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JP6730231B2 - User operation behavior estimation device, user operation behavior estimation method and program - Google Patents
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User operation behavior estimation device, user operation behavior estimation method and program Download PDF

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Description

本発明は、ユーザ操作行動推定装置、ユーザ操作行動推定方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to a user operation action estimation device, a user operation action estimation method, and a program.

映像配信サービスにおいてユーザのリテンションを維持・向上するには、ユーザのサービス離脱リスクを定量化する必要がある。そのためには、一時停止、シーク(早送り、早戻し)、解像度変更などのユーザ操作行動と、ネットワーク要因(スループットなど)、コンテンツ要因(コンテンツ長、人気度など)、サービス要因(ビットレート、フレームレート、解像度など)、端末要因(バッファサイズなど)などユーザ操作行動に係る要因との関係性を明らかにし、ユーザ操作行動を推定する必要がある。 In order to maintain and improve user retention in video distribution services, it is necessary to quantify the risk of users leaving the service. To do so, user operation behaviors such as pause, seek (fast forward, fast rewind), and resolution change, network factors (throughput, etc.), content factors (content length, popularity, etc.), service factors (bit rate, frame rate, etc.) , Resolution, etc.), terminal factors (buffer size, etc.), and other factors related to user operation behavior must be clarified to estimate the user operation behavior.

特許文献1では、ユーザの映像視聴状態に基づきユーザ満足度を算出するモデルと、当該モデルに基づきユーザ満足度を最適化する方法が提案されている。 Patent Document 1 proposes a model for calculating user satisfaction based on a user's video viewing state and a method for optimizing user satisfaction based on the model.

ユーザ行動とユーザ行動に係る各種要因との関係性を明らかにする技術として、初期バッファリング時間、バッファリング割合、フレームレートと映像視聴時間の関係性を明らかにしたもの(非特許文献1)、動画の長さ、人気度と映像視聴完了率の関係性を明らかにしたもの(非特許文献2)などが存在する。 As a technique for clarifying the relationship between the user behavior and various factors related to the user behavior, the relationship between the initial buffering time, the buffering ratio, the frame rate and the video viewing time is clarified (Non-Patent Document 1). There is a document that clarifies the relationship between the length and popularity of a moving image and the video viewing completion rate (Non-Patent Document 2).

特許第6085885号公報Japanese Patent No. 6085885

F. Dobrian, V. Sekar, A. Awan, I. Stoica, D. Joseph, A. Ganjam, J. Zhan, H. Zhang. Understanding the impact of video quality on user engagement, in Proc. of SIGCOMM'11, 2011.F. Dobrian, V. Sekar, A. Awan, I. Stoica, D. Joseph, A. Ganjam, J. Zhan, H. Zhang. Understanding the impact of video quality on user engagement, in Proc. of SIGCOMM'11, 2011. Y. Chen, B. Zhang. Measurement and Modeling of Video Watching Time in a Large-Scale Internet Video-on-Demand System, IEEE, 2013.Y. Chen, B. Zhang. Measurement and Modeling of Video Watching Time in a Large-Scale Internet Video-on-Demand System, IEEE, 2013.

しかしながら、特許文献1は、ユーザ操作行動を推定するものではない。また、非特許文献1、2は、ユーザ行動に係る各種要因とユーザ行動との関係性を明らかにする研究ではあるが、ユーザ行動指標として映像視聴時間や映像視聴完了率に着目しており、一時停止、シーク、解像度変更などユーザ操作行動を直接推定するものではない。 However, Patent Document 1 does not estimate a user operation action. In addition, Non-Patent Documents 1 and 2 are studies that clarify the relationship between various factors related to user behavior and user behavior, but focus on video viewing time and video viewing completion rate as user activity indexes, It does not directly estimate user operation behavior such as pause, seek, and resolution change.

本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、ユーザ操作行動に係る各種要因に基づきユーザ操作行動を推定可能とすることを目的とする。 The present invention has been made in view of the above points, and an object thereof is to make it possible to estimate a user operation action based on various factors related to the user operation action.

