WO2020246496A1 - レコメンド装置 - Google Patents

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WO2020246496A1
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大樹 山路
徳浩 勝丸
俊介 福田
直治 山田
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株式会社Ｎｔｔドコモ
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Definitions

  • One aspect of the present invention relates to a recommendation device that recommends content to a user.
  • Patent Document 1 describes a recommendation device that acquires the current status of the user and recommends (distributes) content according to the current status of the user.
  • the recommendation device described in Patent Document 1 delivers content according to the situation each time a situation occurs. It is possible to increase the number of distributions by distributing the content each time a situation occurs, but there is a problem that useless distribution (distribution that is troublesome for the user) increases and the click rate decreases. On the other hand, in order to improve the click rate, for example, when distribution is performed only in a predetermined situation where the probability of being clicked is known to be high, there is a problem that the target number of distributions is not achieved. As described above, conventionally, it has been difficult to improve the click rate and increase the number of distributions at the same time.
  • One aspect of the present invention has been made in view of the above circumstances, and an object of the present invention is to achieve both an improvement in the click rate and an increase in the number of distributions.
  • the recommendation device includes a distribution number derivation unit for deriving an expected value of the number of contents to be distributed in each situation in each time zone according to the probability of occurrence of the user's situation in each time zone, and a distribution number derivation unit for each time.
  • a score derivation unit that derives the probability score of the content for each time zone and situation according to the clickability of the content in each situation of the band, and a time zone, situation, and content whose probability score is equal to or higher than a predetermined threshold. It is provided with a recommendation information determination unit that extracts a combination and determines the content related to the combination as recommendation information, and a distribution unit that distributes recommendation information based on the information indicated by the combination extracted by the recommendation information determination unit.
  • the recommendation information determination unit adjusts the threshold value so that the total value of the expected values according to the time zone and the situation included in the extracted one or a plurality of combinations reaches a predetermined target number of deliveries.
  • the expected value of the number of delivered contents is derived according to the probability of occurrence of each situation in each time zone.
  • the probability score of the content is derived according to the ease of clicking the content in each situation of each time zone. Then, in this recommendation device, a combination of a time zone, a situation, and a content whose probability score is equal to or higher than a predetermined threshold value is extracted, and the content related to the combination is used as the recommendation information. In this way, the click rate of the recommended content can be guaranteed by setting only the content of the combination whose probability score is equal to or higher than the threshold value as the recommendation information.
  • the threshold value is adjusted so that the total value of the expected values related to the combinations extracted as exceeding the threshold value reaches a predetermined target number of distributions, so that the number of contents to be distributed should be secured. Can be done.
  • the recommendation device according to one aspect of the present invention, it is possible to both improve the click rate and increase the number of distributions.
  • FIG. 1 is a diagram showing a functional configuration of the information distribution server 10 according to the present embodiment.
  • the information distribution server 10 estimates the user's preference based on the user's browsing history (content click history), and recommends the content according to each user's preference to the user (that is, distributes the content to the user's mobile terminal 100). It is a recommendation device.
  • the information distribution server 10 recommends content according to the user's situation in consideration of the browsing history for each user's situation.
  • the user's situation is information including at least one of the user's whereabouts, behavior, and moving state, for example. In the present embodiment, the user's situation will be described as the user's whereabouts.
  • Information relating to such a user's whereabouts is acquired from, for example, the location information of the user's mobile terminal 100. More specifically, the information distribution server 10 takes into consideration the expected value of the number of content distributions derived from the probability of occurrence of the user's situation, and the total value of the expected values reaches a predetermined target number of distributions, and the user Determine the content recommended to the user so that the content that is easily clicked according to the situation is targeted for distribution (details will be described later).
  • the recommendation system 1 includes an information distribution server 10 and a mobile terminal 100.
  • the mobile terminal 100 is a communication terminal having a communication function, such as a smartphone, a tablet terminal, or a PC.
  • the mobile terminal 100 is configured to be able to communicate with the information distribution server 10.
  • the mobile terminal 100 displays a function of transmitting the usage history of the content to the mobile terminal 100, a function of transmitting the positioned position information, a function of receiving the distribution of the recommended content from the information distribution server 10, and the content. It has at least a function.
  • the content usage history includes, for example, information for identifying the content and information indicating the date and time when the content was used.
  • the mobile terminal 100 periodically transmits location information to the information distribution server 10 at predetermined time intervals, for example.
  • the recommendation system 1 actually includes a plurality of mobile terminals for each user.
  • the information distribution server 10 includes an information acquisition unit 11, a content usage history storage unit 12, a situation estimation unit 13 (delivery number derivation unit), a status history storage unit 14, and a score derivation unit.
  • a score information storage unit 16 a distribution target determination unit 17 (recommendation information determination unit), and a distribution unit 18 are provided.
  • the information acquisition unit 11 is a function of acquiring (receiving) information from the mobile terminal 100.
  • the information acquisition unit 11 acquires the usage history of the content executed on the mobile terminal 100 from the mobile terminal 100.
  • the information acquisition unit 11 may acquire the usage history of the content each time it is executed in the mobile terminal 100, or may collectively acquire the content at predetermined time intervals.
  • the information acquisition unit 11 stores the usage history of the acquired content in the content usage history storage unit 12.
  • the information acquisition unit 11 acquires the position information of the mobile terminal 100 from the mobile terminal 100.
  • the information acquisition unit 11 periodically acquires, for example, the position information of the mobile terminal 100 at predetermined time intervals.
  • the position information acquired by the information acquisition unit 11 may include position information of a plurality of time zones determined by the mobile terminal 100.
  • the information acquisition unit 11 inputs the acquired position information of the mobile terminal 100 to the situation estimation unit 13.
  • the content usage history storage unit 12 stores the usage history of the content stored by the information acquisition unit 11.
  • the content usage history includes, for example, a user ID that identifies the user of the mobile terminal 100 that executed the content, a time zone in which the content was executed, a genre of the executed content, a content ID that identifies the executed content, and the like.
  • the content genre is information indicating a content category, for example, when the content is a video, it is information such as a drama, a variety show, or a movie.
  • the situation estimation unit 13 estimates the situation of the user (user of the mobile terminal 100) related to the position information based on the position information of the mobile terminal 100 input by the information acquisition unit 11. For example, when the acquired location information matches (or approximates) the location information of a specific user's location preset for each user, the situation estimation unit 13 matches the user's location with the user's location. It is presumed that it was in the state of being present in.
  • the preset location of a specific user is, for example, a place that regularly exists such as a home, a company, or a school. Further, the situation estimation unit 13 states that the user's situation exists outside (other than the specific user's location) when the acquired position information is not the preset location of the specific user. You may estimate.
  • the situation estimation unit 13 stores the estimated user situation in the situation history storage unit 14.
  • the situation estimation unit 13 derives an expected value of the number of contents delivered in each situation in each time zone according to the probability of occurrence of the user's situation in each time zone. That is, the situation estimation unit 13 refers to the situation history storage unit 14, and derives the probability of occurrence of each situation in the same time zone for each user. Then, the situation estimation unit 13 increases the expected value of the number of distributions, assuming that the higher the probability of occurrence, the higher the possibility that the content can be distributed. The situation estimation unit 13 stores the expected value of the content distribution for each situation in each time zone derived for each user in the situation history storage unit 14.
  • the status history storage unit 14 stores the user's status stored by the status estimation unit 13. Specifically, the status history storage unit 14 stores, for example, information associated with a user ID, a user's status (user's location), and a time zone. Further, the situation history storage unit 14 stores the expected value of the content distribution for each situation in each time zone stored by the situation estimation unit 13. Specifically, the status history storage unit 14 associates the user ID, the user's status (user's location), the time zone, and the expected value of content distribution according to the probability of occurrence, as shown in FIG. 2C. It remembers the situation occurrence probability table that was created.
