(57)【要約】  ユーザのコンピュータに既にインストールされているソフトウェアアプリケーションのユーザの利用に関するパラメータの分析に一部基づいて、潜在的に有益なソフトウェア製品がユーザに推薦される。
2014515510.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ソフトウェアアプリケーションのカテゴリを推薦する、コンピュータにより実行される方法であって、
コンピュータにインストールされている１以上のソフトウェアアプリケーションの利用に関するパラメータをプログラムで集め、
集められた利用に関するパラメータを検索して、前記コンピュータ上にない潜在的に有益な機能性を特定し、
潜在的に有益な機能性を実行することが可能なソフトウェアアプリケーションのカテゴリを決定すること、を含む方法。
【請求項２】
前記集められた利用に関するパラメータの１つは、１以上のインストールされているソフトウェアアプリケーションに関連付けられている実行パラメータを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記集められた利用に関するパラメータの一つは、システムパラメータとアプリケーションパラメータのうち少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記システムパラメータは、プロセッサの種類、メモリの空き容量のサイズ、ディスクアクセス時間、及び平均のデータ受信時間のうち、少なくとも１つを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記アプリケーションパラメータは、インストールされているソフトウェアアプリケーションの種類、種類毎のファイルの数、ファイルサイズ、及びインストールされているアプリケーションの使用頻度のうち、少なくとも１つを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記検索するステップは、前記集められた利用に関するパラメータのうちの１つをそのパラメータに対応する公称値と比較するルールを適用することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記検索するステップは、前記集められた利用に関するパラメータを統計的に分析することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記集められた利用に関するパラメータをデータベースに格納することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記データベースは、ローカルデータベース、リモートデータベース、又は集中データベースのうちの１つを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記ソフトウェアアプリケーションのカテゴリは、バックアップソフトウェア、インデックス作成ソフトウェア、データベースソフトウェア、システムメンテナンスソフトウェアのうちの１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
所定のカテゴリに属するソフトウェアアプリケーションを推薦することをさらに含み、
前記ソフトウェアアプリケーションはソフトウェアアプリケーションの目録データベースに載っている、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
ソフトウェアアプリケーションを推薦する、コンピュータにより実行される方法であって、
コンピュータにインストールされている１以上のソフトウェアアプリケーションのユーザによる利用に関するパラメータをコンピュータによりプログラムで集め、
集められた利用に関するパラメータを参照パラメータに基づいて統計的に分析して、（i）前記コンピュータ上にない潜在的に有益なソフトウェアアプリケーションを特定し、（ii）特定されたソフトウェアアプリケーションをユーザが利用する可能性を判定し、
特定されたソフトウェアアプリケーションをユーザが利用する可能性の判定結果に基づいて、特定されたソフトウェアアプリケーションをユーザに推薦すること、を含む方法。
【請求項１３】
前記特定されたソフトウェアアプリケーションをコンピュータにインストールすることと、前記特定されたソフトウェアアプリケーションをコンピュータ上で実行することのうち、少なくとも１つをさらに含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記集められた利用に関するパラメータをコンピュータにあるデータベースに格納することをさらに含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
１以上の他のコンピュータにインストールされている１以上のソフトウェアアプリケーションの利用に関するパラメータをプログラムで集めることにより、前記参照パラメータを生成することをさらに含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１６】