そこで上記課題を解決するため、ユーザ操作行動推定装置は、映像配信サービスのユーザによる映像の視聴時の操作行動の要因となる1以上の指標のいずれかの指標の値の入力を受け付ける入力部と、前記ユーザの映像の視聴時の操作行動を示す指標のうち、前記入力部が値の入力を受け付けた第1の指標に対して対応付けられている第2の指標の値を算出する算出部と、前記第2の指標の値を出力する出力部とを有することを特徴とする。 Therefore, in order to solve the above problem, the user operation behavior estimation device includes an input unit that receives an input of a value of any one of one or more indexes that become a factor of the operation behavior when the user of the video distribution service views the video. A calculating unit that calculates a value of a second index that is associated with a first index of which the input unit has received a value input, of the indexes indicating the operation behavior of the user when viewing the video. And an output unit that outputs the value of the second index.

ユーザ操作行動に係る各種要因に基づきユーザ操作行動を推定可能とすることができる。 The user operation behavior can be estimated based on various factors related to the user operation behavior.

第1の実施の形態におけるユーザ操作行動推定装置10のハードウェア構成例を示す図である。It is a figure which shows the hardware structural example of the user operation behavior estimation apparatus 10 in 1st Embodiment. 第1の実施の形態におけるユーザ操作行動推定装置10の機能構成例を示す図である。It is a figure which shows the function structural example of the user operation behavior estimation apparatus 10 in 1st Embodiment. 第1の実施の形態におけるユーザ操作行動推定装置10が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。9 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure executed by the user operation behavior estimation device 10 according to the first embodiment. 第2の実施の形態におけるユーザ操作行動推定装置10の機能構成例を示す図である。It is a figure which shows the function structural example of the user operation behavior estimation apparatus 10 in 2nd Embodiment. 第2の実施の形態におけるユーザ操作行動推定装置10が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。It is a flow chart for explaining an example of a processing procedure which user operation behavior estimating device 10 in a 2nd embodiment performs.

以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図1は、第1の実施の形態におけるユーザ操作行動推定装置10のハードウェア構成例を示す図である。図1のユーザ操作行動推定装置10は、それぞれバスBで相互に接続されているドライブ装置100、補助記憶装置102、メモリ装置103、CPU104、インタフェース装置105、表示装置106、及び入力装置107等を有する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram illustrating a hardware configuration example of a user operation behavior estimation device 10 according to the first embodiment. The user operation behavior estimation device 10 of FIG. 1 includes a drive device 100, an auxiliary storage device 102, a memory device 103, a CPU 104, an interface device 105, a display device 106, an input device 107, and the like, which are mutually connected by a bus B. Have.

ユーザ操作行動推定装置10での処理を実現するプログラムは、CD−ROM等の記録媒体101によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体101がドライブ装置100にセットされると、プログラムが記録媒体101からドライブ装置100を介して補助記憶装置102にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体101より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置102は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。 A program that implements the processing in the user operation behavior estimation device 10 is provided by a recording medium 101 such as a CD-ROM. When the recording medium 101 storing the program is set in the drive device 100, the program is installed in the auxiliary storage device 102 from the recording medium 101 via the drive device 100. However, the program does not necessarily have to be installed from the recording medium 101, and may be downloaded from another computer via a network. The auxiliary storage device 102 stores the installed program and also stores necessary files and data.

メモリ装置103は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置102からプログラムを読み出して格納する。CPU104は、メモリ装置103に格納されたプログラムに従ってユーザ操作行動推定装置10に係る機能を実現する。インタフェース装置105は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。表示装置106はプログラムによるGUI(Graphical User Interface)等を表示する。入力装置107はキーボード及びマウス等で構成され、様々な操作指示を入力させるために用いられる。 The memory device 103 reads the program from the auxiliary storage device 102 and stores the program when an instruction to activate the program is given. The CPU 104 realizes the function of the user operation behavior estimation device 10 according to the program stored in the memory device 103. The interface device 105 is used as an interface for connecting to a network. The display device 106 displays a GUI (Graphical User Interface) or the like according to a program. The input device 107 includes a keyboard, a mouse, and the like, and is used to input various operation instructions.

