JP2015531913A - プッシュに基づく推奨 - Google Patents

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Abstract

とりわけ、推奨をユーザーにプッシュするための１つ以上の技法および／またはシステムを提供する。即ち、ユーザーに関連する誘起イベントに基づいて、ユーザーのデバイスに推奨をプッシュすることができる。例えば、ユーザーが推奨を要請することなく、推奨を提供することができる。一例では、推奨コンポーネントは、ユーザーが金曜日の仕事後に頻繁にアイスクリームを求めて立ち寄ることを観察することができる（例えば、以前のソーシャル・ネットワークの記帳に基づいて）。これに応じて、次の金曜日に、推奨コンポーネントは、ユーザーがアイスクリームが溶けるのを回避することができるように、仕事場から自宅への帰り道ぎわにありユーザーの自宅から１０分以内にある、特定の食料品店を訪問することの推奨を、ユーザーのデバイスにプッシュすることができる（例えば、ユーザーの自宅に比較的近い食料品店を選択するために、位置制約を適用することができる）。【選択図】図１

Description

[0001] 多くのアプリケーション、サービス、および／またはウェブサイトは、ユーザーが情報を検索し、組織的なスケジュールを作成し、情報を共有し、および／または種々の他のタスクを実行することを可能にする。一例では、検索エンジンが、ユーザーによって提出された検索クエリーに応答して、画像、ウェブサイトへのリンク、および／または他の検索結果をユーザーに供給することができる。他の例では、カレンダー・アプリケーションが，ユーザー定義イベントのスケジュール、およびユーザー定義備忘録を、ユーザーがこのようなイベントおよび備忘録を設定したことに応答して維持することができる。他の例では、マッピング・サービスが、ユーザーが喫茶店の検索をこのマッピング・サービスに提出したことに応答して、ユーザーの現在地に近接する１箇所以上の喫茶店を含む地図をユーザーに提供することができる。このように、ユーザーは明示的に情報を検索し、イベントおよび備忘録を作成し、および／または道順(directions)を検索することができる。
[0002] この摘要は、詳細な説明において以下で更に説明する概念から選択したものを、簡略化した形態で紹介するために設けられている。この摘要は、特許請求する主題の主要な特徴や必須の特徴を特定することを意図するのではなく、特許請求する主題の範囲を限定するために使用されることを意図するのでもない。
[0003] とりわけ、本明細書では、推奨をユーザーにプッシュするための１つ以上のシステムおよび／または技法を提供する。ユーザーに関連する誘起イベント(triggering events)に基づいて、推奨をユーザーにプッシュすることができる（例えば、ユーザーの要請なしに）。例えば、被観察ユーザー行動（例えば、ユーザーは火曜日の午後彼の妹に定期的に電話する、気温が８０°Ｆを超えるとユーザーはアイスクリームを買う、遠いガソリン・スタンドに行くのは、そこよりも便利なガソリン・スタンドよりも２０セント以上安いときだけである等）、実世界値の変化（例えば、気温が８０°Ｆ以上に上昇する、ユーザーの位置が特定の陸標の近くである、ユーザーの車両はガソリンが少なくなっている等）、イベントが起ころうとしていることを示す電子メール、ソーシャル・ネットワーク・イベント・データー（例えば、ユーザーの妹が、ソーシャル・ネットワークを通じてイベントが予定されており、このために火曜日午後の電話に出ることが妨げられるかもしれない）、および／またはユーザーに関連するおよび／または他のユーザーから集計された種々の他の観察に基づいて、１組の誘起イベントを定めることができる。このように、ユーザーに関連する誘起イベントの発生を特定することができる。
[0004] 誘起イベントに対応する１つ以上の提案エンティティ(suggested entities)を決定することができる。一例では、被観察ユーザー行動に関連する金曜日の郵便局訪問誘起イベントに応答して（例えば、ユーザーは通常金曜日の仕事後に郵便局を訪問する）、１箇所以上の郵便局を１つ以上の提案エンティティとして決定することができる。他の例では、被観察ユーザー行動に関連する通話誘起イベントに応答して（例えば、ユーザーは通常火曜日の午後彼の妹に電話する）、ユーザーが彼の妹に電話するとよい１つ以上の通話時刻(call time)を１つ以上の提案エンティティとして決定することができる。
[0005] 誘起イベントに関連する観察データーから得られる１つ以上の制約に基づいて、エンティティ選択判断基準モデルを構築することもできる。エンティティ選択判断基準モデルは、天候の制約（例えば、晴天日に基づいて、ドライブイン映画館を推奨することができる）、ガソリンの制約（例えば、車両のガソリンが少ないことに基づいて、近くの（local)ガソリン・スタンドを推奨することができる）、交通の制約（現在の交通状態に基づいて、新たな経路を推奨することができる）、会員の制約（例えば、ユーザーが会員証を有する店を推奨することができる）、価格の制約（例えば、遠回りが容認できて特売をやっている店を推奨することができる）、クーポンの制約、営業時間の制約、目的地までの距離の制約（例えば、単に現在の位置までの距離の制約とは反対）、ユーザー趣向の制約（例えば、ユーザーは通常特定の食料品スーパーにある店を好む）、被観察行動の制約（例えば、ユーザーは午前中に仕事の電話をかけることを好む）、および／または種々の他の制約に基づくことができる。尚、一例では、エンティティ選択判断基準モデルが予め定められていてもよい（例えば、誘起イベントの特定の前に定められる）。例えば、エンティティ選択判断基準モデルがオフラインで（例えば、リアル・タイムでまたは実行中の代わりに）構築されてもよい。例えば、エンティティ選択判断基準モデルが、１人以上のユーザーの行動を監視している間に非同期で構築されてもよい。したがって、誘起イベントの特定時に、エンティティ選択判断基準モデルが、推奨を作成する際に利用可能にする（例えば、既に構築済み）ことができる。