同一のコンピュータにインストールされている１以上のソフトウェアアプリケーションの１人以上の他のユーザによる利用に関するパラメータをプログラムで集めることにより、前記参照パラメータを生成することをさらに含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１７】
前記分析するステップはクラスタリングを含み、
前記クラスタリングは、前記集められた利用に関するパラメータと前記参照パラメータのうちの少なくとも１つに基づいて、インストールされている２つのソフトウェアアプリケーション間の共起性を判定することを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１８】
前記集められた利用に関するパラメータのうちの１つは、１以上のインストールされているソフトウェアアプリケーションの種類、種類毎のファイルの数、ファイルサイズ、ファイルの種類と１以上のインストールされているソフトウェアアプリケーションとの関連性、１以上のインストールされているアプリケーションの各々の使用頻度、及び１以上のインストールされているソフトウェアアプリケーションの各々の１回の使用の平均時間のうちの少なくとも１つを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１９】
ソフトウェアアプリケーションのカテゴリを推薦するシステムであって、
コンピュータにインストールされている１以上のソフトウェアアプリケーションの利用に関するパラメータをプログラムで集めるプロファイラモジュールと、
（i）集められた利用に関するパラメータを検索して、前記コンピュータ上にない潜在的に有益な機能性を特定し、（ii）特定された機能性を実行することが可能なソフトウェアアプリケーションのカテゴリを決定する、検索モジュールと、
を有するシステム。
【請求項２０】
前記集められた利用に関するパラメータを格納するデータベースモジュールをさらに有する、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記データベースモジュールは、（i）前記検索モジュールにより前記潜在的に有益な機能性を特定するのに適用されるルールと、（ii）前記利用に関するパラメータのうちの１つに対応する公称値と、のうちの少なくとも１つを格納する、請求項２０に記載のシステム。
【請求項２２】
前記プロファイラモジュール、前記検索モジュール、及び前記データベースモジュールは、１つのコンピュータに設けられる、請求項２０に記載のシステム。
【請求項２３】
前記プロファイラモジュールは第１のコンピュータに設けられ、前記検索モジュール及び前記データベースモジュールは第２のコンピュータに設けられる、請求項２０に記載のシステム。
【請求項２４】
目録モジュールをさらに有し、
前記目録モジュールは目録データベースを備え、所定のカテゴリに属するソフトウェアアプリケーションを推薦し、
前記ソフトウェアアプリケーションは前記目録データベースに載っている、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２５】
ソフトウェアアプリケーションを推薦するシステムであって、
コンピュータにインストールされている１以上のソフトウェアアプリケーションのユーザによる利用に関するパラメータをプログラムで集めるプロファイラモジュールと、
前記集められた利用に関するパラメータを格納するデータベースモジュールと、
前記集められた利用に関するパラメータを参照パラメータに基づいて統計的に分析して、（i）潜在的に有益なソフトウェアアプリケーションを特定し、（ii）特定されたソフトウェアアプリケーションをユーザが利用する可能性を判定し、（iii）特定されたソフトウェアアプリケーションをユーザが利用する可能性に基づいて、特定されたソフトウェアアプリケーションをユーザに推薦する、分析モジュールと、
を有するシステム。
【請求項２６】
前記特定されたソフトウェアアプリケーションをコンピュータにインストールするインストーラをさらに含む、請求項２５に記載のシステム。
【請求項２７】
前記参照パラメータを格納する参照データベースモジュールをさらに含む、請求項２５に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、ユーザにソフトウェア製品を推薦する分野に関する。特に、ソフトウェアアプリケーションの利用データに基づいて、潜在的に有益なソフトウェア製品をユーザのシステムに推薦するシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
