JP2016181275A - ユーザーの挙動、関心、及び嗜好の理解への発見の使用 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの関心がどこにあるかを、ユーザの活動の状況に応じて識別することができる方法及びシステムを提供する。
【解決手段】方法及びシステムは、第１のメディアソースに関するユーザーの活動に関連付けられたソースコンテンツを識別することを含むことができる。発見コンテンツは、ソースコンテンツに基づいて１つ又は複数の追加のメディアソースから捕捉することができ、発見コンテンツの少なくとも一部がソースコンテンツと関連性を有しない場合、発見コンテンツをユーザーに提示することができる。発見コンテンツからの一つ又は複数のユーザ選択を検出し、ユーザ選択に基づいて、ソースコンテンツと発見コンテンツの違いを識別する。
【選択図】図１

Description

［関連出願の相互参照］
本願は、２０１１年９月１２日に出願された米国仮特許出願第６１／５３３，４５７号の優先権の利益を主張するものである。

従来の検索エンジンは、ユーザーを特定の最終目標に導こうとして、ユーザーによって入力されたキーワード又はトピックに基づいて検索結果を選択することができる。そのような戦略は、ユーザーの挙動、関心、及び嗜好を理解するにあたり最も効率的ではないことがある。

本発明の実施形態の様々な利点が、以下の明細書及び添付の特許請求の範囲を読むことによって、及び以下の図面を参照することによって当業者には明らかになろう。

一実施形態による発見コンテンツを識別する方式の一例のブロック図である。 一実施形態による発見アーキテクチャの一例のブロック図である。 一実施形態による発見コンテンツを識別する方法の一例のフローチャートである。 一実施形態によるコンピューティングプラットフォームの一例のブロック図である。

実施形態は、命令セットを有する少なくとも１つのコンピュータアクセス可能な記憶媒体を含むことができ、命令は、プロセッサによって実行される場合、コンピュータに、第１のメディアソースに関するユーザーの活動に関連付けられたソースコンテンツを識別させる。命令はまた、コンピュータに、ソースコンテンツに基づいて１つ又は複数の追加のメディアソースから発見コンテンツを捕捉させ、発見コンテンツの少なくとも一部がソースコンテンツと関連性を有しない場合、発見コンテンツをユーザーに提示させることもできる。

実施形態はまた、表示装置と、第１のメディアソースに関するユーザーの活動に関連付けられたソースコンテンツを識別するソースモジュールとを有するコンピューティングプラットフォームを含むこともできる。プラットフォームはまた、ソースコンテンツに基づいて１つ又は複数の追加のメディアソースから発見コンテンツを捕捉する発見モジュールと、発見コンテンツの少なくとも一部がソースコンテンツと関連性を有しない場合、表示装置を介して発見コンテンツをユーザーに提示する提示モジュールとを含むこともできる。

他の実施形態は、第１のメディアソースに関するユーザーの活動に関連付けられたソースコンテンツを識別し、ソースコンテンツに基づいて１つ又は複数の追加のメディアソースから発見コンテンツを捕捉するロジックを有する装置を含むこともできる。ロジックはまた、発見コンテンツの少なくとも一部がソースコンテンツと関連性を有しない場合、発見コンテンツをユーザーに提示することもできる。

加えて、実施形態は、命令セットを有する少なくとも１つのコンピュータアクセス可能な記憶媒体を含むことができ、命令は、プロセッサによって実行される場合、コンピュータに、第１のメディアソースに関するユーザーの活動に関連付けられたソースコンテンツを識別させる。ソースコンテンツは、メタデータ、１つ又は複数のキーワード、歌詞、字幕付き情報、副題情報、ビデオ情報、及びオーディオ情報のうち１つ又は複数を含むことができる。命令はまた、コンピュータに、ソースコンテンツに基づいて１つ又は複数の追加のメディアソースから発見コンテンツを捕捉させ、発見コンテンツの少なくとも一部がソースコンテンツと関連性を有しない場合、発見コンテンツをユーザーに提示させることもできる。さらに、命令は、コンピュータに、発見コンテンツからの１つ又は複数のユーザー選択を検出させ、１つ又は複数のユーザー選択に基づいて、ソースコンテンツと発見コンテンツとの間の１つ又は複数の違い（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ）を識別させることもできる。さらに、命令は、コンピュータに、１つ又は複数の違いが、ユーザーが活動の間に人々のグループに関連付けられるか否かに依存するか否かを判断させ、１つ又は複数の違いがメディアプラットフォーム依存であるか否かを判断させることもできる。命令はまた、コンピュータに、ソースコンテンツ、発見コンテンツ、１つ又は複数のユーザー選択、１つ又は複数の違い、及び１つ又は複数のマクロコンテンツ分野に基づいて加重データセットを作成させることもできる。

