JP2018505456A - メタデータおよび使用データ解析を用いるフィルタリング技術のためのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

メディアアセット間の類似度を表すモデルを維持するためのシステムおよび方法。制御回路が、第１のメディアアセットに関する値の第１のベクトルおよび第２のメディアアセットに関する値の第２のベクトルを受信する。制御回路は、ユーザが第１および第２のメディアアセットの両方を視聴したかどうかを判定する。ユーザが両アセットを視聴したことの判定に応答して、制御回路は、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間のモデル化された類似度を表す、モデル化された類似度値を判定する。制御回路は、アセットに関するメタデータおよび使用データに基づいて、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の観察された類似度を表す、観察された類似度値を読み出す。制御回路は、モデル化された類似度値および観察された類似度値に基づいて、モデル化誤差値を判定する。

Description

（関連出願の相互参照）
本願は、２０１４年１２月２２日に出願された米国実用特許出願第１４／５７８，９１１号に対する優先権およびその利益を主張するものであり、該出願は、参照により本明細書中に援用される。

従来のシステムは、メタデータ属性に基づいて、２つのメディアアセット間の類似度を算出し得る。例えば、システムは、個々のメディアアセットが共有メタデータ属性に基づいて類似すると見なされる、モデルを使用してもよい。これらのシステムによって生成される類似度指標は、効果的であり得るが、モデルは、類似度指標を改善し得る、他の因子を考慮しない。

故に、モデルを訓練し、メディアアセットに関連するアセットベクトルを生成するためのシステムおよび方法が、説明される。本明細書で参照されるように、用語「アセットベクトル」は、値のアレイとして記憶され得るメディアアセットの属性と関連付けられた値の集合体を指し、アレイ内の各値は、ベクトルの異なる次元に対応する。本明細書で参照されるように、用語「属性」は、メディアアセットを記述する、またはそれと関連付けられる、任意のコンテンツを含む。属性は、ジャンル、カテゴリ、コンテンツソース、タイトル、シリーズ情報または識別子、特色、俳優、監督、配役情報、クルー、プロット、場所、説明、記述子、キーワード、アーティスト、気分、音調、歌詞、コメント、評定、長さまたは持続時間、伝送時間、可用性時間、スポンサー、および／または任意のそれらの組み合わせを含んでもよい。いくつかの実施形態では、モデルは、入力として、メディアアセットのコーパス、各メディアアセットのメタデータ情報、および１つまたはそれを上回るユーザの使用データをとる。メタデータは、ジャンル、キーワード、説明、および前述の属性のいずれか等の他の好適な情報等の情報を含んでもよい。

メディアアセットでは、多くの場合、ジャンル、キーワード、説明等のメディアアセットと関連付けられた豊富なメタデータに遭遇する。しかしながら、各個々のメタデータの関連性または加重（類似映画または推奨を見つけるため）は、多くの場合、関わる複数のソース、アルゴリズム、または手動入力に起因して、欠如している、欠測している、または誤っている。例えば、あるショーが、コメディーであるが、それがどの程度正確におもしろいかや、それが他のおもしろいショーを見たときにどのように影響するかは、より視聴感想的である。使用データは、一方、ユーザを横断する鑑賞挙動に共起する番組およびそれらの番組に対する相互意見を伝達する際に、異なる種類の情報を提供する。

メディアアセット毎のメタデータベースの情報は、メディアアセットに関する属性およびメタデータ情報の加重または関連性のセットを含む、アセットベクトルの形態で表されてもよい。いくつかの実施形態では、本システムは、最初に、メディアアセットに関連するアセットベクトルを生成し、次いで、メディアアセットと関連付けられた使用データに基づいて、アセットベクトルの加重を修正することによって、モデルを生成する。アセットベクトルは、使用データに基づいて更新され、使用データと一貫させることによって、アセットベクトル内の加重をより正確となるように更新してもよい。

例えば、一部のユーザにとって、タイトル「ｐａｃｉｆｉｃ ｒｉｍ」および「ｇｏｄｚｉｌｌａ」を伴う映画は、そのジャンル「ＳＦ」のため、非常に類似すると思われ得る。一部のユーザにとって、映画は、例えば、そのタイトルもしくはその監督のため、またはメタデータ情報を使用して好適に捕捉され得ない他の説明されない理由のため、そのように類似すると思われ得えない。説明されない因子は、映画に関するメディアアセットベクトル内の自由浮動コンポーネントとして含まれてもよく、例えば、映画に関連する使用データを考慮することによって、メタデータベースの情報を介して利用可能なもの以外の情報を捕捉するために更新されてもよい。例えば、ユーザは、両映画を同様に評定してもよく、もしくはそうでなくてもよく、またはその公開後の類似時間に鑑賞してもよく、もしくはそうでなくてもよい。

メディアガイドアプリケーションは、個々のメタデータ情報および対応する加重に基づいて、２つのアセットベクトル間のメタデータ類似度をモデル化してもよい。さらに、既知の個々のベクトルは、大規模なコーパス（ＷＯＲＤ２ＶＥＣ等）内の項の共起に基づいて、他の既知のアルゴリズムによって独立して判定されてもよい。いくつかの実施形態では、メディアガイドアプリケーションは、テキストコーパスを入力としてとり、単語ベクトルを出力として生成する、ＷＯＲＤ２ＶＥＣ等の単語ベクトル表現ツールを採用してもよい。ＷＯＲＤ２ＶＥＣツールに関するさらなる情報は、ｃｏｄｅ．ｇｏｏｇｌｅ．ｃｏｍ／ｐ／ｗｏｒｄ２ｖｅｃにおいて見出され得る。

メディアアセットのメタデータに関する結果として生じる単語ベクトルは、メディアアセットに関するアセットベクトルを形成するために使用されてもよい。アセットベクトルは、各メディアアセットのメタデータ情報を、ジャンル、カテゴリ、キーワード、または任意の好適な属性レベル詳細等の個々のメタデータの加重された組み合わせとして含む。例えば、映画「ｐａｃｉｆｉｃ ｒｉｍ」に関して、本システムは、単語「ｐａｃｉｆｉｃ」を取り上げ、その単語を所与のｗｏｒｄ２ｖｅｃバイナリファイル内でルックアップし、その単語に関する関連付けられた次元ベクトルを得て、次いで、同様に、「ｒｉｍ」に関するベクトルを得て、２つのベクトルをともに加算し、本メタデータに関連するアセットベクトルのコンポーネントを得ることができる。タイトルとしての「ｐａｃｉｆｉｃ ｒｉｍ」は、地球を侵略する巨大なモンスタについての映画であることをあまり示さないが、モンスタが映画内に現れるという、ある情報をもたらすことが可能性として考えられ得る。そのような場合、メタデータコンポーネントへの加重は、１をはるかに下回って縮小し得る。一方、「ｐａｃｉｆｉｃ ｒｉｍ」に関する詳細な説明は、説明属性を通して、映画のより詳しい説明となるであろう、「巨大」、「モンスタ」、および「侵略」に類似する単語を含有してもよい。したがって、関連付けられた加重は、この場合、タイトルに関するものをはるかに上回ってもよい。いくつかの実施形態では、アセットベクトルは、メディアアセットの類似度に関して隠されたまたは説明されない理由を捕捉するための自由浮動コンポーネントを含んでもよい。自由浮動ベクトルは、最初に、ゼロ、ランダム値、または任意の他の好適なベクトル値に設定されてもよい。誤差関数を最小限にするために訓練後、自由浮動項は、数値要素の最適セットを含有する。自由浮動コンポーネントおよびその加重は、例えば、ＷＯＲＤ２ＶＥＣ分析を介して暴露されない、潜在因子を捕捉してもよい。例えば、潜在因子は、ＷＯＲＤ２ＶＥＣ分析または一般的に任意の既知のメタデータ属性を通して捕捉されない、メタデータまたは使用情報に関連してもよい。

いくつかの実施形態では、メディアガイドアプリケーションは、メディアアセットを鑑賞したユーザの暗示的／明示的評定とともに、使用情報に基づいて、使用類似度を算出する。個々のメタデータの加重または関連性は、次いで、使用類似度に最近似するメタデータ類似度をフィッティングさせることによって判定される。例えば、メディアアセットベクトルは、ユーザ評定、視聴された時間量、映画を視聴するタイミング、ソーシャルメディアを介して表された感想、または他の好適な情報に関連する関連付けられた使用データを有してもよい。例えば、映画「ｐａｃｉｆｉｃ ｒｉｍ」に関するアセットベクトル５００は、６．９／１０のユーザ評定、８０％の視聴された時間量、映画公開から５日後としての映画を視聴するタイミング、およびソーシャルメディアを介して３つのツイートの感想捕捉を有してもよい。映画「Ｇｏｄｚｉｌｌａ」に関するアセットベクトル６００は、７．５／１０のユーザ評定、９５％の視聴された時間量、映画公開から３日後としての映画を視聴するタイミング、およびソーシャルメディアを介して５つのツイートの感想捕捉を有してもよい。

使用情報は、別個にモデル化され、アイテム間類似度を生成してもよく、複数のユーザを横断して、ともに視聴され、同様に、評価／評定されたアイテム（共通感想と称され得る）は、より良好な使用類似度を有する。前述のように、ユーザの感想はさらに、明示的評定（利用可能な場合）、視聴された時間、鑑賞の付随するタイミング、鑑賞されたエピソードの数、および感想捕捉（例えば、ブログ、ツイート、レビュー、または任意の他の好適なプロセスを介して）等の属性を伴う。

いくつかの実施形態では、メディアガイドアプリケーションは、メディアアセットベクトルの対を同一対にわたる使用ベースの類似度に可能な限り近似して相互に整合させるように試みる。メディアガイドアプリケーションは、モデル化されたメタデータ類似度と観察された使用ベースの類似度を比較する、誤差関数を構築する（例えば、感想因子と組み合わせられた共起に基づいて）。本誤差は、メタデータベースの類似度と使用ベースの類似度との間の正味誤差が最小限にされるように、個々のメタデータコンポーネントの加重を変化させる関数（例えば、確率的勾配降下関数または別の好適な勾配降下関数）を使用して最小限にされる。全使用データにわたって反復後、個々のメタデータ加重は、メディアアセットに関する対応するメタデータ関連性のための最良予測子としてメディアアセットベクトル内で更新される。

いくつかの実施形態では、メディアガイドアプリケーションは、観察された使用ベースの類似度とモデル化されたメタデータ類似度を比較し、モデル誤差を判定する。誤差が閾値を下回る場合、モデルが十分に訓練されているため、さらなる適応は、要求されない。誤差が閾値を上回る場合、本システムは、例えば、モデルを通して誤差を逆伝播させることによって、メディアアセットのためのモデルを適応させる。本システムは、メディアアセットベクトル内の加重を更新し、類似度算出のために必要とされる他の関連項も更新してもよい。

いくつかの実施形態では、誤差関数は、比較される類似度の対毎に信頼度項／加重を含む。これは、概して、０と１との間の間に正規化される、所与のアイテム対に関する観察類似度とモデル化された類似度との間の比較が潜在的に正確であることの尤度を表す。例えば、１つを上回る使用データセットが存在し、第１のデータセットが、少数のユーザを伴う使用情報（鑑賞されたかどうか）のみを含み、第２のデータセットが、その感想を表す明示的または多数の詳細を伴う多くのユーザを含む場合、第２のデータセットは、第１のものより高い信頼度を有するであろう。メタデータベースの類似度は、この場合、同一のままであり得るが、観察された算出は、異なり、対と関連付けられた異なる信頼度を有するであろう（誤差内の変化が大きいほど、より正確な観察された値に起因するように）。

いくつかの実施形態では、属性レベルにおけるメタデータは、単語ベクトル表現に初期化され、前述のように、誤差関数に提示され得る。しかし、この場合、属性レベルベクトルは、訓練の間、関連性項と類似するアプローチ（例えば、連鎖律、勾配降下等）を使用して修正されてもよい。例えば、「ｗｅｓｔｅｒｎ」等のジャンルは、単語「ｗｅｓｔｅｒｎ」の一般的意味に初期化されてもよいが、これは、部分的に、曖昧であって、北部、東部、または南部に類似する方向を含意し得る。調整段階は、項が、本ジャンルがマルチメディアに関してより具体的に意味するものに対して浮動することを可能にし得る。

いくつかの側面では、制御回路は、第１のメディアアセットと関連付けられた値の第１のベクトルおよび第２のメディアアセットと関連付けられた値の第２のベクトルを受信する。制御回路は、ユーザが第１のメディアアセットおよび第２のメディアアセットの両方を視聴したかどうかを判定する。ユーザが第１のメディアアセットおよび第２のメディアアセットの両方を視聴したことの判定に応答して、制御回路は、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間のモデル化された類似度を表すモデル化された類似度値を判定する。モデル化された類似度値は、値の第１のベクトルおよび値の第２のベクトルに基づいて判定される。制御回路はさらに、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の観察された類似度を表す観察された類似度値を読み出す。観察された類似度は、第１および第２のメディアアセットに関する使用データに基づき、モデル化された類似度は、第１および第２のメディアアセットに関する関連性加重付けを伴うメタデータに基づく。制御回路はさらに、提供される場合、比較において関連付けられた信頼度を伴う、モデル化された類似度値および観察された類似度値に基づいて、モデル化誤差値を判定する。制御回路はさらに、モデル化誤差値に基づいて、第１のメディアアセットと関連付けられた値の第１のベクトルおよび第２のメディアアセットと関連付けられた値の第２のベクトルを更新する。

いくつかの実施形態では、第１のメディアアセットと関連付けられた値の第１のベクトルは、第１のメディアアセットに関するメタデータに関連する１つまたはそれを上回るメタデータベースの値および第１のメディアアセットに関するメタデータに関連しない１つまたはそれを上回る自由浮動値を含む。

いくつかの実施形態では、制御回路は、１つまたはそれを上回る自由浮動値を更新し、１つまたはそれを上回るメタデータベースの値を更新しないことによって、第１のメディアアセットと関連付けられた値の第１のベクトルを更新する。

いくつかの実施形態では、制御回路は、１つまたはそれを上回る自由浮動値を更新し、１つまたはそれを上回るメタデータベースの値を更新することによって、第１のメディアアセットと関連付けられた値の第１のベクトルを更新する。

いくつかの実施形態では、制御回路は、１つまたはそれを上回る自由浮動値を更新し、および／または１つまたはそれを上回るメタデータベースの値を更新することによって、第１のメディアアセットと関連付けられた値の第１のベクトルを更新する。

いくつかの実施形態では、制御回路は、信頼度項に基づいて、モデル化誤差値を判定することによって、モデル化誤差値を判定する。より高い信頼度項は、使用データ内のより高い信頼性を示す。より高い信頼度は、使用データセットが、より長い時間枠（例えば、大部分または全ユーザを捕捉する）、より良好な感想近似（例えば、明示的ユーザ評定）、より多数のユーザ、または信頼性を示す任意の他の好適な基準を有する場合、求められ得る。いくつかの実施形態では、説明されるシステムおよび方法において同時に活用されている複数の使用データセットは、その個別の信頼度項に関して異なる値を有し得る。

いくつかの実施形態では、第１のメディアアセットに関するメタデータは、ジャンル、カテゴリ、コンテンツソース、タイトル、シリーズ識別子、特色、俳優、監督、配役情報、クルー、プロット、場所、説明、記述子、キーワード、アーティスト、気分、音調、歌詞、コメント、評定、長さまたは持続時間、伝送時間、可用性時間、およびスポンサーのうちの少なくとも１つを含む。

いくつかの実施形態では、第１のメディアアセットに関する使用データは、ユーザからの評定、ユーザによって視聴された（または、例えば、音楽に関しては、聴取された）時間量、ユーザによって視聴された時間、ユーザによって鑑賞されたエピソードの数、およびユーザによる関連ソーシャルメディア相互作用の回数、チャンネルを合わせた回数、アセットの価格、ユーザに露出された回数（視聴を選択するために）、複数のエピソードを視聴する速度、最初に視聴した時対最初に利用可能になった時の速度、視聴された順序、および「おもしろい」または「いいね」等に関して単語ベクトル上に投影されたコメント／ブログのうちの少なくとも１つを含む。

いくつかの実施形態では、制御回路は、モデルと関連付けられた閾値誤差値を読み出す。制御回路は、モデル化誤差値が閾値誤差値を下回るかどうかを判定する。制御回路はさらに、モデル化誤差値が閾値誤差値を下回らないことの判定に応答して、モデル化誤差値に基づいて、第１のメディアアセットと関連付けられた値の第１のベクトルおよび第２のメディアアセットと関連付けられた値の第２のベクトルを更新する。

