(57)【要約】各イベントが該イベントに特有の特徴を有するイベントの時系列シーケンスの特徴頻度プロファイルの増大を制御する方法及びシステム。前記イベントは、ある処理順序により逐次処理される。該処理は、処理対象の各イベントに対し、該イベントにより構成される少なくとも１つの特徴を選択することを有する。該処理は、選択された各特長の頻度計数を更新する。前記頻度計数は、減少係数により定期的に減少される。削除対象の頻度計数は、閾値未満の頻度計数の削除に資する条件の成否に応じて選択される。その後、選択された頻度計数が削除される。本発明は、特徴頻度プロファイルに関するデータを格納するためのメモリの経済的な利用に供するものであり、古い情報よりも最近の情報により反応する特徴選好プロファイルを利用する。
2005535030.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各イベントが該イベントに特有の特徴を有するイベントの時系列シーケンスの特徴頻度プロファイルの増大を制御する方法であって、
処理対象の各イベントに対して、該イベントにより構成される少なくとも１つの特徴を選択し、選択された特徴の頻度計数を更新することを有するある処理順序による前記イベントを逐次処理するステップと、
削除されるべき頻度計数を決定する条件の成否に応じて、以降において削除される頻度計数を選択するステップと、
前記選択された頻度計数を削除するステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法であって、
Ｎ１及びＮ２は、Ｎ２＞Ｎ１≧１となる正の整数として定義され、Ｎは、処理済のイベントのイベント数として定義され、
Ｎ＞Ｎ２である場合、さらに、各頻度計数を減少係数により減少させ、ＮをＮ＝Ｎ１としてリセットするステップ、
を有することを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項２記載の方法であって、
前記減少係数は、Ｐが正の実数となる（Ｎ１/Ｎ）Ｐであることを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項３記載の方法であって、
Ｐ＝１であることを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項１記載の方法であって、
前記与えられた頻度計数の削除を判断する条件は、前記頻度計数が閾値（Ｎ３）以下となる場合に満たされることを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項５記載の方法であって、
前記Ｎ３は、特徴に依存したものであることを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項５記載の方法であって、
前記Ｎ３は、特徴に依存しないものであることを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項１記載の方法であって、
前記処理順序は、前記イベントが前記イベントの時系列シーケンスの順序により処理されるよう決定される。
【請求項９】
請求項１記載の方法であって、
前記処理対象の与えられたイベントに対し少なくとも１つの特徴を選択することは、前記与えられたイベントに特有のすべての特徴を選択するものではないことを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項１記載の方法であって、
前記処理対象の与えられたイベントに対し少なくとも１つの特徴を選択することは、前記与えられたイベントに特有のすべての特徴を選択するものであることを特徴とする方法。
【請求項１１】
請求項１記載の方法であって、
処理対象の各イベントの特徴のリストは、該イベントに特有の特徴を列挙するものであることを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項１記載の方法であって、
前記イベントの逐次処理は、各自が複数のイベントを有する複数のバッチのイベントを逐次処理することを特徴とする方法。
【請求項１３】
請求項１記載の方法であって、
前記イベントは、所与の個人または家計により実際に視聴された娯楽イベントを有することを特徴とする方法。
【請求項１４】
請求項１３記載の方法であって、
前記イベントは、テレビ番組を有することを特徴とする方法。
【請求項１５】
請求項１３記載の方法であって、
前記イベントは、劇場映画を有することを特徴とする方法。
【請求項１６】
請求項１３記載の方法であって、
前記イベントは、スポーツイベントを有することを特徴とする方法。
【請求項１７】
請求項１記載の方法であって、
前記イベントは、与えられた地理的範囲において販売にされた家を有することを特徴とする方法。
【請求項１８】
請求項１記載の方法であって、
前記イベントは、与えられた管轄域において起訴された犯罪を有することを特徴とする方法。
【請求項１９】
請求項１記載の方法であって、
前記イベントは、所与の個人または家計により視聴されなかった娯楽イベントを有することを特徴とする方法。
【請求項２０】
請求項１９記載の方法であって、
前記視聴されなかった娯楽イベントは、ランダムに選択されることを特徴とする方法。
【請求項２１】
各イベントが該イベントに特有の特徴を有するイベントの時系列シーケンスの特徴頻度プロファイルの増大を制御するシステムであって、
処理対象の各イベントに対して、該イベントにより構成される少なくとも１つの特徴を選択し、選択された特徴の頻度計数を更新することを有するある処理順序による前記イベントを逐次処理するステップと、
削除されるべき頻度計数を決定する条件の成否に応じて、以降において削除される頻度計数を選択するステップと、
前記選択された頻度計数を削除するステップと、
を実行するアルゴリズムを有することを特徴とするシステム。
【請求項２２】
請求項２１記載のシステムであって、
Ｎ１及びＮ２は、Ｎ２＞Ｎ１≧１となる正の整数として定義され、Ｎは、処理済のイベントのイベント数として定義され、
前記アルゴリズムによりＮ＞Ｎ２であると判断される場合、前記アルゴリズムは、さらに、各頻度計数を減少係数により減少させ、ＮをＮ＝Ｎ１としてリセットするステップ、
を有することを特徴とするシステム。
【請求項２３】
請求項２２記載のシステムであって、
前記減少係数は、Ｐが正の実数となる（Ｎ１/Ｎ）Ｐであることを特徴とするシステム。
【請求項２４】
請求項２３記載のシステムであって、
Ｐ＝１であることを特徴とするシステム。
【請求項２５】
請求項２１記載のシステムであって、
前記与えられた頻度計数の削除を判断する条件は、前記頻度計数が閾値（Ｎ３）以下となる場合に満たされることを特徴とするシステム。
【請求項２６】
請求項２５記載のシステムであって、
前記Ｎ３は、特徴に依存したものであることを特徴とするシステム。
【請求項２７】
請求項２５記載のシステムであって、
前記Ｎ３は、特徴に依存しないものであることを特徴とするシステム。
【請求項２８】
請求項２１記載のシステムであって、
前記処理順序は、前記イベントが前記イベントの時系列シーケンスの順序により処理されるよう決定される。
【請求項２９】
