JP6412852B2

JP6412852B2 - 配信パラメータ選択装置、配信パラメータ選択方法、及びプログラム

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Publication number: JP6412852B2
Application number: JP2015238411A
Authority: JP
Inventors: 将裕横田; 拓人木村; 存史松本
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 2015-12-07
Filing date: 2015-12-07
Publication date: 2018-10-24
Anticipated expiration: 2035-12-07
Also published as: JP2017107277A

Description

本発明は、配信パラメータ選択装置、配信パラメータ選択方法、及びプログラムに関する。

近年、インターネットを通した、マルチメディアサービス（映像配信、音声配信、画像配信など）が数多く提供されており、サービス間のユーザ獲得競争が激しくなっている。そのような状況の中で、サービス事業者にとっては、ユーザのエンゲージメント（例えば、利用ユーザ数や、滞在時間などのユーザがどの程度サービスを利用するのかを示す指標）の向上が重要な課題となっている。

例えば、動画配信サービスにおけるユーザのエンゲージメントは、価格、コンテンツ、ユーザインターフェース、動画品質（映像の鮮明さ、映像の滑らかさなど）、再生品質（再生開始の待ち時間、再生中断の長さ・頻度など）など、様々な要因によって決定される。また、これらの要因は、ユーザ毎によって影響の与え方も異なる。上記に挙げた各要因の中でサービス中に制御を行い最適化することが可能であるのは、動画品質や再生品質である。そのため、サービスを開始している中では、各ユーザに合わせて最適な配信パラメータを選択することが重要である。

従来の配信制御技術として、ラボ環境における主観評価実験（ユーザが動画を視聴し品質評価を行う実験）の結果を用いて構築した、ユーザ体感品質推定モデルにもとづいて、ユーザ体感品質を最適化する動画配信を制御する方法が提案されている（非特許文献１）。

山本浩司, "QoE-centricオペレーションの実現に向けた取り組み紹介," 信学技報, vol. 114, no. 298, pp. 31-34, Nov. 2014. ITU-T, "P.1201 : Amendment 2: New appendix iii - use of p.1201 for non-adaptive, progressive download type media streaming," , 2014

しかしながら、非特許文献１の方法では、平均的なユーザの体感品質に関して最適化しているため、ユーザ個別の特性を十分加味できておらず、必ずしも各ユーザに適した制御とならない可能性がある。

本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、データの配信パラメータについてユーザの特性に合わせた値の選択を可能とすることを目的とする。

そこで上記課題を解決するため、配信パラメータ選択装置は、各ユーザによるデータ配信サービスの利用履歴に基づいて、ユーザごとに利用頻度を算出し、算出結果を記憶部に記憶する算出部と、データの利用要求に応じ、当該利用要求に係るユーザに対して前記記憶部に記憶されている利用頻度に基づいて、前記利用要求に係るデータの配信パラメータの値を選択する選択部と、を有し、前記選択部は、前記利用要求に係るユーザに対して前記記憶部に記憶されている利用頻度が閾値以下である場合は、前記利用要求に係るユーザに対して前記記憶部に記憶されている利用頻度が前記閾値より大きい場合よりも、ＱｏＥ（Quality of Experience）が高くなる値を選択し、前記閾値の最小値から最大値の範囲における所定間隔の値ごとに、前記利用履歴に基づいて特定される、所定期間の前半の期間における単位期間あたりの平均利用頻度が当該値以下である第１のユーザ群と、前記平均利用頻度が当該値より大きい第２のユーザ群とに複数のユーザを分類し、前記第１のユーザ群及び前記第２のユーザ群のそれぞれごとに、前記所定期間の後半の前記平均利用頻度の平均値について前記所定期間の前半の前記平均利用頻度の平均値に対する増加率を算出し、前記第１のユーザ群の増加率について前記第２のユーザ群の増加率に対する比を算出して、前記所定間隔の値のうち、前記比が最大となる値を前記閾値として決定する決定部を有する。

