JP2014522009A - 推奨サービスにおけるプライバシー保護 - Google Patents

Abstract

本主題は、クライアント・デバイス（１０８）を使用して、サービス・プロバイダ（１１０）によって推奨されるサービスを利用するエンド・ユーザの機密情報および個人情報を保護するプライバシー保護のためのシステムおよび方法を開示する。一実施形態において、推奨サービスのためのプライバシー保護システム（１０２）は、プロセッサ（２０２）と、プロセッサ（２０４）に結合されたメモリ（２０４）とを備える。メモリ（２０４）は、少なくとも１つの関心グループ・アグレゲータを有する関心グループ・アグレゲータ・モジュール（１１２）を備え、この少なくとも１つの関心グループ・アグレゲータのそれぞれは、複数のエンド・ユーザの各エンド・ユーザの関心プロファイルに基づいて関心グループに分類された複数のエンド・ユーザに関係のあるプロファイル情報の複数のセグメントを校合するように構成されている。

Description

本主題は、通信システムに関し、より詳細には、それに限定されないが、推奨サービスにおけるエンド・ユーザのプライバシー保護に関する。

Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ上で利用可能な膨大な量のコンテンツのため、サービス・プロバイダによって提供されるコンテンツにアクセスするエンド・ユーザは、しばしば、コンテンツの選択を行う際にサービス・プロバイダによって支援を提供される。コンテンツ・ベースの推奨、協調的推奨などの従来知られている技法を使用して、エンド・ユーザによるそのような選択を可能にするように推奨が生成される。コンテンツ・ベースの推奨において、エンド・ユーザには、過去にそれらのエンド・ユーザによって使用された、もしくは好まれた、またはエンド・ユーザの関心もしくは選択と合致するコンテンツ、サービス、または製品に類似したコンテンツ、サービス、または製品が推奨される。協調的推奨において、エンド・ユーザには、類似した、または同一の関心もしくは選択を有する他のユーザによって使用された、もしくは好まれたコンテンツ、サービス、または製品に類似したコンテンツ、サービス、または製品が推奨される。

コンテンツ・ベースの推奨の例において、映画レビュー・ウェブサイトが、或るエンド・ユーザが或る種のカテゴリの映画、例えば、アニメーション映画を定期的に観ることをモニタすることが可能である。したがって、アニメーション映画が視聴可能になるたびに、それらのエンド・ユーザに、例えば、関連する支払いを行うことによってその映画をダウンロードするよう、通知またはアラートなどの推奨が与えられることが可能である。

別の例において、検索エンジン・ポータルが、或るエンド・ユーザによって使用される検索クエリ文字列に関係する情報をモニタし、収集することが可能であり、そのエンド・ユーザが閲覧した過去の結果に基づいて、そのエンド・ユーザに代替の検索クエリ文字列を推奨することが可能である。

同様に、協調的フィルタリングとしても知られる協調的推奨において、サービス・プロバイダが、或るエンド・ユーザにターゲットを絞った広告を、これらの広告が、そのエンド・ユーザと類似した関心および選好を有する他のエンド・ユーザによって選好された製品またはサービスに関係する場合に、提供することが可能である。例えば、インターネット・プロトコル・テレビ（ＩＰＴＶ）サービス・プロバイダが、エンド・ユーザにテレビ番組または映画を、それらのテレビ番組または映画が、そのエンド・ユーザの関心と関心が合致する他のエンド・ユーザによって視聴されている場合に、推奨することが可能である。

協調的推奨の別の例において、ウェブ・ポータルが、エンド・ユーザにいくつかのウェブサイトを、それらのウェブサイトが、そのエンド・ユーザの関心プロファイルに類似した関心プロファイルを有する他のエンド・ユーザによって好まれていた場合に、推奨することが可能である。さらに、サービス・プロバイダが、エンド・ユーザに、類似した関心プロファイルを有する他のエンド・ユーザが訪れた、またはレビューを行った場所に基づいて、エンド・ユーザに訪れる場所、または食事をする場所などを示唆することが可能である。

推奨サービスにおけるエンド・ユーザのプライバシー保護と関係するいくつかの概念を導入するように与えられる。

この概要は、主張される主題の基本的な特徴を特定することは意図しておらず、主張される主題の範囲を特定する、または限定する際に使用されることも意図していない。

或る実施形態において、推奨されるサービスにおけるプライバシー保護のための方法が、エンド・ユーザの関心プロファイルに基づいて様々な関心グループに分類されている１名または複数名のエンド・ユーザの複数の関心プロファイルに関連するプロファイル情報を集約することを含む。この方法は、集約されたプロファイル情報に基づいて、少なくとも１つの関心グループによって利用されている１つまたは複数のサービスを特定すること、および利用されている１つまたは複数のサービスに部分的に基づいて、様々な関心グループのための推奨されるサービスを受け取ることをさらに含む。

本主題の別の実施形態によれば、プライバシー保護された推奨されるサービスのための方法が、エンド・ユーザの関心プロファイルに基づいて少なくとも１つの関心グループ・アイデンティティ（ｉｄ）を特定することを含み、この少なくとも１つの関心グループ・アイデンティティは、事前定義された少なくとも１つのグループに関係する。この方法は、エンド・ユーザの関心プロファイルに関連するプロファイル情報を、少なくとも１つの関心グループ・アイデンティティに関連する関心グループ・アグレゲータ・モジュールに匿名で送信することをさらに含む。

本主題の別の実施形態によれば、推奨サービスのためのプライバシー保護システムが、ミドルウェア・プロセッサと、このミドルウェア・プロセッサに結合されたミドルウェア・メモリとを備える。ミドルウェア・メモリは、少なくとも１つの関心グループ・アグレゲータを有する関心グループ・アグレゲータ・モジュールを備え、この少なくとも１つの関心グループ・アグレゲータのそれぞれは、複数のエンド・ユーザの各エンド・ユーザの関心プロファイルに基づいて関心グループに分類された複数のエンド・ユーザに関係するプロファイル情報の複数のセグメントを校合するように構成される。

本主題の別の実施形態によれば、推奨サービスのためのプライバシー保護システムが、クライアント・プロセッサと、このクライアント・プロセッサに結合されたクライアント・メモリとを備える。クライアント・メモリは、クライアント・デバイスのエンド・ユーザの関心プロファイルに基づいて少なくとも１つの関心グループｉｄを特定するように構成された関心グループ・アイデンティティ計算モジュールを備え、この少なくとも１つの関心グループｉｄは、事前構成された少なくとも１つの関心グループを表す。前記実施形態において、クライアント・デバイスは、その少なくとも１つの関心グループｉｄ、およびエンド・ユーザの関心プロファイルをプライバシー保護ミドルウェア・システムに匿名で送信するようにさらに構成される。

本主題の別の実施形態によれば、実行されると、エンド・ユーザの関心プロファイルに基づいて様々な関心グループに分類されている１名または複数名のエンド・ユーザの複数の関心プロファイルに関連するプロファイル情報を集約すること、集約されたプロファイル情報に基づいて、少なくとも１つの関心グループによって利用されている１つまたは複数のサービスを特定すること、および利用されている１つまたは複数のサービスに部分的に基づいて、様々な関心グループのための推奨されるサービスを受け取ることを含む動作を実行するコンピュータ可読命令のセットを有するコンピュータ可読媒体。

本主題の別の実施形態によれば、実行されると、エンド・ユーザの関心プロファイルに基づいて少なくとも１つの関心グループ・アイデンティティ（ｉｄ）を特定し、この少なくとも１つの関心グループ・アイデンティティは、事前定義された少なくとも１つのグループに関係すること、およびエンド・ユーザの関心プロファイルに関連するプロファイル情報を、少なくとも１つの関心グループ・アイデンティティに関連する関心グループ・アグレゲータ・モジュールに匿名で送信することを含む動作を実行するコンピュータ可読命令のセットを有するコンピュータ可読媒体。

詳細な説明は、添付の図面を参照して行われる。これらの図において、参照符号の左端の（複数の）数字は、その参照符号が最初に出現する図を識別する。これらの図のすべてにわたって同一の符号が、同様の特徴および同様の構成要素を参照するのに使用される。次に、本主題の実施形態によるシステムおよび／または方法のいくつかの実施形態を、例として、添付の図を参照して説明する。

本主題の或る実施形態による推奨サービスのためのプライバシー保護システムのネットワーク環境実装形態を示す図である。 本主題の一実施形態による例示的なプライバシー保護システムを示す図である。 本主題の或る実施形態による推奨されるサービスにおけるプライバシー保護のための例示的な方法を示す図である。 本主題の別の実施形態によるプライバシー保護された推奨されるサービスのための例示的な方法を示す図である。

