JP2017054257A - 決定装置、決定方法、及び決定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】適切なコンテンツの配置順を決定する決定装置、決定方法、及び決定プログラムを提供する。
【解決手段】決定装置は、所定の基準より各々のスコアが算出された複数のコンテンツを取得する取得部１３１と、取得部１３１により取得された複数のコンテンツから、一覧表示されるコンテンツとして、所定の条件に基づいて抽出されたコンテンツの配置順を決定する決定部１３６とを備える。
【選択図】図３

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。

従来、ユーザに対して適切な態様においてコンテンツを配信する技術が提供されている。例えば、取得したクエリに基づいて適切なクエリを検索し、選択することが容易にできるキュレーションをランク付けする技術が提供されている。

特開２０１５−０４９８９２号公報 特開２０１５−００５０５７号公報

しかしながら、上記の従来技術では、適切なコンテンツの配置順を決定することができるとは限らない。例えば、コンテンツに付与されたランク等のスコアに基づく配置順では、コンテンツが適切に配置されるとは限らず、ユーザにとって適切なコンテンツの配置順を決定することができるとは限らない。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、適切なコンテンツの配置順を決定することができる決定装置、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。

本願に係る決定装置は、所定の基準より各々のスコアが算出された複数のコンテンツを取得する取得部と、前記取得部により取得された前記複数のコンテンツから、一覧表示されるコンテンツとして、所定の条件に基づいて抽出されたコンテンツの配置順を決定する決定部と、を備えたことを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、適切なコンテンツの配置順を決定することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る決定処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る配信システムの構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係る配信装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係るコンテンツ情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る学習情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。 図８は、実施形態に係るマス向けコンテンツの決定処理の一例を示す図である。 図９は、実施形態に係るコンテンツの配信の一例を示すフローチャートである。 図１０は、実施形態に係るコンテンツの配信順の一例を示す図である。 図１１は、配信装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

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、以下の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される。

（実施形態）
〔１．決定処理〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る決定処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る決定処理の一例を示す図である。なお、本実施形態における決定処理には、コンテンツを配信する処理を含む。図１に示す例では、配信装置１００（図３参照）が端末装置１０からの配信要求に基づいてコンテンツを配信する場合を説明する。

図１に示す例では、配信装置１００が、端末装置１０からコンテンツの配信要求を取得した後の処理を説明する。また、図１では、配信装置１００は、後述するマスロジックに基づき抽出されたコンテンツからさらに所定の基準に基づいて抽出したコンテンツと、ユーザに関するユーザ情報に基づいて抽出されたコンテンツとを、端末装置１０に配信する。以下では、マスロジックに基づき抽出されたコンテンツを「マス向けコンテンツ」とし、ユーザに関するユーザ情報に基づいて抽出された他のコンテンツを「個人向けコンテンツ」とする場合がある。また、以下では、コンテンツを「記事」と称する場合がある。すなわち、マス向けコンテンツは「マス向け記事」と読み替え、個人向けコンテンツは「個人向け記事」と読み替えることもできる。

まず、配信装置１００は、所定のマスロジックによりコンテンツ（記事）が記憶されたデータベースＤＢ１１からマス向けコンテンツを抽出する（ステップＳ１１）。例えば、データベースＤＢ１１は、配信装置１００のコンテンツ情報記憶部１２１（図３参照）であってもよい。以下では、データベースＤＢ１１からのマス向けコンテンツの抽出を「第１段階抽出」とする場合がある。例えば、配信装置１００は、ステップＳ１１における第１段階抽出により、各コンテンツに対して算出されたスコアに基づいて、記事ＭＡ〜記事ＭＬ等を含むマス向けコンテンツＭＣ１１を抽出する。なお、スコアの算出、及びマスロジックによるマス向けコンテンツの抽出についての詳細は後述する。

ここで、データベースＤＢ１１に記憶されたコンテンツの各々は、所定のカテゴリに分類される。例えば、コンテンツの各々は、その内容に基づいて所定のカテゴリに分類される。図１では、コンテンツの各々は、その内容に基づいてカテゴリＡ〜Ｃの３つのカテゴリのいずれかに分類されるものとする。また、各カテゴリＡ〜Ｃに分類されるコンテンツは、分類されるカテゴリＡ〜Ｃに応じて、コンテンツに関する評価値がある傾向を有するものとする。以下では、コンテンツに関する評価値が、ＣＴＲ（Click Through Rate）、いわゆるクリック率である場合を例に説明する。

図１では、カテゴリＡに分類されるコンテンツは、他のカテゴリＢ、Ｃに分類されるコンテンツに比べて、コンテンツに関する評価値であるＣＴＲが低い傾向を有するものとする。また、カテゴリＢに分類されるコンテンツは、他のカテゴリＡに分類されるコンテンツに比べてＣＴＲが高く、他のカテゴリＣに分類されるコンテンツに比べてＣＴＲが低い傾向を有するものとする。また、カテゴリＣに分類されるコンテンツは、他のカテゴリＡ、Ｂに分類されるコンテンツに比べて、コンテンツに関する評価値であるＣＴＲが高い傾向を有するものとする。

図１では、説明のため、カテゴリごとにコンテンツを分割して図示するが、ステップＳ１１においては、全カテゴリ共通のスコアを算出するマスロジックによりコンテンツを抽出する。すなわち、ステップＳ１１において抽出されるコンテンツの数は、カテゴリごとにばらつきがあってもよい。

図１では、カテゴリＡに属するコンテンツにおいて、記事ＭＡのスコアが最も高い「１０．８」であり、記事ＭＢのスコアが記事ＭＡの次に高い「１０．４」である。また、カテゴリＡに属するコンテンツにおいて、記事ＭＣのスコアが記事ＭＢの次に高い「１０．１」であり、記事ＭＤのスコアが記事ＭＣの次に高い「９．９」である。以下、マス向けコンテンツＭＣ１１のうち、カテゴリＡに属する複数のコンテンツをグループＧＰＡとする場合がある。

また、図１では、カテゴリＢに属するコンテンツにおいて、記事ＭＥのスコアが最も高い「１０．２」であり、記事ＭＦのスコアが記事ＭＥの次に高い「１０．１」である。また、カテゴリＢに属するコンテンツにおいて、記事ＭＧのスコアが記事ＭＦの次に高い「９．７」であり、記事ＭＨのスコアが記事ＭＧの次に高い「９．６」である。以下、マス向けコンテンツＭＣ１１のうち、カテゴリＢに属する複数のコンテンツをグループＧＰＢとする場合がある。

また、図１では、カテゴリＣに属するコンテンツにおいて、記事ＭＩのスコアが最も高い「１０．４」であり、記事ＭＪのスコアが記事ＭＩの次に高い「１０．２」である。また、カテゴリＣに属するコンテンツにおいて、記事ＭＫのスコアが記事ＭＪの次に高い「９．９」であり、記事ＭＬのスコアが記事ＭＫの次に高い「９．８」である。すなわち、図１では、全カテゴリ中において最もスコアの高いコンテンツは、カテゴリＡに属するコンテンツの記事ＭＡである。以下、マス向けコンテンツＭＣ１１のうち、カテゴリＣに属する複数のコンテンツをグループＧＰＣとする場合がある。

次に、配信装置１００は、マス向けコンテンツＭＣ１１から所定の条件に基づいてコンテンツを抽出し、その配置順を決定する（ステップＳ１２）。具体的には、配信装置１００は、所定のルールに基づいて、各カテゴリに属するコンテンツごとに、スコアの高い方から順にコンテンツを抽出する。以下では、マス向けコンテンツＭＣ１１からさらにコンテンツを抽出し、配置順を決定することを「第２段階抽出」とする場合がある。以下、第２段階抽出について説明する。