  • the score derivation unit 15 derives the probability score of the content for each time zone and situation according to the ease of clicking the content in each situation in each time zone. Such a probability score may be derived for each user, may be derived for each user having similar attributes, or may be derived for all users. Further, the probability score of the content may be a probability score of each content or a probability score of each genre of the content. In the following, the probability score will be described as being derived for each genre for each user. First, the score deriving unit 15 acquires the usage history (number of times of use for each content) of the user's content from which the probability score is derived from the content usage history storage unit 12.
  • the score deriving unit 15 acquires the user's status (number of occurrences of each status) corresponding to the execution time zone (date and time) of each content shown in the content usage history from the status history storage unit 14. Further, the score deriving unit 15 acquires the distribution history (information indicating when and which content was distributed) of the content distributed to the mobile terminal 100 of the user by the distribution unit 18. As a result, the score deriving unit 15 can derive the click rate of each genre for each time zone and situation for the user who derives the probability score. The score deriving unit 15 derives the probability score of the genre for each time zone and situation according to the click rate. The higher the probability score, the easier it is to click.
  • the score deriving unit 15 may reduce the weight in deriving the score for the content in which the number of occurrences of the situation is small.
  • the score derivation unit 15 stores information including the derived probability score in the score information storage unit 16.
  • the score information storage unit 16 stores information including the probability score derived by the score derivation unit 15. Specifically, the score information storage unit 16 stores a recommendation table associated with the user ID, the user's situation, the time zone, the genre, and the probability score shown in FIG. 2B.
  • the distribution target determination unit 17 extracts a combination of a time zone, a situation, and content (specifically, a genre related to the content) whose probability score is equal to or higher than a predetermined threshold value, and distributes the content of the genre related to the combination (recommendation). Information).
  • the total value of the expected value of content distribution (see FIG. 2C) according to the time zone and the situation included in the extracted one or a plurality of combinations reaches a predetermined target number of distributions.
  • the threshold value is adjusted so as to.
  • the distribution target determination unit 17 has a first process of setting a predetermined initial value as a threshold value, a second process of determining whether or not the total value of expected values has reached the target number of distributions, and a second process.
  • the third process of gradually lowering the threshold value until it is determined that the value has been reached in the second process is executed.
  • FIG. 2A shows a request table that gives initial values.
  • the genre of the content that can be distributed may be specified.
  • the score information storage unit 16 stores the recommendation table shown in FIG. 2B
  • the situation history storage unit 14 stores the situation occurrence probability table shown in FIG. 2C.
  • the target number of distributions is set to 0.8. In this case, the distribution target determination unit 17 first refers to the recommendation table shown in FIG.
  • the distribution target determination unit 17 refers to the situation occurrence probability table shown in FIG. 2C, and responds to the extracted combination status and time zone (that is, situation: outside, time zone: 12:00). Extract the expected value (0.3) of content distribution. Since the total value (0.3) of the expected values is smaller than the target number of distributions (0.8), the distribution target determination unit 17 lowers the threshold value which is the initial value. The distribution target determination unit 17 lowers the threshold value by a predetermined value (for example, 10%).
  • a predetermined value for example, 10%
  • the distribution target determination unit 17 adjusts (highens) the threshold value when the total value of the expected values greatly exceeds the target number of distributions. That is, the distribution target determination unit 17 gradually sets the threshold value until it is determined in the fourth process that the total value is equal to or less than the predetermined upper limit number of distributions and the fourth process determines that the total number is less than or equal to the upper limit number of distributions.
  • the fifth process of increasing the value is executed. For example, assume that the target number of distributions is set to 0.4 and the maximum number of distributions is set to 0.7. Now, when the threshold value is 60% and the recommendation table shown in FIG. 2B is referred to, the distribution target determination unit 17 extracts all three combinations shown in FIG. 2B.
  • the distribution target determination unit 17 may adjust (higher) the threshold value when the total value of the expected values exceeds the target number of distributions. That is, the distribution target determination unit 17 regards the target number of distributions as the above-mentioned upper limit number of distributions, and determines whether or not the total value is equal to or less than the target number of distributions (corresponding to the above-mentioned fourth process). A process of gradually increasing the threshold value (corresponding to the above-mentioned fifth process) until it is determined that the number of distributions is equal to or less than the target number may be executed.
  • the distribution target determination unit 17 determines the distribution target so that the number of distributions does not become too large (does not exceed the maximum number of distributions) in addition to reaching the target number of distributions.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining the threshold setting of the probability score.
  • the horizontal axis shows the number of distributions and the vertical axis shows the threshold value.
  • a threshold value is set so that the target number of distributions is reached and the number of distributions does not become too large. In the example shown in FIG.
  • the threshold value is gradually lowered so as to reach the target number of distributions, the number of distributions exceeds the target number of distributions and the maximum number of distributions at the threshold set for the third time, and the threshold value becomes high. As described above, it is shown that the target number of distributions is reached and the maximum number of distributions is not exceeded at the threshold value set for the fourth time.
  • the distribution target determination unit 17 may change the threshold value to be set according to the time in the distribution period.
  • the distribution target determination unit 17 raises the threshold value when the time is early (the number of distribution days is short) in the entire distribution period, emphasizes the click rate rather than the number of distributions, and targets as it approaches the final distribution date.
  • the threshold may be lowered so that the number of distributions can be achieved, and the number of distributions may be emphasized rather than the click rate.
  • the target number of distributions for each day is determined by the target number of distributions for the entire period / the number of remaining days in the distribution period.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the threshold setting of the probability score according to the delivery period.
  • the horizontal axis shows the number of days and the vertical axis shows the threshold value.
  • the target number of distributions in the entire distribution period is 10,000 and the number of distribution days is 5 days.
  • the threshold value is set lower than that of the first day. In this way, the threshold value is changed during the distribution period so that the target number of distributions can be achieved while considering the actual value.
  • the threshold adjustment is strictly performed so that the number of deliveries does not exceed the target number of deliveries per day.
  • it is possible to achieve a high click rate by narrowing down the content to be delivered at the stage where there is a sufficient period (the stage where the number of delivery days is short) to achieve the total target number of deliveries. Then, at the end of the distribution period, it may be emphasized to lower the threshold value to achieve the total target number of distributions.
  • the distribution target determination unit 17 may calculate the transition probability of the future situation of the user and determine the distribution target in consideration of the situation in which there is a high possibility of transition in the future. For example, the distribution target determination unit 17 acquires the current status of the user by referring to the status history storage unit 14, and also considers the status history in the future situation in which the user may transition from the current status. Calculate the transition probability of. Then, the situation history storage unit 14 does not simply extract the combination having a high probability score, but distributes it so that the combination related to the situation in which the user is likely to transition in consideration of the current situation can be easily extracted. The target may be determined.
  • the distribution unit 18 distributes the recommendation information based on the information indicated by the combination extracted by the distribution target determination unit 17. That is, the distribution unit 18 distributes the content of each combination genre to the users of each combination extracted by the distribution target determination unit 17 in the time zone and situation of each combination. For example, in the extracted combination time, the distribution unit 18 acquires the latest status of the distribution target user from the status history storage unit 14, and if the time and status conditions are satisfied, the distribution unit 18 obtains the corresponding content of the user. It is delivered to the mobile terminal 100. Note that, for example, the distribution unit 18 may distribute the corresponding content by presuming that the situation is related to the combination without acquiring the status of the distribution target user at the time of the extracted combination.
  • the situation estimation unit 13 derives an expected value of the number of contents to be distributed in each situation in each time zone according to the probability of occurrence of the user's situation in each time zone. (Step S1). That is, the situation estimation unit 13 refers to the situation history storage unit 14, and derives the probability of occurrence of each situation in the same time zone for each user. Then, the situation estimation unit 13 increases the expected value of the number of distributions, assuming that the higher the probability of occurrence, the higher the possibility that the content can be distributed.
