JP2014238890A - リコールおよび使用のためのデータのエンハンスおよび記憶 - Google Patents
リコールおよび使用のためのデータのエンハンスおよび記憶 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2014238890A JP2014238890A JP2014188156A JP2014188156A JP2014238890A JP 2014238890 A JP2014238890 A JP 2014238890A JP 2014188156 A JP2014188156 A JP 2014188156A JP 2014188156 A JP2014188156 A JP 2014188156A JP 2014238890 A JP2014238890 A JP 2014238890A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- user
- interest
- item
- data
- information
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 title claims description 10
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims abstract description 90
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 65
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 50
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 33
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 16
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 6
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 5
- 230000004931 aggregating effect Effects 0.000 claims 2
- 230000035807 sensation Effects 0.000 claims 1
- 230000006993 memory improvement Effects 0.000 abstract description 208
- 235000014101 wine Nutrition 0.000 description 22
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 230000003190 augmentative effect Effects 0.000 description 4
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 4
- 125000002066 L-histidyl group Chemical group [H]N1C([H])=NC(C([H])([H])[C@](C(=O)[*])([H])N([H])[H])=C1[H] 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000012552 review Methods 0.000 description 3
- 241000282412 Homo Species 0.000 description 2
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 2
- 238000013479 data entry Methods 0.000 description 2
- 238000012015 optical character recognition Methods 0.000 description 2
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 2
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 1
- 239000008186 active pharmaceutical agent Substances 0.000 description 1
- 238000007792 addition Methods 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 1
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 1
- 239000010931 gold Substances 0.000 description 1
- 229910052737 gold Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 1
- 230000026676 system process Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/10—File systems; File servers
- G06F16/11—File system administration, e.g. details of archiving or snapshots
- G06F16/122—File system administration, e.g. details of archiving or snapshots using management policies
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/10—File systems; File servers
- G06F16/18—File system types
- G06F16/185—Hierarchical storage management [HSM] systems, e.g. file migration or policies thereof
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0207—Discounts or incentives, e.g. coupons or rebates
- G06Q30/0225—Avoiding frauds
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
- G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Telephone Function (AREA)
- User Interface Of Digital Computer (AREA)
Abstract
【課題】パーソナルコンピューティングデバイスのユーザは自身が関心を持つアイテムを見ることができ、また後の参照のためにそのアイテムを覚えておこうとする。【解決手段】ユーザは関心を持つアイテムのデータをキャプチャし、キャプチャしたデータをエンハンスおよび記憶のためにメモリエンハンスメントサービスに提出する。メモリエンハンスメントサービスはキャプチャされたデータをエンハンスのためにヒューマンインタラクションタスクシステムに提出する。より詳細には、ヒューマンインタラクションタスクシステムはキャプチャされたデータを1つまたは複数の労働者に分配し、キャプチャされたデータに属するアイテムを識別させ、アイテムにおけるユーザの関心を決定させ、そのようにして決定した関心に基づきユーザに関連すると思われるアイテムに関する情報を提供する。エンハンスされたデータはメモリエンハンスメントサービスによって記憶される。【選択図】図5B
Description
関連出願の相互参照
本発明は、Rode等のアメリカ合衆国仮特許出願第61/021,275号、発明の名称「Systems and Methods of Retrieving Information」、2008年1月15日出願、および、Agarwal等のアメリカ合衆国特許出願第12/200,822号、発明の名称「Enhancing and Storing Data for Recall and Use」、2008年8月28日出願の優先権を主張するものである。これらの特許出願の内容は全て参照により本明細書に組み込まれている。
本発明は、Rode等のアメリカ合衆国仮特許出願第61/021,275号、発明の名称「Systems and Methods of Retrieving Information」、2008年1月15日出願、および、Agarwal等のアメリカ合衆国特許出願第12/200,822号、発明の名称「Enhancing and Storing Data for Recall and Use」、2008年8月28日出願の優先権を主張するものである。これらの特許出願の内容は全て参照により本明細書に組み込まれている。
一般的に、コンピューティングデバイスおよび通信ネットワークは、情報の収集、記憶および交換を容易にする。一般的な用途においては、コンピューティングデバイス、例えばパーソナルコンピューティングデバイスがそれらのユーザの代わりに種々の情報、幾つか例を挙げるならば、予定情報、個人情報、知人ないし連絡に関するコンタクト情報、写真、音楽およびドキュメントなどを記憶するために使用される。
モバイル化が進んだ社会において、ユーザは自身が興味を抱き、後に利用するために覚えておきたいアイテムを発見することが多い。したがって、ユーザは自身のコンピューティングデバイスを使用してアイテムに関する幾つかの情報を記録し、後の検索のためにそれらの情報を記憶することができる。例えば、ユーザは自身のモバイルフォンのカメラ機能を使用してアイテムのディジタルイメージを取得して記憶することができる。またユーザはイメージを電子メッセージ(例えばEメールメッセージ)に添付し、後の時点において検索を行うために、そのイメージを、ユーザがそのイメージに関して取った何らかのメモも含めて、ユーザのEメールアカウント、もしくは他の知人に送信することができる。別の例においては、ユーザは自身のパーソナルコンピューティングデバイスを使用してアイテムに関する音声メモを録音し、その音声メモを後の検索のために記憶することができるか、同様に、録音された音声メモを記憶および後の検索のために他の場所に送信することができる。
別の用途においては、ユーザは関心を持つアイテムに関する質問または問合せを、通信ネットワークを介して、そのような質問または問合せの処理および応答を行うことができるネットワークベースのサービス(例えばウェブサービス)に提出することができる。例えば、ユーザは自身のパーソナルコンピューティングデバイスからEメールを介してそのようなサービスに質問を提出することができる。サービスは問合せを処理し、応答を戻すための自動化されたアルゴリズムを使用することができるか、問合せに応答しようとする人間の労働者のグループに問合せを提出することができる。
上記の用途は、ユーザが関心を持つアイテムに関する情報を後の検索のために記憶すること、またはユーザが関心を持つアイテムに関する付加的な情報をユーザに提供することを実現するが、これらの用途はユーザによって別個に入力されたものとしての情報またはユーザからの別個の問合せに対する応答の形態の情報を単純に記憶することに限定されている。
前述の態様、またそれに付随する多くの利点は、添付の図面と組み合わせて以下の詳細な説明を参照することによってより一層明らかになり、またより良く理解される。
一般的に本発明の種々の態様は、ユーザによってキャプチャされた、ユーザが関心を持つアイテムに関するデータをエンハンスし、エンハンスされたデータをユーザによる後のリコール(ユーザが後に思い出すこと)、共有、また場合によってはユーザまたは他者による利用のために記憶することに関する。この関係において、以下では、キャプチャされたデータをユーザの代わりにエンハンスして記憶するメモリエンハンスメントサービスを説明する。例えば、モバイルフォンのようなキャプチャデバイスのユーザは自身が関心を持つアイテムを見ることができ、またそのアイテムを将来において参照するために覚えていようとする。関心を持つアイテムは何でもよく、例えば人間が見る、聞く、想像する、考えるもしくは触れることができるものであれば何でもよい。したがって、関心を持つアイテムとしてオブジェクト(例えば製造物、植物、動物または人間)、場所(例えば建物、公園、店舗、ランドマークまたは住所)またはイベント(例えばゲーム、コンサートまたは映画)が考えられる。1つの実施形態において、ユーザは(例えば自身のモバイルフォンのカメラ機能を使用して)オブジェクト、場所またはイベントのイメージをキャプチャし、そのイメージをエンハンスおよび記憶のためにメモリエンハンスメントサービスに提出することができる。
下記においてより詳細に説明するように、メモリエンハンスメントサービスはキャプチャされたデータをエンハンスのためにヒューマンインタラクションタスクシステムに提出することができる。より詳細には、ヒューマンインタラクションタスクシステムは、キャプチャされたデータの主体であるアイテムを識別し、キャプチャされたデータの主体であるアイテムに対するユーザの関心を求め、この求められた関心に基づきユーザに関係すると考えられるアイテムに関する情報を提供するために、キャプチャされたデータを1人または複数の労働者に配布する。メモリエンハンスメントサービスはキャプチャされたデータを処理するために、自動化されたアルゴリズムおよび/または他の形態の人工的なインテリジェンスではなく、ヒューマンインタラクションタスクシステムを使用するので、キャプチャされたデータの誤認は最小になり、ヒューマンインタラクションタスクシステムによって提供することができる情報の範囲および多様性は事実上無制限である。
1つの例において、キャプチャデバイスは撮像素子(例えばカメラ)を装備したパーソナルコンピューティングデバイス(例えばモバイルフォン)である。ユーザは関心を持つアイテムに遭遇したときに、モバイルフォンのカメラ機能を使用して、そのようなアイテムのディジタルイメージをキャプチャすることができる。例えば、ユーザはワインボトルのようなオブジェクトのイメージをキャプチャし、そのキャプチャされたイメージをメモリエンハンスメントサービスに提出することができる。メモリエンハンスメントサービスはキャプチャされたイメージをヒューマンインタラクションタスクシステムに提出する。ヒューマンインタラクションタスクシステムにおいては、キャプチャされたイメージを処理する労働者がキャプチャされたイメージから関心を持つアイテム、例えば特定のボトルワインを識別し、またイメージ内で発見されたボトルワインの等級に関心を持っていることを求めることができる。したがって、労働者は主体となるボトルワインの等級を取得し、それをメモリエンハンスメントサービスに戻すことができる。メモリエンハンスメントサービスはエンハンスされたデータ(ボトルワインのイメージ、名称および等級を含む)をユーザに関連付けられたメモリアカウントに記憶することができ、またその後は、エンハンスされ記憶されているデータをユーザのモバイルフォンに戻すことができる。択一的に、労働者は、ユーザがその主体となるボトルワインを仕入れている地方のワインショップに関心を持っていることを求めて、そのようなワインショップに関するロケーション情報をメモリエンハンスメントサービスに戻すことができる。前述の例のように、メモリエンハンスメントサービスはこのエンハンスされたデータをユーザのメモリアカウントに記憶し、このエンハンスされ記憶されているデータをユーザのモバイルフォンに戻すことができる。さらに別の可能性として、主体となるボトルワインがネットワークベースの小売りサービスを介して購入できる場合、メモリエンハンスメントサービスは、ユーザが自身のモバイルフォンを使用して小売りサービスから直接的にそのボトルワインを購入し、購入したボトルワインを指定の場所に配送させるオプションをユーザに提供することができる。
別の実施形態においては、関心を持つアイテムはユーザが覚えておきたい楽曲でよい。そのようなケースにおいては、キャプチャデバイスにマイクロフォンおよびオーディオレコーディングコンポーネントが備えられていれば、ユーザは曲のサンプルを録音し、キャプチャされたサンプルのオーディオレコーディングをメモリエンハンスメントサービスに提出することができる。別の実施形態においては、ユーザはキャプチャデバイスを使用して、覚えておきたい曲の一部を口にするか、歌うか、それどころかハミングで歌うことにより録音を行うことができる。そのようなケースにおいては、オーディオレコーディングをエンハンスし記憶するためのリクエストをメモリエンハンスメントサービスに提出するためにキャプチャデバイスを使用することができる。さらにメモリエンハンスサービスはキャプチャされたデータ(例えばオーディオレコーディング)をエンハンスし、オーディオレコーディングをユーザに関連付けられたメモリアカウントに記憶することができる。例えば、メモリエンハンスメントサービスは(ヒューマンインタラクションタスクシステムを使用して)曲を曲名、アーティスト、アルバム、録音年などによって識別することができる。さらに、メモリエンハンスメントサービスは識別された曲に対するユーザの関心を求め、それに関連する情報をユーザに提供することができる。例えば、情報はその曲を録音したアーティストのコンサートスケジュール、その曲を購入するオプション、種々のアーティストによって録音されたその曲の他のヴァージョンのリスト、ユーザがハミングで歌ったその曲の市販のサンプルなどを含むことができる。上述のように、キャプチャされたデータ(例えばオーディオレコーディング)をエンハンスし記憶するためのリクエストは最終的にヒューマンインタラクションタスクシステムによって処理されるので、キャプチャされたデータについて考えられる広範で多様なエンハンスが実現され、適切であると判断することができる。
さらに別の実施例においては、ユーザからの手動入力をキャプチャするためにキャプチャデバイスを使用することができる。例えば、ユーザはメモリエンハンスメントサービスに、ユーザがキャプチャデバイスに備えられているキーボード、タッチスクリーンまたはスタイラスを用いて書いたメモのエンハンスおよび記憶をリクエストすることができる。そのようなメモとして、図形、2,3の単語、1つまたは複数のシンボルなどが考えられる。さらにメモリエンハンスメントサービスはキャプチャされたデータをヒューマンインタラクションタスクシステムに提出することによって、そのデータをエンハンスする。ヒューマンインタラクションタスクシステムはキャプチャされたデータを処理し、エンハンスされたデータを提供する。例えば、メモがメジャーリーグベースボールのチームのロゴを含む場合、ヒューマンインタラクションタスクシステムによって戻されたエンハンスされたデータはチームを識別し、そのチームに関する最新のスケジュール、そのチームのスタジアム案内、またはそのチームに関する最新のニュース記事を含むことができる。これらは幾つかの例を挙げているに過ぎず、制限的なものではない。
図1を参照すると、キャプチャデバイス102によってキャプチャされた関心を持つアイテムに関するデータをエンハンスし記憶するためのメモリエンハンスメントサービス106を含む例示的な動作環境100が示されている。キャプチャデバイス102は何らかのコンピューティングデバイスでよく、例えばラップトップコンピュータまたはタブレットコンピュータ、パーソナルコンピュータ、パーソナルディジタルアシスタント(PDA)、ハイブリッドPDA/モバイルフォン(スマートフォン)、モバイルフォン、電子ブックリーダ、セットトップボックス、カメラ、ディジタルメディアプレーヤなどが考えられる。キャプチャデバイス102はまた、他の情報源、例えばディジタルカメラ、リモートコントローラ、他のコンピューティングデバイス、ファイルなどからの関心を持つアイテムに関するデータを受信または取得することができる、上述の何らかのデバイスであってもよい。1つの実施形態において、キャプチャデバイス102は通信ネットワーク104、例えばインターネットまたは通信リンクを介してメモリエンハンスメントサービス106と通信する。当業者であれば、ネットワーク104はあらゆる有線ネットワーク、無線ネットワークまたはそれらの組み合わせでよいことが分かる。さらに、ネットワーク104はパーソナルエリアネットワーク、ローカルエリアネットワーク、広域ネットワーク、ケーブルネットワーク、衛星ネットワーク、携帯電話網またはそれらの組み合わせでもよい。インターネットまたは上述の他の何らかの通信ネットワークを介する通信のためのプロトコルおよびコンポーネントはコンピュータネットワークの当業者には公知であるので、本明細書においては詳細には説明しない。
図1のメモリエンハンスメントサービス106はキャプチャデバイス102によってキャプチャされた関心を持つアイテムに関するデータをエンハンスし、そのデータをユーザの代わりにメモリアカウントに記憶することができ、またユーザはそのメモリアカウントにアクセスすることができる。1つの実施形態において、そのようなユーザメモリアカウントはメモリエンハンスメントサービス106によってアクセスすることができるユーザメモリアカウントデータ記憶部108に記憶される。記憶されているデータは、キャプチャデバイス102によってキャプチャされた関心を持つアイテムに関するあらゆるデータ、またメモリエンハンスメントサービス106によって提供された、エンハンスされたあらゆるデータを含むことができる。さらには、ユーザのメモリアカウントに記憶されている、関心を持つアイテムに関するデータをユーザによって増補することができる。これに関しては後に更に詳細に説明する。図1においてはデータ記憶部108がメモリエンハンスメントサービス106の近くにあるものとして示されているが、当業者であれば、データ記憶部108はメモリエンハンスメントサービス106から離れて位置するものでもよい、および/または、データ記憶部108はネットワークベースのサービス自体であってもよいことが分かる。メモリエンハンスメントサービス106は動作環境100の単一のコンポーネントによって実現されているものとして図1に示されているが、これは単に例示的なものに過ぎない。
メモリエンハンスメントサービス106を、それぞれがメモリエンハンスメントサービスのインスタンスを実行する複数のコンポーネントとして実施することもできる。メモリエンハンスメントサービス106を実現するサーバまたは他のコンピューティングコンポーネントはネットワークインタフェース、メモリ、処理ユニットおよびコンピュータ読取可能媒体のドライブを包含することができ、これらは全て通信バスによって相互に通信することができる。ネットワークインタフェースはネットワーク104および/または他のネットワークまたはコンピュータシステムを介するコネクティビティを提供することができる。処理ユニットはメモリと通信し、メモリエンハンスメントサービス106を作動させるために処理ユニットが実行するプログラム命令をこのメモリに書き込み、また読み出すことができる。メモリには一般的にRAM、ROMおよび/または他の永続的で補助的なメモリが含まれる。
図1に示されている動作環境100は、1つまたは複数のネットワークを使用して相互接続される種々のコンピュータシステムを含むコンピュータ環境として表されている。しかしながら、当業者には明らかであるように、動作環境100は図1に示されているよりも少ない数または多い数のコンポーネントを有することもできる。さらに、動作環境100は種々のウェブサービスおよび/またはピア・ツー・ピアネットワーク構成を含むこともできる。したがって、図1に示されている動作環境は例示的なものであり、本発明を制限するものではないと解するべきである。