消費者及び専門家のコンピュータシステムは、一般的にソフトウェア製品（文書処理アプリケーション、画像及び動画の管理ソフトウェア、及び他のビジネスアプリケーションなど）を含んでいる。これらのソフトウェア製品のいくつかはシステムの製造業者によりインストールされる一方で、他のソフトウェア製品はコンピュータシステムのユーザにより購入されてインストールされる。ソフトウェアの市場では、新しい製品は一般的に定期的に発表されるが、多くのユーザは新たに市販された製品（特に、小さな販売会社により売り出された製品）に気づかないことが多い。また、ユーザは、ユーザのコンピュータに現在インストールされているソフトウェアアプリケーションでは提供されない潜在的に有益な機能を実行する製品について知らない場合がある。
【０００３】
ユーザが、新たに市販された又は以前から存在しているソフトウェア製品を知る一つの方法は、製品が果たす機能性に基づいてその製品を探すことである。例えば、ユーザが写真編集ソフトウェア又はバックアップソフトウェアの購入を望む場合、そのユーザは関連する結果を期待して写真編集又はバックアップの用語を検索エンジンに入力するかもしれない。検索結果及び／又はユーザに配信される文脈ベースの広告は、潜在的に有益なソフトウェア製品に関する情報を提供するかもしれない。ユーザがソフトウェア製品に気付く他の状況は、ユーザが販売会社から製品を購入するときである。販売会社は、そのユーザ及び／又は他の購買者の購入履歴、その購買者及び／又は他の消費者により使用された検索用語、及び／又は購入された製品を補完するかもしれない製品に基づいて類似の又は有益な製品を推薦することができる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、これらの方法は、ユーザが購入しそうな潜在的に有益な製品を特定して、ユーザに推薦する際にいくつかの制限に直面する。例えば、ユーザが製品を検索するとき、その検索は利用可能な機能性についてのユーザの知識に制限される場合がある。言い換えると、ユーザが所望の機能性に合致する製品に気付いていない場合、ユーザはその機能性を検索しないかもしれず、その結果、潜在的に有益な製品を知ることがないかもしれない。販売会社により行われる推薦は、通常、特定の販売会社が利用できる情報のみに基づいているため、ユーザの観点から見ればそれは不完全な場合がある。例えば、ユーザは日常的に様々な販売会社からソフトウェア製品を購入するかもしれない。それ故、ユーザによる全体の購入に気付いていないある販売会社は、ユーザが既に持っている製品を推薦するかもしれない。そのため、販売会社により行われた推薦は、あるユーザには役に立たない場合がある又はそもそも関連がない場合がある。よって、さらに関連のある且つ正確なデータ（現在使用されている）に基づいて、潜在的に有益なソフトウェア製品をコンピュータシステムのユーザに推薦することが可能な方法及びシステムを改良する必要性がある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の種々の実施態様において、役立つ又は潜在的に有益なソフトウェアアプリケーションの推薦がユーザに提供される。これは、ユーザのコンピュータシステムとその利用についての総合的なデータを集めることにより、一部実現される。データは、例えば、プロセッサの速度、搭載メモリの容量、オペレーティングシステムなどの静的データだけでなく、ユーザのコンピュータシステムとの情報のやりとりの仕方に対応する利用データも含む。利用データは、例えば、アプリケーションデータパラメータ（コンピュータにインストールされているソフトウェアアプリケーションの種類、ユーザが種々のアプリケーションを起動する頻度、インストールされているアプリケーションに関連するファイルの種類とサイズなど）とシステムパラメータ（メモリの空き容量、アプリケーションの平均ランタイムなど）を含む。
【０００６】
種々のシステムパラメータ及び／又はアプリケーションデータパラメータは集められて、統計的に及び／又は一定のルールに基づいて分析される。これらのパラメータを分析することにより、コンピュータシステムに欠けているがユーザに潜在的に有益な機能性（例えば、バックアップアプリケーション、データベース及び／又はインデックス作成アプリケーション、財務分析アプリケーション、コンピュータ調整ソフトウェア）が特定される。従来の方法と比較すると、有益な機能性の特定は、ユーザによる製品の検索又は販売会社から購入した製品の履歴（これらは考慮されるかもしれないが）のみには基づかない。代わりに、システムに現在何がインストールされているか、既存のアプリケーションはどのように使用されているか、及びそれらのアプリケーションの性能に基づいて、ソフトウェアアプリケーションは特定される。このように、分析は、ユーザの観点から行われ、利用可能なソフトウェアアプリケーションに対するユーザの利用についての広範な知識に基づく。よって、有益の可能性がある特定された機能性を提供しうるソフトウェアアプリケーションは、ユーザのコンピュータに現在まだ欠けているけれども、既存のシステムにより推薦されるソフトウェアアプリケーションよりもユーザにとってさらに有益である可能性がある。
【０００７】
