JP6401412B1 - Information processing apparatus, information processing method, and program - Google Patents
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Images
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Abstract
【課題】動画提供サービスにおいて、手間を掛けることなく、かつ、イメージを損なうことなく、適切なサービス提供を行うことが可能な情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】提供対象の各動画に係る所定の条件を基準として、レコメンド対象の動画を抽出する第１抽出手段１１１と、再生開始操作から離脱までの時間である再生時間と、離脱時の再生地点である再生終了地点と、に基づいて、動画の特性を判別する判別手段１１３と、判別手段１１３により判別された特性に基づいて、レコメンド対象外の動画を検出する検出手段１１４と、第１抽出手段１１１により抽出されたレコメンド対象の動画から検出手段１１４により検出されたレコメンド対象外の動画を除外したものをレコメンドするレコメンド手段１１５と、を備える。
【選択図】図１An information processing apparatus, an information processing method, and a program capable of providing an appropriate service without taking time and without losing an image in a moving image providing service.
SOLUTION: First extraction means 111 for extracting a recommended moving picture based on a predetermined condition relating to each moving picture to be provided, a playing time that is a time from a playback start operation to a leaving, and a playback at the time of leaving A discriminating unit 113 for discriminating the characteristics of the moving image based on the playback end point, which is a point, a detecting unit 114 for detecting a moving image that is not a recommendation target, And recommending means 115 for recommending a moving picture that is not recommended but detected by the detecting means 114 from the recommended moving picture extracted by the extracting means 111.
[Selection] Figure 1
Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to an information processing apparatus, an information processing method, and a program.
従来、インターネットや携帯電話通信網等の通信ネットワークを利用して動画を配信（提供）するサービス（例えば、ＧＹＡＯ！（登録商標）等）が知られている。上記の動画配信サービスには、視聴数など所定の条件を基準として、ユーザーにおすすめ（レコメンド）する動画を一覧表示する機能が設けられている。 Conventionally, a service (for example, GYAO! (Registered trademark)) that distributes (provides) a moving image using a communication network such as the Internet or a mobile phone communication network is known. The video distribution service has a function of displaying a list of videos recommended (recommended) to the user based on predetermined conditions such as the number of views.
ところで、視聴数などを基準にレコメンド対象の動画を一覧表示する（機械学習モデルでＣＴＲ（Click Through Rate：クリック率）を予測するモデルを作ってレコメンド対象の動画のランキングを一覧表示する）場合、サムネイルやタイトルが刺激的な動画（例えば、アダルト系動画（性的な動画や成人向けの動画）やアダルト系動画ではないものの肌が露出されたサムネイルの動画等）が表示されることがある。刺激的な動画がたまたまユーザーの嗜好と合致する場合であればよいが、初回来訪のユーザーなどに刺激的なサムネイルの動画をレコメンドしてしまうと、動画配信サービスのブランドイメージを損なってしまう等、不適切なケースがある。 By the way, if you want to list recommended videos based on the number of views, etc. (create a model that predicts CTR (Click Through Rate) with a machine learning model and list the ranking of recommended videos), A moving image with a stimulating thumbnail or title (for example, an adult moving image (sexual moving image or moving image for adults) or a moving image of a thumbnail that is not an adult moving image but has exposed skin) may be displayed. If the stimulating video happens to match the user's preference, it may be necessary to recommend a stimulating thumbnail video for the first visitor, etc. There is an inappropriate case.
そこで、露出度の多い画像を視聴制限する技術として、光ディスクの再生画像に含まれている肌色等を検出し、露出的画像を制限する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。 In view of this, as a technique for restricting viewing of images with a high degree of exposure, a technique is disclosed that detects flesh color and the like contained in a reproduction image of an optical disc and restricts the exposure image (see, for example, Patent Document 1).
しかしながら、上記特許文献１記載の技術は、再生画像内の露出的画像を検出する技術であるため、再生画像そのものがアダルト系コンテンツであるか否かを判定するものではなかった。したがって、再生画像そのものがアダルト系コンテンツであるか否かを判定するためには、すべての再生画像を解析する必要があるため、手間が掛かるという課題がある。
However, since the technique described in
本発明は、動画提供サービスにおいて、手間を掛けることなく、かつ、イメージを損なうことなく、適切なサービス提供を行うことが可能な情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することを目的とする。 An object of the present invention is to provide an information processing apparatus, an information processing method, and a program capable of providing an appropriate service without taking time and without damaging an image in a moving image providing service. .
上記課題を解決するため、本発明の情報処理装置は、
動画を提供する情報処理装置において、
再生開始操作から離脱までの時間である再生時間と、離脱時の再生地点である再生終了地点と、に基づいて、動画の特性を判別する判別手段を備えることを特徴とする。
In order to solve the above problems, an information processing apparatus of the present invention provides:
In an information processing device that provides video,
It is characterized by comprising a discriminating means for discriminating the characteristics of a moving image based on a reproduction time that is a time from a reproduction start operation to a separation and a reproduction end point that is a reproduction point at the time of separation.
本発明によれば、動画提供サービスにおいて、手間を掛けることなく、かつ、イメージを損なうことなく、適切なサービス提供を行うことができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, in a moving image provision service, an appropriate service provision can be performed without taking time and without impairing an image.
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
［１．構成の説明］
以下、図面を参照しながら、この発明の一実施形態について詳しく説明する。
本実施形態に係る情報処理システム１は、図１に示すように、サーバー（情報処理装置）１０と、端末装置２０と、を備えて構成されている。情報処理システム１を構成する各装置は、通信ネットワークＮに接続される。通信ネットワークＮは、具体的には、インターネットや電気通信事業者等の電話回線網や携帯電話通信網等である。
[1. Description of configuration]
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
As illustrated in FIG. 1, the
サーバー１０は、動画配信業者が保有するＰＣ、ＷＳ等の情報機器であり、端末装置２０からのアクセスに応じて所定の動作を行う。具体的には、サーバー１０は、端末装置２０から動画の配信要求がなされると、要求元の端末装置２０に対象の動画を配信する。サーバー１０は、１台で構成されるものとするが、これに限定されるものではなく、複数台の装置から構成されるものとしてもよい。
The
サーバー１０は、制御部１１と、操作部１２と、表示部１３と、記憶部１４と、通信部１５と、を備えて構成されている。
The
制御部１１は、サーバー１０の動作を中央制御する。具体的には、制御部１１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを備えて構成され、ＲＡＭの作業領域に展開されたＲＯＭや記憶部１４に記憶されたプログラムデータとＣＰＵとの協働により、サーバー１０の各部を統括制御する。
The
操作部１２は、例えば、文字入力キー、数字入力キー、その他各種機能に対応付けられたキーなどを有するキーボード、マウス等のポインティングデバイスなどを備え、ユーザーからの操作入力を受け付けて、操作入力に応じた操作信号を制御部１１へと出力する。
