定してもよい。アップロードした本人であるユーザ50の興味カテゴリを優先的に扱い、共通するか否かの判定対象をユーザ50の興味カテゴリに絞り込むことで、判定処理を高速化できる。ステップS23で特定されたユーザ間で共通する興味カテゴリがある場合、当該共通する興味カテゴリは、コンテンツをアップロードしたユーザ50の興味カテゴリに一致している可能性が高いと考えられるからである。
In step S21, the user ID of the
図12は、第2の実施の形態の端末装置の位置通知例を示すフローチャートである。以下、図12に示す処理をステップ番号に沿って説明する。以下に示す手順は、端末装置200により周期的に実行される。
FIG. 12 is a flowchart illustrating a position notification example of the terminal device according to the second embodiment. In the following, the process illustrated in FIG. 12 will be described in order of step number. The following procedure is periodically executed by the
(S31)位置検出部222は、GPS処理部209を用いて端末装置200の現在位置を示す位置情報を生成する。
(S32)位置通知部223は、位置検出部222により生成された位置情報とユーザ50のユーザIDとを配信サーバ100に通知する。
(S31) The
(S32) The
(S33)受信部224は、配信サーバ100からpushメッセージを受信したか否かを判定する。pushメッセージを受信した場合、処理をステップS34に進める。pushメッセージを受信しない場合、処理を終了する。
(S33) The receiving
(S34)受信部224は、配信サーバ100から受信したpushメッセージをディスプレイ205aに出力し、pushメッセージの内容を表示させる。pushメッセージは、配信サーバ100が配信する広告コンテンツを含む。あるいは、pushメッセージは、広告コンテンツにアクセスするためのURL(Uniform Resource Locator)などを含んでもよい。
(S34) The receiving
図13は、第2の実施の形態の配信サーバの配信例を示すフローチャートである。以下、図13に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
(S41)位置管理部122は、端末装置200の位置情報とユーザ50のユーザIDとを端末装置200から受信する。
FIG. 13 is a flowchart illustrating a distribution example of the distribution server according to the second embodiment. In the following, the process illustrated in FIG. 13 will be described in order of step number.
(S41) The
(S42)位置管理部122は、ユーザ位置テーブル111を操作して、ユーザ50のユーザIDに対応する位置情報および時刻を更新する。時刻は現時刻の情報を登録する(位置情報の更新を行った時刻)。
(S42) The
(S43)配信部126は、位置管理部122により受信されたユーザ50のユーザIDに対応する興味カテゴリの情報を、興味プロファイルテーブル112から取得する。興味プロファイルテーブル112の例によれば、ユーザ50のユーザID“A”には興味カテゴリ“サッカー,料理”が対応付けられている。よって、配信部126は、ユーザ50のユーザIDに対応する興味カテゴリとして、“サッカー”および“料理”を取得する。
(S 43) The
(S44)配信部126は、ステップS43で取得したユーザの興味カテゴリの何れかが種別と一致し、ユーザの位置がコンテンツ生成場所から一定範囲の領域内である広告コンテンツを、コンテンツ管理テーブル113から検索する。「コンテンツ生成場所」は、コンテンツ管理テーブル113において広告コンテンツに対応付けられた位置の情報に相当する。一定範囲の領域の形状は、円となる。一定範囲は、この円の半径により定めることができる。例えば、当該半径は1kmである。ステップS44における一定範囲の領域は、例えば、ステップS23における所定範囲の領域よりも広い領域とすることが好ましい。イベント会場30のみならず、街40に存在しているユーザ60など、イベントが開催されている領域よりも広い領域に対して広告コンテンツを配信する方が、広告効果が高いからである。すなわち、イベントに参加していないと考えられるユーザに対しても当該イベントを広告可能となり、イベントに参加していないと考えられるユーザのイベントへの参加を促せる。他方、上記一定範囲は、ユーザがイベントに足を運ぶことが可能な範囲に制限することが好ましい。遠方過ぎるなど、明らかにイベントへの参加が困難なユーザに広告を配信すると、却って迷惑になるおそれがあるからである。
(S44) The
(S45)配信部126は、ステップS44の条件に合致する(すなわち、ユーザ50向けの)広告コンテンツがあるか否かを判定する。ある場合、処理をステップS46に進める。ない場合、処理を終了する。
(S45) The
(S46)配信部126は、コンテンツ配信管理テーブル114を参照して、ステップS45で判定されたユーザ50向けの広告コンテンツのうち、ユーザ50に対して未配信の広告コンテンツ(未配信コンテンツ)があるか否かを判定する。ある場合、処理をステップS47に進める。ない場合、処理を終了する。例えば、ユーザ50向けの全ての広告コンテンツのコンテンツIDがユーザID“A”に対応付けてコンテンツ配信管理テーブル114に登録されていれば、ユーザ50に対する未配信コンテンツはない。ユーザ50向けの広告コンテンツのコンテンツIDの何れかが、ユーザID“A”に対応付けてコンテンツ配信管理テーブル114に登録されていなければ、ユーザ50に対する未配信コンテンツがある。
(S46) The
(S47)配信部126は、未配信コンテンツのpushメッセージを端末装置200に送信する。
(S48)配信部126は、コンテンツ配信管理テーブル114を操作して、ユーザ50に対する配信済コンテンツに、ステップS47で送信した広告コンテンツのコンテンツIDを追加する。
(S47) The
(S48) The
このようにして、配信サーバ100は、端末装置200から位置情報を通知されたタイミングで、ユーザ50向けの未配信の広告コンテンツを端末装置200に送信する。配信サーバ100は、端末装置300に対しても同様にして広告コンテンツを配信する。
In this way, the
なお、上記の説明では、配信サーバ100は、端末装置200から定期的に通知されるユーザIDと位置情報とに基づいて、ユーザ50の位置を管理するものとした。一方、端末装置200は、図10のステップS13において、コンテンツおよび位置情報に加えてユーザIDを配信サーバ100に送信してもよい。すると、配信サーバ100は、端末装置200からコンテンツを受信したタイミングでも、ユーザ50の現在位置を把握できる(ユーザ50の最新の位置をユーザ位置テーブル111に登録できる)。配信サーバ100は、このタイミングで、ユーザ50向けの広告コンテンツがあるか否かを検索し、ある場合に、広告コンテンツを端末装置200に送信してもよい。
In the above description, the
図14は、第2の実施の形態の興味情報の登録例を示す図である。ユーザ50,50a,50b,60は、端末装置200,200a,200b,300を用いて、自身に関する興味カテゴリの情報を配信サーバ100に登録させることができる。また、ユーザ50,50a,50b,60は、端末装置200,200a,200b,300を用いて、配信サーバ100に登録された興味カテゴリの情報を更新させたり、削除させたりすることもできる。
FIG. 14 is a diagram illustrating an example of interest information registration according to the second embodiment. The
図15は、第2の実施の形態の配信例を示す図である。例えば、ユーザ50,50a,50bは、イベント会場30に滞在し、サッカーの試合を観戦している。ユーザ50は、サッカーの試合の見どころの場面を、端末装置200を用いて撮影できる。また、端末装置200は、撮影によりコンテンツC11を生成する。コンテンツC11は、画像や動画などのデータを含む。端末装置200は、コンテンツC11と位置情報とを配信サーバ100にアップロードする。端末装置200aも同様に、イベント会場30において生成したコンテンツC12と位置情報とを配信サーバ100にアップロードする。端末装置200bも同様に、イベント会場30において生成したコンテンツC13と位置情報とを配信サーバ100にアップロードする。
FIG. 15 is a diagram illustrating an example of distribution according to the second embodiment. For example, the
例えば、配信サーバ100は、コンテンツC11を用いて広告コンテンツC20を生成する。このとき、コンテンツC11とともに受信した位置情報、ユーザ位置テーブル111および興味プロファイルテーブル112に基づいて、コンテンツC11の種別(広告コンテンツC20の種別)を判定する。なお、図15では、ユーザ位置テーブル111および興味プロファイルテーブル112を結合して1つのテーブルとして図示している(両テーブルに属するユーザID以外の項目に符号を付している)。
For example, the
具体的には、配信サーバ100は、コンテンツC11とともに受信した位置情報で示される座標(x1,y1)を中心とした、半径r(例えば、50mなど)の円領域Rを計算し、円領域R内に属する座標をユーザ位置テーブル111から特定する。例えば、座標(x1,y1)、(x2,y2)、(x3,y3)は、円領域R内の座標である。配信サーバ100は、特定した座標に対応付けられたユーザIDの数(すなわち、円領域R内に存在するユーザの数)が閾値(例えば、100人など)以上であるかを判定する。例えば、配信サーバ100は、ユーザ50,50a,50bを含む閾値以上のユーザが円領域Rに存在していると判定する。
Specifically, the
すると、配信サーバ100は、円領域R内のユーザの大部分(例えば、80%以上のユーザ)に共通する興味カテゴリを興味プロファイルテーブル112に基づいて判定する。例えば、円領域R内のユーザのユーザIDのうち、大部分のユーザIDが興味カテゴリ“サッカー”に対応付けられている。この場合、配信サーバ100は、コンテンツC11の種別(すなわち、広告コンテンツC20の種別)を“サッカー”と決定する。配信サーバ100は、コンテンツC11を用いて生成した広告コンテンツC20に種別“サッカー”を示すタグT1を付与する。配信サーバ100は、広告コンテンツC20とタグT1と座標(x1,y1)を示す位置情報とを対応付けて記憶する。
Then, the
配信サーバ100は、端末装置300からユーザ60のユーザID“D”と位置情報P10とを受信する。配信サーバ100は、興味プロファイルテーブル112を参照して、ユーザ60(ユーザID“D”)の興味カテゴリ“サッカー”と“読書”とを特定する。
The
配信サーバ100は、コンテンツ管理テーブル113を参照して、種別が“サッカー”または“読書”である広告コンテンツを検索する。更に、配信サーバ100は、検索された広告コンテンツ(広告コンテンツC20を含む)のうち、ユーザ60の現在位置が広告コンテンツに対応付けられた位置から一定範囲(例えば、1kmなど)の円領域内である広告コンテンツを特定する。例えば、ユーザ60の座標(x4,y4)は、広告コンテンツC20に対応付けられた座標(x1,y1)を中心とした一定範囲の円領域内に含まれる。このため、配信サーバ100は、ユーザ60向けの広告コンテンツとして、広告コンテンツC20を特定する。配信サーバ100は、ユーザ60のユーザID“D”の送信元である端末装置300に広告コンテンツC20を含むpushメッセージを送信する。