本明細書のいずれのブロック図も、本主題の原理を実現する例示的なシステムの概念図を表すことが当業者には認識されよう。同様に、いずれのフローチャート、流れ図、状態遷移図、および擬似コードなども、コンピュータ可読媒体において実質的に表されることが可能であり、したがって、コンピュータまたはプロセッサによって、そのようなコンピュータまたはプロセッサが明示されるか否かに関わらず、実行されることが可能である様々なプロセスを表すことも認識されよう。

本主題は、推奨サービスにおけるプライバシー保護に関する。推奨サービスにおけるエンド・ユーザのプライバシー保護と関係するシステムおよび方法が、本明細書で説明される。一実施形態において、本主題は、自らのクライアント・デバイスを使用して、ネットワークを介してサービス・プロバイダによって推奨されるサービスを利用する、またはコンテンツを閲覧するエンド・ユーザの機密情報および個人情報を保護するプライバシー保護のためのシステムおよび方法を開示する。

従来、サービス・プロバイダは、ビデオ、オーディオ、ニュースなどのコンテンツを提供するサービスなどのサービスを、エンド・ユーザの選好および選択に基づいて、個人向け設定しようと試みる。この目的で、サービス・プロバイダは、エンド・ユーザの過去のアクション、またはそれらのエンド・ユーザと類似した関心を有すると識別されている他のユーザによる過去の選好に基づく、エンド・ユーザの関心を引く可能性があるサービス、コンテンツ、または製品を推奨するコンテンツ・ベースの推奨、および／または協調的推奨などの技法を使用する。

例えば、従来のコンテンツ・ベースの推奨アプローチにおいて、エンド・ユーザ、例えば、ユーザＡが、或る特定の著者によって書かれた本を購入している場合、サービス・プロバイダは、同一の著者によって書かれた他の本、または同一の主題、もしくは関連する主題などについての他の本を購入するようにユーザＡに示唆することが可能である。

別の従来のアプローチ、すなわち、協調的推奨アプローチにおいて、サービス・プロバイダは、エンド・ユーザと類似した関心プロファイルを有する可能性がある他のエンド・ユーザを特定し、さらにそれらの他のエンド・ユーザによって選好されたコンテンツまたは製品をエンド・ユーザ・サービスに推奨する。この目的で、複数のエンド・ユーザの関心プロファイルの作成、およびこれらのエンド・ユーザの関心プロファイルをマッチングして、類似した関心を有するエンド・ユーザの関心グループを確かめることが、従来知られている方法を使用して実行される。当技術分野で従来知られている詳細は、簡略にするため省略する。

例えば、エンド・ユーザ、例えば、ユーザＢが、アドベンチャ・スポーツに関心がある場合、サービス・プロバイダは、アドベンチャ・スポーツにやはり関心がある他のエンド・ユーザを探し出そうと試みる。アドベンチャ・スポーツに関心があるそれらの他のユーザのいずれかが、任意の活動を実行した場合、サービス・プロバイダは、ユーザＢがその活動に関心を明確に表明していない可能性があっても、同一の活動を実行するようユーザＢに示唆する。この従来のアプローチは、類似した関心プロファイル、すなわち、類似した関心を有するエンド・ユーザは、高い確率で同一の個人的選好を有するものと想定する。

サービス・プロバイダによって実施される従来の技法は、エンド・ユーザの個人的選好、個人的選択などと関係する情報の収集を要求する。従来、サービス・プロバイダは、エンド・ユーザのクライアント・デバイス上に格納されたログ・ファイル、アプリケーション履歴ファイル、または他の個人的に識別可能な情報を解析することによるなど、様々な手段を介してエンド・ユーザに関係する情報をモニタし、さらに収集する。別の従来の技法において、サービス・プロバイダは、ハイパーテキスト転送プロトコル（ｈｔｔｐ）クッキーなどのテキスト・ファイルを保存して、エンド・ユーザに関係する情報を収集することが可能である。例えば、ウェブ・ポータルが、エンド・ユーザのウェブ・ブラウザのｈｔｔｐクッキーを保存して、フォント・サイズ、ディスプレイ・ウィジェットの配置などのエンド・ユーザの選好を格納することが可能である。さらに、ｈｔｔｐクッキーは、エンド・ユーザのブラウジングの詳細を格納し、さらにこれらの詳細をウェブ・ポータルに送信することも可能である。

このため、エンド・ユーザの個人的選択に基づいて、エンド・ユーザに推奨サービスまたは個人向け設定されたコンテンツ、サービス、もしくは商品を提供しようとして、サービス・プロバイダは、エンド・ユーザの活動に関係する情報を、しばしば、モニタし、さらに収集する。いくつかの状況において、サービス・プロバイダによって収集された情報に基づいてエンド・ユーザを識別することが可能になる。このことは、エンド・ユーザの個人情報または機密情報を漏らすことになる可能性があり、さらにエンド・ユーザを、潜在的なプライバシー侵害にさらす、またはエンド・ユーザを、広告業者もしくはスパム送信者のターゲットにする可能性がある。さらに、極端な事例において、エンド・ユーザは、なりすまし犯罪、クレジット・カード詐欺などの様々な犯罪の犠牲者となり得る。

本主題は、クライアント・デバイスを使用して、推奨サービス、すなわち、直接に、またはネットワークを介してサービス・プロバイダによって提供される個人向け設定された、またはカスタマイズされたコンテンツ、サービス、または製品を利用する推奨を利用するエンド・ユーザのプライバシー保護のための方法およびシステムを開示する。これらのシステムおよび方法は、様々なコンピューティング・デバイスにおいて実施され得る。一実施形態において、推奨サービスのためのプライバシー保護システムが、複数のクライアント・デバイスと、プライバシー保護ミドルウェア・システムとを含む。

一実施形態において、プロファイル生成モジュールが、エンド・ユーザのクライアント・デバイスにインストールされる。そのようなクライアント・デバイスの例には、メインフレーム・コンピュータ、ワークステーション、パーソナル・コンピュータ、デスクトップ・コンピュータ、ミニコンピュータ、サーバ、マルチプロセッサ・システム、およびラップトップなどのコンピューティング・デバイス、携帯情報端末、スマートフォン、モバイル電話機などのセルラ通信デバイスが含まれるが、以上には限定されない。プロファイル生成モジュールは、ソフトウェア・ツール、ファームウェア、アプリケーション・プラグインなどとして実施されることが可能である。プロファイル生成モジュールは、エンド・ユーザの個人的選択または個人的選好に基づいて、エンド・ユーザの関心プロファイルを生成する。一実装形態において、プロファイル生成モジュールは、アプリケーション・プログラミング・インターフェース（ＡＰＩ）を介して様々なアプリケーションと対話して、個人的選択および個人的選好を特定することが可能である。例えば、プロファイル生成モジュールは、エンド・ユーザによって再生されたビデオ・ファイルおよびオーディオ・ファイルに関するメディア・プレーヤから情報を獲得してもよく、またはプロファイル生成モジュールは、ウェブ・ブラウザからエンド・ユーザのブラウジング履歴を獲得してもよいといった具合である。一実施形態において、プロファイル生成モジュールは、エンド・ユーザに関係する情報をキー／値ペアのセットとして格納することが可能であり、ただし、このキーは、アイテム、またはアイテムに関連するカテゴリもしくはタグを格納する。例えば、ウェブサイト、曲、ビデオなどのアイテムに関連するメタデータが、キーとして格納される。同時に、キーに対応する値も格納される。この値は、対応するキーに対するエンド・ユーザの関心レベルを示す。

キー／値ペアの様々なセットが、エンド・ユーザのクライアント・デバイス上で実行されているグループ・アイデンティティ計算モジュールによってアクセスされる。グループ・アイデンティティ計算モジュールは、キー／値ペアの様々なセットを解析して、エンド・ユーザが属する確度の高いグループを特定する。例えば、一実装形態において、グループ・アイデンティティ計算モジュールは、キー／値ペアの様々なセットに基づいて、メタタグを生成することが可能である。これらのメタタグが、関心グループの事前定義されたリストと比較されることが可能であり、さらにエンド・ユーザが属するグループを示すグループ・アイデンティティ（ｉｄ）が特定されることが可能である。類似した、または同一の関心を有するエンド・ユーザは、局所性鋭敏型ハッシュ（ＬＳＨ）技法または意味論ベースのクラスタ化などの従来の技法を使用して同一のグループに分類される。さらに、エンド・ユーザは、１つまたは複数の関心グループに分類されてもよい。例えば、アイテムＸおよびＹに関心のあるエンド・ユーザＣが、例えば、グループｉｄ１００で表されるグループに分類されることが可能であり、アイテムＸ、Ｙ、およびＺに関心のある別のエンド・ユーザ、ユーザＤが、例えば、グループｉｄ１００および２００で表される２つの関心グループに分類されることが可能である。プロファイル生成モジュールおよびグループ・アイデンティティ計算モジュールによって行われるすべての処理、およびその処理の結果として生成されるデータは、エンド・ユーザのクライアント・デバイスの外部には送信されないことを認識されたい。

