JP2011504061A - 移動環境においてターゲットコンテンツメッセージのユーザ相互関連付けを学習および予測するためにキーワードベクトルおよび関連するメトリックを使用する方法およびシステム - Google Patents

移動環境においてターゲットコンテンツメッセージのユーザ相互関連付けを学習および予測するためにキーワードベクトルおよび関連するメトリックを使用する方法およびシステム Download PDF

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Abstract

移動クライアントが情報を表示することの適合性を判定するための方法およびシステムが、開示される。或る特定の例示的な方法は、１つまたは複数のそれぞれの第１のメッセージに各セットが関連する、１つまたは複数の第１のキーワードの複数のセットを移動クライアント上で受信すること、移動クライアント上でそれぞれの第１のメッセージのユーザ対話を監視すること、監視されたユーザ対話に基づいて、第１のキーワードを用いて移動クライアント上で学習動作を実行して、キーワード関心重みのセットを推定すること、ターゲットメッセージに関連するターゲット・キーワードのセットを受信すること、および推定されたキーワード関心重みに基づいて、移動クライアント上でターゲットメッセージを表示することを含む。

Description

本出願は、２００７年１１月１４日に出願された「ＭＥＴＨＯＤ ＡＮＤ ＳＹＳＴＥＭ ＦＯＲ ＵＳＥＲ ＰＲＯＦＩＬＥ ＭＡＴＣＨ ＩＮＤＩＣＡＴＩＯＮ ＩＮ Ａ ＭＯＢＩＬＥ ＥＮＶＩＲＯＮＭＥＮＴ」という名称の米国特許仮出願第６０／９８８，０２９号、２００７年１１月１４日に出願された「ＭＥＴＨＯＤ ＡＮＤ ＳＹＳＴＥＭ ＦＯＲ ＫＥＹＷＯＲＤ ＣＯＲＲＥＬＡＴＩＯＮ ＩＮ Ａ ＭＯＢＩＬＥ ＥＮＶＩＲＯＮＭＥＮＴ」という名称の米国特許仮出願第６０／９８８，０３３号、２００７年１１月１４日に出願された「ＭＥＴＨＯＤ ＡＮＤ ＳＹＳＴＥＭ ＦＯＲ ＵＳＥＲ ＰＲＯＦＩＬＥ ＭＡＴＣＨ ＩＮＤＩＣＡＴＩＯＮ ＩＮ Ａ ＭＯＢＩＬＥ ＥＮＶＩＲＯＮＭＥＮＴ」という名称の米国特許仮出願第６０／９８８，０３７号、および２００７年１１月１４日に出願された「ＭＥＴＨＯＤ ＡＮＤ ＳＹＳＴＥＭ ＦＯＲ ＭＥＳＳＡＧＥ ＶＡＬＵＥ ＣＡＬＣＵＬＡＴＩＯＮ ＩＮ Ａ ＭＯＢＩＬＥ ＥＮＶＩＲＯＮＭＥＮＴ」という名称の米国特許仮出願第６０／９８８，０４５号の優先権を主張するとともに、内容の全体を組み込む。また、本出願は、２００８年１１月１１日に出願された「ＵＳＥＲ ＰＲＯＦＩＬＥ ＭＡＴＣＨ ＩＮＤＩＣＡＴＩＯＮ ＩＮ Ａ ＭＯＢＩＬＥ ＥＮＶＩＲＯＮＭＥＮＴ ＭＥＴＨＯＤＳ ＡＮＤ ＳＹＳＴＥＭＳ」という名称の米国特許非仮出願第１２／２６８，９０５号（クアルコム整理番号０７１９１３Ｕ１）、２００８年１１月１１日に出願された「ＭＥＴＨＯＤ ＡＮＤ ＳＹＳＴＥＭ ＵＳＩＮＧ ＫＥＹＷＯＲＤ ＶＥＣＴＯＲＳ ＡＮＤ ＡＳＳＯＣＩＡＴＥＤ ＭＥＴＲＩＣＳ ＦＯＲ ＬＥＡＲＮＩＮＧ ＡＮＤ ＰＲＥＤＩＣＴＩＯＮ ＯＦ ＵＳＥＲ ＣＯＲＲＥＬＡＴＩＯＮ ＯＦ ＴＡＲＧＥＴＥＤ ＣＯＮＴＥＮＴ ＭＥＳＳＡＧＥＳ ＩＮ Ａ ＭＯＢＩＬＥ ＥＮＶＩＲＯＮＭＥＮＴ」という名称の米国特許非仮出願第１２／２６８，９１４号（クアルコム整理番号０７１９１３Ｕ２）、２００８年１１月１１日に出願された「ＭＥＴＨＯＤ ＡＮＤ ＳＹＳＴＥＭ ＦＯＲ ＵＳＩＮＧ Ａ ＣＡＣＨＥ ＭＩＳＳ ＳＴＡＴＥ ＭＡＴＣＨ ＩＮＤＩＣＡＴＯＲ ＴＯ ＤＥＴＥＲＭＩＮＥ ＵＳＥＲ ＳＵＩＴＡＢＩＬＩＴＹ ＯＦ ＴＡＲＧＥＴＥＤ ＣＯＮＴＥＮＴ ＭＥＳＳＡＧＥＳ ＩＮ Ａ ＭＯＢＩＬＥ ＥＮＶＩＲＯＮＭＥＮＴ」という名称の米国特許非仮出願第１２／２６８，９２７号（クアルコム整理番号０７１９１３Ｕ３）、２００８年１１月１１日に出願された「ＭＥＴＨＯＤ ＡＮＤ ＳＹＳＴＥＭ ＦＯＲ ＭＥＳＳＡＧＥ ＶＡＬＵＥ ＣＡＬＣＵＬＡＴＩＯＮ ＩＮ Ａ ＭＯＢＩＬＥ ＥＮＶＩＲＯＮＭＥＮＴ」という名称の米国特許非仮出願第１２／２６８，９３９号（クアルコム整理番号０７１９１３Ｕ４）、２００８年１１月１１日に出願された「ＭＥＴＨＯＤ ＡＮＤ ＳＹＳＴＥＭ ＵＳＩＮＧ ＫＥＹＷＯＲＤ ＶＥＣＴＯＲＳ ＡＮＤ ＡＳＳＯＣＩＡＴＥＤ ＭＥＴＲＩＣＳ ＦＯＲ ＬＥＡＲＮＩＮＧ ＡＮＤ ＰＲＥＤＩＣＴＩＯＮ ＯＦ ＵＳＥＲ ＣＯＲＲＥＬＡＴＩＯＮ ＯＦ ＴＡＲＧＥＴＥＤ ＣＯＮＴＥＮＴ ＭＥＳＳＡＧＥＳ ＩＮ Ａ ＭＯＢＩＬＥ ＥＮＶＩＲＯＮＭＥＮＴ」という名称の米国特許非仮出願第１２／２６８，９４５号（クアルコム整理番号０７１９１３Ｕ５）の内容の全体も組み込む。
本開示は、無線通信に関する。詳細には、本開示は、ターゲットコンテンツメッセージ処理、および関連するトランザクションのために使用可能な無線通信システムに関する。
移動ＴＣＭ（ターゲットコンテンツメッセージ）対応システムは、セルラー電話機または他の形態のＷ−ＡＴ（無線アクセス端末装置）などのＷＣＤ（無線通信デバイス）に、或る特定の人口層にターゲットを絞った局地気象通報や広告などの、ターゲットコンテンツ情報を配信することができるシステムとして説明され得る。また、そのようなシステムは、ユーザの関心対象である可能性が高い、押し付けがましくないターゲットコンテンツメッセージを提示することによって、より良いユーザ体験をもたらすことも可能である。
移動ＴＣＭ対応システムの例が、ＷＣＤ（無線通信デバイス）に広告を配信することができるＭ−ＴＣＭ−ＰＳである。一般に、Ｍ−ＴＣＭ−ＰＳは、セルラープロバイダが、Ｗ−ＡＴ上で広告を提供する広告販路などの事物を提供するとともに、様々な広告キャンペーンのパフォーマンスに関する報告を返す何らかの形態の分析インターフェースも提供することができる。移動広告が特に消費者の利益となるのは、移動広告が、広告を受け入れることをいとわない消費者に無線サービスへのより経済的なアクセスを許すように、無線サービスに関する代替／追加の収益モデルをもたらすことができることである。例えば、広告を通じて生じる収益は、Ｗ−ＡＴユーザが、様々なサービスを、そのようなサービスに通常、関連する完全な加入価格を支払うことなしに、享受することを許す可能性がある。
Ｗ−ＡＴ上のＴＣＭの有効性を高めるために、ターゲット情報、すなわち、或る特定の個人、または或る指定されたグループの人々に好評である可能性が高く、さらに／または関心対象である可能性が高いと考えられるＴＣＭを提供することが、有益であり得る。
ＴＣＭ（ターゲットコンテンツメッセージ）情報は、緊急ロードサービスを探し出す必要性、または行程についての情報の必要性などの当面のニーズまたは状況に基づくことが可能である。また、ターゲットコンテンツメッセージ情報は、ユーザが、過去に関心を示した特定の製品またはサービス（例えば、ゲーム）に基づくこと、さらに／または人口層、例えば、或る特定の製品に関心がある可能性が高い年齢グループおよび収入グループの特定に基づくことも可能である。ターゲット広告は、ＴＣＭの例である。
ターゲット広告は、（１）閲覧当たりの費用に基づく経済構造において、広告主は、より小さいセットの見込みに有料広告を限定することによって、広告主の広告予算の価値を高めることができる可能性があること、および（２）ターゲット広告は、或る特定のユーザに関心対象の領域である可能性が高いので、ユーザが、ターゲット広告に肯定的に反応する可能性が、大幅に高まることを含め、いくつかの利点（一般的な広告に優る）をもたらすことができる。
残念ながら、一部の形態のターゲット広告を可能にする情報は、政府規制、ならびに人々が自らの個人情報が広められるのを制限することを所望することのために、制限される可能性がある。例えば、米国において、そのような政府規制は、米国法典のタイトル４７、セクション２２２、ＧＬＢＡ（グラムリーチブライリー法）、「Ｐｒｉｖａｃｙ ｏｆ Ｃｕｓｔｏｍｅｒ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ」が含まれる。これと比較して、欧州連合は、「個人データ」または「識別された、または識別可能な自然人（「データ主体」）と関係する任意の情報、ただし、識別可能な人とは、直接に、または間接的に、特に、識別番号、またはその人の身体的、生理学的、精神的、経済的、文化的、もしくは社会的な身元を参照することによって識別され得る人である」を保護する政策を有する。また、一般的な通信事業者が、マーケティングの目的で通信事業者の加入者についての個人情報を使用することを制限される可能性もある。例えば、ＧＬＢＡは、顧客の事前の明確な許可のない、個々に識別可能な顧客情報へのアクセス、ならびに位置情報の開示を禁止する。
このため、無線通信環境においてターゲットコンテンツメッセージを配信するための新たな技術が、望ましい。
例示的な実施形態において、移動クライアント上で表示情報を決定するための方法が、１つまたは複数のそれぞれの第１のメッセージに各セットが関連する、１つまたは複数の第１のキーワードの複数のセットを移動クライアント上で受信すること、移動クライアント上でそれぞれの第１のメッセージのユーザ対話を監視すること、監視されたユーザ対話に基づいて、第１のキーワードを用いて移動クライアント上で学習動作を実行して、キーワード関心重みのセットを推定すること、ターゲットメッセージに関連するターゲット・キーワードのセットを受信すること、および推定されたキーワード関心重みに基づいて、移動クライアント上でターゲットメッセージを表示することを含む。
別の例示的な実施形態において、情報を表示するように構成された移動クライアントが、１つまたは複数のそれぞれの第１のメッセージに各セットが関連する、１つまたは複数の第１のキーワードの複数のセットを移動クライアント上で受信するように構成され、ターゲットメッセージに関連するターゲット・キーワードのセットを受信するようにさらに構成された受信回路と、移動クライアント上でそれぞれの第１のメッセージのユーザ対話を監視するように構成された監視エージェントと、移動クライアント上でそれぞれの第１のメッセージのユーザ対話を監視するように構成された監視エージェントと、監視されたユーザ対話に基づいて、第１のキーワードを用いて移動クライアント上で学習動作を実行して、キーワード関心重みのセットを推定するように構成された学習エンジンと、推定されたキーワード関心重みに基づいて、移動クライアント上でターゲットメッセージを表示するように構成されたディスプレイとを含む。
別の例示的な実施形態において、情報を表示するように構成された移動クライアントが、１つまたは複数のそれぞれの第１のメッセージに各セットが関連する、１つまたは複数の第１のキーワードの複数のセットを移動クライアント上で受信するように構成され、ターゲットメッセージに関連するターゲット・キーワードのセットを受信するようにさらに構成された受信回路と、移動クライアント上でそれぞれの第１のメッセージのユーザ対話を監視するための監視手段と、監視されたユーザ対話に基づいて、第１のキーワードを用いて移動クライアント上で学習動作を実行して、キーワード関心重みのセットを推定するための学習手段と、推定されたキーワード関心重みに基づいて、移動クライアント上でターゲットメッセージを表示するように構成されたディスプレイとを含む。
別の例示的な実施形態において、移動クライアントが情報を表示することの適合性を判定するための装置が、移動クライアント上に配置された１つまたは複数のプロセッサと、少なくとも１つのプロセッサによってそれぞれが読取り可能な１つまたは複数の電子メモリとを含み、電子メモリは、１つまたは複数のそれぞれの第１のメッセージに各セットが関連する、１つまたは複数の第１のキーワードの複数のセットを移動クライアント上で受信するための命令と、移動クライアント上でそれぞれの第１のメッセージのユーザ対話を監視するための命令と、監視されたユーザ対話に基づいて、第１のキーワードを用いて移動クライアント上で学習動作を実行して、キーワード関心重みのセットを推定するための命令と、ターゲットメッセージに関連するターゲット・キーワードのセットを受信するための命令と、推定されたキーワード関心重みに基づいて、移動クライアント上でターゲットメッセージを表示するための命令とを含む。
別の例示的な実施形態において、コンピュータプログラム製品が、以下の動作、すなわち、１つまたは複数のそれぞれの第１のメッセージに各セットが関連する、１つまたは複数の第１のキーワードの複数のセットを移動クライアント上で受信すること、移動クライアント上でそれぞれの第１のメッセージのユーザ対話を監視すること、監視されたユーザ対話に基づいて、第１のキーワードを用いて移動クライアント上で学習動作を実行して、キーワード関心重みのセットを推定すること、ターゲットメッセージに関連するターゲット・キーワードのセットを受信すること、および推定されたキーワード関心重みに基づいて、移動クライアント上でターゲットメッセージを表示するための命令を含むコンピュータ可読媒体を含む。
本開示の特徴および性質は、符号が、対応するアイテムおよびプロセスをすべての図面にわたって識別する、図面に関連して解釈されると、後段の詳細な説明から明白となろう。
例示的なＷ−ＡＴと、ターゲットコンテンツメッセージ処理インフラストラクチャの例である広告インフラストラクチャとの間の対話を示す図。 オンボードユーザ・プロファイル生成エージェントをユーザ・プロファイル例示的なＷ−ＡＴの動作を示す概略ブロック図。 ユーザ・プロファイル生成エージェントのデータ転送の例示的な動作を示す概略ブロック図。 プロファイルデータ処理を求める例示的な要求を扱う概略ブロック図。 ユーザ・プロファイル生成エージェントの例示的な動作を示す概略ブロック図。 ユーザ・プロファイルを生成し、使用するための例示的な動作の概略を示す流れ図。 ユーザ・プロファイルを生成し、使用するための別の例示的な動作の概略を示す流れ図。 識別可能なデータが移動広告サーバ／移動ターゲットコンテンツメッセージ処理サーバに転送される際の、クライアントＩＤ保護のための一方向ハッシュ関数の使用を例示する図。 移動広告サーバ／移動ターゲットコンテンツメッセージ処理サーバに転送される識別可能なデータを匿名にするためにプロキシ・サーバによって実施されるデータフローを示す図。 移動広告サーバ／移動ターゲットコンテンツメッセージ処理サーバに転送される識別可能なデータを匿名にするためにプロキシ・サーバによって実施される第２のデータフローを示す図。 移動ターゲットコンテンツメッセージ対応ネットワークにおける広告分配のための通信プロトコルを示す図。 移動メッセージ配信対応ネットワークにおけるターゲットコンテンツメッセージ分配のための別の通信プロトコルを示す図。 移動メッセージ配信対応ネットワークにおけるターゲットコンテンツメッセージ分配のための別の通信プロトコルを示す図。 移動メッセージ配信対応ネットワークにおけるターゲットコンテンツメッセージ分配のための別の通信プロトコルを示す図。 「コンタクト・ウインドウ」アプローチによる広告コンテンツをダウンロードするための第１の通信プロトコルに関する時系列を示す図。 定義された時間スケジュールによる広告コンテンツをダウンロードするための通信プロトコルに関する代替の時系列を示す図。 定義された時間スケジュールによるコンテンツをダウンロードするための第１の通信プロトコルに関する代替の時系列を示す図。 メッセージフィルタリング・プロセスを示す図。 メッセージフィルタリング・プロセス構成要素を示す図。 ゲーティング・プロセスを示す図。 ランダムサンプリング論理図。 一方向関数ベースのサンプリング論理図。 選択プロセス流れ図。 メッセージ選択プロセスを示す流れ図。 メッセージ選択プロセスを示す流れ図。 例示的なユーザ・プロファイルＭＩ（マッチ・インジケータ）を示す流れ図。 例示的なユーザ・プロファイルマッチ・インジケータを示すブロック図。 例示的なキーワード相互関係プロセスを示す流れ図。 例示的な学習−予測エンジンを示すブロック図。 移動クライアントの他の要素を伴うコンテキストにおける例示的な学習−予測エンジンを示すブロック図。 例示的な階層キーワード編成を示す図。 例示的な非階層／平坦化されたキーワード編成を示す図。 移動クライアントがユーザ選好に適応することを可能にするための例示的な学習プロセスの予期されるパフォーマンスを表す一連のグラフ。 移動クライアントがユーザ選好に適応することを可能にするための例示的なプロセスを示すブロック図。 移動クライアントがユーザ選好に適応することを可能にするための例示的なプロセスを示すブロック図。 マルチキャスト／ブロードキャストメッセージ分配を示す図。 例示的なユニキャストメッセージ分配プロトコルを示す図。 別の例示的なユニキャストメッセージ分配プロトコルを示す図。 さらに別の例示的なユニキャストメッセージ分配プロトコルを示す図。 さらに別の例示的なユニキャストメッセージ分配プロトコルを示す図。 様々な捕捉された位置データを、或る特定のユーザに関する履歴情報と一緒に示す図。 様々な捕捉された位置データを、或る特定のユーザに関する履歴情報と一緒に示す図。 様々な捕捉された位置データを、或る特定のユーザに関する履歴情報と一緒に示す図。 様々な捕捉された位置データを、或る特定のユーザに関する履歴情報と一緒に示す図。 様々な捕捉された位置データを、或る特定のユーザに関する履歴情報と一緒に示す図。 様々な捕捉された位置データを、或る特定のユーザに関する履歴情報と一緒に示す図。 様々な捕捉された位置データを、或る特定のユーザに関する履歴情報と一緒に示す図。 様々な捕捉された位置データを、或る特定のユーザに関する履歴情報と一緒に示す図。 或るユーザに関する位置とパスの例示的なセットを示す図。 或るユーザに関する位置とパスの例示的なセットを示す図。 図３９および図４０の位置とパスのセットに関する例示的なマルコフモデルを示す図。 捕捉された位置情報に基づいてユーザ・プロファイルを更新するための例示的な動作の概略を示すプロセスフローを示す図。
後段の開示される方法およびシステムは、一般的に説明されることが可能であるとともに、特定の実施例および／または特定の実施形態の点で説明されることが可能である。詳細な実施例および／または実施形態について述べられる事例に関して、説明される基礎をなす原理のいずれも、特に明記しない限り、当業者には理解されるとおり、単一の実施形態に限定されるべきではなく、本明細書で説明されるその他の方法およびシステムの任意の方法およびシステムで使用されるように拡張されることが可能であることを認識されたい。
「例示的な」という語は、「例、実例、または例示の役割をする」を意味するように本明細書で説明される。「例示的な」と本明細書で説明されるいずれの態様も、必ずしも他の態様より好ましい、または有利であるものとして解釈されるべきではない。
例示のため、本開示は、しばしば、セルラー電話機において実施される（またはセルラー電話機とともに使用される）ものとして示される。しかし、後段に開示される方法およびシステムは、移動電話機、ＰＤＡ、およびラップトップＰＣを含む移動システムと非移動システムの両方、ならびに任意のいくつかの特別に装備された／変更された音楽プレーヤ（例えば、変更されたＡｐｐｌｅ ｉＰＯＤ（登録商標））、ビデオプレーヤ、マルチメディアプレーヤ、テレビ（固定型とポータブルの両方、さらに／または車両に設置された）、電子ゲームシステム、ディジタルカメラ、およびビデオカムコーダと関係することが可能であることを認識されたい。
後段の用語、およびそれぞれの定義／説明は、以下の開示を参照して与えられる。しかし、いくつかの実施形態に適用される際、適用される定義／説明の一部は、当業者には明白であり得るとおり、特定の状況に鑑みて、拡張されることが可能であり、またはそれ以外で、後段で与えられる特定の言葉使いの一部と異なることが可能であることに留意されたい。
ＴＣＭ−ターゲットコンテンツメッセージ。広告は、ターゲットコンテンツメッセージの例であることが可能である。
Ｍ−ＴＣＭ−ＰＳ−移動ターゲットコンテンツメッセージ処理システム
ＭＡＳ−或る形態のＭ−ＴＣＭ−ＰＳと考えられることが可能な移動広告システム。
ＵＰＧ−ユーザ・プロファイル生成エージェント
Ｍ−ＴＣＭ−移動ＴＣＭ対応クライアント
ＭＡＥＣ−移動広告対応クライアント。ＭＡＥＣは、移動ＴＣＭ対応クライアントの例であることが可能である
Ｍ−ＴＣＭ−Ｐ（移動ＴＣＭプロバイダ）−ターゲットコンテンツメッセージ処理システムを介してターゲットコンテンツメッセージを表示することを所望する可能性がある個人またはエンティティ。
広告主−ＭＡＳ（移動広告システム）を介して広告を表示することを所望する可能性がある個人またはエンティティ。広告主は、一部の事例では、広告メタデータを形成する可能性があるそれぞれのターゲット規則および再生規則と一緒に、広告データをＭＡＳに供給することが可能である。広告主は、移動ＴＣＭプロバイダの例である。
ＴＣＭメタデータ−それぞれのＴＣＭ（ターゲットコンテンツメッセージ）についてさらなる情報を提供するのに使用され得るデータを識別するのに使用される用語。
広告メタデータ−それぞれの広告についてさらなる情報を提供するのに使用され得るデータを識別するのに使用される用語。広告メタデータは、ＭＩＭＥタイプ、広告持続時間、広告閲覧開始時間、広告閲覧終了時間などを含むことが可能であるが、以上には限定されない。広告主によって与えられるそれぞれの広告ターゲット規則および広告再生規則は、広告に関するメタデータとして広告に付加されることも可能である。広告メタデータは、ＴＣＭメタデータの例である。
アプリケーション開発者−広告をフィーチャすることができるＭＡＥＣ（移動広告対応クライアント）のためのアプリケーションを開発する個人またはエンティティ。
システム運用者−ＭＡＳを運用する個人またはエンティティ。
サードパーティ推測規則プロバイダ−ユーザ・プロファイル生成エージェントによって使用されるべきユーザ・プロファイル推測規則を提供することができるサードパーティ（システム運用者以外の）
ユーザ・プロファイル生成エージェント−広告推測規則、メトリック収集エージェントからのユーザ行動、ＧＰＳからの位置データ、ユーザによって入力された明示的ユーザ選好（存在する場合）、および／または他のクライアント・アプリケーションからのユーザ行動などの様々な関係のあるデータを受け取り、次に、様々なユーザ・プロファイル要素を生成することができる、クライアントにおける機能ユニット。ユーザ・プロファイル生成エージェントは、ユーザ行動を特徴付けるのに使用され得る、収集された情報に基づいて、プロファイルを絶えず更新することが可能である。
ユーザ行動シンセサイザ−ユーザ行動情報、位置情報、およびユーザ・プロファイル推測規則などの様々なデータを受け取り、合成されたプロファイル属性を生成するのに使用されることが可能である、ユーザ・プロファイル生成エージェント内の機能デバイスまたは機能エージェント。
プロファイル要素リファイナ−ユーザ行動シンセサイザによって生成されたプロファイル属性を受け取ることができる、ユーザ・プロファイル生成エージェント内の機能デバイスまたは機能エージェント。プロファイル要素リファイナは、プロファイル属性を改良し、プロファイル属性プロセスに送られるクエリを介してプロファイル属性を処理し、さらにユーザ・プロファイル要素を生成することができる。
プロファイル属性プロセッサ−データインテンシブルックアップを要求することが可能なプロファイル属性要求を処理し、次に、改良されたプロファイル属性で応答することができるサーバおよび／またはサーバの常駐エージェント。
ＴＣＭフィルタリング・エージェントそれぞれのメタデータ、ＴＣＭターゲット規則、およびＴＣＭフィルタ規則を有するいくつかのＴＣＭを受け取り、次に、これらのＴＣＭのいくつか、またはすべてをＴＣＭキャッシュメモリの中に格納することができるクライアントエージェント。また、フィルタリング・エージェントは、ユーザ・プロファイルを、ユーザ・プロファイル生成エージェントからの入力として取り込むこともできる。
広告フィルタリング・エージェントそれぞれのメタデータ、広告ターゲット規則、および広告フィルタ規則を有するいくつかの広告を受け取り、次に、これらの受け取られた広告のいくつか、またはすべてを広告キャッシュメモリの中に格納することができるクライアントエージェント。また、フィルタリング・エージェントは、ユーザ・プロファイルを、ユーザ・プロファイル生成エージェントからの入力として取り込むこともできる。また、広告フィルタリング・エージェントは、ＴＣＭフィルタリング・エージェントの例である。
ＴＣＭキャッシュ・マネージャターゲットコンテンツメッセージキャッシュを保持することができるクライアントエージェント。キャッシュ・マネージャは、キャッシュされたターゲットコンテンツメッセージをフィルタリング・エージェントから取り込み、アクセス端末装置上の他のアプリケーションからのコンテンツメッセージ要求に応答することができる。本開示に関して、「キャッシュ」という用語は、非常に広いセットのメモリ構成を指し、単一のストレージデバイス、分散されたストレージデバイス（ローカルおよび／またはローカルでない）のセットなどを含むことが可能であることに留意されたい。一般に、「キャッシュ」という用語は、情報表示、情報処理、またはデータ転送をスピードアップするのに使用可能な任意のメモリを指すことが可能であることを認識されたい。
広告キャッシュ・マネージャ広告キャッシュを保持することができるクライアントエージェント。キャッシュ・マネージャは、キャッシュされた広告をフィルタリング・エージェントから取り込み、アクセス端末装置上の他のアプリケーションからの広告要求に応答することができる。広告キャッシュ・マネージャは、ＴＣＭキャッシュ・マネージャの例である。
