JP2015531909A - 情報ターゲティングシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザに関する電子情報の安全な管理のためのシステムおよび方法。【解決手段】特定の実施形態では、本願明細書に開示されるシステムおよび方法は、ユーザに関係する個人情報を、ユーザの関心に基づいてユーザに送達するために情報をマッチさせる、および／またはターゲットとするように構成された情報ターゲティングシステムおよび方法に関連して使用することができる。いくつかの実施形態では、ユーザに関する個人情報は、とりわけ、入手可能な個人情報から導き出される多様な推論されたユーザの関心を含む、パーソナルオントロジグラフまたは他のデータ構造に記憶および／または管理することができる。【選択図】図９

Description

本願発明は、ユーザに関する電子情報の安全な管理のためのシステムおよび方法に関する。
（関連出願）
本願は、２０１２年７月２０日に出願され、「ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ ＴＡＲＧＥＴＩＮＧ ＳＹＳＴＥＭＳ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤＳ」と題する米国仮特許出願第６１／６７４，２４９号、２０１２年７月２４日に出願され、「ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ ＴＡＲＧＥＴＩＮＧ ＳＹＳＴＥＭＳ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤＳ」と題する米国仮特許出願第６１／６７５，２６１号、２０１２年１１月３０日に出願され、「ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ ＴＡＲＧＥＴＩＮＧ ＳＹＳＴＥＭＳ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤＳ」と題する米国仮特許出願第６１／７３１，６３３号、および２０１３年１月１０日に出願され、「ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ ＴＡＲＧＥＴＩＮＧ ＳＹＳＴＥＭＳ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤＳ」と題する米国仮特許出願第６１／７５１，１４３号に対する優先権の利益を、合衆国法典特許法第１１９（ｅ）条の下で主張する。ここで、これらの出願の開示内容のすべてが、参照により、本願明細書に組み込まれる。

（著作権承諾）
本願明細書等の開示の部分は、著作権保護の対象となる資料を含む場合がある。著作権所有者は、本願明細書または本願開示内容が米国特許商標局の特許ファイルまたは記録に表示されるので、本願明細書または本願開示内容の誰かによるファクシミリ複製に対して異議はないが、それ以外の場合には、いかなる場合にもすべての著作権を留保する。

インターネットの使用が人々の日常活動にとってますます必須になるにつれ、より多くの電子デバイスが相互接続されている。係るデバイスは、たとえば電話、タブレット、パーソナルコンピュータ、カメラ、電子書籍端末、テレビ、ゲーム機、自動車および家庭用電気製品（たとえば、サーモスタット、冷蔵庫、体重計等）までも含む。個人的な電子デバイスは、多くの場合デバイスのロケーション、動き、および／または多の活動に関する情報を提供することがあるさまざまなセンサを含む。

接続されるデバイスは多くの利点を提供する一方、係るデバイスおよび／またはデバイスの構成要素であるセンサによって収集される個人情報が特定のプライバシーの懸念を生じさせることがある。たとえば、権限のない関係者によるユーザに関係する個人情報へのアクセスおよび／または個人情報の配信がそのユーザに対し損害を与えることがある。したがって、ユーザは、自分の個人情報の収集、使用、管理、および／または配信に対して一定量の制御を有することを希望する場合がある。

本書に開示されるシステムおよび方法は、ユーザに関する個人情報の安全な収集、使用、管理、および／または配信を促進することができる。いくつかの実施形態では、ユーザに関する個人情報は、パーソナルオントロジグラフまたは他のデータ構造に含まれてよい。パーソナルオントロジグラフは、ユーザによって自発的に提供された情報（たとえば、公言された関心）、関連付けられたデバイスに関連してユーザの活動を監視することによって収集される情報、および／またはユーザに関する多様な推論情報（たとえば、推論された関心）を制限なく含むことがある。特定の実施形態では、パーソナルオントロジグラフは、ユーザのデバイス上で維持されてよい。追加の実施形態では、パーソナルオントロジグラフは、代わりにまたは加えて、信頼されているサービスによって維持されてよい。パーソナルオントロジグラフに含まれる情報のプライバシーは、たとえば、ユーザのデバイスでおよび／または信頼されているリモートサービスで、ローカルに動作するパーソナルエージェントを使用することを含むさまざまな方法で維持されてよい。

追加の実施形態では、本願明細書に開示されるシステムおよび方法は、少なくとも部分的にユーザに関係する個人情報に基づいたユーザに対する情報（たとえば、広告、クーポン、オファー、関心のあるコンテンツ等）の効率的なターゲティングを促進してよい。係る個人情報は、ユーザの関心に十分にマッチする情報がユーザに送達されることを保証するために使用されてよい。たとえば、ユーザによって提供される、および／またはユーザの活動に基づいて生成される個人情報は、ユーザの関心に広告を効果的にマッチさせるために活用されてよい。特定の実施形態では、係る個人情報は、たとえばパーソナルエージェントおよび／または他の信頼されているサービスによって維持されるパーソナルオントロジグラフに含まれてよい。パーソナルオントロジグラフに含まれる個人情報を活用することは、デバイス、コンテンツプロバイダもしくはコンテンツ配信業者、および／または信頼されているサードパーティが、関連付けられたパーソナルオントロジグラフに反映されたユーザの関心にマッチされた、ユーザに対する広告をターゲットにできるようにする。

発明の作品群は、添付図面と併せて続く発明を実施するための形態を参照することにより容易に理解される。

本願開示の実施形態と一致する広告および電子コンテンツを配信するための例示的なアーキテクチャを示す図である。 本開示の実施形態と一致する信頼されているサービスによるパーソナルオントロジグラフの生成を示す図である。 本願開示の実施形態と一致する例示的なパーソナルオントロジグラフを示す図である。 本願開示の実施形態と一致するパーソナルオントロジグラフの例示的な要素を示す図である。 本願開示の実施形態と一致するパーソナルオントロジグラフを生成するために使用される例示的な情報を示す図である。 本願開示の実施形態と一致する複数の層状グラフを含む例示的なパーソナルオントロジグラフを示す図である。 本願開示の実施形態と一致するユーザデバイス、信頼されているサービス、および広告サービスの例示的な構成要素を示す図である。 本願開示の実施形態と一致するパーソナルオントロジグラフに含まれる情報に基づいて広告および電子コンテンツを配信するための例示的なアーキテクチャを示す図である。 本願開示の実施形態と一致するパーソナルオントロジグラフに含まれる情報に基づいて広告および電子コンテンツを配信するためのより詳細な例示的なアーキテクチャを示す図である。 本願開示の実施形態と一致する入手可能なアプリケーション情報に基づいてパーソナルオントロジグラフに含まれる関心情報を生成するための例示的な方法のフローチャートである。 本願明細書に開示される実施形態と一致する入手可能なロケーション情報に基づいてパーソナルオントロジグラフに含まれる関心情報を生成するための例示的な方法のフローチャートである。 ユーザデバイスで実行中の複数のアプリケーションに、本願明細書に開示される特定のシステムおよび方法を統合することを示す図である。 本願開示のシステムおよび方法の特定の実施形態を実装するために使用されてよいシステムを示す図である。

発明の作品群の実施形態と一致するシステムおよび方法の詳細な説明が以下に示される。いくつかの実施形態が説明されているが、本願開示が任意の１つの実施形態に制限されるのではなく、代わりに多数の代替形態、修正形態、および同等物を含むことが理解されるべきである。さらに、多数の特定の詳細が本願明細書に開示される実施形態の完全な理解を提供するために次の説明に明記されているが、いくつかの実施形態はこれらの詳細のいくらかまたはすべてがなくても実施できる。さらに、明確にするために、関連技術で既知である特定の技術資料は、本願開示を不必要に分かりにくくすることを避けるために詳しく説明されていない。

本願開示の実施形態は、同様の部分が同様の数表示によって示されてよい図面を参照することによって理解され得る。開示された実施形態の構成要素は、本願明細書で図中に概して説明され、図示されるように、多岐に渡る異なる構成で配置、設計できるだろう。したがって、本願開示のシステムおよび方法の実施形態の続く詳細な説明は、主張されているように本願開示の範囲を制限することを目的とするのではなく、単に本願開示の考えられる実施形態を表すにすぎない。さらに、本願明細書に開示される任意の方法のステップは、特別の定めのない限り、必ずしも任意の特定の順序でまたは連続的にも実行される必要はなく、ステップは一度のみ実行される必要もない。

現実の世界では、社会はプライバシーの保全のためにさまざまな保護構造を開発してきた。しかしながら、現実世界で実現された特定の保護構造は、プライバシーが電子的な情報と関連して考えられるときに必ずしも存在し得ない。本願明細書に開示されるシステムおよび方法は個人情報に効果的な保護構造を提供し、ユーザが、新しい接続技術が提供する進歩を同時に活用しつつ、自らのプライバシーを維持できるようにする。

ユーザはインターネットおよび他の接続サービスと対話するので、不必要なクラッタが除去されるようにユーザに提示される情報を個人化することが役立つ場合がある。さらに、正しいときに、正しい場所で、およびユーザのニーズをインテリジェントに予測する方法で、情報を文脈に提示させることが望ましい。正しいときにおよび／または正しいロケーションでユーザに役立つ情報を提示するために個人情報を活用することは、ユーザに関係する正確で時宜にかなった、および／または私的な個人情報が入手可能であるとき、ならびにユーザが、係る個人情報がどのようにして、どこで、いつ、および誰によって収集、および／または使用されるのかを制御できるときに達成され得る。ただし、多くのユーザは係るデータ収集に対する直接的な制御を有していない。たとえば、ユーザは、ユーザがデバイス、アプリケーション、および／またはサービスと対話するにつれどの組織が個人情報を収集しているのか、および／または係る情報がどのようにして収集され、パッケージ化され、アーカイブに入れられ、複製され、および／または配信されるのかを容易に知り得ない。

本願明細書に開示される特定の実施形態は、ユーザが自分の個人情報を信頼されていない組織および／またはサービスおよび／または未知の組織および／またはサービスと共有する必要なしに、係る情報からの価値を抽出できるようにする。たとえば、いくつかの実施形態では、価値は、ユーザが個人情報を小売業者、コンテンツプロバイダ、および／または他のサービスプロバイダに直接的に明らかにする必要なくユーザの個人情報から抽出されてよく、係るエンティティが、その製品および／サービスに関する時宜を得た関連性がある情報および／または個人化された情報を、ユーザのプライバシーを危殆化することなくユーザに提供できるようにする。追加の実施形態では、ユーザのプライバシー、セキュリティ、および／またはユーザの個人情報の制御を維持する一方で、個人的な推奨、マーチャンダイジング、および／またはターゲットとされた広告を可能にするシステムが開示される。

いくつかの実施形態では、個人情報は、ユーザによって自発的に提供された情報（たとえば、公言された関心）、関連付けられたデバイスに関連してユーザの活動を監視することによって収集される情報（たとえば、デバイス活動情報）、および／またはユーザに関する多様な推論情報（たとえば、推論された関心）を制限なく含むパーソナルオントロジグラフまたは他のデータ構造で管理されてよい。本願明細書に説明されるシステムおよび方法は、たとえば、それぞれがその全体を参照することにより本願明細書に組み込まれる、２０１０年５月２１日に出願され、米国公報第２０１０／０２９３０４９ Ａ１号（「第‘４０６号出願」）として公開されている同一出願人による同時係属の米国特許出願第１２／７８５，４０６号、「Ｃｏｎｔｅｎｔ Ｄｅｌｉｖｅｒｙ Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄｓ」、および／またはファイル２０１３年６月１０日（「第’５３８号出願」）、米国特許出願第１３／９１４，５３８号、「Ｄａｔａ Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄｓ」に説明される技術等の情報（たとえば、広告）マッチングおよび／またはターゲティング技術に関連して使用できる。

ある特定のユーザに対する広告を効率的にターゲットとするために、プラットホームはそのユーザに関する情報を入手してよい。ある状況下においては、サービスプロバイダは通常可能な限り多くの情報を収集することを希望するのに対し、ユーザは多くの私的な情報を明らかにすることを希望しないので、これがユーザと広告サービスプロバイダとの間に対立を生じさせることがある。第‘４０６号出願に説明されるシステムおよび方法の実施形態は、同時にユーザの情報をユーザのデバイスでローカルにおよび／または安全なシステムでリモートで実行している情報マッチングエンジンに利用可能とする一方で、係る情報を電子デバイスでおよび／またはユーザのパーソナルエージェントによって保護されているリモート記憶装置でローカルに維持することによって係る対立を解決するのに役立つことがある。結果として、係るプラットホームは、ユーザの私的な情報がユーザに対する広告または他の情報をターゲットとするために使用される一方でこの情報を保護し得る。

追加の実施形態では、本願明細書に説明されるシステムおよび方法は、その他の文脈においてだけではなく、たとえば、２００６年１０月１８日に出願された、同一出願人による同時係属中の米国特許出願第１１／５８３，６９３号（「第‘６９３号出願」）に説明される技術、２００４年６月７日に出願された、同一出願人による同時係属中の米国特許出願第１０／８６３，５５１号（「第‘５５１号出願」）に説明されるＤＲＭおよびサービスオーケストレーション技術、２０１０年５月２０日に出願された、同一出願人による米国特許出願第１２／７８４，２９０号（「第‘２９０号出願」）に説明される技術等のピアツーピア（「Ｐ２Ｐ」）コンテンツ共有技術、および／または２００９年４月３０日に出願された、米国特許出願第１２／４３３，８８１号（「第‘８８１号出願」）に説明される広告ターゲティング技術等のデジタル著作権管理（「ＤＲＭ」）技術に関連して使用できる（第’６９３号出願、第‘５５１号出願、第’２９０号出願、および第‘８８１号出願の内容はその全体を参照することにより本明細書に組み込まれる）。これらのシステムおよび方法は、その中で利用されている構成要素、システムおよび方法と同様に、新規であることが理解される。

個人情報は、ユーザがデバイスおよびサービスと対話するにつれ、ユーザに関係して入手されてよい。たとえば、ユーザについてのデモグラフィック情報（たとえば、年齢、性別等）、使用履歴およびユーザの好み、ユーザのデバイスについての情報、コンテンツ優先傾向情報（たとえば、好まれるジャンル、アーティスト等）、ユーザまたはユーザの環境についての情報（たとえば、時刻、グローバルポジショニングシステム（「ＧＰＳ」）座標等）、ならびに／またはユーザおよび／もしくは関連付けられたデバイスに関する任意の他の入手可能な情報が入手されてよい。状況によっては、この個人情報は直接的にユーザによって自発的に提供されてよい。たとえば、デバイスを登録する際、ユーザはデバイス製造メーカおよび／またはサービスプロバイダに対し、自発的に個人的なデモグラフィック情報を提供してよい。また、ユーザに関係する個人情報は、デバイスおよび／またはサービスのユーザによる使用を監視することによっても入手されてよい。

