(57)【要約】      （修正有）【課題】移動クライアントによって受信される情報の適切性を決定するための方法およびシステムを提供する。【解決手段】移動クライアント１００によって、１セットの位置履歴情報を識別することと、位置履歴情報に基づいてユーザプロファイルを更新することと、更新されたユーザプロファイルに基づいてターゲット情報を表示／記憶することと、を含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動クライアントによって受信される情報の適切性を決定するための方法であって、
前記移動クライアントによって１セットの位置履歴情報を識別することと、
前記位置履歴情報に基づいて前記移動クライアントによってユーザプロファイルを更新することと、
前記更新されたユーザプロファイルに基づいて前記移動クライアントにターゲット情報を表示および／または記憶することと、を備える方法。
【請求項２】
前記位置履歴情報に基づいて位置タイプを決定することを更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記位置タイプは、住居、仕事、教育、レクリエーション、買い物および宗教のうちの少なくとも１つを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記位置タイプを決定することは、特定の時間間隔に関する位置タイプを決定することを更に含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
１セットの位置履歴情報を識別することは、前記位置履歴情報の前記時間間隔を特定の位置タイプの予期される時間的確率分布に関連付けることを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記移動クライアントに関する位置情報が、前記移動クライアントの一部ではない代替の情報源によって供与される、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記識別することは位置の集まりを識別することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記識別することは経路分析を実行することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記識別することは、可能性の高い目的地の少なくとも１つの集まりに基づいて経路分析を実行することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
位置が関心のある領域を含み得る、請求項２に記載の方法。
【請求項１１】
前記移動クライアントに関する位置情報が自動車のＧＰＳデバイスによって供与される、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記ＧＰＳデバイスは前記自動車のナビゲーションシステムの一部である、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
短距離通信システムを介して、前記自動車のＧＰＳデバイスによって前記移動クライアントに関する位置情報を供与することを更に備える、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
ブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）（登録商標）システムを介して、前記自動車のＧＰＳデバイスによって前記移動クライアントに関する位置情報を供与することを更に備える、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
近傍界（ニアフィールド）通信システムを介して、前記自動車のＧＰＳデバイスによって前記移動クライアントに関する位置情報を供与することを更に備える、請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
前記移動クライアントのエネルギー利用可能度レベルに基づいて、前記移動クライアントに関するＧＰＳ情報の源を選択することを更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記移動クライアントの低いエネルギー利用可能度に基づいて、前記移動クライアントの内部ＧＰＳデバイスを動作不能にすることを更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記移動クライアントの低いエネルギー利用可能度に基づいて、前記移動クライアントの内部ＧＰＳデバイスの使用率を変えることを更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
前記移動クライアントは、公に利用可能な無線ＬＡＮを使用して位置情報を導き出す、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
前記ユーザプロファイルを更新することは、前記位置履歴情報の時間データを前記移動クライアントに関連する１つ以上の特定の位置の時間的確率分布に関連付けることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
前記ユーザプロファイルを更新することは、所定の位置における前記移動クライアントのユーザの存在の確率密度関数を時間の関数として決定することを含む、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記移動クライアントのユーザの最も可能性の高い現在目的地を時間の関数として、また前記ユーザプロファイルに基づいて決定することを更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項２３】
前記最も可能性の高い現在目的地は、前記ユーザの過去に識別された目的地である、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記最も可能性の高い現在目的地は、前記ユーザの複数の過去に識別された目的地の合体（アマルガム）である、請求項２２に記載の方法。
【請求項２５】
前記合体（アマルガム）は、前記ユーザの前記過去に識別された目的地の重み付け位置情報の空間的重心である、請求項２２に記載の方法。
【請求項２６】
１つ以上の現在の観察情報と前記ユーザプロファイルに組み込まれた１つ以上の過去の観察情報とに基づいて、前記移動クライアントのユーザの複数の最も可能性の高い目的地を決定することを更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項２７】
観察情報が、位置情報、時間情報およびユーザ行動情報のうちの少なくとも１つを含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記ユーザプロファイルを更新することは、第１の位置を離れることに関する可能性の高い移動時間、時間ウィンドウまたは時間的確率分布関数（ＰＤＦ）を決定することを含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項２９】
可能性の高い目的地を決定することが、前記第１の位置を離れた後の前記移動クライアントのユーザの位置変化の途中での度重なる測定に基づいて実行される、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記移動クライアントの位置と複数の最も可能性の高い目的地位置との空間的関係に基づいて、前記移動クライアントのユーザの可能性の高い１つ以上のルートを決定することを更に備える、請求項２８に記載の方法。
【請求項３１】
前記複数の最も可能性の高い目的地位置の相互の空間的関係に基づいて、前記移動クライアントのユーザの可能性の高い１つ以上のルートを決定することを更に備える、請求項２８に記載の方法。
【請求項３２】
ｋは１より大きいか１に等しい整数であるとして前記移動クライアントに組み込まれた第ｋ次マルコフモデルに基づいて、前記移動クライアントのユーザの可能性の高い１つ以上のルートを決定することを更に備える、請求項３０に記載の方法。
【請求項３３】
可能性の高い移動時間を決定することが、ルート移動イベントに基づいて適合可能な重み付け割当てを実行することを含む、請求項２８に記載の方法。
【請求項３４】
前記適合可能な重み付け割当ては、タイムバケット持続時間が前記ユーザに関する可能性の高い移動持続時間に依存するタイムバケット測定値に基づいている、請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
ターゲット情報の表示／記憶は、前記ユーザの過去に識別された目的地の合体（アマルガム）に関連している、請求項３２に記載の方法。
【請求項３６】
ターゲット情報の表示／記憶は、位置測定値と、加速度計および速度計のうちの少なくとも１つからのセンサー測定値と、の組合せに基づいている、請求項１に記載の方法。
【請求項３７】
ターゲット情報の表示／記憶は、自動車に組み込まれた、そして前記移動クライアントがアクセス権を有するセンサーに基づいている、請求項１に記載の方法。
【請求項３８】
前記ユーザプロファイルは、前記位置履歴情報と共に前記ユーザの活動情報を含むように更新される、請求項１に記載の方法。
【請求項３９】
前記ユーザの前記活動情報は、前記移動クライアントのユーザインタフェースとの前記ユーザの対話の欠如を監視することによって決定される前記移動クライアントとの前記ユーザの活動の欠如を含む、請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
前記ユーザ活動の欠如は、前記移動クライアントのユーザに関連する睡眠パターンを決定するために使用される、請求項３９に記載の方法。
【請求項４１】
前記睡眠パターンは、前記ユーザの家庭位置である前記ユーザの位置の可能性を決定するために使用される、請求項４０に記載の方法。
【請求項４２】
前記位置タイプを決定することは、住居的近接性、商業的近接性、工業的近接性、またはこれらの組合せである位置に関連する近接性に関する更なる利用可能な情報を利用することを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４３】
ユーザ移動情報の毎日のパターン、ユーザ移動情報の毎週のパターン、またはこれらの組合せが前記ユーザプロファイルに記憶される、請求項１に記載の方法。
【請求項４４】
週のうちの異なる日に関連する毎日のパターンの間に相関度合いが確定される、請求項４３に記載の方法。
【請求項４５】
前記移動クライアントに組み込まれた学習エンジンと予測エンジンとのうちの少なくとも１つが、ユーザ移動行動のより迅速な学習を可能にするために週のうちの異なる日の相関性の高い毎日パターンを同等であるように処理する、請求項４４に記載の方法。
【請求項４６】
前記移動クライアントに組み込まれた学習エンジンが、ユーザ移動行動のパターンを学習するために毎日パターンおよび毎週パターンからの情報の重み付け組合せを使用し、また前記移動クライアントに組み込まれた予測エンジンが将来のユーザ位置を予測する、請求項４３に記載の方法。
【請求項４７】
前記学習エンジンと前記予測エンジンとのうちの少なくとも１つは、ユーザ移動行動のより迅速な学習を可能にするために週のうちの異なる日の相関性の高い毎日パターンを同等であるように処理する、請求項４６に記載の方法。
【請求項４８】
移動クライアントによって受信される情報の適切性を決定するための装置であって、
前記移動クライアントによって１セットの位置履歴情報を識別するための手段と、
前記位置履歴情報に基づいて前記移動クライアントによってユーザプロファイルを更新するための手段と、
前記更新されたユーザプロファイルに基づいて前記移動クライアントにターゲット情報を表示するための手段および／または記憶するための手段と、を備える装置。
【請求項４９】
前記位置履歴情報に基づいて位置タイプを決定するための手段を更に備える、請求項４８に記載の装置。
【請求項５０】
前記位置タイプは、住居、仕事、教育、レクリエーション、買い物および宗教のうちの少なくとも１つを含む、請求項４９に記載の装置。
【請求項５１】
前記位置タイプを決定するための手段は、更に特定の時間間隔に関する位置タイプを決定するためにある、請求項４９に記載の装置。
【請求項５２】
１セットの位置履歴情報を識別するための前記手段は、更に前記位置履歴情報の前記時間間隔を特定の位置タイプの予期される時間的確率分布に関連付けるためにある、請求項５１に記載の装置。
【請求項５３】
１セットの位置履歴を識別するための前記手段は、更に位置の集まりを識別するためにある、請求項４８に記載の装置。
【請求項５４】
１セットの位置履歴を識別するための前記手段は、更に経路分析を実行するためにある、請求項４８に記載の装置。
【請求項５５】
位置が関心のある領域を含み得る、請求項４９に記載の装置。
【請求項５６】
前記移動クライアントは、車両のナビゲーションシステムに組み込まれたＧＰＳデバイスからＧＰＳ情報を受信するように構成される、請求項４８に記載の装置。
【請求項５７】
ユーザプロファイルを更新するための前記手段は、前記位置履歴情報の時間データを前記移動クライアントに関連する１つ以上の特定の位置の時間的確率分布に関連付けるための手段を含む、請求項４８に記載の装置。
【請求項５８】
前記移動クライアントのユーザの最も可能性の高い現在目的地を時間の関数として、また前記ユーザプロファイルに基づいて決定するための手段を更に備える、請求項４８に記載の装置。
【請求項５９】
第１の位置を離れることに関する可能性の高い移動時間、時間ウィンドウまたは時間的確率分布関数（ＰＤＦ）を決定するための手段を更に備える、請求項５８に記載の装置。
【請求項６０】
前記移動クライアントの位置と複数の最も可能性の高い目的地位置との空間的関係に基づいて、前記移動クライアントのユーザの可能性の高い１つ以上のルートを決定するための手段を更に備える、請求項５８に記載の装置。
【請求項６１】
前記移動クライアントのユーザの可能性の高い１つ以上のルートを決定するための前記手段は、ｋが１より大きいか１に等しい整数であるとして前記移動クライアントに組み込まれた第ｋ次マルコフモデルに基づいている、請求項６０に記載の装置。
【請求項６２】
メモリと、
トランシーバと、
前記メモリとトランシーバとに接続されていて、移動クライアントの１セットの位置履歴情報を識別するように、また前記位置履歴情報に基づいて前記移動クライアントのユーザプロファイルを更新するように動作可能なプロセッサと、
前記更新されたユーザプロファイルに基づいて前記移動クライアントにターゲット情報を表示できる、前記移動クライアントに組み込まれた表示装置と、を備える移動クライアント。
【請求項６３】
前記プロセッサは、更に前記位置履歴情報に基づいて位置タイプを決定するように動作可能である、請求項６２に記載の装置。
【請求項６４】
前記位置タイプは、住居、仕事、教育、レクリエーション、買い物および宗教のうちの少なくとも１つを含む、請求項６３に記載の装置。
【請求項６５】
前記プロセッサは、更に特定の時間間隔に関して位置タイプを決定するように動作可能である、請求項６３に記載の装置。
【請求項６６】
前記プロセッサは、前記位置履歴情報の時間間隔を特定の位置タイプの期待される時間的確率分布に関連付けることによって、１セットの位置履歴情報を識別するように動作可能である、請求項６５に記載の装置。
【請求項６７】
前記プロセッサは、位置の集まりを識別することによって１セットの位置履歴情報を識別するように動作可能である、請求項６２に記載の装置。
【請求項６８】
前記プロセッサは、経路分析を実行することによって１セットの位置履歴情報を識別するように動作可能である、請求項６２に記載の装置。
【請求項６９】
位置が関心のある領域を含み得る、請求項６３に記載の装置。
【請求項７０】
前記移動クライアントは、車両のナビゲーションシステムに組み込まれたＧＰＳデバイスからＧＰＳ情報を受信するように構成される、請求項６２に記載の装置。
【請求項７１】
前記プロセッサは、前記位置履歴情報の時間データを前記移動クライアントに関連する１つ以上の特定の位置の時間的確率分布に関連付けることによって前記ユーザプロファイルを更新するように動作可能である、請求項６２に記載の装置。
【請求項７２】
前記プロセッサは、更に前記移動クライアントのユーザの最も可能性の高い現在目的地を時間の関数として、また前記ユーザプロファイルに基づいて決定するように動作可能である、請求項６２に記載の装置。
【請求項７３】
前記プロセッサは、更に第１の位置を離れることに関して可能性の高い移動時間、時間ウィンドウまたは時間的確率分布関数（ＰＤＦ）を決定するように動作可能である、請求項６２に記載の装置。
【請求項７４】
前記プロセッサは、前記移動クライアントの位置と複数の最も可能性の高い目的地位置との空間的関係に基づいて、前記移動クライアントのユーザの可能性の高い１つ以上のルートを決定するように動作可能である、請求項６２に記載の装置。
【請求項７５】
前記プロセッサは、ｋが１より大きいか１に等しい整数であるとして前記移動クライアントに組み込まれた位置情報の第ｋ次マルコフモデルを使用することによって、前記移動クライアントのユーザの可能性の高い１つ以上のルートを決定するように動作可能である、請求項７４に記載の装置。
【請求項７６】
前記ユーザプロファイルを更新することは、前記位置履歴情報の時間データを前記移動クライアントに関連する１つ以上の特定の位置の時間的確率分布に関連付けることを含む、請求項６２に記載の装置。
【請求項７７】
前記プロセッサは、所定位置における前記移動クライアントのユーザの存在の確率密度関数を時間の関数として決定することによって前記ユーザプロファイルを更新するように動作可能である、請求項７６に記載の装置。
【請求項７８】
前記プロセッサは、更に前記移動クライアントのユーザの最も可能性の高い現在目的地を時間の関数として、また前記ユーザプロファイルに基づいて決定することによって前記ユーザプロファイルを更新するように動作可能である、請求項６２に記載の装置。
【請求項７９】
前記最も可能性の高い現在目的地は、前記ユーザの過去に識別された目的地と、前記ユーザの複数の過去に識別された目的地の合体（アマルガム）と、前記ユーザの前記過去に識別された目的地の重み付け位置情報の空間的重心とのうちの１つである、請求項７８に記載の装置。
【請求項８０】
前記プロセッサは、更に１つ以上の現在の観察情報と前記ユーザプロファイルに組み込まれた１つ以上の過去の観察情報とに基づいて、前記移動クライアントのユーザの複数の最も可能性の高い目的地を決定することによって前記ユーザプロファイルを更新するように動作可能である、請求項６２に記載の装置。
【請求項８１】
観察情報が、位置情報と時間情報とユーザ行動情報とのうちの少なくとも１つを含む、請求項８０に記載の装置。
【請求項８２】
前記プロセッサは、第１の位置を離れることに関して可能性の高い移動時間、時間ウィンドウまたは時間的確率分布関数（ＰＤＦ）を決定することによって、前記ユーザプロファイルを更新するように動作可能である、請求項８０に記載の装置。
【請求項８３】
可能性の高い目的地を決定することが、前記第１の位置を離れた後の前記移動クライアントのユーザの位置変化の途中での度重なる測定に基づいて実行される、請求項８２に記載の装置。
【請求項８４】
前記プロセッサは、前記移動クライアントの位置と複数の最も可能性の高い目的地位置との空間的関係に基づいて前記移動クライアントのユーザの可能性の高い１つ以上のルートを決定することによって前記ユーザプロファイルを更新するように動作可能である、請求項８２に記載の装置。
【請求項８５】
前記プロセッサは、更に前記複数の最も可能性の高い目的地位置相互の空間的関係に基づいて前記移動クライアントのユーザの可能性の高い１つ以上のルートを決定することによって前記ユーザプロファイルを更新するように動作可能である、請求項８２に記載の装置。
【請求項８６】
前記プロセッサは、ｋが１より大きいか１に等しい整数であるとして前記移動クライアントに組み込まれた第ｋ次マルコフモデルに基づいて、前記移動クライアントのユーザの可能性の高い１つ以上のルートを決定することによって前記ユーザプロファイルを更新するように動作可能である、請求項８４に記載の装置。
【請求項８７】
前記ユーザプロファイルは、前記位置履歴情報と共に前記ユーザの活動情報を含むように更新される、請求項６２に記載の装置。
【請求項８８】
前記ユーザの前記活動情報は、前記移動クライアントのユーザインタフェースとの前記ユーザの対話の欠如を監視することによって決定された前記移動クライアントとの前記ユーザの活動の欠如を含む、請求項８７に記載の装置。
【請求項８９】
前記ユーザ活動の欠如は、前記移動クライアントのユーザに関連する睡眠パターンを決定するために使用される、請求項８８に記載の装置。
【請求項９０】
前記プロセッサは、住居的近接性、商業的近接性、工業的近接性、またはこれらの組合せである位置に関連する近接性に関する更なる利用可能な情報を使用することによって、位置タイプを決定するように動作可能である、請求項６３に記載の装置。
【請求項９１】
前記プロセッサは、ユーザ移動情報の毎日のパターン、ユーザ移動情報の毎週のパターン、またはこれらの組合せを使用することによって前記ユーザプロファイルを更新するように動作可能である、請求項６２に記載の装置。
【請求項９２】
前記プロセッサは、ユーザ移動行動のより迅速な学習を可能にするために週のうちの異なる日の相関性の高い毎日パターンを同等であるように処理する学習エンジンと予測エンジンとのうちの少なくとも１つを使用することによって、ユーザプロファイルを更新するように動作可能である、請求項６３に記載の装置。
【請求項９３】
移動クライアントによって１セットの位置履歴情報を識別するための命令と、
前記位置履歴情報に基づいて前記移動クライアントによってユーザプロファイルを更新するための命令と、
前記更新されたユーザプロファイルに基づいて前記移動クライアントにターゲット情報を表示および／または記憶するための命令と、を備えるコンピュータ可読媒体を備える、コンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【優先権の主張】
【０００１】
本出願は、「ＭＥＴＨＯＤＳ  ＡＮＤ  ＳＹＳＴＥＭＳ  ＦＯＲ  ＤＥＴＥＲＭＩＮＩＮＧ  ＧＥＯＧＲＡＰＨＩＣ  ＰＯＩＮＴＳ  ＯＦ  ＩＮＴＥＲＥＳＴ  ＡＮＤ  ＵＳＥＲ  ＰＲＯＦＩＬＥ  ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ（地理的関心ポイントとユーザプロファイル情報とを決定するための方法およびシステム）」と題する、２００７年１２月１４日に出願された米国仮特許出願第６１／０１３，９４１号（Ｑｕａｌｃｏｍｍ  Ａｔｔｏｒｎｅｙ  Ｄｏｃｋｅｔ  Ｎｏ．０７２４０６Ｐ１）の優先権を主張し、またこの特許出願の全内容を組み込んでいる。本出願は、「ＭＥＴＨＯＤ  ＡＮＤ  ＳＹＳＴＥＭ  ＦＯＲ  ＵＳＥＲ  ＰＲＯＦＩＬＥ  ＭＡＴＣＨ  ＩＮＤＩＣＡＴＩＯＮ  ＩＮ  Ａ  ＭＯＢＩＬＥ  ＥＮＶＩＲＯＮＭＥＮＴ（移動環境におけるユーザプロファイル整合指示のための方法およびシステム）」と題する、２００７年１１月１４日に出願された米国仮特許出願第６０／９８８，０２９号（Ｑｕａｌｃｏｍｍ  Ａｔｔｏｒｎｅｙ  Ｄｏｃｋｅｔ  Ｎｏ．０７１９１３Ｐ１）；「ＭＥＴＨＯＤ  ＡＮＤ  ＳＹＳＴＥＭ  ＦＯＲ  ＫＥＹＷＯＲＤ
ＣＯＲＲＥＬＡＴＩＯＮ  ＩＮ  Ａ  ＭＯＢＩＬＥ  ＥＮＶＩＲＯＮＭＥＮＴ（移動環境におけるキーワード相関のための方法およびシステム）」と題する、２００７年１１月１４日に出願された第６０／９８８，０３３号（Ｑｕａｌｃｏｍｍ  Ａｔｔｏｒｎｅｙ  Ｄｏｃｋｅｔ  Ｎｏ．０７１９１３Ｐ２）；「ＭＥＴＨＯＤ  ＡＮＤ  ＳＹＳＴＥＭ  ＦＯＲ  ＵＳＥＲ  ＰＲＯＦＩＬＥ  ＭＡＴＣＨ  ＩＮＤＩＣＡＴＩＯＮ  ＩＮ  Ａ  ＭＯＢＩＬＥ  ＥＮＶＩＲＯＮＭＥＮＴ（移動環境におけるユーザプロファイル整合指示のための方法およびシステム）」と題する、２００７年１１月１４日に出願された第６０／９８８，０３７号（Ｑｕａｌｃｏｍｍ  Ａｔｔｏｒｎｅｙ  Ｄｏｃｋｅｔ  Ｎｏ．０７１９１３Ｐ３）；および「ＭＥＴＨＯＤ  ＡＮＤ  ＳＹＳＴＥＭ  ＦＯＲ  ＭＥＳＳＡＧＥ  ＶＡＬＵＥ  ＣＡＬＣＵＬＡＴＩＯＮ  ＩＮ  Ａ  ＭＯＢＩＬＥ  ＥＮＶＩＲＯＮＭＥＮＴ（移動環境におけるメッセージ値計算のための方法およびシステム）」と題する、２００７年１１月１４日に出願された第６０／９８８，０４５号（Ｑｕａｌｃｏｍｍ  Ａｔｔｏｒｎｅｙ  Ｄｏｃｋｅｔ  Ｎｏ．０７１９１３Ｐ４）の優先権を主張し、またこれらの特許出願の全内容を組み込んでいる。本出願はまた、「ＵＳＥＲ  ＰＲＯＦＩＬＥ  ＭＡＴＣＨ  ＩＮＤＩＣＡＴＩＯＮ  ＩＮ  Ａ  ＭＯＢＩＬＥ  ＥＮＶＩＲＯＮＭＥＮＴ  ＭＥＴＨＯＤＳ  ＡＮＤ  ＳＹＳＴＥＭＳ（移動環境におけるユーザプロファイル整合指示の方法およびシステム）」と題する、２００８年１１月１１日に出願された米国非仮特許出願第１２／２６８，９０５号（Ｑｕａｌｃｏｍｍ  Ａｔｔｏｒｎｅｙ  Ｄｏｃｋｅｔ  Ｎｏ．０７１９１３Ｕ１）；「ＭＥＴＨＯＤ  ＡＮＤ  ＳＹＳＴＥＭ  ＵＳＩＮＧ  ＫＥＹＷＯＲＤ  ＶＥＣＴＯＲＳ  ＡＮＤ  ＡＳＳＯＣＩＡＴＥＤ  ＭＥＴＲＩＣＳ  ＦＯＲ
ＬＥＡＲＮＩＮＧ  ＡＮＤ  ＰＲＥＤＩＣＴＩＯＮ  ＯＦ  ＵＳＥＲ  ＣＯＲＲＥＬＡＴＩＯＮ  ＯＦ  ＴＡＲＧＥＴＥＤ  ＣＯＮＴＥＮＴ  ＭＥＳＳＡＧＥＳ  ＩＮ  Ａ  ＭＯＢＩＬＥ  ＥＮＶＩＲＯＮＭＥＮＴ（移動環境におけるターゲット・コンテンツ・メッセージのユーザ相関の学習および予測のためにキーワードベクトルおよび関連計量値を使用する方法およびシステム）」と題する、２００８年１１月１１日に出願された第１２／２６８，９１４号（Ｑｕａｌｃｏｍｍ  Ａｔｔｏｒｎｅｙ  Ｄｏｃｋｅｔ  Ｎｏ．０７１９１３Ｕ２）；「ＭＥＴＨＯＤ  ＡＮＤ  ＳＹＳＴＥＭ  ＦＯＲ  ＵＳＩＮＧ  Ａ  ＣＡＣＨＥ  ＭＩＳＳ  ＳＴＡＴＥ  ＭＡＴＣＨ  ＩＮＤＩＣＡＴＯＲ  ＴＯ  ＤＥＴＥＲＭＩＮＥ  ＵＳＥＲ  ＳＵＩＴＡＢＩＬＩＴＹ  ＯＦ  ＴＡＲＧＥＴＥＤ  ＣＯＮＴＥＮＴ
ＭＥＳＳＡＧＥＳ  ＩＮ  Ａ  ＭＯＢＩＬＥ  ＥＮＶＩＲＯＮＭＥＮＴ（移動環境におけるターゲット・コンテンツ・メッセージのユーザ適切性を決定するためにキャッシュミス状態整合インジケータを使用するための方法およびシステム）」と題する、２００８年１１月１１日に出願された第１２／２６８，９２７号（Ｑｕａｌｃｏｍｍ  Ａｔｔｏｒｎｅｙ  Ｄｏｃｋｅｔ  Ｎｏ．０７１９１３Ｕ３）；「ＭＥＴＨＯＤ  ＡＮＤ  ＳＹＳＴＥＭ  ＦＯＲ  ＭＥＳＳＡＧＥ  ＶＡＬＵＥ  ＣＡＬＣＵＬＡＴＩＯＮ  ＩＮ  Ａ  ＭＯＢＩＬＥ  ＥＮＶＩＲＯＮＭＥＮＴ（移動環境におけるメッセージ値計算のための方法およびシステム）」と題する、２００８年１１月１１日に出願された第１２／２６８，９３９号（Ｑｕａｌｃｏｍｍ  Ａｔｔｏｒｎｅｙ  Ｄｏｃｋｅｔ  Ｎｏ．０７１９１３Ｕ４）；および「ＭＥＴＨＯＤ  ＡＮＤ  ＳＹＳＴＥＭ  ＵＳＩＮＧ  ＫＥＹＷＯＲＤ  ＶＥＣＴＯＲＳ  ＡＮＤ  ＡＳＳＯＣＩＡＴＥＤ  ＭＥＴＲＩＣＳ  ＦＯＲ  ＬＥＡＲＮＩＮＧ  ＡＮＤ  ＰＲＥＤＩＣＴＩＯＮ  ＯＦ  ＵＳＥＲ  ＣＯＲＲＥＬＡＴＩＯＮ  ＯＦ  ＴＡＲＧＥＴＥＤ  ＣＯＮＴＥＮＴ  ＭＥＳＳＡＧＥＳ  ＩＮ  Ａ  ＭＯＢＩＬＥ  ＥＮＶＩＲＯＮＭＥＮＴ（移動環境におけるターゲット・コンテンツ・メッセージのユーザ相関の学習および予測のためにキーワードベクトルおよび関連計量値を使用する方法およびシステム）」と題する、２００８年１１月１１日に出願された第１２／２６８，９４５号（Ｑｕａｌｃｏｍｍ  Ａｔｔｏｒｎｅｙ  Ｄｏｃｋｅｔ  Ｎｏ．０７１９１３Ｕ５）の全内容を組み込んでいる。
【技術分野】
【０００２】
本開示は無線通信に関する。特に本開示は、移動デバイスのユーザに関する地理的関心ポイントを決定するために使用可能な無線通信システムに関する。
【背景技術】
【０００３】
地域の天気予報および特定の人口統計をターゲットにした広告といったターゲット・コンテンツ情報を、携帯電話または他の形の無線アクセス端末（Ｗ−ＡＴ）といった無線通信デバイス（ＷＣＤ）に配信できるシステムとして、移動ターゲット・コンテンツ・メッセージ（ＴＣＭ）可能システムが説明され得る。このようなシステムはまた、関心のある可能性の高い、押し付けがましくないターゲット・コンテンツ・メッセージをユーザに提示することによって、より良いユーザ体験を提供し得る。
