JP2013511779A - 適応質問および推奨の装置および方法 - Google Patents

Abstract

楽しませる方法による適応質問によって、限られた量のユーザプロファイル情報であっても、それと共に、推奨を加入者に提示することができる。また、この質問により、加入者が自分自身についてのことを学習できるようにすることができる。各インタラクションを、頻繁な中断のある断続的な使用に対処するために、短く、ならびに、気楽で楽しいものにすることができる。プロファイル情報を得ること、ならびに、いくぶんランダムであることに焦点が置かれる質問/推奨選択を混ぜることにより、ユーザ体験を楽しいものに保ちながら、加入者についてのことを思いがけなく学習することができる。個人的な詳細を避けることができ、格納された個人情報を編集するためのツールにより、信頼を引き出すためにプライバシーの意識を高めることができる。質問および他の応答は、適切である推奨提供物を選択できるように加入者の特徴付けを可能にする方法で、他の質問につながることが可能である。

Description

米国特許法119条に基づく優先権の主張
本特許出願は、本譲受人に譲渡され、参照により本明細書に明示的に組み込まれている、2009年11月19日に出願した「APPARATUS AND METHOD OF ADAPTIVE QUESTIONING AND RECOMMENDING」という名称の米国仮特許出願第61/262,748号の優先権を主張するものである。

本開示は、モバイル動作環境に関し、より詳細には、モバイルデバイスのユーザに対する質問および推奨を生成する、改善された方法を提供することに関する。

モバイルオペレータまたはモバイルデバイスキャリアは、今日の電気通信産業において大きな役割を果たしている。初めに、そのようなモバイルオペレータは、それらの加入者ベースを増大させることによって収入をもたらすことに努力を集中させた。しかし、数カ国では、市場が飽和点に近付いてきているために、加入者ベースを増大させる範囲は現在、非常に限定されるようになっていることは理解されよう。結果として、モバイルオペレータは、収入を増すために、加入者への付加価値サービスの提供へと手を広げてきている。

収入の増大をもたらす1つの手段は、着信音、壁紙、ゲームその他など、ユーザへのプレミアムサービスの販売を通じたものである。これらのサービスは、モバイルオペレータ自体によって、または、モバイルオペレータと連携して、もしくは独立して活動し、キャリアのネットワークを活用してそのようなサービスを提供することができる、モバイルデバイスメーカーもしくはメディアブランドなど、企業体によって提供されることがある。これらのサービスは、料金を支払うと、モバイルデバイスへのダウンロードが使用可能となりうる。

潜在的な販売収益を最大にするなど、多数の利点は、ユーザにとって関心がある可能性が最も高いコンテンツまたはサービスを推奨かつプロモートすることで生じる。さらに、ユーザは、これらの個別に推奨されたコンテンツおよびサービスに照らしてユーザのモバイルデバイスを使用して、または、独立して、キャリアのネットワークを活用して、よりよい体験を有することができる。

しかし、役立つ提案をモバイルデバイスのユーザに提供することは、ユーザ、ユーザのデモグラフィックス、好き嫌いについての情報の欠如によって妨げられることがある。この問題の軽減は、名前およびアドレスなど、加入者情報の登録が必要とされないプリペイドコーリングプランの匿名性によって、かつ、異なる電話を有する何人かのユーザが単一の加入を共有することができるファミリープランの使用において、より困難になる。もう1つの例として、ユーザは、そこから将来の取引についての推奨を導出すための、限られた数の購入またはインタラクションを行う可能性がある。追加の態様として、推奨を改善するためにユーザ入力を求めることは、ユーザによっては退屈または押しつけがましいことになる可能性があり、そのようなユーザは、したがって、参加を拒否するようになる。

以下で、1つまたは複数の態様の簡単な概要を、そのような態様の基本的な理解を提供するために提示する。この概要は、すべての企図された態様の広範な概観ではなく、すべての態様の主要または重要な要素の識別も、いずれかまたはすべての態様の範囲の線引きも意図されない。その唯一の目的は、1つまたは複数の態様のいくつかの概念を、後に提示されるより詳細な説明への前置きとして、簡単な形式で提示することである。

1つまたは複数の態様およびその対応する開示によれば、クエリを行うこと、ならびに、関心があると知られている、および、知られていないコンテンツを共に提供することによって、楽しませる方法で、無線モバイルデバイスなど、デバイスのユーザについて学習することに関連して、様々な態様が説明される。

一態様では、以下のステップを実装するために、コンピュータ可読ストレージメディアに格納されたコンピュータ実行可能命令を実行するプロセッサを用いることによって、コンテンツをユーザに推奨するための方法が提供される。すなわち、インタラクションクエリのセットがアクセスされる。各クエリは、決定関連付けおよび提示命令に関連付けられうる。提示命令に従って、モバイルユーザインタフェースを介して、インタラクションクエリが提示される。インタラクションクエリに対する応答に基づいて、モバイルユーザインタフェースのユーザの第1の特徴が決定される。第1の特徴に対応するように選択される第1のオブジェクト、および、第2の特徴に関する情報を求めるように選択される第2のオブジェクトを備える、複数のコンテンツオブジェクトが、ユーザインタラクションのために提示される。第2の特徴は、ユーザについて知られることが望ましい特徴を備える。

もう1つの態様では、コンテンツをユーザに推奨するためのコンピュータプログラム製品が提供される。少なくとも1つのコンピュータ可読ストレージメディアは、少なくとも1つのプロセッサによって実行されるとき、以下のコンポーネントを実装するコンピュータ実行可能命令を格納する。すなわち、プロセッサによって実行可能な少なくとも1つの命令は、インタラクションクエリのセットにアクセスし、各クエリは、決定関連付けおよび提示命令に関連付けられる。プロセッサによって実行可能な少なくとも1つの命令は、提示命令に従って、モバイルユーザインタフェースを介して、インタラクションクエリを提示する。プロセッサによって実行可能な少なくとも1つの命令は、インタラクションクエリに対する応答に基づいて、モバイルユーザインタフェースのユーザの第1の特徴を決定する。プロセッサによって実行可能な少なくとも1つの命令は、第1の特徴に対応するように選択される第1のオブジェクト、および、第2の特徴に関する情報を求めるように選択される第2のオブジェクトを備える、複数のコンテンツオブジェクトを、ユーザインタラクションのために提示する。第2の特徴は、ユーザについて知られることが望ましい特徴を備える。

追加の態様では、コンテンツをユーザに推奨するための装置が提供される。少なくとも1つのコンピュータ可読ストレージメディアは、少なくとも1つのプロセッサによって実行されるとき、以下のコンポーネントを実装するコンピュータ実行可能命令を格納する。すなわち、インタラクションクエリのセットにアクセスする手段であって、各クエリは、決定関連付けおよび提示命令に関連付けられる手段が提供される。提示命令に従って、モバイルユーザインタフェースを介して、インタラクションクエリを提示する手段が提供される。インタラクションクエリに対する応答に基づいて、モバイルユーザインタフェースのユーザの第1の特徴を決定する手段が提供される。第1の特徴に対応するように選択される第1のオブジェクト、および、第2の特徴に関する情報を求めるように選択される第2のオブジェクトを備える、複数のコンテンツオブジェクトを、ユーザインタラクションのために提示する手段が提供される。第2の特徴は、ユーザについて知られることが望ましい特徴を備える。

さらなる態様では、コンテンツをユーザに推奨するための装置が提供される。コンピューティングプラットフォームは、インタラクションクエリのセットにアクセスし、各クエリは、決定関連付けおよび提示命令に関連付けられる。ユーザインタフェースは、提示命令に従って、インタラクションクエリを提示する。コンピューティングプラットフォームはさらに、インタラクションクエリに対する応答に基づいて、モバイルユーザインタフェースのユーザの第1の特徴を決定する。ユーザインタフェースはさらに、第1の特徴に対応するように選択される第1のオブジェクト、および、第2の特徴に関する情報を求めるように選択される第2のオブジェクトを備える、複数のコンテンツオブジェクトを、ユーザインタラクションのために提示する。第2の特徴は、ユーザについて知られることが望ましい特徴を備える。

さらに1つの態様では、以下のステップを実装するために、コンピュータ可読ストレージメディアに格納されたコンピュータ実行可能命令を実行するプロセッサを用いることによって、コンテンツをユーザに推奨するための方法が提供される。すなわち、モバイルデバイスに、インタラクションクエリのセットが供給され、各クエリは、決定関連付けおよび提示命令に関連付けられる。提示命令に従って提示された、インタラクションクエリのセットのうち少なくとも1つに対するユーザの応答を示す、レポートが、モバイルデバイスから受信される。インタラクションクエリに対する応答に基づいて、ユーザの第1の特徴が決定される。第1の特徴に基づいてユーザプロファイルが更新される。第1の特徴に対応するように選択される第1のオブジェクト、および、第2の特徴に関する情報を求めるように選択される第2のオブジェクトを備える、複数のコンテンツオブジェクトが、ユーザインタラクションのためにモバイルデバイスへ送信される。第2の特徴は、ユーザについて知られることが望ましい特徴を備える。

さらにもう1つの態様では、コンテンツをユーザに推奨するためのコンピュータプログラム製品が提供される。少なくとも1つのコンピュータ可読ストレージメディアは、少なくとも1つのプロセッサによって実行されるとき、以下のコンポーネントを実装するコンピュータ実行可能命令を格納する。すなわち、プロセッサによって実行可能な少なくとも1つの命令は、モバイルデバイスにインタラクションクエリのセットを供給し、各クエリは、決定関連付けおよび提示命令に関連付けられる。プロセッサによって実行可能な少なくとも1つの命令は、提示命令に従って提示された、インタラクションクエリのセットのうち少なくとも1つに対するユーザ入力を示す、モバイルデバイスからのレポートを受信する。プロセッサによって実行可能な少なくとも1つの命令は、インタラクションクエリに対する応答に基づいて、モバイルユーザインタフェースのユーザの第1の特徴を決定する。プロセッサによって実行可能な少なくとも1つの命令は、第1の特徴に基づいてユーザプロファイルを更新する。プロセッサによって実行可能な少なくとも1つの命令は、第1の特徴に対応するように選択される第1のオブジェクト、および、第2の特徴に関する情報を求めるように選択される第2のオブジェクトを備える、複数のコンテンツオブジェクトを、ユーザインタラクションのためにモバイルデバイスへ送信する。第2の特徴は、ユーザについて知られることが望ましい特徴を備える。

さらに追加の態様では、コンテンツをユーザに推奨するための装置が提供される。少なくとも1つのコンピュータ可読ストレージメディアは、少なくとも1つのプロセッサによって実行されるとき、以下のコンポーネントを実装するコンピュータ実行可能命令を格納する。すなわち、モバイルデバイスにインタラクションクエリのセットを供給する手段であって、各クエリは、決定関連付けおよび提示命令に関連付けられる手段が提供される。提示命令に従って提示された、インタラクションクエリのセットのうち少なくとも1つに対するユーザ入力を示す、モバイルデバイスからのレポートを受信する手段が提供される。インタラクションクエリに対する応答に基づいて、モバイルユーザインタフェースのユーザの第1の特徴を決定する手段が提供される。第1の特徴に基づいてユーザプロファイルを更新する手段が提供される。第1の特徴に対応するように選択される第1のオブジェクト、および、第2の特徴に関する情報を求めるように選択される第2のオブジェクトを備える、複数のコンテンツオブジェクトを、ユーザインタラクションのためにモバイルデバイスへ送信する手段が提供される。第2の特徴は、ユーザについて知られることが望ましい特徴を備える。

なおさらなる態様では、コンテンツをユーザに推奨するための装置が提供される。送信器は、モバイルデバイスにインタラクションクエリのセットを供給し、各クエリは、決定関連付けおよび提示命令に関連付けられる。受信器は、提示命令に従って提示された、インタラクションクエリのセットのうち少なくとも1つに対するユーザによる応答を示す、モバイルデバイスからのレポートを受信する。コンピューティングプラットフォームは、インタラクションクエリに対する応答に基づいて、ユーザの第1の特徴を決定し、かつ、第1の特徴に基づいてユーザプロファイルを更新する。送信器はさらに、第1の特徴に対応するように選択される第1のオブジェクト、および、第2の特徴に関する情報を求めるように選択される第2のオブジェクトを備える、複数のコンテンツオブジェクトを、ユーザインタラクションのためにモバイルデバイスへ送信する。第2の特徴は、ユーザについて知られることが望ましい特徴を備える。

前述および関連の目的を達成するため、1つまたは複数の態様は、以下で十分に説明され、かつ、特許請求の範囲において特に指摘される特徴を備える。以下の説明および付属の図面は、1つまたは複数の態様のある例示的特徴を詳細に示す。これらの特徴は、しかし、様々な態様の原理が用いられることのある様々な方法の少数を示すものであり、この説明は、そのようなすべての態様およびそれらの均等物を含むように意図される。

ユーザまたは加入者とインタラクトするための適応質問エンジンおよび推奨エンジンを有するシステムの一態様のブロック図である。 適応質問および/または推奨を行う方法の一態様の流れ図である。 クライアントをサポートする推奨エンジンを有する分散アーキテクチャを用いる、通信ネットワークの一態様の概略図である。 図1のシステムの一態様において尋ねられるべき次の質問を決定する方法の一態様の流れ図である。 図1のシステムの一態様において使用するためのユーザプロファイルの一態様の概略図である。 図1のシステムの一態様において使用するための重み付き属性リストの一態様の概略図である。 図1のシステムの一態様において使用するための質問の一態様の概略図である。 図1のシステムの一態様において使用するための、1つまたは複数のユーザ固有のランク付けされた質問の一態様の概略図である。 サーババックエンドによって行われる動作の方法またはシーケンスの一態様の流れ図である。 サーバフロントエンドによって行われる動作の方法またはシーケンスの一態様の流れ図である。 クライアントデバイスによって行われる動作の方法またはシーケンスの一態様の流れ図である。 クイズを提示するユーザインタフェースの一態様のグラフィカル描写である。 ユーザプロファイルおよび他のユーティリティを提示するユーザインタフェースの一態様のグラフィカル描写である。 楽しませる方法で推奨を提示するユーザインタフェースの一態様のグラフィカル描写である。 もう1つの楽しませる方法で推奨を提示するユーザインタフェースの一態様のグラフィカル描写である。 追加の楽しませる方法で推奨を提示するユーザインタフェースの一態様のグラフィカル描写である。 適応質問および推奨の方法の一態様の流れ図である。 適応質問および推奨システムの一態様で使用するための、ホームページユーザインタフェースの一態様のグラフィカル描写である。 適応質問および推奨システムの一態様で使用するための、推奨リスティングユーザインタフェースの一態様のグラフィカル描写である。 適応質問および推奨システムの一態様で使用するための、ランダム推奨リスティングユーザインタフェースの一態様のグラフィカル描写である。 適応質問および推奨システムの一態様で使用するための、推奨アイテム詳細ユーザインタフェースの一態様のグラフィカル描写である。 適応質問および推奨システムの一態様で使用するための、クイズユーザインタフェースの一態様のグラフィカル描写である。 適応質問および推奨システムの一態様で使用するための、クイズ結果ユーザインタフェースの一態様のグラフィカル描写である。 適応質問および推奨システムの一態様で使用するための、クイズ結果比較ユーザインタフェースの一態様のグラフィカル描写である。 適応質問および推奨システムの一態様で使用するための、質問結果比較ユーザインタフェースのもう1つの態様のグラフィカル描写である。 適応質問および推奨システムの一態様で使用するための、ユーザプロファイルユーザインタフェースの一態様のグラフィカル描写である。 適応質問および推奨システムの一態様で使用するための、識別された関心リスティングユーザインタフェースの一態様のグラフィカル描写である。 適応質問および推奨のための例示的環境の一態様の概略図である。 推奨エンジンがクライアントモバイルデバイスをサポートするための分散無線通信システムの一態様の概略図である。 モバイルオペレータならびにプロファイルおよび推奨システムに関連付けられたあるコンポーネント間のインタラクションを有する、推奨ネットワークの一態様の概略図である。 適応質問および推奨のためのシステムまたは装置の一態様の概略図である。 適応質問および推奨のためのシステムまたは装置のもう1つの態様の概略図である。

適応質問および推奨エンジンは、ユーザを楽しませるように迅速に特徴付けることによって、キャリアにとっての追加収入のための機会を作り出しながら、モバイルデバイスによるユーザ体験を高めることができる。1つまたは複数の態様では、クエリ(例えば、ユーザ特徴付けを求めるように意図された質問のセット)を介したインタラクションのための機会は、(例えば、メタデータを介して)クエリをユーザに提示する方法(例えば、クイズ、好き嫌い選択ゲームなど)に関連付けられる。加えて、1つまたは複数の態様では、ユーザからの明示的または暗示的応答を、クエリのためのさらなる決定ベースのメタデータに従って使用して、追加のクエリを選択し、ならびに、(例えば、コンテンツの)推奨を生成することができる。

例示的態様では、買い物補助プログラムは、ユーザに提示された質問のシーケンスに対する自己特徴付け応答の組み合わせによって、かつ、何のオブジェクトがユーザによって選択、廃棄、ランク付けされるかなどによって学習される推論された特徴付けによって、ユーザを知るようになることが可能である。例えば、いくつかの態様では、ユーザにより表された必要性に応答するアイテムが、ユーザの暗示的または明示的好みを満たしても満たさなくてもよいアイテムと共に提示される。ユーザがどのように応答するかに基づいて、買い物補助プログラムは、将来の推奨を決定する際に使用するための、ユーザのさらなる特徴付けを決定することができる。

もう1つの例として、不動産プログラムは、価格範囲、位置および住宅要件に関して、ユーザから基本情報を収集することができる。次いで、ある範囲の家を示すことによって、不動産プログラムは、ユーザをよりよく特徴付け、特に、ユーザがはっきり表現することができなかった、または、はっきり表現することに気が進まなかった、ユーザの好みを確かめることが可能となる。

さらに追加の一例として、何のビデオを見るべきか、何の音声を聴くべきか、何のテキストを読むべきかなどについて、ユーザにアドバイスする、アドバイザまたはリコメンダプログラムを考えられたい。例えば、アドバイザまたはリコメンダプログラムがなければ、提供物の範囲は、特にオンデマンド環境では、気が遠くなるようなものになりうる。質問のある組み合わせを提示すること、ならびに、既知のまたは推論されたユーザの快適帯(例えば、関心があるエリア)の内部およびわずかに外部のユーザ属性を発見するように設計された、推奨または質問を提示することによって、このプログラムは、ユーザの傾向または関心をユーザが意識的に自覚することがなくても、インテリジェントな推奨に達する。

