JP2023122470A - ストリーミングデータをレコメンドするためのシステム、方法、及びコンピュータ可読媒体 - Google Patents

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Abstract

【課題】より効率的な方法でコンテンツを推薦し、ユーザのエンゲージメントを高める方法、システム及び非一時的なコンピュータ可読媒体を提供する。【解決手段】ライブストリーミングデータをレコメンドする方法は、ユーザの属性及びライブストリーミング番組のセット内の各ライブストリーミング番組のタグに基づいて当該ライブストリーミング番組のセットを特定する工程と、第1の基準に基づいて当該ライブストリーミング番組のセットから当該ライブストリーミング番組の第1のサブセットを生成する工程と、当該第1の基準と異なる第2の基準に基づいて当該ライブストリーミング番組のセットから当該ライブストリーミング番組の第2のサブセットを生成する工程と、を含む。【選択図】図1

Description

本発明は、ストリーミングデータのレコメンデーションに関し、特に、ライブストリーミングデータのレコメンデーションに関する。
ライブストリーミング番組に代表されるように、インターネット上におけるリアルタイムデータが日常生活に浸透している。さまざまなプラットフォームやプロバイダーがリアルタイムにデータにアクセスするサービスを提供しており、競争も激しい。そのため、コンテンツプロバイダーは、ユーザや視聴者に対して、視聴者ができるだけ長くそのプラットフォームに留まることができるように、望ましいコンテンツを効率的かつ的確に、生き生きと推薦することが重要である。
日本の特開2019-164617号公報は、ライブ映像をユーザに推薦するシステムを開示している。
本発明の一実施態様による方法は、1以上のコンピュータによって実行される、ユーザにライブストリーミング番組の情報を提供する方法であって、当該ユーザの属性及びライブストリーミング番組のセット内の各ライブストリーミング番組のタグに基づいて当該ライブストリーミング番組のセットを特定する工程と、第1の基準に基づいて当該ライブストリーミング番組のセットから当該ライブストリーミング番組の第1のサブセットを生成する工程と、当該第1の基準と異なる第2の基準に基づいて当該ライブストリーミング番組のセットから当該ライブストリーミング番組の第2のサブセットを生成する工程と、を含む。
本発明の一実施態様によるシステムは、ライブストリーミング番組の情報をユーザに提供するシステムであって、1以上のプロセッサを含み、当該1以上のコンピュータプロセッサが、機械可読命令を実行して、当該ユーザの属性及びライブストリーミング番組のセット内の各ライブストリーミング番組のタグに基づいて当該ライブストリーミング番組のセットを特定する工程と、第1の基準に基づいて当該ライブストリーミング番組のセットから当該ライブストリーミング番組の第1のサブセットを生成する工程と、当該第1の基準と異なる第2の基準に基づいて当該ライブストリーミング番組のセットから当該ライブストリーミング番組の第2のサブセットを生成する工程と、を実行する。
本発明の一実施態様によるコンピュータ可読媒体は、ライブストリーミング番組の情報をユーザに提供するためのプログラムを含む非一時的なコンピュータ可読媒体であり、当該プログラムが、1以上のコンピュータに、当該ユーザの属性及びライブストリーミング番組のセット内の各ライブストリーミング番組のタグに基づいて当該ライブストリーミング番組のセットを特定する工程と、第1の基準に基づいて当該ライブストリーミング番組のセットから当該ライブストリーミング番組の第1のサブセットを生成する工程と、当該第1の基準と異なる第2の基準に基づいて当該ライブストリーミング番組のセットから当該ライブストリーミング番組の第2のサブセットを生成する工程と、を実行させる。
本発明の一実施態様による方法は、1以上のコンピュータによって実行される、ユーザにライブストリーミング番組の情報を提供する方法であって、当該ユーザの属性及びライブストリーミング番組のセット内の各ライブストリーミング番組のタグに基づいて当該ライブストリーミング番組のセットを特定する工程と、時間とともに変化する基準の規則に基づき、ライブストリーミング番組のセット内のライブストリーミング番組を定期的に並べ替える工程と、当該並べ替えの結果に基づき、当該ライブストリーミング番組のセット内のライブストリーミング番組の情報を定期的にユーザに提供する工程と、を含む。
本発明の一部の実施態様に基づくレコメンデーション方法を示す例示的なフローチャートである。 本発明の一部の実施態様に基づくレコメンデーション方法を示す例示的なフローチャートである。 本発明の一部の実施態様に基づくライブストリーミング番組の候補セットを特定する方法を示す例示的なフローチャートである。 本発明の一部の実施態様に基づく利用可能なライブストリーミング番組の利用可能なLSテーブル316の例である。 本発明の一部の実施態様に基づく例示的なユーザテーブル318である。 本発明の一部の実施態様に基づく類似性スコア計算の一例である。 本発明の一部の実施態様に基づく最終スコア計算の一例である。 本発明の一部の実施態様に基づくライブストリーミング番組のサブセット生成結果を格納するための例示的なレコメンデーションテーブル320である。 本発明の一部の実施態様に基づく通信システムの構成を示す概略図である。 本発明の一部の実施態様に基づくサーバの例示的なブロック図である。 本発明の一部の実施態様に基づくレコメンデーション工程の例示的なフローチャートである。 図8に示す実施態様に基づく例示的なレコメンデーションページである。
インターネット上のライブデータに対する従来のレコメンデーション方法あるいはシステムは、いくつかの解決すべき課題に直面している。
その1つは、視聴者に対してどのようにカスタマイズされた形でコンテンツをレコメンドするか、つまり、異なるユーザの嗜好の違いにどのように対応するかという課題である。従来のレコメンデーションアルゴリズムでは、このようなユーザの嗜好を考慮しないため、すべての視聴者がほぼ同じコンテンツを見せられる。
また、すべてのコンテンツ配信者に均等な露出機会(レコメンドされる機会)を与え、偏った状況を回避することももう1つの課題となっている。偏りとは、人気のある配信者はレコメンドされる確率が高いためにより注目され、新規の配信者や人気のない配信者はレコメンドされる確率が低いため注目されなくなる状況である。従来のアルゴリズムでは、コンテンツや番組によっては注目されない可能性がある。
