JP2022105975A - Information processing device, information processing method, and information processing program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、ネットワークを介して配信されるユーザ生成コンテンツを抽出する情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program for extracting user-generated content distributed via a network.
近年、インターネットのユーザは、自己の情報発信として、ブログや、Twitter(登録商標)、facebook(登録商標)、YouTube(登録商標)等のソーシャルネットワーキングサービス(SNS)など、各種のメディアを活用するようになっている。 In recent years, Internet users have been asked to utilize various media such as blogs and social networking services (SNS) such as Twitter (registered trademark), facebook (registered trademark), YouTube (registered trademark), etc. to disseminate their own information. It has become.
ここで、上記の各種メディアの中でも、ユーザが作成した動画コンテンツ(UGC)の視聴が広く普及しており、例えば、YouTube(登録商標)の需要の推移パターンや人気度の分析が行われている。 Here, among the above-mentioned various media, viewing of video content (UGC) created by a user is widely used, and for example, a demand transition pattern and popularity of YouTube (registered trademark) are analyzed. ..
そして、特許文献1には、ユーザ生成コンテンツの視聴数の推移を表す簡易な時系列モデルに関する技術が開示されている。この技術によれば、ユーザ生成コンテンツの需要分布を再現することがき、その結果、例えば、YouTube(登録商標)に代表されるユーザ生成コンテンツを配信するキャッシュサーバの容量設計など、動画コンテンツ(UGC)のある期間の視聴数の分布を必要とする各種設計や制御への入力データを生成することができる。 Further, Patent Document 1 discloses a technique relating to a simple time-series model representing a transition of the number of viewers of user-generated content. According to this technique, it is possible to reproduce the demand distribution of user-generated content, and as a result, video content (UGC) such as capacity design of a cache server that distributes user-generated content represented by YouTube (registered trademark). It is possible to generate input data for various designs and controls that require the distribution of the number of viewers over a period of time.
従来から、ネットワークを介して配信されるユーザ生成コンテンツについて、該コンテンツを閲覧する閲覧ユーザからの需要を予測する需要予測が種々行われていた。そして、コンテンツを投稿する投稿ユーザにとって、自己の情報を効果的に発信するためには、閲覧ユーザからの需要に応えることが重要である。ここで、話題性が高いコンテンツを生成するためには、自身が生成しようとしているコンテンツと関連付けられたコンテンツであって、既に閲覧ユーザに広く拡散されている拡散コンテンツを参考にすることが考えられる。 Conventionally, for user-generated content distributed via a network, various demand forecasts have been performed to predict the demand from browsing users who browse the content. Then, it is important for the posting user who posts the content to meet the demand from the browsing user in order to effectively transmit his / her own information. Here, in order to generate highly topical content, it is conceivable to refer to the diffused content that is associated with the content that the user is trying to generate and has already been widely spread to the browsing users. ..
しかしながら、従来技術によれば、投稿ユーザが自身のコンテンツを生成するのに参考となる拡散コンテンツを探すのに多大な時間を要していた。そして、話題性が高いコンテンツを短時間で効率よく生成するための技術については、未だ改善の余地を残すものである。 However, according to the prior art, it takes a lot of time for the posting user to search for the diffusion content that can be used as a reference for generating his / her own content. And there is still room for improvement in the technology for efficiently generating highly topical content in a short time.
本開示の目的は、話題性が高いユーザ生成コンテンツを短時間で効率よく抽出して閲覧することができる技術を提供することにある。 An object of the present disclosure is to provide a technique capable of efficiently extracting and browsing user-generated content having high topicality in a short time.
本開示の情報処理装置は、ネットワークを介して配信されるユーザ生成コンテンツを抽出する情報処理装置である。そして、この情報処理装置は、配信中の前記ユーザ生成コンテンツの中から、所定の単語に関連付けられた前記ユーザ生成コンテンツである調査対象コンテンツを取得することと、前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、再生回数及びチャンネル登録者数を取得することと、前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、取得した前記再生回数及び前記チャンネル登録者数に基づいて、前記ユーザ生成コンテンツの話題性を表す所定の話題度を算出することと、前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、算出した前記話題度が所定の閾値よりも高いか否かを判定し、該話題度が該閾値よりも高いと判定された前記ユーザ生成コンテンツを抽出することと、を実行する制御部を備える。 The information processing device of the present disclosure is an information processing device that extracts user-generated content distributed via a network. Then, this information processing apparatus acquires the survey target content which is the user-generated content associated with the predetermined word from the user-generated content being distributed, and each content included in the survey target content. The topicality of the user-generated content is expressed based on the acquired number of views and the number of subscribers to the channel, and the number of views and the number of subscribers to the channel for each content included in the surveyed content. It is determined that the predetermined topic level is calculated and whether or not the calculated topic level is higher than the predetermined threshold value for each content included in the survey target content, and the topic level is higher than the threshold value. It is provided with a control unit for extracting and executing the determined user-generated content.