ステップＳ１２の第２段階抽出において、配信装置１００は、３つのグループＧＰＡ、ＧＰＢ、ＧＰＣの各々に属するコンテンツが所定の順序で繰り返されるように、コンテンツの配置順を決定する。具体的には、配信装置１００は、配置順１位のコンテンツを、グループＧＰＣのうち最もスコアの高いコンテンツである記事ＭＩに決定する。すなわち、配信装置１００は、スコアの高い方から順に配置順を決定するのではなく、スコアと他の基準とに基づいて、配置順を決定する。図１では、配信装置１００は、スコアと各コンテンツのカテゴリ分類とに基づいて、配置順を決定する。

また、配信装置１００は、配置順２位のコンテンツを、グループＧＰＣのうち記事ＭＩの次にスコアの高いコンテンツである記事ＭＪに決定する。これにより、配信装置１００は、ＣＴＲが比較的高いグループＧＰＣのコンテンツを配置順１位及び２位のコンテンツとすることにより、端末装置１０における表示の初期段階ではＣＴＲの高いコンテンツが表示されるようにする。

そして、配信装置１００は、配置順３位のコンテンツを、グループＧＰＢのうち最もスコアの高いコンテンツである記事ＭＥに決定する。また、配信装置１００は、配置順４位のコンテンツを、グループＧＰＡのうち最もスコアの高いコンテンツである記事ＭＡに決定する。これにより、配信装置１００は、グループＧＰＣのコンテンツと比較してＣＴＲが高くないグループＧＰＢ、ＧＰＡのコンテンツを配置順３位及び４位のコンテンツとすることにより、同じグループＧＰＣのコンテンツばかりが端末装置１０における表示の初期段階において表示されることを抑制する。したがって、配信装置１００は、端末装置１０における表示の初期段階においてＣＴＲの高いコンテンツを表示しつつ、コンテンツの多様性が低下することを抑制することができる。

そして、配信装置１００は、配置順５位以降は、カテゴリＡに属するコンテンツ、カテゴリＢに属するコンテンツ、カテゴリＣに属するコンテンツ、及びカテゴリＣに属するコンテンツの順で並ぶ配置を繰り返すように、コンテンツの配置順を決定する。

例えば、配信装置１００は、配置順５位のコンテンツを、グループＧＰＡのうち記事ＭＡの次にスコアの高いコンテンツである記事ＭＢに決定する。また、例えば、配信装置１００は、配置順６位のコンテンツを、グループＧＰＢのうち記事ＭＥの次にスコアの高いコンテンツである記事ＭＦに決定する。また、例えば、配信装置１００は、配置順７位のコンテンツを、グループＧＰＣのうち記事ＭＪの次にスコアの高いコンテンツである記事ＭＫに決定する。また、例えば、配信装置１００は、配置順８位のコンテンツを、グループＧＰＣのうち記事ＭＫの次にスコアの高いコンテンツである記事ＭＬに決定する。このように、配信装置１００は、配置順５位〜８位のコンテンツを決定する。

また、配信装置１００は、配置順９位〜１２位のコンテンツを決定する。例えば、配信装置１００は、配置順９位のコンテンツを、グループＧＰＡのうち記事ＭＢの次にスコアの高いコンテンツである記事ＭＣに決定する。また、例えば、配信装置１００は、配置順１０位のコンテンツを、グループＧＰＢのうち記事ＭＦの次にスコアの高いコンテンツである記事ＭＧに決定する。なお、配置順１１位、１２位のコンテンツは、グループＧＰＣから決定されるが、図示することは省略する。

上述の処理を繰り返すことにより、配信装置１００は、所定の条件に基づいて抽出されたマス向けコンテンツＭＣ１２の配置順を決定する。

次に、配信装置１００は、第２段階抽出において配置順を決定したマス向けコンテンツＭＣ１２と個人向けコンテンツＰＣ１１とをブレンド（配合）する（ステップＳ１３）。ここで、個人向けコンテンツＰＣ１１は、例えばユーザの関心度等に基づいて順序付けがされた複数の記事ＰＡ〜ＰＪを含む。また、図１では、記事ＰＡ〜ＰＪは、３つのカテゴリＡ〜Ｃのいずれかに属する。なお、配信装置１００は、個人向けコンテンツＰＣ１１を外部の情報処理装置から取得してもよいし、配信装置１００は、データベースＤＢ１１から、ユーザ情報に基づいて、ユーザＵ１にパーソナライズされた個人向けコンテンツを抽出してもよい。すなわち、記事ＭＡ〜ＭＬ等と記事ＰＡ〜ＰＪ等は、同じコンテンツであってもよい。

図１に示す例では、配信装置１００は、マス向けコンテンツＭＣ１２と個人向けコンテンツＰＣ１１とを１対１の割合でブレンドしたブレンドコンテンツＢＣ１１を決定する。以下、ブレンドコンテンツＢＣ１１に含まれるコンテンツの数を「配信数」とする。

例えば、配信装置１００は、マス向けコンテンツＭＣ１２のうち配置順の高い方から配信数の半分の数までのコンテンツを、ブレンドコンテンツＢＣ１１に含めるコンテンツとして決定する。また、例えば、配信装置１００は、個人向けコンテンツＰＣ１１のうち配置順の高い方から配信数の半分の数までのコンテンツを、ブレンドコンテンツＢＣ１１に含めるコンテンツとして決定する。

ここで、配信装置１００は、マス向けコンテンツ、個人向けコンテンツの順に交互に配置されるように配合してブレンドコンテンツＢＣ１１を生成する。また、配信装置１００は、マス向けコンテンツ間では配置順の高いコンテンツほど上の配置順になるように、個人向けコンテンツ間では配置順が高いコンテンツほど上の配置順になるように配合してブレンドコンテンツＢＣ１１を生成する。例えば、配信装置１００は、マス向けコンテンツＭＣ１２のうち配置順が最も高い記事ＭＩをブレンドコンテンツＢＣ１１における配置順１位とし、個人向けコンテンツＰＣ１１のうち配置順が最も高い記事ＰＡをブレンドコンテンツＢＣ１１における配置順２位とする。このように、図１では、配信装置１００は、記事ＭＩ、記事ＰＡ、記事ＭＪ、記事ＰＢ、記事ＭＥ、記事ＰＣ等を含むブレンドコンテンツＢＣ１１を決定する。

その後、配信装置１００は、ブレンドコンテンツＢＣ１１を端末装置１０へ配信する（ステップＳ１４）。具体的には、記事ＭＩ、記事ＰＡ、記事ＭＪ、記事ＰＢ、記事ＭＥ、記事ＰＣ等の順で表示されるブレンドコンテンツＢＣ１１を端末装置１０へ配信する。

そして、ブレンドコンテンツＢＣ１１を受信した端末装置１０は、ブレンドコンテンツＢＣ１１を表示する（ステップＳ１５）。図１では、端末装置１０は、ブレンドコンテンツＢＣ１１のうち配置順が上位のコンテンツである記事ＭＩ、記事ＰＡ、記事ＭＪ、記事ＰＢ、記事ＭＥを表示する。なお、端末装置１０を利用するユーザは、端末装置１０の画面にタッチしスクロール操作等を行うことにより、記事ＭＥから下の記事ＰＣ、記事ＭＡ等を順次表示させる。

上述したように、配信装置１００は、スコアの高い方から順に配置順を決定するのではなく、スコアと他の基準とに基づいて、配置順を決定する。図１では、配信装置１００は、各コンテンツが分類されるカテゴリに対応する評価値であるＣＴＲに基づいて、マス向けコンテンツの配置順を決定する。したがって、配信装置１００は、適切なコンテンツの配置順を決定することができる。このように、配信装置１００は、端末装置１０へ配信するコンテンツの配置順を決定する。例えば、配信装置１００は、第２段階抽出においては、第１段階抽出で抽出されたコンテンツ群から、カテゴリに基づいて所定の順序でコンテンツを抽出し、全コンテンツの配置順を決定する。また、例えば、配信装置１００は、第２段階抽出においては、例えば所定の広告抽出ロジックのように災害発生等の所定の条件に基づいて広告の配信可否を決定する処理とは異なり、端末装置１０へ配信するコンテンツの配置順を決定する。