いくつかの実施形態では、制御回路は、値の第１のベクトルと値の第２のベクトルとの間のドット積に基づいて、値の第１のベクトルと値の第２のベクトルとの間の距離を判定し、判定された距離に基づいて、モデル化された類似度値を判定することによって、モデル化された類似度値を判定する。

いくつかの実施形態では、制御回路は、第１のベクトルと第２のベクトルとの間の距離が短縮されるように、第１のベクトルおよび第２のベクトル内に記憶される値を調節することによって、モデル化誤差値に基づいて、値の第１のベクトルおよび値の第２のベクトルを更新する。

いくつかの実施形態では、観察された類似度は、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間のピアソン相関係数を使用して判定される。加えて、算出は、加重されたピアソン相関係数を可能にし得、観察されたサンプル点は、推定される暗示された評定であって、計算内の信頼度／加重は、暗示された評定がユーザの感想を正確に表す確率である。

いくつかの実施形態では、制御回路は、いずれのユーザも第１のメディアアセットおよび第２のメディアアセットの両方を視聴していないことの判定に応答して、モデル化誤差値に関してゼロ値を記憶する。

いくつかの側面では、本明細書に説明されるシステムおよび方法は、前述の機能性を実行するように構成されるメディアアセットを検索するための方法、装置、または非一過性機械可読媒体を含む。

前述のシステムおよび／または方法は、他のシステム、方法、および／または装置に適用され、もしくはそれらに従って使用され得ることに留意されたい。

本開示の上記および他の目的ならびに利点は、類似参照文字が全体を通して類似部品を指す、添付図面と併せて解釈される、以下の詳細な説明を考慮することによって明白となるであろう。

図１および２は、本開示のある実施形態による、メディアガイドアプリケーション一覧を提供するために使用され得る、例証的ディスプレイ画面を示す。 図１および２は、本開示のある実施形態による、メディアガイドアプリケーション一覧を提供するために使用され得る、例証的ディスプレイ画面を示す。 図３は、本開示のいくつかの実施形態による、例証的ユーザ機器デバイスのブロック図である。 図４は、本開示のいくつかの実施形態による、例証的メディアシステムのブロック図である。 図５−６は、本開示のいくつかの実施形態による、例証的アセットベクトルを示す。 図５−６は、本開示のいくつかの実施形態による、例証的アセットベクトルを示す。 図７は、本開示のいくつかの実施形態による、メディアアセット間の類似度を表すモデルを維持するためのプロセスの略図である。

任意の所与のコンテンツ配信システムでユーザに利用可能なコンテンツの量が、膨大であり得る。その結果、多くのユーザは、ユーザがコンテンツの選択を効率的にナビゲートし、所望し得るコンテンツを容易に識別することを可能にする、インターフェースを通したメディアガイドの形態を所望している。そのようなガイドを提供するアプリケーションは、本明細書では、双方向メディアガイドアプリケーションと称されるが、メディアガイドアプリケーションまたはガイドアプリケーションと称されることもある。

双方向メディアガイドアプリケーションは、ガイドを提供するコンテンツに応じて、種々の形態をとってもよい。典型的なタイプのメディアガイドアプリケーションの１つは、双方向テレビ番組ガイドである。双方向テレビ番組ガイド（電子番組ガイドと称される場合もある）は、とりわけ、ユーザが、多くのタイプのコンテンツまたはメディアアセット間をナビゲートし、それを特定することが可能である、公知のガイドアプリケーションである。双方向メディアガイドアプリケーションは、ユーザが、コンテンツ間をナビゲートし、それを特定および選択することを可能にする、グラフィカルユーザインターフェース画面を生成してもよい。本明細書で参照されるように、用語「メディアアセット」および「コンテンツ」とは、電子的に消費可能なユーザアセット、例えば、テレビ番組、ならびに有料番組、オンデマンド番組（ビデオオンデマンド（ＶＯＤ）システムにおけるような）、インターネットコンテンツ（例えば、ストリーミングコンテンツ、ダウンロード可能コンテンツ、ウェブキャスト等）、ビデオクリップ、オーディオ、コンテンツ情報、写真、回転画像、ドキュメント、再生一覧、ウェブサイト、記事、書籍、電子書籍、ブログ、広告、チャットセッション、ソーシャルメディア、アプリケーション、ゲーム、および／または任意の他のメディアもしくはマルチメディア、および／またはそれらの組み合わせを意味すると理解されたい。ガイドアプリケーションはまた、ユーザが、コンテンツ間をナビゲートし、それを特定することを可能にする。本明細書で参照されるように、用語「マルチメディア」とは、前述の少なくとも２つの異なるコンテンツ形態、例えば、テキスト、オーディオ、画像、ビデオ、または双方向コンテンツ形態を利用する、コンテンツを意味すると理解されたい。コンテンツは、ユーザ機器デバイスによって、録画、再生、表示、またはアクセスされてもよいが、また、ライブパーフォーマンスの一部であることも可能である。

本明細書で論じられる実施形態のいずれかを行うためのメディアガイドアプリケーションおよび／または任意の命令は、コンピュータ可読媒体上にエンコードされてもよい。コンピュータ可読媒体は、データを記憶することが可能な任意のメディアを含む。コンピュータ可読媒体は、限定ではないが、電気または電磁信号の伝搬を含む、一過性であってもよく、または限定ではないが、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、ＵＳＢドライブ、ＤＶＤ、ＣＤ、メディアカード、レジスタメモリ、プロセッサキャッシュ、ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）等の揮発性および不揮発性コンピュータメモリまたは記憶デバイスを含む、非一過性であってもよい。

インターネット、モバイルコンピューティング、および高速無線ネットワークの出現に伴って、ユーザは、従来は使用しなかったユーザ機器デバイス上でメディアにアクセスするようになっている。本明細書で参照されるように、語句「ユーザ機器デバイス」、「ユーザ機器」、「ユーザデバイス」、「電子デバイス」、「電子機器」、「メディア機器デバイス」、または「メディアデバイス」は、テレビ、スマートＴＶ、セットトップボックス、衛星テレビに対応するための統合型受信機デコーダ（ＩＲＤ）、デジタル記憶デバイス、デジタルメディア受信機（ＤＭＲ）、デジタルメディアアダプタ（ＤＭＡ）、ストリーミングメディアデバイス、ＤＶＤプレーヤ、ＤＶＤレコーダ、接続型ＤＶＤ、ローカルメディアサーバ、ＢＬＵ−ＲＡＹ（登録商標）プレーヤ、ＢＬＵ−ＲＡＹ（登録商標）レコーダ、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、ウェブＴＶボックス、パーソナルコンピュータテレビ（ＰＣ／ＴＶ）、ＰＣメディアサーバ、ＰＣメディアセンター、ハンドヘルドコンピュータ、固定電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、携帯電話、ポータブルビデオプレーヤ、ポータブル音楽プレーヤ、ポータブルゲーム機、スマートフォン、または任意の他のテレビ機器、コンピューティング機器、もしくは無線デバイス、および／またはそれらの組み合わせ等の前述のコンテンツにアクセスするための任意のデバイスを意味すると理解されたい。いくつかの実施形態では、ユーザ機器デバイスは、正面画面および裏面画面、複数の正面画面、または複数の角度付き画面を有してもよい。いくつかの実施形態では、ユーザ機器デバイスは、正面カメラおよび／または背面カメラを有してもよい。これらのユーザ機器デバイス上で、ユーザは、テレビを通して利用可能な同一のコンテンツ間をナビゲートし、それを特定することが可能であってもよい。その結果として、メディアガイドは、これらのデバイス上でも利用可能であってもよい。提供されるガイドは、テレビのみを通して利用可能なコンテンツ、他のタイプのユーザ機器デバイスのうちの１つまたはそれを上回るもののみを通して利用可能なコンテンツ、またはテレビおよび他のタイプのユーザ機器デバイスのうちの１つまたはそれを上回るものの両方を通して利用可能なコンテンツのためのものであってもよい。メディアガイドアプリケーションは、ユーザ機器デバイス上で、オンラインアプリケーション（すなわち、ウェブサイト上で提供される）、もしくは独立型アプリケーションまたはクライアントとして提供されてもよい。メディアガイドアプリケーションを実装し得る、種々のデバイスおよびプラットフォームは、以下でより詳細に説明される。

メディアガイドアプリケーションの機能の１つは、メディアガイドデータをユーザに提供することである。本明細書で参照されるように、語句「メディアガイドデータ」または「ガイドデータ」は、コンテンツに関連する任意のデータ、またはガイドアプリケーションを動作させる際に使用されるデータを意味すると理解されたい。例えば、ガイドデータは、番組情報、ガイドアプリケーション設定、メディアアセットベクトル、ユーザ選好、ユーザプロファイル情報、メディア一覧、メディア関連情報（例えば、放送時間、放送チャンネル、タイトル、内容、評定情報（例えば、ペアレンタルコントロール評定、批評家の評定等）、ジャンルまたはカテゴリ情報、俳優情報、放送会社またはプロバイダのロゴのロゴデータ等）、メディア形式（例えば、標準解像度、高解像度、３Ｄ等）、広告情報（例えば、テキスト、画像、メディアクリップ等）、オンデマンド情報、ブログ、ウェブサイト、およびユーザが所望のコンテンツオプション間をナビゲートし、それを特定するために役立つ、任意の他のタイプのガイドデータを含んでもよい。

図１−２は、メディアガイドデータを提供するために使用され得る、例証的表示画面を示す。図１−２に示される表示画面は、任意の好適なユーザ機器デバイスまたはプラットフォーム上に実装されてもよい。図１−２の表示は、フル画面表示として図示されているが、それらはまた、表示されているコンテンツ上に完全または部分的にオーバーレイされてもよい。ユーザは、表示画面に提供された選択可能なオプション（例えば、メニューオプション、一覧オプション、アイコン、ハイパーリンク等）を選択することによって、もしくはリモートコントロールまたは他のユーザ入力インターフェースもしくはデバイス上の専用ボタン（例えば、「ガイド」ボタン）を押下することによって、コンテンツ情報へのアクセス要望を指示してもよい。ユーザの指示に応答して、メディアガイドアプリケーションは、グリッド内の時間およびチャンネル別、時間別、チャンネル別、ソース別、コンテンツタイプ別、カテゴリ別（例えば、映画、スポーツ、ニュース、子供向け、または他の番組カテゴリ）、または他の所定、ユーザ定義、もしくは他の編成基準等のいくつかの方法のうちの１つにおいて編成されたメディアガイド情報を伴う表示画面を提供してもよい。

図１は、単一表示内の異なるタイプのコンテンツへのアクセスも可能にする、時間およびチャンネル別に配列された番組一覧表示１００の例証的グリッドを示す。表示１００は、以下を伴うグリッド１０２を含んでもよい：（１）各チャンネル／コンテンツタイプ識別子（列内のセル）が利用可能な異なるチャンネルまたはコンテンツのタイプを識別する、チャンネル／コンテンツタイプ識別子１０４の列、および（２）各時間識別子（行内のセル）が番組の時間帯を識別する、時間識別子１０６の行。グリッド１０２はまた、番組一覧１０８等の番組一覧のセルも含み、各一覧は、一覧の関連チャンネルおよび時間の上に提供される、番組のタイトルを提供する。ユーザ入力デバイスを用いて、ユーザは、ハイライト領域１１０を移動させることによって番組一覧を選択することができる。ハイライト領域１１０によって選択される番組一覧に関する情報が、番組情報領域１１２内に提供されてもよい。領域１１２は、例えば、番組タイトル、番組内容、番組が提供される時間（該当する場合）、番組が放送されるチャンネル（該当する場合）、番組の評定、および他の所望の情報を含んでもよい。

線形番組（例えば、所定の時間に複数のユーザ機器デバイスに伝送されるようにスケジューリングされ、スケジューリングに従って提供される、コンテンツ）へのアクセスの提供に加え、メディアガイドアプリケーションはまた、非線形番組（例えば、任意の時間においてユーザ機器デバイスにアクセス可能であって、スケジューリングに従って提供されない、コンテンツ）へのアクセスも提供する。非線形番組は、オンデマンドコンテンツ（例えば、ＶＯＤ）、インターネットコンテンツ（例えば、ストリーミングメディア、ダウンロード可能メディア等）、ローカルに記憶したコンテンツ（例えば、前述の任意のユーザ機器デバイスまたは他の記憶デバイス上に記憶されたコンテンツ）、または時間的制約のない他のコンテンツを含む、異なるコンテンツソースからのコンテンツを含んでもよい。オンデマンドコンテンツは、映画または特定のコンテンツプロバイダ（例えば、「Ｔｈｅ Ｓｏｐｒａｎｏｓ」や「Ｃｕｒｂ Ｙｏｕｒ Ｅｎｔｈｕｓｉａｓｍ」を提供するＨＢＯ Ｏｎ Ｄｅｍａｎｄ）によって提供される任意の他のコンテンツを含んでもよい。ＨＢＯ ＯＮ ＤＥＭＡＮＤは、Ｔｉｍｅ Ｗａｒｎｅｒ Ｃｏｍｐａｎｙ Ｌ．Ｐ．らによって所有されるサービスマークであり、ＴＨＥ ＳＯＰＲＡＮＯＳおよびＣＵＲＢ ＹＯＵＲ ＥＮＴＨＵＳＩＡＳＭは、Ｈｏｍｅ Ｂｏｘ Ｏｆｆｉｃｅ，Ｉｎｃ．によって所有される商標である。インターネットコンテンツは、チャットセッションまたはウェブキャスト等のウェブイベント、もしくはインターネットウェブサイトまたは他のインターネットアクセス（例えば、ＦＴＰ）を通して、ストリーミングコンテンツまたはダウンロード可能なコンテンツとしてオンデマンドで利用可能なコンテンツを含んでもよい。

グリッド１０２は、オンデマンド一覧１１４、録画コンテンツ一覧１１６、およびインターネットコンテンツ一覧１１８を含む、非線形番組のメディアガイドデータを提供してもよい。異なるタイプのコンテンツソースからのコンテンツのためのメディアガイドデータを組み合わせる表示は、「混合メディア」表示と称されることもある。表示１００とは異なる、表示され得るメディアガイドデータのタイプの種々の順列は、ユーザ選択またはガイドアプリケーション定義に基づいてもよい（例えば、録画および放送一覧のみの表示、オンデマンドおよび放送一覧のみの表示等）。例証されるように、一覧１１４、１１６、および１１８は、これらの一覧の選択が、それぞれ、オンデマンド一覧、録画一覧、またはインターネット一覧専用の表示へのアクセスを提供し得ることを示すように、グリッド１０２内に表示される時間帯全体に及ぶものとして示されている。いくつかの実施形態では、これらのコンテンツタイプの一覧は、グリッド１０２に直接含まれてもよい。ユーザがナビゲーションアイコン１２０のうちの１つを選択することに応答して、付加的メディアガイドデータが表示されてもよい（ユーザ入力デバイス上の矢印キーを押下することによって、ナビゲーションアイコン１２０を選択することと同様に表示に影響を及ぼしてもよい）。

表示１００はまた、ビデオ領域１２２、広告１２４、およびオプション領域１２６を含んでもよい。ビデオ領域１２２は、ユーザが、現在利用可能である、今後利用可能となる、またはユーザに利用可能であった番組を視聴および／またはプレビューすることを可能にしてもよい。ビデオ領域１２２のコンテンツは、グリッド１０２に表示される一覧のうちの１つに対応するか、またはそれから独立してもよい。ビデオ領域を含むグリッド表示は、ピクチャインガイド（ＰＩＧ）表示と称されることもある。ＰＩＧ表示およびそれらの機能は、２００３年５月１３日発行のＳａｔｔｅｒｆｉｅｌｄらの米国特許第６，５６４，３７８号、および２００１年５月２９日発行のＹｕｅｎらの米国特許第６，２３９，７９４号でさらに詳細に説明されており、それらは全体として参照することによって本明細書に組み込まれる。ＰＩＧ表示は、本明細書に説明される実施形態の他のメディアガイドアプリケーション表示画面に含まれてもよい。

広告１２４は、（例えば、購読番組に対する）視聴者のアクセス権に応じて、現在視聴が利用可能である、将来視聴が利用可能となる、または決して視聴利用可能とはなり得ない、コンテンツの広告を提供してもよく、グリッド１０２内のコンテンツ一覧のうちの１つまたはそれを上回るものに対応するか、または無関係であってもよい。広告１２４はまた、グリッド１０２内で表示されるコンテンツに関係するか、または無関係である製品もしくはサービスに対するものであってもよい。広告１２４は、選択可能であってもよく、コンテンツに関するさらなる情報を提供する、製品またはサービスに関する情報を提供する、コンテンツ、製品、またはサービスの購入を可能にする、広告に関するコンテンツを提供する等を行ってもよい。広告１２４は、ユーザのプロファイル／選好、監視されたユーザ活動、提供される表示のタイプ、または他の好適な標的化された広告基盤に基づいて標的化されてもよい。広告１２４内で識別されるコンテンツは、メディアアセットベクトル（以下に論じられる）に基づいて選択されてもよい。

