(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツ配信に利用可能なリソースの余剰を新規の配信対象コンテンツに対してコンテンツの人気度に応じて分配し、余剰リソース分配結果に基づいて該新規の配信対象コンテンツ毎の配信数を算出するコンテンツ配信数算出手段と、
ユーザのコンテンツ閲覧履歴から把握されたユーザ嗜好と配信対象コンテンツとの類似度に基づいて、該配信対象コンテンツの配信数に応じた数の配信先ユーザを選定する第１のコンテンツ配信先選定手段と、を備え、
前記コンテンツ配信数算出手段は、前記新規の配信対象コンテンツに類似の過去に配信された複数の類似コンテンツに関してそれぞれの閲覧者率を該類似コンテンツのユーザ閲覧履歴から算出し、該算出した複数の閲覧者率を用いて該複数の類似コンテンツの取得時期に対応させた該複数の閲覧者率間の増減の傾向を算出し、該算出した増減の傾向に応じて前記新規の配信対象コンテンツの人気度を上げ下げする、
ことを特徴とするコンテンツ配信制御装置。
【請求項２】
前記ユーザ嗜好は、当該ユーザが閲覧したコンテンツの特徴ベクトルを総合したベクトルとして算出され、
前記第１のコンテンツ配信先選定手段は、該算出結果のベクトルと新規の配信対象コンテンツの特徴ベクトルとの類似度を算出することを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ配信制御装置。
【請求項３】
前記第１のコンテンツ配信先選定手段は、ユーザへのコンテンツ配信履歴とユーザのコンテンツ閲覧履歴とから算出されたユーザの参加率を配信先ユーザの選定に反映させることを特徴とする請求項１又は２に記載のコンテンツ配信制御装置。
【請求項４】
前記第１のコンテンツ配信先選定手段による配信先ユーザの選定からもれた未配信ユーザの情報を記憶する未配信ユーザ情報記憶手段と、
新規の配信対象コンテンツがなく、且つ、コンテンツ配信に利用可能なリソースの余剰がある場合に、未配信ユーザを対象にして、該余剰リソースの範囲内で配信先ユーザを選定する第２のコンテンツ配信先選定手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のコンテンツ配信制御装置。
【請求項５】
前記コンテンツ配信数算出手段は、優先コンテンツ情報で示される優先コンテンツに対してコンテンツ配信に利用可能なリソースの余剰を優先的に分配してから、残りの余剰リソースを非優先コンテンツに対してその人気度に応じて分配することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載のコンテンツ配信制御装置。
【請求項６】
前記第１のコンテンツ配信先選定手段は、優先ユーザ情報で示される優先ユーザを優先的に配信先に選定してから、残りの配信数分の配信先ユーザを選定することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載のコンテンツ配信制御装置。
【請求項７】
コンテンツ配信に利用可能なリソースの余剰を新規の配信対象コンテンツに対してコンテンツの人気度に応じて分配し、余剰リソース分配結果に基づいて該新規の配信対象コンテンツ毎の配信数を算出するコンテンツ配信数算出機能と、
ユーザのコンテンツ閲覧履歴から把握されたユーザ嗜好と配信対象コンテンツとの類似度に基づいて、該配信対象コンテンツの配信数に応じた数の配信先ユーザを選定する第１のコンテンツ配信先選定機能と、をコンピュータに実現させるコンピュータプログラムであり、
前記コンテンツ配信数算出機能は、前記新規の配信対象コンテンツに類似の過去に配信された複数の類似コンテンツに関してそれぞれの閲覧者率を該類似コンテンツのユーザ閲覧履歴から算出し、該算出した複数の閲覧者率を用いて該複数の類似コンテンツの取得時期に対応させた該複数の閲覧者率間の増減の傾向を算出し、該算出した増減の傾向に応じて前記新規の配信対象コンテンツの人気度を上げ下げする、
ことを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンテンツ配信制御装置及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、コンテンツ配信システムとしては、例えば特許文献１，２に記載のものが知られている。特許文献１に記載の従来技術１では、複数のコンテンツ記憶手段を設け、ユーザの嗜好度が高いコンテンツを当該ユーザ端末に最も近いコンテンツ記憶手段に配備するようにしている。特許文献２に記載の従来技術２では、コンテンツ受信再生装置が、コンテンツサーバが配信可能なコンテンツの中から、ユーザの嗜好、ユーザ側の通信環境、コンテンツのジャンルなどの条件に基づいて受信及び再生を行うコンテンツを選別するとともにコンテンツの再生順序を決定してコンテンツサーバに伝えている。
【特許文献１】特開２００３−３００８７号公報
【特許文献２】特開２００５−８４７５２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、上述した従来技術では、以下のような問題点がある。
従来技術１によれば、複数のコンテンツ記憶手段を設けることでコンテンツ配信時のサーバ負荷を軽減することができるが、いかんせん設備コストの増大を招くという実現上の問題がある。
従来技術２によれば、個々のコンテンツ受信再生装置の条件に応じたコンテンツ配信が可能であるが、多数のコンテンツ受信再生装置からの個別要求に応じるためにはコンテンツサーバの所要処理能力が多大なものになることが懸念される。
【０００４】