そのような集中的な適応質問および推奨補助は、その帯域幅および提示機能が限定されたモバイルインタフェースによってコンテンツ提供物を提示するとき、特に役立つ可能性がある。例えば、モバイルデバイスによる買い物は、品物およびサービスの通路から通路へと見て回ることが可能であるというよりも、店頭のウィンドウを見ることにより似たものとなりうる。したがって、説明される態様の1つまたは複数は、ユーザから所定の情報を引き出すように、ならびに、ユーザを引き付けるように設計された、質問パターンまたはシーケンスを提供する。質問パターンは、最初に、同じまたは類似の質問に対して過去にあったユーザ応答に基づくことが可能であり、情報収集およびユーザエンターテインメントのある組み合わせを取得するように構成されうる。さらに、場合によっては、説明される態様は、ユーザプロファイルを更新し、また、さらにユーザを特徴付けるか、もしくは引き付けるために、各ユーザ応答の結果として次の質問または全体の質問パターンをリアルタイムで適合させることができる、質問エンジンを含んでもよい。加えて、増え続けるデータが、特定の質問に対するユーザからの回答を介してユーザプロファイルに追加されることに基づいて、推奨エンジンは、パーソナライズされた推奨をユーザに提供するように動作することができ、このパーソナライズされた推奨は、ユーザのコンテキスト(例えば、買い物プログラム、対、エンターテインメントオプション、ユーザの位置などに対処するプログラムなど、特定のタイプのリコメンダプログラム)に基づいて変わることが可能である。したがって、説明される適応質問および/または推奨の装置および方法は、ユーザの知識、および/または、ユーザに合わせてパーソナライズされた推奨を得る。

図面を参照して、様々な態様がこれから説明される。以下の説明では、説明の目的で、1つまたは複数の態様の完全な理解を提供するために、多数の特定の詳細が説明される。しかし、様々な態様がこれらの特定の詳細なしに実施されうることは、明らかであろう。他の例では、周知の構造およびデバイスが、これらの態様の記載を容易にするためにブロック図の形式で示される。

図1を参照すると、適応質問および推奨のためのシステム99は、ユーザ104がコンテンツ106を体験するための1つまたは複数のユーザインタフェース102を提示する、デバイス100を含む。適応質問エンジン107は、ローカルに、リモートに、または分散アーキテクチャ内に位置してもよく、それによりユーザ104を特徴付けることができる、ユーザインタフェース102を介したエンターテイニングインタラクションを提供することによって、ユーザ体験を高めるために、コンピューティングプラットフォーム110とインタラクトする。例えば、ユーザ104は、そのデモグラフィック、行動、好みもしくは関心データ、または、取引履歴が使用可能でない、新しいユーザでありうる。もう一方の極端な状態では、ユーザ104を十分に特徴付けることができるが、この特徴付けを更新して、ユーザ104の進化しつつある嗜好および生活状況を検出するため、ならびに、おそらく、ユーザ104が不慣れな新しいエリアを開くための、継続的な必要性が存在する。1つまたは複数のユーザ属性123を介してなど、ユーザを特徴付けることができるデータには、マーケティング関連、デモグラフィック関連など、ユーザの関心または説明を定義するデータが含まれることがあり、そのようなデータは、本明細書で「キーストーン」データ126と呼ばれることがある。一態様では、1つまたは複数の属性123は、ユーザに関連付けられたユーザプロファイル122内に格納されうる。また、そのような「キーストーン」データ126を追求して、ユーザの総合的な特徴付けをサポートする際に、一態様では、適応質問エンジン107は、ユーザ体験を高めるためにキーストーンデータ126を引き出すように設計されたクエリまたはインタラクション質問112のセット内で散在された、関係のない転換、例えば、キーストーンデータに関連しない質問を提供することができる。したがって、適応質問エンジン107は、本明細書で質問パターンとも呼ばれる、インタラクションクエリ112のセットを生成することができ、インタラクションクエリ112は、キーストーンデータ126を取得するように、ならびに、例えば、1つまたは複数のエンターテイニングクエリ115を介して、ユーザを引き付けるように構成されたクエリであり、適応質問エンジン107は、さらなる特徴付けが取
得または推論されうるように、さらなるインタラクションを引き出すことができる。システム99は、それにより、ユーザ104のためのユーザプロファイル122を構築することができ、ユーザプロファイルは、1つまたは複数の属性123を含み、1つまたは複数の属性123は、例えば、インタラクションクエリ112のセットのうち1つまたは複数に対する応答117において取得された、キーストーンデータ126を含みうるか、またはキーストーンデータ126から導出されうる。ユーザプロファイル122内の1つまたは複数の属性123によるユーザ104の特徴付けに基づいて、ローカルに、リモートに、または分散アーキテクチャ内に位置してもよい推奨エンジン108は、コンテンツを推奨するための方法を実行し、それにより、例えば、コンテンツなど、品物またはサービスに関する、1つまたは複数の推奨125を、ユーザ104に提示するために生成することができる。一態様では、例えば、1つまたは複数の推奨125に基づいた、ユーザによる品物またはサービスの購入は、このシステムを使用する無線キャリアにとっての収入の機会を増すことができ、ならびに、コンテンツなど、所望の品物またはサービスに対するユーザ104の必要性を満たすことができる。加えて、いくつかの態様では、適応質問エンジン107は、1つまたは複数の属性123を更新するため、および、さらなる質問および推奨を行うための基礎を提供するために、例えば、購入を行う、さらなる問い合わせを行う、または無視するなど、ユーザ104がどのように推奨125とインタラクトするかを評価する。

そのために、図2のコンテンツを推奨する方法150をさらに参照すると、一態様によれば、コンピューティングプラットフォーム110は、インタラクションクエリ112のセットにアクセスする(図2、ブロック152)。例えば、一態様では、インタラクションクエリ112のセットは、少なくとも1つのキーストーンクエリ113および少なくとも1つのエンターテイニングクエリ115を含み、インタラクションクエリ112のセットは、1つまたは複数のユーザ属性123の定義において使用するための、少なくとも1つのキーストーンデータ126の決定を可能にするように設計される。インタラクションクエリ112の所与のセットでは、キーストーンクエリ113およびエンターテイニングクエリ115の組み合わせを決定するために任意の数の手法を採用することができ、これらの手法には、ランダムな組み合わせ、所定のシーケンス(例えば、3つのエンターテイニングクエリ毎に、その後で1つのキーストーンクエリを尋ねる)、キーストーン(またはインタラクティブ)クエリを尋ねるために適応レートを使用することが含まれるが、それらに限定されず、例えば、このレートは、個々のユーザがキーストーンデータ126をどの程度提供したがっている、またはしたがっていないと認められるかに基づいて、適応する。例えば、多くの情報を共有することを大変気楽に感じている人に対して、説明された態様は、高い頻度のキーストーンクエリを有することができ、それに対して、より控え目なユーザにはより低い頻度にすることができ、説明された態様は、キーストーンクエリをたまにのみ提示することができる。また、各クエリ112をメタデータ111に関連付けることができ、メタデータ111には、決定関連付け114および提示命令116が含まれるが、それらに限定されない。例えば、一態様では、決定関連付け114は、キーストーンデータ126、もしくは、ユーザから受信された応答117に基づいてユーザを特徴付けることを可能にする属性123のうち、1つまたは複数と、現在のクエリに対する応答117に基づいてユーザに提示されうる、1つまたは複数の他のクエリにリンクするリンキングデータ、ユーザに尋ねるための別のクエリに関する任意の他のデータ、発見するためのユーザプロファイル属性、または、ユーザに推奨するためのコンテンツアイテム
など、データを含みうるが、それらに限定されない。さらに、例えば、一態様では、提示命令116は、「イエス」または「ノー」のオプション、複数のオプション、ソーティング、ランキング、ゲームスタイルの選択、その他など、提示スタイルを含む、対応するクエリをどのようにユーザに提示するべきであるかに関する1つまたは複数の命令またはデータを含みうるが、それらに限定されない。したがって、ユーザインタフェース102は、対応する提示命令116に従って、1つまたは複数のインタラクションクエリ112を提示し、例えば、ユーザ入力119に基づいた、少なくとも1つの対応する応答117または回答を受信する(図2、ブロック154および156)。適応質問エンジン107および/または推奨エンジン108は、少なくとも1つのインタラクションクエリ112または複数のクエリに対する少なくとも1つの応答に基づいて、ユーザ104の第1の特徴(例えば、スポーツファン)、例えば、属性123をさらに決定する(図2、ブロック158)。ユーザインタフェース102は、第1のユーザ特徴に対応するように選択される第1のオブジェクト118(例えば、ユーザをスポーツファンとして定義する属性123に対応する、バスケットボールのペイパービューチケット)、および、知ることが望ましいユーザ属性127など、第2のユーザ特徴に関する情報を求めるように選択される第2のオブジェクト120(例えば、特定の音楽グループのための音楽ダウンロード)など、複数のコンテンツオブジェクトを、さらなるユーザインタラクションのためにさらに提示する(図2、ブロック160)。知ることが望ましいユーザ属性127によって定義されうるような、第2のユーザ特徴は、例えば、ユーザがそのスポーツファンである特定のスポーツなど、既知の属性123をさらに定義するデータ、または、新しい関心もしくはその欠如を定義するデータ、または、ユーザを説明する新しいキーストーンデータ126を含みうる。例えば、一態様では、適応質問エンジン107および/または推奨エンジン108は、第2のユーザ特徴、または、知ることが望ましいユーザ属性127のデータを取得する見込みと相関する、インタラクションクエリ112のセットのうち1つを選択することができる。さらに、代替または追加の例では、適応質問エンジン107および/また
は推奨エンジン108は、関連性に従って、インタラクションクエリ112のセットのうち1つを選択することができる。例えば、説明された態様が、ユーザが競技チームを伴うスポーツを好むことを知るとすると、たとえ、ユーザが、例えば、ジャズタイプの音楽の方を好むか、ロックタイプの音楽の方を好むかを見いだすことが、より高い優先度でありうるとしても、説明された態様は(ヒューリスティックス、決定アルゴリズム、オペレータ入力などを介して)、そのことが、ユーザが生の試合に行くことを好むか、試合をテレビで見る方を好むかを見いだすことに関連する可能性があると決定することができる。任意選択で、複数の提示されたオブジェクトに応答して、1つまたは複数の追加の応答がユーザから受信されうる(図2、ブロック162)。例えば、1つまたは複数の応答は、第2のオブジェクトに対する明示的肯定または明示的廃棄入力のうち、1つを受信することを含んでもよく、例えば、これらは、第2のオブジェクトに対応する関心または関心の欠如をそれぞれ示すことができ、または、第2のオブジェクトと比較して第1のオブジェクトの方を好むという入力、またはその逆も同様に含みうる。

したがって、ユーザプロファイル122は、応答117または直接ユーザ入力124に基づく1つまたは複数の属性123など、増えつつある量のデータでポピュレートされうる。例えば、いくつかの態様では、1つまたは複数の属性123は、1つまたは複数の応答117に含まれるか、または直接ユーザ入力124に含まれるか、または双方であるキーストーンデータ126、1つまたは複数の応答117に基づくか、または直接ユーザ入力124に含まれるか、または双方である推論128を含みうるか、またはそれらから導出されうる。ユーザプロファイル122が存在する限り、以前に提示されたインタラクションクエリ112のための決定関連付け114から、ユーザプロファイル122に関連付けられる追加のインタラクションクエリ112を選択することができる。また、上述のように、クエリとの後続のユーザインタラクションを維持する目的で、ユーザを楽しませるかまたは引き付けるためなど、エンターテイニングクエリ115をまた、デバイス100がユーザ体験を高めるために供給されたインタラクションクエリ112のセット内で、キーストーンクエリ113の間に散在させることもできる。

異なる応答が異なる後続のクエリを促すように、クエリ112を本質的に相互に関連させることができる。別法として、クエリ112の焦点の変化は、バッチ単位で起こる可能性があり、例えば、分散システムアーキテクチャの場合、デバイス100の計算処理量および電力供給に重い負担をかけることを回避するために、そのような決定がリモートで行われるときである。

クエリ112は、推奨された品物またはサービスの形式であってもよく、例えば、推奨125は、あるタイプのインタラクションクエリ112と考えられうる。別法として、クエリ112に対する応答117は、例えば、品物またはサービスなど、推奨125を定期的に提示することにつながることが可能である。いくつかの態様では、インタラクションクエリ112または推奨125は、新しい機会が推奨エンジン108によって検出されるとき、デバイス100上で提示するために生成されうる。例えば、推奨エンジン108が、あるコンサートのためのチケット販売が発表されるという情報を得る場合、推奨エンジン108は、そのコンサートへの関心と相関する少なくとも1つの属性123を有するユーザプロファイル122を有するあらゆるユーザに、そのコンサートを推奨することができる。すなわち、推奨エンジン108は、ユーザプロファイル内のユーザ属性など、第1および/または第2の特徴に基づく、第3のオブジェクトを、その第3のオブジェクト、例えば、そのコンサートのためのチケットの可用性を決定することに応答して、続いて提示することができる。別法として、または加えて、ユーザ104は、クエリ112または推奨125を要求することができる。別法として、または加えて、クエリ112または推奨125を受信する一定の間隔を識別する入力、例えば、「週に一度の推奨」など、ユーザにより指定された時間間隔をユーザ104から受信することができ、それにより、推奨エンジン108は、長期間に渡るユーザとのインタラクションを持続することができるようになる。

一態様では、適応質問エンジン107および/または推奨エンジン108は、ユーザプロファイル122内に属性123がほとんどないか、またはない状態で、例えば、ユーザ104のための最初のデモグラフィック、好み、閲覧、プレビューまたは格付けデータなしであっても、動作することができる。これは、コールドスタート問題と呼ばれることがある。これらの態様では、適応質問エンジン107および推奨エンジン108は、ルックアップテーブル129を含んでもよく、ルックアップテーブル129は、質問についての履歴データ、および、システム99の他のユーザがそのような質問にどのように応答しているかを含んでもよく、それにより、適応質問エンジン107および/または推奨エンジン108は、ユーザの総人口の全体で、どの質問がうまくいき、どの質問がそれほどうまくいかないかを決定することができるようになる。すなわち、ルックアップテーブル129は、複数の使用可能なインタラクションクエリを、複数のユーザプロファイルからのインタラクションクエリ応答データに相関させる。そのような情報に基づいて、例えば、適応質問エンジン107および/または推奨エンジン108は、過去にうまくいった質問を、新しいユーザに使用するためのインタラクティブクエリ112のセットのために選択することができる。別法として、または加えて、新しいユーザに使用するためのインタラクティブクエリ112のセットのための質問は、自由解答方式の質問を含んでもよく、それにより、ユーザは1つまたは複数の属性123を識別できるようになり、これらの質問に対する応答117は次いで、ユーザにとって関心があると決定されるさらなる質問または推奨を選択するために使用される。

さらに、いくつかの態様では、適応質問エンジン107および/または推奨エンジン108は、推奨のための特定のコンテンツアイテム、例えば、推奨125が、メタデータによって十分に記述されない場合であっても、動作することができる。例えば、適応質問エンジン107および/または推奨エンジン108は、履歴データから、例えば、ルックアップテーブル129から、推奨125への関心を以前に選択または示したユーザのタイプを定義する、推論を引き出すことができる。

さらに、適応質問エンジン107は、人を引き付ける会話または短時間の性格クイズを定義するようにインタラクションクエリ112のセットを構成し、推奨125を提示する際に推奨エンジン108と共に動作し、それにより、ますます多くの情報を進んで与えるようにユーザ104を引き出すことができる。加えて、適応質問エンジン107は、クエリ112または推奨125に対するユーザ応答117のリアルタイムフィードバックを利用して、後続のクエリを、ユーザにとってより関心のあるものとなるように、または、新しいユーザ属性123を発見するように、適合させることができる。また、システム99の装置および方法を、(例えば、ウェブベースのツール、インストール済みのアプリケーション、ホーム画面上のユーザインタフェース、「あなたへのお勧め」カテゴリ内などとして)容易に発見できるようにし、容易に使用するために、デバイス100上に位置付けることができる。

例示的態様では、適応質問エンジン107は、インタラクティブ質問および回答シーケンスを作成するための動的および柔軟な機構を提供する。例えば、各インタラクションクエリ112は、テキスト、グラフィックスまたは音声のうち1つまたは複数など、1つまたは複数の情報フォーマットを含んでもよい。それ自体において推論128を提供することができる、個々のクエリ112をスキップすることができる。したがって、一態様では、適応質問エンジン107は、以前の質問に対する回答または無回答を含む、応答117に少なくとも部分的に基づいて、次の質問を選択することができる。例えば、ユーザ104が、そのユーザがスポーツを好むことを示す場合、次の質問を、ユーザ104が様々な種類のスポーツの観客であるか、現役のプレイヤであるかに、絞り込むことができる。さらに、上述のように、推奨125を、インタラクションクエリ112として提示することができる。いくつかの態様では、属性123またはキーストーンデータ126(例えば、年齢、性別)は、直接尋ねられてもよく、または、ユーザによって入力されてもよい。また、いくつかの態様では、位置情報を、後続のクエリまたは推奨のために考慮に入れることができる。また、いくつかの態様では、デバイス100におけるユーザインタラクションの最近の入力またはローカル情報を、インタラクションクエリ112および/または推奨125を考案する際に、考慮することができる。加えて、いくつかの態様では、プライバシー管理の一部として、かつ、ユーザの信頼および開放性を高めるために、ローカルに格納された入力もしくはインタラクション、またはユーザプロファイルデータを削除する機会を、ユーザ104に与えることができる。

図3を参照すると、図1の適応質問エンジン107および推奨エンジン108の可能な実装の一態様では、通信システム200は、エンターテイニング質問を通じて生成された適応質問および推奨を提供するための分散アーキテクチャを用いることができる。適応質問および推奨機能の少なくとも一部を、推奨アプリケーション204において提供することができ、推奨アプリケーション204は、専用アプリケーション、ブラウザ205または別のアプリケーション206のうち1つまたは複数を通じて実装可能であり、これらのいずれかまたは全部は、サービスアプリケーションプログラミングインタフェース(API)210を介して質問および推奨システム214のフロントエンドにインタフェースされるプロセッサ208上で実行することができ、質問および推奨システム214のフロントエンドは、ウェブサービスAPI 212を含む。

質問および推奨システム214のバックエンドは、カタログ222をポピュレートするために、質問を格納する質問リポジトリ218、および、コンテンツアイテムを格納するコンテンツアイテムリポジトリ220を利用する。モバイルデバイス202は、フロントエンド212から、推奨125を受信し、インタラクションクエリ112など、1つまたは複数の質問、またはクイズ、または格付けするべきアイテムなどを受信し、リアルタイムフィードバック215のために応答117または回答(例えば、明確または暗示的、2値または定量的など)を返す。

質問ビルダコンポーネント224は、質問およびコンテンツアイテムをカタログ222から検索かつ更新し、質問設計者226とインタラクトし、質問設計者226が質問/クイズ、例えば、インタラクションクエリ112を作成するためのサポートツールを提供する。一態様では、質問ビルダコンポーネント224は、現在のインタラクションクエリ112または質問218に対して受信された応答117または回答に応じて、続いて提示するための代替質問または質問タイプを含めて、リッチなメタデータ111により質問を作成するため、かつ、質問シーケンスまたは任意選択の進行を有するインタラクションクエリ112を作成するために使用可能な、会話スクリプティングツール227を含んでもよい。

例えば、システム214とユーザの間のインタラクションの流れの作成に加えて、会話スクリプティングツール227は、インタラクションクエリ112のセット内の質問218の間の固定されたシーケンスではなく、柔軟なつながりを提供することができる。したがって、ある質問218と次の質問218の間のつながりは、固定された非適応シーケンスと比較して、はるかにより滑らかかつ動的である(例えば、「コンソールゲームが好きですか?」に対する回答が「イエス」である場合、ゲームのジャンルをより詳細に調査する質問が選択される)。しかし、このつながりを緩めて、エンターテイニングクエリ115(図1)など、間違った、または注意をそらす質問を散在させて、尋問のように聞こえることを避けることができる。さらに、会話スクリプティングツール227は、少なくともいくつかの場合には、自動質問シーケンス選択を可能にすることができる。

