JP2019502180A - デジタルコンテンツのバイアススクラッバー - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、全体的に、コンテンツを移動(いわゆる「スクラブ」)している間、ユーザに表示するためのデジタルコンテンツのセクションの表示にバイアスをかける方法に関する。
動画、音声トラック、および電子ブック(または、「電子書籍」)などのデジタルコンテンツは、通常、ユーザがコンテンツ内のある位置から別の位置にすばやく移動できるように構成されている。これは、通常、ユーザがコンテンツを前後にドラッグできるスクラッバーバー(スクラブ動作)によって可能になる。電子書籍の場合、電子書籍が表示されるデバイスまたはアプリケーションは、ページめくりボタンを備える。これらのボタンを使うことによって、ユーザは、あるページから次のページへ移動することができる。
書籍、音声トラック、または動画など、デジタルコンテンツのセクションを解析およびスコアリングし、次に、ユーザが行うスクラブ動作に応答して、スコアに基づいてセクションの表示にバイアスをかけるための方法、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体、およびコンピュータシステムによって、上述および他の要求に応える。システムは、ユーザの閲覧履歴、検索履歴、表明された興味、および位置情報など、特定のユーザを記述する情報を含むユーザプロファイルをコンパイルする。次に、システムは、特定のコンテンツからエンティティを特定または抽出して、コンテンツの注釈を生成する。システムは、ユーザプロファイルを類似ユーザプロファイルの集まりと比較して、類似ユーザプロファイルに含まれる情報に基づいて、コンテンツのセクションごとに関連性スコアを判定する。システムは、注釈付きコンテンツをユーザプロファイルと比較して、コンテンツのセクションごとに関連性スコアの別のセットを判定する。システムは、セクションごとの集成(aggregate)または総計バイアススコア(bias score)をコンパイルする。次に、システムは、バイアススコアをクライアントデバイスに送信する。ユーザが行うスクラブ動作に応答して、クライアントデバイスのスクラッバーモジュールは、バイアススコアに基づいて、デジタルコンテンツの最も関連のあるセクションを特定する。次に、クライアントデバイスは、それらのセクションをユーザに表示する。
図面(図)および以下の説明は、あくまでも例示として、いくつかの実施形態を記載する。当業者は、本明細書に例示する構造および方法の代替的な実施形態が本明細書に記載の本発明の原理から逸脱することなく行使されることが以下の説明から容易にわかるだろう。これから、いくつかの実施形態を参照する。実施形態の例は、添付の図面に示されている。なお、使用可能な限り、同様の参照番号は図面で使用され得、同様の機能を示し得る。
Claims (20)
- 対象ユーザプロファイルに基づいてデジタルコンテンツのセクションの関連性スコアのセットを生成するための、コンピュータによって実施される方法であって、
前記デジタルコンテンツの各セクションの潜在的な有用性を対象ユーザに表す関連性信号のセットをコンパイルするステップと、
ユーザがスクラブしている間の前記デジタルコンテンツのセクションの表示に前記クライアントデバイスがバイアスをかける方法を示す前記関連性信号のセットをクライアントデバイスに送信するステップとを含む、方法。 - 前記信号のセットは、類似ユーザの解析に基づいてコンパイルされ、
前記信号のセットをコンパイルするステップは、
対象ユーザに関連付けられた対象ユーザプロファイルをコンパイルするステップと、
類似ユーザに関連付けられた少なくとも1つの他の類似ユーザプロファイルを特定するために、前記対象ユーザプロファイルを複数のユーザプロファイルと比較するステップと、
前記他の類似ユーザプロファイルに関連付けられた前記類似ユーザと前記デジタルコンテンツの少なくとも1つのセクションとの間の少なくとも1つの前のインタラクションを判定するステップと、
前記前のインタラクションに基づいて、前記デジタルコンテンツのセクションごとに第1の関連性スコアを判定するステップとをさらに含み、前記第1の関連性スコアは、前記類似ユーザと前記セクションとの間の前記前のインタラクションに基づいた、前記対象ユーザに対する前記セクションの潜在的な有用性を記述する、請求項1に記載の方法。 - 前記対象ユーザプロファイルは、
前記対象ユーザの閲覧履歴、
前記対象ユーザの検索履歴、
前記対象ユーザの少なくとも1つの表明された興味、または、
