JP2018200565A - Image selection method of article in news site using degree of interest of user - Google Patents

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Rie Tsunoda
理恵 角田
加藤 剛志
Tsuyoshi Kato
剛志 加藤
将之 秦
Masayuki Hata
将之 秦
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Abstract

To attach an image that improves a browsing ratio of an article when the article includes only texts.SOLUTION: In an image selection device 10, an image interest degree calculation unit 102 calculates a degree of interest of a user for an image attached to a public article, an image related information DB 204 manages the image, a keyword and a degree of interest in the image in association with each other, a complementary image determination unit 105 selects an image with which a key word suitable to the keyword included in a delivered article is associated as a candidate image from the image related information DB 204 and determines a complementary image to be attached to the delivered article among candidate images based on the degree of interest in images.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

本発明は、記事に添付する画像を選択する技術に関する。   The present invention relates to a technique for selecting an image to be attached to an article.

インターネットで配信される記事には、画像が添付されている記事と、画像が添付されていないテキストのみの記事とがある。一般的に、テキストのみの記事よりも、画像が添付されている記事の方が、ユーザの選択率(閲覧率)が高い傾向にある。このため、従来から、テキストのみの記事に対して、コンテンツプロバイダが予め用意した画像(写真)の中から、ランダム又は人力で画像を選択して添付することが行われている。または、特許文献1に開示されている技術を用いて、記事のテキストに適した画像を選定することも考えられる。   Articles distributed on the Internet include articles with images attached and text-only articles without images attached. In general, an article with an image attached tends to have a higher user selection rate (viewing rate) than an article with only text. For this reason, conventionally, for an article with only text, an image is selected at random or manually from among images (photos) prepared in advance by a content provider. Alternatively, it may be possible to select an image suitable for the text of an article using the technique disclosed in Patent Document 1.

特許文献1には、入力文書からキーワードを抽出して入力文書の属性を判定し、キーワードと属性に対応する候補画像の関連度を求め、候補画像に対して関連度から画像選択スコアを算出し、当該スコアに基づいて候補画像の中から入力文書に対して付与すべき画像を選択することが開示されている。   In Patent Document 1, a keyword is extracted from an input document, the attribute of the input document is determined, a degree of association between the keyword and the candidate image corresponding to the attribute is obtained, and an image selection score is calculated from the degree of association for the candidate image. And selecting an image to be added to an input document from candidate images based on the score.

特開2011−221794号公報JP 2011-221794 A

しかしながら、記事に含まれるキーワードのみに基づいて選択した画像が必ずしも記事の選択率を高める画像であるとは限らない。   However, an image selected based only on a keyword included in an article is not necessarily an image that increases the selection rate of the article.

本発明の目的は、画像が添付されていないテキストのみの記事に対して、ユーザの選択率を高める画像を添付することにある。   An object of the present invention is to attach an image that increases a user's selection rate to an article with only a text to which no image is attached.

本発明の一態様に係る画像選択装置は、配信記事に添付する画像を選択する画像選択装置であって、公開記事に添付されている画像に対するユーザの画像関心度を算出する画像関心度算出部と、前記画像と、キーワードと、当該画像に対する画像関心度と、を対応付けて管理する管理部と、前記管理部から、前記配信記事に含まれるキーワードと適合するキーワードが対応付けられている画像を候補画像として選択し、前記画像関心度に基づいて、前記候補画像の中から、前記配信記事に添付する補完画像を決定する補完画像決定部と、を備える。   An image selection device according to an aspect of the present invention is an image selection device that selects an image to be attached to a distribution article, and an image interest degree calculation unit that calculates a user's degree of interest in an image attached to a published article. A management unit that associates and manages the image, the keyword, and an image interest level for the image, and an image in which a keyword that matches the keyword included in the distribution article is associated with the management unit. Is selected as a candidate image, and a complementary image determination unit that determines a complementary image to be attached to the distribution article from the candidate images based on the degree of image interest.

本発明の目的は、画像が添付されていないテキストのみの記事に対して、ユーザの選択率を高める画像を添付することができる。   An object of the present invention is to attach an image that increases a user's selection rate to an article with only a text to which no image is attached.

実施の形態1の概要を説明するための模式図である。3 is a schematic diagram for explaining an overview of the first embodiment. FIG. 実施の形態1に係る画像選択装置の構成例を示すブロック図である。1 is a block diagram illustrating a configuration example of an image selection device according to Embodiment 1. FIG. 実施の形態1に係る画像関連情報DB(DataBase)の構成の一例を示すテーブル図である。4 is a table diagram illustrating an example of a configuration of an image related information DB (DataBase) according to Embodiment 1. FIG. 実施の形態1に係る補完画像決定処理の例を示すフローチャートである。6 is a flowchart illustrating an example of a complementary image determination process according to the first embodiment. 実施の形態2に係る画像選択装置の構成の例を示すブロック図である。6 is a block diagram illustrating an example of a configuration of an image selection device according to Embodiment 2. FIG. 実施の形態2に係る画像関連情報DBの構成例を示すテーブル図である。It is a table figure which shows the structural example of image relevant information DB which concerns on Embodiment 2. FIG. 実施の形態2に係る補完画像決定処理の例を示すフローチャートである。10 is a flowchart illustrating an example of a complementary image determination process according to the second embodiment. 本発明に係る画像選択装置等のハードウェア構成例を示す図である。It is a figure which shows the hardware structural examples, such as an image selection apparatus concerning this invention.

以下、図面を参照しながら、実施の形態を説明する。   Hereinafter, embodiments will be described with reference to the drawings.

(実施の形態1)
<実施の概要>
まず、図1を用いて、実施の形態1の概要を説明する。
(Embodiment 1)
<Summary of implementation>
First, the outline of the first embodiment will be described with reference to FIG.

携帯端末23で稼働する記事閲覧アプリケーションは、まず、配信された記事のタイトル及び画像をリスト形式で表示する。ユーザが、携帯端末23を操作して、その記事のリストの中から1つの記事を選択すると、記事閲覧アプリケーションは、その選択された記事の本文(詳細)を表示する。したがって、記事のリストに表示する画像によっても、記事の選択率(閲覧率)、つまり記事の本文(詳細)がユーザに読まれる確率が変わってくる。   The article browsing application running on the portable terminal 23 first displays the titles and images of the distributed articles in a list format. When the user operates the mobile terminal 23 to select one article from the article list, the article browsing application displays the text (details) of the selected article. Accordingly, the probability of reading the article selection rate (viewing rate), that is, the body text (details) of the article, also varies depending on the image displayed in the article list.

画像選択装置10は、記事のリストに表示する画像を選択する。具体的には、画像選択装置10は、画像が添付されていないテキストのみの配信予定の記事(以下「配信記事」という)を取得した場合、この配信記事に含まれるキーワードを抽出し、そのキーワードと適合するキーワードが対応付けられている画像を選択する。例えば、図1に示すように、配信記事T1から「ゴルフ」及び「東京五輪」のキーワードを抽出した場合、画像選択装置10は、「ゴルフ」に適合するキーワードが対応付けられている画像G1と、「東京五輪」に適合するキーワードが対応付けられている画像G2と、を選択する。   The image selection device 10 selects an image to be displayed in the article list. Specifically, when the image selection apparatus 10 acquires an article scheduled to be distributed only with text to which no image is attached (hereinafter referred to as “distributed article”), the image selecting apparatus 10 extracts a keyword included in the distributed article, and the keyword Select an image associated with a matching keyword. For example, as illustrated in FIG. 1, when keywords “golf” and “Tokyo Olympics” are extracted from the distribution article T1, the image selection device 10 is associated with an image G1 associated with a keyword matching “golf”. , An image G2 associated with a keyword that matches the “Tokyo Olympics” is selected.

画像G1、G2には、それぞれ、ユーザの画像に対する関心の高さを示す画像関心度が対応付けられている。画像関心度は、画像を添付した過去の公開済みの記事(以下「公開記事」という)に対するユーザの反応等に基づいて算出される値である。   Each of the images G1 and G2 is associated with an image interest level indicating the degree of interest of the user in the image. The degree of image interest is a value calculated based on a user's reaction to a previously published article (hereinafter referred to as “published article”) attached with an image.

