JP2005513937A - パーソナル適応型メモリシステム - Google Patents

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Abstract

適応型メモリシステムが、例えば、ユーザが尋ねた名前などの事実と、特定の話題についてユーザがリクエストした情報の深さとを憶えておく。この適応型メモリは、ユーザの知識ベース及び行動のデータ構造を構築する。本システムは、関心あるセグメントを研削するとき、ビデオ番組を拡張するとき、新しい番組を推薦するときに、この知識を適用する。また、本システムは、この知識を用いて、パーソナル・テレビ・チャンネル用のアイテムを選択する。

Description

発明の詳細な説明
本発明は、マルチメディア・コンテンツの双方向体験の分野に関する。
本願は、ＷＯ０１／３７４６５−Ａ２に対する改良である。ＷＯ０１／３７４６５−Ａ２は、映像データ、音声データ、テキスト・データ、及びメタデータを分類するビデオ・コンテンツ分析を示した。この分析の結果は、ユーザ行動に基づいてユーザ・プロファイルを作成すること及び追加的コンテンツを推薦することの検討に用いられた。しかし、これらの取得され、推薦するのに用いられたデータ種類は、好みのジャンルやユーザが何を見たかの記録などのものに制限された。
経験されたコンテンツからのデータをより良く分析して、そこからより高いレベルの事実を導き出せれば有益的である。個人個人に適応的なメモリが実現されるように、データ処理システムが設計されると有益的である。このパーソナル適応型メモリは、経験されたコンテンツから抽出された事実とユーザ行動から抽出された事実とを含む個人データ及びプリファレンス・データを含む。これらの事実は、人生経験についての人間の記憶及び知識を真似したようなものである。本システムは、上記のような適応型メモリを用いて、追加的コンテンツを集めるための、コンテンツを推薦するための、及び／又は、拡張されたコンテンツを取得するための知的な照会を生成することができる。また、本システムは、この適応型メモリを、ユーザ及びユーザ行動によって経験されたコンテンツを監視し、これに応じて該メモリを更新することによって、継続的に維持する。目的及び利点は以下で明らかにする。
以下、本発明の制限的でない一例を添付図面を参照して説明する。
図１は、マルチメディア情報を双方向に経験するシステムを示す。本システムは、セットトップ・ボックス（ＳＴＢ）１０１と、テレビ（ＴＶ）１０２と、ネットワーク接続１０３と、ユーザ通信チャネル１０４と、ユーザ入出力（Ｉ／Ｏ）装置１０５とを有する。本システムは、テレビ及びセットトップ・ボックス１０１を含むものとして図示されている。本システムは、ストレージを備えた高性能セットトップ・ボックスなどの何らかの処理能力を有することが好ましい。あるいは、ＰＣ及びモニタ（又は他の適切な種類の処理）がテレビ及びセットトップ・ボックスの代わりに用いられてもよい。通常、本システムは、少なくとも１つのローカル・メモリ（ＭＥＭ）と、少なくとも１つの中央演算処理装置（ＣＰＵ）２０１とを有する。このプロセッサ及びメモリは、任意の適切な種類のものでよい。例えば、プロセッサは、ディジタル・シグナル・プロセッサであってもよい。しかし、本システムは、リモートの処理及び記憶設備を利用することもできる。本メモリは、コード及び／又はデータを記憶するのに用いることができる。プロセッサ２０１は、このようなコードによって指定された又はリモートから指定されたオペレーションを実行することができる。ネットワーク接続１０３は、地上波放送ネットワークからの番組を受信するために接続されたアンテナ、ケーブルテレビ接続、インターネット接続、電話網タイプの接続、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、又は、他の適切なネットワーク接続、のうちの１以上を含み得る。Ｉ／Ｏ装置１０５は、キーボード、リモコン、ポインタ装置（例えば、ジョイスティック、マウス、トラックボール、タッチパッド、など）、プリンタ、又は、他の適切なユーザ入力／出力装置のうちの１以上を含み得る。また、ユーザＩ／Ｏ装置１０５は、カメラ、ＩＤタグセンサ、又は指紋センサなどのユーザを検出するセキュリティ装置も有し得る。
本発明に係る適応型メモリシステムは、例えば、ユーザが求めた名前、ユーザが特定のトピックについてリクエストした情報の深さ、経験されたコンテンツから求められたすべての概要及び分析などの経験されたコンテンツから求められた事実を記憶しておくことができる。この適応型メモリは、高レベル情報を記憶することによって、ユーザの知識ベース及び行動を真似したデータ構造を構築する。代わりに、ユーザは、あらすじ、俳優の名前、及び景色などの特定の事実を記憶しておく。そのとき、ユーザは、通常、映画の中で彼／彼女が楽しんだもの又は楽しめなかったものによって思い出され得る他のコンテンツを探し出す。同様に、適応型メモリシステムは、関心あるセグメントを検索し、ビデオ番組を拡張し、新しい番組を推薦するときに、経験されたコンテンツから求められたその事実を用いる。また、本システムは、この知識を用いて、パーソナルＴＶチャンネル用のアイテムを選択することができる。ここで用いられている「コンテンツ」という語は、マルチメディア、映像、音声、及びテキストなどのあらゆる種類のコンテンツを含み得る。コンテンツは、例えば、外部発信元によって生成された「番組」であってもよく、或いは、ユーザに対してローカルで組み立てられた番組及び拡張コンテンツの組み合わせであってもよい。