前記ユーザの現在位置、のうちの少なくとも1つを含む、請求項2に記載の方法。 - 前記対象ユーザプロファイルは、さらに、前記ユーザプロファイルに含まれる情報の新しさを表すパラメータを含む、請求項3に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの他の類似ユーザプロファイルと前記デジタルコンテンツの少なくとも1つのセクションとの間の前記前のインタラクションは、前記セクションにアクセスしているまたは前記セクションを見ている、前記類似ユーザプロファイルに関連付けられたユーザを含む、請求項2に記載の方法。
- 各ユーザプロファイルは特徴ベクトルとして定量的に表され、
少なくとも1つの他の類似ユーザプロファイルを判定するために前記対象ユーザプロファイルを複数のユーザプロファイルと比較するステップは、
最大ベクトル距離として表される類似点閾値を定義するステップと、
前記対象ユーザプロファイルと前記複数のユーザプロファイルにおける各他のユーザプロファイルとの間のベクトル距離を演算するステップと、
各演算されたベクトル距離を前記最大ベクトル距離と比較するステップと、
前記演算されたベクトル距離が前記最大ベクトル距離よりも小さい場合、前記ユーザプロファイルを類似ユーザプロファイルとして指定するステップとをさらに含む、請求項2に記載の方法。 - 前記信号のセットは、前記デジタルコンテンツの解析に基づいてコンパイルされ、
前記信号のセットをコンパイルするステップは、
前記デジタルコンテンツのセクションごとに、少なくとも1つのエンティティを特定するステップと、
前記対象ユーザプロファイルの要素と前記特定されたエンティティのうちの少なくとも1つとの間の一致を特定するステップと、
前記一致に基づいて、前記デジタルコンテンツのセクションごとに第2の関連性スコアを判定するステップとをさらに含み、前記第2の関連性スコアは、前記対象ユーザプロファイルの要素と前記セクションにおいて特定された前記エンティティとの間の前記一致に基づいた、前記対象ユーザに対する前記セクションの潜在的な有用性を記述し、前記信号のセットをコンパイルするステップは、さらに、
前記第1の関連性スコアおよび第2の関連性スコアに基づいて、セクションごとの総計関連性スコアを判定するステップを含み、前記総計関連性スコアは、前記対象ユーザに対する前記セクションの総合的な潜在的な有用性を記述する、請求項1に記載の方法。 - エンティティは、
人、
場所、
オブジェクト、または、
アクティビティ、のうちの少なくとも1つを記述する、請求項7に記載の方法。 - 関連性信号の第1のセットと関連性信号の第2のセットとが合計されて集成関連性信号の第3のセットを構成する、請求項1に記載の方法。
- 前記関連性信号の第1のセットと前記関連性信号の第2のセットとを合計するステップは、相対的な重要度に基づいて前記関連性信号の第1のセットおよび前記関連性信号の第2のセットを重み付けするステップをさらに含む、請求項9に記載の方法。
- 対象ユーザプロファイルに基づいてデジタルコンテンツのセクションの関連性スコアのセットを生成するための命令を格納するコンピュータ読み取り可能な媒体であって、前記命令は、実行されると、プロセッサに、
前記デジタルコンテンツの各セクションの潜在的な有用性を対象ユーザに表す関連性信号のセットをコンパイルさせ、
ユーザがスクラブしている間の前記デジタルコンテンツのセクションの表示に前記クライアントデバイスがバイアスをかける方法を示す前記関連性信号のセットをクライアントデバイスに送信させる、コンピュータ読み取り可能な媒体。 - 前記信号のセットは、類似ユーザの解析に基づいてコンパイルされ、
前記信号のセットをコンパイルするステップは、
対象ユーザに関連付けられた対象ユーザプロファイルをコンパイルするステップと、
類似ユーザに関連付けられた少なくとも1つの他の類似ユーザプロファイルを特定するために、前記対象ユーザプロファイルを複数のユーザプロファイルと比較するステップと、
前記他の類似ユーザプロファイルに関連付けられた前記類似ユーザと前記デジタルコンテンツの少なくとも1つのセクションとの間の少なくとも1つの前のインタラクションを判定するステップと、
前記前のインタラクションに基づいて、前記デジタルコンテンツのセクションごとに第1の関連性スコアを判定するステップとをさらに含み、前記第1の関連性スコアは、前記類似ユーザと前記セクションとの間の前記前のインタラクションに基づいた、前記対象ユーザに対する前記セクションの潜在的な有用性を記述する、請求項11に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。 - 前記対象ユーザプロファイルは、
前記対象ユーザの閲覧履歴、
前記対象ユーザの検索履歴、