また、レコメンデーションの過程で視聴者が飽きることをいかに防ぐかという課題もある。従来のレコメンデーションシステムは、お勧めコンテンツを生成し、ユーザにそのコンテンツを表示した後、ユーザがクリックしてあるコンテンツにアクセスする、あるいは参加するなど、次の行動を待つ。ユーザが何もしなければ、表示されるコンテンツは変化せず、ユーザはすぐに飽きてしまい、プラットフォームから去ってしまう可能性がある。また、ライブストリーミング番組にアクセスする前後で、同じお勧めコンテンツを目にすることがあり、それがきっかけでユーザがライブストリーミングサービスから去ってしまうこともある。
図10に本発明の一部の実施態様に基づくサーバの例示的なブロック図を示す。当該サーバ300は、候補特定ユニット302、サブセット生成ユニット304、レコメンドユニット306、属性判定ユニット308、タグ決定ユニット310、基準DB(データベース)314、利用可能なLS(ライブストリーミング)テーブル316、ユーザテーブル318、レコメンデーションテーブル320、モデルDB312から構成される。一部の実施態様において、当該サーバ300は、図9の当該バックエンドサーバ30または当該ストリーミングサーバ40の一部、または、当該バックエンドサーバ30または当該ストリーミングサーバ40であってもよい。
一部の実施態様において、当該候補特定ユニット302は、利用可能なすべてのライブストリーミング番組からライブストリーミング番組の候補セットを特定するように構成される。
一部の実施態様において、当該サブセット生成ユニット304は、当該ライブストリーミング番組の候補セットからライブストリーミング番組のサブセットを生成するように構成される。
一部の実施態様において、当該レコメンドユニット306は、ライブストリーミング番組をユーザにレコメンドする(またはライブストリーミング番組に関する情報を提供する)ように構成される。例えば、レコメンドユニット306は、ライブストリーミング番組にアクセスするためにユーザによって使用されるユーザ端末上に、お勧めのライブストリーミング番組に関する情報を表示するプロセスを開始またはトリガーしてもよい。
一部の実施態様において、当該属性判定ユニット308は、ユーザまたはライブストリーミング番組の視聴者の属性を判定するように構成される。ユーザの属性は、ユーザの初期入力またはライブストリーミングプラットフォーム上におけるユーザの行動履歴を利用して判定されてもよい。
一部の実施態様において、当該タグ決定ユニット310は、ライブストリーミング番組のタグを決定するように構成される。ライブストリーミング番組のタグを決定する際には、AIまたは機械学習モデルが利用されてもよい。
一部の実施態様において、当該モデルDB312は、さまざまな機械学習モデルを格納するように構成され、そのうちのいくつかは、ライブストリーミング番組のタグを決定する際、またはユーザの属性を判定する際に使用されてもよい。
一部の実施態様において、当該基準DB314は、ライブストリーミング番組のサブセットを生成するための基準を格納するように構成される。一部の実施態様において、ライブストリーミング番組のサブセットを生成するための基準は、当該基準DB314内に登録されてもよい。例えば、各基準は、当該基準DB314内の基準IDに対応してもよい。
一部の実施態様において、当該利用可能なLSテーブル316は、特定の時刻に利用可能なすべてのライブストリーミング番組を、それぞれのタグなどの情報とともに、記録または一覧表示する。当該利用可能なLSテーブル316の例を図4に示す。
一部の実施態様において、当該ユーザテーブル318は、ユーザの属性など、ユーザの情報を記録または一覧表示する。当該ユーザテーブル318の例を図5に示す。
一部の実施態様において、当該レコメンデーションテーブル320は、ライブストリーミング番組のサブセットを生成した結果を記録または格納する。当該レコメンデーションテーブル320の例を図8に示す。
図1に本発明の一部の実施態様に基づくレコメンデーション方法を示す例示的なフローチャートを示す。図1は、一部の実施態様において、コンテンツがユーザU1にレコメンドされる方法を示す。
工程S100において、当該候補特定ユニット302は、ユーザ(または視聴者)U1に対するライブストリーミング番組の候補セットを特定、決定、フィルタリング、または生成する。当該ライブストリーミング番組の候補セットは、後で詳しく説明するユーザU1の属性や利用可能な各ライブストリーミング番組のタグに基づいて、利用可能なすべてのライブストリーミング番組から特定することができる。
工程S102において、当該サブセット生成ユニット304は、当該基準DB314に格納された基準C1に基づき、当該ライブストリーミング番組の候補セットから、ライブストリーミング番組のサブセットSB1を生成、分類、または決定する。当該基準C1は、任意の形態の制限、種類、範囲を含むことができる。例えば、一部の実施態様において、当該基準C1は、ライブストリーミング番組の配信者のレベルに関する制限や範囲を含んでもよい。そのようなレベルは、ライブストリーミングプラットフォームにおいて、配信者のエンゲージメントの程度を表すために定義される。一部の実施態様において、当該基準C1は、ライブストリーミング番組の配信者のアイデンティティ(例えば、契約配信者、プロ配信者、その他のアイデンティティ)を含んでもよい。一部の実施態様において、当該基準C1は、無作為な選択、すなわち、候補セットから所定数のライブストリーミング番組を無作為に選択することであってもよい。複数の異なる基準が、プラットフォームの運営者によって定義され、当該基準DB314に登録されてもよい。
工程S104において、当該レコメンドユニット306は、サブセットSB1をユーザU1にレコメンドする。一部の実施態様において、当該レコメンドユニット306は、当該サブセットSB1の情報をユーザU1に提供してもよい。例えば、当該サブセットSB1内の1つ以上のライブストリーミング番組に対応する1つ以上の画像、テキスト、アラート、または任意の形式の通知をユーザU1がライブストリーミングデータにアクセスするために使用するデバイスに提供または表示することを含むことができる。一部の実施態様において、当該レコメンデーションは、当該サブセットSB1内のライブストリーミング番組に対応する画像をユーザU1がライブストリーミングデータにアクセスするために使用するデバイス上に順番に表示することを含んでもよい。
工程S106において、ライブストリーミング番組の候補セットから、基準C2に基づき、ライブストリーミング番組のサブセットSB2が生成、分類、または決定される。当該基準C2は、任意の形態の制限、種類、範囲を含むことができる。例えば、一部の実施態様において、当該基準C2は、ライブストリーミング番組の配信者のレベルに関する制限や範囲を含んでもよい。一部の実施態様において、当該基準C2は、ライブストリーミング番組の配信者のアイデンティティ(例えば、契約配信者、プロ配信者、その他のアイデンティティ)を含んでもよい。