表示部１３は、例えば、ＬＣＤなどのディスプレイを備え、制御部１１から出力された表示制御信号に基づいた画像を表示画面に表示する。
The
The
記憶部１４は、例えば、ＨＤＤ、半導体メモリなどにより構成され、プログラムデータや各種設定データ等のデータを制御部１１から読み書き可能に記憶する。例えば、記憶部１４は、配信（提供）対象の各動画を記憶する。
また、記憶部１４は、ユーザーにレコメンドする対象となる動画のリストであるレコメンド対象動画リストＬ１（図３参照）を記憶する。さらに、記憶部１４は、視聴履歴記憶部１４１として、配信対象の各動画に対するユーザーの視聴履歴を記憶する。
The
In addition, the
通信部１５は、通信用ＩＣ及び通信コネクタなどを有する通信インターフェイスであり、制御部１１の制御の下、所定の通信プロトコルを用いて通信ネットワークＮを介したデータ通信を行う。
The
本実施形態において、サーバー１０の制御部１１は、本発明の各手段などの要素を実現する。
In this embodiment, the
例えば、制御部１１は、配信（提供）対象の各動画に係る所定の条件を基準として、レコメンド対象の動画を抽出する第１抽出手段１１１を実現する。
また、制御部１１は、再生開始操作から離脱までの時間である再生時間及び離脱時の再生地点である再生終了地点を取得する取得手段１１２を実現する。
また、制御部１１は、再生時間と、再生終了地点と、に基づいて、動画の特性を判別する判別手段１１３を実現する。
また、制御部１１は、判別手段１１３により判別された特性に基づいて、レコメンド対象外の動画を検出する検出手段１１４を実現する。
また、制御部１１は、第１抽出手段１１１により抽出されたレコメンド対象の動画から検出手段１１４により検出されたレコメンド対象外の動画を除外したものをレコメンドするレコメンド手段１１５を実現する。
For example, the
In addition, the
In addition, the
Further, the
Further, the
次に、端末装置２０の構成について説明する。
端末装置２０は、デスクトップＰＣ等の据え置き型の端末装置である。ただし、端末装置２０は、スマートフォンやタブレットなどのスマートデバイス、携帯電話機等の各ユーザーが所持して使用する携帯端末としてもよい。端末装置２０は、通信ネットワークＮ（具体的には、端末装置２０の通信回線や無線ＬＡＮ（Local Area Network）等）を用いて、サーバー１０との間で相互に通信を行う。
Next, the configuration of the
The
端末装置２０は、制御部２１と、操作部２２と、表示部２３と、記憶部２４と、通信部２５と、を備えて構成されている。
The
制御部２１は、端末装置２０の動作を中央制御する。具体的には、制御部２１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを備えて構成され、ＲＡＭの作業領域に展開されたＲＯＭや記憶部２４に記憶されたプログラムデータとＣＰＵとの協働により、端末装置２０の各部を統括制御する。
The
操作部２２は、例えば、文字入力キー、数字入力キー、その他各種機能に対応付けられたキーなどを有するキーボード、マウス等のポインティングデバイスなどを備え、ユーザーからの操作入力を受け付けて、操作入力に応じた操作信号を制御部２１へと出力する。なお、操作部２２は、例えば、表示部２３と一体的に形成されたタッチパネルなどであってもよい。
表示部２３は、例えば、ＬＣＤなどのディスプレイを備え、制御部２１から出力された表示制御信号に基づいた画像を表示画面に表示する。例えば、表示部２３は、Ｗｅｂブラウザが起動されると、ユーザーの操作（動画配信サービスを提供するＷｅｂサイトのＷｅｂページの取得要求）に応じてサーバー１０から送信されたＷｅｂページを表示する。また、表示部２３は、動画配信サービスを提供するＷｅｂサイトのＷｅｂページにおいて、ユーザーが選択した動画を表示する。
The
The
記憶部２４は、例えば、ＨＤＤ、半導体メモリなどにより構成され、プログラムデータや各種設定データ等のデータを制御部４１から読み書き可能に記憶する。また、記憶部２４は、Ｗｅｂページを閲覧するためのＷｅｂブラウザ等を記憶する。
The
通信部２５は、通信用ＩＣ及び通信コネクタなどを有する通信インターフェイスであり、制御部２１の制御の下、所定の通信プロトコルを用いて通信ネットワークＮを介したデータ通信を行う。
The
［２．動作の説明］
次に、本実施形態に係る情報処理システム１の具体的な動作について、図２のフローチャートを参照して説明する。この処理は、端末装置２０のユーザーが、動画配信サービスにおいて、レコメンド対象の動画を一覧表示させるための操作（以下、レコメンド表示に係る操作）を実行し、サーバー１０の制御部１１が、上記のレコメンド表示に係る操作が実行された旨の情報を取得したことを契機として行われる。
[2. Explanation of operation]
Next, a specific operation of the
まず、サーバー１０の制御部１１は、配信（提供）対象の各動画に係る所定の条件（例えば視聴数など）を基準として、レコメンド対象の動画を抽出する（ステップＳ１０１）。すなわち、制御部１１は、本発明の第１抽出手段１１１として機能する。なお、本実施形態において、レコメンドとは、ユーザーにおすすめすることの他、ランキング形式で表示することも含んでいる。
図３に、ステップＳ１０１で抽出されたレコメンド対象の動画のリスト（レコメンド対象動画リスト）Ｌ１の一例を示す。
レコメンド対象動画リストＬ１は、レコメンドの優先順位を示す順位Ｌ１１、レコメンド対象の動画の名称を示すＬ１２、のフィールドを有する。本実施形態では、レコメンド対象動画リストＬ１の上位（順位Ｌ１１が上）の動画から順に所定数の動画がレコメンド対象の動画として抽出される。
First, the
FIG. 3 shows an example of the list of recommendation target videos (recommendation target movie list) L1 extracted in step S101.
The recommendation target moving image list L1 includes fields of a rank L11 indicating the priority order of the recommendation and L12 indicating the name of the recommendation target moving image. In the present embodiment, a predetermined number of moving images are extracted as recommended moving images in order from the moving image at the top of the recommended moving image list L1 (rank L11 is higher).
次に、制御部１１は、ステップＳ１０１で抽出したレコメンド対象の動画に対するユーザーの視聴履歴を取得する（ステップＳ１０２）。具体的には、制御部１１は、配信対象の各動画に対するユーザーの視聴履歴を記憶する記憶部１４（視聴履歴記憶部１４１）から、ステップＳ１０１で抽出したレコメンド対象の動画に対するユーザーの視聴履歴を取得する。ここで、ユーザーの視聴履歴は、動画を視聴した全ユーザーの視聴履歴であってもよいし、動画を視聴した一部のユーザーの視聴履歴であってもよい。
図４に、配信対象の各動画に対するユーザーの視聴履歴を集計してグラフ化した様子の一例を示す。図４に示すグラフは、横軸に離脱した秒数（再生終了地点を示す）、縦軸にＵＢ数／全ＵＢ数を示している。ここで、ＵＢ数とは、ユニークブラウザー数のことであり、ブラウザごとの訪問回数のことである。例えば、一つのＰＣで同一人物が異なる３つのブラウザを利用して動画を訪問した場合、ＵＢ数は「３」としてカウントされる。
Next, the
FIG. 4 shows an example of how the user's viewing history for each video to be distributed is tabulated and graphed. In the graph shown in FIG. 4, the abscissa indicates the number of seceses (reproduction end point), and the ordinate indicates the number of UBs / total number of UBs. Here, the number of UBs is the number of unique browsers and is the number of visits for each browser. For example, when visiting a moving image using three browsers where the same person is different on one PC, the number of UBs is counted as “3”.
次に、制御部１１は、ステップＳ１０２で取得した視聴履歴から、それぞれの再生時間及び再生終了地点を取得する（ステップＳ１０３）。すなわち、制御部１１は、本発明の取得手段１１２として機能する。ここで、再生時間とは、再生ボタンを押してから離脱までにかかった時間（再生開始操作から離脱（例えば「画面を消す」など再生中止）までの時間）のことである。また、「再生終了地点」とは、離脱時の再生地点（動画のどこまで視聴が進んだか）のことである。
Next, the
次に、制御部１１は、ステップＳ１０３で取得した再生時間及び再生終了地点に基づいて、「再生時間の平均／再生終了地点の平均」を算出する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４で算出した値（評価値）は、図５に示すように、レコメンド対象動画リストＬ１に評価値Ｌ１３の項目として追加される。
Next, the
次に、制御部１１は、ステップＳ１０１で抽出したレコメンド対象の動画の中に、ステップＳ１０４で算出した評価値が予め定められた所定の閾値未満の動画が存在するか否かを判定する（ステップＳ１０５）。ここで、所定の閾値は、例えば、０．４である。それは、所定の閾値を０．４とした場合、レコメンド対象から除外したい動画（刺激的な動画、有害な動画）を、所定の閾値未満の動画として概ね抽出することができるからである。
制御部１１は、ステップＳ１０４で算出した評価値が所定の閾値未満の動画が存在すると判定した場合（ステップＳ１０５：ＹＥＳ）、次のステップＳ１０６へと移行する。
一方、制御部１１は、ステップＳ１０４で算出した評価値が所定の閾値未満の動画が存在しないと判定した場合（ステップＳ１０５：ＮＯ）、ステップＳ１０７へと移行する。
Next, the
When it is determined that there is a moving image whose evaluation value calculated in step S104 is less than the predetermined threshold (step S105: YES), the
On the other hand, when the
次に、制御部１１は、ステップＳ１０４で算出した評価値が所定の閾値未満の動画を、動画の特性がレコメンド対象外とすべき特性であると判別し、レコメンド対象外の動画として検出する（ステップＳ１０６）。すなわち、制御部１１は、本発明の判別手段１１３及び検出手段１１４として機能する。ここで、動画の特性とは、ユーザーが動画を視聴するにあたり、動画が内包する特徴（例えば、動画がスキップや飛ばし見されやすいか否か、動画が最後まで視聴されやすいか否か等）のことである。また、レコメンド対象外とすべき特性とは、例えば、ユーザーを性的に刺激したり、ユーザーを不快にしたりするような刺激的な特性のことである。
ここで、所定の閾値を０．４とした場合、図５に示すように、「動画Ａ（０．２１）」、「動画Ｄ（０．２６）」、「動画Ｇ（０．３１）」、「動画Ｊ（０．３３）」が、所定の閾値未満の動画であることがわかる。したがって、図５に示す例では、レコメンド対象外の動画として、「動画Ａ」、「動画Ｄ」、「動画Ｇ」、「動画Ｊ」が検出される。
Next, the
Here, when the predetermined threshold is 0.4, as shown in FIG. 5, “Movie A (0.21)”, “Movie D (0.26)”, “Movie G (0.31)”. It can be seen that “moving image J (0.33)” is a moving image less than a predetermined threshold. Therefore, in the example illustrated in FIG. 5, “moving image A”, “moving image D”, “moving image G”, and “moving image J” are detected as moving images that are not recommended.