上述のように、ユーザが関心を持つアイテムは、人間が見る、聞く、想像する、考えるもしくは触れることができるものであれば何でもよい。したがって、関心を持つアイテムとしてはオブジェクト110a、場所110b、イベント110c、オーディオ入力110d(例えばユーザが録音した音声レコーディングまたは曲のサンプル)または他の何らかの入力110eが考えられる。そのような他の入力の例にはモーションキャプチャ技術を用いたモーション入力、キャプチャデバイス102のキーパッドを用いたテキスト入力、キャプチャデバイス102のタッチスクリーンまたはスタイラスを使用したユーザによる図面入力が含まれるが、入力はそれらに制限されるものではない。したがって、関心を持つアイテムに関してキャプチャされたデータとして視覚的なデータ(例えば画像、図面、テキスト、ビデオなど)、聴覚的なデータ(例えば音声レコーディング、曲のサンプルなど)または触覚的なデータ(例えばモーションキャプチャ入力、タッチパッドエントリなど)が考えられる。さらに、そのようなデータは認識データ(例えばユーザの思考、想像など)を含むことができるか、認識データを表すものでもよい。キャプチャされたデータをファイルまたは電子メッセージ、例えば電子メールメッセージ、ショートメッセージサービス(SMS)メッセージなどの添付ファイルとして、または他のディジタルまたはアナログの入力メカニズムを介して、メモリエンハンスメントサービス106に提出することができる。
図2を参照しながら、上述のようにしてキャプチャされたデータをエンハンスして記憶するために使用されるメモリエンハンスメントサービス106の図示されているコンポーネントを説明する。1つの実施形態において、メモリエンハンスメントサービス106は、キャプチャデバイス102によりキャプチャされたデータを受信し、そのキャプチャされたデータをヒューマンインタラクションタスクシステム204に提出するためのキャプチャデバイスインタフェース202を有する。1つの実施形態において、キャプチャデバイスインタフェース202はアプリケーション・プログラミング・インタフェース(API)を有し、このAPIはキャプチャされたデータに基づきヒューマンインタラクションタスク(HIT)を形成し、その処理のためにヒューマンインタラクションタスクシステム204に提出する。
一般的に、ヒューマンインタラクションタスクシステム204は複数のヒューマンインタラクションタスクないしHITをコンプリーションないし完了のために1人または複数の労働者に使用可能にする。例えば、HITをコンプリーションのために1人または複数の労働者に割り当てることができるか、1人または複数の労働者が複数のHITを見て、コンプリーションのために複数のHITを選択できるようにそれらのHITを公開することができる。1人または複数の労働者はHITをコンプリーションするために補償を受けることができる。例えば、労働者はコンプリーションされた各HITに関して補償を受けることができるか、コンプリーションされたHITの各グループに関して補償を受けることができるか、他の何らかの方式で補償を受けることができるか、それらのいずれかの組み合わせで補償を受けることができる。さらに、労働者をコンプリーションされたHITの数に基づいて、コンプリーションされたHITの品質の程度に基づいて、他の何らかのメトリックに基づいて、もしくはそれらのいずれかの組み合わせに基づいてランク付けすることができる。
1つの実施形態においては、キャプチャデバイスインタフェース202によって形成されたHITは、キャプチャされたデータの中ら関心を持つアイテムは何であるかを求めること、および/または、そのアイテムにおけるユーザの関心を求めることを労働者に要求する。さらにHITは、関心を持つアイテムに関する付加的な情報を提供することによって、キャプチャされたデータをさらにエンハンスすることを労働者に要求することができる。複数の労働者はキャプチャデバイスインタフェース202によって形成されたHITをコンプリーションし、したがってそのHITに対する応答を提供することができる。つまり異なる労働者であれば、アイテムの識別および/またはアイテムにおけるユーザの関心に関して異なる決定に達することも考えられる。
1つの実施形態において、メモリエンハンスメントサービス106(および/またはヒューマンインタラクションタスクシステム204)は例えば種々の労働者からの応答を集計し、労働者が最も多く行った応答をさらなる処理のために選択する。択一的に、メモリエンハンスメントサービス106は労働者から受信した応答をクラスター化し、優先順位を付けることができる(例えば、最も共通している応答または一番高いランクを有する応答を選択する)。さらに別の実施形態において、メモリエンハンスメントサービス106はヒューマンインタラクションタスクシステム204から受信した最初の応答をさらなる処理のために選択する。当業者であれば、メモリエンハンスメントサービス106によってさらに処理されるべきHITを選択するために種々の技術を使用できることが分かる。したがって、上述の例は単に例示的なものであり、制限を意図したものではない。
さらに別の実施形態においては、関心を持つアイテムおよび/またはアイテムにおけるユーザの関心を識別するために、ユーザはメモリエンハンスメントサービス106が使用できる別の情報を用いることによりキャプチャデバイス102によってキャプチャされたデータを増補することができる。そのような増補または追加されたデータをメモリエンハンスメントサービス106に提出されるキャプチャされたデータの一部と見なすことができる。例えば、ユーザはキャプチャされたデータを処理するための付加的なコンテキストを提供するために1つまたは複数のキーワードを追加することができる。1つの実施形態においては、1つまたは複数のキーワードはキャプチャデバイスインタフェース202によって形成されたHITに含まれ、ヒューマンインタラクションタスクシステム204に提出され、HITを処理するために付加的なコンテキストと共に労働者に提供される。別の実施形態においては、1つまたは複数のキーワードを使用して、メモリエンハンスメントサービス106によって実施される検索モジュール206に提出される検索クエリを形成することができる。検索モジュール206は続いて、提出された検索クエリに基づいて関心を持つアイテムに関する付加的な情報を検索することができる。この実施形態において、キャプチャデバイスインタフェース202はAPIも使用してそのような検索クエリを形成し、それらの検索クエリを検索モジュール206に提出することができる。検索結果は、キャプチャデバイス102によってキャプチャされた関心を持つアイテムに関するデータをさらにエンハンスするために使用される。例えば、検索結果をHITの結果と共にデータ記憶部108において管理されているユーザのメモリアカウントに記憶することができる。別の実施形態においては、検索結果をヒューマンインタラクションタスクシステム204に提出されるHITに含ませることができる。当業者であれば、検索モジュール206は検索クエリを、メモリエンハンスメントサービス106が利用できる特定のデータ記憶部に提出し、またその特定のデータ記憶部から検索結果を取得できることが分かる。択一的に、検索モジュール206はネットワーク104を介してアクセス可能なネットワークリソースの一般的な検索を実行することができる。
キャプチャされたデータのアイテム主体におけるユーザの関心は、ユーザがそのキャプチャされたデータをメモリエンハンスメントサービス106に提出する意思も含むことができるか、そのような意思に依存するものであってもよい。したがって、幾つかの実施形態(例えばキャプチャされたデータがヒューマンインタラクションタスクシステム204に提出されるが、そのキャプチャされたデータをエンハンスすることを目的とした指示が含まれていない実施形態)においては、ヒューマンインタラクションタスクシステム204はユーザがキャプチャしたデータを提出する意思(例えば関心を持つアイテムに関するデータがどのようにエンハンスされるべきかに関するユーザの意思)を、識別されたアイテムにおけるユーザの関心の決定の一部として求めることができる。例えば、ユーザがデータのエンハンスを目的とした何らかの指示を含んでいない音声レコーディングを提出する場合、ヒューマンインタラクションシステム204は、ユーザがメモリエンハンスメントサービス106によって音声レコーディングが再生放送されることを意図して音声レコーディングを提出したのではなく、ユーザがメモリエンハンスメントサービス106によって曲名が識別されることを意図して音声レコーディングを提出したことを求めることができる。したがって、ヒューマンインタラクションタスクシステム204は曲名、ならびにその曲の以前に録音されたヴァージョンのサンプルを提供する。さらに別の例として、ユーザがコーヒーマグカップのディジタルイメージを提出する場合、ヒューマンインタラクションタスクシステム204はユーザが地方のコーヒーショップの場所を発見しようとしているのではなく、ユーザがそのコーヒーマグカップを購入しようとしてディジタルイメージを提出したことを求めることができる。したがって、ヒューマンインタラクションタスクシステム204はそのコーヒーの名前と統一商品コード(UPC;Universal Product Code)およびそのコーヒーマグカップを購入することができるネットワークベースの小売りサービスとのリンクを提供する。
上記においては、ヒューマンインタラクションタスクシステム204および検索モジュール206をメモリエンハンスメントサービス106のコンポーネントとして説明したが、それらはメモリエンハンスメントサービス106とは別個のサービスまたはコンポーネントであってもよい。したがって、メモリエンハンスメントサービス106はネットワーク104を介してヒューマンインタラクションタスクシステム204および/または検索モジュール206と通信するための1つまたは複数のインタフェースコンポーネントを含むことができる。
検索クエリの結果(実行された場合)およびヒューマンインタラクションタスクシステム204に提出されたHITの結果はキャプチャデバイス102によってキャプチャされてメモリエンハンスメントサービス106に提出されたデータをエンハンスする。そのようなエンハンスされたデータはユーザの代わりにメモリアカウントにおいてユーザに関連付けられて記憶され、データ記憶部108において管理される。下記においてより詳細に説明するように、ユーザは続いてエンハンスされたデータを自身のメモリアカウントからさらなるレビューまたは使用のためにリコールすることができる。幾つかの実施形態において、ユーザは自身の知人および/または他のネットワークベースのサービスとエンハンスされたデータを共有することもできる。
図3Aは、ユーザの代わりにキャプチャされたデータをエンハンスし記憶するためのリクエストメモリエンハンスメントサービス106に提出するキャプチャデバイス102のブロック図を示す。図3Aに示されているように、キャプチャデバイス102はユーザが関心を持つアイテムに関するデータをキャプチャする。上述のように、関心を持つアイテムとしてオブジェクト110a、場所110b、イベント110c、オーディオ入力110dまたは他の入力110eが考えられる。キャプチャデバイス102によってキャプチャされたデータは関心を持つアイテムおよび/またはキャプチャデバイス102のタイプに依存して種々の形態を取ることができる。(例えば1つまたは複数のキーワード、メモなどを用いて)ユーザによってデータがキャプチャされ、必要に応じてさらに増補されると、キャプチャデバイス102はキャプチャされたデータをエンハンスし記憶するためのリクエストをネットワーク104を介してメモリエンハンスメントサービス106に提出する。メモリエンハンスメントサービス106は続いて、キャプチャされたデータをデータ記憶部108内のユーザのメモリアカウントに記憶する前に、このキャプチャされたデータをエンハンスする。
上述のように、メモリエンハンスメントサービス106はキャプチャされたデータに関連するHITをヒューマンインタラクションタスクシステム204に提出することによって、および/または、キャプチャされたデータに関連する検索クエリを検索モジュール206に提出することによってキャプチャされたデータをエンハンスすることができる。そのようなエンハンスメントは、関心を持つアイテムを識別する、または関心を持つアイテムに関する詳細なメモの提出または入力をキャプチャデバイス102のユーザに要求することを低減または省略することができる。さらにそのようなエンハンスメントは関心を持つアイテムに関する付加的な情報、また、エンハンスが行われない場合にユーザに提供されることになる情報よりもロバストな情報をユーザに提供することができる。キャプチャされたデータをエンハンスするための図示されているルーティンを下記では図4を参照しながらより詳細に説明する。
ここで図3Aを再度参照する。エンハンスが一度行われると、メモリエンハンスメントサービス106はエンハンスされたデータをユーザによる後のリコールのためにデータ記憶部108によって管理されているユーザのメモリアカウントに記憶する。さらに、メモリエンハンスメントサービス106はネットワーク104を介して、エンハンスされ記憶されているデータをキャプチャデバイス102に戻す。前述の例を再度参照すると、ユーザが曲の一部であるオーディオレコーディングをエンハンスし記憶するためのリクエストを提出し、メモリエンハンスメントサービス106がこのデータを録音された曲名の識別によってエンハンスすると、メモリエンハンスメントサービス106は曲名をユーザのキャプチャデバイス102に戻す。択一的な実施形態において、メモリエンハンスメントサービス106はエンハンスされ記憶されているデータ(例えば曲名)をユーザによって指定された他のクライアントデバイス302に戻すことができる。したがってユーザは、エンハンスされ記憶されているデータをユーザのキャプチャデバイス102(例えばユーザのモバイルフォン)、および/または、ユーザの1つまたは複数の他のクライアントデバイス302(例えばユーザのホームコンピュータ)に戻すために、メモリエンハンスメントサービス106を用いて自身のアカウントを構成することができる。1つの実施形態において、エンハンスされ記憶されているデータは、メモリエンハンスメントサービス106によって形成された、例えば下記においてより詳細に説明する図5C,5D,7Aまたは7Bに示されているようなユーザインタフェースを介して戻され、キャプチャデバイス102に表示される。さらに別の実施形態においては、エンハンスされたキャプチャされたデータはEメールメッセージ、SMSメッセージ、他のユーザが見られるように公開または掲示された電子メッセージ(「ツイッター」メッセージまたは「ツイート」として公知である)、他のネットワークベースのサービス304(例えばソーシャルネットワークサービス)などによって形成されたユーザインタフェースを介して、キャプチャデバイス102または他のクライアントデバイス302に戻される。
ユーザがこのユーザに戻されたエンハンスされ記憶されているデータに関するリクエストを行うと、図3Bに示されているように、リクエストをメモリエンハンスメントサービス106に提出して処理することができる。ユーザのエンハンスされ記憶されているデータに関するリクエストは種々の形態を取ることができる。例えば、下記においてより詳細に説明するように、ユーザのリクエストは付加的な購入詳細を見るためのもの、エンハンスされ記憶されているデータを共有するためのもの、エンハンスされ記憶されているデータにタグを付けるためのもの、または、エンハンスされ記憶されているデータにメモを追加するためのものでよい。さらに別の実施例においては、リクエストは関心を持つアイテムを購入するためのもの、または関心を持つアイテムについての場所および/または指示を提供するものでよい。さらに別の実施例においては、リクエストは、ユーザによって入力または選択された種々の判定基準に基づいて、ユーザのエンハンスされ記憶されているデータをソートするためのもの、エンハンスされ記憶されているデータに関連する付加的な情報を検索するためのものなどでよい。
ユーザのエンハンスされ記憶されているデータに関するリクエストは図3Bにおいてキャプチャデバイス102によって提出されるものとして示されているが、当業者であれば、リクエストをユーザによって使用される他のコンピューティングデバイス、例えば図3Aに示されているクライアントデバイス302から提出できることが分かる。リクエストはネットワーク104を介してメモリエンハンスメントサービス106に提出され、そこにおいてリクエストをさらに処理することができる。1つの実施形態においては、そのような処理はエンハンスされ記憶されているデータのヒューマンインタラクションタスクシステム204への提出を含み、この場合、ヒューマンインタラクションタスクシステム204によって提供された、さらにエンハンスされたデータをユーザのメモリアカウントに記憶し、キャプチャデバイス102または他のクライアントデバイス302に戻すことができる。他の実施形態において、ユーザがエンハンスされ記憶されているデータに関するメモを追加した場合のように、メモリエンハンスメントサービス106はリクエストを後のリコールのためにユーザのメモリアカウントに記憶することができる。さらに別の実施形態においては、メモリエンハンスメントサービス106は、ユーザのエンハンスされ記憶されているデータに関するリクエストをユーザに関連付けて(例えば欲しい物リスト(wish list)の形で、推薦として)さらに処理および/または記憶するために1つまたは複数のネットワークベースのサービス304に転送することが適切であるか否かを決定することができる。例えば、ユーザのエンハンスされ記憶されているデータに関するリクエストが関心を持つアイテムを購入するためのものであれば、メモリエンハンスメントサービス106は購入リクエストをその関心を持つアイテムを販売しているネットワークベースの小売りサービスに転送することができる。購入リクエストを続いて小売りサービスによって処理することができ、そのような処理の結果(例えば販売の確認、支払いデータまたは発送情報に関するリクエストなど)の結果を小売りサービスとキャプチャデバイス102との間で交換することができる。続いて、キャプチャデバイスと他の小売りサービスとの間では、当業者に周知であるやり方で、購入を完了するために必要とされる何らかの情報を交換し、さらなるアクションを実行することができる。
さらに別の実施形態において、ユーザのエンハンスされ記憶されているデータに関するリクエストは、このユーザのエンハンスされ記憶されているデータをユーザの知人と共有するためのリクエストでよい。そのような実施形態においては、メモリエンハンスメントサービス106はリクエストを他のネットワークベースのサービス304、例えばソーシャルネットワークサービス(例えば、仮想コミュニティ、ウェブログ(ブログ)などを含むかサポートすることができるサービス)、またはアカウントを持つためにメモリエンハンスメントサービス106によってユーザに通知されるメッセージ公開サービスに転送することができる。したがって、ソーシャルネットワークサービスまたはメッセージ公開サービスは、ユーザのエンハンスされ記憶されているデータを、同様にそのようなサービスのメンバであるユーザの知人に提供することができる。ソーシャルネットワークサービスまたはメッセージ公開サービスは続いてキャプチャデバイス102のユーザに、このユーザのエンハンスされ記憶されているデータが共有されたというコンファメーションを戻すことができる。エンハンスされ記憶されているデータを共有するためのそのようなリクエストは、図8,9および10を参照しながら下記においてより詳細に説明する。
他のネットワークベースのサービス304は図3Bにおいてメモリエンハンスメントサービス106とは別個の遠隔にあるものとして示されているが、当業者であれば、他の1つまたは複数のネットワークベースのサービス304が本発明の範囲から逸脱することなくメモリエンハンスメントサービス106の近くにあるもの、メモリエンハンスメントサービス106の一部、メモリエンハンスメントサービス106によって運営されるもの、またはメモリエンハンスメントサービス106と共同して運営されるものでよいことが分かる。さらに、小売りサービス、ソーシャルネットワークサービスおよびメッセージ公開サービスを上記においては、エンハンスされ記憶されているデータを転送することができる他のネットワークベースのサービス304の例として説明したが、当業者であれば、これらの例は単に例示的なものであり、制限を意図したものではないことが分かる。
図4は、キャプチャデバイス102によってキャプチャされたデータをエンハンスするためにメモリエンハンスメントサービス106によって実行されるルーティンを説明するためのフローチャートを示す。ルーティンはブロック402において開始され、ブロック404に進み、このブロックにおいてはメモリエンハンスメントサービス106がキャプチャされたデータをエンハンスし記憶するためにキャプチャデバイス102からリクエストを取得する。上述のように、キャプチャされたデータは種々の形態を取ることができ、例えばディジタルイメージ、オーディオレコーディング、テキストファイルなどが考えられる。さらには、キャプチャされたデータはこのキャプチャされたデータを処理するためのコンテキストを提供するためにユーザによって入力された1つまたは複数のキーワードまたはメモを含むことができる。さらに別の実施形態においては、キャプチャされたデータはこのキャプチャされたデータに関して実行されるべき検索の特定のタイプの指示を含むことができる。例えば、キーワードに加えて、またはキーワードの代わりに、ユーザは価格情報、入手可能性、レビュー、関連記事、記述情報、場所、または関心を持つアイテムに関する他の情報、もしくはそれらの組み合わせを検索するための指示を入力することもできる。そのようなキーワードまたは他の検索指示を提供し、ユーザが手動でそのような情報を入力する必要が無くなるようにキャプチャデバイス102を構成することができる。
キャプチャされたデータをエンハンスし記憶するためのリクエストの受信に基づいて、しかしながらこのキャプチャされたデータをヒューマンインタラクションタスクシステム204に提出する前に、キャプチャされたデータは選択的にブロック406において、キャプチャされたデータの関心の対象となるアイテムの識別、アイテムについてのユーザの関心の決定、ユーザが関心を持つと思われるアイテムに関する情報の提供にとって有用となる付加的な情報またはデータをヒューマンインタラクションタスクシステム204に提供するために処理される。例えば、キャプチャされたデータに関連付けられた検索クエリを検索モジュール206に提出することができる。1つの実施形態において、検索クエリは、キャプチャされたデータの一部としてキャプチャデバイス102から取得した、実行されるべき検索のタイプ、もしくは1つまたは複数のキーワードの指示を含む。したがって、検索クエリは関心を持つアイテムに関するいずれかの情報を特定することができる。そのような情報には、関心を持つアイテムの場所、関心を持つアイテムが1つまたは複数のネットワークベースの小売りサービスを介して購入または発送することができるかについての情報、関心を持つアイテムの価格、関心を持つアイテムに関連付けられたレビュー、関心を持つアイテムの最安値、関心を持つアイテムの類似アイテム、または関心を持つアイテムに関する他の何らかの情報、もしくはそれらの組み合わせが含まれるが、これらは情報の制限を意図したものではない。したがって1つの実施形態において、検索結果は、オブジェクトを購入することができるネットワークベースの小売りサービス、または他のネットワークサービス、もしくは関心を持つアイテムに関するより多くの情報を発見することができるサービスとのリンクを含むことができる。検索モジュール206によって形成された検索結果の受信に基づき、ヒューマンインタラクションタスクシステム204に提出されたHITを集計するためにこの検索結果を使用することができる。