[0006] エンティティ選択判断基準モデルは、誘起イベントに対する推奨を作成するために、１つ以上の提案エンティティに適用することができる。一例では、都合要因(convenience factor)（例えば、ユーザーは通常、仕事場に最も近い郵便局ではなく、仕事場から自宅までの経路に沿って便利な場所にある郵便局を訪問する）、価格要因（例えば、ユーザーは特売中の切手(stamp)を購入するためには２マイルまでは遠回りしてもよい）、時間要因（例えば、ユーザーは、閉店前に第１郵便局には到達できるが、第２郵便局には到達できないかもしれない）、ユーザー趣向要因（例えば、ショッピング・プラザに近い郵便局を訪問する方を好む）、および／またはエンティティ選択判断基準モデルから得られるその他の要因というような、種々の要因に基づいて、ユーザーは１つ以上の提案エンティティを順位付けることができる。推奨は、１つ以上の提案エンティティから選択された提案エンティティを含むことができる。このように、ユーザーに関連するデバイスに推奨をプッシュすることができる。尚、一例では、ユーザーの要請なしに、推奨をプッシュできることは認めることができよう。例えば、金曜日の仕事後に切手を購入するという以前のユーザー行動に基づいて、ユーザーが明示的に郵便局を検索することなく、および／または郵便局を訪問するためのイベントまたは備忘録を設定することなく、特定の郵便局の推奨をユーザーにプッシュすることができる。
[0007] 以下の説明および添付図面は、ある種の例示的な態様および実施態様を明示する。これらは、１つ以上の態様を採用することができる種々の方法の内のいくつかを示すに過ぎない。本開示の他の態様、利点、および新規な特徴は、以下の詳細な説明を、添付図面と併せて検討することから、明白になるであろう。
図１は、推奨をユーザーにプッシュする方法例を示す流れ図である。 図２は、推奨をユーザーにプッシュするシステム例を示すコンポーネント・ブロック図である。 図３は、マッピング・アプリケーションを通じて、推奨をユーザーにプッシュするシステム例を示すコンポーネント・ブロック図である。 図４は、推奨をユーザーにプッシュするシステム例のコンポーネント・ブロック図である。 図５は、一連のイベントを含む推奨をユーザーにプッシュするシステム例を示すコンポーネント・ブロック図である。 図６は、推奨をユーザーにプッシュするシステム例を示すコンポーネント・ブロック図である。 図７は、マッピング・アプリケーションを通じて、推奨をユーザーにプッシュするシステム例を示すコンポーネント・ブロック図である。 図８は、本明細書において明記される構成要素(provision)の内１つ以上を具体化するように構成されたプロセッサー実行可能命令を含むことができるコンピューター読み取り可能媒体例の図である。 図９は、本明細書において明記される構成要素の内１つ以上を実現することができる計算環境例を示す。
[0017] これより、図面を参照しながら、特許請求する主題について説明する。図面では、図面全体を通じて同様のエレメントを指すために同様の参照番号が全般的に使用される。以下の記載では、説明の目的に限って、特許請求する主題の完全な理解を得るために、多数の具体的な詳細を明記する。しかしながら、特許請求する主題は、これらの具体的な詳細がなくても、実施できることは明白であろう。他方で、特許請求する主題を説明し易くするために、構造およびデバイスをブロック図で示すこととする。
[0018] 今日、ユーザーはマッピング・サービスを通じて道順を検索し、検索エンジンを通じて情報を検索し、カレンダー・アプリケーションによってイベントおよび備忘録を編成し、および／またはユーザーの要請に基づいて（例えば、ユーザーが彼の妹に電話することを明示的に備忘録に予定することができ、ユーザーはこのユーザーの現在地に近い郵便局を明示的に検索することができる等）他のアクションを実行することができる。生憎、推奨は、直接的なユーザーの要請なしでは、ユーザーに提供することはできない。したがって、ここで提案するように、推奨をユーザーにプッシュする（直接的なユーザーの要請なしで）ことができると有利であろう。
[0019] 推奨をユーザーにプッシュする一実施形態を、図１における方法例１００によって例示する。１０２において、この方法が開始する。１０４において、ユーザーに関連する誘起イベントを特定することができる。一例では、誘起イベントは、ユーザーが活動を実行するという推論に対応するのでもよい。この推論は、ユーザーによる以前の活動実行に基づくことができる（例えば、天候が８０°Ｆ以上のとき、ユーザーは金曜日にアイスクリームを購入することを好む）。他の例では、１人以上のユーザーの被観察ユーザー行動（例えば、ユーザーは、ガソリンで１ガロン当たり少なくとも２０セント節約するためには、通常５マイルまでなら遠回りする）、および／または実世界値（例えば、天候変化、ユーザーの位置変化、車両内のガソリン量等）の変化に基づいて、１組の誘起イベントを作成することもできる。このように、１組の誘起イベント内における誘起イベントの発生を特定することができる。他の例では、誘起イベントが、ユーザー・カレンダー内において予定されているイベント（例えば、アイスクリーム店に近い食料品店を推奨するために、食料品買い物カレンダー・イベントを金曜日における８０°Ｆを超える気温と相関付けてもよい）、電子メール（例えば、店の電子メール・クーポンの締め切りが、ユーザーがその店を訪問することの推奨を誘起してもよい）、ソーシャル・ネットワーク・データー、車両におけるガソリン量等に対応してもよい。
[0020] 一例では、誘起イベントが、ユーザー・データー（例えば、公に入手可能なデーター、推奨をプッシュする際にユーザーが使用する許可を与えているデーター、推奨をプッシュする際にユーザーがオプト・アウトしていないデーター等）に基づいてもよい。例えば、電子メール、カレンダー、ユーザーによって選択された以前の検索結果、ユーザーが辿った以前の地図の道順、位置通知イベント(location check-in event)、ユーザーが参加したソーシャル・ネットワーク・イベント、および／または種々の他のソースを、誘起イベント・データーのために掘り起こすこともできる。他の例では、誘起イベントが、集計されたユーザー・データーに基づいてもよい。例えば、マッピング・サービスのユーザーは、通常、溶けるのを回避するために、自宅から５マイル以内に位置する食料品店からアイスクリームを購入することを選択する。
