JP2019092067A - Information processing apparatus, information processing method, information processing system, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本開示は、広告配信に係る情報処理装置、情報処理方法、情報処理システム及びプログラムに関する。 The present disclosure relates to an information processing apparatus, an information processing method, an information processing system, and a program related to advertisement distribution.
インターネット広告として、個別のユーザに対するターゲティング広告（ターゲット広告）が広く利用されている。例えば、行動ターゲティング広告は、ユーザの行動履歴（Ｗｅｂの巡回履歴など）に基づいて、特定のジャンルに関心を持つ顧客に限定して配信される広告であり、広告効果（例えば、認知、理解、購入など）が高いと言われている。広告とは、一般的に、広告主の管理可能な広告媒体を通じて広告市場に流される情報のことをいい、例えば、広告主が金銭を支払って発信（宣伝）する任意の情報であってもよい。 Targeting advertisements for individual users (targeting advertisements) are widely used as Internet advertisements. For example, the behavior targeting advertisement is an advertisement that is distributed to customers interested in a particular genre based on the user's activity history (such as the web circulation history), and the advertisement effect (eg, recognition, understanding, It is said that the purchase is high. Advertising generally refers to information that is flowed to the advertising market through an advertiser's manageable advertising media, and may be, for example, any information that an advertiser pays and transmits (promotions) .
近年、テレビ広告及びインターネット広告を総合的に管理することが検討されている。このような構成によれば、ユーザが広告に接触する回数（フリークエンシーなどと呼ばれる）、広告に接触したユーザ数及び／又は割合（リーチなどと呼ばれる）などについて、到達目標量を効果的に達成することが期待できる。 In recent years, comprehensive management of television advertisements and Internet advertisements has been considered. According to such a configuration, the target amount of achievement is effectively achieved with respect to the number of times the user contacts the advertisement (referred to as frequency etc.), the number and / or proportion of users who have contacted the advertisement (referred to as reach etc.) Can be expected.
１つの方法として、視聴者の端末を介してテレビ広告の視聴状況に関するアンケートを実施し、当該アンケートの回答とウェブ広告の視聴履歴とに基づいて広告の配信効果を評価する技術が提案されている（特許文献１）。 As one method, a technique has been proposed in which a questionnaire regarding the viewing condition of a television advertisement is conducted through the terminal of the viewer, and the effectiveness of the advertisement delivery is evaluated based on the response of the questionnaire and the viewing history of the web advertisement. (Patent Document 1).
しかしながら、特許文献１の方法を用いる場合、アンケートによって全てのテレビ広告の視聴状況を把握することは現実的ではなく、テレビ広告及びインターネット広告についてユーザの視聴履歴を必ずしも適切に判断することができないという課題がある。
However, when the method of
そこで本開示は、テレビ広告及びインターネット広告についてユーザの視聴履歴を適切に判断できる情報処理装置、情報処理方法、情報処理システム及びプログラムを提供することを目的の１つとする。 Therefore, the present disclosure has an object to provide an information processing apparatus, an information processing method, an information processing system, and a program that can appropriately determine a user's viewing history of television advertisements and Internet advertisements.
本開示の一態様にかかる情報処理装置は、所定のＩＰ（Internet Protocol）アドレスに紐づく１つ以上のクッキー情報と、当該所定のＩＰアドレスに紐づくテレビ視聴ログと、を取得する取得部と、前記テレビ視聴ログから前記クッキー情報の数のサブテレビ視聴ログへの分離を実施する制御部と、各テレビ視聴ログ及び各クッキー情報に対応する属性情報を判断する属性判断部と、を有し、前記制御部は、属性情報に基づいて各サブテレビ視聴ログを別々の前記クッキー情報に関連付けることを特徴とする。 An information processing apparatus according to an aspect of the present disclosure includes: an acquisition unit configured to acquire one or more pieces of cookie information associated with a predetermined IP (Internet Protocol) address and a television viewing log associated with the predetermined IP address; A control unit that separates the number of cookie information from the television viewing log into sub television viewing logs; and an attribute determining unit that determines attribute information corresponding to each television viewing log and each cookie information. The control unit may associate each sub television viewing log with separate cookie information based on attribute information.
本開示によれば、テレビ広告及びインターネット広告についてユーザの視聴履歴を適切に判断できる。 According to the present disclosure, it is possible to appropriately determine the user's viewing history for television advertisements and Internet advertisements.
本発明者らは、テレビの視聴履歴を自動的に収集することによってテレビ広告の視聴状況を取得することを着想した。また、本発明者らは、ウェブ広告を視聴するデバイスとテレビとが同じネットワーク内において用いられるケースに着目し、テレビ及びデバイスを紐付けることを着想した。また、本発明者らは、テレビ視聴ログに複数人の視聴履歴が混じるケースの対処方法も見出した。 The inventors conceived of acquiring television advertisement viewing status by automatically collecting television viewing history. Also, the present inventors conceived of tying television and devices by focusing on the case where the device for viewing web advertisements and the television are used in the same network. In addition, the present inventors have also found a coping method in the case where a plurality of viewing histories are mixed in a television viewing log.
本開示の一態様によれば、世帯のテレビの視聴履歴から、誰がコンテンツを視聴していたかを特定し、個人へのターゲティング広告を適切に提供できる。 According to one aspect of the present disclosure, it is possible to identify who has watched the content from the television viewing history of the household and appropriately provide a targeted advertisement to an individual.
以下、本開示の実施形態について添付図面を参照して詳細に説明する。以下の説明では、同一の部には同一の符号が付される。同一の部は名称、機能などが同じであるため、詳細な説明は繰り返さない。 Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described in detail with reference to the attached drawings. In the following description, the same parts are denoted by the same reference numerals. Since the same part has the same name, function, etc., detailed description will not be repeated.
（情報処理システム）
図１は、本開示の一実施形態に係る情報処理システムの概略構成の一例を示す図である。図１に示す情報処理システム１は、テレビ１０と、デバイス２０と、ルータ３０と、マッチングサーバ４０と、視聴ログ管理サーバ５０と、広告配信サーバ６０と、を含む。
(Information processing system)
FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a schematic configuration of an information processing system according to an embodiment of the present disclosure. The
本開示の一実施形態では、図１に示した情報処理システムの構成において、マッチングサーバ４０が、テレビ１０から送信された情報及びデバイス２０から送信された情報に基づいて、同一のユーザによって利用されるテレビ１０及びデバイス２０を特定する。
In one embodiment of the present disclosure, in the configuration of the information processing system illustrated in FIG. 1, the
広告配信サーバ６０は、マッチングサーバ４０と連携し、マッチング処理に成功したユーザ（デバイス２０）に対して、テレビ１０の視聴履歴が考慮されたインターネット広告（以下、単に広告とも呼ぶ）を配信する。これにより、所定のテレビ番組を視聴するユーザに対して、好適な広告を配信し、高い広告効果を達成することができる。
The
テレビ（テレビ受像機）１０は、地上波放送、放送衛星（ＢＳ：Broadcasting Satellite）／通信衛星（ＣＳ：Communications Satellite）による放送などの少なくとも１つを受信する機能を有する装置である。なお、テレビ１０は、インターネット放送（インターネットテレビ）を受信する機能を有してもよい。テレビ１０は、受信した放送を表示（描画）してもよい。
The television (television receiver) 10 is a device having a function of receiving at least one of terrestrial broadcast, broadcast satellite (BS: Broadcasting Satellite) / communication satellite (CS: Communications Satellite) broadcast, and the like. The
テレビ１０は、ユーザの同意に基づいて、テレビ１０に関する視聴ログ（テレビ視聴ログ、放送視聴ログ、視聴履歴、パネルデータなどと呼ばれてもよい）を収集し、視聴ログ管理サーバ５０に送信することができる。
The
ここで、視聴ログは、テレビ１０で視聴されるコンテンツを時間情報に紐付けて記録した情報のことをいう。また、例えば、視聴ログは、視聴された番組情報、視聴されたコマーシャル（ＣＭ：Commercial Message）などに関する情報を含んでもよい。視聴ログは、テレビ１０を介した地上波放送などの視聴行動、タイムシフト再生、ブラウザ起動、ネットサービスの実行などの少なくとも１つを特定することができる情報を含んでもよい。視聴ログには、視聴番組、視聴行動などに対応してタイムスタンプが付されることが好ましい。
Here, the viewing log refers to information in which content to be viewed on the
デバイス２０は、ユーザの操作によりブラウザなどのアプリケーションを実行する装置である。また、デバイス２０は、アプリケーションの動作に伴い、広告配信サーバ６０から広告を受信する。
The
テレビ１０及びデバイス２０はそれぞれ、携帯電話、スマートフォン、タブレット型端末などの携帯端末（移動通信端末）であってもよいし、パソコン（ＰＣ：Personal Computer）、テレビ（ＴＶ）、多機能テレビ、スマートＴＶ、ＩＰ（Internet Protocol）ＴＶ、セットトップボックスなどの固定通信端末であってもよい。つまり、本明細書におけるテレビ１０は、テレビ以外の装置に読み替えることができる。
The
ルータ３０は、インターネットプロバイダからＩＰアドレスを割り当てられ、ＬＡＮ（Local Area Network）内の装置とＷＡＮ（Wide Area Network）側の装置との通信を中継する。テレビ１０及びデバイス２０は、有線及び／又は無線（例えば、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標））でルータ３０に接続される。同じＬＡＮ内に含まれるテレビ１０及びデバイス２０は、ルータ３０を介して外部のネットワーク（インターネットなど）と通信する。
The
図１の構成では、テレビ１０及びデバイス２０の通信において、通信相手から見えるＩＰアドレスは、ルータ３０のＩＰアドレス（同一のＩＰアドレス）となる。これは、ルータ３０のＩＰマスカレード（ＮＡＰＴ：Network Address Port Translation）機能などにより実現される。
In the configuration of FIG. 1, in the communication of the
なお、ＩＰアドレスはＩＰｖ４及びＩＰｖ６のいずれでもよいし、これらを拡張／変形したアドレスであってもよい。本明細書において、ＩＰアドレスは、その他の情報（機器を特定するための所定のアドレス、識別情報など）で読み替えらえてもよい。 The IP address may be either IPv4 or IPv6, or an extended / modified address of these. In the present specification, an IP address may be read as other information (a predetermined address for specifying a device, identification information, etc.).
