JP2005509965A - メディアコンテンツの推奨に用いられるエージェントの作成 - Google Patents

Abstract

ユーザへのメディアコンテンツの推奨に用いるエージェントの作成方法及びシステムである。エージェントはメディアコンテンツのプロファイル及びメディアシステム上でメディアを推奨するアルゴリズムを有する。メディアシステムは、ＶＣＲ、ＴＶ、セットトップボックス、ＤＶＤプレーヤ、ラジオ、又はＰＣでありうる。方法は、オフラインシステム中でエージェントを妥当性確認し、オフライン及びオンラインシステムの間でエージェントを往復させ転送する段階を含む。妥当性確認段階は、履歴コンテンツのテストセットを構成し、テストセット中のエージェントのスコアを推定し、エージェントスコアと履歴適合性フィードバックの間の平均的な差を決定し、テストセットに亘る全てのエージェントの平均的な差と履歴適合性フィードバックの信頼度を用いてエージェントのパフォーマンスを決定する段階を含む。方法は更に、オンラインシステムにおいてエージェントを推奨し、エージェントを選択しオンラインシステムとオフラインシステムの間で往復させてエージェントを複製し、オフラインシステム中でエージェントをインポート、生成、訓練、ランク付け、推薦、削除する段階を更に含む。

Description

発明の詳細な説明

本発明は、メディアコンテンツを推奨するシステムにおいて用いられるべきエージェントを作成する方法に関する。

本発明はまた、上記の方法を実行するコンピュータシステムに関連する。

本発明は更に、上記の方法を実行するコンピュータプログラムプロダクトに関連する。

米国特許第６，００５，５９７号明細書は、番組選択用の方法及び装置の実施例を開示している。これは、利用可能な番組を評価（レーティング）するために自動的に用いられるダイナミック視聴者プロファイルを作成するために視聴者視聴の好みを用いる。利用可能な番組は、画面上のメニュー又は画面上のプレビューウィンドウの形で、予測される関心の降順でユーザに対して示される。米国特許第６，００５，５９７号明細書は、利用可能なテレビジョン番組のタイトル及び話題に関するデータを、番組に関する題目及び記述的情報を列挙するウェブサイトから取得する。米国特許第６，００５，５９７号明細書に開示された発明は、視聴者の習慣を観察し、番組名、話題の範囲、見る時間等といった視聴者の好みの発展するモデルを構築する。視聴者の好みの発展するモデルはまた、視聴者の好みを計算するために、実際に視聴された番組に対するユーザの「話題に関する関心」を計算するために「はい」又は「いいえ」といったフィードバック・スコアを組み合わせる。更に、実際の視聴者の好みを計算するよう、現在は視聴者プロファイル中に無い視聴者好み情報を有する共同作成されシミュレートされた視聴者プロファイルが組み合わされうる。視聴者プロファイルが定期的に更新されるときは、視聴者プロファイルの最善の照合についての考慮事項もまた考えられる。

しかしながら、上述の従来技術の方法は、視聴者プロファイルの更新がそれらの使用と対立するかもしれないという問題を有する。一般的には、視聴者プロファイルの更新と視聴者プロファイルの利用は、視聴者プロファイルのデータをどのようにして変更するかについて、対立する関心事を有しうる。

視聴者プロファイルが他のシステム上のメディアの推奨を与えるためにリリースされる前に視聴者プロファイルの微調整、変更、及びテストのために、システムがメディアを推薦することのほかに、視聴者プロファイルの変化が必要とされる可能性がある。

新しい種類のメディアコンテンツ及びユーザプロファイルの実験、テスト、評価等が、ユーザにメディアコンテンツを推薦するためにユーザプロファイルが実際に用いられるオンラインシステムへリリースされる前に行われうるシステム又はシステムの一部を提供することが有利である。

従って、本発明は、エージェントの形のユーザの好みを表わすプロファイルが、例えばメディア推奨システムとは別に変更されうるシステム及び方法を提供することを目的とする。

この目的は、上述の種類の方法であって、
第２のシステム内の第２のエージェントを妥当性確認（validate）する段階と、
第２のシステム内の第２のエージェントに関する情報を第１のシステムへ転送する段階とを有する方法によって達成される。

従って、エージェントの妥当性確認は、第１のシステムとは別の第２のシステムにおいて行われ、エージェントに関する情報は第２のシステムから、メディアコンテンツの推奨が与えられうる第１のシステムへ転送される。

方法の１つの実施例では、方法は、第１のシステム内の第１のエージェントに関する情報を第２のシステムへ転送する段階を更に有する。

従って、第２のシステムは、第１のシステムと比較してパフォーマンスの良いエージェントを利用することができる。

本発明の更なる望ましい実施例を請求項３に記載する。

これにより、エージェントは、第１に適合性フィードバックデータを有するメディアコンテンツアイテムのテストセットを構成し、第２にエージェントについてメディアコンテンツアイテムのテストセット内のスコアを推定し、第３にエージェントについてテストセット中のメディアコンテンツアイテムに対するエージェントのスコアと適合性フィードバックデータとの間の差を決定し、第４の段階として、全てのエージェントからメディアコンテンツアイテムのテストセットに対する平均的な差を決定し、最後に、エージェントについて平均差、エージェントの差、並びに、メディアコンテンツアイテムのテストセット中のメディアコンテンツアイテムの適合性フィードバックデータの信頼度に応じてパフォーマンスを推定することによって、第２のシステム内で妥当性確認されうる。

本発明の更なる望ましい実施例を請求項４に記載する。

これにより、最善のパフォーマンスの幾つかのエージェントが第１のシステム上で推薦されえ、第１のシステムは第２のシステムから最善のパフォーマンスのエージェントを選択及び複製でき、エージェントは外部源から第２のシステムへインポートされえ、第２のシステムは、エージェントが発生又は訓練されうる点でエージェントを改善することができ、第２のシステムは、最善の幾つかのエージェントをランク付けし推薦でき、エージェントは第２のシステムか選択され第１のシステムへ複製されえ、第２のシステムは最もパフォーマンスの悪い又は古くなったエージェントを削除しうる。

