(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2022-11-09
(45)【発行日】2022-11-17
(54)【発明の名称】決定装置、決定方法及び決定プログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 30/02 20120101AFI20221110BHJP
G06Q 30/06 20120101ALI20221110BHJP
【ＦＩ】
G06Q30/02 470
G06Q30/06 330
【請求項の数】
8
(21)【出願番号】P 2018176160
(22)【出願日】2018-09-20
(65)【公開番号】P2020047066
(43)【公開日】2020-03-26
【審査請求日】2020-09-17
【前置審査】
(73)【特許権者】
【識別番号】319013263
【氏名又は名称】ヤフー株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002147
【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】田島 玲
(72)【発明者】
【氏名】塚本 浩司
(72)【発明者】
【氏名】水本 慎太郎
【審査官】小山 和俊
(56)【参考文献】
【文献】特開２００２－１９７３５６（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００２－０２６８３１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１６－２０６７２２（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００６－１２０１３５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１２－１４１６８３（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００２－３６６８３４（ＪＰ，Ａ）
【文献】特表２０１２－５２５６５４（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
第１のユーザインタフェース内に表示されたコンテンツであって、複数の異なるグループのいずれかに属し、かつユーザによって選択されたコンテンツを特定する特定部と、前記特定部によって特定されたコンテンツが前記複数の異なるグループの第１グループ及び第２グループのいずれかに属するかに基づいて、前記第１グループに属するコンテンツが第２のユーザインタフェース内に表示され、前記ユーザに提示される割合である第１グループの提示割合と、前記第２グループに属するコンテンツが前記第２のユーザインタフェース内に表示され、前記ユーザに提示される割合である第２グループの提示割合とを、前記第２グループに属するコンテンツが選択される確率が前記第１グループに属するコンテンツが選択される確率よりも高い場合に、前記第２グループの提示割合が前記第１グループの提示割合よりも大きくなるように、決定する決定部と、
を備え、
前記決定部は、
前記第１グループ及び前記第２グループの提示割合を所定の条件に応じて変化させ、変化させた提示割合の組み合わせのうち、前記第１グループ及び前記第２グループのいずれかに属するコンテンツの選択率が最も高い提示割合の組み合わせを特定する
ことを特徴とする決定装置。
【請求項2】
前記決定部が決定した提示割合で、前記第１グループ及び前記第２グループのいずれかに属するコンテンツを前記ユーザに提示する提供部をさらに備え、前記決定部は、
前記提供部によって提示されたコンテンツのうち前記ユーザが選択したコンテンツが前記第１グループ及び前記第２グループのうちのどれに属するか基づいて、前記第１グループ及び前記第２グループの提示割合を決定するためにイプシロン貪欲法を用いる強化学習を行う
ことを特徴とする請求項１に記載の決定装置。
【請求項3】
前記決定部は、前記ユーザの属性を示す属性情報に基づいて選択されたコンテンツが属するグループである前記第１グループ及び前記第２グループの提示割合を決定する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の決定装置。
【請求項4】
前記決定部は、第１の種別に対応するコンテンツが属するグループである前記第１グループの提示割合と、前記第１の種別とは異なる第２の種別に対応するコンテンツが属するグループである前記第２グループの提示割合とを決定する
ことを特徴とする請求項１～３のうちいずれか１つに記載の決定装置。
【請求項5】
前記決定部は、ネットワーク上の前記ユーザの行動を示す行動情報と対応するコンテンツが属するグループである前記第１グループ及び前記第２グループの提示割合を決定する
ことを特徴とする請求項１～４のうちいずれか１つに記載の決定装置。
【請求項6】
前記決定部は、複数のユーザによる選択履歴に基づいて選択されたコンテンツが属するグループである前記第１グループ及び前記第２グループの提示割合を決定する
ことを特徴とする請求項１～５のうちいずれか１つに記載の決定装置。
【請求項7】
コンピュータが実行する決定方法であって、
第１のユーザインタフェース内に表示されたコンテンツであって、複数の異なるグループのいずれかに属し、かつユーザによって選択されたコンテンツを特定する特定工程と、
前記特定工程によって特定されたコンテンツが前記複数の異なるグループの第１グループ及び第２グループのいずれかに属するかに基づいて、前記第１グループに属するコンテンツが第２のユーザインタフェース内に表示され、前記ユーザに提示される割合である第１グループの提示割合と、前記第２グループに属するコンテンツが前記第２のユーザインタフェース内に表示され、前記ユーザに提示される割合である第２グループの提示割合とを、前記第２グループに属するコンテンツが選択される確率が前記第１グループに属するコンテンツが選択される確率よりも高い場合に、前記第２グループの提示割合が前記第１グループの提示割合よりも大きくなるように、決定する決定工程と、
を含み、
前記決定工程は、
前記第１グループ及び前記第２グループの提示割合を所定の条件に応じて変化させ、変化させた提示割合の組み合わせのうち、前記第１グループ及び前記第２グループのいずれかに属するコンテンツの選択率が最も高い提示割合の組み合わせを特定する