一般的にサーバに具備可能な処理能力には限度があり、コンテンツ配信に利用可能なリソースの上限が存在することは容易に想像できる。一方、個々のユーザにとってはできる限り嗜好に合ったコンテンツの配信が望まれる。ここで、個々のコンテンツについて配信先のユーザ数を制限する手法が考えられるが、次に示すような問題点（１）、（２）がある。
（１）コンテンツの配信数に一律の上限を設定することで、配信サーバの負荷を一定に保つことができるが、コンテンツ毎にその人気度（コンテンツを欲するユーザの数）が異なるため、全体としてユーザの満足度が低下してしまう。
（２）コンテンツとユーザの好みを類似度などの指標を算出した上で、一定の値を上回るユーザにのみ配信することでユーザの満足度を向上させることができるが、配信サーバの負荷が処理能力をオーバーする可能性がある。
このため、コンテンツ配信能力の範囲内で、できる限り個々のユーザの嗜好に合ったコンテンツを各ユーザに配信させるべくコンテンツ配信制御を行うことが課題となっている。
【０００５】
本発明は、このような事情を考慮してなされたもので、その目的は、コンテンツ配信能力の範囲内で、できる限り個々のユーザの嗜好に合ったコンテンツを各ユーザに配信させるべくコンテンツの配信を制御することのできるコンテンツ配信制御装置及びコンピュータプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の課題を解決するために、本発明に係るコンテンツ配信制御装置は、コンテンツ配信に利用可能なリソースの余剰を新規の配信対象コンテンツに対してコンテンツの人気度に応じて分配し、余剰リソース分配結果に基づいて該新規の配信対象コンテンツ毎の配信数を算出するコンテンツ配信数算出手段と、ユーザのコンテンツ閲覧履歴から把握されたユーザ嗜好と配信対象コンテンツとの類似度に基づいて、該配信対象コンテンツの配信数に応じた数の配信先ユーザを選定する第１のコンテンツ配信先選定手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００７】
本発明に係るコンテンツ配信制御装置においては、前記新規の配信対象コンテンツの人気度は、該新規の配信対象コンテンツに類似のコンテンツに係るユーザ閲覧履歴から算出された閲覧者率の傾向に応じて上げ下げされることを特徴とする。
【０００８】
本発明に係るコンテンツ配信制御装置においては、前記ユーザ嗜好は、当該ユーザが閲覧したコンテンツの特徴ベクトルを総合したベクトルとして算出され、前記第１のコンテンツ配信先選定手段は、該算出結果のベクトルと新規の配信対象コンテンツの特徴ベクトルとの類似度を算出することを特徴とする。
【０００９】
本発明に係るコンテンツ配信制御装置においては、前記第１のコンテンツ配信先選定手段は、ユーザへのコンテンツ配信履歴とユーザのコンテンツ閲覧履歴とから算出されたユーザの参加率を配信先ユーザの選定に反映させることを特徴とする。
【００１０】
本発明に係るコンテンツ配信制御装置においては、前記第１のコンテンツ配信先選定手段による配信先ユーザの選定からもれた未配信ユーザの情報を記憶する未配信ユーザ情報記憶手段と、新規の配信対象コンテンツがなく、且つ、コンテンツ配信に利用可能なリソースの余剰がある場合に、未配信ユーザを対象にして、該余剰リソースの範囲内で配信先ユーザを選定する第２のコンテンツ配信先選定手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１１】
本発明に係るコンテンツ配信制御装置においては、前記コンテンツ配信数算出手段は、優先コンテンツ情報で示される優先コンテンツに対してコンテンツ配信に利用可能なリソースの余剰を優先的に分配してから、残りの余剰リソースを非優先コンテンツに対してその人気度に応じて分配することを特徴とする。
【００１２】
本発明に係るコンテンツ配信制御装置においては、前記第１のコンテンツ配信先選定手段は、優先ユーザ情報で示される優先ユーザを優先的に配信先に選定してから、残りの配信数分の配信先ユーザを選定することを特徴とする。
【００１３】
本発明に係るコンピュータプログラムは、コンテンツ配信に利用可能なリソースの余剰を新規の配信対象コンテンツに対してコンテンツの人気度に応じて分配し、余剰リソース分配結果に基づいて該新規の配信対象コンテンツ毎の配信数を算出するコンテンツ配信数算出機能と、ユーザのコンテンツ閲覧履歴から把握されたユーザ嗜好と配信対象コンテンツとの類似度に基づいて、該配信対象コンテンツの配信数に応じた数の配信先ユーザを選定する第１のコンテンツ配信先選定機能と、をコンピュータに実現させることを特徴とする。
これにより、前述のコンテンツ配信制御装置がコンピュータを利用して実現できるようになる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、コンテンツ配信能力の範囲内で、できる限り個々のユーザの嗜好に合ったコンテンツを各ユーザに配信させるべくコンテンツの配信を制御することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、図面を参照し、本発明の実施形態について説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係るコンテンツ配信システムの全体構成を示す概略構成図である。図１において、配信サーバ１は、ウェブ（Ｗｅｂ）サイト２からインターネット３経由で新着コンテンツを受信する。なお、図１では、インターネット３に接続されるウェブサイト２を例示しているが、配信サーバ１が企業内等のローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）に接続されるウェブサイト２からＬＡＮ経由で新着コンテンツを受信するものであってもよい。