マッチングサーバ４０は、同一のユーザが利用するテレビ１０及びデバイス２０を関連付ける（マッチングする）機能を有する装置である。具体的には、マッチングサーバ４０は、テレビ１０を特定するテレビ特定情報（テレビ視聴ログ特定情報）と、デバイス２０を特定するデバイス特定情報（広告識別子（ＩＤ：Identifier）特定情報）と、に基づいて、テレビ１０とデバイス２０との組み合わせを特定する。テレビ１０（テレビ１０の視聴ログ）とデバイス２０との組み合わせは、所定のユーザに関する情報であるため、ユーザ情報と呼ばれてもよい。
The matching
ここで、広告ＩＤは、例えば、ユーザによってオプトアウト可能な、匿名かつ一意な広告配信用の識別子（広告に関する識別子）である。広告ＩＤは、デバイス２０のブラウザに保存される小さなファイル（クッキー（Cookie））に関する固有のクッキーＩＤ（Cookie ID）であってもよい。なお、クッキーＩＤは、ブラウザごとにそれぞれ異なるＩＤであってもよい。広告ＩＤは、クッキー情報などと呼ばれてもよい。
Here, the advertisement ID is, for example, an anonymous and unique identifier for advertisement delivery (identifier related to advertisement) which can be opted out by the user. The advertisement ID may be a unique cookie ID for a small file (Cookie) stored in the browser of the
また、広告ＩＤは、デバイス２０にインストールされるアプリケーションから取得される識別子であってもよく、例えば、ＩＤＦＡ（Identification For Advertisers）、ＡＤＩＤ（Advertising ＩＤ）などであってもよい。
The advertisement ID may be an identifier acquired from an application installed in the
なお、テレビ特定情報は、ＴＶＩＤなどと呼ばれてもよいし、デバイス特定情報は、ＷｅｂＩＤなどと呼ばれてもよい。また、デバイス特定情報は、例えば所定のサービスに利用する識別子（ログインＩＤなど）を用いてもよい。 The television specification information may be called a TVID or the like, and the device specification information may be called a WebID or the like. Also, as the device identification information, for example, an identifier (login ID or the like) used for a predetermined service may be used.
視聴ログ管理サーバ５０は、テレビ１０に関する視聴ログを管理（収集、分析など）する機能を有する装置である。視聴ログ管理サーバ５０は、テレビ１０のメーカーによって保有されてもよいし、テレビ１０に放送を行う放送局（テレビ局）によって保有されてもよい。
The viewing
広告配信サーバ６０は、少なくともデバイス２０に対して、インターネット広告を配信する機能を有する装置である。広告は、例えば、テキスト、画像（静止画像、動画像）、音声、その他のメディア又はこれらの組み合わせにより構成されてもよい。なお、広告配信サーバ６０は、広告以外のコンテンツをデバイス２０に送信することができてもよい。
The
広告配信サーバ６０は、ＤＭＰ（Data Management Platform）を含んで構成されてもよく、ＤＭＰを用いて配信する広告を決定してもよい。また、広告配信サーバ６０は、ＤＳＰ（Demand Side Platform）を利用する配信サーバであってもよいし、ＤＳＰ以外の広告配信サーバ（アドサーバ）又はアドサーバを利用する配信サーバであってもよい。
The
アドサーバは、特定の企業（例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）社、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）社など）が提供するＡＰＩ（Application Programming Interface）（Ads-API）を利用する配信サーバであってもよい。また、アドサーバは、オンライン動画広告を配信する動画広告配信サーバであってもよいし、テレビ受像機向けに広告を配信するＣＭＳ（Content Management System）であってもよい。また、広告配信サーバ６０は、ＤＳＰ、ＡＰＩ、動画広告配信及びＣＭＳなどのアドサーバとの連携を、ＤＭＰ（例えば、パブリックＤＭＰ）を介して行ってもよい。
The add server may be a distribution server that uses an application programming interface (API) (Ads-API) provided by a specific company (for example, Twitter (registered trademark) company, Facebook (registered trademark) company, etc.). Further, the ad server may be a moving image advertisement distribution server for distributing an online moving image advertisement, or may be a CMS (Content Management System) for distributing an advertisement for a television receiver. In addition, the
テレビ１０、デバイス２０など、各装置の機能構成及びハードウェア構成の一例については、後述する。
An example of the functional configuration and hardware configuration of each device such as the
なお、当該システム構成は一例であり、これに限られない。例えば、各装置は、図１ではそれぞれ１つずつ含まれる構成としたが、各機器の数はこれに限られず、複数存在してもよい。また、情報処理システム１は、一部の装置を含まない構成としてもよいし、所定の装置の機能が複数の装置により実現される構成としてもよい。
The system configuration is an example, and the present invention is not limited to this. For example, although each device is configured to include one each in FIG. 1, the number of devices is not limited to this, and a plurality of devices may exist. Further, the
また、複数の装置の機能が１つの装置により実現される構成としてもよい。例えば、マッチングサーバ４０、視聴ログ管理サーバ５０及び広告配信サーバ６０は、１つのサーバ上で実装されてもよい。
Further, the functions of a plurality of devices may be realized by one device. For example, the matching
（情報処理方法）
本開示の一実施形態に係る情報処理方法について、以下で説明する。各情報処理方法は、上述の情報処理システムに適用されてもよい。
(Information processing method)
An information processing method according to an embodiment of the present disclosure will be described below. Each information processing method may be applied to the above-described information processing system.
＜テレビとＷｅｂとの関連付け＞
まず、テレビ１０の視聴ログ及びデバイス２０の広告ＩＤ（例えば、クッキーＩＤ）の関連付けについて説明する。当該関連付けは、図２を用いて説明されるように、テレビ特定情報及びデバイス特定情報に基づいて行われてもよいし、その他の方法によって行われてもよい。
<Associating TV with the Web>
First, the association of the viewing log of the
テレビ特定情報（第１の特定情報）は、テレビ１０のＩＰアドレス、テレビ１０の視聴ログに関する情報などを含んでもよい。また、デバイス特定情報（第２の特定情報）は、デバイス２０のＩＰアドレス、デバイス２０に配信される広告ＩＤに関する情報、デバイス２０のＷｅｂ閲覧ログ（ウェブアクセスログ）などを含んでもよい。
The television specification information (first identification information) may include the IP address of the
図２は、本開示の一実施形態に係る広告配信処理のシーケンスの一例を示す図である。当該シーケンスによれば、同一のＩＰアドレスに対応する視聴ログ及び広告ＩＤの組み合わせを、同一のユーザに関する情報と判断（特定）して、例えばテレビ視聴ログを考慮したインターネット広告配信を実施できる。 FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a sequence of advertisement distribution processing according to an embodiment of the present disclosure. According to the sequence, the combination of the viewing log and the advertisement ID corresponding to the same IP address can be determined (specified) as information related to the same user, and Internet advertisement delivery can be performed in consideration of, for example, a television viewing log.
テレビ１０は、視聴ログを視聴ログ管理サーバ５０に送信することができる（ステップＳＴ１０１）。視聴ログの送信のタイミングは、周期的（例えば、１時間ごと、１日ごとなど）であってもよいし、任意のタイミングであってもよい。視聴ログ管理サーバ５０は、テレビ１０のＩＰアドレス（つまりルータ３０のＩＰアドレス）と、テレビ１０の視聴ログに関する情報と、を取得し、これらの組をテレビ特定情報として蓄積してもよい（ステップＳＴ１０２）。
The
デバイス２０は、Ｗｅｂブラウジング及び／又はアプリケーションの利用中に、広告配信サーバ６０から広告を配信される（ステップＳＴ１０３）。この際、広告配信サーバ６０は、デバイス２０のＩＰアドレス（つまりルータ３０のＩＰアドレス）を取得し、当該ＩＰアドレスと広告ＩＤ（例えば、クッキーＩＤ）との組をデバイス特定情報として蓄積してもよい（ステップＳＴ１０４）。また、広告ＩＤを蓄積する際、広告が配信された時刻及び広告ＩＤが取得された時刻の少なくとも１つを示すタイムスタンプが広告ＩＤに付されることが好ましい。
The
マッチングサーバ４０は、テレビ１０及び／又は視聴ログ管理サーバ５０から、テレビ特定情報を受信する（ステップＳＴ１０５）。また、マッチングサーバ４０は、デバイス２０及び／又は広告配信サーバ６０から、デバイス特定情報を受信する。マッチングサーバ４０は、デバイス２０におけるウェブアクセスログを、デバイス２０及び／又は広告配信サーバ６０から取得してもよい（同ステップ）。
The matching
マッチングサーバ４０は、ＩＰアドレスに基づいて、テレビ１０の視聴ログと、デバイス２０に関する広告ＩＤと、を関連付ける（ステップＳＴ１０６）。具体的には、マッチングサーバ４０は、テレビ１０のＩＰアドレスとデバイス２０のＩＰアドレスが、同一か否かを判断（マッチング）し、同一の場合には、当該ＩＰアドレスと、対応する視聴ログと、対応する広告ＩＤとの組み合わせ（ユーザ情報と呼ばれてもよい）を保存する。
The matching
マッチングサーバ４０は、テレビ１０の視聴ログに付されるタイムスタンプと、広告ＩＤに付されるタイムスタンプと、に基づいて、マッチング処理の実施を行う対象か否かを判断してもよい。例えば、マッチングサーバ４０は、両タイムスタンプで求められる時間差が所定の値以下の場合、視聴ログ及び広告ＩＤが同一の時間に取得されたと判断して、マッチング処理を行うように制御してもよい。
The matching
なお、各装置（例えば、マッチングサーバ４０、テレビ１０、視聴ログ管理サーバ５０など）は、テレビ１０のＩＰアドレスと、テレビ１０の視聴ログに関する情報と、テレビ１０の視聴ログに付されるタイムスタンプと、の組をＴＶＩＤとして、１つ以上のＴＶＩＤから、ＴＶＩＤに関するテーブルを構築及び保持してもよい。ＴＶＩＤからはいずれかの情報を除いてもよい。
Each device (for example, the matching
また、各装置（例えば、マッチングサーバ４０、デバイス２０、広告配信サーバ６０など）は、デバイス２０のＩＰアドレスと、デバイス２０に配信される広告ＩＤに関する情報と、当該広告ＩＤに関するタイムスタンプと、の組をＷｅｂＩＤとして、１つ以上のＷｅｂＩＤから、ＷｅｂＩＤに関するテーブルを構築及び保持してもよい。ＷｅｂＩＤからはいずれかの情報を除いてもよい。
In addition, each device (for example, the matching
当該関連付けの実施のタイミングは、周期的（例えば、１時間ごと、１日ごとなど）であってもよいし、任意のタイミングであってもよい。ＩＰアドレスによって関連付けられるテレビ１０及びデバイス２０の個数は、１対１に限られず、１対多、多対１、及び多対多であってもよい。なお、ＩＰアドレスには、ウェブアクセスログも関連付けられてもよい。
The timing of implementation of the association may be periodic (for example, every hour, every day, etc.) or may be any timing. The number of
マッチングサーバ４０は、例えば、所定のユーザのテレビ１０の視聴ログに基づいて、広告配信対象の広告ＩＤ（クッキーＩＤなど）を決定し、広告配信サーバ６０に送信する（ステップＳＴ１０７）。この際、マッチングサーバ４０は、複数のユーザの視聴ログを解析し、同じ又は類似する視聴傾向を有する複数のユーザの広告ＩＤをまとめて（グループ化して）広告配信サーバ６０に送信してもよい。
The matching
例えば、マッチングサーバ４０は、よく視聴する番組が同じ／類似する（例えば、番組名、番組のジャンル、番組の出演者などが同じ／類似する）ユーザ、よく視聴する放送局（チャンネル）が同じユーザ、所定の広告（例えば、車の広告など）に触れる機会の多いユーザなどを、グループ化してもよい。
For example, the matching
ここで、広告配信サーバ６０に送信される広告ＩＤは、ＷｅｂＩＤとして保存された情報に限られない。例えば広告配信サーバ６０がパブリックＤＭＰを利用し、当該パブリックＤＭＰではデバイス特定情報（例えば、ＩＰアドレス＋クッキーＩＤ＋ウェブアクセスログ）が保持される場合を考える。この場合、マッチングサーバ４０は、広告配信サーバ６０から、ＩＰアドレスとパブリックＤＭＰの広告ＩＤ（例えば、クッキーＩＤ）との対応関係に関する情報を取得してもよい。
Here, the advertisement ID transmitted to the
