(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも部分的にデータ処理システムによって実現される方法であって、前記方法は、ユーザ・プロファイルを生成し、
特定のユーザに関連付けられた複数のディジタル画像レコードからの画像コンテンツの解析に基づいて１つ又は複数の傾向を識別する工程であって、各傾向が、複数のディジタル画像レコードの画像コンテンツにおける特徴及び属性の共通性を表している当該工程と、
識別された各傾向に関し、前記各ディジタル画像レコードに関連するイベントメタデータ又は位置メタデータの少なくとも一部に基づき、前記複数のディジタル画像レコードを複数の傾向グループ（群）に分ける工程と、
少なくとも前記傾向グループの解析に基づいて、複数の前記特定のユーザの関心事を識別する工程と、
前記特定のユーザの関心事のそれぞれに対する関心レベルを、閾値を超える複数のディジタル画像レコードを有する前記特定のユーザの関心事に関連する傾向グループを識別することによって決定する工程と、
少なくとも前記特定のユーザの関心事及び関連する関心レベルに基づいて、前記特定のユーザのプロファイルを生成する工程と、
前記特定のユーザのプロファイルを、プロセッサ・アクセス可能なメモリ・システムに記憶する工程と
を含む方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法であって、少なくとも前記傾向グループの解析に基づいて前記特定のユーザの選好を識別する工程を更に含み、前記特定のユーザの選好は、前記特定のユーザの関心事のうちの少なくとも２つを関係付け、前記特定のユーザのプロファイルは、少なくとも前記特定のユーザの選好に基づいて更に生成又は更新される方法。
【請求項３】
請求項１記載の方法であって、前記特定のユーザの関心事の少なくとも１つは、少なくとも、前記識別された傾向グループのうちの少なくとも２つの解析に基づいて識別される方法。
【請求項４】
請求項１記載の方法であって、前記複数のディジタル画像レコードを複数の傾向グループに分ける工程は、前記複数のディジタル画像レコードからの時間メタデータに基づいて前記複数のディジタル画像レコードを分ける方法。
【請求項５】
請求項１記載の方法であって、１以上の傾向グループを識別することは、共通性閾値を満たす１以上の傾向を識別することを含む方法。
【請求項６】
請求項５記載の方法であって、前記共通性閾値を満たす１以上の傾向を識別することは、前記１以上の傾向のそれぞれに関連する複数のディジタル画像レコードの数が所定の値を超えることを判定することを含む方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般に、ユーザに関連付けられたディジタル画像レコードからの情報を使用してユーザの関心を識別することに関する。
【背景技術】
【０００２】
当該技術分野において周知のターゲット・マーケティングは、効果的に「事前スクリーニング」されている視聴者に対する特別の訴求を有し得る製品を小売業者が提示することを可能にする。すなわち、ターゲット・マーケティングは、特定の製品及びサービスにおいて高い関心レベルを有する可能性が高い「事前スクリーニングされた」消費者を識別することを目的とする。
【０００３】
「事前スクリーニングされた」消費者を識別する１つのやり方は、「ユーザ・プロファイル」の使用によって行われる。本明細書及び特許請求の範囲記載の「ユーザ・プロファイル」の句は、収集物の形態、又はそれが記憶されたやり方にかかわらず、関連付けられたユーザの関心を示す情報の収集物を表す。ユーザ・プロファイルは、特定の消費者と関連付けられ得、例えば、特定の消費者がハイキングを好むということを示し得る。よって、ユーザ・プロファイルは、ハイキング商品に関する来るセールに関する、特定の消費者向けの広告を生成するために、ターゲット・マーケティング担当者によって使用することができる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ターゲット・マーケッティングの効果が、前述のユーザ・プロファイルにおいて確保された情報の品質及び数量に依存するということが認識される。よって、ユーザ・プロファイルを生成するための更なる手法又は改善された手法に対する必要性が現在、存在している。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の種々の実施例による、ユーザ・プロファイルを生成するためのシステム及び方法により、上記課題が解決され、当該技術分野において技術的解決策が実現される。
【０００６】
本発明の実施例では、１つ又は複数の傾向が、少なくとも、ユーザに関連付けられた複数のディジタル画像レコードからの画像コンテンツの解析に基づいて識別される。ディジタル画像レコードからの画像コンテンツを解析し、特に、前述の画像コンテンツからの傾向を識別することにより、ユーザ・プロファイルに組み入れることができるユーザについての価値のある情報が提供される。画像コンテンツの解析は、例えば、シーン分類処理、顔検出処理、対象検出処理、オーディオ解析処理、画像からテキストを抽出する処理、又はイベント・クラスタリング処理（これらは全て当該技術分野において既知である）を含み得る。
【０００７】
傾向の一例は、イベントを捕捉したとみなされる複数のディジタル画像レコードに関する。例えば、複数のディジタル画像レコードの解析は、それらのうちのいくつかが特定の誕生日パーティーを捕捉したことを示し得る。この例では、傾向は、誕生日を捕捉したとみなされるいくつかの画像レコードに関する。傾向の他の例は、再生起イベント、同じ対象を捕捉しているか、又は同じ場所で取得されたとみなされる複数のディジタル画像レコードに関する。よって、本明細書及び特許請求の範囲記載の「傾向」は、複数のディジタル画像レコード間の共通性に関するということが分かり得る。さもなければ、本発明は、識別された傾向のタイプに限定されるものでない。
【０００８】
傾向を識別すると、複数のユーザ関心事を、少なくとも、傾向の解析に基づいて識別することができる。ユーザ関心事の例には、個人、活動、場所、又はそれらの組合せであり得る対象がある。ユーザに関連付けられたユーザ・プロファイルは、少なくとも、ユーザ関心事に基づいて生成することができる。ユーザ・プロファイルを生成する意味合いで本明細書及び特許請求の範囲に記載の「生成」の語は、新たなユーザ・プロファイルの生成、又は既存のユーザ・プロファイルの更新を含むことが意図されている。生成されたユーザ・プロファイルは、プロセッサ・アクセス可能なメモリ・システムに記憶することができる。
【０００９】
本発明の一部の実施例によれば、少なくとも、識別された傾向の解析に基づいて、ユーザ選好を識別することができる。この点で、ユーザ・プロファイルは更に、少なくとも、ユーザ選好に基づいて生成することができる。ユーザ選好は、関心事のうちの少なくとも２つを併せて関係付けることができる。例えば、ユーザのディジタル画像レコードの解析は、２つのユーザ関心事（すなわち、スキー、及び特定の個人）を表し得る。ディジタル画像レコードの解析は、スキー活動を捕捉したディジタル画像が特定の個人も捕捉したということを明らかにし得る。よって、特定の個人にスキーを関係付けるユーザ選好を識別することができる。これは、特定の個人とのスキーをユーザが好むという推論につながり得る。