ことを特徴とする決定方法。
【請求項8】
第１のユーザインタフェース内に表示されたコンテンツであって、複数の異なるグループのいずれかに属し、かつユーザによって選択されたコンテンツを特定する特定手順と、前記特定手順によって特定されたコンテンツが前記複数の異なるグループの第１グループ及び第２グループのいずれかに属するかに基づいて、前記第１グループに属するコンテンツが第２のユーザインタフェース内に表示され、前記ユーザに提示される割合である第１グループの提示割合と、前記第２グループに属するコンテンツが前記第２のユーザインタフェース内に表示され、前記ユーザに提示される割合である第２グループの提示割合とを、前記第２グループに属するコンテンツが選択される確率が前記第１グループに属するコンテンツが選択される確率よりも高い場合に、前記第２グループの提示割合が前記第１グループの提示割合よりも大きくなるように、決定する決定手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記決定手順は、
前記第１グループ及び前記第２グループの提示割合を所定の条件に応じて変化させ、変化させた提示割合の組み合わせのうち、前記第１グループ及び前記第２グループのいずれかに属するコンテンツの選択率が最も高い提示割合の組み合わせを特定する
ことを特徴とする決定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、決定装置、決定方法及び決定プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、コンテンツに対するユーザの反応に基づいて、ユーザに新たなコンテンツを推薦する技術が提案されている。例えば、ユーザの評価値が高かったコンテンツに類似する新たなコンテンツをユーザに推薦する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２０１８－４５４７６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、上記の従来技術では、ユーザの興味を引く情報を提示できるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、ユーザが類似コンテンツに興味がない場合には、ユーザの興味を引く情報を提示できない。
【0005】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザの興味を引く情報を提示できる決定装置、決定方法及び決定プログラムを提供することを目的とする。
【0006】
本願に係る決定装置は、ユーザによって選択されたコンテンツを特定する特定部と、前記特定部によって特定されたコンテンツが属するグループに基づいて、複数の異なるグループの各々に属するコンテンツが前記ユーザに提示される割合である提示割合を決定する決定部とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【0007】
実施形態の一態様によれば、ユーザの興味を引く情報を提示できるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下に、本願に係る決定装置、決定方法及び決定プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る決定装置、決定方法及び決定プログラムが限定されるものではない。また、各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。
【0010】
〔１．ネットワークシステムの構成〕
まず、図１を参照して、実施形態に係るネットワークシステム１の構成について説明する。図１は、実施形態に係るネットワークシステム１の構成例を示す図である。図１に示すように、実施形態に係るネットワークシステム１には、端末装置１０１～１０ｎと、決定装置１００とが含まれる（ｎは任意の自然数）。本明細書では、端末装置１０１～１０ｎを区別する必要がない場合は、端末装置１０１～１０ｎを「端末装置１０」と総称する。端末装置１０および決定装置１００は、それぞれネットワークＮと有線又は無線により接続される。図１中では図示していないが、ネットワークシステム１は、複数台の決定装置１００を含んでもよい。
まず、図１を参照して、実施形態に係るネットワークシステム１の構成について説明する。図１は、実施形態に係るネットワークシステム１の構成例を示す図である。図１に示すように、実施形態に係るネットワークシステム１には、端末装置１０１～１０ｎと、決定装置１００とが含まれる（ｎは任意の自然数）。本明細書では、端末装置１０１～１０ｎを区別する必要がない場合は、端末装置１０１～１０ｎを「端末装置１０」と総称する。端末装置１０および決定装置１００は、それぞれネットワークＮと有線又は無線により接続される。図１中では図示していないが、ネットワークシステム１は、複数台の決定装置１００を含んでもよい。
【0011】
端末装置１０は、ユーザによって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）、ノート型ＰＣ、スマートフォン、タブレット型ＰＣを含む、任意のタイプの情報処理装置であってもよい。
【0012】
決定装置１００は、端末装置１０に、各種情報を提供するサーバ装置である。例えば、決定装置１００は、端末装置１０に、動画配信プラットフォームを提供する。一例では、決定装置１００は、ブラウザを介して、端末装置１０に動画配信用コンテンツ（例えば、動画サイト）を提供する。別の例では、決定装置１００は、動画アプリケーション（動画アプリとも呼ばれる）を介して、端末装置１０に動画配信用コンテンツを提供する。決定装置１００は、ネットワークＮを介して、有線又は無線により端末装置１０と通信を行う。
【0013】
【0014】
図２に示されるユーザインタフェースＵＩ１は、動画配信用コンテンツのトップ画面（例えば、トップページ）である。ユーザインタフェースＵＩ１は、コンテンツＣ１～Ｃ１０を含む。図２の例では、コンテンツＣ１～Ｃ１０の各々は、ユーザに推薦される動画像のサムネイルである。例えば、ユーザが、ユーザに推奨される動画像を一目で認識できるように、複数の動画像のサムネイルが、トップ画面内に配置される。