また、配信装置１００は、マス向けコンテンツＭＣ１２と個人向けコンテンツＰＣ１１とを１対１の割合でブレンドしたブレンドコンテンツＢＣ１１を配信する。これにより、配信装置１００は、ユーザの興味や関心に基づいた記事と社会的な重要性に基づいた記事とをバランスよくユーザに配信することができる。

また、上記例においては、配信装置１００がマス向けコンテンツの抽出、個人向けコンテンツの抽出、コンテンツのブレンド、及びコンテンツの配信を行ったが、配信システム１（図２参照）は各処理を各情報処理装置に分散して実行してもよい。例えば、配信装置１００は、マス向けコンテンツの抽出を行う情報処理装置からマス向けコンテンツを取得し、個人向けコンテンツの抽出を行う情報処理装置から個人向けコンテンツを取得し、マス向けコンテンツと個人向けコンテンツとをブレンドして配信してもよい。また、例えば、配信装置１００は、マス向けコンテンツと個人向けコンテンツとをブレンドしたブレンドコンテンツを外部の情報処理装置から取得して配信してもよい。

〔２．配信システムの構成〕
図２に示すように、配信システム１には、端末装置１０と、提供元端末５０と、配信装置１００とが含まれる。端末装置１０と、提供元端末５０と、配信装置１００とは所定のネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続される。図２は、実施形態に係る配信システムの構成例を示す図である。なお、図２に示した配信システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の提供元端末５０や、複数台の配信装置１００が含まれてもよい。

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、ユーザによる種々の操作を受け付ける。なお、以下では、端末装置１０をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置１０と読み替えることもできる。なお、上述した端末装置１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等により実現される。

また、端末装置１０は、配信装置１００へコンテンツの配信を要求する。また、端末装置１０は、配信装置１００から配信されたコンテンツを所定のアプリにより表示する。なお、所定のアプリはブラウザであってもよい。

提供元端末５０は、コンテンツの提供元、いわゆるコンテンツプロバイダ等によって利用される情報処理装置である。例えば、提供元端末５０は、提供元により作成されたコンテンツを配信装置１００に入稿する。

配信装置１００は、端末装置１０にコンテンツを配信するサービスを提供する情報処理装置である。また、配信装置１００は、各々のスコアが算出された複数のコンテンツから、一覧表示されるコンテンツとして、所定の条件に基づいて抽出されたコンテンツの配置順を決定する決定装置である。

〔３．配信装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る配信装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る配信装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、配信装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、配信装置１００は、配信装置１００の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（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。

通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮ（図２参照）と有線または無線で接続され、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部１２０は、図３に示すように、コンテンツ情報記憶部１２１と、学習情報記憶部１２２と、ユーザ情報記憶部１２３とを有する。

（コンテンツ情報記憶部１２１）
実施形態に係るコンテンツ情報記憶部１２１は、コンテンツ（記事）に関する各種情報を記憶する。図４に、実施形態に係るコンテンツ情報記憶部１２１の一例を示す。図４に示すコンテンツ情報記憶部１２１は、「コンテンツＩＤ」、「コンテンツ」、「カテゴリ」、「提供元ＩＤ」、「スコア」といった項目を有する。

「コンテンツＩＤ」は、コンテンツを識別するための識別情報を示す。「コンテンツ」は、いわゆるコンテンツプロバイダ等の提供元から取得したコンテンツである記事を示す。図４では「コンテンツ」に「記事ＭＡ」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、文字情報や文字情報と画像との組合せ、または、これらの格納場所を示すファイルパス名などが格納される。また、「カテゴリ」は、コンテンツの内容に基づく分類情報を示す。また、「提供元ＩＤ」は、コンテンツの提供元を識別するための識別情報を示す。また、「スコア」は、各コンテンツのスコアを示す。例えば、各コンテンツのスコアは、後述する学習情報記憶部１２２に記憶された情報に基づいて算出される。

例えば、図４に示す例において、コンテンツＩＤ「ＣＴ１１」により識別される記事ＭＡは、提供元ＩＤ「ＣＰ１１」により識別される提供元から取得したコンテンツであることを示す。また、コンテンツＩＤ「ＣＴ１１」により識別される記事ＭＡは、その内容はカテゴリ「カテゴリＡ」に分類され、スコアが「１０．８」であることを示す。

なお、コンテンツ情報記憶部１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、コンテンツ情報記憶部１２１は、各カテゴリのコンテンツに関する評価値であるＣＴＲに関する情報を記憶してもよい。また、例えば、コンテンツ情報記憶部１２１は、コンテンツを取得した日時やコンテンツが作成された日時に関する情報を記憶してもよい。コンテンツ情報記憶部１２１は、各提供元の評価値に関する情報を記憶してもよい。

（学習情報記憶部１２２）
実施形態に係る学習情報記憶部１２２は、各単語の重みに関する各種情報を記憶する。例えば、学習情報記憶部１２２は、学習により導出された各単語の重みに関する各種情報を記憶する。例えば、学習情報記憶部１２２は、各単語に対応する重みを記憶する。図５に、実施形態に係る学習情報記憶部１２２の一例を示す。図５に示す学習情報記憶部１２２は、「素性」、「重み」といった項目を有する。

「素性」は、学習を行う重みを導出する対象（情報）を示す。図５では、「単語Ａ」や「単語Ｂ」のように抽象的に記載するが、「単語Ａ」や「単語Ｂ」としては、「日本」や「映画」など具体的な単語が記憶される。また、図５に示す例において、単語Ａの重みは「０．０５」であり、単語Ｂの重みは「−０．１」であり、単語Ｃの重みは「０．０２」であり、単語Ｄの重みは「−０．０５」であることを示す。

なお、学習情報記憶部１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。図５に示す例においては、学習情報記憶部１２２は、各単語を識別する単語ＩＤを記憶してもよい。また、学習情報記憶部１２２は、コンテンツのスコアを算出するために用いられる種々の情報を記憶してもよい。例えば、学習情報記憶部１２２は、後述する各単語のスコアに関する情報を記憶してもよい。また、例えば、学習情報記憶部１２２は、各提供元の評価値に関する情報を記憶してもよい。

（ユーザ情報記憶部１２３）
実施形態に係るユーザ情報記憶部１２３は、ユーザに関する各種情報を記憶する。図６に、実施形態に係るユーザ情報記憶部１２３の一例を示す。図６に示すユーザ情報記憶部１２３は、「ユーザＩＤ」、「年齢」、「性別」、「居住地」、「関心１」、「関心２」といった項目が含まれる。

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、図１の例に示したユーザに対応する。また、「年齢」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの年齢を示す。なお、「年齢」は、例えば３５歳など、ユーザＩＤにより識別されるユーザの具体的な年齢であってもよい。また、「性別」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの性別を示す。また、「居住地」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザの居住地を示す。「関心１」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザが最も関心や興味のある対象を示す。また、「関心２」は、ユーザＩＤにより識別されるユーザが「関心１」の対象の次に関心や興味のある対象を示す。なお、「関心３」や「関心４」のように、３以上の関心が登録されてもよい。

例えば、図６に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザの年齢は、「３０代」であり、性別は、「男性」であり、居住地は、「地域Ａ」であることを示す。また、例えば、図６に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１」により識別されるユーザは、「スポーツ（サッカー）」に最も関心があり、その次に「芸能（ドラマ）」に関心があることを示す。

なお、ユーザ情報記憶部１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報、例えば上記以外のデモグラフィック属性情報やサイコグラフィック属性情報等を記憶してもよい。また、配信装置１００は、端末装置１０から取得したユーザ情報に基づいて推定されるユーザに関する各種情報を、ユーザ情報記憶部１２３に記憶させてもよい。

（制御部１３０）
図３の説明に戻って、制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、配信装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（決定プログラムの一例に相当）がＲＡＭ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、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る。

図３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、学習部１３２と、算出部１３３と、第１抽出部１３４と、第２抽出部１３５と、決定部１３６と、第３抽出部１３７と、配合部１３８と、配信部１３９とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

