JP6594317B2 - ニュースタイムラインおよび薦められるニュースエディションの生成 - Google Patents

Description

背景
分野
記載される実施の形態は、コンピューティングデバイスのユーザに対するニュースアーティクルの表示に関し、特に、経時的に特定のトピックに関係付けられるか、またはユーザにとって地理的に関心のあるニュースアーティクルの選択および表示に関する。

関連技術の説明
コンピュータ、タブレット、スマートフォンおよび他のネットワーク可能化装置のユーザは、ネットワークを介してニュースコンテンツにアクセスすることができる。たとえば、多くの新聞および定期刊行物は、無料であるかまたはさまざまな購読ポリシーを介して読者にとって入手可能であるオンラインエディションを有している。

多くのニュース消費者は、このコンテンツに直接、たとえばニュースソースそれ自体に関連付けられるウェブサイトに対するＵＲＬにアクセスすることによってアクセスし、一方、他の消費者は、異なるソースからのニュースコンテンツをユーザに対して単一のユーザインターフェイスで呈示するニュースアグリゲータを利用する。ニュース消費者は、次いで、関心のある特定のコンテンツを選択し、ニュースアグリゲータを介してそのコンテンツに向けられることができる。

多くのトピックは、ヘッドラインから消え、数週間後、数ヶ月後または数年後に再び現われる。一部のニュース消費者は、特定のトピックの履歴上の前後関係を熟知していないかも知れず、否定的なユーザ経験、たとえば現在のストーリーの重要性を理解するのに低減された能力をもたらす結果となるかも知れない。

概要
記載される実施の形態は、ユーザに対して、ユーザにとって関心のあるタイムフレーム内において作成もしくは発行されたか、またはユーザの関心のあるロケーションもしくは領域に地理的に関連性のある、特定のトピックもしくはロケーションについてのニュースアーティクルまたは他のコンテンツを呈示することを可能にする。

ニュースデリバリシステムは、トピックおよびロケーションを入手可能なコンテンツに割当てる取込モジュールと、特定のユーザが関連性があると見出すプロファイルトピック、ニュースソースおよび地理的ロケーションを判断するプロファイルエンジンと、取込モジュールおよびプロファイルエンジンの動作に基づいてユーザに対するコンテンツを選択するニュースデリバリモジュールとを含む。

一実施の形態では、プロファイルエンジンは、減衰処理を実行して、古くなったトピックおよびロケーションをユーザのプロファイルから除去する。関係付けられる局面においては、プロファイルエンジンはユーザについて複数のプロファイルを維持する。

一実施の形態に従ってユーザにニュースコンテンツを提供するためのシステムの図である。 トピック的および地理的に関連性のあるニュースコンテンツをユーザに提供するためのハイレベルステップを示すフローチャートである。 一実施の形態に従ってユーザの読みたい関心事を判断するための方法を示す。 一実施の形態に従ってプロファイルエンジンを示す。 一実施の形態に従って地理的およびトピック的に関連性のあるニュースコンテンツをユーザに対して表示するための方法を示すフローチャートである。 一実施の形態に従って、関心のある地理的領域を表示するためのユーザインターフェイスを示す。 一実施の形態に従って、ニュースコンテンツをマップとの関連において表示するためのユーザインターフェイスを示す。 一実施の形態に従って、ニュースコンテンツをマップとの関連において表示するためのユーザインターフェイスを示す。 一実施の形態に従って、ニュースコンテンツをマップとの関連において表示するためのユーザインターフェイスを示す。 一実施の形態に従って、関心のあるトピックおよびタイムフレームを指定するためのユーザインターフェイスの例を示す。 一実施の形態に従って、地理的、時間的およびトピック的に関連性のあるニュースコンテンツをユーザに対して表示するための方法を示すフローチャートである。 一実施の形態に従って例示的コンピュータアーキテクチャを示す。

図面は説明のためのみに実施の形態を示す。当業者は、以下の議論から、ここに示される構造および方法の代替的実施の形態がここに記載される原理から逸脱することなく用いられてもよいことを容易に認識するであろう。

詳細な説明
システム概観
図１は、一実施の形態に従って、地理的および時間的に関連性のあるニュースをユーザに提供するためのシステム１００を示す。システム１００は、取込モジュール１０２と、プロファイルエンジン１１２と、ニュースデリバリモジュール１１４とを含む。取込モジュール１０２は、さらに、トピック解析部１０４と、ジオロケータ１０６と、インデクサ１１８と、アーティクルデータベース１０８とを含む。プロファイルエンジン１１２は、ユーザ推薦生成部１１６と、ユーザプロファイルデータベース１１０とを含む。ニュースデリバリモジュール１１４はマップエンジン１２２とタイムラインエンジン１２４とを含む。さらに図１に示されるのは、複数のニュースソース１２０ａ、１２０ｂ、１２０ｃ（総じて１２０）、およびユーザデバイス１３０である。これらの各々については以下にさらに詳細に説明する。これらの要素の各々のいくつかまたは１つの例が図１には示されているが、実現時には、システム１００は、ここに記載されるフィーチャを実行するいくつかの論理的または物理的な対応するモジュールを含んでもよいことが注記される。そして、説明を簡単にするために、僅か１つのユーザデバイス１３０および３つのニュースソース１２０が示されているが、何百、何千またはそれ以上のそのようなデバイスがシステム１００とともに用いられてもよい。

システム１００はネットワーク（図示せず）を介してニュースソース１２０およびユーザデバイス１３０と通信する。ネットワークは、典型的にはインターネット（登録商標）であるが、ＬＡＮ、ＭＡＮ、ＷＡＮ、モバイル、有線もしくは無線ネットワーク、プライベートネットワーク、または仮想プライベートネットワークの任意の組合せを含むがそれらに限定はされない任意のネットワークであり得る。システム１００はネットワークインターフェイスを介してネットワークに接続される。

ニュースソース１２０は、インターネットなどのようなネットワークを介してシステム１００およびユーザデバイス１３０に直接的または間接的にアクセス可能なテキスト、音声もしくは映像コンテンツまたはそれらの組合せを含む。各ニュースソース１２０は、１つ以上のニュースコンテンツアイテムをアドホック態様または周期的な態様で提供する。たとえば、あるニュースソースは、雑誌、新聞、ラジオ局またはテレビ局と関連付けられるウェブサイトであってもよい。ニュースソース１２０は、そのコンテンツを、システム１００およびユーザデバイス１３０のような視聴者に対して、無料または何らかの費用で入手可能にする。本記載においては、我々は、このタイプのコンテンツを、ニュースコンテンツ、ニュースアーティクル、およびアーティクルとして相互交換可能に言及する。当業者は、しかしながら、本開示から、記載される実施の形態は、ニュースコンテンツそれ自体に対してのみならず、一般的に、関連付けられたトピックおよびロケーションを有する任意のドキュメントのコーパスに対して適用を有することを理解する。

取込モジュール１０２は、ニュースソース１２０によって提供されるニュースコンテンツを発見し、解析し、およびインデックス付けする。インデクサ１１８は、一実施の形態においては、ニュースソース１２０を巡回し、それらのソースを介して入手可能な任意のアーティクルを発見する。トピック解析部１２４およびジオロケータ１０６は、重み付けされたトピックおよびロケーションを、インデックス付けされたニュースコンテンツに帰属させ、属性およびコンテンツの標識（indicia）を以下に詳述されるようにアーティクルデータベース１０８に記憶する。

プロファイルエンジン１１２は、図３を参照して以下に詳述されるように、ユーザに対して特定の情報を処理して、どのコンテンツがそのユーザに対して適切であるかに関連性のあるユーザ特性を得て記憶する。推薦生成部１１６は、以下に詳述されるように、ニュースソース１２０によって入手可能とされるどのような材料がユーザデバイス１３０に対して呈示されるべく最も適切であるかを判断するよう処理を与える。ユーザ推薦生成部１１６は、インデクサ１１８に対するクエリーの結果およびユーザについて入手可能なプロファイル情報に基づいて、ユーザデバイス１３０に対する具体的なコンテンツを生成する。

ニュースデリバリモジュール１１４は、ユーザデバイス１３０に、トピックまたは関係付けられるトピックのセットについての管理されたニュースアーティクルのリストを与える。一実施の形態では、ニュースデリバリモジュール１１４は、関連付けられるトピックまたはロケーションに従って分類されてもよいニュースコンテンツアイテムのリストを含むたとえばウェブサイトまたはモバイルアプリケーションなどのユーザインターフェイスを呈示する。ユーザデバイス１３０のユーザは、関心のあるアイテムを選択し、次いで、それらの選択されたアイテムに向けられることができる。たとえば、ユーザは、サムネイル画像またはアーティクルの断片を選択し、コンテンツを運営管理するウェブサイト、つまりニュースソース１２０に向けられてもよい。さまざまな実施の形態では、ニュースデリバリモジュール１１４は、以下に記載されるように、関心のある特定のロケーション、関心のある特定のトピック、関心のある特定のタイムフレーム、またはそれらの組合せと関連付けられるコンテンツアイテムを薦める。

