JP2022191336A - 記憶の協調的回想の適応提示のためのキュー・データ・モデルの実装 - Google Patents

Abstract

【課題】心理科学および原理を応用して記憶想起を促進するためのインターフェースを提供するデータ科学、データ分析、コンピュータ・ソフトウェアおよびシステムならびに１つ以上の記憶の想起を協調的に促進し、かつ、１つ以上の記憶の提示を適応させるコンピューティングおよびデータ記憶プラットフォームの方法を提供する。【解決手段】方法は、刺激の部分集合を表すデータを識別するステップと、補足刺激を表すデータとしてキューを決定するステップと、補足刺激に基づいて回想を書き改めるステップと、を含む。【選択図】図１

Description

種々の実施形態は、一般的には、心理科学および原理を応用して記憶想起(memory recall)を促進するためのインターフェースを提供するデータ科学、データ分析、およびコンピュータ・ソフトウェアならびにシステムに関し、更に特定すれば、１つ以上の記憶の想起を協調的に促進し、１つ以上の記憶の提示を適応させるコンピューティングおよびデータ記憶プラットフォーム(data storage platform)に関する。

コンピューティング・ハードウェアおよびソフトウェアの発展は、体験の詳しい伝承(recounting)としてテキストで明記されるか、または１つ以上のディジタル写真で表示されるかには関係なく、個人的体験の共有および伝達において指数的な成長に火をつけた。従来では、個人的体験は、特定のソーシャル・ネットワーキング・システムまたはアプリケーションがテキスト、画像、音等、またはこれらの組み合わせの内何を拠り所にするかには関係なく、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（商標）のようなソーシャル・ネットワーキング・アプリケーションを実装する、ネットワーク接続コンピューティング・システムを通じて共有されるのが通常であった。現在では、ソーシャル・ネットワーキング・ウェブサイトの加入者には、各人の体験に対する種々の更新が殺到し、その各々は、彼らの個人的体験についての情報（例えば、テキストおよび画像）の氾濫を含む。場合によっては、そして「友人の友人」関係の数によっては、殆どの従来からのソーシャル・ネットワーキング・ウェブサイトの加入者は、参加者としてではなく、覗き見的に情報を受信する。

従前からのソーシャル・ネットワーキング・アプリケーションやコンピューティング・システムでも機能するが、これらは共有体験と繋がることに関心がある加入者に合わせて情報を個別加工する(tailor)には余り適していない。その結果、殆どのユーザまたは加入者は、特定の受信者には共感できない場合が多い個人的体験を、何十もまたは何百も浴びせられることになるのが常である。 したがって、少なくとも一部の加入者が他者の生活
および記憶に露出され、他者を思い出してまたは他者を引き込んで(engage)記憶を想起するための繋がりを作ることは、加入者にとって何の得もない。

更に、ソーシャル・ネットワーキング・アプリケーションの開発に影響を及ぼす少なくとも一部のソフトウェア開発者は、潜在的な加入者またはユーザの他の部分集合よりも生活体験が少ない場合もある。したがって、これらの加入者またはユーザの他の部分集合は、彼らの過去の記憶を回想する機会、またそうでなければ深く刻む(augment)機会が殆どあるいは全くなさそうに思われる。例えば、ベビー・ブーム世代に生まれた人は、一般に、ディジタル時代技術の前および後に関係する体験をしながら成長している。したがって、彼らは人生の体験および英知を蓄積しているであろうが、彼らの体験および知識は、一般に、その後の世代とは異なり、記憶として存在するのかもしれず、または、恐らくは印刷した写真、映画、新聞紙面等のような、アナログ・フォーマットでインスタンス化される可能性が高い。したがって、従来のソーシャル・ネットワーキング・システムは、特定のユーザ（例えば、特定の記憶）についての情報を伝えるには、適切な伝達手段となることはできない。

例えば、人の体験および付随する記憶の蓄積は、年齢と共に増大するのが一般的である。しかしながら、身体年齢およびその他の要因（例えば、痴呆、ストレス等）のために、ユーザは記憶を素早く呼び戻す(recollect)能力の減退を体験すること、またはこの能力を全く失う場合もある。典型的な従来のソーシャル・ネットワーキング・システムは、しかしながら、これらの記憶呼び戻しの限界に取り組んでいない。

少なくとも一部の従前からのソーシャル・ネットワーキング・システムは、情報を伝えるために、バイナリ・コンテンツ制御メカニズムを採用している。実例をあげると、このようなシステムは、通例、個人または個人のグループを選択するようにユーザに要求し、これらの個人は誰でも、「全」か「無」か（例えば、過去の全てかまたは全く無しか）に基づいて、公開されたコンテンツにアクセスすることができる。したがって、あるユーザと関係を有する人々（例えば、子、親、上司、同僚、聖職者、家族等）は、同じ公開コンテンツを受け取る。更に、「友人」として識別されたか否か（即ち、他の者は「友人ではない」）に応じて、ユーザには無関係な個人的な体験を受けることもできる。したがって、緩い連携(loose association)（例えば、「友人の友人の友人」という連携）を通じてリンクされた知らない人の体験が、このような体験を受け取りたくないユーザに表示されるおそれがある。

したがって、従来からの技法の制約(limitations)がなく、記憶想起を促進する技法を
容易に得るための解決策が求められている。

以下の詳細な説明および添付図面において、本発明の種々の実施形態または実施例（「例」）について開示する。
ある実施形態による、協調回想エンジン(collaborative recollection engine)の一例を示す図である。 ある実施形態にしたがって、１つ以上の記憶キュー(memory cue)を生成するように構成されたキュー・プロセッサの一例を示す図である。 ある実施例にしたがって、キュー・データ・モデルに応じてキュー・データを格納する例を示す図である。 ある実施形態にしたがって、ユーザにキューを提示するか否か決定するために、キュー属性の関連性(relevancy)を判定する一例である。 ある実施形態にしたがって、ユーザにキューを提示するか否か決定するために、キュー属性の関連性(relevancy)を判定する一例である。 ある実施例にしたがって、１つ以上のユーザ属性を識別するための１つ以上のプロンプトを受け取るユーザ・インターフェースの一例である。 ある実施例にしたがって、他のユーザが協力することができる回想を生成するユーザ・インターフェースの一例である。 ある実施例にしたがって、他のユーザが協力することができる回想を生成するユーザ・インターフェースの他の例である。 ある実施例にしたがって、属性を識別するまたは記憶を呼び起こす(evoke)ためのプロンプトの例を示す図である。 ある実施例にしたがって、後続のキュー生成のための回想を生成する間に、回想または記憶の一部を現場で入力する(in-situ entry)一例を示す図である。 ある実施例にしたがって、１つ以上の回想または記憶を書き改めるように構成された適応回想プロセッサの一例を示す図である。 ある実施形態にしたがって、回想のテキスト記述を書き改めるように構成された適応提示コントローラの一例を示す図である。 ある実施例にしたがって、回想と関連付けられた画像を適応加工する(adapt)ように構成された適応提示コントローラの他の例を示す図である。 ある実施例にしたがって、回想のテキスト記述を書き改めるように構成された適応提示コントローラの他の例を示す図である。 ある実施例にしたがって、ユーザ・インターフェースと関連付けて形成された回想にアクセスするまたは回想を修正する許可を設定するように構成されたユーザ・インターフェースを示す図である。 ある実施例にしたがって、書き改めた回想(adapted recollection)を形成するように構成されたユーザ・インターフェースを示す図である。 ある実施例にしたがって、回想にアクセスする協力ユーザによる許可の関数として回想を書き改めるように構成された適応回想プロセッサの図である。 ある実施例にしたがって、後続のキューを生成するためにデータ・ロギング(data logging)を実行するように構成されたアプリケーションを実装する移動体コンピューティング・デバイスを示す図である。 ある実施例にしたがって、協調回想エンジンを実装するイベント管理プラットフォームの一例を示す図である。 ある実施形態にしたがって、回想と関連付けて提示に対するキューを形成する一例として、流れ図を示す図である。 種々の実施形態にしたがって、協調回想エンジンのコンポーネントに種々の機能を付与するように構成された種々のコンピューティング・プラットフォームの例を示す。

種々の実施形態または実施例は、多数の方法で実現することができ、システム、プロセス、装置(apparatus)、ユーザ・インターフェース、あるいはコンピュータ読み取り可能
記憶媒体またはコンピュータ・ネットワークのようなコンピュータ読み取り可能媒体上における一連のプログラム命令としての実現を含む。コンピュータ・ネットワークにおいては、プログラム命令は、光、電子、またはワイヤレス通信リンクを通じて送られる。一般に、開示するプロセスの動作は、請求項において別段規定されていなければ、任意の順序で実行することができる。

以下に、添付図面と共に、１つ以上の実施例(examples)についての詳細な説明を行う。この詳細な説明は、このような実施例と関連付けて行われるが、いずれの特定の実施例にも限定されない。範囲は、請求項、ならびに多数の代替、変更(modification)、およびそれらの均等物によってのみ限定される。以下の説明では、完全な理解を得るために、多数の具体的な詳細について明記する。これらの詳細は、例示の目的に限って提示されるのであり、これらの具体的な詳細の一部または全部がなくても、請求項にしたがって、説明する技法を実施することができる。明確化のために、実施例に関する技術分野において知られている技術情報資料(technical material)については、本説明を不必要に曖昧にするのを避けるために、詳しく説明しない。

図１は、ある実施形態による協調回想エンジンの一例を示す線図(diagram)である。線
図１００は、１人以上のユーザの１つ以上の記憶の回想を促進するように構成された協調回想エンジン１５０の一例を示す。協調回想エンジン１５０は、ユーザの記憶回想を促進するために、多量の感覚刺激（例えば、ウェブ・サイトのように視覚的に、音楽、歌、発声した単語等のように聴覚的に、芳香のような嗅覚に関する刺激等）を生成するように構成されている。図示のように、ユーザ１０１はコンピューティング・デバイス１０２にアクセスして、ネットワーク１４２を通じて協調回想エンジン１５０と対話処理することができる。

協調回想エンジン１５０は、心理学的技法を応用するように構成された機能を実装するように構成することができ、記憶想起(memory recall)を呼び起こすために、本明細書に
おいて説明する種々の機能および／または構造にしたがって、心理学的技法を適応させることができる。本明細書において説明する種々の機能および／または構造は、例えば、記憶（例えば、エピソード記憶）にアクセスするのを補助するように構成することができ、これによって、記憶に関連する視覚、音、臭い、接触、味覚等のような、エンコードされ
た感覚(encoded sense)が、容易にアクセス可能になるか、あるいは記憶の１つ以上のイ
ンスタンスの具体的な回想または記憶自体の表現に関係付けることが可能になる。記憶のインスタンスとは、例えば、「ママの」焼いたチョコ・チップ・クッキーからの芳香のような、多数のエンコードされた感覚の内１つ（例えば、記憶の単位）に関連する過去の体験の回想を指すことができる。記憶の１つ以上のインスタンスを組み合わせると、一連の過去の体験（例えば、過去の休日にハワイに行ったときに、シュノーケリングのような活動を行った記憶）のような、エピソード記憶を構成することができる。また、記憶の１つ以上のインスタンスを組み合わせると、「フラッシュバルブ記憶」を形成するまたは引き出すことができ、これによって、記憶の回想が明らかとなり、様々な形で詳細に示すことができる（例えば、誰がいたか、どんな嗅覚が思い出されたか、回想に関連する天気の光景および音のような、視覚および聴覚的記憶、体験の間に人が抱いた感情等）。エピソード記憶（例えば、個人的な体験および具体的な物体、人、ならびに特定の時間および場所において体験したイベント）および意味記憶（例えば、事実についての一般的な知識）を組み合わせると、自伝的記憶を構成することができる。エピソード記憶のような記憶は、意識的にまたは明示的に想起され得るが、記憶の中には、無意識にまたは応答的に、例えば、１つ以上の記憶キュー(memory cue)に応答して想起されるものもある。したがって、協調回想エンジン１５０は、１つ以上の記憶キュー等に基づいて、１つ以上の記憶を補足する、蘇らせる(refresh)、および／または再構成することができる刺激を生成するよう
に構成することができる。

協調回想エンジン１５０は、ユーザ体験の追憶(memorialization)または保管(archival)を促すように構成することができ、ユーザの体験の回想を見る、補足する、修正する、
またそうでなければ増強するために、他のユーザに随意のアクセス許可が付与される。図示のように、協調回想エンジン１５０は、ネットワーク１４２を通じてコンピューティング・デバイス１０２からの入力を受け入れ、ユーザ１０１の過去の体験（およびその関連する特性）を表すデータを形成し関係付けることができる。したがって、ユーザ１０１は、タイムライン１１１における提示または表示のために構成されるデータとして、 その記憶を追憶することができればよい。線図１００は、格納され、相互関係付られ、タイムライン１１１として提示されたユーザ１０１の過去の体験を示す。タイムライン１１１は、ユーザ１０１の回想記憶を提示する。この例では、タイムライン１１１は、「９／１１世界貿易センターの悲劇」と題する過去の体験の種々のファセット(facets)を記述する回想１１２と、「バリ旅行」と題する他の過去の体験の種々の側面を記述する回想１１６との表示を含むように示されている。回想１１２および１１６は、２００１年９月１１日および１９７３年１２月３１日という日付にそれぞれ関係する。この例では、回想１１２は、２００１年９月１１日に関するテロリスト関連悲劇に対するユーザ１０１の視点(perspective)および過去の体験のテキスト記述１１３を含むことができる。同様に、回想１１６は、バリにおけるユーザ１０１の過去の休日の体験を記述する他のテキスト記述１１７を含むことができる。

回想１１２および１１６は、ユーザ１０１またはユーザ１０１ａの内任意の者によって提供することができる画像１１５および１１９（例えば、ディジタル写真等）ならびに他のコンテンツ１１４および１１８（例えば、ビデオ、音、音楽等）のような、ユーザ１０１またはユーザ１０１ａの内任意の者によって提供される追加の刺激源によって、補足することもできる。また、ある実施例によれば、システム自体も、画像または他のコンテンツのような、追加の刺激源によって回想を補足することもできる。画像１１５および１１９ならびにコンテンツ１１４および１１８は、ユーザ１０１（または任意のユーザ１０１ａ）が、回想１１２および１１６に関する追加の主題を回想するのを補助することができる。例えば、回想１１６に関連する写真１１９は、ユーザ１０１ａの内１人からの追加の情報を引き出すかもしれず、補助回想テキスト１１７を含ませるまたは形成するために、この追加情報をテキスト１１７ａとして追加することができる。例えば、テキスト１１７ａは、これがなければユーザ１０１によって忘れ去られたかもしれない、ユーザ１０１の記憶の一部を呼び起こす情報を含むかもしれない。したがって、協調回想エンジン１５０は、ユーザ１０１およびユーザ１０１ａが協調してその過去の体験のユーザ１０１の回想を補強することができるように、協調的に回想１１６を豊富にするように構成することができる。ある実施形態によれば、ユーザ１０１およびユーザ１０１ａの各々にユーザ・アカウント識別子を関連付けることができる。ユーザ・アカウント識別子は、ユーザの各々を一意に識別し、協調回想エンジン１５０によって記述またそうでなければ実行される１つ以上の機能を容易にするためのデータを格納することができる。図示のように、ユーザ・アカウント・レポジトリ１５５は、特定のユーザ１０１およびユーザ１０１ａ毎にユーザ・アカウント情報を表すデータを格納することができる。したがって、ユーザ１０１は、回想１１２または１１６の１つあるいは双方を見る(view)アクセス特権を付与するために、ユーザ・アカウント識別子を識別することができる（例えば、直接または間接的に）。このように、プライバシーを保護するために、ユーザ１０１ａの中には回想１１２および１１６へのアクセスが得られない者もいる。

尚、場合によっては、「協調的」(collaborative)という用語は、１人以上のユーザ１
０１および１０１ａから発生したデータだけでなく、あらゆる関連コンテンツ（例えば、追加または修正テキスト、画像、オーディオ、コンテンツ等）、およびエンコードされた感覚刺激（例えば、記憶の単位）の集計を容易にすることができるシステム（例えば、追加または修正テキスト、画像、オーディオ、コンテンツ等）から発生し、回想を表すデータを形成するあらゆるデータも含んでもよく、これらのデータはエピソード記憶、自伝的記憶等を形成することが可能であり、またはエピソード記憶、自伝的記憶等として回想されることも可能であることを注記しておく。更に、「協調的」とは、ユーザ１０１の自伝的記憶に基づく、および１人以上の他のユーザ１０１ａの記憶回想に基づく、構成記憶(constitute memories)の意識的なまたは無意識の回想に基づいて、結果的に得られた協調的記憶回想を表すデータを指すこともできる。場合によっては、協調回想エンジン１５０は、このような画像およびコンテンツをキューとして見なしたまたは知覚したことに応答して記憶を誘起させることができる者に対して、メディア（例えば、回想の構成要素としての写真１１５、１１９、および他のコンテンツ１１４、１１８）を実装(implement)または提示することによって、回想１１２および１１６を補足するように構成することもできる。ある実施例によれば、キューは、実例をあげると、記憶回想を呼び起こすように構成された感覚刺激を表すデータとして導入または形成することもできる。しかしながら、画像１１５、１１９および他のコンテンツ１１４、１１８の提示は随意であってもよく、タイムライン１１１は、少なくとも一部の実施例では、それらに頼る必要はないことを注記しておく。メディアは、画像（例えば、スタックまたはシステム共有画像）または任意の他のメディア・コンテンツあるいは刺激を含むことができ、これらは、例えば、記憶を引き出すためのコンテンツと関連付けることができるメタデータ、キーワード、または他の属性に基づいて、キュー・プロセッサ１５３によって識別することができる。ある実施例では、キュー・プロセッサ１５３は、コンテンツの豊潤化(enrichment)によって、追加の回想（１つまたは複数）を誘起するための直接または間接的キューを提供することができるように、コンテンツを豊富にするように構成することもできる。

特定の１組の回想を考慮して、ユーザ１０１を主ユーザと見なすことができる。したがって、ユーザ１０１は、例えば、他の記憶に基づいて、これらの体験を補足するまたは豊富にするために、特定の過去の体験を追憶することに関心がある人であるとして差し支えなく、 他の記憶が、ユーザ１０１または他のユーザ１０１ａ、あるいは任意の他の刺激源の内、どれによって提供されるデータとして追憶される (memorialize) かは関係ない。つまり、協調回想エンジン１５０は、コンピューティング・デバイス１０２においてユーザ１０１によって協調回想インターフェース１１０を介して回想データを受け取るように構成することもできる。「他の」記憶は、ユーザ１０１に対する記憶キューによって無意識に導き出されることもある。「他の」記憶は、１つ以上のコンピューティング・デバイス１０２ａを通じて、１人以上の他のユーザ１０１ａから導き出されること、または１人以上のユーザによって豊富にすることもでき、これによって、ユーザ１０１ａはだれでも、ユーザ１０１と共通の体験を共有することができる。ある実施例では、協調回想エンジン１５０は、他のユーザ１０１ａからのデータを、コンピューティング・デバイス１０２ａを通じて交換することもでき、他のユーザ１０１ａの少なくとも一部は、ユーザ１０１との直接または間接的な人間関係（例えば、親、子、友人、雇用者、従業員、師匠等）があるのでもよい。ある実施例では、ユーザ１０１は、協調回想エンジン１５０が記憶キュー・プロセッサ１５２において記憶キューを生成するときに補助することができ、適応回想プロセッサ１５４において回想を書き改めるときに補助することができるように、このような人間関係を表すデータ、例えば、関係の種類、時間範囲（例えば、１つ以上の日付け）、地理的位置、イベントの種類、感情等を関数として生成することができる。