画像選択装置10は、画像関心度の高さに基づいて、テキストのみの記事T1に添付する画像を選択する。例えば、図1に示すように、画像G1の画像関心度が「0.17」、画像G2の画像関心度が「0.12」の場合、画像選択装置10は、画像関心度の高い画像G1を添付画像に選択する。そして、画像選択装置10は、選択した画像を記事T1に添付して、所定の記事公開サーバへアップロードする。   The image selection device 10 selects an image to be attached to the text-only article T1 based on the degree of image interest. For example, as illustrated in FIG. 1, when the image interest level of the image G <b> 1 is “0.17” and the image interest level of the image G <b> 2 is “0.12”, the image selection device 10 has an image G <b> 1 with a high image interest level. To the attached image. Then, the image selection device 10 attaches the selected image to the article T1 and uploads it to a predetermined article publication server.

携帯端末23で稼働する記事閲覧アプリケーションは、記事公開サーバから画像が添付された記事をダウンロードして表示する。このようにして添付された画像は、ユーザの関心の高い画像であるので、従来のようにキーワードのみに基づいて選択された画像を添付するよりも、記事の選択率(閲覧率)を高めることができる。以下、詳細を説明する。   The article browsing application running on the portable terminal 23 downloads and displays an article with an image attached from the article publishing server. Since the image attached in this way is an image of high user interest, the article selection rate (viewing rate) can be increased rather than attaching an image selected based only on keywords as in the past. Can do. Details will be described below.

<画像選択装置の構成>
次に、図2を用いて、実施の形態1に係る画像選択装置10の構成を説明する。
<Configuration of image selection device>
Next, the configuration of the image selection device 10 according to the first embodiment will be described with reference to FIG.

図2に示すように、画像選択装置10は、集計部101と、画像関心度算出部102と、配信記事取得部103と、配信記事情報抽出部104と、補完画像決定部105と、公開記事生成部106と、アプリケーションログDB201と、キーワード辞書202と、所有画像DB203と、画像関連情報DB204と、を備える。   As illustrated in FIG. 2, the image selection device 10 includes a totaling unit 101, an image interest level calculation unit 102, a distribution article acquisition unit 103, a distribution article information extraction unit 104, a complementary image determination unit 105, and a public article. A generation unit 106, an application log DB 201, a keyword dictionary 202, an owned image DB 203, and an image related information DB 204 are provided.

<画像選択装置の各DB>
次に、画像選択装置10が備える各DB201,202,203,204について説明する。
<Each DB of Image Selection Device>
Next, each DB 201, 202, 203, 204 provided in the image selection apparatus 10 will be described.

アプリケーションログDB201は、各携帯端末23で稼働する記事閲覧アプリケーション24から所定のネットワーク(例えばインターネット)を介して送信されるアプリケーションログを管理するDBである。アプリケーションログは、少なくとも、記事閲覧アプリケーション24において、公開記事に添付されている画像が携帯端末23上のディスプレイに表示された回数(以下「画像表示数」という)、及び、公開記事がユーザによって選択(閲覧)された回数(以下「記事選択数」という)を含む。   The application log DB 201 is a DB that manages application logs transmitted from the article browsing application 24 operating on each mobile terminal 23 via a predetermined network (for example, the Internet). The application log is selected at least by the article browsing application 24 when the image attached to the published article is displayed on the display on the portable terminal 23 (hereinafter referred to as “image display number”) and the published article is selected by the user. (Viewed) number of times (hereinafter referred to as “article selection number”).

キーワード辞書202は、記事からキーワードを抽出する際に用いられる辞書である。キーワード辞書202は、例えば、キーワードと品詞とを対応付けて管理する。なお、キーワードは、記事のジャンル毎に異なってもよい。   The keyword dictionary 202 is a dictionary used when extracting keywords from articles. For example, the keyword dictionary 202 manages keywords and parts of speech in association with each other. The keyword may be different for each genre of the article.

所有画像DB203は、所有している画像を管理するDBである。テキストのみの公開記事に添付する画像は、所有画像DBに登録されている画像の中から選択される。   The owned image DB 203 is a DB that manages owned images. An image to be attached to a text-only published article is selected from images registered in the owned image DB.

画像関連情報DB204は、画像に関連する情報を管理するDBである。以下、図3を用いて、画像関連情報DB204について詳細に説明する。画像関連情報DB204は、画像ID301と、キーワード302と、記事選択数303と、画像表示数304と、重み係数305と、画像関心度306と、ジャンル307と、を対応付けて管理する。   The image related information DB 204 is a DB that manages information related to images. Hereinafter, the image related information DB 204 will be described in detail with reference to FIG. The image related information DB 204 manages an image ID 301, a keyword 302, an article selection number 303, an image display number 304, a weighting coefficient 305, an image interest level 306, and a genre 307 in association with each other.

画像ID301は、所有画像DB203に登録されている画像の識別子である。なお、図3では、説明をわかりやすくするために、画像ID301に画像イメージを表示しているが、実際には、画像ID301には識別子が登録される。   An image ID 301 is an identifier of an image registered in the owned image DB 203. In FIG. 3, an image image is displayed in the image ID 301 for easy understanding, but in practice, an identifier is registered in the image ID 301.

キーワード302は、画像ID301に対応付けられているキーワードである。実施の形態1では、キーワード302は、画像ID301の画像に対して予め対応付けられているとする。   A keyword 302 is a keyword associated with the image ID 301. In the first embodiment, it is assumed that the keyword 302 is associated with the image with the image ID 301 in advance.

記事選択数303は、画像ID301の画像を添付した記事がユーザによって選択(閲覧)された回数である。画像表示数304は、画像ID301の画像が携帯端末23のディスプレイ上に表示された回数である。すなわち、画像表示数304は、画像ID301の画像がユーザに見られた回数に相当するので、インプレッション数と呼ばれてもよい。   The article selection number 303 is the number of times an article with the image ID 301 attached is selected (viewed) by the user. The image display number 304 is the number of times that the image with the image ID 301 is displayed on the display of the portable terminal 23. That is, the image display number 304 corresponds to the number of times the image with the image ID 301 is viewed by the user, and may be referred to as an impression number.

重み係数305は、画像関心度306の算出に用いられる係数である。重み係数305の算出方法の詳細については後述する(画像関心度の算出方法の詳細を参照)。画像関心度306は、画像ID301の画像の関心度の高さを示す値である。画像関心度の算出方法の詳細については後述する。ジャンル307は、画像ID301の画像を添付するに適切な記事のジャンルを示す。ジャンル307は、画像ID301の画像に対して予め対応付けられているとする。   The weighting coefficient 305 is a coefficient used for calculating the image interest level 306. Details of the calculation method of the weighting coefficient 305 will be described later (see details of the calculation method of the image interest level). The image interest level 306 is a value indicating the level of interest of the image with the image ID 301. Details of the method for calculating the image interest level will be described later. A genre 307 indicates a genre of an article appropriate for attaching an image with an image ID 301. It is assumed that the genre 307 is associated with the image with the image ID 301 in advance.

<画像選択装置の各機能>
次に、画像選択装置10が備える各機能101,102,103,104,105,106について説明する。
<Each function of the image selection device>
Next, each function 101, 102, 103, 104, 105, 106 provided in the image selection apparatus 10 will be described.

集計部101は、アプリケーションログDB201に格納されているアプリケーションログを分析して、画像IDの画像が添付された記事が各ユーザに選択(閲覧)された回数を集計し、当該画像IDの記事選択数を算出する。また、集計部101は、アプリケーションログを分析して、画像IDの画像が各携帯端末23で表示された回数を集計し、当該画像IDの画像表示数を算出する。集計部101は、過去の所定期間(例えば数時間)のアプリケーションログを、記事選択数及び画像表示数の集計の対象としてよい。   The tabulation unit 101 analyzes the application log stored in the application log DB 201 and tabulates the number of times an article with an image ID attached is selected (viewed) by each user, and selects the article with the image ID. Calculate the number. Further, the totaling unit 101 analyzes the application log, totals the number of times the image with the image ID is displayed on each portable terminal 23, and calculates the number of images displayed with the image ID. The totaling unit 101 may use an application log for a predetermined period in the past (for example, several hours) as a target for totaling the number of article selections and the number of image displays.

