KR101581144B1

KR101581144B1 - 정밀 사용자 선호도 데이터의 수집 및 관리

Info

Publication number: KR101581144B1
Application number: KR1020147007586A
Authority: KR
Inventors: 스탠리 모; 클라우디오 제이. 오초아; 구스타보 디. 도밍고 야구에즈; 엘리엇 스미스; 빅터 스질라지이
Original assignee: 인텔 코포레이션
Priority date: 2011-09-12
Filing date: 2011-12-13
Publication date: 2015-12-30
Also published as: CN103782285B; JP2014528123A; CN103782285A; EP2756417A4; TW201329735A; KR20140051451A; US10095793B2; KR20190000921A; US20150039634A1; EP2756417A1; JP6115964B2; KR20150065956A; TWI567564B; WO2013039538A1

Abstract

방법들 및 시스템들은 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터를 로컬 디바이스에 저장하고 원격 디바이스로부터 실시간 요청을 수신하는 것을 포함할 수 있다. 하나 이상의 사용자 계수들이 요청에 응답하여 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터를 필터링하기 위해 사용될 수 있다. 일 예에서, 사용자 선호도 데이터는 키워드 데이터를 포함하고 필터링된 키워드 데이터는 정보를 발견하여 원격 디바이스를 통해 사용자에게 제공하기 위해 사용된다.

Description

정밀 사용자 선호도 데이터의 수집 및 관리{COLLECTION AND MANAGEMENT OF PRECISION USER PREFERENCE DATA}

관련 출원들에 대한 상호 참조

본 출원은 2011년 9월 12일자로 출원된 미국 가특허 출원 제61/533,451호에 대한 우선권의 이익을 주장한다.

사용자 선호도를 추적하기 위한 종래의 접근법들은 다수의 사용자들에 대한 선호도 데이터를 중앙 위치에 수집하는 것, 및 통계적 분석을 이용하여 인구통계학적(demographic) 기반으로 선호도 경향들을 식별하는 것을 포함할 수 있다. 하지만, 잠재적으로 민감한 데이터를 중앙 위치에 수집하는 것은 프라이버시 및/또는 보안 관심사를 야기할 수 있다. 더욱이, 그러한 접근법은, 인구통계 그룹으로부터 벗어나는 사용자의 호불호(likes and dislikes)의 개별 양태들을 적절하게 캡쳐하는 것에 실패할 수 있다.

본 발명의 실시예들의 다양한 이점들은 다음의 명세서 및 첨부 청구항들을 판독함으로써 그리고 다음의 도면을 참조함으로써 당업자에게 명백하게 될 것이다.
도 1은 정보 공유 아키텍처의 일 예의 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 디바이스 사용 서클의 일 예의 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 키워드 엔진 사용 모델의 일 예의 블록도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 복수의 디바이스들에 대한 키워드 엔진 사용 모델의 일 예의 블록도이다.
도 5는 일 실시예에 따른 정보 공유 시나리오의 일 예의 메시징 시퀀스 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 사용자 선호도 데이터를 관리하는 방법의 일 예의 흐름도이다.
도 7은 일 실시예에 따른 시스템의 일 예의 블록도이다.

실시예들은, 프로세서에 의해 실행될 때, 컴퓨터로 하여금 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터(device-specific user preference data)를 로컬 디바이스에 저장하게 하는 명령어들의 세트를 갖는 컴퓨터 판독가능한 저장 매체를 포함할 수 있다. 명령어들은 또한, 컴퓨터로 하여금 원격 디바이스로부터 실시간 요청을 수신하게 하고, 그 요청에 응답하여 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터를 필터링하기 위해 하나 이상의 사용자 계수들을 사용하게 할 수 있다.

실시예들은 또한, 통신 인터페이스를 갖는 시스템, 및 시스템 특정 사용자 선호도 데이터를 시스템에 저장하도록 구성된 키워드 엔진을 포함할 수 있다. 시스템은 또한, 원격 디바이스로부터 통신 인터페이스를 통해 실시간 요청을 수신하도록 구성된 요청 모듈, 및 그 요청에 응답하여 시스템 특정 사용자 선호도 데이터를 필터링하기 위해 하나 이상의 사용자 계수들을 사용하도록 구성된 필터 모듈을 구비할 수 있다.

부가적으로, 실시예들은 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터를 로컬 디바이스에 저장하고 원격 디바이스로부터 실시간 요청을 수신하기 위한 로직을 갖는 장치를 포함할 수 있다. 그 로직은 또한, 요청에 응답하여 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터를 필터링하기 위해 하나 이상의 사용자 계수들을 사용할 수 있다.

부가적으로, 실시예들은, 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터가 로컬 디바이스의 키워드 엔진으로부터 수신되는 컴퓨터 구현 방법을 포함할 수 있다. 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터는 로컬 디바이스에 저장될 수 있으며, 여기서, 컨텍스트-적합 사용자 선호도 데이터(context-appropriate user preference data)에 대한 실시간 요청이 원격 디바이스로부터 수신될 수 있다. 그 방법은 실시간 요청에 기초하여 하나 이상의 사용자 계수들을 선택하고, 그 요청에 응답하여 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터를 필터링하기 위해 선택된 하나 이상의 사용자 계수들을 사용하는 것을 제공할 수 있다. 더욱이, 그 방법은 필터링된 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터를 원격 디바이스로 송신하기 위해 채팅 프로토콜(chat protocol)을 사용하는 것을 포함할 수 있다.

다른 실시예들은, 프로세서에 의해 실행될 때, 컴퓨터로 하여금 로컬 디바이스의 키워드 엔진으로부터 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터를 수신하게 하고, 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터를 로컬 디바이스에 저장하게 하고, 원격 디바이스로부터 컨텍스트-적합 사용자 선호도 데이터에 대한 실시간 요청을 수신하게 하는 명령어들의 세트를 갖는 적어도 하나의 컴퓨터 액세스가능한 저장 매체를 포함할 수 있다. 부가적으로, 명령어들은, 실행될 때, 컴퓨터로 하여금 실시간 요청에 기초하여 하나 이상의 사용자 계수들을 선택하게 하고, 그 요청에 응답하여 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터를 필터링하기 위해 선택된 하나 이상의 사용자 계수들을 사용하게 하고, 필터링된 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터를 원격 디바이스로 송신하기 위해 채팅 프로토콜을 사용하게 할 수 있다.

