KR101516709B1 - 모바일 환경에서 사용자 프로파일 업데이트들과의 근거리 통신 트랜잭션들 - Google Patents

모바일 환경에서 사용자 프로파일 업데이트들과의 근거리 통신 트랜잭션들 Download PDF

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Abstract

모바일 디바이스에 의하여 수신될 정보의 적합성을 결정하기 위한 방법들 및 시스템들이 개시된다. 예를 들어, 예시적인 방법은 모바일 클라이언트상에서 근거리 통신(NFC: near-field communication) 링크를 사용하여 모바일 클라이언트와 트랜잭션 호스트 사이에 트랜잭션과 관련되는 정보를 수신하는 단계, 수신되는 트랜잭션 정보에 기초하여 모바일 클라이언트상에 사용자 프로파일을 업데이트하는 단계, 및 업데이트되는 사용자 프로파일에 기초하여 모바일 클라이언트상에 하나 이상의 타겟 콘텐츠 메시지들의 수신, 선택 및 디스플레잉 중 적어도 하나를 수행하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

모바일 환경에서 사용자 프로파일 업데이트들과의 근거리 통신 트랜잭션들{NEAR FIELD COMMUNICATION TRANSACTIONS WITH USER PROFILE UPDATES IN A MOBILE ENVIRONMENT}
본 출원은 2007년 12월 14일자로 출원된 "METHODS AND SYSTEMS FOR DETERMINING GEOGRAPHIC POINTS OF INTEREST AND USER PROFILE INFORMATION"라는 제목의 미국 가출원 번호 제61/013,941호; 2007년 12월 14일자로 출원된 “NEAR FIELD COMMUNICATION TRANSACTIONS WITH USER PROFILE UPDATES IN A MOBILE ENVIRONMENT”라는 제목의 미국 가출원 번호 제61/013,944호; 2007년 12월 14일자로 출원된 “NEAR FIELD COMMUNICATION IN A MOBILE ENVIRONMENT”라는 제목의 미국 가출원 번호 제61/013,949호; 및 2008년 7월 15일자로 출원된 “METHOD AND SYSTEM FOR MULTI-LEVEL DISTRIBUTION INFORMATION CACHE MANAGEMENT IN A MOBILE ENVIRONMENT”라는 제목의 미국 가출원 번호 제61/080,988호에 대하여 우선권을 주장하고, 그 모든 내용을 참조로서 통합한다.
본 출원은 또한 2008년 11월 11일자로 출원된 “USER PROFILE MATCH INDICATION IN A MOBILE ENVIRONMENT METHODS AND SYSTEMS”라는 제목의 미국 가출원 번호 제12/268,905호; 2008년 11월 1일자로 출원된 “METHOD AND SYSTEM USING KEYWORD VECTORS AND ASSOCIATED METRICS FOR LEARNING AND PREDICTION OF USER CORRELATION OF TARGETED CONTENT MESSAGES IN A MOBILE ENVIRONMENT”라는 제목의 미국 가출원 번호 제12/268,914호; 2008년 11월 11일자로 출원된 “METHOD AND SYSTEM FOR USING A CACHE MISS STATE MATCH INDICATOR TO DETERMINE USER SUITABILITY OF TARGETED CONTENT MESSAGES IN A MOBILE ENVIRONMENT”라는 제목의 미국 가출원 번호 제12/268,927호; 2008년 11월 11일자로 출원된 “METHOD AND SYSTEM FOR MESSAGE VALUE CALCULATION IN A MOBILE ENVIRONMENT”라는 제목의 미국 가출원 번호 제12/268,939호; 2008년 11월 11일자로 출원된 “METHOD AND SYSTEM USING KEYWORD VECTORS AND ASSOCIATED METRICS FOR LEARNING AND PREDICTION OF USER CORRELATION OF TARGETED CONTENT MESSAGES IN A MOBILE ENVIRONMENT”라는 제목의 미국 가출원 번호 제12/268,945호; 2008년 11월 14일자로 출원된 “METHODS AND SYSTEMS FOR DETERMINING GEOGRAPHIC POINTS OF INTEREST AND USER PROFILE INFORMATION”라는 제목의 미국 가출원 번호 제12/271,638호; 2008년 11월 14일자로 출원된 “METHODS AND SYSTEMS FOR DETERMINING GEOGRAPHIC POINTS OF INTEREST AND USER PROFILE INFORMATION”라는 제목의 미국 가출원 번호 제12/271,638호; 동시 출원된 “METHOD AND SYSTEM FOR MULTI-LEVEL CACHE MANAGEMENT IN A MOBILE ENVIRONMENT”라는 제목의 미국 가출원 번호 ___/__________(퀄컴 어토니 도켓 넘버. 072236); 및 동시 출원된 “NEAR FIELD COMMUNICATION TRANSACTIONS IN A MOBILE ENVIRONMENT”라는 제목의 미국 가출원 번호___/__________(퀄컴 어토니 도켓 넘버. 072436)에 대하여 우선권을 주장하고, 그 모든 내용을 참조로서 통합한다.
본 명세서는 무선 통신과 관련된다. 특히, 본 명세서는 근거리(near field) 환경에서 수행되는 트랜잭션들에 대하여 사용가능한 무선 통신 시스템들과 관련된다.
모바일 타겟-콘텐츠-메시지(targeted-content-message: TCM)-가능 시스템들은 셀룰러 전화 또는 다른 형태의 무선 액세스 단말(wireless access terminal: W-AT)들과 같은 무선 통신 디바이스(wireless communication device: WCD)들로 특정 연령대의 사람에게 타겟된 지역 일기 예보 및 광고들과 같은 타겟 콘텐츠 정보를 전달할 수 있는 시스템들로서 설명될 수 있다. 이러한 시스템들은 또한 사용자가 관심을 가질 것 같은 비-간섭적(non-intrusive) 타겟-콘텐츠-메시지들을 제시함으로써 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있다.
모바일 TCM-가능 시스템의 일 실시예는 무선 통신 디바이스(WCD)들에 광고들을 전달할 수 있는 모바일 타겟 광고 시스템(mobile targeted advertisement system: MAS)이다. 일반적으로, MAS는 다양한 광고 캠페인들의 성과에 대해 보고하는 몇몇 형태의 분석적 인터페이스들로서 뿐만 아니라 W-AT상에 광고들을 제공하는 셀룰러 제공자에 대한 광고 세일즈 전달자(conduit)로서 이러한 것들을 제공할 수 있다. 모바일 광고의 특정 소비자 이득은 광고들을 수용할 용의가 있는 이러한 소비자들에게 무선 서비스들에 보다 경제적으로 액세스하는 것을 허용하도록 무선 서비스들에 대한 대안적/추가적 수익 모델들을 제공할 수 있다는 것이다. 예를 들어, 광고를 통해 생성되는 수익은 대개 그러한 서비스들과 연관되는 전체 구독료를 지불하지 않고 W-AT 사용자들이 다양한 서비스들을 즐기도록 허용할 수 있다.
W-AT들상에 TCM들의 유효성을 증가시키기 위하여, 타겟 정보, 즉, 지정된 그룹의 사람들 또는 특정 개인에 의하여 잘 수신되고/수신되거나 관심이 있을 것으로 여겨지는 TCM들을 제공하는 것이 바람직할 수 있다.
타겟-콘텐츠-메시지(TCM) 정보는 여행 루트에 관한 정보에 대한 요구 또는 긴급 출동(emergency roadside) 서비스를 발견할 필요성과 같은 즉각적 필요성들 또는 환경들에 기초할 수 있다. 타겟-콘텐츠-메시지 정보는 또한 사용자가 과거의 관심을 입증한 특정 물건들 또는 서비스들(예를 들어, 게임들)에 기초하고/기초하거나 예컨대 특정 물건에 관심이 있을 연령 및 소득 그룹의 결정과 같은 인구 통계학(demographics)에 기초할 수 있다. 타겟 광고들은 TCM들의 일 실시예이다.
타겟 광고들은 (일반적 광고들에 대해) 다수의 장점들을 제공할 수 있는데 이러한 장점들은 다음을 포함한다: (1) 커스트-퍼-뷰(cost per view)에 기반하는 경제적 구조에서, 광고자는 지불된 광고를 더 작은 세트의 고객 예상 후보들(prospects)로 제한함으로써 자신의 광고 예산의 가치를 증가시킬 수 있다; (2) 타겟 광고들은 특정 사용자가 관심 있는 영역들을 표현할 것으로 예상되므로, 사용자들이 목표된 광고들에 긍정적으로 응답할 가능성은 실질적으로 증가한다.
불행히도, 몇몇 형태들의 타겟 광고를 가능하게 하는 정보는 정부 규제들 및 그들의 개인 정보의 유출을 막으려는 사람들의 요구로 인하여 제한될 수 있다. 예를 들어, 미국에서 그러한 정부 제약들은 GLBA(Graham-Leach-Bliley Act), 미국 코드의 타이틀 47, 섹션 222 - "고객 정보의 프라이버시"를 포함한다. 공중통신업자들 또한 마케팅을 목적으로 그들의 가입자들에 대한 개인 정보를 사용하는 것이 제한될 수 있다. 예를 들어, GLBA는 고객의 명시적 사전 승인없이, 위치 정보의 개시뿐 아니라 식별가능한 고객 정보에 개인적으로 액세스하는 것을 금지한다.
따라서, 무선 통신 환경에서 타겟 광고를 전달하기 위한 새로운 기술이 바람직하다.
예시적인 실시예에서, 모바일 클라이언트에 의하여 프로세싱될 정보의 적합성을 결정하기 위한 방법은, 모바일 클라이언트상에서 근거리 통신(NFC: near-field communication) 링크를 사용하여 모바일 클라이언트와 트랜잭션 호스트 사이에 트랜잭션과 관련되는 정보를 수신하는 단계, 수신되는 트랜잭션 정보에 기초하여 모바일 클라이언트상에 사용자 프로파일을 업데이트하는 단계, 및 업데이트되는 사용자 프로파일에 기초하여 상기 모바일 클라이언트상에 하나 이상의 타겟 콘텐츠 메시지들의 수신, 선택 및 디스플레잉 중 적어도 하나를 수행하는 단계를 포함한다.
다른 예시적 실시예에서, 모바일 클라이언트는, 모바일 클라이언트상에서 근거리 통신(NFC) 링크를 사용하여 모바일 클라이언트와 트랜잭션 호스트 사이에 트랜잭션과 관련되는 정보를 수신하기 위한 수단, 수신되는 트랜잭션 정보에 기초하여 모바일 클라이언트상에 사용자 프로파일을 업데이트하기 위한 수단, 및 업데이트되는 사용자 프로파일에 기초하여 모바일 디바이스상에 하나 이상의 타겟 콘텐츠 메시지들의 수신, 선택, 및 디스플레잉 중 적어도 하나를 수행하기 위한 수단을 포함한다.
다른 예시적 실시예에서, 모바일 클라이언트는, 메모리, 양방향 NFC 링크를 설정할 수 있는 근거리 통신(NFC) 회로, 및 메모리 및 NFC 회로에 연결되는 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는, NFC 링크를 사용하여 상기 모바일 클라이언트와 트랜잭션 호스트 사이에 트랜잭션과 관련되는 정보를 수신하고, 수신되는 트랜잭션 정보에 기초하여 상기 모바일 클라이언트상에 사용자 프로파일을 업데이트하며, 그리고 업데이트되는 사용자 프로파일에 기초하여 상기 모바일 클라이언트상에 하나 이상의 타겟 콘텐츠 메시지들의 수신, 선택 및 디스플레잉 중 적어도 하나를 수행하도록 동작한다.
다른 예시적 실시예에서, 컴퓨터 프로그램 물건은 컴퓨터-판독가능 매체를 포함하며, 상기 컴퓨터-판독가능 매체는 모바일 클라이언트상에서 근거리 통신(NFC) 링크를 사용하여 모바일 클라이언트와 트랜잭션 호스트 사이에 트랜잭션과 관련되는 정보를 수신하기 위한 명령들, 수신되는 트랜잭션 정보에 기초하여 모바일 클라이언트상에 사용자 프로파일을 업데이트하기 위한 명령들, 및 업데이트되는 사용자 프로파일에 기초하여 모바일 디바이스상에 하나 이상의 타겟 콘텐츠 메시지들의 수신, 선택, 및 디스플레잉 중 적어도 하나를 수행하기 위한 명령들을 포함한다.
본 명세서에 개시되는 특징들 및 성질은 참조 문자들이 대응 아이템들을 식별하는 도면들 및 명세서 전반을 통한 프로세스와 함께 취해질 때 하기에서 진술되는 상세한 설명부로부터 명백해질 것이다.
도 1은 예시적인 무선 액세스 단말(WAT) 및 광고 인프라구조 사이에 상호작용을 보여주는 도면이다. 광고 인프라구조는 타겟-콘텐츠-메시지-프로세싱 인프라구조의 일 실시예이다.
도 2는 온-보드(on-board) 사용자 프로파일 생성 에이전트를 갖는 예시적인 W-AT의 동작을 보여주는 개략적 블록도이다.
도 3은 사용자 프로파일 생성 에이전트의 데이터 전달의 예시적인 동작을 보여주는 개략적 블록도이다.
도 4는 프로파일 데이터 프로세싱에 대한 예시적인 요청을 처리하는 개략적인 블록도이다.
도 5는 사용자 프로파일 생성 에이전트의 예시적인 동작을 보여주는 개략적인 블록도이다.
도 6은 사용자 프로파일을 생성하고 사용하기 위한 예시적인 동작을 보여주는 흐름도이다.
도 7은 사용자 프로파일을 생성하고 사용하기 위한 다른 예시적인 동작을 보여주는 흐름도이다.
도 8은 모바일 광고/모바일 타겟-콘텐츠 메시지 프로세싱 서버에 식별가능한 데이터가 전달될 때 클라이언트 신원 보호를 위한 일방향(one-way) 해시 함수의 사용을 개시하는 도면이다.
도 9는 모바일 광고 서버/모바일 타겟-콘텐츠-메시지 프로세싱 서버에 전달되는 식별가능 데이터를 익명화하기 위한 프록시 서버에 의하여 구현되는 데이터 흐름을 개시하는 도면이다.
도 10은 모바일 광고 서버/모바일 타겟-콘텐츠-메시지 프로세싱 서버에 전달되는 식별가능 데이터를 익명화하기 위한 프록시 서버에 의하여 구현되는 제2 데이터 흐름을 개시하는 도면이다.
도 11은 모바일 타겟 콘텐츠 메시지-가능 네트워크에서 광고 분배를 위한 통신 프로토콜을 개시한다.
도 12는 모바일 메시지 전달-가능 네트워크에서 타겟-콘텐츠-메시지 분배를 위한 다른 통신 프로토콜을 개시한다.
도 13은 모바일 메시지 전달-가능 네트워크에서 타겟-콘텐츠 메시지에 대한 다른 통신 프로토콜을 개시한다.
도 14는 모바일 메시지 전달-가능 네트워크에서 타겟-콘텐츠-메시지에 대한 다른 통신 프로토콜을 개시한다.
도 15는 "접촉 윈도우(contact window)" 방식에 따라 광고 콘텐츠를 다운로드하기 위한 제1 통신 프로토콜에 대한 타임라인(timeline)을 개시한다.
도 16은 정의된 시간 스케줄에 따라 광고 콘텐츠를 다운로드하기 위한 통신 프로토콜에 대한 대안적 타임라인을 개시한다.
도 17은 정의된 시간 스케줄에 따라 콘텐츠를 다운로드하기 위한 제1 통신 프로토콜에 대한 대안적 타임라인을 개시한다.
도 18은 메시지 필터링 프로세스의 실례이다.
도 19는 메시지 필터링 프로세스 컴포넌트들의 실례이다.
도 20은 게이팅 프로세스의 실례이다.
도 21은 랜덤 샘플링 논리도의 실례이다.
도 22는 일방향 함수 기반 샘플링 논리도의 실례이다.
도 23은 선택 프로세스 흐름도의 실례이다.
도 24A 및 24B는 메시지 선택 프로세스의 흐름도를 개시한다.
도 25는 예시적인 사용자 프로파일 매치 표시자(MI) 프로세스를 개시하는 흐름도이다.
도 26은 예시적인 사용자 프로파일 매치 표시자를 개시하는 블록도이다.
도 27은 예시적인 키워드 상관 프로세스의 흐름도이다.
도 28은 예시적인 학습 및 예측 엔진을 개시하는 블록도이다.
도 29는 모바일 클라이언트의 다른 엘리먼트들을 이용하는 문맥에서 예시적인 학습 및 예측 엔진을 개시하는 블록도이다.
도 30A는 예시적인 계층구조 키워드 구성을 도시한다.
도 30B는 예시적인 비-계층구조/플랫화된(flattened) 키워드 구성을 도시한다.
도 31은 모바일 클라이언트가 사용자 선호도에 적응하는 것을 가능하게 하기 위한 예시적인 학습 프로세스의 기대 성과를 나타내는 일련의 그래프들을 도시한다.
도 32A 및 32B는 모바일 클라이언트가 사용자 선호도들에 적응하는 것을 가능하게 하기 위한 예시적인 프로세스를 나타내는 블록도를 도시한다.
도 33은 멀티캐스트/브로드캐스트 메시지 분배의 실례이다.
도 34는 예시적인 유니캐스트 메시지 분배 프로토콜의 실례이다.
도 35는 다른 예시적인 유니캐스트 메시지 분배 프로토콜의 실례이다.
도 36은 또 다른 예시적인 유니캐스트 메시지 분배 프로토콜의 실례이다.
도 37은 또 다른 예시적인 유니캐스트 메시지 분배 프로토콜의 실례이다.
도 38은 NFC 트랜잭션 프로세싱을 위한 종래 시스템을 실증하는 도면이다.
도 39는 NFC 트랜잭션 프로세싱을 위한 개선된 예시적 시스템을 실증하는 도면이다.
도 40은 NFC 트랜잭션을 위한 예시적인 제1 동작을 나타내는 흐름도이다.
하기에 개시되는 방법들 및 시스템들은 일반적으로 특정 실시예들 및/또는 특정 실시예들에 관하여 개시될 수 있다. 예를 들어, 상세한 세부적 예시들 및/또는 실시예들을 참고로 하는 예시에서, 개시되는 근본적 원리들 중 어느 것도 단일 실시예로 제한되어서는 안 되지만, 특별히 다른 방식으로 설명되지 않는다면, 본 기술분야의 당업자에 의하여 이해될 수 있는 바와 같이 본 명세서에 설명되는 다른 방법들 및 시스템들 중 임의의 것을 사용하도록 확장될 수 있다는 것을 이해해야 한다.
예시를 목적으로, 본 발명은 종종 셀룰러 전화에(또는 셀룰러 전화를 사용하여) 구현되는 것으로서 설명된다. 그러나, 하기에 설명되는 방법들 및 시스템들은 특별히 구비된/변형된 음악 플레이어들(예를 들어, 변형된 Apple iPOD®), 비디오 플레이어들, 멀티미디어 플레이어들, 텔레비전들(고정식, 휴대용 및/또는 차량에 설치되는), 전자 게임 시스템들, 디지털 카메라들 및 비디오 캠코더들 중 임의의 개수 뿐 아니라, 이동 전화, PDA들 및 랩-탑 PC들을 포함하는 모바일 및 비-모바일 시스템들 모두와 관련될 수 있다.
하기에 용어들 및 개별적인 정의들/설명들은 다음의 설명을 참고로 하여 제공된다. 그러나, 그 후 특정 실시예들에 적용될 때, 적용된 정의들/설명들 중 일부는 확장될 수 있거나, 또는 그렇지 않으면 본 기술분야의 당업자에게 명백한 바와 같이 특정 환경들의 관점에서 하기에 제공되는 특정 언어 중 일부와 상이할 수 있다.
TCM - 타겟-콘텐츠-메시지(Targeted-Content-Message). 광고는 타겟-콘텐츠 메시지의 일 실시예일 수 있다.
M-TCM-PS - 모바일 타겟-콘텐츠-메시지 프로세싱 시스템(Mobile Targeted-Content-Message Processing System)
MAS - M-TCM-PS의 형태로 고려될 수 있는, 모바일 광고 시스템(Mobile advertising system)
UPG - 사용자 프로파일 생성 에이전트(User Profile Generation Agent)
M-TCM - 모바일 TCM-가능 클라이언트(Mobile TCM-Enabled Client)
MAEC - 모바일 광고 가능 클라이언트(Mobile advertising enabled client). 이것은 모바일 TCM-가능 클라이언트의 일 실시예일 수 있다.
Mobile TCM Provider(M-TCM-P) - 타겟-콘텐츠 메시지 프로세싱 시스템을 통해 타겟-콘텐츠-메시지를 디스플레이하기를 원할 수 있는 엔티티 또는 개인.
광고자(Advertiser) - 모바일 광고 시스템(MAS)을 통해 광고들을 디스플레이하기를 원할 수 있는 엔티티 또는 개인. 광고자는 몇몇 실시예들에서 MAS에 대한 광고 메타데이터를 형성할 수 있는 개별적인 타겟화 및 재생 규칙들과 함께 광고 데이터를 제공할 수 있다. 광고자는 모바일 TCM 제공자의 일 실시예이다.
TCM 메타데이터(metadata) - 개별적인 타겟-콘텐츠-메시지(TCM)에 관한 추가 정보를 제공하는데 사용될 수 있는 데이터를 식별하는데 사용되는 용어.
광고 메타데이터 - 개별적인 광고에 관한 추가 정보를 제공하는데 사용될 수 있는 데이터를 식별하는데 사용되는 용어. 이것은 마임(mime) 타입, 광고 기간, 광고 시청 시작 시간, 광고 시청 종료 시간, 등을 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 광고자에 의하여 제공되는 개별적인 광고 타겟화 및 재생 규칙들은 광고를 위한 메타데이터로서 광고에 부가될 수 있다. 광고 메타데이터는 TCM 메타데이터의 일 실시예이다.
애플리케이션 개발자 - 광고들을 특징화할 수 있는 모바일 광고 가능 클라이언트(MAEC: mobile advertising enabled client)에 대한 애플리케이션을 개발하는 엔티티 또는 개인
시스템 운용자 - MAS를 동작시키는 엔티티 또는 개인
제3자 추론 규칙 제공자 - 사용자 프로파일 생성 에이전트에 의하여 사용될 사용자 프로파일 추론 규칙들을 제공할 수 있는 제3자(시스템 운용자가 아닌)
사용자 프로파일 생성 에이전트 - 광고 추론 규칙들, 메트릭 콜렉션 에이전트로부터의 사용자 행동, GPS로부터의 위치 데이터, 다른 클라이언트 애플리케이션들로부터의 사용자 행동 및/또는 (가능하다면) 사용자에 의하여 입력되는 명백한 사용자 선호도들과 같은 다양한 적절한 데이터를 수신하고, 그 후 다양한 사용자 프로파일 엘리먼트들을 생성할 수 있는 클라이언트에서의 기능 유닛. 사용자 프로파일 생성 에이전트는 사용자 행동을 특징화하는데 사용될 수 있는, 수집된 정보에 기초하여 프로파일을 계속해서 업데이트할 수 있다.
사용자 행동 합성기(user behavior synthesizer) - 사용자 행동 정보, 위치 정보 및 합성된 프로파일 속성들을 생성하기 위한 사용자 프로파일 추론 규칙들과 같은 다양한 정보를 수신하는데 사용될 수 있는 사용자 프로파일 생성 에이전트 내에 기능적 디바이스 또는 에이전트.
프로파일 엘리먼트 정제기(profile element refiner) - 다수의 사용자 프로파일 추론 규칙들 뿐 아니라 사용자 행동 합성기에 의하여 생성되는 프로파일 속성들을 수신할 수 있는 사용자 프로파일 생성 에이전트 내에 기능적 디바이스 또는 에이전트. 프로파일 엘리먼트 정제기는 프로파일 속성들을 정제하고, 프로파일 속성 프로세서로 송신되는 질의들을 통해 그들을 프로세싱하며, 사용자 프로파일 엘리먼트들을 생성할 수 있다.
프로파일 속성 프로세서 - 데이터-강화(intensive) 룩업들을 요청할 수 있는 프로파일 속성 요청들을 프로세싱하고 그 후 정제된 프로파일 속성들로 응답할 수 있는 서버의 상주 에이전트 및/또는 서버.
TCM 필터링 에이전트 - 그들의 개별적인 메타-데이터를 갖는 다수의 TCM들, TCM 타겟화 규칙들, 및 TCM 필터링 규칙들을 수신하고, 그 후 TCM-캐시 메모리에 TCM들 전부 또는 일부를 저장할 수 있는 클라이언트 에이전트. 필터링 에이전트는 또한 사용자 프로파일 생성 에이전트로부터의 입력으로서 사용자 프로파일을 취할 수 있다.
광고 필터링 에이전트 - 그들의 개별적인 메타데이터를 갖는 다수의 광고들, 광고 타겟화 규칙들 및 광고 필터 규칙들을 수신하고, 그 후 광고 캐시 메모리에 수신된 광고들의 전부 또는 일부를 저장할 수 있는 클라이언트 에이전트. 필터링 에이전트는 또한 사용자 프로파일 생성 에이전트로부터의 입력으로서 사용자 프로파일을 취할 수 있다. 광고 필터링 에이전트는 TCM 필터링 에이전트의 일 실시예이다.
TCM 캐시 매니저 - 타겟-콘텐츠-메시지 캐시를 유지시킬 수 있는 클라이언트 에이전트. 캐시 매니저는 필터링 에이전트로부터 캐싱된 타겟 콘텐츠-메시지를 취하고, 액세스 단말상에 다른 애플리케이션들로부터의 콘텐츠-메시지 요청들에 대해 응답할 수 있다. 본 발명에 대하여, '캐시'라는 용어는 메모리 구성들의 매우 폭넓은 세트를 지칭하고, 단일 저장소 디바이스, 분배 스토리지 디바이스들(로컬 및/또는 비-로컬) 등을 포함할 수 있다. 일반적으로, '캐시'라는 용어는 정보 디스플레이, 프로세싱, 또는 데이터 전달의 속도를 높이는데 사용가능한 임의의 메모리를 지칭할 수 있다는 것을 인지해야 한다.