エンド・ユーザのクライアント・デバイスは、直接に、またはネットワークを介してプライバシー保護ミドルウェア・システムに接続される。一実施形態において、プライバシー保護ミドルウェア・システムは、１つまたは複数のワークステーション、パーソナル・コンピュータ、デスクトップ・コンピュータ、マルチプロセッサ・システム、ラップトップ、ネットワーク・コンピュータ、ミニコンピュータ、サーバなどであることが可能である。別の実施形態において、プライバシー保護ミドルウェア・システムは、１つまたは複数のクライアント・デバイスのコンピューティング・リソースに関係のあるノードなどの、複数のノードを備えることが可能であり、さらにプライバシー保護ミドルウェア・システムは、グリッド・コンピューティング環境またはクラウド・コンピューティング環境において実施される。さらに別の実施形態において、プライバシー保護ミドルウェア・システムは、任意のエンド・ユーザ、例えば、ユーザＭのクライアント・デバイスにおいて、ユーザＭのクライアント・デバイスに他のエンド・ユーザが、直接に、またはピア・ツー・ピア（Ｐ２Ｐ）ネットワークなどのネットワークを介してノードとして接続されて、実施されることも可能である。さらに、プライバシー保護ミドルウェア・システムは、結託しない１つまたは複数のサード・パーティによって提供される（ｄｏｎａｔｅｄ）、またはホストされるノード上で実行されることも可能である。

エンド・ユーザのクライアント・デバイスのグループ・アイデンティティ計算モジュールは、エンド・ユーザの関心プロファイルを、プライバシー保護ミドルウェア・システムのグループ集約モジュールに送信する。プライバシー保護ミドルウェア・システムに関してエンド・ユーザの匿名性を確実にするのに、一実施形態において、グループ・アイデンティティ計算モジュールは、プロファイル・スライシング技法を使用することが可能である。プロファイル・スライシングにおいて、グループ・アイデンティティ計算モジュールは、プロファイル情報、すなわち、エンド・ユーザの関心プロファイルに関連する情報を、複数の小さいセグメントでプライバシー保護ミドルウェア・システムに送信する。グループ・アイデンティティ計算モジュールは、セグメントがそれ自体では、エンド・ユーザを識別するように解析され得ないように複数のセグメントにエンド・ユーザのプロファイルをスライスするように構成される。さらに、各関心プロファイルは、セグメント化されるので、プライバシー保護ミドルウェア・システムは、プロファイル情報をいくつかの部分で受信し、複数のセグメントを統合して、完全なプロファイルを導き出すことができず、このため、クライアント・デバイスにおけるプロファイル・プライバシーが保たれる。

さらに、プライバシー保護ミドルウェア・システムは、クライアント・デバイスが識別不能であることを確実にするようにプロファイル情報を匿名で受信する。一実施形態において、プライバシー保護ミドルウェア・システムに、セグメントで、または完全に送信されるプロファイル情報は、そのプロファイル情報を送信したクライアント・デバイスに結び付けることができない。このことがやはり、プライバシー保護ミドルウェア・システムが、エンド・ユーザの関心プロファイルにアクセスを全く有さないことを確実にする。別の実装形態において、グループ・アイデンティティ計算モジュールは、エンド・ユーザと関係する情報を、オニオン・ルーティングを使用してプライバシー保護ミドルウェア・システムに送信する。オニオン・ルーティングは、ネットワークを介する匿名の通信のための技法である。オニオン・ルーティング技法において、データ・パケットは、繰り返し暗号化され、さらに、その後、オニオン・ルータと呼ばれるいくつかのネットワーク・ノードを介して送信される。各オニオン・ルータは、暗号化の層を取り除いて、ルーティング命令をあらわにし、さらにデータ・パケットを次のルータに送信して、そのルータでこのことが繰り返される。前記実装形態は、プロファイル情報を送信するクライアント・デバイスが、プライバシー保護ミドルウェア・システムに関して識別不能であることを確実にする。一実施形態において、グループ・アイデンティティ計算モジュールは、プロファイル・スライシングとオニオン・ルーティングの両方を使用して、エンド・ユーザがグループ集約モジュールによって識別されないことを確実にすることができる。

プライバシー保護ミドルウェア・システムは、プライバシー保護ミドルウェア・システムに結合された複数のクライアント・デバイスの複数のグループ・アイデンティティ計算モジュールによって送信された情報を格納する。グループ集約モジュールは、その情報を解析し、さらにグループ・アイデンティティ計算モジュールによって送信されたキー／値ペアを校合する。例えば、グループ集約モジュールは、或る特定のグループに属するすべてのエンド・ユーザの関心を、従来の技法に基づいてその特定のグループに属するエンド・ユーザらから獲得されたキーを校合することによって、匿名で集約することが可能である。この校合に基づいて、プライバシー保護ミドルウェア・システムは、グループ内の選好されるコンテンツ、製品、またはサービスを特定する。例えば、一実装形態において、プライバシー保護ミドルウェア・システムは、人気度グラフを生成して、グループ内の或る事前定義された数の選好されるコンテンツ、製品、またはサービスを特定することが可能である。

プライバシー保護ミドルウェア・システムは、直接に、またはネットワークを介して１つまたは複数のサービス・プロバイダに接続される。一実装形態において、グループ集約モジュールは、１つまたは複数の関心グループ内で或る数の選好されるコンテンツ、製品、またはサービスに関心がある１名または複数名のエンド・ユーザを、サービス・プロバイダに対してエミュレートする。前記実装形態において、グループ集約モジュールは、コンテンツ、製品、またはサービスの点で１つまたは複数の関心グループの選好される関心をサービス・プロバイダに通信することができる。これに応答して、サービス・プロバイダは、コンテンツまたは製品またはサービスなどに関する推奨のリストを戻すことが可能である。

別の実施形態において、グループ集約モジュールは、１つまたは複数の関心グループの選好されるアイテム、または１つまたは複数の関心グループのメンバであるエンド・ユーザらのコンテンツまたは製品またはサービスのリスト全体を消費するエンド・ユーザを装うことによって、サービス・プロバイダとシームレスに対話する。サービス・プロバイダは、グループ集約モジュールを、エンド・ユーザをプロファイリングするのと同様にプロファイリングすることが可能であり、さらに推奨を生成する。

プライバシー保護ミドルウェア・システムによって獲得された推奨は、エンド・ユーザに伝えられる。一実装形態において、プライバシー保護システムからクライアント・デバイスへの情報の伝送中にプライバシーの侵害がないことを確実にするために従来の技法が実施されることが可能である。つまり、グループ集約モジュールが、推奨が送信されるクライアント・デバイスを認識していないことが確実にされる。一実装形態において、エンド・ユーザのクライアント・デバイス上で実行されているローカル推奨モジュールが、匿名のルックアップとも呼ばれる、利用できる推奨がないかプライバシー保護ミドルウェア・システムに定期的に確認をとることを行うように構成されてもよい。別の実装形態において、プライバシー保護ミドルウェア・システムは、エンド・ユーザらが分類されている関心グループに基づいて獲得された新たな推奨を、ローカル推奨モジュールにプッシュすることによって、新たな推奨を匿名で公開するように構成されることが可能である。

エンド・ユーザのクライアント・デバイス上で実行されるローカル推奨モジュールが、プライバシー保護ミドルウェア・システムから受信された推奨を解析し、さらにエンド・ユーザによって既に閲覧されている、または利用されているコンテンツ、サービス、または製品をフィルタリングし、さらにフィルタリングされた推奨、またはカスタマイズされた推奨をエンド・ユーザに提示する。一実装形態において、ローカル推奨モジュールは、エンド・ユーザの関心プロファイルに基づいて、プライバシー保護ミドルウェア・システムから受信された推奨をフィルタリングして、フィルタリングされた推奨を導き出すことが可能である。このため、プライバシー保護ミドルウェア・システムは、慎重な扱いを要する、または機密の個人情報を明かすことなしに、エンド・ユーザが様々な個人向け設定されたサービス／コンテンツを利用することを円滑にする。

この説明およびこれらの図は、本主題の原理を例示するにすぎないことに留意されたい。このため、当業者は、本明細書で明示的に説明されることも、図示されることがなくても、本主題の原理を実現するとともに、本主題の趣旨および範囲に含まれる様々な構成を考案することができることが認識されよう。さらに、本明細書に記載されるすべての例は、主に、本主題の原理、および当技術分野を進展させることに寄与する本発明者（ら）による概念を理解するのを助ける教育的な目的のためにすぎないことを明確に意図しており、そのような特別に記載される例および条件に限定されないものと解釈されるべきである。さらに、本主題の原理、態様、および実施形態、ならびにこれらの特定の実装形態を記載する本明細書におけるすべての言明は、これらの均等形態を包含することを意図している。