（取得部１３１）
取得部１３１は、端末装置１０からコンテンツの配信要求を取得する。取得部１３１は、提供元端末５０からコンテンツの入稿を取得する。例えば、取得部１３１は、提供元端末５０から定期的にコンテンツの入稿を取得する。例えば、取得部１３１は、多数の提供元端末５０からコンテンツの入稿を取得してもよい。例えば、取得部１３１は、提供元端末５０から入稿されたコンテンツをコンテンツ情報記憶部１２１に記憶する。

また、取得部１３１は、所定の編集者が選択した記事に関する情報（以下、「選択記事情報」とする場合がある）を取得してもよい。具体的には、取得部１３１は、編集者が選択したコンテンツ（記事）であって、所定のサービスにおいて掲載される記事に関する情報を取得してもよい。また、取得部１３１は、端末装置１０から端末装置１０を利用するユーザＵ１に関するユーザ情報を取得する。例えば、取得部１３１は、端末装置１０からユーザ情報として、ユーザＵ１の興味や関心に関する情報を取得する。また、取得部１３１は、端末装置１０からユーザ情報として、ユーザＵ１のインターネット上における行動履歴を取得してもよい。また、取得部１３１は、端末装置１０以外の外部装置から端末装置１０を利用するユーザＵ１のユーザ情報を取得してもよい。

また、取得部１３１は、所定の編集者が選択する基準、または、大衆が注目する基準により各コンテンツのスコアが算出された複数のコンテンツを取得してもよい。例えば、取得部１３１は、後述する第１抽出部１３４から各コンテンツの配置順を決定するスコアが算出されたマス向けコンテンツＭＣ１１を取得してもよい。また、例えば、取得部１３１は、外部の情報処理装置から各コンテンツのスコアが算出されたマス向けコンテンツを取得してもよい。この場合、配信装置１００は、学習部１３２や算出部１３３や第１抽出部１３４を有さなくてもよい。

（学習部１３２）
学習部１３２は、各記事に含まれる単語の重みを学習する。例えば、学習部１３２は、各単語の重みを算出するために、提供元端末５０から入稿されたコンテンツに含まれる各単語のスコアを算出する。例えば、学習部１３２は、所定の間隔（例えば、１０分おき）に各単語のスコアを算出する。具体的には、学習部１３２は、所定のスコア算出ロジックに基づいて、各単語のスコアを算出する。

また、学習部１３２は、各記事に含まれる単語の重みを、例えば１時間おきなど定期的に学習を行うことにより導出する。また、各単語の重みは、算出された単語のスコアや所定の編集者の選択記事情報やその単語を含むコンテンツを入稿した提供元の評価値等に基づいて導出される。

例えば、学習部１３２は、コンテンツに含まれる単語が所定のサービスにおけるコンテンツ掲載面に掲載された回数などに基づく学習により、単語の重みを導出する。例えば、学習部１３２は、所定の編集者の選択記事情報に含まれるコンテンツ中における頻度の高い単語の重みが重くなるように学習を行う。また、学習部１３２は、提供元が入稿したコンテンツが所定のサービスにおけるコンテンツ掲載面へ掲載された回数などに基づく学習により、単語の重みを導出する。例えば、学習部１３２は、評価値の高い提供元が入稿したコンテンツ中における頻度の高い単語の重みが重くなるように学習を行う。そして、学習部１３２は、学習により導出した各単語の重みを学習情報記憶部１２２に記憶する。

また、例えば、学習部１３２は、所定の提供元が発行する紙媒体に掲載された記事に含まれる単語の重みが重くなるように学習を行ってもよい。例えば、学習部１３２は、所定のＳＮＳ（Social Networking Service）において投稿された文字情報に所定の閾値以上の頻度で含まれる単語の重みが重くなるように学習を行ってもよい。

（算出部１３３）
算出部１３３は、所定の編集者が選択するコンテンツまたは大衆が注目するコンテンツのスコアが高くなるような基準に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。例えば、算出部１３３は、各コンテンツに関する社会生活での重要度または各コンテンツに関する不特定多数の関心に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。例えば、算出部１３３は、ユーザ情報以外の情報に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。例えば、算出部１３３は、各記事に含まれる単語の重みに基づいて、各コンテンツのスコアを算出する。

算出部１３３は、提供元端末５０から入稿されたコンテンツに含まれる単語に基づいて、各コンテンツのスコアを算出する。例えば、算出部１３３は、所定の間隔（例えば、１０分おき）に各コンテンツのスコアを算出する。

また、例えば、算出部１３３は、所定のサービスにおいて掲載されるコンテンツに含まれる単語に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。例えば、算出部１３３は、所定のサービスにおいて掲載されたコンテンツの履歴に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。

また、例えば、算出部１３３は、所定のサービスにおいて掲載されたコンテンツの履歴に基づいて変動する単語の重みにより、複数のコンテンツのスコアを算出する。例えば、算出部１３３は、所定のサービスにおいて掲載されたコンテンツに含まれる単語の重みが重くなるように学習された各単語の重みに基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。具体的には、算出部１３３は、所定のサービスにおけるコンテンツ掲載面へ掲載されたコンテンツに含まれる単語の重みが重くなるように学習された各単語の重みに基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出してもよい。

また、算出部１３３は、所定のサービスにおけるコンテンツの抽出基準に関する情報に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。例えば、算出部１３３は、所定のサービスにおけるコンテンツの抽出基準に基づいて変動する単語の重みにより、複数のコンテンツのスコアを算出する。

また、例えば、算出部１３３は、所定の提供元が発行する紙媒体に掲載された記事に関する情報に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。例えば、算出部１３３は、所定の提供元が発行する紙媒体に掲載された記事に含まれる単語の重みが重くなるように学習された各単語の重みに基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。具体的には、算出部１３３は、所定の新聞の一面に掲載された記事に含まれる単語の重みが重くなるように学習された各単語の重みに基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出してもよい。

また、例えば、算出部１３３は、所定のネットワークサービスにおいて投稿される文字情報に基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。例えば、算出部１３３は、所定のネットワークサービスにおいて投稿された文字情報に所定の閾値以上の頻度で含まれる単語の重みが重くなるように学習された各単語の重みに基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出する。具体的には、算出部１３３は、所定のＳＮＳにおいて投稿された文字情報に所定の閾値以上の頻度で含まれる単語の重みが重くなるように学習された各単語の重みに基づいて、複数のコンテンツのスコアを算出してもよい。

（第１抽出部１３４）
第１抽出部１３４は、所定のマスロジックを用いて、第１段階抽出を行う。具体的には、第１抽出部１３４は、算出部１３３により算出された各コンテンツのスコアに基づいて、複数のコンテンツからユーザに配信するコンテンツを抽出する。例えば、第１抽出部１３４は、マス向けコンテンツを抽出する。例えば、第１抽出部１３４は、所定のマスロジックによりコンテンツ情報記憶部１２１に記憶されたコンテンツから、マス向けコンテンツを抽出する。

例えば、第１抽出部１３４は、所定の編集者の選択記事情報に基づいて算出された各コンテンツのスコアに基づいて、記事ＭＡ〜記事ＭＬ等の複数のコンテンツをマス向けコンテンツとして抽出する。具体的には、第１抽出部１３４は、算出部１３３により算出されたスコアが高い方から順に所定数のコンテンツを、マス向けコンテンツとして抽出する。図１に示す例においては、第１抽出部１３４は、スコアが最も高い「１０．８」でありカテゴリＡに属する記事ＭＡや、スコアが記事ＭＡの次に高い「１０．４」でありカテゴリＡに属する記事ＭＢや、スコアが記事ＭＡの次に高い「１０．４」でありカテゴリＣに属する記事ＭＩ等をマス向けコンテンツＭＣ１１として抽出する。

また、第１抽出部１３４は、単語のスコアが所定の閾値を超える単語を含むコンテンツを抽出してもよい。そして、第１抽出部１３４は、閾値を超える単語を含むコンテンツの中から、マス向けコンテンツＭＣ１１を抽出してもよい。