さらに別の実施形態においては、ヒューマンインタラクションタスクシステム204に有用な付加的な情報を提供するために、ブロック406において実行される処理に、自動化されたアルゴリズムを用いるキャプチャされたデータの処理を含ませることができる。例えば、キャプチャデバイスによってキャプチャされたディジタルイメージに光学文字認識(OCR;optical character recognition)アルゴリズムを適用し、ディジタルイメージ内に示されている関心を持つアイテムに表示されているUPCによって関心を持つアイテムを識別することができる。当業者であれば、本願発明の範囲から逸脱することなく、キャプチャされたデータをさらに処理し、付加的な情報をヒューマンインタラクションタスクシステム204に提供するために、メモリエンハンスメントサービス106が種々の自動化されたアルゴリズムを実行できることが分かる。さらに幾つかの実施形態においては、キャプチャされたデータを処理して付加的な情報を提供するために、自動化されたアルゴリズムをヒューマンインタラクションタスクシステム204の代わりに使用できる。
さらに別の実施形態においては、ブロック406において実行される処理は、関心を持つアイテムを識別する、メモリエンハンスメントサービス106にリクエストを送信しようとするユーザの意思を決定する、および/または、ユーザが関心を持つと考えられるアイテムに関する付加的な情報を提供するためにヒューマンインタラクションタスクシステム204によって使用することができる、ユーザに関連付けられたプロフィール情報の取得を含むことができる。例えば、メモリエンハンスメントサービス106は、ユーザに関する人口統計額的なデータ(例えば年齢、性別、住所など)、ユーザの好みまたは関心に関するデータ(例えば食品、本、映画、スポーツ、ホビー、バカンスなど)、予定情報(例えばイベントスケジュール、誕生日リストなど)、知人情報(例えば、アドレス帳)などを含む、ユーザに関するプロフィールを管理することができる。別の実施形態においては、ユーザプロフィール情報はそのようなユーザに関する情報を管理する他のネットワークベースのサービス304からメモリエンハンスメントサービス106によって取得される。例えば、ネットワークベースの小売りサービスはそのようなユーザに関する情報、また同様に購入履歴情報、ブラウズ履歴情報などを管理する。したがって、そのようなプロフィール情報をエンハンスされたデータを生成する際に使用するためにヒューマンインタラクションタスクシステム204に提供することができるか、そのようなプロフィール情報にヒューマンインタラクションシステム204はアクセスできるようになる。例えばプロフィール情報を、ユーザが関心を持つアイテムを識別するため、メモリエンハンスメントサービス106にリクエストを送信しようとするユーザの意思を決定するため、ユーザが関心を持つと考えられるアイテムに関する付加的な情報を提供するためなどに使用することができる。さらに幾つかの実施形態においては、メモリエンハンスメントサービス106が関心を持つアイテムに関するデータを一度エンハンスすると、サービスはエンハンスされたデータをユーザのプロフィールに記憶することができるので、このデータを他の目的(例えば推薦を作成するため、欲しい物リストの更新など)のためにメモリエンハンスメントサービス106または他のネットワークベースのサービス304によって使用することができる。
さらに別の実施形態においては、メモリエンハンスメントサービス106によって管理されるユーザプロフィールがユーザによってサービスに対して行われたリクエストの履歴を含む。したがって、そのようなプロフィール情報はエンハンスされたデータを生成する際にヒューマンインタラクションタスクシステムを支援することができる。例えばプロフィール情報を、関心を持つアイテムを識別するため、メモリエンハンスメントサービス106にリクエストを送信しようとするユーザの意思を決定するため、ユーザが関心を持ちそうなアイテムに関する付加的な情報を提供するためなどに使用することができる。前述の例を用いて説明すると、ユーザが事前に音声レコーディングを識別のためにメモリエンハンスメントサービス106に提出しており、その後に新たな音声レコーディングを提出する場合には、ヒューマンインタラクションタスクシステム204はこの履歴情報を使用して、ユーザがこの新たな音声レコーディングに属する曲を再び識別してもらおうとしていることを確定できる。別の実施例においては、ユーザが事前に場所のディジタルイメージを提出しており、またそれについての指示をメモリエンハンスメントサービス106から取得している場合、ヒューマンインタラクションタスクシステム204はメモリエンハンスメントサービス106から受信した場所の次の画像を処理するときにこの履歴情報を使用することができる。
さらに別の実施形態においては、ブロック406において実行される処理は、関心を持つアイテムを識別するために、メモリエンハンスメントサービス106にリクエストを送信しようとするユーザの意思を確定するために、および/または、ユーザが関心を持つと考えられるアイテムに関する付加的な情報を提供するためにヒューマンインタラクションタスクシステム204によって使用することができる、キャプチャデバイスに関連付けられたプロフィール情報の取得を含むことができる。例えば、そのようなプロフィール情報はキャプチャデバイスの物理的または地理的な場所(例えば、デバイスのグローバル・ポジショニング・システム(GPS)コンポーネントによって提供された場所、インターネットプロトコル(IP)アドレスから識別された場所、ユーザによって手動で入力された場所など)を含むことができる。そのようなプロフィール情報をエンハンスされたデータを生成する際に使用するためにヒューマンインタラクションタスクシステム204に提供することができるか、そのようなプロフィール情報にヒューマンインタラクションシステム204はアクセスできるようになる。前述の例を用いて説明すると、メモリエンハンスメントサービス106によって受信されたディジタルイメージに属するワインボトルを仕入れている地方のワインショップに関する場所情報を提供するために、ヒューマンインタラクションタスクシステム204はキャプチャデバイス102の場所を、自身のGPSコンポーネント(または他の場所識別メカニズム、手動入力が含まれるが本願はこれに制限されない)によって識別されたものとして使用することができる。
図4を再度参照すると、HITがブロック408においてキャプチャされた(また、必要に応じてさらに処理された)データに基づいて形成され、ブロック410においてヒューマンインタラクションタスクシステム204によって一人または複数の労働者に提示される。上述のように、労働者は関心を持つアイテムを識別し、アイテムにおけるユーザの関心を決定するためにHITを処理する。HITは、完了されるべきタスクを規定するヒューマンインタラクションタスクシステム204によって管理される一人または複数の労働者が利用できるリクエストである。タスクはコンピュータよって達成されるよりも容易に人間によって達成されるアクションを含むことができる。例えば、ディジタルイメージを見ている人間は示されている1つまたは複数のオブジェクト、場所またはイベントをより容易に識別することができる。例えば、前景に第1のオブジェクトが示されており、背景に他の複数のオブジェクトが示されている画像について説明する。この状況において、コンピューティングアルゴリズムが、関心を持つアイテムであることが想定される第1のオブジェクトと他のオブジェクトを区別することは難しい。しかしながら、人間であれば第1のオブジェクトをユーザが関心を持つオブジェクトとして容易に識別することができる。さらに別の例として、建物、例えば映画館の前に立っている人間が示されている画像を説明する。この状況において、コンピューティングアルゴリズムが建物を識別すること、または関心を持つアイテムは人間であるのか建物であるのかを決定することは難しい。しかしながら、人間であれば建物を映画館として容易に識別でき、したがってユーザの関心は画像内の人間ではなく映画館にあることを推論することができる。したがってHITの応答として、労働者は映画館を識別でき、また画像内の映画館において上映されている映画の特定の日時のスケジュールを戻すことができる、および/または、画像内に示されている映画館についての指示を提供することができる。さらに別の例として、キャプチャされたデータはユーザによって行われた曲の音声レコーディングを含むことができる。このケースにおいても、人間であればユーザによって録音された曲をより容易に識別することができ、したがって、ユーザは曲名に関心を持っていることを決定することができる。したがってHITの応答として、労働者は曲名およびその曲を購入することができるネットワークベースの小売りサービスとのリンクを戻すことができる。
ブロック412においては、メモリエンハンスメントサービス106はヒューマンインタラクションタスクシステム204から完了した1つまたは複数のHITを受信する。完了したHITは労働者によって処理されたHITであり、また労働者によって提供されたエンハンスされたデータ、例えば関心を持つアイテムの識別子と、労働者がユーザに関心があると考えたアイテムに関する情報を含む。HITをヒューマンインタラクションタスクシステム204によって一人または複数の労働者に提示することができるので、HITに対する1つまたは複数の応答を受信することができる。
ブロック414においては、ユーザのメモリアカウントに記憶すべきHITを選択し、選択された、完了したHITは正確であることを検証し、完了したHITに関する付加的な情報を取得するために、1つまたは複数の完了したHITをさらに処理することができる。例えば、メモリエンハンスメントサービス106は単純に、最初に受信した完了したHITを選択してユーザのメモリアカウントに記憶し、さらなるアクションは実行しない。さらに別の例において、他の完了したHITを受信したときには、最初に受信した完了したHITが他の完了したHITと合致するかを検査することができる。さらに別の例として、メモリエンハンスメントサービス106は複数の完了したHITを受信するために待機することができ、また相互に共通する完了したHITを集計することができる。したがって、最大の頻度で生じている完了したHITをユーザのメモリアカウントに記憶することができる。実際の例として、完了した10個のHITがメモリエンハンスメントサービス106によって受信された場合を想定する。完了した10個のHITの内の8つのHITが関心を持つアイテムは映画館であり、ユーザが関心を持つアイテムに関する情報は映画館のスケジュールであることを表している場合、そのような完了されたHITに由来するエンハンスされたデータがメモリエンハンスメントサービス106によってユーザのメモリアカウントに記憶される。
さらに別の例において、HITはアイテムを閾値の回数完了していることをメモリエンハンスメントサービス106が確認した場合には、完了したHITが検査される。択一的に、メモリエンハンスメントサービス106は、キャプチャされたデータをエンハンスし記憶するために、完了したHITを他のユーザのリクエストに応答して完了された類似するHITと比較する。複数のユーザが同一または大部分類似している関心を持つアイテムに関するリクエストを提出すべきであると認められ、ヒューマンインタラクションタスクシステム204が一般的に関心を持つアイテムに関する同一または類似するエンハンスされたデータを戻している場合には、メモリエンハンスメントサービス106は完了したHITを相応に検証することができる。当業者であれば、本発明の範囲から逸脱することなく、完了したHITを選択および/または検証するために種々の技術を使用できることが分かる。完了したHITが検証されない場合、当業者であれば、HITをヒューマンインタラクションタスクシステム204に再度提出できること、または種々の完了したHITをユーザのメモリアカウントに記憶するためにメモリエンハンスメントサービス106によって記憶できることが分かる。
さらに別の実施形態においては、キャプチャされたデータの主体である関心を持つアイテムに関するさらに別の情報を取得するために、1つまたは複数の完了したHITを処理することができる。例えば、1つまたは複数の完了したHITから取得された情報を検索モジュール206に提出される検索クエリを形成するために使用することができる。完了したHITは関心を持つアイテムの名前または他の識別情報を含むことができる。続いて識別情報を検索モジュール206に提出された検索クエリにおいて使用することができる。検索モジュール206によって形成された検索結果を、ヒューマンインタラクションタスクシステム204に提供された情報と共に、ユーザのメモリアカウントに記憶することができる。
図4を再び参照すると、一度処理が行われると、ブロック416において1つまたは複数の完了したHITがユーザのメモリアカウントに記憶される。換言すれば、情報は完了したHITの一部として、ユーザの代わりにユーザのメモリアカウントに記憶されているエンハンスされたデータから(例えば検索モジュール206から)取得された付加的な何らかの情報と一緒に労働者によって戻されたものである。ルーチンはブロック418において終了する。
HITがヒューマンインタラクションタスクシステムによって処理されている場合、当業者であれば、キャプチャされたデータをエンハンスし記憶するためのリクエストを提出することと、エンハンスされたデータをユーザの代わりにユーザのメモリアカウントに記憶することとの間に若干の遅延が存在する可能性があることが分かる。したがって、メモリエンハンスメントサービス106および/またはヒューマンインタラクションタスクシステム204は、メモリエンハンスメントサービス106からの応答をいつ得られるかをユーザに通知することができる。例えば、1つまたは複数の完了したHITがユーザのメモリアカウントに記憶されるとユーザに通知を行うことができる。そのような通知を、Eメールメッセージ、SMSメッセージ、他のユーザが見られるように公開または掲示された電子メッセージ、他のネットワークベースのサービス304(例えばソーシャルネットワークサービス)などによって形成されたユーザインタフェース、音声メッセージなどを介して送信することができる。他の実施形態においては、ユーザのメモリアカウントが後に(例えば図7Aに示されているように)表示されると、ユーザが最後にアカウントにアクセスした後にユーザのメモリアカウントに何らかのエンハンスされたデータが追加されたことをユーザに通知するために、ヴィジュアルインジケータ(例えば図7Aにおけるインジケータ719)をその新たに追加されたエンハンスされたデータと一緒に表示することができる。データをエンハンスし記憶するためのリクエストに対する応答を(例えば所定の時間内に)メモリエンハンスメントサービス106から受信しない場合には、メモリエンハンスメントサービス106はユーザに応答がないことを通知することができる。そのようなケースにおいては(また場合によっては応答を受信した場合であっても)、メモリエンハンスメントサービス106はキャプチャされたデータの処理においてメモリエンハンスメントサービス106および/またはヒューマンインタラクションタスクシステム204を支援するために、ユーザに付加的なデータ(例えば1つまたは複数のキーワード、検索タイプの指示、メモなど)の入力を促すことができる。
さらに別の実施形態においては、メモリエンハンスメントサービス106および/またはヒューマンインタラクションタスクシステム204は、メモリエンハンスメントサービス106によって形成されたエンハンスされたデータに関するフィードバックを行うことをユーザに促すことができる。そのようなフィードバックはメモリエンハンスメントサービス106の性能の等級または他の指示を含むことができる。メモリエンハンスメントサービス106の性能に関するユーザのフィードバックは、例えば、キャプチャされたデータに由来する関心を持つアイテムの識別の精度、アイテムにおけるユーザの関心の決定の精度、アイテムに関して提供された、エンハンスされたデータの適正化、および/または、メモリエンハンスメントサービスから受信した応答の適時性に基づくものでよい。そのようなフィードバックを、キャプチャされたデータの処理においてメモリエンハンスメントサービス106および/またはヒューマンインタラクションシステム204を支援するために使用することもできる。
1つの実施形態においては、ユーザがメモリエンハンスメントサービス106によって以前に記憶されたエンハンスされたデータを見て、関心を持つ付加的なアイテムに関するデータをキャプチャし、そのようなキャプチャされたデータをエンハンスし記憶するためのリクエストをメモリエンハンスメントサービス106に提出できるようにするために、1つまたは複数のユーザインタフェースがメモリエンハンスメントサービス106によって形成され、キャプチャデバイスに表示される。以前にエンハンスされ記憶されているデータをユーザが見ることができるユーザインタフェース500の例が図5Aに示されている。ユーザインタフェース500はユーザが以前に「覚えた」データ、すなわちユーザが以前にメモリエンハンスメントサービス106に提出し、エンハンスされてユーザのメモリアカウントに記憶された、関心を持つアイテムに関してキャプチャされたデータのリスト504を含む。図示されている例においては、ユーザの最後にエンハンスされ記憶されているデータ(データ506によって示されているように)が最初に表示され、付加的なデータをスクロールコントロール505またはユーザインタフェースコントロールのようなものを操作することによって見ることができる。しかしながら当業者であれば、本発明の範囲から逸脱することなく、エンハンスされ記憶されているデータを異なる順序または異なる方式で記憶し、また表示できることが分かる。
図示されている例において、リスト504は、以前にエンハンスされて、ユーザの代わりにそのユーザのメモリアカウントに記憶されたオブジェクトCの画像508を含む。オブジェクトCの画像508はメモリエンハンスメントサービス106によって処理されており、このメモリエンハンスメントサービス106は関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータ、すなわち結果512を形成している。図示されている例において、メモリエンハンスメントサービス106は画像に属するオブジェクトCを「Harrisの多色花瓶」として識別している。したがって、Harrisの多色花瓶に関する付加的な情報とのリンク512aがユーザインタフェース500において表示される。Harrisの多色花瓶としてオブジェクトCを識別すること以外に、メモリエンハンスメントサービス106は、Harrisの多色花瓶がアールデコ花瓶として広く知られるようになってからのアールデコ花瓶の歴史にもユーザが関心を持っていることを決定している。したがって、メモリエンハンスメントサービス106は「アールデコ花瓶の歴史」のタイトルの記事とのリンク512bを提供する。同様に、Harrisの多色花瓶が現代アート美術館に展示されてからは、メモリエンハンスメントサービス106はユーザがその現代アート美術館における現在の展示会に関心を持っていることも決定しており、現代アート美術館と関連付けられているネットワークリソース(例えばウェブサイト)とのリンク512aを提供する。したがってユーザが、メモリエンハンスメントサービス106によって提供された、エンハンスされ記憶されているデータを見ることに関心を持っている場合、ユーザはオブジェクトCの画像508と関連付けられているリンク512a,512bまたは512cのいずれかを選択し、それらと関連付けられた情報を検索することができる。
リスト504はユーザが関心を持つ場所の画像514も含むことができる。図示されている例においては、ユーザが画像514をエンハンスして記憶するためのリクエストをメモリエンハンスメントサービス106に提出したときに、画像514と一緒にキーワード516「映画」を提出していたことを想定している。したがって、メモリエンハンスメントサービス106はキーワードと画像514を処理し、画像に属する場所をロサンゼルス・エンジェルス・オブ・アナハイムの本拠地であるエンジェル・スタジアムとして識別している。コンテキストとしてキーワード516「映画」を用いて説明すると、メモリエンハンスメントサービス106は、ユーザが映画「エンジェルス(原題:Angels in the Outfield)」に関心を持っていることを確定し、したがって、ネットワークベースの小売りサービスから購入できる映画「エンジェルス」のDVDとのリンク518aを提供する。図示されている例において、メモリエンハンスメントサービス106はユーザが映画「エンジェルス」に登場するエンジェルスのベースボールシャツの購入に関心を持っていることも決定し、したがってそのようなエンジェルスのベースボールシャツを販売しているネットワークベースの小売りサービスとのリンク518bを提供している。さらに、メモリエンハンスメントサービス106はユーザがエンジェルス・スタジアムの近くの映画館の上映スケジュールに関心を持っていることを決定しており、したがってそのような上映スケジュールとのリンク518cを提供している。
エンハンスされ記憶されているデータの内の僅かな例しか図示および説明していないが、当業者であれば、より多くの数および種類のエンハンスされたデータをメモリエンハンスメントサービス106によって形成してユーザに提供できることが分かる。上述のエンジェル・スタジアムの画像を用いて説明すると、メモリエンハンスメントサービス106は「エンジェルス」のDVDを購入するための割引クーポン、DVDからのショートクリップまたはトレーラなどを提供することもできる。さらに別の例として、関心を持つアイテムがメモリエンハンスメントサービス106によって本であることが決定されると、メモリエンハンスメントサービスは本のサンプルまたは抄録(例えば本のサンプルの章、キャプチャされたデータと共に提出された1つまたは複数のキーワードを含む本のページなど)を提供することができる。
図示されている例において、ユーザインタフェース500はユーザインタフェースコントロール502も有し、このユーザインタフェースコントロール502によりユーザは他の関心を持つアイテムに関するデータをキャプチャし、そのキャプチャされたデータをユーザのメモリアカウントに「覚えさせる」(すなわちエンハンスし記憶する)ことができる。例えば、ユーザインタフェース500が形成され表示されるキャプチャデバイス102がカメラ機能を有するモバイルフォンである場合には、ユーザはモバイルフォンのカメラ機能を使用可能にして、ユーザが関心を持つ他のアイテムのディジタルイメージをキャプチャするためにユーザインタフェースコントロールを起動することができる。一度キャプチャされると、ユーザインタフェース520を介して、図5Bに示されているように画像をユーザに表示することができる。