【０００４】
移動ＴＣＭ可能システムの一例は、広告を無線通信デバイス（ＷＣＤ）に配信できる移動ターゲット広告システム（ＭＡＳ）である。一般にＭＡＳは、セルラープロバイダ（セルラー通信接続業者）がＷ−ＡＴ上に広告を提供するための、ならびにある形式の分析インタフェースが種々の広告キャンペーンの実績について報告するための、広告販売ルートといったものを提供できる。移動広告活動の特定の消費者利益は、これが広告を進んで受け入れる消費者に、無線サービスへのより経済的なアクセスを可能にするように、無線サービスのための代替の／更なる収益モデルを与えることができることである。例えば広告活動によって作り出された収益は、Ｗ−ＡＴユーザがこのようなサービスに通常関連する全予約金を支払わずに種々のサービスを享受することを可能にし得る。
【０００５】
Ｗ−ＡＴにおけるＴＣＭの有効性を高めるためには、ターゲット情報、すなわちある特定の個人または指定されたグループの人々によってうまく受信される可能性が高いと考えられる、および／またはある特定の個人または指定されたグループの人々にとって関心が高いと考えられるＴＣＭを提供することが有益であり得る。
【０００６】
ターゲット・コンテンツ・メッセージ（ＴＣＭ）情報は、緊急時の道路沿いサービスを見つける必要性または旅行ルートに関する情報の必要性といった差し迫った必要性または状況に基づく可能性がある。ターゲット・コンテンツ・メッセージ情報はまた、ユーザが過去に関心を示した特定の製品またはサービス（例えばゲーム）に基づく、および／または人口統計データに基づく、例えばある特定の製品に関心のありそうな年齢および収入のグループの決定に基づく可能性もある。ターゲット広告は、ＴＣＭの一例である。
【０００７】
ターゲット広告は、（１）１回ごとの視聴費用に基づく経済構造において、広告主は支払い広告費をより小さな１セットの見通しに限定することによって自分の広告予算の額を増やすことができることと、（２）ターゲット広告は特定のユーザにとって関心のある領域を表す可能性が高いのでユーザがターゲット広告に積極的に応答する可能性は実質的に増加することと、を含む多数の利点（一般的な広告に対して）を提供することができる。
【０００８】
不都合なことに、ある幾つかの形式の可能なターゲット広告を作り出す情報は、政府の規制と個人情報の流布を制限したいという人々の要望とによって制約される可能性がある。例えば米国ではこのような政府規制は、Ｇｒａｈａｍ−Ｌｅａｃｈ−Ｂｌｉｌｅｙ  Ａｃｔ（ＧＬＢＡ）、合衆国コードのタイトル４７、セクション２２２−「消費者情報のプライバシー保護」を含む。コモンキャリア（一般通信事業者）もマーケッティング目的のために加入者に関する個人情報を使用することを制約され得る。例えばＧＬＢＡは、消費者の明確な事前承諾のない個別に識別可能な消費者情報へのアクセスならびに位置情報の開示を禁止している。
【０００９】
したがって無線通信環境においてターゲット広告を配信するための新しい技術が望まれている。
【発明の概要】
【００１０】
一例示的実施形態では、移動クライアントによって受信される情報の適切性を決定するための方法は、この移動クライアントによって１セットの位置履歴情報を識別することと、この位置履歴情報に基づいて移動クライアントによってユーザプロファイルを更新することと、この更新されたユーザプロファイルに基づいて移動クライアントについてのターゲット情報を表示および／または記憶することと、を含み得る。
【００１１】
もう一つの例示的実施形態では、移動クライアントによって受信される情報の適切性を決定するための装置は、この移動クライアントによって１セットの位置履歴情報を識別するための手段と、この位置履歴情報に基づいて移動クライアントによってユーザプロファイルを更新するための手段と、この更新されたユーザプロファイルに基づいて移動クライアントにターゲット情報を表示するための手段および／または記憶するための手段と、を含み得る。
【００１２】
もう一つの例示的実施形態では、移動クライアントは、メモリと、トランシーバと、このメモリとトランシーバとに接続されていて、移動クライアントの１セットの位置履歴情報を識別し、この位置履歴情報に基づいて移動クライアントのユーザプロファイルを更新するように動作可能なプロセッサと、を含み得る。移動クライアントは更に、更新されたユーザプロファイルに基づいて移動クライアントにターゲット情報を表示できる、移動クライアント内に組み込まれた表示装置を含み得る。
【００１３】
もう一つの例示的実施形態では、コンピュータプログラム製品は、移動クライアントによる１セットの位置履歴情報を識別するための命令と、この位置履歴情報に基づいて移動クライアントによるユーザプロファイルを更新するための命令と、この更新されたユーザプロファイルに基づいて移動クライアントにターゲット情報を表示および／または記憶するための命令と、を次々に含み得るコンピュータ可読媒体を含み得る。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
本開示の特徴と性質は、参照符号が本書を通じて対応する項目とプロセスとを識別する図面に関連して行われるときに下記の詳細な説明から更に明らかになるであろう。
【図１】例示的無線アクセス端末（Ｗ−ＡＴ）と広告インフラストラクチャとの間の対話を示す図である。広告インフラストラクチャはターゲット・コンテンツ・メッセージ処理インフラストラクチャの一例である。
【図２】装置内搭載の（オンボード）ユーザプロファイル生成エージェントを有する例示的Ｗ−ＡＴの動作を示す概略ブロック図である。
【図３】ユーザプロファイル生成エージェントのデータ転送の例示的動作を示す概略ブロック図である。
【図４】プロファイルデータ処理のための例示的要求を処理する概略ブロック図である。
【図５】ユーザプロファイル生成エージェントの例示的動作を示す概略ブロック図である。
【図６】ユーザプロファイルを生成して使用するための例示的動作を概略表示する流れ図である。
【図７】ユーザプロファイルを生成して使用するためのもう一つの例示的動作を概略表示する流れ図である。
【図８】識別可能なデータが移動広告／移動ターゲット・コンテンツ・メッセージ処理サーバに転送されるときのクライアント識別情報保護のための一方向ハッシュ関数の使用を示す図である。
【図９】移動広告サーバ／移動ターゲット・コンテンツ・メッセージ処理サーバに転送される識別可能なデータを匿名化するためのプロキシ（代理）サーバによって実現されるデータフローを示す図である。
【図１０】移動広告サーバ／移動ターゲット・コンテンツ・メッセージ処理サーバに転送される識別可能なデータを匿名化するためのプロキシサーバによって実現される第２のデータフローを示す図である。
【図１１】移動ターゲット・コンテンツ・メッセージ使用可能ネットワークにおける広告配信のための通信プロトコルを表現する図である。
【図１２】移動メッセージ配信可能ネットワークにおけるターゲット・コンテンツ・メッセージ配信のためのもう一つの通信プロトコルを表現する図である。
【図１３】移動メッセージ配信可能ネットワークにおけるターゲット・コンテンツ・メッセージ配信のためのもう一つの通信プロトコルを表現する図である。
【図１４】移動メッセージ配信可能ネットワークにおけるターゲット・コンテンツ・メッセージ配信のためのもう一つの通信プロトコルを表現する図である。
【図１５】「コンタクトウィンドウズ（登録商標）」アプローチにしたがって広告コンテンツをダウンロードするための第１の通信プロトコルのための時刻表を表現する図である。
【図１６】定義されたタイムスケジュールにしたがって広告コンテンツをダウンロードするための通信プロトコルのための代替の時刻表を表現する図である。
【図１７】定義されたタイムスケジュールにしたがってコンテンツをダウンロードするための第１の通信プロトコルのための代替の時刻表を表現する図である。
【図１８】メッセージ・フィルタリング・プロセスの説明図である。
【図１９】メッセージ・フィルタリング・プロセス構成要素の説明図である。
【図２０】ゲート制御プロセスの説明図である。
【図２１】ランダムサンプリング論理図の説明図である。
【図２２】一方向関数に基づくサンプリング論理図の説明図である。
【図２３】選択プロセス流れ図の説明図である。
【図２４Ａ】メッセージ選択プロセスの流れ図を表現する図である。
【図２４Ｂ】メッセージ選択プロセスの流れ図を表現する図である。
【図２５】例示的ユーザプロファイル整合インジケータ（ＭＩ）プロセスを示す流れ図である。
【図２６】例示的ユーザプロファイル整合インジケータを示すブロック図である。
【図２７】例示的キーワード相関プロセスの流れ図である。
【図２８】例示的学習および予測エンジンを示すブロック図である。
【図２９】移動クライアントの他の要素に関連する例示的学習および予測エンジンを示すブロック図である。
【図３０Ａ】例示的階層的キーワード構成を表現する図である。
【図３０Ｂ】例示的非階層的／平板的キーワード構成を表現する図である。
【図３１】移動クライアントがユーザ好みに適合することを可能にするための例示的学習プロセスの期待される実績を表す一連のグラフを表現する図である。
【図３２Ａ】移動クライアントがユーザ好みに適合することを可能にするための例示的プロセスを示すブロック図である。
【図３２Ｂ】移動クライアントがユーザ好みに適合することを可能にするための例示的プロセスを示すブロック図である。
【図３３】マルチキャスト／放送メッセージ配信の説明図である。
【図３４】例示的ユニキャストメッセージ配信プロトコルの説明図である。
【図３５】もう一つの例示的ユニキャストメッセージ配信プロトコルの説明図である。
【図３６】更にもう一つの例示的ユニキャストメッセージ配信プロトコルの説明図である。
【図３７】なお更にもう一つの例示的ユニキャストメッセージ配信プロトコルの説明図である。
【図３８Ａ】ある特定のユーザに関する履歴情報を有する種々の捕捉された位置データを表現する図である。
【図３８Ｂ】ある特定のユーザに関する履歴情報を有する種々の捕捉された位置データを表現する図である。
【図３８Ｃ】ある特定のユーザに関する履歴情報を有する種々の捕捉された位置データを表現する図である。
【図３８Ｄ】ある特定のユーザに関する履歴情報を有する種々の捕捉された位置データを表現する図である。
【図３８Ｅ】ある特定のユーザに関する履歴情報を有する種々の捕捉された位置データを表現する図である。
【図３８Ｆ】ある特定のユーザに関する履歴情報を有する種々の捕捉された位置データを表現する図である。
【図３８Ｇ】ある特定のユーザに関する履歴情報を有する種々の捕捉された位置データを表現する図である。
【図３８Ｈ】ある特定のユーザに関する履歴情報を有する種々の捕捉された位置データを表現する図である。
【図３９】あるユーザに関する例示的１セットの位置および経路を表現する図である。
【図４０】あるユーザに関する例示的１セットの位置および経路を表現する図である。
【図４１】図３０および図４０の１セットの位置および経路に関する例示的マルコフモデル（Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ）である。
【図４２】ユーザプロファイルに基づく捕捉された位置情報を更新するための例示的動作を概略表示するプロセスフローの図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
下記の開示される方法およびシステムは、大まかに、また特定の例および／または特定の実施形態に関連して説明され得る。詳細な例および／または実施形態に参照が行われる事例に関して、説明される基調をなす原理の如何なるものも、単一の実施形態に限定されるべきではなく、特に説明がなければ当業者によって理解されるように、ここで説明される他の方法およびシステムの任意のものによる使用のために拡張され得ることは認められるべきである。
【００１６】
例としての目的のために本開示はしばしば、携帯電話に実装される（または携帯電話で使用される）ものとして表現される。しかしながら下記に開示される方法およびシステムが携帯電話、ＰＤＡ、およびラップトップ・パソコンを含む移動体および非移動体両システム、ならびに任意数の特に装備／修正されたミュージックプレーヤー（例えば修正されたＡｐｐｌｅ  ｉＰＯＤ（登録商標））、ビデオプレーヤー、マルチメディアプレーヤー、テレビジョン（静止型、携帯型および／または車載型の両者）、電子ゲームシステム、ディジタルカメラおよびビデオカムコーダーに関連し得ることは認められるべきである。
【００１７】
下記の用語およびそれぞれの定義／説明は、下記の開示への参考として提供されている。しかしながらある幾つかの実施形態に適用されるときに、適用された定義／説明の幾つかは拡張され得るか、そうでなければ通常のスキルを有する人にとって、また特定の状況に照らして明らかであり得るように、下記に与えられた一部の特定の言語とは異なる可能性があることに留意されたい。
【００１８】
ＴＣＭ：ターゲット・コンテンツ・メッセージ。広告はターゲット・コンテンツ・メッセージの一例であり得る。
【００１９】
Ｍ−ＴＣＭ−ＰＳ：移動ターゲット・コンテンツ・メッセージ処理システム
ＭＡＳ：Ｍ−ＴＣＭ−ＰＳの一形式と考えられ得る移動広告システム。
【００２０】
ＵＰＧ：ユーザプロファイル生成エージェント
Ｍ−ＴＣＭ：移動ＴＣＭ可能クライアント
ＭＡＥＣ：移動広告可能クライアント。これは移動ＴＣＭ可能クライアントの一例であり得る。
【００２１】
移動ＴＣＭプロバイダ（Ｍ−ＴＣＭ−Ｐ）：ターゲット・コンテンツ・メッセージ処理システムによってターゲット・コンテンツ・メッセージを表示したいと考え得る個人またはエンティティ。
【００２２】
広告主：移動広告システム（ＭＡＳ）によって広告を表示したいと考え得る個人またはエンティティ。広告主は、ある幾つかの事例でＭＡＳへの広告メタデータを形成し得るそれぞれのターゲッティングおよびプレーバック（再生）ルールと共に広告データを供与し得る。広告主は移動ＴＣＭプロバイダの一例である。
【００２３】
ＴＣＭメタデータ：それぞれのターゲット・コンテンツ・メッセージ（ＴＣＭ）に関する更なる情報を供与するために使用され得るデータを識別するために使用される用語。
【００２４】
広告メタデータ：それぞれの広告に関する更なる情報を供与するために使用され得るデータを識別するために使用される用語。これはマイムタイプ（ｍｉｍｅ  ｔｙｐｅ）、広告継続時間、広告視聴開始時刻、広告視聴終了時刻などを含み得るが、これらに限定されない。広告主によって与えられるそれぞれの広告ターゲッティングおよびプレーバックルールはまた、広告のためのメタデータとして広告に添付され得る。広告メタデータはＴＣＭメタデータの一例である。
【００２５】
アプリケーション開発者：広告を特徴付け得る移動広告可能クライアント（ＭＡＥＣ）のためのアプリケーションを開発する個人またはエンティティ。
【００２６】
システム運用者：ＭＡＳを運用する個人またはエンティティ。
【００２７】
第三者推測ルールプロバイダ：ユーザプロファイル生成エージェントによって使用されるユーザプロファイル推測ルールを提供し得る第三者（システム運用者以外の）
ユーザプロファイル生成エージェント：広告推測ルール、計量値収集エージェントからのユーザ行動、ＧＰＳからの位置データ、ユーザ（もしあれば）および／または他のクライアントアプリケーションからのユーザ行動によって入力された明確なユーザ好みといった種々の関連データを受信し、それから種々のユーザプロファイル要素を生成し得るクライアントにおける機能ユニット。ユーザプロファイル生成エージェントは、ユーザ行動を特徴付けるために使用され得る収集された情報に基づいてプロファイルを絶えず更新できる。
【００２８】
ユーザ行動合成器：ユーザ行動情報、位置情報および合成されたプロファイル属性を生成するためのユーザプロファイル推測ルールといった種々のデータを受信するために使用され得る、ユーザプロファイル生成エージェント内の機能デバイスまたはエージェント。
【００２９】
プロファイル要素リファイナ：ユーザ行動合成器によって生成されたプロファイル属性ならびに多数のユーザプロファイル推測ルールを受信し得るユーザプロファイル生成エージェント内の機能デバイスまたはエージェント。プロファイル要素リファイナは、プロファイル属性を精緻化し、プロファイル属性プロセッサに送られる問合せを通してこれらの属性を処理し、ユーザプロファイル要素を生成し得る。
【００３０】
プロファイル属性プロセッサ：データ量の多い検索を要求し得るプロファイル属性要求を処理し、それから精緻化されたプロファイル属性に応答し得るサーバおよび／またはサーバの常駐エージェント。
【００３１】
ＴＣＭフィルタリングエージェント：それぞれのメタデータとＴＣＭターゲッティング（目標設定）ルールとＴＣＭフィルタリングルールとを有する多数のＴＣＭを受信し、それからこれらのＴＣＭの一部または全部をＴＣＭキャッシュメモリに記憶し得るクライアントエージェント。このフィルタリングエージェントはまた、ユーザプロファイル生成エージェントからの入力としてユーザプロファイルを取得できる。
【００３２】
広告フィルタリングエージェント：それぞれのメタデータと広告ターゲッティングルールと広告フィルタルールとを有する多数の広告を受信し、それから受信された広告の一部または全部を広告キャッシュメモリに記憶し得るクライアントエージェント。このフィルタリングエージェントはまた、ユーザプロファイル生成エージェントからの入力としてユーザプロファイルを取得できる。広告フィルタリングエージェントは、ＴＣＭフィルタリングエージェントの一例である。
【００３３】
ＴＣＭキャッシュマネージャ：ターゲット・コンテンツ・メッセージ・キャッシュを保持し得るクライアントエージェント。キャッシュマネージャは、キャッシュ記憶されたターゲット・コンテンツ・メッセージをフィルタリングエージェントから取得し、アクセス端末上の他のアプリケーションからのコンテンツメッセージ要求に応答できる。本開示に関して、用語「キャッシュ」は極めて広い１セットのメモリ構成を指し、単一の記憶デバイス、１セットの分散配置された記憶デバイス（ローカルおよび／またはローカルでない）などを含み得ることに留意されたい。一般に用語「キャッシュ」が情報表示、処理あるいはデータ転送を高速化するために使用可能な任意のメモリを指し得ることは認められるべきである。
【００３４】
広告キャッシュマネージャ：広告キャッシュを保持できるクライアントエージェント。キャッシュマネージャは、キャッシュ記憶された広告をフィルタリングエージェントから取得して、アクセス端末上の他のアプリケーションからの広告要求に応答できる。広告キャッシュマネージャはＴＣＭキャッシュマネージャの一例である。
【００３５】
ユーザプロファイル属性：プロファイル要素リファイナによって更に処理されて、より精緻化されたユーザプロファイル要素に精緻化され得るデータの中間的合成前の形として見られ得る、プロファイル属性を形成するためにユーザ行動合成器によって合成され得るユーザ行動、関心、人口統計情報など。
【００３６】
ユーザプロファイル要素：ユーザの関心、行動、人口統計データなどを分類または定義するために有用な種々のタイプのデータを含み得るユーザプロファイルを保持するために使用される情報の項目。
【００３７】
ＴＣＭターゲッティングルール：これらは、移動ＴＣＭプロバイダによって指定されたターゲット・コンテンツ・メッセージの提示に関連するルールを含み得る。
【００３８】
広告ターゲッティングルール：これらは、広告が表示され得る仕方にルール／制約を賦課するために広告主によって指定されるルール、および／または特定のセグメントのユーザに広告をターゲット設定するためのルールを含み得る。これらは、広告キャンペーンまたは広告グループといった多数の基準に固有であり得る。広告ターゲッティングルールはＴＣＭターゲッティングルールの一例である。
【００３９】
ＴＣＭプレーバックルール：これらは、ＴＣＭがこれらのアプリケーションに関連して表示するようにＴＣＭキャッシュマネージャに問い合わせながらクライアントアプリケーションによって指定された表示ルールを含み得る。
【００４０】
広告プレーバックルール：これらは、広告がこれらのアプリケーションに関連して表示するように広告キャッシュマネージャに問い合わせながらクライアントアプリケーションによって指定された表示ルールを含み得る。広告プレーバックルールはＴＣＭプレーバックルールの一例である。
【００４１】
ＴＣＭフィルタルール：これらは、ＴＣＭがフィルタされ得るルールを含み得る。典型的にはシステム運用者はこれらのルールを指定できる。
【００４２】
広告フィルタルール：これらは、広告がフィルタされ得るルールを含み得る。典型的にはシステム運用者はこれらのルールを指定し得る。広告フィルタルールはＴＣＭフィルタルールの一例である。
【００４３】
ユーザプロファイル要素推測ルール：これらは、人口統計および行動データからユーザプロファイルを構築するために使用可能な１つ以上のプロセスを決定するために使用され得るシステム運用者（および／または第三者）によって指定されるルールを含み得る。
【００４４】
ＴＣＭ順次はめ込み：ユーザ要求に応じて更なる提示資料がユーザに提示され得るＴＣＭのための表示または提示機能。
【００４５】
広告順次はめ込み：ユーザ要求に応じて更なる提示資料がユーザに提示され得る広告表示または広告提示機能。広告順次はめ込みはＴＣＭ順次はめ込みの一例である。
【００４６】
上記のように、電気通信とプライバシー保護とに関する種々の規制は、ターゲット・コンテンツを有するメッセージの配信を困難にする可能性がある。しかしながら本開示は、プライバシー懸念事項に注意を払いながら無線アクセス端末（Ｗ−ＡＴ）、例えば携帯電話にターゲット・コンテンツを配信するための種々のソリューション（解決策）を提供し得る。
【００４７】
プライバシー問題を軽減するために使用される本開示の多くのアプローチの１つは、ユーザを分類する可能性の高い１セットの情報を生成するために使用され得るユーザのＷ−ＡＴにおける種々のプロセスを取り外すことを含む、すなわちＷ−ＡＴ自体の上にユーザの「ユーザプロファイル」を作成できる。したがって広告および他のメディアといったターゲット・コンテンツ・メッセージは、潜在的に敏感な顧客情報を外部世界に露出せずにユーザのプロファイルに基づいてユーザのＷ−ＡＴに向けられ得る。
【００４８】
これら種々の開示された方法およびシステムは、本開示に関してターゲット・コンテンツ・メッセージ（あるいは特に広告）をＴＣＭ可能Ｗ−ＡＴ（または特に移動広告可能Ｗ−ＡＴ）に配信するために使用可能な端末間通信システムを含み得る移動ＴＣＭ処理システム（Ｍ−ＴＣＭ−ＰＳ）において（および特に移動広告システム（ＭＡＳ）において）使用され得る。Ｍ−ＴＣＭ−ＰＳはまた、特定の広告キャンペーンの実績について報告できる分析インタフェースを備えることもできる。したがって適切に構成されたＭ−ＴＣＭ−ＰＳは、消費者にとって関心のありそうな押し付けがましくない広告だけを提示することによって、より良好な消費者体験を提供できる。
【００４９】
下記の例は一般に商業広告といったコンテンツに向けられるが、より広い範囲の方向付けられたコンテンツが考えられる。例えば方向付けられた広告の代わりに、ユーザの関心にとって固有の株式情報、天気予報、宗教情報、ニュースおよびスポーツ情報などといったコンテンツが本開示の範囲内で考えられる。例えば方向付けられたコンテンツは広告であり得るが、スポーツイベントのスコアおよび天気予報はすぐさま容易に方向付けられたコンテンツになり得る。したがって広告サーバといったデバイスは、より一般的なコンテンツサーバと見られることが可能であり、広告関連のエージェントおよびデバイスは、より一般的にコンテンツ関連エージェントおよびサーバと考えられ得る。更なるすべての論議はＴＣＭ（ターゲット・コンテンツ・メッセージ）の一例としての広告に関連して与えられており、このような論議が一般にターゲット・コンテンツ・メッセージに適用可能であることに留意されたい。
【００５０】
図１は、ＴＣＭ可能Ｗ−ＡＴ１００と広告インフラストラクチャを有する通信ネットワークとの間の対話を示すＭ−ＴＣＭ−ＰＳの種々の機能要素の一部の図である。図１に示されたように例示的Ｍ−ＴＣＭ−ＰＳは、ＴＣＭ使用可能な移動クライアント／Ｗ−ＡＴ１００と無線使用可能ネットワーク（ＲＡＮ）１９０と無線ＷＡＮインフラストラクチャ（図１には図示されず）に関連するネットワークに埋め込まれた広告インフラストラクチャ１５０とを含む。例えばメッセージング・インフラストラクチャは、無線ＷＡＮ内のセルラー基地局とは地理的に共同設置されていないリモートサーバにおいて利用可能であり得るであろう。
【００５１】
図１に示されたようにＷ−ＡＴは、クライアント・アプリケーション・デバイス１１０、クライアントメッセージ配信インタフェース１１２、計量値収集エージェント１２０、メッセージ・キャッシング・マネージャ１２２、メッセージ・フィルタリング・エージェント１２４、計量値報告エージェント１２６、メッセージ受信エージェント１２０、およびデータサービス層デバイス１３０を含み得る。メッセージ配信インフラストラクチャ１５０は、ＴＣＭ販売エージェント１６０、分析エージェント１６２、メッセージ配信サーバインタフェース１６４、メッセージ摂取エージェント１７０、メッセージバンドリング（一括）・エージェント１７４、メッセージ配信エージェント１７６、計量値データベース１７２、計量値収集エージェント１７８およびプロキシサーバ１８２を含み得る。
【００５２】
動作時にＭ−ＴＣＭ−ＰＳの「クライアント側」は、Ｗ−ＡＴ１００（図１の左側に示されている）によって取り扱われ得る。Ｗ−ＡＴに関連する従来のアプリケーションに加えて本Ｗ−ＡＴ１００は、クライアント広告インタフェース１１２を介してＭ−ＴＣＭ−ＰＳの残り部分にリンクされ得るアプリケーションレベル１１０におけるＴＣＭ関連アプリケーションを有し得る。種々の実施形態においてクライアントメッセージ配信インタフェース１１２は、計量値／データ収集および管理に備えることができる。収集された計量値／データの一部は、Ｍ−ＴＣＭ−ＰＳの残り部分への更なる配信のために個別に識別可能な消費者情報を露出せずに、計量値報告エージェント１２６に、および／またはＷ−ＡＴのデータサービス層１３０に（計量値収集エージェント１２０を介して）転送され得る。
【００５３】
転送された計量値／データは、この例では種々のＴＣＭ関連およびプライバシー保護サーバを含むメッセージ配信インフラストラクチャ１５０（図１の右側に示されている）にＲＡＮ１９０を介して供与され得る。メッセージ配信インフラストラクチャ１５０は、多数の計量値／データ収集サーバ（ここでは計量値収集エージェント１７８）および／またはソフトウエアモジュールに受信計量値／データを伝達し得るデータサービス層１８０で計量値／データを受信できる。計量値／データは、計量値データベース１７２に記憶されることが可能であり、またこれら記憶された計量値／データがマーケッティング目的のために、例えば広告、販売および分析のために使用され得るメッセージ配信サーバインタフェース１６４に供給され得る。関心のある情報が特にＷ−ＡＴにおけるユーザ選択と、メッセージ配信インフラストラクチャ１５０によって与えられる命令に応じてＷ−ＡＴによって実行される広告の要求と、を含み得ることに留意されたい。
【００５４】
メッセージ配信サーバインタフェース１６４は、広告を供給すること（広告摂取）と、広告を一括することと、広告の配信を決定することと、メッセージ配信インフラストラクチャ１５０のデータサービス層１８０を介して広告をＭ−ＴＣＭ−ＰＳネットワークの残り部分に送信することと、のためのルートを提供できる。メッセージ配信インフラストラクチャ１５０は、Ｗ−ＡＴ１００に適当なＴＣＭとこのＴＣＭのためのメタデータとを与え得る。Ｗ−ＡＴ１００は、メッセージインフラストラクチャ１５０によって与えられたルールにしたがって利用可能な任意のメタデータに基づいてＴＣＭを選択するようにメッセージ配信インフラストラクチャ１５０によって命令され得る。
【００５５】
上記のように例示的Ｗ−ＡＴ１００は、全体として、あるいは部分的に、関心のありそうなＴＣＭをＭ−ＴＣＭ−ＰＳがユーザに配信することを可能にするために有用であり得るＷ−ＡＴのユーザに関するユーザプロファイルを生成できるようにされ得る。これは、種々の広告キャンペーンおよび他のＴＣＭ配信キャンペーンのためのより良好な「クリックスルー・レート（クリック率）」という結果をもたらし得る。しかしながら上記のように、ユーザプロファイルを生成することは、ユーザプロファイル内に常駐し得るデータの潜在的に敏感な性質のせいでプライバシー懸念事項を引き起こす可能性がある。