The
なお、図15の説明では、配信サーバ100は、コンテンツC11を用いて広告コンテンツC20を生成するものとしたが、コンテンツC11,C12,C13のように複数のコンテンツを用いて広告コンテンツC20を生成してもよい。その場合、広告コンテンツC20に対応付ける位置の情報は、前述のように、コンテンツC11,C12,C13の生成位置のうちの最新の位置としてもよいし、コンテンツC11,C12,C13の生成位置の重心などでもよい。
In the description of FIG. 15, the
ところで、近年、カメラが搭載されたスマート端末が普及しており、比較的容量の大きなコンテンツの送受信が可能なネットワークインフラも整備されてきている。その結果、ユーザは、どこにいても、その場の写真や動画などのコンテンツをスマート端末に生成させ、ネットワーク上のサーバコンピュータにアップロード可能になっている。すなわち、今まさにその場所で起きていることを、その場にいない人にもリアルタイムに伝達できるようになってきている。 Incidentally, in recent years, smart terminals equipped with cameras have become widespread, and a network infrastructure capable of transmitting and receiving content having a relatively large capacity has been established. As a result, the user can generate content such as photos and videos on the spot on a smart terminal and upload it to a server computer on the network wherever they are. In other words, what is happening right now can be communicated in real time to people who are not there.
そこで、このような旬なコンテンツをマーケティングに活用することが考えられる。例えば、スポーツ競技や展示会などのイベントにおいて、既にイベントに参加しているユーザがアップロードしたコンテンツをイベント会場周辺にいて、イベントに興味をもつ他のユーザに広告として配信する。他のユーザが広告を見て、イベントに参加すれば、イベントのチケットや関連商品などの売り上げの増加を図れる。 Therefore, it is conceivable to use such seasonal contents for marketing. For example, in an event such as a sporting event or an exhibition, content uploaded by a user who has already participated in the event is distributed as an advertisement to other users who are in the vicinity of the event venue and are interested in the event. If other users watch advertisements and participate in events, sales of event tickets and related products can be increased.
この場合、ユーザから取得したコンテンツの種別を適正に判定することが重要となる。コンテンツの種別を適正に判定できないと、他のユーザは自身にとって興味のない広告を受け取ることになり、煩わしさを感じさせてしまうからである。 In this case, it is important to appropriately determine the type of content acquired from the user. This is because if the type of content cannot be determined properly, other users will receive advertisements that are not of interest to them, and will cause annoyance.
また、上記のようにして他のユーザに広告を配信する場合、ユーザから取得したコンテンツの種別を迅速に(例えば、リアルタイム)に判定することが重要となる。せっかく他のユーザが広告を見てイベントに参加しても、イベントの旬なタイミングを逃してしまうと、十分な満足感を得られない可能性があるからである。 In addition, when an advertisement is distributed to other users as described above, it is important to quickly determine the type of content acquired from the user (for example, in real time). This is because even if another user participates in an event by watching an advertisement, if the season timing of the event is missed, there is a possibility that sufficient satisfaction cannot be obtained.
例えば、コンテンツのアップロードを行うユーザに手動でコンテンツにタグ付けを行わせることが考えられる。しかし、ユーザの主観によりタグ付けが行われると、適正なタグが付与されないおそれがある。例えば、ユーザが、コンテンツと無関係な大衆の興味を引きそうなタグを意図的に付与してしまうと、付与されるタグの信頼性が低くなるおそれがあり、コンテンツの適正な分類が容易でない。 For example, it is conceivable that the user who uploads the content manually tags the content. However, if tagging is performed by the user's subjectivity, an appropriate tag may not be given. For example, if a user intentionally assigns a tag that is likely to attract the general public who is unrelated to the content, the reliability of the tag to be attached may be lowered, and proper classification of the content is not easy.
また、例えば、あるユーザがアップロードしたコンテンツに対し、他のユーザにタグ付けを行わせることも考えられる。しかし、この方法でも、結局、他のユーザによって適正なタグが付与されない可能性は残るので、コンテンツの適正な分類が容易でない。更に、コンテンツにタグ付けされるまでにタイムラグが生じる可能性が高く、旬なコンテンツの配信には不適当である。 Further, for example, it may be possible to cause another user to tag content uploaded by a certain user. However, even with this method, there still remains a possibility that a proper tag is not given by another user, so that proper classification of content is not easy. Furthermore, there is a high possibility that a time lag will occur before the content is tagged, which is inappropriate for the distribution of seasonal content.
また、アップロードされたコンテンツの被写体を画像分析技術によって識別し、識別した被写体に応じたタグをコンテンツに付与することも考えられる。しかし、識別対象とする被写体の画像パターンを、大量の画像データから予め学習する作業が発生する。このとき、その場限りで発生するコンテンツの分類にどのような画像を学習したらいいかの分析も容易でない。しかも、仮に画像中の個々の被写体を認識できたとしても、その総体としてのコンテンツの種別の判定を行うことが容易でない。例えば、ある画像から走者を認識したとしても、それがどのようなイベントに関連するものか(例えば、オリンピック競技なのか国体なのかなど)を判定することは容易でない。 It is also conceivable that the subject of the uploaded content is identified by image analysis technology and a tag corresponding to the identified subject is given to the content. However, an operation for learning in advance an image pattern of a subject to be identified from a large amount of image data occurs. At this time, it is not easy to analyze what kind of image should be learned for the classification of the content generated on the spot. Moreover, even if individual subjects in the image can be recognized, it is not easy to determine the content type as a whole. For example, even if a runner is recognized from a certain image, it is not easy to determine what kind of event it relates to (for example, whether it is an Olympic sport or a national polity).
更に、コンテンツをアップロードした端末装置の位置情報が陸上競技場と判明した場合に、コンテンツに「陸上競技」とタグ付けすることも考えられる。しかし、陸上競技場で常に陸上競技が行われているとは限らず、サッカーやラグビーなど、多目的に利用される施設も多い。このため、位置情報のみから適正な分類を行うのは難しい。 Furthermore, if the location information of the terminal device that uploaded the content is found to be an athletic field, it may be possible to tag the content as “athletics”. However, track and field events are not always performed at track and field stadiums, and many facilities are used for various purposes such as soccer and rugby. For this reason, it is difficult to perform proper classification only from position information.