【００１６】
ウェブサイト２としては、例えば、ブログサイト、ニュースサイト、画像投稿サイト、楽曲投稿サイトなどが挙げられる。新着コンテンツは、ウェブサイト２に新規に登録されたコンテンツであり、例えば、ブログサイトに新規投稿された記事、ニュースサイトに新規掲載された記事、画像投稿サイトに新規投稿された画像、楽曲投稿サイトに新規投稿された楽曲などが挙げられる。コンテンツは、テキスト、画像、音声などのデータから構成される。
なお、本実施形態では、コンテンツとして、テキストデータを含むものを例に挙げて説明する。
【００１７】
配信サーバ１は、新着コンテンツを通信ネットワーク５経由でユーザ端末４へ配信する。通信ネットワーク５は、コンテンツ配信時に利用するものである。通信ネットワーク５は、有線ネットワーク又は無線ネットワークを含み、インターネット３を含んでいてもよい。
【００１８】
ユーザ端末４は、通信ネットワーク５経由でコンテンツを受信し、受信コンテンツをユーザが閲覧可能なように構成されている。さらに、ユーザ端末４は、ユーザが受信コンテンツを閲覧した日時の情報を該閲覧済コンテンツのコンテンツ識別情報（コンテンツＩＤ）とともに、通信ネットワーク５経由で配信サーバ１へ送信するように構成されている。閲覧済コンテンツＩＤ及び閲覧日時情報は、ユーザが新着コンテンツ閲覧に参加したことを示す情報（参加情報）である。
【００１９】
ユーザ端末４は、移動しながら使用可能な装置（例えば、携帯型の端末装置）であってもよく、或いは、固定して使用される装置（例えば、パーソナルコンピュータやセットトップボックス（例えばケーブルテレビ放送受信用ＳＴＢ）等の据置き型の端末装置）であってもよい。また、携帯型の端末装置としては、例えば、移動通信事業者が提供する移動通信網の端末装置（例えば、データ通信機能を有する携帯電話機、データ通信端末装置等）、ＰＤＡ（Personal Digital Assistants：個人用情報機器）などが挙げられる。また、ＰＤＡの場合、通信手段を内蔵していてもよく、外部から通信手段を接続するものであってもよい。
【００２０】
図２は、本実施形態に係る配信サーバ１の構成を示すブロック図である。図２において、配信サーバ１は、新着コンテンツ受信部１１、新着コンテンツ蓄積部１２、特徴ベクトル算出部１３、ベースカテゴリデータベース（ベースカテゴリＤＢ）１４、参加情報受信部１５、参加情報蓄積部１６、配信制御部１７及び配信部１８を有する。
【００２１】
新着コンテンツ受信部１１は、ウェブサイト２からインターネット３経由で新着コンテンツを受信する。新着コンテンツ受信部１１は、新着コンテンツを受信した日時の情報とともに該受信コンテンツを新着コンテンツ蓄積部１２に格納する。図３に新着コンテンツ蓄積部１２の構成例が示されている。新着コンテンツ蓄積部１２は、コンテンツ毎に、コンテンツＩＤに関連付けてコンテンツデータ、受信日時、特徴ベクトル及び優先フラグを記憶する。コンテンツデータは、コンテンツ本体のデータと属性データ（コンテンツのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）、ベースカテゴリ情報等）を含む。優先フラグがオンになっているコンテンツは、配信を優先すべき優先コンテンツ（例えば、地震速報等の緊急性の高い記事など）である。優先フラグがオフになっているコンテンツは、非優先コンテンツである。ベースカテゴリ情報は、特徴ベクトル算出部１３から設定される。特徴ベクトルは、特徴ベクトル算出部１３で算出されて設定される。
【００２２】
特徴ベクトル算出部１３は、新着コンテンツ受信部１１から新着コンテンツのコピーを受け取る。このとき、新着コンテンツ受信部１１は、特徴ベクトル算出処理に使用されるデータのみをコピーすればよい。本実施形態では、テキストデータのみが特徴ベクトル算出処理で使用されるので、新着コンテンツ受信部１１は、新着コンテンツに含まれるテキストデータのみをコピーして特徴ベクトル算出部１３に送る。特徴ベクトル算出部１３は、新着コンテンツ受信部１１から受け取った新着コンテンツのコピー（ここでは、テキストデータ）から、該新着コンテンツの特徴ベクトルを算出する。
【００２３】
特徴ベクトル算出部１３は、ベースカテゴリＤＢ１４を利用して特徴ベクトル算出処理を行う。ベースカテゴリＤＢ１４は、予め定義された情報の種類（ベースカテゴリ）毎に特徴語リストを蓄積する。特徴語リストは、ベースカテゴリ毎に、学習データに基づいて生成される。ベースカテゴリとしては、例えば、芸能、スポーツ、グルメ、政治、経済などが挙げられる。
【００２４】
ここで、特徴語リストの生成方法の一例をあるベースカテゴリに着目して説明する。まず、当該ベースカテゴリに分類された複数の学習データ（テキストデータ）から、形態素解析等のツールを利用して名詞やサ変動詞などの単語を抽出する。次いで、その抽出単語に対して、一般的な単語の出現確率に基づく重要度の値（例えばＴＦ・ＩＤＦ値など)を算出する。次いで、その重要度の値と抽出単語の組を特徴語リストに格納する。この生成処理を各ベースカテゴリに対して行い、各ベースカテゴリの特徴語リストを生成し、ベースカテゴリＤＢ１４に格納する。
【００２５】
なお、ベースカテゴリＤＢ１４の構築は、他の処理とは独立して行うことが可能である。又、定期的に、新規の学習データによって各ベースカテゴリの特徴語リストを更新することが好ましい。
【００２６】