画像関心度算出部102は、集計部101で算出された記事選択数及び/又は画像表示数を用いて、重み係数を算出する。また、画像関心度算出部102は、記事選択数、画像表示数及び/又は重み係数を用いて、画像関心度306を算出する。そして、画像関心度算出部102は、記事選択数、画像表示数、重み係数、及び画像関心度を、画像関連情報DB204に登録する。なお、画像関心度306の算出方法の詳細については後述する。   The image interest level calculation unit 102 calculates the weighting coefficient using the article selection number and / or the image display number calculated by the totaling unit 101. Further, the image interest level calculation unit 102 calculates the image interest level 306 using the article selection number, the image display number, and / or the weighting factor. Then, the image interest level calculation unit 102 registers the number of article selections, the number of image displays, the weighting coefficient, and the image interest level in the image related information DB 204. The details of the method for calculating the image interest level 306 will be described later.

配信記事取得部103は、記事を提供する記事提供サーバ21から、所定のネットワーク(例えばインターネット)を介して、配信記事を取得する。   The distribution article acquisition unit 103 acquires a distribution article from the article providing server 21 that provides the article via a predetermined network (for example, the Internet).

配信記事情報抽出部104は、配信記事取得部103が取得した配信記事から、画像が添付されていない配信記事(つまりテキストのみの配信記事)を選別する。そして、配信記事情報抽出部104は、キーワード辞書202を用いて、テキストのみの配信記事からキーワードを抽出し、補完画像決定部105へ出力する。なお、配信記事情報抽出部104は、画像が添付済みの配信記事については、そのまま公開記事生成部106へ出力する。   The distribution article information extraction unit 104 selects a distribution article (that is, a text-only distribution article) to which no image is attached from the distribution articles acquired by the distribution article acquisition unit 103. Then, using the keyword dictionary 202, the distribution article information extraction unit 104 extracts keywords from the distribution articles only with text, and outputs the keywords to the complementary image determination unit 105. The distribution article information extraction unit 104 outputs the distribution article to which the image has been attached to the public article generation unit 106 as it is.

補完画像決定部105は、配信記事情報抽出部104から、テキストのみの配信記事及びキーワードを受け取り、当該キーワードと画像関連情報DB204とに基づいて、当該テキストのみの配信記事に添付する画像(以下「補完画像」という)を決定する。なお、補完画像決定部105における補完画像決定処理の詳細については後述する。   The supplemental image determination unit 105 receives a text-only distribution article and a keyword from the distribution article information extraction unit 104, and attaches an image (hereinafter referred to as “text”) to the distribution article only of the text based on the keyword and the image related information DB 204. "Supplemental image"). The details of the complementary image determination process in the complementary image determination unit 105 will be described later.

公開記事生成部106は、補完画像決定部105が決定した補完画像をテキストのみの配信記事に添付し、記事公開サーバ22へアップロードする。また、公開記事生成部106は、画像が添付済みの配信記事を、そのまま記事公開サーバ22へアップロードする。   The public article generation unit 106 attaches the complementary image determined by the complementary image determination unit 105 to the text-only distribution article and uploads it to the article public server 22. Also, the public article generation unit 106 uploads the distribution article with the attached image to the article public server 22 as it is.

<画像関心度の算出方法の詳細>
次に、画像関心度の算出方法の詳細を説明する。画像関心度算出部102は、次の(式1)により、画像関心度Pを算出する。
<Details of image interest calculation method>
Next, details of a method for calculating the degree of interest in an image will be described. The image interest level calculation unit 102 calculates the image interest level P according to the following (Equation 1).

P=(A/B)×W …(式1)
ここで、Aは記事選択数、Bは画像表示数、Wは重み係数である。なお、A/Bは、記事選択率と呼ばれてもよい。これにより、記事選択率が高い画像ほど画像関心度Pが高くなるので、過去にユーザから高い関心が得られた画像が補完画像に選ばれやすくなる。
P = (A / B) × W (Formula 1)
Here, A is the number of article selections, B is the number of image displays, and W is a weighting factor. A / B may be referred to as an article selection rate. As a result, the image interest degree P increases as the image has a higher article selection rate, so that an image that has received high interest from the user in the past is easily selected as a complementary image.

重み係数Wは、所定値であってもよいし、例えば、次の方法1又は方法2のように、画像表示数Bに基づいて決定されてもよい。   The weighting factor W may be a predetermined value, or may be determined based on the image display number B as in the following method 1 or method 2, for example.

(方法1)画像関心度算出部102は、重み係数Wを、画像表示数のランキングに応じて決める。例えば、各画像IDの画像表示数を大きい順に並べて、上位1位から20位までのWを「0.6」、21位から40位までのWを「0.7」、41位から60位までのWを「0.8」、61位から80位までのWを「0.9」、81位から100位までのWを「1.0」とする。 (Method 1) The image interest level calculation unit 102 determines the weighting coefficient W according to the ranking of the number of displayed images. For example, the image display numbers of each image ID are arranged in descending order, W from the top 1 to 20 is “0.6”, W from 21 to 40 is “0.7”, and 41 to 60 The W from the 61st position to the 80th position is “0.9”, and the W from the 81st position to the 100th position is “1.0”.

(方法2)画像関心度算出部102は、重み係数Wを、画像表示数に応じて決める。例えば、「W<第1の閾値」ならばWを「1.0」、「第1の閾値≦W<第2の閾値」ならばWを「0.5」、「第2の閾値≦W」ならばWを「0」とする。 (Method 2) The image interest level calculation unit 102 determines the weighting coefficient W according to the number of displayed images. For example, if “W <first threshold value”, W is “1.0”. If “first threshold value ≦ W <second threshold value”, W is “0.5” and “second threshold value ≦ W. ", W is set to" 0 ".

上記の方法1及び2の何れによっても、表示回数の比較的少ない画像の重み係数Wが大きくなり、表示回数の比較的多い画像の重み係数Wが小さくなる。これにより、表示回数の比較的少ない画像ほど画像関心度Pが高くなるので、ユーザが見慣れていない新鮮な画像が補完画像に選ばれやすくなる。すなわち、重み係数Wを適用することにより、同じ画像ばかりが補完画像に選ばれることを抑制することができる。なお、重み係数Wは、ジャンル毎、及び/又は、公開記事の公開時刻毎に異なってもよい。   In both methods 1 and 2, the weight coefficient W of an image with a relatively small number of display times is increased, and the weight coefficient W of an image with a relatively large number of display times is decreased. Thereby, since the image interest degree P becomes high as the image having a relatively small number of display times, a fresh image that is not familiar to the user is easily selected as a complementary image. That is, by applying the weighting factor W, it is possible to suppress the same image from being selected as a complementary image. The weighting factor W may be different for each genre and / or for each publication article publication time.

<補完画像決定処理の詳細>
以下、補完画像決定処理の流れと具体例を説明する。
<Details of complementary image determination processing>
Hereinafter, the flow and specific example of the complementary image determination process will be described.

まず、図4のフローチャートを用いて、補完画像決定処理の流れを説明する。   First, the flow of complementary image determination processing will be described using the flowchart of FIG.

補完画像決定部105は、画像関連情報DB204に、配信記事のキーワードと適合するキーワード302が存在するか否かを判定する(ST101)。   The complementary image determination unit 105 determines whether or not the keyword 302 that matches the keyword of the distribution article exists in the image related information DB 204 (ST101).

適合するキーワード302が存在する場合(ST101:YES)、補完画像決定部105は、その適合するキーワード302に対応付けられている画像ID301を、候補画像IDとして選択し、ST104の処理へ進む(ST102)。   When the matching keyword 302 exists (ST101: YES), the complementary image determination unit 105 selects the image ID 301 associated with the matching keyword 302 as a candidate image ID, and proceeds to the process of ST104 (ST102). ).

