JP2001513278A - 非対称アップリンク／ダウンリンク帯域幅を用いた放送データ分配システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 放送データ分配システムは、非対称なアップリンク／ダウンリンク帯域幅を有する放送およびマルチキャスト放送ネットワークにおいて視聴選択項目の選択についてのディレクトリおよびインデックス情報を分配する。このようなシステムの例は、ディジタル放送衛星（DBS）およびケーブルテレビ（CATV）システムを含む。より詳細には、本発明の好ましい実施態様は、ディレクトリサーバにおいて共有ディレクトリリソースを同時に配置し、このディレクトリサーバは、格納多重化を介して技術改善の便宜をディレクトリクライアントヘ提供し得、このディレクトリクライアントは、より小型で、より異種の、およびより進歩のおそいメモリおよび処理リソースを有すると想定される。ディレクトリクライアントにおいて格納されたディレクトリ情報は、加入者の嗜好に基づいて選択されたディレクトリサーバにおいて維持された情報のサブセットである。このシステムは、放送される各目的オブジェクト（プログラム）のための目的プロファイル、および各加入者についての「目的プロファイル嗜好要旨」を自動的に構築し、この目的プロファイル嗜好要旨は、種々のタイプの目的オブジェクトにおける加入者の嗜好レベルを記述する。次にシステムは、各加入者にとって興味が最もありそうな目的オブジェクトの、加入者についてカスタマイズされたランク順づけリストを生成するために、加入者の目的プロファイル嗜好要旨に対して目的プロファイルを評価することにより、加入者は、データ分配システム上で利用できる過剰な目的オブジェクトからこのシステムによって自動的に選択されたこれらの潜在的に関連のある目的オブジェクトの中から選択し得る。

Description

【発明の詳細な説明】 非対称アップリンク／ダウンリンク帯域幅を用いた放送データ分配システム 発明の分野 本発明は、データ分配システムの分野に関し、データ分配システム内に存在し て、データ転送効率を高めることにより加入者ネットワークターミナルのメモリ 要求を低減する方法を包含する。これにより、容量が変化および拡大し続けるデ ータ分配システムとインターフェースできるとともに、そのデータ分配システム を介して加入者に対して利用可能な膨大なデータに効率的にアクセスするために 必要な情報を加入者に提供し得るシンプルな低コストターミナルデバイスとして 、加入者ネットワークターミナルを実現することができる。 課題 変化するデータ分配システムとインターフェースできるとともに、そのデータ 分配システムを介して加入者に対して利用可能な膨大なデータに加入者が効率的 にアクセスすることが可能である、必要な情報を加入者に提供し得るシンプルな 低コストターミナルデバイスを提供することは、データ分配システムの分野にお ける課題の１つである。対象となるデータ分配システムは、典型的には、ケーブ ルテレビジョン（ＣＡＴＶ）またはデジタル放送衛星（ＤＢＳ）システムである 。これらのシステムは、限られたメモリおよび機能性を有する加入者ターミナル アダプタに対して複数のチャネル上でマルチメディアデータストリームを同時に 送信する。加入者ターミナルアダプタは、複数の放送チャネルのうちの選択され た１つのチャネルを受信して、加入者のテレビジョンセット等のディスプレイデ バイス上に表示する。さらに、インターネットは、分配されたクライアント集団 (clientele)に対してデータを放送する能力に起因する、このクラスのデータ分 配システムに含まれる固有の能力を有する。 １９６０年代および１９７０年代には、データ転送能力が限られていたために 、ＣＡＴＶまたはＤＢＳネットワークの加入者に対して利用可能な放送チャネル の 選択肢の数が少なかった。今日では、典型的なＤＢＳおよびＣＡＴＶネットワー クは数十チャネルを提供しており、近い将来には、ＣＡＴＶおよびＤＢＳネット ワークを介して加入者に対して数百チャネルが同時に放送されることが見込まれ ている。これは、加入者およびコンテンツプロバイダの展望の両者にとって望ま しいことである。なぜなら、ますます特化された情報を生成し、分類し、そして これを選択された加入者組に送達することが可能になり、加入者の興味が放送さ れる情報の内容と一致するからである。この膨大な情報による望ましくない副産 物は、情報のオーバーロード、および、「チャネルサーフィン」に費やされる加 入者の膨大な時間である。チャネルサーフィンは、加入者が、利用可能な放送チ ャネルを丹念に切り換えることによって、利用可能な豊富な放送情報から関連す るおよび／または興味のある情報を特定しようとすることである。このプロセス は非効率的であり、加入者が所望な情報を時間内に特定できないことによって加 入者に送達される使用可能な情報が大幅に低減される。 加入者への情報の送達に関する１つの課題は、加入者がデータ分配システムと インターフェースすることを可能にする加入者ネットワークインターフェースデ バイスの実現である。加入者ネットワークインターフェースデバイスについては 、いくつかの計画がある。その１つは、パーソナルコンピュータのようなインテ リジェント高機能デバイスを使用することである。これは、現時点では、３つの 理由から非現実的な計画である。第１に、ＣＡＴＶが、現在、米国の家庭の６５ ％に普及しているのに対して、パーソナルコンピュータは３０％未満の家庭にし かないことである。ＤＢＳの普及率（現在５％未満）はパーソナルコンピュータ またはＣＡＴＶシステムよりも低いが、今後増加すると見込まれている。比較的 高価な加入者ネットワークインターフェースデバイスを購入する必要に関する問 題は、市場の潜在能力が大幅に制限されることによって売上数量が抑制されるこ とである。第２に、パーソナルコンピュータ市場は、ネットワークアダプタおよ びモニタのような技術を販売しようと競合する複数のコンポーネントプロバイダ によって特徴付けられてきた。さらに、多くのパーソナルコンピュータは、様々 なベンダが製造する複数のコンポーネントで構成され、その最終製品は、特定の 価格／性能特性で消費者に販売されている。これは、ＣＡＴＶ放送料金に対して 、 ビジネスの観点から必要な広い相互運用性を有する加入者ネットワークインター フェースデバイスを開発するのに不可能に近い環境を作り出している。異なるソ フトウェアバージョンおよびそれらの非互換性の要件によって、インターオペラ ビリティはさらに複雑になる。第３に、パーソナルコンピュータを利用すると、 ビデオカセットデッキにおいて見られる「１２：００点滅」現象が起こる危険性 が高まる。なぜなら、パーソナルコンピュータを加入者ネットワークインターフ ェースデバイスとして利用すると、パーソナルコンピュータが複雑であるために 、テクノロジーに疎い加入者は情報にアクセスできなくなるからである。 これよりもずっと現実的な計画は、現在マスコミの間で「セットトップボック ス(set-top box)」と呼ばれている専用ターミナルアダプタの利用である。この 計画では、加入者ネットワークインターフェースデバイスが、加入者のためにマ ルチメディアストリームにアクセスしてこの情報をテレビジョンセットを介して 提示するというタスクのために専用化されたターミナルアダプタを搭載した標準 テレビジョンセットを含む。ターミナルアダプタは、マイクロプロセッサと、同 時に送信されるマルチメディアデータストリームを選択し、解凍し、デマルチプ レクシングするために必要な任意のロジックとを含む。ターミナルアダプタは、 規制されたマテリアルへのアクセスを許可したり、加入者／サービスプロバイダ インタラクションのために必要な任意のプロトコルを実行する等の帯域外信号方 式による(out-of-band signaling)タスクをも処理する。いくつかの競合するフ ァクターが、ターミナルアダプタを最適化しようとして作業を進めている。第１ に、多くの場合サービス経費はサービスプロバイダがもつものであるので、また 、サービスの停止は加入者を不快にさせるので、ターミナルアダプタはロバスト でなければならない。第２に、ターミナルアダプタは、ＤＢＳまたはＣＡＴＶの インフラストラクチャーの範囲内で、あらゆる予測される情報送達計画に対応で きるように十分に柔軟でなければならない。最後に、加入者の購買価格範囲内に なるように、あるいは、加入者へのリースによって短期間で原価回収するように 、ターミナルアダプタは十分に低コストでなければならない。この後者の計画で は、経費は相当な期間をかけて償却されるが、加入者への月々の請求額が、映画 レンタルにかかる費用を上回ったり、政府規制に照らして高過ぎたりしてはいけ ない。 ターミナルアダプタは、主要なコスト要因であたるプロセッサおよびメモリの 両方を含む。メモリは、データの保存および処理をサポートするものであり、多 くの演算アプリケーションにおいて、演算処理を高速化する最も簡単な方法は追 加メモリを追加することである。残念なことに、ターミナルアダプタに大きなメ モリを搭載することを妨げるいくつかの要因が存在する。その第１は、必要なメ モリの量とそのターミナルアダプタに必要なデバイスの種類との両方から生じる メモリのコストである。停電時または加入者がターミナルアダプタの接続を切っ た際の信頼性を統御するためにデータストレージの少なくとも一部には不揮発性 ＲＡＭが必要である。第２の要因は、その実現に費用がかかる処理が存在するた めに、ターミナルアダプタのハードウェアのアップデートを回避する必要がある ことである。ターミナルアダプタに大きなメモリを必要とする情報分配アーキテ クチャでは、技術者は、前に設置したものが古くなる度に定期的に加入者サイト でアップデートを行わざるを得なくなる。 新世代ＣＡＴＶ「コンバータ」ボックスは、放送中または放送予定のプログラ ム（より広義には、マルチメディアデータストリーム）に関する情報のためのス トレージを提供する。このターミナルアダプタ中の「プログラムガイド」情報ス トレージは１７０Ｋバイトのオーダーの非常に大きなメモリを必要としており、 この多チャネルブームの中、追加されるチャネル数に比例するメモリの増大を迫 られるであろう。ターミナルアダプタに大きなメモリが必要になるのは、視聴者 の好みや興味についての情報が欠如している結果である。このような情報は、タ ーミナルアダプタ内のローカルストレージについての記述情報の部分集合を選択 するのに利用できる。このような情報が全く手に入らないために、同時に放送さ れる多数のプログラムに関する見出しおよび記述情報を送信して、これをターミ ナルアダプタのメモリ内に保持しなければならないのである。このように、ター ミナルアダプタ内にプログラムガイド情報を有する加入者の必要性に対処し、且 つ、高価なメモリの使用に関して倹約である、効果的なターミナルアダプタ／デ ータ分配システムアーキテクチャまたは動作は現存しない。 本技術の別の用途の１つは、加入者が、標準放送されるプログラム料金ではな く特定の性質のデータを要求するデータ検索の分野である。この場合、情報分配 システムは、どの情報が加入者によって要求されているのかを区別し、その情報 を送達する効率的なメカニズムを提供しなければならない。加入者がモバイルで 、加入者の「ホームロケーション」情報源以外の情報源からの情報を要求する場 合、情報の送達は複雑になる。この例としては、セルラー通信またはパーソナル 通信システムアプリケーションならびに一般的なインターネットアクセスアプリ ケーションが含まれる。加入者は、これらのサービスのローカル供給者と相互接 続することによっていかなる物理的ロケーションからでも、これらのサービスの いずれにもアクセスすることができる。加入者によって要求される情報は、地域 特有のものかもしれないし、あるいは、時刻についてカスタマイズされているか もしれず、既存の情報分配システムでは、このような特定の要求を加入者にとっ て便利な方法で与えることはできない。 解決策 本発明のデータ分配システムによって、上記の問題が解決するとともに、当該 分野において技術的な進歩がもたらされる。このデータ分配システムの基礎とな るアーキテクチャは、典型的には、ケーブルテレビジョンのような階層ネットワ ークである。従って、データ分配システムは、加入者によって要求される情報ま たは加入者が利用可能な情報のデータコンテンツを階層的にフィルタリングし、 これにより、加入者からの情報の要求に応えるのに必要となる実効的な帯域幅を 低減する。 効果的なフィルタリングを達成するために、本データ分配システムは、自動的 に、放送される各ターゲットオブジェクト（プログラムまたは情報レスポンス） についてのターゲットプロファイルと、各加入者についての「ターゲットプロフ ァイルインタレストサマリー(target profile interest summary)」との両方を 構築する。このターゲットプロファイルインタレストサマリーは、様々なタイプ のターゲットオブジェクトについての加入者の興味レベル(interest level)を記 述したものである。その後、データ分配システムは、このターゲットプロファイ ルを加入者のターゲットプロファイルインタレストサマリーに照らして評価する ことにより、加入者毎にカスタマイズされた、最も各加入者が興味を持ちそうな ターゲットオブジェクトをランク付けしたリスト(rank ordered listing)を作成 する。これにより、加入者は、データ分配システム上で利用可能な膨大なターゲ ットオブジェクトからこのシステムによって自動的に選択された潜在的に関連の あるターゲットオブジェクトの中から選択することができる。ターゲットオブジ ェクト自体が複数の情報セグメントに分割され、これにより、データ分配システ ムが、管理し易い量のデータを加入者に提供することを可能にする。これらのコ ンテンツベースの類似度測定(content based Similarity measurement)は、複数 の情報セグメントのうちのどのセグメントを送信するのかを決定する際、および 、加入者への送信の順序を決定する際の一助となる。この類似度測度(similarit y measure)を用いて、帯域幅を節約するように、情報セグメントをプリフェッチ してこれらのセグメントを加入者に送達することも可能である。この能力は、加 入者の地域変更の関数として、地域を変えてロケーション特有情報の送達を要求 するかもしれない移動性の加入者にも拡張可能である。 本アーキテクチャは、いくつかの利点をもたらす。第１に、加入者ターミナル 機器にアクセスすることなく、データ分配ネットワークのコア内でテクノロジー アップグレードを行うことができる。第２に、複数の加入者母集団にわたってデ ィレクトリ情報を多重化することによって、データストレージが大幅に節約され る。第３に、ターゲットオブジェクトのセグメント化に起因して、ターミナルア ダプタ内に極端に限られた量のメモリしかない場合においても、複雑な情報スト リームおよび完全な一般性を有する加入者の興味を扱うことができる。 データ分配システムは、データ格納能力が極めて限られたターミナルアダプタ であるクライアント、および（ライブプログラムフィード(live program feed) および／またはビデオオンデマンド等の）マルチメディア情報およびマルチメデ ィア情報に関する記述情報（ディレクトリ情報、スケジュール、インデックス） 等のデータを含むサーバから構成される。サーバがデータ分配システムの物理的 インフラストラクチャ内に組み込まれている間、クライアントは加入者の物理的 制御下にあるとみなされる。制限されたデータ格納アーキテクチャへの鍵は、メ モリ管理アルゴリズムを介して最適化されたローカル格納装置の知的使用、加入 者ターゲットプロファイルインタレストサマリー情報の使用、サーバ更新および クライアント要求を介して局部格納装置を更新するためのクライアントとサーバ との間の通信プロトコルへの依存である。このことにより、変化に対してロバス トであり、コストが低く、かつ、CATV/DBSインフラストラクチャ自体を利用して 、これらのプロパティを保存するディレクトリ情報のための分配されたアーキテ クチャとなる。実際には、クライアントは「セットトップボックス」を備えたタ ーミナルアダプタである。サーバによって使用されて、クライアントに関するデ ィレクトリ情報を提供するアルゴリズム全体を以下に説明する： １．新たなディレクトリ情報がサーバにロードされた場合、サーバは、スケジ ュールデータストラクチャ内に情報を格納する。