図4を参照すると、例えば、一態様では、動的な適応質問の方法250は、質問を求める要求を受信することを含む(ブロック252)。例えば、質問を求める要求は、クライアントモバイルデバイス202(図3)から、質問ビルダコンポーネント224(図3)においてなど、推奨エンジン214(図3)において受信されうる。

方法250は、回答が入手可能であるかどうかを判定すること(ブロック254)をさらに含んでもよい。例えば、質問を求める要求(ブロック252)は、前の質問に対応する1つまたは複数の回答を受信すること(ブロック256)に基づいてもよい。そうである場合、方法250は、続けて回答を処理する(ブロック258)。例えば、一態様では、回答を処理することは、前の質問における情報およびその様々な回答に基づいてユーザプロファイルを更新すること、ユーザプロファイルに関連付けられたグループプロファイルを更新すること、更新されたユーザプロファイル属性に基づいて新しい推奨を取得すること、尋ねられた、かつ/または、回答された質問のユーザ履歴を更新すること、または、質問シーケンス情報の履歴を更新することのうち、1つまたは複数を含みうるが、それらに限定されない。すなわち、ユーザプロファイルの更新に関しては、ユーザが一定の方法で回答する場合、ユーザについて一定の学習がなされ、この学習は、ユーザプロファイル内のユーザを定義する1つまたは複数の属性の値に対して、変化に関して、正または負と表されうる。プロファイルグループの更新に関しては、これは、全員がある属性、属性値またはその範囲を共有する類似の人々のセットを定義する、1つまたは複数のグループを更新することを含んでもよい。

回答を処理した後(ブロック258)、または、回答が入手可能でない、例えば、要求が、初めてのユーザ要求、または、前の質問に関係のない要求である場合、方法250は続けて、ユーザが新しいユーザであるかどうか、または、ユーザが新しいユーザシーケンス内であるかどうかを判定する(ブロック260)。例えば、説明された態様は、新しいユーザからの情報の基礎セットを取得するように設計された質問など、新しいユーザに提示されるべき質問のセットを含んでもよい。したがって、ユーザが新しいユーザである場合、または、ユーザが、新しいユーザに提示されるべき質問のセットの途中である場合、方法250は、例えば、新しいユーザの質問のセットなど、新しいユーザシーケンスの質問にアクセスすること(ブロック262)、尋ねられるべき次の質問を決定すること(ブロック264)、および、尋ねられるべき次の質問を含む応答を、例えば、クライアントモバイルデバイス202(図3)など、要求側デバイスへ送信すること(ブロック266)を含む。例えば、一態様では、新しいユーザシーケンスの質問にアクセスした後、尋ねられるべき次の質問の決定(ブロック264)は、各質問の間の相対的順序を有する質問のシーケンスの場合など、質問のシーケンスにおける次の質問を、回答が受信された最後の質問に基づいて選択することを含んでもよい。もう1つの態様では、尋ねられるべき次の質問の決定(ブロック264)は、質問のシーケンスにおける次の質問をランダムに選択することを含んでもよい。いずれの場合も、このように、本装置および方法は、ユーザのためのユーザプロファイルを構築するために、新しいユーザシーケンスの質問を新しいユーザに提供する。

一方、方法250が、ユーザが新しいユーザでないと判定する場合、または、ユーザが新しいユーザシーケンス内でない場合、方法250は、ランダムな質問または優先度に基づいて選択された質問であってもよい、尋ねられるべき質問を決定すること(ブロック268)、および、尋ねられるべき質問を含む応答を、例えば、クライアントモバイルデバイス202(図3)など、要求側デバイスへ送信すること(ブロック266)を含んでもよい。例えば、一態様では、方法250は、次の質問がランダムに選択されるべきであるかどうかを判定すること(ブロック270)を含んでもよい。

方法250が、次の質問がランダムに選択されるべきであると判定する場合、方法250は、複数のすべての質問から1つの質問を選択すること(ブロック272)、および、尋ねられるべき質問を決定する(ブロック268)ために、1つまたは複数のフィルタを、選択された質問に適用すること(ブロック274)を含む。例えば、一態様では、すべての質問のうち複数は、キーストーンクエリ113(図1)およびエンターテイニングクエリ115(図1)を含んでもよく、エンターテイニングクエリ115はまた、ユーザについての新しいことを学習するためよりも、より楽しみのために設計される、フィルタ質問と呼ばれることもある。すなわち、エンターテイニングクエリ115(図1)は、大変的を射た、重要なキーストーンクエリ113(図1)を、いくつかの楽しい質問で分割するために使用されうる。さらに、例えば、1つまたは複数のフィルタを、選択された質問に適用すること(ブロック274)は、1つまたは複数のフィルタを適用することを含んでもよく、これらのフィルタは、ある質問が以前にスキップされたかどうかを判定する、スキップ済み質問フィルタであって、本装置および方法のオペレータは次いで、その質問が再度尋ねられることを可能にするため、または、新しい質問を選択するためにそのフィルタを設定することができる、スキップ済み質問フィルタと、例えば、「この質問を、ある属性で高い値を有する人々に尋ねることができる」、または、例えば、男性向けに設計された質問は、女性に提示するには適切でないことがあるなど、その質問に対応する既に獲得されたキーストーンデータまたはデモグラフィック情報に基づくなどして、ユーザが関心または特徴付けを有するかどうかを判定する、エントリ基準フィルタと、または、選択された質問が既に回答されているかどうかを判定し、そうである場合、この方法を、新しい質問を選択するようにリダイレクトすることができる、既に回答済み質問フィルタと、例えば、「次に選択される質問は、音楽、ゲームまたはエンターテインメントのカテゴリのうち1つからとなるべきである」など、次の質問が所定のカテゴリのセットのうち1つから選ばれるべきであるかどうかを判定する、カテゴリ化フィルタであって、ある範囲のカテゴリから様々な質問が経時的に選択されることを可能にするカテゴリ化フィルタな
どのフィルタであるが、それらに限定されない。例えば、いくつかの態様では、この方法のこの部分は、フィルタを適用した結果を決定するために、尋ねられた質問の履歴、受信された回答の履歴、または、質問および回答に関する他の履歴情報にアクセスすることができる。加えて、上述のように、方法250は、フィルタを適用するとき、例えば、選択された質問が既に回答されているなど、障害を判定すること(ブロック280)、および、次いで、続けて別の質問を選択すること(ブロック272)を含んでもよく、この選択は、選択された質問がフィルタを通過し、尋ねられるべき質問となるように決定される(ブロック268)まで、繰り返すことができる。

方法250が、次の質問がランダムに選択されるべきでないと判定する場合、方法250は、次に大きい属性優先度を有する属性を検索することを含む(ブロック282)。

例えば、図5を参照すると、一態様では、各ユーザプロファイル450は、ユーザのための名前またはコードを示すユーザ識別子452、および、ユーザの特徴または関心を定義する属性454の集まりを含む。例えば、各属性454は、例えば、属性に対するユーザの関心度、または、例えば、属性がユーザをどれほど明確に定義するかの尺度など、ユーザと属性の間の対応のレベルを示す、ユーザ値456を有してもよい。ユーザ値456は、ユーザにより定義されてもよく、システムにより定義されてもよく(例えば、質問に対するユーザの回答から引き出された推論または仮定に基づく)、または、双方のある組み合わせであってもよい。また、いくつかの任意選択の態様では、各属性454は、可変信頼度458をさらに含んでもよく、可変信頼度458は、ユーザ値456における信頼度を定義することができる。例えば、信頼度458は、ユーザが質問に対して、属性に対する関心度、または、属性に関連した特徴付けを明確に定義する回答により応答する場合、第1の値を有してもよく、また、ユーザ値が推論または仮定に基づき、第1の値が第2の値より大きい信頼度を示す場合、第2の値を有してもよい。さらに、いくつかの任意選択の態様では、各属性454は、説明された装置および方法のオペレータによって割り当てられた優先度、例えば、オペレータ優先度460を有してもよく、オペレータ優先度460は、オペレータにとっての、その属性についての情報をユーザから見いだす重要性を示す。もう1つの任意選択の態様では、オペレータ優先度460、および、各属性454のためのユーザ値456に対してオペレータが有する信頼に関連付けられた各信頼度458が、ある関数、例えば、重み付けアルゴリズムに結合または適用されて、ユーザのための各属性454のための最終優先度462が作成されうる。例えば、いずれか1つの属性454に対する比較的高い信頼度458は、その属性454のためのオペレータ優先度460を減らすことができ、その理由は、比較的高い信頼度458が、そのユーザについてのことを学習したことを表すからである。したがって、一態様では、さらに図6を参照すると、次に大きい属性優先度を有する属性の検索(ブロック282)は、例えば、各属性454の最終優先度462の相対値に基づいて重み付けされた、または、それに基づいた
順序番号552を有する、重み付き属性リスト550を生成すること、および、重み付き属性リスト550から最高優先度の属性を選択することを含んでもよい。したがって、例えば、ある結果は、比較的高いオペレータ優先度属性を有する属性に対する高い信頼を有することで、その属性を、比較的低いオペレータ優先度を有し、かつ、信頼度の値が比較的低いか、または値がない、別の属性よりも下げることができる、重み付きリストでありうる。しかし、任意の数の異なる結果が、重み付けアルゴリズムが実装される方法に応じて得られることがあり、オペレータによって変わることがあることに留意されたい。

加えて、次に大きい属性優先度を有する属性の検索の後(ブロック282)、方法250は、識別された属性のための1つまたは複数の質問を取得すること(ブロック284)をさらに含んでもよい。例えば、一態様では、さらに図7を参照すると、識別された属性のための1つまたは複数の質問の取得は、質問652毎に、質問によって設定可能な重み付き属性リスト654を作成するために、複数の質問650を解析することを含んでもよい。複数の質問650は、すべての可能な質問、または、そのあるサブセットでありうる。さらに、質問によって設定可能な重み付き属性リスト654は、その質問に対する回答が定義する可能性が高い属性656であり、各属性656の重み658は、質問652に対する回答が定義する可能性が高いその属性656の特徴付けのレベルに関係する。各属性656は、ユーザのユーザプロファイル450(図5)に既に関連付けられた属性454(図5)と同じであってもよく、またはその追加であってもよいことに留意されたい。さらに、例えば、質問652は、スポーツに関するすべてであることがあり、したがって、説明された態様は、質問652のためのスポーツ属性656の重み658に対して比較的高い値を提供してもよい。一方、質問652はまた、映画嗜好に対する関連がより少ないことがあり、そのため、説明された態様は、質問652のための映画嗜好属性656の重み658に対して比較的低い値を提供してもよい。「質問によって設定可能な重み付き属性リスト」という言い回しにおいて、「設定可能」の専門用語は、ユーザが与える回答に依存する、ユーザについての実際の学習に関し、例えば、ある回答は「映画」の関連を有することがあるが、別の回答は映画の知識のいかなる学習をも提供しないことがあることに留意されたい。したがって、一態様では、さらに図8を参照すると、識別された属性のための1つまたは複数の質問の取得は、ユーザプロファイル450の(最終優先度462を介して)重み付けされた属性454、および、(設定可能な属性656を介して)重み付けされた質問652を比較して、ユーザのための優先度の順序で質問652をランク付けすることを含んでもよく、例えば、ユーザプロファイル450の重み付けされた属性454および重み付けされた質問652の比較に基づいた、ユーザ優先度754に対応す
る順序値752に基づいて順序付けされた各質問652を有する、ユーザ固有のランク付けされた質問のリスト750である。例えば、一例では、ある設定されるべき属性のための最高の重みを有する質問652は、その属性が最高の最終優先度を有する場合、最高にランク付けされる。すなわち、この態様では、各質問が各属性の最終優先度に基づいて属性毎にどのくらい学習することができるかに基づいて、質問が順序付けされる。

さらに、図4に戻ると、属性のための1つまたは複数の質問を取得した後(ブロック284)、方法250は、尋ねられるべき質問を決定するために(ブロック268)、1つまたは複数のフィルタを1つまたは複数の質問に適用すること(ブロック286)をさらに含んでもよい。1つまたは複数のフィルタを1つまたは複数の質問に適用する行為(ブロック286)は、ブロック274に関して上述された1つまたは複数のフィルタの適用に類似または同一であってもよい。さらに、ある質問がフィルタの適用を通過できない場合(ブロック288)、例えば、ユーザプロファイルが、質問の使用を検討するための基準を含まない場合、方法250は、質問の取得(ブロック284)へ戻って、ユーザ固有のランク付けされた質問のリスト750(図8)内の次の質問を選択することができ、この選択は、選択された質問がフィルタを通過し、尋ねられるべき質問となるように決定される(ブロック268)まで、繰り返すことができる処理であり、次いで、この質問が応答において提供されうる(ブロック266)。

したがって、上記の方法で、1つまたは複数のユーザ属性の情報を引き出すように設計された、動的に適合された新しい質問を、本装置および方法のユーザに提供することができる。

図3に戻ると、質問ビルダコンポーネント224はまた、プロファイルコンポーネント228およびプロモートコンポーネント230にもインタフェースされ、これらの双方はさらに、サービスAPI 212ならびに決定エンジン232にインタフェースされる。プロファイルコンポーネント228は、加入者とも呼ばれる各ユーザについての情報を、ウェブサービスAPI 212を介して受信された応答117または回答、設定、好みなどに基づいて学習し、保持する。プロモートコンポーネント230は、例えば、インタラクティブクエリ112など、質問シーケンスを設計し、質問/クイズ、および、格付け/回答/その他を行うべきアイテムを提供する。決定エンジン232もまた、質問ビルダコンポーネント224およびカタログ222にインタフェースされ、質問のシーケンス、例えば、インタラクティブクエリ112を、個々の加入者のために自動的に決定し、そのような質問を加入者に提案するために、そのような質問のシーケンスをプロモートコンポーネント230に提供する。

生成される質問218は、リッチなプロファイル情報を提供するキーストーンクエリ113のため、かつ、楽しい、ランダムな、または知的に人を引き付ける質問、例えば、エンターテイニングクエリ115のための、リッチなメタデータ111を有することができる。メタデータ111は、使用可能であればユーザプロファイル122と共に、質問218を選択するための基礎として使用することができ、または、(例えば、進んでいる、風変わりな、きわどい、伝統的など)ユーザもしくは加入者の興味を引くことができる特定のジャンルに適した質問を提示する方法を決定する際に、使用することができる。質問218を、クライアントデバイス202にとって使用可能なアセット(例えば、グラフィックス、テキスト、音声)に合った方法で提示することができる。

各個々の質問218または各一連の質問、例えば、インタラクティブなクエリ112を、互いに無関係に定義することができる。質問メタデータ111は、決定エンジン232が、パーソナライズされた質問シーケンス、または、インタラクティブクエリ112を自動的に作成すること、および/または、人が質問シーケンスを作成するための質問を提案することができるようにすることができる。推奨エンジン214は、クライアントデバイス202へダウンロードし、クライアントデバイス202における高レベルの双方向性を可能にするために、質問シーケンスもしくはインタラクションクエリ112のセット、または、質問シーケンスのサブセットをインテリジェントに選択することができる。いくつかの態様では、ダウンロードは、データ/ストレージ効率について、おそらくブロックにおいて最適化されうる。質問/クイズメタデータ111は、キーストーンクエリ113をどのくらいの頻度で尋ねるべきであるか、何回尋ねるべきであるか、および、回答または応答117を得るためのキーストーンクエリ113のリストを提供することができる。クライアントデバイス202は、例えば、加入者の最近のアクティビティおよび応答に対する応答性を高めるために、ある程度の自律性を有することができる。特に、一態様では、クライアントデバイス202は、加入者が現在何を行っているか(例えば、使用されるアプリケーション、電話を受けた人々、選択された着信音など)、加入者がどこにいるか、および、何の回答が最近受信されたかを考慮に入れて、適切であると見なされる、ローカルに使用可能なもの、例えば、ダウンロードされたインタラクションクエリ112のセットから、質問を選択するように構成された質問選択エンジン231を含んでもよく、そのようなローカルユーザ情報は、ローカルユーザ履歴データベース233内に格納されうる。それにより、自律的なローカルの質問選択エンジン231は、伝送チャネルに重い負担をかけることなく、応答性を増すことができる。

一態様では、ユーザ識別子235を、サーバフロントエンド212によって取得し、バックエンド216によってユーザプロファイル122と相関させて、ユーザ固有の質問をある時点で生成できるようにすることができ、リアルタイムフィードバック215が可能になりうる。例えば、ユーザ識別子235は、すべての場合において各個々のユーザを表すことができる固有の数値IDを含んでもよいが、それに限定されない。例えば、ユーザ識別子235を、加入者のデバイスの携帯電話番号またはハンドセットハードウェアID番号にリンクさせることができるが、それと同じでなくてもよい。例えば、場合によっては、ある個人は、識別が単一の個人の特定の人物をさらに解析できるように、無線対応メディアプレイヤとは異なる方法で仕事用の携帯電話を使用することができる。別法として、または加えて、2人以上の個人が同じデバイスを使用することができる。別法として、または加えて、実際のユーザが識別されるまで、一時的IDを用いることができ、それにより、ユーザが自分自身を識別する義務を負う前にサービスを試行する見込みを高めることができる。別法として、または加えて、質問および推奨システム214は、クライアントデバイス202によってアクセス可能なある範囲のデバイスまたはサービスに渡って使用可能な1つまたは複数のデバイスまたはサービスに対して、個人を一意に識別することができる。

加えて、いくつかの態様では、質問ビルダ224は、所与のユーザに尋ねるための一連の質問、例えば、インタラクティブクエリ112を決定するために、質問についてのすべての入手可能な知識、および、すべてのユーザプロファイルなど、ユーザプロファイルのポピュレーションからのデータに基づいて作成される、ルックアップテーブル229を利用することができる。インタラクティブクエリ112のセットは、何がユーザについて既に知られているかに応じて、ならびに、ローカルユーザ履歴データベース233内に格納することができ、または、ローカルユーザ履歴データベース233内の情報から導出することができる、ユーザの特有のコンテキスト(例えば、買い物代行者のコンテキスト、一般的な「関与」のコンテキスト、初回の関与のコンテキストなど)によって、また、さらに、何の追加情報がインタラクティブクエリ112を通じてユーザから取得可能であるかに基づいて、変わる可能性がある。他の態様では、ルックアップテーブル229は、例えば、質問および推奨を選択するための前の個人データがない、「コールドスタート」時であっても、質問および推奨システム214がユーザとインタラクトすることができるようにする。例えば、一態様では、ルックアップテーブル229は、質問についての履歴データ、および、システム214の他のユーザがそのような質問に対してどのように応答したかを含んでもよく、それにより、質問および推奨システム214が、ユーザの総人口の全体でどの質問がうまくいき、どの質問がそれほどうまくいかないかを決定できるようにすることができる。そのような決定に基づいて、例えば、質問および推奨システム214は、過去にうまくいった質問を、新しいユーザに使用するためのインタラクティブクエリ112のセットのために選択することができる。

図9を参照すると、サーババックエンドによって行われる方法または動作のシーケンス300は、質問を作成すること(ブロック302)として示された、クエリを作成すること、および、クイズ(例えば、質問のセット)を作成すること(ブロック304)を含みうる。それぞれ、質問がメタデータで豊富にされ(ブロック306)、質問を選択すること(ブロック308)によって、クイズを高めることができる。作成されたクエリは、カタログに格納される(ブロック310)。決定アルゴリズムが実行され(ブロック312)、各質問または一連の質問を特徴付けて、それによりルックアップテーブルを作成するために(ブロック316)、1つまたは複数のユーザプロファイルを考慮に入れることができる(ブロック314)。