適合するキーワード302が存在しない場合(ST101:NO)、補完画像決定部105は、画像関連情報DB204において、配信記事のジャンルと適合するジャンル307に対応付けられている画像ID301を、候補画像IDとして選択し、ST104の処理へ進む(ST103)。   When the matching keyword 302 does not exist (ST101: NO), the complementary image determination unit 105 uses the image ID 301 associated with the genre 307 that matches the genre of the distribution article in the image related information DB 204 as the candidate image ID. The process proceeds to ST104 (ST103).

次に、補完画像決定部105は、ST102又はST103で選択した候補画像IDの中から、画像関心度306が最も高い候補画像IDを選択する(ST104)。   Next, the complementary image determination unit 105 selects a candidate image ID having the highest image interest level 306 from the candidate image IDs selected in ST102 or ST103 (ST104).

次に、補完画像決定部105は、ST104で選択した候補画像IDが、所定期間内(例えば24時間以内)に公開された他の配信記事の補完画像IDと同一であるか否かを判定する(ST105)。なお、所定の時刻毎に配信記事をまとめて記事公開サーバ22にアップロードする運用の場合、補完画像決定部105は、そのときにアップロードする他の配信記事の補完画像IDと同一であるか否かを判定する、としてもよい。   Next, the complementary image determination unit 105 determines whether the candidate image ID selected in ST104 is the same as the complementary image ID of another distribution article released within a predetermined period (for example, within 24 hours). (ST105). In addition, in the case of the operation of collectively uploading the distribution articles at every predetermined time and uploading them to the article publishing server 22, the complementary image determination unit 105 determines whether or not it is the same as the complementary image ID of other distribution articles uploaded at that time. May be determined.

候補画像IDが他の配信記事の補完画像IDと同一である場合(ST105:YES)、補完画像決定部105は、当該候補画像IDを除外し(ST106)、再度、ST104からの処理を実行する。これにより、携帯端末23のディスプレイ上に同一の補完画像が並んで表示されたり、ユーザが同一の補完画像を短期間に何度も見たりすることを防止できる。この場合、ST104では、画像関心度306が次に高い候補画像IDが選択される。   When the candidate image ID is the same as the complementary image ID of another distribution article (ST105: YES), the complementary image determination unit 105 excludes the candidate image ID (ST106) and executes the processing from ST104 again. . Thereby, it can prevent that the same complementary image is displayed side by side on the display of the portable terminal 23, or a user sees the same complementary image many times in a short time. In this case, in ST104, a candidate image ID having the second highest image interest level 306 is selected.

候補画像IDが他の配信記事の候補画像IDと同一でない場合(ST105:NO)、補完画像決定部105は、当該候補画像IDを補完画像IDに決定し、本処理を終了する(ST107)。   If the candidate image ID is not the same as the candidate image ID of another distribution article (ST105: NO), the complementary image determination unit 105 determines the candidate image ID as the complementary image ID, and ends this processing (ST107).

次に、図3を用いて、補完画像決定処理の具体例を説明する。例えば、配信記事に「東京五輪」及び「ゴルフ」が含まれている場合、補完画像決定部105は、画像関連情報DB204から、当該キーワードに適合するキーワード302に対応付けられている画像ID301「G11」及び「G12」を候補画像IDとして抽出する。そして、補完画像決定部105は、これら2つの候補画像IDのうち、候補画像ID「G12」の画像関心度306が「0.17」と最も高いので、この候補画像ID「G12」を補完画像IDに決定する。   Next, a specific example of the complementary image determination process will be described with reference to FIG. For example, when “Tokyo Olympics” and “Golf” are included in the distribution article, the complementary image determination unit 105 determines from the image related information DB 204 the image ID 301 “G11 associated with the keyword 302 that matches the keyword. And “G12” are extracted as candidate image IDs. Then, since the image interest level 306 of the candidate image ID “G12” is the highest of “0.17” among these two candidate image IDs, the complementary image determination unit 105 selects the candidate image ID “G12” as a complementary image. ID is determined.

<実施の形態1の効果>
以上のように、実施の形態1に係る画像選択装置10では、画像が添付された公開記事に対する過去のユーザの反応に基づいて当該画像の画像関心度を算出し、画像関心度の最も高い画像を、テキストのみの配信記事に添付する補完画像に決定する。これにより、テキストのみの配信記事に対して、ランダムに選択した画像を添付する場合、又は、当該配信記事に含まれるキーワードのみを用いて選択した画像を添付する場合と比較して、補完画像を添付した配信記事のユーザの選択率(閲覧率)を高めることができる。
<Effect of Embodiment 1>
As described above, in the image selection device 10 according to Embodiment 1, the image interest level of the image is calculated based on the past user's reaction to the published article attached with the image, and the image with the highest image interest level is calculated. Is determined as a complementary image to be attached to a text-only distribution article. As a result, when a randomly selected image is attached to a text-only distribution article or when an image selected using only a keyword included in the distribution article is attached, the complementary image is The user selection rate (viewing rate) of the attached distribution article can be increased.

(実施の形態2)
実施の形態1では、所有画像の画像関心度を用いて補完画像を決定する場合を説明したが、実施の形態2では、配信記事に添付済みの画像(以下「未所有画像」という)の画像関心度も用いて補完画像を決定する場合を説明する。
(Embodiment 2)
In the first embodiment, the case where the complementary image is determined using the image interest level of the owned image has been described, but in the second embodiment, an image attached to the distribution article (hereinafter referred to as “unowned image”). A case where a complementary image is determined using the degree of interest will be described.

<画像選択装置の構成>
まず、図5を用いて、実施の形態2に係る画像選択装置11の構成を説明する。
<Configuration of image selection device>
First, the configuration of the image selection device 11 according to the second embodiment will be described with reference to FIG.

図5に示すように、画像選択装置11は、図2に示す画像選択装置10が備える機能に加えて、公開記事取得部111と、公開記事情報抽出部112と、類似画像検索部116と、未所有画像DB211と、を備える。なお、実施の形態1と同じ機能については、同じ参照符号を付し、説明を省略する。   As shown in FIG. 5, the image selection device 11 includes a public article acquisition unit 111, a public article information extraction unit 112, a similar image search unit 116, in addition to the functions of the image selection device 10 shown in FIG. And an unowned image DB 211. In addition, about the same function as Embodiment 1, the same referential mark is attached | subjected and description is abbreviate | omitted.

<画像選択装置の各DB>
次に、図6を用いて、実施の形態2に係る画像関連情報DB214の、実施の形態1に係る画像関連情報DB204(図3参照)との相違点を説明する。図6に示すように、画像関連情報DB214は、画像ID351に、所有画像フラグ358をさらに対応付けて管理する。
<Each DB of Image Selection Device>
Next, differences between the image related information DB 214 according to the second embodiment and the image related information DB 204 according to the first embodiment (see FIG. 3) will be described with reference to FIG. As illustrated in FIG. 6, the image related information DB 214 manages the image ID 351 in association with the owned image flag 358.

画像ID351は、所有画像DB203又は未所有画像DB211に登録されている画像の識別子である。   The image ID 351 is an identifier of an image registered in the owned image DB 203 or the unowned image DB 211.

キーワード352は、画像ID351に対応付けられているキーワードである。キーワード352は、画像ID351の画像が所有画像の場合、予め対応付けられたキーワードであり、画像ID351の画像が未所有画像の場合、当該未所有画像が添付されていた公開記事から抽出されたキーワードである。   The keyword 352 is a keyword associated with the image ID 351. The keyword 352 is a keyword associated in advance when the image with the image ID 351 is an owned image, and the keyword extracted from the published article to which the unowned image is attached when the image with the image ID 351 is an unowned image. It is.