本開示人は、投稿されたコンテンツは、先ず、チャンネル登録者のトップ画面に表示され、多数のチャンネル登録者が長く該コンテンツを閲覧すればするほど、該チャンネル登録者に類似するユーザのトップ画面に該コンテンツが表示され、これが繰り返されることでコンテンツが拡散されていくことを見出した。そこで、話題性が高いコンテンツは、該コンテンツのチャンネル登録者数よりも再生回数が多くなることに着目し、情報処理装置の制御部は、再生回数及びチャンネル登録者数に基づいて、コンテンツの話題度を算出する。ここで、制御部は、前記再生回数を前記チャンネル登録者数で除することで、前記話題度を算出してもよい。これによれば、ユーザは、チャンネル登録者数よりも再生回数が一定以上多くなっているコンテンツ(例えば、再生回数がチャンネル登録者数の3倍以上のコンテンツ)を話題性が高いコンテンツとして比較的簡単に抽出することができるため、投稿ユーザが自身のコンテンツを生成するのに参考となる拡散コンテンツを比較的簡単に探すことができる。また、前記制御部は、前記調査対象コンテンツのうち、前記再生回数及び前記チャンネル登録者数に関する所定の条件を充足するコンテンツについて、前記話題度を算出してもよいし、これらに、更に、コンテンツが投稿されてからの時間を考慮して前記話題度を算出してもよい。投稿されてから短い時間でチャンネル登録者外へ拡散されたコンテンツほど、より多くのユーザに拡散されていく、つまり話題性が高くなる。したがって、制御部が、コンテンツが投稿されてからの時間を考慮することで、より良好にコンテンツの話題度を算出することができる。 The disclosed person first displays the posted content on the top screen of the subscriber, and the longer a large number of subscribers browse the content, the more the top screen of a user similar to the subscriber. It was found that the content is displayed in the above, and the content is diffused by repeating this. Therefore, paying attention to the fact that the content with high topicality has a larger number of playbacks than the number of subscribers of the content, the control unit of the information processing device has a topic of the content based on the number of playbacks and the number of subscribers. Calculate the degree. Here, the control unit may calculate the topic level by dividing the number of reproductions by the number of subscribers to the channel. According to this, the user relatively considers the content whose number of views is more than a certain number of subscribers (for example, the content whose number of views is three times or more the number of subscribers) as highly topical content. Since it can be easily extracted, it is relatively easy for posting users to find diffused content that can be used as a reference for generating their own content. Further, the control unit may calculate the topic level for the content to be investigated that satisfies the predetermined conditions regarding the number of playbacks and the number of subscribers to the channel, and further, the content. The topic level may be calculated in consideration of the time since the posting. The content that is spread out of the subscribers in a short time after being posted is spread to more users, that is, the topicality becomes higher. Therefore, the control unit can better calculate the topicality of the content by considering the time after the content is posted.
また、本開示は、コンピュータによる情報処理方法の側面から捉えることができる。すなわち、本開示の情報処理方法は、ネットワークを介して配信されるユーザ生成コンテンツを抽出する情報処理方法であって、コンピュータが、配信中の前記ユーザ生成コンテンツの中から、所定の単語に関連付けられた前記ユーザ生成コンテンツである調査対象コンテンツを取得することと、前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、再生回数及びチャンネル登録者数を取得することと、前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、取得した前記再生回数及び前記チャンネル登録者数に基づいて、前記ユーザ生成コンテンツの話題性を表す所定の話題度を算出することと、前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、算出した前記話題度が所定の閾値よりも高いか否かを判定し、該話題度が該閾値よりも高いと判定された前記ユーザ生成コンテンツを抽出することと、を実行する。 Further, the present disclosure can be grasped from the aspect of the information processing method by the computer. That is, the information processing method of the present disclosure is an information processing method for extracting user-generated content distributed via a network, and the computer is associated with a predetermined word from the user-generated content being distributed. Acquiring the survey target content which is the user-generated content, acquiring the number of views and the number of subscribers for each content included in the survey target content, and each content included in the survey target content. Based on the acquired number of playbacks and the number of subscribers to the channel, a predetermined topic level representing the topicality of the user-generated content is calculated, and the calculated topic for each content included in the survey target content. It is determined whether or not the degree is higher than a predetermined threshold, and the user-generated content for which the topic degree is determined to be higher than the threshold is extracted.
また、本開示は、情報処理プログラムの側面から捉えることができる。すなわち、本開示の情報処理プログラムは、ネットワークを介して配信されるユーザ生成コンテンツを抽出する情報処理プログラムであって、コンピュータに、配信中の前記ユーザ生成コンテンツの中から、所定の単語に関連付けられた前記ユーザ生成コンテンツである調査対象コンテンツを取得することと、前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、再生回数及びチャンネル登録者数を取得することと、前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、取得した前記再生回数及び前記チャンネル登録者数に基づいて、前記ユーザ生成コンテンツの話題性を表す所定の話題度を算出することと、前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、算出した前記話題度が所定の閾値よりも高いか否かを判定し、該話題度が該閾値よりも高いと判定された前記ユーザ生成コンテンツを抽出することと、を実行させる。 In addition, this disclosure can be understood from the aspect of the information processing program. That is, the information processing program of the present disclosure is an information processing program that extracts user-generated content distributed via a network, and is associated with a predetermined word from the user-generated content being distributed to a computer. Acquiring the survey target content which is the user-generated content, acquiring the number of views and the number of subscribers for each content included in the survey target content, and each content included in the survey target content. Based on the acquired number of playbacks and the number of subscribers to the channel, a predetermined topic level representing the topicality of the user-generated content is calculated, and the calculated topic for each content included in the survey target content. It is determined whether or not the degree is higher than a predetermined threshold, and the user-generated content for which the topic degree is determined to be higher than the threshold is extracted and executed.