次に、図４を参照して、特徴ベクトル算出部１３が新着コンテンツの特徴ベクトルを算出する動作について説明する。図４は、本実施形態に係る特徴ベクトル算出処理の手順を示したフローチャートである。
図４において、ステップＳ１では、新着コンテンツの特徴語リストを作成する。この特徴語リスト作成処理では、まず、新着コンテンツ受信部１１から受け取った新着コンテンツのテキストデータから、形態素解析等のツールを利用して名詞やサ変動詞などの単語を抽出する。次いで、その抽出単語が該テキストデータ中に何回出現するかを計数する。次いで、その出現回数の値と抽出単語の組を特徴語リストに格納する。
【００２７】
ステップＳ２では、ベースカテゴリ別に、新着コンテンツとの関連度を計算する。この関連度算出処理では、まず、ベースカテゴリ毎に、新規コンテンツの特徴語リストとベースカテゴリの特徴語リストとの内積を計算する。この内積計算は、両方の特徴語リストに共通して含まれる抽出単語の全てについて、その出現回数の値と重要度の値を乗算し、この積を合計する。この合計値が当該ベースカテゴリに対する新着コンテンツの関連度の値である。この処理を各ベースカテゴリに対して行い、各ベースカテゴリに対する新着コンテンツの関連度の値を算出する。
【００２８】
ステップＳ３では、ステップＳ２で算出されたベースカテゴリ毎の関連度の値の集合を新着コンテンツの特徴ベクトルとして出力する。この特徴ベクトルは、新着コンテンツ蓄積部１２に当該新着コンテンツの特徴ベクトルとして格納されるとともに、配信制御部１７へ送られる。又、特徴ベクトル算出部１３は、新着コンテンツのベースカテゴリ情報を新着コンテンツ蓄積部１２に格納する。ベースカテゴリ情報は、新着コンテンツとの関連度が所定値以上であるベースカテゴリを示す。
【００２９】
説明を図２に戻す。
参加情報受信部１５は、ユーザ端末４から通信ネットワーク５経由で参加情報（閲覧済コンテンツＩＤ及び閲覧日時情報）を受信する。参加情報受信部１５は、受信した参加情報を参加情報蓄積部１６に格納する。図５に参加情報蓄積部１６の構成例が示されている。参加情報蓄積部１６は、ユーザ毎に、ユーザＩＤに関連付けてユーザ情報、コンテンツ配信履歴及びコンテンツ閲覧履歴を記憶する。
【００３０】
ユーザ情報は、ユーザアドレスと優先フラグを含む。ユーザアドレスは、ユーザ端末４の通信アドレスであり、コンテンツ配信時に使用される。優先フラグがオンになっているユーザは、コンテンツ配信を優先すべき優先ユーザ（例えば、有料の配信サービスに加入しているユーザなど）である。優先フラグがオフになっているユーザは、非優先ユーザである。ユーザ情報は、事前に設定され、又、任意に更新可能である。
【００３１】
コンテンツ配信履歴は、ユーザ端末４に配信済みのコンテンツのＩＤとその配信日時の情報、及び配信済コンテンツの個数の情報を含む。コンテンツ配信履歴は、配信制御部１７から設定される。配信制御部１７は、ユーザ端末４に配信済みのコンテンツのＩＤとその配信日時の情報を参加情報蓄積部１６に格納する。このとき、配信制御部１７は、その配信済みのコンテンツの個数分だけ配信済コンテンツの個数を増やして、配信済コンテンツの個数の情報を更新する。
【００３２】
コンテンツ閲覧履歴は、ユーザ端末４で閲覧済みのコンテンツのＩＤとその閲覧日時の情報、及び閲覧済コンテンツの個数の情報を含む。コンテンツ閲覧履歴は、参加情報受信部１５から設定される。参加情報受信部１５は、ユーザ端末４から受信した参加情報（閲覧済コンテンツＩＤ及び閲覧日時情報）を参加情報蓄積部１６に格納する。このとき、参加情報受信部１５は、受信した閲覧済コンテンツＩＤの個数分だけ閲覧済コンテンツの個数を増やして、閲覧済コンテンツの個数の情報を更新する。
【００３３】
配信制御部１７は、コンテンツ配信能力の範囲内でユーザ満足度を向上させるべくコンテンツの配信を制御するように構成されている。配信制御部１７は、新着コンテンツの配信先ユーザを決定し、その情報を配信部１８に出力する。なお、配信制御部１７の詳細は後述する。
【００３４】
配信部１８は、配信制御部１７から受け取った配信先ユーザ情報に基づいて、各新着コンテンツを各配信先ユーザのユーザ端末４宛に配信する。配信部１８は、各配信先ユーザのユーザアドレスを参加情報蓄積部１６から取得する。又、配信部１８は、各新着コンテンツを新着コンテンツ蓄積部１２から取得する。
【００３５】
図６は、本実施形態に係る配信制御部１７の構成を示すブロック図である。配信制御部１７は、コンテンツ配信能力の範囲内でユーザ満足度を向上させるべくコンテンツの配信を制御するように構成されている。図６において、配信制御部１７は、コンテンツ最大配信数算出部２１、コンテンツ配信数算出部２２、第１コンテンツ配信先選定部２３、第２コンテンツ配信先選定部２４、優先コンテンツ情報記憶部２５、優先ユーザ情報記憶部２６及び未配信ユーザ情報記憶部２７を有する。
【００３６】
配信制御部１７は、一定周期でコンテンツ配信制御処理を実行する。配信制御部１７は、特徴ベクトル算出部１３から新着コンテンツの特徴ベクトルを受け取ると、コンテンツ配信制御処理の実行時まで保持する。従って、コンテンツ配信制御処理の実行時には、複数の新着コンテンツに係る特徴ベクトルが保持されていることが起こり得る。配信制御部１７は、コンテンツ配信制御処理の開始タイミングになると、保持されている全ての新着コンテンツに係る特徴ベクトルを使用してコンテンツ配信制御処理を実行する。又、その保持されている特徴ベクトルに係る全ての新着コンテンツがコンテンツ配信制御処理対象である。
【００３７】
以下、図７〜図１０のフローチャートを参照して、配信制御部１７のコンテンツ配信制御処理に係る動作を詳細に説明する。
【００３８】