ところで、レコメンド対象外の動画は、例えば、アダルト系動画やホラー系動画である。アダルト系動画の場合、ユーザーが所望するシーンを探すために動画のスキップ機能を多用する傾向にあるため、離脱までの時間が短くなる一方で、スキップした分だけ再生終了地点が後ろになるという特徴がある。また、ホラー系動画の場合、ユーザーが嫌うシーン（例えば、グロテスクなシーン等）をスキップする傾向にあるため、やはり離脱までの時間が短くなる一方で、スキップした分だけ再生終了地点が後ろになるという特徴がある。すなわち、アダルト系動画やホラー系動画は、再生時間が短く、かつ、再生終了地点が長くなる傾向があることから、ステップＳ１０４で算出した値が小さくなる傾向がある。したがって、ステップＳ１０４で算出した評価値が所定の閾値未満の動画を検出することで、アダルト系動画やホラー系動画といった刺激的な動画を、レコメンド対象外の動画として検出することが可能となる。 By the way, moving images that are not recommended are adult moving images and horror moving images, for example. In the case of adult videos, the user tends to use the video skip function to search for the desired scene, so the time to exit is shortened, but the playback end point is behind the skipped portion. There is. Also, in the case of horror videos, there is a tendency to skip scenes that the user dislikes (for example, grotesque scenes), so the time to leave is also shortened, but the playback end point is behind by the skipped amount. There is a feature. That is, the adult video and the horror video tend to have a shorter playback time and a longer playback end point, so that the value calculated in step S104 tends to be smaller. Therefore, by detecting a moving image whose evaluation value calculated in step S104 is less than a predetermined threshold, it is possible to detect a stimulating moving image such as an adult moving image or a horror moving image as a moving image that is not recommended.
なお、ステップＳ１０６でレコメンド対象外の動画を検出するにあたり、レコメンド対象の動画は、総時間が所定の長さ（例えば、５分）以上のコンテンツであることが好ましい。これは、時間が所定の長さ未満のコンテンツである場合、仮にユーザーにとって興味や関心が乏しいシーンであっても、スキップや飛ばし見をすることなく、すべて再生してしまうおそれがあるからである。この場合、アダルト系動画やホラー系動画をレコメンド対象外の動画として検出することは困難である。 Note that when detecting a video that is not a recommendation target in step S106, the recommendation target video is preferably content having a total time of a predetermined length (for example, 5 minutes) or more. This is because, if the content is less than a predetermined length of time, even if the scene is of little interest to the user, there is a risk that it will be played without skipping or skipping. . In this case, it is difficult to detect an adult video or a horror video as a video that is not recommended.
次に、制御部１１は、要求元の端末装置２０の表示部２３にレコメンド対象の動画を一覧表示させるためのレコメンド情報を生成する（ステップＳ１０７）。
ここで、レコメンド対象の動画は、ステップＳ１０４で算出した評価値が所定の閾値未満の動画が存在しないと判定した場合（ステップＳ１０５：ＮＯ）、ステップＳ１０１で抽出したレコメンド対象の動画である。
一方、ステップＳ１０４で算出した評価値が所定の閾値未満の動画が存在すると判定した場合（ステップＳ１０５：ＹＥＳ）、ステップＳ１０１で抽出したレコメンド対象の動画からステップＳ１０５で検出したレコメンド対象外の動画を除外したものである。なお、この場合、除外した数だけ次点の動画を追加するようにしてもよい。
Next, the
Here, the recommendation target moving image is the recommendation target moving image extracted in step S101 when it is determined that there is no moving image whose evaluation value calculated in step S104 is less than a predetermined threshold (step S105: NO).
On the other hand, when it is determined that there is a moving image whose evaluation value calculated in step S104 is less than the predetermined threshold (step S105: YES), the moving image that is not recommended in step S105 is detected from the recommended moving image extracted in step S101. Excluded. In this case, the next moving image may be added by the excluded number.
次に、制御部１１は、ステップＳ１０７で生成したレコメンド情報を、通信部１５を介して端末装置２０に送信する（ステップＳ１０８）。
制御部１１は、上記のステップＳ１０７及びステップＳ１０８の処理を行うことで、本発明のレコメンド手段１１５として機能する。
Next, the
The
端末装置２０の制御部２１は、ステップＳ１０８でサーバー１０から送信されたレコメンド情報を取得する（ステップＳ１０９）。
The
次に、制御部２１は、ステップＳ１０９で取得したレコメンド情報を表示させるための画面（レコメンド情報表示画面：図６及び図７参照）を、表示部２３に表示させる（ステップＳ１１０）。
Next, the
図６に、従来の端末装置２０Ａにおいて表示部２３Ａに表示されるレコメンド情報表示画面の一例を示す。また、図７に、本実施形態に係る端末装置２０において表示部２３に表示されるレコメンド情報表示画面の一例を示す。
図６に示す例では、レコメンド対象動画リストＬ１の上位の動画から順に所定数（図６では５つ）の動画（動画Ａ〜動画Ｅ）がレコメンド表示されている。すなわち、図６に示す例では、刺激的な動画である「動画Ａ」、「動画Ｄ」が表示されている。
一方、図７に示す例では、レコメンド対象動画リストＬ１の上位の動画からレコメンド対象外の動画（「動画Ａ」、「動画Ｄ」、「動画Ｇ」、「動画Ｊ」）が除外された所定数（図７では５つ）の動画（動画Ｂ、動画Ｃ、動画Ｅ、動画Ｆ、動画Ｈ）がレコメンド表示されている。すなわち、図７に示す例では、レコメンド情報表示画面において、刺激的な動画がレコメンド表示されていないことがわかる。
FIG. 6 shows an example of a recommendation information display screen displayed on the
In the example illustrated in FIG. 6, a predetermined number (5 in FIG. 6) of moving images (moving image A to moving image E) are displayed in order from the upper moving image in the recommended moving image list L <b> 1. That is, in the example shown in FIG. 6, “moving image A” and “moving image D” which are exciting moving images are displayed.
On the other hand, in the example illustrated in FIG. 7, a predetermined video in which the videos not recommended (“moving image A”, “moving image D”, “moving image G”, “moving image J”) are excluded from the upper moving images in the recommended moving image list L1. A number (five in FIG. 7) of moving images (moving image B, moving image C, moving image E, moving image F, moving image H) are recommended. That is, in the example shown in FIG. 7, it can be seen that a stimulating video is not recommended on the recommendation information display screen.
［３．効果］
以上のように、本実施形態に係る情報処理装置（サーバー１０）は、配信（提供）対象の各動画に係る所定の条件を基準として、レコメンド対象の動画を抽出する第１抽出手段１１１と、再生開始操作から離脱までの時間である再生時間と、離脱時の再生地点である再生終了地点と、に基づいて、動画の特性を判別する判別手段１１３と、判別手段１１３により判別された特性に基づいて、レコメンド対象外の動画を検出する検出手段１１４と、第１抽出手段１１１により抽出されたレコメンド対象の動画から検出手段１１４により検出されたレコメンド対象外の動画を除外したものをレコメンドするレコメンド手段１１５と、を備える。
したがって、本実施形態に係る情報処理装置によれば、すべての再生画像を解析する必要がないため、手間を掛けることなく、サービス提供を行うことができる。また、レコメンド対象から除外したい動画（刺激的な動画）を検出することができるので、動画配信サービスのブランドイメージが損なわれることを防止することができる。よって、動画配信サービスにおいて、手間を掛けることなく、かつ、イメージを損なうことなく、適切なサービス提供を行うことができる。
また、従来、例えば、Ｒ１８指定やＲ１５指定の情報は、動画のメタデータに含まれるため、レコメンド対象から除外することはできていたが、本実施形態に係る情報処理装置によれば、指定外の動画であってもサムネイルやタイトルが刺激的で除外したい動画を除外することができる。
[3. effect]
As described above, the information processing apparatus (server 10) according to this embodiment includes the
Therefore, according to the information processing apparatus according to the present embodiment, since it is not necessary to analyze all the reproduced images, it is possible to provide a service without taking time and effort. In addition, since it is possible to detect a moving image (stimulating moving image) to be excluded from the recommendation target, it is possible to prevent the brand image of the moving image distribution service from being damaged. Therefore, in the moving image distribution service, it is possible to provide an appropriate service without taking time and without damaging the image.