分析は、対象とするユーザの利用パターンを他のユーザの利用パターンと比較することを含んでも良い。類似のソフトウェアアプリケーションを類似の方法で使用する他のユーザは、対象とするユーザのコンピュータシステムに現在インストールされていないアプリケーションを利用しているかもしれない。例えば、ある販売会社により提供される税金の確定申告書類作成ソフトウェアを使用する多くのユーザは、別の販売会社により提供される個人財源ソフトウェアも使用しているかもしれない。対象とするユーザは、税金の確定申告書類作成ソフトウェアを使用しているかもしれないが、個人財源ソフトウェアを持っていないかもしれない。このような潜在的に有益なアプリケーションは、対象とするユーザと他のユーザの利用パターンの分析に基づいて特定され、対象とするユーザに推薦されても良い。
【０００８】
一つの観点において、ソフトウェアアプリケーションのカテゴリを推薦する、コンピュータにより実行される方法は、コンピュータにインストールされているソフトウェアアプリケーションの利用に関するパラメータをプログラムで集めることを含む。具体的に、パラメータは、ユーザによりインストールされているアプリケーションの利用に関連する。上記方法は、集められた利用に関するパラメータを検索して、現在コンピュータにインストールされているアプリケーションによって提供されていない（すなわち、インストールされているアプリケーションのいずれかによって、完全に、有効に、又は効率良く、提供されていない）潜在的に有益な機能性を特定することと、潜在的に有益な機能性を実行することが可能なソフトウェアアプリケーションのカテゴリを決定すること、を含む。
【０００９】
集められた利用に関するパラメータは、インストールされているソフトウェアアプリケーションに関連付けられている実行パラメータ、システムパラメータ、アプリケーションパラメータ、又は上述した１以上の異なる種類のパラメータの組み合わせを含んでも良い。システムパラメータは、プロセッサの種類、メモリの空き容量のサイズ、ディスクアクセス時間、ネットワークの帯域幅の制約、搭載されているハードウェア（内部及び／又は周辺）、及び／又は平均のデータ受信時間を含んでも良い。アプリケーションパラメータは、インストールされているソフトウェアアプリケーションの種類、種類毎のファイルの数、ファイルサイズ、及び／又はインストールされているアプリケーションの使用頻度を含んでも良い。
【００１０】
ある態様において、検索は、集められた利用に関するパラメータをそのパラメータに対応する公称値と比較するルールを適用することを含む。検索は、集められた利用に関するパラメータを統計的に分析することを含んでも良い。集められた利用に関するパラメータは、データベースに格納されても良い。ある態様においてデータベースはローカルデータベースであり、他の態様においてデータベースはリモートデータベースである。データベースは、ローカルデータベースとリモートデータベースの両方を含んでも良いし、多くのユーザからのデータとコンピュータシステムを含んでも良い。検索中に特定されたソフトウェアアプリケーションのカテゴリは、バックアップソフトウェア、インデックス作成ソフトウェア、データベースソフトウェア、又はシステムメンテナンスソフトウェアと、他の種類のアプリケーションであっても良い。
【００１１】
上記方法は、所定のカテゴリに属するソフトウェアアプリケーションを推薦することをさらに含んでも良い。推薦されるソフトウェアアプリケーション（すなわち、製品）は、ソフトウェアアプリケーションの目録データベースに載っていても良い。
【００１２】
他の観点において、ソフトウェアアプリケーションを推薦する、コンピュータにより実行される方法は、コンピュータにインストールされているソフトウェアアプリケーションに関連するユーザの活動に関するパラメータをプログラムで集めることを含む。これらのパラメータは、アプリケーションがインストールされていて、場合によっては動作しているコンピュータで集められる。上記方法は、集められた利用に関するパラメータを参照パラメータに基づいて統計的に分析することを含む。分析が行われて、コンピュータ上にない潜在的に有益なソフトウェアアプリケーションを特定し、特定されたソフトウェアアプリケーションをユーザが利用する可能性を判定する。さらに、上記方法は、特定されたソフトウェアアプリケーションをユーザが利用する可能性の判定結果に基づいて、特定されたソフトウェアアプリケーションをユーザに推薦することを含む。
【００１３】
ある態様において、上記方法は、特定されたソフトウェアアプリケーションをコンピュータにインストールし及び／又はコンピュータ上で実行することを含む。上記方法は、集められた利用に関するパラメータを、コンピュータにあるデータベースと、一部の例ではリモートデータベースと、に格納することをさらに含んでも良い。これらのデータベースは中心の位置にあっても良いし又は各地に分散していても良い。ある態様では、上記方法は、参照パラメータを生成することをさらに含む。参照パラメータは、他のコンピュータにインストールされているソフトウェアアプリケーションの利用に関するパラメータをプログラムで集められたものであって良い。これに代えて又はさらに、参照パラメータは、同一のコンピュータにインストールされているソフトウェアアプリケーションの他のユーザによる利用に関するパラメータをプログラムで集められたものであって良い。
【００１４】
