JP5324495B2 - Content pre-delivery method, system and apparatus - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は、周期的に、配信サーバよりネットワークを介して全てのユーザに対して、人気の高いコンテンツをブロードキャストにより事前配信するコンテンツ事前配信方法、システムおよび装置に関するものである。 The present invention relates to a content pre-distribution method, system, and apparatus for pre-distributing popular content by broadcast from a distribution server to all users periodically via a network.
多くのISP(インターネットサービスプロバイダ)は、自身のネットワークサービスを差別化するキラーサービスとしてビデオ・オン・デマンドサービス(VoDサービス)を位置付けており、映画やTVドラマなど、コンテンツ制作会社が制作した高品質の動画コンテンツ(リッチコンテンツ)を配信するVoDサービスの普及に力を入れている。 Many ISPs (Internet Service Providers) position video-on-demand services (VoD services) as a killer service that differentiates their network services, and high quality produced by content production companies such as movies and TV dramas. Is focusing on popularizing VoD services that distribute video content (rich content).
一般に、動画コンテンツの視聴は夜間に集中する傾向があり、一日の周期で大きく変動する。ISPが収益を向上させユーザに対して安価にVoDサービスを提供するためには、ピーク時のサーバ負荷低減が大きな課題である。また、リッチコンテンツは大容量であるため、配信によって生じるトラヒックがネットワーク(NW)に与える影響を抑えることも重要である。ピーク時のサーバ負荷低減法として様々なものが検討され実用化されているが、主にMC配信(マルチキャスト配信)とP2P(Peer to Peer)型配信に分類できる。 In general, viewing of moving image content tends to concentrate at night, and fluctuates greatly with the cycle of a day. In order for ISPs to improve profits and provide VoD services to users at low cost, reducing server load during peak hours is a major issue. In addition, since rich content has a large capacity, it is also important to suppress the influence of traffic generated by distribution on the network (NW). Various methods for reducing server load during peak hours have been studied and put into practical use, but can be classified mainly into MC distribution (multicast distribution) and P2P (Peer to Peer) type distribution.
MC配信は、同一のコンテンツを要求した複数のユーザに対して、MC配信ツリーを用いて単一の配信セッションで配信するもので、ユーザ集約度の向上に比例してサーバ負荷の低減が期待できる。しかし、ユーザ集約度を上げるためには、配信要求に対して即時に配信を開始せず、配信を待ち合わせる必要がある。そのため、配信の即時性が損なわれ、ユーザが配信を要求してから実際に配信が開始されるまでの待ち時間が増加し、サービス品質が劣化する。 MC distribution is to distribute to a plurality of users who requested the same content in a single distribution session using the MC distribution tree, and a reduction in server load can be expected in proportion to the improvement in user aggregation. . However, in order to increase the degree of user aggregation, it is necessary to wait for distribution without immediately starting distribution in response to a distribution request. For this reason, the immediacy of distribution is impaired, the waiting time from when the user requests distribution until the distribution is actually started increases, and the service quality deteriorates.
一方、BitTorrent(登録商標)等、ユーザ間で保有するコンテンツを交換することでコンテンツ配信を実現するP2P型配信システムが広く普及している。従来は、UGC(User Generated Contents)の交換を目的に利用されてきたが、近年、リッチコンテンツを配信する手段としてもP2P配信技術が用いられている。しかし、ユーザは配信途中でシステムから退去する可能性があり、他のピアに接続先を切り替える等の配信継続のための方策を用いる必要がある。また、MC配信に対しても言えるが、再生,停止などのVCR操作をサポートするためには、配信セッションを動的に切り替える複雑な処理が必要となる。 On the other hand, a P2P type distribution system such as BitTorrent (registered trademark) that realizes content distribution by exchanging content held between users is widely spread. Conventionally, it has been used for the purpose of exchanging UGC (User Generated Contents), but in recent years, P2P distribution technology is also used as a means for distributing rich contents. However, there is a possibility that the user may leave the system in the middle of distribution, and it is necessary to use a measure for continuing distribution such as switching the connection destination to another peer. Moreover, as can be said for MC distribution, in order to support VCR operations such as playback and stop, complicated processing for dynamically switching distribution sessions is required.
ところで、アクセス回線のダウンリンク容量の増加は目覚ましく、リッチコンテンツの再生レートと比較しても十分に大きな帯域が利用できる環境が一般的になりつつある。そのため、ユーザの配信要求に対してオンデマンドで配信サーバより配信を行う通常の配信に加え、未使用の伝送容量を活用し、ユーザの配信要求とは無関係にコンテンツを常時配信し、ユーザ宅内に設置されているSTB(セットトップボックス)に蓄積することが有効である。このユーザの配信要求とは無関係に行うコンテンツの配信を事前配信と呼んでいる。 By the way, the increase in the downlink capacity of the access line is remarkable, and an environment in which a sufficiently large band can be used compared with the reproduction rate of rich content is becoming common. For this reason, in addition to the normal delivery that is delivered from the delivery server on demand to the user's delivery request, the unused transmission capacity is utilized, and the content is constantly delivered regardless of the user's delivery request, It is effective to store in an installed STB (set top box). Content distribution performed regardless of the user's distribution request is called pre-distribution.
すなわち、ユーザの配信要求時、事前配信によって要求コンテンツが既にSTBに蓄積されている場合、配信サーバからの配信を回避でき、配信サーバやNWのピーク時の負荷を低減することが可能となる。さらに、ユーザの配信要求とは無関係にSTBに対して配信を行う場合、ISPが自由に配信コンテンツや配信のタイミングを設定できるため、全ユーザに対して同一のコンテンツをBC配信(ブロードキャスト配信)することで、事前配信が配信サーバやNWに与える負荷を抑えることができる。 That is, when the requested content is already stored in the STB by the prior distribution when the user requests distribution, distribution from the distribution server can be avoided, and the load at the peak of the distribution server and NW can be reduced. Furthermore, when delivering to an STB regardless of a user's delivery request, the ISP can freely set delivery content and delivery timing, so the same content is delivered to all users via BC (broadcast delivery). Thus, it is possible to suppress the load that pre-distribution gives to the distribution server and NW.
そこで、発明者らはVoDサービスにおける配信方式として、非特許文献1に示されているようなBC事前配信方式を提案した。このBC事前配信方式は、P2P型配信とは異なり、STBにキャッシュされたコンテンツは各STBを保有するユーザのみが視聴するため、ユーザにコンテンツを他ユーザにアップロードさせるインセンティブを与える必要がなく、また事前配信コンテンツを視聴する際にはNWにトラヒックが発生しないため、ピーク時のサーバ負荷に加えてNW負荷の低減も期待できる。さらに、VCR操作に対しても容易に対応できる。
Therefore, the inventors have proposed a BC pre-distribution method as shown in
このBC事前配信方式において、配信システムは、ISPが用意する配信サーバと配信NW、そしてSTBとTV等の動画視聴装置を有する複数のユーザ側装置から構成される。配信サーバには提供するM個の全コンテンツが蓄積されている。配信サーバは、ユーザからの配信要求に対して、即時に要求コンテンツをユニキャスト配信する。ユーザ側装置では、配信されたコンテンツをSTBに蓄積しつつ、再生する。また、オンデマンドのユニキャスト配信に加えて、配信サーバは常時、コンテンツを事前配信し、STBは受信したコンテンツを常時蓄積する。ユーザの配信要求とは無関係に、配信サーバは、第n日目の開始時点(午前0時)において、第n日目に事前配信するコンテンツをスケジューリングする。また、事前配信において、同一のコンテンツを全ユーザにブロードキャストすることで、配信サーバやNWに与える影響を軽減する。 In this BC pre-distribution method, the distribution system is composed of a distribution server and distribution NW prepared by an ISP, and a plurality of user-side apparatuses having moving image viewing apparatuses such as STB and TV. The distribution server stores all M contents to be provided. The distribution server immediately unicasts the requested content in response to a distribution request from the user. The user side device reproduces the distributed content while accumulating it in the STB. Further, in addition to on-demand unicast distribution, the distribution server always distributes content in advance, and the STB always stores received content. Regardless of the user's distribution request, the distribution server schedules the content to be pre-distributed on the nth day at the start time (0:00 am) on the nth day. In advance distribution, the same content is broadcast to all users, thereby reducing the influence on the distribution server and NW.
ユーザは、視聴したいコンテンツが既に事前配信され自身のSTBに存在する場合には、配信サーバに要求することなく視聴できる。そのため、新たにNWにトラヒックが発生せず、また任意のVCR操作に容易に対応することができる。そのため、人気が高いコンテンツ(高人気のコンテンツ)をBC事前配信することで、配信サーバとNWの負荷を大きく低減できる。一般に著作権保護の観点から、STBに蓄積されたコンテンツには再生可能な期間(L日)が設定されることから、コンテンツをSTBに配信後、配信日を含めてL日が経過した午前0時に消去する。 When the content that the user wants to view has already been pre-distributed and exists in his / her STB, the user can view the content without requesting the distribution server. Therefore, no new traffic is generated in the NW, and any VCR operation can be easily handled. Therefore, by distributing BC popular content (highly popular content) in advance, the load on the distribution server and NW can be greatly reduced. In general, from the viewpoint of copyright protection, a reproducible period (L day) is set for the content stored in the STB. Therefore, after the content is distributed to the STB, the midnight including the distribution date has passed. Sometimes erase.
VoDサービス用に確保されたアクセス回線のダウンリンク容量をAd(bps)、コンテンツの再生レートをR(bps)とする。配信サーバからユニキャストで配信する際にはRで配信し、BC配信の配信レートRb(bps)は正の実数パラメタγに対してRb=γRに設定する。各ユーザに対してユニキャスト配信の伝送帯域を確保するためには、γR≦(Ad−R)を満たす必要がある。また、BC事前配信は、1日を1周期として行われ、この1周期中にBC事前配信することが可能なコンテンツ数の平均値XはX=24×3600γ/Sとなるため(Sはコンテンツの平均長(秒))、γ=(Ad−R)/Rに設定することでXを最大化する。 Assume that the downlink capacity of the access line reserved for the VoD service is Ad (bps) and the content playback rate is R (bps). When delivering by unicast from the delivery server, delivery is performed with R, and the delivery rate Rb (bps) of BC delivery is set to Rb = γR with respect to the positive real parameter γ. In order to secure a transmission band for unicast distribution for each user, it is necessary to satisfy γR ≦ (Ad−R). Also, BC pre-delivery is performed with one day as one cycle, and the average value X of the number of contents that can be pre-delivered during one cycle is X = 24 × 3600γ / S (S is content) X is maximized by setting γ = (Ad−R) / R.
第n日目の24時間に発生したコンテンツmに対する配信要求の集合をQm,nとし、配信要求qの視聴時間をtq(秒)とするとき、第n日目におけるコンテンツmに対する総ダウンロード時間(TDLT:totaldownloadtime)Dm,n(秒)は、 The total download time for the content m on the nth day , where Q m, n is the set of distribution requests for the content m that occurred on the 24th hour on the nth day and tq (seconds) is the viewing time of the distribution request q. (TDLT: totaldownloadtime) D m, n (seconds) is
となるが、Dm,nが大きなコンテンツを優先的に第n日目においてBC事前配信するほど、第n日目において配信サーバ負荷が低減される。第n日目の開始時点において設定された配信スケジューリングにより、第n日目の24時間にBC事前配信されるコンテンツが決定されるが、これらコンテンツは第n日目から第(n+L−1)日目のL日間、STBに存在する。そのため、これらL日間にわたるDm,nの総和が大きなコンテンツを、第n日目の配信スケジューリングにおいて優先的に選択することが望ましい。 However, the distribution server load is reduced on the nth day as the pre-delivery of the content having a large D m, n preferentially on the nth day. Content to be pre-delivered in the 24th hour of the nth day is determined by the delivery scheduling set at the start time of the nth day. These contents are determined from the nth day to the (n + L-1) th day. Present in the STB for L days. Therefore, it is desirable to preferentially select content having a large sum of D m, n over the L days in the distribution scheduling on the nth day.