Conventionally, for example, information of R18 designation or R15 designation is included in the metadata of the moving image, and thus can be excluded from the recommendation target. However, according to the information processing apparatus according to the present embodiment, it is not designated. Videos that you want to exclude because of their exciting thumbnails and titles.
また、本実施形態に係る情報処理装置は、再生時間及び再生終了地点を取得する取得手段１１２を備える。また、判別手段１１３は、取得手段１１２により取得された再生時間及び再生終了地点の比率に基づいて、動画の特性を判別する。
したがって、本実施形態に係る情報処理装置によれば、すべての再生画像を解析することなく、レコメンド対象から除外したい動画（刺激的な動画）を検出することができるので、手間を掛けることなく、かつ、イメージを損なうことなく、適切なサービス提供を行うことができる。
Further, the information processing apparatus according to the present embodiment includes an
Therefore, according to the information processing apparatus according to the present embodiment, it is possible to detect a moving image (stimulating moving image) that is desired to be excluded from the recommendation target without analyzing all reproduced images. In addition, it is possible to provide an appropriate service without damaging the image.
また、本実施形態に係る情報処理装置によれば、判別手段１１３は、取得手段１１２により取得された再生時間及び再生終了地点の比率が所定の閾値未満である場合に、動画の特性がレコメンド対象外とすべき特性であると判別する。
したがって、本実施形態に係る情報処理装置によれば、すべての再生画像を解析することなく、レコメンド対象から除外したい動画（刺激的な動画）を検出することができるので、手間を掛けることなく、かつ、イメージを損なうことなく、適切なサービス提供を行うことができる。なお、再生時間及び再生終了地点の比率が所定の閾値未満である場合にレコメンド対象外とするのは、ユーザーの視聴履歴を解析した結果、レコメンド対象から除外したい動画はつまみ食い（スキップ、飛ばし見の多用）される傾向があり、再生時間及び再生終了地点の差が大きくなる傾向がみられるからである。
Further, according to the information processing apparatus according to the present embodiment, the
Therefore, according to the information processing apparatus according to the present embodiment, it is possible to detect a moving image (stimulating moving image) that is desired to be excluded from the recommendation target without analyzing all reproduced images. In addition, it is possible to provide an appropriate service without damaging the image. Note that if the ratio of the playback time and the playback end point is less than the predetermined threshold, the video that you want to exclude from the recommendation as a result of analyzing the user's viewing history is skipped (skip, skip) This is because the difference between the playback time and the playback end point tends to increase.
また、本実施形態に係る情報処理装置によれば、レコメンド対象外の動画は、アダルト系動画やホラー系動画を含む。
したがって、本実施形態に係る情報処理装置によれば、レコメンド対象外の動画に、アダルト系動画やホラー系動画といった刺激的な動画を含めることができるので、動画配信サービスのブランドイメージが損なわれることを防止することができる。
Further, according to the information processing apparatus according to the present embodiment, the moving images that are not recommended include adult moving images and horror moving images.
Therefore, according to the information processing apparatus according to the present embodiment, it is possible to include a stimulating video such as an adult video or a horror video in a video that is not recommended, so that the brand image of the video distribution service is impaired. Can be prevented.
また、本実施形態に係る情報処理装置によれば、第１抽出手段１１１は、総時間が所定の長さ以上の動画の中から、レコメンド対象の動画を抽出する。
したがって、本実施形態に係る情報処理装置によれば、ユーザーにとって興味や関心が乏しいシーンであるにもかかわらず、ユーザーがスキップや飛ばし見をすることなく、すべて再生してしまったようなケースを除外することができるので、レコメンド対象外の動画を精度よく検出することができる。
Further, according to the information processing apparatus according to the present embodiment, the
Therefore, according to the information processing apparatus according to the present embodiment, there is a case where the user has played all the scenes without skipping or skipping, even though the scene is not interesting or interested for the user. Since it can exclude, the moving image which is not a recommendation object can be detected accurately.
以上、本発明に係る実施形態に基づいて具体的に説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で変更可能である。 As mentioned above, although concretely demonstrated based on embodiment which concerns on this invention, this invention is not limited to the said embodiment, It can change in the range which does not deviate from the summary.
［４．変形例］
例えば、上記実施形態では、再生時間及び再生終了地点の比率（再生時間の平均／再生終了地点の平均）に基づいて動画の特性を判別し、レコメンド対象外の動画を検出するようにしているが、これに限定されるものではない。例えば、再生時間及び再生終了地点の比率の代わりに、スキップ回数及び再生終了地点に基づいて動画の特性を判別し、レコメンド対象外の動画を検出するようにしてもよい。
[4. Modified example]
For example, in the above embodiment, the characteristics of the moving image are determined based on the ratio of the reproduction time and the reproduction end point (average reproduction time / average reproduction end point), and a moving image that is not recommended is detected. However, the present invention is not limited to this. For example, instead of the ratio of the playback time and the playback end point, the characteristics of the moving image may be determined based on the number of skips and the playback end point, and a moving image that is not a recommendation target may be detected.
以下、スキップ回数及び再生終了地点に基づいてレコメンド対象外の動画を検出する処理を含む変形例の動作について、図８のフローチャートを参照して説明する。
まず、ステップＳ２０１及びステップＳ２０２の処理は、図２のステップＳ１０１及びステップＳ１０２の処理と同様であるので、説明を省略する。
Hereinafter, the operation of the modified example including the process of detecting the moving image that is not the recommendation target based on the skip count and the playback end point will be described with reference to the flowchart of FIG.
First, the processing in step S201 and step S202 is the same as the processing in step S101 and step S102 in FIG.
次に、サーバー１０の制御部１１は、ステップＳ２０２で取得した視聴履歴から、それぞれのスキップ回数及び再生終了地点を取得する（ステップＳ２０３）。
Next, the
次に、制御部１１は、ステップＳ２０１で抽出したレコメンド対象の動画の中に、ステップＳ２０３で取得したスキップ回数が、ステップＳ２０３で取得した再生終了地点ごとに定められる閾値以上の動画が存在するか否かを判定する（ステップＳ２０４）。ここで、再生終了地点ごとに定められる閾値は、再生終了地点が遅くなればなるほど大きな値となる。これは、一般に、スキップ回数は再生時間に比例すると考えられるからである。
制御部１１は、ステップＳ２０３で取得したスキップ回数が、ステップＳ２０３で取得した再生終了地点ごとに定められる閾値以上の動画が存在すると判定した場合（ステップＳ２０４：ＹＥＳ）、次のステップＳ２０５へと移行する。
一方、制御部１１は、ステップＳ２０３で取得したスキップ回数が、ステップＳ２０３で取得した再生終了地点ごとに定められる閾値以上の動画が存在しないと判定した場合（ステップＳ２０４：ＮＯ）、ステップＳ２０６へと移行する。
Next, the
If the
On the other hand, when the
次に、制御部１１は、スキップ回数が閾値以上の動画を、動画の特性がレコメンド対象外とすべき特性であると判別し、レコメンド対象外の動画として検出する（ステップＳ２０５）。
以下、ステップＳ２０６〜ステップＳ２０９の処理は、図２のステップＳ１０７〜ステップＳ１１０の処理と同様であるので、説明を省略する。
Next, the
Hereinafter, the processing from step S206 to step S209 is the same as the processing from step S107 to step S110 in FIG.
上記のように、判別手段１１３が、スキップ回数と、再生終了地点と、に基づいて、動画の特性を判別することで、すべての再生画像を解析することなく、レコメンド対象から除外したい動画（刺激的な動画）を検出することができるので、手間を掛けることなく、かつ、イメージを損なうことなく、適切なサービス提供を行うことができる。
As described above, the discriminating
また、再生時間及び再生終了地点の比率の代わりに、スキップ幅及び再生終了地点に基づいて動画の特性を判別し、レコメンド対象外の動画を検出するようにしてもよい。
以下、スキップ幅及び再生終了地点に基づいてレコメンド対象外の動画を検出する処理を含む変形例の動作について、図９のフローチャートを参照して説明する。
まず、ステップＳ３０１及びステップＳ３０２の処理は、図８のステップＳ２０１及びステップＳ２０２の処理と同様であるので、説明を省略する。
Further, instead of the ratio of the playback time and the playback end point, the characteristics of the moving image may be determined based on the skip width and the playback end point, and a moving image that is not a recommendation target may be detected.
Hereinafter, an operation of a modified example including processing for detecting a moving image that is not a recommendation target based on the skip width and the playback end point will be described with reference to the flowchart of FIG. 9.