  • the score derivation unit 15 derives the probability score of the content for each time zone and situation according to the ease of clicking the content in each situation in each time zone (step S2).
  • the distribution target determination unit 17 extracts a combination of time zones, situations, and contents (specifically, a genre related to the content) whose probability score is equal to or higher than a predetermined threshold value, and distributes the content of the genre related to the combination. It is a target candidate (step S3).
  • the distribution target determination unit 17 determines whether or not the expected value of the number of distributions related to the above-mentioned distribution candidate is equal to or greater than a predetermined value (the target number of distributions has been reached) (step S4). If it is determined in step S4 that the target number of distributions has not been reached, the distribution target determination unit 17 lowers the threshold value (step S5) and performs the process of step S3 again. The processes of steps S5, S3, and S4 are repeated until it is determined in step S4 that the target number of distributions has been reached.
  • the distribution target determination unit 17 determines each distribution target candidate as the distribution content (step S6). Then, the distribution unit 18 distributes the recommendation information based on the information indicated by the combination extracted by the distribution target determination unit 17 (step S7). That is, the distribution unit 18 distributes the content of each combination genre to the users of each combination extracted by the distribution target determination unit 17 in the time zone and situation of each combination.
  • the information distribution server 10 has a situation estimation unit 13 that derives an expected value of the number of contents to be distributed in each situation in each time zone according to the probability of occurrence of the user's situation in each time zone, and each time.
  • the score derivation unit 15 that derives the probability score of the content for each time zone and situation according to the clickability of the content in each situation of the band, and the time zone, situation, and content whose probability score is equal to or higher than a predetermined threshold.
  • the distribution target determination unit 17 that extracts the combination of the above and determines the content related to the combination as the distribution target, and the distribution unit 18 that distributes the distribution target based on the information indicated by the combination extracted by the distribution target determination unit 17.
  • the distribution target determination unit 17 adjusts the threshold value so that the total value of the expected values according to the time zone and the situation included in the extracted one or a plurality of combinations reaches a predetermined target number of distributions. To do.
  • the expected value of the number of contents to be distributed is derived according to the probability of occurrence of each situation in each time zone.
  • the probability score of the content is derived according to the ease of clicking the content in each situation of each time zone.
  • the information distribution server 10 extracts a combination of a time zone, a situation, and a content whose probability score is equal to or higher than a predetermined threshold value, and the content related to the combination is targeted for distribution. In this way, by targeting only the content of the combination whose probability score is equal to or higher than the threshold value, the click rate of the recommended content can be guaranteed.
  • the threshold is adjusted so that the total value of the expected values related to the combinations extracted as exceeding the threshold reaches a predetermined target number of distributions, so that the number of contents to be distributed is guaranteed. be able to.
  • the processing amount can be suppressed by targeting only the content of the combination whose probability score is equal to or more than the threshold value, so that the technical effect of reducing the processing load in the processing unit such as the CPU is reduced. Also play.
  • the distribution target determination unit 17 has a first process of setting a predetermined initial value as a threshold value, a second process of determining whether or not the total value has reached the target number of distributions, and a second process.
  • the third process in which the threshold value is gradually lowered until it is determined that the value has been reached in the second process, is executed.
  • the initial value of the threshold value is set high so that the condition related to the click rate of the content to be distributed is increased and the condition of the target number of distributions is also cleared.
  • the condition (threshold value) can be gradually lowered.
  • the distribution target determination unit 17 determines in the fourth process of determining whether or not the total value is equal to or less than the predetermined upper limit distribution number and in the fourth process that the total value is equal to or less than the upper limit distribution number.
  • the fifth process in which the threshold value is gradually increased until the result, is executed. According to such a configuration, when the number of deliveries becomes larger than necessary, the number of deliveries is adjusted so that only the content having a higher click rate is delivered, and useless delivery (delivery without clicks) is performed. Can be suppressed.
  • the user's situation described above includes at least one of the user's whereabouts, behavior, and mobile state. As a result, it is possible to deliver content according to the situation.
  • the information distribution server 10 described above may be physically configured as a computer device including a processor 1001, a memory 1002, a storage 1003, a communication device 1004, an input device 1005, an output device 1006, a bus 1007, and the like.
  • the word “device” can be read as a circuit, device, unit, etc.
  • the hardware configuration of the information distribution server 10 may be configured to include one or more of the devices shown in the figure, or may be configured not to include some of the devices.
  • Each function of the information distribution server 10 is performed by loading predetermined software (program) on hardware such as the processor 1001 and the memory 1002, so that the processor 1001 performs an operation, and communication by the communication device 1004, the memory 1002, and the storage It is realized by controlling the reading and / or writing of the data in 1003.
  • predetermined software program
  • the processor 1001 operates, for example, an operating system to control the entire computer.
  • the processor 1001 may be composed of a central processing unit (CPU: Central Processing Unit) including an interface with a peripheral device, a control device, an arithmetic unit, a register, and the like.
  • CPU Central Processing Unit
  • the control function of the distribution target determination unit 17 of the information distribution server 10 may be realized by the processor 1001.
  • the processor 1001 reads a program (program code), a software module, and data from the storage 1003 and / or the communication device 1004 into the memory 1002, and executes various processes according to these.
  • a program program that causes a computer to execute at least a part of the operations described in the above-described embodiment is used.
  • the control function of the distribution target determination unit 17 of the information distribution server 10 may be realized by a control program stored in the memory 1002 and operated by the processor 1001, or may be similarly realized for other functional blocks. Good.
  • Processor 1001 may be mounted on one or more chips.
  • the program may be transmitted from the network via a telecommunication line.
  • the memory 1002 is a computer-readable recording medium, and is composed of at least one such as a ROM (Read Only Memory), an EPROM (Erasable Programmable ROM), an EPROM (Electrically Erasable Programmable ROM), and a RAM (Random Access Memory). May be done.
  • the memory 1002 may be referred to as a register, a cache, a main memory (main storage device), or the like.
  • the memory 1002 can store a program (program code), a software module, or the like that can be executed to carry out the wireless communication method according to the embodiment of the present invention.
  • the storage 1003 is a computer-readable recording medium, and is, for example, an optical disk such as a CD-ROM (Compact Disc ROM), a hard disk drive, a flexible disk, a magneto-optical disk (for example, a compact disk, a digital versatile disk, or a Blu-ray). It may consist of at least one (registered trademark) disk), smart card, flash memory (eg, card, stick, key drive), floppy (registered trademark) disk, magnetic strip, and the like.
  • the storage 1003 may be referred to as an auxiliary storage device.
  • the storage medium described above may be, for example, a database, server or other suitable medium containing memory 1002 and / or storage 1003.
  • the communication device 1004 is hardware (transmission / reception device) for communicating between computers via a wired and / or wireless network, and is also referred to as, for example, a network device, a network controller, a network card, a communication module, or the like.
  • the input device 1005 is an input device (for example, a keyboard, a mouse, a microphone, a switch, a button, a sensor, etc.) that receives an input from the outside.
  • the output device 1006 is an output device (for example, a display, a speaker, an LED lamp, etc.) that outputs to the outside.
  • the input device 1005 and the output device 1006 may have an integrated configuration (for example, a touch panel).
  • Bus 1007 may be composed of a single bus, or may be composed of different buses between devices.
  • the information distribution server 10 includes hardware such as a microprocessor, a digital signal processor (DSP: Digital Signal Processor), ASIC (Application Specific Integrated Circuit), PLD (Programmable Logic Device), and FPGA (Field Programmable Gate Array). It may be configured by, and a part or all of each functional block may be realized by the hardware. For example, processor 1001 may be implemented on at least one of these hardware.
