JP2020101944A - Distribution device, distribution method, and distribution program - Google Patents

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Abstract

To distribute contents that appropriate celebrities for users appear.SOLUTION: A distribution device according to the present application comprises an acquisition unit and a distribution unit. The acquisition unit acquires user information that is information about users. The distribution unit distributes contents in which one or a plurality of user's favorite celebrities appear based on the user information acquired by the acquisition unit.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

本発明は、配信装置、配信方法、配信プログラムに関する。 The present invention relates to a distribution device, a distribution method, and a distribution program.

従来、ユーザの過去のアクセス履歴に基づいて広告などのコンテンツを配信する技術が提供されている。 Conventionally, a technology for delivering contents such as advertisements based on a user's past access history has been provided.

特許第６１６７０６１号公報Japanese Patent No. 6167061

しかしながら、上記の従来技術では、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信することができるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、多様な媒体からのユーザのアクセス履歴に基づく広告を配信しているに過ぎず、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信することができるとは限らない。 However, in the above-described conventional technique, it is not always possible to deliver the content in which the appropriate talent for the user is displayed. For example, in the above-described conventional technology, an advertisement based on the access history of the user from various media is merely delivered, and it is not always possible to deliver the content in which an appropriate talent for the user is displayed.

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信することができる配信装置、配信方法、配信プログラムを提供することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and an object thereof is to provide a distribution device, a distribution method, and a distribution program capable of distributing content in which appropriate talents are displayed for a user.

本願に係る配信装置は、ユーザに関する情報であるユーザ情報を取得する取得部と、前記取得部によって取得されたユーザ情報に基づいて、前記ユーザの好みのタレントが１又は複数表示されるコンテンツを配信する配信部と、を備えたことを特徴とする。 A distribution device according to the present application distributes content in which one or a plurality of talents of the user is displayed, based on an acquisition unit that acquires user information that is information about a user, and the user information acquired by the acquisition unit. And a delivery unit that does.

実施形態の一態様によれば、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信することができるという効果を奏する。 According to the aspect of the embodiment, it is possible to deliver the content in which an appropriate talent for the user is displayed.

図１は、実施形態に係る配信装置が実行する配信処理の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a distribution process executed by the distribution device according to the embodiment. 図２は、実施形態に係る配信装置の構成例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the distribution device according to the embodiment. 図３は、実施形態に係る広告コンテンツ記憶部の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the advertising content storage unit according to the embodiment. 図４は、実施形態に係る好意スコア情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the favorable score information storage unit according to the embodiment. 図５は、実施形態に係る配信装置が実行する配信処理の流れの一例を示すフローチャートである。FIG. 5 is a flowchart showing an example of the flow of distribution processing executed by the distribution device according to the embodiment. 図６は、変形例に係る配信装置が実行する配信処理の一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of distribution processing executed by the distribution device according to the modification. 図７は、配信装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。FIG. 7 is a hardware configuration diagram illustrating an example of a computer that realizes the functions of the distribution device.

以下に、本願に係る配信装置、配信方法、配信プログラムの実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る配信装置、配信方法、配信プログラムが限定されるものではない。また、各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 Hereinafter, modes (hereinafter, referred to as “embodiments”) for carrying out a distribution device, a distribution method, and a distribution program according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. Note that the delivery device, delivery method, and delivery program according to the present application are not limited by this embodiment. Further, the respective embodiments can be appropriately combined within a range in which the processing content is not inconsistent. Also, in each of the following embodiments, the same parts are designated by the same reference numerals, and duplicated description will be omitted.

〔１．配信装置が示す配信処理の一例〕
図１を用いて、実施形態に係る配信装置が実行する配信処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る配信装置が実行する配信処理の一例を示す図である。具体的には、配信装置１００は、ユーザに関する情報であるユーザ情報に基づいて、ユーザの好みのタレントが１又は複数表示されるコンテンツを配信する。 [1. Example of distribution process indicated by distribution device]
An example of the distribution process executed by the distribution device according to the embodiment will be described with reference to FIG. 1. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a distribution process executed by the distribution device according to the embodiment. Specifically, the distribution device 100 distributes the content in which one or a plurality of user's favorite talents are displayed based on the user information that is information about the user.

なお、以下には、コンテンツとして、広告コンテンツを配信するものとして説明する。また、以下には、広告コンテンツが表示される所定の表示枠を含むコンテンツがユーザに事前に配信されているものとして説明する。また、以下には、タレントは人物であり、一人のタレントが表示される広告コンテンツをユーザに配信する例を挙げて説明する。 In addition, below, it demonstrates as what distributes advertisement content as content. Further, in the following description, it is assumed that the content including a predetermined display frame in which the advertising content is displayed has been distributed to the user in advance. Further, in the following, an example will be described in which the talent is a person and the advertisement content in which one talent is displayed is distributed to the user.

図１に示すように、配信システム１は、端末装置１０と、外部装置５０と、配信装置１００とを含む。端末装置１０、外部装置５０及び配信装置１００は、図示しない所定の通信網を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図１に示す判定システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の外部装置５０や、複数台の配信装置１００が含まれてもよい。 As shown in FIG. 1, the distribution system 1 includes a terminal device 10, an external device 50, and a distribution device 100. The terminal device 10, the external device 50, and the distribution device 100 are communicably connected by wire or wirelessly via a predetermined communication network (not shown). The determination system 1 shown in FIG. 1 may include a plurality of terminal devices 10, a plurality of external devices 50, and a plurality of distribution devices 100.

実施形態に係る端末装置１０は、ブラウザに表示されるウェブページやアプリケーション用のコンテンツ等のコンテンツにアクセスするユーザによって利用される配信装置である。 The terminal device 10 according to the embodiment is a distribution device used by a user who accesses contents such as web pages displayed on a browser and contents for applications.

例えば、端末装置１０は、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット端末や、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等である。図１の例では、端末装置１０がユーザによって利用されるスマートフォンである場合を示す。なお、以下では、端末装置１０をユーザと表記する場合がある。すなわち、以下では、ユーザを端末装置１０と読み替えることもできる。 For example, the terminal device 10 is a desktop PC (Personal Computer), a notebook PC, a tablet terminal, a mobile phone, a PDA (Personal Digital Assistant), or the like. The example of FIG. 1 illustrates a case where the terminal device 10 is a smartphone used by a user. In addition, below, the terminal device 10 may be described as a user. That is, in the following, the user can be read as the terminal device 10.

また、以下では、ユーザＩＤ「Ｕ１」により特定されるユーザを「ユーザＵ１」とする場合がある。このように、以下では、「ユーザＵＮ（Ｎは任意の数値）」と記載した場合、そのユーザはユーザＩＤ「ＵＮ」により特定されるユーザであることを示す。例えば、「ユーザＵ２」と記載した場合、そのユーザはユーザＩＤ「Ｕ２」により特定されるユーザである。 In the following, the user identified by the user ID "U1" may be referred to as "user U1". Thus, in the following, when described as “user UN (N is an arbitrary numerical value)”, it means that the user is the user specified by the user ID “UN”. For example, when described as “user U2”, the user is the user specified by the user ID “U2”.

実施形態に係る外部装置５０は、ユーザ情報を提供する情報配信装置であり、例えば、図１に示す例において、外部装置５０の記憶部は、特定のタレントに関する記事に対するユーザの行動履歴を記憶する。そして、外部装置５０は、ユーザ情報として、ユーザの行動履歴を配信装置１００に提供する。また、例えば、外部装置５０は、所定の期間（例えば、直近１週間）毎に、特定のタレントに関する記事に対するユーザの行動履歴を記憶部に格納する。 The external device 50 according to the embodiment is an information distribution device that provides user information. For example, in the example illustrated in FIG. 1, the storage unit of the external device 50 stores the action history of the user with respect to an article regarding a specific talent. .. Then, the external device 50 provides the action history of the user to the distribution device 100 as the user information. In addition, for example, the external device 50 stores, in a storage unit, a user's action history of an article regarding a specific talent every predetermined period (for example, the latest one week).

また、ここでいうユーザ情報とは、特定のタレントに関する記事を閲覧した閲覧時間及び滞在時間、特定のタレントに関する記事をクリックした回数等である。また、ユーザ情報は、特定のタレントに関する記事に対するコメントが示す肯定的な感情や否定的な感情である。 In addition, the user information referred to here is, for example, a browsing time and a staying time for browsing an article related to a specific talent, the number of times an article related to a specific talent is clicked, and the like. In addition, the user information is a positive emotion or a negative emotion indicated by a comment on an article regarding a specific talent.

また、ユーザ情報は、特定のタレントに関する広告コンテンツをクリックした回数等を含んでもよい。なお、外部装置５０の記憶部は、ユーザ情報として、ユーザの属性に関する属性情報、ユーザの位置情報、ユーザのコンテンツの閲覧履歴等を記憶してもよい。 In addition, the user information may include the number of times the advertising content regarding a specific talent is clicked, and the like. Note that the storage unit of the external device 50 may store, as the user information, attribute information regarding the attribute of the user, position information of the user, browsing history of the content of the user, and the like.

また、ここでいうタレントとは、人物、植物、動物等である。また、ここでいうタレントは、生物に限らず、キャラクター等であってもよい。また、ここでいうタレントとは、複数人によって構成されるグループであってもよい。 Moreover, the talents mentioned here are persons, plants, animals, and the like. Further, the talent here is not limited to a living thing, and may be a character or the like. Further, the talent here may be a group composed of a plurality of people.

実施形態に係る配信装置１００は、例えば、サーバ装置等により実現される。具体的には、配信装置１００は、ユーザに関する情報であるユーザ情報を取得する。そして、配信装置１００は、かかるユーザ情報に基づいて、ユーザの好みのタレントが表示されるコンテンツを配信する。 The distribution device 100 according to the embodiment is realized by, for example, a server device or the like. Specifically, the distribution device 100 acquires user information that is information about the user. Then, the distribution apparatus 100 distributes the content in which the user's favorite talent is displayed based on the user information.

また、配信装置１００は、端末装置１０から広告コンテンツの配信要求を受け付け、広告主から入稿された広告コンテンツを端末装置１０に配信する配信処理を行うサーバ装置である。 Further, the distribution device 100 is a server device that receives a distribution request for advertisement content from the terminal device 10 and performs distribution processing for distributing the advertisement content submitted by the advertiser to the terminal device 10.

例えば、端末装置１０に配信されるコンテンツには、コンテンツ取得命令が含まれる。例えば、コンテンツを形成するＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）により記述されたＨＴＭＬファイル等には、配信装置１００のＵＲＬ（Uniform Resource Locator）等が広告コンテンツ取得命令として記述される。この場合、端末装置１０は、ＨＴＭＬファイル等に記述されているＵＲＬにアクセスすることで、配信装置１００から広告コンテンツを取得する。なお、以下の例では、広告主から配信装置１００に広告コンテンツが予め入稿されているものとする。 For example, the content distributed to the terminal device 10 includes a content acquisition command. For example, a URL (Uniform Resource Locator) of the distribution device 100 is described as an advertisement content acquisition command in an HTML file or the like described in HTML (HyperText Markup Language) that forms the content. In this case, the terminal device 10 acquires the advertising content from the distribution device 100 by accessing the URL described in the HTML file or the like. In the following example, it is assumed that the advertiser has previously submitted the advertisement content to the distribution device 100.