本明細書で使用される、「〜中に」、「〜の間」、および「〜の際」という語は、開始するアクションが行われると即時に行われるアクションを意味する厳密な用語ではなく、初期アクションから、初期アクションによって開始された反応までの間に、伝播遅延などの何らかの小さいが、それなりの遅延が存在する可能性があることを意味する用語であることが当業者には認識されよう。

図１は、本主題の或る実施形態による、推奨サービスのためのプライバシー保護システム１０２のネットワーク環境１００の実装形態を示す。本明細書で説明されるプライバシー保護システム１０２は、ルータ、ブリッジ、サーバ、コンピューティング・デバイス、ストレージ・デバイスなどを含む様々なネットワーク・デバイスを備える任意のネットワーク環境において実施されることが可能である。一実装形態において、プライバシー保護システム１０２は、プライバシー保護ミドルウェア・システム１０４と、１つまたは複数のシン・クライアント（図示せず）とを含む。プライバシー保護ミドルウェア・システム１０４は、ラップトップ・コンピュータ、デスクトップ・コンピュータ、ノートブック、ワークステーション、メインフレーム・コンピュータ、サーバなどの様々なコンピューティング・デバイスとして実施されることが可能である。

プライバシー保護ミドルウェア・システム１０４は、通信ネットワーク１０６を介して１つまたは複数のシン・クライアントに接続される。シン・クライアントは、以降、クライアント・デバイス１０８と呼ばれる、様々なクライアント・デバイス１０８−１、１０８−２、１０８−３、…、１０８−Ｎ上で実行されるアプリケーションまたは機能モジュールであることを認識されたい。クライアント・デバイス１０８は、サービス・プロバイダ１１０によって提供されるサービスを利用するのに、またはサービス・プロバイダ１１０によって提供されるコンテンツを閲覧するのにエンド・ユーザによって使用される。クライアント・デバイス１０８には、ラップトップ・コンピュータ、デスクトップ・コンピュータ、ノートブック、モバイル電話機、携帯情報端末、ワークステーション、メインフレーム・コンピュータ、セットトップ・ボックス、メディア・プレーヤなどのコンピューティング・デバイスが含まれることが可能である。クライアント・デバイス１０８は、エンド・ユーザが、直接に、または通信ネットワーク１０６を介して、プライバシー保護ミドルウェア・システム１０４を相手に情報を交換することを円滑にする。通信ネットワーク１０６は、ワイヤレス・ネットワークであっても、有線ネットワークであっても、ワイヤレス・ネットワークと有線ネットワークの組合せであってもよい。通信ネットワーク１０６は、互いに接続され、さらに大きい単一のネットワーク、例えば、インターネットまたはイントラネットとして機能する個々のネットワークの組合せであり得る。通信ネットワーク１０６は、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、イントラネット、ピア・ツー・ピア・ネットワーク、および仮想プライベート・ネットワーク（ＶＰＮ）を含む任意の公共ネットワークまたはプライベート・ネットワークであることが可能であり、さらにルータ、ブリッジ、サーバ、コンピューティング・デバイス、ストレージ・デバイスなどの様々なネットワーク・デバイスを含むことが可能である。プライバシー保護ミドルウェア・システム１０４は、直接に、または通信ネットワーク１０６を介してサービス・プロバイダ１１０に接続される。

動作の際、エンド・ユーザの活動に基づくエンド・ユーザの関心プロファイルが、生成され、さらにローカルで保存される。例えば、エンド・ユーザの関心プロファイルは、エンド・ユーザに対応するプロファイル情報に基づいて生成されることが可能である。プロファイル情報は、例えば、エンド・ユーザが訪れたウェブサイト、エンド・ユーザによって再生された、またはダウンロードされた曲またはビデオ、エンド・ユーザによって使用された製品、または利用された、もしくはレビューが行われたサービスを示すことが可能である。生成された関心プロファイルに基づいて、クライアント・デバイスは、エンド・ユーザを事前定義された１つまたは複数の関心グループに分類する。関心グループは、類似した関心および選択を共有するエンド・ユーザのグループと理解されてもよい。

エンド・ユーザに関して識別された、事前定義された関心グループのうちの１つまたは複数に基づいて、クライアント・デバイス１０８は、エンド・ユーザに対応する関係のあるプロファイル情報を、プライバシー保護ミドルウェア・システム１０４の１つまたは複数のグループ・アグレゲータ・モジュール１１２に送信する。例えば、プロファイル情報に基づいて、エンド・ユーザは、映画、スポーツ、および電子書籍などのいくつかの関心グループに分類されていることが可能である。そのような状況において、映画に関係のある任意のエンド・ユーザのプロファイル情報が、映画関心グループ・アグレゲータに関連するグループ・アグレゲータ・モジュール１１２に送信されることが可能である一方で、スポーツおよび電子書籍に関係のあるプロファイル情報が、スポーツおよび電子書籍にそれぞれ関連するスポーツ関心グループ・アグレゲータおよび電子書籍関心グループ・アグレゲータ（図示せず）に送信されることが可能である。明白なとおり、グループ・アグレゲータ・モジュール１１２は、複数の関心グループ・アグレゲータを含むことが可能であり、各関心グループ・アグレゲータは、１つの関心グループに関連する。図示される実施形態では、様々な関心グループ・アグレゲータがグループ・アグレゲータ・モジュール１１２内に統合されるものの、他の様々な実施形態において、そのような関心グループ・アグレゲータは、１つまたは複数のコンピューティング・デバイス上に実装される別々のモジュールであってもよいことが認識されよう。

クライアント・デバイス１０８は、関心グループのうちの１つまたは複数に関係のあるプロファイル情報を、本明細書において後段で説明する様々な技術を使用してエンド・ユーザのプライバシーを漏らすことなしに、グループ・アグレゲータ・モジュール１１２に送信する。グループ・アグレゲータ・モジュール１１２は、各関心グループに関係のあるエンド・ユーザのプロファイル情報を校合する。すると、各関心グループに属するエンド・ユーザらによって利用されるサービスの選好されるカテゴリが特定され、さらにサービス・プロバイダ１１０に供給されて、サービス・プロバイダ１１０から推奨が獲得される。これらの推奨は、コンテンツ・ベースの推奨、協調的推奨などの従来の技法に基づいてサービス・プロバイダ１１０によって生成される。このため、エンド・ユーザらが、サービス・プロバイダ１１０と直接にインターフェースをとって推奨サービスを利用する代わりに、グループ・アグレゲータ・モジュール１１２が、或る関心プロファイルを有するエンド・ユーザら、またはエンド・ユーザのグループをサービス・プロバイダ１１０に提示し、さらに推奨サービスを利用して、グループ・アグレゲータ・モジュール１１２に関連するエンド・ユーザらのプライバシーを確実にする。

クライアント・デバイス１０８は、プライバシー保護ミドルウェア・システム１０４から推奨されるサービスを受信する。本明細書において後段で説明される様々な技法を使用して、プライバシー保護ミドルウェア・システム１０４が、推奨されるサービスが転送される特定のクライアント・デバイス１０８を認識していないことが確実にされる。一実装形態において、クライアント・デバイス１０８は、エンド・ユーザのためのサービスのカスタマイズされた推奨を生成するように、それらのエンド・ユーザに対応する関心プロファイルに基づいて、受信された推奨されるサービスをさらに処理するように構成されることが可能である。クライアント・デバイス１０８およびプライバシー保護ミドルウェア・システム１０４の実施の詳細は、本明細書において後段で図２に関連して説明されている。

プライバシー保護システム１０２は、サービス・プロバイダ１１０にエンド・ユーザらの機密プロファイル情報を開示することなしに、エンド・ユーザらが個人向け設定された推奨を利用することができるようにする。さらに、プライバシー保護システム１０２は、エンド・ユーザらのプライバシーを漏らすことなしに、サード・パーティ・コンテンツおよび推奨注入をサポートする。

図２は、例示的なプライバシー保護システム１０２を示す。前述したとおり、一実装形態において、プライバシー保護システム１０２は、本主題の或る実施形態によれば、プライバシー保護ミドルウェア・システム１０４と、クライアント・デバイス１０８とを含む。一実施形態において、クライアント・デバイス１０８は、クライアント・プロセッサ２０２−１と、クライアント・プロセッサ２０２−１に接続されたクライアント・メモリ２０４−１とを含む。一実装形態において、プライバシー保護ミドルウェア・システム１０４は、ミドルウェア・プロセッサ２０２−２と、ミドルウェア・プロセッサ２０２−２に接続されたミドルウェア・メモリ２０４−２とを含む。クライアント・プロセッサ２０２−１とミドルウェア・プロセッサ２０２−２は、ひとまとめにしてプロセッサ２０２と呼ばれ、さらにクライアント・メモリ２０４−１とミドルウェア・メモリ２０４−２は、ひとまとめにしてメモリ２０４と呼ばれる。

