JP5283110B2 - 対象を定めたテレビ番組配信のためのシステム、プリファレンスエンジン、機械可読媒体およびテレビ視聴習慣を判断する方法 - Google Patents
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Description
はユーザ嗜好を誤って予測しやすかったり、または、より高い信頼度を構築するまで待つ時間が長くなりすぎることがある。公知の分類方法は、サンプルの特徴次元が観察値と相関し、次にガウス分布パラメータ表示がグループクラスタを記述すると仮定することを必要とする。しかしながら、データは一般的に正規分布しないため、これは不正確である。
テレビ視聴データ入力を受取り、視聴データ入力を処理しかつ、広告カテゴリグループの対象決めを行なうユーザプロファイルを生成するクラスタリングエンジンと、
テレビユーザを少なくとも1つの広告カテゴリグループに分類するように適合されたクライアント側システムと、
クライアント側システムに接続され、コンテンツおよび使用関連の嗜好によってテレビユーザの視聴挙動を決定する、文脈的挙動プロファイリングシステムと、
プロファイリングシステムに接続され、テレビユーザの視聴挙動を有する情報をその中に記憶する挙動モデルデータベースとを含む。
は、ダウンロードされパラメータ化されたターゲットモデルを再構築するようにおよび、クラスタリングエンジンをテレビユーザの履歴に適用して、ユーザが属する最も見込みのある広告カテゴリを決定し、ユーザカテゴリデータベース中の対象決めカテゴリ確率として結果を記憶するように構成される。さらに、対象決めカテゴリ確率と、関連性のある嗜好情報とを組合せて、最適化に従ってダウンロードされた広告を選択的に捕捉し、記憶しかつ表示するためのクライアント側システムに配置されたプレゼンテーションエージェントおよび対象決めエージェントが提供され得る。
クライアント側に接続されて、1つまたはそれ以上のユーザをプロファイリングする文脈的遷移挙動を記録しかつ、嗜好の知識ベースおよび1つまたはそれ以上のユーザをプロファイリングする文脈的遷移挙動を継続して構築する、ユーザモニタリング装置と、
ユーザの人口統計情報および文脈的遷移挙動プロファイルに従う番組コンテンツを1人またはそれ以上のユーザに提供するための装置とを含む。
視聴データ、視聴開始時間、視聴持続時間および視聴チャンネルからなる群から選択された視聴データと、番組ユーザを記述する人口統計情報と、番組コンテンツを記述するメタデータを有する電子番組ガイドとを受けるヘッドエンド側の中央データシステムと、
ユーザの挙動データを受取り、重み付けセットを有する遷移行列の形で知識ベースを出力する人口統計クラスタ知識ベース獲得器とを含み、遷移行列はユーザの人口統計グループを予測し、さらに
ユーザの予測される人口統計グループに基づいて、広告を含む番組コンテンツのストリームをクライアント側に与える番組コンテンツ生成モジュールを含む。
・モデリングされた使用文脈、コンテンツアクセスタイミングおよびコンテンツパラメータシーケンス付けに基づく重み付けファジー投票(voting)嗜好測定基準
・頻度強調された非線形嗜好測定基準投票重み学習アーキテクチャ
・投票間で品質および相対的嗜好傾向を調節することにより、上位n個のコンテンツパラメータ(すなわちチャンネル、ジャンル、俳優、題名など)を定める投票集合体アルゴリズム。
・ターゲットカテゴリにユーザを集合するトレーニング技術
・最も代表的なユーザ対象決めカテゴリテンプレートを作成し、それをTVクライアントシステムに効率的にダウンロードするプルーニング(pruning)技術
・効率的なユーザ対象決めカテゴリメンバーシップ決定機構
・記憶された好ましい番組編成を用い、EPG中にチャンネルとして提示される自動バーチャルチャンネル番組シーケンス作成。
・個々のユーザ広告カテゴリグループに最もうまく対象決めする最も代表的なテレビ(TVとは、両者とも番組記憶装置を備えるデジタルテレビまたはアナログテレビおよびセットトップボックス受信機の組合せのことである)ユーザプロファイルを作成しかつ決定する新たなクラスタリングメカニズムと、
・TVユーザを1つまたはそれ以上の広告グループカテゴリに分類するクライアント側システムと、
・ユーザのTV使用およびコンテンツ関連の嗜好を決定する文脈的挙動プロファイリングシステムと、
・挙動で対象決めされた広告、嗜好的バーチャルチャンネル電子番組編成ガイド(EPG)構築、嗜好的番組記憶および自動番組編成推奨をサポートする、ユーザの嗜好について他のシステムモジュールが照会する挙動モデルデータベースと、である。
も可能性の高い広告カテゴリを決定しかつその結果をユーザカテゴリデータベースに入力する。TVの中の対象決めおよび記憶エージェント(TargetingAndStorage Agent)およびプレゼンテーションエージェント(PresAgent)はこれらの対象決めカテゴリ確率とその他の関連情報(嗜好情報)とを組合せて、ビデオおよびバナーを含む最適なダウンロード広告をユーザに対して、選択的に捕捉し、記憶しかつ表示する。
る。
(‘性別:男性@非常に確実 かつ 年齢:25−35@かなり確実’)
このクエリーは、TASAgentが、男性であることがかなり確実でありかつ年齢が25から35歳の間にあることがかなり確実であるとするユーザを選択する。ファジーリテラルテーブル(FLT)は、各々の広告カテゴリが示し得る許容可能な範囲のファジーメンバーシップをリストにしている。ファジーリテラルテーブル(FLT)の例は以下のとおりである。
Age:[UNSURE, FAIRLY#SURE, VERY#SURE, CERTAIN]
(男性:[不確実、かなり確実、非常に確実]
年齢:[不確実、かなり確実、非常に確実、確実])
後者の式の方法の利点は、新参の広告代理店が、直感的かつ非数学的な項目に、必要な信頼度を指定しかつ、正確な範囲の信頼度割合を決定しかつ継続して最適化するのをTASAgentに任せるだけであることである。さらに、ファジー法は、データベース中の割合信頼度項目の非決定論的意味を扱う。TASAgentは、各々のファジー性能レベルと履歴的に関連付けられる割合信頼度評価範囲を学習する。
この発明は、TV使用における挙動モデルクラスタリングおよび対象を定めた広告および嗜好プログラミングのためのシステムおよび方法の中に具体化されるものとして本明細書中に図示されかつ説明されるが、それにもかかわらず、これは示された詳細に限定されることを意図するものではない。なぜなら、この発明の精神から逸脱することなく、請求項の均等物の範囲内でさまざまな修正および構造的変更をその中でなし得るからである。
ルコフモデルに基づく人口統計クラスタ知識ベース獲得器である。モジュールの入力は、挙動データおよび、利用可能ならば、クリックストリームフィードバックである。モジュールの出力は、重み付けセットを有する遷移行列の形の知識ベースであり、これは以下の文中に説明される。
1.サーフィンなし(non-surfing)ホッピングなし番組についての、視聴時間/利用可能時間(Time#watched/Time#available)