マッチングサーバ４０は、自身が保持するＴＶＩＤなどのテーブルに基づいて、所定のＩＰアドレスに対応するユーザへの広告配信を決定すると、上述の対応関係に基づいて当該ユーザに関連するパブリックＤＭＰの広告ＩＤを特定し、広告配信サーバ６０に対して、特定したパブリックＤＭＰの広告ＩＤを送信することができる。このようにすることで、マッチングサーバ４０の運用者は、パブリックＤＭＰを用いる場合であっても、重要な情報である視聴ログ（視聴履歴）をＤＭＰ事業者に公開することなく、視聴ログをセグメントデータ（オーディエンスデータと呼ばれてもよい）と関連付けることができる。
When the matching
広告配信サーバ６０は、ステップＳＴ１０７で通知された広告ＩＤに基づいて、配信対象の広告を決定する（ステップＳＴ１０８）。例えば、広告配信サーバ６０は、通知された広告ＩＤを、ＤＳＰの広告ＩＤ（例えば、クッキーＩＤ）に変換してもよい。この際、ＤＳＰの広告ＩＤは、必要に応じてパブリックＤＭＰ内にあるウェブアクセスログを基に拡張／変形されてもよい。広告配信サーバ６０は、所定のユーザのデバイス２０に広告を配信する際に、当該ユーザが興味／関心を持つ可能性の高い広告を配信してもよい（ステップＳＴ１０９）。
The
広告配信サーバ６０は、所定のアドサーバとの連携を行う場合、ＤＳＰを用いる場合と同様に、通知された広告ＩＤを、当該アドサーバで利用される広告ＩＤに変換してもよい。例えば、広告配信サーバ６０のパブリックＤＭＰは、通知された広告ＩＤに対して所定のセグメントＩＤを関連付けて生成してもよい。アドサーバでは、セグメントＩＤに応じて広告の配信設定が行われると想定してもよい。ここで、アドサーバにおけるセグメントＩＤと広告との関連付けは、マッチングサーバ４０に保持される視聴ログの解析結果（視聴傾向など）に基づいて設定されてもよい。
When linking with a predetermined ad server, the
そして、セグメントＩＤがＤＭＰ上で配信対象として設定されると、上述の広告ＩＤに関連するユーザのデバイス２０が広告を含むＷｅｂベージにアクセスする際、ＤＭＰから当該デバイス２０にセグメントＩＤが送信され、保存される。また、デバイス２０がセグメントＩＤを保持する場合には、ＤＭＰはアドサーバに対して当該セグメントＩＤの情報を通知することで、アドサーバは当該デバイス２０に対して広告を送信することができる。
Then, when the segment ID is set as a distribution target on the DMP, the segment ID is transmitted from the DMP to the
広告配信サーバ６０は、マッチングサーバ４０と、より密に連携してもよい。例えば、マッチングサーバ４０は、例えば、所定のユーザのテレビ１０の視聴ログに基づいて、ＤＭＰのセグメントデータを制御（例えば、作成、拡張、絞込など）してもよい。
The
なお、ＤＭＰのセグメントデータは、ユーザがよく視聴する番組に関する情報（例えば、番組名、番組のジャンル、番組の出演者など）、よく視聴する放送局（チャンネル）などのユーザの関心事項に関わるデータを含むように制御されてもよい。また、ＤＭＰのセグメントデータは、マッチングサーバ４０及び／又はパブリックＤＭＰの過去の広告出稿情報に基づいて、広告に反応（例えば、広告のクリック、登録など）しやすいユーザを含むように制御されてもよい。
Note that DMP segment data is data related to the user's interest, such as information on programs that the user often views (for example, program name, program genre, program cast, etc.) and broadcast stations (channels) that are often viewed May be controlled to include Also, DMP segment data may be controlled to include users who are likely to react (eg, click on an advertisement, register, etc.) to advertisements based on matching
マッチングサーバ４０は、ＤＭＰを含んで構成されてもよいし、ＤＭＰの機能を実現するように構成されてもよい。この場合、上記説明におけるＤＭＰは、マッチングサーバ４０に読み替えることができる。
The matching
＜テレビ視聴ログの分離＞
上述のように、情報処理システム１においては、ＩＰアドレスごとに（ＩＰアドレスに関連付けられて）テレビ視聴ログ及びクッキー情報が保持される。このため、例えば、ルータ３０が設置された住居に複数の居住者がいる場合には、同じＩＰアドレスを用いて複数人がテレビを視聴したり、複数のデバイス２０によってＷｅｂアクセスしたりすることが想定される。
<Separation of TV viewing log>
As described above, in the
この場合、テレビ視聴ログに複数の居住者の視聴履歴が混じることになり、また、複数のクッキー情報が保持されるため、テレビ視聴ログに基づいて特定の居住者向けのインターネット広告をデバイス２０に効果的に配信することが難しいという問題が生じる。なお、同じＩＰアドレスに対応するテレビ視聴ログは、世帯視聴ログ（世帯あたり視聴ログ）と呼ばれてもよい。また、同じＩＰアドレスに対応する１つ以上のクッキー情報は、世帯クッキー情報と呼ばれてもよい。
In this case, the television viewing log includes the viewing histories of a plurality of residents, and a plurality of cookie information is held, so the Internet advertisement for the specific resident is sent to the
そこで、本発明者らは、視聴ログ（世帯視聴ログ）を個人視聴ログ（個人あたり視聴ログ、サブテレビ視聴ログなどと呼ばれてもよい）に分離し、複数のクッキー情報のそれぞれを別々の個人視聴ログに関連付ける方法を着想した。 Therefore, the present inventors separate the viewing log (household viewing log) into an individual viewing log (which may be called an individual viewing log, a sub-TV viewing log, etc.), and separate each of the plurality of cookie information I conceived a method to associate with personal viewing log.
以下の例では、各個人（居住者）の属性に基づいて関連付けを行うケースを説明するが、他の情報に基づいて関連付けが行われてもよい。また、個人属性は、マーケティングの分野で用いられる性・年齢別区分（Ｍ１−Ｍ３層、Ｆ１−Ｆ３層、Ｃ層、Ｔ層）であると想定するが、これに限られない。 Although in the following example, the association is performed based on the attributes of each individual (resident), the association may be performed based on other information. Further, personal attributes are assumed to be sex / age divisions (M1-M3 layer, F1-F3 layer, C layer, T layer) used in the field of marketing, but are not limited thereto.
図３は、本開示の一実施形態に係る個人視聴ログとクッキー情報との対応付けのシーケンスの一例を示す図である。まず、マッチングサーバ４０は、当該世帯における世帯内人数（居住者数）を確定する（ステップＳＴ２０１）。視聴ログに基づいて判断される第１の世帯内人数と、クッキー情報に基づいて判断される第２の世帯内人数と、が矛盾する場合には、いずれかの世帯内人数を用いてもよく、例えば、第２の世帯内人数が正しいと想定してもよい。
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a sequence of association between personal viewing log and cookie information according to an embodiment of the present disclosure. First, the matching
なお、来訪者が自身のデバイス２０を用いて住宅のルータ３０に接続し、Ｗｅｂ閲覧する場合には、上記第２の世帯内人数が多めに算出されることがある。来訪者のクッキーＩＤに紐づくＷｅｂアクセスログは、居住者のクッキーＩＤに紐づくＷｅｂアクセスログより圧倒的に少ないと想定されるため、各クッキーＩＤについてのＷｅｂアクセスの発生頻度が比較されることによって、来訪者のクッキーＩＤを除外して上記第２の世帯内人数が算出されてもよい。
In addition, when a visitor connects to the
なお、第１の世帯内人数は、暫定的な個人視聴ログ分離の試行によって取得されてもよい。なお、当該分離処理は、視聴ログ管理サーバ５０において行われてもよいし、マッチングサーバ４０において行われてもよい。例えば、マッチングサーバ４０は、事前に準備した推定モデルを用いて、世帯視聴ログに基づいて（世帯視聴ログを上記推定モデルの入力として）各個人視聴ログの生成を行ってもよい。マッチングサーバ４０は、各個人視聴ログが対応する個人属性を推計（推定）してもよい。
Note that the first number of people in the household may be acquired by a trial of provisional personal viewing log separation. The separation process may be performed by the viewing
推定モデルの作成に用いる対象データは、世帯主情報、世帯内人数、世帯構成などの情報と関連付けられた視聴ログ、いずれの情報も有しない視聴ログなどから構成することができる。学習対象データは、例えば視聴ログを所定の時間（例えば、３０分）刻みに分離し、番組情報などに基づいていくつかの情報を説明変数として保持したデータであってもよい。推定モデルは、例えばニューラルネットワーク、機械学習、ディープラーニングなどに基づいて生成されてもよい。 The target data used to create the estimation model can be composed of a viewing log associated with information such as household main information, the number of people in the household, and the household configuration, a viewing log without any information, and the like. The learning target data may be, for example, data in which a viewing log is separated in predetermined time (for example, 30 minutes) and some information is held as an explanatory variable based on program information or the like. The estimation model may be generated based on, for example, neural networks, machine learning, deep learning, and the like.
具体的には、モデル作成の前処理として、局×曜日×所定の時間（例えば、３０分）刻みのデータに対して、まず、パラメータデータと個人属性データを付与する。 Specifically, as pre-processing of model creation, first, parameter data and personal attribute data are given to data of station × day of day × predetermined time (for example, 30 minutes).
パラメータデータとしては、該当番組の世帯視聴の有無などの世帯視聴に関するパラメータ、該当番組の放送時間帯などの放送枠属性に関するパラメータ、並びに該当番組の世帯視聴率などの番組の人気に関するパラメータなどの説明変数を作成してもよい。 As parameter data, parameters related to household viewing such as presence or absence of household viewing of the corresponding program, parameters related to broadcast frame attributes such as the broadcasting time zone of the corresponding program, and parameters related to popularity of the program such as the household audience rating of the corresponding program You may create variables.
世帯視聴に関するパラメータとしては、例えば、該当番組の世帯視聴の有無、該当番組の前ｎ週世帯視聴の有無、該当番組の前後ｎ枠世帯視聴の有無、該当時間の前ｎ週裏番組視聴の有無、該当時間の前後ｎ枠裏番組視聴の有無、該当時間の前ｎ週の所定局の番組視聴の有無、該当時間の前後ｎ枠の所定局の番組視聴の有無、曜日時間別総視聴確率、曜日時間局別総視聴確率、ジャンル別総視聴確率、世帯主の属性などを用いてもよい。これらの説明変数は、世帯視聴に関するカテゴリーを構成することができる。 As parameters related to household viewing, for example, the presence or absence of household viewing of the corresponding program, the presence or absence of previous n weeks household viewing of the corresponding program, the presence or absence of n frame household viewing before or after the corresponding program, the presence or absence of the last n back week programs The presence or absence of program viewing before and after the corresponding time n, the presence or absence of program viewing of a predetermined station n weeks before the corresponding time, the presence or absence of program viewing of a predetermined station before and after the corresponding time, total viewing probability by day of the week, The total daytime viewing probability by day, the total viewing probability by genre, the attribute of the householder, etc. may be used. These explanatory variables can constitute categories for household viewing.