本発明の更なる望ましい実施例を請求項５に記載する。

これにより、エージェントは、メディアシステム上で表現され、示され、再生されるとしてユーザによって望まれる推奨メディアを使用しうる。

本発明の更なる望ましい実施例を請求項６及び７に記載する。

これにより、本発明の利点は、オンラインシステムが（エージェントに基づいて）メディアに推奨を与えうること、また、オンラインシステムは、オフラインシステムの、同じ、複製され、作成された同様のエージェントの妥当性確認等と対立しないことである。

従って、本発明の他の利点は、オンラインシステム上のメディアコンテンツの推奨は
誤って妥当性確認された誤ったエージェントによって影響を受けないという利点がある。

本発明の更なる望ましい実施例を請求項８及び９に記載する。

エージェントのメディアコンテンツのプロファイル及び更なるアルゴリズムは、ユーザに対してメディアコンテンツの推奨を提案するのに使用されうる。

本発明の他の望ましい実施例では、メディアシステムは、ビデオカセットレコーダ（ＶＣＲ）、テレビジョン（ＴＶ）、セットトップボックス、ＤＶＤプレーヤ、ラジオ、及び、パーソナルコンピュータからなる群から選択される１つである。これにより、本発明のメディアシステムは、これらのユニット上のいずれかで実行されうる。

以下、本発明について、望ましい実施例に関連して、添付の図面を参照してより詳細に説明する。

図１は、メディアを推奨するための一般的なシステムを示す図である。図は、簡単な例示としてのみ示されるものであって、この時点での異なるシステムのハードウエア設計についての議論を避けるべく一般的に示すものである。この図はまた、どのようにしてエージェントが流れるか、例えば、オンラインシステム１０３とオフラインシステム１１０との間で行ったり来たりして転送されうるかを、また、エージェントは更に参照番号１１６及び１１７で示す外部源から参照番号１１０へ入来しうることを簡単に示すものである。

メディアを推奨するために２つのシステムを持つことについての基本的な考えは、各システムのエージェントが変更されえ、各システムにおいて別々に使用されうるよう、エージェントを用いることである。本発明の望ましい実施例におけるエージェントは、１つのシステムが改善されたエージェントを取り出すか又はエージェントの一般的なパフォーマンスを改善させるよう様々な方法でエージェントを操作するための他の情報を取得し、一方で、他のシステムがエージェントに基づいてメディアの推奨を与えうることにより、エージェントのプロファイルのコンテンツが変更されてもよい。上述のように、エージェントは、図２中の参照番号２０８で示すメディアシステム上のメディアコンテンツを推奨するために使用されうる。メディアコンテンツは、対応するメディアシステム上に提示（present）されうるメディアでありうる。メディアシステムは、インテリジェントなセット・トップ・ボックス、インテリジェントなＶＣＲ（ビデオカセットレコーダ）又はパーソナルコンピュータ、ＤＶＤプレーヤ、ラジオ又は、メディアコンテンツを示すことができる任意の他の電子装置を用いうる。

メディアコンテンツは、例えば、テレビジョン番組、オンデマンドで見ることが可能なビデオ、インターネット上のインタラクティブな生放送テレビジョン、インターネットテレビジョン、例えば何らかの出来事が起こっているときにのみ利用可能なインターネットサイト、映画、ラジオ放送、又は放送中に見られてもよい何らかの他のメディア等の生のメディアコンテンツの形を指すものであってもよく、又は、後の提示のためにメディアシステム上に格納されうるメディアコンテンツであってもよい。

図１に戻ると、参照番号１０１は、メディアプロバイダでありうる。オンラインシステム１０３及びオフラインシステム１１０は、エージェントの一般的な操作のための２つの協働するシステムであると理解されうる。オンラインシステム及びオフラインシステムを持つことについての基本的な概念は、エージェントが２つのシステムによって様々な方法で操作されたときに作業を分けることであり、なぜならば、オフラインシステムは、オンラインシステムのエージェントに対して影響を与えることなくオフラインシステムのエージェントを別に操作しうることが都合がよいからである。オンラインシステムのエージェントはメディアを推奨するために使用されうるため、実験のために用いられたエージェントがメディアを推奨するときに用いられることは不適切である。エージェントの操作を２つのシステム等で行うことは、図３の方法に示されている。

三角形１０４、１０８、１０９、１１１、１１７は、システム中でどのようにしてエージェントが操作されるかを示しうる。外部エージェントは、参照番号１１８によって、外部源１１６から参照番号１１０へ更に転送されうる。エージェントの外部源１１６は、インターネットによってアクセス可能な外部ウェブサイトでありうる。エージェントは更に、エージェントの共同発生部１１５から参照番号１１０へ転送されうる。エージェントの共同的な発生部は、メディアコンテンツに関する情報、フィードバックの信頼度、システム外部の参照番号１１３及び１１４で示すユーザからの適合性フィードバック等に基づいてエージェントを作成及び発生するようそれ自体の処理力を有しうる。同様に、参照番号１０７のユーザからの適合性フィードバックは、参照番号１１２によってオンラインシステムへ、又は、オンライン及びオフラインシステム用の共通データベース１１９へフィードバックされうる。

オンライン及びオフラインシステム用の共通データベース１１９は、ユーザから与えられる適合性フィードバックを把握するために使用されえ、即ちユーザによって選択されたメディアコンテンツに関する履歴情報を有する適合性フィードバックデータベースである。これはさらに、図２のフィードバックシステムに示すように、暗黙的（implicit）なフィードバック及び／又は明示的（explicit）なフィードバックについての情報を有しうる。