さらに、実施形態は、ユーザーの活動に関連付けられたソースコンテンツが、第１のメディアソースに関して識別される、コンピュータ実施方法を含むことができ、ソースコンテンツは、メタデータ、１つ又は複数のキーワード、歌詞、字幕付き情報、副題情報、ビデオ情報、及びオーディオ情報のうち１つ又は複数を含む。方法はまた、ソースコンテンツに基づいて１つ又は複数の追加のメディアソースから発見コンテンツを捕捉することと、発見コンテンツの少なくとも一部がソースコンテンツと関連性を有しない場合、発見コンテンツをユーザーに提示することと、発見コンテンツからの１つ又は複数のユーザー選択を検出することとを提供することもできる。加えて、方法は、１つ又は複数のユーザー選択に基づいて、ソースコンテンツと発見コンテンツとの間の１つ又は複数の違いを識別することと、ソースコンテンツ、発見コンテンツ、１つ又は複数のユーザー選択、及び１つ又は複数の違いに基づいて、１つ又は複数のマクロコンテンツ分野を識別することとを含むことができる。さらに、方法は、１つ又は複数の違いが、ユーザーが活動の間に人々のグループに関連付けられるか否かに依存するか否かを判断することと、１つ又は複数の違いがメディアプラットフォーム依存であるか否かを判断することと、ソースコンテンツ、発見コンテンツ、１つ又は複数のユーザー選択、１つ又は複数の違い、及び１つ又は複数のマクロコンテンツ分野に基づいて加重データセットを作成することとを含むことができる。

これより図１を参照して、発見コンテンツを識別する方式１０が示される。一般に、ユーザー／消費者のソース活動１２を識別することができ、ソース活動１２は、例えば、テレビ（ＴＶ）を見ること、音楽を聴くこと、本を読むこと等を含むことができる。１つ又は複数のトピック及び／又はキーワードをソース活動１２から引き抜く／抽出することができる。トピック／キーワードはウェブに基づいてもよく、ローカルにタグ付けしてもよく、メタデータ対応等であってもよい。例えば、音楽の歌詞、オーディオブック及び電子書籍のテキストトラック、周囲ビデオ若しくはオーディオ情報、字幕情報若しくは副題等の埋め込みテキスト、又は任意の他の関連するメタデータを全て、ソース活動１２から抽出することができる。

図示の例では、ソース活動１２を用いて、発見コンテンツ１４を１つ又は複数の追加のメディアソースから捕捉する。発見コンテンツ１４はユーザーに提示することができ、ユーザーは発見コンテンツ１４から選択することができ、更なる発見コンテンツ１６、１８の識別に繋げることができる。例えば、ユーザーが米国海軍についてのニュースを見ている間、字幕又は副題の言葉として「ハワイ」という用語に直面する場合、ハワイを使用して、広範囲のソースからコンテンツを識別し捕捉することができる。多くのタイプのハワイ関連コンテンツ（例えば、写真、レシピ、音楽、建築物、ハワイの人々及び人々の伝記、アウトリガー、ソーシャルネットワーキングメッセージ、製品等）をユーザーに提示することができる。そのような例では、提供されるウェブソース又はユーザーがソースポイントとして選択するウェブサービスに応じて、提示されるコンテンツのいずれも全く軍事関連ではないことがあるか、又はいくらかが軍事関連であることがある。したがって、発見コンテンツ１４、１６、１８の少なくとも一部は、設計によりソース活動１２から抽出されるコンテンツと関連性を有しないことがある。

例えば、提示された発見コンテンツからのユーザーの選択は、多くの関心分野、すなわち、新しい関心分野又は古い関心分野に分岐することができる。このようにして、ユーザーの関心が変化し、進化又は発展するにつれて、ユーザーの関心は、識別されるのみならず、成長し、新しい物事を学習又は経験する機会をユーザーに積極的に提示するのにも用いられる。したがって、図示の手法は、ユーザーの過去の関心の履歴ビューというよりもむしろ、前向きなパスの表現及び特定のユーザーが向かう傾向の関心分野が何であるかを事前対応により特定し方向付けるメカニズムである。

最終的に、個人のユーザー（検索によって作成される集約されたコンセンサスとは対照的に）のそのような理解は、他の関心分野への関係を有することがある、関心分野に基づくユーザーについての情報の別の側面を提供する。図示の手法は、ユーザーを喜ばせ、楽しませ、驚かせるために関心のある物事をユーザーに提示する事前対応的メカニズムを提供することもできる。実際に、これらの関心のあるコンテンツの部分は、ユーザーに関心を生み出し、その分野でのより関連度の高いコンテンツへの要求に拍車をかけることができる。簡単に言えば、図示の方式１０は、セレンディピティに基づいて探索のランダム性と、関心及びアイディアの拡大とを表すことができ、既知の関心を補強するのみならず、エンドユーザー側での新しい関心を識別又は生み出すこともできる。

