JP2018505456A - メタデータおよび使用データ解析を用いるフィルタリング技術のためのシステムおよび方法 - Google Patents
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Abstract
Description
本願は、2014年12月22日に出願された米国実用特許出願第14/578,911号に対する優先権およびその利益を主張するものであり、該出願は、参照により本明細書中に援用される。
aif=xif+yif
式中、全因子
pi 観察された時間フレームにわたる視聴の確率等のiの人気度
po 最も人気のあるショーの人気度
α 人気バイアスをモデルの中に要因として含めるための項
aif ショーの「潜在因子」を表すメディアアセット因子
f 潜在因子指数、例えば、F=300
ij メディアアセット対ij
sij ij間の観察された「感想」類似度(ピアソン、Probsim等)
mij モデル化された類似度
cij 観察された類似度sijにおける信頼度
Claims (50)
- 複数のメディアアセット間の類似度を表すモデルを維持するための方法であって、
制御回路を使用して、第1のメディアアセットと関連付けられた値の第1のベクトルおよび第2のメディアアセットと関連付けられた値の第2のベクトルを受信するステップと、
前記制御回路を使用して、ユーザが前記第1のメディアアセットおよび前記第2のメディアアセットの両方を視聴したかどうかを判定するステップと、
前記ユーザが前記第1のメディアアセットおよび前記第2のメディアアセットの両方を視聴したことの判定に応答して、
前記制御回路を使用して、前記第1のメディアアセットと前記第2のメディアアセットとの間のモデル化された類似度を表すモデル化された類似度値を判定するステップであって、前記モデル化された類似度値は、前記値の第1のベクトルおよび前記値の第2のベクトルに基づいて判定される、ステップと、
前記制御回路を使用して、前記第1のメディアアセットと前記第2のメディアアセットとの間の観察された類似度を表す観察された類似度値を読み出すステップであって、前記観察された類似度は、前記第1および第2のメディアアセットに関するメタデータおよび使用データに基づく、ステップと、
前記制御回路を使用して、前記モデル化された類似度値および前記観察された類似度値に基づいて、モデル化誤差値を判定するステップと、
前記制御回路を使用して、前記モデル化誤差値に基づいて、前記第1のメディアアセットと関連付けられた値の第1のベクトルおよび前記第2のメディアアセットと関連付けられた値の第2のベクトルを更新するステップと、
を含む、方法。 - 前記第1のメディアアセットと関連付けられた値の第1のベクトルは、前記第1のメディアアセットに関するメタデータに関連する1つまたはそれを上回るメタデータベースの値および前記第1のメディアアセットに関するメタデータに関連しない1つまたはそれを上回る自由浮動値を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記第1のメディアアセットと関連付けられた値の第1のベクトルを更新するステップは、前記1つまたはそれを上回る自由浮動値および前記1つまたはそれを上回るメタデータベースの値のうちの少なくとも1つを更新するステップを含む、請求項2に記載の方法。
- 前記モデル化誤差値を判定するステップは、信頼度項に基づいて、前記モデル化誤差値を判定するステップを含み、より高い信頼度項は、前記使用データ内のより高い信頼性を示す、請求項1に記載の方法。
- 前記第1のメディアアセットに関するメタデータは、ジャンル、カテゴリ、コンテンツソース、タイトル、シリーズ識別子、特色、俳優、監督、配役情報、クルー、プロット、場所、説明、記述子、キーワード、アーティスト、気分、音調、歌詞、コメント、評定、長さまたは持続時間、伝送時間、可用性時間、およびスポンサーのうちの少なくとも1つを含み、
前記第1のメディアアセットに関する使用データは、前記ユーザからの評定、前記ユーザによって視聴された時間量、前記ユーザによって視聴された時間、前記ユーザによって鑑賞されたエピソードの数、前記ユーザによる関連ソーシャルメディア相互作用の回数、チャンネルを合わせた回数、アセットの価格、ユーザに露出された回数、複数のエピソードを視聴する速度、最初に視聴した時対最初に利用可能になった時の速度、視聴された順序、および「おもしろい」または「いいね」に関して単語ベクトル上に投影されたコメント/ブログのうちの少なくとも1つを含む、
