KR102152995B1 - 컨텐츠 스트림의 브레이크 지속기간 예측 - Google Patents
컨텐츠 스트림의 브레이크 지속기간 예측 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102152995B1 KR102152995B1 KR1020197009841A KR20197009841A KR102152995B1 KR 102152995 B1 KR102152995 B1 KR 102152995B1 KR 1020197009841 A KR1020197009841 A KR 1020197009841A KR 20197009841 A KR20197009841 A KR 20197009841A KR 102152995 B1 KR102152995 B1 KR 102152995B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- content item
- secondary content
- content
- slot
- content stream
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 80
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 61
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 25
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 25
- 238000013145 classification model Methods 0.000 claims description 6
- 230000007774 longterm Effects 0.000 claims 1
- 230000000116 mitigating effect Effects 0.000 abstract 1
- 238000003780 insertion Methods 0.000 description 24
- 230000037431 insertion Effects 0.000 description 24
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 24
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 11
- 230000009471 action Effects 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 238000012549 training Methods 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 5
- 238000007477 logistic regression Methods 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000013515 script Methods 0.000 description 2
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000003139 buffering effect Effects 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000007787 long-term memory Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 1
- 230000002688 persistence Effects 0.000 description 1
- 230000000306 recurrent effect Effects 0.000 description 1
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
- H04N21/20—Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
- H04N21/25—Management operations performed by the server for facilitating the content distribution or administrating data related to end-users or client devices, e.g. end-user or client device authentication, learning user preferences for recommending movies
- H04N21/262—Content or additional data distribution scheduling, e.g. sending additional data at off-peak times, updating software modules, calculating the carousel transmission frequency, delaying a video stream transmission, generating play-lists
- H04N21/26208—Content or additional data distribution scheduling, e.g. sending additional data at off-peak times, updating software modules, calculating the carousel transmission frequency, delaying a video stream transmission, generating play-lists the scheduling operation being performed under constraints
- H04N21/26233—Content or additional data distribution scheduling, e.g. sending additional data at off-peak times, updating software modules, calculating the carousel transmission frequency, delaying a video stream transmission, generating play-lists the scheduling operation being performed under constraints involving content or additional data duration or size, e.g. length of a movie, size of an executable file
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
- H04N21/20—Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
- H04N21/23—Processing of content or additional data; Elementary server operations; Server middleware
- H04N21/234—Processing of video elementary streams, e.g. splicing of video streams or manipulating encoded video stream scene graphs
- H04N21/23424—Processing of video elementary streams, e.g. splicing of video streams or manipulating encoded video stream scene graphs involving splicing one content stream with another content stream, e.g. for inserting or substituting an advertisement
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/40—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of multimedia data, e.g. slideshows comprising image and additional audio data
- G06F16/45—Clustering; Classification
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/40—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of multimedia data, e.g. slideshows comprising image and additional audio data
- G06F16/48—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
- H04N21/20—Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
- H04N21/25—Management operations performed by the server for facilitating the content distribution or administrating data related to end-users or client devices, e.g. end-user or client device authentication, learning user preferences for recommending movies
- H04N21/251—Learning process for intelligent management, e.g. learning user preferences for recommending movies
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
- H04N21/80—Generation or processing of content or additional data by content creator independently of the distribution process; Content per se
- H04N21/81—Monomedia components thereof
- H04N21/812—Monomedia components thereof involving advertisement data
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Library & Information Science (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Information Transfer Between Computers (AREA)
- Two-Way Televisions, Distribution Of Moving Picture Or The Like (AREA)
Abstract
본 발명은 동시에 스트리밍된 컨텐츠 스트림에 디스플레이하기 위한 이차 컨텐츠 아이템들을 검색할 때 트래픽 급증을 완화하기 위한 시스템 및 방법을 논의한다. 시스템은 다가올(곧 있을) 이차 컨텐츠 슬롯에 대한 이차 컨텐츠 아이템을 사전-인출할 수 있다. 적절한 컨텐츠 아이템을 검색하기 위해, 시스템은 이차 컨텐츠 슬롯의 길이를 예측할 수 있다. 시스템은 이차 컨텐츠 슬롯의 예상된 길이를 사용하여 급증을 완화하기 위해 더 긴 시간 동안 트래픽 급증을 분산시킬 수 있다.
Description
본 출원은 2017년 2월 13일자로 출원된 "컨텐츠 스트림의 브레이크 지속기간 예측"이라는 명칭의 PCT 출원 번호 PCT/US2017/017687에 대한 이점 및 우선권을 주장하고, 그 전체 내용은 본 명세서에 참조로 포함된다.
컨텐츠 공급자는 원격 클라이언트 디바이스로 미디어를 스트리밍할 수 있다. 스트림들은 이차(secondary) 컨텐츠에 대한 브레이크(breaks)를 포함할 수 있고, 이차 컨텐츠는 클라이언트 디바이스의 요청에 따라 이차 서버로부터 클라이언트 디바이스로 제공될 수 있다. 이차 컨텐츠에 대한 브레이크가 미리 잘 정해질 수 있도록 스트림 컨텐츠가 사전 결정되면, 클라이언트 디바이스는 사전에 컨텐츠를 유사하게 요청하고 수신할 수 있다. 그런데, 스트림 컨텐츠가 동적이거나 라이브인 경우, 이차 서버는 사전에 브레이크의 길이를 알지 못할 수도 있고, 사전에 대응하는 길이의 이차 컨텐츠를 선택하여 전달할 수도 없다. 즉, 이차 서버에 브레이크의 길이가 통보되는 경우에만, 이차 서버는 클라이언트 디바이스로 전달하기 하기 위한 이차 컨텐츠 아이템을 검색할 수 있다. 이러한 지연때문에 많은 수의 클라이언트 디바이스가 동시에 이차 컨텐츠를 요청하는 경우 이차 서버는 요청을 효율적으로 또는 시간 내에 수행하지 못할 수 있다.
클라이언트 디바이스로부터 많은 수의 요청을 수행할 수 있는 확장 가능한 시스템을 제공하기 위해, 이차 서버는 제1 컨텐츠 스트림의 브레이크 지속 기간의 동적 추정을 생성할 수 있어, 그러한 브레이크에 더 잘 부합하는 이차 컨텐츠 스트림이 사전 선택되어 생성될 수 있다. 또한, 그러한 추정은 제1 컨텐츠 스트림 내에 제공되는 임의의 인밴드(in-band) 마커에 앞서서 생성될 수 있으므로, 복수의 사용자 디바이스 각각에 특정된 이차 컨텐츠 스트림을 생성하고 사전-캐싱하는 더 긴 윈도우를 제공한다. 부가적으로, 제1 컨텐츠가 복수의 제1 사용자에 의해 동시에 시청되는 것을 허용하는 브레이크가 결정될 수 있다.
본 발명의 제1 양태에서, 분류기를 실행하는 프로세서 및 메모리 디바이스를 포함하여 복수의 클라이언트 디바이스에 컨텐츠를 제공하는 시스템이 제공된다. 상기 분류기는 복수의 클라이언트 디바이스로 전송되는 제1 컨텐츠 스트림의 표시를 수신하고, 상기 제1 컨텐츠 스트림은 컨텐츠 아이템 및 이차 컨텐츠 아이템 슬롯을 포함하고; 상기 컨텐츠 스트림과 관련된 복수의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 지속기간을 포함하는 어레이를 수신하고, 상기 제1 컨텐츠 스트림에 대해, 대응하는 복수의 시간 지속기간의 상이한 시간 지속기간과 각각 관련된 복수의 클래스를 결정하고, 상기 컨텐츠 스트림과 관련된 복수의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 지속기간을 포함하는 상기 어레이에 기초하여 상기 제1 컨텐츠 스트림의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯을 상기 복수의 클래스 중 제1 클래스로 분류하고, 그리고 상기 이차 컨텐츠 아이템 슬롯이 분류된 상기 복수의 클래스 중 제1 클래스의 시간 지속기간에 기초하여, 이차 컨텐츠 아이템을 검색하도록 구성된다.
선택적으로, 상이한 이차 컨텐츠 아이템은 제1 컨텐츠 스트림의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯 동안 디스플레이하기 위해 복수의 클라이언트 디바이스 각각에 대해 검색될 수 있다.
예를 들어, 상이한 컨텐츠 아이템이 상이한 사용자에게 전송될 수 있지만 각 컨텐츠 아이템은 제1 클래스에 속한다.
상기 분류기는 이차 컨텐츠 아이템 슬롯을 복수의 클래스 중 제1 클래스로 분류하는 것에 대한 신뢰도 스코어를 계산하고; 상기 신뢰도 스코어가 사전 결정된 임계값 이하인지 결정하고, 그리고 상기 신뢰도 스코어가 사전 결정된 임계값이하라는 결정에 응답하여 상기 제1 컨텐츠 스트림의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯에 배치될 디폴트 시간 지속기간을 갖는 이차 컨텐츠 아이템을 선택하도록 더 구성될 수 있다.
상기 분류기는 복수의 클라이언트 디바이스의 수가 사전 결정된 임계값 이하인지 결정하고, 상기 이차 컨텐츠 아이템에 대한 이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 길이의 지속기간의 표시를 수신하고, 그리고 복수의 클라이언트 디바이스의 수가 사전 결정된 임계값이하라는 결정에 응답하여, 상기 이차 컨텐츠 아이템에 대한 이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 길이의 지속기간의 표시에 응답하여 상기 제1 컨텐츠 스트림의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯에 배치될 이차 컨텐츠 아이템을 선택하도록 더 구성될 수 있다.
상기 분류기는 제1 컨텐츠 스트림의 발행자 식별자 및 제1 컨텐츠 스트림의 디스플레이 시간을 수신하고, 그리고 상기 발행자 식별자 및 디스플레이 시간에 기초하여 상기 이차 컨텐츠 아이템 슬롯을 복수의 클래스 중 하나로 분류하도록 더 구성될 수 있다.
상기 분류기는 발행자 식별자에 기초하여 분류 모델의 하나 이상의 가중치를 선택하도록 더 구성될 수 있다.
상기 어레이 내의 상기 지속기간들 각각은 제1 데이터 스트림 내의 이전에 측정된 슬롯들의 지속기간일 수 있다.
상기 분류기는 제1 데이터 스트림의 컨텐츠 스트림 특성을 결정하고, 그리고 상기 제1 컨텐츠 스트림에 대해, 상기 컨텐츠 스트림 특성에 기초하여 복수의 클래스를 결정하도록 더 구성될 수 있다.
상기 분류기는 장단기 신경망을 포함할 수 있다.
상기 분류기는 상기 이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 지속기간을 수신하고, 그리고 상기 이차 컨텐츠 항목 슬롯의 지속기간을 포함하도록 어레이를 업데이트하도록 더 구성될 수 있다.
본 발명의 제1 양태에서, 복수의 클라이언트 디바이스에 컨텐츠를 제공하는 방법이 제공된다. 상기 방법은 컴퓨팅 디바이스의 프로세서에 의해 실행되는 분류기에 의해, 복수의 클라이언트 디바이스로 전송된 컨텐츠 아이템 및 이차 컨텐츠 아이템 슬롯을 포함하는 제1 컨텐츠 스트림의 표시를 수신하는 단계와, 상기 분류기에 의해, 상기 컨텐츠 스트림과 관련된 복수의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 지속기간을 포함하는 어레이를 수신하는 단계와, 상기 분류기에 의해, 상기 제1 컨텐츠 스트림에 대해, 대응하는 복수의 시간 지속기간의 상이한 시간 지속기간과 각각 관련된 복수의 클래스를 결정하는 단계와, 상기 분류기에 의해, 상기 컨텐츠 스트림과 관련된 복수의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 지속기간을 포함하는 어레이에 기초하여 이차 컨텐츠 아이템에 대한 슬롯을 복수의 클래스 중 제1 클래스로 분류하는 단계, 및 상기 제1 클래스의 시간 지속기간에 기초하여, 상기 제1 컨텐츠 스트림의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯 동안 디스플레이할 복수의 클라이언트 디바이스 각각에 대한 상이한 이차 컨텐츠 아이템을 검색하는 단계를 포함한다.
선택적으로, 상이한 이차 컨텐츠 아이템은 제1 컨텐츠 스트림의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯 동안 디스플레이할 복수의 클라이언트 디바이스 각각에 대해 검색될 수 있다.
예를 들어, 상이한 컨텐츠 아이템이 상이한 사용자에게 전송될 수 있지만 각 컨텐츠 아이템은 제1 클래스에 속한다.