【0015】
図２の例では、上述のコンテンツＣ１～Ｃ１０の各々は、推薦のスタンスに対応するグループに属する。本明細書で使用される「推薦のスタンス」という用語は、推薦される情報の選択の仕方（選択ロジック）、推薦の方向性、推薦の方針（ポリシー）等を表す。図２に示されるコンテンツＣ１～Ｃ１０は、グループＡ、グループＢ、グループＡ、グループＣ、グループＡ、グループＣ、グループＡ、グループＢ、グループＡ、グループＢにそれぞれ対応する。グループＡ、グループＢおよびグループＣは、複数の異なる推薦のスタンスにそれぞれ対応する。
【0016】
図２の例では、グループＡは、スタンス「最も人気のある動画像」に対応する。この例では、グループＡに属するコンテンツは、「最も人気のある動画像」のサムネイルである。また、図２の例では、グループＢは、スタンス「ユーザによって視聴された動画像に近い動画像」に対応する。この例では、グループＢに属するコンテンツは、「ユーザによって視聴された動画像に近い動画像」のサムネイルである。また、図２の例では、グループＣは、スタンス「ユーザによって視聴された動画像を視聴した他のユーザによって頻繁に視聴されている動画像」に対応する。この例では、グループＣに属するコンテンツは、「ユーザによって視聴された動画像を視聴した他のユーザによって頻繁に視聴されている動画像」のサムネイルである。
【0017】
図２の例では、決定装置１００は、各グループに属するコンテンツがユーザＵ１に提示される割合である提示割合を示す提示割合情報を記憶する。決定装置１００は、提示割合情報に基づいて、ユーザインタフェースＵＩ１中に、各グループに属するコンテンツを所定の割合で提示する。図２の例では、提示割合の初期設定は、「グループＡ：グループＢ：グループＣ＝５：３：２」である。
【0018】
ところで、一般的に、ユーザが期待する推薦のスタンスは、ユーザによって異なる。例えば、流行りの動画像が好きなユーザは、「最も人気のある動画像」の推薦を期待することが考えられる。また、はっきりした好みがあるユーザは、「ユーザによって視聴された動画像に近い動画像」の推薦を期待することが考えられる。以下に説明される決定処理の一例では、決定装置１００は、各グループに対応するコンテンツの選択履歴に基づいて、各グループに属するコンテンツの提示割合を、ユーザごとに決定する。
【0019】
はじめに、決定装置１００は、ユーザＵ１によって利用される端末装置１０１（図示せず）に、ユーザインタフェースＵＩ１を提供する（ステップＳ１１）。図２の例では、各グループに属するコンテンツが、上述の提示割合の初期設定に従って、ユーザインタフェースＵＩ１内に提示される。そして、決定装置１００は、ユーザＵ１によって選択されたコンテンツを示すリクエスト（要求）を、端末装置１０１から受信する。決定装置１００は、リクエストを受信したことに応じて、選択されたコンテンツのＩＤを、選択されたコンテンツが属するグループに対応付けて、選択情報として格納する。
【0020】
上述の選択情報に関しては、決定装置１００は、上述のユーザインタフェースの提供処理およびリクエストの受信処理を繰り返すことで、所定の時間区間の選択情報を生成することができる。生成された選択情報は、所定の時間区間の間にユーザＵ１によって選択されたコンテンツと、かかるコンテンツが属するグループとを示す。
【0021】
次いで、決定装置１００は、生成された選択情報に基づいて、ユーザＵ１によって選択されたコンテンツを特定する（ステップＳ１２）。図２の例では、ユーザＵ１は、流行りの動画像が好きなユーザであると仮定する。この例では、「最も人気のある動画像」に対応するグループＡに属するコンテンツが選択される確率は、グループＢまたはグループＣに属するコンテンツが選択される確率より高い。言い換えると、グループＡに属するコンテンツが特定される回数は、グループＢまたはグループＣに属するコンテンツが特定される回数に比べて多い。
【0022】
次いで、決定装置１００は、特定されたコンテンツが属するグループに基づいて、各グループに属するコンテンツの提示割合を決定する（ステップＳ１３）。図２の例では、グループＢまたはグループＣに属するコンテンツと比較して高い確率で選択されるグループＡに属するコンテンツの提示割合が、グループＡに属するコンテンツの提示割合の初期設定よりも大きくなるように、各グループに属するコンテンツの提示割合を決定する。一例では、決定装置１００は、提示割合を最適化するために、イプシロン貪欲法を用いて、コンテンツの提示割合を決定する。この例では、決定装置１００は、推薦のスタンスに対応するリグレット（regret）が最小化されるようにイプシロンパラメータを調整することで、提示割合を決定する。そして、決定装置１００は、最適化された提示割合を、新たな提示割合として決定する。
【0023】
図２の例では、決定装置１００が、各グループに属するコンテンツの新たな提示割合を、「グループＡ：グループＢ：グループＣ＝６：２：２」として決定する。そして、決定装置１００は、決定された新たな提示割合に基づいて、提示割合情報を更新する。
【0024】
その後、決定装置１００は、端末装置１０１に、ユーザインタフェースＵＩ２を提供する（ステップＳ１４）。図２の例では、各グループに属するコンテンツが、新たな提示割合の設定に従って、ユーザインタフェースＵＩ２内に表示される。
【0025】
図２の例では、ユーザインタフェースＵＩ２は、コンテンツＣ１１～Ｃ２０を含む。図２に示されるコンテンツＣ１１～Ｃ２０は、グループＡ、グループＡ、グループＡ、グループＣ、グループＡ、グループＣ、グループＡ、グループＢ、グループＡ、グループＢにそれぞれ対応する。このように、決定装置１００は、グループＢおよびグループＣに属するコンテンツと比べて高い確率で選択されるグループＡに属するコンテンツの提示割合を増加させる。
【0026】
上述のように、実施形態に係る決定装置１００は、各グループに属するコンテンツの選択に応じて、各グループに属するコンテンツの提示割合を決定する。これにより、決定装置１００は、ユーザの興味を引き付けるコンテンツがユーザに提示される可能性を高めることができる。以下、このような決定処理を実現する決定装置１００について詳細に説明する。
【0027】
〔３．決定装置の構成〕