本開示によれば、話題性が高いユーザ生成コンテンツを短時間で効率よく抽出して閲覧することができる。 According to the present disclosure, user-generated content with high topicality can be efficiently extracted and browsed in a short time.
以下、図面に基づいて、本開示の実施の形態を説明する。以下の実施形態の構成は例示であり、本開示は実施形態の構成に限定されない。 Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described with reference to the drawings. The configurations of the following embodiments are exemplary and the present disclosure is not limited to the configurations of the embodiments.
<第1実施形態>
第1実施形態における情報処理システムの概要について、図1を参照しながら説明する。図1は、本実施形態における情報処理システムの概略構成を示す図である。本実施形態に係る情報処理システム100は、ネットワーク200と、サーバ300と、ユーザ端末400と、を含んで構成される。なお、本実施形態における情報処理システム100を利用するユーザは、YouTube(登録商標)に動画コンテンツ(UGC)を投稿する投稿ユーザや、YouTube(登録商標)に投稿された動画コンテンツ(UGC)を閲覧する閲覧ユーザである。
<First Embodiment>
The outline of the information processing system according to the first embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of an information processing system according to the present embodiment. The
ネットワーク200は、例えば、IPネットワークである。ネットワーク200は、IPネットワークであれば、無線であっても有線であっても無線と有線の組み合わせであってもよく、例えば、無線による通信であれば、ユーザ端末400は、無線LANアクセスポイント(不図示)にアクセスし、LANやWANを介してサーバ300と通信してもよい。また、ネットワーク200は、これらの例に限られず、例えば、公衆交換電話網や、光回線、ADSL回線、衛星通信網などであってもよい。
The
サーバ300は、ネットワーク200を介して、ユーザ端末400と接続される。なお、図1において、説明を簡単にするために、サーバ300は3台、ユーザ端末400は2台ずつ示してあるが、これ以下でもこれ以上存在してもよいことは言うまでもない。
The
サーバ300は、データの取得、生成、更新等の演算処理及び加工処理のための処理能力のあるコンピュータ機器であればどの様な電子機器でもよく、例えば、パーソナルコンピュータ、サーバ、メインフレーム、その他電子機器であってもよい。すなわち、サーバ300は、CPUやGPU等のプロセッサ、RAMやROM等の主記憶装置、EPROM、ハードディスクドライブ、リムーバブルメディア等の補助記憶装置を有するコンピュータとして構成することができる。なお、リムーバブルメディアは、例えば、USBメモリ、あるいは、CDやDVDのようなディスク記録媒体であってもよい。補助記憶装置には、オペレーティングシステム(OS)、各種プログラム、各種テーブル等が格納されている。
The
また、サーバ300は、本実施形態に係る情報処理システム100専用のソフトウェアやハードウェア、OS等を設けずに、クラウドサーバによるSaaS(Software as a Service)、Paas(Platform as a Service)、IaaS(Infrastructure as a Service)を適宜用いてもよい。
Further, the
ユーザ端末400は、情報処理システム100を利用するユーザが保有する携帯端末等の電子機器であればよく、例えば、携帯端末、タブレット端末、スマートフォン、ウェアラブル端末、パーソナルコンピュータ等、その他端末機器であってもよい。
The
次に、図2に基づいて、主にサーバ300の構成要素の詳細な説明を行う。図2は、第1実施形態における、情報処理システム100に含まれるサーバ300の構成要素をより詳細に示すとともに、サーバ300と通信を行うユーザ端末400の構成要素を示した図である。
Next, the components of the
サーバ300は、機能部として通信部301、記憶部302、制御部303を有しており、補助記憶装置に格納されたプログラムを主記憶装置の作業領域にロードして実行し、プログラムの実行を通じて各機能部等が制御されることによって、各機能部における所定の目的に合致した各機能を実現することができる。ただし、一部または全部の機能はASICやFPGAのようなハードウェア回路によって実現されてもよい。
The
ここで、通信部301は、サーバ300をネットワーク200に接続するための通信インタフェースである。通信部301は、例えば、ネットワークインタフェースボードや、無線通信のための無線通信回路を含んで構成される。サーバ300は、通信部301を介して、ユーザ端末400やその他の外部装置と通信可能に接続される。
Here, the
記憶部302は、主記憶装置と補助記憶装置を含んで構成される。主記憶装置は、制御部303によって実行されるプログラムや、当該制御プログラムが利用するデータが展開されるメモリである。補助記憶装置は、制御部303において実行されるプログラムや、当該制御プログラムが利用するデータが記憶される装置である。また、記憶部302は、ユーザ端末400等から送信されたデータを記憶する。なお、サーバ300は、通信部301を介してユーザ端末400等から送信されたデータを取得する。
The
制御部303は、サーバ300が行う制御を司る機能部である。制御部303は、CPUなどの演算処理装置によって実現することができる。制御部303は、更に、取得部3031と、算出部3032と、判定部3033と、抽出部3034と、の4つの機能部を有して構成される。各機能部は、記憶されたプログラムをCPUによって実行することで実現してもよい。
The