所有画像フラグ358は、画像ID351の画像が、所有画像であるか否かを示すフラグである。例えば、所有画像フラグ358「YES」は、画像ID351の画像が、所有画像であることを示し、所有画像フラグ358「NO」は、画像ID351の画像が、未所有画像であることを示す。   The owned image flag 358 is a flag indicating whether or not the image with the image ID 351 is an owned image. For example, the owned image flag 358 “YES” indicates that the image with the image ID 351 is an owned image, and the owned image flag 358 “NO” indicates that the image with the image ID 351 is an unowned image.

<画像選択装置の各機能>
次に、実施の形態2に係る画像選択装置11の、実施の形態1に係る画像選択装置10(図2参照)との相違点を説明する。
<Each function of the image selection device>
Next, differences between the image selection device 11 according to the second embodiment and the image selection device 10 according to the first embodiment (see FIG. 2) will be described.

公開記事取得部111は、記事公開サーバ22から、所定のネットワーク(例えばインターネット)を介して、公開記事を取得する。   The published article acquisition unit 111 acquires published articles from the article publication server 22 via a predetermined network (for example, the Internet).

公開記事情報抽出部112は、公開記事取得部111が取得した公開記事から、未所有画像を抽出し、画像IDを付与して未所有画像DB211に登録する。また、公開記事情報抽出部112は、当該公開記事からキーワード辞書202を用いてキーワードを抽出し、その抽出したキーワードと、上記で付与した画像IDとを対応付けて、画像関連情報DB214に登録する。このとき、公開記事情報抽出部112は、当該画像IDに対応付けられている所有画像フラグ358を「NO」にする。   The published article information extraction unit 112 extracts an unowned image from the published article acquired by the published article acquisition unit 111, assigns an image ID, and registers it in the unowned image DB 211. Also, the published article information extraction unit 112 extracts a keyword from the published article using the keyword dictionary 202, associates the extracted keyword with the image ID assigned above, and registers the keyword in the image related information DB 214. . At this time, the published article information extraction unit 112 sets the owned image flag 358 associated with the image ID to “NO”.

補完画像決定部115は、実施の形態1で説明した補完画像決定部105と同様、配信記事情報抽出部104から、テキストのみの配信記事及びキーワードを受け取り、当該キーワードと画像関連情報DB214とに基づいて、当該テキストのみの配信記事に添付する補完画像を決定する。なお、補完画像決定部115における補完画像決定処理の詳細については後述する。   Similar to the complementary image determination unit 105 described in the first embodiment, the complementary image determination unit 115 receives a text-only distribution article and keyword from the distribution article information extraction unit 104, and based on the keyword and the image related information DB 214. Thus, a complementary image to be attached to the distribution article only of the text is determined. Details of the complementary image determination process in the complementary image determination unit 115 will be described later.

類似画像検索部116は、補完画像決定部115において決定された補完画像が未所有画像であった場合に、その未所有画像に類似する所有画像を検索する。類似画像検索部116は、既知の技術を用いて、類似する画像を検索してよい。例えば、類似画像検索部116は、画像に含まれる様々なオブジェクトの特徴を予め機械学習しておく。そして、類似画像検索部116は、未所有画像に含まれるオブジェクトの特徴を認識し、所有画像DB203から同様のオブジェクトの特徴を含む所有画像を検索する。そして、類似画像検索部116は、その検索結果の所有画像うち、特徴の適合度が所定の閾値以上である所有画像を、類似画像とする。   When the complementary image determined by the complementary image determination unit 115 is an unowned image, the similar image search unit 116 searches for an owned image similar to the unowned image. The similar image search unit 116 may search for similar images using a known technique. For example, the similar image search unit 116 performs machine learning in advance on the characteristics of various objects included in the image. Then, the similar image search unit 116 recognizes the feature of the object included in the unowned image, and searches the owned image DB 203 for the owned image including the similar object feature. Then, the similar image search unit 116 sets, as the similar images, owned images whose feature matching degrees are equal to or greater than a predetermined threshold among the owned images of the search results.

<補完画像決定処理の詳細>
以下、補完画像決定処理の流れと具体例を説明する。
<Details of complementary image determination processing>
Hereinafter, the flow and specific example of the complementary image determination process will be described.

まず、図7のフローチャートを用いて、補完画像決定処理の流れを説明する。   First, the flow of complementary image determination processing will be described using the flowchart of FIG.

まず、補完画像決定部115は、図4に示すS101〜S107の処理を実行する。   First, the complementary image determination unit 115 executes the processing of S101 to S107 shown in FIG.

次に、補完画像決定部115は、所有画像フラグ358を参照し、ST107で決定した補完画像が所有画像であるか否かを判定する(ST201)。   Next, the complementary image determination unit 115 refers to the owned image flag 358 and determines whether or not the complementary image determined in ST107 is an owned image (ST201).

補完画像が所有画像である場合(ST201:YES)、補完画像決定部115は、そのまま本処理を終了する。   When the complementary image is the possessed image (ST201: YES), the complementary image determination unit 115 ends this processing as it is.

補完画像が未所有画像である場合(ST201:NO)、類似画像検索部116は、所有画像DB203から、その補完画像に類似する所有画像を検索する(ST202)。そして、補完画像決定部115は、ST107で決定した補完画像を、ST202で検索された類似する所有画像の1つに差し替えて(ST203)、本処理を終了する。   When the complementary image is an unowned image (ST201: NO), the similar image search unit 116 searches the owned image DB 203 for an owned image similar to the complementary image (ST202). Then, the complementary image determination unit 115 replaces the complementary image determined in ST107 with one of the similar owned images searched in ST202 (ST203), and ends this process.

次に、図6を用いて、補完画像決定処理の具体例を説明する。例えば、配信記事に「東京五輪」及び「ゴルフ」が含まれている場合、補完画像決定部115は、画像関連情報DB214から、当該キーワードに適合するキーワード352に対応付けられている画像ID351「G11」、「G21」及び「G22」を候補画像IDとして抽出する。そして、補完画像決定部115は、これら3つの候補画像IDのうち、候補画像ID「G21」の画像関心度306が「0.17」と最も高いので、この候補画像ID「G21」をまずは補完画像IDに決定する。しかし、この補完画像ID「G21」の所有画像フラグ358が「NO」であるので、類似画像検索部116は、この補完画像ID「G21」に類似する画像を検索する。例えば、所有画像ID「G22」が検索されたとする。この場合、補完画像決定部115は、補完画像IDを「G21」から「G22」に差し替える。   Next, a specific example of the complementary image determination process will be described with reference to FIG. For example, when “Tokyo Olympics” and “Golf” are included in the distribution article, the complementary image determination unit 115 stores the image ID 351 “G11 associated with the keyword 352 that matches the keyword from the image related information DB 214. ”,“ G21 ”, and“ G22 ”are extracted as candidate image IDs. Then, since the image interest degree 306 of the candidate image ID “G21” is the highest “0.17” among these three candidate image IDs, the complementary image determination unit 115 first complements the candidate image ID “G21”. The image ID is determined. However, since the owned image flag 358 of the complementary image ID “G21” is “NO”, the similar image search unit 116 searches for an image similar to the complementary image ID “G21”. For example, it is assumed that the owned image ID “G22” is searched. In this case, the complementary image determination unit 115 replaces the complementary image ID from “G21” to “G22”.

<実施の形態2の効果>
以上のように、実施の形態2に係る画像選択装置11では、画像選択装置11の添付によって公開された所有画像に限らず、配信記事に元々添付されて公開された未所有画像についても、画像関心度を算出し、これら所有画像及び未所有画像の中から画像関心度の最も高い画像を用いて、テキストのみの配信記事に添付する補完画像を決定する。これにより、所有画像のみの中から画像関心度が最も高い画像を選択する場合と比較して、より多くの画像の中から画像関心度が最も高い画像を選択することができるので、補完画像を添付した配信記事のユーザの選択率(閲覧率)をより高めることができる。
<Effect of Embodiment 2>
As described above, in the image selection device 11 according to the second embodiment, not only the owned image published by attachment of the image selection device 11 but also the unowned image originally attached to the distribution article and published. The degree of interest is calculated, and the complementary image to be attached to the text-only distribution article is determined using the image having the highest degree of image interest among these owned and unowned images. This makes it possible to select an image with the highest image interest level from among a larger number of images compared to selecting an image with the highest image interest level from only the owned images. The user selection rate (viewing rate) of the attached distribution article can be further increased.