【００１０】
本発明の一部の実施例によれば、少なくとも、傾向の解析に基づいてユーザ関心事の少なくとも一部について、関心レベルが生成される。この点で、ユーザ・プロファイルは更に、少なくとも、関心レベルに基づいて生成することができる。関心レベルの例は、特定のユーザ関心事又はユーザ関心事の群とユーザが有する親近性の量の表示である。よって、前述の関心レベルは、１つのユーザ関心事よりも別のものをユーザが好むということを判定するために使用することができる。
【００１１】
本発明の特定の実施例では、ユーザ関心事に関連した勧誘を、少なくとも、ユーザ・プロファイルの解析に基づいてユーザに向けて生成することができる。前述の勧誘は、プロセッサ・アクセス可能なメモリ・システムに記憶することができる。勧誘の例には、広告がある。詳述すれば、ユーザ関心事がビーチであるものとする。勧誘は、ユーザに向けて生成されたビーチウェアの広告であり得る。これは、ユーザ関心事（この場合、ビーチ）に関連している。
【００１２】
上記実施例に加えて、更なる実施例は、添付図面を参照することにより、かつ、以下の詳細な説明を検討することによって明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施例による、ユーザ・プロファイルを生成するシステムを示す図である。
【図２】本発明の種々の実施例による、ユーザ・プロファイル生成の方法を示す図である。
【図３】本発明の一実施例におけるデータ構造として形成されたユーザ・プロファイルを示す概略図である。
【図４】本発明の実施例による、データ構造として形成された別のユーザ・プロファイルを示す概略図である。
【図５】本発明の種々の実施例による、傾向情報、ユーザ関心事、及びユーザ選好をどのようにしてディジタル画像レコードから得ることが可能であるかを示す概略図である。
【図６】傾向が基づく共通性のインスタンスの数が関心レベルの判定において考慮される実施例を示す図である。
【図７】傾向が基づく共通性のインスタンスの数が関心レベルの判定において考慮される実施例を示す図である。
【図８】傾向が基づく共通性のインスタンスの数が関心レベルの判定において考慮される実施例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本発明は、添付図面に関して検討される、以下に提示する例示的な実施例の詳細な説明から容易に理解されるであろう。
【００１５】
添付図面は、本発明の概念を例証する目的のためであり、一律の縮尺に従って描かれていないことがあり得る。
【実施例】
【００１６】
本発明の実施例では、１つ又は複数の傾向が、少なくとも、ユーザに関連付けられた複数のディジタル画像レコードからの画像コンテンツの解析に基づいて識別される。傾向はそれぞれ、複数のディジタル画像レコード間の共通性を表し、前述の共通性から推測又は導出される。ディジタル画像レコードからの画像コンテンツを解析し、特に、前述の画像コンテンツからの傾向を識別することにより、ユーザについての価値のある情報が提供される。よって、前述の情報は効果的には、後に、ターゲット・マーケティングに使用することができるユーザ・プロファイルに組み入れることができる。
【００１７】
本明細書及び特許請求の範囲記載の「ディジタル画像レコード」という句は、ディジタル静止画像及びディジタル・ビデオを含むことを意図している。更に、別途明示されていない限り、又は前後関係によって必要でない限り、「ｏｒ」の語は、本明細書及び特許請求の範囲において、非排他的に使用される。更に、本明細書及び特許請求の範囲記載の機能は、「ソフトウェア」又は「ソフトウェア・プログラム」として実現することができる。しかし、前述のソフトウェアの同等の機能は、ハードウェアにおいて容易に実行することも可能であるということを当業者は認識するであろう。
【００１８】
図１は、本発明の実施例による、ユーザ・プロファイルを生成するシステム２２を示す。システム２２は、データ処理システム２６と、周辺装置システム３０と、ユーザ・インタフェース・システム２８と、プロセッサ・アクセス可能なメモリ・システム２４とを含む。プロセッサ・アクセス可能なメモリ・システム２４、周辺装置システム３０、及びユーザ・インタフェース・システム２８は、通信するよう、データ処理システム２６に接続される。データ処理システム２６は、本明細書及び特許請求の範囲記載の図２の例示的な処理を含む、本発明の種々の実施例の処理を実現する１つ又は複数のデータ処理装置を含む。  
「データ処理装置」又は「データ・プロセッサ」の句は、何れかのデータ処理装置（中央処理装置（「ＣＰＵ」）、デスクトップ・コンピュータ、ラップトップ・コンピュータ、汎用コンピュータ、携帯情報端末、ブラックベリー（商標）、ディジタル・カメラ、携帯電話機、又は、電気構成部分、機械構成部分、光構成部分、生体構成部分等で実現されるか否かにかかわらず、データを処理し、管理し、若しくは扱うための何れかの他の装置）を含むことを意図している。
【００１９】
プロセッサ・アクセス可能なメモリ・システム２４は、本明細書及び特許請求の範囲記載の図２の例示的な処理を含む、本発明の種々の実施例の処理を実行するために必要な情報を含む、情報を記憶するよう構成された１つ又は複数のプロセッサ・アクセス可能なメモリを含む。プロセッサ・アクセス可能なメモリ・システム２４は、通信するよう、複数のコンピュータ及び／又は装置を介してデータ処理システム２６に接続された複数のプロセッサ・アクセス可能なメモリを含む分散型プロセッサ・アクセス可能なメモリ・システムであり得る。一方、プロセッサ・アクセス可能なメモリ・システム２４は、分散型プロセッサ・アクセス可能なメモリ・システムでなくてもよく、よって、単一のデータ・プロセッサ又は装置内に配置された１つ又は複数のプロセッサ・アクセス可能なメモリを含み得る。
【００２０】
「プロセッサ・アクセス可能なメモリ」の句は、限定列挙でないが、フロッピー・ディスク（登録商標）、ハード・ディスク、コンパクト・ディスク、ＤＶＤ、フラッシュ・メモリ、ＲＯＭやＲＡＭを含む、揮発性又は不揮発性、電気的、磁気的、光学的、又はその他の何れかのプロセッサ・アクセス可能なデータ記憶装置を含むことを意図している。
【００２１】
「通信するよう接続された」の句は、データを通信することができる装置、データ・プロセッサ、又はプログラム間での、有線又は無線の何れかのタイプの接続を含むことを意図している。更に、「通信するよう接続された」の句は、単一のデータ・プロセッサ内の装置又はプログラム間の接続、別々のデータ・プロセッサに配置された装置又はプログラム間の接続、及び、データ・プロセッサに全く配置されていない装置間の接続を含むことを意図している。この点で、プロセッサ・アクセス可能なメモリ・システム２４はデータ処理システム２６と別個に示すが、プロセッサ・アクセス可能なメモリ・システム２４が、データ処理システム２６内で完全に又は部分的に記憶することができるということを当業者は認識するであろう。更にこの点で、周辺装置システム３０及びユーザ・インタフェース・システム２８はデータ処理システム２６と別個に示しており、前述のシステムのうちの一方又は両方をデータ処理システム２６内に完全に、又は部分的に記憶することができるということを当業者は認識するであろう。