2.サーフィンなしのすべての番組についての、視聴できなかった時間/利用可能時間(
Time#missed/Time#available)
3.サーフィンなしのすべての番組についての、残り時間/利用可能時間(Time#left/Time#available)
4.ホッピングあり番組についての、視聴時間/利用可能時間(Time#watched/Time#available)
5.ホッピングあり番組についての、ホップ間時間(Time#between#hops)
6.番組当りのホップの数
7.すべてのEPGエントリについての、時間独立訪問(visitation)バイアス8.すべてのEPGエントリについての、番組中時間(TIP)訪問バイアス
9.すべてのEPGエントリについての、セッション中時間(TIS)訪問バイアス
10.すべてのEPGエントリについての、時刻(TOD)訪問バイアス
11.すべてのEPGエントリについての、曜日(DOW)訪問バイアス
項目は自明であるが、以下のように項目の定義を与える。
番組をより好む傾向を実証している。
し得ることがしばしばある。BCEが関心のある挙動文脈をモデリングする範囲では、より正確な番組編成嗜好予測が可能である。
・Dim1−[好まれる題名、好まれるチャンネル、好まれないチャンネル、サーフチャンネル、好まれるジャンル、好まれないジャンル、サーフジャンル]
(Dim 1 - [likedTitle, likedChannels, unlikedChannels, surfChannels, likedGenres, unlikedGenres, surfGenres])
・Dim2−[from状態コード、すなわちチャンネルまたはジャンルまたは題名ID番号]
(Dim 2 - [from State code, i.e., channel or genre or Title ID number])・Dim3−[to状態コード、すなわちチャンネルまたはジャンルまたは題名ID番号]
(Dim 3 - [to State code, i.e., channel or genre or Title ID number])
・Dim4−[非時間的、DOW、TOD、TIS、TIP]
(Dim 4 - [nonTemporal, DOW, TOD, TIS, TIP])
・Dim5−[時間的ファジーbin]
(Dim 5 - [temporal fuzzy bin])
Dim1は状態変数のタイプを選択する。
Dim5は、対応する時間間隔である。たとえば、DOWの有効な選択は、月曜、火曜、水曜、木曜、金曜、土曜および日曜である。
(クエリー関数−[最も可能性が高い、最も可能性が低い、上位n、下位n、時間合計])
「最も」(最も低い)可能性のある探索関数は、最も高い(最も低い)確率状態およびクエリー制約の残余を満たすバイアス値を戻す。‘上位n’(下位n)は「n」番目の最も高い(最も低い)確率状態およびクエリー制約の残余を満たすバイアス値を戻す。「時間合計」関数は、各々の特定された時間タイプの時間値間隔中のすべてのバイアス項目を(平均またはカウントすることなどにより)集合する。したがって、一般的な遷移クエリーフォーマットは以下のとおりである。
‘[QueryFunction][StateType][fromStateID][toStateID][TimeType][TimeValue]’
(‘[クエリー関数][状態タイプ][from状態ID][to状態ID][時間タイプ][時間値]’)
例示のため、以下のクエリーは、日曜日に好まれた上位5つのジャンルを探索する。
(‘クエリー関数=上位n=5,状態タイプ=好まれたジャンル,from状態ID=空白,to状態ID=空白,時間タイプ=DOW,時間値=日曜’ )
日曜日に好まれたのが3つのジャンルのみであるとすれば、最大の嗜好が100である典型的なクエリー結果は以下のとおりである。
[アクション=60,ニュース,40,コメディ=30,空白,空白]
「時間合計」の典型的な用途は、所与の状態タイプについて、最も可能性の高いアクティビティ時間を探索することである。たとえば、ユーザがTVを視聴する最も可能性の高い上位3つの時刻を見出す。クエリーは以下のとおりである。
(‘クエリー関数=時間合計,状態タイプ=好まれたチャンネル,from状態ID=空白,to状態ID=空白,時間タイプ=TOD,時間値=空白’)
この場合、「時間合計」関数は、TOD間隔当りのすべての遷移バイアスを集合し、結果のリストを戻す。人が午前中、夕方および深夜に最もアクティブならば、典型的なクエリー応答は以下のとおりであろう。(‘;’は新たな行を、‘,’は新たな列を示す)
[(late#night,very#often);(wee#hours,never);(early#morning;never);(morning,mostly);(late#morning;rarely);(after#noon;rarely);(late#after#noon;sometimes);(evening;almost#always);(night,typically)]
([(深夜,非常にしばしば);(非常に早い時間,全くなし);(早朝;全くなし);(午前中,大抵);(午前中遅く;稀);(午後;稀);(午後遅く;時々);(夕方;ほとんど常に);(夜,典型的)])
非ファジィ化テーブルを有するモジュールは、上位3つの尤度を求めて、戻された行列を探索する。すなわち、
[(morning,always);(late#night,very#often);(evening;almost#always)]
([(午前中,常に);(深夜,非常にしばしば);(夕方;ほとんど常に)])
BMQengineとインターフェイスするには、多数の標準化されたクエリーインターフェイシングが容易に実際的である。たとえば、SQLインターフェイスは、次元の属性を‘SELECT…FROM…WHERE’文節として指定する。たとえば、映画.アクショ
ンを視聴する最も可能性の高いまたは一般的な時間が夕方ならば、SQLクエリーは以下のとおりである。
(SELECT view#start#time FROM preferences
WHERE genre#main='movie'
AND genre#sub='action'
AND view#day#of#week=(SELECT view#day#of#week FROM preferences
WHERE genre#main='movie'
AND genre#sub='action'
GROUP BY view#day#of#week
HAVING MAX(BIASview#day#of#week));)
GROUP BY view#start#time
HAVING MAX(BIAS#view#start#time));
)=9pm
(嗜好から視聴開始時間を選択、ただし
メインジャンル=映画
かつサブジャンル=アクション
かつ曜日=(嗜好から曜日選択、ただし
メインジャンル=映画
かつサブジャンル=アクション
曜日によってグループ化
有する最大(視聴曜日バイアス));)
