JP2003518339A - 加入者特徴付けおよび広告監視システム - Google Patents

加入者特徴付けおよび広告監視システム

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JP2003518339A JP2000585734A JP2000585734A JP2003518339A JP 2003518339 A JP2003518339 A JP 2003518339A JP 2000585734 A JP2000585734 A JP 2000585734A JP 2000585734 A JP2000585734 A JP 2000585734A JP 2003518339 A JP2003518339 A JP 2003518339A
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シィラ，エム．，ラマイン
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    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising

Abstract

(57)【要約】 加入者視聴習慣が人口統計プロファイルを決定するために監視される加入者特徴付けおよび広告監視システム（１００）が提示される。これらのプロファイルは、その視聴習慣および概算される人口統計ならびに製品に対する関心に基づいて、加入者に対して広告を整合するために活用することができる。システム（１００）は、局所的にテレビセットアップ（１８０８）の中で実行できるか、あるいはチャンネル選択が居住地（１８００）から、電話局またはインターネットサービスプロバイダなどの集中交換ロケーション（サーバ）（１８４０）へ伝送されるクライアントサーバモードで実行することができる。クライアント−サーバモードでは、チャネル選択が、加入者特徴付けも実行する集中ロケーション（１８４０）で監視される。システムは、広告が見られたのかどうか、およびどのくらいの期間見られたのかを監視する能力も提供する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】 （技術分野） ケーブルテレビのサービスプロバイダは、典型的には片方向放送サービスを提
供してきたが、現在では高速データサービスを提供し、従来のアナログ放送をデ
ジタル放送と結合し、インターネットウェブサイトにアクセスすることができる
。電話会社はデジタルデータおよびビデオ放送を、デジタル加入者回線技術で交
換済みに基づいてビデオプログラム番組を提供することができる。加入者は一度
に１つのチャンネルだけを提供されてよいが、チャンネル変更要求は瞬時に集中
交換装置に送信され、加入者は放送のように番組にアクセスすることができる。
インターネットサービスプロバイダ（ＩＳＰ）は、インターネットアクセスを提
供し、加入者が関心のある番組を含む「チャンネル」を選択する放送のように送
達することもできるテキスト、音声、およびビデオ番組へのアクセスを提供する
ことができる。このようなチャンネルは、ビデオ番組サービスの一部として、ま
たはデータサービス内で提供されてよく、インターネットブラウザ内で提示でき
る。
【０００２】 （背景技術） 広告は毎日の生活の一部であり、確かに広告に対する支払額がネットワークテ
レビのコストをカバーしている娯楽番組の重要な一部である。ケーブルネットワ
ークユーザに対し、見られた広告の量に基づいて柔軟な料金請求書作成発行計画
を提供する方法は、対話型サービス用の広告選択の方法を開示する米国特許番号
第５，５３２，７３５号に説明される。対話型テレビと関連付けられたユーザは
、番組および広告のセットを提示される。ユーザは、自分が見ることを希望する
広告のセットの中で広告の量を表示することができる。
【０００３】 広告は加入者にとって有益であり、特定の製品またはサービスに関する所望さ
れる情報を送達する一方、消費者は、通常、放送型の娯楽の「必要悪」として広
告を見る。例えば、広告されているサービスまたは製品に関する情報を得るため
の方法は、無線聴取者およびテレビ視聴者が広告情報を得ることができるように
するためのコンピュータシステムを開示する米国特許番号第５，７０８，４７８
号に記述されている。システムは、入信するビデオ信号または音声信号が広告主
の広告に特殊なデータを含んでいるかどうかを判断するステップと、広告主に特
殊なデータを捕捉し、記憶するステップを含む。
【０００４】 製造メーカは、３０秒以内で、消費者が見てくれることを希望するその製品に
対する広告を提示するためにきわめて高い価格を支払っている。製造メーカにと
って残念なことには、消費者は、多くの場合、その時間間隔を使用して、他のチ
ャンネルで提示されている番組をチェックし、広告のどれも見ていない可能性が
ある。代わりに、消費者はチャンネルの音を消し、製造メーカが提示したことを
無視することもある。いずれにせよ、消費者が広告を見た確率はきわめて低い。
広告キャンペーンに数百万ドルが費やされて初めて、製造メーカは、広告が効果
的であると判断できる。これは、現在、多様な公の文書に開示されているように
、製品の売上、またはユーザによって見られているテレビ番組またはチャンネル
を監視することにより達成される。一例として、米国特許番号第４，５４６，３
８２号は、テレビおよびマーケットリサーチデータ収集システムおよび方法を開
示する。メモリを備えるデータ収集装置は、複数のテレビモードの内のどれが使
用中であるのか、どのテレビ番組が、ユーザの製品購入についての情報を収集す
るための適切な光学走査デバイスから入力されるだけではなく、見られているの
かに関するデータを記憶する。米国特許第４，２５８，３８６号に説明されてい
る別のシステムは、テレビ視聴者測定システムを開示する。システムは、チャン
ネル識別をあらわす情報、チャンネルが選択される時刻、およびチャンネルの選
択が終了する時刻を表す情報を監視し、記憶する。米国特許番号第５，６０８，
４４５号は、テレビ視聴者研究でのデータ捕捉のための方法および装置も開示す
る。デバイスは、どのチャンネルにセットが合わされているのかを判断するため
に、ビデオシステムに取り付けられる。
【０００５】 インターネットの到来により、製造メーカおよびサービスプロバイダは、情報
に対する加入者の要求に基づいてその広告を選択的に挿入する方法を見つけ出し
た。一例として、インターネット上で「車」を検索する個人は、ある特定の型の
車の広告を見てよい。多様なインターネットベースの広告は、この方法を使用す
る。１９９８年６月３０日にワールド ワイド ウェブサイト、ｈｔｔｐ：／／
ｗｗｗ．ｓｔａｒｐｔ．ｃｏｍ／ｃｏｒｅ／ａｄ＿Ｔａｒｇｅｔ．ｈｔｍｌから
印刷されたイムジス社（ＩＭＧＩＳ Ｉｎｃ．）の製品参考文献「アドフォース
（Ａｄ Ｆｏｒｃｅ）」は、広告目標設定システムを開示する。システムは、ウ
ェブページのコンテンツ、時刻、曜日、キーワードに基づき、ビジターが広告を
見る回数により、および一連の広告がビジターに示される順序によってウェブサ
イトビジターに広告を送達する。それにも関わらず、加入者は広告されているウ
ェブサイトに実際に行かない限り、広告が見られたかどうかを判断する方法はな
い。インターネット上でのコンテンツが音声およびビデオを含むマルチメディア
番組に移植するにつれて、広告にかかるコストは増加するが、広告主がメッセー
ジのかなりのパーセンテージが見られた、または観察されたと確信が持てない限
り、広告は無効である。キャンペーンのレポートを作成するための従来の技術に
よる製品は、一般的には、ダブルクリック（ＤｏｕｂｌｅＣｌｉｃｋ）の動的広
告報告および目標設定（ＤＡＲＴ）製品の報告機能を開示する、１９９８年６月
１９日にワールド ワイド ウェブ（ＷＷＷ）サイトｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｄ
ｏｕｂｌｅｃｌｉｃｋ．ｎｅｔ／ｄａｒｔ／ｈｏｗｉ＿ｒｅｐｏ．ｈｔｍから印
刷された、ダブルクリック社（ＤｏｕｂｌｅＣｌｉｃｋ Ｉｎｃ．）の製品参考
文献「ダブルクリック：報告（ＤｏｕｂｌｅＣｌｉｃｋ：Ｒｅｐｏｒｔｉｎｇ）
」を含む多様な製品参考文献に記述されるように、ＰＣ中心的である。報告の中
の情報は、広告の種別による毎日の印象、曜日ごとおよび時刻の平均印象を含む
。ユーザごとの平均応答率もレポートに含まれる。１９９８年７月９日にワール
ド ワイド ウェブサイトｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｅｔｇｒａｖｉｔｙ．ｃｏ
ｍ／ｐｒｏｄｕｃｔｓ／から印刷されたネットグラビティ社（Ｎｅｔｇｒａｖｉ
ｔｙ Ｉｎｃ．）の製品参考文献「アドサーバ３（ＡｄＳｅｒｖｅｒ３）」は、
オンライン広告用のネットグラビティのアドサーバ３製品を開示している。製品
は、広告を見たビジターのプロファイル、および日、週、月、および年を通した
サイトトラフィックを含むレポートを作成する。
【０００６】 １９９８年６月３０日にワールド ワイド ウェブサイトｈｔｔｐ：／／ｗｗ
ｗ．ｍｅｄｉａｍｅｔｒｉｘ．ｃｏｍ／ｉｎｔｅｒａｃｔ＿ｍｍｆａｑ．ｈｔｍ
から印刷されたメディアメトリックス（Ｍｅｄｉａ Ｍｅｔｒｉｘ）からの製品
参考文献「頻繁に尋ねられる質問（Ｆｒｅｑｕｅｎｔｌｙ Ａｓｋｅｄ Ｑｕｅ
ｓｔｉｏｎｓ）」は、ＰＣの背景で実行し、その機械上で実行されているすべて
を監視するメディアメトリックスソフトウェア、ＰＣメータ（ＰＣＭｅｔｅｒ）
を開示する。それは、だれがＰＣを使用しているのかを、年齢、収入、性別およ
び地理学上の領域によって判断し、ソフトウェアアプリケーションの使用量、コ
マーシャルオンラインサービスおよびワールド ワイド ウェブの詳細なページ
レベル表示を追跡調査する。１９９８年７月１日にワールド ワイド ウェブサ
イトｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｍａｔｃｈｌｏｇｉｃ．ｃｏｍ／ｄｏｃｓ／ｓｅｒ
ｖｉｃｅ２．ｈｔｍから印刷された、マッチロジック社（Ｍａｔｃｈｌｏｇｉｃ
Ｉｎｃ．）のマーケティング参考文献は、広告管理のためのマッチロジックサ
ービスを開示する。サービスは、事前に定義された目標設定基準に基づいて広告
を送達すること、どのくらい多くの一意の視聴者がどのバナーを見たのか、およ
び何回それが見られたかに関するレポートを作成することを含む。１９９８年７
月９日にワールド ワイド ウェブサイトｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ａｃｃｉｐｉ
ｔｅｒ．ｃｏｍ／ｐｒｏｄｕｃｔｓ／ＡＤＭａｎｇｅｒｆａｂ．ｈｔｍｌから印
刷されたアシピター社（Ａｃｃｉｐｉｔｅｒ Ｉｎｃ．）の製品参考文献「アシ
ピターアドマネージャ（Ａｃｃｉｐｉｔｅｒ ＡｄＭａｎａｇｅｒ２．０）」は
、アシピターの広告管理システムを開示する。事前に設定された基準に基づき広
告を送達した後に、システムは広告キャンペーンに関するレポートを作成できる
。レポートはビジターの人口統計データ、印象およびサイト全体から生じたクリ
ックの数、および広告および広告主ごとを含む。
【０００７】 より多くの目標設定された番組および広告を加入者に送達するためには、彼ら
の好き嫌いを、今日いま行われているより広い範囲まで理解することが必要であ
る。加入者の嗜好をその購入品およびアンケートへの回答に基づいて特定するシ
ステムは、郵便での文献の目標とされたマーケティングに対処するだけではなく
、いかなる意味においても、加入者にとて高い受容の確率を有することが知られ
ている番組および広告の迅速かつ正確な送達に対処しない。それ以外のシステム
は、ユーザの嗜好を自動的にテレビ番組情報データベースと相互に関連付けるた
めのシステムおよび方法を開示する米国特許番号第５，２２３，９２４号に説明