ユーザ・プロファイル属性−プロファイル要素リファイナによってさらに処理され、より改良されたユーザ・プロファイル要素に改良され得る中間の合成前の形態のデータとして見られることが可能な、プロファイル属性を形成するようにユーザ行動シンセサイザによって合成されることが可能なユーザ行動、ユーザ関心、ユーザ人口層情報など。
ユーザ・プロファイル要素−ユーザの関心、行動、人口層などを分類する、または定義するのに役立つ様々なタイプのデータを含むことが可能なユーザ・プロファイルを保持するのに使用される情報のアイテム。
ＴＣＭターゲット規則−ＴＣＭターゲット規則は、移動ＴＣＭプロバイダによって指定されたターゲットコンテンツメッセージの提示と関係する規則を含む。
広告ターゲット規則−広告ターゲット規則は、どのように広告が表示され得るかに規則／制限を課すように広告主によって指定された規則、および／または或る特定のセグメントのユーザに向けて広告のターゲットを絞る規則を含むことが可能である。広告ターゲット規則は、広告キャンペーンまたは広告グループなどのいくつかの基準に固有であり得る。広告ターゲット規則は、ＴＣＭターゲット規則の例である。
ＴＣＭ再生規則−ＴＣＭ再生規則は、アプリケーションのコンテキストで表示すべきＴＣＭに関してＴＣＭキャッシュ・マネージャに問い合わせている間に、クライアント・アプリケーションによって指定された表示規則を含むことが可能である。
広告再生規則−広告再生規則は、アプリケーションのコンテキストで表示すべき広告に関して広告キャッシュ・マネージャに問い合わせている間に、クライアント・アプリケーションによって指定された表示規則を含むことが可能である。広告再生規則は、ＴＣＭ再生規則の例である。
ＴＣＭフィルタ規則−ＴＣＭフィルタ規則は、ＴＣＭがフィルタリングされ得る規則を含むことが可能である。通常、システム運用者が、これらの規則を指定することができる。
広告フィルタ規則−広告フィルタ規則は、広告がフィルタリングされ得る規則を含むことが可能である。通常、システム運用者が、これらの規則を指定することができる。広告フィルタ規則は、ＴＣＭフィルタ規則の例である。
ユーザ・プロファイル要素推測規則−ユーザ・プロファイル要素推測規則は、人口層データおよび行動データからユーザ・プロファイルを構築するのに使用可能な１つまたは複数のプロセスを特定するのに使用され得る、システム運用者（および／またはサードパーティ）によって指定された規則を含むことが可能である。
ＴＣＭスライド調整−ユーザ要求に応答して、さらなる提示資料が提示されることが可能な、ＴＣＭに関する表示機能または提示機能。
広告スライド調整−ユーザ要求に応答して、さらなる提示資料が提示されることが可能な、広告表示機能または広告提示機能。広告スライド調整は、ＴＣＭスライド調整の例である。
前述したとおり、遠隔通信およびプライバシーに関する様々な調整が、ターゲットコンテンツを有するメッセージの配信を困難にする可能性がある。しかし、本開示は、プライバシー懸念に注意を払いながら、Ｗ−ＡＴ（無線アクセス端末装置）、例えば、セルラー電話機にターゲットコンテンツを配信する様々なソリューションをもたらすことができる。
プライバシー問題を軽減するのに使用される本開示の多数のアプローチの１つには、ユーザを特徴付ける可能性が高い情報のセットを生成するのに使用されることが可能な、ユーザのＷ−ＡＴに様々なプロセスを肩代わりさせることが含まれ、すなわち、このアプローチは、Ｗ−ＡＴ自体の上でユーザの「ユーザ・プロファイル」を作成することができる。したがって、広告や他のメディアなどのターゲットコンテンツメッセージが、潜在的にセンシティブな顧客情報を外部世界にさらすことなしに、ユーザのプロファイルに基づいて、ユーザのＷ−ＡＴに向けられることが可能である。
開示される様々な方法およびシステムは、本開示では、ＴＣＭ対応Ｗ−ＡＴ（または、特に、移動広告対応Ｗ−ＡＴ）にターゲットコンテンツメッセージ（または、特に、広告）を配信するのに使用可能な終端間の通信システムを含むことが可能である、Ｍ−ＴＣＭ−ＰＳ（移動ＴＣＭ処理システム）において（さらに、特に、ＭＡＳ（移動広告システム）において）使用されることが可能である。また、Ｍ−ＴＣＰ−ＰＳが、或る特定の広告キャンペーンのパフォーマンスに関して報告することができる分析インターフェースを提供することも可能である。したがって、適切に構築されたＭ−ＴＣＭ−ＰＳは、消費者の関心対象である可能性が高い、押し付けがましくない広告だけを提示することによって、より良い消費者体験をもたらすことができる。
以下の例は、商業広告などのコンテンツを一般的に対象とするが、より広い範囲のターゲットを絞ったコンテンツが、構想される。例えば、ターゲットを絞った広告の代わりに、ユーザの関心に固有の株式レポート、気象通報、宗教的情報、ニュースおよびスポーツ情報などのコンテンツが、本開示の範囲内で構想される。例えば、ターゲットを絞ったコンテンツは、広告であることが可能であるが、スポーツイベントに関するスコア、および気象通報が、同様にターゲットを絞ったコンテンツであってもよい。したがって、広告サーバなどのデバイスは、より一般的なコンテンツサーバと見なされることが可能であり、さらに広告関連エージェントおよび広告関連デバイスは、より一般的に、コンテンツ関連エージェントおよびコンテンツ関連サーバと考えられることが可能である。すべてのさらなる説明は、ＴＣＭ（ターゲットコンテンツメッセージ）の例としての広告のコンテキストにおいて与えられ、さらにそのような説明は、ターゲットコンテンツメッセージ一般に当てはまることに留意されたい。
図１は、ＴＣＭ対応Ｗ−ＡＴ１００と、広告インフラストラクチャを有する通信ネットワークとの間の対話を示すＭ−ＴＣＭ−ＰＳの様々な機能要素のいくつかの図である。図１に示されるとおり、例示的なＭ−ＴＣＭ−ＰＳは、ＴＣＭ対応移動クライアント／Ｗ−ＡＴ１００と、ＲＡＮ（無線対応ネットワーク）１９０と、無線ＷＡＮインフラストラクチャ（図１に示さず）に関連するネットワークに組み込まれた広告インフラストラクチャ１５０とを含む。例えば、メッセージングインフラストラクチャは、無線ＷＡＮにおけるセルラー基地局と地理的に並置されていない遠隔サーバにおいて利用可能であり得る。
図１に示されるとおり、Ｗ−ＡＴは、クライアント・アプリケーションデバイス１１０と、クライアント・メッセージ配信インターフェース１１２と、メトリック収集エージェント１２０と、メッセージキャッシングマネージャ１２２と、メッセージフィルタリング・エージェント１２４と、メトリック報告エージェント１２６と、メッセージ受信エージェント１２０と、データサービス層デバイス１３０とを含むことが可能である。メッセージ配信インフラストラクチャ１５０は、ＴＣＭ販売エージェント１６０と、分析エージェント１６２と、メッセージ配信サーバ・インターフェース１６４と、メッセージ摂取エージェント１７０と、メッセージバンドルエージェント１７４と、メッセージ分配エージェント１７６と、メトリック・データベース１７２と、メトリック収集エージェント１７８とを含むことが可能であり、さらにプロキシ・サーバ１８２を有することが可能である。
動作の際、Ｍ−ＴＣＭ−ＰＳの「クライアント側」は、Ｗ−ＡＴ１００（図１の左側に示される）によって扱われることが可能である。Ｗ−ＡＴに関連する従来のアプリケーションに加えて、本Ｗ−ＡＴ１００は、クライアント広告インターフェース１１２を介してＭ−ＴＣＭ−ＰＳの残りの部分にリンクされることが可能である、アプリケーションレベル１１０におけるＴＣＭ関連のアプリケーションを有することが可能である。様々な実施形態において、クライアント・メッセージ配信インターフェース１１２は、メトリック・データ収集およびメトリック・データ管理を可能にすることができる。収集されたメトリック・データの一部は、Ｍ−ＴＣＭ−ＰＳの残りの部分にさらに分配するために、個々に識別可能な顧客情報をさらすことなしに、メトリック報告エージェント１２６に、さらに／またはＷ−ＡＴのデータサービス層１３０に（メトリック収集エージェント１２０を介して）転送されることが可能である。
転送されたメトリック・データは、本例では、様々なＴＣＭ関連サーバおよびプライバシー保護サーバを含む、メッセージ配信インフラストラクチャ１５０（図１の右側に示される）にＲＡＮ１９０を介して供給されることが可能である。メッセージ配信インフラストラクチャ１５０は、データサービス層１８０でメトリック・データを受信することができ、データサービス層１８０は、受信されたメトリック・データを、いくつかのメトリック・データ収集サーバ（この場合、メトリック収集エージェント１７８）および／またはソフトウェアモジュールに通信することができる。メトリック・データは、メトリック・データベース１７２の中に格納され、さらに格納されたメトリック・データが、マーケティング目的で、例えば、広告、販売、および分析のために使用されることが可能なメッセージ配信サーバ・インターフェース１６４に供給されることが可能である。関心対象の情報には、とりわけ、Ｗ−ＡＴにおけるユーザ選択、ならびにメッセージ配信インフラストラクチャ１５０によって与えられた命令に応答してＷ−ＡＴによって実行された広告を求める要求が含まれることが可能であることに留意されたい。
メッセージ配信サーバ・インターフェース１６４は、広告を供給するため（広告摂取）、広告をバンドルするための、広告の分配を決定するため、およびメッセージ配信インフラストラクチャ１５０のデータサービス層１８０を介して広告をＭ−ＴＣＭ−ＰＳネットワークの残りの部分に送信するための管路を提供することができる。メッセージ配信インフラストラクチャ１５０は、適切なＴＣＭ，およびＴＣＭに関するメタデータをＷ−ＡＴ１００に提供することができる。Ｗ−ＡＴ１００は、メッセージインフラストラクチャ１５０によって与えられた規則に従って、任意の利用可能なメタデータに基づいてＴＣＭを選択するよう、メッセージ配信インフラストラクチャ１５０によって命令されることが可能である。
前述したとおり、例示的なＷ−ＡＴ１００は、ユーザの関心対象である可能性が高いＴＣＭをＭ−ＴＣＭ−ＰＳが配信することを可能にするのに役立つ可能性がある、Ｗ−ＡＴのユーザに関するユーザ・プロファイルを全体として、または部分的に生成することをできるようにされることが可能である。このことは、様々な広告キャンペーンおよび他のＴＣＭ配信キャンペーンに関して、より良好な「クリックスルーレート」をもたらす可能性がある。しかし、前述したとおり、ユーザ・プロファイルを生成することは、ユーザ・プロファイルの中に存在する可能性があるデータの潜在的にセンシティブな性質のため、プライバシー懸念を生じさせる可能性がある。
それでも、様々なデバイス実施形態およびシステム実施形態において後段で示されるとおり、プライバシー懸念は、ユーザのＷ−ＡＴが、ユーザ・プロファイルを生成することを可能にする一方で、その後、非常に限られた（さらに管理された）状況の場合を除き、ユーザ・プロファイルをユーザのＷ−ＡＴの境界内に制限することによって、軽減されることが可能である。
図２は、ユーザ・プロファイルを生成し、使用するように構成された図１の例示的なＷ−ＡＴの動作上の詳細を示すブロック図である。図２に示されるとおり、例示的なＷ−ＡＴは、いくつかのコアクライアント・アプリケーションを含むいくつかのアプリケーションを処理することができる処理システムと、クライアント・メッセージ配信インターフェースとを含む。メッセージ受信エージェント１２８やデータサービス層１３０などの一部の構成要素は、図２と関係のある機能に関する説明を簡明にするため、図２から省略されていることに留意されたい。図２の例示的なＷ−ＡＴ１００は、クライアント・メッセージ配信インターフェース１１２とクライアント・アプリケーションデバイス１１０の間のプラットフォーム固有の適応インターフェース１１１と、ユーザ・プロファイル生成エージェント２１０、およびユーザ・プロファイル生成エージェント２１０に応答するクライアント・メッセージフィルタリング・エージェント２２０を有するメッセージフィルタリング・エージェント１２４とを有して示される。キャッシュメモリ２４０が、キャッシュ・マネージャ１２２と通信状態にあることが示される。外部デバイス、例えば、プロファイル属性プロセッサ２７０、システム運用者（またはサードパーティ）２８０、およびメッセージ販売インターフェース１６４が、クライアント・メッセージフィルタリング・エージェント１２４と通信状態にあることが示される。デバイス２７０、２８０、および１６４は、一般に、Ｗ−ＡＴの一部ではなく、Ｍ−ＴＣＭ−ＰＣネットワークの別の部分に存在する可能性が高い。
Ｗ−ＡＴ１００の様々な構成要素１１０〜２４０は、別々の機能ブロックとして示されるが、これらの機能ブロックのそれぞれは、別々の専用ロジック、別々のソフトウェア／ファームウェアを実行する別々のプロセッサ、メモリの中に存在し、単一のプロセッサによって処理されているソフトウェア／ファームウェアのコレクションなどを含め、様々な形態をとることが可能であることを認識されたい。
動作の際、クライアント・アプリケーションデバイス１１０は、プラットフォーム固有の適応インターフェース１１１を使用して、クライアント・メッセージ配信インターフェース１１２とインターフェースをとって、遠隔通信（例えば、呼およびテキストメッセージング）または他のタスク（例えば、ゲーム）に役立つ任意の数の機能アプリケーションを実行することができる。クライアント・メッセージ配信インターフェース１１２は、Ｗ−ＡＴ１００が、ユーザ行動を監視すること、およびユーザ関連情報をユーザ・プロファイル生成エージェント２１０に送ることなどの、いくつかの有用なプロセスを実行することを可能にするのに使用され得る。
クライアント・アプリケーションインターフェースから直接に情報を受け取ることに加えて、ユーザ・プロファイル生成エージェント２１０は、メトリック収集エージェント１２０からユーザ行動情報を得ることができ、エージェント１２０自体は、クライアント・メッセージ配信インターフェース１１２から同一の情報または異なる情報を受け取ることが可能である。ユーザ行動の例には、広告クリックや、使用のタイプおよび頻度を示す他のメトリックなどのＴＣＭ関連応答が含まれることが可能である。他のユーザ行動情報には、直接ユーザ選好または直接ユーザ許可が含まれることが可能である。
メトリック収集エージェント１２０は、メトリック報告エージェント１２６にメトリック・データを供給することができ、エージェント１２６は、メトリック・データ情報を、Ｗ−ＡＴの内部または外部にあることが可能なＭ−ＴＣＭ−ＰＣ（後段で説明される）の他の構成要素に供給することができる。
プロファイル属性プロセッサ２７０は、データインテンシブルックアップを要求する（または、それ以外でデータインテンシブルックアップが役に立つ）Ｗ−ＡＴ１００からの着信するプロファイル属性処理要求を処理し、改良されたプロファイル属性でユーザ・プロファイル生成エージェント２１０に応答することができる。
ユーザ・プロファイル生成エージェント２１０の１つの機能には、販売インターフェース１６４から、関係のあるフィルタ規則に従ってＷ−ＡＴのユーザに提供されることが可能なＴＣＭ、ならびにＴＣＭデータおよびＴＣＭメタデータを供給することが含まれることが可能である。また、フィルタリング・エージェント２２０が、フィルタリングされたメッセージをキャッシュ・マネージャ１２２に供給することも可能であり、マネージャ１２２は、ユーザに提示するために、そのようなメッセージを（キャッシュメモリ２４０を介して）格納し、後に供給することが可能である。
ユーザ・プロファイル生成エージェントは、ユーザ行動情報を収集するのに使用されることが可能な移動広告対応Ｗ−ＡＴの中に存在するハードウェアおよび／またはソフトウェアの任意のコレクションであることが可能である。可能な情報ソースには、ユーザのＷ−ＡＴ上に存在するアプリケーション、様々なアクセス可能なデータベースの中で利用可能な公開情報、広告に対する以前のユーザ応答、常駐ＧＰＳ無線機からの位置データ、およびユーザによって入力された明示的ユーザ選好（存在する場合）が含まれることが可能であるが、以上には限定されない。集められた任意のユーザ・プロファイル情報が、次に、より少ないメモリリソースを使用しながら、ユーザをよりうまく特徴付けることが可能である、ユーザ・プロファイル属性またはユーザ・プロファイル要素を生成するように処理／合成されることが可能である。
様々な実施形態において、システム運用者（および／またはサードパーティ）によって供給されるユーザ・プロファイル推測規則が、Ｗ−ＡＴのユーザ・プロファイル生成エージェントの特定のアクションを駆動することが可能である。これらの規則は、（１）各アクションに関連する所定のスケジュールでユーザ・プロファイル生成エージェントによって実行されるべきアクションを含む基本規則、および（２）「条件」によって限定された「アクション」を含む限定された規則を含め、いくつかのタイプであることが可能であり、ただし、「条件」は、真である必要がある行動を定義し、さらに「アクション」は、条件が真であることが検出された場合に、ユーザ・プロファイル生成エージェントの規則エンジンによって行われるアクションを定義することが可能であることに留意されたい。そのような規則は、特定のユーザ・アクションまたはユーザ行動から情報を推測する際に役立つ可能性がある。
例えば、ユーザ・プロファイル生成エージェントに関する単純な規則は、５分毎にユーザのＷ−ＡＴに関するＧＰＳ由来の位置情報を格納することであり得る。関連する規則は、１日の０９時００分〜１７時００分の時間範囲内に最も訪れた頻度の高い場所に、見込まれるユーザの勤務地として印が付けられることであり得る。
第２の例として、条件によって限定された規則は、ユーザが、しばしば、ユーザのＷ−ＡＴ上のゲームアプリケーションに１日当たり３０分を超えて時間を費やす場合、ユーザの関心対象リストに「ゲーム」カテゴリを追加することであり得る。
また、ユーザ・プロファイル生成エージェントは、位置データを使用してプロファイルを導き出すユーザの明示的許可、ユーザによって行われた他の許可に関するユーザ選択、ならびにユーザによって入力された他の特定の情報を含むユーザ選好を、入力として取り込むことも可能であることにも留意されたい。例えば、ユーザは、旅行関連広告を閲覧するユーザの選好を入力することが可能である。
行動データを収集し、さらに改良／分類するのに使用可能なユーザのＷ−ＡＴに組み込まれた様々な規則駆動のアプローチが、ユーザが抱く可能性があるプライバシー懸念のいくらかを軽減することができる。例えば、Ｗ−ＡＴ内で（外部サーバを使用するのではなく）データマイニングを行い、生のデータを、より意味のある／有用な形態に合成することにより、センシティブな情報または個人情報が、この情報を、Ｗ−ＡＴの通信ネットワークの残りの部分にさらすことなしに、ターゲット広告のために開発され、後に使用されることが可能である。
様々な実施形態において、ユーザのプロファイルの特定の態様が、ユーザのＷ−ＡＴのいくつかの部分を制御することが可能である。例えば、ユーザ・プロファイル生成エージェントが、直線、階層型、アニメーション、ポップアップ、およびソフトキーなどのメニューレイアウトの選択を含め、Ｗ−ＡＴに最もよく適したように情報コンテンツをあつらえるように、取り出されたＷ−ＡＴ情報を利用することが可能である。
前述したとおり、ほとんどのプロファイル生成規則は、Ｗ−ＡＴの組み込まれたユーザ・プロファイル生成エージェントによって解釈されることが可能であるが、大型データベースルックアップ、例えば、政府センサスデータを要求する一部の規則が、存在する可能性がある。Ｗ−ＡＴ上のメモリは、余りにも限られていて、大型データベースを収容することができない可能性があるので、Ｍ−ＴＣＭ−ＰＣネットワークのＷ−ＡＰ側の特別に構成されたサーバに、適切な改良タスクを肩代わりさせることによって、既に合成されたユーザ行動およびユーザ人口層のデータをさらに改良することが可能であり得る。本開示では、ユーザ・プロファイル生成を支援することができる任意のそのような外部サーバが、「プロファイル属性プロセッサ」と呼ばれることが可能である。プロファイル属性プロセッサのさらなる説明は、図４に関連して後段で与えられる。
図３は、他のデバイス３１２および２８０と対話することのコンテキストにおいて示される、前段で提示されたユーザ・プロファイル生成エージェント２１０の概略ブロック図である。ユーザ・プロファイル生成エージェント２１０の様々な能力（前段で説明される能力に加えて）が、後段の部分で与えられる。
移動電話機の特徴の１つは、移動電話機が、ユーザが行く所にはどこにでも、ユーザによって携行され得ることである。Ｗ−ＡＴのＧＰＳ能力を利用して、Ｗ−ＡＴは、ユーザが、ユーザの時間のいくらか、またはほとんどをどこで周期的に、または非周期的に費やしているかを特定することができる。場所に関連する人口層データが、しばしば、存在するので、ユーザが頻繁に訪れる場所に関連するＧＰＳ情報および人口層データの使用は、ユーザに関連する人口層プロファイルの少なくともいくつかの部分の開発を許す可能性がある。位置情報を使用するユーザのプロファイルに関連する通常の人口層プロファイル要素には、以下が含まれることが可能であるが、以下には限定されない。すなわち、
所在地ＺＩＰコード
性別
頻繁に訪れられる場所に関する年齢中央値
年齢分布、および関連する確率
仕事場所までの平均移動時間
世帯収入または世帯収入範囲
世帯サイズ
家族収入または家族収入範囲
家族サイズ
配偶者の有無
家を所有している確率
家を賃借りしている確率
ライフステージグループ／分類
複数の人口層ユーザ・プロファイルが、ユーザのためにＷ−ＡＴに保持されることが可能であることに留意されたい。例えば、Ｍ−ＴＣＭ対応クライアントが、ユーザに関する２つの人口層プロファイル、すなわち、ユーザの「自宅」位置（例えば、２１時００分〜０６時００分の間に最も頻繁に訪れられる場所）に関して１つのプロファイル、および「仕事」位置（例えば、０９時００分〜１７時００分の間に最も頻繁に訪れられる場所）に関して１つのプロファイルを保持するようにネットワークによって構成されることが可能である。
一般的な人口層情報に加えて、ユーザ・プロファイルは、Ｗ−ＡＴの多数のアプリケーションのいずれかを使用してさらに開発されることが可能である。ユーザが、いずれのアプリケーション、例えば、ゲームにユーザの時間のほとんどを費やすか、またはユーザが、電話機上の様々なアプリケーションとどのように対話するかが、ユーザ行動およびユーザ選好に基づいて、ユーザに関するプロファイルを構築する機会を与える可能性がある。この種のデータマイニングおよびユーザ行動プロファイル特定のほとんどは、ユーザ・プロファイル生成エージェント２１０に供給されるユーザ・プロファイル推測規則によって駆動されて、Ｗ−ＡＴ自体の上で行われることが可能である。ユーザに関連する通常の行動プロファイル要素には、以下が含まれることが可能であるが、以下には限定されない。すなわち、
アプリケーションＩＤ、およびそのアプリケーションに費やされた時間
関心分類
好みのキーワード
好みのウェブサイト
関心対象の広告
音楽アルバム
関心対象のゲーム
多くのプロファイル要素（人口層情報を含む）は、Ｗ−ＡＴ上のネイティブユーザインターフェースアプリケーションを介してアプリケーション行動を観察するフックを追加することによってマイニングされた行動から推測されることが可能である。ユーザが他のアプリケーションを立ち上げることが可能であるのは、そのようなアプリケーションを介してである。ユーザの関心対象であるアプリケーション、およびこれらのアプリケーションに費やされた時間は、ユーザが、或る特定のアプリケーションをいつ立ち上げ、いつ終了したかを監視することによって、推測され得る。
ユーザ・プロファイル生成エージェント２１０に供給された規則は、アプリケーションとのユーザの対話に基づいて、ユーザに関する関心カテゴリを関連付けることができる。また、関心カテゴリは、Ｗ−ＡＴにおいて収集された行動データに対するサーバによって支援された共同フィルタリングを使用して、ユーザ・プロファイルに割り当てられることも可能である。
ユーザ・プロファイル生成エージェント２１０にダウンロードされることが可能な規則は、サーバが、ユーザ・プロファイル生成エージェント２１０の機能を動的に制御することを許すことができる。現行のＷ−ＡＴ上で生のデータをマイニングし、生のデータを、より意味のある情報（プロファイル属性）に合成することによって、データを生の形態で保持するのではなく、特定のセンシティブなユーザ行動情報が、広告行動カテゴリおよびユーザ・プロファイル要素に変換されることが可能である。
例示的なＷ−ＡＴは、ユーザの関心対象であるメッセージ、およびそのようなメッセージに関連するキーワードを把握しておくことができる。例えば、同一の広告を複数回、クリックすることは、関連するキーワードおよび広告に関連する関心レベルをユーザ・プロファイルエージェントに示す可能性がある。同様に、ユーザの関心対象であるゲームおよび音楽が、Ｗ−ＡＴにおいて保持されることが可能である。また、サーバによって支援されるモードが、ユーザの音楽リストおよびゲームプレーリストに基づいて、ユーザ関心カテゴリをユーザのプロファイルに関連付けるのに使用されることも可能である。
ユーザ・プロファイルが、開発され、保持されるにつれ、そのようなプロファイルは、様々な形態、例えば、合成されたプロファイル属性およびプロファイル要素の形態をとることが可能である。
ユーザ・プロファイルの中の一部またはすべてのデータ属性およびデータ要素には、何らかの信頼レベルが関連付けられていることが可能であることに留意されたい。つまり、いくつかの要素および属性は、推測および規則に基づくため、結果は、確実ではなく、「あいまい性」が関連していることが可能である。このあいまい性は、ユーザ・プロファイル属性およびユーザ・プロファイル要素に関連する信頼レベルとして表現されることが可能である。