ユーザデバイス１３０は、システム１００およびニュースソース１２０にセルラーまたはワイドエリアネットワークを介してアクセスすることができるラップトップもしくはデスクトップコンピュータ、スマートフォン、タブレットまたは任意の他のデバイスであり得る。ユーザデバイス１３０を操作するユーザは、個人、個人の団体、企業体、または自動化されたコンピュータシステムであり得る。記載を容易にするため、我々は概して「ユーザ」に言及し、当業者は、これは、文脈において適切であるように、ユーザ自身、ユーザのデバイス、またはそれら２つの組合せを含むことを理解する。

プロセス概観
図２は、トピック的、時間的および地理的に関連性のあるニュースコンテンツをユーザに対して提供するためのハイレベルステップを示すフローチャートである。システム１００は、ニュースコンテンツをニュースソース１２０から得、それを、コンテンツに関連性のあるトピックおよびロケーションに従って注釈を付ける（２０２）。プロファイルエンジン１２２は、ユーザの読みたい関心事の一部であるトピックおよびロケーションを判断し（２０４）、その情報をユーザプロファイルに維持する。推薦生成部１１６は、ユーザの関心と一致する所望のタイムフレーム内におけるコンテンツを選択し（２０６）、そのコンテンツをユーザに対して薦める（２０８）。我々は、以下に、これらのステップの各々について、より詳細に記載する。

インデックス付けおよびトピック／ロケーション帰属
インデクサ１１８がニュースコンテンツアイテムを発見すると、トピック解析部１０４は、そのコンテンツアイテムと関連付ける１つ以上のトピックを識別する。一実施の形態では、トピックはトピックのGoogle Knowledge Graphデータベース（図示せず）を用いて識別される。このデータベースは、非常に大きな既知のトピックの収集物、およびトピックの互いに対する関係性に基づくそれらトピック間の繋がりを含む。他の実施の形態では、他のトピックの収集物が、動作環境に対して最も適切に用いられ得る。

一実施の形態では、取込モジュール１０２は、ニュースソース１２０によって提供されるコンテンツ（たとえばニュースアーティクル）の任意の新たなアイテムを受入れ、そのアイテムをトピックで注釈を付けるよう構成される。たとえば、「ユナイテッド」という語が、その新たなアイテムにおいて飛行機旅行を関係付ける語との関連において複数回現われる場合には、「ユナイテッド航空」または「ＵＡＬ」のトピックがそのアイテムに対して注釈付けされる。「ユナイテッド」という語が運送または引越業者と関係する語との関連において複数回現われる場合には、「ユナイテッド・バン・ライン」のトピックがそのアイテムに対して注釈付けされる。ある実施の形態では、重み付けが各そのような注釈と関連付けられる。たとえば、１つのアイテムについては、ユナイテッド航空がユナイテッド・バン・ラインよりも意図されたことが非常に明らかであるかも知れない一方で、他の例では、どの企業トピックがそのアイテムに対応するかがいくぶん曖昧であるかも知れない。ある実施の形態では、取込モジュール１０２は、毎日何百万もの新たなアイテムを処理し、前述のGoogle Knowledge Graph機能の部分を用いて実現もされる。

そのような実施の形態では、トピック解析部１０４は、２つのステップを用いて、あるアイテムについて、最も関連性のあるトピックを見出す。第１のステップは、そのアイテムにおいて実際に言及されるすべてのトピックを見つけることを伴う。たとえば、「ユナイテッド」という語は、上記に議論に基づくと、少なくとも２つの既知のトピックとまさに同じであり、したがって、それらのトピックは候補として考えられ、そして、そのアイテムにおける他の語に基づいて（たとえば「乗客」および「オヘア」）、Knowledge Graph機能は、たとえばそのトピックがそのアイテムにどれほど頻繁に現われるかに基づいて、１つを選択し、それに重みを与える。第２のステップは、そのアイテムにおいて明示的には言及されない関連性のあるトピックを探し、さらに、トピックを、他のトピックとの関係に基づいて再スコア付けする。たとえば、あるニュースアーティクルが、大手航空会社に直面する問題を論じているが、それら航空会社の１つに言及していない場合に、その欠落している航空会社に対応するトピックが、それにも係わらず追加されてもよい。同様の処理が再スコア付けのために用いられ−ニュースアーティクルに関して識別されるトピックだけが非常に緊密に関係付けられるトピックである場合には、それらトピックの各々の重みは増大されてもよい。他の実施の形態では、異なる重み付けスキームが、特定のアプリケーションに対して適切に用いられる。

トピック解析部１０４は、次いで、ニュースアイテムを、重み付けされたトピックで注釈を付け、ニュースコンテンツの標識、その発行または配信日、およびその関連付けられる重み付けされたトピックが、アーティクルデータ１０８に記憶される。

ジオロケータ１０６は、さらに、ニュースアイテムを処理して、コンテンツアイテムそれ自体内または任意の関連付けられるメタデータ内に含まれる任意の地理的リファレンスを識別する。たとえば、あるコンテンツアイテムは、上記の例から、ユナイテッド航空などのニュースアーティクルであってもよく、そのアーティクルはユナイテッドのシカゴにおける大きな存在を論じていてもよい。または、あるアーティクルは、マサチューセッツ州ボストンにおける最近の気象事象を記載しているかも知れず、またはいくつかを名前で言及している、合衆国において住むべき最高の都市についてのニュース特集であってもよく、または、あるニュースストーリーがどこで提出されたかを識別する日付線を含むアイテムであってもよい。ジオロケータ１０６は、上に記載されたもののような地理的ロケーションを、トピック解析部１０４がニュースコンテンツアイテムと関連付けられるトピックを発見する態様と類似の態様で識別する。ジオロケータ１０６は、コンテンツアイテムを地理的ロケーションで注釈付けし、地理タグ付け情報をコンテンツおよびトピック標識とともにアーティクルデータ１０８に記憶する。注釈付けされたコンテンツに基づいて、インデクサ１１８は、したがって、特定のニュースコンテンツアイテムと関連付けられるトピック；特定のニュースコンテンツアイテムと関連付けられる地点；特定のトピックと関連付けられるニュースアーティクル；および特定の地理ロケーションと関連付けられるニュースアーティクルを返すことができる。加えて、各コンテンツアイテムは関連付けられた発行日または配信日を有しているので、インデクサ１１８は、返されるアイテムを規制または拡張し、各々が、要求において指定されるタイムフレーム内（またはどのようなタイムフレームもその要求において他の態様で指定されない場合には、デフォルトタイムフレーム内、たとえば過去１日以内、過去１週間以内、過去１ヶ月以内、過去１年以内など）に入るようにできてもよい。

ユーザの読みたい関心事を判断する
ここで図３を参照して、特定のユーザのニュースコンテンツ関心事を判断するよう、方法３００の一実施の形態が示される。同様の技術を適用して、あるユーザのグループのニュースコンテンツ関心事を同様に判断することができ、それを、次いで、そのグループにおける個人、またはそのグループにおける特性と同様の特性を有する個人に適用することができることが注記されるべきである。図３に示される例では、処理は、ステップ３１０において、ユーザに対応するプロファイルをユーザプロファイルデータベース１１０から取得することによって開始する。このプロファイルは、自分で識別した関心事などのような、ユーザに関係する情報、およびユーザがそのように許可した場合には、ユーザが読んだアーティクルにおける履歴情報、ユーザが好むニュースソース、およびユーザにとって関心のある地理的領域などのような、ユーザの関心に関連性のある自動的に記憶された情報を含む。一実施の形態では、ユーザがモバイルアプリケーションまたはウェブサービス（Google Play Newsstandなど）を開くと、方法３００は関連性のあるプロファイル情報（たとえばユーザＩＤ、開かれているアーティクルのＩＤ、ならびに最初の処理のための現在の時間および後の処理のためのスコア付けされたユーザ関心事のリスト）を取得する（３１０）。オフラインアクセスの場合には、どのアーティクルが開かれているか、およびアクセスの時間についての情報が記憶され、次にユーザがオンラインに来るときにユーザプロファイルエンジン１１２に送られる。