当該基準C2は当該基準C1と異なる。一部の実施態様において、当該基準C1と当該基準C2は、当該サブセットSB1と当該サブセットSB2間に重複がないように決定される。つまり、当該サブセットSB1と当該サブセットSB2の両方に存在するライブストリーミング番組はないものとしてもよい。例えば、基準C1には「契約状態:あり、レベル50以上」という制限があり、基準C2には「契約状態:なし、30≦レベル≦50」という制限があってもよい。一部の実施態様において、異なる基準は、ライブストリーミング番組の候補セットに対する異なる順序の制限などの単純なものであってもよい。その場合、ライブストリーミング番組の異なるサブセットには、ライブストリーミング番組の候補セット内の異なる場所(または異なる順序、または異なる配置)のライブストリーミング番組が含まれる。
工程S108において、当該サブセットSB2がユーザU1にレコメンドされる。一部の実施態様において、レコメンデーションは、当該サブセットSB2の情報をユーザU1に提供することを含んでもよい。例えば、当該サブセットSB2内の1つ以上のライブストリーミング番組に対応する1つ以上の画像、テキスト、アラート、または任意の形式の通知をユーザU1がライブストリーミングデータにアクセスするために使用するデバイスに提供または表示することを含むことができる。一部の実施態様において、当該レコメンデーションは、当該サブセットSB2内のライブストリーミング番組に対応する画像をユーザU1がライブストリーミングデータにアクセスするために使用するデバイス上に順番に表示することを含んでもよい。
一部の実施態様において、当該サブセットSB2は、当該サブセットSB1がユーザU1にレコメンドされた後、所定の時間間隔でユーザU1にレコメンドされる。一部の実施態様において、当該サブセットSB2は、当該サブセットSB1をユーザU1にレコメンドしてから所定の時間間隔後にユーザU1にレコメンドされる。当該所定の時間間隔は、例えば、2分や5分とすることができる。
一部の実施態様において、新しいまたは異なる基準に基づきライブストリーミング番組の候補セットから新しいまたは異なるサブセットを定期的に、または所定の時間間隔ごとに、または時間とともに変化する方法で生成することができる。ライブストリーミング番組の新しいサブセットの情報は、ライブストリーミング番組の新しいサブセットに対する要求を指示するユーザU1からの入力なしに、自動的な方法でユーザU1に提供されてもよい。例えば、ユーザU1が(クリックやスクロールなどの)操作をしなくても、お勧めのライブストリーミング番組が自動的に変化し続ける。一部の実施態様において、新しい基準は、以前のすべての基準とは異なり、新しいライブストリーミング番組のサブセットが、以前のライブストリーミング番組のサブセットと重複しないようにする。一部の実施態様において、異なる基準を使用して、時間とともに変化する基準の規則が形成されてもよい。一部の実施態様において、候補セット内のライブストリーミング番組は、時間とともに変化する基準の規則に基づき、定期的に並べ替え、再分類、再配置される。一部の実施態様において、候補セット内のライブストリーミング番組の情報が、並べ替えの結果に基づいて、定期的にユーザに提供される。
図2に本発明の一部の実施態様に基づくレコメンデーション方法を示す例示的なフローチャートを示す。図2は、一部の実施態様において、コンテンツがユーザU1にレコメンドされる方法を示す。
工程S200は、図1に示す工程S100と同じである。
工程S202は、図1に示す工程S102と同じである。
工程S204は、図1に示す工程S104と同じである。
工程S206において、候補セット内のすべてのライブストリーミング番組がすでにユーザU1にレコメンドされているかどうかを判断する。されている場合、フローは工程S212に進み、そうでない場合、フローは工程S208に進む。一部の実施態様において、候補セットの中に、まだユーザU1にレコメンドされていない(または、サブセットSB1に含まれていない、あるいはサブセットSB1から除外されている)ライブストリーミング番組があるか否かが判断される。候補セットの中に、まだユーザU1にレコメンドされていないライブストリーミング番組がある場合、フローはS208に進み、そうでない場合、フローは工程S212に進む。工程S206で説明したプロセスは、レコメンデーションテーブル320を参照してレコメンドユニットで行われる、あるいはライブストリーミングシステムのサーバ内の別の判定装置で行われることができる。
工程S208おいて、ライブストリーミング番組の候補セットから、新しい基準に基づき、ライブストリーミング番組の新しいサブセットが生成、分類、または決定される。新しい基準は、新しいサブセットにまだユーザU1にレコメンドされていない候補セットのライブストリーミング番組が含まれるように決定される。一部の実施態様において、AIまたは機械学習アルゴリズムを使用して、新しい基準が決定されてもよい。例えば、AIまたは機械学習アルゴリズムを使用して、候補セット内のまだユーザU1にレコメンドされていないライブストリーミング番組を分析し、それらのライブストリーミング番組(「残りの」ライブストリーミング番組と呼んでもよい)の1つまたは複数が共有する1つまたは複数のタグ/属性を見つけ出し、新しい基準を決定する際にそのタグ/属性を含めることができる。
工程S210では、ライブストリーミング番組の新しいサブセットをユーザU1にレコメンドし、フローはS206に戻る。
工程S212では、候補セット内のすべてのライブストリーミング番組がすでにユーザU1に推奨されている場合、ユーザU1に対するライブストリーミング番組の新しい候補セットが生成または特定される。
図3に、本発明の一部の実施態様に基づくライブストリーミング番組の候補セットを特定する方法を示す例示的なフローチャートを示す。図3に、一部の実施態様において、ライブストリーミング番組の候補セットがどのようにユーザU1向けに生成されるかを示す。
工程S300では、利用可能な各ライブストリーミング番組の類似度スコアが、ユーザU1について算出される。当該類似度スコアは、ユーザU1の属性(またはタグ)および対応するライブストリーミング番組のタグに基づいて生成されてもよい。例えば、ユーザU1の属性ベクトルとライブストリーミング番組のタグベクトルとのドット積を算出し、類似度スコアを提供することができる。当該類似度スコアは、ユーザU1が対応するライブストリーミング番組に興味を持つ可能性を示すために用いることができる。類似度スコアが高いほど、ユーザU1が対応するライブストリーミング番組に興味を持つ可能性が高くなる。