광고 캐시 매니저 - 광고 캐시를 유지시킬 수 있는 클라이언트 에이전트. 캐시 매니저는 필터링 에이전트로부터 캐싱된 광고를 취하고, 액세스 단말상에 다른 애플리케이션들로부터의 광고 요청들에 응답할 수 있다. 광고 캐시 매니저는 TCM 캐시 매니저의 일 실시예이다.
사용자 프로파일 속성들 - 프로파일 속성들을 형성하기 위하여 사용자 행동 합성기에 의하여 합성될 수 있는 사용자 행동, 관심, 인구 통계 정보 등은 보다 정제된 사용자 프로파일 엘리먼트들로 프로파일 엘리먼트 정제기에 의하여 추가로 프로세싱되고 정제될 수 있는 중간 사전-합성된 형태의 데이터로서 보여질 수 있다.
사용자 프로파일 엘리먼트들 - 사용자 프로파일을 유지시키는데 사용되는 정보의 아이템들은 사용자의 관심들, 행동, 인구 통계학 등을 카테고리화 또는 정의하는데 유용한 다양한 타입의 데이터를 포함할 수 있다.
TCM 타겟화 규칙들 - 이들은 모바일 TCM 제공자에 의하여 명시되는 타겟-콘텐츠-메시지의 표현과 관련되는 규칙들을 포함할 수 있다.
광고 타겟화 규칙들 - 이들은 광고들이 디스플레이될 수 있는 방법에 대한 규칙들/제약들을 부과하도록 광고자들에 의하여 명시되는 규칙들 및/또는 사용자들의 특정 세그먼트 쪽으로 광고를 타겟화하기 위한 규칙들을 포함할 수 있다. 이들은 광고 캠페인 또는 광고 그룹과 같은 다수의 기준들에 특정될 수 있다. 광고 타겟화 규칙들은 TCM 타겟화 규칙들의 일 실시예이다.
TCM 재생(playback) 규칙들 - 이들은 그들의 애플리케이션에 대하여 디스플레이하도록 TCM들에 대하여 TCM 캐시 매니저에 질의하면서 클라이언트 애플리케이션에 의하여 명시되는 디스플레이 규칙들을 포함할 수 있다.
광고 재생 규칙들 - 이들은 그들의 애플리케이션에 대하여 디스플레이하기 위한 광고들에 대한 광고 캐시 매니저를 질의하면서 클라이언트 애플리케이션에 의하여 명시되는 디스플레이 규칙들을 포함할 수 있다. 광고 재생 규칙들은 TCM 재생 규칙들의 일 실시예이다.
TCM 필터 규칙들 - 이들은 TCM들이 필터링될 수 있는 규칙들을 포함할 수 있다. 통상적으로, 시스템 운용자는 이러한 규칙들을 명시할 수 있다.
광고 필터 규칙들 - 이들은 광고들이 필터링될 수 있는 규칙들을 포함할 수 있다. 통상적으로, 시스템 운용자는 이러한 규칙들을 명시할 수 있다. 광고 필터 규칙들은 TCM-필터-규칙들의 일 실시예이다.
사용자 프로파일 엘리먼트 추론 규칙들 - 이러한 것들은 인구 통계학 및 행동 데이터로부터 사용자 프로파일을 설립하는데 사용될 수 있는 하나 이상의 프로세스들을 결정하는데 사용될 수 있는, 시스템 운용자(및/또는 제3자)에 의하여 명시되는 규칙들을 포함할 수 있다.
TCM 텔레스코핑(telescoping) - 이에 의하여 추가 프리젠테이션 물질이 사용자 요청에 응답하여 사용자에게 표현될 수 있는 TCM에 대한 디스플레이 또는 프리젠테이션 기능.
광고 텔레스코핑 - 이에 의하여 추가적 프리젠테이션 물질이 사용자 요청에 응답해 사용자에게 표현될 수 있는 광고 디스플레이 또는 프리젠테이션 기능. 광고 텔레스코핑은 TCM 텔레스코핑의 일 실시예이다.
상기 언급된 바와 같이, 다양한 전자통신 및 프라이버시에 관한 다양한 규약들은 타겟 콘텐츠 어려움을 갖고 메시지들을 전달할 수 있다. 그러나 본 명세서는 프라이버시 문제들에 집중하면서, 예컨대 셀룰러 전화들과 같은 무선 액세스 단말(W-AT)들에 타겟 콘텐츠를 전달하기 위한 다양한 해결책들을 제공할 수 있다.
프라이버시 문제들을 완화시키는데 사용되는 본 명세서의 다수의 접근법들 중 하나는, 사용자를 특징화할 정보의 세트를 생성하는데 사용될 수 있는, 즉, W-AT 자신에 대한 사용자의 "사용자 프로파일"을 생성할 수 있는 다양한 프로세스들을 사용자의 W-AT로 오프로드(offload)하는 것을 포함한다. 따라서, 광고들 및 다른 미디어와 같은 타겟-콘텐츠-메시지들은 외부 세계로 잠재적으로 민감한 고객 정보를 노출시키지 않고 사용자의 프로파일들에 기초하여 사용자의 W-AT로 지향될 수 있다.
모바일 TCM 프로세싱 시스템(M-TCM-PS)에서(그리고 특히, 모바일 광고 시스템(MAS)에서) 다양한 개시된 방법들 및 시스템들이 사용될 수 있으며, 본 발명에 대하여, 모바일 TCM 프로세싱 시스템은 TCM-가능 W-AT들(또는 특정 모바일 광고 가능 W-AT들)로 타겟-콘텐츠-메시지들(또는 특히, 광고들)을 전달하는데 사용가능한 엔드-투-엔드(end-to-end) 통신 시스템을 포함할 수 있다. M-TCM-PS는 또한 특정 광고 캠페인의 성과를 리포팅할 수 있는 분석적 인터페이스를 제공할 수 있다. 따라서, 적절하게 구성된 M-TCM-PS는 고객들에 관심 있을 비-간섭적 광고들만을 표현함으로써 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있다.
하기의 실시예들은 일반적으로 상업적 광고와 같은 콘텐츠가 지향되나, 지향된(directed) 콘텐츠에는 더 넓은 범위가 의도된다. 예를 들어, 지향된 광고들 대신에, 사용자의 관심에 특정된 주식 보고서들, 일기 예보들, 종교 정보, 뉴스 및 스포츠 정보 등과 같은 콘텐츠가 본 명세서의 범위 내에 포함된다. 예를 들어, 지향된 콘텐츠는 광고일 수 있으나, 스포츠 이벤트에 대한 스코어 및 일기 예보가 용이하게 콘텐츠 지향될 수 있다. 따라서, 광고 서버들과 같은 디바이스들은 일반적인 콘텐츠 서버들로서 보여질 수 있으며, 광고-관련 에이전트들 및 디바이스들은 보다 일반적으로 콘텐츠-관련 에이전트들 및 서버들로서 생각될 수 있다. 모든 추가적 논의는 TCM의 일 실시예로서 광고들에 대하여 제공되며, 그러한 논의는 일반적으로 타겟-콘텐츠-메시지에 적용가능하다는 것을 인지해야 한다.
도 1은 광고 인프라구조(infrastructure)를 갖는 통신 네트워크를 갖는 TCM-가능 W-AT(100) 사이에 상호작용(interaction)을 갖는 M-TCM-PS의 다양한 기능적 엘리먼트들 중 몇몇의 도면이다. 도 1에 도시되는 바와 같이, 예시적인 M-TCM-PS는 TCM-가능 모바일 클라이언트/W-AT(100), 무선-가능 네트워크(radio-enabled network: RAN)(190) 및 무선 WAN 인프라구조(도 1에 미도시)과 연관되는 네트워크에 내장되는 광고 인프라구조(150)를 포함한다. 예를 들어, 메시징 인프라구조는 무선 WAN에 셀룰러 기지국과 지리적으로 공동-위치(co-locate)되지 않는 원격 서버에서 이용가능할 수 있다.
도 1에 도시되는 바와 같이, W-AT는 클라이언트 애플리케이션 디바이스(110), 클라이언트 메시지 전달 인터페이스(122), 메트릭 콜렉션 에이전트(120), 메시지 캐싱 매니저(122), 메시지 필터링 에이전트(124), 메트릭 리포팅 에이전트(126), 메시지 수신 에이전트(120) 및 데이터 서비스 계층 디바이스(130)를 포함할 수 있다. 메시지 전달 인프라구조(150)는 TCM 세일즈 에이전트(160), 분석적 에이전트(162), 메시지 전달 서버 인터페이스(164), 메시지 수집 에이전트(170), 메시지 번들링 에이전트(174), 메시지 분배 에이전트(176), 메트릭 데이터베이스(172), 메트릭 콜렉션 에이전트(178)를 포함하고, 프록시 서버(182)를 가질 수 있다.
동작시, M-TCM-PS의 "클라이언트 측"은 (도 1의 좌측에 도시되는) W-AT(100)에 의하여 처리될 수 있다. W-AT들과 연관되는 종래 애플리케이션들 외에, 본 발명의 W-AT(100)는 클라이언트 광고 인터페이스(112)를 통해 M-TCM-PS의 나머지에 링크될 수 있는 애플리케이션들 레벨(100)에서 TCM-관련 애플리케이션들을 가질 수 있다. 다양한 실시예들에서, 클라이언트 메시지 전달 인터페이스(112)는 메트릭들/데이터 콜렉션 및 관리를 제공할 수 있다. 수집된 메트릭들/데이터 중 일부는 M-TCM-PS의 나머지에 추가적 분배를 위해, 개인적으로 식별가능한 고객 정보를 노출시키지 않고 메트릭 리포팅 에이전트(126)로 및/또는 W-AT의 데이터 서비스 계층(130)으로 전달될 수 있다.
전달된 메트릭들/데이터는 (도 1의 우측에 도시되는) 메시지 전달 인프라구조(150)로 RAN(190)을 통해 제공될 수 있고, 이는 본 실시예에 대하여 다양한 TCM-관련 및 프라이버시-보호 서버들을 포함한다. 메시지 전달 인프라구조(150)는 데이터 서비스 계층(180)에서 메트릭들/데이터를 수신할 수 있고, 이는 다수의 메트릭들/데이터 콜렉션 서버들(본 명세서에서는 메트릭 콜렉션 에이전트(178)) 및/또는 소프트웨어 모듈들에 수신된 메트릭들/데이터를 전달할 수 있다. 메트릭들/데이터는 메트릭 데이터베이스(172)에 저장되고, 저장된 메트릭들/데이터가 마케팅을 목적으로, 예컨대 광고, 세일즈 및 분석을 위해 사용될 수 있는 메시지 전달 서버 인터페이스(164)에 제공될 수 있다. 관심 정보는 특히 메시지 전달 인프라구조(150)에 의하여 제공되는 명령들에 응답하여 W-AT에 의하여 실행되는 광고들에 대한 요청들 및 W-AT에서의 사용자 선택들을 포함할 수 있다.
메시지 전달 서버 인터페이스(164)는 광고들을 공급(광고 수집), 광고들을 번들링(bundling), 광고들의 분배를 결정, 및 M-TCM-PS 네트워크의 나머지에 메시지 전달 인프라구조(150)의 데이터 서비스 계층(180)을 통해 광고를 송신하기 위한 전달자(conduit)를 제공할 수 있다. 메시지 전달 인프라구조(150)는 적절한 TCM들 및 TCM들에 대한 메타데이터를 W-AT(100)에 제공할 수 있다. W-AT(100)는 메시지 인프라구조(150)에 의하여 제공되는 규칙들에 따라 임의의 이용가능한 메타데이터에 기초하여 TCM들을 선택하기 위해 메시지 전달 인프라구조(150)에 의하여 실행될 수 있다.
상기 언급된 바와 같이, 예시적인 W-AT(100)는 M-TCM-PS가 사용자가 관심 있을 TCM들을 전달하는 것을 가능하게 하기 위해 유용할 수 있는 W-AT의 사용자에 대한 사용자 프로파일을 전체적으로 또는 부분적으로 생성하는 것이 가능할 수 있다. 이것은 다양한 광고 캠페인들 및 다른 TCM 전달 캠페인들에 대하여 더 나은 "클릭-스루(click-through) 레이트들"을 초래할 수 있다. 그러나, 상기 언급된 바와 같이, 사용자 프로파일을 생성하는 것은 사용자 프로파일에 상주할 수 있는 잠재적으로 민감한 데이터의 성질로 인하여 프라이버시 문제들을 불러일으킬 수 있다.
그럼에도 불구하고, 다양한 디바이스 및 시스템 실시예들에서 하기에 보여지는 바와 같이, 프라이버시 문제들은 매우 제한된(및 제어된) 환경들을 제외하고, 사용자의 W-AT가 사용자 프로파일을 생성하고 뒤이어 사용자 프로파일을 사용자의 W-AT의 범위로 제한함으로써 완화될 수 있다.
도 2는 사용자 프로파일을 생성하고 사용하도록 구성되는 도 1의 예시적인 W-AT의 동작 세부사항들을 보여주는 블록도이다. 도 2에 도시되는 바와 같이, 예시적인 W-AT는 다수의 코어 클라이언트 애플리케이션들 및 클라이언트 메시지 전달 인터페이스를 포함하는 다수의 애플리케이션들을 프로세싱할 수 있는 프로세싱 시스템을 포함한다. 메시지 수신 에이전트(128) 및 데이터 서비스 계층(130)과 같은 몇몇 컴포넌트들은 도 2와 관련한 기능들에 대한 설명을 간략화하기 위하여 도 2로부터 생략된다. 도 2의 예시적인 W-AT(100)는 클라이언트 메시지 전달 인터페이스(112)와 클라이언트 애플리케이션들 디바이스(110) 사이에 플랫폼 특정 적응 인터페이스(111)를 갖도록 도시되고, 메시지 필터링 에이전트(124)는 사용자 프로파일 생성 에이전트(210) 및 사용자 프로파일 생성 에이전트(210)에 응답하는 클라이언트 메시지 필터링 에이전트(220)를 갖는다. 캐시 메모리(240)는 캐시 매니저(122)와 통신하는 것으로 도시된다. 외부 디바이스들, 예컨대 프로파일 속성 프로세서(270), 시스템 운용자(또는 제3자)(280), 및 메시지 세일즈 인터페이스(164)는 클라이언트 메시지 필터링 에이전트(124)와 통신하는 것으로 도시된다. 디바이스들(270, 280 및 164)은 일반적으로 W-AT의 일부가 아니지만 M-TCM-PS 네트워크의 다른 부분에 상주할 것이다.
W-AT(100)의 다양한 컴포넌트들(110-240)은 개별적 기능 블록들로서 도시되나, 이러한 기능 블록들 각각은 전용 로직의 개별적 피스(piece)들, 소프트웨어/펌웨어의 개별적 피스들을 구동시키는 개별적 프로세서들, 메모리에 상주하고 단일 프로세서에 의하여 동작되는 소프트웨어/펌웨어의 콜렉션들 등을 포함하는 다양한 형태들을 취할 수 있다는 것을 인지해야 한다.
동작시, 클라이언트 애플리케이션 디바이스(110)는 클라이언트 메시지 전달 인터페이스(112)와 인터페이싱하기 위하여 플랫폼 특정 적응 인터페이스(111)를 사용하여 통신하기에 유용한 임의의 개수의 기능적 애플리케이션들(예를 들어, 호출(call)들 및 문자 메시지) 또는 다른 업무들(예를 들어, 게임들)을 수행할 수 있다. 클라이언트 메시지 전달 인터페이스(112)는 W-AT(100)가 사용자 행동을 모니터링하고 사용자 프로파일 생성 에이전트(210)에 사용자-관련 정보를 전달하는 것과 같은 다수의 유용한 프로세스들을 수행하도록 허용하는데 사용될 수 있다.
또한, 클라이언트 애플리케이션들 인터페이스로부터 직접 정보를 수신하는 것 이외에, 사용자 프로파일 생성 에이전트(210)는 메트릭들 콜렉션 에이전트(120)로부터 사용자 행동 정보를 누적할 수 있고, 메트릭들 콜렉션 에이전트 자신은 클라이언트 메시지 전달 인터페이스(112)로부터 동일하거나 상이한 정보를 수신할 수 있다. 사용자 행동의 실시예들은 사용 빈도 및 타입들을 표시하는 다른 메트릭들 및 광고 클릭들과 같은 TCM-관련 응답을 포함할 수 있다. 다른 사용자 행동 정보는 직접 사용자 선호도들 또는 인가들을 포함할 수 있다.
메트릭들 콜렉션 에이전트(120)는 메트릭들/데이터를 메트릭들 리포팅 에이전트(126)에 제공할 수 있으며, 메트릭들 리포팅 에이전트(126)는 W-AT 내부 또는 외부에 있을 수 있는 (하기에 논의되는) M-TCM-PS의 다른 컴포넌트들에 메트릭들/데이터 정보를 제공할 수 있다.
프로파일 속성 프로세서(270)는 데이터-강화 룩업들을 요구하는(또는 다른 방식으로 그로부터 이익을 얻을 수 있는) W-AT(100)로부터의 유입 프로파일 속성 프로세싱 요청들을 프로세싱하고, 사용자 프로파일 생성 에이전트(210)에 정제된 프로파일 속성들로 응답할 수 있다.
사용자 프로파일 생성 에이전트(210)의 한 함수는 세일즈 인터페이스(164)로부터의 TCM 데이터 및 TCM 메타데이터 뿐 아니라 관련된 필터 규칙들에 따라 W-AT의 사용자에게 제공될 수 있는 TCM들을 제공하는 것을 포함할 수 있다. 필터링 에이전트(220)는 캐시 매니저(122)에 필터링된 메시지들을 제공할 수 있으며, 캐시 매니저는 상기 메시지들을 저장하고 사용자에 대한 프리젠테이션을 위해 (캐시 메모리(240)를 통해) 추후에 제공할 수 있다.
사용자 프로파일 생성 에이전트는 사용자 행동 정보를 수집하기 위하여 사용될 수 있는 모바일 광고 가능 W-AT에 상주하는 하드웨어 및/또는 소프트웨어의 임의의 콜렉션일 수 있다. 잠재적 정보 소스들은 사용자의 W-AT에 상주하는 애플리케이션들, 다양한 액세스가능 데이터베이스들에서 이용가능한 공용 정보, 광고들에 대한 이전 사용자 응답들, 거주 GPS 라디오로부터의 위치 데이터, 및 (가능하다면) 사용자에 의하여 입력되는 명백한 사용자 선호도들을 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 수집된 임의의 사용자 프로파일 정보는 그 후 사용자 프로파일 속성들 또는 엘리먼트들을 생성하기 위하여 프로세싱/합성될 수 있으며, 이는 더 적은 메모리 리소스들을 사용하면서 사용자를 더 잘 특징화할 수 있다.
다양한 실시예들에서, 시스템 운용자(및/또는 제3자)에 의하여 제공되는 사용자 프로파일 추론 규칙들은 W-AT의 사용자 프로파일 생성 에이전트의 특정 동작들을 구동시킬 수 있다. 이러한 규칙들은 다음을 포함하는 다수의 타입일 수 있음을 유념하라: (1) 각각의 동작과 연관되는 사전-결정된 스케줄에 대하여 사용자 프로파일 생성 에이전트에 의해 수행될 동작들을 포함하는 기본적 규칙들, 및 (2) "조건"에 의하여 자격이 주어지는 "동작(들)"을 포함하는 적격(quaified) 규칙들, 여기서 "조건"은 참일 필요가 있는 행동을 정의할 수 있으며, "동작"은 조건이 참인 것으로 검출될 때 사용자 프로파일 생성 에이전트의 규칙 엔진에 의하여 취해진 동작을 정의한다. 그러한 규칙들은 특정 사용자 동작들 또는 행동으로부터 정보를 추론하는데 유용할 수 있다.
예를 들어, 사용자 프로파일 생성 에이전트에 대한 단순한 규칙은 매 5분마다 사용자의 W-AT에 대한 GPS 파생 위치 정보를 저장하는 것일 수 있다. 연관되는 규칙은 하루의 09:00-17:00 시간 범위 내에 가장 자주 있는 위치가 사용자의 가능한 작업 위치로서 표시되는 것일 수 있다.
제2 실시예로, 조건에 의해 자격이 주어지는 규칙은 사용자가 종종 자신의 W-AT상에 게임 애플리케이션들에서 하루에 30분 이상을 소비한다면 사용자의 관심 리스트에 "게임" 카테고리를 부가하는 것일 수 있다.
또한, 사용자 프로파일 생성 에이전트는 위치 데이터, 사용자에 의하여 이루어지는 다른 인가들, 및 사용자에 의하여 입력되는 다른 특정 정보를 사용하여 프로파일을 유도하기 위한 사용자의 표현 인가에 관한 사용자 선택을 포함하는 입력 사용자 선호도들로서 취해질 수 있다. 예를 들어, 사용자는 여행-관련 광고들을 시청하기 위하여 자신의 선호도를 입력할 수 있다.
행동 데이터를 수집 및 정제/카테고리화하는데 사용가능한 사용자의 W-AT에 통합되는 다양한 규칙-유도된 접근법들은 사용자가 가질 수 있는 프라이버시 문제들 중 일부를 완화시킬 수 있다. 예를 들어, 데이터를 마이닝(mining)하고 (외부 서버를 사용하는 것과 대조적으로) 미가공 데이터를 W-AT 내에 더 의미 있는 유용한 형태로 합성함으로써, 민감하거나 개인적인 정보가 개발되고 추후에 W-AT의 통신 네트워크의 나머지에 이러한 정보를 노출시키지 않고 타겟 광고에 대하여 사용될 수 있다.
다양한 실시예들에서, 사용자의 프로파일의 특정 양상들은 사용자의 W-AT의 부분들을 제어할 수 있다. 예를 들어, 사용자 프로파일 생성 에이전트는 선형적, 계층적, 애니메이티드(animated), 팝업 및 소프트키들과 같은 메뉴 레이아웃 선택을 포함하는 W-AT에 대하여 가장 적합한 방식으로 정보 콘텐츠를 조정하는데 임의의 리트리빙된(retrieved) W-AT 정보를 이용할 수 있다.
상기 언급되는 바와 같이, 대부분의 프로파일 생성 규칙들은 W-AT의 내장된 사용자 프로파일 생성 에이전트에 의하여 번역될 수 있으나, 큰 데이터베이스 룩업들, 예를 들어, 정보 인구조사(census) 데이터를 요구하는 몇몇 규칙들이 존재할 수 있다. W-AT상의 메모리는 큰 데이터베이스를 수용하기 위하여 과도하게 제한될 수 있기 때문에, M-TCM-PS 네트워크의 W-AP에서 특별히 구성된 서버에 적절한 정제 업무들을 오프로드함으로써 이미 합성된 사용자 행동 및 인구 통계 데이터를 추가로 정제하는 것이 가능할 수 있다. 본 명세서에 대하여, 사용자 프로파일 생성을 도울 수 있는 임의의 그러한 외부 서버는 "프로파일 속성 프로세서"로서 지칭될 수 있다. 프로파일 속성 프로세서들의 추가적 논의는 도 4에 대하여 하기에 제공된다.
도 3은 다른 디바이스들(312 및 280)과 인터페이싱하는 것과 관련하여 도시되는 이전에 표시된 사용자 프로파일 생성 에이전트(210)의 개략적인 블록도이다. (상기 개시된 것들 이외에) 사용자 프로파일 생성 에이전트(210)의 다양한 능력들은 하기에 부분적으로 제공된다.
이동 전화의 특징들 중 자신이 가는 어디든 이동 전화가 사용자에 의하여 휴대될 수 있다는 것이다. W-AT의 GPS 능력들을 이용하여, W-AT는 사용자가 자신의 시간의 일부 또는 대부분을 주기적으로 또는 비-주기적으로 소비하는 것을 결정할 수 있다. 위치들과 연관되는 인구 통계 데이터가 종종 존재함에 따라, GPS 정보 및 사용자가 자주 다니는 위치들과 연관되는 인구 통계 데이터의 사용은 사용자와 연관되는 인구 통계 프로파일의 적어도 몇몇 부분들의 개발을 허용할 수 있다. 위치 정보를 사용하는 사용자의 프로파일과 연관되는 통상적인 인구 통계 프로파일 엘리먼트들은 다음을 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다:
위치 ZIP 코드(Location ZIP code)
성별(Gender)
자주 다니는 위치에 대한 중간 연령(Median age for the frequented location)
연령 분포 및 연관되는 가능성(Age distribution and associated probability)
평균 출근 시간(Mean travel time to work)
가정 수입 또는 가정 수입 범위(Household income or household income range)
가정 크기(Household size)
가족 수입 또는 가족 수입 범위(Family income or family income range)
가족 크기(Family size)
혼인 여부(Marital status)
집 소유 가능성(Probability of owning a house)
집 임대 가능성(Probability of renting a house)
라이프-스테이지 그룹/분류(Life-stage group/classification)
다수의 인구 통계 사용자 프로파일들은 사용자에 대하여 W-AT에서 유지될 수 있다. 예를 들어, M-TCM 가능 클라이언트는 사용자에 대하여 2개의 인구 통계 프로파일들을 유지시키도록 네트워크에 의하여 구성될 수 있다 - 하나는 자신의 "홈(home)" 위치(21:00 - 06:00 사이에 가장 자주 다니는 위치)이고, 하나는 자신의 "직장(work)" 위치(09:00 - 17:00 사이에 가장 자주 다니는 위치)이다.
일반적 인구 통계 이외에, 사용자 프로파일은 W-AT의 다수의 애플리케이션들 중 임의의 것을 사용하여 추가로 개발될 수 있다. 사용자가 자신의 시간의 대부분을 소비하는 경향이 있는 애플리케이션들이 어떤 것인지(예컨대 게임), 또는 전화상에 다양한 애플리케이션들과 상호작용하는 방법은 자신의 행동 및 선호도들에 기초하여 사용자에 대한 프로파일을 구축할 기회를 제공할 수 있다. 이러한 분류의 사용자 행동 프로파일 결정 및 데이터 마이닝의 대부분은 W-AT 자신상에 수행될 수 있고, 사용자 프로파일 생성 에이전트(210)에 공급된 사용자 프로파일 추론 규칙들에 의하여 구동된다. 사용자와 연관되는 통상적인 행동 프로파일 엘리먼트들은 다음을 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다:
애플리케이션 ID 및 애플리케이션에서 소비된 시간(Application ID and time spent in the application)
관심 카테고리화(Interest categorization)
선호 키워드들(Favorite keywords)
선호 웹사이트들(Favorite websites)
관심 광고들(Advertisements of interest)
음악 앨범(Music album)
관심 게임들(Games of interest)
다수의 프로파일 엘리먼트들(인구 통계학을 포함하는)은 W-AT상에 네이티브 사용자 인터페이스 애플리케이션을 통해 애플리케이션 행동을 관찰하기 위하여 훅(hook)들을 부가함으로써 마이닝된 행동으로부터 추론될 수 있다. 이것은 사용자가 다른 애플리케이션들을 론칭할 수 있는 상기 애플리케이션들을 통한 것이다. 사용자가 관심 있는 애플리케이션들 및 이러한 애플리케이션들에서 소비되는 시간은 사용자가 특정 애플리케이션을 개시하고 빠져나갈 수 있을 때를 모니터링함으로써 추론될 수 있다.
