KR20110117059A - 사용자-적응 추천 모바일 콘텐츠 - Google Patents

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KR20110117059A
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제이미 화신스키
알렉산드라 케이. 헤론
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마이크로소프트 코포레이션
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Abstract

사용자-적응 추천 모바일 콘텐츠를 제공하는 기술들이 제공된다. 일례의 구현에서, 하나 이상의 사용자-특정 파라미터들이 모바일 디바이스에서 검출된다. 사용자-특정 파라미터들의 일례들은 모바일 디바이스에서의 사용자 동작, 사용자 및/또는 모바일 디바이스의 위치, 소셜 네트워크의 파트로서의 사용자 동료의 동작 등을 포함할 수 있다. 사용자-특정 파라미터들은 사용자-특정 파라미터들과 관련된 추천 콘텐츠를 식별하는데 사용되며, 사용자는 추천 콘텐츠를 통보 받는다. 추천 콘텐츠는 모바일 디바이스를 통해 액세스될 수 있다.

Description

사용자-적응 추천 모바일 콘텐츠{USER-ADAPTIVE RECOMMENDED MOBILE CONTENT}
광대한 각종 콘텐츠가 모바일 디바이스 사용자들에게 유효하다. 특정 사용자에게 흥미로운 콘텐츠를 찾기 위해 이러한 광대한 각종 콘텐츠를 살펴 보는 것은 엄청난 태스크일 수 있다. 모바일 디바이스 사용자는 사용자 흥미와 관련된 콘텐츠를 찾고자 시도하는데 상당한 시간을 소비할 수 있으며, 따라서, 모바일 디바이스 사용자 경험의 품질을 떨어뜨린다. 또한, 콘텐츠에 액세스하기 위한 포털 사이트(예를 들어, 웹 브라우저)들은 통상 사용자에게 콘텐츠를 제공할 때 사용자-특정 파라미터들(예를 들어, 사용자 선호도, 사용자 위치 등)을 고려하지 않는다. 이는 종종 사용자에게 부적절한 콘텐츠를 제공하는 결과를 낳으며, 또한 모바일 디바이스에 의한 사용자 경험의 품질을 떨어뜨린다.
<요약>
사용자-적응 추천 모바일 콘텐츠를 제공하는 기술들이 제공된다. 일 구현에서, 하나 이상의 사용자-특정 파라미터들이 모바일 디바이스에서 검출된다. 사용자-특정 파라미터들의 일례들은 모바일 디바이스에서의 사용자 동작, 사용자 및/또는 모바일 디바이스의 위치, 소셜 네트워크의 파트로서의 사용자 동료의 동작 등을 포함할 수 있다. 사용자-특정 파라미터들은 사용자-특정 파라미터들과 관련된 추천 콘텐츠를 식별하는데 사용되며, 사용자는 추천 콘텐츠를 통보 받는다. 추천 콘텐츠는 모바일 디바이스를 통해 액세스될 수 있다.
본 요약은 선정된 개념들을 간단한 형태로 소개하기 위해 제공된 것으로 상기 개념들은 상세한 설명에서 더 후술된다. 본 요약은 청구 대상의 주요한 피처들 또는 본질적인 피처들을 식별하려는 의도가 아니며, 청구 대상의 범위를 결정하는데 보조로서 사용되려는 의도도 아니다.
상세한 설명은 첨부 도면들을 참조해서 기술된다. 도면들에서, 참조 부호의 제일 왼쪽 숫자(들)는 참조 부호가 처음 나타나는 도면을 식별한다. 설명 및 도면들에서 상이한 예들에서 동일한 참조 부호들을 사용해서 유사한 또는 동일한 아이템들을 나타낼 수 있다.
도 1은 사용자-적응 추천 모바일 콘텐츠 기술들을 제공하도록 동작할 수 있는 일례의 구현의 환경을 도시한 도면이다.
도 2는 사용자-특정 파라미터들이 모바일 디바이스 사용자에게 콘텐츠를 추천하는데 사용되는 일례의 구현의 프로시져를 도시한 플로우챠트이다.
도 3은 사용자 동작 데이터를 기반으로 식별되는 추천 콘텐츠를 사용자가 통보 받는 일례의 구현의 프로시져를 도시한 플로우챠트이다.
도 4는 사용자 동작 데이터가 추천 콘텐츠를 식별하는데 사용되는 일례의 구현의 프로시져를 도시한 플로우챠트이다.
도 5는 위치 정보가 추천 콘텐츠를 식별하는데 사용되는 일례의 구현의 프로시져를 도시한 플로우챠트이다.
도 6은 소셜 네트워크 데이터가 모바일 디바이스 사용자를 위한 추천 콘텐츠를 식별하는데 사용되는 일례의 구현의 프로시져를 도시한 플로우챠트이다.
도 7은 사용자에게 추천 콘텐츠를 통보하도록 구성된 일례의 사용자 인터페이스를 도시한 도면이다.
개요
모바일 디바이스에서 추적된 사용자-특정 파라미터들은 사용자를 위한 추천 콘텐츠(사용자에게 관련된 콘텐츠)의 위치를 찾고 사용자에게 추천 콘텐츠를 통보하는데 사용될 수 있다. 일례의 시나리오에서, 사용자는 종종 모바일 디바이스를 사용해서 야구 스코어들을 디스플레이하는 하나 이상의 웹사이트들을 네비게이트(navigate)한다. 이러한 웹 네비게이트 동작을 기반으로, 사용자가 미리 보지 못한 야구-관련 웹사이트들로의 링크들이 사용자에게 제공될 수 있다. 링크들은 사용자가 보고 있는 사용자 홈페이지 및/또는 다른 인터페이스의 파트로서 윈도에 디스플레이될 수 있다. 야구 관련 상인 또는 비즈니스에 대한 광고가 또한 검색되어 사용자에게 제공될 수 있다. 예를 들어, 광고는 특정한 날에 사용자의 현 위치에 근접해서 발생하는 야구 게임의 티겟들이 유효함을 나타낼 수 있다. 광고는, 선택되는 경우, 사용자가 야구 게임 티켓들을 구매할 수 있게 해주거나 게임에 대한 정보(예를 들어, 티켓 구매 가능)를 한 명 이상의 친구들과 공유할 수 있게 해주는 링크를 포함할 수 있다.