しかし、n日目の開始時点において、i≧nのDm,iを得ることはできないため、Dm,nを推定する必要がある。ここでは、前日のTDLT(Dm,n-1)の大きなコンテンツを第n日目にBC事前配信する。すなわち、Dm,n-1を第n日目の推定値D'm,nとして用いる。ただし、第n−L日から第n−1日においてBC事前配信されたコンテンツは第n日目においてSTBにキャッシュされているため、第(n−L)〜(n−1)日にBC事前配信されたものを除いたコンテンツを対象にD'm,nの降順にBC事前配信コンテンツを空き時間がある限り選択する。また、コンテンツmの長さSm(秒)に対してコンテンツの配信順序をD'm,n/Smの降順に設定する。 However, since D m, i with i ≧ n cannot be obtained at the start time of the nth day, D m, n needs to be estimated. Here, the BC pre-distribution is performed on the n-th day for the content having a large TDLT (D m, n-1 ) on the previous day. That is, D m, n−1 is used as the estimated value D ′ m, n on the nth day. However, since the BC pre-distributed content from the n-L day to the n-1 day is cached in the STB on the n-th day, the BC advance is made on the (n-L) to (n-1) days. The BC pre-distributed content is selected in descending order of D ′ m, n for the content excluding the distributed content as long as there is free time. Further, the distribution order of the contents is set in descending order of D ′ m, n / Sm with respect to the length Sm (seconds) of the contents m .
しかしながら、BC事前配信はSTBに大容量のストレージを必要とし、事前配信されたコンテンツが実際に視聴される割合が低いという問題がある。チャイナ・テレコム(China Telecom)の「PowerInfo VoDシステム」のアクセスログデータを用いた評価では、BC事前配信されたコンテンツの中でユーザが実際に視聴した割合は、L=3の場合で0.39%程度、L=7の場合で0.51%程度と低く、また各STBにはL=3の場合で2.1Tbyteの、L=7の場合で4.8Tbyteの大容量のストレージが必要となる。 However, BC pre-distribution requires a large amount of storage in the STB, and there is a problem that the proportion of pre-distributed content is actually viewed is low. In the evaluation using China Telecom's “PowerInfo VoD system” access log data, the percentage of users who actually watched the BC pre-distributed content is 0.39 when L = 3. When the L = 7, the STB is as low as about 0.51%, and each STB requires a large capacity storage of 2.1 Tbytes when the L = 3 and 4.8 Tbytes when the L = 7. Become.
本発明は、このような課題を解決するためになされたもので、その目的とするところは、STBの必要ストレージ量を削減するとともに、事前配信されたコンテンツの実際に視聴される割合を高めることができるコンテンツ事前配信方法、システムおよび装置を提供することにある。 The present invention has been made in order to solve such problems. The object of the present invention is to reduce the amount of storage required for the STB and increase the proportion of pre-distributed content that is actually viewed. It is an object of the present invention to provide a content pre-delivery method, system and apparatus capable of performing the above.
このような目的を達成するために本発明は、所定期間を1周期とし、前回の1周期中の実績から今回の1周期中にユーザからのオンデマンドでの配信要求が予想される高人気のコンテンツを記憶されているコンテンツの中から選択し、この選択したコンテンツを今回の1周期中に配信サーバよりネットワークを介して全てのユーザに対してブロードキャストにより事前配信して受信側の装置に蓄積させる一方、受信側の装置に蓄積させたコンテンツの消去タイミングをそのコンテンツの配信周期を含めて所定周期が経過した時点とし、受信側の装置に蓄積されている既に事前配信したコンテンツを除くコンテンツを対象に事前配信する高人気のコンテンツの選択を行うコンテンツ事前配信方法(システム、装置)において、事前配信する高人気のコンテンツとして選択されるコンテンツ数を、事前配信の1周期中に事前配信することが可能なコンテンツの最大個数として設定される事前配信コンテンツ数をXとし、この事前配信コンテンツ数Xに所定比率r(0<r<1)を乗じた値以下のコンテンツ数に抑制するようにしたものである。 In order to achieve such an object, the present invention sets a predetermined period as one cycle, and is highly popular in which an on-demand delivery request from a user is expected during the current cycle from the results of the previous cycle. The content is selected from the stored content, and the selected content is pre-distributed by broadcast from the distribution server to all users via the network during this one cycle and stored in the receiving apparatus. On the other hand, when the content stored in the receiving device is erased at the point when a predetermined period has elapsed, including the content distribution cycle, the content excluding the content that has already been distributed in advance on the receiving device In the content pre-distribution method (system, apparatus) for selecting highly popular content to be pre-distributed in advance The number of content to be selected as the content, the number of pre-positioned content is set as the maximum number of contents that can be pre-positioned in one period of the pre-delivery and X, predetermined ratio r in this pre-positioned content number X The number of contents is less than or equal to the value multiplied by (0 <r <1).
この発明によれば、事前配信する高人気のコンテンツとして選択されるコンテンツ数が、事前配信の1周期中に事前配信することが可能なコンテンツの最大個数として設定される事前配信コンテンツ数Xに所定比率r(0<r<1)を乗じた値以下のコンテンツ数に抑制される。すなわち、事前配信の1周期中に事前配信することが可能なコンテンツの最大個数として設定される事前配信コンテンツ数Xのコンテンツが事前配信されるのではなく、最大値Xに所定比率r(0<r<1)を乗じた値を上限として、それ以下の高人気のコンテンツが事前配信される。これにより、事前配信されるコンテンツの数が抑制され、STBの必要ストレージ量が削減される。また、事前配信されるコンテンツは、少数でかつ高人気のコンテンツであることから、実際に視聴される割合も高まる。 According to the present invention, the number of contents selected as highly popular contents to be pre-delivered is predetermined as the number X of pre-delivery contents set as the maximum number of contents that can be pre-delivered during one period of pre-delivery. The number of contents is less than or equal to the value multiplied by the ratio r (0 <r <1). That is, the content of the pre-distributed content number X set as the maximum number of content that can be pre-distributed during one pre-delivery period is not pre-distributed, but the predetermined value r (0 < With a value multiplied by r <1) as the upper limit, less popular content is distributed in advance. Thereby, the number of contents delivered in advance is suppressed, and the required storage amount of STB is reduced. In addition, since the pre-distributed content is a small number and highly popular content, the proportion of the content that is actually viewed increases.
また、本発明は、所定期間を1周期とし、前回の1周期中の実績から今回の1周期中にユーザからのオンデマンドでの配信要求が予想される高人気のコンテンツを記憶されているコンテンツの中から選択し、この選択したコンテンツを今回の1周期中に配信サーバよりネットワークを介して全てのユーザに対してブロードキャストにより事前配信して受信側の装置に蓄積させる一方、受信側の装置に蓄積させたコンテンツの消去タイミングをそのコンテンツの配信周期を含めて所定周期が経過した時点とし、受信側の装置に蓄積されている既に事前配信したコンテンツを除くコンテンツを対象に事前配信する高人気のコンテンツの選択を行うコンテンツ事前配信方法(システム、装置)において、事前配信の1周期毎にユーザをコンテンツの視聴傾向が近い複数のクラスタに分類し、この分類されたクラスタ毎に、事前配信する高人気のコンテンツとして選択されるコンテンツ数を、事前配信の1周期中に事前配信することが可能なコンテンツの最大個数として設定される事前配信コンテンツ数をXcとし、この事前配信コンテンツ数Xcに所定比率r(0<r<1)を乗じた値以下のコンテンツ数に抑制するようにしたものである。 In addition, the present invention has a predetermined period as one cycle, and stores highly popular content for which an on-demand delivery request from the user is expected during the current cycle from the results of the previous cycle. The selected content is pre-distributed by broadcast to all users from the distribution server via the network and stored in the receiving device during the current cycle, while the receiving device stores the selected content. The accumulated content is erased at a point when a predetermined period has elapsed, including the content distribution period, and is pre-distributed for content excluding content that has already been pre-distributed and stored in the receiving device. In a content pre-distribution method (system, apparatus) for selecting content, the user is requested to execute the content for each period of pre-distribution. The content is classified into a plurality of clusters having a close listening tendency, and the number of contents selected as highly popular contents to be pre-distributed for each of the classified clusters can be pre-distributed during one period of pre-distribution. The number of pre-distributed contents set as the maximum number is Xc, and the number of pre-distributed contents Xc is suppressed to a value equal to or less than a value obtained by multiplying a predetermined ratio r (0 <r <1).
この発明によれば、事前配信の1周期毎に、ユーザがクラスタリングされ、コンテンツの視聴傾向が近い複数のクラスタに分類される。そして、この分類されたクラスタ毎に、事前配信する高人気のコンテンツとして選択されるコンテンツ数が、事前配信の1周期中に事前配信することが可能なコンテンツの最大個数として設定される事前配信コンテンツ数Xcに所定比率r(0<r<1)を乗じた値以下のコンテンツ数に抑制される。例えば、分類されたクラスタをクラスタ1,2、クラスタ1,2の事前配信の1周期中に事前配信することが可能なコンテンツの最大個数として設定される事前配信コンテンツ数XcをX1,X2とした場合、この最大値X1,X2のコンテンツがクラスタ1,2のユーザ群に対して事前配信されるのではなく、最大値X1,X2に所定所定比率r(0<r<1)を乗じた値を上限として、それ以下の高人気のコンテンツがクラスタ1,2のユーザ群に対して事前配信されるものとなる。これにより、事前配信されるコンテンツの数が抑制され、STBの必要ストレージ量が削減される。また、事前配信されるコンテンツは、各クラスタのユーザ群毎に、少数でかつ高人気のコンテンツであることから、実際に視聴される割合も高まる。
According to this invention, a user is clustered for every period of prior delivery, and it classify | categorizes into the some cluster with the viewing-and-listening tendency of content close | similar. Then, for each of the classified clusters, the pre-distributed content in which the number of content selected as the highly popular content to be pre-distributed is set as the maximum number of content that can be pre-distributed during one period of the pre-distribution The number of contents is less than or equal to a value obtained by multiplying the number Xc by a predetermined ratio r (0 <r <1). For example, the number Xc of pre-distributed contents set as the maximum number of contents that can be pre-distributed in one cycle of the pre-distribution of
本発明によれば、事前配信する高人気のコンテンツとして選択されるコンテンツ数を、事前配信の1周期中に事前配信することが可能なコンテンツの最大個数として設定される事前配信コンテンツ数をXとし、この事前配信コンテンツ数Xに所定比率r(0<r<1)を乗じた値以下のコンテンツ数に抑制するようにしたので、また、事前配信の1周期毎にユーザをコンテンツの視聴傾向が近い複数のクラスタに分類し、この分類されたクラスタ毎に、事前配信する高人気のコンテンツとして選択されるコンテンツ数を、事前配信の1周期中に事前配信することが可能なコンテンツの最大個数として設定される事前配信コンテンツ数をXcとし、この事前配信コンテンツ数Xcに所定比率r(0<r<1)を乗じた値以下のコンテンツ数に抑制するようにしたので、STBの必要ストレージ量を削減するとともに、事前配信されたコンテンツの実際に視聴される割合を高めることができるようになる。 According to the present invention, the number of pre-distributed contents set as the maximum number of contents that can be pre-distributed during one period of pre-distribution is defined as X. In addition, since the number of pre-distributed contents X is controlled to be equal to or less than the value obtained by multiplying the predetermined ratio r (0 <r <1), the user tends to view the contents every period of pre-distribution. The maximum number of contents that can be pre-distributed during one period of pre-distribution is classified into a plurality of nearby clusters, and the number of contents selected as highly popular content to be pre-distributed for each of the classified clusters the number of pre-positioned content is set as Xc, depression in a predetermined ratio r (0 <r <1) number of contents values below multiplied by this pre-positioned content number Xc Since the way, along with reducing the need storage amount of STB, it is possible to increase the actual proportion to be viewed pre delivered content.