この情報が前に受け取られたデ ィレクトリ情報の更新を表す場合、前のディレクトリ情報（「コピーセット(cop y set)」）の受取人は、前に受け取ったディレクトリ情報を消去せねばならない と通知(inform)される。このことは、必ずしも完了しないうちにも、各クライア ントに格納されたディレクトリ情報が正しいことを確実にする。 ２．サーバがディレクトリ情報に関してクライアントから要求を受け取る場合 、サーバは、それ自身の格納装置から最も最近のディレクトリ情報を得て、これ をクライアントに送信する。 ３．サーバは時間帯および日時インジケータ(time-of-day and date indicato r)をクライアントシステムに周期的に送信し、クライアントとサーバとの間の同 期を確実にする。 この様態で、データ分配システムは加入者ターミナルアダプタとの同期を維持 し、かつ、そこに格納されたディレクトリ情報が現在の値に維持されることを確 実にする。放送プログラムの加入者ターゲットインタレストプロファイル要約フ ィルタリングの使用が、加入者ターミナルアダプタのメモリ内に格納されること を要求されるディレクトリ情報の量を大幅に低減するが、効率的な様態で関心の あるプログラムに加入者を指向する機能を果たす。 放送プログラムとは異なる情報の例において、システムは加入者のためのター ゲットプロファイルインタレストサマリーを使用して、加入者がどの情報に関心 を持っているかを判定する。このデータは、類似度測度(Similarity measure)を 作成するために使用し得、それにより、加入者への伝送のためにデータの知的プ レキャッシュを行う。要求を行っている加入者に伝送されたデータのコンテンツ に加えて順序も変化して、伝送帯域幅の制限を所与のものとする場合に、データ 転送の効率を最大化する。移動性の加入者に対して、システムは情報分配を加入 者の場所(subscriber locale)の関数としてカスタマイズし得、かつ、加入者の 到着を見込んで、データをある場所にプレキャッシュすることもできる。 図面の簡単な説明 図１は、カスタマープレファレンスプロファイルシステム(customer preferen ce profile system)を組み込むことを有するマルチメディア分配システムの典型 的なアーキテクチャをブロック図の形態で示す。 図２は、同意マトリクス(agreement atrix)の形成方法を流れ図の形態で示す 。 図３は、仮想チャネルの選択方法を流れ図の形態で示す。 図４は、典型的な加入者ターミナルアダプタを図１のシステムと関連付けてブ ロック図の形態で示す。 図５は、図４の典型的な加入者ターミナルアダプタのソフトウェア／ファーム ウェアアーキテクチャをブロック図の形態で示す。 図６は、類似度判定プロセスの動作を流れ図の形態で示す。 図７は、プログラム整合プロセスの動作を流れ図の形態で示す。 図８は、データ分配システムの帯域幅の使用を示す。 図９および図10は、さまざまなクライアントーサーバ間の相互接続を示す。 詳細な説明 図１は、本発明のデータ分配システムの典型的なアーキテクチャをブロック図 の形態で示す。データ分配システムは、加入者のプレミス内に配置された、デー タ格納能力が極めて限られたターミナルアダプタ112に格納されたクライアント と、（ヘッドエンドに配置され得、）（ライブフィードおよびビデオオンデマン ド等の）マルチメディア情報およびマルチメディア情報に関する記述情報（ディ レクトリ情報、スケジュール、インデックス）の両方を含むネットワーク内のネ ットワークデータ処理100、データ伝送108，およびデータ格納エレメント110で あるサーバとから構成される。サーバがデータ分配システムの物理的インフラス トラクチャ内に組み込まれている間、クライアントは加入者の物理的制御下にあ るとみなされる。クライアントとサーバとを相互接続する基本ネットワーク構造 は、高帯域幅マルチキャストダウンリンク／低帯域幅ユニキャストアップリンク ネットワークである。これらの帯域幅の制限は実施上の事項であり、ダウンリン クおよびアップリンク通路の帯域幅の不当性は、技術的に必要なものではない。 データ分配システムは、ユーザによって観察される応答時間を短縮する方法と して、携帯端末またはネットワークコンピュータ等の装置のようなセットトップ ボックスのコンテキスト、もしくは、セットトップボックスの形態で使用される パーソナルコンピュータ内に有効に与えられ得る。ACM SIGCOMM Computer Commu nication Review，July 1996に収録されたV．N．PadmanabhanおよびJ．C．Mogul の"Using Predictive Prefetching to Improve World Wide Web Latency"と題さ れた論文は、インターネット型ワールドワイドウェブのハイパーテキストトラン スポートプロトコル(HTTP)に格納された情報をプリフェッチする方法を開示して いる。本質的に、使用された方法は、HTTPフォーマットファイルに組み込まれた 他のドキュメントに、これらのリンクがデータをプリフェッチする際に追跡され る必要があるというヒントとして、つまり、リンクされたドキュメントはこれら のドキュメントへのリンクを追跡するユーザの意志を予期してフェッチする必要 があるというヒントとして「リンク」する。データ分配システムは、このスキー ムに２つの向上を提供する。第１に、このシステムは、プリフェッチされたデー タをオンデマンドデータと混合して、メモリ要求を低減しつつも、多数のHTTP/W WWユーザへの応答時間について全面的な向上を提供し得る。第２に、データ分配 システムは、ダウンリンクを固定されたキャパシティリソースとみなすが、ユー ザプリファレンス等の技術を用いて、スロットまたは帯域幅が十分に利用されて いない場合にプリフェッチを行い、将来における帯域幅に関するデマンドを先立 って低減する一般的なスケジューリング方法を提供する。類似度通知プリフェッ チ(similarity-infarmed prefetching)を用いる通常の技術が、"Pseudonymous S erver For System For Customiized Electronic Identification Of Desirable Objects"という名称の同時係属中の特許出願、1995年10月31日に出願の米国特許 出願番号第08/550,886号に記載されている。基本定義 この説明を目的とした関連する用語の定義を以下に示す。(a)通常、本質的に 電子的である、加入者によるアクセスのために利用可能なオブジェクトを「ター ゲットオブジェクト」と呼ぶ。(b)そのターゲットオブジェクトの属性を示すデ ジタル表示のプロファイルを「ターゲットプロファイル」と呼ぶ。(c)加入者の 属性を保持するプロファイルを「加入者プロファイル」と呼ぶ、(d)加入者が好 きおよび／または嫌いなターゲットオブジェクトのデジタルプロファイルの要約 を、加入者の「加入者ターゲットプロファイルインタレストサマリー」と呼ぶ。 (e)類似のプロファイルを有するターゲットオブジェクトの集合を「クラスタ」 と呼ぶ。(f)クラスタ内の全てのターゲットオブジェクトの属性を平均化するこ とによって形成された集合体プロファイル(aggregate profile)を、「クラスタ プロファイル」と呼ぶ。本明細書中に記載のCATV/DBSの実施例において、説明を 明快にするために「プログラム」という用語を「ターゲットオブジェクト」の代 わりに用いる。ネットワークエレメントおよびシステム特性 図１に示したデータ分配ネットワークＮによって相互接続されたさまざまな工 レメントは２つのクラス、つまりクライアントおよびサーバ、に分割され、そし て図１に示すようにグルーピングされ得る。ＣＡＴＶ実施例において、複数のク ライアントは、それぞれが独立した、データ通信リンクを介してサーバ102（プ ログラムソース）に接続された加入者のターミナルアダプタ112である。通常、 クライアントは単一の加入者の家庭で働き、かつ、使用パターンは加入者の活動 の関数であるので、クライアントは連続してオンライン状態にはない。通常、サ ーバ102は、連続してオンライン状態にあり、そして一連のプログラムを所定の 配列(ordering)で放送するか、または加入者によって特定的に選択されたプログ ラムを取り出して放送する（ビデオオンデマンド）かのいずれかを行うように機 能するように使用されるプログラムソースシステムである。サーバ102は磁気テ ープまたは磁気ディスクデータ格納媒体等の持続性の格納装置を備え、そしてデ ータ通信リンクを介してクライアントに相互接続される。データ通信リンクは、 任意のトポロジーおよびアーキテクチャからなり得、簡略を目的として本明細書 中では典型的なケーブルテレビジョントポロジーとして説明する。詳細には、現 在のCATVアーキテクチャは、テレビ放送と競合するワイヤプラントである。全て の実施の局面において、このアーキテクチャをツリーとして見ると、情報は葉の 部分でこのツリーから加入者によって取り出され、根の部分でプログラムソース によって加えられる。例えば、残存するインフラストラクチャを供給する、ネッ トワークの根での衛星放送受信アンテナ(satellite dish)の設置により、衛星放 送受信アンテナの出力が、同軸ケーブルを介して接続された複数の加入者に亘っ て多重化できる。デジタル放送衛星システムは、いくつかのソースから供給を受 ける、（軌道上の根を有する、）よりフラットなツリーとしてみることもできる 。 ケーブルテレビジョンシステムにおいて、複数のプログラムソース102は、複 数のチャネル変調器104によって変調され、そして分配システム108に伝送される プログラムを生成する。分配システム108は、受け取ったプログラムを各ノード1 10を介して加入者ターミナルアダプタ112に再伝送するヘッドエンド100の一部分 である。加入者のターミナルアダプタ112はソフトウェアを含み、ヘッドエンド システム100はシステムコントローラ106上に存在するソフトウェアを含み、各加 入者についてどのプログラムが関心のありそうなプログラムかを判定する。この プログラム選択ソフトウェアは、加入者ターミナルアダプタ112への仮想チャネ ルのプログラミングを制御して、ネットワークＮ上をヘッドエンド100へと放送 される複数のチャネルから選択を行う。加入者は、加入者ターミナルアダプタ11 2を使用して、自動的に生成された仮想チャネルまたはヘッドエンド100から入手 可能な実際の放送チャネルから選択を行い得る。 将来のプログラムスケジューリングにおいて使用するための加入者プレファレ ンスに関連するパッシブフィードバックは、ヘッドエンド100に接続された加入 者データ集合エレメント114を介してこのデータ分配システム内に組み込まれ得 る。本実施形態において、加入者についてのターゲットプロファイルインタレス トサマリーの生成はヘッドエンド100において実行され得、これがヘッドエンド オペレータがどのプログラミングが加入者の集合によって望まれるかを確かめる か、または加入者ターミナルアダプタ112内で実行され得る。前者の場合、プロ グラム選択ソフトウェアはフィルタとして機能して、仮想チャネルデータを加入 者ターミナルアダプタ112において生成し得る。ヘッドエンド100へのリターン信 号は、データ集合についての配線されたリターン経路を用いて、CATVシステムま たは電話線10を介して伝送され得る。従って、クライアントとサーバとを相互接 続する基本ネットワーク構造は、高帯域幅マルチキャストダウンリンク／低帯域 幅ユニキャストアップリンクネットワークである。 上の説明はCATV放送テレビセッティングにおけるチャネル選択のドメインに焦 点を当てたが、デジタル技術および圧縮技術によって可能になったチャネルの多 重性が、本当の「ビデオオンデマンド」(VoD)システムに非常によく似たモード でこれらのチャネルの使用を可能にし得る。チャネルの多重性は、（任意の、所 定のストリームから見た場合、）「周波数飛ばし(frequency-hopped)」モードで 使用され、ビデオのMPEG-圧縮ストリーム等のバースト性のデータ(bursty data) へのアクセスを提供し得る。記述情報は、プログラム選択および表示のため、な らびにプログラムの選択およびスケジューリングをカスタマイズするために使用 され得る。加入者ターミナルアダプタ 図４は、ＣＡＴＶアプリケーションの典型的な加入者ターミナルアダプタのア ーキテクチャ全体をブロック図で示し、図５は、このアダプタに固有のソフトウ エア／ファームウェアのアーキテクチャを示す。特に、プログラムマテリアルお よびそれに対応するプログラムコンテンツプロファイル／ディレクトリ情報は、 ヘッドエンド１００からチューナ４０２を介してデータ受信器４０４によって受 信される。あるいは、コンテンツプロファイル／ディレクトリ情報は、チューナ ４０２をバイパスし得る専用のデータチャネル（図４に破線で示す）を介して受 信され得る。いずれにせよ、受信されるプログラムコンテンツプロファイル／デ ィレクトリ情報は、ヘッドエンド１００で利用可能なマテリアルのサブセットで あり得、マテリアルは、利用可能な情報から抽出されたものであって、加入者用 のターゲットプロファイルインタレストサマリーによって変調されている。 ヘッドエンド１００によって送信されるプログラムマテリアルにスクランブル がかけられている場合、そのスクランブルがかけられている受信プログラムマテ イアルは、表示のためにプロセッサ４０６によって処理され、および／またはモ ジュレータ４１８によって変調され表示される前に、チューナ４０２からデスク ランブラ４１６に送信される。チューナ４０２が同時に放送されるチャネルの１ つを選択する場合、コンテンツプロファイル／ディレクトリ情報は、（受信プロ グラムがその垂直帰線消去期間にコンテンツプロファイル／ディレクトリ情報を 含む場合には）直接またはデータ受信器４０４を介して、プロセッサ４０６に与 えられる。プロセッサ４０６は、プログラムマテリアルに関連するコンテンツプ ロファイル／ディレクトリ情報を検討し、このプログラムマテリアルに対するタ ーゲットプロファイルと、加入者のターゲットプロファイルインタレストサマリ ーとが対応しているかどうかを決定する。加入者からの入力は、オンスクリーン メニュー装置４１４を介して表示メニューを生成する加入者ターミナルアダプタ １１２を介して得られ、加入者は、放送ＴＶ技術において周知のように、遠隔制 御装置４０８および赤外線受信器４１０を用いる。加入者ターゲットプロファイ ルインタレストサマリーは、メモリ４１２内に格納され、加入者ターミナルアダ プタ１１２に様々なプログラム放送の適正を確認するために用いられる。プロセ ッサ４０６は、加入者ターゲットプロファイルインタレストサマリーに対応する ように複数の受信プログラムから、選択し、加入者に考慮してもらうため、これ らのプログラムを仮想チャネルに割り当てる。仮想チャネルは、周知のＴＶセッ トを介して加入者に提示される。次に、加入者は、仮想チャネルの１つまたは他 の任意の利用可能なチャネルを選択し、加入者によって選択されたプログラムを 見ることができる。 電話インターフェース４２０は、データ収集回路１１４を介した加入者ターミ ナルアダプタ１１２からヘッドエンド１００への通信経路をユニキャストモード で提供し、プロセッサ４０６が、収集されたビューイングハビットデータおよび 加入者ターゲットプロファイルインタレストサマリーデータをメモリ４１２から ヘッドエンド１００に送信することを可能にする。加入者ターゲットプロファイ ルインタレストサマリーデータは、暗号化装置４２２を用いることによって、選 択的に機密に維持され、このデータへの無許可のアクセスを防止する。さらに、 加入者ターゲットプロファイルインタレストサマリーデータは、ＲＦモジュレー タ４２４を用いることによって、ヘッドエンド１００に戻され、ヘッドエンド１ ００と加入者ターミナルアダプタ１１２とのリンクの双方向の利用を可能にする ことができる。 上記の制御機能を果たすために加入者ターミナルアダプタ１１２において作動 するソフトウェア／ファームウェアを図５にブロック図の形態で示す。特に、メ モリ４１２の許可サービスセグメント５０２は、加入者が、ＣＡＴＶネットワー クへの契約の一部として受信することが許可されているプログラムを示すデータ を格納するために用いられる。