ある態様において、分析はクラスタリングを含み、クラスタリングは、インストールされている２つのソフトウェアアプリケーション間の共起性を判定することを含む。共起性は、集められた利用に関するパラメータ及び／又は参照パラメータに基づいても良い。集められた利用に関するパラメータは、インストールされているソフトウェアアプリケーションの種類、特定の種類のファイルの数、ファイルサイズ、ファイルの種類とインストールされているソフトウェアアプリケーションとの関連性、インストールされているソフトウェアアプリケーションの使用頻度、及びインストールされているソフトウェアアプリケーションの平均使用時間を含んでも良い。
【００１５】
さらに他の観点において、ソフトウェアアプリケーションのカテゴリを推薦するシステムは、コンピュータにインストールされているソフトウェアアプリケーションの利用に関するパラメータをプログラムで集めるプロファイラモジュールと、集められた利用に関するパラメータを検索して、コンピュータ上にない潜在的に有益な機能性を特定する検索モジュールと、を有する。検索モジュールは、特定された機能性を実行することが可能なソフトウェアアプリケーションのカテゴリを決定する。
【００１６】
上記システムは、集められた利用に関するパラメータを格納するデータベースモジュールを有しても良い。データベースモジュールは、検索モジュールにより潜在的に有益な機能性を特定するのに適用されるルール、及び／又は、利用に関するパラメータのうちの１つに対応する公称値を格納するように構成されても良い。
【００１７】
ある態様において、プロファイラモジュール、検索モジュール、及びデータベースモジュールは、１つのコンピュータに設けられる。一方、他の態様において、プロファイラモジュールは第１のコンピュータに設けられ、検索モジュール及びデータベースモジュールは異なる第２のコンピュータに設けられる。上記システムは、目録モジュールをさらに有しても良い。目録モジュールは目録データベースを備え、所定のカテゴリに属するソフトウェアアプリケーションを推薦する。ソフトウェアアプリケーションは、目録データベースに載っていても良い。
【００１８】
さらに他の観点において、ソフトウェアアプリケーションを推薦するシステムは、コンピュータにインストールされているソフトウェアアプリケーションの利用に関するパラメータをプログラムで集めるプロファイラモジュールを有する。上記システムは、集められた利用に関するパラメータを格納するデータベースモジュールと、集められた利用に関するパラメータを参照パラメータに基づいて統計的に分析する分析モジュールとを有する。分析モジュールは、潜在的に有益なソフトウェアアプリケーションを特定し、ユーザが特定されたソフトウェアアプリケーションを利用する可能性を判定し、ユーザが特定されたソフトウェアアプリケーションを利用する可能性に基づいて、特定されたソフトウェアアプリケーションをユーザに推薦する。上記システムは、特定されたソフトウェアアプリケーションをコンピュータにインストールするインストーラを備えても良い。上記システムは、参照パラメータを格納する参照データベースモジュールをさらに備えても良い。
【００１９】
本発明の他の観点及び利点は、以下の図面、詳細な説明、及び特許請求の範囲（それらの全てがほんの一例として本発明の原理を示す。）から明らかになる。
【００２０】
異なる図面中、同等の参照文字は通常同一の部分を指している。また、図面は必ずしも縮尺及び強調されず、代わりに本発明の原理を示すのに一般に掲載される。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の様々な実施形態におけるルールベースの推薦システムを概略的に示す図
【図２】本発明の様々な実施形態における他の推薦システム（その推薦システムにおいて、システムの種々の構成要素は、異なるコンピュータに設けられる）を概略的に示す図
【図３】本発明の様々な実施形態において、ユーザが推薦されたソフトウェアをインストールする、算出された可能性に基づいてソフトウェア製品を推薦するシステムを概略的に示す図
【発明を実施するための形態】
【００２２】
本願は、２０１１年５月２７日に出願した米国特許出願番号１３／１１７８５８の便益と優先権を主張する。その全ての開示が、参照により本願に組み込まれる。
【００２３】
図１を参照すると、ソフトウェアアプリケーションをユーザに推薦する例示のシステム１００は、プロファイラモジュール１０２を備える。プロファイラモジュール１０２は、通常、ユーザのコンピュータシステムに関するシステム（すなわち、ハードウェア）パラメータ（プロセッサの種類及び速度、ディスクアクセス時間、搭載されているメモリの容量及び／又は速度など）を集める。また、プロファイラモジュール１０２は、１以上のインストールされているオペレーティングシステムと、コンピュータシステムにインストールされているソフトウェアアプリケーションを特定する。インストールされているソフトウェアアプリケーションは、通信アプリケーション（Ｅメール、インターネット電話、及びウェブブラウザアプリケーションなど）、家庭用アプリケーション、及びビジネスソフトウェアを含んでも良い。例えば、一例として、プロファイラモジュール１０２は、Ｅメールソフトウェア、文書作成ソフトウェア一式、写真及び動画編集ソフトウェア、及び財務会計ソフトウェアがユーザのコンピュータにインストールされていることを検出しても良い。
【００２４】
さらに、プロファイラモジュール１０２は、種々のアプリケーションの実行パラメータ（例えば、ロード及び実行などの速度）とアプリケーションパラメータ（すなわち、あるユーザによりインストールされたアプリケーションの利用に関するパラメータ）を集める。アプリケーションパラメータは、例えば、特定のユーザがあるアプリケーションを起動する頻度、そのアプリケーション内で使用される機能（例えば、修正、図表）を含んでも良い。例えば、上述したコンピュータシステムのあるユーザは、Ｅメールアプリケーションとウェブブラウザを毎日使用して、財務会計ソフトウェアを使用しないかもしれない。一方、他のユーザは、財務会計ソフトウェアを毎週使用し、ウェブブラウザを頻繁に使用し、Ｅメールアプリケーションを使用しないかもしれない。
【００２５】
ユーザに対応するアプリケーションの利用パラメータは、１日のアプリケーションの利用の平均継続時間、コンピュータに格納されているファイルの種類の配分（例えば、様々な種類のファイルの数及び割合）、ファイルのサイズ、及びインストールされているアプリケーションとの関連性を含んでも良い。ある態様において、利用パラメータは、特定のユーザがログオンしたときに通常起動する処理、それらの処理の各々により使用されるリソース（消費されるメモリ、プロセッサ時間など）、インストールされているアプリケーションの特性（例えば、製品のバージョン、最新のインストールされるソフトウェアのパッチ、ソフトウェアを製造している販売会社のデジタル署名）、オペレーティングシステムにより作成されるエラーログ、及びネットワーク通信の特性とデータ（データの受信及び／又は送信の平均速度、やりとりされるデータの平均サイズなど）を含む。
【００２６】
プロファイラモジュール１０２は、システムパラメータとアプリケーションパラメータを含む利用パラメータを、定期的に（例えば、毎日、週１回）、ユーザにより要求されたときに、又は新しいソフトウェアアプリケーションがインストールされたときなどに、集めても良い。ユーザは、これらのパラメータが集められる頻度を指定しても良い。集められたパラメータはユーザのコンピュータのローカルデータベースモジュール１０４に格納される。
【００２７】
検索モジュール１０６は、データベース１０４に格納されている利用パラメータを分析する。ある態様において、検索モジュール１０６はプロファイラモジュール１０２から利用パラメータを直接受け取っても良い。すなわち、パラメータを格納する前に分析（検索とも呼ばれる）しても良い。又は、パラメータを全く格納しなくても良い。検索モジュール１０６は、分析中、集められたパラメータにルールを適用する。ルールは、主として利用パラメータに関連し、観察された利用パラメータ（例えば、プロファイラモジュール１０２により集められたパラメータ）をそのパラメータに対応する公称値と比較することを要求する。ルール及び／又はルールにより利用される公称パラメータ値は、検索モジュール１０６に組み込まれても良いし、及び／又は、データベース１０４及び／又は他のデータベースに格納されても良い。
【００２８】
検索モジュール１０６は、上述した比較に基づいて、どのルールがうまく適用したかを判定し、ユーザのコンピュータに欠けている可能性のある機能性を特定する。その後、検索モジュール１０６は、欠けている機能性を実行することが可能なソフトウェアアプリケーションのカテゴリを決定する。ここで用いられる「カテゴリ」は、欠けている機能性を実行することが可能なソフトウェア製品の分野又は種類を一般的に意味する。
【００２９】
推薦システム１００は、ソフトウェアアプリケーション目録データベース１０８と、検索モジュール１０６から推薦されるカテゴリを受け取る目録モジュール１１０とを備える。後述するシナリオにおいて、ＰＣ調整ソフトウェア、バックアップソフトウェア、及びインデックス作成ソフトウェアは、ソフトウェアアプリケーションのカテゴリのいくつかの例である。各カテゴリに対応する機能性を実行することが可能な市販の製品は多いかもしれない。これらの製品は、同一の販売会社により（レギュラーバージョンとして又はプレミアムバージョンとして）、又は異なる販売会社により提供されうる。目録モジュール１１０は、検索モジュール１０６により特定されたカテゴリに属するソフトウェア製品を目録データベース１０８から探す。１以上の製品が目録データベース１０８内で見つかった場合、それらの全てをユーザに推薦しても良い。推薦は、他のユーザからのレビュー、技術仕様書、価格などを含んでも良い。
【００３０】
代替の方法として、目録モジュール１１０は、製品の様々な特徴に基づいて製品を推薦しても良い。目録モジュール１１０により分析される典型的な特徴は、製品の価格、他のユーザによる格付け、及びユーザが所望のカテゴリの製品を持つ販売会社から提供される製品を既に購入しているかどうかを含む。例えば、ユーザが、ある販売会社の税金の確定申告書類作成ソフトウェアを使用している場合、同一の販売会社の個人財源ソフトウェアを好むかもしれない。何故なら、それらの２つの製品は互いにデータを交換することが簡単にできる可能性があるからである。