다른 일례의 시나리오에서, 시애틀에 있는 사용자는 사용자의 모바일 디바이스로부터 친구에게 이메일을 송신하고, 이메일은 "Etta's" 및 "시푸드(seafood)"라는 용어들을 포함한다. 이러한 용어들은 이메일로부터 검출되고, 시애틀 지역에 있는 시푸드 레스토랑들과 관련된 하나 이상의 광고들이 검색된다. 광고들은, 예를 들어, 사용자의 모바일 디바이스의 이메일 관련 인터페이스의 파트로서, 웹 브라우저 인터페이스의 파트로서 등등으로 모바일 디바이스에 제공되어 사용자가 볼 수 있다.
웹사이트들 및 광고들 외에, 추천 콘텐츠의 다른 일례들은 멀티미디어 콘텐츠(예를 들어, 비디오 및/또는 오디오), 웹 로그("블로그") 등을 포함할 수 있다. 또한, 예를 들어, 모바일 디바이스에서의 사용자 동작(예를 들어, 사용자가 네비게이트하는 웹사이트들, 사용자가 송신 및/또는 수신한 이메일들 및/또는 인스턴트 메시지들의 콘텐츠, 사용자가 누른 전화 번호들과 관련된 엔티티들, 사용자에 의해 제공된 검색 용어들 등), 사용자의 위치(예를 들어, 지리적 위치), 소셜 네트워크를 통해 사용자와 공유된 콘텐츠, 소셜 네트워크에서 사용자의 한 명 이상의 동료들(예를 들어, 사용자의 소셜 네트워크의 파트인 사용자의 친구)의 동작 등등, 다양한 각종 사용자-특정 파라미터들은 추천 콘텐츠를 식별하는데 있어서 고려될 수 있다.
사용자-특정 파라미터들은 또한 시간과 관련될 수 있다. 예를 들어, 특정 시각(time-of-day)과 관련될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 종종 아침에 특정 웹 페이지를 보는 경우, 특정 웹 페이지와 관련된 콘텐츠는 아침에 사용자에게 추천될 수 있다. 다른 일례로서, 사용자가 여행중이면, 위치 및 시각과 상관되는 시간-관련 콘텐츠가 추천될 수 있다. 예를 들어, 아침에, 추천 콘텐츠는 아침 식사를 제공하는 근처 식당들을 포함할 수 있다.
따라서, 예를 들어, 사용자가 명백히 지시한 사용자 선호도 및/또는 다른 정보 등의 각종 사용자-특정 파라미터들은 사용자에게 추천 콘텐츠를 제공하는데 있어서 고려될 수 있다. 다른 일례의 시나리오에서, 사용자가 직장으로 또한 직장으로부터 이동하는 교통 경로를 사용자가 모바일 디바이스에 제공했다. 예를 들어, 사용자의 직장으로의 및/또는 직장으로부터의 통근 중에 사용자가 이동하는 특정 거리들을 사용자가 지시한다. 직장으로의 특정 아침의 통근을 예상하고, 모바일 디바이스는 이동 경로의 교통이 오랫동안 지체 중임을 검출한다. 모바일 디바이스는, 그 후, 예를 들어, 모바일 디바이스에서의 그래픽 및/또는 오디오 알림을 통해, 사용자에게 교통 지체를 통보할 수 있다. 모바일 디바이스는, 또한, 예를 들어, 근처 커피숍에서 유효한 커피 이벤트에 참여하는 등, 교통이 원활해질 때까지 대기하면서 사용자가 할 수 있는 활동들에 대한 정보를 제공할 수 있다.
추천 모바일 콘텐츠 기술들의 양상들이 외부 콘텐츠 서비스에 의해 제공되는 콘텐츠와 관련해서 본 명세서에 기술되어 있지만, 본 기술들이 각종 세팅들에서 추천 콘텐츠를 검색하는데 사용될 수 있다고 예상된다. 예를 들어, 모바일 디바이스에서 실행중인 애플리케이션은 모바일 디바이스 외부의 콘텐츠 서비스를 사용하지 않고 사용자-특정 파라미터들을 수집하고 하나 이상의 콘텐츠 소스들로부터 추천 콘텐츠를 검색할 수 있다. 각종 다른 일례들이 또한 예상된다.
이하의 설명에서, 사용자-적응 추천 모바일 콘텐츠 기술들을 사용하도록 실시 가능한 일례의 환경이 먼저 기술된다. 다음으로, 본 일례의 환경 뿐만 아니라 다른 환경들에서도 사용될 수 있는 일례의 프로시져들이 기술된다. 마지막으로, 추천 콘텐츠를 사용자에게 알림을 디스플레이 및/또는 제공할 수 있는 일례의 사용자 인터페이스가 기술된다.