ユーザU1の属性やタグは、ユーザU1からの入力やユーザU1の行動から取得することができる。ライブストリーミング番組のタグは、モデルDB312に格納されたAIまたは機械学習モデルによって生成することができる。例えば、AIまたは機械学習モデルは、ライブストリーミング番組を入力として、対応するタグを提供してもよく、その際、オブジェクト検出方法、モーション検出方法または音声検出方法が実行されてもよい。
工程S302では、利用可能な各ライブストリーミング番組の人気度スコアが決定または生成される。当該人気度スコアは、さまざまな方法で算出され得る。例えば、当該人気度スコアは、当該ライブストリーミング番組において他のユーザによってなされたコメントの数、当該ライブストリーミング番組を視聴する他のユーザによって視聴された視聴時間、当該ライブストリーミング番組のユーザ定着率、他のユーザまたは新規ユーザが当該ライブストリーミング番組に参加する速度、または当該ライブストリーミング番組の視聴中における他のユーザのアイドル時間に基づいて生成されても良い。一部の実施態様において、ライブストリーミング番組のユーザ定着率とは、当該ライブストリーミング番組を見た(または同じ配信者のライブストリーミング番組を見た)ユーザのうち、何人(または何%)が再び当該ライブストリーミング番組に戻ったかを示す。
一部の実施態様において、当該人気度スコアは、当該ライブストリーミング番組における他のユーザのコメント数、当該ライブストリーミング番組を視聴する他のユーザによって視聴された視聴時間、当該ライブストリーミング番組のユーザの定着率、他のユーザまたは新規ユーザが当該ライブストリーミング番組に参加する速度に比例してもよく、または当該ライブストリーミング番組の視聴中における他のユーザのアイドル時間の長さに反比例してもよい。
一部の実施態様において、当該ライブストリーミング番組の当該人気度スコアは、一人のユーザのタグに影響されず、単に当該ライブストリーミング番組が一般的にどの程度人気があるかを示すものである。
工程S304では、各ライブストリーミング番組の最終スコアが、ユーザU1について算出される。当該最終スコアは、当該ライブストリーミング番組の(ユーザU1に対する)当該類似度スコアと、当該ライブストリーミング番組の当該人気度スコアに応じて算出される。例えば、当該人気度スコアと当該類似度スコアの加重合計を使用して、当該最終スコアを提供してもよい。その重みは、実際の実装に基づいて決定することができる。例えば、当該類似度スコアの重みが高いほど、よりパーソナライズまたはカスタマイズされたライブストリーミング番組の候補セットをユーザにレコメンドすることになる。当該人気度スコアの重みが高いほど、主流でより人気のあるコンテンツをユーザにレコメンドすることになる。
工程S306では、利用可能なすべてのライブストリーミング番組の最終スコアに基づいて、ライブストリーミング番組の候補セットが特定または決定される。この処理は、さまざまな方法で行うことができる。例えば、当該最終スコアの閾値を設定し、候補セットをフィルタリングしてもよい。
一部の実施態様において、ユーザの属性及び(または)ライブストリーミング番組のタグは、定期的にまたは時間とともに変化する方法で決定されてもよく、これにより、ユーザの属性及び(または)ライブストリーミング番組のタグは時間とともに変化し得る。その場合、ユーザに対するライブストリーミング番組の候補セットも時間とともに変化することになり、当該ライブストリーミング番組の候補セット内のライブストリーミング番組が時間とともに変化することになる。
一部の実施態様において、当該時間とともに変化するユーザの属性は、少なくとも、ライブストリーミング番組のサブセットからユーザによって選択されたライブストリーミング番組と当該ユーザ間の相互作用に基づいて決定される。一部の実施態様において、当該時間とともに変化するライブストリーミング番組のタグは、少なくとも1つの機械学習モデルを用いてリアルタイムで決定される。一部の実施態様において、決定されたユーザの時間とともに変化する属性と、決定されたライブストリーミング番組の時間とともに変化するタグに基づいて、ライブストリーミング番組の候補セットが更新される。
図3で説明するプロセスは、当該候補特定ユニット302によって実行されても、当該ライブストリーミングシステムのサーバ内の1つ以上の計算ユニットによって実行されてもよい。
図4は、本発明の一部の実施態様に基づく利用可能なライブストリーミング番組の利用可能なLSテーブル316の例である。
図4に示す実施例には、LS1、LS2、LS3、...、LS100とラベル付けされた100のライブストリーミング番組がある。各ライブストリーミング番組に対して、TG1、TG2、TG3の3つのタグが決定され、ストリーミングタグベクトルが形成される。各ライブストリーミング番組について、人気度スコアが決定される。タグの数、すなわちストリーミングタグベクトルの次元は、実情に応じて選択することができる。タグの数が多いほど、ライブストリーミング番組を分類する際の粒度が高くなり、より精度の高い、あるいはよりカスタマイズされたレコメンデーションが可能になる可能性がある。
図5に、本発明の一部の実施態様に基づく例示的なユーザテーブル318を示す。
図5に示す実施例には、U1とU2のラベルが付された2人のユーザがいる。各ユーザに対して、TG1、TG2、TG3の3つのタグ(または属性)が決定され、ユーザタグベクトル(またはユーザ属性ベクトル)が形成される。タグの数、すなわちユーザタグベクトルの次元は、実情に応じて選択することができる。タグの数が多ければ多いほど、ユーザを分類する際の粒度が高くなり、より精度の高い、あるいはよりカスタマイズされたレコメンデーションが可能になる可能性がある。一部の実施態様において、ユーザのタグ(または属性)とライブストリーミング番組のタグは同じタグプールからのものであり、つまり、ユーザを分類するためのタグとライブストリーミング番組を分類するためのタグは同じであることを意味する。その場合、ストリーミングタグベクトルとユーザタグベクトルは同じ次元、または同じ量の要素を持つ。
図6に、本発明の一部の実施態様に基づく類似性スコア計算の一例を示す。