データの配信パラメータについてユーザの特性に合わせた値の選択を可能とすることができる。

本発明の実施の形態における配信パラメータ選択装置のハードウェア構成例を示す図である。本発明の実施の形態における配信パラメータ選択装置の機能構成例を示す図である。視聴情報管理ＤＢの構成例を示す図である。利用頻度管理ＤＢの構成例を示す図である。閾値決定部が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。２Ｎヶ月間のＸ名のユーザの月平均視聴回数の一例を示す図である。閾値Ｔｈごとのユーザ群の分類結果の一例を示す図である。閾値Ｔｈごと及びユーザ群ごとの月平均視聴率の平均値及び増加率の算出結果の一例を示す図である。利用頻度算出部が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。ユーザごとの過去Ｍヶ月間における月平均視聴回数の集計結果の一例を示す図である。ユーザごとの利用頻度区分の設定結果の一例を示す図である。配信パラメータ選択部が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。

以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。本実施の形態では、ユーザに応じて異なる特性として、対象となる動画配信サービスの利用頻度に着目する。具体的には、対象となる動画配信サービスの利用頻度が少ないユーザ程、サービスへの定着度が低いため、サービス利用時のユーザ体感品質（ＱｏＥ（Quality of Experience））が低い場合、対象サービスのエンゲージメントが低下すると考える。そこで、本実施の形態では、対象となるサービスに対するユーザの過去の利用頻度を算出し、利用頻度が少ないユーザに対して優先的に体感品質が高くなるように、動画の配信パラメータが選択される。

ここで、配信パラメータは、動画ビットレート、音声ビットレート、動画符号化方式ＩＤ（動画符号化方式を識別する値）、音声符号化方式ＩＤ（音声符号化方式を識別する値）、動画／静止画サイズ（１９２０画素×１０８０画素など）、フレームレートなどが挙げられ、選択可能な配信パラメータの種類と各配信パラメータの値の選択肢は、サービス事業者のサービス設計に依存してもよい。

また、利用頻度は、視聴回数、視聴時間、訪問回数（サイトへのアクセス数）、サイト滞在時間などが考えられ、いずれの情報を用いるかは、サービス事業者の判断に依存してもよい。

上記のように配信パラメータ（の値）を選択する配信パラメータ選択装置１０について、具体的に説明する。

図１は、本発明の実施の形態における配信パラメータ選択装置のハードウェア構成例を示す図である。図１の配信パラメータ選択装置１０は、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１００、補助記憶装置１０２、メモリ装置１０３、ＣＰＵ１０４、及びインタフェース装置１０５等を有する。

配信パラメータ選択装置１０での処理を実現するプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。

メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従って配信パラメータ選択装置１０に係る機能を実行する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。

図２は、本発明の実施の形態における配信パラメータ選択装置の機能構成例を示す図である。図２において、配信パラメータ選択装置１０は、閾値決定部１１、利用頻度算出部１２、及び配信パラメータ選択部１３等を有する。これら各部は、配信パラメータ選択装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。配信パラメータ選択装置１０は、また、データ管理部１４を有する。データ管理部１４は、視聴情報管理ＤＢ１４１及び利用頻度管理ＤＢ１４２の２つのデータベースを含む。データ管理部１４は、例えば、補助記憶装置１０２を用いて実現可能である。又は、配信パラメータ選択装置１０にネットワークを介して接続可能な記憶装置等を用いてデータ管理部１４が実現されてもよい。

図３は、視聴情報管理ＤＢの構成例を示す図である。図３に示されるように、視聴情報管理ＤＢ１４１は、或る動画配信サービス（以下、「対象サービス」という。）について、ユーザ毎に過去の視聴情報（利用履歴）を記憶する。視聴情報は、ユーザＩＤ（視聴ユーザを識別する値）及び視聴開始日時等の基本情報に加えて、オプション情報を含んでもよい。オプション情報は、例えば、視聴回数、視聴時間、サイト訪問回数、サイト滞在時間等であり、どの情報をオプション情報に含むかは対象サービスのサービス事業者により決定されてもよい。オプション情報（例えば視聴回数）は、利用頻度を算出する際や、後述の利用頻度閾値を自動決定する場合に利用される。

なお、図３では、１日毎に視聴情報が統合された例が示されている。したがって、視聴開始日時は、年月日にまとめられている。但し、視聴ごと又は月毎等、他の単位期間ごとの視聴情報が記憶されるようにしてもよい。

