JP2008287707A - ユーザプロフィールデータに基づくコンテンツ選択システムおよびコンテンツ選択方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 ユーザプロフィールの少なくとも一部に基づいてオンラインコンテンツを選択する。
【解決手段】 一実施形態では、個別のユーザ特性を含んだユーザプロフィールデータはプロフィールサーバに記憶される。続いて、オンラインユーザの挙動を解析し、これを用いて、対応するユーザ特性のプロフィール確率を更新する。一実施形態では、ユーザプロフィールおよびまたは更新したプロフィール確率に基づいて特定のオンラインコンテンツを選択するようにしてもよい。
【選択図】図１

Description

本発明は、一般に、コンテンツを選択し、表示することに関し、具体的には、ユーザのプロフィールデータに基づいてオンライン コンテキストのコンテンツを選択し、表示することに関する。

近年、オンライン上でのユーザ体験は劇的に進化し、今やマルチメディア コンテンツのあらゆる面がオンライン上に表示されるようになった。例えば、ユーザは、多数のオンライン コンテンツのソースにアクセスして、音楽を聴いたり、ビデオをダウンロードしたり、ニュース記事を読んだり、あるいは他の人と社交的なやり取りを行ったりする。ここで、代表的なオンラインユーザの利用可能な注目持続時間と、ユーザ周辺に限定されるインタラクティブな空間とがあるとすると、あらかじめ選択した限られた量のコンテンツしか効果的に表示できない。このようなあらかじめ選択したコンテンツとしては、例えば、オンライン広告、購買選択、利用可能なサービスなどが含まれる。

リアル／バーチャルの如何に関わらず、より多くのユーザがオンライン環境へ移行するに従い、オンラインユーザの関心を獲得しようとする競争が増大している。広告分野においては、現在のところ、ターゲットを絞った広告や購買選択などで特定のオンラインユーザが最も興味を持つと思われるオンラインコンテンツを正確に選択するような方法はない。このような問題を緩和する方法として、ユーザのプロフィール情報を特定の利用可能なオンラインコンテンツにマッチさせる方法がある。

しかし、このような従来の方法は、ユーザ好みのオンラインコンテンツを特定する手段としては、あまり効果的とは言えなかった。その理由は、ありきたりなオンライン上でのサインアップの一環として、特定のターゲット層に関する心理学的情報をユーザに提供いただくようにお願いしていることに起因するものであり、このようなユーザは、個人情報の漏洩を警戒したり、あるいは単に誠実に回答しなかったりする場合もある。したがって、ユーザ プロフィール データの少なくとも一部に基づいてオンラインコンテンツを選択するシステムおよび方法が必要とされている。

ここにオンライン コンテンツの選択に関する方法、プロフィール サーバおよびコンピュータプログラム製品を開示し、請求する。一実施形態では、本方法は、ユーザ特性を含むユーザプロフィール データの少なくとも一部を受信し、前記ユーザ特性のプロフィール確率を算出し、オンラインユーザ挙動データを受信することが含まれる。本方法は、さらに、オンラインユーザ挙動データの少なくとも一部基づいて、ユーザ特性に関するプロフィール確率を更新し、ユーザプロフィール データに基づいてオンラインコンテンツを選択することを含む。

本発明の別の側面、特徴および手法については、本発明の例示的な実施形態の記載に照らせば、当業者には明らかである。

本発明の特徴、目的および特長は、付属の図面と伴に以下に記載する詳細から明らかになるであろう。

本開示は、一般に、ユーザのプロフィールデータに基づいて、オンラインコンテンツを選択し、表示することに関する。実施形態によっては、サインアップの処理中や、オンラインユーザの１つ以上の動作に基づいて推測する処理中に、ユーザプロフィールデータを受信するようにしてもよい。１人分のユーザ プロフィールデータは、複数の個別の特性から構成され、各特性は、基礎データとしての信頼度を表すプロフィール確率を対応付けるにしてもよい。

本発明の一側面によれば、ユーザ挙動データ（user behavior data）を、好ましくは、複数のオンライン アプリケーションやこの他のソースから蓄積する。実施形態によっては、以下に詳細に記載されるように、このようなユーザ挙動データを用いて、前記のプロフィール確率とユーザ プロフィールデータ全体とを順次更新するようにしてもよい。

実施形態によっては、更新したユーザプロフィールの少なくとも一部に基づいて、特定のオンラインコンテンツを主体ユーザに表示するようにしてもよい。このようなオンラインコンテンツは、「最近似性マッチ（Closest Match）」の比較に基づいて利用可能なコンテンツのセットから選択するようにしてもよい。

「ユーザ」という表現は、特定の個人に用いたり、あるいは、個人によって構成される（あるいは個人に関係する）１人以上の「人物」や「プレイヤー」を指す。オンライン上の人物は、「アバター」と呼ばれる２次元アイコンの形態でユーザ自身を視覚的に表示するような、視覚的な表現にしてもよい。さらに、人物（akaプレイヤー）をオンライン環境の所定の「事例」で一意的に登場させたり、あるいは、異なる事例の間を移動するように設定してもよい。このように、ユーザという表現には、このようなユーザのオンライン上の登場人物も適宜含んでいることは理解できるであろう。