これに対し、配信サーバ100は、コンテンツ生成場所に応じた所定領域内に存在するユーザに共通する興味カテゴリを用いて、広告コンテンツC20を適切に分類できる。同じ興味を共通にもつユーザが、大勢一か所に集まっているのなら、その場所で開催されているイベントも、共通する興味に関係する可能性が高いと考えられるからである。また、ユーザの主観に委ねるよりも高い信頼性で分類を行える。画像データを分析する場合のように、事前の画像データの学習なども生じないため、効率的に分類を行える。また、画像データそのものを分析するよりも、高速に分類を行える。
In contrast, the
更に、配信サーバ100は、分類した興味カテゴリに基づいて、広告コンテンツC20を何れのユーザを配信対象とするかを決定することで、イベントに興味があると考えられるユーザに絞って、適切にイベントの広告を行える。配信サーバは、イベントに興味がないと考えられるユーザに、当該イベントが広告されることを防止でき、興味ない広告が配信されることに対する煩わしさをユーザに与えずに済む。すなわち、広告の配信先を決定する精度を高めることができる。
Furthermore, the
[第3の実施の形態]
以下、第3の実施の形態を説明する。前述の第2の実施の形態と相違する事項を主に説明し、共通する事項の説明を省略する。
[Third Embodiment]
Hereinafter, a third embodiment will be described. Items that differ from the second embodiment described above will be mainly described, and descriptions of common items will be omitted.
第2の実施の形態では、各端末装置によりコンテンツが生成された位置を中心とした領域(円領域)を計算して、イベントに参加していると推定されるユーザの数を特定した。第2の実施の形態の方法は、イベントが開催されている領域が不明である場合に有用である。一方、イベントが開催される領域の情報を利用してもよい。第3の実施の形態では、イベントが開催される領域の情報を基に、イベントに参加していると推定されるユーザの数を特定する機能を提供する。 In the second embodiment, an area (circle area) centered on the position where the content is generated by each terminal device is calculated, and the number of users estimated to participate in the event is specified. The method of the second embodiment is useful when the area where the event is held is unknown. On the other hand, information on the area where the event is held may be used. In the third embodiment, a function is provided that specifies the number of users estimated to be participating in an event based on information on a region where the event is held.
ここで、第3の実施の形態のコンテンツ配信システムに含まれる各装置は、図2で例示した第2の実施の形態のコンテンツ配信システムと同様である。そこで、第3の実施の形態の各要素を第2の実施の形態と同一の名称および符号を用いて指し示す。第3の実施の形態では、配信サーバ100がイベント会場30の所在を示す情報を予め保持している点が第2の実施の形態と異なる。
Here, each device included in the content distribution system according to the third embodiment is the same as the content distribution system according to the second embodiment illustrated in FIG. Therefore, each element of the third embodiment is indicated by using the same name and code as those of the second embodiment. The third embodiment is different from the second embodiment in that the
図16は、第3の実施の形態のソフトウェア例を示す図である。配信サーバ100は、記憶部110およびサーバ処理部120を有する。
記憶部110は、第2の実施の形態で例示した情報に加え、ランドマーク位置テーブルを記憶する。ランドマーク位置テーブルは、イベント会場になり得る施設(ランドマーク)の位置を示す施設情報である。
FIG. 16 is a diagram illustrating an example of software according to the third embodiment. The
The
サーバ処理部120は、コンテンツ受信部121、位置管理部122、コンテンツ生成部123、興味プロファイル管理部125および配信部126を有する(これらの機能の説明を省略する)。サーバ処理部120は、コンテンツ種別判定部124に代えて、コンテンツ種別判定部124aを有する。サーバ処理部120は、更にランドマーク管理部127を有する。
The
コンテンツ種別判定部124aは、コンテンツ種別判定部124の機能に加えて、ランドマーク管理部127と連携する機能を有する。ランドマーク管理部127は、端末装置200から通知された位置情報に対して、最寄りのランドマークの位置や領域の情報を特定する。コンテンツ種別判定部124aは、ランドマーク管理部127により特定された情報に基づいて、端末装置200から受信したコンテンツの種別(当該コンテンツを基に生成される広告コンテンツの種別)を判定する。
The content type determination unit 124 a has a function of cooperating with the
図17は、第3の実施の形態のランドマーク位置テーブルを示す図である。ランドマーク位置テーブル115は、記憶部110に格納される。ランドマーク位置テーブル115は、ランドマークID、名称、中心座標および領域の項目を含む。
FIG. 17 is a diagram illustrating a landmark position table according to the third embodiment. The landmark position table 115 is stored in the
ランドマークIDの項目には、ランドマークを識別するランドマークIDが登録される。名称の項目には、ランドマークの名称が登録される。中心座標の項目には、ランドマークの領域の中心(または、重心)の座標が登録される。領域の項目には、ランドマークの領域の複数の頂点の座標が登録される。 In the landmark ID item, a landmark ID for identifying the landmark is registered. In the name item, the name of the landmark is registered. In the center coordinate item, the coordinates of the center (or centroid) of the landmark area are registered. In the area item, coordinates of a plurality of vertices of the landmark area are registered.
例えば、ランドマーク位置テーブル115には、ランドマークIDが“LM#1”、名称が“xxx競技場”、中心座標が“(lxa,lya)”、領域が“[(lxa1,lya1),(lxa2,lya2),(lxa3,lya3),(lxa4,lya4)]”という情報が登録される。これは、ランドマークID“LM#1”で識別されるランドマーク(例えば、イベント会場30)の名称が“xxx競技場”であり、当該ランドマークの領域の中心座標が(lxa,lya)、当該領域の頂点の座標が[(lxa1,lya1),(lxa2,lya2),(lxa3,lya3),(lxa4,lya4)]であることを示す。この場合、例えば、以下の頂点の4つのペアを結ぶ4つの線分は4つの辺をもつ矩形となる。第1には、頂点(lxa1,lya1)と頂点(lxa2,lya2)のペアである。第2には、頂点(lxa2,lya2)と頂点(lxa3,lya3)のペアである。第3には、頂点(lxa3,lya3)と頂点(lxa4,lya4)のペアである。第4には、頂点(lxa4,lya4)と頂点(lxa1,lya1)のペアである。矩形内の領域が、ランドマークの領域(例えば、イベント会場30の領域)ということになる。
For example, in the landmark position table 115, the landmark ID is “
ここで、端末装置200によるコンテンツのアップロードや位置情報の通知の手順は、図10および図12で例示した手順と同様であるため、説明を省略する。また、配信サーバ100による広告コンテンツの配信手順は、図13で例示した手順と同様であるため、説明を省略する。第3の実施の形態では、配信サーバ100によるコンテンツの分類手順が第2の実施の形態と異なる。
Here, the procedures for uploading content and notifying location information by the
図18は、第3の実施の形態の配信サーバの分類例を示すフローチャートである。以下、図18に示す処理をステップ番号に沿って説明する。ここで、第3の実施の形態では、図11で説明したステップS22の次に、ステップS22a,S22b,S22cを実行する点が、第2の実施の形態とは異なる。それ以外のステップS21,S22,S23〜S30は、図11の説明と同様である(コンテンツ種別判定部124aはコンテンツ種別判定部124と同様の処理を実行する)。そこで、以下ではステップS22a〜S22cについて説明し、他のステップの説明を省略する。 FIG. 18 is a flowchart illustrating a classification example of the distribution server according to the third embodiment. In the following, the process illustrated in FIG. 18 will be described in order of step number. Here, the third embodiment is different from the second embodiment in that steps S22a, S22b, and S22c are executed after step S22 described in FIG. The other steps S21, S22, S23 to S30 are the same as in the description of FIG. 11 (the content type determination unit 124a executes the same processing as the content type determination unit 124). Therefore, steps S22a to S22c will be described below, and descriptions of other steps will be omitted.