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。図1は本発明に係るコンテンツ事前配信方法を適用したシステムの一実施の形態の要部を示す図である。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram showing a main part of an embodiment of a system to which a content pre-distribution method according to the present invention is applied.
図1において、101は配信サーバ、102はユーザ側装置、103はユーザクラスタ設計部、104は配信スケジュール設計部、105はNW(ネットワーク)であり、106は配信サーバ101,ユーザクラスタ設計部103および配信スケジュール設計部104を構成要素とするコンテンツ事前配信装置である。
In FIG. 1, 101 is a distribution server, 102 is a user side device, 103 is a user cluster design unit, 104 is a distribution schedule design unit, 105 is an NW (network), 106 is a
ユーザ側装置102は、個々のユーザ宅内に設けられた動画視聴用の装置であり、コンテンツ受信装置としてSTBを有している。コンテンツ事前配信装置106は、プロセッサや記憶装置からなるハードウェアと、これらのハードウェアと協働してコンテンツ事前配信装置としての各種機能を実現させるプログラムとによって実現される。
The
このシステムにおいて、ユーザは、視聴したいコンテンツがユーザ側装置102のSTB内に事前配信されている場合には、ローカルにキャッシュされたコンテンツを再生することで視聴する。視聴したいコンテンツがユーザ側装置102のSTB内に存在しない場合には、配信サーバ101に対して配信を要求し、配信要求を受けた配信サーバ101は直ちにユニキャストで要求元のユーザのユーザ側装置102に対して要求されたコンテンツを配信する。
In this system, when content to be viewed is distributed in advance in the STB of the user-
また、配信サーバ101は、コンテンツごとに総ダウンロード時間(TDLT)を計測する。ユーザクラスタ設計部103は、一日の開始時点(午前0時)において、各ユーザが過去Tc日間に視聴したコンテンツに基づきユーザをC個のクラスタに分類し、生成したクラスタを配信スケジュール設計部104に通知する。
Further, the
配信スケジュール設計部104は、各クラスタを対象に翌日の各コンテンツのTDLTを推測し、推測結果に基づき、各クラスタのBC事前配信のスケジュールを設計する。配信サーバ101は、設計された各クラスタのBC事前配信スケジュールに基づき、午前0時から24r時間(rについては後述する)、各クラスタのユーザ群のユーザ側装置102に対してコンテンツをブロードキャストする。
The distribution
図2に、配信サーバ101の処理フローを示す。配信サーバ101は配信要求に対する即時ユニキャスト配信(図2(a))と、BC事前配信(図2(b))の両方を行う。
FIG. 2 shows a processing flow of the
即時ユニキャスト配信は、ユーザからの配信要求に対して(ステップS101)、要求されたコンテンツを直ちにユニキャストで配信する(ステップS102)。そして、ユーザのアクセスログを記録する(ステップS103)。 In the immediate unicast distribution, in response to a distribution request from the user (step S101), the requested content is immediately distributed by unicast (step S102). Then, a user access log is recorded (step S103).
BC事前配信は、配信スケジュール設計部104が設計した各クラスタの配信スケジュールに従い(ステップS201)、次にBC事前配信する各クラスタのコンテンツを選択し(ステップS202)、各クラスタのユーザ群に対してBC事前配信を行う(ステップS203)。BC事前配信は、各日の開始時点からBC事前配信期間が経過した時点で終了する(ステップS204のYES)。 In the BC pre-distribution, according to the distribution schedule of each cluster designed by the distribution schedule design unit 104 (step S201), the contents of each cluster to be pre-delivered BC next are selected (step S202), and the user group of each cluster is selected. BC pre-delivery is performed (step S203). The BC pre-distribution ends when the BC pre-distribution period has elapsed from the start time of each day (YES in step S204).
図3に、ユーザ側装置102の処理フローを示す。コンテンツの視聴要求が生じた際には(ステップS301)、まず、そのコンテンツが既にBC事前配信されSTBに存在するかを調べる(ステップS302)。STBに存在する場合には(ステップS302YES)、配信サーバ101から新たに配信を受けることなく、そのコンテンツをSTBから再生する(ステップS303)。そして、アクセスログを配信サーバ101に通知する(ステップS304)。STBに存在しない場合には(ステップS302のNO)、配信サーバ101に配信要求を通知し(ステップS305)、配信サーバ101より即時にユニキャスト配信を受け(ステップS306)、再生する。
FIG. 3 shows a processing flow of the
図4に、ユーザクラスタ設計部103の処理フローを示す。ユーザクラスタ設計部103は、一日の開始時点(午前0時)において、各ユーザが過去P日間に視聴したコンテンツの履歴をアクセスログより収集し(ステップS401)、この収集したコンテンツの視聴履歴に基づきK平均法(k-means法)を用いて、ユーザを任意に与えた個数C個のクラスタにクラスタリングする(ステップS402)。
FIG. 4 shows a processing flow of the user
図5に、配信スケジュール設計部104の処理フローを示す。配信スケジュール設計部104は、ユーザクラスタ設計部103が生成した各クラスタに対して、アクセスログを用いて、前日の各コンテンツに対する総視聴時間TDLTを算出し(ステップS501)、翌日の各コンテンツのTDLT推定値とする(ステップS502)。
FIG. 5 shows a processing flow of the distribution
そして、各クラスタにおけるBC事前配信コンテンツとして、TDLT値の大きな順にコンテンツを割当てる(ステップS503)。この際、配信スケジュール設計部104は、各クラスタにおけるBC事前配信コンテンツを、各クラスタのBC事前配信の1周期(1日)中に事前配信することが可能な最大個数として設定される事前配信コンテンツ数をXcとし、この事前配信コンテンツ数Xcに後述する所定比率r(0<r<1)を乗じた値以下のコンテンツ数に抑制する。また、ユーザ側のSTBに保存されているコンテンツを除く。
Then, as BC pre-distributed contents in each cluster, contents are allocated in descending order of TDLT value (step S503). In this case, delivery
そして、配信スケジュール設計部104は、各クラスタのBC事前配信コンテンツに対して、TDLT推定値をコンテンツ長で除した値(配信要求数の推定値に相当)の大きな順に配信順序を設定し、各クラスタのBC事前配信スケジュールとする(ステップS504)。
Then, the delivery
図6に、このコンテンツ事前配信システムにおける即時ユニキャスト配信およびBC事前配信が行われる様子を示す。配信スケジュール設計部104は、配信サーバ101に対してBC事前配信時間TB(TB=24r時間)を設定する(矢印(1))。配信サーバ101は、ユーザ側装置102から配信要求があると(矢印(2))、即時ユニキャスト配信を行う(矢印(3))。各コンテンツの配信履歴はユーザクラスタ設計部103や配信ケジュール設計部104へ通知される(矢印(4),(5))。
FIG. 6 shows how immediate unicast delivery and BC pre-delivery are performed in this content pre-delivery system. The distribution
ユーザクラスタ設計部103は、一日の開始時点(午前0時)において、各ユーザが過去P日間に視聴したコンテンツの履歴を収集し、その収集したコンテンツの視聴履歴に基づいてユーザをクラスタリングし、生成したクラスタを配信スケジュール設計部104へ送る(矢印(6))。
The user
配信スケジュール設計部104は、ユーザクラスタ設計部103が生成した各クラスタのBC事前配信スケジュールを作成し、配信サーバ101へ通知する(矢印(7))。配信サーバ101は、配信スケジュール設計部104からの各クラスタのBC事前配信スケジュールに従って、各クラスタのユーザ群に対してコンテンツのBC事前配信を行う(矢印(8))。
The distribution
次に、上述したBC事前配信における配信抑制とユーザクラスタリングについて、詳細を説明する。 Next, details of distribution suppression and user clustering in the BC pre-distribution described above will be described.
〔配信抑制(BC事前配信コンテンツ数の抑制)〕
一般に、ユーザのコンテンツ視聴要求は少数の高人気コンテンツに集中する傾向がある。そのため、各日において常時、BC事前配信し、最大個数のコンテンツをBC事前配信するのではなく、高人気の少数のコンテンツのみをBC事前配信した場合も、配信サーバ負荷の大きな低減効果が期待される。
[Reduction of distribution (reduction of the number of BC pre-distributed contents)]
In general, user content viewing requests tend to concentrate on a small number of highly popular contents. Therefore, even if BC pre-delivery is always performed on each day and the maximum number of contents are not pre-delivered with BC, only a small number of highly popular contents are pre-delivered with BC. The
すなわち、各日においてBC事前配信するコンテンツを最大値Xの100r%に抑えることでSTBの必要ストレージ容量を100r%に抑えることができるが、この際の配信サーバの負荷低減効果の劣化度合いは100r%より小さいことが期待できる。このため、図6では、矢印(1)で示したように、サービス開始に先立ち、各日のBC事前配信時間TBをTB=24r時間として決定し、配信サーバ101に設定している。
That is, by suppressing the content pre-distributed on each day to 100r% of the maximum value X, the required storage capacity of the STB can be suppressed to 100r%, but the degradation degree of the load reduction effect of the distribution server at this time is 100r % Can be expected to be smaller. Therefore, in FIG. 6, as indicated by the arrow (1), prior to the start of the service, the BC pre-delivery time TB of each day is determined as TB = 24r hours and set in the
次に、BC事前配信するコンテンツを意図的に少数に抑制することの効果を評価する。評価にはChina Telecomが提供する商用VoDサービス「PowerInfo VoDシステム」において収集されたアクセスログデータを用いる。本ログデータには2004年6月から12月の7ヶ月間に発生した20,921,657の全配信要求が含まれており、総コンテンツ数は6,735、総ユーザ数は37,360である。45分と90分の長さを有するコンテンツが各々、全体の約40%ずつを占めており、平均コンテンツ長Sは3,510秒である。アクセス回線のダウンリンク容量をAd=10Mbps、コンテンツの再生レートをR=2Mbpsに設定する。γ=4、BC事前配信レートはRb=8Mbps、一日あたりの平均BC事前配信コンテンツ数はX=98.46となる。BC事前配信のために常時、Rb/R=4本のユニキャスト配信に相当する負荷が配信サーバに加わる。コンテンツ配信法の有効性を測る尺度として、各日nの最大同時セッション数Knの全期間における平均値KとVで評価する。 Next, the effect of intentionally suppressing the content to be pre-delivered to a small number is evaluated. For the evaluation, access log data collected in a commercial VoD service “PowerInfo VoD system” provided by China Telecom is used. This log data includes all the distribution requests of 20,921,657 that occurred during the seven months from June to December 2004. The total number of contents is 6,735 and the total number of users is 37,360. The contents having a length of 45 minutes and 90 minutes each occupy about 40% of the total, and the average content length S is 3,510 seconds. The downlink capacity of the access line is set to Ad = 10 Mbps, and the content reproduction rate is set to R = 2 Mbps. γ = 4, the BC pre-delivery rate is Rb = 8 Mbps, and the average number of BC pre-delivery contents per day is X = 98.46. A load corresponding to Rb / R = 4 unicast distributions is always applied to the distribution server for BC pre-distribution. As a measure for measuring the effectiveness of the content distribution method, the average values K and V of the maximum number of simultaneous sessions Kn of each day n are evaluated for the entire period.
