JP2006504161A - メディアコンテンツをユーザ又はユーザグループに提供するための方法及びシステム、コンピュータプログラムプロダクト、情報キャリア、並びに娯楽装置 - Google Patents

メディアコンテンツをユーザ又はユーザグループに提供するための方法及びシステム、コンピュータプログラムプロダクト、情報キャリア、並びに娯楽装置 Download PDF

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Abstract

本発明は、ストレージシステムにあるメディアコンテンツをユーザ又はユーザグループに提供する方法に関し、本発明は、メディアコンテンツを検索するため、コンテクスト情報を使用することでユーザ状況について適切な問合せを定義するステップ、ストレージシステムから問合せされたメディアコンテンツを検索するステップ、及び問合せされたメディアコンテンツをユーザ又はユーザグループに提供するステップを有している。

Description

本発明は、ストレージシステムにあるメディアコンテンツをユーザ又はユーザグループに提供する方法に関する。
また、本発明は、ストレージシステムにあるメディアコンテンツをユーザ又はユーザグループに提供する方法に関する。
さらに、本発明は、かかる方法を実行するために設計されたコンピュータプログラムプロダクトに関する。
さらに、本発明は、かかるコンピュータプログラムプロダクトを含む情報キャリアに関する。
さらに、本発明は、かかるシステムを備える娯楽装置に関する。
かかる方法及びシステムの実施態様は、米国特許第6,311,194号に記載されている。インターネットで伝送されるＴＶ及びラジオコンテンツを含めて、様々なデジタルメディアコンテンツのメタデータのデータベースをつくるシステム及び方法が記載されている。方法は、特定の意味及びオリジナルメディアコンテンツの意図される使用を含めて、デジタルメディアコンテンツのドメイン及び主題となる特定のメタデータを捕捉してエンハンスする。セマンティクス（semantics）をサポートするため、特定の領域の知識、オントロジー（ontologies）、及びオリジナルコンテンツに関連するルールのセットを含むワールドモデル（WorldModel）が提供されている。ドメイン情報を表現するために使用される言語のうちの１つは、ワールドワイドウェブ（World Wide Web）コンソーシアム（Ｗ３Ｃ）で定義されているＸＭＬ（eXtensible Markup Language）であり、http://www.w3.orgを参照されたい。メタデータのデータベースは、ライブ及びアーカイブＴＶ及びラジオ番組を含む、メディアコンテンツへの変化を追跡する点でダイナミックである場合がある。メタデータのデータベースは、ユーザにより問合せすることができる。これより、ユーザは、ワールドワイドモデルの関心のあるドメインを特定しなければならず、次いで、ユーザには、そのドメインに属する属性のそれぞれについてフィールドを含むフォームが提供される。ユーザは、このフォームを埋めて、問合せを実行するためにフォームを提出しなければならない。問合せを提出する他のやり方は、ユーザにドメインを選択させてキーワードを入力させることで、問合せを実行することができる。問合せを提出する第三のやり方は、単一のドメインにカスタマイズされるユーザインタフェースを供給することで確立される。次いで、ユーザは、ユーザが問い合わせを望むドメインのユーザインタフェースを選択することができる。全てのこれらの問合せは、明示的なユーザインタラクションを必要とする。
本発明の目的は、改善されたやり方でメディアコンテンツを検索する、プリアンブルに係る方法を提供することにある。この目的を改善するため、本方法は、メディアコンテンツを検索するため、コンテンツ情報を使用することでユーザの状況について適切な問合せを定義するステップ、ストレージシステムから問合せされたメディアコンテンツを検索するステップ、ユーザ又はユーザグループに問合せされたメディアコンテンツを提供するステップを有している。ユーザの状況に関するセンサデータとコンテンツ情報とを組み合わせることで、ハイレベルのユーザ状況を導出することができる。たとえば、ユーザが家に一人でおり、彼又は彼女のお気に入りのアームチェアに座っていることが検出されたときにユーザがアットホームな状態及びリラックスした状態にあることを導出することができる。明示的なユーザインタラクションなしに、コンテクスト情報の導出を自動的に実行することができる。
国際特許出願WO01/69380号は、ユーザがデータベースからコンテクストを検索するのを可能にするためのユーザインタフェースをつくるため、コンテクスト情報の使用を記載している。コンテクスト情報は、ユーザの能力に関する記述的な情報を有している。記述情報は、ユーザにより明示的にシステムに供給される。コンテクスト情報は、状況的、環境的、挙動的、及び家又は自動車内のようなユーザの位置のような、ユーザの動作環境条件を更に有している。コンテクスト情報は、特定のユーザの好みを計算して、ユーザにより作用可能なユーザインタフェースをつくるための記述情報と共に使用される。たとえば、ユーザが彼又は彼女の端を使用できないとき、制御及び入力機能は手を使用して動作されるべきではないが、音声はこれらの対話モードについて好まれることを決定することができる。したがって、アクセス制御の提供及び動作のみがコンテクスト情報により作用される。しかし、ユーザが検索するのを望むコンテンツは、このコンテクスト情報により影響されない。
本発明に係る方法の実施の形態は、請求項２に記載されている。この実施の形態では、コンテクスト情報は、少なくとも１人の存在する人物に関するセンサデータ、少なくとも１つの存在する対象物、コンテクストに依存するユーザプロファイル、コンテクストに依存するグループプロファイルのうちの少なくとも１つを有している。このように、たとえば、ある人物を認識することができ、あるグループのうちの個々の人物又は人の数をカウントすることができる。さらに、環境内に存在する対象物を考慮することができる。たとえば、多数の存在する人物があり、部屋が風船で装飾されているとき、パーティが進行しており、パーティの音楽がインターネットから検索されることを導出することができる。他の例として、あるグループ内の多数の人の音楽の好みは、全てのこれらの人が好むインターネットから音楽を検索するために使用することができる。また、コンテクスト情報は、個人のみに代わって、あるグループの人を考慮することができる。
本発明に係る方法の実施の形態は、請求項３に記載されている。この実施の形態では、コンテクスト情報は、それぞれのイベントが空間に関する情報、時間に関する情報、それぞれにイベントにより誰又は何が記述されるかに関する情報のうちの少なくとも１つにより、それぞれのイベントが記述されるイベントの組み合わせを有している。さらに、たとえば、誰又は何がイベントを述べたかを含めて、イベントに関するメタデータを記録するために役立てることができる。空間は、ワールドワイドウェブ（ＵＲＩ（Uniform Resource Identifier）のセット）のような、物理的な空間及び仮想的な空間の両者を記述することができる。このイベントを使用する一般的なやり方は、コンテクスト情報の表現及びコンテクスト情報に関する推論を簡単にする場合がある。さらに、全ての種類のユーザ状態は、イベントにより表現することができる。たとえば、彼又は彼女の全体の生涯又は一日のみにわたり考慮される、対象物をイベントとして考慮することができ、時間間隔をイベントとして考慮することができ、人物をイベントとして考慮することができ、及び所定時間の間に所定の場所における人物の存在は、イベントとして考慮することができる。
本発明に係る方法の実施の形態は、請求項４に記載されている。この実施の形態では、コンテクスト情報は、イベントに関する推測を可能にするためイベント間での数学的な関係を含んでいる。これにより、イベントが他のイベントから構成されていること、２つのイベントが交差するのを表現するのを可能にする。特に、イベント間のかかる数学的な関係は、所定の他のイベントがコンテクストに適用することが分かっているとき、所定のイベントが所定のコンテクストに適用することに結論付けすることができるように結論付けることができる。このようにして、既に説明されたハイレベルのユーザ状況は、使用のコンテクストに関するロウレベルのセンサデータから導出することができる。この導出プロセスは、幾つかのステップを要する場合がある。
本発明に係る方法の実施の形態が、請求項５に記載されている。この実施の形態では、イベントは、物理的なイベント、コンテンツイベント、人物イベント、及び入力イベントのうちの少なくとも１つを備えている。物理的、人及び入力イベントは、コンテクストを記述する。異なるイベントの種類間で区別することで、イベントに関する更なる推測が可能となる。