請求項２１記載のシステムであって、
前記アルゴリズムは、前記処理対象の与えられたイベントに対し、前記与えられたイベントに特有のすべての特徴を選択するよう構成されることを特徴とするシステム。
【請求項３０】
請求項２１記載のシステムであって、
前記アルゴリズムは、前記処理対象の与えられたイベントに対し、前記与えられたイベントに特有の特徴の一部を選択するよう構成されることを特徴とするシステム。
【請求項３１】
請求項２１記載のシステムであって、
処理対象の各イベントの特徴のリストは、該イベントに特有の特徴を列挙するものであることを特徴とするシステム。
【請求項３２】
請求項２１記載のシステムであって、
前記イベントの逐次処理は、各自が複数のイベントを有する複数のバッチのイベントを逐次処理することを特徴とするシステム。
【請求項３３】
請求項２１記載のシステムであって、
前記イベントは、所与の個人または家計により実際に視聴された娯楽イベントを有することを特徴とするシステム。
【請求項３４】
請求項３３記載のシステムであって、
前記イベントは、テレビ番組を有することを特徴とするシステム。
【請求項３５】
請求項３３記載のシステムであって、
前記イベントは、劇場映画を有することを特徴とするシステム。
【請求項３６】
請求項３３記載のシステムであって、
前記イベントは、スポーツイベントを有することを特徴とするシステム。
【請求項３７】
請求項２１記載のシステムであって、
前記イベントは、与えられた地理的範囲において販売にされた家を有することを特徴とするシステム。
【請求項３８】
請求項２１記載のシステムであって、
前記イベントは、与えられた管轄域において起訴された犯罪を有することを特徴とするシステム。
【請求項３９】
請求項２１記載のシステムであって、
前記イベントは、所与の個人または家計により視聴されなかった娯楽イベントを有することを特徴とするシステム。
【請求項４０】
請求項３９記載のシステムであって、
前記視聴されなかった娯楽イベントは、ランダムに選択されることを特徴とするシステム。
【請求項４１】
請求項２１記載のシステムであって、さらに、
前記アルゴリズムを有するセットトップボックスを有することを特徴とするシステム。
【請求項４２】
請求項２１記載のシステムであって、さらに、
前記アルゴリズムを有するパーソナルハードディスクレコーダを有することを特徴とするシステム。
【請求項４３】
請求項２１記載のシステムであって、さらに、
前記アルゴリズムを有する小型デジタル記録装置を有することを特徴とするシステム。
【請求項４４】
請求項４３記載のシステムであって、
前記小型デジタル記録装置は、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）を有することを特徴とするシステム。
【請求項４５】
各イベントが該イベントに特有の特徴を有するイベントの時系列シーケンスの特徴頻度プロファイルの増大を制御するためのコンピュータ読み出し可能なプログラムコードを有するコンピュータ利用可能な媒体を有するコンピュータプログラムプロダクツであって、
前記コンピュータ読み出し可能なプログラムコードは、
処理対象の各イベントに対して、該イベントにより構成される少なくとも１つの特徴を選択し、選択された特徴の頻度計数を更新することを有するある処理順序による前記イベントを逐次処理するステップと、
削除されるべき頻度計数を決定する条件の成否に応じて、以降において削除される頻度計数を選択するステップと、
前記選択された頻度計数を削除するステップと、
を実行するよう構成されたアルゴリズムを有することを特徴とするコンピュータプログラムプロダクツ。
【請求項４６】
請求項４５記載のコンピュータプログラムプロダクツであって、
Ｎ１及びＮ２は、Ｎ２＞Ｎ１≧１となる正の整数として定義され、Ｎは、処理済のイベントのイベント数として定義され、
前記アルゴリズムによりＮ＞Ｎ２であると判断される場合、前記アルゴリズムは、さらに、各頻度計数を減少係数により減少させ、ＮをＮ＝Ｎ１としてリセットするステップ、
を有することを特徴とするコンピュータプログラムプロダクツ。
【請求項４７】
請求項４６記載のコンピュータプログラムプロダクツであって、
前記減少係数は、Ｐが正の実数となる（Ｎ１/Ｎ）Ｐであることを特徴とするコンピュータプログラムプロダクツ。
【請求項４８】
請求項４６記載のコンピュータプログラムプロダクツであって、
Ｐ＝１であることを特徴とするコンピュータプログラムプロダクツ。
【請求項４９】
与えられたイベントが第１イベントの第１クラスに属する可能性が、第２イベントの第２クラスに属する可能性より高いか、前記第１イベントの第１時系列シーケンスの第１再正規化特徴頻度プロファイルと前記第２イベントの第２時系列シーケンスの第２再正規化特徴頻度プロファイルとを用いる確率的分類モデルに基づき判断するステップを有する確率的分類方法であって、
各第１イベントは該第１イベントに特有の特徴を有し、
各第２イベントは該第２イベントに特有の特徴を有し、
前記第１クラスは前記第１イベントに関する第１特徴を有し、
前記第２クラスは前記第２イベントに関する第２特徴を有し、
前記第１及び第２特徴は相互に排他的なものである、
ことを特徴とする方法。
【請求項５０】
請求項４９記載の確率的分類方法であって、
前記第１再正規化特徴頻度プロファイルのサイズの生成及び制御は、
処理対象の各第１イベントに対して、該第１イベントにより構成される少なくとも１つの特徴を選択し、選択された特徴の第１頻度計数を更新することを有する第１処理順序により前記第１イベントを逐次処理するステップと、
削除されるべき第１頻度計数を決定する条件の成否に応じて、以降において削除される第１頻度計数を選択するステップと、
前記選択された第１頻度計数を削除するステップと、
を有し、
前記第２再正規化特徴頻度プロファイルのサイズの生成及び制御は、
処理対象の各第２イベントに対して、該第２イベントにより構成される少なくとも１つの特徴を選択し、選択された特徴の第２頻度計数を更新することを有する第２処理順序により前記第２イベントを逐次処理するステップと、
削除されるべき第２頻度計数を決定する条件の成否に応じて、以降において削除される第２頻度計数を選択するステップと、
前記選択された第２頻度計数を削除するステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項５１】
請求項４９記載の確率的分類方法であって、
前記確率的分類モデルは、ベイズ確率分類モデルを有することを特徴とする方法。
【請求項５２】
請求項４９記載の確率的分類方法であって、
前記第１イベントに関する第１特徴は、前記第１イベントが参加者により参加されたことを有し、
前記第２イベントに関する第２特徴は、前記第２イベントが前記参加者により参加されなかったことを有する、
ことを特徴とする方法。
【請求項５３】
請求項５２記載の確率的分類方法であって、
前記第２イベントは、前記参加者により参加されなかったイベントのより大きな集合からのランダムサンプリングにより決定されていることを特徴とする方法。
【請求項５４】
請求項５２記載の確率的分類方法であって、
前記参加者により参加された第１イベントは、視聴者により視聴された娯楽イベントを有し、