【００２２】
周辺装置システム３０は、ディジタル画像レコードをデータ処理システム２６に供給するよう構成された１つ又は複数の装置を含み得る。例えば、周辺装置システム３０は、ディジタル・ビデオ・カメラ、携帯電話機、通常のディジタル・カメラ、又は他のコンピュータを含み得る。周辺装置システム３０における装置からディジタル画像レコードを受信すると、データ処理システム２６は、前述のディジタル画像レコードをプロセッサ・アクセス可能なメモリ・システム２４に記憶することができる。
【００２３】
ユーザ・インタフェース・システム２８は、データがデータ処理システム２６に入力されるマウス、キーボード、別のコンピュータ、又は何れかの装置若しくは装置の組合せを含み得る。この点で、周辺装置システム３０は、ユーザ・インタフェース・システム２８と別個に示されているが、ユーザ・インタフェース２８の一部として含まれ得る。
【００２４】
ユーザ・インタフェース・システム２８は、表示システム、プロセッサ・アクセス可能なメモリ、表示装置、及びプロセッサ・アクセス可能なメモリ、又はデータ処理システム２６により、データが出力される何れかの装置又は装置の組合せも含み得る。この点で、ユーザ・インタフェース・システム２８がプロセッサ・アクセス可能なメモリを含む場合、ユーザ・インタフェース・システム２８及びプロセッサ・アクセス可能なメモリ・システム２４を図１に別個に示しているが、プロセッサ・アクセス可能なメモリ・システム２４の一部であり得る。
【００２５】
プロセッサ・アクセス可能なメモリ・システム２４内のディジタル画像レコード収集物に記憶された画像レコードは、可変メタデータ量に関連付け得る。前述の画像メタデータは、画像コンテンツについて得られた情報、及び画像が捕捉された条件に関する種々の意味論的情報及び構造的情報を含み得る。例証として、ディジタル画像レコードのメタデータは、画像捕捉の日時、捕捉の場所（例えば、全地球測位衛星（ＧＰＳ）によって供給される）、カメラの所有者、カメラのタイプ、画像の分解能、画像の操作者又は観測者からのコメント、及び、例えば、画像の主題を識別する情報を含む画像コンテンツ自体から得られる種々のデータを含み得る。ディジタル画像レコードのメタデータとして得られ、記憶される意味論的情報は、対象認識又は顔認識を提供する種々のソフトウェア・アプリケーションなどの、当該技術分野において知られている画像解析ツールからのデータを含む、画像内の対象から得られる種々の情報を含み得る。ディジタル画像レコードの意味論的情報は、ビーチのシーン、雪のシーン、屋外シーン、屋内シーン、及び多くの他のタイプのシーンを判定するために使用される通常のシーンの分類子から得ることも可能である。同様に、マテリアル分類子は、岩、砂、金属、ガラス、木や多くの他のタイプのマテリアルなどのマテリアルの存在を分類するためのディジタル画像レコードの意味論的情報を生成する。
【００２６】
図２を参照すれば、本発明の種々の実施例による、ディジタル画像レコード収集物１０からユーザ・プロファイル２０を生成する方法の論理フロー図が表される。傾向識別工程１２は、ディジタル画像レコード収集物１０から１つ又は複数の傾向を識別するよう実行される。ユーザ関心事は工程１４で、少なくとも、工程１２で識別された傾向の解析に基づいて識別される。任意的には、工程１４で、ユーザ関心事に加えて、関心レベルを、少なくとも、工程１２で識別された傾向の解析に基づいて生成することができる。関心レベルは、ユーザ関心事についてユーザが有する親近性のレベルを示し得る。任意の工程１５では、ユーザ選好が、少なくとも、工程１２で識別された傾向の解析に基づいて生成することができる。ユーザ選好は工程１４で生成されるユーザ関心事を関係付ける。例えば、ユーザが第１のユーザ関心事に参加すると、第２のユーザ関心事における参加も好むということをユーザ選好は示し得る。工程１６では、工程１２、１４及び１５においてユーザについて得られた情報をカプセル化するユーザ・プロファイル２０を生成することができる。ユーザ・プロファイル２０は、プロセッサ・アクセス可能なメモリ・システム２４に記憶することができる。必須でないが、ユーザ・プロファイル２０における情報は、商品又はサービスをユーザが購入するために、広告などの適切な勧誘を行うために、後に使用することができる。
【００２７】
ユーザ・ディジタル画像レコード収集物１０は、静止画像又はビデオ画像であり得る複数のディジタル画像レコードであり得る。前述のディジタル画像レコードは、各種ディジタル・カメラを使用して捕捉されていることがあり得るか、又は、通常の写真から走査され、ディジタル形式で記憶されていることがあり得る。ディジタル画像レコードが取得されたやり方に本発明が限定されないということを当業者は認識するであろう。ディジタル画像レコード収集物１０におけるディジタル画像レコードは、日時スタンプ情報や、ＧＰＳ位置、使用される捕捉装置のタイプ、画像捕捉状態、撮像状態等についての完全なデータに及ぶ付随メタデータを有し得る。
【００２８】
傾向識別工程１２に関し、本明細書及び特許請求の範囲記載の語としての傾向を構成するものが何であるかを補足説明することが有益である。傾向は、少なくとも、複数のディジタル画像レコードからの画像コンテンツの解析に基づいて検出される、パターンなどの共通性を伴う。この点で、本明細書及び特許請求の範囲記載の「画像コンテンツ」の句は、ディジタル画像レコードに関連付けることができるメタデータや他のヘッダ又はテキスト情報に対して、ディジタル画像レコードに記録された放射又はオーディオの表現を表すことを意図している。共通性を検出するために使用される画像コンテンツの解析は、当該技術分野において知られている手法を使用して行うことができる。当該技術分野において知られている、シーン分類処理、顔検出処理、対象検出処理、オーディオ解析処理、画像コンテンツ自体においてオブジェクトとしてテキストを識別することができるテキスト抽出処理、又はイベント・クラスタ化処理を使用することができる。共通性は更に、メタデータ、又は、ディジタル画像レコードに関連付けられた他の情報の解析によって検出することができる。
【００２９】
傾向が導出される共通性は、イベント、対象、場所、時間又は他の要因に関し得、要因の組合せを有し得る。この点で、傾向の一タイプは、イベントベースの共通性から導き出される。例えば、イベントベースの共通性は、同じイベントを捕捉したとみなされる複数のディジタル画像レコードとして識別することができる。前述の共通性から、傾向を導き出すことができる。例えば、傾向を導き出すために、ヨーロッパへの旅行中に捕捉されたディジタル画像レコードを使用することができる。同じイベント（すなわち、ヨーロッパへの旅行）中に全て獲得された共通性を表すからである。前述の傾向は、例えば、ヨーロッパへの旅行をユーザ関心事として識別するために工程１４で使用することができる。他のイベントの例には、休日、誕生日パーティー等、及び活動（ハイキング、ランニング、乗馬、ゴルフ等など）を含む。よって、本発明がイベント・タイプに限定されないということを当業者は認識するであろう。
【００３０】