特に、ユーザーの応答はデータセットに捕捉することができ、データセットは、ソース活動１２及び／又はコンテンツ、結果的なエンドユーザー選択の発見コンテンツ１４、１６、１８、及び続くユーザーの行動に基づいて連想リンクされる。データセットを用いて、同じ又は異なるプラットフォームでの異なる時間／日にちでの複数のイベント及びそれらの結果を比較し関連付けることができる。そのような手法は、様々な状況に基づいてユーザーの関心及び好みを理解する加重データセットを作成することができる。

図示の手法は、発見プロセス中にユーザーに紹介された新しい関心分野をハイライトすることもできる。したがって、ユーザーの傾向、ユーザーが発見し、好む新しい物事（新しい機会を表す）に対するより大きな理解を達成することができる。実際に、発見コンテンツ１４、１６、１８は、マクロ関心分野に関してユーザーが実際に向かう方向をハイライトすることができる。例えば、「探検」は、異なるタイプの歴史ドキュメンタリー、ショッピングショー、及び料理ショーを見ているときの、ユーザーの発見された関心の観測にわたるハワイ、ニューギニア、ニュージーランド、ガラパゴス諸島とのリンクされた違いに基づいて、傾向として識別することができる。

ハワイの例に関して特に留意することは、通常の検索エンジンが単に、１つ又は複数のクラウドサーバーから、最も人気があるか、又は人口統計学的に関連があるハワイ関連の項目を返すことしかできないことである。しかしながら、本明細書に記載の発見システムでは、ユーザーに、非線形コンテンツを提示する（例えば、ＴＶ視聴等の主経験に直接関係しない項目を発見する）ことができる。したがって、ユーザーがハワイへの関心がより薄く、隔絶された熱帯の島及び探検により深い関心があると判断することができる。さらに、発見手法は、クラウド内の統計学的に大きなデータセットに情報を集約することに頼らなくてもよい（しかし、これも選択肢の１つである）。むしろ、データは、薄められていない形態で個人に対して個人化することができる。その結果、各プラットフォームが独自のユーザーコンテキスト及び嗜好情報を有するため、ユーザーデータの全体精度を各ユーザー固有にすることができる。

加えて、図示の方式１０は、より広い発見フレームワークに拡張することができ、このフレームワークでは、同世帯内の複数のユーザーに関して、又は互いに対話し、同じ主経験内で視聴若しくは共有している場合がある接続された友人に関して発見データが追跡される。簡単に言えば、図示の手法１０は、グループ設定において嗜好及び選択がいかに変化する場合があるか（例えば、家族対ユーザーが１人で携わっているとき）を理解できるようにすることができる。

図２は、抽出器２２を用いて、装置及び／又はＴＶ２４等のメディアソースに関するユーザー活動に基づいてメタデータ（例えば、タグ、キーワード等）２６を識別するアーキテクチャ２０を示す。図示の例では、メタデータ２６は発見エンジン２８に供給され、発見エンジン２８は、１つ又は複数の追加のメディア発見ソース３０を識別し、既に論述したように、発見コンテンツ１４、１６、１８（図１）等の発見コンテンツについてのクエリ３２をこれらのソース３０に発行する。ソース３０から得られた発見コンテンツは、発見エンジン２８のユーザーインターフェース（ＵＩ）又は他の適するインターフェースを介してユーザーに提示することができ、加重データセット３４は、様々な状況でのユーザーの関心及び好みに基づいて作成し保持することができる。

例えば、従来の検索エンジンは、ユーザーがテキスト欄にタイプしたパラメーターを用いて、「正しい」答えを見つけることができるが、図示のアーキテクチャ２０は、最終的な結果に関して、ユーザーがアクセス可能な入力欄にも頼らず、検索にも頼らない。その代わり、図示のアーキテクチャ２０は、人物の活動／経験（例えば、その人物が何をしているか、何がその人物を楽しませるか、又は何がその人物を教育するか、その人物がどのウェブサービスを選ぶか等）を入力として使用する。この入力を用いて、発見データを捕捉することができ、発見データは、その人物の一般的な関心分野をハイライトすることができる。発見データを用いて、エンドユーザーの特定の関心に向けてターゲットコンテンツを調整するのに用いることができる追加の変更及び係数を生成することもできる。加えて、発見データは、将来エンドユーザーに提示する新しい分野の識別を可能にし得る。