前記参加者により参加されなかった第２イベントは、前記視聴者により視聴されなかった娯楽イベントを有する、
ことを特徴とする方法。
【請求項５５】
請求項５４記載の確率的分類方法であって、
前記娯楽イベントは、テレビ番組を有することを特徴とする方法。
【請求項５６】
確率的分類方法を実現するためのコンピュータ読み出し可能なプログラムコードを有するコンピュータ利用可能な媒体を有するコンピュータプログラムプロダクツであって、
前記コンピュータ読み出し可能なプログラムコードは、
与えられたイベントが第１イベントの第１クラスに属する可能性が、第２イベントの第２クラスに属する可能性より高いか、前記第１イベントの第１時系列シーケンスの第１再正規化特徴頻度プロファイルと前記第２イベントの第２時系列シーケンスの第２再正規化特徴頻度プロファイルとを用いる確率的分類モデルに基づき判断するよう構成されるアルゴリズムを有し、
各第１イベントは該第１イベントに特有の特徴を有し、
各第２イベントは該第２イベントに特有の特徴を有し、
前記第１クラスは前記第１イベントに関する第１特徴を有し、
前記第２クラスは前記第２イベントに関する第２特徴を有し、
前記第１及び第２特徴は相互に排他的なものである、
ことを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に特徴頻度プロファイル増大制御方法及びシステムに関し、より詳細には、各イベントが当該イベントに特有の特徴を有するように、イベントの時系列シーケンスの特徴頻度プロファイルの増大制御方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
テレビ（ＴＶ）ユーザのテレビ視聴履歴を用いて、当該テレビ視聴者がどのテレビ番組の視聴を所望しているか計算機による予測の支援のため利用可能なテレビユーザのテレビ番組選好プロファイルの構成が可能である。しかしながら、より多くのテレビ番組がテレビ視聴者により視聴されるに従って、この選好プロファイルのサイズは際限なく増大していく可能性がある。これは、選好プロファイルのデータ格納要求が計算機において利用可能なメモリスペース量を超える場合、問題となるであろう。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
従って、計算機において利用可能なメモリスペース量を超える選好プロファイルのデータ格納要求を有することを回避する方法及びシステムが必要とされる。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明は、各イベントが該イベントに特有の特徴を有するイベントの時系列シーケンスの特徴頻度プロファイルの増大を制御する方法であって、
処理対象の各イベントに対して、該イベントにより構成される少なくとも１つの特徴を選択し、選択された特徴の頻度計数を更新することを有するある処理順序による前記イベントを逐次処理するステップと、
削除されるべき頻度計数を決定する条件の成否に応じて、以降において削除される頻度計数を選択するステップと、
前記選択された頻度計数を削除するステップと、
を有することを特徴とする方法を提供する。
【０００５】
本発明は、各イベントが該イベントに特有の特徴を有するイベントの時系列シーケンスの特徴頻度プロファイルの増大を制御するシステムであって、
処理対象の各イベントに対して、該イベントにより構成される少なくとも１つの特徴を選択し、選択された特徴の頻度計数を更新することを有するある処理順序による前記イベントを逐次処理するステップと、
削除されるべき頻度計数を決定する条件の成否に応じて、以降において削除される頻度計数を選択するステップと、
前記選択された頻度計数を削除するステップと、
を実行するアルゴリズムを有することを特徴とするシステムを提供する。
【０００６】
本発明は、各イベントが該イベントに特有の特徴を有するイベントの時系列シーケンスの特徴頻度プロファイルの増大を制御するためのコンピュータ読み出し可能なプログラムコードを有するコンピュータ利用可能な媒体を有するコンピュータプログラムプロダクツであって、
前記コンピュータ読み出し可能なプログラムコードは、
処理対象の各イベントに対して、該イベントにより構成される少なくとも１つの特徴を選択し、選択された特徴の頻度計数を更新することを有するある処理順序による前記イベントを逐次処理するステップと、
削除されるべき頻度計数を決定する条件の成否に応じて、以降において削除される頻度計数を選択するステップと、
前記選択された頻度計数を削除するステップと、
を実行するよう構成されたアルゴリズムを有することを特徴とするコンピュータプログラムプロダクツを提供する。
【０００７】
本発明は、与えられたイベントが第１イベントの第１クラスに属する可能性が、第２イベントの第２クラスに属する可能性より高いか、前記第１イベントの第１時系列シーケンスの第１再正規化特徴頻度プロファイルと前記第２イベントの第２時系列シーケンスの第２再正規化特徴頻度プロファイルとを用いる確率的分類モデルに基づき判断するステップを有する確率的分類方法であって、
各第１イベントは該第１イベントに特有の特徴を有し、
各第２イベントは該第２イベントに特有の特徴を有し、
前記第１クラスは前記第１イベントに関する第１特徴を有し、
前記第２クラスは前記第２イベントに関する第２特徴を有し、
前記第１及び第２特徴は相互に排他的なものである、
ことを特徴とする方法を提供する。
【０００８】
本発明は、確率的分類方法を実現するためのコンピュータ読み出し可能なプログラムコードを有するコンピュータ利用可能な媒体を有するコンピュータプログラムプロダクツであって、
前記コンピュータ読み出し可能なプログラムコードは、
与えられたイベントが第１イベントの第１クラスに属する可能性が、第２イベントの第２クラスに属する可能性より高いか、前記第１イベントの第１時系列シーケンスの第１再正規化特徴頻度プロファイルと前記第２イベントの第２時系列シーケンスの第２再正規化特徴頻度プロファイルとを用いる確率的分類モデルに基づき判断するよう構成されるアルゴリズムを有し、
各第１イベントは該第１イベントに特有の特徴を有し、
各第２イベントは該第２イベントに特有の特徴を有し、
前記第１クラスは前記第１イベントに関する第１特徴を有し、
前記第２クラスは前記第２イベントに関する第２特徴を有し、
前記第１及び第２特徴は相互に排他的なものである、
ことを特徴とする方法を提供する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明は、テレビ視聴者が視聴を所望するテレビ番組を予測するためテレビ視聴者選好ファイルを利用する計算装置において、当該装置において利用可能なメモリスペース量を当該選好プロファイルのデータ格納必要量が超えるのを回避する効果的な方法及びシステムを提供する。本発明は、古い情報より最近の情報により反応するテレビ視聴者選好プロファイルを利用するさらなる効果を有する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
テレビ（ＴＶ）視聴者がテレビ番組の視聴を継続するに従い、テレビユーザの視聴者プロファイルが構成されるかもしれない。「テレビ視聴者」とは、テレビ番組を視聴する個人または家計全体の何れかとして定義される。テレビ視聴者プロファイルは、テレビ視聴者により視聴されたテレビ番組を特徴付ける特徴の出現頻度に対する頻度計数を有する。テレビ番組の特徴は、特に電子番組ガイド（ＥＰＧ）などのソースに見つけられるかもしれない。このような特徴には、ジャンル、放映時間、言語、格付け、俳優、演出家、字幕、放映開始日付、性的コンテンツ、暴力的コンテンツなどが含まれるかもしれない。
【００１１】
上記テレビ視聴者プロファイルと共に条件付確率計算を利用してテレビ視聴者に対してテレビ番組を推奨するシステムは、本発明の譲受人に譲渡され、その内容のすべてが参照することによりここに含まれる、２０００年２月４日に出願された米国特許出願第０９/４９８，２７１号「適応的テレビ番組推奨装置（Ａｄａｐｔｉｖｅ  ＴＶ  Ｓｈｏｗ  Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｒ）」に開示されている。米国特許出願第０９/４９８，２７１号における確率計算は、ベイズ確率分類理論などの確率的分類理論の形式を用いている（例えば、当該出願における４頁７行目〜１４頁１行目、図５ａ、５ｂ及び５ｃとそれに伴う説明などを参照せよ）。当該システムは、テレビ視聴者により視聴されたテレビ番組のテレビ視聴者プロファイルを当該テレビ視聴者により視聴されなかったテレビ番組のプロファイルと共に利用した考察に基づきテレビ番組の推奨を行う。米国特許出願第０９/４９８，２７１号に記載されているシステムは、テレビ視聴者により視聴されていないテレビ番組の完全な集合からランダムサンプリングすることにより、当該テレビ視聴者により視聴されないテレビ番組のプロファイルを生成するため、テレビ番組が取得されてもよいということを開示している（例えば、当該出願における６頁２１行目〜７頁１９行目、１３頁８行目〜１４頁１２行目などを参照せよ）。米国特許出願０９/４９８，２７１号に記載されるテレビ番組の実施例には、ベイズ分類モデルを利用して、テレビ視聴者の選好を予測するため、視聴されたテレビ番組のクラスと視聴されていないテレビ番組のクラスとを、視聴テレビ視聴者プロファイルと非視聴テレビ視聴者プロファイルにおける頻度計数に関して比較する特別なケースが含まれている（例えば、当該出願における９頁８行目〜１４頁１行目を参照せよ）。本発明は、より一般には、特徴プロファイルの有意なクラス比較への適用に関するものであり、このような比較の例が説明される。
【００１２】
テレビ特徴ｉの頻度計数をｆｉとして表すと、特徴ｉがテレビ視聴者履歴に初めて現れると、ｆｉはｆｉ＝１として初期化され、以降において当該テレビ視聴者により視聴された番組において特徴ｉの各出現に対して１ずつインクリメントされる。このようにして、視聴者により視聴される番組に出現する各特徴の頻度と、このような特徴の個数が経時的に増大していく。特徴頻度プロファイルが限られたデータ格納能力を有するデータ処理装置（例えば、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）などの小型のデジタル記録装置など）において構成及び利用されるに従い、当該データ処理装置のメモリは一杯となり、特徴頻度プロファイルのさらなる構築を行うことが不可能となる。さらに、「モメンタム効果（ｍｏｍｅｎｔｕｍ  ｅｆｆｅｃｔ）」が現れるかもしれない。モメンタム効果とは、テレビ視聴者プロファイルに追加される新しい番組の推奨に対する影響力の着実な減少である。例えば、プロファイルに１００個の番組があり、視聴者が新たな１つの番組を視聴する場合、それの効果は約１/１００である。しかし、プロファイルに１００個の番組がある場合には、新たな１つの番組ははるかに小さな影響力しか備えない。プロファイルにおける番組数が増加するに従い、新しい情報の限界的な効果は減少する。
【００１３】
本発明は、特徴計数を減少させるため、蓄積された特徴の頻度プロファイルを定期的に再正規化する。特徴が減少するに従い、本発明は閾値未満の値まで減少した頻度計数を有する特徴を破棄する。このようにして、陳腐化した特徴は破棄され、特徴頻度プロファイルの特徴付けに必要とされるデータ量を安定化させるため、特徴頻度プロファイルのサイズが減少される。
【００１４】
基本形式による再正規化は、あるクラス（視聴/非視聴）に対するすべての特徴計数を通常の分母、すなわち１００に一様に減少するというものである。再正規化は、新しい情報に対する古い情報の影響力を着実に割り引くものである。この結果、頻度計数が整数値であることが求められる（及び迅速な整数演算を可能にする）代わりに、再正規化は一般に実数値を生じるため、頻度計数は実数であってもよい。しかしながら、実数の演算処理の実現における近似に関して整数が利用可能となるであろう。
【００１５】
Ｎ１及びＮ２の２つのパラメータにより、本発明の再正規化方針が画定される。例示のため、Ｎ１を例えば１００などの正規化ベース値とする。例示のため、Ｎ２を例えば１２０などの再正規化トリガー値とする。ここで、Ｎ２＞Ｎ１≧１が成り立っている。Ｎはテレビ視聴者により視聴されたテレビ番組の番組数を表す場合、Ｎ＞Ｎ２である場合に再正規化がトリガーされる。再正規化は、各頻度計数をＮ１/Ｎの減少係数だけ減少させ、その後ＮをＮ１に再設定する。この減少係数は、再正規化が潜在的に発生する第１の機会がＮ２を超えるＮの第１の値にあるため、すなわち、Ｎ＝Ｎ２＋１であるため、Ｎ１/（Ｎ２＋１）またはそれ未満に計算される。減少係数が各イベントの後に計算及び利用される場合、減少係数は、Ｎ１/（Ｎ２＋１）となる。しかしながら、これらのイベントが各バッチにおいて複数のイベントによりバッチ処理される場合、減少係数はＮ１/（Ｎ２＋１）未満となる。一例として、１つのバッチは、１日に発生するすべてのイベントを含むようにしてもよい。ＮがＮ１とＮ２＋ＮＥ（ただし、ＮＥは処理対象のバッチにおけるイベント数を表す）との間に常に制限されるため、再正規化はモメンタム効果を制御することができる。ここで、バッチサイズ１、すなわちＮＥ＝１に対して、ＮはＮ１とＮ２＋１との間となるよう制限される。
【００１６】
プロファイル拡大の制御は、ある特徴を破棄することを意味する。一般に、可能な限り少ない特徴が破棄されることが望ましい。１つのアイデアは、極めて小さくなった頻度計数を有する特徴を破棄するというものである。しかしながら、稀ではあるが重要な特徴を削除することを回避するのが望ましい。特徴を削除する１つの理由は、プロファイルがそれに対して許容されたメモリを超えるのを回避するためである。従って、削除すべきものと削除すべき時期を指定する必要がある。基本的なアイデアは、最も有用性のない特徴を特定し、許容可能な範囲内にプロファイルのサイズを維持するため、可能な限り少なく削除するというものである。特徴の削除を示す特徴のプロパティは、十分小さな頻度計数である。従って、本発明は、第３のパラメータＮ３（実数値である）を特定し、Ｎ３以下の頻度を有するすべての特徴を削除する。
【００１７】
再正規化処理は、一般にすべての情報を蓄積するが、より最近の情報を保持し、古い情報を破棄する処理である。任意の特徴に対する頻度計数は、当該特徴に新たなエントリ（すなわち、新たなテレビ番組）がない場合、時間の経過と共に指数的に減少される。ｆｉ（ｋ）を時点ｋ（ただし、ｋは再正規化に対するインデックス）における特徴ｉの頻度計数とする。ｋ＝０を特徴ｆｉが出願する最初の時点とする。このとき、ｆｉ（ｋ）＝ｆｉ（０）Ｒｋとなる（ただし、Ｒは再正規化係数Ｎ１/Ｎである）。図１は、本発明の一実施例による、ｆｉ（０）＝１、Ｎ１＝１００、Ｎ２＝１２４及びＮ３＝０．８に対するｆｉの指数的減少を示す。図１に関する減少係数は０．８である（すなわち、Ｎ１/（Ｎ２＋１）あるいは１００/１２５）。
【００１８】
再正規化計算を示すため、ｆｉ（ｋ）は０．５に低下し、２つの新しい番組が当該特徴を有するプロファイルに追加されると仮定する。この結果、ｆｉ（ｋ＋１）は、２．５に上昇し、その後２．０（＝２．５×０．８）に再正規化されるであろう。このとき、Ｎ１とＮ２の他の選択肢を考える。例えば、新しい各番組がプロファイルに追加されと再正規化をトリガーするＮ１＝１及びＮ２＝２を考えると、ｆｉ（ｋ）は急速に減少するであろう（新しい各番組に対して１/２だけ）。例えば、テレビ視聴者が好きなコメディー番組を１番組、その後３つのサッカーの試合の番組を視聴すると仮定する。この時点で、コメディー番組の特徴は１/１６の係数まで減少し、極めて速く陳腐化してしまう。Ｎ１はほとんど任意の値を有するように考えられるが（プロファイルが少なくとも（Ｎ２＋１）個の番組を有するまで再正規化は実行されないため）、古い情報の陳腐化率を決定するのは、Ｎ１/（Ｎ２＋１）の減少係数である。減少係数が小さすぎる場合、多数の重要な特徴が急速に影響力を減少させ、すぐに破棄されてしまう。減少係数が大きすぎる場合、多数のノイズ的特徴が推奨に影響を及ぼし続け、プロファイルは大規模になってしまい。新しい情報に対するシステムの感応度が低くなってしまう。このトレードオフを行うのに役立つアイデアは、差（Ｎ２−Ｎ１）が視聴者により通常好まれる様々な番組の妥当なサンプリングが与えられるだけの十分大きなものとなるべきであるということである。これにより、重要なタイプの番組は一斉に各自の特徴を陳腐化させ、定期的に更新されるであろう。Ｎ２とＮ１のこの差が大きいほど、サンプルが代表的サンプルとなる可能性は高くなるが、再正規化は頻繁には実行されなくなり、これによりシステムは選好の変化に反応的でなくなる。従って、広範かつ安定的な選好を有する視聴者には、Ｎ２とＮ１との差が大きくなることによって良好に機能し、狭くかつ変わり易い選好を有する視聴者には、Ｎ２とＮ１との差が小さくなることにより良好に機能しうる。本発明はまた、Ｎ２を自動調節することに関する。
【００１９】
Ｎ３は、特徴がプロファイルからどの時点で恒久的に破棄されるか判断する。ここでも再びトレードオフが存在する。プロファイルの拡張を制限するため、実質的にノイズとなる特徴は、このような「ノイズ的」特徴がめったに起こらず、視聴者の選好に関する真の情報を伝達するものではないため、破棄される必要がある。残念なことに、稀にしか発生しないが、重要な情報を伝達する特徴がある。例えば、オペラは頻繁には放送されないが、オペラファンには大変興味があるものである。Ｎ３の設定を考慮すると、Ｎｉｅｌｓｅｎ  Ｍｅｄｉａ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ，Ｉｎｃ．からのテレビ視聴データ体系の最近の調査によると、平均的な米国の視聴者は、１週間に約２０番組を視聴するということが示されている。本発明の発明者に利用可能な視聴者履歴データの同様の調査では、１週間に６〜１３番組という結果がもたらされた。Ｎ２＝１２０及びＮ１＝１００の設定では、平均的な米国人に対しては１週間当たり約１回の再正規化が行われ、本発明の発明者に利用可能なデータに対しては２，３週間に約１回ということが示される。０．８２６４の再正規化係数によると、１．０の頻度計数は１３回の再正規化後に０．０８４まで減少し、１４回の再正規化後には０．０６９まで減少することになるであろう。従って、平均的な米国の視聴者は、１回しか視聴されていない特徴が約１３週後には、当該期間に再び視聴されない場合破棄されると予想することができる。あまり活動的でない視聴者に対しては、このような特徴はより長く当該視聴者のプロファイルに滞留するであろう。１３週間という期間は、ある年のスポーツシーズンから翌年のスポーツシーズンまで特徴を保持するのに十分な長さではなく、このため、おそらくＮ３の値は小さいことが望ましい。しかしながら、Ｎ３が小さすぎると、破棄される特徴はほとんどなくなってしまうであろう。約０．１０を超えないＮ３の値が、ある用途には適切であるかもしれない（例えば、Ｎ３＝０．０７）。
【００２０】
図２は、本発明の実施例によるある視聴者のテレビ視聴者履歴に基づくテレビ視聴者選好プロファイルのサイズ（バイト単位）の増大を示すグラフである。図２は、Ｎ１＝１００、Ｎ２＝１２０及びＮ３＝０．０７に基づく。図２のデータはバッチ処理により供給されたものであり、すなわち、初期的なバッチは、１００個の視聴されたテレビ番組と１００個の視聴されていないテレビ番組とから構成されている。各バッチが再正規化をトリガーするように、以降のすべてのバッチは２１個の番組から構成される。図２では、１４回目の再正規化が実行されるまで、視聴者プロファイルは増大し続ける。この時点において、特徴の破棄が開始され、サイズが安定する。
【００２１】
視聴者プロファイルのサイズの上限は、各視聴者が先行するテレビ番組の範囲に依存する。狭い範囲の興味しか持たない視聴者は、限られた個数の特徴しかコンスタントに更新せず、その他の特徴は陳腐化し、削除されるであろう。多様な興味を有する視聴者は、同一レベルの推奨性能を有するように、より多くの特徴を備える必要があるであろう。
【００２２】
図３は、本発明の実施例による、図２に関して説明されたものと同じ実験に対するテレビ番組の特徴の頻度計数に関する再正規化の効果を示すグラフである。図３における上方の２つの曲線は、通常のお気に入りの番組を特徴付ける特徴に起こることを示したものである。「通常の」番組は、視聴対象の機会が豊富に存在する番組である。これら上方の２つの曲線の２つの特徴は、このような２つの番組のタイトルである。すべての特徴は陳腐化していくが、このタイプの特徴は定期的に更新される。図３の下方の３つの特徴は、稀な特徴に対する陳腐化の影響力を示す。「タクシー運転手というキーワード」の特徴は、当該視聴者には真の重要性はない。１００番組の初期バッチにおいて２つの番組しか「タクシー運転手というキーワード」の特徴は出現せず、その後再び出現することはない。「タクシー運転手というキーワード」の特徴は、バッチ１９において削除されるまで、指数的に陳腐化していく。
【００２３】
図３に関して、視聴者はあまり「通常の」タイプのテレビ番組でないオペラのファンである。１００番組の初期バッチにおいて、「オペラのジャンル」を有する番組は１つしか出現せず、それは初期バッチ以降のどのバッチにも出現しないということがわかる。従って、この特徴はバッチ１５において残念ながら削除される。「メトロポリタンオペラ」というタイトルの番組が、バッチ９において視聴された。「メトロというタイトル」の特徴はその頻度計数がＮ３（すなわち、０．０７）未満となり、これにより視聴者プロファイルから削除されようとするとき、「メトロというタイトル」の他の番組がバッチ２１に視聴された。このため、「メトロというタイトル」の特徴は、視聴者プロファイルに残るチャンスが増大された。「メトロポリタンオペラが視聴されたとき、なぜオペラのジャンルが更新されないのか？」という疑問を有する人がいるかもしれない。これに対する答えは、ＥＰＧメタデータの不可解さにある。すなわち、すべてのオペラ（または他の何れの番組）が必ずしも一貫性を備えてラベル付けされているとは限らない。メトロポリタンオペラの番組は、音楽というジャンルに割り当てられていて、オペラというジャンルに割り当てられてはいない。残念なことに、推奨装置は、この環境において動作する必要がある。
【００２４】
図４は、本発明の実施例による再正規化された頻度計数の計算を示す表である。図４は、スポート、ニュース、ライブ（すなわち、ライブ映像の放送）及びテープ（すなわち、収録映像の放送）の４つの特徴を有し、１，２，…，２２の順序で処理されるテレビ視聴者により視聴される２２本のテレビ番組を示す。本例では、Ｎ１＝６、Ｎ２＝９及びＮ３＝０．８０と設定され、これにより再正規化係数は０．６０（すなわち、Ｎ１/（Ｎ２＋１）＝６/１０）となる。これは架空の例であり、再正規化計算の実行方法の例示するためのものであり、最適な方法による本発明の利用方法を例示するためのものではない。すなわち、Ｎ１、Ｎ２及びＮ３は設計の観点から選ばれたものではなく、計算の実行方法を示すために選ばれたものである。実際の応用では、４より多くの特徴がテレビ視聴者プロファイルに出現するであろう。「特徴の有無」では、「１」のエントリは、該当する番組に対して特徴が存在することを示している。例えば、番組１は「スポーツ」と「ライブ」の特徴を有し、番組５は「ニュース」と「ライブ」の特徴を有し、番組９は「スポーツ」と「テープ」の特徴を有する。
【００２５】
「特徴頻度計数」では、特徴計数が２２本の番組の各々の後に更新される。各更新は、特徴の新たな出現ごとに当該特徴の頻度計数を１だけプラスする。これらの特徴はＮ＞Ｎ２において再正規化が行われ、かつＮ２＝９であるため、最初の再正規化はＮ＝１０で起こる。これにより、各頻度計数と０．６０の再正規化係数が乗算され、Ｎが６にリセットされる（すなわち、Ｎ＝Ｎ１を実行する）。例えば、Ｎ＝１０において、以前のスポーツ特徴計数５は１だけインクリメントされて６となり、この６が再正規化係数０．６０と乗算され、番組１０の処理後にはスポーツ特徴に対する計数は３．６となる。同様に、番組１５と番組２０の後にも再正規化は行われる。Ｎ３＝０．８０であるため、「テープ」特徴は、Ｎ３未満の頻度計数０．６を取得したため、番組１０の処理後に破棄される。同様に、「ニュース」特徴は、Ｎ３未満の頻度計数０．７９を取得したため、番組２０の処理後に破棄される。
【００２６】
特徴頻度プロファイルへの上記説明は、テレビ視聴者により視聴されたテレビ番組に関する。上述のように、かつ米国特許出願第０９/４９８，２７１号に詳述されるように、テレビ視聴者の選好を予測するため、視聴されたテレビ番組のクラスと視聴されなかったテレビ番組のクラスを、視聴及び非視聴テレビ視聴者プロファイルの頻度計数に関して比較するのに、ベイズ分類モデルが利用可能である。テレビ番組へのこのような応用に対して、本発明は、米国特許出願第０９/４９８，２７１号に開示されている任意の分類モデルまたは理論が、テレビ番組の視聴者の選好を予測するなどのクラス比較を行うため、本発明によるここで開示される再正規化頻度プロファイルを利用することができるということを仮定している。さらに、本発明は一般に、ここで開示されるような再正規化された特徴プロファイルを有意なクラス比較に適用することに関し、特に本発明の適用可能性の一般性を示すのに、３つの例が説明される。
【００２７】
第１の例では、分類モデル（例えば、ベイズ分類モデル）は、特に、映画館での映画、ライブの劇場、スポーツイベント、音楽イベントなどの任意の種類の娯楽イベントに適用可能である。特徴計数の再正規化は、本発明によると、指定されたタイプの娯楽イベント（すなわち、テレビ番組、映画館での映画、ライブの劇場、スポーツイベント、ライブの音楽演奏、収録された音楽イベント、購入された書籍または他の刊行物、図書館などから借りた書籍または他の刊行物、訪問したインターネットページなど）に対してここで説明されたように実現することができる。米国特許出願第０９/４９８，２７１号に記載されている任意の分類モデルまたは理論は、指定されたタイプの娯楽イベントに対する視聴者の選好を予測するなどのクラス比較を行うため、ここで開示される再正規化された頻度プロファイルを利用することができる。このような分類モデルは、視聴された（指定されたタイプの）娯楽イベントのクラスと視聴されなかった娯楽イベントのクラスを、テレビ番組に対する米国特許出願第０９/４９８，２７１号に開示されたものと同様の方法により比較することができる。視聴されなかった娯楽イベントのクラスは、米国特許出願第０９/４９８，２７１号に記載されたものと同様の方法により、視聴されなかったテレビ番組を選択するためのランダムなサンプリングにより構成することができる。
【００２８】
第２の例では、分類モデル（例えば、ベイズ分類モデル）は、最近販売された家の特徴及び他の適用可能なデータの複数リストデータベースなどの、家の特徴を説明する任意の適用可能な特徴データベースを利用して、与えられた地理的範囲において最近販売（または購入）された家に適用することができる。このような特徴には、特に、家のスタイル（例えば、コロニアル風、ランチ（ｒａｎｃｈ）形式など）、暖房タイプ（例えば、ガス暖房、石油暖房など）、集中空調の有無などが含まれてもよい。本発明によると、特徴計数の再正規化は、最近販売された家に対してここで説明されるように実現することができ、米国特許出願第０９/４９８，２７１号に開示されている任意の分類モデルまたは理論は、家の買い手の選好を予測するなど、クラス分類を行うため、ここで開示される再正規化された頻度プロファイルを利用することができる。一例として、このような分類モデルは、売りに出されて３ヶ月以内に販売された家のクラスと、売りに出されたが３ヶ月以内に販売されなかった家とを比較することができる。この売りに出されたが、３ヶ月以内に販売されなかった家のクラスは、視聴されなかったテレビ番組を選ぶための米国特許出願第０９/４９８，２７１号に記載されたものと同様の方法によりランダムサンプリングすることにより構成することができる。他の多くのタイプのクラスの比較は、最近販売された家の特徴に関して行うことが可能である。本発明の範囲は、テレビ番組に対する米国特許出願第０９/４９８，２７１号に開示されるように、本発明の再正規化特徴計数を利用した有意な任意のクラス比較を含むものである。
【００２９】