例えば、ユーザインタフェース520は別のオブジェクト、オブジェクトDの画像、ならびにキャプチャされた画像と関連付けられた日付528を含むことができる。ユーザは何らかのデータエントリデバイスまたはデータ入力デバイスを使用して付加的なキーワード524を入力することができる。しかしながら、図示されている例においては、ユーザはキーワードを入力していない。ユーザは、ユーザインタフェースコントロール526の「送信」を選択することによって、キャプチャされたデータをエンハンスし記憶するためのリクエストをメモリエンハンスメントサービス106に提出することができる。上述のように、キャプチャされたデータ、すなわちオブジェクトDの画像522およびキーワード524をエンハンスし記憶するためのリクエストがネットワーク104を介してメモリエンハンスメントサービス106に提出される。メモリエンハンスメントサービス106は続いて、キャプチャされたデータをユーザのメモリアカウントに記憶する前にエンハンスする。当業者であれば、キャプチャされたデータをエンハンスし記憶するためのリクエストの処理に若干の遅延が存在することが分かる。したがって、「応答を(メモリエンハンスメントサービスから)受け取ると通知されます」ということを通知するメッセージ529をユーザに表示することができる。上述のように、そのような通知を、Eメールメッセージ、SMSメッセージ、他のユーザが見られるように公開または掲示された電子メッセージ、他のネットワークベースのサービス304(例えばソーシャルネットワークサービス)などによって形成されたユーザインタフェース、音声メッセージなどを介して送信することができる。
また上述のように、メモリエンハンスメントサービス106はキャプチャされたデータに関するHITをヒューマンインタラクションタスクシステム204に提出することによって、および/または、キャプチャされたデータに関する検索クエリを検索モジュール206に提出することによってキャプチャされたデータをエンハンスすることができる。そのようなエンハンスメントは、関心を持つアイテムを識別する、または関心を持つアイテムに関連する詳細なメモの提出または入力をキャプチャデバイス102のユーザに要求することを低減または省略することができる。さらにそのようなエンハンスメントはユーザに付加的な情報、また、エンハンスが行われない場合にユーザに提供されることになる情報よりもロバストな情報を提供することができる。上述のように、そのようなエンハンスが利用可能になると、メモリエンハンスメントサービス106(および/またはヒューマンインタラクションタスクシステム204)は(例えばEメールメッセージ、ユーザインタフェースなどを介して)ユーザに通知を行うことができる。
エンハンスされ記憶されているデータを、キャプチャデバイス102に提供されたユーザインタフェースを介してユーザに表示することができる。そのようなユーザインタフェース530が図5Cに示されている。図示されている例において、エンハンスされ記憶されているデータは覚えているデータのユーザのリスト504に表示される。したがって、オブジェクトDの画像522はその画像がキャプチャされた日付528と共に表示される。1つの実施形態において、画像522はキャプチャデバイス102によってキャプチャされ提出された画像である。しかしながら他の実施形態において、メモリエンハンスメントサービス106によって戻された関心を持つアイテムの画像は、メモリエンハンスメントサービス106によって検索された、さもなければ取得されたアイテムの異なる画像である。例えば、関心を持つアイテムをネットワークのベースの小売りサービスから購入できない場合、メモリエンハンスメントサービス106によって戻された画像は小売りサービスによって使用されるアイテムの画像であってもよい。
オブジェクトDの画像522の他に、キャプチャされたデータと共に提出されたキーワード524も表示される。図5Cに示されているような1つの例においては、付加的なキーワードは入力されていない。メモリエンハンスメントサービス106によって提供された、エンハンスされ記憶されているデータは新たな結果526として表示される。図示されている例において、メモリエンハンスメントサービス106は「ブランドXのトラベルチェア」としての画像に属するオブジェクトを識別し、またユーザがその椅子の購入に関心を持つことを決定している。したがって、メモリエンハンスメントサービス106はユーザにユーザインタフェースコントロール532を提供し、このユーザインタフェースコントロール532がユーザによって選択されると、ネットワークベースの小売りサービスから入手可能なブランドXのトラベルチェアの購入の詳細を検索する。
ユーザインタフェースコントロール534を、ユーザが関心を持つアイテム、および/または、メモリエンハンスメントサービス106によって提供された、エンハンスされ記憶されているデータの内の少なくとも幾つかをそのユーザの知人と共有できるように提供することができる。1つの実施形態においては、ユーザインタフェースコントロール534が選択されると、関心を持つアイテムに関してエンハンスされ記憶されているデータがメモリエンハンスメントサービス106に提出され、このメモリエンハンスメントサービス106はそのエンハンスされ記憶されているデータを他のネットワークベースのサービス304、例えばソーシャルネットワークサービスに転送する。この実施形態において、ソーシャルネットワークサービスはユーザのエンハンスされ記憶されているデータを、ソーシャルネットワークサービスに同様に登録されているユーザの知人(例えば1つまたは複数のユーザのソーシャルグラフ内にあるソーシャルネットワークの他のユーザ)または他のユーザに提供する。別の実施形態において、ユーザはメモリエンハンスメントサービス106によって管理されているメモリアカウントも有している知人を有している。そのような実施形態において、メモリエンハンスメントサービス106はエンハンスされ記憶されているデータをユーザの知人に直接的に転送することができる(これに関しては図8,9および10を参照しながら下記において詳細に説明する)。当業者であれば、ユーザによって共有される、エンハンスされ記憶されているデータは異なる実施形態において種々の形態を取ることができることが分かる。例えば、1つの実施形態において、エンハンスされ記憶されているデータを、関心を持つアイテムを購入するための推薦の形態でユーザの知人と共有することができる。したがって、ユーザの知人に提示されると、その知人は関心を持つアイテムを購入するためのオプションを提供することもできる。別の実施形態においては、知人がその関心を持つアイテムを購入すると、エンハンスされ記憶されているデータをその知人と共有しているユーザを、割引、付加的なグッズおよびサービス、ポイント、組織的または階層的なクレジット(例えば「ゴールドレベルメンバ」)などでもって、関心を持つアイテムを提供するネットワークベースの小売りサービスおよび/またはメモリエンハンスメントサービス106によって金銭的に補償することができる。
さらに別の実施形態においては、ユーザが例えば非階層的なキーワードまたは項のようなタグをエンハンスされ記憶されているデータに追加するためにユーザインタフェースコントロール536を選択することができ、そのようなタグが追加されたデータを後にユーザおよび/またはユーザの知人によってブラウジングおよび/または検索するために使用することができる。さらに別の実施形態においては、ユーザがエンハンスされ記憶されているデータにメモを追加するために、ユーザインタフェースコントロール538を提供することができる。メモをエンハンスされ記憶されているデータの一部としてユーザのメモリアカウントに記憶することができ、ユーザの知人と共有することもできる。
さらに別の実施形態においては、ユーザは関心を持つアイテムに類似するか関連する付加的なアイテムまたは情報を検索するために検索オプション554を選択することができる。例えば、ユーザインタフェースコントロール556のメニューの選択に応答して表示されるドロップダウンメニュー(図示せず)から検索しようとするアイテムまたは情報のカテゴリをユーザは選択することができる。そのようなカテゴリには本、おもちゃ、音楽などが含まれるが、カテゴリはそれらに制限されるものではない。ユーザは検索のためのキーワードをフィールド558に入力し、ユーザインタフェースコントロールの「移動」560を選択することによって検索を開始することができる。ユーザによって開始された検索をメモリエンハンスメントサービス106の検索モジュール206によって実行することができるか、メモリエンハンスメントサービス106によって処理のためにネットワークベースの小売りサービスまたは他のネットワークベースのサービス304に転送することができる。
図示されている実施形態において、エンハンスされ記憶されているデータに関してユーザによってなされたリクエストは、関心を持つアイテムについての購入の詳細を見るためのリクエストである場合を想定する(このリクエストは例えば図5Cに示されているユーザインタフェースコントロール532を選択することによって開始される)。したがって、メモリエンハンスメントサービス106は、キャプチャデバイス102または他のクライアントデバイス302に表示することができる、図5Dに示されているようなユーザインタフェース540を形成することができる。ユーザインタフェース540は関心を持つアイテム(すなわちオブジェクトD)の画像522も、ネットワークベースの小売りサービスから入手可能なオブジェクトに関する付加的な購入詳細も含むことができる。例えば、購入詳細は価格542、等級544、記述546および関心を持つアイテムの在庫の指示548を含むことができる。当業者であれば、図5Dに示されている購入詳細は例示的なものであり、付加的な購入詳細または異なる購入詳細をユーザインタフェース540に含ませられることが分かる。ユーザが関心を持つアイテムを購入しようとする場合、ユーザは(例えば小売りサービスを用いてアイテムをユーザのショッピングカートに追加するために)ユーザインタフェースコントロール550を選択し、小売りサービスを用いて購入プロトコルを開始することができる。そのような購入プロトコルは当業者には公知であるので、ここでは詳細には説明しない。図示されている実施形態において、ユーザは択一的に、関心を持つアイテムをユーザの欲しい物リスト、例えばユーザが獲得しようとするアイテムのリストに追加するためにユーザインタフェースコントロール552を選択することができる。幾つかの実施形態において、ユーザは関心を持つアイテムを提供するネットワークベースの小売りサービス、メモリエンハンスメントサービス106および/またはネットワークベースのサービス304によって管理される1つまたは複数の欲しい物リストを有することができる。したがって、ユーザが欲しい物リストへの追加のユーザインタフェースコントロール552を選択すると、関心を持つアイテムをそのような欲しい物リストに追加することもできる。
ここでは、関心を持つアイテムに関するデータのキャプチャおよび提出、ならびにメモリエンハンスメントサービス106によるそのようなデータのエンハンスを説明したが、エンハンスされ記憶されているデータをさらに参照または使用するためのリコールに関する本発明の別の態様を下記において説明する。例えば、ユーザはメモリエンハンスメントサービス106にアクセスし、自身のメモリアカウントに記憶されている、エンハンスされ記憶されているデータをリコールすることができる。これに関して、図6は、メモリエンハンスメントサービス106にユーザのエンハンスされ記憶されているデータに関するリクエストを提出する、クライアントデバイス(キャプチャデバイス102と同一であっても同一でなくてもよい)602のブロック図を示す。例えば、ユーザが自身のメモリアカウントにアクセスするためのリクエストを、クライアントデバイス602からネットワーク104を介してメモリエンハンスメントサービス106に提出される、ユーザのエンハンスされ記憶されているデータに関するリクエストとみなすことができる。メモリエンハンスメントサービス106はエンハンスされ記憶されているデータに関するユーザのリクエストを処理し、ユーザのメモリアカウントにおいて発見された、エンハンスされた記憶されているデータを表示のためにネットワーク104を介してクライアントデバイス602に戻すことができる。幾つかの実施形態において、メモリエンハンスメントサービス106は戻された結果をキャッシュするので、ユーザがリクエストを再び提出するか、他のユーザが同様のリクエストを提出した場合、メモリエンハンスメントサービス106はHITをヒューマンインタラクションタスクシステム204に提出する代わりに、エンハンスされ記憶されているデータをキャッシュから取得することができる。メモリエンハンスメントサービス106から戻された、エンハンスされ記憶されているデータを表示するためのユーザインタフェースの例は上述した図5Aに示されているユーザインタフェース500および図7Aに示されているユーザインタフェースである。
図7Aに示されている例において、ユーザインタフェース700はユーザが以前に「覚えた」データ、すなわちユーザが以前にメモリエンハンスメントサービス106に提出し、エンハンスされてユーザのメモリアカウントに記憶された、関心を持つアイテムに関してキャプチャされたデータのリスト702を含む。1つの実施形態において、エンハンスされ記憶されているデータ(またはアイコン、画像、もしくはエンハンスされ記憶されているデータを表す同様のもの)がユーザに表示される。図示されている例において、ユーザはメモリエンハンスメントサービス106にオブジェクトCの画像705、イベントの画像706、場所の画像707、オーディオファイル708およびオブジェクトDの画像709を提出しており、メモリエンハンスメントサービス106はユーザの代わりにそれらを記憶している。ユーザはユーザインタフェースコントロール704aまたは704bのスクロールを選択することによってリスト702をブラウズすることができる。付加的に、ユーザはユーザインタフェースコントロールのソート710を選択することによって、自身のエンハンスされ記憶されているデータのリストをさらにソートすることができる。より詳細には、ユーザはユーザインタフェースコントロール712の選択に基づき表示されるドロップダウンメニューから、エンハンスされ記憶されているデータのリストをソートするための1つまたは複数の判定基準を選択することができる。したがって、図示されている例においては、リスト702を日付712a、アイテムのカテゴリ712b、イベント712cおよびタグ712dによってソートすることができる。当業者であれば、そのような判定基準は例示的なものに過ぎず、メモリエンハンスメントサービス106によって形成されるユーザインタフェース700を、エンハンスされ記憶されているデータをソートするための付加的な判定基準および/または異なる判定基準を提供するために構成できることが分かる。別の実施形態において、ユーザはエンハンスされ記憶されているデータをサブフォルダまたはサブディレクトリ構造に類似する種々のカテゴリまたはグループに編成することができるので、ユーザはより容易に自身のエンハンスされたデータをナビゲートし、所望のアイテムを検索することができる。
さらに別の実施形態においては、ユーザはユーザインタフェースコントロールの検索714を選択し、1つまたは複数のキーワードをフィールド716に入力し、ユーザインタフェースコントロールの「移動」718を選択することによって自身のリスト702における特定のデータを検索することができる。したがって、ユーザのメモリアカウントに記憶されており、且つユーザによって入力されたキーワードに合致する、エンハンスされ記憶されているいずれかのデータをメモリエンハンスメントサービス106から検索し、ユーザに表示することができる。
さらに別の実施例においては、ユーザはユーザインタフェース700からアイテムを選択することによって、エンハンスされ記憶されているデータに関する付加的な情報をリクエストすることができる。図示されている例において、ユーザは場所の画像707を選択している。したがって、図7Bに示されているようなユーザインタフェース720を形成し、クライアントデバイス602に表示することができる。ユーザインタフェース720は場所の画像707、ならびにユーザのメモリアカウントにおいて場所の画像と共に記憶されている他のエンハンスされたデータを含むことができる。そのようなエンハンスされ記憶されているデータはユーザによって以前に入力された(1つまたは複数の)キーワード730、ならびに場所の画像707に関するHITを処理したメモリエンハンスメントサービス106のヒューマンインタラクションタスクシステム204から受信した結果732を含むことができる。図示されている実施形態においては、ユーザには上述したものと類似するオプションを提示することもできる。殊に、ユーザインタフェース720はユーザインタフェースコントロール「購入詳細を見る」722、ユーザインタフェースコントロール「知人と共有する」724およびユーザインタフェースコントロール「タグの追加」726を含む。図示されている実施形態においては、ユーザインタフェース720は、ユーザのメモリアカウントに追加することができる、および/または、ユーザの知人と共有することができる関心を持つアイテムに関するメモを追加することができるフィールド728も含む。ユーザがそれらのオプションのいずれかを選択し、関心を持つアイテムに関する他の何らかのリクエストを行った場合、そのようなリクエストを上記において図3B,5Cおよび5Dと関連させて説明したように処理することができる。
他の実施形態においては、メモリエンハンスメントサービス106は上記のような他のネットワークベースのサービス304と関連させて運営される。そのような実施形態においては、ユーザはメモリエンハンスメントサービス106によって形成されたユーザインタフェースまたは他のネットワークベースのサービスの内の1つによって形成されたユーザインタフェースを介して、自身のユーザメモリアカウント、ならびにそのような他のネットワークベースのサービス304によって提供または管理される他の情報にアクセスすることができる。そのようなユーザインタフェース800の例が図8に示されている。図8に示されている実施形態においては、ユーザインタフェース800はメモリエンハンスメントサービス106または他のネットワークベースのサービス304によって管理されているデータの複数のリストまたはグループを見出し「あなたのリストにようこそ」802の下に含む。図示されているそのようなリストは、ユーザのメモリアカウントから取得されたそのユーザの「覚えた」(すなわちエンハンスされ記憶されている)データのリスト804、ネットワークベースの小売りサービスのような他のネットワークベースのサービス304によって管理される欲しい物リスト806、また小売りサービス、メモリエンハンスメントサービス106または他のネットワークベースのサービス304によって管理されるショッピングリスト808を含む。図7Aおよび図7Bを参照した上述の例と同様に、ユーザはエンハンスされ記憶されているデータをリスト804から選択することによって自身のメモリアカウントから付加的なデータをリコールすることができる。したがって、ユーザのエンハンスされ記憶されているデータに関する付加的な情報を検索するためのリクエストは、図6に示されているように、ネットワーク104を介してメモリエンハンスメントサービス106に提出され、適切であれば、メモリエンハンスメントサービス106によって処理され、データ記憶部108におけるユーザのメモリアカウントから要求され、ユーザのクライアントデバイス602に戻される。続いて、そのような付加的なデータを図7Bに示されているようにユーザインタフェースを介してユーザに表示することができる。
別の実施形態においては、ユーザは関心を持つアイテムに関するエンハンスされ記憶されているデータをリコールするために、その関心を持つアイテムに関してキャプチャされたデータを再びメモリエンハンスメントサービス106に提出することができる。例えば、ユーザは関心を持つアイテムの以前にキャプチャされたディジタルイメージ(または関心を持つアイテムの新たなディジタルイメージ)をメモリエンハンスメントサービス106に再び提出することができる。続いて、メモリエンハンスメントサービス106は関心を持つアイテムのディジタルイメージを、ユーザのメモリアカウントにおけるエンハンスされ記憶されているデータと比較し、適合するデータをユーザのクライアントデバイス602に戻すことができる。続いて、そのような付加的なデータを図7Bに示されているようにユーザインタフェースを介してユーザに表示することができる。
上述のように、メモリエンハンスメントサービス106のユーザは、メモリエンハンスメントサービス106によって管理されているメモリアカウントを有する知人、またはメモリエンハンスメントサービス106と通信する他のソーシャルネットワークサービスまたはメッセージ公開サービスを用いてアカウントを有している知人とエンハンスされ記憶されているデータを共有することもできる。図9を参照すると、ユーザは自身のエンハンスされ記憶されているデータを共有するためのリクエストをクライアントデバイス602からネットワーク104を介してメモリエンハンスメントサービス106に提出することができる。メモリエンハンスメントサービス106は、それが適切であれば、ユーザによって入力されたメモを、ユーザのメモリアカウントに記憶されている、エンハンスされ記憶されているデータに追加することによって、ユーザのエンハンスされ記憶されているデータを処理することができる。メモリエンハンスメントサービス106は続いてユーザの共有リクエストに属するエンハンスされ記憶されているデータをデータ記憶部108によって管理されているユーザのメモリアカウントから取得し、そのデータをユーザの知人のクライアントデバイス902にネットワーク104を介して直接的に転送するか、ソーシャルネットワークサービスのような他のサービスまたはメッセージ公開サービスを介して転送することができる。
1つの実施形態においては、共有されているエンハンスされ記憶されているデータがテキストメッセージ、Eメールメッセージなどの形態で転送される。さらに別の実施形態においては、ユーザの共有されているエンハンスされ記憶されているデータをユーザの知人の代わりに、その知人のユーザメモリアカウントに記憶することができる。したがって、知人が(例えば図8に示されているユーザインタフェース800を介して)自身のメモリアカウントにアクセスすると、ユーザの共有しているエンハンスされ記憶されているデータを知人に提示することができる。
再び図8を参照すると、ユーザインタフェース800は、ユーザの知人がユーザと共有している、「覚えた」(すなわち、エンハンスされ記憶されている)データのグループのリスト810を含むことができる。図8に示されている例において、ユーザの知人は上記において図9と関連させて説明したやり方で、エンハンスされ記憶されているデータをユーザと共有している。したがって、ユーザの知人によってそのユーザと共有されているそのようなデータのリスト810が表示される。ユーザが、共有されているエンハンスされ記憶されているいずれかのデータに関する付加的な情報をリコールしようとする場合、ユーザはより詳しく見たいエンハンスされ記憶されているデータを選択することができる。図示されている実施形態において、ユーザは場所の画像814を選択することによって、ジェーンと共有しているエンハンスされ記憶されているデータを選択する。その選択に応答して、メモリエンハンスメントサービス106は図10に示されているようなユーザインタフェース1000を形成することができる。
