(57)【要約】  本発明の他の実施形態によれば、特定のユーザが、複数のアイテムから特定のアイテムをどのように評価するかの見積りのためのアプローチが提供される。アプローチは、映画、音楽、およびゲームなどのレンタルアイテムを含む、任意のタイプのアイテムに適用可能であり、本発明は、任意の特定のタイプのアイテムに制限されない。特定のアイテムに類似する評価を有する複数のアイテムからの１つ以上のアイテムが特定される。次に、１つ以上のアイテムに対して特定のユーザによって与えられた評価に実質的に類似する１つ以上のアイテムに評価を与える一人以上の他のユーザが特定される。最終的に、どのように特定のユーザが、一人以上の他のユーザによって与えられる特定のアイテムに関する評価に基づいて、特定のアイテムを評価するかの見積りが行われる。
2007528060.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定のユーザが、複数のアイテムから特定のアイテムをどのように評価するかを見積る機械実装方法であって、
複数のアイテムから、特定のアイテムに類似する評価を有する１つ以上の他のアイテムを特定する機械実装ステップと、
ユーザ選択基準に基づいて複数の他のユーザから他のユーザの組を選択する機械実装ステップと、
１つ以上の他のアイテムのサブセットに対して評価を与えた他のユーザの組から一人以上のユーザを特定する機械実装ステップであって、評価は、１つ以上の他のアイテムのサブセットに対する特定のユーザによって与えられる評価に統計的に類似する、一人以上のユーザを特定する機械実装ステップと、
特定のユーザが、一人以上の他のユーザによって与えられる特定のアイテムに関する評価に基づいて、特定のアイテムをどのように評価するかの見積りを生成する機械実装ステップとを含む機械実装方法。
【請求項２】
複数のアイテムから特定のアイテムに類似する評価を有する１つ以上の他のアイテムを特定するステップは、他のステップに先立ってオフラインで実行される請求項１に記載の機械実装方法。
【請求項３】
特定のユーザが、複数のアイテムから特定のアイテムをどのように評価するかを見積る機械可読媒体であって、該機械可読媒体が、１つ以上のプロセッサによって処理されるとき、
複数のアイテムから、特定のアイテムに類似する評価を有する１つ以上の他のアイテムを特定するステップと、
ユーザ選択基準に基づいて複数の他のユーザから他のユーザの組を選択するステップと、
１つ以上の他のアイテムのサブセットに対して評価を与えた他のユーザの組から一人以上のユーザを特定するステップであって、評価は、１つ以上の他のアイテムのサブセットに対する特定のユーザによって与えられる評価に統計的に類似する、一人以上のユーザを特定するステップと、
特定のユーザが、一人以上の他のユーザによって与えられる特定のアイテムに関する評価に基づいて、特定のアイテムをどのように評価するかの見積りを生成するステップとの実行を生じさせる命令を有する機械可読媒体。
【請求項４】
複数のアイテムから特定のアイテムに類似する評価を有する１つ以上の他のアイテムを特定するステップは、他のステップに先立ってオフラインで実行される請求項３に記載の機械可読媒体。
【請求項５】
特定のユーザが、複数のアイテムから特定のアイテムをどのように評価するかを見積る装置であって、装置が、１つ以上のプロセッサによって処理されるとき、
複数のアイテムから、特定のアイテムに類似する評価を有する１つ以上の他のアイテムを特定するステップと、
ユーザ選択基準に基づいて複数の他のユーザから他のユーザの組を選択するステップと、
１つ以上の他のアイテムのサブセットに対して評価を与えた他のユーザの組から一人以上のユーザを特定するステップであって、評価は、１つ以上の他のアイテムのサブセットに対する特定のユーザによって与えられる評価に統計的に類似する、一人以上のユーザを特定するステップと、
特定のユーザが、一人以上の他のユーザによって与えられる特定のアイテムに関する評
価に基づいて、特定のアイテムをどのように評価するかの見積りを生成するステップとの実行を生じさせる命令を格納するメモリを備える機械。
【請求項６】
複数のアイテムから特定のアイテムに類似する評価を有する１つ以上の他のアイテムを特定するステップは、他のステップに先立ってオフラインで実行される請求項５に記載の装置。
【請求項７】
特定のユーザが、複数のアイテムから特定のアイテムをどのように評価するかを見積る機械実装方法であって、
特定のアイテムに類似する評価を有する複数のアイテムから１つ以上の他のアイテムを特定する機械実装ステップと、
１つ以上のアイテムに対する特定のユーザによって与えられる評価に実質的に類似する１つ以上のアイテムに対して評価を与える一人以上の他のユーザを特定する機械実装ステップと、
特定のユーザが、一人以上の他のユーザによって与えられる特定のアイテムに関する評価に基づいて、特定のアイテムをどのように評価するかの見積りを生成する機械実装ステップとを含む機械実装方法。
【請求項８】
複数のアイテムから特定のアイテムに類似する評価を有する１つ以上の他のアイテムを特定するステップは、他のステップに先立ってオフラインで実行される請求項７に記載の機械実装方法。
【請求項９】
特定のアイテムに類似する評価を有する複数のアイテムから１つ以上の他のアイテムを特定するステップは、特定のアイテムと複数のアイテムからの他のアイテムとの間の統計的相関を計算することを含む請求項７に記載の機械実装方法。
【請求項１０】
特定のアイテムおよび各１つ以上のアイテムが、少なくとも特定数の共評価を有するかどうかを決定する機械実装ステップをさらに含む請求項７に記載の機械実装方法。
【請求項１１】
特定のアイテムおよび１つ以上のアイテムの一つが、特定のアイテムと、特定アイテムまたは１つ以上のアイテムの１つのいずれかの評価数によって分割された１つ以上のアイテムの１つとの間に、共評価の少なくとも特定の一部を有するかどうかを決定する機械実装ステップをさらに含む請求項７に記載の機械実装方法。
【請求項１２】
特定のアイテムに類似する評価を有する複数のアイテムから１つ以上のアイテムを特定するステップは、特定のアイテムおよび１つ以上のアイテムが、各アイテムの別個に数えられた評価の数を考慮して、統計的に予想される数の特定の一部より多くの共評価の数を有するかどうかを特定することを含む請求項７に記載の機械実装方法。
【請求項１３】
複数のアイテムから１つ以上のアイテムを特定するステップは、１つ以上の外部エージェントによって実行される請求項７に記載の機械実装方法。
【請求項１４】
特定のアイテムに類似する評価を有する複数のアイテムから１つ以上の他のアイテムを特定するステップは、特定のアイテムおよび１つ以上のアイテムが、共評価の少なくとも特定数を有するかどうか、特定のアイテムおよび１つ以上のアイテムが、共評価の少なくとも特定の一部を有するかどうか、および特定のアイテムおよび１つ以上のアイテムが、共評価の統計的に予想される数の少なくとも特定の一部を有するかどうかを、特定のアイテムと１つ以上のアイテムとの間の１つ以上の統計的な相関を考慮することを含む請求項７に記載の機械実装方法。
【請求項１５】
評価の少なくとも特定の最小数を有する各一人以上の他のユーザに基づき、複数の他のユーザから一人以上の他のユーザを選択する機械実装ステップをさらに含む請求項７に記載の機械実装方法。
【請求項１６】
より小さい評価の特定の最大数を有する各一人以上の他のユーザに基づき、複数の他のユーザから一人以上の他のユーザを選択する機械実装ステップをさらに含む請求項７に記載の機械実装方法。
【請求項１７】
特定範囲内の平均評価を有する各一人以上の他のユーザに基づき、複数の他のユーザから一人以上の他のユーザを選択する機械実装ステップをさらに含む請求項７に記載の機械実装方法。
【請求項１８】
正規分布の特定の許容差内の評価分布を有する各一人以上の他のユーザに基づき、複数の他のユーザから一人以上の他のユーザを選択する機械実装ステップをさらに含む請求項７に記載の機械実装方法。
【請求項１９】
特定範囲内の評価標準偏差を有する各一人以上の他のユーザに基づき、複数の他のユーザから一人以上の他のユーザを選択する機械実装ステップをさらに含む請求項７に記載の機械実装方法。
【請求項２０】
１つ以上のアイテムに対して特定のユーザによって与えられる評価に実質的に類似する１つ以上のアイテムに対して評価を与えた一人以上のユーザを特定するステップは、一人以上の他のユーザが、少なくとも特定の最小数の共評価を有するかどうか、一人以上の他のユーザが、特定の最大数未満の評価を有するかどうか、一人以上の他のユーザが、特定範囲内の平均評価を有するかどうか、一人以上の他のユーザが、正規分布の特定の許容差内の評価分布を有するかどうか、および一人以上の他のユーザが、特定範囲内の評価標準偏差を有するかどうかの１つ以上を考慮することを含む請求項７に記載の機械実装方法。
【請求項２１】
一人以上の他のユーザを特定するステップは、１つ以上のアイテムの共評価の特定のユーザとの統計的な相関が、特定の閾値より大きい一人以上の他のユーザを選択することを含む請求項７に記載の機械実装方法。
【請求項２２】
一人以上の他のユーザを特定するステップは、１つ以上のアイテムの共評価のベクトルコサイン距離が、特定の閾値より小さい一人以上の他のユーザを選択することを含む請求項７に記載の機械実装方法。
【請求項２３】
一人以上の他のユーザを特定するステップは、特定のユーザと正確に同一の１つ以上のアイテムのサブセットを共評価する一人以上の他のユーザを選択することを含む請求項７に記載の機械実装方法。
【請求項２４】
一人以上の他のユーザを特定するステップは、特定のユーザによる評価の特定の閾値内の共評価された１つ以上のアイテムのサブセットを評価する一人以上の他のユーザを選択することを含む請求項７に記載の機械実装方法。
【請求項２５】
一人以上の他のユーザを特定するステップは、一人以上のユーザが、特定の閾値より大きい１つ以上のアイテムの共評価の相関を有するかどうか、一人以上のユーザが、特定の閾値より小さい１つ以上のアイテムの共評価のベクトルコサイン距離を有するかどうか、一人以上のユーザが、正確に同一の１つ以上のアイテムの共評価されたサブセットを有するかどうか、および一人以上のユーザが、特定にユーザによる評価の特定の閾値内の共評価された１つ以上のアイテムのサブセットを有するかどうかの１つ以上を考慮することを
含む請求項７に記載の機械実装方法。
【請求項２６】
一人以上の他のユーザを特定するステップは、特定のユーザに最も類似する特定数の他のユーザを選択することを含む請求項７に記載の機械実装方法。
【請求項２７】
一人以上の他のユーザを特定するステップは、特定のユーザへの類似性が特定の閾値より良好である他のユーザを選択することを含む請求項７に記載の機械実装方法。
【請求項２８】
一人以上の他のユーザを特定するステップは、全ての選択された他のユーザが特定の閾値より良好な類似性を有する、特定のユーザに最も類似する特定数までの他のユーザを選択するステップを含む請求項７に記載の機械実装方法。
【請求項２９】
ユーザが、一人以上の他のユーザによって与えられる特定のアイテムに関する評価に基づいて、特定のアイテムをどのように評価するかの見積りを生成するステップは、一人以上の他のユーザによって特定のアイテムの平均評価を決定することを含む請求項７に記載の機械実装方法。
【請求項３０】
特定のユーザが、一人以上の他のユーザによって与えられる特定のアイテムに関する評価に基づいて、特定のアイテムをどのように評価するかの見積りを生成するステップは、一人以上の他のユーザによって特定のアイテムの平均評価を決定することを含む請求項７に記載の機械実装方法。
【請求項３１】
各一人以上のユーザに関して、特定のユーザが、各一人以上の他のユーザによって与えられる特定のアイテムに関する評価に基づき特定のアイテムをどのように評価するかの別個の見積りを生成する機械実装ステップと、
別個の見積り間の相違に基づいて信頼計量を計算する機械実装ステップとをさらに含む請求項７に記載の機械実装方法。
【請求項３２】
複数のアイテムは、複数の映画であり、１つ以上のアイテムは、１つ以上の映画であり、かつ特定のアイテムは、特定の映画である請求項７に記載の機械実装方法。
【請求項３３】
複数のアイテムは、複数の音楽アイテムであり、１つ以上のアイテムは、１つ以上の音楽アイテムであり、かつ特定のアイテムは、特定の音楽アイテムである請求項７に記載の機械実装方法。
【請求項３４】
特定のユーザが、複数のアイテムから特定のアイテムをどのように評価するかを見積る機械可読媒体であって、機械可読媒体は、１つ以上のプロセッサによって処理されるとき、
複数のアイテムから、特定のアイテムに類似する評価を有する１つ以上のアイテムを特定するステップと、
１つ以上のアイテムに対する特定のユーザによって与えられる評価に実質的に類似する１つ以上のアイテムに対して評価を与えた一人以上の他ユーザを特定するステップと、
特定のユーザが、一人以上の他のユーザによって与えられる特定のアイテムに関する評価に基づいて、特定のアイテムをどのように評価するかの見積りを生成するステップとを実行させる命令を有する機械可読媒体。
【請求項３５】
複数のアイテムから特定のアイテムに類似する評価を有する１つ以上の他のアイテムを特定するステップは、他のステップに先立ってオフラインで実行される請求項３４に記載の機械可読媒体。
【請求項３６】
特定のアイテムに類似する評価を有する複数のアイテムから１つ以上の他のアイテムを特定するステップは、特定のアイテムと複数のアイテムからの他のアイテムとの間の統計的相関を計算することを含む請求項３４に記載の機械可読媒体。
【請求項３７】
１つ以上のプロセッサによって処理されるとき、１つ以上のプロセッサに、特定のアイテムおよび各１つ以上のアイテムが、少なくとも特定数の共評価を有するかどうかを決定するさらなるステップを実行させる、１つ以上のさらなる命令を含む請求項３４に記載の機械可読媒体。
【請求項３８】
１つ以上のプロセッサによって処理されるとき、１つ以上のプロセッサに、特定のアイテムおよび１つ以上のアイテムが、特定のアイテムと、特定アイテムまたは１つ以上のアイテムの１つのいずれかの評価数によって分割された１つ以上のアイテムの１つとの間に、共評価の少なくとも特定の一部を有するかどうかを決定するさらなるステップを実行させる、１つ以上のさらなる命令を含む請求項３４に記載の機械可読媒体。
【請求項３９】
特定のアイテムに類似する評価を有する複数のアイテムから１つ以上のアイテムを特定するステップは、特定のアイテムおよび１つ以上のアイテムが、各アイテムの別個に数えられた評価の数を考慮して、統計的に予想される数の特定の一部より多くの共評価の数を有するかどうかを特定することを含む請求項３４に記載の機械可読媒体。
【請求項４０】
複数のアイテムから１つ以上のアイテムを特定するステップは、１つ以上の外部エージェントによって実行される請求項３４に記載の機械可読媒体。
【請求項４１】
特定のアイテムに類似する評価を有する複数のアイテムから１つ以上の他のアイテムを特定するステップは、特定のアイテムおよび１つ以上のアイテムが、共評価の少なくとも特定数を有するかどうか、特定のアイテムおよび１つ以上のアイテムが、共評価の少なくとも特定の一部を有するかどうか、および特定のアイテムおよび１つ以上のアイテムが、共評価の統計的に予想される数の少なくとも特定の一部を有するかどうかを、特定のアイテムと１つ以上のアイテムとの間の１つ以上の統計的な相関を考慮することを含む請求項３４に記載の機械可読媒体。
【請求項４２】
１つ以上のプロセッサによって処理されるとき、１つ以上のプロセッサに、評価の少なくとも最小数を有する各一人以上の他のユーザに基づき、複数の他のユーザから一人以上の他のユーザを選択する追加のステップを実行させる、１つ以上のさらなる命令を含む請求項３４に記載の機械可読媒体。
【請求項４３】
１つ以上のプロセッサによって処理されるとき、１つ以上のプロセッサに、より小さい評価の特定の最大数を有する各一人以上の他のユーザに基づき、複数の他のユーザから一人以上の他のユーザを選択するさらなるステップを実行させる、１つ以上のさらなる命令を含む請求項３４に記載の機械可読媒体。
【請求項４４】
１つ以上のプロセッサによって処理されるとき、１つ以上のプロセッサに、特定範囲内の平均評価を有する各一人以上の他のユーザに基づき、複数の他のユーザから一人以上の他のユーザを選択するさらなるステップを実行させる、１つ以上のさらなる命令を含む請求項３４に記載の機械可読媒体。
【請求項４５】
１つ以上のプロセッサによって処理されるとき、１つ以上のプロセッサに、正規分布の特定の許容差内の評価分布を有する各一人以上の他のユーザに基づき、複数の他のユーザから一人以上の他のユーザを選択するさらなるステップを実行させる、１つ以上のさらなる命令を含む請求項３４に記載の機械可読媒体。
【請求項４６】
１つ以上のプロセッサによって処理されるとき、１つ以上のプロセッサに、特定範囲内の評価標準偏差を有する各一人以上の他のユーザに基づき、複数の他のユーザから一人以上の他のユーザを選択するさらなるステップを実行させる、１つ以上のさらなる命令を含む請求項３４に記載の機械可読媒体。
【請求項４７】
１つ以上のアイテムに対する特定のユーザによって与えられる評価に実質的に類似する１つ以上のアイテムに対して評価を与えた一人以上のユーザを特定するステップは、一人以上の他のユーザが、少なくとも特定の最小数の共評価を有するかどうか、一人以上の他のユーザが、特定の最大数未満の評価を有するかどうか、一人以上の他のユーザが、特定範囲内の平均評価を有するかどうか、一人以上の他のユーザが、正規分布の特定の許容差内の評価分布を有するかどうか、および一人以上の他のユーザが、特定範囲内の評価標準偏差を有するかどうかの１つ以上を考慮することを含む請求項３４に記載の機械実装方法。
【請求項４８】
一人以上の他のユーザを特定するステップは、１つ以上のアイテムの共評価の特定のユーザとの統計的な相関が、特定の閾値より大きい一人以上の他のユーザを選択することを含む請求項３４に記載の機械実装方法。
【請求項４９】
一人以上の他のユーザを特定するステップは、１つ以上のアイテムの共評価のベクトルコサイン距離が、特定の閾値より小さい一人以上の他のユーザを選択することを含む請求項３４に記載の機械実装方法。
【請求項５０】
一人以上の他のユーザを特定するステップは、特定のユーザと正確に同一の１つ以上のアイテムのサブセットを共評価した一人以上の他のユーザを選択することを含む請求項３４に記載の機械実装方法。
【請求項５１】
一人以上の他のユーザを特定するステップは、特定のユーザによる評価の特定の閾値内の共評価された１つ以上のアイテムのサブセットを評価した一人以上の他のユーザを選択することを含む請求項３４に記載の機械実装方法。
【請求項５２】
一人以上の他のユーザを特定するステップは、一人以上のユーザが、特定の閾値より大きい１つ以上のアイテムの共評価の相関を有するかどうか、一人以上のユーザが、特定の閾値より小さい１つ以上のアイテムの共評価のベクトルコサイン距離を有するかどうか、一人以上のユーザが、正確に同一の１つ以上のアイテムの共評価されたサブセットを有するかどうか、および一人以上のユーザが、特定にユーザによる評価の特定の閾値内の共評価された１つ以上のアイテムのサブセットを有するかどうかの１つ以上を考慮することを含む請求項３４に記載の機械実装方法。
【請求項５３】
一人以上の他のユーザを特定するステップは、特定のユーザに最も類似する特定数の他のユーザを選択することを含む請求項３４に記載の機械実装方法。
【請求項５４】
一人以上の他のユーザを特定するステップは、特定のユーザへの類似性が特定の閾値より良好である他のユーザを選択することを含む請求項３４に記載の機械実装方法。
【請求項５５】
一人以上の他のユーザを特定するステップは、全ての選択された他のユーザが特定の閾値より良好な類似性を有する、特定のユーザに最も類似する特定数までの他のユーザを選択するステップを含む請求項３４に記載の機械実装方法。
【請求項５６】
特定のユーザが、一人以上の他のユーザによって与えられる特定のアイテムに関する評
価に基づいて、特定のアイテムをどのように評価するかの見積りを生成するステップは、一人以上の他のユーザによって特定のアイテムの平均評価を決定することを含む請求項３４に記載の機械可読媒体。
【請求項５７】
特定のユーザが、一人以上の他のユーザによって与えられる特定のアイテムに関する評価に基づいて、特定のアイテムをどのように評価するかの見積りを生成するステップは、一人以上の他のユーザによって特定のアイテムの平均評価を決定することを含む請求項３４に記載の機械可読媒体。
【請求項５８】
１つ以上のプロセッサによって処理されるとき、１つ以上のプロセッサに、
各一人以上のユーザに関して、特定のユーザが、各一人以上の他のユーザによって与えられる特定のアイテムに関する評価に基づき特定のアイテムをどのように評価するかの別個の見積りを生成するさらなるステップと、
別個の見積り間の相違に基づいて信頼測定基準を計算するさらなるステップとを実行させる、１つ以上のさらなる命令を含む請求項３４に記載の機械可読媒体。
【請求項５９】
複数のアイテムは、複数の映画であり、１つ以上のアイテムは、１つ以上の映画であり、かつ特定のアイテムは、特定の映画である請求項３４に記載の機械可読媒体。
【請求項６０】
複数のアイテムは、複数の音楽アイテムであり、１つ以上のアイテムは、１つ以上の音楽アイテムであり、かつ特定のアイテムは、特定の音楽アイテムである請求項３４に記載の機械可読媒体。
【請求項６１】
特定のユーザが、複数のアイテムから特定のアイテムをどのように評価するかを見積る装置であって、該装置は、１つ以上のプロセッサによって処理されるとき、１つ以上のプロセッサに、
複数のアイテムから、特定のアイテムに類似する評価を有する１つ以上のアイテムを特定するステップと、
１つ以上のアイテムに対する特定のユーザによって与えられる評価に実質的に類似する１つ以上のアイテムに対して評価を与えた一人以上の他ユーザを特定するステップと、
特定のユーザが、一人以上の他のユーザによって与えられる特定のアイテムに関する評価に基づいて、特定のアイテムをどのように評価するかの見積りを生成するステップとを実行させる命令を格納するメモリを備える装置。
【請求項６２】
複数のアイテムから特定のアイテムに類似する評価を有する１つ以上の他のアイテムを特定するステップは、他のステップに先立ってオフラインで実行される請求項６１に記載の装置。
【請求項６３】
特定のアイテムに類似する評価を有する複数のアイテムから１つ以上の他のアイテムを特定するステップは、特定のアイテムと複数のアイテムからの他のアイテムとの間の統計的相関を計算することを含む請求項６１に記載の装置。
【請求項６４】
１つ以上のプロセッサによって処理されるとき、１つ以上のプロセッサに、特定のアイテムおよび各１つ以上のアイテムが、少なくとも特定数の共評価を有するかどうかを決定するさらなるステップを実行させる、１つ以上のさらなる命令をメモリが含む請求項６１に記載の装置。
【請求項６５】
１つ以上のプロセッサによって処理されるとき、１つ以上のプロセッサに、特定のアイテムおよび１つ以上のアイテムが、特定のアイテムと、特定アイテムまたは１つ以上のアイテムの１つのいずれかの評価数によって分割された１つ以上のアイテムの１つとの間に
、共評価の少なくとも特定の一部を有するかどうかを決定のさらなるステップを実行させる、１つ以上のさらなる命令をメモリがさらに含む請求項６１に記載の装置。
【請求項６６】
特定のアイテムに類似する評価を有する複数のアイテムから１つ以上のアイテムを特定するステップは、特定のアイテムおよび１つ以上のアイテムが、各アイテムの別個に数えられた評価の数を考慮して、統計的に予想される数の特定の一部より多くの共評価の数を有するかどうかを特定することを含む請求項６１に記載の装置。
【請求項６７】
複数のアイテムから１つ以上のアイテムを特定するステップは、１つ以上の外部エージェントによって実行される請求項６１に記載の装置。
【請求項６８】
特定のアイテムに類似する評価を有する複数のアイテムから１つ以上の他のアイテムを特定するステップは、特定のアイテムおよび１つ以上のアイテムが、共評価の少なくとも特定数を有するかどうか、特定のアイテムおよび１つ以上のアイテムが、共評価の少なくとも特定の一部を有するかどうか、および特定のアイテムおよび１つ以上のアイテムが、共評価の統計的に予想される数の少なくとも特定の一部を有するかどうかを、特定のアイテムと１つ以上のアイテムとの間の１つ以上の統計的な相関を考慮することを含む請求項６１に記載の装置。
【請求項６９】
１つ以上のプロセッサによって処理されるとき、１つ以上のプロセッサに、評価の少なくとも最小数を有する各一人以上の他のユーザに基づき、複数の他のユーザから一人以上の他のユーザを選択する追加のステップを実行させる、１つ以上のさらなる命令をメモリがさらに含む請求項６１に記載の装置。
【請求項７０】
１つ以上のプロセッサによって処理されるとき、１つ以上のプロセッサに、より小さい評価の特定の最大数を有する各一人以上の他のユーザに基づき、複数の他のユーザから一人以上の他のユーザを選択するさらなるステップを実行させる、１つ以上のさらなる命令をメモリがさらに含む請求項６１に記載の装置。
【請求項７１】
１つ以上のプロセッサによって処理されるとき、１つ以上のプロセッサに、特定範囲内の平均評価を有する各一人以上の他のユーザに基づき、複数の他のユーザから一人以上の他のユーザを選択するさらなるステップを実行させる、１つ以上のさらなる命令をメモリがさらに含む請求項６１に記載の装置。
【請求項７２】
１つ以上のプロセッサによって処理されるとき、１つ以上のプロセッサに、正規分布の特定の許容差内の評価分布を有する各一人以上の他のユーザに基づき、複数の他のユーザから一人以上の他のユーザを選択するさらなるステップを実行させる、１つ以上のさらなる命令をメモリがさらに含む請求項６１に記載の装置。
【請求項７３】
１つ以上のプロセッサによって処理されるとき、１つ以上のプロセッサに、特定範囲内の評価標準偏差を有する各一人以上の他のユーザに基づき、複数の他のユーザから一人以上の他のユーザを選択するさらなるステップを実行させる、１つ以上のさらなる命令をメモリがさらに含む請求項６１に記載の装置。
【請求項７４】
１つ以上のアイテムに対する特定のユーザによって与えられる評価に実質的に類似する１つ以上のアイテムに対して評価を与えた一人以上のユーザを特定するステップは、一人以上の他のユーザが、少なくとも特定の最小数の共評価を有するかどうか、一人以上の他のユーザが、特定の最大数未満の評価を有するかどうか、一人以上の他のユーザが、特定範囲内の平均評価を有するかどうか、一人以上の他のユーザが、正規分布の特定の許容差内の評価分布を有するかどうか、および一人以上の他のユーザが、特定範囲内の評価標準
偏差を有するかどうかの１つ以上を考慮することを含む請求項６１に記載の装置。
【請求項７５】
一人以上の他のユーザを特定するステップは、１つ以上のアイテムの共評価の特定のユーザとの統計的な相関が、特定の閾値より大きい一人以上の他のユーザを選択することを含む請求項６１に記載の装置。
【請求項７６】
一人以上の他のユーザを特定するステップは、１つ以上のアイテムの共評価のベクトルコサイン距離が、特定の閾値より小さい一人以上の他のユーザを選択することを含む請求項６１に記載の装置。
【請求項７７】
一人以上の他のユーザを特定するステップは、特定のユーザと正確に同一の１つ以上のアイテムのサブセットを共評価する一人以上の他のユーザを選択することを含む請求項６１に記載の装置。
【請求項７８】
一人以上の他のユーザを特定するステップは、特定のユーザによる評価の特定の閾値内の共評価された１つ以上のアイテムのサブセットを評価する一人以上の他のユーザを選択することを含む請求項６１に記載の装置。
【請求項７９】
一人以上の他のユーザを特定するステップは、一人以上のユーザが、特定の閾値より大きい１つ以上のアイテムの共評価の相関を有するかどうか、一人以上のユーザが、特定の閾値より小さい１つ以上のアイテムの共評価のベクトルコサイン距離を有するかどうか、一人以上のユーザが、正確に同一の１つ以上のアイテムの共評価されたサブセットを有するかどうか、および一人以上のユーザが、特定にユーザによる評価の特定の閾値内の共評価された１つ以上のアイテムのサブセットを有するかどうかの１つ以上を考慮することを含む請求項６１に記載の装置。
【請求項８０】
一人以上の他のユーザを特定するステップは、特定のユーザに最も類似する特定数の他のユーザを選択することを含む請求項６１に記載の装置。
【請求項８１】
一人以上の他のユーザを特定するステップは、特定のユーザへの類似性が特定の閾値より良好である他のユーザを選択することを含む請求項６１に記載の装置。
【請求項８２】
一人以上の他のユーザを特定するステップは、全ての選択された他のユーザが特定の閾値より良好な類似性を有する、特定のユーザに最も類似する特定数までの他のユーザを選択するステップを含む請求項６１に記載の装置。
【請求項８３】
特定のユーザが、一人以上の他のユーザによって与えられる特定のアイテムに関する評価に基づいて、特定のアイテムをどのように評価するかの見積りを生成するステップは、一人以上の他のユーザによって特定のアイテムの平均評価を決定することを含む請求項６１に記載の装置。
【請求項８４】
特定のユーザが、一人以上の他のユーザによって与えられる特定のアイテムに関する評価に基づいて、特定のアイテムをどのように評価するかの見積りを生成するステップは、一人以上の他のユーザによって特定のアイテムの平均評価を決定することを含む請求項６１に記載の装置。
【請求項８５】
１つ以上のプロセッサによって処理されるとき、１つ以上のプロセッサに、
各一人以上のユーザに関して、特定のユーザが、各一人以上の他のユーザによって与えられる特定のアイテムに関する評価に基づき特定のアイテムをどのように評価するかの別個の見積りを生成するさらなるステップと、
別個の見積り間の相違に基づいて信頼測定基準を計算するさらなるステップとを実行させる、１つ以上のさらなる命令をメモリがさらに含む請求項６１に記載の装置。
【請求項８６】
複数のアイテムは、複数の映画であり、１つ以上のアイテムは、１つ以上の映画であり、かつ特定のアイテムは、特定の映画である請求項６１に記載の装置。
【請求項８７】
複数のアイテムは、複数の音楽アイテムであり、１つ以上のアイテムは、１つ以上の音楽アイテムであり、かつ特定のアイテムは、特定の音楽アイテムである請求項６１に記載の装置。
【請求項８８】
複数のアイテムから、特定のアイテムに類似する評価を有する１つ以上のアイテムを特定し、
１つ以上のアイテムに対する特定のユーザによって与えられる評価に実質的に類似する１つ以上のアイテムに対して評価を与えた一人以上の他ユーザを特定し、かつ
特定のユーザが、一人以上の他のユーザによって与えられる特定のアイテムに関する評価に基づいて、特定のアイテムをどのように評価するかの見積りを生成することによって、特定のユーザが、複数のアイテムから特定のアイテムをどのように評価するかの見積りを生成するように構成された装置。
【請求項８９】
見積りを生成するステップは、見積りを必要とするのに先立って実行され、見積りを示すデータは、メモリに格納される請求項８８に記載の装置。
【請求項９０】
不揮発性記憶装置に見積りを示すデータを書き込むようにさらに構成される請求項８９に記載の装置。
【請求項９１】
不揮発性記憶装置は、１つ以上の磁気または固体ディスクシステムであり、その全てまたは一部は、必要に応じてランダムアクセスメモリにメモリマッピングされる請求項９０に記載の装置。
【請求項９２】
不揮発性記憶装置から見積りを示すデータを検索し、かつ不揮発性メモリにデータを書き込むようにさらに構成される請求項９０に記載の装置。
【請求項９３】
１つ以上の評価に応じて、任意の１つ以上の他のアイテムまたは特定のアイテムに関して、
特定のアイテムに類似する評価を有する複数のアイテムから、任意の１つ以上のアイテムを含むことができる１つ以上の他のアイテムを特定することと、
１つ以上の他のアイテムに対して特定のユーザによって与えられる評価に実質的に類似する、１つ以上の他のアイテムに対して評価を与えた１つ以上のユーザを特定することと、
特定のユーザが、１つ以上のユーザによって与えられた特定のアイテムに関する評価に基づいて、特定のアイテムをどのように評価するかの訂正された見積りを生成することと、
特定のユーザが、特定のアイテムをどのように評価するかの訂正された見積りを示すデータを格納することとが、更新されまたは追加されるようにさらに構成される請求項８８に記載の装置。
【請求項９４】
１つ以上の評価に応じて、任意の１つ以上の他のアイテムまたは特定のアイテムに関して、
更新されまたは追加される１つ以上の評価によって影響される１つ以上の見積られる評価を特定することと、
更新されまたは追加される１つ以上の評価によって影響される１つ以上の見積られる評価に関して１つ以上の更新され見積られた評価を生成することと、
１つ以上の更新され見積られた評価を示すデータを格納することとが、更新されまたは追加されるようにさらに構成される請求項８８に記載の装置。
【請求項９５】
複数のアイテムに関連する評価に基づいて複数のアイテムからアイテム間の類似性を特定する類似性データを、周期的に生成しかつ更新するようにさらに構成される請求項８８に記載の装置。
【請求項９６】
特定のユーザが特定数の評価を有するかどうかを示す選択基準に基づいて、複数のユーザから一人以上の他のユーザを選択し、かつ選択された一人以上の他のユーザを示すデータを生成しかつ格納するようにさらに構成される請求項８８に記載の装置。
【請求項９７】
タスクが、各タスクに関連付けられる優先度に基づき処理されるように割り当てられる１つ以上の優先度が付けられたタスク待ち行列をさらに含み、アクティブユーザに関する見積られた評価を更新することに関連付けられるタスクは、最も高い優先度を割り当てられる請求項８８に記載の装置。
【請求項９８】
複数のアイテムは、複数の映画であり、１つ以上のアイテムは、１つ以上の映画であり、かつ特定のアイテムは、特定の映画である請求項８８に記載の装置。
【請求項９９】
複数のアイテムは、複数の音楽アイテムであり、１つ以上のアイテムは、１つ以上の音楽アイテムであり、かつ特定のアイテムは、特定の音楽アイテムである請求項８８に記載の装置。
【請求項１００】
ユーザが、複数のアイテムからのアイテムをどのように評価するかの複数の見積られた評価を生成するように割り当てられた複数の処理を含む装置であって、特定のユーザが、複数のアイテムからの特定のアイテムをどのように評価するかの複数の見積られた評価を生成することが、
特定のアイテムに類似する評価を有する複数のアイテムから１つ以上のアイテムを特定し、
１つ以上のアイテムに特定のユーザによって与えられる評価に実質的に類似する、１つ以上の他のアイテムに対して評価を与えた一人以上の他のユーザを特定し、
特定のユーザが、１つ以上の他のユーザによって与えられた特定のアイテムに関する評価に基づいて、特定のアイテムをどのように評価するかの見積りを生成することによって実行される装置。
【請求項１０１】
見積られた評価を示す評価データを生成しかつ格納するように構成された１つ以上の処理をさらに含み、そのような各処理は、他のそのような処理によって生成されかつ格納される評価データへのアクセスが与えられない請求項１００に記載の装置。
【請求項１０２】
複数のアイテムに関連付けられる評価に基づき、基準ユーザを選択しかつ複数のアイテムからアイテム間の類似性を特定し、かつ複数のアイテムからアイテム間の特定された類似性を示す類似性データを生成しかつ格納するために割り当てられた１つ以上の処理をさらに含み、１つ以上の処理は、類似性および基準ユーザデータへの読み取り／書き込みアクセスを有し、１つ以上の他の処理は、類似性データへの読み取り専用アクセスを有する請求項１０１に記載の装置。
【請求項１０３】
類似性および基準ユーザデータは、周期的にコピーされ、１つ以上の推奨プロセスは、コピーされた類似性および基準ユーザデータへのアクセスを有する請求項１０２に記載の
装置。
【請求項１０４】
ユーザが、特定数の評価を有するかどうかを含む選択基準に基づき複数のユーザから一人以上の他のユーザを選択し、かつ選択された一人以上の他のユーザを示すデータを生成するために割り当てられたさらなる処理をさらに含み、さらなる処理は、データへの読み取り／書き込みアクセスを有し、複数の処理は、データへの読み取り専用アクセスを有する請求項１００に記載の装置。
【請求項１０５】
複数のアイテムは、複数の映画であり、１つ以上のアイテムは、１つ以上の映画であり、かつ特定のアイテムは、特定の映画である請求項１００に記載の装置。
【請求項１０６】
複数のアイテムは、複数の音楽アイテムであり、１つ以上のアイテムは、１つ以上の音楽アイテムであり、かつ特定のアイテムは、特定の音楽アイテムである請求項１００に記載の装置。
【請求項１０７】
特定のユーザが、複数のアイテムから特定のアイテムをどのように評価するかを見積る機械実装方法であって、
意味論的な特徴値を複数のアイテムおよび特定のアイテムに関連付けることによって、特定のアイテムに類似する複数のアイテムから１つ以上のアイテムを特定する機械実装ステップであって、各特徴タイプは、正、ゼロ、または負のいずれかであり得るマッチスコアおよびミスマッチスコアを有し、アイテムの類似性のスコア付けは、
マッチング値および関連するマッチスコアの合計を有する特徴を見出すことと、
ミスマッチング値および関連するミスマッチスコアの合計を有する特徴を見出すこととによって実行され、
特定の閾値より高い合計された類似性スコアを有するアイテムは、類似すると考えられ、または最高の類似性スコアを有する特定数のアイテムは、類似すると考えられる、前記１つ以上のアイテムを特定する機械実装ステップと、
１つ以上のアイテムに対して特定のユーザによって与えられた評価に実質的に類似する１つ以上のアイテムに対して評価を与えた一人以上の他のユーザを特定する機械実装ステップと、
特定のユーザが、一人以上の他のユーザによって与えられる特定のアイテムに関する評価に基づいて特定のアイテムをどのように評価するかの見積りを生成する機械実装ステップとを含む機械実装方法。
【請求項１０８】
特定のユーザが、複数のアイテムから特定のアイテムをどのように評価するかを見積る機械可読媒体であって、機械可読媒体が、１つ以上のプロセッサによって処理されるとき、
意味論的な特徴値を複数のアイテムおよび特定のアイテムに関連付けることによって、特定のアイテムに類似する複数のアイテムから１つ以上のアイテムを特定するステップであって、各特徴タイプは、正、ゼロ、または負のいずれかであり得るマッチスコアおよびミスマッチスコアを有し、アイテムの類似性のスコア付けは、
マッチング値および関連するマッチスコアの合計を有する特徴を見出すことと、
ミスマッチング値および関連するミスマッチスコアの合計を有する特徴を見出すこととによって実行され、
特定の閾値より高い合計された類似性スコアを有するアイテムは、類似すると考えられ、または最高の類似性スコアを有する特定数のアイテムは、類似すると考えられる、前記１つ以上のアイテムを特定するステップと、
１つ以上のアイテムに対して特定のユーザによって与えられた評価に実質的に類似する１つ以上のアイテムに対して評価を与えた一人以上の他のユーザを特定するステップと、
特定のユーザが、一人以上の他のユーザによって与えられる特定のアイテムに関する評
価に基づいて特定のアイテムをどのように評価するかの見積りを生成するステップとを実行させる命令を有する機械可読媒体。
【請求項１０９】
特定のユーザが、複数のアイテムから特定のアイテムをどのように評価するかを見積る装置であって、装置が、１つ以上のプロセッサによって処理されるとき、
意味論的な特徴値を複数のアイテムおよび特定のアイテムに関連付けることによって、特定のアイテムに類似する複数のアイテムから１つ以上のアイテムを特定する機械実装ステップであって、各特徴タイプは、正、ゼロ、または負のいずれかであり得るマッチスコアおよびミスマッチスコアを有し、アイテムの類似性のスコア付けは、
マッチング値および関連するマッチスコアの合計を有する特徴を見出すことと、
ミスマッチング値および関連するミスマッチスコアの合計を有する特徴を見出すこととによって実行され、
特定の閾値より高い合計された類似性スコアを有するアイテムは、類似すると考えられ、または最高の類似性スコアを有する特定数のアイテムは、類似すると考えられる、前記１つ以上のアイテムを特定する機械実装ステップと、
１つ以上のアイテムに対して特定のユーザによって与えられた評価に実質的に類似する１つ以上のアイテムに対して評価を与えた一人以上の他のユーザを特定する機械実装ステップと、
特定のユーザが、一人以上の他のユーザによって与えられる特定のアイテムに関する評価に基づいて特定のアイテムをどのように評価するかの見積りを生成する機械実装ステップとを実行させる命令を格納するメモリを有する装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
発明の分野
本発明は、在庫レンタルに関し、より詳細にはアイテム（品目）のユーザ評価を見積るためのアプローチに関する。
【背景技術】
【０００２】
発明の背景
従来の在庫レンタルモデルは、一般的に固定レンタル期間についてアイテムを評価すること、および特定の返却日を超えてアイテムをレンタルされたままにすることについて遅延料を課金することに基づく。本明細書で使用される用語「アイテム」は、市販の任意のアイテムを言及する。これらタイプの在庫モデルは、いくつかの重要な制限を受ける。第１に、従来のレンタルモデルは、顧客が、いつアイテムをレンタルするかの決定と実質的に同じときに、どのアイテムをレンタルするかの決定を行うことを必要とする。この制限を例示する一実施例は、ビデオレンタルビジネスである。顧客は、ビデオレンタル店に行き、そのときにレンタルする特定の映画を選択する。顧客は、映画を家庭に運び、特定の返却期限までにそれらを返却するか、または遅延料金を課金されなければならない。この状態で、顧客は、実際にそれらをレンタルする前に、どの映画をレンタルするかを決定することはできない。顧客は、特定の映画を心に留めることがあるが、ビデオレンタル店が、その特定の映画を在庫している保証は無い。さらに返却期限は、特に、一般に翌日に戻さなければならない「新発売」の映画について顧客には不便である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
在庫レンタルについての現在の需要および従来のアプローチにおける制限を考慮すれば、従来の在庫レンタルモデルに関連する制限を受けない顧客へアイテムをレンタルするためのアプローチが、非常に望ましい。特に、いつアイテムをレンタルするかから、どのアイテムをレンタルするかの顧客の決定を分離することを可能にする、顧客にアイテムをレンタルするためのアプローチが、非常に望ましい。
【０００４】
従来のレンタルモデルに付属する固定返却期限またはレンタル「ウインドウ」の使用を避ける連続する基礎で、顧客にアイテムをレンタルするためのアプローチのさらなる必要性が存在する。
【０００５】
従来のアプローチより顧客に対してより便利でありかつ柔軟である、顧客に映画、ゲーム、および音楽をレンタルするためのアプローチのまださらなる必要性が存在する。
【０００６】
ユーザが、ユーザがまだ評価していないアイテムをどのように評価するかを見積るためのアプローチの必要性も存在する。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
本発明の実施形態は、同様の参照符号が類似する要素を言及する添付の図面の図において、制限しない実施例として例示される。
【０００８】
発明の詳細な説明
例示の目的の以下の記載において、特定の詳細は、本発明の完全な理解を提供するために示される。しかしながら、本発明が、これらの特定の詳細なしに実施されることができることは明らかである。他の例において、良く知られている構造およびデバイスは、本発
明を不必要にあいまいにすることを避けるために、ブロック図の形態で示される。
【０００９】
本発明の例示的な実施形態の様々な態様および特徴は、以下のセクションにおいてより詳細に以降に記載される。
【００１０】
Ｉ．機能概要
ＩＩ．アイテム選択基準
ＩＩＩ．アイテム配信
ＩＶ．「ＭＡＸ  ＯＵＴ」
Ｖ．「ＭＡＸ  ＴＵＲＮＳ」
ＶＩ．在庫管理
ＶＩＩ．アイテム推奨
ＶＩＩＩ．実装機構
Ｉ．機能概要
図１は、本明細書に記載される様々な実施形態による顧客にアイテムをレンタルするためのアプローチを例示するブロック図１００である。本明細書で使用される用語「アイテム」は、顧客に対してレンタルされることができる任意の市販の商品を言及する。アイテムの実施例は、テープ、他の磁気媒体、光学媒体、読み出し専用メモリなど不揮発性メモリに格納された映画、音楽、およびゲームを含み、本発明は、任意の特定のタイプのアイテムに制限されない。一般に、どのアイテムをレンタルするかの決定は、いつアイテムをレンタルするかの決定とは分離される。顧客は、いつ特定のアイテムを受け取るかの決定とは別個の１つ以上のアイテム選択基準を使用して、どのアイテムをレンタルするかを特定することができる。さらに、顧客は、従来のレンタル「ウインドウ」に制限されず、代わりにアイテムの連続する続き物のレンタルを有することができる。
【００１１】
一実施形態によれば、顧客１０２は、リンク１０６上でプロバイダ１０４に対して１つ以上のアイテム選択基準を提供する。リンク１０６は、顧客１０２とプロバイダ１０４との間でデータを伝送するための任意の媒体であり得るが、本発明は、任意の特定の媒体に制限されない。リンク１０６の実施例は、制限されず、ＬＡＮ、ＷＡＮまたはインターネット、通信リンク、有線または光リンク、または無線接続などのネットワークを含む。
【００１２】
アイテム選択基準は、顧客１０２が、プロバイダ１０４からレンタルすることを望むアイテムを示す。顧客１０２からのアイテム選択基準を受信することに応じて、プロバイダ１０４は、配信チャネル１０８上で顧客１０２にアイテム選択基準によって示されるアイテムを提供する。配信チャネル１０８は、プロバイダ１０４から顧客１０２へのアイテムの伝送を提供する任意の機構または媒体によって実装されることができるが、本発明は、任意の特定タイプの配信チャネルに制限されない。配信チャネル１０８の実施例は、制限されず、郵便配信、急送配信、または配信エージェントを使用する配信を含む、プロバイダ１０４は、特定の適用の要件に基づいて集中されまたは分散されることができる。
【００１３】
一実施形態によれば、「Ｍａｘ  Ｏｕｔ」アプローチは、プロバイダ１０４によって顧客１０２に同時にレンタルされるべき特定数のアイテムまでを可能にする。他の実施形態によれば、「Ｍａｘ  Ｔｕｒｎｓ」アプローチは、特定の時間期間の間に生じる特定数のアイテム交換までを可能にする。「Ｍａｘ  Ｏｕｔ」および「Ｍａｘ  Ｔｕｒｎｓ」アプローチは、様々な予約申し込み方法論とともにまたは別個に使用されることができる。
【００１４】
顧客に対してアイテムをレンタルするためのまさに記載されたアプローチは、次に図２の流れ図２００を参照して記載される。ステップ２０２で開始した後、ステップ２０４において、顧客１０２は、アイテム選択基準を作る。ステップ２０６において、顧客１０２は、プロバイダ１０４にアイテム選択基準を提供する。ステップ２０８において、顧客１
０２からアイテム選択基準を受けるプロバイダ１０４に応じて、プロバイダ１０４は、顧客１０２に対してアイテム選択基準によって示される１つ以上のアイテムを提供する。プロセスは、ステップ２１０において完了する。
【００１５】
ＩＩ．アイテム選択基準
プロバイダ１０４に対して顧客１０２によって提供された１つ以上のアイテム選択基準は、顧客１０２が、プロバイダ１０４からレンタルすることを望む特定のアイテムを示す。したがって、アイテム選択基準は、プロバイダ１０４によって果たされる顧客特定の注文待ち行列を規定する。一実施形態によれば、アイテム選択基準は、顧客１０２にプロバイダ１０４によって提供されるべきアイテムの属性を特定する。アイテム選択基準は、任意のタイプのアイテム属性を特定することができるが、本発明は、特定のアイテム属性に制限されない。アイテム属性の実施例は、制限されず、識別子属性、属性のタイプ、およびコスト属性を含む。アイテム選択基準は、顧客がプロバイダからレンタルすることを望むアイテムにおける変更を反映するために、任意のときに変更されることができる。
【００１６】
ＩＩＩ．アイテム配信
一実施形態によれば、アイテムは、アイテム配信基準に基づいて配信チャネル１０８上で顧客１０２に対してプロバイダ１０４によって配信される。より詳細には、顧客１０２に対してプロバイダ１０４からのアイテムの配信は、満足したアイテム配信基準によって開始される。アイテム配信基準は、広範囲の基準を含むことができるが、本発明は、任意の特定のアイテム配信基準に制限されない。アイテム配信基準の実施例は、制限されず、顧客要求／通知、アイテムが返却されることの顧客通知、アイテムの顧客返却、特定日の発生。特定の時間期間または顧客支払いの経過を含む。
【００１７】
アイテム配信基準は、プロバイダ１０４に対して顧客１０２によって特定され、または予約申し込みサービスの一部として顧客１０２とプロバイダ１０４によって取り決められることができる。例えば、特定の予約申し込みサービスは、特定数のアイテムが毎月配信されるべきであることを特定するアイテム配信基準を含むことができる。他の実施例として、アイテム配信基準は、アイテムの最初のセットが、予約申し込みサービスの開始時にプロバイダ１０４によって顧客１０２へ配信されるべきであること、および追加のアイテムが、プロバイダ１０４にアイテムの返却時に顧客１０２に配信されるべきであることを特定することができる。アイテム配信基準は、顧客に配信されるべき全てのアイテムに均一に適用されることができ、またはアイテムに特定であり得る。例えば、アイテム配信基準は、全てのアイテム配信について特定日、すなわち毎月第３水曜日を特定することができる。代わりに、別個のアイテム配信日は、各アイテムに割り当てられることができる。
【００１８】
ＩＶ．「ＭＡＸ  ＯＵＴ」
一実施形態によれば、「Ｍａｘ  Ｏｕｔ（最大個数限度）」アプローチは、顧客に同時にレンタルされることができるアイテム数を管理するために使用される。「Ｍａｘ  Ｏｕｔ」アプローチによれば、特定数までのアイテムが、顧客に対して同時にレンタルされることができる。したがって、「Ｍａｘ  Ｏｕｔ」アプローチは、顧客によって維持されることができるアイテムの在庫サイズを確立する。特定数のアイテムは、各顧客に特定されることができ、または一人以上の顧客に共通であり得る。本実施例において、アイテムの特定数が３であるなら、３個までのアイテムは、顧客１０２に対してプロバイダ１０４によって同時にレンタルされることができる。特定数のアイテムが、顧客１０２に現在レンタルされており、かつ特定のアイテム配信基準が、１つ以上の追加のアイテムの配信を開始するなら、これらのアイテムは、１つ以上のアイテムがプロバイダ１０４に顧客１０２によって返却されるまで配信されない。
【００１９】
一実施形態によれば、特定数のアイテムが、顧客１０２に現在レンタルされており、か
つ特定のアイテム配信基準が、１つ以上の追加のアイテムの配信を開始する状況において、１つ以上の追加のアイテムが、顧客１０２に配信され、かつ追加料金が顧客１０２に適用される。次に、アイテムの特定数は、顧客１０２に配信される追加のアイテムを反映し、かつ顧客１０２によって維持される在庫の数を増大するために、その後増大されることができる。代わりに、アイテムの特定数は、同一のままであることができ、アイテムが顧客１０２によってプロバイダ１０４へ返却された後に、顧客１０２によって維持されるアイテムの数は、前のレベルに戻される。以降に記載される「Ｍａｘ  Ｔｕｒｎｓ」アプローチとともに使用されるとき、アイテムの特定数が、制限されないことができる。
【００２０】
同時に顧客にレンタルされることができるアイテム数を管理する「Ｍａｘ  Ｏｕｔ」アプローチは、図３の流れ図３００を参照して以下に記載される。ステップ３０２で開始した後、ステップ３０４において、１つ以上の最初のアイテムが、顧客１０２によって維持される在庫を確立するために顧客１０２に配信される。アイテムの最初の配信は、必要ではなく、一実施形態によれば、顧客１０２の在庫は、絶時的に増大して確立されることに留意されたい。
【００２１】
ステップ３０６において、アイテム配信基準が満たされるかどうかの決定が行われる。そうでなければ、アイテム配信基準が満たされるまで、決定が連続して行われる。本明細書で前述されたように、アイテム配信基準は、一般に顧客通知、アイテムが返却されることの顧客通知、アイテムの実際の返却、特定日の発生、または特定量の時間の経過を含むことができる。
【００２２】
アイテム配信基準が満たされると、ステップ３０８において、特定数のアイテムが配信されたかどうかの決定が行われる。そうでなければ、制御はステップ３０４に戻り、１つ以上の追加のアイテムが、顧客１０２に対してプロバイダ１０４によって配信される。しかしながら、ステップ３０８において、特定数のアイテムが配信されたなら、ステップ３１０において、特定数のアイテム、すなわち「Ｍａｘ  Ｏｕｔ」限界が無視されたかどうかの決定が行われる。前述のように、特定数のアイテムは、顧客１０２に配信されるべき追加のアイテムを可能にするために、特定数のアイテムすなわち「Ｍａｘ  Ｏｕｔ」限界を増大することによって、および顧客１０２に料金を課金することによって無視されることができる。代わりに、アイテムの特定数は変更されず、追加料金が顧客１０２に適用される。このプロセスは、予約申し込みの期間継続し、次にステップ３１２において完了する。
【００２３】
Ｖ．「ＭＡＸ  ＴＵＲＮＳ」
一実施形態によれば、「Ｍａｘ  Ｔｕｒｎｓ（最大回数限度）」アプローチは、顧客に対してアイテムをレンタルするために使用される。「Ｍａｘ  Ｔｕｒｎｓ」アプローチによれば、特定数までのアイテム交換が、特定の時間期間の間に実行されることができる。例えば、図１を参照して、プロバイダ１０４が、顧客１０２に対してアイテムをレンタルするために、毎月３つのアイテムの「Ｍａｘ  Ｔｕｒｎｓ」限界を同意すると仮定する。これは、顧客１０２は、毎月３つまでのアイテム交換を行うことができることを意味する。このアプローチは、顧客が、「Ｍａｘ  Ｏｕｔ」アプローチの下で、任意の所定時間にレンタルすることができるアイテム数とは無関係に実施されることができる。このアプローチは、また使用される特定のアイテム配信基準とは無関係である。
【００２４】
一実施形態によれば、「Ｍａｘ  Ｔｕｒｎｓ」アプローチは、顧客に対してアイテムをレンタルする「Ｍａｘ  Ｏｕｔ」アプローチとともに実施される。この状況において、特定数までの全アイテムが、同時に顧客１０２にレンタルされることができ、かつ特定数までのアイテム交換が、特定の時間期間の間に行われることができる。したがって、「Ｍａｘ  Ｏｕｔ」および「Ｍａｘ  Ｔｕｒｎｓ」アプローチをともに使用することは、本質的
に、選択された「Ｍａｘ  Ｔｕｒｎｓ」限界に基づいて定期的に新たにされることができる「Ｍａｘ  Ｏｕｔ」限界に基づいて、顧客１０２のついての個人的なアイテム在庫を確立する。
【００２５】
ある状況において、顧客１０２は、特定の期間の間に特定数のアイテムより多くを交換することを望むことがある。一実施形態によれば、この状況において、プロバイダ１０４は、顧客１０２に特定数を超える追加のアイテムをレンタルすることと、および追加のアイテムについて顧客１０２に課金することを同意する。例えば、プロバイダ１０４は、顧客１０２に対するアイテムのレンタルに、毎月３つまでのアイテム変更（交換）することを同意すると仮定する。特定の月において、顧客１０２が、２つの追加の変更を要求すると、２つの追加のアイテムが顧客１０２に提供され、追加料金が、追加の２つのアイテムについて顧客１０２に適用される。
【００２６】
他の状況において、顧客１０２は、特定の期間の間にその割り当てられた変更全てを使用しないことがある。一実施形態によれば、顧客は、予約申し込み期間の間に使用されなかった変更を失う。例えば、顧客１０２が、毎月４つのアイテムの交換の「Ｍａｘ  Ｔｕｒｎｓ」限界を有し、かつ特定の月において２つのアイテム交換のみを行うなら、２つの使用されない交換は失われ、かつ使用されることができない。翌月の始まりで、顧客１０２は、４つの新たなアイテム交換の権利を有する。
【００２７】
他の実施形態によれば、顧客は、以降の予約申し込み期間に使用されない変更を繰り越すことを可能にされる。例えば、顧客１０２が、毎月４つのアイテム交換の「Ｍａｘ  Ｔｕｒｎｓ」限界を有し、かつ特定の月において２つのアイテム交換のみを行うなら、２つの使用されない交換は失われ、かつ使用されることができない。翌月の始まりで、顧客１０２は、２つは前月からの権利であり、４つは現在の月の権利である、６つの新たなアイテム交換の権利を有する。
【００２８】
顧客に対してアイテムをレンタルするための「Ｍａｘ  Ｔｕｒｎｓ」アプローチは、次に図４の流れ図４００を参照して記載される。ステップ４０２で開始した後、ステップ４０４において、顧客１０２およびプロバイダ１０４は、「Ｍａｘ  Ｔｕｒｎｓ」契約の条件に同意する。特に、顧客１０２およびプロバイダ１０４は、少なくとも特定の時間期間において可能にされた最大数の変更に同意する。
【００２９】
ステップ４０６において、満たされた１つ以上のアイテム配信基準に応じて、プロバイダ１０４は、配信チャネル１０８上で顧客１０２に対して１つ以上のアイテムを提供する。任意のタイプのアイテム配信基準が、「Ｍａｘ  Ｔｕｒｎｓ」アプローチで使用されることができるが、本発明は、任意の特定の配信基準に制限されない。例えば、最初の１つ以上のアイテムが、特定の予約申し込み期間の始まりで、プロバイダ１０４に顧客１０２によって行われた予約申し込み支払いに応じて、または最初のレンタルアイテムについての顧客１０２の要求によって、顧客１０２に配信されることができる。最初の１つ以上のアイテムの数は、「Ｍａｘ  Ｔｕｒｎｓ」契約の条件を超えてはならない。
【００３０】
ステップ４０８において、満たされる１つ以上の配信基準に応じて、追加のアイテムが、「Ｍａｘ  Ｔｕｒｎｓ」契約の条件内で顧客１０２に提供されることができるかどうかの決定が行われる。例えば、現在の予約申し込み期間内で顧客に対してレンタルされるアイテム数が、同意された「Ｍａｘ  Ｔｕｒｎｓ」より少ないなら、追加のアイテムが、「Ｍａｘ  Ｔｕｒｎｓ」契約の条件内で顧客１０２にレンタルされることができる。この状況において、この決定は、プロバイダ１０４に１つ以上のアイテムを返却する顧客１０２に応じて、または追加のアイテムを要求する顧客１０２によって行われることができる。
【００３１】
ステップ４０８において、追加のアイテムが、「Ｍａｘ  Ｔｕｒｎｓ」契約の条件内で顧客１０２にレンタルされることができるとの決定が行われるなら、制御は、１つ以上の追加のアイテムが顧客１０２にレンタルされるステップ４０６に戻る。しかしながら、ステップ４０８において、追加のアイテムが、「Ｍａｘ  Ｔｕｒｎｓ」契約の条件内で顧客１０２にレンタルされることができないとの決定が行われるなら、ステップ４１０において、現在の契約条件を無視するかどうかの決定が行われる。そうであれば、ステップ４１２において、契約条件は、より多くの数の条件を可能にするように変更され、かつ顧客１０２はそれに応じて課金されるか、または、条件は変更されないままであり、かつ追加料金が、配信されるべき追加のアイテムについて適用される。制御は、次に、１つ以上の追加のアイテムが、顧客１０２に配信されるステップ４０６に戻る。
【００３２】
ステップ４１０において、現在の契約が無視されるべきではないとの決定が行われるなら、ステップ４１４において、次の予約申し込み期間まで、アイテムは顧客１０２に配信されない。例えば、追加のアイテムについての要求が、予約申し込み期間の終わりで受けられることがあり、追加のアイテムを直ちにレンタルする代わりに、それらは、以降の予約申し込み期間の間に代わりに配信される。制御は、次に、１つ以上の追加のアイテムが顧客にレンタルされるステップ４０６に戻るか、またはプロセスは、ステップ４１６で完了する。
【００３３】
本明細書に記載されるアイテムをレンタルするためのアプローチは、様々な媒体に格納された、映画、ゲーム、および音楽などのオーディオ／ビデオ（Ａ／Ｖ）アイテムを顧客にレンタルすることに関連して以下に記載される。図５は、プロバイダ５０４からＡ／Ｖアイテムをレンタルすることを望む一組の顧客５０２を示す図５００である。顧客５０２は、リンク５０６、「インターネット」と呼ばれるグローバルパケット交換ネットワーク、およびリンク５１０上で、プロバイダ５０４と通信する。
【００３４】
リンク５０６および５１０は、それぞれ顧客５０２とインターネット５０８との間、およびインターネット５０８とプロバイダ５０４との間でデータを伝送する任意の媒体であり得るが、本発明は、任意の特定の媒体に制限されない。本実施例において、リンク５０６および５１０は、１つ以上のインターネットサービスプロバイダ（ＩＳＰ）によって提供される接続であることができ、顧客５０２は、一般的なインターネットウエブブラウザで構成される。リンク５０６および５１０は、特定の適用の要件に応じて安全にされるかまたは安全にされないことがある。
【００３５】
一実施形態によれば、顧客５０２は、本明細書に記載される「Ｍａｘ  Ｏｕｔ」および／または「Ｍａｘ  Ｔｕｒｎｓ」アプローチにしたがって、プロバイダ５０４からオーディオ／ビデオ（Ａ／Ｖ）アイテム５１２をレンタルするために、プロバイダ５０４とレンタル契約をする。本発明は、レンタル契約をするための任意の特定のアプローチに制限されない。顧客５０２およびプロバイダ５０４は、郵便、電話、または顧客５０２がプロバイダ５０４に関連するウエブサイトにログインすることによってインターネット上でレンタル契約をすることができる。
【００３６】
顧客５０２は、リンク５０６および５１０、ならびにインターネット５０８上で、プロバイダ５４に対してアイテム選択基準を生成しかつ提供する。本発明は、プロバイダ５４に対してアイテム選択基準を特定しかつ提供するための任意の特定のアプローチに制限されない。例えば、一実施形態によれば、顧客５０２は、１つ以上のデータファイルの形態で、プロバイダ５０４に対してアイテム選択基準を提供する。他の実施形態によれば、顧客５０２は、顧客がプロバイダ５０４からレンタルすることを望む映画および音楽の属性を特定するために、プロバイダ５０４のウエブサイトにログインし、グラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）を使用する。
【００３７】
アイテム選択属性は、少なくとも部分的に、顧客５０２がレンタルすることを望む、映画、ゲーム、または音楽を記載する任意の属性を含むことができる。映画に関して、例えば属性は、制限されることなく、タイトル、カテゴリ、監督名、俳優名、および発売年を含む。ゲームに関して、例えば属性は、制限されることなく、タイトルおよびカテゴリを含む。音楽に関して、例えば属性は、制限されることなく、タイトル、カテゴリ、アーティスト／グループ名、および発売年を含む。顧客５０２は、アイテム選択基準によって特定の映画または音楽を特定することができ、または様々な属性を提供し、かつプロバイダ５０４が、特定された属性を満たす特定の映画および音楽を自動的に選択することを可能にできる。例えば、顧客５０２は、１９９９年に発売されたホラー映画を含むアイテム選択基準を特定し、プロバイダ５０４に１９９９年に発売されたホラー映画を自動的に選択させることができる。他の実施例として、顧客５０２は、ハリソンフォード主演の冒険映画を含むアイテム選択基準を特定することができる。顧客５０２は、特定されたアイテム選択基準について順番または優先度を特定することもできる。例えば、顧客５０２は、特定の映画タイトルおよび受け取りたいと望む順番を特定することができる。他の実施例として、顧客５０２は、異なるタイプの特定数の映画の受け取りを望むことを特定することができる。
【００３８】
一旦、顧客５０２およびプロバイダ５０４が、レンタル契約し、かつ顧客５０２が、プロバイダ５０４にアイテム選択基準を提供すると、Ａ／Ｖアイテム５１２は、レンタル契約の条件にしたがって、配信チャネル５１４上で顧客５０２にレンタルされる。特に、本明細書に記載される「Ｍａｘ  Ｏｕｔ」アプローチにしたがって、映画、ゲーム、および音楽などの最初の組のＡ／Ｖアイテム５１２は、レンタル契約の条件にしたがって、配信チャネル５１４上で顧客５０２に配信される。特定されたアイテム配信基準が満たされるときはいつでも、以降のＡ／Ｖアイテム５１２が配信される。例えば、追加のＡ／Ｖアイテム５１２は、１つ以上のＡ／Ｖアイテム５１２がプロバイダに返却されたとき、顧客５０２から要求のとき、特定日、例えば月の特定日に到達したとき、または時間の特定期間、例えば１５日を経過したときに配信されることができる。
【００３９】
本明細書に記載される「Ｍａｘ  Ｏｕｔ」アプローチにしたがって、一旦、最大数のＡ／Ｖアイテム５１２は、特定の顧客５０２にレンタルされると、１つ以上のレンタルされたＡ／Ｖアイテム５１２が、プロバイダ５０４に返却されるまで、または、追加料金が特定の顧客５０２に適用されないなら、追加のＡ／Ｖアイテム５１２は、レンタルされない。代わりに、特定の顧客５０２とプロバイダ５０４との間のレンタル契約は、同時に特定の顧客５０２にレンタルされることができる最大数のＡ／Ｖアイテム５１２を増大するように修正されることができる。
【００４０】
顧客５０２とプロバイダ５０４との間のレンタル契約は、「Ｍａｘ  Ｏｕｔ」アプローチと組み合わせて最大数の変更を特定することもできる。この状況において、最大数の変更は、どのように迅速に顧客５０２が、それらのＡ／Ｖアイテム５１２在庫を新たにできるかを制限する。例えば、特定の顧客５０２が、毎月最大４つの変更とともに４つまでの映画をレンタルすることを、プロバイダ５０４と同意する。この契約の下で、特定の顧客５０２は、４つまでの映画の個人的な在庫を維持し、毎月４つの新たな映画をレンタルすることができる。したがって、特定の顧客５０２は、毎月１回個人的な在庫を完全に「取り替える」ことができる。特定の顧客５０２は、毎月最大８回までの変更に同意するなら、特定の顧客５０２は、毎月２回個人的な在庫を完全に取り替えることができる。
【００４１】
プロバイダ５０４は、例示目的のみのために単一のエンティティとして示される。プロバイダ５０４は、特定の適用の要件に応じて集中されまたは分散されることができる。例えば、プロバイダ５０４は、全てのＡ／Ｖアイテム５１２が提供される中央ウエアハウス
であり得る。代わりに、プロバイダ５０４は、分散されたウエアハウスのネットワークによって実施されることができる。
【００４２】
図６は、実施形態にしたがって「Ｍａｘ  Ｏｕｔ」および「Ｍａｘ  Ｔｕｒｎｓ」の両方を使用して、インターネットなどの通信ネットワーク上で顧客に対して、例えば映画のＡ／Ｖアイテム５１２をレンタルするアプローチを示す流れ図である。図５も参照して、ステップ６１２で開始した後、ステップ６０４において、顧客５０２は、プロバイダ５０４とレンタル契約をする。本実施例において、顧客５０２は、プロバイダ５０４に関連するインターネットウエブサイトにアクセスし、かつ顧客５０２が、４つの映画の個人的な在庫（４つの「Ｍａｘ  Ｏｕｔ」）を維持し、かつ毎月４つまでの新たな映画を受け取る（４つの「Ｍａｘ  Ｔｕｒｎｓ」）ことができることを特定するレンタル契約をするために、一般的なウエブブラウザを使用する。さらに、レンタル契約は、新たな映画が、顧客５０２からのレンタルされた映画の返却時に配信されることを特定し、すなわち配信基準は、顧客による映画の返却である。
【００４３】
ステップ６０６において、顧客５０２は、顧客５０２がレンタルすることを望む映画を示す映画選択基準を作成し、プロバイダ５０４に提供する。例えば映画選択基準は、顧客５０２がレンタルすることを望む特定の映画タイトルを特定することができる。映画選択基準は、顧客５０２がレンタルすることを望む映画における順番または優先度も特定することができる。特定の映画タイトルを識別する代わりに、映画選択基準は、顧客５０２に関する映画の好み、例えば映画のタイプ、監督、俳優、または任意の他の映画の好みまたは属性を特定することができる。この状況において、プロバイダ５０４は、映画選択基準を満たす特定のタイトルを自動的に選択する。例えば、映画選択基準は、「新発売」の映画についての好みとともに、特定の俳優が主演するアクション映画の好みを特定することができる。プロバイダ５０４は、映画選択基準によって示される好みを最も良く満たす映画を、顧客５０２に提供しようと試みる。
【００４４】
ステップ６０８において、１つ以上の最初の映画５１２が、配信チャネル５１４上で顧客５０２に配信される。１つ以上の最初の映画５１２は、郵便、急送便、配信エージェント、または顧客５０２とプロバイダとの間で取り決められた任意の他の適切な手段を介して、顧客５０２に配信されるが、本発明は、任意の特定のタイプの配信機構に制限されない。説明のみの目的で、映画が、顧客５０２とプロバイダ５０４との間で郵送されることを、本実施例において仮定する。
【００４５】
１つ以上の最初の映画５１２は、顧客５０２の個人的な映画在庫を確立する。顧客５０２は、４つの映画の「Ｍａｘ  Ｏｕｔ」限界までの任意の数の映画を受け取るように選択することができる。一般に、顧客５０２は、最初の配信において４つの映画を最初に受け取ることを選択する。
【００４６】
一旦、１つ以上の最初の映画５１２が、顧客５０２に郵送されると、ステップ６１０において、任意の映画５１２が、他の映画配信を開始するために顧客５０２によって返却されたかどうかの決定が行われる。本実施例において、追加の映画の配信は、顧客５０２から１つ以上の映画を、例えば郵便を介して受け取ることによって開始される。顧客５０２が、最初の配信において最大数の映画５１２を受け取らないことを選択する状況において、追加の映画５１２の配信は、追加の映画５１２についての顧客５０２からの要求によって開始されることもできる。例えば、顧客５０２は、電話、電子メール、またはプロバイダ５０４に関連するウエブサイトにアクセスすることによって、プロバイダ５０４に通知することができる。
【００４７】
ステップ６１０において、１つ以上の映画５１２が、顧客５０２から受け取られたかど
うかの決定が行われるなら、ステップ６１２において、最大数の変更（「Ｍａｘ  Ｔｕｒｎｓ」）限界が、現在のサイクルに関して到達されたかどうかの決定が行われる。本実施例において、４つ以上の映画が、現月において郵送されたかどうかの決定が行われる。そうでないなら、１つ以上の追加の映画５１２が、４つの「Ｍａｘ  Ｏｕｔ」限界まで、配信チャネル５１４を介して顧客５０２に郵送される。
【００４８】
ステップ６１２において、「Ｍａｘ  Ｔｕｒｎｓ」限界が、現在のサイクルに合っているかどうか、すなわち本実施例において、４つの映画５１２が、現在の月において顧客５０２に郵送されたかどうかの決定が行われるなら、ステップ６１４において、現在の「Ｍａｘ  Ｔｕｒｎｓ」限界を無視するかどうかの決定が行われる。そうであれば、ステップ６１６において、追加料金が、顧客５０２に適用され、制御は、追加の映画５１４が、顧客５０２に郵送されるステップ６０８に戻る。そうでなければ、ステップ６１８において、予約申し込みサービスを継続するかどうかの決定が行われる。そうであれば、現在のサイクル、例えば現在の月の間に、顧客５０２に追加の映画は郵送されず、制御は、ステップ６１０に戻る。ステップ６１８において、サービスが継続されるべきではないとの決定が行われるなら、プロセスは、ステップ６２０において完了する。
【００４９】
ある状況において、顧客５０２は、現在の「Ｍａｘ  Ｏｕｔ」限界を変更することによって、顧客５２０の個人的な映画在庫のサイズを増大または低減することを望むことがある。一実施形態によれば、顧客５０２は、顧客５０２が「Ｍａｘ  Ｏｕｔ」限界を変更することを望むことを、例えば、電話、郵便、電子メールによって、またはプロバイダ５０４に関連するウエブサイトにアクセスすることによって、プロバイダ５０４に通知する。顧客５０２とプロバイダ５０４との間の映画レンタル契約は、次に「Ｍａｘ  Ｏｕｔ」限界の変更を反映するように修正される。「Ｍａｘ  Ｏｕｔ」限界が増大される状況において、追加の映画５１２が、直ちに顧客５０２に郵送されることができる。
【００５０】
ＶＩ．在庫管理
顧客にアイテムをレンタルするための本明細書に記載されるアプローチは、従来のアプローチに対して優れた在庫管理を提供する。特に、アイテム選択基準の使用により、任意の所定の時間に最大数のアイテムがレンタルされることを可能にすることによって、有効な在庫管理を提供する。さらに、最大数の顧客は、それらの最も好ましいアイテムが提供される。例えば、顧客は、アイテム選択基準によって示されるアイテムについての優先度を特定することができる。したがって、特定の顧客の第１の選択が、入手可能ではないまたは既にレンタルされているなら、次に最も高い優先度を有するアイテムが、特定の顧客にレンタルされることができる。一実施形態によれば、顧客は、レンタル用に未だ入手可能ではないアイテムを示すことができる。その後、それらのアイテムは、入手可能になったときに、顧客に配信される。
【００５１】
例えば、図５を再び参照すると、特定の顧客５０２が、まだ発売されていない「ＡＢＣ」というタイトルの映画をレンタルすることを望むことを仮定する。特定の顧客５０２は、アイテム選択基準によって、プロバイダ５０４にこの映画を示す。映画ＡＢＣはまだ入手可能ではないので、それは、特定の顧客５０２に配信されることはできない。しかしながら、映画ＡＢＣが入手可能になると、それは、特定の顧客５０２、ならびに同様にその映画を要求する他の顧客５０２に直ちに出荷されることができる。これは、プロバイダ５０４が、レンタルされるアイテム数を最大化することを可能にし、一方、顧客５０２が、要求する最高の優先度のアイテムをレンタルすることを可能にすることを確実にする。
【００５２】
他の実施形態によれば、まだ知られていないアイテムは、知られていないアイテムの属性を特定することによってレンタルされることもできる。例えば、特定の顧客５０２は、正確な名前が特定の顧客に知られていない、特定の監督の次の新たな映画をレンタルする
ことを要求することができる。他の実施例として、特定の顧客５０２は、現在作成中であり未だタイトルが無い、特定のグループの次のアルバムをレンタルすることを要求することができる。
【００５３】
ＶＩＩ．アイテム推奨
Ａ．概要
ある状況において、ユーザがアイテムをどのように評価するかを知ることが望ましい。例えば、ユーザにアイテムを推奨することに関連して、ユーザに対してアイテムを推奨するかまたは推奨しないかの決定を行うことができるように、ユーザがアイテムをどのように評価することを知ることは有用である。ユーザは、推奨でより満足する可能性があるために、ユーザが、高くアイテムを評価する可能性があるなら、推奨は、ユーザにより価値がある。ユーザがアイテムをどのように評価するかを見積るためのアプローチが提供される。アプローチは、一般に、ユーザおよび一人以上の他のユーザの両方による、アイテム間の類似性とアイテムに与えられる評価の類似性とに基づいて、ユーザがアイテムをどのように評価するかを見積ることを含む。アプローチは、例えば映画およびゲームなどのレンタルアイテムなどの任意のタイプのアイテムに適用可能であるが、本発明は、任意の特定のタイプのアイテムに制限されない。アプローチは、広範なコンテキストに適用可能であり、例えばアイテムをユーザに推奨するための推奨エンジンで使用されることができる。
【００５４】
図７は、ユーザが、本発明の実施形態にしたがって特定のアイテムをどのように評価するかを見積るアプローチを示す流れ図７００である。ステップ７０２において、特定のアイテムに類似する評価を有する、複数のアイテムから１つ以上のアイテムが特定される。ステップ７０４において、１つ以上の他のアイテムに対してユーザによって与えられる評価に実質的に類似する、１つ以上の他のアイテムに評価を与え、かつ特定のアイテムを評価した、一人以上の他のユーザが特定される。ステップ７０６において、ユーザが、特定のアイテムをどのように評価するかの見積りは、特定のアイテムに関して一人以上の他のユーザによって与えられる評価に基づき生成される。これらの各ステップは、以降により詳細に記載される。
【００５５】
図８は、アレイ８００に構成されたユーザのアイテムの評価を示すブロック図である。アレイ８００は、アイテムの列８０２とユーザの行８０４とを含む。各セルは、ユーザが、ユーザがアイテムに関する評価を与えていないことを示すデータが無いまたは含むことができる。例えば、ゼロ値または他の値などの特定値は、ユーザがアイテムに関して評価を与えていないことを示すために使用されることができる。代わりに、各セルは、アイテムのユーザ評価を表すデータを含むことができる。異なるタイプのデータおよび値は、特定の適用の要件に応じてアイテムのユーザ評価を示すために使用されることができるが、本発明は、任意の特定のデータタイプまたは値に制限されない。例えば評価は、数値データ、例えば、好みまたは好まない評価に対応する５つ星の評価スケールまたは二値に対応する１から５の評価で示されることができる。本発明の実施形態は、説明の目的のみでアレイ８００においてユーザの評価に関連して本明細書で記載されるが、本発明は、任意の特定のフォーマットまたはデータ構造で維持されるユーザの評価に制限されない。さらに、図８に示されるアイテム８０２およびユーザ８０４の次元の相対サイズは、アイテム８０２より多いユーザ８０４が存在しなければならないことを暗示することを意味しない。本発明の実施形態は、アイテム８０２から特定のアイテム８０６に関する見積られた評価、およびユーザ８０４から特定のユーザ８０８に関する見積られた評価に関して本明細書において記載される。特定のアイテム８０６および特定のユーザ８０８に関する見積られた評価は、図８において参照符号８１０で示される。
【００５６】
Ｂ．特定のアイテムに類似する評価を有する他のアイテムの特定
特定のアイテム８０６に類似する評価を有する一組の類似するアイテム８１２が特定される。類似するアイテム８１２は、説明の目的のみのために、アレイ８００において特定のアイテム８０６に隣接して配置されて、図８で示される。類似するアイテム８１２は、任意のアイテム８０２を含むことができる。様々な技術が、特定の適用の要件に応じて類似するアイテム８１２を決定するために使用されることができるが、本発明は、任意の特定の技術に制限されない。
【００５７】
本発明の一実施形態によれば、類似するアイテム８１２は、特定のアイテム８０６に対するアイテム類似性基準を満たすアイテム８０２からのアイテムである。したがって、特定のアイテムに対するアイテム類似性基準を満たす他のアイテムは、特定のアイテムに類似すると考えられる。類似性は、必ずしも対称ではない。したがって、アイテムＡは、特定のアイテム８０６に類似すると考えられることができ、したがって特定のアイテム８０６についての類似するアイテム８１２に含まれるが、特定のアイテム８０６は、アイテムＡに類似すると考えられ、かつアイテムＡに関して一組の類似するアイテムに含まれる、アイテムＡに十分に類似することができまたは類似することができない。類似するアイテム８１２におけるアイテム数は、計算リソースの量、および特定のアイテム８０６に関する見積られた評価を生成するために必要な時間を低減するために、特定された数に制限されることができる。例えば、類似するアイテム８１２におけるアイテムの特定数は、特定のアイテム８０６に関するアイテム類似性基準を満たす第１のアイテムの特定数を表すことができ、またはある特定レベルまたは閾値より上の類似性を有する、特定のアイテム８０６に関するアイテム類似性基準を満たすアイテムの特定数を表すことができる。
【００５８】
アイテム類似性基準は、特定の実施の要件に応じて広範な基準を含むことができるが、本発明は、任意の特定のアイテム類似性基準に制限されない。アイテム類似性基準の一実施例は、統計的な相関閾値である。したがって、統計的な相関閾値を満たす２つのアイテムは、互いに類似すると考えられる。広範な統計的な基準が、特定の実施の要件に応じてこの目的で使用されることができるが、本発明は、任意の特定の類似性の統計的な基準に制限されない。例えば、ピアソン相関係数が、以下の式（１）で示されるような類似性の統計的な基準として使用されることができ、
【００５９】
【数１】
2007528060.tif 000003
【００６０】
ここで、Ｘｉは、１つのアイテムまたはユーザに関する評価であり、Ｙｉは、他のアイテムまたはユーザに関する評価であり、合計は、全ての共評価にわたって適用される。他の実施例として、ベクトルコサイン距離は、以下の式（２）で示されるような類似性の統計的な基準として使用されることができ、
【００６１】
【数２】
2007528060.tif 000004
【００６２】
ここで、ＸｉおよびＹｉは、１つのアイテムまたはユーザに関する評価である。
以下の表１は、アイテムＸおよびＹに関するユーザ評価例、ＸおよびＹに関するユーザ評価の積、ＸおよびＹに関するユーザ評価の二乗、およびそれらの値の合計を含む。
【００６３】
【表１】
2007528060.tif 000005
【００６４】
ＸおよびＹ列の合計は、両方のアイテムＸおよびアイテムＹを評価したユーザに関する評価のみを含むことに留意されたい。
【００６５】
ピアソン相関係数は、
【００６６】
【数３】
2007528060.tif 000006
【００６７】
であり、ベクトルコサイン距離は、
【００６８】
【数４】
2007528060.tif 000007
【００６９】
である。
アイテム類似性基準の他の実施例は、アイテム間の共評価の特定数である。共評価は、ユーザが両方のアイテムを評価するときに２つのアイテムに存在する。したがって、アイテム類似性基準は、類似するアイテムと考えられる２つのアイテムに関する、２つのアイテム間で共有されなければならない最小数の共評価を特定することができる。アイテム類似性基準のさらに他の実施例は、いずれかのアイテムの評価数で分割されたアイテム間の共評価の特定の一部である。したがって、アイテム類似性基準は、類似するアイテムと考えられる２つのアイテムに関して満たされなければならない、いずれかのアイテムの評価数で分割された２つのアイテム間の共評価の最小部分を特定することができる。ユーザの全母集団がＵであり、アイテムＡを評価したユーザ数がＲａであり、アイテムＢを評価したユーザ数がＲｂであり、アイテムＡを評価したユーザの確率が、アイテムＢを評価した
ユーザの確率とは無関係であるなら、共評価Ｅ（Ｒａｂ）の期待値は、以下の式によって与えられる。
【００７０】
【数５】
2007528060.tif 000008
【００７１】
アイテムＡおよびアイテムＢの共評価者の実際の数Ｒａｂが、Ｅ（Ｒａｂ）より非常に大きいなら、アイテムＡおよびアイテムＢが、何らか関連する可能性がある。他方、Ｒａｂが、Ｅ（Ｒａｂ）より非常に小さいなら、アイテムＡの評価者が、アイテムＢに会う可能性は低く、またはアイテムＢについての意見を有する可能性は低く、したがってアイテムＢを評価する可能性は低い（逆もまた同じである）ように、アイテムＡおよびアイテムＢが、類似していない可能性が高い。情報のこれら一部が、追加の類似性基準として使用されることができる。アイテムＡまたはアイテムＢの一方が、他方より新しいなら（換言すれば、他方のアイテムが流行りまたは良く知られとときに、存在しない）、アイテムの共評価の全数は、上記の基本式によって予想されるより非常に小さいことに留意されたい。変形として、評価のプールは、時間例えば月によって部分に再分割されることができ、上述された共評価者の一部の計算は、各連続する（月）部分に適用されることができる。
【００７２】
ある状況において、２つのアイテム間の類似性を測定するためにピアソン相関係数を使用することは、２つの類似していないアイテムを類似しているように見せることがある。これは、基礎にある２つのアイテムの評価分布が、２つのアイテムの共評価を相関しているように見せる場合に生じる。例えば、２つのアイテムが、高い評価の高い数を有する。アイテムが関連していないが、共評価者、すなわち両方のアイテムを評価したユーザの間で両方のアイテムにおける評価対のグループは、それらを関連しているように見せる。
【００７３】
本発明の一実施形態によれば、２つのアイテムの評価分布は、「計算に入れられない」。これは、各アイテムに関する各評価のパーセンテージを取り、かつ２つのアイテムに関する全ての可能な評価の対（ｒ１、ｒ２）についての予想されるパーセンテージを得るために、２次元アレイにそれを乗算することによって行われる。共評価者の全数で各アレイ値を乗算することによって、アイテムが関連しないなら、各評価対についての共評価者の予想値を得る。各アレイセルにおける共評価の実際値は、それらが、予想より多いかまたは少ないかを調べるために比較される。類似性に対応する領域における予想値より高いこと、例えば、両方のアイテムを高く評価したまたは両方のアイテムを低く評価したユーザは、アイテムが類似することを示す。ユーザが、一方のアイテムに結び付けられ他方のアイテムには結び付けられない領域におけるより高い予想される共評価者の値は、アイテムが、確実に関連しないことを示す。全ての評価者に関する基礎にある評価分布のこの使用は、共評価者に関する値のより良好な理解を与える。
【００７４】
上記の記載は、全体の類似性を決定するために組み合わされることができる、いくつかの異なる類似性基準を特定した。例えば、一実施形態において、ピアソン相関係数は、閾値（例えば０．３）より大きい必要があり、また共評価者Ｒａｂの一部は、予想される共評価者Ｅ（Ｒａｂ）の少なくともある部分（例えば半分）でなければならず、共評価者の絶対値は、少なくともある最小数（例えば２００）でなければならない。
【００７５】
上述の方法は、一組の類似するアイテムを見出すために、２つのアイテム間の類似性をどのように計算するかを示す。正確に同一の方法は、一組の類似するユーザの見出すために、２人のユーザ間の類似性を計算するために適用されることができる。
【００７６】
ある環境において、特定のアイテムに類似する一組のアイテムを決定するための評価データが不十分である可能性がある。例えば、特定のアイテムが新しいなら、相関が計算されることを可能にするデータが、非常に少ない可能性がある。この場合、他の意味論的な情報は、類似するアイテムを決定することを助けるために使用されることができる。
【００７７】
一実施形態において、アイテムは、意味論的な特徴値によってさらに分類される。例えば、アイテムが映画であるなら、意味論的な特徴は、ジャンル（またはカテゴリ）、監督、主演男優／女優、他の男優／女優などであり得、特徴値は、ジャンル、監督、または俳優名である。音楽範囲において、特徴は、スタイル、独奏者、ミュージシャン、および作詞家であり得る。特徴の各タイプは、正、負、またはゼロであり得る重要性スコアを与えられ、２つのアイテムは、特徴一致の数を数え、かつそれらの重要性スコアを合計することによって比較されることができる。例えば、映画監督が、３の重要性スコアを有し、かつ主演俳優が、１の重要性スコアを有するなら、ある監督およびある主演俳優を共有する一組の映画は、４の類似性のスコアになり、一方、２人の主演俳優を共有する他の組の映画は、２の類似性スコアを有する。一致が存在しないことは、負のスコア（例えば、監督が一致しないことは、その対に−０．１のスコアを与えることがある）が与えられることができる。類似するアイテムの組は、特定のアイテムとの類似性スコアが最大である特定数のアイテム、または類似性スコアが、特定の閾値より高い一組のアイテムである。
【００７８】
他の実施形態において、ツールが、非機械実装手段によってアイテム類似性を特定するために、当業者に提供されることができる。一旦、追加の評価データが、利用可能になると、当業者によって特定される類似アイテムは、補足されまたは廃棄されることができる。
【００７９】
Ｃ．特定のユーザに類似する、他のアイテムに関して評価を与えた他のユーザの特定
一旦、類似するアイテム８１２が決定されると、類似するアイテム８１２に対して特定のユーザ８０８によって与えられた評価に類似する類似するアイテム８１２に評価を与えたユーザ８０４から一人以上のユーザが、特定される。全てのユーザ８０４が、このために評価されることができる。しかしながら、ユーザ８０４の数が多いある適用において、全てのユーザ８０４の評価に著しくかつ予想できない計算コストがあり得る。さらに、あるユーザは、以降により詳細に記載されるように、それらのユーザが、非常に少ない評価データを有する、または不十分な統計的特徴を有する評価データを有するので、他のユーザより有用ではない可能性がある。
【００８０】
本発明の一実施形態によれば、本明細書で参照ユーザ８１４と呼ばれるユーザ８０４のサブセットが、特定のユーザ選択基準に基づいて決定される。特定のユーザ選択基準を満たす参照ユーザ８１４は、全てのユーザ８０４からのユーザである。広範なユーザ選択基準が、特定の適用の要件に基づいて使用されることができるが、本発明は、任意の特定のユーザ選択基準に制限されない。本発明の一実施形態によれば、ユーザ選択基準は、最小値の評価を含む。このように、少なくとも最小値の評価を有さないユーザ８０４からのユーザは、参照ユーザ８１４を含まない。ユーザ選択基準は、最大数の評価を含むことができる。このように、最大値より大きな評価を有するユーザ８０４からのユーザは、参照ユーザ８１４を含まない。
【００８１】
本発明の他の実施形態によれば、ユーザ選択基準は、平均評価範囲を特定する。このように、特定範囲の外側である平均評価を有するユーザ８０４からのユーザは、参照ユーザ８１４を含まない。例えば、評価が、１から５の数値スケールで与えられると仮定する。さらに、ユーザ選択基準は、許容可能な平均評価範囲が２から４であることを特定すると仮定する。この状況において、２より小さいまたは４より大きい平均評価を有するユーザ
８０４は、参照ユーザ８１４に含まれない。
【００８２】
本発明の他の実施形態によれば、ユーザ選択基準は、ユーザ評価が、正規分布の特定の許容差内に一致しなければならないことを特定する。このように、特定の許容差内の正規分布に近似しない評価分布を有するユーザ８０４からのユーザは、参照ユーザ８１４に含まれない。例えば、評価が、１から５の全体数の数値スケールにあると仮定する。２の評価よりも１の評価をより有する、３の評価より２の評価をより有する、４つ評価より５の評価をより有する、３の評価より４の評価をより有するユーザは、参照ユーザ８１４に含まれない。特定の許容差は、特定の適用の要件に応じて変わることができる。例えば、ある適用は、参照ユーザ８１４のユーザが、３の評価よりわずかに多い２の評価、等しい数の２の評価および１の評価であるが、３の評価より多くない１の評価を有することを可能にする、特定の許容差を使用することができる。
【００８３】
本発明の他の実施形態によれば、ユーザ選択基準は、ユーザ評価の許容可能な標準偏差の範囲を特定する。このように、評価の標準偏差の許容可能な範囲の範囲内に無い評価の標準偏差を有するユーザ８０４からのユーザは、参照ユーザ８１４に含まれない。例えば、ユーザ選択基準は、１０％から２０％の間の標準偏差範囲を特定することができる。このように、１０％または２０％より小さい、またはより大きい評価の標準偏差を有するユーザは、参照ユーザ８１４に含まれない。
【００８４】
Ｄ．特定のユーザが、特定のアイテムをどのように評価するかの見積りの生成
特定のユーザ８０８が、特定のアイテム８０６をどのように評価するかの見積りの生成は、一般に、どのユーザ８０４が、特定のユーザ８０８に対するアイテムが類似する評価された類似するアイテム８１２を有するかを特定することと、次にそれらユーザ８０４が、特定のアイテム８０６をどのように評価するかに基づき見積りを生成することを含む。本明細書に記載されるように、基準ユーザ８１４がユーザ８０４から特定される状況において、アプローチは、どの基準ユーザ８１４が、特定のユーザ８０８に対するアイテムが類似する評価された類似するアイテム８１２を有するかを特定することと、次にそれら基準ユーザ８１４が、特定のアイテム８０６をどのように評価するかに基づき見積りを生成することを含む。基準ユーザ８１４が、特定のアイテム８０６をどのように評価するかの見積りの生成の実施形態は、基準ユーザ８１４を使用することに関連して、本明細書で記載されるが、本発明は、この関連に制限されない。
【００８５】
本発明の一実施形態によれば、類似するアイテム８１２の基準ユーザ８１４の評価は、特定のユーザ８０８に最も類似する基準ユーザ８１４を特定するために、類似するアイテム８１２の特定のユーザ８０８の評価と比較される。図８において、特定のユーザ８０８によって与えられる類似するアイテム８１２に関する評価に最も類似する類似するアイテム８１２に関する評価を与える基準ユーザ８１４は、類似する基準ユーザ８１６として以降に参照される。図８において、類似する基準ユーザ８１６に関する類似するアイテム８１２を横切って示された水平線は、例示目的のためのみに提供され、類似する基準ユーザ８１６が、全ての類似するアイテム８１２について評価を必ず提供することを暗示することを意味しない。同様に、特定のユーザ８０８が、全ての類似するアイテム８１２を必ずしも評価する必要が無い。
【００８６】
本発明の一実施形態によれば、評価類似性基準は、類似する基準ユーザ８１６を特定するために使用される。評価類似性基準は、本明細書に記載されるアイテム類似性基準に類似することがある。例えば、類似する基準ユーザ８１６は、基準ユーザ８１４および特定のユーザ８０８によって提供される類似するアイテム８１２の評価間の統計的な相関を決定することと、次に、特定のユーザ８０８に最も良く相関する基準ユーザ８１４に基づき類似する基準ユーザ８１６を選択することに基づき決定されることができる。類似するア
イテム８１２と特定のアイテム８０６との間の類似性は、類似する基準ユーザ８１６の特定においても考慮されることができる。より詳細には、特定のアイテム８０６により類似する類似するアイテム８１２の評価は、基準ユーザ８１４から類似する基準ユーザ８１６の決定においてより重要性を与えられる。
【００８７】
一旦、類似する基準ユーザ８１６が特定されると、特定のユーザ８０８が、特定のアイテム８０６をどのように評価するかの見積りは、類似する基準ユーザ８１６によって行われた特定のアイテム８０６の評価に基づいて生成される。類似する基準ユーザ８１６と特定のユーザ８０８との間の類似性の程度は、例えば、特定のユーザ８０８および類似する基準ユーザ８１６の両方が評価した類似するアイテム８１２の数、および特定のユーザ８０８および類似する基準ユーザ８１６が、類似するアイテム８１２をどのように評価するかを含む、様々な要因に基づいて変化することができる。見積りは、類似する基準ユーザ８１６および特定のユーザ８０８によって提供される類似するアイテム８１２の評価間の類似性に基づいて、様々な方法で生成されることができる。例えば、類似するアイテム８１２に関して一人以上の類似する基準ユーザ８１６によって提供された評価が、同じ類似するアイテム８１２に関して特定のユーザ８０８によって提供された評価と同一である状況が存在する可能性がある。これは、例えば、類似する基準ユーザ８１６および特定のユーザ８０８の両方によって評価された類似するアイテム８１２の数が、比較的小さい場合に生じることがある。この状況において、特定のユーザ８０８による特定のアイテム８０６の見積られた評価は、特定のアイテム８０６に関して一人以上の類似する基準ユーザ８１６によって行われた平均評価であり得る。
【００８８】
基準ユーザ８１６および特定のユーザ８０８による類似するアイテム８１２に関する評価が同一ではない状況において、特定のユーザ８０８による特定のアイテム８０６の見積られた評価は、特定のアイテム８０６に関して一人以上の類似する基準ユーザ８１６によって行われた評価の重み付けられた線形合計であり得る。適用される重み付けは、各類似する基準ユーザ８１６と特定のユーザ８０８との間の類似性に基づき変わる。本発明の一実施形態によれば、特定のアイテム８０６に関する重み付けられた線形合計は、重みの合計によって分割された、重みと特定のアイテム８０６の類似する基準ユーザ８１６の評価との積の合計である。このように、特定のユーザ８０８に最も類似する類似する基準ユーザ８１６によって提供される特定のアイテム８０６の評価は、特定のユーザ８０８にほとんど類似していない類似する基準ユーザ８１６によって提供される特定のアイテム８０６の評価より大きい重みが与えられる。例えば、類似する基準ユーザ８１６が、それぞれ０．８および０．５（０から１のスケールで）の特定のユーザ８０８に対する類似性を有するように決定されたユーザＡおよびＢを含むことを仮定する。さらに、ユーザＡおよびＢは、それぞれ５および３（１から５のスケールで）の特定のアイテム８０６に関する評価を与える。ユーザＡおよびＢによる特定のアイテム８０６の平均評価は、４（（５＋３）／２）である。ユーザＡおよびＢによる特定のアイテム８０６に関する評価の重み付けられた線形合計は、４．２３（（５×８＋３×０．５）／１．３）である。評価の重み付けられた線形合計は、この状況における評価の平均より大きい。なぜなら、ユーザＡと特定のユーザ８０８との間の類似性は、ユーザＢと特定のユーザ８０８との間の類似性より相対的に大きいために、ユーザＡのより高い評価が、ユーザＢのより低い重みより大きな重みを与えられるからである。
【００８９】
特定のユーザ８０８による特定のアイテム８０６の見積られた評価における信頼レベルを示す様々な信頼測定基準が、計算されることができる。本発明の一実施形態によれば、信頼測定基準は、各見積られた評価が、類似する基準ユーザ８１６の異なるユーザに基づく場合に、見積られた評価間の相違または広がりに基づき計算される。見積られた評価の標準偏差は、この目的のために使用されることができる。見積られた評価間の相違に基づく信頼の計算は、基準ユーザ８１６と特定のユーザ８０８との間の類似性の強度に基づき
これらの見積られた評価を重み付けることができる。信頼測定基準は、特定のユーザ８０８と、評価を見積るために使用された各類似する基準ユーザ８１６との間の類似性に基づき、作られることもできる。信頼の計算は、予測を生成するために使用された類似する基準ユーザ８１６と特定のユーザ８０８との間の類似性の絶対値強度も考慮することができる。
【００９０】
不十分な（またはゼロ）数の類似する基準ユーザ８１６が存在する状況があり得る。これらの状況において、それぞれ特定のユーザ８０８と１つの類似するアイテム８１２の少なくとも評価を共有し、かつそれぞれ特定のアイテム８０６を評価した全ての基準ユーザ８１４の重み付けられた平均は、特定のユーザ８０８が、特定のアイテム８０６をどのように評価するかの見積りを生成するために使用されることができる。本発明の一実施形態によれば、重み付けは、特定のユーザ８０８に対する各基準ユーザ８１４の類似性に基づいて適用される。信頼測定基準は、特定のユーザ８０８が、見積りを生成するために使用される全ての基準ユーザ８１４に基づきどのように評価するかの見積りを生成するために適用されることもできる。
【００９１】
特定のユーザ８０８が不十分な（またはゼロ）数の評価を有するなら生じることもある、不十分な（またはゼロ）数の基準ユーザ８１４が存在する状況において、特定のアイテム８０６を評価した全ての基準ユーザ８１４による特定のアイテム８０６の平均評価は、特定のユーザ８０８が、特定のアイテム８０６をどのように評価するかの見積りとして使用されることができる。代わりに、特定のアイテム８０６を評価した全てのユーザ８０４の平均評価は、特定のユーザ８０８が、特定のアイテム８０６をどのように評価するかの見積りとして使用されることができる。これらの状況において、それぞれ特定のユーザ８０８と１つの類似するアイテム８１２の少なくとも評価を共有し、かつそれぞれ特定のアイテム８０６を評価した全ての基準ユーザ８１４の重み付けられた平均が、使用されることができる。
【００９２】
Ｅ．推奨アーキテクチャ
図９は、本発明の一実施形態によるアイテムを推奨するための構成９００を示す流れ図である。構成９００は、推奨システム９０４と通信結合されるウエブサーバ９０２を含む。以降により詳細に記載されるように、推奨システム９０４は、アイテム推奨の改善された利用可能性および精度を提供する優先されたタスクを使用して、評価データを処理するように構成される。推奨システム９０４は、推奨エンジン９０６、不揮発性格納装置９０８、および評価データベース（ＤＢ）９１０を含む。推奨エンジン９０６は、本明細書に記載される機能を実行するためのハードウエアおよびソフトウエアの任意の機構または任意の組合せによって実施されることができる。説明のみの目的のために、推奨エンジン９０６は、揮発性メモリ内で実行するソフトウエアプロセスに関連して記載される。不揮発性格納装置９０８は、任意のタイプの不揮発性格納機構によって実装されることができるが、本発明は、任意の特定の機構に制限されない。実装の実施例は、制限されず、不揮発性メモリおよびディスク格納装置を含む。評価ＤＢ９１０は、任意のデータベース管理機構によって実装されることができるが、本発明は、任意の特定の実装に制限されない。
【００９３】
推奨エンジン９０６は、ユーザの実際の評価、および本明細書で記載されるアルゴリズムまたは他のアルゴリズムにしたがって計算される見積られた評価を含む、評価および予測データ９１２を維持する。評価および予測データ９１２は、アクセス時間を低減するために、ランダムアクセスメモリ（ＲＯＭ）などの揮発性メモリで実装されることができる。本発明の一実施形態によれば、評価および予測データ９１２は、ＲＡＭアレイ内で維持され、かつハイエンド計算アーキテクチャによって提供される６４ビットアドレッシングを使用してアドレス指定される。評価値、見積られた評価値、信頼値、および値の存在ならびに妥当性を示す１つ以上のフラグを含む２つのバイトが、各セルについて使用される
ように、アレイは構成される。ＲＡＭアレイは、恐らく各８１９２バイト（現在のコンピュータの物理的構造に対応する）の多数のページに分割されると考慮されることができる。セルは、各ユーザの評価および見積られた評価が、アクセスのローカル性に関して１つ以上のページに及ぶように構成される。
【００９４】
本発明の一実施形態によれば、評価および予測データ９１２は、不揮発性格納装置９０８に維持されるデータファイル９１４に周期的にセーブされる。例えば、推奨エンジン９０６が、保守のために定期的にシャットダウンされ、かつ任意の評価および予測データ９１２を喪失することなくアップグレードすることができるように、低レベルのオペレーティングシステムプリミティブは、ＲＡＭアレイに書き込まれるデータが、時機が合った方法でデータファイル９１４にも格納されることを確実にするために使用されることができる。推奨エンジン９０６の再開始のときに、データファイル９１４からのデータは、ＲＡＭアレイ内にマップバック（再ロード）され、それによって、前の計算の全ての結果を回復する。本発明の一実施形態において、Ｓｕｎ  Ｍｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍｓ  Ｉｎｃ．によって提供されるＳｏｌａｒｉｓオペレーティングシステムのメモリマッピング機能は、何ら値を有さないＲＡＭアレイにおける任意のページが、不揮発性格納装置９０８上の空間を占めないように、データファイル９１４が、希薄にディスクブロックを占めることを可能にする。多くのＲＡＭアレイは、評価および予測データを決して含まないので、これは、ハードウエアコストにおけるかなりの節約を提供する。評価データは、不揮発性格納装置の故障のときに、データファイル９１４が再生成されることを可能にする評価ＤＢ９１０にも格納される。評価ＤＢ９１０は、特定の実装の要件に応じて、ＲＡＭアレイまたはデータファイル９１４に含まれる任意のデータ、または推奨システム９０４によって使用される任意の他のデータを格納することもできる。
【００９５】
データファイル９１４の使用は、また、コンピュータアーキテクチャで利用可能なＲＡＭにおける実際の制限を仮定すると、ＲＡＭアレイに格納されることができるよりもより多くの評価および予測データ９１２の格納を可能にする。本発明の一実施形態によれば、ＲＡＭアレイのサイズは、少なくとも基準ユーザ８１４および推奨システム９０４のアクティブユーザに関する、評価および予測データ９１２を格納するのに十分に大きいように選択される。ユーザの状態が、アクティブから非アクティブへ変わるとき、それらの評価および予測データ９１２に割り当てられたＲＡＭアレイ内の格納装置の物理的ページは、ちょうどアクティブになった他のユーザに関して再要求されかつ再使用されることができる。
【００９６】
推奨エンジン９０６は、広範なタスクを実行するように構成される。これらのタスクは、１つ以上の処理スレッドのアクティビティを調整するために、１つ以上のタスク待ち行列９１６で優先度を付けられることができる。１つ以上のタスク待ち行列は、ＲＡＭなどの揮発性格納装置内、または不揮発性格納装置９０８内に格納されることができる。処理スレッドは、優先度に基づいてタスク待ち行列９１６からのタスクを処理し、タスクの処理は、タスク待ち行列９１６に追加される追加の待ち行列要求を作ることがある。例えば、推奨エンジン９０６は、評価を見積るための要求、および推奨のための要求を処理するように構成される。特定のユーザに関する特定のアイテムについて見積られた評価は、例えば、ユーザが、グラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）で、批評などの特定のアイテムに関連するデータを見る状況において要求されることができ、特定のユーザが、特定のアイテムをどのように評価するかの見積りを示すデータを表示することが望ましい。推奨についての要求は、ユーザが、ウエブアプリケーションから推奨されたアイテムのリストを要求する状況で行われることがある。特定のユーザに関する特定のアイテムを見積った評価の要求が、ウエブサーバ９０２から受け取られたとき、推奨エンジンは、要求され見積られた評価が、前に計算されかつＲＡＭアレイに格納されたどうかを決定する。そうであれば、見積られた評価は、直ちにウエブサーバ９０２に戻される。そうでなければ
、見積られた評価を計算するために（本明細書に記載されたアルゴリズムまたは他のアルゴリズムにしたがって）、高い優先度とともにタスク待ち行列に入れられる。計算スレッドが、時間のある小さな閾値内（例えば０．５秒）で見積られた評価の計算を完了するなら、計算され見積られた評価は戻される。そうでなければ、推奨エンジン９０６は、見積られた評価として特定のアイテムに関する平均評価を提供するように構成される。特定のユーザに関する推奨の要求が、ウエブサーバ９０２から受け取られたとき、推奨エンジン９０６は、最高の見積られた評価および特定のユーザに関する最高の信頼を有するアイテムの組を特定し、かつ推奨としてアイテムの組を特定するデータを、ウエブサーバ９０２に返す。信頼予測が存在しないなら、何らかの推奨は返されることができない。本発明の実施形態は、本明細書で記載され、かつ単一のウエブサーバ９０２に関連して図に描かれているが、これは、説明のみの目的で提供される。推奨システム９０４は、任意の数のウエブサーバおよび同様に任意のタイプの計算エンティティとともに使用されることができる。
【００９７】
推奨エンジン９０６は、また、ウエブサーバ９０２からの評価データを受け取りかつ処理するように構成される。新たなまたは変更された評価を含むことがある評価データを受け取るとき、推奨エンジン９０６は、単純なアドレス計算および単純なメモリ書き込みを使用して、ＲＡＭアレイ内に評価を格納する。評価は、また評価ＤＢ９１０に書き込まれるタスク待ち行列９１６に入れられる。さらに、受け取られた評価データに関連するアイテムに類似するアイテムに関する見積られた評価は、受け取られた評価データを反映するように更新される必要があり得る。したがって、１つ以上のタスクは、受け取られた評価データに関連するアイテムが、類似すると考えられるアイテムに関する見積られた評価を再計算するために、タスク待ち行列９１６に追加される。本発明の一実施形態によれば、これらタスクは、高い優先度が与えられる。なぜなら、更新された見積られた評価は、例えば、評価を提供するためにウエブサイトを恐らく訪れるユーザに関する商品化決定または推奨について、比較的短い時間を必要とする可能性があるからである。品質測定基準は、見積られたユーザ評価に対する実際のユーザ評価の比較から計算されることができる。例えば、見積られた評価８１０が、特定のアイテム８０６および特定のユーザ８０８について決定されたと仮定する。この見積られた評価８１０が、ウエブサーバ９０２に提供され、特定のユーザ８０８に表示され、特定のユーザ８０８が、特定のアイテム８０６についての実際の評価を提供したとさらに仮定する。品質測定基準は、見積られた評価８１０に対する実際の評価の比較に基づき計算されることができる。他の品質測定基準とともにこの品質測定基準は、将来の見積られた評価を、細かく調整するために使用されることができる。
【００９８】
推奨エンジン９０６は、評価および予測データ９１２を、周期的におよび必要であれば連続的に再計算するようにさらに構成される。特に、推奨エンジン９０６は、評価データにおける変更および新たな評価データを反映するために、各アイテムに関して類似するアイテムの組を再計算するように構成される。評価データにおける変更および新たな評価データが、追跡されることができ、様々な閾値およびエージングスキーマが、類似するアイテムの組の再計算に優先度を付けるために使用される。例えば、更新された比較的大量の評価データを有するアイテムは、計算された類似するアイテムの組が単に古いアイテムより上の優先度を与えられることができる。評価データが特定のアイテムに関して変更されないにしても、特定のアイテムについて類似するアイテムの組を定期的に再計算することは有益である。なぜなら、評価データは、特定のアイテムに類似すると考えられるアイテムの組を変更する可能性があるからである。
【００９９】
推奨システム９０４を実装するために使用される計算アーキテクチャのパワーにおける制限が、推奨システム９０４を評価データにおける変更とともに維持することを困難にする状況が存在することがある。すなわち、推奨エンジン９０６によって維持される見積ら
れた評価が、更新された見積られた評価に遅れることがある。この状況の一つの結果は、見積られた評価の精度における喪失であり得る。不揮発性格納装置９０８の利用可能なサイズにおける制限が、データファイル９１４の維持を困難にすることがある状況も存在する可能性がある。したがって、本発明の他の実施形態によれば、アプローチは、より高い能力および負荷レベルへのスケール変更を可能にする、一連の別個の推奨エンジンおよび別個のディスクアレイに分割される。図１０は、そのような構成１０００の例示的な実施形態を示す。
【０１００】
構成１０００は、ウエブサーバ１００２、および本発明の実施形態にしたがって構成された推奨システム１００４を含む。推奨システム１００４は、類似／基準エンジン１００６、不揮発性格納装置１００８、評価ＤＢ１０１０、および推奨エンジン１０１２、１０１４を含む。
【０１０１】
単一の基準ユーザ／類似アイテムデータファイル１０１６は、基準ユーザ８１４に関する評価を格納するために使用される。基準ユーザ／類似アイテムデータファイル１０１６は、基準ユーザ８１４の組を維持する、類似／基準エンジン１００６によって不揮発性格納装置１００８で維持される。基準ユーザ８１４は、本明細書で記載されるように選択される。あまりにも多くのユーザ８０４が、基準ユーザ８１４として資格を与えられるなら、最も魅力的な評価パターンを有するユーザ８０４が、基準ユーザ８１４として選択される。基準ユーザ８１４を選択するための例示的な基準は、制限されず、最高の評価を有するユーザ、別の評価されていないアイテムで最高の評価、または適切であり得る他の基準を含む。新たな候補の基準ユーザは、それらが資格を与えられるとき評価ＤＢ１０１０からロードされ、いずれかの候補の基準ユーザが、それらを見積られた評価をするための基準ユーザ８１４としてより適切にするより魅力的なパラメータを有するなら、存在する基準ユーザ８１４は、置き換えられることができる。類似／基準エンジン１００６は、連続する基礎で各アイテム８０２に関して類似するアイテム８１２の組を計算し、かつ基準ユーザ／類似アイテムデータファイル１０１６にそのデータを格納するようにも構成される。
【０１０２】
推奨エンジン１０１２、１０１４は、本明細書において前述されたように、ユーザがアイテムをどのように評価するかの見積りを生成するように構成される。推奨エンジン１０１２、１０１４は、それぞれアクティブユーザデータファイル１０１８および１０２０への排他的な読み取り／書き込みアクセスを有する。アクティブユーザデータファイル１０１８および１０２０は、推奨エンジン１０１２、１０１４へ割り当てられたユーザに関する評価および予測データを格納する。推奨エンジン１０１２、１０１４も、基準ユーザ／類似アイテムデータファイル１０１６への読み取り専用アクセスを有する。読み取り専用アクセスは、推奨エンジン１０１２、１０１４が始動されたときを除いて、ディスクシステムおよびコンピュータＩＯシステム上のリソースにおいて安価である。代わりの実施形態において、基準ユーザ／類似アイテムデータファイル１０１６は、１回以上周期的にコピーされ、結果としてのコピーは、推奨エンジン１０１２、１０２４によってマッピングされる。推奨エンジン１０１２、１０１４は、本明細書で記載されるように、基準ユーザ／類似アイテムデータファイル１０１６から基準評価値を獲得し、かつそれらのプライベート書き込み／読み取りアクティブユーザデータファイル１０１８および１０２０に見積られた評価を格納して、ユーザがアイテムをどのように評価するかを見積る。推奨エンジン１０１２、１０２４へのユーザの割り当ては、特定の実装の要件に応じて、様々な技術を使用して行われることができるが、本発明は、任意の特定のアプローチまたはユーザの割り当てに制限されない。さらに、推奨エンジン１０１２、１０２４へのユーザの割り当ては、動的であり、例えば負荷要件に応じて絶時的に変更されることができる。
【０１０３】
基準ユーザ８１４の評価および予測のアクティブプロファイルは、１つのアクティブユ
ーザデータファイル１０１８、１０２０に格納され、基準ユーザ８１４の見積られた評価は、適切な推奨エンジン１０１２、１０１４によって計算され、かつ対応するアクティブユーザデータファイル１０１８、１０２０に格納される。基準ユーザ８１４が、それらの評価を更新するとき、それらの評価は、評価ＤＢ１０１０にも格納される。後で時々、類似／基準エンジン１００６は、基準ユーザ／類似アイテムデータファイル１０１６におけるその基準ユーザ８１４について評価の共有されたコピーを更新する。基準ユーザ８１４について評価の変化速度が、基準ユーザ８１４について評価の全数に比べて小さい限り、類似するアイテムの品質およびより古いデータを使用して計算され見積られた評価は、測定可能ではない。推奨エンジン１０１２、１０１４は、１つ以上のローカルＲＡＭアレイに評価および予測データを格納し、次に、アクティブユーザデータファイル１０１８、１０２０に評価および予測データを周期的に書き込むことができる。
【０１０４】
タスク待ち行列は、１つ以上のエンジン間で共有されることができ、新たな作業アイテムが、１つの推奨エンジンによって起動されることができるが、タスクが他のエンジンによって管理されるデータに関連するなら、異なるエンジンによって実行される。
【０１０５】
本発明の実施形態は、単一の類似／基準エンジン１００６を使用することに関連して本明細書で記載されるが、追加のスケーリングが、基準ユーザ８１４の一部についてのそれぞれ割り当てられた責務である複数の類似／基準エンジンを使用することによって提供されることができる。類似するアイテム８１２の決定は、例えば偶数／奇数のアイテム（または他のアイテム分割）が、異なる類似／基準エンジン間で分割されるように、全ての基準ユーザ８１４を横切るアイテムに対に関する評価の列を比較する必要があるので、アイテムによる垂直方向の分割によって基準ユーザ８１４を分割することが適切である。この状況において、各基準ユーザ８１に関する評価データの各部分は、各類似／基準エンジンに利用可能である。より詳細には、各データファイルは、保守に関する読み取り／書き込みアクセスを有する単一の類似／基準エンジンによって所有され、各データファイルは、また、基準評価データへのアクセスのために、全ての他の類似／基準エンジンへの読み取りのみの基礎で利用可能にされる。
【０１０６】
ＶＩＩＩ．実装機構
ユーザが、特定のアイテムをどのように評価するかの見積るための本明細書に記載されるアプローチは、任意のタイプのアイテムまたはコンテンツに適用可能であり、顧客に対して映画、音楽、およびゲームをレンタルするためのインターネットベースのレンタル適用に良好に適する。本発明は、ハードウエア回路、コンピュータソフトウエア、またはハードウエア回路とコンピュータソフトウエアとの組合せで実装されることができるが、特定のハードウエアまたはソフトウエアに制限されない。本発明は、推奨エンジン適用に関して理想的に適し、スタンドアロン機構として実装されることができ、またはレンタル機構に組み込まれることができる。例えば、アプローチは、ユーザに推奨するために、映画、音楽、およびゲームなどのレンタルアイテムを特定するために理想的に適する。
【０１０７】
図１１は、本発明の実施形態が実装されることができるコンピュータシステム１１００を示すブロック図である。コンピュータシステム１１００は、情報を通信するためのバス１１０２または他の通信機構と、情報を処理するためにバス１１０２に結合されたプロセッサ１１０４とを含む。コンピュータシステム１１００は、また、プロセッサ１１０４によって実行されるべき情報および命令を格納するために、バス１１０２に結合された、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）または他の動的格納デバイスなどのメインメモリ１１０６を含む。メインメモリ１１０６は、また、プロセッサ１１０４によって実行されるべき命令の実行の間に、一時的な変数または他の中間情報を格納するために使用されることができる。コンピュータシステム１１００は、さらに、プロセッサ１１０４のための静的情報および命令を格納するために、バス１１０２に結合されたリードオンリーメモリ（ＲＯ
Ｍ）１１０８または他の静的格納デバイスを含む。磁気ディスクまたは光ディスクなどの格納デバイス１１１０が、情報および命令を格納するために、提供されかつバス１１０２に結合される。
【０１０８】
コンピュータシステム１１００は、コンピュータユーザへの情報を表示するためのカソードレイチューブ（ＣＲＴ）などのディスプレイ１１１２にバス１１０２を介して結合されることができる。英数字および他のキーを含む入力デバイス１１１４は、プロセッサ１１０４に情報およびコマンド選択を通信するためにバス１１０２に結合される。他のタイプのユーザ入力デバイスは、プロセッサ１１０４に方向情報およびコマンド選択を通信するため、およびディスプレイ１１１２上でのカーソル情報を制御するために、マウス、トラックボール、またはカーソル方向キーなどのカーソル制御装置１１１６である。この入力デバイスは、一般に、デバイスを平面において位置を特定することを可能にする第１の軸（例えばｘ）および第２の軸（ｙ）である、２つの軸における２度の自由度を有する。
【０１０９】
本発明は、本明細書で記載される技術を実装するためのコンピュータシステム１１００の使用に関連する。本発明の一実施形態によれば、これらの技術は、メインメモリ１１０６に含まれる１つ以上の命令の１つ以上のシーケンスを実行するプロセッサ１１０４に応答して、コンピュータシステム１１００によって実行される。そのような命令は、格納デバイス１１１０などの他の機械読み取り可能な媒体からメインメモリ１１０６内に読み出されることができる。メインメモリ１１０６に含まれる命令のシーケンスの実行は、プロセッサ１１０４に本明細書に記載されるプロセスを実行させる。代わりの実施形態において、ハードワイヤ回路は、本発明を実装するためのソフトウエア命令の代わりに、またはソフトウエア命令と組み合わせて使用されることができる。このように、本発明の実施形態は、任意の特定のハードウエア回路とソフトウエアとの組合せに制限されない。
【０１１０】
本明細書で使用される用語「機械読み取り可能な媒体」は、機械に特定の方法で動作させるデータを提供することに関する任意の媒体を言及する。コンピュータシステム１１００を使用して実装される実施形態において、様々な機械読み取り可能な媒体は、例えば、実行のためにプロセッサ１１０４に命令を提供することを含む。そのような媒体は、制限されず、不揮発性媒体、揮発性媒体、および伝送媒体を含む多くの形態を取ることができる。不揮発性媒体は、例えば格納装置１１１０などの光または磁気ディスクを含む。揮発性媒体は、メインメモリ１１０６などの動的メモリを含む。伝送媒体は、バス１１０２を備えるワイヤを含む、同軸ケーブル、銅ワイヤ、および光ファイバを含む。伝送媒体は、無線波および赤外データ通信の間に生成されるなどの音響または光波の形態を取ることもできる。
【０１１１】
機械読み取り可能な媒体の一般的な形態は、例えば、フロッピーディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気ディスク、または任意の磁気媒体、ＣＤ‐ＲＯＭ、任意の他の光学媒体、パンチカード、紙テープ、孔のパターンを有する任意の他の物理的媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、およびＥＰＲＯＭ、フラッシュＥＰＲＯＭ、任意の他のメモリチップまたはカートリッジ、以降に記載されるような搬送波、またはコンピュータが読み取ることができる任意の他の媒体形態を含む。
【０１１２】
機械読み取り可能な媒体の様々な形態は、実行のためにプロセッサ１１０４に１つ以上の命令の１つ以上のシーケンスを搬送することを含み得る。例えば、命令は、最初に遠隔コンピュータの磁気ディスク上に搬送されることができる。遠隔コンピュータは、その動的メモリ内に命令をロードし、かつモデムを使用して電話線で命令を送ることができる。コンピュータシステム１１００にローカルなモデムは、電話線でデータを受け取り、かつデータを赤外信号に変換するために赤外送信機を使用することができる。赤外検出器は、赤外信号で搬送されたデータを受け取ることができ、適切な回路が、バス１１０２上にデ
ータを置くことができる。バス１１０２は、プロセッサ１１０４が、命令を検索しかつ実行するメインメモリ１１０６にデータを搬送する。メインメモリ１１０６によって受け取られた命令は、プロセッサ１１０４による実行の前または後のいずれかで、格納デバイス１１１０に任意選択で格納されることができる。
【０１１３】
コンピュータシステム１１００は、バス１１０２に結合される通信インタフェース１１１８も含む。通信インタフェース１１１８は、ローカルネットワーク１１２２に接続されるネットワークリンク１１２０に結合する両方向通信を提供する。例えば、通信インタフェース１１１８は、対応するタイプの電話線へのデータ通信接続を提供するために、統合サービスデジタルネットワーク（ＩＳＤＮ）カードまたはモデムであり得る。他の実施例として、通信インタフェース１１１８は、適合可能なＬＡＮへのデータ通信接続を提供するために、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）カードであり得る。無線リンクも実装され得る。任意のそのような実装において、通信インタフェース１１１８は、様々なタイプの情報を表すデジタルデータストリームを搬送する電気、電磁、または光信号を送りかつ受け取る。
【０１１４】
ネットワークリンク１１２０は、一般に、他のデータデバイスへ１つ以上のネットワークを介するデータ通信を提供する。例えば、ネットワークリンク１１２０は、ホストコンピュータ１１２４、またはインターネットサービスプロバイダ（ＩＳＰ）１１２６によって動作されるデータ機器へ、ローカルエリアネットワーク１１２２を介する接続を提供することができる。ＩＳＰ１１２６は、次に、現在一般に「インターネット」１１２８と呼ばれる、ワールドワイドパケットデータ通信ネットワークを介してデータ通信サービスを提供する。ローカルネットワーク１１２２およびインターネット１１２８の両方は、デジタルデータストリームを搬送する電気、電磁、または光信号を使用する。様々なネットワークを介する信号、およびネットワークリンク１１２０上、ならびにコンピュータシステム１１００へのデジタルデータおよびコンピュータシステム１１００からデジタルデータを搬送する通信インタフェース１１１８を介する信号は、情報を伝送する搬送波の例示的な形態である。
【０１１５】
コンピュータシステム１１００は、ネットワーク、ネットワークリンク１１２０、および通信インタフェース１１１８を介して、プログラムコードを含む、メッセージを送りかつデータを受け取ることができる。インターネットの実施例において、サーバ１１３０は、インターネット１１２８、ＩＳＰ１１２６、ローカルネットワーク１１２２、および通信インタフェース１１１８を介して、アプリケーションプログラムのための要求コードを送信することができる。受け取られたコードは、それが受け取られたようにプロセッサ１１０４によって実行され、および／または後での実行のために、格納デバイス１１１０または他の不揮発性格納装置に格納されることができる。このように、コンピュータシステム１１００は、搬送波の形態でアプリケーションコードを得ることができる。
【０１１６】
顧客に対してアイテムをレンタルするための本明細書に記載される新規なアプローチは、どのアイテムをレンタルするかの決定を、いつアイテムをレンタルするかの決定から分離されることを可能にする。顧客は、アイテム選択基準を使用してどのアイテムをレンタルするかを特定し、アイテムを得るためにプロバイダへ行く必要なく、時間における将来の時点でアイテムを受け取ることができる。選択基準は、ユーザに特定であり得、所望の満足するシーケンスを示すことができる。さらに、顧客は、従来の返却期限日によって制約されず、代わりに連続する続き物のアイテムのレンタルストリームを確立することができる、アプローチは、また、より効率的な在庫管理を可能にする。
【０１１７】
在庫管理に関する「Ｍａｘ  Ｏｕｔ」アプローチは、ユーザが、特定されたイベント基準にしたがって他のアイテムによって周期的に取り替えられるアイテムのそれら自体のア
イテム在庫を維持することを可能にする。顧客に他のアイテムを送ることを開始するイベント基準は、非常に柔軟であり、特定の適用の要件に合わせられることができる。例えば、本明細書に記載されるように、イベント基準は、顧客による現在使用中の任意のアイテムの返却、または単に顧客通知を含むことができる。プロバイダへの映画の返却は、顧客へ他の映画を送ることを自動的に開始するので、これは、映画レンタルに関連して非常に便利である。単独でまたは「Ｍａｘ  Ｏｕｔ」と組み合わせて使用されるとき、在庫管理のための「Ｍａｘ  Ｔｕｒｎｓ」アプローチは、顧客およびプロバイダに関するより大きな柔軟性を提供する。変更の最大数は、それらの特定の必要性に応じて、特定の顧客に関して個々に選択されることができる。
【０１１８】
「Ｍａｘ  Ｏｕｔ」および「Ｍａｘ  Ｔｕｒｎｓ」アプローチは、特定の適用の必要性を満たすために、予約申し込みモデルの確立における大きな柔軟性を提供する。特に、顧客在庫のサイズおよび取り替え頻度は、個別の予約申し込み計画で各顧客に合わされることができる。
【０１１９】
前述の明細書において、本発明は、方法の特別な利点が非常に魅力的である、アイテムの注文およびメールまたは他の長距離配信に基づくインターネット予想の実装に適用可能に記載された。しかしながら、同一の発明は、より通常のビデオ、ゲーム、または音楽のレンタル店設定に適用されることができ、予約申し込み顧客が、任意のときに特定数の映画、ゲーム、または音楽選択のレンタルが可能であり、かつ／または返却期限日にレンタルを返却することなく、ある予約申し込み期間において周期的なレンタル予約申し込み料金を変更が可能である。
【０１２０】
前述の明細書において、本発明の実施形態は、実装毎に変化することができる多数の特定の詳細を参照して記載した。発明が何であり、および出願人によって意図された発明が何であるかの単一および排他的な指示する物は、任意の以降の訂正を含むそのような特許請求の範囲になる特定の形態で、本出願になる特許請求の範囲のセットである。このように、特許請求の範囲で明示的に言及されない制限、要素、特性、特徴、利点、または属性は、いずれの方法でもそのような特許請求の範囲を制限すべきではない。明細書および図面は、したがって限定する意味より例示目的と考えられる。
【図面の簡単な説明】
【０１２１】
【図１】一実施形態による顧客にアイテムをレンタルさせるためのアプローチを示す図である。
【図２】一実施形態による顧客にアイテムをレンタルさせるためのアプローチを示す流れ図である。
【図３】一実施形態による顧客にアイテムをレンタルさせるための「Ｍａｘ  Ｏｕｔ」アプローチを示す流れ図である。
【図４】一実施形態による顧客にアイテムをレンタルさせるための「Ｍａｘ  Ｔｕｒｎｓ」アプローチを示す流れ図である。
【図５】一実施形態によるインターネット上で顧客にオーディオ／ビデオアイテムをレンタルさせるためのアプローチを示す図である。
【図６】一実施形態による「Ｍａｘ  Ｏｕｔ」および「Ｍａｘ  Ｔｕｒｎｓ」の両方を使用するインターネット上で顧客にオーディオ／ビデオアイテムをレンタルさせるためのアプローチを示す流れ図である。
【図７】本発明の実施形態による、ユーザがアイテムをどのように評価するかを見積るかのアプローチを示す流れ図である。
【図８】アレイに配置されたアイテムのユーザの評価を示すブロック図である。
【図９】本発明の実施形態による、アイテムを推奨する構成を示すブロック図である。
【図１０】本発明の実施形態による、アイテムを推奨する他の構成を示すブロック図である。
【図１１】本発明の実施形態が実装されることができるコンピュータシステムのブロック図である。
【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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