前記対象ユーザの少なくとも1つの表明された興味、または、
前記ユーザの現在位置、のうちの少なくとも1つを含む、請求項12に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。 - 前記対象ユーザプロファイルは、さらに、前記ユーザプロファイルに含まれる情報の新しさを表すパラメータを含む、請求項13に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
- 前記少なくとも1つの他の類似ユーザプロファイルと前記デジタルコンテンツの少なくとも1つのセクションとの間の前記前のインタラクションは、前記セクションにアクセスしているまたは前記セクションを見ている、前記類似ユーザプロファイルに関連付けられたユーザを含む、請求項12に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
- 各ユーザプロファイルは特徴ベクトルとして定量的に表され、
少なくとも1つの他の類似ユーザプロファイルを判定するために前記対象ユーザプロファイルを複数のユーザプロファイルと比較するステップは、
最大ベクトル距離として表される類似点閾値を定義するステップと、
前記対象ユーザプロファイルと前記複数のユーザプロファイルにおける各他のユーザプロファイルとの間のベクトル距離を演算するステップと、
各演算されたベクトル距離を前記最大ベクトル距離と比較するステップと、
前記演算されたベクトル距離が前記最大ベクトル距離よりも小さい場合、前記ユーザプロファイルを類似ユーザプロファイルとして指定するステップとをさらに含む、請求項12に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。 - 前記信号のセットは、前記デジタルコンテンツの解析に基づいてコンパイルされ、
前記信号のセットをコンパイルするステップは、
前記デジタルコンテンツのセクションごとに、少なくとも1つのエンティティを特定するステップと、
前記対象ユーザプロファイルの要素と前記特定されたエンティティのうちの少なくとも1つとの間の一致を特定するステップと、
前記一致に基づいて、前記デジタルコンテンツのセクションごとに第2の関連性スコアを判定するステップとをさらに含み、前記第2の関連性スコアは、前記対象ユーザプロファイルの要素と前記セクションにおいて特定された前記エンティティとの間の前記一致に基づいた、前記対象ユーザに対する前記セクションの潜在的な有用性を記述し、前記信号のセットをコンパイルするステップは、さらに、
前記第1の関連性スコアおよび第2の関連性スコアに基づいて、セクションごとの総計関連性スコアを判定するステップを含み、前記総計関連性スコアは、前記対象ユーザに対する前記セクションの総合的な潜在的な有用性を記述する、請求項11に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。 - エンティティは、
人、
場所、
オブジェクト、または、
アクティビティ、のうちの少なくとも1つを記述する、請求項17に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。 - 関連性信号の第1のセットと関連性信号の第2のセットとが合計されて集成関連性信号の第3のセットを構成し、前記関連性信号の第1のセットと前記関連性信号の第2のセットとを合計するステップは、相対的な重要度に基づいて前記関連性信号の第1のセットおよび前記関連性信号の第2のセットを重み付けするステップをさらに含む、請求項11に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
- ビューアと、
スクラッバーとを備え、前記スクラッバーは、さらに、
ユーザインターフェース制御モジュールと、
コンテンツ範囲特定モジュールと、
スコア評価モジュールと、
コンテンツ表示モジュールとを含み、
デジタルコンテンツの表示中に前記ユーザによって行なわれたスクラブ動作を、前記スクラッバーを介して検出し、
前記スクラブ動作に関連付けられた、前記デジタルコンテンツの少なくとも1つのセクションを含む所望のコンテンツ範囲を判定し、
前記コンテンツ範囲において特定されたセクションごとに、前記セクションに対応する関連性スコアを取り出し、
前記少なくとも1つの関連性スコアに基づいて、最も高い関連性スコアに関連付けられた好ましいセクションを判定し、
前記好ましいセクションを前記ユーザに表示するようにさらに構成される、クライアントデバイス。
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