請求項1に記載の方法。 - 前記制御回路を使用して、前記モデルと関連付けられた閾値誤差値を読み出すステップと、
前記制御回路を使用して、前記モデル化誤差値が前記閾値誤差値を下回るかどうかを判定するステップと、
前記モデル化誤差値が前記閾値誤差値を下回らないことの判定に応答して、前記制御回路を使用して、前記モデル化誤差値に基づいて、前記第1のメディアアセットと関連付けられた値の第1のベクトルおよび前記第2のメディアアセットと関連付けられた値の第2のベクトルを更新するステップと、
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記モデル化された類似度値を判定するステップは、
前記制御回路を使用して、前記値の第1のベクトルと前記値の第2のベクトルとの間のドット積に基づいて、前記値の第1のベクトルと前記値の第2のベクトルとの間の距離を判定するステップと、
前記制御回路を使用して、前記判定された距離に基づいて、前記モデル化された類似度値を判定するステップと、
を含む、請求項1に記載の方法。 - 前記モデル化誤差値に基づいて、前記値の第1のベクトルおよび値の第2のベクトルを更新するステップは、
前記制御回路を使用して、前記第1のベクトルと前記第2のベクトルとの間の距離が短縮されるように、前記第1のベクトルおよび前記第2のベクトル内に記憶される値を調節するステップを含む、請求項7に記載の方法。 - 前記観察された類似度は、前記第1のメディアアセットと前記第2のメディアアセットとの間のピアソン相関係数を使用して判定される、請求項1に記載の方法。
- いずれのユーザも前記第1のメディアアセットおよび前記第2のメディアアセットの両方を視聴していないことの判定に応答して、前記制御回路を使用して、前記モデル化誤差値に関してゼロ値を記憶するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 複数のメディアアセット間の類似度を表すモデルを維持するためのシステムであって、前記システムは、制御回路を備え、
前記制御回路は、
第1のメディアアセットと関連付けられた値の第1のベクトルおよび第2のメディアアセットと関連付けられた値の第2のベクトルを受信することと、
ユーザが前記第1のメディアアセットおよび前記第2のメディアアセットの両方を視聴したかどうかを判定することと、
前記ユーザが前記第1のメディアアセットおよび前記第2のメディアアセットの両方を視聴したことの判定に応答して、
前記第1のメディアアセットと前記第2のメディアアセットとの間のモデル化された類似度を表すモデル化された類似度値を判定することであって、前記モデル化された類似度値は、前記値の第1のベクトルおよび前記値の第2のベクトルに基づいて判定される、ことと、
前記第1のメディアアセットと前記第2のメディアアセットとの間の観察された類似度を表す観察された類似度値を読み出すことであって、前記観察された類似度は、前記第1および第2のメディアアセットに関するメタデータおよび使用データに基づく、ことと、
前記モデル化された類似度値および前記観察された類似度値に基づいて、モデル化誤差値を判定することと、
前記モデル化誤差値に基づいて、前記第1のメディアアセットと関連付けられた値の第1のベクトルおよび前記第2のメディアアセットと関連付けられた値の第2のベクトルを更新することと
を行うように構成される、システム。 - 前記第1のメディアアセットと関連付けられた値の第1のベクトルは、前記第1のメディアアセットに関するメタデータに関連する1つまたはそれを上回るメタデータベースの値および前記第1のメディアアセットに関するメタデータに関連しない1つまたはそれを上回る自由浮動値を含む、請求項11に記載のシステム。
- 前記第1のメディアアセットと関連付けられた値の第1のベクトルを更新するように構成される制御回路は、前記1つまたはそれを上回る自由浮動値および前記1つまたはそれを上回るメタデータベースの値のうちの少なくとも1つを更新するように構成される制御回路を含む、請求項12に記載のシステム。
- 前記モデル化誤差値を判定するように構成される制御回路は、信頼度項に基づいて、前記モデル化誤差値を判定するように構成される制御回路を備え、より高い信頼度項は、前記使用データ内のより高い信頼性を示す、請求項11に記載のシステム。