しかしながら、ユーザ１０１と他のユーザ１０１ａのいずれかとの間に人間関係が存在する必要はなく、特定の体験または記憶の１つ以上の観点にしたがって回想１１２または１１６を形成する際における協調を促進するために、他のユーザの各々の知識が存在する必要もないことを注記しておく。ある実施例によれば、協調回想エンジン１５０は、１つ以上の同様のユーザ属性（例えば、同様の年齢層、同様の関心、同様の仕事、同様の休日の目的地、同様の大学体験等）を有することができるユーザ１０１および１０１ａの部分集合を識別するように構成することもでき、更に、同様の回想または記憶を共有するため、あるいは互いにメディア・コンテンツ（例えば、画像、テキスト、オーディオ等であり、「コンテンツの単位」は、画像、テキストの一部または一節、歌または音等のような、コンテンツの一部を指すとしてもよい）に対する参照を提供し合い、こうしなければ忘れられてしまうかもしれない記憶をユーザに無意識に誘起させることができるようにするために、互いに知らない（例えば、個人的に知らない）ユーザ１０１ａおよび１０１を識別するように構成することもできる。

ある実施例によれば、協調回想エンジン１５０は、ユーザ１０１のための協調回想インターフェース１１０にアクセスしてもよいユーザ１０１ａを選別する(filter)ように構成することもでき、更に、任意の特定のユーザ１０１ａがアクセスしてもよい種々のレベルの情報を制限することもできる（例えば、墨消し(redaction)、テキスト修正、画像修正
等によって）。例えば、協調回想エンジン１５０は、ユーザ１０１（およびユーザ１０１ａ）が特定のユーザまたはユーザのカテゴリに対して、異なるレベルの許可アクセスを付与することを可能にするように構成されてもよい。例えば、ユーザ１０１は（コンピューティング・デバイス１０２を通じて）任意の数のユーザ１０１ａにアクセス（例えば、閲覧アクセス）を付与するのでもよい。尚、「アクセス」は、ユーザ１０１および１０１ａの内任意の者を他の刺激（例えば、音、臭い、触覚アクセスのような接触等）に露出するために付与されてもよく、これらの刺激はいずれも、共有回想またはキュー（例えば、受信側ユーザの記憶を引き出す刺激）として使用できることを注記しておく。また、ユーザ１０１および１０１ａは、１つの記憶または回想内においてアクセス権利（例えば、閲覧権利）を変更することもできる。例えば、ユーザ１０１が、回想テキスト１１７を豊富にするための追加テキスト１１７ａとして示された記憶（またはその一部）を追加するというように、補足または修正のために回想１１６にアクセスすることを、ユーザ１０１ａの部分集合に許可するのでもよい。例えば、ユーザ１０１が、テキスト記述１１７を見るおよび／または修正する（またはテキスト記述１１７に対する修正を示唆する）ためのアクセスを、ユーザ１０１ａの部分集合に付与するのでもよい。ユーザ１０１ａの部分集合は、１９７３年１２月にユーザ１０１と一緒にバリに行ったユーザ（例えば、友人または家族の構成員）を含んでもよい。あるいは、ユーザ１０１ａの部分集合が、１９７３年１２月３１日においてまたはこれを含む時間範囲内にバリを訪問したことがある他のユーザ１０１ａを含んでもよい（ユーザ１０１が知らなくてもよい）。例えば、他のユーザ１０１ａは、ユーザ１０１は知らないが、その同じ時間頃に行われたイベント（例えば、クタ海岸におけるサーフィン・コンテスト、または地震、あるいは何らかの他のご当地イベント）について思い出すかもしれない。このようなイベントが、ユーザ１０１に、忘れていると思われる記憶を引き出させることもでき、回想を確認するまたは詳細を提供することによって、ユーザ１０１自身の記憶を豊富にするために、このようなイベントを利用することもできる。

この実施例では、協調回想エンジン１５０は、キュー・プロセッサ１５２、提示プロセッサ１５３、および適応回想プロセッサ１５４を含むことが示されているが、これらの内１つ以上は、例えば、ユーザ１０１と関連付けられたコンピューティング・デバイス１０２において、協調回想インターフェース１１０の生成を行わせるために実装することができる。キュー・プロセッサ１５２は、記憶が意識的に、無意識に、不本意に等で想起されたか否かには関係なく、または記憶が嗅覚回想記憶（例えば、春の降雨後の朝の香り）、視覚回想記憶（例えば、カリブ島の白い砂浜の近くにおけるターコイズ色の海の鮮明な回想）、聴覚回想記憶（例えば、特定の歌または音楽の楽譜）、接触(tactile or haptic)回想記憶等に基づくか否かにも関係なく、記憶の回想を誘起するように構成することができる１つ以上の記憶キュー（または、記憶トリガ）を決定するように構成することができる。記憶キューの種類には、テレビジョン（「ＴＶ」）ショーおよびサウンドトラック、映画および対応するサウンドトラック、コマーシャル（例えば、ＴＶ、ラジオ等）、スポーツ・イベント、重要な出来事および記事、インターネット関連イベント（例えば、ミーム）等のような、有名な出来事、音楽、著名な文化的現象を表すデータ、あるいは記憶を引き出すまたそうでなければ増強しそうな任意の他の情報を含むことができる。

キュー・プロセッサ１５２は、ユーザの行為とは無関係に（即ち、ユーザ１０１またはユーザ１０１ａとは無関係に）キューを生成するように構成することができ、したがって、ユーザ１０１が明示的にキューを作成することを要求する必要はない。例えば、キュー・プロセッサ１５２は、ユーザ１０１の１つ以上の属性を識別することができる（例えば、年齢、性別等を含む人口統計学データ、ならびに関連する家族構成員の識別情報および属性、友人の識別情報および属性、更にはスポーツ、ユーザ１０１が旅行した地理的位置のような関心事、回想１１２または回想１１６あるいは双方に関連する記憶を引き出すためにユーザ１０１およびユーザ１０１ａに提示するキューを識別するために使用することができる（例えば、メタデータとして）多くの他の属性に基づいて）。ユーザ１０１の１つ以上の属性に基づいて、キュー・プロセッサ１５２は、「テキスト」ベース・キュー（例えば、ニュースの記事、保管した電子メールまたはテキスト・メッセージ、書籍を含む文字による媒体および筆記媒体等）、「画像」ベース・キュー（例えば、写真または他の静止画像、動画、ビデオ等）、「オーディオ」ベース・キュー（例えば、音楽、歌、音響効果等）、あるいは記憶または回想を呼び出すためにユーザに刺激を提示することができる任意の他の種類の媒体のような、キューを生成するように構成することができる。

提示プロセッサ１５３は、ユーザ１０１に提示するために、協調回想インターフェース１１０と連携して表示するキューの１つ以上の部分集合を識別するように構成することができる。ある実施例では、キューの表示は、能動的かまたは受動的かには関係なく、ユーザ１０１の行為またはユーザ１０１ａの行為の関数にしてもよい。キュー・プロセッサ１５２は、協調回想インターフェース１１０におけるキュー表示に作用させるために、特定のユーザ１０１またはユーザ１０１ａにとって記憶想起を誘発する(spark)または引き起こす(elict)比較的高い確率を与えるキューを集約して追跡および識別するように構成することができる。場合によっては、提示プロセッサ１５３および／またはキュー・プロセッサ１５２は、キューの部分集合の中のキュー毎に、１つ以上のキューの関連度(degree of relevancy)を判定する（例えば、確率に基づいて）ことができ、これによって、関連度が高いキュー程、コンピューティング・デバイス１０２のユーザ・インターフェースにおけるユーザ１０１に対して優先的に提示される（例えば、少なくとも初期状態では、計算されたキューの内、関連度が低い方のものを提示しなくてもよい）。関連度は、例えば、時間、場所、個人的関係、活動等に関して、緊密性または類似性の尺度として判定することができる。例えば、１９８５年にバリで休日を過ごした人物（即ち、「人物Ｂ」）の記憶または回想は、１９７５年にバリで休日を過ごした他の人物（即ち、「人物Ａ」）に関連があるとして差し支えなく、少なくとも１９８０年に日本の東京で休日を過ごした人物（即ち、「人物Ｃ」）よりは関連度が高い。つまり、バリにおけるユーザＢの体験に関する写真、テキスト、または他の情報を、提示プロセッサ１５３によって人物Ａに提示することができる。しかしながら、人物ＡおよびＣが地震または他の同等の出来事を体験した場合、人物Ｃおよび関連情報を人物Ａに提示することもできる（例えば、キューとして）。したがって、キューは、記憶をひらめかし、想起を補助するように設計することができ、更にこれらは「色」（例えば、補足情報）またはコンテキストを記憶に付与することもできる。例えば、記憶キューは、記憶におけるその時の天気（例えば、１９７３年１２月３１日におけるバリの天気）、エリアの写真（例えば、クタ海岸の写真、またはそのエリアにおけるロスメンズ(losmens)）、あるいは両替率、食品の価格、およびそのエリアにおける名所の名称というような、任意の他のコンテキスト情報を含んでもよい。以上で述べた情報は、他のユーザ１０１ａの記憶、および公開情報源（例えば、インターネット、または他の同様のデータ源を通じて入手可能またはアクセス可能な任意の情報）に基づいて判定することもできる。

キューは、キュー提示インターフェース１２０におけるように、回想１１２または１１６に隣接して表示されてもよい。提示プロセッサ１５３は、ニュースおよび現在のイベント関連キュー１２１の内、１９７３年１２月３１日の日付けを含む時間期間に関係する部分集合を回想１１６のために識別するように構成することができる（例えば、関連する地震のニュース、現地のイベント、天気、スポーツ・イベント等を記述するキュー）。また、提示プロセッサ１５３は、（１）ビデオおよび画像キュー１２２の部分集合（例えば、ＴＶショー、コマーシャル、映画、風景の写真および画像、美術品等、および／またはその一部を記述するキュー）、（２）オーディオおよび音響効果関連キュー１２３の部分集合（例えば、音楽、音、ＴＶおよび映画のサウンドトラック、有声音、他の音等、および／またはその一部）、（３）文字による媒体および手書き媒体関連キュー１２４の部分集合（例えば、書籍、新聞、はがき、雑誌、その他の手書きの素材等、および／またはその一部）、（４）地理関連キュー１２５の部分集合（例えば、両替率、名所、食品の価格、他の地域限定キュー(localized cues)等）、および、例えば、記憶のメタデータに基づく任意の他の種類のキューを識別するように構成することもできる。つまり、キューは、記憶と同じ時間および／または場所付近で行われた著名なイベントを含んでもよい。
尚、ある実施例では、提示プロセッサ１５３が、１つ以上のキューを、記憶または回想１１２および１１６の間に散在させて表示するように構成できることを注記しておく。種々の実施例によれば、以上で説明したキューは、キュー提示インターフェース１２０内において提示され、新聞「Ｔｈｅ Ｂａｌｉ Ｔｉｍｅｓ」、「Ｔｈｅ Ｓａｎ Ｊｏｓｅ Ｍｅｒｃｕｒｙ Ｎｅｗｓ」、「Ｔｈｅ Ｗａｌｌ Ｓｔｒｅｅｔ Ｊｏｕｒｎａｌ」等、「Ｔｉｍｅ」、「Ｆｏｒｔｕｎｅ」等のような雑誌といった公に入手可能な情報に由来するのでもよい。媒体またはキューの種類は、地理的位置、時間間隔等の関数として選択されてもよい。

ある実施例では、ユーザ１０１およびユーザ１０１ａが作成した、あるいはそうでなければアクセスする許可または見る許可を有する記憶および回想を、ユーザ１０１およびユーザ１０１ａが種々の方法で見ることを許可するように、提示プロセッサ１５３を構成することもできる。ある実施例では、作成日、回想または記憶の日付け等を含むがこれらに限定されないメタデータによってソートすることを、キュー・プロセッサ１５２がユーザに許可してもよい。特定のユーザ１０１またはユーザ１０１ａの内特定の者が関与する場所または記憶というような分類種別によって、回想またはメモリを選別する(filter)またそうでなければ検索することもできる。更に、提示プロセッサ１５３は、回想１１２および１１６、ならびに協調回想インターフェース１１０におけるキューおよび他の表示項目の提示を修正するために、種々の提示または閲覧選択肢を提供するように構成することもできる。例えば、提示プロセッサ１５３が、「記憶の日付け」に基づいて項目の表示をソートまたは構成し、実例をあげると、ユーザ１０１の記憶のデフォルトのタイムライン１１１を形成することもできる。また、回想１１２および１１６、および／またはキューの提示を修正する種々の提示選択肢または閲覧選択肢は、例えば、ユーザの好みに基づいて、記憶を呼び起こすように構成することもできる。ユーザの好みは、手作業で定めてもよく、または確率論的に決定してもよい（例えば、機械学習、または他の人工知能に基づくロジックによって）。

回想およびキューの提示を増強するために、協調回想インターフェース１１０は、タイムライン・ビュー増強インターフェース１３０を含むことができる。タイムライン・ビュー増強インターフェース１３０は、回想または記憶に関連する地理的位置を描写する地図のような、地理表示部分１３２を含むことができる。図示のように、位置１３１は、バリにおける休日のような、その場所に関する、回想１１２または１１６のような、回想と関連付けて提示することができる。タグ・ビュー１３３は、検索、ならびにユーザ１０１をユーザ１０１ａおよびキュー１２１～１２５の内任意のものにリンクするのを容易にするために使用することができる「タグ」またはキーワードを含む。ある実施例によれば、タグ・ビュー１３３における「タグ」またはキーワードは、ユーザ（図示せず）によって入力されてもよく、あるいは協調回想エンジン１５０によって自動的に生成または識別することもできる。人物ビュー１３４は、友人のサークル、家族構成員、または、例えば、場所、時間枠、関心事、活動等の内１つ以上に基づいて、ユーザ１０１の回想と記憶が重複するかもしれない他の人物を描写する。例示のために、ユーザ１０１および他のユーザ１０１ａの双方が、共通の時間範囲内にバリを訪問した場合について検討する。例えば、ユーザ１０１は１９７３年にバリを訪れ、他のユーザ１０１ａは１９７５年にバリを訪れたとする。更に、人物ビュー１３４は、ユーザ１０１と、ユーザ１０４のような、任意の他のユーザとの間における相対的連携度(degree of association)（例えば、関連度(degree of relevancy)）の尺度を描写するように構成することもできる。具体的には、距離１０５の大きさ(magnitude)が、ユーザとの連携度を表すアマルガム値を表すこともでき（例えば、属性値の混合(amalgam)に基づいて）、これによって、他のユーザのユーザ１０１に対する関係（および他の記憶のユーザ１０１に対する適用可能性）を比較するために、連携（または関連）度を使用することができる。

少なくとも１つの実施例では、距離１０５は、ユーザ１０１とユーザ１０４との間の関係の種類、および／または特定の時間枠におけるユーザ１０１およびユーザ１０４の地理的位置の相対的近接度に基づいて、アマルガム値を表すことができる。場合によっては、距離１０５が、２人のユーザ間における「総合的な」類似度として、アマルガム値を表す大きさを示すこともでき、これによって、アマルガム値は、特定のユーザの属性値間における個々の距離の集計を表すことができる。例えば、６０歳で、ブラジルに旅行したことがあり、船員であり、そして医者であるユーザ１０１と、他の同様のユーザ１０１ａとの間のアマルガム値は、２０歳で、旅行したことがなく、大学の学生である他のユーザというような他のユーザよりは、緊密な類似度を示すアマルガム値を有するであろう。他の例として、ユーザ１０１が１９７４年７月にバリに行ったことがあり、ユーザ１０４は同じときにジャカルタに行ったことがあるので、彼らは両者共、台風のような天気、または地震事象(event)のような他の事象に関する共通体験を経験したことがあるかもしれない。
このように、ユーザ１０４の体験は、例えば、同じ時にアイルランドに行ったことがあるユーザよりも、ユーザ１０１に対するキューを決定するためには関連が深いとして差し支えない。タイムライン・ビュー増強インターフェース１３０は、例えば、特定の回想に関
連する「感情」（例えば、回想１１２に対する悲嘆、衝撃、悲しみ等）に基づいて記憶を引き出す(elicit)または取り戻す(retrieve)目的で、他のユーザ１０１ａの体験に基づいて、回想またはキューをソートあるいは提示するために、他の閲覧選択肢１３５を含むことができる。図示しないが、タイムライン・ビュー増強インターフェース１３０には、協調回想インターフェース１１０のビューを修正するために、他のメカニズムも実装することができる。

適応回想プロセッサ１５４は、回想の異なるバージョンを異なるユーザ１０１ａ（例えば、ユーザ１０１ａの内異なるクラス）に提示するために、回想１１２および１１６のような回想を書き改める(adapt)ように構成することができる。例えば、ユーザ１０１が、
特定のユーザのために回想１１２または１１６の特定部分の閲覧アクセスを「墨消し」または「修正」するための実行可能命令を開始するのでもよく、その間回想１１６のような回想または記憶の残り部分（または他の部分）を見ることを、同じユーザには許可する。したがって、誰が回想を見ているかに応じて、同じ記憶の異なるバージョンを示すことができる。場合によっては、コンテンツを選択的に墨消しし、修正し、および／または連結することによって、同じコンテンツの異なるバージョンを、異なる個人、または個人のグループと共有することもできる。例えば、テキスト１１７の一部であり、ユーザ１０１が彼または彼女の親または子供と共有したくない友人とのイベントを記述するテキスト１１７ａを削除するように、テキスト１１７を修正するのでもよい。修正または墨消ししたテキスト１１７ａは、例えば、野卑なことばまたは親しい友人間でなければ共有すべきでない他の記憶の除去または改訂を含んでもよい。したがって、適応回想プロセッサ１５４は、特定のクラスの読み手（例えば、「飲み友達」のような親しい友人とは別に、親または子供のために、多少異なるバージョンを入手可能にしてもよい）に合わせて、同じ逸話を異なるバージョンとして個別加工することができる。ある読み手と共有する目的のためにそのバージョンが修正されたまたは「浄化された」(cleaned)ことに、その読み手が気が付かないまたは検出できない方がよいもある。

ある実施例では、ユーザ１０１が、キューを生成するために特定の地理的位置におけるイベントを表すデータを記録する(log)ように移動体コンピューティング・デバイス１４
０を実装することができ（例えば、図２のキュー予測器２５４ｃによって生成されるような、例えば、説明した予測キュー）、これによって、データ記録は手作業で実行することができ、または実行可能命令の制御下で自動的に実行することができる。例えば、移動体コンピューティング・デバイス（例えば、移動電話機）上のアプリケーションが、キャプチャされた１つ以上のディジタル画像（写真）を検出するように構成されてもよい。各ディジタル写真は、ある位置（例えば、ＧＰＳ座標）と関連付けられる。写真がキャプチャされたことを検出すると、このアプリケーションは、同時期の電子メール、テキスト・メッセージ、通話（例えば、発呼または着呼）、音楽アプリケーションによって再生された音楽等を表すデータを記録することができる。このように、グランド・キャニオンにおいてベートーベンの「エリーゼのために」を聞きながら写真を撮影した人物が、グランド・キャニオンの回想を特定の歌にリンクしたとすれば、この特定の歌は、将来のある時点における体験を回想するためのキューとなることができる。したがって、ユーザ１０１および／またはコンピューティング・デバイス（ユーザ１０１と関連付けられた）上のアプリケーションは、将来の想起(remembering)を促進し、見越しての懐かしさ(anticipatory nostalgia)を呼び出すためのキューを追加することができる。例えば、ユーザは、彼らのタイムライン１１１に、彼らが旅行した場所毎にサウンドトラックを追加するのでもよい。今後のある時点において、ユーザ１０１がサウンドトラックの歌を再度聴くと、その歌を体験しながら、ユーザが訪れた場所の鮮明な記憶を呼び出すことができる。他の例として、図１の移動体コンピューティング・デバイス１４０は、移動体コンピューティング・デバイス１４０上に実装されたアプリケーションによって、音声書き取りの使用を可能にし、協調的に回想を識別する、および呼び出された記憶（例えば、特定のキューを知覚したことに応答して呼び出された）に関連する情報によって、このような回想を豊富にするというような、本明細書において説明した１つ以上の機能を実行することもできる。

ある実施例によれば、協調回想エンジン１５０は、協調回想エンジン１５０を実装するシステムに関連する回想または他の情報の「前進的共有」(onward sharing)を制限するように構成することもできる。一例として、ユーザ１０１が回想１１２および１１６を生成し、これらの各々が、それに関連する共有制限を表すデータを有してもよい。共有制限は、ユーザ１０１ａが伝搬(propagate)し続けること、またはユーザ１０１が許可しない他のユーザと共有し続けることを禁止することができる。つまり、回想および他の個人情報は、あるレベルのプライバシーで保護される。個人的記憶の回想または伝搬の「前進的共有」は、ブロックチェーン技術を実装するデータ構成において、回想を埋め込む、またはそれへのアクセスを埋め込むことを含む、種々の暗号技術の内任意のものを実装することによって、制限することができる。