図6に示すように、ユーザタグベクトルとストリーミングタグベクトルのドット積を計算し、類似度スコアが生成される。例えば、ライブストリーミング番組LS1のユーザU1に対する(またはユーザU1に関する)類似度スコアは、ライブストリーミング番組LS1のストリーミングタグベクトル([1,0,0])とユーザU1のユーザタグベクトル([1,1,1])のドット積で、1となる。ライブストリーミング番組LS3のユーザU1に対する(またはユーザU1に対する)類似度スコアは、ライブストリーミング番組LS3のストリーミングタグベクトル([1,0.5,1])とユーザU1のユーザタグベクトル([1,1,1])のドット積で、2.5となる。
図7に、本発明の一部の実施態様に基づく最終スコア計算の一例を示す。
図7に示すように、類似度スコアと人気度スコアの加重合計を計算し、最終スコアが生成される。この実施態様において、類似度スコアと人気度スコアには等しい重みが設定される。したがって、ユーザU1のライブストリーミング番組LS2の最終スコアは、2*1+0.7*1=2.7となる。また、ライブストリーミング番組LS3のユーザU1に対する最終スコアは、2.5*1+0.1*1=2.6となる。最終スコアは、特定ユーザ向けのライブストリーミング番組の候補セットを決定するために使用される。
本実施態様に示すように、ユーザU1にとって、LS2はLS3よりも類似度スコアが低い(類似度の一致が少ない)にもかかわらず、一般的に人気が高くなる(人気度スコアが高い)ことにより、ユーザU1にレコメンドされる優先度が高くなる(最終スコアが高くなる)。
図8に本発明の一部の実施態様に基づくライブストリーミング番組のサブセット生成結果を格納するための例示的なレコメンデーションテーブル320を示す。
図8に示すように、特定ユーザ向けのライブストリーミング番組の候補セットは、ライブストリーミング番組LSS1、LSS2、...、LSS10を含み、これは当該ユーザに利用可能なライブストリーミング番組の最終スコアに基づく特定の結果であり得る。最初の5分間(例えば、ユーザがライブストリーミングアクセス用プラットフォームに滞在している最初の5分間)には、基準C1が実施され、ライブストリーミング番組LSS1、LSS4、LSS7を含むサブセットSB1が生成される。サブセットSB1(または対応するライブストリーミング番組)に関する情報が、その後にユーザまたはユーザ端末に提供されてもよい。次の5分間では、基準C2が実行され、ライブストリーミング番組LSS3、LSS6、LSS8を含むサブセットSB2が生成される。サブセットSB2(または対応するライブストリーミング番組)に関する情報が、その後にユーザまたはユーザ端末に提供されてもよい。次の5分間では、基準C3が実行され、ライブストリーミング番組LSS2、LSS5、LSS9、LSS10を含むサブセットSB3が生成される。サブセットSB3(または対応するライブストリーミング番組)に関する情報が、その後にユーザまたはユーザ端末に提供されてもよい。
一部の実施態様において、ライブストリーミング番組の異なるサブセットについてのレコメンデーションの切り替え(またはライブストリーミング番組の同じサブセット中の異なるライブストリーミング番組についてのレコメンデーションの切り替え)は、ユーザがライブストリーミングプラットフォームの待機ページまたは選択ページ(ホームページ、トップページ、ジャンルページ、ホットページ等)にいる間に行われてもよい。
一部の実施態様において、ライブストリーミング番組の異なるサブセットについてのレコメンデーション間の切り替え(またはライブストリーミング番組の同じサブセット中の異なるライブストリーミング番組についてのレコメンデーション間の切り替え)は、ユーザがチャットルームなどのストリーミング番組からちょうど離脱するときに行われてもよい。例えば、ユーザがライブストリーミング番組に入る、またはアクセスする前にユーザに表示されるお勧めのライブストリーミング番組は、ユーザがライブストリーミング番組から離脱する、または番組を終了した後にユーザに表示されるお勧めのライブストリーミング番組と異なってもよい。一部の実施態様において、ユーザが任意のストリーミング番組にアクセスしたか否かが判断または検出される。これは、例えば、ライブストリーミングプラットフォームのサーバ内の検出ユニットによって実行することができる。ユーザがライブストリーミング番組にアクセスし終えた(例えば、当該ユーザがライブストリーミング番組に入り、そして退出した)と判断された場合、ライブストリーミング番組の新しいサブセットの情報が当該ユーザに提供される。その場合、当該ユーザは、同じお勧めコンテンツを目にすることはなく、更新されたお勧めコンテンツでより長く滞在する可能性がある。
図12に、図8に示す実施態様に基づく例示的なレコメンデーションページを示す。当該ページ1200は、ライブストリーミングプラットフォームの待機ページ、選択ページ、ホームページ、トップページ、ジャンルページ、またはホットページであってもよい。図12に示すように、最初の5分間は、(サブセットSB1に属する)ライブストリーミング番組LSS1、LSS4、LSS7の情報がお勧めセクションに表示される。5分後、またはライブストリーミング番組の入退出後に、(サブセットSB2に属する)ライブストリーミング番組LSS3、LSS6、LSS8の情報がお勧めセクションに表示される。
一部の実施態様において、(ライブストリーミング番組のサブセット生成のための)後続の基準は、ライブストリーミング番組の隣接するカテゴリに基づいて生成される。例えば、ユーザは、自身の過去の好みのコンテンツと隣接または類似するカテゴリを有するライブストリーミング番組のレコメンデーションを得ることができ、これは、好感度係数に基づいて決定され得る。例えば、「料理」及び(または)「ヨガ」などのカテゴリの番組を視聴することに興味があると判断されたユーザは、隣接するカテゴリ「フィットネス」の番組へのレコメンデーションを得ることができる。隣接するカテゴリは、異なるユーザの過去の行動または異なるユーザ間の行動に基づいて決定されてもよく、時間経過とともに進化してもよい。一部の実施態様において、隣接性は、あるカテゴリのユーザと他のカテゴリのユーザ間の重複のレベルによって決定されてもよい。例えば、「ヨガ」カテゴリのユーザの80%が「フィットネス」カテゴリにも分類される場合、「ヨガ」カテゴリは「フィットネス」カテゴリに隣接していると判断されてもよい。また、異なるカテゴリ間の重複レベル(または重複度)に基づき、異なる隣接レベルが定義されてもよい。一部の実施態様において、ユーザにレコメンドされるライブストリーミング番組のサブセット生成の基準は、より高い隣接レベルを有するカテゴリが、より低い隣接レベルを有する他のカテゴリよりも高い優先度を有するように決定されてもよい。