- 前記第1のメディアアセットに関するメタデータは、ジャンル、カテゴリ、コンテンツソース、タイトル、シリーズ識別子、特色、俳優、監督、配役情報、クルー、プロット、場所、説明、記述子、キーワード、アーティスト、気分、音調、歌詞、コメント、評定、長さまたは持続時間、伝送時間、可用性時間、およびスポンサーのうちの少なくとも1つを含み、
前記第1のメディアアセットに関する使用データは、前記ユーザからの評定、前記ユーザによって視聴された時間量、前記ユーザによって視聴された時間、前記ユーザによって鑑賞されたエピソードの数、前記ユーザによる関連ソーシャルメディア相互作用の回数、チャンネルを合わせた回数、アセットの価格、ユーザに露出された回数、複数のエピソードを視聴する速度、最初に視聴した時対最初に利用可能になった時の速度、視聴された順序、および「おもしろい」または「いいね」に関して単語ベクトル上に投影されたコメント/ブログのうちの少なくとも1つを含む、
請求項11に記載のシステム。 - 前記モデルと関連付けられた閾値誤差値を読み出すことと、
前記モデル化誤差値が前記閾値誤差値を下回るかどうかを判定することと、
前記モデル化誤差値が前記閾値誤差値を下回らないことの判定に応答して、前記モデル化誤差値に基づいて、前記第1のメディアアセットと関連付けられた値の第1のベクトルおよび前記第2のメディアアセットと関連付けられた値の第2のベクトルを更新することと、
を行うように構成される制御回路をさらに備える、請求項11に記載のシステム。 - 前記モデル化された類似度値を判定するように構成される制御回路は、
前記値の第1のベクトルと前記値の第2のベクトルとの間のドット積に基づいて、前記値の第1のベクトルと前記値の第2のベクトルとの間の距離を判定することと、
前記判定された距離に基づいて、前記モデル化された類似度値を判定することと、
を行うように構成される制御回路を備える、請求項11に記載のシステム。 - 前記モデル化誤差値に基づいて、前記値の第1のベクトルおよび値の第2のベクトルを更新するように構成される制御回路は、
前記第1のベクトルと前記第2のベクトルとの間の距離が短縮されるように、前記第1のベクトルおよび前記第2のベクトル内に記憶される値を調節するように構成される制御回路を備える、請求項17に記載のシステム。 - 前記観察された類似度は、前記第1のメディアアセットと前記第2のメディアアセットとの間のピアソン相関係数を使用して判定される、請求項11に記載のシステム。
- いずれのユーザも前記第1のメディアアセットおよび前記第2のメディアアセットの両方を視聴していないことの判定に応答して、前記モデル化誤差値に関してゼロ値を記憶するように構成される制御回路をさらに備える、請求項11に記載のシステム。
- 複数のメディアアセット間の類似度を表すモデルを維持するための装置であって、
第1のメディアアセットと関連付けられた値の第1のベクトルおよび第2のメディアアセットと関連付けられた値の第2のベクトルを受信するための手段と、
ユーザが前記第1のメディアアセットおよび前記第2のメディアアセットの両方を視聴したかどうかを判定するための手段と、
前記ユーザが前記第1のメディアアセットおよび前記第2のメディアアセットの両方を視聴したことの判定に応答して、
前記第1のメディアアセットと前記第2のメディアアセットとの間のモデル化された類似度を表すモデル化された類似度値を判定するための手段であって、前記モデル化された類似度値は、前記値の第1のベクトルおよび前記値の第2のベクトルに基づいて判定される、手段と、
前記第1のメディアアセットと前記第2のメディアアセットとの間の観察された類似度を表す観察された類似度値を読み出すための手段であって、前記観察された類似度は、前記第1および第2のメディアアセットに関するメタデータおよび使用データに基づく、手段と、
前記モデル化された類似度値および前記観察された類似度値に基づいて、モデル化誤差値を判定するための手段と、
前記モデル化誤差値に基づいて、前記第1のメディアアセットと関連付けられた値の第1のベクトルおよび前記第2のメディアアセットと関連付けられた値の第2のベクトルを更新するための手段と、
を備える、装置。 - 前記第1のメディアアセットと関連付けられた値の第1のベクトルは、前記第1のメディアアセットに関するメタデータに関連する1つまたはそれを上回るメタデータベースの値および前記第1のメディアアセットに関するメタデータに関連しない1つまたはそれを上回る自由浮動値を含む、請求項21に記載の装置。
- 前記第1のメディアアセットと関連付けられた値の第1のベクトルを更新するための手段は、前記1つまたはそれを上回る自由浮動値および前記1つまたはそれを上回るメタデータベースの値のうちの少なくとも1つを更新するための手段を含む、請求項22に記載の装置。