図10に示されているように、知人と共有している場所の画像814は、この場所の画像814と共に提出された(1つまたは複数の)キーワードと一緒に表示される。さらに、場所の画像814に関するHITが処理されると、ヒューマンインタラクションタスクシステム204によって提供された結果1004も表示される。図示されている実施例においては、ヒューマンインタラクションタスクシステム204によって提供された結果とのリンクまたは他のアクセスメカニズムが表示されている。しかしながら、当業者であれば、結果自体または結果の要約を表示でき、また結果および/またはキーワードをユーザインタフェース1000または本明細書において説明した他のいずれかのユーザインタフェースにいずれかの適切なやり方で表示できることが分かる。最後に、このエンハンスされ記憶されているデータを共有するためのリクエストに応答して知人によって入力されたメモ1006も表示される。
図示されている実施例において、画像814がワシントン州のシアトルにおけるスペース・ニードルの画像であるとする。ヒューマンインタラクションタスクシステム204によって戻された結果1004は映画のタイトル「めぐり逢えたら(原題:Sleepless in Seattle)」を含み、知人のメモ1006は彼女と一緒に映画を観るためにユーザを招待するものである。ユーザはその知人にメッセージを送信するためのユーザインタフェースコントロール1008を選択することによって、知人に応答し、知人からの招待を受け入れることができる。図示してはいないが、そのようなユーザインタフェースコントロールを選択することにより、メッセージおよび/またはメッセージの本文を送信するためにユーザが知人情報を入力または選択することができるさらに別のユーザインタフェースを表示させることができる。当業者であれば本願発明の範囲から逸脱することなく、そのようなメッセージをテキストメッセージ、Eメールメッセージ、音声メッセージなどを介して、または図8に示されているような他のユーザインタフェースを介して知人に送信できることが分かる。
図10にも示されているように、ユーザは、自身の知人によって共有されている、エンハンスされ記憶されているデータをユーザインタフェースコントロール1010の選択によりユーザ自身のメモリアカウントに追加することができる。一度追加されると、ユーザは共有されているエンハンスされ記憶されているデータを自身のメモリアカウントからいつでもリコールすることができる。図示してはいないが、そのようなユーザインタフェースコントロールを選択することにより、エンハンスされ記憶されているデータへのタグの追加、エンハンスされ記憶されているデータへのコメントの追加、関連する情報の検索の開始、エンハンスされ記憶されているデータの他者との共有などを上述のようにユーザが行うことができるさらに別のユーザインタフェースを表示させることができる。別の実施形態においては、他者と共有しているエンハンスされ記憶されているデータを自動的に受け取るようユーザのメモリアカウントを構成することができる。例えば、他者と共有している、全てのエンハンスされ記憶されているデータを自動的に受け取ることができる。択一的に、特定の知人と共有しているか、関心を持つ特定のアイテムに関する、エンハンスされ記憶されているデータを自動的に受け取ることができる。幾つかの実施形態においては、ユーザにそのような共有しているデータを拒否または削除するオプションを与えるようユーザインタフェースを構成することができる。
上記の記載から、ユーザは関心を持つアイテムに関するエンハンスされたデータを直接的に、またはユーザの知人を介してユーザのメモリアカウントに追加できることが分かる。したがってユーザは、ユーザが関心を持ついずれかの特定のアイテムに関してユーザが「覚えた」、すなわち自身のメモリアカウントに記憶されているデータを継続的にエンハンスするためにメモリエンハンスメントサービス106を使用することができる。前述の例を用いて説明すると、ユーザはワインボトルのようなオブジェクトの画像のキャプチャを開始し、キャプチャされた画像をメモリエンハンスメントサービス106に提出することができる。メモリエンハンスメントサービス106は特定のボトルワインとしてのキャプチャされた画像から関心を持つアイテムを識別し、対象となるボトルワインの等級を取得し、このエンハンスされたデータ(例えばボトルワインの画像、名前および等級)をユーザのメモリアカウントに記憶する。経時的にユーザはボトルワインに関する他のデータ、例えばワインショップのディジタルイメージをキャプチャし、キャプチャされたデータをメモリエンハンスメントサービスに同様に提出することができる。その結果、ヒューマンインタラクションシステム204は、ユーザがその対象となるボトルワインを仕入れている地方のワインショップに関心を持っていることを決定し、そのようなワインショップに関するロケーション情報をメモリエンハンスメントサービス106に戻すことができる。メモリエンハンスメントサービス106はこのエンハンスされたデータをユーザのメモリアカウントに記憶することもできる。ボトルワインを知人に推薦した後、ユーザの知人はそのボトルワインを製造しているブドウ農園の画像を(例えば図8,9および10と関連させて説明したようにして)ユーザと共有することができ、この共有された画像をユーザは自身のメモリアカウントに追加することができる。
さらに別の実施形態においては、ユーザは自身のメモリアカウントの全てまたは一部を他のユーザおよび/またはネットワークベースのサービスが利用できるようにすることができる。そのような他のユーザにはユーザの知人、またはユーザによって設定可能な1つまたは複数のアクセスルールにしたがってユーザがアクセスを許可した他のいずれかのユーザが含まれる。例えば、ユーザは全ての知人またはそのサブセットにアクセスを許可することができる。その後、知人はエンハンスされたデータを(メモリエンハンスメントサービス106によって形成された、例えば図7Aに示されているものに類似するユーザインタフェースを介して)見て、関心を持つ1つまたは複数のアイテムに関するエンハンスされたデータをユーザのメモリアカウントから選択し、知人のメモリアカウントに追加することができる。したがって、知人は選択したエンハンスされ記憶されているデータを自身のメモリアカウントからいつでもリコールし、さらには関心を持つアイテムに関するエンハンスされたデータを自身のメモリアカウントに追加することができる。別の実施形態においては、ユーザは世間一般の人に対してアクセスを許可することができる。その結果、他のあらゆるユーザがオリジナルのユーザのメモリアカウント内にあるエンハンスされ記憶されているデータを見て選択することができる。
さらに別の実施形態においては、多数のユーザをメモリエンハンスメントサービス106によって管理されている単一のメモリアカウントに関連付けることができる。したがって、データをエンハンスし記憶するためのリクエストを多数のユーザが提出することができ、またエンハンスされたデータをメモリエンハンスメントサービス106によって中央のメモリアカウントに記憶することができる。このようにして中央のメモリアカウントをユーザグループのコミュニティメモリまたは種族メモリ(tribal memory)として使用することができる。中央のメモリアカウントにおけるアクセス、追加、削除および修正をユーザのグループによって行うことでき、またそのグループの1人または複数のユーザによって設定可能な1つまたは複数のルールにしたがって管理することができる。上記のケースとしては、中央のメモリアカウントの全てまたは一部をグループ外のユーザおよび/または他のネットワークサービス外のユーザに利用可能にすることが考えられる。
本明細書において説明した全てのプロセスを、1つまたは複数の汎用コンピュータまたは汎用プロセッサによって実行されるソフトウェアコードモジュールにおいて実現することができるか、そのようなソフトウェアコードモジュールを介して完全に自動化させることができる。コードモジュールをいずれかのタイプのコンピュータ読取り可能媒体または他のコンピュータストレージデバイスに記憶させることができる。択一的に、幾つかの方法または全ての方法を専用のコンピュータハードウェアにおいて実現することができる。さらには、本明細書において参照したコンポーネントをハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたはそれの組み合わせで実施することができる。
条件を表す記述、例えば、とりわけ「〜ができる」、「〜もできる」、「〜が考えられる」または「〜する可能性がある」は、別個の記載が無い限り、もしくは使用されているコンテキスト内で理解される限り、一般的に特定の実施形態は特定の特徴、構成要素および/またはステップを含むが、他の実施形態はそれらの特定の特徴、構成要素および/またはステップを含まないことを意味する。したがってそのような条件を表す言葉は、特徴、構成要素および/またはステップが1つまたは複数の実施形態にいずれにせよ必要とされること、または1つまたは複数の実施形態が、ユーザ入力またはプロンプトの使用の有無に拘らず、それらの特徴、構成要素および/またはステップがいずれかの特定の実施形態に含まれるか否か、またはいずれかの特定の実施形態において実施されるべきか否かを決定するためのロジックを含んでいなければならないことを意味しているのではない。
本明細書において説明した、および/または、添付の図面に示したフローチャートにおけるあらゆるプロセスの説明、構成要素またはブロックは、プロセスにおける特定の論理的な機能または要素を実施するための1つまたは複数の実行可能な命令を含むコードモジュール、コードセグメントまたはコード部分を潜在的に表すものと解されるべきである。当業者であれば分かるように、択一的な実施形態は、そこに含まれる機能に依存して構成要素または機能を削除することができるか、(実施的に同時の実施または反対の順序での実行も含めて)図示または説明した順序とは異なる順序で実行することができる、本明細書において説明した実施形態の範囲に含まれる。
上記の実施形態についての種々のヴァリエーションおよび修正形態が考えられ、それらの構成要素は他の許容される実施例に含まれると解するべきである。そのような全ての修正形態およびヴァリエーションは本願明細書の範囲に含まれ、添付の特許請求の範囲に記載された発明によって保護されることが意図されている。
以下、本出願の親出願(特願2010−543176)の出願当初の請求項を記載する。
[請求項1]
ユーザが関心を持つ少なくとも1つのアイテムに関するデータをエンハンスして記憶する方法において、
ユーザが関心を持つ少なくとも1つのアイテムに関するデータを含むリクエストを前記ユーザから取得するステップと、
前記関心を持つ少なくとも1つのアイテムに関するデータをヒューマンインタラクションタスクシステムに提出し、前記関心を持つアイテムの識別子と、前記ヒューマンインタラクションタスクシステムによって前記ユーザが関心を持っているであろうと決定されたデータとを含む、前記関心を持つ少なくとも1つのアイテムに関してエンハンスされたデータを形成するステップと、
前記ヒューマンインタラクションタスクシステムによって形成された、前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータを、前記ユーザに関連付けられたメモリアカウントに記憶するために提供するステップとを有することを特徴とする、ユーザが関心を持つ少なくとも1つのアイテムに関するデータをエンハンスして記憶する方法。
[請求項2]
前記ユーザが関心を持っているであろうと決定されたデータを、前記関心を持つ少なくとも1つのアイテムに関してリクエストを行うユーザの意思を少なくとも部分的に基礎として、前記ヒューマンインタラクションタスクシステムによって決定する、請求項1記載の方法。
[請求項3]
前記関心を持つアイテムに関するデータは1つまたは複数のキーワードを含む、請求項1記載の方法。
[請求項4]
前記関心を持つアイテムに関するデータは、該関心を持つアイテムに関するデータについて実行されるべき検索タイプの指示を含む、請求項1記載の方法。
[請求項5]
前記関心を持つアイテムに関する付加的な情報の検索を実行するステップをさらに有する、請求項1記載の方法。
[請求項6]
前記ユーザに関連付けられた前記メモリアカウントに、前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータと共に記憶する付加的な情報を提供するステップをさらに有する、請求項5記載の方法。
[請求項7]
前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータを形成するために、前記付加的な情報を前記ヒューマンインタラクションタスクシステムに提出するステップをさらに有する、請求項5記載の方法。
[請求項8]
前記関心を持つアイテムに関するデータに自動化されたアルゴリズムを適用し、前記関心を持つアイテムに関する付加的な情報を形成するステップをさらに有する、請求項1記載の方法。
[請求項9]
前記ユーザに関連付けられた前記メモリアカウントに、前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータと共に記憶する付加的な情報を提供するステップをさらに有する、請求項8記載の方法。
[請求項10]
前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータを形成するために、前記付加的な情報を前記ヒューマンインタラクションタスクシステムに提出するステップをさらに有する、請求項8記載の方法。
[請求項11]
前記少なくとも1つの関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータを表示させるステップをさらに有する、請求項1記載の方法。
[請求項12]
前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータを異なるユーザに利用可能にするステップをさらに有する、請求項1記載の方法。
[請求項13]
前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータを異なるユーザに利用可能にする前記ステップは、前記異なるユーザへの推薦の送信を含む、請求項12記載の方法。
[請求項14]
前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータにタグを付けるステップをさらに有する、請求項1記載の方法。
[請求項15]
前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータにメモを追加するステップをさらに有する、請求項1記載の方法。
[請求項16]
前記エンハンスされたデータは、前記ユーザから取得した前記関心を持つアイテムに関するデータを含む、請求項1記載の方法。
[請求項17]
前記関心を持つアイテムに関する他のアイテムの検索を開始するステップをさらに有する、請求項1記載の方法。
[請求項18]
前記関心を持つアイテムに関する前記データは、視覚的なデータ、聴覚的なデータ、認識データおよび触覚的なデータのうちの少なくとも1つを含む、請求項1記載の方法。
[請求項19]
前記ユーザに関連付けられた前記メモリアカウントに記憶されている、前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータを、ネットワークベースのサービスに提供するステップをさらに有する、請求項1記載の方法。
[請求項20]
ユーザが関心を持つアイテムに関するデータをエンハンスして記憶するシステムにおいて、
該システムは、
前記ユーザのメモリアカウントを管理するデータ記憶部と、
該データ記憶部と通信するコンピューティングデバイスとを有し、
該コンピューティングデバイスは、
前記関心を持つアイテムに関するリクエストを前記ユーザから取得し、
ヒューマンインタラクションタスクシステムによって前記関心を持つアイテムと関連付けられるべきと決定された付加的なデータを用いて前記関心を持つアイテムに関してデータをエンハンスし、前記付加的なデータは、前記関心を持つアイテムの識別子と、前記ヒューマンインタラクションタスクシステムによって前記ユーザが関心を持っているであろうと決定されたデータとを含み、
前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータを、前記データ記憶部において管理されている前記ユーザのメモリアカウントに記憶することを特徴とする、ユーザが関心を持つアイテムに関するデータをエンハンスして記憶するシステム。
[請求項21]
前記ユーザが関心を持っているであろうと決定されたデータは、関心を持つ少なくとも1つのアイテムに関してリクエストを行う前記ユーザの意思を少なくとも部分的に基礎として、前記ヒューマンインタラクションタスクシステムによって決定される、請求項20記載のシステム。
[請求項22]
前記コンピューティングデバイスは、検索クエリに対する応答として取得した付加的な情報を用いて、前記関心を持つアイテムに関するデータをエンハンスする、請求項20記載のシステム。
[請求項23]
前記コンピューティングデバイスは、自動化されたアルゴリズムから取得した付加的な情報を用いて、前記関心を持つアイテムに関するデータをエンハンスする、請求項20記載のシステム。
[請求項24]
前記コンピューティングデバイスは、前記ユーザの前記メモリアカウントに記憶されている1つまたは複数の関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータをコンピューティングデバイスに提供する、請求項20記載のシステム。
[請求項25]
前記コンピューティングデバイスは、前記ユーザの前記メモリアカウントに記憶されている1つまたは複数の関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータを異なるユーザによって使用されるコンピューティングデバイスに提供する、請求項20記載のシステム。
[請求項26]
前記コンピューティングデバイスは、前記ユーザの前記メモリアカウントに記憶されている1つまたは複数の関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータをネットワークベースのサービスに提供する、請求項20記載のシステム。
[請求項27]
前記コンピューティングデバイスは、前記ユーザの前記メモリアカウントに記憶されている前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータを異なるユーザと共有するためのリクエストを前記ユーザから受信する、請求項20記載のシステム。
[請求項28]
前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータを前記異なるユーザと共有するための前記リクエストは、前記関心を持つアイテムに関する推薦である、請求項27記載のシステム。
[請求項29]
前記コンピューティングデバイスは、付加的なデータに関するリクエストを形成する、請求項20記載のシステム。
[請求項30]
前記コンピューティングデバイスは、前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータにタグを付けるためのリクエストを受信する、請求項20記載のシステム。
[請求項31]
前記コンピューティングデバイスは、前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータにメモを追加するためのリクエストを受信する、請求項20記載のシステム。
[請求項32]
前記コンピューティングデバイスは、前記エンハンスされたデータに関する付加的な情報を検索するためのリクエストを受信する、請求項20記載のシステム。
[請求項33]
前記コンピューティングデバイスは、前記ユーザに関連付けられたプロフィールにおける前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータを記憶する、請求項20記載のシステム。
[請求項34]
前記コンピューティングデバイスは、前記関心を持つアイテムを前記ユーザの欲しい物リストに追加するためのリクエストを受信する、請求項20記載のシステム。
[請求項35]
前記コンピューティングデバイスは、前記ユーザの前記メモリアカウントに記憶されている前記エンハンスされたデータへのアクセスを異なるユーザに許可する、請求項20記載のシステム。
[請求項36]
ユーザが関心を持つアイテムに関するデータをエンハンスして記憶するシステムにおいて、
該システムは、
前記ユーザのメモリアカウントを管理するデータ記憶部と、
該データ記憶部と通信するコンピューティングデバイスとを有し、
該コンピューティングデバイスは、
前記ユーザから、どのようにして前記関心を持つアイテムに関するデータがエンハンスされるべきかに関するユーザの意思の指示を含まない、前記関心を持つアイテムに関するデータをエンハンスし記憶するためのリクエストを取得し、
前記関心を持つアイテムに関するデータを、ユーザが関心を持っているであろうと決定された付加的なデータを用いてエンハンスし、前記付加的なデータは、どのようにして前記関心を持つアイテムに関するデータがエンハンスされるべきかに関するユーザの意思の決定と、前記関心を持つアイテムの識別子とに基づいて、前記ユーザが関心を持っているであろうと決定され、
前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータを、前記データ記憶部において管理されている前記ユーザのメモリアカウントに記憶することを特徴とする、ユーザが関心を持つアイテムに関するデータをエンハンスして記憶するシステム。
[請求項37]
前記付加的なデータはヒューマンインタラクションタスクシステムから取得される、請求項36記載のシステム。
[請求項38]
前記コンピューティングデバイスは、検索クエリに対する応答として取得した付加的なデータを用いて、前記関心を持つアイテムに関するデータをエンハンスする、請求項36記載のシステム。
[請求項39]
前記コンピューティングデバイスは、自動化されたアルゴリズムから取得した付加的なデータを用いて、前記関心を持つアイテムに関するデータをエンハンスする、請求項36記載のシステム。
[請求項40]
前記コンピューティングデバイスは、前記ユーザの前記メモリアカウントに記憶されている1つまたは複数の関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータをコンピューティングデバイスに提供する、請求項36記載のシステム。
[請求項41]
前記コンピューティングデバイスは、前記ユーザの前記メモリアカウントに記憶されている1つまたは複数の関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータを異なるユーザによって使用されるコンピューティングデバイスに提供する、請求項36記載のシステム。
[請求項42]
前記コンピューティングデバイスは、前記ユーザの前記メモリアカウントに記憶されている1つまたは複数の関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータをネットワークベースのサービスに提供する、請求項36記載のシステム。
[請求項43]
前記コンピューティングデバイスは、前記ユーザの前記メモリアカウントに記憶されている前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータを異なるユーザに利用可能にするためのリクエストを前記ユーザから受信する、請求項36記載のシステム。
[請求項44]