사용자 프로파일 생성 에이전트(210)에 공급되는 규칙들은 사용자의 애플리케이션들과의 상호작용들에 기초하여 사용자에 대한 관심 카테고리들을 연관시킬 수 있다. 관심 카테고리들은 또한 W-AT에서 수집된 행동 데이터상의 서버 보조 공동 필터링을 사용하여 사용자 프로파일에 할당될 수 있다.
사용자 프로파일 생성 에이전트(210)에 다운로드될 수 있는 규칙들은 서버가 동적 방식으로 사용자 프로파일 생성 에이전트(210)의 기능(functioning)을 제어하도록 허용할 수 있다. 필요한 W-AT상에 미가공 데이터를 마이닝하고 그것을 보다 의미 있는 정보(프로파일 속성들)로 합성함으로써, 특정 민감성 사용자 행동 정보는 미가공 형태로 데이터를 유지하는 것과 대조적으로 광고 행동 카테고리들 및 사용자 프로파일 엘리먼트들로 변형될 수 있다.
예시적인 W-AT는 사용자가 관심 있는 메시지들 및 상기 메시지들과 연관되는 키워드들을 추적할 수 있다. 예를 들어, 동일한 광고에 대한 다수의 클릭들은 연관되는 키워드들 및 광고와 연관되는 관심 레벨을 사용자 프로파일 에이전트에 표시할 수 있다. 동일한 라인들상에, 사용자가 관심 있는 게임들 및 음악은 W-AT에서 유지될 수 있다. 서버-보조 모드는 또한 사용자의 음악 및 게임 플레이리스트들에 기초하여 사용자의 프로파일과 사용자 관심 카테고리들을 연관시키는데 사용될 수 있다.
사용자 프로파일이 개발되고 유지됨에 따라, 상기 프로파일은 다양한 형태들, 예를 들어, 합성된 프로파일 속성들 및 엘리먼트들을 취할 수 있다.
사용자 프로파일의 몇몇 또는 모든 데이터 속성들 및 엘리먼트들은 그들과 연관되는 몇몇 신뢰도 레벨을 가질 수 있다는 것을 유념하라. 즉, 특정 엘리먼트들 및 속성들은 추론들 및 규칙들에 기초하기 때문에, 그들의 결과들은 특정하지 않고, 그들과 연관되는 "퍼지니스(fuzziness)"를 가질 수 있다. 이러한 퍼지니스는 사용자 프로파일 속성 및 엘리먼트와 연관되는 신뢰도 레벨로서 표현될 수 있다.
실시예로서, 사용자는 매달 500개 SMS 메시지들 이상을 송신하고, 프로파일 생성기는 60%의 신뢰도 레벨로 15세-24세의 연령 그룹에 있을 수 있다고 말할 수 있다는 것을 유념하라. 그것은 매달 500개 이상의 SMS 메시지들을 송신하는 100명의 사용자들이 그들의 연령에 대하여 여론조사되었다면, 그들 중 60명이 15-24의 연령 그룹 내에 있을 수 있음을 의미한다.
유사하게, 인구 통계 프로파일이 자신의 홈 위치에 기초하여 사용자에 대하여 추론될 때, 프로파일 속성들과 연관되는 신뢰성 레벨이 존재할 수 있다. 여기서 신뢰도 레벨은 프로파일 속성이 동일한 홈 위치를 갖는 100명의 사용자들의 샘플에서 정확하도록 기대되는 횟수를 표시할 수 있다.
예시적인 사용자 프로파일 생성 에이전트(21)는 또한 속성에 대하여 통합된 신뢰도 레벨을 찾아내기 위하여 다수의 소스들로부터 동일한 프로파일 속성상에 신뢰도 레벨들을 결합하기 위해 규칙들에 제공될 수 있다. 예를 들어, SMS 사용 레이트가 사용자가 60% 신뢰도 레벨로 15-24세의 연령 그룹 내에 있음을 표시하고 홈 위치에 대한 인구 통계 프로파일이 20% 신뢰도 레벨로 15-24세의 연령 그룹 내에 있음을 표시할 때, 이러한 2개 아이템들은 동일한 연령 그룹에 놓이는 사용자에 대한 통합된 신뢰도 레벨을 찾아내기 위하여 퍼지(fuzzy) 논리 규칙들과 결합될 수 있다.
대조적으로, 사용자가 클라이언트에 자신의 관심 선호도들을 입력한다면, 상기 값들은 그들이 사용자로부터 바로 오기 때문에 100%에 가까운 신뢰도 레벨이 주어질 수 있다. 유사하게, 캐리어가 그것이 갖는 사용자 데이터(서비스 사인-업 동안에 사용자로부터 수집되는 선택적 프로파일 데이터 또는 빌링(billing) 데이터)에 기초하여 임의의 사용자 프로파일 속성들/엘리먼트들을 명시한다면, 그것은 자신과 연관되는 더 높은 신뢰도 레벨을 가질 수 있다.
더 많은 사용자 행동 데이터가 W-AT상에서 수집되고, 그에 기초하여 추론들이 이루어짐에 따라, 프로파일 속성 및 엘리먼트 값들에서 후속 신뢰도 레벨은 증가할 것으로 예측된다.
도 4는 프로파일 속성 프로세싱에 대한 W-AT에 의한 요청을 처리하는 프로파일 속성 프로세서(270)에 대한 개략적인 블록도이다. 상기 논의되는 바와 같이, W-AT는 대부분의 프로세싱을 처리할 수 있는 반면, 행동 또는 인구 통계 프로파일의 부분들을 결정하는데 거대한 데이터베이스 룩업들이 요구되는 경우들이 존재할 수 있다. 상기 경우들의 일 실시예는 기가바이트의 저장소를 요구할 수 있는 인구 조사 데이터베이스들이 유용한 예시들을 포함한다. 따라서, 프로파일 속성 프로세서(또는 다른 보조 서버)는 사용자 프로파일 정보의 보다 정제된 형태들을 제공하기 위하여 사용자 정보를 프로세싱하는데 사용될 수 있다.
프로파일 속성 프로세서(270)에 의하여 요청이 수신되기 이전에, 관련된 W-AT에서 합성된 프로파일 속성들이 수집되고, 합성된 프로파일 속성들의 사용이 대역폭의 더 나은 사용을 초래할 수 있다는 지적이 프로파일 속성 프로세서(270)에 송신될 수 있다. 데이터-강화(intensive) 룩업들을 요구하는 사용자 프로파일 속성들 중 일부는 선택적으로 사용자 신원들을 보호하기 위하여 기술들을 익명으로 질의함으로써 프로파일 속성 프로세서(270)에 의하여 프로세싱될 수 있다. 프로파일 속성 프로세서(270)는 임의의 수신된 속성들을 추가로 정제하고, 정제된 사용자 프로파일 속성들의 세트로서 지칭될 수 있는 적절한 W-AT에 정제된 데이터를 제공할 수 있다.
W-AT로부터의 요청에 의하여 활성화될 때, 프로파일 속성 프로세서(270)는 사용자의 행동 및 인구 통계(예를 들어, 프로파일 속성들)에 관한 다양한 타입의 특정 및 비-특정 합성 데이터를 프로세싱하고, 적절한 정제된 프로파일 정보로 응답할 수 있다. 사용자 프라이버시를 유지시키기 위하여, 데이터 스크램블링의 몇몇 형태들, 예를 들어, 해싱(hashing) 함수 및 다수의 다른 툴들은 도 8의 일방향 해시 함수와 같은 디바이스를 통해 이용될 수 있다. 동작시, M-TCM-PS 네트워크의 나머지로부터 사용자의 신원을 숨기기 위하여 W-AT에서 해시 함수를 사용하는 것이 가능하다.
W-AT에서 이용되는 해싱 함수는 특정 사용자와 연관되는 예측가능하고 고유하지만 익명인 값을 생성할 수 있다. 그러한 방식은 W-AT가 사용자의 프라이버시에 대해 협상하지 않고 외부 서버들에 질의하는 것을 가능하게 할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 해싱 함수는 랜덤 값, 의사-난수 값, 및 시간-기반 값뿐 아니라, W-AT와 연관되는 일련 번호와 같은 W-AT의 1차 식별자에 기초할 수 있다. 추가로, 해싱 함수는 다른 생성된 값들과의 낮은 충돌 가능성을 제공하기 위하여 계산될 수 있다.
W-AT는 외부 서버들이 동일한 클라이언트로부터의 다수의 질의들을 연관시키는 것을 허용하기 위하여 후속 질의들에 대하여 동일한 랜덤 번호를 사용할 수 있다. 랜덤 번호의 사용은 사용자의 신원을 결정하기 위하여 외부 서버들(또는 인가되지 않은 에이전트들)이 가입자 베이스상에 역 룩업(reverse lookup)을 수행하는 것을 방지하도록 도울 수 있다.
일단 해싱된 값이 생성되면, 해싱된 값은 W-AT에 대한 대안적인 사용자 식별자로서 사용되고, 사용자 프로파일로부터의 정보의 아이템들 또는 일부 또는 지리적 정보와 함께 제공되고, 원격 장치에 제공될 수 있다.
후속하여, 하나 이상의 타겟 콘텐츠 메시지들은 대안적 사용자 식별자 및 원격 장치에 대한 제1 광고-관련 정보 및/또는 사용자 프로파일을 보충할 수 있는 다른 정보에 기초하여 원격 장치로부터 수신될 수 있다. 그러한 정보는 W-AT의 사용자 프로파일로 통합될 수 있다.
사용자 프라이버시를 추가로 유지하기 위하여, 무선 액세스 포인트(W-AP) 측에서(도 1 참조) 프록시 서버가 사용될 수 있다. 도 9는 모바일 광고-가능 네트워크에서 안전하게 통신하기 위하여 프록시 서버를 이용하는 특정 통신 방식을 도시한다. 도 9에 도시되는 바와 같이, W-AT(910)(“M-TCM-가능 클라이언트")는 무선 애플리케이션 프로토콜(WAP) 프록시(920)로 사용자 프로파일의 정제 또는 광고 콘텐츠에 대한 요청을 위한 것과 같이 다수의 서비스들과 관련되는 요청(또는 리포트 또는 응답과 같은 다른 메시지)을 송신할 수 있다. WAP 프록시(920)는 트랜잭션 ID를 생성할 수 있는 보안 프록시 서버(930)에 요청을 포워딩하고, 보안 프록시 서버(930)는 트랜잭션 ID를 생성하고, 트랜잭션 IP를 선호하는 W-AT의 식별 정보를 제거하기 위하여 헤더를 변경하며, 릴레이 또는 응답하는데 유용한 예컨대 W-AT의 IP 주소와 같은 정보를 포함하는 룩-업 테이블을 생성하면서 모바일 메시지 전달 서버(940)에 요청을 포워딩할 수 있다.
일단 모바일 메시지 전달 서버(940)가 요청을 수신하고 응답하면, 프록시 서버(930)는 모바일 메시지 전달 서버의 응답을 포워딩하기 위하여 적절한 트랜잭션 ID를 사용할 수 있다. 추후에, 프록시 서버(930)는 룩업 테이블 엔트리를 삭제할 수 있다.
도 9에 도시되는 방식은 모바일 메시지 전달 서버(940)가 사용자의 W-AT IP 주소에 대하여 액세스하는 것을 허용하지 않기 위하여 이용될 수 있으며, 이는 사용자 신원과 협상하지 않고 예컨대 타겟 광고와 같은 타겟 콘텐츠의 전달을 허용하는 것과 같은 다수의 장점들을 갖는다는 것을 유념하라.
자신들의 W-AT에 의하여 실시간으로 그들의 위치가 추적될 수 있다는 사용자들의 염려들을 완화시키기 위하여, 그러한 W-AT들은 실시간으로 위치 데이터의 정제를 위해 서버를 질의하지 않도록 선택할 수 있다. 그러한 질의들은 익명으로 또는 드물게는 확장된 시간 기간 동안에(예를 들어, 한 달에 한번) 송신될 수 있다. 통상적인 스케줄은 예를 들어, 72시간 동안 5분마다 위치 정보를 수집하는 것일 수 있다. 특정 시간 프레임들 또는 이러한 시간 프레임 동안에 가장 자주 다니는 위치는 30 내지 40일 사이에 랜덤하게 선택되는 시간에 또는 시스템 운용자에 의하여 명시되는 몇몇 다른 스케줄에 의하여 서버로부터 사용자의 인구 통계 프로파일을 질의하는데 사용될 수 있다.
상기 경우는 사용자의 프라이버시를 유지하면서 사용자에 대한 프로파일 엘리먼트들을 생성하기 위하여 서버-보조 모드와 함께 사용자 프로파일 생성 에이전트의 규칙 구동 동작 모두를 사용하는 하이브리드 방식의 일 실시예이다.
도 5에는 사용자 행동 합성기(522) 및 프로파일 엘리먼트 정제기(524)를 갖는 사용자 프로파일 생성 에이전트(210)를 사용하는 그러한 하이브리드 방식의 예시적인 동작을 도시하는 개략적인 블록도가 도시된다. 도 5의 다양한 디바이스들의 기능의 대부분은 이미 상기 논의되었고, 추가적인 기능은 다음의 흐름도들과 관련하여 하기에서 설명될 것이다.
도 6은 사용자 프로파일을 생성하고 사용하기 위한 예시적인 동작을 나타내는 흐름도이다. 다수의 사용자 프로파일 추론 규칙들(기본 및/또는 적격 규칙들)이 시스템 운용자 또는 다른 부분으로부터 W-AT에 의하여 수신될(그리고 후속하여 저장될) 수 있음에 따라, 동작은 단계(602)에서 시작된다.
상기 논의되는 바와 같이, 기본 규칙들은 사전-스케줄링된 이벤트들, 예컨대 특정 시간에 사용자의 질의 수행을 포함할 수 있다. 유사하게, 개별적인 적격 규칙은 동일한 질의가 물리적 상태 정보 또는 동작 상태 정보와 같은 조건 및/또는 이벤트에 의하여 진행되도록 요구할 수 있다.
다음으로, 단계(604)에서, 수신되는 규칙들은 미가공 데이터를 수집하는데 사용될 수 있고, 단계(606)에서 미가공 데이터는 사용자 프로파일 엘리먼트들 또는 속성들로 프로세싱/합성될 수 있으며, 모든 그러한 프로세싱/합성은 W-AT상에 발생할 수 있는 반면 몇몇 정제가 상기 논의된 프로파일 속성 프로세서들과 같은 외부 디바이스들을 사용하여 발생할 수 있다는 것을 유념하라. 즉, 상기 논의된 바와 같이 미가공 데이터 및/또는 합성된 데이터는 W-AT의 사용자에 대한 사용자 프로파일을 형성하기 위하여 통합될 수 있다. 예를 들어, SMS 메시지들을 모니터링하는 것과 관련한 규칙은 미가공 데이터를 수집하고 SMS 메시지들에 관한 프로파일 속성들/엘리먼트들을 합성하기 위해 적용될 때 사용자 프로파일의 동적 특성을 변화시키는데 사용될 수 있다. 정적 데이터, 예를 들어, 사용자의 생일은 유사하게 사용자에게 질의하기 위한 규칙을 사용하여 수집될 수 있고, 그 후 사용자 프로파일의 엘리먼트로서 적용될 수 있다.
그 후 단계(608)에서, 사용자 프로파일 데이터에 대한 신뢰도 레벨들이 결정될 수 있다. 신뢰도 레벨들은 숫자들의 범위, 변수 통계, 또는 분배 프로파일과 같은 다양한 형태들을 가질 수 있다.
단계(610)에서, 다양한 수신된 규칙들 더하기 미가공 데이터 및 다양한 사용자 프로파일 엘리먼트들 및 속성들과 관련되는 합성된 데이터는 사용자 프로파일 전부를 형성할 수 있고, TCM들을 수신하는데 사용될 수 있다. 즉, 상기 논의되는 바와 같이, 다양한 실시예들에서 W-AT에 대하여 사용된/사용가능한 규칙은 사용자 프로파일의 임의의 개수의 정적 또는 동적 특성들을 제공하기 위하여 ― 수집된 미가공 데이터 및 합성된 데이터와 함께 ― 사용자 프로파일을 생성하는데 사용될 수 있고, 그러한 정보는 광고들, 스포츠 스코어들, 일기 예보들, 및 관심 가질 법한 주제들에 대한 뉴스들과 같은 콘텐츠를 수신하는데 사용될 수 있다.
사용자 프로파일 데이터가 그들과 연관되는 신뢰도 레벨들을 가질 수 있는 다양한 실시예들에서, 규칙들은 신뢰도 레벨들에 적용될 수 있고, 타겟 콘텐츠 메시지들은 상기 신뢰도 정보에 기초하여 수신되고 디스플레이될 수 있다.
계속해서, 동작의 제어는 새로운/추가의 규칙들이 데이터를 수집하고 사용자의 프로파일을 변경하기 위해 수신되고 사용될 수 있는 단계(602)로 다시 되돌아갈 수 있다.
상기 참조된 바와 같이 규칙들은 W-AT가 선형적, 계층적, 애니메이티드, 팝업 및/또는 소프트키 속성들을 갖는 메뉴 레이아웃들과 같은 적절한 디스플레이들을 생성하는데 적합한 방식으로 콘텐츠 디스플레이를 조정하기 위하여 W-AT 정보를 이용하도록 W-AT의 물리적 구성에 기초하여 사용될 수 있다는 것을 유념하라.
도 7은 사용자 프로파일을 생성하고 사용하기 위한 다른 예시적인 동작을 나타내는 흐름도이다. 동작은 시스템 운용자 또는 다른 부분으로부터 W-AT에 의하여 다수의 사용자 프로파일 추론 규칙들이 수신됨에 따라 단계(702)에서 시작된다. 다음으로, 단계(704)에서 수신된 규칙들은 미가공 데이터를 수집하는데 사용될 수 있고, 단계(706)에서 미가공 데이터는 온보드(onboard) 리소스들을 사용하여 사용자 프로파일 엘리먼트들 또는 속성들로 프로세싱/합성될 수 있다. 다시 사용자 프로파일 정보의 임의의 아이템은 기본 데이터와 함께 프로세싱되고 합성되는 신뢰도 레벨 정보를 가질 수 있다는 것을 유념하라.
단계(710)로 계속되어, W-AT상에 실제적일 수 있는 추가적 정보 또는 프로세싱이 요구되는지 여부에 대한 결정이 이루어질 수 있다. 예를 들어, W-AT가 규칙적으로 GPS를 사용하여 방문한 일련의 위치들을 누적한 것으로 가정하면, 하나 이상의 규칙들을 사용하는 W-AT상의 소프트웨어 에이전트는 사용자의 예상 민족성(ethnicity)(또는 다른 인구 통계)을 결정하기 위하여, 원격 서버상에 지리적 정보 서비스 또는 국가 인구 조사 데이터베이스와 같은 큰 외부 데이터베이스에 질의할 필요성을 결정할 수 있다. 추가적 정보 또는 프로세싱이 요구된다면, 제어는 단계(712)로 진행된다; 그렇지 않으면, 동작의 제어는 프로파일 속성들이 사용자의 프로파일을 생성/변경하는데 사용되는 단계(720)로 진행될 수 있다.
추가적 정보 또는 프로세싱이 요구되는 예시로서, 사용자 정보를 보호하기 위하여 (선택적으로 해싱 함수들 및/또는 프록시 서버들을 사용하는) 상기 논의된 프로파일 속성 프로세서 등에 의하여 외부 디바이스의 요청이 이루어질 수 있다(단계(712)).
다음으로, 단계(714)에서, 외부 디바이스는 정제된 사용자 프로파일 속성들을 생성하기 위하여 큰 데이터베이스 질의와 같은 임의의 개수의 정제 단계들을 수행할 수 있다. 그 후, 단계(718)에서, 정제된 사용자 프로파일 속성들은 적절한 W-AT에 제공될 수 있고, 여기서(단계(720)에서) 그들은 사용자 프로파일을 생성하거나, 변형하거나, 다른 방식으로 사용자 프로파일에 통합하는데 사용될 수 있다. 신뢰도 레벨들이 프로세싱을 위해 이용가능할 때, 통합된 신뢰도 레벨들은 개별적인 신뢰도 레벨들에 기초하여 결정될 수 있다는 것을 유념하라. 동작의 제어는 그 후 새로운/추가의 규칙들이 수신되어 데이터를 수집하고 사용자의 프로파일을 변경하는데 사용될 수 있는 단계(702)로 되돌아갈 수 있다.
도 11로 진행하여, M-TCM-가능 네트워크의 TCM 분배를 위한 네트워크의 제1 통신 프로토콜이 도시된다. 본 예시적 도면은 메시지 분배 인프라구조로부터 메시지들의 멀티캐스트 "푸쉬(push)" 동안에 가능한 데이터 흐름을 도시한다. 사용자 프로파일 생성 에이전트(도 10의 모바일 디바이스(W-AT)(100)의)는 메시지들을 리트리빙할 수 있고, 그 후 내부 필터링에 의하여 수신된 메시지들 중 하나 이상을 선택할 수 있다는 것을 유념하라.
동작시, 네트워크 시스템 운용자(280)(및/또는 제32자)는 프로파일 속성 프로세서(270)에 프로파일 속성 프로세싱 규칙들을 제공할 수 있다. 프로파일 속성 프로세서(270)는 또한 W-AT(100)상에 모듈들로부터 프로파일 속성 프로세스 요청을 수신하고, W-AT(100)상에 모듈들을 통해 적절한 응답을 제공할 수 있다.
또한, 멀티캐스트 또는 브로드캐스트 광고들은 멀티캐스트/브로드캐스트 분배 서버(110)에 의하여 W-AT(100)에 의하여 수신될 수 있다. 이러한 구성에서, W-AT(100)(또는 다른 모바일 디바이스)는 모든 메시지들을 수신하고, 어느 메시지들이 저장되고 W-AT(100)에서 생성된 사용자 프로파일 및 도 11의 멀티캐스트/브로드캐스트 분배 서버(1110)로부터 또한 수신되는 필터 규칙들에 따라 사용자에게 제시될 것인지 결정할 수 있다.
도 12는 M-TCM-가능 네트워크의 메시지 분배를 위한 제2 통신 프로토콜을 도시한다. 도 11의 실시예에 따라, 네트워크 시스템 운용자(280)(및/또는 제3자)는 프로파일 속성 프로세서(270)에 프로파일 속성 프로세싱 규칙들을 제공할 수 있고, 프로파일 속성 프로세서(270)는 또한 W-AT(100)상에 모듈들을 통해 적절한 응답을 제공하기 위하여 W-AT(100)상에 모듈들로부터 프로파일 속성 프로세스 요청을 수신할 수 있다.
그러나 본 실시예에서 유니캐스트 메시지들은 유니캐스트 메시지 분배 서버(1210)로부터 W-AT(100)에 의하여 요청될 수 있다. W-AT(100)는 유니캐스트 통신 링크를 통해 모든 메시지들을 수신하고, W-AT(100)에서 생성되는 사용자 프로파일 및 유니캐스트 메시지 분배 서버(1210)로부터 또한 수신되는 필터 규칙에 따라 어느 메시지들이 저장되고 사용자에게 표시될 것인지를 결정할 수 있다.
도 13은 M-TCM-가능 네트워크의 메시지 분배를 위한 다른 통신 프로토콜을 도시한다. 다시, 이전 실시예들에 따라, 네트워크 시스템 운용자(280)(및/또는 제3자)는 프로파일 속성 프로세서(270)에 프로파일 속성 프로세싱 규칙들을 제공할 수 있고, 프로파일 속성 프로세서(270)는 W-AT(100)상의 모듈들을 통해 적절한 응답을 제공하기 위하여 W-AT(100)상의 모듈들로부터 프로파일 속성 프로세스 요청을 또한 수신할 수 있다.
그러나 본 실시예에서, 유니캐스트 메시지 분배 서버(1310)는 W-AT(100)에 의하여 제공되는 사용자 프로파일 정보를 수신하고, 수신된 사용자 프로파일 정보를 프로세싱하며, 그 후 W-AT(100)에 적절한 TCM들을 제공할 수 있다.
도 14는 M-TCM-가능 네트워크의 메시지 분배를 위한 또 다른 통신 프로토콜을 도시한다. 본 실시예는 동작의 프로파일 속성 프로세서측에 대하여 이전 실시예들과 비슷한 결과를 나타낼 것이다. 그러나, 유니캐스트 통신 링크를 통한 메시지 리트리벌(retrieval)은 실질적으로 상이하다.
동작시, W-AT(100)가 메시지 분배 서버(1410)에서 이용가능한 다양한 메시지들을 표현하는 메타데이터의 세트를 수신할 수 있게 된 이후에 W-AT(100)는 메시지들에 대한 요청을 송신할 수 있다. W-AT(100)는 그 후 메타데이터 및 W-AT(100) 내에 필터링 규칙들에 기초하여 다수의 메시지들을 선택하고, 메시지 분배 서버(1410)에 선택 정보를 제공할 수 있다. 따라서, 선택된 메시지들은 그 후 W-AT(100)에 제공되고, 사용자 프로파일 규칙들에 따라 사용자에게 표시될 수 있다.
상기 접근법은 유니캐스트 통신 링크를 통해 W-AT에 광고들을 전달할 때 최적 네트워크 대역폭을 사용하면서 W-AT상에 사용자 프로파일을 유지시킨다.