ここでは、「ある・・・」という表現は「１つ以上の・・・」を表す。「複数の・・・」という表現は「２つ以上の・・・」を表す。「別の・・・」という表現は、次の、あるいはそれ以降のものを指す。「含む」かつまたは「有する」という表現は、それのみに限定されないことを意味する。ここで用いる「あるいは（または）」とは、「いずれも」または「いずれの組み合わせも」という意味を内包するように解釈されることを意図している。したがって、「Ａ、Ｂあるいは（または）Ｃ」であれば、Ａ、Ｂ、Ｃ、ＡとＢ、ＡとＣ、ＢとＣ、ＡとＢとＣ、のいずれかを意味する。前記の定義の例外としては、要素、機能、ステップあるいは動作の組み合わせが本質的に互いに排除しあうような場合において起こり得る。本明細書を通じて用いられる「一実施形態」、「実施形態によっては」、「ある実施形態」または類似する表現は、実施形態に関して記載される特定の特徴、構成、特性が本発明の少なくとも一実施形態に含まれることを意味する。従って、本明細書を通じて各箇所に記載されるこのような表現は、必ずしも同じ実施形態を指しているとは限らない。さらに、特定の特徴、構成または特性をそれぞれ、制限なく、１つ以上の実施形態において適切な方法で組み合わせることもできる。

コンピュータ プログラミングの当業者の実務に則して、コンピュータシステムあるいは類似の電子システムにより実行される作業を参照しつつ、以下の通りに本発明を説明する。このような作業は、コンピュータによって実行されるように記載する場合もある。象徴的に表現される作業には、データビットを示す電気信号を処理するＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサによる操作や、システムメモリなどのメモリ領域でのデータビットの維持、あるいはこの他の信号の処理などが含まれることは理解できるであろう。データビットを維持するメモリ領域とは、特定の電気、磁気、光あるいは有機的な特性を有し、データビットに相当する物理的な位置を表す。

ソフトウェアを実装する際には、発明の構成要素は、必然的に、必要な仕事を実行するためのコードセグメントになっている。このようなコードセグメントはプロセッサ読取可能な媒体に記憶されるのだが、これは、転送した情報を記憶できるものであれば、いかなる媒体であってもよい。プロセッサ読取可能な媒体の例としては、電子回路、半導体メモリ装置、読取専用メモリ（ROM）、フラッシュメモリまたはこの他の不揮発メモリ、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光ディスク、ハードディスク、光ファイバ媒体、無線（RF）リンクなどである。

図１は、本発明の１つ以上の側面を実施する通信システム１００を示している。特に、通信システム１００は、ユーザ１１０と、コンテンツサーバ１３０と、アプリケーション サーバ１３５と、コミュニティ サーバ１９５との間で通信パスを提供するインターネットプロトコル（ＩＰ）ネットワーク１２０を備える。図示するように、ユーザ１１０は、このような各種オンライン サーバへアクセスするために用いる通信端末（Communication devices）の数はいくつでもよく、これらの通信端末には、（携帯電話、スマートフォン、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）などの）無線端末１４０、携帯コンピュータ１５０およびまたはパーソナルコンピュータ（ＰＣ）１６０などが含まれる。また、通信システム１００は、ユーザ１１０が無線端末１４０でＩＰネットワーク１２０に接続するときに、無線端末１４０とネットワーク１２０の間で無線通信サービスを提供するような場合は、通信事業者ネットワーク（Carrier Network）１７０をさらに備えていてもよい。通信事業者ネットワーク１７０は、ＧＭＭ（Global System for Mobile communications）、ＧＰＲＳ（General Packet Radio Service）、ＣＤＭＡ（Code Division Multiple Access）あるいはＷＣＤＭＡ（Wideband CDMA）などの１つ以上の無線通信プロトコルをサポートする。

第三者コンテンツサーバ１３０は、ＩＰネットワーク１２０上でオンラインコンテンツを提供する機能を有するサーバを備え、このようなオンラインコンテンツには、オーディオ コンテンツ、ビデオ コンテンツ、ストリーミング メディア、音楽、ゲーム系コンテンツ、（例えば、オンライン購入などの）処理系コンテンツ、広告コンテンツ、テキスト系コンテンツ、グラフィック系コンテンツ、あるいはこれらを組み合わせたものなどが含まれる。さらに、アプリケーション サーバ１３５は各種オンラインサービスを提供し、オンラインアプリケーションにアクセスするように構成さている。以下の事例に限定されるものではないが、このようなサービスやアプリケーションには、インターネット検索アプリケーション；Ｅメール アプリケーション；ロケーションベースのアプリケーション；ファンタジースポーツ（Fantasy Sports）、オークション、パーソナル、オンラインデートなどの各種サービス；地図サービス；およびニュースサービスなどが含まれる。本発明は、コンテンツサーバ１３０、アプリケーションサーバ１３５を用いて幅広いコンテンツ、サービス、アプリケーションを提供することができ、特定の事例のみに限定されることを意図するものではないことは理解できるであろう。また、コンテンツサーバ１３０、アプリケーションサーバ１３５を組み合わせて単一のサーバとしたり、あるいは、サーバ群としてもよいことは理解できるであろう。