일례의 환경
도 1은 모바일 디바이스에 유효한 추천 콘텐츠를 모바일 디바이스 사용자에게 통보할 수 있는 일례의 구현의 환경(100)을 도시한 도면이다. 본 환경(100)은 네트워크(108)를 통해 서로 통신 가능하게 연결된 모바일 디바이스(102), 콘텐츠 서비스(104), 및 소셜 네트워크(106)를 포함한다. 이하의 설명을 위해, 콘텐츠 서비스(104) 등의 참조 컴포넌트는 하나 이상의 엔티티들과 관련될 수 있으며, 따라서 관례상 동일한 참조 부호를 사용해서 단일 엔티티(예를 들어, 콘텐츠 서비스(104)) 또는 다수의 엔티티들(예를 들어, 콘텐츠 서비스들(104), 복수의 콘텐츠 서비스들(104) 등)에 대한 참조가 이루어질 수 있다.
모바일 디바이스(102)는 사용자가 추천 콘텐츠에 액세스할 수 있도록 하는 각종 방법들로 구성될 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스(102)는 PDA(personal digital assistant), 스마트 폰, 노트북 컴퓨터 등으로서 구성될 수 있다. 모바일 디바이스(102)는 메모리(110) 및 프로세서(112)를 포함하는 것으로 도시되어 있다. 메모리(110)는 본 명세서에 설명된 기술들의 하나 이상의 양상들을 실행하기 위해 프로세서(112)에 의해 실행될 수 있는 모듈들 및/또는 다른 로직을 저장하도록 구성될 수 있다.
모바일 디바이스(102)의 사용자에게 추천 콘텐츠를 제공하는 것을 돕기 위해, 모바일 디바이스(102)는, 예를 들어, 모바일 디바이스에서의 사용자 동작, 사용자 및/또는 모바일 디바이스(102)의 위치, 및/또는 소셜 네트워크의 파트로서의 한 명 이상의 사용자 동료들의 동작 등, 모바일 디바이스(102)의 사용자와 연관된 사용자 동작을 검출하는 기능을 대표하는 동작 모듈(114)을 포함한다. 동작 모듈(114)에 의해 검출되는 사용자 동작은 그 후 도 1에 도시된 동작 데이터(116)에 의해 차후에 사용되도록 저장될 수 있다. 예를 들어, 동작 데이터(116)는 모바일 디바이스에서 검출된 사용자 동작과 상관된 추천 콘텐츠의 위치를 찾는데 사용될 수 있다.
일례의 구현에서, 동작 모듈(114)은 하나 이상의 애플리케이션들(118)과의 사용자 상호 작용을 검출함으로써 동작 데이터를 누적할 수 있다. 애플리케이션들(118)은 각종 기능을 모바일 디바이스(102)에 제공하도록 각종 방법들로 구성될 수 있다. 예를 들어, 애플리케이션들(118)은 웹 브라우저(118(1)), 검색 애플리케이션(118(2)), 이메일 애플리케이션(118(3)), 메시징 애플리케이션(118(4))(예를 들어, 인스턴트 메시징, SMS(short messaging service), MMS(multimedia messaging service) 등), 소셜 네트워킹 애플리케이션(118(5)), 및 위치 애플리케이션(118(6))을 포함할 수 있다. 애플리케이션들(118)이 각종 상이한 타입들 및 인스턴스들의 애플리케이션들을 포함할 수 있음이 쉽사리 알 수 있다. 또한, 및/또는 대안으로, 애플리케이션들(118)은 네트워크(108)를 통해 데이터를 교환하기 위해 플랫폼-독립 프로토콜들 및 표준들을 통해 액세스하도록 구성될 수 있다. 애플리케이션들(118)은, 예를 들어, SOAP(simple object access protocol), HTTP(hypertext transfer protocol), XML(extensible markup language) 등의 표준화된 네트워크 프로토콜들을 통해 액세스되는 인터넷-호스트 모듈을 통해 제공될 수 있다.
추천 콘텐츠를 검색하기 위해, 동작 데이터(116)는 사용자 식별자(120)와 함께 콘텐츠 서비스(104)에 제공될 수 있다. 사용자 식별자(120)는 모바일 디바이스(102) 및/또는 모바일 디바이스의 사용자를 식별하는 방법을 제공할 수 있으며, 콘텐츠 서비스에 의해 수집된 추천 콘텐츠의 하나 이상의 배치(batch)들을 추적하는데 사용될 수 있다. 일 구현에서, 사용자 식별자(120)는 외부 서비스(예를 들어, 콘텐츠 서비스(104))에 송신되어 외부 서비스로부터 추천 콘텐츠를 검색하는데 사용될 수 있다. 사용자 식별자(120)는, 예를 들어, GUID, MAC 어드레스, 모바일 디바이스의 사용자에 의해 지정된 인증 식별자(예를 들어, 사용자 이름 및/또는 패스워드) 등의 각종 상이한 식별자들 중 하나 이상으로서 구성될 수 있다.
콘텐츠 서비스(104)는 모바일 디바이스, 예를 들어, 모바일 디바이스(102)의 사용자를 위한 추천 콘텐츠를 식별하는 각종 방법들로 구성될 수 있다. 콘텐츠 서비스(104)는 서버 및/또는 서버 그룹, PC에 호스트된 서비스, 웹 컴퓨팅 서비스 등을 포함할 수 있다. 일례의 구현에서, 콘텐츠 서비스(104)는 동작 데이터(116)를 수신할 수 있으며, 콘텐츠 서비스의 파트로서, 동작 상관 모듈(122)은 사용자 동작 데이터와 상관된 추천 콘텐츠를 식별하기 위해 동작 데이터를 처리할 수 있다. 예를 들어, 키워드 매칭, 방문 웹사이트들, 인스턴트 메시징 로그, 폰 콜 히스토리, 지리적 위치, 이메일 콘텐츠 등의 각종 상이한 상관 요인들이 고려될 수 있다. 추천 콘텐츠의 일례의 소스로서, 콘텐츠 리소스(124)는 검색 가능한 콘텐츠의 리포지터리(repository)로서 및/또는 하나 이상의 외부 콘텐츠 프로바이더들에 액세스하기 위한 툴로서 구성될 수 있다. 사용자 동작 데이터와 상관된 로케이팅된 콘텐츠(예를 들어, 추천 콘텐츠)는 추천 콘텐츠(126)로서 저장될 수 있으며, 하나 이상의 사용자들을 위한 추천 콘텐츠를 저장하고 하나 이상의 사용자들을 위한 추천 콘텐츠를 카탈로그화하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 추천 콘텐츠는 사용자 및/또는 모바일 디바이스의 검색을 위해 특정 식별자(예를 들어, 사용자 식별자(120))로 마크될 수 있다.