도 15는 "접촉 윈도우(contact window)들"(예시적인 윈도우들(1510-1516) 참고) 방식에 따라 메시지 콘텐츠를 다운로딩하기 위한 제1 통신 프로토콜에 대한 타임라인을 도시한다. 이것은 W-AT의 다른 기능들을 부과하지 않고 적절한 시간에 TCM들의 다운로딩을 허용하는데 사용될 수 있다. 다양한 실시예들에서, W-AT는 슬립(sleep) 모드에 연관된(engaged) 경우에 자신의 슬립(sleep) 모드를 접촉 윈도우들로 조정할 수 있다. 동작시, W-AT는 콘텐츠 메시지 전달 동안에 플랫폼상에 에너지 소모를 최적화시키기 위하여 슬립 모드에 진입할 수 있다. 슬립 모드에서 W-AT가 다른 유용한 동작들에 연관되는 것이 가능하다. 즉, W-AT는 접촉 윈도우 이전에 및/또는 동안에 슬립 모드를 연관해제(disengage)하고, 상대적 접촉 윈도우의 끝 무렵에 또는 TCM들의 수신에 후속하여 가능하다면 슬립 모드를 재-연관함으로써 슬립 모드 및 접촉 윈도우 또는 다른 스케줄에 응답하여 다양한 타이밍 회로(미도시)가 프로그래밍되거나 다른 방식으로 처리될 수 있으면서 슬립 모드에 진입할 수 있다.
도 16은 정의된 시간 스케줄에 따라 타겟-콘텐츠-메시지 정보를 다운로딩하기 위한 제1 통신 프로토콜에 대한 대안적 타임라인을 도시한다. 예시적인 윈도우들(1610-1620)을 참고하여, 이러한 방식은 W-AT의 다른 기능들을 부과하지 않고 적절한 시간에 TCM들의 다운로딩을 허용하는데 사용될 수 있다. 정의된 시간 스케줄은 정의된 시간 스케줄 동안을 제외하고 W-AT를 슬립 모드에 유지하도록 허용한다. 다시, 다양한 타이밍/클록 회로는 슬립 모드로/슬립 모드로부터 W-AT를 연관 및 연관해제하기 위하여 이용될 수 있다. 부가적으로, W-AT가 TCM 정보를 수신하기 위하여 웨이크 업(wake up)할 때, 그 후 사용자 프로파일 및 타겟팅 메타-데이터에 기초하여 장래 TCM을 수신할지 여부를 결정하고 장래 TCM 전달에 대한 수신 시간 이전에 적절한 웨이크업 시간을 스케줄링하는데 사용될 수 있는 장래 TCM들에 대한 타겟팅 메타-데이터 및 수신 시간을 수신할 수 있는 것이 가능하다.
도 17은 예시적인 정보 스트림들(1702, 1722 및 1732)에 기초하여 캐시 모델링 시나리오들 중 일부를 도시한다. 도 17에 도시되는 바와 같이, 캐시 모델링 시나리오들은 다양한 리스팅된 분류들에 기초한다. 메시지 캐시는 M-TCM-가능 클라이언트에서 메시지들에 대한 스토어 하우스일 수 있다. 메시지들은 TCM을 서빙할 기회가 존재할 때 메시지들의 즉각적 플레이-아웃(play-out)을 가능하게 하기 위하여 국부적으로 캐싱될 수 있다.
캐시에서 실제 저장소 공간은 상이한 타입의 분류들에 기초하여 다수의 카테고리들로 분할될 수 있다. 이러한 분류들은 필터 규칙들을 사용하여 시스템 운용자에 의하여 정의될 수 있다. 분류 내에 각각의 카테고리에 할당되는 공간량은 시스템 운용자에 의하여 필터 규칙을 통해 다시 정의된, 몇몇 정의된 기준들에 기초하여 정적이거나 동적일 수 있다. 몇몇 관심 카테고리들은 다음을 포함한다:
디폴트 메시지들(1710, 1720 및 1730): 이들은 시스템 운용자에 의하여 표시될 수 있는 "대비책(fallback)" 메시지들로서 여겨질 수 있다. 이들은 디바이스 애플리케이션에 의하여 요청된 메시지 타입을 충족시키는 다른 메시지들이 디스플레이에 대하여 이용가능할 때 보여진다.
디폴트 메시지들은 후보 디폴트 메시지와 동일한 메시지 타입을 갖는 개별적인 클라이언트 메시지 전달 엔진을 이용하여 가입된 적어도 하나의 메시지 전달-가능 애플리케이션이 존재하는 한 캐시에 대한 후보들일 수 있다. 또한, 디폴트 메시지들은 디바이스의 최소 게이팅(gating) 기준들 및 애플리케이션 능력 준수를 충족시키도록 만들어질 수 있다.
디폴트 메시지에 대하여 계산된 값에 기초하여, 이전에 저장된 디폴트 메시지는 새로운 메시지의 "정규화된(normalized)" 값이 동일한 메시지 타입하에 이전에 저장된 디폴트 메시지들의 값보다 큰 한, 새로운 것으로 교체될 수 있다.
각각의 메시지 타입에 대한 클라이언트상에 허용된 최대 개수의 디폴트 메시지들은 필터링 규칙을 통해 시스템 운용자에 의하여 정의될 수 있다. 다양한 실시예들에서 고정된 개수의 메시지들 또는 메시지 메모리가 존재할 수 있거나, 또는 메시지 수 및/또는 메모리는 특정 메시지 가능 애플리케이션, 사용, 등에 기초하여 동적으로 결정될 수 있다. 통상적으로, 다수의 실시예들에서, 각각의 메시지 타입에 대하여 허용되는 최대 개수의 디폴트 메시지는 1이다.
디폴트 메시지들로서 표시되는 메시지들은 주로 다음의 2개 목적들을 수행한다: (1) 이들은 각각의 카테고리의 "대비책" 메시지들로서 기능하며, 사용자에게 메시지를 표시하기 위한 각각의 기회의 장점을 취하도록 돕는다; 그리고 (2) 이들은 시스템 운용자가 "티어드 프라이싱(tiered pricing)"을 제공하고 (선택적으로) 디폴트 메시지들에 대하여 더 청구하도록 허용한다.
타겟 메시지들(1712, 1722, 1724 및 1738) 및 비-타겟 메시지들(1714, 1726 및 1740): 하나의 분류 방식은 타겟 및 비-타겟 메시지들에 대한 공간으로 캐시 스토어를 분할하는 것이다. 타겟 메시지 캐시 공간은 M-TCM-가능 클라이언트의 사용자에 대한 사용자 프로파일이 관련된 메타데이터에 포함되는 타겟 사용자 프로파일을 매칭시키는 메시지들만을 저장하기 위하여 사용될 수 있다.
타겟 사용자 프로파일이 디바이스 사용자의 프로파일을 매칭시키지 않는 메시지들에 대하여, 메시지들이 "타겟-디스플레이-온리(targeted-display-only)"로서 표시되지 않는 한, 그러한 메시지들은 비-타겟 메시지 캐시 공간에서 교체될 후보들일 수 있다. 디스플레이를 위한 비-타겟 메시지들은 시스템이 시간에 대한 사용자 관심의 변화를 측정하도록 허용할 수 있고, 개별적인 사용자 프로파일 및 이에 따른 캐시를 변경할 수 있다.
임프레션 -기반 메시지들(1722) 및 동작 기반 메시지들(1724): 다른 분류는 메시지가 TCM 전달 캠페인의 임프레션 타입이거나, 메시지가 사용자 관심을 측정하기 위하여 사용자 동작을 요청하는 것인지 여부에 기초하여 캐시 공간의 타겟 또는 비-타겟 부분을 분할하는 것이다. 파티션 크기들 또는 그러한 서브-분류를 위한 비율들은 시스템 운용자에 의하여 정의될 수 있거나, 또는 개별적인 W-AT 내장 메시지 전달 가능 애플리케이션들의 사용 레이트 및 능력들에 의하여 동적으로 결정될 수 있다.
사용자 관심 기반 분류(1732-1736): 타겟-메시지 분류하의 서브-분류는 사용자 관심 분류에 기초할 수 있다. 예를 들어, 캐시의 타겟 메시지 섹션 내에 특정 캐시 공간 대부분은 상위 3개의 사용자 관심 카테고리들에 대하여 예약될 수 있는 반면, 임의의 나머지 캐시 리소스들은 사용자 프로파일에 매칭되는 다른 카테고리들에 할애될 수 있다. 다시 그러한 분류 내에 관심 기반 카테고리들의 실제 비율들 또는 개수는 시스템 운용자에 의하여 정의될 수 있고/있거나 각각의 관심 카테고리 내에 광고들(또는 다른 메시지들)에 대한 상대적인 클릭-쓰루(click-through) 레이트들에 기초하여 동적일 수 있다.
도 18은 메시지 필터링 프로세스 콘텍스트의 도면이다. 모바일 타겟 콘텐츠 메시지 전달 시스템 내에 메시지 필터링 프로세스의 하나의 목적은 시스템에 입력되는 임의의 이용가능한 새로운 메시지들 중 어느 것이 특정 모바일 클라이언트에서 캐싱되어야 하는지를 결정하는 것일 수 있다.
동작시, 필터링 프로세스(1810)는 시스템 내에 유지되는 사용자의 사용자 프로파일, 모바일 클라이언트 상의 디바이스 및 애플리케이션 능력들, 모바일 클라이언트상의 현재 캐시 상태, 및 캐싱할 새로운 메시지들을 결정하기 위하여 시스템 운용자 또는 몇몇 제3자(280)에 의하여 정의된 필터링 규칙들과 같은 다수의 입력들을 사용할 수 있다. 각각의 수신된 메시지들의 프로세싱 시, 다수의 선택된 메시지들은 결정되어 개별적인 메타데이터와 함께 캐시(1820)에 저장될 수 있다.
도 19는 다양한 예시적인 기능 컴포넌트들에 관하여 TCM 전달 시스템 내에 TCM 필터링 프로세스에 대한 데이터 흐름도이다. 도 19에 도시되는 바와 같이, 메시지 필터링은 다수-단계 프로세스일 수 있다. 세일즈 인터페이스(164)로부터 필터링 에이전트(220)에 입력되는 새로운 메시지들은 먼저 어느 수신된 메시지들이 메시지 캐시에 대한 가능한 후보들인지 결정할 수 있는 게이팅 서브-프로세스(220-1)를 통과할 수 있다. 예시적인 게이팅 서브-프로세스(220-1)는 시스템 운용자 또는 몇몇 제3자(280)에 의한 필터 규칙 및 적절한 에이전트(210) 또는 저장소 디바이스로부터의 사용자 프로파일 정보뿐 아니라 모바일 클라이언트와 연관되는 적절한 스토리지 디바이스(1910)로부터의 디바이스 및 능력 정보를 사용할 수 있다는 것을 유념하라.
계속해서, 게이팅 서브-프로세스(220-1)의 가능한 후보들은 그 후 어느 후보 메시지들이 메시지 공간 경합의 경우에 교체될 수 있는지를 결정할 수 있는 선택 서브-프로세스(220-2)에 의하여 프로세싱될 수 있다. 선택 서브-프로세스(220-2)는 시스템 운용자 또는 몇몇 제3자(280)에 의한 사용자 필터 규칙들, 적절한 에이전트(210) 또는 스토리지 디바이스로부터의 사용자 프로파일 정보, 및 캐시 매니저(122)로부터의 피드백 캐시 정보를 사용할 수 있다는 것을 유념하라.
도 20은 도 19의 게이팅 프로세스 내에 예시적인 데이터 흐름을 도시한다. 이러한 프로세스의 하나의 목적은 타겟 광고들과 같은 타겟 콘텐츠 메시지들이 선택 프로세스에 포워딩 되기 이전에 특정 요건들을 만족시킴을 보장하는 것이다. 본 프로세스는 메시지들 및 개별적인 메타데이터가 세일즈 인터페이스(164) 또는 다른 디바이스로부터 제공될 수 있는 단계(2002)에서 시작된다. 다음으로, 단계(2004)에서, 단계(2002)의 메시지들이 모바일 클라이언트의 능력들 내에 있는지에 대한 결정이 이루어진다. 즉, 메시지들은 그들이 모바일 디바이스의 물리적 플랜트(plant)에 의하여 지원될 수 있도록 구성되어야 한다. 예를 들어, 메시지가 2차 디바이스 스크린에 대한 것으로만 의도되었으나, 해당 모바일 디바이스가 2차 디바이스 스크린을 갖지 않는다면, 메시지는 적합하지 않다. 메시지가 디바이스 능력들에 매칭된다면, 제어는 단계(200)로 계속된다: 그렇지 않으면, 제어는 메시지가 사용이 거절되는 단계(2020)로 넘어간다.
단계(2006)에서, 단계(2002)의 메시지들이 모바일 클라이언트의 애플리케이션 능력들 내에 있는지 여부에 대한 결정이 이루어진다. 즉, 메시지들은 그들이 모바일 디바이스를 사용하기 위하여 등록된 다양한 소프트웨어/펌웨어에 의하여 지원될 수 있도록 구성되어야 한다. 예를 들어, 메시지가 15초의 비디오를 포함하나, 그러한 비디오를 보여주기 위하여 비디오 애플리케이션들 중 임의의 것 내에 CODEC 능력이 존재하지 않는다면, 메시지는 적합하지 않다. 메시지들이 애플리케이션 능력들과 매칭된다면, 제어는 단계(2008)로 계속된다; 그렇지 않으면, 제어는 메시지가 사용이 거절되는 단계(2020)로 넘어간다.
단계(2008)에서, 단계(2002)의 메시지들이 시스템 운용자 명시 게이팅 기준들 매칭을 모바일 클라이언트의 애플리케이션 능력들 내로 패스할지 여부에 대한 결정이 이루어진다. 예를 들어, 메시지가 성인 관중들에게만 적합하다면, 그러한 메시지들은 미성년자로 식별되는 임의의 사용자에 대하여는 완전히 필터링될 수 있다. 메시지가 특정 시스템 운용자 특정 게이팅 기준과 매칭된다면, 제어는 단계(2010)로 진행된다: 그렇지 않으면, 메시지는 사용을 거절당하는 단계(2020)로 진행된다.
단계(2010)에서, 단계(2002)의 메시지들이 샘플링 기준 매칭을 통과하는지 여부에 대한 결정이 이루어진다. 예를 들어, 특정 광고가 단 30%의 인구 통계로 제공되도록 계획되는 경우, 1 내지 100의 범위를 갖고 자신의 ESN(전자 일련 번호)이 부여된 난수 생성기(RNG)와 서버 특정 시드(seed)는 결과 난수가 30% 미만이라면 광고의 대상이 될 수 있다. 광고/메시지가 샘플링 기준을 통과한다면, 제어는 메시지 선택이 수행될 수 있는 단계(2030)로 계속된다; 그렇지 않으면, 제어는 메시지가 사용이 거절되는 단계(2020)로 진행된다.
도 21은 랜덤 샘플링 방식을 설명하는 흐름도이고, 이는 운용자가 사용자들을 상호간에 배타적인 세트들로 분할하고 각각의 세트에 상이한 메시지들을 타겟팅하기를 원할 상황에 대하여 표시된다. 예를 들어, 운용자는 동일한 사용자에게 펩시 광고 및 코카콜라 광고를 보여주지 못하도록 계약상 의무하에 있을 수 있다. 따라서, 운용자는 가입자 베이스의 50%에 펩시 광고를 타겟팅하고 가입자 베이스의 나머지 50%에 코카 콜라 광고를 타겟팅하기를 원할 수 있어, 두 개 광고들 모두가 동일한 사용자에게 보여지지 않도록 보장할 수 있다.
프로세스는 난수 생성기 시드 및 ESN(전자 일련 번호)가 모바일 클라이언트/W-AT에 제공되는 단계(2102)에서 시작된다. 다음으로, 단계(2104)에서, 난수 생성 프로세스는 1과 100 사이의 난수, 또는 임의의 범위의 숫자들 사이의 난수를 생성하도록 수행된다. 제어는 단계(2110)로 계속된다.
단계(2110)에서, 단계(2104)의 난수와 정의된 범위 사이, 예를 들어, 1 내지 100의 전체 범위에서 1 내지 50 또는 51 내지 100에서 매칭이 이루어지는지 여부에 대한 결정이 이루어진다. 매칭이 이루어졌다면, 제어는 해당 메시지가 수용되는 단계(2112)로 넘어가거나, 상기 코카콜라/펩시 실시예와 같은 경쟁 광고들이 존재한다면, 2개 메시지들 중 첫번째 것이 수락된다; 그렇지 않으면, 제어는 해당 메시지가 거절되는 단계(2114)로 넘어가거나, 또는 상기 코카콜라/펩시 실시예와 같은 경쟁 광고들이 존재한다면, 두 개 광고들 중 첫번째 광고가 거절되고 두번째 광고가 수락된다.
도 22로 계속되어, 가입자국 내에 상호간에 배타적인 메시지 타겟팅이 사용자 ID 또는 디바이스 ID와 같은 몇몇 고유 ID상에 일방향 함수형 해싱 방식을 사용하여 수행될 수 있음을 인지해야 한다. 동작시, 운용자는 해싱 계산들의 결과에 기초하여 상이한 타겟 사용자 세그먼트들을 명시할 수 있다. 그러한 샘플링은 그들의 개별적 ESN들에 대한 해시 값들의 범위에 의하여 정의되는 사용자들의 섹션을 타겟팅하기 위하여 수행될 수 있다.
프로세스는 고유 ID가 모바일 클라이언트/W-AT에 제공되는 단계(2202)에서 시작된다. 다음으로, 단계(2204)에서, 일방향 해싱 프로세스는 임의의 범위의 숫자들 사이에 값을 생성하기 위하여 수행될 수 있다. 제어는 단계(2210)로 계속된다.
단계(2210)에서, 단계(2204)의 해싱된 값과 정의된 범위 사이에 매칭이 이루어지는지 여부에 대한 결정이 이루어진다. 매칭이 이루어진다면, 제어는 해당 메시지가 수락되는 단계(22120)로 넘어가거나, 상기 코카콜라/펩시 실시예와 같이 경쟁 광고들이 존재한다면, 2개 메시지들 중 제1 메시지가 수락된다; 그렇지 않으면, 제어는 해당 메시지가 거절되는 단계(2215)로 넘어가거나, 상기 코카콜라/펩시 실시예와 같이 경쟁 광고들이 존재한다면 2개 광고들 중 제1 광고가 거절되고 제2 광고가 수락된다.
클라이언트의 해시 값이 시스템 운용자에 의하여 명시되는 샘플링 범위에 들어가지 않는 경우, 메시지는 거절될 수 있음을 유념하라; 그렇지 않으면, 메시지 프로세싱은 다음 게이팅 기준들 또는 선택 단계로 계속될 수 있다. 또한, 운용자는 상호간에 배타적인 세트들 내에 랜덤하게 타겟팅함으로써 특정 광고/메시지 분배 캠페인에 대하여 사용자들을 샘플링하기 위한 하이브리드 방식을 선택할 수 있다는 것을 유념하라. 일 실시예로서, 특정 광고 캠페인은 제1 광고를 취하지 않는 가입자국의 랜덤한 20%에 타겟팅될 수 있다. 이것은 먼저 상호간에 배타적인 세트를 찾아내고, 그 후 상호간에 배타적인 세트 내에 랜덤하게 타겟팅하기 위하여 일방향 함수 기반 샘플링을 사용함으로써 달성될 것이다.
계속하여, 도 23은 메시지 선택 프로세스(2300) 내에 예시적인 데이터 흐름을 보여준다. 선택 프로세스의 목적은 게이팅 프로세스에 의하여 모바일 클라이언트/W-AT에 포워딩되는 메시지들의 풀(pool)로부터 메시지들을 선택하고, 특별한 클라이언트 광고/메시지 캐시와 같은, 메모리에서 선택된 메시지들을 저장하는 것일 수 있다. 메시지 공간 경합의 경우에, 선택 프로세스(2300)는 또한 캐시로부터 교체될 필요가 있는 이전에 캐싱된 메시지들을 선택하기 위하여 이용될 수 있다.
메시지 선택은 캐시 공간에 걸쳐 경합이 존재할 때 동작하기 시작할 수 있는데, 즉, 모든 새로운 메시지들 및 이전에 캐싱된 메시지들을 수용하기에 캐시에 충분한 공간이 존재하지 않는다. 메시지 선택은 다중-단계 프로세스일 수 있으며, 캐시가 상이한 카테고리들로 (동적으로 또는 정적으로) 분할될 수 있기 때문에, 경합 및 선택이 각각의 메시지 카테고리에서 발생할 수 있다.
동작시, 메시지 선택기(2310)는 시스템 운용자 또는 제3자(280)로부터 다수의 메시지 필터 규칙들 뿐 아니라 게이팅 디바이스(220) 또는 게이팅 프로세스를 수행하는 다른 장치로부터 새로운 메시지들을 수신할 수 있다. 메시지 선택기(2310)는 그 후 새로운 메시지가 연령 또는 성별에 적절한지 여부와 같이, 각각의 새로운 메시지가 몇몇 기본적 기준들을 패스하는지 여부를 결정하기 위하여 각각의 새로운 메시지에 다양한 필터 규칙들을 적용할 수 있다. 특정 메시지가 필터 규칙들에 따르지 않는다면, 그것은 거절된 새로운 메시지로서 카테고리화되고 폐기될 수 있다.
메시지들은 매치 표시자 계산기(2320)에 대하여 각각의 수신된 메시지에 대한 "타겟 사용자 프로파일"을 도출하기 위하여 메시지 선택기(2310)에 의하여 추가로 프로세싱될 수 있으며, 이는 그 후 사용자 프로파일 생성 에이전트(210) 또는 사용자에 대한 정보를 저장하는 몇몇 다른 디바이스에 의하여 제공되는 사용자 프로파일과 타겟 사용자 프로파일(들)을 비교할 수 있다. 결국, 매치 표시자 계산기(2320)는 각각의 타겟 사용자 프로파일과 사용자 또는 모바일 클라이언트/W-AT와 연관되는 사용자 프로파일 사이에 매칭을 수행하고, 특정 유입/신규 메시지가 사용자 프로파일과 얼마나 잘 호환되는지를 정량화(quantize)하는 메시지 선택기(2310)에 매치 표시자 "스코어"를 제공할 수 있다.
매치 표시 "스코어"가 충분히 잘 순위를 매긴다면, 개별적인 메시지가 추가로 고려될 수 있다; 그렇지 않으면, 이것은 거절된 새로운 메시지가 될 수 있다.
메시지 선택기(2310)에 의하여 추가로 프로세싱되는 메시지들은 메시지 크기, 기간, 메모리 및 디스플레이 요건들 등과 같은 다른 메시지 값 속성들과 함께 매치 표시 "스코어"를 메시지 값 계산기(2330)에 제공할 수 있으며, 이는 상기 메시지들에 대한 "메시지 값"을 다시 메시지 선택기(2310)에 제공할 수 있다.
계속하여, 메시지 선택기(2310)는 캐시 히트(hit)/미스(miss) 정보 및 캐시(또는 관련 부분)의 각각의 메시지에 대한 메시지 값과 함께, 이용가능한 캐시(또는 특정 메시지 카테고리에 할애되는 캐시의 부분)의 상태에 관한 캐시 매니저(122)로부터의 정보를 수신할 수 있다. 특정 메시지에 대한 히트/미스 정보에 따라, 주어진 메시지에 대한 메시지 값은 선택적으로 조정될 수 있다.
메시지 선택기(2310)는 그 후 새롭게 수신된 메시지가 상대적인 메시지 값들에 기초하여 캐시의 하나 이상의 현존 메시지들을 교체하는 것인지를 결정할 수 있으며, 임의의 새롭게 선택된 메시지들은 그 후 개별적인 메시지 ID들 및 개별적인 메시지 값들과 함께 캐시 매니저(122)로 송신될 수 있고, 임의의 교체된 메시지들은 추가적 사용을 위해 폐기/거절될 수 있다.
도 24A 및 24B는 W-AT와 같은 모바일 디바이스에서 수신되는 하나 이상의 새로운 메시지들에 대한 메시지 선택 프로세스를 나타내는 흐름도를 도시한다. 예시적인 프로세스 흐름도는 새로운 어느 새로운 메시지들이 캐시에 부가될지 및 어느 이전에 캐싱된 메시지가 교체/폐기될지를 결정하기 위하여 메시지 선택 동안에 발생하는 동작들의 높은 레벨의 흐름을 보여준다.
프로세스는 메시지의 크기가 특정 캐시 메모리에 대한 몇몇 최대 메시지 크기 이하인지 여부 및 (선택적으로) 예를 들어, 영화 예고편들, 야구 하이라이트, 일기 예보들 및 의류 세일즈와 같은 특정 메시지 카테고리에 대한 결정이 제1 새로운 메시지에 대하여 이루어지는 단계(2400)에서 시작된다. 새로운 메시지 크기가 단계(2400)의 캐시 메모리 요건들에 따른다면, 제어는 단계(2402)로 넘어간다; 그렇지 않으면, 제어는 단계(2408)로 계속된다.
단계(2402)에서, 새로운 메시지가 캐시 메모리에 위치된다. 다음으로, 단계(2404)에서 새로운 메시지에 대한 메시지 값이 계산되고, 캐시의 다양한 메시지들에 대한 ― 그리고 선택적으로 캐시의 메시지 카테고리에 대한 ― "우선순위 큐"가 새로운 메시지의 메시지 값으로 업데이트된다. 그 후, 단계(2406)에서 이용가능한 캐시 크기는 새로운 메시지에 기초하여 (다시 특정 메시지 카테고리에 대한 선택적인 업데이트로) 업데이트된다. 그러한 메시지 값들은 캐시 내에 각각의 카테고리에 대한 우선순위 큐를 유지시키는데 사용될 수 있다는 것을 유념하라. 주기적으로(미리 정의된 스케줄상에서) 엔진은 캐시의 다양한 메시지 값들을 재계산하고, 새로운 값들에 기초하여 우선순위 큐들을 재조정할 수 있다. 값 기반 우선순위 큐들에 대한 그러한 주기적 업데이트들은 큐의 값들이 현재 값들일 수 있는 것의 우수한 근사치이기 때문에, 새로운 메시지들이 캐시 교체 후보들로서 고려될 때 소비되는 더 적은 시간을 초래할 수 있다. 프로세스는 그 후 (하기에 논의되는) 단계(2430)로 계속된다.