例えば、メディアガイドアプリケーションは、ユーザ機器デバイス３００の現在のユーザを識別してもよい。メディアガイドアプリケーションは、現在のユーザによって最近消費されたメディアアセットを選択してもよい。メディアガイドアプリケーションは、選択されたメディアアセット（例えば、他のメディアアセットベクトルのうち、選択されたメディアアセットまで最短距離を有するベクトルと関連付けられたメディアアセット）に関連する第２のメディアアセット（例えば、現在のユーザが以前に消費していないメディアアセット）を識別してもよい。いくつかの実施形態では、最短距離は、メディアガイドアプリケーションによって、最初に、選択されたメディアアセットの多次元ベクトルと各他のメディアアセットの多次元ベクトルとの間のドット積を算出することによって判定されてもよい。いくつかの実装では、２つのベクトル間の距離は、ソフトマックス分類関数に勾配降下関数を使用することによって判定されてもよい。次いで、メディアガイドアプリケーションは、どのドット積が所定の値（例えば、‘１’）に最近似するかに基づいて、選択されたメディアアセットに関連する第２のメディアアセットを識別してもよい。いくつかの実装では、メディアガイドアプリケーションは、現在のユーザが以前に消費していない別のメディアアセットまたは現在のユーザが特定の時間量内において（例えば、２週間を上回る）以前に消費していないメディアアセットのみを識別してもよい。第２のメディアアセットは、次いで、広告１２４の形態で現在のユーザに提示されてもよい。

広告１２４は、長方形またはバナー形状として示されているが、広告は、ガイドアプリケーション表示内の任意の好適なサイズ、形状、および場所で提供されてもよい。例えば、広告１２４は、グリッド１０２に水平方向に隣接する長方形として提供されてもよい。これは、パネル広告と称されることもある。加えて、広告は、コンテンツまたはガイドアプリケーション表示上にオーバーレイされるか、または表示内に埋め込まれてもよい。広告はまた、テキスト、画像、回転画像、ビデオクリップ、または前述の他のタイプのコンテンツを含んでもよい。いくつかの実施形態では、製品およびサービスのものを含む、広告コンテンツは、単語ベクトル表現（例えば、直接記述テキストから、または画像／ビデオから、概念／特徴に、そこからテキストに、そしてベクトルに）に変換され、広告ベースのアセットベクトルを形成するように組み合わせられてもよい。メディアガイドアプリケーションは、この場合、最新性および暗示的／明示的評定を要因として含め、ユーザの最新のＮ個の消費されたメディアアセットベクトルの加重平均を生成し、Ｎ加重アセットベクトルと潜在的広告のアセットベクトルとの間の類似度を推定することによって、各潜在的広告を評価してもよい。最も有益な広告のランク付けされたセットは、本類似度値に基づいて順序付けることによって生成されてもよい。広告は、ガイドアプリケーションを有するユーザ機器デバイス内、ユーザ機器に接続されたデータベース内、遠隔場所（ストリーミングメディアサーバを含む）内、もしくは他の記憶手段またはこれらの場所の組み合わせ上に記憶されてもよい。メディアガイドアプリケーションに広告を提供するステップは、例えば、それらの全体で参照することにより本明細書に組み込まれる、２００３年１月１７日出願のＫｎｕｄｓｏｎらの米国特許出願第２００３／０１１０４９９号、２００４年６月２９日発行のＷａｒｄ， ＩＩＩらの米国特許第６，７５６，９９７号、および２００２年５月１４日発行のＳｃｈｅｉｎらの米国特許第６，３８８，７１４号で、さらに詳細に論じられている。広告は、本明細書に説明される実施形態の他のメディアガイドアプリケーション表示画面に含まれてもよいことが理解されるであろう。

オプション領域１２６は、ユーザが、異なるタイプのコンテンツ、メディアガイドアプリケーション表示、および／またはメディアガイドアプリケーション特徴にアクセスすることを可能にしてもよい。オプション領域１２６は、ディプレイ１００（および本明細書に説明される他の表示画面）の一部であってもよく、もしくは画面上のオプションを選択すること、またはユーザ入力デバイス上の専用または割当可能ボタンを押下することによって、ユーザによって呼び出されてもよい。オプション領域１２６内の選択可能オプションは、グリッド１０２内の番組一覧に関連する特徴に関してもよく、またはメインメニュー表示から利用可能なオプションを含んでもよい。番組一覧に関連する特徴は、他の放送時間または番組の受信方法の検索、番組の録画、番組の連続録画の有効化、番組および／またはチャンネルをお気に入りとして設定、番組の購入、もしくは他の特徴を含んでもよい。メインメニュー表示から利用可能なオプションは、検索オプション、ＶＯＤオプション、ペアレンタルコントロールオプション、インターネットオプション、クラウドベースのオプション、デバイス同期オプション、第２の画面デバイスオプション、種々のタイプのメディアガイドデータ表示にアクセスするためのオプション、プレミアムサービスを購読するためのオプション、ユーザのプロファイルを編集するためのオプション、ブラウザオーバーレイにアクセスするためのオプション、もしくは他のオプションを含んでもよい。

メディアガイドアプリケーションは、ユーザの選好に基づいて個人化されてもよい。個人化されたメディアガイドアプリケーションは、ユーザが、メディアガイドアプリケーションによって個人化された「体験」を生成するように、表示および特徴をカスタマイズすることを可能にする。この個人化された体験は、ユーザがこれらのカスタマイズを入力できるようにすることによって、および／または種々のユーザ選好を判定するようにメディアガイドアプリケーションがユーザ活動を監視することによって、生成されてもよい。ユーザは、ログインすることによって、または別様にガイドアプリケーションに対して自らを識別することによって、個人化されたガイドアプリケーションにアクセスしてもよい。メディアガイドアプリケーションのカスタマイズは、ユーザプロファイルに従って作成されてもよい。カスタマイズは、提示方式（例えば、表示の色方式、テキストのフォントサイズ等）、表示されるコンテンツ一覧の態様（例えば、ＨＤＴＶ番組のみまたは３Ｄ番組のみ、お気に入りチャンネル選択肢に基づいたユーザ指定の放送チャンネル、チャンネルの表示の並び替え、推奨コンテンツ等）、所望の録画特徴（例えば、特定のユーザに対する録画または連続録画、録画品質等）、ペアレンタルコントロール設定、インターネットコンテンツのカスタマイズされた提示（例えば、ソーシャルメディアコンテンツ、電子メール、電子的に配信された記事等の提示）、および他の所望のカスタマイズを変更させるステップを含んでもよい。

メディアガイドアプリケーションは、ユーザが、ユーザプロファイル情報を提供することを可能にしてもよく、またはユーザプロファイル情報を自動的にコンパイルしてもよい。メディアガイドアプリケーションは、例えば、ユーザがアクセスするコンテンツ、および／またはユーザがガイドアプリケーションと行ってもよい他の相互作用を監視してもよい。加えて、メディアガイドアプリケーションは、特定のユーザに関連する他のユーザプロファイルの全体または一部を取得し（例えば、ｗｗｗ．ａｌｌｒｏｖｉ．ｃｏｍ等のユーザがアクセスするインターネット上の他のウェブサイトから、ユーザがアクセスする他のメディアガイドアプリケーションから、ユーザがアクセスする他の双方向アプリケーションから、ユーザの別のユーザ機器デバイスから等）、および／またはメディアガイドアプリケーションがアクセスし得る他のソースから、ユーザに関する情報を取得してもよい。結果として、ユーザの異なるユーザ機器デバイスにわたって、統一されたガイドアプリケーション体験をユーザに提供することができる。このタイプのユーザ体験は、図４に関連して、以下でより詳細に説明される。付加的な個人化されたメディアガイドアプリケーション特徴は、２００５年７月１１日出願のＥｌｌｉｓらの米国特許出願第２００５／０２５１８２７号、２００７年１月１６日出願のＢｏｙｅｒらの米国特許出願第７，１６５，０９８号、および２００２年２月２１日出願のＥｌｌｉｓらの米国特許出願第２００２／０１７４４３０号でさらに詳細に説明されており、それらは全体として参照することにより本明細書に組み込まれる。

メディアガイドを提供するための別の表示配列が、図２に示されている。ビデオモザイク表示２００は、コンテンツのタイプ、ジャンル、および／または他の編成基準に基づいて編成されたコンテンツ情報のための選択可能オプション２０２を含む。表示２００では、テレビ一覧オプション２０４が、選択され、したがって、一覧２０６、２０８、２１０、および２１２を放送番組一覧として提供する。表示２００では、一覧は、カバーアート、コンテンツからの静止画像、ビデオクリップのプレビュー、コンテンツからのライブビデオ、または一覧中のメディアガイドデータによって記述されているコンテンツをユーザに示す他のタイプのコンテンツを含む、グラフィック画像を提供してもよい。グラフィック一覧のそれぞれはまた、一覧と関連付けられたコンテンツに関するさらなる情報を提供するように、テキストを伴ってもよい。例えば、一覧２０８は、メディア部分２１４およびテキスト部分２１６を含む、１つより多くの部分を含んでもよい。メディア部分２１４および／またはテキスト部分２１６は、コンテンツをフル画面で視聴するように、またはメディア部分２１４に表示されるコンテンツに関連する情報を閲覧するように（例えば、ビデオが表示されるチャンネルの一覧を閲覧するように）、選択可能であってもよい。

表示２００中の一覧は、異なるサイズである（すなわち、一覧２０６は、一覧２０８、２１０、および２１２より大きい）が、所望の場合、全一覧が同一のサイズであってもよい。一覧は、コンテンツプロバイダの所望に応じて、またはユーザ選好に基づいて、ユーザが関心の程度を示すように、または、あるコンテンツを強調するように、異なるサイズであるか、またはグラフィックが強調されてもよい。コンテンツ一覧をグラフィック的に強調するための種々のシステムおよび方法は、例えば、全体として参照することにより本明細書に組み込まれる、２００５年１２月２９日出願のＹａｔｅｓの米国特許出願第２０１０／０１５３８８５号で論じられている。

ユーザは、そのユーザ機器デバイスのうちの１つまたはそれを上回るものから、コンテンツおよびメディアガイドアプリケーション（ならびに上記および下記で説明されるその表示画面）にアクセスしてもよい。図３は、例証的ユーザ機器デバイス３００の一般化された実施形態を示す。ユーザ機器デバイスのより具体的な実装は、図４に関連して以下で論じられる。ユーザ機器デバイス３００は、入出力（以下「Ｉ／Ｏ」）パス３０２を介して、コンテンツおよびデータを受信してもよい。Ｉ／Ｏパス３０２は、処理回路３０６および記憶３０８を含む制御回路３０４に、コンテンツ（例えば、放送番組、オンデマンド番組、インターネットコンテンツ、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）または広域ネットワーク（ＷＡＮ）を経由して利用可能なコンテンツ、および／または他のコンテンツ）およびデータを提供してもよい。制御回路３０４は、Ｉ／Ｏパス３０２を使用して、コマンド、要求、および他の好適なデータを送受信するために使用されてもよい。Ｉ／Ｏパス３０２は、制御回路３０４（具体的には、処理回路３０６）を１つまたはそれを上回る通信パス（以下で説明される）に接続してもよい。Ｉ／Ｏ機能は、これらの通信パスのうちの１つまたはそれを上回るものによって提供されてもよいが、図面が複雑になり過ぎることを回避するため、図３では単一パスとして示されている。

制御回路３０４は、処理回路３０６等の任意の好適な処理回路に基づいてもよい。本明細書で参照されるように、処理回路とは、１つまたはそれを上回るマイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ、プログラマブル論理デバイス、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）等に基づく回路を意味すると理解され、マルチコアプロセッサ（例えば、デュアルコア、クアドコア、ヘクサコア、または任意の好適な数のコア）またはスーパーコンピュータを含んでもよい。いくつかの実施形態では、処理回路は、複数の別個のプロセッサまたは処理ユニット、例えば、複数の同一のタイプの処理ユニット（例えば、２つのＩｎｔｅｌ Ｃｏｒｅ ｉ７プロセッサ）または複数の異なるプロセッサ（例えば、Ｉｎｔｅｌ Ｃｏｒｅ ｉ５プロセッサおよびＩｎｔｅｌ Ｃｏｒｅ ｉ７プロセッサ）にわたって分散されてもよい。いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、メモリ（すなわち、記憶３０８）に記憶されたメディアガイドアプリケーションに対する命令を実行する。具体的には、制御回路３０４は、メディアガイドアプリケーションによって、前述および後述の機能を行うように命令されてもよい。例えば、メディアガイドアプリケーションは、制御回路３０４に、メディアガイド表示を生成するための命令を提供してもよい。いくつかの実装では、制御回路３０４によって行われるいかなるアクションも、メディアガイドアプリケーションから受信した命令に基づいてもよい。

クライアントサーバに基づく実施形態では、制御回路３０４は、ガイドアプリケーションサーバもしくは他のネットワークまたはサーバと通信するための好適な通信回路を含んでもよい。前述の機能性を実施するための命令は、ガイドアプリケーションサーバ上に記憶されてもよい。通信回路は、ケーブルモデム、総合デジタル通信網（ＩＳＤＮ）モデム、デジタル加入者回線（ＤＳＬ）モデム、電話モデム、イーサネット（登録商標）カード、または他の機器との通信用無線モデム、または任意の他の好適な通信回路を含んでもよい。そのような通信は、インターネットもしくは任意の他の好適な通信ネットワークまたはパスを伴ってもよい（図４に関連してさらに詳細に説明される）。加えて、通信回路は、ユーザ機器デバイスのピアツーピア通信、または相互から遠隔の場所にあるユーザ機器デバイスの通信を可能にする回路を含んでもよい（以下でさらに詳細に説明される）。

メモリは、制御回路３０４の一部である、記憶３０８として提供される、電子記憶デバイスであってもよい。本明細書で参照されるように、語句「電子記憶デバイス」または「記憶デバイス」とは、ランダム−アクセスメモリ、読取専用メモリ、ハードドライブ、光学ドライブ、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）レコーダ、コンパクトディスク（ＣＤ）レコーダ、ＢＬＵ−ＲＡＹ（登録商標）ディスク（ＢＤ）レコーダ、ＢＬＵ−ＲＡＹ（登録商標） ３Ｄディスクレコーダ、デジタルビデオレコーダ（ＤＶＲ（パーソナルビデオレコーダと呼ばれる場合もある）、またはＰＶＲ）、固体デバイス、量子記憶デバイス、ゲームコンソール、ゲームメディア、もしくは任意の他の好適な固定またはリムーバブル記憶デバイス、および／または任意のそれらの組み合わせ等の電子データ、コンピュータソフトウェア、またはファームウェアを記憶するための任意のデバイスを意味すると理解されたい。

記憶３０８は、本明細書に説明される種々のタイプのコンテンツ、ならびに前述のメディアガイドデータを記憶するために使用されてもよい。例えば、記憶３０８は、各メディアアセットと関連付けられた多次元ベクトルを記憶するために使用されてもよい。記憶３０８は、種々のユーザと関連付けられたメディア消費アクティビティおよび／または視聴履歴（例えば、所与のユーザによって視聴または消費されたメディアアセットを識別する）を記憶するために使用され、メディアアセットベクトルを生成／更新してもよい。非揮発性メモリもまた、使用されてもよい（例えば、ブートアップルーチンや他の命令を起動するために）。記憶３０８は、メディアアセットベクトルを生成／更新するために使用される関数を記憶するために使用されてもよい。図４に関連して説明される、クラウドベースの記憶が、記憶３０８を補完するために使用される、または記憶３０８の代わりに使用されてもよい。いくつかの実施形態では、ユーザ毎に記憶される視聴履歴は、ユーザが第１および第２のメディアアセットに関連して行ったアクティビティを含んでもよい。アクティビティは、ユーザが鑑賞（消費）したメディアアセットのパーセンテージ、メディアアセットについてユーザがソーシャルネットワーク上で行ったコメントの数、ユーザが消費したメディアアセットと関連付けられたシリーズ内の他のメディアアセットエピソードの数、メディアアセットが消費のためにユーザによって受信されたコンテンツソースにユーザがアクセスした頻度、ユーザがメディアアセットに割り当てた評定、メディアアセットの明示的評定、ユーザがメディアアセットを消費した時間、および／または任意のそれらの組み合わせを含んでもよい。