一部の実施態様において、(ライブストリーミング番組のサブセット生成のための)後続の基準は、現在のトレンドに基づいて生成される。例えば、ソーシャルメディア(TwitterやFacebookなど)の動向から、特定のある地域で現在トレンドとなっているトピックを先に抽出し、類似のトピックを有するライブストリーミング番組を優先的にユーザにレコメンドしてもよい。
一部の実施態様において、ライブストリーミング番組の候補セットのうち、比較的新しい(あるいはレベルの低い)ストリーマーが提供するライブストリーミング番組は、ユーザにレコメンドする際の優先順位が高くなるようにする。これにより、ストリーマーは配信の開始時にユーザを獲得し、ストリーマーのやる気を高めることができる。また、ストリーミング番組の開始時から、ユーザはストリーマーとの良好な交流やエンゲージメントが得られる可能性がある。
一部の実施態様において、(ライブストリーミング番組のサブセット生成のための)後続の基準は、ユーザ対ユーザの類似性、またはユーザ間の類似性に基づいて生成される。ユーザ対ユーザの類似度は、ユーザの過去の行動(過去の好みのコンテンツなど)から決定される好感度係数に基づいて計算されてもよく、AIや機械学習モデルが関与してもよい。例えば、ユーザ対ユーザの類似度に基づいて、ユーザAに対する類似度が所定値以上である別のユーザBに対して、ユーザAの好みのコンテンツがレコメンドされる。これにより、ユーザが新しいコンテンツを発見しやすくなる可能性がある。
一部の実施態様において、ライブストリーミング番組の候補セットを特定する異なる規則(類似度スコアと人気度に対する異なる重み付けなど)と、いくつかの目標指標(収益や視聴時間など)の間の相関性を監視・分析し、ライブストリーミング番組の候補セットを特定するプロセスを適宜改善または最適化する。AIまたは機械学習モデルが実装されてもよい。レコメンデーションの精度または効率を向上させることができる。
一部の実施態様において、ライブストリーミング番組のサブセット生成の異なる基準と、いくつかの目標指標(収益や視聴時間など)の間の相関性を監視・分析し、ライブストリーミング番組のサブセットを生成する基準規則を適宜改善または最適化する。AIまたは機械学習モデルが実装されてもよい。レコメンデーションの精度または効率を向上させることができる。
図11に、本発明の一部の実施態様に基づくレコメンデーション工程の例示的なフローチャートを示す。工程S802において、当該候補特定ユニット302が当該類似度スコアに基づき、当該ユーザ端末のユーザ向けのライブストリーミング番組の候補セットを特定する。工程S804において、当該候補特定ユニット302(または別のタイマー制御ユニット)が第1のタイマーを0に設定し、当該第1のタイマーを開始する。工程S806において、当該サブセット生成ユニット304が、当該基準DB314に格納された基準に基づき、当該候補セットからライブストリーミング番組のサブセットを生成する。工程S808において、当該レコメンドユニット306が生成された当該サブセットをネットワーク経由で当該ユーザ端末に提供する。工程S810において、当該レコメンドユニット306(または別のタイマー制御ユニット)が第2のタイマーを0に設定し、当該第2のタイマーを開始する。工程S812において、当該レコメンドユニット306は当該第2のタイマーが所定の閾値T2を超えたか否かをチェックする。超えていない場合、工程S814において、当該候補特定ユニット302は当該第1のタイマーが所定の閾値T1を超えたか否かをチェックする。超えている場合、プロセスは工程S802に戻り、当該候補特定ユニット302により新しい候補セットが特定される。第1のタイマーが値T1を超えていない場合、プロセスは工程S812に戻る。工程S812において、当該第2のタイマーが値T2を超えている場合、当該サブセット生成ユニット304(または他の基準管理ユニット)は、当該基準DB314を参照することにより、基準を変更または更新する。その後、プロセスは工程S806に戻り、ライブストリーミング番組の新たなサブセットが更新された基準で生成される。
T1は、例えば、T2よりも大きくなるように設定することができる。T1は、10分、5分、または任意の適切な数とすることができる。T2は、3分、2分、または任意の適切な数とすることができる。
他の実施態様において、T1はT2よりも小さくなるように設定されてもよい。この場合、工程S810は、工程S816の後に配置されてもよい。一部の実施態様において、それにより、生成されたサブセットを次にユーザ端末にレコメンドする回の前に、基準が変更または更新されることを確約することができる。一部の実施態様において、以前にすでにレコメンドされたことのあるコンテンツ当該をユーザ端末にレコメンドすることを防止することができる。
さらなる実施態様において、候補の特定は、基準の変更または更新に同期させてもよい。この場合、タイマーは1つだけ用いることができる。
図9に本発明の一部の実施態様に基づく通信システムの構成を示す概略図を示す。
通信システム1は、コンテンツを介したインタラクションを伴うライブストリーミングサービスを提供することができる。ここで言う「コンテンツ」とは、コンピュータ装置で再生可能なデジタルコンテンツを指す。つまり、通信システム1は、ユーザがオンラインで他のユーザとのリアルタイムのインタラクションに参加することを可能にする。通信システム1は、複数のユーザ端末10と、バックエンドサーバ30と、ストリーミングサーバ40とを含む。ユーザ端末10、バックエンドサーバ30、及びストリーミングサーバ40は、ネットワーク90(例えばインターネットとしてもよい)を介して接続される。バックエンドサーバ30は、ユーザ端末及び(または)ストリーミングサーバ40との間のインタラクションを同期させるサーバとすることができる。一部の実施態様において、バックエンドサーバ30は、アプリケーション(APP)プロバイダーのサーバとしてもよい。ストリーミングサーバ40は、ストリーミングデータまたはビデオデータを取り扱う、または提供するためのサーバである。一部の実施態様において、バックエンドサーバ30とストリーミングサーバ40は、独立したサーバとしてもよい。一部の実施態様において、バックエンドサーバ30とストリーミングサーバ40は、1つのサーバに統合してもよい。一部の実施態様において、当該ユーザ端末10は、ライブストリーミングサービスのためのクライアント装置である。一部の実施態様において、ユーザ端末10は、視聴者、ストリーマー、アンカー、ポッドキャスター、オーディエンス、リスナーなどと呼ばれることがある。ユーザ端末10、バックエンドサーバ30、及びストリーミングサーバ40はそれぞれ情報処理装置の一例である。一部の実施態様において、ストリーミングは、ライブストリーミングまたはビデオ再生とすることができる。一部の実施態様において、ストリーミングは、オーディオストリーミング及び(または)ビデオストリーミングとすることができる。一部の実施態様において、ストリーミングは、オンラインショッピング、トークショー、タレントショー、娯楽イベント、スポーツイベント、音楽ビデオ、映画、コメディ、コンサートなどのコンテンツを含むことができる。