引き続き図１を参照すると、通信システム１００は、ＩＰネットワーク１２０に接続されるプロフィール サーバ１８０をさらに備える。プロフィール サーバ１８０とプロフィール データベース１９０は個別に図示されているが、単一の構成要素としてもよく、あるいは、相互に結び付いて動作する異なる構成のサーバおよびまたはデータベースのように分離した形態であってもよい。いずれのイベントにおいても、プロフィール サーバ１８０は、ユーザ１１０を含む複数のユーザについてのユーザ プロフィールをデータベース１９０に維持するような構成であってもよい。このようなプロフィールデータには、個人についての統計的特性（demographic characteristics）（年齢、社会階層、性別、血液型、人種、年収、通勤時間や利用可能な自動車台数などの移動性、学歴、住宅保有、雇用状況、ロケーションなど）の集合を含んでいてもよい。さらに、ユーザ プロフィール情報には、性格、価値観、態度、関心、ライフスタイルなどの心理的特徴を含んでいてもよい。さらに、プロフィール サーバ１８０は、コミュニティサーバ１９５だけからユーザプロフィールデータを収集したり、あるいは異なるコミュニティ サーバ、コンテンツ サーバ１３０およびまたはアプリケーションサーバ１３５などの複数の異なるサーバ間で収集するようにしてもよい。

前記の通り、コミュニケーション システム１００は、さらに、コミュニティサーバ１９５を備えて、ＩＰネットワーク１２０を介してユーザ１１０にアクセス可能にしてもよい。実施形態によっては、コミュニティ サーバ１９５は、特許文献１に詳細に記載される３Ｄ環境のような三次元（３Ｄ）環境を取り扱うようにしてもよい。なお、ここに特許文献１の記載内容をすべて引用することとする。
米国特許公開第２００７／００１１６１号

しかし、同様に、サーバ１９５は、この他にいずれの種類のオンライン環境であってもよく、例えば、２次元（２Ｄ）環境であってもよい。以下の事例に限定されるものではいが、コミュニティ サーバ１９５は、ソーシャルネットワーキング サーバ、オンライン市場サーバあるいはゲームサーバであってもよい。コミュニティサーバ１９５はオンライン コミュニティにアクセスするためのポータルであってもよく、あるいは、コミュニティサービス、デート／お見合い、オンラインゲーム、コンテンツ閲覧、メニュＧＵＩナビゲーション、セキュリティサービス、自己履歴、ジャーナリズム／ブログ用アプリケーションなどの各種のアプリケーション、コンテンツ、サービスのインターフェースとして用いてもよい。

実施形態によっては、このようなオンライン コミュニティを用いて、デートサービス、ブログ、インスタントメッセージ、メールやオンラインイベントなどのソーシャルネット ワーキングを通じて人々を結びつけるようにしてもよい。オンライン コミュニティは、バーチャル コンポーネントとリアル コンポーネントとを備えるようにしてもよい。バーチャル コミュニティの場合は、ユーザは、バーチャルな世界で人物の役を演じたり、ネットワーク上で他の人とゲームを対戦したり、あるいは、この他のバーチャル サービスに参加することができる。バーチャル コミュニティでは、ゲーム コミュニティ、バーチャル ショッピング、バーチャル アドベンチャーなどのバーチャルなサービスを提供する。バーチャル コミュニティを表現するために用いられるコンテンツは、コンテンツサーバ１３０が提供するようにしてもよく、あるいは、コミュニティ サーバ１９５自体で維持するようにしてもよい。同様に、各種の利用可能なコミュニティベースのサービスやアプリケーションは、アプリケーション サーバ１３５で提供するようにしてもよく、あるいは、コミュニティ サーバ１９５自体で提供するようにしてもよい。

コミュニティ サーバ１９５を用いて、現実の時空間（例えば、ローカル時間）、ＧＰＳの位置、無線通信事業者のセル位置やサービスエリアなどで動作されるリアル コミュニティへアクセスするようにしてもよい。リアル コミュニティで利用可能なコミュニティ コンテンツを、現実の時空間にリンクさせたり、現実の時空間に対応するリアル コミュニティ内でユーザに提供するようにしてもよい。リアルコ ミュニティのコンテンツとサービスは、コンテンツ サーバ１３０で提供するようにしてもよいし、ローカルニュース、スポーツ、音楽、広告などの補足情報を含むようにしてもよい。情報検索は、ローカルビジネス、個人、宿泊、ショッピングなどに応じて調整するようにしてもよい。

図１には単一のコミュニティ サーバ１９５を示しているが、ユーザ１１０は、コミュニティ サーバ１９５内や、ＩＰネットワーク１２０に接続する多数の異なるコミュニティ サーバ間で構成される多数のオンライン環境間を移動することができる。しかし、説明の簡便性の目的から、コミュニティ システム１００は、単一のコミュニティ サーバ１９５のみを備えるように図示するが、本発明はこれに限定されるものではない。

以下で詳細に記載するように、コミュニティサーバ１９５によるサインアップの処理中に、あるいは別のオンライン登録の処理中に、ユーザ１１０は、ユーザの特定の統計的データ（demographic data）（例えば、年齢、社会階層、性別、血液型、人種、収入など）および心理データ（例えば、価値観、関心、ライフスタイルなど）の提供を求められることがある。このような情報はプロフィールサーバ１８０に記憶され、ユーザ１１０の初期ユーザプロフィール（initial user profile）を作成するために用いる。以下で詳細に記載するが、本発明の原理によれば、このユーザプロフィール データを用いて、ユーザ経験を向上させ、ユーザとユーザ、ユーザとコミュニティ、あるいはユーザとコンテンツとのより良いマッチを容易にすることができる。