[0021] １０６において、誘起イベントに対応する１つ以上の提案エンティティを決定することができる。例えば、位置、業務(business)、時刻（人に電話するための提案時刻）、運転経路、広告、一連のイベント等を、１つ以上の提案エンティティとして決定することができる。一例では、１０８において、誘起イベントに関連する観察データーから得られる１つ以上の制約に基づいて、エンティティ選択判断基準モデルを構築してもよい。他の例では、既定のエンティティ選択判断基準モデルを、１０８において、エンティティ選択判断基準モデルとして特定してもよい（例えば、既定のエンティティ選択判断基準モデルは、オフラインでというように、経時的な１人以上のユーザーの被観察ユーザー行動に基づいて、非同期に生成することもできる）。エンティティ選択判断基準モデルの一例では、１人以上のユーザーの行動を集計して、制約を生成する(generate)のでもよい（例えば、自宅近くでアイスクリームを購入する方を好むユーザーに基づいて、自宅間距離制約を生成してもよい）。他の例では、１人以上のユーザーのユーザー趣向を集計して、制約を生成するのでもよい（例えば、特定銘柄の穀類が特売であるとき、ユーザーはその穀類を購入することを優先する、ユーザーが午前中に業務電話をかけることを優先する、マッピング・アプリケーションのユーザーは、通常、彼らの経路に沿って便利な場所にあるガソリン・スタンドよりも単に数セントしか安くないガソリンを求めて遠回りはしない等）。他の例では、実世界値に基づいて制約を生成するのでもよい（例えば、郵便局の閉店時刻に基づいて時間制約を生成してもよい、現在の交通状態に基づいて道順制約を生成してもよい、ユーザーが持っているクーポンに基づいて価格制約を生成してもよい等）。このように、エンティティ選択判断基準モデルは、天候制約、ガソリン制約、交通制約、会員制約、価格制約、クーポン制約、営業時間制約、ユーザー趣向制約、目的地距離制約、駐車場／目的地制約、時間制約、および／または被観察行動制約等のような、１つ以上の制約から構築することもできる。
[0022] １１０において、エンティティ選択判断基準モデルを１つ以上の提案エンティティに適用して、誘起イベントに対する推奨を作成することができる。この推奨は、１つ以上の提案エンティティから選択した提案エンティティを含むことができる。一例では、エンティティ選択判断基準モデルから得られる種々の要因に基づいて、１つ以上の提案エンティティを順位付けしてもよい（例えば、要因は、エンティティ選択判断基準モデルを生成するために使用された１つ以上の制約に対応してもよい）。例えば、１つ以上の提案エンティティは、都合要因（例えば、ある店は、ユーザーの現在地からどの位近くにその店が位置するかではなく、ユーザーの運転経路に沿ってどの位便利に位置するかに基づいて順位付けるのでもよく、そうしないと、運転者の現在の運転経路から遠回りする結果になる場合もある）、価格要因（例えば、運転者の現在の運転経路からの遠回りを必要とするが価格が低い第１の店は、第１の店がユーザーにとって容認可能な遠回り閾値以内にある場合、価格がもっと高い第２の店よりも高く順位付けることができる）、時間要因（例えば、ユーザーが到着する時刻までに閉店するかもしれない店には、比較的低い順位を指定するとよい）、および／または種々の他の要因に基づいて、順位付けすることができる。このように、推奨を作成することができる。
[0023] １１２において、ユーザーに関連するデバイスに推奨をプッシュすることができる（例えば、移動体デバイス、車両内にある計算デバイス、タブレット・デバイス、デスクトップ・デバイス、ラップトップ・デバイス、マッピング・サービスをホストするデバイス等）。推奨をプッシュする一例では、エンティティ選択判断基準モデル内における１つ以上の制約（例えば、営業時間制約、現在地制約等）に基づいて、プッシュ時刻を決定することもできる。例えば、アイスクリーム購入トリガーが、結果的にユーザーの自宅近くにあるアイスクリーム店の推奨になるのでもよい。ユーザーが推奨を要請しなかった、および／または推奨に対するプッシュ時刻を指定しなかったのであっても、プッシュ時刻に推奨をユーザーにプッシュすることができ、店が閉店する前にこの店に到着するための適した通知をユーザーに提供することができる。このように、プッシュ時刻に推奨をデバイスにプッシュすることができる。１１４において、この方法は終了する。
[0024] 図２は、推奨２１６をユーザーにプッシュするように構成されたシステム２００の一例を示す。システム２００は、推奨２１６をユーザーのデバイス２１８にプッシュするように構成された推奨コンポーネント２１０を含むことができる。推奨コンポーネント２１０は、ユーザーに関連する誘起イベントを特定するように構成することができる。例えば、ユーザー（例えば、および／または他のユーザー）に対して誘起することができる１つ以上の誘起イベントを含む１組のトリガー２１２を、推奨コンポーネント２１０によって維持することができる。一例では、１組のトリガー２１２は、ユーザーが通常金曜日の仕事後に切手を購入することを指定する第１誘起イベントを含んでもよく、これはユーザーの以前の被観察行動（例えば、以前の被観察行動２０４）から作成されてもよい。１組のトリガー２１２は、ユーザーがアイスクリームを購入するためのメモをユーザーのカレンダー上に有することを指定する第２誘起イベントを含んでもよく、これはユーザーのカレンダー（例えば、カレンダー２０２）から作成されたのでもよい。このように、１組のトリガー２１２は、ユーザーの前被観察行動、他のユーザーの集計被観察行動、実世界値の変化（例えば、ユーザーの現在地が、ユーザーが電子メールを通じて友人に興味を以前に表明していた陸標に比較的近いということでもよい）等のような、種々の情報に基づいて作成することができる種々のトリガーを含むことができる。
[0025] 推奨コンポーネント２１０は、誘起イベントに対応する１つ以上の提案エンティティを決定するように構成することができる。例えば、推奨コンポーネントは、１箇所以上の郵便局(post office branches)、１箇所以上の食料品店、１箇所以上のガソリン・スタンド、および／または１組のエンティティ２１４内からの他の提案エンティティを選択することができる。推奨コンポーネント２１０は、誘起イベントに関連する観察データー２０８から得られる１つ以上制約に基づいて、エンティティ選択判断基準モデル２２０を特定する（例えば、既に構築されているエンティティ選択判断基準モデルをエンティティ選択判断基準モデル２２０として特定する）、および／または構築する（新たなエンティティ選択判断基準モデルをエンティティ選択判断基準モデル２２０として構築する）ように構成することもできる。一例では、食料品店および／または郵便局が、ユーザーが到着できる時刻までは営業していなければならないことを、時間制約が指定してもよい（例えば、位置および時刻データー２０６に基づいて）。他の例では、郵便局は通常食料品店よりも早く閉店するので、順序制約が、食料品店よりも前に郵便局を訪問すべきことを指定してもよい（例えば、業務終了時刻のような実世界値に基づいて）。他の例では、都合制約(convenience constraint)が、遠回りすることに無関心を表すユーザーに基づいて、郵便局が自宅までの運転経路に沿って便利に位置しなければならないことを指定してもよい（例えば、以前の被観察行動２０４に基づいて）。他の例では、ユーザーは溶けるのを避けるために通常自宅の近くでアイスクリームを購入するので、目的地距離制約が、食料品店はユーザーの自宅から１０分以内に位置すべきことを指定してもよい（例えば、以前の被観察行動２０４に基づいて）。このように、観察データー２０８から種々の制約を得ることができ、エンティティ選択判断基準モデル２２０を構築するために使用することができる。