상기 방법은 상기 분류기에 의해, 상기 이차 컨텐츠 아이템 슬롯을 복수의 클래스 중 제1 클래스로 분류하는 것에 대한 신뢰도 스코어를 계산하는 단계와, 상기 신뢰도 스코어가 사전 결정된 임계값 이하인지 결정하는 단계와, 그리고 상기 신뢰도 스코어가 사전 결정된 임계값이하라는 결정에 응답하여, 상기 제1 컨텐츠 스트림의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯에 배치될 디폴트 시간 지속기간을 갖는 제2 컨텐츠 아이템을 선택하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 방법은 복수의 클라이언트 디바이스의 수가 사전 결정된 임계값 이하인지 결정하는 단계와, 상기 이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 길이의 지속기간의 표시를 수신하는 단계와; 그리고 복수의 클라이언트 디바이스의 수가 사전 결정된 임계값이하라는 결정에 응답하여, 상기 이차 컨텐츠 아이템에 대한 이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 길이의 지속기간의 표시에 응답하여 제1 컨텐츠 스트림의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯에 배치될 이차 컨텐츠 아이템을 선택하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 방법은 상기 분류기에 의해, 상기 제1 컨텐츠 스트림의 발행자 식별자 및 상기 제1 컨텐츠 스트림의 디스플레이 시간을 수신하는 단계와, 그리고 상기 데이터 처리 시스템의 프로세서들에 의해 실행되는 분류기에 의해, 상기 발행자 식별자 및 디스플레이 시간에 기초하여 이차 컨텐츠 아이템 슬롯을 복수의 클래스 중 하나로 분류하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 방법은 발행자 식별자에 기초하여 분류 모델의 하나 이상의 가중치를 선택하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 어레이 내의 상기 지속기간들 각각은 상기 제1 데이터 스트림 내의 이전의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯들의 시간 지속기간일 수 있다.
상기 방법은 제1 데이터 스트림의 컨텐츠 스트림 특성을 결정하는 단계와, 그리고 상기 제1 컨텐츠 스트림에 대해, 상기 컨텐츠 스트림 특성에 기초하여 복수의 클래스를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 분류기는 장단기 신경망을 포함할 수 있다.
상기 이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 지속기간을 수신하는 단계; 및
상기 방법은 이차 컨텐츠 항목 슬롯의 지속기간을 포함하도록 상기 어레이를 업데이트하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 제1 양태에서, 분류기를 실행하는 프로세서 및 메모리 디바이스를 포함하는 컴퓨팅 디바이스를 포함하여 복수의 클라이언트 디바이스에 컨텐츠를 제공하기 위한 시스템이 제공된다. 상기 분류기는 장단기 신경망을 포함한다. 상기 분류기는 복수의 클라이언트 디바이스로 전송되는 제1 컨텐츠 스트림의 표시를 수신하고, 상기 제1 컨텐츠 스트림은 컨텐츠 아이템 및 이차 컨텐츠 아이템 슬롯을 포함하고, 상기 컨텐츠 스트림과 관련된 복수의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 지속기간을 포함하는 어레이를 수신하고, 상기 제1 컨텐츠 스트림에 대해, 대응하는 복수의 시간 지속기간의 상이한 시간 지속기간과 각각 관련된 복수의 클래스를 결정하고, 상기 컨텐츠 스트림과 관련된 복수의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 지속기간을 포함하는 상기 어레이에 기초하여 제1 컨텐츠 스트림을 상기 복수의 클래스 중 제1 클래스로 분류하고, 그리고 상기 이차 컨텐츠 아이템 슬롯이 분류된 복수의 클래스 중 제1 클래스의 시간 지속기간에 기초하여, 이차 컨텐츠 아이템을 검색하도록 구성된다.
전술한 일반적인 설명 및 하기의 도면 및 상세 설명의 설명은 예시적이고 설명적인 것이며 청구된 본 발명의 추가 설명을 제공하기 위한 것이다. 다른 목적, 장점 및 신규한 특징은 본 발명의 도면 및 상세한 설명에 대한 다음의 간단한 설명으로부터 당업자에게 용이하게 명백할 것이다.
당업자는 본 명세서에 설명된 도면은 단지 설명을 위한 것임을 이해할 것이다. 일부 경우에서, 설명된 구현예의 다양한 양태들이 설명된 구현예의 이해를 용이하게 하기 위해 과장되거나 확대되어 보여질 수 있음을 이해해야 한다. 도면에서, 유사한 참조 문자는 일반적으로 다양한 도면에 걸쳐 유사한 특징, 기능적으로 유사 및/또는 구조적으로 유사한 요소를 지칭한다. 도면은 반드시 축척된 것은 아니며, 대신에 발명의 원리를 설명할 때 중점을 둔다. 도면은 어떤 식으로든 본 발명의 범위를 제한하지 않는다. 본 시스템 및 방법은 다음의 도면을 참조하여 다음의 설명으로부터 더 잘 이해될 수 있다.
도 1은 컨텐츠 스트림에서 브레이크 지속기간을 예측하기 위한 시스템의 블록도를 도시한다.
도 2는 도 1에 도시된 시스템으로 스트리밍될 수 있는 컨텐츠 스트림의 구현의 블록도를 도시한다.
도 3은 도 1에 도시된 시스템을 사용하여 컨텐츠 슬롯 지속기간을 예측하기 위한 방법의 블록도를 도시한다.
도 4는 컴퓨터 시스템의 구현의 블록도를 도시한다.
도 1은 컨텐츠 스트림에서 브레이크 지속기간을 예측하기 위한 시스템의 블록도를 도시한다.
도 2는 도 1에 도시된 시스템으로 스트리밍될 수 있는 컨텐츠 스트림의 구현의 블록도를 도시한다.
도 3은 도 1에 도시된 시스템을 사용하여 컨텐츠 슬롯 지속기간을 예측하기 위한 방법의 블록도를 도시한다.
도 4는 컴퓨터 시스템의 구현의 블록도를 도시한다.
전술한 개념들이 임의의 특정 구현 방식에 제한되지 않기 때문에, 위에서 소개되고 아래에서 보다 상세히 논의되는 다양한 개념은 다양한 방식 중 임의의 방식으로 구현될 수 있다. 특정 구현예 및 애플리케이션의 예는 주로 예시를 위해 제공된다.
많은 수의 디바이스에 선형/라이브 동적 컨텐츠 삽입(Dynamic Content Insertion : DCI)을 제공하는 것은 트래픽 급증시 어려울 수 있다. 각 시청자가 선택된 이차 컨텐츠를 수신할 수 있도록 하기 위해, 브레이크(break, 휴식)가 비디오 스트림의 인밴드(in-band, 대역내)에서 발표(announce)될 때, DCI 시스템은 전형적으로 10초이내에 N개(N은 동시 시청자의 수)의 고유한 이차(secondary, 부) 컨텐츠 요청을 수행한다. N이 충분히 큰 경우(예를 들어, 100,000 이상), 이차 컨텐츠 시스템은 주체하지 못할 수 있다. 일부 구현예에서, 시스템은 특정 요청 후에 응답을 조절할 수 있다. 이로 인해 동시 시청자에게 스트리밍되는 컨텐츠 슬롯의 유효 노출률(fill rate)이 낮아질 수 있다.
트래픽 급증을 완화할 수 있는 하나의 가능한 방법은 다가올(upcoming, 곧 있을) 이차 컨텐츠 브레이크(또는 개방형 컨텐츠 슬롯)에 대한 컨텐츠를 사전-인출(pre-fetch)하는 것이다. 적절한 컨텐츠 아이템을 검색하기 위해, 시스템은 컨텐츠 슬롯의 길이를 알아야 한다. 사전-스케쥴링된 컨텐츠(예를 들어, 제작자가 사전 결정한 공지 길이의 이차 컨텐츠 브레이크가 있는 방송 TV)를 사용하면 이 작업이 간단해질 수 있다. 그러나, 라이브 또는 사용자 제작 컨텐츠의 경우, 컨텐츠 슬롯의 길이는 5초 이하와 같이 컨텐츠 슬롯 이전의 작은 윈도우 내에서 서버 또는 클라이언트에게만 이용 가능할 수 있어, 컨텐츠를 사전 인출하는 시스템의 능력을 제한한다. 본 시스템은 진화된 기계 학습 모델을 이용하여 채널 간 개방형(open) 컨텐츠 슬롯 지속기간을 예측할 수 있다.
사용자 디바이스상에서 재생하기 위한 컨텐츠 스트림은 하나 이상의 재생 브레이크를 포함할 수 있으므로, 상기 브레이크 동안에 재생을 위해 이차 컨텐츠 스트림이 상기 컨텐츠 스트림에 동적으로 삽입될 수 있다. 일반적으로 마커는 인밴드 메시징 또는 컨텐츠 스트림의 메타 데이터에 포함되어 다가올 브레이크의 지속기간을 나타내므로, 이차 컨텐츠 스트림의 제공자는 정확한 지속기간(즉, 브레이크 지속기간에 가장 잘 매칭하는 지속기간)의 이차 컨텐츠 스트림을 제공할 수 있다. 인밴드 마커는 일반적으로 브레이크 이전에 단지 짧은 시간에 제공되어, 이차 컨텐츠의 제공자는 컨텐츠 스트림에 동적 삽입을 위해 이차 컨텐츠를 준비하는 대응하는 짧은 윈도우를 갖는다. 짧은 윈도우는 일반적으로 단일 이차 컨텐츠 스트림이 각각의 사용자 디바이스에 제공되어야 하는 문제점을 나타내지 않는다. 그러나, 각각의 사용자 디바이스에 해당 사용자 디바이스에 특정된(예를 들어, 해당 사용자 디바이스의 사용자에 특정된) 이차 컨텐츠 스트림을 제공하는 것이 바람직할 수 있다. 인터넷 및 관련 기술은 지리적으로 분리된 사용자가 "공동 시청(social viewing)"에 참여할 수 있게 하여, 이에 의해 (서로에게 알려질 수 있는) 사용자 그룹은 동시에 제1 컨텐츠 스트림을 시청할 수 있도록 한다. 컨텐츠 스트림의 시청 중에, 그룹 내의 하나 이상의 사용자의 반응은 제1 컨텐츠 스트림에서의 브레이크 동안 그룹 내의 다른 사용자들에게 재생하기 위한 이차 컨텐츠 스트림을 생성하기 위해 획득될 수 있다. 따라서, 공동 시청 관점에서, 사용자들은 자신에게 특정된 이차 컨텐츠 스트림(예를 들어, 그룹 내의 다른 사용자들에 기초한 이차 컨텐츠 스트림)을 제공받을 수 있다. 이것은 제1 컨텐츠 스트림 내의 인밴드 마커에 의해 제공되는 짧은 시간 윈도우에서 수용하기 어려울 수 있다.
다른 구현예에서, 제1 컨텐츠 스트림은 사전 결정된 브레이크를 포함하지 않을 수 있다. 그러나, 제1 컨텐츠 스트림에 브레이크를 제공하고 상기 브레이크 동안 재생을 위한 이차 컨텐츠 스트림을 제공하는 것이 바람직할 수 있다. 공동 시청 중에, 특정 공동 시청 그룹의 사용자들은 상이한 대역폭의 접속을 통해 제1 컨텐츠 스트림을 스트리밍할 수 있고, 따라서 상이한 버퍼링 요건을 가질 수 있다. 그러므로, 제1 컨텐츠 스트림의 시청이 공동 시청 그룹의 각 사용자에 대해 동기화되도록 하는 제1 컨텐츠 스트림으로의 브레이크 지속기간을 결정하는 것이 바람직할 수 있다. 제1 컨텐츠 스트림에서의 브레이크 지속기간의 결정은 본 명세서의 교시로부터 당업자에게 명백한 바와 같이 공동 시청 이외의 분야에서 유용할 수 있음을 이해할 것이다.
제1 컨텐츠 스트림의 브레이크 지속기간의 동적 추정을 제공함으로써, 이들 브레이크에 더 잘 부합하는 이차 컨텐츠 스트림이 생성될 수 있다. 또한, 이러한 추정은 제1 컨텐츠 스트림 내에 제공되는 임의의 인밴드 마커에 앞서서 생성될 수 있으며, 복수의 사용자 디바이스 각각에 특정된 이차 컨텐츠 스트림을 생성하고 사전-캐싱하는 더 긴 윈도우를 제공한다. 부가적으로, 제1 컨텐츠가 복수의 제1 사용자에 의해 동시에 시청되는 것을 허용하는 브레이크가 결정될 수 있다.
도 1은 컨텐츠 스트림에서 브레이크 지속기간을 예측하기 위한 시스템(100)의 블록도를 나타낸다. 시스템(100)은 데이터 처리 시스템(107)을 포함하는 일차(primary, 주) 컨텐츠 발행자 서버(101) 및 동적 컨텐츠 삽입 서버(103)(또한 컨텐츠 서버(103)로 지칭됨)를 포함한다. 시스템은 또한 이차 컨텐츠 서버 (102) 및 복수의 클라이언트 디바이스(104)를 포함한다. 시스템(100)의 구성 요소는 네트워크(105)를 통해 통신한다. 일부 구현예에서, 네트워크(105)는 LAN 네트워크, Wi-Fi 네트워크, 셀룰러 네트워크, 광역 네트워크(WAN), PSTN(공중 회선 전화 네트워크)과 같은 전화 네트워크, 무선 링크, 위성 링크, 디바이스 대 디바이스 메쉬 네트워크, 인트라넷, 인터넷, 또는 이들의 조합일 수 있다.