より具体的には、ルックアップテーブルは、関係を決定するために、ユーザプロファイルからのデータに結合されたカタログからの質問について、相関アルゴリズムを実行することに基づいて作成される。すなわち、ある質問の有効性の評価を、他のユーザがどのように応答したかに基づいて決定することができる。そのために、バックエンドは、どの質問に他のユーザが回答したか、他のユーザがどのようにそれらの質問に回答したか、および、どのくらいの頻度で各質問が尋ねられたか、スキップされたか、回答されたか、どのように回答されたかなどを知る。これに基づいて、このアルゴリズムは、総人口の全体で、または、所与の状況もしくはユーザに対して、どの質問がうまくいき、どの質問がそれほどうまくいかないかを決定することができる。所定のユーザ特徴を引き出す可能性が高い質問を、このように選択することができる。

いくつかの態様では、質問および質問シーケンスを人により生成することができ、ユーザの最初の特徴付けが得られるまで、これらの質問シーケンスに依拠することができる。他の態様では、質問の生成は自動化される。さらに他の態様では、質問の生成は、人による生成および自動の組み合わせである。

追加の態様では、システムは、幅広い種類のランダムな話題についての質問を尋ねることを選択することができ、そのような質問は、「自由解答方式の質問」としてタグが付けられることによって識別可能であり、これらの質問は、高レベルの情報を得るように設計される。例えば、そのような自由解答方式の質問は、幅広いカテゴリに関係する可能性があり、これらの質問に対する応答は、前の開始情報なしに具体的な特徴を識別するために、より狭いカテゴリの後続の質問につながることが可能である。一例には、「スポーツをすることは好きですか?」と尋ねることが含まれる。そうである場合、様々なスポーツ関係の質問を尋ねることができる。そうでない場合、「音楽トラックを自分のデバイスで聴くという考えは好きですか?」または「コンソールゲームをプレイすることを楽しんでいますか?」など、別の幅広いカテゴリが選択されてもよい。これらの「自由解答方式の質問」に対する応答に基づいて、システムは、より具体的である別の質問のセットを選択することができる。システムは、これらの特徴付けに達する方法が軽く楽しませるものであり続けるように、やや思いがけない、楽しい、ランダムな方法で行われるように、構成される。

したがって、場合によっては、質問の選択およびシーケンス化を、人の設計に依拠するのではなく、ルックアップテーブルに基づいて、単に自動にすることができる。例えば、質問の選択は、あるユーザについてどのカテゴリ化/特徴付けが最近確認されたかを追跡し、既知の属性の確認または精緻化よりも上の優先度として未知の属性を追求する質問に戻ることができる。

図10を参照すると、一態様によれば、サーババックエンドによって行われる方法または動作のシーケンス400は、質問またはクイズをリアルタイムで生成すること(ブロック402)、ならびに、予め形成されたクイズを選択すること(ブロック404)を含む。これらの候補質問/クイズを、例えば、ユーザについて知られている情報、ユーザコンテキスト、または、他のネットワークの考慮すべき点に基づいて、フィルタリングすることができる(ブロック406)。任意選択で、フィルタリングされた質問のセットを、伝送帯域幅、所望の待ち時間制限、および、他の考慮すべき点に関して、効率的に符号化することができる(ブロック408)。フィルタリングおよび/または符号化された質問は、クライアントへ送信される(ブロック410)。以前に展開された質問に対する回答が、クライアントから受信される(ブロック412)。ユーザプロファイルは、これらの回答に基づいて増大される(ブロック414)。決定テーブルは、これらの回答に応答して更新される(ブロック416)。このように更新され、処理はブロック402へ戻る。

図11を参照すると、一例によれば、クライアントによって行われる適応質問および推奨のための方法または動作のシーケンス500は、サーバから質問のセットを求めることで開始することができる(ブロック502)。質問選択エンジンによってなど、質問のセットのうち1つが選択される(ブロック504)。任意選択で、質問の選択は、ローカルクライアントデータに基づいてもよい(ブロック506)。例えば、質問選択エンジンは、最初の質問のセットが考案されたとき、知られていないデータ、すなわち、ローカルデータを考慮に入れることによって、適応質問処理をさらに高め、パーソナライズすることができる。したがって、質問選択エンジンは、質問のセットをさらに調整するために、システムフロントエンドに類似したアルゴリズムを利用することができる。さらに、質問は、関連付けられたメタデータに従ってレンダリングされる(ブロック508)。回答は、関連付けられたメタデータに基づいて求められる(ブロック510)。任意選択で、いくつかの態様では、ユーザインタフェースは、関連付けられたメタデータおよび回答に基づいて、再びパーソナライズされうる(ブロック512)。すなわち、質問のグラフィックまたは言葉またはスタイルは、回答に応じて変わることがある。回答がサーバへ返され(ブロック514)、処理は、さらに質問が必要とされる場合はブロック502へ、そうでない場合はブロック504へ戻る。

前述のために、本開示の利点により、ユーザを引き付けるように、ならびに、所定の情報、例えば、「キーストーン」データ、ユーザ「境界」データ(すなわち、どこがユーザの快適帯であるか)などを引き出すように、一連の質問を設計することができることを理解されたい。会話スクリプティングアプリケーション(CSA)に基づいて、追加の構造および全体のプロファイリング目的が、会話型質問にもたらされる。例えば、これを説明する1つの方法は、各一連の質問が所望の質問シリーズ「シグネチャ」を有すると言うことであってもよい。シグネチャは、一連の質問を定義する質問メタデータの組み合わせ(または、組み合わせの範囲)を表すことによって、プロファイリング目的を識別することができる。例えば、ある質問シリーズは、1からn個の質問を有してもよく、ただしnは正の整数であり、また、各質問は、組み合わせて各質問シグネチャを定義するいくつかのメタデータを有し、よって、このシリーズ内のすべての質問シグネチャの和は、この質問シリーズシグネチャを、例えば、Table 1(表1)に提供されるように定義する。

アイテム格付けタイプの質問に関しては、あるキーストーンデータを取得する、ユーザを引き付ける/楽しませる、ある「流れ」を有する、ある「長さ」を有する、その他など、ある目的を満たすように、質問シリーズを設計することができる。これらの目的のすべてを満たす質問シリーズは、ある質問シリーズシグネチャを有すると言われることがある。これはまた、質問自体なしに、質問シーケンスの本質的特徴の質問パターンと呼ばれることもある。もう1つの態様では、シグネチャは、メタデータカテゴリ(例えば、スタイル、タイプ、目的など)を定義していることがある。任意選択で、または加えて、特定のタイプのカテゴリのメタデータ、例えば、シリーズ内の各質問のための「目的」メタデータのシリーズは、(1つまたは複数のカテゴリのための)カテゴリメタデータのシリーズがそれ自体のカテゴリシリーズシグネチャを有することができるように、特定のパターンで構成されうる。

このように、サーバフロントエンドでは、また、クライアント質問選択エンジンでも、1つの目標は、所望の質問シリーズシグネチャ(または、ある範囲内に入るシグネチャ)を有する、最初のまたはローカルに修正された質問のセットを作成することである。したがって、所望の質問シリーズシグネチャを生じるように、様々な質問を組み合わせし、マッチさせることができる。このように、ユーザ応答を使用して、質問シリーズをリアルタイムで修正して(または、追加情報を得るために、異なるシグネチャを有する別の質問シリーズにリンクさせるか、または変換するか、または、異なるシグネチャを有する別の質問シリーズで置き換えることができ)、ユーザの観点からは楽しく、人を引き付けるものでもある、効率的なデータ収集システムを作成することができる。

適応質問および推奨の装置および方法は、任意の数のユーザインタフェースまたはプログラムにおいて実装されうる。いくつかのサンプル使用事例がこれから論じられるが、多数の他の使用事例、ユーザインタフェースまたはプログラムは、本教示を組み込むことができ、よって、これらの例は、限定として解釈されるべきではない。

図12を参照すると、例えば、適応質問および推奨は、選択タイプのプログラムにおいて実装されうる。モバイルデバイス600は、誰がより魅力的であるかについてのクイズ604をレンダリングするように示される、グラフィカルユーザインタフェース602を有する。ある閾値数のクイズを完了することで、ライフライン606を次第に満たすようにさせることができる。例えば、特別な特典および優先度アイテムを獲得するために、追加の格付けを行うことによって、シルバー、ゴールドまたはプラチナ優遇を獲得することができる。ユーザの特徴付けを、特定の選択がスキップされたかどうか、または、誰が選択されたかということから、少しずつ収集することができる。例えば、ユーザを、特定の年齢またはファッションのデモグラフィックと関係するものとして識別することができる。いくつかの態様では、例えば、クイズ回答を、ソーシャルネットワーキングウェブサイト上で共有することができる。

別法として、人を引き付ける方法によるユーザの自己識別に対して、選択を行うことができる。ありのままのデモグラフィックな事実を入力するのではなく、選択グラフィックス/テキストで、「オタク」、「社交家」、「愛国者」、「チアリーダー」、「アウトドア人間」、その他など、あなたは何「族」または「タイプ」か、などのオプションを与えることができる。

図13を参照すると、例えば、適応質問および推奨は、自己プロファイリングプログラムにおいて実装されうる。モバイルデバイス700は、ユーザがキーストーン情報など、ユーザプロファイル情報をシステムに直接提供できるようにするプロファイル画面704をレンダリングするように示される、グラフィカルユーザインタフェース702を有する。このようなプロファイル画面704は、他のソーシャルまたはプロフェッショナルネットワーキングサイトから連絡および個人情報をダウンロード可能であるなど、他のパーソナルアシスタンスと組み合わせることができる。カレンダーおよびイベントリマインダなど、ユーティリティを組み込むことにより、デバイス700をより多くのアクティビティで使用するように、加入者をさらに引き付けることができる。それにより、ユーザの特徴を決定するため、および、推奨を提示するための追加のチャンスを見つけるために、より多くの機会が作り出される。

図14を参照すると、例えば、適応質問および推奨は、ユーザの関心または好き嫌いの決定を助けるためにインタラクティブゲームを提供する、別のスタイルの選択タイプのプログラムにおいて実装されうる。モバイルデバイス800は、アーケードゲーム804内でアイテムを示しているグラフィカルユーザインタフェース802を有し、これらのアイテムを動かして、追加の課題を提供することができ、ユーザは、好きでないアイテムを「撃つこと」でそれらのアイテムを破壊し、または、それらのアイテムをネットに入れて廃棄することができる。例えば、ユーザにとって関心のないアイテムと相関する、一定数のアイテムの処分に対して、報酬を提供することができる。タッチ対応インタフェース802では、ユーザにとって選択/廃棄をより速く、より直観的にすることができる、様々なタイプのジェスチャーを検出することができる。

図15を参照すると、例えば、適応質問および推奨は、買い物タイプのプログラムにおいて実装されうる。モバイルデバイス900は、「あなたの店」ページ904をアプリケーションのカルーセルのアニメーションとして示している、グラフィカルユーザインタフェース902を有し、このカルーセルはおそらく、ランダム化ホイールによって、期待された取り合わせになるまで回転されたものであり、ビュー内のものは、格付け、選択、廃棄、追加情報を引き出すなどのために使用可能である。例えば、使用可能なアプリケーションのガイド付きツアーを提供することにより、ダウンロード可能なアプリケーションの巨大なカタログに気付いていない新しいユーザを補助することができる。加入者は、ある提供物にブックマークを付け、あるアプリケーションについてのさらなる情報を得ることができる。

図16を参照すると、例えば、適応質問および推奨は、選択タイプのプログラムにおいて実装されうる。モバイルデバイス1000は、「あなたの店」ページ1000を、寿司レストランゲームとして示しているグラフィカルユーザインタフェース1002を有し、あるアイテムは、賞品のためのコレクションを全部揃えるためにトレイ上に置かれる、移動カルーセルからの様々なタイプの寿司である。この状況においては、寿司でないアイテムは、格付け、ウィッシュリストのために選択、または、寿司アイテムを残すために廃棄するために、推奨されるオブジェクトである。

図17を参照すると、限定として解釈されるべきではない、本明細書で説明された態様の実装のもう1つの例では、ユーザが推奨アプリケーションを起動することによって、適応質問および推奨の方法1400をデバイス上で開始することができる(ブロック1402)。方法1400は次いで、アプリケーションを起動したユーザが初めてのユーザであるかどうかをさらに判定することができる(ブロック1404)。

ユーザが初めてのユーザである場合、方法1400は、1つまたは複数のエントリクイズを提示すること(ブロック1406)をさらに含んでもよい。例えば、1つまたは複数のエントリクイズの各々は、1つまたは複数のキーストーン質問、関心識別質問、または、任意選択で、もしくは加えて、1つまたは複数のエンターテイニング質問を含んでもよい。したがって、1つまたは複数のエントリクイズは、それにより、推奨アプリケーションが、例えば、デモグラフィックまたはユーザ関心データなど、キーストーンデータによりユーザを特徴付ける少なくとも部分的なユーザプロファイルを構築すること、ならびに、エンターテインメント要素を提供することによって、クイズを完了することに対するユーザの関心を維持することができるようにする。一態様では、例えば、1つまたは複数のエントリクイズは、ユーザへの推奨を生成するために使用されうる、キーストーンまたは関心データの基礎セットを引き出すように設計することができる。例えば、このデータの基礎セットは、ユーザの年齢、ユーザの性別、1つもしくは複数のユーザの関心、ユーザにより定義されたユーザ自身のアバターもしくは写真もしくはグラフィック表現、または、1つもしくは複数の推奨を行うために本態様のオペレータによって望まれうる任意の他の構成可能な基礎データのセットなど、データを含みうるが、それらに限定されない。

方法1400が、ユーザが初めてのユーザでないと判定する場合、または、例えば、1つまたは複数のエントリクイズ(ブロック1406)を介して、少なくとも部分的なユーザプロファイルが作成された後、方法1400は、ホームページユーザインタフェースをユーザに提示すること(ブロック1408)をさらに含む。ホームページユーザインタフェースから、方法1400は、ユーザプロファイル、追加のクイズまたは推奨に関するオプションなど、1つまたは複数のユーザにより選択可能なオプションを提示することができる。一態様では、例えば、ユーザへのホームページユーザインタフェースの提示(ブロック1408)は、ユーザプロファイルページユーザインタフェースを提示すること(ブロック1410)、および/または、推奨リスティングページユーザインタフェースを提示すること(ブロック1412)、および/または、ランダム推奨ページユーザインタフェースを提示すること(ブロック1414)をさらに含むか、または、これらにリンクすることができる。例えば、一態様では、ユーザプロファイルページユーザインタフェースの提示(ブロック1410)は、ユーザを識別する情報、ユーザの関心アイテムまたは特徴付け、および、完了されたか、かつ/または、取ることが可能なクイズを含む、修正可能なフィールドを提示することを含みうるが、それに限定されない。さらに、例えば、推奨リスティングページユーザインタフェースの提示(ブロック1412)は、アプリケーション、音楽ファイル、映画、または、任意の他のタイプの製品もしくはサービスなど、推奨アイテムのリストを提示することを含みうるが、それに限定されない。また、推奨アイテムのリストは、推奨アイテムを所望の順序またはカテゴリで提示するために推奨アプリケーションによって、またはユーザによってソート可能であってもよく、かつ/または、異なるカテゴリに分割されてもよく、かつ/または、修正可能であってもよい。加えて、例えば、ランダム推奨ページユーザインタフェースの提示(ブロック1414)は、複数の推奨アイテムのうち1つのランダムな選択を含みうるが、それに限定されず、それにより、何のタイプのアイテムが推奨されるようになるかをユーザが予想するので、ユーザのためにある程度のエンターテインメントを提供することができる。

加えて、ホームページユーザインタフェース(ブロック1410、1412および/または1414)上の提示された、または、リンク可能なオプションの各々または選択されたものは、推奨詳細を提示するため、推奨アイテムを購入するため、または、ユーザ関心およびキーストーンデータなど、追加のユーザプロファイル情報を収集するか、もしくは、ユーザが定義できるようにするための、追加のユーザインタフェースにつながることが可能である。

例えば、一態様では、方法1400は、推奨詳細を提示すること(ブロック1416)をさらに含んでもよい。例えば、推奨は、デバイスへダウンロード可能であるコンテンツなど、推奨された製品またはサービスであってもよい。したがって、例えば、推奨詳細は、製品もしくはサービスの名前、説明、供給者識別、格付けもしくは推奨レベル、価格、製品もしくはサービスの少なくとも一部のサンプルもしくはビュー、または、本態様のオペレータが、購入決定を行う助けとなるために、ユーザへの提示において役立つと見なすことができる任意の他の情報など、推奨に関する情報を含みうるが、それらに限定されない。

加えて、一態様では、方法1400は、購入要求を受信すること(ブロック1418)をさらに含んでもよい。例えば、方法1400は、推奨詳細の提示時に、製品またはサービスを購入するためのオプションをユーザに提供することができる。しかし、購入要求の受信は、推奨リスティングの提示に応答して、または、ある他のユーザインタフェースから行うことができることに留意されたい。また、方法1400は、購入要求を送信すること(ブロック1420)、および、購入された製品またはサービスを受信すること(ブロック1422)をさらに含んでもよい。例えば、一態様では、デバイスは、限定されないが、音声ファイル、音楽ファイル、アプリケーションなどのようなコンテンツなど、要求された製品またはサービスの配信を提供するか、または配信の準備をするサーバへ、購入要求を無線で送信することができる。

もう1つの例では、一態様では、方法1400は、修正可能なユーザ関心を提示すること(ブロック1424)をさらに含んでもよい。例えば、一態様では、修正可能なユーザ関心の提示は、識別された関心アイテムのリストを、アプリケーションにより決定された、または、ユーザにより定義された関心度を表す倍率と共に含んでもよい。任意選択で、修正可能なユーザ関心の提示は、関心アイテムを追加または削除するため(ブロック1425)、または、倍率を変更するためなど、関心アイテムを精緻化するため(ブロック1427)のユーザ入力を受信することをさらに含んでもよい。

さらなる例では、一態様では、方法1400はまた、1つまたは複数のクイズを提示すること(ブロック1426)、ユーザ入力クイズ応答を受信すること(ブロック1428)、および、クイズ結果を提示すること(ブロック1430)をも含んでもよい。例えば、一態様では、1つまたは複数のクイズの提示(ブロック1426)は、ユーザにとって関心があるクイズを識別する、受信されたユーザ選択に基づいたクイズを提示すること、または、欠けているユーザプロファイルデータ、例えば、キーストーンデータもしくはユーザ関心を収集するため、もしくは、既存のユーザプロファイルデータをさらに精緻化するため、もしくは、ユーザの関心の限度をテストするため、もしくは、必ずしもユーザプロファイルデータを導出することなく、エンターテインメントをユーザに提供するため、もしくは、それらのある組み合わせで選択される、アプリケーションにより決定されたクイズを提示することを含んでもよい。さらに、例えば、ユーザ入力クイズ応答の受信(ブロック1428)は、機械的または仮想キー、マイクロフォン、タッチセンサ式ディスプレイ、または、任意の他のタイプのユーザ入力機構など、1つまたは複数のユーザ入力機構で受信することを含んでもよい。また、例えば、クイズ結果の提示(ブロック1430)は、クイズ応答もしくは回答の概要、または、クイズ応答もしくは回答に基づいて推奨アプリケーションによって決定された結論もしくは関心もしくはキーストーンデータ、または、質問に対するユーザの回答を通じてユーザについて学習された最新の情報に特に基づいた、コンテンツのための推奨のセット、または、それらのある組み合わせを含んでもよい。一態様では、例えば、説明された態様によって提供される推奨125は、説明された態様がユーザについて学習したばかりの新しいことに主として基づくことが可能であり、例えば、ユーザが生の野球の試合に行くことを好むことを学習したばかりであれば、説明された態様は、この新しい洞察に特有である、例えば、コンテンツまたは提供のための、1つまたは複数の推奨125をユーザに提供する。