First, the processing in step S301 and step S302 is the same as the processing in step S201 and step S202 in FIG.
次に、サーバー１０の制御部１１は、ステップＳ３０２で取得した視聴履歴から、それぞれのスキップ幅及び再生終了地点を取得する（ステップＳ３０３）。
Next, the
次に、制御部１１は、ステップＳ３０１で抽出したレコメンド対象の動画の中に、ステップＳ３０３で取得したスキップ幅が、ステップＳ３０３で取得した再生終了地点ごとに定められる閾値以上の動画が存在するか否かを判定する（ステップＳ３０４）。ここで、再生終了地点ごとに定められる閾値は、再生終了地点が遅くなればなるほど大きな値となる。これは、一般に、スキップ幅は再生時間に比例すると考えられるからである。
制御部１１は、ステップＳ３０３で取得したスキップ幅が、ステップＳ３０３で取得した再生終了地点ごとに定められる閾値以上の動画が存在すると判定した場合（ステップＳ３０４：ＹＥＳ）、次のステップＳ３０５へと移行する。
一方、制御部１１は、ステップＳ３０３で取得したスキップ幅が、ステップＳ３０３で取得した再生終了地点ごとに定められる閾値以上の動画が存在しないと判定した場合（ステップＳ３０４：ＮＯ）、ステップＳ３０６へと移行する。
Next, the
When the
On the other hand, if the
次に、制御部１１は、スキップ幅が閾値以上の動画を、動画の特性がレコメンド対象外とすべき特性であると判別し、レコメンド対象外の動画として検出する（ステップＳ３０５）。
以下、ステップＳ３０６〜ステップＳ３０９の処理は、図８のステップＳ２０６〜ステップＳ２０９の処理と同様であるので、説明を省略する。
Next, the
Hereinafter, the processing from step S306 to step S309 is the same as the processing from step S206 to step S209 in FIG.
上記のように、判別手段１１３が、スキップ幅と、再生終了地点と、に基づいて、動画の特性を判別することで、すべての再生画像を解析することなく、レコメンド対象から除外したい動画（刺激的な動画）を検出することができるので、手間を掛けることなく、かつ、イメージを損なうことなく、適切なサービス提供を行うことができる
As described above, the discriminating
また、上記実施形態では、再生時間及び再生終了地点の比率に基づいて、レコメンド対象外の動画を検出するようにしているが、これに限定されるものではない。例えば、再生時間及び再生終了地点の比率の代わりに、再生時間及び「動画の総時間（動画の長さ）」の比率に基づいて、レコメンド対象外の動画を検出するようにしてもよい。すなわち、この場合、再生終了地点を、動画の最終地点と見做している。
なお、情報処理システム１の具体的な動作は、再生終了地点が動画の総時間に置換された点を除いて同一である。すなわち、取得した再生時間及び動画の総時間の比率（再生時間の平均／動画の総時間の平均）が、予め定められた閾値未満であるか否かを判定し、所定の閾値未満の動画を、レコメンド対象外の動画として検出する。
Moreover, in the said embodiment, although it is made to detect the moving image which is not a recommendation object based on the ratio of reproduction | regeneration time and a reproduction | regeneration end point, it is not limited to this. For example, instead of the ratio of the playback time and the playback end point, a moving image that is not a recommendation target may be detected based on the ratio of the playback time and the “total time of moving image (length of moving image)”. That is, in this case, the reproduction end point is regarded as the final point of the moving image.
The specific operation of the
上記のように、判別手段１１３が、再生時間と、動画の総時間と、に基づいて動画の特性を判別し、レコメンド対象外の動画を検出することで、さらに取得が容易な情報を用いてレコメンド対象外の動画を検出することができるので、容易に、かつ、適切なサービス提供を行うことができる。
As described above, the discriminating
また、再生時間及び再生終了地点の比率に基づいて、レコメンド対象外の動画を検出するようにした場合、必ずしもレコメンド対象外とする必要がない動画をレコメンド対象外の動画として検出してしまうことがある。例えば、音楽のライブ動画のように、お気に入りの曲の演奏時のみを視聴して、残りをスキップするような視聴がされた場合、レコメンド対象外の動画として検出されることがあるため、不都合が生じる。
したがって、このような場合に、動画のカテゴリ情報（例えば、音楽、スポーツ、バラエティ、ドラマ、映画、アダルト等）を取得するようにし（カテゴリ取得手段）、カテゴリ取得手段により取得されたカテゴリ情報と、判別手段１１３により判別された特性（再生時間及び再生終了地点の比率）と、に基づいて、レコメンド対象外の動画を検出するようにしてもよい。この場合、取得したカテゴリ情報は、図１０に示すように、レコメンド対象動画リストＬ１にカテゴリＬ１４の項目として追加される。
In addition, when a video that is not recommended is detected based on the ratio of the playback time and the playback end point, a video that does not necessarily need to be excluded from the recommendation may be detected as a video that is not recommended. is there. For example, when watching a favorite song, such as a live video of music, and skipping the rest, it may be detected as a video that is not recommended, which is inconvenient. Arise.
Therefore, in such a case, the category information of the video (for example, music, sports, variety, drama, movie, adult, etc.) is acquired (category acquisition unit), the category information acquired by the category acquisition unit, A moving image that is not a recommendation target may be detected based on the characteristics (the ratio between the playback time and the playback end point) determined by the
例えば、図１０に示すように、再生時間及び再生終了地点の比率（評価値Ｌ１３）が所定の閾値（０．４）未満で、かつ、動画のカテゴリＬ１４が「音楽」であった場合（図１０中の「動画Ａ」）には、音楽関連の動画（例えば、ライブ動画）であると見做して、レコメンド対象外の動画として検出しないようにする。 For example, as shown in FIG. 10, the ratio of the playback time and the playback end point (evaluation value L13) is less than a predetermined threshold (0.4), and the moving image category L14 is “music” (FIG. 10). 10 “moving image A”) is regarded as a music-related moving image (for example, a live moving image) and is not detected as a moving image that is not recommended.
上記のように、動画のカテゴリ情報を取得するカテゴリ取得手段（制御部１１）を備え、検出手段１１４が、カテゴリ取得手段により取得されたカテゴリ情報と、判別手段１１３により判別された特性と、に基づいて、レコメンド対象外の動画を検出することで、レコメンド対象外としたい動画の検出精度を向上させることができるので、音楽のライブ動画のように、スキップが多用されやすい動画が不必要にレコメンド対象外とされることを抑制することができる。
As described above, it includes a category acquisition unit (control unit 11) that acquires the category information of the moving image, and the
なお、動画のカテゴリ情報を参照してレコメンド対象外の動画を検出する際、他に、動画の説明文や内容（画像、キーワード等）を併用するようにしてもよい。 In addition, when a moving image that is not a recommendation target is detected by referring to the category information of the moving image, a description or content (image, keyword, or the like) of the moving image may be used together.
また、カテゴリ取得手段によりカテゴリ情報を取得する代わりに、動画を視聴したユーザーの趣味嗜好に基づいて、動画のカテゴリを推測するようにしてもよい。具体的には、まず、動画を視聴した各ユーザーの視聴履歴から各ユーザーの趣味嗜好を抽出する（第２抽出手段）。次いで、抽出した各ユーザーの趣味嗜好を集計し、各ユーザーが視聴した動画のカテゴリを推測する（第１推測手段）。例えば、音楽のライブ動画を好むユーザーが多かった場合、この動画がライブ動画である確率（確信度）が高いと推測する。特に、動画を最後まで視聴したユーザーの趣味嗜好は、動画のカテゴリを推測するうえで、確信度をより高める情報である。例えば、動画を最後まで視聴したユーザーに、ホラー系の動画を好むユーザーが多かった場合、この動画がホラー系の動画である確信度がより高いと推測することができる。そして、第１推測手段により推測されたカテゴリと、判別手段１１３により判別された特性（再生時間及び再生終了地点の比率（評価値））と、に基づいて、レコメンド対象外の動画を検出する。 Further, instead of acquiring the category information by the category acquisition unit, the category of the moving image may be estimated based on the hobbies and preferences of the user who has viewed the moving image. Specifically, first, hobbies and preferences of each user are extracted from the viewing history of each user who has viewed the moving image (second extracting means). Next, the extracted hobbies and preferences of each user are aggregated, and the category of the video viewed by each user is estimated (first estimation means). For example, when there are many users who prefer a live video of music, it is estimated that the probability that this video is a live video (confidence) is high. In particular, the hobbies and preferences of a user who has watched a video to the end are information that increases the certainty factor in estimating the category of the video. For example, if there are many users who have watched a video until the end and prefer a horror video, it can be estimated that the certainty that this video is a horror video is higher. Then, based on the category estimated by the first estimation means and the characteristics (reproduction time and reproduction end point ratio (evaluation value)) determined by the determination means 113, a moving image that is not a recommendation target is detected.