本発明に係る方法の実施の形態は、請求項６に記載されている。この実施の形態では、ユーザプロファイル及びグループファイルは、ユーザ又はユーザグループのための少なくとも１つのプロファイルルール、少なくとも１つのプロファイルルール記述子、所与のイベントが行われたときどの可能性のあるイベントがユーザ又はユーザグループに従って実現されるかに関するアクションに基づいており、本方法は、可能性のあるイベントを決定するため、少なくとも１つのプロファイルルールを所与のイベントを含むコンテクスト情報に適用するステップを有している。アクションは、たとえば、アクション“ｄｏ”とすることができる。このアクションは、所与のイベントが生じたときの、可能性のあるイベントの実現を必要とすることができる。典型的なアプリケーションでは、プロファイルルールにおける所与のイベントは、可能性のあるイベントはコンテンツを記述する。しかし、プロファイルルールは、所定の歌、別の歌が非常に関心のある場合、電話が鳴っているときに音のレベルを下げ、一人で集中しているとき、どうぞ乱さないで下さいといったような、他の好き又は嫌い若しくは命令を表現するために使用することができる。所与のルールのイベントに２人のユーザを含むため、組み合わせを使用することで、特定のユーザペアのためのプロファイルを構築することができる。
本発明に係る方法の実施の形態は、請求項７に記載されている。この実施の形態では、可能性のあるイベントは、評価値及び該評価値を与えたユーザを使用して決定される。プロファイルルールに現れることができるアクションの例は、所与のイベントが生じる状況について可能性のあるイベントを評価するためのアクションである。評価値（rating value）及び該評価値を与えたユーザの両方を含むことで、ルールの重要性を決定することができる。あるケースでは、たとえば、人のグループを主催する人物により決定される評価に高い優先度を与えることが望まれる。
本発明に係る方法の実施の形態は、請求項８に記載されている。この実施の形態では、メディアコンテンツ及びコンテンツ情報に関する情報を表すため、セマンティック・ウェブ・ランゲージ（Semantic Web Language）が使用される。用語「セマンティック・ウェブ」とは、ワールドワイドウェブの将来に関するビジョンを意味しており、Berners-Lee, T. 1998. Semantic Web Road Map. World Wide Web Consortium, http://www.w3.org/DesignIssues/Semantic.html; Berners-Lee, T., with Fischetti, M., 1999. Weaving the web. Harper Collins, New York; and Berners-Lee, T., Hendler, J., and Lassila, O. 2001. The Semantic Web Scientific American, May 2001, http://www.scientificamerican.com/2001/0501issue/0501berners-lee.html.を参照されたい。セマンティック・ウェブ・ランゲージは、インターネット上の情報の表現及び推測を容易にするために使用することができる。この目的のため、リソース・ディスクリプション・フレームワーク（http://www.w3.org/TR/REC-rdf-syntax (RDF) and RDF Schema, http://www.w3.org/TR/2000/CR-rdf-shema-20000327を参照されたい）、及びオントロジーランゲージ（http://www.w3.org/2001/sw/WebOnt/(OWL)）を使用することができる。
本発明に係る方法の実施の形態は、請求項９に記載されている。この実施の形態では、異なるユーザのユーザプロファイルは、インターネット上の異なる位置に個別に記憶される。インターネット上の異なる位置のユーザプロファイルを記憶することで、記憶容量の要件は、インターネットに接続される多数のサーバを通して分散される。さらに、ユーザプロファイルは、異なる位置からアクセスすることができ、異なるサーバで記憶されているユーザプロファイルの幾つかのコピーについて必要がない。私用のみのためにおそらくプロテクとされる、インターネットで利用可能な彼らの好みのファイルを有することで、ユーザは、複数の状況においてそのプロファイルからの利益を得ることができる。たとえば、世界におけるどこかのホテルに到着したとき、部屋のラジオは、それらの好みを通して提供される知識を使用して音楽を再生することができる。（これは、ホテルのラジオがインターネットラジオシステムの一部であることを想定している）ユーザは好みのファイルを更新し、一貫性の問題はその好みのファイルのコンテクストで処理されるので、ユーザプロファイルのメンテナンスを簡略化することができる。さらに、インターネットを使用して、如何なる場所から如何なる時間で好みを更新することが可能である。
本発明に係る方法の実施の形態は、請求項１に記載されている。この実施の形態では、イベント間の既知の数学的な関係は、セントラルサーバに位置される。この情報は、特定のユーザの状況に適した問合せを決定するためのプロセスにおいて中心的な役割を果たす。セントラルサーバでこの情報を位置することは、特に、この情報を維持（更新）するため、この情報を通して制御を実行するための可能性を容易にする。さらに、パフォーマンス、信頼性及びセキュリティに関する利点をもたらす。さらに、全てのこの情報を検索するため、このサーバに必要とされる唯一のコネクションが存在する。サーバからの数学的な関係の使用において、これらの関係が本来記憶されていたやり方とは異なる表現の他の形式への変換が行われる。
本発明に係る方法の実施の形態は、請求項１１に記載されている。この実施の形態では、本方法は、問合せ形成方法（query creation strategy）を適用するステップを有している。異なる問合せ形成計画を適用することで、異なるメディアコンテンツは、同じコンテクスト情報に基づいてインターネットから検索することができる。かかる問合せ形成計画は、皆等しい、特定のユーザ専用、ホスト計画、又は多数計画である。
本発明に係る方法の実施の形態は、請求項１２に記載されている。この実施の形態では、本方法は、コラボラティブ・フィルタリングにより問合せメディアコンテンツを検索するステップを備えている。コラボラティブ・フィルタリングを使用することで、効果的であることが分かっている公知の技術を使用することができる。たとえば、特定の歌の識別子よりはむしろ音楽のジャンルを記述するキーワードの観点で、むしろ一般的なやり方で定式化された問合せにより、メディアコンテンツを検索することができる。
本発明の更なる目的は、改善されたやり方でメディアコンテンツの検索を可能にする、プリアンブルに従うシステムを提供することにある。この目的を達成するため、システムは、メディアコンテンツを検索するため、コンテクスト情報を使用することでユーザ状況について適切な問い合わせを定義する定義手段と、ストレージシステムから問合せされたメディアコンテンツを検索する検索手段と、問合せされたメディアコンテンツをユーザに提供する提供手段を有している。
本発明の更なる目的は、改善されたやり方でメディアコンテンツの検索を可能にする、プリアンブルに係る、コンピュータプログラムプロダクトを提供することにある。この目的を達成するため、コンピュータプログラムプロダクトは、本発明に係る方法を実行するために設計される。
本発明の更なる目的は、改善されたやり方でメディアコンテンツの検索を可能にする、プリアンブルに係る情報キャリアを提供することにある。この目的を達成するため、情報キャリアは、本発明に係るコンピュータプログラムプロダクトを有している。
本発明の更なる目的は、改善されたやり方でメディアコンテンツの検索を可能にする、プリアンブルに係る娯楽装置を提供することにある。この目的を達成するため、娯楽装置は、本発明に係るシステムを有している。
本発明のこれらの態様及び他の態様は、添付図面に例示されるように以下に記載される実施の形態を参照して明らかにされるであろう。
用語「セマンティック・ウェブ」とは、ワールドワイドウェブの将来に関する増加する人気のビジョンを意味しており、Berners-Lee, T. 1998. Semantic Web Road Map. World Wide Web Consortium, http://www.w3.org/DesignIssues/Sematics.html, Berners-Lee, T., with Fischetti, M., 1999. Weaving the Web. Harper Collins, New York or Berners-Lee, T., Hendler, J., and Lassila, O. 2001. The Semantic American, May 2001. Available electronically at http://www.scientification.com/2001/0501issue/0501berners-lee.html.を参照されたい。セマンティック・ウェブの実現に向けて重大な努力が存在する。ワールドワイドウェブコンソーシアム（Ｗ３Ｃ）は、セマンティック・ウェブをサポートするための言語の発展を編成している。