図４は、利用頻度管理ＤＢの構成例を示す図である。図４に示されるように、利用頻度管理ＤＢ１４２は、ユーザＩＤごとに、利用頻度区分を記憶する。利用頻度区分は、利用頻度算出部１２によって判定される。本実施の形態において、利用頻度区分は、「Ｌ」又は「Ｏ」の値を有する。「Ｌ」は、利用頻度が相対的に少ないユーザを示す。「Ｏ」は、その他のユーザ（利用頻度が少なくないユーザ）を示す。

［閾値決定部１１］
閾値決定部１１は、対象サービスのサービス事業者が利用頻度が少ないと判定する閾値Ｔｈ（例えば、２視聴／月）を決定し、閾値Ｔｈを配信パラメータ選択部１３に出力する。ここで、閾値Ｔｈは、サービス事業者が手動で設定してもよいし、過去の視聴情報を利用して自動的に決定されてもよい。

過去の視聴情報を利用して自動的に閾値Ｔｈを決定する方法の一例として、過去のある期間の視聴情報を利用して、対象サービスに対するユーザの体感品質（ＱｏＥ：Quality of Experience）が最大となる配信パラメータがエンゲージメント向上に効果的なユーザ群を明らかにし、そのようなユーザ群に分割するための閾値を、閾値Ｔｈとして計算することが考えられる。ここで、ＱｏＥが最大となる配信パラメータ（の値）の算出は、サービス事業者が予め準備している各配信パラメータの値の組み合わせに対して、非特許文献２などのモデルを利用してＱｏＥを算出し、その中で、ＱｏＥが最大となる値の組み合わせを特定することで行われる。

図５は、閾値決定部が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。図５では、１ヶ月あたりの平均視聴回数（月平均視聴回数）が利用頻度として用いられる。

ステップＳ１０１において、閾値決定部１１は、ランダムに選定したＸ名の複数のユーザに対して所定期間の間、ＱｏＥが最大となる配信パラメータを選択することで、ＱｏＥが最大となる動画配信制御を行う。

ここで、所定期間を、２Ｎヶ月間（ここで、Ｎは最小で１の値をとる）として表す。具体的には、当該２Ｎヶ月間は、前半Ｎヶ月と後半Ｎヶ月とから構成される期間である。例えばＮ＝１の場合、２０１５年１月を起点とすると、前半は２０１５年１月、後半は２０１５年２月となる。同様にＮ＝２の場合、前半は２０１５年１月〜２月、後半は２０１５年３月〜４月となる。

なお、２Ｎヶ月間において、Ｘ名のユーザに関してＮヶ月ごとの月平均視聴回数が記録される。

図６は、２Ｎヶ月間のＸ名のユーザの月平均視聴回数の一例を示す図である。図６には、Ｎ＝１、Ｘ＝３である場合について、各ユーザのＮヶ月ごとの月平均視聴回数が示されている。

２Ｎヶ月経過後、閾値決定部１１は、閾値Ｔｈを最小値から最大値の範囲における所定間隔の値ごとに変化させて、Ｔｈ毎にステップＳ１０３〜Ｓ１０５を実行する（ステップＳ１０２〜Ｓ１０７）。ここでは、１〜Ｔ＿ｍａｘまで１ずつ変化させる例について説明する。

なお、閾値Ｔｈは、利用頻度が少ないユーザとそうでないユーザとを分けるために利用される値であり、利用頻度として月平均視聴回数を例にとると、例えば、Ｔ＿ｍａｘは、前半Ｎヶ月における視聴回数の最大値−１に設定することや、前半Ｎヶ月における視聴回数の平均値を設定することなどが考えられる。また、閾値Ｔｈは１ずつ変化させることが閾値決定の上で最適ではあるが、計算時間の観点から１より大きい幅で変化させてもよい。

ステップＳ１０３において、閾値決定部１１は、前半のＮヶ月の月平均視聴回数が閾値Ｔｈ以下であるユーザをユーザ群Ｌとし、閾値Ｔｈより大きいユーザをユーザ群Ｏとする。すなわち、Ｘ名のユーザのそれぞれに対して、利用頻度区分が付与され、ユーザ群Ｌとユーザ群Ｏとに分類される。