図2は、第1の実施の形態におけるユーザ操作行動推定装置10の機能構成例を示す図である。図2において、ユーザ操作行動推定装置10は、入力部11、ユーザ操作行動推定部12及び出力部13等を有する。ユーザ操作行動推定部12は、ユーザ操作行動推定装置10にインストールされた1以上のプログラムが、CPU104に実行させる処理により実現される。ユーザ操作行動推定装置10は、また、関数記憶部111を利用する。関数記憶部111は、例えば、補助記憶装置102、又はユーザ操作行動推定装置10にネットワークを介して接続可能な記憶装置等を用いて実現可能である。 FIG. 2 is a diagram illustrating a functional configuration example of the user operation behavior estimation device 10 according to the first embodiment. In FIG. 2, the user operation behavior estimation device 10 includes an input unit 11, a user operation behavior estimation unit 12, an output unit 13, and the like. The user operation behavior estimation unit 12 is realized by a process that causes the CPU 104 to execute one or more programs installed in the user operation behavior estimation apparatus 10. The user operation behavior estimation device 10 also uses the function storage unit 111. The function storage unit 111 can be realized using, for example, the auxiliary storage device 102 or a storage device that can be connected to the user operation behavior estimation device 10 via a network.

入力部11は、「ユーザ操作行動に係る要因指標」の値の入力を、例えば、ユーザから受け付ける。「ユーザ操作行動に係る要因指標」とは、映像配信サービスのユーザによる映像の視聴時の操作行動の要因となる1以上の指標である。例えば、ネットワーク要因(スループットなど)、コンテンツ要因(コンテンツ長、人気度など)、サービス要因(ビットレート、フレームレート、解像度など)、端末要因(バッファサイズなど)等の要因の影響を受ける映像視聴アプリケーション上のユーザが知覚可能な品質に関する1以上の指標が「ユーザ操作行動に係る要因指標」に該当する。例えば、再生停止回数、再生停止総時間等が、「ユーザ操作行動に係る要因指標」の一例として挙げられる。ここで、再生停止回数、再生停止総時間は、ユーザの操作に応じた再生停止に関する値ではなく、ユーザの意図とは無関係に派生する再生停止に関する値である。 The input unit 11 receives, for example, a user input of a value of “factor index related to user operation behavior”. “Factor index relating to user operation behavior” is one or more indexes that are factors of operation behavior when a user of the video distribution service views a video. For example, a video viewing application that is affected by factors such as network factors (throughput, etc.), content factors (content length, popularity, etc.), service factors (bit rate, frame rate, resolution, etc.), terminal factors (buffer size, etc.), etc. One or more indexes related to the quality perceivable by the above user correspond to “factor indexes related to user operation behavior”. For example, the number of times playback is stopped, the total playback stop time, and the like are given as examples of the “factor index relating to user operation behavior”. Here, the number of reproduction stops and the total reproduction stop time are not values related to the reproduction stop according to the user's operation, but values related to the reproduction stop that are derived regardless of the user's intention.