したがって、図示のアーキテクチャ２０に反映される概念は、「主経験」、「発見経験」、「違い」、及び「マクロ」と見なすことができる。主経験は、ユーザーのメインフォーカス、例えば、ＴＶを見ること、音楽を聴くこと、又は本若しくは電子書籍を読むこと等として特徴付けることができる。他方、発見経験は、同じプラットフォーム又は異なるプラットフォームで直面する／行うことができるとともに、ユーザーが新しい関心のあるコンテンツ（及びどのタイプのコンテンツ）に対してオープンであるか否かを判断するために、新しくかつ関連性を有しない概念をユーザーに紹介する経験として見ることができる。

違いはまた、ユーザーによって選択された発見コンテンツが、或る関心へのトリガーとして、又はエンドユーザーの個々の関心をリンクするより広いフレームワークを提供するより大きなマクロの部分として、主経験の拡大を表すことができるという意味で識別することができる。そのような違いは、複数の主経験（例えば、ＴＶ及び電子書籍）からユーザーの関心を拡大することができ、ユーザーが自律的に行動すること、又は人々のグループと共に行動し、それらの人々の行動が、関心のある発見コンテンツを選択するにあたり他人の関心及び判断に影響を及ぼすこと、の結果としてもたらされる関連付けを拡大することができる。

既に述べたように、マクロは、個々の選択の統合に役立つより大きなコンテンツ領域を構成することができる。例えば、複数の地理的場所、製品タイプ及び活動の選択は、「冒険」領域に「マクロ化する（ｍａｃｒｏ'ｄ）」ことができ、ユーザーのタイプ、及び主経験のトピックの範囲を更に超える拡大に関して発見コンテンツがいかにアグレッシブであり得るかを識別するのに役立つ。

これより図３を参照して、発見コンテンツを識別する方法３６を示す。図示の方法３６は、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ファームウェア、マイクロコード等の機械可読若しくはコンピュータ可読記憶媒体、例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、相補型金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）、若しくはトランジスタ−トランジスタ論理（ＴＴＬ）技術等の回路技術を用いる固定機能ハードウェア、又はそれらの任意の組み合わせに記憶された実行可能論理命令セットとして実施することができる。例えば、方法３６に示される動作を実行するコンピュータプログラムコードは、例えば、Ｃ＋＋等のオブジェクト指向プログラミング言語及び「Ｃ」プログラミング言語又は同様のプログラミング言語等の従来の手続き型プログラミング言語を含む１つ又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで書くことができる。さらに、図示の機能の様々な態様は、上述した回路技法のうち任意のものを用いてプロセッサの埋め込みロジックとして実装することができる。

図示の処理ブロック３８は、第１のメディアソースに関するユーザーの活動に関連付けられたソースコンテンツを識別することを提供する。既に述べたように、活動は、ビデオプログラミングを見ること、オーディオコンテンツを聴くこと、読書等を含むことができる。発見コンテンツは、ブロック４０において、ソースコンテンツに基づいて１つ又は複数の他のメディアソースから捕捉することができ、図示のブロック４２は、発見コンテンツの少なくとも一部が、ソースコンテンツに関して十分に関連性を有していないか否か（例えば、「非関連性閾値」を満たすか否か）を判断する。十分に関連性を有している場合、発見コンテンツの捕捉を繰り返すことができる。その他の場合、ブロック４４において、発見コンテンツをユーザーに提示することができる。

図４はコンピューティングプラットフォーム６４を示し、このプラットフォームは、プロセッサ６６と、システムメモリ６８と、プラットフォームコントローラーハブ（ＰＣＨ：Ｐｌａｔｆｏｒｍ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ｈｕｂ）７０と、大容量記憶装置（例えば、ハードディスクドライブ／ＨＤＤ、光ディスク、フラッシュメモリ等）７２と、ネットワークインターフェース／コントローラー７４と、１つ又は複数のユーザーインターフェース（ＵＩ）装置７６と、様々な他のコントローラー（図示せず）とを有する。プラットフォーム６４は、例えば、ラップトップ、個人情報端末（ＰＤＡ）、無線スマートフォン、メディアプレーヤー、撮像装置、モバイルインターネット装置（ＭＩＤ：Ｍｏｂｉｌｅ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｄｅｖｉｃｅ）、スマートフォン、スマートタブレット等の任意のスマート装置、又はそれらの任意の組み合わせの一部分とすることができる。加えて、プラットフォーム６４は、スマートＴＶ、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、サーバー、ワークステーション等の一部分とすることができる。したがって、プロセッサ６６は、記憶された論理命令セットを実行可能な１つ又は複数のプロセッサコアと、システムメモリ６８と通信する集積メモリコントローラー（ＩＭＣ：Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｍｅｍｏｒｙ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）７８とを含むことができる。例えば、システムメモリ６８は、例えば、デュアルインラインメモリモジュール（ＤＩＭＭ）、スモールアウトライン（ＤＩＭＭ）（ＳＯＤＩＭＭ：Ｓｍａｌｌ Ｏｕｔｌｉｎｅ ＤＩＭＭ）等のメモリモジュールとして構成されるダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）を含むことができる。