取得部3031は、ネットワーク200を介して配信されているユーザ生成コンテンツの中から、所定の単語に関連付けられたユーザ生成コンテンツである調査対象コンテンツを取得する。ここで、情報処理システム100のユーザは、ユーザ端末400を介して上記の単語をサーバ300に送信することができる。そして、サーバ300は、通信により取得した上記の単語に基づいて、配信中のコンテンツが格納されている外部装置から調査対象コンテンツを取得する。
The
ここで、本実施形態におけるユーザ端末400は、機能部として通信部401、入出力部402、記憶部403を有している。通信部401は、ユーザ端末400をネットワーク200に接続するための通信インタフェースであり、例えば、ネットワークインタフェースボードや、無線通信のための無線通信回路を含んで構成される。入出力部402は、通信部401を介して外部から送信されてきた情報等を表示させたり、通信部401を介して外部に情報を送信する際に当該情報を入力したりするための機能部である。記憶部403は、サーバ300の記憶部302と同様に主記憶装置と補助記憶装置を含んで構成される。
Here, the
入出力部402は、更に、表示部4021、操作入力部4022を有している。表示部4021は、各種情報を表示する機能を有し、例えば、LCD(Liquid Crystal Display)ディスプレイ、LED(Light Emitting Diode)ディスプレイ、OLED(Organic Light Emitting Diode)ディスプレイ等により実現される。操作入力部4022は、ユーザからの操作入力を受け付ける機能を有し、具体的には、タッチパネル等のソフトキーあるいはハードキーにより実現される。 The input / output unit 402 further includes a display unit 4021 and an operation input unit 4022. The display unit 4021 has a function of displaying various information, and is realized by, for example, an LCD (Liquid Crystal Display) display, an LED (Light Emitting Diode) display, an OLED (Organic Light Emitting Diode) display, or the like. The operation input unit 4022 has a function of receiving an operation input from a user, and is specifically realized by a soft key or a hard key such as a touch panel.
情報処理システム100のユーザは、このように構成されたユーザ端末400を用いて、上記の単語をサーバ300に送信することができる。なお、上記の単語とは、例えば、「ケーキ」、「バイクレース」等の任意の単語である。そして、取得部3031は、これら単語がコンテンツのタイトルに含まれていたり、コンテンツの内容に含まれると推測されるものを調査対象コンテンツとして取得する。なお、上記の推測には、インターネット検索において利用される周知の検索技術(AIによる予測等)を用いることができる。
The user of the
更に、取得部3031は、調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、再生回数及びチャンネル登録者数を取得する。そして、取得部3031は、これらをサーバ300の記憶部302に記憶させる。なお、取得部3031は、例えば、Google(登録商標)が提供するYouTube(登録商標)の各種データを取得するYouTube(登録商標)Data APIを用いて、上記の調査対象コンテンツのURLや、各コンテンツの再生回数、チャンネル登録者数を取得することができる。
Further, the
そして、サーバ300の制御部303が有する算出部3032は、調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、再生回数及びチャンネル登録者数に基づいて、コンテンツの話題度を算出する。
Then, the
ここで、話題度とは、ユーザ生成コンテンツの話題性を表すパラメータであって、再生回数をチャンネル登録者数で除することで定義される。本開示人は、投稿されたコンテンツは、先ず、チャンネル登録者のトップ画面に表示され、多数のチャンネル登録者が長く該コンテンツを閲覧すればするほど、該チャンネル登録者に類似するユーザのトップ画面に該コンテンツが表示され、これが繰り返されることでコンテンツが拡散されていくことを見出した。つまり、話題性が高いコンテンツは、該コンテンツのチャンネル登録者数よりも再生回数が多くなることに着目し、上記の如く話題度を定義する。 Here, the topic level is a parameter representing the topicality of user-generated content, and is defined by dividing the number of playbacks by the number of subscribers. The disclosed person first displays the posted content on the top screen of the subscriber, and the longer a large number of subscribers browse the content, the more the top screen of a user similar to the subscriber. It was found that the content is displayed in the above, and the content is diffused by repeating this. That is, the topicality is defined as described above, paying attention to the fact that the content with high topicality has a larger number of playbacks than the number of subscribers to the channel of the content.