단계(2408)에서, 새로운 메시지에 대한 메시지 값들이 계산된다. 다음으로, 단계(2410)에서 새로운 메시지가 디폴트 메시지일 것인지 여부에 대한 결정이 이루어진다. 새로운 메시지가 디폴트 메시지일 것이라면, 제어는 단계(2412)로 진행된다; 그렇지 않으면, 제어는 단계(2420)로 진행된다.
단계(2412)에서, 새로운 메시지의 값이 캐시에 이미 존재하는 동일한 타입의 디폴트 메시지의 값보다 큰지 여부에 대한 결정이 이루어진다. 디폴트 메시지들로서 표시되고 하나 이상의 이미 저장된 메시지들보다 큰 값을 갖는 새로운 메시지에는 우선순위가 주어질 수 있다. 추가적인 크기가 교체될 메시지(들)보다 크기가 크거나 또는 새로운 메시지(들)가 상기 카테고리의 이전 디폴트 메시지들이 존재하지 않는 새로운 메시지 타입을 제공하고 있다면, 이러한 메시지들이 캐시에 수용될 수 있기 때문에 추가적인 크기가 계산될 수 있다. 새로운 것들보다 낮은 값을 갖는 구(old) 디폴트 메시지는 교체를 위해 표시될 수 있다. 각각의 메시지 타입은 디폴트 후보들의 고정 숫자(통상적으로 1)를 가질 수 있다. 새로운 메시지 값이 더 크다면, 제어는 단계(2414)로 넘어간다; 그렇지 않으면, 제어는 단계(2422)로 계속된다.
단계(2412)에서, 모든 디폴트 메시지들에 대한 전체 크기는 업데이트되고, 단계(2424)에서, 교체될 현재 캐싱된 메시지(들)는 삭제를 위해 표시되는 반면, 새로운 메시지는 캐시에 추가하기 위해 표시된다. 캐시가 분할되거나 다양한 메시지들의 카테고리들로 할당되는 방식에 기초하여, 새로운 공간 할당들이 각각의 카테고리에 대하여 계산될 수 있다는 것을 유념하라. 제어는 단계(2430)로 계속된다.
단계(2422)에서, 새로운 메시지가 삭제를 위해 표시되고, 제어는 단계(2430)로 계속된다.
단계(2420)에서, 각각의 새로운 비-디폴트 메시지에 대한 새로운 메시지 값은 다양한 메시지 카테고리들에 대한 개별적인 우선순위 큐에 부가될 수 있으며, 제어는 단계(2430)로 계속된다.
단계(2430)에서, 고려될 임의의 더 많은 메시지 후보들이 존재하는지 여부에 대한 결정이 이루어진다. 더 많은 메시지 후보들이 이용가능하다면, 제어는 텍스트 메시지가 고려를 위해 선택되는 단계(2440)로 다시 넘어가고, 그 후 다음 메시지가 프로세싱을 위해 이용가능해지는 단계(2400)로 넘어간다; 그렇지 않으면, 제어는 단계(2450)로 계속된다.
단계(2450)에서, 모든 새로운 비-디폴트 메시지들에 대하여 이용가능한 크기는 디폴트 메시지들이 맡는 메모리량과 전체 캐시 크기 사이의 차이에 기초하여 결정될 수 있다. 다음으로, 단계(2452)에서, 메시지들의 각각의 카테고리에 대하여 이용가능한 메모리는 몇몇 "카테고리 비율", 파라미터 방정식에 기초하여, 또는 규칙들 및/또는 방정식들의 몇몇 다른 세트에 의하여 계산될 수 있다. 제어는 단계(2454)로 계속된다.
단계(2454)에서, 가장 낮은 연관 값을 갖는 다양한 메시지들은 메시지들의 각각의 개별적인 카테고리에 대하여 이용가능한 메모리에 따르기 위하여 각각의 메시지 카테고리에 대한 삭제를 위해 표시될 수 있다. 다음으로, 단계(2456)에서 삭제를 위해 표시된 이러한 메시지들은 캐시로부터 제거될 수 있고, 그들의 개별적인 값 엔트리들은 개별적인 우선순위 큐로부터 또한 제거될 수 있다. 그 후, 단계(2458)에서, 삭제를 위해 표시되는 이러한 새로운 메시지들이 요청될 수 있으며, 그들의 개별적인 값 엔트리들은 개별적인 우선순위 큐로부터 또한 제거될 수 있다. 제어는 단계(2460)로 계속된다.
단계(2460)에서, 삭제를 위해 표시되지 않은 이러한 새로운 메시지들은 캐시에 부가될 수 있고, 그들의 개별적인 값 엔트리들은 개별적인 우선순위 큐에 유지될 수 있다. 제어는 프로세스가 끝나는 단계(2470)로 계속된다.
메시지 값들 및 메시지 값 속성들을 결정하는 것과 관련하여, 다음과 같은 것들이 고려될 수 있다:
메시지 값 속성들: 메시지에 대한 값의 계산은 메시지의 타입에 기초하여 다수의 속성들을 고려할 수 있다. 다수의 이러한 속성들은 메시지-가능 통신 시스템에 걸쳐 메시지 전달 방식, 예를 들어, 광고 캠페인을 통해 중앙집중형 제어를 유지하도록 서버에 의하여 정의될 수 있으며, 메시지 값 계산에 들어가는 속성들 중 몇몇은 개별적인 사용자가 메시지와 상호작용하는 방식에 기초하여 모바일 클라이언트/W-AT에 대하여 결정될 수 있다.
서버 기반 값 속성들:
수익 표시자( RI : Revenue indicator ): 메시지/광고의 서빙/클릭당 벌어들인 수입을 표시하는 1 내지 N(예를 들어, 100)의 범위의 값. 더 높은 값들은 더 높은 수익을 표시한다.
우선순위 표시자( PI : Priority indicator ): 시스템 운용자가 모바일 메시지 전달 시스템을 통해 성과의 몇몇 측정치, 예를 들어, 광고자의 광고 캠페인의 효과에 기초하여 메시지에 대하여 스케줄링한 우선순위를 표시하는 1 내지 M(예를 들어, 10)의 범위의 값. 이러한 숫자는 주어진 메시지 전달 캠페인의 우선순위를 증가시키기 위하여 운용자에 의하여 증가될 수 있다.
메시지 전달 캠페인의 시작 및 종료 시간( T START 및 T END : Start and end time of message delivery campaign): 메시지 전달 캠페인 시청 시작 시간 및 메시지 캠페인 시청 종료 시간에 대한 UTC. 메시지 캠페인 시청 종료 시간 이후에, 메시지는 만료될 수 있고, 모바일 메시지 전달 시스템 내에 더 이상 보여지지 않을 수 있다. 이것은 또한 이 때에 개별적인 캐시로부터 제거될 수 있다.
전체 시스템 클릭-스루 레이트( CTR : Overall system click - through rate ): 이것은 모바일 메시지 전달 시스템 내에 메시지가 서빙된 타겟 사용자 프로파일을 갖는 모든 클라이언트들에 걸친 메시지 캠페인의 전체 클릭 스루 레이트를 표시하기 위하여 서버에 의하여 포함되는 선택적 속성이다. CTR은 사용자-동작 또는 클릭 기반 메시지들/광고들에 대해서만 적용가능할 수 있다. CTR은 또한 CTR의 정확성을 표시하는 것과 연관되는 신뢰도 레벨(CTRCONFIDENCE)을 가질 수 있다. CTRCONFIDENCE가 특정 임계치 미만이라면, 1 내지 P(예를 들어, 100) 범위의 랜덤 CTR이 개별적인 값 계산에서 대안적으로 사용되기 위하여 생성될 수 있다. 이것은 시스템이 특정한 새로운 메시지/광고 캠페인이 가입자 세그먼트를 이용하여 수행할 방법을 테스트하도록 허용할 수 있다.
타겟 메시지 서브 카운트( MAX SERVE ): 이것은 동일한 메시지들이 동일한 사용자에게 보여질 수 있는 최대 횟수를 정의하는 속성이다.
타겟 사용자 동작 카운트( MAX USERACTION ): 이것은 메시지가 개별적인 캐시로부터 만료될 수 있는 이후에 서빙된 메시지에 대하여 사용자가 조치를 취하는 최대 횟수를 정의하는 속성이다. 다양한 실시예들에서, 이러한 속성은 사용자 동작 또는 클릭-기반 메시지들/광고들에 대해서만 적용될 수 있다.
하루의 최대 메시지 서브 카운트( DAILYMAX SERVE ): 이것은 하루 내에 동일한 사용자에게 동일한 메시지가 보여질 수 있는 최대 횟수를 정의하는 속성이다.
하루의 최대 사용자 동작 카운트( DAILYMAX USER _ ACTION ): 이것은 메시지가 상기 날에 대하여 사용자에게 서빙되지 않는 이후에 서빙된 메시지에 대하여 사용자가 조치를 취하는 최대 횟수를 정의하는 속성이다. 다양한 실시예들에서, 이러한 속성은 사용자-동작 또는 클릭-기반 메시지들/광고들에 대해서만 적용가능할 수 있다.
클라이언트 기반 값 속성들:
누적 메시지 서빙 카운트( CUM SERVE ): 현재 메시지가 특정 사용자에게 이미 서빙된 횟수.
누적 사용자 동작 카운트( CUM USER _ ACTION ): 현재 메시지가 사용자 동작을 인보크시킨 횟수. 누적 메시지 서빙 카운트와 함께, 누적 사용자 동작 카운트는 메시지에 대한 로컬 클라이언트 클릭-스루 레이트(LCTR)를 계산하는데 사용될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 이러한 속성은 사용자-동작 또는 클릭-기반 메시지들/광고들에 대해서만 적용가능할 수 있다.
하루의 누적 메시지 서빙 카운트( DAILYCUM SERVE ): 현재 메시지들이 주어진 날에 사용자에게 이미 서빙된 횟수. 이러한 값은 각각의 24시간 주기의 시작시 0으로 리셋될 수 있다.
하루에 누적 사용자 동작 카운트( DAILYCUM USER _ ACTION ): 현재 메시지가 주어진 날에 사용자 동작을 인보크시킨 횟수. 이러한 값은 각각의 24시간 주기의 시작시 0으로 리셋될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 이러한 속성은 사용자-동작 또는 클릭-기반 광고들에 대해서만 적용가능할 수 있다.
사용자 프로파일 매치 표시자( MI ): 통상적으로 1 내지 100 사이인 이러한 숫자는 타겟 사용자 프로파일이 모바일 메시지 분배 가능 클라이언트의 사용자의 사용자 프로파일을 매칭시키는지를 표시할 수 있다.
캐시 미스 상태 매치 표시자( FLAG CACHE _ MISS _ MI ): 애플리케이션들이 캐시 매니저로부터의 메시지들을 요청하지만 캐시의 메시지들 중 어느 것도 애플리케이션 게이팅 기준들과 매칭되지 않는 경우들이 존재할 수 있다. 그러한 경우들이 캐시 매니저에 의하여 레코딩될 수 있다. 이 속성은 새로운 메시지가 가장 최근에 레코딩된 캐시 미스들과 매칭되는지를 결정한다. 이것은 최근 캐시 미스들 중 하나와 매칭되는 경우 논리 "1"일 수 있으나, 그렇지 않은 경우에는 논리 "0"일 수 있다. 메시지가 캐시로부터의 애플리케이션에 의하여 액세스되면 플래그는 리셋될 수 있다. 새로운 메시지가 캐시 엔트리에 대하여 선택된다면, 캐시 미스 엔트리는 레코딩된 캐시 미스들의 리스트로부터 제거될 수 있다.
재생 가능성 표시자(PPI: Playback Probability Indicator): 0 내지 P(예를 들어, 100) 사이의 이러한 숫자는 특정 메시지 타입을 재생할 수 있는 필터링 에이전트를 이용하여 가입한 숫자 애플리케이션들, 디바이스 사용자에 의한 애플리케이션들의 상대적 사용량 등에 기초하여 메시지의 재생 가능성을 표시할 수 있다.
값 속성들 중 일부는 특정 종류의 메시지들에 대해서만 적용가능하기 때문에, 값 계산은 상이한 카테고리의 메시지들에 대하여 상이할 수 있다. 개별적인 우선순위 큐는 상기 특정 카테고리에 대한 공식을 사용하여 계산되는 값들에 기초하여 각각의 카테고리에 대해 유지될 수 있다.
메시지 값 계산 공식: 시스템 운용자로부터의 필터 규칙들은 계산에 들어가는 임의의 가중치들 및 각각의 카테고리에 대한 값 계산 공식을 결정할 수 있다. 각각의 카테고리에서 메시지 값(V)을 계산하는데 사용되는 공식의 예시적인 포괄적 표현은 다음과 같다:
Figure 112012041855808-pat00001
정규화된 메시지 값은 다음과 같다:
정규화된
Figure 112012041855808-pat00002
여기서 MULT_ATTRa는 a번째 곱셈 값 속성이고, ADD_ATTRb는 b번째 부가 값 속성이고, MAX_ADD_ATTRb는 b번째 부가 값 속성이고, WTb는 공식 τ = tELAPSEDi / TINTERVALi에서 b번째 부가 속성에 할당되는 가중치이고, f(τ)는 시간-기반 값 감쇠 함수이고, TINTERVALi는 메시지가 보여질 동안의 i번째 구간 지속 기간이고, tELAPSEDi는 i번째 구간에서 이전에 경과한 시간이고, MAXSERVEi는 동일한 메시지가 i번째 구간 내에 동일한 사용자에게 보여질 수 있는 최대 횟수이고, CUMSERVEi는 i번째 구간 내에 사용자에게 현재 메시지가 이전에 서빙된 횟수이다.
다음은 상이한 카테고리들에 대한 값 계산 공식들의 몇몇 실시예들이다.
임프레션 기반 타겟 메시지들에 대한 값 계산은 다음과 같다:
Figure 112012041855808-pat00003
임프레션 기반 비-타겟 메시지들에 대한 값 계산은 다음과 같다:
Figure 112012041855808-pat00004
사용자-동작 기반 타겟 메시지들에 대한 값 계산은 다음과 같다:
Figure 112012041855808-pat00005
사용자-동작 기반 비-타겟 메시지들에 대한 값 계산은 다음과 같다:
Figure 112012041855808-pat00006
여기서 RI는 1 내지 100 크기의 수익 표시자 값이고, PI는 1 내지 10 크기의 우선순위 표시자 값이고, CTR은 주어진 사용자 프로파일에 대한 시스템 내에 메시지에 대한 클릭-스루 레이트이고, LCTR은 특정 클라이언트에 대한 메시지에 대한 클릭-스루 레이트이고, MI는 타겟 사용자 프로파일과 1 내지 100 크기의 사용자 프로파일 사이의 매치 표시자이고, FLAGCACHE _ MISS _ MI은 메시지 타입과 0 또는 1의 값을 갖는 캐시 미스 상태 사이에 매치 표시자이고, PPI는 1 내지 100 크기의 메시지 재생 가능성 표시자이고, WTRI는 계산에서 수익 표시자에 대한 가중치이고, WTMI는 계산에서 매치 표시자에 대한 가중치이다.
WTCACHE _ MISS _ MI는 계산에서 캐시 미스 상태 매치 플래그에 대한 가중치이고, WTCTR는 계산에서 사용자 프로파일 특정 시스템 클릭-스루 레이트에 대한 가중치이고, WTLCTR는 계산에서 메시지에 대한 클라이언트 특정 클릭-스루 레이트에 대한 가중치이며, WTPPI는 값 계산에서 메시지 재생 가능성 표시자에 대한 가중치이다.
f(τ)에 대한 실시예들:
선형적 감쇠: f (τ) = (1 - τ) * u (1 - τ)
선형적 감쇠에 의하여 구속되는( bonded ) 빠른 지수적 감쇠: f (τ) = (1 - τ)e-λτ * u (1 - τ)이며, 여기서 λ = 0일 때 선형적 감쇠가 발생하고; τ = 0일 때 f (τ) = 1이고; τ = 1일 때 f (τ) = 0이라는 것을 유념하라.
선형적 감쇠에 의하여 구속되는 느린 S자형 감쇠:
Figure 112012041855808-pat00007
Figure 112012041855808-pat00008
이며, 여기서 λ = 0일 때 선형적 감쇠가 발생하고; τ = 0일 때 f (τ) = 1이고; τ = 1일 때 f (τ) = 0임을 유념하고, 추가적으로, x > 0일 때 u(x) = 1이고; x <= 0일 때 u(x) = 0임을 유념하라. 또한, λ 및
Figure 112012041855808-pat00009
는 시간에 기초하여 시스템 운용자에 의하여 명시되는 값 감쇠 레이트 상수들이다.
메시지 매치 표시자 계산: 상기 간략히 언급된 바와 같이, 사용자 프로파일 매치 표시자(MI)는 숫자이고, 반드시 0과 100 사이여야 하는 것은 아니며, 이는 타겟 사용자 프로파일이 모바일 메시지 전달 가능 클라이언트의 사용자의 사용자 프로파일 및 자신의 메시지/광고 선호도(들)의 몇몇 메트릭 또는 자신의 과거 메시지/광고 시청 히스토리 중 하나에 얼마나 잘 매칭되는지를 표시한다. MI는 스칼라 수치 수량(numerical quantity)으로서 기재될 수 있으나, 하나 이상의 대안적인 "가중" 방식들은 설계 선호도들에 따라, 예컨대 다항 함수 또는 벡터들을 사용하여 도출될 수 있다는 것을 인지해야 한다. 따라서, 다른 값들(예컨대 스칼라 또는 비-스칼라 단일 값 또는 다중-값)은 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않고 할당될 수 있다.
예시를 목적으로, 이것은 주어질 수 있는 가장 단순한 범위들 중 하나이기 때문에, 0과 100 사이의 스케일 수량을 사용하여 광고 매치 표시 계산의 다수의 구현들이 개시된다. 다른 범위들이 원하는 바에 따라 사용될 수 있다. 그러한 하나의 구현예는 광고자에 의하여 명시되는 독립 타겟 규칙 그룹들 각각에 대한 신뢰도 레벨 값들을 생성하는데 사용될 수 있는 퍼지 로직을 이용한다. 이러한 신뢰도 레벨들로부터, 이러한 신뢰도 레벨들의 가중된 합산이 사용자의 프로파일에 대한 광고를 위한 매치 표시자 값에서 도달하는데 사용될 수 있다. 다음의 비-제한적 공식이 하나의 타입의 퍼지 로직의 일 실시예로서 사용될 수 있다.
Figure 112012041855808-pat00010
사용자의 프로파일(MI)에 대한 메시지를 위한 여기서 전체 매치 표시자는 신뢰도 레벨들(CONF_LEVEL)의 합산 곱하기 b번째 부가 속성에 대응하는 가중치(WT)의 합산에 의하여 분할되는 속성 값(b)에 대응하는 가중치와 관련된다.
신뢰도 레벨 계산의 일 실시예로서, 광고자들이 자신의 광고(들)를 여성들, 15-24세의 연령 범위에 있고 4만 달러를 초과하는 수입을 갖는 여성, 또는 25-34세의 연령 범위에 있고 7만 달러를 초과하는 수입을 갖는 여성을 타겟으로 하기를 원하는 것으로 가정한다. 관심 사용자 프로파일 엘리먼트들의 값들을 알고 있으며, 연관되는 신뢰도 레벨들이 다음과 같은 것으로 가정한다:
사용자 프로파일 엘리먼트 값 신뢰도
여성 50%
연령: 15-24 40%
연령: 25-34 35%
수입: >4만 달러 65%
수입: >70L 45%
규칙 그룹들에 대한 신뢰도 레벨은 다음과 같다: 여성 = 50%
15-24의 연령이고 4만 달러를 초과하는 수입을 갖는, 또는 25-34의 연령이고 7만 달러를 초과하는 수입을 갖는 합성 규칙 그룹에 대하여, 최대/최소 방식이 사용될 수 있다. 예를 들어, 2개 그룹핑들(예를 들어, MAX (MIN (40, 65), MIN (35, 45))의 최소치의 최대 값을 취하는 것은 이러한 그룹핑에 대하여 40%의 신뢰도 레벨인 MAX (40, 35)를 초래한다.
전체 규칙 그룹들에 대한 전체 MI는 "여성" 신뢰도 레벨 50%와 합성 신뢰도 레벨 40%의 조합물일 것이고, 연관되는 WTb에 의하여 팩토링(factor)되며, 연관되는 WTb들의 합산에 의하여 분할될 것이다. 상기 진술되는 바와 같이, 다른 형태의 퍼지 로직은 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않고 사용될 수 있다.
이것은 사용자 프로파일 매치 표시자 값을 결정하기 위한 하나의 방식을 증명하나, 통계 평균화, 커브 피팅(curve fitting), 회귀 분석 등과 같은 다른 방식들이 광고의 타겟 프로파일과 사용자의 프로파일 사이에 매칭의 온당한 표시에 도달하는데 사용될 수 있다. 상기 접근법들은 주로 스칼라 방식들인 것으로 이해되나, 벡터 표현들(예를 들어, 도트 곱(dot-product)), 인공 신경망 토폴로지들 등을 사용하는 비-스칼라 방식들이 사용될 수 있다.
예를 들어, 개별적인 규칙 그룹에 대한 각각의 속성의 신뢰도 레벨들은 n-차원 벡터에 의하여 표현될 수 있다. n-차원 벡터는 필요하다면(예를 들어, 상이한 개별 규칙 그룹들이 개별적으로 벡터화된다면), 광고 규칙 그룹 신뢰도의 전체 인터섹션 또는 프로젝션을 초래하기 위하여 다른 m-차원 개별 그룹들과의 도트-곱일 수 있다. 이러한 값은 그 후 매치 표시 신뢰도 레벨을 생성하기 위하여 (프로젝션 공간에 따라) 스칼라 처리되거나 사용자의 프로파일의 수학적 표현과 "도트-곱셈될" 수 있다.
버블 또는 계층적 방식과 같은 다른 매치-타입 알고리즘들이 사용될 수 있다. 물론, 광고 매치의 보다 정확한 및/또는 효율적인 결정에 도달하기를 원한다면, 다양한 형태의 이러한 그리고 다른 방식들이 사용될 수 있다는 것을 이해해야 한다. 매치 알고리즘들은 그러기 원한다면 모바일 메시지 전달 가능 클라이언트상에 또는 모바일 메시지 전달 시스템상에 상주할 수 있다. 또한, 선택된 구성 및 리소스들에 따라, 이러한 알고리즘들 중 일부는 메시지 전달 시스템 또는 메시지 전달 가능 클라이언트 사이에서 파싱(parse)될 수 있다.
도 25는 본 발명의 일 실시예에 따른 예시적인 사용자 프로파일 매치 표시자(MI) 프로세스(2500)를 설명하는 흐름도이다. 예시적인 프로세스(2500)는 상기 논의되는 임의의 하나 이상의 알고리즘들/방식들을 구체화한다. 예시적인 프로세스(2500)는 단계(2510)에서 시작되고, 단계(2520)로 계속되어, 그 결과 메시지 타겟 파라미터들, 예를 들어, 광고자의 광고 타겟 파라미터들은 컴파일링되거나 특징화된다.
다음으로, 단계(2530)에서 예시적인 프로세스는 타겟 파라미터들의 수학적 표현 또는 메트릭의 생성으로 진행될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 이러한 단계는 단순히 0과 100 사이에 범위를 갖는 스칼라 값과 같은 관리가능한 수로 파라미터 특징들의 변환을 수반할 수 있다. 물론, 포지티브 및/또는 네거티브의 임의의 범위가 설계 선호도에 따라 이용될 수 있다. 단계(2530)는 광고의 타겟 파라미터들이 수학적 표현 또는 값에 의하여 표현되는 것을 가능하게 할 수 있다. 예를 들어, 광고자가 모든 여성을 타겟화하기를 원하고, 여성-대-남성 가입자 비율을 공유하도록 허용되지 않는다면, 광고자의 요청은 제공자의 가입자 인구 분석(breakdown)에 따라 변환될 것이다. 즉, 제공자의 가입자 인구에서 1:1 여성-대-남성 비율을 가정하면, 이것은 50% 또는 0.50의 값일 것이다. 대안적으로, 특정 제공자에 대한 개별적인 가입자 성별 비율이 1:2라면, 이것은 근사치 33.3% 가입자 인구, 또는 0.333의 근사 값으로 번역할 것이다.
벡터 또는 파라미터화된 표현으로의 변환과 같은 다른 처리들이 타겟 파라미터들상에 수행될 수 있다는 것을 이해해야 한다. 또한, 타겟 파라미터들이 표현되는 최초 포맷에 따라, 단계(2530)는 적은 처리로 또는 처리 없이 다음 단계로 파라미터들을 포워딩하는 단계로 간단히 구성될 수 있다. 즉, 타겟 파라미터들은 이미 후속 단계들에 의한 프로세싱을 처리할 수 있는 형태일 수 있으며, 임의의 변환을 필요하게 하지 않을 수 있다. 제어는 단계(2540)로 계속된다.
단계(2540)에서, 공식화된 수학적 표현 또는 메트릭의 선택적 조정 또는 변형이 발생할 수 있다. 예를 들어, 메시지의 타겟 파라미터들의 복잡성 및 메시지의 타겟 파라미터들에 할당되는 정의 공간에 따라, 추가적 프로세싱 및 처리가 수행될 필요가 있을 수 있다. 예를 들어, 상이한 광고 타겟 파라미터들 사이의 상관관계가 수행될 수 있다. 예를 들어, 광고자가 새로운 가입자들인 특정 영역 코드 내에 18-24세의 연령 범위를 갖는 여성 타겟 프로파일을 원한다면, 신뢰도 레벨들 또는 다른 타입의 수학적 추론들이 전체 광고 타겟 파라미터 세트의 보다 간단하거나 보다 효율적인 표현을 제공하기 위하여 이루어질 수 있다. 다른 형태의 상관 관계 또는 처리는 적절한 것으로 간주되어 사용될 수 있다는 것을 인지해야 한다. 또한, 모바일 클라이언트의 프로세싱 능력들 및/또는 다른 실제적 고려 사항들에 기초하여, 메트릭을 정제하거나 보다 효과적이거나 보다 효율적인 매칭에 대한 메트릭의 복잡성을 감소시키는 것이 바람직할 수 있다. 제어는 단계(2540)로 계속된다.