されるようにその番組を選ぶ可能性をユーザに与える。システムは、ダウンロー
ドされたテレビ番組情報を視聴者の嗜好に相互に関連付けるために「フリーテキ
スト」検索技法を実行するプロセッサを含む。本システムは、ユーザと番組の間
の対話を必要とする。ネットパーセプションズ社（Ｎｅｔ Ｐｅｒｃｅｐｔｉｏ
ｎｓ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ）の「デジタル時代に価値を付加する（Ａｄｄｉ
ｎｇ Ｖａｌｕｅ ｉｎ ｔｈｅ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｇｅ）」と題され、１９
９８年６月３０日にワールド ワイド ウェブサイトｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎ
ｅｔｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎｓ．ｃｏｍ／ｐｒｏｄｕｃｔｓ／ｗｈｉｔｅ−ｐａｐ
ｅｒｓ．ｈｔｍｌから印刷される白書は、グループレンズ推奨策エンジン（Ｇｒ
ｏｕｐＬｅｎｓ Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅ）がオンライン
企業に、サービス、コンテンツ、製品および広告を目標設定し、個人向けにする
能力をどのようにして与えるのかを開示する。学習プロセスは、明示的なレーテ
ィングおよび暗黙のレーティングを使用する個人についての個人情報を学習し、
予測プロセスは協調フィルタリングを使用してユーザの嗜好を予測し、推奨プロ
セスは、予測に基づいて製品またはサービスを推奨する。
【０００８】 １９９８年６月３０日にワールド ワイド ウェブサイトｈｔｔｐ：／／ｗｗ
ｗ．ａｐｔｅｘ．ｃｏｍ／ｐｒｏｄｕｃｔｓ−ｓｅｌｅｃｔｃａｓｔ−ｃｏｍｍ
ｅｒｃｅ．ｈｔｍから印刷されるアプテックスソフトウェア社（Ａｐｔｅｘ ｓ
ｏｆｔｗａｒｅ Ｉｎｃ．）の製品参考文献「コマースサーバ用のセレクトキャ
スト（ＳｅｌｅｃｔＣａｓｔ ｆｏｒ Ｃｏｍｍｅｒｃｅ Ｓｅｒｖｅｒ）」は
、コマースサーバ用の製品セレクトキャストを記述する。それは、観察されるユ
ーザの行動に基づいてオンラインショッピングを個人向けにする。ユーザの興味
は、彼らがブラウズするコンテンツ、クリックする広告、および購入する製品に
基づいて学習される。
【０００９】 どの番組または広告が加入者にとって適切であるのかを判断するために、その
加入者および加入者製品と番組の嗜好についての知識が必要とされる。一般的に
は、これらの方法は、ユーザをプロファイルするか、あるいはその嗜好を予測す
るためにコンテンツまたはデータのマイニング技術を使用する。ユーザの嗜好を
予測するための別の技法は、意見ネットワークを活用する米国特許第５，７０４
，０１７号に説明されているように協調的なフィルタリングの使用に基づく。シ
ステムは、意志決定の指定されたフィールドで専門家およびその意志決定フィー
ルドでのその嗜好だけではなく、ユーザの属性などの経験的なデータを含むデー
タベースから得られる従来の知識を使用して意見ネットワークを学習する。意見
ネットワークは、既知の属性を与えられるユーザの知られていない思考の可能性
を決定し、このようにしてユーザによって最も所望されそうな嗜好を予測する。
【００１０】 １９９８年６月３０日にワールド ワイド ウェブサイトｈｔｔｐ：／／ｗｗ
ｗ．ａｐｔｅｘ．ｃｏｍ／ｐｒｏｄｕｃｔｓ−ｓｅｌｅｃｔｃａｓｔ−ａｄｓ．
ｈｔｍから印刷されたアプテックスソフトウェア社の製品参考文献「広告サーバ
用セレクトキャスト（ＳｅｌｅｔＣａｓｔ ｆｏｒ Ａｄ Ｓｅｒｖｅｒｓ）」
は、アプテックスソフトウェア社の広告目標設定システムを開示する。システム
は神経ネットワークおよびコンテキストベンダデータモデルを利用し、ユーザと
コンテンツの関係性を最適化する。それは、クリック、照会、ページビュー、お
よび広告印象を含むすべての動作のコンテキストおよびコンテンツを調べること
によるユーザの調査を提供する。アプテックスの技術は、コンテキストベクトル
生成および検索のシステムおよび方法を開示する米国特許番号第５，６１９，７
０９号に説明されるコンテキストベンダデータモデリング技法を使用する。コン
テキストベクトルは定量手段により情報項目間の概念上の関係性を表す。神経ネ
ットワークは、ワード近接性および相互の重要性に基づいて、関係性に基づいた
コンテキストベクトルを作成するために記録の訓練集団で動作する。コンテキス
トベクトル間の幾何学関係性は、その関連付けられた項目の間の概念上の関係性
を表す。
【００１１】 １９９８年７月９日にワールド ワイド ウェブサイトｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ
．ｏｐｅｎｓｅｓａｍｅ．ｃｏｍ／ｐｒｏｄ＿０４．ｈｔｍｌから印刷されるオ
ープンセサミ（Ｏｐｅｎ Ｓｅｓａｍｅ）の製品データシート「セサミの学習（
Ｌｅａｒｎ Ｓｅｓａｍｉ）」は、ウェブ企業向けのオープンセサミの個人化製
品を開示する。それは、そのブラウジング動作から自動的にユーザについて学習
する。
【００１２】 １９９８年７月０９日にワールド ワイド ウェブサイトｈｔｔｐ：／／ｗｗ
ｗ．ｅｎｇａｇｅｔｅｃｈ．ｃｏｍから印刷されるエンゲージテクノロジーズ（
Ｅｎｇａｇｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）の製品参考文献「Ｅｎｇａｇｅ．Ｄ
ｉｓｃｏｖｅｒ」は、ユーザ調査用のエンゲージテクノロジーズの製品を開示す
る。関心、人口統計および意見などのユーザによって開示される情報は、ユーザ
が、サイトを訪問する前にどこから来たのか、どのくらい長く滞在するのか、ビ
ジタープロファイルを構築するために最も頻繁に彼らが訪問するのはどのページ
か、あるいはページの種類を説明する匿名のクリックストリームデータと組み合
わされている。
【００１３】 １９９８年８月２１日にワールド ワイド ウェブサイトｈｔｔｐ：／／ｗｗ
ｗ．ｂｒｏａｄｖｉｓｉｏｎ．ｃｏｍ／ｃｏｎｔｅｎｔ／ｃｏｒｐｏｒａｔｅ／
ｂｒｏｃｈｕｒｅ／Ｂｒｏｃｈ４．ｈｔｍから印刷されるブロードビジョン（Ｂ
ｒｏａｄｖｉｓｉｏｎ）のマーケティング参考文献「個人化の力（Ｐｏｗｅｒ
ｏｆ Ｐｅｒｓｏｎａｌｉｚａｔｉｏｎ）」は、ブロードビジョンの１対１のア
プリケーション調査システムを開示する。システムは、登録、アンケート、観察
および履歴データおよび外部的に生成されたデータの統合を含む多岐に渡る技法
を通してユーザについて学習する。
【００１４】 １９９８年６月２０日にワールド ワイド ウェブサイトｈｔｔｐ：／／ｗｗ
ｗ．ｆｉｒｅｆｌｙ．ｎｅｔ／ｃｏｍｐａｎｙ／ＰａｓｓｐｏｒｔＯｆｆｉｃｅ
．ｈｔｍｌから印刷された、ファイアーフライ社（Ｆｉｒｅｆｌｙ Ｃｏｒｐｏ
ｒａｔｉｏｎ）のマーケティング参考文献は、ファイアーフライの関係性管理ソ
フトウェアを開示する。ソフトウェアは、オンライン企業が、ユーザごとに個人
プロファイルを作成、拡張、管理できるようにする。
【００１５】 加入者の視聴習慣に関する特殊な情報、または彼らがアクセスしたインターネ
ットウェブサイトは分析のために記憶できるが、このような記録は私的と見なさ
れ、加入者は、通常、このような情報を喜んで自分の管理から離さない。「通知
および承諾」ベースでこのようなデータの収集を可能にする規制モデルがあるが
、このような未処理データが収集されるのを禁ずる法律的な規則に向かう一般的
な傾向がある。
【００１６】 加入者が、インターネットプロバイダまたはコンテンツプロバイダに対する、
番組への個別的に取り使われる要求を行う放送ベースのモデルからクライアント
サーバベースのモデルへのサービスの移植に伴い、彼らにとって関心のある番組
および広告を彼らによりよく提供するために加入者視聴特徴を監視する機会があ
る。サーバは、加入者要求に対する代理としての役割を果たし、このようにして
加入者が要求した内容および見ている内容を監視することができる。加入者はこ
の未処理データの活用を望んでいないことがあるため、この情報を処理し、統計
的に関連する加入者プロファイルを生成することができるシステムに対するニー
ズがある。これらのプロファイルは、自分達の番組または広告が加入者に適して
いるのかを判断したいと考えるネットワーク上の他の人がアクセスできなければ
ならない。放送ベースのモデルでは、処理される情報は、テレビ番組または放送
の中に別個に埋め込み、電子番組ガイド（ＥＰＧ）または番組に関連するテキス
ト情報の形を取ることがある。一例として、米国特許番号第５，５７９，０５５
号は、電子番組ガイド（ＥＰＧ）およびテキストチャンネルデータ制御装置を開
示する。テキストおよびＥＰＧデータは、ビデオ信号の垂直帰線消去間隔の中に
埋め込まれ、受信時に、データ制御装置によって抽出される。ＥＰＧは、番組カ
テゴリ、番組サブカテゴリ、および番組コンテンツ説明などの情報フィールドを
含む。米国特許番号第５，５９６，３７３号は、複数局放送システムで番組指向
情報を提供するための方法および装置も開示する。ＥＰＧデータは、ガイドデー
タ、チャンネルデータおよび番組データを含む。番組データは、それ以外の情報
の中で、番組タイトル、番組カテゴリ、番組サブカテゴリ、および番組の詳細な
説明を含む。
【００１７】 前記理由から、どの広告が加入者によって見られてきたのかを監視することが
できる広告監視システムに対するニーズがある。また、加入者および家庭の確実
な人口統計および嗜好を反映する加入者特徴を生成、記憶できる加入者特徴付け
システムに対するニーズもある。
【００１８】 （発明の開示） 本発明は、どの程度まで広告が加入者または家庭によって見られたのかを判断
するためのシステムを含む。
【００１９】 好ましい実施態様においては、選択されたチャンネル、それが選択された時刻
を含む加入者選択データが記録される。製品の種類、ブランド名および広告を分
類するその他の記述的な情報を含む広告関連情報は、広告から、または字幕テキ
ストを含む広告に関するテキスト情報から抽出される。加入者選択データに基づ
き、広告のどのくらいのパーセンテージが見られたのかに関する記録が作成され
る。その後、この記録は、広告の有効性の基準を作成するために使用できる。
【００２０】 好ましい実施態様においては、広告に関連するテキスト情報は、広告の分類お
よび製品の種類およびブランドを含む重要なデータの抽出に対処するコンテキス
トマイニング技法を使用して処理される。コンテキストマイニング技法は、製品
タイプ、製品ブランド名、およびある特定のブランド名で販売されていない製品
の場合には製品の総称名の決定に対処する。
【００２１】 本発明は、その場合、加入者が、サーバ側に送信され、チャンネルの加入者へ
のルーティングによって達成されるネットワークのクライアント側でのチャンネ
ル変更を実行するクライアントサーバモードも実現できる。サーバ側は、加入者
活動を監視し、チャンネル変更要求を監視する。広告関連情報は、広告材料自体
を含むサーバ側から検索され、サードパーティから広告材料を検索するか、ある
いは加入者に広告を搬送するデータストリームを分析する。サーバ側は、広告か
ら、および加入者選択データに基づいて記述フィールドを抽出し、広告が加入者
によってどの程度まで見られたのかを判断する。一例として、システムは、加入
者によって見られた広告のパーセンテージを決定することができる。
【００２２】 本発明は、その視聴時間期間、番組が聞かれる音量、番組の選択を含むその詳
細な選択肢に基づきビデオまたはマルチメディア番組を見ている加入者を特徴付
け、加入者が最も関心のある番組の種別を決定するためにその番組についてのテ
キスト情報を収集するためのシステムを含む。加えて、システムは、まず確実な
年齢、収入、性別、およびその他の人口統計を記述する、加入者または家庭の人
口統計記述を生成することができる。結果として生じる特徴付けは、それ以外の