少なくとも、画像コンテンツの解析に基づいてイベントの識別を、当該技術分野において知られた手法を使用して行うことができる。イベント検出手法は、例えば、本願の出願人に譲渡された、「Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ  Ｃｌａｓｓｉｆｙｉｎｇ  Ｉｍａｇｅｓ  ｉｎｔｏ  Ｅｖｅｎｔｓ」と題するＬｏｕｉらによる米国特許６６０６４１１号明細書に開示されている。イベント・クラスタリング手法は例えば、本願の出願人に譲渡された、Ｌｏｕｉらによる米国特許６６０６４１１号明細書に開示されている。
【００３１】
別のタイプの傾向は、対象ベースの共通性から導き出される。例えば、対象ベースの共通性を、当該技術分野において知られている対象認識解析を使用して、同じ個人、同じペット、同じ家、同じ服等を捕捉する複数の画像レコードとして識別することができる。この点で、本発明が、何れかの特定の種類の対象に限定されないということを、当業者は、認識するであろう。更に、本明細書及び特許請求の範囲記載の「対象」の語は、複数の部分を含み得る。例えば、車は、エンジン、タイヤ等などの多くの部分を含む対象である。人間の群は、数名の個人を含む対象である。よって、「対象」の語が、分離可能でない単一の対象に限定されず、代わりに、複数の部分を含む複雑な対象を含み得るということを当業者は認識するであろう。この点で、例えば、車、及び人々の群はそれぞれ、「対象」とみなし得る。
【００３２】
例えば、複数の画像レコードが、同じ個人を捕捉したとみなされる、対象ベースの共通性から導き出された傾向の場合、同じ個人を示す対応するユーザ関心事を工程１４で生成することができる。複数の画像レコードは、顔検出又は顔認識手法などの通常の手法を使用することによって同じ個人を捕捉したとみなし得る。顔検出アルゴリズムは、周知であり、例えば、「Ｆａｃｅ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｉｎ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｉｍａｇｅｓ」と題する、Ｈｏらによる米国特許７２１８７５９号明細書、及び「Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｌｏｃａｔｉｎｇ  Ｆａｃｅｓ  ｉｎ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｃｏｌｏｒ  Ｉｍａｇｅｓ」と題する、Ｃｈｅｎらによる米国特許７１１０５７５号明細書に開示されている。顔認識アルゴリズムも当該技術分野において知られており、次いで、検出された１つ又は複数の顔に対して識別情報を割り当てるために、識別された顔ディジタル画像レコードを解析する。  
「Ｐｏｓｅ−  Ｉｎｖａｒｉａｎｔ  Ｆａｃｅ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｐｒｏｃｅｓｓ」と題する、Ｈｕａｎｇらによる米国特許７１４２６９７号明細書には、ディジタル画像レコードにおける顔を認識するための、ニューラル・ネットワークを訓練するためのツールとしてモデル・ディジタル画像レコードの使用が開示されている。
【００３３】
更に別のタイプの傾向は、位置ベースの共通性から導き出される。例えば、位置ベースの共通性は、同じ位置を捕捉したとみなされる複数のディジタル画像レコードとして識別することができる。例えば、ディジタル画像レコード収集物上で行われる通常の対象認識解析が、同じ位置又は同じ位置タイプでの画像撮像のパターンを示す場合に傾向を検出することができる。例えば、ユーザに関連付けられたディジタル画像レコード収集物は、識別されるエッフェル塔によって識別されるような、フランス・パリで撮影された写真の群を有し得る。ディジタル画像レコード収集物は、更に、別々の位置において撮影されたピクチャを有し得るが、しかし、前述の位置は全て、同じタイプのものとみなされる、例えば、前述の位置は全て、識別された砂及び海によって認識されるようなビーチとみなされ得る。
【００３４】
更に別のタイプの傾向は、時間ベースの共通性から導き出される。例えば、時間ベースの共通性は、例えば、時間スパン若しくは再生起する時間スパン内で連続して、又は実質的に連続して捕捉されたとみなされる複数のディジタル画像レコードとして識別することができる。例えば、時間ベースの共通性は、第１のディジタル画像レコード群がカボチャの画像を含むということを明らかにする画像コンテンツの解析から識別することができる。ディジタル画像レコードの第１の群はカボチャ画像を含むので、前述のディジタル画像レコード群が、９月又は１０月に実質的に連続して捕捉されているということが推論され得る。前述の例を続けるために、第２のディジタル画像レコードの群は更に、カボチャ画像を有するものとする。しかし、ディジタル画像の第１の群は、特定のシャツを着た特定の個人の画像を含み、ディジタル画像の第２の群は、異なるシャツを着た特定の個人の画像を含む。よって、場合によっては、同じ年の間の、又は別々の年の間の、再生起する時間スパン（例えば、９月又は１０月の別々の日）内に、ディジタル画像レコードの第１の群及び第２の群が捕捉されたということを推論することができる。前述の時間ベースの共通性から導き出される傾向の場合（例えば、複数の画像レコードが、９月中又は１０月中に連続して、又は実質的に連続して捕捉されているとみなされている場合）、前述の時期におけるユーザの関心を示す対応するユーザ関心事を工程１４で生成することができる。
【００３５】
傾向は、前述のイベント、対象、位置、時間等などの共通性要因の組合せから導き出すこともできる。例えば、傾向は、再生起するイベントを捕捉したとみなされる複数のディジタル画像レコードに関係し得る。ここで、再生起は、イベントベースの共通性要因と組み合わせた時間ベースの共通性要因である。例えば、複数のディジタル画像レコードの組の解析は、ユーザが、ビーチでの家族休暇を複数回、とったということを表し得る。すなわち、ビーチでの家族休暇（イベント）は、再生起している（時間）。前述の傾向は、工程１４で、「ビーチでの家族休暇」におけるユーザ関心事の生成をもたらし得る。共通性要因の組合せに関する傾向の別の例は、特定の個人（対象）及び誕生パーティー（イベント）を捕捉したとみなされる複数のディジタル画像レコードに基づく。前述の傾向は、工程１４で、「特定の個人との誕生日パーティー」におけるユーザ関心事の生成をもたらし得る。
【００３６】
本発明の特定の実施例では、傾向を識別するために、最小量の共通性が必要になり得る。すなわち、工程１２で傾向が識別される前に、共通性閾値を満たす必要があり得る。必要でないが、共通性閾値の使用は、工程１２で、意味ある強い傾向の識別を容易にする。例えば、前述の共通性閾値は、傾向が識別される前に、少なくともＸ個のディジタル画像レコードのうちから共通性を検出しなければならないということを示し得る。ここで、Ｘは所定の整数である。Ｘが５であり、収集物１０における４つのディジタル画像レコードのみが、ヨットの画像（例えば、対象ベースの共通性）を含むとみなされる場合、前述の対象ベースの共通性に基づいて、工程１２で、傾向が識別されないものである。しかし、収集物１０における１０個のディジタル画像レコードが、ビーチ（例えば、位置ベースの共通性）で捕捉されていると見なされた場合、傾向は、前述の位置ベースの共通性に基づいて、工程１２で識別される。  