これらの許可プログラムに関連するコンテンツプ ロファイル／ディレクトリ情報は、ディレクトリセグメント５０４に格納され、 このデータは、加入者が見たいと所望する傾向があるプログラムのリスティング （同意マトリクスと呼ぶ）を計算するためにプロセッサ４０６によって用いられ る。同意マトリクス５０８は、メモリ４１２に、関連の日時（time of day）５ １０として格納され、これは、ヘッドエンド１００から局所的に生成または受信 される。同意マトリクス５０８から、プロセッサ４０６は、プログラムガイドリ スティング５１４に入る仮想チャネルのリストを計算する。プログラムガイドリ スティング５１４は、周知の様式で加入者テレビジョンセットを介して加入者に 表示され、加入者は、利用可能な選択肢からプログラムを選択し得る。一旦加入 者がプログラムガイドリスティング５１４からプログラムを選択すると、プロセ ッサ４０６は、チャネルセレクタ５１２を駆動し、選択されたプログラムの放送 を含むチャネルに同調させる。加入者はまた、生成された加入者ターゲットプロ ファイルインタレストサマリーを見て、それによって、加入者が、これに含まれ るデータを手動で調整または修正し、加入者が所望するビューイングハビット内 に変更を反映させることができる。加入者ターゲットプロファイルインタレスト サマリーデータの整合性は、加入者識別子５１８を用いて維持され、加入者入力 装置５１６が指名された加入者以外の個人によって操作されないことを確実にす る。データ格納アーキテクチャ このデータ分配システムにおける限定されたデータ格納アーキテクチャの鍵は 、メモリ管理アルゴリズムおよびクライアントとサーバとの間の通信プロトコル に対する信頼度を通じて最適化される局部格納装置（メモリ４１２）をうまく用 いることである。局部データ格納装置（メモリ４１２）は、サーバ更新およびク ライアントリクエストを通して更新される。この結果、変更の際にロバスト（ro bust）、低コストであり、かつＣＡＴＶインフラストラクチャ自体を用いてこれ らの特性を保持するディレクトリ情報用の分配アーキテクチャが得られる。クラ イアントは、「セットトップボックス」の形態のターミナルアダプタ１１２であ るため、サーバによって使用されるデータ分配アルゴリズム全体は以下の通りで ある。 １．新しいディレクトリ情報がサーバにロードされると、サーバはスケジュー ルデータ構造で情報を格納する。この情報がサーバから予め受信されたディレク トリ情報の更新を示す場合、前のディレクトリ情報（「コピーセット」）の受信 者は、前に受信されたディレクトリ情報を削除し、新たに受信されたディレクト リ情報と交換しなければならないことが知らされる。これによって、クライアン トでのディレクトリ情報が必ずしも完全ではない場合でも、それが正しいことを 確実にする。 ２．サーバがクライアントからディレクトリ情報に対するリクエストを受信す る場合、サーバは、それ自身の格納装置から最も新しいディレクトリ情報を得て 、これをクライアントに送信する。 ３．サーバは、日時および日付インジケータ情報をクライアントシステムに定 期的に送信し、クライアントとサーバとの間の同期を確実にする。 このように、データ分配システムは、加入者ターミナルアダプタ１１２との同 期を維持し、システム内に格納されるディレクトリ情報が現在の値に維持される ことを確実にする。放送プログラムの加入者ターゲット目的プロファイル合計フ ィルタリングを使用すると、加入者ターミナルアダプタのメモリ内に格納される 必要があるディレクトリ情報の量が大幅に減少するが、加入者は、目的のプログ ラムに効率的に方向づけられる。データ転送プロセス 図２は、ディレクトリ情報が加入者ターミナルアダプタ１１２に与えられ、同 意マトリクスが生成されるプロセスをフロー図の形態で示す。このプロセスは、 利用可能な送信帯域幅および加入者ターミナルアダプタ１１２のデータ格納容量 の機能として、データ分配システムまたは加入者ターミナルアダプタ１１２にお いて実行され得る。説明の目的ため、プロセスはデータ分配システムおよび特に ヘッドエンド１０８のシステムコントローラ１０６内で、全体または少なくとも 部分的に行われることが想定される。ステップ２０１では、利用可能なプログラ ムおよびそれらの特徴（コンテンツプロファイル）のスケジュールが作成され、 ヘッドエンド１００内でデータベースに格納される。加入者ターゲットプロファ イルインタレストサマリーは、所定期間、加入者ターミナルアダプタ１１２から ダウンロードされ、ステップ２０４において、データベースに格納される。加入 者ターゲットプロファイルインタレストサマリーは、加入者のプログラムに対す る好みを含み、好ましくは、日時の関数（通常、加入者世帯における多数のビュ ーアの識別の関数）として変化する。 ステップ２０６では、電子プログラムガイドデータと共に受信されたコンテン ツプロファイルが、加入者に固有の好み（加入者ターゲットプロファイルインタ レストサマリー）と整合され、同意マトリックスが作成される。ステップ２０８ では、一旦同意マトリックスが作成されると、加入者の好みと対応する最も高い 値を有するプログラムが優先され、仮想チャネルとして加入者に提示するために 選択される。仮想チャネル割り当ては、優先順位に従って処理され、最も所望さ れるプログラムが最初に仮想チャネルに割り当てられてから、すべての所望され るプログラムが割り当てられる。しかし、同意マトリックスによって整合された プログラムの数に対して仮想チャネルが不十分である場合、仮想チャネル割り当 ては停止される。加入者ターゲットプロファイルインタレストサマリーおよびコ ンテンツプロファイルが、加入者の好みに応じて変化し、初期の決定におけるエ ラーの訂正を行うために更新されることが好ましい。ステップ２１０では、シス テムコントローラ１０６は、加入者によってアクセスされるプログラムの記録お よびアクセス時間の長さを維持する。ステップ２１２では、加入者ターゲットプ ロファイルインタレストサマリーは、加入者ターミナルアダプタ１１２において 更新される。 一旦同意マトリックスが作成されると、仮想チャネルの選択は、図３にフロー 図の形態で示されるプロセス手段によって成し遂げられ得る。ステップ３０２で は、スケジュールされる期間アクティブである加入者ターゲットプロファイルイ ンタレストサマリーが決定される。利用可能なプログラムは、加入者のプログラ ム契約の範囲を示す利用可能なすべてのプログラムのサブセットを選択すること によって決定される。ステップ３０４では、利用可能なプログラムに対して同意 マトリックスが作成され、加入者用の最も人気のあるプログラムが選択される。 ステップ３０６では、すべての加入者の好みが一致しているかどうか、および残 存するいかなる加入者の好みに一致するようにさらなるプログラムが利用可能な かどうかが決定される。ステップ３０８では、すべての好みが利用可能なプログ ラムと一致する場合、スケジューリングプロセスは終了する。すべての好みが利 用可能なプログラムと必ずしも一致しない場合、ステップ３１０および３１２で は、一致した好みを削除するために好みのリストが減少され、処理はステップ３ ０４に戻る。ディジタル放送衛星の背景 ディジタル放送衛星（ＤＢＳ）技術は、上述したＣＡＴＶネットワークと同様 の、非対称的なアップリンク／ダウンリンク帯域幅放送ネットワークを提供する 。この技術は、３０Ｍｂｐｓ（データに対しては３０Ｍｂｐｓおよび保護コーデ ィングに対しては１０Ｍｂｐｓの低減された誤り訂正符号モードにおいて）また は２３Ｍｂｐｓ（データに対しては２３Ｍｂｐｓおよび保護コーディングに対し ては１７Ｍｂｐｓのさらにロバストなコーディング構成において）のディジタル 送信速度を成し遂げることが可能な、比較的高い電力で広い間隔を置いて配置さ れた衛星に依存する。いずれの構成も、ディジタル様式で符号化された２３ＭＨ ｚの高帯域衛星チャネルを用いて成し遂げられる。 テレビジョン信号に対するチャネルの使用は、Ｍｏｔｉｏｎ Ｐｉｃｔｕｒｅ Ｅｘｐｅｒｔｓ Ｇｒｏｕｐ（ＭＰＥＧ）標準（ＭＰＥＧ−ＩＩ）または産業 開発されたプロプライエタリ（proprietary）標準のいずれかであるディジタル 圧縮技術と共に得られる。ＣＡＴＶ領域におけるセットトップボックスのＤＢＳ アナログとして見ることが可能な、受信ユニットに内蔵された複合実時間解凍技 術に対する依存性は高い。受信ユニットは、同軸ケーブルまたは他の手段を介し てセットトップボックスアナログに接続された、小さな受信パラボラアンテナ（ １８”から３６”）によって特徴づけられる。ボックス内で作動する解凍アルゴ リズムは、生のディジタル信号をＮＴＳＣテレビジョン上での表示に適したフォ ーマットに変換する。アルゴリズムは、かなり複雑で、特定用途向け集積回路（ ＡＳＩＣ）またはディジタル信号プロセッサタイプの技術を他の特別な処理と組 み合わせることによって実行される。構成の総コストは、１０００ドル未満とな り得る。電子構成部品のコストは、他の電子通信および計算技術と一貫して減少 する。しかし、電力およびパッケージングによる制限があり、可能なコスト削減 には限度がある。 メモリ要件はすべての構成について小さくなることが予想される。なぜなら、 上記の技術は、主としてテレビジョンに応用されると想定されるからである。セ ットトップボックスアナログの実行の際、高速アクセスポートを介して提供され るディジタルストリームに直接アクセスこともあるが、提案されているシステム （例えば、Ｐｒｉｍｅｓｔａｒ、ＤＩＲＥＣＴＶ／ＵＳＳ、ＥｃｈｏＳｔａｒ、 およびＡｌｐｈａＳｔａｒ）の多くはＴＶ向けである。これは、高精細ＴＶ（Ｈ ＤＴＶ）への将来の応用を意図しているようであるが、上記の技術の存在自体が 、将来の構成におけるこの高速ディジタルアクセスの使用の機会をかなり示して いる。セットトップボックスアナログは、通常、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）と の通信に用いられるＲＪ１１ジャックを提供する。このＲＪ１１ジャックは、課 金情報またはいわゆる「インパルスペイ・パー・ビュー」応答情報を送信するた めに用いられる。 本データ分配システムは、非常に限られた（本明細書において前述した要因に よって支配される）格納容量を有するエンドユーザ端末であるクライアントおよ び、マルチメディア情報（例えばビデオ・オン・デマンドなど）ならびにマルチ メディア情報のための説明情報（ディレクトリ情報、スケジュール、インデック ス）を含んだサーバからなる。クライアントは顧客物理的制御下にあることが想 定され、一方サーバは、ＤＢＳの場合は衛星トランスポンダにアップリンクされ ている可能性が高い。この結果、表面変化（face of change）に対してロバスト であり、低コストで、ＤＢＳインフラストラクチャ自体を利用してこれらの性質 を保つ、ディレクトリ情報のための分配型アーキテクチャが得られる。実用に際 しては、アーキテクチャのクライアントは、ＤＢＳに対して、前述した「セット ートップボックス」的な実体である。ＣＡＴＶに対してのＤＢＳの特殊考慮事項 ＣＡＴＶに対して、ＤＢＳシステムには多くの制約がある。特に以下がある。 １．エラーレート−ラジオチャネルの特性上、重量級のエラープロテクション コーディングが存在しなければならず、チャネル容量の最大５０％を消費する。 これは大きな差ではあるが、本発明のアーキテクチャに影響するものではない。 ２．階層の低利用（非常にフラットなネットワーク）。一般に、ＤＢＳあるい は衛星の主な問題は、同報通信（broadcast）され広域であることである。同報 通信よりも広域であることの方が問題である。同報通信は、マルチキャストの特 殊形態であり、事実上、全ての興味を有する受信者にとってその情報が利用可能 であることを意味する。広域の利点は、衛星マテリアルが広範に分配され得るこ とであるが、マルチキャスト分配ツリーの内部の点にメモリノードを挿入する機 会を与えない。なぜならそのような点は実際存在しないからである。 ３．ずっと低いバックチャネル帯域幅−ＣＡＴＶは、クライアントが自身のメ モリ領域に含めるためのセルを選択するために使用し得るある程度高性能のチャ ネルの可能性を提供する。必要とされる送信器パワーのため、クライアントサイ トにおける衛星送受信器の使用は排除される。受信器および別途の返信手段（例 えばＰＳＴＮ）が存在する。 ４．相互動作可能性−本明細書において用いたＡＴＭセル的なフォーマットと 相互動作する限定的な能力がおそらく存在し得る。フォーマット間の境界におい て適切なフラグメント化および再組み立てアルゴリズムを用いることにより、下 地のデジタルパケットフォーマット上にオーバレイすることが可能である。 無線ＡＴＭ技術におけるメモリ削減技術 非同期転送モード(ATM)は、例えばデータの４８オクテット「セル」などの細 かい粒度(granularity)でバンド幅リソースを割り当てる能力のため、コアテレ コミュニケーションネットワーク（「バックボーン」）において広範な用途を見 出した、リンク多重化技術である。技術文献においてＡＴＭに関する多大な背景 試料が存在する。例えば、Bell LaboratoriesのA.Fraserは、ACM Computer Comm unication Reviewに再版された1994 ACM SIGCOMM Award lectureにおいて、非同 期時分割多重化技術の歴史を論じている。高性能ワークステーションの文脈にお いてこれらのネットワークのための端末アダプタを論じる文献が多く存在する。 これらの設計が首尾よく動作するためには、主としてデータ落ち（dropped data ）ならびにその結果としての劣悪なシステム性能を防ぐための入来データのバッ ファリングのために、多大なメモリを必要とする。将来消費者によって日常的な タスクに用いられ得るようなより低コストなデバイス（例えば無線携帯端末(wir eless personal digital assistants）に対するＡＴＭサポートに関しては、あ まり注意は払われてこなかった。これらのデバイスは、低コストおよび軽量性を 特徴とし、長いバッテリ寿命に重きが置かれるであろう。無線ＡＴＭは研究所環 境においては動作可能であり、映像通信（video traffic）を支え得る。従って 、本発明者らがＣＡＴＶおよびＤＢＳ用に開発したメモリ削減スキームも適合す るような環境を提供するものである。モバイルビューイングシステムにおけるメモリ削減 将来の無線端末のメモリ要求の削減は、技術的およびコスト的理由から今日非 常に重要であり、予見可能な未来においてもそうあり続けるであろう。メモリは 、有線か無線かに関わらず、今日の情報処理デバイスの多くにおける主要なコス トである。メモリはモバイル無線システムにおいて主要な電力消費者であり、そ の結果、多くの場合においてメモリを削減すればバッテリ寿命が長くなる。無線 シ ステムにおけるメモリ使用削減技術の利点は以下のように要約される： １．より少ないメモリおよびより少ないバッテリが必要とされるため、システ ムがよりコンパクトになる。 ２．同じ理由から、より軽量である。 ３．ディスク無しのモバイル端末においてより長いバッテリ寿命を達成し得る 。 ４．コストがより少ない。無線ＡＴＭにおけるクライアント／サーバアーキテクチャの実施 本データ分配システムは、非常に限られた（本明細書において前述した要因に よって支配される）格納容量を有するエンドユーザ端末であるクライアントおよ び、マルチメディア情報（例えばビデオ・オン・デマンドなど）ならびにマルチ メディア情報のための説明情報（ディレクトリ情報、スケジュール、インデック ス）を含んだサーバからなる。クライアントは顧客物理的制御下にあることが想 定される。この結果、表面変化に対してロバストであり、低コストで、無線ＡＴ Ｍインフラストラクチャを利用する、ディレクトリ情報のための分配型アーキテ クチャが得られる。実用に際しては、アーキテクチャのクライアントは、セクシ ョン２において利点を完結に要約した、低コストのモバイル「セット−トップボ ックス」に類する。クライアント／サーバアーキテクチャの実施 本データ分配システムは、非常に限られた（本明細書において前述した要因に よって支配される）格納容量を有するエンドユーザ端末であるクライアントおよ び、マルチメディア情報（例えばビデオ・オン・デマンドなど）ならびにマルチ メディア情報のための説明情報（ディレクトリ情報、スケジュール、インデック ス）を含んだサーバからなる。クライアントは顧客物理的制御下にあることが想 定され、一方サーバは、ＤＢＳの場合は衛星トランスポンダにアップリンクされ ている可能性が高い。