まず、図７及び図８を参照して、コンテンツ最大配信数算出部２１の動作を説明する。図７において、ステップＳ１１では、新着コンテンツの中に優先コンテンツがあるか否かを判断する。この判断処理では、優先コンテンツ情報記憶部２５に記憶されている優先コンテンツ情報を利用する。優先コンテンツ情報は優先コンテンツを特定する情報（優先コンテンツのＵＲＬ等）を有する。コンテンツ最大配信数算出部２１は、新着コンテンツのＵＲＬを新着コンテンツ蓄積部１２から取得して優先コンテンツ情報と照合し、一致した場合に優先コンテンツありと判断する。又は、コンテンツ最大配信数算出部２１は、新着コンテンツの優先フラグを新着コンテンツ蓄積部１２から取得し、優先フラグがオンである場合に優先コンテンツありと判断する。優先コンテンツありの場合はステップＳ１２に進み、優先コンテンツなしの場合はステップＳ１４に進む。
【００３９】
ステップＳ１２では、優先コンテンツであると判断された新着コンテンツに対して、送信キューを確保する。送信キューは、配信部１８においてコンテンツ配信に利用可能なリソースの管理単位の一つである。送信キューは、送信待ちのコンテンツを保持しておくメモリ領域に対応している。本実施形態では、１回のコンテンツ配信に対して１個の送信キューが割り当てられる。例えば、１個のコンテンツを２台のユーザ端末４宛にそれぞれ配信する場合、２個の送信キューが必要となる。つまり、１個のコンテンツと１つの配信先の組に対して、１個の送信キューが割り当てられる。従って、コンテンツ最大配信数算出部２１は、優先コンテンツの個数とユーザ数の組み合わせの数分の送信キューを確保する。
【００４０】
ステップＳ１３では、新着コンテンツの個数から優先コンテンツの個数を減算した値を変数ｎに設定する。
【００４１】
ステップＳ１４では、ステップＳ１１で新着コンテンツの中に優先コンテンツがないと判断されたことから、新着コンテンツの個数をそのまま変数ｎに設定する。
【００４２】
ステップＳ１５では、送信キューの空きがあるか否かを判断する。未使用の送信キューの個数の情報は、配信部１８から受け取る。未使用の送信キューがある場合にはステップＳ１６に進み、未使用の送信キューがない場合にはステップＳ１７に進む。
【００４３】
ステップＳ１６では、未使用の送信キューの個数（空き送信キュー数）を変数Ｑに設定する。又、変数ｉに初期値「１」を設定する。
一方、ステップＳ１７では、送信キューの空きがないので、次回のコンテンツ配信制御処理実行時まで予備キューに新着コンテンツを格納する。
【００４４】
次いで、図８のステップＳ１８〜Ｓ２６では、ｎ個の新着コンテンツに対して、それぞれの最大配信数を算出する。
まず、ステップＳ１８では、ｉ番目の新着コンテンツを処理対象コンテンツに設定する。
ステップＳ１９では、過去に所定回数（ｋ回）の類似コンテンツが存在したか否かを判断する。この処理について説明する。まず、コンテンツ最大配信数算出部２１は、処理対象コンテンツについて新着コンテンツ蓄積部１２に格納されるベースカテゴリ情報を参照し、処理対象コンテンツが属するベースカテゴリを把握する。次いで、そのベースカテゴリに属する他のコンテンツを新着コンテンツ蓄積部１２から検索する。次いで、その検索結果のコンテンツ（類似コンテンツ）の個数を計数し、ｋ個以上である場合には過去にｋ回の類似コンテンツが存在したと判断する。過去にｋ回の類似コンテンツが存在した場合にはステップＳ２０に進み、そうでない場合にはステップＳ２２に進む。
【００４５】
ステップＳ２０では、過去ｋ回の類似コンテンツについての各閲覧者率を算出する。この処理について説明する。まず、コンテンツ最大配信数算出部２１は、ステップＳ１９の検索結果の類似コンテンツについてその受信日時を新着コンテンツ蓄積部１２から取得し、受信日時の新しい方からｋ個の類似コンテンツを選択する。次いで、そのｋ個の類似コンテンツの各々について閲覧者率を算出する。閲覧者率は、類似コンテンツを閲覧したユーザの数を、該類似コンテンツを配信した配信先ユーザの数で割った値である。類似コンテンツを閲覧したユーザの数は、参加情報蓄積部１６中のコンテンツ閲覧履歴を検索して取得する。類似コンテンツを配信した配信先ユーザの数は、参加情報蓄積部１６中のコンテンツ配信履歴を検索して取得する。
【００４６】
ステップＳ２１では、過去ｋ回の類似コンテンツについての各閲覧者率に基づいて、閲覧者率の傾向（上昇、下降、横ばい）を判断する。閲覧者率の傾向については、類似コンテンツの受信日時に基づいて閲覧者率間の傾きを計算することにより把握する。
【００４７】
ステップＳ２２、Ｓ２３、Ｓ２４では、ステップＳ２１の結果に応じて、処理対象コンテンツの最大配信数Ｐｘｉを計算する。閲覧者率が横ばい傾向にある場合には、ステップＳ２２に進み、現在の最大配信数Ｐｘｉを維持する。閲覧者率が上昇傾向にある場合には、ステップＳ２３に進み、最大配信数Ｐｘｉを増加させる。閲覧者率が下降傾向にある場合には、ステップＳ２４に進み、最大配信数Ｐｘｉを減少させる。なお、最大配信数Ｐｘｉの初期値は事前に設定される。又、最大配信数Ｐｘｉの増減の仕方としては、例えば、所定率の増加、減少を行うことが挙げられる。但し、最大配信数Ｐｘｉの下限値は１である。
【００４８】
ステップＳ２５では、変数ｉに１加算する。ステップＳ２６では変数ｉが変数ｎより大きいか判断する。変数ｉが変数ｎより大きい場合は、全ての新着コンテンツについて処理が完了したので、コンテンツ最大配信数算出処理を終了する。一方、変数ｉが変数ｎ以下である場合は、未処理の新着コンテンツが残っているのでステップＳ１８に戻り、次の未処理の新着コンテンツを新たな処理対象コンテンツに設定してコンテンツ最大配信数算出処理を継続する。