上記例は、傾向を識別するためにディジタル画像レコードの画像コンテンツを解析することに関するが、何れかの他の適切な情報を、前述の解析を補助するために使用することができるということを当業者は認識するであろう。例えば、ディジタル撮像分野における当業者によく知られているように、一層増加する量のメタデータが、現在のディジタル・カメラから得られたディジタル画像レコードによって利用可能にされる。例えば、ディジタル・カメラから現在、得られるディジタル画像レコードは多くの場合、カメラによって得られるＧＰＳデータからなどの、画像捕捉の日付、時刻及び位置を表す付随メタデータを有する。前述の情報は、画像が得られた状態、及びカメラマンの識別情報も含み、画像コンテンツ自体についての種々のデータも有し得る。ディジタル画像レコードに付随し得る標準情報データ・フィールド又は「タグ」は例えば、電子情報技術産業協会（ＪＥＩＤＡ）ＣＰ−３４５１によるＥＸｃｈａｎｇｅａｂｌｅ  Ｉｍａｇｅ  Ｆｉｌｅ又はＥＸＩＦ標準ｖ２．１とも呼ばれるディジタル・スチルカメラ画像ファイル形式標準において規定されている。
【００３７】
前述のメタデータは、図２中で、工程１２において行われる傾向識別の信頼度又は精度（及び、工程１４又は１５で生成されるユーザ関心事又はユーザ選好の信頼度又は精度）を向上させるために使用することができる。例えば、ディジタル画像レコード群におけるディジタル画像レコードそれぞれが、カボチャの画像を含み、それにより、対象ベースの共通性傾向が示されるということを対象検出解析が明らかにするものとする。前述の対象ベースの共通性傾向は、ユーザがカボチャに関心があるかを判定するために工程１４において使用することができる。しかし、カボチャを捕捉したディジタル画像レコードの群に関連付けられたメタデータは更に、それが、複数の年にわたり、１０月の第１週に捕捉されており、それにより、時間ベースの共通性傾向を示し得る。よって、対象ベースの共通性傾向を識別するに過ぎない代わりに、メタデータは、より特定の対象及び時間ベースの共通性傾向を識別するために使用することができる。前述の組み合わせた共通性ベースの傾向は、「１０月の第１の週のカボチャ」などの、カボチャ以外のより具体的なユーザ関心事を判定するために工程１４で使用することができる。前述のユーザ関心事は、工程１６におけるユーザ・プロファイル２０に追加し、次いで、その後、ユーザによる、１０月の第１の週の特定の農場でのカボチャ狩りへの勧誘を生成するために使用することが可能である。  
メタデータは、工程１２で使用される上記画像コンテンツ・ベースの解析に加えて使用することができる補助情報の一例に過ぎない一方、収集物１０におけるディジタル画像レコード内の傾向の識別を支援するために、何れかの他の補助情報を使用することができるということを当業者は認識するであろう。
【００３８】
工程１４で識別されるユーザ関心事は、工程１２で識別された傾向に関連付けられたいくつかの項目のうちの何れかであり得る。ユーザ関心事は、イベント、対象、位置、時間、又はそれらの組合せに関係し得る。この点、単純なケースでは、ユーザ関心事は、傾向が基にする共通性から導き出し得る。例えば、夏の花火を捕捉したとみなされたディジタル画像レコードの群から、傾向が工程１２において識別されるものとする。ディジタル画像レコードの前述の群の共通性は、それが、夏（時間ベースの共通性）に、花火（イベントベースの共通性）を捕捉したということである。よって、単純なケースでは、ユーザ関心事は、「夏花火」と見なされ得る。前述のユーザ関心事は、工程１６において、ユーザ・プロファイル２０に含まれ得る。
【００３９】
しかし、ユーザ関心事は、前述の単純なケースに限定されず、傾向に関連付けられた共通性を超える推論又は外挿を含み得る。前述の推論又は外挿は、傾向に関連付けられた共通性を超える更なる情報に基づき得る。例えば、前述の更なる情報は、ユーザが米国に居住しているという点であるものとする。更に、夏の花火を捕捉したとみなされたディジタル画像レコードの群から、傾向が工程１２において識別されるものとする。この場合、より具体的なユーザ関心事が、単なる「夏の花火」を超えて推論され得る。その代わりに、例えば、ユーザ関心事は、「７月４日の花火」として識別することができる。ユーザが米国に居住しているということが知られているからである。前述の例は、ユーザについての更なる情報（すなわち、ユーザが米国に居住しているという点）を使用しているが、工程１２で識別された傾向に基づいてユーザ関心事のより良い推定を、何れかの他の情報を使用して生成することができるということを当業者は認識するであろう。
【００４０】
この点では、前述の更なる情報を、工程１２で識別された他の傾向から導き出すことができる。すなわち、傾向と、ユーザ関心事との間の１：１の対応関係は存在していなくてよい。例えば、工程１２は、（１）ハイキングを捕捉したとみなされるディジタル画像レコード、（２）国立公園を捕捉したとみなされるディジタル画像レコード、及び（３）釣りを捕捉したとみなされるディジタル画像レコードという３つの傾向を識別する。工程１４では、「屋外活動」というユーザ関心事は、少なくとも、前述の３つの傾向に基づいて生成することができる。
【００４１】
よって、ユーザ関心事を判定することは、単に傾向共通性をユーザ関心事に割り当てるよりも複雑であり得る。例えば、ユーザＡは、別々の髪の色又は形状のメトリックによって検出することが可能であるように、別々の犬の、期間にわたって撮影された数多くの写真を有し得る。一方、ユーザＢは、同じ犬であるようにみえるものの、別々の時点で撮影された数多くの写真を有し得る。よって、ユーザＡは、ユーザＡが愛犬家であるか、又は犬のブリーダーである旨を示すユーザ関心事を有し得る。一方、ユーザＢは、ユーザＢが犬の所有者である旨を示すユーザ関心事を有し得る。特に、この差分は、単一の画像のコンテンツに対して行われる解析から容易に推論することが可能でないが、特定の期間にわたって撮影された複数のディジタル・コンテンツ・レコードからの傾向を判定することから、より正確に得られる。
【００４２】
図５の概略図は、ディジタル画像レコード収集物から、傾向をどのようにして得ることが可能であるかの単純な例示を表し、ユーザ関心事と傾向がどのように異なるかを示すことに助力する。前述の例では、ユーザのディジタル画像レコード収集物１０において１Ｉａ、１Ｉｂ、１Ｉｃ、及び１Ｉｄとそれぞれが付された４つのディジタル画像レコードが存在している。各ディジタル画像レコードは、図５中のタイム・スタンプ９０によって示すように別々の時点で撮られる。これは、ディジタル画像レコードに関連したメタデータによって示すことができる。前述の例では、各ディジタル画像レコード１Ｉａ−１ｉｄ内で識別された対象は、各ディジタル画像レコード１Ｉａ−１Ｉｄの上に列挙されている。前述の例から分かるように、ディジタル画像レコード収集物１０からのディジタル画像レコード間の対象の共通性を使用して、図５中の点線で示す傾向を識別することが可能である。  