以下、図１を用いて、配信装置１００による配信処理の一例を流れに沿って説明する。 Hereinafter, an example of the distribution process performed by the distribution device 100 will be described with reference to FIG.

まず、図１に示すように、配信装置１００は、端末装置１０から広告コンテンツの配信要求を受け付ける（ステップＳ１）。続いて、配信装置１００は、外部装置５０からユーザＵ１のユーザ情報を取得する（ステップＳ２）。具体的には、配信装置１００は、ユーザ情報として、タレントに関する記事に対するユーザＵ１の行動履歴を外部装置５０から取得する。また、具体的には、配信装置１００は、ユーザ情報として、タレントに関する記事に対するコメントに関する情報を外部装置５０から取得する。 First, as shown in FIG. 1, the distribution device 100 receives a distribution request for advertising content from the terminal device 10 (step S1). Subsequently, the distribution device 100 acquires the user information of the user U1 from the external device 50 (step S2). Specifically, the distribution device 100 acquires, as the user information, the action history of the user U1 with respect to the article regarding the talent from the external device 50. Further, specifically, the distribution apparatus 100 acquires, as the user information, information regarding comments on articles related to talent from the external apparatus 50.

そして、配信装置１００は、ユーザＵ１のユーザ情報に基づいて、タレントに対するユーザの好みの度合いを示す好意スコアを算出し、算出された好意スコアに基づいて、ユーザＵ１の好みのタレントがタレントＴＬ２であると推定する（ステップＳ３）。具体的には、配信装置１００は、ユーザＵ１が閲覧した記事で対象とされるタレントに対するコメントに基づいて、好意スコアを算出する。そして、配信装置１００は、好意スコアに基づいて、ユーザの好みのタレントに関する情報を推定する。 Then, the distribution apparatus 100 calculates the favor score indicating the degree of the user's preference for the talent based on the user information of the user U1, and the favorite talent of the user U1 is the talent TL2 based on the calculated favor score. It is estimated that there is (step S3). Specifically, the distribution apparatus 100 calculates the favor score based on the comment on the talent targeted in the article browsed by the user U1. Then, the distribution apparatus 100 estimates information about the talent the user likes, based on the favor score.

例えば、図１の例では、ユーザＵ１がタレントＴＬ１に対して肯定的でも否定的でもないコメントをしたものであるとする。また、ユーザＵ１がタレントＴＬ２に対して好意的なコメントをしたものであるとする。また、ユーザＵ１がタレントＴＬ３に対して否定的なコメントをしたものであるとする。この場合、配信装置１００は、記事に対する肯定的及び否定的なコメントに基づいて、タレントＴＬ１の好意スコアを「０．４」と算出する。また、配信装置１００は、記事に対する肯定的及び否定的なコメントに基づいて、タレントＴＬ２の好意スコアを「０．８」と算出する。また、配信装置１００は、記事に対する肯定的及び否定的なコメントに基づいて、タレントＴＬ３の好意スコアを「０．１」と算出する。 For example, in the example of FIG. 1, it is assumed that the user U1 makes a comment that is neither positive nor negative with respect to the talent TL1. It is also assumed that the user U1 makes a positive comment on the talent TL2. It is also assumed that the user U1 makes a negative comment on the talent TL3. In this case, the distribution device 100 calculates the favorability score of the talent TL1 as “0.4” based on positive and negative comments on the article. In addition, the distribution apparatus 100 calculates the favor score of the talent TL2 as “0.8” based on positive and negative comments on the article. In addition, the distribution apparatus 100 calculates the favor score of the talent TL3 as “0.1” based on positive and negative comments on the article.

なお、配信装置１００は、機械学習等の従来技術によって、ユーザ情報に基づいて、好意スコアを算出する。例えば、算出装置１００は、ユーザ情報と、ユーザＵ１が閲覧した記事で対象とされるタレントに対するコメントに基づく肯定的な印象及び否定的な印象とを入力することで、好意スコアを出力する学習モデルを生成する。そして、配信装置１００は、かかる学習モデルに基づいて、好意スコアを算出する。 It should be noted that the distribution device 100 calculates the favor score based on the user information by a conventional technique such as machine learning. For example, the calculation device 100 inputs the user information and the positive impression and the negative impression based on the comment on the talent targeted in the article browsed by the user U1, and thereby outputs the favor score. To generate. Then, the distribution device 100 calculates a favor score based on the learning model.

そして、配信装置１００は、好意スコアに基づいて、タレントを順位付する。例えば、図１の例では、配信装置１００は、好意スコアに基づいて、タレントＴＬ２を１位、タレントＴＬ１を２位、タレントＴＬ３を３位に順位付する。 Then, the distribution device 100 ranks the talents based on the favor score. For example, in the example of FIG. 1, the distribution apparatus 100 ranks the talent TL2 first, the talent TL1 second, and the talent TL3 third based on the favor score.

そして、配信装置１００は、タレントＴＬ２を１位、タレントＴＬ１を２位、タレントＴＬ３を３位に順位付されたランキングに基づいて、タレントＴＬ２をユーザの好みのタレントとして推定する。 Then, the distribution apparatus 100 estimates the talent TL2 as the user's favorite talent based on the ranking in which the talent TL2 is ranked first, the talent TL1 is ranked second, and the talent TL3 is ranked third.

そして、配信装置１００は、タレントＴＬ２が表示される広告コンテンツＡＤ１を決定する（ステップＳ４）。続いて、配信装置１００は、タレントＴＬ２が表示される広告コンテンツをユーザＵ１に配信する（ステップＳ５）。 Then, the distribution apparatus 100 determines the advertisement content AD1 in which the talent TL2 is displayed (step S4). Subsequently, the distribution apparatus 100 distributes the advertising content in which the talent TL2 is displayed to the user U1 (step S5).

このように、実施形態に係る配信装置１００は、ユーザに関する情報であるユーザ情報を取得する。そして、配信装置１００は、かかるユーザ情報に基づいて、前記ユーザの好みのタレントが表示されるコンテンツを配信する。これにより、実施形態に係る配信装置１００は、ユーザ情報に基づいてユーザの好みのタレントに関する情報を推定することができるため、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信することができる。 In this way, the distribution device 100 according to the embodiment acquires the user information that is information about the user. Then, the distribution apparatus 100 distributes the content in which the user's favorite talent is displayed based on the user information. With this, the distribution apparatus 100 according to the embodiment can estimate the information about the user's favorite talent based on the user information, and thus can distribute the content in which an appropriate talent is displayed for the user.

この点について説明する。図１の例を用いて説明すると、配信装置１００は、ユーザＵ１が閲覧した記事で対象とされるタレントに対するコメントに基づいて、好意スコアを算出する。そして、配信装置１００は、好意スコアに基づいて、タレントＴＬ２が表示される広告コンテンツをユーザＵ１に配信する。これにより、配信装置１００は、ユーザにとって適切なタレントが表示された広告コンテンツを配信することができるため、広告コンテンツの広告効果を高めることができる。 This point will be described. Explaining using the example of FIG. 1, the distribution apparatus 100 calculates a favor score based on a comment on a talent targeted in an article browsed by the user U1. Then, the distribution device 100 distributes the advertising content in which the talent TL2 is displayed to the user U1 based on the favorable score. As a result, the distribution apparatus 100 can distribute the advertising content in which the appropriate talent is displayed for the user, so that the advertising effect of the advertising content can be enhanced.

〔２．配信装置の構成〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る配信装置１００の構成について説明する。図２は、実施形態に係る配信装置１００の構成例を示す図である。図２に示すように、配信装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。 [2. Configuration of distribution device]
Next, the configuration of the distribution device 100 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the distribution device 100 according to the embodiment. As illustrated in FIG. 2, the distribution device 100 includes a communication unit 110, a storage unit 120, and a control unit 130.

（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークと有線又は無線で接続され、端末装置１０と外部装置５０との間で情報の送受信を行う。 (About communication unit 110)
The communication unit 110 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card) or the like. The communication unit 110 is connected to the network by wire or wirelessly, and transmits/receives information between the terminal device 10 and the external device 50.

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、広告コンテンツ記憶部１２１と、好意スコア情報記憶部１２２とを有する。 (About storage unit 120)
The storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory device such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory (Flash Memory), or a storage device such as a hard disk or an optical disk. The storage unit 120 includes an advertisement content storage unit 121 and a favor score information storage unit 122.

（広告コンテンツ記憶部１２１について）
実施形態に係る広告コンテンツ記憶部１２１は、広告主に入稿された広告コンテンツに関する情報を記憶する。ここで、図３に、実施形態に係る広告コンテンツ記憶部１２１の一例を示す。図３に示した例では、広告コンテンツ記憶部１２１は、「広告コンテンツＩＤ」、「広告コンテンツ」、「タレント」といった項目を有する。 (About advertisement content storage unit 121)
The advertisement content storage unit 121 according to the embodiment stores information about the advertisement content submitted to the advertiser. Here, FIG. 3 illustrates an example of the advertising content storage unit 121 according to the embodiment. In the example shown in FIG. 3, the advertising content storage unit 121 has items such as “advertising content ID”, “advertising content”, and “talent”.

「広告コンテンツＩＤ」は、広告コンテンツを識別する識別子である。「広告コンテンツ」は、広告コンテンツに関する情報である。「タレント」は、広告コンテンツに表示されるタレントに関する情報である。 The “advertising content ID” is an identifier for identifying the advertising content. The “advertising content” is information about the advertising content. The “talent” is information regarding the talent displayed in the advertising content.

例えば、図３では、広告コンテンツＩＤによって識別された「Ａ１」は、広告コンテンツが「ＡＤ１」であり、タレントが「ＴＬ１」である。なお、図３に示した例では、広告コンテンツを「ＡＤ１」等の抽象的な符号で表現したが、具体的な動画のファイル形式を示す情報等であってもよい。また、タレントを「ＴＬ１」等の抽象的な符号で表現したが、具体的な名前を示す情報等であってもよい。 For example, in FIG. 3, the advertising content of “A1” identified by the advertising content ID is “AD1”, and the talent is “TL1”. In the example shown in FIG. 3, the advertising content is expressed by an abstract code such as “AD1”, but it may be information indicating a specific moving image file format. Further, although the talent is expressed by an abstract code such as “TL1”, it may be information indicating a specific name or the like.

（好意スコア情報記憶部１２２について）
実施形態に係る好意スコア情報記憶部１２２は、好意スコアに関する情報を記憶する。ここで、図４に、実施形態に係る好意スコア情報記憶部１２２の一例を示す。図４に示した例では、好意スコア情報記憶部１２２は、「ユーザＩＤ」、「タレント」、「好意スコア」といった項目を有する。 (About favor score information storage unit 122)
The favor score information storage unit 122 according to the embodiment stores information about the favor score. Here, FIG. 4 illustrates an example of the favor score information storage unit 122 according to the embodiment. In the example shown in FIG. 4, the favorable score information storage unit 122 has items such as “user ID”, “talent”, and “favorable score”.