이제, 도 1을 참조하면, 사용자 선호도 데이터가 플랫폼들 사이에서 실시간으로 교환되는 컴퓨팅 환경(10)이 도시되어 있다. 도시된 예에 있어서, 제1 디바이스("디바이스 A")는, 디바이스 특정 사용자 프로파일 데이터베이스(16)를 파퓰레이트(populate)하기 위해 사용되는 키워드 엔진(14)을 포함한다. 제1 디바이스(뿐만 아니라 다른 도시된 디바이스들)(12)는, 예를 들어, 스마트 텔레비전(TV), 전자책(e-book) 리더, 서버, 개인용 컴퓨터(PC), 랩탑 컴퓨터, 스마트 태블릿, 스마트폰, 개인용 디지털 보조기(PDA), 모바일 인터넷 디바이스(MID), 미디어 플레이어, IVI(in-vehicle-infotainment) 시스템 등과 같은 광범위의 다양한 플랫폼들을 나타낼 수 있다. 따라서, 키워드 엔진(14)은 사용자 선호도 관련 콘텐츠를 위해 디바이스(12) 상에서 실행중인 하나 이상의 애플리케이션들을 모니터링할 수 있다. 예를 들어, TV의 경우, 키워드 엔진(14)은 클로즈드 캡셔닝 정보(closed captioning information), 서브타이틀(subtitle)들 및/또는 메타데이터(metadata)와 같은 임베딩된 텍스트를 위한 비디오 신호를 스캐닝하고, 적절한 명사들을 사용자 선호도 데이터로서 식별하여 그것들을 키워드들로서 플래그(flag)할 수 있다. 사용자 선호도 데이터의 다른 예시적인 구현들은 노래들의 가사들, 전자책들에서의 단어들, 안면/물체 인식을 통해 식별된 사진들, 워터마킹된(watermarked) 그림들, 비디오/이미지들을 고유하게 식별하기 위해 시스템에 의해 전송되거나 기술된 메타데이터, 및 오디오북 콘텐츠를 포함하지만 이에 한정되지 않는다.

유사하게, 제2 디바이스("디바이스 B")(22)는, 디바이스 특정 사용자 프로파일 데이터베이스(26)를 파퓰레이트하기 위해 사용되는 키워드 엔진(24)을 포함할 수 있고, 제3 디바이스("디바이스 C")(32)는, 디바이스 특정 사용자 프로파일 데이터베이스(36)를 파퓰레이트하기 위해 사용되는 키워드 엔진(34)을 포함할 수 있다. 제2 및 제3 디바이스들(22, 32)은 또한 전술된 또는 다른 유형들의 플랫폼들 중 임의의 플랫폼을 포함할 수 있고, 여기서, 디바이스들(12, 22, 32) 중 임의의 디바이스는 복수의 사용자들(예를 들어, TV 또는 IVI 시스템)에 의해 공유되거나 또는 단일 사용자(예를 들어, 스마트폰 또는 전자책 리더)에 전용될 수 있다.

더욱이, 디바이스들(12, 22, 32)은 광범위의 다양한 기술들 중 하나 이상의 기술들을 통해 오프-플랫폼 통신을 달성할 수 있다. 예를 들어, 디바이스들(12, 22, 32) 중 하나 이상의 디바이스는, 예를 들어, 셀룰러 전화(예를 들어, 광대역 코드 분할 다중 액세스/W-CDMA(유니버셜 모바일 통신 시스템/UMTS), CDMA2000(IS-856/IS-2000) 등), Wi-Fi(무선 충실도, 예를 들어, 전기전자 엔지니어링 협회/IEEE 802.11-2007, 무선 로컬 영역 네트워크/LAN 매체 액세스 제어(MAC) 및 물리 계층(PHY) 규격들), LR-WPAN(로우-레이트 무선 퍼스널 영역 네트워크, 예를 들어, IEEE 802.15.4-2006), 블루투스(예를 들어, IEEE 802.15.1-2005, 무선 퍼스널 영역 네트워크들), WiMax (예를 들어, IEEE 802.16-2004, LAN/MAN 광대역 무선 LANS), GPS (Global Positioning System), 확산 스펙트럼(예를 들어, 900 MHz), 및 다른 RF(무선 주파수) 전화 기술들과 같은 무선 기술을 사용하여 오프-플랫폼 통신을 달성할 수 있다. 디바이스들(12, 22, 32) 중 하나 이상의 디바이스는, 또한, 유선 기술(예를 들어, RS-232(전자 산업 협회/EIA), 이더넷(예를 들어, IEEE 802.3-2005), 전력 라인 통신(예를 들어, X10, IEEE P1675), USB(예를 들어, 유니버셜 직렬 버스, 예를 들어, USB 규격 3.0, Rev.1.0, 2008년 11월 12일, USB 구현 담당자 포럼), DSL(디지털 가입자 라인), 케이블 모뎀, T1 접속 등)을 이용하여 통신할 수 있다.