次に、図３を参照して、実施形態に係る決定装置１００の構成例について説明する。図３は、実施形態に係る決定装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、決定装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、決定装置１００は、決定装置１００を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（液晶ディスプレイ等）を有してもよい。
次に、図３を参照して、実施形態に係る決定装置１００の構成例について説明する。図３は、実施形態に係る決定装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、決定装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、決定装置１００は、決定装置１００を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（液晶ディスプレイ等）を有してもよい。
【0028】
（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部１１０は、ネットワーク網と有線又は無線により接続され、ネットワーク網を介して、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部１１０は、ネットワーク網と有線又は無線により接続され、ネットワーク網を介して、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。
【0029】
（選択情報記憶部１２１）
図４は、実施形態に係る選択情報記憶部１２１の一例を示す図である。選択情報記憶部１２１は、端末装置１０のユーザの選択情報を記憶する。例えば、選択情報記憶部１２１は、取得部１３２によって取得された選択情報を記憶する。図４の例では、選択情報記憶部１２１には、「選択情報」が「ユーザＩＤ」ごとに記憶される。例示として、「選択情報」には、項目「コンテンツＩＤ」および「グループ」が含まれる。
図４は、実施形態に係る選択情報記憶部１２１の一例を示す図である。選択情報記憶部１２１は、端末装置１０のユーザの選択情報を記憶する。例えば、選択情報記憶部１２１は、取得部１３２によって取得された選択情報を記憶する。図４の例では、選択情報記憶部１２１には、「選択情報」が「ユーザＩＤ」ごとに記憶される。例示として、「選択情報」には、項目「コンテンツＩＤ」および「グループ」が含まれる。
【0030】
「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別子を示す。「コンテンツＩＤ」は、コンテンツを識別するための識別子を示す。「グループ」は、特定部１３３によって特定されたコンテンツが属するグループを示す。例えば、図４は、ユーザＩＤ「Ｕ１」で識別されるユーザが、コンテンツＩＤ「Ｃ１」で識別され、かつグループ「Ａ」に属するコンテンツを選択したことを示す。
【0031】
上述のグループの例として、ユーザの属性を示す属性情報に基づいて選択されたコンテンツが属するグループ、コンテンツの種別に対応するグループ、ネットワーク上のユーザの行動を示す行動情報と対応するコンテンツが属するグループ、複数のユーザによる選択履歴に基づいて選択されたコンテンツが属するグループが挙げられる。
【0032】
ユーザの属性を示す属性情報に基づいて選択されたコンテンツが属するグループは、例えば、ユーザのデモグラフィック属性またはユーザのサイコグラフィック属性に基づいて選択されたコンテンツが属するグループである。
【0033】
コンテンツの種別に対応するグループは、例えば、コンテンツのジャンルまたはカテゴリ（例えば、アクション、ホラー、恋愛）に対応するグループである。
【0034】
ネットワーク上のユーザの行動を示す行動情報と対応するコンテンツが属するグループは、例えば、ユーザの検索履歴、ユーザの購入履歴、またはユーザの閲覧履歴と対応するコンテンツが属するグループである。一例では、ユーザの閲覧履歴と対応するコンテンツが属するグループは、ユーザによって視聴された動画像に近い動画像のサムネイルが属するグループである。このような動画像のサムネイルは、ユーザが視聴した動画像の視聴履歴と、動画像の内容を示すメタデータとに基づいて、取得部１３２によって取得され得る。
【0035】
一例では、複数のユーザによる選択履歴に基づいて選択されたコンテンツが属するグループは、最も人気のある動画像のサムネイルが属するグループである。このような最も人気のある動画像のサムネイルは、複数のユーザが所定の期間に視聴した動画像の視聴履歴に基づいて、取得部１３２によって取得され得る。
【0036】
別の例では、複数のユーザによる選択履歴に基づいて選択されたコンテンツが属するグループは、ユーザによって視聴された動画像を視聴した他のユーザによって頻繁に視聴されている動画像のサムネイルが属するグループである。このような動画像のサムネイルは、複数のユーザが所定の期間に視聴した動画像の視聴履歴に基づいて、取得部１３２によって取得され得る。例えば、取得部１３２によって、他のユーザによって視聴された動画像の視聴回数が所定の回数よりも多いと判定された場合に、かかる動画像は、取得部１３２によって、他のユーザによって頻繁に視聴されている動画像として取得される。
【0037】
上述のグループは、コンテンツを選択するために用いられたロジックに対応してもよい。例えば、グループＤが、コンテンツを選択するために用いられたロジックに対応すると仮定する。この例では、かかるロジックを用いることによって選択されたコンテンツは、グループＤに属する。上述のグループは、コンテンツを選択するために用いられた情報に対応してもよい。例えば、グループＥが、コンテンツを選択するために用いられた情報に対応すると仮定する。この例では、かかる情報を用いることによって選択されたコンテンツは、グループＥに属する。上述のグループは、コンテンツを選択するために用いられた条件に対応してもよい。例えば、グループＦが、コンテンツを選択するために用いられた条件に対応すると仮定する。この例では、かかる条件を用いることによって選択されたコンテンツは、グループＦに属する。
【0038】
（提示割合情報記憶部１２２）