（第２抽出部１３５）
第２抽出部１３５は、マス向けコンテンツＭＣ１１から所定の条件に基づいてコンテンツを抽出する。例えば、図１では、第２抽出部１３５は、マス向けコンテンツＭＣ１１からマス向けコンテンツＭＣ１２を抽出する。第２抽出部１３５は、マス向けコンテンツＭＣ１１においてカテゴリに各々対応するグループＧＰＡ、ＧＰＢ、ＧＰＣから各コンテンツのスコアに基づいてコンテンツを抽出する。例えば、図１では、第２抽出部１３５は、グループＧＰＡからスコアの高い方から順に記事ＭＡや記事ＭＢ等を抽出する。また、例えば、図１では、第２抽出部１３５は、グループＧＰＢからスコアの高い方から順に記事ＭＥや記事ＭＦ等を抽出する。また、例えば、図１では、第２抽出部１３５は、グループＧＰＣからスコアの高い方から順に記事ＭＩや記事ＭＪ等を抽出する。

（決定部１３６）
決定部１３６は、第２抽出部１３５により抽出されたコンテンツの配置順を決定する。例えば、図１では、決定部１３６は、第２抽出部１３５により抽出されたマス向けコンテンツＭＣ１２中の各コンテンツの配置順を決定する。また、マス向けコンテンツＭＣ１１から配置順を決定しながらコンテンツを抽出する場合、決定部１３６は、第２抽出部１３５の処理を行ってもよい。この場合、配信装置１００は、第２抽出部１３５を有さなくてもよい。

また、決定部１３６は、複数のコンテンツのうち、所定の基準により分類される複数のグループの各々から抽出されたコンテンツの配置順を決定する。例えば、図１では、決定部１３６は、マス向けコンテンツＭＣ１１のうち、複数のグループＧＰＡ、ＧＰＢ、ＧＰＣの各々から抽出されたマス向けコンテンツＭＣ１２に含まれる各コンテンツの配置順を決定する。また、決定部１３６は、複数のグループの各々に属するコンテンツに関する評価値に基づく順序でコンテンツが繰り返されるように、コンテンツの配置順を決定する。また、決定部１３６は、複数のグループの各々に属するコンテンツに関するクリック率（ＣＴＲ）に基づく順序でコンテンツが繰り返されるように、コンテンツの配置順を決定する。

また、決定部１３６は、複数のグループの各々に属するコンテンツが所定の順序で繰り返されるように、コンテンツの配置順を決定する。例えば、図１では、決定部１３６は、複数のグループＧＰＡ、ＧＰＢ、ＧＰＣの各々に属するコンテンツが所定の順序で繰り返されるように、マス向けコンテンツＭＣ１２に含まれる各コンテンツの配置順を決定する。また、決定部１３６は、最初の複数のグループの繰り返しでは、クリック率が高いグループに属するコンテンツから順に配置され、２回目の複数のグループの繰り返しでは、クリック率が低いグループに属するコンテンツから順に配置されるように、コンテンツの配置順を決定する。

図１では、決定部１３６は、配置順１位のコンテンツを、グループＧＰＣのうち最もスコアの高いコンテンツである記事ＭＩに決定する。すなわち、決定部１３６は、スコアの高い方から順に配置順を決定するのではなく、スコアと他の基準とに基づいて、配置順を決定する。また、決定部１３６は、配置順２位のコンテンツを、グループＧＰＣのうち記事ＭＩの次にスコアの高いコンテンツである記事ＭＪに決定する。

また、図１では、決定部１３６は、配置順３位のコンテンツを、グループＧＰＢのうち最もスコアの高いコンテンツである記事ＭＥに決定する。また、決定部１３６は、配置順４位のコンテンツを、グループＧＰＡのうち最もスコアの高いコンテンツである記事ＭＡに決定する。また、決定部１３６は、配置順５位以降は、カテゴリＡに属するコンテンツ、カテゴリＢに属するコンテンツ、カテゴリＣに属するコンテンツ、及びカテゴリＣに属するコンテンツの順で並ぶ配置を繰り返すように、コンテンツの配置順を決定する。

例えば、図１では、決定部１３６は、配置順５位のコンテンツを、グループＧＰＡのうち記事ＭＡの次にスコアの高いコンテンツである記事ＭＢに決定する。また、例えば、決定部１３６は、配置順６位のコンテンツを、グループＧＰＢのうち記事ＭＥの次にスコアの高いコンテンツである記事ＭＦに決定する。また、例えば、決定部１３６は、配置順７位のコンテンツを、グループＧＰＣのうち記事ＭＪの次にスコアの高いコンテンツである記事ＭＫに決定する。また、例えば、決定部１３６は、配置順８位のコンテンツを、グループＧＰＣのうち記事ＭＫの次にスコアの高いコンテンツである記事ＭＬに決定する。

また、決定部１３６は、配置順９位〜１２位のコンテンツを決定する。例えば、決定部１３６は、配置順９位のコンテンツを、グループＧＰＡのうち記事ＭＢの次にスコアの高いコンテンツである記事ＭＣに決定する。また、例えば、決定部１３６は、配置順１０位のコンテンツを、グループＧＰＢのうち記事ＭＦの次にスコアの高いコンテンツである記事ＭＧに決定する。また、決定部１３６は、配置順１１位、１２位のコンテンツをグループＧＰＣから決定する。

（第３抽出部１３７）
第３抽出部１３７は、ユーザに関するユーザ情報に基づいて、複数のコンテンツからユーザに配信するコンテンツを抽出する。例えば、第３抽出部１３７は、コンテンツ情報記憶部１２１に記憶されたコンテンツから、ユーザ情報に基づいて、ユーザＵ１にパーソナライズされた個人向けコンテンツを抽出する。

例えば、第３抽出部１３７は、記事ＰＡ〜記事ＰＪ等の複数のコンテンツを、ユーザＵ１が興味や関心を示す可能性の高い個人向けコンテンツＰＣ１１として抽出する。なお、第３抽出部１３７は、種々の従来技術を適宜用いて個人向けコンテンツＰＣ１１を抽出してもよい。また、例えば、取得部１３１が、外部の情報処理装置から個人向けコンテンツを取得してもよい。この場合、配信装置１００は、第３抽出部１３７を有さなくてもよい。

（配合部１３８）
配合部１３８は、マス向けコンテンツと個人向けコンテンツとの割合を決定し、決定した割合に基づいて、ブレンドコンテンツに含ませるマス向けコンテンツと個人向けコンテンツとを決定する。図１に示す例では、配合部１３８は、マス向けコンテンツＭＣ１２と個人向けコンテンツＰＣ１１とを１対１の割合でブレンドしたブレンドコンテンツＢＣ１１を決定する。

例えば、配合部１３８は、マス向けコンテンツＭＣ１２のうち配置順の高い方から配信数の半分の数までのコンテンツを、ブレンドコンテンツＢＣ１１に含めるコンテンツとして決定する。また、例えば、配合部１３８は、個人向けコンテンツＰＣ１１のうち配置順の高い方から配信数の半分の数までのコンテンツを、ブレンドコンテンツＢＣ１１に含めるコンテンツとして決定する。

例えば、配合部１３８は、マス向けコンテンツ、個人向けコンテンツの順に交互に配置されるブレンドコンテンツＢＣ１１を決定する。また、配合部１３８は、マス向けコンテンツ間では配置順が高いコンテンツほど上の配置順になるように、個人向けコンテンツ間では配置順が高いコンテンツほど上の配置順になるようにブレンドコンテンツＢＣ１１を決定する。図１では、配合部１３８は、記事ＭＩ、記事ＰＡ、記事ＭＪ、記事ＰＢ、記事ＭＥ、記事ＰＣ等を含むブレンドコンテンツＢＣ１１を決定する。