개요로서, 도 2를 간단히 참조하면, 동적 컨텐츠 삽입 서버(103)는 하나 이상의 클라이언트 디바이스(104)에 컨텐츠 스트림을 스트리밍한다. 도 2는 컨텐츠 스트림(200)의 구현예를 도시한다. 컨텐츠 스트림은 이에 한정되지는 않지만 비디오, 오디오, 메타 데이터 또는 영화의 자막, TV 프로그램, 스포츠 이벤트 또는 뉴스 방송과 같은 일차 컨텐츠를 포함하는 비디오 스트림일 수 있다. 일차 컨텐츠는 이차 컨텐츠 슬롯(202)으로부터 서로 분리될 수 있는 컨텐츠 세그먼트(201)로 분할될 수 있다. 이차 컨텐츠 서버(102)는 이차 컨텐츠 슬롯(202)에 대한 컨텐츠를 제공할 수 있고, 일차 컨텐츠 발행자 서버(101)는 일차 컨텐츠를 제공할 수 있다. 복수의 클라이언트 디바이스(104) 각각은 동일한 일차 컨텐츠 스트림을 수신할 수 있지만, 각각의 클라이언트 디바이스(104)에 제공된 이차 컨텐츠는 특정 클라이언트 디바이스(104)로의 전달을 위해 이차 컨텐츠 서버(102)에 의해 선택될 수 있다. 각각의 클라이언트 디바이스(104)는 게임이 라이브로 재생될 때 동일한 축구 게임을 위한 컨텐츠 스트림을 수신할 수 있지만, 이차 컨텐츠 서버(102)는 축구 게임의 이차 컨텐츠 슬롯 동안 각 클라이언트 디바이스(104)에 스트리밍될 커스트마이즈된 이차 컨텐츠 아이템을 선택할 수 있다.
도 1을 참조하면, 일차 컨텐츠 발행자 서버(101) 및 이차 컨텐츠 서버(102)는 그들 각각의 컨텐츠 데이터베이스(106)에 컨텐츠를 저장할 수 있다. 동적 컨텐츠 삽입 서버(103)는 복수의 클라이언트 디바이스(104)로 전송되는 컨텐츠 스트림을 생성할 수 있다. 동적 컨텐츠 삽입 서버(103)는 동일한 컨텐츠 스트림의 사본을 동시에 많은 클라이언트 디바이스(104)로 전송할 수 있다. 컨텐츠 스트림은 일차 컨텐츠 발행자 서버(101)에 의해 제공되는 일차 컨텐츠를 포함할 수 있다. 컨텐츠 스트림은 이차 컨텐츠 슬롯을 포함할 수 있다. 이차 컨텐츠 서버(102)는 컨텐츠 스트림의 이차 컨텐츠 슬롯에 대한 컨텐츠를 제공할 수 있다. 일부 구현예에서, 컨텐츠 스트림은 클라이언트 디바이스(104)가 이차 컨텐츠 슬롯에 도달할 때 이차 컨텐츠 서버(102)로부터 이차 컨텐츠 아이템을 인출(또는 요청)하게 하는 프로세서 실행 가능 명령들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 클라이언트 디바이스상의 웹 브라우저는 이차 컨텐츠 서버(102)로부터 이차 비디오 컨텐츠 아이템을 인출하는 비디오 재생기를 실행할 수 있다. 그런 다음, 비디오 재생기는 이차 컨텐츠 서버(102)로부터 수신될 때 이차 비디오 컨텐츠를 디스플레이할 수 있다. 동적 컨텐츠 삽입 서버(103)는 또한 클라이언트 디바이스가 이차 컨텐츠 아이템을 인출하기 위해 이차 컨텐츠 서버(102)와 접촉하지 않도록 이차 컨텐츠 아이템을 컨텐츠 스트림에 삽입할 수 있다.
일차 컨텐츠 발행자 서버(101)는 서버의 각각의 데이터베이스(106)에 저장된 일차 컨텐츠를 포함할 수 있다. 일차 컨텐츠는 네트워크(105)를 통해 컨텐츠 스트림으로서 복수의 클라이언트 디바이스(104)에 제공될 수 있다. 도 2와 관련하여 더 설명되는 바와같이, 컨텐츠 스트림은 이차 컨텐츠 슬롯을 포함할 수 있다. 일차 컨텐츠는 이에 한정되지 않지만 영화, TV 프로그램, 스포츠 이벤트, 사용자 제작 비디오 컨텐츠 및 팟캐스트(Podcast)와 같은 오디오 컨텐츠와 같은 비디오 컨텐츠를 포함할 수 있다.
이차 컨텐츠 서버(102)는 서버의 데이터베이스(106)에 저장된 이차 컨텐츠를 포함할 수 있다. 이차 컨텐츠는 컨텐츠 스트림의 이차 컨텐츠 슬롯들을 채우기 위해 공급되는 보충 컨텐츠 또는 관련 컨텐츠를 포함할 수 있다.
동적 컨텐츠 삽입 서버(103)는 메모리(109)와 전기적으로 통신하는 프로세서(108)를 포함하는 데이터 처리 시스템(107)을 포함할 수 있다. 메모리는 분류기(110) 및 신뢰도 스코어러(scorer)(111)에 대한 명령들을 저장한다. 데이터 처리 시스템(107)은 또한 분류기 데이터베이스(112) 및 사전-인출된 컨텐츠 데이터베이스(113)를 포함한다. 상기 분류기 데이터베이스(112), 사전-인출된 컨텐츠 데이터베이스(113) 및 데이터베이스(106)는 메모리(109)에 저장될 수 있다.
데이터 처리 시스템(107)은 컨텐츠 스트림에서 다가올(곧 있을) 이차 컨텐츠 슬롯들의 지속기간에 대한 예측을 할 수 있다. 도 1에 도시된 바와 같이, 데이터 처리 시스템(107)은 동적 컨텐츠 삽입 서버(103)의 구성 요소이다. 일부 구현예에서, 데이터 처리 시스템(107)은 독립형 서버일 수 있다. 다른 구현예에서, 데이터 처리 시스템(107)은 이차 컨텐츠 서버(102) 또는 일차 컨텐츠 발행자 서버(101)의 구성 요소 일 수 있다.
분류기(110)는 다가올 이차 컨텐츠 슬롯에 대한 지속기간을 예측할 수 있다. 다가올 이차 컨텐츠 슬롯의 지속기간을 예측한 후에, 데이터 처리 시스템(107)은 컨텐츠 스트림을 수신하는 클라이언트 디바이스(104) 각각에 대한 이차 컨텐츠를 사전 인출할 수 있다. 사전-인출된 이차 컨텐츠는 사전-인출된 컨텐츠 데이터베이스(113)에 저장될 수 있다. 클라이언트 디바이스(104)가 이차 컨텐츠 서버(102)로 이차 컨텐츠를 요청할 때, 데이터 처리 시스템(107)은 사전-인출된 컨텐츠 데이터베이스(113)로부터 사전-인출된 이차 컨텐츠를 검색하여, 사전-인출된 이차 컨텐츠를 상기 요청하는 클라이언트 디바이스(104)로 전송할 수 있다.
분류기(110)는 다가올 이차 컨텐츠 슬롯의 지속기간을 예측하기 위해 기계 학습을 사용할 수 있다. 일부 구현예에서, 상기 분류기(110)는 로지스틱 회귀 분석 (logistic regression)을 사용하여 다음 이차 컨텐츠 슬롯의 길이를 예측할 수 있다. 로지스틱 회귀 분석은 (클래스들 각각이 상이한 지속기간과 연관되는) 클래스들의 그룹 중 하나에 속하는 다가올 이차 컨텐츠 슬롯의 확률을 제공할 수 있다. 로지스틱 함수는 클래스에 속하는 다가올 이차 컨텐츠 슬롯 x의 확률 F(x)를 제공할 수 있다 :
여기서 
와 
은 단일 입력 피처(feature)와 클래스 간의 관계를 정의하는 파라미터이다. 상기 입력 피처는 과거의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 지속기간의 어레이일 수 있다. 상기 어레이 외에도 다른 입력 피처에는 컨텐츠 스트림 ID, 제목, 장르, 총 지속기간, 디스플레이 시간, 제작자 또는 발행자 ID 또는 이들의 조합이 포함될 수 있다. 다항 로지스틱 회귀 분석은 입력 피처 각각에 대한 로지스틱 회귀분석을 반복함으로써 복수의 입력 피처에 기초하여 다가오는 이차 컨텐츠 아이템을 클래스로 분류하는데 사용될 수 있다.
분류기(110)는 신경망를 사용하여 다가오는 이차 컨텐츠 슬롯의 지속기간을 예측할 수 있다. 일부 구현예에서, 분류기(110)는 장단기 메모리(LSTM) 신경망과 같은 순환 신경망을 사용할 수 있다. 이전의 이차 컨텐츠 슬롯 지속기간의 어레이가 LSTM 신경망에 제공될 수 있다. 어레이의 값은 상기 LSTM이 다가올 이차 컨텐츠 슬롯 지속기간을 클래스로 분류하는데 사용하는 하나 이상의 입력 피처와 연관될 수 있다. 이러한 구현예에서, 분류기(110)는 다가올 이차 컨텐츠 슬롯을 상이한 지속기간에 각각 대응하는 클래스들로 분류할 수 있다. 클래스들은 가능한 가장 긴 지속기간을 겹치지 않는 클래스로 비닝(binning)함으로써 생성될 수 있다. 빈 길이(bin length)가 5초인 경우, 0~5초 사이의 슬롯들은 제1 빈, 5~10초 사이의 슬롯들은 제2 빈, 10~15초 사이의 슬롯들은 제3 빈으로 분류된다. 상기 빈 길이는 약 5~60초, 약 5~30초 또는 약 5~15초일 수 있다.
LSTM 신경망은 뉴런 대신 상호 연결된 메모리 블록을 포함할 수 있다. 메모리 블록들 각각은 메모리 블록의 현재 상태 및 출력을 제어하는 게이트들을 포함할 수 있다. 상기 게이트는 망각 게이트, 입력 게이트 및 출력 게이트를 포함할 수 있다. 망각 게이트는 메모리 블록의 어느 정보가 삭제되는지를 결정할 수 있고, 입력 게이트는 어떤 입력 정보가 메모리 블록을 업데이트하는데 사용되는지를 결정할 수 있고, 출력 게이트는 메모리 블록으로부터 출력되는 것을 결정할 수 있다. 각각의 게이트는 시그모이드 기반 함수 및 포인트별 승산 연산을 포함할 수 있다. 메모리 블록으로의 입력은 처음에 망각 게이트를 통해 처리되며, 이 게이트는 0(망각)과 1(유지) 사이의 숫자를 출력하고, 이 값은 메모리 블록의 현재 상태에 곱해져서 망각 값 및 유지된 값을 결정한다. 그런 다음 입력 게이트는 어느 값이 업데이트되어야 하는지를 결정할 수 있고, 메모리 블록의 현재 상태에 부가되는 새로운 후보 값들을 생성한다. 이후 메모리 블록의 현재 상태가 출력 게이트를 통과한다. 출력 게이트의 시그모이드 기반 함수는 메모리 블록의 현재 상태로부터 어떤 값들이 출력되는지를 결정한다. 게이트들 각각은 게이트의 동작을 제어하는 가중치 및 바이어스를 포함한다. 가중치 및 바이어스는 초기에는 랜덤 값일 수 있으며 그런 다음 신경망의 학습을 통해 조정될 수 있다. 가중치 및 바이어스는 다가오는 컨텐츠 슬롯에서 신경망의 작동중에 조정될 수 있다. 트레이닝에는 LSTM 신경망을 트레이닝하는 '시간을 통한 역전파(Backpropagation Through Time) 방법'과 같은 기울기-기반 (gradient-based) 트레이닝이 포함될 수 있다. 분류기의 트레이닝은 오프라인, 예를 들어, 도 3에 도시된 방법(300)과 관련하여 하기에서 설명되는 단계(301) 이전에 수행될 수 있다. 오프라인 트레이닝 단계(phase) 동안 생성된 모델은 데이터 처리 시스템의 데이터베이스에 저장될 수 있다. 분류기는 상이한 일차 컨텐츠 발행자들 각각에 대해 상이한 모델을 생성할 수 있다. 예를 들어, 상이한 일차 컨텐츠 서버들 각각이 상이한 텔레비전 채널과 관련되면, 분류기는 채널 각각에 대해 다른 모델을 생성할 수 있다. 분류기는 채널 ID 또는 발행자 ID와 같은 특성으로 발행자들을 구별할 수 있는 단일 모델을 생성할 수도 있다.
신뢰도 스코어러(scorer)(111)는 예측의 정확도와 관련된 신뢰 스코어를 결정할 수 있다. 신뢰도 스코어는 평균 제곱근 오차 함수로 계산될 수 있다. 신뢰도 스코러(111)가 예측에 대한 낮은 신뢰도 스코어를 계산하면, 데이터 처리 시스템(107)은 이차 컨텐츠를 사전-인출하지 않을 수도 있고 디폴트 길이의 이차 컨텐츠를 사전-인출할 수도 있다.
도 2를 다시 참조하면, 보다 상세하게는 도 2는 컨텐츠 스트림(200)의 일 구현예의 블록도를 도시한다. 컨텐츠 스트림(200)은 일차 컨텐츠 세그먼트 (201(1)~201(n))(일반적으로 컨텐츠 세그먼트(201)로 지칭됨)을 포함한다. 컨텐츠 세그먼트(201) 각각은 일차 컨텐츠 아이템의 일부일 수 있거나 개별 일차 컨텐츠 아이템일 수 있다. 컨텐츠 세그먼트(201)는 각각의 이차 컨텐츠 슬롯(202)에 의해 분리된다. 이차 컨텐츠 슬롯(202)은 상이한 지속기간을 가질 수 있다. 이차 컨텐츠 슬롯(202)은 일부 구현예에서 약 5초 내지 약 900초 사이일 수 있지만, 더 짧고 긴 슬롯도 가능하다. 이웃하는 이차 컨텐츠 슬롯들(202) 사이의 간격(예를 들어, 컨텐츠 세그먼트(201)의 길이)은 변할 수도 있다. 컨텐츠 스트림(200)은 또한 컨텐츠 슬롯 지속기간의 표시(indication)(203)를 포함할 수 있다. 표시는 각각의 컨텐츠 슬롯(202)에 선행할 수 있다. 도시된 구현예에서, 표시(203(2))는 컨텐츠 슬롯(202(2))에 선행한다. 표시(203)는 비교적 짧은 시간 주기로 각각의 컨텐츠 슬롯(202)에 선행할 수 있다. 표시(203)와 컨텐츠 슬롯(202) 사이의 시간은 약 0초 내지 약 20초, 약 0초 내지 약 15초, 약 0초 내지 약 10초, 또는 약 0초 내지 약 5초, 또는 임의의 다른 값 또는 쌍의 값일 수 있다.