視聴開始時間によってグループ化
有する最大(視聴開始時間バイアス));
)=9pm)
ベーシックSQLインタプリタは、SQL探索パラメータをBMQengine次元属性制約に変換する。この例としては以下のとおりである。
(クエリー関数=最も可能性が高い,状態タイプ=好まれるジャンル,from状態ID=空白,to状態ID=映画:アクション,時間タイプ=TOD,時間値=夕方)
多様なモデリングされた挙動およびクエリーアーキテクチャが企図されるが、さらに多くの他のものが存在する。以下は、いくつかの挙動嗜好カテゴリの一般的列挙である。ここで、出力はリアルタイム視聴文脈に依存する。
2.状態シーケンス付け
3.遷移逆バイアス
4.セッション当りおよびすべてのEPGエントリ当りの視聴時間
5.挙動のTVコントロールパターン
6.すべてのEPGエントリについての、Tw/Ta、Tm/TaおよびTl/Ta
7.EPGエントリおよび挙動多様性焦点(幅、深さ探索制御)
8.最も可能性の高い開始または終了状態
項目1では、BMは、いずれのEPGエントリについても、時間感知および時間独立遷移尤度を生じる。あらゆるEPGエントリクラスは、以前に規定されたように、サーフ/非サーフ、ホッピングおよび好まれる/好まれない状態を含む複数の挙動カテゴリにさらにセグメント化される。各々のユーザ行動は、SSMアルゴリズムに従ってこれらの領域の各々の中に遷移統計を作成する。
リ)を視聴した後に特定の俳優(または何らかのEPGフィールドエントリ)を視聴する尤度に対する、BMQengineへのクエリーである。典型的な時間感知嗜好クエリーは以下のように見える。
AND
in the evening (or any time)
AND
after watching TV for an hour (or any amount of TV watched time)
AND
while half way into the current program (or any amount of program watched time)’
(‘月曜日(または任意の曜日)にスポーツを視聴する尤度は何か
および
夕方(または任意の時間)
および
1時間(または任意の量のTV視聴時間)の間TVを見た後
および
現在の番組に半分食い込んでしまうこと(または任意の量の番組視聴時間))
重要なのは、クエリーを、より持続的でない項目で緩和したりまたはより多くの制約で厳しくしたりすることが可能なことである。このメカニズムを用いて、システムモジュールは、リアルタイム文脈情報をBMQengineに伝えることができるとともに、ユーザが一般的にスポーツを好むとはいえ、彼/彼女がTV視聴の1時間以内に別の番組に半分食い込んで、月曜の夕方にそれを見たいとは思わないことを発見することができる。この非常に具体的な事例は、現在のシステムで可能な文脈的嗜好および学習の高度な詳細の実証である。システムモジュールは、クエリー抽象化レベルの全範囲、すなわち非常に一般的な(たとえば好まれるジャンルを見出す)ことから、完全論理積EPG、時間的および状態シーケンス付け尤度探索までを、送る。システムモジュールは、クエリー抽象化の最も可能性の高いレベルを見出し、そのクエリーパラメータからのそれらの距離によってプログラミングを評価する。
(クエリー:‘ジャンル=天気,DOW=月曜およびTOD=夕方’からの最も可能性の高いジャンル遷移は何か)
Exemplary response:‘genre=comedy, bias=medium’
(例示的応答:‘ジャンル=コメディ,バイアス=中間’)
どの項目も特定されなければ、BMQengineは、クエリー一致を求めて、制約を受けていない次元のすべてのエントリを探索する。たとえば、DOWが最後のクエリーから省略されると、‘天気’からの最も可能性が高い遷移ジャンルについて各夕方が探索される。ジャンル=天気からの最も可能性の高い遷移が火曜日のドラマへであれば、可能なクエリー応答は、‘[genre=drama, DOW=Tuesday, bias=high]’([‘ジャンル=ドラマ,DOW=火曜,バイアス=高])である。最後のクエリー‘最も可能性が高い’の制御項目が‘すべて’に変更されれば、天気からの遷移を有する、どの夕方の間のすべてのデスティネーションジャンルも戻される。
(クエリー:[クエリー関数=上位n=2,状態タイプ=題名、from状態ID=空白、to状態ID=隣のサインフェルド,時間タイプ=TIP,時間値=空白])人が通常、番組に対するすべての遷移のそれぞれ30および50%で、Seinfeldの開始後2分および15分で広告による中断を飛ばすならば、ファジィ時間binクエリー応答は以下のとおりである。
[(迅速にサーフ,30);(非常に短い,50)]
遷移文脈情報を用いることにより、PDEが、よりよい番組嗜好評価を割当てるのが可能になりかつ、PresAgentが、ユーザが好む番組順および時間の中でバーチャルチャンネル上の番組の順序決めを行なうのが可能になる。
シーケンスモデリング次元は、特定の状態シーケンス組合せ行が発生する回数をカウントする。この次元を用いて、シーケンス中の状態が再訪された平均回数および平均シーケンス長を計算する。新たなシーケンスで訪問された状態が状態訪問行エントリと一致するとき、状態訪問シーケンス一致が起こる。一致が起こると、状態訪問頻度およびシーケンス長がそれらのそれぞれの次元累積器に加えられる。さもなければ、新たな行エントリが適切に作成される。
[QueryFunction][StateType][sequStateIDs][LengthValue]
([クエリー関数][状態タイプ][sequ状態ID][長さ値])
‘クエリー関数’項目は、遷移クエリー事例と同じパラメータを有する。さらなる‘状態タイプ‘属性は、状態シーケンスのタイプを識別して、たとえば、ChannelSequ(チャンネルシーケンス)、GenreSequ(ジャンルシーケンス)、TitleSequ(題名シーケンス)、SurfGenreSequ(サーフジャンルシーケンス)、SurfChannelSequ(サーフチャンネルシーケンス)またはActorSequ(俳優シーケンス)などの任意のEPGエントリを選択する。クエリー制約項目‘from状態ID’および‘to状態ID’は、それら各々が、それぞれすでに訪問されたかまたはこれから訪問される状態のいずれかのリストであることを除き、先行する遷移クエリー事例と同様である。クエリー項目‘長さ値’は、探索すべき平均シーケンス長に制約を与える。いくつかの典型的なシーケンス関連BMQengineクエリー例は以下のとおりである。
以前に訪問されたチャンネル30および40として、サーフィンなし視聴シーケンスを完成する最も可能性の高い上位5つのチャンネルを見出す。クエリー制約は、以下のとおりである。
(クエリー関数=上位n=5,状態タイプ=チャンネルシーケンス,シーケンス状態ID=[30,40],長さ値=空白)
シーケンスを完成するのにチャンネル43、58および60が最も可能性が高くかつそれらの確率がそれぞれ80、10、20%ならば、クエリー結果は以下のとおりである。