図２を参照しつつ、本発明の一実施形態を実施する処理２００を行う。処理２００は、ユーザプロフィール データを受信する（Ｓ２１０）ことから始まる。実施形態によっては、ユーザプロフィール データは、１つ以上のユーザに関する特性、例えば、個別の統計項目（individual demographic traits）およびまたは心理的な数量などを含むようにしてもよい。続いて、このようなユーザプロフィール データは図１に示すプロフィール サーバなどのオンラインプロフィール サーバに記憶されるようにしてもよい。一実施形態では、主体ユーザ（例えば、図１のユーザ１１０）がオンライン識別やペルソナに関してサインアップしたり、あるいはこれらを作成するときに、特定のプロフィール データもあわせて提供すると、Ｓ２１０の作業が開始されるようにしてもよい。あるいは、Ｓ２１０で受信するユーザプロフィール データは、ユーザの１つ以上のオンライン行動に基づいた推測データであってもよい。このようなオンライン行動には、音楽やビデオをダウンロードした履歴／傾向、オンライン購入の履歴／傾向およびまたは広告を選択した履歴／傾向のなどが含まれていてもよい。さらに、同様に、主体ユーザがチャットややり取りをする相手のプロフィールデータを用いて、主体ユーザのプロフィール データを推測するようにしてもよい。プロフィール データを推測するために有用と思われるオンライン行動のスペクトル（領域）としては、さらに、ウェブ閲覧、Ｅメール、テキスト作成、ゲーム対戦、ソーシャル活動、ファンタジースポーツ活動、オークション、パーソナル、ナビゲーション、ニュースの選択に関する主体ユーザの履歴や傾向などが含まれてもよい。当然のことながら、プロフィールデータの推測に用いられるユーザ行動の形態は、ユーザプロフィールにカタログ化された行動の種別に応じて異なってくる。

主体ユーザのプロフィール データを受信すると、処理２００は、Ｓ２２０に進み、ユーザプロフィールを構成する個々の特性に関するプロフィール確率を算出する。実施形態によっては、プロフィール確率は、Ｓ２１０で受信したユーザプロフィール データが、もともとユーザから提供されたデータであるとか、推測によるデータであると確信する確信の度合いを表示するものである。この目的から、一実施形態では、よく知られた手法であるベイズ確率の解析に基づいてプロフィール確率を算出してもよい。あるいは、ベイズ確率の解析と組み合わせて、ユーザ提供のデータに所定の確率値を自動的に割り当てるようにしてもよい。さらに、目的の特定の特性について推定を行って、この推定に基づいてユーザ提供データの初期確率に値を割り当てるようにしてもよい。例えば、血液型よりも年齢を偽る傾向があるユーザは、年齢の特性に関する初期確率を、血液型の特徴に関する初期確率よりも低くする。

続いて、処理２００はＳ２３０に進んで、ユーザ挙動データを受信するようにしてもよい。ユーザ挙動データは、前記のＳ２１０と同様に、プロフィールサーバ（例えば、図１のプロフィールサーバ１８０など）で集計するようにしてもよい。一実施形態では、このようなデータは、Ｓ２１０の推測データで説明したのと同じ範囲のオンライン行動と活動に基づくようにしてもよい。例えば、ユーザが歌やビデオをダウンロードする度に、ユーザが行った選択をユーザ挙動データとして表示する。同様に、主体ユーザが閲覧したウェブサイトや実行したオンラインサーチのすべてを、主体ユーザに関する特定の統計上の挙動およびまたは心理的な挙動を推測するために用いる挙動としてもよい。

実施形態によっては、Ｓ２３０で受信するオンラインユーザ挙動データの範囲は、複数のオンラインアプリケーションおよびまたは環境から受信するようにしてもよい。事例を目的として、このような挙動データは、ブラウザ関連のソースから受信するようにしてもよく、主体ユーザがアクセスするウェブサイトに関する挙動データを含んでいてもよい。また、挙動データはＥメール アプリケーション、オンライン マッピング サービス、ソーシャルコミュニティ アプリケーション（例えば、図１のコミュニティサーバ１９５など）から受信するようにしてもよく、コンテンツ（例えば、図１のコンテンツサーバ１３０など）、オンラインのサービスやアプリケーションなど（例えば、図１のアプリケーションサーバ１３５など）を提供するものであれば、この他のオンラインアプリケーションからも受信してもよい。一実施形態では、１つのユーザ識別をこれらのアプリケーション間で持続的に維持するようにして、挙動データを複数のオンライン ソースから受信してもよい。このようなやり方は、ユーザのログインによって実行可能であり、ログイン後は、主体ユーザの各種アプリケーションの出入りに応じて、バックグラウンド実行処理（background executing process）でログイン ステータスを維持するようにしてもよい。なお、ログイン ステータスを持続的に維持する方法の詳細については、当業者には自明であり、本発明の範囲を超えるものである。

引き続き図２を参照しつつ、処理２００はＳ２４０へ進んで、ユーザの１つ以上の特性の関するプロフィール確率を、Ｓ２３０で受信した挙動データに基づいて、更新するようにしてもよい。一実施形態では、Ｓ２４０の作業では、Ｓ２３０で受信したユーザ挙動データに照らして所定の特性に関する初期プロフィール確率を更新し、この更新作業の後にベイズ確率法の解析に従った処理を進めるようにしてもよい。なお、公知の確率解析であればいずれの解析も同様に用いられることは理解できるであろう。また、この事例のみに限定されるものではないが、ここではユーザは４０歳の女性であると仮定する。この女性がマルチプレーヤー オンライン ロールプレーイングゲームに参加するやり方は、典型的な４０歳の女性にしては気まぐれなユーザ挙動であると想定する。したがって、このような情報に基づけば、この女性の年齢およびまたは性別に関する確率を低く設定することになる。なお、プロフィール確率を更新する方法は、実質的に制限されるものではない。