[0026] 推奨コンポーネント２１０は、エンティティ選択判断基準モデル２２０を１つ以上の提案エンティティに適用して、誘起イベントに対して推奨２１６を作成するように構成することができる。推奨２１６は、１つ以上の提案エンティティから選択された提案エンティティ（例えば、第１提案エンティティ２２２、第２提案エンティティ２２４、および／または図示しない他の提案エンティティ）を含むことができる。例えば、推奨２１６は、ユーザーの自宅までの運転経路に沿って便利に位置する特定の郵便局がもうすぐ閉まることを明示する第１提案エンティティ２２２を含んでもよい。推奨２１６は、郵便局が閉まる前にユーザーが切手を購入する（例えば、以前の被観察行動２０４から特定されるように、ユーザーが金曜日の仕事後に規則的に行う）ことができるように、郵便局にユーザーを誘導するために道順を指示することができる。推奨２１６は、溶けるのを避けるためにユーザーが自宅近くでアイスクリームを購入する（例えば、以前の被観察行動２０４から特定されるように、ユーザーが金曜日の仕事後に規則的に行う）ことができるように、特定の食料品店がユーザーの自宅近くに位置することを明示する第２提案エンティティ２２４を含んでもよい。推奨コンポーネント２１０は、プッシュ時刻（例えば、仕事が終わる１時間前）にユーザーのデバイス２１８に推奨２１６をプッシュすることができ、推奨２１６に従うのに適した時刻をユーザーに指示することができる。
[0027] 図３は、推奨３１６をユーザーにプッシュするように構成されたシステム３００の一例を示す。システム３００は、推奨３１６をユーザーのデバイス３１８にプッシュするように構成された推奨コンポーネント３１０を含むことができる。推奨コンポーネント３１０は、ユーザーに関連する誘起イベントを特定するように構成することができる。例えば、ユーザー（例えば、および／または他のユーザー）に対して誘起することができる１つ以上の誘起イベントを含む１組のトリガー３１２を、推奨コンポーネント３１０によって維持することができる。一例では、１組のトリガー３１２は、ユーザーが月曜日に食料品店を望むことを指定する誘起イベントを含むのでもよく、ユーザーのカレンダー見出し（例えば、カレンダー３０２）から作成されていてもよい。しかしながら、カレンダー見出しは、時刻および／または特定の食料品店を指定しなくてもよい。このように、現在の日付けが月曜日であることに基づいて、誘起イベントを誘起するのでもよい。
[0028] 推奨コンポーネント３１０は、誘起イベントに対応する１つ以上の提案エンティティを決定するように構成することができる。例えば、推奨コンポーネントは、１組のエンティティ３１４内から１つ以上の食料品店（例えば、ユーザーが会員になっていない第１食料品店３２２、ユーザーが会員になっている第２食料品店３２２、および／または誘起イベントに関連があるかもしれない他の食料品店）を選択することができる。推奨コンポーネント３１０は、誘起イベントに関連する観察データー３０８から得られた１つ以上の制約に基づいて、エンティティ選択判断基準モデル３２０を特定する（例えば、既に構築されているエンティティ選択判断基準モデルをエンティティ選択判断基準モデル３２０として特定する）、および／または構築する（新たなエンティティ選択判断基準モデルをエンティティ選択判断基準モデル３２０として構築する）ように構成することもできる。一例では、会員制約が、第２食料品店３０６の割引会員になっていることを指定するのでもよく、これはソーシャル・ネットワーク・データー３０４から得られたのでもよい。都合制約は、食料の買い物のときはもっと安い価格を得るために５分遠回りすることを厭わないことを指定するのでもよい。このように、種々の制約を観察データー３０８から得ることができ、エンティティ選択判断基準モデル３２０を構築するために使用することができる。
[0029] 推奨コンポーネント３１０は、エンティティ選択判断基準モデル３２０を１つ以上の提案エンティティに適用して、誘起イベントに対する推奨３１６を作成するように構成することができる。推奨３１６は、１つ以上の提案エンティティから選択された提案エンティティを含むことができる。例えば、推奨３１６は、ユーザーが第２食料品店３０６の会員になっており、第２食料品店がユーザーの本来の経路（例えば、本来の経路３２４）から５分未満の遠回りであるので、第２食料品店３０６を含むことができる。推奨３１６は、第２食料品店３０６を含むことができるが、第１食料品店３２２を含んではならない。何故なら、ユーザーが第２食料品店３０６の会員になっていることに基づいて、第２食料品店３０６を第１食料品店３２２よりも相対的に高く順位付けることができるからである（例えば、第１食料品店の方が本来の経路３２４に沿ってもっと便利に位置するとしても）。推奨コンポーネント３１０は、推奨３１６をユーザーのデバイス３１８にプッシュすることができる。
[0030] 図４は、推奨４１６をユーザーにプッシュするように構成されたシステム４００の一例を示す。システム４００は、推奨４１６をユーザーのデバイス４１８にプッシュするように構成された推奨コンポーネント４１０を含むことができる。推奨コンポーネント４１０は、ユーザーに関連する誘起イベントを特定するように構成することができる。例えば、ユーザー（例えば、および／または他のユーザー）に対して誘起することができる１つ以上の誘起イベントを含む１組のトリガー４１２を、推奨コンポーネント４１０によって維持することができる。一例では、１組のトリガー４１２は、ユーザーが火曜日の午後に彼の妹に電話することを指定する誘起イベントを含むのでもよい。誘起イベントは、ユーザーの以前の被観察行動４０４に基づくこともできる（例えば、ユーザーは通常火曜日の午後に彼の妹に電話する）。このように、誘起イベントは、現在の日付けが火曜日の朝であることに基づいて誘起することができる。