どの番組または製品に加入者／家庭が関心があるのかの蓋然的な決定を含む。
【００２３】 好ましい実施態様においては、番組を記述するテキスト情報は、番組に関連付
けられているテキストのコンテキストマイニングによって得られる。関連付けら
れたテキストは、番組と関連付けられた字幕データ、電子番組ガイド、または番
組自体に関連付けられた、または番組自体の一部であるテキストファイルからの
場合がある。
【００２４】 システムは、視聴セッションで得られるプロファイルに対応するセッション測
定値、または複数の視聴セッションで得られるデータに対応する平均プロファイ
ルの両方を影響することができる。
【００２５】 本発明は、論理形式での、あるいは加入者プロファイルを形成する上で役立つ
ための条件の蓋然性として表記される発見的な規則の使用も含む。論理形式での
発見的な規則により、システムは、加入者の特徴付けを得るために、外部研究か
ら学習した一般論を適用できるようになる。条件蓋然性のケースでは、番組のま
ず確実なコンテンツは、蓋然的な人口統計データを決定するためだけではなく、
番組および製品の好き嫌いを示す蓋然的な加入者プロファイルを得るために条件
蓋然性の行列に数学的なステップで適用することができる。
【００２６】 本発明の１つの優位点とは、それが、消費者に、自分達の特殊な視聴履歴を明
らかにしなくても、その家庭の人口統計および番組／製品の嗜好に関する蓋然的
なデータへのアクセスを許す可能性を与える点である。加入者は、自分達の好き
／嫌いにさらに目標を定めた広告を受け取るために、この情報へのアクセスを許
すことを選んでよい。同様に、加入者は、収入を得るため、あるいは製品または
サービスに対する割引を受けるために、この統計的なデータへのアクセスを販売
することを希望してよい。
【００２７】 本発明の別の優位点とは、結果として生じる蓋然的な情報が、加入者によって
局所的に記憶、制御することができるか、あるいは加入者特徴付けへのアクセス
を提供できるサードパーティに転送することができるという点である。情報は、
許可されていないアクセスを防止するために暗号化することもでき、その場合、
加入者あるいは加入者によって許可された誰かだけがデータにアクセスすること
ができる。
【００２８】 また、本発明は、コンテンツを含むまたはサードパーティからのコンテンツを
要求するサーバに対する、加入者によってなされる番組の要求を監視することに
基づいてビデオまたはマルチメディア番組を特徴付けするためのシステムも含む
。ネットワークのサーバ側は、その視聴の時間期間、番組が傾聴される音量、お
よび番組の選択を含む加入者の詳細な選択肢を監視することができる。
【００２９】 サーバ側は、加入者がどの種類の番組に最も関心があるのかを判断するために
その番組についてのテキスト情報を収集する。加えて、システムは、まず確実そ
うな年齢、収入、性別、およびその他の人口統計を記述する加入者または家庭に
関する人口統計記述を生成することができる。結果として生じる特徴付けは、ど
の他の番組および製品に加入者が関心があるのかに関する蓋然的な決定を含む。
【００３０】 発明のこれらのおよびその他の特徴および目的は、添付図面に関して読み取ら
れなければならない好まれる実施態様に関する以下の詳細な説明からさらに完全
に理解されるだろう。
【００３１】 明細書に組み込まれ、明細書の一部を形成する添付図面は、本発明の実施態様
を説明し、記述とともに、本発明の原則を説明するのに役立つ。
【００３２】 図中に図解されている、好ましい実施態様を説明する上では、明快さのために
特殊な用語が使用されるだろう。しかしながら、本発明は、このように選択され
た特殊な用語に制限されることは意図されず、それぞれの特殊な用語が、同様の
目的を達成するために類似した方法で動作するすべての技術的な同等物を含むこ
とが理解されるべきである。
【００３３】 概して図に、および特に図１から図１９に関しては、本発明の装置が開示され
る。
【００３４】 本発明は、加入者または家庭によってどの広告が見られるのかを監視するため
の装置を目的とする。
【００３５】 本発明のシステムでは、加入者によって見られる番組、娯楽と広告の両方は、
番組の特徴を決定するために、加入者特徴付けシステムによって研究、処理する
ことができる。この番組の特徴の決定は、番組の特徴ベクトルと呼ばれる。ベク
トルは真に１次元ベクトルであってよいが、複数のベクトルに分解できるｎ次元
の行列として表記することもできる。広告の場合、番組の特徴ベクトルは、製品
種別、特徴、ブランド名または総称名、あるいはそれ以外の関連する広告情報を
含む広告に関する情報を記載できる。
【００３６】 加入者プロファイルベクトルは、加入者（または加入者の家庭）のプロファイ
ルを表し、人口統計プロファイル（平均またはセッション）あるいは番組または
製品嗜好ベクトルの形を取ることができる。番組嗜好ベクトルおよび製品嗜好ベ
クトルは、加入者の関心の蓋然論的な測定値を表すｎ次元の行列として見なすこ
とができる家庭関心プロファイルの一部と見なされる。
【００３７】 加入者プロファイルベクトルが人口統計プロファイルである場合には、加入者
プロファイルベクトルは、加入者の年齢または家庭内の視聴者の平均年齢、加入
者の性別、加入者または家庭の収入範囲、およびそれ以外のこのような人口統計
データの蓋然論的な基準を示す。このような情報は、家庭の人口統計特徴を備え
、平均値とセッション値の両方から構成されている。家庭人口統計特徴から値の
単一集合を抽出することは、加入者プロファイルベクトルに対応できる。
【００３８】 家庭関心プロファイルは、番組プロファイルと製品プロファイルの両方を含み
、番組プロファイルは、加入者（家庭）がどの番組に関心を持つのかの蓋然論的
な決定に相当し、製品プロファイルは、どの製品に加入者（家庭）が関心を持つ
のかに相当する。これらのプロファイルは平均値とセッション値の両方を含み、
平均値はデータの時間平均であり、そこでは平均化期間は数日、数週、数ヶ月で
あってよいが、平均値は、いくつかの状況では、家庭の値に最も密接に一致する
。
【００３９】 図１は、加入者特徴付けシステム（ＳＣＳ）１００の好ましい実施態様のコン
テキスト図を描く。コンテキスト図は、エンティティ関係性図と組み合わされて
、当業者が本発明を理解できる基礎を提供する。本発明の範囲はある特定のプロ
グラミング言語またはツールの選択によって限られないが、本発明は、Ｃ、Ｃ＋
＋、Ｐｅｒｌ、およびＪａｖａを含む多数のプログラミング言語で実現できる。
本発明は当業者に既知である手続き的言語またはそれ以外の種類のプログラミン
グ言語で実現できるが、オブジェクト指向言語は、本発明を実現するために使用
されるソフトウェアの構造という点で複数の優位点を有する。
【００４０】 加入者プロファイルを生成する上で、ＳＣＳ１００は、ユーザ１２０から、音
量調節信号１２４またはチャンネル変更の形を取ることができるが、ネットワー
クアドレスからの番組の送達を要求するアドレス要求であってもよい番組選択デ
ータ１２２という形式でコマンドを受け取る。記録信号１２６は、番組または番
組のアドレスがユーザによって記録されていることを示す。記録信号１２６は、
印刷コマンド、テープ録音コマンド、ブックマークコマンドまたは見られている
番組、または番組アドレスを後に使用するために記憶することを目的とする任意
のそれ以外のコマンドであってもよい。
【００４１】 ユーザ１２０によって見られている資料は、原資料１３０と呼ばれる。原資料
１３０とは、ここに定義されるように、加入者が選択するコンテンツであり、ア
ナログビデオ、Ｍｏｔｉｏｎ Ｐｉｃｔｕｒｅ Ｅｘｐｅｒｔ Ｇｒｏｕｐ（エ
ムペグ）デジタルビデオ原資料、その他のデジタルまたはアナログ資料、ハイパ
テキストマーク付け言語（ＨＴＭＬ）、またはそれ以外の種類のマルチメディア
原資料から成り立つことがある。加入者特徴付けシステム１００は、ここに記述
されるように分析できるソース関連テキスト１３６の転送を制御する、開始信号
１３２および停止信号１３４を使用してユーザ１２０によって受け取られる原資
料にアクセスすることができる。
【００４２】 好ましい実施態様においては、ソース関連テキスト１３６は、原資料１３０か
ら抽出され、メモリに記憶することができる。ソース関連テキスト１３６は、こ
こに定義されるように、原資料１３０に関連する記述フィールドを含むソース関
連テキスト情報、または原資料１３０の一部であるテキストを含む。ソース関連
テキスト１３６は、字幕情報、電子番組ガイド（ＥＰＧ）資料、およびソースそ
れ自体の中のテキスト情報（例えば、ＨＴＭＬファイル内のテキスト）を含むが
、それらに限られない数多くのソースから引き出すことができる。
【００４３】 電子番組ガイド（ＥＰＧ）１４０は、ユーザ１２０に有効である原資料１３０
に関連する情報を含む。ＥＰＧ１４０は、典型的には、番組カテゴリ、番組記述
、レーティング、俳優、および期間を含むが、それらに限られないソース関連情
報を含むナビゲーションツールである。ＥＰＧデータの構造およびコンテンツは
、ここに参照して組み込まれているソニー社（Ｓｏｎｙ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏ
ｎ）およびソニーエレクトロニクス（Ｓｏｎｙ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ）に譲
渡される米国特許第５，５９６，３７３号に詳細に説明される。図１に示される
ように、ＥＰＧ１４０には、カテゴリ１４４、サブカテゴリ１４６、および番組
記述１４８の戻りを生じさせるＥＰＧデータ要求信号１４２によって、ＳＣＳ１
００がアクセスすることができる。ＥＰＧ情報は、広告に関連するフィールドを
潜在的に含むことがある。
【００４４】 本発明の１つの実施態様では、ＥＰＧデータがアクセスされ、カテゴリ１４４
、サブカテゴリ１４６、および番組記述などの番組情報はメモリに記憶される。
【００４５】 本発明の別の実施態様では、ソース関連テキスト１３６は、アナログまたはデ
ジタルビデオ信号に埋め込まれる字幕テキストである。このような字幕テキスト
は、番組の特徴ベクトル１５０を抽出するために処理用のメモリに記憶すること
ができる。
【００４６】 ＳＣＳ１００の機能の１つは、図１に示されているように、番組の特徴データ
１５２から構成されている番組の特徴ベクトル１５０を生成することである。ベ
クトル形式とテーブル形式の両方で番組の特徴ベクトル１５０を作成するために
使用できる番組の特徴データ１５２は、原資料の特徴を表すソース関連情報の例
である。好ましい実施態様では、番組の特徴ベクトル１５０は、カテゴリ１４４
、サブカテゴリ１４６、および番組記述１４８に従って番組（ソース）資料を特
徴付ける値のリストである。本発明は、広告にも適用されてよく、その場合番組
の特徴ベクトルは、一例として製品カテゴリ、製品サブカテゴリ、およびブラン
ド名を含む。
【００４７】 図１に図解されるように、ＳＣＳ１００は、発見的規則１６０を使用する。発
見的規則１６０は、ここに記述されているように、条件蓋然性に関して表される
発見的規則だけではなく、論理的な発見的規則の両方からも構成されている。発
見的規則１６０は、規則１６４のコピーのＳＣＳ１００への転送を生じさせる、
要求規則信号１６２を介してＳＣＳ１００によってアクセスすることができる。
【００４８】 ＳＣＳ１００は、図１に示されているように、番組人口統計１７２から番組人
口統計ベクトル１７０を形成する。また、番組人口統計ベクトル１７０は、原資
料が対象とする視聴者の意図されたまたは予測される人口統計という形でソース
関連情報の特徴を表す。
【００４９】 加入者選択データ１１０は、ユーザの監視された活動から得られ、好まれてい
る実施態様では、専用メモリに記憶することができる。代替の実施態様では、加
入者選択データ１１０が記憶装置ディスクに記憶される。加入者選択データ１１
０を形成するために活用される情報は、イベント時刻に相当する時刻１１２、チ