上記傾向から、ユーザ関心事を工程１４で判定することができる。よって、この例では、「バックパック」及び「テント」という単純なユーザ関心事を傾向９２、９３それぞれから識別することができる。あるいは、又は更に、傾向９２及び９３、並びに、「釣り具」、「クマ」や「ハイキング・コース」などの、ディジタル・コンテンツ・レコードにおいて識別される他の対象などの更なる情報に基づいて、「奥地のキャンピング」という、より複雑なユーザ関心事を識別することができる。対照的に、犬の所有権は、ユーザの関心事として推論されることはない。ディジタル画像レコード１１ａのみが、犬の画像を含み、よって、傾向が存在していないからである。船遊びというユーザ関心事を生成することができる。ディジタル画像レコード１１ａ、１１ｂそれぞれにより、傾向９１において、ボートという対象、及びカヌーという対象が識別されているからである。しかし、本発明の一部の実施例では、ヨットというユーザ関心事は、「バックパック」、「テント」や「奥地のキャンピング」というユーザ関心事よりも低い相対レベルの関心を有し得る。その傾向が、４つのディジタル画像レコードのうちの２つにまたがり、その他のユーザ関心事それぞれが、４つのディジタル画像レコード全てにまたがる傾向９２、９３、又は９２及び９３両方を有するからである。
【００４３】
設計の選択に応じて、図５は、ユーザ選好も示し得る。例えば、「バックパック」及び「テント」という単純なユーザ関心事が生成される場合、ユーザ関心事の両方が、重なるディジタル画像レコードを含む傾向から導き出されているということを、更なる処理工程によって判定することができる。すなわち、前述のユーザ関心事は何れも、４つのディジタル画像レコード１Ｉａ乃至１Ｉｄ全てを含む傾向９２、９３から導き出されている。前述の重なりは、ユーザ関心事をともに関係付けるユーザ選好を生成するための基礎として使用することができる。この場合、ユーザが、テントを持ってどこかに出かける際に、バックパックも持って行くということをユーザ選好は示し得る。
【００４４】
船遊びというユーザ関心事が傾向９１に基づいて識別された場合、船遊びというユーザ関心事を、バックパック及びテントというユーザ関心事と関係付けることによって生成することができる。バックパック傾向９２及びテント傾向９２、９３は傾向９１と同じディジタル画像レコード１Ｉａ、ｉＩｂを含むからである。この選好は、ユーザが、船遊びの際に、バックパック及びテントを持って行くことを好むということを示し得る。しかし、船遊びというユーザ関心事を、釣り具というユーザ関心事と関係付けるユーザ選好は、生成されない。対応する傾向９１、９４が、重なるディジタル画像レコードを含まないからである。補足説明すれば、船遊びというユーザ関心事は、ディジタル画像レコード１１ａ、１１ｂに関係する傾向に基づく一方、釣り具というユーザ関心事は、ディジタル画像レコード１１ｅ，１１ｄを伴う傾向に基づく。
【００４５】
工程１４（図２）における傾向の解析は、ユーザ関心事を識別するのみならず、特定のユーザによって表される関心レベルを任意に判定するための情報の豊富なベースを提供する。よって、工程１４においてユーザ関心事を判定することに加え、本発明の実施例は、ユーザ関心事に関連付けられた関心レベルを判定する。前述の関心レベルは、商品又はサービスを購入するための特定の勧誘にユーザが応答する可能性の表示として使用することができる。
【００４６】
この点で、工程１４は、ユーザ関心事を判定するための、工程１２で識別された傾向の解析のみならず、ユーザ関心事に対する関心レベルを判定するための、工程１２で識別された傾向の解析も含み得る。例えば、収集物１０からの比較的高い割合のディジタル画像レコードを伴う傾向から、ユーザ関心事が識別された場合、比較的高い関心レベルをそのユーザ関心事と関連付けることができる。補足説明すれば、ユーザ関心事がスポーツとして規定され、このユーザ関心事が、収集物１０中の１０００個のディジタル画像レコードのうちの８００個のディジタル画像レコードを伴う傾向から識別されているものとする。すなわち、８００個のディジタル画像レコードの画像コンテンツが、特定のやり方でスポーツと関連付けられるものとする。前述の傾向は、収集物１０におけるディジタル画像レコードの８０％に関係するので、スポーツのユーザ関心事における関心レベルが高いとみなし得る。一方、前述の傾向が、収集物１０におけるディジタル画像レコードの１％に関係する場合、スポーツのユーザ関心事における関心レベルが低いとみなし得る。
【００４７】
収集物１０中のディジタル画像レコードの割合を考慮することに加えて、又は上記考慮の代わりに、ユーザ関心事の関心レベルを評価するための別の要因は、ユーザ関心事が基づく傾向において関係するディジタル画像レコードの新近性であり得る。よって、より最近のディジタル画像レコードに関係する傾向により、より最近でないディジタル画像レコードに関係する対応する傾向を有するユーザ関心事よりも高い関心レベルが、対応するユーザ関心事に与えられ得る。
【００４８】
上記要因のうちの一方又は両方に加えて、又は上記要因のうちの一方又は両方の代わりに、対象共通性ベースの傾向の場合、関心レベルを判定するための別の要因は、通常の対象が、対応するユーザ関心事が識別される傾向に関係するディジタル画像レコードの主題であるか否かであり得る。主題を識別する手法は、例えば、本願の出願人に譲渡された、「Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｅｍｐｈａｓｉｚｉｎｇ  ａ  Ｍａｉｎ  Ｓｕｂｊｅｃｔ  ｏｆ  ａｎ  Ｉｍａｇｅ」と題する、Ｌｕｏらによる米国特許第７２１２６６８号号明細書に開示されている。対象が、傾向に関係するディジタル画像レコードの主題である場合、対象が通常、ディジタル画像レコードの主題でない場合よりも、高い関心レベルを、対応するユーザ関心事と関係付けることができる。
【００４９】
上記要因の１つ又は複数に加えて、又は上記要因の１つ又は複数の代わりに、関心レベルを判定するための別の要因は、傾向に、少なくとも２つの共通性が関係する場合に考慮することができる。この場合、前述の他方の要因は、２つの共通性のうちの少なくとも一方の別々のインスタンスの数である。一部の実施例では、別々のインスタンスは、任意的には、少なくとも２つの共通性のうちの少なくとも別のものを表す少なくとも閾値数のディジタル画像レコードに関係するとみなされなければならない。図６は、特定の年における月（すなわち、時間ベースの共通性）、及び特定の個人（すなわち、対象ベースの共通性）という２つの共通性に傾向が関係している例を提供する。傾向に、（ａ）特定の１年の期間中に捕捉されたとみなされ、かつ、（ｂ）特定の個人の画像を捕捉したとみなされる、収集物１０からのディジタル画像レコードの部分集合が関係する。前述の例の目的で、前述の傾向が、工程１４で、特定の個人のユーザ関心事を識別するために使用される。
【００５０】