도시된 제3 디바이스(32)는 실시간 요청들(20, 40, 및 42)을 디바이스들(12, 22, 32)에 각각 발행하는 애플리케이션(30)을 포함하고, 여기서, 실시간 요청들(20, 40, 42)은 컨텍스트-적합 사용자 선호도 데이터를 위한 것이다. 일반적으로, 디바이스들(12, 22, 32) 각각은 요청들(20, 40, 42)에 응답하여 로컬로 저장된 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터를 필터링하기 위해 하나 이상의 사용자 계수들을 사용할 수 있다. 더 구체적으로, 사용자 계수들은 요청들(20, 40, 42) 자체의 콘텐츠에 기초하여 선택될 수 있다. 예를 들어, 제1 디바이스(12)는 TV일 수 있고, 여기서, 실시간 요청(20)은, 특정 가족 구성원(예를 들어, 엄마)과 관련된 사용자 선호도 데이터를 요청하는 타임 스탬프된(time-stamped)(예를 들어, 정오) 메시지이다. 그러한 경우, 제1 디바이스(12)는 사용자 프로파일 데이터베이스(16)로부터 필터링된 선호도 데이터(18)를 추출하기 위해 사용자 계수들로서 "엄마" 및 "정오"를 사용할 수 있다. 이에 따라, 필터링된 선호도 데이터(18)는, 엄마가 정오 또는 정오 부근에서 텔레비전을 시청하면서 비디오-임베딩된 텍스트(예를 들어, 클로즈드 캡셔닝, 서브타이틀들)로부터 추출되었던 키워드들을 포함할 수 있다. 다른 잠재적인 사용자 계수들은 미디어 및 콘텐츠의 유형(예를 들어, 장르, 클래스, 플레이리스트 등), 디바이스의 컨텍스트, 인접 애플리케이션들(예를 들어, 함께, 이전 또는 이후에 사용됨), 요일(예를 들어, 주중, 주말), 연중 시기(예를 들어, 휴일, 계절), 복수의 사용자들의 존재 등을 포함하지만 이에 한정되지 않는다.

유사하게, 제2 디바이스(22)는 스마트폰일 수 있으며, 여기서, 실시간 요청(40)은 제2 디바이스(22)로 하여금 사용자 프로파일 데이터베이스(26)로부터 필터링된 선호도 데이터(28)를 추출하게 한다. 따라서, 정오에 엄마에 대한 요청의 상기 시나리오에 있어서, 필터링된 선호도 데이터(28)는 엄마가 청취하였을 수 있는 음악 또는 엄마가 이전에 정오 또는 정오 부근에서 브라우징하였을 수 있는 웹 사이트들과 연관된 메타데이터를 포함할 수 있다. 제3 디바이스(32)는 또한, 애플리케이션(30)으로부터의 실시간 요청(42)에 응답하여 사용자 프로파일 데이터베이스(36)로부터 필터링된 선호도 데이터(38)를 추출할 수 있다. 따라서, 제3 디바이스(32)는 스마트 태블릿을 포함할 수 있고, 여기서, 필터링된 선호도 데이터(38)는, 실시간 요청(42)과 연관되는 요청된 시간에서, 사용자가 방문하였던 웹 사이트들, 사용자가 시청하였던 영화들 등과 연관된 메타데이터 및/또는 키워드들을 포함할 수 있다.

또한 타임-스탬프될 수 있는 필터링된 선호도 데이터(18, 28, 38)는 만료 파라미터를 갖는 요청하는 애플리케이션(30)으로 리턴될 수 있다. 이와 관련하여, 각각의 디바이스(12, 22, 32)에 의해 전송된 데이터는 일시적 및 컨텍스트적(contextual) 타임아웃을 가질 수 있다. 예를 들어, 차량 플랫폼으로부터 스마트폰으로 전송된 음악은 특정 시각들 동안에만 정확할 수 있고, 이것은 사용자의 취향 변경들로서 변할 수 있고 새로운 일들에 도입된다. 결과적으로, 상이한 플랫폼들에 의해 전송된 계수 및/또는 키워드 정보는 "만료"할 수 있거나, 요청하는 플랫폼에 대한 짧은 시간 기간 동안에만 유용할 수 있다. 더 상세히 논의하는 바와 같이, 애플리케이션(30)은 시간 중 특정한 순간의 컨텍스트에서 개발될 사용자의 선호도들의 매우 정확한 표현을 제공할 수 있는 "퓨전(fusion)" 모델로 필터링된 선호도 데이터(18, 28, 38)를 통합할 수 있다. 간단히 말해서, 도시된 접근법은 사용자 상태 및 컨텍스트에서의 차이들에 기초하여 사용자들에게 제공된 콘텐츠에 대한 미세 변경들을 생성할 수 있다. 부가적으로, 권장 콘텐츠에서 이들 미세 변경들을 생성하기 위해 적용된 사용자 정보는 "능동(active)" 만료로 전달될 수 있고, 이는 오직 위치 또는 특정한 사용과 같은 시간 또는 컨텍스트의 윈도우와 관련될 수 있다. 또한, 사용자 데이터는 "수동(passive)" 만료를 갖도록 구성될 수 있고; 즉, 데이터는 매우 좁은 시나리오에 대해서만 유용할 수 있고 및/또는 데이터는 빈번할 수 있지만 시간을 통해 정밀한 사용자 권장사항들에 대해 그것들을 상대적으로 무익하게 만드는 변화를 완화시킬 수 있다.

도 2는 특정한 개인에 의해 사용된 디바이스들 사이에 존재할 수 있는 관계들을 설명하는 디바이스 사용 서클(44)의 일 예를 도시한다. 이들 관계들 및 관련 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터를 트래킹하는 것은 특정한 사용자의 호불호(likes and dislikes)가 캡쳐될 수 있게 할 수 있고, 여기서, 이러한 호불호는 인구통계 그룹으로부터 벗어날 수 있고 종래의 접근법들에 의해 무시될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 자동차에서 혼자 운전할 때에 비해 작업할 때 특정한 유형의 음악을 청취한다는 것이 결정될 수 있다. 유사하게는, 사용자가 다른 가족 구성원들과 대조적으로 혼자일 때 상이한 쇼들 및/또는 영화들을 시청한다는 것이 결정될 수 있다. 실제로, 자동차 IVI상에 통상적으로 보여지는 비디오 콘텐츠는 침실 TV상에 보여지는 비디오 콘텐츠와는 완전히 다를 수 있다. 이들 차이들 각각, 및 관련 선호들은 본 명세서에 설명하는 실시간 기법들을 사용하여 캡쳐될 수 있고 각 플랫폼상에 로컬로 저장될 수 있다. 이러한 프로세스를 통해, 이러한 플랫폼의 각 사용자의 관심들 및 선호도들을 표현하는 매우 특정하고 희박하지 않은(non-diluted) 데이터가 캡쳐될 수 있다. 모든 사용자들을 메이저 "버킷(bucket)"으로 통합한 다음 (예를 들어) 사용자들의 이러한 세그먼트에 대한 일반화된 광고의 생성을 시도할 수 있는 일반 인구통계학적 포맷과 달리, 본 명세서에 설명하는 시스템은 광고자가 그 결과로서, 예상되는 더 높은 성공률을 갖는 수집된 정보에 기초하여 각 사용자에 대한 특정 기회를 생성할 수 있게 한다.