任意選択の追加の態様では、方法1400は、ユーザ入力クイズ応答、例えば、(ブロック1430からの)クイズ結果と、ある他のユーザの母集団の対応する応答との比較を提示すること(ブロック1432)をさらに含んでもよい。例えば、ユーザ入力クイズ応答を、ある他のユーザの母集団の対応する応答と共に提示すること(ブロック1432)は、クイズ結果の提示に応答した比較要求のユーザ入力に応じるものであってもよい。また、推奨アプリケーションは、1つもしくは複数のユーザの母集団のためのクイズ応答の履歴情報を有する、ネットワークベースのサーバと通信することができ、または、推奨アプリケーションもしくはユーザデバイスは、履歴情報の全部もしくはある部分、例えば、ユーザによって取られた、もしくは、取ることが可能な1つもしくは複数のクイズに対応する履歴情報の一部を格納することができる。

任意選択で、図17に例示されないが、方法1400の各アクションは、前のアクションに、または、任意の他のアクションにリンクすることができる。例えば、クイズ結果を提示すると(ブロック1430)、方法1400は、クイズを提示すること(ブロック1426)へ、または、ホームページユーザインタフェースを提示すること(ブロック1408)へ、または、ユーザプロファイルユーザインタフェースを提示すること(ブロック1410)へ、または、推奨を提示すること(ブロック1412もしくは1414)へ戻ることができる。もう1つの例では、推奨アイテム詳細を提示すると(ブロック1416)、方法1400は、修正可能なユーザ関心の提示(ブロック1424)へ戻るためのユーザ入力を受信することをさらに含み、関心アイテムまたは関心アイテムに関連付けられた倍率を変更、追加または削除するためのユーザ入力を受信することをさらに含んでもよい。

図18〜27を参照して、図17の方法1400に対応するユーザインタフェースの様々な例が例示されるが、これらの例は、限定として解釈されるべきではなく、図17の方法1400に関連付けられたユーザインタフェースを、本明細書で説明された推奨アプリケーションのオペレータにとって適切な任意の方法で構成できることを理解されたい。

図18を参照すると、例えば、ホームページユーザインタフェース1500の一態様は、推奨リストページ(「あなたのために選ばれたもの」とも呼ばれる)1504、ユーザプロファイルページ1506、および、ランダム推奨ページ(「ラッキーディップ」とも呼ばれる)1508など、複数の選択可能な追加のユーザインタフェース1502を含む。図18では、ユーザプロファイルページ1506が選択され、ユーザプロファイルページ1506は、一態様では、さらに詳細を提供するように、または、追加のページにアクセスするように選択または拡張されうる、概要フィールドを生成する。例えば、そのようなフィールドには、ユーザの名前もしくはニックネームを含んでもよく、ユーザデモグラフィックスなど、他のユーザ固有の情報をリストするように拡張されうるユーザデータフィールド1510と、例えば、完了されたクイズをリストするか、もしくは、さらなるクイズを取ることができるようにする、1つもしくは複数のクイズ関連フィールド1512と、ユーザにより定義されたか、もしくはアプリケーションにより決定されたユーザ関心をリストするか、もしくは、そのリスティングへのリンクを提供することができる、関心フィールド1514とのうち、1つまたは複数が含まれうる。

図19を参照すると、例えば、推奨リスティングユーザインタフェース1600の一態様は、「あなたのために選ばれたもの」ユーザインタフェースとも呼ばれ、推奨アイテムのリスト1602を含む。推奨アイテムのリスト1602は、推奨アイテムの1つまたは複数の異なるセットまたはサブセットを提供する、ユーザ選択可能カテゴリ化キー1604によるなど、カテゴリ化することができる。例えば、ユーザ選択可能カテゴリ化キー1604は、すべての推奨アイテムをリストする全推奨リスティング1606、所与の価格もしくは価格の範囲を有する推奨アイテムをリストする価格ベースの(例えば、「無料」)推奨リスティング1608、または、各推奨アイテムに関連付けられたメタデータに基づいて決定されうる、あるカテゴリのみの推奨をリストする、1つもしくは複数のユーザもしくはアプリケーションにより定義された関心もしくはカテゴリ固有の推奨リスティング1610を含みうるが、それらに限定されない。また、ユーザ選択可能カテゴリ化キー1604のうち1つまたは複数は、カウンタ1614など、各カテゴリにおける推奨アイテムの数を識別するカウンタを含んでもよい。加えて、各リスティングにおける、推奨アイテム1612など、各推奨アイテムは、アイテム識別子または名前、アイテム説明、アイテム格付けまたは推奨レベル、アイテム価格、その他など、アイテム情報1616を含みうるが、それらに限定されない。

図20を参照すると、例えば、ランダム推奨リスティングユーザインタフェース1700の一態様は、「ラッキーディップ」ユーザインタフェースとも呼ばれ、少なくとも1つの推奨アイテム1702を含み、このアイテムは、推奨アプリケーションによって複数の推奨アイテムからランダムに選択されうる。推奨リスティングユーザインタフェース1600(図19)における推奨アイテム1612と同様に、推奨アイテム1702は、アイテム識別子または名前、アイテム説明、アイテム格付けまたは推奨レベル、アイテム価格、その他など、アイテム情報1704を含みうるが、それらに限定されない。さらに、任意選択の態様では、ランダム推奨リスティングユーザインタフェース1700は、別のランダムに選択された推奨アイテムを要求するための、新アイテム獲得キー(「ホイールを回す」キーとも呼ばれる)1706をさらに含んでもよく、それにより、追加のゲーム体験を提供することができる。また、任意選択の態様では、ランダム推奨リスティングユーザインタフェース1700は、購入キー(「マーケットプレイスへ行く」キーとも呼ばれる)1708をさらに含んでもよく、このキーは、ランダムに推奨されたアイテム1702を要求し、支払いを行い、続いて受信するための購入処理を開始する。

図21を参照すると、例えば、推奨アイテム詳細ユーザインタフェース1800の一態様は、推奨アイテム情報1802を含む。推奨アイテム情報1616(図19)および1704(図20)と同様に、推奨アイテム情報1802は、アイテム識別子または名前、アイテム説明、アイテム格付けまたは推奨レベル、アイテム価格、その他のうち1つまたは複数など、情報を含みうるが、それらに限定されない。加えて、任意選択の態様では、推奨アイテム詳細ユーザインタフェース1800は、根本的理由の説明1804など、なぜあるアイテムが推奨されたかを説明するため、かつ/または、確認キー(「良さそうに見える」キーとも呼ばれる)1806など、推奨アイテム1800がユーザにとって関心があるものかどうかをユーザが確認できるようにするため、かつ/または、訂正キー(「これを修正」キーとも呼ばれる)1808など、ユーザがユーザプロファイル、ユーザ関心もしくは倍率、もしくはキーストーンデータを訂正できるようにするための、フィードバック機構を提供する。また、任意選択の態様では、推奨アイテム詳細ユーザインタフェース1800は、購入キー1708(図20)と同様の購入キー(「マーケットプレイスへ行く」キーとも呼ばれる)1810をさらに含んでもよく、このキーは、推奨アイテム1800を要求し、支払いを行い、続いて受信するための購入処理を開始する。

図22を参照すると、例えば、クイズユーザインタフェース1900の一態様は、名前または説明など、クイズ識別子1902、および、1つまたは複数のクイズ質問1904を含む。クイズユーザインタフェース1900は、本明細書で説明された推奨アプリケーションによってデバイスユーザに提供されうる複数のクイズのうち1つを表す。1つまたは複数のクイズ質問1904は、質問1906および1つまたは複数の選択可能回答1908を含むなど、様々なフォーマットのうち任意のものにすることができるが、それらに限定されない。また、各クイズユーザインタフェース1900が、所与のクイズに関連付けられた質問のセットまたはシーケンスの一部である質問1904を提供する一態様では、次いで、クイズユーザインタフェース1900は、シーケンス内のどこまでユーザが通過したかについて、および/または、あといくつの質問がシーケンス内に残っているかについて(例えば、「次のステージ/レベルまであと6問」)のフィードバックをユーザに提供する、進行インジケータ1910をさらに含んでもよい。進行インジケータ1910は、テキスト、グラフィック(例えば、完了の割合またはレベルを示すためのインジケータおよび/または陰影を有するバー)、音声ファイル、または、クイズについての質問のシーケンス中の前進に関するフィードバックをユーザに提供する任意の出力のうち、1つまたは複数を含んでもよい。

図23を参照すると、例えば、クイズ結果ユーザインタフェース2000の一態様は、1つまたは複数の推奨アイテム2002、および、アイテム、アイテムのためのコスト、アイテムのための格付けなどのうち1つまたは複数を記述するアイテム情報2004の少なくとも一部を含んでもよい。しかし、各クイズ結果ユーザインタフェース2000は、1つまたは複数の推奨アイテム2002を含まなくてもよいが、その代わりにもしくは加えて、クイズに対する回答を要約してもよく、または、その代わりにもしくは加えて、クイズに対する回答から導出もしくは推論された1つもしくは複数の関心もしくはキーストーンデータを含んでもよいことに留意されたい。任意選択の態様では、クイズ結果ユーザインタフェース2000は、クイズ結果比較ユーザインタフェースにリンクする比較キー2006をさらに含んでもよく、このキーについては、以下でより詳細に説明される。もう1つの任意選択の態様では、クイズ結果ユーザインタフェース2000は加えて、ユーザが完了するために追加のクイズを選択することができるユーザインタフェースにリンクする、追加(または「さらなる」)クイズキー2008を含んでもよい。

図24を参照すると、例えば、クイズ結果比較ユーザインタフェース2100の一態様は、各質問を記述する質問識別子2102、各質問に対する各回答2104、ならびに、各回答に関するユーザの人口の尺度の1つまたは複数のインジケータ2106を有する、概要を含んでもよい。例えば、1つまたは複数のインジケータ2106は、そのユーザと同じ回答を選択した、または、各回答を選択した、または、そのユーザと同じ回答の組み合わせを選択したユーザの人口のうち、1つまたは複数の尺度であってもよい。さらに、例えば、1つまたは複数のインジケータ2106は、数値的な割合またはグラフィカル表現を含みうるが、それに限定されない。図24は、各「質問」の下の太字の「回答」によって示されるような、ユーザの回答の組み合わせ、および、同じ回答を有するユーザの人口の割合を識別する、ユーザインタフェースの具体例を表すことに留意されたい。このように、この例では、クイズ結果比較ユーザインタフェース2100は、ユーザの人口のうち何人がそのユーザと同じ回答の組み合わせを有したかを、ユーザが比較することができるようにする。
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図25を参照すると、例えば、クイズ結果比較ユーザインタフェース2100の一態様は、質問結果比較ユーザインタフェース2200をさらに含んでもよく、このインタフェースは、ユーザが図24の質問識別子2102のうち特定のものを選択するとき、生成されうる。例えば、質問結果比較ユーザインタフェース2200は、選択された質問識別子2102、各回答2204、各回答を選択したユーザの人口の各インジケータ2106、および、また、ユーザにより選択された回答の、強調表示などのインジケータ2202を含む。このように、この例では、質問結果比較ユーザインタフェース2200は、ユーザが自分の回答をユーザの母集団の回答と比較できるようにする。

図26を参照すると、例えば、エントリクイズまたは後続のクイズなど、1つまたは複数のクイズが完了した後、ユーザプロファイルページ1506(図18)と同様の、ユーザプロファイルユーザインタフェース2300の一態様は、1つまたは複数の識別された関心アイテム2302を有する関心フィールド1514を含む。1つまたは複数の識別された関心アイテム2302は、ユーザにとって関心があるものとして、ユーザによって直接識別されたアイテム、または、1つもしくは複数のクイズに対する1つもしくは複数の回答から導出もしくは推論されたアイテムを含みうるが、それらに限定されない。一態様では、例えば、1つまたは複数の識別された関心アイテム2302のうち少なくとも一部は、ユーザ選択可能カテゴリ化キー1604(図19)に関連付けられたカテゴリなど、1つまたは複数のカテゴリを表すか、またはそれに対応する語を含んでもよい。いくつかの態様では、関心フィールド1514内で提示された1つまたは複数の識別された関心アイテム2302は、ユーザに対応するすべての関心を含まなくてもよいが、そのサブセットのみを含んでもよく、例えば、ユーザにとって関心がある閾値レベルを達成する識別された関心など、または、ユーザの関心度に基づいて任意選択で順序付けされた、設定された数の関心などである。任意選択の態様では、関心フィールド1514は、ユーザによって選択されるとき、識別された関心リスティングユーザインタフェースを生成する、関心リストリンク2304をさらに含んでもよい。

図27を参照すると、例えば、識別された関心リスティングユーザインタフェース2400の一態様は、ユーザの識別された関心2402を含んでもよい。任意選択で、識別された関心リスティングユーザインタフェース2400は、識別された関心アイテム2402のうち1つまたは複数のための倍率2404を含んでもよく、各倍率2404は、アプリケーションにより決定されたか、またはユーザにより定義された関心度を表す。例えば、図27では、倍率2404は水平線に沿って位置し、右側の位置は、左側の位置と比較してより高い関心度を示し、例えば、左から右へと移動する0から100の水平スケールである。いくつかの態様では、各倍率2404はユーザにより調整可能であってもよく、それにより、ユーザが、各識別された関心アイテム2402へのユーザの関心度を修正するか、またはそうでなければ識別することができるようにしてもよい。加えて、いくつかの態様では、各倍率2404は、限定されないが、相対的サイズまたは尺度、陰影または色付け、その他など、1つまたは複数の追加の信頼インジケータ2406を含んで、アプリケーションにより決定された関心度対ユーザにより識別された関心度のうち1つまたは複数を示し、または、各倍率2404の値への相対的信頼を示してもよい。例えば、一態様では、ユーザは、計算された、例えば、アプリケーションにより決定された信頼度(例えば、「我々は、あなたが野球を好むことを75%で確信しています」)を修正できないことがあるが、ユーザは、ユーザにより定義された関心度を表す倍率2404を修正して、自分が野球を好むことをシステムに直接知らせることができることがある。このような場合、説明された態様は、(例えば、陰影を介して)信頼度を75%と示すことができるが、続いて、ユーザが明確に野球を好むことをシステムに知らせる場合、説明された態様は、信頼インジケータ2406、例えば、陰影を、(説明された態様によって定義されうるように)より明確な陰影または色に変更する。

図28を参照すると、特許請求の範囲に記載された主題の様々な態様を実装するための例示的環境1300は、本明細書で説明された適応質問および推奨機能性を行うように、ハードウェア、またはソフトウェア、またはそれらの組み合わせにおいてプログラムされたコンピュータ1312を含む。例えば、コンピュータ1312は、本明細書で説明されたネットワーク側の機能性を行うネットワークデバイスを含んでもよく、または、コンピュータ1312は、本明細書で説明されたクライアント側の機能性を行う、無線デバイスなど、クライアントデバイスを含んでもよい。いずれの場合も、コンピュータ1312は、処理装置1314、システムメモリ1316、およびシステムバス1318を含む。システムバス1318は、限定されないが、システムメモリ1316を含むシステムコンポーネントを処理装置1314に結合する。処理装置1314は、様々な使用可能なプロセッサのいずれであってもよい。デュアルマイクロプロセッサおよび他のマルチプロセッサアーキテクチャもまた、処理装置1314として用いることができる。

システムバス1318は、業界標準アーキテクチャ(ISA)、マイクロチャネルアーキテクチャ(MSA)、拡張ISA(EISA)、インテリジェントドライブエレクトロニクス(IDE)、VESAローカルバス(VLB)、ペリフェラルコンポーネントインターコネクト(PCI)、カードバス、ユニバーサルシリアルバス(USB)、アドバンストグラフィックスポート(AGP)、パーソナルコンピュータメモリカードインターナショナルアソシエーションバス(PCMCIA)、ファイヤワイヤ(IEEE 1394)、および、小型コンピュータシステムインタフェース(SCSI)を含む任意の様々な使用可能なバスアーキテクチャを使用する、メモリバスもしくはメモリコントローラ、周辺バスもしくは外部バス、および/または、ローカルバスを含む、いくつかのタイプのバス構造のいずれであってもよいが、それらに限定されない。

システムメモリ1316は、揮発性メモリ1320および不揮発性メモリ1322を含む。起動中などにコンピュータ1312内の要素間で情報を転送するための基本ルーチンを含む、基本入出力システム(BIOS)は、不揮発性メモリ1322に格納される。限定ではなく例示として、不揮発性メモリ1322には、読み取り専用メモリ(ROM)、プログラマブルROM(PROM)、電気的プログラマブルROM(EPROM)、電気的消去可能プログラマブルROM(EEPROM)、またはフラッシュメモリが含まれうる。揮発性メモリ1320には、ランダムアクセスメモリ(RAM)が含まれ、RAMは、外部キャッシュメモリとしての役割を果たす。限定ではなく例示として、RAMは、スタティックRAM(SRAM)、ダイナミックRAM(DRAM)、シンクロナスDRAM(SDRAM)、ダブルデータレートSDRAM(DDR SDRAM)、拡張SDRAM(ESDRAM)、シンクリンクDRAM(SLDRAM)、ラムバスダイレクトRAM(RDRAM)、ダイレクトラムバスダイナミックRAM(DRDRAM)、および、ラムバスダイナミックRAM(RDRAM)など、多数の形態で使用可能である。

コンピュータ1312はまた、限定されないが、ディスクストレージ1324など、リムーバブル/非リムーバブル、揮発性/不揮発性のコンピュータストレージメディアをも含む。ディスクストレージ1324には、磁気ディスクドライブ、フレキシブルディスクドライブ、テープドライブ、Jazドライブ、Zipドライブ、LS-100ドライブ、フラッシュメモリカードまたはメモリスティックのようなデバイスが含まれるが、それらに限定されない。加えて、ディスクストレージ1324は、ストレージメディアを別々に、または、コンパクトディスクROMデバイス(CD-ROM)、追記型CDドライブ(CD-Rドライブ)、再書き込み可能CDドライブ(CD-RWドライブ)、または、デジタル多用途ディスクROMドライブ(DVD-ROM)など、光ディスクドライブを含む他のストレージメディアと組み合わせて含むこともできるが、それらに限定されない。システムバス1318へのディスクストレージデバイス1324の接続を容易にするため、典型的には、インタフェース1326など、リムーバブルまたは非リムーバブルのインタフェースが使用される。