リスト１０６は、メディアコンテンツをユーザ１０７に推奨するために使用され参照番号１０５によって転送されるエージェントのリストでありうる。

他のリスト１２０は、メディアコンテンツの推奨のリストでありえ、また、推奨されるメディアコンテンツをユーザ１０７に示すために使用されうる。

図２は、ユーザと、メディアプロバイダと、オンラインシステムと、オフラインシステムと、外部源と、フィードバックシステムとを有するメディアシステムを示す図である。

参照番号２０１は、利用可能なメディアコンテンツを与えるメディアプロバイダでありうる。参照番号２０１は、２つ以上のメディアプロバイダを有しうる。参照番号２０１はまた、参照番号２０１からの信号である参照番号２０２に埋め込まれるメディアコンテンツに関する情報を含みうる。

メディアコンテンツは、テレビジョン番組、オンデマンドで見るのに利用可能なビデオ、インターネット上のインタラクティブな生放送されたテレビジョン、インターネットテレビジョン、例えば何らかの出来事が起きたときにのみ利用可能なインターネットサイト、又は、映画、ラジオ放送、又は放送中に見られ得る任意の他のメディア等の生のメディアコンテンツであってもよく、又は、後の再生又は提示のためにメディアシステム２０８、即ちＰＣ又はＶＣＲであるメディアシステム上に格納されうるメディアコンテンツであってもよい。

メディアコンテンツに関する情報は、メディアプロバイダからの信号２０２に埋め込まれうる。メディアコンテンツに関する情報は、メディアプロバイダ情報中のメタデータから検索され導出されうる。メディアプロバイダは、一般的には、メディアコンテンツをメディアシステムへ提供する。メタデータは、メディアコンテンツに関するテキスト又はコード化された情報を含みうる。テレビジョンの世界では、標準化されたＤＶＢサービス情報は、メディアコンテンツに関する情報として電子番組ガイド上に情報を含む。メディアコンテンツに関する情報はまた、テレビジョン番組の放送中に送信されるテキストＴＶ情報から導出されうる。更に、メディアコンテンツに関する情報は、ウェブサイトから取り出され、導出されうる。メディアデータコンテンツに関する情報は、利用可能なメディアコンテンツのジャンル、タイプ、持続時間、話題、タイトル、開始等に関する情報を含みうる。

参照番号２０３は、メディアを推奨するオンラインシステムでありうる。

参照番号２０４は、ＣＰＵ又は参照番号２０３の処理パワーでありうる。ＣＰＵ２０４は、エージェント用のデータベース２０５を更新しうる。本願において、「エージェント」という用語、内容、及びその利用については、この図の説明の最後において詳述する。

エージェントを基礎として、メディアの推奨は、メディアシステム２０８へ直接送られうる。

或いは、生成されたリスト２１６は、メディアコンテンツの推奨のリストであってもよく、リストはメディアシステム２０８上でユーザ２０７にメディアコンテンツを推奨するために使用されうる。参照番号２０６は、エージェントの列挙であってもよい。これは、リストの形であってもよく、又は参照番号２０８等のシステム上で更に処理される参照番号８等の他の電子装置によって理解されうる形であってもよい。

参照番号２０２は、メディアプロバイダからの信号であり、オンデマンドで見られるダウンロード可能なビデオ用の、インターネットデータ伝送用の、テレビジョン番組用の、映画のリクエスト用と、ラジオ放送用の信号、又は、メディアシステム２０８上に記憶又は提示されうる任意の他のメディアコンテンツでありうる。ＣＰＵ２０４は、信号２０２をメディアプロバイダからメディアシステム２０８へ送信しうる。

参照番号２０８は、メディアシステムであり、インターネットＰＣ、セットトップボックス、テレビジョン受像器（ＴＶ）、ビデオカセットレコーダ（ＶＣＲ）、ＤＶＤプレーヤ、ラジオ等でありうる。一般的に、参照番号８は、メディアプロバイダからのメディアコンテンツを、生で、又はメディアコンテンツの記録物から表現しうるシステムでありうる。メディアシステムは更に、適合性フィードバック、即ちメディアコンテンツのユーザの評価（レーティング）の検索、及び／又はメディアシステム上の後の表現のためのメディアコンテンツの記録を行ってもよいという点で、ＣＰＵ又は他の処理パワーを有してもよい。メディアコンテンツのユーザの評価は、入力手段によって行われうる。メディアシステム上に表現されたメディアコンテンツを評価する入力手段は、メディアシステム２０８に一体化されうる。これは、キーボード、マウス、遠隔制御器、オンスクリーンメニュー上でクリックするインタラクティブメニュー、ジョイスティック、音声入力、ジェスチャの認識、又は、ユーザ２０７からの評価が与えられうる任意の他の手段でありうる。

一人又は複数のユーザは、２０８上で、提示された及び／又は選択されたメディアコンテンツを見るか聴いてもよい。

参照番号２０９はフィードバックシステムであり、一人又は複数のユーザがどのようにして明示的又は暗黙的な方法でメディアシステム２０８と対話するかが監視されうる。暗黙的なフィードバックは、ザッピング、音量の調整、音調及び音調のバランスの変更、テキストテレビジョン情報を調べること等の形で、ユーザがメディアシステム２０８と対話するときのものである。明示的なフィードバックは、フィードバックシステムが、提示されたメディアコンテンツアイテムのユーザの直接的な評価に関する情報を検索するときのものであって、「この番組が好きだ」、「これは嫌いだ」、「０．８５であると評価する」等の明示的なフィードバックでありうる。