上記のように、動画を視聴したユーザーの視聴履歴からユーザーの趣味嗜好を抽出する第２抽出手段（制御部１１）と、第２抽出手段により抽出されたユーザーの趣味嗜好に基づいて、動画のカテゴリを推測する第１推測手段（制御部１１）と、を備え、検出手段１１４が、第１推測手段により推測されたカテゴリと、判別手段１１３により判別された特性と、に基づいて、レコメンド対象外の動画を検出することで、レコメンド対象外としたい動画の検出精度を向上させることができるので、音楽のライブ動画のように、スキップが多用されやすい動画が不必要にレコメンド対象外とされることを抑制することができる。 As described above, based on the user's hobbies and preferences extracted by the second extraction means (control unit 11) and the user's hobbies and preferences extracted from the viewing history of the user who has viewed the videos, A first estimation means (control unit 11) for estimating a category, and the detection means 114 is recommended based on the category estimated by the first estimation means and the characteristics determined by the determination means 113. By detecting outside videos, it is possible to improve the detection accuracy of videos that are not recommended, so videos that are frequently skipped, such as live music videos, are unnecessarily excluded from recommendations. This can be suppressed.
なお、各ユーザーの視聴履歴から各ユーザーの趣味嗜好を抽出した際、逆に、今までに視聴した実績がない動画のカテゴリに関しては、動画のカテゴリを推測する上で、確信度を低減する情報として扱うようにしてもよい。 In addition, when extracting each user's hobbies and preferences from each user's viewing history, conversely, for the video category that has not been viewed so far, information that reduces the certainty in estimating the video category You may make it treat as.
また、カテゴリ取得手段によりカテゴリ情報を取得する代わりに、動画を視聴したユーザーの電子商取引情報（例えば、商品の購入履歴等）に基づいて、動画のカテゴリを推測するようにしてもよい。具体的には、まず、動画を視聴した各ユーザーの電子商取引情報を取得する（電子商取引情報取得手段）。次いで、取得した各ユーザーの電子商取引情報を集計し、各ユーザーが視聴した動画のカテゴリを推測する（第２推測手段）。例えば、ＣＤや音楽関連の電子書籍等、音楽関連の商品をよく購入するユーザーが多かった場合、この動画が音楽関連の動画（例えば、ライブ動画）である確率（確信度）が高いと推測する。特に、動画を最後まで視聴したユーザーの電子商取引情報は、動画のカテゴリを推測するうえで、確信度をより高める情報である。例えば、動画を最後まで視聴したユーザーに、スポーツ関連の商品をよく購入するユーザーが多かった場合、この動画がスポーツ関連の動画である確信度がより高いと推測することができる。そして、第２推測手段により推測されたカテゴリと、判別手段１１３により判別された特性（再生時間及び再生終了地点の比率（評価値））と、に基づいて、レコメンド対象外の動画を検出する。 Further, instead of acquiring the category information by the category acquisition unit, the category of the moving image may be estimated based on the electronic commerce information (for example, the purchase history of the product) of the user who viewed the moving image. Specifically, first, electronic commerce information of each user who has viewed the moving image is acquired (electronic commerce information acquisition means). Next, the acquired electronic commerce information of each user is aggregated, and the category of the video viewed by each user is estimated (second estimation means). For example, when there are many users who often purchase music-related products such as CDs and music-related electronic books, it is assumed that there is a high probability (confidence) that this video is a music-related video (for example, a live video). . In particular, the electronic commerce information of the user who has watched the moving image to the end is information that increases the certainty factor in estimating the category of the moving image. For example, if there are many users who often purchase sports-related products among users who have watched the video to the end, it can be estimated that the certainty that this video is a sports-related video is higher. Then, based on the category estimated by the second estimation means and the characteristics determined by the determination means 113 (reproduction time and reproduction end point ratio (evaluation value)), a moving image that is not a recommendation target is detected.
上記のように、動画を視聴したユーザーの電子商取引情報を取得する電子商取引情報取得手段（制御部１１）と、電子商取引情報取得手段により抽出されたユーザーの電子商取引情報に基づいて、動画のカテゴリを推測する第２推測手段（制御部１１）と、を備え、検出手段１１４が、第２推測手段により推測されたカテゴリと、判別手段１１３により判別された特性と、に基づいて、レコメンド対象外の動画を検出することで、レコメンド対象外としたい動画の検出精度を向上させることができるので、音楽のライブ動画のように、スキップが多用されやすい動画が不必要にレコメンド対象外とされることを抑制することができる
As described above, based on the electronic commerce information acquired by the electronic commerce information acquisition unit (control unit 11) for acquiring electronic commerce information of the user who viewed the video, and the electronic commerce information of the user extracted by the electronic commerce information acquisition unit, the category of the video And a second estimation unit (control unit 11) for estimating, based on the category estimated by the second estimation unit and the characteristics determined by the
また、上記実施形態では、レコメンド対象外の動画を検出する際の「所定の閾値」に関し、動画の総時間（長さ）にかかわらず、一定の値を用いるようにしているが、これに限定されるものではない。例えば、動画の総時間が短ければ短いほど、所定の閾値の値を高く調整するようにしてもよい（調整手段）。これは、動画の総時間が短い場合、スキップや飛ばし見をされる回数が少なくなるため、「再生時間の平均／再生終了地点の平均」の値が高くなる傾向があるからである。
上記のように、動画の総時間が短ければ短いほど、所定の閾値の値を高くするように調整する調整手段（制御部１１）を備えることで、動画の総時間が短い場合にスキップや飛ばし見をされる回数が少なくなるという傾向に対応することができるので、レコメンド対象外の動画を精度よく検出することができる。
In the above embodiment, a constant value is used for the “predetermined threshold value” when detecting a video that is not a recommendation target, regardless of the total time (length) of the video. However, the present invention is not limited to this. Is not to be done. For example, the shorter the total time of the moving image, the higher the predetermined threshold value may be adjusted (adjustment means). This is because when the total time of the moving image is short, the number of skips and skips is reduced, and the value of “average playback time / average playback end point” tends to increase.
As described above, the adjustment unit (control unit 11) that adjusts the predetermined threshold value to be higher as the total time of the moving image is shorter can be skipped or skipped when the total time of the moving image is shorter. Since it is possible to cope with the tendency that the number of times of viewing is reduced, it is possible to accurately detect moving images that are not recommended.
また、上記実施形態では、再生時間及び再生終了地点の比率が所定の閾値未満の動画を動画の特性がレコメンド対象外とすべき特性であると判別し、レコメンド対象外の動画として検出するようにしているが、これに限定されるものではない。例えば、動画を視聴するユーザーの趣味嗜好が所定条件を満たす場合（例えば、刺激的な動画を好む場合）は、再生時間及び再生終了地点の比率が所定の閾値未満の動画を、逆に、動画の特性がレコメンド対象とすべき特性であると判別し、レコメンド対象の動画として検出するようにしてもよい。すなわち、刺激的な動画を好むユーザーに対しては、刺激的な動画をレコメンドした方が有効であると考えられるため、所定の閾値未満の動画をまとめてレコメンドするようにすればよい。 Further, in the above-described embodiment, it is determined that a video whose playback time and playback end point ratio is less than a predetermined threshold is a video that should be excluded from the recommendation, and is detected as a video that is not recommended. However, it is not limited to this. For example, when the user's hobbies and preferences for watching a video satisfy a predetermined condition (for example, when a stimulating video is preferred), a video whose playback time and playback end point ratio is less than a predetermined threshold is May be determined as a recommendation target video and may be detected as a recommendation target video. That is, for users who like stimulating videos, it is considered that recommending stimulating videos is more effective. Therefore, it is only necessary to recommend videos that are less than a predetermined threshold.
図１１に、所定の閾値未満の動画をまとめて表示するレコメンド情報表示画面の一例を示す。
図１１に示す例では、ステップＳ１０４で算出した評価値が所定の閾値未満の動画（「動画Ａ」、「動画Ｄ」、「動画Ｇ」、「動画Ｊ」）がレコメンド表示されている。すなわち、図１１に示す例では、レコメンド情報表示画面において、刺激的な動画のみがレコメンド表示されていることがわかる。
FIG. 11 shows an example of a recommendation information display screen that collectively displays moving images less than a predetermined threshold.