「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別する識別子である。「タレント」は、広告コンテンツに表示されるタレントに関する情報である。「好意スコア」は、タレントに対するユーザの好みの度合いを示すスコアである。例えば、図４では、ユーザＩＤによって識別された「Ｕ１」は、タレントが「ＴＬ１」であり、好意スコアが「０．４」である。 The "user ID" is an identifier that identifies a user. The “talent” is information regarding the talent displayed in the advertising content. The “favorability score” is a score indicating the degree of user preference for a talent. For example, in FIG. 4, "U1" identified by the user ID has a talent of "TL1" and a favor score of "0.4".

（制御部１３０について）
制御部１３０は、コントローラ（Controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、配信装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（配信プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。 (Regarding the control unit 130)
The control unit 130 is a controller (Controller), and is, for example, a CPU (Central Processing Unit), an MPU (Micro Processing Unit), or the like that stores various programs (an example of a distribution program) stored in a storage device inside the distribution apparatus 100. (Corresponding) is executed by using the RAM as a work area. The control unit 130 is a controller, and is realized by an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) and an FPGA (Field Programmable Gate Array).

図２に示すように、制御部１３０は、受付部１３１と、取得部１３２と、推定部１３３と、決定部１３４、配信部１３５とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図２に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図２に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。 As illustrated in FIG. 2, the control unit 130 includes a reception unit 131, an acquisition unit 132, an estimation unit 133, a determination unit 134, and a distribution unit 135, and has functions and actions of information processing described below. Realize or execute. The internal configuration of the control unit 130 is not limited to the configuration shown in FIG. 2 and may be another configuration as long as it is a configuration for performing information processing described later. The connection relationship between the processing units included in the control unit 130 is not limited to the connection relationship illustrated in FIG. 2 and may be another connection relationship.

（受付部１３１について）
受付部１３１は、端末装置１０から広告コンテンツの配信要求を受け付ける。例えば、受付部１３１は、ユーザに配信されたコンテンツに含まれる広告コンテンツが表示される所定の表示枠に記述される広告コンテンツ取得命令に従って、端末装置１０から広告コンテンツの配信要求を受け付ける。 (About the reception unit 131)
The reception unit 131 receives a distribution request for advertising content from the terminal device 10. For example, the reception unit 131 receives a distribution request for the advertisement content from the terminal device 10 according to an advertisement content acquisition command described in a predetermined display frame in which the advertisement content included in the content distributed to the user is displayed.

（取得部１３２について）
取得部１３２は、各種情報を取得する。具体的には、取得部１３２は、ユーザに関する情報であるユーザ情報を取得する。例えば、取得部１３２は、ユーザ情報として、特定のタレントに関する記事を閲覧した閲覧時間及び滞在時間、特定のタレントに関する記事をクリックした回数等を取得する。また、例えば、取得部１３２は、ユーザ情報として、特定のタレントに関する記事に対するコメントが示す肯定的な感情や否定的な感情に関する情報を取得する。 (About acquisition unit 132)
The acquisition unit 132 acquires various kinds of information. Specifically, the acquisition unit 132 acquires user information that is information about the user. For example, the acquisition unit 132 acquires, as the user information, a browsing time and a staying time for browsing an article related to a specific talent, the number of times an article related to a specific talent is clicked, and the like. In addition, for example, the acquisition unit 132 acquires, as the user information, information regarding a positive emotion or a negative emotion indicated by a comment on an article regarding a specific talent.

また、例えば、取得部１３２は、ユーザ情報として、特定のタレントに関する広告コンテンツをクリックした回数等を取得してもよい。また、例えば、取得部１３２は、ユーザ情報として、ユーザの属性に関する属性情報、ユーザの位置情報等を取得してもよい。 Further, for example, the acquisition unit 132 may acquire, as the user information, the number of times the advertising content related to a specific talent is clicked, or the like. Further, for example, the acquisition unit 132 may acquire, as the user information, attribute information regarding the attribute of the user, position information of the user, and the like.

（推定部１３３について）
推定部１３３は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて、タレントに対するユーザの好みの度合いを示す好意スコアを算出し、算出された好意スコアに基づいて、ユーザの好みのタレントを推定する。具体的には、推定部１３３は、ユーザが閲覧した記事で対象とされるタレントに対するコメントに基づいて、好意スコアを算出する。そして、推定部１３３は、好意スコアに基づいて、ユーザの好みのタレントに関する情報を推定する。 (About the estimation unit 133)
The estimation unit 133 calculates a favor score indicating the degree of the user's preference for the talent based on the user information acquired by the acquisition unit 132, and estimates the user's favorite talent based on the calculated favor score. .. Specifically, the estimation unit 133 calculates the favor score based on the comment on the talent targeted in the article browsed by the user. Then, the estimation unit 133 estimates information about the favorite talent of the user based on the favorable score.

例えば、図１の例では、ユーザＵ１がタレントＴＬ１に対して肯定的でも否定的でもないコメントをしたものであるとする。また、ユーザＵ１がタレントＴＬ２に対して好意的なコメントをしたものであるとする。また、ユーザＵ１がタレントＴＬ３に対して否定的なコメントをしたものであるとする。この場合、推定部１３３は、記事に対する肯定的及び否定的なコメントに基づいて、タレントＴＬ１の好意スコアを「０．４」と算出する。また、推定部１３３は、記事に対する肯定的及び否定的なコメントに基づいて、タレントＴＬ２の好意スコアを「０．８」と算出する。また、推定部１３３は、記事に対する肯定的及び否定的なコメントに基づいて、タレントＴＬ３の好意スコアを「０．１」と算出する。そして、推定部１３３は、各タレントの好意スコアを好意スコア情報記憶部１２２に格納する。 For example, in the example of FIG. 1, it is assumed that the user U1 makes a comment that is neither positive nor negative with respect to the talent TL1. It is also assumed that the user U1 makes a positive comment on the talent TL2. It is also assumed that the user U1 makes a negative comment on the talent TL3. In this case, the estimation unit 133 calculates the favor score of the talent TL1 as “0.4” based on positive and negative comments on the article. Further, the estimation unit 133 calculates the favorability score of the talent TL2 as “0.8” based on the positive and negative comments on the article. In addition, the estimation unit 133 calculates the favor score of the talent TL3 as “0.1” based on positive and negative comments on the article. Then, the estimation unit 133 stores the favor score of each talent in the favor score information storage unit 122.

なお、推定部１３３は、機械学習等の従来技術によって、ユーザ情報に基づいて、好意スコアを算出する。例えば、推定部１３３は、ユーザ情報と、ユーザＵ１が閲覧した記事で対象とされるタレントに対するコメントに基づく肯定的な印象及び否定的な印象とを入力することで、好意スコアを出力する学習モデルを生成する。そして、推定部１３３は、かかる学習モデルに基づいて、好意スコアを算出する。 The estimation unit 133 calculates the favor score based on the user information by a conventional technique such as machine learning. For example, the estimation unit 133 inputs the user information and the positive impression and the negative impression based on the comment on the talent targeted in the article browsed by the user U1, and thereby outputs the favorable score. To generate. Then, the estimation unit 133 calculates the favor score based on the learning model.

そして、推定部１３３は、好意スコア情報記憶部１２２に記憶される好意スコアに基づいて、タレントを順位付する。例えば、図１の例では、推定部１３３は、好意スコアに基づいて、タレントＴＬ２を１位、タレントＴＬ１を２位、タレントＴＬ３を３位に順位付する。 Then, the estimation unit 133 ranks the talents based on the favor scores stored in the favor score information storage unit 122. For example, in the example of FIG. 1, the estimation unit 133 ranks the talent TL2 first, the talent TL1 second, and the talent TL3 third based on the favorable scores.

そして、推定部１３３は、タレントＴＬ２を１位、タレントＴＬ１を２位、タレントＴＬ３を３位に順位付されたランキングに基づいて、タレントＴＬ２をユーザの好みのタレントとして推定する。 Then, the estimation unit 133 estimates the talent TL2 as the user's favorite talent based on the ranking in which the talent TL2 is ranked first, the talent TL1 is ranked second, and the talent TL3 is ranked third.

（決定部１３４について）
決定部１３４は、推定部１３３によって推定されたタレントが表示される広告コンテンツを決定する。例えば、図１の例では、決定部１３４は、タレントＴＬ２が表示される広告コンテンツＡＤ１を決定する。 (About the determination unit 134)
The determination unit 134 determines the advertising content in which the talent estimated by the estimation unit 133 is displayed. For example, in the example of FIG. 1, the determination unit 134 determines the advertisement content AD1 in which the talent TL2 is displayed.

（配信部１３５について）
配信部１３５は、各種コンテンツを配信する。具体的には、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて、ユーザの好みのタレントが表示されるコンテンツを配信する。例えば、図１の例では、配信部１３５は、決定部１３４によって決定された広告コンテンツＡＤ１であって、タレントＴＬ２が表示される広告コンテンツＡＤ１をユーザＵ１に配信する。 (About distribution unit 135)
The distribution unit 135 distributes various contents. Specifically, the distribution unit 135 distributes the content in which the user's favorite talent is displayed, based on the user information acquired by the acquisition unit 132. For example, in the example of FIG. 1, the distribution unit 135 distributes to the user U1 the advertising content AD1 determined by the determining unit 134 and in which the talent TL2 is displayed.

〔３．処理手順〕
次に、図５を用いて、実施形態に係る配信装置１００が実行する配信処理の手順について説明する。図５は、実施形態に係る配信装置が実行する配信処理の流れの一例を示すフローチャートである。 [3. Processing procedure]
Next, the procedure of the distribution process executed by the distribution device 100 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 5 is a flowchart showing an example of the flow of distribution processing executed by the distribution device according to the embodiment.

図５に示すように、受付部１３１は、端末装置１０から広告コンテンツの配信要求を受け付ける（ステップＳ１０１）。そして、取得部１３２は、受付部１３１が端末装置１０から広告コンテンツの配信要求を受け付けていない場合（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、端末装置１０から広告コンテンツの配信要求を受け付けるまで待機する。 As shown in FIG. 5, the reception unit 131 receives a distribution request for advertisement content from the terminal device 10 (step S101). Then, when the reception unit 131 has not received the advertisement content distribution request from the terminal device 10 (step S101; No), the acquisition unit 132 waits until it receives the advertisement content distribution request from the terminal device 10.

一方、取得部１３２は、受付部１３１が端末装置１０から広告コンテンツの配信要求を受け付けた場合（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、ユーザ情報を取得するする（ステップＳ１０２）。 On the other hand, when the accepting unit 131 accepts the advertisement content distribution request from the terminal device 10 (step S101; Yes), the acquiring unit 132 acquires the user information (step S102).