ステップ３２０で、ユーザプロファイルエンジン１１２は、アーティクル情報をアーティクルデータベース１０８からフェッチし、上に詳述されるように、そのアーティクルに対して生成されたスコア付けされたトピックおよびロケーションを得る。次いで、ステップ３３０において、ユーザの関心事情報がフェッチされる。これは、ステップ３１０において先に得られたプロファイル情報から行なわれてもよく、または使用の環境およびどの技術が最も効率的であるかによって、プロファイル情報のただこの局面に対する新たな要求がなされてもよい。プロファイルからの関心事情報は（たとえば新たなユーザに対しては）空であってもよく、またはユーザ統計（最後の更新時／カウンタ情報）ならびにスコア付けされたトピックおよびロケーションの収集物の両方を含んでもよい。各スコア付けされたトピックは、トピックＩＤ、この特定のユーザに対するトピックに対するスコア、およびこのユーザに対するこのトピックに対する時間／カウンタ情報を含む。同様に、各スコア付けされたロケーションは、さまざまな実施の形態においては、ロケーション標識、このユーザに対する特定のロケーションに対するスコア、およびこのユーザに対するこのロケーションに対する時間／カウンタ情報を含む。

次に、アーティクルからのトピックおよびロケーションは、ステップ３４０において、以下のように、ユーザのプロファイルに（各トピックおよび各ロケーションについてのスコアとともに）付加される。ユーザのプロファイルが既にトピックを含んでいる場合には、そのトピックに対するスコアが、予め規定される数学的関数を用いて増大される。一実施の形態では、特定のトピックに対するユーザのスコアは、ユーザがそのトピックに対応するアーティクルを読むたび毎に、適切な量だけ増分される。ユーザのプロファイルにおけるロケーションに対するスコアが同様に増分される。先に言及されたオヘアの例を続けて、ユーザのオヘアスコアは現在１０であってもよく、シカゴスコアは３であってもよく；ユーザが、０．５のオヘアトピックスコアおよび１のシカゴロケーションスコアを有するアーティクルを読む場合には、オヘアに対するユーザの新たなスコアは１０．５に増分され、シカゴに対するユーザの新たなスコアは４に増分される。プロファイルが既にそのトピックまたはロケーションを含まない場合には、新たなスコア付けされたトピックまたはスコア付けされたロケーションがそのプロファイルに対して同様の態様で付加される。このステップでは、各トピックおよびロケーションに対する最後の更新時は現在の時間にセットされ、そのトピックおよびロケーションに対するカウンタは増分され；プロファイルに対する最後の更新時も更新され、そのプロファイルに対するカウンタも増分される。ある実施の形態では、最後の更新が非常に最近である場合には、カウンタの１つ以上は増分されず、したがって、ある時間期間（たとえば１日）内において発生するすべての更新は１つとして処理される。

定期的に、プロファイルにおけるトピックおよびロケーションのスコアは、予め規定される減衰関数を用いて減衰され（３５０）、一実施の形態では、指数関数的減衰を用いて、適切に、ユーザの古い関心事が漸次除去され、より新たな関心事がより上位にランク付けされることを可能にする。トピックまたはロケーションの最後の更新カウンタをプロファイルの最後の更新カウンタと比較することによって、何度ユーザが現在のトピックまたはロケーションに関係付けられなかったコンテンツを読んだかがわかる。したがって、「古くなった」トピックおよびロケーションは経時的に降格される。ステップ３５０は、この実施の形態においては、プロファイル更新との関連において実行されるとして示されるが、他の実施の形態では、減衰処理を、どのような特定の更新とも無関係に、たとえば処理資源が（たとえば定期的に、低い処理使用を伴う１日のうちのある時間中に）より利用可能であるときに実行される。ステップ３６０において、低スコアのトピックおよびロケーションは切落とされ、つまりユーザのプロファイルから除去される。これは、処理オーバーヘッドを低減するのに役立つ。しかしながら、トピックに対する減衰率およびロケーションに対する減衰率は、トピックまたはロケーションのどちらかがより重要なものと考えられる実現例を反映するよう、または実現中に確証されるユーザ挙動についての観察を反映するよう、大きく異なっていてもよいことが注記される。ある実施の形態では、どのような減衰処理も行なわれない。この方法についての処理は、次いで、完了する（３７０）。

ある実施の形態では、複数のプロファイルをユーザに対して生成して、システム１００の性能を改善する。たとえば、一実施の形態では、月毎のプロファイルを作成して、１年のうちのある特定の時期に、ユーザにとって最も関心のあるトピックおよびロケーションのビューを惜しみなく与える。水上スキーおよびより寒冷の目的地は秋にはユーザのプロファイルから落ちるかも知れない一方で、それらは次の５月には再び重要となってもよく、ある特定のユーザに対するそのような複数のプロファイルの使用は、繰返す関心事が捕捉されるのを可能にする。同様に、さまざまなカテゴリに対する別々のプロファイルが各ユーザに対して維持されることにより、そのユーザにとって関心のあるトピックを、よりよく追跡してもよい。たとえば、あるユーザについての、そうでなければ減衰処理３５０の対象となるであろう大統領選挙に関する別のプロファイルは、数年の期間にわたって維持されることになる。各プロファイルに対してこのように生成されるスコア付けされたトピックを次いで用いて、本明細書において他の部分で記載されるように、推薦を生成するかまたは検索結果をスコア付けする。

ユーザプロファイルデータ記憶部１１０は、システム１００の動作を容易にするよう、個々のユーザについての情報を含む。記憶される情報は、ユーザについての識別情報を含む。ある実施の形態では、これはユーザによって手動で提供される情報であり、一方、他の実施の形態では、ユーザは、そのような情報が、自動的に、たとえばユーザが加入している他のファシリティまたはユーザが有する他のサブスプリクションから得られることを要求してもよい。プロファイルデータ１１０は、以下に詳述されるように生成される、ユーザにとって最も関心のある、スコア付けされるかまたは他の態様で重み付けられるトピックのリストを維持する。

関心およびロケーションに基づいてユーザにコンテンツを薦める
図４は、プロファイルエンジン１１２の一部として用いられる推薦生成部１１８の機能図を示す。推薦生成部１１８は、プロファイルエンジン１１２によって用いられて、ある特定のユーザについての情報を得、そしてその情報から、どのようなコンテンツをニュースデリバリモジュール１１４を介してユーザに呈示すべきかを判断する。

推薦生成部１１８は、その動作を容易にするよう、さまざまなサブシステムを含む。図４に示される実施の形態では、推薦生成部１１８は、プロファイルフェッチャ４０２と、セレクタモジュール４０４と、ミキサ４０６と、デデュプリケータ４０８とを含む。これらサブシステムの多くは、以下に記載されるように、互いと対話する。

プロファイルフェッチャ４０２は、個々のユーザにとって関心があるように見えるトピック、ロケーションおよびニュースソースを識別するための機構を与える。一実施の形態では、これらのトピックおよびロケーションはユーザプロファイルデータベース１１０に記憶されている。ある例では、そのようなトピックはユーザによって手動で識別されることができ、一方、他の例では、それらは、ユーザ挙動の観察に基づいて自動的に生成される。ある実施の形態では、ユーザの現在のロケーションが、推薦生成部１１８の入力として用いられる。ユーザのロケーションは、ユーザまたはユーザのデバイスによって明示的に報告されてもよく、またはユーザのＩＰアドレスもしくは当該技術分野において公知の他の地理的位置確認方法から導き出されてもよい。プロファイルフェッチャ４０２の動作の結果、トピックおよびロケーションのリストが、どれがユーザにとって最も関心あるものかを示すスコアとともに与えられる。

一旦トピックおよびロケーションが得られると、推薦生成部１１８は、アーティクルデータベース１０８に記憶される対応のコンテンツ（たとえばアーティクルまたは他のアイテムの標識）を得る。一実施の形態では、たとえば、これは、取込モジュール１０２のインデクサ１１８に対する要求を介して達成される。さまざまな実施の形態では、ユーザにとって関心のない返されるアーティクルの数を低減するために、取込モジュール１０２は、要求において指定される任意のロケーションの最大距離内に位置するようにジオロケータ１０６によってインデックス付けされるコンテンツのみを返す。たとえば、インデクサ１１８に対する要求は、「旅行」、「航空会社」、および「ユナイテッド航空」をトピックとして、ならびに「ボストン」、「サンフランシスコ」、および「オークランド」をロケーションとして含んでもよい。インデクサ１１８は、次いで、これらのトピックと一致し、かつリスト化されたロケーションのうちの任意のものの最大距離内に位置するコンテンツアイテムを返すであろう。さまざまな実施の形態では、最大距離は、要求において指定されることができ、またはユーザもしくは実現者のいずれかによって構成されてもよい。