（配信部１３９）
配信部１３９は、決定部１３６により配置順が決定されたコンテンツと、他の基準により抽出された他のコンテンツとを、ユーザが利用する端末装置１０に配信する。例えば、配信部１３９は、他のコンテンツとして、ユーザに関するユーザ情報に基づいて抽出されたコンテンツを端末装置１０に配信する。例えば、図１では、配信部１３９は、配合部１３８によりマス向けコンテンツＭＣ１２と個人向けコンテンツＰＣ１１とを１対１の割合でブレンドされたブレンドコンテンツＢＣ１１を端末装置１０に配信する。

〔４．端末装置の構成〕
次に、図７を用いて、実施形態に係る端末装置１０の構成について説明する。図７は、実施形態に係る端末装置１０の構成例を示す図である。図７に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、記憶部１２と、入力部１３と、出力部１４と、制御部１５とを有する。

（通信部１１）
通信部１１は、例えば、通信回路等によって実現される。そして、通信部１１は、図示しない所定の通信網（例えば図２に示すネットワークＮ）と有線または無線で接続され、配信装置１００との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２）
記憶部１２は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２は、例えば、端末装置１０にインストールされているアプリケーションに関する情報、例えばプログラム等を記憶する。

（入力部１３）
入力部１３は、ユーザからの各種操作を受け付ける。例えば、入力部１３は、タッチパネル機能により表示面（例えば表示部１５３）を介してユーザからの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部１３は、端末装置１０に設けられたボタンや、端末装置１０に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。

（出力部１４）
出力部１４は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等によって実現されるタブレット端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。

（制御部１５）
制御部１５は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、端末装置１０内部の記憶部１２などの記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。例えば、この各種プログラムには、インストールされているアプリケーションのプログラムが含まれる。また、制御部１５は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。

図７に示すように、制御部１５は、送信部１５１と、受信部１５２と、表示部１５３とを有し、以下に説明する配信処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１５の内部構成は、図７に示した構成に限られず、後述する配信処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１５が有する各処理部の接続関係は、図７に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

送信部１５１は、入力部１３により受け付けたユーザ操作に従って、配信装置１００へコンテンツの配信要求を送信する。例えば、送信部１５１は、起動したブラウザ等のアプリからの配信要求を配信装置１００へ送信する。受信部１５２は、配信装置１００から配信されたコンテンツを受信する。図１に示す例においては、受信部１５２は、ブレンドコンテンツＢＣ１１を受信する。

表示部１５３は、受信部１５２により受信されたコンテンツを出力部１４により表示する。図１に示す例においては、表示部１５３は、受信部１５２により受信されたブレンドコンテンツＢＣ１１を表示する。例えば、表示部１５３は、ブレンドコンテンツＢＣ１１のうち配置順が上位のコンテンツである記事ＭＩ、記事ＰＡ、記事ＭＪ、記事ＰＢ、記事ＭＥを表示する。なお、端末装置１０を利用するユーザは、表示部１５３によりブレンドコンテンツＢＣ１１が表示された端末装置１０の画面にタッチしスクロール操作等を行うことにより、記事ＭＥから下の記事ＰＣ、記事ＭＡ等を順次表示させる。

なお、上述した制御部１５による選択処理等の処理は、例えば、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）などにより実現されてもよい。また、上述した選択処理が所定のアプリケーションにより行われる場合や表示処理が専用アプリにより行われる場合、制御部１５は、例えば、所定のアプリや専用アプリを制御するアプリ制御部を有してもよい。

〔５．マス向けコンテンツの抽出〕
次に、図８を用いて、実施形態に係る配信装置１００におけるマス向けコンテンツの抽出について説明する。図８は、実施形態に係るマス向けコンテンツの決定処理の一例を示す図である。

まず、図８に示す例において、配信装置１００は、所定の記事ＤＢであるデータベースＤＢ１０に格納された記事からマス向けコンテンツの抽出を行う。例えば、データベースＤＢ１０は、コンテンツ情報記憶部１２１であってもよい。

そして、配信装置１００は、各種のマスロジックを適宜用いて、各単語のスコアの算出や重みの導出を行う。例えば、配信装置１００は、所定のロジックＡであるマスロジックＬＧ１１や、所定のロジックＢであるマスロジックＬＧ１２や、所定のロジックＣであるマスロジックＬＧ１３等を用いて各単語のスコアの算出や重みの導出を行う。

例えば、マスロジックＬＧ１１は、所定の編集者の選択記事情報に基づいて、各単語のスコアの算出や重みの導出を行う。具体的には、マスロジックＬＧ１１は、所定のスコア算出ロジックにより算出した各単語のスコアと所定の編集者の選択記事情報とに基づいて、各単語の重みの導出を行ってもよい。

また、例えば、マスロジックＬＧ１２は、特許文献２に示す技術に基づいて、伝聞情報に含まれる単語のスコアを小さくする等により、各単語のスコアの算出や重みの導出を行う。このようなマスロジックＬＧ１２を用いて各単語のスコアの算出や重みの導出を行うことにより、配信装置１００は、伝聞情報に該当するようなコンテンツのスコアを低くすることができる。すなわち、配信装置１００は、伝聞情報に該当するようなコンテンツがマス向けコンテンツとして抽出されることを抑制できる。

また、例えば、マスロジックＬＧ１３は、所定のＳＮＳ（Social Networking Service）において投稿された文字情報に所定の閾値以上の頻度で含まれる単語のスコアを大きくすること等により、各単語のスコアの算出や重みの導出を行う。このようなマスロジックＬＧ１３を用いて各単語のスコアの算出や重みの導出を行うことにより、配信装置１００は、大衆が注目するコンテンツのスコアを高くすることができる。すなわち、配信装置１００は、大衆が注目するコンテンツがマス向けコンテンツとして抽出されやすくすることができる。

そして、配信装置１００は、機械学習アルゴリズムによる重要度判定ＡＬ１１を行う。例えば、配信装置１００は、各種マスロジックＬＧ１１〜ＬＧ１３等に基づいて導出された各単語の重みに基づいて、各コンテンツのスコアを算出する。そして、配信装置１００は、スコアの高いコンテンツほど重要度が高いと判定する。

また、配信装置１００は、重要度判定ＡＬ１１を行った後、提供元選定ロジックＬＧ１４を行う。ここで、重要度判定ＡＬ１１においては、同様の内容についてのコンテンツが複数の提供元から入稿された場合、それらのコンテンツは高いスコアが付与される可能性が高い。そのため、配信装置１００が単純にスコアの高い方から順にコンテンツを抽出した場合、同じような内容のコンテンツが複数抽出される可能性が高い。そこで、配信装置１００は、提供元選定ロジックＬＧ１４により、同様の内容についてのコンテンツが複数の提供元から入稿されている場合、１つの提供元のコンテンツのみを選定する。

例えば、配信装置１００は、同一話題（単語）に対して複数の提供元からの同時入稿があった場合、過去に所定のサービスにおけるコンテンツ掲載面への各提供元の掲載実績によって、１つのコンテンツのみを選定する。例えば、配信装置１００は、所定のサービスにおけるコンテンツ掲載面における対応するカテゴリに対する各提供元の掲載実績によって、１つのコンテンツのみを選定してもよい。具体的には、配信装置１００は、経済に関するコンテンツの掲載をする提供元を選定する場合、所定のサービスにおけるコンテンツ掲載面における経済に関する各提供元の掲載実績によって、１つのコンテンツのみを選定してもよい。

また、配信装置１００は、例えば、蓋然性を決定する所定のパラメータＴを導入し、乱択性についてはハッシュ関数などを利用することで、同一時刻の同一の提供元の組み合わせに対しては、一意の提供元が選択されるようにしてもよい。その後、図示することは省略するが、配信装置１００は、コンテンツの見出し形態素同士のコサイン類似度を計測し、閾値に達した場合は配置順の上位のものを優先して掲出してもよい。すなわち、配信装置１００は、所定の重複排除処理をおこなってもよい。