図28は、適切なオペレーティング環境1300において説明される、ユーザと基本コンピュータリソース間で仲介としての役割を果たすソフトウェアを含むことを理解されたい。そのようなソフトウェアには、オペレーティングシステム1328が含まれる。オペレーティングシステム1328は、ディスクストレージ1324に格納可能であり、コンピュータシステム1312のリソースを制御して割り振るように動作する。システムアプリケーション1330は、システムメモリ1316またはディスクストレージ1324に格納されたプログラムモジュール1332およびプログラムデータ1334を通じて、オペレーティングシステム1328によるリソースの管理を利用する。一態様では、例えば、アプリケーション1330は、適応質問エンジン107(図1)、推奨エンジン108(図1)、または、クライアント質問および推奨アプリケーション204(図3)のうち、1つまたは複数を含んでもよい。特許請求の範囲に記載された主題は、様々なオペレーティングシステムもしくはオペレーティングシステムの組み合わせにより、様々なアプリケーションにより、様々なモジュールにより、または、それらの任意の組み合わせで実装可能であることを理解されたい。

ユーザは、入力デバイス1336を通じて、コマンドまたは情報をコンピュータ1312に入力する。入力デバイス1336には、マウス、トラックボール、スタイラスまたはタッチパッドなどのポインティングデバイス、キーボード、マイクロフォン、ジョイスティック、ゲームパッド、衛星放送受信アンテナ、スキャナ、テレビチューナカード、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、ウェブカメラなどが含まれるが、それらに限定されない。これらおよび他の入力デバイスは、インタフェースポート1338を介してシステムバス1318を通じて処理装置1314に接続する。インタフェースポート1338には、例えば、シリアルポート、パラレルポート、ゲームポート、および、ユニバーサルシリアルバス(USB)が含まれる。出力デバイス1340は、入力デバイス1336と同じタイプのポートのいくつかを使用する。したがって、例えば、USBポートは、コンピュータ1312への入力を提供し、コンピュータ1312から出力デバイス1340に情報を出力するために使用されうる。出力アダプタ1342は、他の出力デバイス1340の中でも、特殊なアダプタを必要とするモニタ、スピーカおよびプリンタのような、いくつかの出力デバイス1340があることを例示するために提供される。出力アダプタ1342は、限定ではなく例示として、出力デバイス1340とシステムバス1318の間の接続の手段を提供するビデオおよびサウンドカードを含む。リモートコンピュータ1344など、他のデバイスおよび/またはデバイスのシステムが、入力および出力機能を共に提供することに留意されたい。

コンピュータ1312は、リモートコンピュータ1344など、1つまたは複数のリモートコンピュータへの論理接続を使用するネットワーク化された環境において動作することができる。リモートコンピュータ1344は、パーソナルコンピュータ、サーバ、ルータ、ネットワークPC、ワークステーション、マイクロプロセッサベースの機器、ピアデバイスまたは他の共通ネットワークノードなどであってもよく、典型的には、コンピュータ1312に関連して説明された要素の多数または全部が含まれる。簡潔にするため、メモリストレージデバイス1346のみが、リモートコンピュータ1344と共に例示される。リモートコンピュータ1344は、ネットワークインタフェース1348を通じてコンピュータ1312に論理的に接続され、次いで、通信接続1350を介して物理的に接続される。ネットワークインタフェース1348は、ローカルエリアネットワーク(LAN)およびワイドエリアネットワーク(WAN)など、有線および/または無線通信ネットワークを包含する。LAN技術には、光ファイバ分散データインタフェース(FDDI)、銅線分散データインタフェース(Copper Distributed Data Interface)(CDDI)、イーサネット(登録商標)、トークンリングなどが含まれる。WAN技術には、ポイントツーポイントリンク、統合サービスデジタルネットワーク(ISDN)およびその変形形態のような回線交換ネットワーク、パケット交換ネットワーク、および、デジタル加入者線(DSL)が含まれるが、それらに限定されない。

通信接続1350は、ネットワークインタフェース1348をバス1318に接続するために用いられるハードウェア/ソフトウェアを指す。通信接続1350は、例示を明確にするためにコンピュータ1312の内部に示されるが、コンピュータ1312の外部であってもよい。ネットワークインタフェース1348への接続に必要なハードウェア/ソフトウェアには、例示のためのみであるが、通常の電話品質のモデム、ケーブルモデムおよびDSLモデムが含まれるモデム、ISDNアダプタ、および、イーサネット(登録商標)カードなど、内部および外部技術が含まれる。

図29を参照すると、例示的態様では、分散推奨システム1100は、無線通信システム1102の全体で行われる。特に、本態様は、無線通信ネットワーク1114のモバイルオペレータ1112、および、コンテンツプロバイダ1116として示されるそれらのビジネスパートナーが、加入者1119のモバイルデバイス1118として示されるそれらの加入者ベースに対して、コンテンツおよびサービスの取り込みを積極的にプロモートできるようにする、プロファイルおよび推奨システム1110を提供する。最初に、インタラクティブアシスタント1120に、クイズ、キーストーン、質問、および、エンターテイニングまたは転換質問、ならびに、任意選択で推奨1125を含む、質問のセット1123が供給され、インタラクティブアシスタント1120は、加入者1119の特徴付けを開始するか、または高めるために、クエリを自律的に生成することができ、または、クエリとしての推奨に対する応答を引き出すことができる。一例では、これは、特定の加入者1119のモバイルデバイス1118への配信のために、特定の加入者1119に合わせた推奨のリスト1121の生成によって達成される。推奨を、モバイルオペレータに関連付けられたポータル上で表示することができ、または、例えば、モバイルメッセージングによって、モバイルデバイスへ配信することができる。

一態様によれば、プロファイルストレージ1122は、属性データ1124または行動データ1126を備える。属性リコメンダ1128および行動リコメンダ1130として示される、対応する複数のリコメンダは、各データ1124、1126を、コンテンツストレージ1136のカタログインデックス1134のコンテンツ特徴付け相互参照1132に関連付ける。リコメンダ1128、1130からの予備的な推奨は、信頼重み付けコンポーネント1138によって割り当てられた信頼度を有する。例えば、弱いまたは強い関連付けが決定されうる。もう1つの例として、属性または行動は、限られた発生の推論解析を通じて弱く決定されることがあり、または、明示的入力もしくは繰り返された行動を通じて強く決定されることがある。重み付けされた予備的な推奨を次いで、ソーティングコンポーネント1140によってソートすることができる。

ソーティングの前また後で、フィルタリングコンポーネント1142は、不適切な推奨を避けるために除外1144を実装する。除外1144は、好ましくないであろうあるカテゴリの推奨を制限する、または、特定のタイプもしくはカテゴリの推奨をフィルタリングする他の推奨設定を提供するなど、1146で示されるように、加入者1119によって明白に指定することができる。除外1144は、コンテンツ(例えば、MP3メディアプレイヤを有するモバイルデバイスに適した音声ファイル)に適したコンピューティングプラットフォームターゲットを指定するなど、1148で示されるように、モバイルオペレータ1112によって指定することができる。除外1144はまた、そうでなければ再度推奨されるであろうコンテンツの購入、または、加入者1119によって繰り返し無視された推奨の追跡など、1150で示されるように、プロファイルデータ1124および/または1126から引き出すこともできる。除外1144はまた、1152で示されるように、デバイスまたはソフトウェア構成互換性情報を提供することによって、モバイルオペレータ1112であってもよいコンテンツプロバイダ1116から引き出すこともできる。これにより、推奨されたコンテンツをうまく使用することができないモバイルデバイス1118が除外される。

推奨は、提供されたコンテンツおよびサービスと共に、モバイルオペレータ1112にとって入手可能な加入者情報の解析によって、加入者にとって最も関心がある可能性が高いコンテンツおよびサービスを決定するように生成される。特に、プロファイルおよび推奨システム1110はまた、個人またはグループメンバーとしての属性または行動の評価に基づいて、加入者1119が最も購入に応じやすいときであると決定された時間に、推奨を加入者1119に配信することもできるようにする。プロファイルおよび推奨システムはまた、特定のコンテンツまたはサービスをその加入者ベースに対してアクティブにプロモートすることが望ましいとき、プロモーションを生成するようにも適合される。

追加の態様では、図30では、推奨ネットワーク1200は、モバイルオペレータ1202に関連付けられたあるコンポーネントと、本開示のプロファイルおよび推奨システム1204の間のインタラクションを示す。これらのシステムは、モバイルオペレータの通信インフラストラクチャ1206に直接統合されてもよく、または、別法として、モバイルオペレータに関連するビジネスパートナーのシステムの一部であってもよい。インフラストラクチャ1206は、サービスおよびコンテンツ情報コンポーネント1208、加入者プロファイル情報ソース1210、および、アドミニストレータ1213によって使用される推奨アプリケーション1212を含んでもよい。プロファイルおよび推奨システム1204は、コンテンツ配信システム1214とインタフェースし、コンテンツ配信システム1214は、WAPゲートウェイ1215、ショートメッセージサービスセンタ(SMSC)1216、および、マルチメディアメッセージングサービスセンタ(MMSC)1218を備えてもよく、無線デバイス1220と通信する。コンテンツ配信システム1214は、コンテンツ配信機能を、WAPゲートウェイ1215、SMSC 1216、MMSC 1218など、ネットワークシステムへの接続を介して提供する。これにより、プロファイルおよび推奨システム1204は、あらゆるタイプのモバイルコンテンツまたはサービスを、コンテンツ配信システム1214と通信する無線デバイス1220のユーザまたは加入者1222に配信し、受信できるようになる。プロファイルおよび推奨システム1204が、プロモーション情報を(例えば、SMS、MMS、WAPプッシュなどを介して)配信するために使用される場合、および、プロファイルおよび推奨システム1204がコンテンツ配信遂行(例えば、ポリフォニック着信音、壁紙、買い物、ゲームなど)を担う場合、この機能を実装することができる。

サービスおよびコンテンツ情報コンポーネント1208は、プロファイルおよび推奨システム1204が共に通信することができる付加価値サービス(VAS)またはポータル1226など、外部プラットフォームを備えてもよい。一例では、VASプラットフォーム1226との統合により、1つまたは複数の無線デバイス1220のモバイル加入者1222にとって入手可能なコンテンツの完全なカタログの作成を容易にすることができる。これにより、プロファイルおよび推奨システム1204が、モバイルオペレータまたはそのパートナーによって売りに出されている入手可能なコンテンツまたはサービスを、よりインテリジェントに小売りすることができるようになる。ポータル1226との統合により、ターゲットのプロモーションを、ポータル1226を使用するユーザまたは加入者1222へ配信することができるようになり、後に加入者プロファイル情報ソース1210から参照するために、それらの行動(例えば、キーストローク技術、表情、バイオメトリック読み取り、インタラクションのパターンなど)についての情報コンポーネント1228の取り込みができるようになる。ある場合には、加入者プロファイル情報1228は、通話データ、性別、生年月日、前の購入、関心もしくは無関心の表れ、支出パターン、モバイルデバイスタイプ、現在の地理的位置、通話頻度、または他のメタデータのうち、1つまたは複数を含む。

図30は、一態様による、プロファイルおよび推奨システム1204の例示的な主要コンポーネントの詳細をさらに提供する。これらには、カタログモジュール1230、プロファイルモジュール1232、決定モジュール1234、および、プロモートモジュール1236が含まれる。カタログモジュール1230は、プロファイルおよび推奨システム1204が大量のコンテンツまたはサービスのための中央カタログとして利用されるようにすることができる。このように、使用可能なコンテンツ/サービスのより詳細なイメージを他のシステム(例えば、ポータルなど)に提供することができ、よって、コンテンツ小売り処理のよりよい管理が可能となりうる。

一例によれば、集中した位置におけるモバイルオペレータによって維持されるオペレータカタログ1238は、そのオペレータによって提供される音声、データおよび他のサービスの完全なカタログを含んでもよい。ある場合には、カタログモジュール1230は、モバイルオペレータの中央カタログ1238内で定義される製品IDコードおよび構造1240を維持することができる。

コンテンツモジュール1242は、ある範囲のコンテンツまたはサービスのためのコンテンツ管理および配信機能を提供する。接続モジュール1244は、SMS、MMS、WAP、およびダウンロード可能コンテンツの配信を可能にする。一例によれば、すべての業界基準ネットワーク接続性および配信プロトコルがサポートされる。コンテンツモジュール1242は、コンテンツまたはサービスの料金を請求するための、課金など、加入者プロファイル情報ソース1210と統合するように動作することができる。加えて、コンテンツモジュール1242は、様々なプロトコルを介して、プリペイドおよびポストペイドシステムと統合可能である。コンテンツモジュール1242はまた、ウェブまたはWAPポータルにおいて使用可能なコンテンツまたはサービス(例えば、タイトル、アーティスト、プレビューなど)を表示するため、かつ、コンテンツまたはサービスの配信をトリガするために、サービスおよびコンテンツ情報コンポーネント1208とも統合可能である。

一例では、コンテンツモジュール1242は、あらゆるコンテンツタイプをローカルに格納、管理かつ配信するための能力を提供する。コンテンツおよび情報を、例えば、ウェブインタフェースを介して安全に格納かつ管理し、キャリアグレードのダウンロード、アラートおよびオンデマンドコンテンツサーバを介して配信することができる。

プロファイルおよび推奨システムは、外部ソースからのコンテンツの自動受け入れおよび収集のための様々な機構をさらにサポートすることができる。プラットフォームは、コンテンツフィードをHTTP/XMLまたはファイル転送プロトコル(FTP)/XMLの形式で、外部ソースから受け入れるように、かつ、コンテンツ統合のためのコンテンツプロバイダ固有の機構を実装するためのフレームワークを提供するように構成されうる。一態様によれば、プロファイルおよび推奨システムはまた、RSSなど、外部ソースからのコンテンツを積極的に検索することもできる。一例では、プロファイルおよび推奨システムコンテンツ提出APIを、コンテンツプロバイダによって使用して、HTTPを介して定義済みのXMLフォーマットを使用して、それらのコンテンツを管理することができる。

コンテンツモジュール1242は、必要とされうるコンテンツ確認のタイプに応じて、アクティブまたは非アクティブ更新を提供するようにさらに構成されうる。アドミニストレータ1213は、コンテンツのタイプ毎に必要とされるタイプの認可を供給することができる。一例では、信頼されるコンテンツを自動的に確認することができるのに対して、他のタイプのコンテンツは、アドミニストレータ1213またはモバイルオペレータのコンテンツマネージャからの承認を必要とすることがある。

さらに、コンテンツモジュール1242は、加入に基づいたアラートの作成および管理、ならびに、SMS、MMSまたは他のコンテンツタイプの配信をサポートすることができる。加入者は、ベアラ(例えば、SMS対MMSなど)、時刻配信、言語、時間帯、その他など、パラメータを定義する能力により、自分の関心に固有のパーソナライズされたアラートのスケジュールを作成することができる。コンテンツモジュール1242のアラートモジュールは、モバイルオペレータの要件に合わせてスケールする能力を有し、コンテンツまたはサービスの適時配信を提供する。

一例によれば、コンテンツダウンロードモジュールは、限定なしに、Java(登録商標)、着信音、壁紙などを含む、すべてのダウンロード可能なタイプのコンテンツのためのダウンロードサーバを提供する。一例では、コンテンツダウンロードモジュールは、以下の特徴を提供し、すなわち、(A)Java(登録商標)アプリケーション(例えば、ゲームなど)、Java(登録商標)アーカイブ(JAR)またはJava(登録商標)アプリケーション開発(JAD)フォーマット(2ステージダウンロード)の配信、(B)各ダウンロードに一意のURLを割り当てることができ、各ダウンロードはそれ自体のトークンIDを有することができること、(C)JADファイルが、JARダウンロードの動的位置を指定するように再書き込みされること、(D)構成可能な試行の期間または回数に渡って、ダウンロード再試行が可能にされうること、(E)デジタル著作権管理(DRM)が、ダウンロードされたコンテンツに適用されうること、(F)ダウンロードを、WAPプッシュを介して、または、WAPポータルから直接開始することができること、および、(G)ユーザアクティビティルックアップのためのCSRインタフェースが、必要な場合にダウンロードを再送する機能と共に、モバイル加入者統合サービスデジタルネットワーク番号(MSISDN)に基づくことである。

このモジュールは、実質的にすべての可能な規格および技術を使用して、ダウンロードの成功およびダウンロードされたコンテンツの正確な課金を保証するように構成されうる。これには、ダウンロードの異なるステージが生じるとき、ダウンロードサーバが外部システムに通知できるようにする、ダウンロード通知APIが含まれうる。これらの通知を使用して、任意の時点でダウンロードを停止し、または、課金イベントを生成することができる。

一例によれば、接続モジュール1244は、デジタル著作権管理(DRM)機能を有するように構成可能であり、この機能は、オープンモバイルアライアンス(OMA)DRM v1転送禁止(Forward Lock)、結合配信(Combined Delivery)および分離配信(Separate Delivery)を、プラットフォームアドミニストレータまたはコンテンツプロバイダによって定義されるような選択的コンテンツに適用する能力を提供する。

一態様では、接続モジュール1244は、幅広い種類のコンテンツフォーマットとコーデックの間のトランスコーディングをサポートするように構成されうる、トランスコーディングエンジンを含む。加えて、トランスコーディングエンジンは、特にマルチメディアコンテンツを配信する目的のためにテストおよび調整される、それ自体のデバイスプロファイルデータベースを提供するように構成されうる。

一態様によれば、接続モジュール1244は、以下のような3つのコンテンツ配信シナリオを処理することができる。

シナリオ1.オンデマンド情報:このシナリオでは、サービスまたはコンテンツ要求を関連するコンテンツソースにマップし、現在のコンテンツまたはサービスをそのソースから検索し、それを加入者に返すことによって、サービスまたはコンテンツ要求が処理される。

シナリオ2.スケジュール配信:スケジュール配信は、システムアドミニストレータ1213によって指定された固定の配信スケジュール、または、加入者により定義されたスケジュールに基づくことが可能である。この状況では、それらのスケジュールで指定された時間に、コンテンツまたはサービスが検索され、加入者に配信される。

シナリオ3.スケジュール外配信:スケジュール外のコンテンツまたはサービスの配信を、手動で、または、外部イベントを介して自動でトリガすることができる。この状況では、コンテンツまたはサービスは、コンテンツまたはサービスソースから加入者へプッシュされる。

コンテンツモジュール1242は、提供されたポータルAPIを介して、既存のポータルと統合可能であり、または、既存のストアフロントが置き換えられつつある状況では、コンテンツモジュール1242は、モバイルオペレータの要件に合わせてカスタマイズされうるストアフロントを提供することができる。コンテンツモジュール1242は、「追加設定なし」のストアフロントをさらに提供し、このストアフロントは、モバイルオペレータがコンテンツまたはサービスを、複数のストアフロントおよび複数の配信チャネルに渡って売買できるようにする。このデフォルトストアフロントを、特定のモバイルオペレータの機能性およびブランディング要件を満たすようにカスタマイズすることができる。

一例では、ストアフロントがプロファイルおよび推奨システムの残りと予め統合されているので、ストアフロントは、システムの特徴全体を最大限に利用することができる。一態様によれば、ストアフロントは、(A)総合的な範囲のサービスを加入者に提供すること、(B)新しいサービスをプロモートすること、(C)コンテンツバンドルを中心とした提供を作成すること、(D)加入者がコンテンツサービスを購入し、加入するための「ユーザフレンドリ」なインタフェースを提供すること、(E)市場区分特有のバージョンのストアフロントを表示すること、および、(F)新しい/人気のあるサービスをプロモートするために、トップ10リストを作成することを、モバイルオペレータが行うことができるようにすることができる。