指定されるトピックおよびロケーションによって、インデクサ１１８から得られるコンテンツの本体は、ユーザに対して呈示するよう望ましいよりもかなり大量であるかも知れない。さまざまな実施の形態では、セレクタモジュール４０４は、コンテンツを、使用の性質に対して適切な関数に従ってスコア付けする。一実施の形態では、ロケーション、トピック関連性、コンテンツ品質、エディション品質、人気度、および最近度などの要素を含む、予め規定されるスコア付け関数が用いられる。ロケーションについては、（上記のように、デバイス１３０によってシステム１００に自動的に与えられて、システム１００によってＩＰアドレスもしくは他の地理的位置確認技術に基づいて判断されてもよいか、またはユーザによって明示的に与えられてもよい）ユーザデバイス１３０のロケーションに地理的により近いロケーションで、ジオロケータ１０６によって地理的にタグ付けされているアイテムは、より高いスコアを受ける。関連性については、ユーザのプロファイルと重複する、より多くのトピックを伴うアイテムが、より高いスコアを得る。コンテンツ品質については、より高い解像度（またはユーザの帯域幅に対してより適切な解像度）を有する画像が、より高くスコア付けされ；ユーザに対してより適切な特性を伴う音声（たとえばあるユーザに対しては、より高いサンプリングレート、他のユーザに対しては、より低いファイルサイズ）を伴う音声が、より高くスコア付けされ、（たとえば自分で識別したかまたは自動的に判断される履歴上の選好に基づいて）読者にとって最も適切な語数または読みレベルを伴うテキスト。エディション品質については、「良」と以前に判断されたエディションからのコンテンツが、他のものよりも上にスコア付けされる。人気度については、より多くのユーザ（ある実施の形態では、具体的には、現在のユーザの特性と同様の特性を有する、より多くのユーザ）によって読まれるコンテンツが、他のコンテンツよりも高くスコア付けされる。最近度については、より最近発行されたコンテンツが、より高いスコアを得る。アイテムのすべてがスコア付けされると、それらはそれらのスコアに従って分類される。

ある実施の形態では、他のアルゴリズムをさらに用いて、コンテンツを他のソースから引込む。たとえば、ある実施の形態では、別のアルゴリズムを用いて、ユーザが頻繁に読む／見る／リスニングするソースから追加のアイテムを得るか、またはユーザが最も最近関心を示したトピックもしくはロケーションについてのアーティクルを得る。当業者であれば、大量のコンテンツに対しては、サーバクラスコンピュータを用いてコンテンツに対する複数の要求を並列にし、他の公知の技術を用いて、ここに記載される処理が迅速かつ効率的に完了されるようにすることを認識するであろう。

次いで、ミキサ４０６が、セレクタモジュール４０４の動作からの結果を組合せて、ニュースデリバリモジュール１１４を介してユーザに呈示されるべきさまざまなアイテムのパーソナライズされたエディションを作成する。一実施の形態においては、ミキサ４０６は、固定された数のアイテムのセットを含むよう明示的に制約され、それらの各々は、セレクタモジュール４０４によって得られるアイテムから引かれるものである。たとえば、１つのパーソナライズされるエディションは、ユーザのロケーションからの２つのアーティクルと、ユーザが頻繁に読むソースからの２つのアーティクルと、ユーザが最も頻繁に読むトピックからの２つのアーティクルとを含むよう構成されてもよい。他の実施の形態では、ミキサ４０６は、ユーザの関心のあるロケーション内におけるアーティクルのみが含まれる。

ある例では、上記のミキサの動作は、１つのセットに対して、別のセットのアーティクルと非常に同様であるアーティクルを生成してもよい。したがって、デデュプリケータモジュール４０８は、選択されたアイテムを解析して、それらが非常に類似しているかどうかを判断する。一実施の形態では、デデュプリケータモジュール４０８は、類似度スコアを生成することによって、あるセットに対して候補として識別される各アーティクルにおけるトピックを、既に選択されているすべての他のアーティクルと比較する。当業者であれば、余弦類似度などのような機械学習アルゴリズムが、そのような類似度スコアを生成するよう容易に適用され得ることを認識するであろう。所望される情報の多様性によって、類似度スコアのしきい値を適用して、そのような類似度に基づいて、提案される新たなアーティクルを拒否する。

別の実施の形態では、デデュプリケータモジュール４０８は、すべてのセットが事前設定されるまで、適用されない。この例においては、大き過ぎる類似度が検出される場合には、しきい値を超える類似度スコアに寄与するアイテムの１つが拒否され、ミキサ４０６は代替のアイテムを選択し、デデュプリケータモジュール４０８は、どのような類似度しきい値も超えられないようなときまで、反復的に動作される。

注記されるように、いくつかの実施の形態は何百万ものコンテンツのアイテムを伴うことになり、システム１００は何百万人ものユーザに対して動作されることになり、したがって、処理のスケーラビリティは、そのような環境においては重要となるかも知れない。これが問題となる場合、前計算および結果の記憶などのような公知のスケーリング技術を適用して、処理の速度を上げ、プロセッサおよびメモリ要件を最小限にする。

トピックおよびタイムフレームに基づいて、ユーザに対してコンテンツを薦める
ある実施の形態では、たとえば、ユーザが、ある時間の範囲（つまりタイムフレーム）にわたって、特定のトピックまたは特定の関係付けられるトピックのセットを探ることに関心があるときには、推薦生成部１１６は、その目的に十分に適したニュースアーティクルを薦めるよう構成される。

上記のように、プロファイルエンジン１１２は、推薦生成部１１８を用いて、どのようなコンテンツをニュースデリバリモジュール１１４を介してユーザに呈示すべきかを判断する。さまざまな実施の形態では、取込モジュール１０２のインデクサ１１８に対する要求は、ユーザにとって関心のあるトピックおよび関心のあるタイムフレームを含み、さらに、関心のある任意のロケーションを含んでもよい。再び、先に記載された例に戻って、ユーザは、ユナイテッド航空の歴史について過去５０年にわたって知ることに関心があるかも知れず、インデクサ１１８に対する要求は、「旅行」、「航空会社」、および「ユナイテッド航空」をトピックとして、ならびに過去５０年間を指定する日付範囲を含んでもよい。要求は、さらに、ユーザが特に過去５０年間にわたってユナイテッド航空の歴史に関心がある場合に、それが「ボストン」、「サンフランシスコ」および「オークランド」に関係するときには、それらの都市をロケーションとして指定して、結果をさらに限定してもよい。

さまざまな実施の形態では、セレクタモジュール４０４は、上記のようなスコア付け関数であって、さらに、各ニュースアイテムのその発行日または配信日に対する人気度を考慮に入れるスコア付け関数を用いる。たとえば、セレクタモジュール４０４は、インデクサ１１８から、１９８８年からの、その年に起こったイベント（たとえば世界中で当時最速の飛行）を記載するいくつかのアーティクルを受信してもよい。セレクタモジュール４０４は、各アーティクルの人気度に従って、どの１つ（または実現者の選好によっては、どのいくつか）をそのイベントの代表として選択すべきかを判断する。セレクタモジュール４０４は、たとえば、最も人気のあるアーティクル−つまり、最も高い読取カウントを有するアーティクル−は最も高くスコア付けされ、したがってイベントをタイムラインにおいて表現するよう選択される、と判断してもよい。セレクタモジュール４０４は、さらに、さまざまな実施の形態において、上記の基準を、各アーティクルについてスコアを判断する際に適用する。

一実施の形態では、セレクタモジュール４０４は、さらに、プロファイルエンジン１１２によって、ユーザにとって常々関心があるとして識別されるニュースソース１２０によって発行されるアーティクルのスコアを増大させる。これは、ユーザに対して呈示されるストーリーのタイムラインが、ユーザによって享受されるソースのセットからのタイムラインにわたるアーティクルを含むことになる可能性を増大させる。ある時間期間にわたって同じソースによって発行されるアーティクルをユーザに提供することは、ユーザ経験を向上させもし得、ユーザがストーリーの展開を特定の視点（特定の新聞または定期刊行物の視点など）から見ることを可能にする。

ミキサ４０６は、上記のようにセレクタモジュール４０４の動作からの結果を組合せて、ユーザに呈示されるべきアイテムのセットを作成し、デデュプリケータモジュール４０８は、記載されるデデュプリケーション機能を与える。