[0031] 推奨コンポーネント４１０は、誘起イベントに対応する１つ以上の提案エンティティを決定するように構成することができる。例えば、推奨コンポーネントは、１組のエンティティ４１４の中から１つ以上の提案通話時刻を選択するのでもよい。推奨コンポーネント４１０は、誘起イベントに関連する観察データー４０８から得られた１つ以上の制約に基づいて、エンティティ選択判断基準モデル４２０を特定する（例えば、既に構築されているエンティティ選択判断基準モデルをエンティティ選択判断基準モデル３２０として特定する）、および／または構築する（新たなエンティティ選択判断基準モデルをエンティティ選択判断基準モデル３２０として構築する）ように構成することもできる。一例では、予定立案制約(scheduling constraint)が、妹は火曜日の午後に予定されている約束があるが、火曜日の夕方は空いていることを明示するのでもよい（例えば、カレンダー４０２に基づいて）。このように、種々の制約を観察データー４０８から得ることができ、エンティティ選択判断基準モデル４２０を構築するために使用することができる。
[0032] 推奨コンポーネント４１０は、エンティティ選択判断基準モデル４２０を１つ以上の提案エンティティに適用して、誘起イベントに対する推奨４１６を作成するように構成することができる。推奨４１６は、１つ以上の提案エンティティから選択された提案エンティティを含むことができる。例えば、推奨４１６は、ユーザーの妹に連絡が取れる(available)ときにユーザーが妹に電話できるように、提案夕方通話時間４０６を含むのでもよい。推奨コンポーネント４１０は、推奨４１６をユーザーのデバイス４１８にプッシュすることができる。
[0033] 図５は、推奨５０４をユーザーにプッシュするように構成されたシステム５００の一例を示す。システム５００は、誘起イベントに基づいて推奨５０４をユーザーのデバイス５０６にプッシュするように構成された推奨コンポーネント５０２を含むことができる(例えば、現在の日付けが金曜日であり、ユーザーはボブに電話し、トリッシュに電話して、遊園地に行く準備をすることになっている）。例えば、推奨コンポーネント５０２は、ユーザーはボブに電話し（例えば、カレンダーの見出しに基づいて）、トリッシュに電話し（例えば、金曜日にトリッシュに電話したという以前のユーザー行動に基づいて）、そして金曜日に銀行に立ち寄る（例えば、ユーザーがこの週末に遊園地に行くために現金が必要になることを示す電子メールに基づいて）ことを決定することができる。このように、推奨コンポーネント５０２は、ボブに対する１つ以上の提案通話時間、トリッシュに対する１つ以上の提案通話時間、１つ以上の銀行等というような、誘起イベントに対応する１つ以上の提案エンティティを決定することができる。
[0034] 推奨コンポーネント５０２は、観察データーから得られた１つ以上の制約に基づいて、エンティティ選択判断基準モデルを構築することができる（例えば、ユーザーの以前の電話行動に基づいて、ユーザーが通常午前中に電話をかける方を好むというユーザー趣向制約、ユーザーはトリッシュとの通話に準備するために３０分必要とするという第１時間制約、ユーザーとボブとの間における以前の電話行動に基づいて、ユーザーはボブと１時間電話するという第２時間制約、銀行が閉まる前にユーザーが銀行に到着するための営業時間制約等）。このように、推奨コンポーネント５０２はエンティティ選択判断基準モデルを１つ以上の提案エンティティに適用して、推奨５０４を作成することができる。例えば、推奨コンポーネント５０４は、ボブは９：００前は忙しいのでボブに９：３０に電話することをユーザーに推奨する第１提案エンティティ、ユーザーが通話に十分に準備する時間が取れるようにトリッシュに１１：００に電話することをユーザーに推奨する第２提案エンティティ５１０（例えば、ユーザーは準備するのに３０分必要であり、ボブとの通話は通常１時間かかる）、および／またはユーザーが自宅までの運転経路に沿って便利に位置する特定の銀行に到着することができるように、４：００までには仕事場から出発することをユーザーに推奨する第３提案エンティティ５１２を含むことができる。このように、推奨５０６は、一連のイベント（例えば、通話、銀行訪問等）を含むことができる。推奨５０４をユーザーのデバイス５０６にプッシュすることができる。
[0035] 図６は、推奨６０４をユーザーにプッシュするように構成されたシステム６００の一例を示す。システム６００は、誘起イベント（例えば、天候のような実世界値の変化）に基づいて推奨６０４をユーザーのデバイス６０６にプッシュするように構成された推奨コンポーネント６０２を含むことができる。例えば、推奨コンポーネント６０２は、天候は８５°Ｆ晴れであり、ユーザーはプール(water park)で泳ぐことに興味があると判定することができる。このように、推奨コンポーネント６０２は、１つ以上のプールというような、誘起イベントに対応する１つ以上の提案エンティティを決定することができる。
[0036] 推奨コンポーネント６０２は、観察データーから得られた１つ以上の制約（例えば、位置制約、クーポン制約等）に基づいて、エンティティ選択判断基準モデルを構築することができる。推奨コンポーネント６０２は、エンティティ選択判断基準モデルを１つ以上の提案エンティティに適用して、推奨６０４を作成することができる。例えば、推奨６０４は、ユーザーがクーポンを有するプールをユーザーが訪問することを推奨する第１提案エンティティを含むのでもよい。このように、推奨６０４は、このプールへの道順、クーポンを含む電子メールへのリンク、および／または他の情報を含むことができる。推奨６０４をユーザーのデバイス６０６にプッシュすることができる。
[0037] 図７は、推奨７０４をユーザーにプッシュするように構成されたシステム７００の一例を示す。システム７００は、誘起イベント（例えば、ユーザーの車両におけるガソリン量）に基づいて、推奨７０４をユーザーのデバイス７０６にプッシュするように構成された推奨コンポーネント７０２を含むことができる。例えば、推奨コンポーネント７０２は、車両におけるガソリン量が１０％未満であると判定するのでもよい。このように、推奨コンポーネント７０２は、１つ以上のガソリン・スタンドというような、誘起イベントに対応する１つ以上の提案エンティティを決定することができる。