プロセッサ２０２には、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、マイクロコントローラ、デジタル・シグナル・プロセッサ、中央処理装置、状態マシン、論理回路、および／または動作命令に基づいて信号およびデータを操作する他の任意のデバイスが含まれることが可能である。プロセッサ２０２は、単一の処理ユニット、またはすべてが複数のコンピューティング・ユニットを含むことも可能ないくつかのユニットであることが可能である。プロセッサ２０２は、他の能力もあるが、とりわけ、メモリ２０４の中に格納されたコンピュータ可読命令をフェッチし、さらに実行するように構成される。

「プロセッサ」というラベルが付けられた任意の機能ブロックを含め、図に示される様々な要素の機能は、専用のハードウェア、ならびに適切なソフトウェアに関連してソフトウェアを実行することができるハードウェアの使用を介して提供されることが可能である。プロセッサによって提供される場合、これらの機能は、単一の専用プロセッサによって提供されても、単一の共有されるプロセッサによって提供されても、いくつかが共有され得る複数の個別のプロセッサによって提供されてもよい。さらに、「プロセッサ」という用語が明示的に使用されることは、専ら、ソフトウェアを実行することができるハードウェアだけを指すと解釈されるべきではなく、限定なしに、デジタル・シグナル・プロセッサ（ＤＳＰ）ハードウェア、ネットワーク・プロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、ソフトウェアを格納するための読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、および不揮発性ストレージを暗黙に含み得る。また、従来のさらに／またはカスタムのハードウェアが含められることも可能である。

メモリ２０４は、例えば、ＲＡＭなどの揮発性メモリ、および／またはフラッシュなどの不揮発性メモリを含め、当技術分野で知られている任意のコンピュータ可読媒体を含むことが可能である。クライアント・デバイス１０８のクライアント・メモリ２０４−１は、第１のセットのモジュール２０６−１と、第１のデータ２０８−１とをさらに含む。同様に、プライバシー保護ミドルウェア・システム１０４のミドルウェア・メモリ２０４−２は、第２のセットのモジュール２０６−２と、第２のデータ２０８−２とを含む。第１のセットのモジュール２０６−１および第２のセットのモジュール２０６−２には、特定のタスクを実行する、または特定の抽象データ型を実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、構成要素、データ構造などが含まれる。

他方、クライアント・デバイス１０８は、とりわけ、第１のセットのモジュール２０６−１のうちの１つまたは複数によって処理されたデータ、受信されたデータ、関連付けられたデータ、および生成されたデータを格納するためのリポジトリの役割をする第１のデータ２０８−１を含む。第１のデータ２０８−１は、例えば、ユーザ関心プロファイル・データ２１０、コンテンツ・データ２１２、および他のデータ２１４−１を含む。他のデータ２１４−１には、第１のセットのモジュール２０６−１のなかの１つまたは複数のモジュールの実行の結果として生成されたデータおよび一時的情報が含まれることが可能である。

プライバシー保護ミドルウェア・システム１０４は、とりわけ、第２のセットのモジュール２０６−２のうちの１つまたは複数によって処理されたデータ、受信されたデータ、関連付けられたデータ、および生成されたデータを格納するためのリポジトリの役割をする第２のデータ２０８−２を含む。第２のデータ２０８−２は、例えば、グループ・アイデンティティ・データ２１６、規則データ２１８、および他のデータ２１４−２を含む。他のデータ２１４−２には、第２のセットのモジュール２０６−２のなかの１つまたは複数のモジュールの実行の結果として生成されたデータおよび一時的情報が含まれることが可能である。

さらに、プライバシー保護ミドルウェア・システム１０４とクライアント・デバイス１０８はともに、１つまたは複数のインターフェース（図示せず）を含む。これらのインターフェースには、様々なソフトウェア・インターフェースおよびハードウェア・インターフェース、例えば、入出力デバイス、ストレージ・デバイス、ネットワーク・デバイスと呼ばれるデータ入出力デバイスなどの周辺デバイスのためのインターフェースが含まれることが可能である。これらの入出力デバイスには、ユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）ポート、イーサネット・ポート、ホスト・バス・アダプタなど、ならびにこれらに対応するデバイス・ドライバが含まれることが可能である。これらのインターフェースは、通信ネットワーク１０６などの様々なネットワーク、ならびに様々な通信デバイスおよびコンピューティング・デバイスを相手にしたプライバシー保護ミドルウェア・システム１０４およびクライアント・デバイス１０８の通信を円滑にする。

一実装形態において、クライアント・デバイス１０８は、関心プロファイル生成モジュール２２０を含む。関心プロファイル生成モジュール２２０は、クライアント・デバイス１０８のエンド・ユーザの関心プロファイルを、エンド・ユーザの活動、またはサービスの消費履歴に基づいて生成するように構成される。一実装形態において、関心プロファイル生成モジュール２２０は、エンド・ユーザによって閲覧されたコンテンツ、または利用されたサービスを解析して、キー／値ペアのセットを生成することが可能である。一実装形態において、キー／値ペアのセットのキーは、コンテンツまたはサービスに関連する１つまたは複数の分類名またはタグまたはメタデータを格納し、キー／値ペアのセットの値は、キーによって表されるコンテンツまたはサービスに対するエンド・ユーザの関心レベルを示す重み付け（ｗｅｉｇｈｔａｇｅ）を格納する。

例えば、サービス・プロバイダ１１０、例えば、ビデオ・オンデマンド（ＶｏＤ）ポータルが、ビデオ・ファイルなどの各コンテンツ・アイテムをそのコンテンツ・アイテムのメタデータに関連付けることが可能である。このメタデータは、そのビデオ・ファイルの題名、および／またはアーティスト、および／またはジャンル、および／またはそのビデオ・ファイルを説明するキーワード／タグなどを含むことが可能である。関心プロファイル生成モジュール２２０が、エンド・ユーザによって再生されたビデオ・ファイルに関連付けられたメタデータを解析し、さらにキー／値ペアのセットを生成し、キーは、そのビデオ・ファイルに関連付けられたメタデータを格納し、さらに値は、そのビデオ・ファイルに対するエンド・ユーザの関心レベルを示す。

別の実装形態において、コンテンツは、ウェブ・ページであることが可能である。関心プロファイル生成モジュール２２０が、そのウェブ・ページを解析して、そのウェブ・ページに関連付けられたメタデータを生成するようにすることが可能である。例えば、関心プロファイル生成モジュール２２０が、そのウェブ・ページのユニフォーム・リソース・ロケータ（ＵＲＬ）を解析して、そのウェブ・ページに関連付けられたメタデータを生成することが可能である。さらに、関心プロファイル生成モジュール２２０は、そのウェブ・ページのソース・テキストを解析することによって、「タイトル」、「メタ」などの１つまたは複数のハイパーテキスト・マークアップ言語（ＨＴＭＬ）タグを解析して、メタデータを生成するように構成されてもよい。さらに、関心プロファイル生成モジュール２２０は、いくつかのＨＴＭＬタグに他のいくつかのＨＴＭＬタグより大きい重み付けが割り当てられることが可能である、さらなる正規化技法を実行することも可能である。そのように生成されたメタデータに基づいて、関心プロファイル生成モジュール２２０は、そのエンド・ユーザに関するキー／値ペアのセットを生成することが可能である。キー／値ペアのセットのキーは、コンテンツ・タイトルの名前または題名、ならびにそのコンテンツを特徴付けるジャンルまたはタグなどのメタデータを格納することが可能であることが当業者には認識されよう。

別の実装形態において、関心プロファイル生成モジュール２２０は、「アイテム・カテゴリ、アイテム・リスト、および値」のトリプレットを生成するように構成されることが可能であり、アイテム・カテゴリは、コンテンツまたはサービスに関連付けられたカテゴリまたはメタデータを表し、さらにアイテム・リストは、コンテンツ名またはコンテンツ・タイトルを示し、さらに値は、エンド・ユーザの関心レベルを示す。関心プロファイル生成モジュール２２０は、キー／値ペアのセット、または「アイテム・カテゴリ、アイテム・リスト、および値」のトリプレットを統合して、ユーザ関心プロファイル・データ２１０として保存されるエンド・ユーザの関心プロファイルを生成する。