【００５６】
それにもかかわらず種々のデバイスおよびシステムの実施形態で下記に示されるように、プライバシー懸念事項は、極めて限定された（および制御された）状況を除いてユーザプロファイルをユーザのＷ−ＡＴの限界領域にその後限定しながら、ユーザのＷ−ＡＴがユーザプロファイルを生成することを可能にすることによって軽減され得る。
【００５７】
図２は、ユーザプロファイルを生成して使用するように構成された図１の例示的Ｗ−ＡＴの動作的詳細を示すブロック図である。図２に示されたようにこの例示的Ｗ−ＡＴは、多数のコア・クライアント・アプリケーションを含む多数のアプリケーションを処理できる処理システムとクライアントメッセージ配信インタフェースとを含む。メッセージ受信エージェント１２８およびデータサービス層１３０といった幾つかの構成要素は、図２に関連する機能の説明の簡単化のために図２から省略されていることに留意されたい。図２の例示的Ｗ−ＡＴ１００は、クライアントメッセージ配信インタフェース１１２とクライアント・アプリケーション・デバイス１１０との間のプラットホーム固有適合インタフェース１１１と、ユーザプロファイル生成エージェント２１０とこのユーザプロファイル生成エージェント２１０に応答するクライアント・メッセージ・フィルタリング・エージェント２２０とを有するメッセージ・フィルタリング・エージェント１２４と、を有するものとして示されている。キャッシュメモリ２４０は、キャッシュマネージャ１２２と通信しているように示されている。外部デバイス、例えばプロファイル属性プロセッサ２７０、システム運用者（または第三者）２８０およびメッセージ販売インタフェース１６４は、クライアント・メッセージ・フィルタリング・エージェント１２４と通信しているように示されている。デバイス２７０、２８０および１６４は一般にＷ−ＡＴの一部ではなく、Ｍ−ＴＣＭ−ＰＳネットワークのもう１つの部分に常駐している可能性が高い。
【００５８】
Ｗ−ＡＴ１００の種々の構成要素１１０〜２４０は別々の機能ブロックとして表現されているが、これらの機能ブロックの各々が別個の専用論理要素、別個のソフトウエア／ファームウエアを動作させる別個のプロセッサ、メモリ内に常駐して単一のプロセッサによって操作されるソフトウエア／ファームウエアの集まりなどを含む種々の形を取り得ることは認められるべきである。
【００５９】
動作時にクライアント・アプリケーション・デバイス１１０は、クライアントメッセージ配信インタフェース１１２とインタフェースするためにプラットホーム固有適合インタフェース１１１を使用して電気通信（例えば電話およびテキストメッセージング）または他のタスク（例えばゲーム）のために有用な如何なる数の機能アプリケーションも実行できる。立ち代ってクライアントメッセージ配信インタフェース１１２は、Ｗ−ＡＴ１００がモニターユーザ行動といった多数の有用なプロセスを実行してユーザ関連情報をユーザプロファイル生成エージェント２１０に渡すことを可能にするために使用され得る。
【００６０】
クライアント・アプリケーション・インタフェースから直接情報を受信することに加えてユーザプロファイル生成エージェント２１０は、クライアントメッセージ配信インタフェース１１２から同じ、または異なる情報をそれ自体で受信できる計量値収集エージェント１２０からユーザ行動情報を獲得できる。ユーザ行動の例は、広告クリックおよび使用のタイプと頻度とを含む他の計量値といったＴＣＭ関連応答を含み得る。他のユーザ行動情報は直接的なユーザの好みまたは承諾を含み得る。
【００６１】
計量値収集エージェント１２０は、Ｗ−ＡＴの内部または外部に存在し得るＭ−ＴＣＭ−ＰＳの他の構成要素（下記に論じられる）に計量値／データ情報を供与し得る計量値報告エージェント１２６に計量値／データを供与し得る。
【００６２】
プロファイル属性プロセッサ２７０は、データ量の多い検索を必要とする（そうでなければデータ量の多い検索から利益を得ることができる）、そしてユーザプロファイル生成エージェント２１０に対して精緻化されたプロファイル属性で応答するＷ−ＡＴ１００から着信するプロファイル属性処理要求を処理できる。
【００６３】
ユーザプロファイル生成エージェント２１０の１つの機能は、関連フィルタルールにしたがってＷ−ＡＴのユーザに与えられ得るＴＣＭと、また同様に販売インタフェース１６４からのＴＣＭデータおよびＴＣＭメタデータと、を供給することを含み得る。フィルタリングエージェント２２０はまた、ユーザへの提示のために、フィルタされたメッセージを記憶して後に供給できる（キャッシュメモリ２４０を介して）キャッシュマネージャ１２２にこのようなフィルタされたメッセージを供給できる。
【００６４】
ユーザプロファイル生成エージェントは、ユーザ行動情報を収集するために使用され得る移動広告可能Ｗ−ＡＴに常駐するハードウエアおよび／またはソフトウエアの何らかの集まりであり得る。潜在的な情報源は、ユーザのＷ−ＡＴに常駐するアプリケーションと、種々のアクセス可能なデータベースにおいて利用可能な公的情報と、広告に対する前のユーザ応答と、常駐のＧＰＳ無線からの位置データと、ユーザによって入力された明確なユーザ好み（もしあれば）と、を含み得るが、これらに限定されない。それから、収集された如何なるユーザプロファイル情報も、より少ないメモリ資源を使用しながらユーザをより良く特徴付け得るユーザプロファイル属性または要素を生成するために処理／合成され得る。
【００６５】
種々の実施形態においてシステム運用者（および／または第三者）によって与えられるユーザプロファイル推測ルールは、Ｗ−ＡＴのユーザプロファイル生成エージェントの特定の働きを駆動し得る。これらのルールは、（１）各働きに関連する予め決められたスケジュールについてユーザプロファイル生成エージェントによって実行される働きを含む基本ルール（Ｂａｓｉｃ  Ｒｕｌｅｓ）と、（２）「条件」が真であることを必要とする行動を定義でき、また「条件」が真であると検知されたときに「働き」がユーザプロファイル生成エージェントのルールエンジンによって取られる働きを定義しうる場合に「条件」によって条件付けられた「働き（単数または複数）」を含む条件付きルール（Ｑｕａｌｉｆｉｅｄ  Ｒｕｌｅｓ）と、を含む多数のタイプであることに留意されたい。このようなルールは、特定のユーザの働きまたは行動から情報を推測する際に有用であり得る。
【００６６】
例えばユーザプロファイル生成エージェントのための単一のルールは、５分ごとのユーザのＷ−ＡＴに関するＧＰＳから導出された位置情報を記憶することであり得る。ある関連ルールは、１日のうちで０９：００〜１７：００の時間範囲内で最も頻繁に居る場所がユーザの可能性の高い仕事場としてマークされることであり得る。
【００６７】
第２の例として、条件によって条件付けられたルールは、ユーザが自分のＷ−ＡＴでゲームアプリケーションにおいて１日のうちで３０分より長く過ごすことが多い場合に、ユーザの関心リストに「ゲーム」カテゴリを加えることである可能性がある。
【００６８】
またユーザプロファイル生成エージェントは、位置データを使用してプロファイルを導出するためのユーザの明確な承諾と、ユーザによって行われる他の承諾と、ユーザによって入力された他の特定の情報と、に関するユーザ選択を含むユーザ好みを入力として取り得ることにも留意されたい。例えばユーザは、旅行関連の広告を見るために自分の好みを入力する可能性がある。
【００６９】
行動データを収集および精緻化／分類するために使用可能なユーザのＷ−ＡＴに組み込まれた種々のルールに動かされるアプローチは、ユーザが有する可能性があるプライバシー懸念事項の幾つかを軽減し得る。例えばデータを調べて未加工データをＷ−ＡＴ内の（外部サーバを使用することとは反対に）より有意義な／有用な形に合成することによって、敏感な、あるいは個人的な情報がＷ−ＡＴの通信ネットワークの残り部分にこの情報を露出することなく、開発されてターゲット広告のために後に使用され得る。
【００７０】
種々の実施形態においてユーザのプロファイルの特定の態様は、ユーザのＷ−ＡＴの部分を制御できる。例えばユーザプロファイル生成エージェントは、直線的、階層的、アニメ的ポップアップおよびソフトキーといったメニューレイアウトの選択を含むＷ−ＡＴに最も適した仕方で情報コンテンツを調整するために如何なる受信Ｗ−ＡＴ情報も利用できる。
【００７１】
上記のように大抵のプロファイル生成ルールはＷ−ＡＴの内蔵ユーザプロファイル生成エージェントによって解釈され得るが、大きなデータベース検索、例えば政府の国勢調査データを必要とする幾つかのルールが存在する可能性がある。Ｗ−ＡＴ上のメモリは余りに限定されていて大きなデータベースを収容できない可能性があるので、Ｍ−ＴＣＭ−ＰＳネットワークのＷ−ＡＰ側における特別に構成されたサーバから適当な精緻化タスクを取り外すことによって、既に合成されたユーザ行動および人口統計データを更に精緻化することが可能になり得る。本開示に関して、ユーザプロファイル生成を助けることのできるこのような如何なる外部サーバも「プロファイル属性プロセッサ」と呼ばれ得る。プロファイル属性プロセッサの更なる論議は、図４に関して下記に提供される。
【００７２】
図３は、他のデバイス３１２および２８０との対話に関連して示された前に提示されたユーザプロファイル生成エージェント２１０の概略ブロック図である。ユーザプロファイル生成エージェント２１０の種々の能力（上記に論じられた能力に加えての）は、ある程度下記で提供される。
【００７３】
携帯電話の特徴の１つは、ユーザがどこへ行こうと携帯電話がユーザによって携行され得ることである。Ｗ−ＡＴのＧＰＳ機能を利用してＷ−ＡＴは、どこでユーザが自分の時間の一部分または大部分を定期的に、または非定期的に過ごしているかを決定することができる。位置に関する人口統計データはしばしば存在するので、ユーザが頻繁に行く場所に関するＧＰＳ情報および人口統計データの使用は、このユーザに関連する人口統計プロファイルの少なくとも一部分の開発を可能にし得る。位置情報を使用するユーザプロファイルに関連する典型的な人口統計プロファイル要素は：
場所の郵便番号（ＺＩＰコード）
性別
頻繁に行く場所に関する年齢中央値
年齢分布および関連確率
平均通勤時間
世帯収入および世帯収入範囲
世帯サイズ
家族収入または家族収入範囲
家族サイズ
配偶者の有無
持ち家の確率
借家の確率
ライフステージ・グループ／区分を含み得るが、これらに限定されない。
【００７４】
ユーザのためのＷ−ＡＴには多数の人口統計的ユーザプロファイルが保持され得ることに留意されたい。例えばＭ−ＴＣＭ可能クライアントは、ユーザに関する２つの人口統計プロファイル−１つはユーザの「家庭」位置（おおよそ２１：００から０６：００の間に最も頻繁にいる場所）そしてもう１つはユーザの「仕事」場所（おおよそ０９：００から１７：００の間、最も頻繁にいる場所）−を保持するようにネットワークによって構成され得る。
【００７５】
一般的な人口統計データに加えてユーザプロファイルは、Ｗ−ＡＴの多数のアプリケーションのどれかを使用して更に開発され得る。ユーザがどのアプリケーション、例えばゲームで自分の時間の大半をすごす傾向にあるか、あるいはユーザがどのようにして電話で種々のアプリケーションと対話するかは、ユーザの行動および好みに基づいてユーザに関するプロファイルを構築する機会を提供し得る。データマイニング（データ検索）およびこの種のユーザ行動プロファイル決定の大部分は、ユーザプロファイル生成エージェント２１０に供給されるユーザプロファイル推測ルールによって駆動されてＷ−ＡＴ自体の上で行われ得る。あるユーザに関連する典型的な行動プロファイル要素は、
アプリケーションＩＤおよびこのアプリケーションで費やされる時間
関心のカテゴリ化
お気に入りキーワード
お気に入りウェブサイト
関心のある広告
ミュージックアルバム
関心のあるゲームを含み得るが、これらに限定されない。
【００７６】
多くのプロファイル要素（人口統計データを含む）は、Ｗ−ＡＴ上の生来のユーザ・インタフェース・アプリケーションを介してアプリケーション行動を観察するためにフックを追加することによって掘り出された行動から推測され得る。ユーザが他のアプリケーションを起動できるのはこのようなアプリケーションを介してである。ユーザにとって関心のあるアプリケーションおよびこれらのアプリケーションで費やされる時間は、いつユーザがある特定のアプリケーションを起動して終了するかを監視することによって推測され得る。
【００７７】
ユーザプロファイル生成エージェント２１０に供給されるルールは、アプリケーションとのユーザの対話に基づいてユーザに関して関心カテゴリを関連付けることができる。関心カテゴリはまた、Ｗ−ＡＴにおいて収集された行動データにサーバに支援された共同フィルタリングを使用してユーザプロファイルに割り当てられ得る。
【００７８】
ユーザプロファイル生成エージェント２１０にダウンロードされ得るルールは、サーバが動的な仕方でユーザプロファイル生成エージェント２１０の機能を制御することを可能にし得る。現役Ｗ−ＡＴ上の未加工データを掘り出してこのデータをより有意義な情報（プロファイル属性）に合成することによって、特定の敏感なユーザ行動情報は、未加工形式のデータを保持することに対して、広告行動カテゴリとユーザプロファイル要素とに変換され得る。
【００７９】
例示的Ｗ−ＡＴは、ユーザにとって関心のあるメッセージとこのようなメッセージに関連するキーワードとを追跡することができる。例えば同じ広告に対する多数のクリックは、関連するキーワードおよび広告に関連する関心レベルをユーザプロファイル・エージェントに示し得る。同じライン上でユーザにとって関心のあるゲームおよび音楽はＷ−ＡＴに保持され得る。ユーザの音楽およびゲームの再生リストに基づいてユーザ関心カテゴリをユーザプロファイルに関連付けるために、サーバ支援モードも使用され得る。
【００８０】
ユーザプロファイルが開発されて保持されると、このようなプロファイルは種々の形、例えば合成されたプロファイル属性および要素の形を取り得る。
【００８１】
ユーザプロファイル内の一部または全部のデータ属性および要素はこれらに関連するある信頼度レベルを有し得ることに留意されたい。すなわち、ある一定の要素および属性は推測とルールとに基づいているので、これらの結果は確実でない可能性があり、これらに関連した「不明瞭さ」を有する可能性がある。この不明瞭さは、ユーザプロファイル属性および要素に関連した信頼度レベルとして表現され得る。
【００８２】
例として、あるユーザが１ヶ月に５００通より多いＳＭＳメッセージを送信していることに留意するとプロファイル生成器は、このユーザが６０％という信頼度レベルを有する１５〜２４才の年齢グループにある可能性が高いということができる。これは、１ヶ月に５００通より多いＳＭＳメッセージを送信する１００名のユーザが彼らの年齢に関して聞き取り調査された場合に、彼らのうちの約６０名は１５〜２４才の年齢グループに入る可能性が高いことを意味する。
【００８３】
同様に、あるユーザの家庭の位置に基づいてこのユーザに関して人口統計プロファイルが推測されるとき、このプロファイル属性に関連する信頼度レベルが存在する可能性がある。ここでの信頼度レベルは、同じ家庭位置を有する１００名のユーザのうちの１つのサンプルにおいてプロファイル属性が正確であると期待される回数を示し得る。
【００８４】
例示的ユーザプロファイル生成エージェント２１０は、現れてくる多数の情報源からの同じプロファイル属性についての信頼度レベルをこの属性に関して統一された信頼度レベルに結びつけるためのルールを供給され得る。例えばもしユーザが６０％信頼度レベルで１５〜２４才の年齢グループ内にあることをＳＭＳ使用率が示し、またユーザが２０％信頼度レベルで１５〜２４才の年齢グループ内にあることを家庭位置に関する人口統計プロファイルが示すならば、これら２つの項目は同じ年齢グループ内にあるユーザに関する統一された信頼度レベルをもって現れるファジー論理ルールに結びつけられ得る。
【００８５】
これとは対照的に、もしユーザが自分の関心のある好みをクライアントに入力すれば、このような値はユーザから直接入ってくるので１００％に近い信頼度レベルを与えられる可能性がある。同様にもしキャリアが有するユーザデータ（サービスサインアップ（サービス署名登録）時にユーザから収集された課金データまたは任意選択的プロファイルデータ）に基づいて何らかのユーザプロファイル属性／要素を指定すれば、これもまた、それに関連したより高い信頼度レベルを有するであろう。
【００８６】
より多くのユーザ行動データがＷ−ＡＴ上で収集され、これに基づいて推測が行われると、プロファイル属性および要素の値におけるその後の信頼度レベルは上昇すると期待される。
【００８７】
図４は、プロファイル属性処理に関してＷ−ＡＴによる要求を処理するプロファイル属性プロセッサ２７０に関する概略ブロック図である。上記に論じられたように、Ｗ−ＡＴは大抵の処理を取り扱うことができるが、行動または人口統計プロファイルの一部分を決定するために膨大なデータベース検索が必要とされる場合が存在する可能性がある。このような場合の一例は、何ギガバイトもの記憶容量を必要とする可能性のある国勢調査データベースが有用である事例を含む。したがってユーザプロファイル情報のより精緻化された形を与えるようにユーザ情報を処理するために、プロファイル属性プロセッサ（または他の支援サーバ）が使用され得る。
【００８８】
ある要求がプロファイル属性プロセッサ２７０によって受信される前に、合成されたプロファイル属性は、関連するＷ−ＡＴで収集され、合成されたプロファイル属性の使用が帯域幅のより良好な使用という結果をもたらし得ることを示すプロファイル属性プロセッサ２７０に送信され得る。データ量の多い検索を必要とするユーザプロファイル属性のうちの一部は、ユーザ識別情報を保護するための技法について匿名で問い合わせることによって任意選択的にプロファイル属性プロセッサ２７０によって処理され得る。プロファイル属性プロセッサ２７０は更に、如何なる受信された属性も精緻化し、この精緻化されたデータを１セットの精緻化されたユーザプロファイル属性と呼ばれ得るものとして適当なＷ−ＡＴに供給し得る。
【００８９】
Ｗ−ＡＴからの要求によって起動されるとプロファイル属性プロセッサ２７０は、ユーザの行動と人口統計データ（例えばプロファイル属性）とに関する種々のタイプの固有および非固有の合成データを処理し、適当な精緻化されたプロファイル情報で応答し得る。ユーザのプライバシーを保持するために、図８の一方向ハッシュ関数発生器８１０といったデバイスを介して、データスクランブリングのある形式、例えばハッシング関数および多数の他のツールが使用され得る。動作時にＭ−ＴＣＭ−ＰＳネットワークの残り部分からユーザの識別情報を隠すためにＷ−ＡＴにおいてハッシュ関数を使用することは可能である。
【００９０】
種々の運用においてＷ−ＡＴで使用されるハッシング関数は、特定のユーザに関連する予測可能であって一意であるが匿名の値を生成することができる。このようなアプローチは、Ｗ−ＡＴがユーザのプライバシーに関して妥協することなく外部サーバに問い合わせることを可能にできる。種々の実施形態においてハッシング関数は、Ｗ−ＡＴの基本識別子、例えばＷ−ＡＴに関連する通し番号、ならびにランダム値、擬似ランダム値および時間ベースの値に基づくことが可能である。更にハッシング関数は、他の生成された値との衝突の確率を低くするように計算され得る。
【００９１】
Ｗ−ＡＴは、外部サーバが同じクライアントからの多数の問合せを関連付けることを可能にするために続いてくる問合せに関して同じランダム数を使用できる。ランダム数の使用は、外部サーバがユーザの識別情報を決定するために加入者ベースについて逆の検索を行うことを防止する助けとなり得る。
【００９２】
いったんハッシュされた値が生成されるとこのハッシュ値は、Ｗ−ＡＴに関する代替のユーザ識別子として使用されることが可能であり、地理的情報あるいはユーザプロファイルからの情報の一部または項目と共に与えられ、また遠隔装置に供給され得る。
【００９３】
引き続いて、代替のユーザ識別子と、遠隔装置への第１の広告関連情報および／またはユーザプロファイルを補完できる他の情報と、に基づいて遠隔装置から１つ以上のターゲット・コンテンツ・メッセージが受信され得る。このような情報は、Ｗ−ＡＴのユーザプロファイル内に組み込まれ得る。
【００９４】
ユーザプライバシーを更に維持するために、無線アクセスポイント（Ｗ−ＡＰ）側におけるプロキシサーバ（例えば図１を参照のこと）が使用され得る。図９は、移動広告可能ネットワークにおいて確実に通信するためにプロキシサーバを使用する特定の通信方式を示す。図９に示されるようにＷ−ＡＴ９１０（「Ｍ−ＴＣＭ可能クライアント」）は、ユーザプロファイル情報の精緻化のためといった多数のサービスに関連する要求（報告または回答）または広告コンテンツに関する要求を無線アプリケーションプロトコル（ＷＡＰ）プロキシ９２０に送信できる。立ち代ってＷＡＰプロキシ９２０は、この要求を確実なプロキシサーバ９３０に転送でき、それからプロキシサーバ９３０はトランザクションＩＤを創造し、このトランザクションＩＤに有利にＷ−ＡＴの識別情報を除去するようにヘッダを変更し、回答を中継するために有用な情報、例えばＷ−ＡＴのＩＰアドレスを有するルックアップテーブルを創造しながら移動メッセージ配信サーバ９４０に要求を転送することができる。
【００９５】
いったん移動メッセージ配信サーバ９４０が要求を受信してこれに回答すると、プロキシサーバ９３０は移動メッセージ配信サーバの回答を転送するために適当なトランザクションＩＤを使用できる。後でプロキシサーバ９３０は、ルックアップテーブル入力を削除できる。
【００９６】
図９に描かれた方式は、ユーザ識別情報を危険にさらすことなくターゲット・コンテンツ、例えばターゲット広告の配信を可能にするというような多数の利益を有するユーザのＷ−ＡＴへの移動メッセージ配信サーバ９４０のアクセスを許さないために使用され得ることに留意されたい。
【００９７】
ユーザの位置がユーザのＷ−ＡＴによっておそらくリアルタイムに追跡されているというユーザの懸念を軽減するために、このようなＷ−ＡＴはリアルタイムの位置データの精緻化に関してサーバに問い合わせないように選ぶことができる。このような問合せは延長された時間に亘って匿名でまばらに送信され得る（例えば１ヶ月に１度）ことに留意されたい。典型的なスケジュールは、例えば７２時間の間、５分ごとに位置情報を収集ことであり得るであろう。この時間フレーム中に、あるいは特定の時間フレーム中に最も頻繁にいる位置は、３０日から４０日の間のランダムに選択された時刻にサーバからユーザの人口統計プロファイルに問い合わせるために、あるいはシステム運用者によって指定されたある他のスケジュールよって使用され得る。
【００９８】
上記の事例は、ユーザのプライバシーを維持しながらユーザに関するプロファイル要素を生成するためにサーバ支援モードと共にユーザプロファイル生成エージェントのルール駆動の動作を使用するハイブリッドアプローチの一例である。
【００９９】
図５は、ユーザ行動合成器５２２とプロファイル要素リファイナ（精緻化手段）５２４とを有するユーザプロファイル生成エージェント２１０を使用するこのようなハイブリッドアプローチの例示的動作を表現するように示された概略ブロック図である。図５の種々のデバイスの機能の大部分は既に前に論じられているが、下記の流れ図に関連して更なる機能が下記に説明されるであろう。
【０１００】
図６は、ユーザプロファイルを生成して使用するための例示的動作を概略表示する流れ図である。この動作は、多数のユーザプロファイル推測ルール（基本的および／または条件付きルール）がシステム運用者または他のパーティからＷ−ＡＴによって受信され（引き続いて記憶され）得るように、ステップ６０２から始まる。
【０１０１】
上記に論じられたように基本ルールは、予めスケジュールされたイベントを、例えば特定の時刻にユーザの問合せを実行することを含み得る。同様にそれぞれの条件付きルールは、物理的状態情報または動作的状態情報といった条件および／またはイベントによって先行される同じ問合せを必要とする可能性がある。
【０１０２】
次にステップ６０４で、これらの受信されたルールは未加工データを収集するために使用されることが可能であり、ステップ６０６でこの未加工データはユーザプロファイル要素または属性に処理／合成されることが可能であり、このことは、すべてのこのような処理／合成がＷ−ＡＴの装置上で行われ得るのに対して、ある精緻化は上記に論じられたプロファイル属性プロセッサといった外部デバイスを使用して行われ得ることを示している。すなわち上記に論じられたように、未加工データおよび／または合成されたデータはＷ−ＡＴのユーザに関するユーザプロファイルを形成するために組み込まれ得る。例えばＳＭＳメッセージを監視することに関連するルールは、未加工データを収集してＳＭＳメッセージに関連するプロファイル属性／要素を合成するために適用されるときにユーザプロファイルの動的特性を変更するために使用され得る。静的データ、例えばユーザの生年月日は、ユーザに問い合わせるために１つのルールを使用して同様に収集されることが可能であり、それからユーザプロファイルに１つの要素として加えられ得る。
【０１０３】
それからステップ６０８で、ユーザ・プロファイル・データに関する信頼度レベルが決定され得る。信頼度レベルは、ある範囲の数、分散統計値または分布プロファイルといった種々の形を有し得ることに留意されたい。
【０１０４】
ステップ６１０で、ＴＣＭを受信するためにユーザプロファイルのすべてを形成し得る種々のユーザプロファイル要素および属性に関連する種々の受信されたルールプラス未加工データおよび合成データが使用され得る。すなわち上記に論じられたように種々の実施形態においてＷ−ＡＴ上の使用された／使用可能なルールは、ユーザプロファイルを生成するために−収集された未加工データおよび合成されたデータと共に−ユーザプロファイルの何らかの静的または動的特性を与えるために使用されることが可能であり、このような情報は広告、スポーツのスコア、天気予報、および関心の高そうな主題に向けられたニュースといったコンテンツを受信するために使用され得る。
【０１０５】
ユーザ・プロファイル・データがこれらに関連する信頼度レベルを有し得る種々の実施形態において信頼度レベルにルールが適用され、このような信頼度情報に基づいてターゲット・コンテンツ・メッセージが受信されて表示され得ることに留意されたい。
【０１０６】
引き続いて、動作の制御（コントロール）はステップ６０２にジャンプして戻り、ここでデータを収集してユーザのプロファイルを修正するために新しい／より多くのルールが受信されて使用され得る。
【０１０７】
上記で参照されたようにルールは、直線的、階層的、アニメ的ポップアップおよび／またはソフトキー属性を有するメニューレイアウトといった適当な表示を作り出すためにＷ−ＡＴに適した仕方でコンテンツ表示を調整するためのＷ−ＡＴ情報を利用するようにＷ−ＡＴの物理的構成に基づいて使用され得ることに留意されたい。
【０１０８】
図７は、ユーザプロファイルを生成して使用するためのもう１つの例示的動作を概略表示する流れ図である。この動作は、多数のユーザプロファイル推測ルールがシステム運用者または他のパーティからＷ−ＡＴによって受信されるように、ステップ７０２から始まる。次にステップ７０４で、受信されたルールは未加工データを収集するために使用されることができ、ステップ７０６で未加工データは装置内資源を使用してユーザプロファイル要素または属性に処理／合成され得る。再び、ユーザプロファイル情報の如何なるものも基本データと共に処理されて合成される信頼度レベル情報を有し得る。
【０１０９】
ステップ７１０に継続して、Ｗ−ＡＴ上で実用的でない可能性のある更なる情報または処理が必要とされるかどうかに関して決定が行われ得る。例えばＷ−ＡＴがＧＰＳを使用して定期的に訪れた一連の位置を蓄積していると仮定すると、１つ以上のルールを使用するＷ−ＡＴ上のソフトウエアエージェントは、ユーザの可能性の高い民族性（または他の人口統計データ）を決定するために地理的情報サービスまたは国勢調査データベースといった大きな外部データベースに問い合わせる必要性を決定し得る。もし更なる情報または処理が必要とされれば、制御（コントロール）はステップ７１２に続き、そうでなければ動作の制御はステップ７２０にジャンプすることができ、このステップでユーザのプロファイルを生成／修正するためにプロファイル属性が使用される。
【０１１０】
更なる情報または処理が必要とされる場合には、ユーザ情報を保護するために上記に論じられたプロファイル属性プロセッサ（任意選択的にハッシング関数および／またはプロキシサーバを使用する）によって、というように外部デバイスから要求が行われ得る（ステップ７１２）。
【０１１１】