동적 컨텐츠 삽입 서버(103)는 컨텐츠 스트림(200)을 복수의 클라이언트 디바이스(104)로 전송할 수 있다. 일차 컨텐츠 아이템은 동적 컨텐츠 삽입 서버(103)가 각각의 클라이언트 디바이스(104)로 스트리밍하는 스포츠 이벤트일 수 있다. 이차 컨텐츠 슬롯(202)은 컨텐츠 스트림(200)에 삽입되는 브레이크일 수 있다. 각각의 클라이언트 디바이스는 컨텐츠 스트림(200)을 수신하고 있는 이차 컨텐츠 서버로 통지를 전송할 수 있다. 일부 구현예에서, 동적 컨텐츠 삽입 서버(103)는 동적 컨텐츠 삽입 서버(103)가 컨텐츠 스트림(200)을 클라이언트 디바이스(104)로 전송 중임을 나타내는 통지를 이차 컨텐츠 서버(102)로 전송할 수 있다. 컨텐츠 스트림(200)은 클라이언트 디바이스(104) 각각에게 이차 컨텐츠 서버(102)로부터 컨텐츠를 요청하도록 지시하는 명령들을 포함할 수 있다. 이차 컨텐츠 서버(102)로부터 컨텐츠를 요청하기 위한 명령들은 이차 컨텐츠 슬롯들(202)에 실질적으로 가까운 시간에 컨텐츠 스트림(200)에 포함될 수 있다. 컨텐츠를 요청하기 위한 명령들은 이차 컨텐츠 슬롯(202)의 시작으로부터 5초 내에 있을 수 있다. 각각의 클라이언트 디바이스(104)는 동일한 컨텐츠 스트림(200)의 사본을 수신할 수 있기 때문에(예를 들어, 클라이언트 디바이스(104)는 동일한 스포츠 이벤트를 스트리밍하고 있음). 클라이언트 디바이스(104) 각각의 컨텐츠에 대한 요청은 상기 이차 컨텐츠 서버(102)가 클라이언트 디바이스(104)로 이차 컨텐츠를 전송할 필요가 있을 때 짧은 지속기간 내에 이차 컨텐츠 서버(102)에 의해 수신된다. N개의 클라이언트 디바이스(104)가 컨텐츠 스트림(200)을 수신하는 경우, 이차 컨텐츠 서버(102)는 이차 컨텐츠 슬롯(202)의 시작 전에 이차 컨텐츠에 대한 N개의 룩업을 수행해야 한다. 일부 구현예에서, 이차 컨텐츠 서버(102)는 주어진 시간 주기 동안 X번 룩업을 처리할 수 있다. N이 X보다 크면, 이차 컨텐츠 서버는 할당된 시간에 룩업을 수행할 수 없으며 이차 컨텐츠를 각각의 클라이언트 디바이스(104)로 리턴할 수 없다. N이 X보다 크면, 이차 컨텐츠 서버는 다가올 이차 컨텐츠 슬롯(202)의 길이 및 발생에 대한 예측을 할 수 있다. 상기 예측은 데이터 처리 시스템이 각 클라이언트 디바이스에 대한 이차 컨텐츠 아이템을 사전-인출 및 저장할 수 있도록 상기 이차 컨텐츠 슬롯(202)의 발생 전에 충분한 시간에 이루어질 수 있다.
도 3은 컨텐츠 슬롯 지속기간을 예측하기 위한 방법(300)의 블록도를 도시한다. 방법(300)의 단계들의 개요로서, 상기 방법(300)은 하나 이상의 클라이언트 디바이스로 전송되는 데이터 스트림의 표시를 수신하는 데이터 처리 시스템을 포함한다(단계 301). 데이터 처리 시스템은 과거의 이차 컨텐츠 슬롯 지속기간의 어레이를 수신할 수 있다(단계 302). 상기 방법(300)은 또한 복수의 상이한 클래스를 생성하는 단계를 포함할 수 있다(단계 303). 상기 방법(300)은 제1 데이터 스트림을 동시에 수신하는 디바이스의 수가 임계값보다 큰지 여부를 결정하는 단계(단계 304)를 포함할 수 있다. 상기 수가 임계값을 초과하는 경우, 상기 방법(300)은 다가올 이차 컨텐츠 슬롯을 복수의 클래스 중 하나로 분류하는 단계를 포함할 수 있다(단계 305). 데이터 처리 시스템은 다가올 이차 컨텐츠 슬롯의 분류의 신뢰도 스코어를 결정할 수 있다(단계 306). 단계(307)에서, 만약 신뢰 스코어가 임계값 이상이면, 데이터 처리 시스템은 이차 컨텐츠 아이템을 인출할 수 있다(단계 308).
단계(304)로 돌아가서, 동시 디바이스의 수가 임계값보다 낮으면, 데이터 처리 시스템은 이차 컨텐츠 슬롯의 실제 지속기간의 표시가 수신될 때까지 대기한다(단계(309)). 데이터 처리 시스템은 슬롯의 실제 지속기간에 기초하여 이차 컨텐츠 아이템을 검색할 수 있다(단계 310). 일부 구현예에서, 단계(304)는 단계(301) 이후에 발생할 수 있으므로, 단계(302 및 303)는 동시 디바이스의 수가 임계값을 초과하는 경우에만 발생한다. 상기 방법(300)에서 동시 디바이스의 수가 초기에 임계값보다 높은지 여부를 결정하는 것은 분류기가 궁극적으로 분류를 하지 않는 경우에 단계(302 및 303)가 수행되지 않기 때문에 계산 낭비를 감소시킬 수 있다.
단계(307)로 돌아가서, 신뢰도 스코어가 임계값보다 낮으면, 데이터 처리 시스템은 디폴트 지속기간에 기초하여 이차 컨텐츠 아이템을 인출할 수 있다(단계 311). 일부 구현예에서, 데이터 처리 시스템은 최종 측정된 지속기간에 기초하여 이차 컨텐츠 아이템을 인출할 수 있다. 상기 방법(300)은 컨텐츠 슬롯의 지속기간의 실제 지속기간을 측정하는 단계를 포함할 수 있다(단계 312). 상기 컨텐츠 슬롯의 지속기간은 과거 컨텐츠 슬롯 지속기간의 어레이에 부가될 수 있다(단계 313).
전술한 바와 같이, 보다 상세하게는, 상기 방법(300)은 제1 데이터 스트림의 표시를 수신하는 단계(단계 301)를 포함할 수 있다. 데이터 스트림은 복수의 클라이언트 디바이스로 전송될 수 있다. 데이터 스트림은 일차 컨텐츠 및 하나 이상의 이차 컨텐츠 슬롯을 포함할 수 있다. 컨텐츠 스트림은 도 2와 관련하여 전술한 컨텐츠 스트림과 유사할 수 있다. 컨텐츠 스트림은 동적 컨텐츠 삽입 서버로부터 하나 이상의 클라이언트 디바이스로 스트리밍되는 비디오를 포함할 수 있다. 동적 컨텐츠 삽입 서버가 클라이언트 디바이스로 컨텐츠 스트림을 전송함에 따라, 동적 컨텐츠 삽입 서버는 컨텐츠 스트림이 클라이언트 디바이스로 스트리밍되고 있다는 표시를 데이터 처리 시스템으로 전송할 수 있다. 다른 구현예에서, 클라이언트 디바이스가 컨텐츠 스트림을 수신할 때, 클라이언트 디바이스는 클라이언트 디바이스가 컨텐츠 스트림의 비디오를 수신 중임을 나타내는 표시를 데이터 처리 시스템으로 전송할 수 있다. 상기 표시는 컨텐츠 스트림 및 상기 수신하는 클라이언트 디바이스(또는 그의 리스트)의 식별을 포함할 수 있다.
상기 방법은 또한 과거의 이차 컨텐츠 슬롯 지속기간의 어레이를 수신하는 단계(단계 302)를 포함할 수 있다. 상기 어레이는 데이터 처리 시스템에 의해 검색될 수 있다. 데이터 처리 시스템은 이전 이차 컨텐츠 슬롯의 지속기간의 데이터베이스를 유지할 수 있다. 상기 어레이는 현재 스트리밍된 컨텐츠 아이템의 이전 컨텐츠 슬롯 지속기간을 포함할 수 있다. 상기 어레이는 일차 컨텐츠 발행자 컨텐츠 서버의 임의의 컨텐츠의 이전 컨텐츠 슬롯 지속기간을 포함할 수 있다. 상기 어레이는 마지막 5개의 이차 컨텐츠 슬롯의 지속기간 또는 더 많거나 적은 수의 컨텐츠 슬롯을 포함할 수 있다. 상기 어레이는 마지막 5개 및 20개, 5개 및 15개 또는 5개 및 10개의 이차 컨텐츠 슬롯의 지속기간사이에 포함될 수 있다. 상기 어레이는 지난 30 분, 1시간, 2시간, 6시간, 1일 또는 1주일 동안의 컨텐츠 스트림에 포함된 이차 컨텐츠 슬롯의 지속기간을 포함할 수 있다. 상기 어레이는 현재 스트리밍된 컨텐츠 아이템의 특성과 매칭하는 이전의 이차 컨텐츠 슬롯 지속기간을 포함할 수 있다. 일부 구현예에서, 데이터 처리 시스템은 컨텐츠 스트림의 특성을 결정할 수 있다. 컨텐츠 스트림의 특성은 컨텐츠 스트림 ID, 제목, 장르, 총 지속기간, 디스플레이 시간, 제작자 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 이차 컨텐츠는 광고를 포함하여 임의의 형식을 취할 수 있다. 단계(302)에서, 데이터 처리 시스템은 장르, 하루 중 시간, 요일, 발행자 ID 또는 이들의 조합과 같은 컨텐츠 스트림의 특성을 검색할 수도 있다.
상기 방법(300)은 또한 클래스를 생성하는 단계를 포함할 수 있다(단계 303). 데이터 처리 시스템은 이차 컨텐츠 슬롯이 분류될 수 있는 가능한 클래스들을 결정할 수 있다. 일부 구현예에서, 클래스들은 가능한 이차 컨텐츠 슬롯 지속기간에 기초한다. 그러한 구현예에서, 클래스 각각은 약 5초 길이일 수 있다. 가능한 가장 긴 컨텐츠 슬롯이 900초인 경우, 클래스 1은 0~5초, 클래스 2는 5~10초, ..., 클래스 180은 895~900초가 될 수 있다. 일부 구현예에서는, 가능한 클래스들의 일부만 사용된다. 가능한 클래스들의 일부에 대한 선택은 장르, 하루 중 시간, 요일 또는 이들의 조합과 같은 컨텐츠 스트림의 하나 이상의 특성에 기초할 수 있다. 일부 구현예에서, 영화 중에 이차 컨텐츠 슬롯은 30초, 1분, 1.5분 또는 2분의 지속기간을 가질 가능성이 더 높을 수 있고; 30초, 1분, 1.5분 및 2분의 지속기간에 해당하는 클래스가 가능한 클래스들의 일부로서 선택될 수 있다. 다른 장르 또는 유형의 컨텐츠에 대해, 다른 지속기간이 사용될 수 있다. 스포츠 이벤트의 컨텐츠 스트림에 대해, 이차 컨텐츠 아이템은 보다 다양한 지속기간을 가질 수 있다. 시스템은 가능한 클래스(또는 가능한 모든 클래스) 중에서 더 많은 부분을 선택할 수 있다.
상기 방법(300)은 컨텐츠 스트림을 수신하는 동시 디바이스의 수가 임계값보다 큰지 여부를 결정하는 단계(단계 304)를 포함할 수 있다. 상기 컨텐츠 스트림을 수신하는 동시 디바이스의 수가 임계값보다 낮을 때, 데이터 처리 시스템은 이차 컨텐츠 슬롯의 지속기간의 수신과 이차 컨텐츠 슬롯의 시작 사이의 시간 내에 디바이스 각각에 대한 이차 컨텐츠 아이템을 검색할 수 있다. 상술한 바와 같이, 컨텐츠 스트림은 이차 컨텐츠 슬롯의 길이의 표시를 포함할 수 있다. 길이의 표시는 이차 컨텐츠 슬롯의 시작 이전에 사전 결정된 양의 시간(예를 들어, 표시는 약 5초 만큼 이차 컨텐츠 슬롯의 시작을 선행할 수 있음)에 컨텐츠 스트림에 포함될 수 있다. 동시 디바이스의 수(n)가 임계값보다 낮은 경우, 데이터 처리 시스템은 상기 표시의 수신과 상기 이차 컨텐츠 슬롯의 시작 사이에서 이차 컨텐츠 아이템을 n번 인출할 수 있다. 단계(304)에 대한 임계값은 약 25,000 내지 약 500,000, 약 50,000 내지 약 250,000, 또는 약 100,000 내지 약 250,000개의 동시 디바이스일 수 있다.