Ｓ２４０の更新作業の一部として、どの行動がどの特性の更新を保証するのかを選択する必要がある場合もある。この目的から、プロフィールサーバは、ユーザ挙動データを受信すると、データベースを参照して、受信した挙動データに具現化された行動の影響を受ける特性について調べるようにしてもよい。影響を受ける特徴を特定したならば、確率分析を用いて、このような特性を個別に更新し、さらに、主体ユーザのプロフィールデータの全体も更新するようにしてもよい。

Ｓ２４０の更新作業を完了すると、さらに、処理２００はＳ２５０に進んで、更新したユーザプロフィールの少なくとも一部に基づいて、特定のコンテンツを主体ユーザに表示するようにしてもよい。図３の処理３００を参照しつつ以下で詳細に記載するのだが、実施形態によっては、「最近似性マッチ（Closest Match）」の比較に基づいて、特定の形態のコンテンツを利用可能なコンテンツのセットから選択するようにしてもよい。

ここで、図３を参照しつつ、図２のＳ２５０での作業と同じように、ユーザプロフィール データの少なくとも一部に基づいてコンテンツを選択するための処理３００の一実施形態について説明する。本発明の原理に従うならば、処理３００では、ユーザ提供の情報に基づいて、あるいはユーザ挙動から推測するなどして、主体ユーザのユーザプロフィールはすでに確立されているものとする。

選択処理３００は、まず、コンテンツを発生させるイベントを検出する作業から始まる（Ｓ３０５）。以下の事例に限定されるものではないが、このようなイベントの発生は、主体ユーザ（例えば、図１のユーザ１１０など）がオンラインのバーチャルコミュニティの特定エリアにアクセスすると発生することもある。コンテンツ発生イベントには、実質的にあらゆるオンライン活動が含まれ、例えば、チャットルームにアクセスする、オンライン市場に入場する、コンテンツを聴いたり閲覧する選択をする、などがあり、もちろん、オンラインコミュニティの特定エリアにナビゲートすることなども含まれる。コンテンツ発生イベントは、コンテンツ選択の処理３００が開始されることを表示するための単なる一方法であることは理解できるであろう。

広告コンテンツの場合では、主体ユーザが広告スロットの範囲に入ることをコンテンツ発生イベントとしてもよい。具体的には、バーチャル環境では、あるいはオンラインのリアル環境であっても、広告スロットをオンライン空間内の特定ロケーションに配置するようにしてもよい。処理３００では、このようなスロット範囲内に入ることを、広告の表示を発生させるイベントとして解釈するようにしてもよい。

コンテンツ発生イベントごとに、利用可能なイベントの集合を特定するようにしてもよい（Ｓ３１０）。発生イベントは、例えば、オンラインの音楽店に入ることであり、利用可能なコンテンツの集合は、ユーザが店内にいる間にディスプレイする新譜アルバムについての広告の集合であってもよい。一実施形態では、このようなコンテンツを、図１のコンテンツ サーバ１３０やアプリケーション サーバ１３５に記憶するようにしてもよく、あるいはコミュニティサーバ１９５であってもよい。さらに、このようなコンテンツは、広告コンテンツ、音楽コンテンツ、ビデオコンテンツ、購買オプションなどであってもよい。

続いて、処理３００はＳ３１５に進み、ユーザプロフィール データを、Ｓ３１０で特定した利用可能なコンテンツに対応する１つ以上のパラメータと比較するようにしてもよい。一実施形態では、このような作業は、プロフィールサーバ（例えば、図１のプロフィールサーバ１８０）から主体ユーザのプロフィール データへアクセスすることで実行される。前記の通り、このようなプロフィール データは、統計データと心理データの両方で構成されるようにしてもよい。さらに、このようなプロフィール データは、複数のオンライン アプリケーションやオンライン環境から集めたオンラインのユーザ挙動に基づいて、図２の処理２００で更新されるようにしてもよい。

実施形態によっては、Ｓ３１５の比較作業は、コンテンツに込みこまれたターゲットとなるデータとコンテンツを、あるいはコンテンツに対応するターゲットとなるデータを比較するようにしてもよい。一実施形態では、このようなターゲットとなるデータは、特定の広告で具現化される音楽の種別を代表するようなキーワード形態であってもよい。ここで再び記載するが、オンラインの音楽店のコンテキストでは、年齢、性別およびまたは一般的な音楽の関心事などのプロフィールデータを音楽広告のセットにマッチさせるようにしてもよい。

さらに、実施形態によっては、Ｓ３１５の比較作業はコンテキスト依存のほうが好適である場合もある。具体的には、コンテンツのパラメータやキーワードが異なるコンテキストでは、それぞれで異なる意味を持つようにしてもよい。事例として、「ｊａｖａ」というキーワードを、デートサービスでのやり取りではコーヒーを意味する（例えば、「ｊａｖａはいかがですか？」など）ようにして、ソフトウェア開発者のチャット会議でのやり取りではプログラミング言語とするようにしてもよい。

引き続き図３を参照しつつ、処理３００はＳ３２０に進んで、「近似性マッチ（closeness match）」解析を実施するようにしてもよい。一実施形態では、この作業は、Ｓ３１５の比較に基づいて、利用可能なコンテンツと対応するユーザ特性との近似性を決定することを含む。このような「近似性マッチ」解析は、共通のキーワードやオーバーラップする範囲などに基づいて行われるようにしてもよい。