次にステップ７１４で外部デバイスは、精緻化されたユーザプロファイル属性を生成するために大データベース問合せといった何らかの数の精緻化ステップを実行し得る。それからステップ７１８で、精緻化されたユーザプロファイル属性は適当なＷ−ＡＴに供給されることができ、そこで（ステップ７２０で）これらのユーザプロファイル属性は生成して修正するために使用され得るか、そうでなければユーザプロファイルに組み込まれ得る。処理のために信頼度レベルが利用可能であるときには個別の信頼度レベルに基づいて、統一された信頼度レベルが決定され得る。それから動作の制御はステップ７０２にジャンプして戻り、そこで新しい／より多くのルールが受信され、データを収集してユーザのプロファイルを修正するために使用され得る。
【０１１２】
ジャンプして図１１に進むと、Ｍ−ＴＣＭ可能ネットワークにおけるＴＣＭ配信のための第１の通信プロトコルが描かれている。この例示的図は、メッセージ配信インフラストラクチャからのメッセージのマルチキャスト「プッシュ」時の可能なデータフローを図示している。ユーザプロファイル生成エージェント（図１０の移動デバイス（Ｗ−ＡＴ）１００内の）はメッセージを検索し、それから受信されたメッセージの１つ以上を内部フィルタリングによって選択し得ることに留意されたい。
【０１１３】
運用時にネットワークシステム運用者２８０（および／または第三者）は、プロファイル属性処理ルールをプロファイル属性プロセッサ２７０に供与し得る。プロファイル属性プロセッサ２７０はまた、Ｗ−ＡＴ１００上のモジュールからプロファイル属性プロセス要求を受信でき、Ｗ−ＡＴ１００上のモジュールを介して適当な応答を与えることができる。
【０１１４】
更にマルチキャスト広告または放送広告は、マルチキャスト／放送配信サーバ１１１０によるＷ−ＡＴ１００によって受信され得る。この構成ではＷ−ＡＴ１００（または他の移動デバイス）はすべてのメッセージを受信することが可能であり、Ｗ−ＡＴ１００において生成されたユーザプロファイルと図１１のマルチキャスト／放送配信サーバ１１１０から受信されたフィルタルールとにしたがってどのメッセージが記憶されてユーザに提示されるべきであるかを決定することができる。
【０１１５】
図１２は、Ｍ−ＴＣＭ可能ネットワークにおけるメッセージ配信のための第２の通信プロトコルを示す。図１１の例と同様にネットワークシステム運用者２８０（および／または第三者）は、プロファイル属性処理ルールをプロファイル属性プロセッサ２７０に供与でき、このプロファイル属性プロセッサ２７０はまたＷ−ＡＴ１００上のモジュールを介して適当な応答を与えるためにＷ−ＡＴ１００上のモジュールからプロファイル属性プロセス要求を受信できる。
【０１１６】
しかしながらこの実施形態ではユニキャストメッセージは、ユニキャストメッセージ配信サーバ１２１０からＷ−ＡＴ１００によって要求され得る。Ｗ−ＡＴ１００はまた、ユニキャスト通信リンク上ですべてのメッセージを受信でき、またＷ−ＡＴ１００で生成されたユーザプロファイルとユニキャストメッセージ配信サーバ１２１０から受信されたフィルタルールとにしたがってどのメッセージが記憶されてユーザに提示されるべきであるかを決定できる。
【０１１７】
図１３は、Ｍ−ＴＣＭ可能ネットワークにおけるメッセージ配信のためのもう１つの通信プロトコルを示す。再び前の例と同様に、ネットワークシステム運用者２８０（および／または第三者）は、プロファイル属性処理ルールをプロファイル属性プロセッサ２７０に供給でき、このプロファイル属性プロセッサ２７０はまたＷ−ＡＴ１００上のモジュールを介して適当な応答を与えるためにＷ−ＡＴ１００上のモジュールからプロファイル属性プロセス要求を受信できる。
【０１１８】
しかしながらこの実施形態ではユニキャストメッセージ配信サーバ１３１０は、Ｗ−ＡＴ１００によって与えられたユーザプロファイル情報を受信し、この受信されたユーザプロファイル情報を処理し、それから適当なＴＣＭをＷ−ＡＴ１００に供給できる。
【０１１９】
図１４は、Ｍ−ＴＣＭ可能ネットワークにおけるメッセージ配信のための更にもう１つの通信プロトコルを示す。この例は、動作のプロファイル属性プロセッサ側に関して前の例とまったく同様に機能し得る。しかしながらユニキャスト通信リンク上でのメッセージ検索は実質的に異なる。
【０１２０】
動作時にＷ−ＡＴ１００は、メッセージに関する要求を送信でき、その後Ｗ−ＡＴ１００はメッセージ配信サーバ１４１０内の利用可能な種々のメッセージを表す１セットのメタデータを受信できる。それからＷ−ＡＴ１００は、これらのメタデータとＷ−ＡＴ１００内のフィルタリングルールとに基づいて多数のメッセージを選択し、この選択情報をメッセージ配信サーバ１４１０に供給できる。それからそれに応じてこれら選択されたメッセージは、Ｗ−ＡＴ１００に供給されて、ユーザ・プロファイル・ルールにしたがってユーザに提示され得る。
【０１２１】
上記のアプローチは、ユニキャスト通信リンク上で広告をＷ−ＡＴに配信するときに任意選択的ネットワーク帯域幅を使用しながらＷ−ＡＴ上でユーザプロファイルをローカルに維持する。
【０１２２】
図１５は、「コンタクトウィンドウ」（例示的ウィンドウ１５１０〜１５１６を参照のこと）アプローチにしたがってメッセージコンテンツをダウンロードするための第１の通信プロトコルのための時刻表を示す。これは、Ｗ−ＡＴの他の機能に負荷をかけずに適切な時刻にＴＣＭのダウンロードを可能にするために使用され得る。種々の実施形態においてＷ−ＡＴは、使用中であればそれの睡眠（スリープ）モードをコンタクトウィンドウに調整できる可能性がある。動作時にＷ−ＡＴは、コンテンツメッセージ配信時のプラットホームでのエネルギー消費を最適化するために睡眠モードに入れられ得る。睡眠モードではＷ−ＡＴは他の有用な動作に携わることが可能である。すなわちＷ−ＡＴは睡眠モードに入れられることが可能であるが、その一方で、種々のタイミング回路（図示せず）は、コンタクトウィンドウの前および／または間中に睡眠モードを解消することによって、またおそらくはＴＣＭの受信に引き続いて、あるいは相対的コンタクトウィンドウの終了時に、睡眠モードに再関与することによって、睡眠モードとコンタクトウィンドウまたは他のスケジュールとに応答するようにプログラムされ得るか、そうでなければ操作され得る。
【０１２３】
図１６は、定義されたタイムスケジュールにしたがってターゲット・コンテンツ・メッセージ情報をダウンロードするための第１の通信プロトコルのための代替の時刻表を示す。例示的ウィンドウ１６１０〜１６２０を参照するとこのアプローチは、Ｗ−ＡＴの他の機能に負荷をかけずに適切な時刻にＴＣＭのダウンロードを可能にするために使用され得る。この定義されたタイムスケジュールは、定義されたタイムスケジュールの間中を除いてＷ−ＡＴが睡眠モードに留まることを可能にする。再び、Ｗ−ＡＴを睡眠モードに入れ、また睡眠モードから解放するために種々のタイミング／クロック回路が使用され得る。更に、ＴＣＭ情報を受信するためにＷ−ＡＴが目覚めると、Ｗ−ＡＴはターゲッティング・メタデータと将来のＴＣＭのための受信時間とを受信でき、それからこれらの情報は、ユーザプロファイルとターゲッティング・メタデータとに基づいて将来のＴＣＭを受信すべきかどうかを決定するために、また将来のＴＣＭ配信のための受信時刻に先立つ適当な目覚め時刻をスケジュールするために使用され得る。
【０１２４】
図１７は、例示的情報ストリーム１７０２、１７２２および１７３２に基づくキャッシュ・モデリング・シナリオの幾つかを図示する。図１７に示されたようにキャッシュ・モデリング・シナリオは、種々のリスト化された区分に基づいている。メッセージキャッシュはＭ−ＴＣＭ可能クライアントにおけるメッセージのための貯蔵庫であり得ることに留意されたい。メッセージは、ＴＣＭを供給する機会が存在するときにメッセージの即座の再生を可能にするためにローカルにキャッシュ記憶され得る。
【０１２５】
キャッシュ内の実際の記憶空間は、異なるタイプの区分に基づいて多数のカテゴリに分割され得る。これらの区分は、フィルタルールを使用してシステム運用者によって定義され得る。ある区分内の各カテゴリに割り当てられる空間の大きさは、再びシステム運用者によってフィルタルールを介して定義された、ある定義された基準に基づいて固定化され得る、あるいは動的であり得る。関心のある幾つかのカテゴリは下記のものを含む。
【０１２６】
デフォルト（省略時指定）メッセージ（１７１０、１７２０および１７３０）：これらはシステム運用者よってマークされ得る「フォールバック（最低保証）」メッセージと考えることができる。これらは、デバイスアプリケーションによって要求されたメッセージタイプを満足させる他のメッセージが表示のために利用可能でないときに示される。
【０１２７】
デフォルトメッセージは、候補デフォルトメッセージと同じメッセージタイプを有するそれぞれのクライアントメッセージ配信エンジンによって認可された少なくとも１つのメッセージ配信可能アプリケーションが存在する限り、キャッシュのための候補であり得る。更にデフォルトメッセージは、デバイスおよびアプリケーションの性能順守の最小ゲート制御基準を満足させるように作成され得る。
【０１２８】
デフォルトメッセージのために計算された値に基づいて、前に記憶されたデフォルトメッセージは、新しいメッセージの「正規化された」値が同じメッセージタイプの下で前に記憶されたデフォルトメッセージの値より大きい限り、新しいメッセージによって置き換えられ得る。
【０１２９】
各メッセージタイプに関して１クライアント上で許されるデフォルトメッセージの最大数は、フィルタリングルールを介してシステム運用者によって定義され得る。種々の実施形態において一定数のメッセージまたはメッセージメモリが存在可能であり、あるいはメッセージ数および／またはメモリは特定のメッセージ可能アプリケーション、利用などに基づいて動的に決定され得る。典型的には多数の実施形態において、各メッセージタイプのために許されるデフォルトメッセージの最大数は１である。
【０１３０】
デフォルトメッセージとしてマークされたメッセージは、主として２つの目的：（１）これらのメッセージは各カテゴリ内の「フォールバック」メッセージとして機能し、またシステムがメッセージをユーザに提示するために各機会を利用するのを助けることと、（２）これらのメッセージはシステム運用者が「階段状値付け」を提案してデフォルトメッセージにより多く課金する（任意選択的に）ことを可能にすることと、のために役立つ。
【０１３１】
ターゲットメッセージ（１７１２、１７２２、１７２４および１７３８）および非ターゲットメッセージ（１７１４、１７２６および１７４０）：１つの分類方式は、キャッシュ記憶をターゲットメッセージと非ターゲットメッセージのための空間に分割することであろう。ターゲットメッセージキャッシュ空間は、Ｍ−ＴＣＭ可能クライアントのユーザに関するユーザプロファイルが関連メタデータに含まれるターゲット・ユーザプロファイルに整合するメッセージだけを記憶するために使用され得る。
【０１３２】
ターゲット・ユーザプロファイルがデバイスユーザのプロファイルに整合しないメッセージに関しては、これらのメッセージが「ターゲットとされる表示のみ」とマークされない限り、このようなメッセージは非ターゲット・メッセージキャッシュ空間内に置かれる候補であり得る。表示のために非ターゲットメッセージを有することは、システムがユーザの関心の時間的変化の大きさを測り、それにしたがってそれぞれのユーザプロファイルおよびキャッシュを修正することを可能にできる。
【０１３３】
印象に基づくメッセージ（１７２２）および行動に基づくメッセージ（１７２４）：もう１つの分類は、あるメッセージが印象タイプのＴＣＭ配信キャンペーンであるか、あるいはそのメッセージがユーザ関心を測るようにユーザ行動を勧誘するメッセージであるかどうかに基づいてキャッシュ空間のターゲット部分または非ターゲット部分を分割することであろう。このようなサブ分類の区分サイズまたは比率はシステム運用者によって定義される可能性があり、あるいはそれぞれのＷ−ＡＴ装置内のメッセージ配信可能アプリケーションの能力と使用率とによって動的に決定される可能性がある。
【０１３４】
ユーザ関心に基づく区分（１７３２〜１７３６）：ターゲットメッセージ区分下のサブ区分は、ユーザ関心区分に基づき得る。例えばキャッシュのターゲットメッセージ・セクション内の特定のキャッシュ空間の大部分は、トップ３個のユーザ関心カテゴリのために留保され得るが、残りの如何なるキャッシュ資源もユーザのプロファイルに整合する他のカテゴリに充てられ得る。再び、このような区分内の関心に基づくカテゴリの実際の比率または数は、システム運用者によって定義され得る、および／または各関心カテゴリ内の広告（または他のメッセージ）に関する相対的クリックスルー・レート（クリック率）に基づいて動的であり得る。
【０１３５】
図１８は、メッセージ・フィルタリング・プロセス関係の説明図である。移動ターゲット・コンテンツ・メッセージ配信システム内のメッセージ・フィルタリング・プロセスの１つの目的は、システムに入る何らかの利用可能な新しいメッセージのうちのどれが、ある特定の移動クライアントにキャッシュ記憶されるべきであるかを決定することであり得る。
【０１３６】
動作時にフィルタリングプロセス１８１０は、どの新しいメッセージをキャッシュ記憶すべきかを決定するために、システム内に保持されているユーザのユーザプロファイル、移動クライアント上のデバイスおよびアプリケーションの能力、移動クライアント上の現在キャッシュ状態、およびシステム運用者または第三者２８０によって定義されたフィルタリングルール、といった多数の入力を使用できる。各受信されたメッセージを処理すると、それぞれのメタデータと共に多数の選択されたメッセージが決定されてキャッシュ１８２０内に記憶され得る。
【０１３７】
図１９は、種々の例示的な機能的構成要素に関連したＴＣＭ配信システム内のＴＣＭフィルタリングプロセスに関するデータフロー図である。図１９に示されたようにメッセージフィルタリングは、マルチステップ・プロセスであり得る。販売インタフェース１６４からフィルタリングエージェント２２０に入る新しいメッセージは最初に、どの受信メッセージがメッセージキャッシュのための可能な候補であり得るかを決定し得るゲート制御サブプロセス２２０−１を通り抜け得る。例示的ゲート制御サブプロセス２２０−１は、移動クライアントに関連する適当な記憶デバイス１９１０からのデバイスおよび能力情報、ならびにシステム運用者または第三者２８０によるフィルタルール、および適当なエージェント２１０または記憶デバイスからのユーザプロファイル情報を使用できることに留意されたい。
【０１３８】
それから引き続いてゲート制御サブシステム２２０−１の可能な候補は、メッセージ空間競合の場合にどの候補メッセージが置き換えられ得るかを決定できる選択サブプロセス２２０−２によって処理され得る。選択サブプロセス２２０−２はシステム運用者または第三者２８０によるフィルタルール、適当なエージェント２１０または記憶デバイスからのユーザプロファイル情報、およびキャッシュマネージャ１２２からのフィードバックキャッシュ情報を使用できることに留意されたい。
【０１３９】
図２０は、図１９のゲート制御プロセス内の例示的データフローを示す。このプロセスの１つの目的は、ターゲット広告といったターゲット・コンテンツ・メッセージが選択プロセスに転送される前に、ある一定の要件を満たすことを保証することである。本プロセスはステップ２００２から始まり、このステップでメッセージおよびそれぞれのメタデータは、販売インタフェース１６４または他のデバイスから供給され得る。次にステップ２００４で、ステップ２００２のメッセージが移動クライアントの能力範囲内にあるかどうかに関して決定が行われる。すなわちメッセージは、移動デバイスの物理的設備によってサポートされ得るようなものであるべきである。例えばもしあるメッセージが２次的デバイススクリーンのためだけに意図されていて問題のデバイスがデバイススクリーンを１つも有しなければ、このメッセージは適当でない。メッセージがデバイス能力に整合すれば、制御はステップ２００６へと継続する。そうでなければ制御はステップ２０２０にジャンプし、そこでメッセージは使用を拒絶される。
【０１４０】
ステップ２００６で、ステップ２００２のメッセージが移動クライアントのアプリケーション能力範囲内にあるかどうかに関して決定が行われる。すなわちメッセージは、移動デバイスによる使用のために登録された種々のソフトウエア／ファームウエアによってサポートされ得るようなものであるべきである。例えばもしあるメッセージが１５秒のビデオを含んでいるがデバイスアプリケーションのいずれの中にもこのようなビデオを表示するためのＣＯＤＥＣ機能が存在しなければ、このメッセージは適当でない。メッセージがアプリケーション能力に整合すれば制御はステップ２００８へと継続する。そうでなければ制御はステップ２０２０にジャンプし、そこでメッセージは使用を拒絶される。
【０１４１】
ステップ２００８で、ステップ２００２のメッセージが移動クライアントのアプリケーション能力範囲内におけるシステム運用者指定のゲート制御基準整合に合格するかどうかに関して決定が行われる。例えばもしあるメッセージが成人視聴者だけに適しているとすれば、このようなメッセージは未成年者として識別される如何なるユーザのためにも最もよくフィルタ除去される可能性が高いであろう。もしメッセージが指定されたシステム運用者指定のゲート制御基準に整合すれば、制御はステップ２０１０へと継続する。そうでなければ制御はステップ２０２０にジャンプし、そこでメッセージは使用を拒絶される。
【０１４２】
ステップ２０１０で、ステップ２００２のメッセージがサンプリング基準整合に合格するかどうかに関して決定が行われる。例えばもしある特定の広告が人口統計の単に３０％に提供されることになっているとすれば、１から１００までの範囲を有していて、それ自体のＥＳＮとサーバ指定のシードでシードされたランダム数発生器（ＲＮＧ）は結果として得られたランダム数が３０％未満であればこの広告を適格とできる。もしこの広告／メッセージがサンプリング基準に合格すれば、制御はステップ２０３０に続き、そこでメッセージ選択が実行され得る。そうでなければ制御はステップ２０２０にジャンプし、そこでこのメッセージは使用を拒絶される。
【０１４３】
図２１は、運用者がユーザを互いに専用のセットに分割して各セットに異なるメッセージをターゲット設定したいと思う可能性のある状況のために提示されるランダムサンプリング方式を示す流れ図である。例えば運用者は、如何なる広告であってもペプシ広告とコーク広告とを同じユーザに表示しないように契約上の義務を負っている可能性がある。それに応じて運用者は加入者ベースの５０％にペプシ広告を、加入者ベースの残り５０％にコーク広告をターゲット設定して、両方の広告が同じユーザに表示されないことを保証したいと考える可能性がある。
【０１４４】
このプロセスは、ステップ２１０２から始まり、そこでランダム数発生器シードおよびＥＳＮ（電子通し番号）が移動クライアント／Ｗ−ＡＴに供与される。次にステップ２１０４で、１と１００との間のランダム数−または何らかの他の範囲の数の間のランダム数を発生させるためにランダム数発生プロセスが実行される。制御はステップ２１１０へと継続する。
【０１４５】
ステップ２１１０で、ステップ２１０４のランダム数と、定義された範囲例えば１から１００までの全範囲のうちから１から５０まであるいは５１から１００までの範囲と、の間で整合がなされるかどうかに関して決定が行われる。もし整合がなされれば、制御はステップ２１１２にジャンプし、そこで問題のメッセージは受け入れられる。あるいはもし上記のコーク／ペプシの例のように競合する広告が存在すれば、２つのメッセージのうちの第１のメッセージが受け入れられ、そうでなければ制御はステップ２１１４にジャンプし、そこで問題のメッセージは拒絶される。あるいはもし上記のコーク／ペプシの例のように競合する広告が存在すれば２つの広告のうちの第１の広告は拒絶されるが第２の広告は受け入れられる。
【０１４６】
図２２へと継続して、加入者ベース内での互いに専用のメッセージターゲット設定がユーザＩＤまたはデバイスＩＤといったある一意のＩＤにハッシング方式のような一方向関数を使用して行われ得ることは認められるべきである。運用時に運用者は、ハッシング計算の結果に基づいて異なるターゲット・ユーザ・セグメントを指定できる。このようなサンプリングは、それぞれのＥＳＮに関するハッシュ値の範囲によって定義されるあるセクションのユーザにターゲット設定するために行われ得る。
【０１４７】
このプロセスはステップ２２０２から始まり、そこで移動クライアント／Ｗ−ＡＴに一意のＩＤが与えられる。次にステップ２２０４で、何らかの範囲の数の間の１つの値を生成するために一方向ハッシングプロセスが実行され得る。制御はステップ２２１０へと継続する。
【０１４８】
ステップ２２１０で、ステップ２２０４のハッシュされた値と定義された範囲との間で整合がなされるかどうかに関して決定が行われる。もし整合がなされれば制御はステップ２２１２にジャンプし、そこで問題のメッセージは受け入れられる。あるいはもし上記のコーク／ペプシの例のように競合する広告が存在すれば２つのメッセージのうちの第１のメッセージが受け入れられ、そうでなければ制御は２２１４にジャンプし、そこで問題のメッセージは拒絶される。あるいはもし上記のコーク／ペプシの例のように競合する広告が存在すれば２つの広告のうちの第１の広告は拒絶されるが第２の広告は受け入れられる。
【０１４９】
クライアントのハッシュ値がシステム運用者によって指定されたサンプリング範囲内に入らないときにはメッセージは拒絶され得る。そうでなければメッセージ処理は次のゲート制御基準または選択段階へと継続し得る。また運用者は、互いに専用のセット内でランダムにターゲット設定することによってある特定の広告／メッセージ配信キャンペーンのためにユーザをサンプリングすることにハイブリッドアプローチを選択することもあり得ることにも留意されたい。一例として、ある特定の広告キャンペーンは第１の広告を取得しなかった加入者ベースのランダムな２０％にターゲット設定される可能性がある。これは、互いに専用のセットを持って現れ、それから互いに専用のセット内でランダムにターゲット設定するために最初に一方向関数ベースのサンプリングを使用することによって達成されるであろう。
【０１５０】
引き続いて図２３は、メッセージ選択プロセス２３００内の例示的データフローを示す。選択プロセスの１つの目的は、ゲート制御プロセスによって移動クライアント／Ｗ−ＡＴに転送されるメッセージのプールからメッセージを選択して、特別のクライアント広告／メッセージキャッシュといったメモリ内に選択されたメッセージを記憶することであり得る。選択プロセス２３００は、メッセージ空間競合の場合にキャッシュから取って変えられる必要のある予めキャッシュ記憶されたメッセージを選択するためにも使用され得る。
【０１５１】
メッセージ選択は、キャッシュ空間に亘って競合が存在する場合、すなわち新しいメッセージおよび前にキャッシュ記憶されたメッセージすべてを収容するために十分な空間がキャッシュ内に存在しない場合に、働き始めることができる。メッセージ選択はマルチステップ・プロセスであることが可能であり、また１つのキャッシュは異なるカテゴリに分割され得る（動的または静的に）ので、競合と選択は各カテゴリにおいて発生する可能性がある。
【０１５２】
動作時にメッセージセレクタ２３１０は、ゲート制御デバイス２２０またはゲート制御プロセスを実行する他の器械から新しいメッセージを、またシステム運用者または第三者２８０から多数のメッセージ・フィルタルールを受信できる。それからメッセージセレクタ２３１０は、新しいメッセージが年齢的または性別的に適切であるかどうかといったある幾つかの基本的基準に各新しいメッセージが合格するかどうかを決定するために種々のフィルタルールを各新しいメッセージに適用できる。ある特定のメッセージがフィルタルールに適合しなければ、このメッセージは拒絶される新メッセージとして分類されて廃棄され得る。
【０１５３】
フィルタルール下で廃棄されなかったメッセージは、各受信メッセージに関して「ターゲット・ユーザプロファイル」を整合インジケータ計算器２３２０に導出するためにメッセージセレクタ２３１０によって更に処理されることが可能であり、それからこの整合インジケータ計算器２３２０はターゲット・ユーザプロファイル（単数または複数）をユーザプロファイル生成エージェント２１０またはユーザに関する情報を記憶する他のデバイスによって与えられたユーザプロファイルと比較し得る。立ち代って、この整合インジケータ計算器２３２０は、各ターゲット・ユーザプロファイルとユーザまたは移動クライアント／Ｗ−ＡＴに関連するユーザプロファイルとの間の整合を実行でき、またある特定の着信する／新しいメッセージがこのユーザプロファイルにどれほど良く適合するかを量子化するメッセージセレクタ２３１０に整合指示「スコア」を供与し得る。
【０１５４】
もしこの整合指示「スコア」が十分に良好な順位を占めるならば、それぞれのメッセージは更に考慮され得る。そうでなければこのメッセージは拒絶される新しいメッセージとなり得る。
【０１５５】
メッセージセレクタ２３１０によって更に処理されたメッセージは、メッセージサイズ、持続期間、メモリおよび表示要件などといった他のメッセージ値属性と共に整合指示「スコア」をメッセージ値計算器２３３０に供与することが可能であり、立ち代ってこのメッセージ値計算器２３３０はこのようなメッセージに関する「メッセージ値」をメッセージセレクタ２３１０に送り返すことができる。
【０１５６】
引き続いてメッセージセレクタ２３１０は、キャッシュのヒット／ミス（当たり／外れ）情報およびキャッシュ（または関連部分）内の各メッセージに関するメッセージ値と共に、利用可能なキャッシュ（または特定のメッセージカテゴリに充てられたキャッシュの一部分）の状態に関する情報をキャッシュマネージャ１２２から受信できる。特定のメッセージに関するヒット／ミス情報に依存して、所定のメッセージに関するメッセージ値は任意選択的に調整され得る。
【０１５７】
それからメッセージセレクタ２３１０は、新しく受信されたメッセージが相対的メッセージ値に基づいてキャッシュ内の１つ以上の既存のメッセージに取って代わるべきであるかどうかを決定でき、それから新しく選択された如何なるメッセージもそれぞれのメッセージＩＤおよびそれぞれのメッセージ値と共にキャッシュマネージャ１２２に送信されることが可能であり、また取って代わられた如何なるメッセージも更なる使用に関して廃棄／拒絶され得る。
【０１５８】
図２４Ａおよび２４Ｂは、Ｗ−ＡＴといった移動デバイスにおいて受信された１つ以上の新しいメッセージに関するメッセージ選択プロセスを概略表示する流れ図を示す。例示的プロセス流れ図は、どの新しいメッセージがキャッシュに加わるべきか、また前にキャッシュ記憶されたどのメッセージが取って代わられる／廃棄されるべきであるか、を決定するためにメッセージ選択時に行われる行動の高いレベルの流れを示す。
【０１５９】
このプロセスはステップ２４００から始まり、そこでメッセージのサイズが、ある特定のキャッシュメモリに関する、また（任意選択的に）ある特定のメッセージカテゴリに関する、例えば映画の予告編、野球のハイライト、天気予報および衣料品販売に関するある最大メッセージサイズより小さいか等しいかどうかの決定が、第１の新しいメッセージに関して行われる。もし新しいメッセージサイズがステップ２４００のキャッシュメモリ要件に適合すれば、制御はステップ２４０２にジャンプする。そうでなければ制御はステップ２４０８へと継続する。
【０１６０】
ステップ２４０２で、新しいメッセージはキャッシュメモリに入れられる。次にステップ２４０４で、新しいメッセージに関するメッセージ値が計算され、キャッシュ内の種々のメッセージに関する−また任意選択的にキャッシュのメッセージカテゴリに関する−「優先度待ち行列」が新しいメッセージのメッセージ値によって更新される。それからステップ２４０６で、新しいメッセージに基づいて利用可能なキャッシュサイズが更新される（再び、特定のメッセージカテゴリに関する任意選択的更新によって）。このようなメッセージ値はキャッシュ内の各カテゴリに関する優先度待ち行列を保持するために使用され得ることに留意されたい。定期的に（予め定義されたスケジュールで）、エンジンはキャッシュ内の種々のメッセージ値を再計算でき、また新しい値に基づいて優先度待ち行列を再調整する。値に基づく優先度待ち行列に対するこのような定期的更新は、待ち行列内の値が現在値の良好な近似値であるので、新しいメッセージがキャッシュ取替え候補とみなされているときに費やされる時間の短縮という結果をもたらし得る。それからプロセスはステップ２４３０へと継続する（下記に論じられる）。
【０１６１】