場合によっては、協調回想エンジン１５０が、外部との回想１１２および１１６の共有、またはユーザ１０１と直接的な人間関係を有すると識別することができるユーザ１０１ａの部分集合の外側への共有を促進するように構成することもできる。つまり、ユーザ１０１は、知っているまたは知らない任意のユーザとの公開回想１１２および１１６を、外部ユーザ１０１ａと共有することができる。１つの実例では、キュー提示インターフェース１２０のキュー１２１～１２５を生成するためのコンテンツは、「タグ」に基づくコンテンツの登録(subscription)によって検索することができ、タグは自動生成タグ（例えば、「自動タグ」）であってもよい。例えば、１９７０年代におけるバリでの個人的体験の回想または記憶、およびイラン革命の記憶は、協調回想エンジン１５０の任意のユーザによって補足されると、ユーザ１０１が詳細を呼び起こし、ユーザ１０１の記憶を豊富にするのを補助することができる。例示のために、バリにおいてユーザ１０１と同じロスメンに、翌年のことであったが、滞在した他のユーザからの情報を、このユーザ１０１が受け取ったときに、彼または彼女の記憶が蘇り、コストが２，０００ルピアであったことを思い出したとしてもよい。

ある実施例によれば、協調回想エンジン１５０は、ユーザ属性ステータスにおけるイベントまたは変更を検出することに基づいて、１人以上のユーザに対する提示のためにプロンプトまたはキューを生成するように構成することができる。例えば、結婚、転職、引っ越し等に基づいて、プロンプトを生成することもできる。また、属性の相対値によってプロンプトを選別することもできる。例えば、年齢が３０および４０歳の間のユーザは、プロンプトの特定の部分集合（例えば、自宅の購入、子育て等に関するプロンプト）を受け取るとして識別することができ、一方５０歳よりも上のユーザには異なるプロンプト（例えば、退職計画、年老いた親の介護等に関するプロンプト）を提示するのでもよい。少なくとも１つの事例では、ユーザは、特定の判断基準を満たす場合、特定のプロンプトに対する応答を見ることができる（例えば、彼らが３０歳以上である場合プロンプトＡを見る、そして未婚である場合プロンプトＢを見る）。

図２は、ある実施例にしたがって、１つ以上の記憶キューを生成するように構成されたキュー・プロセッサの一例を示す線図である。線図２００は、キュー・プロセッサ２５２が、キューを生成するように構成されたキュー生成器２５４、タグまたは他の識別子を識別しキューを表すデータと関連付けるように構成されたキュー・タグ付けコンストラクタ(cue tagging constructor)２５６、例えば、１人のユーザの属性を他の属性（例えば、
他のユーザの属性、時間を記述する属性、地理的位置を記述する属性等）と関連付けることによって、１つのキューを他のキューと関連付けるように構成されたキュー・アソシエータ(cue associator)２５８を含むことを図示する。図２の線図２００に図示された１つ以上のエレメントは、１つ以上の実施例にしたがって、他の図面に図示される、またそうでなければ本明細書において説明される、同様の名称が付けられたエレメントまたは同様に付番されたエレメントのような構造および／または機能を有することができる。

線図２００は、例えば、キュー・タグ付けコンストラクタ２５６に実装された(dispose)ロジックを含むキュー・プロセッサ２５２を図示し、このロジックは、例えば、「タグ」のような、テキスト２９８の文書用語(textual terms)を識別するための１つ以上の自然言語処理アルゴリズムを含むことができる。例えば、コンテンツの「自動タグ付け」（即ち、自動検出およびタグ関連付け）は、キュー属性を識別するためにコンテンツを検索するまたは特徴付ける目的で、画像、テキスト、音等のようなコンテンツ部分（またはコンテンツの単位）を識別する処理を含むことができる。図示する実施例では、キュー・プロセッサ２５２は、タグ２０３ａ、２０３ｂ、および２０３ｃをキュー属性として生成するように構成することができる。また、キュー・タグ付けコンストラクタ２５６におけるロジックは、画像２９９と自動的に関連つけられた「タグ」を識別するために、ディジタル画像２９９の特徴を識別する画像認識処理アルゴリズムも含むことができる。例えば、キュー・タグ付けコンストラクタ２５６は、タグ２０４ａ、２０４ｂ、２０４ｃ、および２０４ｄを導き出すように構成することができ、これらの全てをバリのクタ海岸の写真２９９と関連付けることができる。ある実施例では、キュー・タグ付けコンストラクタ２５６内のロジックは、画像２９９がクタ海岸のものであると識別することができるように画像を既知の画像と照合する目的で、例えば、回想データ・レポジトリ２８０に格納されている画像のライブラリと画像２９９を照合する画像認識処理アルゴリズムを含むことができる。また、このロジックは、ユーザ２０８（例えば、友人、家族の構成員等）の内誰が、バリにいる間にユーザ２０１との共有体験において存在できたか識別するために、顔認識（図示せず）を実行するように構成することもできる。更に、このロジックは、画像においてユーザの名前を自動的に検出し（例えば、顔認識アルゴリズムによって）、メタデータとして、検出されたユーザの名前と画像を自動的にタグ付けするように構成することができる。加えて、このロジックは画像２９９のクタ海岸の他の写真との照合に基づいて、画像２９９の主題をクタ海岸であると識別するために、「地理タグ」(geo-tag)を自動的に生成することができる。地理タグは、画像２９９に関連する経度および緯度座標（例えば、ＧＰＳ受信回路による）のような地理的情報、および画像２９９に関連する任意の他の情報を含むことができる。場合によっては、他のユーザ２０８、 特に、同じ場所の写真を撮った可能性があるユーザ（例えば、同時にまたは同様の時間に） が、情報（例えば、メタデータのような）を提供するのを補助することもできる。画像２９９が公に入手可能である場合、キュー・プロセッサ２５２は、追加のコンテキストを提供するためまたは記憶(one’s memory)の空白を埋めるために、画像２９９を逸話の一部としてユーザ２０１の回想と共に含めること望むか否か、ユーザ２０１に尋ねるように構成することができる（例えば、ユーザ２０１が、画像２９９と同様の写真を殆ど有していない、または全く有していない場合もあり、その際に公に入手可能な写真またはディジタル画像をキューとして導入することができる）。

線図２００のキュー生成器２５４は、記憶を呼び出すために効果的にキューを生成するための情報を引き出す可能性が最も高いプロンプトはどれか管理するように構成されたプロンプト・マネージャ２５４ａ、プロンプトを生成し提示するように構成されたプロンプト生成器２５４ｂ、およびユーザ２０１からのフィードバックを要請するため、およびこのキューから回想または記憶を引き出すために最適であるとしてもよいキューまたはキューの部分集合はどれか予測するように構成されたキュー予測器２５４ｃを含むことが示されている。プロンプトは、記憶を想起するための記憶キューに関係付けることができるテキストの一部（または音声記録等）を含むことができる。プロンプトは、発言または質問のいずれの形態で現れてもよく（コンピューティング・デバイス２０２のディスプレイ上に提示プロセッサ２５３によって提示されるとき）、ユーザ２０１の行為に基づいて、プロンプト・マネージャ２５４ａによって個人専用に作る(personalize)こともできる。プロンプト生成器２５４ｂは、広範囲の人々のグループに適用できるようにプロンプトを生成することができ、ユーザ２０１またはユーザ２０８にとって、特定の記憶を呼び起こせば十分であるとしてもよい。プロンプトの一例は、「２１歳の誕生日にあなたは何をしていましたか？」というものでもよい。例えば、プロンプトは、ユーザ２０１またはユーザ２０８の内の１人というような、典型的に(typically)２１回目の誕生日を迎えたユーザによるこのようなイベントの回想および記録を誘起することができる。また、ユーザの回想を豊富にする、またはユーザが特定のイベントに関する記憶を一層想起し易くできるように、このようなイベントに関連するコンテキストおよび属性を提供することをこのユーザに促してもよい。また、典型的に２１回目の誕生日を迎えたユーザ２０１またはユーザ２０８は、ユーザが一層容易に記憶を想起できるように、イベントと関連付けてコンテキストおよび属性をおそらく提供できるであろう。一部のプロンプトは、ユーザ２０１またはユーザ２０８の特性または属性に基づいて（例えば、ユーザのプロファイルおよび他の情報におけるデータに基づいて）生成することもできる。ユーザが、軍隊または社交組織(fraternity)のような組織またはグループの一部であった場合、プロンプト生成器２５４ｂは、その組織またはグループの一部であった間の彼らの体験に関するプロンプトを生成してもよい（例えば、「貴方がレスリング代表チームにいたときの忘れられない試合について述べて下さい」）。ある実施例では、プロンプト生成器２５４ｂは、友人としてユーザ２０８と共有した体験についてユーザ２０１に質問を差し向けるというように、ユーザ２０１の友人に基づいてプロンプトを作成してもよい。

協調データ・アナライザ２６０は、ユーザ２０８からコンピューティング・デバイス２０９を通じてデータを受信するように構成することができ、これによって、データは、各ユーザ２０８の属性、および属性（例えば、ユーザ２０８に対するユーザ属性）を導き出すことができる情報を含むことができる。例えば、ユーザがジャズ関連Ｆａｃｅｂｏｏｋ（商標）ウェブ・サイトにポストするまたはこれと対話処理する場合、協調データ・アナライザ２６０は、ユーザ２０８の好みの音楽がジャズ音楽であると推論する目的で、このウェブ・サイトからデータを削り取る(scrape)（即ち、抽出する）ことができる。つまり、ジャズ音楽は、音楽キューとして（派生キューとして）選択することができるジャンルとすることができる。場合によっては、協調データ・アナライザ２６０は、増強データ・レポジトリ２７０に１つ以上の属性を格納するように構成することもできる。

キュー・アソシエータ２５８は、例えば、ジャズ・ファンであるユーザ２０８の１つ以上の属性（例えば、ユーザ属性、場所属性、活動属性等）を、増強データ・レポジトリ２７０に格納されているデータに基づいて識別するように構成することができる。更に、キュー・アソシエータ２５８は、ユーザ２０１がジャズ・ファンでないかもしれなくても、ジャズ音楽をユーザ２０１に対するキューとして関連付けるように構成することもできる。しかしながら、ユーザ２０１および２０８が頻繁に一緒に休日を過ごし、ユーザ２０８がしばしばジャズを演奏する場合、ジャズ音楽が、キューとして、それがなければ容易に想起できないかもしれない記憶を、ユーザ２０１に回想させることもあり得る。種々の実施形態によれば、キュー・アソシエータ２５８は、自発的で無意識的である「頭に浮かんでくる」ような記憶想起を促進するように構成される。頭に浮かんでくる記憶とは、他の記憶を回想する行為によって誘起されるかもしれない付随的な考え(tangential thought)または回想であるとしてよい。したがって、レストランまで運転した記憶というような、他の記憶（例えば、「記憶Ｙ」）が、ジャズ・ソングが過去の体験の一部であった休日と一致すれば、ジャズ音楽の記憶キュー（例えば、「記憶Ｘ」）がその記憶を呼び起こす場合もある。

ある実施形態によれば、キュー・プロセッサ２５２、キュー・アソシエータ２５８、および／またはキュー予測器２５４ｃは、キューが関連付けられた他のユーザの１つ以上の属性に対する類似性、キューと関連付けられた１つ以上の場所属性に対する類似性、キュ
ーと関連付けられた１つ以上の活動属性に対する類似性、キューと関連付けられた１つ以上の時間枠または時間範囲に対する類似性等に基づいて、ユーザに提示するためのキューを決定または予測するように構成することができる。少なくとも１つの実施態様では、以上のものの内１つ以上の組み合わせを、アマルガム値を形成するために集計することができ、あるいはユーザ属性、場所属性、活動属性、時間枠または時間範囲等の内１つ以上の関連性に基づいて、ユーザに提示するための潜在的なキューの関連度を判定するために分析することができる。一実施例では、キュー予測器２５４ｃは、自動タグ付けコンテンツ(auto-tagged content)に基づいて、提案キーを予測するように構成することができる（
例えば、ユーザ２０１が記憶「Ｘ」について書いたので、ユーザ２０１は、記憶「Ｙ」について書いたユーザ２０８のような、他の誰かについて読むことに関心があるかもしれない）。種々の実施形態によれば、協調回想エンジンは、今後において記憶想起を呼び起こすために、種々の心理学支援技法(psychologically-supported techniques)を使用して、ユーザ２０１およびユーザ２０８に予測キューを提示するように構成することができる。このように、キュー予測器２５４ｃは予測キュー（例えば、未来キュー）を生成することもできる。

予測キュー、または未来キューとは、後の日付けにおいてユーザ２０１およびユーザ２０８に予測キューが提示されたときに想起を促進するために、これらが発生するに連れてイベントと一緒に散在させることができるキューである。未来キューの一例をあげるとすれば、スポーツで勝つ毎にその後に演奏される学校の凱旋歌であろう。したがって、これを演奏すると、過去のスポーツにおける勝利の思い出、およびこれらの記憶に伴う気持ちを引き出すのを補助することができる（例えば、記憶を「見越しての懐かしさ」として呼び起こす）。キュー予測器２５４ｃは、予測キューを生成することができ、予測キューは、例えば、ユーザの属性に基づいて特定のユーザのために回想を呼び出すことを予測できる可能性が高いキューを導き出すための統計的分析および機械学習技法の使用に基づくこともできる。

ある実施例では、キュー・プロセッサ２５２は、どのような種類のキューをユーザ２０１が体験してもよいかに作用するように、ユーザ２０１およびユーザ２０８に、キューの提示に関して彼らの好みを述べさせるように構成することもできる。例えば、ユーザ２０１は、好みに基づいて、関連するイベントのキューとしての表示よりも、関連する音楽のキューとしての表示を優先する場合もある。少なくとも１つの実施例では、キュー・プロセッサ２５２は、記憶の設定を目視確認するとき、比較的高い粒度(degree of granularity)をユーザが達成することを可能にするように構成することができる。１つの事例では、公開された記憶または回想に対して、賛成投票および反対投票システム、または「いいね」システムのような、種々の方法によって、他のユーザ２０８に意見を言わせ、投票させてもよい。したがって、プロンプト・マネージャ２５４ａは、投票の質または「いいね」の量に基づいて、提示するキューを選択することができる。

ある実施例によれば、キュー・プロセッサ２５２は、例えば、システム内メディア・コンテンツとして見ることができるコンテンツ２９８および２９９の単位(unit)のような、協調回想エンジンと関連付けて格納されたコンテンツに基づいてキューを生成するように構成することもできる。キュー検索プロセッサ２９２は、外部コンテンツまたはシステム外メディア・コンテンツを識別するために、種々のコンピューティング・デバイスおよび記憶デバイス（例えば、ネットワーク２９４を通じてアクセス可能なウェブ・サイト）を検索するロジックを含む。つまり、ユーザ２０１、２０８、および２０９と関連付けられていない（または知られていない）かもしれないコンテンツを、キューを生成するために、収穫する(harvest)またそうでなければ識別することができる。例えば、ブロガーの富士への休日旅行の写真が、このブロガーが協調回想エンジンのユーザでなくても、識別されてもよい。応答して、協調回想エンジンは、このブロガーを招待しユーザとして加入させるための連絡先情報を決定し、こうすることによってユーザ・アカウントを作り(establish)、ブロガーの記憶および体験、ならびに他者の記憶および体験を豊富にすることができる。更に他の実施例では、キュー検索プロセッサ２９２は、特定の場所（例えば、パロ・アルト市）または組織（例えば、スタンフォード大学）に関する過去の、またはディジタル・アーカイブのような、専有データベースにアクセスすることができる。つまり、専有データベースは協調回想エンジンのユーザによってアクセス可能であってもよい。場合によっては、協調回想エンジンのユーザは、ログインまたは許可データによって、アーカイブまたは組織のデータベースへのアクセスが付与されることもある。見返りに、データベースの所有者は、最も多くのユーザ対話処理が行われたキュー等を表すデータというような、データを受け取ることができる。

図３は、ある実施例にしたがって、キュー・データ・モデルに応じてキュー・データを格納する例を示す線図である。線図３００は、キュー・データ３０２を格納することができるデータ構成を形成する例として、キュー・データ・モデルを含むキュー・データ・モデル・レポジトリ３０４を図示する。更に、キュー・データ３０２を、キュー属性を表すデータの単位と関連付ける（例えば、リンクする）ことができる。図示のように、キュー・データ３０２は、１つ以上のキュー属性と関連付けることができ、キュー属性は、ユーザを一意に識別するユーザ識別子３２０ａを表すデータ（例えば、ユーザ・アカウントによって）、場所３２３ｂを表すデータ（例えば、地理的位置、組織または建物、住居等）、活動３２７ｃ（例えば、休日中に行われるようなスポーツ活動、行楽活動等）、キューの他の属性３６８を表すデータ、または任意の他の型のキュー属性データを含むことができる。キューの属性３６８の例には、画像（例えば、図２のタグ２０４のように図示されているような、「雲」タグ、「海岸」タグ、「山」タグ等）、オーディオの一部（例えば、ジャンル、アーティスト、または他の音楽関連メタデータ）のような、コンテンツに関連する他のタグまたはメタデータを含むことができる。また、キューの属性３６８は、テキストの一部（例えば、タグとして抽出されたキーワード）の属性等も含むことができる。ある実施例では、ユーザ識別子３２０ａ、場所３２３ｂ、活動３２７ｃ、および属性３６８の各々のデータ構造は、任意のデータ・モデリング技法（例えば、エンティティ－関係モデリング、オブジェクト－リレーショナル・マッピング等）に基づく、データ・オブジェクト（またはそのインスタンス）であってもよく、Ｊａｖａ（登録商標）、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）、ＪＳＯＮ、ｐｙｔｈｏｎ（商標）、Ｃ＋＋（商標）、ＰＨＰ、ＳＱＬ、ＳＰＡＲＱＬ、ＨＴＭＬ、ＸＭＬ等のような任意のプログラミング言語を使用して実装することができる。ユーザ識別子３２０ａ、場所３２３ｂ、活動３２７ｃ、および属性３６８の各々のデータ構造は、別個に格納されてもよく、または複合データ構造を形成するために一緒にリンクされてもよい。図３の線図３００に図示されている１つ以上のエレメントは、１つ以上の実施例にしたがって、他の図面に図示される、またそうでなければ本明細書において説明される、同様の名称が付けられたエレメントまたは同様に付番されたエレメントのような構造および／または機能を含むことができる。

キュー・データ３０２にリンクすることができる（例えば、関連付け３１１ｂによって）ユーザ識別子３２０ａは、ユーザ・アカウント識別子のような、特定のユーザを識別することと関連付けられたデータを含み、更に、時間範囲３２１ａを表すデータ、場所３２３ａを表すデータ、１つ以上のユーザ属性３２５ａ、および活動３２７ａを表すデータにリンクすることもできる。時間範囲３２１ａを表すデータは、例えば、ユーザ識別子３２０ａと関連付けられたユーザが協調回想エンジンと対話処理した時点または時間範囲 を記述することができる。また、時間範囲３２１ａを表すデータは、回想に関連する時点または時間範囲を記述することができる。図示のように、１つ以上の時間範囲３２１ａを表すデータは、時間範囲属性データ（例えば、Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、．．．、Ｔｎ）３３１ａを含むことができ、これらの各々が、日付けまたは日付け範囲、年、季節、または他の時間関連情報をユーザ識別子３２０ａのユーザと関連付けることができる。場所３２３ａを表すデータは、例えば、ユーザ識別子３２０ａと関連付けられたユーザが訪問するまたは訪問した場所を記述することができる。また、場所３２３ａを表すデータは、回想に関連する場所を記述することもできる。図示のように、１つ以上の場所３２３ａを表すデータは、場所属性データ（たとえば、Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、．．．、Ｌｎ）３３３ａを含むことができ、これらの場所属性データの各々は、地理的場所の名称（例えば、都市または国の名称）、地理的位置の座標（例えば、ＧＰＳ座標）、場所(place)、建物（例えば、大学の建物、業務用建物）、あるいはユーザ識別子３２０ａのユーザに関係付けることができる他の空間または場所関連情報を関連付けることができる。