図５は、実施形態に係る提示割合情報記憶部１２２の一例を示す図である。提示割合情報記憶部１２２は、端末装置１０のユーザの提示割合情報を記憶する。例えば、提示割合情報記憶部１２２は、決定部１３４によって決定された提示割合情報を記憶する。図５の例では、提示割合情報記憶部１２２には、「提示割合情報」が「ユーザＩＤ」ごとに記憶される。例示として、「提示割合情報」には、項目「グループＡ」、「グループＢ」および「グループＣ」が含まれる。
図５は、実施形態に係る提示割合情報記憶部１２２の一例を示す図である。提示割合情報記憶部１２２は、端末装置１０のユーザの提示割合情報を記憶する。例えば、提示割合情報記憶部１２２は、決定部１３４によって決定された提示割合情報を記憶する。図５の例では、提示割合情報記憶部１２２には、「提示割合情報」が「ユーザＩＤ」ごとに記憶される。例示として、「提示割合情報」には、項目「グループＡ」、「グループＢ」および「グループＣ」が含まれる。
【0039】
上述のように、「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別子を示す。「グループＡ」は、グループＡに属するコンテンツが提示される割合を示す。「グループＢ」は、グループＢに属するコンテンツが提示される割合を示す。「グループＣ」は、グループＣに属するコンテンツが提示される割合を示す。例えば、図５は、ユーザＩＤ「Ｕ１」で識別されるユーザに提示されるコンテンツの提示割合が、「グループＡ：グループＢ：グループＣ＝Ｒ１１：Ｒ１２：Ｒ１３（Ｒ１１、Ｒ１２およびＲ１３は、所定の実数）」であることを示す。
【0040】
（制御部１３０）
制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のプロセッサによって、決定装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ等を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現されてもよい。
制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のプロセッサによって、決定装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ等を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現されてもよい。
【0041】
（受信部１３１）
受信部１３１は、動画配信用コンテンツの送信要求を、端末装置１０から受信する。一例では、動画配信用コンテンツのトップ画面（すなわち、トップ画面コンテンツ）の送信要求を、端末装置１０から受信する。
受信部１３１は、動画配信用コンテンツの送信要求を、端末装置１０から受信する。一例では、動画配信用コンテンツのトップ画面（すなわち、トップ画面コンテンツ）の送信要求を、端末装置１０から受信する。
【0042】
受信部１３１は、端末装置１０のユーザによって選択されたコンテンツを示すリクエストを、端末装置１０から受信する。加えて、受信部１３１は、端末装置１０のユーザを識別するためのユーザＩＤを、端末装置１０から受信する。例えば、端末装置１０のユーザを識別する識別情報（例えば、Cookie）を、端末装置１０から受信する。
【0043】
（取得部１３２）
取得部１３２は、所定のコンテンツ記憶装置からコンテンツを取得する。例えば、取得部１３２は、所定のコンテンツ記憶装置からコンテンツを選択し、選択されたコンテンツを取得する。
取得部１３２は、所定のコンテンツ記憶装置からコンテンツを取得する。例えば、取得部１３２は、所定のコンテンツ記憶装置からコンテンツを選択し、選択されたコンテンツを取得する。
【0044】
例えば、取得部１３２は、ユーザの属性を示す属性情報に基づいて、所定のコンテンツ記憶装置からコンテンツを選択する。また、例えば、取得部１３２は、所定のコンテンツ記憶装置から、所定の種別のコンテンツを選択する。また、例えば、取得部１３２は、所定のコンテンツ記憶装置から、ネットワーク上のユーザの行動を示す行動情報と対応するコンテンツを選択する。また、例えば、取得部１３２は、複数のユーザによる選択履歴に基づいて、所定のコンテンツ記憶装置からコンテンツを選択する。
【0045】
取得部１３２は、コンテンツ選択に関するログ情報を生成する。例えば、取得部１３２は、選択されたコンテンツが属するグループを示すログ情報を生成する。選択されたコンテンツが属するグループは、例えば、ユーザの属性を示す属性情報に基づいて選択されたコンテンツが属するグループ、コンテンツの種別に対応するグループ、ネットワーク上のユーザの行動を示す行動情報と対応するコンテンツが属するグループ、複数のユーザによる選択履歴に基づいて選択されたコンテンツが属するグループ等である。
【0046】
（特定部１３３）
特定部１３３は、ユーザによって選択されたコンテンツを特定する。例えば、特定部１３３は、選択情報記憶部１２１に記憶された選択情報に基づいて、端末装置１０のユーザによって選択されたコンテンツを特定する。
特定部１３３は、ユーザによって選択されたコンテンツを特定する。例えば、特定部１３３は、選択情報記憶部１２１に記憶された選択情報に基づいて、端末装置１０のユーザによって選択されたコンテンツを特定する。
【0047】
特定部１３３は、選択情報記憶部１２１に、選択情報を格納する。例えば、特定部１３３は、受信部１３１によってリクエストが受信されたことに応じて、選択されたコンテンツのコンテンツＩＤを、選択されたコンテンツが属するグループに対応付けて、選択情報として選択情報記憶部１２１に格納する。
【0048】
より具体的には、特定部１３３は、受信部１３１によって受信されたリクエストから、端末装置１０のユーザによって選択されたコンテンツのコンテンツＩＤを抽出する。さらに、特定部１３３は、取得部１３２によって生成されたログ情報から、抽出されたコンテンツＩＤに対応するコンテンツが属するグループを特定する。そして、特定部１３３は、抽出されたコンテンツＩＤを、特定されたグループに対応付けて、選択情報として選択情報記憶部１２１に格納する。
【0049】
特定部１３３は、上述のコンテンツＩＤの抽出処理および上述のグループの特定処理を繰り返すことで、所定の時間区間の選択情報を生成してもよい。特定部１３３は、生成された選択情報を、選択情報記憶部１２１に格納してもよい。特定部１３３は、生成された選択情報に基づいて、ユーザによって選択されたコンテンツを特定してもよい。