なお、算出部3032は、調査対象コンテンツのうち、再生回数及びチャンネル登録者数に関する所定の条件を充足するコンテンツについて、話題度を算出してもよいし、これらに、更に、コンテンツが投稿されてからの時間を考慮して話題度を算出してもよい。投稿されてから短い時間でチャンネル登録者外へ拡散されたコンテンツほど、より多くのユーザに拡散されていく、つまり話題性が高くなる、ことが見出されたため、算出部3032が、コンテンツが投稿されてからの時間を考慮することで、より良好にコンテンツの話題度を算出することができる。
In addition, the
そして、サーバ300の制御部303が有する判定部3033は、調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、算出した話題度が所定の閾値よりも高いか否かを判定する。そして、抽出部3034が、話題度が閾値よりも高いと判定されたユーザ生成コンテンツを抽出する。
Then, the
なお、制御部303が、取得部3031、算出部3032、判定部3033、および抽出部3034の処理を実行することで、本開示に係る制御部として機能する。
The
ここで、本実施形態における情報処理システム100の動作の流れについて説明する。図3は、本実施形態における情報処理システム100の動作の流れを例示する図である。図3では、本実施形態における情報処理システム100における各構成要素間の動作の流れ、および各構成要素が実行する処理を説明する。
Here, the operation flow of the
本実施形態では、先ず、ユーザ端末400によって、調査対象ワードが取得される(S101)。情報処理システム100のユーザが、調査対象として取得したいコンテンツに関連する単語をユーザ端末400に入力することで、調査対象ワードが取得される。このとき、ユーザは、サーバ300によって提供された、または、ユーザ端末400に事前にインストールされた所定のアプリによって提供されたユーザインタフェースを介して、上記の調査対象ワードを入力することができる。図4は、話題性が高いコンテンツを調査するユーザに供されるユーザインタフェースを説明するための図である。図4に例示する画面SC1は、ユーザが調査対象ワードや検索条件を入力するための画面であって、ユーザが有するユーザ端末400の表示部4021に表示される。画面SC1には、調査対象ワードの入力フィールドSC11、検索条件の入力フィールドSC12、動画取得数の入力フィールドSC13、日付の入力フィールドSC14、チャンネル登録者数の入力フィールドSC15、および再生回数の入力フィールドSC16が示される。本実施形態では、調査対象ワードの入力に加えて、話題度の判定に使用する閾値(図4の検索条件)や、取得するコンテンツ数、日付、チャンネル登録者数、再生回数の条件を入力することができる。ユーザ端末400は、これら情報をサーバ300に送信する(S102)。なお、図4に示す例は、「ケーキ」に関連するコンテンツであって、2020年1月1日以降に投稿され、チャンネル登録者数が5000以上、再生回数が10000以上で、再生回数/チャンネル登録者数が3以上のコンテンツを100個取得するための入力である。また、このようなユーザインタフェースの画面SC1には、上記以外の条件を入力するための入力フィールドが設けられてもよい。例えば、画面SC1には、上記に加えて、一日あたりの平均再生回数の条件を入力するための入力フィールドを設けることができる。
In the present embodiment, first, the search target word is acquired by the user terminal 400 (S101). When the user of the
ユーザ端末400からの情報を受信したサーバ300は、ネットワーク200を介して配信されているユーザ生成コンテンツの中から、ユーザによって入力された調査対象ワードに関連付けられた調査対象コンテンツを取得する(S103)。そして、サーバ300は、調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、再生回数及びチャンネル登録者数を取得する(S104)。ここで、サーバ300は、上述したように、例えば、Google(登録商標)が提供するYouTube(登録商標)の各種データを取得するYouTube(登録商標)Data APIを用いて、調査対象コンテンツのURLや、各コンテンツの再生回数、チャンネル登録者数を取得することができる。そして、サーバ300は、これらを記憶部302に記憶させる。
Upon receiving the information from the
更に、サーバ300は、調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、再生回数をチャンネル登録者数で除することで定義される話題度を算出する(S105)。そして、算出した話題度が閾値よりも高いか否かを判定する(S106)。本実施形態では、この閾値が、ユーザによって、上記の図4に示した検索条件の入力フィールドSC12に入力され、例えば、再生回数/チャンネル登録者数が3以上のものが、話題度が閾値よりも高いコンテンツと判定される。更に、サーバ300は、話題度が閾値よりも高いと判定されたユーザ生成コンテンツを抽出する(S107)。そして、サーバ300は、抽出したコンテンツに関する情報をユーザ端末400に送信する(S108)。
Further, the
ユーザ端末400は、サーバ300から送信されたコンテンツ情報を取得する(S109)。そうすると、ユーザは、ユーザ端末400を介してこれらを閲覧したり分析したりすることができる。ここで、投稿ユーザにとって、自己の情報を効果的に発信するためには、閲覧ユーザからの需要に応えることが重要である。そして、話題性が高いコンテンツを生成するためには、自身が生成しようとしているコンテンツと関連付けられたコンテンツであって、既に閲覧ユーザに広く拡散されている拡散コンテンツを参考にすることが考えられる。上記の処理によれば、チャンネル登録者数よりも再生回数が一定以上多くなっているコンテンツ(例えば、再生回数がチャンネル登録者数の3倍以上のコンテンツ)を話題性が高いコンテンツとして比較的簡単に抽出することができるため、投稿ユーザが自身のコンテンツを生成するのに参考となる拡散コンテンツを比較的簡単に探すことができる。
The
以上に述べた情報処理システム100によれば、話題性が高いユーザ生成コンテンツを短時間で効率よく抽出して閲覧することができる。
According to the
<第2実施形態>
第2実施形態における情報処理システムについて、以下に説明する。本実施形態におけるサーバ300は、配信中のユーザ生成コンテンツの中から、1日の再生回数と、第1所定期間における平均再生回数と、の比率が所定の閾値以上となるコンテンツを急上昇コンテンツとして更に抽出する。
<Second Embodiment>
The information processing system according to the second embodiment will be described below. The
ここで、第1所定期間とは、例えば、過去10日間である。サーバ300は、例えば、Google(登録商標)が提供するYouTube(登録商標)の各種データを取得するYouTube(登録商標)Data APIを用いて、配信中のコンテンツの1日の再生回数を日々取得するとともに、これらを記憶部302に記憶させる。例えば、或るコンテンツについて、過去10日間の総再生回数が1000回である場合には、上記の第1所定期間における平均再生回数は100回となる。このようなコンテンツが、例えば、1日の再生回数として200回以上を記録すると、サーバ300は、該コンテンツを急上昇コンテンツとして更に抽出する。このとき、1日の再生回数(200回)と、第1所定期間における平均再生回数(100回)と、の比率は2.0であり、上記の閾値が1.5のときには、該比率が該閾値以上となるため、急上昇コンテンツとして抽出される。なお、上記の第1所定期間や閾値は、例えば、上述した第1実施形態と同様に、ユーザインタフェースを介して予め設定することができる。また、サーバ300は、上述した第1実施形態と同様に、抽出したコンテンツに関する情報をユーザ端末400に送信する。
Here, the first predetermined period is, for example, the past 10 days. The
これによれば、ユーザは、再生回数が急上昇しているコンテンツを迅速に探すことができたり、自身が投稿したコンテンツの再生回数が急上昇したタイミングを把握することができる。その結果、ユーザは、話題性が高いユーザ生成コンテンツを短時間で効率よく抽出して閲覧できたり、自身が投稿したコンテンツの再生回数が急上昇したタイミングで、更に新たなコンテンツを投稿したりすることができる。 According to this, the user can quickly search for the content whose playback count has skyrocketed, and can grasp the timing when the playback count of the content posted by himself / herself has skyrocketed. As a result, users can efficiently extract and browse highly topical user-generated content in a short time, and post new content at the timing when the number of views of the content posted by themselves soars. Can be done.