制御回路３０４は、１つまたはそれを上回るアナログチューナ、１つまたはそれを上回るＭＰＥＧ−２デコーダ、または他のデジタル復号回路、高解像度チューナ、または任意の他の好適な同調もしくはビデオ回路、もしくはそのような回路の組み合わせ等のビデオ生成回路および同調回路を含んでもよい。符号化回路（例えば、記憶のために、無線、アナログ、またはデジタル信号をＭＰＥＧ信号に変換するためのもの）もまた、提供されてもよい。制御回路３０４はまた、コンテンツをユーザ機器３００の好ましい出力形式に上方変換および下方変換するためのスケーラ回路を含んでもよい。回路３０４はまた、デジタルおよびアナログ信号間で変換するためのデジタルからアナログへの変換回路およびアナログからデジタルへの変換回路を含んでもよい。同調および符号化回路は、コンテンツを受信して表示する、再生する、または録画するために、ユーザ機器デバイスによって使用されてもよい。同調および符号化回路はまた、ガイドデータを受信するために使用されてもよい。例えば、同調、ビデオ生成、符号化、復号、暗号化、解読、スケーラ、およびアナログ／デジタル回路を含む、本明細書に説明される回路は、１つまたはそれを上回る汎用または特殊プロセッサ上で起動するソフトウェアを使用して実装されてもよい。複数のチューナが、同時同調機能を扱うために提供されてもよい（例えば、視聴および録画機能、ピクチャインピクチャ（ＰＩＰ）機能、多重チューナ録画機能等）。記憶３０８が、ユーザ機器３００とは別のデバイスとして提供される場合、同調および符号化回路（複数のチューナを含む）は、記憶３０８と関連付けられてもよい。

ユーザは、ユーザ入力インターフェース３１０を使用して、命令を制御回路３０４に送信してもよい。ユーザ入力インターフェース３１０は、リモートコントロール、マウス、トラックボール、キーパッド、キーボード、タッチ画面、タッチパッド、スタイラス入力、ジョイスティック、音声認識インターフェース、または他のユーザ入力インターフェース等、任意の好適なユーザインターフェースであってもよい。ディスプレイ３１２は、独立型デバイスとして提供されるか、またはユーザ機器デバイス３００の他の要素と統合してもよい。例えば、ディスプレイ３１２は、タッチスクリーンまたはタッチセンサ式表示であってもよい。そのような状況では、ユーザ入力インターフェース３１２は、ディスプレイ３１２と統合される、または組み合わせられてもよい。ディスプレイ３１２は、モニタ、テレビ、モバイルデバイスのための液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、非晶質シリコンディスプレイ、低温ポリシリコンディスプレイ、電子インクディスプレイ、電気泳動ディスプレイ、アクティブマトリクスディスプレイ、エレクトロウェッティングディスプレイ、電気流体ディスプレイ、ブラウン管ディスプレイ、発光ダイオードディスプレイ、エレクトロルミネセントディスプレイ、プラズマ表示パネル、高性能アドレッシングディスプレイ、薄膜トランジスタディスプレイ、有機発光ダイオードディスプレイ、表面伝導型電子放出素子ディスプレイ（ＳＥＤ）、レーザテレビ、カーボンナノチューブ、量子ドットディスプレイ、干渉変調器ディスプレイ、または視覚的画像を表示するための任意の他の好適な機器のうちの１つまたはそれを上回るものであってもよい。いくつかの実施形態では、ディスプレイ３１２は、ＨＤＴＶ対応型であってもよい。いくつかの実施形態では、ディスプレイ３１２は、３Ｄ表示であってもよく、双方向メディアガイドアプリケーションおよび任意の好適なコンテンツは、３Ｄで表示されてもよい。ビデオカードまたはグラフィックカードは、出力をディスプレイ３１２に生成してもよい。ビデオカードは、３Ｄシーンおよび２Ｄグラフィックのレンダリング加速、ＭＰＥＧ−２／ＭＰＥＧ−４復号、ＴＶ出力、または複数のモニタを接続する能力等の種々の機能をもたらしてもよい。ビデオカードは、制御回路３０４に関連する前述の任意の処理回路であってもよい。ビデオカードは、制御回路３０４と統合されてもよい。スピーカ３１４は、ユーザ機器デバイス３００の他の要素との統合として提供されてもよく、または独立型ユニットであってもよい。ディスプレイ３１２上に表示されるビデオおよび他のコンテンツのオーディオコンポーネントは、スピーカ３１４を通して再生されてもよい。いくつかの実施形態では、音声は、スピーカ３１４を介して音声を処理および出力する、受信機（図示せず）に配信されてもよい。

ガイドアプリケーションは、任意の好適なアーキテクチャを使用して実装されてもよい。例えば、それは、ユーザ機器デバイス３００上で完全に実装される、独立型アプリケーションであってもよい。そのようなアプローチでは、アプリケーションの命令は、ローカルに記憶され（例えば、記憶３０８内に）、アプリケーションによって使用するためのデータは、周期的にダウンロードされる（例えば、帯域外フィードから、インターネットリソースから、または別の好適なアプローチを使用して）。制御回路３０４は、記憶３０８からアプリケーションの命令を読み出し、本明細書で論じられる表示のいずれかを生成するための命令を処理してもよい。処理された命令に基づいて、制御回路３０４は、入力が入力インターフェース３１０から受信されるときに行うアクションを判定してもよい。例えば、表示上のカーソルの上／下への移動は、入力インターフェース３１０が上／下ボタンが選択されたことを示すとき、処理された命令によって示されてもよい。

いくつかの実施形態では、メディアガイドアプリケーションは、クライアントサーバベースのアプリケーションである。ユーザ機器デバイス３００上に実装される、シックまたはシンクライアントによって使用するためのデータは、ユーザ機器デバイス３００の遠隔にあるサーバに要求を発行することによって、オンデマンドで読み出される。クライアントサーバベースのガイドアプリケーションの一実施例では、制御回路３０４は、遠隔サーバによって提供されるウェブページを解釈する、ウェブブラウザを実行する。例えば、遠隔サーバは、記憶デバイス内にアプリケーションのための命令を記憶してもよい。遠隔サーバは、回路（例えば、制御回路３０４）を使用して、記憶された命令を処理し、前述および後述の表示を生成してもよい。クライアントデバイスは、遠隔サーバによって生成される表示を受信してもよく、表示のコンテンツを機器デバイス３００上でローカルに表示してもよい。このように、命令の処理は、サーバによって遠隔で行われる一方、結果として生じる表示は、機器デバイス３００上にローカルに提供される。機器デバイス３００は、入力インターフェース３１０を介して、ユーザからの入力を受信し、対応する表示を処理および生成するために、それらの入力を遠隔サーバに伝送してもよい。例えば、機器デバイス３００は、上／下ボタンが入力インターフェース３１０を介して選択されたことを示す、通信を遠隔サーバに伝送してもよい。遠隔サーバは、その入力に従って命令を処理し、入力に対応するアプリケーションの表示を生成してもよい（例えば、カーソルを上／下に移動させる表示）。生成された表示は、次いで、ユーザへの提示のために、機器デバイス３００に伝送される。

いくつかの実施形態では、メディアガイドアプリケーションは、インタープリタまたは仮想マシン（制御回路３０４によって起動される）によって、ダウンロードされ、解釈または別様に起動される。いくつかの実施形態では、ガイドアプリケーションは、ＥＴＶバイナリ交換形式（ＥＴＶ Ｂｉｎａｒｙ Ｉｎｔｅｒｃｈａｎｇｅ Ｆｏｒｍａｔ／ＥＢＩＦ）で符号化され、好適なフィードの一部として制御回路３０４によって受信され、制御回路３０４上で起動するユーザエージェントによって解釈されてもよい。例えば、ガイドアプリケーションは、ＥＢＩＦアプリケーションであってもよい。いくつかの実施形態では、ガイドアプリケーションは、制御回路３０４によって実行されるローカル仮想マシンまたは他の好適なミドルウェアによって受信および起動される、一連のＪＡＶＡ（登録商標）ベースのファイルによって定義されてもよい。そのような実施形態のうちのいくつか（例えば、ＭＰＥＧ−２または他のデジタルメディア符号化スキームを採用するもの）では、ガイドアプリケーションは、例えば、番組のＭＰＥＧオーディオおよびビデオパケットを用いたＭＰＥＧ−２オブジェクトカルーセルにおいて符号化および伝送されてもよい。

図３のユーザ機器デバイス３００は、ユーザテレビ機器４０２、ユーザコンピュータ機器４０４、無線ユーザ通信デバイス４０６、または非携帯型ゲーム機等のコンテンツにアクセスするために好適な任意の他のタイプのユーザ機器として、図４のシステム４００に実装することができる。簡単にするために、これらのデバイスは、本明細書では総称して、ユーザ機器またはユーザ機器デバイスと称されてもよく、前述のユーザ機器デバイスに実質的に類似してもよい。メディアガイドアプリケーションが実装され得る、ユーザ機器デバイスは、独立型デバイスとして機能してもよく、またはデバイスのネットワークの一部であってもよい。デバイスの種々のネットワーク構成が実装されてもよく、以下でさらに詳細に論じられる。

図３に関連して前述のシステム特徴のうちの少なくともいくつかを利用する、ユーザ機器デバイスは、ユーザテレビ機器４０２、ユーザコンピュータ機器４０４、または無線ユーザ通信デバイス４０６としてだけに分類されなくてもよい。例えば、ユーザテレビ機器４０２は、いくつかのユーザコンピュータ機器４０４のように、インターネットコンテンツへのアクセスを可能にするインターネット対応型であってもよい一方で、ユーザコンピュータ機器４０４は、いくつかのテレビ機器４０２のように、テレビ番組へのアクセスを可能にするチューナを含んでもよい。メディアガイドアプリケーションはまた、種々の異なるタイプのユーザ機器上で同一レイアウトを有してもよく、またはユーザ機器の表示能力に合わせられてもよい。例えば、ユーザコンピュータ機器４０４上では、ガイドアプリケーションは、ウェブブラウザによってアクセスされるウェブサイトとして提供されてもよい。別の実施例では、ガイドアプリケーションは、無線ユーザ通信デバイス４０６用にスケールダウンされてもよい。

システム４００では、典型的には、各タイプのユーザ機器デバイスが１つを上回って存在するが、図面が複雑になり過ぎることを回避するために、それぞれ１つだけが図４に示されている。加えて、各ユーザは、１つを上回るタイプのユーザ機器デバイスを利用してもよく、また、各タイプのユーザ機器デバイスのうちの１つを上回るものを利用してもよい。

いくつかの実施形態では、ユーザ機器デバイス（例えば、ユーザテレビ機器４０２、ユーザコンピュータ機器４０４、無線ユーザ通信デバイス４０６）は、「第２の画面デバイス」と称されてもよい。例えば、第２の画面デバイスは、第１のユーザ機器デバイス上に提示されるコンテンツを補完してもよい。第２の画面デバイス上に提示されるコンテンツは、第１のデバイス上に提示されるコンテンツを補完する、任意の好適なコンテンツであってもよい。いくつかの実施形態では、第２の画面デバイスは、第１のデバイスの設定および表示選好を調節するためのインターフェースを提供する。いくつかの実施形態では、第２の画面デバイスは、他の第２の画面デバイスと相互作用するように、またはソーシャルネットワークと相互作用するように構成される。第２の画面デバイスは、第１のデバイスと同一の部屋内に、第１のデバイスと異なる部屋であるが同一の家または建物内に、または第１のデバイスと異なる建物内に位置することができる。

ユーザはまた、家庭内デバイスおよび遠隔デバイスにわたって一貫したメディアガイドアプリケーション設定を維持するように、種々の設定を設定してもよい。設定は、本明細書に説明される設定、ならびにお気に入りのチャンネルおよび番組、番組を推奨するためにガイドアプリケーションが利用する番組選好、表示選好、および他の望ましいガイド設定を含む。例えば、ユーザが、オフィスのパソコンで、例えば、ウェブサイトｗｗｗ．ａｌｌｒｏｖｉ．ｃｏｍの上で、チャンネルをお気に入りとして設定した場合、所望に応じて、同一のチャンネルが、ユーザの家庭内デバイス（例えば、ユーザテレビ機器およびユーザコンピュータ機器）、ならびにユーザのモバイルデバイス上でお気に入りとして表示される。したがって、同一のまたは異なるタイプのユーザ機器デバイスであるかどうかにかかわらず、１つのユーザ機器デバイス上で行われる変更は、別のユーザ機器デバイス上のガイド体験を変更することができる。さらに、行われる変更は、ユーザによる設定入力、ならびにガイドアプリケーションによって監視されるユーザ活動に基づいてもよい。

ユーザ機器デバイスは、通信ネットワーク４１４に連結されてもよい。すなわち、ユーザテレビ機器４０２、ユーザコンピュータ機器４０４、および無線ユーザ通信デバイス４０６は、それぞれ、通信パス４０８、４１０、および４１２を介して、通信ネットワーク４１４に連結される。通信ネットワーク４１４は、インターネット、携帯電話ネットワーク、モバイルボイスまたはデータネットワーク（例えば、４ＧまたはＬＴＥネットワーク））、ケーブルネットワーク、公衆交換電話ネットワーク、または他のタイプの通信ネットワーク、もしくは通信ネットワークの組み合わせを含む、１つまたはそれを上回るネットワークであってもよい。パス４０８、４１０、４１２、および４１２は、別個または一緒に、衛星パス、光ファイバパス、ケーブルパス、インターネット通信をサポートするパス（例えば、ＩＰＴＶ）、フリースペース接続（例えば、放送または他の無線信号用）、もしくは任意の他の好適な有線または無線通信パス、もしくはそのようなパスの組み合わせ等、１つまたはそれを上回る通信パスを含んでもよい。パス４１２は、図４に示された例示的実施形態において、無線パスであることを示すように破線で描かれ、パス４０８および４１０は、有線パスであることを示すように実線で描かれている（しかし、これらのパスは、所望に応じて、無線パスであってもよい）。ユーザ機器デバイスとの通信は、これらの通信パスのうちの１つまたはそれを上回るものによって提供されてもよいが、図４では、図面が複雑になり過ぎることを回避するために、単一パスとして示されている。

通信パスは、ユーザ機器デバイスの間には描かれていないが、これらのデバイスは、パス４０８、４１０、および４１２に関連して上記で説明されるもの、ならびにＵＳＢケーブル、ＩＥＥＥ１３９４ケーブル、無線パス（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、赤外線、ＩＥＥＥ８０２−１１ｘ等）等の他の短距離ポイントツーポイント通信パス、もしくは有線または無線パスを介した他の短距離通信等の通信パスを介して、相互に直接通信してもよい。ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標） ＳＩＧ， ＩＮＣ．によって所有される認証マークである。ユーザ機器デバイスはまた、通信ネットワーク４１４を介した間接的パスを通して、直接相互に通信してもよい。

システム４００は、それぞれ、通信パス４２０および４２２を介して、通信ネットワーク４１４に連結される、コンテンツソース４１６およびメディアガイドデータソース４１８を含む。パス４２０および４２２は、パス４０８、４１０、および４１２に関して上記で説明される通信パスのうちのいずれかを含んでもよい。コンテンツソース４１６およびメディアガイドデータソース４１８との通信は、１つまたはそれを上回る通信パスを介して交信されてもよいが、図４では、図面が複雑になり過ぎることを回避するために、単一パスとして示されている。加えて、コンテンツソース４１６およびメディアガイドデータソース４１８のそれぞれが１つを上回ってあってもよいが、図４では、図面が複雑になり過ぎることを回避するために、それぞれ１つだけが示されている。（これらのソースのそれぞれの異なるタイプを以下で論じる）。所望に応じて、コンテンツソース４１６およびメディアガイドデータソース４１８は、１つのソースデバイスとして統合されてもよい。ソース４１６および４１８と、ユーザ機器デバイス４０２、４０４、および４０６との間の通信は、通信ネットワーク４１４を通したものとして示されているが、いくつかの実施形態では、ソース４１６および４１８は、パス４０８、４１０、および４１２に関連して上記で説明されるもの等の通信パス（図示せず）を介して、ユーザ機器デバイス４０２、４０４、および４０６と直接通信してもよい。