更なる暗黙的なフィードバックは、例えばユーザがいつテレビジョンチャンネル又は番組へ切り換え、どのテレビジョンチャンネル又はテレビジョン番組へ切り換えたかであり、フィードバックシステム２０９によって監視される。メディアシステムがインターネットへアクセス可能なＰＣである場合、ユーザ２０７が、どのように、どのインターネットサイトを見たかを監視しうる。また、ユーザが異なるインターネットサイト又はホームページ間でどのような切り換えを行ったかが監視され、従ってサイトのＵＲＬが監視され、履歴参照先を有するようこれらのサイトのＵＲＬが監視がＣＰＵ２１２によってデータベース２１３上に格納されること、また、ユーザがインターネットとどのように実際に対話したか、インターネットから又は他のメディアプロバイダからのどのメディアコンテンツが実際に表現のために取り出されたかが監視される。データベース２１３は、更に、ユーザからの適合性フィードバックのためのデータベースでありうる。

フィードバックシステム２０９は、メディアシステム２０８と一体化されてもよく、又は、ユーザがメディアシステムとどのように対話するかについての一般的な監視用の電子モジュールの形で専用ハードウエア中に設計されてもよい。

フィードバックシステム２０９がメディアシステム２０８に一体化されない場合、フィードバックデータは、エージェントのオンラインシステムのデータベース２０５へ送信されうる。

参照番号２１５は、メディアプロバイダ２０１へのユーザ接続点である。これは、テレビジョン又はラジオ用のアンテナ端子、モデム又はＡＤＳＬ接続等、インターネットへの接続、衛星受信器からのアンテナ端子、テレビジョン及び／又はＶＣＲへのＳＣＡＲＴ接続等でありうる。

参照番号２１０は、オフラインシステム又はメディア推奨用のシステムの一部でありうる。参照番号２０３とは異なり、このシステムはオフラインで動作する。オフラインという用語は、メディアシステム２０８のユーザがメディアコンテンツの使用中に単にデータを必要とし、要求し、伝送するオンラインシステム２０３とは異なり、システム２１０がバックグラウンドでのみ処理することを意味する。換言すれば、参照番号２１０は、必ずしもユーザ２０７に対してリアルタイムで応答することは必要ではなく、従って、オフラインシステム２１０は、ユーザのアクション等に対するリアルタイムの応答に関してよりオンラインである必要がある参照番号２０３と比較すると、よりオフラインであるということができる。

２１０中の参照番号２１１は、エージェント用のデータベースでありうる。エージェントという用語については、この図の説明の終わりにおいてより詳細に説明する。

参照番号２１２は、ＣＰＵ又は２１０の処理パワーであってもよく、なぜならば、図３により詳細に示すエージェントに対して様々な操作を行うよう処理を使用しうるからである。参照番号２１２は、エージェント用のデータベース２１１中のエージェントの重点、更新、妥当性確認、インポート、転送、訓練、ランク付け、削除等を取り扱う。これについては、図３により詳細に示す。参照番号２１２は、更に、参照番号２１０及び２０３で示される２つの異なるシステム間でエージェントを往復させて転送するよう取り扱う。

２１０中の参照番号２１３は、実際に見られるメディアコンテンツに対するユーザの適合性フィードバック用のデータベースでありうる。提示され、見られ、評価されるメディアコンテンツに対する適合性フィードバック及び他の情報は、フィードバックシステム２０９から参照番号２１３へ取り出されうる。換言すれば、参照番号２１３は、メディアシステム２０８によってメディアシステム２０８上にユーザ対話、何が表現されたか、評価等に関する履歴情報を有しうる。

参照番号２１４は、オフラインシステム２１０への外部エージェントの入力でありうる。外部エージェントは、外部ウェブサイトから来てもよく、又は、外部エージェントは図１の参照番号１１５等のエージェントの共同発生部から来るものであってもよい。外部エージェントは、解放されるまえに処理されるよう参照番号２１２によって受信され、オフラインシステムによって実際に使用される。参照番号２１４は、一般的には、図１の参照番号１１５及び１１６中に示す外部エージェントの転送を含みうる。

一般的には、参照番号２０３、２０８、２０９及び２１０全体は、エージェントに基づいてメディアを推奨するシステムとも考えられうる。２０３、２０８、２０９及び２１０は、メディアシステムを有する１つの筐体内に一体化されてもよく、なぜならば、ユーザにとっては一箱の電子機器としてシステム全体（これはユーザにとってはメディアシステムと見なされる）を有することが都合がよいからである。

エージェントは、望ましいメディアコンテンツのプロファイル、及び、メディアコンテンツのプロファイルを照合するアルゴリズムを有しうる。これは、エージェントが、メディアコンテンツのプロファイルのみを有する場合であり得る。

例として、メディアコンテンツに関する情報が以下の表に示す情報を有すると想定する。

メディアコンテンツに関する情報の例は、疑似ＤＶＢ−ＳＩフォーマットに示される属性に基づくコンテンツ記述のようなものでありうる。

メディアコンテンツのプロファイルを照合するアルゴリズムは、一組の論理的な規則に格納されうる。規則は、以下の形式の論理的な構文を有しうる。

規則：IF 前件節[AND 前件節]THEN 後件節
殆どの節（clause）は、上述のコンテンツ記述と同じ属性から作られ、例えば、
節：属性＝属性値
である。

規則に基づくプロファイルの例は、以下のようなものである。

ＤＥＦＡＵＬＴ スコア＝０．３
ＩＦ ジャンル＝スポーツ ＡＮＤ サブジャンル＝サッカー ＴＨＥＮ スコア＝０．６５
ＩＦ 好みのチャンネル＝真 ＴＨＥＮ スコア＝スコア＋０．２
ＩＦ チャンネル＝ｂｂｃ＊ＴＨＥＮ 好みのチャンネル＝真
ここで、ｂｂｃ＊は、全てのｂｂｃチャンネル、即ち、ｂｂｃ１，ｂｂｃ２等を示しうる。