이제 도 3으로 가서, 키워드 엔진(56)을 레버지징하기 위한 일 접근법이 도시되어 있다. 키워드 엔진(56)은 이미 논의한 키워드 엔진들(14, 24, 34)(도 1) 중 임의의 키워드 엔진 또는 모두를 쉽게 대체할 수 있다. 더욱이, 키워드 엔진(56)은 예를 들어, 클라우드 컴퓨팅 인프라스트럭처에서 원격으로 구현될 수 있다. 도시된 예에서, 키워드 엔진(56)은 텔레비전의 디스플레이상에서 보여지는 프로그램의 임베딩된 텍스트(46)를 모니터링한다. 콘텐츠 "미국 역사에서, 남북 전쟁은 노스캐롤라니아에서 시작하였고 사우스... 확전되었다"에서, 키워드 엔진(56)은 하나 이상의 사용자 선호도들(예를 들어, 사용자 선호도 데이터)를 반영하는 키워드들로서 적절한 명사들 "미국", "남북 전쟁" 및 "노스캐롤라니아"를 플래그할 수 있다. 일반적으로, 선택된 키워드들은 이미 논의한 바와 같은 사용자 프로파일 데이터베이스(58)에 추가될 수 있다.

키워드들이 실시간 기반으로 사용자 프로파일 데이터베이스(58)로부터 추출되기 때문에, 이 키워드들은 해당 사용자에 차례로 제공될 수 있는 관심 콘텐츠(50)를 발견하려는 시도로 하나 이상의 웹 서비스 콘텐츠 리소스들(48)에 적용될 수 있다. 도시된 예에서, 사용자는 실제 관심으로서 전체 관심 콘텐츠(50)의 서브세트(52)를 선택한다. 선택된 서브세트(52)가 피드백 루프(54)에서 사용자 프로파일 데이터베이스(58)에 적용될 수 있고, 여기서, 피드백 루프(54)는 키워드 엔진(56)이 임베딩된 텍스트(46)로부터 키워드들의 선택에 관하여 그 내부 규칙들을 더 개량(예를 들어, 튜닝)할 수 있게 할 수 있다. 수식어들(modifiers) 및 전개 용어들(discovery terms)의 이러한 "캐로우셀링(carouseling)"은 "미국", "남북 전쟁", 및 "노스캐롤라니아"에서 사용자의 관심을 구별하는 것을 도울 수 있고, 관심이 서로 별개의 각 용어가 아니라 전체적으로 볼 때 전체 주제 라인의 컨텍스트에만 있을 수 있다는 것을 이해하는 것을 도울 수 있다. 이러한 접근법은 무익한 콘텐츠를 전송하고 종단 사용자에게 중요하지 않을 수 있는 별개의 토픽들에 대해 광고하는 것을 방지할 수 있고, 대신에, 소비자의 실제 관심에 관한 통찰을 제공할 수 있다.

도 4는 사용자 선택들이 태블릿들(60, 62), 스마트폰들(64, 66) 등과 같은 디바이스들의 어레이로부터 사용자 프로파일 데이터베이스(58)로 피드백될 수 있다는 것을 설명한다. 따라서, 사용자 클릭들 및 다른 액션들은 "수식어" 피드백을 임의의 다른 플랫폼들에 실시간 기반으로 제공할 수 있다. 사실, (TV와 같은) 공통 매체와 상호작용하는 복수의 디바이스들로부터의 클릭들 및 응답들은 복수의 가족 구성원들, 친구들, 및 지인들로부터인 것으로 결정될 수 있으므로, 수식어 피드백은 동일한 콘텐츠를 볼 때 혼자일 때와는 대조적으로 소셜 환경에 기초한 사용자 응답에서의 변경들로서 캡쳐될 수 있다. 여기서 얻어진 추가의 정밀도는, 개인 데이터베이스들에서 또한 캡쳐될 수 있는 선택 및 콘텐츠 관심의 종단 사용자의 패턴에 다른 것들의 존재 및 상호작용이 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 이다.

이제, 도 5를 참조하면, 3개의 디바이스들(예를 들어, "디바이스 A" "디바이스 B", 및 "디바이스 C") 사이의 메시징 시퀀스(68)가 도시되어 있다. 일반적으로, 3개의 기간들이 도시되어 있다. 제1 기간(70)은 사용자가 디바이스 A를 동작하는 동안 발생하고, 제2 기간(72)은 사용자가 디바이스 B를 동작하는 동안 발생하고, 제3 기간(74)은 사용자가 디바이스 C를 동작하는 동안 발생한다. 제1 기간(70) 동안, 디바이스 A의 키워드 엔진은 프로세싱 블록(76)에서 하나 이상의 키워드들을 추출하고, 추출된 키워드들을 화살표(78)를 따라 로컬 사용 프로파일 데이터베이스에 저장할 수 있다. 유사하게는, 제2 기간(72) 동안, 디바이스 B의 키워드 엔진은 프로세싱 블록(80)에서 하나 이상의 키워드들을 추출하고, 추출된 키워드들을 화살표(82)를 따라 디바이스 B의 사용 프로파일 데이터베이스에 저장할 수 있다.