図示の例では、プロセッサ６６はロジック８０を実行するように構成され、ロジック８０は、第１のメディアソースに関するユーザーの活動に関連付けられたソースコンテンツを識別し、ソースコンテンツに基づいて１つ又は複数の追加のメディアソースから発見コンテンツを捕捉し、発見コンテンツの少なくとも一部がソースコンテンツと関連性を有しない場合、ＵＩ装置７６を介して発見コンテンツをユーザーに提示する。したがって、例えば、ロジック８０は、既に論述した方法３６（図３）の１つ又は複数の態様を実施するソースモジュール、発見モジュール、及び／又は提示モジュールを含むことができる。

図示のＰＣＨ７０は、チップセットのサウスブリッジと呼ばれることもあり、ホスト装置として機能し、ネットワークコントローラー７４と通信することができ、ネットワークコントローラー７４は、例えば、セルラ電話（例えば、広帯域符号分割多元アクセス／Ｗ−ＣＤＭＡ（ユニバーサルモバイル電気通信システム／ＵＭＴＳ）、ＣＤＭＡ２０００（ＩＳ−８５６／ＩＳ−２０００）等）、Ｗｉ−Ｆｉ（無線フィディリティ、例えば、米電気電子技術者協会／ＩＥＥＥ８０２．１１−２００７、無線ローカルエリアネットワーク／ＬＡＮ媒体アクセス制御（ＭＡＣ）及び物理層（ＰＨＹ）仕様）、ＬＲ−ＷＰＡＮ（低速無線パーソナルエリアネットワーク、例えば、ＩＥＥＥ８０２．１５．４−２００６）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）（例えば、ＩＥＥＥ８０２．１５．１−２００５、無線パーソナルエリアネットワーク）、ＷｉＭａｘ（例えば、ＩＥＥＥ８０２．１６−２００４、ＬＡＮ／ＭＡＮ広帯域無線ＬＡＮ）、ＧＰＳ（全地球測位システム）、拡散スペクトル（例えば、９００ＭＨｚ）、及び他のＲＦ（高周電波）電話通信技術目的等の広範囲の目的でオフプラットフォーム無線通信機能を提供することができる。

ネットワークコントローラー７４は、オフプラットフォーム有線通信（例えば、ＲＳ−２３２（電子工業会／ＥＩＡ）、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）（例えば、ＩＥＥＥ８０２．３−２００５）、電力線通信（例えば、Ｘ１０、ＩＥＥＥ Ｐ１６７５）、ＵＳＢ（例えば、ユニバーサルシリアルバス、例えば、ＵＳＢ仕様３．０、改訂１．０、２００８年１１月１２日、ＵＳＢ実施フォーラム）、ＤＳＬ（デジタル加入者回線）、ケーブルモデム、Ｔ１接続等）の機能を提供することもできる。一例では、プラットフォーム６４は、ネットワークコントローラー７４を用いて、既に論述したＴＶ２４（図２）等の別の装置からのソースコンテンツを取得する。ＵＩ（例えば、タッチスクリーン、液晶ディスプレイ／ＬＣＤ、発光ダイオード／ＬＥＤ、キーボード、マウス等）装置７６は、ユーザーがプラットフォーム６４と相互作用し、プラットフォーム６４からの情報を知覚できるようにすることが可能であり得る。

したがって、検索の拡張として、又は検索と並行して、本明細書に記載の技法は、事後対応的ではなく事前対応的であることができる。実際に、提示される発見コンテンツの公称的な割合は、意図的に、主経験のその瞬間でのユーザーのリアルタイム経験を反映するキーワード及びメタデータの使用に基づいて、コアトピックと関連性を有しないものして指定することができる。選択された発見コンテンツは、ユーザーが１人であるとき、又は他人といるときに提示し追跡することができるため、挙動の差及び何に関心を有する傾向があるかは、これらの異なる状況下で識別することができる。

さらに、主経験と発見されたコンテンツ選択プロセスとの間の連想発見リンクを使用して、ユーザーのよりよい理解を達成することができる。加えて、複数の主経験の結果を用いて、主経験のタイプ、どのプラットフォームが使用中であるか、及びユーザーが１人であるか、それとも友人又は家族と一緒であるかに基づいて、発見トピックの加重嗜好、新しいコンテンツへのオープンさを求めることができる。