また、画像関心度が最も高い画像が未所有画像であった場合、当該未所有画像に類似する所有画像に差し替えることにより、未所有画像に代えて、所有画像の活用を優先することができる。なお、公開記事情報抽出部112は、公開記事から抽出した未所有画像が自由に利用可能なものである場合、当該未所有画像を、所有画像DB203に登録する。これにより、画像選択装置11は、当該未所有画像を、所有画像として利用することができる。   In addition, when the image having the highest degree of image interest is an unowned image, priority can be given to using the owned image instead of the unowned image by replacing it with an owned image similar to the unowned image. When the unowned image extracted from the published article can be freely used, the published article information extraction unit 112 registers the unowned image in the owned image DB 203. Thereby, the image selection apparatus 11 can use the unowned image as the owned image.

(ハードウェア構成)
なお、上記実施の形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック(構成部)は、ハードウェア及び/又はソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現手段は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的及び/又は論理的に結合した1つの装置により実現されてもよいし、物理的及び/又は論理的に分離した2つ以上の装置を直接的及び/又は間接的に(例えば、有線及び/又は無線)で接続し、これら複数の装置により実現されてもよい。
(Hardware configuration)
In addition, the block diagram used for description of the said embodiment has shown the block of the functional unit. These functional blocks (components) are realized by any combination of hardware and / or software. Further, the means for realizing each functional block is not particularly limited. That is, each functional block may be realized by one device physically and / or logically coupled, and two or more devices physically and / or logically separated may be directly and / or indirectly. (For example, wired and / or wireless) and may be realized by these plural devices.

例えば、本発明の一実施の形態における無線基地局、ユーザ端末などは、本発明の無線通信方法の処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図8は、本発明の一実施の形態に係る画像選択装置10、11等のハードウェア構成の一例を示す図である。上述の画像選択装置10、11、記事提供サーバ21、記事公開サーバ22、携帯端末23は、物理的には、プロセッサ1001、メモリ1002、ストレージ1003、通信装置1004、入力装置1005、出力装置1006、バス1007などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。   For example, a radio base station, a user terminal, etc. in an embodiment of the present invention may function as a computer that performs processing of the radio communication method of the present invention. FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the image selection apparatuses 10 and 11 according to the embodiment of the present invention. The image selection devices 10 and 11, the article providing server 21, the article publishing server 22, and the portable terminal 23 described above physically include a processor 1001, a memory 1002, a storage 1003, a communication device 1004, an input device 1005, an output device 1006, You may comprise as a computer apparatus containing the bus | bath 1007 grade | etc.,.

なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。画像選択装置10、11、記事提供サーバ21、記事公開サーバ22、携帯端末23のハードウェア構成は、図に示した各装置を1つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。   In the following description, the term “apparatus” can be read as a circuit, a device, a unit, or the like. The hardware configurations of the image selection devices 10 and 11, the article providing server 21, the article publishing server 22, and the mobile terminal 23 may be configured to include one or a plurality of the devices illustrated in the figure, or a part of them. You may comprise without an apparatus.

画像選択装置10、11、記事提供サーバ21、記事公開サーバ22、携帯端末23における各機能は、プロセッサ1001、メモリ1002などのハードウェア上に所定のソフトウェア(プログラム)を読み込ませることで、プロセッサ1001が演算を行い、通信装置1004による通信や、メモリ1002及びストレージ1003におけるデータの読み出し及び/又は書き込みを制御することで実現される。   The functions of the image selection apparatuses 10 and 11, the article providing server 21, the article publishing server 22, and the mobile terminal 23 are read by predetermined software (programs) on hardware such as the processor 1001 and the memory 1002, thereby allowing the processor 1001. Is performed by controlling communication by the communication device 1004 and reading and / or writing of data in the memory 1002 and the storage 1003.

プロセッサ1001は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ1001は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置(CPU:Central Processing Unit)で構成されてもよい。例えば、上述の集計部101、画像関心度算出部102、配信記事取得部103、配信記事情報抽出部104、補完画像決定部105、115、公開記事生成部106、公開記事取得部111、公開記事情報抽出部112、類似画像検索部116などは、プロセッサ1001で実現されてもよい。   For example, the processor 1001 controls the entire computer by operating an operating system. The processor 1001 may be configured by a central processing unit (CPU) including an interface with peripheral devices, a control device, an arithmetic device, a register, and the like. For example, the above-described totaling unit 101, image interest level calculating unit 102, distributed article acquiring unit 103, distributed article information extracting unit 104, complementary image determining units 105 and 115, published article generating unit 106, published article acquiring unit 111, published article The information extraction unit 112, the similar image search unit 116, and the like may be realized by the processor 1001.

また、プロセッサ1001は、プログラム(プログラムコード)、ソフトウェアモジュールやデータを、ストレージ1003及び/又は通信装置1004からメモリ1002に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施の形態で説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、画像選択装置10、11、記事提供サーバ21、記事公開サーバ22、携帯端末23の各機能は、メモリ1002に格納され、プロセッサ1001で動作する制御プログラムによって実現されてよい。上述の各種処理は、1つのプロセッサ1001で実行される旨を説明してきたが、2以上のプロセッサ1001により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ1001は、1以上のチップで実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されても良い。   Further, the processor 1001 reads a program (program code), software module, and data from the storage 1003 and / or the communication device 1004 to the memory 1002, and executes various processes according to these. As the program, a program that causes a computer to execute at least a part of the operations described in the above embodiments is used. For example, the functions of the image selection devices 10 and 11, the article providing server 21, the article publishing server 22, and the mobile terminal 23 may be realized by a control program stored in the memory 1002 and operating on the processor 1001. Although the above-described various processes have been described as being executed by one processor 1001, they may be executed simultaneously or sequentially by two or more processors 1001. The processor 1001 may be implemented by one or more chips. Note that the program may be transmitted from a network via a telecommunication line.

メモリ1002は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ROM(Read Only Memory)、EPROM(Erasable Programmable ROM)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM)、RAM(Random Access Memory)などの少なくとも1つで構成されてもよい。メモリ1002は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ(主記憶装置)などと呼ばれてもよい。メモリ1002は、本発明の一実施の形態に係る無線通信方法を実施するために実行可能なプログラム(プログラムコード)、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。   The memory 1002 is a computer-readable recording medium and includes, for example, at least one of ROM (Read Only Memory), EPROM (Erasable Programmable ROM), EEPROM (Electrically Erasable Programmable ROM), RAM (Random Access Memory), and the like. May be. The memory 1002 may be called a register, a cache, a main memory (main storage device), or the like. The memory 1002 can store a program (program code), a software module, and the like that can be executed to implement the wireless communication method according to the embodiment of the present invention.

ストレージ1003は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、CD−ROM(Compact Disc ROM)などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Blu−ray(登録商標)ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー(登録商標)ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも1つで構成されてもよい。ストレージ1003は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、メモリ1002及び/又はストレージ1003を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。例えば、上述のアプリケーションログDB201、キーワード辞書202、所有画像DB203、画像関連情報DB204、未所有画像DB211などは、メモリ1002及び/又はストレージ1003によって構成されてもよい。   The storage 1003 is a computer-readable recording medium such as an optical disk such as a CD-ROM (Compact Disc ROM), a hard disk drive, a flexible disk, a magneto-optical disk (for example, a compact disk, a digital versatile disk, a Blu-ray (Registered trademark) disk, smart card, flash memory (for example, card, stick, key drive), floppy (registered trademark) disk, magnetic strip, and the like. The storage 1003 may be referred to as an auxiliary storage device. The storage medium described above may be, for example, a database, server, or other suitable medium including the memory 1002 and / or the storage 1003. For example, the application log DB 201, the keyword dictionary 202, the owned image DB 203, the image related information DB 204, and the unowned image DB 211 may be configured by the memory 1002 and / or the storage 1003.