ャンネルＩＤ１１４、番組ＩＤ１１６、音量レベル１１８、チャンネル変更記録
１１９、および番組タイトル１１７を含む。選択データの詳細な記録は、図６に
示されている。
【００５０】 好ましい実施態様においては、図１に示されている家庭視聴習慣１９５は、加
入者選択データ１１０から計算される。ＳＣＳ１００は、家庭視聴習慣１９５を
形成するために、家庭視聴データ１９７を転送する。家庭視聴データ１９７は、
通常は数日間または数週間という延長期間で特定の時刻で視聴習慣を見て、その
時間期間中の視聴習慣に関していくつかの一般論を作成することによって、加入
者選択データ１１０から引き出される。
【００５１】 番組の特徴ベクトル１５０は、情報検索技法を適用することによりソース関連
テキスト１３６および／またはＥＰＧ１４０から引き出される。このプロセスの
詳細は図８に従って説明される。
【００５２】 番組の特徴ベクトル１５０は、番組が対象とする視聴者を記述する図１に示さ
れる番組人口統計ベクトル１７０の集合を定義するために、発見的規則１６０の
集合と組み合わせて使用される。
【００５３】 ＳＣＳ１００の１つの出力は、家庭人口統計特徴１９０および家庭関心プロフ
ァイル１８０を含む家庭プロファイルである。家庭人口統計特徴１９０は、家庭
人口統計データ１９２の転送から生じ、家庭関心プロファイル１８０は、家庭関
心データ１８２の転送から生じる。家庭人口統計特徴１９０と家庭関心プロファ
イル１８０の両方とも、ここに説明されているように、セッション値と平均値を
有するだろう。
【００５４】 図２に描かれている監視システムは、加入者活動の監視を担当し、ＳＣＳ１０
０を実現するために使用できる。好ましい実施態様では、図２の監視システムは
、テレビセットトップデバイス内で、またはテレビ自体の中に位置している。代
替の実施態様においては、監視システムはネットワークから番組を受信するコン
ピュータの一部である。
【００５５】 テレビサービス向けのシステムの用途では、入力コネクタ２２０は、アンテナ
、ケーブルテレビ入力またはその他のネットワークのどれかから入信するビデオ
信号を受信する。ビデオ信号はアナログまたはデジタルＭＰＥＧである場合があ
る。代わりに、ビデオソースは、ビデオストリーム、またはインターネットを含
む通信ネットワークからの他のマルチメディアストリームであってよい。
【００５６】 アナログビデオまたはデジタルビデオのどちらかのケースでは、選択されるフ
ィールドは、ＥＰＧデータまたは字幕テキストを伝搬するために定義される。ア
ナログビデオの場合、字幕テキストは垂直帰線消去間隔（ＶＢＩ）内に埋め込ま
れる。サイエンティフィックアトランタ社（Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ Ａｔｌａｎ
ｔａ Ｉｎｃ．）に譲渡された米国特許第５，５７９，００５号に説明されるよ
うに、ＥＰＧ情報は、専用チャンネル内で搬送できるか、あるいはＶＢＩ内に埋
め込むことができる。デジタルビデオの場合、字幕テキストは，ｕｓｅｒ＿ｄａ
ｔａフィールド内のビデオユーザビットとして伝搬される。ＥＰＧデータは補助
データとして送信され、音声データおよびビデオデータを含むトランスポート層
で多重化される。
【００５７】 図２を参照すると、システム制御装置２００は、ユーザ１２０からコマンドを
受け取り、コマンドを復号し、コマンドを宛先モジュールに転送する。好ましい
実施態様では、コマンドは、遠隔制御を介して遠隔受信機２０５またはシステム
制御装置２００のフロントパネルで使用可能な一式の選択ボタン２０７に入力さ
れる。代替の実施態様では、コマンドはキーボードを介してユーザ１２０によっ
て入力される。
【００５８】 システム制御装置２００は、システム制御装置２００の動作のすべてを処理し
、監督するための中央処理装置（ＣＰＵ）２０３、ソフトウェアおよび固定デー
タを含む読取り専用メモリ（ＲＯＭ）２０２、データを記憶するためのランダム
アクセスメモリ（ＲＡＭ）２０４も備える。ＣＰＵ２０３、ＲＡＭ２０４、ＲＯ
Ｍ２０２、およびＩ／Ｏ制御装置２０１がマスタバス２０６に接続される。電池
の形式での電源も、停電の場合にはバックアップのためにシステム制御装置２０
０に含むことができる。
【００５９】 入出力（Ｉ／Ｏ）制御装置２０１は、システム制御装置２００を外部装置と接
続する。好ましい実施態様では、Ｉ／Ｏ制御装置２０１は、遠隔受信機２０５お
よび遠隔制御装置上のチャンネル変更ボタンなどの選択ボタンに接続する。代替
の実施態様では、それはキーボードまたはマウスから入力を受け入れることがで
きる。
【００６０】 番組選択データ１２２は、チャンネルプロセッサ２１０に転送される。チャン
ネルプロセッサ２１０は選択されるチャンネルに同調し、メディアストリームは
その基本的な成分に分解される。つまり、ビデオストリーム、音声ストリームお
よびデータストリームである。ビデオストリームは、それが復号され、さらにテ
レビ画面への表示のために処理されるビデオプロセッサモジュール２３０に向け
られる。音声ストリームは、復号およびスピーカへの出力用の音声プロセッサ２
４０に向けられる。
【００６１】 データストリームはＥＰＧデータ、字幕テキスト、拡張データサービス（ＥＤ
Ｓ）情報これらの組み合わせ、あるいは代替タイプのデータである場合がある。
ＥＤＳの場合、コールサイン、プログラム名、およびそれ以外の有効なデータが
提供される。好ましい実施態様では、データストリームは、ＲＡＭ２０４の予約
済みのロケーションに記憶される。代替の実施態様では、磁気ディスクがデータ
記憶のために使用される。システム制御装置２００は、好ましい実施態様では、
ＲＡＭ２０４、選択されたチャンネル、選択の時刻１１２、音量レベル１１８、
番組ＩＤ１１６、および番組タイトル１１７であり、やはり専用メモリ内に書き
込む。番組選択データ１２２を受信すると、新しく選択されたチャンネルはチャ
ンネルプロセッサ２１０に向けられ、システム制御装置２００は、専用メモリに
チャンネル選択終了時刻およびチャンネル変更の時刻１１２での番組タイトルを
書き込む。システム制御装置２００は、チャンネル変更記録１１９を介して視聴
時間中に発生する番組変更の数を追跡調査する。データは、加入者選択データ１
１０の一部を形成する。
【００６２】 音量調節信号１２４は、音声プロセッサ２４０に送信される。好ましい実施態
様では、ユーザ１２０によって選択されている音量レベルは、傾聴音量に一致す
る。代替の実施態様においては、ユーザ１２０によって選択される音量レベル１
１８は、音声システム（ホームシアターシステム）などの装置の別の部品に対す
る、またはテレビ自体に対する音量レベルを表す。このようなケースでは、音量
は、マイクロフォンまたは選択された原資料が傾聴されている音量を監視できる
その他の音声感知装置によって直接的に測定できる。
【００６３】 選択されたチャンネルを見ている間に発生する番組変更は、システム制御装置
２００によってログされる。番組変更の時刻で番組のコンテンツを監視すること
は、ＥＤＳのコンテンツを読み取ることによって実行できる。ＥＤＳは、ＶＢＩ
を介して送信される番組タイトルなどの情報を含む。番組タイトルフィールドで
の変更は監視システムによって検出され、イベントとしてログされる。代替の実
施態様では、ＥＰＧは現在であり、番組情報はＥＰＧから抽出できる。好ましい
実施態様では、ＥＤＳまたはＥＰＧから受信される番組データは、娯楽番組と広
告の区別を可能にする。
【００６４】 図３は、チャンネルプロセッサ２１０のブロック図を示す。好ましい実施態様
では、入力コネクタ２２０は、選択されたチャンネルに同調するチューナー３０
０に接続する。ローカル発振器は、信号をＩＦ信号にヘテロダインを発生させる
ために使用できる。復調器３０２は、受信された信号を復調し、出力はＦＥＣデ
コーダ３０４に送られる。ＦＥＣデコーダ３０４から受信されるデータストリー
ムは、好ましい実施態様では、ＭＰＥＧフォーマットを取る。好ましい実施態様
では、システムデマルチプレクサ３０６は、番組関連情報を含むことがある補助
的なデータだけではなく、アウトビデオおよび音声情報も、それ以降の圧縮解除
および処理のために別個にする。
【００６５】 システムデマルチプレクサ３０６に提示されるデータストリームは、ビデオデ
ータ、音声データ、および補助データを含むデータのパケットから成り立つ。シ
ステムデマルチプレクサ３０６は、ストリームＩＤから各ＩＤを特定し、ストリ
ームを対応するプロセッサに向ける。ビデオデータは、ビデオプロセッサモジュ
ール２３０に向けられ、音声データは音声プロセッサ２４０に向けられる。補助
的なデータは、字幕テキスト、緊急メッセージ、番組ガイド、またはそれ以外の
有効な情報を含むことがある。
【００６６】 字幕テキストは、補助的なデータであると見なされ、このようにしてビデオス
トリームに含まれる。システムデマルチプレクサ３０６は、字幕テキストを抽出
するためにビデオストリームのユーザデータフィールドにアクセスする。番組ガ
イドは、存在する場合、特殊なトランスポート番組識別子によって特定されるデ
ータストリームで伝搬される。
【００６７】 代替の実施態様では、アナログビデオを使用できる。アナログ番組の場合、字
幕テキストまたはＥＤＳデータなどの補助データは、垂直帰線消去間隔で伝搬さ
れる。
【００６８】 図４は、両方向ネットワークからのマルチメディア信号の受信に基づく、加入
者監視システムの実現のためのコンピュータシステムのブロック図を示す。シス
テムバス４２２は、ＣＰＵ２０３、ＲＡＭ２０４、読取り専用メモリ−基本入出
力システム（ＲＯＭ−ＢＩＯＳ）４０６、およびその他の構成部品の間でデータ
をトランスポートする。ＣＰＵ２０３は、ディスク制御装置４０２を通してハー
ドドライブ４００にアクセスする。標準入出力装置は、Ｉ／Ｏ制御装置２０１を
通してシステムバス４２２に接続される。キーボードは、キーボードポート４１
６を通してＩ／Ｏ制御装置２０１に接続され、モニタはモニタポート４１８を通
して接続される。シリアルポートデバイスは、Ｉ／Ｏ制御装置２０１と通信する
ためにシリアルポート４２０を使用する。業界規格アーキテクチャ（ＩＳＡ）拡
張スロット４０８および周辺構成部品相互接続（ＰＣＩ）拡張スロット４１０が
、追加カードをコンピュータ内に入れることを可能にする。好ましい実施態様で
は、ネットワークカードは、ローカルエリア、広域、またはその他のネットワー
クに接続するために使用できる。
【００６９】 図５は、二十四（２４）時間期間でのチャンネルシーケンスおよび音量を示す
。Ｙ軸は、オン／オフステータスおよび音量レベルに関して受信機のステータス
を表す。Ｘ軸は時刻を表す。見られているチャンネルは、ウィンドウ５０１から
５０６で表され、第１チャンネル５０２が見られ、その後に第２チャンネル５０
４が見られ、午前中に第３チャンネル５０６が見られる。夜には、第４チャンネ
ル５０１が見られ、第５チャンネル５０３および第６チャンネル５０５が見られ
る。チャンネル変更は、「オフ」ステータスへの瞬間的な遷移により示され、音
量の変更はＹ軸でのレベルの変更によって表される。
【００７０】 加入者選択データ１１０の詳細な記録は、テーブル形式で図６に示されている
。時刻の欄６０２には、視聴時間中に発生するあらゆるイベントの開示時刻が記
載される。チャンネルＩＤ欄６０４は、その期間中に見られた、または訪問され
たチャンネルを一覧表示する。番組タイトル欄６０３には、見られたすべての番
組の題名が記載されている。音量欄６０１には、選択されたチャンネルを見る時
刻１１２での音量レベル１１８が記載される。
【００７１】 家庭視聴習慣１９５に対応する代表的な統計記録は、図７に示される。好まし
い実施態様では、時刻欄７００が、朝、昼間、午後、夜、および深夜という期間
で編成される。代替の実施態様では、さらに小さい時間期間が使用される。視聴
分数の欄７０２は、時間期間ごとに、ＳＣＳ１００が番組の送達を記録した時間