図３は、本発明のオペレーションの簡素化されたフローチャートを示す。
最初に、３０１において、本システムはユーザを識別し、いくつかの情報を集める。工程３０１は、頻繁には実行されない。通常は、新しいユーザに対してのみ、又は、明確なユーザの変更に応じてのみ、実行される。ここではユーザが一人の場合ついての例が挙げられているが、本システムは、複数のユーザの各人に対して個別の適応型メモリを維持することができる。各ユーザのユーザ行動について別々のファイルが維持されなければならないが、２人以上のユーザが同じコンテンツを経験している場合、そのコンテンツから抽出された概要又は事実はそれらユーザの間の共有されるかもしれない。個人情報には、名前、子供の数、配偶者の有無、資産、車、家、個人財産、好みのインターネットＵＲＬ、収入、人種、性別、年齢、又は、他の潜在的な有用な統計的又は人口統計的情報のうちの１以上、例えば、
年齢：３５；民族的背景：スラブ系マケドニア人；家族：既婚、子供４人；収入：５５，５５５ドル；車：２台；家：１軒；個人アイテム・リスト：Ｐａｌｍ ｐｉｌｏｔ（ＩＰアドレス）、仕事用ＰＣ（ＩＰアドレス）、個人のウェブ・サイト（ｗｗｗ．ｍｙｐｅｒｓｏｎａｌｗｅｂｓｉｔｅ．ｃｏｍ）
など、を含むかもしれない。
コンテンツ・プリファレンス；コンテンツのジャンルに関するものと、ユーザの好みの出演者、監督、又は作家に関するものの双方、例えば、
ニュース ：地方ニュース（ウェストチェスター）、国際ニュース（欧州）；
ストーリー：コメディ、ドラマ、ドキュメンタリー（旅行、第二次世界大戦）、
など、を集めることができる。
また、本システムは、ユーザに、エピソード数、古いコンテンツ対新しいコンテンツ、情報を記憶する時間長、などの保存プリファレンス、例えば、
再放送は５番組まで、新しいコンテンツはスペースが必要とされるまで、記憶する；
映画は１０日間、ニュースは２日間、記憶する、
など、を指定するように促すこともできる。
さらに、本システムは、拡張（ａｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ）の度合、コンテンツ種類ごとの推薦、又は、具体的コンテンツなどの拡張プリファレンス、例えば、
ニュース ：一致した話＝高、略一致した話＝中；
映画 ：低；
ドキュメンタリー：高、
など、をリクエストすることもできる。
また、職業、趣味、旅行したことがある場所、将来旅行に行きたい場所、音楽の好み、ユーザの音楽コレクションへのリンク及び音楽鑑賞履歴、又は、知的テーマ（例えば、政治、歴史、地理学、特定の出来事、経済、技術など）などのユーザの他の関心、例えば、
・政治 −現在及び過去の出来事、地域
地域 ：米国、欧州
出来事：第二次世界大戦、ユーゴスラビア戦争、ＭＭＦ
・歴史
第二次世界大戦、欧州、ローマ帝国
・経済
ＩＴ業界、ＤＯＷ、ＮＡＳＤＡＱ、フィリップス（Ｐｈｉｌｉｐｓ）の時価、ヴァンガード（Ｖａｎｇｕａｒｄ）の時価
・技術
自動車産業、コンピュータ技術、通信・・・
など、も記録することができる。
また、本システムは、ユーザの宗教的プリファレンス又は価値プリファレンスを調査することもできる。その後、３０２において、ユーザによって経験されたコンテンツ・ストリームが捕獲される。このコンテンツ・ストリームは、コンテンツ履歴及びインタラクション履歴の双方を含む。このコンテンツは、３０３において、分析され、内部表現が導き出される。３０４において、より高レベルの事実が導き出される。３０５において、これらより高レベルの事実は、リンク及び照会が可能となるように、ユーザに対して表示される。３０６において、ユーザ照会及び他のインタラクションが捕獲される。３０６において捕獲された情報は、ユーザのコンテンツとのやりとりの履歴、例えば、関心レベル、強度、リクエストされた拡張、見ずに削除、又は、他人への推薦など、を含み得る。３０７において、適応型メモリは更新される。この更新は、ボックス３０６の結果と３０４において抽出されたデータとを用いる。この更新には、「スナップショット」が含まれることが好ましい。寸法については、後述の「寸法」という章題のセクションにおいてより明らかにされる。
図４は、本発明が作動中のデータ・フローを示す。また、この図は、どれだけより多くのオペレーションが順次ではなく並列的に進めることができるかについても示している。４０１において、ＭＰＥＧタイプの逆多重化器は、コンテンツＣを映像、音声、テキスト、及びメタデータなどのデータ成分に逆多重化する。映像コンテンツは、４０２において、分析される。