通信装置1004は、有線及び/又は無線ネットワークを介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア(送受信デバイス)であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。例えば、上述の配信記事取得部103、公開記事取得部111などは、通信装置1004で実現されてもよい。   The communication device 1004 is hardware (transmission / reception device) for performing communication between computers via a wired and / or wireless network, and is also referred to as a network device, a network controller, a network card, a communication module, or the like. For example, the distribution article acquisition unit 103 and the public article acquisition unit 111 described above may be realized by the communication device 1004.

入力装置1005は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス(例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど)である。出力装置1006は、外部への出力を実施する出力デバイス(例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプなど)である。なお、入力装置1005及び出力装置1006は、一体となった構成(例えば、タッチパネル)であってもよい。   The input device 1005 is an input device (for example, a keyboard, a mouse, a microphone, a switch, a button, a sensor, or the like) that accepts an external input. The output device 1006 is an output device (for example, a display, a speaker, an LED lamp, etc.) that performs output to the outside. The input device 1005 and the output device 1006 may have an integrated configuration (for example, a touch panel).

また、プロセッサ1001やメモリ1002などの各装置は、情報を通信するためのバス1007で接続される。バス1007は、単一のバスで構成されてもよいし、装置間で異なるバスで構成されてもよい。   Each device such as the processor 1001 and the memory 1002 is connected by a bus 1007 for communicating information. The bus 1007 may be configured with a single bus or may be configured with different buses between apparatuses.

また、画像選択装置10、11、記事提供サーバ21、記事公開サーバ22、携帯端末23は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ(DSP:Digital Signal Processor)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、PLD(Programmable Logic Device)、FPGA(Field Programmable Gate Array)などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ1001は、これらのハードウェアの少なくとも1つで実装されてもよい。
へ送信されてもよい。
The image selection devices 10 and 11, the article providing server 21, the article publishing server 22, and the portable terminal 23 include a microprocessor, a digital signal processor (DSP), an application specific integrated circuit (ASIC), and a programmable logic (PLD). Device), FPGA (Field Programmable Gate Array) or the like may be included, and a part or all of each functional block may be realized by the hardware. For example, the processor 1001 may be implemented by at least one of these hardware.
May be sent to.

(判定方法)
判定は、1ビットで表される値(0か1か)によって行われてもよいし、真偽値(Boolean:trueまたはfalse)によって行われてもよいし、数値の比較(例えば、所定の値との比較)によって行われてもよい。
(Judgment method)
The determination may be performed by a value represented by 1 bit (0 or 1), may be performed by a true / false value (Boolean: true or false), or may be performed by comparing numerical values (for example, a predetermined value) Comparison with the value).

(態様のバリエーション等)
本明細書で説明した各態様/実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知(例えば、「Xであること」の通知)は、明示的に行うものに限られず、暗黙的(例えば、当該所定の情報の通知を行わない)ことによって行われてもよい。
(Aspect variations, etc.)
Each aspect / embodiment described in this specification may be used independently, may be used in combination, or may be switched according to execution. In addition, notification of predetermined information (for example, notification of being “X”) is not limited to explicitly performed, but is performed implicitly (for example, notification of the predetermined information is not performed). Also good.

以上、本発明について詳細に説明したが、当業者にとっては、本発明が本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本発明は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本明細書の記載は、例示説明を目的とするものであり、本発明に対して何ら制限的な意味を有するものではない。   Although the present invention has been described in detail above, it will be apparent to those skilled in the art that the present invention is not limited to the embodiments described herein. The present invention can be implemented as modified and changed modes without departing from the spirit and scope of the present invention defined by the description of the scope of claims. Therefore, the description of the present specification is for illustrative purposes and does not have any limiting meaning to the present invention.

(用語の意味、解釈)   (Meaning and interpretation of terms)

(ソフトウェア)
ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。
(software)
Software, whether it is called software, firmware, middleware, microcode, hardware description language, or other names, instructions, instruction sets, codes, code segments, program codes, programs, subprograms, software modules , Applications, software applications, software packages, routines, subroutines, objects, executable files, execution threads, procedures, functions, etc. should be interpreted broadly.

また、ソフトウェア、命令などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア及びデジタル加入者回線(DSL)などの有線技術及び/又は赤外線、無線及びマイクロ波などの無線技術を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び/又は無線技術は、伝送媒体の定義内に含まれる。   Also, software, instructions, etc. may be transmitted / received via a transmission medium. For example, software may use websites, servers, or other devices using wired technology such as coaxial cable, fiber optic cable, twisted pair and digital subscriber line (DSL) and / or wireless technology such as infrared, wireless and microwave. When transmitted from a remote source, these wired and / or wireless technologies are included within the definition of transmission media.

(情報、信号)
本明細書で説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。
(Information, signal)
Information, signals, etc. described herein may be represented using any of a variety of different technologies. For example, data, commands, commands, information, signals, bits, symbols, chips, etc. that may be referred to throughout the above description are voltages, currents, electromagnetic waves, magnetic fields or magnetic particles, light fields or photons, or any of these May be represented by a combination of

なお、本明細書で説明した用語及び/又は本明細書の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。例えば、チャネル及び/又はシンボルは信号(シグナル)であってもよい。また、信号はメッセージであってもよい。また、コンポーネントキャリア(CC)は、キャリア周波数、セルなどと呼ばれてもよい。   Note that the terms described in this specification and / or terms necessary for understanding this specification may be replaced with terms having the same or similar meaning. For example, the channel and / or symbol may be a signal. The signal may be a message. Further, the component carrier (CC) may be called a carrier frequency, a cell, or the like.

(「システム」、「ネットワーク」)
本明細書で使用する「システム」および「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。
("System", "Network")
As used herein, the terms “system” and “network” are used interchangeably.

(パラメータ名称)
また、本明細書で説明した情報、パラメータなどは、絶対値で表されてもよいし、所定の値からの相対値で表されてもよいし、対応する別の情報で表されてもよい。
(Parameter name)
In addition, information, parameters, and the like described in this specification may be represented by absolute values, may be represented by relative values from a predetermined value, or may be represented by other corresponding information. .

上述したパラメータに使用する名称はいかなる点においても限定的なものではない。さらに、これらのパラメータを使用する数式等は、本明細書で明示的に開示したものと異なる場合もある。   The names used for the parameters described above are not limiting in any way. Further, mathematical formulas and the like that use these parameters may differ from those explicitly disclosed herein.

(「接続された」、「結合された」)
「接続された(connected)」、「結合された(coupled)」という用語、又はこれらのあらゆる変形は、2又はそれ以上の要素間の直接的又は間接的なあらゆる接続又は結合を意味し、互いに「接続」又は「結合」された2つの要素間に1又はそれ以上の中間要素が存在することを含むことができる。要素間の結合又は接続は、物理的なものであっても、論理的なものであっても、或いはこれらの組み合わせであってもよい。本明細書で使用する場合、2つの要素は、1又はそれ以上の電線、ケーブル及び/又はプリント電気接続を使用することにより、並びにいくつかの非限定的かつ非包括的な例として、無線周波数領域、マイクロ波領域及び光(可視及び不可視の両方)領域の波長を有する電磁エネルギーなどの電磁エネルギーを使用することにより、互いに「接続」又は「結合」されると考えることができる。
("Connected", "coupled")
The terms “connected”, “coupled”, or any variation thereof, means any direct or indirect connection or coupling between two or more elements and It can include the presence of one or more intermediate elements between two “connected” or “coupled” elements. The coupling or connection between the elements may be physical, logical, or a combination thereof. As used herein, the two elements are radio frequency by using one or more wires, cables and / or printed electrical connections, and as some non-limiting and non-inclusive examples By using electromagnetic energy, such as electromagnetic energy having a wavelength in the region, microwave region, and light (both visible and invisible) region, it can be considered to be “connected” or “coupled” to each other.

(「に基づいて」の意味)
本明細書で使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。
(Meaning “based on”)
As used herein, the phrase “based on” does not mean “based only on,” unless expressly specified otherwise. In other words, the phrase “based on” means both “based only on” and “based at least on.”