放送枠属性に関するパラメータとしては、例えば、曜日、時間、局、ジャンル、前後ｎ枠ジャンル、レギュラーか否か、特番か否か、超大型特番か否か、該当曜日・時間・局・５２週の世帯視聴率、該当曜日・時間・５２週の世帯視聴率、該当ジャンルの世帯視聴率、該当曜日・時間・局・５２週の個人視聴率、該当曜日・時間・５２週の個人視聴率、該当ジャンルの個人視聴率などを用いてもよい。これらの説明変数は、放送枠属性に関するカテゴリーを構成することができる。 Parameters relating to the broadcast frame attribute include, for example, day of the week, time, station, genre, n frame genre before and after, whether regular or not, special number or not, super large special number or not, corresponding day of the week, time, station, 52 weeks Household rating, household rating of 52 weeks with corresponding day of the week, household rating of corresponding genre, personal rating of 52 days with corresponding day of the week, hour, station, personal rating of corresponding day of the week, 52 weeks, applicable Individual ratings of genres may be used. These explanatory variables can constitute a category related to broadcast frame attributes.
番組の人気に関するパラメータとしては、例えば、該当番組の世帯視聴率、該当番組の前ｎ週世帯視聴率、該当番組の前後ｎ枠世帯視聴率、該当番組の個人視聴率、該当番組の前ｎ週個人視聴率、該当番組の前後ｎ枠個人視聴率、電子番組表詳細の総閲覧数、電子番組表詳細の年齢別閲覧数、番宣出稿量（金額換算）、番組単位の検索ウェブサイトの検索数、番組単位のツイートの話題数、出演者の人気度（検索数）などを用いてもよい。これらの説明変数は、番組の人気に関するカテゴリーを構成することができる。 Parameters relating to program popularity include, for example, the household rating of the program, the n-week household rating before the program, the n-family household rating before and after the program, the personal rating of the program, the n-week before the program Personal ratings, n frames before and after the program, total number of readings of electronic program details, number of readings of electronic program details by age, number of submissions (converted to money), search of search websites by program The number, the number of topics of tweets for each program, the degree of popularity of the performers (the number of searches), etc. may be used. These explanatory variables can constitute categories relating to the popularity of the program.
なお、パラメータデータについては、全てのパラメータを用いてもよいし、用途に合わせて一部を用いてもよい。 As parameter data, all parameters may be used, or a part may be used according to the application.
個人属性データとしては、所定のターゲット（所定の属性に該当する人）が実際にその枠を視聴していたか否かに関する情報（例えば、１又は０のフラグデータ）を作成する。また、所定の時間のうち一定以上の割合（例えば、３分の２以上）の時間視聴されていた場合、フラグは１に該当すると想定してもよい。 As personal attribute data, information (for example, flag data of 1 or 0) is generated as to whether or not a predetermined target (person corresponding to a predetermined attribute) has actually viewed the frame. In addition, it may be assumed that the flag corresponds to 1 when the user watches a time that is a certain percentage or more (for example, two thirds or more) of the predetermined time.
パラメータデータ及び個人属性データをデータセットとし、例えばディープラーニングにおいて、隠れ層（中間層）の数の構成をＦ値（予測結果の評価尺度の１つ）が高まるようにチューニングし、活性化関数として正規化線形関数を用いて学習器を構成することによって、推定モデルが生成されてもよい。 Parameter data and personal attribute data are used as a data set, for example, in deep learning, the configuration of the number of hidden layers (intermediate layers) is tuned to increase the F value (one of evaluation criteria of prediction results), and as an activation function An estimated model may be generated by configuring the learner with a normalized linear function.
次に、マッチングサーバ４０は、ステップＳＴ２０１において確定した世帯内人数の情報に基づいて、世帯視聴ログを、当該世帯内人数分の個人視聴ログに分離する（ステップＳＴ２０２）。なお、当該分離処理は、世帯内人数の情報を視聴ログ管理サーバ５０に通知して行われてもよい。マッチングサーバ４０は、事前に準備した推定モデルを用いて、世帯視聴ログに基づいて各個人視聴ログの生成を行ってもよい。
Next, based on the information on the number of people in the household determined in step ST201, the matching
ステップＳＴ２０２において用いられる推定モデルは、上述した推定モデルと同様の作成方法に基づいて作成されてもよいが、当該推定モデルは、少なくとも世帯内人数を入力（説明変数）として利用することが好ましい。マッチングサーバ４０は、各個人視聴ログが対応する個人属性を推定してもよい。
Although the estimation model used in step ST202 may be created based on the same creation method as the estimation model described above, it is preferable to use at least the number of people in the household as an input (explanatory variable). The matching
また、マッチングサーバ４０は、世帯視聴ログが、特定の個人属性に対応する個人視聴ログを含むと想定して各個人視聴ログの生成を行ってもよい。例えば、マッチングサーバ４０は、世帯視聴ログが、個人属性Ｍ１に対応する個人視聴ログ及び個人属性Ｆ２に対応する個人視聴ログを含むと想定して、少なくともこれらの属性に対応する個人視聴ログを生成するように、各個人視聴ログの生成を行ってもよい。
Further, the matching
例えば、マッチングサーバ４０は、事前に少なくとも一部の世帯クッキー情報と個人（個人属性）との対応関係を取得してもよい（少なくとも一部のクッキー情報と個人情報との紐付けを確定してもよい）。この場合、マッチングサーバ４０は、世帯視聴ログが、クッキー情報に関連する個人属性に対応する個人視聴ログを含むと想定してもよい。
For example, the matching
マッチングサーバ４０は、居住者の１つ又は複数のデバイス２０に対して個人属性に関する情報（性別、年齢など）を回答させるＷｅｂページを送信して回答させる（アンケート）ことによって、デバイス２０から個人属性の情報を取得してもよい。なお、アンケート以外の方法によってクッキー情報と個人属性との対応関係が取得されてもよい。例えば、所定のサービスに関して登録される個人属性に関する情報と、当該サービスを利用するユーザのクッキー情報、ＩＰアドレスなどから上記対応関係が取得されてもよい。
The matching
なお、マッチングサーバ４０以外の他のサーバがアンケートを収集してもよく、この場合マッチングサーバ４０は、アンケート結果に基づく個人属性の情報とクッキー情報との関係に関する情報を、当該他のサーバなどから取得すればよい。
Note that another server other than the matching
また、マッチングサーバ４０は、個人属性との対応関係が判断されていないクッキー情報について、個人（個人属性）との対応関係を推計（推定）してもよい。当該推定は、クッキー情報から判断できるＷｅｂアクセスログに基づいて行われてもよい。
In addition, the matching
次に、マッチングサーバ４０は、アンケートなどに基づいて個人属性との紐付けが確定したクッキー情報について、個人視聴ログとの紐づけを行う（ステップＳＴ２０３）。ここで、アンケート結果は正しいと想定してもよい（アンケートに嘘の個人属性は記入されないと想定してもよい）。
Next, the matching
マッチングサーバ４０は、各個人視聴ログに対応する個人属性を推計（推定）してもよい。
The matching
ある属性が１つのクッキー情報のみに対応する場合、個人視聴ログの推計に同じ属性があれば、当該個人視聴ログは当該クッキー情報に紐付けられてよい。 When an attribute corresponds to only one cookie information, if the estimation of the personal viewing log has the same attribute, the personal viewing log may be linked to the cookie information.
ある属性が１つのクッキー情報のみに対応する場合、個人視聴ログの推計に同じ属性がない（いずれの個人視聴ログについても、最も可能性が高いと推定された属性に該当しない）ときは、複数の個人視聴ログのなかで当該属性の可能性が最も高い個人視聴ログが当該クッキー情報に紐付けられてよい。 If an attribute corresponds to only one cookie information, multiple estimates will not apply to the estimate of the personal viewing log (for any individual viewing log that does not correspond to the attribute most likely to be estimated) The personal viewing log with the highest probability of the attribute among the personal viewing logs may be linked to the cookie information.
ある属性が複数（例えば、２つ）のクッキー情報に対応する場合、他の情報も考慮して複数の個人視聴ログのそれぞれにこれらのクッキー情報が紐付けられてもよい。例えば、個人視聴ログに基づいて判断される個人の視聴時間に関する情報（例えば、視聴分数）が、クッキー情報に関連してマッチングサーバ４０において（例えば、ＤＭＰ上で）特定されるテレビ視聴量のスコアに矛盾しない組み合わせになるように、紐付けが行われてもよい。 When an attribute corresponds to a plurality of (for example, two) cookie information, the cookie information may be associated with each of the plurality of personal viewing logs in consideration of other information. For example, the score of the amount of television viewing specified in the matching server 40 (for example, on the DMP) in relation to the cookie information (for example, the number of viewing minutes) information regarding the viewing time of the individual determined based on the personal viewing log Binding may be performed so as to be a combination consistent with.
ここで、テレビ視聴量のスコアは、テレビによく触れることを示す評価尺度（例えば、テレビを視聴する時間、頻度など）であってもよく、以下単に「スコア」とも呼ぶ。 Here, the score of the amount of watching television may be an evaluation measure (for example, time to watch the television, frequency, etc.) indicating that the user often touches the television, and is hereinafter also referred to simply as “score”.
スコアは、例えばマッチングサーバ４０が、ＤＭＰのデータに基づいて各クッキー情報について算出してもよい。スコアは、世帯構成、居住エリア、性年代、職業、趣味嗜好などのアフィニティカテゴリーとテレビ視聴量との対応関係に基づいて算出されてもよい。
The score may be calculated, for example, for each piece of cookie information based on data of DMP by the matching
スコアに関連して視聴者層が判断されてもよく、例えばスコアの高い方から順に、一定の範囲ごとのスコアのグループを「ＨＨ」、「Ｈ」、「Ｍ」、「Ｌ」、「Ｎ」などと呼称してもよい。例えば、視聴時間及び視聴頻度の両方が最低値（例えば、０）に該当するユーザは「Ｎ」に分類されてもよく、視聴時間及び視聴頻度の両方が所定の閾値以上（例えば、上位１０％）に該当するユーザが「ＨＨ」に分類されてもよい。 The audience level may be determined in relation to the score, for example, groups of scores in a certain range may be “HH,” “H,” “M,” “L,” “N And so on. For example, users whose viewing time and viewing frequency both fall under the lowest value (e.g. 0) may be classified as "N", and both viewing time and viewing frequency are above a predetermined threshold (e.g., top 10%) The user corresponding to) may be classified as "HH".
図４Ａ及び４Ｂは、クッキーＩＤに関連付けられた個人属性を考慮して、個人視聴ログを生成する一例を示す図である。本例では、ステップＳＴ２０１において確定した世帯内人数は７であると想定するが、これに限られない。 4A and 4B illustrate an example of generating a personal viewing log in consideration of personal attributes associated with cookie IDs. In this example, although it is assumed that the number of people in the household decided in step ST201 is 7, it is not limited to this.