【0050】
（決定部１３４）
決定部１３４は、特定部１３３によって特定されたコンテンツが属するグループに基づいて、複数の異なるグループの各々に属するコンテンツがユーザに提示される割合である提示割合を決定する。例えば、決定部１３４は、第１グループよりもコンテンツの選択回数が多い第２グループの提示割合を、第１グループの提示割合よりも大きくする。
決定部１３４は、特定部１３３によって特定されたコンテンツが属するグループに基づいて、複数の異なるグループの各々に属するコンテンツがユーザに提示される割合である提示割合を決定する。例えば、決定部１３４は、第１グループよりもコンテンツの選択回数が多い第２グループの提示割合を、第１グループの提示割合よりも大きくする。
【0051】
より具体的には、決定部１３４は、提供部１３５によって提示されたコンテンツのうちユーザが選択したコンテンツが属するグループに基づいて、各グループの提示割合の強化学習を行う。例えば、決定部１３４は、提示割合を最適化するために、イプシロン貪欲法を用いて、提示割合を決定する。
【0052】
決定部１３４は、各グループの提示割合を所定の条件に応じて変化させ、変化させた提示割合の組み合わせのうち、ユーザが選択したコンテンツが属するグループの割合と対応する組み合わせを特定してもよい。例えば、決定部１３４は、イプシロン貪欲法を用いて、所定の探索期間において、各グループの提示割合を所定の条件に応じて変化させる。この場合、決定部１３４は、変化させた提示割合の組み合わせのうち、コンテンツの選択率が最も高い提示割合の組み合わせを特定する。
【0053】
決定部１３４は、ユーザの属性またはユーザの過去の行動履歴に基づいて、曜日、時間帯または天候等により各グループの提示割合を変化させてもよい。より一般的には、決定部１３４は、ユーザの属性またはユーザのネットワークでの行動に基づいて、ユーザのコンテキストに応じて、各グループの提示割合を変化させてもよい。言い換えると、決定部１３４は、ユーザのユーザ情報と、ユーザのコンテキストを示すコンテキスト情報とに基づいて、各グループの提示割合を変化させてもよい。
【0054】
ユーザのユーザ情報は、例えば、ユーザのネットワークでの行動を示す行動情報や、ユーザの属性を示す属性情報等である。行動情報は、ユーザの検索履歴、ユーザの購入履歴、ユーザの閲覧履歴等を含む。行動情報は、上述の選択情報であってもよい。一方、属性情報は、例えば、ユーザのデモグラフィ情報、ユーザのサイコグラフィック情報等を含む。このようなユーザ情報は、例えば、受信部１３１によって、ネットワーク上でユーザに各種サービスを提供するサービスプロバイダのサーバ装置から受信され得る。
【0055】
コンテキスト情報によって示されるコンテキストは、例えば、ユーザが置かれた状況、ユーザが置かれた環境等である。ユーザが置かれた状況は、例えば、曜日、時間帯または天候等である。ユーザが置かれた環境は、例えば、ユーザによって利用される端末装置１０の利用環境、ユーザの現在位置等である。ユーザのコンテキストは、ユーザが選択したコンテンツや、ユーザが選択したコンテンツが属するグループとも見なされ得る。また、ユーザのコンテキストは、所定の状況（例えば、上述の曜日、時間帯または天候）または環境においてユーザによって選択されたコンテンツや、所定の状況または環境においてユーザによって選択されたコンテンツが属するグループとも見なされ得る。このようなコンテキスト情報は、例えば、受信部１３１によって、端末装置１０から受信され得る。
【0056】
一例では、決定部１３４は、特定のグループに属するコンテンツがユーザによって特定の曜日、時間帯または天候時に所定の確率で選択されることを示す行動情報と、受信部１３１によってコンテンツ（例えば、動画配信用コンテンツ）の送信要求が受信された状況が特定の曜日、時間帯または天候であることを示すコンテキスト情報とに基づいて、各グループの提示割合を変化させてもよい。この場合、例えば、特定のグループに属するコンテンツがユーザによって特定の曜日、時間帯または天候時において高い確率で選択される場合に、決定部１３４は、特定の曜日、時間帯または天候時において、特定のグループの提示割合を増加させてもよい。
【0057】
例えば、決定部１３４は、受信部１３１によって金曜日の夜に動画配信用コンテンツの送信要求が受信された場合に、コンテンツの種別に対応するグループ「アクション」に属するコンテンツが金曜日の夜にユーザによって選択される確率に基づいて、グループ「アクション」の提示割合を変化させてもよい。また、例えば、決定部１３４は、受信部１３１によって雨の日に動画配信用コンテンツの送信要求が受信された場合に、コンテンツの種別に対応するグループ「恋愛」に属するコンテンツが雨の日にユーザによって選択される確率に基づいて、グループ「恋愛」の提示割合を変化させてもよい。
【0058】
決定部１３４は、ユーザの属性を示す属性情報に基づいて選択されたコンテンツが属するグループの提示割合を決定してもよい。例えば、決定部１３４は、ユーザのデモグラフィック属性またはユーザのサイコグラフィック属性に基づいて選択されたコンテンツが属するグループの提示割合を決定する。
【0059】
決定部１３４は、属するコンテンツの種別がそれぞれ異なる複数のグループの提示割合をそれぞれ決定してもよい。言い換えると、決定部１３４は、互いに異なる複数の種別の各々に対応するコンテンツが属するグループの提示割合を、互いに異なる複数の種別ごとに決定してもよい。
【0060】
決定部１３４は、ネットワーク上のユーザの行動を示す行動情報と対応するコンテンツが属するグループの提示割合を決定してもよい。例えば、決定部１３４は、ユーザの検索履歴、ユーザの購入履歴、またはユーザの閲覧履歴と対応するコンテンツが属するグループの提示割合を決定してもよい。
【0061】
決定部１３４は、複数のユーザによる選択履歴に基づいて選択されたコンテンツが属するグループの提示割合を決定する。一例では、決定部１３４は、最も人気のある動画像のサムネイルが属するグループの提示割合を決定する。別の例では、決定部１３４は、ユーザによって視聴された動画像を視聴した他のユーザによって頻繁に視聴されている動画像のサムネイルが属するグループの提示割合を決定する。