  • Each aspect / embodiment described in the present specification includes LTE (Long Term Evolution), LTE-A (LTE-Advanced), SUPER 3G, IMT-Advanced, 4G, 5G, FRA (Future Radio Access), W-CDMA. (Registered Trademarks), GSM (Registered Trademarks), CDMA2000, UMB (Ultra Mobile Broad-band), IEEE 802.11 (Wi-Fi), LTE 802.16 (WiMAX), IEEE 802.20, UWB (Ultra-Wide) Band), WiMAX®, and other systems that utilize suitable systems and / or extended next-generation systems based on them may be applied.
  • LTE Long Term Evolution
  • LTE-A LTE-Advanced
  • SUPER 3G IMT-Advanced
  • 4G Fifth Generation
  • FRA Full Radio Access
  • W-CDMA Wideband Code Division Multiple Access
  • GSM Registered Trademarks
  • CDMA2000 Code Division Multiple Access 2000
  • UMB User Broad-band
  • IEEE 802.11 Wi-
  • the input / output information and the like may be saved in a specific location (for example, memory) or may be managed by a management table. Input / output information and the like can be overwritten, updated, or added. The output information and the like may be deleted. The input information or the like may be transmitted to another device.
  • the determination may be made by a value represented by 1 bit (0 or 1), by a boolean value (Boolean: true or false), or by comparing numerical values (for example, a predetermined value). It may be done by comparison with the value).
  • the notification of predetermined information (for example, the notification of "being X") is not limited to the explicit one, but is performed implicitly (for example, the notification of the predetermined information is not performed). May be good.
  • Software is an instruction, instruction set, code, code segment, program code, program, subprogram, software module, whether called software, firmware, middleware, microcode, hardware description language, or another name.
  • Applications, software applications, software packages, routines, subroutines, objects, executable files, execution threads, procedures, features, etc. should be broadly interpreted to mean.
  • software, instructions, etc. may be transmitted and received via a transmission medium.
  • the software uses wired technology such as coaxial cable, fiber optic cable, twist pair and digital subscriber line (DSL) and / or wireless technology such as infrared, wireless and microwave to websites, servers, or other When transmitted from a remote source, these wired and / or wireless technologies are included within the definition of transmission medium.
  • data, instructions, commands, information, signals, bits, symbols, chips, etc. may be voltage, current, electromagnetic waves, magnetic fields or magnetic particles, light fields or photons, or any of these. It may be represented by a combination of.
  • information, parameters, etc. described in the present specification may be represented by an absolute value, a relative value from a predetermined value, or another corresponding information. ..
  • User terminals may be mobile communication terminals, subscriber stations, mobile units, subscriber units, wireless units, remote units, mobile devices, wireless devices, wireless communication devices, remote devices, mobile subscriber stations, access terminals, etc. It may also be referred to as a mobile device, wireless device, remote device, handset, user agent, mobile client, client, or some other suitable term.
  • determining and “determining” used in this specification may include a wide variety of actions.
  • “Judgment”, “decision” is, for example, calculating, computing, processing, deriving, investigating, looking up (eg, table, database or another). It can include searching in a data structure), and considering that confirming is “judgment” or “decision”.
  • "judgment” and “decision” are receiving (for example, receiving information), transmitting (for example, transmitting information), input (input), output (output), and access. (Accessing) (for example, accessing data in memory) may be regarded as “judgment” or “decision”.
  • judgment and “decision” mean that “resolving”, “selecting”, “choosing”, “establishing”, “comparing”, etc. are regarded as “judgment” and “decision”. Can include. That is, “judgment” and “decision” may include that some action is regarded as “judgment” and “decision”.