図７は、閾値Ｔｈごとのユーザ群の分類結果の一例を示す図である。図７において、（１）は、閾値Ｔｈ＝１の場合の分類結果を示す。（２）は、閾値Ｔｈ＝２の場合の分類結果を示す。

ステップＳ１０４において、閾値決定部１１は、ユーザ群Ｌ及びユーザ群Ｏのユーザ群ごとに、前半Ｎヶ月における各ユーザの月平均視聴回数の平均値（以下、「前半平均」という。）と、後半Ｎヶ月における各ユーザの月平均視聴回数の平均値（以下、「後半平均」という。）とを算出し、月平均視聴回数の増加率を計算する。月平均視聴回数の増加率は、後半平均の前半平均に対する増加率であり、後半平均÷前半平均によって算出される
図８は、閾値Ｔｈごと及びユーザ群ごとの月平均視聴率の平均値及び増加率の算出結果の一例を示す図である。図８において、（１）は、閾値Ｔｈ＝１の場合における、ユーザＬ群及びユーザＯ群のそれぞれの、前半平均、後半平均、及び増加率を示す。（２）は、閾値Ｔｈ＝２の場合における、ユーザＬ群及びユーザＯ群のそれぞれの、前半平均、後半平均、及び増加率を示す。

ステップＳ１０５において、閾値決定部１１は、ユーザ群Ｌの増加率のユーザ群Ｏの増加率に対する比（ユーザ群Ｌの増加率÷ユーザ群Ｏの増加率）を算出する。図８の例によれば、閾値Ｔｈ１＝１の場合の増加率の比は、３．１６であり、閾値Ｔｈ＝２の場合の増加率の比は、４．００である。

閾値ＴｈがＴｈｍａｘになるまでステップＳ１０３〜Ｓ１０５が繰り返されると（ステップＳ１０６でＹｅｓ）、閾値決定部１１は、ステップＳ１０５において閾値Ｔｈごとに算出された比に基づいて、閾値Ｔｈの値を決定する（ステップＳ１０８）。具体的には、当該比が最大であるときの閾値Ｔｈの値が選択される。上記の例によれば、閾値Ｔｈの値として、２が選択される。

［利用頻度算出部１２］
利用頻度算出部１２は、視聴情報管理ＤＢ１４１に記憶されたユーザ別の視聴情報を用いて、各ユーザの対象サービスの利用頻度区分を判定し、判定結果を利用頻度管理ＤＢ１４２に記憶する。利用頻度算出部１２は、例えば、定期的（例えば半年に１回程度）に図９に示した処理を実行する。

図９は、利用頻度算出部が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。図９では、月平均視聴回数が利用頻度として用いられる。

ステップＳ２０１において、利用頻度算出部１２は、視聴情報管理ＤＢ１４１に記憶されている視聴情報に基づいて、ユーザごとに、現在時刻から過去Ｍヶ月間における月平均視聴回数を集計する。

図１０は、ユーザごとの過去Ｍヶ月間における月平均視聴回数の集計結果の一例を示す図である。図１０において、（１）は、過去Ｍヶ月間における各ユーザの視聴情報を示す。（２）は、（１）に示した視聴情報に基づく、ユーザごとの過去Ｍヶ月間の月平均視聴回数の集計結果を示す。

続いて、利用頻度算出部１２は、ユーザごとに、ステップＳ２０１において算出された月平均視聴回数と、閾値決定部１１によって設定された閾値Ｔｈとを比較して、月平均視聴回数が閾値Ｔｈ以下であるユーザに関しては利用頻度区分として「Ｌ」を利用頻度管理ＤＢ１４２に設定し、月平均視聴回数が閾値Ｔｈより大きいユーザに関しては利用頻度区分として「Ｏ」を利用頻度管理ＤＢ１４２に設定する（ステップＳ２０２）。

図１１は、ユーザごとの利用頻度区分の設定結果の一例を示す図である。図１１には、図１０の（２）に示した集計結果について、値が２である閾値Ｔｈに基づいて利用頻度区分が判定された場合の、利用頻度管理ＤＢ１４２の設定例を示す。月平均視聴回数が２以下であるユーザ「００００１」の利用頻度区分は、「Ｌ」に設定され、月平均視聴回数が２より大きいユーザ「００００２」及びユーザ「００００３」の利用頻度区分は、「Ｏ」に設定されている。