コンテンツソース４１６は、テレビ配信施設、ケーブルシステムヘッドエンド、衛星配信施設、番組ソース（例えば、ＮＢＣ、ＡＢＣ、ＨＢＯ等のテレビ放送会社）、中間配信施設および／またはサーバ、インターネットプロバイダ、オンデマンドメディアサーバ、および他のコンテンツプロバイダを含む、１つまたはそれを上回るタイプのコンテンツ配信機器を含んでもよい。ＮＢＣは、Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ Ｃｏｍｐａｎｙ， Ｉｎｃ．によって所有される商標であり、ＡＢＣは、Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ Ｃｏｍｐａｎｙ， ＩＮＣ．によって所有される商標であり、ＨＢＯは、Ｈｏｍｅ Ｂｏｘ Ｏｆｆｉｃｅ， Ｉｎｃ．によって所有される商標である。コンテンツソース４１６は、コンテンツの発信元であってもよく（例えば、テレビ放送会社、ウェブキャストプロバイダ等）、またはコンテンツの発信元でなくてもよい（例えば、オンデマンドコンテンツプロバイダ、ダウンロード用放送番組のコンテンツのインターネットプロバイダ等）。コンテンツソース４１６は、ケーブルソース、衛星プロバイダ、オンデマンドプロバイダ、インターネットプロバイダ、オーバーザトップコンテンツプロバイダ、または他のコンテンツのプロバイダを含んでもよい。コンテンツソース４１６はまた、ユーザ機器デバイスのうちのいずれかから遠隔の場所にある、異なるタイプのコンテンツ（ユーザによって選択されるビデオコンテンツを含む）を記憶するために使用される、遠隔メディアサーバを含んでもよい。コンテンツの遠隔記憶のため、および遠隔に記憶されたコンテンツをユーザ機器に提供するためのシステムおよび方法は、全体として参照することにより本明細書に組み込まれる、２０１０年７月２０日出願のＥｌｌｉｓらの米国特許出願第７，７６１，８９２号に関連して、さらに詳細に論じられている。

メディアガイドデータソース４１８は、前述のメディアガイドデータ等のメディアガイドデータを提供してもよい。メディアガイドデータは、任意の好適なアプローチを使用して、ユーザ機器デバイスに提供されてもよい。いくつかの実施形態では、ガイドアプリケーションは、データフィード（例えば、継続フィードまたはトリクルフィード）を介して、番組ガイドデータを受信する、独立型双方向テレビ番組ガイドであってもよい。番組スケジューリングデータおよび他のガイドデータは、テレビチャンネルのサイドバンド上で、帯域内デジタル信号を使用して、帯域外デジタル信号を使用して、または任意の他の好適なデータ伝送技術によって、ユーザ機器に提供されてもよい。番組スケジューリングデータおよび他のメディアガイドデータは、複数のアナログまたはデジタルテレビチャンネル上でユーザ機器に提供されてもよい。

いくつかの実施形態では、メディアガイドデータソース４１８からのガイドデータは、クライアントサーバアプローチを使用して、ユーザの機器に提供されてもよい。例えば、ユーザ機器デバイスは、メディアガイドデータをサーバからプルしてもよく、またはサーバは、メディアガイドデータをユーザ機器デバイスにプッシュしてもよい。いくつかの実施形態では、ユーザの機器上に常駐するガイドアプリケーションクライアントは、必要に応じて、例えば、ガイドデータが、古くなっているとき、またはユーザ機器デバイスが、データを受信するための要求をユーザから受信するとき、ソース４１８とセッションを開始し、ガイドデータを取得してもよい。メディアガイドは、任意の好適な頻度で（例えば、継続的に、毎日、ユーザ指定期間で、システム指定期間で、ユーザ機器からの要求に応じて等）ユーザ機器に提供されてもよい。メディアガイドデータソース４１８は、ユーザ機器デバイス４０２、４０４、および４０６に、メディアガイドアプリケーション自体、またはメディアガイドアプリケーションのソフトウェア更新を提供してもよい。

いくつかの実施形態では、メディアガイドデータは、視聴者データを含んでもよい。例えば、視聴者データは、現在のおよび／または履歴ユーザアクティビティ情報（例えば、ユーザが典型的に見るコンテンツ、ユーザがコンテンツを見る時刻、ユーザがソーシャルネットワークと相互作用するかどうか、ユーザがソーシャルネットワークと相互作用し、情報をポストする時間、ユーザが典型的に見るコンテンツのタイプ（例えば、有料ＴＶまたは無料ＴＶ）、気分、脳の活動情報等）を含んでもよい。メディアガイドデータはまた、加入データを含んでもよい。例えば、加入データは、所与のユーザが加入するソースまたはサービスおよび／または所与のユーザが以前に加入していたが、後にアクセスを打ち切ったソースまたはサービスを識別してもよい（例えば、ユーザが有料チャネルに加入しているかどうか、ユーザが有料レベルのサービスを追加したかどうか、ユーザがインターネット速度を加速させたかどうか）。いくつかの実施形態では、視聴者データおよび／または加入データは、１年を上回る周期の間の所与のユーザのパターンを識別してもよい。

メディアガイドアプリケーションは、例えば、ユーザ機器デバイス上に実装される独立型アプリケーションであってもよい。例えば、メディアガイドアプリケーションは、記憶３０８内に記憶され、ユーザ機器デバイス３００の制御回路３０４によって実行され得る、ソフトウェアまたはセットの実行可能命令として実装されてもよい。いくつかの実施形態では、メディアガイドアプリケーションは、クライアント−サーバアプリケーションであってもよく、その場合、クライアントアプリケーションのみが、ユーザ機器デバイス上に常駐し、サーバアプリケーションは、遠隔サーバ上に常駐する。例えば、メディアガイドアプリケーションは、部分的に、ユーザ機器デバイス３００の制御回路３０４上のクライアントアプリケーションとして、および部分的に遠隔サーバ上で、遠隔サーバの制御回路上で起動するサーバアプリケーションとして（例えば、メディアガイドデータソース４１８）、実装されてもよい。遠隔サーバの制御回路（例えば、メディアガイドデータソース４１８）によって実行されると、メディアガイドアプリケーションは、制御回路に、ガイドアプリケーション表示を生成し、生成された表示をユーザ機器デバイスに伝送するように命令してもよい。サーバアプリケーションは、メディアガイドデータソース４１８の制御回路に、ユーザ機器上での記憶のためのデータを伝送するように命令してもよい。クライアントアプリケーションは、受信用ユーザ機器の制御回路に、ガイドアプリケーション表示を生成するように命令してもよい。

ユーザ機器デバイス４０２、４０４、および４０６に配信されるコンテンツおよび／またはメディアガイドデータは、オーバーザトップ（ＯＴＴ）コンテンツであってもよい。ＯＴＴコンテンツ配信は、前述の任意のユーザ機器デバイスを含む、インターネット対応型ユーザデバイスが、ケーブルまたは衛星接続を経由して受信されるコンテンツに加え、前述の任意のコンテンツを含む、インターネットを経由して転送されるコンテンツを受信することを可能にする。ＯＴＴコンテンツは、インターネットサービスプロバイダ（ＩＳＰ）によって提供されるインターネット接続を介して配信されるが、第三者も、コンテンツを配信する。ＩＳＰは、視聴能力、著作権、またはコンテンツの再配信に関与していなくてもよく、ＯＴＴコンテンツプロバイダによって提供されるＩＰパケットのみ転送してもよい。ＯＴＴコンテンツプロバイダの実施例として、ＩＰパケットを介して、オーディオおよびビデオを提供する、ＹＯＵＴＵＢＥ（登録商標）、ＮＥＴＦＬＩＸ、およびＨＵＬＵが挙げられる。Ｙｏｕｔｕｂｅは、Ｇｏｏｇｌｅ Ｉｎｃ．によって所有される商標であり、Ｎｔｆｌｉｘは、Ｎｔｆｌｉｘ， Ｉｎｃ．によって所有される商標であり、Ｈｕｌｕは、Ｈｕｌｕ， ＬＬＣ．によって所有される商標である。ＯＴＴコンテンツプロバイダは、加えて、または代替として、前述のメディアガイドデータを提供してもよい。コンテンツおよび／またはメディアガイドデータに加え、ＯＴＴコンテンツのプロバイダは、メディアガイドアプリケーション（例えば、ウェブベースのアプリケーションまたはクラウドベースのアプリケーション）を配信することができ、またはコンテンツは、ユーザ機器デバイス上に記憶されるメディアガイドアプリケーションによって表示されることができる。

メディアガイドシステム４００は、いくつかのアプローチまたはネットワーク構成を例証することを意図しており、これによって、ユーザ機器デバイスならびにコンテンツおよびガイドデータのソースは、コンテンツにアクセスし、メディアガイドを提供する目的で、相互に通信してもよい。本明細書に説明される実施形態は、これらのアプローチの任意の１つまたは一部において、またはコンテンツを配信し、メディアガイドを提供するための他のアプローチを採用するシステムにおいて、適用されてもよい。以下の４つのアプローチは、図４の一般化された実施例の具体的例証を提供する。

あるアプローチでは、ユーザ機器デバイスは、ホームネットワーク内で相互に通信してもよい。ユーザ機器デバイスは、上記で説明される短距離ポイントツーポイント通信方式を介して、ホームネットワーク上に提供されるハブまたは他の類似デバイスを通した間接パスを介して、もしくは通信ネットワーク４１４を介して、直接相互に通信することができる。１つの家庭内の複数の個人のそれぞれが、ホームネットワーク上の異なるユーザ機器デバイスを操作してもよい。結果として、種々のメディアガイド情報または設定が、異なるユーザ機器デバイス間で伝達されることが望ましくてもよい。例えば、２００５年７月１１日出願のＥｌｌｉｓらの米国特許出願第１１／１７９，４１０号でさらに詳細に説明されているように、ホームネットワーク内の異なるユーザ機器デバイス上で、ユーザが一貫したメディアガイドアプリケーション設定を維持することが望ましくてもよい。ホームネットワーク内の異なるタイプのユーザ機器デバイスがまた、相互に通信し、コンテンツを伝送してもよい。例えば、ユーザは、ユーザコンピュータ機器から携帯用ビデオプレーヤまたは携帯用音楽プレーヤにコンテンツを伝送してもよい。

第２のアプローチでは、ユーザは、複数のタイプのユーザ機器を有してもよく、これによって、コンテンツにアクセスし、メディアガイドを取得する。例えば、一部のユーザは、家庭内およびモバイルデバイスによってアクセスされる、ホームネットワークを有してもよい。ユーザは、遠隔デバイス上に実装されるメディアガイドアプリケーションを介して、家庭内デバイスを制御してもよい。例えば、ユーザは、オフィスのパーソナルコンピュータ、もしくはＰＤＡまたはウェブ対応携帯電話等のモバイルデバイスを介して、ウェブサイト上のオンラインメディアガイドアプリケーションにアクセスしてもよい。ユーザは、オンラインガイドアプリケーション上で種々の設定（例えば、録画、リマインダ、または他の設定）を設定して、ユーザの家庭内機器を制御してもよい。オンラインガイドは、直接、またはユーザの家庭内機器上のメディアガイドアプリケーションと通信することによって、ユーザの機器を制御してもよい。ユーザ機器デバイスが相互から遠隔の場所にある、ユーザ機器デバイスの通信のための種々のシステムおよび方法は、例えば、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、Ｅｌｌｉｓらの２０１１年１０月２５日発行の米国特許第８，０４６，８０１号で論じられている。

第３のアプローチでは、家庭内外のユーザ機器デバイスのユーザは、コンテンツソース４１６と直接通信し、コンテンツにアクセスするために、そのメディアガイドアプリケーションを使用することができる。具体的には、家庭内では、ユーザテレビ機器４０２およびユーザコンピュータ機器４０４のユーザは、メディアガイドアプリケーションにアクセスし、所望のコンテンツ間をナビゲートし、それを特定してもよい。ユーザはまた、無線ユーザ通信デバイス４０６を使用して、家庭外のメディアガイドアプリケーションにアクセスし、所望のコンテンツ間をナビゲートし、それを特定してもよい。

第４のアプローチでは、ユーザ機器デバイスは、クラウドコンピューティング環境内で操作し、クラウドサービスにアクセスしてもよい。クラウドコンピューティング環境では、コンテンツ共有、記憶、または配信のための種々のタイプのコンピューティングサービス（例えば、ビデオ共有サイトまたはソーシャルネットワーキングサイト）が、「クラウド」と称される、ネットワーク−アクセス可能コンピューティングおよび記憶リソースの集合によって提供される。例えば、クラウドは、ネットワークを介して接続される、種々のタイプのユーザおよびデバイスにクラウドベースのサービス、例えば、通信ネットワーク４１４を介したインターネットを提供する、中央または分散場所に位置し得る、サーバコンピューティングデバイスの集合を含むことができる。これらのクラウドリソースは、１つまたはそれを上回るコンテンツソース４１６および１つまたはそれを上回るメディアガイドデータソース４１８を含んでもよい。加えて、または代替として、遠隔コンピューティングサイトは、ユーザテレビ機器４０２、ユーザコンピュータ機器４０４、および無線ユーザ通信デバイス４０６等の他のユーザ機器デバイスを含んでもよい。例えば、他のユーザ機器デバイスは、ビデオの記憶されたコピーまたはストリーミングされたビデオへのアクセスを提供してもよい。そのような実施形態では、ユーザ機器デバイスは、中心サーバと通信せずに、ピアツーピア様式で操作してもよい。

クラウドは、ユーザ機器デバイスのために、他の実施例の中でもとりわけ、コンテンツ記憶、コンテンツ共有、またはソーシャルネットワーキングサービス等のサービスへのアクセス、ならびに前述の任意のコンテンツへのアクセスを提供する。サービスは、クラウドコンピューティングサービスプロバイダを通して、またはオンラインサービスの他のプロバイダを通して、クラウド内で提供されることができる。例えば、クラウドベースのサービスは、コンテンツ記憶サービス、コンテンツ共有サイト、ソーシャルネットワーキングサイト、または他のサービスを含むことができ、それを介して、ユーザ供給コンテンツは、接続されたデバイス上の他者によって視聴するために配信される。これらのクラウドベースのサービスは、ユーザ機器デバイスが、コンテンツをローカルに記憶し、ローカルに記憶されたコンテンツにアクセスするのではなく、コンテンツをクラウドに記憶し、コンテンツをクラウドから受信することを可能にしてもよい。

ユーザは、カムコーダ、ビデオモード付きデジタルカメラ、オーディオレコーダ、携帯電話、およびハンドヘルドコンピューティングデバイス等の種々のコンテンツ捕捉デバイスを使用して、コンテンツを録画してもよい。ユーザは、直接、例えば、ユーザコンピュータ機器４０４から、またはコンテンツ捕捉特徴を有する、無線ユーザ通信デバイス４０６からのいずれかにおいて、クラウド上のコンテンツ記憶サービスにコンテンツをアップロードすることができる。代替として、ユーザは、最初に、コンテンツをユーザコンピュータ機器４０４等のユーザ機器デバイスに転送することができる。コンテンツを記憶するユーザ機器デバイスは、通信ネットワーク４１４上のデータ伝送サービスを使用して、コンテンツをクラウドにアップロードしてもよい。いくつかの実施形態では、ユーザ機器デバイス自体が、クラウドリソースであって、他のユーザ機器デバイスが、直接、ユーザがコンテンツを記憶したユーザ機器デバイスから、コンテンツにアクセスすることができる。

クラウドリソースは、例えば、ウェブブラウザ、メディアガイドアプリケーション、デスクトップアプリケーション、モバイルアプリケーション、および／またはそれらのアクセスアプリケーションの任意の組み合わせを使用して、ユーザ機器デバイスによってアクセスされてもよい。ユーザ機器デバイスは、アプリケーション配信のために、クラウドコンピューティングに依拠する、クラウドクライアントであってもよく、またはユーザ機器デバイスは、クラウドリソースにアクセスせずに、いくつかの機能性を有してもよい。例えば、ユーザ機器デバイス上で起動するいくつかのアプリケーションは、クラウドアプリケーション、すなわち、インターネットを経由して、サービスとして配信されるアプリケーションであってもよい一方、他のアプリケーションは、ユーザ機器デバイス上に記憶され、起動されてもよい。いくつかの実施形態では、ユーザデバイスは、コンテンツを複数のクラウドリソースから同時に受信してもよい。例えば、ユーザデバイスは、オーディオを１つのクラウドリソースからストリーミングする一方、コンテンツを第２のクラウドリソースからダウンロードすることができる。または、ユーザデバイスは、より効率的ダウンロードのために、コンテンツを複数のクラウドリソースからダウンロードすることができる。いくつかの実施形態では、ユーザ機器デバイスは、図３に関連して説明される処理回路によって行われる処理操作等の処理操作のために、クラウドリソースを使用することができる。