を分数単位で一覧表示する。その期間中の番組変更の数、および平均音量も、そ
れぞれチャンネル変更欄７０４および平均音量欄７０６の中のそのテーブルに含
まれる。統計的な記録の最後の行は、視聴分数欄７０２、チャンネル変更欄７０
４、および平均音量７０６に一覧表示されている項目の合計を記載する。
【００７２】 図８Ａは、番組の特徴ベクトル１５０の生成のためのエンティティ関係性図を
示す。ここに参照して組み込まれる米国特許第５，６１９，７０９号に説明され
ているコンテキストベクトル生成および検索の技法は、番組の特徴ベクトル１５
０の生成のために適用できる。それ以外の技法は、当業者によってよく知られて
いる。
【００７３】 図８Ａを参照すると、原資料１３０またはＥＰＧ１４０が、番組の特徴ベクト
ル１５０を生成するために、番組の特徴付けプロセス８００を通過する。番組の
特徴付けプロセス８００は、図８Ｂに従って説明される。それぞれカテゴリ１４
４、サブカテゴリ１４６および業界で受容される番組分類システムで特定される
その他の区分という点で分類される、第１番組コンテンツ記述子８０２、第２番
組コンテンツ記述子８０４、およびｎ番目の番組コンテンツ記述子８０６を含む
、番組コンテンツ記述子は、コンテキストベクトル生成器８２０に提示される。
一例として、番組コンテンツ記述子は、特定の番組カテゴリ１４４に見つけられ
る資料の予想コンテンツを表すテキストである場合がある。この例では、番組コ
ンテンツ記述子８０２、８０４および８０６は、それぞれニュース、フィクショ
ン、および広告のカテゴリの番組で見つけられるだろうことを表すテキストを含
むだろう。コンテキストベクトル生成器８２０は、第１要約コンテキストベクト
ル８０８、第２要約コンテキストベクトル８１０、およびｎ番目の要約コンテキ
ストベクトル８１２を生じさせるサンプルテキストのその集合のためのコンテキ
ストベクトルを生成する。示されている例では、要約コンテキストベクトル８０
８、８１０および８１２は、それぞれニュース、フィクションおよび広告のカテ
ゴリに一致する。要約ベクトルはローカルデータ記憶装置システムに記憶される
。
【００７４】 図８Ｂを参照すると、分類される新規プログラムに関連付けられるソース関連
テキスト１３６のサンプルが、その番組のためにプログラムコンテキストベクト
ル８４０を生成するコンテキストベクトル生成器８２０に渡される。ソース関連
テキスト１３６は、原資料１３０、ＥＰＧ１４０、または原資料に関連付けられ
るそれ以外のテキストのどれかである場合がある。点乗積計算プロセス８３０で
、第１要約コンテキストベクトル８０８の番組コンテキストベクトル８４０との
点乗積を計算し、第１点乗積８１４を生じさせることによって、実際の番組コン
テキストベクトルと記憶されている番組コンテンツコンテキストベクトルの間で
比較が行われる。類似した動作は、第２点乗積８１６およびｎ番目の点乗積８１
８を生じさせるために実行される。
【００７５】 点乗積８１４、８１６、および８１８に含まれる値は、本質的に蓋然的ではな
いが、結果が、一致するコンテンツをその番組に割り当てる信頼水準を表す単純
な変換を使用して蓋然的な項で表すことができる。変換された値は合計して１に
なる。点乗積は、番組を分類するため、あるいは番組の特徴ベクトル１５０を生
じさせる分類の加重合計を形成するために使用できる。示されている例では、ソ
ース関連テキスト１３６が広告からであった場合には、ｎ番目の点乗積８１８は
、高い値を有し、広告カテゴリが最も適切なカテゴリであったことを示し、高い
確率値をそのカテゴリに割り当てる。その他のカテゴリに対応するその点乗積が
著しくゼロより高い場合、それらのカテゴリには任意の値が指定され、結果は番
組の特徴ベクトル１５０が図９Ｄに示される通りである。
【００７６】 サブカテゴリの場合、同じサブカテゴリ１４６に関するコンテンツから得られ
る確率は、そのサブカテゴリ１４６内にある新規番組の確率を形成するために合
計される。サブカテゴリレベルでは、指定されたカテゴリ１４４からの番組の確
率を計算するためには、同じ方法が適用される。番組分類システムの３つのレベ
ル、つまりカテゴリ１４４、サブカテゴリ１４６およびコンテンツは、図９Ｄか
ら図９Ｆに描かれている番組の特徴ベクトル１５０を形成するために番組の特徴
付けプロセス８００によって使用される。
【００７７】 番組の特徴ベクトル１５０は、概して、図９Ａから図９Ｆに表される。図９Ａ
，図９Ｂおよび図９Ｃは、決定論的な番組ベクトルの例である。ベクトルのこの
集合は、ソース関連テキスト１３６またはＥＰＧ１４０がカテゴリ１４４および
サブカテゴリ１４６を特定する特定フィールドを含むときに発生するように、番
組の特徴が十分に定義されるときに生成される。番組レーティングもＥＰＧ１４
０によって提供できる。
【００７８】 これらの文字が指定されていないケースでは、ベクトルの統計的な集合は、図
８に従って説明されるプロセスから生成される。図９Ｄは、見られている番組が
指定カテゴリ１４４からである確率を示す。カテゴリは、Ｘ軸に一覧表示されて
いる。サブカテゴリ１４６は、確率単位でも表される。これは図９Ｅに示される
。ベクトルのこの集合のコンテンツ成分は、番組分類の第３可能レベルであり、
図９Ｆに示されている。
【００７９】 図１０Ａは、発見的規則１６０の一部を形成する論理的な発見的規則の集合を
示す。好ましい実施態様では、論理的な発見的規則は、社会学的な研究または心
理学的な研究から得られる。２種類の規則が図１０Ａに示されている。第１の種
類は、個人の視聴特徴を、性別、年齢、および収入レベルなどの人口統計特徴に
連動する。チャンネル変更速度規則１０３０は、チャンネル変更速度に基づき性
別を決定しようとする。収入関連のチャンネル変更速度規則１０１０は、チャン
ネル変更速度を収入の区分に連動させようとする。第２の種類の規則は、番組カ
テゴリ１４４／サブカテゴリ１４６を性別に連動させる性別決定規則１０５０に
よって示されるように、特定の番組を特定の視聴者に連動させる。図１０Ａに示
されている論理的な発見的規則を適用した結果は、性別、年齢および収入レベル
を含む要因の蓋然的な決定である。論理的な発見的規則の特殊集合は一例として
使用されたが、本発明を実現するために幅広い数の種類の論理的な発見的規則が
使用できる。さらに、これらの規則は、システム内の学習に基づいて、あるいは
さらに正確な規則を提供する外部研究に基づいて変更できる。
【００８０】 図１０Ｂは、条件付き確率単位で表される発見的規則１６０の集合を示す。図
１０Ｂに示されている例では、カテゴリ１４４は、年齢、収入、家族の規模、お
よび性別の構成などの人口統計ファクターの条件付き確率をそれと関連付けた。
カテゴリ１４４は、視聴グループが彼らがそのカテゴリ１４４の番組を見ている
という確率に依存する一定の年齢グループ内であるという確率を表す条件付き確
率をそれに関連付けた。
【００８１】 図１１は、番組人口統計ベクトル１７０の生成のためのエンティティ関係図を
示す。好ましい実施態様では、発見的規則１６０は、番組人口統計ベクトル１７
０を形成するために、番組目標設定分析プロセス１１００内で番組の特徴ベクト
ル１５０とともに適用される。番組の特徴ベクトル１５０は、その暴力レベルな
どのある番組のある特定の態様を示す。発見的規則１６０は、ある特定の人口統
計グループがその番組に対する嗜好を有することを示す。一例として、若い男性
は人口の他のセクタより暴力的な番組に対する高い嗜好を有することがある。こ
のようにして、暴力的なコンテンツを有する高い確率を示す番組の特徴ベクトル
１５０を有する番組は、「若い男性が暴力的な番組を好む」ことを示す発見的規
則１６０と組み合わされると、番組目標設定分析プロセス１１００を通して、番
組が若い男性によって見られているという高い確率があることを示す番組人口統
計ベクトル１７０を生じさせる。
【００８２】 番組目標設定分析１１００は、数学的に発見的規則１６０を処理し、番組人口
統計ベクトル１７０を引き出す多岐に渡る言語でプログラミングされたソフトウ
ェアを使用して実現できる。図１０Ｂに示されている発見的規則１６０のテーブ
ル表記は、個人または家庭がある特定のカテゴリ１４４のある番組に基づいた特
殊人口統計グループからである確率を表す。これは、「個人が、指定されたカテ
ゴリ内の番組を条件にして指定された人口統計グループ内にある確率」に従うよ
うに、確率の項を使用して表すことができる。図９Ｄを参照すると、グループが
、ある特定のカテゴリにある番組に基づいた一定の人口統計特徴を有する確率が
示されている。
【００８３】 ある番組がある特定の人口統計グループを宛先にしている確率を表すことは、
ベイズ（Ｂａｙｅｓ）規則を適用することによって決定できる。この確率とは、
番組がそのカテゴリ１４４からではない確率によって加重されるカテゴリ１４４
を条件にして、人口統計グループが番組を好きである条件付き確率の合計である
。好ましい実施態様においては、番組ターゲット分析は、図１０Ａに示されてい
るように、論理的な発見的規則の適用によって、および図１０Ｂに示されている
ような条件付き確率として表される発見的規則の適用によって、番組人口ベクト
ルを計算できる。論理的な発見的規則は、論理プログラミングおよび当業者によ
りよく理解されている技法を使用するファジー論理を使用して適用することがで
き、ここに参照して組み込まれる「神経ネットワークおよびファジー論理の理解
（Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ ａｎｄ Ｆ
ｕｚｚｙ Ｌｏｇｉｃ）」と題されるＳ．Ｖ．Ｋａｒｔａｌｏｐｏｕｌｏｓによ
ってテキストで説明される。
【００８４】 条件付き確率は、番組コンテキストベクトルを条件付き確率の行列によって乗
算する単純な数学演算によって適用できる。このプロセスをすべての人口統計グ
ループで実行することにより、番組目標設定分析プロセス１１００は、それぞれ
の人口統計グループにとって番組がどの程度まで関心があるのかを測定すること
ができる。それらの確率値が、図１２に表されている番組人口統計ベクトル１７
０を形成する。
【００８５】 一例として、図１０Ｂに示されている発見的規則は、図９Ａから図９Ｆに図示
されているもののような寸法Ｎの番組の特徴ベクトル１５０が、図１０Ｂに示さ
れているもののような条件付き確率として表される発見的規則のＮ×Ｍ行列によ
って乗算される行列乗算の一部として使用される。寸法Ｍのその結果生じるベク
トルは、カテゴリごとの条件付き確率の加重された平均であり、家庭人口統計特
徴１９０を表す。類似する処理は、サブカテゴリレベルおよびコンテンツレベル
で実行できる。
【００８６】 図１２は、番組人口統計ベクトル１７０の一例を示し、ある特定の番組がある
特定の視聴者に対してどの程度まで宛てられているのかを示す。これは、図１２
に描かれているように確率に関して測定される。Ｙ軸は、Ｘ軸に特定されている
人口統計グループに訴える確率である。
【００８７】 図１３は、家庭セッション人口統計データ１３１０および家庭セッション関心
プロファイル１３２０の生成のためのエンティティ関係性図を示す。好ましい実
施態様では、加入者選択データ１１０が、セッション特徴付けプロセス１３００
の中で番組の特徴ベクトル１５０とともに使用され、家庭セッション関心１３２
０を生成する。加入者選択データ１１０は、加入者が見ている内容、彼らが番組
をどのくらいの期間、どのような音量で見ているのかを示す。
【００８８】 好ましい実施態様では、セッション特徴付けプロセス１３００は、番組が見ら
れる時間期間が（典型的には、装置がオンにされた時から現在までとして定義さ
れる）セッション時間に正規化される番組の特徴ベクトル１５０の加重平均を形
成する。番組の特徴ベクトル１５０は（１つの番組だけが見られていない限り、
１未満である）正規化された時間期間によって乗算され、過去の値と合計される