このような分析の例は、２０００年１０月２４日にＤｉｍｉｔｒｏｖａらに対して発行された米国特許第６，１３７，５４４号（タイトル：「Ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ Ｓｃｅｎｅ Ｃｕｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｆｒａｍｅ Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｆｏｒ ａ Ｖｉｓｕａｌ Ｉｎｄｅｘｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ」、及び、ＷＯ００／４５２９１―Ａ２のカウンターパートである２０００年８月３日に公開されたＡｇｎｉｈｏｔｒｉらによる欧州特許出願第１０６６５７７号（ＥＰ１０６６５７７Ａ１）（タイトル：「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ａｎａｌｙｚｉｎｇ Ｖｉｄｅｏ Ｃｏｎｔｅｎｔ Ｕｓｉｎｇ Ｄｅｔｅｃｔｅｄ Ｔｅｘｔ ｉｎ Ｖｉｄｅｏ Ｆｒａｍｅｓ」）に記載されている。この分析の結果は、ユーザによって経験された映像情報の分類である。４０３において、音声コンテンツが分析される。このような分析の一例は、Ｌｉら、「Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｇｅｎｅｒａｌ Ａｕｄｉｏ Ｄａｔａ ｆｏｒ Ｃｏｎｔｅｎｔ−ｂａｓｅｄ Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ」、Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ Ｌｅｔｔｅｒｓ、２００１に記載されている。この分析の結果は、ユーザによって経験された音声情報の分類である。４０４において、テキスト・コンテンツが分析される。このようなテキスト・コンテンツ分析の一例は、ＡｇｎｉｈｏｔｒｉらによるＷＯ０２／４１６３４−Ａ２（タイトル：「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ａｐｐａｒａｔｕｓ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｓｕｍｍａｒｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｉｎｄｅｘｉｎｇ ｏｆ Ｖｉｄｅｏ Ｐｒｏｇｒａｍｓ Ｕｓｉｎｇ Ｔｒａｎｓｃｒｉｐｔ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ」）に記載されている。４０５において、電子番組表情報又はジャンル情報などのメタデータが分析される。組み合わせられた分析のすべてが、４０６において、一体化される。この一体化の一例は、ＤｉｍｉｔｒｏｖａらによるＷＯ０１／３７４６５−Ａ２（タイトル：「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ａｐｐａｒａｔｕｓ ｆｏｒ Ａｕｄｉｏ／Ｄａｔａ／Ｖｉｓｕａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ」）に記載されている。４０７において、俳優の名前、歴史設定、又は、他の顕著なディテールなどのより高レベルの事実及び概要が抽出され、後で使うために記録される。４０８において、拡張コンテンツが探索され、考えられる照会が４１０において生成される。ボックス４０８及び４１０はどのように実現することができるかについての一例は、ＤｉｍｉｔｒｏｖａらによるＷＯ０２／０７７８６４−Ａ２（タイトル：「Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｖｉｄｅｏ Ｒｅｔｒｉｅｖｅｒ Ｇｅｎｉｅ」）に記載されている。ボックス４１０の照会及びオペレーションに関しては、後述の「照会生成」という章題のセクションで更に説明する。拡張コンテンツを探すには、４０７において記録された事実及び概要、知識データベース４０９からの事実、及び、適応型メモリ４１１からの情報が必要となる。知識データベース４０９は、所定の範囲を百科事典的に網羅した知識であることが好ましく、ローカル・システムで更新可能であっても、最初は商業的発信元から取得できてもよい。４１３において、４０７における事実の抽出及び４１０における照会に応答して、ユーザ４１４はユーザ・インタラクションを生成する。４１２において、事実、関連した照会、及びユーザ行動がボックス４１３及び４０８における格調に応じて捕獲される。ユーザ行動は、通常、早送り、一時停止、リプレー、ジャンプ、選択、及び巻き戻しなどの再生シーケンス・コマンドを含む。これら再生シーケンス・コマンドは、ユーザが持つマテリアルへの関心のレベルを示している。各再生シーケンス・コマンドには、関心レベル値を割り当てることができる。この関心レベル値は、特定のコンテンツ・セグメントに対するユーザの関心を計算するのに用いることができる。別のユーザ行動は、単に、１つのコンテンツの間に、ユーザが存在しているか否かである。スクリーンの前の視聴者を検知できるシステムは様々なものが存在し、例えば適切なソフトウェアを搭載したビデオカメラのようにそのような視聴者を視覚的に認識できるものもある。他のユーザ検知手法としては、衣服又はアクセサリー上のＩＤタグを用いる手法や、リモコン上の指紋を用いる手法などがある。ユーザがコンテンツの再生中に実際に存在していたか否かは、ユーザの関心の度合の測定値として記録されることが好ましい。