(S22a)コンテンツ種別判定部124aは、コンテンツ生成場所が何れかのランドマークの領域内であるかをランドマーク管理部127に問い合わせる。ランドマーク管理部127は、ランドマーク位置テーブル115に基づいて、コンテンツ生成場所から中心座標が最も近いランドマークを特定する。ランドマーク位置テーブル115には、各ランドマークの中心座標の情報が登録されている。したがって、ランドマーク管理部127は、各ランドマークの中心座標と、コンテンツ生成場所の座標との距離を計算し、距離が最小となる中心座標を特定することで、最も近いランドマークを特定することができる。
(S22a) The content type determination unit 124a inquires of the
(S22b)ランドマーク管理部127は、コンテンツ生成場所の座標が、ステップS22aで特定したランドマークの領域(ランドマーク領域)内の座標であるか否かを判定する。コンテンツ生成場所がランドマーク領域内である場合、コンテンツ生成場所がランドマーク領域内である旨をコンテンツ種別判定部124aに応答して、処理をステップS22cに進める。コンテンツ生成場所がランドマーク領域内ではない場合、コンテンツ生成場所がランドマーク領域内ではない旨をコンテンツ種別判定部124aに応答して、処理をステップS23に進める。ステップS23以降の処理は図11と同様である。ここで、ランドマーク領域は、ランドマーク位置テーブル115の領域の項目から取得できる。
(S22b) The
(S22c)コンテンツ種別判定部124aは、ユーザ位置テーブル111に基づいて、該当のランドマーク領域内の座標に対応付けられたユーザID(すなわち、ランドマーク領域内のユーザ)を特定する。ユーザ位置テーブル111には、ユーザIDに対応付けて座標の情報が登録されている。したがって、コンテンツ種別判定部124aは、ステップS22aで特定されたランドマーク領域をランドマーク位置テーブル115から取得し、当該領域内の座標に対応付けられたユーザIDを特定する。そして、処理をステップS24に進める。コンテンツ種別判定部124aは、ステップS22cで特定したユーザIDに基づいてステップS24以降の処理を実行することになる。 (S22c) Based on the user position table 111, the content type determination unit 124a specifies a user ID (that is, a user in the landmark area) associated with the coordinates in the corresponding landmark area. In the user position table 111, coordinate information is registered in association with the user ID. Therefore, the content type determination unit 124a acquires the landmark area specified in step S22a from the landmark position table 115, and specifies the user ID associated with the coordinates in the area. Then, the process proceeds to step S24. The content type determination unit 124a performs the processing from step S24 onward based on the user ID specified in step S22c.
このように、配信サーバ100は、コンテンツ生成場所がランドマーク領域内にある場合には、ステップS23に代えて、ステップS22cを実行することで、イベントに参加していると推定されるユーザの特定精度を高めることができる。その結果、広告コンテンツの分類の精度をより高めることができる。
As described above, when the content generation location is in the landmark area, the
[第4の実施の形態]
以下、第4の実施の形態を説明する。前述の第2の実施の形態と相違する事項を主に説明し、共通する事項の説明を省略する。
[Fourth Embodiment]
Hereinafter, a fourth embodiment will be described. Items that differ from the second embodiment described above will be mainly described, and descriptions of common items will be omitted.
第2の実施の形態では、各ユーザの現在の(あるいは、最新の)位置情報に基づいて、コンテンツの種別を判定するものとした。これに対し、第4の実施の形態では、各ユーザの位置情報の履歴に基づいて、コンテンツの種別を判定する機能を提供する。 In the second embodiment, the content type is determined based on the current (or latest) position information of each user. On the other hand, the fourth embodiment provides a function for determining the type of content based on the history of location information of each user.
ここで、第4の実施の形態のコンテンツ配信システムに含まれる装置は、図2で例示した第2の実施の形態のコンテンツ配信システムと同様である。そこで、第4の実施の形態の各要素を第2の実施の形態と同一の名称および符号を用いて指し示す。ただし、第4の実施の形態では、配信サーバ100が、各ユーザの位置情報の履歴を管理し、当該履歴に基づいて、コンテンツの種別を判定する点が第2の実施の形態と異なる。
Here, the devices included in the content distribution system of the fourth embodiment are the same as those of the content distribution system of the second embodiment illustrated in FIG. Therefore, each element of the fourth embodiment is indicated by using the same name and code as those of the second embodiment. However, the fourth embodiment is different from the second embodiment in that the
図19は、第4の実施の形態のソフトウェア例を示す図である。配信サーバ100は、記憶部110およびサーバ処理部120を有する。
記憶部110は、第2の実施の形態で例示した情報に加えて、ユーザ位置履歴テーブルを記憶する。ユーザ位置履歴テーブルは、各ユーザの過去の位置情報の履歴を示す情報である。第3の実施の形態では、ユーザ位置履歴テーブルにより各ユーザの最新の位置情報を管理できるので、記憶部110は、ユーザ位置テーブル111を記憶しなくてもよい。第2の実施の形態でユーザ位置テーブル111に基づいて行われた処理は、ユーザ位置履歴テーブルを用いても行えるからである。
FIG. 19 illustrates an example of software according to the fourth embodiment. The
The
サーバ処理部120は、コンテンツ受信部121、コンテンツ生成部123、興味プロファイル管理部125および配信部126を有する(これらの機能の説明を省略する)。ただし、サーバ処理部120は、位置管理部122に代えて、位置管理部122aを有する。また、サーバ処理部120は、コンテンツ種別判定部124に代えて、コンテンツ種別判定部124bを有する。
The
位置管理部122aは、ユーザの位置情報の履歴を記憶部110に記憶されたユーザ位置履歴テーブルにより管理する。
コンテンツ種別判定部124bは、ユーザ位置履歴テーブルに基づいて、端末装置200から受信したコンテンツの種別(当該コンテンツを基に生成される広告コンテンツの種別)を判定する。
The
The content type determination unit 124b determines the type of content received from the terminal device 200 (the type of advertisement content generated based on the content) based on the user position history table.
図20は、第4の実施の形態のユーザ位置履歴テーブルの例を示す図である。ユーザ位置履歴テーブル116は、記憶部110に格納される。ユーザ位置履歴テーブル116は、時刻、ユーザIDおよび位置の項目を含む。
FIG. 20 is a diagram illustrating an example of a user position history table according to the fourth embodiment. The user position history table 116 is stored in the
時刻の項目には、位置情報を記録した時刻が登録される。ユーザIDの項目には、ユーザIDが登録される。位置の項目には、位置を示す座標が登録される。例えば、ユーザ位置履歴テーブル116には、時刻が“2014/10/1 10:40:00”、ユーザIDが“A”、位置が“(x1,y1)”という情報が登録される。これは、ユーザID“A”で識別されるユーザ50が、2014年10月1日10時40分00秒に、座標(x1,y1)で示される位置に存在していたことを示す。
In the time item, the time at which the position information is recorded is registered. The user ID is registered in the user ID item. In the position item, coordinates indicating the position are registered. For example, in the user position history table 116, information of time “2014/10/1 10:40:00”, user ID “A”, and position “(x1, y1)” is registered. This indicates that the
ユーザ位置履歴テーブルには、同じユーザの位置情報が異なる時刻に対応付けて登録されることもある。例えば、ユーザID“A”に対応する位置情報は、2014年10月1日10時41分00秒にも登録されている。 In the user position history table, position information of the same user may be registered in association with different times. For example, the position information corresponding to the user ID “A” is also registered at 10:41:00 on October 1, 2014.
ここで、端末装置200によるコンテンツのアップロードや位置情報の通知の手順は、図10および図12で例示した手順と同様であるため、説明を省略する。第4の実施の形態では、配信サーバ100によるコンテンツの分類手順および広告コンテンツの配信手順が第2の実施の形態と異なる。
Here, the procedures for uploading content and notifying location information by the
図21は、第4の実施の形態の配信サーバの分類例を示すフローチャートである。以下、図21に示す処理をステップ番号に沿って説明する。ここで、第4の実施の形態では、図11で説明したステップS24でNoの場合またはステップS26でNoの場合に、ステップS26a,S26bを実行する点が、第2の実施の形態とは異なる。それ以外のステップS21〜S23,S25,S27〜S30、ステップS24でYesの場合およびステップS26でYesの場合は、図11の説明と同様である(コンテンツ種別判定部124bは、コンテンツ種別判定部124と同様の処理を実行する)。そこで、以下ではステップS26a,S26bについて説明し、他のステップの説明を省略する。 FIG. 21 is a flowchart illustrating a classification example of the distribution server according to the fourth embodiment. In the following, the process illustrated in FIG. 21 will be described in order of step number. Here, the fourth embodiment is different from the second embodiment in that steps S26a and S26b are executed when No in step S24 described in FIG. 11 or No in step S26. . Other steps S21 to S23, S25, S27 to S30, Yes in step S24 and Yes in step S26 are the same as described in FIG. 11 (the content type determination unit 124b is the content type determination unit 124). The same processing is executed). Therefore, steps S26a and S26b will be described below, and descriptions of other steps will be omitted.