図7(a)に、「Actual」として、各日nにおいてTDLT(Dm,n)の大きい上位x個のコンテンツのDm,nの和が、全コンテンツのDm,nの和に占める割合の、全期間における平均値をxに対してプロットした図を示す。また、図7(a)に、「Estimate」として、第n−1日のTDLT(Dm,n-1)の上位x個のコンテンツの第n日のTDLT(Dm,n)の和が、第n日の全コンテンツのDm,nの和に占める割合の平均値を同様にプロットした図を示す。 In FIG. 7A, as “Actual” , the sum of D m, n of the top x pieces of content having a large TDLT (D m, n ) in each day n occupies the sum of D m, n of all contents. The figure which plotted the average value of the ratio over the whole period with respect to x is shown. Further, in FIG. 7 (a), as "Estimate", the sum of TDLT of the n days of top-x content of the n-1_Nichino TDLT (D m, n-1 ) (D m, n) is The figure which plotted similarly the average value of the ratio to the sum of Dm, n of all the contents of the nth day is shown.
「Actual」においては、例えば個数で言うと0.16%に過ぎない上位10個のコンテンツがTDLTの18.5%を、個数で言うと0.48%に過ぎない上位30個のコンテンツがTDLTの28.9%を占めており、少数のコンテンツに視聴が集中する傾向が確認できる。実際には前日のTDLTに基づきBC事前配信コンテンツが選択されるため、BC事前配信抑制の効果は「Estimate」に相当し上位コンテンツのTDLTの集中度合いは若干、低下するが、それでも上位10個のコンテンツが15.6%を、上位30個のコンテンツが25.6%を占めており、やはり少数のコンテンツによってTDLTの多くが占められている。 In “Actual”, for example, the top 10 content, which is only 0.16% in terms of number, is 18.5% of TDLT, and the top 30 content, which is only 0.48% in terms of number, is TDLT. It can be confirmed that the viewing is concentrated on a small number of contents. Actually, the BC pre-distribution content is selected based on the previous day's TDLT. Therefore, the effect of suppressing BC pre-distribution is equivalent to “Estimate”, and the degree of concentration of the TDLT of the upper content is slightly reduced. The content is 15.6%, the top 30 content is 25.6%, and the majority of the TDLT is also occupied by a small number of content.
各日にBC事前配信を行う時間TBをTB=24×3,600×r(秒)にした場合(BC事前配信時間を100r%に抑制)のKとVを各々、K(r)、V(r)とする。そして、これら評価尺度の相対的な改善効果ψK(r)、ψV(r)を各々、ψK(r)=(K(0)−K(r))/(K(0)−K(1))、ψV(r)=(V(0)−V(r))/(V(0)−V(1))で定義する。ただし、K(0)とV(0)は、BC事前配信を行わず全配信要求に対して配信サーバが即時にユニキャスト配信した場合のKとVである。 When the time TB for performing BC pre-delivery on each day is set to TB = 24 × 3,600 × r (seconds) (the BC pre-delivery time is suppressed to 100 r%), K and V are respectively K (r) and V (R). The relative improvement effects ψ K (r) and ψ V (r) of these evaluation measures are respectively expressed as ψ K (r) = (K (0) −K (r)) / (K (0) −K. (1)), ψ V (r) = (V (0) −V (r)) / (V (0) −V (1)). However, K (0) and V (0) are K and V when the distribution server immediately performs unicast distribution for all distribution requests without performing BC pre-distribution.
ψK(r)とψV(r)は各々、常時BC事前配信を行った場合(r=1)のKとVの低減量に対する、BC事前配信コンテンツ数を100r%に抑制したときのKとVの低減量の比率に相当する。r<1の際、各日におけるBC事前配信時間帯をどのように定めるかが問題であるが、配信サーバのピーク負荷を低減する観点からは、オフピーク時間帯にのみBC事前配信を行うことが有効である。ただし、全ユーザに対して同一のコンテンツをBC配信するため、BC事前配信に用いる配信セッションは少ない(本数値評価例ではRb/R=4本)ことから、BC事前配信が配信サーバに与える負荷は小さい。よって本例では、BC事前配信スケジュールの切り替え時刻である午前0時からTBの期間、BC事前配信を行う。 ψ K (r) and ψ V (r) are K values when the number of BC pre-distributed contents is suppressed to 100 r% with respect to the reduction amount of K and V when the BC pre-distribution is always performed (r = 1). It corresponds to the ratio of the reduction amount of V. When r <1, how to determine the BC pre-delivery time zone for each day is a problem. From the viewpoint of reducing the peak load of the delivery server, BC pre-delivery may be performed only during off-peak hours. It is valid. However, since the same content is distributed to all users by BC, the number of distribution sessions used for BC pre-distribution is small (Rb / R = 4 in this numerical evaluation example), so the load imposed on the distribution server by BC pre-distribution Is small. Therefore, in this example, BC pre-distribution is performed for a period of TB from 0:00, which is the switching time of the BC pre-distribution schedule.
図7(b),(c)に、事前配信時間比率rに対してψK(r)とψV(r)を各々、コンテンツ保存期間Lの三つの値に対してプロットした図を示す。ψK(r)とψV(r)はrに対して上に凸な曲線となり、直線y=xよりも左上の領域に存在する。そのため、0<r<1の範囲でrを設定し、BC配信コンテンツ数を抑制したとき、KやVの改善効果の劣化度合いはBC事前配信時間の削減比率rよりも小さくなる。STBの必要ストレージ容量Zはrに比例することから、BC事前配信コンテンツ数を抑制することで、事前配信の性能劣化を抑えながらZを低減できる。例えば、L=7のときにr=0.5に設定した場合、Zを半減しながら約80%のKとVに対する低減効果が得られる。また、コンテンツプロバイダとの契約条件等からLが決まっている場合に、rを調整することで所望のSTBコスト要件を満たすようZを設計することが可能である。 FIGS. 7B and 7C are diagrams in which ψ K (r) and ψ V (r) are plotted against three values of the content storage period L with respect to the pre-delivery time ratio r. ψ K (r) and ψ V (r) are curved upwards with respect to r, and exist in the upper left region of the straight line y = x. Therefore, when r is set in the range of 0 <r <1, and the number of BC distribution contents is suppressed, the degree of deterioration of the improvement effect of K and V is smaller than the reduction ratio r of the BC pre-distribution time. Since the necessary storage capacity Z of STB is proportional to r, Z can be reduced while suppressing the performance degradation of the pre-delivery by suppressing the number of BC pre-delivery contents. For example, when r = 0.5 is set when L = 7, a reduction effect on K and V of about 80% can be obtained while Z is halved. Further, when L is determined based on the contract conditions with the content provider, etc., Z can be designed to satisfy desired STB cost requirements by adjusting r.
次に、BC事前配信コンテンツ数を抑制したBC事前配信の有効性を確認するため、VoDにおける配信サーバ負荷低減方式として代表的な、MC配信とP2P配信を用いた場合と性能を比較する。 Next, in order to confirm the effectiveness of BC pre-distribution in which the number of BC pre-distribution contents is suppressed, performance is compared with the case where MC distribution and P2P distribution are used as typical distribution server load reduction methods in VoD.
MC配信においては、ユーザの配信要求に対して待ち合わせ期間を設けることで、その間に発生した同一コンテンツに対する配信要求を一つのMC配信に集約する。ここでは、ユーザのレスポンス時間に上限値Wを設け、他に待ち中のユーザが存在しないコンテンツに対する要求が生じた時刻からW後にそのコンテンツを配信する。 In MC distribution, a waiting period is provided for a user's distribution request, and distribution requests for the same content generated during that period are consolidated into one MC distribution. Here, an upper limit value W is set for the response time of the user, and the content is distributed after W from the time when the request for the content for which there is no other waiting user exists.
また、P2P配信においては、配信要求ユーザに対して要求コンテンツを視聴中の他のユーザから配信する。ここでは、理想的な環境を想定し、各ユーザがコンテンツmに対する配信を要求した際、コンテンツmの配信を受けているユーザ数とアクセス回線のアップロード容量Auの積が、他のピアから配信を受けているユーザ数+1と再生レートRとの積よりも大きい場合にピアから配信を受け、そうでない場合には配信サーバから配信する。また、ユーザが配信を終了した際に本条件が満たされなくなる場合には、ピアから配信を受けているユーザの中で配信終了までの残り時間が最小のピアへの配信を配信サーバからに切り替える。 In P2P distribution, the requested content is distributed from other users who are viewing the content to the distribution requesting user. Here, assuming an ideal environment, when each user requests distribution for content m, the product of the number of users receiving distribution of content m and the upload capacity Au of the access line is distributed from other peers. When the product of the number of received users + 1 and the reproduction rate R is larger, the distribution is received from the peer. Otherwise, the distribution is performed from the distribution server. In addition, when this condition is not satisfied when the user finishes the distribution, the distribution server switches the distribution from the distribution server to the peer that has the minimum remaining time until the end of the distribution among the users receiving the distribution from the peer. .
図8に、二つの比較方式を用いた場合のKとV(107秒)をまとめた図を示す。図8(a)に示されるように、MC配信においては待ち合わせ期間長W(秒)の増加に伴いKとVは低減するが、ユーザの平均レスポンス時間w(秒)は悪化する。また、図8(b)に示されるように、P2P配信においてはAuの増加に伴いKとVは低減するが、AuがAdに近づくと性能改善は頭打ちとなる。今回の評価ではAuが5Mbps以上になると性能改善が見られなかった。 FIG. 8 is a diagram summarizing K and V (10 7 seconds) when the two comparison methods are used. As shown in FIG. 8A, in MC distribution, K and V decrease as the waiting period length W (seconds) increases, but the average response time w (seconds) of the user deteriorates. Further, as shown in FIG. 8B, in P2P distribution, K and V decrease as Au increases, but performance improvement reaches its peak when Au approaches Ad. In this evaluation, performance improvement was not seen when Au was 5 Mbps or more.
また、図9に、配信抑制を行った場合のBC事前配信におけるZ(Gbyte)、K、V(107)の値を各々、Lの3つの値とrの6つの値に対してまとめた図を示す。現在でも1Tbyteの容量のHDレコーダーを4万円程度で購入することが可能であり、今後もストレージコストの低減は続くことが予想される。例えば、L=7のとき、r=0.2に設定することでZを1Tbyte程度に抑えられるが、KとVの観点からはWがおおよそ5分程度のMC配信と、またAuが2Mbps程度のP2P配信と同等の性能を達成することが可能である。一方、二つの比較方式では問題である、VCR操作に対する対処、品質の不安定性、ユーザ離脱への対処、といった問題を全て、配信抑制を行った場合のBC事前配信では解決することができる。 FIG. 9 summarizes the values of Z (Gbyte), K, and V (10 7 ) in BC pre-distribution when distribution suppression is performed for three values of L and six values of r. The figure is shown. Even now, it is possible to purchase an HD recorder with a capacity of 1 Tbyte for about 40,000 yen, and the storage cost is expected to continue to be reduced. For example, when L = 7, Z can be suppressed to about 1 Tbyte by setting r = 0.2. From the viewpoint of K and V, MC is distributed with W of about 5 minutes, and Au is about 2 Mbps. It is possible to achieve performance equivalent to that of P2P distribution. On the other hand, all the problems such as coping with VCR operation, quality instability, and coping with user detachment, which are problems in the two comparison methods, can be solved by BC pre-distribution when distribution suppression is performed.