단계(2550)에서, 메시지 매치 알고리즘은 사용자 프로파일에 대한 메시지 타겟 프로파일에 맞는 적합성 또는 매치 메트릭을 결정하기 위하여 수행될 수 있다. 본 프로세스는 본 명세서에 개시되거나 본 기술분야에 공지되는 다수의 가능한 매칭 알고리즘들 중 임의의 하나를 사용할 수 있음을 인지해야 한다. 비-제한적 실시예들은 퍼지 로직, 통계적 방법들, 신경망들, 버블, 계층 구조 등이다. 다음으로, 단계(2560)에서, 전체 사용자 매치 표시 값, 전체 신뢰도 레벨 또는 사용자의 프로파일에 메시지의 적합성 레벨을 표시하는 다른 메트릭이 생성될 수 있다. 예를 들어, 스칼라 수 또는 "yes" 또는 "no" 값일 수 있는 사용자 매치 프로파일 표시의 결정시, 제어는 프로세스가 종료되는 단계(2570)로 계속된다.
상기 예시적인 프로세스(2500)에 기초하여, 광고들 및 타겟 인구들에 대하여 지정되는 다른 메시지들은 사용자의 프로파일에 대한 메시지/광고들의 적합성을 결정하기 위하여 사용자의 프로파일과 매칭될 수 있다. 따라서, 높은 또는 수용가능한 매치 표시가 주어진다면, 메시지/광고는 사용자가 메시지에 유리하게 응답할 것이라는 예측하에, 또는 사용자로 이루어진 할당들에 따라, 사용자에게 포워딩될 수 있다. 따라서, 사용자에게 "맞춰진" 광고들/메시지들은 사용자에게 효율적으로 전파될 수 있다.
도 26은 본 발명의 일 실시예에 따라, 예시적인 사용자 프로파일 매치 표시자(2600)를 설명하는 블록도이다. 예시적인 사용자 프로파일 매치 표시자(2600)는 타겟 프로파일 생성기(2610), 광고 서버(2620), 사용자 프로파일 생성기(2630), 프로파일-대-프로파일 비교기(2640), 및 스토리지 시스템(2660)을 포함한다.
동작시, 비교기(2640)는 사용자 시스템(미도시)에 수용될 수 있으며, 사용자 프로파일 생성기(2630)에 의하여 포워딩되는 정보에 대하여 타겟 프로파일 생성기(2610)에 의하여 포워딩되는 정보를 비교할 수 있다. 타겟 프로파일 생성기(2610)는 광고 서버(2620)에 의하여 제공되는 광고들에 관련되는 속성들을 포워딩할 수 있으며, 정보/속성들은 사용자 프로파일 생성기(2630)에 의하여 제공되는 바와 같이, 사용자의 프로파일의 정보/속성들과 비교될 수 있다. 비교기(2640)에 포함되는 알고리즘들에 기초하여 사용자 프로파일에 타겟 프로파일의 신뢰도 레벨 또는 적합성 레벨을 지정하는 매치 표시가 공식화될 수 있다. 매치 표시에 기초하여, 타겟 프로파일의 속성들에 부합하는 광고 서버로부터의 광고들 및/또는 정보가 스토리지 시스템(2660)으로 포워딩될 수 있다. 스토리지 시스템(2660)은 사용자 시스템상에 상주할 수 있다. 따라서, "맞춰진" 광고들 및/또는 정보는 사용자의 프로파일의 프라이버시를 타협하지 않고 사용자에게 포워딩될 수 있다.
키워드 상관관계 기반 과거 시청 히스토리(Keyword Correlation based on past viewing history): 상기 개시되는 매치 표시기 계산에서 잠재적 입력들 중 하나는 시청된 이전 메시지들, 즉 사용자의 "시청 히스토리" 및 새로운 메시지들 사이에서 유도되는 상관 관계 값일 수 있다. 이러한 상황에서, 메시지들은 설계 선호도에 따라 광고 세일즈 인터페이스에서 사전으로부터 키워드들과 연관될 수 있다. 도 27에 대하여, 키워드 연관 메시지 전달의 예시적인 생성 및 사용을 설명하는 프로세스가 개시된다.
프로세스는 단계(2710)에서 시작되고, 키워드들이 다양한 메시지들에 할당될 수 있는 단계(2720)로 계속된다. 예를 들어, 여성 의류에 대한 광고는 "패션", "여성", "의류", 및 "비싼"을 포함하는 4개 키워드들을 가질 수 있다. 키워드(들)는 광고들/메시지들의 장르와 폭넓게 연관될 수 있거나, 또는 광고(들)/메시지(들)의 특정 종류들과 개별적으로 연관될 수 있다. 따라서, 원하는 식별력(discrimination) 또는 해상도(resolution)의 레벨에 따라, 둘 이상의 키워드가 특정 광고/메시지와 연관될 수 있고, 또는 반대의 경우도 가능하다. 다양한 실시예들에서, 키워드들은 광고/메시지 사전 또는 인덱스로 제한될 수 있다.
계속하여, 그러한 키워드들에는 특정 메시지와 키워드의 의미 사이에 연관성의 강도를 설명하는 것을 돕기 위하여 가중치들(예를 들어, 0 과 1 사이의 수)이 주어질 수 있다. 키워드들이 연관된 또는 임프레스된 가중치를 갖지 않는 것으로 결정되면, 그들의 가중치들은 1/n인 것으로 추정될 수 있으며, 여기서 n은 메시지와 연관되는 키워드들의 전체 개수이다. 이러한 방식으로, 총 평균 가중치는 원하는 범위 내에 전체 키워드 값들을 정규화시키기 위한 일부 의미에서 1/n 팩터에 의하여 적용될 수 있다.
할당된 가중치들은 특히 (예를 들어, 1/n, n개 키워드들이 주어지고, 각각의 키워드가 1의 최대값을 갖는) 다수의 키워드들에 대하여 몇몇 정규화 정도를 제공할 수 있으며, 또는 미리 결정된 임계치 또는 추정치에 따라 광고/메시지 또는 키워드를 "평가(value)"하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 몇몇 키워드들은 현재 이벤트들 또는 몇몇 다른 팩터에 따라 더 높은 또는 더 낮은 관련성을 가질 수 있다. 따라서, 엠퍼시스(emphasis) 또는 디-엠퍼시스(de-emphasis)는 적절한 것으로 간주되는 가중을 통해 이러한 특정 키워드들상에 부과될 수 있다. 단계(2720)는 고정된 키워드 값 추정을 위해 키워드 연관의 일부로서 키워드에 가중치를 할당하는 것에 대해 판단하는 것으로 간주된다. 그러나, 몇몇 실시예들에서 가중치가 사전-할당되지 않을 수 있고, 또는 가중 평가가 미확인된다. 이러한 실시예들에서, 임의적 값이 키워드에 할당될 수 있는데, 예를 들어, 1의 가중치일 수 있다. 이러한 키워드들은 모바일 클라이언트에 포워딩되는 것으로 가정된다. 제어는 단계(2730)로 계속된다.
단계(2730)에서, 메시지들에 대한 사용자 응답이 모니터링될 수 있다. 동작시, 메시지들은 사용자들에게 표시될 수 있고, 그 결과, 사용자들은 그들상에서 "클릭"하거나 그러지 않도록 선택할 수 있다. 본 기술에서 명백한 바와 같이, "클릭"이라는 용어는 동작 메시지 시퀀스의 일부로서 또는 메시지의 존재에 대한 사용자 응답의 임의의 형태를 의미하도록 가정될 수 있다. 몇몇 사용자 실시예들에서, 응답의 부족은 선택 해제에 대한 몇몇 문맥에서 유사한 긍정적인 비-클릭 또는 클릭-어웨이(click-away) 응답으로서 해석될 수 있다. 따라서, 다양한 광고들/메시지들에 대한 모바일 클라이언트 사용자의 응답은 히스토리적으로 판단될 수 있다.
일반적 인구, 또는 심지어 광고들/메시지들의 타겟 인구와 관련하여 사용자의 "클릭" 응답을 모니터링함으로써, 사용자의 관심의 최초 평가가 획득될 수 있다.
다양한 실시예들에서, 주어진 광고/메시지 또는 일련의 광고들/메시지들에 대한 사용자의 응답 시간은 또한 그것에 대한 사용자의 관심을 측정하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 각각 상이한 정도의 관련성 또는 키워드들을 갖는 다수의 광고들/메시지들을 통해 클릭 스루(click through)할 수 있으며, 터널링 또는 클릭 스루 레이트는 사용자 관심을 표시하는 것으로 이해될 수 있다. 제어는 단계(2740)로 계속된다.
단계(2740)에서, 특정 광고/메시지 및 그것의 대응 키워드(들)의 사용자 선택(예를 들어, 클릭)의 비교는 적어도 "기준치" 상관 관계 메트릭을 설정하기 위하여 수행될 수 있다. 다시, 키워드-연관 광고/메시지에서 사용자의 관심을 결정하는데 있어 사용자의 선택 및/또는 선택의 레이트가 사용될 수 있다는 것을 유념해야 한다. 이러한 비교에 의하여, 다양한 키워드와 사용자의 광고/메시지 선호도 사이의 상관 관계가 제공될 수 있다. 이러한 상관 관계는 예를 들어, 통계적 방법들, 퍼지 로직, 신경 기술들, 벡터 맵핑, 주 컴포넌트(principal component)들 분석 등과 같은 다수의 방법들 중 임의의 방법을 사용하여 달성될 수 있다. 단계(2740)로부터, 광고/메시지에 대한 사용자의 응답의 상관 관계 메트릭이 생성될 수 있다.
다양한 예시적인 실시예들에서, 메시지 전달 시스템 및/또는 W-AT상에 내장되는 "키워드 상관 관계 엔진"은 특정 메시지/광고가 특정 키워드를 갖는 사용자에게 표시(또는 포워딩)될 전체 횟수를 상기 키워드(예를 들어, N_click-keyword)에 대한 전체 클릭 횟수와 함께 추적할 수 있다. N_click-keyword/N_total-keyword의 비율은 사용자의 응답에 대한 키워드의 상관 관계를 결정하기 위하여 계산될 수 있다. 메시지를 위한 키워드에 대한 가중치는 주어진 메시지에 대하여 연관되는 가중 없이 키워드가 명시된다면 1인 것으로 가정될 수 있다. 상기 개시되는 바와 같이 비율을 공식화함으로써, 키워드 태깅된(tagged) 광고에 대한 사용자의 관심 또는 반응을 측정하기 위한 메트릭이 생성될 수 있고, 매치에 대한 정제 또는 개선들이 이에 따라 고안될 수 있다. 상기 실시예에서, 긍정적 클릭들이 사용자의 관심을 표시하기 위하여 사용될 수 있다. 그러나 다시 몇몇 실시예들에서 비-클릭 또는 직접 응답의 부재가 또한 관심 레벨 또는 매치 관련성을 추론하는데 사용될 수 있음을 인지해야 한다.
예시적인 하나의 구현의 예증으로서, 주어진 광고(들)에 대하여 N개 키워드들이 존재하는 것으로 가정한다. N-차원 벡터 A는 연관되는 키워드 가중들에 기초하여 생성될 수 있다. N-차원 상관 관계 벡터 B는 각각의 차원에서 사용자에게 광고(들)에 대한 각각의 키워드의 상관 관계 측정으로 생성될 수 있다. 사용자에 대한 광고의 상관 관계를 설정하기 위하여 그 후 벡터들 A 및 B의 함수인 스칼라 상관 관계 측정 C가 생성될 수 있다. 상관 관계 측정치 C는 몇몇 실시예들에서, 단순히 벡터들 A 및 B의 도트 곱(C = (1/N) A·B 이기 때문에 C = A·B)일 수 있다. 이러한 스칼라 상관 관계 측정 C는 자신의 이전 광고 시청 히스토리에 기초하여 광고가 특정 사용자에게 얼마나 잘 타겟팅되는지에 대한 매우 단순하고 직접적인 측정을 제공한다. 물론, 파라미터화, 비-스칼라 변형들 등과 같은 A-대-B 대응을 상관시키는데 다른 방법들이 사용될 수 있다.
상기 방식은 키워드 사전이 서로에 독립적인 키워드들을 갖는 것으로 가정한다. 키워드들이 상호-관련되면, 퍼지 로직이 상호-관련되는 키워드들의 세트에 대한 결합된 가중치를 발견하기 위하여 사용될 수 있다. 다항식 피팅, 벡터 공간 분석, 주 컴포넌트들 분석, 통계적 매칭, 인공 신경망들 등과 같은 로직 또는 상관 관계의 다른 형태들이 구현될 수 있다. 따라서, 본 명세서에 개시되는 예시적인 실시예들은 필수적인 것으로 여겨지는 임의의 형태의 매칭 또는 키워드-대-사용자 상관 관계 알고리즘을 사용할 수 있다. 제어는 단계(2750)로 계속된다.
단계(2750)에서, 모바일 클라이언트 또는 사용자는 다양한 장래 타겟 메시지들/광고들과 연관되는 "타겟 키워드(들)"을 수신할 수 있다. 다음으로, 단계(2760)에서, 수신된 타겟 키워드(들)는 매칭이 존재하는지 또는 키워드(들)가 수용가능한 임계치를 충족시키는지를 결정하기 위하여 평가될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 매칭 평가는 원한다면 통계적 방법들, 퍼지 로직, 신경 기술들, 벡터 맵핑, 주 컴포넌트들 분석 등과 같은 더 높은 알고리즘들을 수반할 수 있다. 단계(2740)의 상관 관계 프로세스 및 단계(2760)의 매칭 프로세스는 상보적일 수 있다는 것을 인지해야 한다. 즉, 포워딩되는 광고/메시지 키워드의 타입에 따라, 또는 설계 선호도에 따라 프로세스들에 대하여 상이한 알고리즘들이 사용될 수 있다. 제어는 단계(2770)로 계속된다.
단계(2770)에서, 수용 임계치 내에 매칭되는 것으로 여겨지는 이러한 타겟 메시지들은 사용자에게 포워딩 및/또는 디스플레이될 수 있다. 광고/메시지의 포워딩은 다수의 형태들 중 임의의 형태, 예를 들어, 매칭 광고/메시지가 사용자의 디바이스에 의하여 수신 및 시청되도록 간단히 허용하는 하나의 형태를 취할 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 비-매치 광고/메시지가 사용자에게 포워딩될 수 있으나, 인스턴트 생성(instantiation) 또는 시청을 방지하도록 디스에이블될 수 있다. 따라서, 사용자의 선호도들 또는 프로파일이 후속하여 변형되는 경우에, 이전에 비-수용가능하였으나 지금은 수용가능한 광고/메시지가 사용자의 디바이스상에 상주하고, 적절히 시청될 수 있다. 물론, "매칭" 또는 "비-매칭"인 것으로 여겨지는 광고들/메시지들을 이용가능하게 하기 위한 다른 방식들이 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않고 고안될 수 있다. 단계(2770) 이후에, 예시적인 프로세스(2700)는 프로세스가 종료되는 단계(2780)로 진행된다.
상기 예시적인 프로세스(2700)의 사용에 의하여, 타겟 광고/메시지는 사용자의 관심들에 관하여 필터링될 수 있다. 사용자의 관심들은 최초에 키워드 할당 및 매칭을 통해 광고들/메시지들의 세트에 대하여 사용자의 모바일 클라이언트에 대한 사용자의 "클릭" 응답을 히스토리적으로 모니터링함으로써 설정될 수 있다. 동적 모니터링은 그 후 현재 관찰된 사용자 응답(들)에 기초하여 사용자의 관심 프로파일을 업데이트함으로써 또한 설정될 수 있다. 따라서, 타겟 광고들/메시지들의 보다 직접적이거나 보다 효율적인 보급이 획득되어, 보다 만족스러운 모바일 클라이언트 경험을 초래할 수 있다.
계속하여, 정보의 상당량이 디바이스의 수명 동안에 사용자와 연관되는 모바일 디바이스를 통과할 수 있다. 사용자는 그것에 표시되는 정보의 몇몇 부분(fraction)들과 상호작용할 수 있다. 메모리 제약들로 인하여, 모바일 디바이스 자신상에 모든 그러한 정보를 저장하는 것이 불가능할 수 있다. 심지어 마찬가지로 모든 메타데이터 및 디바이스를 통과하는 모든 그러한 정보와 연관되는 사용자 응답들을 저장하는 것이 실현 가능하지 않을 수 있다. 따라서, 사용자와 관련되는 모든 과거 정보를 저장할 필요 없이 관련된 콘텐츠/정보가 사용자에게 표시될 수 있도록, 사용자 행동에 기초하여 사용자 선호도들을 포착하는 사용자 모델을 생성하는 것이 바람직할 수 있다.
따라서, 도 28에 도시되는 바와 같이, 사용자 선호도들 및 표시된 정보를 포착할 수 있는 "키워드 학습 엔진"(2810)을 생성하는 것이 바람직할 수 있다. 키워드 학습 엔진과 함께, 사용자에게 표시되는 새로운 정보에 대한 사용자 관심 가능성을 제시하기 위하여 학습된 모델에 기초하여 "키워드 예측 엔진"(2820)을 갖는 것이 바람직할 수 있다. 이것은 관련된 정보가 사용자에게 표시될 수 있도록, 그것이 모바일 디바이스상에 도달함에 따라 새로운 콘텐츠를 필터링하는 것을 도울 수 있다.
동작시, 모바일 디바이스에 도달하는 정보와 연관되는 메타-데이터는 학습 및 예측 엔진들(2810 및 2820)에서 사용될 수 있다. 표시된 정보와 연관되는 임의의 사용자 응답들은 학습 엔진(2820)에서 또한 사용될 수 있다. 동작 동안에, 학습 엔진(2810)은 모든 과거 정보, 예를 들어, 개별적인 표시된 정보와 연관되는 사용자 동작 및 메타-데이터를 사용할 수 있다. 입력에 기초하여, 학습 엔진(2810)은 학습된 사용자 선호도 모델을 제공하기 위하여 그러한 입력을 정제할 수 있다. 이러한 사용자 선호도 모델은 그 후 새로운 정보와 관련되는 메타-데이터를 수신할 수 있는 예측 엔진에서 사용될 수 있고, 그 후 새로운 정보에 대한 예측된 사용자 매치 표시자/표시를 제공하기 위하여 사용자 선호도 모델과 메타-데이터를 상관시킬 수 있다. 이러한 사용자 매치 표시자/표시는 그 후 정보가 사용자에게 표시되는지 여부를 결정하기 위하여 사용될 수 있다.
사용자 선호도들은 학습중인 활동에 대하여 맥락과 관련될 수 있다는 것을 인지해야 한다. 예를 들어, 사용자는 사용자가 볼 수 있는 광고들에 관한 상이한 선호도들 및 사용자가 브라우징할 것 같은 웹 페이지들에 관한 선호도들의 상이한 세트를 가질 수 있다. 예를 들어, 사용자는 보안 관점으로부터 상기 활동을 알아차릴 로컬 커뮤니티 뉴스의 범죄에 관한 웹상에 뉴스를 읽을 수 있다; 그러나, 사용자가 광고를 통해 총을 구매하는 것에 관심이 있을 수 있음을 내포해서는 안 된다. 따라서, 플랫폼상의 메시지 표시 엔진은 사용자의 웹 브라우저 선호도들에 관한 상이한 사용자 선호도들을 반영할 수 있다. 다른 콘텍스트들은 플랫폼상에 스포츠 애플리케이션 또는 플랫폼상에 음악 애플리케이션과 관련되는 사용자 선호도들을 포함할 수 있다. 일반적으로, 학습 및 예측 엔진들은 모든 콘텍스트들에 대하여 요구될 수 있다.
본 명세서에서, 프로세싱 타겟-콘텐츠-메시지들/광고들과 같은, 주어진 콘텍스트에 대한 학습 및 예측을 위한 예시적인 아키텍쳐 및 알고리즘이 제공된다. 제안된 아키텍쳐 및 알고리즘들은 보편성의 손실 없이 상이한 콘텍스트들에 적용될 수 있다.
쟁점이 되는 하나의 문제는 사용자에게 표시되는 타겟-콘텐츠-메시지들(광고들과 같은)에 대한 그들의 응답으로부터의 그들의 선호 및 반감을 학습하는 것과 같이, 주어진 콘텍스트에서 사용자의 전화 사용 습관들로부터 사용자 선호도들을 학습하는 것이다. 목적은 빠르고 표시되는 데이터량을 않는 학습 알고리즘을 이용하는 해결책을 제공하는 것이다.
또한, 시스템에 의하여 학습되는 모델에 기초하여, 새로운 메시지/정보가 모바일 디바이스에 도달할 때, 이용가능한 예측 엔진은 주어진 사용자의 학습된 선호도들에 관련된 정보에 대한 매치 표시자를 표시할 수 있다. 이러한 매치 표시자는 사용자에게 실시간으로 정보를 표시할지 여부에 대한 결정을 내리기 위하여, 또는 모바일 디바이스상에 공간-제약적 타겟-콘텐츠-메시지 캐시에서와 같이 사용자의 모바일 디바이스상에 정보를 저장할지 여부에 대한 결정을 내리기 위하여 다른 시스템 제약들(선택적으로 수익 또는 크기 정보와 같은)과 함께 사용될 수 있다.
예시적인 아키텍쳐 흐름이 도 29에 도시된다. 도 29에 도시되는 바와 같이, 메시지 서버(2620)는 사용자(2990)가 스타벅스 매장을 빠르게 걸어가거나 운전해 지나갈 때 실시간으로 사용자의 모바일 디바이스(100)에 스타벅스 커피 광고와 같은 하나의 메시지를 전달할 수 있다. 예측 모델에 기초하여, 이것은 이러한 정보와 관련되어 생성되는 매치 표시자 값에 기초하여 사용자(2990)에 이러한 메시지를 표시할지 여부에 대한 결정을 내리기 위하여 모바일 디바이스(100)에 대하여 유용할 수 있다.
대안적으로, 다양한 메시지들과 관련되는 메타-데이터 정보의 스트림은 모바일 디바이스(100)에 도달할 수 있고, 상주 예측 알고리즘은 모바일 디바이스(100)가 모바일 디바이스(100)상에 공간-제약 캐시(240)에 저장할 메시지들이 어느 것인지에 대한 결정을 내릴 수 있도록, 각각의 메시지에 대한 매치 표시자들의 관련 값들을 제공할 수 있다.
모바일 디바이스(100)상에 선택 기능은 주어진 메시지를 사용자(2990)에게 표시할지 여부에 대한 결정을 내리기 위하여 예측 엔진(2820)으로부터의 명령들 및 정보를 사용하는 매치 표시자 계산 이외에 연관된 수익(메시지 값 계산 기준) 및 크기(게이팅 및/또는 메시지 값 계산 기준들)과 같은 추가 표시자들을 선택적으로 사용할 수 있다.
학습 엔진(2810)에 대하여, 사용자(2990)에 표시되는 정보에 대하여, 표시된 정보와 연관되는 사용자 응답이 존재한다면, 사용자 응답 및 사용자 정보와 연관되는 메타-데이터 모두는 학습된 사용자 선호도 모델을 생성하기 위하여 학습 엔진(2810)에 의하여 사용될 수 있다. 또한, 도 29의 모바일 디바이스(100)에 대하여, 메시지 단위의 개별적인 동작들이 모바일 디바이스(100)에 저장될 수 있거나 저장될 수 없다. 즉, 주어진 메시지에 대한 메타-데이터와 함께 사용자 동작들은 학습된 사용자 선호도 모델을 정제하기 위하여 사용될 수 있으며, 후속하여 사용자 동작 및 광고-메타-데이터와 관련되는 입력들이 시스템으로부터 폐기된다.
다양한 실시예들에서 그리고 상기 논의된 바와 같이, 주어진 문맥에 대하여 사용자의 상이한 가능한 선호도들을 설명하는 키워드 사전을 생성하고 사용하는 것이 유용할 수 있다. 동작시, 타겟-콘텐츠-메시지의 생성자는 타겟-콘텐츠-메시지에 대한 메타-데이터의 타겟-콘텐츠-메시지와 관련되는 키워드들을 명시할 수 있다. 타겟-콘텐츠-메시지와 연관되는 메타-데이터가 사용자(2990)에 표시될 때, 학습 엔진(2810)은 정보에 대한 사용자(2990)의 응답에 기초하여 키워드들과 관련되는 사용자의 선호도들을 업데이트할 수 있다. 또한, 메타-데이터(타겟-콘텐츠-메시지와 연관되는 키워드들을 포함하는)가 모바일 디바이스(100)에 표시될 때, 예측 엔진(2820)은 타겟-콘텐츠-메시지를 사용자(2990)에 표시할지 여부를 결정하기 위하여 사용될 수 있는 사용자에 대한 매치 표시자를 계산할 수 있다.
실제적 동작시, 키워드 사전이 학습을 목적으로 하는 플랫(flat) 표시인 것으로 가정할 수 있다. 타겟-콘텐츠-메시지 제공자에게 노출되는 키워드 사전은 사실상 플랫하거나 계층구조일 수 있음을 유념하라.
계층구조 표현에서, 키워드 트리(tree)의 더 높은 레벨에서의 노드들은 스포츠, 음악, 영화 또는 레스토랑과 같은 조잡한(coarse-grain) 선호도 카테고리들을 나타낼 수 있다. 키워드 트리 계층구조에서 더 낮은 것은 음악 서브-카테고리 록(rock), 컨트리-음악, 팝(pop), 랩(rap) 등과 같은 사용자의 더 미세한(finer-grain) 선호도들을 명시할 수 있다.
주어진 키워드 사전이 계층적이나, 키워드 트리는 학습을 목적으로 트리의 바닥부로 시작하여 플랫화될 수 있다. 예를 들어, 4명의 자식(children)(록, 컨트리-음악, 팝 및 랩)을 갖는 트리의 음악 노드는 4개 서브-카테고리들 및 음악(보편적)과의 5개 노드 표시로 플랫화될 수 있다. 부모(parent) 노드에 대한 L개 잎(leaf)들이 존재한다면, 플랫화된 표현은 키워드 계층구조에서 부모 노드의 루트(root)에 대한 (1+L)개 잎들로 번역된다. 따라서, 트리의 플랫화는 트리의 잎들로 시작하여 트리의 모든 중간 노드들이 트리의 루트에 직접 접속되도록 계층구조의 최상부까지 내내 반복하여 달성될 수 있다. 예를 들어, k개 레벨을 갖는 쿼드-트리(quad-tree) 표현은 4 + 42 + 43 + ..... + 4(k-1) 노드들과 함께 루트 노드로 구성될 수 있다. 그러한 트리의 플랫화는 루트 노드에 직접 접속되는 4 + 42 + 43 + ..... + 4(k-1) = (4k - 1) /(4-1) - 1 = 4/3 * (4(K-1) - 1) 노드들로 구성되는 키워드 사전 트리를 초래할 것이다. K = 1은 0개 키워드들에 대응할 것이고, K=2는 4개 키워드들에 대응할 것이고, K = 3은 20개 키워드들에 대응할 것임을 유념하라.