<第3実施形態>
第3実施形態における情報処理システムについて、以下に説明する。上述した第1実施形態によると、サーバ300の制御部303が有する取得部3031は、ネットワーク200を介して配信されているユーザ生成コンテンツの中から、所定の単語に関連付けられたユーザ生成コンテンツである調査対象コンテンツを取得する。ここで、仮に、調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツの再生回数を総和した総再生回数を、調査対象コンテンツに含まれるコンテンツ数で除した、平均再生回数が比較的少ない場合には、投稿ユーザが、該調査対象コンテンツに含まれる或るコンテンツを参考にして自身のコンテンツを生成したとしても、話題性が高いコンテンツが生成され難くなる傾向にある。なぜなら、このような調査対象コンテンツに関連する単語を検索して閲覧するユーザの数がそもそも少ないからである。
<Third Embodiment>
The information processing system according to the third embodiment will be described below. According to the first embodiment described above, the
そこで、本実施形態に係る情報処理システムでは、ユーザ端末400を介して上記の単語が入力されると、取得部3031は、通信により取得した該単語に基づいて、配信中のコンテンツが格納されている外部装置から調査対象コンテンツを取得するとともに、該調査対象コンテンツにおける上記の平均再生回数を算出し、算出した平均再生回数をユーザ端末400に送信する。そうすると、ユーザは、自身がユーザ端末400に入力した単語についての閲覧ユーザの興味、関心(自身がユーザ端末400に入力した単語についての市場ボリューム)を事前に把握することができる。そして、ユーザは、平均再生回数が少ないと判断すれば、上記とは異なる単語を再度ユーザ端末400に入力し、取得部3031による調査対象コンテンツの取得をやり直すことができる。そして、ユーザは、取得し直した調査対象コンテンツにおける平均再生回数を再度評価する。これを繰り返すことによって、ユーザは、閲覧ユーザの興味、関心が高い単語(市場ボリュームが大きい単語)を調査することができる。
Therefore, in the information processing system according to the present embodiment, when the above word is input via the
そして、このようにして調査された、閲覧ユーザの興味、関心が高い単語に関連付けられた調査対象コンテンツが取得され、サーバ300の制御部303が有する算出部3032は、この調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、再生回数及びチャンネル登録者数に基づいて、コンテンツの話題度を算出する。これによれば、話題性が高いユーザ生成コンテンツをより好適に短時間で効率よく抽出して閲覧することができる。
Then, the survey target content associated with the word of interest and interest of the browsing user, which is surveyed in this way, is acquired, and the
<その他の変形例>
上記の実施形態はあくまでも一例であって、本開示はその要旨を逸脱しない範囲内で適宜変更して実施しうる。例えば、本開示において説明した処理や手段は、技術的な矛盾が生じない限りにおいて、自由に組み合わせて実施することができる。
<Other variants>
The above embodiment is merely an example, and the present disclosure may be appropriately modified and implemented without departing from the gist thereof. For example, the processes and means described in the present disclosure can be freely combined and carried out as long as there is no technical contradiction.