ユーザ属性３２５ａを表すデータは、例えば、ユーザ識別子３２０ａと関連付けられたユーザの特性または属性を記述することができる。図示のように、１つ以上のユーザ属性３２５ａを表すデータは、ユーザ属性データ（例えば、Ｕ１、Ｕ２、Ｕ３、．．．Ｕｎ）３３５ａを含むことができ、ユーザ属性データの各々は、ユーザ属性を、ユーザ識別子３２０ａによって識別されるユーザと関連付けることができる。ユーザ属性データ３３５ａの例には、名称、年齢、連絡先情報または識別子（例えば、電子メール・アドレス）、学術関係情報（例えば、通った大学または他の学校、学位、専攻、大学レベルまたは学内の運動部部員の身分）、採用履歴、および任意の人口統計学情報のような、任意の他の特性が含まれる。活動属性３２７ａを表すデータは、例えば、ユーザが参加していたまたは参加している活動の特性または属性を記述することができ、ユーザはユーザ識別子３２０ａと関連付けられる。図示のように、１つ以上の活動属性３２７ａを表すデータは、活動属性データ（例えば、Ａ１、Ａ２、Ａ３、．．．、Ａｎ）３３７ａを含むことができ、活動属性データの各々は、活動属性をユーザ識別子３２０ａのユーザと関連付けることができる。活動属性データ３３７ａの例には、スポーツ（参加か観戦かは問わない）、行楽活動（例えば、休日中）、趣味、運動管理の一部としての１つ以上の運動、関心事、音楽の演奏、および任意の他の活動関連特性が含まれる。したがって、以上のことを考慮して、キューを表すコンテンツ（例えば、テキストの一部、画像、オーディオの一部等）は、時間関連タグ・データ、場所関連タグ・データ、および活動関連タグ・データを、ユーザ識別子データ３２０ａを通じて、含むことができる。

しかしながら、キュー・データ３０２は、時間関連タグ・データ、場所関連タグ・データ、および活動関連タグ・データを、特定のユーザ識別子３２０ａがそれと関連付けられているか否かには拘わらず、含むことができる。図示のように、位置データ３２３ｂおよび活動データ３７２ｃは、それぞれ、関連付け３１１ａおよび３１１ｃを通じて、キュー・データ３０２にリンクすることができる。このように、リンク３１１ａを通じて、キュー・データ３０２は、時間範囲データ３２１ｂ（例えば、任意の数の時間関連属性３３１ｂを含む）、ユーザ識別子データ３２０ｂ（例えば、Ｉ１、Ｉ２、Ｉ３、．．．、Ｉｎのような１つ以上のユーザ識別子３３０ｂであり、これらのいずれもが、ある場所を訪れたことがある可能性がある）、場所３２３ｂについての場所属性関連データ３２６ｂ（例えば、属性Ｘ１～Ｘｎのような場所属性３３６ｂ）、および活動データ３２７ｂを含むことができる。活動データ３２７ｂは、場所３２３ｂと関連付けられた活動関連属性３３７ｂを含むことができる（例えば、特定の場所において行われた活動を記述する）。同様に、キューについてのキュー・データ３０２は、リンク３１１ｃを通じて、時間範囲データ３２１ｃ（例えば、任意の数の時間関連属性３３１ｃを含む）、ユーザ識別子データ３２０ｃ（例えば、Ｉ１、Ｉ２、Ｉ３、．．．、Ｉｎのような１つ以上のユーザ識別子３３０ｃであり、そのいずれもが、活動データ３２７ｃと関連付けられた活動に参加または関与したことがある可能性がある）、活動３２３ｃについての活動属性関連データ３２８ｂ（例えば、属性Ｙ１～Ｙｎのような活動属性３３８ｃ）、および位置データ３２３ｃに関係付けることができる。位置データ３２３ｃは、活動３２７ｃと関連付けられた場所関連属性３３３ｃを含むことができる（例えば、特定の活動を行うことができる場所を記述する）。

ある実施例によれば、位置データ３２３ａ、３２３ｂ、および３２３ｃは、等価位置データ(equivalent location data（例えば、フランスのような国の名称）を含むことができる。また、活動データ３２７ａ、３２７ｂ、および３２７ｃは、等価活動データ（例えば、大学の同窓会に出席する、ラグビーの試合に参加する等）を含むことができる。更に、位置データ３２３ｂは、ユーザ識別子３２０ａに属性（例えば、「Ｌ２」）３３３ａとして（リンク３１１ｄを通じて、そして位置データ３２３ａを通じて）にリンクすることができる。この場合、時間範囲データ３２１ｂ、ユーザ識別子データ３２０ｂ、場所属性関連データ３２６ｂ、活動データ３２７ｂ、および対応する属性は、ユーザ識別子３２０ａによってアクセス可能である。更にこの実施態様について、時間関連属性３３１ｂは、ユーザ識別子３２０ａと関連付けられたユーザが場所３２３ｂにいる時間（例えば、日付け）を記述することができる。１つ以上のユーザ識別子３３０ｂは、同じ場所にいる他のユーザ（例えば、他の家族構成員または同僚）を識別することができる。この場所は、位置関連属性３３６ｂの１つによって識別することができ、ユーザ識別子３２０ａと関連付けられたユーザもその場所にいる。場所３２３ｂと関連付けられた活動関連属性３３７ｂは、特定の場所でユーザが行った活動（例えば、全てのユーザについてではなく）を記述することができる。リンク３１１ｂおよび３１１ｄを通じてデータにアクセスすることによって、キュー・プロセッサは、ユーザ識別子３２０ａおよび場所３２３ｂの組み合わせに基づいて、関連するデータの部分集合を選別または選択することができる。同様に、活動データ３２７ｃは、属性（例えば、「Ａ２」）３３７ａとして、ユーザ識別子３２０ａにリンクすることができる（リンク３１１ｅおよび活動データ３２７ａを通じて）。この場合、時間範囲データ３２１ｃ、ユーザ識別子データ３２０ｃ、活動属性関連データ３２８ｃ、位置データ３２３ｃ、および対応する属性は、ユーザ識別子３２０ａを通じてアクセス可能である。更に、この実施態様について、時間関連属性３３１ｃは、ユーザ識別子３２０ａと関連付けられたユーザが活動３２７ｃに従事するまたそうでなければ関与する時間（例えば、日付け）を記述することができる。１つ以上のユーザ識別子３３０ｃは、ユーザ識別子３２０ａと関連付けられたユーザの活動に関与する他のユーザ（例えば、他の家族構成員または同僚）を識別することができる。場所３２３ｃと関連付けられた場所関連属性３３３ｃは、ユーザが活動を行うことができる場所（例えば、全てのユーザについての全ての活動ではなく）を記述する。リンク３１１ｂおよび３１１ｅを通じてデータにアクセスすることによって、キュー・プロセッサは、ユーザ識別子３２０ａおよび活動３２７ｃの組み合わせに基づいて、関連するデータの部分集合を選別または選択することができる。ある実施形態によれば、ユーザは、各ユーザの好みに一致するキューを選択または選別することができる。例えば、ユーザは、リンク３１１ａ～３１１ｅの内任意のものを通じてデータにアクセスすることによって、１つ以上の好ましいキューを識別する実行可能命令を起動することもできる。

ある実施例によれば、キュー・プロセッサ２５２は、キュー・データ３０２に対するキュー属性データ・リンクを分析することができ、または潜在的なキューを表すデータを、キュー・データ・モデル・レポジトリ３０４に格納されているデータと比較して、キューを特定のユーザに提示するか否か判定することができる。したがって、キュー・プロセッサ２５２は、変化することができる、または生活の変化を反映するように適応するプロンプトおよび／またはキューを生成するように構成することもできる。例えば、ユーザが１９８６年および１９９７年の間日本に住んでいたことが、ユーザ入力から明示的に判定された場合、または協調回想エンジン（図示せず）によって推論された場合、この期間中毎年上位に来る重要な出来事を、図１のインターフェース部１２１において「当地のイベント」として提示することができ、これによって、１９８６年から１９９７年までの間の日本における当地の重要な出来事が（米国関連ニュースではなく）ユーザに提示される。キュー・プロセッサ２５２は、そのユーザを識別するユーザ識別子３２０ａ、「日本」を示す位置データ３２３ｂ、および「１９８６年から１９９７年まで」の時間範囲を記述する時間関連属性にアクセスすることができる。したがって、これらの属性と一致するキューを提示することができるが、日本のこの時期または他の時期における他の場所を抑制することができる。同様に、インドで生まれ育ったユーザ（例えば、インド国民）が数年間米国の大学に通った場合、キューおよびプロンプトは、これらの年における米国関連コンテンツに合わせて作り直す(adapt)ことができる。このように、ユーザが米国に移る前にインドに住んでいた年においてインドから発したコンテンツがユーザに露出されるのを、抑制するまたは禁止することができる。

ある実施例によれば、時間関連属性の値、ユーザ関連属性の値、場所関連属性の値、活動関連属性の値等のような、キュー属性の値を互いに比較して、１つ以上の関連度に基づいて、複数のキュー(queues)が特定のユーザに対して有する種々の関連性レベル、即ち、関連度を判定することができる。例えば、１９８０年台にバリに休日で行った個人は、その時期に南フランスに休日に行った他の個人よりも、その場所（または隣接する場所）において活動または他の体験を経験した可能性が高い。更に、１９８０年台にバリで休日に行った個人は、２０１１年にそこに休日で行った個人よりも、１９７０年台または１９９０年台にそこに休日で行った個人と同様の体験を共有できる可能性が高い（例えば、人口統計学、新たなホテルのような建物、地震、台風、津波からの影響というような環境関連の苦痛等の変化のために）。

関連性データは、最適なキューの生成および提示を容易にするように、属性の値間における関連度または類似度を記述するために生成することができる。関連性データは、以上で説明した属性のいずれに対しても生成することができるが、線図３００はユーザ関連属性３３０ｂに対する関連度を記述するように、関連性データ３４０を図示する。また、線図３００は、場所関連属性３３３ｃに対する関連度を記述する関連性データ３４２も図示する。属性Ａおよび属性Ｂが属性ＡおよびＣよりも似ていることを、関連度の値が示す場合、属性Ｃと関連付けられたキューの代わりに、属性Ｂに基づくキューを提示すればよい。関連性データ３４０および３４２を導入する(implement)例を図４Ａおよび図４Ｂに示す。

図４Ａおよび図４Ｂは、ある実施形態にしたがって、キューを生成するまたはユーザに提示するか否か決定するために、キュー属性の関連性を判定する例である。線図４００は、データ構成４２０におけるユーザ識別子データ３２０ｂおよび関連属性３３０ｂの導入(implementation)を示す。ユーザ関連属性は、「ジョン」、「ポール」、「リンゴ」、「ジョージ」、「ジャニス」、「ジョアン」、「ジミー」、「ミック」、および「サリー」のような、１つ以上のユーザ識別子４１１および４１２といったユーザ識別子を含むことができ、更に、関連する関連性値(associated relevancy value)４１３も含むことができる。ある実施例では、関連性値４１３は、少なくとも２人のユーザ間における関係の種類を示す。この場合、関連性値４１３は「０．００」から「１．００」までの範囲を取る。値「０．００」は、属性間の距離が実質的にゼロであることを示し（例えば、密接な個人関係に基づいて、同じまたは非常に似ているのいずれか）、一方値「１．００」は、属性間に大きな距離があることを示す（例えば、異なる値を有する属性。したがって殆どまたは全く関係は存在しない）としてよい。ある実施例によれば、ユーザ間の関係の種類は、関連性値によって特徴付けることができる。例えば、レコード４２０～４２２は、ジョンとポール、リンゴ、およびジョージの各々との間における「０．１５」の関連性値を示し、ここで０．１５は、２人のユーザが非常に仲の良い友人である関係を表すことができる。レコード４２３は、「０．０５」の関連性値を有し、これは家族または夫婦関係を示すことができる。レコード４２４は、０．５０の関連性値を含み、これはジョアンおよびジミー間の知人または学友関係を示すことができ、一方、レコード４２５における「１．００」の関連性値は、ミックおよびサリーが他人である、または互いに知らないかもしれないことを示すことができる。種々の実施例によれば、キュー・プロセッサ２５２は、関連性値４１３に対して値を決定することができる。場合によっては、関連性値を経験的に決定してもよい。他の実施態様では、関連性値４１３を確率論的に決定してもよい。１つの実例では、関連性値４１３が、個人間の交際頻度（例えば、電子メールまたはテキスト・メッセージが交換される頻度）のような、１つ以上の関係に基づく側面の関数にしてもよい。ある実施例によれば、関連性値４１３は、１人以上のユーザ間における１回以上の交際によって、そして本明細書において説明するような協調回想エンジンのようなコンピューティング・システム・プラットフォームによって導き出された値を含んでもよい。

ある実施例では、随意の相関係数４１４を導入しても(implement)よく、他の属性に基
づいて関連性値４１３を修正するために、相関係数の値を使用することができる。場合によっては、相関係数の値が小さい程、例えば、２つの属性間の関連性値は、異なる属性の関数としてキューまたはプロンプトを生成するには、関連が薄いとすることができる。例えば、ジョンおよびポールの間、ジョンおよびリンゴの間、ならびにジョンおよびジョージの間における関連性値４１３が０．１５である場合について検討すると、これは各々が親しい友人であることを示す。一方、位置属性のコンテキストで彼らの関係を分析する場合についても検討する。例えば、ジョン、ポール、およびリンゴは頻繁にハワイに休日に一緒に出かけるが、ジョージはそうしない場合について検討する。次に、キュー生成器２５４が、ハワイに関連するキューを、場所関連属性として生成するように構成されている場合について検討する。図示のように、ジョージは、「０．１０」の相関係数値を有するので、場所関連属性とジョン、ポール、およびリンゴ間の関係との間におけるもっと大きな相関を示す「０．９０」の相関係数値とは異なり、 友人としての関連性が、ハワイ関連キューをジョージに提示するのを制限する可能性があることを示す。つまり、ジョン、ポール、およびリンゴは、彼らの友情に基づいて、ジョージよりも、ハワイ関連キューを受け取る可能性が高いと言って差し支えない。

図４Ｂの線図４５０は、データ構成４４０における位置データ２３２ｃおよび関連する属性３３３ｃの導入(implementation)を示す。場所関連属性は、１つ以上のユーザ識別子４４１および４４２と同様に、「クタ海岸」、「バランゴン海岸」、「ワイキキ海岸」、「コランガッタ海岸」、「ロング・ビーチ」、「コートダジュール海岸」、および「マクマード南極基地」(McMurdo Ice Station)のような場所識別子を含むことができ、関連す
る関連性値４４３を含むことができる。例えば、レコード４５０～４５４は、クタ海岸と異なる地理的場所における他の海岸との間において、「０．０５」および「０．８２」の間に及ぶ関連性値を示す。図示する例では、関連性値４４３は、海岸または地理的場所間の距離を示すことができ、活動またはユーザ対話処理の場所が近い程、離れた距離よりも関連性が高いとすることができる。尚、クタ海岸およびバランガン海岸はバリにおいて約２２ｋｍ離れており、一方クタ海岸およびフランスのコートダジュール海岸は地球の正反対の側に位置することを注記しておく。マクマード南極基地は南極に位置し、ワイキキ海岸は南極から離れている(dissimilar)。したがって、レコード４５５は、「０．９７」の関連性値を含む。

ある実施例では、随意の相関係数４４４を導入することもでき、相関係数の値は、他の属性に基づいて、関連性値４４３を修正するために使用することができる。場合によっては、相関係数値が低い程、例えば、２つの属性間の関連性値が、異なる属性の関数としてキューまたはプロンプトを生成するには、関連が薄い可能性があることを示す。例えば、クタ海岸とコランガッタ海岸との間の距離は、クタ海岸とワイキキ海岸との間の距離の約半分であることについて検討する。図示のように、クタ海岸とハワイのワイキキ海岸との間の関連性値４４３は０．２５であり、一方クタ海岸とオーストラリアのコランガッタ海岸との間の関連性値４４３は０．１５であり、オーストラリアの海岸の方が米国の海岸よりも地理的に関連が濃いことを示すことができる。更に、あるユーザがクタ海岸およびワイキキ海岸の双方には頻繁に行くが、コランガッタ海岸には訪れたことがないという場合
について検討する。したがって、コランガッタ海岸に対する地理的関連性値４４３が０．１５ということは、オーストラリアの海岸を訪れたことがないユーザにとって関連が薄いと言ってよい。キュー生成器２５４は、レコード４５１の相関値４４４に対して相対的に低い相関値４４４を有するレコード４５２を検出するように構成することができる。したがって、キュー生成器２５４は、ハワイに関連するキュー（例えば、場所関連属性の関数として生成されたキュー）を生成することにより、コランガッタ海岸関連キューの生成を抑制または禁止することができる。種々の実施例によれば、図４Ａの相関係数値４１４および４Ｂの４４４は、経験的に生成または決定してもよい。他の実施態様では、相関係数値４１４および４４４は、例えば、出現率に基づいて（例えば、ユーザがある場所を訪れる、活動に参加する等の頻度に基づいて）確率論的に決定してもよい。少なくとも１つの実施態様では、相関係数値４１４および４４４は、関連性値または他の属性値を修正するための重み係数（または「重み」）として適用されてもよい。

図５は、ある実施例にしたがって、１つ以上のユーザ属性を識別する１つ以上のプロンプトを受け取るユーザ・インターフェースの例である。線図５００は、キュー・プロセッサ２５２とデータを交換するように構成されたユーザ・インターフェース５０２を示す。一方、キュー・プロセッサ２５２は、受け取ったユーザ関連属性を、ユーザ・アカウント・データ構成（図示せず）におけるユーザ・インターフェースに格納するように構成することができる。ユーザ・インターフェース５０２は、フィールド５０４を含み、この中に名称、ユーザ名、ユーザ・アカウント識別子等のようなユーザ識別子を表すデータを受け入れる。図示する例では、ユーザ・インターフェース５０２は、ユーザの大学での体験に関するユーザ関連属性を識別するためのユーザ入力を、プロンプトとして含む。ユーザ入力５２２は、ユーザが大学に通った日付範囲(date range)を選択するデータを受け取るように構成することができ、ユーザ入力５２４は、学位を表すデータ（例えば、専攻、または特別教育の特定分野）を識別するように構成することができ、ユーザ入力５２６は、学位を表すデータ（例えば、副専攻、あるいは教育の二次または補完分野に向けられた特定の課目）を識別するように構成することができ、ユーザ入力４２８は、学位を識別するデータを受け取るように構成することができる。更に、例えば、ユーザ入力５３２によって、追加の学術的情報も識別することができる。ユーザ入力５３２は、寄宿舎の名称を表すデータを識別するように構成される。また、ユーザ入力５３４は、１つ以上のクラブを表すデータを受け取るように構成することができ、ユーザ入力５３５は、大学社交クラブ所属(Greek affiliation)（例えば、男子学生社交組織または女子学生社交組織）を表すデータを受け取るように構成することができ、ユーザ入力５３６は、ユーザが大学時代に参加していた１つ以上のスポーツ活動を表すデータを受け取るように構成することができる。

また、ユーザ・インターフェース５０２は、連絡先および基本情報を表すデータを受け取るユーザ入力５４１、ユーザのプロフィール写真を表すデータを受け取るユーザ入力５４２、他の教育情報およびユーザ属性を表すデータを受け取るユーザ入力５４３、採用および業務履歴関連データを表すデータを受け取るユーザ入力５４４、ユーザ・アカウント関連データ情報を表すデータを受け取るユーザ入力５４５、およびプライバシー設定を表すデータを受け取るユーザ入力５４６というような、追加のユーザ入力も含むことができる。