  • any reference to the elements does not generally limit the quantity or order of those elements. These designations can be used herein as a convenient way to distinguish between two or more elements. Thus, references to the first and second elements do not mean that only two elements can be adopted there, or that the first element must somehow precede the second element.

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Abstract

本発明はクリック率の向上及び配信数の増加を両立することを目的とする。　本発明の一態様に係る情報配信サーバ（１０）は、各時間帯におけるユーザの状況の発生確率に応じて、各時間帯の各状況におけるコンテンツの配信数の期待値を導出する状況推定部（１３）と、各時間帯の各状況におけるコンテンツのクリックのされやすさに応じて、時間帯及び状況毎のコンテンツの確率スコアを導出するスコア導出部（１５）と、確率スコアが所定の閾値以上の時間帯、状況、及びコンテンツの組み合わせを抽出し、該組み合わせに係るコンテンツを、配信対象として決定する配信対象決定部（１７）と、配信対象決定部（１７）によって抽出された組み合わせが示す情報に基づき、配信対象を配信する配信部（１８）と、を備え、配信対象決定部（１７）は、組み合わせに含まれる時間帯及び状況に応じた期待値の合算値が所定の目標配信数に到達するように、閾値の値を調整する。

Description

レコメンド装置
　本発明の一態様は、ユーザにコンテンツを推薦するレコメンド装置に関する。
　特許文献１には、ユーザの現在の状況を取得しユーザの現在の状況に応じたコンテンツを推薦（配信）するレコメンド装置が記載されている。
特開２０１０－２６２３６９号公報
　ここで、特許文献１に記載されたレコメンド装置では、状況が発生する度に状況に応じたコンテンツを配信している。状況が発生する度にコンテンツを配信することにより配信数を増やすことができるが、無駄な配信（ユーザにとって煩わしい配信）が増えてしまい、クリック率が低下することが問題となる。一方で、クリック率を向上させるために、例えばクリックされる確率が高いことがわかっている所定の状況でのみ配信を行う等した場合には、目標配信数が達成されないことが問題となる。このように、従来、クリック率の向上及び配信数の増加を両立することが困難であった。
　本発明の一態様は上記実情に鑑みてなされたものであり、クリック率の向上及び配信数の増加を両立することを目的とする。
　本発明の一態様に係るレコメンド装置は、各時間帯におけるユーザの状況の発生確率に応じて、各時間帯の各状況におけるコンテンツの配信数の期待値を導出する配信数導出部と、各時間帯の各状況におけるコンテンツのクリックのされやすさに応じて、時間帯及び状況毎のコンテンツの確率スコアを導出するスコア導出部と、確率スコアが所定の閾値以上の時間帯、状況、及びコンテンツの組み合わせを抽出し、該組み合わせに係るコンテンツを、レコメンド情報として決定するレコメンド情報決定部と、レコメンド情報決定部によって抽出された組み合わせが示す情報に基づき、レコメンド情報を配信する配信部と、を備え、レコメンド情報決定部は、抽出した一又は複数の組み合わせに含まれる時間帯及び状況に応じた期待値の合算値が所定の目標配信数に到達するように、閾値の値を調整する。
　本発明の一態様に係るレコメンド装置では、各時間帯における各状況の発生確率に応じてコンテンツの配信数の期待値が導出されている。また、各時間帯の各状況におけるコンテンツのクリックのされやすさに応じてコンテンツの確率スコアが導出されている。そして、本レコメンド装置では、確率スコアが所定の閾値以上の時間帯、状況、コンテンツの組み合わせが抽出されて、該組み合わせに係るコンテンツがレコメンド情報とされる。このように、確率スコアが閾値以上の組み合わせのコンテンツのみがレコメンド情報とされることによって、レコメンドするコンテンツのクリック率を担保することができる。また、本レコメンド装置では、閾値を上回るとして抽出された組み合わせに係る期待値の合算値が所定の目標配信数に到達するように閾値が調整されるため、配信されるコンテンツの数を担保することができる。以上のように、本発明の一態様に係るレコメンド装置によれば、クリック率の向上及び配信数の増加を両立することができる。
　本発明の一態様によれば、クリック率の向上及び配信数の増加を両立することができる。
本実施形態に係る情報配信サーバの機能構成を示す図である。 処理に係る各種テーブルを示す図である。 確率スコアの閾値設定について説明する図である。 配信期間に応じた確率スコアの閾値設定について説明する図である。 情報配信サーバが実行する処理を示すフローチャートである。 情報配信サーバのハードウェア構成を示す図である。
　以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。図面の説明において、同一又は同等の要素には同一符号を用い、重複する説明を省略する。
　図１は、本実施形態に係る情報配信サーバ１０の機能構成を示す図である。情報配信サーバ１０は、ユーザの閲覧履歴（コンテンツのクリック履歴）に基づきユーザの嗜好を推定し、各ユーザの嗜好に沿ったコンテンツをユーザに推薦する（すなわち、ユーザの携帯端末１００に配信する）レコメンド装置である。情報配信サーバ１０は、ユーザの状況毎の閲覧履歴を考慮して、ユーザの状況に応じたコンテンツを推薦する。ユーザの状況とは、例えば、ユーザの居場所、行動、及び移動状態の少なくともいずれかを含む情報である。本実施形態では、ユーザの状況とはユーザの居場所であるとして説明する。このようなユーザの居場所に係る情報は、例えばユーザの携帯端末１００の位置情報から取得される。情報配信サーバ１０は、より詳細には、ユーザの状況の発生確率から導かれるコンテンツの配信数の期待値を考慮して、期待値の合算値が所定の目標配信数に到達すると共に、ユーザの状況に応じてクリックされやすいコンテンツが配信対象となるように、ユーザに推薦するコンテンツを決定する（詳細は後述）。
　図１に示されるように、レコメンドシステム１は、情報配信サーバ１０と、携帯端末１００とを含んで構成されている。携帯端末１００は、通信機能を有した通信端末であり、例えばスマートフォン、タブレット型端末、ＰＣ等である。携帯端末１００は、情報配信サーバ１０と通信可能に構成されている。携帯端末１００は、コンテンツの利用履歴を携帯端末１００に送信する機能と、測位した位置情報を送信する機能と、情報配信サーバ１０からレコメンド対象のコンテンツの配信を受ける機能と、該コンテンツを表示する機能と、を少なくとも有している。コンテンツの利用履歴には、例えばコンテンツを特定する情報と、コンテンツを利用した日時を示す情報とが含まれている。携帯端末１００は、例えば所定の時間間隔で定期的に情報配信サーバ１０に位置情報を送信する。なお、図１においては携帯端末１００が１台のみ図示されているが、実際には各ユーザ分、複数台の携帯端末がレコメンドシステム１に含まれている。
　図１に示されるように、情報配信サーバ１０は、情報取得部１１と、コンテンツ利用履歴格納部１２と、状況推定部１３（配信数導出部）と、状況履歴格納部１４と、スコア導出部１５と、スコア情報格納部１６と、配信対象決定部１７（レコメンド情報決定部）と、配信部１８と、を備えている。
　情報取得部１１は、携帯端末１００から情報を取得（受信）する機能である。情報取得部１１は、携帯端末１００において実行されたコンテンツの利用履歴を、携帯端末１００から取得する。情報取得部１１は、コンテンツの利用履歴を、携帯端末１００において実行される度に取得してもよいし、所定の時間間隔でまとめて取得してもよい。情報取得部１１は、取得したコンテンツの利用履歴をコンテンツ利用履歴格納部１２に格納する。また、情報取得部１１は、携帯端末１００の位置情報を携帯端末１００から取得する。情報取得部１１は、例えば、携帯端末１００の位置情報を所定の時間間隔で定期的に取得する。情報取得部１１が取得する位置情報には、携帯端末１００において測位された複数の時間帯の位置情報が含まれていてもよい。情報取得部１１は、取得した携帯端末１００の位置情報を状況推定部１３に入力する。
　コンテンツ利用履歴格納部１２は、情報取得部１１によって格納されたコンテンツの利用履歴を記憶する。コンテンツの利用履歴は、例えば、コンテンツを実行した携帯端末１００のユーザを特定するユーザＩＤ、コンテンツが実行された時間帯、実行されたコンテンツのジャンル、実行されたコンテンツを特定するコンテンツＩＤ等を含む情報である。コンテンツのジャンルとは、コンテンツのカテゴリを示す情報であり、例えばコンテンツが映像である場合であれば、ドラマ、バラエティー、映画等の情報である。
　状況推定部１３は、情報取得部１１によって入力された携帯端末１００の位置情報に基づき、該位置情報に係るユーザ（携帯端末１００のユーザ）の状況を推定する。状況推定部１３は、例えば、取得した位置情報が、ユーザ毎に予め設定されている特定のユーザの居場所の位置情報と一致（又は近似）する場合に、ユーザの状況が、一致したユーザの居場所に存在した状態であった、と推定する。予め設定されている特定のユーザの居場所とは、例えば自宅、会社、学校等の定期的に存在する場所である。また、状況推定部１３は、取得した位置情報が、予め設定されている特定のユーザの居場所ではない場合に、ユーザの状況が、外（特定のユーザの居場所以外）に存在した状態であったと推定してもよい。状況推定部１３は、推定したユーザの状況を状況履歴格納部１４に格納する。
　また、状況推定部１３は、各時間帯におけるユーザの状況の発生確率に応じて、各時間帯の各状況におけるコンテンツの配信数の期待値を導出する。すなわち、状況推定部１３は、状況履歴格納部１４を参照して、ユーザ毎に、同一の時間帯における各状況の発生確率を導出する。そして、状況推定部１３は、発生確率が高い状況ほど、コンテンツを配信することができる可能性が高いとして、配信数の期待値を大きくする。状況推定部１３は、ユーザ毎に導出した、各時間帯の状況毎のコンテンツ配信の期待値を状況履歴格納部１４に格納する。