いくつかの実施形態では、メディアガイドアプリケーションは、モデルを訓練し、メディアアセットに関連するアセットベクトルを生成する。本明細書で参照されるように、用語「アセットベクトル」は、値のアレイとして記憶され得るメディアアセットの属性と関連付けられた値の集合体を指し、アレイ内の各値は、ベクトルの異なる次元に対応する。本明細書で参照されるように、用語「属性」は、メディアアセットを記述する、またはそれと関連付けられる、任意のコンテンツを含む。属性は、ジャンル、カテゴリ、コンテンツソース、タイトル、シリーズ情報または識別子、特色、俳優、監督、配役情報、クルー、プロット、場所、説明、記述子、キーワード、アーティスト、気分、音調、歌詞、コメント、評定、長さまたは持続時間、伝送時間、可用性時間、スポンサー、および／または任意のそれらの組み合わせを含んでもよい。いくつかの実施形態では、モデルは、入力として、メディアアセットのコーパス、各メディアアセットのメタデータ情報、および１つまたはそれを上回るユーザの使用データをとる。メタデータは、ジャンル、キーワード、説明、および前述の属性のいずれか等の他の好適な情報等の情報を含んでもよい。

メディアアセットに関するアセットベクトルは、メディアアセットに関するメタデータ情報の関連付けられた加重または関連性のセットを含む。いくつかの実施形態では、本システムは、最初に、メディアアセットに関連するアセットベクトルを生成し、次いで、メディアアセットと関連付けられた使用データに基づいて、アセットベクトルの加重を修正することによって、モデルを生成する。アセットベクトルは、使用データに基づいて更新され、使用データと一貫させることによって、アセットベクトル内の加重をより正確となるように更新してもよい。

図５−６は、本開示のいくつかの実施形態による、例証的アセットベクトルを示す。アセットベクトル５００および／または６００は、記憶３０８から読み出される、または任意の他の好適な様式で読み出されてもよい。いくつかの実施形態では、アセットベクトル５００および６００は、図７におけるステップ７０４を参照して説明されるように、制御回路３０４によって受信される。アセットベクトル５００および６００は、複数のフィールドを含んでもよい。

図示される実施形態では、アセットベクトル５００は、フィールド５０２−５５２を含む。フィールド５０２は、アセットベクトルの開始を示し、フィールド５５２は、アセットベクトルの終了を示す。フィールド５０４は、関連メディアアセットの数ｉを示す。フィールド５０６−５１２は、タイトルメタデータ「ｐａｃｉｆｉｃ ｒｉｍ」（フィールド５０８）ならびにタイトルメタデータに関して関連付けられたベクトル（フィールド５１０）および加重（フィールド５１２）を示す。フィールド５１４−５２０は、俳優メタデータ「ｉｄｒｉｓ ｅｌｂａ」（フィールド５１６）ならびに俳優メタデータに関して関連付けられたベクトル（フィールド５１８）および加重（フィールド５２０）を示す。フィールド５２２−５２８は、監督メタデータ「ｇｕｉｌｌｅｒｍｏ ｄｅｌ ｔｏｒｏ」（フィールド５２４）ならびに監督メタデータに関して関連付けられたベクトル（フィールド５２６）および加重（フィールド５２８）を示す。フィールド５３０−５３６は、製作者メタデータ「ｔｈｏｍａｓ ｔｕｌｌ」（フィールド５３２）ならびに製作者メタデータに関して関連付けられたベクトル（フィールド５３４）および加重（フィールド５３６）を示す。フィールド５３８−５４０は、ジャンルメタデータ「ＳＦ」（フィールド５４０）ならびにジャンルメタデータに関して関連付けられたベクトル（フィールド５４２）および加重（フィールド５４４）を示す。フィールド５４６−５５０は、アセットベクトルの自由浮動コンポーネントならびにタイトルメタデータに関して関連付けられたベクトル（フィールド５４８）および加重（フィールド５５０）を示す。アセットベクトルは、１つまたはそれを上回るそのような自由浮動コンポーネントを含んでもよい。

図示される実施形態では、アセットベクトル６００は、フィールド６０２−６５２を含む。フィールド６０２は、アセットベクトルの開始を示し、フィールド６５２は、アセットベクトルの終了を示す。フィールド６０４は、関連メディアアセットの数ｊを示す。フィールド６０６−６１２は、タイトルメタデータ「ｇｏｄｚｉｌｌａ」（フィールド６０８）ならびにタイトルメタデータに関して関連付けられたベクトル（フィールド６１０）および加重（フィールド６１２）を示す。フィールド６１４−６２０は、俳優メタデータ「ｋｅｎ ｗａｔａｎａｂｅ」（フィールド６１６）ならびに俳優メタデータに関して関連付けられたベクトル（フィールド６１８）および加重（フィールド６２０）を示す。フィールド６２２−６２８は、監督メタデータ「ｇａｒｅｔｈ ｅｄｗａｒｄｓ」（フィールド６２４）ならびに監督メタデータに関して関連付けられたベクトル（フィールド６２６）および加重（フィールド６２８）を示す。フィールド６３０−６３６は、製作者メタデータ「ｔｈｏｍａｓ ｔｕｌｌ」（フィールド６３２）ならびに製作者メタデータに関して関連付けられたベクトル（フィールド６３４）および加重（フィールド６３６）を示す。フィールド６３８−６４０は、ジャンルメタデータ「ＳＦ」（フィールド６４０）ならびにジャンルメタデータに関して関連付けられたベクトル（フィールド６４２）および加重（フィールド６４４）を示す。フィールド６４６−６５０は、アセットベクトルの自由浮動コンポーネントおよびタイトルメタデータに関して関連付けられたベクトル（フィールド６４８）および加重（フィールド６５０）を示す。アセットベクトルは、１つまたはそれを上回るそのような自由浮動コンポーネントを含んでもよい。

アセットベクトル５００および６００は、それぞれ、タイトル「ｐａｃｉｆｉｃ ｒｉｍ」および「ｇｏｄｚｉｌｌａ」を伴う映画と関連付けられる。一部のユーザにとって、これらの映画は、ジャンル「ＳＦ」のため、非常に類似すると思われ得る。一部のユーザにとって、映画は、例えば、そのタイトルもしくはその監督のため、またはメタデータ情報を使用して好適に捕捉され得ない他の説明されない理由のため、そのように類似すると思われ得ない。

メディアガイドアプリケーションは、個々のメタデータ情報および対応する加重に基づいて、２つのアセットベクトル間のメタデータ類似度をモデル化してもよい。さらに、既知の個々のベクトルは、大規模なコーパス（ＷＯＲＤ２ＶＥＣ等）内の項の共起に基づいて、他の既知のアルゴリズムによって独立して判定されてもよい。いくつかの実施形態では、メディアガイドアプリケーションは、テキストコーパスを入力としてとり、単語ベクトルを出力として生成する、ＷＯＲＤ２ＶＥＣ等のツールを採用してもよい。ＷＯＲＤ２ＶＥＣツールに関するさらなる情報は、ｃｏｄｅ．ｇｏｏｇｌｅ．ｃｏｍ／ｐ／ｗｏｒｄ２ｖｅｃにおいて見出され得る。

メディアアセットのメタデータに関する結果として生じる単語ベクトルは、メディアアセットに関するアセットベクトルを形成するために使用されてもよい。アセットベクトルは、各メディアアセットのメタデータ情報を、ジャンル、カテゴリ、キーワード、または任意の好適な属性レベル詳細等の個々のメタデータの加重された組み合わせとして含む。例えば、映画「ｐａｃｉｆｉｃ ｒｉｍ」に関して、本システムは、単語「ｐａｃｉｆｉｃ」を取り上げ、その単語を所与のｗｏｒｄ２ｖｅｃバイナリファイル内でルックアップし、その単語に関する関連付けられた次元ベクトルを得て、次いで、同様に、「ｒｉｍ」に関するベクトルを得て、２つのベクトルをともに加算し、本メタデータに関連するアセットベクトルのコンポーネントを得ることができる。タイトルとしての「ｐａｃｉｆｉｃ ｒｉｍ」は、地球を侵略するモンスタについての映画であることをあまり示さないが、モンスタが映画内に現れるという、ある情報をもたらすことが可能性として考えられ得る。そのような場合、メタデータコンポーネントへの加重は、１をはるかに下回って縮小し得る。いくつかの実施形態では、アセットベクトルは、メディアアセットの類似度に関して隠されたまたは説明されない理由を捕捉するための自由浮動コンポーネントを含んでもよい。自由浮動ベクトルは、最初に、ゼロ、ランダム値、または任意の他の好適なベクトル値に設定されてもよい。誤差関数を最小限にするために訓練後、自由浮動項は、数値要素の最適セットを含有する。

アセットベクトルは、メタデータベースのｘ項および自由浮動の説明されないｙ項の組み合わせとして表され得る。
ａ_ｉｆ＝ｘ_ｉｆ＋ｙ_ｉｆ
式中、全因子
にわたり、メディアアセットｉ内のモデル化されたコンテンツを定義する、アセットベクトル
が存在する。メタデータを通して説明可能および説明不可能な各メディアアセットの側面に関して、ｘ_ｉｆは、利用可能なメタデータから説明されるメディアアセット項を表し得、ｙ_ｉｆは、利用可能なメタデータから説明されないメディアアセット項、すなわち、自由浮動コンポーネントを表し得る。

自由浮動コンポーネントおよびその加重は、例えば、ＷＯＲＤ２ＶＥＣ分析を介して暴露されない潜在因子を捕捉し得る。例えば、潜在因子は、ＷＯＲＤ２ＶＥＣ分析を通して捕捉されなかったメタデータまたは使用情報に関連し得る。いくつかの実施形態では、メディアガイドアプリケーションは、潜在因子が小規模コンポーネント（ｙ項）に限定され、既知のメタデータベースの情報がアセットベクトルの大部分（ｘ項）を形成するように、各メディアアセット毎のアセットベクトルを処理する。

いくつかの実施形態では、各メタデータは、Ｋ−次元ベクトル空間内のベクトルのように表される（例えば、Ｋは、典型的には、１００〜３００または任意の好適な値に変動し得る）。各アセットベクトルは、個々のベクトルの加重和であって、故に、本空間内のベクトルでもある。メディアアセットベクトル間の関係（例えば、メディアアセットベクトル間のドット積）は、メタデータ類似度に関するモデルを生成する。ある実施形態では、欠測メタデータはさらに、未知のパラメータを伴う同一ベクトル空間内のベクトルとしてモデル化される。問題の目標は、次いで、既知の個々のメタデータの関連性加重ならびに各メディアアセット毎の欠測メタデータを表すベクトルを予測しようとすることである。２つのアセットのメタデータ類似度は、これらの個々のメタデータの関数としてモデル化される。

いくつかの実施形態では、メディアガイドアプリケーションは、メディアアセットを鑑賞したユーザの暗示的／明示的評定とともに、使用情報に基づいて、使用類似度を算出する。個々のメタデータの加重または関連性が、次いで、使用類似度に最近似するメタデータ類似度をフィッティングすることによって判定される。例えば、アセットベクトル５００および６００は、関連使用情報と関連付けられてもよい。アセットベクトル５００および６００は、ユーザ評定、視聴された時間量、映画を視聴するタイミング、ソーシャルメディアを介して表された感想、または他の好適な情報に関連する関連付けられた使用データを有してもよい。例えば、映画「ｐａｃｉｆｉｃ ｒｉｍ」に関するアセットベクトル５００は、６．９／１０のユーザ評定、８０％の視聴された時間量、映画公開から５日後としての映画を視聴するタイミング、およびソーシャルメディアを介して３つのツイートの感想捕捉を有してもよい。映画「Ｇｏｄｚｉｌｌａ」に関するアセットベクトル６００は、７．５／１０のユーザ評定、９５％の視聴された時間量、映画公開から３日後としての映画を視聴するタイミング、およびソーシャルメディアを介して５つのツイートの感想捕捉を有してもよい。

使用情報は、別個にモデル化され、アイテム間類似度を生成してもよく、複数のユーザを横断して、ともに視聴され、同様に、評価／評定されたアイテム（共通感想と称され得る）は、より良好な使用類似度を有する。前述のように、ユーザの感想はさらに、明示的評定（利用可能な場合）、視聴された時間、鑑賞の付随するタイミング、鑑賞されたエピソードの数、および感想捕捉（例えば、ブログ、ツイート、レビュー、または任意の他の好適なプロセスを介して）等の属性を伴う。

いくつかの実施形態では、メディアガイドアプリケーションは、メディアアセットベクトルを使用ベースの類似度に可能な限り近似して相互に整合させるように試みる。メディアガイドアプリケーションは、モデル化されたメタデータ類似度と観察された使用ベースの類似度を比較する、誤差関数を構築する（例えば、感想因子と組み合わせられた共起に基づいて）。本誤差は、メタデータベースの類似度と使用ベースの類似度との間の正味誤差が最小限にされるように、個々のメタデータコンポーネントの加重を変化させる関数（例えば、確率的勾配降下関数または別の好適な勾配降下関数）を使用して最小限にされる。全使用データにわたって反復後、個々のメタデータ加重は、メディアアセットに関する対応するメタデータ関連性のための最良予測子としてメディアアセットベクトル内で更新される。

例えば、本システムは、協調フィルタリングを使用して、メディアアセットｉおよびｊに関する観察された類似度ｓ_ｉｊならびに信頼度指標ｃ_ｉｊ（メタデータおよび使用データに基づいて）を算出してもよい。明示的に評定されたショーに関して、ピアソン相関係数が、使用されてもよく、式中、ｓ_ｉｊ＝Ｐ_ｉｊである。
Ｕのユーザｕ毎に、両メディアアセットｉおよびｊを鑑賞ならびに評定したユーザを合計する。上記の実施例では、Ｒ_ｕｉ＝０．６９およびＲ_ｕｊ＝０．７５は、ユーザ評定に対応する。メディアガイドアプリケーションは、両メディアアセットを鑑賞したユーザの残りの評定を受信し、受信されたデータに基づいて、平均
を算出してもよい。本情報を用いて、本システムは、観察された類似度ｓ_ｉｊ＝Ｐ_ｉｊを算出してもよい。いくつかの実施形態では、メディアガイドアプリケーションは、方程式ｓ_ｉｊ＝０．５＊（Ｐ_ｉｊ−１）に基づいて、ゼロと１との間で正規化する。

いくつかの実施形態では、メディアガイドアプリケーションは、Ｐｒｏｂｓｉｍ、対数尤度、ジャッカール、共起、コサイン、または任意の他の好適なプロセスを使用して、観察された類似度を算出する。Ｊｏｊｉｃらは、「Ａ Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ ｏｆ Ｉｔｅｍ Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ」（ＲｅｃＳｙｓ’１１， Ｏｃｔ． ２３−２７， ２０１１， Ｃｈｉｃａｇｏ， Ｉｌｌｉｎｏｉｓ， ＵＳＡ）において、２つのメディアアセット間の感想類似度を得るためのプロセスの例証的実施形態を提供している。いくつかの実施形態では、メディアアセットｉおよびｊが両方とも任意のユーザによって視聴されていない場合、信頼度指標ｃ_ｉｊは、ゼロであって、誤差項における寄与は、ゼロである。したがって、調節が、メディアアセットｉおよびｊの対から逆伝播される必要はない。

メディアガイドアプリケーションは、例えば、ａ_ｊおよびａ_ｊのドット積を求めることによって、アセットｉおよびｊに関するモデル化された類似度ｍ_ｉｊを算出してもよく、式中、ｐ_ｉおよびｐ_ｊは、アセットｉおよびｊの人気度であって、ｐ_０は、最も人気のあるアセットの人気度であって、αは、人気バイアス因子である。これらの項は、人気バイアスをモデル化された類似度の中に要因として含めるために使用される。以下にさらに分解される、アセットベクトル
のドット積によって定義されたモデル化された類似度ｍ_ｉｊ、ならびに人気バイアス項を用いて、以下となる。
式中：
ｐ_ｉ 観察された時間フレームにわたる視聴の確率等のｉの人気度
ｐ_ｏ 最も人気のあるショーの人気度
α 人気バイアスをモデルの中に要因として含めるための項
ａ_ｉｆ ショーの「潜在因子」を表すメディアアセット因子
ｆ 潜在因子指数、例えば、Ｆ＝３００

メディアガイドアプリケーションは、観察された類似度ｓ_ｉｊおよびモデル化された類似度ｍ_ｉｊを比較し、モデル誤差を判定する。誤差が閾値を下回る場合、モデルが十分に訓練されているため、さらなる適応は、要求されない。誤差が閾値を上回る場合、本システムは、例えば、両モデルを通して誤差を逆伝播させることによって、アセットｉおよびｊのためのモデルを適応させる。本システムは、メディアアセットベクトルａ_ｉおよびａ_ｊ内の加重を更新し、人気度バイアス因子α等の上記の算出における他の関連項を更新してもよい。いくつかの実施形態では、適応算出は、全メディアアセット対を横断する観察された類似度とモデル化された類似度との間の誤差Ｅを最小限にするように表され得る。
式中：
ｉｊ メディアアセット対ｉｊ
ｓ_ｉｊ ｉｊ間の観察された「感想」類似度（ピアソン、Ｐｒｏｂｓｉｍ等）
ｍ_ｉｊ モデル化された類似度
ｃ_ｉｊ 観察された類似度ｓ_ｉｊにおける信頼度