例として、ユーザが、毎月５００を超えるＳＭＳメッセージを送信していることに注目して、プロファイル・ジェネレータは、６０％という信頼レベルで、ユーザが１５〜２４の年齢グループに入る可能性が高いと告げることが可能である。このことは、５００を超えるＳＭＳメッセージを毎月送信している１００名のユーザに、ユーザの年齢に関して調査が行われた場合、これらのユーザの約６０名が、１５〜２４の年齢グループに入る可能性が高いことを意味する。
同様に、ユーザの自宅場所に基づいて、ユーザに関する人口層プロファイルが推測される場合、プロファイル属性に関連する信頼レベルが存在することが可能である。この場合、信頼レベルは、プロファイル属性が、同一の自宅場所を有する１００名のユーザのサンプルにおいて正確であることが予期される回数を示すことが可能である。
例示的なユーザ・プロファイル生成エージェント２１０は、複数のソースからの同一のプロファイル属性に関する信頼レベルを組み合わせて、その属性に関する統一された信頼レベルをもたらす規則を供給されることも可能である。例えば、ＳＭＳ使用レートが、６０％の信頼レベルでユーザが１５〜２４才の年齢グループに入ることを示し、さらに自宅場所に関する人口層プロファイルが、２０％の信頼レベルでユーザが１５〜２４才の年齢グループに入ることを示す場合、これら２つのアイテムが、ファジー論理規則を使用して組み合わされて、ユーザが同一の年齢グループに入ることに関する統一された信頼レベルがもたらされることが可能である。
これに対して、ユーザが、クライアントにユーザの関心選好を入力した場合、そのような値は、ユーザから直接に来ているので、１００％に近い信頼レベルが与えられることが可能である。同様に、通信事業者が、通信事業者が有するユーザデータ（料金請求データ、またはサービス契約手続き中にユーザから収集されたオプションのプロファイルデータ）に基づいて、ユーザ・プロファイル属性／要素を指定した場合、その属性／要素にも、より高い信頼レベルが関連付けられる。
Ｗ−ＡＴ上でさらなるユーザ行動データが収集され、そのデータに基づいて推測が行われると、プロファイル属性値およびプロファイル要素値のその後の信頼レベルは、高まることが予期される。
図４は、プロファイル属性処理を求めるＷ−ＡＴによる要求を扱うプロファイル属性プロセッサ２７０に関する概略ブロック図である。前述したとおり、Ｗ−ＡＴは、ほとんどの処理を扱うことができる可能性があるが、行動プロファイルまたは人口層プロファイルのいくつかの部分を特定するのに巨大データベースルックアップが要求される事例が、存在する可能性がある。そのような事例の例には、ギガバイト単位のストレージを要求可能性があるセンサスデータベースが有用である事例が含まれる。したがって、ユーザ情報を処理して、より改良された形態のユーザ・プロファイル情報がもたらすように、プロファイル属性プロセッサ（または他の支援するサーバ）が使用されることが可能である。
プロファイル属性プロセッサ２７０によって要求が受け取られる前に、合成されたプロファイル属性が、関係のあるＷ−ＡＴにおいて集められ、合成されたプロファイル属性の使用により、帯域幅がよりうまく利用されるようになり得ることに留意して、プロファイル属性プロセッサ２７０に送られることが可能である。データインテンシブルックアップを要求するユーザ・プロファイル属性の一部は、オプションとして、ユーザの身元を保護するように匿名で問い合わせる技術により、プロファイル属性プロセッサ２７０によって処理されることが可能である。プロファイル属性プロセッサ２７０は、受け取られた属性をさらに改良し、改良されたユーザ・プロファイル属性のセットと呼ばれ得るセットの中で、改良されたデータを適切なＷ−ＡＴに供給することができる。
Ｗ−ＡＴからの要求によって活性化されると、プロファイル属性プロセッサ２７０は、ユーザの行動および人口層情報（例えば、プロファイル属性）に関する様々なタイプの特定の合成データおよび非特定の合成データを処理し、適切な改良されたプロファイル情報で応答することができる。ユーザプライバシーを保つため、何らかの形態のデータスクランブル、例えば、ハッシュ関数、およびいくつかの他のツールが、図８の一方向ハッシュ関数ジェネレータ８１０などのデバイスを介して使用されることが可能である。動作の際、Ｍ−ＴＣＭ−ＰＣネットワークの残りの部分からユーザの身元を隠すようにＷ−ＡＴにおいてハッシュ関数を使用することが可能である。
様々な動作の際、Ｗ−ＡＴにおいて使用されるハッシュ関数は、或る特定のユーザに関連する、予測可能で一意であるが、匿名の値を生成することができる。そのようなアプローチは、Ｗ−ＡＴが、ユーザのプライバシーを危うくすることなしに、外部サーバに問い合わせることを可能にすることができる。様々な実施形態において、ハッシュ関数は、Ｗ−ＡＴの一次識別子、例えば、Ｗ−ＡＴに関連するシリアルナンバ、ならびにランダム値、擬似ランダム値、および時間ベースの値に基づくことが可能である。さらに、このハッシュ関数は、他の生成された値との衝突の確率を低くするように計算されることが可能である。
Ｗ−ＡＴは、外部サーバが、同一のクライアントからの複数の問い合わせを関連付けることを可能にするように、その後の問い合わせのために同一の乱数を使用することができる。乱数の使用は、外部サーバ（または許可されていないエージェント）が、加入者ベースに対してリバースルックアップを行って、ユーザの身元を特定することを防止するのに役立つことが可能である。
ハッシュされた値が生成されると、ハッシュされた値は、Ｗ−ＡＴの代替のユーザ識別子として使用され、地理的情報、またはユーザ・プロファイルからの情報のいくらか、またはアイテムと一緒に提供され、さらに遠隔装置に供給されることが可能である。
その後、１つまたは複数のターゲットコンテンツメッセージが、代替のユーザ識別子、ならびに遠隔装置に対する第１の広告関連情報、および／またはユーザ・プロファイルを補足することができる他の情報に基づいて、遠隔装置から受信されることが可能である。そのような情報は、Ｗ−ＡＴのユーザ・プロファイルに組み込まれることが可能である。
ユーザプライバシーをさらに保つため、Ｗ−ＡＰ（無線アクセスポイント）側のプロキシ・サーバ（例えば、図１を参照）が、使用されることが可能である。図９は、移動広告対応ネットワークにおいてセキュリティで保護されて通信するためにプロキシ・サーバを使用する或る特定の通信スキームを示す。図９に示されるとおり、Ｗ−ＡＴ９１０（「Ｍ−ＴＣＭ対応クライアント」）が、ユーザ・プロファイル情報の改良を求めるなどの、いくつかのサービスと関係する要求（またはレポートもしくは応答などの他のメッセージ）、または広告コンテンツを求める要求を、ＷＡＰ（無線アプリケーションプロトコル）プロキシ９２０に送信することが可能である。ＷＡＰプロキシ９２０は、この要求を、セキュリティで保護されたプロキシ・サーバ９３０に転送することができ、サーバ９３０が、次に、トランザクションＩＤを作成し、このトランザクションＩＤを優先してＷ−ＡＴのＩＤ情報を取り除くようにヘッダを変更し、応答を中継するのに役立つその情報、例えば、Ｗ−ＡＴのＩＰアドレスを含むルックアップ・テーブルを作成しながら、この要求を移動メッセージ配信サーバ９４０に転送することが可能である。
移動メッセージ配信サーバ９４０が、この要求を受信して、応答すると、プロキシ・サーバ９３０は、適切なトランザクションＩＤを使用して、移動メッセージ配信サーバの応答を転送することができる。後に、プロキシ・サーバ９３０は、ルックアップ・テーブルエントリを削除することができる。
図９に示されるスキームは、ユーザのＷ−ＡＴ ＩＰアドレスに移動メッセージ配信サーバ９４０がアクセスすることを許さないように使用されることが可能であり、このことは、ユーザの身元を漏らすことなしに、ターゲットコンテンツ、例えば、ターゲット広告の配信を許すことなどの、いくつかの利点を有することに留意されたい。
ユーザの位置が、ユーザのＷ−ＡＴによってリアルタイムで追跡されている可能性があるというユーザの懸念を軽減するため、そのようなＷ−ＡＴは、位置データの改良をリアルタイムでサーバに求める問い合わせをしないことを選択することが可能である。そのような問い合わせは、長期間にわたって匿名で、疎らに（例えば、１ヶ月に１回）送信されることが可能であることに留意されたい。通常のスケジュールは、例えば、７２時間にわたって５分毎に位置情報を収集することであることが可能である。この時間枠中に、または特定の時間枠中に最も頻繁に訪れられた場所が、３０日から４０日までの間のランダムに選択された時点で、またはシステム運用者によって指定された他の何らかのスケジュールによって、サーバからユーザの人口層プロファイルを問い合わせるのに使用されることが可能である。
前述の事例は、ユーザ・プロファイル生成エージェントの規則駆動の動作を、サーバによって支援されるモードと一緒に使用して、ユーザのプライバシーを保ちながら、ユーザに関するプロファイル要素を生成する混成アプローチの例である。
図５は、ユーザ行動シンセサイザ５２２と、プロファイル要素リファイナ５２４とを有するユーザ・プロファイル生成エージェント２１０を使用するそのような混成アプローチの例示的な動作を示す概略ブロック図である。図５の様々なデバイスの機能の大部分は、既に説明されたが、さらなる機能が、以下の流れ図に関連して後段で説明される。
図６は、ユーザ・プロファイルを生成して、使用することに関する例示的な動作の概略を示す流れ図である。動作は、ステップ６０２で開始して、いくつかのユーザ・プロファイル推測規則（基本規則および／または限定された規則）が、システム運用者または他の関係者からＷ−ＡＴによって受け取られ（さらに、その後、格納される）ことが可能である。
前述したとおり、基本規則には、事前スケジュールされたイベント、例えば、或る特定の時点でユーザの問い合わせを実行することが含まれることが可能である。同様に、それぞれの限定された規則が、同一の問い合わせに、物理的ステータス情報または動作ステータス情報などの条件および／またはイベントが先行することを要求することが可能である。
次に、ステップ６０４で、受け取られた規則が、生のデータを収集するのに使用されることが可能であり、さらにステップ６０６で、この生のデータが、処理／合成されて、ユーザ・プロファイル要素またはユーザ・プロファイル属性になることが可能であり、すべてのそのような処理／合成は、Ｗ−ＡＴ上で行われることが可能であるが、いくつかの改良は、前述したプロファイル属性プロセッサなどの外部デバイスを使用して行われることが可能であることが注目される。つまり、前述したとおり、生のデータおよび／または合成されたデータは、Ｗ−ＡＴのユーザに関するユーザ・プロファイルを形成するように組み込まれることが可能である。例えば、ＳＭＳメッセージを監視することと関係する規則が、生のデータを収集し、ＳＭＳメッセージに関するプロファイル属性／要素を合成するように適用される際に、ユーザ・プロファイルの動的プロパティを変更するのに使用されることが可能である。静的データ、例えば、ユーザの生年月日が、ユーザに問い合わせる規則を使用して同様に収集されて、次に、ユーザ・プロファイルの中の要素として適用されることが可能である。
次に、ステップ６０８で、ユーザ・プロファイルデータに関する信頼レベルが、算出されることが可能である。信頼レベルは、或る範囲の数値、分散統計量、または分布プロファイルなどの様々な形態を有することが可能である。
ステップ６１０で、様々な受け取られた規則に加えて、ユーザ・プロファイルのすべてを形成することが可能である、様々なユーザ・プロファイル要素およびユーザ・プロファイル属性と関係する生のデータおよび合成データが、ＴＣＭを受信するのに使用されることが可能である。つまり、前述したとおり、様々な実施形態において、Ｗ−ＡＴ上の使用される／使用可能な規則が、収集された生のデータおよび合成データと一緒に、ユーザ・プロファイルを生成するのに使用されて、ユーザ・プロファイルの任意の数の静的プロパティまたは動的プロパティがもたらされることが可能であり、さらにそのような情報が、見込まれる関心対象の主題に向けられた広告、スポーツスコア、気象通報、およびニュースなどのコンテンツを受信するのに使用されることが可能である。
ユーザ・プロファイルデータに信頼レベルが関連付けられていることが可能である様々な実施形態において、信頼レベルに規則が適用されることが可能であり、さらにターゲットコンテンツメッセージが、そのような信頼情報に基づいて、受信され、表示されることが可能であることに留意されたい。
続いて、動作の制御は、ステップ６０２にジャンプして戻ることが可能であり、新たな／さらなる規則が受け取られて、データを収集し、ユーザのプロファイルを変更するのに使用されることが可能である。
前述したとおり、Ｗ−ＡＴが、直線属性、階層属性、アニメーション属性、ポップアップ属性、および／またはソフトキー属性を有するメニューレイアウトなどの適切な表示を作成するのに適するようにコンテンツ表示をあつらえるようＷ−ＡＴ情報を利用するように、Ｗ−ＡＴの物理的構成に基づいて規則が使用されることが可能であることに留意されたい。
図７は、ユーザ・プロファイルを生成して、使用することに関する別の例示的な動作の概略を示す流れ図である。動作は、ステップ７０２で開始し、いくつかのユーザ・プロファイル推測規則が、システム運用者または他の関係者からＷ−ＡＴによって受け取られる。次に、ステップ７０４で、受け取られた規則が、生のデータを収集するのに使用されることが可能であり、さらにステップ７０６で、この生のデータが、オンボードリソースを使用して処理／合成されて、ユーザ・プロファイル要素またはユーザ・プロファイル属性になることが可能である。この場合も、ユーザ・プロファイル情報の任意のアイテムが、基本データとともに、処理され、合成された信頼レベル情報を有することが可能であることに留意されたい。
ステップ７１０に進み、Ｗ−ＡＴ上で実際的ではない可能性があるさらなる情報または処理が要求されるかどうかについての判定が、行われることが可能である。例えば、Ｗ−ＡＴが、Ｗ−ＡＴが頻繁に訪れている一連の場所を、ＧＰＳを使用して得ているものと想定すると、１つまたは複数の規則を使用するＷ−ＡＴ上のソフトウェアエージェントが、ユーザの見込まれる民族性（または他の人口層情報）を特定するのに、遠隔サーバ上の地理的情報サービスまたは国勢調査データベースなどの大型の外部データベースに問い合わせる必要性を判定することが可能である。さらなる情報または処理が要求される場合、制御は、ステップ７１２に進み、要求されない場合、動作の制御は、ステップ７２０にジャンプすることが可能であり、プロファイル属性が、ユーザのプロファイルを生成する／変更するのに使用される。
さらなる情報または処理が要求される事例に関して、ユーザ情報を保護するように前述したプロファイル属性プロセッサなどによって（オプションとして、ハッシュ関数サーバおよび／またはプロキシ・サーバを使用して）、外部デバイスの要求が行われることが可能である（ステップ７１２）。
次に、ステップ７１４で、外部デバイスが、大型デバイスに問い合わせするなどの、いくつかの改良ステップを実行して、改良されたユーザ・プロファイル属性をもたらすことができる。次に、ステップ７１８で、改良されたユーザ・プロファイル属性が、適切なＷ−ＡＴに供給されることが可能であり、Ｗ−ＡＴにおいて（ステップ７２０）で、ユーザ・プロファイルを生成する、もしくは変更するのに使用される、またはそれ以外で、ユーザ・プロファイルに組み込まれることが可能である。処理のために信頼レベルが利用可能である場合、統一された信頼レベルが、個々の信頼レベルに基づいて算出されることが可能であることに留意されたい。次に、動作の制御は、ステップ７０２にジャンプして戻り、新たな／さらなる規則が受け取られて、データを収集し、ユーザのプロファイルを変更するのに使用されることが可能である。
図１１に進むようにジャンプすると、Ｍ−ＴＣＭ対応ネットワークにおけるＴＣＭ分配に関する第１の通信プロトコルが、示されている。この例示的な図は、メッセージ分配インフラストラクチャからのメッセージのマルチキャスト「プッシュ」中の可能なデータフローを例示する。ユーザ・プロファイル生成エージェント（図１０の移動デバイス（Ｗ−ＡＴ）内の）が、メッセージを取り出し、次に、内部フィルタリングによって受け取られたメッセージの１つまたは複数を選択することができることに留意されたい。
動作の際、ネットワークシステム運用者２８０（および／またはサードパーティ）が、プロファイル属性プロセッサ２７０にプロファイル属性処理規則を供給することが可能である。また、プロファイル属性プロセッサ２７０は、Ｗ−ＡＴ１００上のモジュールからプロファイル属性プロセス要求を受け取り、さらにＷ−ＡＴ１００上のモジュールを介して適切な応答を提供することもできる。
さらに、マルチキャスト／ブロードキャスト分配サーバ１１１０によるマルチキャスト広告またはブロードキャスト広告が、Ｗ−ＡＴ１００によって受信されることが可能である。この構成において、Ｗ−ＡＴ１００（または他の移動デバイス）は、すべてのメッセージを受信し、Ｗ−ＡＴ１００において生成されたユーザ・プロファイル、および図１１のマルチキャスト／ブロードキャスト分配サーバ１１１０からやはり受信されたフィルタ規則に従って、いずれのメッセージが格納されて、ユーザに提示されるべきかを判定することができる可能性がある。
図１２は、Ｍ−ＴＣＭ対応ネットワークにおけるメッセージ分配のための第２の通信プロトコルを示す。図１１の例の場合と同様に、ネットワークシステム運用者２８０（および／またはサードパーティ）が、プロファイル属性プロセッサ２７０にプロファイル属性処理規則を供給することが可能であり、さらにプロファイル属性プロセッサ２７０は、Ｗ−ＡＴ１００上のモジュールからプロファイル属性プロセス要求を受け取り、さらにＷ−ＡＴ１００上のモジュールを介して適切な応答を提供することもできる。
しかし、この実施形態では、ユニキャストメッセージが、Ｗ−ＡＴ１００によってユニキャストメッセージ分配サーバ１２１０から要求されることが可能である。Ｗ−ＡＴ１００は、ユニキャスト通信リンクを介してすべてのメッセージを受信し、Ｗ−ＡＴ１００において生成されたユーザ・プロファイル、およびユニキャストメッセージ分配サーバ１２１０からやはり受信されたフィルタ規則に従って、いずれのメッセージが格納されて、ユーザに提示されるべきかを判定することができる可能性がある。
図１３は、Ｍ−ＴＣＭ対応ネットワークにおけるメッセージ分配のための別の通信プロトコルを示す。この場合も、前述の例の場合と同様に、ネットワークシステム運用者２８０（および／またはサードパーティ）が、プロファイル属性プロセッサ２７０にプロファイル属性処理規則を供給することが可能であり、さらにプロファイル属性プロセッサ２７０は、Ｗ−ＡＴ１００上のモジュールからプロファイル属性プロセス要求を受け取り、さらにＷ−ＡＴ１００上のモジュールを介して適切な応答を提供することもできる。
しかし、この実施形態において、ユニキャストメッセージ分配サーバ１３１０は、Ｗ−ＡＴ１００によって供給されたユーザ・プロファイル情報を受信し、この受信されたユーザ・プロファイル情報を処理し、次に、適切なＴＣＭをＷ−ＡＴ１００に供給することができる。
図１４は、Ｍ−ＴＣＭ対応ネットワークにおけるメッセージ分配のためのさらに別の通信プロトコルを示す。この例は、プロファイル属性プロセッサ側の動作に関して前述の例とほぼ同様に機能することが可能である。しかし、ユニキャスト通信リンクを介するメッセージ取り出しは、実質的に異なる。
動作の際、Ｗ−ＡＴ１００は、メッセージを求める要求を送信することができ、その後、Ｗ−ＡＴ１００は、メッセージ分配サーバ１４１０において利用可能な様々なメッセージを表すメタデータのセットを受信することができる。次に、Ｗ−ＡＴ１００は、このメタデータ、およびＷ−ＡＴ１００内のフィルタ規則に基づいて、いくつかのメッセージを選択し、さらに選択情報をメッセージ分配サーバ１４１０に供給することができる。したがって、選択されたメッセージは、次に、Ｗ−ＡＴ１００に供給され、ユーザ・プロファイル規則に従ってユーザに提示されることが可能である。
前述のアプローチは、ユニキャスト通信リンクを介してＷ−ＡＴに広告を配信する際、最適なネットワーク帯域幅を使用しながら、Ｗ−ＡＴ上にローカルでユーザ・プロファイルを保持する。
図１５は、「コンタクト・ウインドウ」（例示的なウインドウ１５１０〜１５１６を参照）アプローチに従ってメッセージコンテンツをダウンロードするための第１の通信プロトコルに関する時系列を示す。このことは、Ｗ−ＡＴの他の機能に負担をかけることなしに、都合のよい時点でＴＣＭのダウンロードを許可するのに使用されることが可能である。様々な実施形態において、Ｗ−ＡＴは、スリープモードに入っている場合、スリープモードをコンタクト・ウインドウに対して調整することができる可能性がある。動作の際、Ｗ−ＡＴは、コンテンツメッセージ配信中にプラットフォーム上でエネルギー消費を最適化するように、スリープモードに入れられることが可能である。スリープモードにおいて、Ｗ−ＡＴは、他の有用な動作を行っていることが可能である。つまり、Ｗ−ＡＴは、様々なタイミング回路（図示せず）が、コンタクト・ウインドウより前に、さらに／またはコンタクト・ウインドウ中にスリープモードを抜け、さらに、場合により、ＴＣＭを受信した後に、または相対的コンタクト・ウインドウの終わりにスリープモードに再び入ることによって、スリープモード、およびコンタクト・ウインドウまたは他のスケジュールに応答するようにプログラミングされる、またはそれ以外で操作されることが可能である。
図１６は、定義された時間スケジュールに従ってターゲットコンテンツメッセージ情報をダウンロードするための第１の通信プロトコルに関する代替の時系列を示す。例示的なウインドウ１６１０〜１６２０を参照すると、このアプローチは、Ｗ−ＡＴの他の機能に負担をかけることなしに、都合のよい時点でＴＣＭのダウンロードを許可するのに使用されることが可能である。定義された時間スケジュールは、Ｗ−ＡＴが、定義された時間スケジュール中を除いて、スリープモードに入ったままであることを許可する。この場合も、様々なタイミング／クロック回路が、Ｗ−ＡＴをスリープモードに入れ／スリープモードから抜けるのに使用されることが可能である。さらに、Ｗ−ＡＴが、ＴＣＭ情報を受信するように起動すると、Ｗ−ＡＴは、将来のＴＣＭに関するターゲティングメタデータおよび受信時刻を受信することができ、ターゲティングメタデータおよび受信時刻は、次に、ユーザ・プロファイルおよびターゲティングメタデータに基づいて、将来のＴＣＭを受信すべきかどうかを判定し、さらに将来のＴＣＭ配信に関する受信時刻に先立って、適切な起動時刻をスケジュールするのに使用されることが可能である。
図１７は、例示的な情報ストリーム１７０２、１７２２、および１７３２に基づくキャッシュモデリングシナリオのいくつかを示す。図１７に示されるとおり、キャッシュモデリングシナリオは、様々なリストされた分類に基づく。メッセージキャッシュは、Ｍ−ＴＣＭ対応クライアントにおけるメッセージに関する格納庫であり得ることに留意されたい。メッセージは、ＴＣＭを届ける機会が存在する際に、メッセージの即時の展開（play-out）を可能にするようにローカルでキャッシュされることが可能である。
キャッシュの中の実際の記憶スペースは、異なるタイプの分類に基づいて、複数のカテゴリに分割されることが可能である。これらの分類は、フィルタ規則を使用してシステム運用者によって定義されることが可能である。分類内の各カテゴリに割り当てられるスペースの量は、固定であっても、やはり、システム運用者によってフィルタ規則を介して定義される何らかの定義された基準に基づいて、動的であってもよい。関心対象のいくつかのカテゴリには、以下が含まれる。すなわち、
デフォルトのメッセージ（１７１０、１７２０、および１７３０）：これらのメッセージは、システム運用者などによって印が付けられることが可能な「フォールバック」メッセージと考えられることが可能である。これらのメッセージは、表示に利用できる、デバイス・アプリケーションによって要求されるメッセージタイプを満たす他のメッセージが全く存在しない場合に示される。
デフォルトのメッセージは、候補のデフォルトメッセージと同一のメッセージタイプを有するそれぞれのクライアント・メッセージ配信エンジンに加入登録している少なくとも１つのメッセージ配信能力のあるアプリケーションが存在する限り、キャッシュに関する候補であり得る。さらに、デフォルトのメッセージは、デバイス能力準拠およびアプリケーション能力準拠の最小限のゲーティング基準を満たすように作成されることが可能である。
デフォルトのメッセージに関して計算された値に基づいて、前もって格納されたデフォルトのメッセージが、新たなメッセージによって置き換えられることが、その新たなメッセージの「正規化された」値が、同一のメッセージタイプの下で、前もって格納されたデフォルトのメッセージの値より大きい限り、可能である。
各メッセージタイプに関してクライアント上で許されるデフォルトのメッセージの最大数は、フィルタ規則を介してシステム運用者によって定義されることが可能である。様々な実施形態において、決まった数のメッセージまたはメッセージメモリが存在してもよく、またはメッセージ数および／またはメモリは、特定のメッセージ能力のあるアプリケーション、用法などに基づいて、動的に決定されてもよい。通常、いくつかの実施形態において、各メッセージタイプに関して許されるデフォルトのメッセージの最大数は、１である。
デフォルトのメッセージとして印を付けられたメッセージは、主に、以下の２つの目的を果たす。すなわち、（１）これらのメッセージは、各カテゴリにおける「フォールバック」メッセージの役割をし、システムが、各機会を活用して、ユーザにメッセージを提示するのを助け、さらに（２）これらのメッセージは、システム運用者が、「段階的価格設定」を提供し、さらに（オプションとして）デフォルトのメッセージに関してさらに料金請求することを許す。