ユーザ操作行動推定部12は、「ユーザ操作行動に係る要因指標」に基づいて、「ユーザ操作行動指標」を推定(算出)する。「ユーザ操作行動指標」とは、映像の視聴時におけるユーザの操作行動を示す指標をいう。例えば、ユーザによる一時停止回数、ユーザによるシーク回数、ユーザによる解像度変更回数などが「ユーザ操作行動指標」の一例として挙げられる。ユーザ操作行動推定部12は、「ユーザ操作行動指標」を構成する複数の指標のうち、「ユーザ操作行動に係る要因指標」のうち入力部11が値の入力を受け付けた指標に対応付けられている指標の値を算出する。ユーザ操作行動推定部12は、「ユーザ操作行動指標」の値の算出に際して、関数記憶部111に記憶されている1以上の関数のうちのいずれかの関数を利用する。各関数は、「ユーザ操作行動に係る要因指標」のうちのいずれか一つの指標と「ユーザ操作行動指標」のうちのいずれか一つの指標との関係を記述する任意の単調増加(または減少)関数である。例えば、再生停止回数とユーザ一時停止回数の関係を記述する単調増加関数や、再生停止回数とユーザ解像度変更回数を記述する単調増加関数等が関数記憶部111に記憶されている。例えば、「ユーザ操作行動に係る要因指標」を構成する指標の数がN個であり、「ユーザ操作行動指標」を構成する指標の数がM個であれば、最大でN×M個の関数が関数記憶部111に記憶されうる。但し、相関が認められない指標の組み合わせに対応する関数は記憶されない。 The user operation behavior estimation unit 12 estimates (calculates) the “user operation behavior index” based on the “factor index related to the user operation behavior”. The “user operation action index” refers to an index indicating the operation action of the user when viewing a video. For example, the number of pauses by the user, the number of seeks by the user, the number of resolution changes by the user, and the like are examples of the “user operation action index”. The user operation behavior estimation unit 12 is associated with the index of which the input unit 11 has received a value input, out of the “factor index related to the user operation behavior” among the plurality of indexes forming the “user operation behavior index”. Calculate the value of the index. The user operation behavior estimation unit 12 uses one of the one or more functions stored in the function storage unit 111 when calculating the value of the “user operation behavior index”. Each function describes an arbitrary monotonic increase (or decrease) that describes the relationship between any one of the "user operation action index" and any one of the "user operation action index". Is a function. For example, the function storage unit 111 stores a monotonically increasing function that describes the relationship between the number of playback stops and the number of user pauses, a monotonically increasing function that describes the number of playback stops and the number of user resolution changes, and the like. For example, if the number of indexes forming the “factor index related to user operation behavior” is N and the number of indexes forming the “user operation behavior index” is M, then at most N×M functions Can be stored in the function storage unit 111. However, the function corresponding to the combination of indexes for which no correlation is recognized is not stored.

なお、各関数のパラメータは、例えば、「ユーザ操作行動に係る要因指標」の実験による実測値と、「ユーザ操作行動指標」の実験による実測値とを学習データとして推定してもよい。ユーザが設定した関数と仮設定したパラメータに対して「ユーザ操作行動に係る要因指標」の実験による実測値を入力することで得られる「ユーザ操作行動指標」の推定値と、「ユーザ操作行動指標」の実験による実測値との二乗誤差が最小となるようにパラメータが求められてもよい。 Note that the parameters of each function may be estimated as learning data, for example, an experimentally measured value of “factor operation index relating to user operation behavior” and an experimentally measured value of “user operation behavior index”. Estimated value of "user operation behavior index" obtained by inputting experimentally measured value of "factor index related to user operation behavior" to the function set by the user and temporarily set parameter, and "user operation behavior index" The parameter may be obtained so that the squared error from the actual measurement value of the experiment of “” is minimized.

出力部13は、ユーザ操作行動推定部12によって算出された「ユーザ操作行動指標」の値を出力する。 The output unit 13 outputs the value of the “user operation action index” calculated by the user operation action estimation unit 12.

以下、図1のユーザ操作行動推定装置10の処理手順について説明する。図3は、第1の実施の形態におけるユーザ操作行動推定装置10が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 Hereinafter, the processing procedure of the user operation behavior estimation device 10 of FIG. 1 will be described. FIG. 3 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure executed by the user operation behavior estimation device 10 according to the first embodiment.

ステップS110において、入力部11は、「ユーザ操作行動に係る要因指標」のうちの1つの指標の値の入力を受け付ける。例えば、「再生停止回数」の値が入力される。 In step S110, the input unit 11 receives an input of a value of one of the "factor indexes related to user operation behavior". For example, the value of "the number of times playback is stopped" is input.

続いて、ユーザ操作行動推定部12は、関数記憶部111に記憶されている関数群のうち、入力部11が値を受け付けた指標を入力とする関数を選択する(S120)。当該指標が「再生停止回数」であれば、「再生停止回数」を入力パラメータとする関数が選択される。例えば、再生停止回数とユーザ一時停止回数との関係を記述する単調増加関数(以下、「関数A」という。)と、再生停止回数とユーザ解像度変更回数との関係を記述する単調増加関数(以下、「関数B」という。)とが選択される。 Then, the user operation behavior estimation unit 12 selects, from the function group stored in the function storage unit 111, a function to which the index of which the input unit 11 has received a value is input (S120). If the index is "reproduction stop count", a function having "reproduction stop count" as an input parameter is selected. For example, a monotonically increasing function (hereinafter referred to as “function A”) that describes the relationship between the number of playback stops and the number of user pauses, and a monotonically increasing function that describes the relationship between the number of playback stops and the number of user resolution changes (hereinafter referred to as “function A”). , "Function B") are selected.

