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公開番号2024083729
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-06-24
出願番号2022197705
出願日2022-12-12
発明の名称貢献度予測のためのシステム、方法、及びコンピュータ可読媒体
出願人17LIVE株式会社
代理人個人,個人
主分類G06Q 50/10 20120101AFI20240617BHJP(計算;計数)
要約【課題】視聴者を分析し、配信者にとっての貢献者候補を識別する貢献度予測のためのシステム、視聴者貢献度予測方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体を提供する。
【解決手段】貢献度予測のためのシステムは、貢献度予測リクエストを受信し、視聴者/配信者ペアを判定し、視聴者の貢献度貢献量はすでに閾値に達しているかを判断する。そして、閾値に達していると判断した場合は、上位支出者として表示し、閾値に達していないと判断した場合は、ユーザの属性/貢献度データ/パラメータを取得し、機械学習モデルが貢献度予測(支出者候補または非支出者候補)を判定し、判定した貢献度予測を表示する。
【選択図】図10
特許請求の範囲【請求項１】
サーバによって実行される視聴者貢献度予測方法であって、
第１の配信者に対する視聴者の貢献度が、前記第１の配信者の貢献度閾値未満であると判定する工程と、
前記第１の配信者に対する前記視聴者のインタラクションパラメータの値を取得する工程と、
機械学習モデルにより、前記第１の配信者に対する前記視聴者の前記インタラクションパラメータの値に基づき、前記第１の配信者に対する前記視聴者の貢献度予測を判定する工程と、
を含むことを特徴とする、視聴者貢献度予測方法。
続きを表示（約 1,600 文字）【請求項２】
さらに、
前記視聴者の属性を取得する工程と、
前記機械学習モデルにより、前記視聴者の属性に応じて、前記第１の配信者に対する前記視聴者の貢献度予測を判定する工程と、
を含むことを特徴とする、請求項１に記載の視聴者貢献度予測方法。
【請求項３】
さらに、
第２の配信者に対する前記視聴者のインタラクションパラメータの値を取得する工程と、
前記機械学習モデルにより、前記第２の配信者に対する前記視聴者の前記インタラクションパラメータの値に基づき、前記第１の配信者に対する前記視聴者の貢献度予測を判定する工程と、
を含むことを特徴とする、請求項１に記載の視聴者貢献度予測方法。
【請求項４】
さらに、
前記第２の配信者に対する前記視聴者の前記インタラクションパラメータの値に基づき、前記第２の配信者に対する前記視聴者の貢献度増加を判定する工程と、
前記第１の配信者に対する前記視聴者の前記貢献度予測がより大きいと判定する工程と、
を含むことを特徴とする、請求項３に記載の視聴者貢献度予測方法。
【請求項５】
さらに、
前記第１の配信者の属性が、前記第２の配信者の属性と異なると判定する工程を含み、
そのうち、判定された前記視聴者の前記第１の配信者に対する前記貢献度予測が、前記視聴者の前記第２の配信者に対する前記インタラクションパラメータ値と逆相関である、ことを特徴とする、請求項３に記載の視聴者貢献度予測方法。
【請求項６】
前記機械学習モデルが、配信者に対する視聴者のインタラクションパラメータと、配信者に対する視聴者の貢献度の値でトレーニングされている、ことを特徴とする、請求項１に記載の視聴者貢献度予測方法。
【請求項７】
前記貢献度予測が、前記視聴者が将来のある時点で前記第１の配信者の前記貢献度閾値に到達する確率である、ことを特徴とする、請求項１に記載の視聴者貢献度予測方法。
【請求項８】
さらに、
前記第１の配信者のライブストリーミング中に、前記第１の配信者に対する前記視聴者の判定された前記貢献度予測を、前記第１の配信者の端末のディスプレイに表示させる工程を含む、ことを特徴とする、請求項１に記載の視聴者貢献度予測方法。
【請求項９】
視聴者貢献度予測のためのシステムであって、１以上のプロセッサを備え、そのうち、前記１以上のプロセッサが機械可読命令を実行して、
第１の配信者に対する視聴者の貢献度が、前記第１の配信者の貢献度閾値未満であると判定する工程と、
前記第１の配信者に対する前記視聴者のインタラクションパラメータの値を取得する工程と、
機械学習モデルにより、前記第１の配信者に対する前記視聴者の前記インタラクションパラメータの値に基づき、前記第１の配信者に対する前記視聴者の貢献度予測を判定する工程と、
を実行することを特徴とする、視聴者貢献度予測のためのシステム。
【請求項１０】
視聴者貢献度予測のためのプログラムを含む非一時的なコンピュータ可読媒体であって、そのうち、前記プログラムが、１以上のコンピュータに、
第１の配信者に対する視聴者の貢献度が、前記第１の配信者の貢献度閾値未満であると判定する工程と、
前記第１の配信者に対する前記視聴者のインタラクションパラメータの値を取得する工程と、
機械学習モデルにより、前記第１の配信者に対する前記視聴者の前記インタラクションパラメータの値に基づき、前記第１の配信者に対する前記視聴者の貢献度予測を判定する工程と、
を実行させることを特徴とする、視聴者貢献度予測のためのプログラムを含む非一時的なコンピュータ可読媒体。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、ライブストリーミングの分野における視聴者貢献度予測に関するものである。