특정 사용자들 및/또는 디바이스들을 식별하는 것을 돕기 위해, 또한, 수집된 추천 콘텐츠를 추적하기 위해, 사용자 식별 데이터(128)가 콘텐츠 서비스(104)에 포함된다. 일례의 구현에서, 사용자 식별 데이터는 사용자 식별자들(예를 들어, 사용자 식별자(120))을 포함할 수 있는데, 그 중 하나 이상의 식별자들은 사용자를 위한 추천 콘텐츠와 특정 사용자를 연결하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 콘텐츠 서비스(104)는 모바일 디바이스(102)로부터 사용자 식별자(120)를 수신할 수 있으며, 사용자 식별자를 사용자 식별 데이터(128)의 파트로서 저장할 수 있다. 사용자 식별자는 검색되어 모바일 디바이스(102) 및/또는 모바일 디바이스의 사용자에게 추천 콘텐츠를 링크하는데 사용될 수 있다.
콘텐츠 서비스(104)에 의해 식별 및 수집된 추천 콘텐츠는 모바일 디바이스(102)에 송신될 수 있다. 모바일 디바이스(102)는, 예를 들어, 추천 콘텐츠를 사용자 인터페이스(130)에 포함시킴으로써 모바일 디바이스를 통해 사용자에게 추천 콘텐츠를 제공할 수 있다. 사용자 인터페이스(130)는, 예를 들어, 모바일 디바이스의 디스플레이 스크린에 디스플레이되도록 추천 콘텐츠의 알림을 제공함으로써, 모바일 디바이스(102)에서 추천 콘텐츠를 사용자에게 통보하도록 구성될 수 있다. 사용자 인터페이스(130)는 하나 이상의 애플리케이션들(118)과 연관되어 하나 이상의 애플리케이션들에 액세스 가능하다.
사용자-특정 파라미터들은 또한 소셜 네트워크(106)로부터 수집될 수 있으며, 모바일 디바이스(102)의 사용자와 통신하는 개인들 및/또는 개인 그룹들을 포함할 수 있다. 일부 구현들에서, 개인들 및/또는 개인 그룹들은, 소셜 네트워크(106)를 통해 사용자와 연관되기 때문에, 모바일 디바이스(102)의 사용자의 "동료들(associates)"로 간주될 수 있다. 동료는, 이메일, 인스턴트 메시징, 소셜 네트워킹 서비스 등을 포함해서, 하나 이상의 각종 상이한 방법들을 통해 모바일 디바이스(102)의 사용자와 통신할 수 있다. 더 상세히 후술되는 바와 같이, 하나 이상의 소셜 네트워크 동료들의 동작은 모바일 디바이스의 사용자를 위한 추천 콘텐츠를 식별하는데 사용될 수 있다.
네트워크(108)가 인터넷으로서 도시되었지만, 네트워크는 다양한 각종 구성들을 추정할 수 있다. 예를 들어, 네트워크(108)는 WAN(wide area network), LAN(local area network), 무선 네트워크, 공중 전화망, 인트라넷 등을 포함할 수 있다. 또한, 싱글 네트워크(108)가 도시되어 있지만, 네트워크(108)는 다수의 네트워크들을 포함하도록 구성될 수 있다.
일반적으로, 본 명세서에 기술된 기능들 중 임의의 기능은 소프트웨어, 펌웨어(예를 들어, 고정 로직 회로), 수동 프로세싱, 또는 이러한 구현들의 조합을 사용해서 구현될 수 있다. 본 명세서에 사용된 용어들 "모듈(module)", "기능(functionality)", 및 "로직(logic)"은 통상 소프트웨어, 펌웨어, 또는 소프트웨어 및 펌웨어의 조합을 나타낸다. 소프트웨어 구현의 경우에, 모듈, 기능, 또는 로직은 프로세서(예를 들어, 모바일 디바이스(102)의 프로세서(112))에서 실행될 때 특정 태스크들을 실행하는 프로그램 코드를 나타낸다. 프로그램 코드는 모바일 디바이스(102)의 메모리(110) 등의 하나 이상의 컴퓨터-판독 가능 메모리 디바이스들에 저장될 수 있다. 후술된 추천 모바일 콘텐츠 기술들의 피처들은 플랫폼-독립적이며, 본 기술들이 각종 프로세서들을 갖는 각종 상업 컴퓨팅 플랫폼들에서 구현될 수 있음을 의미한다.
일례의 프로시져들
이하의 설명은 상술된 시스템들 및 디바이스들을 사용해서 구현될 수 있는 추천 모바일 콘텐츠 기술들을 설명한다. 프로시져들 각각의 양상들은 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 그 조합으로 구현될 수 있다. 프로시져들은 하나 이상의 디바이스들에 의해 실행되는 오퍼레이션들을 나타내는 블록 집합으로서 도시되며 각각의 블록들에 의해 오퍼레이션들을 실행하기 위해 도시된 순서들로만 제한되지 않는다. 이하의 설명을 일부분들에서, 도 1의 환경(100)이 참조될 수 있다.