地理的およびトピック的に関連性のあるニュースをユーザに配送する
一実施の形態では、ニュースデリバリモジュール１１４はマップエンジン１２２を含み、それは、ユーザがマップインターフェイスを用いて、ニュースコンテンツを、コンテンツのロケーション属性に基づいて識別および消費することを可能にする。我々は、このフィーチャの機能を、以下において、図５を、図６〜図９との組合せで参照して記載する。

一実施の形態では、ニュースマップエンジン１２２にアクセスするユーザは、マップベースの選択を介してニュースアイテムを閲覧する希望を示すことができる。これは、たとえば、ニュースを読むアプリケーション内にオプションとして呈示される、ニュースを読むページ上のボタンまたはリンクなどのようなユーザインターフェイス要素を介して選択可能であってもよい。一実施の形態では、ユーザによるこのフィーチャの活性化に応答して、および図６を参照して、マップ６００がユーザデバイス１３０に対して呈示される。ユーザインターフェイス（図示せず）が、ユーザによって用いられて、表示のために、関心のあるエリアを指定することができる（５０２）（図５）。一実施の形態では、マップは、既知である場合には、ユーザデバイスの現在のロケーションに中心を置かれ得る。代替的に、マップは、上記のように、ユーザのプロファイルに基づいて、ユーザにとって関心があると既知であるロケーションに中心を置かれるか、またはそのような中心を含み得る。マップエンジン１２２は、次いで、関連性のあるマップをユーザインターフェイスにおいて表示する（５０４）。図６の例では、マップ６００はボストンという都市を含む。

マップエンジン１２２は、次いで、ユーザに対して表示されるべき関連性のあるストーリーを識別する。一実施の形態では、マップエンジン１２２は、関心のあるロケーションを推薦エンジン１１６に渡し、それは、表示される領域に位置するアーティクルをフェッチし（５０６）、上記のように、以前に、ジオロケータ１０６によって、マップエンジン１２２によって表示されるロケーションに対して関連性があるとして識別されたアーティクルについて、インデクサ１１８に対して検索要求を送る。一実施の形態では、マップエンジン１２２は緯度および経度座標を推薦エンジン１１６に対して供給してもよいが、ロケーションを指定するための任意の他の好適な方法が用いられてもよい。

推薦エンジン１１６は、上記のように関心のあるトピックおよびロケーションに対して関連性のあるアーティクルをスコア付けし（５０８）、一致するアーティクルの標識およびそれらのロケーションをマップエンジン１２２に与える。スコア付けされたアーティクルは、その地理的領域においてその特定のユーザに対して薦めるのに最もよいアーティクルを表現する。

マップエンジン１２２は、次いで、最高スコアのアーティクルの少なくともいくつかについての情報をユーザに対して表示する（５１０）。図７は、アーティクルの標識がマップ７００との関連付けにおいて表示されるユーザインターフェイスの例を示す。図７の例においては、アーティクル（示されるケースでは、写真、ヘッドラインおよびニュースソース）７０２の標識が、ユーザインターフェイスの一方の側に沿って表示される。一連のマーカー７０４、７０６、７０８、７１０、７１２がマップ７００上に配置されて、表示されるアーティクル７０２の各々と関連付けられる具体的なロケーションを示す。一実施の形態では、マップエンジン１２２は、各アーティクルと関連付けられるジオロケーション情報を用い、マーカーを、マップ７００上の正確な、またはおおよそのロケーションにレンダリングする。さまざまな実施の形態では、ジオロケーション情報の具体度、マップスケールなどによって、マップ７００上におけるマーカーの正確な配置は、各アーティクルに対する正確な、または単なるおおよそのロケーションを示してもよい。あるマップ解像度では、たとえば、マップが、州、県または国全体を示すようスケールアウトされるときには、異なるマーカーをレンダリングして、ニュースアーティクルのクラスタがそのマークされるロケーションを共有する旨を示してもよい。

図８を参照して、一実施の形態では、ユーザがマップ８００上においてある特定のマーカー８０２を識別する入力を与える場合には、マップエンジン１２２は、表示を更新して、マークされるロケーションと関連付けられる特定のアーティクル８０４を示す。たとえば、ユーザデバイス１３０のハードウェア特性によって、ユーザは、マーカー８０２にマウスオーバーするか、マーカー８０２を軽く叩くか、またはマーカーを識別する入力を他の態様で与えてもよい。これに応答して、一実施の形態では、マップエンジン１２２は、示されるロケーションと関連付けられないニュースアイテム７０２を除去して、関連性のあるアーティクル８０４のみを残す。マップエンジン１２２は、表示をスクロールして、示されないアーティクルを除去するか、または単にそれらを表示されるユーザインターフェイスから削除してもよい。図８の例では、示されないアーティクルは、縦方向にスクロールされて画面の上部および下部から外れて、他のアーティクルが存在するという視覚的手掛かりとして見える、選択されないアーティクルの一部の部分８０６、８０８を残す。

代替的実施の形態では、マーカー８０２を選択して関連性のあるアーティクル８０４を示してもらうのではなく、ユーザは表示されるアーティクル７０２の１つを選択することができ、マップエンジン１２２は表示されるマップ８００を更新して、選択されるストーリーのロケーションと関連付けられるマーカー８０２を強調する。マーカーは、マーカーをハイライトする、（図８に示されるように）それらのサイズを他のマーカーに対して拡大する、またはマーカーを点滅させる、その色を変更する、もしくは別の視覚的合図を与える、または上記のものの任意の組合せなど、多数の態様で強調され得る。

図９に示されるように、仮にユーザが別のマーカー９０２または別のストーリー９０４を選択する場合には、マップエンジン１２２は、表示されるマップ９００を更新して、選択されるストーリー９０４を表示し、関連付けられるロケーションを有するマーカー９０２をハイライトする。

ユーザが、示されるアーティクル９０４の１つを選択することに応答して、デバイス１３０は実際のアーティクルを表示する。たとえば、一実施の形態においては、アーティクル９０４の標識におけるテキスト上において２回タッピングするかまたはダブルクリックすることによって、ユーザデバイス１３０は、ウェブブラウザウインドウを起動し、アーティクルをニュースデリバリモジュール１１４によって指定されるロケーションに表示するよう命令される。ロケーションは、たとえば、ユーザデバイス１３０に対してアーティクルの標識を設けられるリンクによって指定されてもよく、またはユーザデバイス１３０は、ユーザがアーティクルの標識を選択することに応答してそのロケーションのためにシステム１００に要求を送ってもよい。いずれにせよ、ユーザは、次いで、そのアーティクルに向けられ、要求される情報を読むか、リスニングするか、または見ることができる。

さらに図５を参照して、仮にユーザが新たな座標を暗示的または明示的のいずれかで、マップをスクロールするかまたは新たなロケーションを検索フィールドに入力することなどによって与える場合には、マップエンジン１２２は、その新たな座標を取り（５１２）、表示されるマップをその新たな座標において表示し（５１４）、および更新されたマップを表示する（５０４）。マップエンジン１２２は、次いで、新たなロケーションに関連性のあるアーティクルを得、それらをユーザの関心に従ってスコア付けし、上記のプロセスにおいて新たなマップ上に最高スコアのアーティクルの標識を表示する。

トピック的および時間的に関連性のあるニュースをユーザに配送する
さまざまな実施の形態において、ニュースデリバリモジュール１１４はタイムラインエンジン１２４を含み、それは、ユーザが、ユーザインターフェイスを介して、ユーザがニュースコンテンツを見たいタイムフレームを指定することを可能にする。以下に記載されるように、タイムラインエンジン１２４は、一実施の形態においては別のフィーチャとして、または他の実施の形態との関連においてはマップエンジン１２２として機能する。

一実施の形態においては、ここで図１０を参照して、ユーザインターフェイス１０００は、一実施の形態に従って、ユーザが関心のあるトピックおよび基準のタイムフレームを指定することができる態様を示す。インターフェイス１０００は、ユーザが検索されるべきトピックを指定することができるテキストボックス１００２を含む。制御要素１００４は、ユーザが関心のあるタイムフレームを指定することを可能にする。示される例では、ユーザは、現在の年、過去５年間、過去１０年間から選択するか、または慣習的な日付を与えることができる。一実施の形態では、インターフェイス１０００は、テキストボックス１００２に与えられる入力に基づいて結果をプレビューする視覚的なタイムライン１００６を与え、それはユーザが、インターフェイス制御要素を用いて、表示されるタイムラインを編集することによって、要求されるタイムラインを規定することを可能にする。当業者には理解されるように、数多くの他のユーザインターフェイス制御が、ユーザによるタイムフレームの選択を可能にするよう提供され得る。