投稿ユーザは、自己の情報を効果的に発信するためには、自身のコンテンツを生成するのに参考となる拡散コンテンツを探して、そこから閲覧ユーザの需要を分析するとともに、自身のチャンネル登録者数の増加に寄与したコンテンツを分析することも重要である。従来までは、自身のチャンネル内でどのコンテンツがチャンネル登録者数の増加に寄与したかを把握することが困難だった。そこで、サーバ300は、チャンネル内でのコンテンツの投稿タイミングと、チャンネル登録者数の時間毎の推移と、に基づいて、各コンテンツに対するチャンネル貢献度を算出してもよい。これによれば、自身のチャンネル内の各コンテンツについて、該コンテンツが投稿されてからのチャンネル登録者数の増加への貢献度を表すチャンネル貢献度を把握することができ、投稿ユーザは、自身のチャンネル登録者数の増加に寄与したコンテンツを分析することが可能となる。
In order to effectively disseminate their information, posting users search for diffused content that can be used to generate their own content, analyze the demand of browsing users from there, and subscribe to their own channels. It is also important to analyze the content that contributed to the increase in numbers. In the past, it was difficult to know which content in your channel contributed to the increase in the number of subscribers. Therefore, the
また、サーバ300は、新たに投稿されたコンテンツの勢いを判定してもよい。詳しくは、サーバ300は、配信中のユーザ生成コンテンツの中から、新たに投稿された投稿コンテンツにおける投稿されてから第2所定期間の再生回数と、該投稿コンテンツと同一チャンネル内に過去に投稿された複数のコンテンツにおける投稿されてから該第2所定期間の平均再生回数と、の比率が所定の閾値以上となるコンテンツを勢いコンテンツとして更に抽出してもよい。ここで、第2所定期間とは、例えば、6時間である。サーバ300は、例えば、Google(登録商標)が提供するYouTube(登録商標)の各種データを取得するYouTube(登録商標)Data APIを用いて、投稿コンテンツにおける投稿されてから第2所定期間の再生回数を取得するとともに、これらを記憶部302に記憶させる。例えば、或るコンテンツについて投稿されてから6時間の再生回数が500回であって、該コンテンツと同一チャンネル内に過去に投稿された10コンテンツについて、それらが投稿されてから6時間の各再生回数を平均した平均再生回数が250回である場合には、上記の比率が2.0となる。そして、例えば、上記の閾値が1.5のときには、該比率が該閾値以上となるため、勢いコンテンツとして抽出される。なお、上記の第2所定期間や閾値は、例えば、上述した第1実施形態と同様に、ユーザインタフェースを介して予め設定することができる。また、サーバ300は、上述した第1実施形態と同様に、抽出したコンテンツに関する情報をユーザ端末400に送信する。これにより、ユーザは、勢い判定されたコンテンツを確認することができる。
Further, the
また、YouTube(登録商標)においては、既に投稿されている動画コンテンツ(UGC)に関連表示させるために、タグを共通化することが好ましい。しかしながら、従来までは、投稿されたUGCのタグを取得するのに手間がかかっていた。そこで、サーバ300は、ユーザ端末400を介してUGCのURLが入力されると、該UGCにアクセスしてタグを取得し、それをユーザ端末400に送信するようにしてもよい。
Further, in YouTube (registered trademark), it is preferable to standardize the tags in order to display them in relation to the video content (UGC) that has already been posted. However, until now, it has been troublesome to acquire the posted UGC tag. Therefore, when the URL of UGC is input via the
更に、サーバ300は、ユーザ端末400を介してUGCの翻訳言語が入力されると、該UGCにアクセスして、タイトルや字幕等を翻訳するような処理を実行してもよい。
Further, when the translation language of UGC is input via the
また、1つの装置が行うものとして説明した処理が、複数の装置によって分担して実行されてもよい。例えば、取得部3031をサーバ300とは別の演算処理装置に形成してもよい。このとき当該別の演算処理装置はサーバ300と好適に協働可能に構成される。また、異なる装置が行うものとして説明した処理が、1つの装置によって実行されても構わない。コンピュータシステムにおいて、各機能をどのようなハードウェア構成(サーバ構成)によって実現するかは柔軟に変更可能である。
Further, the processing described as being performed by one device may be shared and executed by a plurality of devices. For example, the
本開示は、上記の実施形態で説明した機能を実装したコンピュータプログラムをコンピュータに供給し、当該コンピュータが有する1つ以上のプロセッサがプログラムを読み出して実行することによっても実現可能である。このようなコンピュータプログラムは、コンピュータのシステムバスに接続可能な非一時的なコンピュータ可読記憶媒体によってコンピュータに提供されてもよいし、ネットワークを介してコンピュータに提供されてもよい。非一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、例えば、磁気ディスク(フロッピー(登録商標)ディスク、ハードディスクドライブ(HDD)等)、光ディスク(CD-ROM、DVDディスク・ブルーレイディスク等)など任意のタイプのディスク、読み込み専用メモリ(ROM)、ランダムアクセスメモリ(RAM)、EPROM、EEPROM、磁気カード、フラッシュメモリ、光学式カード、電子的命令を格納するために適した任意のタイプの媒体を含む。 The present disclosure can also be realized by supplying a computer program having the functions described in the above embodiment to the computer, and reading and executing the program by one or more processors possessed by the computer. Such a computer program may be provided to the computer by a non-temporary computer-readable storage medium that can be connected to the computer's system bus, or may be provided to the computer via a network. Non-temporary computer-readable storage media include, for example, any type of disc such as a magnetic disc (floppy (registered trademark) disc, hard disk drive (HDD), etc.), optical disc (CD-ROM, DVD disc, Blu-ray disc, etc.). Includes read-only memory (ROM), random access memory (RAM), EPROM, EEPROM, magnetic cards, flash memory, optical cards, and any type of medium suitable for storing electronic instructions.
100・・・情報処理システム
200・・・ネットワーク
300・・・サーバ
301・・・通信部
302・・・記憶部
303・・・制御部
400・・・ユーザ端末
100 ...
Claims (7)
配信中の前記ユーザ生成コンテンツの中から、所定の単語に関連付けられた前記ユーザ生成コンテンツである調査対象コンテンツを取得することと、
前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、再生回数及びチャンネル登録者数を取得することと、
前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、取得した前記再生回数及び前記チャンネル登録者数に基づいて、前記ユーザ生成コンテンツの話題性を表す所定の話題度を算出することと、
前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、算出した前記話題度が所定の閾値よりも高いか否かを判定し、該話題度が該閾値よりも高いと判定された前記ユーザ生成コンテンツを抽出することと、
を実行する制御部を備える、情報処理装置。 An information processing device that extracts user-generated content distributed via a network.