ステップ２４０８で、新しいメッセージに関するメッセージ値が計算される。次にステップ２４１０で、新しいメッセージがデフォルトメッセージであるべきかどうかに関して決定が行われる。もし新しいメッセージがデフォルトメッセージであるべきであれば、制御はステップ２４１２にジャンプする。そうでなければ制御はステップ２４２０へと継続する。
【０１６２】
ステップ２４１２で、新しいメッセージの値がキャッシュ内に既に存在する同じタイプのデフォルトメッセージの値より大きいかどうかに関して決定が行われる。デフォルトメッセージとマーク付けされていて、既に記憶されているメッセージの１つ以上のものより大きな値を有する新しいメッセージは、優先度を与えられ得る。更なるサイズは（もしこれらのメッセージが取って代わられるべきメッセージ（単数または複数）よりサイズ的に大きければ−もしこのようなカテゴリの、前のデフォルトメッセージが存在しない新しいメッセージタイプに新しいメッセージ（単数または複数）が適合していれば）、これらのメッセージはキャッシュ内に収容され得るので、計算され得る。新しいメッセージより小さな値を有する古いデフォルトメッセージは、取替えのためにマーク付けされ得る。各メッセージタイプは典型的には、一定数（典型的には１個）のデフォルト候補を有し得る。もし新しいメッセージ値がより大きければ、制御はステップ２４１４にジャンプする。そうでなければ制御はステップ２４２２へと継続する。
【０１６３】
ステップ２４１４で、すべてのデフォルトメッセージに関する全サイズが更新され、ステップ２４２４で、取って代わられるべき既存のキャッシュ記憶されたメッセージ（単数または複数）は削除のためにマーク付けされるが、新しいメッセージはキャッシュへの追加のためにマーク付けされる。キャッシュがメッセージの種々のカテゴリにどのように分割されるか、または割り当てられるかに基づいて、各カテゴリのために新しい空間割当てが計算され得ることに留意されたい。制御はステップ２４３０へと継続する。
【０１６４】
ステップ２４２２で、新しいメッセージは削除のためにマーク付けされ、制御はステップ２４３０へと継続する。
【０１６５】
ステップ２４２０で、各新しい非デフォルトメッセージに関する新しいメッセージ値は、種々のメッセージカテゴリに関するそれぞれの優先度待ち行列に付加されることが可能であり、制御はステップ２４３０へと継続する。
【０１６６】
ステップ２４３０で、考慮されるべき何らかのより多くのメッセージ候補が存在するかどうかに関して決定が行われる。もしより多くのメッセージ候補が利用可能であれば、制御はステップ２４４０にジャンプして戻り、そこで次のメッセージが考慮のために選択され、それからステップ２４００に戻り、そこで次のメッセージが処理のために利用可能にされる。そうでなければ制御はステップ２４５０へと継続する。
【０１６７】
ステップ２４５０で、全キャッシュサイズとデフォルトメッセージによって占められたメモリの量との間の差に基づいて、すべての新しい非デフォルトメッセージのために利用可能なサイズが決定され得る。次にステップ２４５２で、メッセージの各カテゴリのために利用可能なメモリが、ある「カテゴリ比」、助変数方程式に基づいて、または他のある１セットのルールおよび／または方程式によって計算され得る。制御はステップ２４５４へと継続する。
【０１６８】
ステップ２４５４で、メッセージの各それぞれのカテゴリのために利用可能なメモリに適合するために最低の関連値を有する種々のメッセージは各メッセージカテゴリに関して削除のためにマーク付けされ得る。次にステップ２４５６で、削除のためにマーク付けされたこれらのメッセージはキャッシュから除去されることができ、またこれらそれぞれの値入力もそれぞれの優先度待ち行列から除去され得る。それからステップ２４５８で、削除のためにマーク付けされたこれらの新しいメッセージは要求されることが可能であり、それらそれぞれの値入力もそれぞれの優先度待ち行列から除去され得る。制御はステップ２４６０へと継続する。
【０１６９】
ステップ２４６０で、削除のためにマーク付けされなかったこれらの新しいメッセージはキャッシュに追加されることができ、これらそれぞれの値入力はそれぞれの優先度待ち行列に保持され得る。制御はステップ２４７０へと継続し、そこでプロセスは終了する。
【０１７０】
メッセージ値とメッセージ値属性とを決定することに関して下記のことが考慮され得る。
【０１７１】
メッセージ値属性：メッセージに関する値を計算することは、メッセージのタイプに基づいて多数の属性を考慮できる。メッセージ使用可能通信システムに亘ってメッセージ配信方式、例えば広告キャンペーンに対する集中型制御を維持するために多数のこれらの属性がサーバによって定義され得るが、メッセージ値計算に参入する属性の一部は、それぞれのユーザがメッセージとどのように対話するかに基づいて移動クライアント／Ｗ−ＡＴ上で決定され得る。
【０１７２】
サーバに基づく値属性：
収入インジケータ（ＲＩ）：メッセージ／広告のサービス／クリックごとに得られる収入を示す１からＮ（例えば１００）までの範囲内の値。より高い値は、より高い収入を示す。
【０１７３】
優先度インジケータ（ＰＩ）：移動メッセージ配信システム上のある実績指標に基づいて、例えば広告主の広告キャンペーンの有効性に基づいてシステム運用者がメッセージのためにスケジュールした優先度レベルを示す１からＭ（例えば１０）までの範囲。この数は、所定のメッセージ配信キャンペーンの優先度を高めるために運用者によって増やされ得る。
【０１７４】
メッセージ配信キャンペーンの開始および終了時刻（ＴＳＴＡＲＴおよびＴＥＮＤ）：メッセージ配信キャンペーン視聴開始時刻とメッセージキャンペーン視聴終了時刻とに関するＵＴＣ時間。メッセージキャンペーン視聴終了時刻の後にメッセージは有効期限切れになり、移動メッセージ配信システム内にはもはや表示され得ない。メッセージはこの時刻にそれぞれのキャッシュからも除去され得る。
【０１７５】
全システム・クリックスルー・レート（ＣＴＲ）：これは、移動メッセージ配信システム内でメッセージを提供されたターゲット・ユーザプロファイルを有するすべてのクライアントに亘るメッセージキャンペーンの全クリックスルー・レートを示すためにサーバによって含まれる任意選択的属性である。ＣＴＲは、ユーザ行動またはクリックに基づくメッセージ／広告に関してだけ適用可能であり得る。ＣＴＲはまた、ＣＴＲの正確さを示すＣＴＲに関連する信頼度レベル（ＣＴＲＣＯＮＦＩＤＥＮＣＥ）を有し得る。もしＣＴＲＣＯＮＦＩＤＥＮＣＥがある一定の閾値より低ければ、それぞれの値計算に代替として使用されるように１からＰ（例えば１００）までの範囲内のランダムなＣＴＲが生成され得る。これは、ある特定の新しいメッセージ／広告キャンペーンが加入者セグメントをどのように処理するかをシステムがテストすることを可能にできる。
【０１７６】
ターゲットメッセージ提供数（ＭＡＸＳＥＲＶＥ）：これは、同じメッセージが同じユーザに表示され得る最大回数を定義する属性である。
【０１７７】
ターゲットユーザ行動数（ＭＡＸＵＳＥＲＡＣＴＩＯＮ）：これは、提供されたメッセージの後ではメッセージがそれぞれのキャッシュから有効期間切れにされ得る提供メッセージについてユーザが行動する最大回数を定義する属性である。種々の実施形態においてこの属性は、ユーザ行動またはクリックに基づくメッセージ／広告に関してだけ適用可能であり得る。
【０１７８】
１日当たりの最大メッセージ提供数（ＤＡＩＬＹＭＡＸＳＥＲＶＥ）：これは、１日のうちで同じメッセージが同じユーザに表示され得る最大回数を定義する属性である。
【０１７９】
１日当たりの最大ユーザ行動数（ＤＡＩＬＹＭＡＸＵＳＥＲ  ＡＣＴＩＯＮ）：これは、１日のうちで提供メッセージの後ではメッセージが提供されない提供メッセージについてユーザが行動する最大回数を定義する属性である。種々の実施形態においてこの属性は、ユーザ行動またはクリックに基づくメッセージ／広告に関してだけ適用可能であり得る。
【０１８０】
クライアントに基づく値属性：
累積メッセージ提供数（ＣＵＭＳＥＲＶＥ）：ある既存メッセージが、ある特定のユーザに既に提供された回数。
【０１８１】
累積ユーザ行動数（ＣＵＭＵＳＥＲ  ＡＣＴＩＯＮ）：既存メッセージがユーザ行動を引き起こした回数。累積メッセージ提供数と共に、累積ユーザ行動数はメッセージに関するローカル・クライアント・クリックスルー・レート（ＬＣＴＲ）を計算するために使用され得る。種々の実施形態においてこの属性は、ユーザ行動またはクリックに基づくメッセージ／広告に関してだけ適用可能であり得る。
【０１８２】
１日当たりの累積メッセージ提供数（ＤＡＩＬＹＣＵＭＳＥＲＶＥ）：所定の１日のうちに、ある既存のメッセージがユーザに既に提供された回数。この値は、各２４時間の初めに０にリセットされ得る。
【０１８３】
１日当たりの累積ユーザ行動数（ＤＡＩＬＹＣＵＭＵＳＥＲ  ＡＣＴＩＯＮ）：所定の１日のうちに、ある既存のメッセージがユーザ行動を引き起こした回数。この値は、各２４時間の初めに０にリセットされ得る。種々の実施形態においてこの属性は、ユーザ行動またはクリックに基づく広告に関してだけ適用可能であり得る。
【０１８４】
ユーザプロファイル整合インジケータ（ＭＩ）：典型的には１と１００との間のこの数は、ターゲット・ユーザプロファイルが移動メッセージ配信可能クライアントのユーザのユーザプロファイルにどれほど良く整合するかを示し得る。
【０１８５】
キャッシュミス状態整合インジケータ（ＦＬＡＧＣＡＣＨＥ  ＭＩＳＳ  ＭＬ）：アプリケーションがキャッシュマネージャからのメッセージを要求するが、キャッシュ内のメッセージのどれもアプリケーションのゲート制御基準に整合しない事例が存在し得る。このような事例は、キャッシュマネージャによって記録され得る。この属性は、新しいメッセージが最も新しく記録されたキャッシュミスに整合するかどうかを決定する。これは、新しいメッセージが最近のキャッシュミスの１つに整合すれば論理的「１」であり得るが、そうでなければ論理的「０」であり得る。このフラグは、いったんメッセージがキャッシュからアプリケーションによってアクセスされるとリセットされ得る。もしキャッシュ入力のために新しいメッセージが選択されれば、キャッシュミス入力は記録されたキャッシュミスのリストから除去され得る。
【０１８６】
プレーバック確率インジケータ（ＰＰＩ）：０からＰ（例えば１００）の間のこの数は、特定のメッセージタイプをプレーバックできるフィルタリングエージェントによって予約されたアプリケーションの数およびデバイスユーザによるアプリケーションの相対的使用量などに基づいてメッセージのプレーバック確率を示し得る。
【０１８７】
これらの値属性の一部はある一定の種類のメッセージだけに関して適用可能であるので、値計算はメッセージの異なるカテゴリに関して異なる可能性がある。特定のカテゴリのための公式を使用して計算された値に基づいて各カテゴリに関して別々の優先度待ち行列が維持され得る。
【０１８８】
メッセージ値計算公式：システム運用者からのフィルタルールは、各カテゴリのための値計算公式と計算に入る如何なる重みも決定できる。各カテゴリにおけるメッセージ値（Ｖ）を計算するために使用される公式の例示的一般表現は
正規化されたV = Σi=k to NV * (MAXSERVEi - CUMSERVEi) * f (τ)である正規化されたメッセージ値によるV = (Πa=1 to m MULT_ATTRa * (Σb=1 to n ADD_ATTRb/MAX_ADD_ATTRb * WTb)) / (Σb=1 to n WTb * SizeAD)であって、ここでＭＵＬＴ ＡＴＴＲａは第ａ番目の乗算値属性であり、ＡＤＤ ＡＴＴＲｂは第ｂ番目の加算値属性であり、ＭＡＸ ＡＤＤ ＡＴＴＲｂは第ｂ番目の加算値属性の最大値であり、ＷＴｂは公式τ＝ｔＥＬＡＰＳＥＤｉ／ＴＩＮＴＥＲＶＡＬｉ内で第ｂ番目の加算値属性に割り当てられた重みであり、またｆ（ｔ）は時間ベースの値崩壊関数であり、ＴＩＮＴＥＲＶＡＬｉはメッセージが表示される第ｉ番目の間隔持続時間であり、ｔＥＬＡＰＳＥＤｉは第ｉ番目の間隔において既に経過した時間であり、ＭＡＸＳＥＲＶＥｉは第ｉ番目の間隔内で同じメッセージが同じユーザに表示され得る最大回数であり、ＣＵＭＳＥＲＶＥｉは第ｉ番目の間隔内で既存のメッセージがユーザに既に提供された回数である。
【０１８９】
下記は異なるカテゴリのための値計算公式の幾つかの例である。
【０１９０】
印象に基づくターゲットメッセージのための値計算
【数１】
2014194796.tif 000003
【０１９１】
印象に基づく非ターゲットメッセージのための値計算：
【数２】
2014194796.tif 000004
【０１９２】
ユーザ行動に基づくターゲットメッセージのための値計算：
【数３】
2014194796.tif 000005
【０１９３】
ユーザ行動に基づく非ターゲットメッセージのための値計算：
【数４】
2014194796.tif 000006
【０１９４】
ここでＲＩは１から１００までのスケール上の収入インジケータ値であり、ＰＩは１から１０までのスケール上の優先度インジケータ値であり、ＣＴＲは所定のユーザプロファイルに関するメッセージのためのクリックスルー・レートであり、ＬＣＴＲは特定のクライアントに関するメッセージのためのクリックスルー・レートであり、ＭＩは１から１００までのスケール上でのターゲット・ユーザプロファイルとユーザのプロファイルとの間の整合インジケータであり、ＦＬＡＧＣＡＣＨＥ ＭＩＳＳ ＭＩはメッセージタイプと０または１のいずれかの値を有するキャッシュミス状態との間の整合インジケータであり、ＰＰＩは１から１００までのスケール上でのメッセージプレーバック確率インジケータであり、ＷＴＲＩは計算における収入インジケータのための重みであり、ＷＴＭＩは計算における整合インジケータのための重みであり、ＷＴＣＡＣＨＥ ＭＩＳＳ ＭＩは計算におけるキャッシュミス状態整合フラグのための重みであり、ＷＴＣＴＲは計算におけるユーザプロファイル固有システム・クリックスルー・レートのための重みであり、ＷＴＬＣＴＲは計算におけるメッセージに関するクライアント固有クリックスルー・レートのための重みであり、ＷＴＰＰＩは値計算におけるメッセージプレーバック確率インジケータのための重みである。
【０１９５】
ｆ（τ）の例：
線形崩壊；ｆ（τ）＝（１−τ）＊ｕ（１−τ）
線形崩壊によって制限された高速指数崩壊：λ＝０のとき線形崩壊が発生し、τ＝０のときｆ（τ）＝１が発生し、τ＝１のときｆ（τ）＝０が発生することを示すｆ（τ）＝（１−τ）ｅλτ＊ｕ（１−τ）。
【０１９６】
線形崩壊によって制限された低速Ｓ字形崩壊：λ＝０のとき線形崩壊が発生し、τ＝０のときｆ（τ）＝１が発生し、τ＝１のときｆ（τ）＝０が発生することを示し、更にｘ＞０のときｕ（ｘ）＝１であり、ｘ＜＝のときｕ（ｘ）＝０であることを示すｆ（τ）＝（１−τ）［（１＋α’）／（１＋α’ｅλτ）］＊ｕ（１−τ）。またλとα’は時間に基づいてシステム運用者によって指定された値崩壊率定数である。
【０１９７】
メッセージ整合インジケータ計算：上記で簡単に触れられたようにユーザプロファイル整合インジケータ（ＭＩ）は、ターゲット・ユーザプロファイルが移動メッセージ配信可能クライアントのユーザのユーザプロファイルに、またユーザの過去のメッセージ／広告視聴履歴またはユーザのメッセージ／広告の好み（単数または複数）のある計量値のいずれかにどれほど良く整合するかを示す、必ずしも１と１００との間ではない１つの数であり得る。ＭＩはスカラー数量として記述され得るが、１つ以上の代替の「重み付け」方式が例えばデザインの好みにしたがって多項式関数またはベクトルを使用して考案され得ることは認められるべきである。したがって本開示の精神および範囲から逸脱せずに、他の値（例えばスカラー、非スカラー、単一値または多数値）が割り当てられ得る。
【０１９８】
例証目的のために、これが与えられ得る最も単純な範囲の１つであるという理由で、０と１００との間のスカラー量を使用して広告整合指示計算の幾つかの実現形態が説明される。所望であれば他の範囲も使用され得る。このような実現形態の１つは、広告主によって指定される独立したターゲット・ルール・グループの各々のための信頼度レベル値を生成するために使用され得るファジー論理を利用する。これらの信頼度レベルから、ユーザのプロファイルへの広告に関する整合インジケータ値に到達するために、これらの信頼度レベルの重み付けされた合計が使用され得る。下記の非限定的な方程式は、１つのタイプのファジー論理の一例として使用され得る。
【数５】
2014194796.tif 000007
【０１９９】
ここでユーザのプロファイルへのメッセージに関する全整合インジケータ（ＭＩ）は、第ｂ番目の加算属性に対応する重み（ＷＴ）の合計で除算された属性値（ｂ）に対応する重み（ＷＴ）×信頼度レベル（ＣＯＮＦ ＬＥＶＥＬ）の合計に関連する。
【０２００】
信頼度レベル計算の一例として、１５〜２４才の年齢範囲にあって４万ドルを超える収入を有する女性、あるいは２５〜３４才の年齢範囲にあって７万ドルを超える収入を有する女性に、広告主の女性向け広告（単数または複数）をターゲット設定したいと思っている広告主を想定する。関心のあるユーザプロファイル要素の値を知ることと関連する信頼度レベルを想定することとは下記の通りである。
【表１】
2014194796.tif 000008
【０２０１】
これらのグループの信頼度レベルは：女性＝５０％である。
【０２０２】
年齢１５〜２４才で４万ドルを超える収入、または年齢２５〜３４才で７万ドルを超える収入の複合ルールグループに関しては最大／最小アプローチが使用され得る。例えばこれら２つのグループの最小の最大値（例えばＭＡＸ（ＭＩＮ（４０，６５）、ＭＩＮ（３５、４５）））を取ることはＭＡＸ（４０、３５）という結果をもたらし、これはこのグループに関する４０％信頼度レベルである。
【０２０３】
ルールグループ全体に関する全ＭＩは、「女性」信頼度レベル５０％と関連ＷＴｂによって因数分解され、関連ＷＴｂの合計によって除算された複合信頼度レベル４０％との組合せであろう。上記のように本発明の精神および範囲から逸脱せずに他の形式のファジー論理も使用され得る。
【０２０４】
これはユーザプロファイル整合インジケータ値を決定するための１つのアプローチを明示しているが、広告のターゲット・プロファイルとユーザのプロファイルとの間の整合の理路整然とした指示に到達するために、統計的平均化、曲線適合、回帰分析などといった他のアプローチも使用され得る。上記のアプローチは主としてスカラーアプローチであると理解されるが、ベクトル表現（例えば内積）、人工ニューラル・ネット・トポロジーなどを使用する非スカラーアプローチも使用され得る。
【０２０５】
例えば個別のルールグループに関する各属性の信頼度レベルは、ｎ次元ベクトルによって表され得る。ｎ次元ベクトルは、もし必要であれば（例えばもし異なる個別のルールグループが別々にベクトル化されるならば）、他のｍ次元の個別グループとの内積（スカラー積）であって、広告ルールグループ信頼度の全体的交差または投影という結果をもたらし得る。それからこの値は、整合指示信頼度レベルを生成するためにユーザのプロファイルの数学的表現によって（投影空間に依存して）操作または「内積化」されるスカラーであり得る。
【０２０６】
バブルまたは階層的アプローチといった他の整合タイプのアルゴリズムも使用され得る。もし広告整合のより正確な、および／または効率的な決定に達するために所望であれば、種々の形式のこれらおよび他のアプローチも使用され得ることが理解されるべきであるのは無論である。整合アルゴリズムは、所望であれば移動メッセージ配信システムまたは移動メッセージ配信可能クライアント上に常駐できる。更に、選択された構成および資源に依存してこれらのアルゴリズムの一部分は、メッセージ配信システムまたはメッセージ配信可能クライアントの間で構文解析され得る。
【０２０７】
図２５は、本発明の一実施形態による例示的ユーザプロファイル整合インジケータ（ＭＩ）プロセス２５００を示す流れ図である。例示的プロセス２５００は、上記に論じられたアルゴリズム／方式のいずれか１つ以上のものを具体化する。例示的プロセス２５００はステップ２５１０から開始されてステップ２５２０へと継続し、そこでメッセージ・ターゲット・パラメータ、例えば広告主の広告ターゲットパラメータが編集され（コンパイルされ）、または特徴付けられる。
【０２０８】
次にステップ２５３０で、この例示的プロセスは、ターゲットパラメータの計量値または数学的表現を生成することに進み得る。種々の実施形態においてこのステップは単に、０から１００の間の範囲を有するスカラー値といった管理可能な数へのパラメータ特性の変換を伴い得る。設計の好みに依存して、正および／または負の如何なる範囲でも使用され得ることは無論である。ステップ２５３０は広告のターゲットパラメータが数学的式または値によって表現されることを可能にし得る。例えばもし広告主がすべての女性にターゲット設定したいと考えていて加入者の女性対男性比率に内々通じていなければ、広告主の要求はプロバイダの加入者人口内訳にしたがって変換されるであろう。すなわちプロバイダの加入者人口における１：１の女性対男性比率を仮定すると、これは５０％または０．５という値になるであろう。代替として、もしある特定のプロバイダに関するそれぞれの加入者性別比率が１：２であれば、これは約３３．３％加入者人口または約０．３３３という近似値になるであろう。
【０２０９】
ターゲットパラメータにはベクトルまたはパラメータ化された式への変換といった他の操作も実行され得ることは理解されるべきである。またターゲットパラメータが提示される初期のフォーマットに依存してステップ２５３０は単に、ほとんどまたはまったく操作せずに、次のステップにパラメータを転送することからなり得る。すなわちターゲットパラメータは既に、引き続くステップによる処理を受けやすい形になっていて、如何なる変換も必要としない可能性がある。制御はステップ２５４０へと継続する。
【０２１０】
ステップ２５４０では、公式化された数学的式または計量値の任意選択的調整または変換が行われ得る。例えばメッセージのターゲットパラメータの複雑さとメッセージのターゲットパラメータに割り当てられた定義空間とに依存して、更なる処理および操作が実行される必要があり得る。例えば異なる広告ターゲットパラメータ間の相互関連付けが実行され得る。例えばもし広告主が新しい加入者である特定の領域コード内の１８〜２４才の年齢範囲を有する女性ターゲット・プロファイルを所望すれば、広告ターゲットパラメータ・セット全体のより単純な、あるいはより効率的な表現を与えるために信頼度レベルまたは他のタイプの数学的推測が行われ得る。適当と思われるような他の形式の相互関連付けあるいは操作も使用され得ることは認められるべきである。更に移動クライアントの処理能力および／または他の実際的考慮事項に基づいて、より効果的またはより効率的整合のために計量値を精緻化すること、または計量値の複雑さを減らすことが望まれ得る。制御はステップ２５４０へと継続する。
【０２１１】
ステップ２５５０で、メッセージ・ターゲット・プロファイルとユーザプロファイルとの整合計量値または適合の適切性を決定するためにメッセージ整合アルゴリズムが実行され得る。このプロセスがここで説明された、あるいは当分野で知られた幾つかの可能な整合アルゴリズムのうちの如何なるものでも使用できることは明らかであろう。非限定的な例は、ファジー論理、統計的方法、ニューラルネット、バブル、階層的などである。次にステップ２５６０で、全ユーザ整合指示値、全信頼度レベル、またはユーザプロファイルに対するメッセージの適切性のレベルを示す他の計量値が生成され得る。例えば、単にスカラー数または「Ｙｅｓ」か「Ｎｏ」という値であり得るユーザ整合プロファイル指示を決定すると、制御はステップ２５７０へと継続し、そこでプロセスは終了する。
【０２１２】
上記の例示的プロセス２５００に基づいて、ターゲット人口のために指定された広告および他のメッセージは、ユーザプロファイルに対するメッセージ／広告の適切性を決定するためにユーザプロファイルと整合させられ得る。したがってもし高いまたは許容可能な整合指示が与えられれば、そのメッセージ／広告は、ユーザがそのメッセージに喜んで応答するであろうという期待をもって、あるいはユーザによってなされた手筈どおりに、ユーザに転送され得る。このようにして、ユーザ向けに「調整」された広告／メッセージが効率的にユーザに流布され得る。
【０２１３】
図２６は、本発明の一実施形態による例示的ユーザプロファイル整合インジケータ２６００を示すブロック図である。例示的ユーザプロファイル整合インジケータ２６００は、ターゲット・プロファイル発生器２６１０、広告サーバ２６２０、ユーザプロファイル発生器２６３０、プロファイル間コンパレータ２６４０および記憶システム２６６０を含む。
【０２１４】
動作時にコンパレータ２６４０は、ユーザシステム（図示せず）内に収容されることができ、ターゲット・プロファイル発生器２６１０によって転送された情報をユーザプロファイル発生器２６３０によって転送された情報と比較することができる。ターゲット・プロファイル発生器２６１０は広告サーバ２６２０によって与えられた広告に関する属性を転送でき、この情報／属性はユーザプロファイル発生器２６３０によって与えられたユーザプロファイルの情報／属性と比較され得る。コンパレータ２６４０に含まれたアルゴリズムに基づいて、整合指示はユーザプロファイルに対するターゲット・プロファイルの適切性のレベルまたは信頼度レベルを指定して公式化され得る。この整合指示に基づいて、ターゲット・プロファイルの属性と合致する広告サーバからの広告および／または情報は、記憶システム２６６０に転送され得る。記憶システム２６６０は、ユーザシステム上に常駐していることができる。したがって「調整された」広告／情報は、ユーザプロファイルのプライバシーを損なうことなくユーザに転送され得る。
【０２１５】
過去の視聴履歴に基づくキーワード相互関連付け：上記の整合インジケータ計算における可能な入力の１つは、視聴された前のメッセージと、すなわちユーザの「視聴履歴」と新しいメッセージとの間から導き出される相関値であり得る。これに関連してメッセージは、設計の好みにしたがって広告販売インタフェースにおける辞書からのキーワードに関連付けられ得る。図２７に関連して、キーワード関連メッセージ配信の例示的生成および使用を説明するプロセスが説明される。
【０２１６】
このプロセスはステップ２７１０から始まり、ステップ２７２０へと継続し、そこで種々のメッセージにキーワードが割り当てられ得る。例えば女性の衣服に向けられた広告は、「ファッション」、「女性」、「衣類」および「高価（高級）」を含む４つのキーワードを有し得る。キーワード（単数または複数）は広告／メッセージのジャンルに広く関連するか、あるいは広告（単数または複数）／メッセージ（単数または複数）のある特定の種類に個別に関連する可能性がある。したがって所望される弁別力または識別力のレベルに依存して、ある特定の広告／メッセージに２つ以上のキーワードが関連する可能性があり、その逆もあり得る。種々の実施形態においてキーワードは、広告／メッセージの辞書またはインデックスに限定され得る。
【０２１７】
引き続いて、このようなキーワードは、ある特定のメッセージとキーワードの意味との間の関連性の強さを記述するのを助けるために重み（例えば０と１との間の数）を与えられ得る。もしキーワードが関連付けまたは印象付け重みを有しないように決定されれば、ｎが１つのメッセージに関連するキーワードの全数であるとしてキーワードの重みは、１／ｎであると想定され得る。この仕方で総平均重みは、所望範囲内に全キーワード値を正規化するためにある意味で１／ｎ係数だけ適用され得る。
【０２１８】
割り当てられた重みは、特に多数のキーワードに関連してある程度の正規化を与えることができ（例えば、各キーワードが１という最大値を有するｎ個のキーワードを仮定して、１／ｎ）、あるいは予め決められた閾値または推定値にしたがってキーワードまたは広告／メッセージを「評価する」ために使用され得る。例えばある幾つかのキーワードは、現在のイベントまたは他のある要因に依存して、より高いまたは低い関連性を有し得る。したがって、適当と見られるように、これらのキーワードには重み付けを介して強調または非強調が賦課され得る。ステップ２７２０は、一定のキーワード値推定のためにキーワード関連性の一部としてキーワードに重みを割り当てる手段を有すると想定される。しかしながらある幾つかの事例では、重みは予め割り当てられていない可能性があり、あるいは重み評価は確定されていない。これらの事例ではキーワードには任意の値、例えば１という重みが割り当てられ得る。これらのキーワードは移動クライアントに転送されることが想定される。制御はステップ２７３０へと継続する。
【０２１９】