동시 디바이스의 수가 임계값보다 낮은 경우, 데이터 처리 시스템은 이차 컨텐츠 슬롯의 지속기간에 대한 수신을 기다릴 수 있다. 이차 컨텐츠 서버는 이차 컨텐츠 슬롯 지속기간의 표시를 수신할 수 있다(단계 309). 일단 데이터 처리 시스템이 컨텐츠 슬롯의 지속기간을 알게 되면, 데이터 처리 시스템은 컨텐츠 슬롯의 지속기간과 일치하는(또는 그보다 짧은) 지속기간을 갖는 이차 컨텐츠 아이템을 인출할 수 있다(단계 310). 데이터 처리 시스템은 컨텐츠 스트림을 동시에 수신하는 각각의 컴퓨팅 디바이스에 대한 이차 컨텐츠 아이템을 인출할 수 있다.
단계(304)로 돌아가서, 컨텐츠 스트림을 동시에 수신하는 디바이스의 수가 사전 결정된 임계값을 초과하는 경우, 데이터 처리 시스템은 다가올 이차 컨텐츠 슬롯을 단계(303) 동안 생성된 클래스들 중 하나로 분류함으로써 다음 이차 컨텐츠 슬롯의 길이를 예측할 수 있다(단계 305). 분류기는 이차 컨텐츠 슬롯을 복수의 클래스 중 하나로 분류함으로써 다가오는 이차 컨텐츠 슬롯 지속기간을 예측할 수 있다. 전술한 바와 같이, 데이터 처리 시스템은 LSTM 신경망과 같은 신경망을 사용하여 다가올 이차 컨텐츠 슬롯의 길이를 예측할 수 있다. 분류기는 단계(302)에서 수신된 어레이를 분류기로의 입력으로서 사용할 수 있다. 분류기는 컨텐츠 스트림의 특성을 입력으로 사용할 수 있다. 이전의 컨텐츠 슬롯이 LSTM 신경망의 입력으로 사용될 수 있다. 상기 이전의 컨텐츠 슬롯 지속기간의 시간은 LSTM 신경망에 대한 예상 출력(또는 종속 변수)으로 사용될 수 있다. 컨텐츠 슬롯 지속기간의 특성은 예상 출력을 생성하기 위해 LSTM 신경망에 입력되는 입력 피처(또는 독립 변수) 일 수 있다. LSTM 신경망은 어레이에 포함된 데이터를 사용하여 트레이닝될 수 있다. LSTM 신경망은 컨텐츠 스트림의 이차 컨텐츠 슬롯을 분류하기 위해 LSTM 신경망이 사용하는 가중치 및 바이어스를 생성하기 위해 기울기 강하(gradient descent) 및 역전파 기술을 사용하여 트레이닝될 수 있다.
상기 방법(300)은 분류에 대한 신뢰도 스코어를 계산하는 단계를 포함할 수 있다(단계 306). 데이터 처리 시스템은 분류의 평균 제곱근 오차 함수를 사용하여 신뢰 구간을 계산할 수 있다. 신뢰도 스코어는 단계(302)에서 수신된 어레이에 저장된 과거의 슬롯 지속기간의 수에 기초할 수 있다. 분류기는 어레이에 저장된 과거의 지속기간을 사용하여, 실제 과거 지속기간과 신경망 또는 분류기의 다른 모델에 의해 예측된 지속기간 사이의 평균 제곱근 오차를 계산할 수 있다. 평균 제곱근 오차 함수는 어레이에 저장된 예측 지속기간과 관측 지속기간 사이의 차이에 대한 표준 편차를 나타낼 수 있다. 일부 구현예에서, 어레이 내의 슬롯 지속기간의 수가 낮은 경우(예를 들어, 5이하), 컨텐츠 스트림의 시작에서 발생할 수 있는 바와 같이, 신뢰 스코어는 낮을 수 있다. 이차 컨텐츠 서버가 더 많은 분류를 작성하므로 후속 분류의 신뢰도는 증가될 수 있다. 신뢰도 스코어는 현재의 컨텐츠 스트림과 관련된 발행자의 컨텐츠 스트림에 대한 분류기의 오프라인 트레이닝 중에 관측된 정확도일 수 있다.
신뢰도 스코어가 사전 결정된 임계값보다 낮으면, 데이터 처리 시스템은 디폴트 지속기간에 기초하여 컨텐츠 아이템을 인출할 수 있다(단계 311). 신뢰도 스코어가 60%, 70%, 80%, 90% 또는 95% 미만인 경우, 데이터 처리 시스템은 디폴트 지속기간에 기초하여 컨텐츠 아이템을 인출할 수 있다. 일부 구현예에서, 디폴트 지속기간은 30초일 수 있다. 상기 디폴트 지속기간은 컨텐츠 스트림에 포함된 가장 일반적인 지속기간 또는 과거의 이차 컨텐츠 슬롯 지속기간의 평균일 수 있다.
신뢰 스코어가 사전 결정된 임계값을 초과하면, 데이터 처리 시스템은 분류기로부터의 지속기간에 기초하여 컨텐츠 아이템을 인출할 수 있다(단계 308). 데이터 처리 시스템은 컨텐츠 스트림을 동시에 수신하는 각각의 클라이언트 디바이스에 대한 이차 컨텐츠 아이템을 검색할 수 있다. 데이터 처리 시스템은 이차 컨텐츠 아이템을 사전-인출된 컨텐츠 아이템으로서 상기 사전-인출된 컨텐츠 데이터베이스에 저장할 수 있다.
상기 방법(300)은 또한 이차 컨텐츠 슬롯의 지속기간을 수신하는 단계를 포함할 수 있다(단계 312). 상기 컨텐츠 슬롯의 실제 지속기간을 수신하는 단계는 선택적 단계일 수 있다. 데이터 처리 시스템이 실제 이차 컨텐츠 슬롯 지속기간을 수신할 때, 실제 이차 컨텐츠 슬롯 지속기간은 단계(313)에서 어레이에 부가될 수 있다. 다른 구현예에서, 단계(312)가 스킵될 때, 상기 예측된 이차 컨텐츠 슬롯 지속기간은 단계(313)에서 어레이에 부가될 수 있다. 실제 이차 컨텐츠 슬롯 지속기간을 사용하면 데이터 처리 시스템이 분류기의 정확도를 향상시킬 수 있다. 상기 예측된 지속기간 및 실제 지속기간은 신경망 내의 연결을 강화하기 위해 비교될 수 있다.
상기 방법(300)은 또한 지속기간을 어레이에 부가(appending)하는 단계를 포함할 수 있다(단계 313). 상기 측정되거나 예측된 컨텐츠 슬롯 지속기간은 단계(302) 동안 수신된 어레이에 부가될 수 있다. 어레이 내의 이차 컨텐츠 슬롯 지속기간의 수를 증가시키는 것은 단계(305)에서 이루어진 예측의 정확도를 증가시킬 수 있다.
따라서, 복수의 클라이언트 디바이스에 컨텐츠를 제공하는 시스템 및 방법이 본 명세서에 개시된다. 본 발명의 일 양태에 따르면, 복수의 클라이언트 디바이스에 컨텐츠를 제공하는 시스템은 적어도 하나의 프로세서 및 적어도 하나의 메모리 디바이스를 포함하는 적어도 하나의 컴퓨팅 디바이스를 포함한다. 적어도 하나의 프로세서는 분류기를 실행한다. 분류기는 복수의 클라이언트 디바이스로 전송되는 제1 컨텐츠 스트림의 표시를 수신하도록 구성된다. 제1 컨텐츠 스트림은 컨텐츠 아이템 및 이차 컨텐츠 아이템 슬롯을 포함한다. 또한, 분류기는 복수의 과거 이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 지속기간을 포함하는 어레이를 수신하도록 구성될 수 있다. 상기 과거 이차 컨텐츠 아이템 슬롯은 컨텐츠 스트림과 연관될 수 있거나 다른 컨텐츠 스트림과 연관될 수 있다. 분류기는 또한 제1 컨텐츠 스트림에 대해 복수의 클래스들을 결정하도록 구성된다. 복수의 클래스 각각은 대응하는 복수의 시간 지속기간의 상이한 지속기간과 관련된다. 분류기는 또한 제1 컨텐츠 스트림에 대한 이차 컨텐츠 아이템 슬롯을 복수의 클래스 중 제1 클래스로 분류하도록 구성된다. 분류기는 또한 이차 컨텐츠 아이템 슬롯이 분류되었던 상기 복수의 클래스 중 제1 클래스의 시간 지속기간의 표시를 이차 컨텐츠 서버로 전송하도록 구성될 수 있다.
동적 컨텐츠 삽입 서버는 분류기를 실행하는 동일한 컴퓨팅 디바이스에 의해 제공될 수 있다. 상기 시간 지속기간의 표시를 송신하는 것은 동적 컨텐츠 삽입 서버에 이용 가능한 시간 지속기간의 표시를 만드는 임의의 방법을 포함할 수 있다. 복수의 과거 이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 지속기간을 포함하는 어레이가 수신되는 경우, 제1 컨텐츠 스트림에 대한 복수의 클래스의 결정은 적어도 부분적으로 어레이에 기초할 수 있다.
동적 컨텐츠 삽입 서버는 시간 지속기간의 전송된 표시에 응답하여, 제1 컨텐츠 스트림의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯 동안 디스플레이할 복수의 클라이언트 디바이스 각각에 대한 제2 컨텐츠 아이템을 선택하도록 구성될 수 있다. 특정 클라이언트 디바이스에 대한 제2 컨텐츠 아이템의 선택은 그 클라이언트 디바이스의 특성에 더 기초할 수 있다. 동적 컨텐츠 삽입 서버는 각각의 선택된 제2 컨텐츠 아이템을 클라이언트 디바이스로 전송할 수 있다. 분류기는, 이차 컨텐츠 아이템 슬롯을 복수의 클래스 중 제1 클래스로로 분류하는 것에 대한 신뢰도 스코어를 계산하도록 구성될 수 있다. 또한, 분류기는 신뢰도 스코어가 사전 결정된 임계값보다 낮은지를 결정할 수 있고 디폴트 시간 지속기간을 갖는 제2 컨텐츠 아이템을 선택할 수 있다. 디폴트 시간 지속기간을 갖는 이차 컨텐츠 아이템은 신뢰도 스코어가 미리 결정된 임계값보다 낮다는 결정에 응답하여 제1 컨텐츠 스트림의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯에 위치(배치)될 수 있다.
분류기는 컨텐츠 스트림을 동시에 수신하는 복수의 클라이언트 디바이스의 수가 사전 결정된 임계값 이하인지를 결정하도록 구성될 수 있다. 분류기는 이차 컨텐츠 아이템에 대한 이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 길이의 지속기간의 표시를 수신할 수 있다. 분류기는 이차 컨텐츠 아이템에 대한 이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 길이의 지속기간의 표시에 응답하여 제1 컨텐츠 스트림의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯에 위치(배치)시킬 제2 컨텐츠 아이템을 선택할 수 있다
분류기는 제1 컨텐츠 스트림의 발행자 식별자 및 제1 컨텐츠 스트림의 디스플레이 시간을 수신하도록 구성될 수 있다. 분류기는 발행자 식별자 및 디스플레이 시간에 기초하여 이차 컨텐츠 아이템 슬롯을 복수의 클래스 중 하나의 클래스로 분류할 수 있다. 분류기는 발행자 식별자에 기초하여 분류 모델의 하나 이상의 가중치를 설정하도록 구성될 수 있다. 어레이 내의 지속기간들 각각은 제1 데이터 스트림 내의 이전에 측정된 슬롯들의 시간 지속기간일 수 있다.
분류기는 제1 데이터 스트림의 컨텐츠 스트림 특성을 결정하여, 제1 컨텐츠 스트림에 대해, 상기 컨텐츠 스트림 특성에 기초하여 복수의 클래스를 결정하도록 구성될 수 있다. 분류기는 장단기 신경망일 수 있다.
본 발명의 다른 양태에 따르면, 복수의 클라이언트 디바이스에 컨텐츠를 제공하는 방법은 컴퓨팅 디바이스의 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되는 분류기에 의해, 복수의 클라이언트 디바이스로 전송되는 제1 컨텐츠 스트림의 표시를 수신하는 단계를 포함한다. 제1 컨텐츠 스트림은 컨텐츠 아이템 및 이차 컨텐츠 아이템 슬롯을 포함할 수 있다. 상기 방법은 분류기에 의해, 컨텐츠 스트림과 관련된 복수의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 지속기간을 포함하는 어레이를 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 방법은 분류기에 의해, 제1 컨텐츠 스트림에 대해 복수의 클래스를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 복수의 클래스 각각은 대응하는 복수의 시간 지속기간의 상이한 시간 지속기간과 관련될 수 있다. 상기 방법은 분류기에 의해, 이차 컨텐츠 아이템에 대한 슬롯을 복수의 클래스 중 제1 클래스로 분류하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 방법은 분류기에 의해, 동적 컨텐츠 삽입 서버로 제1 클래스의 시간 지속기간의 표시를 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
동적 컨텐츠 삽입 서버는 분류기를 실행하는 동일한 컴퓨팅 디바이스에 의해 제공될 수 있다. 시간 지속기간의 표시를 송신하는 것은 동적 컨텐츠 삽입 서버에 이용 가능한 시간 지속기간의 표시를 하는 임의의 방법을 포함할 수 있다. 복수의 과거 이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 지속기간을 포함하는 어레이가 수신되는 경우, 제1 컨텐츠 스트림에 대한 복수의 클래스의 결정은 적어도 부분적으로 어레이에 기초할 수 있다.