(S26a)コンテンツ種別判定部124bは、記憶部110に記憶されたユーザ位置履歴テーブル116に基づいて、複数のユーザに共通する興味カテゴリの判定を行う。処理の詳細は後述する。
(S26a) The content type determination unit 124b determines an interest category common to a plurality of users based on the user position history table 116 stored in the
(S26b)コンテンツ種別判定部124bは、ステップS26aで共通の興味カテゴリを判定できたか否かを判定する。判定できた場合、処理をステップS27に進める。判定できなかった場合、処理をステップS28に進める。 (S26b) The content type determination unit 124b determines whether or not a common interest category has been determined in step S26a. If so, the process proceeds to step S27. If it cannot be determined, the process proceeds to step S28.
このように、配信サーバ100は、ステップS23で特定したユーザ数が閾値よりも小さい場合に、ユーザ位置履歴テーブル116に基づいて複数のユーザに共通する興味カテゴリを判定する。
Thus, the
図22は、第4の実施の形態の位置履歴による判定例を示すフローチャートである。以下、図22に示す処理をステップ番号に沿って説明する。以下の手順は、図21のステップS26aに相当する。 FIG. 22 is a flowchart illustrating a determination example based on the position history according to the fourth embodiment. In the following, the process illustrated in FIG. 22 will be described in order of step number. The following procedure corresponds to step S26a in FIG.
(S51)コンテンツ種別判定部124bは、過去30分のユーザ位置履歴を、5分ずつの時間帯に分割する(計6つの時間帯に分けることになる)。コンテンツ種別判定部124bは、各時間帯において、コンテンツ生成場所を中心に所定範囲の領域内(例えば、コンテンツ生成場所を中心とした半径50mの領域内)にいるユーザを特定する。ユーザ位置履歴を遡る時間を過去30分までとしたが、他の時間(例えば、過去1時間や2時間など)でもよい。また、5分ずつの時間帯に分割するものとしたが、10分ずつ、15分ずつなど他の長さの時間帯に分割してもよい。 (S51) The content type determination unit 124b divides the user location history for the past 30 minutes into time zones of 5 minutes each (there are divided into a total of 6 time zones). The content type determination unit 124b specifies a user who is within a predetermined range of the area around the content generation location (for example, within a 50 m radius centered at the content generation location) in each time slot. Although the time for tracing back the user position history is up to the past 30 minutes, other time (for example, the past 1 hour or 2 hours) may be used. Moreover, although it shall divide | segment into the time slot | zone of every 5 minutes, you may divide | segment into the time slot | zone of other lengths, such as every 10 minutes and every 15 minutes.
(S52)コンテンツ種別判定部124bは、各時間帯において、ステップS51で特定したユーザ数が閾値(例えば、100人など)以上であるか否かを判定する。全ての時間帯でユーザ数が閾値以上である場合、処理をステップS53に進める。何れかの時間帯でユーザ数が閾値未満である場合、処理をステップS54に進める。 (S52) The content type determination unit 124b determines whether or not the number of users specified in step S51 is greater than or equal to a threshold (for example, 100 people) in each time slot. If the number of users is greater than or equal to the threshold value in all time zones, the process proceeds to step S53. If the number of users is less than the threshold value in any time zone, the process proceeds to step S54.
(S53)コンテンツ種別判定部124bは、各時間帯について、ステップS51で特定した各ユーザの興味カテゴリを、該当するユーザの多い順に5個選択する。そして、処理をステップS55に進める。 (S53) The content type determination unit 124b selects five interest categories of each user specified in step S51 for each time slot in order of the number of corresponding users. Then, the process proceeds to step S55.
(S54)コンテンツ種別判定部124bは、ステップS52の判定において、ユーザ数が閾値を下回った時間帯より古い時間帯を除外し、各時間帯について、ステップS51で特定した各ユーザの興味カテゴリを、該当するユーザの多い順に5個選択する。ユーザ数が閾値を下回った時間帯より古い時間帯を除外する理由は、当該古い時間帯は、その場所でイベントが開催される前の時間帯であると考えられるからである。ステップS53,S54では、選択する数を5個としたが他の数としてもよい。 (S54) In the determination of step S52, the content type determination unit 124b excludes a time period older than the time period when the number of users was less than the threshold, and for each time period, the interest category of each user identified in step S51 is Five are selected in descending order of corresponding users. The reason why the time zone older than the time zone when the number of users is below the threshold is excluded is that the old time zone is considered to be the time zone before the event is held at the place. In steps S53 and S54, the number to be selected is five, but other numbers may be used.
(S55)コンテンツ種別判定部124bは、ステップS53またはステップS54で特定した興味カテゴリのうち、複数の時間帯に共通する興味カテゴリを判定する(判定できた場合は、図21のステップS26aの判定結果がYesとなる)。複数の時間帯に共通する興味カテゴリが複数ある場合、コンテンツ種別判定部124bは、共通する数が最大である興味カテゴリを選択する。なお、複数の時間帯に共通する興味カテゴリがない場合は、当該興味カテゴリを判定できないことになる(図21のステップS26bの判定結果がNoとなる)。 (S55) The content type determination unit 124b determines an interest category that is common to a plurality of time zones from among the interest categories identified in step S53 or step S54 (if it can be determined, the determination result of step S26a in FIG. 21) Becomes Yes). When there are a plurality of interest categories common to a plurality of time zones, the content type determination unit 124b selects the interest category having the largest number in common. If there is no interest category common to a plurality of time zones, the interest category cannot be determined (the determination result in step S26b of FIG. 21 is No).
図23は、第4の実施の形態の分析例を示す図である。配信サーバ100は、図22のステップS53またはステップS55の処理を分析テーブル117に基づいて実行する。分析テーブル117は、11時00分00秒から11時29分29秒までの30分間を5分刻みに区切った時間帯毎に、コンテンツ生成場所を中心に所定範囲内の領域内に滞在していた複数のユーザに共通する興味カテゴリを抽出したものである。
FIG. 23 is a diagram illustrating an analysis example of the fourth embodiment. The
分析テーブル117は、記憶部110に格納される。分析テーブル117は、時間帯および興味カテゴリの項目を含む。時間帯の項目には、時間帯の情報が登録される。興味カテゴリの項目には、コンテンツ生成場所を中心とした所定領域内の複数のユーザで共通していた興味カテゴリが登録される。分析テーブル117には、一例として、共通していた興味カテゴリが共通する数の多いものから5個登録されている。興味カテゴリの項目のサブ項目“1”は、共通する数が最大である興味カテゴリである。サブ項目“2”は、共通する数が2番目に大きい興味カテゴリである。サブ項目“3”は、共通する数が3番目に大きい興味カテゴリである。サブ項目“4”は、共通する数が4番目に大きい興味カテゴリである。サブ項目“5”は、共通する数が5番目に大きい興味カテゴリである。
The analysis table 117 is stored in the
例えば、分析テーブル117には、時間帯“11:00:00−11:04:59”に対し、ユーザ間で共通していた興味カテゴリがサブ項目“1”〜“5”まで順番に、“サッカー”、“音楽”、“野球”、“読書”、“映画”と登録されている。これは、11時00分00秒から11時4分59秒の間において、コンテンツ生成場所を中心とした所定領域内の複数のユーザ間で、興味カテゴリ“サッカー”が最も多く共通していたことを示す。同様に、2番目は“音楽”、3番目は“野球”、4番目は“読書”、5番目は“映画”である。このように、配信サーバ100は、各時間帯において、共通するユーザ数の多かった興味カテゴリを分析テーブル117のように抽出する。
For example, in the analysis table 117, for the time zone “11: 00: 11-11: 04: 59”, the interest categories common to the users are displayed in the order of the sub items “1” to “5”. “Soccer”, “Music”, “Baseball”, “Reading” and “Movie” are registered. This is because the interest category “soccer” was the most common among a plurality of users in a predetermined area centering on the content generation place between 11:00:00 and 11: 4: 59. Indicates. Similarly, the second is “music”, the third is “baseball”, the fourth is “reading”, and the fifth is “movie”. As described above, the
そして、配信サーバ100は、複数の時間帯で共通する興味カテゴリを分析テーブル117から抽出する。分析テーブル117の例によれば、複数の時間帯で共通する数が最大である興味カテゴリは“音楽”である。よって、配信サーバ100は、複数の時間帯で共通する興味カテゴリとして、“音楽”を特定する。この場合、図21のステップS27において、配信サーバ100は、コンテンツの種別を“音楽”と決定する。
Then, the
図24は、第4の実施の形態の配信サーバの配信例を示すフローチャートである。以下、図24に示す処理をステップ番号に沿って説明する。ここで、第4の実施の形態では、図13で説明したステップS42に代えて、ステップS42aを実行する点が第2の実施の形態と異なる。それ以外のステップS41およびステップS43〜S48は、図13の説明と同様である。そこで、以下ではステップS42aについて説明し、他のステップの説明を省略する。ステップS42aは、ステップS41の次に実行される。 FIG. 24 is a flowchart illustrating a distribution example of the distribution server according to the fourth embodiment. In the following, the process illustrated in FIG. 24 will be described in order of step number. Here, the fourth embodiment is different from the second embodiment in that step S42a is executed instead of step S42 described in FIG. Other steps S41 and steps S43 to S48 are the same as those described in FIG. Therefore, in the following, step S42a will be described and description of other steps will be omitted. Step S42a is executed next to step S41.