その発展から、既存のＷｅｂにより、人々はＷｅｂの何処かにあるデータを見ること及び検索することが可能である。セマンティックＷｅｂは、マシンにより処理することができるデータのＷｅｂであることが意図される。
既存のＷｅｂは、大きな「本」であると見ることができ、ここでは、特定の頁を介して見るか、又は頁上の特定のワードの発生を探すことでデータを主に発見することができる。セマンティック・ウェブは、大きな「データベース」又は「ナレッジベース（knowledge base）」として考えられる。通常のデータベースにより、何が望まれるかの意味の観点で要求を特定することで、データを発見することができる。セマンティック・ウェブは、マシン理解可能な方法で情報を記録することが意図され、この場合、理解とは、意味を理解すること、人に関して既に理解された事に関連付けすることを意味する。
しかるに既存のＷｅｂは、インターネットとハイパーテキストとの組み合わせとして見ることができる。セマンティック・ウェブは、インターネットと知識表現（knowledge representation）の組み合わせとして見られる。知識表現の分野では、知識により推測が自動化することができるようなやり方で、どのくらい知識を表現することができるかが考案される。セマンティック・ウェブは、スローガン「推測を明示的に“make reasoning explicit”」により記述される場合がある。現在の状況では、推測プロセスは、たとえば、Ｊａｖａ（登録商標）プログラム内の大きく隠されたままであることがある。推測プロセスにより要求される知識は、セマンティック・ウェブ技術の使用なしで、ＸＭＬを使用して明示的に行うことができる。ＸＭＬは、ドキュメントにおけるアイテムの順序を特定するために使用することができる文法を特定するための一般的な手段を提供するが、現在のところ、所定の情報の種類の意味を特定するための一般的な手段を提供しない。セマンティックビジョンのセントラルポイントは、ウェブ上の知識及び意味を表現するための一様なメカニズムに到達することである。結論を描くための事実及びルールは、如何なるコンピュータプログラムが実際の推測に従うことができるように、セマンティック・ウェブに明示的に表現されることになる。
セマンティック・ウェブは、ウェブを利用するインテリジェントエージェントを開発するための可能性を増加することが意図される。標準化されたやり方で、データがセマンティクスで表現されるとき、ビジョンは、この特定のデータを処理するために特別に開発されないコンピュータプログラムによって処理されることさえある点である。
既存のＷｅｂは、ＨＴＭＬ及びＸＭＬを使用し、セマンティック・ウェブは、更に、情報の意味を特定するためのいわゆるオントロジーランゲージを利用する。標準的なセマンティクウェブランゲージは、ＸＭＬに基づいており、セマンティック・ウェブ上の情報により含まれる基本的な推測ステップを自動的に組み込むことができる標準的な実現を伴う。これにより、セマンティック・ウェブ・ランゲージ及びそれらの実現は、推測機能によるウェブベースのシステムの開発を容易にする。この方向における第一のステップは、（ＸＭＬベースの）言語ＲＤＦ及びＲＤＦスキーマにより行われている。
図１は、メディアに関連するシステムの全体的なシステムアーキテクチャを例示している。システムは、現在のコンテクストに適合するやり方で、メディア（音楽、ビデオ、ゲーム等）を提供する。例として、存在する人の好みは、再生されるべき適切な歌を決定するために使用することができる。適合に加えて、直接のユーザ入力も許容される。インターネット及びウェブ技術は、この種類の適合を実現するために適用することができる。特に、セマンティック・ウェブ技術は、インターネット上の情報の表現及び該情報による推測を容易にするために使用することができ、自動化された問合せの定式化の手順は、情報検索システムを接続するために発展することができる。本発明は、既存の推薦システムをコンテクスト・アウェア（context aware）にすることができ、個人のみの代わりに人のグループに適用可能である。本発明は、コンテクスト情報を使用し、存在する人々及び対象物に関する情報、コンテクストに関する推測のためのルール、及びコンテクストに依存するユーザプロファイルを含んでいる。
このセクションは、使用のコンテクストを知るシステムであって、このコンテクストに適合することができるメディア関連システムの開発のための全体的なアーキテクチャを説明する。図１には、このアーキテクチャが示されている。
ユーザとのインタラクション、及び使用のコンテクストに関する観察は、各種Ｉ／Ｏ装置１０２〜１０８により行われる。たとえば、入力装置、出力装置、センサ及びアクチュエータが存在する。入力及び装置は、人間とシステムとの間の対話のためのツールを表しており、リモート制御及びディスプレイのような装置を含んでいる。メディアコンテンツは、出力装置によりユーザに提供することができる。コンテクストアウェアなやり方でユーザシステムのインタラクションを適合することができるように、センサは、システムがユーザの現在の状況を検出又は推論するために使用する装置を表している。勿論、システムは、入力装置を通して受信された情報を使用することもできる。センサの例は、部屋に置ける対象物（のＩＤ）を感知するタグリーダにより、又はアートマチックビジョンのための装置により与えられる。
本発明の範囲は、オーディオ、ビデオ、又はグラフィックのような形式でメディアコンテンツの提供に制限されるものではない。本発明のコンセプトは、明示的なユーザ入力のための必要を減少するやり方で、照明又は部屋の温度のような他の条件のセレクション又は調節に留意して適用することができる。このケースでは、先に説明されたＩ／Ｏ装置は、たとえば、照明又は加熱装置を制御するアクチュエータを含んでいる。特に、たとえば、照明条件の適切な調整によるメディアプレゼンテーションを伴うことは自然である。
システムアーキテクチャの中心部分は、マシン理解可能な方法で、ユーザ、装置、コンテンツアイテム及びグローバルスケールでの経験に関するリンク及び分散情報を記述するのを可能にする情報ストアにより形成される。フレーズ「環境の情報」とは、コンテクストアウェアの適応メディアシステムにより必要とされるコンテンツ及びコンテクストに関する情報を示す。セマンティック・ウェブ１１０で明示的である、この環境の情報１１２をつくることで、異なるＩ／Ｏ装置１０２〜１０８に関わる異なるユーザ経験について、ウェブ１１４でのコンテンツの適応に含まれる計算プロセス１１６〜１２４をカスタマイズすることができる。Ｉ／Ｏ装置１０２〜１０８は、ＸＭＬを交換することで直接的に、又はセマンティック・ウェブにＸＭＬ（ＲＤＦ）を書き込むことで間接的に、のいずれかでこれら計算プロセス１１６〜１２４と通信する。なお、全体的なシステムアーキテクチャに関するこの記述では、セマンティック・ウェブは、環境の情報の記憶を編成する１つのやり方である。セマンティック・ウェブの代替として、通常のウェブが使用されるか、又はたとえばデータベース手段により、情報を記憶する中央集約化された方法で行われる。同様に、コンテンツは、ウェブからよりはむしろ、中央集約化されたコンテンツストアから取られる。
セマンティック・ウェブ１１０の一部として、環境情報１１２の実現は、ＲＤＦドキュメントを分散及びリンクすることで行われる。現実的な対象物（たとえば、人、装置、物理的な対象物）、及び仮想的な対象物（たとえば、コンテンツアイテム、ウェブサーバ、一般的な知識のルール）は、マシン理解可能なやり方でこれらの対象物を記述するＲＤＦドキュメントと関連付けすることができる。対象物間の関係は、これらＲＤＦドキュメントをリンクすることで記述することができる。
図１のアーキテクチャは、メンテナンスコンポーネント及びオペレーティブコンポーネントから構成される。メンテナンスコンポーネントは、クローリングプロセス１２２及びインデキシングプロセス１２０から構成される。図１におけるオペレーティブコンポーネントは、問合せ定式化１２４、情報検索１１８及び提供の発生プロセス１２６から構成される。
第一のステップは、問合せ定式化プロセス１２４により処理される。そのタスクは、セメンティックウェブ１１０を通して直接的又は間接的のいずれかで、異なる入力装置１０２〜１０８から受信された入力を分析することである。この情報、及びセマンティック・ウェブ１１０に既に存在するコンテクスト情報に基づいて、問合せを計算し、この問合せをどの検索プロセス１１８に送出すべきかを決定する。