さまざまな実施の形態では、トピックについて関連のタイムフレームを与えることに加えて、ユーザは、さらに、上記のように、関連の地理的エリアを指定することができる。

図１１は、ロケーションに基づいて、および指定されるタイムフレーム内において、ユーザにとって関心のあるアーティクルを与えるための方法を示す。たとえば図１０および図６に関して上に記載されるユーザインターフェイスを用いて、ユーザにとって関心のあるエリアおよび関心のあるタイムフレームを指定することができる（１１０２）。マップエンジン１２２は、一実施の形態においては、指定されるロケーションと関連性のあるマップを表示する（１１０４）。マップエンジン１２２およびタイムラインエンジン１２４は、ユーザに対して表示されるべき関連性のあるストーリーを識別する。推薦エンジン１１６は、マップエンジン１２２によって与えられるロケーションおよびタイムラインエンジン１２４によって与えられるタイムフレームを用いて、関連性のある地理的エリアに位置し、指定されるタイムフレーム内において発行されるアーティクルをフェッチし（１１０６）、インデクサ１１８に対して、関連のアーティクルについて、検索要求を送る。

推薦エンジン１１６は、上記のように、関心のあるトピック、ロケーションおよびタイムフレームに対して関連性のあるアーティクルを受信およびスコア付けし（１１０８）、一致するアーティクル、ロケーションおよび時間の標識をマップエンジン１２２およびタイムラインエンジン１２４に与える。スコア付けされたアーティクルは、指定されるタイムフレームから選択され、指定される地理的領域に関連性のある、指定されるトピックについて、特定のユーザに対して薦めるべき最もよいアーティクルを表わす。

マップエンジン１２２およびタイムラインエンジン１２４は、次いで、ユーザに対して、最高スコアのアーティクルの少なくとも一部についての情報を表示する（１１１０）。一実施の形態においては、地理的な一致が、図６〜図９に関して上に記載されるようにマーカーを用いてマップの上に示される。加えて、さまざまな実施の形態では、タイムラインエンジン１２４は視覚的なタイムラインを表示し、マーカーを、タイムラインに沿って、薦められるストーリーの各々に対応する点に配置する。一実施の形態では、ユーザが、たとえばマウスオーバーによって、マーカーをタイムライン上に示すと、関連付けられるストーリーの標識が、たとえば、そのストーリーに関連付けられるサムネイルをより大きくすること、他のストーリーについての情報を表示から除去すること、などによって、強調される。同様に、ユーザが、特定のストーリーの標識を指示することに応答して、タイムライン上の対応するマーカーがそれの関連を示すよう強調されてもよい。ストーリーとのこれらの時間的関連は、地理的限定がユーザによって時間的限定とともに含まれた実施の形態においては、（図７〜図９を参照して上に記載されるなどのように）地理的関連から別に表示されるか、またはそれと同じユーザインターフェイスにおいて表示されてもよい。

さまざまな実施の形態では、ユーザは、たとえばタイムライン１００６（図１０）のような見掛けを有する、ユーザインターフェイスに含まれるタイムラインを調整してもよく、またはそうでなければ、修正された関心のあるタイムフレームを示してもよい（１１１２）。タイムラインエンジン１２４は、応答して、表示されるタイムラインを調整し（１１１４）、上記のように推薦生成部１１６を介して要求を更新し、修正されたストーリーおよび新たなタイムラインを適切なマーカーとともにユーザに対して示す。

ここに論じられるシステムまたはコンポーネントがユーザについての個人的情報を収集するかまたは個人的情報を利用してもよい状況においては、ユーザは、機会を与えられて、プログラムまたはフィーチャがユーザ情報（たとえばユーザのソーシャルネットワーク、ソーシャルアクションまたはアクティビティ、職業、ユーザの好み、またはユーザの現在のロケーションについての情報）を集めるかどうかを制御するか、またはコンテンツサーバから、ユーザにとってより関連性があり得るコンテンツを受信するかどうか、および／もしくはそのようなコンテンツをどのようにして受信するかを制御してもよい。加えて、あるデータは、１つ以上の態様で取り扱われた後、記憶または用いられてもよく、したがって、個人的に識別可能な情報は取除かれる。たとえば、ユーザのアイデンティティの取扱いは個人的に識別可能な情報がそのユーザについて判断され得ないように行なわれてもよく、またはユーザの地理的ロケーションが、ロケーション情報が得られるところで（都市、郵便番号、または州レベルになどに）一般化されてもよく、したがって、ユーザの特定のロケーションは判断され得ない。斯くして、ユーザは、どのようにして情報がユーザについて収集され、コンテンツサーバによって用いられるかに対する制御を有してもよい。

システム１００は、ある実施の形態においては、１つ以上の高性能ＣＰＵおよび１ギガバイト以上のメインメモリを、何百ものギガバイト〜メタバイトの範囲のストレージと並んで含み得るサーバクラスコンピュータのネットワークによって実現される。ＬＩＮＵＸ（登録商標）などのようなオペレーティングシステムが典型的には用いられる。ここに記載されるシステム１００およびその構成コンポーネントの動作は、ハードウェア（たとえば専用コンピューティングデバイスもしくは汎用コンピュータにおけるドーターボード）、またはシステム１００のサーバ上のコンピュータストレージにインストールされそのようなサーバのプロセッサによって実行されてここに記載される機能を実行するコンピュータプログラムを介して制御され得る。そのようなマシンの実現に関するさらなる詳細は、図１２との関連において与えられる。システムエンジニアリング、およびたとえばメディアコンテンツ運営管理またはコンテンツデリバリの分野の当業者は、ここにおける機能およびアルゴリズムについての記載から、そのようなコンピュータプログラムおよびハードウェアシステムの構成ならびに動作を容易に理解する。

アーティクルデータベース１０８およびプロファイルデータベース１１０は、データを、ハードディスクドライブ、ＲＡＭ、書込可能コンパクトディスク（ＣＤ）もしくはＤＶＤ、ソリッドステートメモリデバイス、または他の光／磁気記憶媒体などのような、コンピュータ読取可能記憶媒体に記憶することができる、任意のデバイスまたはデバイスの組合せとして実現され得る。他のタイプのコンピュータ読取可能記憶媒体を用いることができ、新たな記憶媒体が将来において開発されると、それらは上に述べられる記載に従って構成され得ることが期待される。

本記載においては、「モジュール」という語は、指定される機能を提供するための計算ロジックを指す。モジュールは、ハードウェア、ファームウェア、および／またはソフトウェアにおいて実現され得る。ここに記載されるモジュールがソフトウェアとして実現される場合には、モジュールはスタンドアロンのプログラムとして実現され得るが、他の手段を介して、たとえばより大きなプログラムの一部として、複数の別々のプログラムとして、または１つ以上の静的もしくは動的にリンクされたライブラリとして実現もされ得る。ここに記載される、名称を挙げられたモジュールは、この発明の一実施の形態を表わし、他の実施の形態は他のモジュールを含んでもよいことが理解される。加えて、他の実施の形態は、ここに記載されるモジュールを欠いてもよく、および／または記載される機能をモジュール間において異なる態様で分散させてもよい。加えて、１つより多いモジュールに帰する機能を、単一のモジュールに組込むことができる。モジュールがソフトウェアによって実現される実施の形態では、それらは、コンピュータ読取可能な持続的な記憶装置（たとえばハードディスク）上に記憶され、メモリ内にロードされ、システム１００の一部として含まれる１つ以上のプロセッサによって実行される。代替的に、ハードウェアまたはソフトウェアモジュールはシステム１００内の他の場所に記憶されてもよい。システム１００は、ここに記載される動作に対して必要なハードウェア要素を含み、１つ以上のプロセッサ、高速メモリ、ハードディスクストレージおよびバックアップ、ネットワークインターフェイスおよびプロトコル、データ入力のための入力装置、ならびにデータの表示、印刷または他の呈示のための出力装置を含む。図１２は、そのようなコンポーネントについてのさらなる詳細を与える。

図１２は、機械読取可能媒体から命令を読出し、それらの命令をプロセッサにおいて実行することができる例示的マシンのコンポーネントを示すブロック図である。具体的には、図１２は、ここに論じられる方法のうちの任意の１つ以上をマシンに実行させるための命令１２２４（たとえばソフトウェア）が実行されてもよい例示的形態のコンピュータシステム１２００におけるマシンの図による表現を示す。代替的実施の形態では、マシンは、スタンドアロンのデバイスとして動作するか、または他のマシンに接続（たとえばネットワーク接続）されてもよい。ネットワーク接続される展開では、マシンは、サーバ−クライアントネットワーク環境においてサーバマシンまたはクライアントマシンのキャパシティにおいて、またはピアツーピア（または分散された）ネットワーク環境におけるピアマシンとして、動作してもよい。