また、配信装置１００は、配置順決定ロジックＬＧ１５を行う。例えば、配信装置１００は、決定部１３６によりマス向けコンテンツＭＣ１２の配置順を決定する。例えば、配信装置１００は、端末装置１０において表示されるコンテンツの多様性が低下することを抑制しつつ、所定の基準を満たすようにコンテンツの配置順を決定する。例えば、配信装置１００は、端末装置１０において表示されるコンテンツの多様性が低下することを抑制しつつ、高いＣＴＲを実現できる表示態様となるようにコンテンツの配置順を決定する。

〔６．ブレンドコンテンツ配信〕
次に、図９を用いて、実施形態に係る配信システム１におけるブレンドコンテンツの配信選択処理の手順について説明する。図９は、実施形態に係るコンテンツの配信の一例を示すフローチャートである。

図９に示すように、配信装置１００の取得部１３１は、コンテンツの配信要求を取得する（ステップＳ１０１）。その後、配信装置１００の第１抽出部１３４は、所定のマスロジックによりマス向けコンテンツを抽出する（ステップＳ１０２）。そして、配信装置１００の第２抽出部１３５は、第１抽出部１３４により抽出されたマス向けコンテンツから、所定のルールに基づいてさらにマス向けコンテンツを抽出する（ステップＳ１０３）。そして、配信装置１００の決定部１３６は、第２抽出部１３５により抽出されたマス向けコンテンツの配置順を決定する（ステップＳ１０４）。

また、配信装置１００の第３抽出部１３７は、ユーザ情報に基づいて個人向けコンテンツを抽出する（ステップＳ１０５）。配信装置１００の配合部１３８は、所定のロジックによりマス向けコンテンツと個人向けコンテンツとを配合し、ブレンドコンテンツを生成する（ステップＳ１０６）。その後、配信装置１００の配信部１３９は、ブレンドコンテンツを配信する（ステップＳ１０７）。

〔７．各繰り返しの配置順〕
次に、図１０を用いて、実施形態に係る配信システム１におけるマス向けコンテンツの配置順について説明する。図１０は、実施形態に係るコンテンツの配信順の一例を示す図である。なお、図１０に示す例においては、図１中のステップＳ１２の第２段階抽出により抽出されたマス向けコンテンツＭＣ１２を例に説明する。また、図１０では、グループＧＰＡ（カテゴリＡ）の１つのコンテンツ、グループＧＰＢ（カテゴリＢ）の１つのコンテンツ、及びグループＧＰＣ（カテゴリＣ）の２つのコンテンツが所定の配置順で並ぶ表示グループが繰り返される。また、以下では、表示順が１位〜４位のコンテンツが形成する表示グループを第１順グループＧＰ１１、表示順が５位〜８位のコンテンツが形成する表示グループを第２順グループＧＰ１２、表示順が９位〜１２位のコンテンツが形成する表示グループを第３順グループＧＰ１３として説明する。

図１０中のマス向けコンテンツＭＣ１２に示すように、配信装置１００は、配置順１位のコンテンツを、グループＧＰＣ（カテゴリＣ）のうち最もスコアの高いコンテンツである記事ＭＩに決定する。また、配信装置１００は、配置順２位のコンテンツを、グループＧＰＣ（カテゴリＣ）のうち記事ＭＩの次にスコアの高いコンテンツである記事ＭＪに決定する。そして、配信装置１００は、配置順３位のコンテンツを、グループＧＰＢ（カテゴリＢ）のうち最もスコアの高いコンテンツである記事ＭＥに決定する。また、配信装置１００は、配置順４位のコンテンツを、グループＧＰＡ（カテゴリＡ）のうち最もスコアの高いコンテンツである記事ＭＡに決定する。

第１順グループＧＰ１１においては、ＣＴＲが比較的高いカテゴリＣのコンテンツが最上位に２つ並び、その下にＣＴＲが中程度のカテゴリＢのコンテンツが１つ並び、さらにその下にＣＴＲが比較的低いカテゴリＡのコンテンツが１つ並ぶ。これにより、配信装置１００は、ＣＴＲが比較的高いグループＧＰＣのコンテンツを配置順１位及び２位のコンテンツとすることにより、端末装置１０における表示の初期段階ではＣＴＲの高いコンテンツが表示されるようにする。また、配信装置１００は、グループＧＰＣのコンテンツと比較してＣＴＲが高くないグループＧＰＢ、ＧＰＡのコンテンツを配置順３位及び４位のコンテンツとすることにより、同じグループＧＰＣのコンテンツばかりが端末装置１０における表示の初期段階において表示されることを抑制する。したがって、配信装置１００は、端末装置１０における表示の初期段階においてＣＴＲの高いコンテンツを表示しつつ、コンテンツの多様性が低下することを抑制することができる。

そして、配信装置１００は、配置順５位以降は、カテゴリＡに属するコンテンツ、カテゴリＢに属するコンテンツ、カテゴリＣに属するコンテンツ、及びカテゴリＣに属するコンテンツの順で並ぶ配置を繰り返すように、コンテンツの配置順を決定する。

例えば、配信装置１００は、配置順５位のコンテンツを、グループＧＰＡ（カテゴリＡ）のうち記事ＭＡの次にスコアの高いコンテンツである記事ＭＢに決定する。また、例えば、配信装置１００は、配置順６位のコンテンツを、グループＧＰＢ（カテゴリＢ）のうち記事ＭＥの次にスコアの高いコンテンツである記事ＭＦに決定する。また、例えば、配信装置１００は、配置順７位のコンテンツを、グループＧＰＣ（カテゴリＣ）のうち記事ＭＪの次にスコアの高いコンテンツである記事ＭＫに決定する。また、例えば、配信装置１００は、配置順８位のコンテンツを、グループＧＰＣ（カテゴリＣ）のうち記事ＭＫの次にスコアの高いコンテンツである記事ＭＬに決定する。このように、配信装置１００は、配置順５位〜８位のコンテンツを決定する。

また、配信装置１００は、配置順９位〜１２位のコンテンツを決定する。例えば、配信装置１００は、配置順９位のコンテンツを、グループＧＰＡ（カテゴリＡ）のうち記事ＭＢの次にスコアの高いコンテンツである記事ＭＣに決定する。また、例えば、配信装置１００は、配置順１０位のコンテンツを、グループＧＰＢ（カテゴリＢ）のうち記事ＭＦの次にスコアの高いコンテンツである記事ＭＧに決定する。このように、図１０に示す例では、順位５位以降のコンテンツは、カテゴリＡ（ＣＴＲ低）の記事、カテゴリＢ（ＣＴＲ中）の記事、カテゴリＣ（ＣＴＲ高）の記事、カテゴリＣ（ＣＴＲ高）の記事の配置順で並ぶ表示グループを繰り返す。また、配信装置１００は、配置順１１位、１２位のコンテンツをグループＧＰＣから決定する。

〔８．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る配信装置１００は、取得部１３１と、決定部１３６とを有する。取得部１３１は、所定の基準より各々のスコアが算出された複数のコンテンツ（実施形態においては「マス向けコンテンツＭＣ１１」。以下同じ。）を取得する。また、決定部１３６は、取得部１３１により取得された複数のコンテンツから、一覧表示されるコンテンツとして、所定の条件に基づいて抽出されたコンテンツ（実施形態においては「マス向けコンテンツＭＣ１２」。以下同じ。）の配置順を決定する。

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、スコアの高い方から順に配置順を決定するのではなく、スコアと他の基準とに基づいて配置順を決定する。これにより、配信装置１００は、スコアの高いコンテンツのみだけでなく、他の基準においても高い評価がされたコンテンツを順に並べて配置することにより、種々の観点からバランスの良いコンテンツの配置順を決定することができる。したがって、配信装置１００は、適切なコンテンツの配置順を決定することができる。

また、実施形態に係る配信装置１００は配信部１３９をさらに有する。配信部１３９は、決定部により配置順が決定されたコンテンツと、他の基準により抽出された他のコンテンツ（実施形態においては「個人向けコンテンツＰＣ１１」。以下同じ。）とを、ユーザが利用する端末装置１０に配信する。