Ｓ３２０での近似性マッチ解析に基づいて、処理３００は、主体ユーザが関心のあるコンテンツに最も近似していそうな利用可能なコンテンツのセットから選択したコンテンツを主体ユーザに表示するようにしてもよい（Ｓ３２５）。ここで再び音楽の広告の事例に戻って、Ｓ３２５の作業では、主体ユーザの関心の確率が高いことがユーザプロフィールに示されている特定のバンドの新譜アルバムの購買に関する広告を、音楽店のバーチャルウォール（virtual wall）上でクリック可能にして表示するようにしてもよい。

処理３００の記載では、音楽広告の特定事例を参照したが、もちろん、これは狭義の事例であって、処理３００の作業の原理は、同様に、多数のコンテキストに適用可能であり、前記事例のみに限定することを意図するものではない。

図４は、図３の処理３００の別の実施形態を示している。図示する通り、処理３３０は、Ｓ３３５でコンテンツ発生イベントを特定することで開始され、続いてＳ３４０で利用可能なコンテンツの特定を行う点では、処理３００と同じ作業を行う。同様に、処理３３０は、処理３００で説明したのと同じように、プロフィール データとコンテンツ パラメータとを比較する作業（Ｓ３４５）や、近似性マッチの作業（Ｓ３５０）も含まれる。要するに、図３のＳ３０５からＳ３２０までの作業を、図４の処理３３０のＳ３３５からＳ３５０までの作業に取り入れていることとする。

とは言うものの、図４の処理３３０では、Ｓ３５５において、Ｓ３５０の近似性マッチで用いられたユーザの特性に関する確率が所定の閾値を超えたか否かを判定する点で、図３の処理３００とは異なる。具体的には、１つ以上のユーザ特性について近似性マッチを有すると判定されたコンテンツであっても、ユーザ特性に関する確率の精度が低い場合には、近似性マッチ全体も同じく低くしてもよい。同様に、目的の特性に関する確率が閾値を超えない場合には、処理３３０ではＳ３６０に進んで、デフォルト コンテンツを代わりに表示するようにしてもよい。反対に、問題のユーザ特性の確率が閾値を超える場合には、処理３３０ではＳ３６５へ進んで、ユーザにマッチするコンテンツを表示するようにしてもよい。このようなコンテンツの形態に応じて、グラフィックのコンポーネント、オーディオのコンポーネント、テキストベースのコンポーネントでコンテンツを表示したり、あるいはこれらの組み合わせなどで表示するようにしてもよい。

最小閾値に達しない場合にデフォルト広告などのデフォルトのコンテンツを表示したいという要望は、オンライン広告を検討する者には魅力的かもしれない。このように、広告業者は、ターゲット広告の利点を利用しつつ、関心を引くような、関心を形成するような製品を継続的に一般広告することができる。

各種実施形態に関連させて発明を説明したが、本発明はさらなる修正が可能であることは理解できるであろう。一般に、本願は、本発明の原理に従い、かつ本発明が関係する周知・慣行の技術の範囲において本開示から逸脱するものも含め、本発明のあらゆる変形、用途、適用を包含することを意図している。

本発明のある実施形態に係わる通信システムを示す図である。 本発明の一実施形態に係わるユーザプロフィール データに基づいてコンテンツを選択する処理を示す図である。 本発明の別の実施形態に係わるユーザプロフィール データに基づいてコンテンツを表示する処理を示す図である。 本発明の別の実施形態に係わるユーザプロフィール データに基づいてコンテンツを表示する処理を示す図である。

符号の説明

１００ 通信システム
１１０ ユーザ
１２０ ＩＰネットワーク
１３０ コンテンツサーバ
１３５ アプリケーションサーバ
１４０ 無線端末
１５０ 携帯コンピュータ
１６０ パーソナルコンピュータ
１７０ 通信事業者ネットワーク
１８０ プロフィールサーバ
１９０ プロフィールデータベース
１９５ コミュニティサーバ

Claims (33)