(S42a)位置管理部122aは、ユーザ位置履歴テーブル116に、ユーザ50のユーザIDと位置情報と時刻とを追加する。時刻は現時刻の情報と登録する(当該位置情報の追加を行った時刻)。そして、処理をステップS43に進める。
(S42a) The
このようにして、配信サーバ100は、各ユーザの位置情報の履歴を取得し、コンテンツの種別の判定に用いる。配信サーバ100によれば、オープンな場所で開催されているイベントのように、大勢のユーザがイベントに興味を持って集まったのではなく、たまたま立ち寄っただけの場合にも、アップロードされたコンテンツを適切に分類できる。例えば、路上で開催される音楽の演奏のように、比較的狭い範囲で、ユーザの入れ替わりが比較的多くても、興味を持つユーザが長時間留まるイベントに対しても、アップロードされたコンテンツを適切に分類可能となる。
In this way, the
[第5の実施の形態]
以下、第5の実施の形態を説明する。前述の第2の実施の形態と相違する事項を主に説明し、共通する事項の説明を省略する。
[Fifth Embodiment]
Hereinafter, a fifth embodiment will be described. Items that differ from the second embodiment described above will be mainly described, and descriptions of common items will be omitted.
第5の実施の形態では、配信サーバにより、ユーザによるWebアクセスの履歴から、ユーザの興味カテゴリを判定する機能を提供する。
図25は、第5の実施の形態のコンテンツ配信システムの例を示す図である。第5の実施の形態のコンテンツ配信システムは、配信サーバ100、端末装置200,200a,200b,300およびWebサーバ400を含む。配信サーバ100およびWebサーバ400は、ネットワーク10に接続されている。
In the fifth embodiment, the distribution server provides a function for determining the user's interest category from the history of Web access by the user.
FIG. 25 is a diagram illustrating an example of a content distribution system according to the fifth embodiment. The content distribution system according to the fifth embodiment includes a
配信サーバ100は、第2の実施の形態で説明した機能に加えて、端末装置200,200a,200b,300からWebサーバ400へのWebアクセスを中継するプロキシ機能を有する。配信サーバ100は、端末装置200,200a,200b,300によりアクセスされたWebコンテンツの情報に基づいて、ユーザの興味カテゴリを判定する機能を有する。
In addition to the functions described in the second embodiment, the
Webサーバ400は、http(Hyper Text Transfer Protocol)リクエストに対して、httpレスポンスを応答するサーバコンピュータである。端末装置200,200a,200b,300が送信したhttpリクエストは、配信サーバ100により中継される。Webサーバ400からのhttpレスポンスも、配信サーバ100を経由して、端末装置200,200a,200b,300へ送られる。
The
例えば、端末装置200,200a,200b,300は、Webコンテンツを閲覧するためのブラウザ(または、Webブラウザ)と呼ばれるソフトウェアを実行する。ユーザ50は、端末装置200のブラウザがディスプレイ205aに表示させる画面に応じた操作入力を行うことで、閲覧したいWebコンテンツを取得するためのhttpリクエストを、端末装置200から配信サーバ100へ送信させることができる。配信サーバ100は、端末装置200から受信したhttpリクエストに基づいて、Webサーバ400へ代理でアクセスし、Webサーバ400から受信したhttpレスポンスを端末装置200へ応答する。端末装置200のブラウザは、httpレスポンスに基づいて、Webコンテンツをディスプレイ205aに表示させる。
For example, the
ここで、配信サーバ100は、図3で例示した配信サーバ100と同様のハードウェアによって実現される。Webサーバ400も、配信サーバ100と同様のハードウェアによって実現される。
Here, the
図26は、第5の実施の形態のソフトウェア例を示す図である。配信サーバ100は、記憶部110およびサーバ処理部120を有する。
記憶部110は、更にWebアクセス履歴テーブルを記憶する。Webアクセス履歴テーブルは、各ユーザによるWebコンテンツへのアクセス履歴を示す情報である。
FIG. 26 is a diagram illustrating an example of software according to the fifth embodiment. The
The
サーバ処理部120は、コンテンツ受信部121、位置管理部122、コンテンツ生成部123、コンテンツ種別判定部124および配信部126を有する(これらの機能の説明を省略する)。ただし、サーバ処理部120は、興味プロファイル管理部125に代えて、興味プロファイル管理部125aを有する。また、サーバ処理部120は、更にプロキシ128を有する。
The
興味プロファイル管理部125aは、プロキシ128によるWebアクセスの内容を取得し、Webアクセス履歴テーブルへのユーザ毎のアクセス履歴を記録する。興味プロファイル管理部125aは、アクセス履歴の情報に、応答したWebコンテンツに基づいて、該当のユーザの興味カテゴリの判定を行う。例えば、興味プロファイル管理部125aは、Webコンテンツ内のテキスト情報を解析することで、Webコンテンツに含まれる単語を抽出し、抽出した単語に関連する興味カテゴリを取得することが考えられる。例えば、記憶部110に、単語のパターン(抽出される単語の組み合わせなど)と興味カテゴリとの対応関係の情報を予め格納しておく。興味プロファイル管理部125aは、当該情報に基づいて、Webコンテンツに含まれる単語のパターンから興味カテゴリを判定し得る。
The interest profile management unit 125a acquires the contents of Web access by the
プロキシ128は、端末装置200によるWebアクセスを代理する。プロキシ128は、各端末装置から受信したhttpリクエストやWebサーバ400から受信したhttpレスポンスの情報を興味プロファイル管理部125aに提供する。
The proxy 128 acts as a proxy for Web access by the
端末装置200のクライアント処理部220は、更に、ブラウザ225およびユーザID付与部226を有する。ブラウザ225は、httpリクエストを生成した、httpレスポンスに応じたWebコンテンツをディスプレイ205aに表示させる。
The
ユーザID付与部226は、ブラウザ225によって生成されたhttpリクエストにユーザ50のユーザIDを挿入する。httpリクエストに挿入されたユーザIDは、興味プロファイル管理部125aによるユーザ毎のWebアクセス履歴を管理するために用いられる。
The user
図27は、第5の実施の形態のhttpリクエストヘッダの例を示す図である。httpリクエストヘッダ226aは、ユーザID付与部226によりユーザIDの挿入が行われた後のhttpリクエストヘッダを例示している。httpリクエストヘッダ226aの左側に付した番号は行番号である。httpリクエストヘッダ226aの例によれば、4行目にユーザ50のユーザID“A”が挿入されている。
FIG. 27 is a diagram illustrating an example of an http request header according to the fifth embodiment. The
図28は、第5の実施の形態のアクセス履歴テーブルの例を示す図である。Webアクセス履歴テーブル118は、記憶部110に格納される。Webアクセス履歴テーブル118は、時刻、ユーザID、アクセスURLおよび興味カテゴリの項目を含む。
FIG. 28 is a diagram illustrating an example of an access history table according to the fifth embodiment. The web access history table 118 is stored in the
時刻の項目には、Webアクセスを記録した時刻が登録される。ユーザIDの項目には、ユーザIDが登録される。アクセスURLの項目には、httpリクエストで指定されたアクセス先のURLが登録される。興味カテゴリの項目には、当該アクセス先から取得されたWebコンテンツに対して判定された興味カテゴリが登録される。 In the time item, the time when the Web access was recorded is registered. The user ID is registered in the user ID item. In the access URL item, the URL of the access destination specified by the http request is registered. In the interest category item, the interest category determined for the Web content acquired from the access destination is registered.