。時間期間データは、それ以外の加入者視聴情報とともに、加入者選択データ１
１０から使用できる。その結果生じる番組の特徴ベクトルの加重平均は、家庭セ
ッション関心プロファイル１３２０を形成し、各番組は、どのくらいの期間それ
が見られたのかに従って、家庭セッション関心プロファイル１３２０に貢献する
。家庭セッション関心プロファイル１３２０は、そのセッション中に、家庭番組
関心の蓋然論的な値を生じさせるために正規化される。
【００８９】 代替の実施態様では、発見的規則１６０は、加入者選択データ１１０と番組の
特徴ベクトル１５０の両方に適用され、家庭セッション人口統計データ１３１０
および家庭セッション関心プロファイル１３２０を生成する。この実施態様では
、番組特徴ベクトル１５０の加重平均は、加入者選択データ１１０に基づいて形
成され、発見的規則１６０が適用される。図１０Ａに示されているような論理的
な発見的規則の場合には、論理的な番組は家庭セッション人口統計データ１３１
０および家庭セッション関心プロファイル１３２０に関して決定を下すために適
用できる。図１０Ｂに示されているもののような条件付き確率という形を取る発
見的規則の場合、番組の特徴ベクトルの時間平均値の点乗積は、家庭セッション
人口統計データ１３１０と家庭セッション関心プロファイル１３２０の両方を生
成するために発見的規則の適切な行列とともに採取できる。
【００９０】 加入者選択データ１１０の一部を形成する音量調節測定値も、家庭セッション
関心プロファイル１３２０を形成するためにセッション特徴付けプロセス１３０
０で適用できる。これは、どの程度の時間期間が使用されるのかに類似した加重
平均方法で正規化音量測定値を使用することによって達成できる。このようにし
てショーを音消しすると、音量のゼロ値が生じ、このショーの番組の特徴ベクト
ル１５０は、家庭セッション関心プロファイル１３２０の中には平均化されない
だろう。
【００９１】 図１４は、平均家庭人口時計特徴およびセッション家庭人口統計特徴１９０の
生成のためのエンティティ関係性図を示す。家庭人口統計特徴付けプロセス１４
００は、図１５でテーブル１５形式で表される家庭人口統計特徴１９０を生成す
る。家庭人口統計特徴付けプロセス１４００は、人口統計データを決定するため
に、実験的規則１６０と組み合わせて家庭視聴習慣１９５を使用する。例えば、
その日の間の視聴分数がゼロである家庭は、二人の仕事をしている成人がいる家
庭を示してよい。条件付き確率に基づく規則だけではなく、論理的な発見的規則
も、家庭人口統計特徴１９０を得るために、家庭視聴習慣１９５に適用できる。
【００９２】 家庭視聴習慣１９５は、システムによって習慣外（ｏｕｔ−ｏｆ−ｈａｂｉｔ
ｓ）イベントを検出するためにも使用される。例えば、深夜の視聴分数欄７０２
にゼロ値が指定される家庭が、家庭セッション人口統計データ１３１０を介して
その時刻にセッション地を提示すると、このセッションは、習慣外イベントとし
て特徴付けられ、システムは、そのセッションの人口統計が家庭のための平均人
口統計と大きく異なることがきわめてありそうな場合には、このようなデータを
平均から除外することができる。それにも関わらず、家庭人口統計データ１３１
０へ家庭人口統計特徴付けプロセス１４００を適用した結果、このようなデータ
が家庭の平均人口統計特徴付けに追加されない場合にも、貴重なセッション人口
統計データを生じさせることがある。
【００９３】 図１５は、平均およびセッション家庭人口統計特徴を示す。家庭人口統計パラ
メータ欄１５０１の後には、平均値欄１５０５、セッション値欄１５０３、およ
び更新欄１５０７が続く。平均値欄１５０５およびセション値欄１５０３は、家
庭人口統計特徴付けプロセス１４００から引き出される。住所と電話番号などの
決定論的なパラメータは、外部ソースから得ることができるか、あるいはインス
トールの時点で加入者またはネットワーク事業者によってシステムの中にロード
することができる。決定論的値の更新は、これらの値が更新欄１５０７で更新さ
れてはならない旨を示すことによって妨げられる。
【００９４】 図１６は、家庭関心プロファイル生成プロセス１６００での家庭関心プロファ
イル１８０の生成のためのエンティティ関係性図を示す。好ましい実施態様では
、家庭関心プロファイル生成プロセスは、家庭セッション関心プロファイル１３
２０を複数のセッションで平均化することと、それらの視聴習慣および番組嗜好
のある家庭／加入者についての仮定だけではなく、家庭の視聴嗜好の両方も考慮
に入れる家庭関心プロファイル１８０を形成するために、家庭視聴習慣１９５を
、発見的規則１６０と組み合わせて適用することとを備える。
【００９５】 図１７は、番組種別行１７０９、製品種別行１７０７、および家庭関心欄１７
０１、平均値欄１７０３、およびセッション値欄１７０５から構成される家庭関
心プロファイル１８０を示す。
【００９６】 製品種別行１７０７は、どの種類の広告を家庭が見ることに関心があるのかに
関して示し、どの種の製品が、潜在的に、このようにして広告がその全体として
見られている高い可能性で広告できるのかを示すだろう。番組種別行１７０９は
、家庭がどの種の番組を見ることに関心があるのかを示唆する。家庭関心欄１７
０１は、統計的にその家庭に特徴付けられている番組および製品の種類を指定す
る。
【００９７】 本発明の産業上の適用性の例として、家庭は、好き嫌いに関する特殊な質問に
答えなくても、その正常な視聴ルーチンを実行するだろう。子供は、家庭内で朝
テレビを見てよく、コマーシャルの間にチャンネルを変更してみたり、あるいは
まったく変更しない可能性がある。テレビは、作業日の間、子供達が学校および
デイケアにいる間、夜、両親がチャンネルを「サーフィン」し、コマーシャルの
間テレビの音を消し、究極的には１時間または２時間の放送番組を見ることがあ
る。本発明は、家庭を特徴付ける能力を提供し、家庭内に子供および成人がいる
という決定を下してよく、番組および製品の関心はその構成の家族に一致する家
庭関心プロファイル１８０で示されている。二人の退職した成人のいる家庭は、
家庭関心プロファイル１８０で示されるだろうまったく異なった特徴付けを有す
るだろう。
【００９８】 本発明は、番組を受信する単一計算プラットホームという文脈で主として説明
されてきたが、ＳＣＳ１００は、図１８に示されているようにクライアント−サ
ーバのアーキテクチャの一部として実現できる。図１８を参照すると、居住地１
８００は、テレビ１８１０と、番組を要求し、受信できるセットトップ１８０８
の組み合わせだけではなく、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）１８２０も備える
。居住地１８０８内の装置または狭いあるいは広い企業環境における類似する装
置は、ここに定められるようにネットワークのクライアント側を形成する。番組
は、ケーブルテレビネットワーク、電話型ネットワーク、またはそれ以外のアク
セスネットワークであってよい、アクセスネットワーク１８３０で送達される。
情報要求は、ネットワークのサーバ側を形成するサーバ１８４０に対しクライア
ント側によって行われる。サーバ１８４０は、それが加入者に対して提供するコ
ンテンツを局所的に有するか、あるいは図１８に示されるようにサードパーティ
コンテンツプロバイダ１８６０から加入者の変わりにコンテンツを要求する。サ
ーバ１８４０によってクライアント側の代わりに行われる要求は、インターネッ
トまたはその他の公衆網または構内網である倍がある広域ネットワーク１８５０
全体で行われる。クライアントの代わりに要求を行うための技法は、多くの場合
、代理技法と呼ばれ、当業者にはよく知られている。サーバ側は、どのデバイス
が要求を行ったのかに従って、ＰＣ１８２０またはテレビ１８１０に表示される
要求された番組を受信する。
【００９９】 好ましい実施態様では、サーバ１８４０は、それが、クライアント側のための
代理としてのその動作に基づいてコンパイルできる加入者選択データ１１０を維
持する。ソース関連情報の検索、および番組目標設定分析プロセス１１００、番
組の特徴付けプロセス８００、番組目標分析プロセス１１００、セッション特徴
付けプロセス１３００、家庭人口統計特徴付けプロセス１４００、および家庭関
心プロファイル生成プロセス１６００が、サーバ１８４０によって実行できる。
【０１００】 図１９を参照すると、広告ＩＤ欄１９１５が、番組ＩＤ、ｈｔｔｐアドレス、
または広告と一意に関連付けられるその他の識別子という形を取る広告とともに
送信された広告の数値ＩＤを記載する、広告監視テーブルが示される。製品欄１
９２１には、広告された製品の種別を示す製品記述が記載される。ブランド欄１
９２７は、製品のブランド名を示すか、あるいは代わりにその製品の総称名を一
覧表示することができる。視聴パーセント欄１９３３は、加入者が見た広告のパ
ーセンテージを示す。代替の実施態様では、文字レーティングまたはその他の種
類のレーティングが、広告が見られた確率を示すために使用される。音量欄１９
３７は、広告が見られた音量レベルを示す。
【０１０１】 発明の産業上の適用性の例として、製造メーカは、人気のある夜の番組の間の
広告の挿入を示す広告戦略を作成してよい。このような広告挿入のためのコスト
はきわめて高い場合がある。この広告戦略の費用対効果を保証するために、製造
メーカは、あまり見られないが類似した番組の間に広告を入れ、加入者がどのよ
うに反応するか監視し、考えられる視聴のすべてで広告がだいたい何度くらい見
られたのかを決定することができる。このデータは、広告の潜在的な有効性を確
認し、それ以降、夜の番組の間に、さらに高価な時間を購入することが費用対効
果が大きいかどうか、あるいは広告を修正し、他の番組に入れる必要があるのか
を決定することができる。
【０１０２】 この例を続けると、製造メーカは、初期期間の「プライムタイム」の間に見る
ための広告を入れてよいが、それ以降、加入者の大半が広告を決して見ないこと
が判明したら、広告の放送を取り消すことができる。
【０１０３】 本発明は特定な実施態様を参照して示されてきたが、発明の範囲に明確に該当
する多様な変更および修正が加えられてよい。発明は、添付クレームの精神およ
び範囲内で幅広く保護されることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【図１】 加入者特徴付けシステム用コンテキスト図を示す図。
【図２】 ビデオ信号を受信するための加入者監視システムの実現のためのブロック図を
示す図。
【図３】 チャンネルプロセッサのブロック図を示す図。
【図４】 加入者監視システムの実現のためのコンピュータのブロック図を示す図。
【図５】 二十四（２４）時間期間でのチャンネルシーケンスおよび音量を示す図。
【図６】 時刻詳細記録を示す図。
【図７】 家庭視聴習慣統計テーブルを示す図。
【図８Ａ】 番組の特徴ベクトルの生成のためのエンティティ関係性図を示す図。
【図８Ｂ】 番組の特徴付けのためのフローチャートを示す図。
【図９Ａ】 決定論的な番組カテゴリベクトルを示す図。
【図９Ｂ】 決定論的な番組サブカテゴリベクトルを示す図。
【図９Ｃ】 決定論的な番組レーティングベクトルを示す図。
【図９Ｄ】 蓋然論的な番組カテゴリベクトルを示す図。
【図９Ｅ】 蓋然論的な番組サブカテゴリベクトルを示す図。
【図９Ｆ】 蓋然論的な番組コンテンツベクトルを示す図。
【図１０Ａ】 論理発見的規則の集合を示す図。
【図１０Ｂ】 条件蓋然性に関して表される発見的規則の集合を示す図。
【図１１】 番組人口統計ベクトルの生成のためのエンティティ関係性図を示す図。
【図１２】 番組人口統計ベクトルを示す図。
【図１３】 家庭セッション人口時計データおよび家庭セッション関心プロファイルの生成
のためのエンティティ関係性図を示す図。
【図１４】 平均的なおよびセッション家庭人口統計特徴の生成のためのエンティティ関係
性図を示す図。
【図１５】 平均的なおよびセッション家庭人口統計データを示す図。