この結果、表面変化に対してロバストであり、低コストで 、ＤＢＳインフラストラクチャ自体を利用してこれらの性質を保つ、ディレクト リ情報のための分配型アーキテクチャが得られる。実用に際しては、アーキテク チ ャのクライアントは、ＤＢＳに対して、前述した「セット−トップボックス」的 な実体である。 本願のクライアント／サーバアーキテクチャを実現するためにはいくつかの代 替物が存在する。例えば、 １．数カ所のクライアントサイト間においてパラボラアンテナ（dish）を共有 し、限定的な形態のヒエラルキーおよびメモリ節約を可能にする。この非常に単 純な例は、アパートまたはタウンハウス構造であり得る。 ２．システム中のアップリンク点において多大なデータをメモリに格納する。 これは、本発明のアーキテクチャが機能するためにアーキテクチャのサーバ部分 が位置していなければならない場所である。要するに、小さなメモリのセットト ップボックスが必要とし得る情報の全てをサーバサイトが含んでいる。ヒエラル キー無しでは、類似性（similarity）アルゴリズムの選択性による統計的な利得 が得られない。この問題に対処する方法は以下の通りである。 １．ＤＢＳチャネルの一部を割り当てる。このチャネルは、クライアント／サ ーバアルゴリズムによって「メモリ」として用いられる。例えば、lMbpsのバン ド幅を用いることを考える。これにより、毎秒約2300セルが得られる。同様性ア ルゴリズムの使用性は、次の瞬間において送られるべきセルを選択することであ る。応答時間が１秒より良くなければならない場合、スケジューリング間隔は１ ／３０秒等のより小さな値であり得る（ただし往復遅延は問題となり得るが）。 ２．クライアントにおけるメモリセルの必要性に基づいて、バンド幅利用をス ケジューリングする。このスケジュールは、ＣＡＴＶ指向型実施において用いら れるものと非常に似ている。サーバ／地上ステーションアルゴリズム： サーバの用いる全体的なアルゴリズムは以下の通りである。 １．新しいディレクトリ情報がサーバにロードされると、サーバはこの情報を スケジュールデータ構造に格納する。この情報が以前の情報の更新を表している 場合は、以前の情報の受信者（「コピーセット」）には、その情報を削除すべき であることが通知される。これにより、必ずしも完全でなくとも、各クライアン トにおける情報は正しいことが確実になる。 ２．サーバがクライアントからディレクトリ情報の要求を受け取った場合、サ ーバは自身の格納部から最も新しい情報を得、これをクライアントに送る。 ３．サーバは定期的に時刻および日付インジケータをクライアントシステムに 送る。サーバ行動の詳細な説明 同報通信またはマルチキャストネットワーク中の各ヘッドエンド１００は、デ ィレクトリ情報の限られた部分集合を、加入者端末アダプタ（クライアンド）１ １２に分配するために上述のように動作することによって、加入者が、ディレク トリ情報全体のうちその加入者に関係するセグメントのみを再考することを可能 にする。この作業を効率よく達成するためには、データのフォーマット、その内 容および管理は、データ送信および格納上の効率を確実にするように規制される 。従って、以下の特徴リストは、ＣＡＴＶアプリケーションにおける本データ分 配アーキテクチャの具体的な実施例を表している： １．ヘッドエンド１００は、現在の時刻を維持するクロックを備えている。 ２．ヘッドエンド１００は、ディレクトリ情報送達のための現在の「スケジュ ール」を有している。ディレクトリ情報は、＜チャネル識別子、スロットスター ト(Slot Start)、スロットエンド(Slot End)＞の３者によってインデックスされ る。これらのインデックスは、識別されたスロット中に呈示されたプログラムマ テリアルに関する情報をルックアップするために用いられる。 ３．スロットは典型的には、例えば１／２時間の期間などの所定の時間部分で あり、チャネル識別子は、同報通信ネットワーク上の同報通信チャネルナンバー を表すデータである。このアーキテクチャはまた、任意の時刻において開始し、 任意の持続期間を有するビデオ−オン−デマンドあるいはプログラムマテリアル の分単位の「マイクロスケジューリング」にも適合する。何故なら、加入者端末 アダプタが所望のプログラムマテリアルにアクセスできるチャネルとともに、ス ロットスタート時刻およびスロットエンド時刻が記載されている（note）からで ある。 ４．識別された時間スロットにおいて同報通信されるプログラムマテリアルは 、別の３者＜名称(Name)、テキスト記述(Textual Description)、その他(Other) ＞によって記述される。名称フィールドは、プログラムマテリアルに用いられる 名前であり、典型的には短いテキストである。テキスト記述フィールドは、プロ グラムマテリアルを説明するテキストであり、要約、映画レビュー、台本の抜粋 、俳優の名前、その映画に与えられた賞などを含み得る。その他フィールドは、 この時点においては拡張性を意図したものであり、静止画写真、バイオレンスそ の他の成人向けコンテンツの識別、またはシリーズ中のその他のプログラムマテ リアルに関する情報を含み得る。 ５．プログラムマテリアルは、ヘッドエンド１００中のメモリに固定サイズ単 位で格納される。固定サイズ単位の範囲は、ヘッドエンド１００および端末アダ プタ１１２の両方における浪費スペースを最小にするように選択される。固定サ イズブロックを有するメモリアーキテクチャにおいて、大きな可変サイズオブジ ェクト（説明）の格納は典型的には、ブロックサイズの１／２が浪費されること になる。これらの考慮事項はデマンド−ページド(demand-paged)仮想メモリに関 する文献に広範に論じられている。本明細書において、格納単位を「セル」と呼 ぶ。 ６．セルサイズは４８オクテット（バイト）のセルサイズに限定されないが、 このサイズは、４８オクテットのペイロードサイズのセル（パケット）を提供す る非同期転送モード（ＡＴＭ）技術に基づいた将来のコンピュータネットワーク との相互動作のために、有用であり得る。 ７．４８バイトのセルサイズは、大部分のプログラムマテリアルタイトルを１ 個のセル中に捕捉するはずである。タイトル情報が１個のセルよりも長い場合、 次に説明する技術を用い得る。 ８．テキスト記述およびその他情報は、可変サイズであり、１個のセルよりも 大きい可能性が高い。これらは複数のセルを用いて、ヘッドエンド１００の目盛 りからの完全な情報を含むのに十分大きなセルシーケンスを割り当てるか、ある いは１つのセルが次のセルにつながる情報を含むようなリンクされたセルのリス トを割り当てることによって、容易に格納される。適切な構造を提供する、 「Ｃ」コンピュータプログラミング言語におけるそのようなリンクされたリスト の１例は以下のようなものである： 従って、「and Peter Sellers plays both the President and Doctor Strang elove in this classic black comedy about the Cold War」と言うテキストは 、３つの部分に格納され得る。すなわち、「and Peter Sellers plays both the President and D,」をセル本体(Cell Body)ナンバ１に、「Doctor Strangelove in this classic black comedy a」をセル本体ナンバ２に、そして「bout the Cold War」をセル本体ナンバ３に格納し得る。 より複雑な仮想メモリスキームのように、リンクされたリストのデータ構造は 、メモリの連続領域を必要とするスキームに比して、多重化格納における利点を 提供する。 ９．ヘッドエンド１００は、ダウンリンクチャネルに沿って、クライアントに 定期的にディレクトリ情報を伝送する。このデータ分配システムの鍵となる革新 は、ディレクトリ情報の伝送スケジュールの方法である。それは、類似性測定（ similarity-measurement）技術を高帯域幅マルチキャストダウンリンク／低帯域 幅ユニキャストアップリンクネットワークの特殊性と組み合わせる。情報はセル 単位で伝送され、特異性のため、これらのセルは４８オクテットのデータオブジ ェクトと見なす。いかなるデータ速度、すなわち単位時間当たりのセルの数の組 においても、例えば１ビット／ボーのＭＨＺチャネルでは、６メガビットすなわ ち７５０，０００オクテット／秒の伝送がある。これらのオクテットは、４８オ クテットセルとしてグループ化され得、１５，６２５のそのようなセルが、毎秒 伝送され得る。いかなる間隔（interval）も使用し得るが、１秒の間隔を用いる のが好都合である。これは、工学的分析に都合よい期間であるということと、期 せずして大抵の人間の加入者が行動「即時的」（behavior"instantaneous"） であると見なすので、許容し得る遅延であるからである。１５，６２５セル／秒 では、スケジュール内の毎秒は、例えば５００チャネルシステムの現行プログラ ムすべてのタイトルを含み得、なお１５，０００セルを同秒内の他の情報に残し 得る。速いデータ速度が毎秒より多くのセルを提供し、遅いデータ速度がより少 ないセルを提供することは明白である。 セルのスケジュール、セル［１］…セル［１５６２５］は、本出願人の前回の 出願に、メモリ使用を低減し高速インタラクションを支援するいくつかの新しい 特徴を組み合わせるという、新規のスキームを使用して開発されている。スケジ ュールの問題は、ジョブショップ（job-shop）スケジュールの問題と見なされ得 る。加入者の情報要求（クライアントアルゴリズムを論じるとき後述する）は、 セル伝送の要求と見なされ得る。これらのセルは、タイトル情報、プログラムマ テリアルのテキスト記述、またはプログラム内容についての他の情報を含み得る 。各セルは、＜チャネル識別子、時間、セルナンバ＞の３組により、システム内 で一体として完全識別され、セルナンバは＜名前、テキスト記述、その他＞の３ 組にその位置を示す。これらの指数は、実行をより容易にするために多少構造化 され得る。 １０．スケジュールは、最高から最低への優先性に従って開発される。優先性 スキームの例は、 ａ．）加入者が名前を要求する際は、最も古い要求を最初に行い、要求された すべての名前が伝送されるまで、同時に１セルの間隔が割り当てられる。 ｂ．）加入者がテキスト記述を要求する際は、最も古い要求を最初に行う。等 しく古い要求に対しては、要求されたテキストがすべて伝送されるまで、同時に １セルの間隔が割り当てられる。 ｃ．）加入者がその他の情報を要求する際は、最も古い要求を最初に行う。等 しく古い要求に対しては、要求されたデータがすべて伝送されるまで、同時に１ セルの間隔が割り当てられる。 ｄ．）加入者の名前に関するテキスト記述の要求には、最も古い要求を最初に 行う。等しく古い要求に対しては、要求されたテキストがすべて伝送されるまで 、同時に１セルの間隔が割り当てられる。 ｅ．）加入者の名前に関する他の情報の要求には、最も古い要求を最初に行う 。等しく古い要求に対しては、要求されたテキストがすべて伝送されるまで、同 時に１セルの間隔が割り当てられる。 ｆ．）将来の時間間隔内のプログラムマテリアルの名前は、テキスト記述、ま たは視聴デバイスの典型的な利用時間、典型的なチャネル選択など、スケジュー ル設定者が利用可能なその他の加入者行動の分析に基づいた加入者の興味と類似 で決定される。 ｇ．）テキスト記述……。 ｈ．）その他……。 １１．優先性スキームの意図は、良好なインタラクティブ行動、加入者人口へ の公平性（彼ら全員が支払うチャネルの共有）、ダウンストリームチャネルの良 好な活用を保持することにある。予測される視聴習慣に低い優先性を与えること により、加入者の端末アダプタに情報を予備ロードすることが可能となる。さも なくば、そのチャネルは加入者の特定の要求により不必要とされる。加入者が特 定の要求を行うとき、最良のインタラクティブ応答時間を提供するために、この 要求が優先される。チャネルサーフには名前がしばしば使用されるし、破棄され た名前に記述が送られれば帯域幅が無駄になるので、名前は優先される。料金ベ ースまたは現在時刻への密接性など他の優先スキームが使用され得、本例は単に 、一組の方策制約下でサーバーにおけるセル伝送スケジュールがいかに開発され 得るかを説明し教示するに過ぎない。クライアントアルゴリズム 以下の特性リストは、ＣＡＴＶアプリケーションのための本データ分配アーキ テクチャにおいて、クライアント（加入者端末アダプタ１１２）により使用され るアルゴリズムの特定の実行を、類似性方式により表している。 １．クライアントメモリは、セル単位で構成される。 ２．クライアントは限定されたメモリを有する。 ３．クライアントは情報の格納を優先させる。 ４．優先性スキームの一つは、 ａ．）現在視聴中のマテリアルの名前 ｂ．）視聴中のマテリアルのテキスト記述、またはメモリが極めて限定されて いるときは、これの最初の数セルのみ、 ｃ．）現在視聴中のマテリアルに関する他の情報、またはメモリが極めて限定 されているときは、これの最初の数セルのみ、 ｄ．）他のチャネルの選択された組の、現在利用できるマテリアルの名前情報 、 ｅ．）他のチャネルの選択された組の、現在利用できるマテリアルのテキスト 記述および他の情報、 ｆ．）他のチャネルの選択された組の、時間への接近性により優先された、将 来利用できるマテリアルの名前情報、 ｇ．）他のチャネルの選択された組の、時間への接近性により優先された、将 来利用できるマテリアルのテキスト記述および他の情報 であり得る。 十分な格納が利用できるとして、チャネルおよびプログラムマテリアルを選択 するために、密接性（affinity）のマトリクスが開発され得る。クライアント格 納の使用は、加入者端末アダプタが加入者に、最小のデータ格納でのマテリアル の即時的、もしくは近即時的選択を提供し得るとき至適化される。当然、ほとん どの情報システムにおいて、より多くのデータ格納が性能を向上させるが、クラ イアント／サーバプロトコルと結合された最小のデータ格納のアーキテクチャ（ １セル）においてさえ、適切に機能するデータ分配システムを提供し得る。単一 の６４キロバイトＲＡＭチップは、１６０セルよりわずかに多い容量を提供する ので、この極例はありえない。サーバーがクライアントのニーズを正確に想定す るとき、ダウンリンクスケジュールは至適化される。 ５．期限切れの時間間隔への情報は、即座に破棄される。 ６．サーバーからの情報は、＜チャネル識別子、時間、セルナンバ＞の３組と して要求される。 ７．情報要求は、加入者のインタラクションまたはサーバーに保存されている 履歴データに基づいて予測されるニーズにより督励される。 ８．情報リクエストは、完全なテキスト記述または他の情報に関する要求など の、セルのグループとして送られる要求を含み得る。これにより、サーバーのア ルゴリズムセクションに記載される加入者間のダウンストリームの多重化が可能 である。 ９．例えば、要求が発信された後にセルが到着すれば、現在のセルのセットに 対する優先性が吟味される。加入者の端末アダプタ内のメモリに未使用の利用可 能なセルが存在すれば、受信されたセルは格納される。加入者端末アダプタ内の メモリにセルの空きがまったくなければ、加入者端末アダプタ内に現在格納され ているセルに対するそのセルの優先性が比較される。新規に受信されたセルの優 先性が、以前に格納されたセルの少なくとも一つの優先性よりも高ければ、現存 する最も優先性の低いセルが破棄され、より優先性の高い新規に到着したセルと 置き換えられる。このプロセスが、要求のあったセルおよび要求のなかったセル の両方に適用され、メモリが利用可能なときに予測される使用に加え、極度に低 容量の加入者端末アダプタのセル単位でのアップデートを可能にすることに留意 されたい。先取り 要求の予測において、階層的ノードネットワークシステムのルート末端では、 帯域幅がより大きい。各セルにおいて最も要求される見込みのある選択は何であ るかに基づくサブサーバーを介して、地域サーバー内に予測的にファイルを貯蔵 し（cache）、さらに所与の分配セルおよび（階層的）サブセル内へ選択を有線 伝送するために類似性測定を使用し、この階層的有線放送構成を介した帯域幅の 活用を大幅に向上させることは賢明である。この節約の重要性は、有線アーキテ クチャ内のセルの粒度（granularity）（セルの小ささ）の度合いに比例してい るように見える。