例2:
以前に訪問されたチャンネル30および40として、長さ3チャンネル、サーフィンシーケンスを完成する最も可能性の高い上位5つのチャンネルを見出す。クエリー制約は以下のとおりである。
Value=3
(クエリー関数=上位n=5,状態タイプ=サーフチャンネルシーケンス,シーケンス状態ID=[30,40],長さ値=3)
長さ3チャンネル、サーフィンシーケンスを完成するのに最も可能性が高いのがチャンネル43のみでありかつその可能性が80ならば、クエリー結果は以下のとおりである。
例3:
少なくとも4つの番組のすべてのシーケンスから、以下の3つの番組、すなわち、Friends(フレンズ)、Frasier(フレージャ)およびSeinfeld(隣のサインフェルド)を、(それらが時系列的に同時であるまたは連続していると仮定して)順次見る確率を見出だす。
(クエリー関数=最も可能性が高い,状態タイプ=題名シーケンス、from状態ID=[“フレンズ”,“隣のサインフェルド”,“フレージャ”],長さ値=4)
少なくとも4と等しい長さ値を有してすべてのシーケンスの20%中でこれらのクエリー制約が観察されれば、典型的なクエリー結果は[20]である。
マ映画の前に、よりしばしばニュースを見ることをより好むことがある。多くのそのような嗜好は、題名または何らかのEPGエントリにおいて生じ得る。番組シーケンス付けを感知するシステムモジュールは、逆バイアスを用いて、視聴者の好む番組編成順を予測することができる。PDEは指向性バイアスを用いて、視聴者の最近の履歴の遷移文脈に対する番組嗜好評価に影響を与える。たとえば、ユーザがちょうどニュースを見たばかりで、PDEがEPG中の最も好ましい番組を計算して視聴の提案をしなければならないと仮定する。PDEが別の方法でCNNおよびPBSの番組を等しく評価する場合に、CNNからPBSへの遷移バイアスが逆の場合よりも大きく存在すれば、それはPBSの番組を高く評価するであろう。MemberAgentがこれを挙動パラメータとして用いて視聴者のクラスを識別する。状態指向性バイアスは、バーチャルチャンネル用の番組ガイドをよりうまくシーケンス付けするように、PresAgentを補助する。
向にある。より年配の人々は、たとえばティーンエイジャーよりも見るチャンネル数がより少ないであろう。多様性尺度と同様に、集中度尺度は、次元を横切る、しばしばハイブリッドな領域に当てはまる。これらのハイブリッドは、EPG選択広がりの直接的な測定値ではなく、EPGエントリの挙動派生物であることがしばしばである。たとえば、チャンネルシーケンスおよびサーフィン集中度は、少数の一意な状態がすべての観察されるシーケンスまたはサーフィンをどのように構成するかを測る。別の精神測定クラスは好奇心尺度である。好奇心尺度は、コンテンツの特定のカテゴリを開拓する、ユーザの精神的傾向を推定する。たとえば、チャンネル好奇心(channel#curiosity)は、サーフィンされなかったすべてのチャンネルのうちの好まれるチャンネル数の比率である。この比率が低くなるにつれ、ユーザが以前に好まなかったチャンネルをユーザが開拓することがより多くなる。あまり好奇心が強くない人は過去に好んだものだけに執着する傾向があり、非常に低い好奇心評価しか有しない。
図2および図3を参照して、各ユーザの行動または選択された非行動は、3つのSSM状態空間、すなわちチャンネル、ジャンルおよび題名、の各々の中の並行SSM遷移イベントを生じる。これらの状態空間カテゴリは各々、時間的に依存したおよび独立した次元を有する。上から下への第1の次元は時間独立であり、状態遷移が起こるときは常にどの状態遷移も記録する。第2のSSM次元は、番組中の時間、すなわち最後の遷移、状態遷移が起こって以来どれくらいかを追従する。次元3は、TVセッションの開始以来の時間に対する遷移をモデリングする。第4のSSM次元は挙動の時刻パターンを、かつ、第5は曜日を、検出する。目標は、ある程度の相対的時間的または順次的バイアスを有する周期的順次イベントを検出することである。各々の状態空間次元は、ファジィbinとして働
いて、状態遷移シーケンスが属する時間的メンバーシップを定量する遷移行列を有する。
(深夜、非常に早い時間、早朝、午前中、午前の遅い時間、午後、午後遅く、夕方、夜)
図4は、好ましい状態空間と、各統計ステートマシン(SSM)内のルールに従った遷移フローとの例をグラフにする。どの確率密度関数の内側にも、一度に1つの状態しか存在しない。好ましい実施例のSSMは、好まれる題名、チャンネルおよびジャンルならびに好まれないチャンネルおよびジャンルならびにサーフチャンネルおよびジャンルである。各SSMは、固定されたおよび可変の状態を含む。固定状態はSSM間の遷移を記述する。
し、したがってスケーラブルである。求められる状態の数に対する下限は、かなり類似しているが微妙に異なる個人に関する、最小限必要な性能から来る傾向がある。上限は、システムリソース制約のペナルティに対する、状態を加えることの性能利益を小さくすることによって設定される。最適な限界を見出すため、シミュレーションは、TV視聴挙動の統計的に代表的な母集団標本にわたりモデルリソースパラメータを掃引する。そのようなメモリ使用最適化は、TVProfAgentにおいて最も重要である。リアルタイムモデル構築モードにおいては、ある数の一時的な状態が連続して必要である。なぜなら、ProfAgentは、SSMにどれを含みまたは、十分にアクティブでないとしてどれを拒否するかを決定するのに十分な証拠を構築するからである。利用可能なメモリの限界に達すると、エージェントは、PDE中の一意なアルゴリズムが決定するように、最も好ましくない状態を削除する。
れる点を除いて、機構は同一である。擬似HMM実現化と理論的HMMとの間の重要な違いは、マルコフ連鎖における状態遷移が最後の状態から必ずしも独立している必要がないことである。こうして、状態シーケンスを通ってトラバースする確率は、個々の遷移確率の積と必ずしも等しくある必要はない。しかしながら、これは下界である。ユーザの状態選択挙動が一様にランダムである限り、擬似HMMは理論的HMMに向かって収束する。遷移独立性の欠如は、ユーザ選択挙動がガウス型になる傾向のために部分的ランダムステートマシンモデルの用を廃するわけではないが、付加的な統計的情報で補償する必要がある。ここに記載されるシーケンスモデリングはそのような試行である。上で説明された嗜好判断およびプロファイルモデリングは、さまざまな文脈に適用することができる。ここでは、嗜好評価付けおよびプロファイルモデリングに基づく、広告内容の対象決めに注目する。
れらのカテゴリラベル、および期待される予測パフォーマンスを広告サーバに送信する。