一部の実施態様において、図1、図2または図3に記載された当該ユーザは、それぞれの当該ユーザ端末を通じて当該ライブストリーミング番組にアクセスする。
一部の実施態様において、図1、図2または図3に記載された当該プロセスは、バックエンドサーバ、ストリーミングサーバまたはユーザ端末により実行される。例えば、バックエンドサーバまたはストリーミングサーバは、類似度スコア、人気度スコア及び最終スコアの算出、ライブストリーミング番組の候補セットの特定プロセス、ライブストリーミング番組のサブセット生成基準を決定するプロセス、ライブストリーミング番組のサブセット生成プロセス、ライブストリーミング番組の情報をユーザ(またはユーザ端末)に提供するプロセス、候補セット内のすべてのライブストリーミング番組がすでにユーザにレコメンドされているかどうかを判断するプロセスを行うようも構成されていてもよい。
本発明は、類似度スコアおよび人気度スコアにより、ユーザ向けのライブストリーミング番組の候補セットを特定する方法を開示する。したがって、ライブストリーミング番組の候補セットは、ユーザ向けにカスタマイズされており、当該ユーザに関するライブストリーミング番組の関心グループとみなすことができる。候補セット内のライブストリーミング番組は、当該ユーザの「関心領域」にあるものと見なすことができる。ライブストリーミング番組のパフォーマンスレベルまたは品質レベルも、人気度スコアを取り入れることによって考慮される。
本発明は、ライブストリーミング番組の異なるサブセット(これらは、異なる基準によるライブストリーミング番組の候補セットから生成される)をユーザにレコメンドする方法を開示する。したがって、ユーザの「関心領域」内の各ライブストリーミング番組は、ユーザにレコメンドされる機会が等しい(または可視性が等しい)ものとすることができる。一部のコンテンツは、一般的には人気がなくても、特定のユーザにとって魅力的であることがある。ユーザをプラットフォーム上でより熱心な状態に維持する機会を増やすことができる。
本発明は、候補セット内の異なるライブストリーミング番組を自動的にユーザにレコメンドする方法を開示する。したがって、ユーザは選択ページに滞在している間、またはライブストリーミング番組にアクセスした後、退屈に感じることがなく、ユーザをプラットフォーム上により長く維持することができる。
本発明で説明した処理及び手順は、明示的に説明したものに加えて、ソフトウェア、ハードウェア、またはそれらの任意の組み合わせにより実現することができる。例えば、本明細書で説明した処理および手順は、その処理および手順に対応するロジックを集積回路、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、非一時的なコンピュータ可読媒体、磁気ディスクなどの媒体に実装することにより実現することができる。さらに、本明細書に記載された処理および手順は、その処理および手順に対応するコンピュータプログラムとして実現することができ、各種のコンピュータにより実行することができる。
さらに、上記実施態様で説明したシステムまたは方法は、固体記憶装置、光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置などの非一時的なコンピュータ可読媒体に格納されたプログラムに統合されてもよい。あるいは、プログラムは、インターネットを介してサーバからダウンロードされ、プロセッサにより実行されるものとしてもよい。
以上、本発明の技術的内容及び特徴を説明したが、本発明の属する技術分野において通常の知識を有する者であれば、本発明の教示及び開示から逸脱することなく、なお多くの変形及び修正を行うことができる。したがって、本発明の範囲は、既に開示された実施態様に限定されず、本発明から逸脱しない別の変形や修正を含み、特許請求の範囲に含まれる範囲である。
1 通信システム
10 ユーザ端末
30 バックエンドサーバ
40 ストリーミングサーバ
90 ネットワーク
S100、S102、S104、S106、S108 工程
S200、S202、S204、S206、S208、S210、S212 工程
S300、S302、S304、S306 工程
TG1、TG2、TG3 タグ
LS ライブストリーミング番組
LSS ライブストリーミング番組
U1、U2 ユーザ
300 サーバ
302 候補特定ユニット
304 サブセット生成ユニット
306 レコメンドユニット
308 属性判定ユニット
310 タグ決定ユニット
312 モデルDB
314 基準DB
316 利用可能なLSテーブル
318 ユーザテーブル
320 レコメンデーションテーブル
S800、S802、S804、S806、S808、S810、S812、S814、S816 工程
1200 ページ

Claims (13)

  1. ユーザにライブストリーミング番組の情報を提供する方法であって、
    前記ユーザの属性及びライブストリーミング番組のセット内の各ライブストリーミング番組のタグに基づき、ライブストリーミング番組の前記セットを特定する工程と、
    第1の基準に基づき、ライブストリーミング番組の前記セットからライブストリーミング番組の第1のサブセットを生成する工程と、
    第2の基準に基づき、ライブストリーミング番組の前記セットからライブストリーミング番組の第2のサブセットを生成する工程と、を含み、
    前記第1の基準が、前記第2の基準と異なる、ことを特徴とする、ユーザにライブストリーミング番組の情報を提供する方法。
  2. さらに、ライブストリーミング番組の前記第1のサブセットの情報を前記ユーザに提供する工程と、
    ライブストリーミング番組の前記第1のサブセットの情報を前記ユーザに提供した後、ライブストリーミング番組の前記第2のサブセットの情報を前記ユーザに提供する工程と、
    を含むことを特徴とする、請求項1に記載のユーザにライブストリーミング番組の情報を提供する方法。
  3. さらに、ライブストリーミング番組の新しいサブセットの要求を示す前記ユーザからの入力がなくても、新しい基準によりライブストリーミング番組の前記セットから生成された、ライブストリーミング番組の新しいサブセットの情報を、自動的に前記ユーザに定期的に提供する工程を含む、ことを特徴とする、請求項2に記載のユーザにライブストリーミング番組の情報を提供する方法。