上述されたように、ユーザによって提供される、および／またはユーザの活動に基づいて生成される個人情報は、とりわけアドまたは他のコンテンツをユーザの関心に効果的にマッチさせるために活用され得る。これは、たとえば第‘４０６号出願に説明される情報マッチング技術を活用して達成され得る。特定の実施形態では、マッチングはユーザのデバイスでローカルに実行されてよい。代わりに、マッチングは、信頼されているサードパーティによって実行されてもよい。さらに、ユーザが複数のデバイスおよび／またはサービスを活用してコンテンツを消費する状況では、個人情報は、ユーザの関心のより詳細かつ正確なプロファイルを生成するために、デバイスおよび／またはサービス間で管理、共有、および／または集約されてよい。ユーザの関心のより詳細なプロファイルを生成する能力を改善することによって、複数のデバイス間でユーザに関係する個人情報を管理することが情報マッチングサービスを改善できる。

複数のデバイスおよび／またはサービス間で個人情報を管理する、共有する、および集約するという状況では、ユーザに関係する特定の私的な個人情報の秘密保持が維持される必要がある。状況によっては、個人情報の秘密保持を維持することは、現地法、プライバシー規則によって、および／またはユーザの好みによって命じられることがある。したがって、ユーザ個人情報の秘密保持を管理することを可能にするシステムおよび方法が配備されることがある。いくつかの実施形態では、これは、特定の個人情報がユーザの１台のデバイス、複数のデバイス、またはユーザと関連付けられている信頼されている境界の外で通信されないことを保証することによって達成されてよい。さらに、ユーザプライバシーを危殆化することなく、複数のデバイスおよび／またはサービス間で管理、共有、および集約できる個人情報の匿名バージョンが生成されてよい。さらに、ユーザは、１つまたは複数の方針によって他のタイプの個人情報の共有および集約を許す一方で、特定のカテゴリおよび／またはタイプの個人情報へのアクセスを明確に制限してよい。係る技法を利用することは、特定のユーザ個人情報の秘密保持を維持しつつ、コンテンツマッチングサービスの改善を可能にし得る。

いくつかの実施形態では、ユーザのデバイス上のクライアントソフトウェアは、ユーザのローカル使用行動を追跡調査し、係るローカル使用に関係する未処理データを保存してよい。いくつかの実施形態では、係る未処理データはローカルで保護し、ユーザプロファイルを更新するために周期的に集約し、および／またはユーザプロファイルを更新するために消費者と関連付けられた異なるデバイス全体で集約することができる。更新されたゆーあプロファイルは、広告ターゲティングのために、および／または実質的に任意の他のタイプのコンテンツまたは情報（たとえば、クーポン、オファー、コンテンツに対する権利チケット、エンターテインメントコンテンツ等）のユーザへの送信のためにローカルでおよび／またはリモートで使用されてよい。特定の実施形態では、ユーザプロファイルは匿名の形式でまたは保護された形式で活用されてよい。

自らの行動を記録し、行動をサードパーティ組織に報告する技術を不安視するユーザもいる。たとえば、ユーザは、自らの好みおよび／またはコンテンツ消費行動が何らかの方法で自らに不利に使用される（たとえば、ユーザが文化的な好み、政治的な優先傾向等に基づいて差別されることがある）、および／またはそれが周知される、または特定の関係者（たとえば、雇用主、家族等）に配信されると当惑を生じさせる可能性があることを懸念する場合がある。

本願明細書に説明されるシステムおよび方法は、たとえば、データコレクションサービスのオプトインおよび／もしくはオプトアウトを行う機会をユーザに与えること、ならびに／または収集されたデータの（たとえば、ローカルにおよび／またはクラウドでの）伝送を信頼されているサービスに制限することを含む多くの方法でこれらの懸念に対応するために使用できる。たとえば、いくつかの実施形態では、収集される個人を特定できる情報（「ＰＩＴ」）がデバイスから送信されることを許可されないことがある。むしろ、（たとえば、特定の識別情報を欠く等の）ある特定のユーザを個人的に識別するほど十分な特定の情報を欠くことがあるプロファイル情報がリモートデバイスまたはリモートサービスと共有されることがある。いくつかの実施形態では、ユーザは、情報が送信される前に、ユーザの電子デバイスから送信されることがある情報を見せられることがある。

［パーソナルオントロジグラフの概要］

ユーザに対する広告を効果的にターゲットとするために、本願明細書に開示されるシステムおよび方法は、少なくとも部分的に個人情報を活用して、ユーザの現実的な行動モデルを作成してよい。特定の実施形態では、係る行動モデルはユーザの購入決定を予測するために活用されてよい。ユーザと関連付けられたモバイル機器に含まれるセンサ（たとえば、緯度情報および経度情報を提供するロケーションベースのセンサ）、関心のあるポイントデータベース（たとえば、Ｇｏｏｇｌｅプレイス等）、および／またはユーザに関する個人情報および推論情報を収集するための他の機構によって提供される情報を活用して、行動モデルは経時的に改善および／または改良されてよい。

本願明細書に開示される実施形態と一致して、ユーザに関する個人情報はパーソナルオントロジグラフまたは他のデータ構造に含まれてよい。ユーザの関心および／または行動は、少なくとも部分的にパーソナルオントロジグラフに含まれる情報に基づいてモデル化されたよい。特定の実施形態では、パーソナルオントロジグラフはユーザのデモグラフィックおよび関心のマップを提供し、広告主および／または他のサービスプロバイダがより個人化された経験をユーザに提供できるようにする。パーソナルオントロジグラフは、たとえば、ユーザによって自発的に提供された情報（たとえば、公言された関心）、関連付けられたデバイスに関連してユーザの活動を監視することによって収集される情報、および／またはユーザに関する多様な推論情報（たとえば、推論された関心）の内のいくつかまたはすべてを含んでよい。特定の実施形態では、パーソナルオントロジグラフはユーザのデバイスで維持されてよい。追加の実施形態では、パーソナルオントロジグラフは信頼されているサービスによって維持されてよい。パーソナルオントロジグラフに含まれる情報のプライバシーは、たとえばユーザのデバイス上でおよび／または信頼されているリモートサービスでローカルに動作するパーソナルエージェントを使用することを含む様々な方法で達成され得る。

いくつかの実施形態では、パーソナルオントロジグラフは、複数の層状のオントロジグラフを含んでよい。いくつかの実施形態では、パーソナルオントロジグラフは、ユーザモデル、ユーザ関心、およびユーザ関係エンティティグラフを組み込んだフレームワークを活用してよい。ユーザモデルは、デモグラフィックの用語、心理学的な用語、行動の用語、および／または地理的な用語に基づいたユーザのアイデンティティに関する情報を含んでよい。ユーザ関心は、たとえば、嗜好、趣味、職業、および／または余暇活動等のユーザにとって関心がある１つまたは複数の概念に関する情報を含んでよい。ユーザ関係エンティティグラフは、ユーザについてのオントロジの形をとる構造化されたデータおよび／または情報を含んでよい。

パーソナルオントロジグラフは、複数の相互接続されたノードおよびエッジを含んでよい。ユーザはパーソナルオントロジグラフで表される関心の主要な対象であってよい。ユーザについての情報は、さまざまな他のタイプの相互接続されたノードおよびエッジで文脈にあてはめられてよい。パーソナルオントロジグラフに含まれる情報は、任意のノードまたはエッジに付けられた１つまたは複数の属性（たとえば、回数、スコア、重み等）と他のノードに対するエッジによって接続されたノード（たとえば、人ノード、エンティティノード、および／または概念ノード）に関して表されてよい。たとえば、パーソナルオントロジグラフは、食べ物の嗜好の優先傾向、関連付けられた製品および／またはサービス、１つまたは複数の場所および／またはロケーションへの訪問、および／または１人または複数の友人もしくは他の社会的なつながり等の１つまたは複数の関心ノードを含んでよい。本願明細書に開示される実施形態と一致するパーソナルオントロジグラフの生成および構造の例は、図２から図６に関して以下により詳しく説明される。

［コンテントおよび広告の配信アーキテクチャ］

図１は、本願開示の実施形態と一致する広告および／または他の電子コンテンツを配信するための例示的なアーキテクチャを示す。示されているように、アーキテクチャは、ユーザデバイス１０２および／または情報（たとえば、広告）サービスプロバイダ１０６と通信で結合された信頼されているサービス１０４を含んでよい。信頼されているサービス１０４は、第‘４０６号出願に説明されるプラットホーム等の広告ターゲティングプラットホームと関連付けられた機能、および／またはユーザに関する個人情報の安全な収集、使用、管理、および／または配信と関連付けられた機能等の、広告ターゲティングプラットホームと関連付けられた機能を制限なく含むさまざまな機能を提供してよい。いくつかの実施形態では、信頼されているサービス１０４は、ユーザデバイス１０２のユーザと関連付けられたパーソナルオントロジグラフ１００の生成および管理と関連付けられた特定の機能を提供してよい。

信頼されているサービス１０４、ユーザデバイス１０２、および／またはサービスプロバイダ１０６は、さまざまなネットワークおよび／またはネットワーク接続を使用して通信で結合されてよい。特定の実施形態では、ネットワークはさまざまなネットワーク通信デバイスおよび／またはチャネルを含んでよく、ユーザデバイス１０２、信頼されているサービス１０４、および／またはサービスプロバイダ１０６の間の通信を容易にする任意の適切な通信プロトコルおよび／または通信規格を活用してよい。たとえば、ネットワークは、インターネット、ローカルエリアネットワーク、仮想プライベートネットワーク、セルラー通信ネットワーク、ならびに／または１つまたは複数の電子通信技術および／もしくは電子通信規格（たとえば、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ等）を活用する任意の他の通信ネットワークを含んでよい。いくつかの実施形態では、ネットワークは、パーソナルコミュニケーションシステム（「ＰＣＳ」）、および／または任意の適切な通信技術、通信規格、および／または通信プロトコルを組み込んだ任意の他の適切な通信システム等の無線キャリヤシステムを含んでよい。追加の実施形態では、ネットワークは、たとえば符号分割多元接続（「ＣＤＭＡ」）技術、グローバルシステムフォーモバイルコミュニケーションズつまりＧｒｏｕｐｅ Ｓｐｅｃｉａｌ Ｍｏｂｉｌｅ（「ＧＳＭ」）技術、周波数分割多元接続（「ＦＤＭＡ」）技術、および／または時分割多元接続（「ＴＤＭＡ」）技術を活用するアナログ移動体通信ネットワークおよび／またはデジタル移動体通信ネットワークを含んでよい。特定の実施形態では、ネットワークは１つまたは複数の衛星通信リンクを組み込んでよい。さらに追加の実施形態では、ネットワークはＩＥＥＥの８０２．１１規格、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、超広帯域（「ＵＷＢ」）、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）、およびまたは任意の他の適切な１つまたは複数の技術を活用してよい。

ユーザデバイス１０２、信頼されているサービス１０４、および／またはサービスプロバイダ１０６は本願明細書に開示されるシステムおよび方法を実装するために適した１つまたは複数の任意のコンピューティングシステムを含む、さまざまなコンピューティング装置および／またはコンピューティングシステムを含んでよい。接続されているシステム１０２から１０６は、ラップトップコンピュータシステム、デスクトップコンピュータシステム、サーバコンピュータシステム、分散型コンピュータシステム、スマートフォン、タブレットコンピュータ、ゲーム機、電子書籍端末等を含むさまざまなコンピューティング装置およびコンピューティングシステムを含んでよい。

特定の実施形態では、ユーザデバイス１０２、信頼されているサービス１０４、および／またはサービスプロバイダ１０６は、関連付けられた非一時的なコンピュータ可読記憶媒体上に記憶された命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサシステムを含んでよい。以下により詳しく説明されるように、ユーザデバイス１０２、信頼されているサービス１０４、および／またはサービスプロバイダ１０６は、信頼されている認証情報および／または鍵管理、安全方針管理、および／または本願明細書に開示されるシステムおよび方法の他の態様等のセンシティブな動作を実行するように構成されたセキュア処理装置（「ＳＰＵ］）をさらに含んでよい。ユーザデバイス１０２、信頼されているサービス１０４、および／またはサービスプロバイダ１０６は、任意の適切な通信技術および／または規格を使用してネットワークを介してデバイスおよび／またはシステム１０２から１０６間での情報の電子的な通信を可能にするように構成されたソフトウェアおよび／またはハードウェアをさらに含んでよい。

ユーザがユーザデバイス１０２と対話する（たとえば、コンテンツを消費する、ならびに／またはアプリケーションおよび／もしくはサービスと対話する）につれ、ユーザデバイス１０２はユーザに関する個人情報１０８を入手してよい。特定の実施形態では、この個人情報１０８は、部分的にユーザの関心を反映してよい。個人情報１０８は、とりわけ、ユーザによって自発的に提供された情報（たとえば、公言された関心）および／または関連付けられたデバイス１０２に関連してユーザの活動を監視することによって収集される情報（たとえば、デバイス活動情報）を含んでよい。たとえば、ユーザは、個人識別情報（たとえば、年齢、性別、自宅住所等）、および／または他の好み情報（たとえば、好まれるジャンル、アーティスト等を含むコンテンツ優先傾向情報）をデバイス１０２に提供してよい。同様に、デバイス１０２は、ユーザが消費するコンテンツのタイプ、特定のコンテンツが消費される回数、アプリケーション使用情報、ユーザのロケーションに関するロケーションベースの情報等に関する使用情報を受動的に収集してよい。集合的に、個人情報１０８は、性別、年齢、コンテンツ優先傾向、地理的な位置、ユーザのソーシャルネットワークに含まれるユーザの友人、連絡先およびグループと関連付けられた属性および情報、ならびに／またはどのコンテンツが消費されるのか、コンテンツ推奨、広告表示パターン等を含むコンテンツおよび／またはアプリケーションの使用パターン等のユーザ属性を制限なく含んでよい。

特定の個人情報１０８は、ユーザによって自発的に提供（たとえば、直接的に提供）されてよい。たとえば、デバイス１０２を登録または設定する際に、ユーザは、個人的なデモグラフィック情報を自発的にデバイス１０２、デバイス製造メーカ、および／またはサービスプロバイダに提供してよい。特定の実施形態では、この情報は、ユーザの年齢、性別、連絡先情報、住所、雇用の分野等を含んでよい。また、ユーザによって自発的に提供された個人情報は、コンテンツ優先傾向情報（好まれているジャンル、好まれているアーティスト等）を含んでもよい。いくつかの実施形態では、デバイスの登録または設定のプロセスの一部として個人情報１０８を収集することの代わりにまたは収集することに加えて、ユーザによって自発的に提供された個人情報は、サービスに登録するとき、またはユーザによるデバイス１０２との対話中の多様なときに（たとえば、特定の１個のコンテンツの選択、または特定のアプリケーションの使用と同時に）ユーザによって提供されてよい。

追加の実施形態では、個人情報１０８は、ユーザおよび／またはユーザデバイス１０２に関する特定の属性（たとえば、年齢、性別、教育、クラブメンバーシップ、雇用主、フリークエントフライヤーまたはフリークエントバイヤーのステータス、信用格付け等に関する属性）を認証できる１つまたは複数の信頼されているソースから取得される１つまたは複数の証明済みの属性を含んでよい。また、ユーザデバイス１０２は、たとえばユーザのアドとのインタラクティブ性に関する履歴、購入履歴、ブラウズ履歴、コンテンツレンダリング履歴、アプリケーション使用履歴等から導き出せる測定基準または属性を含む個人情報１０８として多様なユーザイベントから他の属性を生成および／または収集してもよい。さらに、時刻、地理的な位置、移動の速度等のさまざまな環境属性も、個人情報１０８に含まれてよい。