マシンは、サーバーコンピュータ、クライアントコンピュータ、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットＰＣ、セットトップボックス（ＳＴＢ）、携帯情報端末（ＰＤＡ）、携帯電話、スマートフォン、ウェブアプライアンス、ネットワークルータ、スイッチもしくはブリッジ、またはそのマシンによってとられるべきアクションを指定する命令１２２４（順次または他の態様）を実行することができる任意のマシンであってもよい。さらに、単一のマシンが示されているが、「マシン」という語は、ここに論じられる方法の任意の１つ以上を実行するよう命令１２２４を個々または併せて実行するマシンの任意の集まりを含むよう理解されもする。

例示のコンピュータシステム１２００は、プロセッサ１２０２（たとえば中央処理装置（ＣＰＵ））、グラフィックス処理装置（ＧＰＵ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、１つ以上の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、１つ以上の無線周波数集積回路（ＲＦＩＣ）、またはこれらの任意の組合せ、メインメモリ１２０４、およびスタティックメモリ１２０６を含み、それらはバス１２０８を介して互いと通信するよう構成される。コンピュータシステム１２００はさらにグラフィックスディスプレイユニット１２１０（たとえばプラズマディスプレイパネル（ＰＤＰ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、プロジェクタまたは陰極線管（ＣＲＴ））を含んでもよい。コンピュータシステム１２００はさらに、文字数字入力装置１２１２（たとえばキーボード）およびカーソル制御装置１２１４（たとえばマウス、トラックボール、ジョイスティック、運動センサまたは他のポインティング機器）、データ記憶部１２１６、信号生成装置１２１８（たとえばスピーカ）および音声入力装置１２２６（たとえばマイクロホン）ならびにネットワークインターフェイスデバイス１２２０を含んでもよく、それらもバス１２０８を介して通信するように構成される。

データ記憶部１２１６は、ここに記載される方法または機能の任意の１つ以上を実施する命令１２２４（たとえばソフトウェア）が上に記憶される機械読取可能媒体１２２２を含む。命令１２２４（たとえばソフトウェア）は、さらに、同じく機械読取可能媒体を構成するコンピュータシステム１２００、メインメモリ１２０４およびプロセッサ１２０２によるその実行中において、メインメモリ１２０４内またはプロセッサ１２０２内（たとえばプロセッサのキャッシュメモリ内）に完全に、または少なくとも部分的にあってもよい。命令１２２４（たとえばソフトウェア）は、ネットワーク（図示せず）上でネットワークインターフェイス１２２０を介して送受されてもよい。

機械読取可能媒体１２２２は、例示的実施の形態においては、単一の媒体であるよう示されるが、「機械読取可能媒体」という語は、命令（たとえば命令１２２４）を記憶することができる単一媒体または複数の媒体（たとえば集中もしくは分散されたデータベース、または関連付けられるキャッシュおよびサーバ）を含むよう取られるべきである。「機械読取可能媒体」という語は、さらに、マシンによる実行のために命令（たとえば命令１２２４）を記憶する能力があり、ここに記載される方法の任意の１つ以上をマシンに実行させる任意の媒体を含むよう取られることになる。「機械読取可能媒体」という語は、ソリッドステートメモリ、光媒体、および磁気媒体の形式におけるデータリポジトリを含むが、それらに限定されるものではない。

上の記載の一部は、実施の形態を、情報上における動作のアルゴリズムおよび記号的表現に関して記載する。これらのアルゴリズム的記述および表現は、データ処理技術の当業者によって、彼らの作業の実態を効果的に他の当業者に伝えるべく、一般的に用いられる。これらの動作は、機能的、計算的または論理的に記載される一方で、プロセッサ、等価な電気回路、マイクロコードなどによって実行されるコンピュータプログラムによって実現されるよう理解される。さらに、動作のこれらの構成を、一般性を失うことなく、モジュールとして言及することも時として便利であることがわかっている。記載される動作およびそれらの関連付けられるモジュールは、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェアまたはそれらの任意の組合せにおいて実現されてもよい。

ここに記載されるように、「一実施の形態」または「実施の形態」に対する任意の言及は、その実施の形態との関連において記載される特定の要素、特徴、構造または特性が少なくとも一実施の形態に含まれることを意味する。本明細書のさまざまな部分における「一実施の形態においては」という句の出現は、すべて同じ実施の形態を指しているというわけでは必ずしもない。

ここに記載されるとおりでは、「備える」、「備え」、「含む」、「含み」、「有する」、「有し」という語またはそれらの任意の他の変形は、非排他的な包含を包含するよう意図される。たとえば、要素のリストを含むプロセス、方法、アーティクルまたは装置は、必ずしもそれらの要素のみに限定はされず、明示的に挙げられないかまたはそのようなプロセス、方法、アーティクルもしくは装置にとって固有でない他の要素を含んでもよい。さらに、そうではないと明示的に述べられるのでなければ、「または」は包含的論理和を指し、排他的論理和は指さない。たとえば、条件ＡまたはＢは、Ａは真であり（または存在し）およびＢは偽である（または存在しない）、Ａは偽であり（または存在せず）かつＢは真である（または存在する）、ならびにＡおよびＢの両方が真である（または存在する）、のうちの任意の１つによって満たされる。

加えて、「ａ」または「an」が、ここにおいて実施の形態の要素およびコンポーネントを記載するよう用いられる。これは、単に、便宜的に、およびこの発明の一般的な意味を与えるようになされる。この記載は、１つまたは少なくとも１つを含むよう読まれるべきであり、そうではないと意味されることが明らかでなければ、単数形は複数形も含む。

本開示を読めば、当業者は、ここにおける開示される原理を通してパーソナライズされる電子雑誌の提供のためのシステムおよびプロセスのためのさらにさらなる代替的な構造上および機能上の設計を理解する。したがって、特定の実施の形態および適用例が示され記載されたが、開示される実施の形態はここに開示される構成およびコンポーネントそのものに限定されないことが理解される。さまざまな修正、変更および変形が、当業者には明らかとなり、ここに開示される方法および装置の構成、動作ならびに詳細において、特許請求の範囲に規定される精神および範囲から逸脱することなくなされてもよい。

Claims (20)