[0038] 推奨コンポーネント７０２は、観察データーから得られた１つ以上の制約（例えば、位置制約、価格制約、遠回り制約等）に基づいて、エンティティ選択判断基準モデルを構築することができる。例えば、ユーザーは通常ガソリンで２５セント以上節約するためには５分以下の遠回りを厭わないかもしれない。推奨コンポーネント７０２は、エンティティ選択判断基準モデルを１つ以上の提案エンティティに適用して、推奨７０４を作成することができる。例えば、推奨７０４は、本来の運転経路よりは５分以内の遠回りになるが、本来の運転経路に沿ってもっと便利に位置すると考えられるガソリン・スタンドよりも３０セント安いガソリンを有する第１ガソリン・スタンドを推奨する第１提案エンティティ７０８を含むことができる。このように、推奨７０４は、ユーザーを第１ガソリン・スタンドに誘導することができる新たな経路をユーザーのために含むことができる。推奨７０４をユーザーのデバイス７０６にプッシュすることができる。
[0039] 更に他の実施形態は、本明細書において紹介した技法の内１つ以上を実現するように構成されたプロセッサー実行可能命令を含むコンピューター読み取り可能媒体を伴う。これらの方法で考案することができるコンピューター読み取り可能媒体の一例を図８に示す。図８では、実施態様８００は、コンピューター読み取り可能媒体８１６（例えば、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−Ｒ、またはハード・ディスク・ドライブのプラッター）を含み、その上に、コンピューター読み取り可能データー８１４がエンコードされる。このコンピューター読み取り可能データー８１４は、一方、本明細書において明記した原理の１つ以上にしたがって動作するように構成された１組のコンピューター命令８１２を含む。１つのこのような実施形態８００では、プロセッサー実行可能コンピューター命令８１２は、例えば、図１の方法例１００の少なくとも一部というような、方法８１０を実行するように構成することができる。他のこのような実施形態では、プロセッサー実行可能命令８１２は、例えば、図２のシステム例２００の少なくとも一部、図３のシステム例３００の少なくとも一部、図４のシステム例４００の少なくとも一部、図５のシステム例５００の少なくとも一部、および／または図６のシステム例６００の少なくとも一部というような、システムを実現するように構成することもできる。当業者には、本明細書において紹介した技法にしたがって動作するように構成された多くのこのようなコンピューター読み取り可能媒体を考案することができよう。
[0040] 以上、構造的特徴および／または方法論的動作に特定的な文言で主題について説明したが、特許請求の範囲において定められている主題は、必ずしも以上で説明した具体的な特徴や動作に限定される訳ではないことは、理解されてしかるべきである。逆に、以上で説明した具体的な特徴や動作は、特許請求の範囲を実現する形態例として開示したまでである。
[0041] 本明細書において使用する場合、「コンポーネント」、「モジュール」、「システム」、「インターフェース」等の用語は、一般に、ハードウェア、ハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせ、ソフトウェア、または実行中のソフトウェアのいずれである、コンピューター関連エンティティを指すことを意図している。例えば、コンポーネントは、プロセッサー上で実行するプロセス、プロセッサー、オブジェクト、実行可能ファイル、実行のスレッド、プログラム、および／またはコンピューターであってもよく、なおもこれらには限定されない。例示として、コントローラー上で実行するアプリケーション、およびこのコントローラーもコンポーネントであることができる。１つ以上のコンポーネントが１つのプロセス内に存在してもよく、および／または実行のスレッドおよびコンポーネントが１つのコンピューター上に局在されても、および／または２つ以上のコンピューター間で分散されてもよい。
[0042] 更に、特許請求する主題は、方法、装置、あるいは標準的なプログラミングおよび／または設計技法を使用して、開示した主題を実現するようにコンピューターを制御するためのソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、またはそのあらゆる組み合わせを生産するための製品として実現することもできる。「製品」という用語は、本明細書において使用する場合、任意のコンピューター読み取り可能デバイスからアクセス可能なコンピューター・プログラム、搬送波、または媒体を包含する(encompass)ことを意図している。勿論、特許請求する主題の範囲や主旨から逸脱することなく、この構成には多くの変更を行うことができることを、当業者は認めよう。
[0043] 図９および以下の論述は、本明細書において明記した構成要素の１つ以上の実施形態を実現するための相応しい計算環境の端的で総合的な説明を表す。図９の動作環境は、適した動作環境の一例に過ぎず、動作環境の使用範囲や機能性に関して限定を示唆することは全く意図していない。計算デバイス例には、パーソナル・コンピューター、サーバ・コンピューター、ハンドヘルドまたはラップトップ・デバイス、移動体デバイス（移動体電話機、パーソナル・ディジタル・アシスタント（ＰＤＡ）、メディア・プレーヤー等のような）、マルチプロセッサー・システム、消費者用電子機器、ミニ・コンピューター、メインフレーム・コンピューター、以上のシステムまたはデバイスの内任意のものを含む分散型計算環境等が含まれるが、これらに限定されるのではない。
[0044] 必須ではないが、実施形態は、１つ以上の計算デバイスによって実行される「コンピューター読み取り可能命令」という一般的なコンテキストで説明される。コンピューター読み取り可能命令は、コンピューター読み取り可能媒体（以下で論ずる）によって流通することができる。コンピューター読み取り可能命令は、機能、オブジェクト、アプリケーション・プログラミング・インターフェース（ＡＰＩ）、データー構造等というようなプログラミング・モジュールとして実現することができ、特定のタスクを実行するかまたは特定の抽象データー型を実装する。通例、コンピューター読み取り可能命令の機能性は、種々の環境において所望通りに、組み合わせるまたは分散させることもできる。
[0045] 図９は、本明細書において提供した１つ以上の実施形態を実現するように構成された計算デバイス９１２を含むシステム９１０の一例を示す。一構成では、計算デバイス９１２は少なくとも１つの処理ユニット９１６とメモリー９１８とを含む。計算デバイスの正確な構成およびタイプに応じて、メモリー９１８は、揮発性（例えば、ＲＡＭのような）、不揮発性（例えば、ＲＯＭ、フラッシュ・メモリー等のような）、またはこれら２つの何らかの組み合わせとするとよい。この構成を、図９において、破線９１４によって示す。