In the example illustrated in FIG. 11, a moving image (“moving image A”, “moving image D”, “moving image G”, “moving image J”) whose evaluation value calculated in step S104 is less than a predetermined threshold is displayed in a recommended manner. That is, in the example shown in FIG. 11, it can be seen that only a stimulating video is recommended on the recommendation information display screen.
上記のように、動画を視聴したユーザーの視聴履歴からユーザーの趣味嗜好を抽出する第２抽出手段（制御部１１）を備え、判別手段１１３が、第２抽出手段により抽出されたユーザーの趣味嗜好が所定条件を満たす場合であって、取得手段１１２により取得された再生時間及び再生終了地点の比率が所定の閾値未満である場合に、逆に、動画の特性がレコメンド対象とすべき特性であると判別することで、ユーザーの趣味嗜好に合わせて臨機応変に対応することができるので、ユーザーの関心を強く惹き付けるレコメンドを行うことができる。
As described above, the second extraction unit (control unit 11) that extracts the user's hobbies and preferences from the viewing history of the user who has watched the moving image includes the user's hobbies and preferences extracted by the second extraction unit. If the ratio of the playback time and the playback end point acquired by the
また、再生時間及び再生終了地点の比率が所定の閾値未満の動画は、スキップ回数が多く、実際に視聴されているシーンは少ないが、裏を返せば、実際に視聴されているシーンは、ユーザーにとって好評なシーンであり、動画視聴のピークを示していると考えられる。したがって、再生時間及び再生終了地点の比率が所定の閾値未満である場合に、動画を視聴したユーザーの視聴履歴に基づいて動画視聴のピークを抽出するようにし（ピーク抽出手段）、抽出した動画視聴のピークを当該動画の配信（提供）時に表示させるようにしてもよい（表示制御手段）。 In addition, a video whose playback time and playback end point ratio is less than a predetermined threshold has a large number of skips and a small number of scenes that are actually viewed, but if you turn it back, the scenes that are actually viewed are It is a popular scene and is considered to indicate the peak of video viewing. Therefore, when the ratio of the playback time and the playback end point is less than the predetermined threshold, the peak of the video viewing is extracted based on the viewing history of the user who viewed the video (peak extraction means), and the extracted video viewing May be displayed when the video is distributed (provided) (display control means).
図１２に、配信された動画を表示する動画表示画面の一例を示す。
動画表示画面には、配信された動画を表示するための動画表示領域Ｅ１が設けられている。また、動画表示領域Ｅ１の下部には、動画の再生位置を所望する位置にスクロールするためのスクロールバーＢ１が設けられている。
図１２に示す例では、スクロールバーＢ１における動画視聴のピーク位置を示す矢印Ａ１が表示されている。これにより、視聴者は、動画視聴のピーク位置を容易に認識することができる。
なお、動画視聴のピーク位置を表示する方法としては、上記方法の他、動画の再生位置ごとの視聴数をグラフ化したものを表示させる方法などが挙げられる。
FIG. 12 shows an example of a moving image display screen that displays a distributed moving image.
The moving image display screen is provided with a moving image display area E1 for displaying the distributed moving images. Further, a scroll bar B1 for scrolling the reproduction position of the moving image to a desired position is provided below the moving image display area E1.
In the example shown in FIG. 12, an arrow A1 indicating the peak position of moving image viewing in the scroll bar B1 is displayed. Thereby, the viewer can easily recognize the peak position of the video viewing.
In addition to the above method, a method of displaying a graph showing the number of views for each playback position of a moving image may be used as a method for displaying the peak position for viewing a moving image.
上記のように、取得手段１１２により取得された再生時間及び再生終了地点の比率が所定の閾値未満である場合に、動画を視聴したユーザーの視聴履歴に基づいて動画視聴のピークを抽出するピーク抽出手段（制御部１１）と、ピーク抽出手段により抽出された動画視聴のピークを、動画の配信（提供）時に表示させる表示制御手段（制御部１１）と、を備えることで、ユーザーの動画視聴をサポートすることができるので、ユーザーの利便性を向上させることができる。
As described above, peak extraction for extracting the peak of video viewing based on the viewing history of the user who viewed the video when the ratio of the playback time and the playback end point acquired by the
また、個人のスキップ率と各動画のスキップ率とを比較して、動画に対する個人による評価値を補正するようにし（補正手段）、補正した評価値に基づいて、レコメンド対象外の動画を検出するようにしてもよい。ここで、個人のスキップ率とは、各個人が動画に対してどれぐらいスキップを行うかを示す指標のことであり、例えば、時間当たりのスキップ数で示される。また、各動画のスキップ率は、動画を視聴したユーザー（個人）が当該動画に対してどれぐらいスキップを行ったかを示す指標のことであり、例えば、時間当たりのスキップ数をユーザー数で割った値（平均値）で示される。また、動画に対する評価値は、例えば、「再生時間の平均／再生終了地点の平均」の値である。 In addition, the individual skip rate is compared with the skip rate of each video, and the evaluation value by the individual for the video is corrected (correction means). Based on the corrected evaluation value, a video that is not a recommendation target is detected. You may do it. Here, the individual skip rate is an index indicating how much each individual skips with respect to a moving image, and is indicated by, for example, the number of skips per hour. The skip rate of each video is an indicator of how much the user (individual) who watched the video skipped the video, for example, the number of skips per hour divided by the number of users It is shown as a value (average value). Further, the evaluation value for the moving image is, for example, a value of “average reproduction time / average reproduction end point”.
すなわち、この変形例では、例えば、どの動画に対してもスキップ率が高めのユーザーが低めのスキップ率を示した動画の場合、この動画に対する評価値が高い（見るに値すると判断した）と判断し、このユーザーの「再生時間／再生終了地点」の値を高めに補正する。一方、どの動画に対してもスキップ率が低めのユーザーが高めのスキップ率を示した動画の場合、この動画に対する評価値が低い（見るに値しないと判断した）と判断し、このユーザーの「再生時間／再生終了地点」の値を低めに補正する。
このように、「再生時間（の平均）／再生終了地点（の平均）」の生の数値ではなく、各個人の評価軸を基準として評価値の補正を行うことで、より精度の高い動画解析を実施することが可能となる。
That is, in this modification, for example, in the case of a video in which a user with a high skip rate shows a low skip rate for any video, it is determined that the evaluation value for this video is high (determined to be worth seeing) Then, this user's “reproduction time / reproduction end point” value is corrected to be higher. On the other hand, if a video with a low skip rate for any video shows a video with a high skip rate, the video is judged to have a low rating (not worth seeing), Correct the value of “Playback time / Playback end point” to a lower value.
In this way, more accurate video analysis by correcting the evaluation value based on the evaluation axis of each individual instead of the raw value of “reproduction time (average) / reproduction end point (average)” Can be carried out.
上記のように、個人のスキップ率と各動画のスキップ率とを比較して、動画に対する個人による評価値を補正する補正手段（制御部１１）を備え、検出手段１１４が、補正手段により補正された評価値に基づいて、レコメンド対象外の動画を検出することで、レコメンド対象外としたい動画の検出精度を向上させることができるので、より適切なサービス提供を行うことができる。
As described above, a correction unit (control unit 11) is provided that compares the individual skip rate with the skip rate of each video and corrects the evaluation value by the individual for the video, and the
また、上記実施形態では、レコメンド対象外の動画の検出に際し、「再生時間の平均／再生終了地点の平均」を算出する（図２のステップＳ１０４参照）ようにしているが、これに限定されるものではない。例えば、平均値を算出する代わりに、中央値や最頻値を算出するようにしてもよい。 Further, in the above-described embodiment, “average playback time / average playback end point” is calculated when detecting a video that is not recommended (see step S104 in FIG. 2), but the present invention is not limited to this. It is not a thing. For example, instead of calculating the average value, the median value or the mode value may be calculated.
また、上記実施形態では、レコメンド対象外の動画の検出に際し、「再生時間の平均／再生終了地点の平均」を算出する（図２のステップＳ１０４参照）ようにしているが、これに限定されるものではない。例えば、「再生時間／再生終了地点」の中央値が、所定の閾値（例えば、０．５）未満の動画を、レコメンド対象外の動画として検出するようにしてもよい。ここで、所定の閾値は、刺激的な動画をより確実にレコメンド対象外としたい場合には、より高めの値に設定するようにすればよい。 Further, in the above-described embodiment, “average playback time / average playback end point” is calculated when detecting a video that is not recommended (see step S104 in FIG. 2), but the present invention is not limited to this. It is not a thing. For example, you may make it detect the moving image whose median of "reproduction time / reproduction | regeneration end point" is less than a predetermined threshold (for example, 0.5) as a moving image which is not a recommendation object. Here, the predetermined threshold value may be set to a higher value when it is desired to reliably exclude a stimulating moving image from the recommendation target.