好ましい実施形態において、ユーザ・プリファレンス、視聴履歴、及びインタラクション履歴に関する全知識は、４１１においてデータベースに記憶され、各行が断定（ｐｒｅｄｉｃａｔｅ）として処理される事実すなわち断言として表される。これら事実は、拡張ボックス４０８及び考えられる照会ボックス４１０をフィードするのに用いられる。ボックス４１５は、適応型メモリ４１１内の事実を整理し、認識するために、推論（特に論理的推論）及び事実調整を用いる。この種の推論は、事実に真か偽を断定として割り当てる。例えば、「鳥は飛ぶ」は断定「真」と共に記憶される。したがって、「トゥーティ（ｔｗｅｅｔｙ）は鳥である」と聞こえた場合、論理システムはトゥーティが飛べると結論付けるべきである。しかし、論理システムがトゥーティがペンギンであることを知っている場合、本システムは例外とすべきである。なぜなら、ペンギンは飛ばないからである。一般的に、本システムは、事実間の明らかな矛盾を解決する方法をみつけなければならない。例えば、以前はＵＳＳＲ又はユーゴスラビアの一部として記録されている特定の国々は、もはや真ではない。ボックス４１５は、これらの問題に対処する。ボックス４１５の検索モデルは、上記表された事実を用いて記憶された事実に関する推論を求め、質問に答える非単調論理システムに依存することが好ましい。用いることができる非単調論理システムの種類は、デフォルト論理、音律的確定（ｃｉｒｃｕｍｓｃｒｉｐｔｉｏｎ）、デフォルト理論、モード理論（ｍｏｄａｌ ｔｈｅｏｒｙ）などである。これらの種類の論理に関するより多くの情報については、Ｊａｃｋ Ｍｉｎｋｅｒ、「Ａｎ Ｏｖｅｒｖｉｅｗ ｏｆ Ｎｏｎｍｏｎｏｔｏｎｉｃ Ｒｅａｓｏｎｉｎｇ ａｎｄ Ｌｏｇｉｃ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ」、Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｌｏｇｉｃ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ １７ （２／３＆４）、ｐｐ９５−１２６、１９９３、参照のこと。
用いることができる一般的な検索手法は、推論にデフォルト論理を用いる大規模知識システムＣＹＣである。ＣＹＣの説明は、Ｌｅｎａｔ，Ｄ．Ｂ．（１９９５）、「Ｃｙｃ：Ａ Ｌａｒｇｅ−Ｓｃａｌｅ Ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ Ｉｎ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ」、Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｔｈｅ ＡＣＭ，３８（１１）、１９９５、及び、この文献の参考文献にリストアップされた項目に記載されている。しかし、推論し、照会を作成するのにはモード論理（ｍｏｄａｌ ｌｏｇｉｃ）が好ましい。モード論理は、モード演算子Ｍを一次論理に導入する。ｐが一次論理の文である場合、Ｍｐは、「ｐは既知のものと一致する」又は「おそらくｐ」という意味が意図されたモード論理の文を示している。自動認識論理に加えて、「おそらく」演算子の代わりに、「必ず」モード演算子Ｌが用いられる別のエクステンションが用いられる。直感的に、Ｌｐは「私はｐを知っている」として読まれる。これは、理想的に合理的なエージェントのそれ自身の信条についての推論のモデルである。これは、更に、Ｖ．Ｌｉｆｓｃｈｉｔｚ、「Ｎｏｎｍｏｎｏｔｏｎｉｃ Ｄａｔａｂａｓｅｓ ａｎｄ Ｅｐｉｓｔｅｍｉｃ Ｑｕｅｒｉｅｓ：Ｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｙ Ｒｅｐｏｒｔ」、ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ １２ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｉｎｔ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、ｐｐ．３８１−３８６、Ｓｙｄｎｅｙ，Ａｕｓｔｒａｌｉａ、１９９１、において開発されている。この文献は、デフォルト照会の文脈における認識照会に対処するための形式論と音律的確定理論とを寄せ集める。彼の形式論は、（データベースに適用される）論理プログラムの文脈における認識照会に意味を与え、「システムは何を知っているのか？」などの照会を尋ねることができる。これは、同じく認識モード演算子を含み、デフォルトを表現する知識表現において用いられる認識形式として機能する一次形式として処理されるデータベースの照会評価に関連している。
この形式論において、「Ｋ」がモード演算子である場合、Ｋｐは「私はｐを知っている」を意味し、これが私の知っているすべてであるということを暗示している。よって、データベースが断定ｐ（ｐは教授（ｍｃＣａｒｔｙ）及びｑ（ｑはファイル（トゥーティ）である）である）を含む場合、すべての既知のデータベース事実は、ｐ、ｑ、及びそれらの重複した結果である。加えて、「私はｒを知らない」¬Ｋｒ（ｒは大統領（ブッシュ））などの多くのベースのない事実が既知である。これは、非単調な特性である。ｒが選挙後にデータベースに加えられる場合、Ｋｒは真であり、よって¬Ｋｒはもはや既知ではない。照会に関して、ジョンが今学期何らかの授業を教えているか否かは式：∃ｘ教える（ジョン，ｘ）を用いて尋ねることができる。加えて、本システムは、認識式：∃ｘＫ教える（ジョン，ｘ）によってジョンが教えている既知の授業が存在するか否かを尋ねることができる。これら照会の主たる差は、データベースが不完全な（例えば、離接的な）情報を含むときに、必須となる。