このプロファイルが、例えば、
ジャンル＝スポーツ，
サブジャンル＝サッカー 且つ
チャンネル＝ｂｂｃ１
といったメディアコンテンツに関する情報と（エージェント照合アルゴリズムにより）照合される場合、結果は、
スコア＝０．８５（０．６５に０．２を足したもの）
となり、これはこのメディアコンテンツについての結果として得られる推奨スコアである。以下、これを「スコア」と称するものとする。

上述の例は、エージェントがどのようにして好みのメディアコンテンツのプロファイル（即ち、スポーツ、サッカー、且つｂｂｃ１）と、メディアコンテンツのプロファイルを照合するアルゴリズム（ｉｆ−ａｎｄ−ｔｈｅｎ等）とを有しうるかを示す。

「ｉｆ−ａｎｄ−ｔｈｅｎ」構文は規則の一部であり、アルゴリズムではない。アルゴリズムは、真の命令文の結果を実行するために、即ち後件節を真とするために、規則を用いて推論すること、即ち規則の前件節が真であるかどうかを調べうる。規則のいかなる結果も更なる結果の評価を生じさせうる。このような評価を行う方法は、演繹エンジン又は推論エンジンと称されうるアルゴリズム中に具現化されうる。

例は、更に、より洗練された規則がアルゴリズムに組み込まれ、より多くのフィールド名及びフィールド名に対するより多くの属性値が与えられることによって更に拡張されうる。

換言すれば、メディアコンテンツに関する情報の形の利用可能なメディアコンテンツがエージェント上のプロファイル、即ち、利用可能なメディアコンテンツ又は同じ又は同様のジャンル、サブジャンル、キーワード、言語、望ましい持続時間等を有するメディアシステム上で近い将来送信されるであろうメディアコンテンツ、と一致する場合、これは、メディアシステムのユーザに対して提示されうるメディアコンテンツに関する情報の推奨リスト上に載せられ、次にメディアシステムのユーザによって望まれうる。

図３は、メディアコンテンツを推奨するシステムにおいて使用されるべきエージェントを作成する方法を示す。この図の左側には、方法のうちオンラインシステムのステップが示されている。この図の右側には、方法のうちオフラインシステムのステップが示されている。

ステップ３０１において、方法は開始される。始めてシステムの電源が投入された場合は、システム変数、エージェント等の異なる初期化が、これらを適切に動作するデフォルト状態に設定するよう行われる。方法を正しく動作させるため、システムの外部からの（外部エージェント、ユーザの適合性フィードバックスコア等）からの異なる情報は、方法に対して、作業を行うべきデータを与えるために必要とされうる。これらの状況は、以下のステップで生ずると想定する。この開始ステップの後、方法はステップ３０２へ進む。

ステップ３０２において、エージェントは、オンラインシステムによって推薦されうる。オンラインシステムは、どのエージェントが、オフラインシステムへ転送されるべき候補として推薦されるかを決定しうる。オフラインシステムへの１つ又は複数のエージェントの実際の転送のときは、エージェント又はエージェントに関する情報がオフラインシステムへ転送されうる。エージェントに関する情報は、メディアコンテンツのプロファイル及びメディアを推奨するアルゴリズムを有するエージェントの純粋な又は生のデータ表現であいるる。オンラインシステムは、各オンラインエージェントの成功のために１つの手段を有しうる。即ち、最近の適合性フィードバックデータについての平均パフォーマンスである。このパフォーマンスを計算する処理は、ステップ３０７に示す、オフラインシステムにおける処理と同一である。

簡単化された形では、オンラインシステムは、最善のパフォーマンスを示す１つ又は複数のエージェントのみがオフラインシステムへ転送されることを可能としうる。最善のパフォーマンスを示すエージェントが推薦される。根本にある仮定は、最初の素材がオンラインシステムにおいて良い挙動を有した場合は、エージェントがオフラインシステムで良いパフォーマンスを有する可能性が高いということである。

推薦されたエージェントがオフラインシステムによって選択されると、エージェントの複製がオフラインシステムへ転送される。複製されたエージェント自体は、オンラインシステム上でアクティブなままであるが、オンラインシステムのデータベースのエージェント管理はこのエージェントを複製されたものであるとマーク付けしうる。即ち、オンラインシステムのデータベース２０５はこの情報で更新されうる。これは、同じエージェントが繰り返しオフラインシステムへ転送されるのを防止するためである。このマークは、オンラインシステム上でエージェントがかなり変更された後にのみ除去されうる。

ステップ３０３において、エージェントは、オフラインシステムによって、オンラインシステムから選択され、オンラインシステムからオフラインシステムへ複製されうる。オンラインシステムからの推薦されたエージェントの選択は、更に、上述の推薦処理とは異なりうる他の洗練された規準に基づくものでありうる。本発明の望ましい実施例では、最高のパフォーマンスを有するエージェントがオフラインシステムによってオンラインシステムから選択され取り出され、以前にオフラインンシステムへ転送されたというマークが付されていないエージェントのみが選択されうる。

取り出されるエージェントの数は以下のように決定される。オフラインンシステムは、その母集団内のエージェントの数（即ち図２の参照番号２１１のようなデータベース内のエージェントの数）を、オフラインシステムのシステムパラメータでありうる一定の限界内の一定のエージェント数に維持しようとする。各サイクル（即ちこの図中の方法全体の実行）中、一定の割合のエージェントが削除されえ、即ち、これは最悪のパフォーマンスを有するエージェントでありえ、即ち、最も年齢の高い、古い、又は旧式の内容等を有するエージェントでありうる。データベース中のエージェントのための開いた位置、即ちいずれかのエージェントが削除されたことにより空きとなった空間、は、外部源（図２の参照番号２１４）からのエージェント、オンラインシステムから取り出され転送されたエージェント、新しく生成されたエージェント（この方法のステップ３０５を参照）によって引き継がれてもよく、又は、古いエージェントに基づく変更されたエージェントであるエージェントによって更に引き継がれてもよい。データベース中で空きとなった空間の引継は、上述の優先度の順番で行われうる。