個人情報１０８はさらに、関連付けられたデバイス１０２に関連してユーザの活動を監視することによって収集される情報（たとえば、デバイス活動情報および／または使用データ）を含んでよい。使用データは、ユーザが消費するコンテンツのタイプ、特定のコンテンツが消費される回数、ユーザのアドおよび／またはコンテンツとのインタラクティブ性の履歴から導き出せる測定基準または属性に関する情報、アプリケーション使用、アプリケーション使用履歴、購入履歴、ブラウズ履歴、コンテンツレンダリング履歴に関する情報等を含んでよい。特定の実施形態では、使用データは、デバイス１０２とのユーザの対話の監視によってユーザのデバイス１０２でローカルに生成されてよい。代わりに、または加えて、使用データは、デバイス１０２とのユーザの対話を監視することができる信頼されているサードパーティによって生成されてもよい。いくつかの実施形態では、使用データは、データの完全性を保護するために安全にユーザのデバイス１０２にローカルで記憶されてよい、および／または使用データは、使用データがデバイス１０２から送信される前に、使用データが何らかの方法で匿名にされることを保証するために適切にフィルタリングされてよい。

本願明細書に開示される実施形態と一致して、個人情報１０８は、デバイス１０２の仕様に関する多様な推論情報（たとえば、推論された関心）を含んでもよい。たとえば、個人情報１０８は、ユーザによって自発的に提供された情報（たとえば、公言された関心）および／または関連付けられたデバイス１０２に関連してユーザの活動を監視することによって収集される情報（たとえば、デバイス活動情報）から推論情報を含んでよい。たとえば、ユーザが、ウィンタースポーツに関心があることを自発的に提供すると、ユーザがスポーツ全般に関心があることが推論され得る。同様に、（たとえば、収集されたロケーション情報に基づいて）ユーザが定期的にジムを訪れる場合、ユーザがフィットネスに関心があることが推論され得る。以下により詳しく説明されるように、特定の実施形態では、係る推論は、ユーザデバイス１０２および／または信頼されているサービス１０４で実行中の推論エンジンによって行われてよい。多岐に渡る入手可能な個人情報に基づいてさまざまな推論が引き出され得ること、および係る推論を引き出すための任意の適切な方法、アルゴリズム、および／またはアーキテクチャが本願明細書に開示される実施形態と関連して活用され得ることが理解される。

いくつかの実施形態では、ユーザデバイス１０２は、個人情報１０８として活用されることがある情報を提供するように構成されたさまざまなセンサシステムを含んでよい。たとえば、ユーザデバイス１０２は、１台または複数の加速度計、ＧＰＳセンサ、音響センサ、赤外線センサ、イメージングセンサ、ジャイロスコープ、近接センサ、光センサ、磁力計、カメラ、無線通信システム、ならびに／またはユーザデバイス１０２、ユーザデバイス１０２の周囲、および／またはデバイス１０２のユーザと関連付けられた情報を検出する、および／もしくは測定するための任意の他の適切なシステムおよび／もしくはセンサを制限なく含んでよい。ユーザデバイス１０２の特定のセンサは、ユーザデバイス１０２および／または関連付けられたユーザのロケーションに関する個人情報を生成するように構成されたロケーションベースのセンサであってよい。追加のセンサは、ユーザデバイス１０２の使用、および／またはデバイス１０２に近接する環境に関する情報を提供するように構成された活動ベースのセンサおよび／または他の環境センサであってよい。特定の実施形態では、デバイス１０２の１台または複数のセンサは、ユーザに関する特定の個人情報（たとえば、関心、定期的にアクセスする関心のあるポイント等）を決定するおよび／または推論するために使用されてよい文脈情報を測定してよい。たとえば、デバイス１０２の加速度計が、デバイス１０２が平均すると毎日午後１１時と午前６時の間に移動しないことを示す場合、ユーザが通常それらの時間の間は睡眠していることが推論されてよい。

ここに示されるように、ユーザデバイス１０２は、デバイスのユーザに関する個人情報１０８を信頼されているサービス１０４に送信してよい。信頼されているサービス１０４は、第’４０６号出願に説明されるプラットホーム等のコンテンツターゲティングプラットホームと関連付けられた特定の機能を提供してよい。いくつかの実施形態では、受信された個人情報１０８に基づいて、信頼されているサービスは、ユーザデバイス１０２のユーザと関連付けられたパーソナルオントロジグラフ１００を生成および／または管理してよい。ユーザの関心および／または行動は、少なくとも部分的にパーソナルオントロジグラフ１００に含まれる情報に基づいてモデル化されてよい。パーソナルオントロジグラフ１００は、ユーザのデモグラフィックおよび関心のマップを提供し、サービスプロバイダ（たとえば、広告サービスプロバイダ１０６）がユーザにより個人化された経験を提供できるようにする。パーソナルオントロジグラフ１００は、ユーザによって自発的に提供された情報（たとえば、公言された関心）、関連付けられたデバイスに関連してユーザの活動を監視することによって収集される情報、および／またはユーザに関する多様な推論情報（たとえば、推論された関心）を制限なく含んでよい。パーソナルオントロジグラフ１００に含まれる情報のプライバシーは、たとえばユーザのデバイス１０２でおよび／または信頼されているサービス１０４でローカルに動作するパーソナルエージェントを使用することを含むさまざまな方法で達成され得る。

本願明細書に開示される実施形態と一致して、信頼されているサービス１０４は、特定のコンテンツターゲティングサービスを提供するためにユーザデバイス１０２およびサービスプロバイダ１０６と連動して動作してよい。特定の実施形態では、信頼されているサービス１０４は、ユーザデバイス１０２とサービスプロバイダ１０６との間の信頼されている仲介人として機能してよい。たとえば、示されているように、信頼されているサービス１０４は、サービスプロバイダ１０６から広告およびキャンペーン情報１１２（たとえば、広告キャンペーンのパラメータを定義する情報）を受信してよい。パーソナルオントロジグラフ１００に含まれる情報、および受信されたキャンペーン情報１１２に基づいて、信頼されているサービス１０４は、広告をユーザの関心にマッチさせ、レンダリング（たとえば、特定のコンテンツ等に関連するレンダリング）のためにユーザデバイス１０２にマッチした広告を送信してよい。

ユーザ個人情報１０８および／またはパーソナルオントロジグラフ１００のプライバシーおよび/または秘密保護は、係る情報をサービスプロバイダ１０６に露呈することなく信頼されているサービス１０４によって維持されてよい。信頼されているサービス１０４を信頼されている仲介人として活用することによって、ユーザがサービスプロバイダ１０６に直接的に個人情報を明らかにする必要なく、ユーザの個人情報から価値が抽出され、サービスプロバイダ１０６が、ユーザデバイス１０２とサービスプロバイダ１０６との間で安全なプライバシー境界１１４を維持しつつ、製品および／またはサービスに関する時宜を得て関連する、および／または個人化された情報をユーザに提供できるようにしてよい。

発明の作品群の範囲内で、図１に関連して提示されるアーキテクチャおよび関係性に対して多くの変形を加えることができることが明らかになるだろう。たとえば、制限なく、いくつかの実施形態では、ユーザデバイス１０２によって実行される機能の内のいくつかまたはすべてが信頼されているサービス１０４によって実行されてよい。同様に、信頼されているサービス１０４によって実行される機能の内のいくつかまたはすべては、ユーザデバイス１０２によって実行されてよい。さらに、広告ターゲティングとの関連で図１に示されているが、追加の実施形態は、ユーザの関心に対する広告のターゲティングおよび／マッチングを必ずしも伴わないコンテンツターゲティング動作（たとえば、エンターテインメントコンテンツプロバイダによるターゲティング等）を含む、他の情報ターゲティング動作および／またはコンテンツターゲティング動作と関連して活用されてよい。

［パーソナルオントロジグラフの生成］

図２は、本願開示の実施形態と一致する信頼されているサービス１０４によるパーソナルオントロジグラフ１００の生成を示す。ユーザは、多くの場合、複数のデバイス２００から２０６と対話する。たとえば、ユーザは、１つまたは複数のモバイルアプリケーションおよびタブレットコンピュータ２００と対話して、オンラインショッピング活動を実行するためにスマートフォン２０４を活用することがある。ユーザおよび／またはサービスとのいろいろな対話を通じて、異なるデバイス２００から２０６は、異なる個人情報２０８から２１４を入手してよい。

アドマッチングサービスおよび／または他の情報ターゲティングサービスのために活用できるユーザ個人情報２０８から２１４の量を増加すると、係るサービスの全体的な効果も上昇してよい。したがって、信頼されているサービス１０４は、ユーザと関連付けられた複数のデバイス２００から２０６と通信し、複数のデバイス２００から２０６からユーザに関係する個人情報２０８から２１４を受信してよい。１台または複数のデバイス２００から２０６によって提供される個人情報２０８から２１４に基づいて、ユーザと関連付けられたパーソナルオントロジグラフ１００は、信頼されているサービス１０４によって生成され（たとえば、信頼されているサービス１０４等で動作しているパーソナルエージェントによって生成され）てよい。

パーソナルオントロジグラフ１００は、デバイス２００から２０６と関連付けられたユーザの行動モデルを提供してよい。特定の実施形態では、パーソナルオントロジグラフ１００に含まれる情報に反映される行動モデルは、とりわけ広告ターゲティング方法および／または他の情報ターゲティング方法で使用するためのユーザ関心をモデル化して、ユーザ購入決定および他の行動等を予測するために活用されてよい。特定の実施形態では、ユーザのプライバシーを保護するために、パーソナルオントロジグラフ１００は、１つまたは複数の任意の適切な安全な暗号化技法を使用して、信頼されているサービス１０４によって暗号化されてよい、および／またはそれ以外の場合保護されてよい。追加の実施形態では、パーソナルオントロジグラフ１００は、複数のデバイス２００から２０６によって提供される更新された個人情報２０８から２１４に基づいて経時的に改善および／または改良されてよい。

パーソナルオントロジグラフ１００は、ユーザによって自発的に提供された情報（たとえば、公言された関心）、関連付けられたデバイスに関連してユーザの活動を監視することによって収集された情報、および／またはユーザに関する多様な推論情報（たとえば、推論された関心）を制限なく含んでよい。特定の実施形態では、信頼されているサービス１０４上で動作している推論エンジン２１６が、受信された個人情報２０８から２１４に基づいてパーソナルオントロジグラフ１００に含まれる推論情報を生成するように構成されてよい。たとえば、推論エンジン２１６は、受信された個人情報２０８から２１４に基づいて、パーソナルオントロジグラフ１００の中に、とりわけさまざまな推論されるユーザの関心、特徴、好み、行動的習慣（たとえば、スケジュール、移動パターン等）等を生成し、含んでよい。推論を生成する際に、推論エンジン２１６は、さまざまな適切な技法を利用してよい。

いくつかの実施形態では、推論エンジン２１６は、個人情報２０８から２１４に含まれる文脈情報を活用して、パーソナルオントロジグラフ１００に含まれる関連付けられた推論情報を生成してよい。たとえば、個人情報２０８から２１４は、ユーザのロケーションに関する情報を含んでよい。ロケーション情報が、ユーザが特定の深夜／早朝の時間中に定期的に特定の場所にいることを示す場合、推論エンジン２１６は（たとえば１つまたは複数の推論規則に基づいて）ロケーションがユーザの住居と関連付けられていると判断してよい。このようにして、ユーザについて役立つ行動情報（たとえば、関心、好み、スケジュール等）を直接的に提供しないことがある文脈情報は、情報ターゲティングサービスおよび／または他のサービスで活用され得るユーザについての役立つ行動情報を生成するために推論エンジン２１６によって活用されてよい。

いくつかの実施形態では、推論エンジン２１６は、パーソナルオントロジグラフ１００に含まれる推論を生成するために、いくつかの例では信頼されているサービス１０４によって維持されてよい１つまたは複数の推論規則、データベース、および／または知識ベースのオントロジまたは分類を活用してよい。追加の実施形態では、推論エンジン２１６は、推論情報を生成するために、１つまたは複数の他のサービスによって維持される１つまたは複数の推論規則、データベース、および／または知識ベースのオントロジまたは分類（たとえば外部オントロジ）を活用してよい。いくつかの実施形態では、係るオントロジまたは分類は、概念のセットおよび／またはこれらの概念の間の１つまたは複数の関係性を含んでよい。推論エンジン２１６によって活用されるオントロジ／分類は、共有される語彙および／またはデータモデルを有してよく、含まれるエンティティおよび／または概念、ならびに関連付けられている関係性の定義を含んでよい。特定の実施形態では、推論エンジン２１６は、ユーザデバイス２００から２０６から受信される個人情報２０８から２１４に基づいてパーソナルオントロジグラフ１００に反映される推論を生成するために、たとえばＦｒｅｅｂａｓｅ、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ、ＤＢＰｅｄｉａ、および／またはＢａｂｅｌＮｅｔ等の多様な知識ベースのリソースおよび／またはオントロジに含まれる情報を活用してよい。推論エンジン２１６によって生成されるパーソナルオントロジグラフ１００に含まれる推論は、変化してよい、ならびに／または関連付けられた推論規則、データベース、知識ベースのオントロジまたは分類に対する変更、および／もしくは受信された個人情報２０８から２１４で更新されてよく、ユーザの行動、関心、および／または好みをより正確にモデル化するために、パーソナルオントロジグラフ１００を経時的に連続的に更新、強化、および／または改善できるようにする。

［パーソナルオントロジグラフ構造］

図３は、本願開示の実施形態と一致する例示的なパーソナルオントロジグラフ１００を示す。特定のユーザは、パーソナルオントロジグラフ１００に含まれる中心エンティティとしてユーザノード３００によって表されてよい。上述されたように、パーソナルオントロジグラフ１００は、ユーザの行動、関心、および／または好みのモデルとして機能してよい。

いくつかの実施形態では、パーソナルオントロジグラフ１００は、特定の実施形態では、有向エッジであってよい１つまたは複数のエッジによって接続される複数のノードを含んでよい。一実施形態では、ノードは、人ノード、エンティティノード、および／または概念ノードを制限なく含んでよい。他の実施形態では、他のノードタイプが代わりにまたは加えて使用されてよい。一実施形態では、人ノードは、たとえば、ユーザ３００およびユーザ３００と関連付けられた他の人を表すノードを含んでよい。たとえば、ユーザノード３００は、ユーザの友人、同僚、家族等と関連付けられた１つまたは複数のノードと接続されてよい。追加の実施形態では、人ノードは、有名人、政治家、著名人、歴史上の人物、および／またはユーザとなんらかの付き合いを有する他の個人を表すノードを含んでよい。いくつかの実施形態では、ユーザと関連付けられた人ノードは、ユーザの社会的なつながりに関する個人情報（たとえば、１つまたは複数のデバイスアプリケーションと関連付けられた連絡先リスト等）から導き出されてよい。追加の実施形態では、信頼されているサービスは、ユーザが関連付けられている個人を表す人ノードを生成するために使用される個人情報にアクセスするために、ユーザと関連付けられている１つまたは複数のソーシャルネットワークサービスと連動してよい。