エントリは、
・エントリが長い間使用されず、それらの格付けがそれらを底まで持っていったとき（すなわち、メモリがこれらエントリを「忘れた」とき）に生じる期限切れ；
・メモリがエントリを削除されるエントリの情報をより良く具現化する新しいエントリが原因で削除するゴミ収集、又は、メモリがエントリが（例えば、終わりの誤った導出が原因で）間違ってメモリに存在することに気が付いたとき；
が原因で削除することができる。
エントリの削除は、更新及び／又は他の削除をもたらし得る再評価チェーンをトリガする可能性が高い。これもボックス４１５によって取り扱われる。また、ボックス４１５は、知識データベース４０９を更新するのにも用いることができる。さらに、ボックス４１０は、ボックス４１５と同じように、モード論理を用いて、考えられる照会を生成することができる。
図５は、適応型メモリのオペレーションを示す。このメモリは、以下のようなデータを記憶することが好ましい。
・視聴した／記憶したコンテンツの集合（実際には、それを記述したメタデータ。ユーザの該コンテンツとのやりとり：関心の強さ、拡張のリクエスト、削除、推薦、を含む。）
・ニュース：ＣＮＮ −議会は空港セキュリティを可決
２００１年１１月１日（１１：４５、３分）
拡張：最近の空港セキュリティのニュース；ＦＡＡ規則、最近の米国での空港セキュリティ事件
インタラクション：視聴１回、中断無し、拡張をリクエストし、詳細を視聴
・映画：オースティン・パワーズ −国際的にミステリィな人
２００１年１０月２９日（２０：００、２時間）
拡張：ジェイムズ・ボンド映画；マイク・マイヤーズ；ジャガー車；及びジェイムズ・ボンド英外の概要
インタラクション：視聴１回、一時停止３回、早送り１回、拡張をリクエストし、（拡張の２／３を）詳細に視聴
・（２以上のコンテンツにリンクされた）コンテンツ拡張の集合
・最近の空港セキュリティのニュース（アメリカへの攻撃以降の様々なニュースにリンクされている）タグ付き；米国、政治、テロ、犯罪；
・ＦＡＡ規則（１エントリ／上記以降／にリンクされている）、米国、空の旅、テロ、犯罪；
・最近の米国での空港セキュリティ事件（アメリカへの攻撃以降の様々なニュースにリンクされている）タグ付き；旅行、米国、政治、テロ、犯罪；
・ジェイムズ・ボンド（ユーザが既に見たジェイムズ・ボンドのアースティン・パワーズ・セットにリンクされている）；タグ付き；実在しない（小説の）人物、冒険、スパイ、フィクション；
・マイク・マイヤーズ（ユーザが既に見たオースティン・パワーズ及び複数の他のオースティン・パワーズ映画、並びに視聴履歴中のサタデー・ナイト・ライブ・ショーにリンクされている）；タグ付き；人物、俳優、コメディアン；
・ジャガー車：（オースティン・パワーズ及び他の映画及びドキュメンタリーにリンクされている）、タグ付き：対象物、車両、一流の、
・前の２つのコンテンツ例から求められたより高レベル・エンティティの集合：
・「米国空港セキュリティ」に関する「テロ」；
・「米国空港セキュリティ」が（現在の最上位問題点）；
・「ジェイムズ・ボンド」に関する「オースティン・パワーズ」；
・「オースティン・パワーズ」に関する（ジェイムズ・ボンド・パロディ）；
・・・・
・ある時点での（又は、スナップショット間の期間の間の）ユーザの関心の最上位の周期的な「スナップショット」
・２００１年１０月：ニュース：３０％（拡張７０％）、映画５０％（拡張１０％）、ドキュメンタリー２０％（拡張２０％）。
データは、連結されたインデックシング・ノード（ｌｉｎｋｅｄ ｉｎｄｅｘｉｎｇ ｎｏｄｅ）などのデータ構造で記憶されるのが好ましい。インデックシング・ノードは、様々な主題を反映することができる。複数の連結されたノード：関心５０１、地域５０２、米国５０３、政治５０４、過去の出来事５１４、現在の出来事５０９、旅行５０５、空の旅５１０、及びテロ５１２が図示されている。新しいノード：空港セキュリティ５１３が加えられているところである。検索を容易にするために、これら連結されたデータ構造は主題の階層を反映することが好ましい。したがって、地域５０２は関心５０１のサブカテゴリであり、過去の出来事５１４及び現在の出来事５０９はいずれも政治５０４のサブカテゴリであり、空の旅は過去の出来事５１４及び旅行５０５双方のサブカテゴリであり、テロ５１２及び空港セキュリティ５１３はいずれも、現在の出来事５０９のサブカテゴリである。
一般的に、適応型メモリ内の各ノードには、複数の経路から達することができる。なぜなら、任意の一情報は複数の階層にフィットし得るからである。