加えて、ストアフロントは、(A)売りに出されているコンテンツサービスの完全な範囲(すべてのサービス、または、それらの市場区分で使用可能なサービス)を見ること、(B)コンテンツサービス(例えば、ゲーム、着信音など)を購入すること、(C)コンテンツサービス(例えば、アラートなど)に加入すること、(D)コンテンツサービスへの自分の加入を管理すること、および、(E)コンテンツの配信のための自分自身のスケジュールを指定することを、加入者が行うことができるようにすることができる。

コンテンツまたはサービスが異なるチャネルを介して販売されるようになる状況では、プロファイルおよび推奨システムは、複数のストアフロントにより構成されうる。例えば、モバイルオペレータは、複数のブランドまたは再販業者を通じて、自社のコンテンツまたはサービスを市場に出すことがある。一例では、カスタマイズされたストアフロントをチャネル毎にサポートすることができる。

コンテンツモジュール1242は、安全で信頼できる、監査されたコンテンツ格納および管理機構を提供するようにさらに構成されうる。ある場合には、安全性は、SSLおよびユーザ名/パスワード認証を介して提供される。一例によれば、コンテンツへのアクセスを分離し、よって、コンテンツプロバイダをそれら自体のコンテンツへのアクセスに制限することができる。コンテンツのレビューおよび認可は、プラットフォームアドミニストレータ1213によって、または外部コンテンツ所有者によって行われうる。

一態様では、インテリジェントなコンテンツ選択を使用して、プロバイダによって提供されるコンテンツのタイプを、ユーザまたは加入者のデバイスの機能に合う最適なフォーマットで配信できるように保証することができる。デバイス機能をデバイスおよびコンテンツまたはサービスアイテムにマップすることによって、プロファイルおよび推奨システムによって、どのサービスまたはコンテンツの部分を配信するべきかについての決定を行うことができる。デバイスがいくつかのデバイス機能を有する場合、プロファイルおよび推奨システムは、配信するべき最も適切なコンテンツを決定するために重み付けするシステムを使用することができる。

引き続き図30を参照すると、一例では、カタログおよびプロファイルモジュール1230および1232のためのデータは、相応じて、接続モジュール1244を介して、システム(例えば、課金、CRM、付加価値サービス(VAS)プラットフォーム(例えば、アラートプラットフォームなど)など)からインポートされうる。一態様では、接続モジュール1244は、プロファイルおよび推奨システム1204に対する、プロファイルモジュール1232およびカタログモジュール1230のための情報のインポートおよびエクスポートを、簡素化かつ自動化する方法を提供する。

1つの例示的態様では、2007年10月4日に出願された同じ名称の米国仮出願第60/997,570号の優先権を主張した、2008年9月25日に出願されたO'Donoghue他の「RECOMMENDATION GENERATION SYSTEMS, APPARATUS AND METHODS」という米国特許出願第12/237,864号であって、2009年6月25日に米国特許出願公開第20090163183 A1号として公開された出願に開示されたように、推奨を提供することができ、両出願とも本願の譲受人に譲渡されており、参照により本明細書に明示的に組み込まれる。

図31を参照すると、一態様では、適応質問および推奨のためのシステム3100は、少なくとも1つのネットワークデバイス、少なくとも1つのモバイルクライアントデバイスを含んでもよく、または、それらの間で分散されてもよい。システム3100は、プロセッサ、ソフトウェア、または、それらの組み合わせ(例えば、ファームウェア)によって実装された機能を表すことができる、機能ブロックを含む。一態様では、例えば、システム3100は、共に動作する電気コンポーネントの論理グループ化3102を含む。論理グループ化3102は、インタラクションクエリにアクセスするためのコンポーネント3104を含んでもよい。また、論理グループ化3102は、少なくとも1つのインタラクションクエリを提示するためのコンポーネント3106を含んでもよい。さらに、論理グループ化3102は、ユーザ応答を受信するためのコンポーネント3108を含みうる。また、論理グループ化3102は、ユーザ応答に基づいて、ユーザの少なくとも第1の特徴を決定するためのコンポーネント3110をさらに含んでもよい。加えて、論理グループ化3102はまた、第1の特徴に関する第1のオブジェクトを提示するため、かつ、第2の特徴に関する第2のオブジェクトを提示するためのコンポーネント3112をも含んでもよい。加えて、システム3100は、電気コンポーネント3104、3106、3108、3110および3112に関連付けられた機能を実行するための命令を保持するメモリ3114を含みうる。メモリ3114の外部にあるとして示されるが、電気コンポーネント3104、3106、3108、3110および3112はメモリ3114内に存在できることを理解されたい。

図32を参照すると、一態様では、適応質問および推奨のためのシステム3200は、少なくとも1つのネットワークデバイス、少なくとも1つのモバイルクライアントデバイスを含んでもよく、または、それらの間で分散されてもよい。システム3200は、プロセッサ、ソフトウェア、または、それらの組み合わせ(例えば、ファームウェア)によって実装された機能を表すことができる、機能ブロックを含む。一態様では、例えば、システム3200は、共に動作する電気コンポーネントの論理グループ化3202を含む。論理グループ化3202は、モバイルデバイスにインタラクションクエリのセットを供給するためのコンポーネント3204を含んでもよく、このインタラクションクエリのセットからの各クエリは、決定関連付けおよび提示命令に関連付けられる。また、論理グループ化3202は、提示命令に従って提示された、インタラクションクエリのセットのうち少なくとも1つに対するユーザの応答を示す、モバイルデバイスからのレポートを受信するためのコンポーネント3206を含んでもよい。さらに、論理グループ化3202は、インタラクションクエリに対する応答に基づいて、ユーザの第1の特徴を決定するためのコンポーネント3208を含みうる。また、論理グループ化3202は、第1の特徴に基づいてユーザプロファイルを更新するためのコンポーネント3210をさらに含んでもよい。加えて、論理グループ化3202はまた、第1の特徴に対応するように選択される第1のオブジェクトを備え、かつ、第2の特徴に関する情報を求めるように選択される第2のオブジェクトを備える、複数のコンテンツオブジェクトを、ユーザインタラクションのためにモバイルデバイスへ送信するためのコンポーネント3212をも含んでもよく、第2の特徴は、ユーザについて知られることが望ましい特徴を備える。加えて、システム3200は、電気コンポーネント3204、3206、3208、3210および3212に関連付けられた機能を実行するための命令を保持するメモリ3214を含みうる。メモリ3214の外部にあるとして示されるが、電気コンポーネント3204、3206、3208、3210および3212はメモリ3214内に存在できることを理解されたい。

本開示の様々な態様が上述された。本明細書の教示を幅広い種類の形式で具体化することができ、本明細書で開示されたいかなる具体的な構造または機能も、代表的なものでしかないことは、明らかであろう。本明細書の教示に基づいて、本明細書で開示された一態様を他の態様とは無関係に実装することができ、これらの態様うち2つ以上を様々な方法で組み合わせることができることは、当業者には理解されよう。例えば、本明細書に示された態様のうち任意の数の態様を使用して、装置を実装することができ、または、方法を実施することができる。加えて、本明細書に示された態様のうち1つもしくは複数に加えて、または、それら以外に、他の構造もしくは機能性を使用して、装置を実装することができ、または、方法を実施することができる。一例として、本明細書で説明された方法、デバイス、システムおよび装置の多数は、モバイル通信環境内の動的クエリおよび推奨の提供との関連において説明される。類似の技術を他の通信および非通信環境にも適用できることは、当業者には理解されよう。

本開示で使用されるとき、「コンテンツ」および「オブジェクト」という用語は、あらゆるタイプのアプリケーション、マルチメディアファイル、画像ファイル、実行可能ファイル、プログラム、ウェブページ、スクリプト、文書、プレゼンテーション、メッセージ、データ、メタデータ、または、デバイス上でレンダリング、処理もしくは実行されうるあらゆる他のタイプのメディアもしくは情報を説明するために使用される。

本開示で使用されるとき、「コンポーネント」、「システム」、「モジュール」などの用語は、ハードウェア、ソフトウェア、実行中のソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、または、それらの任意の組み合わせのいずれかのコンピュータ関連エンティティを指すように意図される。例えば、コンポーネントは、プロセッサ上で実行するプロセス、プロセッサ、オブジェクト、実行可能ファイル、実行のスレッド、プログラムまたはコンピュータであってもよいが、それらに限定されない。1つまたは複数のコンポーネントは、プロセスまたは実行のスレッド内に常駐することができ、コンポーネントは、1つのコンピュータ上にローカライズ可能であり、または、2つ以上のコンピュータ間に分散可能である。さらに、これらのコンポーネントは、様々なデータ構造が格納された様々なコンピュータ可読メディアから実行することができる。これらのコンポーネントは、1つまたは複数のデータパケット(例えば、ローカルシステム、分散システム内の別のコンポーネントと、または、インターネットなどのネットワーク中で、信号によって他のシステムとインタラクトする、あるコンポーネントからのデータ)を有する信号によるなど、ローカルまたはリモート処理によって通信することができる。加えて、当業者には理解されるように、本明細書で説明されたシステムのコンポーネントを、それらに関して説明された様々な態様、目標、利点などの達成を容易にするために、再配置することができ、または、追加のコンポーネントによって補足することができ、本明細書で説明されたシステムのコンポーネントは、所与の図において説明された正確な構成に限定されない。

加えて、本明細書で開示された態様と関連して説明された様々な例示的なロジック、論理ブロック、モジュールおよび回路は、汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ(DSP)、特定用途向け集積回路(ASIC)、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)もしくは他のプログラマブル論理デバイス、個別のゲートもしくはトランジスタロジック、個別のハードウェアコンポーネント、1つもしくは複数のハードウェアモジュール、または、本明細書で説明された機能を行うように設計されたそれらの任意の適切な組み合わせにより、実装または行うことができる。汎用プロセッサは、マイクロプロセッサであってもよいが、別の方法では、プロセッサは、任意の従来のプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラまたはステートマシンであってもよい。プロセッサは、例えば、DSPおよびマイクロプロセッサの組み合わせ、複数のマイクロプロセッサ、DSPコアと連携する1つもしくは複数のマイクロプロセッサ、または、任意の他の適切な構成など、コンピューティングデバイスの組み合わせとして実装することもできる。加えて、少なくとも1つのプロセッサは、本明細書で説明された動作またはアクションのうち1つまたは複数を行うように動作可能な、1つまたは複数のモジュールを備えてもよい。

また、本明細書で説明された様々な態様または特徴は、標準プログラミングまたはエンジニアリング技術を使用して、方法、装置または製造品として実装されうる。さらに、本明細書で開示されたこれらの態様に関連して説明された方法またはアルゴリズムの動作またはアクションを、ハードウェアモジュール内で直接、プロセッサによって実行されるソフトウェアモジュール内で、または、それらの2つの組み合わせにおいて実施することができる。加えて、いくつかの態様では、方法またはアルゴリズムの動作またはアクションは、コンピュータプログラム製品に組み込み可能である、機械可読メディアまたはコンピュータ可読メディア上のコードまたはコンピュータ可読命令の少なくとも1つまたは任意の組み合わせまたはセットとして存在することができる。さらに、本明細書において使用される「製造品」という用語は、任意のコンピュータ可読デバイス、キャリアまたはメディアからアクセス可能なコンピュータプログラムを包含するように意図される。例えば、コンピュータ可読メディアには、磁気ストレージデバイス(例えば、ハードディスク、フレキシブルディスク、磁気ストリップなど)、光ディスク(例えば、コンパクトディスク(CD)、デジタル多用途ディスク(DVD)など)、スマートカード、および、フラッシュメモリデバイス(例えば、カード、スティック、キードライブなど)が含まれうるが、それらに限定されない。加えて、本明細書で説明された様々なストレージメディアは、情報を格納するための1つまたは複数のデバイスまたは他の機械可読メディアを表すことができる。「機械可読メディア」という用語には、限定なしに、無線チャネル、および、命令またはデータを格納し、含み、または搬送することができる様々な他のメディアが含まれうる。

さらに、様々な態様が、モバイルデバイスに関連して本明細書で説明される。モバイルデバイスはまた、システム、加入者ユニット、加入者局、移動局、モバイル、モバイルデバイス、セルラーデバイス、マルチモードデバイス、リモート局、リモート端末、アクセス端末、ユーザ端末、ユーザエージェント、ユーザデバイス、または、ユーザ装置などと呼ばれることもある。加入者局は、携帯電話、コードレス電話、セッション開始プロトコル(SIP)電話、無線ローカルループ(WLL)局、携帯情報端末(PDA)、無線接続機能を有するハンドヘルドデバイス、または、無線モデムに接続された他の処理デバイス、もしくは、処理デバイスとの無線通信を容易にする類似の機構であってもよい。

前述に加えて、「例示的」という語は、例、場合または例示としての機能を果たすことを意味するために本明細書で使用される。本明細書で「例示的」として説明されたいかなる態様または設計も、必ずしも他の態様または設計よりも好ましいまたは有利と解釈されるべきであるとは限らない。むしろ、例示的という語の使用は、概念を具体的な方法で提示するように意図される。さらに、本出願および添付の特許請求の範囲において使用されるとき、「または」という用語は、排他的な「または」ではなく包含的な「または」を意味するように意図される。すなわち、他に特に規定がないか、または文脈から明らかでない限り、「XはAまたはBを用いる」は、自然で包含的な置換のいずれかを意味するように意図される。すなわち、この例では、XはAを用いる可能性があり、または、XはBを用いる可能性があり、または、XはAおよびBを共に用いる可能性があり、したがって、「XはAまたはBを用いる」という言い回しは、前述の場合のいずれにおいても満たされる。加えて、本出願および添付の特許請求の範囲で使用されるような冠詞「a」および「an」は一般に、他に特に規定がないか、または単数形を対象とすることが文脈から明らかでない限り、「1つまたは複数の」を意味するように解釈されるべきである。

本明細書で使用されるとき、「推論する(infer)」または「推論(inference)」という用語は一般に、イベントまたはデータを介して取り込まれるような観察のセットから、システム、環境またはユーザの状態について判断または推測する処理を指す。推論を用いて、特定のコンテキストまたはアクションを識別することができ、または例えば、推論は、状態における確率分布を生成することができる。推論は確率的であってもよく、すなわち、データおよびイベントの考慮に基づいた、対象状態における確率分布の計算でありうる。推論はまた、イベントまたはデータのセットからより高いレベルのイベントを構成するために用いられる技術を指すこともある。このような推論は結果として、イベントが時間的に密に近接して相関されるかどうかにかかわらず、ならびに、イベントおよびデータが1つのイベントおよびデータソースから来るか、いくつかのイベントおよびデータソースから来るかにかかわらず、観察されたイベントまたは格納されたイベントデータのセットからの、新しいイベントまたはアクションの構築となる。

本明細書で説明されるものの変形形態、修正および他の実装は、特許請求の範囲に記載されたような本開示の精神および範囲から逸脱することなく、当業者には想起されよう。したがって、本開示は、これまでの例示的説明によってではなく、その代わりに、以下の特許請求の範囲の精神および範囲によって定義されるものである。

99、3100、3200 適応質問および推奨のためのシステム
100 デバイス
102 ユーザインタフェース
104 ユーザ
106 コンテンツ
107 適応質問エンジン
108 推奨エンジン
110 コンピューティングプラットフォーム
111 メタデータ
112 インタラクション質問、インタラクションクエリ、クエリ
113 キーストーンクエリ
114 決定関連付け
115 エンターテイニングクエリ
116 提示命令
117 応答
118 第1のオブジェクト
119 ユーザ入力
120 第2のオブジェクト
122、450 ユーザプロファイル
123、454、656 属性
124 直接ユーザ入力
125、1125 推奨
126 キーストーンデータ
127 知ることが望ましいユーザ属性
128 推論
129、229 ルックアップテーブル
200 通信システム
202 モバイルデバイス、クライアントデバイス
204 推奨アプリケーション、クライアント質問および推奨アプリケーション
205 ブラウザ
206 別のアプリケーション
208 プロセッサ
210 サービスアプリケーションプログラミングインタフェース（API)
212 ウェブサービスAPI、フロントエンド、サービスAPI
214 質問および推奨システム、推奨エンジン
215 リアルタイムフィードバック
216 バックエンド
218 質問リポジトリ、質問
220 コンテンツアイテムリポジトリ
222 カタログ
224 質問ビルダコンポーネント
226 質問設計者
227 会話スクリプティングツール
228 プロファイルコンポーネント
230 プロモートコンポーネント
231 質問選択エンジン
232 決定エンジン
233 ローカルユーザ履歴データベース
235 ユーザ識別子
456 ユーザ値
458 可変信頼度、信頼度
460 オペレータ優先度
462 最終優先度
550 重み付き属性リスト
552 順序番号
600、700、800、900、1000、1118 モバイルデバイス
602、702、802、902、1002 グラフィカルユーザインタフェース
650、652、1906 質問
654 質問によって設定可能な重み付き属性リスト
658 重み
750 ユーザ固有のランク付けされた質問のリスト
752 順序値
754 ユーザ優先度
1100 分散推奨システム
1102 無線通信システム
1110、1204 プロファイルおよび推奨システム
1112、1202 モバイルオペレータ
1114 無線通信ネットワーク
1116 コンテンツプロバイダ
1119 加入者
1120 インタラクティブアシスタント
1121 推奨のリスト
1122 プロファイルストレージ
1123 質問のセット
1124 属性データ、プロファイルデータ
1126 行動データ、プロファイルデータ
1128 属性リコメンダ
1130 行動リコメンダ
1132 コンテンツ特徴付け相互参照
1134 カタログインデックス
1136 コンテンツストレージ
1138 信頼重み付けコンポーネント
1140 ソーティングコンポーネント
1142 フィルタリングコンポーネント
1144 除外
1200 推奨ネットワーク
1206 通信インフラストラクチャ
1208 サービスおよびコンテンツ情報コンポーネント
1210 加入者プロファイル情報ソース
1212 推奨アプリケーション
1213 アドミニストレータ
1214 コンテンツ配信システム
1220 無線デバイス
1222 ユーザまたは加入者、モバイル加入者
1226 付加価値サービス(VAS)またはポータル、VASプラットフォーム
1228 情報コンポーネント、加入者プロファイル情報
1230 カタログモジュール
1232 プロファイルモジュール
1234 決定モジュール
1236 プロモートモジュール
1238 オペレータカタログ、中央カタログ
1240 製品IDコードおよび構造
1242 コンテンツモジュール
1244 接続モジュール
1500 ホームページユーザインタフェース
1600 推奨リスティングユーザインタフェース
1700 ランダム推奨リスティングユーザインタフェース
1800 推奨アイテム詳細ユーザインタフェース、推奨アイテム
1900 クイズユーザインタフェース
2000 クイズ結果ユーザインタフェース
2100 クイズ結果比較ユーザインタフェース
2200 質問結果比較ユーザインタフェース
2300 ユーザプロファイルユーザインタフェース
2400 識別された関心リスティングユーザインタフェース

Claims (56)

