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USER ACTION OPTIMIZATION DEVICE AND METHOD

Patent code P180015510
File No. 4454
Posted date Nov 21, 2018
Application number P2013-264409
Publication number P2015-122579A
Patent number P6085885
Date of filing Dec 20, 2013
Date of publication of application Jul 2, 2015
Date of registration Feb 10, 2017
Inventor
  • (In Japanese)本多 泰理
  • (In Japanese)高橋 玲
  • (In Japanese)新熊 亮一
  • (In Japanese)高橋 達郎
Applicant
  • (In Japanese)日本電信電話株式会社
  • (In Japanese)国立大学法人京都大学
Title USER ACTION OPTIMIZATION DEVICE AND METHOD
Abstract PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a user action optimization device and method for maximizing a user satisfaction average value in progressive download type video services.
SOLUTION: A model of a user is generated from a given precondition, "status" information and a utility function representing satisfaction determined from KPI and KQI, the satisfaction of the user is calculated in the case where control rules are implemented using the model of the user, the KQI and the utility function, and an average value of the satisfaction is stored in maximum average utility storage means as a value of average utility. When a calculation control rule is given, control rule calculation means transfers the calculation control rule to the average utility calculation means, and a value of average utility in the calculation control rule is calculated using the average utility calculation means, and compared with the value of the average utility up to the moment stored in the maximum average utility storage means. A greater average utility value and the control rule are held in the maximum average utility storage means and finally, the control rule held in the maximum average utility storage means is outputted as an optimal control rule.
Outline of related art and contending technology (In Japanese)

近年、スマートフォンやタブレット端末等のモバイル端末の普及に相俟って、大容量コンテンツのダウンロードと並行して映像再生を行う、プログレッシブダウンロード型映像サービスが普及している。当該サービスは、再生開始までに一定量のバッファリング(初期バッファ量)を要することを特徴とし、ネットワーク条件の劣化に起因する再生品質劣化の軽減が可能である一方、ネットワーク条件の劣化等により再生バッファ内の蓄積データ量が低下した場合、再生が停止する場合がある。

YouTube(登録商標)に代表されるプログレッシブダウンロード型映像配信サービスは、いまやPC、モバイル端末のいずれにおいてもネットワークアプリケーションの代表的存在であり、インターネットトラヒック量の観点でも多大なボリュームを占めている(例えば、非特許文献1参照)。

従って、コンテンツプロバイダ、ネットワーク事業者双方にとり、プログレッシブダウンロード型映像配信サービスのユーザ体感品質の適切な把握と利用品質の向上が望まれている。

そのための技術として、網内もしくはサービス提供事業者のヘッドエンドで取得したキャプチャデータに基づき、プログレッシブダウンロード型映像サービスの品質推定を実現する技術がこれまでに提案されている(例えば、非特許文献2,3,4参照)。これらの技術は、パケットキャプチャデータから端末の受信バイト量時系列を把握し、プレイアウトバッファモデルへ入力することで再生停止状態の推定を実現するものである。これらの技術を利用することにより、所与のパケットキャプチャデータから、個々のセッションの映像再生状態を推定可能である。

また、KQI(Key Quality Indicator)に基づきユーザ満足度、すなわちQoE(Quality of Experience)を求める手段について種々提案されている(例えば、非特許文献5,6,7参照)。非特許文献5,6,7の技術は、プログレッシブダウンロード型映像サービスにおいて、KQIに基づき、ユーザ体感品質、すなわち、QoE(Quality of Experience)の表現を求めるものである。具体的には、映像の再生停止回数、単一の停止イベントあたりの平均停止時間、その発生間隔などを引数として、QoEを算出する数式を提供している。QoEは、主観評価実験で全ユーザが回答する1~5までの自然数値を平均した値、すなわちMOS(Mean Opinion Score)が用いられている。

Field of industrial application (In Japanese)

本発明は、ユーザ行動最適化装置及び方法に係り、特に、映像データをダウンロードしながら再生するプログレッシブダウンロード型映像配信サービスを対象として、サービスを享受するユーザの状態と映像サービス利用品質に対するユーザの満足度の効果を考慮して、ユーザ側の利用行動を最適化するためのユーザ行動最適化装置及び方法に関する。