상기 방법은, 분류기에 의해, 시간 지속기간의 전송된 표시에 응답하여, 제1 컨텐츠 스트림의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯 동안 디스플레이할 복수의 클라이언트 디바이스 각각에 대한 이차 컨텐츠 아이템을 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 방법은 분류기에 의해, 이차 컨텐츠 아이템 슬롯을 복수의 클래스 중 제1 클래스로 분류하는 것에 대한 신뢰도 스코어를 계산하는 단계 및 신뢰도 스코어가 사전 결정된 임계값 이하인지 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 방법은 제1 컨텐츠 스트림의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯에 배치하기 위한 디폴트 시간 지속기간을 갖는 이차 컨텐츠 아이템을 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 방법은 복수의 클라이언트 디바이스의 수가 사전 결정된 임계값 미만인지 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 방법은 이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 길이의 지속기간의 표시를 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 방법은 이차 컨텐츠 아이템에 대한 이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 길이의 지속기간의 표시에 응답하여 제1 컨텐츠 스트림의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯에 위치시킬 이차 컨텐츠 아이템을 선택하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 선택은 복수의 클라이언트 디바이스의 수가 사전 결정된 임계값 미만이라는 결정에 응답할 수 있다.
상기 방법은 분류기에 의해, 제1 컨텐츠 스트림의 발행자 식별자 및 제1 컨텐츠 스트림의 디스플레이 시간을 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 방법은 데이터 처리 시스템의 프로세서에 의해 실행되는 분류기에 의해, 상기 발행자 식별자 및 디스플레이 시간에 기초하여 이차 컨텐츠 아이템을 복수의 클래스 중 하나로 분류하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 방법은 발행자 식별자에 기초하여 분류 모델의 하나 이상의 가중치를 선택하는 단계를 포함할 수 있다. 어레이 내의 지속기간 각각은 제1 데이터 스트림 내의 이전의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯들의 시간 지속기간일 수 있다.
상기 방법은 제1 데이터 스트림의 컨텐츠 스트림 특성을 결정하는 단계 및 분류기에 의해, 제1 컨텐츠 스트림에 대해, 상기 컨텐츠 스트림 특성에 기초하여 복수의 클래스를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 분류기는 장단기 신경망일 수 있다. 상기 방법은 이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 지속기간을 수신하는 단계 및 이차 컨텐츠 아이템 슬롯들의 지속기간을 포함하도록 어레이를 업데이트하는 단계를 포함할 수 있다.
도 4는 컴퓨터 시스템(400)의 일 구현예의 블록도를 도시한다. 컴퓨터 시스템 또는 컴퓨팅 디바이스(400)는 동적 컨텐츠 삽입 서버(103)와 같은 시스템(100) 또는 그의 구성 요소를 포함하거나 구현하기 위해 사용될 수 있다. 컴퓨팅 시스템(400)은 정보를 전달하기 위한 버스(405) 또는 다른 통신 구성 요소 및 정보를 처리하기 위해 버스(405)에 결합된 프로세서(410) 또는 처리 회로를 포함한다. 컴퓨팅 시스템(400)은 또한 정보를 처리하기 위해 버스에 결합된 하나 이상의 프로세서(410) 또는 처리 회로를 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 시스템(400)은 정보를 저장하기 위해 버스(405)에 결합된 랜덤 액세스 메모리(RAM) 또는 다른 동적 저장 디바이스와 같은 메인 메모리(415), 및 프로세서(410)에 의해 실행될 명령을 포함한다. 메인 메모리(415)는 데이터 저장소(145)일 수 있거나 데이터 저장소(145)를 포함할 수 있다. 메인 메모리(415)는 또한 프로세서(410)에 의한 명령들의 실행 동안 위치 정보, 임시 변수, 또는 다른 중간(intermediate) 정보를 저장하는데 사용될 수 있다. 컴퓨팅 시스템(400)은 정적(static) 정보 및 프로세서(410)에 대한 명령들을 저장하기 위해 버스(405)에 연결된 ROM(420) 또는 다른 정적 저장 디바이스를 더 포함할 수 있다. 고체 상태 디바이스, 자기 디스크 또는 광 디스크와 같은 저장 디바이스(425)는 버스(405)에 연결되어 정보 및 명령들을 지속적으로 저장할 수 있다. 저장 디바이스(425)는 데이터 저장소(145)를 포함할 수 있거나 데이터 저장소(145)의 일부일 수 있다.
컴퓨팅 시스템(400)은 정보를 사용자에게 디스플레이하기 위해 액정 디스플레이 또는 액티브 매트릭스 디스플레이와 같은 디스플레이(435)에 버스(405)를 통해 연결될 수 있다. 영숫자 및 다른 키들을 포함하는 키보드와 같은 입력 디바이스(430)는 프로세서(410)로 정보 및 명령 선택을 전달하기 위해 버스(405)에 연결될 수 있다. 입력 디바이스(430)는 터치 스크린 디스플레이(435)를 포함할 수 있다. 입력 디바이스(430)는 방향 정보 및 명령 선택을 프로세서(410)에 전달하고 디스플레이(435)상의 커서 이동을 제어하기 위한 마우스, 트랙볼 또는 커서 방향 키와 같은 커서 컨트롤을 또한 포함할 수 있다. 디스플레이(435)는 데이터 처리 시스템(105), 클라이언트 컴퓨팅 디바이스(150) 또는 도 1의 다른 구성 요소의 일부일 수 있다.
본 명세서에 기술된 프로세스, 시스템 및 방법은 프로세서(410)가 메인 메모리(415)에 포함된 명령들의 배열을 실행하는 것에 응답하여 컴퓨팅 시스템(400)에 의해 구현될 수 있다. 그러한 명령들은 저장 디바이스(425)와 같은 다른 컴퓨터-판독 가능 매체로부터 메인 메모리(415)로 판독될 수 있다. 메인 메모리(415)에 포함된 명령들의 배열의 실행은 컴퓨팅 시스템(400)으로 하여금 본 명세서에서 설명된 예시적인 프로세스들을 수행하게 한다. 다중 처리 배열내의 하나 이상의 프로세서가 메인 메모리(415)에 포함된 명령을 실행하기 위해 사용될 수도 있다. 유선 회로는 본 명세서에 설명된 시스템 및 방법과 함께 소프트웨어 명령들 대신 또는 조합하여 사용될 수 있다. 본 명세서에 설명된 시스템 및 방법은 하드웨어 회로 및 소프트웨어의 임의의 특정 조합으로 제한되지 않는다.
예시적인 컴퓨팅 시스템이 도 4에 개시되어 있지만, 본 명세서에 기술된 동작들을 포함하는 주제는 본 명세서에 기술된 구조들 및 그들의 구조적 등가물 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함하여, 다른 유형의 디지털 전자 회로 또는 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어 또는 하드웨어로 구현될 수 있다.
본 명세서에서 논의된 시스템이 사용자에 관한 개인 정보를 수집하거나 개인 정보를 사용할 수 있는 상황인 경우, 사용자는 개인 정보(예컨대, 사용자의 소셜 네트워크, 소셜 액션 또는 활동, 사용자의 선호도 또는 사용자의 위치에 관한 정보)를 수집할 수 있는 프로그램이나 피처(예컨대, 사용자의 소셜 네트워크에 대한 정보)을 제어하거나, 사용자와 관련성이 더 높은 컨텐츠 서버 또는 다른 데이터 처리 시스템으로부터 컨텐츠를 수신할지 여부 또는 수신 방법을 제어할 수 있는 기회를 제공받을 수 있다. 또한, 특정 데이터는 저장 또는 사용되기 전에 하나 이상의 방법으로 익명화될 수 있으므로 파라미터를 생성할 때인 식별 정보가 제거된다. 예를 들어, 사용자의 신원은 익명으로 처리되어 사용자에 대해 개인 식별 정보를 결정할 수 없거나, 사용자의 지리적 위치가 결정될 수 없도록 사용자의 지리적 위치 를 위치 정보가 획득된 곳(예컨대, 도시, 우편 번호 또는 주 수준)으로 일반화할 수 있다. 따라서 사용자는 컨텐츠 서버에서 정보를 수집 및 사용하는 방법을 제어할 수 있다.
본 명세서에 기술된 주제 및 동작은 본 명세서에 개시된 구조들 및 그들의 구조적 등가물 또는 그들의 하나 이상의 조합을 포함하여, 디지털 전자 회로 또는 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어 또는 하드웨어로 구현될 수 있다. 본 명세서에 기술된 주제는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램, 예를 들어, 데이터 처리 장치에 의해 실행되거나 또는 데이터 처리 장치의 동작을 제어하기 위해 하나 이상의 컴퓨터 저장 매체에 인코딩된 컴퓨터 프로그램 명령들의 하나 이상의 회로로서 구현될 수 있다. 대안으로 또는 부가적으로, 프로그램 명령들은 데이터 처리 장치에 의한 실행을 위해 적절한 수신기 장치로의 전송을 위해 정보를 인코딩하기 위해 생성된 인위적으로 생성된 전파 신호, 예를 들어, 기계-생성의 전기, 광학 또는 전자기 신호상에 인코딩될 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터판독 가능 저장 디바이스, 컴퓨터 판독 가능 저장 기판, 랜덤 또는 직렬 액세스 메모리 어레이 또는 디바이스, 또는 이들 중 하나 이상의 조합일 수 있거나 포함될 수 있다. 컴퓨터 저장 매체가 전파 신호가 아니지만, 컴퓨터 저장 매체는 인위적으로 생성된 전파 신호로 인코딩된 컴퓨터 프로그램 명령들의 소스 또는 목적지일 수 있다. 또한, 컴퓨터 저장 매체는 하나 이상의 개별 구성 요소 또는 매체(예컨대, 다수의 CD, 디스크 또는 다른 저장 디바이스)일 수 있거나 포함될 수 있다. 본 명세서에서 설명된 동작들은 하나 이상의 컴퓨터 판독-가능 저장 디바이스에 저장된 데이터 또는 다른 소스로부터 수신된 데이터에 대해 데이터 처리 장치에 의해 수행되는 동작으로서 구현될 수 있다.
"데이터 처리 시스템" "컴퓨팅 디바이스" "구성 요소" 또는 "데이터 처리 장치"라는 용어는 예를 들어 프로그램 가능 프로세서, 컴퓨터, 칩상의 시스템, 또는 복수의 시스템 또는 전술한 것들의 조합을 포함하여, 데이터를 처리하기 위한 다양한 장치, 디바이스 및 기계를 포함한다. 상기 장치는 특수 목적 논리 회로, 예를 들어 FPGA(필드 프로그래머블 게이트 어레이) 또는 ASIC(주문형 집적 회로)을 포함할 수 있다. 상기 장치는 또한 하드웨어 이외에, 문제의 컴퓨터 프로그램에 대한 실행 환경을 생성하는 코드, 예를 들어 프로세서 펌웨어, 프로토콜 스택, 데이터베이스 관리 시스템, 운영 체제, 크로스-플랫폼 런타임 환경, 가상 머신, 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 구성하는 코드를 포함할 수 있다. 상기 장치 및 실행 환경은 웹 서비스, 분산 컴퓨팅 및 그리드 컴퓨팅 인프라와 같은 다양한 다른 컴퓨팅 모델 인프라를 실현할 수 있다. 도 1과 관련하여 전술한 구성 요소들은 하나 이상의 데이터 처리 장치, 시스템, 컴퓨팅 디바이스 또는 프로세서를 포함하거나 공유할 수 있다.
컴퓨터 프로그램(프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 애플리케이션, 앱, 스크립트 또는 코드라고도 알려진)은 컴파일된 또는 해석된 언어, 선언적 또는 절차적 언어를 포함하여 임의 유형의 프로그래밍 언어로 작성될 수 있으며, 독립 실행형 프로그램이나 모듈, 구성 요소, 서브 루틴, 객체, 또는 컴퓨팅 환경에서 사용하기에 적합한 다른 유닛을 포함하여 임의의 형태로 배포할 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 파일 시스템내의 파일에 해당할 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 다른 프로그램 또는 데이터(예컨대, 마크-업 언어 문서에 저장된 하나 이상의 스크립트)를 보유하고 있는 파일의 일부분, 문제의 프로그램 전용의 단일 파일 또는 다수의 조정 파일(예컨대, 하나 이상의 모듈, 서브 프로그램 또는 코드의 일부를 저장하는 파일)에 저장될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 컴퓨터 또는 한 사이트에 위치하거나 다수의 사이트에 분산되어 있으며 통신 네트워크로 상호 연결된 다수의 컴퓨터상에서 실행되도록 배포될 수 있다.