【0062】
決定部１３４は、決定された新たな提示割合に基づいて、提示割合情報記憶部１２２に記憶された提示割合情報を更新してもよい。
【0063】
決定部１３４は、特定部１３３によって特定されたコンテンツが、複数のグループに属する場合に、交互配置フィルタリング（interleaved filtering）を用いて、複数のグループの各々の相対的な優劣を推定してもよい。決定部１３４は、推定結果に基づいて、各グループに属するコンテンツの提示割合を決定してもよい。
【0064】
（提供部１３５）
提供部１３５は、端末装置１０に、動画配信プラットフォームを提供する。一例では、提供部１３５は、ブラウザを介して、端末装置１０に動画配信用コンテンツを提供する。別の例では、提供部１３５は、動画アプリケーションを介して、端末装置１０に動画配信用コンテンツを提供する。
提供部１３５は、端末装置１０に、動画配信プラットフォームを提供する。一例では、提供部１３５は、ブラウザを介して、端末装置１０に動画配信用コンテンツを提供する。別の例では、提供部１３５は、動画アプリケーションを介して、端末装置１０に動画配信用コンテンツを提供する。
【0065】
提供部１３５は、提示割合情報記憶部１２２に記憶された提示割合情報に従って、コンテンツをユーザに提示する。また、提供部１３５は、決定部１３４が決定した提示割合で、各グループに属するコンテンツをユーザに提示する。提供部１３５は、所定の提示割合（例えば、提示割合の初期設定）で、各グループに属するコンテンツをユーザに提示してもよい。
【0066】
〔４．決定処理のフロー〕
次に、実施形態に係る決定装置１００による決定処理の手順について説明する。図６は、実施形態に係る決定装置１００による決定処理手順を示すフローチャートである。
次に、実施形態に係る決定装置１００による決定処理の手順について説明する。図６は、実施形態に係る決定装置１００による決定処理手順を示すフローチャートである。
【0067】
図６に示すように、はじめに、決定装置１００は、ユーザによって選択されたコンテンツを特定する（ステップＳ１０１）。例えば、決定装置１００は、決定装置１００の選択情報記憶部１２１に記憶された選択情報に基づいて、端末装置１０のユーザによって選択されたコンテンツを特定する。
【0068】
次いで、決定装置１００は、特定されたコンテンツが属するグループに基づいて、複数の異なるグループの各々に属するコンテンツがユーザに提示される割合である提示割合を決定する（ステップＳ１０２）。例えば、決定装置１００は、第１グループよりもコンテンツの選択回数が多い第２グループの提示割合を、第１グループの提示割合よりも大きくする。より具体的には、決定装置１００は、提示されたコンテンツのうちユーザが選択したコンテンツが属するグループに基づいて、各グループの提示割合の強化学習を行う。
【0069】
〔５．変形例〕
上述の実施形態に係る決定装置１００は、上記の実施形態以外にも、種々の異なる形態で実施されてよい。そこで、以下では、上記の決定装置１００の他の実施形態について説明する。
上述の実施形態に係る決定装置１００は、上記の実施形態以外にも、種々の異なる形態で実施されてよい。そこで、以下では、上記の決定装置１００の他の実施形態について説明する。
【0070】
〔５－１．電子商取引サイト〕
提供部１３５は、動画配信プラットフォーム（例えば、動画配信用コンテンツ）以外のコンテンツ内に、複数の異なるグループの各々に属するコンテンツを提示してもよい。
提供部１３５は、動画配信プラットフォーム（例えば、動画配信用コンテンツ）以外のコンテンツ内に、複数の異なるグループの各々に属するコンテンツを提示してもよい。
【0071】
例えば、提供部１３５は、電子商取引サイトに、複数の異なるグループの各々に属するコンテンツを提示してもよい。例えば、提供部１３５は、他のユーザの購入履歴が多い人気の商品群のサムネイル、ユーザの購入履歴に基づいて選択された商品群のサムネイル、ＳＮＳ（social network sites）の投稿履歴に基づいた商品群（すなわち、流行している商品群のサムネイル）、広告料金に応じて選択された商品群のサムネイルといったサムネイルを、電子商取引サイトに提示してもよい。この場合、決定部１３４は、ユーザが選択したサムネイルの商品が属するグループを特定し、各グループのサムネイルを表示する割合を変更してもよい。例えば、広告料金に応じて選択された商品群をユーザが多く選択している場合は、広告料金に応じて選択された商品群をより多く選択する。一方、ユーザが全く選択していないグループが存在する場合、かかるグループのコンテンツの提示割合を０にしてもよい。
【0072】
〔５－２．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の一部を手動的に行うこともできる。あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の一部を手動的に行うこともできる。あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【0073】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【0074】
例えば、図３に示した記憶部１２０の一部又は全部は、決定装置１００によって保持されるのではなく、ストレージサーバ等に保持されてもよい。この場合、決定装置１００は、ストレージサーバにアクセスすることで、選択情報や提示割合情報等の各種情報を取得する。
【0075】
〔５－３．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る決定装置１００は、例えば図７に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図７は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。
また、上述してきた実施形態に係る決定装置１００は、例えば図７に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図７は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、一次記憶装置１０４０、二次記憶装置１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続された形態を有する。