【００４９】
コンテンツ最大配信数算出部２１は、ｎ個の新着コンテンツについての各最大配信数をコンテンツ配信数算出部２２に出力する。
【００５０】
次に、コンテンツ配信数算出部２２の動作を説明する。
コンテンツ配信数算出部２２は、ｎ個の新着コンテンツに対して未使用の送信キューを各最大配信数に応じて分配し、この分配結果に基づいて新着コンテンツ毎の配信数を算出する。この処理について説明する。まず、コンテンツ配信数算出部２２は、ｎ個の新着コンテンツについての各最大配信数Ｐｘｉ（但し、１≦ｉ≦ｎ）の総和Ｐａを計算する。次いで、新着コンテンツ毎に、配信数Ｐｉを計算する。配信数Ｐｉは、次式で算出する。
Ｐｉ＝Ｑ×（Ｐｘｉ÷Ｐａ）
但し、Ｑは変数Ｑの値であり、空き送信キュー数である。
【００５１】
この算出結果において、ある新着コンテンツの配信数Ｐｉは、当該新着コンテンツに対する空き送信キューの分配数に対応している。その空き送信キューの分配は、ｎ個の新着コンテンツについての各最大配信数の総和に占める当該新着コンテンツの最大配信数の割合に応じたものである。ここで、上述したように、新着コンテンツの最大配信数は、閲覧者率の傾向に応じて増減されたものであり、当該新着コンテンツの人気度を表している。従って、空き送信キューの分配は、新着コンテンツの人気度に応じて行われたものとなっている。また、空き送信キューは、コンテンツ配信に利用可能なリソースの余剰に対応する。従って、新着コンテンツの配信数Ｐｉは、余剰リソース分配結果に基づいて算出されたものとなっている。
【００５２】
コンテンツ配信数算出部２２は、ｎ個の新着コンテンツについての各配信数を第１コンテンツ配信先選定部２３に出力する。
【００５３】
次に、図９を参照して、第１コンテンツ配信先選定部２３の動作を説明する。
図９において、ステップＳ３１では、変数ｍにユーザ数を設定する。又、変数ｉに初期値「０」を設定する。ユーザ数は、参加情報蓄積部１６に登録されているユーザの数である。
【００５４】
次いで、ステップＳ３２〜Ｓ４２では、ｎ個の新着コンテンツに対して、それぞれの配信数に応じた数の配信先ユーザを選定する。
【００５５】
まず、ステップＳ３２では変数ｉに１加算し、ステップＳ３３でｉ番目の新着コンテンツを処理対象コンテンツに設定する。ステップＳ３４では変数ｊに初期値「０」を設定する。
【００５６】
次いで、ステップＳ３５〜Ｓ３９では、ｍ人のユーザについて各々処理を行う。
【００５７】
まず、ステップＳ３５では、変数ｊに１加算し、ｊ番目のユーザを処理対象ユーザとする。ステップＳ３６では、処理対象コンテンツの特徴ベクトルＸｉと処理対象ユーザの嗜好ベクトルＭｊとの類似度Ｓ（ｉ，ｊ）を算出する。この算出処理を説明する。まず、第１コンテンツ配信先選定部２３は、処理対象ユーザの嗜好ベクトルＭｊを算出する。この嗜好ベクトル算出処理では、参加情報蓄積部１６から処理対象ユーザの閲覧済コンテンツＩＤを全て取得する。次いで、各閲覧済コンテンツＩＤに対応する特徴ベクトルを新着コンテンツ蓄積部１２から取得する。次いで、その取得した特徴ベクトルを総合したベクトルを計算する。例えば、特徴ベクトルの総和を計算する。若しくは、特徴ベクトルの平均を計算する。この計算結果のベクトル（例えば、特徴ベクトルの総和、平均など）が処理対象ユーザの嗜好ベクトルＭｊである。次に、第１コンテンツ配信先選定部２３は、処理対象コンテンツの特徴ベクトルＸｉと処理対象ユーザの嗜好ベクトルＭｊとの類似度Ｓ（ｉ，ｊ）を計算する。類似度Ｓ（ｉ，ｊ）としては、例えば、コサイン距離、内積、ユークリッド距離などが利用可能である。
【００５８】
ステップＳ３７では、処理対象ユーザの参加率Ｒｊを算出する。参加率Ｒｊは次式で計算する。
Ｒｊ＝Ｒｃｊ÷Ｒｏｊ
但し、Ｒｃｊは処理対象ユーザについての閲覧率である。Ｒｏｊは、処理対象ユーザが最後にコンテンツを閲覧した時点以降の新着コンテンツの個数である。閲覧率Ｒｃｊは、処理対象ユーザについて参加情報蓄積部１６中の閲覧済コンテンツの個数を配信済コンテンツの個数で割った値である。最終閲覧時点以降の新着コンテンツ数Ｒｏｊは、処理対象ユーザについての参加情報蓄積部１６中の最新の閲覧日時から以降の新着コンテンツ蓄積部１２中の受信日時に該当するコンテンツの個数を計数することで求められる。
【００５９】
ステップＳ３８では、類似度Ｓ（ｉ，ｊ）と参加率Ｒｊを乗算する。この積「Ｓ（ｉ，ｊ）×Ｒｊ」は保持する。
【００６０】
ステップＳ３９では、変数ｊが変数ｍに等しいか判断する。変数ｊが変数ｍに等しい場合は、全てのユーザについてステップＳ３５〜Ｓ３９の処理が完了したので、ステップＳ４０に進む。一方、変数ｊが変数ｍ未満である場合は、未処理のユーザが残っているのでステップＳ３５に戻り、次の未処理のユーザを新たな処理対象ユーザに設定してステップＳ３５〜Ｓ３９の処理を継続する。
【００６１】
ステップＳ３５〜Ｓ３９によって、ｍ人のユーザについてそれぞれの「Ｓ（ｉ，ｊ）×Ｒｊ」の値が算出される。
【００６２】
ステップＳ４０では、ｍ人のユーザに対して、処理対象コンテンツについての配信順位付けを行う。この配信順位付け処理では、まず、優先ユーザを上位に配置する。優先ユーザは、優先ユーザ情報記憶部２６に記憶されている優先ユーザ情報によって示される。次いで、残りのユーザを「Ｓ（ｉ，ｊ）×Ｒｊ」の値の降順で配置する。
【００６３】
ステップＳ４１では、その配信順位に従って上位Ｐｉ人を処理対象コンテンツの配信先ユーザに選定する。ここで、Ｐｉは、処理対象コンテンツの配信数であり、上述したコンテンツ配信数算出部２２によって算出されたものである。次いで、今回の配信先ユーザの選定からもれた残りのユーザ（未配信ユーザ）の「Ｓ（ｉ，ｊ）×Ｒｊ」の値を、未配信ユーザ情報として未配信ユーザ情報記憶部２７に記録する。