また、上記実施形態では、インターネットや携帯電話通信網等の通信ネットワークを利用して動画を配信する構成を例示して説明しているが、これに限定されるものではない。すなわち、動画を提供可能な構成であれば、必ずしも通信ネットワークを利用して配信する必要はなく、例えば、動画を提供している現場においてユーザーが視聴する構成であってもよい。 Moreover, although the said embodiment illustrated and demonstrated the structure which distributes a moving image using communication networks, such as the internet and a mobile telephone communication network, it is not limited to this. That is, as long as it is a configuration capable of providing a moving image, it is not necessarily distributed using a communication network. For example, a configuration in which a user views at a site where a moving image is provided may be used.
また、本出願に示す各態様は、方法、プログラムなどとしても把握することができる。方法やプログラムのカテゴリについては、装置のカテゴリで示した「手段」を、例えば、「工程」や「ステップ」のように適宜読み替えるものとする。また、処理やステップの順序は、本出願に直接明記のものに限定されず、順序を変更したり、一部の処理をまとめて若しくは随時一部分ずつ実行するよう変更したりすることができる。 Moreover, each aspect shown in this application can also be grasped | ascertained as a method, a program, etc. For the method and program categories, “means” shown in the device category is appropriately replaced with “process” or “step”, for example. In addition, the order of processes and steps is not limited to the one directly specified in the present application, and the order can be changed, or a part of processes can be collectively or changed to be executed one by one at any time.
その他、サーバー、端末装置等、情報処理システムを構成する各装置の細部構成及び各装置の細部動作に関しても、本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。 In addition, the detailed configuration of each device constituting the information processing system, such as a server and a terminal device, and the detailed operation of each device can be changed as appropriate without departing from the spirit of the present invention.
１ 情報処理システム
１０ サーバー（情報処理装置）
１１ 制御部（カテゴリ取得手段、第２抽出手段、第１推測手段、電子商取引情報取得手段、第２推測手段、調整手段、ピーク抽出手段、表示制御手段、補正手段）
１１１ 第１抽出手段
１１２ 取得手段
１１３ 判別手段
１１４ 検出手段
１１５ レコメンド手段
１２ 操作部
１３ 表示部
１４ 記憶部
１４１ 視聴履歴記憶部
Ｌ１ レコメンド対象動画リスト
１５ 通信部
２０ 端末装置
２１ 制御部
２２ 操作部
２３ 表示部
２４ 記憶部
２５ 通信部
1
11 Control unit (category acquisition means, second extraction means, first estimation means, electronic commerce information acquisition means, second estimation means, adjustment means, peak extraction means, display control means, correction means)
111
Claims (19)
再生開始操作から離脱までの時間である再生時間と、離脱時の再生地点である再生終了地点と、に基づいて、動画の特性を判別する判別手段を備えることを特徴とする情報処理装置。 In an information processing device that provides video,
An information processing apparatus comprising: a discriminating unit that discriminates characteristics of a moving image on the basis of a reproduction time that is a time from a reproduction start operation to separation and a reproduction end point that is a reproduction point at the time of separation.
前記判別手段により判別された特性に基づいて、レコメンド対象外の動画を検出する検出手段と、
前記第１抽出手段により抽出されたレコメンド対象の動画から前記検出手段により検出されたレコメンド対象外の動画を除外したものをレコメンドするレコメンド手段と、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。 First extraction means for extracting a recommendation target moving image based on a predetermined condition relating to each moving target moving image;
Detecting means for detecting a moving image that is not recommended based on the characteristics determined by the determining means;
Recommending means for recommending a recommendation target moving image extracted by the first extracting means excluding the recommended moving image detected by the detecting means;
The information processing apparatus according to claim 1, further comprising:
前記判別手段は、前記取得手段により取得された前記再生時間及び前記再生終了地点の比率に基づいて、前記動画の特性を判別することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。 An acquisition means for acquiring the reproduction time and the reproduction end point;
The information processing apparatus according to claim 2, wherein the determination unit determines a characteristic of the moving image based on a ratio between the reproduction time and the reproduction end point acquired by the acquisition unit.
前記判別手段は、前記第２抽出手段により抽出された前記ユーザーの趣味嗜好が所定条件を満たす場合であって、前記取得手段により取得された前記再生時間及び前記再生終了地点の比率が所定の閾値未満である場合に、逆に、前記動画の特性が前記レコメンド対象とすべき特性であると判別することを特徴とする請求項４又は５に記載の情報処理装置。 Second extraction means for extracting the user's hobbies and preferences from the viewing history of the user who has viewed the video;
The determination means is a case where the user's hobbies and preferences extracted by the second extraction means satisfy a predetermined condition, and the ratio of the reproduction time and the reproduction end point acquired by the acquisition means is a predetermined threshold value 6. The information processing apparatus according to claim 4, wherein, if it is less than the value, conversely, the characteristic of the moving image is determined to be the characteristic to be recommended. 6.
前記ピーク抽出手段により抽出された動画視聴のピークを、前記動画の提供時に表示させる表示制御手段と、
を備えることを特徴とする請求項４〜６のいずれか一項に記載の情報処理装置。 Peak extraction means for extracting a peak of video viewing based on a viewing history of a user who viewed the video when the ratio of the playback time and the playback end point acquired by the acquisition means is less than a predetermined threshold;
Display control means for displaying the peak of video viewing extracted by the peak extraction means when the video is provided;
The information processing apparatus according to any one of claims 4 to 6, further comprising:
前記検出手段は、前記カテゴリ取得手段により取得されたカテゴリ情報と、前記判別手段により判別された特性と、に基づいて、前記レコメンド対象外の動画を検出することを特徴とする請求項２〜７のいずれか一項に記載の情報処理装置。 A category acquisition means for acquiring the category information of the video,
The detection means detects a moving image that is not a recommendation target based on the category information acquired by the category acquisition means and the characteristics determined by the determination means. The information processing apparatus according to any one of the above.
前記第２抽出手段により抽出された前記ユーザーの趣味嗜好に基づいて、前記動画のカテゴリを推測する第１推測手段と、
を備え、
前記検出手段は、前記第１推測手段により推測されたカテゴリと、前記判別手段により判別された特性と、に基づいて、前記レコメンド対象外の動画を検出することを特徴とする請求項２〜７のいずれか一項に記載の情報処理装置。 Second extraction means for extracting the user's hobbies and preferences from the viewing history of the user who has viewed the video;
First guessing means for guessing the category of the video based on the user's hobbies and preferences extracted by the second extracting means;
With
The detection means detects a moving image that is not a recommendation target based on the category estimated by the first estimation means and the characteristics determined by the determination means. The information processing apparatus according to any one of the above.
前記電子商取引情報取得手段により抽出された前記ユーザーの電子商取引情報に基づいて、前記動画のカテゴリを推測する第２推測手段と、
を備え、
前記検出手段は、前記第２推測手段により推測されたカテゴリと、前記判別手段により判別された特性と、に基づいて、前記レコメンド対象外の動画を検出することを特徴とする請求項２〜７のいずれか一項に記載の情報処理装置。 An electronic commerce information acquisition means for acquiring electronic commerce information of a user who has viewed a video;
Second guessing means for guessing the category of the moving image based on the electronic commerce information of the user extracted by the electronic commerce information acquiring means;
With
The detection means detects a moving image that is not a recommendation target based on the category estimated by the second estimation means and the characteristics determined by the determination means. The information processing apparatus according to any one of the above.
前記検出手段は、前記補正手段により補正された評価値に基づいて、前記レコメンド対象外の動画を検出することを特徴とする請求項２〜１０、１４、１５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
Comparing the individual skip rate and the skip rate of each video, the correction means for correcting the evaluation value by the individual for the video,
The information according to any one of claims 2 to 10, 14, and 15, wherein the detection unit detects a moving image that is not a recommendation target based on the evaluation value corrected by the correction unit. Processing equipment.
再生開始操作から離脱までの時間である再生時間と、離脱時の再生地点である再生終了地点と、に基づいて、動画の特性を判別する判別ステップを含む情報処理方法。 In an information processing method of an information processing apparatus that provides a video,
An information processing method including a determination step of determining characteristics of a moving image based on a reproduction time that is a time from a reproduction start operation to a departure and a reproduction end point that is a reproduction point at the time of departure.
再生開始操作から離脱までの時間である再生時間と、離脱時の再生地点である再生終了地点と、に基づいて、動画の特性を判別する判別手段、
として機能させるためのプログラム。 A computer of an information processing device that provides video,
Discriminating means for discriminating the characteristics of the video based on the playback time that is the time from the playback start operation to the departure and the playback end point that is the playback point at the time of the departure,
Program to function as.
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