［配信パラメータ選択部１３］
配信パラメータ選択部１３は、視聴クエリ（利用要求）の送信元のユーザの利用頻度区分に応じて、視聴クエリに係る動画の配信パラメータを決定する。

図１２は、配信パラメータ選択部が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。

ユーザからの視聴クエリが到着する（受信されると）、配信パラメータ選択部１３は、当該視聴クエリからユーザＩＤを取得する（ステップＳ３０１）。

続いて、配信パラメータ選択部１３は、取得されたユーザＩＤに対応する利用頻度区分を、利用頻度管理ＤＢ１４２から取得する（ステップＳ３０２）。

取得された利用頻度区分が「Ｌ」である場合（ステップＳ３０３でＹｅｓ）、配信パラメータ選択部１３は、配信パラメータについて、ＱｏＥが最大となるようにサービス事業者が予め用意している複数通りの値の組み合わせ（各パラメータの値の組み合わせ）のそれぞれについて、ＱｏＥを算出する（ステップＳ３０４）。当該ＱｏＥは、例えば、非特許文献２などのモデル等、公知の方法を利用して算出することができる。

続いて、配信パラメータ選択部１３は、ＱｏＥが最大となる値の組み合わせを、視聴クエリに係る動画の配信パラメータの値として選択する（ステップＳ３０５）。

なお、ステップＳ３０４及びＳ３０５は、一例である。利用頻度区分が「Ｌ」であるユーザの方がそうでないユーザよりも、ＱｏＥが相対的に高くなるような配信パラメータが選択される方法であれば、他の方法によって配信パラメータが選択されてもよい。

一方、取得された利用頻度区分が「Ｏ」である場合（ステップＳ３０３でＮｏ）、配信パラメータ選択部１３は、配信パラメータの値について、既定値を選択する（ステップＳ３０４）。既定値は、サービス事業者が設定していた通常の値であってもよいし、ネットワーク帯域が逼迫しないような値でもよい。ネットワーク帯域が逼迫しない値の一例として、ビットレートが可能な限り低い値が挙げられる。

ステップＳ３０５又はＳ３０６において選択された値が採用された配信パラメータに基づいて、視聴クエリに対する動画について配信が制御される。

なお、本実施の形態では、利用頻度管理ＤＢ１４２に対して利用頻度区分が記憶される例を説明したが、利用頻度管理ＤＢ１４２には、利用頻度区分に分類される前の利用頻度（数値）がユーザごとに記憶されてもよい。この場合、ステップＳ３０３において、当該利用頻度が、閾値Ｔｈ以下であるか否かが判定されてもよい。

また、本実施の形態では、配信対象のデータが動画（映像）である例について説明したが、音声等、他の形式のデータが配信対象であるサービスについて、本実施の形態が適用されてもよい。

上述したように、本実施の形態によれば、各ユーザのデータ配信サービスの利用頻度に応じて、配信パラメータ（の値）を変えることができる。具体的には、利用頻度が相対的に低いユーザについては、ＱｏＥが高くなる値が選択されるようにすることができる。すなわち、データの配信パラメータについてユーザの特性に合わせた値の選択を可能とすることができる。その結果、例えば、サービスの業績向上に繋がるユーザのエンゲージメント向上を期待することができる。

なお、例えば、利用頻度が相対的に低いユーザに対し、必ずしもＱｏＥが高くなる配信パラメータが選択されるようしなくてもよい。本実施の形態では、利用頻度が少ないユーザの定着に着目して、利用頻度が少ないユーザに対して優先的に体感品質が高くなる配信パラメータが選択される。しかし、例えば、利用頻度が高いユーザの継続的なサービス利用を促進する目的で、利用頻度が高いユーザに対して、優先的にＱｏＥが高くなる配信パラメータが選択されるようにしてもよい。このように、本発明は、ユーザの利用頻度に応じて、ＱｏＥに基づく配信パラメータが選択されるものであり、利用頻度の高いユーザ、低いユーザに対するＱｏＥの高低関係は、目的に応じてサービス運用者等が自由に決めてよい。