[0046] 他の実施形態では、デバイス９１２は追加の特徴および／または機能性を含んでもよい。例えば、デバイス９１２は、限定されるのではないが、磁気ストレージ、光ストレージ等を含む追加のストレージ（例えば、リムーバブルおよび／または非リムーバブル）を含んでもよい。このような追加のストレージを図９においてストレージ９２０によって例示する。一実施形態では、本明細書において提供した１つ以上の実施形態を実現するためのコンピューター読み取り可能命令は、ストレージ９２０に入れることもできる。また、ストレージ９２０は、オペレーティング・システム、アプリケーション・プログラム等を実装するための他のコンピューター読み取り可能命令を格納することもできる。コンピューター読み取り可能命令は、例えば、処理ユニット９１６による実行のために、メモリー９１８にロードすることができる。
[0047] 「コンピューター読み取り可能媒体」という用語は、本明細書において使用する場合、コンピューター記憶媒体を含む。コンピューター記憶媒体は、揮発性および不揮発性、リムーバブルおよび非リムーバブル媒体を含み、コンピューター読み取り可能命令または他のデーターのような情報の格納のための任意の方法または技術で実現される。メモリー９１８およびストレージ９２０は、コンピューター読み取り可能媒体の例である。コンピューター記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュ・メモリーまたは他のメモリー技術、ＣＤ−ＲＯＭ、ディジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）または他の光ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク・ストレージまたは他の磁気記憶デバイス、あるいは所望の情報を格納するために使用することができそしてデバイス９１２によってアクセスすることができるあらゆる他の媒体を含むが、これらに限定されるのではない。このようなコンピューター記憶媒体はいずれも、デバイス９１２の一部であってもよい。
[0048] また、デバイス９１２は、デバイス９１２が他のデバイスと通信することを可能にする通信接続（１つまたは複数）９２６も含むことができる。通信接続（１つまたは複数）９２６は、モデム、ネットワーク・インターフェース・カード（ＮＩＣ）、統合ネットワーク・インターフェース、無線周波数送信機／受信機、赤外線ポート、ＵＳＢ接続、または計算デバイス９１２を他の計算デバイスに接続するための他のインターフェースを含むことができるが、これらに限定されるのではない。通信接続（１つまたは複数）９２６は、有線接続またはワイヤレス接続を含むことができる。通信接続（１つまたは複数）９２６は、通信媒体を送信および／または受信することができる。
[0049] 「コンピューター読み取り可能媒体」という用語は、通信媒体を含むことができる。通信媒体は、通例、搬送波のような「変調データー信号」または他の移送メカニズムにコンピューター読み取り可能命令または他のデーターを具体化し、あらゆる情報配信媒体を含む。「変調データー信号」という用語は、この信号に情報をエンコードするような仕方でその特性の１つ以上が設定または変化させられた信号を含むことができる。
[0050] デバイス９１２は、キーボード、マウス、ペン、音声入力デバイス、タッチ入力デバイス、赤外線カメラ、ビデオ入力デバイス、および／またはあらゆる他の入力デバイスというような、入力デバイス（１つまたは複数）９２４を含むことができる。また、１つ以上のディスプレイ、スピーカー、プリンター、および／またはあらゆる他の出力デバイスというような出力デバイス（１つまたは複数）９２２も、デバイス９１２に含むことができる。入力デバイス（１つまたは複数）９２４および出力デバイス（１つまたは複数）９２２は、有線接続、ワイヤレス接続、またはそのいずれかの組み合わせによって、デバイス９１２に接続することができる。一実施形態では、他の計算デバイスからの入力デバイスまたは出力デバイスを計算デバイス９１２の入力デバイス（１つまたは複数）９２４または出力デバイス（１つまたは複数）９２２として使用することもできる。
[0051] 計算デバイス９１２のコンポーネントは、バスのような種々の相互接続によって接続されてもよい。このような相互接続は、ＰＣＩ Expressのような周辺コンポーネント相互接続（ＰＣＩ）、ユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）、firewire（IEEE 1394)、光バス構造等を含むことができる。他の実施形態では、計算デバイス９１２のコンポーネントは、ネットワークによって相互接続されてもよい。例えば、メモリー９１８は、ネットワークによって相互接続された異なる物理位置に配置された多数の物理メモリー・ユニットで構成されてもよい。
[0052] 当業者は、コンピューター読み取り可能命令を格納するために利用される記憶デバイスをネットワークを跨がって分散させてもよいことを認めるであろう。例えば、ネットワーク９２８を介してアクセス可能な計算デバイス９３０が、本明細書において提要した１つ以上の実施形態を実現するためのコンピューター読み取り可能命令を格納することもできる。計算デバイス９１２は、計算デバイス９３０にアクセスし、実行のために、コンピューター読み取り可能命令の一部または全部をダウンロードすることができる。あるいは、計算デバイス９１２は、必要に応じて、コンピューター読み取り可能命令の断片(pieces)をダウンロードするのでもよく、または一部の命令を計算デバイス９１２において実行し、一部を計算デバイス９３０において実行するのでもよい。
[0053] 実施形態の種々の動作が、本明細書において示された。一実施形態では、説明した動作の１つ以上が、１つ以上のコンピューター読み取り可能媒体上に格納されたコンピューター読み取り可能命令を構成することができ、計算デバイスによって実行されると、この計算デバイスに、説明した動作を実行させる。これらの動作の一部または全部を説明した順序は、これらの動作が必然的に順序に依存することを暗示するように解釈してはならない。この説明の恩恵を得た当業者には、代わりの順序付けも認められよう。更に、本明細書において示した各実施形態において、必ずしも全ての動作があるとは限らないことは理解されよう。