　状況履歴格納部１４は、状況推定部１３によって格納されたユーザの状況を記憶する。具体的には、状況履歴格納部１４は、例えば、ユーザＩＤ、ユーザの状況（ユーザの居場所）、及び時間帯が対応付けられた情報を記憶している。また、状況履歴格納部１４は、状況推定部１３によって格納された、各時間帯の状況毎のコンテンツ配信の期待値を記憶している。具体的には、状況履歴格納部１４は、図２（ｃ）に示される、ユーザＩＤ、ユーザの状況（ユーザの居場所）、時間帯、及び発生確率に応じたコンテンツ配信の期待値が対応付けられた、状況発生確率テーブルを記憶している。
　スコア導出部１５は、各時間帯の各状況におけるコンテンツのクリックのされやすさに応じて、時間帯及び状況毎のコンテンツの確率スコアを導出する。このような確率スコアは、ユーザ毎に導出されてもよいし、属性が類似するユーザ単位に導出されてもよいし、全ユーザ共通で導出されてもよい。また、コンテンツの確率スコアとは、コンテンツ単位の確率スコアであってもよいし、コンテンツのジャンル単位の確率スコアであってもよい。以下では、確率スコアはユーザ毎に、ジャンル単位で導出されるとして説明する。スコア導出部１５は、まず、コンテンツ利用履歴格納部１２から、確率スコアを導出するユーザのコンテンツの利用履歴（コンテンツ毎の利用回数）を取得する。そして、スコア導出部１５は、コンテンツの利用履歴に示された各コンテンツの実行時間帯（日時）に対応するユーザの状況（各状況の発生回数）を、状況履歴格納部１４から取得する。さらに、スコア導出部１５は、配信部１８によって本ユーザの携帯端末１００に配信されたコンテンツの配信履歴（いつどのコンテンツが配信されたかを示す情報）を取得する。これにより、スコア導出部１５は、確率スコアを導出するユーザについて、時間帯及び状況毎に、各ジャンルのクリック率を導出することができる。スコア導出部１５は、当該クリック率に応じて、時間帯及び状況毎のジャンルの確率スコアを導出する。確率スコアは、高いほどクリックされやすいことを示している。なお、スコア導出部１５は、ジャンル単位で確率スコアを導出するに際して、状況の発生回数が少ないコンテンツについてはスコア導出における重みを小さくしてもよい。スコア導出部１５は、導出した確率スコアを含む情報をスコア情報格納部１６に格納する。
　スコア情報格納部１６は、スコア導出部１５によって導出された確率スコアを含む情報を記憶する。具体的には、スコア情報格納部１６は、図２（ｂ）に示される、ユーザＩＤ、ユーザの状況、時間帯、ジャンル、及び確率スコアが対応付けられた、レコメンドテーブルを記憶している。
　配信対象決定部１７は、確率スコアが所定の閾値以上の時間帯、状況、及びコンテンツ（詳細にはコンテンツに係るジャンル）の組み合わせを抽出し、該組み合わせに係るジャンルのコンテンツを、配信対象（レコメンド情報）として決定する。配信対象決定部１７は、抽出した一又は複数の組み合わせに含まれる時間帯及び状況に応じた、コンテンツ配信の期待値（図２（ｃ）参照）の合算値が所定の目標配信数に到達するように、閾値の値を調整する。具体的には、配信対象決定部１７は、閾値として所定の初期値を設定する第１処理と、期待値の合算値が目標配信数に到達しているか否かを判定する第２処理と、第２処理において到達していると判定されるまで閾値を徐々に低くする第３処理と、を実行する。
　いま、閾値の初期値として、図２（ａ）に示されるように、８０％が設定されるとする。図２（ａ）は、初期値を与える依頼テーブルを示している。なお、依頼テーブルにおいては、図２（ａ）に示されるように、配信対象となりうるコンテンツのジャンルが指定されていてもよい。また、スコア情報格納部１６において図２（ｂ）に示されるレコメンドテーブルが記憶されており、状況履歴格納部１４において図２（ｃ）に示される状況発生確率テーブルが記憶されているとする。また、目標配信数が０．８に設定されているとする。この場合、配信対象決定部１７は、まず、図２（ｂ）に示されるレコメンドテーブルを参照し、確率スコアが、依頼テーブルにおいて与えられた初期値（８０％）以上の組み合わせとして、「状況：外、時間帯：１２時、ジャンル：ドラマ、確率スコア：８０％」の組み合わせを抽出する（図２（ｂ）参照）。そして、配信対象決定部１７は、図２（ｃ）に示される状況発生確率テーブルを参照し、抽出した組み合わせの状況及び時間帯（すなわち、状況：外、時間帯：１２時）に応じた、コンテンツ配信の期待値（０．３）を抽出する。いま、期待値の合算値（０．３）が目標配信数（０．８）よりも小さいため、配信対象決定部１７は、初期値とされている閾値の値を低くする。配信対象決定部１７は、閾値を所定値（例えば１０％）だけ低くする。
　配信対象決定部１７は、確率スコアが、再設定した閾値（７０％）以上の組み合わせとして、「状況：会社、時間帯：９時、ジャンル：ドラマ、確率スコア：７０％」の組み合わせを新たに抽出する（図２（ｂ）参照）。そして、配信対象決定部１７は、図２（ｃ）に示される状況発生確率テーブルを参照し、新たに抽出した組み合わせの状況及び時間帯（すなわち、状況：会社、時間帯：９時）に応じた、コンテンツ配信の期待値（０．１）を抽出する。いま、期待値の合算値（０．３＋０．１＝０．４）が目標配信数（０．８）よりも小さいため、配信対象決定部１７は、閾値の値を更に所定値（例えば１０％）だけ低くし、６０％とする。配信対象決定部１７は、確率スコアが、再設定した閾値（６０％）以上の組み合わせとして、「状況：自宅、時間帯：１８時、ジャンル：ドラマ、確率スコア：６０％」の組み合わせを新たに抽出する（図２（ｂ）参照）。そして、配信対象決定部１７は、図２（ｃ）に示される状況発生確率テーブルを参照し、新たに抽出した組み合わせの状況及び時間帯（すなわち、状況：自宅、時間帯：１８時）に応じた、コンテンツ配信の期待値（０．４）を抽出する。いま、期待値の合算値（０．３＋０．１＋０．４＝０．８）が目標配信数（０．８）に到達しているので、配信対象決定部１７は、閾値の調整を終了し、ここまでに抽出した各組み合わせに係るコンテンツを配信対象に決定する。配信対象決定部１７は、抽出した組み合わせが示す情報を配信部１８に出力する。
　また、配信対象決定部１７は、期待値の合算値が目標配信数を大きく上回っている場合には、閾値の値を調整（高く）する。すなわち、配信対象決定部１７は、合算値が所定の上限配信数以下であるか否かを判定する第４処理と、第４処理において上限配信数以下であると判定されるまで閾値を徐々に高くする第５処理と、を実行する。例えば、目標配信数が０．４に設定されており、上限配信数が０．７に設定されているとする。いま、閾値が６０％である場合に、図２（ｂ）に示されるレコメンドテーブルが参照されると、配信対象決定部１７は、図２（ｂ）に示される３つの組み合わせ全てを抽出する。この場合、配信対象決定部１７は、図２（ｃ）に示される状況発生確率テーブルを参照し、抽出した組み合わせの状況及び時間帯に応じた、コンテンツ配信の期待値（０．３＋０．１＋０．４＝０．８）を抽出する。いま、期待値の合算値（０．８）が上限配信数よりも大きいため、配信対象決定部１７は、閾値の値を所定値だけ高くする。例えば、閾値が７０％とされると、期待値の合算値が０．４となり、上限配信数以下且つ目標配信するに到達するので、配信対象決定部１７は、閾値の調整を終了し、閾値７０％で抽出したコンテンツを配信対象に決定する。なお、配信対象決定部１７は、期待値の合算値が目標配信数を上回っている場合に、閾値の値を調整（高く）してもよい。すなわち、配信対象決定部１７は、目標配信数を、上述した上限配信数とみなして、合算値が目標配信数以下であるか否かを判定する処理（上述した第４処理に相当）と、目標配信数以下であると判定されるまで閾値を徐々に高くする処理（上述した第５処理に相当）と、を実行してもよい。
　このように、配信対象決定部１７は、目標配信数に到達することに加えて、配信数が多くなりすぎない（上限配信数を上回らない）ように配信対象を決定する。図３は、確率スコアの閾値設定について説明する図である。図３においては、横軸に配信数、縦軸に閾値が示されている。確率スコアの閾値設定では、例えば二分探索を行うことにより、目標配信数に到達すると共に配信数が多くなりすぎない閾値が設定される。図３に示される例では、目標配信数に到達するように徐々に閾値を低くしていき、３回目に設定された閾値において配信数が目標配信数及び上限配信数を上回り、閾値が高くなるように４回目に設定された閾値において目標配信数に到達すると共に上限配信数を超えない配信数となったことを示している。
　また、配信対象決定部１７は、配信期間における時期に応じて、設定する閾値を変更してもよい。閾値を高くすることによって、配信される状況はクリック率が高い状況に限定される。そのため、配信対象決定部１７は、全配信期間の中で時期が早い（配信日数が浅い）場合には閾値を高くして配信数よりもクリック率を重視すると共に、配信最終日に近づくにつれて目標配信数が達成できるように閾値を低くしてクリック率よりも配信数を重視してもよい。なお、各日の目標配信数は、全期間における目標配信数／配信期間における残りの日数で決まる。図４は、配信期間に応じた確率スコアの閾値設定について説明する図である。図４においては、横軸に日数、縦軸に閾値が示されている。図４に示される例において、例えば配信期間全体での目標配信数が１００００件、配信日数は５日であったとする。そして、１日目に設定した閾値に基づく配信数の実績が１０００件であったとすると、２日目の目標配信数は、（１００００－１０００）／（５－１）＝２２５０件となる。単純に全体の目標配信数を日数で割ると、１日の目標配信数は２０００件であることから、２日目の目標配信数が２２５０件になったということは１日目に配信数が少なかった（目標配信数よりも少なかった）ことを示している。この場合、配信対象決定部１７は、１日目よりも多めに配信する必要があるので、１日目よりも閾値を低く設定する。このように、実績値を考慮しながら、目標配信数を達成できるように、配信期間中において閾値の変更が行われる。なお、配信日数が浅い段階（初日等）においては、配信数が１日の目標配信数を超えることがないように、閾値調整が厳格に行われることが好ましい。このことにより、全体の目標配信数を達成するために十分に期間がある段階（配信日数が浅い段階）においては配信するコンテンツを絞って高いクリック率を実現することができる。そして、配信期間の終盤においては閾値を低くして全体の目標配信数を達成することを重視してもよい。