トレーニングセットは既に存在するデータベースであることから、学習はリアルタイムではなくバッチモードで起こる。バッチモードにおいては、特定の学習ウィンドウ内で視聴される番組のすべては直ちに評価付けされ分類される。BMシミュレーションは、ユーザデータをわたる学習ウィンドウまたは学習期間にステップを付ける。リアルタイムデータでは、遷移を統計的ステートマシンSSMに含むための十分な証拠を構築する間に一時的な保持領域が必要となる。学習ウィンドウは、システムの時間的パフォーマンスを判断する。サーバ側においては一般的にメモリ制限がないので、新しい観測結果を含むためにあまり好まれないであろう状態を削除する必要がない。学習ウィンドウの主な効果とは、メモリ制限のあるユーザ履歴期間の範囲をわたるクライアント側のBMパフォーマンスを予測することである。この発明の目標は、定常挙動パラメータ、およびそれらの典型的な分散を識別することである。ランダム変数に対する確率密度関数が時間関数である場合、ランダムプロセスは非定常であるといわれる。非定常ランダムプロセス挙動グループに対する統計的安定期間を判断するためには、学習ウィンドウは数日間から数ヶ月間連続的に調節される。およその定常期間は、ウィンドウ間で最良の相関を有する学習ウィンドウサイズである。すべての広告カテゴリは、潜在的に異なった平均定常期間を有する。たとえば、高齢者はティーンエージャーよりも、広い時間間隔で、繰返す挙動を有し得る。対象決めサーバは、予測安定に近づくために必要である期待される学習時間と、広告カテゴリごとの収束とを広告サーバに提供する。
説明は、ProfAgent概要の次に示す。出力は知覚様の重み付けされた線形のファジー投票であり、上に列挙された嗜好感知フィルタ(PSF)の組合せである。
・初期化
1.すべてのn重みを、1/nに等しく設定する。
ここで、ρは試行依存学習モーメント項である。ηは試行独立学習率である。下付きnおよびpは、それぞれネガティブ事象およびポジティブ事象に対応する。
3.O=Σwi*Vi、すべてのi=1〜n
ここで、ViはPSFファジー出力投票である。
4.ポジティブ事象ごとに:
wi(t+1)=wi(t)+ηpwi(t)、すべてのVi≧θ
wi(t+1)=wi(t)−ηpwi(t)、すべてのVi<θ
5.ネガティブ事象ごとに:
wi(t+1)=wi(t)−ηnwi(t)、すべてのVi≧θ
wi(t+1)=wi(t)+ηnwi(t)、すべてのVi<θ
θは最小のファジー好み投票しきい値である。
6.ポジティブ事象の場合:
ρp(t+1)=ρp(t)+ρp(t)*(O(t)−O(t−1)/MAXVOTE)ηp(t+1)=ηp(t)+ηp(t)*ρp(t+1)+δ
ηn(t+1)=ηn(t)−ηn(t)*ρp(t+1)−δ
7.ネガティブ事象の場合:
ρn(t+1)=ρn(t)+ρn(t)*(O(t−1)−O(t)/MAXVOTE)ηn(t+1)=ηn(t)+ηn(t)*ρn(t+1)+δ
ηp(t+1)=ηp(t)−ηp(t)*ρn(t+1)−δ
δは頻度強化項である。
度を強化する。この強化は、ポジティブ事象ごとにポジティブであり、そうでなければネガティブである。ときが経過するにつれて、この嗜好学習システムは自動的に、最良に番組嗜好を予測するPSFを学習し、残りを軽く扱う。学習率は、ユーザの周期的な嗜好シフトの時定数を概算するために調節される。すべてのPSFは、最小の評価値(たとえば、HATESPROGRAM=1)から最大値(たとえば、TOP PROGRAM=MAX VOTE=6)までの、段階的にファジーな嗜好評価範囲を出力する。
tは番組に対する最近の評価の数であり、tは現在の投票Oを指し、
qは移動平均に含む過去の評価の数であり、
cは、時間的な重み付けされた係数アレイであり、ここでck≦1であり、
λ(t)は、試行から独立するが、頻度に依存するバイアス項であり、ここでλ(t)≦1である。
R=Oである。
ネルは、広告提供者の要求において含まれるべき新しい嗜好データベースパラメータを含む周期的なソフトウェア更新を含み得る。こうして、一実施例においては制御システムは遠隔的にアップグレードされて、広告内容提供者が焦点が絞られ対象決めされた広告をカスタム調整するシステムおよびプロセスに慣れるにつれて生じ得る、新しい要求を満たす。視聴者ごとに生成された人口統計的プロファイルは、制御システム内の人口統計的データベース内に記憶されて、こうして視聴者のプライバシーを保証する。
parameter)を学習する。PSF入力の代わりに、3つの投票履歴統計的入力がある:サンプルカウント、サンプル最大、およびサンプル最小であり、それぞれの投票重みは以下のとおりである。
・MaxPctCoef、観測された中でも最大の投票に対する重み
・MinPctCoef、観測された中でも最小の投票に対する重み
以下に示すものは、例示的なタイトルの状態の場合における、嗜好評価付け計算のための擬似コードである。
的ガウス分布ではないために、2つのBM間の距離を判断することは困難であり、先行技術を用いている場合には不正確な手順となる。先行技術は、サンプリングされたデータが釣鐘型曲線形状分布を有すると推定し、かつデータを平均μおよび分散σによって規定されるガウス型としてモデル化する。しかしながら、図11、図13および図14に示されるように、さまざまなモデル化されたカテゴリにおけるサンプルは正規分布していなく、指数関数的、β、一様、デルタ、またはマルチモーダルである。重要なことに、遷移行列は、クラスタメンバーシップを判断するために必要となる標準距離計量には適合しない。公知の分類方法は、クラスタ平均μの近傍に集中するクラスタ近傍からなるユークリッド特徴空間を規定し、クラスタ境界はσからμに延在する。クラスタメンバーシップを区別するために、従来はマハラノビス距離が用いられてきた。マハラノビス距離は、ユークリッド距離を単にクラスタの各々の次元的σで除算したものか、または、
この方法は、テレビシステムにおいては非常に不正確であり、非実用的である。これが不正確であるのは、2つの主な理由による:これは誤ってガウス型サンプルデータを想定し、共分散行列の反転は、しばしば行列を特異にする、顕著な浮動小数点まるめ誤りを導入する。たとえば100以上の高次元空間においては、共分散行列反転を計算し反転させることは、CPU時間およびメモリにおいて禁則的であり得る。典型的な希薄なサンプル行列においては、多くの不必要な相互相関項が操作されなければならない。標準的な方法も同様に、対応のSSM間の距離を求めるためには適さない。こうして、マルチモーダルクラスタおよびそれらの間の距離を表わすための新規なストラテジに対する必要性が存在する。
1.遷移バイアスヒストグラム
2.自己遷移バイアスヒストグラム
3.ターンオン(オフ)状態タイプバイアスヒストグラム
4.遷移逆転バイアスヒストグラム
5.単一遷移比率
6.SSM行列サンプル信頼度
7.上位n状態へのバイアス
8.上位n状態
項目1から項目4は、対応する挙動パターンに対して観察されたバイアスの分布である。項目1は、ランダムに発生する遷移に対するバイアスの量を表わす。別の重要な挙動カテゴリ、項目2は、どのように遷移が元の状態に戻りやすいか、すなわち、コメディからコメディに移りやすいかを示す。項目3は、すべての状態タイプに対して、ユーザの予測されるセッション開始状態または終了状態をとらえる。項目4は、遷移を1つの方向から他方にバイアスさせるためのバイアスレベルの分布を示す。いくつかのスカラパラメータは、項目5である単一対すべての遷移の比率、項目6である行列非ランダムバイアス、および上位SSM状態に対する遷移へのバイアス、を含む。