例えば、取得部１３２は、ユーザ情報として、特定のタレントに関する記事を閲覧した閲覧時間及び滞在時間、特定のタレントに関する記事をクリックした回数等を取得する。また、例えば、取得部１３２は、ユーザ情報として、特定のタレントに関する記事に対するコメントが示す肯定的な感情や否定的な感情に関する情報を取得する。 For example, the acquisition unit 132 acquires, as the user information, a browsing time and a staying time for browsing an article related to a specific talent, the number of clicks on an article related to a specific talent, and the like. Further, for example, the acquisition unit 132 acquires, as the user information, information regarding a positive emotion or a negative emotion indicated by a comment on an article regarding a specific talent.

そして、推定部１３３は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて、ユーザの好みのタレントを推定する（ステップＳ１０３）。具体的には、推定部１３３は、ユーザが閲覧した記事で対象とされるタレントに対するコメントに基づいて、好意スコアを算出する。そして、推定部１３３は、好意スコアに基づいて、ユーザの好みのタレントに関する情報を推定する。 Then, the estimation unit 133 estimates the user's favorite talent based on the user information acquired by the acquisition unit 132 (step S103). Specifically, the estimation unit 133 calculates the favor score based on the comment on the talent targeted in the article browsed by the user. Then, the estimation unit 133 estimates information about the favorite talent of the user based on the favorable score.

例えば、図１の例では、ユーザＵ１がタレントＴＬ１に対して肯定的でも否定的でもないコメントをしたものであるとする。また、ユーザＵ１がタレントＴＬ２に対して好意的なコメントをしたものであるとする。また、ユーザＵ１がタレントＴＬ３に対して否定的なコメントをしたものであるとする。この場合、推定部１３３は、記事に対する肯定的及び否定的なコメントに基づいて、タレントＴＬ１の好意スコアを「０．４」と算出する。また、推定部１３３は、記事に対する肯定的及び否定的なコメントに基づいて、タレントＴＬ２の好意スコアを「０．８」と算出する。また、推定部１３３は、記事に対する肯定的及び否定的なコメントに基づいて、タレントＴＬ３の好意スコアを「０．１」と算出する。そして、推定部１３３は、各タレントの好意スコアを好意スコア情報記憶部１２２に格納する。 For example, in the example of FIG. 1, it is assumed that the user U1 makes a comment that is neither positive nor negative with respect to the talent TL1. It is also assumed that the user U1 makes a positive comment on the talent TL2. It is also assumed that the user U1 makes a negative comment on the talent TL3. In this case, the estimation unit 133 calculates the favor score of the talent TL1 as “0.4” based on positive and negative comments on the article. Further, the estimation unit 133 calculates the favorability score of the talent TL2 as “0.8” based on the positive and negative comments on the article. In addition, the estimation unit 133 calculates the favor score of the talent TL3 as “0.1” based on positive and negative comments on the article. Then, the estimation unit 133 stores the favor score of each talent in the favor score information storage unit 122.

なお、推定部１３３は、機械学習等の従来技術によって、ユーザ情報に基づいて、好意スコアを算出する。例えば、推定部１３３は、ユーザ情報と、ユーザＵ１が閲覧した記事で対象とされるタレントに対するコメントに基づく肯定的な印象及び否定的な印象とを入力することで、好意スコアを出力する学習モデルを生成する。そして、推定部１３３は、かかる学習モデルに基づいて、好意スコアを算出する。 The estimation unit 133 calculates the favor score based on the user information by a conventional technique such as machine learning. For example, the estimation unit 133 inputs the user information and the positive impression and the negative impression based on the comment on the talent targeted in the article browsed by the user U1, and thereby outputs the favorable score. To generate. Then, the estimation unit 133 calculates the favor score based on the learning model.

そして、推定部１３３は、好意スコア情報記憶部１２２に記憶される好意スコアに基づいて、タレントを順位付する。例えば、図１の例では、推定部１３３は、好意スコアに基づいて、タレントＴＬ２を１位、タレントＴＬ１を２位、タレントＴＬ３を３位に順位付する。 Then, the estimation unit 133 ranks the talents based on the favor scores stored in the favor score information storage unit 122. For example, in the example of FIG. 1, the estimation unit 133 ranks the talent TL2 first, the talent TL1 second, and the talent TL3 third based on the favorable scores.

そして、推定部１３３は、タレントＴＬ２を１位、タレントＴＬ１を２位、タレントＴＬ３を３位に順位付されたランキングに基づいて、タレントＴＬ２をユーザの好みのタレントとして推定する。 Then, the estimation unit 133 estimates the talent TL2 as the user's favorite talent based on the ranking in which the talent TL2 is ranked first, the talent TL1 is ranked second, and the talent TL3 is ranked third.

そして、決定部１３４は、推定部１３３によって推定されたタレントが表示される広告コンテンツを決定する（ステップＳ１０４）。例えば、図１の例では、決定部１３４は、タレントＴＬ２が表示される広告コンテンツＡＤ１を決定する。 Then, the determination unit 134 determines the advertising content in which the talent estimated by the estimation unit 133 is displayed (step S104). For example, in the example of FIG. 1, the determination unit 134 determines the advertisement content AD1 in which the talent TL2 is displayed.

そして、配信部１３５は、広告コンテンツを配信する（ステップＳ１０５）。例えば、図１の例では、配信部１３５は、決定部１３４によって決定された広告コンテンツＡＤ１であって、タレントＴＬ２が表示される広告コンテンツＡＤ１をユーザＵ１に配信する。 Then, the distribution unit 135 distributes the advertising content (step S105). For example, in the example of FIG. 1, the distribution unit 135 distributes to the user U1 the advertising content AD1 determined by the determining unit 134 and in which the talent TL2 is displayed.

〔４．変形例〕
上述した配信装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、配信装置１００の他の実施形態について説明する。 [4. Modification example)
The distribution device 100 described above may be implemented in various different forms other than the above embodiment. Therefore, other embodiments of the distribution apparatus 100 will be described below.

〔４−１．広告コンテンツ〕
上記実施形態では、配信装置１００の配信部１３５が広告コンテンツを配信する配信処理を実行する例を挙げたが、広告コンテンツに限られない。例えば、配信部１３５は、広告コンテンツ以外のコンテンツを配信してもよい。また、例えば、ユーザに事前に配信されたコンテンツがタイムライン型のニュースコンテンツであるものとする。また、コンテンツとして広告コンテンツが配信されるものとする。この場合、配信部１３５は、複数のニュースコンテンツが所定の方向に並べて配置されたニュースコンテンツの間に差し込まれるように広告コンテンツが表示される、いわゆるインフィード広告を配信してもよい。 [4-1. Advertising content]
In the above-described embodiment, the example in which the distribution unit 135 of the distribution device 100 executes the distribution process of distributing the advertising content has been described, but the distribution content is not limited to the advertising content. For example, the delivery unit 135 may deliver content other than advertising content. Further, for example, it is assumed that the content distributed in advance to the user is timeline-type news content. Also, it is assumed that advertising content is delivered as content. In this case, the delivery unit 135 may deliver a so-called in-feed advertisement in which the advertising content is displayed so that the plurality of news content is inserted between the news content arranged side by side in a predetermined direction.

〔４−２．取得処理〕
上記実施形態では、配信装置１００の取得部１３２が外部装置５０からユーザ情報を取得する取得処理を実行する例を挙げたが、これに限定されず、如何なる情報を取得してもよい。例えば、取得部１３２は、ユーザ情報として、ユーザが地上放送及び衛星放送を閲覧した情報に関する閲覧履歴を取得してもよい。 [4-2. Acquisition process]
In the above embodiment, the example in which the acquisition unit 132 of the distribution device 100 executes the acquisition process of acquiring the user information from the external device 50 has been described, but the present invention is not limited to this, and any information may be acquired. For example, the acquisition unit 132 may acquire, as the user information, a browsing history regarding information in which the user has browsed terrestrial broadcasting and satellite broadcasting.

〔４−３．推定処理（１）リアルタイム解析〕
上記実施形態では、配信装置１００の推定部１３３が取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて、タレントに対する好意スコアを算出し、算出された好意スコアに基づいて、ユーザの好みのタレントを推定する推定処理の一例を説明したが、上記推定処理に限定されない。具体的には、推定部１３３は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて、タレントに対する好意スコアを算出し、算出された好意スコアに基づいて、ユーザの好みのタレントをリアルタイムに推定してもよい。 [4-3. Estimation process (1) Real-time analysis]
In the above embodiment, the estimation unit 133 of the distribution device 100 calculates the favor score for the talent based on the user information acquired by the acquisition unit 132, and estimates the user's favorite talent based on the calculated favor score. Although an example of the estimation process is described, the estimation process is not limited to the above estimation process. Specifically, the estimation unit 133 calculates a favor score for a talent based on the user information acquired by the acquisition unit 132, and estimates a user's favorite talent in real time based on the calculated favor score. May be.

例えば、ユーザがタレントＴＬ１に対して肯定的でも否定的でもないコメントをしたものであるとする。また、ユーザがタレントＴＬ２に対して好意的なコメントをしたものであるとする。また、ユーザがタレントＴＬ３に対して否定的なコメントをしたものであるとする。この場合、推定部１３３は、記事に対する肯定的及び否定的なコメントに基づいて、タレントＴＬ１の好意スコアを「０．４」と算出する。また、推定部１３３は、記事に対する肯定的及び否定的なコメントに基づいて、タレントＴＬ２の好意スコアを「０．８」と算出する。また、推定部１３３は、記事に対する肯定的及び否定的なコメントに基づいて、タレントＴＬ３の好意スコアを「０．１」と算出する。 For example, it is assumed that the user makes a comment that is neither positive nor negative with respect to the talent TL1. It is also assumed that the user has made a positive comment on the talent TL2. It is also assumed that the user makes a negative comment on the talent TL3. In this case, the estimation unit 133 calculates the favor score of the talent TL1 as “0.4” based on positive and negative comments on the article. Further, the estimation unit 133 calculates the favorability score of the talent TL2 as “0.8” based on the positive and negative comments on the article. In addition, the estimation unit 133 calculates the favor score of the talent TL3 as “0.1” based on positive and negative comments on the article.

なお、推定部１３３は、機械学習等の従来技術によって、ユーザ情報に基づいて、好意スコアを算出する。例えば、推定部１３３は、ユーザ情報と、ユーザが閲覧した記事で対象とされるタレントに対するコメントに基づく肯定的な印象及び否定的な印象とを入力することで、好意スコアを出力する学習モデルを生成する。そして、推定部１３３は、かかる学習モデルに基づいて、好意スコアを算出する。 The estimation unit 133 calculates the favor score based on the user information by a conventional technique such as machine learning. For example, the estimation unit 133 inputs a user information and a positive impression and a negative impression based on a comment on a talent targeted in an article browsed by the user, thereby generating a learning model that outputs a favor score. To generate. Then, the estimation unit 133 calculates the favor score based on the learning model.

