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

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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