도 2는 사용자-특정 파라미터들이 모바일 디바이스 사용자에게 콘텐츠를 추천하는데 사용되는 일례의 구현의 프로시져(200)를 도시한다. 하나 이상의 사용자-특정 파라미터들은 모바일 디바이스에서 검출된다(블록(202)). 사용자-특정 파라미터들의 일례들은 상술되어 있다. 사용자-특정 파라미터들은 외부 리소스에 송신되어 추천 콘텐츠의 위치를 찾는데 사용된다(블록(204)). 외부 리소스의 일례는 콘텐츠 서비스(104)이다. 추천 콘텐츠의 알림이 사용자-특정 파라미터들을 적어도 일부 기반으로 해서 수신된다(블록(206)). 상술된 바와 같이, 알림은 사용자가 추천 콘텐츠에 액세스할 수 있게 해주는 하나 이상의 피처들(예를 들어, 하이퍼링크), 및/또는 추천 콘텐츠의 하나 이상의 인스턴스들(예를 들어, 웹 페이지)을 포함할 수 있다. 일례의 구현에서, 알림이 수신될 때, 알림은 모바일 디바이스에서(예를 들어, 디바이스의 웹브라우저 인터페이스에서) 사용자의 홈페이지로 자동으로 이주될 수 있다. 추천 콘텐츠의 하나 이상의 인스턴스들은 모바일 디바이스를 통해 액세스된다(블록(208)). 예를 들어, 모바일 디바이스 사용자는 추천 콘텐츠의 하나 이상의 인스턴스들을 호스트하는 웹 페이지 또는 다른 리소스에 네비게이트하도록 알림에 포함된 하이퍼링크를 선택할 수 있다.
도 3은 사용자 동작 데이터를 기반으로 식별되는 추천 콘텐츠를 사용자가 통보 받는 일례의 구현의 프로시져(300)를 도시한다. 사용자 동작은 모바일 디바이스에서 검출된다(블록(302)). 예를 들어, 동작 모듈(114)은 모바일 디바이스에서 사용자 동작의 하나 이상의 양상들을 자동으로 검출할 수 있다. 본 일례를 위해, 사용자는 원예와 관련해서 검색을 수회 실행하고 수개의 원예 관련 웹사이트들을 네비게이트한다. 원예 관련 검색 용어들(예를 들어, "진달래속 식물" 및 "가지치기") 및 웹사이트들(예를 들어, "www.rhododentron.org")은 사용자 동작으로서 검출된다. 사용자 동작은 사용자 동작 데이터로서 로그된다(블록(304)). 예를 들어, 동작 모듈(114)에 의해 검출되는 동작은 동작 데이터(116)의 파트로서 로그될 수 있다.
동작 데이터 로그는 외부 리소스에 송신된다(블록(306)). 계속해서 본 일례에서, 원예 관련 동작 데이터는 콘텐츠 서비스(104)에 송신될 수 있다. 추천 콘텐츠의 알림은 사용자 동작 데이터를 적어도 일부 기반으로 수신된다(블록(308)). 본 일례에서, 원예 관련 웹사이트들로의 수개의 링크들이 모바일 디바이스에 송신될 수 있다. 추천 콘텐츠의 하나 이상의 인스턴스들은 모바일 디바이스를 통해 액세스된다(블록(310)). 예를 들어, 사용자는 원예 관련 웹 링크들 중 하나를 선택할 수 있으며, 응답해서, 모바일 디바이스에서 실행중인 웹 브라우저는 링크에 의해 식별된 웹사이트에 브라우즈한다.
추천 콘텐츠의 알림을 제공하는 대안으로, 및/또는 또한, 웹 페이지, 스트리밍 비디오 및/또는 오디오 등의 추천 콘텐츠의 인스턴스들이 모바일 디바이스에 제공될 수 있다. 본 일례에서, 사용자의 웹 브라우저 인터페이스 내의 윈도는 모바일 디바이스의 위치에 근거리인 식물 묘목장에서 판매를 위한 상업 광고를 포함하는 스트리밍 비디오를 디스플레이할 수 있다.
도 4는 사용자 동작 데이터가 추천 콘텐츠를 식별하는데 사용되는 일례의 구현의 프로시져(400)를 도시한다. 사용자 동작 데이터가 수신된다(블록(402)). 도 3에서 상술된 일례의 시나리오를 사용해서, 사용자 동작 데이터는 원예 관련 검색 용어들 및 사용자가 네비게이트하는 원예 웹사이트들을 포함한다. 예를 들어, 동작 데이터(116)는 원예 관련 동작 데이터를 포함할 수 있으며 콘텐츠 서비스(104)에서 수신될 수 있다. 사용자 동작 데이터와 상관된 콘텐츠가 식별된다(블록(404)). 본 일례에서, 원예 관련 웹사이트들 및/또는 원예 관련 상인을 위한 광고에 대한 링크들이 식별된다. 일례의 구현에서, 동작 상관 모듈(122)은 동작 데이터를 처리하며 (예를 들어, 콘텐츠 리소스(124))로부터) 모바일 디바이스 사용자에게 추천될 수 있는 콘텐츠를 식별한다. 추천 콘텐츠를 식별할 때, 사용자가 이미 열중한 콘텐츠(예를 들어, 사용자가 본 웹사이트들)는 추천 콘텐츠로부터 제외될 수 있으며, 따라서, 추천 콘텐츠는 사용자가 이미 열중하지 않은 콘텐츠를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 브라우징 히스토리가 추천 콘텐츠로부터 이미 열중한 콘텐츠를 필터링하는데 사용될 수 있어서, 사용자는 상기 콘텐츠를 통보받지 않는다. 추천 콘텐츠의 알림은 사용자의 모바일 디바이스에 의해 수신되도록 송신된다(블록(406)). 계속해서 원예 관련 일례에서, 알림은 원예 관련 웹사이트들 및/또는 원예 관련 콘텐츠의 인스턴스, 예를 들어, 상술된 스트리밍 비디오에 대한 링크들을 포함할 수 있다.