図４Ａは、Ｗｅｂアクセスログを考慮せず世帯視聴ログ（世帯内視聴履歴）のみを用いて個人視聴ログを分離した場合の個人と推計との対応関係を示す。個人ａ１−ａ７の属性が、それぞれＦ１、Ｍ１、Ｆ３、Ｍ２、Ｆ１、Ｍ１、Ｆ２であると推定されている。 FIG. 4A shows the correspondence between the individual and the estimation when the individual viewing log is separated using only the household viewing log (in-house viewing history) without considering the Web access log. The attributes of the individuals a1-a7 are estimated to be F1, M1, F3, M2, F1, M1, and F2, respectively.
なお、この推定結果は、最も可能性の高い属性が示されている。ａ１については「Ｆ１」が推定されているが、これは例えば、Ｃが１０％、Ｔが２０％、Ｍ１が３０％、Ｍ２が３０％、Ｍ３が５０％、Ｆ１が７０％、Ｆ２が４０％、Ｆ３が５０％という確率を持っているに過ぎない。 Note that this estimation result indicates the most likely attribute. Although “F1” is estimated for a1, for example, C is 10%, T is 20%, M1 is 30%, M2 is 30%, M3 is 50%, F1 is 70%, F2 is 40%. %, F3 only has a 50% probability.
抽出された個人視聴ログの視聴分数も記載されている。ａ１及びａ５の視聴分数はそれぞれ３００分、２００分であり、この２者はテレビをよく見る人間であることがわかる。一方、図における視聴分数「−」は、本例では特に考慮する必要がないため表示していないが、他の個人についても視聴分数の情報が利用できてもよい。 The number of viewing minutes of the extracted personal viewing log is also described. The viewing minutes of a1 and a5 are 300 minutes and 200 minutes, respectively, and it can be understood that these two people are people who watch television well. On the other hand, although the viewing fraction "-" in the figure is not displayed in the present example because it is not necessary to consider in particular, information of the viewing fraction may be available for other individuals.
一方、図４Ｂは、ＤＭＰに記憶されるクッキー情報を個人に関連付けるための情報の一例を示す。クッキーＸ１、Ｘ３、Ｘ５及びＸ６は、アンケートによって、それぞれＦ１、Ｔ、Ｍ２及びＦ１に対応することが判明している。クッキーＸ２、Ｘ５及びＸ７は、アンケート結果が利用できないため、属性が確定していない。また、Ｘ１のスコアはＨ（５．２）、Ｘ６はＭ（３．８）であり、この２者はテレビをよく見る人間であることがわかる。 On the other hand, FIG. 4B shows an example of information for associating cookie information stored in DMP with an individual. Cookies X1, X3, X5 and X6 have been found by questionnaires to correspond to F1, T, M2 and F1, respectively. The attributes of cookies X2, X5 and X7 have not been determined because the questionnaire results are not available. Also, it is understood that the score of X1 is H (5.2) and X6 is M (3.8), and these two persons are people who watch television well.
さて、ある世帯について図４Ａ及び４Ｂの情報が分かっているケースについて説明する。まず、クッキーＸ５に対応するＭ２は、他のクッキーに対応していない属性であり、またａ４のみがＭ２であると推定されていることから、ａ４はクッキーＸ５に関連付けられると確定してもよい。 Now, the case where the information in FIGS. 4A and 4B is known for a certain household will be described. First, since M2 corresponding to cookie X5 is an attribute that does not correspond to other cookies and it is presumed that only a4 is M2, a4 may be determined to be associated with cookie X5 .
また、クッキーＸ１及びＸ６の２つがＦ１に対応している一方で、ａ１及びａ５の２つがＦ１であると推定されていることから、Ｘ１及びＸ６は、それぞれａ１又はａ５に関連付けられると想定される。ここで、ＤＭＰの視聴量のスコアはＸ１の方がＸ６より高く、ａ１はａ５より視聴分数が長いことから、ａ１はＸ１に、そしてａ５はＸ６に関連付けられると確定してもよい。 Also, it is assumed that X1 and X6 are respectively associated with a1 or a5, since two of cookies X1 and X6 correspond to F1, while two of a1 and a5 are estimated to be F1. Ru. Here, since the score of the viewing amount of DMP is higher for X1 than X6, and a1 has a longer viewing fraction than a5, it may be determined that a1 is associated with X1 and a5 is associated with X6.
また、クッキーＸ３がＴに対応している一方で、ａ１−ａ７のいずれもＴに対応していない。この場合、ａ１−ａ７のうちで最もＴの確率が高い個人の属性を、推定結果に関わらずＴと判断してもよい。例えば、ａ６が最もＴの確率が高いと仮定すると、ａ６の推定結果はＭ１であるがＴとして、ａ６はＸ３に関連付けられると確定してもよい。 Also, while cookie X3 corresponds to T, none of a1-a7 correspond to T. In this case, the attribute of the individual with the highest probability of T among a1-a7 may be determined as T regardless of the estimation result. For example, assuming that a6 has the highest probability of T, it may be established that the estimation result of a6 is M1 but T is associated with a6 as X3.
なお、ステップＳＴ２０３においてクッキー情報への紐付けが確定した個人属性がある場合は、上記ステップＳＴ２０２において、説明変数に世帯内人数及び判明した属性の情報を加え、再度モデルで推計を行って、個人視聴ログの属性の推計の精度を改善してもよい。 In addition, when there is an individual attribute whose tying to cookie information is determined in step ST203, information on the number of people in the household and the identified attribute is added to the explanatory variable in the above step ST202, and estimation is performed again using the model. The accuracy of estimation of the viewing log attribute may be improved.
また、アンケートなどの結果が利用できず、世帯クッキー情報と個人属性との対応関係が取得できない場合には、ステップＳＴ２０３は省略されてもよい。 In addition, when the result of the questionnaire or the like can not be used and the correspondence between the household cookie information and the personal attribute can not be acquired, step ST203 may be omitted.
次に、マッチングサーバ４０は、個人属性との紐付けが確定していないクッキー情報について、個人視聴ログとの紐づけを行う（ステップＳＴ２０４）。この場合、クッキー情報に関する推定結果と、個人視聴ログに関する推定結果と、を両方考慮して、紐付けを行うことができる。
Next, the matching
マッチングサーバ４０は、クッキー情報に関連付けられていない各個人視聴ログに対応する個人属性を推定してもよい。マッチングサーバ４０は、個人視聴ログに関連付けられていないクッキー情報に対応する個人属性を推定してもよい。
The matching
推定結果に基づく場合であってもクッキーと個人視聴ログとを一意に関連付けるためには、以下の方法を利用することが考えられる：
（１）視聴ログの個人属性推定を正しいと仮定する方法（「個人視聴ログ優先決定方法」などと呼ばれてもよい）、
（２）クッキーの個人属性推定を正しいと仮定する方法（「クッキー優先決定方法」などと呼ばれてもよい）、
（３）各推定の類似度を考慮した方法（「類似度考慮決定方法」などと呼ばれてもよい）。
In order to uniquely associate the cookie with the personal viewing log even if it is based on the estimation result, it is conceivable to use the following method:
(1) A method of assuming that the personal attribute estimation of the viewing log is correct (may be referred to as a “personal viewing log priority determination method” or the like),
(2) A method of assuming that the personal attribute estimation of a cookie is correct (may be called a “cookie prioritization method” or the like),
(3) A method in which the degree of similarity of each estimation is considered (may be referred to as a “method of determining the degree of similarity consideration”, etc.)
［個人視聴ログ優先決定方法］
本方法においては、所定の個人視聴ログの属性は、各属性のうち最も確率の高い属性であると決定する。この場合、属性が決定された個人視聴ログに関連付けられるクッキー情報は、各クッキー情報の当該属性の確率を比較し、最も確率が高い（最大の確率を有する）クッキーＩＤであると判断してもよい。テレビの視聴分析の結果が重要である場合には、本方法が好ましい。なお、「最も確率の高い属性」は、「確率が所定の閾値以上の属性」、「ｎ（ｎ＞０）番目に確率の高い属性」などで読み替えられてもよい。
[How to prioritize personal viewing logs]
In the method, the attribute of the predetermined personal viewing log is determined to be the attribute with the highest probability among the attributes. In this case, the cookie information associated with the personal viewing log whose attribute is determined is compared with the probability of the attribute of each cookie information, and it is determined that the cookie ID is the highest probability (having the highest probability). Good. If the results of television viewing analysis are important, then the method is preferred. Note that “the attribute with the highest probability” may be read as “an attribute with a probability equal to or higher than a predetermined threshold”, “an attribute with the nth highest probability (n> 0)”, or the like.
上述の図１Ａ及び１Ｂのケースを用いて説明する。ステップＳＴ２０２の紐付けが完了した時点で、個人視聴ログａ２、ａ３及びａ７と、クッキーＸ２、Ｘ４及びＸ７と、がまだ紐付けられていない。 It demonstrates using the case of above-mentioned FIG. 1A and 1B. When the linking in step ST202 is completed, the personal viewing logs a2, a3 and a7 and the cookies X2, X4 and X7 have not yet been linked.
ａ２について、Ｃが１０％、Ｔが２０％、Ｍ１が７０％、Ｍ２が３０％、Ｍ３が５０％、Ｆ１が０％、Ｆ２が４０％、Ｆ３が５０％と推定され、ａ３について、Ｃが３０％、Ｔが７０％、Ｍ１が７０％、Ｍ２が４０％、Ｍ３が５０％、Ｆ１が３０％、Ｆ２が４０％、Ｆ３が５０％と推定され、ａ７について、Ｃが２０％、Ｔが２０％、Ｍ１が５０％、Ｍ２が７０％、Ｍ３が７０％、Ｆ１が３０％、Ｆ２が４０％、Ｆ３が５０％と推定されたケースを考える。
For a2, C is estimated to be 10%, T is 20%, M1 is 70%, M2 is 30%, M3 is 50%, F1 is 0%, F2 is 40%, F3 is 50%, and a3 is C Is estimated to be 30%, T 70%, M1 70%,
この場合、それぞれ最も確率の高い属性を鑑みると、ａ２の属性はＭ１、ａ３の属性はＴ、ａ４の属性はＭ２であると決定できる。具体的には、複数の個人視聴ログについて同じ属性が最も確率が高い（例えば、上の例だとａ２及びａ３についてＭ１が最も確率が高い）場合、いずれかの個人視聴ログの属性は、最も確率が高い別の属性又は２番目に確率が高い属性であると決定してもよい（例えば、上の例だとａ３についてＴはＭ１と同じ確率である）。 In this case, in view of the attribute with the highest probability, it can be determined that the attribute of a2 is M1, the attribute of a3 is T, and the attribute of a4 is M2. Specifically, when the same attribute has the highest probability for a plurality of individual viewing logs (for example, in the above example, M1 is the highest for a2 and a3), one of the individual viewing log attributes is the most likely. It may be determined that it is another attribute with high probability or the attribute with the second highest probability (for example, in the above example, T is the same probability as M1 for a3).
また、１つの個人視聴ログについて複数の属性が最も確率が高い（例えば、上の例だとａ７についてＭ２及びＭ３が最も確率が高い）場合、当該個人視聴ログの属性は、最も確率が高い属性のいずれかであると決定してもよい。 In addition, when a plurality of attributes have the highest probability for one personal viewing log (for example, in the above example, M2 and M3 have the highest probability for a7), the attribute of the personal viewing log is the attribute with the highest probability. You may decide that it is either.