前記コンピューティングデバイスは、前記ユーザに関連付けられたプロフィール情報を用いて、前記関心を持つアイテムに関してデータをエンハンスする、請求項36記載のシステム。
[請求項45]
前記コンピューティングデバイスは、ユーザが関心を持つアイテムに関するデータを提供するデバイスと関連付けられているプロフィール情報を用いて、前記関心を持つアイテムに関してデータをエンハンスする、請求項36記載のシステム。
[請求項1]
ユーザが関心を持つ少なくとも1つのアイテムに関するデータをエンハンスして記憶する方法において、
ユーザが関心を持つ少なくとも1つのアイテムに関するデータを含むリクエストを前記ユーザから取得するステップと、
前記関心を持つ少なくとも1つのアイテムに関するデータをヒューマンインタラクションタスクシステムに提出し、前記関心を持つアイテムの識別子と、前記ヒューマンインタラクションタスクシステムによって前記ユーザが関心を持っているであろうと決定されたデータとを含む、前記関心を持つ少なくとも1つのアイテムに関してエンハンスされたデータを形成するステップと、
前記ヒューマンインタラクションタスクシステムによって形成された、前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータを、前記ユーザに関連付けられたメモリアカウントに記憶するために提供するステップとを有することを特徴とする、ユーザが関心を持つ少なくとも1つのアイテムに関するデータをエンハンスして記憶する方法。
[請求項2]
前記ユーザが関心を持っているであろうと決定されたデータを、前記関心を持つ少なくとも1つのアイテムに関してリクエストを行うユーザの意思を少なくとも部分的に基礎として、前記ヒューマンインタラクションタスクシステムによって決定する、請求項1記載の方法。
[請求項3]
前記関心を持つアイテムに関するデータは1つまたは複数のキーワードを含む、請求項1記載の方法。
[請求項4]
前記関心を持つアイテムに関するデータは、該関心を持つアイテムに関するデータについて実行されるべき検索タイプの指示を含む、請求項1記載の方法。
[請求項5]
前記関心を持つアイテムに関する付加的な情報の検索を実行するステップをさらに有する、請求項1記載の方法。
[請求項6]
前記ユーザに関連付けられた前記メモリアカウントに、前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータと共に記憶する付加的な情報を提供するステップをさらに有する、請求項5記載の方法。
[請求項7]
前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータを形成するために、前記付加的な情報を前記ヒューマンインタラクションタスクシステムに提出するステップをさらに有する、請求項5記載の方法。
[請求項8]
前記関心を持つアイテムに関するデータに自動化されたアルゴリズムを適用し、前記関心を持つアイテムに関する付加的な情報を形成するステップをさらに有する、請求項1記載の方法。
[請求項9]
前記ユーザに関連付けられた前記メモリアカウントに、前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータと共に記憶する付加的な情報を提供するステップをさらに有する、請求項8記載の方法。
[請求項10]
前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータを形成するために、前記付加的な情報を前記ヒューマンインタラクションタスクシステムに提出するステップをさらに有する、請求項8記載の方法。
[請求項11]
前記少なくとも1つの関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータを表示させるステップをさらに有する、請求項1記載の方法。
[請求項12]
前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータを異なるユーザに利用可能にするステップをさらに有する、請求項1記載の方法。
[請求項13]
前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータを異なるユーザに利用可能にする前記ステップは、前記異なるユーザへの推薦の送信を含む、請求項12記載の方法。
[請求項14]
前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータにタグを付けるステップをさらに有する、請求項1記載の方法。
[請求項15]
前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータにメモを追加するステップをさらに有する、請求項1記載の方法。
[請求項16]
前記エンハンスされたデータは、前記ユーザから取得した前記関心を持つアイテムに関するデータを含む、請求項1記載の方法。
[請求項17]
前記関心を持つアイテムに関する他のアイテムの検索を開始するステップをさらに有する、請求項1記載の方法。
[請求項18]
前記関心を持つアイテムに関する前記データは、視覚的なデータ、聴覚的なデータ、認識データおよび触覚的なデータのうちの少なくとも1つを含む、請求項1記載の方法。
[請求項19]
前記ユーザに関連付けられた前記メモリアカウントに記憶されている、前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータを、ネットワークベースのサービスに提供するステップをさらに有する、請求項1記載の方法。
[請求項20]
ユーザが関心を持つアイテムに関するデータをエンハンスして記憶するシステムにおいて、
該システムは、
前記ユーザのメモリアカウントを管理するデータ記憶部と、
該データ記憶部と通信するコンピューティングデバイスとを有し、
該コンピューティングデバイスは、
前記関心を持つアイテムに関するリクエストを前記ユーザから取得し、
ヒューマンインタラクションタスクシステムによって前記関心を持つアイテムと関連付けられるべきと決定された付加的なデータを用いて前記関心を持つアイテムに関してデータをエンハンスし、前記付加的なデータは、前記関心を持つアイテムの識別子と、前記ヒューマンインタラクションタスクシステムによって前記ユーザが関心を持っているであろうと決定されたデータとを含み、
前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータを、前記データ記憶部において管理されている前記ユーザのメモリアカウントに記憶することを特徴とする、ユーザが関心を持つアイテムに関するデータをエンハンスして記憶するシステム。
[請求項21]
前記ユーザが関心を持っているであろうと決定されたデータは、関心を持つ少なくとも1つのアイテムに関してリクエストを行う前記ユーザの意思を少なくとも部分的に基礎として、前記ヒューマンインタラクションタスクシステムによって決定される、請求項20記載のシステム。
[請求項22]
前記コンピューティングデバイスは、検索クエリに対する応答として取得した付加的な情報を用いて、前記関心を持つアイテムに関するデータをエンハンスする、請求項20記載のシステム。
[請求項23]
前記コンピューティングデバイスは、自動化されたアルゴリズムから取得した付加的な情報を用いて、前記関心を持つアイテムに関するデータをエンハンスする、請求項20記載のシステム。
[請求項24]
前記コンピューティングデバイスは、前記ユーザの前記メモリアカウントに記憶されている1つまたは複数の関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータをコンピューティングデバイスに提供する、請求項20記載のシステム。
[請求項25]
前記コンピューティングデバイスは、前記ユーザの前記メモリアカウントに記憶されている1つまたは複数の関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータを異なるユーザによって使用されるコンピューティングデバイスに提供する、請求項20記載のシステム。
[請求項26]
前記コンピューティングデバイスは、前記ユーザの前記メモリアカウントに記憶されている1つまたは複数の関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータをネットワークベースのサービスに提供する、請求項20記載のシステム。
[請求項27]
前記コンピューティングデバイスは、前記ユーザの前記メモリアカウントに記憶されている前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータを異なるユーザと共有するためのリクエストを前記ユーザから受信する、請求項20記載のシステム。
[請求項28]
前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータを前記異なるユーザと共有するための前記リクエストは、前記関心を持つアイテムに関する推薦である、請求項27記載のシステム。
[請求項29]
前記コンピューティングデバイスは、付加的なデータに関するリクエストを形成する、請求項20記載のシステム。
[請求項30]
前記コンピューティングデバイスは、前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータにタグを付けるためのリクエストを受信する、請求項20記載のシステム。
[請求項31]
前記コンピューティングデバイスは、前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータにメモを追加するためのリクエストを受信する、請求項20記載のシステム。
[請求項32]
前記コンピューティングデバイスは、前記エンハンスされたデータに関する付加的な情報を検索するためのリクエストを受信する、請求項20記載のシステム。
[請求項33]
前記コンピューティングデバイスは、前記ユーザに関連付けられたプロフィールにおける前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータを記憶する、請求項20記載のシステム。
[請求項34]
前記コンピューティングデバイスは、前記関心を持つアイテムを前記ユーザの欲しい物リストに追加するためのリクエストを受信する、請求項20記載のシステム。
[請求項35]
前記コンピューティングデバイスは、前記ユーザの前記メモリアカウントに記憶されている前記エンハンスされたデータへのアクセスを異なるユーザに許可する、請求項20記載のシステム。
[請求項36]
ユーザが関心を持つアイテムに関するデータをエンハンスして記憶するシステムにおいて、
該システムは、
前記ユーザのメモリアカウントを管理するデータ記憶部と、
該データ記憶部と通信するコンピューティングデバイスとを有し、
該コンピューティングデバイスは、
前記ユーザから、どのようにして前記関心を持つアイテムに関するデータがエンハンスされるべきかに関するユーザの意思の指示を含まない、前記関心を持つアイテムに関するデータをエンハンスし記憶するためのリクエストを取得し、
前記関心を持つアイテムに関するデータを、ユーザが関心を持っているであろうと決定された付加的なデータを用いてエンハンスし、前記付加的なデータは、どのようにして前記関心を持つアイテムに関するデータがエンハンスされるべきかに関するユーザの意思の決定と、前記関心を持つアイテムの識別子とに基づいて、前記ユーザが関心を持っているであろうと決定され、
前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータを、前記データ記憶部において管理されている前記ユーザのメモリアカウントに記憶することを特徴とする、ユーザが関心を持つアイテムに関するデータをエンハンスして記憶するシステム。
[請求項37]
前記付加的なデータはヒューマンインタラクションタスクシステムから取得される、請求項36記載のシステム。
[請求項38]
前記コンピューティングデバイスは、検索クエリに対する応答として取得した付加的なデータを用いて、前記関心を持つアイテムに関するデータをエンハンスする、請求項36記載のシステム。
[請求項39]
前記コンピューティングデバイスは、自動化されたアルゴリズムから取得した付加的なデータを用いて、前記関心を持つアイテムに関するデータをエンハンスする、請求項36記載のシステム。
[請求項40]
前記コンピューティングデバイスは、前記ユーザの前記メモリアカウントに記憶されている1つまたは複数の関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータをコンピューティングデバイスに提供する、請求項36記載のシステム。
[請求項41]
前記コンピューティングデバイスは、前記ユーザの前記メモリアカウントに記憶されている1つまたは複数の関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータを異なるユーザによって使用されるコンピューティングデバイスに提供する、請求項36記載のシステム。
[請求項42]
前記コンピューティングデバイスは、前記ユーザの前記メモリアカウントに記憶されている1つまたは複数の関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータをネットワークベースのサービスに提供する、請求項36記載のシステム。
[請求項43]
前記コンピューティングデバイスは、前記ユーザの前記メモリアカウントに記憶されている前記関心を持つアイテムに関してエンハンスされたデータを異なるユーザに利用可能にするためのリクエストを前記ユーザから受信する、請求項36記載のシステム。
[請求項44]
前記コンピューティングデバイスは、前記ユーザに関連付けられたプロフィール情報を用いて、前記関心を持つアイテムに関してデータをエンハンスする、請求項36記載のシステム。
[請求項45]
前記コンピューティングデバイスは、ユーザが関心を持つアイテムに関するデータを提供するデバイスと関連付けられているプロフィール情報を用いて、前記関心を持つアイテムに関してデータをエンハンスする、請求項36記載のシステム。
Claims (24)
- ユーザが関心を持つ少なくとも1つのアイテムに関連するデータを処理および記憶する、コンピュータにより実施される方法において、
前記方法は、前記ユーザからのリクエストを、コンピューティングデバイスによって実行されるサービスが取得するステップを含み、前記リクエストは、前記ユーザが関心を持つ少なくとも1つのアイテムを含む、視覚データ、聴覚データまたは触覚データの少なくとも1つを具えるキャプチャデータを含み、前記キャプチャデータは、キャプチャデバイスによって提供され、
前記方法は、前記ユーザからの前記リクエストに基づいて、前記関心を持つ少なくとも1つのアイテムに関連する付加的な情報を生成するためのタスクを生成するステップを含み、
前記方法は、前記キャプチャデータ内の前記関心を持つ少なくとも1つのアイテムを識別するために、前記タスクをヒューマン・インタラクション・タスク・システムに提出するステップを含み、
前記方法は、前記タスクに対する少なくとも1つの応答を前記ヒューマン・インタラクション・タスク・システムから受信するステップを含み、各応答は、前記関心を持つ少なくとも1つのアイテムの識別を含み、
前記方法は、更なる処理のための応答を選択するために、前記少なくとも1つの応答を処理するステップを含み、
前記方法は、検索モジュールによって、前記選択された応答において識別される前記関心を持つ少なくとも1つのアイテムに関連する検索情報を、検索問合せにおいて、前記検索情報をリクエストすることによって取得するステップを含み、前記検索情報は、前記識別された関心を持つ少なくとも1つのアイテムに関連する、価格情報、位置情報または図形情報の少なくとも1つに関連し、
前記方法は、前記付加的な情報を、前記ユーザに関連する前記メモリアカウントに記憶するために提供するステップを含み、前記付加的な情報は、前記関心を持つ少なくとも1つのアイテムの前記識別および前記識別された関心を持つ少なくとも1つのアイテムに関連する検索情報を具える、
コンピュータにより実施される方法。 - 前記方法は、
販売中の前記識別された関心を持つアイテムを提供するネットワークベースの小売サービスを識別するステップと、
前記付加的な情報の表示のためのユーザインタフェースを生成するステップと、
をさらに含み、
前記ユーザインタフェースは、前記ユーザが前記識別された関心を持つアイテムを前記識別されたネットワークベースの小売サービスから購入できるようにするためのユーザインタフェースコントロールを具える、
請求項1記載の方法。 - 前記方法は、前記リクエストおよび前記付加的な情報を、ネットワークベースのサービスに更なる処理のために提供するステップをさらに含み、
前記更なる処理は、
前記少なくとも1つの識別された関心を持つアイテムを欲しいものリストに追加することと、
前記少なくとも1つの識別された関心を持つアイテムを購入し、取引結果を前記ユーザのキャプチャデバイスに提供することと、
前記キャプチャデータおよび付加的な情報をソーシャルネットワークサービスまたはメッセージ・パブリケーション・サービスに公開することと、
のうちの少なくとも1つを具える、
請求項1記載の方法。 - 前記方法は、表示されるべき前記関心を持つ少なくとも1つのアイテムに関連する前記付加的な情報の表示のためのユーザインタフェースを生成するステップをさらに含み、
前記ユーザインタフェースは、異なるユーザが利用できる前記関心を持つアイテムに関連する前記付加的な情報を作成するためのユーザインタフェースコントロールを具える、
請求項1記載の方法。 - 前記異なるユーザが利用できる前記関心を持つ少なくとも1つのアイテムに関連する前記付加的な情報を作成することは、前記関心を持つ少なくとも1つのアイテムを購入するために、前記異なるユーザに推薦を送信することを含む、
請求項4記載の方法。 - 前記方法は、表示されるべき前記関心を持つ少なくとも1つのアイテムに関連する前記付加的な情報の表示のためのユーザインタフェースを生成するステップをさらに含み、
前記ユーザインタフェースは、前記キャプチャデータに対する、および/または、前記関心を持つ少なくとも1つのアイテムに関連する前記付加的な情報に対する、タグおよび/またはメモを提供するためのユーザインタフェースコントロールを具える、
請求項1記載の方法。 - 更なる処理のための応答を選択するために、前記少なくとも1つの応答を処理する前記ステップは、
最初の受信した応答を、前記最初の受信した応答に合致する他の受信した応答が受信されたときに、選択するステップと、
複数の受信した応答を集計し、最大頻度で発生する受信した応答を選択するステップと、
閾値回数の受信後に受信した応答を選択するステップと、
のうちの少なくとも1つを含む、
請求項1記載の方法。 - 前記方法は、
前記ユーザに関連するプロファイル情報を取得するステップと、
前記プロファイル情報を前記タスクとともに前記ヒューマン・インタラクション・タスク・システムに提出するステップと、
をさらに含み、
前記関心を持つアイテムは、前記ヒューマン・インタラクション・タスク・システムによって、前記プロファイル情報に少なくとも部分的に基づいて識別される、
請求項1記載の方法。 - 前記プロファイル情報は、人口統計学的データ、ユーザの好み、カレンダ情報、購入履歴、閲覧履歴または地理的な位置情報の少なくとも1つを具える、
請求項8記載の方法。 - 前記方法は、
自動化されたたアルゴリズムを、前記関心を持つ少なくとも1つのアイテムに関連するデータに適用し、前記関心を持つアイテムに関する情報を生成するステップと、
前記情報を前記ヒューマン・インタラクション・タスク・システムに提出し、前記関心を持つ少なくとも1つのアイテムに関連する付加的な情報を識別するステップと、
をさらに含む、
請求項1記載の方法。 - 前記キャプチャデータを、前記ユーザに関連するキャプチャデバイスから受信するステップをさらに含む、
請求項1記載の方法。 - ユーザが関心を持つアイテムに関連するデータをエンハンスして記憶するシステムにおいて、前記システムは、
前記ユーザのメモリアカウントを管理するデータ記憶部と、
前記データ記憶部と通信し、サービスを実行するためのコンピューティングデバイスと、
を具え、
前記コンピューティングデバイスは、前記ユーザからのリクエストを取得し、前記リクエストは、前記ユーザが関心を持つ少なくとも1つのアイテムを含む、視覚データ、聴覚データまたは触覚データの少なくとも1つを具えるキャプチャデータを含み、
前記コンピューティングデバイスは、前記ユーザからの前記リクエストに基づいて、前記関心を持つ少なくとも1つのアイテムに関連する付加的な情報を生成するためのタスクを生成し、
前記コンピューティングデバイスは、前記キャプチャデータ内の前記関心を持つ少なくとも1つのアイテムを識別するために、前記タスクをヒューマン・インタラクション・タスク・システムに提出し、
前記コンピューティングデバイスは、前記タスクに対する少なくとも1つの応答を前記ヒューマン・インタラクション・タスク・システムから受信し、各応答は、前記関心を持つ少なくとも1つのアイテムの識別を含み、
前記コンピューティングデバイスは、更なる処理のための応答を選択するために、前記少なくとも1つの応答を処理し、
前記コンピューティングデバイスは、前記選択された応答において識別される前記関心を持つ少なくとも1つのアイテムに関連する検索情報を、検索問合せにおいて、前記検索情報をリクエストすることによって取得し、前記検索情報は、前記識別された関心を持つ少なくとも1つのアイテムに関連する、価格情報、位置情報または図形情報の少なくとも1つに関連し、
前記コンピューティングデバイスは、前記付加的な情報を、前記ユーザに関連する前記メモリアカウントに記憶するために提供し、前記付加的な情報は、前記関心を持つ少なくとも1つのアイテムの前記識別および識別された関心を持つ少なくとも1つのアイテムに関連する検索情報を具える、
システム。 - 前記コンピューティングデバイスは、
販売中の前記識別された関心を持つアイテムを提供するネットワークベースの小売サービスを識別し、
前記付加的な情報の表示のためのユーザインタフェースを生成し、
前記ユーザインタフェースは、前記ユーザが前記識別された関心を持つアイテムを前記識別されたネットワークベースの小売サービスから購入できるようにするためのユーザインタフェースコントロールを具える、
請求項12記載のシステム。 - 前記コンピューティングデバイスは、更なる処理のために、
前記少なくとも1つの識別された関心を持つアイテムを欲しいものリストに追加することと、
前記少なくとも1つの識別された関心を持つアイテムを購入し、取引結果を前記ユーザのキャプチャデバイスに提供することと、
前記キャプチャデータおよび付加的な情報をソーシャルネットワークサービスまたはメッセージ・パブリケーション・サービスに公開することと、
のうちの少なくとも1つを実行する、
請求項12記載のシステム。 - 前記コンピューティングデバイスは、表示されるべき前記関心を持つ少なくとも1つのアイテムに関連する前記付加的な情報の表示のためのユーザインタフェースを生成し、
前記ユーザインタフェースは、前記関心を持つ少なくとも1つのアイテムに関連する前記付加的な情報を異なるユーザに提供するように構成されたユーザインタフェースコントロールを具える、
請求項12記載のシステム。 - 前記コンピューティングデバイスは、前記関心を持つ少なくとも1つのアイテムを購入するために、前記異なるユーザに推薦を送信する、