そして、推定部１３３は、リアルタイムに算出された好意スコアに基づいて、タレントを順位付する。例えば、タレントＴＬ１の好意スコアを「０．４」であり、タレントＴＬ２の好意スコアを「０．８」であり、タレントＴＬ３の好意スコアを「０．１」であるものとする。この場合、推定部１３３は、好意スコアに基づいて、タレントＴＬ２を１位、タレントＴＬ１を２位、タレントＴＬ３を３位に順位付する。 Then, the estimation unit 133 ranks the talents based on the favor score calculated in real time. For example, the favor score of the talent TL1 is “0.4”, the favor score of the talent TL2 is “0.8”, and the favor score of the talent TL3 is “0.1”. In this case, the estimation unit 133 ranks the talent TL2 first, the talent TL1 second, and the talent TL3 third based on the favor score.

そして、推定部１３３は、タレントＴＬ２を１位、タレントＴＬ１を２位、タレントＴＬ３を３位に順位付されたランキングに基づいて、タレントＴＬ２をユーザの好みのタレントとして推定してもよい。このように、推定部１３３は、ユーザの記事に対する肯定的及び否定的なコメントに基づいて、各タレントの好意スコアをリアルタイムに算出し、算出された好意スコアに基づいて、ユーザの好みのタレントをリアルタイムに推定してもよい。 Then, the estimation unit 133 may estimate the talent TL2 as the user's favorite talent based on the ranking in which the talent TL2 is ranked first, the talent TL1 is ranked second, and the talent TL3 is ranked third. As described above, the estimation unit 133 calculates the favor score of each talent in real time based on the positive and negative comments of the user's article, and determines the user's favorite talent based on the calculated favor score. It may be estimated in real time.

これにより、実施形態に係る配信装置１００の推定部１３３は、ユーザの好みのタレントをリアルタイムで推定することができるため、ユーザの好みのタレントのトレンドをつねに最新の状態で把握することができる。 As a result, the estimation unit 133 of the distribution apparatus 100 according to the embodiment can estimate the user's favorite talent in real time, and thus can always grasp the latest trend of the user's favorite talent.

〔４−４．推定処理（２）肯定的な及び否定的な記事の閲覧〕
上記実施形態では、配信装置１００の推定部１３３が記事に対する肯定的及び否定的なコメントに基づいて、タレントに対する好意スコアを算出し、算出された好意スコアに基づいて、ユーザの好みのタレントを推定する推定処理の一例を説明したが、上記推定処理に限定されない。具体的には、推定部１３３は、肯定的及び否定的な記事の閲覧に関する情報に基づいて、タレントに対する好意スコアを算出し、算出された好意スコアに基づいて、ユーザの好みのタレントを推定してもよい。 [4-4. Estimating process (2) Browsing positive and negative articles]
In the above embodiment, the estimation unit 133 of the distribution device 100 calculates the favor score for the talent based on the positive and negative comments on the article, and estimates the user's favorite talent based on the calculated favor score. Although an example of the estimation process is described, the estimation process is not limited to the above estimation process. Specifically, the estimation unit 133 calculates the favor score for the talent based on the information regarding the positive and negative article browsing, and estimates the user's favorite talent based on the calculated favor score. May be.

例えば、ユーザがタレントＴＬ１に対して肯定的でも否定的でもない記事を閲覧したとする。また、ユーザがタレントＴＬ２に対して好意的な記事を閲覧したとする。また、ユーザがタレントＴＬ３に対して否定的な記事を閲覧したとする。この場合、推定部１３３は、肯定的及び否定的な記事の閲覧に関する情報に基づいて、タレントＴＬ１の好意スコアを「０．４」と算出する。また、推定部１３３は、肯定的及び否定的な記事の閲覧に関する情報に基づいて、タレントＴＬ２の好意スコアを「０．８」と算出する。また、推定部１３３は、肯定的及び否定的な記事の閲覧に関する情報に基づいて、タレントＴＬ３の好意スコアを「０．１」と算出する。 For example, suppose a user browses articles that are neither positive nor negative for the talent TL1. Further, it is assumed that the user browses a favorable article for the talent TL2. Further, it is assumed that the user browses a negative article for the talent TL3. In this case, the estimation unit 133 calculates the favor score of the talent TL1 as “0.4” based on the information regarding the positive and negative article browsing. Further, the estimation unit 133 calculates the favor score of the talent TL2 as “0.8” based on the information regarding the positive and negative browsing of articles. In addition, the estimation unit 133 calculates the favor score of the talent TL3 as “0.1” based on the information regarding the positive and negative article browsing.

なお、推定部１３３は、機械学習等の従来技術によって、ユーザ情報に基づいて、好意スコアを算出する。例えば、推定部１３３は、ユーザ情報と、ユーザが閲覧した肯定的な印象及び否定的な記事に関する情報とを入力することで、好意スコアを出力する学習モデルを生成する。そして、推定部１３３は、かかる学習モデルに基づいて、好意スコアを算出する。 The estimation unit 133 calculates the favor score based on the user information by a conventional technique such as machine learning. For example, the estimation unit 133 generates a learning model that outputs a favor score by inputting user information and information regarding a positive impression and a negative article viewed by the user. Then, the estimation unit 133 calculates the favor score based on the learning model.

そして、推定部１３３は、好意スコアに基づいて、タレントを順位付する。例えば、タレントＴＬ１の好意スコアを「０．４」であり、タレントＴＬ２の好意スコアを「０．８」であり、タレントＴＬ３の好意スコアを「０．１」であるものとする。この場合、推定部１３３は、好意スコアに基づいて、タレントＴＬ２を１位、タレントＴＬ１を２位、タレントＴＬ３を３位に順位付する。 Then, the estimation unit 133 ranks the talents based on the favor score. For example, the favor score of the talent TL1 is “0.4”, the favor score of the talent TL2 is “0.8”, and the favor score of the talent TL3 is “0.1”. In this case, the estimation unit 133 ranks the talent TL2 first, the talent TL1 second, and the talent TL3 third based on the favor score.

そして、推定部１３３は、タレントＴＬ２を１位、タレントＴＬ１を２位、タレントＴＬ３を３位に順位付されたランキングに基づいて、タレントＴＬ２をユーザの好みのタレントとして推定してもよい。 Then, the estimation unit 133 may estimate the talent TL2 as the user's favorite talent based on the ranking in which the talent TL2 is ranked first, the talent TL1 is ranked second, and the talent TL3 is ranked third.

これにより、実施形態に係る配信装置１００の推定部１３３は、タレントの記事に関する情報に基づいてユーザの好みのタレントを推定することができるため、ユーザの好みのタレントを高精度に推定することができる。 As a result, the estimation unit 133 of the distribution device 100 according to the embodiment can estimate the user's favorite talent based on the information about the article of the talent, and thus can accurately estimate the user's favorite talent. it can.

〔４−５．配信処理（１）複数のタレント（１）〕
上記実施形態では、配信装置１００の配信部１３５がユーザの好みのタレントが表示された広告コンテンツを配信する配信処理の一例を説明したが、上記配信処理に限定されない。具体的には、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて、複数のタレントが表示されたコンテンツを配信してもよい。 [4-5. Distribution process (1) Multiple talents (1)]
In the above embodiment, an example of the distribution process in which the distribution unit 135 of the distribution device 100 distributes the advertising content in which the user's favorite talent is displayed has been described, but the distribution process is not limited to the above. Specifically, the distribution unit 135 may distribute the content in which a plurality of talents are displayed based on the user information acquired by the acquisition unit 132.

より具体的には、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて、複数のタレントとして、ユーザの好みの複数のタレントが表示されたコンテンツを配信してもよい。 More specifically, the distribution unit 135 may distribute the content in which a plurality of users' favorite talents are displayed as a plurality of talents based on the user information acquired by the acquisition unit 132.

また、より具体的には、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて、複数のタレントとして、ユーザの好みの第１のタレントと、ユーザの好みではない第２のタレントとが表示されたコンテンツを配信してもよい。 Further, more specifically, the distribution unit 135 determines, based on the user information acquired by the acquisition unit 132, as a plurality of talents, a first talent that the user likes and a second talent that the user does not like. You may distribute the content with and displayed.

また、より具体的には、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて、複数のタレントとして、ユーザの好みの第１のタレントと、ユーザが認知しない第２のタレントとが表示されたコンテンツを配信してもよい。 Further, more specifically, the distribution unit 135 determines, based on the user information acquired by the acquisition unit 132, a first talent that the user likes and a second talent that the user does not recognize as a plurality of talents. The displayed content may be distributed.

例えば、ユーザが好みのタレントがタレントＴＬ１及びＴＬ２であるものとする。また、ユーザに広告コンテンツを配信するものとする。この場合、配信部１３５は、タレントＴＬ１及びＴＬ２が表示される広告コンテンツを配信してもよい。 For example, assume that the user's favorite talents are the talents TL1 and TL2. Further, it is assumed that the advertising content is delivered to the user. In this case, the delivery unit 135 may deliver the advertising content in which the talents TL1 and TL2 are displayed.

また、例えば、ユーザが好みのタレントがタレントＴＬ１であるものとする。また、ユーザが好みではないタレントがタレントＴＬ３であるものとする。また、ユーザに広告コンテンツを配信するものとする。この場合、配信部１３５は、タレントＴＬ１及びＴＬ３が表示される広告コンテンツを配信してもよい。 Further, for example, it is assumed that the user's favorite talent is the talent TL1. Further, it is assumed that the talent that the user does not like is the talent TL3. Further, it is assumed that the advertising content is delivered to the user. In this case, the distribution unit 135 may distribute the advertising content in which the talents TL1 and TL3 are displayed.

また、例えば、ユーザが好みのタレントがタレントＴＬ１であるものとする。また、ユーザが認知していないタレントがタレントＴＬ４であるものとする。また、ユーザに広告コンテンツを配信するものとする。この場合、配信部１３５は、タレントＴＬ１及びＴＬ４が表示される広告コンテンツを配信してもよい。 Further, for example, it is assumed that the user's favorite talent is the talent TL1. It is also assumed that the talent that the user does not recognize is the talent TL4. Further, it is assumed that the advertising content is delivered to the user. In this case, the delivery unit 135 may deliver the advertising content in which the talents TL1 and TL4 are displayed.

これにより、実施形態に係る配信装置１００の配信部１３５は、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信することができるため、コンテンツの訴求効果を高めることができる。 With this, the distribution unit 135 of the distribution device 100 according to the embodiment can distribute the content in which an appropriate talent is displayed to the user, and thus the appeal effect of the content can be enhanced.

〔４−６．配信処理（１）複数のタレント（２）〕
上記実施形態では、配信装置１００の配信部１３５がユーザの好みのタレントが表示された広告コンテンツを配信する配信処理の一例を説明したが、上記配信処理に限定されない。具体的には、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて決定される好みのタレントの優先度に応じて、好みのタレントが１又は複数表示されるコンテンツを配信してもよい。 [4-6. Distribution process (1) Multiple talents (2)]
In the above embodiment, an example of the distribution process in which the distribution unit 135 of the distribution device 100 distributes the advertising content in which the user's favorite talent is displayed has been described, but the distribution process is not limited to the above. Specifically, the distribution unit 135 distributes the content in which one or more favorite talents are displayed according to the priority of the favorite talent determined based on the user information acquired by the acquisition unit 132. Good.