ターゲットメッセージ（１７１２、１７２２、１７２４、および１７３８）および非ターゲットメッセージ（１７１４、１７２６、および１７４０）：１つの分類スキームは、キャッシュストアをターゲットメッセージのためのスペースと非ターゲットメッセージのためのスペースに分割することである。ターゲットメッセージキャッシュスペースは、Ｍ−ＴＣＭ対応クライアントのユーザに関するユーザ・プロファイルが、関係のあるメタデータの中に含まれるターゲット・ユーザ・プロファイルと合致するメッセージだけを格納するのに使用されることが可能である。
ターゲット・ユーザ・プロファイルが、デバイスユーザのプロファイルと合致しないメッセージに関して、それらのメッセージに「ターゲット表示に限る」という印が付けられていない限り、そのようなメッセージは、非ターゲットメッセージキャッシュスペースに入れられるべき候補であり得る。表示のために非ターゲットメッセージを有することは、システムが、時が経つにつれてのユーザ関心の変化を読み取り、それぞれのユーザ・プロファイルおよびキャッシュをそれに応じて変更することを許すことができる。
印象ベースのメッセージ（１７２２）およびアクション・ベースのメッセージ（１７２４）：別の分類は、メッセージが、印象タイプのＴＣＭ配信キャンペーンであるか、またはメッセージが、ユーザ関心を読み取るのにユーザ・アクションを求めるメッセージであるかに基づいて、キャッシュスペースのターゲット部分または非ターゲット部分を分割することである。そのような下位分類に関する分割サイズまたは分割比は、システム運用者によって定義されることが可能であり、またはそれぞれのＷ−ＡＴに実装されたメッセージ配信能力のあるアプリケーションの能力および使用率によって動的に決定されることが可能である。
ユーザ関心ベースの分類（１７３２〜１７３６）：ターゲットメッセージ分類の下の下位分類は、ユーザ関心分類に基づくことも可能である。例えば、キャッシュのターゲットメッセージセクション内の或る特定のキャッシュスペースが、上位３つのユーザ関心カテゴリのために確保されることが可能である一方で、残りのキャッシュリソースは、ユーザのプロファイルと合致する他のカテゴリに当てられることが可能である。この場合も、そのような分類内の関心ベースのカテゴリの実際の比または数は、システム運用者によって定義されてもよく、さらに／または各関心カテゴリ内の広告（または他のメッセージ）に関する相対クリックスルーレートに基づいて、動的であってもよい。
図１８は、メッセージフィルタリング・プロセスコンテキストの図である。移動ターゲットコンテンツメッセージ配信システム内のメッセージフィルタリング・プロセスの１つの目的は、システムに入る任意の利用可能な新たなメッセージのいずれが、或る特定の移動クライアントにおいてキャッシュされるべきかを決定することであり得る。
動作の際、フィルタリング・プロセス１８１０は、システム内に保持されるユーザのユーザ・プロファイル、移動クライアント上のデバイス能力およびアプリケーション能力、移動クライアント上の現在のキャッシュ状態、およびシステムオペレーションまたはサードパーティ２８０によって定義されたフィルタ規則などの、いくつかの入力を使用して、いずれの新たなメッセージをキャッシュすべきかを決定することができる。それぞれの受信されたメッセージを処理すると、いくつかの選択されたメッセージが、決定され、それぞれのメタデータと一緒にキャッシュ１８２０の中に格納されることが可能である。
図１９は、様々な例示的な機能構成要素におけるＴＣＭ配信システム内のＴＣＭフィルタリング・プロセスに関するデータフロー図である。図１９に示されるとおり、メッセージフィルタリングは、マルチステッププロセスであることが可能である。販売インターフェース１６４からフィルタリング・エージェント２２０に入る新たなメッセージは、いずれの受信されたメッセージが、メッセージキャッシュに関する可能な候補であるかを決定することができるゲーティング・サブプロセス２２０−１をまず通過することが可能である。例示的なゲーティング・サブプロセス２２０−１は、移動クライアントに関連する適切なストレージデバイス１９１０からのデバイス情報および能力情報、ならびにシステム運用者または何らかのサードパーティ２８０によるフィルタ規則、および適切なエージェント２１０またはストレージデバイスからのユーザ・プロファイル情報を使用することができることに留意されたい。
続いて、次に、ゲーティング・サブプロセス２２０−１の可能な候補が、いずれの候補メッセージが、メッセージ空間競合の場合に置き換えられることが可能であるかを決定することができる選択サブプロセス２２０−２によって処理されることが可能である。選択サブプロセス２２０−２は、システム運用者または何らかのサードパーティ２８０によるフィルタ規則、適切なエージェント２１０またはストレージデバイスからのユーザ・プロファイル情報、およびキャッシュ・マネージャ１２２からのフィードバックキャッシュ情報を使用することができることに留意されたい。
図２０は、図１９のゲーティング・プロセス内の例示的なデータフローを示す。このプロセスの１つの目的は、ターゲット広告などのターゲットコンテンツメッセージが、選択プロセスに転送される前に、いくつかの要件を満たすことを確実にすることである。本プロセスは、ステップ２００２で開始し、メッセージおよびそれぞれのメタデータが、販売インターフェース１６４または他のデバイスから供給されることが可能である。次に、ステップ２００４で、ステップ２００２のメッセージが、移動クライアントの能力範囲内にあるかどうかについての判定が行われる。つまり、メッセージは、メッセージが移動デバイスの物理的プラントによってサポートされ得るようでなければならない。例えば、或るメッセージが、二次デバイススクリーンだけに向けられているが、当該の移動デバイスが、二次デバイススクリーンを有さない場合、そのメッセージは、適切ではない。メッセージが、デバイス能力に適合する場合、制御は、ステップ２００６に進み、適合しない場合、制御は、ステップ２０２０にジャンプして、そのメッセージの使用が拒否される。
ステップ２００６で、ステップ２００２のメッセージが、移動クライアントのアプリケーション能力の範囲内にあるかどうかについての判定が行われる。つまり、メッセージは、メッセージが、移動デバイスで使用されるように登録された様々なソフトウェア／ファームウェアによってサポートされることが可能であるようでなければならない。例えば、メッセージが、１５秒のビデオを含むが、そのようなビデオを見せるデバイス・アプリケーションのいずれの内部にもＣＯＤＥＣ機構が存在しない場合、そのメッセージは、適切ではない。メッセージが、アプリケーション能力に適合する場合、制御は、ステップ２００８に進み、適合しない場合、制御は、ステップ２０２０にジャンプして、そのメッセージの使用が拒否される。
ステップ２００８で、ステップ２００２のメッセージが、移動クライアントのアプリケーション能力の範囲内のシステム運用者によって指定されたゲーティング基準マッチに合格するかどうかについての判定が行われる。例えば、或るメッセージが、成人の視聴者だけに適切である場合、そのようなメッセージは、未成年であると識別されたいずれのユーザに対しても、フィルタリングされて除かれることが最善である可能性が高い。メッセージが、指定された、システム運用者によって指定されたゲーティング基準に適合する場合、制御は、ステップ２０１０に進み、適合しない場合、制御は、ステップ２０２０にジャンプして、そのメッセージの使用が拒否される。
ステップ２０１０で、ステップ２００２のメッセージが、サンプリング基準マッチに合格するかどうかについての判定が行われる。例えば、或る特定の広告が、或る人口層の３０％だけに提供されるように予定されている場合、１から１００までの範囲を有し、自らのＥＳＮ、およびサーバによって指定された種を与えられるＲＮＧ（乱数発生器）が、もたらされる乱数が３０％未満である場合、その広告を適格とすることが可能である。広告／メッセージが、サンプリング基準に合格した場合、制御は、ステップ２０３０に進み、メッセージ選択が、実行されることが可能である。合格しなかった場合、制御は、ステップ２０２０にジャンプして、そのメッセージの使用が拒否される。
図２１は、運用者が、ユーザを互いに排他的なセットに分割し、各セットを異なるメッセージのターゲットとすることを所望することが可能である状況に関して提示される、ランダムサンプリングスキームを示す流れ図である。例えば、運用者は、Ｐｅｐｓｉ広告とＣｏｋｅ広告を同一のユーザに見せないという契約上の義務を負っていることが可能である。したがって、運用者は、加入者ベースの５０％をＰｅｐｓｉ広告のターゲットとし、加入者ベースの残りの５０％をＣｏｋｅ広告のターゲットとして、両方の広告が同一のユーザに見せられないことを確実にすることが可能である。
プロセスは、ステップ２１０２で開始し、乱数発生器の種およびＥＳＮ（電子シリアルナンバ）が、移動クライアント／Ｗ−ＡＴに供給される。次に、ステップ２１０４で、乱数発生プロセスが実行されて、１から１００までの間、または他の任意の範囲の数の間の乱数が生成される。制御は、ステップ２１１０に進む。
ステップ２１１０で、ステップ２１０４の乱数と、或る定義された範囲、例えば、１から１００までの全体範囲からの１から５０まで、または５１から１００までの範囲の間のマッチが成立するかどうかについての判定が行われる。マッチが成立した場合、制御は、ステップ２１１２にジャンプし、当該のメッセージが受け入れられ、または前述のＣｏｋｅ／Ｐｅｐｓｉ例の場合と同様に、競合する広告が存在する場合、２つのメッセージの第１のメッセージが、受け入れられ、存在しない場合、制御は、ステップ２１１４にジャンプし、当該のメッセージが拒否され、または前述のＣｏｋｅ／Ｐｅｐｓｉ例の場合と同様に、競合する広告が存在する場合、２つの広告の第１の広告が拒否される一方で、第２の広告が、受け入れられる。
図２２に進むと、加入者ベース内の互いに排他的なメッセージターゲティングが、ユーザＩＤまたはデバイスＩＤなどの何らかの一意ＩＤに対するハッシングスキームのような一方向関数を使用して、行われることが可能であることを認識されたい。動作の際、運用者は、ハッシング計算の結果に基づいて、異なるターゲット・ユーザセグメントを指定することができる。そのようなサンプリングは、それぞれのＥＳＮに関するハッシュ値の範囲によって定義されたユーザのセクションにターゲットを絞るように行われることが可能である。
プロセスは、ステップ２２０２で開始し、一意ＩＤが、移動クライアント／Ｗ−ＡＴに供給される。次に、ステップ２２０４で、一方向ハッシングプロセスが実行されて、任意の範囲の数の間の値が生成されることが可能である。制御は、ステップ２２１０に進む。
ステップ２２１０で、ステップ２２０４のハッシュされた値と定義された範囲の間でマッチが成立したかどうかについての判定が行われる。マッチが成立した場合、制御は、ステップ２２１２にジャンプし、当該のメッセージが受け入れられ、または前述のＣｏｋｅ／Ｐｅｐｓｉ例の場合と同様に、競合する広告が存在する場合、２つのメッセージの第１のメッセージが、受け入れられ、存在しない場合、制御は、ステップ２２１４にジャンプし、当該のメッセージが拒否され、または前述のＣｏｋｅ／Ｐｅｐｓｉ例の場合と同様に、競合する広告が存在する場合、２つの広告の第１の広告が拒否される一方で、第２の広告が、受け入れられる。
クライアントのハッシュ値が、システム運用者によって指定されたサンプリング範囲に入らない場合、そのメッセージは、拒否されることが可能であり、入る場合、メッセージ処理が、次のゲーティング基準段階または選択段階に進むことが可能であることに留意されたい。また、運用者は、互いに排他的なセット内でランダムにターゲットを絞ることによって、或る特定の広告／メッセージ分配キャンペーンのためにユーザをサンプリングする混成アプローチを選択することも可能であることにも留意されたい。例として、或る特定の広告キャンペーンが、第１の広告を受けなかった加入者ベースのランダムな２０％にターゲットを絞ることが可能である。このことは、最初に、一方向関数ベースのサンプリングを使用して、互いに排他的なセットを作成し、次に、その互いに排他的なセット内でランダムにターゲットを絞ることによって達せられる。
続いて、図２３は、メッセージ選択プロセス２３００内の例示的なデータフローを示す。この選択プロセスの目的は、ゲーティング・プロセスによって、移動クライアント／Ｗ−ＡＴに転送されたメッセージのプールからメッセージを選択し、これらの選択されたメッセージを、特別クライアント広告／メッセージキャッシュなどのメモリの中に格納することであることが可能である。メッセージスペース競合の場合、選択プロセス２３００は、置き換えられる必要のある、それまでにキャッシュされたメッセージをキャッシュから選択するのに使用されることも可能である。
メッセージ選択は、キャッシュスペースに対する競合が存在する場合、すなわち、すべての新たなメッセージ、およびそれまでにキャッシュされたメッセージを収容するのに十分なスペースがキャッシュの中に存在しない場合に、役割を果たすことが可能である。メッセージ選択は、マルチステッププロセスであることが可能であり、さらにキャッシュが、異なるカテゴリの間で分割される（動的に、または静的に）可能性があるため、競合および選択は、各メッセージカテゴリの中で行われることが可能である。
動作の際、メッセージセレクタ２３１０が、ゲーティング・デバイス２２０、またはゲーティング・プロセスを実行する他の機器から新たなメッセージを受け取るとともに、システム運用者またはサードパーティ２８０からいくつかのメッセージフィルタ規則を受け取ることが可能である。次に、メッセージセレクタ２３１０は、それぞれの新たなメッセージに様々なフィルタ規則を適用して、新たなメッセージが年齢または性別の上で適切であるかどうかなど、それぞれの新たなメッセージが、いくつかの基本的基準に合格するかどうかを判定することが可能である。或る特定のメッセージが、フィルタ規則に適合しない場合、そのメッセージは、拒否された新たなメッセージとして分類されて、破棄されることが可能である。
フィルタ規則の下で破棄されないメッセージは、メッセージセレクタ２３１０によってさらに処理されて、マッチ・インジケータ計算器２３２０に対して、それぞれの受け取られたメッセージに関する「ターゲット・ユーザ・プロファイル」を導き出すことが可能であり、計算器２３２０は、次に、ターゲット・ユーザ・プロファイルを、ユーザ・プロファイル生成エージェント２１０、またはユーザに関する情報を格納する他の何らかのデバイスによって供給されたユーザ・プロファイルと比較することが可能である。次に、マッチ・インジケータ計算器２３２０は、各ターゲット・ユーザ・プロファイルと、ユーザまたは移動クライアント／Ｗ−ＡＴに関連するユーザ・プロファイルの間のマッチを実行し、さらに或る特定の着信する／新たなメッセージが、どれだけよくユーザ・プロファイルに適合するかを量子化するマッチ指標「スコア」をメッセージセレクタ２３１０に供給することが可能である。
マッチ指標「スコア」の格付けが十分によい場合、それぞれのメッセージは、さらに考慮されることが可能であり、格付けが十分によくはない場合、メッセージは、拒否された新たなメッセージになることが可能である。
メッセージセレクタ２３１０によってさらに処理されるメッセージは、マッチ指標「スコア」を、メッセージサイズ、持続時間、メモリ要件およびディスプレイ要件などの他のメッセージ値属性と一緒に、メッセージ値計算器２３３０にもたらすことが可能であり、計算器２３３０は、そのようなメッセージに関する「メッセージ値」をメッセージセレクタ２３１０に戻すことができる。
続いて、メッセージセレクタ２３１０が、利用可能なキャッシュ（または或る特定のメッセージカテゴリに当てられたキャッシュの部分）の状態についてのキャッシュ・マネージャ１２２からの情報を、キャッシュヒット／逸失情報、およびキャッシュ（または関係のある部分）の中の各メッセージに関するメッセージ値と一緒に受け取ることが可能である。或る特定のメッセージに関するヒット／逸失情報に依存して、所与のメッセージに関するメッセージ値は、オプションとして、調整されることが可能である。
次に、メッセージセレクタ２３１０は、相対メッセージ値に基づいて、新たに受信されたメッセージが、キャッシュの中の１つまたは複数の既存のメッセージに取って代わるべきかどうかを判定することができ、さらに次に、任意の新たに選択されたメッセージが、それぞれのメッセージＩＤ、およびそれぞれのメッセージ値と一緒にキャッシュ・マネージャ１２２に送られることが可能であり、さらに任意の取って代わられたメッセージが、破棄される／将来の使用に関して拒否されることが可能である。
図２４Ａおよび図２４Ｂは、Ｗ−ＡＴなどの移動デバイスにおいて受信された１つまたは複数の新たなメッセージに関するメッセージ選択プロセスの概略を示す流れ図を示す。この例示的なプロセス流れ図は、いずれの新たなメッセージがキャッシュに追加されるべきか、およびいずれのそれまでにキャッシュされたメッセージが取って代わられる／破棄されるべきかを決定するメッセージ選択中に行われるアクションの高レベルの流れを示す。
プロセスは、ステップ２４００で開始し、第１の新たなメッセージに関して、このメッセージのサイズが、或る特定のキャッシュメモリに関する、さらに（オプションとして）或る特定のメッセージカテゴリ、例えば、映画の予告編、野球ハイライト、気象通報、および衣料品販売に関する何らかの最大メッセージサイズ以下であるかどうかの判定が、行われる。新たなメッセージのサイズが、ステップ２４００のキャッシュメモリ要件に適合する場合、制御は、ステップ２４０２にジャンプし、適合しない場合、制御は、ステップ２４０８に進む。
ステップ２４０２で、新たなメッセージは、キャッシュメモリの中に入られる。次に、ステップ２４０４で、この新たなメッセージに関するメッセージ値が計算され、さらにキャッシュの中の様々なメッセージに関する、さらにオプションとして、キャッシュのメッセージカテゴリに関する「優先キュー」が、この新たなメッセージのメッセージ値で更新される。次に、ステップ２４０６で、利用可能なキャッシュ・サイズが、この新たなメッセージに基づいて、更新される（やはり、その特定のメッセージカテゴリに関するオプションの更新を伴って）。そのようなメッセージ値は、キャッシュ内の各カテゴリに関する優先キューを保持するのに使用されることが可能であることに留意されたい。周期的に（事前定義されたスケジュールで）、エンジンが、キャッシュの中の様々なメッセージ値を再計算し、新たな値に基づいて、優先キューを再調整することができる。値ベースの優先キューの、そのような周期的更新により、キューの中の値が、現在の値がどれぐらいであるかの良好な近似であるので、新たなメッセージがキャッシュ置換候補として考慮される際に費やされる時間がより少なくなることが可能である。次に、プロセスは、ステップ２４３０（後段で説明される）に進む。
ステップ２４０８で、この新たなメッセージに関するメッセージ値が、計算される。次に、ステップ２４１０で、この新たなメッセージがデフォルトのメッセージであるべきかどうかについての判定が、行われる。新たなメッセージが、デフォルトのメッセージであるべきである場合、制御は、ステップ２４１２にジャンプし、そうではない場合、制御は、ステップ２４２０に進む。
ステップ２４１２で、この新メッセージ値が、キャッシュの中に既に存在する同一タイプのデフォルトのメッセージの値より大きいかどうかについての判定が行われる。デフォルトのメッセージとして印が付けられ、さらに既に格納されているメッセージの１つまたは複数より大きい値を有する新たなメッセージが、優先されることが可能である。新たなメッセージが、そのようなカテゴリのデフォルトのメッセージがそれまで存在しない新たなメッセージタイプに応じるものである場合、追加のサイズ（新たなメッセージが、取って代わられるべきメッセージよりサイズが大きい場合）が、これらのメッセージは、キャッシュの中に収容されることが可能であるので、計算されることが可能である。新たなメッセージより低い値である古いデフォルトのメッセージは、置換のために印が付けられることが可能である。各メッセージタイプは、通常、決まった数（通常、１つ）のデフォルト候補を有することが可能である。新メッセージ値が、より大きい場合、制御は、ステップ２４１４にジャンプし、より大きくはない場合、制御は、ステップ２４２２に進む。
ステップ２４１４で、すべてのデフォルトのメッセージに関する合計サイズが、更新され、さらにステップ２４２４で、取って代わられるべき既存のキャッシュされたメッセージに、削除の印が付けられる一方で、新たなメッセージには、キャッシュへの追加の印が付けられる。キャッシュが、様々なカテゴリのメッセージにどのように分割されるか、または割り当てられるかに基づいて、新たなスペース割当てが、各カテゴリに関して計算されることが可能であることに留意されたい。制御は、ステップ２４３０に進む。
ステップ２４２２で、新たなメッセージに削除の印が付けられ、制御は、ステップ２４３０に進む。
ステップ２４２０で、それぞれの新たなデフォルトでないメッセージに関する新メッセージ値が、様々なメッセージカテゴリに関するそれぞれの優先キューに追加されることが可能であり、制御は、ステップ２４３０に進む。
ステップ２４３０で、考慮されるべきさらなるメッセージ候補が存在するかどうかについての判定が行われる。さらなる候補が利用できる場合、制御は、ステップ２４４０にジャンプして戻り、次のメッセージが、考慮のために選択され、次に、制御は、ステップ２４００に戻り、この次のメッセージが、処理に供され、さらなる候補が利用できない場合、制御は、ステップ２４５０に進む。
ステップ２４５０で、すべての新たなデフォルトでないメッセージに関する利用可能なサイズが、合計キャッシュ・サイズと、デフォルトのメッセージによって占められるメモリの量の差に基づいて、算出されることが可能である。次に、ステップ２４５２で、各カテゴリのメッセージに関する利用可能なメモリが、何らかの「カテゴリ比」に基づいて、パラメータの式に基づいて、または規則および／または式の他の何らかのセットによって、計算されることが可能である。制御は、ステップ２４５４に進む。
ステップ２４５４で、それぞれのカテゴリのメッセージに関する利用可能なメモリに合わせるために、各メモリカテゴリに関して、最低の関連する値を有する様々なメッセージに削除の印が付けられることが可能である。次に、ステップ２４５６で、削除の印が付けられたメッセージが、キャッシュから除去され、それらのメッセージのそれぞれの値エントリが、それぞれの優先キューから取り除かれることも可能である。次に、ステップ２４５８で、削除の印が付けられた新たなメッセージが、要求されることが可能であり、さらにそれらのメッセージのそれぞれの値エントリが、それぞれの優先キューから取り除かれることも可能である。制御は、ステップ２４６０に進む。
ステップ２４６０で、削除の印が付けられていない新たなメッセージが、キャッシュに追加されることが可能であり、それらのメッセージのそれぞれの値エントリが、それぞれの優先キューの中に保持されることが可能である。制御は、ステップ２４７０に進み、プロセスが停止する。
メッセージ値およびメッセージ値属性を算出することに関して、以下が、考慮されることが可能である。すなわち、
メッセージ値属性：メッセージに関する値を計算することは、メッセージのタイプに基づいて、いくつかの属性を考慮することが可能である。いくつかのこれらの属性は、メッセージ対応通信システムにわたるメッセージ配信スキーム、例えば、広告キャンペーンに対する集中制御を維持するように、サーバによって定義されることが可能であるが、メッセージ値計算に取り入れられる属性のいくつかは、それぞれのユーザがメッセージとどのように対話するかに基づいて、移動クライアント／Ｗ−ＡＴ上で決定されてもよい。
サーバベースの値属性
ＲＩ（収入インジケータ）：メッセージ／広告の提供／クリック当たりで獲得される収益を示す１からＮ（例えば、１００）までの範囲内の値。より高い値は、より高い収益を示す。
ＰＩ（優先インジケータ）：移動メッセージ配信システムにわたるパフォーマンス、例えば、広告主の広告キャンペーンの有効性の何らかの測度に基づいて、メッセージに関してシステム運用者がスケジュールした優先度を示す１からＭ（例えば、１０）までの範囲内の値。この数は、所与のメッセージ配信キャンペーンの優先度を高めるように運用者によって増加されることが可能である。
メッセージ配信キャンペーンの開始時刻および終了時刻（ＴＳＴＡＲＴおよびＴＥＮＤ）：メッセージ配信キャンペーン閲覧開始時刻およびメッセージキャンペーン閲覧終了時刻に関するＵＴＣ時刻。メッセージキャンペーン閲覧終了時刻の後、メッセージは、有効期限が切れることが可能であり、移動メッセージ配信システム内でもはや見せられないことが可能である。また、メッセージは、この時刻にそれぞれのキャッシュから除去されることも可能である。
全体的なシステムＣＴＲ（クリックスルーレート）：全体的なシステムＣＴＲは、移動メッセージ配信システム内でメッセージを提供されたターゲット・ユーザ・プロファイルを有するすべてのクライアントにわたるメッセージキャンペーンの全体的なクリックスルーレートを示すように、サーバによって含められるオプションの属性である。ＣＴＲは、ユーザ・アクション・ベースまたはクリックベースのメッセージ／広告に関してだけ適用可能であり得る。また、ＣＴＲには、ＣＴＲの精度を示す信頼レベル（ＣＴＲＣＯＮＦＩＤＥＮＣＥ）が関連付けられていることも可能である。ＣＴＲＣＯＮＦＩＤＥＮＣＥが、或るしきい値未満である場合、１からＰ（例えば、１００）までの範囲内のランダムなＣＴＲが、それぞれの値計算において代替で使用されるように生成されることが可能である。このことは、システムが、或る特定の新たなメッセージ／広告キャンペーンの或る加入者セグメントに対する様子を試験することを可能にすることができる。