1. ユーザ特性を含んだユーザプロフィール データの少なくとも一部を受信し、
   前記ユーザ特性のプロフィール確率を算出し、
   オンラインユーザ挙動データを受信し、
   前記オンラインユーザ挙動データの少なくとも一部に基づいて前記ユーザ特性のプロフィール確率を更新し、
   前記ユーザプロフィール データに基づいてオンラインコンテンツを選択する
   ことを特徴とするオンラインコンテンツ選択方法。
2. 前記オンラインコンテンツ選択方法は、さらに、
   前記オンラインユーザ挙動データの少なくとも一部に基づいて前記ユーザプロフィール データを更新し、
   前記オンラインコンテンツの選択は、前記ユーザプロフィール データの少なくとも一部と前記オンラインコンテンツの１つ以上の特性とのマッチに基づいて行われる
   ことを特徴とする請求項１に記載のオンラインコンテンツ選択方法。
3. 前記プロフィール確率の算出では、前記ユーザ特性に対して、前記ユーザ特性の確信度を表す値を割り当てることを特徴とする請求項１に記載のオンラインコンテンツ選択方法。
4. 前記オンラインユーザ挙動データの受信は、複数の異なるオンラインアプリケーションから前記オンラインユーザ挙動データを受信することを特徴とする請求項１に記載のオンラインコンテンツ選択方法。
5. 前記ユーザプロフィール データは、年齢、社会階層、性別、血液型、人種、収入、教育レベル、住宅保有状況、雇用状況、地理的ロケーション、居住、国籍、身体的特徴、性格的特徴、モラル観、関心およびライフスタイルの１つ以上を含んだ、複数のユーザ特性を含むことを特徴とする請求項１に記載のオンラインコンテンツ選択方法。
6. 前記プロフィール確率の更新は、前記オンラインユーザ挙動データが前記ユーザ特性と一致するときには前記ユーザ特性の前記プロフィール確率を上昇させ、前記オンラインユーザ挙動データが前記ユーザ特性と一致しないときには前記ユーザ特性の前記プロフィール確率を低下させることを特徴とする請求項１に記載のオンラインコンテンツ選択方法。
7. 前記オンラインコンテンツの選択は、利用可能な広告のセットから広告を選択することを特徴とする請求項１に記載のオンラインコンテンツ選択方法。
8. 前記オンラインコンテンツ選択方法は、さらに、
   前記オンラインコンテンツをオンライン環境でユーザに表示することを特徴とする請求項１に記載のオンラインコンテンツ選択方法。
9. 前記オンラインコンテンツの選択は、前記ユーザプロフィール データと前記プロフィール確率とに基づいて行われることを特徴とする請求項１に記載のオンラインコンテンツ選択方法。
10. 前記オンラインコンテンツ選択方法は、前記オンラインコンテンツの選択に先立って、さらに、
    コンテンツ発生イベントを検出し、
    前記検出に応答して、対応するパラメータを有する利用可能なコンテンツのセットを特定し、
    前記ユーザプロフィールと前記利用可能なコンテンツのセットの対応するパラメータとを比較し、
    前記プロフィールデータと前記利用可能なコンテンツのセットの１つとが最も近似するものを特定し、
    前記オンラインコンテンツの選択では、前記最も近似するマッチに対応する前記オンラインコンテンツを選択する
    ことを特徴とする請求項１に記載のオンラインコンテンツ選択方法。
11. 前記オンラインコンテンツ選択方法は、さらに、
    前記プロフィール確率を閾値と比較し、
    前記プロフィール確率が前記閾値を超えるときには、前記選択したオンラインコンテンツを表示し、
    前記プロフィール確率が前記閾値を超えないときには、デフォルト コンテンツを表示する
    ことを特徴とする請求項１に記載のオンラインコンテンツ選択方法。
12. ネットワーク上でオンラインコンテンツを提供するプロフィール サーバであって、
    前記プロフィール サーバは、
    前記サーバと前記ネットワークとを接続し、
    ユーザ特性を含んだユーザプロフィール データを受信し、
    オンラインユーザ挙動データを受信するネットワークインターフェースと、
    オンラインコンテンツの選択を実行するプロセッサ実行可能な指令を含むメモリと、
    前記メモリに電気的に接続され、前記プロセッサ実行可能な指令を実行するプロセッサと、
    を備え、
    前記指令は、前記ユーザ特性のプロフィール確率を算出し、
    オンラインユーザ挙動データを受信し、
    前記オンラインユーザ挙動データの少なくとも一部に基づいて前記ユーザ特性のプロフィール確率を更新し、
    前記ユーザプロフィール データに基づいてオンラインコンテンツを選択する
    ことを特徴とするプロフィール サーバ。
13. 前記プロセッサは、前記プロセッサ実行可能な指令を実行して、前記オンラインユーザ挙動データの少なくとも一部に基づいて前記ユーザプロフィールデータの更新し、
    前記プロセッサは、前記オンラインコンテンツの選択を、前記ユーザプロフィール データの少なくとも一部と前記オンラインコンテンツの１つ以上の特性とのマッチに基づいて行う
    ことを特徴とする請求項１２に記載のプロフィール サーバ。
14. 前記プロフィール確率は、前記ユーザ特性の確信度を表す値のセットを含むことを特徴とする請求項１２に記載のプロフィール サーバ。
15. 前記オンラインユーザ挙動データは、複数の異なるオンラインアプリケーションから受信することを特徴とする請求項１２に記載のプロフィール サーバ。
16. 前記ユーザプロフィール データは、年齢、社会階層、性別、血液型、人種、収入、教育レベル、住宅保有状況、雇用状況、地理的ロケーション、居住、国籍、身体的特徴、性格的特徴、モラル観、関心およびライフスタイルの１つ以上を含んだ、複数のユーザ特性を含むことを特徴とする請求項１２に記載のプロフィール サーバ。
17. 前記プロフィール確率を、前記オンラインユーザ挙動データが前記ユーザ特性と一致するときには前記ユーザ特性の前記プロフィール確率を上昇させ、
    前記オンラインユーザ挙動データが前記ユーザ特性と一致しないときには前記ユーザ特性の前記プロフィール確率を低下させることを特徴とする請求項１２に記載のプロフィール サーバ。
18. 前記オンラインコンテンツは、利用可能な広告のセットから選択された広告を含むことを特徴とする請求項１２に記載のプロフィール サーバ。
19. 前記プロセッサは、さらに、
    前記プロセッサ実行可能な指令を実行して、前記オンラインコンテンツをオンライン環境でユーザに表示することを特徴とする請求項１２に記載のプロフィール サーバ。
20. 前記オンラインコンテンツは、前記ユーザプロフィール データと前記プロフィール確率とに基づいて選択されることを特徴とする請求項１２に記載のプロフィール サーバ。
21. 前記プロセッサは、前記プロセッサ実行可能な指令を実行して、
    コンテンツ発生イベントを検出し、
    前記検出に応答して、対応するパラメータを有する利用可能なコンテンツのセットを特定し、