例えば、ユーザがタレントＴＬ１に対して肯定的でも否定的でもないコメントをしたものであるとする。また、ユーザがタレントＴＬ２に対して好意的なコメントをしたものであるとする。また、ユーザがタレントＴＬ３に対して否定的なコメントをしたものであるとする。この場合、図６の例では、推定部１３３は、記事に対する肯定的及び否定的なコメントに基づいて、タレントＴＬ１の好意スコアを「０．４」と算出する。また、推定部１３３は、記事に対する肯定的及び否定的なコメントに基づいて、タレントＴＬ２の好意スコアを「０．８」と算出する。また、推定部１３３は、記事に対する肯定的及び否定的なコメントに基づいて、タレントＴＬ３の好意スコアを「０．１」と算出する。 For example, it is assumed that the user makes a comment that is neither positive nor negative with respect to the talent TL1. It is also assumed that the user has made a positive comment on the talent TL2. It is also assumed that the user makes a negative comment on the talent TL3. In this case, in the example of FIG. 6, the estimation unit 133 calculates the favor score of the talent TL1 as “0.4” based on positive and negative comments on the article. Further, the estimation unit 133 calculates the favorability score of the talent TL2 as “0.8” based on the positive and negative comments on the article. In addition, the estimation unit 133 calculates the favor score of the talent TL3 as “0.1” based on positive and negative comments on the article.

そして、推定部１３３は、好意スコアに基づいて、好みのタレントの優先度ＴＲ１を決定する。例えば、タレントＴＬ１の好意スコアを「０．４」であり、タレントＴＬ２の好意スコアを「０．８」であり、タレントＴＬ３の好意スコアを「０．１」であるものとする。この場合、図６の例では、推定部１３３は、好意スコアに基づいて、タレントＴＬ２を１位、タレントＴＬ１を２位、タレントＴＬ３を３位に順位付する。このように、推定部１３３は、好みのタレントの優先度ＴＲ１を決定する。 Then, the estimation unit 133 determines the priority TR1 of the favorite talent based on the favor score. For example, the favor score of the talent TL1 is “0.4”, the favor score of the talent TL2 is “0.8”, and the favor score of the talent TL3 is “0.1”. In this case, in the example of FIG. 6, the estimation unit 133 ranks the talent TL2 first, the talent TL1 second, and the talent TL3 third based on the favor score. In this way, the estimation unit 133 determines the priority TR1 of the favorite talent.

そして、配信部１３５は、好みのタレントの優先度ＴＲ１に応じて、広告コンテンツ配信の優先度ＣＲ１を決定する。例えば、好みのタレントの優先度ＴＲ１が、図６に示すように、１位がタレントＴＬ２であり、２位がタレントＴＬ１であり、３位がタレントＴＬ３であるものとする。また、広告コンテンツＡＤ１にタレントＴＬ２が表示されるものとする。また、広告コンテンツＡＤ２にタレントＴＬ２及びタレントＴＬ３が表示されるものとする。また、広告コンテンツＡＤ３にタレントＴＬ１が表示されるものとする。この場合、配信部１３５は、広告コンテンツに表示されるタレントに関する指標値に基づいて、広告コンテンツ配信の優先度ＣＲ１を決定する。例えば、図６の例では、配信部１３５は、広告コンテンツに表示されるタレントの好意スコアの和に基づいて、広告コンテンツ配信の優先度ＣＲ１を決定する。例えば、図６の例では、配信部１３５は、広告コンテンツＡＤ１の好意スコアの和が「０．８」であり、広告コンテンツＡＤ２の好意スコアの和が「０．９」であり、広告コンテンツＡＤ３の好意スコアの和が「０．４」であるため、広告コンテンツ配信の優先度を、広告コンテンツＡＤ２が１位であり、広告コンテンツＡＤ１が２位であり、広告コンテンツＡＤ３が３位であると決定する。このように、配信部１３５は、広告コンテンツ配信の優先度ＣＲ１を決定する。そして、配信部１３５は、広告コンテンツ配信の優先度ＣＲ１に基づいて、広告コンテンツをユーザに配信してもよい。 Then, the distribution unit 135 determines the priority CR1 of the advertisement content distribution according to the priority TR1 of the favorite talent. For example, it is assumed that the priority TR1 of the favorite talent is, as shown in FIG. 6, the first rank is the talent TL2, the second rank is the talent TL1, and the third rank is the talent TL3. Further, it is assumed that the talent TL2 is displayed in the advertisement content AD1. Further, it is assumed that the talent TL2 and the talent TL3 are displayed in the advertisement content AD2. Further, it is assumed that the talent TL1 is displayed in the advertisement content AD3. In this case, the delivery unit 135 determines the advertisement content delivery priority CR1 based on the index value regarding the talent displayed in the advertisement content. For example, in the example of FIG. 6, the delivery unit 135 determines the advertisement content delivery priority CR1 based on the sum of the favor scores of the talents displayed in the advertisement content. For example, in the example of FIG. 6, the delivery unit 135 determines that the sum of the favor scores of the advertisement content AD1 is “0.8”, the sum of the favor scores of the advertisement content AD2 is “0.9”, and the advertisement content AD3. Since the sum of the favor scores of is 0.4, the advertising content distribution priority is that the advertising content AD2 is first, the advertising content AD1 is second, and the advertising content AD3 is third. decide. In this way, the distribution unit 135 determines the priority CR1 for advertising content distribution. Then, the delivery unit 135 may deliver the advertisement content to the user based on the advertisement content delivery priority CR1.

なお、上記変形例では、好みのタレントの優先度ＴＲ１に応じて、広告コンテンツ配信の優先度ＣＲ１を決定する場合に、広告コンテンツに表示されるタレントに関する指標値として、広告コンテンツに表示されるタレントの好意スコアの和に基づいて、広告コンテンツ配信の優先度ＣＲ１を決定する例を示したが、タレントに関する指標値は好意スコアの和に限定されない。例えば、配信部１３５は、広告コンテンツに表示されるタレントのうち、最も好意スコアが高いタレントの好意スコアに基づいて、広告コンテンツ配信の優先度を決定してもよい。また、例えば、配信部１３５は、広告コンテンツに表示されるタレントの好意スコアに所定の重みを乗算した数値に基づいて、広告コンテンツ配信の優先度を決定してもよい。 In the above modification, when the priority CR1 of the advertisement content distribution is determined according to the priority TR1 of the favorite talent, the talent displayed in the advertisement content is used as an index value regarding the talent displayed in the advertisement content. Although the example in which the priority CR1 of the advertisement content distribution is determined based on the sum of the favor scores of the above is shown, the index value regarding the talent is not limited to the sum of the favor scores. For example, the distribution unit 135 may determine the priority of the advertisement content distribution based on the favor score of the talent having the highest favor score among the talents displayed in the advertisement content. Further, for example, the distribution unit 135 may determine the priority of the distribution of the advertising content based on a numerical value obtained by multiplying the favor score of the talent displayed in the advertising content by a predetermined weight.

これにより、実施形態に係る配信装置１００の配信部１３５は、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信することができるため、コンテンツの訴求効果を高めることができる。 With this, the distribution unit 135 of the distribution device 100 according to the embodiment can distribute the content in which an appropriate talent is displayed to the user, and thus the appeal effect of the content can be enhanced.

〔４−７．配信処理（２）類似タレント〕
上記実施形態では、配信装置１００の配信部１３５がユーザの好みのタレントが表示された広告コンテンツを配信する配信処理の一例を説明したが、上記配信処理に限定されない。具体的には、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づくタレントの属性を示す属性情報に類似する他のタレントに関する情報を含むコンテンツを配信してもよい。 [4-7. Delivery process (2) Similar talent]
In the above embodiment, an example of the distribution process in which the distribution unit 135 of the distribution device 100 distributes the advertisement content in which the user's favorite talent is displayed has been described, but the distribution process is not limited to the above. Specifically, the distribution unit 135 may distribute the content including information on another talent similar to the attribute information indicating the attribute of the talent based on the user information acquired by the acquisition unit 132.

例えば、ユーザがアイドルグループに関心があるものとする。また、アイドルグループＩＧ１のタレントＴＬ１がユーザの好みのタレントであるものとする。また、アイドルグループＩＧ１の属性情報に類似するアイドルグループがアイドルグループＩＧ２であるものとする。また、ユーザに広告コンテンツを配信するものとする。この場合、配信部１３５は、アイドルグループＩＧ１の属性情報に類似するアイドルグループＩＧ２のメンバーであるタレントのいずれかが表示された広告コンテンツを配信してもよい。なお、ここでいう属性情報は、性別、年齢、販売されている曲の特徴、アイドルグループの特徴等である。 For example, suppose a user is interested in idle groups. Further, it is assumed that the talent TL1 of the idle group IG1 is a talent the user likes. Further, the idle group similar to the attribute information of the idle group IG1 is the idle group IG2. Further, it is assumed that the advertising content is delivered to the user. In this case, the delivery unit 135 may deliver the advertising content in which any of the talents who are members of the idle group IG2 similar to the attribute information of the idle group IG1 is displayed. The attribute information mentioned here includes gender, age, characteristics of songs sold, characteristics of idol group, and the like.

また、例えば、ユーザが女優に関心があるものとする。また、女優であるタレントＴＬ１がユーザの好みのタレントであるものとする。また、タレントＴＬ１の属性情報に類似するタレントがタレントＴＬ２であるものとする。また、ユーザに広告コンテンツを配信するものとする。この場合、配信部１３５は、タレントＴＬ１の属性情報に類似するタレントＴＬ２が表示された広告コンテンツを配信してもよい。なお、ここでいう属性情報は、性別、年齢、出演している映画及びドラマの特徴等である。 Also, for example, assume that the user is interested in an actress. Also, it is assumed that the actress talent TL1 is the talent the user likes. Further, it is assumed that the talent similar to the attribute information of the talent TL1 is the talent TL2. Further, it is assumed that the advertising content is delivered to the user. In this case, the delivery unit 135 may deliver the advertising content in which the talent TL2 similar to the attribute information of the talent TL1 is displayed. The attribute information mentioned here includes gender, age, features of movies and dramas in which they appear.

これにより、実施形態に係る配信装置１００の配信部１３５は、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信することができるため、コンテンツの訴求効果を高めることができる。 With this, the distribution unit 135 of the distribution device 100 according to the embodiment can distribute the content in which an appropriate talent is displayed to the user, and thus the appeal effect of the content can be enhanced.

〔４−８．配信処理（３）コンテンツに応じて広告コンテンツを配信〕
上記実施形態では、配信装置１００の配信部１３５がユーザの好みのタレントが表示された広告コンテンツを配信する配信処理の一例を説明したが、上記配信処理に限定されない。具体的には、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に含まれるユーザが閲覧した他のコンテンツであって、コンテンツとは異なる他のコンテンツの内容に応じて、タレントに関する情報を含むコンテンツを配信してもよい。 [4-8. Distribution processing (3) Distribution of advertising content according to content]
In the above embodiment, an example of the distribution process in which the distribution unit 135 of the distribution device 100 distributes the advertisement content in which the user's favorite talent is displayed has been described, but the distribution process is not limited to the above. Specifically, the delivery unit 135 provides information about the talent according to the content of another content that is browsed by the user and is different from the content included in the user information acquired by the acquisition unit 132. You may distribute the content containing.