ターゲットメッセージ提供カウント（ＭＡＸＳＥＲＶＥ）：ＭＡＸＳＥＲＶＥは、同一のメッセージが同一のユーザに示されることが可能な最大回数を規定する属性である。
ターゲット・ユーザ・アクションカウント（ＭＡＸＵＳＥＲＡＣＴＩＯＮ）：ＭＡＸＵＳＥＲＡＣＴＩＯＮは、提供されたメッセージに対してユーザが行うアクションの最大回数を規定する属性であり、この回数の後、それぞれのキャッシュからメッセージの有効期限が切れることが可能である。様々な実施形態において、この属性は、ユーザ・アクション・ベースまたはクリックベースのメッセージ／広告に関してだけ適用可能であり得る。
１日当たりの最大メッセージ提供カウント（ＤＡＩＬＹＭＡＸＳＥＲＶＥ）：ＤＡＩＬＹＭＡＸＳＥＲＶＥは、単一の日のうちに同一のユーザに同一のメッセージが示されることが可能な最大回数を定義する属性である。
１日当たりの最大ユーザ・アクションカウント（ＤＡＩＬＹＭＡＸＵＳＥＲ＿ＡＣＴＩＯＮ）：ＤＡＩＬＹＭＡＸＵＳＥＲ＿ＡＣＴＩＯＮは、提供されたメッセージに対してユーザが行うアクションの最大回数を規定する属性であり、この回数の後、そのメッセージは、その日に関してユーザに提供されない。様々な実施形態において、この属性は、ユーザ・アクション・ベースまたはクリックベースのメッセージ／広告に関してだけ適用可能であり得る。
クライアントベースの値属性
累積メッセージ提供済みカウント（ＣＵＭＳＥＲＶＥ）：既存のメッセージが或る特定のユーザに既に提供された回数。
累積ユーザ・アクションカウント（ＣＵＭＵＳＥＲ＿ＡＣＴＩＯＮ）：既存のメッセージがユーザ・アクションを誘起した回数。累積メッセージ提供済みカウントとともに、累積ユーザ・アクションカウントは、メッセージに関するＬＣＴＲ（ローカルクライアントクリックスルーレート）を計算するのに使用されることが可能である。様々な実施形態において、この属性は、ユーザ・アクション・ベースまたはクリックベースのメッセージ／広告に関してだけ適用可能であり得る。
１日当たりの累積メッセージ提供済みカウント（ＤＡＩＬＹＣＵＭＳＥＲＶＥ）：既存のメッセージが、所与の日のうちにユーザに既に提供された回数。この値は、各２４時間周期の始めに０にリセットされることが可能である。
１日当たりの累積ユーザ・アクションカウント（ＤＡＩＬＹＣＵＭＵＳＥＲ＿ＡＣＴＩＯＮ）：既存のメッセージが、所与の日のうちにユーザ・アクションを誘起した回数。この値は、各２４時間周期の始めに０にリセットされることが可能である。様々な実施形態において、この属性は、ユーザ・アクション・ベースまたはクリックベースのメッセージ／広告に関してだけ適用可能であり得る。
ユーザ・プロファイルＭＩ（マッチ・インジケータ）：通常、１から１００までの間の、この数は、ターゲット・ユーザ・プロファイルが、移動メッセージ分配対応クライアントのユーザのユーザ・プロファイルとどれだけよく合致するかを示すことが可能である。
キャッシュ逸失状態マッチ・インジケータ（ＦＬＡＧＣＡＣＨＥ＿ＭＩＳＳ＿ＭＩ）：アプリケーションが、キャッシュ・マネージャからメッセージを求めるが、キャッシュの中のメッセージのいずれも、アプリケーションゲーティング基準に合わない事例が存在する可能性がある。そのような事例が、キャッシュ・マネージャによって記録されることが可能である。この属性は、新たなメッセージが、最も新しく記録されたキャッシュ逸失と合致するかどうかを判定する。この属性は、この属性が最新のキャッシュ逸失の１つと合致する場合、論理「１」であることが可能であり、合致しない場合、論理「０」であることが可能である。このフラグは、キャッシュからアプリケーションによってメッセージにアクセスが行われると、リセットされることが可能である。その新たなメッセージが、キャッシュエントリのために選択された場合、キャッシュ逸失エントリは、記録されたキャッシュ逸失のリストから除去されることが可能である。
ＰＰＩ（再生確率インジケータ）：通常、１からＰ（例えば、１００）までの間の、この数は、その特定のメッセージタイプを再生することができるフィルタリング・エージェントに加入登録しているナンバアプリケーション、デバイスユーザによるアプリケーションの相対使用率などに基づいて、そのメッセージの再生確率を示すことが可能である。
値属性のいくつかは、或る種のメッセージに関してだけ適用可能であるので、値計算は、異なるカテゴリのメッセージに関して異なることが可能である。各カテゴリに関して、その特定のカテゴリに関する式を使用して計算された値に基づいて、別個の優先キューが、保持されることが可能である。
メッセージ値計算式：システム運用者からのフィルタ規則が、各カテゴリに関する値計算式、および計算に用いられる重みを決定することが可能である。各カテゴリにおけるメッセージ値（V）を計算するのに使用される式の例示的な一般的な表現は、以下のとおり、すなわち、
Figure 2011504061
であり、正規化されたメッセージ値は、以下のとおり、
Figure 2011504061
であり、ただし、ＭＵＬＴ＿ＡＴＴＲａは、第ａ番の乗法値属性であり、ＡＤＤ＿ＡＴＴＲｂは、第ｂ番の加法値属性であり、ＭＡＸ＿ＡＤＤ＿ＡＴＴＲｂは、第ｂ番の加法値属性に関する最大値であり、ＷＴｂは、式、τ＝ｔＥＬＡＰＳＥＤｉ／ＴＩＮＴＥＲＶＡＬｉにおいて第ｂ番の加法値属性に割り当てられた重みであり、さらにｆ（τ）は、時間ベースの値崩壊関数であり、ＴＩＮＴＥＲＶＡＬｉは、メッセージが示される第ｉ番の間隔持続時間であり、ｔＥＬＡＰＳＥＤｉは、第ｉ番の間隔中に既に経過した時間であり、ＭＡＸＳＥＲＶＥｉは、第ｉ番の間隔内に同一のユーザに同一のメッセージが示されることが可能な最大回数であり、さらにＣＵＭＳＥＲＶＥｉは、既存のメッセージが第ｉ番の間隔内にユーザに既に提供された回数である。
以下は、異なるカテゴリに関する値計算式のいくつかの例である。
印象ベースのターゲットメッセージに関する値計算、すなわち、
Figure 2011504061
印象ベースの非ターゲットメッセージに関する値計算、すなわち、
Figure 2011504061
ユーザ・アクション・ベースのターゲットメッセージに関する値計算、すなわち、
Figure 2011504061
ユーザ・アクション・ベースの非ターゲットメッセージに関する値計算、すなわち、
Figure 2011504061
ただし、ＲＩは、１から１００までのスケール上の収益インジケータ値であり、ＰＩは、１から１０までのスケール上の優先インジケータ値であり、ＣＴＲは、所与のユーザ・プロファイルに関するシステム内のメッセージに関するクリックスルーレートであり、ＬＣＴＲは、特定のクライアントに対するメッセージに関するクリックスルーレートであり、ＭＩは、１から１００までのスケール上のターゲット・ユーザ・プロファイルとユーザのプロファイルの間のマッチ・インジケータであり、ＦＬＡＧＣＡＣＨＥ＿ＭＳＳ＿ＭＩは、０または１の値を有するメッセージタイプとキャッシュ逸失状態の間のマッチ・インジケータであり、ＰＰＩは、１から１００までのスケール上のメッセージ再生確率インジケータであり、ＷＴＲＩは、計算における収益インジケータに関する重みであり、ＷＴＭＩは、計算におけるマッチ・インジケータに関する重みであり、ＷＴＣＡＣＨＥ＿ＭＳＳ＿ＭＩは、計算におけるキャッシュ逸失状態マッチフラグに関する重みであり、ＷＴＣＲＴは、計算におけるユーザ・プロファイル固有のシステムクリックスルーレートに関する重みであり、ＷＴＬＣＴＲは、計算におけるメッセージに関するクライアント固有のクリックスルーレートであり、さらにＷＴＰＰＩは、値計算におけるメッセージ再生確率インジケータに関する重みである。
ｆ（τ）に関する例
線形崩壊：ｆ（τ）＝（１−τ）＊ｕ（１−τ）
線形崩壊を限界とする、より速い指数関数的崩壊：ｆ（τ）＝（１−τ）ｅ−λτ＊ｕ（１−τ）であり、ただし、λ＝０である場合、線形崩壊が生じ、τ＝０である場合、ｆ（τ）＝１であり、さらにτ＝１である場合、ｆ（τ）＝０である。
線形崩壊を限界とする、より遅いＳ字形崩壊：ｆ（τ）＝（１−τ）［（１＋ａ′）／（１＋ａ′ｅλτ）］＊ｕ（１−τ）であり、ただし、λ＝０である場合、線形崩壊が生じ、τ＝０である場合、ｆ（τ）＝１であり、さらにτ＝１である場合、ｆ（τ）＝０であり、さらに、ただし、ｘ＞０である場合、ｕ（ｘ）＝１であり、さらにｘ＜＝０である場合、ｕ（ｘ）＝０である。また、λおよびａ′は、時間に基づいて、システム運用者によって指定された値崩壊レート定数である。
メッセージマッチ・インジケータ計算：前段で簡単に説明したとおり、ユーザ・プロファイルＭＩ（マッチ・インジケータ）は、ターゲット・ユーザ・プロファイルが、移動メッセージ配信対応クライアントのユーザのユーザ・プロファイル、ならびにユーザの過去のメッセージ／広告閲覧履歴、またはユーザのメッセージ／広告選好の何らかのメトリックとどれだけよく合致するかを示す、必ずしも０から１００までの間にない数であることが可能である。ＭＩは、スカラー数量として説明され得るものの、設計選好に応じて、例えば、多項式関数またはベクトルを使用して、１つまたは複数の代替の「重み付け」スキームが考案されることが可能であることを認識されたい。このため、本開示の趣旨および範囲を逸脱することなく、他の値（例えば、スカラーまたは非スカラーの、単一値または多値の）が割り当てられることが可能である。
例示のため、広告マッチ指標計算のいくつかの実施形態は、０から１００までの間のスケール量が、与えられ得る最も単純な範囲の１つであるので、この範囲を使用して説明される。所望に応じて、他の範囲が使用されてもよい。１つのそのような実施形態は、広告主によって指定された独立したターゲット規則グループのそれぞれに関して信頼レベル値を生成するのに使用されることが可能なファジー論理を利用する。これらの信頼レベルから、これらの信頼レベルの加重総和を使用して、ユーザのプロファイルに対する広告に関するマッチ・インジケータ値が得られることが可能である。以下の非線形の式が、１つのタイプのファジー論理の例として使用されることが可能である。
Figure 2011504061
ただし、ユーザのプロファイルに対するメッセージに関する全体的なマッチ・インジケータ（ＭＩ）は、信頼レベル（ＣＯＮＦ＿ＬＥＶＥＬ）の合計に、属性値（ｂ）に対応する重み（ＷＴ）を掛けて、第ｂ番の加法属性に対応するＷＴ（ＷＴ）の合計で割った値と関係する。
信頼レベル計算の例として、１５〜２４の年齢範囲に入り、さらに４０Ｋを超える収入を有する女性、または２５〜３４の年齢範囲に入り、さらに７０Ｋを超える収入を有する女性に広告のターゲットを絞ることを所望する広告主を想定されたい。関心対象のユーザ・プロファイル要素の値を知っており、関連する信頼レベルは、以下のとおりであるものと想定する。すなわち、
Figure 2011504061
規則グループに関する信頼レベルは、以下のとおりである。すなわち、女性＝５０％
年齢１５〜２４で、４０Ｋを超える収入を有する、または年齢２５〜３４で、７０Ｋを超える収入を有する合成規則グループに関して、最大／最小アプローチが、使用されることが可能である。例えば、この２つのグループ化の最小値の最大値（例えば、ＭＡＸ（ＭＩＮ（４０，６５），ＭＩＮ（３５，４５）））をとることにより、このグループ化に関して４０％の信頼レベルである、ＭＡＸ（４０，３５）がもたらされる。
規則グループ全体に関する全体的なＭＩは、「女性」信頼レベル５０％と合成信頼レベル４０％の組合せに、関連するＷＴｂを掛けて、関連するＷＴｂの合計で割った値である。前述したとおり、本発明の趣旨および範囲を逸脱することなく、他の形態のファジー論理が使用されることも可能である。
このことは、ユーザ・プロファイルマッチ・インジケータ値を算出する１つのアプローチを示すが、統計平均、曲線の当てはめ、回帰分析などの他のアプローチが、広告主のターゲット・プロファイルとユーザのプロファイルの間のマッチの推論された指標を得るのに使用されることが可能である。前述のアプローチは、主にスカラーアプローチであるものと理解されるものの、ベクトル表現（例えば、ドット積）、人工ニューラルネットトポロジなどを使用する非スカラーアプローチが、使用されてもよい。
例えば、個別の規則グループに関する各属性の信頼レベルは、ｎ次元ベクトルによって表されることが可能である。ｎ次元ベクトルは、必要とされる場合（例えば、異なる個々の規則グループが、別々にベクトル化される場合）、広告規則グループ信頼度の全体的な交差または射影をもたらすように、他のｍ次元の個々のグループとのドット積であることが可能である。次に、この値が、ユーザのプロファイルの数学的表現に対してスカラー操作され、または「ドット積演算」されて（射影空間に応じて）、マッチ指標信頼レベルが生成されることが可能である。
バブルアプローチまたは階層アプローチなどの他のマッチタイプアルゴリズムが、使用されることも可能である。もちろん、これら、およびその他のアプローチの様々な形態が、所望される場合、広告マッチのより正確で、さらに／または効率的な算出を得るのに使用されてもよいことを理解されたい。マッチアルゴリズムは、所望される場合、移動メッセージ配信システム上、または移動メッセージ配信対応クライアント上に存在することが可能である。さらに、選択された構成およびリソースに応じて、これらのアルゴリズムのいくつかの部分が、メッセージ配信システムまたはメッセージ配信対応クライアントの間で解析されてもよい。
図２５は、本発明の実施形態による例示的なユーザ・プロファイルＭＩ（マッチ・インジケータ）プロセス２５００を示す流れ図である。例示的なプロセス２５００は、前述したアルゴリズム／スキームの任意の１つまたは複数を実体化する。例示的なプロセス２５００は、ステップ２５１０で開始され、ステップ２５２０に進み、メッセージターゲット・パラメータ、例えば、広告主の広告ターゲット・パラメータが、集約される、または特徴付けられる。
次に、ステップ２５３０で、例示的なプロセスが、ターゲット・パラメータのメトリック表現または数学的表現を生成することに進む。様々な実施形態において、このステップは、単に、０から１００までの範囲を有するスカラー値などの、扱いやすい数にパラメータ特性を変換することにかかわることが可能である。もちろん、設計選好に依存して、正の範囲であれ、さらに／または負の値であれ、任意の範囲が使用されることが可能である。ステップ２５３０は、広告主のターゲット・パラメータが、数学的表現または数学的値によって表されることを可能にすることができる。例えば、広告主が、すべての女性にターゲットを絞ることを所望し、女性対男性加入者比に通じていない場合、広告主の要求は、プロバイダの加入者人口内訳に従って変換される。つまり、プロバイダの加入者人口における１：１の女性対男性比を想定すると、このことは、５０％または０．５０という値となる。代替として、或る特定のプロバイダに関するそれぞれの加入者性別比が、１：２である場合、このことは、約３３．３％の加入者人口、または約０．３３３という値となる。
ベクトル表現またはパラメータ化された表現への変換などの他の操作が、ターゲット・パラメータに対して実行されることも可能であることを理解されたい。また、ターゲット・パラメータが提示される初期フォーマットに依存して、ステップ２５３０は、単に、パラメータを、ほとんど、または全く操作せずに、次のステップに転送することから成ることも可能である。つまり、ターゲット・パラメータは、後続のステップによる処理に適した形態に既になっていることが可能であり、さらに変換を全く必要としないことが可能である。制御は、ステップ２５４０に進む。
ステップ２５４０で、作成された数学的表現またはメトリックのオプションの条件付けまたは変換が、行われることが可能である。例えば、メッセージのターゲット・パラメータの複雑度、およびメッセージターゲット・パラメータに割り当てられた定義空間に依存して、さらなる処理および操作が、実行される必要がある可能性がある。例えば、異なる広告ターゲット・パラメータの間の相互関連付けが、実行されることが可能である。例えば、広告主が、現在、加入者である、或る特定のエリアコード内の１８〜２４才の間の年齢範囲を有する女性ターゲット・プロファイルを所望する場合、広告ターゲット・パラメータセット全体の、より単純な、またはより効率的な表現をもたらす信頼レベル、または他のタイプの数学的推論が、行われることが可能である。他の形態の相互関連付けまたは操作が、適宜、使用されてもよいことを認識されたい。さらに、移動クライアントの処理能力、および／または他の実際的な考慮事項に基づいて、より効果的な、またはより効率的なマッチングのためにメトリックを改良する、またはメトリックの複雑度を減らすことが所望され得る。制御は、ステップ２５４０に進む。
ステップ２５５０で、ユーザ・プロファイルに対するメッセージターゲット・プロファイルに関するフィットのマッチメトリックまたは適合性を算出するメッセージマッチアルゴリズムが、実行されることが可能である。このプロセスは、本明細書で説明される、または当技術分野で知られているいくつかの可能なマッチング・アルゴリズムのいずれか１つを使用することができることが明白であろう。限定的でない例が、ファジー論理、統計的方法、ニューラルネット、バブル、階層などである。次に、ステップ２５６０で、全体的なユーザ・マッチ指標値、全体的な信頼レベル、またはユーザのプロファイルに対するメッセージの適合性のレベルを示す他のメトリックが、生成されることが可能である。例えば、単に、スカラー数、あるいは「はい」または「いいえ」値であることが可能な、ユーザ・マッチプロファイル指標が算出されると、制御は、ステップ２５７０に進み、プロセスは、終了される。
前述の例示的なプロセス２５００に基づいて、ターゲット人口のために指定された広告および他のメッセージが、ユーザのプロファイルとマッチングされて、ユーザのプロファイルに対する、そのメッセージ／広告の適合性が算出されることが可能である。このため、高い、または許容できるマッチ指標が与えられた場合、そのメッセージ／広告は、ユーザが、そのメッセージに好意的に応答するものと期待して、またはユーザとの取り決めに従って、ユーザに転送されることが可能である。したがって、ユーザに「あつらえられた」広告／メッセージが、ユーザに効率的に広められることが可能である。
図２６は、本発明の実施形態による例示的なユーザ・プロファイルマッチ・インジケータ２６００を示すブロック図である。この例示的なユーザ・プロファイルマッチ・インジケータ２６００は、ターゲット・プロファイル・ジェネレータ２６１０と、広告サーバ２６２０と、ユーザ・プロファイル・ジェネレータ２６３０と、プロファイル−プロファイル比較器２６４０と、ストレージシステム２６６０とを含む。
動作の際、比較器２６４０は、ユーザシステム（図示せず）内に収容されることが可能であり、ターゲット・プロファイル・ジェネレータ２６１０によって転送された情報を、ユーザ・プロファイル・ジェネレータ２６３０によって転送された情報と比較することができる。ターゲット・プロファイル・ジェネレータ２６１０は、広告サーバ２６２０によって供給された広告と関係する属性を転送することができ、これらの情報／属性は、ユーザ・プロファイル・ジェネレータ２６３０によって供給される、ユーザのプロファイルの情報／属性と比較されることが可能である。比較器２６４０の中に含まれるアルゴリズムに基づいて、ユーザ・プロファイルに対するターゲット・プロファイルの適合性のレベル、または信頼レベルを示すマッチ指標が、作成されることが可能である。マッチ指標に基づいて、ターゲット・プロファイルの属性と適合する広告サーバからの広告および／または情報が、ストレージシステム２６６０に転送されることが可能である。ストレージシステム２６６０は、ユーザシステム上に存在することが可能である。したがって、「あつらえられた」広告および／または情報が、ユーザのプロファイルのプライバシーを漏らすことなしに、ユーザに転送されることが可能である。
過去の閲覧履歴に基づくキーワード相互関連付け：前述したマッチ・インジケータ計算における可能な入力の１つが、閲覧された以前のメッセージ、すなわち、ユーザの「閲覧履歴」と、新たなメッセージとの間から導き出された相互関連値であることが可能である。このコンテキストにおいて、メッセージは、設計選好に応じて、広告販売インターフェースにおける辞書からのキーワードに関連付けられることが可能である。図２７に関して、メッセージ配信に関連するキーワードの例示的な生成および使用を説明するプロセスが、説明される。
プロセスは、ステップ２７１０で開始し、ステップ２７２０に進んで、キーワードが、様々なメッセージに割り当てられることが可能である。例えば、婦人の衣料品を対象とする広告が、「ファッション」、「女性」、「衣類」、および「高価な」を含む４つのキーワードを有することが可能である。このキーワードは、或るジャンルの広告／メッセージに広く関連付けられることも、或る特定の種類の広告／メッセージに個々に関連付けられることも可能である。このため、所望される解決または区別のレベルに依存して、複数のキーワードが、或る特定の広告／メッセージに関連付けられること、または複数の広告／メッセージが、或る特定のキーワードに関連付けられることが可能である。様々な実施形態において、キーワードは、広告／メッセージ辞書または広告／メッセージインデックスに限定されることが可能である。
続いて、そのようなキーワードに、或る特定のメッセージとキーワードの意味の間の関連付けの強度を記述するのを助けるように重み（例えば、０から１までの間の数）が与えられることが可能である。キーワードが、関連付けられた、または印加された重みを有さないことが決定された場合、キーワードの重みは、１／ｎであるものと想定されることが可能であり、ただし、ｎは、メッセージに関連付けられたキーワードの総数である。このようにして、或る意味で、全体的なキーワード値を所望される範囲内に正規化するように、総平均重みが、１／ｎ係数によって適用されることが可能である。
割り当てられた重みは、特に複数のキーワードのコンテキストにおいて、或る程度の正規化をもたらすことができ（例えば、各キーワードが１という最大値を有して、ｎ個のキーワードを所与として、１／ｎ）、または所定のしきい値または推定に従ってキーワードまたは広告／メッセージを「評価する」のに使用されることが可能である。例えば、一部のキーワードは、現在のイベント、または他の何らかの要因に依存して、より高い関連性、またはより低い関連性を有することが可能である。このため、重み付けを介して、適宜、強調または強調解除が、これらの特定のキーワードに課せられることが可能である。ステップ２７２０は、固定キーワード値推定に関するキーワード関連付けの一環として、キーワードに重みを割り当てる手段を有するものと想定される。しかし、一部の事例において、重みは、事前割当てされていないことが可能であり、または重み評価は、未定である。それらの事例において、恣意的な値、例えば、１という重みが、キーワードに割り当てられることが可能である。これらのキーワードは、移動クライアントに転送されるものと想定される。制御は、ステップ２７３０に進む。
ステップ２７３０で、メッセージに対するユーザ応答が、監視されることが可能である。動作の際、メッセージが、ユーザに提示されることが可能であり、すると、ユーザは、それらのメッセージを「クリックする」か否かを選択することができる。本技術において明白なとおり、「クリック」という用語は、メッセージの存在に対する任意の形態のユーザ応答を意味する、または動作上のメッセージシーケンスの一環として想定されることが可能である。一部のユーザ実施形態において、選択解除の一部のコンテキストと同様に、応答のないことは、肯定的なクリックしない応答、または消すようにクリックする応答と解釈されることが可能である。このため、様々な広告／メッセージに対する移動クライアントユーザの応答が、履歴上、計られることが可能である。
一般的な人口と関係して、または広告／メッセージのターゲットとされる人口とさえ関係して、ユーザの「クリック」応答を監視することにより、ユーザの関心の初期評価が、得られることが可能である。
様々な実施形態において、所与の広告／メッセージ、または一連の広告／メッセージに関するユーザの応答時間が、その広告／メッセージに対するユーザの関心を計るのに使用されることも可能である。例えば、ユーザが、異なる度合いの関連性、または異なるキーワードをそれぞれが有する、いくつかの広告／メッセージをクリックスルーすることが可能であり、さらにクリックスルーまたはトンネリングのレートが、ユーザの関心を示すものと理解されることが可能である。制御は、ステップ２７４０に進む。
ステップ２７４０で、或る特定の広告／メッセージ、および対応するキーワードのユーザ選択（例えば、クリック）の比較が、少なくとも「ベースライン」相互関連メトリックを確立するように実行されることが可能である。この場合も、選択、および／または選択のレートが、キーワードが関連付けられた広告／メッセージに対するユーザの関心を特定する際に使用されることが可能であることに留意されたい。この比較により、様々なキーワードとユーザの広告／メッセージ選好の間の相互関連付けが、もたらされることが可能である。この相互関連付けは、例えば、統計的方法、ファジー論理、ニューラル技術、ベクトルマッピング、主成分分析などのいくつかの方法のいずれか１つを使用して、達せられることが可能である。ステップ２７４０から、広告／メッセージに対するユーザの応答の相互関連メトリックが、生成されることが可能である。