個人視聴ログの属性の決定後、各個人視聴ログに対して、属性が未決定のクッキーＸ２、Ｘ４及びＸ７から最も対応する属性の確率が高いクッキーを関連付ける。例えば、ａ２に対しては、Ｍ１の確率が最も高いクッキーを関連付け、ａ３に対しては、Ｔの確率が最も高いクッキーを関連付け、などのように関連付けが行われてもよい。 After determining the attributes of the personal viewing log, each individual viewing log is associated with a cookie with the highest probability of the attribute corresponding to the cookie X2, X4 or X7 whose attribute is undecided. For example, a cookie with the highest probability of M1 may be associated with a2, a cookie with the highest probability of T may be associated with a3, and so on.
［クッキー優先決定方法］
個人視聴ログ優先決定方法とは対照的に、本方法においては、所定のクッキー情報の属性は、各属性のうち最も確率の高い属性であると決定する。この場合、属性が決定されたクッキーＩＤに関連付けられる個人視聴ログは、各個人視聴ログの当該属性の確率を比較し、最も確率が高い個人視聴ログであると判断してもよい。Ｗｅｂ上の行動特性が重要である場合には、本方法が好ましい。なお、「最も確率の高い属性」は、「確率が所定の閾値以上の属性」、「ｎ（ｎ＞０）番目に確率の高い属性」などで読み替えられてもよい。
[How to prioritize cookies]
In contrast to the personal viewing log prioritization method, in the present method, the attribute of the predetermined cookie information is determined to be the attribute with the highest probability among the respective attributes. In this case, the individual viewing log associated with the cookie ID whose attribute is determined may be determined as the highest probability personal viewing log by comparing the probability of the attribute of each individual viewing log. If behavior characteristics on the web are important, then the method is preferred. Note that “the attribute with the highest probability” may be read as “an attribute with a probability equal to or higher than a predetermined threshold”, “an attribute with the nth highest probability (n> 0)”, or the like.
［類似度考慮決定方法］
本方法においては、クッキー情報に関する各属性の確率の分布（傾向）及び個人視聴ログに関する各属性の確率の分布（傾向）が最も類似するクッキー情報及び個人視聴ログの組み合わせが紐付けられてもよい。テレビの視聴分析及びＷｅｂ上の行動特性の両方を考慮したい場合には、本方法が好ましい。
[Similarity consideration determination method]
In this method, a combination of cookie information and an individual viewing log in which the distribution (the tendency) of the probability of each attribute related to the cookie information and the distribution (the tendency) of the probability each attribute regarding the personal viewing log may be linked . This method is preferred when it is desired to take into account both television viewing analysis and behavior characteristics on the web.
これらの確率の分布の類似度は、例えば、全属性に関してクッキー情報及び個人視聴ログの同じ属性の確率を乗算した値の総和などによって求められてもよい。組み合わせが紐づいていないクッキー情報及び個人視聴ログのうち、類似度が高い組み合わせから順に紐付けが行われてもよい。 The similarity of the distribution of these probabilities may be determined by, for example, the sum of values obtained by multiplying the probability of the same attribute of the cookie information and the personal viewing log with respect to all the attributes. Binding may be performed in order from the combination having the highest degree of similarity among the cookie information and the personal viewing log not combined.
上述の図１Ａ及び１Ｂのケースを用いて説明する。ステップＳＴ２０２の紐付けが完了した時点で、個人視聴ログａ２、ａ３及びａ７と、クッキーＸ２、Ｘ４及びＸ７と、がまだ紐付けられていない。 It demonstrates using the case of above-mentioned FIG. 1A and 1B. When the linking in step ST202 is completed, the personal viewing logs a2, a3 and a7 and the cookies X2, X4 and X7 have not yet been linked.
属性が確定していない個人視聴ログ及びクッキーの各属性の確率を示す行列を利用することができる。例えば、個人視聴ログに関する行列は、行方向に個人（例えば、ａ２、ａ３、ａ７の順とする）を対応させ、列方向に各属性（例えば、Ｃ、Ｔ、Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３、Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３の順とする）を対応させて要素を個人視聴ログの属性の確率とした行列（ここでは、行列Ａと呼ぶ）として構成してもよい。 It is possible to use a matrix that indicates the probability of each attribute of the personal viewing log and the cookie whose attribute is not determined. For example, in the matrix regarding the personal viewing log, in the row direction, individuals (for example, in the order of a2, a3, and a7) are associated, and in the column direction, each attribute (for example, C, T, M1, M2, M3, F1,. The elements may be configured as a matrix (here, referred to as a matrix A) in which the elements are associated with the probability of the attribute of the personal viewing log by associating F2 and F3 in order.
また、クッキーに関する行列は、行方向にクッキー（例えば、Ｘ２、Ｘ４、Ｘ７の順とする）を対応させ、列方向に各属性（例えば、Ｃ、Ｔ、Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３、Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３の順とする）を対応させて要素をクッキーの属性の確率とした行列（ここでは、行列Ｂと呼ぶ）として構成してもよい。なお、これらの行列を構成する要素の順番などは、この例で示す内容に限定されない。 Also, in the matrix regarding cookies, cookies (for example, X2, X4, and X7 are assigned in order) are associated in the row direction, and each attribute (for example, C, T, M1, M2, M3, F1, F2, and so on) in the column direction. The elements may be configured as a matrix (referred to as a matrix B in this case) in which the elements are associated with the probability of the attribute of the cookie in correspondence with the order of F3). The order of the elements constituting these matrices is not limited to the content shown in this example.
行列Ａ及びＢから、個人視聴ログ及びクッキー情報に対応する属性の類似度を算出してもよい。例えば、Ａ＊ＢＴ（Ｔは転置行列を示す）が、類似度を示す類似度行列として利用されてもよい。なお、他の計算式によって、当該類似度が算出されてもよい。 From the matrices A and B, the similarity of the attribute corresponding to the personal viewing log and the cookie information may be calculated. For example, A * B T (T indicates a transposed matrix) may be used as a similarity matrix indicating similarity. Note that the similarity may be calculated by another calculation formula.
一例として、
類似度が高い個人視聴ログ及びクッキーの組み合わせを優先して（例えば、類似度の総和が最も高くなるように）組み合わせを決定すると、ａ２及びＸ７（類似度１．４９３）、ａ３及びＸ４（類似度１．３９８）、ａ７及びＸ２（類似度１．２８５）がそれぞれ関連付けられる。 If you prioritize the combination of personal view log and cookies with high similarity (for example, the sum of the similarity is the highest) and determine the combination, a2 and X7 (similarity 1.493), a3 and X4 (similar Degrees 1.398), a7 and X2 (similarity 1.285) are associated respectively.
なお、上述の方法（１）−（３）は、切り替えて用いられてもよい。マッチングサーバ４０は、いずれの方法を用いるかを、クッキー情報とまだ関連付けられていない個人視聴ログの数、個人視聴ログとまだ関連付けられていないクッキー情報の数、個人視聴ログ（及び／又はクッキー情報）が対応するＩＰアドレスなどに基づいて判断してもよい。
The above methods (1) to (3) may be switched and used. The matching
以上説明した実施形態によれば、世帯内の誰が何のテレビ広告を視聴したかを好適に判断し、広告配信をより精緻化できる。 According to the embodiment described above, it is possible to preferably determine who in the household viewed what TV advertisement, and the advertisement delivery can be further refined.
（機器の構成）
図４は、本開示の一実施形態に係るテレビの機能構成の一例を示す図である。図４に示すように、テレビ１０は、制御部１１と、記憶部１２と、通信部１３と、入力部１４と、出力部１５と、を有する。なお、図４では、本実施形態における特徴部分の機能ブロックを主に示しており、テレビ１０は、他の処理に必要な他の機能ブロックも有してもよい。また、一部の機能ブロックを含まない構成としてもよい。
(Device configuration)
FIG. 4 is a diagram showing an example of a functional configuration of a television according to an embodiment of the present disclosure. As shown in FIG. 4, the
制御部１１は、テレビ１０の制御を実施する。例えば、制御部１１は、ユーザの操作に基づいて映像の表示を行ったり、視聴ログの送信を制御したりする。制御部１１は、本発明に係る技術分野での共通認識に基づいて説明されるコントローラ、制御回路又は制御装置により構成することができる。
The
記憶部１２は、テレビ１０で利用する情報を記憶（保持）する。例えば、記憶部１２は、視聴ログを逐次記憶する。記憶部１２は、例えば、本発明に係る技術分野での共通認識に基づいて説明されるメモリ、ストレージ、記憶装置などにより構成することができる。
The
通信部１３は、マッチングサーバ４０及び／又は視聴ログ管理サーバ５０に対して、視聴ログを送信する。また、通信部１３は、デバイス２０及び／又はルータ３０（マッチングサーバ４０なども含む）から受信した種々の情報を制御部１１に出力する。
The
通信部１３は、本発明に係る技術分野での共通認識に基づいて説明されるトランスミッター／レシーバー、送受信回路又は送受信装置により構成することができる。なお、通信部１３は、送信部及び受信部から構成されてもよい。
The
入力部１４は、ユーザからの操作により入力を受け付ける。また、入力部１４は、所定の機器、記憶媒体などと接続され、データの入力を受け付けてもよい。入力部１４は、入力結果を例えば制御部１１に出力してもよい。
The
入力部１４は、本発明に係る技術分野での共通認識に基づいて説明されるキーボード、マウス、ボタンなどの入力装置、入出力端子、入出力回路などにより構成することができる。また、入力部１４は、表示部と一体となった構成（例えば、タッチパネル）としてもよい。
The
出力部１５は、所定のコンテンツの再生を行って、出力する。例えば、出力部１５は、画像を表示する表示部、音声を出力する音声出力部などを含んで構成されてもよい。表示部は、例えば、本発明に係る技術分野での共通認識に基づいて説明されるディスプレイ、モニタなどの表示装置により構成することができる。また、音声出力部は、本発明に係る技術分野での共通認識に基づいて説明されるスピーカーなどの出力装置により構成することができる。
The
出力部１５は、例えば、本発明に係る技術分野での共通認識に基づいて説明される演算器、演算回路、演算装置、プレイヤー、画像／映像／音声処理回路、画像／映像／音声処理装置、アンプなどを含んで構成することができる。
The
デバイス２０、ルータ３０、マッチングサーバ４０、視聴ログ管理サーバ５０、広告配信サーバ６０などについても、図４と同様の構成を有してもよい。以下、いくつかの部について詳しく説明する。なお、各装置の図４の各機能ブロックに対応する構成は、各装置を示す符号の下一桁を図４と同様に変更して表す。
The
デバイス２０の制御部２１は、ユーザの操作に従って、ブラウザなどのアプリケーションを実行する制御を行ってもよい。通信部２３は、アプリケーションの動作に伴い、広告配信サーバ６０に広告リクエストを送信し、広告又は広告ＩＤ（例えば、キャンペーンＩＤなど）を受信してもよい。
The control unit 21 of the
マッチングサーバ４０の通信部４３は、ＩＰアドレス及びテレビの視聴ログに関する情報を少なくとも含む第１の特定情報と、ＩＰアドレス及び広告ＩＤを少なくとも含む第２の特定情報と、を取得してもよい。つまり、マッチングサーバ４０の通信部４３は、所定のＩＰアドレスに紐づく１つ以上のクッキー情報と、当該所定のＩＰアドレスに紐づくテレビ視聴ログと、を取得してもよい。この場合、通信部４３は、取得部と呼ばれてもよい。
The communication unit 43 of the matching
制御部４１は、第１の特定情報及び第２の特定情報に基づいて、同一のＩＰアドレスに対応する視聴ログ及び広告ＩＤの組み合わせを特定する制御を行ってもよい。 The control unit 41 may perform control to specify a combination of a viewing log and an advertisement ID corresponding to the same IP address based on the first identification information and the second identification information.