【００６４】
ステップＳ４２では、変数ｉが変数ｎに等しいか判断する。変数ｉが変数ｎに等しい場合は、全ての新着コンテンツについて処理が完了したので、第１のコンテンツ配信先選定処理を終了する。一方、変数ｉが変数ｎ未満である場合は、未処理の新着コンテンツが残っているのでステップＳ３２に戻り、ステップＳ３３で次の未処理の新着コンテンツを新たな処理対象コンテンツに設定して第１のコンテンツ配信先選定処理を継続する。
【００６５】
第１コンテンツ配信先選定部２３は、ｎ個の新着コンテンツについての各配信先ユーザの情報を配信部１８に出力する。配信部１８は、その配信先ユーザ情報に基づいて、各新着コンテンツを各配信先ユーザのユーザ端末４宛に配信する。配信部１８は、各配信先ユーザのユーザアドレスを参加情報蓄積部１６から取得する。又、配信部１８は、各新着コンテンツを新着コンテンツ蓄積部１２から取得する。
【００６６】
次に、図１０を参照して、第２コンテンツ配信先選定部２４の動作を説明する。
第２コンテンツ配信先選定部２４は、第１コンテンツ配信先選定部による配信先ユーザの選定からもれた未配信ユーザを対象にして、配信先ユーザの選定を行う。第２コンテンツ配信先選定部２４は、新たな新着コンテンツの受信がなく、且つ、送信キューの空きが場合に、未配信ユーザを対象にして、該送信キューの空きの範囲内で配信先ユーザを選定する。
【００６７】
第２コンテンツ配信先選定部２４は、第１コンテンツ配信先選定部による配信先ユーザの選定後に、特徴ベクトル算出部１３から新着コンテンツの特徴ベクトルを新たに受け取っていないことを確認する。さらに、第２コンテンツ配信先選定部２４は、未使用の送信キューの個数の情報を配信部１８から受け取り、送信キューの空きがあることを確認する。第２コンテンツ配信先選定部２４は、それら双方の確認がとれた場合に、図１０に示される第２のコンテンツ配信先選定処理を開始する。
【００６８】
図１０において、ステップＳ５１では、変数Ｑに空き送信キュー数を設定する。
ステップＳ５２では、全て（ｎ個）の新着コンテンツについての未配信ユーザ情報を未配信ユーザ情報記憶部２７から読み出し、全ての未配信ユーザ情報に含まれる全て（Ｎｕ人）の未配信ユーザに対して、その「S（ｉ，ｊ）×Ｒｊ」（但し、１≦ｉ≦ｎ、１≦ｊ≦ｍ）の降順で配信順位付けを行う。
【００６９】
ステップＳ５３では、変数Ｑが未配信ユーザの総数「Ｎｕ」以上であるか判断する。変数ＱがＮｕ以上である場合はステップＳ５４に進み、変数ＱがＮｕ未満である場合はステップＳ５５に進む。
【００７０】
ステップＳ５４では、空き送信キュー数が未配信ユーザ全員分に足りるので、未配信ユーザのＮｕ人全員を該当新着コンテンツの配信先に選定する。さらに、未配信ユーザ情報記憶部２７から全ての未配信ユーザ情報を削除する。
【００７１】
ステップＳ５５では、空き送信キュー数が未配信ユーザ全員分に不足するので、ステップＳ５２による配信順位に従って上位Ｑ人の未配信ユーザを該当新着コンテンツの配信先に選定する。さらに、該選定ユーザの未配信ユーザ情報を未配信ユーザ情報記憶部２７から削除する。
【００７２】
第２コンテンツ配信先選定部２４は、第２のコンテンツ配信先選定処理により追加選定された各配信先ユーザの情報を配信部１８に出力する。
【００７３】
以上が本実施形態に係る配信制御部１７の詳細な説明である。
【００７４】
上述したように本実施形態によれば、コンテンツ配信に利用可能なリソースの余剰に対応する送信キューの空きを新着コンテンツに対してコンテンツの人気度に応じて分配し、この分配結果に基づいて該新着コンテンツ毎の配信数を算出する。さらに、ユーザのコンテンツ閲覧履歴から把握されたユーザ嗜好と新着コンテンツとの類似度に基づいて、該新着コンテンツの配信数に応じた数の配信先ユーザを選定する。
【００７５】
これにより、コンテンツ配信に利用可能なリソースの余剰に基づいたコンテンツ配信能力の範囲内で新着コンテンツの配信を行うことができる。さらに、コンテンツ配信サービスへの参加ユーザ数に影響されずに、配信サーバ側主導でコンテンツ配信制御を行うことができる。また、人気のある新着コンテンツをより多く配信することができる。さらに、ユーザ嗜好に基づいた好ましいユーザ宛に新着コンテンツを配信することができる。言い換えれば、興味のないユーザに対しては新着コンテンツを配信しないことを実現することができる。この結果、リソースの有効利用が図られ、コンテンツ配信能力の範囲内で、できる限り個々のユーザの嗜好に合ったコンテンツを各ユーザに配信することが可能となる。これにより、配信サーバにかかる負荷を適正に制御するとともに、ユーザに対して適切な新着コンテンツを配信することでユーザ満足度の向上を図ることができるという格別な効果が得られる。
【００７６】
また、本実施形態によれば、新着コンテンツの人気度は、該新着コンテンツに類似のコンテンツに係るユーザ閲覧履歴から算出された閲覧者率の傾向に応じて上げ下げされる。これにより、ユーザの閲覧傾向に沿って適応的に余剰リソースの分配を行い、各新着コンテンツの配信数を算出することができる。
【００７７】
また、本実施形態によれば、ユーザ嗜好は、当該ユーザが閲覧したコンテンツの特徴ベクトルの総和として算出される。これにより、新着コンテンツの特徴ベクトルとの類似度を算出することにより適切な配信先ユーザを選定することができる。
【００７８】