図６は、ある実施例にしたがって、他のユーザが協力することができる回想を生成するユーザ・インターフェースの一例である。線図６００は、例えば、キュー・プロセッサ２５２とデータを交換するように構成されたユーザ・インターフェース６０２インターフェースを示す。キュー・プロセッサ２５２は、ユーザ・インターフェース６０２に対するユーザ入力をプロンプトとして生成するように構成することができる。ユーザ入力６１２および６１４は、大凡の時刻または継続時間を識別するデータを受け取るように構成するこ
とができる。図示のように、ユーザ入力６１２は、年（または任意の他の日付け）を表すデータを受け取るように構成することができ、ユーザ入力６１４は、ユーザが特定の月または日について確かでない場合に、回想に関連する「季節」を受け取るように構成することができる。ユーザ入力６１６は、回想が起こった地理的場所を表すデータを受け取るように構成することができる。ここで、「サーフィン選手権」という活動を回想６２０のフィールド６２４に入力するとしてもよい。ユーザ入力６３２は、画像、オーディオ・ファイル、または、例えば、協調して回想を形成することに協力することを望むかもしれない任意の他のユーザの記憶を呼び出すコンテキストを提供するための任意の他の刺激というような、コンテンツを受け取るように構成することができる。回想の記述６２８をエディタ６２６に入力することができる。また、キュー・プロセッサ２５２は、記述６２８におけるテキストをテキスト・ベース「キュー」としてキャプチャするように構成できることも注記しておく。つまり、「サーフィン」、「デューク・カハナモク」(Duke Kahanamoku)、および「ワイキキ」を、今後提示するためのキューを予測するために、キュー・デー
タ・モデル・レポジトリに格納することができる。

更に、ユーザ入力６４２は、例えば、許可が付与された協力ユーザの種類に基づいて、回想６２０のアクセス、修正、または伝搬を制限するように構成することができる。ここでは、全ての「友人」にアクセスが付与される。ユーザ入力６５２は、回想６２０と関連付けることができる特定のユーザを表すデータを受け取るように構成することができる。ユーザ入力６６２は、キューまたはプロンプトを形成するために使用することができる、ユーザ提供タグまたはメタデータを表すデータを受け取るように構成することができる。

図示のように、月または日がわからない場合、ユーザはユーザ６１４を通じて季節（例えば、冬）を入力することができる。協調回想エンジン（図示せず）は、半球の位置に基づいて、季節変化に対して自動的に調節するように構成することができる。例えば、米国に住んでいるユーザが、１９７０年の夏にオーストラリアにおいて発生した回想６２０を形成し、次いでユーザがそれをタイムラインにおいて見るとき、南半球では夏の月間である１２月、１月、２月を含む時間期間に提示することができる。逆に、同じ米国居住ユーザが、２０１１年の夏に米国において発生した他の回想を生成する場合、その記憶は、北半球においては夏の月間である６月、７月、および８月を含む時間期間においてタイムラインに現れる。尚、場合によっては、ユーザが年について定かでない場合、ユーザ入力６１２が１０年を表す数値を受け取るように構成されてもよく、これによって、１０年の早期（例えば、１９７０年台早期）、１０年の中間期（例えば、１９７０年台半ば）、および１０年の後期（例えば、１９７０年台後期）を参照することができる。

図７は、ある実施例にしたがって、他のユーザが協力することができる回想を生成するユーザ・インターフェースの他の例である。線図７００は、例えば、キュー・プロセッサ２５２とデータを交換するように構成されたユーザ・インターフェース７０２インターフェースを示す。キュー・プロセッサ２５２は、ユーザ・インターフェース７０２に対するユーザ入力をプロンプトとして生成するように構成することができる。この例では、電子メッセージング・インターフェース７４０にアクセスして、現場にいる他の協力ユーザに情報を要求することができる（即ち、回想を形成するように構成されたユーザ・インターフェース７０２の提示中に、またはユーザ・インターフェース７０２の提示と同時に、電子メッセージ通信チャネルを確立することができる）。具体的には、「サーフィン選手権」と題する回想を形成するユーザが、他者の体験または記憶に基づいて、即座のフィードバックまたは明確化を受けるために、リアル・タイムで（またはほぼリアル・タイムで）いずれかの他のユーザまたは人物と連絡を取りたいという場合がある。応答して、他の協力ユーザは、インターフェース７４０を通じて、補足情報を提供することができ、回想を補充するために追加することができる。

図８は、ある実施例にしたがって、属性を識別するまたは記憶を呼び出すプロンプトの一例を示す線図ある。線図８００は、特定の属性の入力を促す対話型ユーザ入力を提示するように、あるいはユーザが、場所、活動等との他のユーザまたは体験の関連付けに気付いているか、あるいは無意識に気付いているか（例えば、忘れた記憶）否か調べるための対話型ユーザ入力を提示するように構成されたユーザ・インターフェース８０２を示す。プロンプト８２２は、ユーザが好きな教師に関する情報を要請するように構成することができ、この情報は、ユーザ入力８４２を有効化することに応答して入力され、この教師についての回想を追加することができる。プロンプト８２４が選択されると、教育機関からの卒業における、または卒業近辺におけるユーザ体験の回想の生成を容易にするように構成することができる。プロンプト８２４は、画像８２７をキューとして含むように生成することができ、これによって、プロンプト８２４および８２７は、図３のキュー・データ・モデル・レポジトリ３０４に形成、生成、または維持されたキュー・データのような、キュー・データに基づくことができる。他の例では、画像８２７を、キューとして、任意の他のコンテンツ・メディアと置き換えることもできる。

場合によっては、プロンプトを自動的にカスタム化して、ユーザに増々適用し易くなるようにすることもできる。例えば、ユーザＡが「Ｆｒｅｍｏｎｔ」寄宿舎に住み（図５のユーザ入力５３２によって特定される）、ユーザＢが「Ｌａｓｓｅｎ」寄宿舎に住んでいた場合、ユーザＡが、「あなたがＦｒｅｍｏｎｔで出会ったあなたの最初の友人は誰だったか」というプロンプトを受け取るかもしれない。しかしながら、ユーザＢは、「あなたがＬａｓｓｅｎで出会ったあなたの最初の友人は誰だったか」というプロンプトを受け取るかもしれない。画像８２７の代わりに、人口統計学に基づいて、例えば、３０歳の人々にはＢｅｙｏａｎｃｅの「Ｃｒａｚｙ ｉｎ Ｌｏｖｅ」を提供し、４５歳の人々にはＶａｎ Ｈａｌｅｎの「Ｗｈｅｎ Ｉｔ’ｓ Ｌｏｖｅ」を提供し、６０歳の人々にはＭａｒｖｉｎ Ｇａｙｅの「Ｌｅｔ’ｓ Ｇｅｔ Ｉｔ Ｏｎ」を提供するように、音楽プロンプトを個人専用に加工することもできる。更に、好みに基づいて、プロンプトを個人専用に加工することもできる。例えば、プロンプトまたはキューが、ジャズに関心があるユーザに対してＤａｖｅ Ｂｒｕｂｅｃｋの「Ｔａｋｅ Ｆｉｖｅ」の提示を含んでもよい。プロンプトは、協調回想システムにおける各ユーザの行為（または他のサード・パーティまたは外部コンピューティング・プラットフォーム）に基づいて、表示または変更することもできる。例えば、ユーザＡが他のユーザ（ユーザＢ）と「友人になった」またそうでなければ交際したことがある場合、ユーザＡに「どのようにしてユーザＢと会ったか」尋ねるためにプロンプトを生成してもよい。他の例では、協調回想システムとのユーザの対話処理に基づいて、プロンプトを表示することもできる。したがって、ユーザが昨年ある会合に参加した場合、後の時点において、「昨年の会合から最初に思い出すものは何か？」について、彼らに促すことができる。

更に、キューの生成は、属性値および属性値の変化に基づくこともできる。例えば、異なるジャンル（十代の間はポップ・ミュージックを選択し、成人年齢ではクラシック音楽を選択するというように、時の経過に連れて異なるジャンルを含む）を選択できることに加えて、性別および年齢の差というような他の属性によってキューの表示をやり易くすることもできる。ジャンルの好みおよび属性に関する選択は、外部ソースまたはコンピューティング・プラットフォーム（例えば、Ｓｐｏｔｉｆｙ（商標）等）からインポートしてもよい。例えば、誕生年に基づいて、歌の人気または歌の好みに差があるのはもっともである。男性では、好きな歌を１４歳頃の年齢に関係付けてもよい。この年齢は、１３～１６歳の年齢の間で、彼らの成人音楽の好みが決定され得る時期であるといって差し支えない。女性では、好きな歌を１３歳頃の年齢に関係付けてもよい。この年齢は、１１～１４歳の年齢の間で、彼女らの成人音楽の好みが決定され得る時期であるといって差し支えない。

図９は、ある実施例にしたがって、後続のキュー生成のための回想を生成する間に、回想または記憶の一部を現場で入力する一例を示す線図である。線図９００は、ユーザ入力９０４を有するユーザ・インターフェース９０２を含み、「マインド・ポップ」インターフェース(mind-pop interface)９０８を生成するように構成されている。ある実施例では、マインド・ポップ・インターフェース９０８は、図６において説明したような、本明細書において説明する回想の作成と同様の記憶作成の基礎を形成するために使用することができる。図示のように、ユーザは記憶または回想の部分をマインド・ポップ・エディタ９０６に入力することができ、これによって、図１のキュー・プロセッサ１５２は、例えば、用語９２２に基づいて活動属性を識別し、用語９２４に基づいて場所属性を識別するために、用語（「サーフィン」）９２２および用語（「オーストラリアのゴールド・コースト」）９２４のような主要用語(key term)を抽出または識別するように構成することができる。その後、キュー・プロセッサ１５２は、キューまたはプロンプトを形成するときに、用語９２２または用語９２４のいずれかを導入する(implement)ことができる。用語９２２および９２４は、図３のキュー・データ・モデル・レポジトリ３０４において形成、生成、または維持されるキュー・データのようなキュー・データに含まれてもよい。

図１０は、ある実施例にしたがって、１つ以上の回想または記憶を書き改めるように構成された適応回想プロセッサの一例を示す線図である。線図１０００は、協調して回想を形成するように構成された複合記憶形成生成器(composite memory formation generator)１０１０（例えば、複数のユーザ入力を有する回想または記憶、あるいは一緒に融合されたまたそうでなければ組み合わされた回想）と、特定の観衆または特定のクラスの読み手に適したバージョンを形成するために、回想の提示を適応させるように構成された適応提示コントローラ(adapted presentation controller)１０２０とを含む適応回想プロセッ
サ１００２を示す。適応回想プロセッサ１００２は、コンピューティング・デバイス１００２を通じてユーザ１００１からの、更にコンピューティング・デバイス１００９を通じてユーザ１００８からの、回想またはユーザ・フィードバックにアクセスするように構成することができる。適応回想プロセッサ１００２は、データ１０９０を生成するように構成することができ、データ１０９０は、親または子というような、特定の読み手に合わせて特別に加工された、つまり、書き改められた回想(adapated recollection)を表すデータを含むことができる。図１０の線図１０００に示す１つ以上のエレメントは、１つ以上の他の実施例にしたがって、他の図面において図示された、またそうでなければ本明細書において説明した、同様の名称が付けられたエレメントまたは同様に付番されたエレメントのような構造および／または機能を含むことができる。

複合記憶形成生成器１０１０は、ユーザ１００８との協調によって、ユーザ１００１のために１つ以上の回想を形成するように構成することができる。したがって、他のユーザ１００８によって提供される情報に基づいて、記憶想起を促進することができるようになる。例示のために、個人的な記憶が家族または親しい友人を、ユーザ１００８の部分集合として伴う場合があるということについて検討する。つまり、ユーザ１００１は、これらの人々を招待して、彼または彼女が回想または記憶の異なる側面を想起するのを助けてもらう、または補足詳細を提供することによって、または共有体験に対する彼ら自身の観点を提供することによって、回想または記憶をより「詳細に」蘇らせる(give)のを助けてもらうとしてもよい。協調コントローラ１０１２は、ユーザ１００１の記憶を豊富にするために効果的な情報を提供するのに最適であると思われるユーザ１００８の部分集合を識別および選択することによって、協調プロセスを制御し、これによって複合記憶を形成するように構成することができる（即ち、一枚岩の記憶または回想を形成するために織り交ぜることができる複数の人々の回想、または羅生門効果のように別々に提示される複数の人々の回想に基づいて）。場合によっては、潜在的な協力者が、２人以上のユーザの場合ならば互いに知らなくても、共通の場所に同じ時間にいたことを提案するように、協調コントローラ１０１２を構成することもできる。つまり、少なくとも２人のユーザが何らかの共通体験を共有し得ることは、それが天気であれ、あるいは時間および／または地理的場所等と重複することがあるいずれの他の状態または属性であれ、比較的高い可能性があると言って差し支えない。

適応提示コントローラ１０２０は、聴衆または特定のクラスの読み手に合わせる(suit)ために、回想を書き改めるように構成することができる。ある実施例では、回想のテキスト記述の１つ以上の部分を墨消しする(redact)こともできる（例えば、感情を害する文言、または削除することが特定されたテキストを消す黒塗り(blackened line)の使用によって）。少なくとも１つの事例では、墨消しすることが特定された、感情を害する単語の周囲にあるテキストを連結することによって、 墨消しを容易に行うことができる（例えば、「ｔｈｅ ｑｕｉｃｋ ｂｒｏｗｎ ｆｏｘ」という語句が、「ｑｕｉｃｋ」を削除して「ｔｈｅ」と「ｂｒｏｗｎ ｆｏｘ」とを連結して、「ｔｈｅ ｂｒｏｗｎ ｆｏｘ」という最終的な語句を形成するように、墨消しを受けるのでもよい）。種々の実施例によれば、テキスト・モディファイア(textual modifier)１０２４は、削除するためあるいは問題が少ない単語またはもっと適した同義語と交換するために、回想のテキスト記述の１つ以上の部分を（例えば、自動的に）修正するように構成することができる。種々の実施例によれば、画像モディファイア１０２６は、削除するためあるいは問題が少ない画像またはもっと適したグラフィック的な特徴と交換するために、回想に添付するために使用される画像の１つ以上の部分を（例えば、自動的に）修正するように構成することができる（例えば、画像の中で感情を害する映像(feature)をぼかすためのモザイク(digitized portion)を含む）。

図１１は、ある実施例にしたがって、回想のテキスト記述を書き改めるように構成された適応提示コントローラの一例を示す線図である。線図１１００は、回想１１１６の生のテキスト記述１１１７を受け取るように構成された適応提示コントローラ１１２０を含む。生のテキスト記述１１１７は、若気の至りの間における「刑務所の一夜」を記述するテキスト部１１１３、ユーザの博打参加を記述するテキスト部１１１４、およびユーザが大量のアルコールを乱用したまたは愚かにも摂取した事件を記述するテキスト部１１１５を含む。１人の潜在的な読み手が、コンピューティング・デバイス１１３２を操作している親１１３１である場合、適応提示コントローラ１１２０は、アルコールの乱用を除外するか、またそうでなければもっと穏やかなまたはもっと温和しいテキスト部１１３３で修正するようにテキスト１１２７を書き改めて(adapt)、テキスト記述１１２６の第１バージョンを形成することができる。ある実施例では、特定の要注意単語（例えば、「アルコール」、「ビール」、「マリファナ」等）を強調し、ユーザが異なる聴衆のために異なるバージョンを作成することを望むか否かユーザに促す手段として、テキストを自動的に強調するように、コントローラを構成することができる。場合によっては、このような単語は自動的に識別され、隠されるか、削除されるか、またはもっと差し障りのない単語と置き換えられる。

尚、取り消し線が引かれたテキストは、削除すべきテキストを示し、下線が引かれたテキストは、追加すべきテキストを示し、こうすることによって、書式設定せずに、テキストを表示できることを注記しておく。つまり、親１１３１は、親が修正バージョンを読んでいることの視覚指示を受けなくてよい。他の潜在的な読み手が、コンピューティング・デバイス１１５２を操作している子１１５１である場合、適応提示コントローラ１１２０は、アルコールの乱用を除外する、あるいはそうでなければもっと穏やかなまたはもっと温和しいテキスト部１１５５で修正するようにテキスト１１４７を書き改め、テキスト記述１１４６の第２バージョンを形成することができる。更に、ユーザが、テキスト部１１５３を削除することによって、「刑務所の一夜」についての引用を削除することを望む場合もある。博打についての引用も、テキスト部１１５４を取り消す(strike)ことによって削除することができる。以前と同様、取り消し線が引かれたテキストは、削除すべきテキストを示し、下線が引かれたテキストは、追加すべきテキストを示し、こうすることによって、書式設定せずに、テキストを表示することができる。つまり、子供１１５１は、この子供が修正バージョンを読んでいることの視覚指示を受けなくてよい。

図１２は、ある実施例にしたがって、回想に関連する画像を適応加工するように構成された適応提示コントローラの一例を示す線図である。線図１２００は、「葉巻を吸うお爺さん」を描写する生画像１２１６を受け取るように構成された適応提示コントローラ１２２０を含む。ユーザが、たばこによる影響から子供を回避するために、たばこを吸うお爺さんを描写することを望まない場合、適応提示コントローラ１２２０は、例えば、葉巻の映像(feature)にモザイクをかけて、感情を害する葉巻を隠すモザイク部１２５０を形成することによって、修正画像１２４６を形成するように構成することができる。ある実施例では、画像処理によって、本来葉巻によって隠されていた唇および顎の一部のシミュレーションによって、部分１２５０を置き換えるために、シミュレーションによる顔の表情(feature)を形成することができる。こうすることにより、子供１２５１がコンピューティング・デバイス１２５２においてお爺さんの写真を見るとき、たばこ製品に露出されずに済む。

図１３は、ある実施例にしたがって、回想のテキスト記述を書き改めるように構成された適応提示コントローラの他の例を示す線図である。線図１３００は、例えば、どのレベルまたは種類のコンテンツ（または回想の一部）を他のユーザによって閲覧可能にすればよいか定めることができる許可データ１３２１に応答して、回想の１つ以上の種々の適応バージョンを形成するためのデータを受け取るように構成された適応提示コントローラ１３２０を含む。図示する例では、ユーザ１３０２は、コンピューティング・デバイスによって回想１３１０ａを形成する命令の実行を開始する。回想１３１０ａは、例えば、他のユーザに付与されるアクセス許可の関数として、種々のレベルのアクセス可能性と関連付けることができる多数の部分を含む。ここでは、回想１３１０ａは、テキスト（「テキスト１」）１３１１およびビデオ１３１２を含む第１部分１３０３ａ、テキスト（「テキスト２」）１３１３、画像１３１４、およびオーディオ・ファイル１３１６を含む第２部分１３０３ｂ、ならびにテキスト（「テキスト３」）１３１５を含む第３部分１３０３ｃを含む。図１３の線図１３００に図示された１つ以上のエレメントは、１つ以上の他の実施例にしたがって、他の図面において図示された、またそうでなければ本明細書において説明した、同様の名称が付けられたエレメントまたは同様に付番されたエレメントのような構造および／または機能を含むことができる。

この例では、ユーザ（「Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、およびＦ」）１３２２を、許可データ１３２１と関連付けることができる。許可データ１３２１は、これらのユーザの各々に、回想部分１３０３ａ、１３０３ｂ、および１３０３ｃを見るまたはこれらにアクセスする許可を付与する。更に、ユーザＢ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、およびＦには、各回想部分１３０３ａ、１３０３ｂ、および１３０３ｃに応答すること（例えば、コメントの応答を生成することにより）、または回想部分１３０３ａ、１３０３ｂ、および１３０３ｃにおけるコンテンツの内任意のものを修正することにより、回想１３１０ａを増強するための協調回想データを形成することも許可することができる。
ユーザ（「Ｇ、Ｈ、およびＩ」）１３２４には、許可データ１３２１の別の部分集合と関連付けることができ、許可データ１３２１のこの部分集合は、ユーザ１３２４に与えられた許可に合わせて構成され書き改められた適応回想１３１０ｂのような、回想部分１３０３ｂを見ること、または回想部分１３０３ｂにアクセスすることの許可を、これらのユーザ１３２４の各々に付与することができる。一例では、ユーザ１３２４が、テキスト１３１３、画像１３１４、およびオーディオ・ファイル１３１６を修正または補足して、回想部分１３１０ｂを増強するための協調回想データを形成するために、回想部分１３０３ｂを見ること、または回想部分１３０３ｂにアクセスすることも許可することができる。更に、ユーザ（「Ｊ」）１３２６には、許可データ１３２１の更に他の部分集合と関連付けることができ、許可データ１３２１のこの部分集合は、部分１３０３ａおよび１３０３ｂを墨消しして書き改められた回想１３１０ｃのような、回想部分１３０３ｃを見る、または回想部分１３０３ｃにアクセスする許可をユーザ１３２６に付与することもできる。一例では、ユーザ１３２６が、回想部分１３０３ｃに応答すること（例えば、コメントの応答を生成することにより）、または回想部分１３０３ｃにおけるコンテンツの内任意のものを修正することによって、回想部分１３１０ｃを増強するための協調回想データを形成することを許可することもできる。