続きを表示（約 2,300 文字）【背景技術】
【０００２】
ライブストリーミングサービスに代表されるように、インターネット上におけるリアルタイムの交流が日常生活に浸透している。さまざまなプラットフォームやプロバイダーがライブストリーミングサービスを提供しており、競争も激しい。コンテンツプロバイダーにとって、収益貢献度など、より高い貢献度を達成する可能性の高いユーザを特定することが重要である。それにより、コンテンツプロバイダーは、潜在性の高いユーザをより重視し、より効率的な方法で収益を向上させることができる。
【０００３】
中国特許出願公開第１１４２６８８４１号は、ライブインタラクションのユーザを選択する方法を開示している。
【発明の概要】
【０００４】
本発明の一実施態様による方法は、１以上のコンピュータによって実行される視聴者貢献度予測方法であって、第１の配信者に対する視聴者の貢献量が、当該第１の配信者の貢献度閾値未満であると判定する工程と、当該第１の配信者に対する当該視聴者のインタラクションパラメータの値を取得する工程と、機械学習モデルによって当該第１の配信者に対する当該視聴者のインタラクションパラメータの値に基づき、当該第１の配信者に対する当該視聴者の貢献度予測を判定する工程と、を含む。
【０００５】
本発明の一実施態様によるシステムは、１以上のプロセッサを含む視聴者貢献度予測のためのシステムであって、当該１以上のコンピュータプロセッサが、機械可読命令を実行して、第１の配信者に対する視聴者の貢献量が、当該第１の配信者の貢献度閾値未満であると判定する工程と、当該第１の配信者に対する当該視聴者のインタラクションパラメータの値を取得する工程と、機械学習モデルによって当該第１の配信者に対する当該視聴者のインタラクションパラメータの値に基づき、当該第１の配信者に対する当該視聴者の貢献度予測を判定する工程と、を実行する。
【０００６】
本発明の一実施態様によるコンピュータ可読媒体は、視聴者貢献度予測のためのプログラムを含み、当該プログラムが、１以上のコンピュータに、第１の配信者に対する視聴者の貢献量が当該第１の配信者の貢献度閾値未満であると判定する工程と、当該第１の配信者に対する当該視聴者のインタラクションパラメータの値を取得する工程と、機械学習モデルによって当該第１の配信者に対する当該視聴者のインタラクションパラメータの値に基づき、当該第１の配信者に対する当該視聴者の貢献度予測を判定する工程と、を実行させる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
本発明の一部の実施態様に基づくライブストリーミングシステム１の構成を示す概略図である。
本発明の一部の実施態様に基づく、図１のユーザ端末３０の機能と構成を示すブロック図である。
本発明の一部の実施態様に基づく、図１のサーバの機能と構成を示すブロック図である。
図３のストリームＤＢ３１０の例示的データ構造を示す表である。
図３のユーザＤＢ３１２の例示的データ構造を示す表である。
図３の贈り物ＤＢ３１４の例示的データ構造を示す表である。
図３の貢献度ＤＢ３５０の例示的データ構造を示す表である。
視聴者と配信者間の例示的な日別貢献度データを示すグラフである。
図３のインタラクションパラメータＤＢ３５２の例示的データ構造を示す表である。
本発明の一部の実施態様に基づく方法を示す例示的なフローチャートである。
本発明の一部の実施態様に基づく機械学習モデル３７０が貢献度予測を判定または計算する方法の一例である。
本発明の一部の実施態様に基づく機械学習モデル３７０の例示的なトレーニング及び推論段階を示す概略図である。
本発明の一部の実施態様に基づく配信者のユーザ端末におけるライブストリーミング画面の一例を示す概略図である。
本発明の一部の実施態様に基づく配信者のユーザ端末におけるライブストリーミング画面の一例を示す概略図である。
図１５（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、本発明の一部の実施態様に基づく貢献度予測の例を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、各図面に示す同一または類似の構成要素、部材、手順または信号には、すべての図面において同様の符号を付し、それによって重複する説明は適宜省略される。また、各図面の説明において重要でない一部部材は省略される。
【０００９】
従来、リアルタイムインタラクションプラットフォーム（ライブストリーミングプラットフォームなど）上のコンテンツプロバイダー（配信者、放送者、ストリーマー、ライバー、アンカーなど）は、プラットフォーム（またはコンテンツプロバイダー）に対して高い貢献（収益貢献など）をする可能性が高い視聴者を識別する良いツールを持っていない。配信者は、誰が潜在的な貢献者であるかを知ることができず、したがって、それに応じて行動することができない。
【００１０】
本発明は、視聴者を分析し、配信者にとっての貢献者候補を識別するシステムまたは方法を提供する。したがって、配信者は、限られたリソース（時間、意識、またはイベントなど）をより高い潜在性を有する視聴者に向けることができ、より正確かつより効率的な方法で配信者の報酬を増加させることができる。
（【００１１】以降は省略されています）

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