sum(X) もしXがスカラ結果のアレイ合計要素であれば、行列Xの列を合計する。
find(X) Xのすべての非ゼロ要素を返す。
Y=binocdf(X,N,P) パラメータNおよびPがXにおける値である、2項累積分布関数を返す。
sort(X) Xの要素を昇順に分類する。
1.特定の状態から特定の状態への遷移に対する一様確率:
Ptransrand= 1/(NUM LIKEDCHAN STATES-1);
2.可能性の高いいずれかの遷移を選択するための一様確率(テレビがオフの状態はカウントしない):
stateProb=
1=sum(sum(Liked ChanTransMtx(1:NUM LIKEDCHAN STATES,2:NUM LIKEDCHAN STATES)));
3.特定の状態における開始または終了ユーザセッションに対する一様確率:PonOffRand=1/(NUM LIKEDCHAN STATES-1);
4.特定の状態における開始に対するバイアスベクトル(stateOFFbiasも同様):
stateONbias=
(LikedChanTransMtx(STARTVIEWING,1:NUM LIKEDCHAN STATES)/ON SESSIONS)/PonOffRand;
5.開始時サーフィンに対するランダムなバイアス:
ViewrLchOnSurfBias(vieweridx)=stateONbias(SURFING);
6.Unliked state(好まれない状態)における開始時に対するランダムなバイアス:
ViewrChanOnUnlikeBias(vieweridx)=stateONbias(UNLIKED);
行列サンプル密度バイアス計算は以下の規則に従う:
1.非開始−終了状態遷移に対する一様ランダムでの倍数としてのバイアス(bias as a multiple over uniformly random for non-start-end state transitions):
bias mtx=(LikedCHanTransMtx(2:NUM LIKEDCHAN STATES,2NUM LIKEDCHANSTATES)/Num trans)Ptrans rand;
2.ユーザによって視聴された非開始−終了状態の間の独自の遷移の数:
numFilledBins=length(find(biasmtx(:)));
3.非開始−終了状態間の可能な独自の遷移の数:
numBins2Fill=length(biasmtx)^2;
4.実際に埋められた可能性の高いビンの小部分:
mtxFillRatio=numFilledBins/numBins2Fill;
5.所与の数のサンプルの二項ビン選択予測(binomial bin selection expectation given number of samples)対非一様ランダム成功比:
ExpCoverage=1-binocdf(minHitsPbin-1,Numtrans,1/numBins2Fill);
6.観察された実際のビンが埋められた成功比:
ActCoverage=numFilledBins/numBins2Fill
7.Viewr LchMtxConf(viewer#idx)=ExpCoverage/ActCoverage
行列信頼度比(MtxConf)は、非ランダムプロセスバイアスの尤度を示す。よって、これが非一様ランダム原点を有すると推論するのにサンプルセットが十分大きいという信頼度を与える傾向がある。ビンごとの最小のヒットまたは成功(minHitsPbin)を増大させると、十分な最小のサンプルセットサイズにおける信頼度が高まる(典型的には、minHit
sPbin=1が実際的である)。プロトタイプ間、またはローカルの、次元プルーニングが広告カテゴリプロトタイプ化プロセスにおけるBMパラメータ化ステップに続く。高い分散のまたは、同様に、低くバイアスされた次元が除去される。最も代表的な分類特徴は、密なサンプル分布拡散を有するものである。より一様に分散されたデータは、一様ランダム分布に近づくが、これはクラスタ区別には有用ではない。典型的なプルーニングカットオフは、ガウスモデルスカラ特徴(σcut)に対する標準偏差および、そうでなければ一様ランダム期待サンプリング拡散以下であるバイアス(βcut)である。システム設計者は、σcutを減じ、βcutを増加させることにより、より厳しく規制されたプルーニング基準を達成する。プルーニング原則が厳しすぎると、貴重なクラスタ分離情報が失われ、すべての次元を除去したことによる空のプロトタイプがもたらされるおそれがある。しきい値がゆるすぎると、多くの予測されない特徴を含むことにより、分類パフォーマンスがゆるむ結果となる。プロトタイププルーニング局面からもたらされるものは、予備的な広告カテゴリテンプレートプロトタイプである。先行のアルゴリズムがトレーニングセットの各々に適用され、ローカルにプルーニングされた、空である可能性の高い、参照プロファイルを各々に対して生成する。
2.出力線形は、分布形状および振幅がより類似する(類似しない)につれて、上昇する(減少する)。
CLASSVOTE CUT=.4;% 分類されたとしてクラスタをカウントするために十分に分離されなければならない次元の小部分。
に類似する(類似しない)ほど、より多くの(より少ない)次元がオーバーラップし、よってAdGroupClassifRatioがより高く(より低く)なる。こうして、広告カテゴリプロトタイプの各々は、ユーザがその対象決めされた広告グループに所属する度合を特徴付けるAdGroupClassifRatioまたはTargetingValue(対象決め値)を有する。TargServerは、この情報を相対的なメンバーシップ尤度の分布として広告カテゴリの各々に与える。TargServerはさらに、二項予測を必要とするシステムモジュールに対してパス−失敗広告カテゴリメンバーシップ値を求める。AdGroupClusterVote(広告グループクラスタ投票)は、ユーザを考慮中の広告カテゴリプロトタイプから分離する十分な次元があれば1に等しい二項メンバーシップ値であり、そうでなければ0である。
がら、バーチャルチャンネルはユーザの嗜好に対してカスタマイズされているという利点を有し、視聴者の個人的な期待にほぼ整合する内容および放映時間で「オンデマンド」チャンネルとして現れる。この目標に近づくために、PresAgentは記憶された番組プレゼンテーションメタデータおよびユーザの嗜好を分析して、バーチャルチャンネルのEPG(VEPG)における最適化された時間的番組編成を判断する。
1.すべての不所望の視聴時間を見付け、それらを空のままにする。
3.すべてのローカル番組遷移組合せおよび時間的嗜好を見付け、それに従って番組を順番付けする。
'QueryFunction=timesum, StateType=LikedChannels, fromStateID=null, toStateID=null, TimeType=TOD, TimeValue=null'.