【図１６】 家庭関心プロファイルの生成のためのエンティティ関係性図を示す図。
【図１７】 番組および製品プロファイルを含む家庭関心プロファイルを示す図。
【図１８】 本発明を実現するためのクライアントサーバのアーキテクチャを示す図。
【図１９】 広告監視テーブルを示す図。
【手続補正書】
【提出日】平成１３年１１月１９日（２００１．１１．１９）
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｆ 17/60 ３３０ Ｇ０６Ｆ 17/60 ３３０ (31)優先権主張番号 ０９／２０５，６５３ (32)優先日 平成10年12月３日(1998．12．3) (33)優先権主張国 米国（ＵＳ） (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ， ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，Ｋ Ｅ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＴＺ，ＵＧ，ＺＷ )，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ， ＴＪ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ， ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，Ｃ Ｒ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＤＭ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ ，ＧＢ，ＧＤ，ＧＥ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ， ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，Ｋ Ｚ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＤ ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ， ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，Ｓ Ｌ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＴＺ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＳ ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，ＺＡ，ＺＷ (72)発明者 シィラ，エム．，ラマイン アメリカ合衆国 18901 ペンシルバニア 州，ニュー ブリテン，イー． バトラー アヴェニュー 347，アパートメント シー Ｆターム(参考） 5B075 KK43 KK54 KK63 ND20 UU40 5C064 BA01 BA07 BC10 BC18 BC23 BD02 BD03 BD08

Claims (51)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 加入者によって見られる広告を監視するためのデータ処理シ
    ステムであって、前記データ処理システムは、 （ａ）データを処理するためのコンピュータプロセッサ手段と、 （ｂ）記憶媒体でデータを記憶するための記憶手段と、 （ｃ）加入者活動を監視するための第１手段であって、加入者選択を記憶するた
    めの記録手段を含む前記第１手段と、 （ｄ）広告関連情報を検索するための第２手段であって、前記広告関連情報が前
    記広告に対応する記述フィールドを含む第２手段と、 （ｅ）情報を処理するための第３手段であって、広告が前記加入者によって見ら
    れる範囲を決定するための手段を含む前記第３手段と、 （ｆ）前記記述フィールドおよび前記広告が前記加入者によって見られる範囲の
    前記決定を記憶するための第４手段と、 を備えるデータ処理システム。
  2. 【請求項２】 加入者活動を監視するための前記第１手段が、さらに、音量
    レベルを監視するための手段を備え、そこでは前記音量レベルが加入者選択音量
    レベルに一致する、請求項１に記載されるシステム。
  3. 【請求項３】 さらに、 （ｇ）加入者製品関心プロファイルを決定するための第５手段と、 （ｈ）前記加入者製品関心プロファイルを記憶するための第６手段と、 を備える、請求項１に記載されるシステム。
  4. 【請求項４】 広告関連情報を検索するための前記第２手段が、さらに、前
    記選択された原資料に関連付けられたテキスト情報のコンテキストマイニングの
    ための手段を備える、請求項１に記載されるシステム。
  5. 【請求項５】 前記テキスト情報が、前記広告に関連付けられた字幕データ
    から引き出されるテキストである、請求項４に記載されるシステム。
  6. 【請求項６】 前記広告に関連付けられた字幕データから引き出される前記
    テキストが製品名フィールドを含む、請求項５に記載されるシステム。
  7. 【請求項７】 前記広告に関連付けられた字幕データから引き出される前記
    テキストが、製品ブランドフィールドを含む、請求項４に記載されるシステム。
  8. 【請求項８】 加入者によって見られる広告を監視するためのクライアント
    −サーバベースのデータ処理システムであって、 （ａ）広告を受け取り、表示するためのクライアント側での第１コンピュータプ
    ロセッサであって、そこでは前記第１コンピュータ手段が、チャンネル変更要求
    を送信できる第１コンピュータプロセッサ手段と、 （ｂ）前記チャンネル変更要求を受け取り、データを処理するためのサーバ側で
    の第２コンピュータプロセッサ手段と、 （ｃ）記憶媒体にデータを記憶するための第２コンピュータプロセッサ手段に関
    連付けられる第２記憶装置手段と、 （ｄ）加入者活動を監視するための前記サーバ側での第１手段であって、加入者
    活動を監視するための前記第１手段が、加入者チャンネル変更要求を受け取るた
    めの手段、加入者チャンネル変更要求を記憶するための記録手段を含む第１手段
    と、 （ｅ）広告関連情報を検索するための前記サーバ側での第２手段であって、前記
    広告関連情報が広告に対応する記述フィールドを含む第２手段と、 （ｆ）情報を処理するための前記サーバ側での第３手段であって、前記第３手段
    が前記加入者によって広告が見られる範囲を決定するための手段を含む第３手段
    と、 （ｇ）前記記述フィールドおよび前記広告が前記加入者によって見られる範囲の
    前記決定を記憶するための前記サーバ側での第４手段と、 を備える、前記クライアント−サーバベースデータ処理システム。
  9. 【請求項９】 さらに、 （ｈ）加入者製品関心プロファイルを決定するための第５手段と、 （ｉ）前記加入者製品関心プロファイルを記憶するための第６手段と、 を備える、請求項８に記載されるシステム。
  10. 【請求項１０】 広告関連情報を検索するための前記第２手段が、さらに、
    前記選択された原資料と関連付けられたテキスト情報のコンテキストマイニング
    用手段を備える、請求項８に記載されるシステム。
  11. 【請求項１１】 前記テキスト情報が、前記広告と関連付けられた字幕デー
    タから引き出されるテキストである、請求項１０に記載されるシステム。
  12. 【請求項１２】 前記広告に関連付けられる字幕データから引き出される前
    記テキストが、製品名フィールドを含む、請求項１１に記載されるシステム。
  13. 【請求項１３】 前記広告に関連付けられる字幕データから引き出される前
    記テキストが、製品ブランドフィールドを含む、請求項１１に記載されるシステ
    ム。
  14. 【請求項１４】 加入者プロファイルベクトルを生成するためのデータ処理
    システムであって、 （ａ）データを処理するためのコンピュータプロセッサ手段と、 （ｂ）記憶媒体上でデータを記憶するための記憶媒体手段と、 （ｃ）加入者活動を監視するための第１手段であって、そこでは加入者選択デー
    タを記憶するための記録手段を含み、そこでは前記加入者選択データが選択され
    た原資料に一致する前記第１手段と、 （ｄ）ソース関連情報を検索するための第２手段であって、そこでは前記ソース
    関連情報が、前記選択された原資料に一致する記述フィールドを含む第２手段と
    、 （ｅ）情報を処理するための第３手段であって、そこでは前記加入者プロファイ
    ルベクトルを形成するために、前記記述フィールドに関して前記加入者選択デー
    タを処理するための手段を含む前記第３手段と、 （ｆ）前記加入者プロファイルベクトルを記憶するための第４手段と、 を備える、前記データ処理システム。
  15. 【請求項１５】 加入者活動を監視するための前記第１手段が、さらに、時
    間期間を監視するための手段を備え、そこでは前記時間期間が前記選択された原
    資料の視聴時間に相当する、請求項１４に記載されるシステム。
  16. 【請求項１６】 加入者活動を監視するための前記第１手段が、音量レベル
    を監視するための手段を備え、そこでは前記音量レベルが、加入者選択音量レベ
    ルに相当する、請求項１４に記載されるシステム。
  17. 【請求項１７】 前記加入者プロファイルベクトルが、家庭人口統計の蓋然
    論的な測定値を示す、請求項１４に記載されるシステム。
  18. 【請求項１８】 前記加入者プロファイルベクトルが、家庭番組関心の蓋然
    論的な測定値を示す、家庭番組嗜好情報を含む、請求項１４に記載されるシステ
    ム。
  19. 【請求項１９】 前記加入者プロファイルベクトルが、家庭製品関心の蓋然
    論的な測定値を示す、家庭製品嗜好情報を含む、請求項１４に記載されるシステ
    ム。
  20. 【請求項２０】 ソース関連情報を検索するための前記第２手段が、さらに
    、前記選択された原資料に関連付けられるテキスト情報のコンテキストマイニン
    グのための手段を備える、請求項１４に記載されるシステム。
  21. 【請求項２１】 前記テキスト情報が、前記選択された原資料に関連付けら
    れた字幕データから引き出されるテキストである、請求項２０に記載されるシス
    テム。
  22. 【請求項２２】 ソース関連情報を検索するための前記第２手段が、さらに
    、電子番組ガイドから前記選択された原資料に関連付けられた情報を検索するた
    めの手段を備える、請求項１４に記載されるシステム。
  23. 【請求項２３】 情報を処理するための前記第３手段が、視聴セッションで
    情報を処理し、前記加入者プロファイルベクトルが前記視聴セッションに対応す
    る、請求項１４に記載されるシステム。
  24. 【請求項２４】 情報を処理するための前記第３手段が、複数の表示セッシ
    ョンで情報を処理し、前記加入者プロファイルベクトルが前記複数の視聴セッシ
    ョンで平均値に一致する、請求項１４に記載されるシステム。
  25. 【請求項２５】 加入者プロファイルベクトルを生成するためのデータ処理
    システムであって、 （ａ）データを処理するためのコンピュータプロセッサ手段と、 （ｂ）記憶装置媒体にデータを記憶するための記憶装置手段と、 （ｃ）加入者活動を監視するための第１手段であって、そこでは加入者選択デー
    タを記憶するための記録手段を含み、前記加入者選択データが選択された原資料
    に対応する第１手段と、 （ｄ）ソース関連情報を検索するための第２手段であって、そこでは前記ソース