〔ユーザクラスタリング〕
ユーザの好みは多様であることから、多数のユーザが視聴する人気コンテンツではなく、低人気の特定のジャンルのコンテンツを好んで視聴するユーザも存在することが予想される。そのため、コンテンツの視聴傾向が近いユーザをクラスタリングし、クラスタごとにTDLTの大きなコンテンツをBC事前配信することで、事前配信されたコンテンツの実際に視聴される割合(事前配信コンテンツの利用率)ηを向上させ、KやVのさらなる低減が期待される。
[User Clustering]
Since user preferences vary, it is expected that there are users who prefer to view content of a specific genre that is not popular, rather than popular content that many users view. Therefore, by clustering users who are close to the content viewing tendency and performing BC pre-distribution of content with a large TDLT for each cluster, the proportion of pre-distributed content that is actually viewed (utilization rate of pre-distributed content) η Improvement and further reduction of K and V are expected.
図10(a)に、各ユーザuのキャッシュヒット率(CHR)ξuの累積分布をLの3つの値に対して示した図を示す。ただし、ξuをユーザuの全視聴要求に対するTDLTの中で、BC事前配信されたコンテンツによって対応できたものの割合で定義する。この値が大きいほどKとVの低減効果が大きくなる。全ユーザを対象に算出した平均キャッシュヒット率は0.281(L=1)、0.404(L=2)、0.642(L=7)となるが、ユーザごとのξuの差異は大きく、ξuの小さなユーザが多数存在することが確認できる。全ユーザを対象としたTDLTが大きなコンテンツがBC事前配信されるため、これらξuの小さいユーザのコンテンツ視聴傾向は全ユーザの視聴傾向とは大きく異なることが予想される。 FIG. 10A shows a cumulative distribution of the cache hit rate (CHR) ξ u of each user u with respect to three values of L. However, ξ u is defined as the ratio of the contents that can be dealt with by the BC pre-distributed content in the TDLT for all viewing requests of the user u. As this value increases, the effect of reducing K and V increases. The average cache hit rate calculated for all users is 0.281 (L = 1), 0.404 (L = 2), and 0.642 (L = 7). The difference in ξ u for each user is It can be confirmed that there are many users who are large and small in ξ u . Since content with a large TDLT targeting all users is pre-delivered to BC, the content viewing tendency of users with a small ξ u is expected to be significantly different from the viewing tendency of all users.
図10(b)にL=1とした場合の、各ユーザuの全期間におけるTDLT(Du)をξuに対してプロットした図を示す。Duが大きなヘビーユーザは多数のコンテンツを視聴するため、BC事前配信される高人気コンテンツだけでなくBC事前配信されない低人気コンテンツをも多く視聴する結果、ξuは0.2〜0.4の比較的に小さな値の範囲に集中している。一方、Duが小〜中程度の一般ユーザは視聴コンテンツの傾向がユーザごとに大きく異なる結果、ユーザごとのξuのばらつきが大きくなりξuが0もしくは1となる極端な視聴傾向を示すユーザも多数、存在することが確認できる。ユーザuの第n日目における各視聴コンテンツmの相対TDLT(Δu,m,n)を、ユーザuが第n日目にコンテンツmを視聴した時間をユーザuの第n日目のTDLTで除した値で定義する。 FIG. 10B shows a diagram in which TDLT (D u ) over the entire period of each user u is plotted against ξ u when L = 1. Since D u is to view large heavy users many contents, high popularity content just not BC prepositioned that are not a result of view many low popular content, xi] u is relatively of 0.2 to 0.4 being BC prepositioned Concentrate on a small range of values. On the other hand, D u is the general user of low to medium a result of the tendency of viewing content differs greatly for each user, the user indicating extreme viewing tendency of increased variation in the per-user xi] u xi] u is 0 or 1 It can be confirmed that there are many. The relative TDLT (Δ u, m, n ) of each viewing content m on the nth day of the user u, the time when the user u viewed the content m on the nth day is the TDLT on the nth day of the user u Defined by the value divided.
図10(b)に示したDuが同程度の二人のユーザA、Bを対象に、Δu,m,nを各日nの全ユーザのコンテンツmに対するTDLT(Dm,n)の降順にプロットした図を図10(c)に示す。ξuが大きいユーザAは、Dm,nが大きく高人気であるためBC事前配信されるコンテンツを主に視聴している。一方、ξuが小さいユーザBは、Dm,nが小さく低人気であるためBC事前配信されないニッチなコンテンツを主に視聴している。このように、Duが同程度のユーザであっても視聴コンテンツの傾向が大きく異なる場合があり、ユーザBのような、視聴コンテンツの傾向が多数のユーザとは異なるユーザのξuを、ユーザ集合のクラスタリングにより向上できる可能性がある。 For two users A and B having the same D u shown in FIG. 10B, Δ u, m, n is the TDLT (D m, n ) for the contents m of all users n on each day. A diagram plotted in descending order is shown in FIG. User A having a large ξ u is mainly viewing content pre-delivered to BC because D m, n is large and popular. On the other hand, the user B whose ξ u is small mainly views niche contents that are not pre-delivered by BC because D m, n is small and low popularity. Thus, there is a case where D u prone was also view content comparable users differ greatly, such as user B, and xi] u of different users with multiple users tend to view content, user It may be improved by clustering the set.
BC事前配信スケジューリング時に、ユーザ集合をコンテンツの視聴傾向に基づき複数のクラスタに分類することを考える。すなわち、図4に示すように、ユーザのアクセスログを用いて各ユーザの視聴コンテンツの履歴情報から、ユーザを複数のクラスタに分類する。クラスタリング処理は、図6に示すように、各日の終了時に翌日のBC事前配信のために用いるクラスタを生成するために実施される。本例では、分割最適化クラスタリングの代表的手法であるk-means法を用いてユーザ集合をクラスタリングする。J個のデータxi,1,xi,2,・・・,xi,Jを有するクラスタリング対象xiがI個存在するとき、k-means法は各クラスタcの重心mc={mc,1,mc,2,・・・,mc,J}と各クラスタcを構成するxiとのユークリッド距離の総和、 Consider that a user set is classified into a plurality of clusters based on the viewing tendency of content during BC pre-distribution scheduling. That is, as shown in FIG. 4, the user is classified into a plurality of clusters from the history information of the viewing content of each user using the user access log. As shown in FIG. 6, the clustering process is performed to generate a cluster to be used for BC pre-delivery on the next day at the end of each day. In this example, a user set is clustered using the k-means method, which is a representative method of division optimization clustering. When there are I clustering objects x i having J pieces of data x i, 1 , x i, 2 ,..., X i, J , the k-means method uses the centroid m c = {m of each cluster c. c, 1 , m c, 2 ,..., m c, J } and the sum of Euclidean distances between x i constituting each cluster c,
が最小となるよう、これらI個の対象を任意に定めた個数C個のクラスタに分類する。ただし、Xcはクラスタcに分類されたクラスタリング対象の集合である。 These I objects are classified into an arbitrarily determined number C clusters so that is minimized. Xc is a clustering target set classified into cluster c.
以下に、k-means法のアルゴリズムを示す。
(1)クラスタリング対象をランダムにC個のクラスタに分割し、初期クラスタを生成する.
(2)各クラスタcに対して重心mcを
The algorithm for the k-means method is shown below.
(1) A clustering target is randomly divided into C clusters to generate an initial cluster.
(2) For each cluster c, centroid mc
より算出する.
(3)全てのクラスタリング対象xiを、重心との距離
Calculated from
(3) Distance all clustering objects x i to the center of gravity
が最小となるクラスタに割当てる.
(4)クラスタに変化がある場合は(2),(3)を繰り返すことによってクラスタの再割当てを行う.
Assign to the cluster that minimizes.
(4) When there is a change in the cluster, the cluster is reassigned by repeating (2) and (3).
本例では、クラスタリング対象xiを各ユーザ、クラスタリングに用いるデータ集合xi,jをユーザiがコンテンツjをある期間Tc内に視聴した場合には1を、視聴しなかった場合には0をとる2値変数とし、任意に定めたC個のクラスタに分類することを考える。反復回数を定数とみなせばk-means法の計算量はO(ICJ)となる。しかし、Viをユーザiが期間T内に視聴したコンテンツの集合、V’iをその補集合とすると、 In this example, the clustering target x i is each user, and the data set x i, j used for clustering is 1 when the user i views the content j within a certain period Tc, and 0 when the user i does not view it. Consider a binary variable to be classified into arbitrarily defined C clusters. If the number of iterations is regarded as a constant, the calculation amount of the k-means method is O (ICJ). However, if V i is a set of contents viewed by user i within period T and V ′ i is its complement,
この(2)式において、 In this equation (2),
はユーザxiとは無関係にクラスタcごとに定まるため、各反復において、各ユーザxiと各クラスタcに対してO(|Vi|)の計算量でδ(xi、mc)を算出できる。 Is determined for each cluster c regardless of the user x i, and in each iteration, δ (x i , m c ) is calculated with O (| V i |) for each user x i and each cluster c. It can be calculated.
図10(d)に、各ユーザが各日もしくは全期間中に視聴したコンテンツ数の累積分布をプロットした図を示すが、各日の視聴コンテンツ数の最大値は498と大きいものの、約半数のユーザは2以下、約90%のユーザは10以下と、大部分のユーザの視聴コンテンツ数は全コンテンツ数6,735と比較して遥かに小さい。同様にTcを全期間とした場合も、最大値は5,298と大きいものの、約半数のユーザは141以下、約90%のユーザは301以下と、やはり全コンテンツ数と比較して遥かに小さい。よって式(2)を用いて距離を計算することで、クラスタリングに要する時間を大幅に低減できる。 FIG. 10 (d) shows a plot of the cumulative distribution of the number of contents viewed by each user during each day or during the entire period. Although the maximum value of the number of viewed contents for each day is as large as 498, about half of the contents are viewed. The number of viewing contents of most users is 2 or less, and about 90% of the users are 10 or less. Similarly, when Tc is set to the entire period, the maximum value is as large as 5,298, but about half of the users are 141 or less, and about 90% of the users are 301 or less, which is much smaller than the total number of contents. Therefore, the time required for clustering can be significantly reduced by calculating the distance using Equation (2).
以後、本例では、L=1の場合を対象に検討を進める。BC事前配信されたコンテンツのヒット率を高め、配信サーバの負荷を低減するためには、各日の開始時点において、その日の視聴コンテンツ集合が可能な限り近いユーザを同一のクラスタに分類することが望ましい。そこで、本例ではまず、ユーザクラスタリングによるBC事前配信の性能向上の可能性を評価する目的から、第n日目の開始時点におけるクラスタリングで用いるxi,jを定める期間Tcを第n日目の1日のみとしてユーザ集合をクラスタリングする。そして生成された各クラスタcを構成する各ユーザiの、第n日目における各コンテンツjに対するTDLT(Di,j,n)を、各コンテンツjに対して足し合わせた値 Henceforth, in this example, examination is advanced for the case of L = 1. In order to increase the hit rate of BC pre-distributed content and reduce the load on the distribution server, at the start of each day, users who are as close as possible to the viewing content set on that day can be classified into the same cluster. desirable. Therefore, in this example, for the purpose of evaluating the possibility of improving the performance of BC pre-distribution by user clustering, a period Tc for determining x i, j used for clustering at the start time of the nth day is set to the nth day. Cluster user sets as only one day. Then, a value obtained by adding the TDLT (D i, j, n ) for each content j on the nth day of each user i constituting each generated cluster c to each content j.