ステップ３０４において、エージェントは、オフラインシステムによって外部源からインポートされうる。図２の参照番号２１４では、エージェントは、インターネットを通じてアクセス可能なウェブサイト上で、また、ウェブサイトから利用可能であり得る。オンラインシステム及び／又はオフラインシステム又はメディアシステムのユーザは、自分のメディアシステムにおいて使用するとおもしろいであろうと考える関心候補エージェントを選択しうる。ユーザは、実際にエージェントをオフラインシステムへインポートしようと決定する前に、メディアシステム上に与えられたエージェントのメディアコンテンツのプロファイルを持つ可能性を有しうる。

図１の参照番号１１５において、エージェントはエージェントの共同発生部から更に入手可能であり、一般的には、エージェントの共同発生部は、この方法のステップ３０７において説明したように、ユーザからの適合性フィードバック、メディアコンテンツに関する情報、信頼性等に基づいてエージェントを作成及び生成するよう自分の処理パワーを有しうる。

本発明の他の望ましい実施例では、第三者は、外部エージェントを強制的にインポートさせ、それによりオフラインシステムのデータベースへ転送させる権限を有してもよい。

オフラインシステムは、オンラインシステムへのエージェントの転送が行われることが認められる前に、１つ又は複数のエージェントをテストし、妥当性確認せねばならないため、インポートされたエージェントは、一般的にはオフラインシステムのデータベースへ入れられうる。

ステップ３０５において、エージェントはオフラインシステムによって生成されうる。新しいエージェントを生成する幾つかの方法が可能であり、即ち空のプロファイルを有するエージェントから開始することが可能である。

エージェントアルゴリズムは、適合性フィードバック履歴、即ち適合性フィードバックデータベース中の特定の例から、及び／又はメディアコンテンツに関する情報から、一般的な知識を導出するよう設計されうる。適合性フィードバック履歴が、ユーザが多くのフットボール番組を高く評価したことを示す場合、空のエージェントは「フットボールが好きだ」というアルゴリズムの規則を生成しうる。エージェントの空の本体並びに幾つかの初期アルゴリズムは、アルゴリズムが使用、妥当性確認、テスト、訓練等の準備が出来ているとされる前に利用可能となりうる。

メディアを推奨するアルゴリズムの規則は、ランダムに又は疑似ランダムに生成されうる。メディアコンテンツのプロファイルは、更に、ランダムに又は疑似ランダムに生成されうる。メディア及びメディアコンテンツのプロファイルを一緒に推奨するアルゴリズムは、エージェントを構成する。

メディアを推奨するアルゴリズム中の規則は、ビットストリングとして表わされうる。ビットで表現されたメディアコンテンツのプロファイル及び／又はビットで表現されたメディア推奨アルゴリズム中の規則を有する２つの良いパフォーマンスを示すエージェントの複製を用いることにより、複製間でビットストリームの一部分又は幾つかの部分を交換及び変更するよう交差演算（ａｎｄ，ｏｒ，ｎｏｔ等のブーリアン・ビット演算）が実行されうる。これは、遺伝的アルゴリズム及び遺伝的プログラミングと同様になされうる。オフラインシステムにおけるエージェントの発展又は作成は、更に、自然から分かっている遺伝的操作として作用する妥当性確認及び削除処理を用いて実行されうる。

このステップにおける概念は、何らかの方法で履歴データに基づいて、ランダムに、遺伝的に、論理的に及び／又は他の方法でエージェントを生成することでありえ、なぜならばこの方法の続くステップでは、テスト及び妥当性確認等を通じてこれらの方法で作成される１つ又は複数のエージェントは、実際によく動作しうる１つ又は複数のエージェントでありうることが確実とされるからである。

ステップ３０６において、エージェントはオフラインシステムによって訓練されうる。この訓練は、オンラインシステムにおける推薦と同じでありえ、なぜならば最近の履歴の適合性フィードバックに対する平均パフォーマンス及びより良いパフォーマンスを示すエージェント等のパラメータが、訓練の結果として選られうるからである。

エージェントを訓練させる基本的な原理は以下の通りである。

エージェントに、メディアコンテンツに関する情報に基づきメディアコンテンツに対するスコアを与えるよう求める。

適合性フィードバックデータベースから、正しい回答、即ちユーザ適合性フィードバックスコアを検索する。

エージェントに、エージェントのプロファイルを正しい回答と一致するよう内部的に調整させる。

訓練（training）は、機械学習の問題でありえ、なぜならば訓練は直接的なユーザアクションなしに履歴データのみに基づくものでありうるからである。規則に基づくエージェント（例えばこの方法の次のステップを参照）は、アルゴリズムの論理規則に対して確信度又は信頼度のレベルを追加しうる。規則が信頼性があると示されれば、この確信度のレベルは高くなる。アルゴリズムの規則は、新しい及び制限的な属性で拡張されえ（「フットボールが好きだ」から「ｂｂｃ＊のフットボールが好きだ」へ）、又は、規則は、規則から属性を削除することによってより一般的なものとされうる（「フットボールが好きだ」から「スポーツが好きだ」へ）。