例えば、Webアクセス履歴テーブル118には、時刻が“2014/10/1 10:40:00”、ユーザIDが“A”、アクセスURLが“URL1”、興味カテゴリが“サッカー”という情報が登録される。これは、ユーザ50のユーザID“A”を含み、アクセスURLが“URL1”を指定したhttpリクエストに対するhttpレスポンスを、2014年10月1日10時40分00秒にWebサーバ400から受信したことを示す。また、当該httpレスポンスに含まれるWebコンテンツから判定された興味カテゴリが“サッカー”であることを示す。
For example, information such as “2014/10/1 10:40:00”, user ID “A”, access URL “URL1”, and interest category “soccer” is registered in the Web access history table 118. The This is that an http response to an http request including the user ID “A” of the
次に、配信サーバ100による、ユーザ50に対する興味カテゴリの判定手順を説明する。まず、端末装置200によるWebアクセス時の処理例を説明する。
図29は、第5の実施の形態の端末装置の処理例を示すフローチャートである。以下、図29に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
Next, an interest category determination procedure for the
FIG. 29 is a flowchart illustrating a processing example of the terminal device according to the fifth embodiment. In the following, the process illustrated in FIG. 29 will be described in order of step number.
(S61)ブラウザ225は、ユーザ50により入力デバイス206aを用いて入力されたアクセス先URLを受け付ける。ブラウザ225は、アクセス先URLのWebコンテンツを取得するためのhttpリクエストを生成する。
(S61) The
(S62)ユーザID付与部226は、ブラウザ225が生成したhttpリクエストのヘッダにユーザ50のユーザIDを付与し、配信サーバ100に送信する。
(S63)ブラウザ225は、配信サーバ100からhttpレスポンスを受信する。
(S62) The user
(S63) The
(S64)ブラウザ225は、httpレスポンスで示されるステータスを判定する。ステータスが成功を示す場合、処理をステップS65に進める。ステータスがエラーを示す場合、処理をステップS66に進める。
(S64) The
(S65)ブラウザ225は、httpレスポンスに基づいて、ディスプレイ205aにWebページ(Webコンテンツ)を表示させる。そして、処理を終了する。
(S66)ブラウザ225は、httpレスポンスに基づいて、ディスプレイ205aにエラーメッセージを表示させる。そして、処理を終了する。
(S65) The
(S66) The
図30は、第5の実施の形態の配信サーバの処理例を示すフローチャートである。以下、図30に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
(S71)プロキシ128は、端末装置200からhttpリクエストを受信する。
FIG. 30 is a flowchart illustrating a processing example of the distribution server according to the fifth embodiment. In the following, the process illustrated in FIG. 30 will be described in order of step number.
(S71) The
(S72)プロキシ128は、プロキシ128が受信したhttpリクエストからユーザ50のユーザIDを取得する。
(S73)プロキシ128は、httpリクエストに含まれるURLで示されるWebサーバ400からWebコンテンツの取得を試みる。プロキシ128は、httpリクエストをWebサーバ400に送信し、Webサーバ400からのhttpレスポンスに含まれるWebコンテンツを取得し得る。
(S72) The
(S73) The
(S74)プロキシ128は、Webコンテンツを取得できたか否かを判定する。取得できた場合、処理をステップS76に進める。取得できなかった場合、処理をステップS75に進める。
(S74) The
(S75)プロキシ128は、httpリクエストの送信元である端末装置200(リクエスト元)に、“エラー”のステータスを含むhttpレスポンスを送信する。そして、処理を終了する。
(S75) The
(S76)興味プロファイル管理部125cは、Webサーバ400から取得したWebコンテンツがテキスト情報を含むか否かを判定する。テキスト情報を含む場合、処理をステップS77に進める。テキスト情報を含まない場合、処理をステップS79に進める。
(S76) The interest profile management unit 125c determines whether the Web content acquired from the
(S77)興味プロファイル管理部125cは、Webコンテンツに含まれるテキスト情報を解析することで、ユーザ50の興味カテゴリを判定する。前述のように、例えば、記憶部110に単語のパターンと興味カテゴリとの対応関係の情報を予め格納しておくことで、興味プロファイル管理部125aは、当該情報に基づいて、Webコンテンツに含まれる単語のパターンから興味カテゴリを判定できる。
(S77) The interest profile management unit 125c determines the interest category of the
(S78)興味プロファイル管理部125cは、ステップS72で取得されたユーザIDと、現時刻と、アクセス先URLの情報と、ステップS77で判定した興味カテゴリと、を対応付けて、Webアクセス履歴テーブル118に登録する。 (S78) The interest profile management unit 125c associates the user ID acquired in Step S72, the current time, the information on the access destination URL, and the interest category determined in Step S77, and associates the Web access history table 118. Register with.
(S79)プロキシ128は、Webサーバ400から受信したhttpレスポンス(Webコンテンツを含む)を、httpリクエストの送信元である端末装置200(リクエスト元)に送信する。このとき、httpレスポンスに含まれるステータスは、“成功”を示す。
(S79) The
このようにして、配信サーバ100は、端末装置200からWebアクセスを受け付けるたびに、ユーザ50の興味カテゴリの情報を記録する。配信サーバ100は、Webアクセス履歴テーブル118に基づいて、興味プロファイルテーブル112における各ユーザの興味カテゴリを更新する。
In this way, the
図31は、第5の実施の形態の配信サーバの興味情報の更新例を示すフローチャートである。以下、図31に示す処理をステップ番号に沿って説明する。
(S81)興味プロファイル管理部125cは、興味プロファイルテーブル112に登録されたユーザIDのうち、興味カテゴリの更新対象とするユーザIDを選択する。
FIG. 31 is a flowchart illustrating an example of updating the interest information of the distribution server according to the fifth embodiment. In the following, the process illustrated in FIG. 31 will be described in order of step number.
(S81) The interest profile management unit 125c selects a user ID that is an update target of the interest category from among the user IDs registered in the interest profile table 112.
(S82)興味プロファイル管理部125cは、Webアクセス履歴テーブル118を参照して、選択したユーザIDに対応する過去1年間分のWebアクセス履歴を取得する。なお、一例として過去1年間分としたが、6か月など他の期間でもよい。 (S82) The interest profile management unit 125c refers to the Web access history table 118, and acquires Web access history for the past year corresponding to the selected user ID. In addition, although it was set as the past one year as an example, other periods, such as 6 months, may be sufficient.
(S83)興味プロファイル管理部125cは、選択したユーザIDに対して取得したWebアクセス履歴において、出現頻度が一定割合(例えば、80%など)以上の興味カテゴリを特定する。 (S83) The interest profile management unit 125c identifies an interest category whose appearance frequency is a certain ratio (for example, 80% or more) in the Web access history acquired for the selected user ID.
(S84)興味プロファイル管理部125cは、興味プロファイルテーブル112における、選択したユーザIDの興味カテゴリを、ステップS83で特定した興味カテゴリの情報に更新する。 (S84) The interest profile management unit 125c updates the interest category of the selected user ID in the interest profile table 112 with the information on the interest category specified in step S83.
このようにして、配信サーバ100は、ユーザ50のWebアクセス履歴の情報に基づいて、ユーザ50の興味カテゴリを定期的に更新する。配信サーバ100は、ユーザ50によるWebコンテンツへの日常的なアクセスにより、ユーザ50の興味の対象の変化を適切に把握し、ユーザ50に対して配信する広告コンテンツを決定可能となる。
In this way, the
なお、第1の実施の形態の情報処理は、演算部1bにプログラムを実行させることで実現できる。また、第2〜第5の実施の形態の情報処理は、プロセッサ101にプログラムを実行させることで実現できる。プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体13に記録できる。
Note that the information processing of the first embodiment can be realized by causing the
例えば、プログラムを記録した記録媒体13を配布することで、プログラムを流通させることができる。また、プログラムを他のコンピュータに格納しておき、ネットワーク経由でプログラムを配布してもよい。コンピュータは、例えば、記録媒体13に記録されたプログラムまたは他のコンピュータから受信したプログラムを、RAM102やHDD103などの記憶装置に格納し(インストールし)、当該記憶装置からプログラムを読み込んで実行してもよい。
For example, the program can be distributed by distributing the
以上の第1〜第5の実施の形態を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
(付記1) ユーザの位置情報と前記ユーザの興味の対象を示す興味情報とを記憶する記憶部と、
何れかの装置からデータと位置情報とを受信すると、前記記憶部を参照して、受信した当該位置情報に応じた領域内に存在する複数のユーザを特定し、
前記複数のユーザのうちの少なくとも一部のユーザに共通の興味情報を判定し、前記共通の興味情報と前記データとを対応付けて前記記憶部に格納する、演算部と、
を有する管理装置。
With respect to the embodiments including the first to fifth embodiments, the following additional notes are disclosed.