본 명세서에 기술된 프로세스 및 논리 흐름은 입력 데이터를 조작하여 출력을 생성함으로써 액션을 수행하기 위해 하나 이상의 컴퓨터 프로그램(예를 들어, 데이터 처리 시스템(105)의 구성 요소)을 실행하는 하나 이상의 프로그램 가능 프로세서에 수행될 수 있다. 프로세스 및 논리 흐름은 또한 FPGA(field programmable gate array) 또는 ASIC(application-specific integrated circuit)과 같은 특수 목적의 논리 회로에 의해 수행될 수 있고, 장치가 특수 목적 논리 회로로서 구현될 수도 있다. 컴퓨터 프로그램 명령들 및 데이터를 저장하기에 적합한 디바이스는 예를 들어 반도체 메모리 디바이스(예컨대, EPROM, EEPROM 및 플래시 메모리 디바이스); 자기 디스크(e.g., 내부 하드 디스크 또는 이동식 디스크); 광 자기 디스크; 및 CD ROM 및 DVD-ROM 디스크를 포함하여, 모든 형태의 비 휘발성 메모리, 매체 및 메모리 디바이스를 포함한다. 상기 프로세서 및 메모리는 특수 목적 논리 회로에 의해 보충되거나 또는 특수 목적 논리 회로 내에 포함될 수 있다.
본 명세서에 기술된 주제는 백-엔드 구성 요소(예컨대, 데이터 서버)를 포함하거나, 미들웨어 구성 요소(예컨대, 애플리케이션 서버)를 포함하거나, 프론트-엔드 구성 요소, 예를 들어, 그래픽 사용자 인터페이스 또는 사용자가 본 명세서에 기술된 주제의 구현과 상호 작용할 수 있는 웹 브라우저, 또는 하나 이상의 그러한 백-엔드, 미들웨어 또는 프런트-엔드 구성 요소의 조합을 포함하는 컴퓨팅 시스템에서 구현될 수 있다. 시스템의 구성 요소는 디지털 데이터 통신의 임의의 형태 또는 매체, 예를 들어 통신 네트워크에 의해 상호 접속될 수 있다. 통신 네트워크의 예는 로컬 영역 네트워크(LAN) 및 광역 네트워크("WAN"), 네트워크 간(예컨대, 인터넷), 피어 투 피어 네트워크(예컨대, 애드혹 피어 투 피어 네트워크)를 포함한다.
시스템(100) 또는 시스템(400)과 같은 컴퓨팅 시스템은 클라이언트 및 서버를 포함할 수 있다. 클라이언트 및 서버는 일반적으로 서로 이격되어 있고 전형적으로 통신 네트워크(예를 들어, 네트워크(165))를 통해 상호 작용한다. 클라이언트와 서버의 관계는 각각의 컴퓨터상에서 실행되고 서로 클라이언트-서버 관계를 갖는 컴퓨터 프로그램에 의해 발생한다. 일부 구현예에서, 서버는 (예를 들어, 클라이언트 디바이스와 상호 작용하는 사용자에게 데이터를 디스플레이하고 사용자 입력을 수신하기 위한 목적으로) 클라이언트 디바이스로 데이터(예를 들어, 컨텐츠 아이템을 나타내는 데이터 패킷)를 전송한다. 클라이언트 디바이스에서 생성된 데이터(예를 들어, 사용자 상호 작용의 결과)는 서버에서 클라이언트 디바이스로부터 수신될 수 있다(예를 들어, 클라이언트 디바이스 또는 컨텐츠 제공자 컴퓨팅 디바이스 또는 서비스 제공자 컴퓨팅 디바이스로부터 데이터 처리 시스템에 의해 수신 됨).
동작들이 도면에 특정 순서로 도시되어 있지만, 이러한 동작들은 도시된 순서 또는 순차적인 순서로 수행될 필요는 없으며, 도시된 모든 동작들이 수행될 필요는 없다. 본 명세서에 기술된 동작들은 다른 순서로 수행할 수 있다.
다양한 시스템 구성 요소의 분리는 모든 구현예에서 분리를 요구하지는 않으며, 기술된 프로그램 구성 요소들은 단일 하드웨어 또는 소프트웨어 제품에 포함될 수 있다.
이제 몇몇 예시적인 구현예를 설명하였지만, 상기 예들은 예시적이고 제한적인 것은 아니며, 예로서 제시되었다. 특히, 본 명세서에 제시된 많은 예들이 방법 동작들 또는 시스템 요소들의 특정 조합을 포함하지만, 그러한 동작들 및 요소들은 동일한 목적을 달성하기 위해 다른 방식으로 결합될 수 있다. 하나의 구현예와 관련하여 논의된 동작, 요소 및 피처들은 다른 구현예 또는 구현예에서 유사한 역할로부터 배제되지 않는다.
본 명세서에서 사용된 어구 및 용어는 설명의 목적을 위한 것이며 제한적으로 간주되어서는 안된다. 본 명세서에서 "포함하는(including)" "포함하는 (comprising)" "갖는(having)" "포함하는(comtaing)" "포함하는(involving)" "특징지어진 ("characterized by)" "특징으로 하는(characterized in that)" 및 그의 변형의 사용은 그 이후에 열거된 아이템, 그 등가물 및 추가 아이템 뿐만 아니라 이후에 열거된 아이템으로 구성된 대체 구현예를 포괄하는 의미이다. 일 구현예에서, 본 명세서에 기술된 시스템 및 방법은 기술된 요소, 동작 또는 구성 요소 중 하나 이상, 또는 모두의 각각의 조합으로 구성된다.
단수로 참조된 본 명세서의 시스템 및 방법의 구현예 또는 요소 또는 동작에 대한 임의의 참조는 또한, 복수의 이들 요소를 포함하는 구현예를 포함할 수 있으며, 본 명세서의 임의의 구현예 또는 요소 또는 동작에 대한 복수의 참조는 또한 단일 요소만을 포함하는 구현예를 포함할 수 있다. 단수 또는 복수 형태의 참조는 현재 개시된 시스템 또는 방법, 그 구성 요소, 동작 또는 요소를 단일 또는 복수의 구성으로 제한하려는 것이 아니다. 임의의 정보, 동작 또는 요소에 기초한 임의의동작 또는 요소에 대한 참조는 상기 동작 또는 요소가 임의의 정보, 동작 또는 요소에 적어도 부분적으로 기초하는 구현예를 포함할 수 있다.
본 명세서에 개시된 임의의 구현예는 임의의 다른 구현예 또는 실시예와 결합될 수 있으며, "구현예", "일부 구현예", "하나의 구현예"등에 대한 참조는 반드시 상호 배타적인 것은 아니며, 특정 피처, 구조 또는 구현예와 관련하여 기술된 특성이 적어도 하나의 구현예 또는 실시예에 포함될 수 있음을 나타내기 위한 것이다. 본 명세서에서 사용된 용어는 반드시 모두 동일한 구현예를 지칭하는 것은 아니다. 임의의 구현예가 본 명세서에 개시된 양태 및 구현예와 일관된 임의의 방식으로 다른 구현예와 포괄적으로 또는 독점적으로 결합될 수 있다.
"또는"에 대한 참조는 "또는"을 사용하여 기술된 임의의 용어들이 기술된 용어들 중 하나, 둘 이상 및 모두를 나타낼 수 있도록 포괄적인 것으로 해석될 수 있다. 예를 들어, "'A'와 'B'중 적어도 하나"는 'A'와 'B'뿐 아니라 'A' 및 'B'둘 다를 포함할 수 있다. "포함하는" 또는 다른 공개형 용어와 함께 사용되는 이러한 언급들은 추가 항목을 포함할 수 있다.
도면, 상세한 설명 또는 청구 범위의 기술적 특징이 참조 부호 뒤에 오는 경우, 도면, 상세한 설명 및 청구 범위의 명료성을 증가시키기 위해 참조 부호과 포함되었다. 따라서, 참조 부호들 또는 그것들의 부재는 어떠한 청구항 요소들의 범위에 대해 어떠한 제한 효과도 가지지 않는다.
본 명세서에 기술된 시스템 및 방법은 그의 특성을 벗어나지 않고 다른 특정 형태로 구체화될 수 있다. 전술한 구현예들은 기술된 시스템 및 방법을 제한하기보다는 예시적인 것이다. 따라서, 본 명세서에 기술된 시스템 및 방법의 범위는 전술한 설명보다는 첨부된 청구항들에 의해 나타나며, 청구항들과 균등한 의미 및 범위 내에서의 변화는 본 명세서에 포함된다.
Claims (20)
- 복수의 클라이언트 디바이스에 컨텐츠를 제공하기 위한 시스템으로서, 분류기를 실행하는 프로세서 및 메모리 디바이스를 포함하는 컴퓨팅 디바이스를 포함하고, 분류기는:
복수의 클라이언트 디바이스로 전송된 컨텐츠 아이템 및 이차(secondary) 컨텐츠 아이템 슬롯을 포함하는 제1 컨텐츠 스트림의 표시를 수신하고;
컨텐츠 스트림과 관련된 복수의 이전 이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 지속기간 (durations)을 포함하는 어레이를 수신하고;
제1 컨텐츠 스트림에 대해, 대응하는 복수의 시간 지속기간의 상이한 시간 지속기간과 각각 관련된 복수의 클래스를 결정하고;
컨텐츠 스트림을 동시에 수신하는 복수의 클라이언트 디바이스의 수를 결정하고;
복수의 클라이언트 디바이스의 수가 사전 결정된 임계값 이상이라는 결정에 응답하여:
컨텐츠 스트림과 관련된 복수의 이전 이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 지속기간을 포함하는 어레이에 기초하여 제1 컨텐츠 스트림의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯을 복수의 클래스 중 제1 클래스로 분류하고; 그리고
이차 컨텐츠 아이템 슬롯이 분류된 복수의 클래스 중 제1 클래스의 시간 지속기간에 기초하여, 제1 컨텐츠 스트림의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯 동안 디스플레이할 복수의 클라이언트 디바이스 각각에 대한 상이한 이차 컨텐츠 아이템을 검색하고;
복수의 클라이언트 디바이스의 수가 사전 결정된 임계값 이하라는 결정에 응답하여:
이차 컨텐츠 아이템에 대한 이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 길이의 지속 기간의 표시의 수신을 기다리고, 상기 표시는 이차 컨텐츠 슬롯의 시작 전에 사전 결정된 시간 동안 컨텐츠 스트림에 포함되고; 그리고
이차 컨텐츠 아이템에 대한 이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 길이의 지속 기간의 표시에 응답하여 제1 컨텐츠 스트림의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯에 배치될 제2 컨텐츠 아이템을 선택하도록 구성된 것을 특징으로 하는 시스템. - 제1항에 있어서, 분류기는,
이차 컨텐츠 아이템 슬롯을 복수의 클래스 중 제1 클래스로 분류하는 것에 대한 신뢰도 스코어를 계산하고;
신뢰도 스코어가 사전 결정된 임계값 이하인지 결정하고; 그리고
신뢰도 스코어가 사전 결정된 임계값이하라는 결정에 응답하여 제1 컨텐츠 스트림의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯에 배치될 디폴트 시간 지속기간을 갖는 제2 컨텐츠 아이템을 선택하도록 더 구성되는 것을 특징으로 하는 시스템. - 삭제
- 제1항에 있어서, 분류기는,
제1 컨텐츠 스트림의 발행자 식별자 및 제1 컨텐츠 스트림의 디스플레이 시간을 수신하고; 그리고
발행자 식별자 및 디스플레이 시간에 기초하여 이차 컨텐츠 아이템 슬롯을 복수의 클래스 중 하나로 분류하도록 더 구성되는 것을 특징으로 하는 시스템. - 제4항에 있어서, 분류기는,
발행자 식별자에 기초하여 분류 모델의 하나 이상의 가중치를 선택하도록 더 구성되는 것을 특징으로 하는 시스템. - 제1항에 있어서, 어레이 내의 상기 지속기간들 각각은,
제1 컨텐츠 스트림 내의 이전에 측정된 슬롯들의 지속기간인 것을 특징으로 하는 시스템. - 제1항에 있어서, 분류기는,
제1 컨텐츠 스트림의 컨텐츠 스트림 특성을 결정하고; 그리고
제1 컨텐츠 스트림에 대해, 상기 컨텐츠 스트림 특성에 기초하여 복수의 클래스를 결정하도록 더 구성되는 것을 특징으로 하는 시스템. - 제1항에 있어서,
분류기는 장단기 신경망을 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템. - 제1항에 있어서, 분류기는,
이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 지속기간을 수신하고; 그리고
이차 컨텐츠 항목 슬롯의 지속기간을 포함하도록 어레이를 업데이트하도록 더 구성되는 것을 특징으로 하는 시스템. - 복수의 클라이언트 디바이스에 컨텐츠를 제공하는 방법으로서,
컴퓨팅 디바이스의 프로세서에 의해 실행되는 분류기에 의해, 복수의 클라이언트 디바이스로 전송된 컨텐츠 아이템 및 이차 컨텐츠 아이템 슬롯을 포함하는 제1 컨텐츠 스트림의 표시를 수신하는 단계;
분류기에 의해, 상기 컨텐츠 스트림과 관련된 복수의 이전 이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 지속기간을 포함하는 어레이를 수신하는 단계;
분류기에 의해, 제1 컨텐츠 스트림에 대해, 대응하는 복수의 시간 지속기간의 상이한 시간 지속기간과 각각 관련된 복수의 클래스를 결정하는 단계;
컨텐츠 스트림을 동시에 수신하는 복수의 클라이언트 디바이스의 수를 결정하는 단계;
복수의 클라이언트 디바이스의 수가 사전 결정된 임계값 이상이라는 결정에 응답하여:
분류기에 의해, 컨텐츠 스트림과 관련된 복수의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 지속기간을 포함하는 어레이에 기초하여 이차 컨텐츠 아이템에 대한 슬롯을 복수의 클래스 중 제1 클래스로 분류하는 단계와; 그리고
제1 클래스의 시간 지속기간에 기초하여, 제1 컨텐츠 스트림의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯 동안 디스플레이할 복수의 클라이언트 디바이스 각각에 대한 상이한 이차 컨텐츠 아이템을 검색하는 단계;
복수의 클라이언트 디바이스의 수가 사전 결정된 임계값 이하라는 결정에 응답하여:
이차 컨텐츠 아이템에 대한 이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 길이의 지속 기간의 표시의 수신을 기다리는 단계, 상기 표시는 이차 컨텐츠 슬롯의 시작 전에 사전 결정된 시간 동안 컨텐츠 스트림에 포함되고; 및
이차 컨텐츠 아이템에 대한 이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 길이의 지속 기간의 표시에 응답하여 제1 컨텐츠 스트림의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯에 배치될 제2 컨텐츠 아이템을 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법. - 제10항에 있어서,
분류기에 의해, 이차 컨텐츠 아이템 슬롯을 복수의 클래스 중 제1 클래스로 분류하는 것에 대한 신뢰도 스코어를 계산하는 단계;
신뢰도 스코어가 사전 결정된 임계값 이하인지 결정하는 단계; 및
신뢰도 스코어가 사전 결정된 임계값이하라는 결정에 응답하여, 제1 컨텐츠 스트림의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯에 배치될 디폴트 시간 지속기간을 갖는 제2 컨텐츠 아이템을 선택하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법. - 삭제
- 제10항에 있어서,
분류기에 의해, 제1 컨텐츠 스트림의 발행자 식별자 및 상기 제1 컨텐츠 스트림의 디스플레이 시간을 수신하는 단계; 및
데이터 처리 시스템의 프로세서들에 의해 실행되는 분류기에 의해, 발행자 식별자 및 디스플레이 시간에 기초하여 이차 컨텐츠 아이템 슬롯을 복수의 클래스 중 하나로 분류하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법. - 제13항에 있어서,
발행자 식별자에 기초하여 분류 모델의 하나 이상의 가중치를 선택하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법. - 제10항에 있어서,
어레이 내의 지속기간들 각각은,
제1 컨텐츠 스트림 내의 이전의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯들의 시간 지속기간인 것을 특징으로 하는 방법. - 제10항에 있어서,
제1 컨텐츠 스트림의 컨텐츠 스트림 특성을 결정하는 단계; 및
제1 컨텐츠 스트림에 대해, 상기 컨텐츠 스트림 특성에 기초하여 복수의 클래스를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법. - 제10항에 있어서,
분류기는 장단기 신경망을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법. - 제10항에 있어서,
이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 지속기간을 수신하는 단계; 및
이차 컨텐츠 항목 슬롯의 지속기간을 포함하도록 어레이를 업데이트하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법. - 삭제
- 컴퓨팅 디바이스의 프로세서에 의해 실행될 때 프로세서로 하여금 동작들을 수행하게 하는 명령들이 저장된 비-일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체로서, 상기 동작들은,
분류기에 의해, 복수의 클라이언트 디바이스로 전송된 컨텐츠 아이템 및 이차 컨텐츠 아이템 슬롯을 포함하는 제1 컨텐츠 스트림의 표시를 수신하는 단계;