様々な例示的な実施形態において、メッセージ配信システム上、および／またはＷ−ＡＴ上に組み込まれた「キーワード相互関連エンジン」が、或る特定のメッセージ／広告が、或る特定のキーワードを伴って、ユーザに提示される（または転送される）ことが可能な回数の総数（例えば、Ｎ＿ｔｏｔａｌ−ｋｅｙｗｏｒｄ）を、そのキーワードに関するクリックの総数（例えば、Ｎ＿ｃｌｉｃｋ−ｋｅｙｗｏｒｄ）と一緒に追跡することができる。Ｎ＿ｃｌｉｃｋ−ｋｅｙｗｏｒｄ／Ｎ＿ｔｏｔａｌ−ｋｅｙｗｏｒｄの比を計算して、ユーザの応答に対するキーワードの相互関連を算出されることが可能である。メッセージに関するキーワードのための重みは、所与のメッセージに関して関連付けられた重みなしにキーワードが指定された場合、１であると想定されることが可能である。前述したとおり比を定めることにより、キーワードがタグ付けされた広告に対するユーザの反応または関心を計測するためのメトリックが、生成されることが可能であり、さらにマッチの改良または向上が、それに相応して考案されることが可能である。前述の例において、肯定的なクリックが、ユーザの関心を示すのに使用されることが可能である。しかし、この場合も、一部の実施形態において、クリックしないこと、または直接の応答がないことが、関心レベルまたはマッチ関連性を推測するのに使用されることも可能であることを認識されたい。
１つの例示的な実施形態の例示として、所与の広告に関するＮ個のキーワードが存在するものと想定されたい。Ｎ次元ベクトルＡが、関連付けられたキーワード重みに基づいて、作成されることが可能である。Ｎ次元相互関連ベクトルＢが、各次元でユーザに対する広告に関する各キーワードの相互関連測度を有して、作成されることが可能である。次に、ベクトルＡおよびベクトルＢの関数である、ユーザに対する広告の相互関連を確立するスカラー相互関連測度Ｃが、作成されることが可能である。相互関連測度Ｃは、一部の実施形態において、単に、ベクトルＡとベクトルＢのドット積である（Ｃ＝（１／Ｎ）Ａ・Ｂであるので、Ｃ＝Ａ・Ｂ）ことが可能である。このスカラー相互関連測度Ｃは、広告のターゲットが、特定のユーザにどれだけよく絞られているかの非常に単純で、直接的な測度を、そのユーザの以前の広告閲覧履歴に基づいて、提供する。もちろん、パラメータ化、非スカラー変換などの、Ａ−Ｂ対応を互いに関連付ける他の方法が、使用されてもよい。
前述のアプローチは、キーワード辞書が、互いに独立であるキーワードを有するものと想定する。キーワードが互いに関係している場合、ファジー論理を使用して、互いに関係するキーワードのセットに関する結合された重みが作成されることが可能である。多項式の当てはめ、ベクトル空間分析、主成分分析、統計的マッチング、人工ニューラルネットなどの、他の形態の論理または相互関連付けが、実施されることも可能である。したがって、本明細書で説明される例示的な実施形態は、必要に応じて、任意の形態のマッチング・アルゴリズムまたはキーワード−ユーザ相互関連付けアルゴリズムを使用することができる。制御は、ステップ２７５０に進む。
ステップ２７５０で、移動クライアントまたはユーザが、様々な見込まれるターゲットメッセージ／広告に関連付けられた「ターゲット・キーワード」を受信することが可能である。次に、ステップ２７６０で、受信されたターゲット・キーワードが、マッチが存在するかどうか、またはそのキーワードが、許容できるしきい値を満たすかどうかを判定するように評価されることが可能である。様々な実施形態において、マッチング評価が、所望される場合、統計的方法、ファジー論理、ニューラル技術、ベクトルマッピング、主成分分析などの、より高度なアルゴリズムを含むことが可能である。ステップ２７４０の相互関連付けプロセスとステップ２７６０のマッチング・プロセスは、補完的であることが可能であることを認識されたい。つまり、設計選好に応じて、または転送される広告／メッセージキーワードのタイプに依存して、それぞれのプロセスに対して異なるアルゴリズムが、使用されることが可能である。制御は、ステップ２７７０に進む。
ステップ２７７０で、許容のしきい値内でマッチすると考えられるターゲットメッセージが、ユーザに転送され、さらに／または表示されることが可能である。広告／メッセージを転送することは、いくつかの形態のいずれか１つをとることが可能であり、１つのそのような形態は、例えば、単に、マッチする広告／メッセージがユーザのデバイスによって受信され、閲覧されることを許すことである。一部の実施形態において、マッチしない広告／メッセージは、ユーザに転送されることが可能であるが、インスタンス化または閲覧を防止するように使用不可にされる。このため、ユーザの選好またはプロファイルが後に変更された場合、以前は許容できない広告／メッセージであったが、今は許容できる広告／メッセージが、ユーザのデバイス上に存在して、適切に閲覧されることが可能である。もちろん、本発明の趣旨および範囲を逸脱することなく、「マッチする」または「マッチしない」と考えられる広告／メッセージを利用可能にするための他のスキームが、考案されてもよい。ステップ２７７０の後、例示的なプロセス２７００は、ステップ２７８０に進み、プロセスは、終了される。
前述の例示的なプロセス２７００の使用により、ターゲット広告／メッセージが、ユーザの関心に適切であるようにフィルタリングされることが可能である。ユーザの関心は、キーワード割当ておよびキーワードマッチングを介して、広告／メッセージのセットに対してユーザの移動クライアント上のユーザの「クリック」応答を履歴上、監視することによって、当初、確立されることが可能である。次に、動的監視が、現在、観察されているユーザ応答に基づいて、ユーザの関心プロファイルを更新することによって、達せられることも可能である。したがって、ターゲット広告／メッセージのより直接的な、またはより効率的な頒布が、得られて、より満足のいく移動クライアント体験がもたらされることが可能である。
続いて、相当な量の情報が、デバイスの寿命中、ユーザに関連する移動デバイスを通って流れる可能性があることに留意されたい。ユーザは、ユーザに提示される情報のいくらかの部分と対話することが可能である。メモリ制約のため、移動デバイス自体の上にすべてのそのような情報を格納することは不可能である可能性がある。また、デバイスを通って流れるすべてのそのような情報に関連するすべてのメタデータ、およびユーザ応答を格納することさえ、実行可能でない可能性がある。このため、ユーザと関係するすべての過去の情報を格納する必要なしに、関係のあるコンテンツ／情報がユーザに提示され得るように、ユーザ行動に基づいて、ユーザ選好を捕捉するユーザモデルを作成することが望ましい可能性がある。
したがって、図２８に示されるとおり、ユーザ選好および提示された情報を捕捉することができる「キーワード学習エンジン」２８１０を作成することが、望ましい可能性がある。キーワード学習エンジンとともに、ユーザに提示される新たな情報対するユーザ関心のゆう度を示唆する、学習されたモデルに基づく「キーワード予測エンジン」２８２０を有することが望ましい可能性がある。このことは、関係のある情報がユーザに提示され得るように、新たなコンテンツが着信するにつれ、そのコンテンツをフィルタリングする際に役立つ可能性がある。
動作の際、移動デバイスに着信する情報に関連するメタデータが、学習エンジン２８１０および予測エンジン２８２０において使用されることが可能である。また、提示された情報に関連する任意のユーザ応答が、学習エンジン２８２０において使用されることも可能である。動作中、学習エンジン２８１０は、すべての過去の情報、例えば、それぞれの提示された情報に関連するメタデータおよびユーザ行動を使用することができる。入力に基づいて、学習エンジン２８１０は、学習されたユーザ選好モデルを提供するようにそのような入力を改良することができる。次に、このユーザ選好モデルが、予測エンジンにおいて使用されることが可能であり、予測エンジンは、新たな情報と関係するメタデータを受信し、次に、このメタデータをユーザ選好モデルと互いに関連付けて、その新たな情報に関する予測されたユーザ・マッチ・インジケータ／指標を提供することができる。次に、このユーザ・マッチ・インジケータ／指標が、その情報がユーザに提示されるか否かを決定するのに使用されることが可能である。
ユーザ選好は、学習されている活動に関するコンテキストによることが可能であることを認識されたい。例えば、ユーザは、ユーザが見ることを所望する広告に関して異なる選好を有し、ユーザがブラウズすることを所望するウェブページに関して異なる選好セットを有することが可能である。例えば、ユーザは、地域コミュニティニュースにおける犯罪についてのウェブ上のニュースを、安全の見地からそのような活動について認識しているように、読むことが可能であるが、そのことは、ユーザが広告を介して銃を購入することに関心があることを暗示するべくもない。したがって、プラットフォーム上のメッセージ提示エンジンは、ユーザのウェブブラウザ選好に関して、異なるユーザ選考を反映することが可能である。他のコンテキストは、プラットフォーム上の音楽アプリケーション、またはプラットフォーム上のスポーツアプリケーションと関係するユーザ選好を含むことが可能である。一般に、学習エンジンおよび予測エンジンは、コンテキストごとに要求されることが可能である。
本明細書において、ターゲットコンテンツメッセージ／広告を処理することなどの、所与のコンテキストに関する学習および予測のための例示的なアーキテクチャおよびアルゴリズムが、提供される。示唆されるアーキテクチャおよびアルゴリズムは、一般性を失うことなしに、異なるコンテキストに適用され得る。
問題となる１つのタスクは、ユーザに提示されたターゲットコンテンツメッセージ（広告などの）に対するユーザの応答から、ユーザの好き嫌いを学習することなどの、所与のコンテキストにおけるユーザの電話使用習慣からユーザ選好を学習することである。目標は、高速で、提示されるデータの量に合わせてスケーリングされない学習アルゴリズムを有するソリューションを提供することである。
さらに、システムによって学習されたモデルに基づいて、新たなメッセージ／情報が、移動デバイスに着信すると、利用可能な予測エンジンは、所与のユーザの学習された選好に対するその情報のマッチ指標を提示することができる。このマッチ指標は、その情報をユーザにリアルタイムで提示すべきかどうかについての決定を行う、または移動デバイス上のスペースが制約されたターゲットコンテンツメッセージキャッシュの中などのユーザの移動デバイス上に情報を格納すべきかどうかの決定を行うように、他のシステム制約（オプションとして、収益情報またはサイズ情報などの）と一緒に使用されることが可能である。
例示的なアーキテクチャフローが、図２９に示される。図２９に示されるとおり、メッセージ・サーバ２６２０が、ユーザ２９９０がスターバックス店舗の前を歩いて、または運転して通る際に、ユーザの移動デバイス１００に、スターバックスコーヒー広告などの単一のメッセージを配信することが可能である。予測モデルに基づいて、移動デバイス１００が、この情報と関係して生成されたマッチ・インジケータ値に基づいて、ユーザ２９９０にこのメッセージを提示すべきかどうかについての決定を行うのが有用である可能性がある。
代替として、様々なメッセージと関係するメタデータ情報のストリームが、移動デバイス１００に着信することが可能であり、さらに常駐予測アルゴリズムが、各メッセージに関するマッチ・インジケータの相対値をもたらすことが可能であり、したがって、移動デバイス１００は、いずれのメッセージを移動デバイス１００のスペースが制約されたキャッシュ２４０の中に格納すべきかについての決定を行うことができる。
移動デバイス１００上の選択機能が、予測エンジン２８２０からのコマンドおよび情報を使用するマッチ・インジケータ計算に加えて、関連する収益（メッセージ値計算基準）やサイズ（ゲーティングおよび／またはメッセージ値計算基準）などのさらなるインジケータをオプションとして使用して、所与のメッセージをユーザ２９９０に提示すべきかどうかについての決定を行うことが可能である。
学習エンジン２８１０に関して、ユーザ２９９０に提示された情報について、この提示された情報に関連するユーザ応答が存在する場合、ユーザ情報に関連するメタデータと、ユーザ応答に関連するメタデータの両方が、学習されたユーザ選好モデルを生成するように学習エンジン２８１０によって使用されることが可能である。さらに、図２９の移動デバイス１００に関して、メッセージごとの個々のアクションが、移動デバイス１００の中に格納されても、格納されなくてもよい。つまり、所与のメッセージに関するメタデータとともに、ユーザ・アクションが、学習されたユーザ選好モデルを改良するのに使用されることが可能であり、さらに、その後、ユーザ・アクションおよび広告メタデータと関係する入力が、システムから破棄される。
様々な実施形態において、前述したとおり、所与のコンテキストに関するユーザの様々な可能な選好を記述するキーワード辞書を生成して、使用することが役立つ可能性がある。動作の際、ターゲットコンテンツメッセージの作成者が、ターゲットコンテンツメッセージに関するメタデータの中で、ターゲットコンテンツメッセージに関係のあるキーワードを指定することができる。ターゲットコンテンツメッセージに関連するメタデータが、ユーザ２９９０に提示されると、学習エンジン２８１０が、この情報に対するユーザ２９９０の応答に基づいて、キーワードと関係するユーザの選好を更新することができる。さらに、メタデータ（ターゲットコンテンツメッセージに関連するキーワードを含む）が、移動デバイス１００に提示されると、予測エンジン２８２０が、ユーザ２９９０にそのターゲットコンテンツメッセージを提示すべきか否かを決定するのに使用されることが可能である、ユーザに関するマッチ・インジケータを計算することが可能である。
実際の動作の際、キーワード辞書は、学習目的の平坦な表現であるものと想定することができる。ターゲットコンテンツメッセージプロバイダに開示されたキーワード辞書は、平坦な性質であっても、階層型の性質であってもよいことに留意されたい。
階層表現において、キーワードツリーにおいてより高いレベルにあるノードは、スポーツ、音楽、映画、またはレストランなどの粗粒の選好カテゴリを表すことが可能である。キーワードツリー階層において、より低位のノードは、ロック、カントリーミュージック、ポップ、ラップなどの音楽サブカテゴリなどの、ユーザの細粒の選好を指定することが可能である。
所与のキーワード辞書は、階層型であることが可能であるが、キーワードツリーは、学習目的でツリーの底部から始めて、平坦化されることが可能である。例えば、４つの子｛ロック、カントリーミュージック、ポップ、およびラップ｝を有するツリーにおける音楽ノードが、音楽（一般）および４つのサブカテゴリを有する５ノード表現に平坦化されることが可能である。親ノードに関してＬ個のリーフが存在する場合、平坦化された表現は、キーワード階層における親ノードのルートに関する（１＋Ｌ）個のリーフになる。このため、ツリーを平坦化することは、ツリーのリーフから始めて、ツリーのすべての中間ノードがツリーのルートに直接に接続されるように、階層の最上部までずっと、再帰的に達せられることが可能である。例えば、ｋ個のレベルを有するクワッドツリーは、ルートノード、ならびに４＋４２＋４３＋．．．．．＋４（ｋ−１）個のノードから成る。そのようなツリーを平坦化することは、ルートノードに直接に接続された４＋４２＋４３＋．．．．．＋４（ｋ−１）＝（４ｋ−１）／（４−１）−１＝４／３＊（４（ｋ−１）−１）個のノードから成るキーワード辞書ツリーをもたらす。Ｋ＝１は、０個のキーワードに対応し、Ｋ＝２は、４つのキーワードに対応し、Ｋ＝３は、２０のキーワードに対応するといった具合であることに留意されたい。
図３０Ａおよび図３０Ｂは、階層表現に関するツリーにおける中間親ノードにおける例示的な平坦化プロセスを示す。学習アルゴリズムおよび予測アルゴリズムは、加重総和メトリックに対して作用することが可能であり、このことは、意思決定がツリーの最上部で行われる場合、事実上、階層ツリーの平坦化されたバージョンに基づく学習をもたらす。
続けて、移動デバイス上の学習エンジンおよび予測エンジンのための技術が、提示される。表記のため、ユーザに関して捕捉することを所望する可能性がある選好にそれぞれが対応するｎ個のキーワードが存在するものとする。ユーザの選好をベクトルＰ＝（ｐ１．．．，ｐｎ）として抽象的に表すことができ、ただし、値ｐｉは、カテゴリｉに関するユーザの選好レベルに対応する。同様に、メッセージを、キーワードに対するメッセージの関連性に基づいて、ベクトルＡ＝（ａ１．．．，ａｎ）として抽象的に表すことができ、ただし、値ａｉは、そのメッセージがキーワードｉに対してどれだけ関連性があるかに対応する。メッセージは、学習アルゴリズムに順次に提示されるものと想定することができる。
典型的には多数（場合により、数百）のキーワードが、それらのキーワードのほとんどは、特定のメッセージには関係がないものの、使用されることが可能であることに留意されたい。ユーザは、いくつかのキーワードだけに対して強い選好を有することが予期され得る。数学的に、そのようなベクトルは、「疎ベクトル」と呼ばれる。入力訓練メッセージキーワードベクトルは、疎であるものと想定することができる。また、所望されるユーザ選好ベクトルＰも、疎であるものと想定することができる。ユーザモデルに基づくユーザの選好の現在の推定される推測は、
Figure 2011504061
として表されることが可能である。
学習エンジンおよび予測エンジンに関するアルゴリズムが、以下に説明される。
学習エンジン
入力：メッセージ（ベクトルとして表された） Ａ
ユーザ応答：「クリックが行われた」
永続的：ユーザ選好の現在の推測（ベクトルとしての）
Figure 2011504061
（初期には、０）
崩壊パラメータ：Ｄ
カウンタ：Ｃ（初期には、０）
Figure 2011504061
推定
Figure 2011504061
は、初期値０で開始することが可能である。しかし、利用可能な情報が存在する状況で、異なる開始の種を使用することを選択することができる。例えば、地域の人口層を知ることが、新たな移動体ユーザのプロファイルの種を何らかの平均または混合体にするのに役立つ可能性がある。種ベクトルＳが利用可能である場合、
Figure 2011504061
の初期値は、他のステップを全く変更することなしに、種Ｓと等しく設定されることが可能である。
さらに、一定の崩壊パラメータαを使用することが可能であり、その場合、式（２）においてα：＝１／Ｄであり、ただし、Ｄは、定数である。
予測エンジン
入力：メッセージ（ベクトルとして表された） Ａ
ユーザ選好の現在の推測（ベクトルとしての）
Figure 2011504061
戻り：
Figure 2011504061
動作の際、以下の動作上の保証を与えることができる。すなわち、
（１）メッセージおよびユーザ選好が、疎である場合、学習エンジンは、ユーザ応答、例えば、ユーザの「クリックする行動」からユーザ選好を迅速に学習することができる。つまり、学習のレートは、メッセージおよび／またはユーザ選好の疎である度合いに比例することが可能である。
（２）学習エンジンは、高い雑音に対して堅牢である。つまり、ユーザが、多数の関係のないメッセージをクリックした場合さえ、ユーザが、小さいパーセンテージの関係のあるメッセージをクリックしている限り、学習エンジンは、基礎をなす選好を学習することができるはずである。
（３）基礎をなすユーザ選好が、時とともに変化する場合、学習エンジンは、新たな選好に適応することもできる。
情報−空間の疎である度合いに加えて、ユーザ選択レートに関する学習のレートは、情報の提示のレート、初期の種の値、およびユーザ・プロファイルの態様に基づいて決まることが可能であることに留意されたい。
可能なキーワード学習シナリオに関するＭａｔｌａｂシミュレーションからの結果が、図３１に与えられており、図３１は、水平軸が異なるキーワード（合計５００）を表し、水平軸が個人の選好の強度を表し、正がユーザの好みを暗示し、負が嫌悪を暗示している、動作中のモデル化された学習エンジンを示す。一番上のグラフ３１０２は、基礎をなすユーザ選好を示す一方で、後続の４つのグラフ３１０４〜３１１０は、５０、１００、５００、および１０００のメッセージをそれぞれ受け取った後のアルゴリズムの最良の推測を示す。
図３１に表されるシミュレーションに関して、疎ベクトルは、基礎をなす選好ベクトルを表すようにランダムに選択される。メッセージは、ランダムに選択されるので、ユーザの行動は、以下のとおりシミュレーションされることが可能である。すなわち、ユーザが、約２５％の時間、真に関係のあるメッセージをクリックし、残りの７５％の時間、ユーザは、関係のないメッセージをクリックする。崩壊パラメータＤは、３０００に設定される。いずれのメッセージがクリックされたかに関する情報が、学習エンジンに送られる。本例のシミュレーションに関して、学習エンジンは、各メッセージがユーザに真に関係があるかどうかについて全く情報を与えられないことに留意されたい。
図３１に鑑みて、個々の学習コンテキストに関するキーワードベースのユーザ選好表現が、移動プラットフォーム上で望ましく、有用であり得ることが明白である。図３１の例は、いくつかの従来の適応技術によって改良されることが可能であることを理解されたい。例えば、この予測モデルに小さい度合いのランダム性を導入して、従来のニューラルネットワーク学習に特徴的な「アニーリング」プロセスを事実上、実行して、ユーザの関心をさらに探ることによって、ユーザのモデルを改良することが有用であり得る。
さらに、式（２）の集中学習／適応アルゴリズムは、時とともに崩壊パラメータを変更することによって、またはユーザ応答のタイプ（例えば、強い肯定的、弱い肯定的、中立、弱い否定的、強い否定的）に基づいて、変更されることも可能である。強い肯定的な応答は、推定
Figure 2011504061
に正の寄与（Ａ／Ｄ（ｔ））をする（学習エンジンにおけるステップ６）。しかし、ユーザが、或る情報に何らかの形態の強い否定的な行動を示す場合、応答は、推定
Figure 2011504061
に負の寄与（−Ａ／Ｄ（ｔ））をする。ユーザが、何らかの形態の弱い肯定的な応答を示す場合、応答は、推定
Figure 2011504061
に部分的に寄与（αＡ／Ｄ（ｔ））し、ただし、０≦α≦１である。同様に、弱い否定的な応答は、推定
Figure 2011504061
に負の部分的な寄与（−αＡ／Ｄ（ｔ））をして、ただし、０≦α≦１である。
代替として、式（２）の集中学習／適応アルゴリズムは、システム運用者によって、または或るユーザ行動に応答して、特定のキーワードに関して、推定
Figure 2011504061
限度、上限および下限を課すことによって、変更されることが可能である。例えば、強い否定的なユーザ反応、例えば、そのようなタイプのメッセージを決して再び示さないようにという何らかの命令が、１つまたは複数のキーワードに関する上限を課すことが可能である。
さらに、様々な実施形態において、キーワードに対するメッセージの相互関連強度を反映することが可能な訓練パラメータおよび／または学習規則が、所与のメッセージに埋め込まれることが可能であることを認識されたい。例えば、関連する３つのキーワードＫＷ１、ＫＷ２、およびＫＷ３を有する第１の広告、キーワードＫＷ１が、キーワードＫＷ２およびＫＷ３と比べて、広告のコンテンツにはるかに緊密に結合されていることが可能である。５００、２５００、および３０００のそれぞれの崩壊パラメータが、広告とともに送信されるものと想定すると、この広告の選択は、予測モデルが、それぞれの推定
Figure 2011504061
を
Figure 2011504061
および
Figure 2011504061
の場合より、はるかに速く変化させることをもたらす可能性がある。
予測エンジンは、ユーザに対するターゲットメッセージの関連性を決定するのに、ベースライン相互関連メトリックが、或るしきい値を超えることを要求するように設計されることが可能であることに留意されたい。例えば、図３１の代わりに、メッセージを選択するのに０．２５を超える推定、および／または−０．２０未満の推定に関連するキーワードだけを使用することが望ましい可能性がある。
同様に／代替として、メッセージを選択するのに上位１０の値のキーワード、および／または下位５つのキーワードだけを使用することが望ましい可能性がある。予測モデルのそのような単純化は、ユーザ選択「雑音」の影響を除去することによって、移動メッセージ配信デバイスのパフォーマンスおよび信頼性を向上させることが可能である。
最後に、式（１）〜式（３）は、「ＬＭＳ最急降下」適応／学習アルゴリズムとして知られているものを表すが、ニュートニアンアルゴリズム、または任意の他の知られている、もしくは後に開発される学習技術などの他の学習アルゴリズムが使用されてもよいことを認識されたい。
図３２Ａおよび図３２Ｂは、移動クライアントが様々な学習プロセスおよび予測プロセスを実行する例示的な動作の概略を示す。プロセスは、ステップ３２０４で開始し、キーワードのセットが割り当てられる。前述したとおり、利用可能なキーワードのセットは、疎であることも、疎でないことも可能であり、さらに／または階層関係に構成されることも、非階層／平坦な関係に構成されることも可能である。次に、ステップ３２０６で、キーワードのセットが、移動クライアント、例えば、セルラー電話機または無線対応ＰＤＡにダウンロードされることが可能である。次に、ステップ３２０８で、種の値のセットが、移動クライアントにダウンロードされることが可能である。様々な実施形態において、そのような種の値は、０値のセット、ユーザの知られている人口層情報に基づいて決定された値のセット、または初期／種の値に関連して前述したその他のプロセスのいずれかによって決定された値のセットを含むことが可能である。制御は、ステップ３２１０に進む。