ステップ２７３０で、メッセージに対するユーザ応答が監視され得る。動作時に、ユーザがメッセージについて「クリック」するように、またはしないように選択し得るメッセージがユーザに提示され得る。この技術において明らかにすべきであるように、用語「クリック」は、メッセージの存在に対する、あるいは操作可能なメッセージ列の一部としての何らかの形のユーザ応答を意味すると想定され得る。ある幾つかのユーザ実施形態において応答の欠如は、非選択（ｄｅ−ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ）とのある関連において類似している肯定的ノン・クリックまたはクリック・アウェイ応答として解釈され得る。このようにして、種々の広告／メッセージに対する移動クライアントユーザの応答は、階層的に評価され得る。
【０２２０】
広告／メッセージの一般的人口またはターゲット人口に関連するユーザの「クリック」応答を監視することによって、ユーザ関心の初期評価が取得され得る。
【０２２１】
種々の実施形態において、所定の広告／メッセージまたは一連の広告／メッセージに関するユーザの応答時間もまた、これらの広告におけるユーザの関心を評価するために使用され得る。例えばユーザは、各々が異なる関連度合いまたはキーワードを有する幾つかの広告／メッセージをクリックスルーすることができ、クリックスルーまたはトンネリングの比率はユーザ関心を示すものと理解され得る。制御はステップ２７４０へと継続する。
【０２２２】
ステップ２７４０において、少なくとも「ベースライン（基準線）」相関計量値を確定するために、ある特定の広告／メッセージのユーザ選択（例えばクリック）とそれの対応するキーワード（単数または複数）との比較が実行され得る。再び、キーワード関連広告／メッセージへのユーザの関心を決定する際に選択および／または選択率が使用され得ることは留意され得る。この比較によって、種々のキーワードとユーザの広告／メッセージの好みとの間の相関が与えられ得る。この相関は、例えば統計的方法、ファジー論理、ニューラル技法、ベクトルマッピング、主要コンポーネント分析などといった幾つかの方法のうちの如何なる方法を使用しても達成され得る。ステップ２７４０から、広告／メッセージに対するユーザの応答の相関計量値が生成され得る。
【０２２３】
種々の例示的実施形態において、メッセージ配信システムおよび／またはＷ−ＡＴに内蔵された「キーワード相関エンジン」は、ある特定のキーワードに関するクリックの総数（例えばＮクリック・キーワード）と共に、ある特定のメッセージ／広告がこの特定のキーワードによってユーザに提示（または転送）され得る全回数（例えばＮトータル・キーワード）を追跡できる。キーワードとユーザの応答との相関を決定するために、Ｎクリック・キーワード／Ｎトータル・キーワードの比率が計算され得る。あるメッセージに関するキーワードのための重みは、もしこのキーワードが所定のメッセージのための関連重みなしに指定されるのであれば、１であると想定され得る。上記のように比率を公式化することによって、キーワードタグ付け広告に対するユーザの反応または関心を評価するため計量値が生成されることができ、それにしたがって整合に対する精緻化または改善が考案され得る。上記の例では、ユーザの関心を示すために肯定的クリックが使用され得る。しかしながら再び、ある幾つかの実施形態において関心レベルまたは整合関連性を推測するために、ノン・クリックも、または直接応答の欠如も使用され得る。
【０２２４】
１つの例示的実施形態の説明として所定の広告（単数または複数）に関してＮ個のキーワードが存在すると仮定する。関連キーワード重みに基づいて、Ｎ次元ベクトルＡが創造され得る。各次元おける広告（単数または複数）に関する各キーワードとユーザとの相関度によって、Ｎ次元相関ベクトルＢが創造され得る。それからベクトルＡおよびＢの関数である、広告とユーザとの相関を確定するためのスカラー相関度Ｃが創造され得る。相関度Ｃは、ある幾つかの実施形態では、単にベクトルＡとＢとの内積であり得る（Ｃ＝（１／Ｎ）Ａ・ＢとしてＣ＝Ａ・Ｂ）。このスカラー相関度Ｃは、特定のユーザの前の広告視聴履歴に基づいて広告がこの特定のユーザにどれほど良くターゲット設定されているかの極めて単純で直接的度合いを提供する。パラメータ化、非スカラー変換などといったＡ対Ｂ対応を相互関連付けるために、他の方法も使用され得ることは無論である。
【０２２５】
上記のアプローチは、キーワード辞書が互いに独立したキーワードを有することを仮定している。これらのキーワードが相互関連付けされれば、相互関連付けされたキーワードの集合に関する複合重みを見つけ出すためにファジー論理が使用され得る。多項式適合、ベクトル空間分析、主要コンポーネント分析、統計的整合、人工ニューラルネットなどといった他の形式の論理または相互関連付けも実施されうる。したがってここで説明された例示的実施形態は、必要と見られるように如何なる形の整合アルゴリズムまたはキーワード対ユーザ相互関連付けアルゴリズムも使用できる。制御はステップ２７５０へと継続する。
【０２２６】
ステップ２７５０で、移動クライアントまたはユーザは、種々の有望なターゲットメッセージ／広告に関連する「ターゲットキーワード（単数または複数）」を受信できる。次にステップ２７６０で、この受信されたターゲットキーワード（単数または複数）は、整合が存在するかどうか、またはキーワード（単数または複数）が許容可能閾値を満足させるかどうかを決定するために評価され得る。種々の実施形態において、整合評価は、所望であれば統計的方法、ファジー論理、ニューラル技法、ベクトルマッピング、主要コンポーネント分析などといったより高度のアルゴリズムを含み得る。ステップ２７４０の相互関連付けプロセスとステップ２７６０の整合プロセスとが相補的であり得ることは認められるべきである。すなわち設計の好みに依存して、あるいは転送された広告／メッセージキーワードのタイプに依存して、それぞれのプロセスで異なるアルゴリズムが使用され得る。制御はステップ２７７０へと継続する。
【０２２７】
ステップ２７７０において、許容閾値内で整合すると見なされるこれらのターゲットメッセージがユーザに転送および／または表示され得る。広告／メッセージの転送は、幾つかの形のうちの如何なる形でも、例えば整合する広告／メッセージがユーザのデバイスによって受信されて視聴されることを簡単に可能にしている如何なる形でも取り得る。ある幾つかの実施形態では、非整合広告／メッセージがユーザに転送されることもあり得るが、これは例示または視聴を防止するように無効にされる。このようにしてユーザの好みまたはプロファイルが実質的に修正される場合には、以前許容不能な広告／メッセージ、しかし現在許容可能な広告／メッセージは、ユーザのデバイスに常駐可能であって適切に視聴され得る。「整合している」または「整合していない」と見なされる利用可能な広告／メッセージを作成するための他の方式も本発明の精神および範囲から逸脱せずに考案され得ることは無論である。ステップ２７７０の後にこの例示的プロセスはステップ２７８０に進み、そこでプロセスは終了する。
【０２２８】
上記の例示的プロセス２７００の使用によってターゲット広告／メッセージは、ユーザの関心に適切であるようにフィルタ（濾過）され得る。ユーザの関心は最初に、キーワード割当てまたは整合を介した１セットの広告／メッセージに対するユーザの移動クライアントでのユーザの「クリック」応答を履歴的に監視することによって確定され得る。それから現在観察されているユーザ応答（単数または複数）に基づいてユーザの関心プロファイルを更新することによって動的監視も達成され得る。それに応じてターゲット広告／メッセージのより直接的またはより効率的流布が得られて、より満足な移動クライアント体験という結果をもたらし得る。
【０２２９】
引き続いて、ユーザに関連する移動デバイスの存続期間中、このデバイスに大量の情報が流れ得ることに留意されたい。ユーザは、自分に提示された情報の一部分と対話できる。メモリ制約のせいで、このような情報すべてを移動デバイス自体に記憶することは不可能であり得る。同様にすべてのメタデータとデバイスを流れるこのような情報すべてに関連するユーザ応答とを記憶することも容易ではあり得ない。したがってユーザに関連するすべての過去情報を記憶することを必要とせずに関連するコンテンツ／情報がユーザに提示され得るように、ユーザ行動に基づいてユーザの好みを捕捉するユーザモデルを創造することが望ましくあり得る。
【０２３０】
したがって図２８に示されたように、ユーザの好みと提示された情報とを捕捉できる「キーワード学習エンジン」２８１０を創造することが望ましくあり得る。キーワード学習エンジンと共に、ユーザに提示される新しい情報に関するユーザ関心の可能性を示唆するために、学習されたモデルに基づく「キーワード予測エンジン」２８２０を有することが望ましくあり得る。これは、関連情報がユーザに提示され得るように、新しいコンテンツが移動デバイスに到着したときにこのコンテンツをフィルタリングする助けとなり得るであろう。
【０２３１】
動作時に学習および予測エンジン２８１０および２８２０において、移動デバイスに到着する情報に関連するメタデータが使用され得る。提示された情報に関連する如何なるユーザ応答も、学習エンジン２８２０で使用され得る。動作時に学習エンジン２８１０は、すべての過去情報を、例えばメタデータとそれぞれの提示された情報に関連するユーザ行動とを使用し得る。入力に基づいて学習エンジン２８１０は、学習されたユーザ好みモデルを与えるためにこのような入力を精緻化し得る。それからこのユーザ好みモデルは予測エンジンで使用されることが可能であって、この予測エンジンは新しい情報に関連するメタデータを受信し、それから新しい情報に関して予測されたユーザ整合インジケータ／指示を与えるためにメタデータをユーザ好みモデルに相互関連付けることができる。それからこのユーザ整合インジケータ／指示は、この情報がユーザに提示されるか否かを決定するために使用され得る。
【０２３２】
ユーザ好みが学習されつつある活動に関連し得ることは認められるべきである。例えばユーザは、ユーザが見たいと思う広告に関する異なる好みとユーザが閲覧したいと思うウェブページに関する異なる１セットの好みとを有し得る。例えばユーザは、安全の観点からこのような活動について知るために地域のコミュニティニュースにおける犯罪に関してウェブ上のニュースを読むことができるが、しかしこのことはユーザが広告を介して銃を購入することに関心があることを意味しないであろう。したがってプラットホーム上のメッセージ提示エンジンは、ユーザのウェブブラウザ好みに関して異なるユーザ好みを反映し得るであろう。他の状況は、プラットホーム上の音楽アプリケーションまたはプラットホーム上のスポーツアプリケーションに関連するユーザ好みを含み得るであろう。一般に学習および予測エンジンは、すべての状況に関して必要とされ得る。
【０２３３】
この文書では、ターゲット・コンテンツ・メッセージ／広告を処理するといった所定の状況に関する学習および予測のための例示的アーキテクチャおよびアルゴリズムが提供される。提案されたアーキテクチャおよびアルゴリズムは、一般性を失わずに異なる状況に適用され得る。
【０２３４】
問題の１つのタスクは、ユーザに提示されたターゲット・コンテンツ・メッセージ（例えば広告）に対するユーザの応答からユーザの好むものと嫌いなものとを学習することといった所定の状況におけるユーザの電話使用習慣からユーザの好みを学習することである。目標は、高速であって、提示データの量によって拡大縮小しない学習アルゴリズムを有する解決策を提供することである。
【０２３５】
更に本システムによって学習されたモデルに基づいて、新しいメッセージ／情報が移動デバイスに到着したときに、利用可能な予測エンジンは所定のユーザの学習された好みに関連した情報の整合インジケータを提示できる。この整合インジケータは、情報をユーザにリアルタイムに提示すべきかどうかについての決定を行うために、あるいは移動デバイス上の空間的に制約されたターゲット・コンテンツ・メッセージ・キャッシュといったユーザの移動デバイスに情報を記憶すべきかどうかについての決定を行うために、他のシステム制約（任意選択的に収入情報またはサイズ情報といった）と共に使用され得る。
【０２３６】
図２９に例示的なアーキテクチャ的流れが示されている。図２９に示されたようにメッセージサーバ２６２０は、ユーザ２９９０がスターバックスの店の前を歩いて、あるいは車で通り過ぎて行くときにユーザの移動デバイス１００にスターバックスのコーヒー広告といった単一メッセージをリアルタイムに配信することができる。予測モデルに基づくと、移動デバイス１００がこの情報に関連して生成された整合インジケータ値に基づいてこのメッセージをユーザ２９９０に提示すべきかどうかの決定を行うことは有用であり得る。
【０２３７】
代替として種々のメッセージに関連するメタデータ情報のストリーム（流れ）は移動デバイスに到着でき、また常駐する予測アルゴリズムは、移動デバイス１００上の空間的に制約されたキャッシュ２４０にどのメッセージを記憶すべきかについての決定を移動デバイス１００が行い得るように、各メッセージに関する整合インジケータの相対値を与えることができる。
【０２３８】
移動デバイス１００上の選択機能は、所定のメッセージをユーザ２９９０に提示すべきかどうかについての決定を行うために予測エンジン２８２０からのコマンドと情報とを使用する整合インジケータ計算に加えて、関連する収入（メッセージ値計算基準）およびサイズ（ゲート制御および／またはメッセージ値計算基準）といった更なるインジケータを任意選択的に使用できる。
【０２３９】
学習エンジン２８１０に関してはユーザ２９９０に提示された情報に関して、もし提示された情報に関連したユーザ応答が存在すればユーザ情報に関連するメタデータとユーザ応答の両者は学習されたユーザ好みモデルを生成するために学習エンジン２８１０によって使用され得る。更に図２９の移動デバイス１００に関して、１メッセージ当たりの個別の行動は移動デバイス１００に記憶されることも、されないこともあり得る。すなわちユーザ動作は、所定のメッセージに関するメタデータと共に学習されたユーザ好みモデルを精緻化するために使用されることができ、引き続いてユーザ動作と広告メタデータとに関連する入力はシステムから廃棄される。
【０２４０】
種々の実施形態において、また上記に論じられたように、所定の状況に関するユーザの異なる可能性のある好みを記述するキーワード辞書を生成して使用することは有用であり得る。運用時にターゲット・コンテンツ・メッセージの作成者は、ターゲット・コンテンツ・メッセージに関するメタデータにおいてターゲット・コンテンツ・メッセージに関連するこれらのキーワードを指定できる。ターゲット・コンテンツ・メッセージに関連するメタデータがユーザ２９９０に提示されると学習エンジン２８１０は、この情報に対するユーザ２９９０の応答に基づいてこれらのキーワードに関連するユーザの好みを更新できる。更にメタデータ（ターゲット・コンテンツ・メッセージに関連するキーワードを含む）が移動デバイス１００に提示されると予測エンジン２８２０は、ターゲット・コンテンツ・メッセージをユーザ２９９０に提示すべきか否かを決定するために使用され得るユーザに関する整合インジケータを計算できる。
【０２４１】
実際の運用において人は、キーワード辞書が学習目的のための平板的表現であると仮定できる。ターゲット・コンテンツ・メッセージ・プロバイダに公開されるキーワード辞書は事実上、平板的または階層的のいずれでもあり得ることに留意されたい。
【０２４２】
階層的表現ではキーワード木（ツリー）におけるより高いレベルのノードは、スポーツ、音楽、映画、またはレストランといった、きめの粗い好みカテゴリを表し得る。キーワード木の階層におけるより低いノードは、音楽サブカテゴリのロック、カントリーミュージック、ポップ、ラップなどといったユーザのきめ細かい好みを指定できる。
【０２４３】
所定のキーワード辞書は階層的であり得るが、キーワード木は平板的であって、学習目的のために木の根元から始まり得る。例えば４個の子（ロック、カントリーミュージック、ポップおよびラップ）を有する木における音楽ノードは、音楽（一般的）と４個のサブカテゴリとを有する５ノード表現に平板化され得る。もし１つの親ノードに関してＬ枚の葉が存在すれば、この平板化された表現は、キーワード階層における親ノードの根に関して（１＋Ｌ）枚の葉に変わる。このようにして木の平板化は、木のすべての中間ノードが木の根に直接接続されるように階層の最上部までずっと木の葉から始まって再帰的に達成され得る。例えばｋ個のレベルを有する４分木表現は、４＋４２＋４３＋・・・＋４（Ｋ−１）個のノードと共に根ノードからなるであろう。このような木を平板化することは、根ノードに直接接続された４＋４２＋４３＋・・・＋４（Ｋ−１）＝（４Ｋ−１）／（４−１）−１＝４／３＊（４（Ｋ−１）−１）ノードからなるキーワード辞書木という結果をもたらすであろう。Ｋ＝１は０キーワードに対応し、Ｋ＝２は４キーワードに対応し、Ｋ＝３は２０キーワードに対応する、などであることに留意されたい。
【０２４４】
図３０Ａおよび３０Ｂは、階層的表現のための木における中間親ノードでの例示的平板化プロセスを示す。学習および予測アルゴリズムは、決定することが木の最上部で行われる場合に階層的木の平板化バージョンに基づく学習という結果を効果的にもたらす重み付けされた合計計量値に作用し得る。
【０２４５】
引き続いて、移動デバイス上の学習および予測エンジンのための技法が提示される。注釈目的のために、人がユーザに関して捕捉したいと考える好みに各キーワードが対応するｎ個のキーワードが存在するとする。人は、値ｐｉがカテゴリｉに関するユーザの好みレベルに対応するとして、ユーザの好みをベクトルＰ＝（ｐ１，・・・，ｐｎ）として抽象的に表すことができる。同様に人は、メッセージがキーワードｉにどのように関連するかに値αｉが対応するとして、キーワードへの関連に基づいてメッセージをベクトルＡ＝（α１，・・・，αｎ）として抽象的に表すことができる。人はメッセージが実質的に学習アルゴリズムに引き続いて提示されると仮定できる。
【０２４６】
キーワードの大部分は、ある特定のメッセージに無関係であろうが、典型的には多数の（おそらく数１００個の）キーワードが使用され得ることに留意されたい。ユーザは単に数個のキーワードに強い好みを有することが予想され得る。このようなベクトルは数学的に「スパース（まばらな）ベクトル」と呼ばれる。人は、入力トレーニング・メッセージ・キーワード・ベクトルがスパース（まばら）であると仮定できる。人はまた、所望されるユーザ好みベクトルＰもスパースであると仮定できる。
【数６】
2014194796.tif 000009
【０２４７】
学習および予測エンジンのためのアルゴリズムは下記で説明される。
【０２４８】
学習エンジン：
【数７】
2014194796.tif 000010
【数８】
2014194796.tif 000011
【０２４９】
更に、Ｄが定数であるとして方程式（２）においてα：＝１／Ｄの場合、人が一定の崩壊パラメータαを使用し得ることは可能である。
【０２５０】
予測エンジン：
【数９】
2014194796.tif 000012
【０２５１】
運用時に人は、下記の動作保証を与えることができる。
【０２５２】
（１）もしメッセージおよびユーザ好みがスパース（まばら）であれば、学習エンジンはユーザ応答から、例えばユーザの「クリック行動」からユーザ好みを迅速に学習できる。すなわち学習速度は、メッセージおよび／またはユーザ好みのまばらさ（スパースネス）に比例し得る。
【０２５３】
（２）学習エンジンは高い雑音に対して堅牢である。すなわち、たとえユーザが多数の無関係なメッセージをクリックしても、ユーザが僅かなパーセンテージの関連メッセージをクリックしている限り、学習エンジンは基調をなす好みを学習できるであろう。
【０２５４】
（３）基調をなすユーザ好みが時間と共に変化しても、学習エンジンは新しい好みにうまく適合できる。
【０２５５】
情報空間のまばらさに加えてユーザ選択率に関する学習速度は、情報の提示率、初期シードの値およびユーザプロファイルの態様に基づいて決定され得る。
【０２５６】
可能なキーワード学習シナリオに関するＭａｔｌａｂシミュレーションからの結果は図３１に与えられており、この図は異なるキーワード（全部で５００個）を表す水平軸と個別の好みの強さを表す−正はユーザが好むことを意味し、負はユーザが嫌うことを意味する−垂直軸とによって、モデル化された学習エンジンの働きを示す。最上部のグラフ３１０２は基調をなすユーザ好みを示しているが、これに続く４つのグラフ３１０４〜３１１０は５０通、１００通、５００通および１０００通のメッセージそれぞれを受信した後のアルゴリズムの最善の推測を示す。
【０２５７】
図３１に示されたシミュレーションに関して、基調をなす好みベクトルを表すためにスパース（まばら）ベクトルがランダムに選択される。メッセージがランダムに選択されるのでユーザの行動は次のようにシミュレートされ得る：ユーザは約２５％の時間に真に適切な（関連する）メッセージをクリックし、残り７５％の時間にユーザは不適切な（関連のない）メッセージをクリックする。崩壊パラメータＤは３０００にセットされる。メッセージがクリックされた関連情報は学習エンジンに渡される。この例のシミュレーションに関して学習エンジンは、各メッセージがユーザに真に関連しているかどうかについての如何なる情報も与えられないことに留意されたい。
【０２５８】
図３１を考慮すると、個別の学習状況に関するキーワードベースのユーザ好み表現が移動プラットホームにおいて望ましく、また有用であり得ることは明らかである。図３１の例が多数の古典的適合技法によって改善され得ることは認められるべきである。例えば古典的ニューラルネットワーク学習の「アニーリング（焼きなまし）」プロセス特性を実際に実行してユーザの関心を更に探求することによってユーザのモデルを精緻化するために予測モデルに僅かなランダムさを導入することは有用であり得る。
【０２５９】
更に方程式（２）の中心の学習／適合アルゴリズムは、時間の経過にしたがって崩壊パラメータを変化させることによって、あるいはユーザ応答のタイプ（例えば強い正、弱い正、中性、弱い負、強い負）に基づいて、修正され得る。
【数１０】
2014194796.tif 000013
【数１１】
2014194796.tif 000014
【０２６０】
なお更に種々の実施形態において、キーワードに対するメッセージの相関の強さを反映できるトレーニングパラメータおよび／または学習ルールが所定のメッセージに埋め込まれ得ることは認められるべきである。例えば３個の関連キーワードＫＷ１、ＫＷ２、ＫＷ３を有する第１の広告において、キーワードＫＷ１はキーワードＫＷ２およびＫＷ３と比較してこの広告のコンテンツに遥かに密接に結びつけられ得る。
【数１２】
2014194796.tif 000015
【０２６１】
予測エンジンは、ユーザとのターゲットメッセージの関連性を決定するためにベースライン相関計量値がある閾値を超えることを必要とするように設計され得ることに留意されたい。例えば図３１の代わりにメッセージを選択するために０．２５を超える、および／または−０．２０より低い推定値に関連付けられたキーワードだけを使用することが望ましくあり得る。
【０２６２】
同様に／代替として、メッセージを選択するために最上部１０値のキーワードおよび／または最下部５個のキーワードだけを使用することが望ましくあり得る。予測モデルのこのような単純化は、ユーザ選択「雑音」の影響を除去することによって移動メッセージ配信デバイスの性能および信頼性を改善できる。
【０２６３】
最後に、方程式（１）〜（３）は「ＬＭＳ最急勾配降下」適合／学習アルゴリズムとして知られたものを表しているが、ニュートンアルゴリズムまたは任意の他の周知の、あるいは最近開発された学習技法といった他の学習アルゴリズムも使用され得ることは認められるべきである。
【０２６４】
図３２Ａおよび図３２Ｂは、移動クライアントが種々の学習および予測プロセスを実行するための例示的動作を概略表示している。プロセスはステップ３２０４から始まり、そこで１セットのキーワードが割り当てられる。上記に論じられたようにこの１セットの利用可能なキーワードは、スパース（まばら）である、またはスパース（まばら）でない可能性がある、および／または階層的または非階層的／平板的関係に整えられ得る。次にステップ３２０６で、この１セットのキーワードは移動クライアントに、例えば携帯電話または無線可能ＰＤＡにダウンロードされ得る。それからステップ３２０８で、１セットのシード値が移動クライアントにダウンロードされ得る。種々の実施形態において、このようなシード値は１セットのゼロ値、ユーザの既知の人口統計データ基づいて決定された１セットの値、または初期／シード値に関して上記に論じられた他のプロセスのいずれかによって決定された１セットの値を含み得る。制御はステップ３２１０へと継続する。
【０２６５】
ステップ３２１０において、適当なメタデータ、例えばキーワードおよび（おそらくは）キーワード重みおよび／または任意数の学習モデル、例えば修正された最急峻勾配降下アルゴリズム、および／または上記に論じられた崩壊パラメータ、上限、下限、状況制約事項などといった任意数の学習パラメータと共に、１セットの第１のメッセージが移動クライアントにダウンロードされ得る。この１セットの動作はメッセージがメタデータおよび他の情報と同時にダウンロードされることを可能にするが、種々の実施形態では任意数のゲート制御または評価動作を介してこのようなメッセージが適当であることを移動クライアントが決定した後にメッセージがダウンロードされ得ることに留意されたい。制御はステップ３２１２へと継続する。
【０２６６】
ステップ３２１２において、ユーザにとって関心のありそうなターゲット広告といったメッセージを予測するために多数の予測動作が実行され、このような予測動作がステップ３２０８のシード値から構成された学習モデルに基づき得ることを示している。次にステップ３２１４で、望ましいメッセージ（単数または複数）が移動デバイス上で表示（そうでなければ提示）され得るであろう。それからステップ３２１６で、移動デバイスはユーザ応答を監視し得る、例えば観察して、おそらくは表示されたメッセージへのクリックスルー・レートを記憶し得る。制御はステップ３２２０へと継続する。
【０２６７】
ステップ３２２０で、１つ以上のセットの学習されたユーザ好み重みを確定するための種々の学習モデルを更新（そうでなければ決定）するために、１セットの１つ以上の学習アルゴリズムが実行され得る。上記に論じられたように学習モデルは種々の状況のために設けられ、ＬＭＳ動作といった任意数の適合プロセスを使用し、特定のメッセージに関するアルゴリズムおよび学習パラメータを組み込むことができることなどに留意されたい。制御はステップ３２２２へと継続する。
【０２６８】
ステップ３２２２で、適当なメタデータ、および／または任意数の学習モデル、および／または任意数の学習パラメータと共に１セットの第２の／ターゲットメッセージが移動クライアントにダウンロードされ得る。再び、この１セットの動作はメッセージがメタデータおよび他の情報と同時にダウンロードされることを可能にするが、種々の実施形態では任意数のゲート制御または評価／予測動作を介してこのようなメッセージが適当であることを移動クライアントが決定した後にメッセージがダウンロードされ得ることに留意されたい。制御はステップ３２２４へと継続する。
【０２６９】
ステップ３２２４において、ユーザにとって関心のありそうなターゲット広告といったメッセージを予測するために多数の予測動作が実行され、このような予測動作がステップ３２２０の学習モデルに基づき得ること示している。次にステップ３２２６で、望ましいメッセージ（単数または複数）が移動デバイス上に表示（そうでなければ提示）され得るであろう。それからステップ３２２８で、移動デバイスはユーザ応答を監視し得る、例えば観察して、おそらくは表示されたメッセージ（単数または複数）へのクリックスルー・レートを記憶し得るであろう。それから制御はステップ３２２０にジャンプして戻り、その後に、必要に応じて、そうでなければ所望に応じてステップ３２２０〜３２２８が反復され得る。
【０２７０】
統計データ生成へのアプリケーション：種々の例示的実施形態において、ユーザ好みベクトルはＮ次元を持ち得るが、一部のサブセットのＭ次元だけがユーザに関連する可能性がある。スパース（まばら）な１セットのＫ次元がＮ次元からランダムに選択されることが可能であり、選択されたＫ次元に関連するユーザ好みちが送信され得る。ある一定の人口統計的タイプ（例えばティーンエージャー）に関する人口にＵ名のユーザがいると仮定する。もしＵ名のユーザすべてがすべてのＮ次元値をあるサーバに送信したとすれば、各次元はその次元に関連する統計データ（例えば平均または分散）を決定するために利用可能なＵ個のサンプルを有することができる。しかしながらもし単にスパース（まばら）（Ｋ次元）コンポーネントが送信されるならば、平均でＵｋ／Ｎ個のサンプルが各次元に関して利用可能になり得る。Ｕ＞＞Ｎである限り、各次元に関して統計データを計算するために利用可能な十分なサンプルは、各ユーザが自分の好みベクトルのＮ個すべてのコンポーネントを送信することを必要とせずに、存在する。更にもしユーザの一部だけが情報を送信するならば、平均で各次元に関してＵｋ／Ｎ個のサンプルが利用可能になり得る。したがって人は、ユーザの全人口について統計データを収集しながら、各ユーザのために十分な程度の情報のプライバシーを維持できる。