請求項15記載のシステム。 - 前記コンピューティングデバイスは、前記関心を持つ少なくとも1つのアイテムに関連する前記付加的な情報に対するタグおよび/またはメモを追加するリクエストを受信する、
請求項12記載のシステム。 - 更なる処理のための応答を選択するために、前記少なくとも1つの応答を処理することのために、
前記コンピューティングデバイスは、
最初の受信した応答を、前記最初の受信した応答に合致する他の受信した応答が受信されたときに、選択することと、
複数の受信した応答を集計し、最大頻度で発生する受信した応答を選択することと、
閾値回数の受信後に受信した応答を選択することと、
のうちの少なくとも1つを実行する、
請求項12記載のシステム。 - 前記コンピューティングデバイスは、
前記ユーザに関連するプロファイル情報を取得し、
前記プロファイル情報を前記タスクとともに前記ヒューマン・インタラクション・タスク・システムに提出し、
前記関心を持つアイテムは、前記ヒューマン・インタラクション・タスク・システムによって、前記プロファイル情報に少なくとも部分的に基づいて識別される、
請求項12記載のシステム。 - 前記プロファイル情報は、人口統計学的データ、ユーザの好み、カレンダ情報、購入履歴、閲覧履歴または地理的な位置情報の少なくとも1つを具える、
請求項19記載のシステム。 - 前記コンピューティングデバイスは、
自動化されたアルゴリズムを、前記関心を持つ少なくとも1つのアイテムに関連するデータに適用し、前記関心を持つアイテムに関する情報を生成し、
前記情報を前記ヒューマン・インタラクション・タスク・システムに提出し、前記関心を持つ少なくとも1つのアイテムに関連する付加的な情報を識別する、
請求項12記載のシステム。 - 前記コンピューティングデバイスは、前記メモリアカウントに格納された、前記少なくとも1つの識別された関心を持つアイテムに関連する前記付加的な情報を、ネットワークベースのサービスに提供する、
請求項12記載のシステム。 - 前記コンピューティングデバイスは、前記ユーザのための前記メモリアカウントに格納される前記付加的な情報に、異なるユーザがアクセスできるようにする、
請求項12記載のシステム。 - 前記コンピューティングデバイスは、前記ユーザの前記メモリアカウントに格納された、前記少なくとも1つの識別された関心を持つアイテムに関連する前記付加的な情報を、異なるユーザによって利用されるコンピューティングデバイスに提供する、
請求項12記載のシステム。
Applications Claiming Priority (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US2127508P | 2008-01-15 | 2008-01-15 | |
US61/021,275 | 2008-01-15 | ||
US12/200,822 | 2008-08-28 | ||
US12/200,822 US20090182622A1 (en) | 2008-01-15 | 2008-08-28 | Enhancing and storing data for recall and use |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2010543176A Division JP2011514573A (ja) | 2008-01-15 | 2009-01-12 | リコールおよび使用のためのデータのエンハンスおよび記憶 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2014238890A true JP2014238890A (ja) | 2014-12-18 |
Family
ID=40851479
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2010543176A Pending JP2011514573A (ja) | 2008-01-15 | 2009-01-12 | リコールおよび使用のためのデータのエンハンスおよび記憶 |
JP2014188156A Pending JP2014238890A (ja) | 2008-01-15 | 2014-09-16 | リコールおよび使用のためのデータのエンハンスおよび記憶 |
Family Applications Before (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2010543176A Pending JP2011514573A (ja) | 2008-01-15 | 2009-01-12 | リコールおよび使用のためのデータのエンハンスおよび記憶 |
Country Status (7)
Country | Link |
---|---|
US (2) | US20090182622A1 (ja) |
EP (1) | EP2250575A4 (ja) |
JP (2) | JP2011514573A (ja) |
KR (1) | KR20100105773A (ja) |
CN (1) | CN101918939B (ja) |
CA (1) | CA2710883C (ja) |
WO (1) | WO2009091700A1 (ja) |
Families Citing this family (51)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8495047B2 (en) * | 2004-06-29 | 2013-07-23 | Blake Bookstaff | Method and system for automated intelligent electronic advertising |
US8542816B2 (en) * | 2007-11-13 | 2013-09-24 | Amazon Technologies, Inc. | Independent customer service agents |
US20090182622A1 (en) * | 2008-01-15 | 2009-07-16 | Agarwal Amit D | Enhancing and storing data for recall and use |
US20100070501A1 (en) * | 2008-01-15 | 2010-03-18 | Walsh Paul J | Enhancing and storing data for recall and use using user feedback |
US8166189B1 (en) * | 2008-03-25 | 2012-04-24 | Sprint Communications Company L.P. | Click stream insertions |
KR20100079639A (ko) * | 2008-12-31 | 2010-07-08 | 삼성전자주식회사 | 지도 정보를 이용한 음원 탐색 시스템 및 그 방법 |
US9424578B2 (en) | 2009-02-24 | 2016-08-23 | Ebay Inc. | System and method to provide gesture functions at a device |
US9406042B2 (en) * | 2009-02-24 | 2016-08-02 | Ebay Inc. | System and method for supplementing an image gallery with status indicators |
WO2010129673A1 (en) * | 2009-05-06 | 2010-11-11 | General Mills, Inc. | Product information systems and methods |
EP2629211A1 (en) * | 2009-08-21 | 2013-08-21 | Mikko Kalervo Väänänen | Method and means for data searching and language translation |
US8600035B2 (en) | 2009-08-25 | 2013-12-03 | Amazon Technologies, Inc. | Systems and methods for customer contact |
US8489603B1 (en) | 2009-10-23 | 2013-07-16 | Amazon Europe Holdings Technologies Scs | Automatic item categorizer |
US8121618B2 (en) | 2009-10-28 | 2012-02-21 | Digimarc Corporation | Intuitive computing methods and systems |
US8805838B1 (en) | 2009-12-22 | 2014-08-12 | Amazon Technologies, Inc. | Systems and methods for automatic item classification |
US9159079B2 (en) | 2010-04-09 | 2015-10-13 | Ebates Performance Marketing, Inc. | Product discount system, apparatus and method |
US9785987B2 (en) | 2010-04-22 | 2017-10-10 | Microsoft Technology Licensing, Llc | User interface for information presentation system |
US8868538B2 (en) | 2010-04-22 | 2014-10-21 | Microsoft Corporation | Information presentation system |
US9280598B2 (en) * | 2010-05-04 | 2016-03-08 | Soundhound, Inc. | Systems and methods for sound recognition |
US10715457B2 (en) | 2010-06-15 | 2020-07-14 | Oracle International Corporation | Coordination of processes in cloud computing environments |
EP2583211B1 (en) | 2010-06-15 | 2020-04-15 | Oracle International Corporation | Virtual computing infrastructure |
US9043296B2 (en) | 2010-07-30 | 2015-05-26 | Microsoft Technology Licensing, Llc | System of providing suggestions based on accessible and contextual information |
US9639877B1 (en) | 2010-10-22 | 2017-05-02 | Amazon Technologies, Inc. | eBook citation enhancement |
US9484046B2 (en) | 2010-11-04 | 2016-11-01 | Digimarc Corporation | Smartphone-based methods and systems |
US8503664B1 (en) | 2010-12-20 | 2013-08-06 | Amazon Technologies, Inc. | Quality review of contacts between customers and customer service agents |
US8340275B1 (en) | 2010-12-21 | 2012-12-25 | Amazon Technologies, Inc. | Selective contact between customers and customer service agents |
US20120278816A1 (en) * | 2011-04-30 | 2012-11-01 | Research In Motion Limited | Apparatus, and associated method, for forming a media play-out list |
EP2729908A4 (en) * | 2011-07-05 | 2014-11-26 | Shunock Michael Stewart | SYSTEM AND METHOD FOR IMAGE ANNOTATION |
CN103051650A (zh) * | 2011-10-11 | 2013-04-17 | 北京千橡网景科技发展有限公司 | 基于通讯录的推荐方法和推荐设备 |
JP6460798B2 (ja) | 2012-02-10 | 2019-01-30 | オラクル・インターナショナル・コーポレイション | クラウドコンピューティングサービスフレームワーク |
US8850301B1 (en) * | 2012-03-05 | 2014-09-30 | Google Inc. | Linking to relevant content from an ereader |
US9053424B1 (en) * | 2012-10-26 | 2015-06-09 | Google Inc. | Learning mechanism for recommended reordering of elements based on demographic information |
US20150278880A1 (en) * | 2012-10-26 | 2015-10-01 | David A. Hotchkiss | Generating sponsored content items |
US9922327B2 (en) | 2012-11-01 | 2018-03-20 | Ebates Inc. | System, method, and computer program for providing a multi-merchant electronic shopping cart for a shopping service |
US9472113B1 (en) | 2013-02-05 | 2016-10-18 | Audible, Inc. | Synchronizing playback of digital content with physical content |
CN104113572B (zh) * | 2013-04-19 | 2018-09-28 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 用户生成内容的发布方法、系统和前端装置 |
US9317486B1 (en) | 2013-06-07 | 2016-04-19 | Audible, Inc. | Synchronizing playback of digital content with captured physical content |
US9619545B2 (en) | 2013-06-28 | 2017-04-11 | Oracle International Corporation | Naïve, client-side sharding with online addition of shards |
US9503532B2 (en) * | 2013-09-03 | 2016-11-22 | Western Digital Technologies, Inc. | Rediscovery of past data |
US9489360B2 (en) * | 2013-09-05 | 2016-11-08 | Audible, Inc. | Identifying extra material in companion content |
US9354778B2 (en) | 2013-12-06 | 2016-05-31 | Digimarc Corporation | Smartphone-based methods and systems |
US9311639B2 (en) | 2014-02-11 | 2016-04-12 | Digimarc Corporation | Methods, apparatus and arrangements for device to device communication |
CN105245681B (zh) * | 2015-09-28 | 2019-02-12 | 小米科技有限责任公司 | 标签添加方法和装置 |
CA2942804A1 (en) | 2015-09-30 | 2017-03-30 | Wal-Mart Stores, Inc. | Method and apparatus for using label data to assist in performing a retail store function |
US10824638B2 (en) * | 2016-03-25 | 2020-11-03 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Enhancing object representations using inferred user intents |
WO2018071673A1 (en) | 2016-10-13 | 2018-04-19 | Ebates Inc. | Wish list user interface within a web browser that alerts users to changes in prices |
US10740781B2 (en) | 2017-10-31 | 2020-08-11 | Ebates Performance Marketing, Inc. | System, method, and computer program for providing notification of a cashback reward from a shopping portal using online screen and email analysis |
JP6943192B2 (ja) * | 2018-01-24 | 2021-09-29 | 沖電気工業株式会社 | 家電機器および場所検索システム |
CN108764007A (zh) * | 2018-02-10 | 2018-11-06 | 集智学园(北京)科技有限公司 | 基于ocr与文本分析技术对注意力的测量方法 |
CN110691024B (zh) * | 2018-07-05 | 2023-01-31 | 连株式会社 | 收集对话相关数据的方法、计算机可读取存储介质、计算机装置及服务器系统 |
US11568468B2 (en) | 2019-08-08 | 2023-01-31 | Rakuten Group, Inc. | System, method, and computer program for providing similar product recommendations for non-merchant publishers based on publisher preferences |
US11099813B2 (en) | 2020-02-28 | 2021-08-24 | Human AI Labs, Inc. | Memory retention system |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH10254903A (ja) * | 1997-03-14 | 1998-09-25 | Omron Corp | 画像検索方法および装置 |
JP2002074064A (ja) * | 2000-09-01 | 2002-03-12 | Techno Brains Co Ltd | 技術情報の新流通システム |
JP2002297820A (ja) * | 2001-03-29 | 2002-10-11 | Fujitsu Ltd | 相談者支援方法及びシステム |
JP2003006519A (ja) * | 2001-06-26 | 2003-01-10 | Tokuhiro Kumagai | 情報提供システム及び方法及びプログラム |
JP2003044497A (ja) * | 2001-07-31 | 2003-02-14 | Mikio Numata | モバイル図鑑 |
JP2003216633A (ja) * | 2002-01-22 | 2003-07-31 | Mitsubishi Denki Information Technology Corp | 画像問合せコンテンツシステム |
JP2003263439A (ja) * | 2002-03-08 | 2003-09-19 | Fujitsu Ltd | 問い合わせ応対プログラム、問い合わせ応対方法および問い合わせ応対サーバ |
JP2004021706A (ja) * | 2002-06-18 | 2004-01-22 | Toshiba Eng Co Ltd | 図鑑検索方法とその装置 |
JP2004118430A (ja) * | 2002-09-25 | 2004-04-15 | Ritsuko Tono | 専門家紹介方法及び専門家紹介用サーバー |
JP2007102575A (ja) * | 2005-10-05 | 2007-04-19 | Fujifilm Corp | 撮影システム |
Family Cites Families (53)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6782370B1 (en) * | 1997-09-04 | 2004-08-24 | Cendant Publishing, Inc. | System and method for providing recommendation of goods or services based on recorded purchasing history |
US6289333B1 (en) * | 1998-01-16 | 2001-09-11 | Aspect Communications Corp. | Methods and apparatus enabling dynamic resource collaboration when collaboration session host is distinct from resource host |
US6681247B1 (en) * | 1999-10-18 | 2004-01-20 | Hrl Laboratories, Llc | Collaborator discovery method and system |
US6981040B1 (en) * | 1999-12-28 | 2005-12-27 | Utopy, Inc. | Automatic, personalized online information and product services |
WO2001067284A2 (en) * | 2000-03-06 | 2001-09-13 | Envoy Worldwide, Inc. | Message-based referral marketing |