Scope of claims (In Japanese)
【請求項1】
 
プログレッシブダウンロード型映像サービスにおけるユーザの行動を制御するユーザ行動最適化装置であって、
最大平均効用の値と制御則を格納する最大平均効用蓄積手段と、
与えられた、前記プログレッシブダウンロード型映像サービスを享受するユーザの端末の情報、該ユーザの物理的位置、属性及び該サービスの利用状況を含む、該プログレッシブダウンロード型映像サービスの提供する条件である前提条件と、該ユーザの標準的利用パターンを含み、映像視聴時のユーザの状態を示す「状態」情報と、サービスの利用品質に相関が高いネットワーク状態指標であるKPI(Key Performance Indication)、サービスの利用品質であるKQI(Key Quality Indicator)から決定される満足度を表す効用関数からユーザのモデルを生成するモデル構成手段と、
前記モデル構成手段で生成された前記ユーザのモデル、前記KQI及び前記効用関数を用いて、各制御則を実施した場合の各ユーザの満足度を求め、該満足度の平均値を平均効用の値とする平均効用算出手段と、
前記平均効用算出手段で求められた前記平均効用の値を前記最大平均効用蓄積手段に格納し、状態毎ユーザ数及び最適制御則の算出に用いる算出用制御則が与えられると、該算出用制御則を前記平均効用算出手段に渡し、該平均効用算出手段を用いて、該算出用制御則における平均効用の値を算出し、該最大平均効用蓄積手段に格納されているそれまでの平均効用の値と比較し、大きい方の平均効用の値と制御則を該最大平均効用蓄積手段に保持し、最終的に該最大平均効用蓄積手段に保持された制御則を最適制御則として出力する制御則算出手段と、
を有することを特徴とするユーザ行動最適化装置。

【請求項2】
 
前記モデル構成手段は、
前記プログレッシブダウンロード型映像サービスの前提条件と、サービスプロバイダや通信事業者がサービス品質向上を目的とする制御則に依存して決定付けられた、ユーザ、ネットワークまたはハードウェアに関する「状態」情報を用いる
請求項1記載のユーザ行動最適化装置。

【請求項3】
 
前記モデル構成手段は、
ネットワークに関する「状態」情報に依存して決定付けられたネットワーク状態を表現するKPIを用いる
請求項1記載のユーザ行動最適化装置。

【請求項4】
 
前記モデル構成手段は、
前記KPIに依存して決定付けられた前記KQIを用いる
請求項1記載のユーザ行動最適化装置。

【請求項5】
 
前記モデル構成手段は、
ユーザに関する「状態」情報及び前記KQIにより決定付けられたユーザの利用品質を表す効用関数を用い、
前記制御則算出手段は、
前記効用関数を通信事業者またはサービスプロバイダにフィードバックすることにより調整された制御則を用いる
請求項1記載のユーザ行動最適化装置。

【請求項6】
 
前記モデル構成手段は、
映像サービス利用品質に対するユーザ満足度をスカラー値で表現する効用関数、ユーザが前記プログレッシブダウンロード型映像サービスを利用する状況を表す、視聴状態および標準利用パターン状態情報を含む「状態」情報からユーザの標準的な映像視聴行動モデルを、該「状態」情報毎に生成する
請求項1記載のユーザ行動最適化装置。

【請求項7】
 
前記モデル構成手段は、
映像の再生停止時間、再生停止の発生頻度による前記KQIと、前記プログレッシブダウンロード型映像サービスの利用品質に対するユーザの満足度をスカラー値で表現する効用関数を用いる
請求項1記載のユーザ行動最適化装置。

【請求項8】
 
プログレッシブダウンロード型映像サービスにおけるユーザの行動を制御するユーザ行動最適化方法であって、
最大平均効用の値と制御則を格納する最大平均効用蓄積手段を有する装置において、
与えられた、前記プログレッシブダウンロード型映像サービスを享受するユーザの端末の情報、該ユーザの物理的位置、属性及び該サービスの利用状況を含む、該プログレッシブダウンロード型映像サービスの提供する条件である前提条件と、該ユーザの標準的利用パターンを含み、映像視聴時のユーザの状態を示す「状態」情報と、サービスの利用品質に相関が高いネットワーク状態指標であるKPI(Key Performance Indication)、サービスの利用品質であるKQI(Key Quality Indicator)から決定される満足度を表す効用関数からユーザのモデルを生成するモデル構成ステップと、
前記モデル構成ステップで生成された前記ユーザのモデル、前記KQI及び前記効用関数を用いて、各制御則を実施した場合の各ユーザの満足度を求め、該満足度の平均値を平均効用の値とする平均効用算出ステップと、
前記平均効用算出ステップで求められた前記平均効用の値を前記最大平均効用蓄積手段に格納し、状態毎ユーザ数及び最適制御則の算出に用いる算出用制御則が与えられると、該算出用制御則を用いて、該平均効用算出ステップを実行し、該算出用制御則における平均効用の値を算出し、該最大平均効用蓄積手段に格納されているそれまでの平均効用の値と比較し、大きい方の平均効用の値と制御則を該最大平均効用蓄積手段に保持し、最終的に該最大平均効用蓄積手段に保持された制御則を最適制御則として出力する制御則算出ステップと、
を行うことを特徴とするユーザ行動最適化方法。
IPC(International Patent Classification)
F-term
Drawing

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JP2013264409thum.jpg
State of application right Registered
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