【０２７１】
キャッシュミス履歴属性：ある特定のメッセージ／広告があるキャッシュから要求され、要求されたメッセージ／広告タイプを満足させるメッセージ／広告がそのキャッシュ内に存在しないときはいつでも、これは適当なメッセージ／広告をユーザに示し損なった（示すことをミスした）機会である。したがってキャッシュが最近の過去におけるミスを記録したタイプを有するメッセージに更に重み付けられた値を与える必要性が存在する。種々の実施形態において、メッセージ／広告値計算を助けることによってこのようなミス機会を避けるために、上記に論じられたキャッシュミス状態整合インジケータ（ＦＬＡＧＣＡＣＨＥ ＭＩＳＳ ＭＩ）といったパラメータが機能し得る。種々の実施形態においてこの属性は、新しい有望なメッセージが最も新しく記録されたキャッシュミスに整合するかどうかを決定するように機能する。これは、もしこのメッセージが最近のキャッシュミスの１つに整合すれば論理的「１」（または同等物）であり得るが、そうでなければ論理的「０」（または同等物）であり得る。このフラグは、いったんメッセージがアプリケーションによってキャッシュからアクセスされてユーザに提供されるとリセットされ得る。もし新しいメッセージがキャッシュ入力のために選択されれば、記録されたキャッシュミスのリストからこのキャッシュミス入力は削除され得る。
【０２７２】
フィルタルール：フィルタリングエージェントの動作を駆動するためにシステム運用者によってフィルタルールが使用され得る。これは、システム運用者が動的な仕方でフィルタリングエージェントの機能を制御することを可能にする。フィルタルールは種々のタイプを持ち、フィルタリングサブシステムの種々の機能を駆動するために使用され得る。幾つかの典型的な使用事例は下記を含み得る。
【０２７３】
・キャッシュ空間を異なる区分に基づいて異なるカテゴリに分割するために使用されるメッセージキャッシュ比率を決定できるフィルタルール。キャッシュ比率はある幾つかの定義された基準に基づいて一定または動的であり得る。
【０２７４】
・各カテゴリに関して値計算公式を決定し得るフィルタルール。
【０２７５】
・メッセージのための時間に基づく値崩壊速度であるλを定義できるフィルタルール。
【０２７６】
・あるカテゴリ内のメッセージ値属性から最終的メッセージ値の計算に入る係数／重みの如何なるものも指定するために使用され得るフィルタルール。
【０２７７】
・整合インジケータ計算公式を定義できるフィルタルール。
【０２７８】
・キャッシュミス状態整合インジケータ計算公式を定義できるフィルタルール。
【０２７９】
・メッセージプレーバック確率インジケータ計算公式を定義できるフィルタルール。
【０２８０】
・デバイスについてランダムＣＴＲが計算される最小信頼度レベル閾値を定義できるフィルタルール。
【０２８１】
・各メッセージタイプに関して記憶されるデフォルトメッセージの数を定義できるフィルタルール。
【０２８２】
アーキテクチャ：異なるメッセージ配信モデルに依存して、サーバ上、またはクライアント上のいずれかに存在する異なるエージェントによって、ゲート制御およびメッセージ選択サブプロセスが実施され得る。下記のセクションは、異なる広告配信機構に基づくメッセージフィルタリングのための可能なアーキテクチャを論じる。
【０２８３】
マルチキャスト／放送メッセージ配信：図３３は、Ｗ−ＡＴ１００とマルチキャスト／放送メッセージ配信サーバ１５０Ａとを使用するマルチキャスト／放送メッセージ配信シナリオの説明図である。マルチキャスト配信の場合、多数のユーザへの放送またはマルチキャストチャネル上のメッセージ配信ネットワークによって、メッセージ（例えば広告）、それぞれのメタデータおよびメッセージ・フィルタリング・ルールが配信され得る。その結果、フィルタリングプロセスの任意のゲート制御および選択サブプロセスと共に、Ｗ−ＡＴ上でユーザのユーザプロファイルにターゲット設定されたメッセージのフィルタリングおよびキャッシングが行われ得る。
【０２８４】
ユニキャストメッセージ配信：メッセージ配信サーバからのメッセージのユニキャストフェッチを実行するために使用され得る多数の異なるプロトコルが存在する。このようなサーバで利用可能な情報に基づいて、サーバまたは種々の移動デバイス上にはゲート制御および選択プロセスが常駐できる。下記は、各事例において実現され得るプロトコルおよび対応するメッセージ・フィルタリング・アーキテクチャの一部についての論議である。
【０２８５】
ユニキャストメッセージ配信−プロトコル１：図３４は、Ｗ−ＡＴ１００とユニキャストメッセージ配信サーバ１５０−Ｂとを使用する第１の例示的ユニキャストメッセージ配信シナリオを示す。動作時にＷ−ＡＴ１００は、サーバ１５０−Ｂに「メッセージ・プル（受信）」要求を送信でき、それによってサーバ１５０−Ｂはシステム内で利用可能なすべてのメッセージで応答できる。このアプローチは、Ｗ−ＡＴ１００上でプロファイルを生成して保持することによってサーバ１５０−Ｂから移動デバイスのユーザプロファイルを隠すことができる。しかしながら移動デバイスのユーザプロファイルとの不整合のせいで拒絶されたメッセージのかなりの部分の可能性が存在する場合、ユニキャストセッションでクライアントにメッセージを配信することは費用がかかる可能性があるであろう。マルチキャスト配信の場合におけるように、Ｗ−ＡＴ１００のユーザプロファイルにターゲット設定されたメッセージのフィルタリングおよびキャッシングは、フィルタリングプロセスのゲート制御および選択サブプロセスと共にＷ−ＡＴ１００上で行われ得る。
【０２８６】
ユニキャストメッセージ配信−プロトコル２：図３５は、Ｗ−ＡＴ１００とユニキャストメッセージ配信サーバ１５０−Ｃとを使用する第２のユニキャスト配信シナリオを示す。このシナリオでは、ユーザプロファイルはＷ−ＡＴ１００上で生成され得るが、ユーザプロファイルの同じコピーがデバイス１００および１５０−Ｃの両者に常駐できるということにおいてサーバ１５０−Ｃと同期することができる。Ｗ−ＡＴ１００のデバイスプロファイルもまたサーバ１５０−Ｃと同期でき、それ故にＷ−ＡＴ１００からメッセージ・プル要求を受信するとサーバ１５０−Ｃは直ちにターゲットメッセージだけをデバイスにプッシュ（配信）できる。ゲート制御プロセスは−メッセージがＷ−ＡＴ１００のユーザプロファイルに向けてターゲット設定され得るかどうかを決定することに基づく選択プロセスの一部と同様に−サーバ１５０−Ｃ上で実施され得る。より高く評価された新しいメッセージによる古いメッセージのメッセージ値の決定および交換は、Ｗ−ＡＴ１００上で実行され得る。
【０２８７】
動作時にＷ−ＡＴ１００とサーバ１５０−Ｃとの間のユーザおよびデバイスプロファイルの如何なる同期化手順も別のプロトコルを使用して帯域外で行われ得る、あるいはある幾つかの実施形態ではこれらのプロファイルはクライアントからのメッセージ・プル要求に含まれ得る。
【０２８８】
ユニキャストメッセージ配信−プロトコル３：図３６は、Ｗ−ＡＴ１００とユニキャストメッセージ配信サーバ１５０−Ｄとを使用する第３の例示的ユニキャストメッセージ配信シナリオを示す。動作時にユーザプロファイルはＷ−ＡＴ１００上で保持され得るが、デバイスプロファイルだけはサーバ１５０−Ｄに同期化され、ユーザプロファイルはＷ−ＡＴ１００内だけに留まる。これに応じてゲート制御プロセスはサーバ１５０−Ｄ上で実行されることが可能であって、サーバ１５０−Ｄはゲート制御プロセスをクリア（通過）したＷ−ＡＴ１００にメッセージだけをプッシュ（送信）できる。ユーザのプロファイルを必要とするシステム運用者指定フィルタ（もしあれば）に基づいてゲート制御プロセスの一部はＷ−ＡＴ１００において実行され得る。更に、選択プロセスはＷ−ＡＴ１００上で完全に実行され得る。
【０２８９】
プロトコル２と同様にＷ−ＡＴ１００とサーバ１５０−Ｄとの間のデバイスプロファイルの同期は別のプロトコルを使用して帯域外で行われ得る、あるいはこのプロファイルはクライアントからの広告プル要求に含まれ得る。
【０２９０】
ユニキャストメッセージ配信−プロトコル４：図３７は、Ｗ−ＡＴ１００とユニキャストメッセージ配信サーバ１５０−Ｅとを使用する第４のユニキャストメッセージ配信シナリオを示す。このシナリオでは、Ｗ−ＡＴ１００からメッセージ・プル要求を受信するとサーバ１５０−Ｅは適当なゲート制御プロセスをクリア（通過）したメッセージに関するメタデータで応答を返すことができる。したがってゲート制御プロセスはサーバ１５０−Ｅ上で実行され得る。引き続いて選択プロセスは、サーバ１５０−Ｅによって与えられたメタデータを使用してＷ−ＡＴ１００上で実行され得る。ユーザのプロファイルを必要とするシステム運用者指定フィルタ（もしあれば）に基づいてゲート制御プロセスの一部はＷ−ＡＴ１００において実行され得る。次にＷ−ＡＴ１００は、選択プロセスに基づいて表示するか、キャッシュに記憶するかをＷ−ＡＴ１００が決定するメッセージのためのメッセージ選択要求でもってサーバ１５０−Ｅに応答でき、サーバ１５０−Ｅはこれらの選択されたメッセージをＷ−ＡＴ１００に供給できる。
【０２９１】
再び、デバイスプロファイルまたはゲート制御パラメータはＷ−ＡＴ１００による初期のメッセージ・プル要求に含まれ得るか、あるいは代替として別のプロトコルを使用して帯域外でＷ−ＡＴ１００とサーバ１５０−Ｅとの間で同期化され得る。
【０２９２】
ユーザプロファイルに影響を及ぼすための、処理／同期化によって捕捉された位置データ
位置情報はしばしば、個人的人口統計データのインジケータを導き出すために使用され得る。移動通信デバイスの場合、位置データは時には課金情報よりユーザに関する人口統計データのより良い指示であり得る。課金情報の使用に対する制約に加えて課金情報は、所望の人口統計データを示すために十分なデータを含まない可能性がある。更に家庭の人口統計データは、ユーザのメッセージ関連の関心を部分的にしか示さない可能性がある。例えばもしユーザが２つの住居を保持するか、あるいは特定の場所にしばしば居る傾向があれば、これは家庭の人口統計データによって示されない可能性がある。したがって例えば、特定の仕事またはレクリエーションの場所に関連するサービスおよび製品は、ユーザの家庭位置から導き出される人口統計データによって反映されない可能性があるが、それでも極めて有用である可能性はある。
【０２９３】
ユーザがプライバシーを守るために自分の位置情報を公開することを欲しない可能性、あるいは公開することを過渡に押し付けがましいと考える可能性があることは理解可能である。しかしながら移動クライアントによって位置情報を収集して位置に基づく整合を実行するための能力を保持することによって、移動デバイス内での人口統計的ターゲット設定に必要とされる情報を取得し、それでもなおプライバシーを守ることは可能である。したがって例えば、もしユーザがＧＰＳ情報へのアクセス権を有する携帯電話といった適切に使用可能な移動デバイスを持って、ある特定のレクリエーション地域を頻繁に訪れるならば、ユーザのレクリエーション的関心のために適切な情報は、ユーザを悩ますことなく、および／またはユーザのプライバシーを侵害することなく、導出および／または合成され得る。それからこの情報は、移動デバイスに常駐するユーザプロファイルを導出および／または更新するために使用され、今度はどのターゲット・コンテンツ・メッセージが移動デバイスにダウンロードおよび／または表示され得るかを決定するために使用され得る。概念的にはこれは、検知された実際の位置に基づいて、しかし位置情報を外部エージェントに与えることなしに、ユーザに関連する位置情報に適切な仕方での広告および他の情報の配置という結果をもたらし得る。
【０２９４】
動作時に位置情報は、移動デバイスに常駐するデータベースを使用して記憶され得る。記憶されたデータは、未加工位置データを含み得るが、また種々の実施形態では、特定の位置／領域位置、位置の集まり、種々の場所から他の場所への経路情報、時間間隔に関連する値と組み合わされた場所のタイプ、および特定の場所タイプの時間的確率分布、に関連するデータを含み得る。
【０２９５】
引き続いて、多くの場合、ユーザ行動は特定の活動を示すためには不十分であり得るが、ユーザ行動は、もしこのような行動が位置データの１つ以上の種々の集合とリンクされ得るならば、適切になり得る。あるレクリエーション地域を頻繁に訪れるが、通常はある特定の道路に入ることによってそのレクリエーション地域に入る個人の例を取る。この道路の使用に関するデータは、それ自体ではこの道路の使用と存在とを超えた多くのことを示さないであろうし、またそれ自体ではこのレクリエーション地域との如何なる関連性も有しないであろう。しかしながら個人の位置履歴とこの道路に入るという個人の行動とを結合すること／相互に関連付けることによって、その個人がこのレクリエーション地域に行く途中であるという統計的に重要な確率を確定することは可能である。このようにして特定の位置情報は、他の特定の位置に関連した活動に相互に関連付けられ得る。続けられる例は、レクリエーション地域、都市の一部、娯楽場所（特に時刻情報と組み合わされた）、仕事に関連した時刻と組み合わされた地理的位置、および買い物に関連する場所を含む。これらは、場所の集まりと時間間隔との識別情報に組み合わされ得る。位置は、他の記憶されたデータとの現在位置（または動き）の関連性を確定する際に有用であり得る経路分析と組み合わせて使用され得る、例えば現在位置、位置履歴および経路活動は、ある特定の活動の可能性を識別し、それによってユーザがある特定の活動に携わる前にメッセージプロバイダがメッセージをターゲット設定することを可能にするために使用され得る。例えばＧＰＳ使用可能な移動クライアントについて種々の位置を測定することによって移動クライアントは、ユーザが仕事を離れて、ユーザが頻繁に行くショッピングセンターへの途中であることを決定できる。それに応じてＭＡＳ（または他のターゲット・コンテンツ配信システム）は、ユーザが関心を持ち得る製品に関連する情報を自動的に転送でき、またショッピングセンターへの種々のルートに関する高度の交通情報を提供することもできる。
【０２９６】
引き続いて種々の実施形態において、種々の業務、例えばある特定の幹線道路に基づく業務を識別することは、この幹線道路を行き来するユーザにとって有用であり得る。このような事例では、ターゲット広告または顧客の活動の決定に基づく他の情報が提供され得る。このアプローチは、顧客が自分の移動デバイスへの限定されたアクセス権を有するが情報を提供するための特定の業務または業務のジャンルを認めている状況において特に有利である。
【０２９７】
種々の実施形態において本システムの重要な態様は、個人の追跡が移動デバイス内で実行されて移動デバイス内に保持され得ることを含み得る。１つの構成では、如何なる外部パーティも追跡情報に内々通じていることはない。更に、種々のターゲット・コンテンツに関連する追跡情報に整合するために必要なプロファイリングは、移動デバイス内で実行され得る。再び、個人情報をユーザの移動デバイスに限定することによって、プロファイリングが外部で実行されないという理由で許容可能なこの形式のプロファイリングをユーザが見出し得るということは可能性が高い。
【０２９８】
状況が許される種々の実施形態において、多くの自動車のＧＰＳに基づくナビゲーションデバイスといった他のデバイスで利用可能な資源に移動デバイスを適合させることは可能および／または有利であり得ることに留意されたい。移動デバイスが１つ以上の自動車のシステムと通信することを可能にする単なるソフトウエア修正（単数または複数）（特定の実施形態に依存する）によって、ＧＰＳおよび他の情報は共用され得る。一般にこのような自動車および移動クライアントは、ブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）（登録商標）を使用して、またはこのようなデバイスにおいて共通的に見出される類似の無線インタフェースを使用して通信することができる。このようにして、移動クライアントに関する位置情報は自動車のＧＰＳ／ナビゲーションデバイスによって与えられるので、移動デバイスの常駐ユーザプロファイルは、移動デバイスに内蔵されたＧＰＳシステムの負担なしに更新され得る。
【０２９９】
自動車に加えて、ある特定の移動デバイスは、位置情報を受信するために遠隔サーバまたは他の近隣デバイスといった種々の代替情報源から位置情報を導き出し得ることに留意されたい。例えば移動クライアントは、コーヒーショップに常駐する８０２．１１ネットワークと接触可能、またはおそらくは、位置情報を決定するためにその位置が知られた、または導き出され得る都市内の一連の地域無線ネットワークと接触可能である。
【０３００】
種々の実施形態において移動クライアントは移動クライアント／デバイスのエネルギーレベルに基づいて、例えば低いバッテリー充電に基づいて情報源を選択できることに留意されたい。また位置履歴は、測定の期間が変わり得る定期的測定に基づいて、またはランダムな測定に基づいて、またはランダム測定と定期的測定との組合せに基づいて、取得され得ることにも留意されたい。移動クライアントはまた、利用可能なエネルギーに基づいてＧＰＳ捕捉速度を変えるように、例えば低いバッテリー状態についての間欠的パワーダウンによってＧＰＳ捕捉速度を遅くするように、また他の利用可能なデータ源、例えば移動クライアントがアクセス権を有する自動車の加速度計および／または速度計に入り得る速度を変えるように、選択することもできる。
【０３０１】
図３８Ａ〜３８Ｈは、種々の関心ポイントを用いて表示されたある特定のユーザのＧＰＳ使用可能携帯電話によって捕捉された情報スクリーン３８００−Ａ、・・・、３８００−Ｈを示す。これらの図に示されたように各情報スクリーン３８００−Ａ、・・・、３８００−Ｈは、１つの地図３８１０、１セットの制御画面３８２０、１つのカレンダー表示３８３０、毎日のヒストグラム（棒グラフ）３８４０、および毎週のヒストグラム３８５０を含む。
【０３０２】
運用時にユーザ（または自動化されたプログラム）は、ＧＰＳサンプリング時刻と、地図３８１０、カレンダー３８２０およびヒストグラム３８４０、３８５０に関するＧＰＳ情報表示とを確立するために１セットの制御画面３８２０内に各制御情報をセットし得るが、これらは、ヒストグラム３８４０が１時間のタイムスロットに分割された毎日のヒストグラムであり、毎週のヒストグラム３８５０が１日のタイムスロットに分割されており、またこのような捕捉された位置データが、特定の位置、地域、位置の集まり、およびユーザが種々の期間に亘って、例えば週日、週末、個別の日々、丸１週間、丸１ヶ月などに亘って経験した過去に取られた経路を表す情報さえも含む如何なる数のヒストグラムにも編成され得ることを示している。カレンダー３８３０もヒストグラムと考えられ得ることに留意されたい。
【０３０３】
また、図３８Ａの位置３８５０または３８５２といった特定の位置アイコンを選択することによって、ヒストグラム３８４０および３８４２のデータならびにカレンダー３８３０に入る数は、収集されたＧＰＳデータに相応するＧＰＳデータを反映するように変化し得る。図３８Ｃへと続いて、ユーザの住居としてある特定の位置が識別され（移動クライアントのユーザによって、あるいは移動クライアント内のある推定ソフトウエアによって）、また同様に図３８Ｅにおいて、ある特定の位置がユーザの仕事場３８５６として識別され得る。
【０３０４】
図４１Ａ〜４１Ｈを考慮すると、ＧＰＳ使用可能携帯電話によって捕捉された位置情報が、（１）ユーザが所定の時間フレームにおいて、ある特定の場所にいる、またはある特定の経路に沿って移動している可能性、例えばある従業員が４：００ｐｍに職場にいる可能性、（２）ユーザが所定時刻にある特定の開始場所を立ち去る、例えば従業員が５：００ｐｍに職場を離れるという可能性の高い時間フレーム、および（３）ユーザがある特定の第２の場所にいる、またはある経路（または１セットの場所または経路）を使用する、例えば従業員が５：３０ｐｍにある特定の道路を使用して６：００ｐｍと６：３０ｐｍとの間に自分の住居に到着するという可能性の高い時間フレーム、を常駐ソフトウエアが決定することを可能にするユーザプロファイル情報を生成するために使用され得ることは明らかであろう。
【０３０５】
可能性情報は、種々の仕方で表現され得ることに留意されたい。例えば時刻の可能性は、ある特定の時点、特定の時点に中心を持ち特定の分散を有するガウス分布、過去のユーザ活動に基づく一意の形式を有する連続確率分布関数（ＰＤＦ）、等しい、または等しくないサイズのタイムバケットを有する連続期間（「タイムバケット」）において測定される個別ＰＤＦなど、として表現され得る。
【０３０６】
このような情報を使用して、適切に使用可能な移動クライアントはまた、ユーザの家庭、仕事、趣味、宗教的礼拝所などに関するユーザの可能性の高い位置、ならびにユーザがこのような場所にいる可能性の高い時間といったユーザの関心ポイントと、このような関心ポイントに関する他の可能性情報（例えば可能性の高い到着および出発時刻）と、を決定できる。それからこのような情報は、ユーザの移動クライアント内でユーザプロファイル情報を形成または修正するために使用されることが可能であり、また上記のように、結果として得られたユーザプロファイルは、どのような情報（例えば、広告、クーポンなど）がユーザの関心を呼び起こす可能性が最も高いか、また移動クライアントに記憶および／または表示される特定の目標情報に繋がりうるか、を決定するために使用され得る。
【０３０７】
引き続いて図３９および図４０は、勤務日の終わりに職場ＬＷを離れるユーザの一例に関する例示的数の動作を示す。位置Ｌ１〜Ｌ８の間のそれぞれの経路／道路Ｒ１〜Ｒ８を使用する確率と共に、種々の位置に関する、すなわちスタート位置ＬＷおよび有望な目的地位置Ｌ１〜Ｌ８に関する確率は、ユーザの過去の行動を使用して開発され、ＧＰＳおよび他の技術を使用して感知され、そしてユーザの移動クライアントに組み込まれると想定され得る。
【０３０８】
図３９から始まって、ユーザは勤務日の終わりの少し前にはスタート位置／職場ＬＷにいると想定される。ユーザの過去の行動に基づいてユーザの移動クライアント内のユーザプロファイルは、ユーザが５：００〜５：１５ｐｍに仕事を離れて有望な目的場所Ｌ１〜Ｌ８のいずれかに向かう可能性が高いことを決定できるが、この例では場所Ｌ７〜Ｌ８に向かう確率はある特定の閾値より低くなり、考慮されるべきでないことを示している。
【０３０９】
ユーザが位置Ｌ１およびＬ６に向かう確率が両方とも０．１であると仮定すると、ユーザが道路Ｒ７およびＲ８を使用する確率は両方とも０．１である。残りの関心のある目的地に関するユーザの最終目的地の確率がＬ２＝０．１、Ｌ３＝０．１、Ｌ４＝０．４、Ｌ５＝０．２であると仮定する（これはユーザが仕事に留まる０．１という確率を仮定している）と、ユーザが道路Ｒ１を使用する確率は０．７となる。このようにして、移動クライアントのユーザの可能性の高いルートが最も可能性の高い目的地位置Ｌ１〜Ｌ８に関する移動クライアントの現在位置ＬＷの空間的関係、ならびに最も可能性の高い目的地位置Ｌ１〜Ｌ８間の空間的関係に基づき得ることは明らかである。
【０３１０】
ユーザの移動クライアントのユーザプロファイルは、仕事場ＬＷおよび／またはユーザが訪れた可能性のある他の任意の場所に関するユーザの過去の存在および動きの時間的確率分布を形成するためにユーザの位置履歴の過去の時間データを相互に関連付けることによって形成され更新され得ることに、またその結果は時間の関数としての所定の位置におけるユーザの存在の確率密度関数（またはその複製）であることに留意されたい。このようなユーザプロファイルは、時間および／または現在位置の関数としてのユーザによる考慮下の現在最も可能性の高い目的地Ｌ１〜Ｌ８のいずれかの場所およびすべての場所を決定できる。
【０３１１】
また、最も可能性の高い現在の目的地のうちの如何なる場所もユーザの複数の過去の識別された目的地の合体（アマルガム）または集まりであり得ることにも留意されたい。例えば位置Ｌ５は実際には、３箇所の重心（重み付けされた地理的平均に基づいた）または一般領域である、想定された位置情報と共に密集した別々の３箇所からなり得る。同様に位置Ｌ３〜Ｌ５は、位置Ｌ３〜Ｌ５が互いに関して適度に近接している／集まっていると想定した合体（アマルガム）場所に合成され得る。
【０３１２】
図３９を参照すると再び、ユーザの移動クライアントは時刻、ユーザの現在位置、および移動クライアントによって取られた他の現在の観察情報ならびにユーザプロファイルに組み込まれた過去の観察情報に基づいて最も可能性の高い目的地を決定できる。このような「他の現在観察情報」は、最近の電話およびメール活動といったことを含み得る。例えばもしユーザが４：３０ｐｍに彼の妻から電話を受ければ、これはユーザが帰宅する前に店に行く必要があり得るという大きな可能性を示し、現在の可能性の高い目的地Ｌ１〜Ｌ６に関する確率を変え得る。同様に、もしユーザが自分の移動クライアントとの対話を示さなければ、これは位置ＬＷからの彼の出発を遅らせ得るという可能性を示し得る。
【０３１３】
図４０へと継続して、種々の現在可能性の高い目的地Ｌ１〜Ｌ６のいずれかに向かう確率は、第１の場所ＬＷを離れた後の移動クライアントによる位置変更の「途中での」度重なる測定に基づいて更新され得ることに留意されたい。すなわち新しいデータが受信されると、種々の確率は再評価されることが必要となる可能性がある。図４０の例に関してこのことは、目的地Ｌ１およびＬ６に行く確率の変化に反映されており、またもしユーザが自分の移動クライアントによって道路Ｒ１上にいると決定されたとすれば、ユーザが位置ＬＷに留まる確率は無視可能となる。このようにして目的地Ｌ１およびＬ６に行く確率または位置ＬＷに留まる確率は、更なる考慮から無視され得る。ところで位置Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ５、Ｌ６およびＬ８のいずれかに到着する確率は増加することが可能であり、ユーザが位置Ｌ２に到着する確率は、仮にユーザが場所Ｌ２に停止しなくても１に近くなる（ユーザと他の現在の目的地Ｌ３、Ｌ４、Ｌ５、Ｌ６およびＬ８との空間的関係のせいで）ことを示している。したがって可能性の高い移動時刻、例えば第１の位置を離れる時刻またはもう１つの位置に到着する時刻を決定することは、他の途中のイベントに基づく適合可能な重み付け割当てを使用して達成され得る。
【０３１４】
種々の実施形態において移動クライアントに組み込まれた第ｋ次マルコフモデル（ここでｋは１より大きな整数である）は上記に論じられた確率のいずれを決定するためにも使用され得ることに留意されたい。図４１へと継続すると、図３９および図４０のユーザのスタート位置ＬＷおよび有望な目的地位置Ｌ１〜Ｌ８に関するマルコフモデル４１００が示されている。図４１に示されたように位置ＬＷおよび位置Ｌ１〜Ｌ８は経路で相互接続されており、各経路は確率ＰＮ〜Ｍを有する。再び、各確率ＰＮ〜Ｍはユーザプロファイルから導き出され、ユーザの現在位置、移動イベントおよび／または時刻の関数として変化し得ることに留意されたい。またユーザが所定の期間中、位置ＬＮに留まる時間的に変化する確率が存在し得ること、例えばユーザが食料品店に留まる（その店に着いてから）可能性は１０分の分散を有し、２０分に中心のあるガウス分布を持ち得ることに留意されたい。
【０３１５】
図４２は、ＮＦＣトランザクションに基づいてユーザプロファイルを更新するための例示的動作を概略表示するプロセスの流れ図である。このプロセスはステップ４２０２から始まり、そこで移動クライアントは、予め決められた、あるいは適合可能なサンプリング頻度および期間にしたがって利用可能なＧＰＳ（または他の適当な位置発見デバイス）および／または地域の無線セルラーネットワーク、地域的利用可能ＬＡＮなどのいずれかを使用して地域情報をサンプリングするようにプログラムされ得る。次にステップ４２０４で、この捕捉された情報は、関心のポイント、領域、取られた経路または他の任意の位置および／または経路データを識別するために処理／合成され得る。それからステップ４２０６でこの情報は、特定の時間の間で可能性の高い位置および／または可能性の高い経路、ならびに所定の位置または経路に関して可能性の高い時間の相補的情報、を決定するために更に処理／合成され得る。制御はステップ４２０８へと継続する。