- 前記モデル化誤差値を判定するための手段は、信頼度項に基づいて、前記モデル化誤差値を判定するための手段を含み、より高い信頼度項は、前記使用データ内のより高い信頼性を示す、請求項21に記載の装置。
- 前記第1のメディアアセットに関するメタデータは、ジャンル、カテゴリ、コンテンツソース、タイトル、シリーズ識別子、特色、俳優、監督、配役情報、クルー、プロット、場所、説明、記述子、キーワード、アーティスト、気分、音調、歌詞、コメント、評定、長さまたは持続時間、伝送時間、可用性時間、およびスポンサーのうちの少なくとも1つを含み、
前記第1のメディアアセットに関する使用データは、前記ユーザからの評定、前記ユーザによって視聴された時間量、前記ユーザによって視聴された時間、前記ユーザによって鑑賞されたエピソードの数、前記ユーザによる関連ソーシャルメディア相互作用の回数、チャンネルを合わせた回数、アセットの価格、ユーザに露出された回数、複数のエピソードを視聴する速度、最初に視聴した時対最初に利用可能になった時の速度、視聴された順序、および「おもしろい」または「いいね」に関して単語ベクトル上に投影されたコメント/ブログのうちの少なくとも1つを含む、
請求項21に記載の装置。 - 前記モデルと関連付けられた閾値誤差値を読み出すための手段と、
前記モデル化誤差値が前記閾値誤差値を下回るかどうかを判定するための手段と、
前記モデル化誤差値が前記閾値誤差値を下回らないことの判定に応答して、前記モデル化誤差値に基づいて、前記第1のメディアアセットと関連付けられた値の第1のベクトルおよび前記第2のメディアアセットと関連付けられた値の第2のベクトルを更新するための手段と、
をさらに備える、請求項21に記載の装置。 - 前記モデル化された類似度値を判定するための手段は、
前記値の第1のベクトルと前記値の第2のベクトルとの間のドット積に基づいて、前記値の第1のベクトルと前記値の第2のベクトルとの間の距離を判定するための手段と、
前記判定された距離に基づいて、前記モデル化された類似度値を判定するための手段と、
を備える、請求項21に記載の装置。 - 前記モデル化誤差値に基づいて、前記値の第1のベクトルおよび値の第2のベクトルを更新するための手段は、前記第1のベクトルと前記第2のベクトルとの間の距離が短縮されるように、前記第1のベクトルおよび前記第2のベクトル内に記憶される値を調節するための手段を備える、請求項27に記載の装置。
- 前記観察された類似度は、前記第1のメディアアセットと前記第2のメディアアセットとの間のピアソン相関係数を使用して判定される、請求項21に記載の装置。
- いずれのユーザも前記第1のメディアアセットおよび前記第2のメディアアセットの両方を視聴していないことの判定に応答して、前記モデル化誤差値に関してゼロ値を記憶するための手段をさらに備える、請求項21に記載の装置。
- 非一過性機械可読命令を備える、複数のメディアアセット間の類似度を表すモデルを維持するための非一過性機械可読媒体であって、前記非一過性機械可読命令は、
第1のメディアアセットと関連付けられた値の第1のベクトルおよび第2のメディアアセットと関連付けられた値の第2のベクトルを受信するための命令と、
ユーザが前記第1のメディアアセットおよび前記第2のメディアアセットの両方を視聴したかどうかを判定するための命令と、
前記ユーザが前記第1のメディアアセットおよび前記第2のメディアアセットの両方を視聴したことの判定に応答して、
前記第1のメディアアセットと前記第2のメディアアセットとの間のモデル化された類似度を表すモデル化された類似度値を判定するための命令であって、前記モデル化された類似度値は、前記値の第1のベクトルおよび前記値の第2のベクトルに基づいて判定される、命令と、
前記第1のメディアアセットと前記第2のメディアアセットとの間の観察された類似度を表す観察された類似度値を読み出すための命令であって、前記観察された類似度は、前記第1および第2のメディアアセットに関するメタデータおよび使用データに基づく、命令と、
前記モデル化された類似度値および前記観察された類似度値に基づいて、モデル化誤差値を判定するための命令と、
前記モデル化誤差値に基づいて、前記第1のメディアアセットと関連付けられた値の第1のベクトルおよび前記第2のメディアアセットと関連付けられた値の第2のベクトルを更新するための命令と、