この技術はまた、専用チャネルにどのデータを配するべきかを スケジュールするための決定に使用され得る。これは、要求に従属することにお いては、ファイル長のどこでダウンロードが始まるかに関わらずファイルが部分 的にダウンロードされるので、ファイルが継続して待ち行列に入るほど人気を有 する場合、よりネットワーク効率が高くなり得る。ファイルの（最初に）逃した 部分は、ファイルの有線伝送が再開されるにしたがい、後から直ちに捕捉される ので、そのファイルに対して特別な要求が出されたかのように、同時間間隔内に ダウンロードを完了することが可能である。その地理的位置が確認されているモ バイルユーザーは、所与の時間において（例えば、夜間）、現時点で物理的に最 も近いサーバーにファイルを予備貯蔵し得る。 現在のデータ分配システムは、先取りの概念を採用している。これは科学技術 文献では、プレキャッチ（pre-caching）、キャッシュプレロード（cache-prelo ading）、またはアンティシペーション（anticipation）とも呼ばれる。基本概 念は、将来のデータ要求の良好な予測が可能であり、余剰のデータフェッチ能力 が利用できるなら、将来のニーズを予測してデータを積極的にフェッチしていく べきだ、というものである。成功すれば、この技術は現在および将来のネットワ ークに適用できる二つの主たる利益を有する。第１に、これにより応答時間を低 減（すなわち向上）し得、インタラクティブシステムにおいて主たる実行上の利 点となる。第２に、混雑およびネットワークの過剰ロードに関する他の問題を低 減し得る。図８に、単一のアプリケーションまたはアプリケーション組により要 求される可能な帯域幅の時系列を示す。システムの応答性能がいかに向上するか を理解するために、将来使用される見込みの情報を伝送するために、未使用の帯 域幅が使用されているのが分かり得る。例えば、リストを１、２、３、４、…と 横に進めていくと、オブジェクトＮが要求されている場合、オブジェクトＮ＋１ が次の要求となる見込みがある。遠隔システムからＮ＋１を先取りすれば、要求 が追加の遅延を伴って行われたときに、Ｎ＋１が利用可能となる。図８に示され るすべての「未使用の帯域幅」は、潜在的に先取りに使用され得る。混雑がなぜ 低減されるのかを理解し得るために、混雑が不適切な資源によるものであること をまず記しておく。最も単純な例は、供給されたロードに対して十分な（in suf ficient）交通（road）容量が「交通混雑」につながるというものである。ＩＰ インターネットなどのパケットスイッチネットワークも、同様の問題を被る。図 ８では、時刻＝４３付近で容量が限界に達するか、または過剰であることが分か る。この期間に要求が行われれば、通信は遅延するか、または遮断さえされる見 込みがある。（時刻＝０…４２などの）より軽いロードの期間に、効果的に先取 りすれば、将来要求されるデータの見込みを低減し、本質的に将来の混雑なしの 約束を現在の完全にロードされたネットワークの保証と交換していることになる 。将来のニーズを予測したデータフェッチにより、（少なくとも確率的に）、こ れらの将来ニーズを低減する。 先取りは、コンピュータオペレーティングシステムの分野で、数十年にわたり 使用されており、多様なアルゴリズムが開発されている。ＢｅｒｋｅｌｅｙのＡ ．Ｊ．Ｓｍｉｔｈは、メモリオブジェクトの将来の要求についての予測が可能な 唯一の場合は、アクセスが連続的なときである、と報告している。Ｗｏｒｌｄ− Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ（ＷＷＷ）のハイパーテキストなどのより高レベルの内容のた めのより最近のネットワークでは、ユーザー−オーサー（user-authored）と他 のハイパーメディアドキュメントとのリンクで、いくらかの成功を伴い得る事が 示されている。 本開示の先取り技術は、元来の大きなアプリケーションにおいて開発された類 似性測定を使用してユーザーの興味を理解することに基づいて未使用のスロット を予備送信された情報で満たすことに基づいており、本願の優先順位決定（本発 明に開示の、無線ＡＴＭ技術におけるメモリ削減技術もしくはモバイルビューイ ングシステムにおけるメモリ削減 を参照（see p.18 of the current invention disclosure））に用いられたものであるが、それらでは取り扱わない概念である 。これは、それらが用いるのは、ｈｔｔｐ：リンクであって、これらのリンクは ユーザにより追従される高い見込みがあるという観測に基づくからである。 本発明は、セットトップボックスの形態として用いられる携帯端末またはネッ トワークコンピュータ、あるいはパーソナルコンピュータなどのデバイスのよう なセットトップボックスのコンテキスト内で、ユーザにより監視されることで応 答時間を低減する方法として適用するのに有効であり得る。この方法は、ＨＴＴ Ｐフォーマットファイルのなかにヒントとして埋め込まれた他のドキュメントへ の「リンク」を用い、データの先取りにおいては、このヒントがこれらのリンク に従属する。すなわちリンクされたドキュメントは、これらのドキュメントへの リンクに従うユーザの要求の予測において、フェッチされるべきである。 本発明は、このスキームに二つの機能拡張を提供する。第１に、先取りされた データがオンデマンドデータと混合され、低減されたメモリ条件でＨＴＴＰ／Ｗ ＷＷユーザの巨大人口の応答時間の全体的な向上を提供する技術的手段を提供す る。第２に、本発明は、ダウンリンクを固定された容量の資源と見なし、スロッ トまたは帯域幅が十分に利用されていないときの、ユーザの先取りへの志向（pr eference）のなどの技術を実施した一般的スケジューリング方法を提供し、帯域 幅の将来的要求を先制的に低減する。類似性情報を与えられた先取りに用いられ る一般的技術は、”Ｐｓｅｕｄｏｎｙｍｏｕｓ Ｓｅｒｖｅｒ Ｆｏｒ Ｓｙｓ ｔｅｍ Ｆｏｒ Ｃｕｓｔｏｍｉｚｅｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｉｄｅｎｔｉ ｆｉｃａｔｉｏｎ Ｏｆ Ｄｅｓｉｒａｂｌｅ Ｏｂｊｅｃｔｓ”と題され、１ ９９５年１０月３１日に出願された同時係属出願、米国特許第０８／５５０，８ ８６に、詳細にわたり記載されている。人工的遅延 この項目では、本願のセットトップボックスが取り付けられている衛星または ケーブルシステムについてのリクエストの待ち行列における「人工的遅延」の概 念を議論する。概念は、待ち行列の慎重な管理により、システム全体として、大 幅な帯域幅の節約を行うことができるということである。もし覚えているならば 、サーバスケジューリングアルゴリズム（このｅメールの終わりで夏（Summer） の間に送ったＤＢＳ機構から、サーバスケジューリングアルゴリズムについての テキストを添付している）は、以下のように作用する。 クライアントセットトップボックス（多数あるべきである）は、セルサイズの 単位で情報のリクエストをサーバシステムに送る。サーバシステムは、優先順位 アルゴリズム（特に、以下のステップ１０を参照）を適用して、次に送るべきセ ルを選ぶ。相対優先順位の設計により、セットトップボックスの低メモリ要求（ および低コスト）にも拘わらず、優れた応答性および低減された帯域幅の要求を 得ることができる。 多くのセットトップがサーバに接続されていると仮定する。この状態は、図９ に示される通りであり得る。ここで、Ｃはクライアント、Ｓはサーバである。今 、明らかに多数のクライアントがあり、この多さのため、適切な遅延により節約 を達成することができ得る。ここでも、発明者は、類似性基準が、ここでの成功 お よび新規性へのキーとなると考える。本開示の本文中で説明される特定のセルを 示すための文字を用いて以下に示される、クライアントＣｌ、Ｃ４およびＣ５の セルリクエストの場合を考える。 Ｃ１：Ｅ−Ｔ−Ａ−Ｏ−Ｉ−Ｎ−Ｓ−Ｈ−Ｒ−Ｄ−Ｌ−Ｕ...... Ｃ４：Ｎ−Ａ−Ｔ−Ｉ−Ｏ−Ｎ−Ａ−Ｌ−Ｖ−Ｅ−Ｌ...... Ｃ５：Ｅ−Ａ−Ｔ−Ｏ−Ｎ−Ｌ−Ｙ−Ｓ−Ｕ−Ｄ...... これらのセルリクエストに、それらの送信間隔に関連する時間を示す。 Ｔ： Ｉ：０００００００００１１１１ Ｍ：１−２−３−４−５−６−７−８−９−０−１−２−３........ Ｅ： ここで、便宜上、上に示されるセルリクエストはすべて、同じ優先順位を有する と仮定する。次いで、サーバは、実際に、チャネルを介して以下のセルシーケン スを送り得る。 Ｓ：Ｅ−Ｎ−Ｅ−Ｔ−Ａ−Ａ−Ａ−Ｔ−Ｔ−Ｏ−Ｉ−Ｏ........ このように、セルリクエストＣ１−Ｃ４−Ｃ５−Ｃ１−Ｃ４−Ｃ５......をサー ビスしている（実際には、サーバは、第１の間隔のＣ１およびＣ５によるリクエ スト間の重なり、第２の間隔のＣ４およびＣ５によるリクエスト間の重なり、第 ３の間隔のＣ４およびＣ５によるリクエスト間の重なり、ならびに、第４の間隔 のＣ１およびＣ５によるリクエスト間の重なりに気付き得、 Ｓ：Ｅ−Ｎ−Ｔ−Ａ−Ａ−Ｔ−Ｏ−Ｉ−Ｉ−Ｏ−Ｎ−Ｎ... を与え得る）。 クライアントが常に耳を傾けていると仮定する。その後、回答が併合され得るこ とを期待して、セルリクエストを遅延し得、同じ回答で、多数のセットトップボ ックスクライアントを満足させる。これを具体的にするために、サービスを１期 間だけ遅延する場合を考える。従って、この場合、サーバの出力は以下のように なる。 Ｓ：ナンバ−Ｅ−Ｎ−Ｔ−Ａ−Ｏ−Ｉ−Ｎ−Ｌ−Ｓ−Ａ−Ｙ... ここで起こっていることは、非常に微妙なことである。幾つかのクライアントサ ービスリクエストを遅延することにより、折り返して（fold）等価の遅延された リクエストのサービスにすることができる別のそのようなリクエストが入ってく る可能性を高くしているのである。損失はおそらく遅延にあるが、十分な重なり があるため、セル時間は、おそらく大幅に遅延することができるＤＢＳチャネル 上の４８バイト（byes）について十分に短い。 少しの間、問題を理論的に考えると、許容可能な遅延Ｄの場合のゲインを、遅 延Ｄのために解消される冗長送信の数として計算することができる。従って、１ 〜１０セル時間の遅延の場合、冗長検査なしのＤＢＳセルの総数は３０であり、 このわずかな最適化が適用される場合に必要とされる数は、以下に示される通り である。 遅延ＤＢＳセル帯域幅節約 ３０セル時間の愚かな使用に対するバンド幅ゲインを計算する。帯域幅ゲイン は、同期衛星チャネルが一定のバンド幅を与え、単位時間あたり一定数のセルを 与えていることから得られるものであり、遅延機構の使用により、１６セル時間 が節約されたばかりである。本実施例の場合、すべての重複が解消されているた め、この時点では、それ以上のゲインは不可能である。ある意味では、これは、 圧縮機構のようにふるまう。類似性アルゴリズムは、これらの重なりが起こる可 能性を高くする。理想的な状態は、スケジュールされた放送セルが、有意な時間 間隔（例えば、数ミリ秒）以内にそのセルについてのほとんどすべてのリクエス トを満たすほど十分に長時間待っている状態である。プログラムの基本的フィルタリング 本発明のデータ分配システムは、電子媒体中の各目標対象物についての目標プ ロファイルと、各加入者についての「加入者目標プロファイル関心サマリー」と の両方を自動的に構成する。この加入者目標プロファイル関心サマリーは、様々 なタイプの目標対象物に対する加入者の関心レベルを記述する。次いで、システ ムは、加入者の目標プロファイル関心サマリーに対して目標プロファイルを評価 し、各加入者が最も関心を抱きそうな目標対象物の、加入者に応じてカスタマイ ズされたランク順のリストを生成し、その結果、加入者は、電子媒体上で利用可 能な多数の目標対象物からこのシステムにより自動的に選択されたこれらの潜在 的に関連する目標対象物の中から選択することができる。 人々は多数の関心を持っているため、１人の加入者の目標プロファイル関心サ マリーは、例えば個々の検索プロファイルの組から構成することなどにより、多 数の関心分野を表さなければならない。個々の検索プロファイルの各々は、加入 者の関心分野の１つを識別する。各加入者には、加入者の目標プロファイル関心 サマリーに記述される加入者の関心に最も密接に一致するプロファイルを有する 目標対象物が与えられる。加入者の目標プロファイル関心サマリーは、各加入者 の変化する関心を反映するように、絶えず自動的に更新される。さらに、目標対 象物は、目標対象物間の類似性、例えば、目標対象物が公開されたプログラムで ある場合には目標対象物のトピックの類似性、に基づいてクラスタにグループ分 けされ得、目標対象物の各クラスタについて自動的にメニューが生成され得、加 入者が、クラスタ全体をナビゲートして、関心のある目標対象物を手動で位置決 めすることを可能にする。機密性およびプライバシーの理由のため、特定の加入 者は、加入者の目標プロファイル関心サマリーに記録された関心のすべてを公表 したくないと考え得る。これらの関心が、加入者の購入パターンにより決定され る場合は特にそうである。加入者は、目標プロファイル関心サマリーのすべてま たは一部分を秘密にしておきたいと考え得る。従って、加入者の同意がある場合 以外は、加入者の目標プロファイル関心サマリーのデータを、不必要な開示から 保護することが必要である。これは、加入者のターミナルアダプタの同意マトリ クス（agreement matrix）の少なくとも一部分の処理を必要とし得る。それと同 に、目標対象物と加入者とのマッチングの利益が、目標対象物の提供者および消 費者の両方により望まれる場合には、このマッチングを行う関連サーバが、加入 者の目標プロファイル関心サマリーにアクセス可能でなければならない。 本発明の好適な実施形態では、データ分配システムは、加入者の関心と目標対 象物の特性との両方を記述するプロファイル情報を自動的に計算、使用および更 新することにより、加入者と目標対象物とを正確且つ効率的にマッチングする基 本的な方法を用いる。目標対象物は、典型的にはプログラムであり、その特性は 、（デジタル）データとして、電子媒体に格納され、および／または、表され、 および／または、示される。好適な実施形態における情報送達プロセスは、目標 対象物のプロファイルと、加入者（または類似の加入者）が過去に正のフィード バックを提供した目標対象物のプロファイルとの間の類似性の判定に基づいてい る。目標対象物を記述し且つ目標対象物のプロファイルを構成する個々のデータ は、本明細書において、目標対象物の「属性」と呼ばれる。属性は、以下のもの を含み得るが、それらに限定されない。（１）長いテキスト（映画評論または広 告）、（２）短いテキスト（映画監督の名前、広告が置かれた都市の名前）、（ ３）数値測定値（映画に与えられた評点）、（４）他のタイプの対象物との関連 （映画の俳優のリスト）。これらの属性のいずれも、目標対象物の人気（目標対 象物がアクセスされる頻度）または加入者の満足度（受け取った苦情件数）の測 定値、などの目標対象物の品質と相関し得るが、特に、数値属性が、目標対象物 の品質と相関し得る。 各映画は、これらの属性について、値の異なる組を有する。本実施例は、便宜 上、３種類の属性を示す。これらの属性が、加入者が、関心のある目標対象物 （映画）を識別するのを助けることは明らかである。例えば、加入者は以前に、 多数の準一般向け（ＰＧ）映画と、１９７０年代に制作された多数の映画を借り ているかもしれない。この一般化は有用である。これらの属性（ＭＰＡＡ評点が １、１９７５年の公開日、など）と数値的に類似している１つまたは両方の属性 の値を有する新しい映画は、加入者が既に好んでいる映画と類似していると判断 され、従って、おそらく関心があると判断される。テキスト属性は、加入者が所 望の映画の場所を特定するのを助けるために重要である。例えば、加入者はおそ らく、評論テキストが「追跡」、「爆発」、「複数回の爆発」、「英雄」、「魅 了する」および「すばらしい」のような単語を含む映画に過去に関心を示してい る。この一般化は同様に、関心のある新しい映画を識別する際に有用である。以 下に説明されるように、ＴＦ／ＩＤＦ法は、映画の説明をプロファイル化するた め、または映画に含まれる字幕さえプロファイル化するために使用され得る。関 連属性は、このドメイン中の目標対象物、即ち、映画と、完全に異なる分類の補 助目標対象物、即ち、人との間の関連を記録する。複雑な属性の分解 テキスト属性および関連属性は、大きく複雑なデータ片であるが、情報取り出 しの目的のために、これらの属性は、より小さくより単純な数値属性に分解され 得る。