の降順に、クラスタcを構成するユーザに対してBC配信を行う。クラスタごとにBC事前配信コンテンツを選択するため、ユーザクラスタリングを行わない場合と比較して、BC事前配信のために必要なる配信セッション数がC倍となる。 In the descending order of BC, BC distribution is performed to the users constituting the cluster c. Since the BC pre-distribution content is selected for each cluster, the number of distribution sessions required for BC pre-distribution is C times compared to the case where user clustering is not performed.
図11(a)に、理想的なクラスタリングを行った場合のK,V,ξ,ηをクラスタCの7つの値(2,4,8,16,32,64,128)に対してまとめた図を示す。ただし、ξは全ユーザを対象とした平均的なキャッシュヒット率であり、全期間の全ユーザの、BC事前配信されたコンテンツを視聴したTDLTの割合で定義する。また、ηは前述したように事前配信コンテンツの利用率である。 FIG. 11A summarizes K, V, ξ, and η for ideal clustering with respect to seven values (2, 4, 8, 16, 32, 64, and 128) of cluster C. The figure is shown. Here, ξ is an average cache hit rate for all users, and is defined as the ratio of TDLTs for viewing the BC pre-distributed content of all users for all periods. Further, η is the utilization rate of the pre-distributed content as described above.
ユニキャスト配信フローのセッション数で換算してRb/R=4C本のセッションがBC事前配信のために常時、必要となるが、Kを算出する際にはこれら4C本のセッションも加算している。比較のため、図11(a)には、クラスタリングを行わずに全ユーザに対して同一のコンテンツをBC事前配信した場合(C=1)の結果についても示している。ただし、C=1の場合も、各日の各コンテンツのTDLTの降順にBC事前配信コンテンツを選択した。 In terms of the number of sessions in the unicast distribution flow, Rb / R = 4C sessions are always required for BC pre-distribution, but when calculating K, these 4C sessions are also added. . For comparison, FIG. 11A also shows the results when the same content is pre-delivered to all users without performing clustering (C = 1). However, even in the case of C = 1, BC pre-delivery content was selected in descending order of TDLT of each content of each day.
クラスタ数Cの増加に伴いKとVは減少しξとηは増加し、全ての特性は向上しており、BC事前配信におけるユーザクラスタリングの効果が確認できる。しかし、ξとηの向上度合いと比較して、KとVの向上度合いは小さい。例えばC=16のときC=1の場合と比較してξとηは約17%増加するが、Kは約2.6%、Vは約5.4%の低減に留まっている。これはユーザクラスタリングによってξとηは大きく増加する反面、各クラスタにおいて異なるコンテンツをBC配信するため、BC事前配信に要する配信セッションや転送データ量が増加することが原因である。 As the number of clusters C increases, K and V decrease, ξ and η increase, and all characteristics are improved, and the effect of user clustering in BC pre-distribution can be confirmed. However, the improvement degree of K and V is small compared with the improvement degree of ξ and η. For example, when C = 16, ξ and η increase by about 17% compared to the case of C = 1, but K is only about 2.6% and V is only about 5.4%. This is because ξ and η are greatly increased by user clustering, but because different contents are distributed via BC in each cluster, the distribution session and transfer data amount required for BC pre-distribution increase.
特に、常時4C本のセッション相当がBC事前配信のために必要となることから、Cが16程度よりも大きくなるとKはCの増加に伴い逆に悪化している。また、VもCが64程度よりも大きくなると逆に悪化する。そのため、Cを大きくする場合、ピーク時を避けてBC事前配信を行うことで配信サーバのピーク負荷を低減する必要がある。BC事前配信コンテンツ数を抑制することで、小量のSTBストレージ容量でKやVを効果的に低減することが可能であり、BC事前配信コンテンツの抑制とユーザクラスタリングを組み合わせて用いることで、さらに事前配信コンテンツの利用率を高めることができるようになる。 In particular, since 4C sessions are always required for BC pre-delivery, when C becomes larger than about 16, K worsens with increasing C. On the other hand, V worsens when C becomes larger than about 64. Therefore, when C is increased, it is necessary to reduce the peak load of the distribution server by performing BC pre-distribution while avoiding the peak time. By suppressing the number of BC pre-distributed content, it is possible to effectively reduce K and V with a small amount of STB storage capacity, and by using a combination of suppression of BC pre-distributed content and user clustering, The utilization rate of the pre-distributed content can be increased.
前述では、各日の各ユーザの視聴コンテンツに基づきユーザ集合をクラスタリングしたが、実際には第n日目の開始時点において、第n日目の各ユーザの視聴コンテンツを事前に知ることはできない。そこで、第n−1日目までに各ユーザが視聴したコンテンツの情報を用いて第n日目の開始時点におけるクラスタリングを行う必要がある。そこで、任意に定めたPに対して過去P日をクラスタリングで用いるxi,jを定める期間Tcとする。すなわち、第n−P日目から第n−1日目のP日間にユーザiが視聴したコンテンツjに対してxi,j=1に設定し、視聴していないコンテンツjに対してxi,j=0に設定する。 In the above description, the user set is clustered based on the viewing content of each user on each day, but in reality, the viewing content of each user on the nth day cannot be known in advance at the start time of the nth day. Therefore, it is necessary to perform clustering at the start time of the nth day using information of contents viewed by each user by the (n-1) th day. Therefore, a period Tc for determining x i, j using the past P days in clustering for an arbitrarily defined P is used. That, x i with respect to the from n-P-th day the n-1_Nichimeno P days x i for the content j to user i is watched, set j = 1, the contents j not watched , j = 0.
図12(a)(b)にC=2とし、P=10とP=∞に設定した場合の、各日において生成された各クラスタに分類されたユーザ数と、各日において所属クラスタが変わったユーザの全ユーザに対する比率の時系列を各々示す。ただし、P=∞とき、第1日目から第n日目に視聴した全コンテンツを対象にxi,jを設定した。過去の視聴コンテンツの履歴を全て考慮した場合(P=∞)、各日における各ユーザiの視聴コンテンツベクトルxiの変化量が小さくなるため、各日において所属クラスタが変化するユーザは全体の0.01%程度未満と少ない。また、直近の10日間の視聴コンテンツ履歴のみを考慮した場合(P=10)にも、クラスタ変更ユーザは全体の0.1%程度未満と少なく、Pの値とは無関係に、全期間を通して各クラスタを構成するユーザ数は大きくは変化しない。全体の約97%程度以上のユーザがクラスタ1に分類されている。
12 (a) and 12 (b), when C = 2 and P = 10 and P = ∞, the number of users classified into each cluster generated on each day and the affiliation cluster change on each day A time series of ratios of all users to all users is shown. However, when P = ∞, x i, j was set for all contents viewed from the first day to the nth day. When all the past viewing content histories are taken into account (P = ∞), the amount of change in the viewing content vector x i of each user i on each day becomes small, so that the number of users whose belonging cluster changes on each day is 0 Less than about 01%. Also, considering only the viewing content history for the most recent 10 days (P = 10), the number of cluster change users is less than about 0.1% of the total, and regardless of the value of P, it is The number of users making up the cluster does not change significantly. About 97% or more of the users are classified into
また、図12(c)に、各クラスタに分類されたユーザの各日のTDLTの平均値の時系列を示す。本特性もやはり全期間を通して大きくは変化せず、クラスタ2に分類されたユーザのTDLTは、クラスタ1のユーザのTDLTの約100倍となっている。これらの結果から、クラスタ2は少数のヘビーユーザから構成されているのに対して、クラスタ1は大多数の一般ユーザから構成されていることが確認できる。
FIG. 12C shows a time series of average values of TDLTs for each day of users classified into each cluster. Again, this characteristic does not change greatly throughout the period, and the TDLT of the user classified into the
また、図12(d)に、各日における、各クラスタを構成するユーザ集合の各コンテンツmに対するTDLTと、全ユーザのコンテンツmに対するTDLTとの相関係数の時系列を示す。ただし、Pの値による大きな差異は見られなかったので、P=10のときの結果のみ示している。両クラスタとも相関係数は0.95以上と大きく、両クラスタを構成するユーザ集合の各コンテンツに対するTDLTは、全ユーザの各コンテンツに対するTDLTと同様の傾向を示している。そのため、C=2の場合、視聴コンテンツの傾向の違いではなく、総視聴量の大小によってユーザ集合が分類されていると言える。 FIG. 12D shows a time series of correlation coefficients between the TDLTs for the contents m of the user set constituting each cluster and the TDLTs for the contents m of all users on each day. However, since there was no significant difference depending on the value of P, only the result when P = 10 is shown. Both clusters have a large correlation coefficient of 0.95 or more, and the TDLT for each content of the user set constituting both clusters shows the same tendency as the TDLT for each content of all users. Therefore, in the case of C = 2, it can be said that the user set is classified by the size of the total viewing amount, not the difference in the tendency of the viewing content.
図13(a)に、P=10のときの第100日目において構成された各クラスタcの重心mc,jを、第100日目の全ユーザの各コンテンツjに対するTDLTの降順にプロットした図を示す。mc,jはクラスタcに分類されたユーザの中でコンテンツjを過去P日間に一度以上視聴したユーザの割合、すなわち視聴率に相当するが、両クラスタとも、各コンテンツの視聴率は人気順位の低下と共に減少している。しかし、クラスタ2はクラスタ1よりも全てのコンテンツに対する視聴率が高い。よって、C=2の場合、視聴コンテンツの傾向の違いではなく、総視聴量の大小によってクラスタが構成されることが確認できる。同様のことはCが4と8の場合にも確認された。ただし、図13(b)にC=16としたときの16のクラスタの中の4つのクラスタに対して第100日目の各コンテンツの視聴率をプロットした図を示すが、高人気の視聴率が低い反面、低人気の特定のコンテンツの視聴率が高いクラスタが出現していることが確認できる。このように、クラスタ数Cを増やした場合、視聴コンテンツの傾向の違いによってユーザ集合がクラスタ化される傾向が確認できる。
In FIG. 13A, the centroids mc , j of each cluster c configured on the 100th day when P = 10 are plotted in descending order of the TDLT for each content j of all users on the 100th day. The figure is shown. m c, j corresponds to the proportion of users who have viewed content j at least once in the past P days among the users classified into cluster c, that is, the audience rating. In both clusters, the audience rating of each content is the popularity ranking. It is decreasing with the decline. However,
図14にCを8もしくは16にした場合の、第100日目に生成された各クラスタの構成ユーザ数を降順に、Pの4つの場合を対象にプロットした図を示す。Pのいずれの場合においても、クラスタ間で構成ユーザ数は指数関数的に減少し、クラスタ間のユーザ数格差が大きい。ただし、クラスタリングに用いる視聴コンテンツ履歴の対象期間長Pの増加に伴い、構成ユーザ数の格差は低減する。各ユーザのコンテンツ視聴履歴をより短期で見た場合、視聴履歴のユーザ間の差異が強調される結果、より視聴傾向の同質的なユーザがクラスタ化され、視聴傾向が全体のそれとは異なるより少数の特異なクラスタが形成される傾向があると言える。 FIG. 14 is a diagram in which the number of constituent users of each cluster generated on the 100th day when C is set to 8 or 16 is plotted for the four cases of P in descending order. In any case of P, the number of constituent users between clusters decreases exponentially, and the difference in the number of users between clusters is large. However, the disparity in the number of constituent users decreases as the target period length P of the viewing content history used for clustering increases. When viewing each user's content viewing history in a shorter time, the difference in viewing history between users is emphasized, resulting in a cluster of homogenous users with more viewing tendencies and fewer viewing trends differing from the overall It can be said that there is a tendency to form peculiar clusters.