ステップ３２１０で、第１のメッセージのセットが、適切なメタデータ、例えば、キーワードおよび（場合により）キーワード重み、および／または任意の数の学習モデル、例えば、変更された最急降下アルゴリズム、および／または前述した崩壊パラメータ、上限、下限、コンテキスト制約などの任意の数の学習パラメータなどと一緒に、移動クライアント上にダウンロードされることが可能である。この動作セットは、メッセージが、メタデータおよび他の情報と同時にダウンロードされることを許すが、様々な実施形態において、メッセージは、移動クライアントが、任意の数のゲーティング動作または評価動作を介して、そのようなメッセージが適切であると判定した後、ダウンロードされることが可能であることに留意されたい。制御は、ステップ３２１２に進む。
ステップ３２１２で、ユーザの関心対象である可能性が高い、ターゲット広告などのメッセージを予測する、いくつかの予測動作が、実行されることが可能であり、ただし、そのような予測動作は、ステップ３２０８の種の値から構築された、学習されたモデルに基づくことが可能である。次に、ステップ３２１４で、望ましいメッセージが、移動デバイス上で表示される（または、それ以外で提示される）ことが可能である。次に、ステップ３２１６で、移動デバイスは、表示されたメッセージに対するユーザ応答を監視する、例えば、クリックスルーレートを観察し、場合により、格納することが可能である。制御は、ステップ３２２０に進む。
ステップ３２２０で、学習されたユーザ選好重みの１つまたは複数のセットを確立するように様々な学習されたモデルを更新する（または、それ以外で決定する）１つまたは複数の学習アルゴリズムのセットが、実行されることが可能である。前述したとおり、学習されたモデルは、様々なコンテキストに関して提供されることが可能であり、ＬＭＳ動作などの任意の数の適応プロセスを使用することが可能であり、特定のメッセージなどに関するアルゴリズムおよび学習パラメータを組み込むことが可能であることに留意されたい。制御は、ステップ３２２２に進む。
ステップ３２２２で、第２の／ターゲットメッセージのセットが、適切なメタデータ、および／または任意の数の学習モデル、および／または任意の数の学習パラメータと一緒に、移動クライアント上にダウンロードされることが可能である。この場合も、この動作セットは、メッセージが、メタデータおよび他の情報と同時にダウンロードされることを許すが、様々な実施形態において、メッセージは、移動クライアントが、任意の数のゲーティング動作または評価／予測動作を介して、そのようなメッセージが適切であると判定した後、ダウンロードされることが可能であることに留意されたい。制御は、ステップ３２２４に進む。
ステップ３２２４で、ユーザの関心対象である可能性が高い、ターゲット広告などのメッセージを予測する、いくつかの予測動作が、実行されることが可能であり、ただし、そのような予測動作は、ステップ３２２０の学習されたモデルに基づくことが可能である。次に、ステップ３２２６で、望ましいメッセージが、移動デバイス上で表示される（または、それ以外で提示される）ことが可能である。次に、ステップ３２２８で、移動デバイスが、表示されたメッセージに対するユーザ応答を監視する、例えば、クリックスルーレートを観察し、場合により、格納することが可能である。制御は、ステップ３２２０にジャンプして戻り、その後、ステップ３２２０〜３２２８が、必要に応じて、またはそれ以外で所望に応じて、繰り返されることが可能である。
統計生成への適用−様々な例示的な実施形態において、ユーザ選考ベクトルは、Ｎ次元を有することが可能であるが、Ｍ次元の何らかのサブセットだけが、ユーザと関係があることが可能である。Ｋ次元の疎セットが、Ｎ次元からランダムに選択されることが可能であり、選択されたＫ次元に関連するユーザ選好値が、送信されることが可能である。或る人口層タイプ（ティーンエージャなどの）に関する人口の中にＵ名のユーザが存在するものと想定されたい。Ｕ名すべてのユーザが、Ｎ個すべての次元の値をサーバ送信した場合、各次元は、その次元に関連する統計（平均または分散）を算出するのに、利用可能なＵ個のサンプルを有することが可能である。しかし、疎（Ｋ次元の）成分だけしか送信されない場合、平均で、各次元に関してＵｋ／Ｎ個のサンプルが、利用可能であり得る。Ｕ＞＞Ｎである限り、各ユーザが、選好ベクトルのＮ個すべての成分を送信することを要求することなしに、各次元に関して統計を計算するのに利用可能な十分なサンプルが、存在する。さらに、ユーザの一部ｒだけしか情報を送信しない場合、平均で、各次元に関してＵｋｒ／Ｎ個のサンプルが、利用可能であり得る。このため、ユーザの人口全体わたって統計を集めながら、各ユーザに関して十分な度合いの情報のプライバシーを保つことができる。
キャッシュ逸失履歴属性：或る特定のメッセージ／広告が、キャッシュから要求され、要求されたメッセージ／広告タイプを満足させるメッセージ／広告がキャッシュの中に存在しないたびに、ユーザに適切なメッセージ／広告を示す逸失された機会となる。このため、キャッシュが最近の過去に逸失を記録したタイプであるメッセージに、より大きい重みが付けられた値を与える必要性がある。様々な実施形態において、前述したキャッシュ逸失状態マッチ・インジケータ（ＦＬＡＧＣＡＣＨＥ＿ＭＩＳＳ＿ＭＩ）などのパラメータが、メッセージ／広告値計算を助けることによって、そのような逸失された機会を回避するように働くことが可能である。様々な実施形態において、この属性は、新たな見込まれるメッセージが、最新の記録されたキャッシュ逸失と合致するかどうかを判定するように働く。そのようなメッセージが、最新キャッシュ逸失の１つと合致する場合、この属性は、論理「１」（または均等物）であることが可能であり、合致しない場合、論理「０」（または均等物）であることが可能である。このフラグは、キャッシュからアプリケーションによってメッセージにアクセスが行われ、ユーザに提供されると、リセットされることが可能である。キャッシュエントリに関して新たなメッセージが選択された場合、キャッシュ逸失エントリは、記録されたキャッシュ逸失のリストから除去されることが可能である。
フィルタ規則：フィルタ規則は、システム運用者によって、フィルタリング・エージェントの動作を駆動するのに使用されることが可能である。このことは、システム運用者が、フィルタリング・エージェントの機能を動的に制御することを許す。フィルタ規則は、様々なタイプであり、フィルタリングサブシステムの様々な機能を駆動するのに使用されることが可能である。いくつかの通常の使用事例には、以下が含まれることが可能である。すなわち、
様々な分類に基づいて様々なカテゴリにキャッシュスペースを分割するのに使用されるメッセージキャッシュ比を決定することができるフィルタ規則。これらのキャッシュ比は、いくつかの定義された基準に基づいて、固定であっても、動的であってもよい。
各カテゴリに関する値計算式を決定することができるフィルタ規則。
メッセージに関する時間に基づく値崩壊レートであるλを定義することが可能なフィルタ規則。
カテゴリ内のメッセージ値属性からの最終メッセージ値の計算に用いられる係数／重みのいずれかを指定するのに使用されることが可能なフィルタ規則。
マッチ・インジケータ計算式を定義することが可能なフィルタ規則。
キャッシュ逸失状態マッチ・インジケータ計算式を定義することが可能なフィルタ規則。
メッセージ再生確率インジケータ計算式を定義することが可能なフィルタ規則。
下回ると、デバイス上でランダムなＣＴＲが計算される最小信頼レベルしきい値を定義することが可能なフィルタ規則。
各メッセージタイプに関して格納されるべきデフォルトのメッセージの数を定義することが可能なフィルタ規則。
アーキテクチャ：異なるメッセージ分配モデルに依存して、ゲーティング・サブプロセスおよびメッセージ選択サブプロセスは、サーバ上、またはクライアント上に存在する異なるエージェントによって実施されることが可能である。以下のセクションは、異なる広告分配機構に基づくメッセージフィルタリングのための可能なアーキテクチャを以下に説明する。
マルチキャスト／ブロードキャストメッセージ分配：図３３は、Ｗ−ＡＴ１００およびマルチキャスト／ブロードキャストメッセージ分配サーバ１５０−Ａを使用するマルチキャスト／ブロードキャストメッセージ分配シナリオの図である。マルチキャスト分配の場合、メッセージ（例えば、広告）、それぞれのメタデータ、およびメッセージフィルタ規則は、ブロードキャストチャネルまたはマルチキャストチャネルを介して数名のユーザにメッセージ配信ネットワークによって分配されることが可能である。その結果、ユーザのユーザ・プロファイルにターゲットを絞ったメッセージのフィルタリングおよびキャッシングは、フィルタリング・プロセスのゲーティング・サブプロセスおよび選択サブプロセスと一緒に、Ｗ−ＡＴ１００上で行われることが可能である。
ユニキャストメッセージ分配：メッセージ分配サーバからのメッセージのユニキャストフェッチを実施するのに使用され得る、いくつかの異なるプロトコルが、存在する。そのようなサーバにおいて利用可能な情報に基づいて、ゲーティング・プロセスおよび選択プロセスは、サーバ上、または様々な移動デバイス上に存在することが可能である。以下は、それらのプロトコルのいくつか、ならびに各事例において実施されることが可能な、対応するメッセージフィルタリングアーキテクチャに関する説明である。
ユニキャストメッセージ分配−プロトコル１：図３４は、Ｗ−ＡＴ１００およびユニキャストメッセージ分配サーバ１５０−Ｂを使用する第１の例示的なユニキャストメッセージ分配シナリオを示す。動作の際、Ｗ−ＡＴ１００は、サーバ１５０−Ｂに「メッセージプル」要求を送信することができ、その結果、サーバ１５０−Ｂが、システム内で利用可能なすべてのメッセージに応答することができる。このアプローチは、移動デバイスのユーザ・プロファイルを、Ｗ−ＡＴ１００上で、このプロファイルを生成し、保持することによって、サーバ１５０−Ｂから隠すことができる。しかし、移動デバイスのユーザ・プロファイルと合致しないため、メッセージの相当な部分が拒否される高い可能性が存在する場合、ユニキャストセッションを介してクライアントにメッセージを配信することは、高価である可能性がある。マルチキャスト分配の事例の場合と同様に、Ｗ−ＡＴ１００のユーザ・プロファイルにターゲットを絞ったメッセージのフィルタリングおよびキャッシングは、フィルタリング・プロセスのゲーティング・サブプロセスおよび選択サブプロセスと一緒に、Ｗ−ＡＴ１００上で行われることが可能である。
ユニキャストメッセージ分配−プロトコル２：図３５は、Ｗ−ＡＴ１００およびユニキャストメッセージ分配サーバ１５０−Ｃを使用する第２の例示的なユニキャストメッセージ分配シナリオを示す。このシナリオにおいて、ユーザ・プロファイルは、Ｗ−ＡＴ１００上で生成されることが可能であるが、ユーザ・プロファイルの同一のコピーが、デバイス１００とデバイス１５０−Ｃの両方の上に存在することが可能であるという点で、サーバ１５０−Ｃと同期していることが可能である。また、Ｗ−ＡＴ１００のデバイス・プロファイルが、サーバ１５０−Ｃと同期していることも可能であり、このため、Ｗ−ＡＴ１００からメッセージプル要求を受信すると、サーバ１５０−Ｃは、そのデバイスにターゲットメッセージだけを容易にプッシュすることができる。ゲーティング・プロセス、ならびにＷ−ＡＴ１００のユーザ・プロファイルに向けてそれらのメッセージのターゲットが絞られることが可能であるかどうかを判定することに基づく選択プロセスのいくつかの部分は、サーバ１５０−Ｃ上で実施されることが可能である。メッセージ値算出、および古いメッセージを、より高い値の新たなメッセージで置き換えることは、Ｗ−ＡＴ１００上で実施されることが可能である。
動作の際、Ｗ−ＡＴ１００とサーバ１５０−Ｃの間のユーザ・プロファイルおよびデバイス・プロファイルの同期手続きは、別個のプロセスを使用して帯域外で行われることが可能であり、またはいくつかの実施形態において、これらのプロファイルは、クライアントからのメッセージプル要求の中に含められることが可能である。
ユニキャストメッセージ分配−プロトコル３：図３６は、Ｗ−ＡＴ１００およびユニキャストメッセージ分配サーバ１５０−Ｄを使用する第３の例示的なユニキャストメッセージ分配シナリオを示す。動作の際、ユーザ・プロファイルは、Ｗ−ＡＴ１００上に保持されることが可能であるが、デバイス・プロファイルだけが、サーバ１５０−Ｄと同期される一方で、ユーザ・プロファイルは、Ｗ−ＡＴ１００上だけに留まる。これに相応して、ゲーティング・プロセスは、サーバ１５０−Ｄ上で実施されることが可能であり、サーバ１５０−Ｄは、ゲーティング・プロセスを通過したメッセージだけをＷ−ＡＴ１００にプッシュすることが可能である。ゲーティング・プロセスの一部は、ユーザのプロファイルを要求するシステム運用者によって指定されたフィルタ（存在する場合）に基づいて、Ｗ−ＡＴ１００において実施されることが可能である。さらに、選択プロセスは、Ｗ−ＡＴ１００において完全に実施されることが可能である。
プロトコル２の場合と同様に、Ｗ−ＡＴ１００とサーバ１５０−Ｄの間のデバイス・プロファイルの同期は、別個のプロトコルを使用して帯域外で行われることが可能であり、またはこのプロファイルは、クライアントからの広告プロセス要求の中に含められることが可能である。
ユニキャストメッセージ分配−プロトコル４：図３７は、Ｗ−ＡＴ１００およびユニキャストメッセージ分配サーバ１５０−Ｅを使用する第４のユニキャストメッセージ分配シナリオを示す。このシナリオにおいて、Ｗ−ＡＴ１００からメッセージプル要求を受信すると、サーバ１５０−Ｅは、適切なゲーティング・プロセスを通過したメッセージに関するメタデータで応答することができる。このため、このゲーティング・プロセスは、サーバ１５０−Ｅ上で実施されることが可能である。続いて、選択プロセスは、サーバ１５０−Ｅによって供給されたメタデータを使用して、Ｗ−ＡＴ１００において実施されることが可能である。ゲーティング・プロセスの一部は、ユーザのプロファイルを要求するシステム運用者によって指定されたフィルタ（存在する場合）に基づいて、Ｗ−ＡＴ１００において実施されることが可能である。次に、Ｗ−ＡＴ１００は、選択プロセスに基づいて、Ｗ−ＡＴ１００が表示すること、またはＷ−ＡＴ１００のキャッシュの中に格納することを決定したメッセージを求めるメッセージ選択要求でサーバ１５０−Ｅに応答することができ、サーバ１５０−Ｅは、それらの選択されたメッセージをＷ−ＡＴ１００に供給することができる。
この場合も、デバイス・プロファイルまたはゲーティングパラメータは、Ｗ−ＡＴ１００による初期メッセージプル要求の中に含められることが可能であり、または代替として、別個のプロトコルを使用して帯域外で、Ｗ−ＡＴ１００とサーバ１５０−Ｅの間で同期されることが可能である。
ユーザ・プロファイルに影響を与える捕捉された位置データを処理すること／同期すること
個人的人口層情報のインジケータを導き出すのに位置情報が、しばしば、使用されることが可能である。移動通信デバイスの場合、位置データは、ときとして、料金請求情報より、ユーザに関する人口層データをよりよく示すものであることが可能である。料金請求情報の使用に課された制約に加えて、料金請求情報は、所望される人口層情報を示す十分なデータを含まない可能性がある。さらに、自宅人口層情報は、ユーザのメッセージ関連の関心を部分的に表すものに過ぎない可能性がある。例えば、ユーザが、２つの住居を維持している場合、または特定の場所を頻繁に訪れる傾向にある場合、このことは、自宅人口層情報によっては示されない可能性がある。このため、例えば、或る特定の仕事場所または娯楽場所と関係するサービスおよび製品が、ユーザの自宅場所由来の人口層情報によっては反映されないが、それでも、非常に有用である可能性がある。
ユーザが、プライバシーを保つために、ユーザの位置情報を公開することを所望しない可能性があること、またはそうすることが立ち入り過ぎていると考える可能性があることは、理解できる。しかし、移動クライアントによって位置情報を集め、位置ベースのマッチングを実行する能力を保持することにより、移動デバイス内で人口層の的を絞ることに要求される情報を獲得し、それでもプライバシーを保つことが、可能である。このため、例えば、ユーザが、ＧＰＳ情報へのアクセスを有するセル電話機などの、適切な機能を備えた移動デバイスを伴って、或る娯楽区域を頻繁に訪れる場合、ユーザの娯楽上の関心に関する適切な情報が、ユーザを煩わせることなしに、さらに／またはユーザのプライバシーを侵害することなしに、ユーザの娯楽上の関心に関する適切な情報が、導き出される、さらに／または同期されることが可能である。次に、この情報が、移動デバイスに常駐するユーザ・プロファイルを導き出し、さらに／または更新するのに使用されることが可能であり、このユーザ・プロファイルが、次に、いずれのターゲットコンテンツメッセージが移動デバイス上にダウンロードされ、さらに／または表示されることが可能であるかを決定するのに使用されることが可能である。概念上、このことは、実際に検出された位置に基づくが、外部エージェントに位置情報を供給することなしに、ユーザに関連する位置情報に適切な仕方で、広告情報およびその他の情報の配置をもたらす。
動作の際、位置情報は、移動デバイスに常駐するデータベースを使用して格納されることが可能である。格納されたデータには、生の位置データが含まれることが可能であるが、様々な実施形態において、特定の位置区域位置、位置のクラスタ、様々な位置から他の位置へのパス情報、時間間隔に関連する値と組になった位置タイプ、および特定の位置タイプの時間確率分布に関するデータが含まれることも可能である。
続いて、多くの事例において、ユーザ・アクションは、或る特定の活動を示すのに不十分である可能性があるが、ユーザ・アクションは、そのようなアクションが位置データの１つまたは複数の様々なセットにリンクされ得る場合、関連性がある可能性がある。或る娯楽区域を頻繁に訪れるが、通常、或る特定の道路に入ることによって、その娯楽区域に入る個人の例を取り上げる。その道路の使用に関するデータは、それ自体、その道路の使用および存在以上のことは大して示さず、それ自体では、その娯楽区域に全く関連を有さない。しかし、その個人の位置履歴と、その道路に入るという現在のアクションとを結合すること／相互に関連付けることによって、その個人が、その娯楽区域に行く途中であることの統計的に有意な確率を確率することが可能である。このため、特定の位置情報が、他の特定の位置に関連する活動と互いに関連付けられることが可能である。続けられる例には、娯楽区域、都市の部分、エンターテイメント位置（特に、時間帯情報と組になった）、仕事に関連する時間帯と組になった地理的位置、および買い物に関連する位置が含まれる。これらが、位置のクラスタの識別、および時間間隔と組み合わされることが可能である。これらの位置は、パス分析と組になって使用されることが可能であり、このことは、現在の位置（または動き）と他の格納されたデータ、例えば、現在の位置との関連付けを確立することに役立つ可能性があり、位置履歴およびパス活動が、或る特定の活動のゆう度を識別するのに使用されることが可能であり、このため、ユーザが或る特定の活動に入る前に、メッセージプロバイダが、メッセージの的を絞ることを可能にする。例えば、ＧＰＳ対応移動クライアント上で様々な位置を測定することにより、移動クライアントは、ユーザが、仕事を離れ、ユーザが頻繁に訪れるショッピングセンタに行く途中であると判定することができる。これに応答して、ＭＡＳ（または他のターゲットコンテンツ配信システム）が、ユーザが関心のある可能性がある製品と関係する情報を自動的に転送するとともに、そのショッピングセンタに至る様々な経路に関する高度な交通情報を供給することができる。
続けて、様々な実施形態において、様々なビジネス、例えば、或る特定のハイウェイに基づくビジネスを識別することが、ハイウェイを移動しているユーザに役立つ可能性がある。そのような事例において、ターゲット広告、または消費者の活動の特定に基づく他の情報が、提供されることが可能である。このアプローチは、顧客が、顧客の移動デバイスに限られたアクセスを有するが、特定のビジネス、または特定のジャンルのビジネスが情報を提供することを許可する状況において特に有利である。
様々な実施形態において、システムの重要な態様は、個人の追跡が、移動デバイス内で実行され、さらに移動デバイス内に保持されることが可能であることを含むことが可能である。一構成において、外部の人々はだれも、この追跡情報について知らない。さらに進めて、様々なターゲットコンテンツに関連する追跡情報をマッチングするのに必要なプロファイリングは、移動デバイス内で実行されることが可能である。この場合も、ユーザの移動デバイスに個人情報を限定することによって、ユーザは、この形態のプロファイリングが外部では実行されないため、そのようなプロファイリングを許容できると考え得る可能性が高い。
状況が許す様々な実施形態において、移動デバイスを、多くの自動車のＧＰＳベースのナビゲーションデバイスなどの、他のデバイスにおいて利用可能なリソースとかみ合わせることが可能であり、さらに／または有利であり得ることに留意されたい。このため、移動デバイスが自動車のシステムの１つまたは複数に通信することを可能にするようにソフトウェアを変更する以外のことはほとんどせずに（特定の実施形態に依存して）、ＧＰＳ情報およびその他の情報が、共有されることが可能である。一般に、そのような自動車および移動クライアントは、そのようなデバイスにおいて一般に見られるＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）インターフェースまたは類似した無線インターフェースを使用して通信することができる。このため、移動クライアントに関する位置情報が、自動車のＧＰＳ／ナビゲーションデバイスによって供給されるので、移動デバイスの常駐ユーザ・プロファイルは、移動デバイスに組み込まれたＧＰＳシステムの費用なしで、更新されることが可能である。
自動車に加えて、位置情報を受信する或る特定の移動デバイスが、遠隔サーバまたは他の近くのデバイスなどの様々な代替のソースから、位置情報を導き出してもよいことに留意されたい。例えば、移動クライアントが、コーヒーショップに存在する８０２．１１ネットワーク、または場合により、位置が知られている、もしくは導き出されることが可能な或る都市内の一連のローカル無線ネットワークと接触状態に入って、位置情報を特定することが可能である。
様々な実施形態において、移動クライアントが、移動クライアント／デバイスのエネルギーレベル、例えば、バッテリ残量不足に基づいて、情報のソースを選択することが可能であることに留意されたい。また、位置履歴が、測定の周期が変化することが許される周期的測定に基づいて、またはランダムな測定に基づいて、またはランダムな測定と周期的測定の組合せに基づいて、獲得されることが可能であることにも留意されたい。また、移動クライアントは、利用可能なエネルギーに基づいて、ＧＰＳ捕捉のレートを変更することを選択する、例えば、バッテリ不足条件の間断的な電源切断でＧＰＳ捕捉レートを遅くするとともに、移動クライアントが他の利用可能なデータソース、例えば、移動クライアントがアクセスを有する自動車の加速度計および／または速度計を活用することが可能なレートを変更することを選択することも可能である。
図３８Ａ〜図３８Ｈは、関心対象の様々な地点で表示される、或る特定のユーザのＧＰＳ対応セルラー電話機によって捕捉された情報スクリーン３８００−Ａ．．．３８００−Ｈを示す。これらの図に示されるとおり、各情報スクリーン３８００−Ａ．．．３８００−Ｈは、地図３８１０と、コントロールのセット３８２０と、カレンダ表示３８３０と、日ごとのヒストグラム３８４０と、週ごとのヒストグラム３８５０とを含む。
動作の際、ユーザ（または自動化されたプログラム）が、ＧＰＳサンプリング時間の確立、地図３８１０に関するＧＰＳ情報の表示、カレンダ３８２０、ならびにヒストグラム３８４０および３８５０のためにコントロールのセット３８２０において各コントロールを設定することが可能であり、ただし、ヒストグラム３８４０は、１時間のタイムスロットに分割された日ごとのヒストグラムであり、さらに週ごとのヒストグラム３８５０は、１日のスロットに分割される一方で、そのような捕捉された位置データは、特定の位置、特定の区域、位置の特定のクラスタ、ならびに様々な期間、例えば、平日、週末、個々の日々、数週間、数ヶ月間などにわたってユーザが体験した、過去にたどったパスを表す情報さえ示す、日ごとのヒストグラムを含む任意の数のヒストグラムに編成されることが可能である。カレンダ３８３０は、ヒストグラムと見なされることも可能であることに留意されたい。
また、図３８Ａの位置３８５０または３８５２などの、或る特定の位置アイコンを選択することにより、ヒストグラム３８４０および３８４２のデータ、ならびにカレンダ３８３０をポピュレートする数字が、収集されたＧＰＳデータに相応したＧＰＳデータを反映するように変化することが可能であることにも留意されたい。図３８Ｃに進むと、或る特定の位置が、ユーザの住居３８５４として（移動クライアントのユーザによって、または移動クライアントにおける何らかの推定ソフトウェアによって）識別されることが可能であり、同様に図３８Ｅにおいて、或る特定の位置が、ユーザの仕事場所３８５６として識別されることが可能である。
図４１Ａ〜図４１Ｈに鑑みて、ＧＰＳ対応セルラー電話機によって捕捉された位置情報は、（１）ユーザが、或る特定の位置にいる、または所与の時間枠において或る特定のパスに沿って移動しているゆう度、例えば、従業員が午後４時００分に仕事場所にいること、（２）ユーザが、所与の時点で或る特定の開始位置を離れるゆう度の高い時間枠、例えば、従業員が午後５時００分に仕事場所を離れること、および（３）ユーザが、或る特定の第２の位置にいる、または或るパス（または位置もしくはパスのセット）を使用するゆう度の高い時間枠、例えば、従業員が、午後５時３０分に或る特定の道路を使用し、午後６時００分から午後６時３０分までの間に住居に到達することの両方を常駐ソフトウェアが特定することを可能にするユーザ・プロファイル情報を生成するのに使用されることが可能である。