グループ・アイデンティティ計算モジュール２２２が、エンド・ユーザの関心プロファイルを解析する。この解析に基づいて、グループ・アイデンティティ計算モジュール２２２は、エンド・ユーザを、類似した関心を有するエンド・ユーザらを備える事前定義された１つまたは複数の関心グループに分類することを、エンド・ユーザの関心プロファイルを、事前定義された１つまたは複数の関心グループに関連付けられたメタタグでマッピングすることによって行う。一実装形態において、グループ・アイデンティティ計算モジュール２２２は、局所性鋭敏型ハッシュ（ＬＳＨ）技法または意味論ベースのクラスタ化などの従来の技法を実施して、エンド・ユーザが属する１つまたは複数の関心グループを示すグループｉｄを特定する。ＬＳＨ技法において、類似した２つのオブジェクトは、高い確率で同一の値にハッシュされる。グループ・アイデンティティ計算モジュール２２２は、ハッシュ関数によって生成された値を、類似した関心を有するエンド・ユーザら、すなわち、類似した関心プロファイルを有するエンド・ユーザらのグループのラベルまたはグループｉｄとして使用するように構成される。さらに前述したとおり、グループ・アイデンティティ計算モジュール２２２は、エンド・ユーザに複数のグループｉｄを割り当てて、そのエンド・ユーザの関心プロファイルのいくつかの態様を範囲に含むようにしてもよい。

別の実装形態において、グループ・アイデンティティ計算モジュール２２２は、エンド・ユーザの関心プロファイルの中で示されるとおり、エンド・ユーザによって利用されるサービスのいくつかの選好されるカテゴリのリストを生成することが可能である。グループ・アイデンティティ計算モジュール２２２は、エンド・ユーザが属する１つまたは複数の関心グループのエンド・ユーザ・グループ・アイデンティティによって利用されるサービスの選好されるカテゴリのリストを考慮するように構成される。別の構成において、グループ・アイデンティティ計算モジュール２２２は、エンド・ユーザによって利用されるサービスの選好されるカテゴリの様々なサブセットを生成して、エンド・ユーザが複数の関心グループに属するようにすることが可能である。

グループ・アイデンティティ計算モジュール２２２は、エンド・ユーザの関心プロファイルをプライバシー保護ミドルウェア・システム１０４のグループ・アグレゲータ・モジュール１１２に匿名で送信する。前段で説明されるとおり、グループ・アイデンティティ計算モジュール２２２は、複数のグループｉｄをエンド・ユーザに割り当てて、エンド・ユーザの関心プロファイルのいくつかの態様を範囲に含むようにしてもよい。やはり前段で説明されるとおり、グループ・アグレゲータ・モジュール１１２は、複数の関心グループ・アグレゲータを備えることが可能であり、各関心グループ・アグレゲータは、１つの関心グループに関連付けられ、さらにグループｉｄは、関心グループを示す。このため、グループｉｄに基づいて、グループ・アイデンティティ計算モジュール２２２は、エンド・ユーザの様々な関心に関係のある関心グループ・アグレゲータを識別し、さらにこれらの関心グループ・アグレゲータのそれぞれに、これらの関心グループ・アグレゲータが関係する関心と関係するプロファイル情報を送信する。所与の関心と関係するプロファイル情報は、関心プロファイル生成モジュール２２０によって生成されたエンド・ユーザの関心プロファイルから導き出されることを認識されたい。

グループ・アイデンティティ計算モジュール２２２は、エンド・ユーザのプライバシーを確実にするように様々な技法を実施する。一実装形態において、グループ・アイデンティティ計算モジュール２２２は、プロファイル・スライシングを実施して、エンド・ユーザの匿名性を確実にする。前記実装形態において、グループ・アイデンティティ計算モジュール２２２は、エンド・ユーザのプロファイル情報を複数のセグメントにスライスし、各セグメントは、キー／値ペアの１つまたは複数のセットから成る。グループ・アイデンティティ計算モジュール２２２は、エンド・ユーザのプロファイル情報のいずれのセグメントもそれ自体で、完全な関心プロファイルを構築し、さらにエンド・ユーザの身元を推測するのに使用され得る十分なプロファイル情報を含まないことを確実にする。

さらに、エンド・ユーザ関心プロファイルの各セグメント、およびエンド・ユーザが特徴付けられている関心グループを示すグループｉｄが、グループ・アイデンティティ計算モジュール２２２によって、匿名性を確実にする機構を使用するネットワーク、例えば、オニオン・ルーティングを実施するネットワークを介して送信される。一実装形態において、オニオン・ルーティング・パスが確立され、グループ・アイデンティティ計算モジュール２２２は、エンド・ユーザに関係のあるプロファイル情報のセグメントおよびグループｉｄを、オニオン・ルーティング・パスの出口ノードの公開キーで暗号化する。エンド・ユーザに関係のあるプロファイル情報の様々なセグメント、およびグループｉｄは、１つまたは複数の中間ノードを経由して伝送されてから、出口ノードに到達する。出口ノードは、情報を解読し、さらにこの情報をグループ・アグレゲータ・モジュール１１２に送信する。一実施形態において、グループ・アイデンティティ計算モジュール２２２は、エンド・ユーザのプロファイル情報のセグメントを送信すべき分散ハッシュ・テーブル（ＤＨＴ）ノードのランダムなセットを選択して、これらのノードのいずれも送信元として識別可能でないことを確実にするように構成されることが可能である。クライアント・デバイス１０８、例えば、ＩＰＴＶセットトップ・ボックスの場合、ＩＰＴＶセットトップ・ボックスは、ＤＨＴネットワークのノードであるように構成されることが可能であり、さらに匿名化ピア・ツー・ピア・プロキシ（ＡＰ３）などの他の従来の技法が実施されて、ユーザのプライバシーを確実にすることが可能である。

グループ・アグレゲータ・モジュール１１２は、エンド・ユーザの関心に基づいて同一の関心グループに入ると分類されている複数のエンド・ユーザに関係のあるプロファイル情報のすべてのセグメントを集約する。一実装形態において、グループ・アグレゲータ・モジュール１１２は、集約されたプロファイル情報のセグメントをグループ・アイデンティティ・データ２１６として保存することが可能である。プライバシー保護ミドルウェア・システム１０４の分類モジュール２２４が、各グループに関係のある集約されたデータを解析して、各関心グループ内で選好されるサービスのリスト、またはサービスのカテゴリのリスト、またはサービスに関連付けられたタグのリストを特定する。選好されるサービスのリスト、またはサービスのカテゴリのリスト、またはサービスに関連付けられたタグのリストは、複数のエンド・ユーザを備える関心グループの関心を全体として示す。一実装形態において、分類モジュール２２４は、人気度グラフを生成して、各関心グループ内で、或る数、例えば、Ｎ個の選好されるサービス、またはサービスのカテゴリ、またはサービスに関連付けられたタグを特定するように構成されることが可能である。

一実施形態において、分類モジュール２２４は、関心グループに代行してサービス・プロバイダ１１０から推奨されるサービスを明示的にプルするように構成されることが可能である。この実施形態において、分類モジュール２２４は、グループの選好される関心をカテゴリまたはタグの点でサービス・プロバイダ１１０に通信して、推奨を獲得する。サービス・プロバイダ１１０は、グループの関心に応じて推奨されるサービスのリストを戻す。

代替として、分類モジュール２２４は、分類モジュール２２４がサービス・プロバイダ１１０とシームレスに対話することができるようにエンド・ユーザをエミュレートするように構成されることも可能である。前記構成において、分類モジュール２２４は、関心グループに分類されたエンド・ユーザらの選好されるサービス、またはすべてのサービスを利用するエンド・ユーザをエミュレートする。サービス・プロバイダ１１０は、分類モジュール２２４を、他の任意のエンド・ユーザと同様にプロファイリングし、さらに分類モジュール２２４のための推奨を生成し、これらの推奨は、実際に、エンド・ユーザの関心に基づくグループに属するエンド・ユーザのための推奨である。このように、分類モジュール２２４は、サービス・プロバイダ１１０に対してエンド・ユーザをエミュレートする。明白なとおり、グループ・アグレゲータ・モジュール１１２は、分類モジュール２２４が、サービス・プロバイダ１１０に対してエンド・ユーザをエミュレートすることを可能にする。

以降、ＡＤＴＭ２２６と呼ばれる匿名データ転送モジュール２２６が、サービス・プロバイダ１１０によって生成された推奨を、エンド・ユーザのプライバシーを侵害することなしに、クライアント・デバイス１０８のローカル推奨モジュール２２８に送信するように構成される。

一構成において、クライアント・デバイス１０８のローカル推奨モジュール２２８は、任意の新たなサービスがないかＡＤＴＭ２２６を定期的に調べるように構成される。前記構成において、ローカル推奨モジュール２２８は、一意の識別子として関心グループ・アグレゲータに関連付けられたグループｉｄを使用することによって第１の分散ハッシュ・テーブル（ＤＨＴ）ルックアップを生成する。一実装形態において、ＤＨＴルックアップは、オニオン・ルーティング・パスを介して行われ、グループｉｄは、オニオン・ルーティング・パスの出口ノードの公開キーで暗号化される。出口ノードが、このグループｉｄを解読し、さらにグループｉｄをキー・ベースのルーティング（ＫＢＲ）識別子として第２のＤＨＴルックアップを生成する。キー・ベースのルーティングは、ＤＨＴおよびいくつかのオーバーレイ・ネットワークと併せて使用されるルックアップ方法である。一般に、ＤＨＴは、或るデータを担うノードを探し出す方法をもたらすのに対して、ＫＢＲは、ネットワーク・ホップの数などの何らかの定義されたメトリックに応じて、そのデータに関する最も近いホストを探し出す方法をもたらす。