また、本実施形態によれば、ユーザへのコンテンツ配信履歴とユーザのコンテンツ閲覧履歴とから算出されたユーザの参加率を配信先ユーザの選定に反映させる。これにより、有効な配信を増やすことができ、リソースの有効利用に寄与することができる。
【００７９】
また、本実施形態によれば、第１のコンテンツ配信先選定処理による配信先ユーザの選定からもれた未配信ユーザの情報を記録し、新たな新着コンテンツがなく、且つ、送信キューの空きがある場合に、未配信ユーザを対象にして、該送信キューの空きの範囲内で配信先ユーザを選定する。これにより、リソースの利用効率向上を図るとともに、ユーザに対するサービス向上を図ることができる。
【００８０】
また、本実施形態によれば、優先コンテンツ情報で示される優先コンテンツに対して送信キューの空きを優先的に分配してから、残りの送信キューの空きを非優先コンテンツに対してその人気度に応じて分配する。これにより、地震速報等の緊急性の高い記事などを優先的に配信することができる。
【００８１】
また、本実施形態によれば、優先ユーザ情報で示される優先ユーザを優先的に配信先に選定してから、残りの配信数分の配信先ユーザを選定する。これにより、有料の配信サービスに加入しているユーザなどに対して優先的に配信することができる。
【００８２】
また、本実施形態により以下に示すような効果が得られる。
ブログサイトの中には１秒に１件以上の投稿が発生する時間帯も見受けられ、そのような時間帯には新着コンテンツの個数が爆発的に増大する可能性がある。また、ブログサイトの記事から評判情報を抽出するなど、閲覧・活用するニーズも増加している。このようなブログサイトの状況下にあって、本実施形態に係るコンテンツ配信制御処理を適用することにより、配信サーバにかかる負荷を適正に制御するとともにユーザに対して適切な新着コンテンツを配信することができるという優れた効果を得ることができる。
【００８３】
なお、本実施形態に係る配信サーバ１は、専用のハードウェアにより実現されるものであってもよく、あるいはパーソナルコンピュータ等のコンピュータシステムにより構成され、図２に示される配信サーバ１の各部の機能を実現するためのプログラムを実行することによりその機能を実現させるものであってもよい。
【００８４】
また、その配信サーバ１には、周辺機器として入力装置、表示装置等（いずれも図示せず）が接続されるものとする。ここで、入力装置とはキーボード、マウス等の入力デバイスのことをいう。表示装置とはＣＲＴ（Cathode Ray Tube）や液晶表示装置等のことをいう。
また、上記周辺機器については、配信サーバ１に直接接続するものであってもよく、あるいは通信回線を介して接続するようにしてもよい。
【００８５】
また、図６に示す配信制御部１７の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、コンテンツ配信制御処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【００８６】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【００８７】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
例えば、送信キューの最大容量を動的に変更するように構成してもよい。送信キューの最大容量Ｑｍａｘの算出式の例を示す。
Ｑｍａｘ＝Ｔ×Ｂｓ÷Ｃ
但し、Ｔはコンテンツ配信制御処理の周期である、Ｂｓはコンテンツ配信時に利用する通信ネットワーク５における配信サーバ１が利用可能な通信帯域、Ｃはコンテンツのデータ量の平均値、である。
【００８８】
なお、図２に示される配信サーバ１の各部の機能を１つの装置にまとめて実装してもよく、或いは、複数の装置に分散して実装するように構成してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００８９】
【図１】本発明の一実施形態に係るコンテンツ配信システムの全体構成を示す概略構成図である。
【図２】同実施形態に係る配信サーバ１の構成を示すブロック図である。
【図３】図２に示す新着コンテンツ蓄積部１２の構成例である。
【図４】本発明の一実施形態に係る特徴ベクトル算出処理の手順を示したフローチャートである。
【図５】図２に示す参加情報蓄積部１６の構成例である。
【図６】図２に示す配信制御部１７の構成を示すブロック図である。
【図７】本発明の一実施形態に係るコンテンツ配信制御処理の手順を示したフローチャートである。
【図８】同実施形態に係るコンテンツ配信制御処理の手順を示したフローチャートである。
【図９】同実施形態に係るコンテンツ配信制御処理の手順を示したフローチャートである。
【図１０】同実施形態に係るコンテンツ配信制御処理の手順を示したフローチャートである。
【符号の説明】
【００９０】
１…配信サーバ、２…ウェブ（Ｗｅｂ）サイト、３…インターネット、４…ユーザ端末、５…通信ネットワーク、１１…新着コンテンツ受信部、１２…新着コンテンツ蓄積部、１３…特徴ベクトル算出部、１４…ベースカテゴリデータベース（ベースカテゴリＤＢ）、１５…参加情報受信部、１６…参加情報蓄積部、１７…配信制御部（コンテンツ配信制御装置）、１８…配信部、２１…コンテンツ最大配信数算出部、２２…コンテンツ配信数算出部、２３…第１コンテンツ配信先選定部、２４…第２コンテンツ配信先選定部、２５…優先コンテンツ情報記憶部、２６…優先ユーザ情報記憶部、２７…未配信ユーザ情報記憶部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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