なお、本実施の形態において、利用頻度算出部１２は、利用頻度算出部１２の一例である。配信パラメータ選択部１３は、選択部の一例である。閾値決定部１１は、決定部の一例である。視聴情報は、利用履歴の一例である。利用頻度管理ＤＢ１４２は、記憶部の一例である。２Ｎヶ月間は、所定期間の一例である。月平均視聴回数は、単位期間あたりの平均利用頻度の一例である。ユーザ群Ｌは、第１のユーザ群の一例である。ユーザ群Ｏは、第２のユーザ群の一例である。

以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

１０配信パラメータ選択装置
１１閾値決定部
１２利用頻度算出部
１３配信パラメータ選択部
１４データ管理部
１００ドライブ装置
１０１記録媒体
１０２補助記憶装置
１０３メモリ装置
１０４ＣＰＵ
１０５インタフェース装置
１４１視聴情報管理ＤＢ
１４２利用頻度管理ＤＢ
Ｂバス

Claims

各ユーザによるデータ配信サービスの利用履歴に基づいて、ユーザごとに利用頻度を算出し、算出結果を記憶部に記憶する算出部と、
データの利用要求に応じ、当該利用要求に係るユーザに対して前記記憶部に記憶されている利用頻度に基づいて、前記利用要求に係るデータの配信パラメータの値を選択する選択部と、
を有し、
前記選択部は、前記利用要求に係るユーザに対して前記記憶部に記憶されている利用頻度が閾値以下である場合は、前記利用要求に係るユーザに対して前記記憶部に記憶されている利用頻度が前記閾値より大きい場合よりも、ＱｏＥ（Quality of Experience）が高くなる値を選択し、
前記閾値の最小値から最大値の範囲における所定間隔の値ごとに、前記利用履歴に基づいて特定される、所定期間の前半の期間における単位期間あたりの平均利用頻度が当該値以下である第１のユーザ群と、前記平均利用頻度が当該値より大きい第２のユーザ群とに複数のユーザを分類し、前記第１のユーザ群及び前記第２のユーザ群のそれぞれごとに、前記所定期間の後半の前記平均利用頻度の平均値について前記所定期間の前半の前記平均利用頻度の平均値に対する増加率を算出し、前記第１のユーザ群の増加率について前記第２のユーザ群の増加率に対する比を算出して、前記所定間隔の値のうち、前記比が最大となる値を前記閾値として決定する決定部を有する、
ことを特徴とする配信パラメータ選択装置。
各ユーザによるデータ配信サービスの利用履歴に基づいて、ユーザごとに利用頻度を算出し、算出結果を記憶部に記憶する算出手順と、
データの利用要求に応じ、当該利用要求に係るユーザに対して前記記憶部に記憶されている利用頻度に基づいて、前記利用要求に係るデータの配信パラメータの値を選択する選択手順と、
をコンピュータが実行し、
前記選択手順は、前記利用要求に係るユーザに対して前記記憶部に記憶されている利用頻度が閾値以下である場合は、前記利用要求に係るユーザに対して前記記憶部に記憶されている利用頻度が前記閾値より大きい場合よりも、ＱｏＥ（Quality of Experience）が高くなる値を選択し、
前記閾値の最小値から最大値の範囲における所定間隔の値ごとに、前記利用履歴に基づいて特定される、所定期間の前半の期間における単位期間あたりの平均利用頻度が当該値以下である第１のユーザ群と、前記平均利用頻度が当該値より大きい第２のユーザ群とに複数のユーザを分類し、前記第１のユーザ群及び前記第２のユーザ群のそれぞれごとに、前記所定期間の後半の前記平均利用頻度の平均値について前記所定期間の前半の前記平均利用頻度の平均値に対する増加率を算出し、前記第１のユーザ群の増加率について前記第２のユーザ群の増加率に対する比を算出して、前記所定間隔の値のうち、前記比が最大となる値を前記閾値として決定する決定手順を前記コンピュータが実行する、
ことを特徴とする配信パラメータ選択方法。
請求項１記載の各部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。