一実施形態では、エンティティノードは、たとえばユーザと関連付けられた１つまたは複数のエンティティ、ロケーション、組織、企業、場所、物等を表すノードを含んでよい。たとえば、エンティティノードは、（たとえば、パーソナルオントロジグラフ１００を生成するために使用される個人情報に含まれるロケーション情報によって決定される）ユーザが訪問したことがあるロケーション、ユーザがメンバーである組織、ユーザが所有するおよび／または定期的に使用する物（たとえば、スポーツカー、サービスプロバイダ等）等と関連付けられたノードを含んでよい。いくつかの実施形態では、エンティティノードは特定のエンティティ（たとえば、特定のレストラン）を表してよい。一方、他の実施形態では、エンティティは一般的なエンティティ（たとえば、レストラン全般）を表してよい。

一実施形態では、概念ノードは、たとえばユーザと関連付けられた１つまたは複数の概念、物、および／または考えを表すノードを含んでよい。たとえば、概念ノードは、一般化された活動（たとえば、スポーツ）と関連付けられたノード、関心のある考えまたは分野（たとえば、民主主義、マクロ経済、インテリアデザイン、持続可能な開発等）と関連付けられたノード、特定の嗜好または他の好み（たとえば、甘い、塩辛い等）と関連付けられたノード、および／またはパーソナルオントロジグラフ１００に含まれるノードとして具現化されてよい任意の他の適切な概念、物、および／または考えを含んでよい。特定の実施形態では、ユーザノード３００に接続される概念ノードは、ユーザの関心の一般化された抽象概念を提供してよい。さまざまな他のノードおよび／またはノードのタイプがパーソナルオントロジグラフ１００に含まれてよいこと、および本願明細書に開示されるパーソナルオントロジグラフ１００の実施形態に関連して任意の適切なノードが活用されてよいことが理解される。

パーソナルオントロジグラフ１００に含まれるエッジは、２つの相互接続されたノード間の関係性を定義してよい。さまざまなエッジおよび／またはエッジタイプが活用されてよい。たとえば、エッジは特定の関心（たとえば、好き、嫌い等）、行動および／または活動、（たとえば、頻繁に訪問する、ときどき訪問する、で旅行する、見た、出席した）デモグラフィック属性（たとえば、である、に住んでいる等）、および／または２つの相互接続されたノード間の任意の他の考えられる関係性と関連付けられてよい。特定の実施形態では、エッジタイプは、１つまたは複数の定義された関係性に制限されてよい。追加の実施形態では、新しいエッジタイプおよび／または関連付けられた関係性が経時的に生成されてよい。

いくつかの実施形態では、エッジタイプは、パーソナルオントロジグラフ１００が経時的に改善および／または改良されるにつれて変化してよい。たとえば、エッジは、活動、ロケーション、および／または文脈に基づいて変化してよい。特定のノードに関するユーザの好みが経時的に変化するにつれ、関連付けられたエッジも変化してよい。たとえば、ユーザが特定のレストランを好きである場合、パーソナルオントロジグラフ１００は、ユーザがそのレストランを好きであることを示すエッジによってユーザノード３００に接続されている、そのレストランと関連付けられたエンティティノードを含んでよい。ただし、ユーザが後にそのレストランを嫌いになる場合、レストランと関連付けられたエンティティノードをユーザノード３００に接続するエッジはユーザの変化した嗜好を反映するために変化してよい。このようにして、パーソナルオントロジグラフ１００は、特定の期間でのユーザの関心および／または好みを反映してよい。

図３に示される例示的なパーソナルオントロジグラフ１００を参照すると、特定のユーザは、入手可能な個人情報に含まれるユーザに関するデモグラフィック情報に基づいて、サンフランシスコに住んでいる男性のとして識別されておい。したがって、パーソナルオントロジグラフ１００は、ユーザがこの関係性（たとえば、「である」）を定義するエッジによってユーザノード３００に接続されている男性であることを示すノードを含んでよい。同様に、ユーザノード３００は、サンフランシスコと関連付けられているロケーションノードに、ユーザがそこに在住している（たとえば、「住んでいる」）ことを定義するエッジによって接続されてよい。

ユーザは、１軒または複数のレストランを訪問してよい。たとえば、ユーザは、「Ｄｉｓｈｄａｓｈ」と「Ｍａｚｚａ」と名付けられたレストランを（たとえば、ユーザがこれらのロケーションを訪問したことを示すロケーションベースの個人情報によって示されるように）訪問してよい。したがって、パーソナルオントロジグラフ１００は、ユーザの訪問を示すエッジによってユーザノード３００に接続されている、これらのレストランと関連付けられたノードを含んでよい。特定の実施形態では、推論エンジンが１つまたは複数のディクショナリおよび／または知識ベースのオントロジもしくは分類と連動し、レストランノードと関連付けられた追加のノードを生成してよい。たとえば、推論エンジンは、企業ディレクトリまたは他のデータベースリソースに含まれる情報に基づいて、エンティティがレストランであることを示す、「Ｄｉｓｈｄａｓｈ」ノードおよび「Ｍａｚｚａ」と適切なエッジ（たとえば「である」）によって接続されたノードを生成してよい。同様に、推論エンジンは、レストランが地中海料理を提供することを示す、リソースに含まれる情報を活用し、適切なエッジ（たとえば、「提供する」）によって「Ｄｉｓｈｄａｓｈ」ノードおよび「Ｍａｚｚａ」ノードに接続されている、地中海料理と関連付けられた概念ノードを生成してよい。

ユーザは、ストリーミング移動サービスで特定の映画を見ることがある。したがって、パーソナルオントロジグラフ１００は、適切なエッジ（たとえば、「ムービーサービスで見た」等）によってユーザノード３００に接続されている映画と関連付けられたエンティティノードを含んでよい。

パーソナルオントロジグラフ１００に含まれている情報に基づき、推論エンジンは１つまたは複数の適用可能な推論に基づいて追加の接続されたノード／エッジを生成してよい。たとえば、推論エンジンは、ユーザがストリーミングムービーサービスで映画を見ていることに基づいて、ユーザがそのサービスを好きであることを示すエッジによってユーザノード３００に接続されているムービーストリーミングサービスと関連付けられたノードを生成してよい。また、推論エンジンは、ユーザが映画を見ていることに基づいて、ユーザが映画全般を好きであると推論してよく、ユーザが映画を好きであることを示すエッジによってユーザノードに接続されている映画と関連付けられたノードをさらに生成してよい。同様に、推論エンジンは、ユーザがレストラン「Ｄｉｓｈｄａｓｈ」および「Ｍａｚｚａ」を訪問することに基づき、ユーザが地中海料理を好きであると推論し、同を反映する接続されたノードおよびエッジを生成してよい。

特定の実施形態では、エッジは、２つ以上のノード間の関連付けられた関係性に関する追加情報を提供する１つまたは複数の属性と関連付けられてよい。たとえば、特定の活動（たとえば、訪問した、見た等）を反映するエッジと関連付けられた属性は、その活動が起こった時刻を含んでよい。属性は、さらに、ノード間の関連付けの強度（たとえば、推論される関係性の強度）を反映するスコアおよび／または重みを含んでよい。

スコアおよび／または重みは、たとえば、新近性、頻度、およびデータソースの信頼性に対する自信を含むさまざまな要因に依存することがある。たとえば、図３に示される例では、ユーザノード３００を地中海料理と関連付けられたノードと接続するエッジは、ユーザが最近の時間枠の中で複数の地中海レストラン（たとえば、「Ｄｉｓｈｄａｓｈ」および「Ｍａｚｚａ」）をしばしば訪れることに基づいて相対的に高いスコアを有してよい。ユーザノード３００を、ストリーミングムービーサービスのエンティティノードと接続するエッジは、ユーザがサービスで一度だけ映画を見たことに基づいてより低いスコアを有することがある。特定の実施形態では、属性（たとえば、スコアおよび／または重み）は、経時的に更新および／または変更されてよい。たとえば、いくつかの実施形態では、特定の属性（たとえば、スコアおよび／または重み）は経時的に減衰してよい。このようにして、エッジと関連付けられた属性は、パーソナルオントロジグラフ１００がユーザの現在の関心および／または行動を反映することを確認するためにさらに活用されてよい。推論を生成するために使用される特定のタイプのデータ（たとえば、ユーザによって自発的に提供された情報）も、より信頼できると見なされてよく、したがって推論を導き出すために使用される情報のタイプが関連付けおよび／または推論のスコアおよび／重みに影響を与えることがある。

発明の作品群の範囲内で、図３に示される例示的なパーソナルオントロジグラフ１００に関連して提示されるアーキテクチャおよび関係性に対して多くの変形を加えることができることが理解される。たとえば、さまざまな他の適切なタイプのノードおよび／またはエッジは、本願明細書に開示される実施形態に関連して活用されてよい。さらに、図式的なオントロジとの関連で上述されているが、追加の実施形態は、個人情報および個人情報から導き出される推論された関係性を反映する任意の適切なデータ構造を活用してよい。したがって、図３は、制限のためではなく、図解および説明のために提供されることが理解される。

図４は、本願開示の実施形態と一致するパーソナルオントロジグラフの例示的な要素４００から４０４を示す。上述されたように、パーソナルオントロジグラフは、複数の相互接続されたノードおよび／またはエッジを含んでよい。概念的に、それぞれの相互接続された関係性は、関連付けられた主語４００、述語４０２、および目的語４０４を含んでよい。いくつかの実施形態では、ノード間の相互接続された関係性は、１つまたは複数のリソース記述フレームワーク（「ＲＤＦ」）トリプルを含んでよい。

主語４００は、任意の適切なタイプのノードを含んでよい。たとえば、主語４００は、人ノード、エンティティノード、概念ノード、ロケーションノード、タイトルノード、および／または任意の他のタイプのノードを含んでよい。主語４００は、述語４０２によって目的語４０４に接続されてよい。特定の実施形態では、述語４０２は、２つの関連付けられたノードを接続するエッジのタイプ（たとえば、有向エッジ）を含んでよい。述語４０２は、任意の適切な１つまたは複数の用語によって２つのノード間の関係性を定義してよい。たとえば、述語４０２は、１つまたは複数のデモグラフィック関係性（たとえば、である、に住んでいる等）、１つまたは複数のアクション（たとえば、読む、見た等）、１つまたは複数の関係性（たとえば、の友人である、のメンバーである、の従業員である等）、関心（たとえば、好きである、嫌いである等）、および／または２つのノード間の任意の他のタイプの連結関係を定義してよい。目的語４０４は、たとえば、人ノード、エンティティノード、概念ノード、ロケーションノード、タイトルノード（たとえば、性別、ロケーション、エンティティ、人、コンテンツ、関心／趣味等と関連付けられたノード）を含む任意の適切なタイプのノードを含んでよい。

図５は、本願開示の実施形態と一致するパーソナルオントロジグラフまたは他のデータ構造１００を生成するために使用される例示的な情報５０２を示す。上述されたように、１台または複数のユーザデバイスによって入手されるさまざまなタイプの個人情報、および／または個人情報から導き出される情報がパーソナルオントロジグラフ１００を生成する際に活用されてよい。たとえば、ここに示されるように、ユーザデモグラフィック情報５０２は、ユーザに関するパーソナルオントロジグラフ１００を生成するために使用されてよい。いくつかの実施形態では、ユーザデモグラフィック情報は、ユーザによって自発的に提供された個人情報および／またはユーザのアイデンティティに関する任意の他のタイプの個人情報（たとえば、デモグラフィック属性、心理学的属性、行動属性、および／または地理的属性）を含んでよい。特定の実施形態では、ユーザデモグラフィック情報５０２は、概して質問、ユーザは誰なのかに回答してよい。

ユーザ関心グラフ５０４は、パーソナルオントロジグラフ１００を生成するためにさらに使用されてよい。特定の実施形態では、関心グラフ５０４は、概して質問、ユーザは何を好きなのかに回答してよい。関心グラフ５０４は、（たとえば、自発的に提供された個人情報に反映されるような）ユーザによって公言された１つまたは複数の関心を含んでよい。たとえば、いくつかの実施形態では、信頼されているサービスは、１つまたは複数のソーシャルネットワークサービスプロバイダ（たとえば、Ｆａｃｅｂｏｏｋ、Ｔｗｉｔｔｅｒ等）と通信し、関連付けられた関心グラフ５０４に含まれてよいユーザの関心に関する情報を受信してよい。特定の実施形態では、パーソナルオントロジグラフ１００に含まれている情報は拡張可能であってよい。すなわち、ユーザは、関心ノードの事前に定義されたセットと関連付けられた関心を公言するだけではなく、自身のカスタマイズされたノードを定義してもよい。

追加の実施形態では、関心グラフ５０４は、ユーザに関する入手可能な個人情報に基づいて推論情報を含んでよい。いくつかの実施形態では、関心グラフ５０４は、ユーザに関する入手可能な個人情報に含まれるユーザ活動情報から推論される１つまたは複数の関心を含んでよい。たとえば、アプリケーションブラウズ履歴が、ユーザが用語「ムスタングＧＴ」を検索したことを示す場合、ユーザが車、カーレース、フォード自動車、ヘンリーフォード、および／または任意の他の関係する概念にも関心があることが推論されてよい。さまざまな他の推論された関心が関心グラフ５０４に含まれてもよい。

エンティティグラフ５０６は、パーソナルオントロジグラフ１００を生成するためにさらに使用されてよい。エンティティグラフ５０は、エンティティおよび／または概念間の１つまたは複数の関係性を定義してよい。たとえば、ユーザ関心グラフ５０４が、ユーザがウィンタースポーツに関心があることを示す場合、関連付けられたエンティティグラフ５０６は、ウィンタースポーツとスポーツ全般との間の関連付けを含んでよい。特定の実施形態では、エンティティグラフ５０６は、１つまたは複数のデータベースおよび／または知識ベースのオントロジまたは分類に含まれる情報を活用する推論エンジンによって行われる推論に基づいて生成されてよい。

図６は、本願開示の実施形態と一致する複数の層状グラフ６００から６０４を含む例示的なパーソナルオントロジグラフ１００を示す。上述されるように、パーソナルオントロジグラフ１００は、複数の関連付けられたオントロジグラフ６００から６０４を含んでよい。たとえば、ここに示されるように、パーソナルオントロジグラフ１００はソーシャルグラフ６００を含んでよい。ソーシャルグラフ６００は、ユーザノード３００と関連付けられた１つまたは複数の接続された人ノード（たとえば、人対人のリンク）を含んでよく、ユーザのソーシャルネットワーク、家族のネットワーク、および／または職業上のネットワークの構成を概して反映してよい。ソーシャルグループ６００に含まれる情報は、たとえばユーザと関連付けられた１つまたは複数のデバイスアプリケーションと関連付けられた連絡先リストから導き出される情報、ユーザと関連付けられた１つまたは複数のアクセス可能なソーシャルネットワークサービスから入手される情報に基づいて、および／またはユーザによって定義される社会的な関係性に基づいて生成されてよい。