まず、各日nの開始時点においてユーザをクラスタリングし、生成された各クラスタcを構成するユーザ集合Xcの第n日目の各コンテンツmのTDLTの降順に優先的に、各クラスタXcのユーザに対してBC事前配信を行った場合について評価する。このことは、各生成クラスタに対して理想的なBC事前配信コンテンツ選択を行うことを意味する。図15(a)にPの4つの場合について、全ユーザに対するキャッシュヒット率ξをクラスタ数Cに対してプロットした図を示す。図11(a)に示した理想的なクラスタリングを行った場合の結果と比較して、ξは大きく低下する。ξの低下はCの増加に伴い拡大し、例えばC=16の場合、理想的なクラスタリング時にはξ=0.360であるが、現実的な方法でクラスタリングを行った場合にはξ=0.328に低下する(P=10の場合)。しかし、この場合にも、理想的なBC事前配信コンテンツ選択を行った場合には、Cの増加に伴いξは向上し、ユーザをクラスタリングする効果が見られる。Pが性能に与える影響は小さいが、Pが小さいほどξは僅かに向上する。 First, clustering users at the start of each day n, preferentially in descending order of TDLT of each content m of the n-th day of the user set Xc constituting each cluster c generated, the user of each cluster X c The case where BC pre-delivery is performed is evaluated. This means that an ideal BC pre-delivery content selection is performed for each generated cluster. FIG. 15A shows a graph in which the cache hit rate ξ for all users is plotted against the number of clusters C for the four cases of P. Compared with the result of the ideal clustering shown in FIG. 11A, ξ greatly decreases. The decrease in ξ increases with an increase in C. For example, in the case of C = 16, ξ = 0.360 at ideal clustering, but when clustering is performed in a realistic manner, ξ = 0.328. (When P = 10). However, in this case as well, when ideal BC pre-delivery content selection is performed, ξ improves as C increases, and the effect of clustering users can be seen. Although the effect of P on performance is small, ξ improves slightly as P decreases.
実際には、第n日目の開始時点において第n日の各ユーザのTDLTを知ることはできないため、前日の各ユーザのTDLTを用いてBC事前配信コンテンツを選択する必要がある。すなわち、各n日目の開始時点において生成された各クラスタcを構成するユーザ集合Xcに含まれるユーザが、第n−1日において各コンテンツmを視聴した延べ時間の総和 Actually, since the TDLT of each user on the nth day cannot be known at the start time of the nth day, it is necessary to select the BC pre-delivery content using the TDLT of each user on the previous day. That is, the user is the sum of the total time that view the n-1_Nichinioitekakukontentsu m included in the user set X c constituting each cluster c generated at the beginning of each day n
の降順に、各クラスタcを構成するユーザに対するBC事前配信コンテンツを選択する。ただし、Du,m,n-1はユーザuが第n−1日においてコンテンツmを視聴した延べ時間である。 The BC pre-delivery contents for the users constituting each cluster c are selected in descending order. However, Du , m, n-1 is the total time that the user u viewed the content m on the ( n-1) th day.
図15(b)にPの4つの場合について、 FIG. 15 (b) shows four cases of P.
を用いて第n日のBC事前配信スケジューリングを行ったときのキャッシュヒット率ξをCに対してプロットした図を示す。C=2の場合にはξが僅かに向上するものの、Cが4程度より大きくなるとCの増加に伴いξは低下する。また、Pが小さなほどξの低下度合いが大きいことが確認できる。これらの理由を調べるために、 Is a graph in which the cache hit rate ξ is plotted against C when BC pre-delivery scheduling is performed on day n. When C = 2, ξ improves slightly, but when C becomes larger than about 4, ξ decreases as C increases. It can also be confirmed that the smaller the P is, the larger the degree of decrease in ξ is. To find out these reasons,
と定義し、図16にPを10もしくは∞としたときの、Cの6つの場合について、φ(x)をxに対してプロットした図を示す。ただし、sc(m,n)は第n日目においてクラスタcを構成するユーザのTDLTが大きな順にm番目のコンテンツIDである。φ(x)は各クラスタを構成するユーザ集合の各日におけるTDLTが大きな上位x個のコンテンツの翌日のTDLTの総和が、翌日のTDLTの上位x個のコンテンツのTDLTの総和に対する割合である。φ(x)は0<φ(x)≦1の範囲の値をとり、この値が大きいほど、前日のTDLTである FIG. 16 is a diagram in which φ (x) is plotted against x for the six cases of C when P is 10 or ∞. However, s c (m, n) is the m-th content ID in descending order of the TDLT of the users constituting the cluster c on the n-th day. φ (x) is the ratio of the sum of the TDLTs of the next day of the top x contents with the largest TDLT in each day of the user set constituting each cluster to the sum of the TDLTs of the top x contents of the next day's TDLT. φ (x) takes a value in a range of 0 <φ (x) ≦ 1, and the larger this value is, the TDLT of the previous day.
を用いて第n日目のクラスタcにおけるコンテンツmに対するTDLTを推定した場合の推定精度が高いことを意味する。 This means that the estimation accuracy is high when the TDLT for the content m in the cluster c on the nth day is estimated using.
クラスタ数Cの増加に伴い、図14で見たように各クラスタを構成するユーザ数が減少する結果、xの広い領域でφ(x)が減少し、前日のTDLTを用いて翌日のTDLTを推定した場合の推定精度が劣化することが確認できる。また、図14で見たように、Pが小さいほど各クラスタの構成ユーザ数の格差が拡大し、特に小規模クラスタの構成ユーザ数が減少する。そのため、P=10の場合はP=∞の場合と比較してφ(x)の低下度合いが、特にxの小さい領域で大きい。このため、高人気コンテンツに対するTDLTの推定精度が、Pが小さい場合には特に劣化する。これらの結果、図15(b)で見たように、Cが4程度より大きくなるとCの増加に伴いξは低下し、Pが小さなほどξの低下度合いが大きくなる。 As the number of clusters C increases, as shown in FIG. 14, the number of users constituting each cluster decreases. As a result, φ (x) decreases in a wide region of x, and the TDLT of the next day is calculated using the TDLT of the previous day. It can be confirmed that the estimation accuracy in the case of estimation deteriorates. Further, as seen in FIG. 14, the smaller the P, the greater the difference in the number of constituent users in each cluster, and in particular the number of constituent users in a small cluster. Therefore, in the case of P = 10, the degree of decrease in φ (x) is large particularly in the region where x is small compared to the case of P = ∞. For this reason, the estimation accuracy of TDLT for highly popular content is particularly deteriorated when P is small. As a result, as seen in FIG. 15B, when C becomes larger than about 4, ξ decreases as C increases, and as P decreases, the degree of decrease of ξ increases.
図11(b)にP=∞に設定し、前日のTDLTを用いてBC事前配信を行った場合のK,V,ξ,ηをCの6つの値(2,3,4,8,16,32)に対してまとめた図を示す。クラスタリングに用いる各ユーザの視聴コンテンツ情報の精度の劣化と、各クラスタの各コンテンツに対するTDLTの推定精度の劣化はCの増加に伴い増大するため、図11(a)に示した理想的な場合と比較して、Cが大きなほど全ての性能が大きく悪化する。C=2の場合にはC=1の場合と比較して僅かではあるが性能の改善が見られるが、Cを3以上に設定した場合、Cの増加に伴い性能は逆に悪化する。 In FIG. 11 (b), P = ∞ is set, and K, V, ξ, and η when BC pre-delivery is performed using the previous day's TDLT are six values of C (2, 3, 4, 8, 16). , 32). Since the deterioration of the accuracy of the viewing content information of each user used for clustering and the deterioration of the estimation accuracy of the TDLT for each content of each cluster increase as C increases, the ideal case shown in FIG. In comparison, as C increases, all the performances deteriorate. In the case of C = 2, the performance is slightly improved as compared with the case of C = 1, but when C is set to 3 or more, the performance deteriorates conversely as C increases.
以上のことから、BC事前配信を行う際にユーザをコンテンツの視聴履歴に基づきクラスタリングすること自体には効果が見られ、クラスタ数Cの増加に伴い配信サーバの負荷低減効果が見られるものの、BC事前配信を行うコンテンツを選択する際に前日のTDLTを用いた場合、翌日のTDLTとの誤差がCの増加に伴い増大するため、C=2程度にクラスタ数を抑えた場合にのみクラスタリングが有効となる。 As described above, when performing BC pre-distribution, clustering of users based on content viewing history itself is effective, and although the load on the distribution server is reduced as the number of clusters C increases, If the previous day's TDLT is used when selecting the content to be pre-distributed, the error from the next day's TDLT increases as C increases, so clustering is effective only when the number of clusters is reduced to about C = 2 It becomes.
以上説明したように、本実施の形態によれば、最大個数のコンテンツをBC事前配信するのではなく、高人気の少数のコンテンツのみをBC事前配信することで、配信サーバの負荷低減効果の低下を抑えつつ、STBの必要ストレージ量を大幅に低減することができ、また、コンテンツの視聴傾向が近いユーザをクラスタリングし、クラスタごとにBC事前配信することで、キャッシュヒット率を向上させ、配信サーバの負荷低減効果を向上させることができる効果がある。 As described above, according to the present embodiment, the load reduction effect of the distribution server is reduced by performing BC pre-delivery of only a small number of highly popular contents instead of pre-delivering the maximum number of contents. The amount of storage required for the STB can be significantly reduced, and users with similar content viewing trends are clustered, and BC pre-distribution is performed for each cluster, thereby improving the cache hit rate and the distribution server. It is possible to improve the load reduction effect.
なお、上述した実施の形態では、高人気の少数のコンテンツのみのBC事前配信(配信抑制)とコンテンツの視聴傾向が近いユーザのクラスタリング(ユーザクラスタリング)とを組み合わせるようにしたが、配信抑制のみを行うようにしてもよい。配信抑制のみを行うものとしても、事前配信されるコンテンツは、少数でかつ高人気のコンテンツであることから、キャッシュヒット率は高まるものとなる。また、STBの必要ストレージ量も削減される。 In the above-described embodiment, BC pre-distribution (distribution suppression) of only a few popular contents is combined with clustering (user clustering) of users who are close to viewing contents, but only distribution suppression is performed. You may make it perform. Even if only distribution suppression is performed, the content that is pre-distributed is a small number and highly popular content, so that the cache hit rate is increased. Also, the amount of storage required for the STB is reduced.
本発明のコンテンツ事前配信方法、システムおよび装置は、ユーザの配信要求に対して即時にユニキャスト配信する配信形態に加えて、配信要求とは無関係に、予め定めた配信スケジュールに従い、少数の高人気のコンテンツのみをブロードキャストにより全てのユーザに対して配信し、ユーザ宅内に設置されたSTBに事前配信することで、ピーク時の配信サーバ負荷とネットワーク負荷の低減を図るコンテンツ事前配信方法、システムおよび装置として、高品質の動画コンテンツを配信するVoDサービスなどに利用することが可能である。 The content pre-distribution method, system, and apparatus of the present invention have a small number of high popularity according to a predetermined distribution schedule regardless of the distribution request, in addition to the distribution form for immediate unicast distribution in response to the user's distribution request. Content pre-distribution method, system, and apparatus for reducing peak distribution server load and network load by distributing only content of all broadcasts to all users and pre-distributing to STBs installed in user premises As described above, it can be used for a VoD service that distributes high-quality video content.