ある実施例によれば、１人以上のユーザが、回想に組み込まれた各コンテンツ（または回想の部分）を見る許可を有する各ユーザ、および回想にアクセスする許可を有することから潜在的に協力者であるかもしれない任意の者を識別することができてもよい。コンテンツの各エレメント（回想におけるテキスト、画像、またはその他の関連するコンテンツを含む）は、閲覧アクセス権利に基づいて、選択可能に提示または墨消し(redacted)することができる。例えば、創作者、指名された個人のグループ、または他の個人のグループ（例えば、高校の友人、飲み友達、ゴルフ・チーム、大学に基づく関係等）、あるいは大衆(public)に、閲覧権利を制限することができる。回想の１つ以上の部分へのアクセスを受けることから、特定のユーザを除外することができる。場合によっては、ある実施形態にしたがって、回想の創作者が、協調または複合回想の特定の部分を投稿したユーザを示すことを選択する選択肢、またはどのユーザが回想のどの部分を投稿したかに関して殆どまたは全く区別できない単一接合記憶(single joint memory)として回想を表示する選択
肢を有してもよい。創作者は回想を公開することができ、協力ユーザは、回想が公開される前および後の双方において、この回想を編集する(edit)ためにアクセスすることができる。公開後の場合、創作者は、編集(edit)を承認または拒否し、回想を公開し直すことができる。

図１４は、ある実施例にしたがって、ユーザ・インターフェースと関連付けて形成された回想にアクセスするまたは修正する許可を設定するように構成されたユーザ・インターフェースを示す線図である。線図１４００は、新たな記憶または回想１４０４を生成するように構成されたユーザ・インターフェース１４０２を含むものとして図示されており、ユーザ・インターフェース１４０２は、大凡の日付けを表すデータを受け取るユーザ入力１４０５と、回想１４０４に関連する場所を表すデータを受け取るユーザ入力１４０６とを含む。一例では、ユーザ・インターフェース部１４０４ａにおけるエディタ１４０９が、エジプトへの旅行に関する回想を形成するためにテキスト（［テキスト１」）１４１１を受け取るように構成されてもよい。画像（「１」）１４２１および画像（「２」）１４２３、ならびにそれぞれの属性１４２２および１４２４を、ユーザ・インターフェース部１４０４ａにおける回想と関連付けることができる。したがって、１４２１および１４２３の画像、ならびに属性１４２２および１４２４は、協調回想を形成するときに記憶を呼び起こすように、他のユーザのためのキューとして含ませることができる。

また、ユーザ・インターフェース１４０２は、回想１４０４に対するアクセス、読み取り特権または書き込み特権を定める許可を１人以上のユーザに定め、更に、他の協力ユーザの投稿の内どれが他の協力ユーザの部分集合によって見られてもよいかを定める、ユーザ入力１４３０を含むことができる。一例では、インターフェース部１４４０を、ユーザ入力１４３０の有効化に応答して提示することができる。ユーザ入力１４４２は、「全ての友人」にアクセスを付与する許可を表すデータを受け取るように構成することができ、一方ユーザ入力１４４４は、１人以上の友人、または１つ以上の友人のグループにアクセスを付与する許可を表すデータを受け取るように構成することができる。ユーザ入力１４４６は、回想（またはその部分）が公に（例えば、任意のユーザによって）アクセス可能であってもよいことを示すデータを受け取るように構成することができる。ユーザ入力１４４８は、回想（またはその１つ以上の部分）が秘密である、またはユーザによってアクセス可能であってもよいことを示すデータを受け取るように構成することができる。

ユーザ入力１４４４の有効化に応答して、他のインターフェース部分１４６０を、少なくとも、少なくとも１つの実施形態にしたがって提示することができる。インターフェース部分１４６０において、ユーザ入力１４６２は、どのユーザ（例えば、どの友人）が回想（またはその１つ以上の部分）にアクセスしてもよいか定めるデータを受け取るように構成することができる。また、ユーザ入力１４６２は、どのユーザのグループが回想にアクセスしてもよいか定めるデータを受け取るように構成することができる。ユーザ入力１４６４は、協調回想エンジンと関連付けられたレポジトリの検索を実行し、回想の１つ以上の部分を見るように構成することができる１人以上の他のユーザ（および関連する他のユーザ・アカウント）を識別するためのテキストを受け取るように構成することができる。

種々の実施例によれば、アクセスを制限し、任意の数のユーザの１つ以上の回想のプライバシーを強化するために、１つ以上のセキュリティ・アルゴリズムを実装することができる。一例では、ユーザ入力１４６８が選択された場合、協力ユーザのアクセス特権の関数として、回想またはその一部の伝搬あるいは「前進的共有」を可能にしてもよい。例えば、チェックされない場合、ユーザ入力１４６８は、ユーザ・インターフェース部分１４４０および１４６０において定められた者以外には、いずれのユーザへの回想の共有も伝搬も防止するデータ信号を生成するように構成される。

場合によっては、墨消しされたデータおよび非公開コンテンツのセキュリティを、ブロックチェーン技術を使用して高めることもできる。したがって、非公開コンテンツは、ユーザの１つ以上の部分集合に共有されてもよいコンテンツ、または共有されてはならないコンテンツを含んでもよい。少なくとも１つの例では、各ユーザには個人的な一意の識別子と関連付けることができ、この識別子には暗号ハッシュが適用されているとよい。次いで、ハッシュ値をブロックチェーンに追加するまたはブロックチェーンに組み込むことができ、これによって、アクセスを要求するいずれのユーザの識別情報(identity)も確認するために、ハッシュ値を使用することができる。少なくとも１つの例では、個人情報（例えば、ユーザ名およびパスコード）は、ユーザの識別情報を検証するために要求される必要はない。ブロックチェーンを形成する種々の実施態様(implementation)に従うことによって、回想にアクセスするまたは回想を修正するユーザの許可を分散して(decentralized)検証することが可能になる。

図１５は、ある実施例にしたがって書き改められた回想を形成するように構成されたユーザ・インターフェースを示す線図である。線図１５００は、ユーザ入力の選択に応答して、回想の１つ以上の部分を墨消しして書き改められた回想を形成するデータ信号を生成するように構成されたユーザ入力を含むユーザ・インターフェース１５０２を含む。ユーザ・インターフェース１５０２は、ウィンドウ１５１１および１５１３に、回想１５１０および回想１５１０の１つ以上の他の変形を提示する。種々の実施例によれば、適応回想プロセッサは、ウィンドウ１５１１および１５１３において回想１５１０の墨消しバージョンを自動的に判定することができる。または、ユーザが回想１５１０の墨消しバージョンを形成するために、ウィンドウ１５１１および１５１３に墨消しテキストを入力してもよい。ウィンドウ１５１１における第１墨消しバージョンまたはウィンドウ１５１３における第２墨消しバージョンの選択は、それぞれ、ユーザ入力１５３０および１５３２の選択によって有効化することができる。更に、他のインターフェース部分１５４０は、１人以上のユーザの内誰に、選択された墨消しバージョンを提示すればよいか確認する(identify)ユーザ入力１５４２を提示することができる。

図１６は、ある実施例にしたがって、協力ユーザによる回想にアクセスする許可の関数として、回想を書き改めるように構成された適応回想プロセッサの線図である。線図１６００は、レポジトリ１６５６に結合された適応回想プロセッサ１６５４を含む協調回想エンジン１６５０を示し、レポジトリ１６５６は許可データ構成１６１０を格納するように構成されている。この例では、ユーザ（「エリック」）１６０１ａが、コンピューティング・デバイス１６０２ａのディスプレイ上に提示された回想１６０２の制作者または創作者である。ユーザ１６０１ａは、回想１６０２の部分１６０４を「公開」として許可を設定するように構成することができる。したがって、ユーザ（例えば、協調回想エンジン１６５０に関連する任意のユーザ）は部分１６０４にアクセスすることができる。また、ユーザ１６０１ａは、回想１６０２の部分１６０６に対して、「フットボール・クラブ会員」にアクセスを限定するように、許可を設定するように構成することもできる。したがって、フットボール・クラブに関連するユーザは、部分１６０６と、公にアクセスできる部分１６０４とを見ることができる。更に、ユーザ１６０１ａは、回想１６０２の部分１６０８に対して、「テニス・クラブ会員」にアクセスを限定するように、許可を設定するように構成することもできる。したがって、テニス・クラブに関連するユーザは、部分１６０８と、公にアクセスできる部分１６０４とを見ることができる。テニス・クラブおよびフットボール・クラブ双方の会員は、各部分１６０４、１６０６、および１６０８にアクセスすることができる。

次に、他の協力ユーザが異なる許可を有することができる場合について検討する。線図１６００は、コンピューティング・デバイス１６０２ｂおよびネットワーク１６０３を通じて協調回想エンジン１６５０と対話処理して、回想１６０２の１つ以上の部分にアクセスする協力ユーザ（「リンゴ」）１６０１ｂを示し、更にコンピューティング・デバイス１６０２ｃおよびネットワーク１６０３を通じて協調回想エンジン１６５０と対話処理して、回想１６０２の１つ以上の部分にアクセスする協力ユーザ（「ジョージ」）１６０１ｃも示す。協力ユーザ（「ポール」）１６０１ｄおよび協力ユーザ（「ジョン」）１６０１ｅは、それぞれ、コンピューティング・デバイス１６０２ｄおよび１６０２ｅを通じて対話処理し、例えば、許可データ構成１６１０に格納されている許可に基づいて、回想１６０２の１つ以上の部分にアクセスすることができる。この例では、ユーザ１６０１ａは回想１６０２の１つ以上の部分を、ユーザ１６０１ｂ～１６０１ｅの内１人以上と共有することができる。更に、この例では、ユーザ（「リンゴ」）１６０１ｂがテニス・クラブ会員であり、ユーザ（「ジョージ」）１６０１ｃがフットボール・クラブ会員であり、ユーザ（「ポール」）１６０１ｄがテニス・クラブ会員およびフットボール・クラブ双方の会員であり、ユーザ（「ジョン」）１６０１ｅはテニス・クラブの会員でもフットボール・クラブの会員でもない。

ユーザ（「エリック」）１６０１ａは、創作者であるので、全ての部分１６０４、１６０６、および１６０８を見るおよび修正するためにアクセスすることができる。以上で示した例に加えて、ユーザ（「エリック」）１６０１ａが、部分１６０６の閲覧許可(visibility)またはアクセスをフットボール・クラブ会員に制限し、部分１６０８の閲覧許可またはアクセスをテニス・クラブ会員に制限する場合について検討する。許可データ構成１６１０は、公に利用可能な部分１６０４へのアクセスを可能にするために、ユーザのエリック１６２２、リンゴ１６２４、ジョージ１６２５、ポール１６２６、およびジョン１６２０毎に、行１６１２において「Ｘ」を含む。行１６１４において、ユーザのリンゴ１６２４およびユーザのポール１６２６に対する「Ｘ」は、これらのユーザがテニス・クラブの会員であり、したがって部分１６０８にアクセスできることを示す。ユーザのジョージ１６２５およびユーザのジョン１６２８については、行１６１４にヌル値１６２１があり、適応回想プロセッサ１６５４は、アクセスから部分１６０８を墨消しするように構成することができる。行１６１６において、ユーザのジョージ１６２５およびユーザのポール１６２６に対する「Ｘ」は、これらのユーザがフットボール・クラブの会員であり、したがって部分１６０６にアクセスできることを示す。ユーザのリンゴ１６２４およびユーザのジョン１６２８については、行１６１６にヌル値１６２１があり、適応回想プロセッサ１６５４はアクセスから部分１６０６を墨消しするように構成することができる。以上のことを考慮すると、ユーザのポール１６０１ｄは、データ構成１６１０において明示されている許可に基づいて、部分１６０４、１６０６、および１６０８にアクセスできるとしてよく、ユーザのリンゴ１６０１ｂは、部分１６０４および１６０８にアクセスできるとしてよく（即ち、部分１６０６は墨消しされている）、ユーザのジョージ１６０１ｃは、部分１６０４および１６０６にアクセスできるとしてよく（即ち、部分１６０８は墨消しされている）、そしてユーザのジョン１６０１ｅは部分１６０４にアクセスできるとしてよい（即ち、部分１６０６および１６０８は墨消しされている）。

種々の実施例によれば、適応回想プロセッサ１６５４は、例えば、ユーザ１６０１ａによって明示される許可の関数として、協力ユーザ１６０１ｂ～１６０１ｅによる投稿の適用を管理する(govern)ように構成することができる。ユーザ１６０１ａによって明示される許可は、許可データ構成１６１０に格納されるデータを構成することができる。例示するために、一般会員(public member)でありフットボール・クラブ会員であるユーザのジ
ョージ１６０１ｃが、回想１６０２を修正するためにデータを生成する（例えば、電子コメント・メッセージによって）場合について検討する。例えば、ユーザのジョージ１６０１ｃは、「私は同意します。素晴らしいバンドです」というコメントを、部分１６０４および１６０６に応答して、コメント・データ１６３４として送信するのでもよい。ユーザのエリック１６０１ａは創作者であり、ユーザのポール１６０１ｄもフットボール会員であるので、ユーザ１６０１ａおよび１６０１ｄの両者は、コメント・データ１６３４にアクセスすることまたはコメント・データ１６３４を見ることができる。一方、ユーザのリンゴ１６０１ｂおよびジョン１６０１ｅはコメント・データ１６３４にアクセスすることも、コメント・データ１６３４を見ることもできない。他の例として、ユーザのジョン１６０１ｅが、「彼らには感動的な歌手がいる」というコメントを、部分１６０４に応答して、コメント・データ１６３８として送信するのでもよい。ユーザのジョン１６０１ｅは公開部分１６０４を見ることができるので、一般アクセス(public access)を有する各ユーザ１６０１ａ～１６０１ｄは、コメント・データ１６３８にアクセスすること、またはコメント・データ１６３８を見ることができる。更に他の例では、ユーザのポール１６０１ｄは、「そして、バス演奏者はすごい」というコメントを、部分１６０４、１６０６、および１６０８に応答して、コメント・データ１６３６として送信するのでもよい。ユーザのエリック１６０１ａおよびユーザのポール１６０１ｄはテニス・クラブおよびフットボール・クラブ双方の会員であるので、コメント・データ１６３６は、そのアクセスがユーザのエリック１６０１ａおよびユーザのポール１６０１ｄに制限されていてもよい（つまり、他のユーザに対しては墨消しされている）。

一実施例によれば、ユーザのエリック１６０１ａは、墨消しコンテンツの創作者であるので、１つ以上の部分１６０４～１６０８を提示する、書き改められた回想を含む種々のバージョン間で切り替えるように構成することができる。また、ユーザ１６０１ａは、ユーザ１６０１ｂ～１６０１ｅの内誰が、コンテンツの特定バージョンにアクセスできるとよいか決定することができてもよい。ある実施例では、受信側ユーザが、異なる墨消しバージョンを有するユーザの１つ以上のサークルまたはグループに属してもよい。したがって、ユーザ１６０１ｅは、回想の公開部分１６０４に対応する回想１６０２のバージョン（例えば、墨消し部分１６０６および１６０８のような、最も墨消しされたコンテンツを有するバージョンであり、ユーザ１６０１ｅが会員であるサークルのいずれもが閲覧アクセス権利を有する）を見ることに、アクセスが制限されてもよい。場合によっては、ユーザ１６０１ｅのようなユーザが、部分１６０４～１６０８の内少なくとも２つの部分にアクセスすることができる両ユーザ１６０１ｂおよび１６０１ｃのような、墨消しが少ない（含むものが多い）バージョンに関連する、他のユーザによるコメントにアクセスできなくてもよい。適応回想プロセッサ１６５４におけるロジックは、ユーザが、彼らが墨消しバージョンを受け取ったことを、他のコメントから推論するのを防止するように構成することができる。例えば、ユーザのジョン、ポール、ジョージ、およびリンゴは、１つのバージョンを見て、各々が墨消しバージョンまたは修正バージョンを見たのか否か推論または検出する必要はない。少なくとも１つの実施例によれば、ユーザは、一般公衆、他の視聴者グループ、または個人にアクセス可能な任意の回想を選別および再検討することを選択し、例えば、特定のコンテンツ、または不適切なコンテンツのような、特定の種類のコンテンツが、公衆によって一般に、または特定の視聴者グループによって、または特定の個人によって、閲覧可能ではないことをチェックすることもできる。

図１７は、ある実施例にしたがって、後続のキューを生成するためにデータ・ロギングを実行するように構成されたアプリケーションを実装する移動体コンピューティング・デバイスを示す線図である。線図１７００は、移動体コンピューティング・デバイス１７５０に実装されているアプリケーション（「アプリ」）１７５２内に配置されたキュー・キャプチャ・プロセッサ１７２５またはその一部を含み、移動体コンピューティング・デバイス１７５２はインターフェース（例えば、ユーザ・インターフェース１７５１）を含む。キュー・キャプチャ・プロセッサ１７２５は、インターフェース１７５１との対話処理を、例えば、ユーザ１７７０によって供給される入力によって検出するように構成することができる。更に、キュー・キャプチャ・プロセッサ１７２５は、対話処理の種類として、対話処理を特徴付けるように構成することができ、一方、この対話処理の種類は、キューまたはプロンプトとして使用されるデータを抽出するために使用することができる。キュー・キャプチャ・プロセッサ１７２５が識別することができる対話処理の種類の例には、対話処理が検索エンジンによる１つ以上の検索を含むか否か（例えば、ブラウザ・アプリケーションを使用する）、回答があるまたはない電子メールの送信（例えば、電子メール・アプリケーションを使用する）、回答があるまたはない電話テキスト・メッセージの送信（例えば、ＳＭＳテキスト・メッセージ用のような、テキスト・メッセージ・アプリケーションを使用する）、通話中におけるような、好ましい活動が行われていそうな宛先に関連する呼び出し先電話番号への音声データの送信、移動体コンピューティング・デバイス１７５０（例えば、そして恐らくはユーザ１７７０）が、活動が行われているかもしれない場所と関連付けられた位置座標と一致する時間の１つ以上の期間中に受信した位置データ（例えば、ＧＰＳ座標）、ならびに任意の他の対話処理または／および対話処理の種類に関連するデータを提供するための電子メッセージまたは他の電子的対話処理の送信が含まれる。

ある実施例では、ユーザ１７７０は、特定の地理的場所におけるイベントを表すデータを記録してキューを生成するために（例えば、図２のキュー予測器２５４ｃによって生成されるような、例えば、先に説明したような予測キュー）、移動体コンピューティング・デバイス１７５０を実装することができ、これによって、データ・ロギングを手動で実行すること、またはアプリケーション１７５２の実行可能命令の制御下で自動的に実行することができる。例えば、移動体コンピューティング・デバイス（例えば、移動体電話機）上のアプリケーション１７５２は、キャプチャ対象の１つ以上のディジタル画像（写真）を検出するように構成することができ、各ディジタル写真は位置（例えば、ＧＰＳ座標）と関連付けられる。写真がキャプチャされたことを検出すると、アプリケーション１７２５は、同時に行われている電子メール、テキスト・メッセージ、通話（例えば、発呼および着呼）、音楽アプリケーションによって演奏される音楽等を表すデータを記録することができる。アプリケーション１７２５は、ネットワーク１７４０を通じてデータを協調回想エンジン１５０に送信することができる。協調回想エンジン１６５０は、レポジトリ１７１２に格納されている実行可能命令に応答して動作するコンピューティング・デバイス１７１０として実装することができる。