(Additional remark 1) The memory | storage part which memorize | stores the user's positional information and the interest information which shows the object of the said user's interest,
When data and position information are received from any device, the storage unit is referenced to identify a plurality of users existing in the area corresponding to the received position information,
An arithmetic unit that determines interest information common to at least some of the plurality of users, and stores the common interest information and the data in association with each other in the storage unit;
A management device.
(付記2) 前記記憶部は、複数の施設の所在を示す施設情報を記憶し、
前記演算部は、受信した前記位置情報と前記施設情報とに基づいて、前記領域を決定する、
付記1記載の管理装置。
(Supplementary Note 2) The storage unit stores facility information indicating the locations of a plurality of facilities,
The calculation unit determines the region based on the received location information and the facility information.
The management device according to
(付記3) 前記演算部は、受信した前記位置情報で示される位置から所定の距離以下である範囲を前記領域と決定する、付記1記載の管理装置。
(付記4) 前記演算部は、前記領域内における前記共通の興味情報を、複数の時間帯それぞれに対応付けて取得し、各時間帯に対応する前記共通の興味情報のうち、時間帯が異なっても共通する興味情報を更に判定し、判定結果に応じて前記興味情報と前記データとを対応付ける、付記1乃至3の何れか1つに記載の管理装置。
(Additional remark 3) The said calculating part is the management apparatus of
(Additional remark 4) The said calculating part acquires the said common interest information in the said area | region in association with each of several time zones, and time zones differ among the said common interest information corresponding to each time zone. However, the management apparatus according to any one of
(付記5) 前記演算部は、前記共通の興味情報を判定する際に、前記複数のユーザのうちの所定割合以上のユーザに共通する興味情報を判定する、付記1乃至4の何れか1つに記載の管理装置。
(Additional remark 5) When the said calculating part determines the common interest information, any one of
(付記6) 前記演算部は、前記共通の興味情報が複数種類ある場合、共通するユーザの数に基づいて前記データに対応付ける前記共通の興味情報を決定する、付記1乃至5の何れか1つに記載の管理装置。
(Additional remark 6) The said calculating part determines the said common interest information matched with the said data based on the number of common users, when there are multiple types of the said common interest information, Any one of
(付記7) 前記装置は、他の装置に格納された情報にアクセス可能であり、
前記演算部は、前記装置がアクセスした情報に基づいて、前記装置を利用するユーザの前記興味情報を判定する、付記1乃至6の何れか1つに記載の管理装置。
(Appendix 7) The device can access information stored in other devices,
The management device according to any one of
(付記8) 前記演算部は、何れかのユーザを示す情報を送信元の装置から受信すると、前記記憶部を参照して、当該ユーザの前記興味情報に基づいて、前記送信元の装置へ送信する前記データを決定する、付記1乃至7の何れか1つに記載の管理装置。
(Additional remark 8) When the said calculating part receives the information which shows any user from the transmission origin apparatus, with reference to the said memory | storage part, based on the said interest information of the said user, it transmits to the said transmission origin apparatus. The management device according to any one of
(付記9) 前記演算部は、前記データとともに受信した第1の位置情報と、前記送信元の装置を利用するユーザの第2の位置情報とに基づいて、前記送信元の装置に送信する前記データを決定する、付記8記載の管理装置。 (Additional remark 9) The said calculating part transmits to the said transmission origin apparatus based on the 1st positional information received with the said data, and the 2nd positional information of the user who utilizes the said transmission origin apparatus. The management device according to appendix 8, which determines data.
(付記10) 何れかの装置からデータと位置情報とを受信すると、各ユーザの位置情報を参照して、受信した前記位置情報に応じた領域内に存在する複数のユーザを特定し、
前記複数のユーザそれぞれの興味の対象を示す興味情報に基づいて、前記複数のユーザのうちの少なくとも一部のユーザに共通の興味情報を判定し、前記共通の興味情報と前記データとを対応付けて記憶部に格納する、
処理をコンピュータに実行させる管理プログラム。
(Supplementary Note 10) When data and position information are received from any device, referring to the position information of each user, a plurality of users existing in an area corresponding to the received position information are specified,
Based on the interest information indicating the interest of each of the plurality of users, the common interest information is determined for at least some of the plurality of users, and the common interest information is associated with the data. Stored in the storage unit,
A management program that causes a computer to execute processing.
(付記11) コンピュータが、
何れかの装置からデータと位置情報とを受信すると、各ユーザの位置情報を参照して、受信した前記位置情報に応じた領域内に存在する複数のユーザを特定し、
前記複数のユーザそれぞれの興味の対象を示す興味情報に基づいて、前記複数のユーザのうちの少なくとも一部のユーザに共通の興味情報を判定し、前記共通の興味情報と前記データとを対応付けて記憶部に格納する、
管理方法。
(Appendix 11) The computer
When receiving data and position information from any of the devices, with reference to the position information of each user, identify a plurality of users existing in the area according to the received position information,
Based on the interest information indicating the interest of each of the plurality of users, the common interest information is determined for at least some of the plurality of users, and the common interest information is associated with the data. Stored in the storage unit,
Management method.
1 管理装置
1a 記憶部
1b 演算部
2,2a,2b,2c,2d,2e,2f 端末装置
3,3a,3b,3c,3d,3e,3f ユーザ
4 ネットワーク
5 アクセスポイント
6 管理情報
R1 領域
DESCRIPTION OF
Claims (6)
何れかの装置からデータと位置情報とを受信すると、前記記憶部を参照して、受信した当該位置情報に応じた領域内に存在する複数のユーザを特定し、
前記複数のユーザのうちの少なくとも一部のユーザに共通の興味情報を判定し、前記共通の興味情報と前記データとを対応付けて前記記憶部に格納する、演算部と、
を有する管理装置。 A storage unit that stores location information of the user and interest information indicating an object of interest of the user;
When data and position information are received from any device, the storage unit is referenced to identify a plurality of users existing in the area corresponding to the received position information,
An arithmetic unit that determines interest information common to at least some of the plurality of users, and stores the common interest information and the data in association with each other in the storage unit;
A management device.
前記演算部は、受信した前記位置情報と前記施設情報とに基づいて、前記領域を決定する、請求項1記載の管理装置。 The storage unit stores facility information indicating the locations of a plurality of facilities,
The management device according to claim 1, wherein the calculation unit determines the area based on the received position information and the facility information.
前記演算部は、前記装置がアクセスした情報に基づいて、前記装置を利用するユーザの前記興味情報を判定する、請求項1乃至3の何れか1つに記載の管理装置。 The device is accessible to information stored in other devices;
The management device according to claim 1, wherein the calculation unit determines the interest information of a user who uses the device based on information accessed by the device.
前記複数のユーザそれぞれの興味の対象を示す興味情報に基づいて、前記複数のユーザのうちの少なくとも一部のユーザに共通の興味情報を判定し、前記共通の興味情報と前記データとを対応付けて記憶部に格納する、
処理をコンピュータに実行させる管理プログラム。 When receiving data and position information from any of the devices, with reference to the position information of each user, identify a plurality of users existing in the area according to the received position information,
Based on the interest information indicating the interest of each of the plurality of users, the common interest information is determined for at least some of the plurality of users, and the common interest information is associated with the data. Stored in the storage unit,
A management program that causes a computer to execute processing.
何れかの装置からデータと位置情報とを受信すると、各ユーザの位置情報を参照して、受信した前記位置情報に応じた領域内に存在する複数のユーザを特定し、
前記複数のユーザそれぞれの興味の対象を示す興味情報に基づいて、前記複数のユーザのうちの少なくとも一部のユーザに共通の興味情報を判定し、前記共通の興味情報と前記データとを対応付けて記憶部に格納する、
管理方法。 Computer
When receiving data and position information from any of the devices, with reference to the position information of each user, identify a plurality of users existing in the area according to the received position information,
Based on the interest information indicating the interest of each of the plurality of users, the common interest information is determined for at least some of the plurality of users, and the common interest information is associated with the data. Stored in the storage unit,
Management method.
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2015
- 2015-01-09 JP JP2015003026A patent/JP2016128958A/en active Pending
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