    前記ユーザプロフィールと前記利用可能なコンテンツのセットの対応するパラメータとを比較し、
    前記プロフィールデータと前記利用可能なコンテンツのセットの１つとが最も近似するものを特定し、
    前記オンラインコンテンツの選択では、前記最も近似するマッチに対応する前記オンラインコンテンツを選択する
    ことを特徴とする請求項１２に記載のプロフィール サーバ。
22. 前記プロセッサは、さらに、前記プロセッサ実行可能な指令を実行して、
    前記プロフィール確率を閾値と比較し、
    前記プロフィール確率が前記閾値を超えるときには、前記選択したオンラインコンテンツを表示し、
    前記プロフィール確率が前記閾値を超えないときには、デフォルト コンテンツを表示する
    ことを特徴とする請求項１２に記載のプロフィール サーバ。
23. オンラインコンテンツの選択を可能にするプロセッサ実行可能な符号を記憶するプロセッサ読み取り可能な媒体を備えるコンピュータ プログラム製品であって、
    前記プロセッサ読み取り可能な媒体は、
    ユーザ特性を含んだユーザプロフィール データを受信するプロセッサ実行可能なプログラム符号と、
    前記ユーザ特性のプロフィール確率を算出するプロセッサ実行可能なプログラム符号と、
    オンラインユーザ挙動データを受信するプロセッサ実行可能なプログラム符号と、
    前記オンラインユーザ挙動データの少なくとも一部に基づいて前記ユーザ特性のプロフィール確率を更新するプロセッサ実行可能なプログラム符号と、
    前記ユーザプロフィール データに基づいてオンラインコンテンツを選択するプロセッサ実行可能なプログラム符号と
    を含むことを特徴とするコンピュータ プログラム製品。
24. 前記プロセッサ読み取り可能な媒体は、さらに、
    前記オンラインユーザ挙動データの少なくとも一部に基づいてユーザプロフィール データを更新するプロセッサ実行可能なプログラム符号を含み、
    前記オンラインコンテンツを選択するプロセッサ実行可能なプログラム符号は、前記ユーザプロフィール データの少なくとも一部と前記オンラインコンテンツの１つ以上の特性とのマッチに基づいて前記オンラインコンテンツを選択するプロセッサ実行可能なプログラム符号を含む
    ことを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータ プログラム製品。
25. 前記プロフィール確率を算出するプロセッサ実行可能なプログラム符号は、前記ユーザ特性に対して、前記ユーザ特性が真である確率を表す値を前記ユーザ特性に付与するプロセッサ実行可能なプログラム符号を含むことを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータ プログラム製品。
26. 前記オンラインユーザ挙動を受信するプロセッサ実行可能なプログラム符号は、複数の異なるオンラインアプリケーションから前記オンラインユーザ挙動データを受信するプロセッサ実行可能なプログラム符号を含むことを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータ プログラム製品。
27. 前記ユーザプロフィール データは、年齢、社会階層、性別、血液型、人種、収入、教育レベル、住宅保有状況、雇用状況、地理的ロケーション、居住、国籍、身体的特徴、性格的特徴、モラル観、関心およびライフスタイルの１つ以上を含んだ、複数のユーザ特性を含むことを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータ プログラム製品。
28. 前記プロフィール確率を更新するプロセッサ実行可能なプログラム符号は、
    前記オンラインユーザ挙動データが前記ユーザ特性と一致するときには前記ユーザ特性の前記プロフィール確率を上昇させるプロセッサ実行可能なプログラム符号と、
    前記オンラインユーザ挙動データが前記ユーザ特性と一致しないときには前記ユーザ特性の前記プロフィール確率を低下させるプロセッサ実行可能なプログラム符号と
    を含むことを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータ プログラム製品。
29. 前記オンラインコンテンツを選択するプロセッサ実行可能なプログラム符号は、利用可能な広告のセットから広告を選択するプロセッサ実行可能なプログラム符号を含むことを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータ プログラム製品。
30. 前記プロセッサ読み取り可能な媒体は、前記オンラインコンテンツをオンライン環境でユーザに表示するプロセッサ実行可能なプログラム符号を含むことを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータ プログラム製品。
31. 前記オンラインコンテンツを選択するプロセッサ実行可能なプログラム符号は、前記ユーザプロフィール データと前記プロフィール確率とに基づいて前記オンラインコンテンツを選択するプロセッサ実行可能なプログラム符号を含むことを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータ プログラム製品。
32. 前記プロセッサ読み取り可能な媒体は、さらに、
    コンテンツ発生イベントを検出するプロセッサ実行可能なプログラム符号と、
    前記検出に応答して、対応するパラメータを有する利用可能なコンテンツのセットを特定するプロセッサ実行可能なプログラム符号と、
    前記ユーザプロフィールと前記利用可能なコンテンツのセットの対応するパラメータとを比較するプロセッサ実行可能なプログラム符号と、
    前記プロフィールデータと前記利用可能なコンテンツのセットの１つとが最も近似するものを特定するプロセッサ実行可能なプログラム符号と
    を含み、
    前記オンラインコンテンツの選択には、前記最も近似するマッチに対応する前記オンラインコンテンツを選択することが含まれる
    ことを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータ プログラム製品。
33. 前記プロセッサ読み取り可能な媒体は、さらに、
    前記プロフィール確率を閾値と比較するプロセッサ実行可能なプログラム符号と、
    前記プロフィール確率が前記閾値を超えるときには、前記選択したオンラインコンテンツを表示するプロセッサ実行可能なプログラム符号と
    前記プロフィール確率が前記閾値を超えないときには、デフォルト コンテンツを表示するプロセッサ実行可能なプログラム符号と
    を含むことを特徴とする請求項２３に記載のコンピュータ プログラム製品。

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