を備える、非一過性機械可読媒体。 - 前記第1のメディアアセットと関連付けられた値の第1のベクトルは、前記第1のメディアアセットに関するメタデータに関連する1つまたはそれを上回るメタデータベースの値および前記第1のメディアアセットに関するメタデータに関連しない1つまたはそれを上回る自由浮動値を含む、請求項31に記載の非一過性機械可読媒体。
- 前記第1のメディアアセットと関連付けられた値の第1のベクトルを更新するための命令は、前記1つまたはそれを上回る自由浮動値および前記1つまたはそれを上回るメタデータベースの値のうちの少なくとも1つを更新するための命令を備える、請求項32に記載の非一過性機械可読媒体。
- 前記モデル化誤差値を判定するための命令は、
信頼度項に基づいて、前記モデル化誤差値を判定するための命令を含み、より高い信頼度項は、前記使用データ内のより高い信頼性を示す、請求項31に記載の非一過性機械可読媒体。 - 前記第1のメディアアセットに関するメタデータは、ジャンル、カテゴリ、コンテンツソース、タイトル、シリーズ識別子、特色、俳優、監督、配役情報、クルー、プロット、場所、説明、記述子、キーワード、アーティスト、気分、音調、歌詞、コメント、評定、長さまたは持続時間、伝送時間、可用性時間、およびスポンサーのうちの少なくとも1つを含み、
前記第1のメディアアセットに関する使用データは、前記ユーザからの評定、前記ユーザによって視聴された時間量、前記ユーザによって視聴された時間、前記ユーザによって鑑賞されたエピソードの数、前記ユーザによる関連ソーシャルメディア相互作用の回数、チャンネルを合わせた回数、アセットの価格、ユーザに露出された回数、複数のエピソードを視聴する速度、最初に視聴した時対最初に利用可能になった時の速度、視聴された順序、および「おもしろい」または「いいね」に関して単語ベクトル上に投影されたコメント/ブログのうちの少なくとも1つを含む、
請求項31に記載の非一過性機械可読媒体。 - 前記モデルと関連付けられた閾値誤差値を読み出すための命令と、
前記モデル化誤差値が前記閾値誤差値を下回るかどうかを判定するための命令と、
前記モデル化誤差値が前記閾値誤差値を下回らないことの判定に応答して、前記モデル化誤差値に基づいて、前記第1のメディアアセットと関連付けられた値の第1のベクトルおよび前記第2のメディアアセットと関連付けられた値の第2のベクトルを更新するための命令と、
をさらに備える、請求項31に記載の非一過性機械可読媒体。 - 前記モデル化された類似度値を判定するための命令は、
前記値の第1のベクトルと前記値の第2のベクトルとの間のドット積に基づいて、前記値の第1のベクトルと前記値の第2のベクトルとの間の距離を判定するための命令と、
前記判定された距離に基づいて、前記モデル化された類似度値を判定するための命令と、
を備える、請求項31に記載の非一過性機械可読媒体。 - 前記モデル化誤差値に基づいて、前記値の第1のベクトルおよび値の第2のベクトルを更新するための命令は、
前記第1のベクトルと前記第2のベクトルとの間の距離が短縮されるように、前記第1のベクトルおよび前記第2のベクトル内に記憶される値を調節するための命令を備える、請求項37に記載の非一過性機械可読媒体。 - 前記観察された類似度は、前記第1のメディアアセットと前記第2のメディアアセットとの間のピアソン相関係数を使用して判定される、請求項31に記載の非一過性機械可読媒体。
- いずれのユーザも前記第1のメディアアセットおよび前記第2のメディアアセットの両方を視聴していないことの判定に応答して、前記モデル化誤差値に関してゼロ値を記憶するための命令をさらに備える、請求項31に記載の非一過性機械可読媒体。
- 複数のメディアアセット間の類似度を表すモデルを維持するための方法であって、
制御回路を使用して、第1のメディアアセットと関連付けられた値の第1のベクトルおよび第2のメディアアセットと関連付けられた値の第2のベクトルを受信するステップと、
前記制御回路を使用して、ユーザが前記第1のメディアアセットおよび前記第2のメディアアセットの両方を視聴したかどうかを判定するステップと、
前記ユーザが前記第1のメディアアセットおよび前記第2のメディアアセットの両方を視聴したことの判定に応答して、
前記制御回路を使用して、前記第1のメディアアセットと前記第2のメディアアセットとの間のモデル化された類似度を表すモデル化された類似度値を判定するステップであって、前記モデル化された類似度値は、前記値の第1のベクトルおよび前記値の第2のベクトルに基づいて判定される、ステップと、