表６００は、この部分集合におけるディジタル画像レコードが、特定の年における個々の月（すなわち、インスタンス）にどのようにして分けられるかを表す。表６００のＹ軸６０２は、特定の個人の画像を捕捉したとみなされる、収集物１０におけるディジタル画像レコードの数を表す。表のＸ軸６０４は、特定の年における個々の月（すなわち、インスタンス）を表す。閾値６０６は、関心レベルの算出において考慮されるために、月（すなわち、インスタンス）に必要なディジタル画像レコードの最小数（この例では８）を示す。この場合、月（５月、７月、１１月及び１２月）は、関心レベルの算出において考慮されるために充分な数（すなわち、この例の場合、８個）の関連したディジタル画像レコードを有する。この点で、別々の１２の月のうちの４ヶ月（すなわち、インスタンス）が、少なくとも、特定の個人の意味ある数（この例では、８個）の画像を有するとみなされる。前述の情報は、例えば、一月のみが、特定の個人の意味ある数の画像を有するとみなされた場合に識別することができる、特定の個人における、より高い関心レベル（すなわち、ユーザ関心事）を識別するために使用することができる。
【００５１】
図７は、特定の空間領域（すなわち、位置ベースの共通性）内の位置、及び車のショーのイベント（すなわち、イベントベースの共通性）内の位置という２つの共通性が傾向に関係する例を示す。特定の空間領域は、望み通りに、より狭く、又はより広く規定することが可能である。例えば、特定の空間領域は、地球又は宇宙として広く規定することが可能であるか、又は、国、州、町等として、より狭く規定することが可能である。図７の例では、傾向には、（ａ）特定の空間領域内の位置で捕捉されたとみなされ、（ｂ）車のショーのイベントの画像を捕捉したとみなされた、収集物１０からのディジタル画像レコードの部分集合が関係する。前述の例の目的で、前述の傾向が、工程１４で、車のショーというユーザ関心事を識別するために使用されるものとする。
【００５２】
表７００は、この部分集合におけるディジタル画像レコードが、特定の空間領域における位置（すなわち、インスタンス）にどのようにして分けられるかを表す。表７００のＹ軸７０２は、車のショーのイベントの画像を捕捉したとみなされる、収集物１０におけるディジタル画像レコードの数を表す。表のＸ軸７０４は、特定の空間領域における個々の位置（すなわち、インスタンス）を表す。閾値７０６は、関心レベルの算出において位置（すなわち、インスタンス）が考慮されるために必要な、ディジタル画像レコードの最小数（この例では、５）を示す。この場合、位置Ａ及びＤは、閾値７０６を満たす、関連付けられたいくつかのディジタル画像レコードを有する。この点で、別々の５つの位置のうちの２つの位置（すなわち、インスタンス）が、少なくとも、車のショーのイベントの意義ある数（この例では、５）を有する。前述の情報は、例えば、別々の１０個の位置が、車のショーのイベントの意味ある数の画像を有するとみなされた場合に識別され得るよりも、車のショーにおいて、より低い関心レベル（すなわち、ユーザの対象関心度）を識別するために使用することができる。すなわち、別々のいくつかの位置において車のショーの画像を取得するユーザは、１つの位置のみに、又は、別々の少数の位置において車のショーの画像を有するユーザよりも高い関心レベルを車のショーにおいて有する可能性がより高いことがあり得る。
【００５３】
図８は、（ａ）ロック・スター及び（ｂ）ユーザという２つの対象ベースの共通性が傾向に関係する例を示す。この点で、（ａ）ロック・スターの画像を捕捉したとみなされ、（ｂ）ユーザの画像を捕捉したとみなされた、収集物１０からのディジタル画像レコードの部分集合が、傾向には関係する。前述の例の目的で、前述の傾向が、工程１４で、ロック音楽という個人のユーザ関心事を識別するために使用されるものとする。
【００５４】
表８００は、この部分集合におけるディジタル画像レコードが、撮像されたとみなされた個々のロック・スター（すなわち、インスタンス）でどのようにして分けられるかを表す。表８００のＹ軸８０２は、ユーザを撮像したとみなされる、収集物１０におけるディジタル画像レコードの数を表す。表８００のＸ軸８０４は、撮像されている個々のロック・スター（すなわち、インスタンス）を表す。閾値８０６は、関心レベルの算出において考慮されるために、ロック・スター（すなわち、インスタンス）」に必要なディジタル画像レコードの最小数（この例ではゼロ）を示す。この場合、閾値８０６がゼロであるので、撮像されたロック・スターは全て、関心レベルの算出において考慮に入れられる。ユーザ及びロック・スターを有する単一画像を有することにも意味があるということがあり得る。よって、別々の四人のロック・スターとユーザが撮像されているということの判定を使用して、例えば、ユーザがロック・スターと撮像されたことがない場合に識別することができるよりも高い、ロック音楽（すなわち、ユーザ関心事）における関心レベルを識別することができる。
【００５５】
よって、ユーザ関心事に対する関心レベルを判定するために、工程１２で識別された傾向の解析の特定のタイプに本発明が限定されないということが上記例から分かる。
【００５６】
工程１４で、ユーザ関心事を生成し、任意的に、関心レベルを生成した後、工程１５は任意的には、ユーザ選好を生成するために本発明の特定の実施例によって行うことができる。本明細書及び特許請求の範囲記載の「ユーザ選好」という句は、少なくとも、工程１２で識別された傾向の解析に基づいて、複数のユーザ関心事を関係付けることを表すことを意図している。例えば、スキーの活動を捕捉する複数のディジタル画像レコードの第１の組において、工程１２で、第１の傾向が識別され、特定の個人を捕捉する複数のディジタル画像レコードの第２の組において、第２の傾向が識別されるものとする。更に、ディジタル画像レコードの第２の組が、第１のディジタル画像レコードの部分集合であるので、特定の個人を捕捉したディジタル画像レコードが、スキーの活動を捕捉したディジタル画像レコードでもあるものとする。この場合、第１の傾向は、第１のユーザ関心事としての「スキー」の識別をもたらし得、第２の傾向は、第２のユーザ関心事としての「特定の個人」の識別をもたらし得る。更に、この場合、選好を識別する工程は、前述の２つのユーザ関心事の重なりを認識するよう構成することができる。これらは、同じディジタル画像レコードの少なくとも一部において生起するからである。前述の認識された重なりは、ユーザが、特定の個人とスキーに行くということを示すユーザ選好の生成をもたらし得る。すなわち、前述のユーザ選好は、「スキー」というユーザ関心事を、「特定の個人」というユーザ関心事と関係付ける。よって、ユーザ選好の判定は、ユーザ関心事が生成された後の更なる処理レイヤとして生起し得る。
【００５７】
前述の例では、少なくとも、本発明の一実施例における２つの傾向の解析に基づいて、工程１４で、「特定の個人とのスキー」というユーザ関心事が生成されていることがあり得るということが分かる。上記実施例では、「特定の個人」というユーザ関心事と、「スキー」というユーザ関心事を関係付けたユーザ選好を生成することは必要にならない。前述の２つの関心を組み合わせたユーザ関心事が工程１４で既に生成されているからである。しかし、本発明の特定の実施例では、「特定の個人とのスキー」などの特定のユーザ関心事の生成は好ましくないことがあり得る。前述の実施例では、特定のユーザ関心事を生成する代わりに、単純なユーザ関心事を関係付けるユーザ選好を生成することが有用であり得る。よって、本発明は、ユーザ関心事及びユーザ選好が生成されるやり方に限定されず、それらが生成されるやり方は、設計上の選択に従う。