(クエリー関数=時間合計、状態タイプ=好みのチャンネル、切換元状態ID=0、切換先状態ID=0、時間タイプ=時刻、時間値=空白)
ここで我々はTOD(時刻)アクティビティインジケータとしてLikedChannels(好みのチャンネル)を用いた。他のいかなる「Liked(好みの)」状態カテゴリも同様に良好に機能するであろう。
[(LATENIGHT,VERY OFTEN);(WEE HOURS,NEVER);(EARLY MORNING;NEVER);(MORNING,MOSTLY);(LATEMORNING,RARELY);(AFTER NOON,RARELY);(LATE AFTER NOON;SOMETIMES);(EVENING;ALMOSTALWAYS);(NIGHT,TYPICALLY)]
([(深夜、非常に頻繁);(未明、一度もない);(早朝、一度もない);(朝、ほとんど);(午前中遅く、滅多にない);(午後、滅多にない);(午後遅く、時々);(夕方、ほとんどいつも);(夜、典型的)])
TASAgentは、最もありそうにないTOD(時刻)間隔に対する結果行列を検索するが、特定的には:
[(WEEHOURS,NEVER);(EARLY MORNING;NEVER);(LATE MORNING,RARELY);(AFTERNOON,RARELY)]
([(未明、一度もない);(早朝、一度もない);(午前中遅く、滅多にない);(午後、滅多にない)])
対応の時間間隔は、VEPGにおいて空白のまま残される。しかしながら、もし現在テレビ視聴期間が空白の間隔にあれば、少なくともユーザの典型的テレビセッション長さに対して現在VEPG時間間隔が利用可能にされる。すなわち、テレビをつけた際に、現在VEPG時間インデックスには常に番組がリストされており、ユーザが普通にその期間テ
レビを見ている限りは持続する。
PresAgentは、テレビセッションの開始時にユーザが好む番組の検索を開始する。番組の各々は、チャンネル/ジャンル/タイトル/俳優などの開始時嗜好に対して検索される。モデル化された挙動状態の各々(すなわち、好まれるチャンネル、ジャンル、タイトルなど)がクエリーされ、その結果はStartUpRatings(開始時評価行列)に累積される。開始時ジャンル嗜好に対する検索のための典型的なクエリーは以下のとおりである:
Query([QueryFunction=topn=5, StateType=genre, fromStateID=off, toStateID=null,
TimeType=TOD, TimeValue=night]).
(クエリー([クエリー関数=上位n=5,開始タイプ=ジャンル、切換元状態ID=オフ、切換先状態ID=空白、時間タイプ=時刻、時間値=夜]))
状態タイプごとに同様のクエリースタイルが繰返され、結果は利用可能である番組に対して比較される。
(曜日=月曜日、時刻=夜(午後10時)、最後のタイトル=「運命のルーレット」@月曜日夕方午後7時、最後のジャンル=ゲームショー、最後のチャンネル=NBC)
典型的なクエリーは、最後のタイトル、ジャンルおよび視聴されたチャンネルから起こり得る遷移の時間量に対する検索を含み、この例においては3時間(午後10時から午後7時)である。「運命のルーレット」を視聴した後の3時間における上位3つの好まれるタイトル遷移は以下のとおりである:
Query([QueryFunction=topn=3, StateType=Title, fromStateID=‘Wheel of Fortune',
toStateID=null, TimeType=TIP, TimeValue=3hrs]).
(クエリー:[クエリー関数=上位n=3、状態タイプ=タイトル、切換元状態ID=「運命のルーレット」、切換先状態ID=空白、時間タイプ=TIP、時間値=3時間])
同様の検索がジャンルおよびチャンネルに対して繰返される。
[QueryFunction=mostLikely, StateType=Title, fromStateID=‘Seinfeld', toStateID=null, TimeType=TOD, TimeValue=night]
[クエリー関数=最も可能性が高い、状態種類=タイトル、切換元状態ID=「となりのサインフェルド」、切換先状態ID=空白、時間タイプ=時刻、時間値=夜]
PresAgentは、最も近いマッチングを見付け、それを「となりのサインフェルド」の後に配置する。たとえば、ユーザは時間に関係なく短いコメディの後に科学ドキュメンタリーシリーズを視聴する強い嗜好を有する可能性があり、よってNOVAが後に続くものに最も当てはまる。2つの番組がリンクされた後で、PresAgentはまた状態シーケンス好みのいずれかのタイプに対してクエリーする;すなわち、タイトル、ジャンル、チャンネルなどである。例のシーケンスとしては、初期のクエリーは以下のとおりである:
“QueryFunction=mostLikely, StateType=TitleSequ, fromStateIDs=[“Seinfeld”“NOVA”], LengthValue=null”
(「クエリー関数=最も可能性が高い、状態タイプ=タイトルシーケンス、切換元状態ID=[「となりのサインフェルド」、「NOVA」]、長さ値=空白」)
“QueryFunction=mostLikely, StateType=GenreSequ, fromStateIDs=[“series:comedy”, “series:science”], LengthValue=null”
(「クエリー関数=最も可能性が高い、状態タイプ=ジャンルシーケンス、切換元状態ID=[「シリーズ:コメディ」、「シリーズ:科学」]、長さ値=空白」)
PresAgentは、最も可能性が高い、かつ特定された結果を先行のシーケンスに添付する。このプロセスは、典型的なセッション時間ブロックが埋められるまで、成長するシーケンスの最後まで番組ごとに続けられる。PresAgentは、他のすべての利用可能であるVEPG時間ブロックを埋めるよう進行する。時間ブロックの各々は、成長が開始するシーケンスシードで開始する。
Query:[QueryFunction=mostLikely, StateType=likedGenre, fromStateID=‘sports', toStateID=null, TimeType=DOW, TimeValue=Sunday]
(クエリー:[クエリー関数=最も可能性が高い、状態タイプ=好みのジャンル、切換元状態ID=「スポーツ」、切換先状態ID=空白、時間タイプ=曜日、時間値=日曜日])
および
Query:[QueryFunction=mostLikely, StateType=likedGenre, fromStateID='sports', toStateID=null, TimeType=TOD, TimeValue=afternoon]