例えば、ユーザが過去に閲覧したコンテンツが賃貸に関するものであるとする。また、ユーザに広告コンテンツを配信するものとする。この場合、配信部１３５は、賃貸に関するコンテンツに応じて、ユーザの好みのタレントが表示される家具に関する広告コンテンツを配信してもよい。 For example, it is assumed that the content browsed by the user in the past relates to rental. Further, it is assumed that the advertising content is delivered to the user. In this case, the distribution unit 135 may distribute advertisement content related to furniture in which the user's favorite talent is displayed according to the content related to rental.

これにより、実施形態に係る配信装置１００の配信部１３５は、ユーザに対する適切なコンテンツを配信することができるため、コンテンツの訴求効果を高めることができる。 With this, the distribution unit 135 of the distribution device 100 according to the embodiment can distribute appropriate content to the user, and thus can enhance the appeal effect of the content.

〔４−９．配信処理（４）商品とタレントとの組み合わせ〕
上記実施形態では、配信装置１００の配信部１３５がユーザの好みのタレントが表示された広告コンテンツを配信する配信処理の一例を説明したが、上記配信処理に限定されない。具体的には、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に含まれる商品に関する情報に応じて、タレントに関する情報と商品に関する情報とを含むコンテンツを配信してもよい。 [4-9. Distribution processing (4) Combining products and talents]
In the above embodiment, an example of the distribution process in which the distribution unit 135 of the distribution device 100 distributes the advertising content in which the user's favorite talent is displayed has been described, but the distribution process is not limited to the above. Specifically, the distribution unit 135 may distribute the content including the information about the talent and the information about the product according to the information about the product included in the user information acquired by the acquisition unit 132.

例えば、ユーザが過去に閲覧したコンテンツが家具に関するコンテンツであるものとする。また、ユーザの好みのタレントがタレントＴＬ１であるものとする。また、ユーザに広告コンテンツを配信するものとする。この場合、配信部１３５は、ユーザの好みのタレントＴＬ１が表示される家具に関する広告コンテンツを配信してもよい。 For example, assume that the content browsed by the user in the past is content related to furniture. It is also assumed that the user's favorite talent is the talent TL1. Further, it is assumed that the advertising content is delivered to the user. In this case, the delivery unit 135 may deliver advertisement content related to furniture in which the user's favorite talent TL1 is displayed.

また、例えば、ユーザが過去に閲覧したコンテンツが家具に関するものであるとする。また、ユーザに広告コンテンツを配信するものとする。この場合、配信部１３５は、家具に関する広告コンテンツを配信してもよい。 In addition, for example, it is assumed that the content browsed by the user in the past relates to furniture. Further, it is assumed that the advertising content is delivered to the user. In this case, the delivery unit 135 may deliver advertising content related to furniture.

これにより、実施形態に係る配信装置１００の配信部１３５は、ユーザに対する適切なコンテンツを配信することができるため、コンテンツの訴求効果を高めることができる。 With this, the distribution unit 135 of the distribution device 100 according to the embodiment can distribute appropriate content to the user, and thus can enhance the appeal effect of the content.

〔４−１０．配信処理（５）ユーザの好意の度合いに応じてコンテンツを配信〕
上記実施形態では、配信装置１００の配信部１３５がユーザの好みのタレントが表示された広告コンテンツを配信する配信処理の一例を説明したが、上記配信処理に限定されない。具体的には、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に含まれるユーザの好みのタレントに対する好意の度合いに応じて、コンテンツを配信してもよい。なお、ここでいう好意の度合いは、ユーザが過去の検索クエリに推定部１３３によって推定されたタレントに関する情報が含まれていることで、より高い好意スコアを算出したことを示す。 [4-10. Distribution Processing (5) Distribution of Content According to User's Favor Level]
In the above embodiment, an example of the distribution process in which the distribution unit 135 of the distribution device 100 distributes the advertising content in which the user's favorite talent is displayed has been described, but the distribution process is not limited to the above. Specifically, the distribution unit 135 may distribute the content according to the degree of favor of the user's favorite talent included in the user information acquired by the acquisition unit 132. It should be noted that the degree of favorability referred to here indicates that the user has calculated a higher favorability score by including information regarding the talent estimated by the estimation unit 133 in the past search query.

例えば、ユーザの好みのタレントがタレントＴＬ１であるものとする。また、ユーザが過去の検索クエリにタレントＴＬ１が含まれるものとする。また、ユーザに広告コンテンツを配信するものとする。この場合、配信部１３５は、ユーザの好みのタレントＴＬ１が表示されるタレントＴＬ１に関する広告コンテンツを配信してもよい。 For example, it is assumed that the user's favorite talent is the talent TL1. Further, it is assumed that the user includes the talent TL1 in the past search query. Further, it is assumed that the advertising content is delivered to the user. In this case, the delivery unit 135 may deliver the advertising content regarding the talent TL1 in which the user's favorite talent TL1 is displayed.

例えば、ユーザの好みのタレントがタレントＴＬ１であるものとする。また、ユーザが過去の検索クエリにタレントＴＬ１が含まれるものとする。また、ユーザに記事に関するコンテンツを配信するものとする。この場合、配信部１３５は、ユーザの好みのタレントＴＬ１が表示されるタレントＴＬ１の記事に関するコンテンツを配信してもよい。 For example, it is assumed that the user's favorite talent is the talent TL1. Further, it is assumed that the user includes the talent TL1 in the past search query. Also, it is assumed that the content related to the article is distributed to the user. In this case, the distribution unit 135 may distribute the content related to the article of the talent TL1 in which the user's favorite talent TL1 is displayed.

これにより、実施形態に係る配信装置１００の配信部１３５は、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信することができるため、コンテンツの訴求効果を高めることができる。 With this, the distribution unit 135 of the distribution device 100 according to the embodiment can distribute the content in which an appropriate talent is displayed to the user, and thus the appeal effect of the content can be enhanced.

〔５．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る端末装置１０、外部装置５０及び配信装置１００は、例えば図７に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、配信装置１００を例に挙げて説明する。図７は、配信装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ（Read Only Memory）１３００、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。 [5. Hardware configuration]
Further, the terminal device 10, the external device 50, and the distribution device 100 according to the above-described embodiments are realized by, for example, a computer 1000 having a configuration illustrated in FIG. 7. Hereinafter, the distribution device 100 will be described as an example. FIG. 7 is a hardware configuration diagram illustrating an example of a computer 1000 that realizes the functions of the distribution device 100. The computer 1000 includes a CPU 1100, a RAM 1200, a ROM (Read Only Memory) 1300, an HDD (Hard Disk Drive) 1400, a communication interface (I/F) 1500, an input/output interface (I/F) 1600, and a media interface (I/F). ) 1700.

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。 The CPU 1100 operates based on a program stored in the ROM 1300 or the HDD 1400, and controls each unit. The ROM 1300 stores a boot program executed by the CPU 1100 when the computer 1000 starts up, a program dependent on the hardware of the computer 1000, and the like.

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００がネットワークＮを介して生成したデータを他の機器へ送信する。 The HDD 1400 stores programs executed by the CPU 1100, data used by the programs, and the like. The communication interface 1500 receives data from another device via the network N, sends the data to the CPU 1100, and transmits the data generated by the CPU 1100 via the network N to the other device.

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。 The CPU 1100 controls output devices such as a display and a printer and input devices such as a keyboard and a mouse via the input/output interface 1600. The CPU 1100 acquires data from the input device via the input/output interface 1600. In addition, the CPU 1100 outputs the data generated via the input/output interface 1600 to the output device.

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。 The media interface 1700 reads a program or data stored in the recording medium 1800 and provides the program or data to the CPU 1100 via the RAM 1200. The CPU 1100 loads the program from the recording medium 1800 onto the RAM 1200 via the media interface 1700 and executes the loaded program. The recording medium 1800 is, for example, an optical recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) and a PD (Phase change rewritable Disk), a magneto-optical recording medium such as an MO (Magneto-Optical disk), a tape medium, a magnetic recording medium, or a semiconductor memory. Etc.

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る配信装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。 For example, when the computer 1000 functions as the distribution device 100 according to the embodiment, the CPU 1100 of the computer 1000 realizes the function of the control unit 130 by executing the program loaded on the RAM 1200. Further, the HDD 1400 stores the data in the storage unit 120. The CPU 1100 of the computer 1000 reads these programs from the recording medium 1800 and executes them, but as another example, these programs may be acquired from another device via the network N.

〔６．その他〕
また、上記実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。 [6. Other]
Further, among the respective processes described in the above-described embodiment and modification, all or part of the processes described as being automatically performed may be manually performed, or described as being manually performed. It is also possible to automatically carry out all or part of the above processing by a known method. In addition, the processing procedures, specific names, information including various data and parameters shown in the above-mentioned documents and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various information shown in each drawing is not limited to the illustrated information.

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

また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 Further, the above-described embodiments and modified examples can be appropriately combined within a range in which the processing content is not inconsistent.

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

〔７．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る配信装置１００は、取得部１３２と、配信部１３５とを有する。取得部１３２は、ユーザに関する情報であるユーザ情報を取得する。配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて、ユーザの好みのタレントが１又は複数表示されるコンテンツを配信する。 [7. effect〕
As described above, the distribution device 100 according to the embodiment has the acquisition unit 132 and the distribution unit 135. The acquisition unit 132 acquires user information that is information about the user. The distribution unit 135 distributes the content in which one or a plurality of user's favorite talents are displayed based on the user information acquired by the acquisition unit 132.

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、ユーザ情報に基づいてユーザの好みのタレントに関する情報を推定することができるため、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信することができる。 With this, the distribution apparatus 100 according to the embodiment can estimate the information about the user's favorite talent based on the user information, and thus can distribute the content in which an appropriate talent is displayed for the user.

また、実施形態に係る配信装置１００において、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて、複数のタレントとして、ユーザの好みの複数のタレントが表示されたコンテンツを配信する。 Further, in the distribution device 100 according to the embodiment, the distribution unit 135 distributes content in which a plurality of users' favorite personalities are displayed as a plurality of talents based on the user information acquired by the acquisition unit 132.

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信することができるため、コンテンツの訴求効果を高めることができる。 As a result, the distribution device 100 according to the embodiment can distribute the content in which an appropriate talent is displayed to the user, and thus the appeal effect of the content can be enhanced.

また、実施形態に係る配信装置１００において、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて、複数のタレントとして、ユーザの好みの第１のタレントと、ユーザの好みではない第２のタレントとが表示されたコンテンツを配信する。 Further, in the distribution device 100 according to the embodiment, the distribution unit 135 determines, based on the user information acquired by the acquisition unit 132, as a plurality of talents, the first talent that the user likes and the first talent that the user does not like. Deliver content with 2 talents displayed.

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信することができるため、コンテンツの訴求効果を高めることができる。 As a result, the distribution device 100 according to the embodiment can distribute the content in which an appropriate talent is displayed to the user, and thus the appeal effect of the content can be enhanced.