도 30A 및 30B는 계층적 표현을 위해 트리의 중간 부모 노드에서 예시적인 플랫화 프로세스를 도시한다. 학습 및 예측 알고리즘들은 트리의 최상부에서 결정이 이루어진다면, 계층 트리의 플랫화된 버전에 기초하여 학습을 효율적으로 초래하는 가중된 합산 메트릭상에 작용할 수 있다.
계속해서, 모바일 디바이스들상에 학습 및 예측 엔진들에 대한 기술들이 표시된다. 표기를 목적으로, n개 키워드들이 존재하도록 놓아두면, 선호도 1에 대응하는 각각의 것은 사용자에 관련하여 포착하기를 원할 수 있다. 벡터 P = (p1, …, pn)로서 사용자의 선호도들을 추상적으로 표현할 수 있으며, 여기서 값 pi는 카테고리 i에 대한 사용자의 선호도 레벨에 대응한다. 유사하게, 벡터 A = (a1, …, an)로서 키워드들에 대한 자신의 관련성에 기초하여 메시지를 추상적으로 표현할 수 있으며, 여기서 값 ai는 키워드 i에 메시지가 얼마나 관련되는지에 대응한다. 메시지는 학습 알고리즘에 대해 순차적으로 표시되는 것으로 가정할 수 있다.
통상적으로 그들 중 대부분이 특정 메시지에 무관할 것이나, 많은 개수의(가능한 한 수백 개) 키워드들이 사용될 수 있는 것을 유념해야 한다. 사용자들은 단지 몇 개의 키워드들에 대해 강한 선호도들을 가질 것으로 기대될 수 있다. 수학적으로 그러한 벡터들은 "희소 벡터(sparse vector)들"로서 불린다. 입력 트레이닝 메시지 키워드 벡터들은 희소한 것으로 가정할 수 있다. 또한 원하는 사용자 선호도 벡터 P는 희소한 것으로 가정할 수 있다. 사용자 모델에 기초하여 현재 설정된 사용자의 선호도들의 추측은
Figure 112012041855808-pat00011
로서 표현될 수 있다.
학습 및 예측 엔진들에 대한 알고리즘들은 하기와 같이 개시된다.
학습 엔진:
입력: 메시지(벡터로서 표현되는): A
사용자 응답: '클릭 발생(click occurred)'
영속적: 사용자 선호도들의 현재 추측(벡터로서):
Figure 112012041855808-pat00012
(최초에 0)
감쇠 파라미터: D
카운터: C(최초에 0)
Figure 112012041855808-pat00013
식(1)
Figure 112012041855808-pat00014
식(2)
Figure 112012041855808-pat00015
식(3)
추정
Figure 112012041855808-pat00016
는 최초 값 0에서 시작할 수 있다. 그러나 이용가능한 정보의 존재하에, 상이한 시작 시드를 사용하도록 선택할 수 있다. 예를 들어, 로컬 인구 통계를 아는 것은 몇몇 평균 또는 혼합물에 새로운 모바일 사용자의 프로파일을 시드하도록 도울 수 있다. 시드 벡터 S가 이용가능하다면,
Figure 112012041855808-pat00017
의 최초 값은 다른 단계들에 대해 변화하지 않고 시드 S와 동일하게 설정될 수 있다.
또한, 상수 감쇠 파라미터 α를 사용할 수 있는 것이 가능하며, 이 경우에 식 (2)에서
Figure 112012041855808-pat00018
이고, D는 상수이다.
예측 엔진:
입력: 메시지(벡터로서 표현되는): A
사용자 선호도들의 현재 추측(벡터로서):
Figure 112012041855808-pat00019
리턴:
Figure 112012041855808-pat00020
·A
동작시, 다음과 같은 동작 개런티들을 제공할 수 있다:
(1) 메시지들 및 사용자 선호도들이 희소하다면, 학습 엔진은 사용자 응답들, 예를 들어, 사용자의 "클릭 행동"으로부터 사용자 선호도들을 빠르게 학습할 수 있다. 즉, 학습 레이트는 메시지들의 희소성 및/또는 사용자 선호도들에 비례할 수 있다.
(2) 학습 엔진은 높은 소음에 강하다. 즉, 사용자가 다수의 무관한 메시지들을 클릭할지라도, 적은 퍼센트의 관련된 메시지들을 클릭하는 한, 학습 엔진은 근본적 선호도들을 학습할 수 있어야 한다.
(3) 근본적 사용자 선호도들이 시간에 따라 변화한다면, 학습 엔진은 새로운 선호도에 잘 적응할 수 있다.
정보-공간 희소성 이외에, 사용자 선택 레이트들에 대한 학습 레이트는 정보의 표시 레이트, 최초 시드 값, 및 사용자 프로파일의 양상들에 기초하여 결정될 수 있다.
가능한 키워드 학습 시나리오에 대한 매트랩(Matlab) 시뮬레이션으로부터의 결과들은 도 31에 제공되고, 도 31은 상이한 키워드들을 표현하는 수평축들 및 개인의 선호도의 강도를 나타내는 수직축들로 활동하는 모델링된 학습 엔진을 도시한다 - 포지티브는 사용자 선호를 나타내고, 네거티브는 반감을 나타낸다. 최상부 그래프(3102)는 근본적 사용자 선호도들을 보여주는 반면, 후속 4개 그래프들(3104-3119)은 50, 100, 500 및 1000개 메시지들을 각각 수신한 이후에 알고리즘의 최상의 추측을 보여준다.
도 31에 표시되는 시뮬레이션에 대하여, 희소 벡터는 근본적 선호도 벡터를 나타내기 위하여 랜덤하게 선택된다. 메시지들이 랜덤하게 선택됨에 따라, 사용자의 행동은 다음과 같이 시뮬레이션될 수 있다: 사용자는 시간의 약 25%에 대해 진정으로 관련되는 메시지를 클릭하고, 시간의 나머지 75% 동안 사용자는 무관한 메시지에 대해 클릭한다. 감쇠 파라미터 D는 3000으로 설정된다. 어느 메시지들이 클릭되었는지에 관한 정보는 학습 엔진으로 패스된다. 본 실시예의 시뮬레이션에 대하여 학습 엔진에는 각각의 메시지가 사용자와 진정으로 관련되는지에 관한 임의의 정보가 주어지지 않는다.
도 31의 관점에서, 개별적인 학습 콘텍스트들에 대한 키워드-기반 사용자 선호도 표현은 바람직하고 모바일 플랫폼상에서 유용할 수 있다. 도 31의 실시예는 다수의 클래식 적응 기술들에 의하여 개선될 수 있다. 예를 들어, 클래식한 신경망 학습의 "어닐링" 프로세스 특성을 사실상 수행하는 사용자의 관심들을 추가로 탐구함으로써, 사용자의 모델을 정제하기 위하여 예측 모델에 작은 정도의 랜덤성을 도입하는 것이 유용할 수 있다.
부가적으로, 식 (2)의 중앙 학습/적응 알고리즘은 사용자 응답의 타입(예를 들어, 강한 포지티브, 약한 포지티브, 중성, 약한 네거티브, 강한 네거티브)에 기초하여 또는 시간에 다른 감쇠 파라미터를 변경함으로써 변형될 수 있다. 강한 양성 응답은 추정
Figure 112012041855808-pat00021
(학습 엔진의 단계 6)에 포지티브하게 (A/D(t))를 부여할 수 있다. 그러나 사용자가 특정 정보에 몇몇 형태의 강한 네거티브 행동의 몇몇 형태를 디스플레이한다면, 응답은 추정
Figure 112012041855808-pat00022
에 네거티브하게 (-A/D(t))를 부여할 수 있다. 사용자가 몇몇 형태의 약한 포지티브 응답을 디스플레이한다면, 응답은 추정
Figure 112012041855808-pat00023
에 분율적으로(fractionally) (α A/D(t))를 부여할 수 있고, 여기서 0 ≤ α ≤ 1이다. 유사하게, 약한 네거티브 응답은 추정
Figure 112012041855808-pat00024
에 네거티브적 및 분율적으로 (-α A/D(t))를 부여하며, 여기서 0 ≤ α ≤ 1이다.
대안적으로, 식 (2)의 중앙 학습/적응 알고리즘은 시스템 운용자에 의하여 또는 특정 사용자 행동에 응답하여 특정 키워드들에 대한 추정
Figure 112012041855808-pat00025
제한들, 즉, 상한치 및 바닥치를 부과함으로써, 변형될 수 있다. 예를 들어, 강한 네거티브 사용자 반응, 예컨대 상기 타입의 메시지를 다시 보여주지 않기 위한 몇몇 명령은 하나 이상의 키워드들에 대하여 상한치를 부과할 수 있다.
또한, 다양한 실시예들에서, 트레이닝 파라미터들 및/또는 학습 규칙들이 주어진 메시지에 내장될 수 있음을 인지해야 하며, 이는 키워드에 메시지의 상관 강도를 반영할 수 있다. 예를 들어, 제1 광고는 3개의 관련된 키워드들 KW1, KW2 및 KW3을 갖고, 키워드 KW1는 키워드들 KW2 및 KW3과 비교하여 광고의 콘텐츠에 보다 밀접하게 연결될 수 있다. 500, 2500 및 3000의 개별적인 감쇠 파라미터들은 광고와 함께 전송되는 것으로 가정하고, 광고의 선택은 예측 모델이 개별적인 추정
Figure 112012041855808-pat00026
KW1을
Figure 112012041855808-pat00027
KW2 및
Figure 112012041855808-pat00028
KW3에 대한 것보다 빠르게 변화시키도록 야기할 수 있다.
예측 엔진은 기준치 상관 관계 메트릭이 사용자에 대한 타겟 메시지의 관련성을 결정하기 위하여 임계치 값을 초과하는 것을 요구하도록 설계될 수 있다는 것을 유념하라. 예를 들어, 도 31 대신에, 단지 메시지를 선택하기 위하여 0.25를 초과하고/초과하거나 -0.20 미만인 추정치들과 연관되는 키워드들을 사용하는 것이 바람직할 수 있다.
유사하게/대안적으로, 메시지들을 선택하기 위하여 상위 10개 값들 키워드들 및/또는 하부 5개 키워드들만을 사용하는 것이 바람직할 수 있다. 예측 모델들의 그러한 간략화는 사용자 선택 "잡음"의 효과들을 제거함으로써 모바일 메시지 전달 디바이스의 신뢰성 및 성능을 개선시킬 수 있다.
최종적으로, 식들 (1)-(3)은 "LMS 최대 경사 하강(steepest descent)" 적응/학습 알고리즘으로서 공지되는 것을 나타내며, 뉴턴 알고리즘 또는 임의의 다른 공지되거나 추후에-개발된 학습 기술과 같은 다른 학습 알고리즘들이 사용될 수 있음을 인지해야 한다.
도 32A 및 도 32B는 모바일 클라이언트가 다양한 학습 및 예측 프로세스들을 수행하기 위한 예시적인 동작을 나타낸다. 프로세스는 키워드들의 세트가 할당되는 단계(3204)에서 시작된다. 상기 논의되는 바와 같이, 이용가능한 키워드들의 세트는 희소하거나 희소하지 않고 및/또는 계층구조 또는 비-계층구조/플랫 관계로 정렬될 수 있다. 다음으로, 단계(3206)에서, 키워드들의 세트는 모바일 클라이언트, 예를 들어, 셀룰러 전화 또는 무선-가능 PDA에 다운로드될 수 있다. 그 후, 단계(3208)에서, 시드 값들의 세트는 모바일 클라이언트에 다운로드될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 그러한 시드 값들은 0 값들의 세트, 사용자의 공지된 인구 통계에 기초하여 결정된 값들의 세트, 또는 최초/시드 값들에 대하여 상기 논의된 다른 프로세스들 중 임의의 것에 의하여 결정된 값들의 세트를 포함할 수 있다. 제어는 단계(3210)로 계속된다.
단계(3210)에서, 제1 메시지들의 세트는 예를 들어, 키워드들 및 (가능한 한) 키워드 가중치들과 같은 적절한 메타-데이터 및/또는 변형된 최대 경사 하강 알고리즘과 같은 임의의 개수의 학습 모델들 및/또는 상기 논의된 감쇠 파라미터와 같은 임의의 개수의 학습 파라미터들, 상한 제약들, 하한 제약들, 콘텍스트 제약들 등과 함께 모바일 클라이언트에 다운로드될 수 있다. 본 동작들의 세트는 메시지들이 메타-데이터 및 다른 정보와 동시에 다운로드되도록 허용하는 한편, 다양한 실시예들에서 메시지들은 모바일 클라이언트가 임의의 개수의 게이팅 또는 가치 평가 동작들을 통해 그러한 메시지들이 적절한 것을 결정한 이후에 다운로드될 수 있다는 것을 유념하라. 제어는 단계(3212)로 계속된다.
단계(3212)에서, 다수의 예측 동작들은 그러한 예측 동작이 단계(3208)의 시드 값들로부터 구성되는 학습된 모델에 기초할 수 있음을 주목하는 사용자가 관심 있을, 타겟 광고들과 같은 메시지들을 예측하기 위하여 수행될 수 있다. 다음으로, 단계(3214)에서 바람직한 메시지(들)가 모바일 디바이스상에 디스플레이(또는 다른 방식으로 표시)될 수 있다. 그 후, 단계(3216)에서 모바일 디바이스는 디스플레이된 메시지(들)에 대한 사용자 응답들을 모니터링, 예를 들어, 클릭-스루 레이트들을 관찰 및 가능하다면 저장할 수 있다. 제어는 단계(3220)로 계속된다.
단계(3220)에서, 하나 이상의 학습 알고리즘들의 세트는 학습된 사용자 선호도 가중치들의 하나 이상의 세트를 설정하기 위하여 다양한 학습된 모델들을 업데이트(또는 다른 방식으로 결정)하기 위하여 수행될 수 있다. 상기 논의되는 바와 같이, 학습된 모델들은 다양한 콘텍스트에 대하여 제공될 수 있고, LMS 동작과 같은 임의의 개수의 적응 프로세스들을 사용할 수 있으며, 특정 메시지들 등에 대한 학습 파라미터들 및 알고리즘들을 통합할 수 있다는 것을 유념하라. 제어는 단계(3222)로 계속된다.
단계(3222)에서, 제2/타겟 메시지들의 세트는 적절한 메타-데이터 및/또는 임의의 개수의 학습 모델들 및/또는 임의의 개수의 학습 파라미터들과 함께 모바일 클라이언트에 다운로드될 수 있다. 다시, 본 동작들의 세트는 메시지들이 메타 데이터 및 다른 정보와 동시에 다운로드될 수 있도록 허용하는 한편, 다양한 실시예들에서, 메시지들은 모바일 클라이언트가 임의의 개수의 게이팅 또는 가치 평가/예측 동작들을 통해 그러한 메시지들이 적절한 것을 결정한 이후에 다운로드될 수 있다. 제어는 단계(3224)로 계속된다.
단계(3224)에서, 다수의 예측 동작들은 그러한 예측 동작이 단계(3220)의 학습된 모델에 기초할 수 있음을 주목하는 사용자가 관심 있을, 타겟 광고들과 같은 메시지들을 예측하기 위하여 수행될 수 있다. 다음으로, 단계(3226)에서, 바람직한 메시지(들)는 모바일 디바이스상에 디스플레이(또는 다른 방식으로 표시)될 수 있다. 그 후, 단계(3228)에서, 모바일 디바이스는 디스플레이된 메시지(들)에 대한 사용자 응답들을 모니터링, 예컨대, 클릭-스루 레이트를 관찰 및 가능하다면 저장할 수 있다. 제어는 그 후 단계(3220-3228) 이후에 필요에 따라 또는 다른 방식으로 바람직한 바에 따라 반복될 수 있는 단계(3220)로 다시 돌아간다.
통계 자료 생성에 대한 애플리케이션 - 다양한 예시적인 실시예들에서, 사용자 선호도 벡터는 N 차원들을 가질 수 있으나, M 차원들 중 몇몇 서브세트만이 사용자와 관련될 수 있다. K 차원들의 희소 세트는 N 차원들로부터 랜덤하게 선택될 수 있고, 선택된 K 차원들과 연관되는 사용자 선호도 값들이 전송될 수 있다. 특정 인구 통계 타입(십대와 같은)에 대한 인구에 U명의 사용자들이 존재하는 것으로 가정한다. 모든 U명의 사용자들이 모든 N 차원 값들을 서버에 전송한다면, 각각의 차원은 차원과 연관되는 통계(평균 또는 분산과 같은)를 결정하기 위하여 이용가능한 U개 샘플들을 가질 수 있다. 그러나, 희소(K-차원) 컴포넌트들만이 전송된다면, 평균하여 Uk/N 샘플들이 각각의 차원에 대하여 이용가능할 수 있다. U >> N인 한, 자신의 선호 벡터의 모든 N개 컴포넌트들을 전송하도록 각각의 사용자에 요청하지 않고, 각각의 차원에 대한 통계를 계산하는데 이용가능한 충분한 샘플들이 존재한다. 또한, 사용자들의 프랙션(r)이 정보를 전송한다면, 각각의 차원에 대하여 대략 Ukr/N 샘플들이 이용가능할 수 있다. 따라서, 전체 사용자들의 인구에 걸쳐 통계 자료를 수집하면서 각각의 사용자에 대하여 충분한 정도의 정보의 프라이버시를 유지할 수 있다.
캐시 미스 히스토리 속성: 캐시로부터 특정 메시지/광고가 요청되고 요청된 메시지/광고 타입을 충족하는 캐시의 메시지/광고가 존재하지 않을 때마다, 이것은 사용자에게 적절한 메시지/광고를 보여줄 놓쳐버린 기회이다. 따라서, 캐시가 최근 과거의 미스들을 레코딩한 타입인 메시지에 보다 가중된 값을 부여할 필요성이 존재한다. 다양한 실시예들에서, 상기 논의된 캐시 미스 상태 매치 표시자(FLAGCACHE _ MISS _ MI)와 같은 파라미터는 메시지/광고 값 계산을 도움으로써 상기 놓친 기회들을 방지하도록 동작할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 이러한 속성은 새로운 장래의 메시지들이 가장 최근에 레코딩된 캐시 미스들과 매칭되는지 여부를 결정하도록 동작한다. 그것이 최근의 캐시 미스들 중 하나와 매칭된다면 이것은 논리 "1"(또는 동등물)일 수 있고, 그렇지 않은 경우 논리 "0"(또는 동등물)일 수 있다. 이러한 플래그는 캐시로부터의 애플리케이션에 의하여 액세스되고 사용자에게 서빙되면 리셋될 수 있다. 새로운 메시지가 캐시 엔트리에 대하여 선택된다면, 캐시 미스 엔트리는 레코딩된 캐시 미스들의 리스트로부터 제거될 수 있다.
필터 규칙들: 필터 규칙들은 필터링 에이전트의 동작을 구동시키기 위하여 시스템 운용자에 의하여 사용될 수 있다. 이것은 시스템 운용자가 동적 방식으로 필터링 에이전트의 기능을 제어하도록 허용한다. 필터 규칙들은 상이한 타입들일 수 있으며, 필터링 서브시스템의 상이한 기능들을 구동시키는데 사용될 수 있다. 몇몇 통상적인 사용 경우들은 다음을 포함할 수 있다.
상이한 분류들에 기초하여 상이한 카테고리들로 캐시 공간을 분할하는데 사용되는 메시지 캐시 비율들을 결정할 수 있는 필터 규칙들. 캐시 비율들은 정의된 몇몇 기준들에 기초하여 고정되거나 동적일 수 있다:
각각의 카테고리에 대하여 값 계산 공식을 결정할 수 있는 필터 규칙들.
메시지들에 대한 시간에 기초하여 값 감쇠 레이트인 λ를 정의할 수 있는 필터 규칙들.
카테고리 내에 메시지 값 속성들로부터 최종 메시지 값의 계산에 들어가는 계수들/가중치들 중 임의의 것을 명시하는데 사용될 수 있는 필터 규칙들.
매치 표시자 계산 공식을 정의할 수 있는 필터 규칙들.
캐시 미스 상태 매치 표시자 계산 공식을 정의할 수 있는 필터 규칙들.
메시지 재생 가능성 표시자 계산 공식을 정의할 수 있는 필터 규칙들.
그 미만으로 디바이스상에 랜덤 CTR이 계산되는 최소 신뢰도 레벨 임계치를 정의할 수 있는 필터 규칙들.
각각의 메시지 타입에 대하여 저장될 디폴트 메시지들의 개수를 정의할 수 있는 필터 규칙들.
아키텍쳐: 상이한 메시지 분배 모델들에 따라, 게이팅 및 메시지 선택 서브-프로세스들은 클라이언트상에 또는 서버상에 존재하는 상이한 에이전트들에 의하여 구현될 수 있다. 다음의 섹션들은 하기에서 상이한 광고 분배 메커니즘들에 기초하여 메시지 필터링에 대하여 가능한 아키텍쳐들을 논의한다.
멀티캐스트/ 브로드캐스트 메시지 분배: 도 33은 W-AT(100) 및 멀티캐스트/브로드캐스트 메시지 분배 서버(150-A)를 사용하는 멀티캐스트/브로드캐스트 메시지 분배 시나리오의 도면이다. 멀티캐스트 분배의 경우에, 메시지들(예를 들어, 광고들), 개별적인 메타데이터 및 메시지들 필터링 규칙들은 다수의 사용자들에게 브로드캐스트 또는 멀티캐스트 채널을 통해 메시지 전달 네트워크에 의하여 분배될 수 있다. 그 결과, 사용자의 사용자 프로파일에 타겟팅된 메시지들의 캐싱 및 필터링은 필터링 프로세스의 임의의 게이팅 및 선택 서브-프로세스들과 함께 W-AT(100)에 실행될 수 있다.
유니캐스트 메시지 분배: 메시지 분배 서버로부터 메시지들의 유니캐스트 페치(fetch)를 구현하는데 사용될 수 있는 다수의 상이한 프로토콜들이 존재한다. 그러한 서버에서 이용가능한 정보에 기초하여, 게이팅 및 선택 프로세스는 다양한 모바일 디바이스들 또는 서버 중 하나상에 상주할 수 있다. 다음은 각각의 경우에 구현될 수 있는 대응 메시지 필터링 아키텍쳐 및 프로토콜들 중 몇몇에 대한 논의이다.
유니캐스트 메시지 분배 - 프로토콜 1: 도 34은 W-AT(100) 및 윤이캐스트 메시지 분배 서브(150-B)를 사용하는 제1 예시적 유니캐스트 메시지 분배 시나리오를 도시한다. 동작시, W-AT(100)는 서버(150-B)에 대한 "메시지 풀(pull)" 요청을 송신할 수 있어, 서버(150-B)는 시스템 내에 이용가능한 모든 메시지들로 응답할 수 있다. 이러한 방식은 W-AT(100)상에 프로파일을 생성하고 유지시킴으로써 서버(150-B)로부터 모바일 디바이스의 사용자 프로파일을 숨길 수 있다. 그러나, 메시지들의 상당 부분이 모바일 디바이스의 사용자 프로파일과의 비-매치로 인하여 거절될 가능성이 존재한다면, 유니캐스트 세션을 통해 클라이언트에 메시지들을 전달하는 것은 값비쌀 수 있다. 유니캐스트 분배의 경우에, W-AT(100)의 사용자 프로파일에 타겟팅되는 메시지들의 필터링 및 캐싱은 필터링 프로세스의 게이팅 및 선택 서브-프로세스들과 함께 W-AT(100)상에 실행될 수 있다.
유니캐스트 메시지 분배 - 프로토콜 2: 도 35는 W-AT(100) 및 유니캐스트 메시지 분배 서버(150-C)를 사용하는 제2 유니캐스트 분배 시나리오를 도시한다. 이러한 시나리오에서 사용자 프로파일은 사용자 프로파일의 동일한 카피들이 디바이스들(100 및 150-C) 모두 상에 상주할 수 있는 서버(150-C)와 협조 관계에(in-sync) 있을 수 있다. W-AT(100)의 디바이스 프로파일은 서버(150-C)와 협조 관계에 또한 있을 수 있고, 따라서, W-AT(100)로부터의 메시지 풀 요청을 수신할 때, 서버(150-C)는 단지 타겟 메시지들만을 디바이스에 즉시 푸쉬할 수 있다. 게이팅 프로세스 - W-AT(100)의 사용자 프로파일 쪽으로 메시지들이 타겟팅될 수 있는지 여부에 대한 결정에 기초하는 선택 프로세스의 부분들 뿐 아니라 - 는 서버(150-C)상에서 구현될 수 있다. 메시지 값 결정 및 더 높은 값의 새로운 메시지들에 의한 구(old) 메시지들의 교체는 W-AT(100)상에서 구현될 수 있다.
동작시 W-AT(100)와 서버(150-C) 사이의 디바이스 프로파일 및 사용자의 임의의 싱크화 프로시져들은 개별적인 프로토콜을 사용하여 대역 외에서 실행될 수 있거나, 또는 특정 실시예들에서 프로파일들은 클라이언트로부터의 메시지 풀 요청에 포함될 수 있다.
유니캐스트 메시지 분배 - 프로토콜 3: 도 36은 W-AT(100) 및 유니캐스트 메시지 분배 서버(150-D)를 사용하는 제3 예시적 유니캐스트 메시지 분배 시나리오를 도시한다. 동작시, 사용자 프로파일은 W-AT(100)상에 유지될 수 있으나, 단지 디바이스 프로파일은 사용자 프로파일을 W-AT(100) 내에서만 유지하면서 서버(150-D)와 싱크화된다. 그에 상응하여, 게이팅 프로세스는 서버(150-D)상에서 구현될 수 있고, 서버(150-D)는 게이팅 프로세스를 클리어시킨 메시지들만을 W-AT(100)에 푸쉬할 수 있다. 사용자 프로파일을 요구하는 시스템 운용자 명시 필터들(존재한다면)에 기초하여, 게이팅 프로세스의 일부는 W-AT(10)에서 구현될 수 있다. 추가로, 선택 프로세스는 W-AT(100)에서 완전히 구현될 수 있다.