第二のステップは、１以上の異なるコンテンツプロバイダにより主催される１以上の検索プロセス１１８に対してこの問合せの実行を含んでいる。検索プロセス１１８のタスクは、インデキシングプロセス１２０によりつくられたドキュメント表現に対するこの問合せを比較し、ある基礎となる類似の機能に従うデータベースから最良に整合するドキュメント表現を返すことである。検索プロセス１１８は、どのドキュメント表現が提供されるべきか決定する。検索プロセス１１８は、異なるサーバに位置する異なる検索エンジンにより実行される場合がある。
第三のステップである提供発生プロセス１２６は、ユーザを囲む出力装置１０２〜１０８についてドキュメントを発生する。その最初のタスクは、検索プロセス１１８により受信された出力を分析し、これらのドキュメント表現が出力装置１０２〜１０８によりユーザに提供することができる新たなドキュメントにどのように構築することができるかを判定することである。この情報、及びセマンティック・ウェブ１１０上に既に存在するコンテクスト情報（たとえば、装置能力、ターゲットアプリケーション及びユーザに関する知識）に基づいて、ドキュメントを生成し、正しいドキュメントを正しい出力装置に伝送する（又は後者の使用について、セマンティック・ウェブ１１０にドキュメントを記憶する）。提供発生プロセス１２６は、終わりに、出力装置１０２〜１０８が解釈したもの、たとえばスクリーンに存在するものを判定する。これが実際にどのように行われるかは、出力装置１０２〜１０８それ自身に残される。
環境の情報コンポーネント１１２は、コンテクスト及びコンテンツに関する要求される情報を有している。環境の情報の管理は、データベースの態様及びＡＩの態様を含むことができる。データベースの態様は、たとえば、データ定義、ファイルを通して分散、トランザクションマネージメント、同時性、及びセキュリティを処理する。ＡＩ態様は、たとえば、どの種類のコンセプトがコンテクストを記述するために使用されるべきか、どの種類のルールがコンテクストに関して推測するために使用されるべきかといった、知識表現及び推測を含んでいる。
コンテクストに関する知識を表すための問題に対する幾つかのアプローチでは、静的な態様と動的な態様との間の区別が存在する。たとえば、状況の計算（situation calculus）、ＡＩで広く調査されているアプローチは、その間で遷移が生じる時間における個別のポイントで状況を区別する（たとえば、McCarthy, J. 1963. Situation, actions and causal laws. Technical Report, Stanford University, 1963. Reprinted in Semantic Information Processing (M. Minsky ed.), MIT Press, Cambridge, Mass., 1968, pp.410-417 or Russell, S.J., and Norvig, P. 1995. Artificial Intelligence. Prentice Hall, Englewood Cliffsを参照されたい）。別の例として、時間的なロジックは、所定の他のステートメントの時間における有効性を記述するステートメントのレイヤを分離する（たとえば、Allen, J.F. 1983. Maintaining Knowledge about Temporal Intervals. Commun. ACM26(11) pp.823-843 or Allen, J.F. 1984. Towards a general theory of action and time. Artificial Intelligence 23(2) pp.123-154を参照されたい）。かかるアプローチは、たとえば、異なる期間をもつ同時のイベントを処理するとき、複雑になる傾向にある。したがって、空間及び時間態様を統合することは有利な点を有する（たとえば、Hayes, P. J.,
（外1）
Figure 2006504161
physics I: Ontology for liquids. In Hobbs, J.R. and Moore, R.C. (editors), Formal Theories of the Commonsense World, pp.71-107. Ablex, Norwoodを参照されたい。また、引用されたRussell and Norvingによる本を参照されたい）。静的態様と動的態様が開始から互いに分離されないとき、簡略化された情報モデリングを得ることができるようにみえる。したがって、本発明は、統合化された方法で空間及び時間の態様を見て、イベント（event）の概念をセントラルとして取るアプローチを考える。
全く一般的に、知識表現の領域における重要なトレードオフは、表現上の能力−推測上の効率の問題を扱う。高い表現上の能力は、推測に関する処置しにくさを招き、効率的な推測は、制限された表現能力との組み合わせで得られる場合がある。これは、専用の推測の手順及びアルゴリズムと組み合わせて、特別の知識表現スキームのために論点となる。
ここで、コンテクスト情報は、以下の態様を主に考慮している。
コンテクスト：状況、イベント、存在する人等。
コンテクストに関して推論することができる方法を決定する、コンテクストに関する知識。
コンテクストに依存するやり方で、コンテンツに関する人々及びそれらの好み。
さらに、コンテクストは、イベントの組み合わせとして考えることができる。単語「イベント」は、非常に一般的なやり方で解釈されるべきである。それぞれのイベントは、空間−時間のシャンク（すなわちサブセット）に関連され、空間は、通常の物理的な空間のみでなく、仮想的な次元をも含んでいる。イベントを空間−時間のシャンクと単に識別することが便利なことがある。たとえば、対象物は、（時間を通して広がる）イベントとして見られ、時間間隔は、（空間を通して広がる）イベントとして見られる。人物は、イベントとして考えることができ、彼又は彼女の生涯にわたって、又はある１日についてのみおそらく考えられる。所定の時間の間に所定の場所における人の存在は、イベントとして考えることもできる。
イベントを探す一般的なやり方は、コンテクストの知識の表現及びコンテンクスと後式による推測を簡単にする場合がある。たとえば、静的な対象物及び動的な対象物の統一化を導くことができる。
イベント間の関係のうちの１つは、サブイベントの関係であり、このサブイベントは、所定のイベントが別のイベントの一部であることを特定する。このケースでは、最初のイベントの（空間−時間のシャンク）が第二のイベントの（空間−時間シャンク）のサブセットである。したがって、イベントは、他のイベントから構成される場合がある。
２つのイベントの結合を形成することができ、その空間−時間シャンクは、２つのイベントの空間−時間シャンクの統一である。イベントの結合は、中置演算子
（外２）
Figure 2006504161
によるか、又はキーワードＡＮＤにより示される。最も一般的なイベントは、エニーイベント（any event）であり、このエニーイベントは、完全な空間−時間を占有する。最も特定のイベントは、エンプティイベント（empty event）であり、このエンプティイベントは、空間−時間の空のサブセットを占有する。
現実的な物理的な空間は、仮想的な次元で拡大することができる。特に、ワールドワイドウェブ上のアイテムを記述するＵＲＬのセットは、空間の一部であると考えられる。
コンテクストアウェアなメディアシステムを扱う目的のため、以下の種類のイベントを区別することができる。
物理的なイベント（Physical events）は、人を含まないが、たとえば、照明、カーテン及び電話を含む装置のコンフィギュレーションを扱う。これは、電話の鳴動のようなトリガを含んでいる。
コンテンツイベント（Content events）は、コンテンツアイテムの存在を記述する場合があり、所定のコンテンツは、たとえば所定のサウンドレベルで、所定の場所で所定の時間間隔で提供されるという事実をも記述する場合がある。したがって、コンテンツイベントは、ＵＲＬと同様に通常の空間を含む場合がある。
人々のイベント（People events）は、勿論、人を含む。たとえば、部屋に入るか、又は出る人、動きの表現等である。
入力イベント（Input events）は、環境（すなわちシステム）の入力として意図される所定の人の表現である。例として、明示的な要求、所定の音楽へのフィードバック、所定の音楽部分を評価するための作用をもつ行為である。したがって、入力イベントのクラスは、人のイベントのクラスの一部として見ることができる。