분류기에 의해, 상기 컨텐츠 스트림과 관련된 복수의 이전 이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 지속기간을 포함하는 어레이를 수신하는 단계;
분류기에 의해, 제1 컨텐츠 스트림에 대해, 대응하는 복수의 시간 지속기간의 상이한 시간 지속기간과 각각 관련된 복수의 클래스를 결정하는 단계;
컨텐츠 스트림을 동시에 수신하는 복수의 클라이언트 디바이스의 수를 결정하는 단계;
복수의 클라이언트 디바이스의 수가 사전 결정된 임계값 이상이라는 결정에 응답하여:
분류기에 의해, 컨텐츠 스트림과 관련된 복수의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 지속기간을 포함하는 어레이에 기초하여 이차 컨텐츠 아이템에 대한 슬롯을 복수의 클래스 중 제1 클래스로 분류하는 단계와; 그리고
제1 클래스의 시간 지속기간에 기초하여, 제1 컨텐츠 스트림의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯 동안 디스플레이할 복수의 클라이언트 디바이스 각각에 대한 상이한 이차 컨텐츠 아이템을 검색하는 단계;
복수의 클라이언트 디바이스의 수가 사전 결정된 임계값 이하라는 결정에 응답하여:
이차 컨텐츠 아이템에 대한 이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 길이의 지속 기간의 표시의 수신을 기다리는 단계, 상기 표시는 이차 컨텐츠 슬롯의 시작 전에 사전 결정된 시간 동안 컨텐츠 스트림에 포함되고; 및
이차 컨텐츠 아이템에 대한 이차 컨텐츠 아이템 슬롯의 길이의 지속 기간의 표시에 응답하여 제1 컨텐츠 스트림의 이차 컨텐츠 아이템 슬롯에 배치될 제2 컨텐츠 아이템을 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 비-일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/US2017/017687 WO2018147879A1 (en) | 2017-02-13 | 2017-02-13 | Predicting break durations in content streams |
| USPCT/US2017/017687 | 2017-02-13 | ||
| PCT/US2018/018051 WO2018148749A1 (en) | 2017-02-13 | 2018-02-13 | Predicting break durations in content streams |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20190045932A KR20190045932A (ko) | 2019-05-03 |
| KR102152995B1 true KR102152995B1 (ko) | 2020-09-07 |
Family
ID=58314493
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020197009841A KR102152995B1 (ko) | 2017-02-13 | 2018-02-13 | 컨텐츠 스트림의 브레이크 지속기간 예측 |
Country Status (7)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US11102533B2 (ko) |
| EP (1) | EP3516879B1 (ko) |
| JP (1) | JP6823170B2 (ko) |
| KR (1) | KR102152995B1 (ko) |
| CN (1) | CN109891898B (ko) |
| DE (1) | DE212017000296U1 (ko) |
| WO (2) | WO2018147879A1 (ko) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20190138512A1 (en) | 2017-09-27 | 2019-05-09 | Johnson Controls Technology Company | Building risk analysis system with dynamic and base line risk |
| US11195401B2 (en) | 2017-09-27 | 2021-12-07 | Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP | Building risk analysis system with natural language processing for threat ingestion |
| JP7512439B2 (ja) | 2021-01-07 | 2024-07-08 | グーグル エルエルシー | コンテンツの表示中のデジタルコンポーネントの選択および提供 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030145323A1 (en) * | 1992-12-09 | 2003-07-31 | Hendricks John S. | Targeted advertisement using television viewer information |
| US20140068662A1 (en) * | 2012-09-03 | 2014-03-06 | Cisco Technology Inc. | Method and Apparatus for Selection of Advertisements to Fill a Commercial Break of an Unknown Duration |
Family Cites Families (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8358629B2 (en) * | 2005-11-01 | 2013-01-22 | Qualcomm Incorporated | Mobile device-initiated measurement gap request |
| US8191098B2 (en) * | 2005-12-22 | 2012-05-29 | Verimatrix, Inc. | Multi-source bridge content distribution system and method |
| US20080066107A1 (en) * | 2006-09-12 | 2008-03-13 | Google Inc. | Using Viewing Signals in Targeted Video Advertising |
| US20090183215A1 (en) * | 2008-01-16 | 2009-07-16 | Qualcomm Incorporated | Hybrid services: data, audio, and clipcast |
| JP5596669B2 (ja) * | 2008-04-10 | 2014-09-24 | ジーブイビービー ホールディングス エス．エイ．アール．エル． | ライブ作品におけるコンテンツ置換方法及び装置 |
| US9009066B2 (en) * | 2009-02-12 | 2015-04-14 | Echostar Technologies L.L.C. | Advertisement management for live internet multimedia content |
| EP2415252B1 (en) | 2009-04-02 | 2013-06-19 | Koninklijke KPN N.V. | Method and device for playing out a gap filling content during content switching |
| US9154826B2 (en) * | 2011-04-06 | 2015-10-06 | Headwater Partners Ii Llc | Distributing content and service launch objects to mobile devices |
| CN104423311B (zh) * | 2013-08-20 | 2017-03-01 | 沈阳高精数控智能技术股份有限公司 | 面向电加工专用数控系统加工间隙的智能控制系统及方法 |
| US10546326B2 (en) * | 2013-09-26 | 2020-01-28 | Mark W. Publicover | Providing targeted content based on a user's preferences |
| EP3110158A1 (en) * | 2015-06-22 | 2016-12-28 | AD Insertion Platform Sarl | Method and platform for automatic selection of video sequences to fill a break in a broadcasted program |
| CN105120303A (zh) * | 2015-08-19 | 2015-12-02 | 武汉米风通信技术有限公司 | 一种传输数字电视信号的方法及数字电视系统 |
| CN106060599A (zh) * | 2016-06-08 | 2016-10-26 | 乐视控股（北京）有限公司 | 广告展示方法和装置 |
| CN106355555B (zh) * | 2016-10-24 | 2019-06-18 | 北京林业大学 | 一种图像拼接方法和装置 |
| US20180211403A1 (en) * | 2017-01-20 | 2018-07-26 | Ford Global Technologies, Llc | Recurrent Deep Convolutional Neural Network For Object Detection |
-
2017
- 2017-02-13 DE DE212017000296.4U patent/DE212017000296U1/de active Active
- 2017-02-13 US US16/341,708 patent/US11102533B2/en active Active
- 2017-02-13 WO PCT/US2017/017687 patent/WO2018147879A1/en active Application Filing
-
2018
- 2018-02-13 CN CN201880004122.4A patent/CN109891898B/zh active Active
- 2018-02-13 WO PCT/US2018/018051 patent/WO2018148749A1/en unknown
- 2018-02-13 JP JP2019519689A patent/JP6823170B2/ja active Active
- 2018-02-13 EP EP18706173.4A patent/EP3516879B1/en active Active
- 2018-02-13 KR KR1020197009841A patent/KR102152995B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030145323A1 (en) * | 1992-12-09 | 2003-07-31 | Hendricks John S. | Targeted advertisement using television viewer information |
| US20140068662A1 (en) * | 2012-09-03 | 2014-03-06 | Cisco Technology Inc. | Method and Apparatus for Selection of Advertisements to Fill a Commercial Break of an Unknown Duration |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| DE212017000296U1 (de) | 2019-12-06 |
| US20190268644A1 (en) | 2019-08-29 |
| JP6823170B2 (ja) | 2021-01-27 |
| JP2020501396A (ja) | 2020-01-16 |
| CN109891898B (zh) | 2021-07-27 |
| EP3516879A1 (en) | 2019-07-31 |
| US11102533B2 (en) | 2021-08-24 |
| WO2018147879A1 (en) | 2018-08-16 |
| WO2018148749A1 (en) | 2018-08-16 |
| EP3516879B1 (en) | 2020-09-09 |
| CN109891898A (zh) | 2019-06-14 |
| KR20190045932A (ko) | 2019-05-03 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20240202213A1 (en) | Feedback loop content recommendation | |
| US9535990B2 (en) | Systems and methods for generating video program extracts based on search queries | |
| US10225590B2 (en) | Method and system of dynamic routing of aggregated online media streams | |
| US8799973B2 (en) | Methods and apparatus for selecting and pushing customized electronic media content | |
| US11263532B2 (en) | System and method for breaking artist prediction in a media content environment | |
| KR102152995B1 (ko) | 컨텐츠 스트림의 브레이크 지속기간 예측 | |
| KR102446963B1 (ko) | 동적 애플리케이션 콘텐츠 분석 | |
| WO2020007470A1 (en) | Dynamic viewer prediction system for advertisement scheduling | |
| US11089072B2 (en) | Real time optimized content delivery framework | |
| US20080196064A1 (en) | Apparatus and method of providing a recommended broadcast program | |
| US20150288997A1 (en) | Method and apparatus for providing dynamic channel and content provisioning | |
| US20150006544A1 (en) | System and method for scoring and ranking digital content based on activity of network users | |
| CN103997662A (zh) | 节目推送的方法及系统 | |
| AU2022200659A1 (en) | Mobile content delivery system with recommendation-based pre-fetching | |
| Koch et al. | Proactive caching of music videos based on audio features, mood, and genre | |
| US20230095935A1 (en) | Systems and methods to publish new content | |
| CN105516746A (zh) | 视频预下载系统及其方法 | |
| KR20230018453A (ko) | 미디어 콘텐츠 아이템의 시청 시간 손실 영역 결정 | |
| Hou et al. | User-experience-oriented fuzzy logic controller for adaptive streaming | |
| WO2015114036A1 (en) | Method for automatically selecting a real-time video stream among a plurality of available real-time video streams, and associated system | |
| Bailer et al. | Learning selection of user generated event videos | |
| US12079265B2 (en) | Systems and methods to publish new content | |
| CN114257874B (zh) | 视频播放速度的控制方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN117807128A (zh) | 基于设备端多维数据融合的用户行为分析方法及系统 | |
| KR20240002089A (ko) | 다중 채널 네트워크의 컨텐츠 서비스 제공 방법, 장치 및 시스템 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |