(57)【要約】移動装置（１００）からの情報要求を処理するためのシステムは、メモリー（１１００）、状態予測モジュール（１２００）、及びプッシュ・モジュール（１３００）を含む。メモリー（１１００）は、移動装置（１００）から受信されたデータ要求を格納することができる。状態予測モジュール（１２００）は、格納されたデータ要求に基づいて、移動装置（１００）のために被予想データ要求を予測するためにメモリー（１１００）にアクセスすることができる。プッシュ・モジュール（１３００）は、その被予想データ要求を状態予測モジュール（１２００）から受け取って、これに応答して被予想データ要求に関連する応答データを要求して受け取り、無線ネットワーク（１０５）を介して移動装置（１００）に送るために応答データを準備することができる。
2005520377.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動装置からのデータ要求を処理するためのシステムであって、該システムは：
少なくとも１つの移動装置から受信されたデータ要求を格納できるメモリーと；
該メモリーにアクセスして、格納されているデータ要求に基づいて移動装置のために第１被予想データ要求を予測する状態予測モジュールと；
該第１被予想データ要求を該状態予測モジュールから受け取って、これに応答して該第１被予想データ要求に関連する第１応答データを要求して受け取り、無線ネットワークを介して該移動装置に送るために該第１応答データを準備するプッシュ・モジュールと；
を含むことを特徴とするシステム。
【請求項２】
該第１被予想データ要求は、該移動装置からのデータ要求の受信に応答して予測されることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
該状態予測モジュールは、更に、該格納されているデータ要求に基づいて予測データを作成し、該第１応答データに応答して該移動装置から受信される予測通知の受信に基づいて該予測データを更新することができることを特徴とする請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
該状態予測モジュールは、更に、該移動装置から受信されるデータ要求とは無関係に該第１被予想データ要求を予測することができることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
該状態予測モジュールは、更に、該移動装置からデータ要求を受信し、これに応答して該メモリーにアクセスし、その受信されたデータ要求と格納されているデータ要求とに基づいて第２被予想データ要求を予測することができ；
該プッシュ・モジュールは、更に、該状態予測モジュールから該受信されたデータ要求及び該第２被予想データ要求を受信し、これらに応答して、該受信されたデータ要求及び該第２被予想データ要求に関連する第２応答データを要求して受信し、無線ネットワークを介して移動装置に送るために該第２応答データを準備することを特徴とする請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
該状態予測モジュールは、更に、該第１被予想データ要求を周期的に予測することができることを特徴とする請求項４に記載のシステム。
【請求項７】
該状態予測モジュールは、更に、格納されているデータの特定された部分集合に従って予測モードを選択することができることを特徴とする請求項５に記載のシステム。
【請求項８】
該予測モードは：
該移動装置のアイデンティティーに特有の格納されているデータ要求で動作する原子モードと；
複数の移動装置に固有の格納されているデータ要求で動作するグループ・モードと；
を含むことを特徴とする請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
該状態予測モジュールは、該第１及び第２被予想データ要求を予測するマルコフ連鎖モジュールを含むことを特徴とする請求項５に記載のシステム。
【請求項１０】
該第２被予想データ要求は、連続するデータ要求と、受信されたデータ要求から参照符号が付される連続する応答データとの集合を含むことを特徴とする請求項５に記載のシステム。
【請求項１１】
移動装置からのデータ要求を処理するためのコンピュータ実行される方法であって、この方法は：
該移動装置から受信されるデータ要求を受信して格納するステップと；
移動装置から受信されたデータ要求を予測データと比較し、この比較に基づいて被予想データ要求を予測するステップと；
該受信されたデータ要求と該被予想データ要求とに関連する応答データを要求して受信するステップと；
無線ネットワークを介して該移動装置へ送るために該応答データを準備するステップと；
を含むことを特徴とする方法。
【請求項１２】
該データ要求から該移動装置を特定するステップと；
該移動装置のアイデンティティーに基づいて予測データの部分集合を特定するステップと；
格納されたデータ要求の該部分集合を該受信されたデータ要求と比較して該被予想データ要求を予測するステップと；
を更に含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
該被予想データ要求に確率値を割り当てるステップと；
該確率値をスレショルドと比較するステップと；
もし該確率値が該スレショルドを上回らなければ：
他の移動装置からのデータ要求を含むように該予測データの部分集合を拡張し；
その拡張された予測データに基づいて更なる被予想データ要求を予測するステップと；
を更に含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
移動装置から受信されたデータ要求を予測データと比較し、この比較に基づいて被予想データ要求を予測するステップは：
現在の移動装置状態からの、選択確率スレショルドより大きい移行確率を有する状態の集合を選択するステップと；
該現在の移動装置状態からの状態移行確率の集合が該選択確率スレショルドより小さくなるまで該状態の集合を増大させるステップと；
を含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
移動装置から受信されたデータ要求を予測データと比較し、この比較に基づいて被予想データ要求を予測するステップは：
該状態の集合の基数を決定するステップと；
該状態の集合の該基数を最大深さと比較するステップと；
該状態の集合の該基数が該最大深さを上回るときに該状態の集合を調整するステップと；
を更に含むことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
該状態の集合を調整するステップは：
該状態の集合を該最大深さに制限するステップと；
現在の移動装置状態からの移行確率が最大になるように該状態の集合の部分集合を選択するステップと；
を含むことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
該状態の集合を増大させる毎に該選択確率スレショルドを増大させるステップを更に含むことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１８】
移動装置から受信されるデータ要求とは無関係に該移動装置について独立の被予想データ要求を予測するステップを更に含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１９】
該移動装置から成功予測通知を受信し、該成功予測通知に基づいて該予測データを更新するステップを更に含むことを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
独立の被予想データ要求を予測するステップは周期的に実行されることを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この出願は、２００２年３月１１日に出願された米国仮出願第６０／３６２，９３０号の利益及び優先権を主張する。仮出願第６０／３６２，９３０号の、明細書、図面及び付属書類を含む開示全体を参照により本出願に取り入れる。
１．  技術分野
この出願は、データを移動通信装置（“移動装置”）に提供するためのシステム及び方法に関し、特に被予想データを移動装置に押し進めるためのシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
２．  関連技術の説明
通常、デスクトップコンピュータ或いは移動装置のユーザがデータを要求するときには、ユーザは、最初のデータ要求に対する応答として受信した解答データを調べた後に、別の後続データ要求を行うことが良くある。デスクトップコンピュータは、通常、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、及びインターネットなどのコンピュータネットワークへの大帯域幅、短呼び出し時間アクセスを有する。従って、これらの後続のデータ要求に対する応答データは、デスクトップコンピュータを用いるときには、普通は迅速に提供される。
【０００３】
しかし、多くの無線ネットワークには信号伝播遅延があり、ＲＦスペクトルが限られており、また信号フェードアウトがあるので、無線ネットワークを介して通信をする移動装置は、通常、これらのネットワークへの割合に帯域幅が大きくて呼び出し時間の短い通信路を持たない。従って、移動装置のユーザは、後続のデータを要求するとき、無線ネットワークの固有の待ち時間及び帯域幅に関する弱点と闘わなくてはならない。移動装置データ要求に便宜を図るために無線アプリケーション・プロトコル（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ（ＷＡＰ））、圧縮ハイパーテキスト・マークアップ・ランゲージ（ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ  Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ，（ｃＨＴＭＬ））、拡張性ＨＴＭＬ（Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ  ＨＴＭＬ（ｘＨＴＭＬ））、及び拡張性マークアップ・ランゲージ（Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ（ＸＭＬ））などを含む無線通信プロトコルが幾つか開発されている。それでも、これらの通信プロトコルも、無線ネットワークに固有の呼び出し時間及び帯域幅特性という問題を依然として抱えている。従って、移動装置のユーザは、後続のデータ要求に応える回答データを移動装置で受信するために待たなければならないことが良くある。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
要約
移動装置からの情報要求を処理するためのシステムは、メモリーと、状態予測モジュールと、プッシュ・モジュールとを包含する。メモリーは、移動装置から受信されたデータ要求を格納することができる。状態予測モジュールは、移動装置からデータ要求を受け取り、これに応答してメモリーにアクセスし、受信されたデータ要求と格納されたデータ要求とに基づいて被予想データ要求を予測することができる。プッシュ・モジュールは、状態予測モジュールから受信されたデータ要求及び被予想データ要求を受け取って、これらに応答して、受信されたデータ要求及び被予想データ要求に関連する応答データを要求して受け取り、無線ネットワークを介して移動装置に送るために応答データを準備することができる。
【０００５】
移動装置からのデータ要求を処理するためのシステムは、メモリーと、状態予測モジュールと、プッシュ・モジュールとを含む。メモリーは、少なくとも１つの移動装置から受信されたデータ要求を格納することができる。状態予測モジュールは、メモリーにアクセスし、格納されたデータ要求に基づいて移動装置について第１被予想データ要求を予測することができる。プッシュ・モジュールは、状態予測モジュールから第１被予想データ要求を受け取り、これに応答して、第１被予想データ要求に関連する第１応答データを要求して受け取り、無線ネットワークを介して移動装置に送るために第１応答データを準備することができる。
【０００６】
移動装置からの情報要求を処理するためのシステムは、データ収集ユニット、データ調整ユニット、分析ユニット、及びプッシュ・ユニットを包含する。データ収集ユニットは、移動装置から受信されるデータ要求を受け取って格納し、その格納されたデータ要求に基づいて予測データを格納することができる。データ調整ユニットは、移動装置からデータ要求を受け取り、格納されたデータ要求にアクセスし、予測データを作成し、予測データをデータ収集ユニットに格納することができる。分析ユニットは、データ収集ユニットに格納された予測データにアクセスし、被予想データ要求を予測するために予測アルゴリズムを実行することができる。プッシュ・ユニットは、受信されたデータ要求と被予想データ要求とを受け取り、これらに応答して、その受信されたデータ要求と被予想データ要求とに関連する応答データを要求して受け取り、無線ネットワークを介して移動装置に送るために応答データを準備することができる。
【０００７】
移動通信装置は、無線ネットワークを介して通信できる通信サブシステムと、データを格納することのできるメモリー・サブシステムと、無線ネットワークを介してデータを送受信し、データをメモリー・サブシステムに格納し、またデータをメモリー・サブシステムから読み出すように通信サブシステムに指示することのできる処理サブシステムとを包含する。処理サブシステム実行可能な命令を含むクライアント・プログラムは、メモリー・サブシステムに格納され、データ要求を予測して該データ要求に対する応答データを受け取ることができる。クライアント・プログラム・キャッシュは、応答データを格納することができ、プッシュ・キャッシュは、データ要求に基づいて被予想データを格納することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
図１は、本書記載のシステム及び方法を使用し得る実例通信システムである。このシステムは、データ・ポータル１０、インターネット２０、データ・サーバー４０、無線ゲートウェイ８５、無線基盤９０、無線ネットワーク１０５、及び移動装置１００を含む。本書に開示されているシステム及び方法と共に他のシステムを使用しても良い。
【０００９】
データ・ポータル１０及びデータ・サーバー４０は、実例ではＷＡＰ準拠装置である。ＨＴＭＬ、ｃＨＴＭＬ、ｘＨＴＭＬ及びＸＭＬなどの他のデータ・ポータル又はサーバーも使用可能である。通常、ポータル１０及びサーバー４０は類似装置であって良い、即ち、ポータル１０はサーバーによって実現されても良く、プロキシ・サーバーとして機能しても良い。しかし、ポータル１０は、通常は、移動装置キャリヤー又はサービスプロバイダによって管理される。
【００１０】
無線ゲートウェイ８５と無線基盤９０とは、インターネット２０と無線ネットワーク１０５との間のリンクを提供し、集団として典型的な情報転送メカニズムを形成する。無線基盤は、与えられたユーザの位置を突き止めるために最も可能性の高いネットワークを決定し、いろいろな国やネットワークの間を動きまわるユーザを追跡することができる。
【００１１】
無線基盤９０は無線ネットワーク１０５への一連の接続を包含する。これらの接続は、サービス総合ディジタルネットワーク（ＩＳＤＮ）、フレームリレー（Ｆｒａｍｅ  Ｒｅｌａｙ）或いはインターネット中で使用されるＴＣＰ／ＩＰプロトコルを使用するＴ１接続であって良い。
【００１２】
本書で使用されるとき、“無線ネットワーク”という用語は、（１）データ中心の無線ネットワーク、（２）音声中心の無線ネットワーク及び（３）同じ物理的基地局を介して音声及びデータ通信の両方を支援することのできるデュアルモード・ネットワークなどの多様な無線ネットワークを含むことができる。これらのタイプの無線ネットワークに加えて、他の無線ネットワークを使用しても良い。
【００１３】
結合されたデュアルモード・ネットワークの例は、（１）クアルコム（Ｑｕａｌｃｏｍｍ）により開発され運用されている符号分割多重接続（ＣＤＭＡ）ネットワーク、（２）共にＣＥＰＴの規格委員会により開発されたグループ・スペシャル・モバイル（Ｇｒｏｕｐｅ  Ｓｐｅｃｉａｌ  Ｍｏｂｉｌｅ）又は移動通信用広域システム（ＧＳＭ）及び一般パケット無線サービス（ＧＰＲＳ）ネットワーク、及び（３）広域展開用高度データレート（Ｅｎｈａｎｃｅｄ  Ｄａｔａ−ｒａｔｅｓ  ｆｏｒ  Ｇｌｏｂａｌ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ（ＥＤＧＥ））及びユニバーサルモバイル通信システム（ＵＭＴＳ）の様な将来の第３世代（３Ｇ）ネットワークを含むが、これらに限定はされない。ＧＰＲＳは、ヨーロッパの事実上全ての国で運用されている非常に人気のあるＧＳＭ無線ネットワークにおけるデータ・オーバーレイである。
【００１４】
データ中心ネットワークの例は、スウェーデンのエリテル（Ｅｒｉｔｅｌ）及びエリクソン（Ｅｒｉｃｓｓｏｎ）により開発されて米国のベルサウス（シンギュラー）無線データ（ＢｅｌｌＳｏｕｔｈ（Ｃｉｎｇｕｌａｒ）Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｄａｔａ）及びカナダのロジャース／キャンテル（Ｒｏｇｅｒｓ／Ｃａｎｔｅｌ）により運用されているＭｏｂｉｔｅｘ（商標）無線ネットワークと、モトローラにより開発されて米国で今はＭｏｔｉｅｎｔと称されているアメリカン・モバイル・サテライト・コーポレーション（Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（ＡＭＳＣ）とカナダのベル・モビリティー（Ｂｅｌｌ  Ｍｏｂｉｌｉｔｙ）とにより運用されているＤａｔａＴＡＣ（商標）無線ネットワークとを含む。音声中心のデータ・ネットワークの例は、１０年ほど前から北米及び世界中で利用可能となっているＣＤＭＡ、ＧＳＭ及びＴＤＭＡシステムのようなパーソナル通信システム（ＰＣＳ）ネットワークを含む。
【００１５】
ポータル１０は、社内ＬＡＮやＷＡＮ内に、或いは大規模なアプリケーション・サービスプロバイダ（ＡＳＰ）などのネットワークに置かれも良く、インターネット２０経由の情報交換用のインターフェースを提供する。ポータル１０は、カレンダー、やるべき事のリスト、タスク・リスト、ｅ−メール及び文献資料などのデータ用の所定データベース・フォーマットを有するダイナミック・データベース記憶装置エンジンを含んでいても良く、また、自分がサービスするＷＡＰデック１７などの情報源へのリンクと、ＷＡＰサーバー４０によりサービスされるＷＡＰデック３７やインターネット２０に接続された他のシステムなどの、他のサーバーによりサービスされる情報へのリンクとを提供することができる。
【００１６】
ＷＡＰデック１７及び３５は、ワイヤレス・マークアップ・ランゲージ（ＷＭＬ）プロトコルで書かれた文書を含む。ＷＭＬは文書用カード・デックの隠喩的表現を使用し、ＷＭＬ文書の各ページはカードと呼ばれ、文書全体はデックと呼ばれる。この様に、ＷＡＰ文書は通常は一連の、カードと称されるセクション又はページを含んでおり、その各々はＷＡＰブラウザにおける１つのスクリーン／ウィンドウのためのデータを保持する。
【００１７】
ＷＡＰデック１７は、移動装置ユーザから要求されて良く、無線ネットワーク１０５内の基地局から通常は無線周波数（ＲＦ）リンクを介して無線伝送で移動装置１００に配信される。具体的なネットワーク１０５は、自分を介しての移動装置１００との情報交換を可能にする任意の無線ネットワークにより実現され得るものである。
【００１８】
ユーザが移動装置１００でデータを要求すると、移動装置１００は、要求された情報のデータ引出を行う。移動装置１００は、通常は、ポータル１０からの資源要求に対応するＵＲＩ１５などのユニフォーム資源識別子（ＵＲＩ）を送る。移動装置１００は、代表的ＵＲＩ１５に加えて、種々の通信プロトコルに従って他のタイプのデータ要求、即ち例えばウェブページのためのＵＲＬ、サーバーのＩＰアドレス、ファイル転送プロトコル（ＦＴＰ）要求などのデータ要求を送るように構成されても良い。更に、ＵＲＩ１５は図ではポータル１０に対応するけれども、ＵＲＩ１５は、その代わりに、インターネット２０と通信する他の装置又はシステムに対応しても良い。
【００１９】
ポータル１０は、ＵＲＩ１５を受け取ると、普通はそれに応えてＷＡＰデック１７を移動装置１００に送る。ＷＡＰデック１７は、通常は、無線ゲートウェイ８５を介して移動装置１００に送られる。ポータル１０は、ＷＡＰデック１７を局所に格納していれば、ＷＡＰデック１７を直ぐに移動装置１００に送ることができる。ポータル１０は、ＷＡＰデック１７を局所に格納していなければ、ＷＡＰデック１７を要求して他のソースから受け取ることができる。ＷＡＰデック１７を受け取ると、移動装置１００は直ぐにそのＷＡＰデック１７をユーザに与えることができ、データ引出は完了する。
【００２０】
通常、ＷＡＰデック１７を受け取ると、移動装置１００のユーザは、そのＷＡＰデック１７で与えられた情報を調べた後、他のＷＡＰデックを要求することができる。例えば、ＷＡＰデック１７が幾つかの株式についての株式相場情報を包含している場合、移動装置１００のユーザは、後に、その幾つかの株式のうちの１つに関連する情報を同じポータル１０から、又はインターネット２０と通信する他のポータル又はサーバーから要求することができる。そのときユーザは、対応する情報又はデータが移動装置１００で受信されるまで待たなくてはならない。
【００２１】
更に、移動装置１００で受信された情報が付加的な埋め込まれたＵＲＩを含む場合には、ユーザがそれらのＵＲＩを選択すると移動装置１００は他のＵＲＩ要求を発し、ユーザは対応する情報又はデータが移動装置１００で受信されるまで待たなければならない。
【００２２】
これらの後続の要求に関連する呼び出し時間を最小限にするために、本書に開示されているシステム及び方法は、移動装置１００に送られる応答情報に加えて被予想応答情報を押し進める。移動装置１００又は他の移動装置から発せられた前のデータ要求に基づく被予想データ要求がポータル１０によって作成される。ポータル１０が局所に格納されている被予想データ要求に対する応答データを有する場合には、ポータル１０は直ぐにその応答データをＷＡＰデック１７と共に移動装置１００に送ることができる。ポータル１０は、もし局所に格納されている応答データを持っていなければ、他のソースからの応答データを要求して受け取ることができる。受け取り後、応答データはＷＡＰデック１７と共に移動装置１００に提供される。
【００２３】
被予想データ要求も移動装置１００に提供されて良い。例えば、ＷＡＰデック１７が移動装置に送られるとき、被予測情報１８がＷＡＰデック１７と共に押し進められる。被予想データ要求がＵＲＩ３５であれば、被予測情報１８は被予想ＵＲＩ３５と対応するＷＡＰデック３７とを含むことができる。被予測情報１８は、移動装置１００内のキャッシュに、或いは移動装置１００内の同様のメモリー・ストアに格納されて良い。
【００２４】
ＵＲＩ３５は、例えば、ＷＡＰデック１７に見られるリンクと関連付けられても良い。もしＵＲＩ３５が移動装置１００により要求され、ＵＲＩ３５と対応するデック３７とが移動装置１００のキャッシュに格納されていなければ、移動装置１００はＵＲＩ３５問い合わせをポータル１０に送る。しかし、ＵＲＩ３５と対応するＷＡＰデック３７とは被予測情報１８で与えられており、対応するデック３７が移動装置１００のキャッシュにおいて利用可能なので、移動装置１００は実際にＵＲＩ要求を送らなくても良い。従って、デック１７に対する後続の要求は差し替えられ、これにより移動装置１００が経験する呼び出し時間が短縮される。
【００２５】
図２は、移動装置１００の情報要求を処理するためのシステム１０００の実施態様である。移動装置１００は、通常、クライアント・プログラム１１０と、関連するキャッシュ・メモリー１２０とを含む。代表的移動装置１００は、以下で図１１を参照して記述されるタイプの移動装置であって良い。移動装置１００が一つだけ例示されているけれども、複数の移動装置がシステム１０００と通信しても良い。
【００２６】
システム１０００は、記憶装置モジュール１１００、予測モジュール１２００、及びプッシュ・モジュール１３００を含む。記憶装置モジュール１１００、予測モジュール１２００及びプッシュ・モジュール１３００は、共同して、移動装置１００からのデータ要求に応答するプッシュ・サーバーを形成することができる。このプッシュ・サーバーは、単一のコンピュータで具体化されても良く、その代わりとして複数のコンピュータ装置に分散されても良い。例えば、記憶装置モジュール１１００と予測モジュール１２００とは第１コンピュータ装置に配置されて良く、プッシュ・モジュール１３００は第１コンピュータ装置と通信する第２コンピュータ装置に配置されて良い。
【００２７】
記憶装置モジュール１１００、予測モジュール１２００、及びプッシュ・モジュール１３００は、各々、ソフトウェア・プログラム又はソフトウェア・システム構造と、プログラムされたタスクを実行するための関連ハードウェアとを含んで良い。これらのモジュールを構成するために任意の数のソフトウェア言語或いはソフトウェア・プログラミング・プラットフォームを使用することができる。更に、記憶装置モジュール１１００、予測モジュール１２００、及びプッシュ・モジュール１３００は別々のモジュールとして描かれているけれども、機能タスクを統合するためにこれらのモジュールを結合させて単一のモジュールにしても良く、或いはこれらのモジュールを分割して機能タスクを分散させても良い。
【００２８】
図２に例示されている実施態様では、移動装置１００の各データ要求は状態としてモデリングされる。記憶装置モジュール１１００は、移動装置１００及び他の移動装置から送られた状態を受け取って格納することができる。一実施態様では、移動装置の状態はＵＲＩを含むことができる。
【００２９】
予測モジュール１２００は、移動装置１００から状態を受け取り、これに応えて記憶装置モジュール１１００にアクセスし、受け取られたデータ要求と格納されている状態とに基づいて１つ以上の被予想状態を予測する。予測モジュール１２００は、マルコフ連鎖、ｎグラム・シーケンス・モデル、加重された最近使用されたアルゴリズム、或いはその他の予測アルゴリズムなどの予測アルゴリズムを実行することができる。この予測は、受け取られた状態と格納されている状態との比較、或いは受け取られた状態と格納されている状態から作成された予測データとの比較を含んで良い。受け取られた状態を、格納されている状態から作成された予測データと比較する場合には、記憶スペースを節約するために、予測データが作成された後に、格納されていた状態を削除しても良い。
【００３０】
予測モジュール１２００は、被予想状態をプッシュ・モジュール１３００に提供する。プッシュ・モジュール１３００は、移動装置１００からの要求された状態と予測モジュール１２００からの被予測状態とを受け取り、被予想状態と要求された状態とに応じて応答データを要求して受け取ることができる。例えば、移動装置の状態と被予想状態とがＵＲＩを含んでいれば、プッシュ・モジュール１３００はＵＲＩ問い合わせを実行する。その後、応答データは移動装置１００に送られる。一実施態様では、その応答データも予想された状態を含む。
【００３１】
他の実施態様では、予測モジュール１２００は、被予想状態を予測して、その被予想状態を、移動装置１００からの状態の受け取りとは無関係に、プッシュ・モジュール１３００に提供する。プッシュ・モジュール１３００は、被予想状態を予測モジュール１２００から受け取り、被予想状態に応じて応答データを要求して受け取ることができる。予測モジュール１２００は、更に、被予想状態を予測して、その被予想状態を定期的にプッシュ・モジュールに提供するように構成されて良い。例えば、移動装置１００のユーザが一般に１日のうちの例えば午前７：００から８：００の間などの一定の時間にニュース・サービス及びスポーツ・サービスにアクセスするならば、予測モジュール１２００は、この時間内のニュース・サービス及びスポーツ・サービスのための所要のＵＲＩ問い合わせを予測し、そのＵＲＩ問い合わせをプッシュ・モジュール１３００に提供する。すると、プッシュ・モジュール１３００はそのＵＲＩ問い合わせを実行し、応答データが移動装置１００に送られる。この操作は移動装置１００からの状態の受け取りとは無関係に行われても良く、例えば、移動装置１００は待機モードになっていて良く、或いはユーザがニュース・サービス或いはスポーツ・サービスに関連する特定の状態を未だ選択していなくても良い。
【００３２】
従って、移動装置１００のユーザは、ニュース・サービス或いはスポーツ・サービスを実際に選択したときにそのニュース・サービス及びスポーツ・サービス情報に関連する情報を移動装置１００で利用し得るようになる。将来の予測の精度を維持するのに役立つように、移動装置１００は、移動装置１００が被予測状態にアクセスするときに成功予測通知を予測モジュール１２００に送るように更に構成されて良い。予測モジュール１２００は、その後、成功予測通知が移動装置１００から受信されたか否か反映するように予測アルゴリズム・データを更新することができる。例えば、或る期間内に特定の被予測状態について成功通知が受信されなければ、予測モジュール１２００がその特定の状態を予測データから削除するか或いは将来その特定の状態を予測することになる可能性を低下させるという結果となり得る。
【００３３】
成功予測通知は、移動装置１００が提供された応答データにアクセスしたか否かを示すデータを含んでいても良い。移動装置１００は、プッシュ・モジュール１３００から押し進められた応答データがアクセス期間中にアクセスされたか否か判定できるように構成されて良い。該期間中に成功予測通知を受け取るために待つ代わりに、予測モジュール１２００は、成功予測通知が受け取られたときに該成功予測通知に問い合わせることができる。従って、該アクセス期間中に応答データがアクセスされたならば、成功予測通知は成功予測が発生したことを示す。しかし、もし応答データがアクセス期間中にアクセスされなければ、成功予測通知は、不成功の予測が発生したことを示す。
【００３４】
他の実施態様では、プッシュ・モジュール１３００は要求モジュールにより実現されて良く、その要求モジュールは、被受信データ要求と被予想データ要求とを予測モジュールから受け取り、これらに応答して、被受信データ要求及び被予想データ要求に関連する応答データが無線ネットワークを介して移動装置１００に送られるように求める要求を発することができる。従って、この要求モジュールは被受信データ要求及び被予想データ要求についてそれぞれの応答データを受け取らなくても良く；むしろ、被受信データ要求及び被予想データ要求についての応答データは、それぞれの要求に応じて装置から通信を介して移動装置１００に提供される。この実施態様のバリエーションでは、要求モジュールは被予想状態を移動装置１００に別々に送っても良い。
【００３５】
図３は、移動装置１００情報要求のためのシステム１０００の他の実施態様を提供する。この実施態様では、記憶装置モジュール１１００は、移動装置状態と予測データとを格納するためのメモリー・ストア１１０２及び１１０４を含む。通常、移動装置１００からのメッセージは移動装置１００識別子も含むので、各移動装置１００についての状態ヒストリーはメモリー・ストア１１０２に格納されて良い。同様に、システム１０００と通信する各移動装置に対応する予測データもメモリー・ストア１１０４に格納されて良い。
【００３６】
予測モジュール１２００は、被受信データ要求と格納された状態とに基づいて１つ以上の被予想状態を予測することができる。図によれば、予測モジュール１２００は、メモリー・ストア１１０２に格納されている前の状態だけを利用することによって被予想状態を予測することができ、或いはメモリー・ストア１１０４に格納されている予測データを利用するように構成されても良い。或いは、予測モジュール１２００は、被予想状態を予測するためにメモリー・ストア１１０４に格納されている予測データだけに依拠するように構成されても良い。
【００３７】
予測モジュール１２００は、メモリー・ストア１１０４に格納されることになる予測データを作成するためにトレーニング・モード１２０２で動作することができ、その後に動作モード１２０４に移行することができる。この実施態様では、予測モジュール１２００は１つ以上の収集フレームを画定し、その間に移動装置１００又は他の移動装置のために状態が収集される。収集フレームの満了時に、予測データが作成又は調整される。その後、予測データは、予測データを更に調整するために他の収集フレームを画定するか、それとも動作モード１２０４に移行するか決定するために、評価される。
【００３８】
動作モード中、予測モジュールは原子モード１２１２、グループ・モード１２１４、或いは混合モード１２１６で動作することができる。原子モード１２１２では、予測モジュール１２００は、被予想状態を予測するために、移動装置１００の歴史的状態、又は割合に均一なユーザのグループからの歴史的状態を使用する。
【００３９】
均一なユーザのグループの例は、会社の特定の部の従業員である。均一なユーザのグループの他の例は、類似するデータ要求ヒストリーを有するユーザである。均一なユーザのグループを定義する他の手法を使用しても良い。
【００４０】
グループ・モード１２１４では、予測モジュール１２００は、移動装置１００の大きなグループに歴史的状態を使用する。例えば、グループ・モード予測を移動装置１００の全てのユーザの歴史的状態に基づかせても良い。
【００４１】
最後に、混合モード１２１６では、予測モジュール１２００は、初めは原子モード１２１２で動作し、その後、原子モード１２１２では強力な予測を行えなければ、グループ・モード１２１４に転換する。予測の強度は、基準パターンを認識する能力により、又は、スレショルド確率を超えて正しい予測の公算により、或いはその他の方法により、測ることができる。
【００４２】
動作時には、移動装置１００はＵＲＩ１５を介してデータ要求を発することができる。ＵＲＩ１５は無線ネットワーク１０５及びインターネット２０を介して記憶装置モジュール１１００に送られ、状態がメモリー・ストア１１０２に格納される。その後、ＵＲＩ１５は予測モジュール１２００に提供され、これはメモリー・ストア１１０２及び／又は１１０４にアクセスして１つ以上の被予想状態を予測する。この例では、予測モジュール１２００は被予想状態として唯一の状態ＵＲＩ３５を予測する。
【００４３】
ＵＲＩ１５及び３５はプッシュ・モジュール１３００に提供され、これはそれぞれのＵＲＩ問い合わせを実行する。ＵＲＩ１５は社内ＬＡＮ２１に配置されているサーバーに対応して良く、その場合には、それに応じてＷＡＰデック１７が提供される。ＵＲＩ３５はインターネット２０内の何処かに配置されているサーバー２２に対応して良く、対応するＷＡＰデック３７がそれに応じて提供される。
【００４４】
その後、ＷＡＰデック１７、ＵＲＩ３５、及びＷＡＰデック３７は応答データとして移動装置１００に送られる。この応答データが受信されると、ＷＡＰデック１７は移動装置１００で動作するクライアント・プログラム１１０によりアクセスされ、ＵＲＩ３５及びＷＡＰデック３７はクライアント・プログラム・キャッシュ１２０に格納される。その後、もしユーザがＵＲＩ３５を要求すれば、予測は成功である。予測成功の結果として、ＷＡＰデック３７はキャッシュ１２０から提供され、従って移動装置１００のユーザが直ちに利用できるようになる。
【００４５】
他の実施態様では、移動装置１００のキャッシュ１２０はクライアント・プログラム・キャッシュ１２２及びプッシュ・キャッシュ１２４を含んでも良い。クライアント・プログラム１１０は、ＵＲＩ１５に対する応答で提供されるＷＡＰデック１７などの、要求された状態に対する応答データをクライアント・プログラム・キャッシュ１２２に格納し、ＵＲＩ３５及びＷＡＰデック３７などの、被予想状態に対する応答データをプッシュ・キャッシュ１２４に格納するように構成されて良い。通常、キャッシュ１２０に格納されたデータは、データ・ソースに問い合わせをして更新されたデータを要求するようにクライアント・プログラム１１０に指示する満了ヘッダ・フィールドなどの、付随するリフレッシュデータ又は満了データを有することができる。この実施態様では、プッシュ・キャッシュ１２４に格納された応答データ中のその様な満了データ又はリフレッシュ・データはクライアント・プログラム１１０により無視される。クライアント・プログラム１１０は、第２の、後続の状態に応じて被予想データを求めてプッシュ・キャッシュ１２４を探し、そして、もし満了データ又はリフレッシュ・データが陳腐なデータを示していればデータ要求を実行しない。
【００４６】
プッシュ・キャッシュ１２４に格納されている応答データが後続の状態に応答するものであれば、即ち次の状態が予測モジュール１２００によって正しく予測されたならば、クライアント・プログラム１１０は被予想応答データをプッシュ・キャッシュ１２４からクライアント・プログラム・キャッシュ１２２に移すことができる。しかし、プッシュ・キャッシュ１２４に格納されている応答データが後続の状態に応答しなければ、被予想応答データを削除しても良く、移動装置１００により要求された状態が無線ネットワーク１０５を介して記憶装置モジュール１１００に送られる。
【００４７】
１つ以上の被予想状態が予測されて移動装置１００に押し進められて良い。例えば、４つの状態が予測され、その４つの状態についての応答データが移動装置１００に提供されれば、ユーザにより要求された後続の状態がその４つの予測された状態の中にある限りは移動装置１００は無線ネットワークを介してデータ要求を送らなくても良い。別のもう一つの実施態様では、成功した予測を使い尽くすと、移動装置１００は成功予測通知を予測モジュール１００に送る。すると、予測モジュール１２００は、移動装置１００の最後の成功裏に予測された状態に基づいて追加の被予想状態を予測し、応答データを移動装置１００に押し進める。この様に、１つ以上の被予測状態についての応答データの新しいセットをユーザの介在無しで移動装置１００に押し進めることができる。
【００４８】
受信されたデータ要求と格納されている状態とに基づいて１つ以上の被予想状態を予測できることに加えて、予測モジュール１２００は、移動装置１００からの状態の受信とは無関係に１つ以上の被予想状態を予測できて良い。更に、移動装置１００は、予測モジュール１２００が受信されたデータ要求とは無関係に１つ以上の被予想状態を正しく予測したことの確認として成功予測通知を予測モジュール１２００に送り返すことができても良い。この構成における予測モジュール１２００、プッシュ・モジュール１３００、及び移動装置１００の動作は、上で図２を参照して説明した通りである。
【００４９】
もう一つの実施態様では、被予想状態を予測するとき、予測モジュール１２００は、更に、被予想状態に関連するデータの押し進めに付随する資源メトリックをシステム・メトリック１２２０と比較することができる。システム・メトリック１２２０は、データを移動装置１００に提供することのコストなどのコスト・メトリック、或いは利用可能なシステム帯域幅などの資源メトリックであって良い。他のメトリックを使用しても良い。矢１２２２で示されているように、メモリー・ストア１１０４に格納されている予測データを更新し或いは調整するためにシステム・メトリック１２２０を使用することができる。
【００５０】
システム・メトリック１２２０に基づいて、予測モジュール１２００は、移動装置１００に押し進める特定の状態の費用有効的な最大数及び関連データを決定することができる。もしその特定の被予想状態が費用有効的でなければ、或いは費用有効的な状態の最大数を上回っていれば、被予想状態の一部又は全部をキャンセルすることができる。或いは、予測モジュールは、もし第１セットの被予想状態が費用有効的でなければ被予想状態の別のセットを作成するか、或いは第１セットの被予想状態を変更するように更に構成されて良い。
【００５１】
図４は、移動装置情報要求を処理する方法の流れ図５００である。ステップ５０２で、移動装置についての新しい状態が記憶装置モジュール１１００によって記録される。通常、新しい状態は、無線ネットワークでの送信を介して移動装置から受信されたデータ要求に対応する。新しい状態は、そのデータ要求に移動装置識別子が含まれていれば、特定の移動装置に対応して良い。
【００５２】
ステップ５０４で、予測データは予測モジュール１２００によって調整されて良い。予測モジュール１２００で実行される予測アルゴリズムに依存して、予測データは、記録された各々の新しい状態で更新されても良いし、その代わりに、新しい状態が現存する予測データを不正確なものとするか或いは調整を必要とするものにする場合に限って更新されても良い。予測データが更新されるかいなかを決定する要因は、サンプル・スペースのサイズ、ヒストリーのサイズ、特定の予測アルゴリズムなどを含む。
【００５３】
ステップ５０６で、予測モジュールは、移動装置１００の被予想状態を予測するために状態分析を行う。予測は、原子モード１２１２、グループ・モード１２１４、又は混合モード１２１６などのモード選択に従って良い。
【００５４】
ステップ５０８で、被予想状態がプッシュ・モジュール１３００に提供され、これは、移動装置により要求された新状態データと、被予想状態に関連する被予想状態データとを要求する。最後に、ステップ５１０で、その新状態データと被予想状態データとを含む応答データが移動装置へ送られるように準備される。この応答データは、その新状態データと被予想状態データとだけを含んでいても良く或いはその被予想状態データに対応する被予想状態を更に含んでいても良い。
【００５５】
もう一つの実施態様では、ステップ５１２に示されているように、プッシュ・モジュール１３００は応答データが更なる状態要求を含むか否か判定できても良い。例えば、ＨＴＭＬ文書は他のデータサーバーへのＵＲＬを含んでいても良く、ＨＴＭＬ文書へのアクセスは、埋め込まれているＵＲＬと関連する他のデータサーバーへの問い合わせをブラウザー・プログラムから発出させるという結果をもたらす。
【００５６】
移動装置１００におけるこの様な動作を不要にするために、ステップ５１４に示されているように、プッシュ・モジュールは、応答データが更なる状態要求を含んでいると判定すると、その更なる状態要求に応じて更なる応答データを要求する。その更なる応答データを受け取ると、プッシュ・モジュール１３００は、ステップ５１６に示されているように、新状態データ及び被予想状態データを含むと共に更なる状態要求に関連する更なる応答データも含む応答データを準備する。
【００５７】
図５は、予測モジュール１２００でのモード選択を説明する。ステップ６０２で、予測モジュール１２００はデフォルト・モードとして原子モード１２１２を選択する。従って、予測モジュール１２００は、被予想状態を予測するために、特定の移動装置１００の歴史的状態、又は割合に均一なユーザのグループからの歴史的状態を利用する。
【００５８】
ステップ６０４で、予測モジュール１２００は原子モード・データに基づいて被予想状態を予測する。ステップ６０６で、予測モジュール１２００はその被予想状態が妥当であるか否か判定する。被予想状態の妥当性は、予測の対応する確率がスレショルドを上回ること、或いは予測モジュールが原始データに基づいて被予想状態を決定できること、或いはその他の方法により判定され得る。
【００５９】
予測が妥当でなければ、ステップ６０８に示されているように、予測モジュール１２００はグループ・モード１２１４を選択する。ステップ６１０で、予測モジュール１２００はグループ・モード・データに基づいて被予想状態を予測する。ステップ６１２で、予測モジュール１２００はその被予想状態が妥当であるか否か判定する。
【００６０】
ステップ６０４で予測された被予想状態が妥当であるか、或いはステップ６０４で予測された被予想状態が妥当ではなくて且つステップ６１０で予測された被予想状態が妥当であれば、ステップ６１４で新しい状態データ又は被予想状態データが要求される。ステップ６１６で、受け取られた応答データが移動装置へ送られるように準備される。被予想状態及び対応する状態データが、移動装置により要求された状態データと共に移動装置へ押し進められる。
【００６１】
しかし、ステップ６１０で予測された被予想状態が妥当でなければ、新しい状態データがステップ６１８で要求され、ステップ６２０で受け取られる新しい状態データに関連する応答データが移動装置へ送られるように準備される。従って、移動装置により要求された状態データだけが移動装置に提供される。
【００６２】
図６は、移動装置情報要求を処理する他の方法を示す流れ図６３０である。流れ図６３０において、予測モジュール１２００は、移動装置１００からの状態の受信とは無関係に被予想状態を予測する。流れ図６３０の方法は、図４のステップ５０２及び５０４に関して説明したように特定の移動装置１００又は移動装置のグループについての予測データのセットが発達された後に、実行され得る。
【００６３】
ステップ６３２で予測モジュール１２００は被予想状態を予測する。この予測は、移動装置１００からの状態要求の受信とは無関係に一つのイベントによってトリガーされて良い。そのイベントは、特定の時刻、特定の曜日、或いはその他の何らかのイベントであって良い。
【００６４】
ステップ６３４で、被予想状態はプッシュ・モジュール１３００に提供され、これはその被予想状態に関連する被予想状態データを要求する。ステップ６３６で、被予想状態データを含む応答データが準備されて移動装置１００に送られる。
【００６５】
ステップ６３８で、予測モジュール１２００は、成功予測通知が移動装置１００から受信されたか否か判定する。この判定は、タイムアウト期間に支配されて良い。例えば、予測モジュール１２００が被予想状態を周期的に予測するのであればタイムアウト期間は予測周期であって良く、或いは予測周期よりは短い例えば１時間の期間であって良い。
【００６６】
もし成功予測通知が受信されたならば、ステップ６４０で予測データは成功予測通知の受信について予測モジュール１２００により調整される。使用される予測アルゴリズムに応じて、ステップ６４０での予測データの調整は、ステップ６３２で予測された被予想状態についての将来の予測の可能性を維持するか又は高めるという結果をもたらし得る。
【００６７】
しかし、成功予測通知が受信されていなければ、ステップ６４２で、予測データは、成功予測通知が受信されていないことについて予測モジュール１２００によって調整される。使用される予測アルゴリズムに応じて、ステップ６４２での予測データの調整は、ステップ６３２で予測された被予想状態についての将来の予測の可能性を維持するか又は低下させるという結果をもたらし得る。
【００６８】
他の実施態様では、成功予測通知は、ステップ６３６で提供された応答データに移動装置１００がアクセスしたか否かを示すデータを含むことができる。この実施態様では、移動装置１００は、プッシュ・モジュール１３００から押し進められた応答データがアクセス期間中にアクセスされたか否か判定するように構成される。応答データがアクセス期間中にアクセスされたならば、成功予測通知は成功予測が発生したことを示す。応答データがアクセス期間中にアクセスされなかったならば、成功予測通知は不成功予測が発生したことを示す。
【００６９】
図７は、移動装置情報要求を処理するためのシステムの他の実施態様の図である。この実施態様では、予測サーバー２００は、図１の無線ゲートウェイ８５で実現され、実例としてデータ収集ユニット（ＤＣＵ）２１０、データ調整ユニット（ＤＡＵ）２２０、分析及び予測ユニット（ＡＰＵ）２３０、及びデータ準備及び押し進めユニット（ＤＰＰＵ）２４０を含む。予測サーバー２００は、例えばポータル１０又は図１に示されているネットワークを介して無線装置１００と通信できる他のサーバーなどの、他の場所で実現されても良い。
【００７０】
移動装置１００は予測クライアント３００を含んでおり、これは状態報告エージェント（ＳＲＡ）３１０及び押し進められたデータのためのデータ記憶装置（ＤＳ）３２０を含むことができる。また、図７にはデバイス・アプリケーション３３０も例示されており、これは、ＷＡＰブラウザなどの移動装置ブラウザ又はその他の移動装置通信プログラムであって良い。ＤＳ３２０は、ブラウザ・キャッシュ又は移動アプリケーション専用キャッシュを含むことができる。デバイス・アプリケーション３３０は、予測サーバー２００にデータ引出要求を発する前に、格納されている情報を求めてＤＳ３２０をチェックするように構成されて良く、ＳＲＡ３１０は、特定のデバイス・アプリケーション３３０と相互作用して、特定のＵＲＩに対するユーザ要求の通知を受け取ることができる。通知を受けると、ＳＲＡ３１０は、無線接続を利用してＵＲＩデータをサーバー側ＤＣＵ２１０に送る。
【００７１】
デバイス・アプリケーション３３０は、ＳＲＡ３１０及びＤＳ３２０の機能を含んでいても良い。例えば、ＷＡＰブラウザは各ＵＲＩ問い合わせで移動装置の状態を報告しても良く、ＷＡＰブラウザのキャッシュはＷＡＰブラウザのための情報を格納することができる。この様に、予測サーバー２００と、押し進められる応答データとを移動装置１００ユーザに対して透明に統合することができる。
【００７２】
ＤＣＵ２１０は、装置状態リスナー２１２と状態格納コンポーネント２１４とを含むことができる。移動装置１００が新しい状態を報告するとき、状態リスナー２１２は、通常は装置ＩＤ及び状態ＵＲＩを含むデータを受信し、そのデータを状態格納コンポーネント２１４へ向け直す。代わりの実施態様では、装置状態リスナー２１２はソケット・サーバー、ストリーム接続リスナー、又はサーブレット（ｓｅｒｖｌｅｔ）として実現されて良い。装置状態リスナー２１２は、ソフトウェアを用いてスタンドアロン・プロセスとして、又はＤＣＵ２１０又は予測サーバー２００内のスレッドとして具体化されても良い。他の実施方式を使用しても良い。
【００７３】
状態格納コンポーネント２１４は、装置状態リスナー２１２から受信された状態のための状態データ記憶装置と、移動装置ユーザの過去の活動パターンに従って構成された状態の階層的データ記憶装置とを含む。装置状態リスナーから受信された状態は一時的に記憶されて良いが、階層的データ記憶装置はデータを永続的に記憶できても良い。階層的データ記憶装置は、リレーショナル・データベース又はオブジェクト・データベース、ＸＭＬデータ記憶装置、又はシリアル化されたファイルを用いて実現されて良い。他のファイル構造を用いても良い。
【００７４】
ＤＡＵ２２０は、新しい状態がＤＣＵ２１０のデータ記憶装置に提供されたとき、通知を受ける。ＤＡＵ２２０は、状態ＵＲＩ及び装置ＩＤを状態データ記憶装置から受け取り、対応する歴史的データをＤＣＵ２１０階層的データ記憶装置から受け取る。階層的データ記憶装置は、マルコフ加重確率、２路ソーティング（ｔｗｏ−ｗａｙ  ｓｏｒｔｉｎｇ）、ｎ−グラム・シーケンス・モデルなどの予測アルゴリズムに従って更新されて良い。ＤＡＵ２２０の一実施態様では、２つの別々のスレッドが利用され、その第１のスレッドは新状態通知のためのものであり、第２スレッドは状態処理のためのものである。
【００７５】
ＡＰＵ２３０は、ＤＡＵ２２０が階層的データ記憶装置２１４に対する更新を完了したときにＤＡＵ２２０から通知を受ける。すると、ＡＰＵ２３０は、移動装置１００の次の状態を予測するためにＤＣＵ２１０からのデータに対して予測アルゴリズムを実行する。次の状態は、現在の要求されている装置１００状態後の最も期待できそうなユーザ・ナビゲーション・ステップを表わすことができる。
【００７６】
ＡＰＵ２３０は、３つの予測モード、即ち原子モード、グループ・モード、及び混合モードで動作できる。図２の実施態様に関連して前述した態様で、原子モードは特定の移動装置１００又は均一なユーザの割合に小さなグループの歴史情報で動作し、この情報に基づいて予測を行う。グループ・モードは、大きなユーザ母集団に関して収集された、遥かに大きなデータ・サンプルで動作する。混合モードは、初めに移動装置固有のデータで動作して、強い予測を行うために十分な情報が無ければ（例えば、好みのパターンが認識不可能であるか或いは移動装置がサブグラフに未だ訪れていないなど）、ＡＰＵ２３０はグループ・モード・データに転換して予測を行う。
【００７７】
ＡＰＵ２３０予測は１つ以上の被予想状態を含むことができる。ＤＰＰＵ２４０は、ＡＰＵ２３０から被予想状態を受け取り、各被予想状態に関連するデータをインターネット２０又はローカルネットワーク２１から要求し受け取る。一実施態様では、ＤＰＰＵ２４０は、被予想状態に応じてデータ収集を最適化するためにコンテンツ・キャッシングを取り入れても良い。
【００７８】
被予想状態に関連する応答データを受信した後、ＤＰＰＵ２４０は、移動装置１００へ送るために被予想状態と関連する応答データとを単一のバッファーに詰め込む。ＤＰＰＵ２４０は、コンテンツ・トランスコーディング（ｃｏｎｔｅｎｔ  ｔｒａｎｓｃｏｄｉｎｇ）、圧縮などの付加的な最適化ステップを実行しても良い。ＤＰＰＵ２４０は、移動装置１００への押し進めを実行するために応答データを移動ゲートウェイ・サーバーに提供する。
【００７９】
移動装置１００のＤＳ３２０は、ＤＰＰＵ２４０から送信された応答データのセットを受信する。一実施態様では、ＤＳ３２０は、移動装置１００で動作するＷＡＰブラウザのためのキャッシュにより実現されて良い。他の実施態様では、ＤＳ３２０は、デバイス・アプリケーション３３０と関連するプッシュ・キャッシュにより実現されて良い。正しい予測の場合、移動装置１００で選択された次の状態はＤＳ３２０から満たされ、従って呼び出し時間は最小にされる。
【００８０】
図７の実施態様の動作は、参照符号付きの矢で示される次のデータ操作に従って要約され得る。新状態通知時に、ＳＲＡ３１０は状態情報をＤＣＵ２１０に送る（１）。その新状態は記録され、ＤＣＵ２１０はＤＡＵ２２０に通知する（２）。必要ならばデータ記憶が調整され（３）、ＤＡＵ２２０はＡＰＵ２３０に知らせる（４）。ＡＰＵ２３０はＤＣＵ２１０のデータに対して予測アルゴリズムを実行し（５）、予測された状態がＤＰＰＵ２４０に提供される（６）。ＤＰＰＵ２４０は、対応する応答データを要求して受け取り（７）、その応答データと予測された状態とは移動装置１００に送られるように準備される（８）。
【００８１】
これらのデータ操作は、図７に描かれている順に行われなくても良い。例えば、デバイス・アプリケーション３３０は普通のデータ引出要求を発することができ（９）、これを、上記操作のうちのいずれか１つ又は数個を開始させるためのトリガーとして使うことができる。
【００８２】
図７の代替実施態様では、ＡＰＵ２３０は、更に、移動装置１００から報告された新状態とは無関係に移動装置１００の状態を予測するために、ＤＣＵ２１０からのデータに対して予測アルゴリズムを実行することができる。例えば、ＡＰＵ２３０は移動装置１００の状態を周期的に予測することができる。例えば、もし移動装置１００のユーザが例によって午前７：００時と午前８：００時の間の時刻にニュース・サービスとスポーツ・サービスとにアクセスすれば、ＡＰＵ２３０はこの期間の始めに予測アルゴリズムを実行して良い。この実施態様では、ＤＡＵ２２０は、移動装置１００から成功予測通知を受け取り、ＤＣＵ２１０の状態記憶コンポーネントを更新できても良い。
【００８３】
図８は、移動装置の行動の加重グラフ・モデルである。このグラフ・モデルでは、エッジはそれぞれ２つの方向を表わし、各頂点は例えばｃＨＴＭＬ又はｘＨＴＭＬページ、ＷＡＰデック、データ・スクリーンなどの移動装置状態を表わす。
【００８４】
エッジ沿いの運動は第１状態から次の状態への移行を示す。任意の２つの頂点Ａ及びＢ間にエッジが存在するならば、そのエッジは頂点ＡからＢへの移行と、逆のＢからＡへの移行との両方を表わし、１対の付随する重み（ＷＡＢ，ＷＢＡ）、即ち１方向当たりに１つの重みを含む。例えば、頂点Ｖ１及びＶ２を結ぶエッジは重み（Ｗ１２、Ｗ２１）を有する。この点について、エッジは情報状態間の双方向移行を示す。
【００８５】
トレーニング期間中は、１つ又は複数の移動装置から要求された状態が観察される。各頂点重みについての重みは、トレーニング期間中のエッジの各方向に沿っての移行の回数又は頻度を表わすことができ、或いは加入者の過去の行動に基づく他の任意の決定支持尺度を表わすことができる。
【００８６】
図８のグラフは、移動装置の現在の情報状態と過去に累積されたユーザ行動データとに基づいて将来の移行（エッジ）及び応答データ（頂点）の最も期待できそうなサブセットを予測するために使用し得るグラフである。将来の情報ユニットの最も期待できそうなセットが特定されると、それは、加入者により観察されるデータ・アクセス呼び出し時間を最小にするために移動装置へ押し進められる。
【００８７】
図８のグラフを実現するために種々の数学的モデル及び予測アルゴリズムを使用することができる。例えば、図７の実施態様では、マルコフ連鎖モデルを実行することができる。エッジ重みが状態頂点間の移行の確率であることを保証することによって、図８の加重方向グラフをマルコフ連鎖として改変することができる。各頂点から出て行くエッジの重みの合計が１の確率に等しくなるように各頂点でこのグラフを正規化することができる。このグラフは、原子単位の情報（例えば、ｃＨＴＭＬ又はｘＨＴＭＬ文書、ＷＡＰデック、データ・スクリーンなど）と、１頂点から他の頂点への移動装置ユーザのナビゲーションを表わすエッジ移行とに対応するマルコフ連鎖状態で被予想状態を予測するために動作する。
【００８８】
通常、ｎ個の状態を有するマルコフ連鎖モデルＳ＝｛ｓ１，ｓ２，・・・ｓｎ｝は、状態ベクトルＺｔ及び移行マトリックスＴによって完全に記述される。公式：
Ｚｔ＝ＴＺｔ−１＝Ｔｔ−１Ｚ０
を用いて任意の離散的時点でのシステムの状態を確率的に定義することができる。ここでＺ０は連鎖の初期状態である。
【００８９】
マルコフ連鎖モデルは、ヒストリー決定マルコフ連鎖を含んでいても良い。正規の又は状態決定連鎖とは異なって、ヒストリー決定マルコフ連鎖の将来の状態は連鎖の現在の状態だけではなくて、むしろ先行する状態の有限シーケンスによって記述される。このクラスのマルコフ連鎖は、動的システムの正確なモデルを提供すると共に自己学習システムを容易にする。
【００９０】
一般的ヒストリー決定連鎖について、状態ベクトルを：
Ｚｔ＝Ｆ（Ｚｔ−１，Ｚｔ−２，・・・，Ｚｔ−ｋ）
として定義することができ、ここでＦは状態変換関数であり、ｋはヒストリーの深さである。集合（Ｚｔ−１，Ｚｔ−２，・・・，Ｚｔ−ｋ）はヒストリー状態パターンであって、単一の状態パターンに基づく予測結果より正確な予測結果を提供することができる。
【００９１】
ヒストリー決定マルコフ連鎖について、無線環境を次の命題に従ってモデリングすることができる：
一般的な多ユーザ環境についてマルコフ連鎖モデルの基数は、事実上無限であり、即ちｌｉｍｔ・・＞∞｜Ｓｔ｜＝∞であり、サンプル空間Ω全体を含む傾向があり；
単一のユーザ又はユーザの均一なグループの行動をモデリングするマルコフ連鎖の基数は遥かに小さく、与えられた任意の時点ｔでの状態のベクトルＳｔ＝｛ｓ１，ｓ２，・・・，ｓｎ｝はΩの部分集合を表わすに過ぎない；
単一ユーザ・モデル、或いはユーザの均一なグループについては、下記の仮定（状態集合の基数の確率的限定）が当てはまる：
θｔが時点ｔにおけるモデルの観察された状態であれば：
∀ρ−＞０  ∃ｎ＜∞：Ｐ｛θｔ∈Ｓｔ｝＞１−ρ  且つ
｜Ｓ｜ｔ＜ｎ
であり、ここでＰ｛Ａ｝はイベントＡの確率である。
【００９２】
図８のグラフは、トレーニング・モード中に作成される。図９は、代表的な移行マトリックスＴ構造と、トレーニング段階中の調整プロセスとを示す。各フレームにおいて、Ｐｒｌｓは、フレームｒの終わりにおけるマトリックス４３０状態による状態ｌからｓへの移行確率を表わす。状態ベクトルＳと移行マトリックスＴ４３０とは、初めに収集フレーム４１０を定義することによって調整され得る。収集フレームは、Ｓ或るいはＴを変化させずにモデルが動作する期間である。各フレーム４１０の終わりに、収集されたデータが分析され、Ｓ及びＴが次のフレームのために調整される。
【００９３】
トレーニング段階４２０中、モデル空間Ｓは増大しそうであり、動作段階中、個々の状態がユーザの行動パターン変化を反映して追加されたり取り除かれたりしても｜Ｓ｜はおそらく安定しているであろう。フレーム・サイズは、システムが安定するまで増大しそうなので、トレーニング段階から動作段階へ移行するときにおそらく変化するであろう。
【００９４】
頻度分析を用いて収集フレームの終わりにＳを調整することができる。例えば、過去のフレーム中にシステムが状態θを少なくともＫ回訪れたならば、この状態がベクトルＳに追加される。過去Ｍフレームの間にシステムが状態θを訪れなかったならば、この状態はＳから取り除かれる。使用されていないか又は希にしか使用されなかったモデル状態を取り除けば、状態サイズを限定することによって動作効率が高まる。Ｋ及びＭの最適の値は、アプリケーションの細目と、管理されるユーザ・グループのサイズとに依存する。
【００９５】
移行マトリックス調整プロセスは第１収集フレーム４１０の終わりに行われ、このとき頻度マトリックスＦは状態移行：
を表わし、ここで：
ｆｉｊは状態ｉから状態ｊへの移行の頻度であり；
ｎは前の収集フレーム中に監視されたモデル状態の数であって、現存するモデル状態と、前の収集フレーム中のスレショルド値Ｋ回より多く訪れられた新しい状態とを含む。
【００９６】
移行マトリックスＦについてのリフレッシュ速度を表わす重み係数αは、下記の関係：
ｐｉｊ＝αｆｉｊ＋（１−α）ｐｉｊ    前のフレームより前にｉが存在したとき
ｐｉｊ＝ｆｉｊ                      その他のとき
に従ってマトリックスＴをフレーム調整するために使用され得るものである。
【００９７】
もし移行マトリックスＴが計算の前に新しい状態についてゼロ拡張されるならば、上記の関係はＴ＝αＦ＋（１−α）Ｔと同一であることに注意しなければならない。
【００９８】
重み係数αは、モデルが成熟するときにα−＞０となるようにトレーニング段階及び動作段階の間に調整される。重み係数αを調整すれば、システムがトレーニング・モード中に収斂する速さに影響が及ぶ。一般に、重み係数αを僅かに大きくすれば収集フレームが追加されるという結果となろう。
【００９９】
使用されなかったか又は希にしか使用されなかった状態は、調整プロセスを完成させるために除去される。使用されなかった状態についてローが除去されるならば、それ以上の調整は不要である。しかし、使用されなかった状態についてコラムが除去される場合には、確率正規化が必要である。確率正規化は：
Ｐｉｊ＝Ｐｉｊ／Σｊ＜ｍＰｉｊ
と表示されて良く、ここでｍは状態の新しい数である。
【０１００】
時点ｔｓにおいて、飽和点に達し、システムは動作モードに移行する。飽和点は：
Ω（ΔＴ）ｎ＜Ｘ
により表わされて良く、ここで
ΩはマトリックスΔＰにおいて定義されるメトリックであり、
（ΔＴ）ｎは最後の収集フレームｎに対する確率調整のマトリックスであり、
Ｘは飽和点基準である。
【０１０１】
項Ｘは、フレーム間移行マトリックスＴ調整についての量的上限を表わす所定のスカラー数であって良く、ΩはマトリックスΔＴにおいて定義されるノルムであって良い。この目的のために次の２つのマトリックス・ノルムを使用することができる：
ヒルベルト−シュミット・ノルム（平方差の合計）：
｜ΔＴ｜２＝√Σｉｊ（Δｔｉｊ）２＜Ｘ              （ｉ）
Ｌ１最大絶対コラム合計ノルム：
｜ΔＴ｜１＝ｍａｘｊΣｉ＝１・・・ｎ｜Δｔｉｊ｜＜Ｘ    （ｉ）
これらのノルムは、いずれも、選択されたマトリックスが連続する幾つかのフレームにおいて満たし、これによりシステムをトリガーして動作モードに変化させる条件（ｉ）を提供する。
【０１０２】
動作モード中、システムは、現在の移動装置の状態及び状態空間Ｓに関して過去に収集されたデータ及び状態Ｔ間での移行確率に基づいて被予想移動装置状態を予測する。代表的予測プロセスは、次の変数に基づいて良い：
予測深さＷ：１回の押し進めの間に移動装置へ向けるために時間／価格効率的である情報ユニット（マルコフ連鎖状態）の最大数；
移行経路Ｚｎ：秩序状態の集合Ｚｎ＝｛ｚ１，ｚ２，ｚ３，・・・ｚｎ｝、ｎ＜Ｗ
確率メトリックＰＺｎ：全ての可能な経路から最適の経路を特定するために集合Ｚｎで定義される複合確率尺度；
費用関数Ｃｋ：ｋページについての押し進めデータ送信の費用を表わす；及び
重み関数ＦＺｎ＝ＰＺｎ＋βＣｎ、ここでβは費用重み係数である。
【０１０３】
予測プロセスは、過去の移動装置状態に基づいて、最適の経路Ｚｎを予測する。予測された状態ｚ１，・・・ｚｎと、関連する応答データとが移動装置へ押し進められる。例えば、移動装置の現在の状態としてｘが与えられると、次の予測された被予想状態が発生し得る：
ｉ．（結果として）    ｘ−＞ｚ１−＞ｚ２−＞ｚ３−＞・・・−＞ｚｎ
ｉｉ．（並列）        ｘ−＞ｚ１−＞ｚ２
ｘ−＞ｚ３−＞・・・−＞ｚｋ
ｘ−＞ｚ２−＞ｚ５−＞・・・−＞ｚｎ
結果としての状態は、現在の状態ｘに応じて後に訪問されると予測される被予想状態を表わす。例えば、移動装置が訪れることになる次の３つの連続する状態がＵＲＩｚ１、ｚ２及びｚ３であると予測されるならば、これらの状態についてのデータが移動装置へ押し進められる。
【０１０４】
並列状態は、現在の状態ｘに応じて訪問されると予測される全ての考えられる被予想状態を表わす。例えば、ｘは加重方向グラフにおける頂点であり、状態ｚ１、ｚ２、及びｚ３はエッジ重みによって状態ｘに結合される。
【０１０５】
移動装置の全ての新しい状態について、予測アルゴリズムを最適化のために構成し、全ての可能なＺｎ集合、ｎ＜Ｗ、にわたってＦＺｎを最大にすることができる。ＦＺｎ＞Ｒ０のときに押し進めが行われ、ここでＲ０は押し進め妥当性スレショルドである。
【０１０６】
移動装置への被予測データの費用有効的な押し進めを保証するために費用関数Ｃｋを使用することができる。例えば、
Ｃｋ＝０、Ｗ＝１ならば、
ＦＺｎ＝ＰＺｎ＝ＰＺ１
ＰＺ１＝Ｐｘｉ      （ｉ∈Ｓ、ｘは現在の装置状態である）
である。
【０１０７】
このとき、結果としてのＺ１＝｛ｉ｝：Ｐｘｉ＝ｍａｘｊ∈Ｓ（Ｐｘｊ）、ｉ∈Ｓである。
【０１０８】
この様に、単一の状態が予想されて応答データが移動装置１００へ押し進めらる。
【０１０９】
単一の状態及びそれに対応する応答データのみを移動装置へ押し進めることは、例えばＷＡＰデックなどの一定の情報フォーマットについては実際的であろうけれども、おそらく多数の状態を予測することが望ましいであろう。従って、
Ｃｋ＝０、Ｗ＞１
ＦＺｎ＝ＰＺｎ
である。
【０１１０】
変数ｒ０を使って経路選択確率スレショルドを定義することができる。変数ｒ０はスレショルド確率に対応して良く、もしＰｉｊ＞ｒ０ならばｉからｊへの状態移行が選択される。従って、ｒ０の大きさは候補状態の集合Ｚｃの基数に比例するであろう。候補状態の集合Ｚｃから、被予想状態の集合Ｚｎを選択することができる。
【０１１１】
Ｐｘｚ１＞ｒ０が成り立つ全ての状態ｚ１を始めに選択することによって予測される状態の候補集合Ｚｃが作成される。その後、この基準を満たす状態が予測される状態の集合Ｚｃに加えられる。予測される状態の集合Ｚｃの中の全ての状態について、Ｐｚ１ｚ２＞ｒ０が成り立つ全ての状態ｚ２を選択することによって、その後の被予想状態が予測される。この基準を満たす状態が予測される状態の集合Ｚｃに加えられ、被予想経路の集合が格納される（即ち、ｘ−＞ｚ１−＞ｚ２）。
【０１１２】
これらのステップは次の３つのイベントのうちの１つが発生するまで反復される：｜Ｚｃ｜＝Ｗというイベント；又は経路の長さがＷを上回る（ｘ−＞ｚ１−＞ｚ２・・・−＞ｚｗ）というイベント；又は選択プロセスがステップｋ＜ＷでＰｚｋｊ＞ｒ０の移行を発見できないというイベント。
【０１１３】
被予想経路が作成された後、最適化が必要か否か判定するために状態の候補集合Ｚｃが評価される。もし｜Ｚｃ｜≦Ｗならば、状態の予測された集合Ｚｎ＝Ｚｃである。最適化は不要であり、被予想状態と応答データとを移動装置へ押し進めることができる。
【０１１４】
しかし、｜Ｚｃ｜＞Ｗであれば、最適化が必要である。最適化は：
Ｚｎ∈Ｚｃ：ＰＺｎ＝ｍａｘｎｓＷＰ（Ｚｃ）
と表示され得る。
【０１１５】
最適化された被予想状態及び応答データは、その後、移動装置へ押し進められて良い。
【０１１６】
ＦＺｎ＝ＰＺｎ＋βＣｎとなるように費用関数Ｃｋを０より大きい値に調整すれば、状態の候補集合Ｚｃは、各々の対応する状態についてβＣｎの値に応じて調整されることになろう。ｒ０及びＣｋを選択することにより、状態の候補集合Ｚｃは種々のシステム効率及び利用できる資源を条件として選択されて良い。
【０１１７】
図８を参照して状態の候補集合Ｚｃの選択の例を説明することができる。現在の移動装置の状態がｖ１であるとすると、次の状態はｖ２及びｖ５である。ｗ１２＞ｒ０ならば、ｖ１−＞ｖ２が被予想経路として格納される。同様に、もしｗ１５＞ｒ０ならば、ｖ１−＞ｖ５が被予想経路として格納される。もし結果としての被予想状態を作成しなければならないのであれば、最高の確率を有する被予想経路が格納される。しかし、並列被予想状態が作成されなければならないのであれば、ｖ１−＞ｖ２及びｖ１−＞ｖ５の両方が被予想経路として格納される。選択プロセスは、上記の３つの終末イベントのうちの１つが発生するまで続行される。
【０１１８】
他の実施態様では、現在の装置状態からの後続の予測をそれぞれ予測するのでスレショルドｒ０が高められる。このアプローチは、結果としての被予想状態の集合を小さくし、費用考慮事項Ｃｋ及び妥当性スレショルドＲ０の両方に配慮し、予測プロセスを簡単化する。
【０１１９】
確率尺度Ｐは、Ｚｃ中の経路に沿う移行確率の単純な合計として定義されて良い。あまり特別ではないＰについては、候補集合Ｚｃの最大化部分集合を見出しているとき移行経路はそのまま保たれるべきである、即ち、もし状態ｚｍが選択されれば、ｘからｚｍまでの経路中の全ての状態も選択されるべきである。
【０１２０】
図１０は、候補状態選択プロセスの他の実施態様を示す流れ図７００である。ステップ７０２で、要求されている状態ｘが移動装置から受信される。ステップ７０４で、移行確率Ｐｘｚ１＞ｒ０を有する全ての状態ｚ１から状態の部分集合が選択される。図１０の実施態様では、状態ｚ１は、全て、状態ｘからの０より大きい移行確率を有する状態である。この状態の部分集合は状態の候補集合Ｚｃとして格納される。
【０１２１】
ステップ７０６は、追加の状態が残っているか否か判定する。例えばｚ１からの状態の選択された部分集合が他の状態ｚｎへの移行確率を持っていれば、おそらく追加の状態が残っているであろう。もし追加の状態を利用できるのであれば、ステップ７０８に示されているように状態の他の部分集合が選択され、その状態経路が状態の候補集合Ｚｃに格納される。その後、ステップ７１０は追加の状態が残っているか否か判定する。もし残っていれば、ステップ７１２に示されているように状態選択がインクリメントされ、ステップ７０８が反復される。
【０１２２】
追加の状態が残っていないとステップ７０６又はステップ７１０で判定されると、ステップ７１４は候補集合Ｚｃの最適化が必要か否か判定する。最適化が必要ならば、ステップ７１６は、前述したように候補集合Ｚｃを最適化する。最適化の後、或いは最適化が不要であれば、ステップ７１８に示されているように、被予想状態Ｚｎは候補集合にＺｃセットされる。
【０１２３】
図１１は、本発明で移動装置として使用され得る無線装置を構成し得るコンポーネントの略図である。
【０１２４】
図１１に目をむけると、本発明のいろいろな部分を具体化し得る無線装置９００のブロック図がある。無線装置９００は、好ましくは、少なくとも音声及びデータ通信能力を有する双方向通信装置である。この装置は、好ましくは、インターネット上の他のコンピュータシステムと通信する能力を有する。装置により提供される機能により、装置はデータ・メッセージング装置、双方向ページャー、データ・メッセージング能力付きセルラー電話、無線インターネット装置或いは（電話能力のある又は無い）データ通信装置と称されて良い。
【０１２５】
装置９００が双方向通信用に作動される場合、該装置に通信サブシステム９１１が組み込まれ、このサブシステムは、受信装置９１２と、送信装置９１４と、付随コンポーネントとを含み、この付随コンポーネントは、１つ以上の好ましくは埋め込み式の又は内部のアンテナ・エレメント９１６及び９１８、局部発振器（ＬＯ）９１３、及びディジタル信号処理装置（ＤＳＰ）９２０などの処理モジュールである。通信サブシステム９１１の具体的デザインは、該装置が動作するように意図されている通信ネットワークによる。例えば、北米マーケット向けの装置９００は、おそらく、Ｍｏｂｉｔｅｘ移動通信システム又はＤａｔａＴＡＣ移動通信システム内で動作するように設計された通信サブシステム９１１を含み、、ヨーロッパで使用されるように意図されている装置９００には一般パケット無線サービス（ＧＰＲＳ）通信サブシステム９１１が組み込まれるであろう。
【０１２６】
ネットワーク・アクセス要件も、図１の無線ネットワーク１０５などのネットワーク９１９のタイプにより変化する。例えば、Ｍｏｂｉｔｅｘ及びＤａｔａＴＡＣネットワークでは、９００等の移動装置は、各装置に付随する独特の個人識別番号又はＰＩＮを用いてネットワークで登録される。しかし、ＧＰＲＳネットワークでは、ネットワーク・アクセスは、装置９００の加入者又はユーザと関連付けられる。従って、ＧＰＲＳ装置は、ＧＰＲＳネットワークで動作するために、一般にＳＩＭカードと呼ばれている加入者識別モジュール（図示されていない）を必要とする。ＳＩＭカードが無ければ、ＧＰＲＳ装置は十分に機能しない。局所的な或いは非ネットワーク通信機能（もしあれば）は動作できても、装置９００はネットワーク９１９上での通信に関係するどの機能も実行できないであろう。所要のネットワーク登録又は起動手続きが完了すると、装置９００はネットワーク９１９上で通信信号を送受信することができる。通信ネットワーク９１９を通してアンテナ９１６により受信された信号は受信装置９１２に入力され、この受信装置は、信号増幅、周波数下降変換、フィルタリング、チャネル選択などの一般的受信装置機能を実行することができ、また図１１に示されている実例システムではアナログディジタル変換を実行することができる。受信された信号のアナログディジタル変換は、復調及び復号などのより複雑な通信機能がＤＳＰ９２０で実行されることを可能にする。同様に、送信されることになる信号は、例えば変調及び符号化を含む処理をＤＳＰ９２０から受け、また、ディジタルアナログ変換、周波数上昇変換、フィルタリング、増幅を受けると共にアンテナ９１８経由で通信ネットワーク９１９で送信されるように送信装置９１４に入力される。
【０１２７】
ＤＳＰ９２０は、通信信号を処理するだけではなくて、受信装置及び送信装置の制御にも配慮する。例えば、受信装置９１２及び送信装置９１４で通信信号に適用される利得は、ＤＳＰ９２０で実行される自動利得制御アルゴリズムを通して適応的に制御されて良い。
【０１２８】
装置９００は、好ましくは、マイクロプロセッサ９３８を含み、これは装置の全動作を制御する。少なくともデータ及び音声通信を含む通信機能は通信サブシステム９１１を通して実行される。マイクロプロセッサ９３８は、例えばディスプレイ９２２、フラッシュメモリー９２４、ランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）９２６、補助入力／出力（Ｉ／Ｏ）サブシステム９２８、シリアルポート９３０、キーボード９３２、スピーカー９３４、マイクロフォン９３６、短距離通信サブシステム９４０、及び９４２で包括的に指示されている他の任意の装置サブシステムなどの他の装置サブシステムとも相互作用する。
【０１２９】
図１１に示されているサブシステムの一部は通信関連機能を実行するが、他のサブシステムは“常駐”機能即ち装置搭載機能を提供することができる。特に、例えばキーボード９３２及びディスプレイ９２２などの一部のサブシステムは、通信ネットワーク上で送信するためにテキスト・メッセージを入力する機能などの通信関連機能と、計算器又はタスクリストなどの装置常駐機能との両方のために使用されて良い。
【０１３０】
マイクロプロセッサ９３８により使用されるオペレーティングシステム・ソフトウェアはフラッシュメモリー９２４などの永続的記憶装置に格納されるのが好ましいけれども、このメモリーは読み出し専用メモリー（ＲＯＭ）又は同様の記憶素子（図示されていない）であっても良い。オペレーティングシステム、具体的な装置アプリケーション、又はそれらの一部分をＲＡＭ９２６などの揮発性記憶装置に一時的にロードしても良い。受信された通信信号をＲＡＭ９２６に格納し得ることも考えられる。フラッシュメモリー９２４は、好ましくは、データ通信モジュール９２４Ｂを包含し、また装置９００が音声通信可能にされているときには、音声通信モジュール９２４Ａを包含する。フラッシュメモリー９２４には他のソフトウェア・モジュール９２４Ｎも包含され、該モジュールは図７の予測クライアント３００としても示されている。
【０１３１】
マイクロプロセッサ９３８は、オペレーティングシステム機能に加えて、好ましくは装置でのソフトウェア・アプリケーションの実行を可能にする。少なくとも例えばデータ及び音声通信アプリケーションを含む基本的装置動作を制御するアプリケーションの所定の集合は普通は製造時に装置９００にインストールされる。装置にロードされ得る好ましいアプリケーションは、例えばｅ−メール、カレンダー・イベント、音声メール、予約、及びタスク・アイテムなどの（これらに限定はされない）装置ユーザに関連するデータ・アイテムを組織して管理する能力を有する個人情報マネージャー（ＰＩＭ）アプリケーションであろう。当然、装置でのＰＩＭデータ・アイテムの記憶を容易にするために装置において１つ以上のメモリー・ストアを利用することができる。このＰＩＭアプリケーションは、無線ネットワークを介してデータ・アイテムを送受信する能力を有するのが好ましい。好ましい実施態様では、ＰＩＭデータ・アイテムは、無線ネットワークを介してシームレスに統合され、同期化されて更新され、装置ユーザの対応するデータ・アイテムはホストコンピュータ・システムに格納され又は関連付けられる。図７の装置アプリケーション３３０などの、ブラウザ・アプリケーションも好ましい。ネットワーク９１９、補助Ｉ／Ｏサブシステム９２８、シリアルポート９３０、短距離通信サブシステム９４０又は他の任意の適切なサブシステム９４２を通して別のアプリケーションが装置９００にロードされ、マイクロプロセッサ９３８により実行されるようにＲＡＭ９２６又は好ましくは不揮発性記憶装置（図示されていない）にユーザによりインストールされても良い。アプリケーションのインストールのこの様な適応性は、装置の機能性を高め、また、高度な装置搭載機能、通信関連機能、又はこの両方の機能を提供することができる。例えば、秘密通信アプリケーションは、電子商業機能及び他のその様な財務取り引きを装置９００を用いて実行することを可能にするであろう。
【０１３２】
データ通信モードでは、テキスト・メッセージ又はウェブページ・ダウンロードなどの受信された信号は通信サブシステム９１１により処理されてからマイクロプロセッサ９３８に入力され、このマイクロプロセッサは、好ましくは、受信された信号をディスプレイ９２２又は補助Ｉ／Ｏ装置９２８へ出力するために更に処理する。装置９００のユーザは、ディスプレイ９２２及び場合によっては補助Ｉ／Ｏ装置９２８と関連させてキーボード９３２（これは好ましくは完全な英数字キーボード又は電話タイプのキーパッドである）を用いて例えばｅ−メール・メッセージなどのデータ・アイテムを作成することもできる。この様に作成されたアイテムを、通信サブシステム９１１を通して通信ネットワークで送信することができる。
【０１３３】
音声通信については、装置９００の動作全体はほぼ同様であるが、受信された信号が好ましくはスピーカー９３４へ出力され、送信される信号がマイクロフォン９３６によって作られる点が異なっている。音声メッセージ記録サブシステムなどの、代わりの音声又はオーディオＩ／Ｏサブシステムも装置９００において実現されて良い。音声又はオーディオ信号の出力は好ましくは主としてスピーカー９３４を通して達成されるが、例えば電話を掛けた人のアイデンティティー、音声通話の持続時間、又はその他の音声通話関連情報の表示を提供するためにディスプレイ９２２を使っても良い。
【０１３４】
シリアルポート９３０は、普通はユーザのデスクトップ・コンピュータ（図示されていない）と同期することが望ましいパーソナルディジタルアシスタント（ＰＤＡ）タイプの通信装置で実現されるであろうが、オプションの装置コンポーネントである。この様なポート９３０は、ユーザが外部装置又はソフトウェア・アプリケーションを通して好みを指定することを可能にし、また無線通信ネットワークを通す方法以外の方法での装置９００への情報又はソフトウェアのダウンロードに配慮することによって装置の能力を拡張する。この代替ダウンロード経路は、例えば、直接的で従って確かで信頼できる接続を通して装置に暗号化キーをロードし、これにより秘密装置通信を可能にするために使用されて良い。
【０１３５】
短距離通信サブシステム９４０は、装置９００と、必ずしも同様の装置でなくても良い別のシステム又は装置との間の通信に備えることのできる更なるオプションのコンポーネントである。例えば、サブシステム９４０は、同様に動作可能にされるシステム及び装置との通信に備えて赤外線装置及び関連する回路及びコンポーネント又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（商標）通信モジュールを含むことができる。
【０１３６】
この明細書は、最良の形態を含む本発明を開示し、当業者が本発明を作って使用できるようにするために実施例を使用している。請求項の文言と異ならないエレメントを有するか又は同等エレメントを有する限りは、他の実施例も請求項の範囲内にある。
【図面の簡単な説明】
【０１３７】
【図１】図１は、本書記載のシステム及び方法を使用し得る実例通信システムである。
【図２】図２は、移動装置情報要求を処理するためのシステムの実施態様である。
【図３】図３は、移動装置情報要求を処理するためのシステムの他の実施態様である。
【図４】図４は、移動装置情報要求を処理する方法の流れ図である。
【図５】図５は、予測モジュールにおけるモード選択を説明する流れ図である。
【図６】図６は、移動装置情報要求を処理する他の方法を説明する流れ図である。
【図７】図７は、移動装置情報要求を処理するためのシステムの他の実施態様の図である。
【図８】図８は、移動装置の行動の加重グラフ・モデルである。
【図９】図９は、トレーニング段階での移行マトリックスＴの構造及び調整プロセスを示す。
【図１０】図１０は、候補状態選択プロセスを説明する流れ図である。
【図１１】図１１は、代表的移動装置の略図である。
【図１】
2005520377.tif 000003
【図２】
2005520377.tif 000004
【図３】
2005520377.tif 000005
【図４】
2005520377.tif 000006
【図５】
2005520377.tif 000007
【図６】
2005520377.tif 000008
【図７】
2005520377.tif 000009
【図８】
2005520377.tif 000010
【図９】
2005520377.tif 000011
【図１０】
2005520377.tif 000012
【図１１】
2005520377.tif 000013
【手続補正書】
【提出日】平成16年11月2日(2004.11.2)
【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】
移動装置からのデータ要求を処理するためのシステムであって、該システムは：
少なくとも１つの移動装置から受信されたデータ要求を格納できるメモリーと；
該メモリーにアクセスして、格納されているデータ要求に基づいて移動装置のために第１被予想データ要求を予測する状態予測モジュールと；
該第１被予想データ要求を該状態予測モジュールから受け取って、これに応答して該第１被予想データ要求に関連する第１応答データを要求して受け取り、無線ネットワークを介して該移動装置に送るために該第１応答データを準備するプッシュ・モジュールと；
を含むことを特徴とするシステム。
【請求項２】
該第１被予想データ要求は、該移動装置からのデータ要求の受信に応答して予測されることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
該状態予測モジュールは、更に、該格納されているデータ要求に基づいて予測データを作成し、該第１応答データに応答して該移動装置から受信される予測通知の受信に基づいて該予測データを更新することができることを特徴とする請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
該状態予測モジュールは、更に、該移動装置から受信されるデータ要求とは無関係に該第１被予想データ要求を予測することができることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
該状態予測モジュールは、更に、該移動装置からデータ要求を受信し、これに応答して該メモリーにアクセスし、その受信されたデータ要求と格納されているデータ要求とに基づいて第２被予想データ要求を予測することができ；
該プッシュ・モジュールは、更に、該状態予測モジュールから該受信されたデータ要求及び該第２被予想データ要求を受信し、これらに応答して、該受信されたデータ要求及び該第２被予想データ要求に関連する第２応答データを要求して受信し、無線ネットワークを介して移動装置に送るために該第２応答データを準備することを特徴とする請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
該状態予測モジュールは、更に、該第１被予想データ要求を周期的に予測することができることを特徴とする請求項４に記載のシステム。
【請求項７】
該状態予測モジュールは、更に、格納されているデータの特定された部分集合に従って予測モードを選択することができることを特徴とする請求項５に記載のシステム。
【請求項８】
該予測モードは：
該移動装置のアイデンティティーに特有の格納されているデータ要求で動作する原子モードと；
複数の移動装置に固有の格納されているデータ要求で動作するグループ・モードと；
を含むことを特徴とする請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
該状態予測モジュールは、該第１及び第２被予想データ要求を予測し得るマルコフ連鎖モジュールを含むことを特徴とする請求項５に記載のシステム。
【請求項１０】
該第２被予想データ要求は、連続するデータ要求と、受信されたデータ要求から参照符号が付される連続する応答データとの集合を含むことを特徴とする請求項５に記載のシステム。
【請求項１１】
移動装置からのデータ要求を処理するためのコンピュータ実行される方法であって、この方法は：
該移動装置から受信されるデータ要求を受信して格納するステップと；
移動装置から受信されたデータ要求を予測データと比較し、この比較に基づいて被予想データ要求を予測するステップと；
該受信されたデータ要求と該被予想データ要求とに関連する応答データを要求して受信するステップと；
無線ネットワークを介して該移動装置へ送るために該応答データを準備するステップと；
を含むことを特徴とする方法。
【請求項１２】
該データ要求から該移動装置を特定するステップと；
該移動装置のアイデンティティーに基づいて予測データの部分集合を特定するステップと；
格納されたデータ要求の該部分集合を該受信されたデータ要求と比較して該被予想データ要求を予測するステップと；
を更に含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
該被予想データ要求に確率値を割り当てるステップと；
該確率値をスレショルドと比較するステップと；
もし該確率値が該スレショルドを上回らなければ：
他の移動装置からのデータ要求を含むように該予測データの部分集合を拡張し；
その拡張された予測データに基づいて更なる被予想データ要求を予測するステップと；
を更に含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
移動装置から受信されたデータ要求を予測データと比較し、この比較に基づいて被予想データ要求を予測するステップは：
現在の移動装置状態からの、選択確率スレショルドより大きい移行確率を有する状態の集合を選択するステップと；
該現在の移動装置状態からの状態移行確率の集合が該選択確率スレショルドより小さくなるまで該状態の集合を増大させるステップと；
を含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
移動装置から受信されたデータ要求を予測データと比較し、この比較に基づいて被予想データ要求を予測するステップは：
該状態の集合の基数を決定するステップと；
該状態の集合の該基数を最大深さと比較するステップと；
該状態の集合の該基数が該最大深さを上回るときに該状態の集合を調整するステップと；
を更に含むことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
該状態の集合を調整するステップは：
該状態の集合を該最大深さに制限するステップと；
現在の移動装置状態からの移行確率が最大になるように該状態の集合の部分集合を選択するステップと；
を含むことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
該状態の集合を増大させる毎に該選択確率スレショルドを増大させるステップを更に含むことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１８】
移動装置から受信されるデータ要求とは無関係に該移動装置について独立の被予想データ要求を予測するステップを更に含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１９】
該移動装置から成功予測通知を受信し、該成功予測通知に基づいて該予測データを更新するステップを更に含むことを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
独立の被予想データ要求を予測するステップは周期的に実行されることを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
【国際調査報告】
2005520377.tif 000014
2005520377.tif 000015
2005520377.tif 000016