本発明の実施形態の或る特定の態様は、ハードウェア、ソフトウェア、又はハードウェアとソフトウェアとの組み合わせを用いて実施することができ、１つ若しくは複数のコンピュータシステム又は他の処理システムで実施することができる。プログラムコードを、入力装置を用いて入力されたデータに適用して、説明された機能を実行し、出力情報を生成することができる。出力情報は１つ又は複数の出力装置に適用することができる。実施形態を、マルチプロセッサシステム、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ等を含む様々なコンピュータシステム構成を用いて実施可能なことを当業者は理解することができる。実施形態はまた、分散コンピューティング環境で実施することもでき、分散コンピューティング環境では、通信ネットワークを通してリンクされたリモート処理装置によってタスクを実行することができる。

各プログラムは、高水準手続き型プログラミング言語又はオブジェクト指向プログラミング言語で実装して、処理システムと通信することができる。しかしながら、プログラムは、所望であればアセンブリ言語又は機械語で実装することができる。いずれの場合でも、言語はコンパイル又は解釈実行することができる。

プログラム命令を用いて、命令がプログラムされた汎用処理システム又は専用処理システムに本明細書に記載の方法を実行させることができる。代替的には、方法は、方法を実行するハードワイヤード論理を含む特定のハードウェア構成要素又はプログラムされたコンピュータ構成要素とカスタムハードウェア構成要素との任意の組み合わせによって実行することができる。本明細書に記載の方法は、コンピュータプログラム製品として提供することができ、コンピュータプログラム製品は、命令を記憶した少なくとも１つの機械可読媒体を含むことができ、命令を用いて、方法を実行するように処理システム又は他の電子装置をプログラムすることができる。本明細書において用いられる「機械可読媒体」又は「機械アクセス可能な媒体」という用語は、機械により実行され、機械に本明細書に記載のいずれか１つの方法を実行させる命令シーケンスを記憶するか、又は符号化することが可能な任意の媒体を含むものとする。したがって、「機械可読媒体」及び「機械アクセス可能な媒体」という用語は、限定ではないが、固体状態メモリ、光ディスク及び磁気ディスク、並びにデータ信号を符号化する搬送波を含むことができる。さらに、当分野では、動作を行うか、又は結果を生じさせるものとして、様々な形態で（例えば、プログラム、手順、プロセス、アプリケーション、モジュール、ロジック等）ソフトウェアのことを述べることが一般的である。そのような表現は単に、処理システムによってソフトウェアを実行して、プロセッサに動作を実行させるか、又は結果を生成させることを述べる省略表現にすぎない。

本明細書では、「結合される」という用語は、直接的であれ間接的であれ、該当する構成要素間の任意のタイプの関係を指すために用いることができ、電気的接続、機械的接続、流体的接続、光学的接続、電磁的接続、電気機械的接続、又は他の接続に適用することができる。加えて、本明細書では、「第１の」、「第２の」等の用語は、論述を容易にするためにのみ用いることができ、別段の指示がない限り、特定の時間的又は経時的意味を有さない。

本発明の様々な実施形態について上述したが、本発明の様々な実施形態が単なる例示として提示され、限定ではないことを理解されたい。添付の特許請求の範囲に規定される本発明の趣旨及び範囲から逸脱せずに、形態及び詳細の様々な変更を行うことが可能なことが当業者には理解されよう。したがって、本発明の幅及び範囲は、上記の例示的な実施形態のいずれによっても限定されるべきではなく、添付の特許請求の範囲及びその均等物に従って規定されるべきである。

Claims (30)