【００３１】
以下のシナリオで、プロファイラモジュール１０２、検索モジュール１０６、及び目録モジュール１１０の動作を示す。一例として、プロファイラモジュール１０２は、コンピュータのメモリの空き容量、ディスク上のファイルへのアクセス時間、及びブラウザによるロードに要する平均時間に関する情報を集める。集められたパラメータは、コンピュータのメモリの空き容量が２５５メガバイト未満であること、ディスク上のファイルへのアクセス時間が１０ミリ秒を超えること、ブラウザによるロードに要する平均時間は３秒を超えることを示す。
【００３２】
検索モジュール１０６は、種々のルールを適用することにより、これらの結果を分析する。具体的には、検索モジュール１０６は、メモリの空き容量が５１２メガバイト未満であること、ディスクアクセス時間が１ミリ秒を超えること、及びデータアクセス時間が０．２秒を超えることを特定する。利用パラメータが（上述した）対応する公称値と大幅に異なると判定された場合、検索モジュール１０６は、ユーザのコンピュータがコンピュータのリソースを調整することにより著しく速く動作可能になるというメッセージを添えて、ＰＣ調整アプリケーションを推薦しても良い。目録モジュール１１０は、検索モジュール１０６からの推薦を受け取り、ＰＣ調整アプリケーションについて目録を調べる。その後、目録モジュール１１０は、その目録内において利用可能なＰＣ調整アプリケーションを推薦する。
【００３３】
第２のシナリオにおいて、プロファイラモジュール１０２により集められた情報は、インストールされているアプリケーションの種類とコンピュータに格納されているファイルの種類の配分とを含む。プロファイラモジュール１０２により集められたパラメータの１つは、特定の種類のファイルの数であり、例えば、コンピュータの「マイピクチャ」フォルダに５０００個以上の画像ファイルが格納されていることを示す。検索モジュール１０６は、集められたパラメータに基づいて、インストールされているアプリケーションの一つがデジタルカメラの管理に関連することを特定する。検索モジュール１０６は、バックアップアプリケーションがコンピュータにインストールされていないと判断する。検索モジュール１０６は、検索モジュール１０６に含まれる一連のルールに基づいて、家族の写真がバックアップされていなければ失われるかもしれないというメッセージを添えて、バックアップアプリケーションを推薦する。さらに、目録モジュール１１０は、その目録内で利用可能なバックアップアプリケーションを特定して推薦する。
【００３４】
第３のシナリオにおいて、プロファイラ１０２により集められたパラメータは、インストールされているソフトウェアアプリケーションの種類とコンピュータに格納されているファイルの種類の配分とを含む。集められたパラメータは、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｏｕｔｌｏｏｋがコンピュータにインストールされていることと、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｏｕｔｌｏｏｋのデータベースのサイズが約２０ギガバイトであることを示す。検索モジュール１０６は、これらのパラメータを使用して、インストールされているアプリケーションの一つがＥメールソフトウェアであり、Ｅメールソフトウェアにより使用されるデータベースのサイズが１００メガバイトを超えると判断する。検索モジュール１０６は、検索モジュール１０６に提供されるルールに基づいて、インデックスを使用することによりＥメールの検索スピードを速くできると判断する。よって、検索モジュール１０６は、受信箱内のＥメールが簡単に検索できれば生産性が向上する可能性があるというメッセージを添えて、Ｅメールの検索及びインデックス作成のアプリケーションを推薦する。
【００３５】
図２を参照すると、図示されている推薦システム２００は、図１に示される推薦システム１００と類似している。推薦システム２００において、プロファイラモジュール２０２はコンピュータ２１０に設けられ、利用パラメータはコンピュータ２１０から集められる。一方、データベースモジュール２２４、検索モジュール２２６、目録データベース２２８、及び目録モジュール２３０は、リモートコンピュータ２４０に設けられる。推薦システム２００において、プロファイラモジュール２０２は集められた利用パラメータをリモートコンピュータ２４０に送信する。リモートコンピュータ２４０とコンピュータ２１０，２４０間の通信は、安全が確保される。
【００３６】