【０３１６】
ステップ４２０８で、移動クライアントに常駐する特別のソフトウエアを使用して移動クライアントに常駐するユーザプロファイルが更新され得る。種々の実施形態では、ユーザの過去の観察から導き出された情報を含むこのようなユーザプロファイル情報は、所定時刻および現在位置に関するユーザの可能性の高い行動の、ある形式の確率モデルを創造するために使用され得る。
【０３１７】
次にステップ４２１０で移動クライアントは、位置、時刻、移動／動き、センサー（例えば速度計）データといった上記に論じられた最近／現在の観察データ、ならびにユーザの現在および／または最近の行動に関連する情報、例えばテキストメッセージを送信するユーザを移動クライアントが観察することに関連する情報、のどれかおよびすべてを導き出し得る（直接的に、あるいは２次的資源、例えば自動車のＧＰＳを使用して）。次にステップ４５１２で移動クライアントは、ユーザがユーザの現在位置および時刻に基づいて取る可能性の高い目的地、移動時間および／または経路（または予め決められた確率の変化）を識別するために上記に論じられた技法のいずれかを使用してステップ４２１０の情報とユーザプロファイル内の情報とを処理できる。それからステップ４２１４で移動クライアントは、ユーザプロファイルに基づく情報、例えば広告、クーポンなどと、前のステップで収集されたデータおよび導き出された何らかの確率データを選択および／または表示できる。それから制御はステップ４２１０ジャンプして戻り、そこでステップ４２１０〜４２１４のどれかまたはすべてが必要または所望に応じて繰り返され得る。
【０３１８】
ここで説明された技法およびモジュールは、種々の手段によって実現され得る。例えばこれらの技法は、ハードウエア、ソフトウエアまたはこれらの組合せで実現され得る。ハードウエア実現形態に関しては、アクセスポイントまたはアクセス端末内の処理ユニットは、１つ以上の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、ディジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、ディジタル信号処理Ｗ−ＡＴ（ＤＳＰＤ）、プログラマブル論理Ｗ−ＡＴ（ＰＬＤ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、ここで説明された機能を実行するように設計された他の電子ユニット、またはこれらの組合せにおいて実現され得る。
【０３１９】
ソフトウエア実現形態に関しては、ここで説明された技法は、ここで説明された機能を実行するモジュール（例えば手順、関数など）によって実現され得る。ソフトウエアコードは、メモリユニットに記憶され、プロセッサまたは復調器によって実行され得る。メモリユニットは、プロセッサの内部またはプロセッサの外部で実現されることが可能であり、外部の場合にはメモリユニットは種々の手段を介してプロセッサに通信可能に接続され得る。
【０３２０】
１つ以上の例示的実施形態において、説明された機能はハードウエア、ソフトウエア、ファームウエア、またはこれらの何らかの組合せで実現され得る。もしソフトウエアで実現されるのであれば、これらの機能はコンピュータ可読媒体に１つ以上の命令またはコードとして記憶され、あるいは伝送され得る。コンピュータ可読媒体は、１つの場所から他の場所へのコンピュータプログラムの転送を容易にする如何なる媒体も含むコンピュータ記憶媒体と通信媒体との両者を含む。記憶媒体は、コンピュータによってアクセスされ得る如何なる利用可能な媒体でもあり得る。限定としてではなく例として、このようなコンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭまたは他の光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置または他の磁気記憶デバイスを、または命令またはデータ構造体の形をした所望のプログラムコードを伝達または記憶するために使用され得る、そしてコンピュータによってアクセスされ得る、他の如何なる媒体をも備え得る。また如何なる接続体もコンピュータ可読媒体と適切に呼ばれる。例えばもしソフトウエアが同軸ケーブル、光ファイバケーブル、より対線ケーブル、ディジタル加入者線（「ＤＳＬ」）を使用して、あるいは赤外線、ラジオ電波およびマイクロ波といった無線技術を使用して、ウェブサイト、サーバまたは他の遠隔情報源から送信されるならば、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、より対線ケーブル、ＤＳＬ、あるいは赤外線、ラジオ電波およびマイクロ波といった無線技術も媒体という定義に含まれる。ここで使用されているようなディスク（ｄｉｓｋ）およびディスク（ｄｉｓｃ）は、コンパクトディスク（「ＣＤ」）、レーザーディスク（登録商標）、光ディスク、ディジタル・バーサタイル・ディスク（「ＤＶＤ」）、フロッピー（登録商標）ディスク、高精細ＤＶＤ（「ＨＤ−ＤＶＤ」）、およびブルーレイ（Ｂｌｕ−ｒａｙ）（登録商標）ディスクを含んでおり、この場合ｄｉｓｋはデータを通常磁気的に再生するが、ｄｉｓｃはデータをレーザーで光学的に再生する。上記の組合せもコンピュータ可読媒体の範囲内に含まれるべきである。
【０３２１】
開示された実施形態の以上の説明は、あらゆる当業者がここに開示された特徴、機能、動作および実施形態を実施または使用することを可能にするために提供されている。これらの実施形態に対する種々の修正は、当業者らに直ちに明らかになる可能性があり、またここで定義された一般原理はこれらの精神または範囲から逸脱せずに他の実施形態に適用され得る。このように本開示は、ここに示された実施形態に限定されるようには意図されておらず、ここに開示された原理および新規な特徴に合致する最も広い範囲に適合させられるべきである。
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４Ａ】
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【図２４Ｂ】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０Ａ】
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【図３０Ｂ】
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【図３１】
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【図３２Ａ】
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【図３２Ｂ】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８Ａ】
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【図３８Ｂ】
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【図３８Ｃ】
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【図３８Ｄ】
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【図３８Ｅ】
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【図３８Ｆ】
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【図３８Ｇ】
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【図３８Ｈ】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【手続補正書】
【提出日】平成26年6月6日(2014.6.6)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動クライアントによって受信される情報の適切性を決定するための方法であって、
前記移動クライアントによって１セットの位置履歴情報を識別することと、
前記位置履歴情報に基づいて前記移動クライアントによってユーザプロファイルを更新することと、
前記更新されたユーザプロファイルに基づいて前記移動クライアントにターゲット情報を表示および／または記憶することと、を備える方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０３２１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０３２１】
開示された実施形態の以上の説明は、あらゆる当業者がここに開示された特徴、機能、動作および実施形態を実施または使用することを可能にするために提供されている。これらの実施形態に対する種々の修正は、当業者らに直ちに明らかになる可能性があり、またここで定義された一般原理はこれらの精神または範囲から逸脱せずに他の実施形態に適用され得る。このように本開示は、ここに示された実施形態に限定されるようには意図されておらず、ここに開示された原理および新規な特徴に合致する最も広い範囲に適合させられるべきである。
以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［１］移動クライアントによって受信される情報の適切性を決定するための方法であって、
前記移動クライアントによって１セットの位置履歴情報を識別することと、
前記位置履歴情報に基づいて前記移動クライアントによってユーザプロファイルを更新することと、
前記更新されたユーザプロファイルに基づいて前記移動クライアントにターゲット情報を表示および／または記憶することと、を備える方法。
［２］前記位置履歴情報に基づいて位置タイプを決定することを更に備える、上記［１］に記載の方法。
［３］前記位置タイプは、住居、仕事、教育、レクリエーション、買い物および宗教のうちの少なくとも１つを含む、上記［２］に記載の方法。
［４］前記位置タイプを決定することは、特定の時間間隔に関する位置タイプを決定することを更に含む、上記［２］に記載の方法。
［５］１セットの位置履歴情報を識別することは、前記位置履歴情報の前記時間間隔を特定の位置タイプの予期される時間的確率分布に関連付けることを含む、上記［４］に記載の方法。
［６］前記移動クライアントに関する位置情報が、前記移動クライアントの一部ではない代替の情報源によって供与される、上記［５］に記載の方法。
［７］前記識別することは位置の集まりを識別することを含む、上記［１］に記載の方法。
［８］前記識別することは経路分析を実行することを含む、上記［１］に記載の方法。
［９］前記識別することは、可能性の高い目的地の少なくとも１つの集まりに基づいて経路分析を実行することを含む、上記［１］に記載の方法。
［１０］位置が関心のある領域を含み得る、上記［２］に記載の方法。
［１１］前記移動クライアントに関する位置情報が自動車のＧＰＳデバイスによって供与される、上記［１］に記載の方法。
［１２］前記ＧＰＳデバイスは前記自動車のナビゲーションシステムの一部である、上記［１１］に記載の方法。
［１３］短距離通信システムを介して、前記自動車のＧＰＳデバイスによって前記移動クライアントに関する位置情報を供与することを更に備える、上記［１２］に記載の方法。
［１４］ブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）（登録商標）システムを介して、前記自動車のＧＰＳデバイスによって前記移動クライアントに関する位置情報を供与することを更に備える、上記［１３］に記載の方法。
［１５］近傍界（ニアフィールド）通信システムを介して、前記自動車のＧＰＳデバイスによって前記移動クライアントに関する位置情報を供与することを更に備える、上記［１３］に記載の方法。
［１６］前記移動クライアントのエネルギー利用可能度レベルに基づいて、前記移動クライアントに関するＧＰＳ情報の源を選択することを更に備える、上記［１］に記載の方法。
［１７］前記移動クライアントの低いエネルギー利用可能度に基づいて、前記移動クライアントの内部ＧＰＳデバイスを動作不能にすることを更に備える、上記［１］に記載の方法。
［１８］前記移動クライアントの低いエネルギー利用可能度に基づいて、前記移動クライアントの内部ＧＰＳデバイスの使用率を変えることを更に備える、上記［１］に記載の方法。
［１９］前記移動クライアントは、公に利用可能な無線ＬＡＮを使用して位置情報を導き出す、上記［１］に記載の方法。
［２０］前記ユーザプロファイルを更新することは、前記位置履歴情報の時間データを前記移動クライアントに関連する１つ以上の特定の位置の時間的確率分布に関連付けることを含む、上記［１］に記載の方法。
［２１］前記ユーザプロファイルを更新することは、所定の位置における前記移動クライアントのユーザの存在の確率密度関数を時間の関数として決定することを含む、上記［２０］に記載の方法。
［２２］前記移動クライアントのユーザの最も可能性の高い現在目的地を時間の関数として、また前記ユーザプロファイルに基づいて決定することを更に備える、上記［１］に記載の方法。
［２３］前記最も可能性の高い現在目的地は、前記ユーザの過去に識別された目的地である、上記［２２］に記載の方法。
［２４］前記最も可能性の高い現在目的地は、前記ユーザの複数の過去に識別された目的地の合体（アマルガム）である、上記［２２］に記載の方法。
［２５］前記合体（アマルガム）は、前記ユーザの前記過去に識別された目的地の重み付け位置情報の空間的重心である、上記［２２］に記載の方法。
［２６］１つ以上の現在の観察情報と前記ユーザプロファイルに組み込まれた１つ以上の過去の観察情報とに基づいて、前記移動クライアントのユーザの複数の最も可能性の高い目的地を決定することを更に備える、上記［１］に記載の方法。
［２７］観察情報が、位置情報、時間情報およびユーザ行動情報のうちの少なくとも１つを含む、上記［２６］に記載の方法。
［２８］前記ユーザプロファイルを更新することは、第１の位置を離れることに関する可能性の高い移動時間、時間ウィンドウまたは時間的確率分布関数（ＰＤＦ）を決定することを含む、上記［２６］に記載の方法。
［２９］可能性の高い目的地を決定することが、前記第１の位置を離れた後の前記移動クライアントのユーザの位置変化の途中での度重なる測定に基づいて実行される、上記［２８］に記載の方法。
［３０］前記移動クライアントの位置と複数の最も可能性の高い目的地位置との空間的関係に基づいて、前記移動クライアントのユーザの可能性の高い１つ以上のルートを決定することを更に備える、上記［２８］に記載の方法。
［３１］前記複数の最も可能性の高い目的地位置の相互の空間的関係に基づいて、前記移動クライアントのユーザの可能性の高い１つ以上のルートを決定することを更に備える、上記［２８］に記載の方法。
［３２］ｋは１より大きいか１に等しい整数であるとして前記移動クライアントに組み込まれた第ｋ次マルコフモデルに基づいて、前記移動クライアントのユーザの可能性の高い１つ以上のルートを決定することを更に備える、上記［３０］に記載の方法。
［３３］可能性の高い移動時間を決定することが、ルート移動イベントに基づいて適合可能な重み付け割当てを実行することを含む、上記［２８］に記載の方法。
［３４］前記適合可能な重み付け割当ては、タイムバケット持続時間が前記ユーザに関する可能性の高い移動持続時間に依存するタイムバケット測定値に基づいている、上記［３３］に記載の方法。
［３５］ターゲット情報の表示／記憶は、前記ユーザの過去に識別された目的地の合体（アマルガム）に関連している、上記［３２］に記載の方法。
［３６］ターゲット情報の表示／記憶は、位置測定値と、加速度計および速度計のうちの少なくとも１つからのセンサー測定値と、の組合せに基づいている、上記［１］に記載の方法。
［３７］ターゲット情報の表示／記憶は、自動車に組み込まれた、そして前記移動クライアントがアクセス権を有するセンサーに基づいている、上記［１］に記載の方法。
［３８］前記ユーザプロファイルは、前記位置履歴情報と共に前記ユーザの活動情報を含むように更新される、上記［１］に記載の方法。
［３９］前記ユーザの前記活動情報は、前記移動クライアントのユーザインタフェースとの前記ユーザの対話の欠如を監視することによって決定される前記移動クライアントとの前記ユーザの活動の欠如を含む、上記［３８］に記載の方法。
［４０］前記ユーザ活動の欠如は、前記移動クライアントのユーザに関連する睡眠パターンを決定するために使用される、上記［３９］に記載の方法。
［４１］前記睡眠パターンは、前記ユーザの家庭位置である前記ユーザの位置の可能性を決定するために使用される、上記［４０］に記載の方法。
［４２］前記位置タイプを決定することは、住居的近接性、商業的近接性、工業的近接性、またはこれらの組合せである位置に関連する近接性に関する更なる利用可能な情報を利用することを含む、上記［２］に記載の方法。
［４３］ユーザ移動情報の毎日のパターン、ユーザ移動情報の毎週のパターン、またはこれらの組合せが前記ユーザプロファイルに記憶される、上記［１］に記載の方法。
［４４］週のうちの異なる日に関連する毎日のパターンの間に相関度合いが確定される、上記［４３］に記載の方法。
［４５］前記移動クライアントに組み込まれた学習エンジンと予測エンジンとのうちの少なくとも１つが、ユーザ移動行動のより迅速な学習を可能にするために週のうちの異なる日の相関性の高い毎日パターンを同等であるように処理する、上記［４４］に記載の方法。
［４６］前記移動クライアントに組み込まれた学習エンジンが、ユーザ移動行動のパターンを学習するために毎日パターンおよび毎週パターンからの情報の重み付け組合せを使用し、また前記移動クライアントに組み込まれた予測エンジンが将来のユーザ位置を予測する、上記［４３］に記載の方法。
［４７］前記学習エンジンと前記予測エンジンとのうちの少なくとも１つは、ユーザ移動行動のより迅速な学習を可能にするために週のうちの異なる日の相関性の高い毎日パターンを同等であるように処理する、上記［４６］に記載の方法。
［４８］移動クライアントによって受信される情報の適切性を決定するための装置であって、
前記移動クライアントによって１セットの位置履歴情報を識別するための手段と、
前記位置履歴情報に基づいて前記移動クライアントによってユーザプロファイルを更新するための手段と、
前記更新されたユーザプロファイルに基づいて前記移動クライアントにターゲット情報を表示するための手段および／または記憶するための手段と、を備える装置。
［４９］前記位置履歴情報に基づいて位置タイプを決定するための手段を更に備える、上記［４８］に記載の装置。
［５０］前記位置タイプは、住居、仕事、教育、レクリエーション、買い物および宗教のうちの少なくとも１つを含む、上記［４９］に記載の装置。
［５１］前記位置タイプを決定するための手段は、更に特定の時間間隔に関する位置タイプを決定するためにある、上記［４９］に記載の装置。
［５２］１セットの位置履歴情報を識別するための前記手段は、更に前記位置履歴情報の前記時間間隔を特定の位置タイプの予期される時間的確率分布に関連付けるためにある、上記［５１］に記載の装置。
［５３］１セットの位置履歴を識別するための前記手段は、更に位置の集まりを識別するためにある、上記［４８］に記載の装置。
［５４］１セットの位置履歴を識別するための前記手段は、更に経路分析を実行するためにある、上記［４８］に記載の装置。
［５５］位置が関心のある領域を含み得る、上記［４９］に記載の装置。
［５６］前記移動クライアントは、車両のナビゲーションシステムに組み込まれたＧＰＳデバイスからＧＰＳ情報を受信するように構成される、上記［４８］に記載の装置。
［５７］ユーザプロファイルを更新するための前記手段は、前記位置履歴情報の時間データを前記移動クライアントに関連する１つ以上の特定の位置の時間的確率分布に関連付けるための手段を含む、上記［４８］に記載の装置。
［５８］前記移動クライアントのユーザの最も可能性の高い現在目的地を時間の関数として、また前記ユーザプロファイルに基づいて決定するための手段を更に備える、上記［４８］に記載の装置。
［５９］第１の位置を離れることに関する可能性の高い移動時間、時間ウィンドウまたは時間的確率分布関数（ＰＤＦ）を決定するための手段を更に備える、上記［５８］に記載の装置。
［６０］前記移動クライアントの位置と複数の最も可能性の高い目的地位置との空間的関係に基づいて、前記移動クライアントのユーザの可能性の高い１つ以上のルートを決定するための手段を更に備える、上記［５８］に記載の装置。
［６１］前記移動クライアントのユーザの可能性の高い１つ以上のルートを決定するための前記手段は、ｋが１より大きいか１に等しい整数であるとして前記移動クライアントに組み込まれた第ｋ次マルコフモデルに基づいている、上記［６０］に記載の装置。
［６２］メモリと、
トランシーバと、
前記メモリとトランシーバとに接続されていて、移動クライアントの１セットの位置履歴情報を識別するように、また前記位置履歴情報に基づいて前記移動クライアントのユーザプロファイルを更新するように動作可能なプロセッサと、
前記更新されたユーザプロファイルに基づいて前記移動クライアントにターゲット情報を表示できる、前記移動クライアントに組み込まれた表示装置と、を備える移動クライアント。
［６３］前記プロセッサは、更に前記位置履歴情報に基づいて位置タイプを決定するように動作可能である、上記［６２］に記載の装置。
［６４］前記位置タイプは、住居、仕事、教育、レクリエーション、買い物および宗教のうちの少なくとも１つを含む、上記［６３］に記載の装置。
［６５］前記プロセッサは、更に特定の時間間隔に関して位置タイプを決定するように動作可能である、上記［６３］に記載の装置。
［６６］前記プロセッサは、前記位置履歴情報の時間間隔を特定の位置タイプの期待される時間的確率分布に関連付けることによって、１セットの位置履歴情報を識別するように動作可能である、上記［６５］に記載の装置。
［６７］前記プロセッサは、位置の集まりを識別することによって１セットの位置履歴情報を識別するように動作可能である、上記［６２］に記載の装置。
［６８］前記プロセッサは、経路分析を実行することによって１セットの位置履歴情報を識別するように動作可能である、上記［６２］に記載の装置。
［６９］位置が関心のある領域を含み得る、上記［６３］に記載の装置。
［７０］前記移動クライアントは、車両のナビゲーションシステムに組み込まれたＧＰＳデバイスからＧＰＳ情報を受信するように構成される、上記［６２］に記載の装置。
［７１］前記プロセッサは、前記位置履歴情報の時間データを前記移動クライアントに関連する１つ以上の特定の位置の時間的確率分布に関連付けることによって前記ユーザプロファイルを更新するように動作可能である、上記［６２］に記載の装置。
［７２］前記プロセッサは、更に前記移動クライアントのユーザの最も可能性の高い現在目的地を時間の関数として、また前記ユーザプロファイルに基づいて決定するように動作可能である、上記［６２］に記載の装置。
［７３］前記プロセッサは、更に第１の位置を離れることに関して可能性の高い移動時間、時間ウィンドウまたは時間的確率分布関数（ＰＤＦ）を決定するように動作可能である、上記［６２］に記載の装置。
［７４］前記プロセッサは、前記移動クライアントの位置と複数の最も可能性の高い目的地位置との空間的関係に基づいて、前記移動クライアントのユーザの可能性の高い１つ以上のルートを決定するように動作可能である、上記［６２］に記載の装置。
［７５］前記プロセッサは、ｋが１より大きいか１に等しい整数であるとして前記移動クライアントに組み込まれた位置情報の第ｋ次マルコフモデルを使用することによって、前記移動クライアントのユーザの可能性の高い１つ以上のルートを決定するように動作可能である、上記［７４］に記載の装置。
［７６］前記ユーザプロファイルを更新することは、前記位置履歴情報の時間データを前記移動クライアントに関連する１つ以上の特定の位置の時間的確率分布に関連付けることを含む、上記［６２］に記載の装置。
［７７］前記プロセッサは、所定位置における前記移動クライアントのユーザの存在の確率密度関数を時間の関数として決定することによって前記ユーザプロファイルを更新するように動作可能である、上記［７６］に記載の装置。
［７８］前記プロセッサは、更に前記移動クライアントのユーザの最も可能性の高い現在目的地を時間の関数として、また前記ユーザプロファイルに基づいて決定することによって前記ユーザプロファイルを更新するように動作可能である、上記［６２］に記載の装置。
［７９］前記最も可能性の高い現在目的地は、前記ユーザの過去に識別された目的地と、前記ユーザの複数の過去に識別された目的地の合体（アマルガム）と、前記ユーザの前記過去に識別された目的地の重み付け位置情報の空間的重心とのうちの１つである、上記［７８］に記載の装置。
［８０］前記プロセッサは、更に１つ以上の現在の観察情報と前記ユーザプロファイルに組み込まれた１つ以上の過去の観察情報とに基づいて、前記移動クライアントのユーザの複数の最も可能性の高い目的地を決定することによって前記ユーザプロファイルを更新するように動作可能である、上記［６２］に記載の装置。
［８１］観察情報が、位置情報と時間情報とユーザ行動情報とのうちの少なくとも１つを含む、上記［８０］に記載の装置。
［８２］前記プロセッサは、第１の位置を離れることに関して可能性の高い移動時間、時間ウィンドウまたは時間的確率分布関数（ＰＤＦ）を決定することによって、前記ユーザプロファイルを更新するように動作可能である、上記［８０］に記載の装置。
［８３］可能性の高い目的地を決定することが、前記第１の位置を離れた後の前記移動クライアントのユーザの位置変化の途中での度重なる測定に基づいて実行される、上記［８２］に記載の装置。
［８４］前記プロセッサは、前記移動クライアントの位置と複数の最も可能性の高い目的地位置との空間的関係に基づいて前記移動クライアントのユーザの可能性の高い１つ以上のルートを決定することによって前記ユーザプロファイルを更新するように動作可能である、上記［８２］に記載の装置。
［８５］前記プロセッサは、更に前記複数の最も可能性の高い目的地位置相互の空間的関係に基づいて前記移動クライアントのユーザの可能性の高い１つ以上のルートを決定することによって前記ユーザプロファイルを更新するように動作可能である、上記［８２］に記載の装置。
［８６］前記プロセッサは、ｋが１より大きいか１に等しい整数であるとして前記移動クライアントに組み込まれた第ｋ次マルコフモデルに基づいて、前記移動クライアントのユーザの可能性の高い１つ以上のルートを決定することによって前記ユーザプロファイルを更新するように動作可能である、上記［８４］に記載の装置。
［８７］前記ユーザプロファイルは、前記位置履歴情報と共に前記ユーザの活動情報を含むように更新される、上記［６２］に記載の装置。
［８８］前記ユーザの前記活動情報は、前記移動クライアントのユーザインタフェースとの前記ユーザの対話の欠如を監視することによって決定された前記移動クライアントとの前記ユーザの活動の欠如を含む、上記［８７］に記載の装置。
［８９］前記ユーザ活動の欠如は、前記移動クライアントのユーザに関連する睡眠パターンを決定するために使用される、上記［８８］に記載の装置。
［９０］前記プロセッサは、住居的近接性、商業的近接性、工業的近接性、またはこれらの組合せである位置に関連する近接性に関する更なる利用可能な情報を使用することによって、位置タイプを決定するように動作可能である、上記［６３］に記載の装置。
［９１］前記プロセッサは、ユーザ移動情報の毎日のパターン、ユーザ移動情報の毎週のパターン、またはこれらの組合せを使用することによって前記ユーザプロファイルを更新するように動作可能である、上記［６２］に記載の装置。
［９２］前記プロセッサは、ユーザ移動行動のより迅速な学習を可能にするために週のうちの異なる日の相関性の高い毎日パターンを同等であるように処理する学習エンジンと予測エンジンとのうちの少なくとも１つを使用することによって、ユーザプロファイルを更新するように動作可能である、上記［６３］に記載の装置。
［９３］移動クライアントによって１セットの位置履歴情報を識別するための命令と、
前記位置履歴情報に基づいて前記移動クライアントによってユーザプロファイルを更新するための命令と、
前記更新されたユーザプロファイルに基づいて前記移動クライアントにターゲット情報を表示および／または記憶するための命令と、を備えるコンピュータ可読媒体を備える、コンピュータプログラム製品。
【外国語明細書】
2014194796000001.pdf