キュー・キャプチャ・プロセッサ１７２５のアプリケーション１７５２としての機能を例示するために、ユーザ１７７０が「ゴルフ」に関する活動を検索するために移動体コンピューティング・デバイス１７０１のインターフェース１７５１ａと対話処理する場合について検討する。したがって、キュー・キャプチャ・プロセッサ１７２５はこの時点において行われる検索に関連する主要テキスト用語を抽出すればよい。一方、ユーザ１７７０が、宛先に関連するエンティティ（例えば、Ｂｌｕｅｂｏｎｎｅｔ Ｈｉｌｌ Ｇｏｌｆ
Ｃｏｕｒｓｅ）に電子メールを送らせる（インターフェース１７５１ｄを通じて）場合について、次に検討する。ある例では、電子メールの問い合わせを実行するときに、キューとして使用するために抽出することができるテキストを含んでもよい。次に、ユーザ１７７０がインターフェース１７５１ｅを使用して、ゴルフ・コース１７８１に関連するエンティティに電話をかける場合について検討する。この例に対しては、更に、ユーザ１７７０が領域（「Ｒ２」）１７６３においてユーザ１７７０ａとしてゴルフ・コース１７８１を訪れ、１ラウンドのゴルフをプレーする（例えば、位置座標は、９または１８ホールのゴルフをプレーするのに通例要する時間期間中は、ゴルフ・コース１７８１の境界線に比較的隣接したままである）場合について検討する。また、ＧＰＳ座標も捕獲し、協調回想エンジン１５０に送信してもよい。次に、ユーザ１７７０ａは、移動体コンピューティング・デバイス１７０１のインターフェース１７５１ｆを使用して、ゴルフ・ゲーム中に写真または画像を生成またはキャプチャすることができる。移動体コンピューティング・デバイス１７０１によってキャプチャされたデータは、協調回想エンジン１５０に送信され、例えば、活動属性としてタグ「ゴルフ」を形成し、更に、カメラによって撮影された画像に基づいてキューを形成することができる。このキューは、今後の想起(remembering)を促進し、「見越しての懐かしさ」を呼び出すために、今後のいずれかの時点において提示することができる。

ユーザが移動体コンピューティング・デバイス１７０３のインターフェース１７５１ｂと対話処理する他の例について検討する（例えば、異なる時点における移動体コンピューティング・デバイス１７５０と同じでもよい）。図示のように、ユーザ１７７０は、ユーザ・インターフェース１７５１ｂと対話処理して、ベートーベンの「エリーゼのために」を聞きながら写真を撮影することができ、これによって、この特定の曲に対して、領域（「ＲＩ」）１７６１におけるグランド・キャニオンの記憶または回想を呼び起こすように構成される将来のキューを形成する。この曲は、将来のある時点において体験を回想するためのキューとなることができる。つまり、「エリーゼのために」は「見越しての懐かしさ」を呼び起こすことができる。更に、ユーザ１７７０は、タイムライン（図示せず）に、領域（「Ｒ４」）１７６７におけるレストラン１７８４、または領域（「Ｒ３」）１７６５における海岸１７８２にというように、ユーザ１７７０ｃが旅行した場所毎に、サウンドトラックを追加することもできる。つまり、今後いずれかの時点において、ユーザ１７７０が後にサウンドトラックの曲を聴くと、この曲を体験しながら、ユーザが訪れた場所の鮮明な記憶を思い起こすことができる。ある例では、ユーザ１７７０ｃが移動体コンピューティング・デバイス１７９６を携行して旅行してもよく、移動体コンピューティング・デバイス１７９６は、コンピューティング・デバイス１７０５のユーザ・インターフェース１７５１ｃにおいて示したように、ＧＰＳ座標データを記録するように構成されているとよい。

以上のことを考慮して、アプリケーション１７５２は、特定の場所において行われた活動に関して、リアル・タイム（またはその場での）キュー形成を容易にするように構成することができ、これによって、「見越しての懐かしさ」を呼び出すために、キューを後から導入することができる。他の例として、図１７の移動体コンピューティング・デバイス１７５０は、移動体コンピューティング・デバイス１７５０上に配置されたアプリケーションによって音声書き取りの使用を可能にして、協調的に回想を識別する、および引き出された記憶に関連する情報でこのような回想を豊富にする（例えば、特定のキューの知覚に応答して引き出される）というような、本明細書において説明した１つ以上の機能を実行することもできる。

図１８は、ある実施例にしたがって、協調回想エンジンを実装するイベント管理プラットフォームの一例を示す線図である。線図１８００は、イベント管理プラットフォーム１８４０を含み、本明細書において説明したような、協調回想エンジン１８５０の１つ以上の機能を、イベントの発案(creation)、登録、イベントの価格設定および支払い、促進およびマーケティング、ならびにイベント後の活動を含むそれらのライフ・サイクル全体におけるイベントを監視および報告するためのツールを含む、イベントの管理サイクルに適用するように構成することができる。イベント管理プラットフォーム１８４０は、協調回想エンジン１８５０とは独立して、またはこれと一緒に実装されるように構成することができる。イベント管理プラットフォーム１８４０は、協調回想エンジン１８５０を含み、一方、協調回想エンジン１８５０は、キュー・プロセッサ１８５２、提示プロセッサ１８５３、適応回想プロセッサ１８５４を含む。図１８の線図１８００において図示する１つ以上のエレメントは、１つ以上の他の実施例にしたがって、他の図面において図示された、またそうでなければ本明細書において説明した、同様の名称が付けられたエレメントまたは同様に付番されたエレメントのような構造および／または機能を含むことができる。

ある実施例によれば、提示プロセッサ１８５３は、タイムライン１８１１（またはその一部）を図示する協調回想インターフェース１８１０を生成することができる。タイムライン１８１１は、イベントの告知(announcement)を回想１８１６として図示し、説明文１８１７、ならびに対話処理および記憶想起を促進するための添付画像１８１９およびコンテンツ１８１８を含むように示されている。

イベント管理プラットフォーム１８４０は、ユーザ１８０１を含むユーザ間の接続度(degree of connectivity)を分析し、イベント・スケジュール１８４０に示すイベントの内１つというような、イベントに登録した他のユーザの表示に優先順位を付けるように構成することができる。したがって、イベント管理プラットフォーム１８４０は、関心事または共通の接点および体験を共有する友人あるいは他の人々がイベントに出席していることを知れば、増々登録しようとする気になる潜在的な出席者を刺激するように構成することができる。ある例では、協調回想インターフェース１８１０が、「イベント参加者および項目」インターフェース１８３０における特定のイベントに登録した他のユーザの写真の回転モザイク(rotating mosaic)１８２７を含んでもよい。特定の登録者の写真の表示は、いずれも、イベント情報を見ているユーザ１８０１に対する接続度によって決定することができる。ある実施形態によれば、キュー提示インターフェース１８２０は、イベントおよび／またはそのイベントに関連する（例えば、登録した）あらゆる参加者と関連付けることができる種々のキュー１８２１～１８２５を含む。

ユーザ１８０１は、イベントに登録した他のユーザ、または過去のイベントの出席者を、ユーザのプロファイルにおいて把握した(captured)判断基準によって、更には協調回想エンジン１８５０に格納されている記憶または回想および逸話に基づいて、ソートおよび検索することができる。イベント管理プラットフォーム１８４０は、今後行われるイベントに対する関心を高めるように、過去のイベントに懐かしさを誘い出すために、イベント関連記憶または回想を提示するように構成することができる。不規則にまたは時系列的にイベントの記憶を選択するのではなく、イベント管理プラットフォーム１８４０は、ユーザのプロフィール情報、共有する関心事、ならびに共通する接点および共有する体験から情報を抽出し、ユーザと共鳴する可能性が高い順にこれらのイベントの記憶に優先順位を付けるように構成することができる。イベント管理プラットフォーム１８４０は、ユーザ１８０１がイベントに出席する気にさせるように、場所、所属、関心事、タイトル、他に誰が行くか、および日付けを含む判断基準を使用して、イベント全体にわたって検索し易くするように構成することができる。

本発明の目標とする市場は、大学および軍隊を含むが、これらに限定されるのではない。イベントを計画するとき、組織は完全で正確な友人の記録を維持するという難題に直面することが多い。多くの大学は、例えば、大学に関係がある不明のまたは昔の人々を発見するために第三者を採用するが、もはや到達可能でない。例えば、卒業生の連絡先情報が入手できない場合もある。ある例では、イベント管理プラットフォーム１８４０は、不明の友人、または少なくとも共通する時間期間中にある組織に属していた人を発見するときに、ユーザに要請するための「見つけるのを助けて下さい」という機能(feature)を含むように構成することもできる。このため、イベント管理プラットフォーム１８４０は、接続のウェブ(a web of connectivity)を利用して、既存のユーザに対するほぼ確実な接続度(probable degree of connectivity)にしたがって、不明の友人の表示に優先順位を付けることによって、ユーザが不明の友人について関連情報を有するかもしれない可能性を高めるように構成することができる。更に、組織がこの情報を使用して不明の友人と連絡を取ることに成功したとき、その情報が、公開記録や他のデータベースをこすり取った(scoure）第三者ではなく、友人から来たということを、潜在的な出席者に伝えることがおそらくは一層望ましいであろう。公開記録や他のデータベースの殆どは、ユーザ１８０１のプライバシーを考慮せずに個人情報を購入するか、または個人情報にアクセスする。ある例では、イベント管理プラットフォーム１８４０は、ユーザが組織にいた時点からのプレイリスト、参加したコンサートからの記念品、またはユーザが訪問した場所からの土産を販売するというように、製品を販売するように構成されてもよい。ある例では、プレイリスト等のような製品の販売能力は、システムのイベント管理部分以外にも（例えば、タイムライン）応用することができる。

種々の実施形態によれば、協調回想エンジン１８５０は、父親から息子にというように、１人のユーザから他のユーザへの英知の転送を容易にし、これによって、父親が、金融のような特定分野において彼の経験、技能、および助言を伝承することを望むように構成することができる。この場合、ユーザは、特定の話題に関する（一般的な人生経験ではなく）テキスト記述を対象にしてもよい、図１の回想１１２および１１６のような回想を生成することができる。例えば、ユーザ１８０１は、コンピューティング・デバイス１８０２を通じて、金融投資助言または不動産購入助言を子供に提言するというように、記憶すべき体験または助言の遡及的ライフ・ログ(retroactive life logging)を容易にするためのプラとフォームとして、協調回想エンジン１８５０を実装することもできる。更に、ユーザ１８０１は、回想の部分集合（即ち、金融的な助言または見識に関係し、金融的な助言または見識として識別されるもの）のアクセスを、ユーザ１８０１の子供に助言を与えるときに、ユーザ１８０８のように、協力または補助することができる、友人、知人、サービス専門家（例えば、父親の会計士）等からの選択コホート(select cohort)に制限するように、協調回想エンジン１８５０を構成することもできる。このようにして、ユーザ１８０１は、あらゆる「財政的に困難な」友人に、疑わしい金融面の助言をユーザ１８０１の子供に伝えさせるのを、特に一旦ユーザ１８０１がもはやそうすることができなくなったときに（例えば、ユーザ１０１が死亡した後）、 回避することができる。要約すると、協調回想エンジン１８５０は、ユーザが特定のユーザに種々の主題または話題について意見を言うことをお願いする（例えば、「あなたの投資戦略はどのようなものか？」、「不動産購入についてどのような助言をするか？」等）ことを可能にするように構成することができる。更に、ユーザ１０１は、前述の投票および評論メカニズムを含んで、ユーザ１８０８の内誰が対話処理できるか決定し、更に誰が質問にアクセスし、回答として助言を与えることができるかについても決定することができる。

種々の実施形態によれば、協調回想エンジン１８５０は、ユーザが友人のグループをユーザ１８０８の部分集合として作ることを可能にするように構成することができる。更に、協調回想エンジン１８５０は、所与のユーザを関連付けることができる異なる種類の友人のグループ（例えば、親しい友人、特定の知人、または家族の構成員等）を提案するように構成することもできる。これらの友人グループは、人が対話処理することを選択してもよい個人ユーザを識別するように、会社、大学等のような組織を補助することができる。

種々の実施形態によれば、協調回想エンジン１８５０は、「接続のウェブ」(web of connections)を含んでもよい、相互関係を表すデータの形成を容易にするように構成することができる。つまり、協調回想エンジン１８５０は、ユーザが、複数のユーザ間における背景、関心事、およびその他の属性における重複を識別するために、ユーザおよび情報全体をフィルタリングおよびソートすることを可能にするのでもよい。例えば、ユーザがフットボールをプレーし、年齢が３０および４０の間であり、ニューヨークにおいて金融業界で働いている友人を検索したいという場合もある。つまり、この例を続けると、人と他のユーザの間における接続の数が増大し、図１のユーザ１０１と図１の他のユーザ１０４との間の「距離」が狭くなるように、グラフィックを用いて検索の結果を表示することができる。実例をあげると、共通の大学、社交組織、スポーツ、旅行場所等のような、同様または同じユーザ属性の数が、比較的高い連携度(degree of association)を決定することができる。つまり、ユーザ１０１および１０４は、共通のまたは同様の重複属性が彼らよりも少ない他のユーザよりも、互いに緊密であるとして、グラフィック表示することができる。

再度図１８を参照すると、協調回想エンジン１８５０は、ある実施形態にしたがって、接続度に応じて他のユーザを推薦するように構成することができる。協調回想エンジン１８５０は、母校、職業、場所(location)等のようなユーザのプロフィール・データからのデータ、特定の場所および／またはイベントの記録された記憶および逸話のような、共通の関心事および体験を表すデータからのデータを掘り出すまたは識別するように構成することもできる。ユーザ１８０１とユーザ１８０８との間の関係は、接続のウェブ(web of connectivity)として視覚的に表すことができる。ユーザ１８０１は、訪問した場所、体験、関心事、職業的および／または個人的所属等のような、他のユーザに対する接続度を判定したいときに参照する基準を選択することができる。このように、接続のウェブは複数の方法で利用することができる。例えば、ウォール・ストリートの銀行で職を探しているユーザが、大学で同様にフットボールをプレーしており、彼らよりも１０～２０年前に卒業しており、ニューヨークの金融業界で働いている同窓生および社交組織の会員を検索するのでもよい。目標とする人物の目標属性によって精度を高め、接続度を上げることによって、ユーザ１８０１は、助言、採用面接、職業紹介(professional introduction)等の要求に対して回答を受ける確率を高めることができる。他の例では、協調回想エンジン１８５０は、旅行の計画を立て易くするために実装されてもよい。ユーザ１８０１は、例えば、過去２年以内におけるクロアチアの旅行に関する記憶を引き上げる(pull up)ことができる。

図１９は、ある実施形態にしたがって、回想と関連付けて提示用キューを形成する一例として、流れ図を示す線図である。フロー１９００は、１９０２において開始し、刺激の部分集合を表すデータを識別することを説明する。刺激は、想起される記憶または回想を引き出す助けとなる記憶キューとして役割を果たすことができるあらゆる知覚可能な品目（例えば、視覚品目、聴覚品目、嗅覚関連品目等）であってよい。１９０４において、キューは、補足刺激を表すデータとして、決定されてもよい。例えば、キューは、記憶または回想の更なる詳細を呼び起こすための補足刺激としてユーザに提示されてもよい。従って、キューはユーザの回想を豊富にする触媒として作用すると言ってもよい。１９０６において、テキストおよび／または画像に基づくか否かには関係なく、補足刺激に基づいて回想を書き改めることができる。場合によっては、補足刺激が、他のユーザの投稿（例えば、記憶の詳細のテキスト記述）であってもよい。つまり、補足刺激をユーザの回想と融合してまたは組み合わせて、複合回想を形成してもよい。１９０８において、キューまたは回想を表すデータの提示を適応させることができる。例えば、回想を表すデータを、学生、児童、成人等のような、読み手の特定のクラスに合わせて書き改めるまたは個別加工することもできる。１９１０において、追加の詳細または記憶（例えば、ひらめき記憶(mind pop memory)、フラッシュバルブ記憶、エピソード記憶等）を呼び起こすように、キューまたは回想を表すデータをユーザに提示することができる。

図２０は、種々の実施形態にしたがって、協調回想エンジンのコンポーネントに種々の機能を設けるように構成された種々のコンピューティング・プラットフォームの実施例を示す。ある実施例では、コンピューティング・プラットフォーム２００は、以上で説明した技法を実行するためのコンピュータ・プログラム、アプリケーション、方法、プロセス、アルゴリズム、またはその他のソフトウェア、更にはそれらの任意のハードウェア実施態様を実装するために使用することができる。

場合によっては、コンピューティング・プラットフォーム２０００または任意の部分（例えば、任意の構造的または機能的部分）は、コンピューティング・デバイス２０９０ａ、移動体コンピューティング・デバイス２０９０ｂ、および／または処理回路というような、任意のデバイスにおいて、本明細書において説明した種々の実施例にしたがって、協調回想エンジンの構造および／または機能を形成するときに配置することができる。

コンピューティング・プラットフォーム２０００は、バス２００２または情報を伝達するための他の通信メカニズムを含む。バス２００２は、プロセッサ２００４、システム・メモリ２００６（例えば、ＲＡＭ等）、記憶デバイス２００８（例えば、ＲＯＭ等）、メモリ内キャッシュ（ＲＡＭ２００６またはコンピューティング・プラットフォーム２０００の他の部分に実装することができる）、通信リンク２０２１上のポートを介した通信が、例えば、データベース・デバイス（例えば、トリプルストア(triplestores)等を含むがこれに限定されない原子化データ集合(atomized dataset)を格納するように構成された記憶デバイス）を含む、プロセッサを有する移動体コンピューティングおよび／または通信デバイスを含むコンピューティング・デバイスと通信し易くするための通信インターフェース２０１３（例えば、イーサネット（登録商標）または他のワイヤレス・コントローラ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）コントローラ、ＮＦＣロジック等）のような、サブシステムおよびデバイスを相互接続する。プロセッサ２００４は、１つ以上のグラフィクス処理ユニット（「ＧＰＵ」）として、Ｉｎｔｅｌ（登録商標）Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎによって製造されるもののような、１つ以上の中央処理ユニット（「ＣＰＵ」）として、または１つ以上の仮想プロセッサとして、更にはＣＰＵおよび仮想プロセッサの任意の組み合わせとして、実装することができる。コンピューティング・プラットフォーム２０００は、入力および出力を表すデータを、入力および出力デバイス２００１を通じて交換する。入力および出力デバイス２００１には、キーボード、マウス、オーディオ入力（例えば、音声－テキスト駆動デバイス）、ユーザ・インターフェース、ディスプレイ、モニタ、カーソル、タッチ感応ディスプレイ、ＬＣＤまたはＬＥＤディスプレイ、および他のＩ／Ｏ関連デバイスが含まれるが、これらに限定されるのではない。

尚、ある実施例では、入力および出力デバイス２００１は、本明細書において説明した種々の実施例にしたがって、ユーザ・アカウント識別子と関連付けられたコンピューティング・デバイスにおけるユーザ・インターフェースとして実装されてもよく、またそうでなければそれと交換されてもよいことを注記しておく。

ある実施例によれば、コンピューティング・プラットフォーム２０００は、システム・メモリ２００６に格納されている１つ以上の命令の１つ以上のシーケンスをプロセッサ２
００４が実行することによって、特定の処理(operations)を実行し、コンピューティング・プラットフォーム２０００は、クライアント－サーバ構成、ピア－ツー－ピア構成で、またはスマートフォンなどを含む任意の移動体コンピューティング・デバイスとして実装することができる。このような命令またはデータは、記憶デバイス２００８のような他のコンピュータ読み取り可能媒体からシステム・メモリ２００６に読み込むこともできる。ある実施例では、ハード・ワイヤ回路が、ソフトウェア命令の代わりにまたはソフトウェア命令と組み合わせて、実装のために使用されてもよい。命令はソフトウェアまたはファームウェアに埋め込むこともできる。「コンピュータ読み取り可能媒体」という用語は、実行のためにプロセッサ２００４に命令を供給することに関与する任意の有形媒体を指す。このような媒体は、不揮発性媒体または揮発性媒体を含むがこれらには限定されない多くの形態を取ることができる。不揮発性媒体は、例えば、光または磁気ディスク等を含む。揮発性媒体は、システム・メモリ２００６のような、ダイナミック・メモリを含む。