【００５８】
ユーザ関心事の生成後又は生成中、及び任意的には、関心レベル又はユーザ選好の生成後若しくは生成中、図２中の工程１６におけるプロファイル生成を行うことができる。この工程では、特定のタイプのデータ構造を、ユーザ・プロファイル２０、及びユーザ関心事及び選好によって埋められたそのデータ・フィールドとして形成することが可能である。
【００５９】
本明細書及び特許請求の範囲記載の「ユーザ・プロファイル」の句は、情報収集物の形態、又はそれが記憶されたやり方にかかわらず、関連付けられたユーザの関心を示す情報の収集物を表す。ユーザ・プロファイル２０は、工程１４で識別されたユーザ関心事又はユーザ選好のみならず、ユーザを特徴付ける何れかのデータからも生成することができる。この点で、通常であるか否かにかかわらず、ユーザ・プロファイル２０は、ユーザについての何れかの他の情報ソースにより、補足又は精緻化することができる。更に、ユーザ・プロファイル２０は実際に、本発明の方法からのものとは別の１つ又は複数の情報ソースによって元々生成されていることがあり、本発明の方法によって補足又は精緻化することができる。
【００６０】
例えば、ユーザ・プロファイルは、「Ｍｅｔｈｏｄ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ  ａｎｄ  Ｕｓｉｎｇ  ａ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｕｓｅｒ’ｓ  Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ  Ｐｒｏｆｉｌｅ」と題する、Ｋａｗａｓａｋｉによる米国特許６５３９３７５号に開示されたものなどの手法を使用して、先行する数ヶ月にわたり、ユーザが訪問したインターネット・サイトに基づいて維持することが可能である。本発明の実施例による方法を使用して生成されたユーザ・ディジタル画像レコードからの情報は、Ｋａｗａｓａｋｉの３７５特許の手法を使用して得られたユーザ・プロファイルを補足又は精緻化するために使用することが可能である。あるいは、代替策として、Ｋａｗａｓａｋｉの３７５特許の手法によって生成されたユーザ・ディジタル画像レコードからの情報は、本発明の実施例による手法を使用して得られたユーザ・プロファイルを補足又は精緻化するために使用することができる。
【００６１】
更に、ユーザ・プロファイル２０は、非揮発性メモリに無期限で記憶することができ、又は必要に応じて動的に生成することができる。よって、本発明が、ユーザ・プロファイルの何れかの特定のユーザ・プロファイルの形式、又は何れかの特定の内容に限定されないということを当業者は認識するであろう。
【００６２】
しかし、本発明の特定の実施例において関心があり得るデータの特徴及びタイプの一部を示す特定の例示的なユーザ・プロファイルを考慮に入れることがなお有益である。図３は、ディジタル画像レコード収集物アカウントを有する特定の個人に対するユーザ名、識別番号、又は他の識別子を格納し得るユーザ識別フィールド２２を含む例示的なユーザ・プロファイルを示す。ユーザの名前は、ユーザ・プロファイル２０を使用する組織又はエンティティに知られていないことがあり得る。よって、ユーザ識別フィールド２２の中に名前を入れないでおくことは、特定のレベルの個人プライバシ保護を可能にするので、ユーザ・プロファイル３０は、アカウント・ユーザのプライバシを損なうことなく、広告主、又は関心を有する他のエンティティにアクセス可能であり得る。
【００６３】
フィールド２４は、ユーザ識別フィールド２２と関係付けられ、１つ又は複数のユーザ関心事上にデータを格納する。図３の例では、任意的なレーティング・フィールド２５は、前述のように、関連付けられたユーザ関心事に対応する関心レベル・レーティングを格納し得る。
【００６４】
一実施例では、図３のユーザ・プロファイル２０は、ユーザ関心事が予め定義されている固定データ・フィールドである。例えば、ユーザ・プロファイル２０は、特定の関心の組についての情報を得ることを企図していることがあり得る。よって、ユーザ関心事＃１は、スポーツ又はスポーツ・イベントにおけるユーザの明らかな関心に関係し得る。ユーザ関心事＃２は、家族の関与又は関心のレベルに関係し得る。ユーザ関心事＃３は、ユーザの明らかな、旅行の関心に関係し得る。この点で、図２中の工程１４は、工程１２で識別された傾向から、前述の予め規定されたユーザ関心事をサーチすることができ、見つかったユーザ関心事に対する適切な関心レベル・レーティングを割り当て得る。
【００６５】
上記例について続ければ、関心事＃１に対する関心レベル・レーティングは、スポーツ商品、試合チケットや、他の品目に対する、可能性の高い関心レベルを示し得る。関心事＃３に対するレーティングは、航空運賃の特別オファー又はクルーズのパッケージに対する、このユーザの、可能性の高い関心レベルを示し得る。一実施例では、図３のモデルは、広告主が探していることがあり得る関心に基づいて、全ユーザ・アカウントについて使用される。しかし、図３に示すユーザ関心事は、ユーザ間で固定しなくてよく、代わりに、少なくとも、工程１２において、特定のユーザのディジタル画像レコード収集物から識別された傾向に基づいて特定のユーザについて特に生成することができる。
【００６６】
別の例示的なユーザ・プロファイル２０は、図４の実施例において示す。ここでは、ユーザ選好情報はユーザの関心事２４と関連付けられる。特に、ユーザ選好データ・フィールド２７はそれぞれ、別のユーザ関心事に対するリンクを示し得る。例えば、ユ―ザ関心事＃１に関連付けられたユーザ選好１Ａはユーザ関心事＃２に対するリンクを示し得る。この点で、ユーザ選好１Ａは、ユーザが、ユーザ関心事＃１を楽しむ際に、ユーザが、ユーザ関心事＃２も楽しむということを示し得る。
【００６７】
例示的な実施例は本発明を例証しているに過ぎず、上記実施例の多くの変形は、本発明の範囲から逸脱しない限り、当該技術分野における当業者によって考え出すことが可能である。したがって、前述の変形が全て、特許請求の範囲及びその均等物の範囲内に含まれることが意図されている。
【００６８】
構成部分リスト
１０  ディジタル画像レコード収集物
１１ａ、１１ｂ、１１ｃ、１１ｄ  ディジタル画像レコード
１２  傾向識別工程
１４  関心事識別工程
１５  任意的なユーザ選好工程
１６  ユーザ・プロファイル生成工程
２０  ユーザ・プロファイル
２２  識別フィールド
２３  ユーザ関心事フィールド
２４  プロセッサ・アクセス可能なメモリ・システム
２５  レーティング・フィールド
２６  データ処理システム
２７  ユーザ選好フィールド
２８  ユーザ・インタフェース・システム
３０  周辺装置システム
９０  タイム・スタンプ
９１乃至９４  傾向
６００  表
６０２  Ｙ軸
６０４  Ｘ軸
６０６  閾値
７００  表
７０２  Ｙ軸
７０４  Ｘ軸
７０６  閾値
８００  表
８０２  Ｙ軸
８０４  Ｘ軸
８０６  閾値  
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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