기간(74) 동안, 디바이스 C상에 상주하는 애플리케이션은 화살표(84)를 따라 디바이스 C의 필터링 모듈로부터 컨텍스트 의존 키워드 데이터를 요청할 수 있고, 여기서, 필터링 모듈은 요청의 콘텐츠에 기초하여 화살표(86)를 따라 다양한 사용자 계수들 및/또는 수식어들을 저장된 키워드 데이터에 적용할 수 있다. 필터링 프로세스는 화살표(88)를 따라, 애플리케이션에 리턴되는 필터링된 컨텍스트 의존 키워드 데이터를 야기할 수 있다. 유사하게는, 디바이스 C의 애플리케이션은 화살표(90)를 따라 디바이스 A의 필터링 모듈로부터 컨텍스트 의존 키워드 데이터를 요청할 수 있고, 여기서, 필터링 모듈은 화살표(92)를 따라 하나 이상의 사용자 계수들 및/또는 수식어들을 국부적으로 저장된 키워드 데이터에 적용할 수 있다. 필터링 프로세스는 화살표(94)를 따라, 디바이스 C의 애플리케이션에 리턴되는 필터링된 컨텍스트 의존 키워드 데이터를 야기할 수 있다. 또한, 디바이스 C의 애플리케이션은 화살표(96)를 따라 디바이스 B의 필터링 모듈로부터 컨텍스트 의존 키워드 데이터를 요청할 수 있다. 필터링 모듈은 화살표(98)를 따라 하나 이상의 사용자 계수들 및/또는 수식어들을 국부적으로 저장된 키워드 데이터에 적용할 수 있고, 여기서, 필터링 프로세스는 화살표(100)를 따라 디바이스 C에 리턴되는 필터링된 컨텍스트 의존 키워드 데이터를 야기할 수 있다. 도시된 블록(102)은 다중의 디바이스들로부터의 데이터의 퓨전을 제공하고, 여기서, 블록(104)에서 관련 권장사항들이 사용자에게 디스플레이될 수 있다.

도 6은 사용자 선호도 데이터를 관리하는 방법(106)을 도시한다. 도시된 방법(106)은 예를 들어, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 판독 전용 메모리(ROM), 프로그램가능한 ROM(PROM), 플래시 메모리, 펌웨어, 마이크로코드 등과 같은 적어도 하나의 머신 또는 컴퓨터 판독가능한 저장 매체, 예를 들어, 프로그램가능한 로직 어레이(PLA)들, 필드 프로그램가능한 게이트 어레이(FPGA)들, 콤플렉스 프로그램가능한 로직 디바이스(CPLD)들과 같은 구성가능한 로직, 예를 들어, 응용 주문형 집적 회로(ASIC), 상보적 금속 산화물 반도체(CMOS) 또는 트랜지스터-트랜지스터 로직(TTL) 기술과 같은 회로 기술을 사용하는 고정 기능 하드웨어, 또는 이들의 임의의 조합에 저장된 실행가능한 로직 명령어들의 세트로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 도시된 동작들에 도시된 동작들을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램 코드는 C++ 등과 같은 객체 지향 프로그래밍 언어 및 "C" 프로그래밍 언어 또는 유사한 프로그래밍 언어들과 같은 종래의 절차형 프로그래밍 언어들을 포함하지만 이에 제한되지 않는 하나 이상의 프로그래밍 언어들의 임의의 조합으로 기록될 수 있다. 더욱이, 도시된 기능의 다양한 양태들은 임의의 상술한 회로 기술들을 사용하여 프로세서의 임베딩된 로직으로서 구현될 수 있다.

도시된 프로세싱 블록(108)은 시스템/디바이스 특정 사용자 선호도 데이터를 로컬 디바이스에 저장하고, 여기서, 블록(110)에서 실시간 요청이 원격 디바이스로부터 수신될 수 있다. 이미 논의한 바와 같이, 실시간 요청은 컨텍스트 적합 사용자 선호도 데이터에 대한 것일 수 있다. 블록(112)은 요청에 응답하여 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터를 필터링하기 위해 하나 이상의 계수들을 사용할 수 있다. 일 예에서, 채팅 프로토콜은 필터링된 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터를 원격 디바이스로 송신하기 위해 사용된다.

이제, 도 7을 참조하면, 컨텍스트-적합 사용자 선호도 데이터가 요구시에 다른 디바이스들에 제공될 수 있는 컴퓨팅 시스템(114)이 도시되어 있다. 도시된 예에서, 컴퓨팅 시스템(114)은 프로세서(116), 시스템 메모리(118), 플랫폼 제어기 허브(PCH)(120), 대용량 스토리지(예를 들어, 하드 디스크 드라이브/HDD, 광학 디스크, 플래시 메모리 등)(122), 네트워크 인터페이스/제어기(124), 하나 이상의 사용자 인터페이스(UI) 디바이스들(126) 및 다양한 다른 제어기들(미도시)을 갖는다. 시스템(114)은 미디어 소비 능력을 가질 수 있고, 따라서, 예를 들어, TV, 랩탑, 스마트 태블릿, 스마트 폰, 개인 컴퓨터(PC), 서버, 워크스테이션 등의 일부일 수 있다. 실제로, 시스템(114)은 이미 논의한 디바이스들(12, 22, 32)(도 1)과 같은 하나 이상의 디바이스들에 부분적으로 또는 전체적으로 통합될 수 있다. 따라서, 프로세서(116)는 저장된 로직 명령어들의 세트를 실행할 수 있는 하나 이상의 프로세서 코어들, 및 시스템 메모리(118)와 통신하도록 구성된 통합 메모리 제어기(IMC)(128)를 포함할 수 있다. 시스템 메모리(118)는 예를 들어, 듀얼 인라인 메모리 모듈(DIMM), 소형 아웃라인 DIM(SODIMM) 등과 같은 메모리 모듈로서 구성된, 예를 들어, 동적 랜덤 액세스 메모리(DRAM)를 포함할 수 있다.