続いて、ユーザ操作行動推定部12は、選択した関数を利用して、「ユーザ操作行動指標」の値を算出する(S130)。例えば、ユーザ操作行動推定部12は、ステップS110において入力された「再生停止回数」の値を関数Aに適用して(当てはめて)、「ユーザ一時停止回数」の値を算出する。また、ユーザ操作行動推定部12は、ステップS110において入力された「再生停止回数」の値を関数Bに適用して「ユーザ解像度変更回数」の値を算出する。 Then, the user operation action estimation unit 12 calculates the value of the “user operation action index” using the selected function (S130). For example, the user operation behavior estimation unit 12 applies (applies) the value of the “playback stop count” input in step S110 to the function A to calculate the value of the “user pause count”. In addition, the user operation behavior estimation unit 12 applies the value of “reproduction stop count” input in step S110 to the function B to calculate the value of “user resolution change count”.

続いて、出力部13は、ユーザ操作行動推定部12によって算出された「ユーザ操作行動指標」の値を出力する(S140)。例えば、「ユーザ一時停止回数」及び「ユーザ解像度変更回数」のそれぞれの値が出力される。すなわち、ステップS120において複数の関数が選択された場合、複数の「ユーザ操作行動指標」が出力される。出力形態は所定のものに限定されない。表示装置106へ表示されてもよいし、補助記憶装置102へ記憶されてもよいし、ネットワークを介してプリンタや他のコンピュータへ送信されてもよい。 Subsequently, the output unit 13 outputs the value of the “user operation action index” calculated by the user operation action estimation unit 12 (S140). For example, the respective values of “the number of user pauses” and “the number of user resolution changes” are output. That is, when a plurality of functions are selected in step S120, a plurality of "user operation action indexes" are output. The output form is not limited to a predetermined one. It may be displayed on the display device 106, may be stored in the auxiliary storage device 102, or may be transmitted to a printer or another computer via a network.

上述したように、第1の実施の形態によれば、ユーザ操作行動に係る要因指標に基づきユーザ操作行動指標を推定することができる。これにより、ユーザ操作行動の要因指標のみ測定可能な事業者(ネットワーク事業者、サービス事業者など)でもユーザ操作行動を推定することが可能となる。 As described above, according to the first embodiment, the user operation action index can be estimated based on the factor index related to the user operation action. As a result, even a business operator (a network business operator, a service business operator, etc.) that can measure only the factor index of the user operation behavior can estimate the user operation behavior.

その結果、事業者は、提供中サービスのユーザ操作行動指標をユーザ単位で把握及び管理することが可能となる。また、提供中サービスのサービス水準を変化させた場合のユーザ操作行動指標の変化もユーザ単位で把握及び管理することが可能となる。その結果として、ユーザのリテンションを維持・向上するための施策の実施が可能となる。 As a result, the business operator can grasp and manage the user operation behavior index of the service being provided for each user. Further, it is possible to grasp and manage the change in the user operation action index when the service level of the service being provided is changed, on a user-by-user basis. As a result, it becomes possible to implement measures for maintaining and improving user retention.

次に、第2の実施の形態について説明する。第2の実施の形態では第1の実施の形態と異なる点について説明する。第2の実施の形態において特に言及されない点については、第1の実施の形態と同様でもよい。 Next, a second embodiment will be described. In the second embodiment, the points different from the first embodiment will be described. The points that are not particularly mentioned in the second embodiment may be the same as in the first embodiment.