制御部４１は、上記テレビ視聴ログから、上記テレビ視聴ログに紐づく上記所定のＩＰアドレスと同じＩＰアドレスに対応するクッキー情報の数のサブテレビ視聴ログ（個人視聴ログ）への分離を実施してもよい。制御部４１は、後述の属性情報に基づいて各サブテレビ視聴ログを別々のクッキー情報に関連付けてもよい。なお、サブテレビ視聴ログは、個人あたりの視聴ログに限られず、２人以上の視聴ログを統合した視聴ログなどであってもよい。 The control unit 41 separates the television viewing log into the number of sub television viewing logs (personal viewing logs) of the number of cookie information corresponding to the same IP address as the predetermined IP address associated with the television viewing log. May be The control unit 41 may associate each sub television viewing log with different cookie information based on attribute information described later. The sub television viewing log is not limited to the viewing log per individual, but may be a viewing log in which two or more viewing logs are integrated.
制御部４１は、各テレビ視聴ログ及び各クッキー情報に対応する属性情報を判断してもよい。この場合、制御部４１は、属性判断部と呼ばれてもよい。 The control unit 41 may determine attribute information corresponding to each television viewing log and each cookie information. In this case, the control unit 41 may be called an attribute determination unit.
属性判断部は、所定の情報に基づいて、１つ以上の上記クッキー情報に対応する属性情報を確定してもよい。当該所定の情報は、例えばアンケート結果などであってもよい。マッチングサーバ４０は、デバイス２０に対して個人属性に関する情報（性別、年齢など）を回答させるＷｅｂページを送信して回答させることによって、アンケート結果を取得してもよい。
The attribute determination unit may determine attribute information corresponding to one or more of the cookie information based on predetermined information. The predetermined information may be, for example, a questionnaire result. The matching
制御部４１は、上記テレビ視聴ログが特定の属性情報に対応するサブテレビ視聴ログを含むと想定して、上記分離を実施してもよい。ここで、当該特定の属性情報は、属性判断部によって確定された１つ以上の上記クッキー情報に対応する属性情報であってもよい。 The control unit 41 may perform the above separation on the assumption that the television viewing log includes a sub television viewing log corresponding to specific attribute information. Here, the specific attribute information may be attribute information corresponding to one or more of the cookie information determined by the attribute determination unit.
制御部４１は、同一のＩＰアドレスについて複数のクッキー情報に対応する属性情報が同一の場合、これらのクッキー情報に関連して特定されるテレビ視聴量のスコアの大小が、サブテレビ視聴ログに基づいて判断される視聴時間に関する情報の大小に矛盾しない（大小関係が同じになる）組み合わせになるように、これらのクッキー情報を別々のサブテレビ視聴ログに関連付けてもよい。 If the attribute information corresponding to a plurality of cookie information is the same for the same IP address, the control unit 41 determines whether the magnitude of the score of the television viewing amount specified in relation to the cookie information is based on the sub television viewing log. These cookie information may be associated with different sub television viewing logs so as to be a combination that does not contradict the magnitude of the information related to the viewing time determined (the magnitude relationship is the same).
属性判断部は、クッキー情報に関連付けられていない各サブテレビ視聴ログの属性情報が、それぞれ推定される最大の確率を有する属性情報であると確定してもよい。属性判断部は、サブテレビ視聴ログに関連付けられていない各クッキー情報に対応する属性情報を推定してもよい。 The attribute determination unit may determine that the attribute information of each sub television viewing log not associated with the cookie information is attribute information having the estimated maximum probability. The attribute determining unit may estimate attribute information corresponding to each piece of cookie information not associated with the sub television viewing log.
この場合、制御部４１は、サブテレビ視聴ログに関連付けられていないクッキー情報であって、確定された所定のサブテレビ視聴ログに対応する属性情報が最大の確率を有するクッキー情報を、当該所定のサブテレビ視聴ログに関連付けてもよい。 In this case, the control unit 41 is cookie information not associated with the sub television viewing log, and the cookie information having the highest probability of the attribute information corresponding to the determined predetermined sub television viewing log is the predetermined cookie information. It may be associated with the sub television viewing log.
属性判断部は、クッキー情報に関連付けられていない各サブテレビ視聴ログに対応する属性情報を推定してもよい。属性判断部は、サブテレビ視聴ログに関連付けられていない各クッキー情報の属性情報が、それぞれ推定される最大の確率を有する属性情報であると確定してもよい。 The attribute determination unit may estimate attribute information corresponding to each sub television viewing log not associated with the cookie information. The attribute determination unit may determine that the attribute information of each piece of cookie information not associated with the sub television viewing log is attribute information having the estimated maximum probability.
この場合、制御部４１は、クッキー情報に関連付けられていないサブテレビ視聴ログであって、確定された所定のクッキー情報に対応する属性情報が最大の確率を有するサブテレビ視聴ログを、当該所定のクッキー情報に関連付けてもよい。 In this case, the control unit 41 is the sub television viewing log not associated with the cookie information, and the sub television viewing log having the highest probability of the attribute information corresponding to the determined predetermined cookie information is It may be associated with cookie information.
属性判断部は、クッキー情報に関連付けられていない各サブテレビ視聴ログに対応する属性情報を推定してもよい。属性判断部は、サブテレビ視聴ログに関連付けられていないクッキー情報に対応する属性情報を推定してもよい。 The attribute determination unit may estimate attribute information corresponding to each sub television viewing log not associated with the cookie information. The attribute determination unit may estimate attribute information corresponding to cookie information not associated with the sub television viewing log.
この場合、クッキー情報に関連付けられていない各サブテレビ視聴ログに対応する属性情報の推定結果及びサブテレビ視聴ログに関連付けられていないクッキー情報に対応する属性情報の推定結果の類似度に基づいて、クッキー情報に関連付けられていない各サブテレビ視聴ログを別々のクッキー情報に関連付けてもよい。 In this case, the similarity of the estimation result of the attribute information corresponding to each sub television viewing log not associated with the cookie information and the estimation result of the attribute information corresponding to the cookie information not associated with the sub television viewing log Each sub-TV viewing log not associated with cookie information may be associated with different cookie information.
（ハードウェア構成）
なお、上記実施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、物理的に分離した２つ以上の装置を有線又は無線で接続し、これら複数の装置により実現されてもよい。
(Hardware configuration)
The block diagram used for the explanation of the above-mentioned embodiment shows the block of a functional unit. These functional blocks (components) are realized by any combination of hardware and / or software. Moreover, the implementation means of each functional block is not particularly limited. That is, each functional block may be realized by one physically connected device, or may be realized by a plurality of physically separated devices by wired or wireless connection of two or more physically separated devices. Good.
例えば、本発明の一実施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６は、本開示の一実施形態に係るテレビ、デバイス、ルータ及びサーバのハードウェア構成の一例を示す図である。上述のテレビ１０、デバイス２０、マッチングサーバ４０などは、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 wireless base station, a user terminal, and the like in an embodiment of the present invention may function as a computer that performs the processing of the wireless communication method of the present invention. FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of a television, a device, a router, and a server according to an embodiment of the present disclosure. The above-described
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。テレビ１０、デバイス２０、マッチングサーバ４０など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 "device" can be read as a circuit, a device, a unit, or the like. The hardware configuration of the
例えば、プロセッサ１００１は１つだけ図示されているが、複数のプロセッサがあってもよい。また、処理は、１のプロセッサで実行されてもよいし、処理が同時に、逐次に、又はその他の手法で、１以上のプロセッサで実行されてもよい。
For example, although only one
テレビ１０、デバイス２０、マッチングサーバ４０などにおける各機能は、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、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／又は書き込みなどを制御することで実現される。
Each function in the
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。なお、上述の制御部１１などの各部は、プロセッサ１００１で実現されてもよい。プロセッサ１００１は、１以上のチップで実装されてもよい。
The
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、データなどを、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、制御部１１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もよく、他の機能ブロックについても同様に実現されてもよい。
Also, the
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 EPROM）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、その他の適切な記憶媒体の少なくとも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
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、フレキシブルディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、光磁気ディスク（例えば、コンパクトディスク（ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc ROM）など）、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク）、リムーバブルディスク、ハードディスクドライブ、スマートカード、フラッシュメモリデバイス（例えば、カード、スティック、キードライブ）、磁気ストライプ、データベース、サーバ、その他の適切な記憶媒体の少なくとも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。なお、上述の記憶部１２は、メモリ１００２及び／又はストレージ１００３で実現されてもよい。
The
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。なお、上述の通信部１３は、通信装置１００４で実現されてもよい。
The
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。なお、上述の入力部１４及び出力部１５は、それぞれ入力装置１００５及び出力装置１００６で実現されてもよい。
The
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。
In addition, devices such as the
また、テレビ１０、デバイス２０、マッチングサーバ４０などは、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。
In addition, the
（変形例）
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。
(Modification)
The terms described in the present specification and / or the terms necessary for the understanding of the present specification may be replaced with terms having the same or similar meanings.
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。また、本明細書においてパラメータなどに使用する名称は、いかなる点においても限定的な名称ではない。 The information, parameters, and the like described in this specification may be represented by absolute values, may be represented by relative values from predetermined values, or may be represented by corresponding other information. Further, the names used for parameters and the like in the present specification are not limited names in any respect.
本明細書において説明した情報、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。 The information, signals, etc. described herein may be represented using any of a variety of different techniques. For example, data, instructions, commands, information, signals, bits, symbols, chips etc that may be mentioned throughout the above description may be voltage, current, electromagnetic waves, magnetic fields or particles, optical fields or photons, or any of these May be represented by a combination of
情報、信号などは、複数のネットワークノードを介して入出力されてもよい。 Information, signals, etc. may be input / output via a plurality of network nodes.
入出力された情報、信号などは、特定の場所（例えば、メモリ）に保存されてもよいし、管理テーブルを用いて管理してもよい。入出力される情報、信号などは、上書き、更新又は追記をされ得る。出力された情報、信号などは、削除されてもよい。入力された情報、信号などは、他の装置へ送信されてもよい。 The input / output information, signals and the like may be stored in a specific place (for example, a memory) or may be managed using a management table. Information, signals, etc. input and output can be overwritten, updated or added. The output information, signals and the like may be deleted. The input information, signals and the like may be transmitted to other devices.
また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的な通知に限られず、暗示的に（例えば、当該所定の情報の通知を行わないことによって又は別の情報の通知によって）行われてもよい。 In addition, notification of predetermined information (for example, notification of "being X") is not limited to explicit notification, but implicitly (for example, by not notifying the predetermined information or other information Notification may be performed).