物理的なイベント、人のイベント、又は入力イベントは、コンテクストイベント（context event）と呼ぶことができる。所定のハイレベルなユーザ状況（user situations）は、特別の種類の人のイベントと呼ぶことができる。かかるユーザ状況の幾つかの例は、以下のように与えることができる。一人：リラックス、一人：集中、集まり：大規模（お祭り）、集まり：小規模（会話）、移動、自動車、ロマンチック、目覚め、眠りに入る、されも存在しない。
コンテクストに関する知識は、いわゆる「アトミックイベント（atomic event）」の観点で記載される。イベントの結合として表現されないイベントは、アトミックイベントであることが必要とされる。それぞれのアトミックイベントについて、以下の３つの属性のうちの少なくとも１つがイベント記述に含まれる。位置又は空間の領域、時間又は時間間隔、イベント名、又はより詳細には誰又は何がこのイベントにより述べられるか。複雑な空間−時間シャンクについて、空間と時間の態様に関するより複雑化された記述が必要とされる場合がある。さらに、たとえば、何時に誰又は何がイベントを述べているか、といったイベントに関するメタデータを含むことが適切である。なお、不完全な情報が許可される。例として、（たとえば人の誕生日）イベントの開始時間が既知である場合がある。さらに、本発明のコンセプトから逸脱することなしに、イベント記述に他の属性を含めることができる。
重要な問題は、ユーザ状況の検出を含んでいる。座って話していた人のグループが有名な歌が再生し始めたときに突然踊り始めるシステムを話す代わりに、これは、所定の圧力センサの読取りから自動的に結論付けることができる。ロウレベルの自動的な観察から自動的に推測することができる、よりハイレベルのユーザ状況が存在するとき、「環境の情報のレベル」は、より高くなることができる。
イベントに関する推測（Reasoning about events）は、サブイベントルールを使用して表現することができる、イベント間の数学的な関係を使用して行うことができる。サブイベントルール（Sub-event rules）は、所定のイベントが別のイベントの一部であることを表現する。
（SUBEVENT eventA, eventB） （１）
このルールは、イベントＡの空間−時間シャンクは、イベントＢの空間−時間シャンクのサブセットであることを特定する。このサブイベントルールのシンタックスの記述では、イベントＡはルールの左手側と呼ばれ、イベントＢはルールの右手側と呼ばれる。サブイベントルールの左手側は、有限数のアトミックイベントの結合とすることができ、サブイベントルールの右手側は、アトミックイベントであるべきである。このサブイベントルールの左手側と右手側の要件は、サブイベントルールからなるセットにより特定される数学的な関係に関する可能な範囲を決定する。サブイベントルールを含む基本的な推測ステップは、以下に記載される分離規則の形式である。
eventA AND （SUBEVENT eventA, eventB）は、eventBを含む （２）
サブイベントルールは、その左手側におけるそれぞれのアトミックイベントが所定のコンテクストに適用される場合に、その右手側におけるアトミックイベントがコンテクストに適用することを結論付けすることができるときを保持することを規定することができる。したがって、サブイベントルールは、ユーザ状況の推測について十分な状態を規定するための可能性を可能にする。主要な目的は、使用のコンテクストに関するロウレベルのセンサデータが与えられたとき、ハイレベルのユーザ状況に関する結論を導出するのを可能にすることである。例として、サブイベントルールは、イベント（ユーザ状態）「一人でリラックスしている」を保持するイベント「たった一人が存在する」及び「アームチェアに座っている」から結論付けされる場合がある。別の人物について、同じ２つのイベントからの結論は、代わりに「一人で集中している」である場合がある。サブイベントルールの使用は、かかる選択をフレキシブルかつカスタマイザブルにし、ユーザの制御下にすることができる。
ユーザプロファイル（user profile）を記述するため、以下の形式のプロファイルルールが含まれる。
（PROFILE user, givenEvent, possibleEvent, action） （３）
なお、本発明のコンセプトから逸脱することなしに、サブイベントルール及びプロファイルルールについて、他の表記を使用することもできる。
かかるプロファイルルールにおける第一の属性は、ルールが表現されるユーザを示す。次の２つの属性は、所与のイベント及び可能性のあるイベントをそれぞれ記述する。所与のイベントは、有限数のアトミックイベントの結合とすることができ、可能なイベントは、アトミックイベントであるべきである。最後の属性は、所与のルールのイベントが実際に起こるユーザの観点で、実現されるべき可能なルールのイベントに関する行為（アクション）を記述する。アクションの例はｄｏであり、このアクションは、所与のイベントが生じたときに可能なイベントの実現を必要とする。アクチュエータがランプを制御する装置を含むとき、たとえば、所定の条件が満足されたとき照明の状態を調整するためのアクションを含むプロファイルルールが使用される場合がある。プロファイルルールで現れることができるアクションの別の例は、所与のイベントが生じる状況について可能なイベントを評価するためのアクションである。かかる評価の値は、たとえば、５ポイントスケールで表現することができ、次いで、評価はrating［i］により示すことができ、ｉは１と５との間である。
典型的なアプリケーションでは、プロファイルルールにおける所与のイベントは、コンテクストを記述し、可能性のあるイベントはコンテンツを記述する。しかし、ユーザは、所定の歌、別の歌に非常に関心がある場合、電話が鳴ったときに音のレベルを下げる、一人で集中しているとき、静かにして下さいといった、他の好き又は嫌い又は指示を表現するためにプロファイルルールを使用する場合がある。所与のルールのイベントにおける２つのユーザを含むための組み合わせを使用することで、特定のユーザのペアについてプロファイルを構築することができる。既に説明されたように、プロファイルルールにおける可能なイベントを構築することができる。より詳細には、音楽ジャンルで識別される、ステレオタイプ（stereotype）であるプロファイルルールにおける可能性のあるイベントを要求することができる。
問合せ定式化プロセス１２４は、以下に説明することができる。
ユーザは、システムへの要望を表現するために可能にされるが、問合せ定式化コンポーネントは、コンテクスト情報に基づいて問合せを自動的に定式化するのを可能にすることで、寄与することが意図される。問合せ定式化コンポーネントは、所望のコンテンツに関する情報、及び可能であれば現在のコンテクストに関する情報をも伝送する。問合せ定式化コンポーネントは、関連する個々のユーザプロファイルを結合し、所望のコンテクストの適切な記述を見つけるため、コンテクストに関する所定の種類の推測を使用して、これらを現在のコンテクストに適用する。問合せ定式化出力は、重み付けされた「ステレオタイプ」ユーザプロファイルのリストとすることができる。問合せの定式化コンポーネントからの入力に基づいて、検索システムは、コンテンツ識別子（コンテンツＵＲＬ及びおそらく関連する注釈）のリストを伝送する。
問合せ定式化プロセス１２４は、以下のステップを有している。
はじめに、コンテクスト決定ステップは、現在のコンテクストを記述するアトミックイベントの完全なセットを見つけるため、センサにより検出されたイベントを記録するイベント記述子にサブイベントルールを適用する。かかる結果的に得られるイベントのセットは、コンテクストディスクリプション（context description）と呼ばれる。コンテクスト決定ステップは、センサの入力観察の解釈を実行するものとして見ることができる。たとえば、コンテクスト決定ステップは、所定の低レベルの観察をハイレベルのユーザ状況に典型的に変換する。なお、一般に、コンテクスト決定ステップは、ルールの「チェイン」を含んでいる場合がある。すなわち、サブイベントルールは、別のサブイベントルールを適用することで得られるイベントに適用可能である場合がある。
コンテクスト決定ステップは、問合せ定式化手順のために必要とされる計算の大部分を使用する。その計算の複雑さが低い程度の多項式であることを示すため、コンテクスト決定ステップのためのアルゴリズムが与えられる。アルゴリズムは、大文字Context and Ruleにより区別される２つの変数を使用する。変数Contextの値は、アトミックイベントのセットとなるように取られる。
Context:=入力イベントのセット
Contextが変わらない状態となるまで繰返す
forそれぞれのサブイベントルールRuleをdo
if Ruleの左手側がContextに含まれる
then Ruleの左手側をContextに含める
return Context.