パーソナルオントロジグラフ１００は、関心グラフ６０４をさらに含んでよい。関心グラフ６０４は、ユーザノード３００と関連付けられた１つまたは複数の接続された関心ノード（たとえば、人対関心のリンク）を含んでよい。たとえば、ここに示されるように、ユーザは、ユーザに関する入手可能な個人情報によって示されるように、アイススケート、アルペンスキー、および／またはウィンタースポーツに関心がある場合がある。特定の実施形態では、係る情報はユーザによって公言および／または自発的に提供されてよい。追加の実施形態では、係る情報は、ユーザに関する入手可能な個人情報（たとえば、テレビ視聴履歴、ブラウズ履歴等）に基づいて（たとえば、推論エンジンを使用して）推論されてよい。

パーソナルオントロジグラフ１００は、エンティティグラフ６０２をさらに含んでよい。エンティティグラフ６０２は、１つまたは複数の相互接続されたエンティティ、関心、および／または概念のノード（たとえば、関心対関心のリンク）を含んでよい。特定の実施形態では、エンティティグラフ６０２は、ユーザノード３００に関する１つまたは複数のより高いレベルの推論を生成するために使用されてよい。たとえば、ユーザが、パーソナルオントロジグラフ１００と関連付けられた関心グラフ６０４に含まれた情報に基づいて、ウィンタースポーツに対して公言された関心を有する場合、ユーザがスノーボード等の冬季オリンピックスポーツにも関心があると推論されてよい。特定の実施形態では、エンティティグラフ６０２は、１つまたは複数のデータベースおよび／または他の知識ベースのオントロジもしくは分類および／またはリソース（たとえば、Ｆｒｅｅｂａｓｅ、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ、ＤＢＰｅｄｉａ、ＢａｂｅｌＮｅｔ等）に含まれる情報を活用する推論エンジンによって行われる推論に基づいて生成されてよい。

複数の層状のおよび／またはそれ以外の場合、関連付けられたオントロジ６００から６０４を活用することによって、パーソナルオントロジグラフ１００は、関連付けられたユーザの関心および／または行動のより豊かで堅牢、かつ現実的なモデルを提供してよい。ユーザの関心および／または行動のこの改良されたモデルが、効果的な広告ターゲティング動作および／または他の情報ターゲティング動作を可能にしてよい。

コンテンツターゲティングおよび広告ターゲティング

図７は、本願開示の実施形態と一致するユーザデバイス１０２、信頼されているサービス１０４、およびコンテンツプロバイダサービス１０６の例示的な構成要素を示す。ここに示されるように、ユーザデバイス１０２、信頼されているサービス１０４、およびコンテンツサービス１０６は、本願明細書に開示される実施形態と一致する広告ターゲティング動作および／または他の情報ターゲティング動作に関連して多様な情報を交換するように通信で接続され、構成されてよい。

ユーザデバイス１０２は、とりわけさまざまな個人情報を収集してよい。この個人情報は、センサ情報７００、アプリケーションデータ７０２、使用データおよび／もしくは活動データ７０４、ならびに／またはロケーション情報７０６を制限なく含んでよい。センサ情報７００は、ユーザデバイス１０２の中に含まれた、および／またはユーザデバイス１０２と関連付けられた１台または複数のセンサによって測定および／または収集される任意の情報を含んでよい。たとえば、センサ情報７００は、デバイスの向き、デバイス１０２に近接する光の量に関する情報、および／またはデバイス１０２に近接する動的環境に関する任意の他の情報を含んでよい。

ユーザデバイス１０２によって生成される個人情報はさらに、アプリケーションデータ７０２を含んでよい。アプリケーションデータ７０２は、ユーザデバイス１０２にインストールされたおよび／またはユーザデバイス１０２で実行中の１つまたは複数のアプリケーションに関する情報を含んでよい。いくつかの実施形態では、アプリケーションデータ７０２は、既知のプロセス識別子を特定のアプリケーションに関連付けるデータベースで、デバイスで実行中のアプリケーションと関連付けられた１つまたは複数のプロセス識別子をマッピングすることによって入手されてよい。アプリケーションデータ７０２はさらに、アプリケーション使用の頻度、アプリケーション使用の持続時間等を制限なく含むアプリケーション使用に関する統計的なデータを含んでよい。

使用データおよび／または活動データ７０４はさらに、ユーザデバイス１０２によって生成されてよい。特定の実施形態では、使用データおよび／または活動データ７０４は、とりわけユーザデバイス１０２および／または１つもしく複数のサービスに関連してユーザの活動を監視することによって収集される情報を含んでよい。たとえば、使用データおよび／または活動データ７０４は、ユーザのアドおよび／またはコンテンツとのインタラクティブ性の履歴、購入履歴、ブラウズ履歴、コンテンツレンダリング履歴等を制限なく含んでよい。

ユーザデバイス１０２は、ロケーション情報７０６をさらに含んでよい。ロケーション情報７０６は、（たとえば、ＧＰＳセンサ等を含む、１台または複数のロケーションベースのセンサによって示される）ユーザデバイス１０２のロケーションに関する情報を含んでよい。たとえば、ロケーション情報７０６は、ユーザデバイス１０２のロケーションを示す１つまたは複数の座標を含んでよい。追加の実施形態では、ロケーション情報７０６は、ユーザデバイス１０２と関連付けられた１つまたは複数の関心のあるポイントおよび／または指定されたロケーションを含んでよい。関心のあるポイントおよび／または指定されたロケーションの情報は、たとえば、ユーザデバイス１０２の測定された座標ロケーションを、１つまたは複数の関心のあるポイントデータベースおよび/またはディレクトリと比較することによってユーザデバイス１０２によって入手されてよい。

センサ情報７００、アプリケーションデータ７０２、使用データおよび／もしくは活動データ７０４、ならびに／またはロケーション情報７０６は、ユーザデバイス１０２から信頼されているサービス１０４に送信されてよい。受信された情報およびデータ７００から７０６を使用して、信頼されているサービス１０４は、ユーザデバイス１０２のユーザに関するパーソナルオントロジグラフ１００を生成してよい。特定の実施形態では、信頼されているサービス１０４上で動作している推論エンジン２１６は、少なくとも部分的に受信された情報およびデータ７００から７０６に基づいてパーソナルオントロジグラフ１００に含まれる推論情報を生成するように構成されてよい。たとえば、推論エンジン２１６は、とりわけ、受信された情報およびデータ７００から７０６に基づいて、さまざまな推論されるユーザの関心、特徴、好み、行動的習慣（たとえば、スケジュール、旅行パターン等）等を生成し、パーソナルオントロジグラフ１００に含めてよい。いくつかの実施形態では、推論エンジン２１６は、パーソナルオントロジグラフ１００に含まれる、関連付けられた推論情報を生成するために、受信された情報およびデータ７００から７０６に含まれる文脈情報を活用してよい。追加の実施形態では、推論エンジン２１６は、パーソナルオントロジグラフ１００に含まれる推論を生成するために１つまたは複数の推論規則、データベース、および／または知識ベースのオントロジもしくは分類を活用してよい。

信頼されているサービス１０４はさらに、マッチングエンジン７０８を含んでよい。いくつかの実施形態では、マッチングエンジン７０８は、第‘４０６号出願に説明されるプラットホーム等の情報ターゲティングプラットホームと関連付けられた特定の機能を実行するように構成されてよい。たとえば、マッチングエンジン７０８は、コンテンツサービスプロバイダ１０６または他の関連付けられた関係者によって提供されるコンテンツ、アド、オファー、および／または取引７１０を、パーソナルオントロジグラフ１００に反映されるようにユーザの関心および／または行動に基づいてユーザにマッチさせるように構成されてよい。

サービスプロバイダ１０６は、キャンペーンマネージャ７１２を使用してコンテンツ配信キャンペーン（たとえば、ターゲットとされる広告キャンペーン）の進行を管理および／または追跡調査してよい。特定の実施形態では、キャンペーンマネージャ７１２は、サービスプロバイダ１０６が、信頼されているサービス１０４によって管理されるキャンペーン情報にそれを通してアクセスしてよいポータルであってよい。特定の実施形態では、キャンペーンマネージャ７１２は、たとえばマッチングエンジン７０８によってどのタイプのユーザにどのコンテンツが提供されるべきかに関するパラメータを含む、キャンペーンと関連付けられたパラメータをサービスプロバイダ１０６が定義できるようにしてよい。キャンペーンマネージャ７１２を活用して、サービスプロバイダ１０６は、送達されるコンテンツがユーザの関心に十分にマッチするようにそのキャンペーンを調整してよい。

いくつかの実施形態では、キャンペーンマネージャ７１２は、ユーザデバイス１０２によって提供される、入手可能な情報およびデータ７００から７０６から関心推論および行動推論を引き出す際に推論エンジン２１６によって活用される１つまたは複数の推論規則をサービスプロバイダ１０６が定義できるようにしてよい。サービスプロバイダ１０６が、カスタマイズされた推論を生成する規則を提供できるようにすることによって、キャンペーンマネージャ７１２は、コンテンツ、アド、オファー、取引、および／または他の情報７１０のデバイス１０２のユーザに対するターゲットとされた送達に対する追加の制御をサービスプロバイダ１０６に与えてよい。

キャンペーンマネージャ７１２はさらに、サービスプロバイダ１０６が、キャンペーンに関する性能測定基準を表示し、キャンペーンに関する性能測定基準と対話できるようにしてよい。性能測定基準は、たとえば、送達される情報（たとえば、広告）が、パーソナルオントロジグラフ１００に反映される情報、送達されるコンテンツに関する統計情報（たとえば、長さ、送達されるアドの数、平均ユーザ視聴時間等）、ならびにアドおよび／または資料の受入れの成功率に基づいてユーザの関心に対してどれほど十分にマッチしているのかを含んでよい。キャンペーンと関連付けられた性能測定基準を見ることによって、サービスプロバイダ１０６はキャンペーンがどれほど成功しているのか、および情報がユーザおよび／またはユーザのグループにどれほどよくターゲットされているのかをよりよく理解してよい。

追加の実施形態では、キャンペーンマネージャ７１２は、サービスプロバイダ１０６が、ユーザおよび／またはユーザのグループに関する匿名にされた情報および／またはそれ以外の場合フィルタリングされた情報（たとえば、デモグラフィック情報）を見ることができるようにする。特定の実施形態では、個人情報を匿名にすることは、情報がデバイス１０２のユーザを一意に識別する（たとえば、一定の特定性の程度で識別する）ために使用され得ないように、パーソナルオントロジグラフ１００に反映される個人情報から、個人を特定できる特定の情報を削除すること、および／またはフィルタリングすることを含んでよい。いくつかの実施形態では、匿名にされた個人情報は、本願明細書に開示される情報ターゲティング方法および／またはコンテンツ配信方法で使用されてよいデバイス１０２のユーザと関連付けられた個人情報を含んでよいが、個人を特定できる情報および／またはユーザを一意に識別するために使用され得る他の情報を含んではならない。たとえば、特定の実施形態では、匿名にされた個人情報は、デバイス１０２に関する特定の使用データを含んでよいが、ユーザの名前、住所、および／または任意の他の個人を特定できる情報を含んではならない。サービスプロバイダ１０６が、ユーザおよび／またはユーザのグループに関する匿名にされたおよび／またはそれ以外の場合フィルタリングされた個人情報および／またはデモグラフィック情報を見ることができるようにすると、サービスプロバイダ１０６は、そのキャンペーンの効果を確かめ、ターゲット視聴者に対してキャンペーンをより直接的に調整できるようになる。

図８は、本願開示の実施形態と一致するパーソナルオントロジグラフ１００に含まれる情報に基づいて、広告および／または他の電子コンテンツ８０４（たとえば、ターゲットとされる取引、製品、広告、オファー等）を配信するための例示的なアーキテクチャを示す。示されるように、アーキテクチャは、ユーザデバイス１０２および／またはコンテンツサービスプロバイダ１０６と通信で結合される信頼されているサービス１０４を含む。信頼されているサービス１０４は、いくつかの実施形態では、第’４０６号出願に説明されるプラットホーム等の情報ターゲティングプラットホームと関連付けられた機能、および／またはユーザに関する個人情報の安全な収集、使用、管理、および／または配信と関連付けられた機能を含むさまざまな機能を実行してよい。いくつかの実施形態では、信頼されているサービス１０４は、ユーザデバイス１０２のユーザと関連付けられたパーソナルオントロジグラフ１００の生成および管理と関連付けられた特定の機能を実行してよい。

ここに示されるように、ユーザデバイス１０２は、信頼されているサービス１０４に個人情報１０８を提供してよい。個人情報１０８は、とりわけ、ユーザによって自発的に提供された情報（たとえば、公言された関心）、および／または関連付けられたデバイス１０２に関連してユーザの活動を監視することによって収集される情報（たとえば、デバイス活動情報）を含んでよい。個人情報１０８に基づいて、および推論エンジン２１６を使用して、信頼されているサービス１０４は、デバイス１０２のユーザと関連付けられたパーソナルオントロジグラフ１００を生成してよい。ここに示されるように、いくつかの実施形態では、パーソナルオントロジグラフ１００に含まれる情報８００の内のいくらかおよび／またはすべては、（たとえば、ユーザデバイス１０２等で実行中のパーソナルエージェントアプリケーションを介して）要求時にユーザデバイス１０２に提供されてよい。いくつかの実施形態では、ユーザは、信頼されているサービス１０４との多様な対話を通してユーザの個人情報１０８および／またはパーソナルオントロジグラフ１００の管理、配信、および／または使用を管理するおよび／または制御する能力を有してよい。

コンテンツサービス１０６は、信頼されているサービス１０４に通信で結合され、信頼されているサービス１０４にさまざまな広告および／または他の電子コンテンツ８０４（たとえば、取引、製品、広告、オファー等）を提供するように構成されてよい。追加の実施形態では、広告サービス１０６は、たとえば信頼されているサービス１０４で実行中のマッチングエンジン７０８による実装のためのコンテンツ配信キャンペーンに関する１つまたは複数の規則（たとえば、広告マッチング規則等）を含むキャンペーン情報を提供してよい。パーソナルオントロジグラフ１００に含まれる情報（たとえば、ユーザの関心および／または行動）に基づいて、マッチングエンジン７０８は、１つまたは複数のコンテンツ項目（たとえば、広告）をデバイス１０２のユーザにマッチさせてよい。

マッチしたおよび／またはターゲットとされた広告および／または他の電子コンテンツ１１０（たとえば、ターゲットとされた取引、製品、広告、オファー等）は、ターゲットとされる広告および／またはコンテンツ１１０をデバイス１０２に伝える１つまたは複数のメッセージ８０８（たとえば、ｅ−メールメッセージ、アプリケーション通知等）を通信するように構成されてよい通知サーバ８０６に送信されてよい。いくつかの実施形態では、本願明細書に開示される広告ターゲティング動作および広告マッチング動作の態様は、広告サービスプロバイダ１０６および／または関係エンティティ（たとえば、小売業者、コンテンツプロバイダ等）によって提供されるユーザデバイス１０２上で実行中のアプリケーション８０２に関連して活用されてよい。マッチした、ターゲットとされる広告またはコンテンツに関するメッセージ８０８を受信すると、通知は、たとえば、アプリケーション８０２での通知を介してデバイス１０２のユーザに提供されてよい。