換言すれば、訓練されたエージェントの（方法の次のステップで詳細に説明するように）当該エージェントのパフォーマンスのスコアの結果として表わされるテスト及び妥当性確認は、これをオンラインシステムのユーザの履歴データ上でテストすることによって決定されうる。オフラインシステムは、メディアコンテンツ上の最近のユーザ適合性フィードバック情報を含むユーザデータと共に適合性フィードバックデータベースを用いる。訓練及びテスト中、エージェントは、データベース中のメディアコンテンツアイテムのテストセットに対するスコアを生成せねばならないかもしれない。テスト中、スコアは、実際のユーザ適合性フィードバックスコアを知ることなしに生成されえ、これに対して、訓練では実際のユーザ適合性フィードバックスコアが知られている。推定スコアとユーザ適合性フィードバックスコアの間の平均的な差は、エージェントのパフォーマンスに対する尺度でありうる。

オフラインシステム中のエージェントデータベース（図２中の参照番号２１３）の管理は、訓練、テスト、及び妥当性確認に利用可能な適合性フィードバックデータベースの一部を形成しうる。

ステップ３０７において、エージェントはオフラインシステムによって妥当性確認されうる。オフラインシステムは、各エージェントの妥当性確認の成功についての２つ以上の尺度を有しうる。妥当性確認されうるエージェントは、この方法の任意の他のステップの結果として得られるエージェントでありうる。このステップは、オンラインシステムへの転送が行われる前に、エージェントが有効であるかどうかテストされることを確実としうる。

本発明の望ましい実施例では、全ての他のエージェントに対して関連があることが分かった最近の適合性フィードバックデータに対する平均的なパフォーマンスが計算されうる。パフォーマンス（performance）は、一組のｎ個のフィードバックイベント、即ち過去にユーザのメディアシステム上で示された又は選択された特定のメディアコンテンツに対して実際に与えられた適合性フィードバック、のエージェントｊに対して計算される。

パフォーマンスは、各フィードバックイベントの信頼度（reliability）を考慮に入れうる。フィードバック又はフィードバックイベントの信頼度は、メディアコンテンツのユーザの評価の信頼度を表わす推定スコアでありうる。スコアの形の信頼度は、例えば図２の参照番号２０９によって前に検索されている適合性フィードバック情報に基づくものであり、メディアシステムとのユーザ対話は、更に、例えば図２のメディアシステムの入力手段により、過去の同じメディアコンテンツのユーザの評価に関する適合性フィードバック情報に更に基づく。

信頼度は、フィードバックシステムによって観察されるような適合性フィードバックデータ中のユーザの評価の信頼度を示しうる。暗黙的な評価は或るメディアコンテンツアイテムの表現中の任意に種類のユーザの振る舞いから導出されるユーザ評価に基づくものであるのに対して、明示的な評価は、より高い信頼度の値又はスコアを与えうる。換言すれば、一般的には、明示的な評価は、最も信頼できるものであると考えられ、従って暗黙的な評価よりも信頼性が高い。

メディアコンテンツの提示又はメディアコンテンツアイテムの提示は、メディアシステム上ではメディアコンテンツの再生、上映、及び／又は表示であると理解されうる。提示はまた、メディアシステムから発せられる音声及び／又は音楽であると理解されうる。

パフォーマンス（performance）の式では、テストセットはｎ個のメディアコンテンツアイテムからなり、ｘは当該セットからの１つのメディアコンテンツアイテムである。

各エージェントｊのパフォーマンス、即ち式中のperformanceは、オンラインシステム中の全ての他のエージェントに関連する。このために、全てのｍ個のエージェントについての平均的な差、即ち式中のaverage_differenceは、

として定義される。

平均的な差（average_difference）の式中、平均的な差は、ｍ個のエージェントに対して計算され、ｊはテストセットからのエージェントである。

差、即ち式中のdifferenceは、メディアコンテンツｘに対するエージェントの推定スコアとメディアコンテンツアイテムｘの適合性フィードバックスコア、即ち式中のrelevance、との間の絶対的な差であると定義される。

エージェントｊの推定スコア、即ち式中のscoreは、上述のように、メディアコンテンツアイテムｘについての結果として得られる推奨スコアであると理解されうる。

エージェント母集団に対するテスト手順は以下の通りである。
・メディアコンテンツアイテムのテストセット（即ちメディアコンテンツに関する情報）を、適合性フィードバックデータベース、即ち図２中の参照番号２１３のデータベース、の中のデータからの、それらの対応する適合性フィードバックスコアと共に作る。
・メディアコンテンツに関する情報を取り、各エージェントにこのメディアコンテンツに対するスコアを発生させる。
・ユーザからの適合性フィードバックスコアを取り、各エージェントに対する差を計算する。
・全てのメディアコンテンツに対して最後の２つのステップを繰り返す。
・全てのエージェントに亘って平均的な差を決定する。
・各エージェントに対するパフォーマンスを決定する。

ステップ３０８において、エージェントはオフラインシステムによってランク付けされ推薦されうる。一般的には、エージェントはオンラインシステムに対するその予想される有用度に基づいてランク付けされうる。本発明の望ましい実施例では、エージェントは、前のステップにおいて推定されるパフォーマンスに基づいてランク付けされうる。エージェントのパフォーマンスが高ければ高いほど、エージェントのランクは高くなる。

エージェントの多次元のランク付けもまた、可能なランク付け方法でありうる。別個の推奨処理は、この種類のランク付けにおいて考えられるべき次元の数を減少させる場合でありうる。推薦処理は更に、オフラインシステムにおけるデータベース中のランク付けされたエージェントのリストの単純な更新を含みうる。

換言すれば、高いパフォーマンスを有する、オフラインシステムのパフォーマンスの良いエージェントは、オンラインシステムへの転送のための候補として推薦されえ、更なる改善のために更に使用されうる。

ステップ３０９では、エージェントはオフラインシステムによって削除されうる。最善の幾つかのエージェントのみが残るため、パフォーマンスの悪いものは削除されうる。エージェントの削除のために、多くの他の規準（パフォーマンス、オフラインシステムにおける年数、コンテンツが古くなっていること等）が考えられうる。各サイクルにおいて一定の量のエージェントが削除されうる。