도시된 예에서, 프로세서(116)는 시스템 특정 사용자 선호도 데이터를 시스템에 저장하고 네트워크 제어기(124)와 같은 통신 인터페이스를 통해 원격 디바이스들로부터 실시간 요청들을 수신하는 로직(130)을 실행하도록 구성된다. 로직(130)은 요청들에 응답하여 시스템 특정 사용자 선호도 데이터를 필터링하기 위해 하나 이상의 사용자 계수들을 또한 사용할 수 있다. 따라서, 예를 들어, 로직(130)은 이미 논의한 방법(106)(도 6)의 하나 이상의 양태들을 구현하기 위해 키워드 엔진, 요청 모듈, 필터 모듈 및/또는 응답 모듈을 포함할 수 있다.

칩셋의 사우스브리지(Southbridge)로서 종종 지칭되는 도시된 PCH(120)는 호스트 디바이스로서 기능하고, 예를 들어, 셀룰러 전화, Wi-Fi, LR-WPAN, 블루투스, WiMax, GPS, 확산 스펙트럼, 및 다른 RF 전화통신 목적들과 같은 광범위한 목적들을 위해 오프-플랫폼 무선 통신 기능을 제공할 수 있는 네트워크 제어기(124)와 통신할 수 있다. 네트워크 제어기(124)는 오프-플랫폼 유선 통신 기능을 또한 제공할 수 있다. UI(예를 들어, 터치 스크린, 액정 디스플레이/LCD, 발광 다이오드(LED), 키보드, 마우스 등) 디바이스들(126)은 사용자가 시스템(114)으로부터의 정보와 상호작용하고 그 정보를 인지할 수 있게 할 수 있다.

따라서, 본 명세서에 설명한 기법들은 사용자의 하루 전반동안 복수의 플랫폼들에 걸쳐 미디어, 콘텐츠 및 소셜 네트워크들에 대한 특정 사용자의 선택들 및 선호들에 관한 실시간 사용자 데이터를 캡쳐하고 처리할 수 있다. 추가로, 사용자 데이터의 프라이버시는 해당 데이터를 해당 디바이스들 상에 국부적으로 저장함으로써 강화될 수 있다. 정보는 예를 들어, 사용자의 아이덴티티, 사용자가 무슨 플랫폼을 동작시키는지, 시각, 개인 성향들(예를 들어, 사무실에서의 스마트폰에 대한 자동차에서의 음악 선호도), 사용자가 상호작용할 수 있는 다른 사람 및 액티비티들의 시퀀스들이 서로 얼마나 영향을 미치는지에 기초한 제품들, 미디어, TV 쇼들 및 관련 콘텐츠에 대한 사용자 제시들에 대한 높은 수준의 커스텀화(customization)를 제공하도록 사용될 수 있다. 이러한 접근법은 플랫폼 스토리지 및 컴퓨팅 리소스들에 관하여 더욱 경제적일 수 있고, 디바이스들의 종단 사용자의 네트워크에 걸쳐 사용자 선호도 계수들의 계산을 분배할 수 있고, 사용자 데이터의 분리를 통해 프라이버시를 증가시킬 수 있는, 플랫폼당 기반으로 매우 정밀한 동적 사용자 데이터베이스들의 생성을 허용한다. 실제로, 본 명세서에 설명하는 기법들에 따라 사용자의 전체 프로파일을 캡쳐하기 위해 단일 플랫폼을 공격하는 것은 실질적으로 불가능하다.

본 발명의 실시예들의 특정한 양태들은 하드웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합을 사용하여 구현될 수 있고, 하나 이상의 컴퓨터 시스템들 또는 다른 프로세싱 시스템들에서 구현될 수 있다. 프로그램 코드는, 설명한 기능들을 수행하고 출력 정보를 생성하기 위해 입력 디바이스를 사용하여 입력된 데이터에 적용될 수 있다. 출력 정보는 하나 이상의 출력 디바이스들에 적용될 수 있다. 당업자는 실시예들이 멀티프로세서 시스템들, 미니컴퓨터들, 메인프레임 컴퓨터들 등을 포함하는 다양한 컴퓨터 시스템 구성들로 실시될 수 있다는 것을 인식할 수 있다. 실시예들은, 작업들이 통신 네트워크들을 통해 링크되는 원격 프로세싱 디바이스들에 의해 수행될 수 있는 분산 컴퓨팅 환경들에서 또한 실시될 수 있다.

각 프로그램은 프로세싱 시스템과 통신하기 위해 높은 수준의 절차형 또는 객체 지향 프로그래밍 언어로 구현될 수 있다. 그러나, 프로그램들은 원하는 경우에, 어셈블리 또는 기계 언어로 구현될 수 있다. 어느 경우에서나, 언어는 컴파일링되거나 인터프리팅될 수 있다.

프로그램 명령어들은 그 명령어들로 프로그래밍된 범용 또는 특수목적용 프로세싱 시스템으로 하여금 본 명세서에 설명한 방법들을 수행하게 하도록 사용될 수 있다. 대안으로, 방법들은 그 방법들을 수행하는 하드와이어 로직을 포함하는 특정 하드웨어 컴포넌트들, 또는 프로그래밍된 컴퓨터 컴포넌트들과 커스텀 하드웨어 컴포넌트들의 임의의 조합에 의해 수행될 수 있다. 본 명세서에 설명한 방법들은 그 방법들을 수행하기 위해 프로세싱 시스템 또는 다른 전자 디바이스를 프로그래밍하도록 사용될 수 있는 명령어들이 저장된 적어도 하나의 머신 판독가능한 매체를 포함할 수 있는 컴퓨터 프로그램 제품으로서 제공될 수 있다. 본 명세서에 사용되는 용어 "머신 판독가능한 매체" 또는 머신 액세스가능한 매체"는, 머신에 의한 실행을 위해 명령어들의 시퀀스를 저장하거나 인코딩할 수 있고 머신으로 하여금 본 명세서에 설명한 방법들 중 임의의 하나의 방법을 수행하게 하는 임의의 매체를 포함해야 한다. 그에 따라, 용어들 "머신 판독가능한 매체" 및 "머신 액세스가능한 매체"는 고체 상태 메모리들, 광학 및 자기 디스크들, 및 데이터 신호를 인코딩하는 반송파를 포함할 수 있지만 이에 제한되지 않는다. 또한, 액션을 취하거나 결과를 초래하는 것으로서 일 형태 또는 다른 형태(예를 들어, 프로그램, 절차, 프로세스, 애플리케이션, 모듈, 로직 등)에서 소프트웨어에 대해 언급하는 것이 당업계에서 일반적이다. 이러한 표현들은 단지, 프로세서로 하여금 액션을 수행하게 하거나 결과를 생성하게 하기 위해 프로세싱 시스템에 의한 소프트웨어의 실행을 명시하는 약칭(shorthand) 방식이다.