また、実施形態に係る配信装置１００において、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて、複数のタレントとして、ユーザの好みの第１のタレントと、ユーザが認知しない第２のタレントとが表示されたコンテンツを配信する。 Further, in the distribution device 100 according to the embodiment, the distribution unit 135 determines, based on the user information acquired by the acquisition unit 132, as a plurality of talents, a first talent that the user likes and a second talent that the user does not recognize. Deliver content with the displayed talent.

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信することができるため、コンテンツの訴求効果を高めることができる。 As a result, the distribution device 100 according to the embodiment can distribute the content in which an appropriate talent is displayed to the user, and thus the appeal effect of the content can be enhanced.

また、実施形態に係る配信装置１００において、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて決定される好みのタレントの優先度に応じて、好みのタレントが１又は複数表示されるコンテンツを配信する。 In the distribution device 100 according to the embodiment, the distribution unit 135 displays one or more favorite talents according to the priority of the favorite talent determined based on the user information acquired by the acquisition unit 132. Content that is distributed.

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信することができるため、コンテンツの訴求効果を高めることができる。 As a result, the distribution device 100 according to the embodiment can distribute the content in which an appropriate talent is displayed to the user, and thus the appeal effect of the content can be enhanced.

また、実施形態に係る配信装置１００において、取得部１３２は、ユーザ情報として、ユーザが地上放送及び衛星放送を閲覧した情報に関する閲覧履歴を取得し、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて、コンテンツを配信する。 In addition, in the distribution device 100 according to the embodiment, the acquisition unit 132 acquires, as the user information, a browsing history regarding information in which the user has browsed terrestrial broadcasting and satellite broadcasting, and the distribution unit 135 is acquired by the acquisition unit 132. Content is distributed based on user information.

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、ユーザ情報に基づいてユーザの好みのタレントに関する情報を推定することができるため、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信することができる。 With this, the distribution apparatus 100 according to the embodiment can estimate the information about the user's favorite talent based on the user information, and thus can distribute the content in which an appropriate talent is displayed for the user.

また、実施形態に係る配信装置１００において、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づくタレントの属性を示す属性情報に類似する他のタレントに関する情報を含むコンテンツを配信する。 Further, in the distribution device 100 according to the embodiment, the distribution unit 135 distributes content including information about another talent similar to the attribute information indicating the attribute of the talent based on the user information acquired by the acquisition unit 132.

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信することができるため、コンテンツの訴求効果を高めることができる。 As a result, the distribution device 100 according to the embodiment can distribute the content in which an appropriate talent is displayed to the user, and thus the appeal effect of the content can be enhanced.

また、実施形態に係る配信装置１００において、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に含まれるユーザが閲覧した他のコンテンツであって、コンテンツとは異なる他のコンテンツの内容に応じて、タレントに関する情報を含むコンテンツを配信する。 Further, in the distribution device 100 according to the embodiment, the distribution unit 135 determines whether the content included in the user information acquired by the acquisition unit 132 is viewed by the user and is different from the content. And deliver content that includes information about the talent.

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、ユーザに対する適切なコンテンツを配信することができるため、コンテンツの訴求効果を高めることができる。 With this, the distribution apparatus 100 according to the embodiment can distribute appropriate content to the user, and thus can enhance the appeal effect of the content.

また、実施形態に係る配信装置１００において、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に含まれる商品に関する情報に応じて、タレントに関する情報と商品に関する情報とを含むコンテンツを配信する。 Further, in the distribution device 100 according to the embodiment, the distribution unit 135 distributes content including information about talents and information about products according to the information about products included in the user information acquired by the acquisition unit 132.

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、ユーザに対する適切なコンテンツを配信することができるため、コンテンツの訴求効果を高めることができる。 With this, the distribution apparatus 100 according to the embodiment can distribute appropriate content to the user, and thus can enhance the appeal effect of the content.

また、実施形態に係る配信装置１００において、配信部１３５は、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に含まれるユーザの好みのタレントに対する好意の度合いに応じて、コンテンツを配信する。 Further, in the distribution device 100 according to the embodiment, the distribution unit 135 distributes the content according to the degree of favor of the user's favorite talent included in the user information acquired by the acquisition unit 132.

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツを配信することができるため、コンテンツの訴求効果を高めることができる。 As a result, the distribution device 100 according to the embodiment can distribute the content in which an appropriate talent is displayed to the user, and thus the appeal effect of the content can be enhanced.

また、実施形態に係る配信装置１００において、配信部は１３５、取得部１３２によって取得されたユーザ情報に基づいて、コンテンツとは異なる他の第１のコンテンツと、コンテンツとは異なる他の第２のコンテンツとが所定の方向に並べて配置された第１のコンテンツと第２のコンテンツとの間に挿入されるコンテンツとしてコンテンツを配信する。 Further, in the distribution device 100 according to the embodiment, the distribution unit 135, based on the user information acquired by the acquisition unit 132, a first content different from the content and a second content different from the content. The content is distributed as the content inserted between the first content and the second content in which the content and the second content are arranged side by side in a predetermined direction.

これにより、実施形態に係る配信装置１００は、ユーザに対する適切なタレントが表示されたコンテンツであって、インフィード表示されたコンテンツを配信することができるため、コンテンツの訴求効果を高めることができる。 As a result, the distribution device 100 according to the embodiment can distribute the content in which an appropriate talent is displayed to the user and displayed in-feed, so that the appeal effect of the content can be enhanced.

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

１ 配信システム
１０ 端末装置
５０ 外部装置
１００ 配信装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 広告コンテンツ記憶部
１２２ スコア情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 受付部
１３２ 取得部
１３３ 推定部
１３４ 決定部
１３５ 配信部 1 distribution system 10 terminal device 50 external device 100 distribution device 110 communication unit 120 storage unit 121 advertising content storage unit 122 score information storage unit 130 control unit 131 reception unit 132 acquisition unit 133 estimation unit 134 determination unit 135 distribution unit

Claims (13)

ユーザに関する情報であるユーザ情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に基づいて、前記ユーザの好みのタレントが１又は複数表示されるコンテンツを配信する配信部と、
を備えたことを特徴とする配信装置。 An acquisition unit that acquires user information that is information about the user,
A distribution unit that distributes content in which one or more of the user's favorite talents are displayed based on the user information acquired by the acquisition unit;
A delivery device comprising: 前記配信部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に基づいて、前記ユーザの好みの複数のタレントが表示されたコンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１に記載の配信装置。 The delivery unit is
Based on the user information acquired by the acquisition unit, a content in which a plurality of talents the user likes is displayed is distributed,
The delivery device according to claim 1, wherein the delivery device is provided. 前記配信部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に基づいて、前記ユーザの好みの第１のタレントと、前記ユーザの好みではない第２のタレントとが表示されたコンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１に記載の配信装置。 The delivery unit is
Based on the user information acquired by the acquisition unit, a content in which a first talent that the user likes and a second talent that the user does not like are displayed is distributed.
The delivery device according to claim 1, wherein the delivery device is provided. 前記配信部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に基づいて、前記ユーザの好みの第１のタレントと、前記ユーザが認知しない第２のタレントとが表示されたコンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１に記載の配信装置。 The delivery unit is
Based on the user information acquired by the acquisition unit, a content in which a first talent the user likes and a second talent not recognized by the user are displayed is distributed.
The delivery device according to claim 1, wherein the delivery device is provided. 前記配信部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に基づいて決定される好みのタレントの優先度に応じて、前記好みのタレントが１又は複数表示されるコンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１に記載の配信装置。 The delivery unit is
According to the priority of the favorite talent determined based on the user information acquired by the acquisition unit, the content in which one or a plurality of the favorite talent is displayed is distributed.
The delivery device according to claim 1, wherein the delivery device is provided. 前記取得部は、
前記ユーザ情報として、前記ユーザが地上放送及び衛星放送を閲覧した情報に関する閲覧履歴を取得し、
前記配信部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に基づいて、前記コンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の配信装置。 The acquisition unit is
As the user information, obtain a browsing history related to information that the user has browsed terrestrial broadcasting and satellite broadcasting,
The delivery unit is
Distributing the content based on the user information acquired by the acquisition unit,
The delivery device according to claim 1, wherein the delivery device is a delivery device. 前記配信部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に基づくタレントの属性を示す属性情報に類似する他のタレントに関する情報を含む前記コンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の配信装置。 The delivery unit is
Distributing the content including information about another talent similar to the attribute information indicating the attribute of the talent based on the user information acquired by the acquisition unit.
The delivery device according to claim 1, wherein the delivery device is a delivery device. 前記配信部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に含まれるユーザが閲覧した他のコンテンツであって、前記コンテンツとは異なる他のコンテンツの内容に応じて、タレントに関する情報を含む前記コンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１つに記載の配信装置。 The delivery unit is
Delivering the content including the information about the talent according to the content of the other content that is browsed by the user and included in the user information acquired by the acquisition unit, and is different from the content,
The delivery device according to any one of claims 1 to 7, wherein the delivery device is a delivery device. 前記配信部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に含まれる商品に関する情報に応じて、タレントに関する情報と当該商品に関する情報とを含む前記コンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の配信装置。 The delivery unit is
Delivering the content including the information about the talent and the information about the product according to the information about the product included in the user information acquired by the acquisition unit,
The distribution device according to claim 1, wherein the distribution device is a distribution device. 前記配信部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に含まれるユーザの好みのタレントに対する好意の度合いに応じて、前記コンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１〜９のいずれか１つに記載の配信装置。 The delivery unit is
Distributing the content according to the degree of favor of the user's favorite talent included in the user information acquired by the acquisition unit,
The distribution device according to claim 1, wherein the distribution device is a distribution device. 前記配信部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に基づいて、前記コンテンツとは異なる他の第１のコンテンツと、前記コンテンツとは異なる他の第２のコンテンツとが所定の方向に並べて配置された第１のコンテンツと第２のコンテンツとの間に挿入されるコンテンツとして前記コンテンツを配信する、
ことを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１つに記載の配信装置。 The delivery unit is
Based on the user information acquired by the acquisition unit, a first content different from the content and a second content different from the content are arranged side by side in a predetermined direction. Delivering the content as content inserted between the content and the second content,
The delivery device according to any one of claims 1 to 10, wherein the delivery device is a delivery device. コンピュータが実行する配信方法であって、
ユーザに関する情報であるユーザ情報を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得されたユーザ情報に基づいて、前記ユーザの好みのタレントが表示されるコンテンツを配信する配信工程と、
を含むことを特徴とする配信方法。 A computer-implemented delivery method,
An acquisition step of acquiring user information that is information about the user,
A distribution step of distributing content in which the user's favorite talent is displayed based on the user information acquired in the acquisition step;
A delivery method comprising: ユーザに関する情報であるユーザ情報を取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得されたユーザ情報に基づいて、前記ユーザの好みのタレントが表示されるコンテンツを配信する配信手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする配信プログラム。 An acquisition procedure for acquiring user information that is information about the user,
A delivery procedure for delivering content in which the user's favorite talent is displayed based on the user information obtained by the obtaining procedure;
A distribution program characterized by causing a computer to execute.
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