ゆう度情報は、多種多様な仕方で表現されることが可能であることに留意されたい。例えば、時間ゆう度は、或る特定の時点、特定の時点を中心とし、或る特定の分散を有するガウス分布、過去のユーザ活動に基づく独特の形態を有する連続的なＰＤＦ（確率分布関数）、等しいサイズまたは等しくないサイズである連続的な時間周期（「タイムバケット」）で測定された離散的ＰＤＦなどとして表現されることが可能である。
そのような情報を使用して、適切な機能を備えた移動クライアントは、ユーザの自宅、仕事、趣味、宗教的礼拝の場所などに関するユーザのゆう度の高い位置、ならびにユーザがそのような位置にいるゆう度の高い時間などの、ユーザに関する関心ポイント、およびそのような関心ポイントに関する他のゆう度情報（例えば、到着のゆう度の高い時刻、および出発のゆう度の高い時刻）を特定することもできる。次に、そのような情報が、ユーザの移動クライアントにおけるユーザ・プロファイル情報を形成する、または変更するのに使用されることが可能であり、前述したとおり、もたらされるユーザ・プロファイルは、どのような情報（例えば、広告、クーポンなど）がユーザの関心を引く可能性が最も高いかを特定するのに使用されることが可能であり、このことは、特定のターゲット情報が移動クライアント上に格納されること、および／または表示されることにつながることが可能である。
続いて、図３９および図４０は、仕事日の終わりに仕事場所Ｌｗを離れるユーザの例に関する例示的ないくつかの動作を示す。様々な位置、すなわち、開始位置Ｌｗおよび見込まれる目的地の位置Ｌ１〜Ｌ８に関する確率、ならび位置Ｌ１〜Ｌ８の間のそれぞれのパス／道路Ｒ１〜Ｒ８を使用する確率は、ＧＰＳおよびその他の技術を使用して検知されたユーザの過去の行動を使用して開発され、ユーザの移動クライアントに組み込まれるものと想定されることが可能である。
図３９から開始して、ユーザは、ユーザの仕事日の終わりの少し前に開始位置／仕事場所Ｌｗにいるものと想定される。ユーザの過去の行動に基づいて、ユーザの移動クライアントにおけるユーザ・プロファイルが、ユーザが、午後５時００分〜午後５時１５分に仕事場所を離れて、見込まれる目的地の位置Ｌ１〜Ｌ８のいずれかに向かう可能性が高いことを特定することができ、ただし、本例において、位置Ｌ７〜Ｌ８に向かう確率は、或る特定のしきい値を下回り、考慮されるべきではない。
ユーザが位置Ｌ１に向かう確率と、位置Ｌ６に向かう確率がともに、０．１であるものと想定すると、ユーザが道路Ｒ７を使用する確率、および道路Ｒ８を使用する確率もともに、０．１である。関心対象の残りの目的地に関するユーザの最終目的地の確率が、Ｌ２＝０．１、Ｌ３＝０．１、Ｌ４＝０．４、およびＬ５＝０．２であるものと想定すると（このことは、ユーザが仕事場所に留まる０．１の確率を想定する）、ユーザが道路Ｒ１を使用する確率は、０．７である。このため、移動クライアントのユーザのゆう度の高い経路は、最上位のゆう度の目的地の位置Ｌ１〜Ｌ８に対する移動クライアントの現在位置Ｌｗの空間的関係、ならびに最上位のゆう度の目的地の位置Ｌ１〜Ｌ８の間の空間的関係に基づくことが可能であることが明白である。
ユーザの移動クライアントのユーザ・プロファイルは、ユーザの位置履歴の過去の時間データを互いに関連付けて、仕事場所Ｌｗ、および／またはユーザが訪れた可能性がある他の任意の位置に関するユーザの過去の存在および移動の時間確率分布を形成することによって、形成され、更新されることが可能であり、結果は、時間の関数としての所与の位置におけるユーザの存在の確率密度関数（またはそのような関数の模写）であることに留意されたい。そのようなユーザ・プロファイルは、時間および／または現在位置の関数として、ユーザによって考慮されている現在の最も確率の高い目的地Ｌ１〜Ｌ６のいずれか、およびすべてを特定することができる。
また、最も確率の高い現在の目的地のいずれかは、ユーザの複数の過去に識別された目的地の混合またはクラスタであってもよいことにも留意されたい。例えば、位置Ｌ５が、実際には、空間的に接近してまとまった３つの別々の位置から成り、想定される位置情報は、この３つの位置の重心（重み付けされた地理的平均に基づく）または全体的な区域であることが可能である。同様に、位置Ｌ３〜Ｌ５が、互いに適度に接近している／クラスタ化されているものと想定して、位置Ｌ３〜Ｌ５が組み合わされて、混合位置にされることも可能である。
図３９を参照すると、この場合も、ユーザの移動クライアントは、時間帯、ユーザの現在位置、および移動クライアントによって行われた他の現在の観察、ならびにユーザ・プロファイルに組み込まれた過去の観察に基づいて、最も確率の高い目的地を特定することができる。そのような「他の現在の観察」は、最近の電話活動および携帯メール活動などの事柄を含むことが可能である。例えば、ユーザが、午後４時３０分にユーザの妻から呼を受信した場合、このことは、ユーザが、自宅に向かう前に或る店に行く必要がある可能性がある、より高いゆう度を示し、このため、現在のゆう度の高い目的地Ｌ１〜Ｌ６の確率を変化させることが可能である。同様に、ユーザが、ユーザの移動クライアントとの対話を全く示さない場合、このことは、ユーザが位置Ｌｗからの出発を遅らせ得るという可能性を示すことが可能である。
図４０に進むと、様々な現在のゆう度の高い目的地Ｌ１〜Ｌ６のいずれかに向かう確率が、第１の位置Ｌｗを離れた後の移動クライアントによる位置変化の「途中の」累積測定に基づいて、更新されることが可能であることに留意されたい。つまり、新たなデータが受信されるにつれ、様々な確率が、再評価される必要がある可能性がある。図４０の例の場合、このことは、目的地Ｌ１およびＬ６に行く確率の変化に反映されるとともに、ユーザの移動クライアントによってユーザが道路Ｒ１上にいると特定されることから、ユーザが位置Ｌｗに留まる確率が無視できるほどに小さくなる。このため、目的地Ｌ１およびＬ６に行く確率、または位置Ｌｗに留まる確率は、さらなる考慮から除外されることが可能である。その一方で、位置Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ５、Ｌ８、およびＬ８のいずれかに到達する確率は、増加することが可能であり、ただし、ユーザが位置Ｌ２に到達するゆう度は、ユーザが位置Ｌ２で全く止まらない場合でさえ、ほぼ１である（ユーザと、その他の現在の目的地の位置Ｌ３、Ｌ４、Ｌ５、Ｌ８、およびＬ８の両方に対する位置Ｌ２の空間的関係のため）。このため、ゆう度の高い遷移時間、例えば、第１の位置を離れる、または別の位置に到着する時間を特定することは、他の途中イベントに基づく適応型の加重割当てを使用して達せられることが可能である。
様々な実施形態において、移動クライアントに組み込まれたｋ次マルコフモデル（ただし、ｋは、１より大きい整数）が、前述した確率のいずれかを算出するのに使用されることが可能であることに留意されたい。図４１に進むと、図３９および図４０のユーザの開始位置Ｌｗ、および見込まれる目的地の位置Ｌ１〜Ｌ８に関する例示的なマルコフモデル４１００が、示されている。図４１に示されるとおり、位置Ｌｗおよび位置Ｌ１〜Ｌ８は、パスと互いに接続されており、各パスは、ＰＮ〜Ｍという確率を有する。この場合も、各ＰＮ〜Ｍは、ユーザ・プロファイルから導き出され、ユーザの現在位置、遷移イベント、および／または時間帯の関数として変化することが可能であることに留意されたい。また、所与の期間にわたってユーザが位置ＬＮに留まる時間につれて変化する確率ＰＮ〜Ｎが存在することが可能であり、例えば、ユーザが食品雑貨店に留まる（店に到達した後に）ゆう度は、２０分を中心として、１０分の分散を有するガウス分布を有することが可能であることにも留意されたい。
図４２は、ＮＦＣ遷移に基づくユーザ・プロファイルを更新するための例示的な動作の概略を示すプロセスフローの図である。このプロセスは、ステップ４２０２で開始し、移動クライアントが、所定の、または適応型のサンプリング周波数およびサンプリング周期に従って、利用可能なＧＰＳ（または他の適切な位置探索デバイス）および／または無線セルラー網、ローカルの利用可能なＬＡＮのいずれかを使用して、位置情報をサンプリングするようにプログラミングされることが可能である。次に、ステップ４２０４で、捕捉された情報が、地点、関心の区域、たどられたパス、あるいは任意の他の位置データおよび／またはパスデータを識別するように処理／合成されることが可能である。次に、ステップ４２０６で、この情報は、特定の期間に関するゆう度の高い位置および／またはゆう度の高いパス、ならびに所与の位置もしくはパスに関するゆう度の高い期間の補完的情報を特定するようにさらに処理／合成されることが可能である。制御は、ステップ４２０８に進む。
ステップ４２０８で、移動クライアントに常駐するユーザ・プロファイルが、移動クライアントに常駐する特別なソフトウェアを使用して更新されることが可能である。様々な実施形態において、ユーザの過去の観察から導き出された情報を含む、そのようなユーザ・プロファイル情報が、所与の時間帯および現在位置に関するユーザのゆう度の高い行動の、何らかの形態の確率モデルを作成するのに使用されることが可能である。
次に、ステップ４２１０で、移動クライアントは、位置、時間、遷移／動き、センサ（例えば、速度計）データなどの、前述した最近／現在の観察データのいずれか、およびすべて、ならびにユーザの現在の行動、および／または最近の行動と関係する情報を導き出す（直接に、または二次リソース、例えば、自動車のＧＰＳを使用して）ことが可能であり、例えば、移動クライアントは、テキストメッセージを送信しているユーザを観察する。次に、ステップ４５１２で、移動クライアントは、前述した技術のいずれかを使用して、ステップ４２１０の情報、およびユーザ・プロファイル内の情報を処理して、ユーザの現在位置および現在時刻に基づいて、ゆう度の高い目的地、遷移時間、および／またはユーザがたどるゆう度の高いパス（または以前に算出された確率の変化）を識別することができる。このため、ステップ４２１４で、移動クライアントは、ユーザ・プロファイル、前のステップで収集されたデータ、および導き出された確率データに基づいて、情報、例えば、広告、クーポンなどを選択し、さらに／または表示することができる。次に、制御は、ステップ４２１０にジャンプして戻り、ステップ４２１０〜４２１４のいずれか、またはすべてが、必要である、または望ましいと考えられる可能性があるので、繰り返される可能性がある。
本明細書で説明される技術およびモジュールは、様々な手段によって実施されることが可能である。例えば、これらの技術は、ハードウェア、ソフトウェア、またはハードウェアとソフトウェアの組合せで実施されることが可能である。ハードウェア実施形態の場合、アクセスポイント内、またはアクセス端末装置内の処理装置は、１つまたは複数のＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、ＤＳＰ（ディジタル信号プロセッサ）、ＤＳＰＤ（ディジタル信号プロセッサＷ−ＡＴ）、ＰＬＤ（プログラマブル論理Ｗ−ＡＴ）、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレー）、プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、本明細書で説明される機能を実行するように設計された他の電子装置、または以上の組合せの内部に実装されることが可能である。
ソフトウェア実施形態の場合、本明細書で説明される技術は、本明細書で説明される機能を実行するモジュール（例えば、プロシージャ、ファンクションなど）を使用して実装されることが可能である。ソフトウェアコードは、メモリ装置の中に格納されて、プロセッサまたは復調器によって実行されることが可能である。メモリ装置は、プロセッサの内部で実装されても、プロセッサの外部に実装されてもよく、外部に実装される場合、メモリ装置は、様々な手段を介してプロセッサと通信するように結合されることが可能である。
１つまたは複数の例示的な実施形態において、説明される機能は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、または以上の任意の組合せで実施されることが可能である。ソフトウェアで実施される場合、機能は、コンピュータ可読媒体上の１つまたは複数の命令またはコードとして格納される、または送信されることが可能である。コンピュータ可読媒体には、１つの場所から別の場所へのコンピュータプログラムの転送を円滑にする任意の媒体を含め、コンピュータ記憶媒体と通信媒体がともに含まれる。記憶媒体は、コンピュータによってアクセスされ得る任意の利用可能な媒体であることが可能である。例として、限定としてではなく、そのようなコンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭもしくは他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージもしくは他の磁気ストレージデバイス、または命令もしくはデータ構造の形態で所望されるプログラムコードを伝送する、または格納するのに使用されることが可能であり、さらにコンピュータによってアクセスされ得る任意の他の媒体を備えることが可能である。また、任意の接続が、コンピュータ可読媒体と適切に呼ばれる。例えば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、より対線、ディジタル加入者線（「ＤＳＬ」）、または赤外線、無線、およびマイクロ波などの無線技術を使用して、ウェブサイト、サーバ、または他の遠隔ソースから送信される場合、その同軸ケーブル、光ファイバケーブル、より対線、ＤＳＬ、または赤外線、無線、およびマイクロ波などの無線技術が、媒体の定義に含められる。本明細書で使用されるディスク（ｄｉｓｋ）およびディスク（ｄｉｓｃ）には、コンパクトディスク（ｄｉｓｃ）（「ＣＤ」）、レーザディスク（ｄｉｓｃ）、光ディスク（ｄｉｓｃ）、ディジタルバーサタイルディスク（ｄｉｓｃ）（「ＤＶＤ」）、フロッピー（登録商標）ディスク（ｄｉｓｋ）、高精細度ＤＶＤ（「ＨＤ−ＤＶＤ」）、およびブルーレイディスク（ｄｉｓｃ）が含まれ、ただし、ディスク（ｄｉｓｋ）は、通常、データを磁気的に再現するのに対して、ディスク（ｄｉｓｃ）は、レーザを使用してデータを光学的に再現する。以上の媒体の組合せも、コンピュータ可読媒体の範囲内に含められなければならない。
開示される実施形態の前段の説明は、任意の当業者が、本明細書で開示される特徴、機能、動作、および実施形態を作成する、または使用することを可能にするように与えられる。これらの実施形態の様々な変形が、当業者には直ちに明白となる可能性があり、本明細書で規定される一般的な原理は、それらの原理の趣旨または範囲を逸脱することなく、他の実施形態に適用されることが可能である。このため、本開示は、本明細書で示される実施形態に限定されることは意図しておらず、本明細書で開示される原理および新奇な特徴と合致する最も広い範囲を与えられるべきものする。

Claims (40)

  1. 移動クライアント上で表示情報を決定するための方法であって、
    １つまたは複数のそれぞれの第１のメッセージに各セットが関連する、１つまたは複数の第１のキーワードの複数のセットを前記移動クライアント上で受信すること、
    前記移動クライアント上で前記それぞれの第１のメッセージのユーザ対話を監視すること、
    監視されたユーザ対話に基づいて、前記第１のキーワードを用いて前記移動クライアント上で学習動作を実行して、キーワード関心重みのセットを推定すること、
    ターゲットメッセージに関連するターゲット・キーワードのセットを受信すること、および
    前記推定されたキーワード関心重みに基づいて、前記移動クライアント上で前記ターゲットメッセージを表示することを備える方法。
  2. 前記ターゲット・キーワードおよび前記キーワード関心重みに基づいて予測ルーチンを実行して、前記ターゲットメッセージの推定されたユーザ関心を算出することをさらに備え、前記ターゲットメッセージは、前記推定されたユーザ関心が、他のメッセージの他の推定されたユーザ関心と比べて有利である場合に表示される請求項１に記載の方法。
  3. 予測ルーチンを実行する前記ステップは、相互関連付け演算
    Figure 2011504061
     を実行することを含み、ただし、
    Figure 2011504061
     は、ユーザ関心重みの現在の推定であり、さらにＡは、前記ターゲットメッセージのベクトル表現である請求項２に記載の方法。
  4. 前記推定されたキーワード関心重みが、前記ターゲットメッセージの望ましさを示す場合、無線リンクを介して前記ターゲットメッセージを受信することをさらに備える請求項１に記載の方法。
  5. ユーザ対話を監視する前記ステップは、前記第１のメッセージに関するクリックスルーレートを監視することを含む請求項１に記載の方法。
  6. 学習動作を実行することは、少なくとも１つの最急降下アルゴリズムを使用して、少なくとも１つのキーワード関心重みを推定することを含む請求項１に記載の方法。
  7. 学習動作を実行することは、少なくとも１つのニュートンアルゴリズムを使用して、少なくとも１つのキーワード関心重みを推定することを含む請求項１に記載の方法。
  8. 前記キーワードは、キーワード辞書から指定される請求項１に記載の方法。
  9. 学習するレートは、情報空間が疎である度合い、情報の提示のレート、初期の種の値、およびユーザ・プロファイルの態様の少なくとも１つに基づいて算出される請求項８に記載の方法。
  10. 前記キーワードは、指定された階層キーワード辞書から指定され、前記階層は、２つ以上のレベルを有する請求項８に記載の方法。
  11. 前記キーワードは、指定された平坦なキーワード辞書から指定される請求項８に記載の方法。
  12. 前記キーワードは、特定の言語の意味規則に関連しない請求項８に記載の方法。
  13. 学習する前記ステップは、ランダムな雑音または擬似ランダムな雑音を組み込む請求項８に記載の方法。
  14. ターゲット・キーワードの前記セットの濃度は、前記キーワード辞書のサイズに比べて疎である請求項８に記載の方法。
  15. 学習動作の前記ステップのために使用される学習パラメータは、少なくとも１つの受信されるメッセージに組み込まれる請求項１に記載の方法。
  16. 学習パラメータは、少なくとも１つの崩壊定数を含む請求項１５に記載の方法。
  17. キーワードの前記セットのサブセットだけが、前記移動クライアント上で前記ターゲットメッセージを表示するのに使用される請求項１に記載の方法。
  18. キーワードの前記サブセットは、しきい関心値に基づいて決定される請求項１７に記載の方法。
  19. キーワードの前記サブセットは、それぞれの最上位のキーワード関心重みを有するキーワードを使用して決定される請求項１７に記載の方法。
  20. 情報を表示するように構成された移動クライアントであって、
    １つまたは複数のそれぞれの第１のメッセージに各セットが関連する、１つまたは複数の第１のキーワードの複数のセットを移動クライアント上で受信するための手段であって、前記受信回路は、ターゲットメッセージに関連するターゲット・キーワードのセットを受信するようにさらに構成された手段と、
    前記移動クライアント上で前記それぞれの第１のメッセージのユーザ対話を監視するための手段と、
    監視されたユーザ対話に基づいて、前記第１のキーワードを用いて前記移動クライアント上で学習動作を実行して、キーワード関心重みのセットを推定するための手段と、
    前記推定されたキーワード関心重みに基づいて、前記移動クライアント上で前記ターゲットメッセージを表示するための手段とを備える移動クライアント。
  21. 前記ターゲット・キーワードおよび前記キーワード関心重みに基づいて予測ルーチンを実行して、前記ターゲットメッセージの推定されたユーザ関心を算出するための手段をさらに備え、前記ターゲットメッセージは、前記推定されたユーザ関心が、他のメッセージの他の推定されたユーザ関心と比べて有利である場合に表示される請求項２０に記載の移動クライアント。
  22. 少なくとも相互関連付け演算
    Figure 2011504061
     を実行することによって予測ルーチンを実行するための前記手段、ただし、
    Figure 2011504061
     は、ユーザ関心重みの現在の推定であり、さらにＡは、前記ターゲットメッセージのベクトル表現である請求項２１に記載の移動クライアント。
  23. 少なくとも１つの最急降下アルゴリズムを実行して、少なくとも１つのキーワード関心重みを推定するための前記手段、請求項２０に記載の移動クライアント。
  24. 少なくとも１つのニュートンアルゴリズムを実行して、少なくとも１つのキーワード関心重みを推定するための前記手段、請求項２０に記載の移動クライアント。
  25. 実行するための前記手段は、前記手段の学習動作にランダムな雑音または擬似ランダムな雑音を組み込む請求項２０に記載の移動クライアント。
  26. ターゲット・キーワードの前記セットの濃度は、前記キーワード辞書のサイズに比べて疎である請求項２０に記載の移動クライアント。
  27. 学習動作の前記ステップのために使用される学習パラメータは、少なくとも１つの受信されるメッセージに組み込まれる請求項２０に記載の移動クライアント。
  28. 学習パラメータは、少なくとも１つの崩壊定数を含む請求項２６に記載の移動クライアント。
  29. キーワードの前記セットのサブセットだけが、前記移動クライアント上で前記ターゲットメッセージを表示するのに使用される請求項２０に記載の移動クライアント。
  30. キーワードの前記サブセットは、しきい関心値に基づいて決定される請求項２８に記載の移動クライアント。
  31. キーワードの前記サブセットは、それぞれの最上位のキーワード関心重みを有するキーワードを使用して決定される請求項２９に記載の移動クライアント。
  32. 情報を表示するように構成された移動クライアントであって、
    １つまたは複数のそれぞれの第１のメッセージに各セットが関連する、１つまたは複数の第１のキーワードの複数のセットを移動クライアント上で受信するように構成され、ターゲットメッセージに関連するターゲット・キーワードのセットを受信するようにさらに構成された受信回路と、
    前記移動クライアント上で前記それぞれの第１のメッセージのユーザ対話を監視するための監視手段と、
    監視されたユーザ対話に基づいて、前記第１のキーワードを用いて前記移動クライアント上で学習動作を実行して、キーワード関心重みのセットを推定するための学習手段と、
    前記推定されたキーワード関心重みに基づいて、前記移動クライアント上で前記ターゲットメッセージを表示するように構成されたディスプレイとを備える移動クライアント。
  33. 前記ターゲット・キーワードおよび前記キーワード関心重みに基づいて予測ルーチンを実行して、前記ターゲットメッセージの推定されたユーザ関心を算出するための手段をさらに備え、前記ターゲットメッセージは、前記ターゲットメッセージの推定されたユーザ関心が、他のメッセージの他の推定されたユーザ関心と比べて有利である場合に表示される請求項２０に記載の移動クライアント。
  34. 前記予測手段は、少なくとも相互関連付け演算
    Figure 2011504061
     を実行することによって予測ルーチンを実行し、ただし、
    Figure 2011504061
     は、ユーザ関心重みの現在の推定であり、さらにＡは、前記ターゲットメッセージのベクトル表現である請求項３２に記載の移動クライアント。
  35. 前記学習手段は、少なくとも１つの最急降下アルゴリズムを実行して、少なくとも１つのキーワード関心重みを推定する請求項３１に記載の移動クライアント。
  36. 前記学習手段は、前記学習手段の学習動作にランダムな雑音または擬似ランダムな雑音を実行する、組み込む請求項３１に記載の移動クライアント。
  37. ターゲット・キーワードの前記セットの濃度は、前記キーワード辞書のサイズに比べて疎である請求項３１に記載の移動クライアント。
  38. キーワードの前記セットのサブセットだけが、前記移動クライアント上で前記ターゲットメッセージを表示するのに使用される請求項２０に記載の方法。
  39. キーワードの前記サブセットは、しきい関心値に基づいて決定される請求項２８に記載の方法。
  40. １つまたは複数のそれぞれの第１のメッセージに各セットが関連する、１つまたは複数の第１のキーワードの複数のセットを移動クライアント上で受信するための命令と、
    前記移動クライアント上で前記それぞれの第１のメッセージのユーザ対話を監視するための命令と、
    監視されたユーザ対話に基づいて、前記第１のキーワードを用いて前記移動クライアント上で学習動作を実行して、キーワード関心重みのセットを推定するための命令と、
    ターゲットメッセージに関連するターゲット・キーワードのセットを受信するための命令と、
    前記推定されたキーワード関心重みに基づいて、前記移動クライアント上で前記ターゲットメッセージを表示するための命令とを備えるコンピュータ可読媒体を備えるコンピュータプログラム製品。
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