  4. 前記第1の基準と前記第2の基準が、ライブストリーミング番組の前記第1のサブセットと、ライブストリーミング番組の前記第2のサブセット間に重複がないように決定される、ことを特徴とする、請求項1に記載のユーザにライブストリーミング番組の情報を提供する方法。
  5. ライブストリーミング番組の前記セットが、前記ユーザの時間とともに変化する属性と、ライブストリーミング番組の前記セット内の各ライブストリーミング番組の時間とともに変化するタグに基づいて特定され、ライブストリーミング番組の前記セット内のライブストリーミング番組が時間とともに変化する、ことを特徴とする、請求項1乃至4のいずれかに記載のユーザにライブストリーミング番組の情報を提供する方法。
  6. さらに、
    少なくとも、ライブストリーミング番組の前記第1のサブセットまたはライブストリーミング番組の前記第2のサブセットから前記ユーザによって選択されたライブストリーミング番組と前記ユーザ間の相互作用に基づいて、前記ユーザの時間とともに変化する前記属性を決定する工程と、
    少なくとも1つの機械学習モデルを用いて、各ライブストリーミング番組の時間とともに変化する前記タグをリアルタイムで決定する工程と、
    決定された前記ユーザの時間とともに変化する前記属性と、決定された各ライブストリーミング番組の時間とともに変化する前記タグとに基づいて、ライブストリーミング番組の前記セットを更新する工程と、
    を含むことを特徴とする、請求項5に記載のユーザにライブストリーミング番組の情報を提供する方法。
  7. ライブストリーミング番組の前記セットを特定する工程が、前記ユーザの属性ベクトルと、ライブストリーミング番組の前記セットに含まれる各ライブストリーミング番組のタグベクトルとのドット積を算出する工程を含む、ことを特徴とする、請求項1または5に記載のユーザにライブストリーミング番組の情報を提供する方法。
  8. ライブストリーミング番組の前記セットを特定する工程がさらに、
    ライブストリーミング番組において他のユーザによってなされたコメントの数、ライブストリーミング番組を視聴する他のユーザによって視聴された視聴時間、ライブストリーミング番組のユーザ定着率、ライブストリーミング番組に新規ユーザが加わる速度、及び/またはライブストリーミング番組の視聴中における他のユーザのアイドル時間に基づいて、ライブストリーミング番組の前記セット中のライブストリーミング番組に対して人気度スコアを生成する工程と、
    前記人気度スコアと前記ドット積の加重合計を算出する行程と、を含み、
    前記人気度スコアは、前記ライブストリーミング番組における他のユーザのコメント数、前記ライブストリーミング番組を視聴する他のユーザによって視聴された視聴時間、前記ライブストリーミング番組のユーザ定着率、前記ライブストリーミング番組に新規ユーザ加わる速度に比例し、または前記ライブストリーミング番組の視聴中における他のユーザのアイドル時間の長さに反比例する、ことを特徴とする、請求項7に記載のユーザにライブストリーミング番組の情報を提供する方法。
  9. さらに、
    ライブストリーミング番組の前記セットの中で、ライブストリーミング番組の前記第1のサブセットに含まれないライブストリーミング番組を決定する工程と、
    前記ライブストリーミング番組が、ライブストリーミング番組の前記第2のサブセットに含まれるように、前記ライブストリーミング番組の属性に基づき、前記第2の基準を決定する工程と、
    を含むことを特徴とする、請求項2に記載のユーザにライブストリーミング番組の情報を提供する方法。
  10. さらに、
    前記ユーザがライブストリーミング番組へのアクセスを終了したことを判断する工程を含み、
    ライブストリーミング番組の前記第2のサブセットの情報が、前記ユーザによる前記ライブストリーミング番組へのアクセスが終了したと判断された後に、前記ユーザに提供される、ことを特徴とする、請求項2に記載のユーザにライブストリーミング番組の情報を提供する方法。
  11. ユーザにライブストリーミング番組の情報を提供する方法であって、
    前記ユーザの属性及びライブストリーミング番組のセット内の各ライブストリーミング番組のタグに基づき、ライブストリーミング番組のセットを特定する工程と、
    時間とともに変化する基準規則に基づき、ライブストリーミング番組の前記セット中の ライブストリーミング番組を定期的に並べ替える工程と、
    前記並べ替えの結果に基づき、ライブストリーミング番組の前記セット中の前記ライブストリーミング番組の情報を前記ユーザに定期的に提供する工程と、
    を含むことを特徴とする、ユーザにライブストリーミング番組の情報を提供する方法。
  12. ユーザにライブストリーミング番組の情報を提供するシステムであって、1以上のプロセッサを含み、前記1以上のプロセッサは機械可読命令を実行することにより、
    前記ユーザの属性及びライブストリーミング番組のセット内の各ライブストリーミング番組のタグに基づき、ライブストリーミング番組の前記セットを特定することと、
    第1の基準に基づき、ライブストリーミング番組の前記セットからライブストリーミング番組の第1のサブセットを生成することと、
    第2の基準に基づき、ライブストリーミング番組の前記セットからライブストリーミング番組の第2のサブセットを生成することと、を行い、
    前記第1の基準が、前記第2の基準と異なる、ことを特徴とする、ユーザにライブストリーミング番組の情報を提供するシステム。
  13. ライブストリーミング番組の情報をユーザに提供するためのプログラムを含む非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記プログラムは、1以上のコンピュータに、
    前記ユーザの属性及びライブストリーミング番組のセット内の各ライブストリーミング番組のタグに基づき、ライブストリーミング番組の前記セットを特定することと、
    第1の基準に基づき、ライブストリーミング番組の前記セットからライブストリーミング番組の第1のサブセットを生成することと、
    第2の基準に基づき、ライブストリーミング番組の前記セットからライブストリーミング番組の第2のサブセットを生成することと、を実行させ、
    前記第1の基準が、前記第2の基準と異なる、ことを特徴とする、ライブストリーミング番組の情報をユーザに提供するためのプログラムを含む非一時的なコンピュータ可読媒体。
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