第２のＤＨＴルックアップの結果は、出口ノードによって、ローカル推奨モジュール２２８によって供給された対称暗号化キーを用いて暗号化される。暗号化された結果は、逆方向のオニオン・ルーティング・パスを介して送り返され、さらにエンド・ユーザのローカル推奨モジュール２２８が、暗号化された結果を解読して、サービス・プロバイダ１１０によって生成された推奨を獲得する。

別の実施形態において、分類モジュール２２４による推奨は、ＡＤＴＭ２２６によってグループのエンド・ユーザらに公開される。一実施形態において、エンド・ユーザのプライバシーが侵害されないことを確実にするのに、匿名のチャネルが使用される。これらの匿名のチャネルは、ローカル推奨モジュール２２８が、推奨されるサービスを受信するためのアドレスまたはロケーション、例えば、或る種のメールボックス・アドレスを、エンド・ユーザの身元を明かすことなしにチャネル・アドレスとして指定することを容易にする。

サービス・プロバイダ１１０によって生成された推奨を受信すると、ローカル推奨モジュール２２８は、これらの推奨をエンド・ユーザの関心プロファイルと比較する。例えば、一実装形態において、ローカル推奨モジュール２２８は、サービス・プロバイダ１１０サービスによって生成された推奨からエンド・ユーザによって既に利用されたサービスを取り除き、さらにエンド・ユーザが分類されている各グループに関して生成された残りの推奨をマージする。前記実装形態において、エンド・ユーザによって既に利用されたサービスは、コンテンツ・データ２１２から取得されることが可能である。別の実装形態において、ローカル推奨モジュール２２８は、エンド・ユーザの関心プロファイルに基づいて、サービス・プロバイダ１１０によって生成された推奨をフィルタリングして、フィルタリングされた推奨を導き出すように構成されることが可能である。

さらに、別の実施形態において、クライアント・デバイス１０８とプライバシー保護ミドルウェア・システム１０４はともに、ひとまとめにして他のモジュール２３０と呼ばれる他のモジュール２３０−１および２３０−２を含むことが可能である。他のモジュール２３０は、プライバシー保護ミドルウェア・システム１０４およびクライアント・デバイス１０８のアプリケーションおよび機能を補足する、オペレーティング・システムなどのプログラムまたは符号化された命令を含むことが可能である。

このようにして、クライアント・デバイス１０８と、プライバシー保護ミドルウェア・システム１０４とを備えるプライバシー保護システム１０２は、エンド・ユーザの身元を明かすことも、エンド・ユーザのプライバシーを漏らすこともなしに、エンド・ユーザが、エンド・ユーザの関心に基づいて推奨されるコンテンツまたはサービスを獲得することを容易にする。

図３および図４は、本主題の或る実施形態による、推奨されるサービスにおいてプライバシー保護を提供するための例示的な方法３００および４００を示す。図３で説明される方法３００、および図４で説明される方法４００は、それぞれ、プライバシー保護システム１０２のプライバシー保護ミドルウェア・システム１０４およびクライアント・デバイス１０８の脈絡で説明されるものの、方法３００および４００は、本主題の範囲を逸脱することなく、他のシステムおよびデバイスに拡張されることも可能であることが理解されよう。

方法３００および４００が説明される順序は、限定として解釈されることは意図しておらず、さらに任意の数の説明される方法ブロックが、これらの方法、または代替の方法を実施するのに任意の順序で組み合わされることが可能である。さらに、個々のブロックは、本明細書で説明される本主題の趣旨および範囲を逸脱することなく、これらの方法から削除されることが可能である。さらに、これらの方法は、任意の適切なハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはこれらの組合せで実施され得る。

方法３００および方法４００のステップは、プログラミングされたコンピュータによって実行され得ることが、当業者には容易に認識されよう。本明細書で、いくつかの実施形態は、マシン可読またはコンピュータ可読であるとともに、命令のマシン実行可能プログラムまたはコンピュータ実行可能プログラムを符号化し、前記命令が、説明される方法のステップのうちのいくつか、またはすべてを実行する、プログラム・ストレージ・デバイス、デジタル・データ記憶媒体を範囲に含むことも意図している。プログラム・ストレージ・デバイスは、例えば、デジタル・メモリ、磁気ディスクや磁気テープなどの磁気記憶媒体、ハードドライブ、または光学的に可読のデジタル・データ記憶媒体であることが可能である。これらの実施形態は、例示的な方法の前記ステップを実行するように構成された通信ネットワークと通信デバイスをともに範囲に含むことも意図している。

方法３００を例示する図３を参照すると、ブロック３０２で、同一の、または類似した関心を有するエンド・ユーザらの関心グループを示すグループｉｄに関係のあるデータが、プライバシー保護ミドルウェア・システム１０４によって受信される。このデータは、そのグループｉｄによって表される関心グループに分類されているエンド・ユーザらの関心プロファイルのセグメント化されたプロファイル情報を備える。前段で詳しく説明したプロファイル・スライシングなどのプライバシー保護技法が、プライバシー保護ミドルウェア・システム１０４が、それらのエンド・ユーザの身元を特定するようにこのデータを解析することを実現不能にする。ブロック３０４に示されるとおり、プライバシー保護ミドルウェア・システム１０４は、このデータを校合して、そのグループｉｄによって表される関心グループに分類されているエンド・ユーザらによって利用された選好されるサービス、または選好されるカテゴリ、またはそれらのサービスに関連付けられたタグを特定する。例えば、このデータは、関心グループ全体としての、或る特定の数の好ましいサービス・カテゴリを特定するように人気度グラフを生成するのに使用されてもよい。

その後、ブロック３０６に示されるとおり、プライバシー保護ミドルウェア・システム１０４が、サービス・プロバイダ１１０とインターフェースをとって、そのグループのコンテンツ／サービスの選好されるカテゴリに基づいて、サービス・プロバイダ１１０から推奨されるサービスを受信する。一実装形態において、プライバシー保護ミドルウェア・システム１０４は、関心グループのサービスの選好されるカテゴリをサービス・プロバイダ１１０に通信し、さらにサービス・プロバイダ１１０から推奨されるサービスを獲得する。別の実装形態において、プライバシー保護ミドルウェア・システム１０４は、そのグループのサービスの選好されるカテゴリを消費するエンド・ユーザを装って、サービス・プロバイダ１１０が、プライバシー保護ミドルウェア・システム１０４を任意のエンド・ユーザとしてプロファイリングし、さらにプライバシー保護ミドルウェア・システム１０４のために推奨されるサービスを生成することが可能であるようにしてもよい。ブロック３０８に示されるとおり、一実装形態において、プライバシー保護ミドルウェア・システム１０４は、サービス・プロバイダ１１０によって生成された推奨されるサービスを関心グループのエンド・ユーザに匿名で公開する。

方法４００を例示する図４を参照すると、ブロック４０２で、エンド・ユーザのクライアント・デバイス１０８が、エンド・ユーザの関心、選好、または選択を特定するように、エンド・ユーザの活動に基づいてエンド・ユーザの関心プロファイルを生成する。例えば、クライアント・デバイス１０８は、エンド・ユーザが訪れたウェブサイト、エンド・ユーザによって再生されたメディア・ファイル、エンド・ユーザによって読まれた記事、エンド・ユーザがチェックインした場所などに関係のあるデータを蓄積して、エンド・ユーザの関心プロファイルを生成するようにすることが可能である。ブロック４０４に示されるとおり、クライアント・デバイス１０８が、エンド・ユーザが分類されることが可能な、類似した関心または選択を有するエンド・ユーザらの１つまたは複数の関心グループを示す１つまたは複数のグループｉｄを特定する。前述したとおり、ＬＳＨ技法、意味論的クラスタ化などの従来の技法が、類似した関心または選択を有するエンド・ユーザらを備える関心グループのグループｉｄを特定するのに実施される。

ブロック４０６で示されるとおり、クライアント・デバイス１０８が、エンド・ユーザが分類されている関心グループと関係するエンド・ユーザのプロファイル情報を、グループｉｄに基づいてプライバシー保護ミドルウェア・システム１０４の関心グループ・アグレゲータに匿名で送信する。前段で詳しく説明される関心プロファイル・スライシングなどの様々な技法が、エンド・ユーザのプライバシーが漏れないことを確実にするのに使用される。さらに、プロファイル・スライシングの結果として生成された、エンド・ユーザのプロファイル情報のセグメントが、オニオン・ルーティング・パスを介して通信されて、プライバシー保護ミドルウェア・システム１０４がエンド・ユーザの身元を突き止めること、または特定することを不可能にする。