    関連情報が、前記選択された原資料に対応する記述フィールドを含む前記第２手
    段と、 （ｅ）前記ソース関連情報に基づき番組の特徴ベクトルを生成するための第３手
    段と、 （ｆ）発見的規則の集合を記憶するための第４手段と、 （ｇ）情報を処理するための第５前記手段であって、そこでは、前記加入者プロ
    ファイルベクトルを形成するために、前記番組の特徴ベクトルおよび前記発見的
    規則の集合に関して、前記加入者選択データを処理するための手段を含む第５手
    段と、 （ｈ）前記加入者プロファイルベクトルを記憶するための第６手段と、 を備える、前記データ処理システム。
  26. 【請求項２６】 加入者活動を監視するための前記第１手段が、さらに、時
    間期間を監視するための手段を備え、前記時間期間が、前記選択された原資料の
    視聴時間に相当する、請求項２５に記載されるシステム。
  27. 【請求項２７】 加入者活動を監視するための前記第１手段が、さらに、音
    量レベルを監視するための手段を備え、前記音量レベルが加入者選択音量レベル
    に一致する、請求項２５に記載されるシステム。
  28. 【請求項２８】 前記加入者プロファイルベクトルが、家庭人口統計の蓋然
    論的な測定値を示す、家庭人口統計データを含む、請求項２５に記載されるシス
    テム。
  29. 【請求項２９】 前記加入者プロファイルベクトルが、家庭関心の蓋然論的
    な測定値を示す家庭セッション関心プロファイルを含む、請求項２５に記載され
    るシステム。
  30. 【請求項３０】 家庭人口統計特徴ベクトルを生成するためのデータ処理シ
    ステムであって、 （ａ）データを処理するためのコンピュータプロセッサ手段と、 （ｂ）記憶装置媒体にデータを記憶するための記憶装置手段と、 （ｃ）加入者活動を監視するための第１手段であって、そこでは前記第１手段が
    加入者選択データを記憶するために記録手段を含み、前記加入者選択データが選
    択された原資料に一致する、第１手段と、 （ｄ）家庭視聴習慣情報を生成するための第２手段であって、前記家庭視聴習慣
    情報が前記加入者選択データから生成される、第２手段と、 （ｅ）発見的規則の集合を記憶するための第３手段と、 （ｆ）情報を処理するための第４手段であって、前記家庭人口統計特徴ベクトル
    を形成するために、発見的規則の前記集合に関して、前記加入者選択データを処
    理するための手段を含む第４手段と、 （ｇ）前記家庭人口統計特徴ベクトルを記憶するための第５手段と、 を備える、前記データ処理システム。
  31. 【請求項３１】 情報を処理するための前記第４手段が、視聴セッションで
    情報を処理し、前記家庭人口統計特徴ベクトルが前記視聴セッションに一致する
    、請求項３０に記載されるシステム。
  32. 【請求項３２】 情報を処理するための前記第４手段が、複数の視聴セッシ
    ョンの期間で情報を処理し、前記家庭人口統計特徴ベクトルが前記複数の視聴セ
    ッションでの平均値に一致する、請求項３０に記載されるシステム。
  33. 【請求項３３】 クライアント−サーバベースのアーキテクチャで加入者プ
    ロファイルベクトルを生成するためのデータ処理システムであって、 （ａ）ソース情報を要求、表示するためのクライアント側での第１コンピュータ
    プロセッサ手段であって、そこでは原資料に対する要求を送信し、前記原資料を
    受信、表示する前記第１コンピュータ手段と、 （ｂ）データを処理するためのサーバ側の第２コンピュータプロセッサ手段と、
    （ｃ）記憶装置手段にデータを記憶するための第２コンピュータプロセッサ手段
    と関連付けられた第２記憶装置手段と、 （ｄ）加入者活動を監視するための前記サーバ側の第１手段であって、そこでは
    加入者活動を監視するための第１手段が、前記原資料に対する加入者要求を受け
    取るための手段と、加入者選択データを記憶するために記録手段とを含み、そこ
    では前記加入者選択データが前記原資料に対する要求の記録に一致する、第１手
    段と、 （ｅ）ソース関連情報を検索するための前記サーバ側の第２手段であって、前記
    ソース関連情報が前記原資料に対応する記述フィールドを含む、第２手段と、 （ｆ）情報を処理するための前記サーバ側の第３手段であって、そこでは、前記
    加入者プロファイルベクトルを形成するために、前記記述フィールドに関して、
    前記加入者選択データを処理するための手段を含む、前記第３手段と、 （ｇ）前記加入者プロファイルベクトルを記憶するための前記サーバ側での第４
    手段と、 を備える、前記データ処理システム。
  34. 【請求項３４】 加入者活動を監視するための前記第１手段が、さらに、時
    間期間を監視するための手段を備え、そこでは前記時間期間が前記選択された原
    資料の視聴時間に一致する、請求項３３に記載されるシステム。
  35. 【請求項３５】 加入者活動を監視するための前記第１手段が、さらに、音
    量レベルを監視するための手段を備え、前記音量レベルが加入者選択音量レベル
    に一致する、請求項３３に記載されるシステム。
  36. 【請求項３６】 前記加入者プロファイルベクトルが、家庭人口統計の蓋然
    論的な測定値を示す家庭人口統計データを含む、請求項３３に記載されるシステ
    ム。
  37. 【請求項３７】 前記加入者プロファイルベクトルが、家庭番組関心の蓋然
    論的な測定値を示す家庭番組嗜好情報を含む、請求項３３に記載されるシステム
    。
  38. 【請求項３８】 前記加入者プロファイルベクトルが、家庭製品関心の蓋然
    論的な測定値を示す家庭製品嗜好情報を含む、請求項３３に記載されるシステム
    。
  39. 【請求項３９】 ソース関連情報を検索するための前記第２手段が、さらに
    、前記選択された原資料に関連付けられるテキスト情報のコンテキストマイニン
    グのための手段を備える、請求項３３に記載されるシステム。
  40. 【請求項４０】 前記テキスト情報が、前記選択された原資料に関連付けら
    れた字幕データから引き出されるテキストである、請求項３９に記載されるシス
    テム。
  41. 【請求項４１】 ソース関連情報を検索するための前記第２手段が、電子番
    組ガイドから前記選択された原資料に関連付けられた情報を検索するための手段
    を備える、請求項３３に記載されるシステム。
  42. 【請求項４２】 情報を処理するための前記第３手段が、視聴セッションで
    情報を処理し、前記加入者プロファイルベクトルが、前記視聴セッションに一致
    する、請求項３３に記載されるシステム。
  43. 【請求項４３】 情報を処理するための前記第３手段が、複数の視聴セッシ
    ョンで情報を処理し、前記加入者プロファイルベクトルが、前記複数視聴セッシ
    ョンでの平均値に一致する、請求項３３に記載されるシステム。
  44. 【請求項４４】 クライアント−サーバベースのアーキテクチャで加入者プ
    ロファイルベクトルを生成するためのデータ処理システムであって、 （ａ）ソース情報を要求し、表示するためのクライアント側の第１コンピュータ
    プロセッサ手段であって、前記第１コンピュータ手段が、原資料に対する要求を
    送信し、前記原資料を受信し、表示する、第１コンピュータプロセッサ手段と、
    （ｂ）データを処理するためのサーバ側の第２コンピュータプロセッサ手段と、
    （ｃ）記憶装置媒体にデータを記憶するための第２コンピュータプロセッサ手段
    に関連付けられる第２記憶装置手段と、 （ｄ）加入者活動を監視するための前記サーバ側第１手段であって、加入者活動
    を監視するための前記第１手段が、前記原資料に対する加入者要求を受け取るた
    めの受け取り手段と、加入者選択データを記憶するための記録手段とを含み、前
    記加入者選択データが、前記原資料に対する要求の記録に一致する、第１手段と
    、 （ｅ）ソース関連情報を検索するための前記サーバ側の第２手段であって、前記
    ソース関連情報が、前記原資料に一致する記述フィールドを含む、第２手段と、
    （ｆ）前記ソース関連情報に基づき、番組の特徴ベクトルを生成するための前記
    サーバ側の第３手段と、 （ｇ）発見的規則の集合を記憶するための前記サーバ側の第４手段と、 （ｈ）情報を処理するための前記サーバ側の第５手段であって、そこでは前記第
    ５手段が、前記加入者プロファイルベクトルを形成するために、前記番組の特徴
    ベクトルおよび発見的規則の前記集合に関して前記加入者選択データを処理する
    ための手段を含む、第５手段と、 （ｉ）前記加入者プロファイルベクトルを記憶するための前記サーバ側の第６手
    段と、 を備える、データ処理システム。
  45. 【請求項４５】 加入者活動を監視するための前記第１手段が、さらに、時
    間期間を監視するための手段を備え、そこでは前記時間期間が、前記選択された
    原資料の視聴時間に一致する、請求項４４に記載されるシステム。
  46. 【請求項４６】 加入者活動を監視するための前記第１手段が、さらに、音
    量レベルを監視するための手段を備え、前記音量レベルが加入者選択音量レベル
    に一致する、請求項４４に記載されるシステム。
  47. 【請求項４７】 前記加入者プロファイルベクトルが、家庭人口統計の蓋然
    論的な測定値を示す家庭人口統計データを含む、請求項４４に記載されるシステ
    ム。
  48. 【請求項４８】 前記加入者プロファイルベクトルが、家庭関心の蓋然論的
    な測定値を示す家庭セッション関心プロファイルを含む、請求項４４に記載され
    るシステム。
  49. 【請求項４９】 クライアント−サーバベースのアーキテクチャで家庭人口
    統計特徴ベクトルを生成するためのデータ処理システムであって、 （ａ）ソース情報を要求、表示するためのクライアント側の第１コンピュータプ
    ロセッサ手段であって、そこでは前記第１コンピュータ手段が、原資料に対する
    要求を送信し、前記原資料を受信し、表示する、前記第１コンピュータプロセッ
    サ手段と、 （ｂ）データを処理するためのサーバ側の第２コンピュータプロセッサ手段と、
    （ｃ）加入者の活動を監視するための前記サーバ側の第１手段であって、前記第
    １手段は、加入者選択データを記憶するための記録手段を含み、そこでは前記加
    入者選択データが、選択された原資料に一致する、第１手段と、 （ｄ）家庭視聴習慣情報を生成するための前記クライアント側の第２手段であっ
    て、前記家庭視聴習慣情報が、前記加入者選択データから生成される、第２手段
    と、 （ｅ）発見的規則の集合を記憶するための前記サーバ側の第３手段と、 （ｆ）情報を処理するための前記サーバ側の第４手段であって、前記第４手段が
    、家庭人口統計特徴ベクトルを形成するために、発見的規則の前記集合に関して
    、前記加入者選択データを処理するための手段を含む、第４手段と、 （ｇ）前記家庭人口統計特徴ベクトルを記憶するための前記サーバ側の第５手段
    と、 を備える、前記データ処理システム。
  50. 【請求項５０】 情報を処理するための前記第４手段が、視聴セッションで
    情報を処理し、前記家庭人口統計特徴ベクトルが前記視聴セッションに相当する
    、請求項４９に記載されるシステム。
  51. 【請求項５１】 情報を処理するための前記第４手段が、複数の視聴セッシ
    ョンから成る期間で情報を処理し、前記家庭人口統計特徴ベクトルが、前記複数
    の視聴セッションで平均値に一致する、請求項４９に記載されるシステム。
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