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、種々の基準に基づいて抽出されたコンテンツをブレンドしたブレンドコンテンツを配信する。これにより、配信装置１００は、種々の観点からバランスの良いコンテンツを配信することができる。したがって、配信装置１００は、適切なコンテンツを配信することができる。

また、実施形態に係る配信装置１００において、配信部１３９は、他のコンテンツとして、ユーザに関するユーザ情報に基づいて抽出されたコンテンツを端末装置１０に配信する。

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、所定の基準に基づいて抽出したコンテンツと個人向けコンテンツとをブレンドしたブレンドコンテンツを配信する。これにより、配信装置１００は、ユーザの興味や関心に基づいた記事と所定の基準に基づいた記事とをバランスよくユーザに配信することができる。

また、実施形態に係る配信装置１００において、取得部１３１は、所定の編集者が選択する基準、または、大衆が注目する基準により各コンテンツのスコアが算出された複数のコンテンツを取得する。

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、社会生活での重要度が高いコンテンツや不特定多数の関心が高いコンテンツに高いスコアが付されたコンテンツを取得することにより、社会生活での重要度が高いコンテンツや不特定多数の関心が高いコンテンツがマス向けコンテンツとして抽出されやすくなる。これにより、配信装置１００は、ユーザの興味や関心に基づいた記事と社会的な重要性に基づいた記事とをバランスよくユーザに配信することができる。

また、実施形態に係る配信装置１００において、決定部１３６は、複数のコンテンツのうち、所定の基準により分類される複数のグループ（実施形態においては「グループＧＰＡ、ＧＰＢ、ＧＰＣ」。以下同じ。）の各々から抽出されたコンテンツの配置順を決定する。

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、所定の基準により分類される複数のグループから、所定の割合でコンテンツを抽出し、それらのコンテンツの配置順を決定できる。これにより、配信装置１００は、種々の観点からバランスの良いコンテンツの配置順を決定することができる。したがって、配信装置１００は、適切なコンテンツの配置順を決定することができる。

また、実施形態に係る配信装置１００において、決定部１３６は、複数のグループの各々に属するコンテンツが所定の順序で繰り返されるように、コンテンツの配置順を決定する。

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、所定の基準により分類される複数のグループのコンテンツが所定の順序で繰り返すようにコンテンツの配置順を決定できる。これにより、配信装置１００は、種々の観点からバランスの良いコンテンツの配置順を決定することができる。したがって、配信装置１００は、適切なコンテンツの配置順を決定することができる。

また、実施形態に係る配信装置１００において、決定部１３６は、複数のグループの各々に属するコンテンツに関する評価値に基づく順序でコンテンツが繰り返されるように、コンテンツの配置順を決定する。

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、所定の基準により分類される複数のグループに属するコンテンツに関する評価値に基づいて配置順を決定することにより、配信装置１００は、種々の観点からバランスの良いコンテンツの配置順を決定することができる。したがって、配信装置１００は、適切なコンテンツの配置順を決定することができる。

また、実施形態に係る配信装置１００において、決定部１３６は、複数のグループの各々に属するコンテンツに関するクリック率（ＣＴＲ）に基づく順序でコンテンツが繰り返されるように、コンテンツの配置順を決定する。

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、所定の基準により分類される複数のグループに属するコンテンツに関するＣＴＲに基づいて配置順を決定することにより、配信装置１００は、クリックされやすさに基づいてコンテンツの配置順を決定することができる。したがって、配信装置１００は、適切なコンテンツの配置順を決定することができる。

また、実施形態に係る配信装置１００において、決定部１３６は、最初の複数のグループの繰り返しでは、クリック率が高いグループに属するコンテンツから順に配置され、２回目の複数のグループの繰り返しでは、クリック率が低いグループに属するコンテンツから順に配置されるように、コンテンツの配置順を決定する。

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、ＣＴＲが比較的高いグループのコンテンツを配置順の最上位のコンテンツとすることにより、端末装置１０における表示の初期段階ではＣＴＲの高いコンテンツが表示されるようにする。また、配信装置１００は、各グループから抽出したコンテンツが繰り返し並ぶように配置順を決定することにより、同じグループＧＰＣのコンテンツばかりが端末装置１０における表示の初期段階において表示されることを抑制する。したがって、配信装置１００は、端末装置１０における表示の初期段階においてＣＴＲの高いコンテンツを表示しつつ、コンテンツの多様性が低下することを抑制することができる。

〔９．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る配信装置１００は、例えば図１１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１１は、配信装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００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ＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が決定したデータをネットワークＮを介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、決定したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えば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である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る配信装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００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。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

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、発明の開示の行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。

〔１０．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全部または一部を手動的に行うこともでき、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。

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。

また、上述してきた実施形態は、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、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、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１ 配信システム
１００ 配信装置（決定装置）
１２１ コンテンツ情報記憶部
１２２ 学習情報記憶部
１２３ ユーザ情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 学習部
１３３ 算出部
１３４ 第１抽出部
１３５ 第２抽出部
１３６ 決定部
１３７ 第３抽出部
１３８ 配合部
１３９ 配信部

Claims (11)

1. 所定の基準より各々のスコアが算出された複数のコンテンツを取得する取得部と、
   前記取得部により取得された前記複数のコンテンツから、一覧表示されるコンテンツとして、所定の条件に基づいて抽出されたコンテンツの配置順を決定する決定部と、
   を備えたことを特徴とする決定装置。
2. 前記決定部により配置順が決定された前記コンテンツと、他の基準により抽出された他のコンテンツとを、ユーザが利用する端末装置に配信する配信部、
   をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の決定装置。
3. 前記配信部は、
   前記他のコンテンツとして、前記ユーザに関するユーザ情報に基づいて抽出されたコンテンツを前記端末装置に配信する
   ことを特徴とする請求項２に記載の決定装置。
4. 前記取得部は、
   所定の編集者が選択する基準、または、大衆が注目する基準により各コンテンツのスコアが算出された複数のコンテンツを取得する
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の決定装置。
5. 前記決定部は、
   前記複数のコンテンツのうち、所定の基準により分類される複数のグループの各々から抽出されたコンテンツの配置順を決定する
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の決定装置。
6. 前記決定部は、
   前記複数のグループの各々に属する前記コンテンツが所定の順序で繰り返されるように、前記コンテンツの配置順を決定する
   ことを特徴とする請求項５に記載の決定装置。
7. 前記決定部は、
   前記複数のグループの各々に属する前記コンテンツに関する評価値に基づく順序で前記コンテンツが繰り返されるように、前記コンテンツの配置順を決定する
   ことを特徴とする請求項６に記載の決定装置。
8. 前記決定部は、
   前記複数のグループの各々に属する前記コンテンツに関するクリック率に基づく順序で前記コンテンツが繰り返されるように、前記コンテンツの配置順を決定する
   ことを特徴とする請求項７に記載の決定装置。
9. 前記決定部は、
   最初の前記複数のグループの繰り返しでは、前記クリック率が高いグループに属する前記コンテンツから順に配置され、２回目の前記複数のグループの繰り返しでは、前記クリック率が低いグループに属する前記コンテンツから順に配置されるように、前記コンテンツの配置順を決定する
   ことを特徴とする請求項８に記載の決定装置。
10. コンピュータが実行する決定方法であって、
    所定の基準より各々のスコアが算出された複数のコンテンツを取得する取得工程と、
    前記取得工程により取得された前記複数のコンテンツから、一覧表示されるコンテンツとして、所定の条件に基づいて抽出されたコンテンツの配置順を決定する決定工程と、
    を含むことを特徴とする決定方法。
11. 所定の基準より各々のスコアが算出された複数のコンテンツを取得する取得手順と、
    前記取得手順により取得された前記複数のコンテンツから、一覧表示されるコンテンツとして、所定の条件に基づいて抽出されたコンテンツの配置順を決定する決定手順と、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする決定プログラム。

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