第３の例では、分類モデル（例えば、ベイズ分類モデル）が、特にマサチューセッツ州や第２連邦巡回などの与えられた管轄区域で最近起訴された犯罪に対して、犯罪の任意の適用可能な特徴を用いて適用することができる。このような特徴には、特に、犯罪の分類（例えば、重罪、軽犯罪など）、犯罪発生日時（例えば、日中、夕方、夜など）、犠牲者が殺害されたか、あるいは重大な傷害を被ったか、犯罪が未成年者（例えば、１８歳以下の者）により行われたかなどが含まれる。特徴計数の再正規化は、本発明によると、分析に利用される犯罪に対してここで説明されるように実現することができる。一例として、このような分類モデルは、男性により行われたと主張された犯罪のクラスと情勢により行われたと主張された犯罪のクラスとを比較することができる（「主張する」という用語は、犯罪の有罪判決が起訴からまだなされていないために用いられる。）。他の例として、このような分類モデルは、陪審員による裁判により終了した起訴を有する犯罪のクラスと司法取引により終了した起訴を有する犯罪のクラスとを比較することができる。上記２つの例では、視聴されなかったテレビ番組の選択するための米国特許出願第０９/４９８，２７１号に記載されたものと同様の方法により、比較対象のクラスの一方または両方を決定的あるいはランダムサンプリングにより構成することができる。他の多くのタイプのクラス比較が、最近起訴された犯罪に関して行うことができる。本発明の範囲は、テレビ番組に対する米国特許出願第０９/４９８，２７１号に開示されるように、本発明の再正規化特徴計数を利用した有意な任意のクラス比較を含むものである。
【００３０】
適用事例に関する限定なく、次に特徴計数の再正規化が一般的に説明される。上述のように、特徴計数の再正規化及び確率的分類器とのそれの利用は、有意なクラス比較を行うことが可能な実質的に任意の対象範囲に適用されてもよい。テレビ番組のコンセプトはイベントにより置換され、より詳細にはイベントの時系列シーケンスにより置換される。上記例に関して、イベントは、テレビ番組、娯楽イベント、最近販売された家、最近起訴された犯罪などから構成されてもよい。シーケンスの各イベントは、それに特有な特徴を有する（例えば、与えられたテレビ番組に特有な特徴、与えられた娯楽イベントに特有な特徴、与えられた最近販売された家に特有な特徴、与えられた最近起訴された犯罪に特有な特徴など）。特徴の集合は、それが与えられたイベントを特徴付けし、その他のイベントを必ずしも特徴付けしない場合、当該与えられたイベントに特有なものであるとみなされる。
【００３１】
図５は、本発明の実施例による時系列のイベントシーケンスの特徴頻度プロファイルの増大を制御するためのアルゴリズムを示すフローチャートである。時系列シーケンスの各イベントに対する特徴は、例えば、テレビ番組のＥＰＧや売りに出されている家や最近販売された家の複数リストデータベースにおけるファイル、テーブル、データベースなどに含まれる特徴のリストにより構成されてもよい。
【００３２】
図５において、ステップ１０は、Ｎ＝０（Ｎはイベントカウンタ）の設定と、Ｎ１、Ｎ２及びＮ３の値の確定からなる初期化ステップであり、Ｎ、Ｎ１、Ｎ２及びＮ３のパラメータは、上述のようにこれらのパラメータがテレビ番組に対して有する定義と同じ「イベント」に対する定義を有する。従って、Ｎ２＞Ｎ１≧１が成り立つ。これらのイベントは、時系列のイベントシーケンスと同じ順序であってもよい処理順序により逐次処理される。あるいは、イベントの処理順序は、時系列のイベントシーケンスの順序とは乖離しているかもしれない。
【００３３】
ステップ１１は、処理順序による次のイベントの処理を開始する。
【００３４】
ステップ１２は、処理対象のイベントに対して、当該イベントにより構成される少なくとも１つの特徴を選択する。処理対象のイベントに対する少なくとも１つの特徴の選択は、当該イベントに特有のすべての特徴を選択するものでなくともよい。あるいは、処理対象のイベントに対する少なくとも１つの特徴の選択は、当該イベントに特有のすべての特徴を選択するものであってもよい。
【００３５】
ステップ１３は、ステップ１２において選択された各特徴の頻度計数を更新する。頻度計数は、各特徴が最初に出現したときに１に設定され、すでにある特徴のさらなる出現に対して頻度計数は更新される（すなわち、１だけインクリメントされる）。すでにあるが再び出現しない計数は、以降の再正規化まで不変のままとされる。初期計数値または計数増分として１を用いることは任意的なものであり、任意の値が初期計数値または計数増分として利用可能である。
【００３６】
ステップ１４は、頻度計数を再正規化するかの判断に等価な既存の頻度計数を減少させるか判断する判定ボックスである。再正規化は、Ｎ＞Ｎ２となったときには常に行われるべきである。ここで、Ｎは処理済のイベント数の計数であるということを思い出されたい。従って、Ｎ＞Ｎ２となる場合、ステップ１５〜１７が実行され、その後ステップ１８が実行される一方、Ｎ≦Ｎ２である場合には、ステップ１５〜１７は行われず、ステップ１８が次に実行される。
【００３７】
ステップ１５は、減少係数だけ頻度計数を減少させると共に、ＮをＮ１にリセットする（すなわち、Ｎ＝Ｎ１）。この減少係数はＮ１/Ｎ（上述のように、Ｎ１/（Ｎ２＋１）以下である）であってもよい。より一般には、減少係数は、１未満の（Ｎ１/Ｎ）の関数などの他の形式をとるものであってもよい。例えば、減少係数は、（Ｎ１/Ｎ）Ｐの形式をとるものであってもよい（Ｐは正の実数）。ここで、Ｐ＝１である場合、減少係数はＮ１/Ｎとなる。
【００３８】
ステップ１６は、条件の成立に応じて削除されるべき頻度計数を選択する。頻度計数の削除は、削除される計数を有する特徴に関するあらゆる情報を削除することを意味するものである。このため、特徴の削除は、特徴に関する情報の格納に用いられるメモリスペースの負担を減少させる。この条件は、特に、与えられた頻度計数が閾値（Ｎ３）以下になると当該頻度計数を削除することを決定することからなるものであってもよい。Ｎ３は、特徴に依存したものであってもよい。あるいは、Ｎ３は、例えば、約０．１０または０．０７を超えない特徴に依存しない値であるなど、特徴に依存しないものであってもよい（すなわち、定数）。
【００３９】
ステップ１７は、ステップ１６における削除に対して少なくとも１つの頻度計数が選択された場合、選択された頻度計数を削除する。
【００４０】
ステップ１８は、追加的なイベントの処理の要否を判断する判定ボックスである。イエスである場合、プロセス制御は次のイベントを処理するステップ１１に戻り、ステップ１１〜１８が繰り返される。
【００４１】
図６は、本発明の実施例による、時系列イベントシーケンスの特徴頻度プロファイルの増大を制御するコンピュータシステム９０を示す。コンピュータシステム９０は、プロセッサ９１、プロセッサ９１に接続された入力装置９２、プロセッサ９１に接続された出力装置９３、プロセッサ９１にそれぞれ接続された記憶装置９４及び９５から構成される。入力装置９２は、特にキーボードやマウスなどであってもよい。出力装置９３は、特にプリンタ、プロッタ、コンピュータ画面、磁気テープ、着脱可能なハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスクなどであってもよい。記憶装置９４及び９５は、書き換え可能なメモリを備え、特にハードディスク、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）などから構成される。記憶装置９５はコンピュータコード９７を有する。コンピュータコード９７は、時系列のイベントシーケンスの特徴頻度プロファイルの拡大を制御するアルゴリズムを備える（すなわち、図５に示され、ここで説明されたアルゴリズム）。プロセッサ９１は、コンピュータコード９７を実行する。記憶装置９４は、入力データ９６を有する。入力データ９６は、コンピュータコード９７により必要とされる入力を有する。出力装置９３は、コンピュータコード９７からの出力を表示する。記憶装置９４と９５の何れかまたは両方（あるいは図６に図示されない１以上の追加的な記憶装置）が、コンピュータコード９７を構成するコンピュータ読み出し可能なプログラムコードを有するコンピュータ利用可能な媒体として用いられてもよい。