Acquiring the survey target content, which is the user-generated content associated with a predetermined word, from the user-generated content being delivered,
Obtaining the number of views and the number of subscribers for each content included in the surveyed content,
For each content included in the survey target content, a predetermined topic level representing the topicality of the user-generated content is calculated based on the acquired number of plays and the number of subscribers to the channel.
For each content included in the survey target content, it is determined whether or not the calculated topic level is higher than a predetermined threshold value, and the user-generated content determined to have the topic level higher than the threshold value is extracted. That and
An information processing device provided with a control unit for executing the above.
前記再生回数を前記チャンネル登録者数で除することで、前記話題度を算出する、
請求項1に記載の情報処理装置。 The control unit
The topic level is calculated by dividing the number of playbacks by the number of subscribers to the channel.
The information processing apparatus according to claim 1.
前記調査対象コンテンツのうち、前記再生回数及び前記チャンネル登録者数に関する所定の条件を充足するコンテンツについて、前記話題度を算出する、
請求項1又は請求項2に記載の情報処理装置。 The control unit
Among the surveyed contents, the topic level is calculated for the contents satisfying the predetermined conditions regarding the number of playbacks and the number of subscribers to the channel.
The information processing apparatus according to claim 1 or 2.
配信中の前記ユーザ生成コンテンツの中から、1日の再生回数と、第1所定期間における平均再生回数と、の比率が所定の閾値以上となるコンテンツを急上昇コンテンツとして更に抽出する、
請求項1から請求項3の何れか1項に記載の情報処理装置。 The control unit
From the user-generated content being delivered, content in which the ratio of the number of playbacks per day to the average number of playbacks in the first predetermined period is equal to or higher than a predetermined threshold value is further extracted as rapidly rising content.
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3.
配信中の前記ユーザ生成コンテンツの中から、新たに投稿された投稿コンテンツにおける投稿されてから第2所定期間の再生回数と、該投稿コンテンツと同一チャンネル内に過去に投稿された複数のコンテンツにおける投稿されてから該第2所定期間の平均再生回数と、の比率が所定の閾値以上となるコンテンツを勢いコンテンツとして更に抽出する、
請求項1から請求項4の何れか1項に記載の情報処理装置。 The control unit
From the user-generated content being delivered, the number of views in the second predetermined period after posting in the newly posted posted content, and posting in multiple contents posted in the past in the same channel as the posted content. Content whose ratio to the average number of playbacks in the second predetermined period is equal to or greater than a predetermined threshold is further extracted as momentum content.
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4.
コンピュータが、
配信中の前記ユーザ生成コンテンツの中から、所定の単語に関連付けられた前記ユーザ生成コンテンツである調査対象コンテンツを取得することと、
前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、再生回数及びチャンネル登録者数を取得することと、
前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、取得した前記再生回数及び前記チャンネル登録者数に基づいて、前記ユーザ生成コンテンツの話題性を表す所定の話題度を算出することと、
前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、算出した前記話題度が所定の閾値よりも高いか否かを判定し、該話題度が該閾値よりも高いと判定された前記ユーザ生成コンテンツを抽出することと、
を実行する情報処理方法。 It is an information processing method that extracts user-generated content delivered via a network.
The computer
Acquiring the survey target content, which is the user-generated content associated with a predetermined word, from the user-generated content being delivered,
Obtaining the number of views and the number of subscribers for each content included in the surveyed content,
For each content included in the survey target content, a predetermined topic level representing the topicality of the user-generated content is calculated based on the acquired number of plays and the number of subscribers to the channel.
For each content included in the survey target content, it is determined whether or not the calculated topic level is higher than a predetermined threshold value, and the user-generated content determined to have the topic level higher than the threshold value is extracted. That and
Information processing method to execute.
コンピュータに、
配信中の前記ユーザ生成コンテンツの中から、所定の単語に関連付けられた前記ユーザ生成コンテンツである調査対象コンテンツを取得することと、
前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、再生回数及びチャンネル登録者数を取得することと、
前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、取得した前記再生回数及び前記チャンネル登録者数に基づいて、前記ユーザ生成コンテンツの話題性を表す所定の話題度を算出することと、
前記調査対象コンテンツに含まれる各コンテンツについて、算出した前記話題度が所定の閾値よりも高いか否かを判定し、該話題度が該閾値よりも高いと判定された前記ユーザ生成コンテンツを抽出することと、
を実行させる情報処理プログラム。 An information processing program that extracts user-generated content delivered via a network.
On the computer
Acquiring the survey target content, which is the user-generated content associated with a predetermined word, from the user-generated content being delivered,
Obtaining the number of views and the number of subscribers for each content included in the surveyed content,
For each content included in the survey target content, a predetermined topic level representing the topicality of the user-generated content is calculated based on the acquired number of plays and the number of subscribers to the channel.
For each content included in the survey target content, it is determined whether or not the calculated topic level is higher than a predetermined threshold value, and the user-generated content determined to have the topic level higher than the threshold value is extracted. That and
Information processing program to execute.
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