図９は、本願開示の実施形態と一致するパーソナルオントロジグラフ１００に含まれる情報に基づいて広告および他の電子コンテンツを配信するためのより詳しい例示的なアーキテクチャを示す。図９に示されるアーキテクチャの構成要素は、さまざまなシステムおよび／またはサービスと関連付けられてよい、ならびに／またはさまざまなシステムおよび／もしくはサービスの間で配信されてよく、さまざまな方法で配置されてよい。いくつかの実施形態では、示されている構成要素は、１台または複数のユーザデバイス１０２、信頼されているサービス、および／または広告サービスプロバイダおよび／または他の情報サービスプロバイダ１０６と関連付けられてよい。

個人情報は、パーソナルオントロジグラフ１００を含んだ、他の情報と関連付けられた適切な構造に変換された後、ユーザデバイス１０２によってパーソナルオントロジグラフ１００での使用のために直接的に提供されてよい。個人情報は、ユーザによって自発的に提供された情報、およびデバイス１０２に関連してユーザの活動を監視することによって収集される情報を含んでよい。いくつかの実施形態では、ユーザデバイス１０２は、デバイス１０２でおよび／または信頼されているサービスで実行中のパーソナルエージェント９０６に特定の個人情報を提供してよい。パーソナルエージェント９０６は、係る維持されている個人情報を、グラフへの包含のためにパーソナルオントロジグラフ１００を管理する信頼されているシステムに送信してよい。追加の実施形態では、ユーザシステム１０２は、パーソナルエージェント９０６を使用しないで直接的にパーソナルオントロジグラフ１００を管理する信頼されているシステムに個人情報（たとえば、公言された関心）を提供してよい。

ここに示されるように、ユーザデバイス１０２は、いくつかの実施形態では信頼されているサービスと関連付けられてよい推論エンジン２１６に特定の個人情報を送信してよい。個人情報９０２は、たとえば、ユーザによって自発的に提供された情報（たとえば、公言された関心）、および関連付けられたデバイスに関連してユーザの活動を監視することによって収集される情報（たとえば、多様なセンサ、アプリケーション、および使用情報等）を含んでよい。たとえば、推論エンジン２１６に送信される個人情報９０２は、センサ情報（たとえば、ユーザデバイス１０２に含まれた、および／またはユーザデバイス１０２と関連付けられた１台または複数のセンサによって測定および／または収集される情報）、アプリケーションデータ（たとえば、ユーザデバイス１０２にインストールされた、および／またはユーザデバイス１０２で実行中の１つまたは複数のアプリケーションに関する情報）、使用データおよび／または活動データ（ユーザデバイス１０２および／または１つまたは複数のサービスと関連してユーザの活動を監視することによって収集される情報）、ロケーション情報（たとえば、ユーザデバイス１０２のロケーションに関する情報）等を制限なく含んでよい。個人情報９０２に少なくとも部分的に基づいて、推論エンジン２１６は、パーソナルオントロジグラフ１００に含まれてよい１つまたは複数の推論された関心を生成してよい。特定の実施形態では、パーソナルオントロジグラフ１００は、保護されてよい、および／またはそれ以外の場合暗号化されてよい。

推論エンジン２１６は、入手可能な個人情報９０２に基づいて推論された関心を生成する際にさまざまな情報を活用してよい。たとえば、いくつかの実施形態では、推論エンジン２１６は、パーソナルオントロジグラフ１００に含まれる推論を生成するために１つまたは複数のデータベース、および／または知識ベースのオントロジもしくは分類と対話してよい。ここに示されるように、推論エンジン２１６は、たとえば、入手可能な個人情報９０２に基づいて推論を生成する際に、関心のあるポイントデータベース９０２と対話してよい。たとえば、推論エンジン２１６は、関心のあるポイントおよび／またはデバイス１０２のロケーションを識別する、および／またはそこから推論を導き出すためにセンサ情報によって示されるユーザデバイス１０２の測定された座標ロケーションと併せて関心のあるポイントデータベース９０８と関連付けられた関心のあるポイントディレクトリを活用してよい。

追加の実施形態では、推論エンジン２１６は、パーソナルオントロジグラフ１００に含まれる推論を生成するために使用される１つまたは複数の規則９１４を受信してよい。たとえば、ここに示されるように、広告または他の情報サービスプロバイダ１０６は、入手可能な個人情報９０２から推論を導き出すために使用される推論エンジン２１６に１つまたは複数の規則９１４を提供してよい。１つの例では、規則９１４は、特定の情報が推論エンジン２１６に提供される個人情報９０２に含まれる場合、推論エンジン２１６が特定の推論を行う必要があることを明確に述べてよい。たとえば、規則９１４は、ユーザが（たとえば、入手可能な個人情報９０２に含まれるアプリケーションデータによって反映されるように）ユーザのデバイス１０２でストリーミングムービーを見るためのアプリケーションを有する場合、次いでユーザが映画を好きであることが推論される必要があると明確に述べてよい。

いくつかの実施形態では、パーソナルオントロジグラフ１００は、より高いレベルの推論エンジン９１２によって提供される、推論された関心に基づいてさらに読み込まれてよい。特定の実施形態では、より高いレベルの推論エンジン９１２は、パーソナルオントロジグラフ１００にユーザ行動情報およびユーザ関心情報（たとえば、規則、データベース、および／または知識ベースのオントロジまたは分類）を読み込む際にさまざまなリソースから引き出してよい。たとえば、いくつかの実施形態では、より高いレベルの推論エンジン９１２は、エンティティおよび／または概念の間の１つまたは複数の関係性を定義する１つまたは複数のエンティティグラフ５０６に含まれる情報を活用してよい。特定の実施形態では、エンティティグラフ５０６は、たとえば、１つまたは複数のメタデータ／オントロジディクショナリおよび／または分類９１０および／または関心のあるポイントデータベース９０８に含まれる情報によって読み込まれてよい。いくつかの実施形態では、より高いレベルの推論エンジン９１２によって生成される推論された関心は、さらに、たとえばサービスプロバイダ１０６、ユーザ等によって明確に述べられる１つまたは複数の規則９１４に基づいてよい。

パーソナルオントロジグラフ１００に含まれる情報および受信されたキャンペーン情報に基づいて、広告および／または他のコンテンツは、ユーザの関心にマッチされ、レンダリング（たとえば、特定のコンテンツ等に関連したレンダリング）のためにユーザデバイス１０２に送信されてよい。たとえば、キャンペーンマネージャ７１２および／または関連付けられたダッシュボードインタフェース９０４を介して、サービスプロバイダ１０６は、推奨および／またはマッチングシステム９００と対話してよい。推奨および／またはマッチングシステム９００は、サービスプロバイダ１０６からコンテンツ、広告、オファー等を受信し、パーソナルオントロジグラフ１００に含まれる情報に基づいて、パーソナルオントロジグラフ１００に反映されるデバイス１０２のユーザの関心に基づいた係るコンテンツ、広告等をマッチさせてよい。いくつかの実施形態では、ターゲットとされた、および／またはマッチしたコンテンツ、広告、オファー等は、推奨および／またはマッチングシステム９００および／または別のシステム（たとえば、サービスプロバイダ１０６および／またはその代わりに動作するサービス）によってデバイス１０２に配信されてよい。

特定の実施形態では、サービスプロバイダ１０６は、キャンペーンマネージャ７１２および／またはキャンペーンマネージャ７１２と関連付けられたダッシュボード９０４を介して、ユーザおよび／またはユーザのグループに関する、匿名にされた情報および／またはそれ以外の場合フィルタリングされた情報（たとえば、デモグラフィック情報）を見てよい。サービスプロバイダ１０６が、ユーザおよび／またはユーザのグループに関する、匿名にされたおよび／またはそれ以外の場合フィルタリングされた個人情報および／またはでもグラフィック情報を見ることができるようにすると、サービスプロバイダ１０６は、そのキャンペーンの効果を確かめ、ターゲット視聴者に対してキャンペーンをより直接的に調整できるようになる。

発明の作品群の範囲の中で図９に関連して提示されるアーキテクチャおよび関係性に対して多くの変形を加えることができることが理解される。広告ターゲティングとの関連で上述されたが、追加の実施形態は、ユーザの関心に広告をターゲットすることおよび／またはマッチングすることを必ずしも含まないコンテンツターゲティング動作を含む、他の情報ターゲティング動作および／またはコンテンツターゲティング動作に関連して活用されてよい。したがって、図９が制限のためではなく、図解および説明のために提供されることが理解される。

図１０は、本願明細書に開示される実施形態と一致する入手可能なアプリケーション情報に基づいてパーソナルオントロジグラフに含まれる関心情報を生成するための例示的な方法１０００のフローチャートを示す。示されている方法１００は、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、および／またはその任意の組合せを使用することを含むさまざまな方法で実装されてよい。特定の実施形態では、方法１０００は、上述されたように推論エンジンを実行する、信頼されているサービスおよび／またはユーザデバイスによって実装されてよい。

１００２で、アプリケーションデータが受信されてよい。アプリケーションデータは、ユーザデバイスにインストールされた、および／またはユーザデバイスで実行中の１つまたは複数のアプリケーションに関する情報を含んでよい。特定の実施形態では、アプリケーションデータは、デバイスで実行中のアプリケーションと関連付けられた１つまたは複数のプロセス識別子を含んでよい。

１００４で、デバイスにインストールされた、および／またはデバイスで実行中の１つまたは複数のアプリケーションは、１００２で受信されたアプリケーションデータに含まれる情報に基づいて識別されてよい。たとえば、特定の実施形態では、アプリケーションデータと関連付けられた１つまたは複数のプロセス識別子が、既知のプロセス識別子を特定のアプリケーションと関連付けるデータベースに含まれる情報に基づいて１つまたは複数のアプリケーションにマッピングされてよい。

１００４で識別されたアプリケーションに基づいて、ユーザと関連付けられた１つまたは複数の関心が１００６で決定されてよい。特定の実施形態では、１つまたは複数の関心は、推論エンジンを使用して決定されてよい。いくつかの実施形態では、推論エンジンは、アプリケーションに基づいてユーザの特定の関心を推論するために、アプリケーションと関連付けられた文脈情報を活用してよい。たとえば、ユーザデバイスがデバイスでストリーミングムービーの表示を容易にするアプリケーションを実行している場合、推論エンジンは、ユーザが映画を好きであると推論してよい。追加の実施形態では、推論エンジンは、１００４で識別されたアプリケーションに基づいて関心を識別するために、１つまたは複数の推論規則、データベース、および／または知識ベースのオントロジもしくは分類を活用してよい。

１００８で、１つまたは複数のスコアおよび／または重みは、１００６で識別された関心に割り当てられてよい。特定の実施形態では、スコアおよび／または重みは、ユーザと識別された関心との間の関連付けの強度（たとえば、推論される関係性の強さ）を反映してよい。たとえば、ユーザが日常的にアプリケーションを使用する場合、アプリケーションの使用に基づいて推論された関心は相対的に高いスコアが与えられてよいのに対し、まれに使用されるアプリケーションに基づいて推論された関心には相対的に低いスコアが与えられてよい。いくつかの実施形態では、関心と関連付けられたスコアおよび／または重みは経時的に減衰してよい。追加の実施形態では、ユーザによって提供されたおよび／または自発的に提供された情報に基づいて識別された関心の関連付けには、他の文脈情報から導き出されるスコアおよび／または重みよりも相対的に高いスコアおよび／または重みが与えられてよい。

１０１０で、１００６で決定された関心および１００８で決定されたスコアと関連付けられた関心情報が記憶されてよい。たとえば、本願明細書に開示される実施形態と一致して、関心情報は、パーソナルオントロジグラフまたはユーザと関連付けられた他のデータストアに記憶されてよい。パーソナルオントロジグラフに含まれる情報に基づいて、広告ターゲティング動作および／またはコンテンツターゲティング動作が実行されてよい。

図１１は、本願明細書に開示される実施形態と一致する入手可能なロケーション情報に基づいてパーソナルオントロジグラフに含まれる関心情報を生成するための例示的な方法１１００のフローチャートを示す。示されている方法１１００は、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、および／またはその任意の組合せを使用することを含むさまざまな方法で実装されてよい。特定の実施形態では、方法１１００は、上述されたように推論エンジンを実行する信頼されているサービスおよび／またはユーザデバイスによって実装されてよい。

１１０２で、ロケーション情報が受信されてよい。ロケーション情報は、関連付けられたユーザデバイスのロケーションを示す１つまたは複数の座標（たとえば、ＧＰＳ座標）を含んでよい。たとえば、いくつかの実施形態では、ロケーション情報は、ユーザデバイスのロケーションと関連付けられた緯度および経度を含んでよい。

１１０４で、１つまたは複数の関心のあるポイントは、１１０２で受信されたロケーション情報に基づいて識別されてよい。特定の実施形態では、座標情報はジオハッシュ値に変換されてよい。座標情報および／またはジオハッシュ値に基づいて、１つまたは複数の関心のあるポイントデータベースおよび／またはディレクトリは、関連付けられた関心のあるポイント（たとえば、ロケーションの名前）を識別するために活用されてよい。

１１０６で、１１０４で識別された関心のあるポイントと関連付けられた１つまたは複数の関心が決定されてよい。特定の実施形態では、１つまたは複数の関心は、推論エンジンを使用して識別されてよい。推論エンジンは、識別された関心のあるポイントに基づいてユーザ関心を推論するために、関心のあるポイントと関連付けられた文脈情報を活用してよい。たとえば、いくつかの実施形態では、識別された関心のあるポイントは、関心のあるポイントに関する特定の関連付けられたメタデータ（たとえば、関心のあるポイントデータベースおよび／またはディレクトリによって提供されるメタデータ）を有してよい。メタデータは、たとえば、関心のあるポイントの名前、関心のあるポイントのカテゴリ（たとえば、レストラン、オフィス、事務等）、関心のあるポイントと関連付けられた活動、および／または関心のあるポイントに関係する任意の他の情報を提供してよい。このメタデータに基づいて、１つまたは複数のユーザ関心が決定されてよい。追加の実施形態では、推論エンジンは、識別された関心のあるポイントに基づいて関心を識別するために、１つまたは複数の推論規則、データベース、および／または知識ベースのオントロジまたは分類を活用してよい。

１１０８で、１つまたは複数のスコアおよび／または重みが、１１０６で識別された関心に割り当てられてよい。特定の実施形態では、スコアおよび／または重みは、ユーザおよび／または識別された関心との間の関連付けの強度（たとえば、推論された関係性の強さ）を反映してよい。たとえば、ユーザが日常的に関心のあるポイントを訪問する場合、関心のあるポイントから推論された関心には相対的に高いスコアが与えられてよいのに対し、まれに訪問される関心のあるポイントに基づいて推論された関心には相対的に低いスコアが与えられてよい。いくつかの実施形態では、関心と関連付けられるスコアおよび／または重みは経時的に減衰してよい。