1. ユーザにニュースコンテンツを表示するための方法であって、
   複数のニュースコンテンツアイテムの各々について、コンピュータによって、
   前記ニュースコンテンツアイテムに、前記アイテムのコンテンツに関連付けられる少なくとも１つのトピックおよび少なくとも１つの日付で注釈を付けることと、
   各注釈を付けられたアイテムの標識および前記関連付けられた注釈を記憶することと、
   前記ニュースコンテンツアイテムの各々について、前記コンテンツアイテムが閲覧される回数を示すカウントを維持することとを含み、前記方法はさらに、
   複数のユーザの各々について、コンピュータによって、
   前記ユーザについてプロファイル情報を識別することを含み、前記プロファイル情報は前記ユーザにとって関心のある複数のニュースソースを含み、前記方法はさらに、
   前記コンピュータによって、関心のあるトピックおよび関心のあるタイムフレームを受信することと、
   前記注釈を付けられたニュースコンテンツアイテムおよびプロファイル情報から、前記ユーザの１人に対して薦める複数のニュースコンテンツアイテムを識別することとを含み、各ニュースコンテンツアイテムは、前記関心のあるトピックに対応する注釈を付けられたトピック、および前記関心のある受信されたタイムフレーム内の日付を有し、前記コンテンツアイテムは、それらの関連付けられる閲覧カウントに従って少なくとも一部が選択され、前記方法はさらに、
   前記ユーザに前記ニュースコンテンツアイテムを薦めることと、
   ユーザデバイス上におけるユーザインターフェイスの第１の領域に、複数の薦められるコンテンツアイテムの標識を表示することと、
   前記ユーザインターフェイスの第２の領域に、前記薦められたコンテンツアイテムの各々と関連付けられるロケーションを表すマーカーを含むマップを表示することと、
   前記表示されたマーカーの１つを識別するユーザ入力を受信することと、
   前記ユーザ入力の受信に応答して、前記識別されるマーカーと関連付けられない前記薦められるコンテンツアイテムを前記表示から除去することとを含む、ユーザにニュースコンテンツを表示するための方法。
2. 前記複数のニュースコンテンツアイテムの各々に、少なくとも１つのロケーションで注釈を付けることと、
   前記コンピュータによって、関心のあるロケーションを受信することとをさらに含み、
   前記識別されたニュースコンテンツアイテムは、前記関心のあるロケーションに対応する、注釈を付けられたロケーションを有する、請求項１に記載の方法。
3. 前記ニュースコンテンツアイテムに注釈を付けることはさらに、
   インデクサによって、前記ニュースコンテンツアイテムを受信することと、
   トピック解析部によって、前記ニュースコンテンツアイテムと関連付けられる少なくとも１つのトピックを判断することと、
   ジオロケータモジュールによって、前記ニュースコンテンツアイテムと関連付けられる少なくとも１つのロケーションを判断することと、
   前記ニュースコンテンツアイテムに、前記判断されたトピックおよび判断されたロケーションで注釈を付けることとを含む、請求項２に記載の方法。
4. ユーザについてプロファイル情報を識別することはさらに、
   前記ユーザのロケーションを判断することと、
   前記判断されたロケーションを前記ユーザにとって関心のあるロケーションとして識別することとを含む、請求項２または３に記載の方法。
5. 前記表示される、薦められるコンテンツアイテムの１つを識別するユーザ入力を受信することと、
   前記受信されるユーザ入力に応答して、前記識別されたコンテンツアイテムのロケーションを表す前記マーカーの表示を強調することとをさらに含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記ユーザ入力によって識別されない前記薦められるコンテンツアイテムを前記表示から除去することをさらに含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記薦められるコンテンツアイテムの１つの前記標識の前記ユーザによる選択を受信することと、
   ユーザデバイスに、示される、薦められるコンテンツアイテムを表示するよう命令することとをさらに含む、請求項１から６のいずれか１項に記載の方法。
8. 前記ユーザに前記ニュースコンテンツアイテムを薦めることはさらに、
   前記ユーザインターフェイスの前記第２の領域にタイムラインを表示することとを含み、前記タイムラインは、前記薦められるコンテンツアイテムの各々と関連付けられる、前記タイムラインに沿った日付を表すマーカーを含む、請求項１から７のいずれか１項に記載の方法。
9. 前記表示される、薦められるコンテンツアイテムの１つを識別するユーザ入力を受信することと、
   前記受信されるユーザ入力に応答して、前記識別されたコンテンツアイテムの日付を表す前記マーカーの表示を強調することとをさらに含む、請求項８に記載の方法。
10. 前記ユーザ入力によって識別されない前記薦められるコンテンツアイテムを前記表示から除去することをさらに含む、請求項９に記載の方法。
11. ユーザにニュースコンテンツを表示するための方法であって、
    複数のニュースコンテンツアイテムの各々について、コンピュータによって、
    前記ニュースコンテンツアイテムに、前記アイテムのコンテンツに関連付けられる少なくとも１つのトピックおよび少なくとも１つのロケーションで注釈を付けることと、
    各注釈を付けられたアイテムの標識および前記関連付けられた注釈を記憶することとを含み、前記方法はさらに、
    複数のユーザの各々について、コンピュータによって、
    前記ユーザについてプロファイル情報を識別することを含み、前記プロファイル情報は前記ユーザにとって関心のある複数のトピックおよび前記ユーザにとって関心のある少なくとも１つのロケーションを含み、前記方法はさらに、
    前記注釈を付けられたニュースコンテンツアイテムおよびプロファイル情報から、前記ユーザの１人に対して薦めるニュースコンテンツアイテムを識別することと、
    前記ユーザに前記ニュースコンテンツアイテムを薦めることと、
    前記ユーザに前記ニュースコンテンツアイテムを薦めることはさらに、
    ユーザデバイス上におけるユーザインターフェイスの第１の領域に、複数の薦められるコンテンツアイテムの標識を表示することと、
    前記ユーザインターフェイスの第２の領域にマップを表示することとを含み、前記マップは、前記薦められるコンテンツアイテムの各々と関連付けられるロケーションを表すマーカーを含み
    前記表示されるマーカーの１つを識別するユーザ入力を受信することと、
    前記ユーザ入力の受信に応答して、前記識別されるマーカーと関連付けられない前記薦められるコンテンツアイテムを前記表示から除去することとを含む、方法。
12. 前記ニュースコンテンツアイテムに注釈を付けることはさらに、
    インデクサによって、前記ニュースコンテンツアイテムを受信することと、
    トピック解析部によって、前記ニュースコンテンツアイテムと関連付けられる少なくとも１つのトピックを判断することと、
    ジオロケータモジュールによって、前記ニュースコンテンツアイテムと関連付けられる少なくとも１つのロケーションを判断することと、
    前記ニュースコンテンツアイテムに、前記判断されたトピックおよび判断されたロケーションで注釈を付けることとを含む、請求項１１に記載の方法。
13. ユーザについてプロファイル情報を識別することはさらに、
    前記ユーザのロケーションを判断することと、
    前記判断されたロケーションを前記ユーザにとって関心のあるロケーションとして識別することとを含む、請求項１１または１２に記載の方法。
14. ユーザについてプロファイル情報を識別することはさらに、
    前記ユーザによって指定されるロケーションを受信することと、
    前記受信されたロケーションを前記ユーザにとって関心のあるロケーションとして識別することとを含む、請求項１１から１３のいずれか１項に記載の方法。
15. 前記表示される、薦められるコンテンツアイテムの１つを識別するユーザ入力を受信することと、
    前記受信されるユーザ入力に応答して、前記識別されたコンテンツアイテムのロケーションを表す前記マーカーの表示を強調することとをさらに含む、請求項１１に記載の方法。
16. 前記ユーザ入力によって識別されない前記薦められるコンテンツアイテムを前記表示から除去することをさらに含む、請求項１５に記載の方法。
17. 前記薦められるコンテンツアイテムの１つの前記標識の前記ユーザによる選択を受信することと、
    ユーザデバイスに、示される、薦められるコンテンツアイテムを表示するよう命令することとをさらに含む、請求項１１から１６のいずれか１項に記載の方法。
18. 請求項１から１７のいずれか１項に記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
19. ユーザにニュースコンテンツを薦めるためのシステムであって、
    プロセッサと、
    前記プロセッサによって実行され、複数のニュースコンテンツアイテムの各々について、前記ニュースコンテンツアイテムに、前記アイテムのコンテンツに関連付けられる少なくとも１つのトピックおよび少なくとも１つのロケーションで注釈を付け、
    各注釈を付けられたアイテムの標識および前記関連付けられた注釈を記憶するよう構成される取込モジュールと、
    前記プロセッサによって実行され、前記取込モジュールに結合され、複数のユーザの各々について、
    前記ユーザについてプロファイル情報を識別するよう構成されるプロファイルエンジンとを含み、前記プロファイル情報は前記ユーザにとって関心のある複数のトピックおよび前記ユーザにとって関心のある少なくとも１つのロケーションを含み、前記プロファイルエンジンは、
    前記注釈を付けられたニュースコンテンツアイテムおよびプロファイル情報から、前記ユーザの１人に対して薦める複数のニュースコンテンツアイテムを識別するよう構成される推薦生成部を含み、前記システムはさらに、
    前記プロセッサによって実行され、前記推薦生成部に結合されたニュースデリバリモジュールを含み、前記ニュースデリバリモジュールは、
    前記ユーザに前記ニュースコンテンツアイテムを薦め、
    ユーザデバイス上におけるユーザインターフェイスの第１の領域に、複数の薦められるコンテンツアイテムの標識を表示し、
    前記ユーザインターフェイスの第２の領域にマップを表示するように適合されており、前記マップは、前記薦められるコンテンツアイテムの各々と関連付けられるロケーションを表すマーカーを含み、
    前記システムはさらに、前記プロセッサによって実行され、前記ニュースデリバリモジュールに結合されたマップエンジンをさらに備え、
    前記マップエンジンは、
    前記表示されるマーカーの１つを識別するユーザ入力を受信し、
    前記ユーザ入力の受信に応答して、前記識別されるマーカーと関連付けられない前記薦められるコンテンツアイテムを前記表示から除去するように適合されている、ユーザにニュースコンテンツを薦めるためのシステム。
20. 前記マップエンジンはさらに、
    ユーザデバイスに、前記薦められるニュースコンテンツアイテムの少なくとも１つと関連付けられるマーカーを含むマップを表示し、
    前記ユーザデバイスから新たな地理的ロケーションの指定を受信し、
    前記指定の受信に応答して、前記推薦生成部から、前記ユーザに薦めるべき、前記新たな地理的ロケーションと関連付けられるニュースコンテンツアイテムを含む第２の複数のニュースコンテンツアイテムを得、
    前記新たな地理的ロケーションおよび前記第２の複数の薦められるニュースコンテンツアイテムの少なくとも１つと関連付けられるマーカーを含む更新されたマップを表示するように適合されている、請求項１９に記載のシステム。