[0054] 更に、「一例の」という単語は、例、実例、または例示として供することを意味するために使用されている。本明細書において「一例」として説明した態様または構造(design)はいずれも、他の態様または設計に対して必ずしも有利であるとは解釈されない。むしろ、一例のという単語の使用は、具体的に概念を紹介することを意図している。本願において使用する場合、「または」という用語は、排他的な「または」ではなく、包含的な「または」を意味することを意図している。即ち、別段明示されない限り、または文脈から明らかでない限り、「ＸはＡまたはＢを採用する」とは、自然な包含的置換のいずれをも意味することを意図している。即ち、ＸがＡを採用する、ＸがＢを採用する、またはＸがＡおよびＢの双方を採用する場合、以上の場合のいずれにおいても、「ＸはＡまたはＢを採用する」が満たされる。加えて、本願および添付する特許請求の範囲において使用する場合、単数形を対象にすることが別段明示されていない限り、または文脈から明らかでない限り、冠詞「ａ」および「ａｎ」は、一般に、「１つ以上」を意味すると解釈することができる。また、ＡおよびＢ等(and/or the like)の少なくとも１つは、通常、ＡまたはＢあるいはＡおよびＢ双方を意味する。
[0055] また、本開示は、１つ以上の実施態様に関して示し説明したが、本明細書および添付図面の読解(reading and understanding)に基づいて、同等の変形(alteration)および変更(modification)が当業者には想起されよう。本開示は、このような変更および変更を全て含み、以下の請求項の範囲によってのみ限定されるものとする。特に、以上で説明したコンポーネント（例えば、エレメント、リソース等）によって実行される種々の機能に関して、このようなコンポーネントを説明するために使用された用語は、別段指示されていなければ、説明されたコンポーネントの指定された機能を実行するあらゆるコンポーネントに対応し（例えば、機能的に同等なコンポーネント）、本明細書において例示された本開示の実施態様例において当該機能を実行する、開示された構造と構造的に同等でなくてもよい。加えて、本開示の特定的な特徴について、様々な実施態様の内１つだけに関して開示したが、このような特徴は、あらゆる所与のまたは特定の用途に望まれるようにまたは有利であるように、他の実施態様の１つ以上の他の特徴と組み合わせることもできる。更に、「含む」(includes)、「有する」(having, has)、「と」(with)という用語またはこれらの変形が詳細な説明または特許請求の範囲において使用される限りにおいて、このような用語は、「備える」(comprising)と同様に、包含的であることを意図している。

Claims (10)

  1. 推奨をユーザーにプッシュする方法であって、
    ユーザーに関連する誘起イベントを特定するステップと、
    前記誘起イベントに対応する１つ以上の提案エンティティを決定するステップと、
    前記誘起イベントに関連する観察データーから得られた１つ以上の制約に基づいて、エンティティ選択判断基準モデルを構築するステップと、
    前記エンティティ選択判断基準モデルを前記１つ以上の提案エンティティに適用して、前記誘起イベントに対する推奨を作成するステップであって、前記推奨が、前記１つ以上の提案エンティティから選択された提案エンティティを含む、ステップと、
    前記推奨を、前記ユーザーに関連するデバイスにプッシュするステップと、
    を含む、方法。
  2. 請求項１記載の方法において、前記誘起イベントが、前記ユーザーによる活動の以前の実行に基づいて、ユーザーが前記活動を実行するという推論に対応する、方法。
  3. 請求項１記載の方法において、前記プッシュするステップが、
    前記推奨に対するユーザーの要請なく、前記推奨をプッシュする、方法。
  4. 請求項１記載の方法において、エンティティ選択判断基準モデルを構築する前記ステップが、
    天候制約、ガソリン制約、交通制約、会員制約、価格制約、クーポン制約、営業時間制約、ユーザー趣向制約、距離制約、駐車場／距離制約(parking lot to destination distance)、時間制約、または被観察行動制約の内少なくとも１つに基づいて、前記エンティティ選択判断基準モデルを構築するステップを含む、方法。
  5. 請求項１記載の方法であって、
    実世界値の変化に基づいて誘起される被観察ユーザー行動に基づいて、１組の誘起イベントを作成するステップを含む、方法。
  6. 推奨をユーザーにプッシュするシステムであって、
    推奨コンポーネントを含み、前記推奨コンポーネントが、
    ユーザーに関連する誘起イベントを特定し、
    前記誘起イベントに対応する１つ以上の提案エンティティを決定し、
    前記誘起イベントに関連する観察データーから得られた１つ以上の制約に基づいて、エンティティ選択判断基準モデルを構築し、
    前記エンティティ選択判断基準モデルを前記１つ以上の提案エンティティに適用して、前記誘起イベントに対する推奨を作成し、前記推奨が、前記１つ以上の提案エンティティから選択された提案エンティティを含み、
    前記推奨を、前記ユーザーに関連するデバイスにプッシュする、
    ように構成される、システム。
  7. 請求項６記載のシステムにおいて、前記推奨コンポーネントが、
    前記ユーザーによる活動の以前の実行に基づいて、ユーザーが前記活動を実行するという推論を行い、
    前記推論に基づいて、前記誘起イベントを特定する、
    ように構成される、システム。
  8. 請求項６記載のシステムにおいて、前記推奨コンポーネントが、
    前記推奨に対するユーザー要請なく、前記推奨をプッシュするように構成される、システム。
  9. 請求項６記載のシステムにおいて、前記推奨コンポーネントが、
    前記エンティティ選択判断基準モデル内における１つ以上の制約に基づいてプッシュ時刻を決定し、前記プッシュ時刻が前記ユーザーによって予め定められたのではなく、
    前記プッシュ時刻において前記推奨をプッシュする、
    ように構成される、システム。
  10. 請求項６記載のシステムにおいて、
    前記観察データーが、以前のユーザー活動、ユーザー活動のパターン、ユーザー製品趣向、ユーザー業務趣向、ユーザー時間趣向、またはユーザー価格趣向の内少なくとも１つを含む、システム。
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