コンピュータ読み取り可能媒体の知られている形態には、例えば、フロッピー・ディスク、フレキシブル・ディスク、ハード・ディスク、磁気テープ、任意の他の磁気媒体、ＣＤ－ＲＯＭ、任意の他の光媒体、パンチ・カード、紙テープ、穿孔パターンを有する任意の他の物理媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ－ＥＰＲＯＭ、任意の他のメモリ・チップまたはカートリッジ、あるいはコンピュータがデータにアクセスすることができる任意の他の媒体が含まれる。更に、命令は、伝送媒体を使用して送信または受信することもできる。「伝送媒体」という用語は、機械による実行のために命令を格納、エンコード、または搬送することができる任意の有形または無形媒体を含むことができ、ディジタルまたはアナログ通信信号、あるいはこのような命令の伝達を容易にする他の無形媒体を含む。伝送媒体には、同軸ケーブル、銅線、および光ファイバが含まれ、コンピュータ・データ信号を送信するためのバス２００２を構成する(comprise)ワイヤが含まれる。

ある実施例では、命令のシーケンスの実行は、コンピューティング・プラットフォーム２０００によって実行されてもよい。ある実施例によれば、コンピューティング・プラットフォーム２０００は、互いに調整し合って（または非同期で）命令のシーケンスを実行するために、通信リンク２０２１（ＬＡＮ、ＰＳＴＮのような有線ネットワーク、または種々の規格およびプロトコルのＷｉＦｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＮＦＣ、Ｚｉｇ－Ｂｅｅ等を含む任意のワイヤレス・ネットワーク）によって、任意の他のプロセッサに結合することができる。コンピューティング・プラットフォーム２０００は、メッセージ、データ、およびプログラム・コード（例えば、アプリケーション・コード）を含む命令を、通信リンク２０２１および通信インターフェース２０１３を通じて送信および受信することができる。受信されたプログラム・コードは、それが受信されるに連れて、プロセッサ２００４によって実行され、および／または後の実行のためにメモリ２００６または他の不揮発性ストレージに格納されてもよい。

図示する実施例では、システム・メモリ２００６は、本明細書において説明した機能を実現するための実行可能命令を含む種々のモジュールを含むことができる。システム・メモリ２００６は、オペレーティング・システム（「Ｏ／Ｓ」）２０３２、更にはアプリケーション２０３６および／またはロジック・モジュール（１つまたは複数）２０５９を含むこともできる。図２０に示す例では、システム・メモリ２００６は、任意の数のモジュール２０５９を含んでもよく、それらの内任意のもの、またはそれらの内１つ以上の部分は、本明細書において説明した１つ以上の機能を実現することによって、コンピューティング・システム（例えば、クライアント・コンピューティング・システム、サーバ・コンピューティング・システム等）の任意の１つ以上のコンポーネントを補助する(facilitate)ように構成することができる。

以上で説明した特徴(feature)において、そのいずれの構造および／または機能もソフ
トウェア、ハードウェア、ファームウェア、回路、またはこれらの組み合わせで実装することができる。尚、以上の構造および構成エレメント、ならびにそれらの機能は、１つ以上の他の構造またはエレメントと統合する(aggregate)されてもよいことを注記しておく
。あるいは、エレメントおよびそれらの機能は、構成サブエレメントがある場合には、それらに再分割されてもよい。ソフトウェアとしては、以上で説明した技法は、種々の型式のプログラミングまたは定式化言語、フレームワーク、シンタックス、アプリケーション、プロトコル、オブジェクト、または技法を使用して実現することができる。ハードウェアおよび／またはファームウェアとしては、以上で説明した技法は、種々の型式のプログラミング言語または集積回路設計言語を使用して実現することができる。これらの言語には、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（「ＦＰＧＡ」）、特定用途集積回路（「ＡＳＩＣ」）、または任意の他の種類の集積回路を設計するように構成された任意のレジスタ転送言語（「ＲＴＬ」）のような、ハードウェア記述言語が含まれる。ある実施形態によれば、「モジュール」という用語は、例えば、アルゴリズムまたはその一部、および／またはハードウェア回路もしくはソフトウェアのいずれか、あるいはこれらの組み合わせで実装されるロジックを指すことができる。これらは変化する可能性があり、提示した例や説明には限定されない。

ある実施形態では、図２０のモジュール２０５９、またはそれらのコンポーネントの内１つ以上、あるいは本明細書において説明したプロセスまたはデバイスはいずれも、移動体電話機またはコンピューティング・デバイスのような移動体デバイスと通信する（例えば、有線またはワイヤレスで）ことができ、またはそれらの内部に配置することもできる。

場合によっては、１つ以上のモジュール２０５９またはその／それらのコンポーネントの１つ以上（あるいは本明細書において説明したいずれかのプロセスまたはデバイス）と通信する移動体デバイス、または任意のネットワーク接続されたコンピューティング・デバイス（図示せず）は、本明細書において説明した特徴のいずれかの構造および／または機能の内少なくとも一部を設けることができる。以上で説明した図において図示したように、以上で説明した特徴はいずれも、その構造および／または機能をソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、回路、またはこれらの任意の組み合わせで実現することができる。尚、以上の構造および構成エレメント、ならびにそれらの機能を１つ以上の他の構造またはエレメントと統合するまたは組み合わせることもできることを注記しておく。あるいは、エレメントおよびそれらの機能は、構成サブエレメントがある場合には、それらに再分割されてもよい。ソフトウェアとしては、以上で説明した技法の少なくとも一部は、種々の型式のプログラミングまたは定式化言語、フレームワーク、シンタックス、アプリケーション、プロトコル、オブジェクト、または技法を使用して実現することができる。例えば、図のいずれかに図示されたエレメントの内少なくとも１つは、１つ以上のアルゴリズムを表すことができる。または、エレメントの少なくとも１つは、構成構造および／または機能を設けるように構成されたハードウェアの部分を含むロジックの部分を表すことができる。

例えば、モジュール２０５９またはその／それらのコンポーネントの１つ以上、あるいは本明細書において説明したいずれのプロセスまたはデバイスも、メモリにおいて１つ以上のアルゴリズムを実行するように構成された１つ以上のプロセッサを含む１つ以上のコンピューティング・デバイス（例えば、帽子またはヘッドバンドのようなウェアラブル・デバイスのような任意の移動体コンピューティング・デバイス、あるいは、装着するか携行するかには関係なく、移動体電話機）に実装することができる。つまり、以上で説明した図の中にあるエレメントの内少なくとも一部は、１つ以上のアルゴリズムを表すことができる。また、これらのエレメントの内少なくとも１つは、構成構造および／または機能
を設けるように構成されたハードウェアの一部を含むロジックの一部を表すことができる。これらは変化する可能性があり、提示した例や説明には限定されない。

ハードウェアおよび／またはファームウェアとしては、以上で説明した構造および技法は、種々の型式のプログラミング言語または集積回路設計言語を使用して実現することができる。これらの言語には、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（「ＦＰＧＡ」）、特定用途集積回路（「ＡＳＩＣ」）、マルチチップ・モジュール、または任意の他の種類の集積回路を設計するように構成された任意のレジスタ転送言語（「ＲＴＬ」）のような、ハードウェア記述言語が含まれる。

例えば、モジュール２０５９またはその／それらのコンポーネントの内１つ以上、あるいは本明細書において説明したいずれのプロセスまたはデバイスも、１つ以上の回路を含む１つ以上のコンピューティング・デバイスにおいて実装することができる。つまり、
以上で説明した図の中にあるエレメントの内少なくとも１つは、ハードウェアの１つ以上のコンポーネントを表すことができる。また、これらのエレメントの内少なくとも１つは、構成構造および／または機能を設けるように構成された回路の一部を含むロジックの一部を表すことができる。

ある実施形態によれば、「回路」(circuit)という用語は、例えば、１つ以上の機能を
実行するために電流が流れる複数の(a number of)コンポーネントを含む任意のシステム
を指すことができ、コンポーネントにはディスクリート・コンポーネントおよび複合コンポーネントが含まれる。ディスクリート・コンポーネントの例には、トランジスタ、抵抗器、キャパシタ、インダクタ、ダイオード等が含まれ、複合コンポーネントの例には、メモリ、プロセッサ、アナログ回路、ディジタル回路等が含まれ、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（「ＦＰＧＡ」）、特定用途集積回路（「ＡＳＩＣ」）が含まれる。したがって、回路は、電子コンポーネントおよびロジック・コンポーネント（例えば、アルゴリズムの実行可能命令のグループが、したがって、回路のコンポーネントとなるように、例えば、命令を実行するように構成されたロジック）のシステムを含むことができる。ある実施形態によれば、「モジュール」という用語は、例えば、ハードウェア回路またはソフトウェア、あるいはこれらの組み合わせのいずれかで実装されたアルゴリズムもしくはその一部、および／またはロジックを指すことができる（即ち、モジュールを回路として実装することができる）。ある実施形態では、アルゴリズム、および／またはアルゴリズムが格納されているメモリは、回路の「コンポーネント」となる。つまり、「回路」という用語は、例えば、アルゴリズムを含むコンポーネントのシステムも指すことができる。これらは変化する可能性があり、提示した例や説明には限定されない。

以上、理解の明確化を目的として幾分詳しく以上の実施例について説明したが、以上で説明した本発明の技法は、提示した詳細に限定されるのではない。以上で説明した本発明の技法を実現する代わりの方法は数多くある。開示した実施例は、例示であって、限定ではない。

Claims (20)

1. 第１ユーザ・アカウントに関連する一組の刺激を表すデータを識別するステップであって、前記第１ユーザ・アカウントは、１または複数のプロセッサおよびメモリを含む協調回想エンジンに関連付けられたユーザ・アカウント・レポジトリに格納されたデータ構成を含む、ステップと、
   １または複数の画像認識処理アルゴリズムを実装するように構成された前記メモリに格納された命令を実行して、１つの画像における画像コンテンツの１または複数の単位を識別するステップと、
   前記画像コンテンツの１または複数の単位に基づいて１または複数の画像導出タグを自動的に識別するステップと、
   時間範囲、場所、ユーザ属性、または活動を表すデータを識別するステップと、
   前記１または複数の画像導出タグを一組の画像関連キュー属性としてキュー・データ・モデル・レポジトリのキュー・データ・モデルに格納するステップであって、少なくとも前記一組の画像関連キュー属性は１または複数のデータ・オブジェクトに関連付けられている、ステップと、
   前記キュー・データ・モデルにアクセスして、補足刺激を表すデータとしてキューを決定するステップと、
   予測キューを形成するためのユーザ・インターフェースに提示するために前記キューを予測するステップであって、前記キューの予測は、属性値の頻度に基づく重み係数として確率論的に決定された相関係数値に基づいており、前記重み係数は、前記キュー・データ・モデル・レポジトリの前記キュー・データ・モデルにおける前記一組の画像関連キュー属性の格納されたデータ構成に関連付けられたデータである、ステップと、
   前記補足刺激に基づいて回想を表すデータを書き改めるステップと、
   前記回想を呼び起こすために、前記キューまたは回想を表すデータの提示を適応させるステップと、
   前記予測キューまたは前記回想を表すデータを前記ユーザ・インターフェースに提示するステップであって、協調回想インターフェースを提示するように構成された第１ユーザ・インターフェース部を表示させることを含み、前記協調回想インターフェースの少なくとも一部は、前記回想を表すデータを作る１または複数の属性を実施するための第２ユーザ・インターフェース部に関連するデータ入力に応答して生成され、前記予測キューを含む１または複数の予測キューを提示するように構成された第３ユーザ・インターフェース部をさらに表示させ、前記第１ユーザ・インターフェース部、前記第２ユーザ・インターフェース部、および前記第３ユーザ・インターフェース部のうちの少なくとも１つは、前記キュー・データ・モデル・レポジトリに格納された前記キュー・データ・モデルにおける前記データ構成を変更するためのデータを受け取るように構成される、ステップと、
   を含む、方法。
2. 前記一組の刺激を表すデータを識別する前記ステップは、
   前記一組の刺激として画像またはテキストのいずれか、あるいは双方を表すデータの視覚的に知覚可能な描写を表すデータを識別するステップを含む、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記視覚的に知覚可能な描写を表すデータを識別する前記ステップは、
   画像またはテキストのいずれか、あるいは双方を表す前記データに基づいて、別のキューを表すデータを形成するステップと、
   ある時点におけるイベントに関連付けられた前記回想を形成するように構成されたデータを受け取るステップと、
   前記別のキューを前記回想の構成エレメントとして組み込むステップと、
   を含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記回想を表すデータへのアクセスを一組のユーザ・アカウントに付与する要求を表すデータを受け取るステップと、
   前記一組のユーザ・アカウントからのユーザに関連付けられたコンピューティング・デバイスから、前記回想に対する修正を表すデータを受け取るステップと、
   協調回想を形成するように前記回想に対する修正を行わせるステップと、
   を更に含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記キュー・データ・モデルにアクセスして前記補足刺激を表すデータとして前記キューを決定する前記ステップは、
   キュー属性を識別するためにコンテンツの単位を分析するステップであって、前記コンテンツの単位は、前記画像コンテンツの１または複数の単位、または任意の他のコンテンツの単位の少なくとも一方を含む、ステップを含む、
   請求項１に記載の方法。
6. 前記コンテンツの単位に関連付けられた一組のキュー属性のうちの各キュー属性毎のタグを表すデータを生成するステップと、
   前記キュー属性の各々を表すデータを前記コンテンツの単位に関連付けるステップと、
   を更に含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記予測キューを提示するために前記キューを予測する前記ステップは、
   前記予測キューを１または複数の関連度の関数として優先順位付けし、優先順位付けされた予測キューを形成し、
   優先度を表すデータを含むように、前記優先順位付けされた予測キューを前記データ構成に格納するステップと、
   を含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記属性値は、ユーザ属性、位置属性、および活動属性のうちの１または複数を含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記キュー属性を表す前記データを、ユーザ識別子、場所、および活動を表すデータの１または複数として検出するステップと、
   前記ユーザ識別子、前記場所、および前記活動のうちの１または複数を前記データ構成に格納するステップと、
   を更に含む、請求項１に記載の方法。
10. 前記回想を書き改める前記ステップは、
    前記回想の複数のバージョンを生成するステップを含む、
    請求項１に記載の方法。
11. 前記回想の複数のバージョンを生成する前記ステップは、
    他のユーザの異なる部分集合と関連付けられた前記回想にアクセスする許可の部分集合を表すデータを識別するステップと、
    許可の部分集合毎に前記回想の異なるバージョンを生成するステップと、
    を含む、請求項１０に記載の方法。
12. 前記回想の複数のバージョンを生成する前記ステップは、
    前記回想の１または複数の部分を、前記１または複数の部分にアクセスする許可のレベルを表すデータの関数として識別するステップと、
    前記回想の１または複数の他の部分を墨消しするステップと、
    前記１または複数の部分を墨消しバージョンとして提示するステップと、
    を含む、請求項１０に記載の方法。
13. 実行可能な命令を含むメモリと、
    前記命令を実行することに応答するプロセッサと、
    を備え、前記プロセッサは、
    第１ユーザ・アカウントに関連する一組の刺激を表すデータを識別するステップであって、前記第１ユーザ・アカウントは、協調回想エンジンに関連付けられたユーザ・アカウント・レポジトリに格納されたデータ構成を含む、ステップと、
    １または複数の画像認識処理アルゴリズムを実装するように構成された前記メモリに格納された命令を実行して、１つの画像における画像コンテンツの１または複数の単位を識別するステップと、
    前記画像コンテンツの１または複数の単位に基づいて１または複数の画像導出タグを自動的に識別するステップと、
    時間範囲、場所、ユーザ属性、または活動を表すデータを識別するステップと、
    前記１または複数の画像導出タグを一組の画像関連キュー属性としてキュー・データ・モデル・レポジトリのキュー・データ・モデルに格納するステップであって、少なくとも前記一組の画像関連キュー属性は１または複数のデータ・オブジェクトに関連付けられている、ステップと、
    前記キュー・データ・モデルにアクセスして、補足刺激を表すデータとしてキューを決定するステップと、
    予測キューを形成するためのユーザ・インターフェースに提示するために前記キューを予測するステップであって、前記予測キューは、属性値の頻度に基づく重み係数として確率論的に決定された相関係数値に基づいており、前記重み係数は、前記キュー・データ・モデル・レポジトリの前記キュー・データ・モデルにおける前記一組の画像関連キュー属性の格納されたデータ構成に関連付けられたデータである、ステップと、
    前記補足刺激に基づいて回想を表すデータを書き改めるステップと、
    前記回想を呼び起こすために、前記キューまたは回想を表すデータの提示を適応させるステップと、
    前記予測キューまたは前記回想を表すデータを前記ユーザ・インターフェースに提示するステップであって、協調回想インターフェースを提示するように構成された第１ユーザ・インターフェース部を表示させることを含み、前記協調回想インターフェースの少なくとも一部は、前記回想を表すデータを作る１または複数の属性を実施するための第２ユーザ・インターフェース部に関連するデータ入力に応答して生成され、前記予測キューを含む１または複数の予測キューを提示するように構成された第３ユーザ・インターフェース部をさらに表示させ、前記第１ユーザ・インターフェース部、前記第２ユーザ・インターフェース部、および前記第３ユーザ・インターフェース部のうちの少なくとも１つは、前記キュー・データ・モデル・レポジトリに格納された前記キュー・データ・モデルにおける前記データ構成を変更するためのデータを受け取るように構成される、ステップと、
    を実施するように構成される、
    装置。
14. 前記命令の部分集合は、更に、前記プロセッサに、
    画像またはテキストのいずれか、あるいは双方を表すデータを含む情報の視覚的に知覚可能な描写を表すデータを識別するステップを実施させる、
    請求項１３に記載の装置。
15. 前記命令の部分集合は、更に、前記プロセッサに、
    画像またはテキストのいずれか、あるいは双方を表す前記データに基づいて、別のキューを表すデータを形成するステップと、
    ある時点におけるイベントに関連付けられた前記回想を形成するように構成されたデータを受け取るステップと、
    前記別のキューを前記回想の構成エレメントとして組み込むステップと、
    を実施させる、請求項１４に記載の装置。
16. 前記命令の部分集合は、更に、前記プロセッサに、
    前記回想を表すデータへのアクセスを一組のユーザ・アカウントに付与する要求を表すデータを受け取るステップと、
    前記一組のユーザ・アカウントからのユーザに関連付けられたコンピューティング・デバイスから、前記回想に対する修正を表すデータを受け取るステップと、
    協調回想を形成するように前記回想に対する修正を行わせるステップと、
    を実施させる、請求項１５に記載の装置。
17. 前記命令の部分集合は、更に、前記プロセッサに、
    キュー属性を識別するためにコンテンツの単位を分析するステップであって、前記コンテンツの単位は、前記画像コンテンツの１または複数の単位、または任意の他のコンテンツの単位の少なくとも一方を含む、ステップを実施させる、
    請求項１３に記載の装置。
18. 前記命令の部分集合は、更に、前記プロセッサに、
    前記回想の複数のバージョンを生成するステップを実施させる、
    請求項１３に記載の装置。
19. 前記命令の部分集合は、更に、前記プロセッサに、
    他のユーザの異なる部分集合と関連付けられた前記回想にアクセスする許可の部分集合を表すデータを識別するステップと、
    許可の部分集合毎に前記回想の異なるバージョンを生成するステップと、
    を実施させる、請求項１８に記載の装置。
20. 前記命令の部分集合は、更に、前記プロセッサに、
    前記回想の１または複数の部分を、前記１または複数の部分にアクセスする許可のレベルを表すデータの関数として識別するステップと、
    前記回想の１または複数の他の部分を墨消しするステップと、
    前記１または複数の部分を墨消しバージョンとして提示するステップと、
    を実施させる、請求項１８に記載の装置。

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