ボックス４１２に応答して、適応型メモリが更新される。ボックス４１２の結果は、履歴の閲覧５１５として図示されている。履歴の閲覧５１５は、複数のコンテンツ・アイテムについてのロケータを含む。そのうち３つがリストアップされている。ボックス５０６、５０７、及び５０８は、空の旅、テロ、及び空港セキュリティのカテゴリでそれぞれ用いられるコンテンツ・ロケータＩＤ１４５００、２１５４６、及び３４１１０をそれぞれ含む。新しいコンテンツ・ロケータ（この場合、３４１１０）は、新しいインデクシング・ノード（この場合、空港セキュリティ・カテゴリ５１３）を作成するトリガとして用いることができる。
簡潔の利益において、すべてのノードのすべてのコンテンツが与えられない。履歴の閲覧からの１つの更新ボックス５０８及び１つのインデックシング・ノード５１３のみを説明する。
・ロケータ３４１１０は以下のデータを指摘する：
・チャンネル：ＣＮＮ；
・タイトル：議会は空港セキュリティを可決；
・日付：２００１年１１月１日
・時間：３分間
・拡張：最近の空港セキュリティ利用；ＦＡＡ規則；最近の米国での空港セキュリティ事件；
・インタラクション：一度だけみた、中断無し、拡張がリクエストされた、詳細に視聴された。
ロケーション３４１１０が指摘する特定のアイテム（最近の空港セキュリティ・ニュース、ＦＡＡ規則、最近の米国での空港セキュリティ事件、テロ攻撃、・・・）は、ストーリー・テキストにおって選ばれた。最初に、４０６及び４０７が情報を抽出し、テキストの概要を作成する。次いで、４０８がこの情報を取り込み、関連した事実を拡張する。例えば、ＦＡＡについて言及された場合、ＦＡＡがストーリーの文脈内にあることが分かり、「最近の空港セキュリティ事件」、「テロ攻撃」（これは４１１によっても実行される。なぜなら、テロは既に適応型メモリ内の最近のニュースの下にあるからである。）も分かる。加えて、このプロセスは、名前、政界の大物、会社名、具体的な出来事（例えば、９月１１日の攻撃）への参照をピックアップする。また、このプロセスは、コンテンツに明示されていない拡張アイテムも生成し得る。例えば、テキストはジョージ・ブッシュ又はビン・ラディンに言及していないにもかかわらず、４１１又は４０９において強い一致が存在する場合、それらも拡張されたコンテンツの一部とし得る。一般的に、当業者は、論理推論を実行する際、経験したコンテンツから同じ又は異なる選択をし得るシステムを考案する。
ボックス５０８の更新を反映するために、インデックシング・ノード５１３は、ボックス５０８内のロケータ３４１１０へリンクするように作成される。このノード５１３は、「空港セキュリティ」と呼ばれる。各インデックシング・ノードは、同じフィールドを持つことが好ましい。この例において、フィールドは、主題、ユーザの関心、最後にアクセスした日付、最後に変更された日付、及び、弱いリンクである。弱いリンクとは、図示したツリーの階層内のもの以外のリンクである。当業者は、本発明に係る適応型メモリにおいて用いることが可能な他のノード構造を容易に設計することができる。空港セキュリティについてのノードのフィールドの値は、以下の通りである。
Figure 2005513937
 同様に、新しいコンテンツを有する適応型メモリの更新の一部として、ボックス５０６はボックス５１０に連結され、ボックス５０７はボックス５１２に連結される。一般的に、インデックス・ノード５０１、５０２、５０３、５０４、５１４、５０９、５１０、５１２、５１３、及び図示していないもののすべては、様々なコンテンツ・ノードへつづく複数のリンクを有する。便宜上、３つのコンテンツ・ノード５０７６、５０７、及び５０８のみが図示されるが、実際には、もっともっと多くのノードが存在し得る。
図５は、特定のデータ構造を用いて図示されているが、当業者は、適応型メモリ内で機能し得る代替的データ構造を容易に考案することができる。他のカテゴリ及びサブカテゴリは、図示したものに加えて及び／又は代えて、当業者によって考案され得る。
ボックス４１０ごとに照会を生成する方法に関するより多くの情報は、ＤｉｍｉｔｒｏｖａらによるＷＯ０２／０７７８６４（タイトル：「Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｖｉｄｅｏ Ｒｅｔｒｉｅｖｅｒ Ｇｅｎｉｅ」）に記載されている。
図５の例は、５０８において、本システムがコンテンツ・セグメントから以下の情報を抽出したことを示す。
・チャンネル：ＣＮＮ；
・タイトル：議会は空港セキュリティを可決；
・日付：２００１年１１月１日
・時刻：１１時４５分
・時間：３分間
・拡張：最近の空港セキュリティ利用；ＦＡＡ規則；最近の米国での空港セキュリティ事件、テロ攻撃・・・；
・インタラクション：一度だけみた、中断無し、拡張がリクエストされた、詳細に視聴された。
加えて、本システムは、コンテンツのジャンル、製造日付（例えば、年）、概要、及び、例えばＥＰＧエントリによって提供されるのに似た詳細、に関する情報を有する。
本システムは、Ｗ照会：誰（Ｗｈｏ）、どこ（ｗｈｅｒｅ）、いつ（ｗｈｅｎ）、何（ｗｈａｔ）、いつ（ｗｈｅｎ）、を生成する。加えて、本システムは、「Ｘについてもっと教えてください（Ｔｅｌｌ ｍｅ ｍｏｒｅ ａｂｏｕｔ Ｘ）」や「私が以前に見たコンテンツの中でＹについて最後に言及されていたのはどこですか（Ｗｈｅｒｅ ｗａｓ Ｙ ｌａｓｔ ｍｅｎｔｉｏｎｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｃｏｎｔｅｎｔ Ｉ ｓａｗ ｅａｒｌｉｅｒ）」などの照会も生成し得る。ストーリ−からの名前を用いて、例えば「ジョージ・ブッシュとは誰か」などの誰照会（Ｗｈｏ ｑｕｅｒｙ）が生成される。組み込まれた技術にすべて従って、場所の名前を用いてどこ何照会（Ｗｈｅｒｅ ａｎｄ Ｗｈａｔ ｑｕｅｒｙ）が生成され、出来事を用いていつ何照会（Ｗｈｅｎ ａｎｄ Ｗｈａｔ ｑｕｅｒｙ）が生成される。