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 may be called software, firmware, middleware, microcode, hardware description language, or any other name, and may be instructions, instruction sets, codes, code segments, program codes, programs, subprograms, software modules. Should be interpreted broadly to mean applications, software applications, software packages, routines, subroutines, objects, executables, threads of execution, procedures, functions, etc.
また、ソフトウェア、命令、情報などは、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、有線技術（同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（ＤＳＬ：Digital Subscriber Line）など）及び／又は無線技術（赤外線、マイクロ波など）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, information, etc. may be sent and received via a transmission medium. For example, software may use a wired technology (coaxial cable, fiber optic cable, twisted pair, digital subscriber line (DSL), etc.) and / or a wireless technology (infrared, microwave, etc.), a website, a server These or other wired and / or wireless technologies are included within the definition of the transmission medium, as transmitted from a remote source, or other remote source.
本明細書において使用する「システム」及び「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。 The terms "system" and "network" as used herein are used interchangeably.
本明細書において説明した各態様／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、本明細書で説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本明細書で説明した方法については、例示的な順序で様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。 Each aspect / embodiment described in this specification may be used alone, may be used in combination, and may be switched and used along with execution. Moreover, as long as there is no contradiction, you may replace the order of the processing procedure of each aspect / embodiment, sequence, flowchart, etc. which were demonstrated in this specification. For example, for the methods described herein, elements of the various steps are presented in an exemplary order and are not limited to the particular order presented.
本明細書において使用する「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。 The phrase "based on", as used herein, does not mean "based only on," unless expressly stated otherwise. In other words, the phrase "based on" means both "based only on" and "based at least on."
本明細書において使用する「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、それらの要素の量又は順序を全般的に限定しない。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において使用され得る。したがって、第１及び第２の要素の参照は、２つの要素のみが採用され得ること又は何らかの形で第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。 Any reference to an element using the designation "first", "second" and the like as used herein does not generally limit the quantity or order of those elements. These designations may be used herein as a convenient way of distinguishing between two or more elements. Thus, reference to the first and second elements does not mean that only two elements can be taken or that the first element must somehow precede the second element.
本明細書において、「ＡとＢが異なる」という用語は、「ＡとＢが互いに異なる」ことを意味してもよい。「離れる」、「結合される」などの用語も同様に解釈されてもよい。 As used herein, the term "A and B are different" may mean "A and B are different from each other". The terms "leave", "combined" and the like may be interpreted similarly.
以上、本開示に係る発明について詳細に説明したが、当業者にとっては、本開示に係る発明が本明細書中に説明した実施形態に限定されないということは明らかである。本開示に係る発明は、請求の範囲の記載に基づいて定まる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、例示説明を目的とし、本開示に係る発明に対して何ら制限的な意味をもたらさない。 Although the invention according to the present disclosure has been described above in detail, it is obvious for those skilled in the art that the invention according to the present disclosure is not limited to the embodiments described herein. The invention according to the present disclosure can be practiced as a modification and a modification without departing from the spirit and scope of the invention determined based on the description of the claims. Therefore, the description of the present specification is for the purpose of illustration and does not provide any limiting meaning to the invention according to the present disclosure.
本開示の一態様にかかる情報処理装置は、所定のＩＰ（Internet Protocol）アドレスに紐づく１つ以上のクッキー情報と、当該所定のＩＰアドレスに紐づくテレビ視聴ログと、を取得する取得部と、前記テレビ視聴ログから前記クッキー情報の数のサブテレビ視聴ログへの分離を実施する制御部と、各テレビ視聴ログ及び各クッキー情報に対応する属性情報を判断する属性判断部と、を有し、前記制御部は、属性情報に基づいて各サブテレビ視聴ログを別々の前記クッキー情報に関連付け、前記制御部は、複数の前記クッキー情報に対応する属性情報が同一の場合、クッキー情報に関連して特定されるテレビ視聴量のスコアの大小が、サブテレビ視聴ログに基づいて判断される視聴時間に関する情報の大小に矛盾しない組み合わせになるように、これらのクッキー情報を別々のサブテレビ視聴ログに関連付けることを特徴とする。
An information processing apparatus according to an aspect of the present disclosure includes: an acquisition unit configured to acquire one or more pieces of cookie information associated with a predetermined IP (Internet Protocol) address and a television viewing log associated with the predetermined IP address; A control unit that separates the number of cookie information from the television viewing log into sub television viewing logs; and an attribute determining unit that determines attribute information corresponding to each television viewing log and each cookie information. The control unit associates each sub television viewing log with different cookie information based on attribute information, and the control unit relates to cookie information when attribute information corresponding to a plurality of the cookie information is the same. So that the size of the score of the amount of television viewing specified is consistent with the size of the information regarding viewing time determined based on the sub television viewing log, Wherein the can associate these in the cookie information to the separate sub-television viewing logs.
Claims (9)
前記テレビ視聴ログから前記クッキー情報の数のサブテレビ視聴ログへの分離を実施する制御部と、
各テレビ視聴ログ及び各クッキー情報に対応する属性情報を判断する属性判断部と、を有し、
前記制御部は、属性情報に基づいて各サブテレビ視聴ログを別々の前記クッキー情報に関連付けることを特徴とする情報処理装置。 An acquisition unit for acquiring one or more pieces of cookie information linked to a predetermined IP (Internet Protocol) address and a television viewing log linked to the predetermined IP address;
A control unit for separating the number of cookie information from the television viewing log into sub television viewing logs;
An attribute determination unit that determines attribute information corresponding to each television viewing log and each cookie information;
The information processing apparatus characterized in that the control unit associates each sub television viewing log with different pieces of cookie information based on attribute information.
前記制御部は、前記テレビ視聴ログが、１つ以上の前記クッキー情報に対応すると確定された属性情報に対応するサブテレビ視聴ログを含むと想定して、前記分離を実施することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。 The attribute determining unit determines attribute information corresponding to one or more pieces of the cookie information based on predetermined information.
The control unit may perform the separation on the assumption that the television viewing log includes a sub television viewing log corresponding to attribute information determined to correspond to one or more of the cookie information. An information processing apparatus according to claim 1.
前記属性判断部は、サブテレビ視聴ログに関連付けられていない各クッキー情報に対応する属性情報を推定し、
前記制御部は、サブテレビ視聴ログに関連付けられていないクッキー情報であって、確定された所定のサブテレビ視聴ログに対応する属性情報が最大の確率を有するクッキー情報を、当該所定のサブテレビ視聴ログに関連付けることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の情報処理装置。 The attribute determination unit determines that the attribute information of each sub television viewing log not associated with the cookie information is attribute information having the highest estimated probability.
The attribute determination unit estimates attribute information corresponding to each piece of cookie information not associated with the sub television viewing log,
The control unit is cookie information not associated with the sub television viewing log, and the cookie information having the highest probability of attribute information corresponding to the determined predetermined sub television viewing log is viewed with the predetermined sub television The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the information processing apparatus is associated with a log.
前記属性判断部は、サブテレビ視聴ログに関連付けられていない各クッキー情報の属性情報が、それぞれ推定される最大の確率を有する属性情報であると確定し、
前記制御部は、クッキー情報に関連付けられていないサブテレビ視聴ログであって、確定された所定のクッキー情報に対応する属性情報が最大の確率を有するサブテレビ視聴ログを、当該所定のクッキー情報に関連付けることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の情報処理装置。 The attribute determination unit estimates attribute information corresponding to each sub television viewing log not associated with cookie information,
The attribute determination unit determines that the attribute information of each piece of cookie information not associated with the sub television viewing log is attribute information having the highest estimated probability.
The control unit is a sub television viewing log that is not associated with the cookie information, and the sub television viewing log having the highest probability that attribute information corresponding to the determined predetermined cookie information is the predetermined cookie information. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3, characterized in that they are associated.
前記属性判断部は、サブテレビ視聴ログに関連付けられていないクッキー情報に対応する属性情報を推定し、
前記制御部は、クッキー情報に関連付けられていない各サブテレビ視聴ログに対応する属性情報の推定結果及びサブテレビ視聴ログに関連付けられていないクッキー情報に対応する属性情報の推定結果の類似度に基づいて、クッキー情報に関連付けられていない各サブテレビ視聴ログを別々のクッキー情報に関連付けることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の情報処理装置。 The attribute determination unit estimates attribute information corresponding to each sub television viewing log not associated with cookie information,
The attribute determination unit estimates attribute information corresponding to cookie information not associated with the sub television viewing log,
The control unit is based on the estimation result of the attribute information corresponding to each sub television viewing log not associated with the cookie information and the similarity of the estimation result of the attribute information corresponding to the cookie information not associated with the sub television viewing log. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein each sub television viewing log not associated with cookie information is associated with separate cookie information.
前記テレビ視聴ログから前記クッキー情報の数のサブテレビ視聴ログへの分離を実施するステップと、
各テレビ視聴ログ及び各クッキー情報に対応する属性情報を判断するステップと、
属性情報に基づいて各サブテレビ視聴ログを別々の前記クッキー情報に関連付けるステップと、を有することを特徴とする情報処理方法。 Acquiring one or more cookie information linked to a predetermined IP (Internet Protocol) address, and a television viewing log linked to the predetermined IP address;
Implementing separation of the number of cookie information into sub-TV viewing logs from the TV viewing log;
Determining attribute information corresponding to each television viewing log and each cookie information;
And D. associating each sub television viewing log with different pieces of cookie information based on attribute information.
前記テレビ視聴ログから前記クッキー情報の数のサブテレビ視聴ログへの分離を実施する制御部と、
各テレビ視聴ログ及び各クッキー情報に対応する属性情報を判断する属性判断部と、を有し、
前記制御部は、属性情報に基づいて各サブテレビ視聴ログを別々の前記クッキー情報に関連付けることを特徴とする情報処理システム。 An acquisition unit for acquiring one or more pieces of cookie information linked to a predetermined IP (Internet Protocol) address and a television viewing log linked to the predetermined IP address;
A control unit for separating the number of cookie information from the television viewing log into sub television viewing logs;
An attribute determination unit that determines attribute information corresponding to each television viewing log and each cookie information;
The information processing system, wherein the control unit associates each sub television viewing log with different pieces of cookie information based on attribute information.
所定のＩＰ（Internet Protocol）アドレスに紐づく１つ以上のクッキー情報と、当該所定のＩＰアドレスに紐づくテレビ視聴ログと、を取得する手順と、
前記テレビ視聴ログから前記クッキー情報の数のサブテレビ視聴ログへの分離を実施する手順と、
各テレビ視聴ログ及び各クッキー情報に対応する属性情報を判断する手順と、
属性情報に基づいて各サブテレビ視聴ログを別々の前記クッキー情報に関連付ける手順と、を実行させるためのプログラム。
On the computer
A procedure for acquiring one or more cookie information linked to a predetermined IP (Internet Protocol) address, and a television viewing log linked to the predetermined IP address;
A procedure for separating the number of cookie information from the television viewing log into sub television viewing logs;
A procedure for determining attribute information corresponding to each television viewing log and each cookie information;
A program for causing each sub-TV watching log to be associated with the separate cookie information based on attribute information.
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