【0076】
演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０や二次記憶装置１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一時的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＨＤＤ、フラッシュメモリ等により実現される。
【0077】
出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現される。また、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。
【0078】
なお、入力装置１０２０は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。
【0079】
ネットワークＩＦ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する。
【0080】
演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行う。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０や二次記憶装置１０５０からプログラムを一次記憶装置１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。
【0081】
例えば、コンピュータ１０００が決定装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、一次記憶装置１０４０上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。
【0082】
〔６．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る決定装置１００は、特定部１３３と、決定部１３４とを有する。特定部１３３は、ユーザによって選択されたコンテンツを特定する。決定部１３４は、特定部１３３によって特定されたコンテンツが属するグループに基づいて、複数の異なるグループの各々に属するコンテンツがユーザに提示される割合である提示割合を決定する。
上述してきたように、実施形態に係る決定装置１００は、特定部１３３と、決定部１３４とを有する。特定部１３３は、ユーザによって選択されたコンテンツを特定する。決定部１３４は、特定部１３３によって特定されたコンテンツが属するグループに基づいて、複数の異なるグループの各々に属するコンテンツがユーザに提示される割合である提示割合を決定する。
【0083】
また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３４は、第１グループよりもコンテンツの選択回数が多い第２グループの提示割合を、第１グループの提示割合よりも大きくする。
【0084】
また、実施形態に係る決定装置１００は、決定部１３４が決定した提示割合で、各グループに属するコンテンツをユーザに提示する提供部１３５を有する。また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３４は、提供部１３５によって提示されたコンテンツのうちユーザが選択したコンテンツが属するグループに基づいて、各グループの提示割合の強化学習を行う。
【0085】
また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３４は、各グループの提示割合を所定の条件に応じて変化させ、変化させた提示割合の組み合わせのうち、ユーザが選択したコンテンツが属するグループの割合と対応する組み合わせを特定する。
【0086】
また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３４は、ユーザの属性を示す属性情報に基づいて選択されたコンテンツが属するグループの提示割合を決定する。
【0087】
また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３４は、属するコンテンツの種別がそれぞれ異なる複数のグループの提示割合をそれぞれ決定する。
【0088】
また、実施形態に係る決定装置１００において、決定部１３４は、複数のユーザによる選択履歴に基づいて選択されたコンテンツが属するグループの提示割合を決定する。
【0089】
上述した各処理により、決定装置１００は、ユーザの興味を引き付けるコンテンツがユーザに提示される可能性を高めることができる。
【0090】
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【0091】
また、上述した決定装置１００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。
【0092】
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、受信部は、受信手段や受信回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【0093】
１ ネットワークシステム
１０ 端末装置
１００ 決定装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 選択情報記憶部
１２２ 提示割合情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 受信部
１３２ 取得部
１３３ 特定部
１３４ 決定部
１３５ 提供部
１０ 端末装置
１００ 決定装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 選択情報記憶部
１２２ 提示割合情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 受信部
１３２ 取得部
１３３ 特定部
１３４ 決定部
１３５ 提供部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】