拡張データから、本システムは、ストーリーに明示されていない事実、人々、及び出来事について照会を加えることができる。例えば、テロ攻撃がコンテンツにおいて言及されていない場合でも、以前の拡張及びコンテンツ・セグメントから、本システムは、空港、空港事件、及びテロ間のリンクを確立し得る。加えて、ユーザは、これらの話題に多くの関心を示した。したがって、このストーリーから解答可能／生成可能である可能性がある１つの質問は、例えば、「最近の空港セキュリティ事件についてもっと教えて下さい（Ｔｅｌｌ ｍｅ ｍｏｒｅ ａｂｏｕｔ ｒｅｃｅｎｔ ａｉｒｐｏｒｔ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｉｎｃｉｄｅｎｔｓ）」である。
３０７において更新されたメモリ内に入るものの一部は、５１７に示すように、パターンの「スナップショット」である。スナップショットは、バックグラウンド処理の１種類として、およそ月に一度、取られることが好ましい。ここでは、２００１年１１月のスナップショットが５１８に図示され、２００１年１２月のスナップショットが５１９に図示されている。スナップショットは、メモリ内で最もポピュラーなエントリによって指摘された一般知識エンティティの集合である。また、スナップショットは、ドキュメンタリーなどのエンティティの集合であってもよい。スナップショットは、履歴の一種として、傾向を示すものとして、及び、ユーザ行動をより高レベルから見たものとして、機能する。
ストーリー及びその拡張において見つかる話題をランク付けするのに多くの属性が用いられる。主たる発生源は、直ちに話題セットを提供することができる話題関連ネットワーク（図５に示す）である。加えて、「弱い」リンクが追加的拡張及び／又は照会生成に用いられ得る従たる話題セットを提供することができる。さらに、適応型メモリのスナップショットは、すべての話題をランク付けするための追加的基準を提供することができる。例えば、ユーザが最後の時間期間中、６０％の時間においてニュースを見て、且つ、そのコンテンツを頻繁にやりとりした場合、ニュースに直接関係する話題がランク付けプロセスにおいて追加的ブーストを受信する。スナップショットは、ニュース、政治、歴史（通常はジャンル・ベースであるが、別の方法で定義されてもよい）などの高レベル話題グループに対するユーザ構造を捉える。
スナップショットは本システム内に保存されるため、一連のスナップショットを比較すれば行動傾向を推論することができる。例えば、ニュース・コンテンツが非常に増えていれば、本システムは、何か劇的に重要なことが発生し、より多くのニュース・コンテンツをユーザへ「押し付けた（ｐｕｓｈ）」と推論できる。あるいは、物語コンテンツ（映画、ホームコメディ）への関心又はジャンルの好み（例えば、コメディ）が高まっている場合、本システムはより多くのエンターテイメント・コンテンツをプッシュし得る。
本開示を読めば、当業者には他の変形例も明らかであろう。そのような変形例は、ユーザ・プロファイリング及びコンテンツ分析の設計、製造、及び使用において既に知られ、本明細書で既に説明された機能の代わり若しくは加えて使用され得る機能を含み得る。本願において請求項は機能の特定の組み合わせに対して作成されたものであるが、本願の開示の範囲は、いずれの請求項において現在請求されているのと同じ発明であってもなくても、本発明と同じ技術的課題の一部若しくは全部を緩和するものであってもなくても、明示若しくは黙示若しくはそれらの一般化によってここに開示された新規な機能若しくは新規な機能の組み合わせを含み得ることは明らかである。この結果、本願は、上記のような機能、及び／若しくは、本発明の又はそこから引き出されるあらゆる別の適用の実施中の機能の組み合わせに対して、新しい請求項を作成し得ることを示している。
ここで用いられた「有する（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ、ｃｏｍｐｒｉｓｅ、又はｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」という語は、追加的要素を排除すると見なされるべきではない。ここで用いられた単数冠詞「ａ」又は「ａｎ」という語は、複数の要素を排除するものと見なされるべきではない。
本発明を用いることができるシステムを示す図である。 セットトップ・ボックス１０１の内部の一部を示す図である。 本発明のオペレーションの高レベル・フローチャートである。 本発明のオペレーションに関するデータ・フロー図である。 本発明において用いられるデータ構造を示す図である。

Claims (18)

  1. データ処理装置が読むことができ、少なくとも１つの適応型パーソナル・メモリを具現化する媒体であって、
    個人情報と、
    少なくとも１人のユーザによって経験されたコンテンツから導き出された事実と、