US20020051262A1 (en) * | 2000-03-14 | 2002-05-02 | Nuttall Gordon R. | Image capture device with handwritten annotation |
US6655963B1 (en) * | 2000-07-31 | 2003-12-02 | Microsoft Corporation | Methods and apparatus for predicting and selectively collecting preferences based on personality diagnosis |
US7680324B2 (en) * | 2000-11-06 | 2010-03-16 | Evryx Technologies, Inc. | Use of image-derived information as search criteria for internet and other search engines |
US8130242B2 (en) * | 2000-11-06 | 2012-03-06 | Nant Holdings Ip, Llc | Interactivity via mobile image recognition |
US7016532B2 (en) * | 2000-11-06 | 2006-03-21 | Evryx Technologies | Image capture and identification system and process |
US8954432B2 (en) * | 2000-11-15 | 2015-02-10 | Mark Frigon | Users tagging users in photos online |
US20020072982A1 (en) * | 2000-12-12 | 2002-06-13 | Shazam Entertainment Ltd. | Method and system for interacting with a user in an experiential environment |
JP2002334099A (ja) * | 2001-03-05 | 2002-11-22 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 分散マルチメディア情報の検索装置、検索方法、プログラムおよび記録媒体 |
US7197459B1 (en) * | 2001-03-19 | 2007-03-27 | Amazon Technologies, Inc. | Hybrid machine/human computing arrangement |
JP2002282980A (ja) * | 2001-03-21 | 2002-10-02 | Calsonic Kansei Corp | 触媒コンバータの製造方法 |
US7130861B2 (en) * | 2001-08-16 | 2006-10-31 | Sentius International Corporation | Automated creation and delivery of database content |
US9172915B2 (en) * | 2004-08-04 | 2015-10-27 | Dizpersion Corporation | Method of operating a channel recommendation system |
JP4191541B2 (ja) * | 2003-06-18 | 2008-12-03 | 富士通株式会社 | 顧客情報を用いた質問応答システム |
US20050119903A1 (en) * | 2003-12-01 | 2005-06-02 | Lee Fu C. | Guided tour system |
JP4933899B2 (ja) * | 2004-02-19 | 2012-05-16 | ランドマーク、ディジタル、サーヴィセズ、エルエルシー | 放送源の識別のための方法および装置 |
JP2005236729A (ja) * | 2004-02-20 | 2005-09-02 | Nec Corp | デジタル画像保存システム |
EP1725957A4 (en) * | 2004-03-15 | 2009-06-10 | Yahoo Inc | SEARCH SYSTEMS AND METHODS WITH INTEGRATION OF USER NANNOTATION |
US20060010117A1 (en) * | 2004-07-06 | 2006-01-12 | Icosystem Corporation | Methods and systems for interactive search |
US7881957B1 (en) * | 2004-11-16 | 2011-02-01 | Amazon Technologies, Inc. | Identifying tasks for task performers based on task subscriptions |
US8005697B1 (en) * | 2004-11-16 | 2011-08-23 | Amazon Technologies, Inc. | Performing automated price determination for tasks to be performed |
US20070100981A1 (en) * | 2005-04-08 | 2007-05-03 | Maria Adamczyk | Application services infrastructure for next generation networks including one or more IP multimedia subsystem elements and methods of providing the same |
US7542610B2 (en) * | 2005-05-09 | 2009-06-02 | Like.Com | System and method for use of images with recognition analysis |
US7519200B2 (en) * | 2005-05-09 | 2009-04-14 | Like.Com | System and method for enabling the use of captured images through recognition |
US8732025B2 (en) * | 2005-05-09 | 2014-05-20 | Google Inc. | System and method for enabling image recognition and searching of remote content on display |
US7657100B2 (en) * | 2005-05-09 | 2010-02-02 | Like.Com | System and method for enabling image recognition and searching of images |
WO2007021667A2 (en) * | 2005-08-09 | 2007-02-22 | Walker Digital, Llc | Apparatus, systems and methods for facilitating commerce |
BRPI0615283A2 (pt) * | 2005-08-29 | 2011-05-17 | Evryx Technologies Inc | interatividade por meio de reconhecimento de imagem móvel |
US20070106627A1 (en) * | 2005-10-05 | 2007-05-10 | Mohit Srivastava | Social discovery systems and methods |
US7822746B2 (en) * | 2005-11-18 | 2010-10-26 | Qurio Holdings, Inc. | System and method for tagging images based on positional information |
US7962466B2 (en) * | 2006-01-23 | 2011-06-14 | Chacha Search, Inc | Automated tool for human assisted mining and capturing of precise results |
US7813557B1 (en) * | 2006-01-26 | 2010-10-12 | Adobe Systems Incorporated | Tagging detected objects |
US7636450B1 (en) * | 2006-01-26 | 2009-12-22 | Adobe Systems Incorporated | Displaying detected objects to indicate grouping |
US7775437B2 (en) * | 2006-06-01 | 2010-08-17 | Evryx Technologies, Inc. | Methods and devices for detecting linkable objects |
US8160929B1 (en) * | 2006-09-28 | 2012-04-17 | Amazon Technologies, Inc. | Local item availability information |
US7945470B1 (en) * | 2006-09-29 | 2011-05-17 | Amazon Technologies, Inc. | Facilitating performance of submitted tasks by mobile task performers |
US8718538B2 (en) * | 2006-11-13 | 2014-05-06 | Joseph Harb | Real-time remote purchase-list capture system |
US8196166B2 (en) * | 2006-12-21 | 2012-06-05 | Verizon Patent And Licensing Inc. | Content hosting and advertising systems and methods |
US7827286B1 (en) * | 2007-06-15 | 2010-11-02 | Amazon Technologies, Inc. | Providing enhanced access to stored data |
US7958518B1 (en) * | 2007-06-26 | 2011-06-07 | Amazon Technologies, Inc. | Providing enhanced interactions with software services |
US7730034B1 (en) * | 2007-07-19 | 2010-06-01 | Amazon Technologies, Inc. | Providing entity-related data storage on heterogeneous data repositories |
US8271987B1 (en) * | 2007-08-01 | 2012-09-18 | Amazon Technologies, Inc. | Providing access to tasks that are available to be performed |
US7949999B1 (en) * | 2007-08-07 | 2011-05-24 | Amazon Technologies, Inc. | Providing support for multiple interface access to software services |
US7627502B2 (en) * | 2007-10-08 | 2009-12-01 | Microsoft Corporation | System, method, and medium for determining items to insert into a wishlist by analyzing images provided by a user |
US20100070501A1 (en) * | 2008-01-15 | 2010-03-18 | Walsh Paul J | Enhancing and storing data for recall and use using user feedback |
US20090182622A1 (en) * | 2008-01-15 | 2009-07-16 | Agarwal Amit D | Enhancing and storing data for recall and use |
US20090198628A1 (en) * | 2008-02-01 | 2009-08-06 | Paul Stadler | Method for pricing and processing distributed tasks |
US20090240652A1 (en) * | 2008-03-19 | 2009-09-24 | Qi Su | Automated collection of human-reviewed data |
US8219432B1 (en) * | 2008-06-10 | 2012-07-10 | Amazon Technologies, Inc. | Automatically controlling availability of tasks for performance by human users |
-
2008
- 2008-08-28 US US12/200,822 patent/US20090182622A1/en not_active Abandoned
-
2009
- 2009-01-12 CA CA2710883A patent/CA2710883C/en active Active
- 2009-01-12 CN CN200980102062.0A patent/CN101918939B/zh active Active
- 2009-01-12 WO PCT/US2009/030772 patent/WO2009091700A1/en active Application Filing
- 2009-01-12 EP EP09702245A patent/EP2250575A4/en not_active Ceased
- 2009-01-12 JP JP2010543176A patent/JP2011514573A/ja active Pending
- 2009-01-12 KR KR1020107018081A patent/KR20100105773A/ko not_active Application Discontinuation
-
2012
- 2012-09-15 US US13/621,165 patent/US20130030853A1/en not_active Abandoned
-
2014
- 2014-09-16 JP JP2014188156A patent/JP2014238890A/ja active Pending
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH10254903A (ja) * | 1997-03-14 | 1998-09-25 | Omron Corp | 画像検索方法および装置 |
JP2002074064A (ja) * | 2000-09-01 | 2002-03-12 | Techno Brains Co Ltd | 技術情報の新流通システム |
JP2002297820A (ja) * | 2001-03-29 | 2002-10-11 | Fujitsu Ltd | 相談者支援方法及びシステム |
JP2003006519A (ja) * | 2001-06-26 | 2003-01-10 | Tokuhiro Kumagai | 情報提供システム及び方法及びプログラム |
JP2003044497A (ja) * | 2001-07-31 | 2003-02-14 | Mikio Numata | モバイル図鑑 |
JP2003216633A (ja) * | 2002-01-22 | 2003-07-31 | Mitsubishi Denki Information Technology Corp | 画像問合せコンテンツシステム |
JP2003263439A (ja) * | 2002-03-08 | 2003-09-19 | Fujitsu Ltd | 問い合わせ応対プログラム、問い合わせ応対方法および問い合わせ応対サーバ |
JP2004021706A (ja) * | 2002-06-18 | 2004-01-22 | Toshiba Eng Co Ltd | 図鑑検索方法とその装置 |
JP2004118430A (ja) * | 2002-09-25 | 2004-04-15 | Ritsuko Tono | 専門家紹介方法及び専門家紹介用サーバー |
JP2007102575A (ja) * | 2005-10-05 | 2007-04-19 | Fujifilm Corp | 撮影システム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2011514573A (ja) | 2011-05-06 |
EP2250575A4 (en) | 2012-09-26 |
US20130030853A1 (en) | 2013-01-31 |
CA2710883A1 (en) | 2009-07-23 |
US20090182622A1 (en) | 2009-07-16 |
CA2710883C (en) | 2018-05-01 |
KR20100105773A (ko) | 2010-09-29 |
CN101918939B (zh) | 2016-11-09 |
WO2009091700A1 (en) | 2009-07-23 |
CN101918939A (zh) | 2010-12-15 |
EP2250575A1 (en) | 2010-11-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CA2710883C (en) | Enhancing and storing data for recall and use | |
US20100070501A1 (en) | Enhancing and storing data for recall and use using user feedback | |
TWI401573B (zh) | 使用社交網路存取受信任之使用者產生內容 | |
US8296291B1 (en) | Surfacing related user-provided content | |
US8725592B2 (en) | Method, system, and medium for recommending gift products based on textual information of a selected user | |
US8166062B1 (en) | Search-caching and threshold alerting for commerce sites | |
US9195753B1 (en) | Displaying interest information | |
US8676663B1 (en) | Providing recommendations to hospitality customers | |
US20140324624A1 (en) | Wine recommendation system and method | |
US11080287B2 (en) | Methods, systems and techniques for ranking blended content retrieved from multiple disparate content sources | |
US20110184972A1 (en) | System and method for navigating a product catalog | |
JP2007510967A (ja) | 電子カタログのブラウズを促進するユーザ供給コンテンツの個人化選択及び表示 | |
TW200945077A (en) | Systems and methods of ranking attention | |
US11232522B2 (en) | Methods, systems and techniques for blending online content from multiple disparate content sources including a personal content source or a semi-personal content source | |
KR20130132793A (ko) | 엔티티와 연관된 액션 및 제공자의 제시 | |
US20130006803A1 (en) | Item source of origin stamp | |
US11558324B2 (en) | Method and system for dynamically generating a card | |
KR20140066176A (ko) | 업데이트된 정보의 프로비져닝 기법 | |
US9767400B2 (en) | Method and system for generating a card based on intent | |
US10867337B2 (en) | Creating secure social applications with extensible types | |
CN112384912A (zh) | 用户创建内容推荐和搜索 | |
TW201331870A (zh) | 資訊處理裝置、資訊處理方法、資訊處理程式產品、及記錄媒體 | |
US8682746B2 (en) | Techniques for correlating events to digital media assets | |
US20140222797A1 (en) | Collecting And Providing Information Online | |
US20170193113A1 (en) | Indexing Auxiliary Domains |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20140916 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20150821 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20150831 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20160418 |