ｅを入力及びサブイベントルールに現れるアトミックイベントの全体数とし、ｓをサブイベントルールの数とし、ｋをサブイベントルールに現れるアトミックイベントの最大の数とする。次いで、このコンテンツ決定ステップのアルゴリズムの時間の複雑さは、Ｏ（ｅ2ｓｋ）であることに従う。
第二に、好み決定（preference determination）ステップは、評価値及びこれらの評価を与えた人物と結合される可能なイベントからなるセットを決定するため、関与する人物の観点で実現されるイベントを決定するため、プロファイルルールをコンテクスト記述に適用する。所与のイベントがコンテクスト記述に含まれるように、ユーザが２つのプロファイルを有する場合、最初のルールの所与のイベントが第二のルールの所与のイベントよりも特別である場合、第一のルールのみが好みの決定ステップで選択される。ここで、第二のイベントの全てのアトミックイベントを含む結合であっても、及び更なるアトミックイベントをも含む場合、イベントは、別のイベントをよりも特別であると考慮される。
現在のコンテクストに存在するユーザのセットをＵcで表すこと、ステレオタイプのセットをＳで表すこと、及びプロファイルルールにおけるステレオタイプに割り当てることができるアクションのセットをＡで表すこと、好みの決定ステップは、数学的な機能を本質的に決定する。
それぞれのユーザｕ∈Ｕuについて、ψu：Ｓu → Ａ
この場合、Ｓu⊂Ｓは、好みの決定ステップにおいてユーザｕのプロファイルルールで選択されたステレオタイプのセットである。
この好みの決定ステップの出力は、問合せ生成ステップで使用され、この問合せ生成ステップは、検索コンポーネントに送出される現実の問合せを発生する。問合せ生成ステップは、０≦ｐs≦１及びΣs∈SＰs＝１のようなやり方で、それぞれのステレオタイプｓ∈Ｓについて重みｐsを決定する。問合せ生成ステップについて幾つかの可能性を考えることができる。これらを記述するため、幾つかの用語が導入される必要がある。それぞれのユーザｕ∈Ｕcは、０≦ｆu≦１及びΣu≦Uｆu＝１のようなやり方でユーザプライオリティｆuが与えられる。さらに、それぞれのアクションａ∈Ａには、アクションウェイトと呼ばれる数ｗ（ａ）≧０が割り当てられる。
例として、以下のアクションを先に説明されたように考慮することができる。
Ａ＝｛do,rating[i]：1≦i≦5｝ （４）
これらのアクションには、たとえば、以下の重みが与えられる。
ｗ（do）＝5，ｗ（5）=3，ｗ（4）＝2，ｗ（i）＝０（ｉ≦３） （５）
ユーザプライオリティｆu、関数ψu、及びアクションウェイトｗ（ａ）が定義されたように与えられた場合、ステレオタイプｓ∈Ｓの重みは、以下のように定義することができる。
Figure 2006504161
 言い換えれば、外側の総和は、ステレオｓは好みの決定ステップで選択される現在のコンテクストにおける全てのユーザを引き継ぐ。この定義では、現在のコンテクストのためのプロファイルルールに多くのステレオタイプが現れるユーザについて、それぞれ個々のプロファイルルールの主張の影響を減少するため、分母が導入される。この定義は、Σs∈S ｐs＝１を満たす。
多くの問合せ生成計画は、ユーザプライオリティｆuの特定の値との組み合わせで式（６）を使用することで定義することができる。たとえば、everybody equal方法（Ｅ）は、それぞれのユーザに等しい優先度を与える。
ｆu＝１／｜Ｕc｜（ｕ∈Ｕc）
別の方法は、dedicated to particular user（Ｄ）は、特定のユーザｄ∈Ｕに最も高い優先度ｆdを与えるものであって、他のユーザは、同じ低い優先度をそれぞれ得る。
Figure 2006504161
 この方法の例は、host strategy（Ｈ）であり、たとえば、ミーティング又はパーティの主催者に専用にされる。
それぞれの方法Ｅ，Ｄ，Ｈは、make least happy more happy（Ｌ）と呼ばれる別のステップで補充することができる。この考えは、人物がステレオタイプを好まない場合、このステレオタイプは、問合せ情報出力に含まれないというものである。このことは、以下のように実現することができる。
ユーザｕ∈Ｕcについて、ψu（ｓ）＝１又は２である場合、ｐs＝０にする。続いて、重みｐsは、Σs∈S ｐs＝１であるように再び正規化される必要がある。なお、原理的に、重みｐsのそれぞれは、このように０となり、このケースでは、このステップは適用することができない。
まさに説明された方法に対する代替として、majority strategyがあり、この方法は、式（６）の観点では定義されないが、トップアクションｄｏにより最も頻繁に現れるステレオタイプをシンプルに戻し、これらのステレオタイプをに等しいウェイトを与える（通常、これはまさに１つのステレオタイプを導く）。
Figure 2006504161
 問合せ生成ステップは、（おそらくＬで補充される）方法Ｅ、Ｄ又はＨ、若しくは方法Ｍのうちのいずれか１つを使用することができる。問合せ生成方法の選択を通して制御を主催者のユーザに与えることが自然である。なお、代替的な問合せ生成方法は、本発明のコンセプトから逸脱することなしに定義することができる。
ここで、情報検索プロセス１１８の機能が更に記載される。本発明によれば、既存の推薦システムは、コンテクストアウェアに作ることができ、個々の人物のみの代わりに人のグループに適用可能である。これに関して、コラボラティブ・フィルタリングを使用することができる（たとえば、Goldberg, D., Nichols, D., Oki, B.M., and Terry, D. 1992. Using Collaborative Filtering to Weave an Information Tapestry. Comm. ACM. 32(12) pp.51-60, or Breese, J., Heckerman, D., and Kadie, D. 1998. Empirical Analy of predictive Algorithm for Collaborative Filtering. In Processing of the 14th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, Madison, WIを参照されたい）。
コラボラティブ・フィルタリングのための標準的な手順は、以下に記載することができる。
セントラルデータは、アイテムｉに関してユーザｕからの投票νu,iを含んでいるユーザデータベースである。本発明で考慮される典型的なアプリケーション領域では、アイテムはメディアコンテンツアイテムである。アプリケーションが音楽のセレクションである場合、アイテムは歌とすることができる。全てのユーザのセットはＵにより示され、全てのアイテムのセットはＩにより示される。アルゴリズムはより一般的であるが、１から５までの値により、５ポイントスケールから投票が行われる。Ｉuがユーザｕが投票したアイテムのセットである場合、ユーザｕの平均投票は、以下に示される。
Figure 2006504161
 ｗ（ｕ，ｕ’）がユーザｕとユーザｕ’との間のユーザの類似性として定義され、Ｕuが（ユーザｕと相対的な）非ゼロのユーザ類似性のスコアをもつユーザのセットとして定義される場合、アイテムｉのユーザｕの予測された投票Ｐu,iは、以下のように記載される。
Figure 2006504161
 この場合、ｋuは以下の式により定義される正規化定数である。
Figure 2006504161
 ユーザの類似性ｗ（ｕ，ｕ’）について、使用における幾つかの定義が存在する。これに関して、ベクトルの類似性の定義を使用することができる。
Figure 2006504161
 ここで、分母における平方の項は、より多くのタイトルに投票するユーザが経験的に他のユーザにより類似していないように、投票を正規化するのに役立つ。なお、コラボラティブ・フィルタリグにおけるベクトルの類似性は、情報検索におけるベクトルの類似性の適合である。ユーザはドキュメントの役割を担い、タイトルは単語の役割を担い、投票は単語の頻度の役割を担う。
ユーザｕについて、コラボラティブ・フィルタリングプロセスの出力は、ｐu,iの値により順序付けされるアイテムｉのリストである。なお、このプロセスは、個々のユーザについて推薦を伝達し、その投票は、ユーザのデータベースに存在することが想定される。
この手順をユーザグループに適用するため、ユーザグループの投票は、ユーザデータベースにおそらく現れず、コンテクストに依存するやり方で、新たなユーザからの投票はユーザデータベースに追加することができる。このアプローチの問題点は、ユーザ類似性のマトリクスｗ（ｕ，ｕ’）がランタイムで再び計算される必要があるので、スケーラビリティの問題を招くことである。別の問題は、投票νu,iはコンテンツに独立である点であり、たとえば、所定のユーザがある状況で古典的な音楽を望み、別の状況でポピュラーミュージックを望むころを明らかにしない。
これらの問題を解決するため、既存のユーザプロファイルの重み付け線形結合として、動的なやり方でグループプロファイルを定義すること、及び個々のユーザ予測の重み付け平均を取ることでグループの予測を決定することが可能にされる。Ｇはユーザのグループであり、ｗu,Gがこのグループにおけるユーザプロファイルｕの重みである場合、アイテムｉのグループ予測ｐG,iは、以下のように定義することができる。
Figure 2006504161
 ここで、重みｗu,GはΣu∈G ｗu,G＝１を満たすことが要求される。