図4は、第2の実施の形態におけるユーザ操作行動推定装置10の機能構成例を示す図である。図4中、図2と同一部分には同一符号を付し、その説明は省略する。図4において、ユーザ操作行動推定装置10は、更に、出力指標選択部14を有する。出力指標選択部14は、値が入力された「ユーザ操作行動に係る要因指標」に対し、複数の「ユーザ操作行動指標」の値を出力可能な場合に、出力対象とする「ユーザ操作行動指標」を選択する。斯かる選択は、ユーザによる指定に基づいて行われる。 FIG. 4 is a diagram illustrating a functional configuration example of the user operation behavior estimation device 10 according to the second embodiment. 4, those parts which are the same as those corresponding parts in FIG. 2 are designated by the same reference numerals, and a description thereof will be omitted. In FIG. 4, the user operation behavior estimation device 10 further includes an output index selection unit 14. The output index selecting unit 14 outputs the “user operation action index” to be output when a plurality of “user operation action index” values can be output for the “factor index related to the user operation action” to which the value is input. Select. Such selection is made based on the designation by the user.

図5は、第2の実施の形態におけるユーザ操作行動推定装置10が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。図5中、図3と同一ステップには同一ステップ番号を付し、その説明は省略する。 FIG. 5 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure executed by the user operation behavior estimation device 10 according to the second embodiment. 5, those steps that are the same as those corresponding steps in FIG. 3 are designated by the same step numbers, and a description thereof will be omitted.

図5では、ステップS110がS110aに置換され、ステップS131及びS132が追加されている。 In FIG. 5, step S110 is replaced with S110a, and steps S131 and S132 are added.

ステップS110aにおいて、入力部11は、「ユーザ操作行動に係る要因指標」のうちの1つの指標の値と、「ユーザ操作行動指標」のうち出力対象とする指標の指定とをユーザから受け付ける。 In step S110a, the input unit 11 accepts from the user the value of one of the "factor indicators related to user operation behavior" and the designation of the index to be output of the "user operation behavior index".

ステップS131において、出力指標選択部14は、ステップS130において算出された「ユーザ操作行動指標」の値が複数であるか否かを判定する。すなわち、ステップS131において複数の関数が利用されたか否かが判定される。 In step S131, the output index selection unit 14 determines whether or not there are multiple "user operation action index" values calculated in step S130. That is, it is determined in step S131 whether a plurality of functions have been used.

ステップS131において複数の値が算出された場合(S131でYes)、出力指標選択部14は、複数の値の中から、ステップS110aにおいてユーザによって出力対象として指定された「ユーザ操作行動指標」の値を選択する(S132)。ステップS140では、当該値が出力される。 When a plurality of values are calculated in step S131 (Yes in S131), the output index selecting unit 14 selects the value of the “user operation action index” specified as the output target by the user in step S110a from the plurality of values. Is selected (S132). In step S140, the value is output.

なお、ステップS120のタイミングにおいて、入力部11が値を受け付けた指標を入力とし、ユーザによって出力対象として指定された指標を出力とする1つの関数が選択されてもよい。この場合、ステップS131及びS132は実行されなくてもよい。 It should be noted that at the timing of step S120, one function may be selected that has the index for which the input unit 11 has received a value as an input and outputs the index designated as the output target by the user. In this case, steps S131 and S132 may not be executed.

なお、本実施の形態において、ユーザ操作行動推定部12は、算出部の一例である。 Note that, in the present embodiment, the user operation behavior estimation unit 12 is an example of a calculation unit.

以上、本発明の実施の形態について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。 Although the embodiments of the present invention have been described in detail above, the present invention is not limited to such specific embodiments, and various modifications are possible within the scope of the gist of the present invention described in the claims. It can be modified and changed.