いくつかの実施形態では、メディアアセットベクトルのメタデータベースのｘ項は、例えば、メディアアセットｉならびにキーワードおよびジャンルベースのメタデータと関連付けられ、以下として、
または以下のように正規化された形態において
表される、ｗｉｋｉページ（ＷＩＫＩＰＥＤＩＡ．ＣＯＭから）および映画データページ（ＩＭＤＢ．ＣＯＭから）からのメタデータの組み合わせとして、さらに分解されてもよい。

いくつかの実施形態では、タイトルベースのメタデータ、メディアアセットｉに関連する記述テキストベースの情報を含有する他のウェブページ、および他の好適な記述が、組み合わせ内に含まれてもよい。例えば、関連性加重ｖおよびベクトル化加重ｗは、以下のタイプの記述に関して前述のＷＯＲＤ２ＶＥＣを使用して初期化されてもよい。

各メディアアセットｉは、典型的には、複数のジャンル、キーワード、および俳優を含有するため、以下の方程式を使用して組み合わせされてもよい。例えば、メディアアセットｉに関する複数のジャンルは、組み合わせられ、以下として表されてもよい。
同様に、メディアアセットｉに関する複数のキーワードは、組み合わせられ、以下として表されてもよい。
例えば、メディアアセットｉに関する複数の俳優は、組み合わせられ、以下として表されてもよい。
式中、ｗ_＊ｆは、最初に、ＷＯＲＤ２ＶＥＣベクトルに設定され、本明細書に説明されるシステムおよび方法に従って更新されてもよい。

いくつかの実施形態では、ＷＩＫＩＰＥＤＩＡおよびＩＭＤＢ等のウェブページベースのベクトルに関して、メディアガイドアプリケーションは、メディアアセットｉと関連付けられたウェブページ上の全単語を通して反復し、その組み合わせは、以下のように表される。

同様に、メディアアセットｉ内の俳優ａ毎のウェブページベースの記述は、ＷＩＫＩＰＥＤＩＡ、ＩＭＤＢ、または類似ウェブサイトを通して得られてもよく、その組み合わせは、以下のように表される。
いくつかの実施形態では、俳優が一部であるメディアアセットは、人気度によって加重され、以下のように表され得る。

いくつかの実施形態では、メディアガイドアプリケーションは、ＷＩＫＩＰＥＤＩＡ、ＩＭＤＢ、または別の好適なソースのウェブページを分析し、メディアアセットｉと関連付けられたウェブページ内のｌ番目の単語に関するベクトルｖ_ｉ ^ｗｉｋｉを以下のように表す。
式中、

いくつかの実施形態では、メタデータベースの情報のいくつかの好適な組み合わせが、本明細書に説明されるシステムおよび方法に基づいて検討されてもよく、当業者に明白であろうように多くの変形例を伴って、メディアアセットベクトルのコンポーネントを導出するために使用されてもよい。

図７は、本開示のいくつかの実施形態による、メディアアセット間の類似度を表すモデルを維持するためのプロセス７００の略図である。ステップ７０２では、ユーザによって消費されたメディアアセットの対が、識別される。例えば、制御回路３０４上で起動するメディアガイドアプリケーションは、記憶３０８から、ユーザと関連付けられた視聴履歴を読み出してもよい。視聴履歴は、第１のユーザがアセットベクトル５００および６００と関連付けられたメディアアセットを視聴したことを示してもよい。

ステップ７０４では、制御回路３０４は、第１のメディアアセットと関連付けられた値の第１のベクトルおよび第２のメディアアセットと関連付けられた値の第２のベクトルを受信する。メディアアセットに関するアセットベクトルは、メディアアセットに関するメタデータ情報の関連付けられた加重または関連性のセットを含む。例えば、制御回路３０４は、前述のように、アセットベクトル５００および６００を受信してもよい。

ステップ７０６では、制御回路３０４は、ユーザが第１のメディアアセットおよび第２のメディアアセットの両方を視聴したかどうかを判定する。メディアアセットベクトル５００および６００に関連するメディアアセットが両方とも、任意のユーザによって視聴されていない場合、信頼度指標ｃ_ｉｊは、ゼロであって、誤差項における寄与は、ゼロである。したがって、アセットベクトルへの調節は、本メディアアセットの対から逆伝播される必要はない。制御回路３０４が、ユーザが両アセットを視聴したことを判定する場合、ステップ７０８に進む。そうでなければ、制御回路３０４は、以下にさらに説明される、ステップ７１８に進む。

ステップ７０８では、制御回路３０４は、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間のモデル化された類似度を表すモデル化された類似度値を判定する。モデル化された類似度値は、値の第１のベクトルおよび値の第２のベクトルに基づいて判定される。制御回路３０４は、例えば、ａ_ｊおよびａ_ｊのドット積を求めることによって、アセットｉおよびｊに関するモデル化された類似度ｍ_ｉｊを算出してもよく、ｐ_ｉおよびｐ_ｊは、アセットｉおよびｊの人気度であって、ｐ_０は、最も人気のあるアセットの人気度であって、αは、人気バイアス因子である。これらの項は、人気バイアスをモデル化された類似度の中に要因として含むために使用される。モデル化された類似度ｍ_ｉｊは、上記の図５−６に関して説明されるように、アセットベクトル
のドット積によって定義されてもよい。

ステップ７１０では、制御回路３０４は、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の観察された類似度を表す観察された類似度値を読み出す。観察された類似度は、第１および第２のメディアアセットに関するメタデータおよび使用データに基づく。制御回路３０４は、協調フィルタリングを使用して、メディアアセットｉおよびｊに関する観察された類似度ｓ_ｉｊならびに信頼度指標ｃ_ｉｊ（メタデータおよび使用データに基づいて）を算出してもよい。いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、Ｐｒｏｂｓｉｍ、対数尤度、ジャッカール、共起、コサイン、または任意の他の好適なプロセスを使用して、観察された類似度を算出する。

ステップ７１２では、制御回路３０４は、モデル化された類似度値および観察された類似度値に基づいて、モデル化誤差値を判定する。メディアガイドアプリケーションは、モデル化されたメタデータ類似度と観察された使用ベースの類似度を比較する、誤差関数を構築する。本誤差は、メタデータベースの類似度と使用ベースの類似度との間の正味誤差が最小限にされるように、個々のメタデータコンポーネントの加重を変化させる関数（例えば、確率的勾配降下関数または別の好適な勾配降下関数）を使用して最小限にされる。

ステップ７１４では、制御回路３０４は、モデル化誤差値が閾値誤差値を下回るかどうかを判定する。誤差が閾値を下回る場合、モデルが十分に訓練されているため、さらなる適応は、要求されない。誤差が閾値を上回る場合、本システムは、例えば、両モデルを通して誤差を逆伝播させることによって、アセットｉおよびｊのためのモデルを適応させる。制御回路３０４が、モデル化誤差値が閾値誤差値を下回ると判定する場合、以下にさらに説明されるステップ７１８に進む。そうでなければ、制御回路３０４は、ステップ７１６に進む。

ステップ７１６では、制御回路３０４は、モデル化誤差値に基づいて、第１のメディアアセットと関連付けられた値の第１のベクトルおよび第２のメディアアセットと関連付けられた値の第２のベクトルを更新する。制御回路３０４は、メディアアセットベクトル５００および６００内の加重を更新し、人気度バイアス因子α等の関連算出における他の関連項を更新してもよい。全使用データにわたって反復後、個々のメタデータ加重は、メディアアセットに関する対応するメタデータ関連性のための最良予測子としてメディアアセットベクトル内で更新される。

ステップ７１８では、制御回路３０４は、別の対のメディアアセットが分析されるために残っているかどうかを判定する。制御回路３０４が、別の対のメディアアセットが分析されるために残っていると判定する場合、ステップ７０４に進む。そうでなければ制御回路３０４は、ステップ７２０に進み、プロセスを終了する。

図７のステップまたは説明は、本開示の任意の他の実施形態と併用されてもよいことが検討される。加えて、図７に関係して説明されるステップおよび説明は、本開示の目的を促すために、代替順序で、または並行して行われてもよい。例えば、これらのステップはそれぞれ、任意の順序で、または並行して、または実質的に同時に行われ、遅れを減少させる、またはシステムまたは方法の速度を増加させてもよい。さらに、図３−４に関係して論じられるデバイスまたは機器のいずれかは、図７におけるステップのうちの１つまたはそれを上回るものを行うために使用され得ることに留意されたい。

本開示の前述の実施形態は、限定ではなく、例証目的のために提示され、本開示は、以下の請求項によってのみ限定される。さらに、いずれか１つの実施形態で説明される特徴および制限は、本明細書の任意の他の実施形態に適用され得、一実施形態に関するフローチャートまたは実施例は、好適な様式で任意の他の実施形態と組み合わせられ、異なる順序で行われ、または並行して行われ得ることに留意されたい。加えて、本明細書で説明されるシステムおよび方法は、リアルタイムで行われてもよい。また、上記で説明されるシステムおよび／または方法は、他のシステムおよび／または方法に適用され、またはそれらに従って使用され得ることにも留意されたい。

Claims (50)