現在のコンテクストにおける個々のユーザデータのコラボラティブ・フィルタリング手順により使用されるユーザデータベースにあることが想定されており、ステレオタイプのセットＳを取ることができる。ステレオタイプは、コラボラティブ・フィルタリングデータベースにおける「ユーザ」として見られ、このデータベースは、コンテンツジャンルで識別され、特定のコンテンツのアイテムの投票の観点で定義することができる。かかるステレオタイプの例は、ラテン音楽、ロック、クラシック音楽、シナトラ、ウェーキングアップ、ロマンティックである。
先に説明されたように問合せ定式化手順は、Σs∈S ｐs＝１であるように、ステレオタイプｓ∈Ｓの負ではない重みｐsのセットを伝達する。これらの重みは、予め記載されたやり方で、コラボラティブ・フィルタリングに基づく推薦を見つけるために使用され、ステレオタイプＳのセットは、式（９）でユーザＧのグループの位置を取る。ここで、現在のコンテクストに存在するユーザの投票は、コラボラティブ・フィルタリング手順により使用されるユーザデータベースにある必要がない。したがって、コンテクストに依存するやり方でユーザプロファイルを決定するために使用されるプロファイルルールは、コラボラティブ・フィルタリングデータベースνu,iと完全に独立することができる。ユーザの累世のマトリクスの頻繁な更新について必要がない。
本発明の実施の形態は、このシナリオを実現するために使用することができるコンテクスト情報の示唆と共に、アプリケーションシナリオである。この例は、先に説明された全ての技術を使用する。（特に、ユーザ状況である）一般的なイベントの概念、サブイベントのルール、及びプロファイルのルール；コンテクスト決定、好みの決定、及び問合せ基準；ステレオタイプによるコラボラティブ・フィルタリングに基づく検索。このシナリオは、本発明の別の特徴を例示しており、すなわちコンテクストがある場所を示す必要がないが、同じメディアコンテンツを共有するのを望む人々がある本質的に異なる切断された場所を示すことができる。たとえば、自動車に座っている人物は、家で座っている人物と歌を共有するのを望む。インターネットラジオのようのインターネットに基づく現在のメディアシステムは、互いに離れている場所間で仕立てられたメディアコンテンツのかかる共有を可能にする。また、本発明は、かかる状況に適用することができる。例における複雑さのソースは、セマンティック・ウェブ上の異なるファイルにあることができる、ユーザプロファイル及びコンテクストの知識により形成される。このことがどのように行われるかは、以下のセクションで例示される。
シナリオは以下のように読まれる。
トムが部屋におり、クラシック音楽を聞いている。
アン、ケート、ボブが部屋に入る。
音楽は全てのユーザのプロファイルに従って変化する。
誰かがパームツリーを運び（テーブルに置き）、このことは特別な種類のパーティ、ラテンパーティに関連する。
音楽が再び変わる。パーティが継続する。
マイクが電話し、交通渋滞で立ち往生しており、３０分遅れることを言う。
トムは、パーティで今流れている音楽を聴くことを彼に提供する。マイクは、「それは非常に良い考えだ」という。
音楽は車内で流れ始める。
パーティが終了する。
皆帰り、全てがスイッチオフされる。
以下のサブイベントルールは、以下のシナリオを実現するために使用することができるコンテクストの情報を形成する。
Figure 2006504161
 ここで、存在する人物の数をカウントするために関数＃personsが導入される。更に、ＡＲは、一人でリラックス“alone:relaxing”を意味し、ＳＰは、小規模のパーティ“small party”を意味し、ＮＰは、誰も存在しない“nobody present”を意味している。例として、ここに数個のプロファイルルールを挙げる。
Figure 2006504161
 以下に、シナリオが再生され、センサにより検出されたイベントは、システムにより導出されたイベントと同様に要約される。
初期フェーズでは、トムが一人でいるとき、以下のイベントが入力センサにより検出される。
userA, sittingInArmchair,
及び以下のイベントがシステムにより検出される。
userSituationAR.
この状況では、システムは、古典的な音楽を選択する。アン、ケート及びボブが入ってきたとき、センサは、以下のイベントを検出する。
userA, userB, userC, userD,
及びシステムは、以下のイベントを導出する。
userSituationSP.
この状況では、パーティミュージックは、システムにより選択される。パームツリーがテーブルに置かれた後、センサは、以下のイベントを検出する。
userA, userB, userC, userD, PalmTreePutOnTable
及び以下のイベントが導出される。
userSituationSP.
この状況では、システムはラテン音楽を選択する。マイクが電話した後、部屋がマイクの車内で拡大されたと考えられるようなやり方で、変化は、１人のユーザをコンテクストファイルに追加することのみである。
シナリオの最後で、皆が帰った後、コンテクストファイルにはイベントが存在せず、システムは、以下のイベントを引き出し、音楽が再生されない。
userSituationNP,
図２は、先に説明されたコンテクスト情報を記述するＲＤＦデータのモデルを例示する図である。幾つかの基本的なＲＤＦスキーマ特性は、文字を包囲している円を通して矢印により示されている。このことは、（両者について、文字ｓが使用される）特性rdf:subClassOf及びrdfs:subPropertyOfについて、特性rdf:domain（文字ｄ）及びrdfs:range（文字ｒ）と同様に保持される。クラス名は、丸め処理された矩形に包囲され、特性名は、楕円で包囲され、リテラル名は、矩形で包囲される。
メインクラスは、yme:Event及びyme:Ruleである。クラスyme:Ruleは、２つのサブクラスyme:subEventRule及びyme:profileRuleを有する。中央の特性は、サブ特性yme:itsGivenEvent, yme:itsPossEvent, yme:itsLeftEvent及びyme:itsRightEventをもつyme:itsEventである。特性yme:itsEventのレンジは、クラスyme:Eventである。両方の特性yme:itsGivenEvent及びyme:itsPossEventのドメインは、クラスyme:profileRuleである。両方の特性yme:itsLeftEvent及びyme:itsRightEventのドメインは、クラスyme:subEventRuleである。最後に、ドメインyme:profileRule及びレンジAction（リテラルタイプ）をもつ特性yme:itsActionが存在する。
簡単のため、図２は、リソースrdf:Property, rdf:Class及びrdfs:Resource、並びにそれぞれの特性がある特性であって、それぞれのクラスがあるクラスであることを示すために使用される様々なrdf:typeステートメントを含んでいない。
セマンティック・ウェブ・ランゲージＲＤＦが使用されたとき、以下の種類のＲＤＦファイルを含むことができる。
コンテクスト・ファイル（context file）は、イベントの組み合わせとして入力センサにより決定されたようにコンテクストを記述する。
コンテクスト・ナレッジ・ファイル（context knowledge file）は、コンテクストに関する推測のための一般的な知識を記述するサブイベントルールを含む。
それぞれのユーザのためのプロファイル・ファイル（profile file）は、プロファイルルールを含んでいる。
ユーザが所定のコンテクストに存在する場合、コンテクストファイルは、このユーザのためのプロファイルへのリンクを含んでいる。明示的なユーザ入力は、コンテクストファイルに追加される入力イベントを使用して処理される。
以下の例は、サブイベントルール及びプロファイルルールがＲＤＦで記述されるやり方を例示している。サブイベントルール（SUBEVENT eventA AND eventB, eventC）は、以下のやり方で記述することができる。
Figure 2006504161
 様々なＵＲＬが表記の目的で省略される。プロファイルルール（PROFILE userA, eventA, eventB, actionA）は、以下のやり方で記述することができる。
Figure 2006504161
 更に、これらのルールに現れるイベントは、以下のやり方でイベントであると宣言される。
Figure 2006504161
 これらの例は、サブイベントルール及びプロファイルルールは、ある種類のルールの形式でＲＤＦ／ＸＭＬで表されることを示されている。これらのＲＤＦステートメントは、解釈のために使用されるＲＤＦスキーマ情報を伴う。ＲＤＦデータのためのスキーマは、図２に例示されている。
問合せ形式化プロセスは、以下のように実現することができる。初期の推測ステップ（コンテクスト決定及び好みの決定）は、スペシャルＡＰＩを介して利用可能にすることができ、このスペシャルＡＰＩは、適切なタイプのＲＤＦファイルと組み合わせて問合せ生成ステップを実現するために使用される。ＡＰＩは、たとえばHewlett-Packerd社により開発された、The Jena Semantic Web Toolkitとして、ＲＤＦ及びＲＤＦスキーマ情報を操作するためのJava class libraryを使用して、Ｊａｖａ（登録商標）で実現することができ、http://www.hpl.hp.com/semweb/jena-top.htmlJena.を参照されたい。