용어 "결합된"은 해당 컴포넌트들 사이의 직접적 또는 간접적인 임의의 유형의 관계를 지칭하기 위해 본 명세서에서 사용될 수 있고, 전기, 기계, 유체, 광학, 전자기, 전기기계 또는 다른 접속들에 적용될 수 있다. 부가적으로, 용어들 "제1", "제2" 등은 논의를 용이하게 하기 위해서만 본 명세서에서 사용될 수 있고, 달리 명시하지 않으면 특정한 시간적 또는 연대적 의미를 전달하지 않을 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예들을 상술하였지만, 이들이 제한이 아닌 단지 예로서 제공되었다는 것을 이해해야 한다. 당업자는 형태 및 세부사항들에서의 다양한 변경들이 첨부한 청구항들에 정의된 바와 같은 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 본 발명내에서 이루어질 수 있다는 것을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 폭 및 범위는 임의의 상술한 예시적인 실시예들에 의해 제한되어서는 안 되고, 아래의 청구항들 및 그들의 등가물들에 따라 정의되어야 한다.

Claims

명령어들의 세트를 포함하는 적어도 하나의 컴퓨터 액세스가능한 저장 매체로서,
상기 명령어들은 프로세서에 의해 실행되는 경우, 컴퓨터로 하여금,
로컬 디바이스의 키워드 엔진으로부터 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터(device-specific user preference data)를 수신하고;
상기 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터를 상기 로컬 디바이스에 저장하고;
원격 디바이스로부터 컨텍스트-적합 사용자 선호도 데이터(context-appropriate user preference data)에 대한 실시간 요청을 수신하고;
상기 실시간 요청에 기초하여 하나 이상의 사용자 계수들을 선택하고;
상기 요청에 응답하여 상기 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터를 필터링하기 위해 상기 선택된 하나 이상의 사용자 계수들을 사용하고;
상기 필터링된 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터를 상기 원격 디바이스에 송신하기 위해 채팅 프로토콜(chat protocol)을 사용하게 하는,
적어도 하나의 컴퓨터 액세스가능한 저장 매체.
제1항에 있어서,
상기 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터는 클로즈드 캡셔닝된(closed captioned) 정보, 서브타이틀(subtitle) 정보, 노래 가사들, 전자책 단어들, 포토 메타데이터, 비디오 주석 정보, 워터마크 정보, 안면 인식 정보, 물체 인식 정보 및 오디오북 콘텐츠 중 하나 이상을 포함하는, 적어도 하나의 컴퓨터 액세스가능한 저장 매체.
제1항에 있어서,
상기 선택된 하나 이상의 사용자 계수들은 사용자 식별자, 시각(time of day), 미디어의 유형, 콘텐츠의 유형, 디바이스 컨텍스트, 하나 이상의 인접 애플리케이션들, 요일, 연중 시기(time of year) 및 복수의 사용자들의 존재 중 하나 이상을 포함하는, 적어도 하나의 컴퓨터 액세스가능한 저장 매체.
제1항에 있어서,
상기 명령어들은, 실행되는 경우, 컴퓨터로 하여금, 상기 필터링된 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터에 만료 파라미터를 추가하게 하는, 적어도 하나의 컴퓨터 액세스가능한 저장 매체.
명령어들의 세트를 포함하는 적어도 하나의 컴퓨터 액세스가능한 저장 매체로서,
상기 명령어들은 프로세서에 의해 실행되는 경우, 컴퓨터로 하여금,
디바이스 특정 사용자 선호도 데이터를 로컬 디바이스에 저장하고;
원격 디바이스로부터 실시간 요청을 수신하고;
상기 요청에 응답하여 상기 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터를 필터링하기 위해 하나 이상의 사용자 계수들을 사용하게 하는,
적어도 하나의 컴퓨터 액세스가능한 저장 매체.
제5항에 있어서,
상기 명령어들은, 실행되는 경우, 컴퓨터로 하여금, 상기 실시간 요청에 기초하여 상기 하나 이상의 사용자 계수들을 선택하게 하는, 적어도 하나의 컴퓨터 액세스가능한 저장 매체.
제5항 또는 제6항에 있어서,
상기 하나 이상의 사용자 계수들은 사용자 식별자, 시각, 미디어의 유형, 콘텐츠의 유형, 디바이스 컨텍스트, 하나 이상의 인접 애플리케이션들, 요일, 연중 시기 및 복수의 사용자들의 존재 중 하나 이상을 포함하는, 적어도 하나의 컴퓨터 액세스가능한 저장 매체.
제5항에 있어서,
상기 명령어들은, 실행되는 경우, 컴퓨터로 하여금, 상기 로컬 디바이스의 키워드 엔진으로부터 상기 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터를 수신하게 하는, 적어도 하나의 컴퓨터 액세스가능한 저장 매체.
제5항 또는 제8항에 있어서,
상기 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터는 클로즈드 캡셔닝된 정보, 서브타이틀 정보, 노래 가사들, 전자책 단어들, 포토 메타데이터, 비디오 주석 정보, 워터마크 정보, 안면 인식 정보, 물체 인식 정보 및 오디오북 콘텐츠 중 하나 이상을 포함하는, 적어도 하나의 컴퓨터 액세스가능한 저장 매체.
제5항에 있어서,
상기 실시간 요청은 컨텍스트-적합 사용자 선호도 데이터에 대한 요청을 포함하는, 적어도 하나의 컴퓨터 액세스가능한 저장 매체.
제5항에 있어서,
상기 명령어들은, 실행되는 경우, 컴퓨터로 하여금, 상기 필터링된 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터를 상기 원격 디바이스에 송신하기 위해 채팅 프로토콜을 사용하게 하는, 적어도 하나의 컴퓨터 액세스가능한 저장 매체.
제5항 또는 제11항에 있어서,