1. 複数のメディアアセット間の類似度を表すモデルを維持するための方法であって、
   制御回路を使用して、第１のメディアアセットと関連付けられた値の第１のベクトルおよび第２のメディアアセットと関連付けられた値の第２のベクトルを受信するステップと、
   前記制御回路を使用して、ユーザが前記第１のメディアアセットおよび前記第２のメディアアセットの両方を視聴したかどうかを判定するステップと、
   前記ユーザが前記第１のメディアアセットおよび前記第２のメディアアセットの両方を視聴したことの判定に応答して、
   前記制御回路を使用して、前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間のモデル化された類似度を表すモデル化された類似度値を判定するステップであって、前記モデル化された類似度値は、前記値の第１のベクトルおよび前記値の第２のベクトルに基づいて判定される、ステップと、
   前記制御回路を使用して、前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の観察された類似度を表す観察された類似度値を読み出すステップであって、前記観察された類似度は、前記第１および第２のメディアアセットに関するメタデータおよび使用データに基づく、ステップと、
   前記制御回路を使用して、前記モデル化された類似度値および前記観察された類似度値に基づいて、モデル化誤差値を判定するステップと、
   前記制御回路を使用して、前記モデル化誤差値に基づいて、前記第１のメディアアセットと関連付けられた値の第１のベクトルおよび前記第２のメディアアセットと関連付けられた値の第２のベクトルを更新するステップと、
   を含む、方法。
2. 前記第１のメディアアセットと関連付けられた値の第１のベクトルは、前記第１のメディアアセットに関するメタデータに関連する１つまたはそれを上回るメタデータベースの値および前記第１のメディアアセットに関するメタデータに関連しない１つまたはそれを上回る自由浮動値を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記第１のメディアアセットと関連付けられた値の第１のベクトルを更新するステップは、前記１つまたはそれを上回る自由浮動値および前記１つまたはそれを上回るメタデータベースの値のうちの少なくとも１つを更新するステップを含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記モデル化誤差値を判定するステップは、信頼度項に基づいて、前記モデル化誤差値を判定するステップを含み、より高い信頼度項は、前記使用データ内のより高い信頼性を示す、請求項１に記載の方法。
5. 前記第１のメディアアセットに関するメタデータは、ジャンル、カテゴリ、コンテンツソース、タイトル、シリーズ識別子、特色、俳優、監督、配役情報、クルー、プロット、場所、説明、記述子、キーワード、アーティスト、気分、音調、歌詞、コメント、評定、長さまたは持続時間、伝送時間、可用性時間、およびスポンサーのうちの少なくとも１つを含み、
   前記第１のメディアアセットに関する使用データは、前記ユーザからの評定、前記ユーザによって視聴された時間量、前記ユーザによって視聴された時間、前記ユーザによって鑑賞されたエピソードの数、前記ユーザによる関連ソーシャルメディア相互作用の回数、チャンネルを合わせた回数、アセットの価格、ユーザに露出された回数、複数のエピソードを視聴する速度、最初に視聴した時対最初に利用可能になった時の速度、視聴された順序、および「おもしろい」または「いいね」に関して単語ベクトル上に投影されたコメント／ブログのうちの少なくとも１つを含む、
   請求項１に記載の方法。
6. 前記制御回路を使用して、前記モデルと関連付けられた閾値誤差値を読み出すステップと、
   前記制御回路を使用して、前記モデル化誤差値が前記閾値誤差値を下回るかどうかを判定するステップと、
   前記モデル化誤差値が前記閾値誤差値を下回らないことの判定に応答して、前記制御回路を使用して、前記モデル化誤差値に基づいて、前記第１のメディアアセットと関連付けられた値の第１のベクトルおよび前記第２のメディアアセットと関連付けられた値の第２のベクトルを更新するステップと、
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記モデル化された類似度値を判定するステップは、
   前記制御回路を使用して、前記値の第１のベクトルと前記値の第２のベクトルとの間のドット積に基づいて、前記値の第１のベクトルと前記値の第２のベクトルとの間の距離を判定するステップと、
   前記制御回路を使用して、前記判定された距離に基づいて、前記モデル化された類似度値を判定するステップと、
   を含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記モデル化誤差値に基づいて、前記値の第１のベクトルおよび値の第２のベクトルを更新するステップは、
   前記制御回路を使用して、前記第１のベクトルと前記第２のベクトルとの間の距離が短縮されるように、前記第１のベクトルおよび前記第２のベクトル内に記憶される値を調節するステップを含む、請求項７に記載の方法。
9. 前記観察された類似度は、前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間のピアソン相関係数を使用して判定される、請求項１に記載の方法。
10. いずれのユーザも前記第１のメディアアセットおよび前記第２のメディアアセットの両方を視聴していないことの判定に応答して、前記制御回路を使用して、前記モデル化誤差値に関してゼロ値を記憶するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
11. 複数のメディアアセット間の類似度を表すモデルを維持するためのシステムであって、前記システムは、制御回路を備え、
    前記制御回路は、
    第１のメディアアセットと関連付けられた値の第１のベクトルおよび第２のメディアアセットと関連付けられた値の第２のベクトルを受信することと、
    ユーザが前記第１のメディアアセットおよび前記第２のメディアアセットの両方を視聴したかどうかを判定することと、
    前記ユーザが前記第１のメディアアセットおよび前記第２のメディアアセットの両方を視聴したことの判定に応答して、
    前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間のモデル化された類似度を表すモデル化された類似度値を判定することであって、前記モデル化された類似度値は、前記値の第１のベクトルおよび前記値の第２のベクトルに基づいて判定される、ことと、
    前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の観察された類似度を表す観察された類似度値を読み出すことであって、前記観察された類似度は、前記第１および第２のメディアアセットに関するメタデータおよび使用データに基づく、ことと、
    前記モデル化された類似度値および前記観察された類似度値に基づいて、モデル化誤差値を判定することと、
    前記モデル化誤差値に基づいて、前記第１のメディアアセットと関連付けられた値の第１のベクトルおよび前記第２のメディアアセットと関連付けられた値の第２のベクトルを更新することと
    を行うように構成される、システム。
12. 前記第１のメディアアセットと関連付けられた値の第１のベクトルは、前記第１のメディアアセットに関するメタデータに関連する１つまたはそれを上回るメタデータベースの値および前記第１のメディアアセットに関するメタデータに関連しない１つまたはそれを上回る自由浮動値を含む、請求項１１に記載のシステム。
13. 前記第１のメディアアセットと関連付けられた値の第１のベクトルを更新するように構成される制御回路は、前記１つまたはそれを上回る自由浮動値および前記１つまたはそれを上回るメタデータベースの値のうちの少なくとも１つを更新するように構成される制御回路を含む、請求項１２に記載のシステム。
14. 前記モデル化誤差値を判定するように構成される制御回路は、信頼度項に基づいて、前記モデル化誤差値を判定するように構成される制御回路を備え、より高い信頼度項は、前記使用データ内のより高い信頼性を示す、請求項１１に記載のシステム。
15. 前記第１のメディアアセットに関するメタデータは、ジャンル、カテゴリ、コンテンツソース、タイトル、シリーズ識別子、特色、俳優、監督、配役情報、クルー、プロット、場所、説明、記述子、キーワード、アーティスト、気分、音調、歌詞、コメント、評定、長さまたは持続時間、伝送時間、可用性時間、およびスポンサーのうちの少なくとも１つを含み、
    前記第１のメディアアセットに関する使用データは、前記ユーザからの評定、前記ユーザによって視聴された時間量、前記ユーザによって視聴された時間、前記ユーザによって鑑賞されたエピソードの数、前記ユーザによる関連ソーシャルメディア相互作用の回数、チャンネルを合わせた回数、アセットの価格、ユーザに露出された回数、複数のエピソードを視聴する速度、最初に視聴した時対最初に利用可能になった時の速度、視聴された順序、および「おもしろい」または「いいね」に関して単語ベクトル上に投影されたコメント／ブログのうちの少なくとも１つを含む、
    請求項１１に記載のシステム。
16. 前記モデルと関連付けられた閾値誤差値を読み出すことと、
    前記モデル化誤差値が前記閾値誤差値を下回るかどうかを判定することと、
    前記モデル化誤差値が前記閾値誤差値を下回らないことの判定に応答して、前記モデル化誤差値に基づいて、前記第１のメディアアセットと関連付けられた値の第１のベクトルおよび前記第２のメディアアセットと関連付けられた値の第２のベクトルを更新することと、
    を行うように構成される制御回路をさらに備える、請求項１１に記載のシステム。
17. 前記モデル化された類似度値を判定するように構成される制御回路は、
    前記値の第１のベクトルと前記値の第２のベクトルとの間のドット積に基づいて、前記値の第１のベクトルと前記値の第２のベクトルとの間の距離を判定することと、
    前記判定された距離に基づいて、前記モデル化された類似度値を判定することと、
    を行うように構成される制御回路を備える、請求項１１に記載のシステム。
18. 前記モデル化誤差値に基づいて、前記値の第１のベクトルおよび値の第２のベクトルを更新するように構成される制御回路は、
    前記第１のベクトルと前記第２のベクトルとの間の距離が短縮されるように、前記第１のベクトルおよび前記第２のベクトル内に記憶される値を調節するように構成される制御回路を備える、請求項１７に記載のシステム。
19. 前記観察された類似度は、前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間のピアソン相関係数を使用して判定される、請求項１１に記載のシステム。
20. いずれのユーザも前記第１のメディアアセットおよび前記第２のメディアアセットの両方を視聴していないことの判定に応答して、前記モデル化誤差値に関してゼロ値を記憶するように構成される制御回路をさらに備える、請求項１１に記載のシステム。
21. 複数のメディアアセット間の類似度を表すモデルを維持するための装置であって、
    第１のメディアアセットと関連付けられた値の第１のベクトルおよび第２のメディアアセットと関連付けられた値の第２のベクトルを受信するための手段と、
    ユーザが前記第１のメディアアセットおよび前記第２のメディアアセットの両方を視聴したかどうかを判定するための手段と、
    前記ユーザが前記第１のメディアアセットおよび前記第２のメディアアセットの両方を視聴したことの判定に応答して、
    前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間のモデル化された類似度を表すモデル化された類似度値を判定するための手段であって、前記モデル化された類似度値は、前記値の第１のベクトルおよび前記値の第２のベクトルに基づいて判定される、手段と、
    前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の観察された類似度を表す観察された類似度値を読み出すための手段であって、前記観察された類似度は、前記第１および第２のメディアアセットに関するメタデータおよび使用データに基づく、手段と、
    前記モデル化された類似度値および前記観察された類似度値に基づいて、モデル化誤差値を判定するための手段と、
    前記モデル化誤差値に基づいて、前記第１のメディアアセットと関連付けられた値の第１のベクトルおよび前記第２のメディアアセットと関連付けられた値の第２のベクトルを更新するための手段と、
    を備える、装置。
22. 前記第１のメディアアセットと関連付けられた値の第１のベクトルは、前記第１のメディアアセットに関するメタデータに関連する１つまたはそれを上回るメタデータベースの値および前記第１のメディアアセットに関するメタデータに関連しない１つまたはそれを上回る自由浮動値を含む、請求項２１に記載の装置。
23. 前記第１のメディアアセットと関連付けられた値の第１のベクトルを更新するための手段は、前記１つまたはそれを上回る自由浮動値および前記１つまたはそれを上回るメタデータベースの値のうちの少なくとも１つを更新するための手段を含む、請求項２２に記載の装置。
24. 前記モデル化誤差値を判定するための手段は、信頼度項に基づいて、前記モデル化誤差値を判定するための手段を含み、より高い信頼度項は、前記使用データ内のより高い信頼性を示す、請求項２１に記載の装置。
25. 前記第１のメディアアセットに関するメタデータは、ジャンル、カテゴリ、コンテンツソース、タイトル、シリーズ識別子、特色、俳優、監督、配役情報、クルー、プロット、場所、説明、記述子、キーワード、アーティスト、気分、音調、歌詞、コメント、評定、長さまたは持続時間、伝送時間、可用性時間、およびスポンサーのうちの少なくとも１つを含み、
    前記第１のメディアアセットに関する使用データは、前記ユーザからの評定、前記ユーザによって視聴された時間量、前記ユーザによって視聴された時間、前記ユーザによって鑑賞されたエピソードの数、前記ユーザによる関連ソーシャルメディア相互作用の回数、チャンネルを合わせた回数、アセットの価格、ユーザに露出された回数、複数のエピソードを視聴する速度、最初に視聴した時対最初に利用可能になった時の速度、視聴された順序、および「おもしろい」または「いいね」に関して単語ベクトル上に投影されたコメント／ブログのうちの少なくとも１つを含む、
    請求項２１に記載の装置。
26. 前記モデルと関連付けられた閾値誤差値を読み出すための手段と、
    前記モデル化誤差値が前記閾値誤差値を下回るかどうかを判定するための手段と、
    前記モデル化誤差値が前記閾値誤差値を下回らないことの判定に応答して、前記モデル化誤差値に基づいて、前記第１のメディアアセットと関連付けられた値の第１のベクトルおよび前記第２のメディアアセットと関連付けられた値の第２のベクトルを更新するための手段と、
    をさらに備える、請求項２１に記載の装置。
27. 前記モデル化された類似度値を判定するための手段は、
    前記値の第１のベクトルと前記値の第２のベクトルとの間のドット積に基づいて、前記値の第１のベクトルと前記値の第２のベクトルとの間の距離を判定するための手段と、
    前記判定された距離に基づいて、前記モデル化された類似度値を判定するための手段と、
    を備える、請求項２１に記載の装置。
28. 前記モデル化誤差値に基づいて、前記値の第１のベクトルおよび値の第２のベクトルを更新するための手段は、前記第１のベクトルと前記第２のベクトルとの間の距離が短縮されるように、前記第１のベクトルおよび前記第２のベクトル内に記憶される値を調節するための手段を備える、請求項２７に記載の装置。
29. 前記観察された類似度は、前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間のピアソン相関係数を使用して判定される、請求項２１に記載の装置。
30. いずれのユーザも前記第１のメディアアセットおよび前記第２のメディアアセットの両方を視聴していないことの判定に応答して、前記モデル化誤差値に関してゼロ値を記憶するための手段をさらに備える、請求項２１に記載の装置。
31. 非一過性機械可読命令を備える、複数のメディアアセット間の類似度を表すモデルを維持するための非一過性機械可読媒体であって、前記非一過性機械可読命令は、
    第１のメディアアセットと関連付けられた値の第１のベクトルおよび第２のメディアアセットと関連付けられた値の第２のベクトルを受信するための命令と、
    ユーザが前記第１のメディアアセットおよび前記第２のメディアアセットの両方を視聴したかどうかを判定するための命令と、
    前記ユーザが前記第１のメディアアセットおよび前記第２のメディアアセットの両方を視聴したことの判定に応答して、
    前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間のモデル化された類似度を表すモデル化された類似度値を判定するための命令であって、前記モデル化された類似度値は、前記値の第１のベクトルおよび前記値の第２のベクトルに基づいて判定される、命令と、
    前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の観察された類似度を表す観察された類似度値を読み出すための命令であって、前記観察された類似度は、前記第１および第２のメディアアセットに関するメタデータおよび使用データに基づく、命令と、
    前記モデル化された類似度値および前記観察された類似度値に基づいて、モデル化誤差値を判定するための命令と、
    前記モデル化誤差値に基づいて、前記第１のメディアアセットと関連付けられた値の第１のベクトルおよび前記第２のメディアアセットと関連付けられた値の第２のベクトルを更新するための命令と、
    を備える、非一過性機械可読媒体。
32. 前記第１のメディアアセットと関連付けられた値の第１のベクトルは、前記第１のメディアアセットに関するメタデータに関連する１つまたはそれを上回るメタデータベースの値および前記第１のメディアアセットに関するメタデータに関連しない１つまたはそれを上回る自由浮動値を含む、請求項３１に記載の非一過性機械可読媒体。
33. 前記第１のメディアアセットと関連付けられた値の第１のベクトルを更新するための命令は、前記１つまたはそれを上回る自由浮動値および前記１つまたはそれを上回るメタデータベースの値のうちの少なくとも１つを更新するための命令を備える、請求項３２に記載の非一過性機械可読媒体。
34. 前記モデル化誤差値を判定するための命令は、
    信頼度項に基づいて、前記モデル化誤差値を判定するための命令を含み、より高い信頼度項は、前記使用データ内のより高い信頼性を示す、請求項３１に記載の非一過性機械可読媒体。
35. 前記第１のメディアアセットに関するメタデータは、ジャンル、カテゴリ、コンテンツソース、タイトル、シリーズ識別子、特色、俳優、監督、配役情報、クルー、プロット、場所、説明、記述子、キーワード、アーティスト、気分、音調、歌詞、コメント、評定、長さまたは持続時間、伝送時間、可用性時間、およびスポンサーのうちの少なくとも１つを含み、
    前記第１のメディアアセットに関する使用データは、前記ユーザからの評定、前記ユーザによって視聴された時間量、前記ユーザによって視聴された時間、前記ユーザによって鑑賞されたエピソードの数、前記ユーザによる関連ソーシャルメディア相互作用の回数、チャンネルを合わせた回数、アセットの価格、ユーザに露出された回数、複数のエピソードを視聴する速度、最初に視聴した時対最初に利用可能になった時の速度、視聴された順序、および「おもしろい」または「いいね」に関して単語ベクトル上に投影されたコメント／ブログのうちの少なくとも１つを含む、
    請求項３１に記載の非一過性機械可読媒体。
36. 前記モデルと関連付けられた閾値誤差値を読み出すための命令と、
    前記モデル化誤差値が前記閾値誤差値を下回るかどうかを判定するための命令と、
    前記モデル化誤差値が前記閾値誤差値を下回らないことの判定に応答して、前記モデル化誤差値に基づいて、前記第１のメディアアセットと関連付けられた値の第１のベクトルおよび前記第２のメディアアセットと関連付けられた値の第２のベクトルを更新するための命令と、
    をさらに備える、請求項３１に記載の非一過性機械可読媒体。
37. 前記モデル化された類似度値を判定するための命令は、
    前記値の第１のベクトルと前記値の第２のベクトルとの間のドット積に基づいて、前記値の第１のベクトルと前記値の第２のベクトルとの間の距離を判定するための命令と、
    前記判定された距離に基づいて、前記モデル化された類似度値を判定するための命令と、
    を備える、請求項３１に記載の非一過性機械可読媒体。
38. 前記モデル化誤差値に基づいて、前記値の第１のベクトルおよび値の第２のベクトルを更新するための命令は、
    前記第１のベクトルと前記第２のベクトルとの間の距離が短縮されるように、前記第１のベクトルおよび前記第２のベクトル内に記憶される値を調節するための命令を備える、請求項３７に記載の非一過性機械可読媒体。
39. 前記観察された類似度は、前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間のピアソン相関係数を使用して判定される、請求項３１に記載の非一過性機械可読媒体。
40. いずれのユーザも前記第１のメディアアセットおよび前記第２のメディアアセットの両方を視聴していないことの判定に応答して、前記モデル化誤差値に関してゼロ値を記憶するための命令をさらに備える、請求項３１に記載の非一過性機械可読媒体。
41. 複数のメディアアセット間の類似度を表すモデルを維持するための方法であって、
    制御回路を使用して、第１のメディアアセットと関連付けられた値の第１のベクトルおよび第２のメディアアセットと関連付けられた値の第２のベクトルを受信するステップと、
    前記制御回路を使用して、ユーザが前記第１のメディアアセットおよび前記第２のメディアアセットの両方を視聴したかどうかを判定するステップと、
    前記ユーザが前記第１のメディアアセットおよび前記第２のメディアアセットの両方を視聴したことの判定に応答して、
    前記制御回路を使用して、前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間のモデル化された類似度を表すモデル化された類似度値を判定するステップであって、前記モデル化された類似度値は、前記値の第１のベクトルおよび前記値の第２のベクトルに基づいて判定される、ステップと、
    前記制御回路を使用して、前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の観察された類似度を表す観察された類似度値を読み出すステップであって、前記観察された類似度は、前記第１および第２のメディアアセットに関するメタデータおよび使用データに基づく、ステップと、
    前記制御回路を使用して、前記モデル化された類似度値および前記観察された類似度値に基づいて、モデル化誤差値を判定するステップと、
    前記制御回路を使用して、前記モデル化誤差値に基づいて、前記第１のメディアアセットと関連付けられた値の第１のベクトルおよび前記第２のメディアアセットと関連付けられた値の第２のベクトルを更新するステップと、
    を含む、方法。
42. 前記第１のメディアアセットと関連付けられた値の第１のベクトルは、前記第１のメディアアセットに関するメタデータに関連する１つまたはそれを上回るメタデータベースの値および前記第１のメディアアセットに関するメタデータに関連しない１つまたはそれを上回る自由浮動値を含む、請求項４１に記載の方法。
43. 前記第１のメディアアセットと関連付けられた値の第１のベクトルを更新するステップは、前記１つまたはそれを上回る自由浮動値および前記１つまたはそれを上回るメタデータベースの値のうちの少なくとも１つを更新するステップを含む、請求項４２に記載の方法。
44. 前記モデル化誤差値を判定するステップは、信頼度項に基づいて、前記モデル化誤差値を判定するステップを含み、より高い信頼度項は、前記使用データ内のより高い信頼性を示す、請求項４１−４３のいずれかに記載の方法。
45. 前記第１のメディアアセットに関するメタデータは、ジャンル、カテゴリ、コンテンツソース、タイトル、シリーズ識別子、特色、俳優、監督、配役情報、クルー、プロット、場所、説明、記述子、キーワード、アーティスト、気分、音調、歌詞、コメント、評定、長さまたは持続時間、伝送時間、可用性時間、およびスポンサーのうちの少なくとも１つを含み、
    前記第１のメディアアセットに関する使用データは、前記ユーザからの評定、前記ユーザによって視聴された時間量、前記ユーザによって視聴された時間、前記ユーザによって鑑賞されたエピソードの数、前記ユーザによる関連ソーシャルメディア相互作用の回数、チャンネルを合わせた回数、アセットの価格、ユーザに露出された回数、複数のエピソードを視聴する速度、最初に視聴した時対最初に利用可能になった時の速度、視聴された順序、および「おもしろい」または「いいね」に関して単語ベクトル上に投影されたコメント／ブログのうちの少なくとも１つを含む、
    請求項４１−４４のいずれかに記載の方法。
46. 前記制御回路を使用して、前記モデルと関連付けられた閾値誤差値を読み出すステップと、
    前記制御回路を使用して、前記モデル化誤差値が前記閾値誤差値を下回るかどうかを判定するステップと、
    前記モデル化誤差値が前記閾値誤差値を下回らないことの判定に応答して、前記制御回路を使用して、前記モデル化誤差値に基づいて、前記第１のメディアアセットと関連付けられた値の第１のベクトルおよび前記第２のメディアアセットと関連付けられた値の第２のベクトルを更新するステップと、
    をさらに含む、請求項４１−４５のいずれかに記載の方法。
47. 前記モデル化された類似度値を判定するステップは、
    前記制御回路を使用して、前記値の第１のベクトルと前記値の第２のベクトルとの間のドット積に基づいて、前記値の第１のベクトルと前記値の第２のベクトルとの間の距離を判定するステップと、
    前記制御回路を使用して、前記判定された距離に基づいて、前記モデル化された類似度値を判定するステップと、
    を含む、請求項４１−４６のいずれかに記載の方法。
48. 前記モデル化誤差値に基づいて、前記値の第１のベクトルおよび値の第２のベクトルを更新するステップは、
    前記制御回路を使用して、前記第１のベクトルと前記第２のベクトルとの間の距離が短縮されるように、前記第１のベクトルおよび前記第２のベクトル内に記憶される値を調節するステップを含む、請求項４７に記載の方法。
49. 前記観察された類似度は、前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間のピアソン相関係数を使用して判定される、請求項４１−４８のいずれかに記載の方法。
50. いずれのユーザも前記第１のメディアアセットおよび前記第２のメディアアセットの両方を視聴していないことの判定に応答して、前記制御回路を使用して、前記モデル化誤差値に関してゼロ値を記憶するステップをさらに含む、請求項４１−４９のいずれかに記載の方法。