これは、属性のいかなる組も、数値属性の（通常、より大きい）組と置き 換えられ得ることを意味し、従って、いかなるプロファイルも、これらの数値属 性の値を示す数のベクトルとして表され得ることを意味する。特に、映画評論の 完全なテキスト、などのテキスト属性は、そのテキスト中の単語の存在および有 意性を示すためのスコアを表す数値属性の集まりと置き換えられ得る。テキスト 中の単語のスコアは、多数の方法で定義され得る。最も単純な定義では、スコア は、テキスト中の単語の割合であり、これは、テキストに単語が出現する回数を 計算し、この回数を、テキスト中の単語総数で割ることにより計算される。この 分類のスコアはしばしば、単語の「用語頻度」（ＴＦ）と呼ばれる。用語頻度の 定義は、オプションとしては、テキストの異なる部分を不均等に重み付けするよ うに変更されてもよく、例えば、タイトル中の単語がテキストの内容またはトピ ックの特に重要なインジケータであるという発見的仮定を反映するために、テキ ストのタイトル中での単語の出現は、３倍、または、より一般的には、（まるで タイトルがテキスト中でｋ回繰り返されているかのように）ｋ倍の出現としてカ ウントされ得る。 テキスト属性が複数の成分項（文字または単語、ｎグラム）に分解され得るよ うに、関連属性は、複数の成分関連に分解され得る。例えば、映画をプロファイ ル化する際に使用される典型的な関連属性は、その映画を借りた加入者のリスト である。このリストは、映画とシステムに知られている加入者の各々との間の「 関連スコア」を与える数値属性の集まりと置き換えられ得る。例えば、１６５番 目のそのような数値属性は、映画と加入者ナンバ１６５との間の関連スコアであ る。この関連スコアは、加入者ナンバ１６５が以前に映画を借りていれば１、借 りていないなければ０として規定される。よりわずかな改善においては、この関 連スコアは、関連フィードバックにより決定される、加入者ナンバ１６５が映画 に示した関心度、おそらくゼロ、であるとして規定され得る。類似性測定 ２つの目標対象物が類似しているということはどういう意味であろうか。より 厳密には、どのようにして類似度を測定するべきであろうか。多くのアプローチ が可能であり、目標対象物プロファイルの組に対して計算され得るいかなる妥当 な測定基準（metric)も使用され得る。この場合、この測定基準に従って目標対 象物のプロファイル間の距離が小さい場合、これらの目標対象物は類似している と考えられる。このように、目標対象物類似性測定システムの以下の好適な実施 形態は、多くの変形を有する。 まず、所定の属性が数値属性であるか、関連属性であるか、テキスト属性であ るかに応じて、この属性の２つの値の間の距離を規定する。属性が数値属性であ れば、属性の２つの値の間の距離は、これらの２つの値の間の差の絶対値である 。クラスタ化または他の目的のために必要であれば、任意の２つの目標対象物（ 同じ分類であっても異なる分類であっても）の比較を可能にする測定基準は、以 下のように規定され得る。ａが属性であれば、Ｍａｘ（ａ）を、属性ａの２つの 値 の間の距離の上限とする。尚、属性ａが関連属性またはテキスト属性であれば、 この距離は、逆コサインにより決定される角度であり、そのため、Ｍａｘ（ａ） は、１８０度として選択され得るが、属性ａが数値属性であれば、システム設計 者により、十分に大きい数が選択されなければならない。属性ａの２つの値の間 の距離は、両方の値が規定されている場合には、以前と同様に与えられる。２つ の規定されていない値の間の距離は、ゼロであると考えられる。最後に、規定さ れた値と、規定されていない値との間の距離は、常にＭａｘ（ａ）／２であると 考えられる。これは、属性ａが２つの目標対象物について規定された値を有して いなくても、我々が、両方の目標対象物が属性ａに関してどのくらい密接してい るかを判断することを可能にする。次いで、２つの目標対象物の完全な多属性プ ロファイルに関する２つの目標対象物間の距離ｄ（^★，^★）は、これらの個々の 属性距離に関して、以前と全く同じように与えられる。そのようなシステムの１ つの属性が、目標対象物の分類（「映画」、「小説」など）を特定すると仮定さ れ、且つ、異なる分類の目標対象物が共通に有し得るいかなる属性にも拘わらず これらの異なる分類の目標対象物が大きく異なっていると考えられれば、上記１ つの属性は大きく重み付けされ得ると仮定される。フィルタリング：関連フィードバック フィルタリングシステムは、多くの目標対象物の全体を検索することができ、 且つ、各目標対象物に対する所定の加入者の関心を推定することができる装置で ある。フィルタリングシステムは、加入者の関心についてのフィルタリングシス テムの知識をより正確にするために、関連フィードバックを用いる。フィルタリ ングシステムが、目標対象物を、加入者にとって潜在的に関心があるものとして 識別する場合はいつでも、加入者（オンライン加入者である場合）は、その目標 対象物が実際に関心のあるものであるかどうかについてフィードバックを提供す る。そのようなフィードバックは、要約された形で、加入者フィードバック情報 の一部分として長期間格納され、能動的または受動的に提供され得る。能動フィ ードバックでは、加入者は、例えば−２（大嫌い）から０（特に関心なし）、そ して１０（非常に関心あり）までのスケールで、自分の関心を明確に示す。受動 フィードバックでは、システムが、加入者の挙動から、加入者の関心を推断する 。例えば、目標対象物がテキスト文書であれば、システムは、加入者がどの文書 を読むまたは読まないとして選ぶか、および、加入者がその文書を読むのにどの くらいの時間を費やすか、をモニタし得る。フィルタリング：類似性によるトピック関心の判定 関連フィードバックは、ある特定の目標対象物、即ち、加入者が実際に（能動 的であっても受動的であっても）評価する機会を持ったことのある目標対象物、 に対する加入者の関心を判定するだけである。加入者がまだ見たことのない目標 対象物の場合、フィルタリングシステムは、加入者の関心を推定しなければなら ない。この推定タスクは、フィルタリングの問題点の核心であり、類似性測定が 重要である理由である。加入者は、与えられたプログラムに関する能動および／ または受動フィードバックをシステムに提供し得る。しかし、システムは、放送 スケジュールに追加されたばかりの新しいプログラム、または、システムが加入 者に与えないものとして選んだ古いプログラム、などの加入者に与えられていな いプログラムについては、加入者からのフィードバック情報を有していない。 図６にフロー図の形で示されるように、特定の加入者の特定の目標対象物に対 する関心の可能性の評価は、自動的に計算され得る。所定の目標対象物Ｘが加入 者Ｕについて保持している関心は、２つの量の和、即ち、Ｘの本質的な「品質」 ｑ（Ｕ，Ｘ）と、Ｕのような加入者がＸのような目標対象物に持っている「トピ ック関心」ｆ（Ｕ，Ｘ）とを足したもの、であると仮定される。任意の目標対象 物Ｘについて、本質的な品質の測定値ｑ（Ｕ，Ｘ）は、ステップ６０１〜６０３ で、目標対象物Ｘの数値属性から直接容易に推定される。計算プロセスは、ステ ップ６０１で始まり、ここでは、目標対象物Ｘのある特定の指定された数値属性 が、具体的に選択される。これらの数値属性は、まさに本質的に、加入者の関心 と正または負に相関されるべきである。「品質属性」と呼ばれるそのような属性 は、その値が大きいほど（場合によっては、低いほど）、加入者が目標対象物を より興味深いと思うことが予想されるという規範特性を有する。目標対象物Ｘの 品質属性は、加入者一般の中での目標対象物Ｘの人気、特定の評論家が所定の目 標対象物Ｘに対してつけた評点、目標対象物Ｘの年数（著作からの時間−時代遅 れ度としても知られている）、目標対象物Ｘの中で使用される卑語の数、目標対 象物Ｘの価格、および、目標対象物Ｘを販売している会社が加入者の好きな慈善 事業に寄付した金額、を含み得るが、これらに限定されない。ステップ６０２で 、選択された属性の各々に、この属性について高い値を有する目標対象物に対す る加入者Ｕの好みの強さを示す正または負の重みを掛ける。この重みは、選択さ れた加入者についての品質属性の重みを格納するデータファイルから取り出され なければならない。ステップ６０３で、識別された重み付けされた選択属性の重 み付け和が計算され、本質的な品質の測定値ｑ（Ｕ，Ｘ）を判定する。ステップ ６０４で、要約された、重み付けされた関連フィードバックデータが取り出され 、ここで、幾つかの関連フィードバック点が、他の関連フィードバック点よりも 重く重み付けされ、格納された関連データは、例えば検索プロファイルセットを 使用することなどにより、ある程度要約され得る。目標対象物Ｘに対する加入者 Ｕの関心の判定のより困難な部分は、ステップ６０５で、Ｕのような加入者が概 してＸのような目標対象物に対して抱くトピック関心を示すｆ（Ｕ，Ｘ）の値を 見つけるまたは計算することである。加入者の関心を判定する方法は、以下の発 見的方法に依存する。ＸおよびＹが類似の目標対象物であり（類似の属性を有し ）、ＵおよびＶが類似の加入者である（類似の属性を有する）場合、トピック関 心ｆ（Ｕ，Ｘ）は、トピック関心ｆ（Ｖ，Ｙ）の値と類似の値を有すると予測さ れる。この発見的方法は、効果的な方法につながる。なぜなら、トピック関心関 数ｆ（^★，^★）の推定値が、その関数に対するある特定の引数について、実際に 分かっているからである。具体的には、加入者Ｖが、目標対象物Ｙについて関連 フィードバック評点ｒ（Ｖ，Ｙ）を与えた場合、その評点が目標対象物Ｙに対す る加入者Ｖの真の関心を表す限り、ｒ（Ｖ，Ｙ）＝ｑ（Ｖ，Ｙ）＋ｆ（Ｖ，Ｙ） であり、ｆ（Ｖ，Ｙ）を、ｒ（Ｖ，Ｙ）−ｑ（Ｖ，Ｙ）として推定することがで きる。従って、すべての点でトピック関心を推定する問題は、ｆ（Ｖ，Ｙ）をｒ （Ｖ，Ｙ）−ｑ（Ｖ，Ｙ）とするフィードバック推定値などの、選択された点で これらのトピック関心推定値に補間する問題となる。この補間は、トピック関心 関数ｆ（^★，^★）の値の既知の点推定値を入力として使用し、且つ、トピック関 心関数 ｆ（^★，^★）全体を近似する関数を出力として判定する、いかなる標準の平滑化 技術でも達成され得る。 トピック関心関数ｆ（^★，^★）のすべての点推定値に、平滑化アルゴリズムへ の入力として、等しい重みを与えるべきであるわけではない。受動関連フィード バックは能動関連フィードバックよりも信頼性が少ないため、受動関連フィード バックから得られた点推定値は、能動関連フィードバックから得られた点推定値 よりも軽く重み付けされるべきであるか、または、全く使用すらされないべきで ある。ほとんどのドメインでは、加入者の関心は、時間とともに変化し得るため 、より最近のフィードバックから得られるトピック関心の推定値もまた、より重 く重み付けされるべきである。加入者の関心は、気分によって変わり得るため、 現在の期間から得られるトピック関心の推定値は、現在の期間の継続期間の間、 より重く重み付けされるべきであり、１日のうちのほぼ現在の時刻または現在の 平日に得られた過去の推定値は、より重く重み付けされるべきである。加入者Ｖ が目標対象物Ｙを用いてより多くの経験をした場合、トピック関心ｆ（Ｖ，Ｙ） の推定値は、より重く重み付けされなければならない。実際に、有用な方策は、 システムが、そのような目標対象物についての長期間のフィードバックを追跡す ることである。 平滑化技術を効果的に適用するためには、任意の加入者ＵおよびＶと、任意の 目標対象物ＸおよびＹとについて、（Ｕ，Ｘ）と（Ｖ，Ｙ）との間の類似性距離 の規定を有することが必要である。２つの目標対象物ＸおよびＹの属性が与えら れた場合、これらの二つの目標対象物ＸとＹとの間の距離ｄ（Ｘ，Ｙ）をどのよ うに規定するかついては既に見てきた。（Ｕ，Ｘ）などの対は、目標Ｘのすべて の属性と、加入者Ｕのすべての属性とを有する拡張された対象物とみなされ得る 。そうすると、（Ｕ，Ｘ）と（Ｖ，Ｙ）との間の距離は、全く同じ方法で計算さ れ得る。このアプローチは、加入者自身の幾つかの属性をシステムに格納させる ために、加入者Ｕ、加入者Ｖ、および、その他のすべての加入者を必要とする。 これらの属性は、例えば、年齢（数値）、社会保障番号（テキスト）、および、 以前に取り出した文書のリスト（関連）である。「類似の加入者」の概念を決定 するのはこれらの属性である。従って、加入者のプロファイル（「加入者プロフ ァ イル」と呼ばれる）および目標対象物のプロファイル（「目標プロファイル」と 呼ばれる）を生成することが望ましい。加入者をプロファイル化するために使用 される幾つかの属性は、目標対象物をプロファイル化するために使用される属性 に関連し得る。例えば、関連属性を用いることにより、様々な加入者がＸなどの 目標対象物に対して示した関心により、これらの目標対象物を特徴付けることが 可能であり、それと同時に、Ｕなどの加入者が様々な目標対象物に対して示した 関心により、これらの加入者を特徴付けることが可能である。さらに、加入者プ ロファイルは、目標対象物が潜在的な消費者である上記の例示的ドメインにおい て示唆される属性などの、人を特徴付ける際に有用であるいかなる属性をも利用 し得る。尚、加入者Ｕが、フィードバックを提供したことのない新規加入者また はオフライン加入者であっても、加入者Ｕの関心を推定することができる。なぜ なら、Ｕの属性と類似している属性を有する加入者の関連フィードバックが考慮 されるからである。 フィルタリングシステムの幾つかの使用について、トピック関心を推定する場 合、追加の「トピック関心なしの推定」（または、「ゼロへのバイアス」）を行 うことが適切である。そのような推定の有用性を理解するために、システムが、 目標対象物Ｘのトピックが加入者Ｕにとって興味深いかどうかを判定する必要が あるが、加入者Ｕのような加入者が、目標対象物Ｘのように遠隔からでも目標対 象物についてフィードバックを提供していないと仮定する。トピック関心なしの 推定では、トピック関心がない場合、これは、加入者Ｕのような加入者が単にそ のような目標対象物に関心がないだけであり、従って、加入者が目標対象物を探 し出さず且つ目標対象物と対話もしないからである、としている。この推定がな されると、システムは、トピック関心ｆ（Ｕ，Ｘ）が低いと推定するべきである 。形式上、本実施例は、（Ｕ，Ｘ）が、フィードバックが利用可能なすべての点 （Ｖ，Ｙ）から遠く離れているという特性を有する。そのような場合、トピック 関心関数ｆ（^★，^★）が、値が分かっている遠くの周りの点で大きな値であって も、トピック関心ｆ（Ｕ，Ｘ）は、ゼロに近いと推定される。平滑化技術が使用 される場合、平滑化技術への入力を操作することにより、適切であれば、そのよ うなトピック関心なしの推定が導入され得る。トピック関心関数ｆ（^★，^★）の 観測値を入力として用いることの他に、秘訣は、多次元空間全体に分配された点 （Ｖ，Ｙ）の格子についてトピック関心ｆ（Ｖ，Ｙ）＝０の形の偽の観測値も導 入することである。これらの偽の観測値には、平滑化アルゴリズムへの入力とし て比較的低い重みが与えられるべきである。偽の観測値がより強く重み付けされ るほど、関心なしの推定はより強くなる。 以下に、関心なしの推定を有する推定技術の別の単純な実施例を示す。ｇを、 ｇ（ｘ）＝ｅ^xまたはｇ（ｘ）＝ｍｉｎ（１，ｘ^-k）などの、負でない実数から 負でない実数に減少する関数とする。ここでｋ＞１である。以下のｇで重み付け された平均を有するトピック関心ｆ（Ｕ，Ｘ）を推定する。 ここで、和は、加入者Ｖが目標対象物Ｙについてフィードバックｒ（Ｖ，Ｙ） を提供したようなすべての対（Ｖ，Ｙ）、即ち、関連フィードバックｒ（Ｖ，Ｙ ）が規定されるようなすべての対（Ｖ，Ｙ）に対してのものである。尚、この技 術および従来の平滑化技術の両方で、トピック関心ｆ（Ｕ，Ｘ）の推定値は、ｒ （Ｕ，Ｘ）が規定される場合であっても、必ずしもｒ（Ｕ，Ｘ）−ｑ（Ｕ，Ｘ） に等しいわけではない。フィルタリング：重みおよび残余フィードバックの調整 上記の方法は、（Ｕ，Ｘ）と（Ｖ，Ｙ）との間の距離、などの（加入者、目標 対象物）対間の距離を測定するために、フィルタリングシステムを必要とする。 ２つの多属性プロファイル間の距離を測定するための上記手段が与えられる場合 、この方法は従って、重みを、（加入者、目標対象物）対のプロファイルに使用 される各属性、即ち、加入者または目標対象物のいずれかをプロファイル化する ために使用される各属性、と関連させなければならない。