프로토콜 2와 마찬가지로, W-AT(100)와 서버(150-D) 사이에 디바이스 프로파일의 싱크는 개별 프로토콜을 사용하여 대역 외에서 발생할 수 있거나, 또는 프로파일은 광고 풀 요청에 포함될 수 있다.
유니캐스트 메시지 분배 - 프로토콜 4: 도 37은 W-AT(100) 및 유니캐스트 메시지 분배 서버(150-E)를 사용하는 제4 유니캐스트 메시지 분배 시나리오를 도시한다. 본 시나리오에서, W-AT(100)로부터의 메시지 풀 요청을 수신하면, 서버(150-E)는 적절한 게이팅 프로세스를 클리어시키는 메시지들에 대한 메타데이터로 다시 응답할 수 있다. 따라서, 게이팅 프로세스는 서버(150-E)상에서 구현될 수 있다. 계속하여, 선택 프로세스는 서브(150-E)에 의하여 제공되는 메타데이터를 사용하여 W-AT(100)에서 구현될 수 있다. 사용자의 프로파일을 요구하는 시스템 운용자 명시 필터들(존재한다면)에 기초하여, 게이팅 프로세스의 일부는 W-AT(100)에서 구현될 수 있다. 다음으로, W-AT(100)는 W-AT(100)가 선택 프로세스에 기초하여 자신의 캐시에 저장하거나 디스플레이하도록 결정하는 이러한 메시지들에 대한 메시지 선택 요청들로 서버(150-E)에 응답할 수 있고, 서버(150-E)는 W-AT(100)에 이러한 선택된 메시지들을 제공할 수 있다.
다시, 디바이스 프로파일 또는 게이팅 파라미터들은 W-AT(100)에 의한 최초 메시지 풀 요청에 포함될 수 있거나, 또는 대안적으로 개별적인 프로토콜을 사용하여 대역 외에서 서버(150-E)와 W-AT(100) 사이에 동기화될 수 있다.
사용자 프로파일에 영향을 미치기 위하여 모바일 디바이스들을 사용하는 구매
근거리 통신(NFC: Near Field Communication)은 NFC 디바이스들 사이에서 정보의 단거리 교환을 가능하게 할 수 있는 무선 기술이다. NFC 가능 물건들은 예를 들어, 상품들 및 서비스들에 대한 구매들, 또는 그 내부의 정보의 교환과 같이, 정보의 신속하고 보다 안전한 교환을 가능하게 하기 위하여 존재-지향 트랜잭션들을 간략화할 수 있다.
종래의 NFC는 근접한 전자 디바이스들 사이에 통신을 가능하게 하기 위하여 유도장(field induction)을 사용하는 무선-주파수 식별(RFID) 기술에 기초할 수 있다. 이것은 사용자들이 직관적이고, 안전하며, 접촉 없는 트랜잭션들을 수행하는 것을 가능하게 할 수 있다. 종래의 최신 NFC는 13.56 MHz에서 동작하고, 424 Kbits/second에서 데이터를 전달할 수 있다. 물론, NFC 기술에 대한 개선들은 상이한 주파수(들) 및/또는 데이터 처리량 값들을 초래할 수 있다. 둘 이상의 NFC-호환성 디바이스들 사이에서의 통신은 그들이 서로로부터 단거리 내에 들어갈 때 발생할 수 있으며, 예를 들어, 블루투스 또는 Wi-Fi와 같은 다른 공지된 무선 기술들과 호환될 수 있다.
전송 범위가 종종 너무 짧기 때문에, NFC-가능 트랜잭션들은 엿들을 가능성이 적다. 또한, 짧은 전송 범위로 인하여, NFC 디바이스들의 물리적 인접성은 필수적일 수 있으며, 이는 실제 전송 프로세스 동안에 보안 및 편안함의 물리적 수준 뿐 아니라 사용자에게 시각성을 부여한다.
NFC는 이동 전화로부터 디지털 카메라들, MP3 플레이어들 등에 이르는 범위의 다수의 디바이스들과 함께 사용될 수 있다. 이러한 휴대용 디바이스들 중 임의의 것은 인접한 영역에 개시됨에 따라, 트랜잭션을 수행 또는 심지어 단순히 정보를 다운로드/업로드하기 위하여 NFC로 구성될 수 있다. 트랜잭션/교환이 무선으로 또는 전지적으로 수행될 수 있기 때문에, 이러한 활동들은 당사자들 사이에서 매우 간단하고 신속하게 달성될 수 있다. 예를 들어, 아이템의 구매에 있어, NFC-가능 이동 전화는 세일을 수행하기 위하여 간단히 활성화되고/활성화되거나, NFC-point-of-sale (POS) 텔러의 앞에서 웨이빙(wave)되거나, 또는 신용 카드 정보를 교환하도록 POS 패널에 "터치"될 수 있다. 동작의 간단함은 그 외에 "수반된" 교환들을 용이하게 수행되게 한다.
NFC는 통상적으로 매우 가깝게 함께 위치되는 (통상적으로 수 센티미터 내의) 디바이스들 사이에 먼저 '핸드쉐이크(handshake)'를 수행함으로써 통신을 수행한다. 일단 접속이 달성되면 - 통상적으로 밀리초 내에 - 정보는 예를 들어, WiFi, 블루투스 UWM, ZigBee 등과 같은 다양한 다른 형태의 무선 기술을 통해 또는 직접 NFC를 사용하여 디바이스들 사이에서 교환될 수 있다.
현재, 오늘날 NFC 표준들 하에서 이용가능한 동작의 2개의 기본적 모드들이 존재한다: 활성 및 비활성(passive). 활성 모드에서, 디바이스들 모두는 데이터를 전송하기 위하여 그들 자신의 무선 필드를 생성할 수 있다. 비활성 모드에서, 단 하나의 디바이스가 무선 필드를 생성할 수 있는 한편, 다른 디바이스는 데이터를 전송하기 위하여 로드 변조를 사용한다. 통신의 비활성 모드는 종종 이동 전화들 및 PDA들과 같은 제한된 전력 디바이스들에 대하여 유용하며, 이는 에너지 사용을 최소화시킬 필요가 있다.
본 명세서에 개시되는 다양한 실시예들에서, NFC라는 용어는 임의의 현재 또는 장래의 공지된 무선 또는 근접 통신 프로토콜들 또는 정보의 단거리 무선 전송을 용이하게 하는 시스템들을 망라하여 이해되며, NFC 표준들 단체 또는 기구에 의하여 공포된 현재 표준들 또는 프로토콜들로 제한되지 않도록 이해된다. 따라서, NFC는 용어의 포괄적 의미로서 본 명세서에 적용되는 것으로 이해된다.
도 38은 NFC 트랜잭션 프로세싱에 대한 제1 트랜잭션 시스템을 설명하는 도면이다. 제1 트랜잭션 시스템(3800)은 NFC-가능 POS 시스템(3810), NFC-가능 모바일 디바이스/클라이언트(3820), 기지국(3830), 및 트랜잭션 서버(3840)를 포함한다.
동작시, 모바일 디바이스(3820)는 POS 단말(3810)과의 트랜잭션, 예를 들어, 구매를 개시하는데 사용될 수 있으며, POS 단말은 상품들 및/또는 서비스들의 임의의 개수의 점포들에 대한 트랜잭션 호스트 리소스일 수 있다. 응답시, POS 단말(3810)은 발생할 트랜잭션에 대한 인가 정보(예를 들어, 우수한 것으로 보이는 구매자의 신용)를 수신하고/수신하거나 트랜잭션을 서면으로 입증하기 위하여 통신 링크(3812)를 통해 트랜잭션 서버(3840)와 통신할 수 있다. 그 후, 트랜잭션 서버(3840)는 기지국(3830)을 통해 모바일 디바이스(3820)에 몇몇 형태의 영수증 및/또는 다른 문서(예를 들어, 쿠폰들, 광고 정보 등)를 제공할 수 있다.
불행히도, 셀룰러 링크를 통한 영수증의 전달이 영수증을 표시하는 전자 데이터를 전송하는 추가 비용의 대상이 됨에 따라, 기지국(3830)을 제어하는 무선 서비스 제공자 및/또는 모바일 디바이스(3820)에 대한 서비스 계약 소유는 할증료(premium)를 얻어낼 것이고, 이는 구매된 물품들 또는 서비스들의 전체 비용에 부가될 것이다.
도 39는 NFC 트랜잭션 프로세싱에 대한 제2 예시적 트랜잭션 시스템(3900)을 나타내는 도면이다. 제2 예시적 트랜잭션 시스템(3900)은 NFC-가능 POS 단말(3910), NFC-가능 모바일 클라이언트(3920), 기지국(3930), 모바일 디바이스/클라이언트(3920) 및 트랜잭션/메시지 서버(3940)를 포함한다. 제2 예시적 트랜잭션 시스템(3900)으로, NFC-가능 POS 단말(3910)은 임의의 NFC-가능(또는 유사한 기술) 시스템을 사용하는 트랜잭션 호스트일 수 있으며, POS 단말이어야 할 필요는 없다. 따라서, POS 능력을 갖지 않는 다른 디바이스들이 본 명세서에 개시되는 설계들에 따라 동작하도록 구성될 수 있으므로, POS라는 용어의 사용은 참조를 목적으로 한다.
제2 예시적 트랜잭션 시스템(3900)의 동작은 대부분 제1 예시적 트랜잭션 시스템(3800)과 마찬가지로 동작할 수 있다. 그러나, 제1 예시적 트랜잭션 시스템(3800)과 달리, 영수증들, 쿠폰들, 광고 정보, 상세한 트랜잭션 정보 등은 POS 단말(3910)로부터 직접 모바일 클라이언트(3920)에 전달될 수 있다. 따라서, 기지국을 제어하는 무선 서비스 제공자(3930) 및/또는 모바일 클라이언트(3920)에 대한 서비스 계약의 소유는 할증료를 얻어낼 수 없을 것이고, 이는 전체 트랜잭션 비용을 낮출 수 있다.
다양한 실시예들에서, 트랜잭션(3920)에 제공되는 트랜잭션 정보는 상인 신원, 신용 카드 제공자, 아이템의 타입, 아이템명, 트랜잭션 값, 트랜잭션 위치, 트랜잭션 날짜, 트랜잭션 시간, 메타-데이터 및 전화번호를 포함할 수 있다. 또한 다양한 실시예들에서 트랜잭션의 완료 및/또는 정보의 전달은 확인을 위해 모바일 클라이언트(3920)의 다른 "스와이프(swipe)"를 요구할 수 있고, 몇몇 양상들에서 그러한 제2 "스와이프"는 서명 동작으로서 해석될 수 있다.
또한 다양한 실시예들에서 모바일 클라이언트(3920)에 상주하는 사용자 프로파일은 NFC 트랜잭션들에 응답하여 모바일 클라이언트(3920)에 상주하는 특별한 소프트웨어 및/또는 회로를 사용하여 업데이트될 수 있다. 그러한 업데이트되는 사용자 프로파일은 그 후 광고들, 쿠폰들 등과 같은 정보를 선택 및/또는 디스플레이하기 위하여 모바일 디바이스에 의하여 사용될 수 있다.
도 40은 NFC 트랜잭션을 위한 예시적인 프로세스를 설명하는 흐름도이다. 개시 이후에, 예시적인 프로세스(4000)는 NFC 통신 링크 또는 유사한 기술을 사용하여 셀룰러 전화와 같은 모바일 디바이스와 POS 단말과 같은 트랜잭션 호스트들 사이에 트랜잭션을 개시하는 단계(4010)로 진행된다. 그 다음, 단계(4020)에서 트랜잭션/인가/메시지 서버는 트랜잭션 호스트에 의하여 접속될 수 있으며, 단계(4030)에서 트랜잭션 호스트는 트랜잭션으로 진행하기 위한 인가를 수신할 수 있다. 그 후, 단계(4040)에서 트랜잭션 호스트는 NFC 통신 링크를 통해 광고들과 같은 다른 선택적 정보, 상인 신원, 신용 카드 제공자, 아이템 타입, 아이템명, 트랜잭션 값, 트랜잭션 위치, 트랜잭션 날짜, 트랜잭션 시간 및 전화번호와 같은 상세한 트랜잭션 정보와 함께 트랜잭션 영수증을 모바일 디바이스에 전달할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 트랜잭션이 발생한 장소의 성질 및 위치에 대한 세부 사항들, 시각 등이 또한 모바일 디바이스/클라이언트에 제공될 수 있다. 다양한 실시예들에서 정보의 전달 및/또는 트랜잭션의 완료는 확인을 위해 모바일 디바이스의 다른 "스와이프"를 요구할 수 있다.
계속해서, 단계(4050)에서 모바일 디바이스에 상주하는 사용자 프로파일은 이전 단계들의 NFC 활동에 응답하여 모바일 디바이스에 상주하는 특별한 소프트웨어 및/또는 회로를 사용하여 업데이트될 수 있다. 그 후 단계(4060)에서, 모바일 디바이스는 업데이트된 사용자 프로파일에 기초하여 예를 들어, 광고들, 쿠폰들 등을 포함하는 타겟 콘텐츠 메시지들과 같은 정보를 선택 및/또는 디스플레이할 수 있다.
본 명세서에 개시된 기술들 및 모듈들은 다양한 수단에 의하여 구현될 수 있다. 이러한 기술들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 하드웨어 구현에 대하여, 액세스 포인트 또는 액세스 단말 내에 프로세싱 유닛들은 하나 이상의 주문형 집적 회로(ASIC)들, 디지털 신호 프로세서(DSP)들, 디지털 신호 처리 장치(DSPD)들, 프로그래밍 가능 로직 장치(PLD)들, 필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이(FPGA)들, 프로세서들, 제어기들, 마이크로제어기들, 마이크로프로세서들, 본 명세서에서 설명하는 기능들을 수행하도록 설계되는 다른 전자 유닛들, 또는 이들의 조합 내에 구현될 수 있다.
소프트웨어에서 구현에서, 본 명세서에 개시되는 기술들은 본 명세서에 설명한 기능들을 수행하는 모듈들(예를 들어, 프로시저들, 함수들 등)을 통해 구현될 수 있다. 소프트웨어 코드들은 메모리 유닛들에 저장될 수 있으며 프로세서들 또는 복조기들에 의해 실행될 수 있다. 메모리 유닛은 프로세서 내에 또는 프로세서 외부에 구현될 수 있으며, 프로세서 외부에 구현되는 경우에는 다양한 수단을 통해 프로세서에 통신 가능하게 연결될 수 있다.
하나 이상의 예시적인 실시예에서, 설명한 기능들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 임의의 조합으로 구현될 수 있다. 소프트웨어에 구현된다면, 이 기능들은 컴퓨터 판독 가능 매체 상에 하나 이상의 명령들 또는 코드로서 저장될 수도 있고 이를 통해 전송될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 한 장소에서 다른 장소로 컴퓨터 프로그램의 전달을 용이하게 하는 임의의 매체를 포함하는 통신 매체 및 컴퓨터 저장 매체를 모두 포함한다. 저장 매체는 컴퓨터에 의해 액세스 가능한 임의의 이용 가능한 매체일 수 있다. 한정이 아닌 예시로, 이러한 컴퓨터 판독 가능 매체는 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM이나 다른 광 디스크 저장소, 자기 디스크 저장소 또는 다른 자기 저장 소자, 또는 명령이나 데이터 구조의 형태로 원하는 프로그램 코드를 운반 또는 저장하는데 사용될 수 있으며 컴퓨터에 의해 액세스 가능한 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다. 또한, 임의의 접속이 컴퓨터 판독 가능 매체로 적절히 지칭된다. 예를 들어, 소프트웨어가 동축 케이블, 광섬유 케이블, 꼬임쌍선, 디지털 가입자 회선("DSL"), 또는 적외선, 라디오 및 마이크로파와 같은 무선 기술을 이용하여 웹사이트, 서버 또는 다른 원격 소스로부터 전송된다면, 동축 케이블, 광섬유 케이블, 꼬임 쌍선, DSL, 또는 적외선, 라디오 및 마이크로파와 같은 무선 기술이 매체의 정의에 포함된다. 본 명세서에서 사용된 것과 같은 디스크(disk 및 disc)는 콤팩트 디스크(disc)(CD), 레이저 디스크(disc), 광 디스크(disc), 디지털 다목적 디스크(disc)(DVD), 플로피 디스크(disk), 고해상도 DVD("HD-DVD") 및 블루레이 디스크(disk)를 포함하며, 디스크(disk)들은 보통 데이터를 자기적으로 재생하는 반면, 디스크(disc)들은 데이터를 레이저에 의해 광학적으로 재생한다. 상기의 조합 또한 컴퓨터 판독 가능 매체의 범위 내에 포함되어야 한다.
개시된 실시예들의 상기 설명은 당업자들이 본 명세서에 개시된 특징들, 기능들, 동작들 및 실시예들을 제작 또는 사용할 수 있도록 제공된다. 이들 실시예들에 대한 다양한 변형들이 당업자들에게 쉽게 명백할 것이며, 본원에 정의된 일반 원리들은 발명의 진의 또는 범위를 벗어나지 않고 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 따라서, 본 발명은 본원에 나타낸 실시예로 한정되는 것이 아니라 본원에 개시된 원리 및 신규한 특징들에 부합하는 가장 넓은 범위에 따르는 것이다.

Claims (21)

  1. 모바일 클라이언트에 의하여 프로세싱될 정보의 적합성(suitability)을 결정하기 위한 방법으로서, 상기 방법은 상기 모바일 클라이언트에 의해 수행되며,
    근거리 통신(NFC: near-field communication) 링크를 사용하여 상기 모바일 클라이언트와 트랜잭션 호스트 사이에 트랜잭션과 관련되는 정보를 상기 모바일 클라이언트상에서 수신하는 단계;
    상기 수신되는 트랜잭션 정보에 기초하여 상기 모바일 클라이언트상에서 사용자 프로파일을 업데이트하는 단계;
    상기 업데이트되는 사용자 프로파일에 기초하여 상기 모바일 클라이언트상에서 하나 이상의 타겟 콘텐츠 메시지들을 셀룰러 링크를 통하지 않고 상기 트랜잭션 호스트로부터 직접 수신하는 단계; 및
    상기 업데이트되는 사용자 프로파일에 기초하여 상기 모바일 클라이언트상에서 상기 하나 이상의 타겟 콘텐츠 메시지들의 선택 및 디스플레잉 중 적어도 하나를 수행하는 단계를 포함하는,
    모바일 클라이언트에 의하여 프로세싱될 정보의 적합성을 결정하기 위한 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 트랜잭션 호스트는 포인트-오브-세일(Point-of-Sale) 호스트인,
    모바일 클라이언트에 의하여 프로세싱될 정보의 적합성을 결정하기 위한 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 트랜잭션 정보는 상인 신원, 신용 카드 제공자, 아이템 타입, 아이템명, 트랜잭션 값, 트랜잭션 위치, 트랜잭션 날짜, 트랜잭션 시간, 및 전화 번호 중 적어도 하나에 기초하는,
    모바일 클라이언트에 의하여 프로세싱될 정보의 적합성을 결정하기 위한 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 타겟 콘텐츠 메시지들은 광고를 포함하는,
    모바일 클라이언트에 의하여 프로세싱될 정보의 적합성을 결정하기 위한 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 타겟 콘텐츠 메시지들은 메타-데이터를 포함하는,
    모바일 클라이언트에 의하여 프로세싱될 정보의 적합성을 결정하기 위한 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 사용자 프로파일을 업데이트하는 단계는 상기 모바일 클라이언트에 트랜잭션의 위치를 제공하는 단계를 포함하는,
    모바일 클라이언트에 의하여 프로세싱될 정보의 적합성을 결정하기 위한 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 트랜잭션 호스트는 포인트-오브-세일 호스트이고;
    상기 트랜잭션 정보는 상인 신원, 신용 카드 제공자, 아이템 타입, 아이템명, 트랜잭션 값, 트랜잭션 위치, 트랜잭션 날짜, 트랜잭션 시간, 및 전화 번호 중 적어도 하나에 기초하고;
    상기 하나 이상의 타겟 콘텐츠 메시지들은 광고를 포함하고;
    상기 하나 이상의 타겟 콘텐츠 메시지들은 메타-데이터를 포함하며; 그리고
    상기 사용자 프로파일을 업데이트하는 단계는 상기 모바일 클라이언트에 상기 트랜잭션 위치를 제공하는 단계를 포함하는,
    모바일 클라이언트에 의하여 프로세싱될 정보의 적합성을 결정하기 위한 방법.
  8. 모바일 클라이언트로서,
    근거리 통신(NFC) 링크를 사용하여 상기 모바일 클라이언트와 트랜잭션 호스트 사이에 트랜잭션과 관련되는 정보를 상기 모바일 클라이언트상에서 수신하기 위한 수단;
    상기 수신되는 트랜잭션 정보에 기초하여 상기 모바일 클라이언트상에서 사용자 프로파일을 업데이트하기 위한 수단;
    상기 업데이트되는 사용자 프로파일에 기초하여 상기 모바일 클라이언트상에서 하나 이상의 타겟 콘텐츠 메시지들을 셀룰러 링크를 통하지 않고 상기 트랜잭션 호스트로부터 직접 수신하기 위한 수단; 및
    상기 업데이트되는 사용자 프로파일에 기초하여 상기 모바일 클라이언트상에서 상기 하나 이상의 타겟 콘텐츠 메시지들의 선택 및 디스플레잉 중 적어도 하나를 수행하기 위한 수단을 포함하는,
    모바일 클라이언트.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 트랜잭션 호스트는 포인트-오브-세일 호스트인,
    모바일 클라이언트.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 트랜잭션 정보는 상인 신원, 신용 카드 제공자, 아이템 타입, 아이템명, 트랜잭션 값, 트랜잭션 위치, 트랜잭션 날짜, 트랜잭션 시간, 및 전화 번호 중 적어도 하나에 기초하는,
    모바일 클라이언트.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 하나 이상의 타겟 콘텐츠 메시지들은 광고를 포함하는,
    모바일 클라이언트.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 하나 이상의 타겟 콘텐츠 메시지들은 메타-데이터를 포함하는,
    모바일 클라이언트.
  13. 제8항에 있어서,
    상기 사용자 프로파일을 업데이트하기 위한 수단은 상기 트랜잭션의 위치에 기초하여 상기 사용자 프로파일을 업데이트하는,
    모바일 클라이언트.
  14. 모바일 클라이언트로서,
    메모리;
    양방향 NFC 링크를 설정할 수 있는 근거리 통신(NFC) 회로; 및
    상기 메모리 및 상기 NFC 회로에 연결되는 프로세서
    를 포함하며, 상기 프로세서는,
    상기 NFC 링크를 사용하여 상기 모바일 클라이언트와 트랜잭션 호스트 사이에 트랜잭션과 관련되는 정보를 수신하고;
    상기 수신되는 트랜잭션 정보에 기초하여 상기 모바일 클라이언트상에서 사용자 프로파일을 업데이트하고;
    상기 업데이트되는 사용자 프로파일에 기초하여 상기 모바일 클라이언트상에서 하나 이상의 타겟 콘텐츠 메시지들을 셀룰러 링크를 통하지 않고 상기 트랜잭션 호스트로부터 직접 수신하며; 그리고
    상기 업데이트되는 사용자 프로파일에 기초하여 상기 모바일 클라이언트상에서 상기 하나 이상의 타겟 콘텐츠 메시지들의 선택 및 디스플레잉 중 적어도 하나를 수행하도록 동작하는,
    모바일 클라이언트.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 트랜잭션 호스트는 포인트-오브-세일 호스트인,
    모바일 클라이언트.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 트랜잭션 정보는 상인 신원, 신용 카드 제공자, 아이템 타입, 아이템명, 트랜잭션 값, 트랜잭션 위치, 트랜잭션 날짜, 트랜잭션 시간, 및 전화 번호 중 적어도 하나에 기초하는,
    모바일 클라이언트.
  17. 제14항에 있어서,
    상기 하나 이상의 타겟 콘텐츠 메시지들은 광고를 포함하는,
    모바일 클라이언트.
  18. 제14항에 있어서,
    상기 하나 이상의 타겟 콘텐츠 메시지들은 메타-데이터를 포함하는,
    모바일 클라이언트.
  19. 제14항에 있어서,
    상기 사용자 프로파일을 업데이트하기 위한 수단은 상기 트랜잭션 위치에 기초하여 상기 사용자 프로파일을 업데이트하는,
    모바일 클라이언트.
  20. 컴퓨터 판독-가능 매체로서,
    근거리 통신(NFC) 링크를 사용하여 모바일 클라이언트와 트랜잭션 호스트 사이에 트랜잭션과 관련되는 정보를 상기 모바일 클라이언트상에서 수신하기 위한 명령들;
    상기 수신되는 트랜잭션 정보에 기초하여 상기 모바일 클라이언트상에서 사용자 프로파일을 업데이트하기 위한 명령들;
    상기 업데이트되는 사용자 프로파일에 기초하여 상기 모바일 클라이언트상에서 하나 이상의 타겟 콘텐츠 메시지들을 셀룰러 링크를 통하지 않고 상기 트랜잭션 호스트로부터 직접 수신하기 위한 명령들; 및
    상기 업데이트되는 사용자 프로파일에 기초하여 상기 모바일 클라이언트상에서 상기 하나 이상의 타겟 콘텐츠 메시지들의 선택 및 디스플레잉 중 적어도 하나를 수행하기 위한 명령들을 포함하는,
    컴퓨터 판독-가능 매체.
  21. 제 1 항에 있어서,
    상기 수행하는 단계는 외부 엔티티로부터 상기 모바일 클라이언트로 제공되는 타겟화된 컨텐츠 규칙들 및 상기 업데이트된 사용자 프로파일 사이의 비교에 기초하여 상기 모바일 클라이언트 상의 상기 하나 이상의 타겟화된 메시지들을 선택하는 단계를 포함하는,
    모바일 클라이언트에 의하여 프로세싱될 정보의 적합성을 결정하기 위한 방법.
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