【００４２】
図６はハードウェア及びソフトウェアによる特定の構成としてコンピュータシステム９０を示しているが、当業者には既知であるようなハードウェア及びソフトウェアの任意の構成が図６のコンピュータシステム９０に関して上述された目的に対して利用されてもよい。例えば、記憶装置９４及び９５は、別々の記憶装置でなく単一の記憶装置の一部であってもよい。
【００４３】
図６のコンピュータシステム９０は、メインフレームコンピュータシステム、エンジニアリングワークステーション、パーソナルコンピュータシステム、小型デジタル記録装置（例えば、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）など）、セットトップボックス、パーソナルハードディスクレコーダからなるデータ処理システム、テレビ装置内のコンピュータなど、任意のスケールまたは形態により存在してもよい。コンピュータシステム９０が小型デジタル記録装置を表す場合、図６の装置（例えば、プリンタなど）は明らかに存在しないであろう。
【００４４】
次に、本発明による特徴計数の再正規化が、ベイズ確率分類方法などの確率的分類方法を利用した一般的な方法により適用される。図７は、本発明の実施例による確率的分類方法のフローチャートである。
【００４５】
図７において、ステップ３１は、第１イベントに関する第１特徴を有する第１イベントの第１クラスを画定する。ステップ３２は、第２イベントに関する第２特徴を有する第２イベントの第２クラスを画定する。ここで、第１及び第２特徴は相互に排他的なものである。ステップ３３は、第１イベントの第１時系列シーケンスの第１再正規化特徴頻度プロファイルと第２イベントの第２時系列シーケンスの第２再正規化特徴頻度プロファイルを用いた確率的分類モデルに基づき、与えられたイベントが第２クラスよりも第１クラスに属する確率が高いか判断する。各第１イベントはこれに特有の特徴を有し、各第２イベントはそれに特有の特徴を有する。
【００４６】
第１及び第２再正規化特徴頻度プロファイルが、ここで説明される再正規化技術により生成されてもよい。
【００４７】
本発明の確率的分類方法を例示するため、与えられたテレビ番組がテレビ視聴者により視聴される可能性が高いか、あるいは視聴されない可能性が高いか判断する例が考えられる。第１クラスは視聴者により視聴されるテレビ番組のクラスであり、第２クラスは視聴者により視聴されないテレビ番組のクラスである。第１イベントは第１クラスに属する視聴されたテレビ番組であり、第２イベントは第２クラスに属する視聴されなかったテレビ番組である。第１イベントに関する第１特徴は、テレビ視聴者により視聴されたテレビ番組から構成される。第２イベントに関する第２特徴は、テレビ視聴者により視聴されなかったテレビ番組から構成される。与えられたイベントが第１クラスと第２クラスの何れに属する可能性が高いかの判断は、当該テレビ番組が視聴される確率が高いか、あるいは視聴されない確率が高いかの何れかを判断することからなる。上記例では、テレビ番組は、娯楽イベントに一般化可能である。ここで、視聴者により視聴されるテレビ番組と視聴されないテレビ番組は、それぞれ第１及び第２クラスに関する相互に排他的な特徴である。
【００４８】
より一般には、与えられたイベントが参加者により参加される確率が高いか、あるいは参加者により参加されない確率が高いかを判断する例を考える。イベントの一例は、与えられた地理的範囲における最近の家の販売であってもよいし、あるいは与えられた管轄地域で起訴された最近の犯罪であってもよい。「参加者」とは、１以上の人として定義される。第１クラスは、参加者により参加されたイベントのクラスである。第２クラスは、参加者により参加されなかったイベントのクラスである。第１イベントは第１クラスに属する参加されたイベントであり、第２イベントは第２クラスに属する参加されなかったイベントである。第１イベントに関する第１特徴は、第１イベントが参加者により参加されたことから構成される（例えば、売り出し中の家が買い手により購入されたことなど）。第２イベントに関する第２特徴は、第２イベントが参加者により参加されなかったことから構成される（例えば、売り出し中の家が買い手により購入されなかったことなど）。家の販売/購入の例では、与えられたイベントが第１クラスと第２クラスの何れに属する可能性が高いかの判断は、この家が販売されるか否か何れの確率が高いかを判断することから構成される。ここで、買い手により購入された家と買い手により購入されなかった家とは、それぞれ売り出し中の家が購入された第１クラスと購入されなかった第２クラスに関する相互に排他的な特徴である。
【００４９】
パラメータＮ１、Ｎ２及びＮ３のそれぞれは、クラスに依存するものであってもよいし、そうでなくてもよい。第１の例として、Ｎ１は、第１及び第２クラスに対して同一または異なる値を有するようにしてもよい。第２の例として、Ｎ２は、第１及び第２クラスに対して同一または異なる値を有するようにしてもよい。第３の例として、Ｎ３は、第１及び第２クラスに対して同一または異なる値を有するようにしてもよい。
【００５０】
上述の図６のコンピュータシステム９０は、図７の確率的分類方法を実現するのに利用されてもよく、コンピュータコード９７が、図７の確率的分類方法を実行するアルゴリズムを有するようにしてもよい。
【００５１】
ここでは例示のために本発明の実施例が説明されたが、多くの変更及び変形が当業者には明らかであろう。このため、添付されたクレームは、本発明の真の趣旨及び範囲内に属するこのような変更及び変形のすべてを含むものとする。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】図１は、本発明の実施例によるテレビ視聴者の視聴履歴に出現するのを停止するテレビ番組特徴に対する頻度計数の時間的陳腐化を示すグラフである。
【図２】図２は、本発明の実施例によるテレビ視聴者選好プロファイルのサイズの増大を示すグラフである。
【図３】図３は、本発明の実施例によるテレビ番組特徴の頻度計数に対する再正規化の効果を示すグラフである。
【図４】図４は、本発明の実施例による再正規化頻度計数の計算を示す表である。
【図５】図５は、本発明の実施例による時系列イベントシーケンスの特徴頻度プロファイルの増大を制御するアルゴリズムを示すフローチャートである。
【図６】図６は、本発明の実施例による時系列イベントシーケンスの特徴頻度プロファイルの増大を制御するコンピュータシステムを示す。
【図７】図７は、本発明の実施例による確率的分類方法のフローチャートである。
【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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【国際調査報告】
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