　また、配信対象決定部１７は、ユーザの未来の状況の遷移確率を算出し、今後遷移する可能性が高い状況を考慮して、配信対象を決定してもよい。配信対象決定部１７は、例えば、状況履歴格納部１４を参照してユーザの現在の状況を取得すると共に、状況履歴を考慮して、現在の状況からユーザが遷移する可能性がある未来の状況の遷移確率を算出する。そして、状況履歴格納部１４は、単に確率スコアが高い組み合わせを抽出するのではなく、現在の状況を考慮してユーザが遷移する可能性が高い状況に係る組み合わせが抽出されやすくなるように、配信対象を決定してもよい。
　配信部１８は、配信対象決定部１７によって抽出された組み合わせが示す情報に基づき、レコメンド情報を配信する。すなわち、配信部１８は、配信対象決定部１７によって抽出された各組み合わせのユーザに対して、各組み合わせの時間帯及び状況において、各組み合わせのジャンルのコンテンツを配信する。配信部１８は、例えば抽出された組み合わせの時間において、状況履歴格納部１４から配信対象ユーザの最新の状況を取得し、時間及び状況の条件が成立していれば、対応するコンテンツを当該ユーザの携帯端末１００に配信する。なお、配信部１８は、例えば、抽出された組み合わせの時間において、配信対象ユーザの状況を取得することなく、組み合わせに係る状況であると推定して、対応するコンテンツを配信してもよい。
　次に、情報配信サーバ１０が実行する処理について、図５に示されるフローチャートを用いて説明する。
　図５に示されるように、情報配信サーバ１０では、状況推定部１３が、各時間帯におけるユーザの状況の発生確率に応じて、各時間帯の各状況におけるコンテンツの配信数の期待値を導出する（ステップＳ１）。すなわち、状況推定部１３は、状況履歴格納部１４を参照して、ユーザ毎に、同一の時間帯における各状況の発生確率を導出する。そして、状況推定部１３は、発生確率が高い状況ほど、コンテンツを配信することができる可能性が高いとして、配信数の期待値を大きくする。
　つづいて、スコア導出部１５は、各時間帯の各状況におけるコンテンツのクリックのされやすさに応じて、時間帯及び状況毎のコンテンツの確率スコアを導出する（ステップＳ２）。
　つづいて、配信対象決定部１７は、確率スコアが所定の閾値以上の時間帯、状況、及びコンテンツ（詳細にはコンテンツに係るジャンル）の組み合わせを抽出し、該組み合わせに係るジャンルのコンテンツを、配信対象候補とする（ステップＳ３）。
　つづいて、配信対象決定部１７は、上述した配信候補に係る配信数の期待値が所定値以上である（目標配信数に到達している）か否かを判定する（ステップＳ４）。ステップＳ４において目標配信数に到達していないと判定された場合には、配信対象決定部１７は、閾値を低くして（ステップＳ５）、再度ステップＳ３の処理を行う。ステップＳ４において目標配信数に到達していると判定されるまでは、ステップＳ５、ステップＳ３、及びステップＳ４の処理が繰り返し行われる。
　ステップＳ４において目標配信数に到達していると判定された場合には、配信対象決定部１７は、各配信対象候補を配信コンテンツに決定する（ステップＳ６）。そして、配信部１８は、配信対象決定部１７によって抽出された組み合わせが示す情報に基づき、レコメンド情報を配信する（ステップＳ７）。すなわち、配信部１８は、配信対象決定部１７によって抽出された各組み合わせのユーザに対して、各組み合わせの時間帯及び状況において、各組み合わせのジャンルのコンテンツを配信する。
　次に、本実施形態に係る情報配信サーバ１０の作用効果について説明する。
　本実施形態に係る情報配信サーバ１０は、各時間帯におけるユーザの状況の発生確率に応じて、各時間帯の各状況におけるコンテンツの配信数の期待値を導出する状況推定部１３と、各時間帯の各状況におけるコンテンツのクリックのされやすさに応じて、時間帯及び状況毎のコンテンツの確率スコアを導出するスコア導出部１５と、確率スコアが所定の閾値以上の時間帯、状況、及びコンテンツの組み合わせを抽出し、該組み合わせに係るコンテンツを、配信対象として決定する配信対象決定部１７と、配信対象決定部１７によって抽出された組み合わせが示す情報に基づき、配信対象を配信する配信部１８と、を備え、配信対象決定部１７は、抽出した一又は複数の組み合わせに含まれる時間帯及び状況に応じた期待値の合算値が所定の目標配信数に到達するように、閾値の値を調整する。
　本実施形態に係る情報配信サーバ１０では、各時間帯における各状況の発生確率に応じてコンテンツの配信数の期待値が導出されている。また、各時間帯の各状況におけるコンテンツのクリックのされやすさに応じてコンテンツの確率スコアが導出されている。そして、情報配信サーバ１０では、確率スコアが所定の閾値以上の時間帯、状況、コンテンツの組み合わせが抽出されて、該組み合わせに係るコンテンツが配信対象とされる。このように、確率スコアが閾値以上の組み合わせのコンテンツのみが配信対象とされることによって、レコメンドするコンテンツのクリック率を担保することができる。また、情報配信サーバ１０では、閾値を上回るとして抽出された組み合わせに係る期待値の合算値が所定の目標配信数に到達するように閾値が調整されるため、配信されるコンテンツの数を担保することができる。以上のように、情報配信サーバ１０によれば、クリック率の向上及び配信数の増加を両立することができる。そして、上述したように、確率スコアが閾値以上の組み合わせのコンテンツのみを配信対象とすることによって、処理量を抑制することができるため、ＣＰＵ等の処理部における処理負荷を軽減するという技術的効果も併せて奏する。
　上述した情報配信サーバ１０において、配信対象決定部１７は、閾値として所定の初期値を設定する第１処理と、合算値が目標配信数に到達しているか否かを判定する第２処理と、第２処理において到達していると判定されるまで閾値を徐々に低くする第３処理と、を実行する。このような構成によれば、例えば閾値の初期値を高く設定して、配信対象とされるコンテンツのクリック率に係る条件を高くしながら、目標配信数の条件もクリアするように、クリック率に係る条件（閾値）を徐々に低くすることができる。閾値を徐々に低くすることによって、目標配信数を達成するためにコンテンツのクリック率が大きく下がることを抑制し、クリック率の向上及び配信数の増加をより確実に両立することができる。
　上述した情報配信サーバ１０において、配信対象決定部１７は、合算値が所定の上限配信数以下であるか否かを判定する第４処理と、第４処理において上限配信数以下であると判定されるまで閾値を徐々に高くする第５処理と、を実行する。このような構成によれば、配信数が必要以上に多くなった場合に、よりクリック率が高いコンテンツのみが配信されるように配信数を調整し、無駄な配信（クリックされない配信）が行われることを抑制することができる。
　上述したユーザの状況には、ユーザの居場所、行動、及び移動状態の少なくともいずれかが含まれている。これにより、より状況に応じたコンテンツを配信することができる。
　最後に、情報配信サーバ１０のハードウェア構成について、図６を参照して説明する。上述の情報配信サーバ１０は、物理的には、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、バス１００７などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。
　なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。情報配信サーバ１０のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。
　情報配信サーバ１０における各機能は、プロセッサ１００１、メモリ１００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることで、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信や、メモリ１００２及びストレージ１００３におけるデータの読み出し及び／又は書き込みを制御することで実現される。
　プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central　Processing　Unit）で構成されてもよい。例えば、情報配信サーバ１０の配信対象決定部１７等の制御機能はプロセッサ１００１で実現されてもよい。
　また、プロセッサ１００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールやデータを、ストレージ１００３及び／又は通信装置１００４からメモリ１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施の形態で説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、情報配信サーバ１０の配信対象決定部１７等の制御機能は、メモリ１００２に格納され、プロセッサ１００１で動作する制御プログラムによって実現されてもよく、他の機能ブロックについても同様に実現されてもよい。上述の各種処理は、１つのプロセッサ１００１で実行される旨を説明してきたが、２以上のプロセッサ１００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ１００１は、１以上のチップで実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されても良い。
　メモリ１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable　Programmable　ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）などの少なくとも１つで構成されてもよい。メモリ１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ１００２は、本発明の一実施の形態に係る無線通信方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。