(クエリー:[クエリー関数=最も可能性が高い、状態タイプ=好みのジャンル、切換元状態ID=「スポーツ」、切換先状態ID=空白、時間タイプ=時刻、時間値=午後])
もし、日曜日の午後には他の残りの番組および他の時間配置よりもスポーツを視聴することが最も可能性が高ければ、フットボールがその時間ブロックを開始し、ここに説明されるシーケンス構築方法が残りのセッションブロックを埋める。
に対して多くの他の文脈的および挙動のバイアスクエリーを与える。いくつかは以下のものを含む:
1.最後に視聴された番組
2.挙動的精神測定学
3.注目された期間
4.終了時バイアス
これらの測定値は、シーケンシャル番組編成嗜好に以下のように影響を与える。
Query:[QueryFunction=mostLikely, StateType=likedGenre, fromStateID=null, toSta
teID=Series/Talk, TimeType=TOD, TimeValue=late evening]
(クエリー:[クエリー関数=最も可能性が高い、状態種類=好みのジャンル、切換元状態ID=空白、切換先状態ID=シリーズ/トーク、時間タイプ=時刻、時間値=深夜])
PDEと同様のタスクを有するPresAgentは、毎日の変動とユーザが好む新規性とをマッチングさせる傾向のあるバーチャル番組視聴ガイドを生成する。
2.ジャンルはスポンサーとなる会社の主なSICである。
「となりのサインフェルド」の間に夜間好まれる上位3つの製品(UPC)を見つける。
(クエリー:[クエリー関数=上位n=3、状態種類=タイトル、切換元状態ID=広告空白、切換先状態ID=「となりのサインフェルド」、時間タイプ=時刻、時間値=夜])
例B
ペプシ(R)のコマーシャルの後で日曜日に好まれる上位5つの番組を見つける。
(クエリー:[クエリー関数=上位n=5、状態タイプ=タイトル、切換元状態ID=ペプシUPC、切換先状態ID=空白、時間タイプ=曜日、時間値=日曜日])
例C
自動車部品コマーシャルの前のどの時間でも最も好まれるジャンルを見つける。
(クエリー:[クエリー関数=最も可能性が高い、状態タイプ=好みのジャンル、切換元状態ID=空白、切換先状態ID=自動車部品SIC、時間タイプ=非時間的、時間値=空白])
例D
ユーザの好みの広告の中から、日曜日のスポーツ番組の間に好まれる上位3つの広告製品カテゴリを見つける。
(クエリー:[クエリー関数=上位n=3、状態種類=好みのジャンル、切換元状態ID=スポーツ、切換先状態ID=広告空白、時間種類=曜日、時間値=日曜日])
バーチャルチャンネルおよび/またはバーチャル電子番組ガイドVEPGが確立される一般的な背景を説明したので、次に例示的なVEPGの特定的な実現化に移る。PresAgentは、ユーザがテレビをつける直前またはテレビをつけた際であって、ユーザの実際の選択の新しい入力を受ける前に、時間的な順番決めされたユーザの番組に対する好みに最もマッチングするデフォルトVEPGを構築する。PresAgentは、時間が許せばユーザの内容選択パターンに基づくデフォルトVEPGをリアルタイムで再構築する選択肢および能力を有する。「最もよく訓練された推測」デフォルト内容編成、およびリアルタイム内容依存再計算の組合せにより、強固で最適化されたユーザ嗜好推定値が得られる。
仮定する。PresAgentはさらに、ユーザがTASAgentにより記録された「マーケット・ラップ」を数回この時間期間に視聴したあとでこれを検出することができ、これにしたがって編成する。しかしながら、もしPresAgentが、月曜日夜の「NLFフットボール」を、たとえば経済番組を一度も見ずに火曜日の遅い午後に、視聴することに対する強いバイアスを検出すると、フットボールはより好ましい時間枠である後者に入れられる。ユーザは同様に、日曜日の夜に「サタデー・ナイト・ライブ」を視聴する嗜好を示す可能性がある。繰返し可能なパターンは典型的には、「となりのサインフェルド」で平日夜のセッションを開始し、その後「トゥナイト・ショウ」を視聴してセッションを終了する強い傾向がある。
Claims (8)
- バーチャルチャンネルを生成するシステムであって、
少なくとも、ユーザからのリアルタイムクリックストリーム、及び番組コンテンツ情報に基づいて、前記ユーザの視聴挙動をモデリングするプロファイリングエージェントであって、モデリングされた前記ユーザの前記視聴挙動は、挙動モデルデータベースに記憶される、プロファイリングエージェントと;
前記ユーザに利用可能である番組を記憶装置に記憶する、対象決め及び記憶エージェントと;
与えられたクエリーを、前記挙動モデルデータベースに利用して、前記クエリーに一致するエントリを求めるように、前記挙動モデルデータベースを探索する、挙動モデルクエリーエンジンと;
前記ユーザの挙動嗜好に整合するバーチャルの電子番組編成ガイドを、少なくとも一致した前記エントリを用いて、動的に構築する、プレゼンテーションエージェントであって、記憶された前記番組に基づき、クエリーを挙動モデルクエリーエンジンに提供することによって、一致した前記エントリが取得される、プレゼンテーションエージェントと;
を有するシステム。 - 前記対象決め及び記憶エージェントは、ローカルに前記番組を記憶する、請求項1に記載のシステム。
- 前記対象決め及び記憶エージェントは、前記ユーザに好まれる番組を記憶する、請求項1又は2に記載のシステム。
- 前記プレゼンテーションエージェントは、前記ユーザがテレビをつけたときに、またはテレビがつけられる前に周期的に動作する、請求項1ないし3のうち何れか1項記載のシステム。
- バーチャルチャンネルを生成する方法であって、
少なくとも、ユーザからのリアルタイムクリックストリーム、及び番組コンテンツ情報に基づいて、前記ユーザの視聴挙動をモデリングするステップであって、モデリングされた前記ユーザの前記視聴挙動は、挙動モデルデータベースに記憶される、ステップと;
前記ユーザに利用可能である番組を記憶装置に記憶するステップと;
与えられたクエリーを、前記挙動モデルデータベースに利用して、前記クエリーに一致するエントリを求めるように、前記挙動モデルデータベースを探索するステップと;
前記ユーザの挙動嗜好に整合するバーチャルの電子番組編成ガイドを、少なくとも一致した前記エントリを用いて、動的に構築するステップであって、記憶された前記番組の各々に基づき、クエリーを挙動モデルクエリーエンジンに提供することによって、一致した前記エントリが取得される、ステップと;
を有するシステム。
を有する方法。 - 前記記憶するステップは、ローカルに前記番組を記憶する、請求項5に記載の方法。
- 前記記憶するステップは、前記ユーザに好まれる番組を記憶する、請求項5又は6に記載の方法。
- 構築するステップは、前記ユーザがテレビをつけたときに、またはテレビがつけられる前に周期的に動作する、請求項5ないし7のうち何れか1項記載の方法。
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