    前記関連ユーザの行動から導き出された事実と、を有することを特徴とする媒体。
  2. 請求項１記載の媒体であって、
    前記コンテンツから導き出された事実は、当該コンテンツの作成に参加した少なくとも１人の人物の名前を含む、ことを特徴とする媒体。
  3. 請求項１記載の媒体であって、
    前記コンテンツから導き出された事実は、当該コンテンツの概要を含む、ことを特徴とする媒体。
  4. 請求項１記載の媒体であって、
    前記ユーザ行動から導き出された事実は、再生シーケンス・コマンドに関する少なくとも１つの記録を含む、ことを特徴とする媒体。
  5. 請求項１記載の媒体であって、
    前記ユーザ行動から導き出された事実は、当該ユーザの存在の有無に関する少なくとも１つの記録である、ことを特徴とする媒体。
  6. 請求項１記載の媒体であって、
    前記ユーザ行動から導き出された事実は、照会に関する少なくとも１つの記録である、ことを特徴とする媒体。
  7. 請求項１記載の媒体であって、
    前記適応型パーソナル・メモリは、少なくとも１つのスナップショットを含み、
    スナップショット・データは、ユーザ行動のより長期の見通しに対する偏向として機能する、ことを特徴とする媒体。
  8. 媒体をパーソナル適応型メモリにするオペレーションを実行するように設計された少なくとも１つのプロセッサを有するデータ処理システムであって、
    前記オペレーションは、
    前記媒体内で具現化された適応型パーソナル・メモリを維持する工程と、
    当該ユーザによって経験されたコンテンツ及び当該ユーザの行動を捕らえる工程と、
    前記コンテンツ及び行動を分析して更新されたデータを作成する工程と、
    前記媒体内で具現化された適応型パーソナル・メモリを前記更新されたデータを用いて更新する工程とを有する、ことを特徴とするシステム。
  9. 請求項８記載のシステムであって、
    前記プロセッサが、更に、
    前記適応型パーソナル・メモリに基づいて外部ソースから関心あるセグメントを検索するオペレーション、
    前記適応型パーソナル・メモリに基づいてビデオ番組を拡張するオペレーション、
    前記適応型パーソナル・メモリに基づいて新しいコンテンツを推薦するオペレーション、又は、
    前記適応型パーソナル・メモリに基づいてパーソナル・テレビ・チャンネルを作成するオペレーション、
    のうちの少なくとも１つのオペレーションを実行するように設計される、ことを特徴とするシステム。
  10. 請求項８記載のシステムであって、
    前記ユーザ行動を分析する工程は、前記コンテンツが詳細に視聴されたか否か、どの再生シーケンス・コマンドが発生したか、及び、どの照会が行われたか、の１以上に応答して、当該コンテンツの関心のレベルを決定する工程を含む、ことを特徴とするシステム。
  11. 請求項８記載のシステムであって、
    前記分析工程は、ユーザ行動のより長期の見通しに対する偏向としてスナップショット・データを用いる工程を含む、ことを特徴とするシステム。
  12. 請求項８記載のシステムであって、
    前記維持工程、前記分析工程、及び、前記更新工程のうちの少なくとも１工程は、非単調論理を用いる、ことを特徴とするシステム。
  13. 請求項１２記載のシステムであって、
    前記非単調論理はモード論理である、ことを特徴とするシステム。
  14. データ処理システムであって、
    進行中のユーザ行動及びコンテンツ経験に従って媒体をパーソナル適応型メモリとして維持する工程と、
    前記適応型メモリが、追加的コンテンツを集める、コンテンツを推薦する、コンテンツを拡張する、及び、パーソナル・テレビ・チャンネルを作成する、のうちの１以上を行ったのに応答して、少なくとも１つの照会を形成する工程と、
    を含むオペレーションを実行するように設計された少なくとも１つのプロセッサを有することを特徴とするデータ処理システム。
  15. 請求項１４記載のシステムであって、
    前記照会は、前に経験したコンテンツと同じ参加者及び／又は前に経験したコンテンツと同じ概要情報を有する新しいコンテンツを探すことを含む、ことを特徴とするシステム。
  16. 請求項１４記載のシステムであって、
    前記形成工程は、ユーザ行動のより長期の見通しに対する偏向としてスナップショット・データを用いる工程を含む、ことを特徴とするシステム。
  17. 請求項１４記載のシステムであって、
    前記形成工程はモード論理を使用することを含む、ことを特徴とするシステム。
  18. 媒体をパーソナル適応型メモリにするオペレーションを実行するデータ処理方法であって、
    前記媒体内で具現化された適応型パーソナル・メモリを維持する工程と、
    当該ユーザによって経験されたコンテンツ及び当該ユーザの行動を捕らえる工程と、
    前記コンテンツ及び行動を分析して更新されたデータを作成する工程と、
    前記媒体内で具現化された適応型パーソナル・メモリを前記更新されたデータを用いて更新する工程とを有する、ことを特徴とする方法。
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