　ストレージ１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact　Disc　ＲＯＭ）などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つで構成されてもよい。ストレージ１００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、メモリ１００２及び／又はストレージ１００３を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。
　通信装置１００４は、有線及び／又は無線ネットワークを介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。
　入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど）である。出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプなど）である。なお、入力装置１００５及び出力装置１００６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。
　また、プロセッサ１００１やメモリ１００２などの各装置は、情報を通信するためのバス１００７で接続される。バス１００７は、単一のバスで構成されてもよいし、装置間で異なるバスで構成されてもよい。
　また、情報配信サーバ１０は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital　Signal　Processor）、ＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）、ＰＬＤ（Programmable　Logic　Device）、ＦＰＧＡ（Field　Programmable　Gate　Array）などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つで実装されてもよい。
　以上、本実施形態について詳細に説明したが、当業者にとっては、本実施形態が本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本実施形態は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本明細書の記載は、例示説明を目的とするものであり、本実施形態に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
　本明細書で説明した各態様／実施形態は、ＬＴＥ（Long　Term　Evolution）、ＬＴＥ－Ａ（LTE-Advanced）、ＳＵＰＥＲ　３Ｇ、ＩＭＴ－Ａｄｖａｎｃｅｄ、４Ｇ、５Ｇ、ＦＲＡ（Future　Radio　Access）、Ｗ－ＣＤＭＡ（登録商標）、ＧＳＭ（登録商標）、ＣＤＭＡ２０００、ＵＭＢ（Ultra　Mobile　Broad-band）、ＩＥＥＥ　８０２．１１（Ｗｉ－Ｆｉ）、ＩＥＥＥ　８０２．１６（ＷｉＭＡＸ）、ＩＥＥＥ　８０２．２０、ＵＷＢ（Ultra-Wide　Band）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、その他の適切なシステムを利用するシステム及び／又はこれらに基づいて拡張された次世代システムに適用されてもよい。
　本明細書で説明した各態様／実施形態の処理手順、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本明細書で説明した方法については、例示的な順序で様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。
　入出力された情報等は特定の場所(例えば、メモリ)に保存されてもよいし、管理テーブルで管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、または追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。
　判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：trueまたはfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。
　本明細書で説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。
　ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。
　また、ソフトウェア、命令などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア及びデジタル加入者回線（ＤＳＬ）などの有線技術及び／又は赤外線、無線及びマイクロ波などの無線技術を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び／又は無線技術は、伝送媒体の定義内に含まれる。
　本明細書で説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。
　なお、本明細書で説明した用語及び／又は本明細書の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。
　また、本明細書で説明した情報、パラメータなどは、絶対値で表されてもよいし、所定の値からの相対値で表されてもよいし、対応する別の情報で表されてもよい。
　ユーザ端末は、当業者によって、移動通信端末、加入者局、モバイルユニット、加入者ユニット、ワイヤレスユニット、リモートユニット、モバイルデバイス、ワイヤレスデバイス、ワイヤレス通信デバイス、リモートデバイス、モバイル加入者局、アクセス端末、モバイル端末、ワイヤレス端末、リモート端末、ハンドセット、ユーザエージェント、モバイルクライアント、クライアント、またはいくつかの他の適切な用語で呼ばれる場合もある。
　本明細書で使用する「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking up)（例えば、テーブル、データベースまたは別のデータ構造での探索）、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)（例えば、情報を受信すること）、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。
　本明細書で使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。
　本明細書で「第１の」、「第２の」などの呼称を使用した場合においては、その要素へのいかなる参照も、それらの要素の量または順序を全般的に限定するものではない。これらの呼称は、２つ以上の要素間を区別する便利な方法として本明細書で使用され得る。したがって、第１および第２の要素への参照は、２つの要素のみがそこで採用され得ること、または何らかの形で第１の要素が第２の要素に先行しなければならないことを意味しない。
　「含む（include）」、「含んでいる（including）」、およびそれらの変形が、本明細書あるいは特許請求の範囲で使用されている限り、これら用語は、用語「備える(comprising)」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本明細書あるいは特許請求の範囲において使用されている用語「または（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。
　本明細書において、文脈または技術的に明らかに1つのみしか存在しない装置である場合以外は、複数の装置をも含むものとする。
　本開示の全体において、文脈から明らかに単数を示したものではなければ、複数のものを含むものとする。
　１０…情報配信サーバ（レコメンド装置）、１３…状況推定部（配信数導出部）、１５…スコア導出部、１７…配信対象決定部（レコメンド情報決定部）、１８…配信部。

Claims (4)

  1. 　各時間帯におけるユーザの状況の発生確率に応じて、各時間帯の各状況におけるコンテンツの配信数の期待値を導出する配信数導出部と、
    　各時間帯の各状況におけるコンテンツのクリックのされやすさに応じて、時間帯及び状況毎のコンテンツの確率スコアを導出するスコア導出部と、
    　前記確率スコアが所定の閾値以上の時間帯、状況、及びコンテンツの組み合わせを抽出し、該組み合わせに係るコンテンツを、レコメンド情報として決定するレコメンド情報決定部と、
    　前記レコメンド情報決定部によって抽出された組み合わせが示す情報に基づき、前記レコメンド情報を配信する配信部と、を備え、
    　前記レコメンド情報決定部は、抽出した一又は複数の組み合わせに含まれる時間帯及び状況に応じた前記期待値の合算値が所定の目標配信数に到達するように、前記閾値の値を調整する、レコメンド装置。
  2. 　前記レコメンド情報決定部は、前記閾値として所定の初期値を設定する第１処理と、前記合算値が前記目標配信数に到達しているか否かを判定する第２処理と、前記第２処理において到達していると判定されるまで前記閾値を徐々に低くする第３処理と、を実行する、請求項１記載のレコメンド装置。
  3. 　前記レコメンド情報決定部は、前記合算値が所定の上限配信数以下であるか否かを判定する第４処理と、前記第４処理において上限配信数以下であると判定されるまで前記閾値を徐々に高くする第５処理と、を実行する、請求項１又は２記載のレコメンド装置。
  4. 　前記ユーザの状況には、ユーザの居場所、行動、及び移動状態の少なくともいずれかが含まれている、請求項１～３のいずれか一項記載のレコメンド装置。
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