도 5는 위치 정보가 추천 콘텐츠를 식별하는데 사용되는 일례의 구현의 프로시져(500)를 도시한다. 모바일 디바이스의 위치가 수신된다(블록(502)). 일례의 구현에서, 위치 애플리케이션(118(6))은 하나 이상의 적합한 기술들을 통해 모바일 디바이스의 위치를 결정하고 위치를 콘텐츠 서비스(104)에 송신한다. 적합한 위치-결정 기술들의 일례들은 GPS(global positioning system), 셀 폰 타워 삼각 측량법 등을 포함한다. 일례의 구현에서, 사용자는 위치 정보(예를 들어, 도시, 주, GPS 좌표들 등)를 모바일 디바이스에 입력할 수 있다. 본 일례를 위해, 모바일 디바이스를 사용중인 사용자는 워싱톤주 시애틀의 발라드 지역(the Ballard district)에 위치한다. 본 위치의 표시는 콘텐츠 서비스에서 수신된다.
사용자 동작 데이터 및 모바일 디바이스의 위치와 상관되는 위치 관련 콘텐츠가 식별된다(블록(504)). 예를 들어, 동작 상관 모듈(122)은 동작 데이터 및 위치 데이터를 처리해서 상기 데이터 모두와 상관되는 추천 콘텐츠를 식별할 수 있다. 계속해서 가장 최근 일례에서, 사용자가 종종 스포츠 관련 콘텐츠를 선택한다고 모바일 디바이스의 사용자 동작 데이터가 나타낸다고 상상해 보라. 추천 콘텐츠는 스포츠 이벤트들이 텔레비전 방송되고 발라드 지역의 특정 근접 지역(예를 들어, 1 마일) 내에 있는 식당에 대한 정보(예를 들어, 광고)를 포함할 수 있다. 따라서, 본 명세서에 설명된 기술들은 모바일 디바이스의 특정 근접 지역 내에 있으며 모바일 디바이스의 사용자 동작(예를 들어, 하나 이상의 사용자 선호도들)과 상관되는 비즈니스들, 서비스들, 및/또는 다른 엔티티들의 위치를 정하는데 사용될 수 있다. 본 기술들은 디폴트 거리 세팅 등의 선정된 근접성을 사용할 수 있으며, 사용자는 위치 관련 추천 콘텐츠를 식별하는데 사용되는 근접성 세팅을 지시할 수 있다. 위치 관련 추천 콘텐츠의 알림은 모바일 디바이스에 의해 수신되도록 송신된다(블록(506)). 본 일례에서, 알림은 발라드 지역의 스포츠 술집에 대한 광고 및/또는 다른 정보를 포함할 수 있다.
도 6은 소셜 네트워크 데이터가 모바일 디바이스 사용자를 위한 추천 콘텐츠를 식별하는데 사용되는 일례의 구현의 프로시져(600)를 도시한다. 소셜 네트워크 데이터가 수집된다(블록(602)). 예를 들어, 소셜 네트워크의 사용자의 동료들 중 한명 이상의 동료들의 동작이 검출될 수 있다. 소셜 네트워크의 사용자의 동료의 동작은 동료가 방문한 웹사이트들, 동료가 송신 및 수신한 이메일들 및/또는 인스턴트 메시지들의 콘텐츠, 동료가 실행한 검색들 등을 포함할 수 있다. 일례로서, 사용자의 소셜 네트워크의 파트인 친구는 산악 바이킹 웹사이트들에 대한 수개의 링크들을 사용자와 공유한다. 공유된 링크들은 (예를 들어, 동작 모듈(114)에 의해) 검출되고 소셜 네트워크 데이터로서 로그된다.
소셜 네트워크 데이터와 상관된 추천 콘텐츠가 식별된다(블록(604)). 가장 최근 일례에서, 콘텐츠 서비스(104)는 산악 바이킹과 상관된 추천 콘텐츠의 위치를 정할 수 있다. 소셜 네트워크 관련 추천 콘텐츠의 알림은 모바일 디바이스에 의해 수신되도록 송신된다(블록(606)). 계속해서 본 일례에서, 산악 바이킹 웹사이트들에 대한 수개의 링크들은, 사용자의 거주지에 근거리인 자전거 샵에서 판매를 기술하는 스트리밍 오디오와 함께, 사용자의 모바일 디바이스에 송신될 수 있다.