本発明の幾つかの利点は、以下のように要約することができる。はじめに、既存のメディアレコメンダは、クスラッチからそれらをリライトすることなしに、コンテクストアウェアにすることができる。第二に、標準的なインターネット及びウェブ技術を使用することで、相互使用可能性及びユーザへの利便性を可能にすることができる。パーティでのインターネットラジオ及びマイクの車でのラジオの両者（先に説明されたシナリオを参照されたい）は、同じＵＲＬを選択することで同じプレイリストにアクセスすることができる。第三に、ウェブで利用可能なユーザプロファイルをつくることで、同じユーザプロファイルが他のコンテクスト・アウェア・メディアシステムにアクセスすることができる。
図３は、概念的な方法で本発明に係るシステムのメインパートを例示している。システム３００は、ランダムアクセスメモリ３０２、ソフトウェアバス３１０、及び中央処理装置３１２を有している。メモリ３０２は、ソフトウェアバス３１０を介して中央処理装置３１２と通信することができる。メモリ３０２は、コンピュータ読取り可能なコード３０４，３０６及び３０８を有している。コンピュータ読取り可能なコード３０４は、先に説明されたように、問合せ定式化プロセスを実行するために設計される。コンピュータ読取り可能な３０６は、先に説明されたように、情報検索プロセスを実行する設計されており、コンピュータ読取り可能なコード３０８は、先に説明されたように、表示生成プロセスを実行するために設計される。情報検索プロセスは、遠隔に位置されるストレージシステム３１４に記憶されるメディアコンテンツを検索するために設計される。ストレージシステム３１４、及び本発明に係るシステムは、インターネットを通して互いに接続される。ストレージシステム３１４は、たとえばオーディオ及びビデオファイルを含むデータベース３１６を有するサーバとすることができる。ストレージシステム３１４は、多数のサーバにわたり分散することができ、それぞれのサーバは、多数のオーディオ及び／又はビデオファイルを有する。システムは、ソフトウェアシステムとしての例により説明される。しかし、専用のハードウェア、又は上述された方法ステップを実行するために設計されたプログラマブルハードウェアのようなハードウェアとソフトウェアの組み合わせも含まれる。
図４は、概念的なやり方で本発明に係るシステムを有するインターネット・イネーブル装置を例示している。インターネット・イネーブルテレビジョンセット４０２は、本発明に係るシステム４１０を有しており、インターネット・イネーブルラジオ４０４にインターネット接続を介して双方向に接続される。インターネット・イネーブルラジオ４０４は、本発明に係るシステム４１２を有しており、パーソナルコンピュータ４０６にインターネット接続を介して双方向に接続される。パーソナルコンピュータ４０６は、本発明に係るシステム４１４を有しており、テレビジョンセット４０２に双方向に接続される。パーソナルコンピュータ４０６は、先に説明されたように、本発明に係る方法を実行するために設計されたコンピュータ読取り可能なコード４１８をダウンロードすることができる。コンピュータ読取り可能なコード４１８は、ＣＤ、ＣＤ＋ＲＷ、ＤＶＤ等のようなストレージ装置４１６からパーソナルコンピュータ４０６により読み取ることができる。テレビジョンセット４０２、ラジオ４０４、及びパーソナルコンピュータ４０６は、インターネット・イネーブル装置の例である。インターネット・イネーブルにされる他の装置もまた、たとえば移動電話のように実施可能である。
本発明の方法の記載される実施の形態における順序は、強制されるものではなく、当業者であれば、本発明により意図されるコンセプトから逸脱することなしに、ステップの順序を変えるか、スレッディングモデル、マルチプロセッサシステム又はマルチプルプロセスを使用して同時にステップを実行する場合がある。
なお、先に記載された実施の形態は、本発明を限定するよりは例示するものであって、当業者であれば、特許請求の範囲から逸脱することなしに、多くの代替となる実施の形態を設計することができる。請求項では、括弧間に配置される参照符号は、請求項を限定するものとして解釈されるべきではない。単語「有する」とは、請求項に列挙された構成要素又はステップ以外の構成要素又はステップの存在を排除するものではない。構成要素に先行する単語“ａ”又は“ａｎ”は、複数のかかる構成要素の存在を排除するものではない。本発明は、幾つかの個別の構成要素を有するハードウェアにより、適切にプログラムされたコンピュータにより実現することができる。幾つかの手段を列挙しているシステムの請求項では、これら幾つかの手段は、同一のアイテムのコンピュータ読取り可能なソフトウェア又はハードウェアにより実施することができる。所定の手段が相互に異なる従属の請求項で引用される事実は、これらの手段の組み合わせが使用されないことを意味するものではない。
メディア関連システムの全体的なシステムアーキテクチャを例示する図である。 ＲＤＦデータのモデルを例示する図である。 概念的なやり方で本発明に係るシステムの主要部分を例示する図である。 概念的なやり方で本発明に係るシステムを有するインターネット・イネーブル装置を例示する図である。

Claims (16)

  1. ストレージシステムに存在するメディアコンテンツをユーザ又はユーザグループに提供する方法であって、
    該メディアコンテンツを検索するため、コンテクスト情報を使用することでユーザの状況について適切な問合せを定義するステップと、
    問合せされたメディアコンテンツを該ストレージシステムから検索するステップと、
    該問合せされたメディアコンテンツをユーザ又はユーザグループに提供するステップと、
    を含むことを特徴とする方法。
  2. 該コンテクスト情報は、少なくとも一人の存在する人物に関するセンサデータ、少なくとも１つの存在する対象物に関するセンサデータ、コンテクストに依存するユーザプロファイル、及びコンテクストに依存するグループファイルに関するセンサデータのうちの少なくとも１つを含む、
    請求項１記載のメディアコンテンツをユーザ又はユーザグループに提供する方法。
  3. 該コンテクスト情報は、空間に関する情報、時間に関する情報、及びそれぞれのイベントにより誰又は何が記述されるかに関する情報のうちの少なくとも１つより、それぞれのイベントが記述されるイベントの組み合わせを含む、
    請求項１記載のメディアコンテンツをユーザ又はユーザグループに提供する方法。
  4. 該コンテクスト情報は、イベントに関する推測を可能にするためにイベント間の数学的な関係を含む、
    請求項３記載のメディアコンテンツをユーザ又はユーザグループに提供する方法。
  5. イベントは、物理的なイベント、コンテンツイベント、人のイベント及び入力イベントのうちの少なくとも１つを含む、
    請求項３記載のメディアコンテンツをユーザ又はユーザグループに提供する方法。
  6. 該ユーザプロファイル及び該グループプロファイルは、少なくとも１つのプロファイルルールに基づいており、該少なくとも１つのプロファイルルールは、ユーザ又はユーザグループについて、所与のイベントが行われたときにユーザ又はユーザグループに従って実現されるべき可能性のあるイベントに関するアクションを記述し、
    該方法は、該可能性のあるイベントを決定するため、該少なくとも１つのプロファイルルールを該所与のイベントを含むコンテクスト情報に適用する、
    請求項２記載のメディアコンテンツをユーザ又はユーザグループに提供する方法。
  7. 該可能性のあるイベントは、評価値及び該評価値を与えたユーザを使用して決定される、
    請求項６記載のメディアコンテンツをユーザ又はユーザグループに提供する方法。
  8. 該メディアコンテンツ及び該コンテクスト情報に関する情報を表現するため、セマンティック・ウェブ・ランゲージが使用される、
    請求項２記載のメディアコンテンツをユーザ又はユーザグループに提供する方法。
  9. 異なるユーザのユーザプロファイルは、インターネットの異なる位置に個別に記憶される、
    請求項２記載のメディアコンテンツをユーザ又はユーザグループに提供する方法。
  10. イベントに関して推測するための数学的な関係は、セントラルサーバに位置される、
    請求項６記載のメディアコンテンツをユーザ又はユーザグループに提供する方法。
  11. 適用する少なくとも１つのプロファイルルールを決定するため、問合せ生成方法を適用するステップを有する、
    請求項６記載のメディアコンテンツをユーザ又はユーザグループに提供する方法。
  12. コラボラティブ・フィルタリングにより問合せされたメディアコンテンツを検索するステップを有する、
    請求項１記載のメディアコンテンツをユーザ又はユーザグループに提供する方法。
  13. ストレージシステムに存在するメディアコンテンツをユーザに提供するシステムであって、
    該メディアコンテンツを検索するため、コンテクスト情報を使用することでユーザの状況について適切な問合せを定義するための定義手段と、
    問合せされたメディアコンテンツを該ストレージシステムから検索するための検索手段と、
    該問合せされたメディアコンテンツをユーザに提供するための提供手段と、
    を有することを特徴とするシステム。
  14. 請求項１乃至１２のいずれか記載の方法を実行するために設計されたコンピュータプログラムプロダクト。
  15. 請求項１４記載のコンピュータプログラムプロダクトを含む情報キャリア。
  16. 請求項１３記載のシステムを有する娯楽装置。

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