これらの重みは、類似 性または差異のいずれかを確立する際、従って、トピック関心が１つの（加入者 、目標対象物）対から別の対にいかにして一般化されるかを決定する際に、属性 の相対的重要性を特定する。追加の重みは、目標対象物のどの属性が品質関数ｑ に 寄与するか、そして、どの程度寄与するか、を決定する。 フィルタリングシステムが各加入者について重みの異なる組を格納することが 可能であり、しばしば望ましい。例えば、２つ星の映画を、４つ星映画とは大き く異なるトピックおよびスタイルを有すると考える加入者は、類似性距離測定値 ｄ（^★，^★）の目的のために、「星の数」に大きい重みを割り当てたいと考える 。これは、２つ星映画への関心が、必ずしも、他の点で類似した４つ星映画への 関心を知らせるわけではないこと、および、その逆を意味する。加入者がまた批 評家に同意し、実際に４つ星映画を好む場合、加入者はまた、品質関数ｑの決定 において「星の数」に大きい正の重みを割り当てたいと考える。同じように、低 俗を嫌う加入者は、品質関数ｑの決定の際に、「低俗スコア」属性に、大きい負 の重みを割り当てたいと考えるが、「低俗スコア」属性は、２つの映画のトピッ ク類似性を判定する際に、必ずしも大きい重みを有する必要はない。 （両方の分類の）属性重みは、システム管理者または個々の加入者により、一 時的または永久的に設定または調整され得る。しかし、フィルタリングシステム が、関連フィードバックに基づいて、属性重みを自動的に学習することが望まし い場合が多い。加入者Ｕについての最適な属性重みは、加入者Ｕの関心の最も正 確な予測を可能にする属性重みである。即ち、これらの属性重みにより規定され る距離測定値および品質関数を用いて、目標対象物Ｘに対する加入者の関心ｑ（ Ｕ，Ｘ）＋ｆ（Ｕ，Ｘ）は、上記技術により正確に推定され得る。従って、加入 者Ｕについての属性重みの特定の組の有効性は、この組が、加入者Ｕの既知の関 心をどのくらいよく予測するかを見ることにより評価され得る。 形式上、加入者Ｕが以前に目標対象物Ｘ₁、Ｘ₂、Ｘ₃、...Ｘ_nについてフィー ドバックを提供しており、フィードバック評点がｒ（Ｕ，Ｘ₁）、ｒ（Ｕ，Ｘ₂） 、ｒ（Ｕ，Ｘ₃）、...ｒ（Ｕ，Ｘ_n）であるとする。他の加入者および他の目標 対象物についてのフィードバック評点ｒ（^★，^★）の値もまた知られていてもよ い。システムは、以下の手順を用いて、システムが加入者Ｕについて現在格納し ている属性重みの組の有効性を評価し得る。（Ｉ）１≦I≦ｎの各々の場合、推 定技術を用いて、フィードバック評点ｒのすべての既知の値からｑ（Ｕ，Ｘ₁） ＋ｆ（Ｕ，Ｘ_i）を推定する。この推定値をａ_iと呼ぶ。（ii）ステップ （Ｉ）を繰り返すが、今回は、距離ｄ（Ｘ_i，Ｘ_j）が一定の閾値よりも小さくな るような任意のｊについてフィードバック評点ｒ（Ｕ，Ｘ_j）を入力として用い ずに、１≦I≦ｎのそれぞれについての推定値を得る。即ち、フィードバック評 点ｒの他の値だけから、各々のｑ（Ｕ，Ｘ_i）＋ｆ（Ｕ，Ｘ_i）を推定する。特に 、ｒ（Ｕ，Ｘ_i）自体は使用しない。この推定値をｂ_iと呼ぶ。差ａ_i−ｂ_iを、本 明細書では、「目標対象物Ｘ_iについての加入者Ｕの残余フィードバックｒ_res（ Ｕ，Ｘ_i）」と呼ぶ。（iii）加入者Ｕの誤差測定値（ａ₁−ｂ₁）²＋（ａ₂−ｂ₂ ）²＋（ａ₃−ｂ₃）²＋...＋（ａ_n−ｂ_n）²を計算する。 この誤差測定値が（局部）最低値に達するように加入者Ｕの属性重みを調整す るために、勾配降下（gradient-descent）または他の数値最適化法が使用され得 る。このアプローチは、推定に使用される平滑化技術が、点測定値ｒ（Ｖ，Ｙ） −ｑ（Ｖ，Ｙ）が入力として提供される場合にｆ（Ｖ，Ｙ）の値が点測定値ｒ（ Ｖ，Ｙ）−ｑ（Ｖ，Ｙ）により強い影響を受けるような技術である場合に最良に 作用する傾向がある。その他の場合、ステップ（Ｉ）〜（ii）で、単一の入力フ ィードバック評点ｒ（Ｕ，Ｘ_i）があってもなくても、ａ_iおよびｂ_iは互いに大 きく異なる値にならなくてもよい。この学習技術のわずかな変形は、特定の加入 者の誤差測定値ではなく、すべての加入者の誤差測定値の合計を最小にするよう に属性重みを調整することにより、すべての加入者についての属性重みの単一の 大域的な組を調整する。これらの大域的な重みは、フィードバックを提供したこ とのない新規加入者についてのデフォルト初期設定として使用される。次いで、 勾配降下は、この加入者の個々の重みを時間とともに調整するために使用され得 る。属性重みが加入者Ｕの誤差測定値を最小にするように選択される場合であっ ても、誤差測定値は概してまだ正であり、加入者Ｕからの残余フィードバックが 、すべての目標対象物について、まだ０まで低減されていないことを意味する。 目標対象物Ｘについての加入者Ｕからの高い残余フィードバックが、加入者Ｕが 、目標対象物Ｘのプロファイルを考慮して、目標対象物Ｘを思いがけず気に入っ たこと、即ち、平滑化モデルが、類似したプロファイルを有する目標対象物につ いての加入者Ｕの意見から予測し得たよりも気に入ったことを示すことに注目す ることが有用である。同様に、低い残余フィードバックは、加入者Ｕが、予想よ り も目標対象物Ｘを気に入らなかったことを示す。定義により、この説明されてい ない好みまたは嫌悪は、トピック類似性の結果ではあり得ないため、目標対象物 Ｘの本質的な品質の表示として見なされなければならない。従って、目標対象物 Ｘについての有用な品質属性は、その目標対象物Ｘについての加入者からの残余 フィードバックｒ_res（Ｖ，Ｘ）の平均量となる。この平均量は、その目標対象 物について関連フィードバックを提供したことのあるすべての加入者Ｖについて 平均された値である。この概念の変形では、残余フィードバックは、新しい属性 を形成するために、すべての加入者について無差別に平均されるのではなく、加 入者同士の類似性を考慮して平滑化される。品質測定値ｑ（Ｕ，Ｘ）が加入者Ｕ および目標対象物Ｘに依存し、そのため、所定の目標対象物Ｘが、異なる加入者 により、異なる品質を有すると予測され得ることを思い出されたい。この変形で は、以前のように、ｑ（Ｕ，Ｘ）は、Ｘだけに依存する様々な品質属性の重み付 け和として計算されるが、その後、追加の項が加えられる。即ち、平滑化アルゴ リズムをｒ_res（Ｖ／Ｘ）の既知の値に適用することにより見いだされるｒ_res（ Ｕ，Ｘ）の推定値が加えられる。ここで、Ｖは、目標対象物Ｘについて関連フィ ードバックを提供したことのあるすべての加入者にわたり、平滑化アルゴリズム は、そのような加入者Ｖの各々から加入者Ｕまでの距離ｄ（Ｕ，Ｖ）に敏感であ る。現在のプログラムの目標プロファイルを、加入者の目標プロファイル関心サマリ ーと比較する 加入者がこの装置を使用してプログラムを見るプロセスが、図７にフロー図の 形で示される。ステップ７０１で、加入者は、加入者ターミナルアダプタ１１２ を活性化する。加入者は、分配システム１００に格納された加入者目標プロファ イル関心サマリーを有する。ステップ７０２で、加入者がプログラムへのアクセ スをリクエストすると、分配システム１００または加入者ターミナルアダプタ１ １２のいずれかにあるプロファイルマッチングソフトウェアが、加入者の目標プ ロファイル関心サマリーからの各検索プロファイルｐ_kを順次考慮し、加入者が どのプログラムに最も関心を持ちそうかを決定する。各加入者について決定が迅 速に行われ得るように、プログラムは、以前のステップで、自動的にクラスタ化 されて階層クラスタツリーされている。階層クラスタツリーは、どのプログラム の目標プロファイルが検索プロファイルＰ_kに最も類似しているかを決定するた めの決定ツリーとしての役割を果たす。関連プログラムの検索は、ツリーの頂部 で始まり、ツリーの各レベルで、Ｐ_kに最も近いクラスタプロファイルを有する １つまたは複数の分岐が選択される。このプロセスは、ツリーの葉に達するまで 再帰的に実行され、加入者が関心を示す個々のプログラムを識別する。 このプロセスの変形は、多数の加入者が類似の関心を有することを利用する。 上記プロセスのステップ５〜９を、各加入者の各目標プロファイル関心サマリー について別個に実行するのではなく、類似の目標プロファイル関心サマリーの各 グループについて、これらのステップを１回だけ実行し、それにより、一度に多 数の加入者の要求を満たすことにより、付加的な効率を達成することが可能であ る。この変形では、システムは、多数の加入者の目標プロファイル関心サマリー のすべてを非階層的にクラスタ化することにより開始する。クラスタプロファイ ルｐ_kを有する、目標プロファイル関心サマリーの各クラスタｋについて、ジス テムは、Ｐ_kと類似した目標プロファイルを有するプログラムの場所を特定する 。次いで、場所が特定されたプログラムの各々は、目標プロファイル関心サマリ ーのクラスタｋにおいて示される目標プロファイル関心サマリーを有する各加入 者にとって関心があるものとして識別される。加入者にプログラムのリストを与える 一旦、ステップ７０４で、選択された加入者または加入者のグループについて プロファイル相関ステップが終了すると、プログラム選択ソフトウェアが、加入 者に与えるための識別されたプログラムのリストを格納する。加入者のリクエス ト時に、プロセッサ４０６は、生成された関連プログラムリストを取り出し、選 択されたプログラムのタイトルのリストを加入者に与える。この加入者は、その 後、ステップ７０５で、任意のプログラムを選択して見ることができる。プログ ラムタイトルのリストは、プログラムの目標プロファイルと、最も類似している 加入者目標プロファイル関心サマリーとの類似度に従って分類される。どのプログラムが視聴されているかをモニタする プロセッサ４０６は、ステップ７０７で、加入者がどのプログラムを見ている かをモニタし、プログラムの視聴にどのくらいの時間を費やしているかを追跡す る。上記のように、この情報を組み合わせて、加入者がプログラムに対して示す 関心の深さを測定し得、受動関連フィードバックスコアを生成し得る。厳密な詳 細は、検索されているプログラムの長さおよび性質に依存する。次いで、加入者 の目標プロファイル関心サマリーを調整し、それにより、加入者の動的に変わる 関心をより正確に反映するために、プログラムの魅力度の計算測定値が、重み付 け関数として使用され得る。加入者プロファイルを更新する 加入者の目標プロファイル関心サマリーの更新は、ステップ７０８で、同時係 属中の米国特許出願シリアル番号第08/346,425号に記載される方法を用いて行わ れ得る。プログラムが視聴されると、分配システム１００は、目標プロファイル 関心サマリーを、プログラム魅力度の計算測定値が高かった近くのプログラムの 目標プロファイルの方向にわずかにシフトさせる。加入者の目標プロファイル関 心サマリーセットからの属性ｕ_ikを有する目標プロファイル関心サマリーと、属 性ｄ_jkで利用可能なＪ個のプログラムの組（現在のところ、正しいと仮定される ）とが与えられ、Ｉが加入者を示し、ｊがプログラムを示し、ｋが属性を示すと すると、選ばれたプログラムｊについてのｄ（ｕ_i，ｂ_j）の和を最小にするため に、加入者Ｉは、Ｐ個の別個のプログラムの組を選ぶと予測される。加入者の所 望の属性ｕ_ikおよびプログラムの属性ｄ_jkは、プログラム説明またはプログラム の字幕テキストなどからのＴＦ／ＩＤＦなどの単語頻度の何らかの形であり、潜 在的には、プログラムのソースおよび長さなどの他の属性であるが、ｄ（ｕ_i， ｄ_j）は、上記の類似性測定値を用いた、これら２つの属性ベクトル（プロファ イル）間の距離である。加入者が、予測されたものとは異なる、Ｐ個のプログラ ムの組を選ぶと、プロセッサ４０６は、加入者が選択したプログラムをより正確 に予測するために、ｕおよび／またはｄを調整しようとするべきであ る。特に、加入者がプログラムｊを選択しないと予測されていたのに選択した場 合、ｕ_iおよび／またはｄ_jは、それらの類似性を増加するようにシフトされるべ きであり、加入者がプログラムｊを選択すると予測されていたのに選択しなかっ た場合にも、おそらく、それらの類似性を低減するようにシフトされるべきであ る。好適な方法は、加入者がプログラムｊを選択しないという間違った予測をす るたびに、式ｕ_ik’＝ｕ_ik−ｅ（ｕ_ikｄ_jk）を用いて、ｕをシフトすることであ る。 ここで、ｕ_iは、目標プロファイルに最も近い、加入者Ｉの目標プロファイル 関心サマリーセットからの目標プロファイル関心サマリーとなるように選ばれる 。ｅが正である場合、上記調整において、アルゴリズムが視聴者の選択するプロ グラムを予測できなかった場合にはｕ_iをｄ_jにより近くすることにより、加入者 Ｉの目標プロファイル関心サマリーセットと、加入者Ｉが実際に選択するプログ ラムの目標プロファイルとの一致を増加する。ｅの大きさは、目標プロファイル 関心サマリーを実質的に変えるために例示的プログラムを何個見なければならな いかを決定する。ｅが大きすぎる場合、アルゴリズムは不安定になるが、ｅが十 分に小さい場合、アルゴリズムは、ｕを正しい値にする。概して、ｅは、プログ ラム魅力度の測定値に比例するべきである。例えば、加入者Ｉがプログラムｊを 読むのに長時間費やす場合、ｅは比較的大きい値であるべきである。理論上は、 上記式を用いて、アルゴリズムが加入者が読まないプログラムを予測した場合に 一致を減少させることも可能である。これは、その場合にｅを負にすることによ り行われる。しかし、その場合にｕが正しい方向に移動するという保証はない。 同様のアルゴリズムｗ_ik’＝（ｗ_ik−ｅ｜ｕ_ik−ｄ_jk｜）／Σ_k（ｗ_ik−ｅ｜ｕ_{i k} −ｄ_jk｜）を用いることにより、加入者Ｉの属性重みｗ_Iをシフトすることも可 能である。 これは、単語頻度を他の属性と組み合わせている場合に、特に重要である。以 前と同様に、これにより、ｅが正である場合、即ち、アルゴリズムが、加入者が 読むプログラムを予測できなかった場合には、一致が増加される。これは、今回 は、加入者の目標プロファイルｕ_Iがプログラムのプロファイルｄ_jと異なってい る特性に対する重みを低減することにより行われる。ここでも、ｅの大きさが、 最初に考えられていたものを置き換えるために、例示的プログラムを何個見なけ ればならないかを決定する。ｕを調整する手順とは異なり、ここでは、ｅが負で ある場合、即ち、アルゴリズムが、加入者が読まなかったプログラムを予測した 場合、上記アルゴリズムにより一致が低減されることも利用する。式の分母は、 変更された重みｗ_I’が合計１になるように重みｗ_I’を繰り込む（renormalizin g）ことにより、重みが時間と共にゼロに減少するのを防ぐ。ｕおよびｗはいず れも、アクセスされるプログラムごとに調整され得る。ｅが、本来そうであるべ きであるように、小さい場合、アルゴリズムの２つの部分の間にコンフリクトは ない。ステップ７０８で、選択された加入者の目標プロファイル関心サマリーセ ットが更新される。追加の応用 本発明のデータ分配システムのケーブルテレビジョンシステムへの上記応用は 、本発明の範囲を限定するものではない。本明細書に開示される基本概念は、制 限されたデータ格納容量を有する加入者端末装置の使用を必要とする多数の応用 であって、データ送信のために利用可能な帯域幅が制限されているにもかかわら ず、加入者端末装置がまた、多数の情報へのアクセスを有する多くの応用に適用 可能である。このシステムのこれらのさらなる使用の幾つかの重要な分類を示す ために、本明細書において、多くのそのような応用が示される。 １．強化された対話式ショッピングおよび製品デモンストレーション−本発明 のデータ分配システムは、記述情報、参照の局所性の原理、および関心に基づく 選択の使用を可能にし、加入者の端末装置において使用されるメモリを低減する 。データ分配システムのキーとなる特徴が、ユーザの関心およびプリフェッチン グの自動決定を含むため、データ分配システムをそのまま応用すると、対話式メ ニューに基づくカタログの熟読を伴う、本発明のホームショッピング技術を強化 したものとして応用される。関心に基づく選択の特徴は、業者が、過去の選択に 基づいて、ユーザカスタマイズされたカタログを作ることを可能にする。開示さ れたデータ分配システムは、特定の表示を選ぶことから、適切な製品情報が利用 可能な「チャネル」を選択することに至るまで、多くのレベルで使用され得る。 