1. コンピュータに、
   第１のメディアソースに関するユーザーの活動に関連付けられたソースコンテンツを識別する手順であって、前記ソースコンテンツは、メタデータ、１つ又は複数のキーワード、歌詞、字幕付き情報、副題情報、ビデオ情報、及びオーディオ情報のうち１つ又は複数を含む手順と、
   前記ソースコンテンツに基づいて１つ又は複数の追加のメディアソースから発見コンテンツを捕捉する手順と、
   前記発見コンテンツの少なくとも一部が前記ソースコンテンツと関連性を有しない場合、前記発見コンテンツを前記ユーザーに提示する手順と、
   前記発見コンテンツからの１つ又は複数のユーザー選択を検出する手順と、
   前記１つ又は複数のユーザー選択に基づいて、前記ソースコンテンツと前記発見コンテンツとの間の１つ又は複数の違いを識別する手順と、
   前記ソースコンテンツ、前記発見コンテンツ、前記１つ又は複数のユーザー選択、及び前記１つ又は複数の違いに基づいて、１つ又は複数のマクロコンテンツ分野を識別する手順と、
   前記１つ又は複数の違いが、前記ユーザーが前記活動の間に人々のグループに関連付けられるか否かに依存するか否かを判断する手順と、
   前記１つ又は複数の違いがメディアプラットフォーム依存であるか否かを判断する手順と、
   前記ソースコンテンツ、前記発見コンテンツ、前記１つ又は複数のユーザー選択、前記１つ又は複数の違い、及び前記１つ又は複数のマクロコンテンツ分野に基づいて加重データセットを作成する手順と
   を実行させる、コンピュータプログラム。
2. 前記活動はテレビを見ることを含む、請求項１に記載のコンピュータプログラム。
3. 前記活動は音楽を聴くことを含む、請求項１または２に記載のコンピュータプログラム。
4. 前記活動は本を読むことを含む、請求項１から３のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
5. コンピュータに、
   第１のメディアソースに関するユーザーの活動に関連付けられたソースコンテンツを識別する手順と、
   前記ソースコンテンツに基づいて１つ又は複数の追加のメディアソースから発見コンテンツを捕捉する手順と、
   前記発見コンテンツの少なくとも一部が前記ソースコンテンツと関連性を有しない場合、前記発見コンテンツを前記ユーザーに提示する手順と、
   前記発見コンテンツからの１つ又は複数のユーザー選択を検出する手順と、
   前記１つ又は複数のユーザー選択に基づいて、前記ソースコンテンツと前記発見コンテンツとの間の１つ又は複数の違いを識別する手順と、
   前記１つ又は複数の違いに基づいて加重データセットを作成する手順と
   を実行させる、コンピュータプログラム。
6. 前記コンピュータに、前記ソースコンテンツ、前記発見コンテンツ、前記１つ又は複数のユーザー選択、及び前記１つ又は複数の違いに基づいて、１つ又は複数のマクロコンテンツ分野を識別する手順を実行させる、請求項５に記載のコンピュータプログラム。
7. 前記加重データセットを作成する手順は、前記ソースコンテンツ、前記発見コンテンツ、前記１つ又は複数のユーザー選択、前記１つ又は複数の違い、及び前記１つ又は複数のマクロコンテンツ分野に基づいて加重データセットを作成する手順を含む、請求項６に記載のコンピュータプログラム。
8. 前記コンピュータに、前記１つ又は複数の違いが、前記ユーザーが前記活動の間に人々のグループに関連付けられるか否かに依存するか否かを判断する手順を実行させる、請求項５から７のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
9. 前記コンピュータに、前記１つ又は複数の違いがメディアプラットフォーム依存であるか否かを判断する手順を実行させる、請求項５から８のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
10. 前記活動は、テレビを見ること、音楽を聴くこと、及び本を読むことのうち１つ又は複数を含む、請求項５から９のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
11. 前記ソースコンテンツは、メタデータ、１つ又は複数のキーワード、歌詞、字幕付き情報、副題情報、ビデオ情報、及びオーディオ情報のうち１つ又は複数を含む、請求項５から１０のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
12. 表示装置と、
    第１のメディアソースに関するユーザーの活動に関連付けられたソースコンテンツを識別するソースモジュールと、
    前記ソースコンテンツに基づいて１つ又は複数の追加のメディアソースから発見コンテンツを捕捉する発見モジュールと、
    前記発見コンテンツの少なくとも一部が前記ソースコンテンツと関連性を有しない場合、前記表示装置を介して前記発見コンテンツを前記ユーザーに提示する提示モジュールと
    を備え、
    前記発見モジュールは、
    前記発見コンテンツからの１つ又は複数のユーザー選択を検出し、前記１つ又は複数のユーザー選択に基づいて、前記ソースコンテンツと前記発見コンテンツとの間の１つ又は複数の違いを識別し、前記１つ又は複数の違いに基づいて加重データセットを作成する、
    システム。
13. 前記発見モジュールは、前記ソースコンテンツ、前記発見コンテンツ、前記１つ又は複数のユーザー選択、及び前記１つ又は複数の違いに基づいて、１つ又は複数のマクロコンテンツ分野を識別する、請求項１２に記載のシステム。