소셜 네트워크 데이터는 또한 사용자가 다른 사람들, 예를 들어, 가족, 친구, 및/또는 소셜 네트워크의 파트로서의 사용자 동료와 함께 참여할 수 있는 추천 활동들을 식별하는데 사용될 수 있다. 추천 활동은 사용자의 일정표, 예를 들어, 사용자의 모바일 디바이스에 표시된 일정표 항목 등과 상관될 수 있다. 일례의 구현 시나리오에서, 소셜 네트워크 데이터는 사용자의 배우자가 특히 열대 식물에 관심이 있음을 나타낸다. 이러한 정보를 기반으로, 사용자의 모바일 디바이스는 사용자의 거주지에 근거리인 장소에서 다가오는 날짜 및 시간에 열대 식물 쇼가 개최된다는 정보를 수신한다. 모바일 디바이스는 모바일 디바이스에서 사용자의 일정표를 체크해서, 열대 식물 쇼를 위한 특정 날짜 및 시간에 다른 이벤트들이 이미 스케쥴 잡혀 있는지를 결정한다. 예를 들어, 동작 모듈(114)은 모바일 디바이스(102)에 상주하는 일정표 애플리케이션에 질의해서, 이러한 임의의 이벤트들이 스케쥴 잡혀 있는지를 결정할 수 있다. 사용자는 그 후 열대 식물 쇼를 통보 받으며, 사용자의 일정표가 사용자가 쇼에 참석할 개방된 시간 슬롯을 갖는다고 나타내면, 사용자는 이러한 사실을 통보 받는다. 사용자가 개방된 시간 슬롯을 갖지 않으면, 사용자는 사용자가 열대 식물 쇼에 참석할 수 있도록 겹치는 일정 이벤트를 취소하거나 다시 스케쥴 잡기를 희망하는지를 (예를 들어, 모바일 디바이스에서 제시한 질의를 통해) 질문받을 수 있다.
사용자의 소셜 네트워크의 파트인 다른 사람들도 또한 추천 활동을 통보받을 수 있다. 본 일례에서, 사용자의 배우자는 열대 식물 쇼를 통보 받는다. 통보에 응답해서, 사용자의 배우자는 배우자가 쇼에 참석하는데 관심이 있는지의 여부를 나타낸다. 이러한 표시는 사용자에게 제공될 수 있다. 사용자의 배우자가 열대 식물 쇼에 참석하는데 관심이 있다고 나타내면, 사용자의 일정표는 자동으로 갱신되어서 쇼와 연관된 이벤트를 생성할 수 있다.
사용자의 일정표의 하나 이상의 이벤트들이 또한 추천 활동을 식별하는 기준으로서 사용될 수 있다. 일례의 구현 시나리오에서, 사용자의 모바일 디바이스의 사용자의 일정표는 "피아와의 저녁 식사"라고 표시된 이벤트를 갖는다. 이러한 정보를 기반으로, 사용자 및/또는 한 명 이상의 사용자의 소셜 네트워크 동료들, 예를 들어, 피아에게 흥미로울 수 있는 사용자에게 근거리인 식당들에 대한 정보를 포함하는 정보가 검색된다. 예를 들어, 근거리 식당은 사용자의 저녁 이벤트의 날짜 및 시간과 오버랩되는 특정 디너 스페셜을 가질 수 있다. 사용자는 디너 스페셜을 통보 받으며, 본 일례에서, 피아도 또한 디너 스페셜을 통보 받는다. 따라서, 본 명세서에 설명된 기술들은 광범위한 사용자-특정 및 소셜 네트워크 기반 상호 작용들 및 정보에 대응하는 추천 활동 등의 추천 콘텐츠를 제공하도록 구현될 수 있다.
일례의 사용자 인터페이스
도 7은 모바일 디바이스에서 디스플레이될 수 있으며 모바일 디바이스의 사용자에게 추천 콘텐츠를 통보하도록 구성될 수 있는 사용자 인터페이스(702)의 일례의 구현을 도시한다(700). 사용자 인터페이스(702)는 환경(100)의 설명에서 상술된 사용자 인터페이스(130)의 일례를 도시한다. 사용자 인터페이스(702)는 웹 브라우저(118(1)) 등의 각종 상이한 애플리케이션들 및/또는 유틸리티들 중 하나 이상과 연관될 수 있다. 일례의 구현에서, 사용자 인터페이스(702)는 사용자가 웹 브라우저 등의 애플리케이션을 오픈할 때 자동으로 디스플레이되는 사용자의 홈페이지의 일례를 포함할 수 있다. 사용자 인터페이스(702)는 사용자가 하나 이상의 검색 용어들을 기반으로 검색을 실행할 수 있도록 구성된 검색 바(704)를 포함한다. 검색 바(704)는 검색 애플리케이션(118(2)) 등의 임의의 적합한 애플리케이션 또는 유틸리티와 연관될 수 있으며, 사용자가 인터넷, 모바일 디바이스(102) 등의 각종 상이한 정보 소스들을 검색할 수 있게 해줄 수 있다. 일례의 구현에서, 검색 바(704)를 통해 입력된 검색 용어들은 검출되어 추천 콘텐츠의 위치를 찾는데 사용될 수 있다.
사용자 인터페이스(702)는 또한 주요 윈도(706) 및 추천 콘텐츠 윈도(708)를 포함한다. 주요 윈도(706)는, 사용자가 네비게이트하는 사용자의 홈페이지 및/또는 웹 페이지 등의, 사용자가 선택한 콘텐츠를 디스플레이하도록 구성될 수 있다. 추천 콘텐츠 윈도(708)는 추천 콘텐츠의 알림을 포함하도록 구성될 수 있다. 상술된 바와 같이, 알림은 사용자가 추천 콘텐츠를 네비게이트할 수 있게 해주는 선택 가능한 피처들(예를 들어, 하이퍼링크)을 포함할 수 있다. 알림은 또한, 예를 들어, 웹 페이지, 비디오 콘텐츠, 오디오 콘텐츠 등의 추천 콘텐츠의 하나 이상의 인스턴스들을 포함할 수 있다. 본 특정 일례에서, 추천 콘텐츠 윈도(708)는 사용자 동작 데이터 및/또는 임의의 다른 적합한 사용자-특정 파라미터(들)를 기반으로 검색되는 광고들을 디스플레이할 수 있는 추천 광고 윈도(710)를 포함한다. 사용자 인터페이스(702)가 추천 콘텐츠를 개별적인 윈도(예를 들어, 추천 콘텐츠 윈도(708))에서 제공하는 것으로 도시되어 있지만, 이는 오직 일례로만 의도된 것이다. 추천 콘텐츠는 각종 문맥들 및 방식들로 제공될 수 있으며, 추천 콘텐츠가 모바일 디바이스에서 사용자의 경험을 투과하도록 제시될 수 있다. 예를 들어, 추천 링크들 및 광고들은 모바일 디바이스에서 다른 콘텐츠 사이 사이에 제공될 수 있다.