10 ユーザ操作行動推定装置
11 入力部
12 ユーザ操作行動推定部
13 出力部
14 出力指標選択部
100 ドライブ装置
101 記録媒体
102 補助記憶装置
103 メモリ装置
104 CPU
105 インタフェース装置
106 表示装置
107 入力装置
111 関数記憶部
B バス
10 user operation behavior estimation device 11 input unit 12 user operation behavior estimation unit 13 output unit 14 output index selection unit 100 drive device 101 recording medium 102 auxiliary storage device 103 memory device 104 CPU
105 interface device 106 display device 107 input device 111 function storage unit B bus

Claims (7)

映像配信サービスのユーザによる映像の視聴時の操作行動の要因となる1以上の指標のいずれかの指標の値の入力を受け付ける入力部と、
前記ユーザの映像の視聴時の操作行動を示す指標のうち、前記入力部が値の入力を受け付けた第1の指標に対して対応付けられている第2の指標の値を算出する算出部と、
前記第2の指標の値を出力する出力部と、
を有することを特徴とするユーザ操作行動推定装置。
An input unit that receives an input of a value of any one of one or more indexes that are factors of operation behavior when a user of the video distribution service views a video.
A calculation unit that calculates a value of a second index that is associated with a first index of which the input unit has received a value input, of the indices that indicate the operation behavior when the user views the video. ,
An output unit that outputs the value of the second index,
A user operation behavior estimation device comprising:
前記算出部は、前記操作行動の要因となる1以上の指標のいずれかと、前記操作行動を示す指標のうちのいずれかとの関係を記述する1以上の関数の中から、前記第1の指標を入力とする関数を選択し、選択した関数に前記第1の指標の値を適用して前記第2の指標の値を算出する、
ことを特徴とする請求項1記載のユーザ操作行動推定装置。
The calculation unit calculates the first index from among one or more functions that describe a relationship between any one of the one or more indexes that are factors of the operation behavior and any one of the indexes that indicate the operation behavior. A function to be input is selected, and the value of the first index is applied to the selected function to calculate the value of the second index;
The user operation behavior estimation device according to claim 1, wherein
前記出力部は、前記第1の指標を入力とする複数の関数のうち、前記操作行動を示す指標についてユーザによって指定された指標に対応する関数を利用して算出された値を出力する、
ことを特徴とする請求項2記載のユーザ操作行動推定装置。
The output unit outputs a value calculated by using a function corresponding to an index designated by a user for an index indicating the operation behavior among a plurality of functions having the first index as an input,
The user operation behavior estimation device according to claim 2, wherein
映像配信サービスのユーザによる映像の視聴時の操作行動の要因となる1以上の指標のいずれかの指標の値の入力を受け付ける入力手順と、
前記ユーザの映像の視聴時の操作行動を示す指標のうち、前記入力手順が値の入力を受け付けた第1の指標に対して対応付けられている第2の指標の値を算出する算出手順と、
前記第2の指標の値を出力する出力手順と、
をコンピュータが実行することを特徴とするユーザ操作行動推定方法。
An input procedure for receiving an input of a value of any one of one or more indexes that become a factor of operation behavior when a user of the video distribution service views a video;
A calculation procedure for calculating a value of a second index associated with the first index for which the input procedure has received the input of values, among the indexes indicating the operation behavior when the user views the video. ,
An output procedure for outputting the value of the second index,
A computer-executed method for estimating user operation behavior.
前記算出手順は、前記操作行動の要因となる1以上の指標のいずれかと、前記操作行動を示す指標のうちのいずれかとの関係を記述する1以上の関数の中から、前記第1の指標を入力とする関数を選択し、選択した関数に前記第1の指標の値を適用して前記第2の指標の値を算出する、
ことを特徴とする請求項4記載のユーザ操作行動推定方法。
In the calculation procedure, the first index is selected from among one or more functions that describe the relationship between any of the one or more indexes that are factors of the operation behavior and any of the indexes that indicate the operation behavior. A function to be input is selected, and the value of the first index is applied to the selected function to calculate the value of the second index;
The user operation behavior estimation method according to claim 4, wherein
前記出力手順は、前記第1の指標を入力とする複数の関数のうち、前記操作行動を示す指標についてユーザによって指定された指標に対応する関数を利用して算出された値を出力する、
ことを特徴とする請求項5記載のユーザ操作行動推定方法。
The output procedure outputs a value calculated by using a function corresponding to an index designated by a user for an index indicating the operation behavior among a plurality of functions having the first index as an input,
The method for estimating user operation behavior according to claim 5, wherein
請求項1乃至3いずれか一項記載の各部としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。 A program that causes a computer to function as each unit according to any one of claims 1 to 3.
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