前記制御回路を使用して、前記第1のメディアアセットと前記第2のメディアアセットとの間の観察された類似度を表す観察された類似度値を読み出すステップであって、前記観察された類似度は、前記第1および第2のメディアアセットに関するメタデータおよび使用データに基づく、ステップと、
前記制御回路を使用して、前記モデル化された類似度値および前記観察された類似度値に基づいて、モデル化誤差値を判定するステップと、
前記制御回路を使用して、前記モデル化誤差値に基づいて、前記第1のメディアアセットと関連付けられた値の第1のベクトルおよび前記第2のメディアアセットと関連付けられた値の第2のベクトルを更新するステップと、
を含む、方法。 - 前記第1のメディアアセットと関連付けられた値の第1のベクトルは、前記第1のメディアアセットに関するメタデータに関連する1つまたはそれを上回るメタデータベースの値および前記第1のメディアアセットに関するメタデータに関連しない1つまたはそれを上回る自由浮動値を含む、請求項41に記載の方法。
- 前記第1のメディアアセットと関連付けられた値の第1のベクトルを更新するステップは、前記1つまたはそれを上回る自由浮動値および前記1つまたはそれを上回るメタデータベースの値のうちの少なくとも1つを更新するステップを含む、請求項42に記載の方法。
- 前記モデル化誤差値を判定するステップは、信頼度項に基づいて、前記モデル化誤差値を判定するステップを含み、より高い信頼度項は、前記使用データ内のより高い信頼性を示す、請求項41−43のいずれかに記載の方法。
- 前記第1のメディアアセットに関するメタデータは、ジャンル、カテゴリ、コンテンツソース、タイトル、シリーズ識別子、特色、俳優、監督、配役情報、クルー、プロット、場所、説明、記述子、キーワード、アーティスト、気分、音調、歌詞、コメント、評定、長さまたは持続時間、伝送時間、可用性時間、およびスポンサーのうちの少なくとも1つを含み、
前記第1のメディアアセットに関する使用データは、前記ユーザからの評定、前記ユーザによって視聴された時間量、前記ユーザによって視聴された時間、前記ユーザによって鑑賞されたエピソードの数、前記ユーザによる関連ソーシャルメディア相互作用の回数、チャンネルを合わせた回数、アセットの価格、ユーザに露出された回数、複数のエピソードを視聴する速度、最初に視聴した時対最初に利用可能になった時の速度、視聴された順序、および「おもしろい」または「いいね」に関して単語ベクトル上に投影されたコメント/ブログのうちの少なくとも1つを含む、
請求項41−44のいずれかに記載の方法。 - 前記制御回路を使用して、前記モデルと関連付けられた閾値誤差値を読み出すステップと、
前記制御回路を使用して、前記モデル化誤差値が前記閾値誤差値を下回るかどうかを判定するステップと、
前記モデル化誤差値が前記閾値誤差値を下回らないことの判定に応答して、前記制御回路を使用して、前記モデル化誤差値に基づいて、前記第1のメディアアセットと関連付けられた値の第1のベクトルおよび前記第2のメディアアセットと関連付けられた値の第2のベクトルを更新するステップと、
をさらに含む、請求項41−45のいずれかに記載の方法。 - 前記モデル化された類似度値を判定するステップは、
前記制御回路を使用して、前記値の第1のベクトルと前記値の第2のベクトルとの間のドット積に基づいて、前記値の第1のベクトルと前記値の第2のベクトルとの間の距離を判定するステップと、
前記制御回路を使用して、前記判定された距離に基づいて、前記モデル化された類似度値を判定するステップと、
を含む、請求項41−46のいずれかに記載の方法。 - 前記モデル化誤差値に基づいて、前記値の第1のベクトルおよび値の第2のベクトルを更新するステップは、
前記制御回路を使用して、前記第1のベクトルと前記第2のベクトルとの間の距離が短縮されるように、前記第1のベクトルおよび前記第2のベクトル内に記憶される値を調節するステップを含む、請求項47に記載の方法。 - 前記観察された類似度は、前記第1のメディアアセットと前記第2のメディアアセットとの間のピアソン相関係数を使用して判定される、請求項41−48のいずれかに記載の方法。
- いずれのユーザも前記第1のメディアアセットおよび前記第2のメディアアセットの両方を視聴していないことの判定に応答して、前記制御回路を使用して、前記モデル化誤差値に関してゼロ値を記憶するステップをさらに含む、請求項41−49のいずれかに記載の方法。
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