ステップ３１０において、エージェントは、オンラインシステムによって、オフラインシステムから選択されオフラインシステムからオンラインシステムへ複製される。オンラインシステムは、幾つのエージェントをインポートすべきかを決定しうる。ステップ３０８からのランク付けされたリストは、オンラインシステムによって読まれても良く、オンラインシステムによって、オフラインシステムからエージェントを選択し複製するために使用されても良い。オンラインシステムは、最善のパフォーマンスの幾つかのエージェントを、しかし以前に複製されたとしてマーク付けされていない１つ又は複数のもののみを、リストから単純に取り出しうる。エージェントのインポートは、オフラインシステムのデータベース中のエージェントから複製を作成することからなる。エージェントがオンラインシステムによって選択されるとき、エージェントはオフラインシステムからオンライにシステムへ転送される。オンラインシステムへの１つ又は複数のエージェントの実際の転送のとき、エージェント、又は、１つ又は複数のエージェントに関するオンラインシステムへ転送されうる。エージェントの複製は、オフラインシステムに残りうる。この複製は、マーク付けされえ、かなり変更されるまでは再び推薦されることはない。これは、同じエージェントが繰り返し複製されることを防止するためである。

システムがオンとされ、動作中である限り、即ち図２の参照番号２０１、２０３、２０８、２０９、及び２１０が正しく動作する限り、方法は進行し、ステップ３０２に戻る。

コンピュータ読み取り可能な媒体は、磁気テープ、光ディスク、ディジタルビデオディスク（ＤＶＤ）、コンパクトディスク（ＣＤ又はＣＤ−ＲＯＭ）、ミニディスク、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、スマートカード、ＰＣＭＣＩＡカード等でありうる。

メディア推奨用の一般的なシステムを示す図である。 メディアシステムを、ユーザ、メディアプロバイダ、オンラインシステム、オフラインシステム、外部源、及びフィードバックシステムと共に示す図である。 メディアコンテンツを推奨するシステムにおいて用いられるべきエージェントを作成する方法を示す図である。

Claims (12)

1. メディアコンテンツを推奨する第１のシステムにおいて用いられるべきエージェントを作成する方法であって、
   第２のシステム内の第２のエージェントを妥当性確認する段階と、
   前記第２のシステム内の前記第２のエージェントに関する情報を前記第１のシステムへ転送する段階とを有することを特徴とする方法。
2. 前記第１のシステム内の第１のエージェントに関する情報を前記第２のシステムへ転送する段階を更に有することを特徴とする、請求項１記載の方法。
3. 前記第２のエージェントを妥当性確認する段階は、
   適合性フィードバックデータと共にメディアコンテンツアイテムのテストセットを作る段階と、
   前記メディアコンテンツアイテムのテストセットに応じて前記第２のエージェントのスコアを推定する段階と、
   前記第２のエージェントについて、前記エージェントスコアと前記テストセット中のメディアコンテンツアイテムについての適合性フィードバックデータとの間の差を決定する段階と、
   前記第２のエージェントスコアと前記テストセット中のメディアコンテンツアイテムに対する適合性フィードバックデータとの間の平均差を決定する段階と、
   前記平均差、前記エージェントの差、及び前記テストセット中のメディアコンテンツアイテムの適合性フィードバックデータの信頼性とに応じて、前記第２のエージェントのパフォーマンスを推定する段階を有することを特徴とする、請求項１記載の方法。
4. 前記第１のシステム中の第１のエージェントを推薦する段階と、
   前記第１のシステムからの前記第１のエージェントを選択し前記第２のシステムへ複製する段階と、
   前記第２のシステム中の第３のエージェントを外部源からインポートする段階と、
   前記第２のシステム中に第４のエージェントを生成する段階と、
   前記第２のシステム中の前記第１、第２、第３、及び第４のエージェントのうちの少なくとも１つを訓練させる段階と、
   前記第２のシステム中の前記第１、第２、第３、及び第４のエージェントをランク付けし、そのうちの少なくとも１つを推薦する段階と、
   前記第２のシステムからの前記第１、第２、第３、及び第４のエージェントのうちの少なくとも１つを選択し前記第１のシステムへ複製する段階と、
   前記第２のシステム中の前記第１、第２、第３、及び第４のエージェントのうちの少なくとも１つを削除する段階とを更に有することを特徴とする、請求項１記載の方法。
5. メディアシステムにおける推奨のために前記第１のエージェントを用いる段階を更に有することを特徴とする、請求項１記載の方法。
6. 前記第１のシステムはメディアコンテンツをユーザへ推奨するのに用いられるオンラインシステムであることを特徴とする、請求項１記載の方法。
7. 前記第２のシステムはエージェントを妥当性確認するのに用いられるオフラインシステムであることを特徴とする、請求項１記載の方法。
8. 前記第１、第２、第３、及び第４のエージェントのうちの少なくとも１つはメディアコンテンツのプロファイルを有することを特徴とする、請求項１記載の方法。
9. 前記第１、第２、第３、及び第４のエージェントのうちの少なくとも１つはメディアを推奨するアルゴリズムを更に有することを特徴とする、請求項４記載の方法。
10. 前記メディアシステムは、ビデオカセットレコーダ（ＶＣＲ）、テレビジョン（ＴＶ）、セットトップボックス、ＤＶＤプレーヤ、ラジオ、及び、パーソナルコンピュータからなる群から選択される１つであることを特徴とする、請求項５記載の方法。
11. 請求項１乃至１０のうちいずれか一項記載の方法を実行するコンピュータシステム。
12. コンピュータ上で実行されたときに、請求項１乃至１０のうちいずれか一項の方法を実行するコンピュータ読み取り可能な媒体上に格納されたプログラムコード手段を有するコンピュータプログラムプロダクト。

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