사용자 관련 모바일 콘텐츠 기술들의 특정 양상들이 콘텐츠 서비스(104)에 의해 검색된 콘텐츠와 관련해서 기술되었지만, 본 기술들은 각종 세팅들에서 콘텐츠를 검색하는데 사용될 수 있다고 생각된다. 예를 들어, 사용자 관련 모바일 콘텐츠 기술들은, 사용자의 소셜 네트워크의 동료, 웹사이트들 등의 콘텐츠 리소스로부터 직접 모바일 디바이스가 콘텐츠를 검색할 수 있게 해주도록 구현될 수 있다. 각종 다른 일례들도 또한 예상된다.
결론
사용자-적응 추천 모바일 콘텐츠 기술들이 구조적 피처들 및/또는 방법론적 액션들에 특정한 언어로 기술되었지만, 첨부된 청구항들은 기술된 특정 피처들 또는 액션들로만 제한되지 않음을 알 것이다. 오히려, 특정 피처들 및 액션들은 주제 기반 콘텐츠 상호 작용 기술들을 구현하는 일례의 형태들로서 기술된다.

Claims (13)

  1. 모바일 디바이스에서 사용자의 동작과 연관된 사용자 동작 데이터를 수신하는 단계(402) - 상기 사용자 동작 데이터는 상기 모바일 디바이스에서 자동으로 검출됨 -;
    상기 사용자 동작 데이터와 상관되는 추천 콘텐츠를 식별하는 단계(404); 및
    상기 모바일 디바이스에 의해 수신되도록 알림을 송신하는 단계(406)
    를 포함하고,
    상기 알림은 상기 모바일 디바이스에서 사용자의 홈페이지에 디스플레이되고 사용자가 상기 알림의 하나 이상의 피처(feature)를 사용해서 상기 추천 콘텐츠에 액세스할 수 있도록 구성되는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 사용자 동작 데이터는
    상기 사용자가 네비게이트(navigate)한 하나 이상의 웹사이트;
    상기 사용자에 의해 송신된 하나 이상의 메시지의 콘텐츠; 또는
    검색을 수행하기 위해 상기 사용자에 의해 제공된 검색 용어들
    중 하나 이상을 포함하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 알림은 상기 추천 콘텐츠의 하나 이상의 인스턴스에 액세스하도록 선택 가능한 하나 이상의 하이퍼링크를 포함하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 알림은 상기 추천 콘텐츠의 하나 이상의 인스턴스를 포함하는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 추천 콘텐츠는 광고를 포함하는 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 추천 콘텐츠는 특정 시각(time-of-day)과 상관되는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 추천 콘텐츠를 식별하는 단계는 상기 사용자의 지리적 위치에 상관되는 추천 콘텐츠를 식별하는 단계를 포함하는 방법.
  8. 명령어들을 포함하는 하나 이상의 컴퓨터-판독 가능 매체(110)로서,
    상기 명령어들은
    모바일 디바이스의 사용자와 연관된 소셜 네트워크 데이터를 수집하고(602) - 상기 소셜 네트워크 데이터는 소셜 네트워크를 통해 상기 사용자와 통신하는 한 명 이상의 사용자 동료(user associate)의 동작에 적어도 부분적으로 기초함 -,
    상기 소셜 네트워크 데이터와 상관되는 추천 콘텐츠를 식별하며(604),
    상기 모바일 디바이스에 의해 수신되도록 알림을 송신(606)하도록 - 상기 알림은 상기 추천 콘텐츠의 적어도 일부에 액세스하도록 선택 가능한 하나 이상의 양상(aspect)을 포함함 -
    실행 가능한 하나 이상의 컴퓨터-판독 가능 매체.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 알림은 상기 모바일 디바이스의 홈페이지에서 자동으로 디스플레이되도록 구성되는 하나 이상의 컴퓨터-판독 가능 매체.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 소셜 네트워크 데이터는,
    사용자 동료가 네비게이트하는 하나 이상의 웹사이트;
    상기 사용자 동료에 의해 상기 모바일 디바이스의 사용자에게 송신된 하나 이상의 이메일의 콘텐츠; 또는
    검색을 수행하기 위해 상기 사용자 동료에 의해 제공된 하나 이상의 검색 용어
    중 하나 이상을 포함하는 하나 이상의 컴퓨터-판독 가능 매체.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 추천 콘텐츠는 특정 시각과 관련되고 상기 소셜 네트워크를 통해 상기 사용자와 통신하는 상기 사용자 동료 중 한 명 이상의 동료와 함께 상기 사용자가 참여할 수 있는 활동을 포함하는 하나 이상의 컴퓨터-판독 가능 매체.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 추천 콘텐츠는 상기 모바일 디바이스의 상기 사용자의 위치와 상관되는 하나 이상의 컴퓨터-판독 가능 매체.
  13. 제8항에 있어서,
    상기 알림은 상기 추천 콘텐츠의 하나 이상의 인스턴스를 포함하는 하나 이상의 컴퓨터-판독 가능 매체.
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