(「第1の」、「第2の」)
本明細書で使用する「第1の」、「第2の」などの呼称を使用した要素へのいかなる参照も、それらの要素の量または順序を全般的に限定するものではない。これらの呼称は、2つ以上の要素間を区別する便利な方法として本明細書で使用され得る。したがって、第1および第2の要素への参照は、2つの要素のみがそこで採用され得ること、または何らかの形で第1の要素が第2の要素に先行しなければならないことを意味しない。
("First", "second")
Any reference to elements using the designations "first", "second", etc. as used herein does not generally limit the amount or order of those elements. These designations can be used herein as a convenient way to distinguish between two or more elements. Thus, a reference to the first and second elements does not mean that only two elements can be employed there, or that in some way the first element must precede the second element.

(「手段」)
上記の各装置の構成における「手段」を、「部」、「回路」、「デバイス」等に置き換えてもよい。
("means")
The “means” in the configuration of each apparatus described above may be replaced with “unit”, “circuit”, “device”, and the like.

(オープン形式)
「含む(including)」、「含んでいる(comprising)」、およびそれらの変形が、本明細書あるいは特許請求の範囲で使用されている限り、これら用語は、用語「備える」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本明細書あるいは特許請求の範囲において使用されている用語「または(or)」は、排他的論理和ではないことが意図される。
(Open format)
As long as “including”, “comprising”, and variations thereof are used in the specification or claims, these terms are inclusive of the term “comprising”. Intended to be Furthermore, the term “or” as used herein or in the claims is not intended to be an exclusive OR.

(冠詞)
本開示の全体において、例えば、英語でのa, an, 及びtheのように、翻訳により冠詞が追加された場合、これらの冠詞は、文脈から明らかにそうではないことが示されていなければ、複数のものを含むものとする。
(article)
Throughout this disclosure, if articles are added by translation, for example, a, an, and the in English, these articles must be clearly indicated otherwise in context, Including multiple things.

10、11 画像選択装置
21 記事提供サーバ
22 記事公開サーバ
23 携帯端末
101 集計部
102 画像関心度算出部
103 配信記事取得部
104 配信記事情報抽出部
105、115 補完画像決定部
106 公開記事生成部
111 公開記事取得部
112 公開記事情報抽出部
116 類似画像検索部
201 アプリケーションログDB
202 キーワード辞書
203 所有画像DB
204、214 画像関連情報DB
211 未所有画像DB
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10, 11 Image selection apparatus 21 Article provision server 22 Article publication server 23 Portable terminal 101 Counting part 102 Image interest level calculation part 103 Distribution article acquisition part 104 Distribution article information extraction part 105,115 Complementary image determination part 106 Public article production | generation part 111 Published article acquisition unit 112 Published article information extraction unit 116 Similar image search unit 201 Application log DB
202 Keyword dictionary 203 Owned image DB
204, 214 Image related information DB
211 Unowned image DB

Claims (10)

配信記事に添付する画像を選択する画像選択装置であって、
公開記事に添付されている画像に対するユーザの画像関心度を算出する画像関心度算出部と、
前記画像と、キーワードと、当該画像に対する画像関心度と、を対応付けて管理する管理部と、
前記管理部から、前記配信記事に含まれるキーワードと適合するキーワードが対応付けられている画像を候補画像として選択し、前記画像関心度に基づいて、前記候補画像の中から、前記配信記事に添付する補完画像を決定する補完画像決定部と、
を備える画像選択装置。
An image selection device for selecting an image to be attached to a distribution article,
An image interest calculation unit that calculates the user's image interest in the image attached to the published article;
A management unit that manages the image, the keyword, and the degree of image interest in the image in association with each other;
From the management unit, an image associated with a keyword that matches a keyword included in the distribution article is selected as a candidate image, and attached to the distribution article from the candidate images based on the degree of image interest A complementary image determination unit for determining a complementary image to be
An image selection device comprising:
前記画像関心度算出部は、
前記公開記事が前記ユーザに選択された回数である記事選択数に基づいて、前記画像関心度を算出する、
請求項1に記載の画像選択装置。
The image interest degree calculation unit
Calculating the degree of image interest based on the number of articles selected, which is the number of times the published article has been selected by the user;
The image selection device according to claim 1.
前記画像関心度算出部は、
前記公開記事に添付されている画像が表示された回数である画像表示数に対する、前記記事選択数の割合に基づいて、前記画像関心度を算出する、
請求項2に記載の画像選択装置。
The image interest degree calculation unit
Calculating the degree of image interest based on the ratio of the number of article selections to the number of image displays, which is the number of times an image attached to the published article is displayed;
The image selection device according to claim 2.
前記画像関心度は、前記記事選択数が大きくなるほど高くなり、前記画像表示数が大きくなるほど低くなる値である、
請求項3に記載の画像選択装置。
The degree of image interest is a value that increases as the number of article selections increases and decreases as the number of image displays increases.
The image selection device according to claim 3.
前記補完画像決定部は、
前記候補画像の中から、前記画像関心度が最も高い画像を、前記配信記事に添付する補完画像に決定する、
請求項1から4の何れか1項に記載の画像選択装置。
The complementary image determination unit
From the candidate images, determine the image with the highest degree of image interest as a complementary image to be attached to the distribution article.
The image selection device according to any one of claims 1 to 4.
前記補完画像決定部は、
前記決定した補完画像が、所定期間内に公開された他の配信記事に添付する補完画像と同一である場合、前記画像関心度が次に高い画像を、前記配信記事を公開する際に添付する補完画像に決定する、
請求項1から5の何れか1項に記載の画像選択装置。
The complementary image determination unit
When the determined complementary image is the same as the complementary image attached to another distribution article released within a predetermined period, the image having the second highest image interest level is attached when the distribution article is published. Decide on a complementary image,
The image selection device according to any one of claims 1 to 5.
前記管理部は、前記画像と、記事のジャンルとを、さらに対応付けて管理し、
前記補完画像決定部は、
前記管理部に、前記配信記事に含まれるキーワードと適合するキーワードが対応付けられている画像が存在しない場合、前記配信記事のジャンルと適合するジャンルが対応付けられている画像を候補画像に選択する、
請求項1から6の何れか1項に記載の画像選択装置。
The management unit further manages the image and the genre of the article in association with each other,
The complementary image determination unit
If there is no image in the management unit that is associated with a keyword that matches a keyword included in the distribution article, an image that is associated with a genre that matches the genre of the distribution article is selected as a candidate image. ,
The image selection device according to any one of claims 1 to 6.
前記公開記事に添付されている画像と、当該公開記事から抽出したキーワードと、を対応付けて、前記管理部に登録する公開記事情報抽出部、をさらに備える、
請求項1から7の何れか1項に記載の画像選択装置。
A public article information extracting unit that associates an image attached to the published article with a keyword extracted from the published article and registers the image in the management unit;
The image selection device according to any one of claims 1 to 7.
前記補完画像決定部は、
前記決定した補完画像が予め所有する画像でない場合、前記決定した補完画像を前記予め所有する何れかの画像に差し替える、
請求項8に記載の画像選択装置。
The complementary image determination unit
If the determined complementary image is not a pre-owned image, replace the determined complementary image with any pre-owned image,
The image selection device according to claim 8.
配信記事に添付する画像を選択する画像選択方法であって、
公開記事に添付されている画像に対するユーザの画像関心度を算出し、
前記画像と、キーワードと、当該画像に対する画像関心度と、を対応付けて管理し、
前記管理されている画像の中から、前記配信記事に含まれるキーワードと適合するキーワードが対応付けられている画像を候補画像として選択し、
前記画像関心度に基づいて、前記候補画像の中から、前記配信記事に添付する補完画像を決定する、
画像選択方法。
An image selection method for selecting an image to be attached to a distribution article,
Calculate the user ’s interest in the image attached to the published article,
Managing the image, the keyword, and the image interest level for the image in association with each other;
From the managed images, select an image associated with a keyword that matches the keyword included in the distribution article as a candidate image,
Determining a complementary image to be attached to the distribution article from the candidate images based on the degree of image interest;
Image selection method.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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