14. 前記発見モジュールは、前記ソースコンテンツ、前記発見コンテンツ、前記１つ又は複数のユーザー選択、前記１つ又は複数の違い、及び前記１つ又は複数のマクロコンテンツ分野に基づいて加重データセットを作成する、請求項１３に記載のシステム。
15. 前記発見モジュールは、前記１つ又は複数の違いが、前記ユーザーが前記活動の間に人々のグループに関連付けられるか否かに依存するか否かを判断する、請求項１２から１４のいずれか１項に記載のシステム。
16. 前記発見モジュールは、前記１つ又は複数の違いがメディアプラットフォーム依存であるか否かを判断する、請求項１２から１５のいずれか１項に記載のシステム。
17. 前記活動は、テレビを見ること、音楽を聴くこと、及び本を読むことのうち１つ又は複数を含む、請求項１２から１６のいずれか１項に記載のシステム。
18. 前記ソースコンテンツは、メタデータ、１つ又は複数のキーワード、歌詞、字幕付き情報、副題情報、ビデオ情報、及びオーディオ情報のうち１つ又は複数を含む、請求項１２から１７のいずれか１項に記載のシステム。
19. ロジックを備え、
    前記ロジックは、
    第１のメディアソースに関するユーザーの活動に関連付けられたソースコンテンツを識別し、
    前記ソースコンテンツに基づいて１つ又は複数の追加のメディアソースから発見コンテンツを捕捉し、
    前記発見コンテンツの少なくとも一部が前記ソースコンテンツと関連性を有しない場合、前記発見コンテンツを前記ユーザーに提示し、
    前記ロジックは、
    前記発見コンテンツからの１つ又は複数のユーザー選択を検出し、
    前記１つ又は複数のユーザー選択に基づいて、前記ソースコンテンツと前記発見コンテンツとの間の１つ又は複数の違いを識別し、
    前記１つ又は複数の違いに基づいて加重データセットを作成する、装置。
20. 前記ロジックは、前記ソースコンテンツ、前記発見コンテンツ、前記１つ又は複数のユーザー選択、及び前記１つ又は複数の違いに基づいて、１つ又は複数のマクロコンテンツ分野を識別する、請求項１９に記載の装置。
21. 前記ロジックは、前記ソースコンテンツ、前記発見コンテンツ、前記１つ又は複数のユーザー選択、前記１つ又は複数の違い、及び前記１つ又は複数のマクロコンテンツ分野に基づいて加重データセットを作成する、請求項２０に記載の装置。
22. 前記ロジックは、前記１つ又は複数の違いが、前記ユーザーが前記活動の間に人々のグループに関連付けられるか否かに依存するか否かを判断する、請求項１９から２１のいずれか１項に記載の装置。
23. 前記ロジックは、前記１つ又は複数の違いがメディアプラットフォーム依存であるか否かを判断する、請求項１９から２２のいずれか１項に記載の装置。
24. 前記活動は、テレビを見ること、音楽を聴くこと、及び本を読むことのうち１つ又は複数を含む、請求項１９から２３のいずれか１項に記載の装置。
25. 前記ソースコンテンツは、メタデータ、１つ又は複数のキーワード、歌詞、字幕付き情報、副題情報、ビデオ情報、及びオーディオ情報のうち１つ又は複数を含む、請求項１９から２４のいずれか１項に記載の装置。
26. コンピュータで実施される方法であって、
    ソースモジュールが、第１のメディアソースに関するユーザーの活動に関連付けられたソースコンテンツを識別する段階であって、前記ソースコンテンツは、メタデータ、１つ又は複数のキーワード、歌詞、字幕付き情報、副題情報、ビデオ情報、及びオーディオ情報のうち１つ又は複数を含む段階と、
    発見モジュールが、前記ソースコンテンツに基づいて１つ又は複数の追加のメディアソースから発見コンテンツを捕捉する段階と、
    提示モジュールが、前記発見コンテンツの少なくとも一部が前記ソースコンテンツと関連性を有しない場合、前記発見コンテンツを前記ユーザーに提示する段階と、
    前記発見モジュールが、前記発見コンテンツからの１つ又は複数のユーザー選択を検出する段階と、
    前記発見モジュールが、前記１つ又は複数のユーザー選択に基づいて、前記ソースコンテンツと前記発見コンテンツとの間の１つ又は複数の違いを識別する段階と、
    前記発見モジュールが、前記ソースコンテンツ、前記発見コンテンツ、前記１つ又は複数のユーザー選択、及び前記１つ又は複数の違いに基づいて、１つ又は複数のマクロコンテンツ分野を識別する段階と、
    前記発見モジュールが、前記１つ又は複数の違いが、前記ユーザーが前記活動の間に人々のグループに関連付けられるか否かに依存するか否かを判断する段階と、
    前記発見モジュールが、前記１つ又は複数の違いがメディアプラットフォーム依存であるか否かを判断する段階と、
    前記発見モジュールが、前記ソースコンテンツ、前記発見コンテンツ、前記１つ又は複数のユーザー選択、前記１つ又は複数の違い、及び前記１つ又は複数のマクロコンテンツ分野に基づいて加重データセットを作成する段階と
    を備える、方法。
27. 前記活動はテレビを見ることを含む、請求項２６に記載の方法。
28. 前記活動は音楽を聴くことを含む、請求項２６または請求項２７に記載の方法。
29. 前記活動は本を読むことを含む、請求項２６から２８のいずれか１項に記載の方法。
30. 請求項１から請求項１１のいずれか１項に記載のコンピュータプログラムを格納するコンピュータ可読記憶媒体。

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