１１１０で、１１０６で決定された関心および１１０８で決定されたスコアに関連付けられた関心情報が記憶されてよい。たとえば、本願明細書に開示される実施形態と一致して、関心情報は、パーソナルオントロジグラフまたはユーザと関連付けられた他のデータストアに記憶されてよい。パーソナルオントロジグラフに含まれる情報に基づいて、広告ターゲティング動作および他のコンテンツターゲティング動作が実行されてよい。

［パーソナルエージェント］

いくつかの実施形態では、第‘４０６号出願に説明されるエージェント等のパーソナルエージェントが、ユーザと関連付けられた個人情報および／またはパーソナルオントロジグラフを管理するために使用されてよい。ユーザのプライバシーは、パーソナルエージェントだけしか個人情報および／またはパーソナルオントロジグラフに直接的にアクセスしないために維持されてよい。ユーザは、パーソナルエージェントから他のエンティティ（たとえば、広告サービスプロバイダ）にどの個人情報が露呈されるのかに関する制御を有してよい。特定の実施形態では、パーソナルエージェントは広告プロバイダとユーザの個人情報をスケラブルに仲介するために使用されてよい。

パーソナルエージェントは、個人情報を収集、記憶、および／または管理するためにさまざまな方法で実装されてよい。いくつかの実施形態では、パーソナルエージェントは、イベントを監視し、たとえば直接的なユーザ入力、ユーザコンテンツ、ユーザアクション、ウェブブラウズおよび/または検索等を含むさまざまなソースから情報を収集するように構成されたバックグラウンドサービス等の、デバイスでローカルに実行するエージェントとして実装されてよい。追加の実施形態では、パーソナルエージェントは、サービス（たとえば、ソーシャルネットワーク等）と対話し、ユーザプロファイル、友人、グループ、推奨等に関係する情報を収集するネットワークサービスとして実装されてよい。

いくつかの実施形態では、パーソナルエージェントは、個人ユーザのために機能し、そのユーザによって制御される分散型ソフトウェア構成要素であってよい。パーソナルエージェントは、パーソナルエージェント機能をホストするクラウド内の安全なサーバ（たとえば、信頼されているシステム）上だけではなく、ユーザと関連付けられた多様なデバイス（たとえば、ユーザデバイス）でも実行するソフトウェアを含んでよいため、パーソナルエージェントは分散型構成要素であってよい。特定の実施形態では、ユーザは複数のパーソナルエージェントと関連付けられてよい。一実施形態では、システムのアーキテクチャは、パーソナルエージェントがユーザのｅメールアドレスおよび／またはユーザの選択のハンドルネームと関連付けられることを可能にし、それによって任意の外部のアイデンティティ情報からの分離を実現する。

いくつかの実施形態では、パーソナルエージェントは、ユーザについての情報を収集してよいが、ユーザを除く誰にも情報を明らかにしてはならず、パーソナルオントロジグラフを含む個人情報を活用する広告マッチングサービスおよびコンテンツマッチングサービスと併せて機能してよい。上述されたように、広告主または他のサードパーティサービスプロバイダよりむしろ、パーソナルエージェントがマッチング動作を実行してよい。このようにして、パーソナルエージェントは信頼されている仲介人として機能してよい。

一実施形態では、パーソナルエージェントは、２人以上の利害関係者によって、それらの利害関係者の利益のために特定のアクションを実行するために頼られる信頼されている仲介人として働く。頼りにすることは、概して、それらのアクションに関する特定の条件を含む。たとえば、一実施形態では、パーソナルエージェントは次の３つのクラスの利害関係者を有することがある。１）その情報をパーソナルエージェントが収集し、分類するユーザ、２）ユーザに製品およびサービスについて知らせることを希望する広告主、広告宣伝担当者等、および任意選択で、３）最終的に、パーソナルエージェントを通して広告する広告主によって全体的にまたは部分的に支払われるコンテンツを提供するサービスプロバイダおよびコンテンツプロバイダ。

本願明細書に開示されるシステムおよび方法では、パーソナルエージェントは、パーソナルオントロジグラフで具現化されてよいユーザの関心および他の属性の洗練された個人的なプロファイルを生成してよい。いくつかの実施形態では、ユーザは、生成されたプロファイルおよび／またはパーソナルオントロジグラフを訂正し、監督してよい。パーソナルエージェントは、広告、商品、コンテンツ等が、（たとえば、パーソナルオントロジグラフに表される）ユーザパーソナルエージェントと関連付けられた属性および関心によくマッチされる属性を有しているのに気付くことがある。いくつかの実施形態では、パーソナルエージェントは、商業的な関連で確立されてよい目的関数に従ってそれらのマッチをランク付けしてよい。たとえば、パーソナルエージェントは、テレビ番組のアドスロットに対するリアルタイムオークションを実行できる。テレビ番組プロバイダは、パーソナルエージェントが広告主からの入札のランク付けをするために使用する目的関数を指定できる。これは、パーソナルエージェントと他の利害関係者との間の関係性および相互作用の多くの例の内の１つにすぎない。

いくつかの実施形態では、パーソナルエージェントは、とりわけ、（たとえば、パーソナルオントロジグラフに反映される）個人情報および個人情報から導き出される推論を保護するおよび／または守り、個人情報および関連付けられた推論に対するサードパーティによる不正アクセスを妨げ、ユーザに自分の個人情報および／または関連付けられたパーソナルオントロジグラフを見て、その中に含まれる情報の使用を制御する機構を提供する等を任されてよい。広告主、広告宣伝担当者、および／または他のサービスは、パーソナルエージェントに、彼らの利害基準をユーザと関連付けられた関心と効果的にマッチさせ、オークションで使用される目的関数を正確に適用し、商業的な状況においてユーザに提示される広告、取引、コンテンツ等を効果的にランク付けする等を任せてよい。サービスプロバイダおよびコンテンツプロバイダがコンテンツまたはサービスを貨幣化するアドスロットを選ぶまたは競売にかけるためにパーソナルエージェントに頼る状況では、サービスプロバイダまたはコンテンツプロバイダは、パーソナルエージェントに、アドの選択で目的関数を適切に最大化するのを任せてよい。

いくつかの実施形態では、広告主および／または他のコンテンツプロバイダは、いつおよびどのような状況で広告がユーザに提示されたのか知ることを希望する場合がある。これは、たとえば、特定のユーザにアドをマッチさせるために使用された属性のいくつかを含むことがある。パーソナルエージェントは、ユーザと関連付けられている個人を特定できる情報を含まないように、係る情報を提供する。

いくつかの実施形態では、ユーザに、どの個人情報が誰に対して暴露されるのかを制御し、情報がどのように使用されるのかを制御する能力を与えることが望ましい場合がある。たとえば、ユーザは、情報のプライバシーがパーソナルエージェントによって維持されるとしても広告サービスをターゲットとする際に特定の属性および／または関心が使用されることを望まない場合がある。パーソナルエージェントの実施形態は、ユーザが自らの個人情報の使用に対する係る制御を実現できるようにしてよい。

いくつかの実施形態では、パーソナルエージェントは、未処理データから推論または計算される関心および属性とは対照的に、自ら公言される関心と属性を区別することがある。状況によっては、広告主は、異なる状況で自ら公言された情報または推論情報を優先することを選ぶ可能性がある。たとえば、いくつかの属性について、人は（「私は週末にハイキングに行きたいと思います」等の）誤解を与える情報を自ら公言する可能性がある。しかしながら、アウトドア専門の広告宣伝担当者は、毎週末、つまり非常に頻繁に荒野の中で実際にハイキングをするとパーソナルエージェントによって観察されるユーザをターゲットとすることの方を選択して特定の自ら公言された関心を無視することを選ぶことがある。他方、特定の属性は、正確に推論するのが難しい場合があり、その場合、広告宣伝担当者は推論された関心よりも自ら公言される関心をターゲットとすることを選ぶ可能性がある。

本願明細書に開示されるシステムおよび方法は、大量のユーザ個人情報の集合体を、情報ターゲティング、ターゲットにされる広告、製品およびサービスの推奨、ならびにサービスの個人化に使用できるようにしてよい。いくつかの実施形態では、データは保護され、実際上共有されないので、およびユーザはパーソナルエージェントを通してそのデータの使用を制御するので、プライバシーは徹底的にかつ広範囲にわたって保全され得る。特定の実施形態では、パーソナルエージェントは、ロケーションデータ、トランザクションデータ、および／またはユーザおよび／もしくはユーザによるデバイスとの対話と関連付けられた任意の他のデータを制限なく含む、デバイスによって入手される大量の情報にアクセスしてよい。ユーザプライバシーを保護するために、いくつかの実施形態では、パーソナルエージェントは、制限なく、以下を行ってよい。

・ユーザの関心および／または行動についての推論を行うために役に立たない情報（たとえば、推論を引き出すために既に使用されているロケーションデータ等）を破棄する。

・ユーザが、保持することを希望しないことを示すデータおよび／または推論を破棄する。

・制御された、および／または保護された環境で個人情報および／または関連付けられたパーソナルオントロジグラフを維持する。

・信頼されていないサービスおよび／またはデバイスとデータを共有しない。

いくつかの実施形態では、パーソナルエージェントは、ユーザからの要請により、ユーザのデータおよびユーザのデータから導き出された推論を破壊する。ユーザは、さらにパーソナルエージェントにそれ自体のインスタンスを消すように命じることがある。ユーザは、次いでたとえば新しいハンドルネームで新しいパーソナルエージェントを作成してよい。パーソナルエージェントは、さらに個別であるように設計されてよい。（たとえば、パーソナルエージェントによって実行される検索との関連で等）たとえば、パーソナルエージェントによって行われる要求およびクエリーは、要求のソースを含まないことがある。たとえば、パーソナルエージェントは、偽名の検索、安全なプロキシサーバ等を活用してよい。

パーソナルエージェントは、たとえば現在時刻および／または（たとえば、１つまたは複数のロケーションベースのセンサによって決定される）場所、デバイス、および／またはユーザが従事していることがあるコンテンツまたは活動等を含むユーザの現状でユーザにとって最も適切である広告および他のコンテンツを見つけるためにサービスおよびアプリケーションによって使用できる。一実施形態では、パーソナルエージェントは、ユーザにとって適切である情報を引き出す際にアクティブであってよい。パーソナルエージェントは、最もマッチした情報（たとえば、広告）を検索してよく、オークションが使用されるとき、現在の状況で最も関連性がある広告について最良価格が決定されてよい。パーソナルエージェントは、クッキーが記憶されるデバイスだけではなく、多くのデバイスで使用するための個人化され、状況にあてはめられた広告をキャッシュに入れてよい。

本願明細書に開示されるシステムおよび方法の特定の実施形態の効率性の態様は、関連性を決定するための、ならびに広告および推奨を個人化するための方法の多様性および分散化である。いくつかの実施形態では、マッチングアルゴリズムを実装のためにユーザのパーソナルエージェントに送信できるように、他者が推奨方法論およびマッチング方法論を適用するための方法を工夫できるようにする１つまたは複数のソフトウェア開発キット（「ＳＤＫ」）および／またはアプリケーションプログラミングインタフェース（「ＡＰＩ」）が公開されてよい。これは、非競争関連性ランク付けだけではなくオークションにも活用されてよく、実際上、パーソナルエージェントが経時的に学習し、より賢くなることを可能にしてよい。いくつかの実施形態では、このプロセスは、製品およびサービスのためのオントロジとともに、関心および個人属性のための標準化された分類を公表し、参照することによってさらに可能にできる。これは、サードパーティが、各パーソナルエージェントを、推論された関心を導き出す、ならびに／または広告およびコンテンツをターゲットとするその能力においてよりインテリジェントにさせることができるようにしてよい。

［方針駆動型のシステムおよび方法］

本願明細書に開示されるシステムおよび方法の実施形態は、個人情報の収集および共有のための上述された考慮事項のいくつかまたはすべてが、これらの活動を管理する１つまたは複数の個人情報の収集方針、配信方針、および／または使用方針を通して従われることを確認するために活用されてよい。たとえば、いくつかの実施形態では、パーソナルオントロジグラフに記憶される情報を含む個人情報の収集および／または配信に関する規則は、コンテンツエコシステムおよび／または広告エコシステムにおけるシステムおよび／またはデバイスによって施行される１つまたは複数の方針で明確に述べられてよい。係る方針駆動型のシステムは、とりわけ、現地法および規則および／またはユーザの好みに従った個人情報の自動化された収集および共有を可能にしてよい。ユーザの制御下にある方針駆動型システムを使用することによって、ユーザは、自らの個人情報の収集および使用を管理し得る。

特定の実施形態では、システム内部のデータフローは、方針駆動式で発生することがある。いくつかの実施形態では、これは、システムが、個人情報の管理、配信、および／または使用に関する現地法、プライバシー規則、および／またはユーザの優先傾向に準拠できるようにしてよい。本願明細書に開示されるシステムおよび方法によって実装されてよい例示的な方針は、どの情報がデバイスによって収集されてよいのか、および係る情報がどのようにして収集されるのか（たとえば、どのタイプの個人情報が収集されるのか、個人情報が収集される条件等）、個人情報がどのように使用されてよいのか、個人情報の収集に対する制限（たとえば、何日分の個人情報が収集されるべきか、個人情報がどの程度長く保持されるべきか、収集される情報に対するサイズ制限、ユーザがこれらの制限を設定／修正できるかどうか、ユーザが収集活動および／または任意の他の所望される制限をオプトイン／オプトアウトできるかどうか）等に関する方針を制限なく含んでよい。

［ユーザデバイス統合］

上述されたように、本願明細書に開示される実施形態と一致するパーソナルオントロジグラフは、さまざまな入手可能な情報に基づいてユーザの行動、関心、および／またはデモグラフィックの私的な表現を作成してよい。パーソナルオントロジグラフは、ユーザに関する多様な推論情報（たとえば、推論された関心）だけではなく、ユーザによって自発的に提供された情報（たとえば、公言される関心）および関連付けられたデバイスに関連してユーザの活動を監視することによって収集される情報も活用してよい。

本願明細書に開示されるシステムおよび方法の特定の実施形態は、（たとえば、ＳＤＫ等を使用して）ユーザのデバイスで実行中のさまざまなアプリケーションに統合されてよい。たとえば、図１２に示されるように、ユーザデバイス１０２は、さまざまなインストールされたアプリケーション１２００から１２０４を有してよい。インストールされたアプリケーション１２００から１２０４は、さまざまな関係者およびサービスからユーザデバイス１０２に提供されてよい。たとえば、第１のアプリケーションは、ストリーミングムービーサービスによって提供されてよく、第２のアプリケーションは小売業者によって提供されてよく、第３のアプリケーションはターゲットとされるオファープロバイダによって提供されてよい。いくつかの実施形態では、アプリケーション１２００から１２０４を提供する関係者およびサービスは関係のないエンティティであってよい。