101…配信サーバ、102…ユーザ側装置、103…ユーザクラスタ設計部、104…配信スケジュール設計部、105…NW(ネットワーク)、106…コンテンツ事前配信装置。
DESCRIPTION OF
Claims (9)
前記事前配信する高人気のコンテンツとして選択されるコンテンツ数を、前記事前配信の1周期中に事前配信することが可能なコンテンツの最大個数として設定される事前配信コンテンツ数をXとし、この事前配信コンテンツ数Xに所定比率r(0<r<1)を乗じた値以下のコンテンツ数に抑制する事前配信コンテンツ数抑制ステップ
を備えることを特徴とするコンテンツ事前配信方法。 A predetermined period is set as one cycle, and a highly popular content for which an on-demand delivery request from a user is expected during the current cycle is selected from the stored content based on the results of the previous cycle. The selected content is pre-distributed by broadcast from the distribution server to all users via the network during the current cycle and stored in the receiving device, while the content stored in the receiving device is stored. The erasure timing is set to a point when a predetermined period including the distribution period of the content has elapsed, and the highly popular content that is pre-distributed to the content excluding the content that has already been pre-distributed and accumulated in the receiving device In the content pre-delivery method for making a selection,
The number of contents selected as the highly popular content to be pre-delivered is X, and the number of pre-delivery content set as the maximum number of contents that can be pre-delivered during one period of the pre-delivery A content pre-distribution method comprising: a pre-delivery content count suppression step for suppressing the content count to a value equal to or less than a value obtained by multiplying the pre-delivery content count X by a predetermined ratio r (0 <r <1).
前記事前配信の1周期毎にユーザをコンテンツの視聴傾向が近い複数のクラスタに分類するクラスタリングステップと、
前記分類されたクラスタ毎に、前記事前配信する高人気のコンテンツとして選択されるコンテンツ数を、前記事前配信の1周期中に事前配信することが可能なコンテンツの最大個数として設定される事前配信コンテンツ数をXcとし、この事前配信コンテンツ数Xcに所定比率r(0<r<1)を乗じた値以下のコンテンツ数に抑制する事前配信コンテンツ数抑制ステップと
を備えることを特徴とするコンテンツ事前配信方法。 A predetermined period is set as one cycle, and a highly popular content for which an on-demand delivery request from a user is expected during the current cycle is selected from the stored content based on the results of the previous cycle. The selected content is pre-distributed by broadcast from the distribution server to all users via the network during the current cycle and stored in the receiving device, while the content stored in the receiving device is stored. The erasure timing is set to a point when a predetermined period including the distribution period of the content has elapsed, and the highly popular content that is pre-distributed to the content excluding the content that has already been pre-distributed and accumulated in the receiving device In the content pre-delivery method for making a selection,
A clustering step of classifying the user into a plurality of clusters having similar viewing tendencies for each period of the pre-delivery;
For each of the classified clusters, the number of contents selected as the highly popular contents to be pre-delivered is set in advance as the maximum number of contents that can be pre-delivered during one period of the pre-delivery. content delivery number content and Xc, characterized in that it comprises a this pre-positioned content number Xc at a predetermined ratio r (0 <r <1) inhibit prepositioned number of contents suppressing step number value following content multiplied by Pre-delivery method.
前記クラスタリングステップは、
クラスタリング対象を各ユーザ、クラスタリングに用いるデータ集合をユーザがコンテンツをある期間内に視聴した場合には第1の値を、視聴しなかった場合には第2の値をとる2値変数とし、K平均法を用いて任意に定めた複数個のクラスタにユーザを分類する
ことを特徴とするコンテンツ事前配信方法。 In the content pre-delivery method according to claim 2,
The clustering step includes
Each of the clustering targets is a binary variable that takes a first value if the user views the content set for clustering within a certain period, and takes a second value if the user does not view the content. A content pre-distribution method characterized by classifying users into a plurality of clusters arbitrarily determined using an average method.
前記クラスタリングステップは、
Viをユーザiが期間T内に視聴したコンテンツの集合、V'iをその補集合とするとき、各ユーザxiと各クラスタcの重心mcとの距離δ(xi,mc)を、
ことを特徴とするコンテンツ事前配信方法。 In the content pre-delivery method according to claim 2,
The clustering step includes
A set of content that the V i user i watched within the time T, hours of the V 'i and its complement, the distance between the center of gravity m c of each user x i and each cluster c δ (x i, m c ) The
前記分類されたクラスタ毎に前記事前配信する高人気のコンテンツとして選択されるコンテンツ数は、
前記1周期を1日とし、ユーザが第n−1日においてコンテンツを視聴した延べ時間を用いて、各n日目の開始時点において生成された各クラスタを構成するユーザ集合に含まれるユーザが、第n−1日において各コンテンツを視聴した延べ時間の総和の降順に、各クラスタを構成するユーザに対して事前配信するコンテンツとして選択されるコンテンツ数である
ことを特徴とするコンテンツ事前配信方法。 In the content pre-delivery method according to claim 2,
The number of contents selected as the highly popular content to be pre-distributed for each of the classified clusters is:
A user included in a user set constituting each cluster generated at the start time of each n-th day using the total time that the user viewed the content on the (n-1) -th day as the one cycle, The content pre-distribution method, which is the number of contents selected as content to be pre-distributed to users constituting each cluster in descending order of the total time of viewing each content on the (n-1) th day.
前記事前配信する高人気のコンテンツとして選択されるコンテンツ数を、前記事前配信の1周期中に事前配信することが可能なコンテンツの最大個数として設定される事前配信コンテンツ数をXとし、この事前配信コンテンツ数Xに所定比率r(0<r<1)を乗じた値以下のコンテンツ数に抑制する事前配信コンテンツ数抑制手段
を備えることを特徴とするコンテンツ事前配信システム。 A predetermined period is set as one cycle, and a highly popular content for which an on-demand delivery request from a user is expected during the current cycle is selected from the stored content based on the results of the previous cycle. The selected content is pre-distributed by broadcast from the distribution server to all users via the network during the current cycle and stored in the receiving device, while the content stored in the receiving device is stored. The erasure timing is set to a point when a predetermined period including the distribution period of the content has elapsed, and the highly popular content that is pre-distributed to the content excluding the content that has already been pre-distributed and accumulated in the receiving device In the content pre-delivery system that performs the selection,
The number of contents selected as the highly popular content to be pre-delivered is X, and the number of pre-delivery content set as the maximum number of contents that can be pre-delivered during one period of the pre-delivery A content pre-distribution system comprising: pre-delivery content count suppression means that suppresses the content count to a value equal to or less than a value obtained by multiplying the pre-delivery content count X by a predetermined ratio r (0 <r <1).
前記事前配信の1周期毎にユーザをコンテンツの視聴傾向が近い複数のクラスタに分類するクラスタリング手段と、
前記分類されたクラスタ毎に、前記事前配信する高人気のコンテンツとして選択されるコンテンツ数を、前記事前配信の1周期中に事前配信することが可能なコンテンツの最大個数として設定される事前配信コンテンツ数をXcとし、この事前配信コンテンツ数Xcに所定比率r(0<r<1)を乗じた値以下のコンテンツ数に抑制する事前配信コンテンツ数抑制手段と
を備えることを特徴とするコンテンツ事前配信システム。 A predetermined period is set as one cycle, and a highly popular content for which an on-demand delivery request from a user is expected during the current cycle is selected from the stored content based on the results of the previous cycle. The selected content is pre-distributed by broadcast from the distribution server to all users via the network during the current cycle and stored in the receiving device, while the content stored in the receiving device is stored. The erasure timing is set to a point when a predetermined period including the distribution period of the content has elapsed, and the highly popular content that is pre-distributed to the content excluding the content that has already been pre-distributed and accumulated in the receiving device In the content pre-delivery system that performs the selection,
Clustering means for classifying a user into a plurality of clusters having a tendency to view content for each period of the pre-delivery;
For each of the classified clusters, the number of contents selected as the highly popular contents to be pre-delivered is set in advance as the maximum number of contents that can be pre-delivered during one period of the pre-delivery. A pre-distributed content number suppression unit that suppresses the number of distribution contents to a value equal to or less than a value obtained by multiplying the pre-distributed content number Xc by a predetermined ratio r (0 <r <1). Pre-delivery system.
前記事前配信する高人気のコンテンツとして選択されるコンテンツ数を、前記事前配信の1周期中に事前配信することが可能なコンテンツの最大個数として設定される事前配信コンテンツ数をXとし、この事前配信コンテンツ数Xに所定比率r(0<r<1)を乗じた値以下のコンテンツ数に抑制する事前配信コンテンツ数抑制手段
を備えることを特徴とするコンテンツ事前配信装置。 A predetermined period is set as one cycle, and a highly popular content for which an on-demand delivery request from a user is expected during the current cycle is selected from the stored content based on the results of the previous cycle. The selected content is pre-distributed by broadcast from the distribution server to all users via the network during the current cycle and stored in the receiving device, while the content stored in the receiving device is stored. The erasure timing is set to a point when a predetermined period including the distribution period of the content has elapsed, and the highly popular content that is pre-distributed to the content excluding the content that has already been pre-distributed and accumulated in the receiving device In the content pre-delivery device that performs the selection,
The number of contents selected as the highly popular content to be pre-delivered is X, and the number of pre-delivery content set as the maximum number of contents that can be pre-delivered during one period of the pre-delivery A content pre-distribution device comprising: pre-delivery content count suppression means for suppressing the content count to a value equal to or less than a value obtained by multiplying the pre-delivery content count X by a predetermined ratio r (0 <r <1).
前記事前配信の1周期毎にユーザをコンテンツの視聴傾向が近い複数のクラスタに分類するクラスタリング手段と、
前記分類されたクラスタ毎に、前記事前配信する高人気のコンテンツとして選択されるコンテンツ数を、前記事前配信の1周期中に事前配信することが可能なコンテンツの最大個数として設定される事前配信コンテンツ数をXcとし、この事前配信コンテンツ数Xcに所定比率r(0<r<1)を乗じた値以下のコンテンツ数に抑制する事前配信コンテンツ数抑制手段と
を備えることを特徴とするコンテンツ事前配信装置。 A predetermined period is set as one cycle, and a highly popular content for which an on-demand delivery request from a user is expected during the current cycle is selected from the stored content based on the results of the previous cycle. The selected content is pre-distributed by broadcast from the distribution server to all users via the network during the current cycle and stored in the receiving device, while the content stored in the receiving device is stored. The erasure timing is set to a point when a predetermined period including the distribution period of the content has elapsed, and the highly popular content that is pre-distributed to the content excluding the content that has already been pre-distributed and accumulated in the receiving device In the content pre-delivery device that performs the selection,
Clustering means for classifying a user into a plurality of clusters having a tendency to view content for each period of the pre-delivery;
For each of the classified clusters, the number of contents selected as the highly popular contents to be pre-delivered is set in advance as the maximum number of contents that can be pre-delivered during one period of the pre-delivery. A pre-distributed content number suppression unit that suppresses the number of distribution contents to a value equal to or less than a value obtained by multiplying the pre-distributed content number Xc by a predetermined ratio r (0 <r <1). Pre-delivery device.
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