ブロック４０８に示されるとおり、クライアント・デバイス１０８が、エンド・ユーザに関係のある関心グループのための推奨されるサービスを獲得する。一実装形態において、クライアント・デバイス１０８は、エンド・ユーザのためのサービスの新たな推奨を受信するようにプライバシー保護ミドルウェア・システム１０４を定期的に調べる。ブロック４１０で、クライアント・デバイス１０８が、例えば、エンド・ユーザによって既に消費されたサービスを取り除くこと、エンド・ユーザに関係があるすべてのグループｉｄのための推奨をマージすることなどによって、サービス・プロバイダ１１０から受信された推奨をさらに処理して、エンド・ユーザのための推奨されるサービスのフィルタリングされたリストを生成することが可能である。

プライバシー保護システムに関する実装形態は、構造上の特徴および／または方法に特有の言い回しで説明されてきたものの、添付の特許請求の範囲は、説明される特定の特徴または方法に必ずしも限定されないことを理解されたい。むしろ、特定の特徴および方法は、推奨されるサービスにおけるプライバシー保護のための例示的な実装形態として開示される。

Claims (20)

1. 推奨されるサービスにおけるプライバシー保護のための方法であって、
   １名または複数名のエンド・ユーザの複数の関心プロファイルに関連するプロファイル情報を集約するステップであって、前記１名または複数名のユーザは、前記関連する関心プロファイルに基づいて少なくとも１つの関心グループに分類される、ステップと、
   前記少なくとも１つの関心グループによって利用された１つまたは複数のサービスを特定するステップと、
   前記１つまたは複数のサービスに部分的に基づいて、前記少なくとも１つの関心グループのための推奨されるサービスを受信するステップと
   を含む方法。
2. 前記複数の関心プロファイルに関連する前記プロファイル情報を複数のセグメントで受信するステップをさらに含む請求項１に記載の方法。
3. 少なくとも１つのクライアント・デバイス（１０８）から前記複数の関心プロファイルに関連する前記プロファイル情報を受信するステップであって、前記プロファイル情報を送信する前記少なくとも１つのクライアント・デバイス（１０８）は、識別不能である、ステップをさらに含む請求項１に記載の方法。
4. 前記受信するステップは、前記少なくとも１つの関心グループによって利用された前記１つまたは複数のサービスをサービス・プロバイダ（１１０）に供給するステップをさらに備え、前記サービス・プロバイダ（１１０）は、コンテンツ・ベースの推奨技法と協調的推奨技法のうちの１つまたは複数に基づいて前記推奨されるサービスを供給する請求項１に記載の方法。
5. 前記受信された推奨されるサービスを少なくとも１つのクライアント・デバイス（１０８）に匿名で供給して、前記推奨されるサービスが供給される前記少なくとも１つのクライアント・デバイス（１０８）が識別不能であるようにするステップをさらに含む請求項１に記載の方法。
6. プライバシー保護された推奨されるサービスのための方法であって、
   エンド・ユーザの関心プロファイルに基づいて少なくとも１つの関心グループ・アイデンティティを特定するステップであって、前記少なくとも１つの関心グループ・アイデンティティは、少なくとも１つの事前定義された関心グループに関係する、ステップと、
   前記エンド・ユーザの前記関心プロファイルに関連するプロファイル情報を、前記少なくとも１つの関心グループ・アイデンティティに関連付けられた関心グループ・アグレゲータ・モジュール（１１２）に匿名で送信するステップと
   を含む方法。
7. 前記エンド・ユーザの前記関心プロファイルを生成して、前記少なくとも１つの関心グループ・アイデンティティに関係のあるプロファイル情報を確かめるステップをさらに含む請求項６に記載の方法。
8. 前記エンド・ユーザの前記プロファイル情報をスライスして、複数のセグメントにするステップをさらに含む請求項６に記載の方法。
9. 前記複数のセグメントのうちの少なくとも１つは、オニオン・ルーティング・パスを介して匿名で送信される請求項８に記載の方法。
10. 推奨サービスのためのプライバシー保護システム（１０２）であって、
    プロセッサ（２０２−２）と、
    前記プロセッサ（２０２−２）に結合され、少なくとも１つの関心グループ・アグレゲータを有する関心グループ・アグレゲータ・モジュール（１１２）を備えるメモリ（２０４−２）とを備え、前記少なくとも１つの関心グループ・アグレゲータは、
    前記複数のエンド・ユーザの各エンド・ユーザの関心プロファイルに基づいて前記少なくとも１つの関心グループに分類された複数のエンド・ユーザに関係のあるプロファイル情報の複数のセグメントを校合するように構成されている、
    プライバシー保護システム（１０２）。
11. 前記少なくとも１つの関心グループ・アグレゲータは、クラウド・コンピューティング環境とグリッド・コンピューティング環境のうちの一方におけるノードである請求項１０に記載のプライバシー保護システム（１０２）。
12. 前記少なくとも１つの関心グループ・アグレゲータは、前記エンド・ユーザのコンピューティング・リソースに関係のあるノードである請求項１０に記載のプライバシー保護システム（１０２）。
13. 前記少なくとも１つの関心グループに関する選好される１つまたは複数のサービスを特定するように構成された分類モジュール（２２４）をさらに備える請求項１０に記載のプライバシー保護システム（１０２）。
14. 前記分類モジュール（２２４）は、前記特定に基づいて、サービス・プロバイダ（１１０）からの推奨されるサービスを利用するようにさらに構成されている請求項１３に記載のプライバシー保護システム（１０２）。
15. 前記複数のエンド・ユーザの少なくとも１つのクライアント・デバイス（１０８）に推奨されるデータを匿名で送信するように構成された匿名データ転送モジュール（２２６）をさらに備える請求項１０に記載のプライバシー保護システム（１０２）。
16. 推奨サービスのためのプライバシー保護システム（１０２）であって、
    プロセッサ（２０２−１）と、
    前記プロセッサ（２０２−１）に結合されたメモリ（２０４−１）とを備え、前記メモリ（２０４−１）は、
    前記クライアント・デバイス（１０８）のエンド・ユーザの関心プロファイルに基づいて少なくとも１つの関心グループｉｄを特定することであって、前記少なくとも１つの関心グループｉｄは、事前定義された少なくとも１つの関心グループを表す、特定すること
    を行うように構成された関心グループ・アイデンティティ計算モジュール（２２２）を備える、
    プライバシー保護システム（１０２）。
17. 前記関心グループ・アイデンティティ計算モジュール（２２２）は、
    前記エンド・ユーザによって消費されたコンテンツに基づいて、前記エンド・ユーザの前記関心プロファイルを生成することと、
    前記エンド・ユーザの前記関心プロファイルを複数のセグメントにセグメント化することであって、前記複数のセグメントのそれぞれに関連するプロファイル情報は、プライバシー保護ミドルウェア・システム（１０４）に匿名で送信される、セグメント化することと
    を行うようにさらに構成されている請求項１６に記載のプライバシー保護システム（１０２）。
18. プライバシー保護ミドルウェア・システム（１０４）から推奨されるコンテンツを受信し、
    前記エンド・ユーザの前記関心プロファイルに部分的に基づいて、前記受信された推奨されるコンテンツをフィルタリングする
    ように構成されたローカル推奨モジュール（２２８）をさらに備える請求項１６に記載のプライバシー保護システム（１０２）。
19. １名または複数名のエンド・ユーザの複数の関心プロファイルに関連するプロファイル情報を集約するステップであって、前記１名または複数名のユーザは、前記関連する関心プロファイルに基づいて少なくとも１つの関心グループに分類される、ステップと、
    前記少なくとも１つの関心グループによって利用された１つまたは複数のサービスを特定するステップと、
    前記利用された１つまたは複数のサービスに部分的に基づいて、前記少なくとも１つの関心グループのための推奨されるサービスを受信するステップと
    を含む方法を実行するためのコンピュータ・プログラムを具現化しているコンピュータ可読媒体。
20. エンド・ユーザの関心プロファイルに基づいて少なくとも１つの関心グループアイデンティティ（ｉｄ）を特定するステップであって、前記少なくとも１つの関心グループ・アイデンティティは、少なくとも１つの事前定義された関心グループに関係する、ステップと、
    前記エンド・ユーザの前記関心プロファイルに関連するプロファイル情報を、前記少なくとも１つの関心グループアイデンティティ（ｉｄ）に関連付けられた関心グループ・アグレゲータ・モジュール（１１２）に匿名で送信するステップと
    含む方法を実行するためのコンピュータ・プログラムを具現化しているコンピュータ可読媒体。

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