1. コンテンツをユーザに推奨するための方法であって、
   インタラクションクエリのセットにアクセスするステップであって、各クエリは、決定関連付けおよび提示命令に関連付けられるステップと、
   前記提示命令に従って、モバイルユーザインタフェースを介して、前記インタラクションクエリのセットからのインタラクションクエリを提示するステップと、
   前記インタラクションクエリに対する応答に基づいて、前記モバイルユーザインタフェースのユーザの第1の特徴を決定するステップと、
   前記第1の特徴に対応するように選択される第1のオブジェクト、および、第2の特徴に関する情報を求めるように選択される第2のオブジェクトを備える、複数のコンテンツオブジェクトを、ユーザインタラクションのために提示するステップであって、前記第2の特徴は、前記ユーザについて知られることが望ましい特徴を備えるステップと、
   を実装するために、コンピュータ可読ストレージメディアに格納されたコンピュータ実行可能命令を実行するプロセッサを用いるステップを備える方法。
2. 前記インタラクションクエリのセットは、前記第1の特徴および前記第2の特徴を含むユーザ特徴を取得するように構成されたキーストーンクエリ、ならびに、前記ユーザを引き付けるように構成されたエンターテイニングクエリを有する、質問パターンの少なくとも一部を備える、請求項1に記載の方法。
3. 前記インタラクションクエリのセットは、複数の使用可能なインタラクションクエリを、複数のユーザプロファイルからのインタラクションクエリ応答データに相関させる、ルックアップテーブルから導出される、請求項1に記載の方法。
4. 前記第2のオブジェクトとのユーザインタラクションに基づいて、前記ユーザのユーザプロファイルを更新するステップをさらに備える、請求項1に記載の方法。
5. 前記第2のオブジェクトに対する明示的肯定入力または明示的廃棄入力のうち、1つを受信するステップをさらに備える、請求項4に記載の方法。
6. 前記第1のオブジェクトと比較して前記第2のオブジェクトの方を好むという入力を受信するステップをさらに備える、請求項4に記載の方法。
7. 前記ユーザのための格納されたプロファイルに部分的に基づいて、前記インタラクションクエリのセットを生成するステップをさらに備える、請求項1に記載の方法。
8. ユーザにより指定された時間間隔に応答して、前記第1および第2の特徴に基づく第3のオブジェクトを続いて提示するステップをさらに備える、請求項1に記載の方法。
9. 前記第1および第2の特徴に基づく第3のオブジェクトを、前記第3のオブジェクトの新しい可用性を決定することに応答して、続いて提示するステップをさらに備える、請求項1に記載の方法。
10. 前記複数のコンテンツオブジェクトの前記提示のステップは、前記決定関連付けが、前記インタラクションクエリに対する前記応答に基づいて、前記第1のオブジェクトまたは前記第2のオブジェクトのうち少なくとも1つへのリンクを提供することに基づく、請求項1に記載の方法。
11. 前記複数のコンテンツオブジェクトの前記提示のステップは、前記インタラクションクエリのセットからの第2のインタラクションクエリを提示するステップをさらに備え、前記第2のインタラクションクエリは、前記第2の特徴に対応する属性を備える、請求項1に記載の方法。
12. 前記複数のコンテンツオブジェクトの前記提示のステップは、前記インタラクションクエリのセットからの第2のインタラクションクエリを提示するステップをさらに備え、前記第2のインタラクションクエリは、前記インタラクションクエリのセットのうち少なくとも1つの他のものの第2の優先度より大きい第1の優先度を備える、請求項1に記載の方法。
13. 前記第2の特徴に対応する属性のためのユーザ値、前記属性のためのオペレータ値、または、前記属性のための信頼度のうち、少なくとも2つに基づいて、前記第1の優先度を決定するステップをさらに備える、請求項12に記載の方法。
14. コンテンツをユーザに推奨するためのコンピュータプログラムであって、
    インタラクションクエリのセットにアクセスするためであって、各クエリは、決定関連付けおよび提示命令に関連付けられるための、プロセッサによって実行可能な少なくとも1つの命令と、
    前記提示命令に従って、モバイルユーザインタフェースを介して、前記インタラクションクエリのセットからのインタラクションクエリを提示するための、前記プロセッサによって実行可能な少なくとも1つの命令と、
    前記インタラクションクエリに対する応答に基づいて、前記モバイルユーザインタフェースのユーザの第1の特徴を決定するための、前記プロセッサによって実行可能な少なくとも1つの命令と、
    前記第1の特徴に対応するように選択される第1のオブジェクト、および、第2の特徴に関する情報を求めるように選択される第2のオブジェクトを備える、複数のコンテンツオブジェクトを、ユーザインタラクションのために提示するための命令であって、前記第2の特徴は、前記ユーザについて知られることが望ましい特徴を備える、前記プロセッサによって実行可能な少なくとも1つの命令と、
    を備える、コンピュータ実行可能命令を備えたコンピュータプログラム。
15. コンテンツをユーザに推奨するための装置であって、
    インタラクションクエリのセットにアクセスする手段であって、各クエリは、決定関連付けおよび提示命令に関連付けられる手段と、
    前記提示命令に従って、モバイルユーザインタフェースを介して、前記インタラクションクエリのセットからのインタラクションクエリを提示する手段と、
    前記インタラクションクエリに対する応答に基づいて、前記モバイルユーザインタフェースのユーザの第1の特徴を決定する手段と、
    前記第1の特徴に対応するように選択される第1のオブジェクト、および、第2の特徴に関する情報を求めるように選択される第2のオブジェクトを備える、複数のコンテンツオブジェクトを、ユーザインタラクションのために提示する手段であって、前記第2の特徴は、前記ユーザについて知られることが望ましい特徴を備える手段とを備える装置。
16. コンテンツをユーザに推奨するための装置であって、
    インタラクションクエリのセットにアクセスするためのコンピューティングプラットフォームであって、各クエリは、決定関連付けおよび提示命令に関連付けられる、コンピューティングプラットフォームと、
    前記提示命令に従って、前記インタラクションクエリのセットからのインタラクションクエリを提示するためのユーザインタフェースと、
    さらに、前記インタラクションクエリに対する応答に基づいて、モバイルユーザインタフェースのユーザの第1の特徴を決定するための、前記コンピューティングプラットフォームと、
    さらに、前記第1の特徴に対応するように選択される第1のオブジェクト、および、第2の特徴に関する情報を求めるように選択される第2のオブジェクトを備える、複数のコンテンツオブジェクトを、ユーザインタラクションのために提示するための、前記ユーザインタフェースであって、前記第2の特徴は、前記ユーザについて知られることが望ましい特徴を備える、前記ユーザインタフェースとを備える装置。
17. 前記インタラクションクエリのセットは、前記第1の特徴および前記第2の特徴を含むユーザ特徴を取得するように構成されたキーストーンクエリ、ならびに、前記ユーザを引き付けるように構成されたエンターテイニングクエリを有する、質問パターンの少なくとも一部を備える、請求項16に記載の装置。
18. 前記インタラクションクエリのセットは、複数の使用可能なインタラクションクエリを、複数のユーザプロファイルからのインタラクションクエリ応答データに相関させる、ルックアップテーブルから導出される、請求項16に記載の装置。
19. 前記コンピューティングプラットフォームはさらに、前記第2のオブジェクトとのユーザインタラクションに基づいて、ユーザプロファイルを更新するためのものである、請求項16に記載の装置。
20. 前記ユーザインタフェースはさらに、前記第2のオブジェクトに対する明示的肯定入力または明示的廃棄入力のうち、1つを受信するためのものである、請求項19に記載の装置。
21. 前記ユーザインタフェースはさらに、前記第1のオブジェクトと比較して前記第2のオブジェクトの方を好むという入力を受信するためのものである、請求項19に記載の装置。
22. 前記ユーザのための格納されたプロファイルに部分的に基づいて、前記インタラクションクエリのセットを生成することをさらに備える、請求項16に記載の装置。
23. 前記ユーザインタフェースはさらに、ユーザにより指定された時間間隔に応答して、前記第1および第2の特徴に基づく第3のオブジェクトを続いて提示するためのものである、請求項16に記載の装置。
24. 前記ユーザインタフェースはさらに、前記第1および第2の特徴に基づく第3のオブジェクトを、前記第3のオブジェクトの新しい可用性を決定することに応答して、続いて提示するためのものである、請求項16に記載の装置。
25. 前記ユーザインタフェースはさらに、前記決定関連付けが、前記インタラクションクエリに対する前記応答に基づいて、前記第1のオブジェクトまたは前記第2のオブジェクトのうち少なくとも1つへのリンクを提供することに基づいて、前記複数のコンテンツオブジェクトを提示するためのものである、請求項16に記載の装置。
26. 前記ユーザインタフェースはさらに、前記インタラクションクエリのセットからの第2のインタラクションクエリを提示することを備える、前記複数のコンテンツオブジェクトを提示するためのものであり、前記第2のインタラクションクエリは、前記第2の特徴に対応する属性を備える、請求項16に記載の装置。
27. 前記ユーザインタフェースはさらに、前記インタラクションクエリのセットからの第2のインタラクションクエリを提示することを備える、前記複数のコンテンツオブジェクトの提示のためのものであり、前記第2のインタラクションクエリは、前記インタラクションクエリのセットのうち少なくとも1つの他のものの第2の優先度より大きい第1の優先度を備える、請求項16に記載の装置。
28. 前記第2の特徴に対応する属性のためのユーザ値、前記属性のためのオペレータ値、または、前記属性のための信頼度のうち、少なくとも2つに基づいて、前記第1の優先度を決定することをさらに備える、請求項27に記載の装置。
29. コンテンツをユーザに推奨するための方法であって、
    モバイルデバイスにインタラクションクエリのセットを供給するステップであって、前記インタラクションクエリのセットからの各クエリは、決定関連付けおよび提示命令に関連付けられるステップと、
    前記提示命令に従って提示された、前記インタラクションクエリのセットのうち少なくとも1つに対するユーザの応答を示す、前記モバイルデバイスからのレポートを受信するステップと、
    前記インタラクションクエリに対する前記応答に基づいて、前記ユーザの第1の特徴を決定するステップと、
    前記第1の特徴に基づいてユーザプロファイルを更新するステップと、
    前記第1の特徴に対応するように選択される第1のオブジェクト、および、第2の特徴に関する情報を求めるように選択される第2のオブジェクトを備える、複数のコンテンツオブジェクトを、ユーザインタラクションのために前記モバイルデバイスへ送信するステップであって、前記第2の特徴は、前記ユーザについて知られることが望ましい特徴を備えるステップと、
    を実装するために、コンピュータ可読ストレージメディアに格納されたコンピュータ実行可能命令を実行するプロセッサを用いるステップを備える方法。
30. 前記インタラクションクエリのセットは、前記第1の特徴および前記第2の特徴を含むユーザ特徴を取得するように構成されたキーストーンクエリ、ならびに、前記ユーザを引き付けるように構成されたエンターテイニングクエリを有する、質問パターンの少なくとも一部を備える、請求項29に記載の方法。
31. 前記インタラクションクエリのセットは、複数の使用可能なインタラクションクエリを、複数のユーザプロファイルからのインタラクションクエリ応答データに相関させる、ルックアップテーブルから導出される、請求項29に記載の方法。
32. 前記第2のオブジェクトとのユーザインタラクションに基づいて、前記ユーザの前記ユーザプロファイルを更新するステップをさらに備える、請求項29に記載の方法。
33. 前記第2のオブジェクトに対する明示的肯定入力または明示的廃棄入力のうち、1つを受信するステップをさらに備える、請求項32に記載の方法。
34. 前記第1のオブジェクトと比較して前記第2のオブジェクトの方を好むという入力を受信するステップをさらに備える、請求項32に記載の方法。
35. 前記ユーザのための格納されたプロファイルに部分的に基づいて、前記インタラクションクエリのセットを生成するステップをさらに備える、請求項29に記載の方法。
36. 前記複数のコンテンツオブジェクトを送信するステップは、ユーザにより指定された時間間隔に応答して、前記第1および第2の特徴に基づく第3のオブジェクトを送信するステップをさらに備える、請求項29に記載の方法。
37. 前記複数のコンテンツオブジェクトを送信するステップは、前記第1および第2の特徴に基づく第3のオブジェクトを、前記第3のオブジェクトの新しい可用性を決定することに応答して、送信するステップをさらに備える、請求項29に記載の方法。
38. 前記複数のコンテンツオブジェクトの前記送信のステップは、前記決定関連付けが、前記インタラクションクエリに対する前記応答に基づいて、前記第1のオブジェクトまたは前記第2のオブジェクトのうち少なくとも1つへのリンクを提供することに基づく、請求項29に記載の方法。
39. 前記複数のコンテンツオブジェクトの前記送信のステップは、前記インタラクションクエリのセットからの第2のインタラクションクエリを送信するステップをさらに備え、前記第2のインタラクションクエリは、前記第2の特徴に対応する属性を備える、請求項29に記載の方法。
40. 前記複数のコンテンツオブジェクトの前記送信のステップは、前記インタラクションクエリのセットからの第2のインタラクションクエリを送信するステップをさらに備え、前記第2のインタラクションクエリは、前記インタラクションクエリのセットのうち少なくとも1つの他のものの第2の優先度より大きい第1の優先度を備える、請求項29に記載の方法。
41. 前記第2の特徴に対応する属性のためのユーザ値、前記属性のためのオペレータ値、または、前記属性のための信頼度のうち、少なくとも2つに基づいて、前記第1の優先度を決定するステップをさらに備える、請求項40に記載の方法。
42. コンテンツをユーザに推奨するためのコンピュータプログラムであって、
    モバイルデバイスにインタラクションクエリのセットを供給するためであって、前記インタラクションクエリのセットからの各クエリは、決定関連付けおよび提示命令に関連付けられる、プロセッサによって実行可能な少なくとも1つの命令と、
    前記提示命令に従って提示された、前記インタラクションクエリのセットのうち少なくとも1つに対するユーザ入力を示す、前記モバイルデバイスからのレポートを受信するための、前記プロセッサによって実行可能な少なくとも1つの命令と、
    前記インタラクションクエリに対する応答に基づいて、モバイルユーザインタフェースのユーザの第1の特徴を決定するための、前記プロセッサによって実行可能な少なくとも1つの命令と、
    前記第1の特徴に基づいてユーザプロファイルを更新するための、前記プロセッサによって実行可能な少なくとも1つの命令と、
    前記第1の特徴に対応するように選択される第1のオブジェクト、および、第2の特徴に関する情報を求めるように選択される第2のオブジェクトを備える、複数のコンテンツオブジェクトを、ユーザインタラクションのために前記モバイルデバイスへ送信するための命令であって、前記第2の特徴は、前記ユーザについて知られることが望ましい特徴を備える、前記プロセッサによって実行可能な少なくとも1つの命令と、
    を備える、コンピュータ実行可能命令を備えたコンピュータプログラム。
43. コンテンツをユーザに推奨するための装置であって、
    モバイルデバイスにインタラクションクエリのセットを供給する手段であって、前記インタラクションクエリのセットからの各クエリは、決定関連付けおよび提示命令に関連付けられる手段と、
    前記提示命令に従って提示された、前記インタラクションクエリのセットのうち少なくとも1つに対するユーザ入力を示す、前記モバイルデバイスからのレポートを受信する手段と、
    前記インタラクションクエリに対する応答に基づいて、モバイルユーザインタフェースのユーザの第1の特徴を決定する手段と、
    前記第1の特徴に基づいてユーザプロファイルを更新する手段と、
    前記第1の特徴に対応するように選択される第1のオブジェクト、および、第2の特徴に関する情報を求めるように選択される第2のオブジェクトを備える、複数のコンテンツオブジェクトを、ユーザインタラクションのために前記モバイルデバイスへ送信する手段であって、前記第2の特徴は、前記ユーザについて知られることが望ましい特徴を備える手段とを備える装置。
44. コンテンツをユーザに推奨するための装置であって、
    モバイルデバイスにインタラクションクエリのセットを供給するための送信器であって、前記インタラクションクエリのセットからの各クエリは、決定関連付けおよび提示命令に関連付けられる、送信器と、
    前記提示命令に従って提示された、前記インタラクションクエリのセットのうち少なくとも1つに対するユーザによる応答を示す、前記モバイルデバイスからのレポートを受信するための受信器と、
    前記インタラクションクエリに対する前記応答に基づいて、前記ユーザの第1の特徴を決定するため、かつ、前記第1の特徴に基づいてユーザプロファイルを更新するためのコンピューティングプラットフォームと、
    さらに、前記第1の特徴に対応するように選択される第1のオブジェクトを備え、かつ、第2の特徴に関する情報を求めるように選択される第2のオブジェクトを備える、複数のコンテンツオブジェクトを、ユーザインタラクションのために前記モバイルデバイスへ送信するための前記送信器であって、前記第2の特徴は、前記ユーザについて知られることが望ましい特徴を備える、前記送信器とを備える装置。
45. 前記インタラクションクエリのセットは、前記第1の特徴および前記第2の特徴を含むユーザ特徴を取得するように構成されたキーストーンクエリ、ならびに、前記ユーザを引き付けるように構成されたエンターテイニングクエリを有する、質問パターンの少なくとも一部を備える、請求項44に記載の装置。
46. 前記インタラクションクエリのセットは、複数の使用可能なインタラクションクエリを、複数のユーザプロファイルからのインタラクションクエリ応答データに相関させる、ルックアップテーブルから導出される、請求項44に記載の装置。
47. 前記コンピューティングプラットフォームは、前記第2のオブジェクトとのユーザインタラクションに基づいて、前記ユーザの前記ユーザプロファイルを更新するようにさらに動作可能である、請求項44に記載の装置。
48. 前記受信器は、前記第2のオブジェクトに対する明示的肯定入力または明示的廃棄入力のうち、1つを受信するようにさらに動作可能である、請求項47に記載の装置。
49. 前記受信器は、前記第1のオブジェクトと比較して前記第2のオブジェクトの方を好むという入力を受信するようにさらに動作可能である、請求項47に記載の装置。
50. 前記コンピューティングプラットフォームは、前記ユーザのための格納されたプロファイルに部分的に基づいて、前記インタラクションクエリのセットを生成するようにさらに動作可能である、請求項44に記載の装置。
51. 前記複数のコンテンツオブジェクトは、ユーザにより指定された時間間隔に応答して、前記第1および第2の特徴に基づく第3のオブジェクトをさらに備える、請求項44に記載の装置。
52. 前記複数のコンテンツオブジェクトは、第3のオブジェクトの新しい可用性を決定することに応答して送信される、前記第1および第2の特徴に基づく前記第3のオブジェクトをさらに備える、請求項44に記載の装置。
53. 前記複数のコンテンツオブジェクトは、前記決定関連付けが、前記インタラクションクエリに対する前記応答に基づいて、前記第1のオブジェクトまたは前記第2のオブジェクトのうち少なくとも1つへのリンクを提供することに基づいて、送信される、請求項44に記載の装置。
54. 前記複数のコンテンツオブジェクトは、前記インタラクションクエリのセットからの第2のインタラクションクエリを備え、前記第2のインタラクションクエリは、前記第2の特徴に対応する属性を備える、請求項44に記載の装置。
55. 前記複数のコンテンツオブジェクトは、前記インタラクションクエリのセットからの第2のインタラクションクエリをさらに備え、前記第2のインタラクションクエリは、前記インタラクションクエリのセットのうち少なくとも1つの他のものの第2の優先度より大きい第1の優先度を備える、請求項44に記載の装置。
56. 前記コンピューティングプラットフォームは、前記第2の特徴に対応する属性のためのユーザ値、前記属性のためのオペレータ値、または、前記属性のための信頼度のうち、少なくとも2つに基づいて、前記第1の優先度を決定するようにさらに動作可能である、請求項55に記載の装置。

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