상기 명령어들은, 실행되는 경우, 컴퓨터로 하여금, 상기 필터링된 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터에 만료 파라미터를 추가하게 하는, 적어도 하나의 컴퓨터 액세스가능한 저장 매체.
시스템으로서,
통신 인터페이스;
상기 시스템에 시스템 특정 사용자 선호도 데이터를 저장하도록 구성된 키워드 엔진;
상기 통신 인터페이스를 통해 원격 디바이스로부터 실시간 요청을 수신하도록 구성된 요청 모듈; 및
상기 요청에 응답하여 상기 시스템 특정 사용자 선호도 데이터를 필터링하기 위해 하나 이상의 사용자 계수들을 사용하는 필터 모듈
을 포함하는, 시스템.
제13항에 있어서,
키워드 모듈은 상기 실시간 요청에 기초하여 상기 하나 이상의 사용자 계수들을 선택하도록 구성되는, 시스템.
제13항 또는 제14항에 있어서,
상기 하나 이상의 사용자 계수들은 사용자 식별자, 시각, 미디어의 유형, 콘텐츠의 유형, 디바이스 컨텍스트, 하나 이상의 인접 애플리케이션들, 요일, 연중 시기 및 복수의 사용자들의 존재 중 하나 이상을 포함하는, 시스템.
제13항에 있어서,
상기 키워드 엔진은 상기 시스템 특정 사용자 선호도 데이터를 생성하도록 구성되는, 시스템.
제13항 또는 제16항에 있어서,
디바이스 특정 사용자 선호도 데이터는 클로즈드 캡셔닝된 정보, 서브타이틀 정보, 노래 가사들, 전자책 단어들, 포토 메타데이터, 비디오 주석 정보, 워터마크 정보, 안면 인식 정보, 물체 인식 정보 및 오디오북 콘텐츠 중 하나 이상을 포함하는, 시스템.
제13항에 있어서,
상기 실시간 요청은 컨텍스트-적합 사용자 선호도 데이터에 대한 요청을 포함하는, 시스템.
제13항에 있어서,
상기 필터링된 시스템 특정 사용자 선호도 데이터를 상기 원격 디바이스에 송신하기 위해 채팅 프로토콜을 사용하도록 구성된 응답 모듈을 더 포함하는, 시스템.
제13항 또는 제19항에 있어서,
상기 필터 모듈은 상기 필터링된 시스템 특정 사용자 선호도 데이터에 만료 파라미터를 추가하도록 구성되는, 시스템.
디바이스 특정 사용자 선호도 데이터를 로컬 디바이스에 저장하고;
원격 디바이스로부터 실시간 요청을 수신하고;
상기 요청에 응답하여 상기 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터를 필터링하기 위해 하나 이상의 사용자 계수들을 사용하기 위한
로직을 포함하는, 장치.
제21항에 있어서,
상기 로직은 상기 실시간 요청에 기초하여 상기 하나 이상의 사용자 계수들을 선택하는, 장치.
제21항 또는 제22항에 있어서,
상기 하나 이상의 사용자 계수들은 사용자 식별자, 시각, 미디어의 유형, 콘텐츠의 유형, 디바이스 컨텍스트, 하나 이상의 인접 애플리케이션들, 요일, 연중 시기 및 복수의 사용자들의 존재 중 하나 이상을 포함하는, 장치.
제21항에 있어서,
상기 로직은 상기 로컬 디바이스의 키워드 엔진으로부터 상기 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터를 수신하는, 장치.
제21항 또는 제24항에 있어서,
상기 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터는 클로즈드 캡셔닝된 정보, 서브타이틀 정보, 노래 가사들, 전자책 단어들, 포토 메타데이터, 비디오 주석 정보, 워터마크 정보, 안면 인식 정보, 물체 인식 정보 및 오디오북 콘텐츠 중 하나 이상을 포함하는, 장치.
제21항에 있어서,
상기 실시간 요청은 컨텍스트-적합 사용자 선호도 데이터에 대한 요청을 포함하는, 장치.
제21항에 있어서,
상기 로직은 상기 필터링된 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터를 상기 원격 디바이스에 송신하기 위해 채팅 프로토콜을 사용하는, 장치.
제21항 또는 제27항에 있어서,
상기 로직은 상기 필터링된 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터에 만료 파라미터를 추가하는, 장치.
로컬 디바이스의 키워드 엔진으로부터 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터를 수신하는 단계;
상기 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터를 상기 로컬 디바이스에 저장하는 단계;
원격 디바이스로부터 컨텍스트-적합 사용자 선호도 데이터에 대한 실시간 요청을 수신하는 단계;
상기 실시간 요청에 기초하여 하나 이상의 사용자 계수들을 선택하는 단계;
상기 요청에 응답하여 상기 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터를 필터링하기 위해 상기 선택된 하나 이상의 사용자 계수들을 사용하는 단계; 및
상기 필터링된 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터를 상기 원격 디바이스에 송신하기 위해 채팅 프로토콜을 사용하는 단계
를 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
제29항에 있어서,
상기 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터는 클로즈드 캡셔닝된 정보, 서브타이틀 정보, 노래 가사들, 전자책 단어들, 포토 메타데이터, 비디오 주석 정보, 워터마크 정보, 안면 인식 정보, 물체 인식 정보 및 오디오북 콘텐츠 중 하나 이상을 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
제29항에 있어서,
상기 선택된 계수들은 사용자 식별자, 시각, 미디어의 유형, 콘텐츠의 유형, 디바이스 컨텍스트, 하나 이상의 인접 애플리케이션들, 요일, 연중 시기 및 복수의 사용자들의 존재 중 하나 이상을 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
제29항에 있어서,
상기 필터링된 디바이스 특정 사용자 선호도 데이터에 만료 파라미터를 추가하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.