本願明細書に開示されるシステムおよび方法の実施形態は、アプリケーション１２００から１２０４の構成要素として含まれてよい。いくつかの例では、本願明細書に開示されるシステムおよび方法を実装するアプリケーション１２００から１２０４の構成要素は、適切なＳＤＫを使用してアプリケーション１２００から１２０４の中に統合されてよい。たとえば、アプリケーション１２００は、本願明細書に開示されるシステムおよび方法の特定の実施形態を実装する構成要素１２０６を含んでよい。構成要素１２０６は、たとえば、個人情報収集を実現するモジュール１２０８およびパーソナルエージェント１２１０を実装するモジュールを含んでよい。特定の実施形態では、個人情報収集１２０８およびパーソナルエージェント１２１０と関連付けられた機能性は、単一のモジュールと関連付けられてよい。

個人情報収集モジュール１２０８は、ユーザによって自発的に提供された個人情報、および／または関連付けられたデバイスに関連してユーザの活動を監視することによって収集される情報（たとえば、デバイス活動情報）を収集してよい。たとえば、個人情報収集モジュール１２０８は、とりわけセンサ情報、アプリケーションデータ、使用データおよび／もしくは活動データ、ならびに／またはロケーション情報を収集してよい。特定の実施形態では、個人情報収集モジュール１２０８は、モジュール１２０８が関連付けられているアプリケーション１２００の使用と関連付けられた個人情報を収集してよい。たとえば、アプリケーション１２００がその動作で１台または複数のデバイス１０２と連動する場合、係る情報は、アプリケーション１２００と関連付けられたアプリケーションデータと併せて個人情報収集モジュール１２０８によって収集されてよい。

パーソナルエージェントモジュール１２１０は、本願明細書に開示されるパーソナルエージェントと関連付けられた機能性を実装してよい。いくつかの実施形態では、モジュール１２０８、１２１０は、関連付けられたアプリケーション１２００がデバイス１０２でアクティブに実行中である間に個人情報の収集を可能にしてよい。追加の実施形態では、モジュール１２０８、１２１０は、関連付けられたアプリケーション１２００がデバイス１０２のバックグラウンドで実行中に個人情報の収集を可能にしてよい。

モジュール１２０８、１２１０によって収集される情報は、本願明細書に開示される実施形態と一致するパーソナルオントロジグラフを生成することに関連して使用するために信頼されているサービスに提供されてよい。特定の実施形態では、構成要素１２０６および／またはモジュール１２０８、１２１０は、サービスによって露呈される公開ＡＰＩを介して信頼されているサービスと連動してよい。いくつかの実施形態では、係るインタフェースはそれ自体を、論理的にグループ化されたオブジェクティブＣクラスおよび／またはプロトコルのセットとして構成要素１２０６および／またはモジュール１２０８、１２１０に提示してよい。

いくつかの実施形態では、特定のアプリケーション構成要素および／またはその構成要素であるモジュールによって提供される情報は、パーソナルオントロジグラフに含まれる、関連付けられた推論を生成するために活用されてよい。いくつかの実施形態では、アプリケーションと関連付けられたサービスは、構成要素および/またはその構成要素であるモジュールがアプリケーションに関連してどの情報を収集できてよいのかを構成できることがある。たとえば、サービスはモジュール１２０８、１２１０によって収集されるアプリケーションに関連して使用される特定のセンサ情報を設定し、他のセンサ情報の収集を無効にしてよい。

アプリケーションと関連付けられたサービスは、さらに他のサービスおよび／またはエンティティによる係る情報の使用に対する一定の制御を有してよい。たとえば、特定のエンティティのサービスは、そのアプリケーションから導き出される情報が情報ターゲティング動作に関連して他のサービスによる使用に利用できるようにされるべきではない旨の表示を信頼されているサービスに提供してよい。しかしながら、他の状況では、サービスは、他のサービスおよび／またはエンティティが、（たとえば、相互関係等に基づいて）情報ターゲティングサービスに関連してそのアプリケーションによって収集される個人情報を活用できるようにする。アプリケーションに含まれる構成要素によって収集される個人情報を、情報ターゲティング動作で他のサービスおよび／またはエンティティによって使用できるようにすることによって、ユーザの関心および行動のより詳細かつ堅牢なモデルが、本願明細書に開示されるシステムおよび方法を活用するすべてのサービスの利益のためにパーソナルオントロジグラフに構築され得る。

図１３は、本願開示のシステムおよび方法の特定の実施形態を実装するために使用されてよいシステム１３００を示す。例示的なシステム１３００は、本願明細書に開示される個人情報の収集動作、使用動作、および管理動作、ならびに／または広告ターゲティング方法およびコンテンツターゲティング方法を実行するように構成されたモバイル機器および／またはユーザデバイスを含んでよい。システム１３００は、たとえば、セルラー電話、ＰＤＡ、携帯オーディオプレーヤもしくは携帯ビデオプレーヤ、電子書籍端末、タブレット、ゲーム機、コンピュータシステム、ならびに／または本願明細書に説明されるシステムおよび方法を実装するように構成された任意の他のシステムを含んでよい。特定の実施形態では、システム１３００は、本願明細書に開示されるユーザデバイスおよび／または信頼されているサービスと関連付けられた特定の機能を実行してよい。

図１３に示されるように、システム１３００は、プロセッサ１３０２、高速ＲＡＭのなんらかの組合せを含んでよいシステムメモリ１３０４、プロセッサ１０２による使用および実行のためのプログラムおよび他のデータを記憶するための不揮発性メモリおよび／または１つまたは複数のバルク不揮発性コンピュータ可読媒体（たとえば、ハードディスク、フラッシュメモリ等）、たとえばタッチスクリーン、キーボード、マウス、トラックパッド等のディスプレイおよび／または１つまたは複数の入力装置を含んでよいユーザインタフェース１３２２、もう１つのディスケット、光学式記憶媒体（たとえば、コンパクトディスク、ＤＶＤ等）、および／または他のコンピュータ可読記憶媒体（たとえば、フラッシュメモリ、サムドライブ、ＵＳＢドングル他）を含んでよいリムーバブルメモリ１３０８と遠藤するためのポート１３０６、１つまたは複数の通信技術を使用してネットワーク１３１２を経由して他のシステムと通信するためのネットワークインタフェース１３１０、１台または複数のロケーションセンサ、および／またはたとえば本願明細書に開示されるセンサシステムのいずれかを含む任意の他のセンサシステムを含んでよい１台または複数のセンサ１３１８、ならびに上述の要素を通信で結合するための１本または複数のバス１３１６を含んでよい。

特定の実施形態では、ネットワーク１３１２は、インターネット、ローカルエリアネットワーク、仮想プライベートネットワーク、セルラー通信ネットワーク、ＷｉＦｉネットワーク、ならびに／または１つもしくは複数の電子通信技術および／もしくは電子通信規格（たとえば、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ等）を活用する任意の他の通信ネットワークを含んでよい。いくつかの実施形態では、ネットワークインタフェース１３１０および／またはネットワーク１３１２は、ＰＣＳ等の無線キャリヤシステム、ならびに／または任意の適切な通信規格および／もしくは通信プロトコルを組み込んだ任意の他の適切な通信システムの一部であってよい。追加実施形態では、ネットワークインタフェース１３１０および／またはネットワーク１３１２は、たとえばＣＤＭＡ規格、ＧＳＡ規格、ＦＤＭＡ規格、および／またはＴＤＭＡ規格を活用するアナログ移動体通信ネットワークおよび／またはデジタル移動体通信ネットワークの部分であってよい。さらに追加の実施形態では、ネットワークインタフェース１３１０および／またはネットワーク１３１２は１つまたは複数の衛星通信リンクを組み込んでよい、および／またはＩＥＥＥの８０２．１１規格、近距離無線通信、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＵＷＢ、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）、およびまたは任意の他の適切な規格もしくは技術を活用してよい。

いくつかの実施形態では、システム１３００は、代わりにまたは加えて、安全な物理セキュリティ技法および／または仮想セキュリティ技法を利用することによって、システム１３００のユーザまたは他のエンティティによる改ざんから保護されるセキュア処理装置（「ＳＰＵ」）１３１４を含んでよい。ＳＰＵ１３１４は、私的個人情報の私的管理等のセンシティブな動作のセキュリティ、ならびに本願明細書に開示されるシステムおよび方法の他の態様を強化および／または容易にするのに役立つことがある。特定の実施形態では、ＳＰＵ１３１４は、論理的に安全な処理ドメインで動作し、秘密情報を保護し、秘密情報に作用するように構成されてよい。いくつかの実施形態では、ＳＰＵ１３１４は、ＳＰＵ１３１４が安全な動作を実行できるように構成された実行可能な命令またはプログラムを記憶する内部メモリを含んでよい。

システム１３００の動作は、概して、システムメモリ１３０４（および／またはリムーバブルメモリ１３０８等の他のコンピュータ可読媒体）に記憶されているソフトウェア命令およびプログラムを実行することによって動作するプロセッサ１３０２および／または１３１４によって制御されてよい。システムメモリ１３０４は、システム３００の動作を制御するためのさまざまな実行可能なプログラムまたはモジュールを記憶してよい。たとえば、システムメモリ１３０４は、部分的にシステムハードウェアリソースを管理、調整し、多様なアプリケーションの実行のために共通のサービスを提供するためのＯＳ１３２０を含んでよい。システムメモリ１３０４はさらに、１つまたは複数のアプリケーション１３２４（たとえば、媒体アプリケーションまたは他のデバイスアプリケーション）、ユーザおよび／または本願明細書に説明される広告ターゲティング動作およびコンテンツターゲティング動作に関する個人情報を管理する際に活用されるパーソナルエージェント１３２６、本願明細書に説明されるさまざまなユーザ関心を表すパーソナルオントロジグラフ１００、本願明細書に開示さるように入手可能な個人情報と関連付けられた１つまたは複数の推論された関心を生成するように構成された推論エンジン２１６、および／または本願明細書に開示されるように特定の広告および／またはコンテンツターゲティングおよび／またはマッチング動作を実行するためのマッチングエンジン７０８を制限なく含んでよい。システムメモリ１３０４はさらに、プロセッサ１３０２および／またはＳＰＵ１３１４による実行時に、本願明細書に開示されるシステムおよび方法を実装するように構成された任意の他の機能モジュールを含んでよい。

当業者は、本願明細書に説明されるシステムおよび方法が、図１３に示されるコンピューティング装置に類似したもしくは同一のコンピューティング装置で、または図１３に示される構成要素のいくつかを所有しないコンピューティング装置および／または図示されていない他の構成要素を所有するコンピューティング装置を含む、実質的に任意の他の適切なコンピューティング装置で実践できる。したがって、図１３が制限のためではなく、図解および説明のために提供されることが理解される。

本願明細書に開示されるシステムおよび方法は、任意の特定のコンピュータ、電子制御装置、または他の装置に本質的に関係しているのではなく、ハードウェア、ソフトウェア、および／またはファームウェアの適切な組合せによって実装され得る。ソフトウェア実装例は、プロセッサによる実行時に、コンピュータシステムに、少なくとも部分的に実行可能命令によって定義される方法を実行させてよい実行可能なコード／命令を含む１つまたは複数のコンピュータプログラムを含んでよい。コンピュータプログラムは、コンパイルされた言語または解釈された言語を含む任意の形式のプログラミング言語でされることがあり、スタンドアロンプログラムとしてまたはモジュール、構成要素、サブルーチン、もしくはコンピューティング環境での使用に適切な他の単位としてを含む任意の形式で配備できる。さらに、コンピュータプログラムは１つのサイトで１台のコンピュータ上でまたは複数のコンピュータ上で実行されるために配備することもできれば、複数のサイト全体で分散され、通信ネットワークによって相互接続することもできる。ソフトウェア実施形態は、プロセッサによる実行時に、コンピュータシステムに命令に従って方法を実行させるように構成されるコンピュータプログラムおよび命令を記憶するように構成された非一時的な記憶媒体を含むコンピュータプログラム製品として実装されてよい。特定の実施形態では、非一時的な記憶媒体は、非一時的な記憶媒体でプロセッサ可読命令を記憶できる任意の形をとってよい。非一時的な記憶媒体は、コンパクトディスク、デジタルビデオディスク、磁気テープ、磁気ディスク、フラッシュメモリ、集積回路、ＲＡＭ、ＲＯＭ、または任意の他の非一時的なメモリ装置によって具現化されてよい。

上述は明確にするために多少詳しく説明されてきたが、その原則から逸脱することなく特定の変更および修正が加えられてよいことが明らかになる。本願明細書に説明されるシステムおよび方法の両方を実装する多くの代替方法があることが留意されるべきである。したがって、本実施形態は、制限的ではなく例示的と見なされるべきであり、本発明は本願明細書に示される詳細に制限されるべきではなく、添付特許請求の範囲の範囲および同等物の中で修正されてよい。

Claims (10)

1. プロセッサ、および前記プロセッサによる実行時に、信頼されているシステムに方法を実行させる命令を記憶する非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を備える、前記信頼されているシステムによって実行される前記方法であって、
   前記信頼されているシステムのインタフェースで、デバイスから、前記デバイスのユーザに関する個人情報を受信することであって、前記個人情報が前記デバイスで実行中の複数のアプリケーションに含まれる複数の信頼されている構成要素によって提供される、受信することと、
   前記個人情報に基づいて、前記ユーザに関する人オントロジグラフを生成することであって、前記パーソナルオントロジグラフが、前記個人情報に基づいて少なくとも１つまたは複数の推論から導き出される前記ユーザに関する関心情報を備える、生成することと、
   前記インタフェースによって、複数のコンテンツ項目を受信することと、
   前記パーソナルオントロジグラフに含まれる前記関心情報に基づいて、前記複数のコンテンツ項目の内のコンテンツ項目を選択することと、
   前記デバイスによるレンダリングのために、前記インタフェースから前記ユーザデバイスに前記選択されたコンテンツ項目を送信することと
   を含む方法。
2. 前記個人情報が、前記デバイスの１台または複数のセンサによって入手される情報を備える、請求項１に記載の方法。
3. 前記個人情報が、前記デバイスの１台または複数のロケーションセンサによって入手されるロケーション情報を備える、請求項２に記載の方法。
4. 前記個人情報が、前記デバイスで実行中の１つまたは複数のアプリケーションの表示を備える、請求項１に記載の方法。
5. １つまたは複数のアプリケーションの前記表示が、前記１つまたは複数のアプリケーションに関連付けられた１つまたは複数のプロセス識別子を備える、請求項４に記載の方法。
6. 前記個人情報が、前記ユーザ１つ前記デバイスによって実行される活動に関する活動情報を備える、請求項１に記載の方法。
7. 前記パーソナルオントロジグラフを生成することが、さらに、
   関心分類データベースにアクセスすることと、
   前記個人情報に基づいて前記関心分類データベースに含まれる１つまたは複数の関心を識別することと、
   前記パーソナルオントロジグラフに含まれる関心情報として前記１つまたは複数の関心を含むことと
   を含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記パーソナルオントロジグラフは、前記ユーザを関心と関連付ける少なくとも１つの属性を備える、請求項１に記載の方法。
9. 前記属性が、前記ユーザと前記関心との間の関連付けの強度に関するスコアを備える、請求項８に記載の方法。
10. 前記選択されたコンテンツ項目が広告を備える、請求項１に記載の方法。