さ らに、動力工具、器具、および台所用装置の多くの製造業者は、使用されている 装置のビデオデモンストレーションを提供し、ユーザが、装置を効果的に使用す るのを促進し、非所有者が、購入者になるのを促進する。データ分配システムは 、装置に関心を持っている多数の潜在的な顧客に、装置の説明を提供することを 可能にする。 ２．ハンドヘルドトラベルガイドアシスタント−本発明のデータ分配システム は、旅行者に関連する情報を（ウェブを介して）ダウンロードするために使用さ れ得る。この情報は、ユーザにより識別されるか、または、ＧＰＳ（または、ロ ーカルＲＦ信号）により場所ごとに自動的に識別され得る。これは、道路および 旅行条件だけではなく、給油、レストラン、宿、名所の場所、およびそれらに関 連する営業時間も含む。その地方の幾つかの小売店はまた、店の製品、サービス 、および特別なプロモーションについてのカタログ情報をカスタマイズしたいと 考え得る。または、これらの小売店は、特定の地域の限定のオフライン選択を有 する、包括的なウェブベースのカタログを提供したいと考え得る。従って、本明 細書に記載された類似性測定値はまた、その地方の任意の所定のカタログについ て、ユーザにとって最も関心のある製品の選択を選択的に与えるために使用され 得る。このシステムは、マルチチャネルの環境において、マッピング情報を提供 し得る。５チャネルシステムの場合を考えると、このシステムは、マッピング情 報の１つのチャネルと、２倍の倍率で「ズーム」されたマッピング情報の４つの チャネルとを提供する。プロファイル情報は、特定の特徴が見る人の注意を引き そうであり、且つ、これらの特性（例えば、水域、建築物、空港、など）に基づ いてマッピング情報をプリフェッチしそうであるときに、それを検出するために 使用され得る。多数のチャネルを用いれば、マッピング情報が、多数の方向およ び倍率で提供され得ることが容易に分かる。このシステムでは、メモリは、ユー ザの関心に関連する場所の情報の詳細を選択的にダウンロードすることにより、 最適化される。多くの旅行広告は、ビデオクリップまたは画像を用いて、その地 方の名所の視覚的特徴を示す。ユーザの関心に基づく、これらの表示のカスタマ イズは、より迅速で且つより洞察力のある目的地選択を確実にし得、旅行業界お よび顧客の両方に利益をもたらす。この機構は、チャネル選択、インデックス法 、または カスタマイズサービスのいずれかとともに使用され得る。さらに、美術館は、非 常に視覚的になり、なおかつ、トピックおよび展示物についてのより多くの情報 を求めている来館者のために、展示品についての記述情報または要約を有する傾 向がある。本願において開示されたデータ分配システムは、カスタマイズされた 美術館ツアーを可能にし得、マルチチャネルの環境から適切な選択のメニューを 生成し得、または、ユーザの関心に基づいて、チャネルのリアルタイム「チャネ ルサーフィン」を助け得る。 ３．データ分配システムは、どの選択をダウンロードするかを決定し得、そし て、ダウンロードされた選択の中から、システムが予測したユーザの関心度に基 づいて、どの粒度の詳細が推薦されるかを決定し得る。従って、データ分配シス テムは、ａ）完全なビデオ、ｂ）静止（still）グラフィック、ｃ）テキスト説 明、ｄ）テキスト説明の概要、ｅ）ディレクトリまたはメニューからの選択タイ トル、をダウンロードし得るか、または、ｆ）アイテムを全くダウンロードしな いか、のいずれかである。 ４．不動産下見−不動産は、ほとんどの顧客が生涯で行う最も大きい買い物で あるが、情報送達システムは、極端に原始的である。具体的には、顧客を不動産 業者または個人の売り手に引きつけるために、単純なテキスト説明を付けた１枚 ずつの白黒写真が使用される。その後、不動産業者または個人の売り手は、さら に詳しいデータシートを提供し、関心があれば、おそらくこの物件に訪問する。 これには時間がかかり、家が所有者に占有されている場合、潜在的な買い手、売 り手、および公認不動産業者にとっては、不便である可能性がある。データ分配 システムは、おそらくビデオクリップおよび増加された写真ライブラリを含む情 報の改良された選択と、潜在的な買い手へのこの情報の改良された表示、とを可 能にする。買い手、公認不動産業者、または売り手の視点に依存して、データ分 配システムは、家を予めより効果的に選抜し、不適切な家を見るのにかかる販売 および時間のコストを削減し、そして、売り手の、おそらくは大量であると思わ れる不都合を節約する。 ５．スマートカードプロモーションディスカウント−今日のハンドヘルドペー ジャ技術の場合と同様に、本明細書に開示された概念を実施する単純な受信専用 装置を、より低コストで構成することが可能である。具体的には、低バンド幅の ビーコン指示識別（beacon indicating identity）を提供すること（「A Distri buted Location System for the Active Office」、A．HarterおよびA．Hopper 、IEEE Network、Jan./Feb．1994、pp．62-70を参照）、および、これを、放送 源、例えば衛星、放送アンテナ、または基地局、などからより高いレートで受信 することができるレシーバと結合することは、単純な技術上の問題である。未来 の「スマートカード」システムの１つの局面として見れば、本発明は、ユーザに とって有用な様々な情報を、そのような「スマートカード」装置にダウンロード することを可能にする。具体的には、クーポン状の電子クレジットカードが、ス マートカードにロードされ得、買い物が行われると引き出される。このようにし て、ダイレクトメール広告の機能が、本発明の電子放送設備において複製され得 る。「スマートカード」装置により維持される購入記録は、この応用についての ユーザプロファイルの一部分を構成し、適切な電子クーポンの選択が、放送装置 からダウンロードされることを示唆している。本発明のメモリ縮小技術は、この 環境の場合、コストおよび性能の面で、重要な利点を有する。まとめ データ分配システムは、放送される各目標対象物（プログラム）の目標プロフ ァイルと、各加入者の「目標プロファイル関心サマリー」との両方を自動的に構 成する。この目標プロファイル関心サマリーは、様々なタイプの目標対象物に対 する加入者の関心レベルを示す。次いで、システムは、加入者の目標プロファイ ル関心サマリーに対して、目標プロファイルを評価し、加入者にとって最も関心 がありそうな目標対象物の、加入者に応じてカスタマイズされたランク順のリス トを生成し、その結果、加入者は、データ分配システムで利用可能な多数の目標 対象物からこのシステムが自動的に選択したこれらの潜在的に関連する目標対象 物の中から選択することができる。このアーキテクチャは、幾つかの利点を提供 する。第１に、技術のアップグレードは、加入者端末機器へのアクセスをリクエ ストすることなく、データ分配ネットワークのコアにおいて行われ得る。第２に 、多数の加入者にわたってこのディレクトリ情報を多重化することにより生じる デ ータ格納が大幅に節約される。第３に、ターミナルアダプタのメモリ量が非常に 制限されていても、複雑な情報ストリーム、および、完全な一般性を有する加入 者の関心を扱うことができる。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ワコブ，デイビッド アメリカ合衆国 ペンシルバニア 19117, エルキンス パーク，グレン ロード 8379 【要約の続き】 嗜好要旨は、種々のタイプの目的オブジェクトにおける 加入者の嗜好レベルを記述する。次にシステムは、各加 入者にとって興味が最もありそうな目的オブジェクト の、加入者についてカスタマイズされたランク順づけリ ストを生成するために、加入者の目的プロファイル嗜好 要旨に対して目的プロファイルを評価することにより、 加入者は、データ分配システム上で利用できる過剰な目 的オブジェクトからこのシステムによって自動的に選択 されたこれらの潜在的に関連のある目的オブジェクトの 中から選択し得る。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １．端末デバイスおよび少なくとも１つのデータソースの両方が通信媒体によ って相互接続され、該端末デバイスが該少なくとも１つのデータソースから該通 信媒体を介してデータを受信し、該端末デバイスが該通信媒体を介して該データ ソースへ通信を送信する、該端末デバイスと該少なくとも１つのデータソースと の間の通信を最適化するための方法であって、 優先順位をつけられた複数セットの情報セグメントを、該少なくとも１ つのデータソースから利用できる各複数のデータ項目から作成する工程と、 該端末デバイスにおけるユーザにとって興味がありそうな該データ項目 のいくつかを示すユーザ嗜好プロファイルデータを生成する工程と、 該ユーザ嗜好プロファイルデータに応答して、該ユーザ嗜好プロファイ ルデータに最も対応しそうな該複数のデータ項目の少なくとも１つを識別するた めに該データ項目の該優先順位をつけられた複数セットの情報セグメントを検索 する工程と、 該複数のデータ項目の少なくとも１つのための該優先順位をつけられた 複数セットの情報セグメントのうちの第１位を該端末デバイスに提供する工程と 、を包含する方法。 ２．前記端末デバイスへデータを提供する工程が、 前記複数のデータ項目のうちの１つを選択するために該端末デバイスに おいてデータを入力する前記ユーザに応答して、該複数のデータ項目のうちの該 選択された１つの該優先順位をつけられた複数セットの情報セグメントのうちの 第２位の代表するデータを、該端末デバイスへ送信する工程、を包含する、 請求項１に記載の方法。 ３．前記端末デバイスへデータを提供する工程が、 前記複数のデータ項目のうちの前記選択された１つの前記優先順位をつ けられた複数セットの情報セグメントのうちの前記第２位の送信に応答して、該 複数のデータ項目のうちの該選択された１つの該優先順位をつけられた複数セッ トの情報セグメントのうちの少なくとも第３位の代表するデータを、該端末デバ イスへ送信する工程、をさらに包含する、 請求項２に記載の方法。 ４．前記端末デバイスへデータを提供する工程が、 前記複数のデータ項目のうちの前記選択された１つの全体を要求するた めに該端末デバイスにおいてデータを入力する前記ユーザに応答して、該複数の データ項目のうちの該選択された１つの前記優先順位をつけられた複数セットの 情報セグメントのすべての代表するデータを、該端末デバイスへ送信する工程、 を包含する、 請求項１に記載の方法。 ５．前記端末デバイスにおけるユーザによる前記複数のデータ項目の効率的な アクセスを可能にするために、前記データソースから利用できる該複数のデータ 項目を管理する工程、をさらに包含する、 請求項１に記載の方法。 ６．前記複数のデータ項目を管理する工程が、 前記複数のデータ項目の各々の代表するデータを作成する工程であって 、該作成されたデータが、データ項目アクセス情報、データ項目要旨、データ項 目名、およびデータ項目キーワードを含むデータ項目特徴づけ情報のクラスから 選択される、工程、をさらに包含する、 請求項５に記載の方法。 ７．前記複数のデータ項目を管理する工程が、 該複数のデータ項目のうちのすべての識別を要求する前記端末デバイス におけるユーザ入力に応答して、該複数のデータ項目のすべてのデータ項目特徴 づけ情報を該端末デバイスへ送信する工程、をさらに包含する、 請求項６に記載の方法。 ８．前記複数のデータ項目を管理する工程が、 前記ユーザによって入力された判断基準を満たす該複数のデータ項目の うちのすべての識別を要求する前記端末デバイスにおいてユーザ入力に応答して 、該ユーザによって入力された該判断基準を満たす該複数のデータ項目のすべて のデータ項目特徴づけ情報を該端末デバイスへ送信する工程、をさらに包含する 、 請求項６に記載の方法。 ９．前記複数のデータ項目を管理する工程が、 該複数のデータ項目のうちの選択されたいくつかを識別する前記端末デ バイスにおいてユーザ入力に応答して、該複数のデータ項目の該選択そして識別 されたいくつかのデータ項目特徴づけ情報を該端末デバイスへ送信する工程、を さらに包含する、 請求項６に記載の方法。 １０．前記ユーザ嗜好プロファイルデータを生成する工程が、 前記複数のデータ項目のいくつかにアクセスする前記ユーザに応答して 、該ユーザにとって興味のありそうな他のデータ項目を識別するために類似度測 度を計算する工程、を包含する、 請求項１に記載の方法。 １１．複数の端末デバイスが前記通信媒体に同時に接続され、 決定された優先順位スケジュールにしたがって該複数の端末デバイスを 連続的に動作させるために該端末デバイスにデータを提供する前記工程の作動を スケジュールする工程、をさらに包含する、 請求項１に記載の方法。 １２．前記スケジュールする工程が、 前記複数の端末デバイスの各々に放送されるのが最も有用でありそうな 情報セグメントがどれであるかを判断する工程、を包含する、 請求項１１に記載の方法。 １３．ディレクトリメモリを含む端末アダプタそれぞれを介してマルチメディ ア放送媒体に接続された複数の加入者にとって利用できるようにされた複数のプ ログラムを同時に運搬するマルチメディア放送媒体を含むデータ分配システムに おける複数の同時放送プログラムに関するプログラム情報を加入者に提供する方 法であって、 該データ分配システム中に配置されたメモリ中に該複数の同時放送プロ グラムを記述するディレクトリ情報の全体を格納する工程と、 該データ分配システムから利用できる該複数の同時放送プログラムの各 々から、優先順位をつけられた複数セットの情報セグメントを作成する工程と、 該メモリ中に格納された該ディレクトリ情報からディレクトリ情報の加 入者特定サブセットを抜粋する工程と、 該抜粋されたディレクトリ情報を、該ディレクトリメモリ中に格納する ために該端末アダプタディレクトリメモリへ送信する工程と、 該ターミナルアダプタにおける加入者が、該端末アダプタディレクトリ メモリ中に格納された該抜粋されたディレクトリ情報にアクセスすることを可能 にする工程と、 を包含する方法。 １４．前記ディレクトリ情報のうちの加入者特定サブセットを抜粋する工程が 、 該加入者に伴った該端末アダプタにおける加入者にとって興味がありそ うな前記同時放送プログラムのいくつかを示す加入者嗜好プロファイルデータを 生成する工程、を包含する、 請求項１３に記載の方法。 １５．前記加入者嗜好プロファイルデータを生成する工程が、 前記複数の放送プログラムのいくつかにアクセスする前記加入者に応答 して、該加入者にとって興味のありそうな他の放送プログラムを識別するために 類似度測度を計算する工程、を包含する、 請求項１４に記載の方法。 １６．決定された優先順位スケジュールにしたがって該複数の端末アダプタを 連続的に動作させるために該抜粋されたディレクトリ情報を送信する前記工程の 作動をスケジュールする工程、をさらに包含する、 請求項１３に記載の方法。 １７．前記スケジュールする工程が、 前記複数の端末アダプタの各々に放送されるのが最も有用でありそうな 抜粋されたディレクトリ情報がどれであるかを判断する工程、を包含する、 請求項１６に記載の方法。 １８．前記端末アダプタへデータを提供する工程が、 前記複数のデータ項目のうちの１つを選択するために該端末アダプタに おいてデータを入力する前記ユーザに応答して、該複数のデータ項目のうちの該 選択された１つの該優先順位をつけられた複数セットの情報セグメントのうちの 第２位の代表するデータを、該端末アダプタへ送信する工程、を包含する、 請求項１３に記載の方法。 １９．前記端末アダプタへデータを提供する工程が、 前記複数のデータ項目のうちの前記選択された１つの前記優先順位をつ けられた複数セットの情報セグメントのうちの前記第２位の送信に応答して、該 複数のデータ項目のうちの該選択された１つの該優先順位をつけられた複数セッ トの情報セグメントのうちの少なくとも第３位の代表するデータを、該端末アダ プタへ送信する工程、をさらに包含する、 請求項１８に記載の方法。 ２０．前記端末アダプタへデータを提供する工程が、 前記複数のデータ項目のうちの前記選択された１つの全体を要求するた めに該端末アダプタにおいてデータを入力する前記ユーザに応答して、該複数の データ項目のうちの該選択された１つの前記優先順位をつけられた複数セットの 情報セグメントのうちのすべての代表するデータを、該端末アダプタへ送信する 工程、を包含する、 請求項１３に記載の方法。