図１を参照して上述したように、検索モジュール２２６は利用パラメータを分析してソフトウェアのカテゴリを特定し、目録モジュール２３０はそのカテゴリに属するソフトウェア製品を選択する。代替の方法として又はさらに、検索モジュール２３０は利用パラメータを統計的に分析して、コンピュータ２１０に欠けている機能性を特定し、その機能性を提供できるソフトウェアアプリケーションのカテゴリを決定しても良い。例えば、ハードディスクのエラーの平均数の傾向に基づいて、ディスク修復ソフトウェアが推薦されても良いし、又は高速のデータ交換の検出後に映像の加速又はネットワークの帯域制限のソフトウェアが推薦されて、マルチメディアコンテンツの配信及び提供を促進しても良い。選択された製品はコンピュータ２１０に伝送され、ユーザにメッセージとして推薦される。ユーザが推薦された製品を試す又は購入することを選択すると、インストーラ２０４は推薦された製品をインストールして実行する。しかし、インストーラ２０４は任意であり、製品を単に推薦するシステムが本発明の範囲内に含まれることを理解すべきである。
【００３７】
ある態様において、目録データベースと目録モジュールは提供されなくても良い。これらの実施において、検索モジュールは潜在的に有益なソフトウェアのカテゴリを推薦するメッセージをユーザに表示する。ある態様では、検索モジュール、データベース、目録モジュール、及び目録データベースは、個別に又はまとめて異なるコンピュータに設けられる。
【００３８】
図１を参照して上述したのと同様に、図３とシステム３００を参照すると、プロファイラモジュール３０２は対象とするユーザによる種々のソフトウェアアプリケーションの利用に関するパラメータを集める。集められた利用パラメータは、データベース３０４に格納される。分析モジュール３０６は、参照データベース３０８に格納されている参照パラメータとデータベース３０４からの利用パラメータとを受け取り、ソフトウェア製品を対象とするユーザに推薦する。参照データベース３０８は任意である。ある態様において、参照パラメータはデータベース３０４に格納される。一方、他の態様において、参照パラメータは格納されなくても良い。一般に、参照パラメータも利用パラメータであり、その利用パラメータはプロファイラモジュール３０２により集められた利用パラエータと類似するが、別のコンピュータシステムから集められたものである。代替の方法として又はさらに、参照パラメータはプロファイラモジュール３０２が動作する同一のコンピュータから集められても良いが、そのコンピュータの１人以上の他のユーザによるソフトウェアアプリケーションの利用に関連する。異なるコンピュータ及び／又は異なるユーザから集められたパラメータは統合されても良い。
【００３９】
分析モジュール３０６に含まれるデータクラスタリングエンジンは、参照パラメータと集められた利用パラメータの両方に対応するソフトウェアアプリケーションのクラスタを形成する。このように、データクラスタリングエンジンは類似性の分析を実行し、ソフトウェアアプリケーション間の共起関係を表す「クラスタ」を特定しても良い。例えば、重要なデータ分析のために表計算ソフトウェア製品を広く利用するユーザは、統計分析ソフトウェアも使用するかもしれない。それらのユーザに対して、表計算ソフトウェア製品と統計分析ソフトウェア製品は一つのクラスタに属しても良い。同一の表計算ソフトウェアをたまに使用する他のユーザに対しては、表計算ソフトウェアとある他のソフトウェア（例えば、プレゼンテーションソフトウェアや在庫管理ソフトウェア）が一つのクラスタに属しても良い。
【００４０】
対象となるユーザの利用パラメータに基づくクラスタが、参照パラメータに基づくクラスタと類似しているが特定の製品を欠いている場合、分析モジュール３０６は、対象のユーザと類似の利用パターンを持つ他のユーザが対象のユーザのクラスタに欠けている製品を持っていることから、対象のユーザにはその欠けているソフトウェア製品が有効だろうと判断しても良い。さらに、分析モジュール３０６は、共起性の分析に基づいて、「補強（anchor）」ソフトウェア製品を特定することもできる（すなわち、一般に、多数の他のサポート製品が補強ソフトウェア製品と共にインストールされている）。Ｅメールアプリケーション（例えば、Ｏｕｔｌｏｏｋ）は補強ソフトウェアの一例であり、メールのインデックス作成製品と検索製品（これらは一般的にＥメールアプリケーションと共に含まれる）が対応するサポート製品である。財務アプリケーションは、財務データを保護するサポートソフトウェアとしてインストールされるセキュリティソフトウェアを一般的に必要とする。データベースアプリケーションもまた、バックアップソフトウェアの利用を必要とする補強アプリケーションである。対象のユーザの利用パラメータに基づくクラスタがサポート製品のうちの１つを欠いている場合、その欠けている製品がユーザに有効である可能性がある。
【００４１】
クラスタリング後、分析モジュール３０６は、パラメータ（使用頻度、使用期間、クラスタ内の製品の数など）に基づいて、対象のユーザがユーザのクラスタに現在存在しない製品を購入する可能性を判断する。もし、その可能性が高い（例えば、３５％、６０％、７５％以上など）と判断されれば、分析モジュール３０６は対象のユーザのクラスタに現在存在しない製品を推薦する。ユーザが推薦された製品を試す又は購入することを選択すると、インストーラ３１０は推薦された製品をインストールして実行する。なお、インストーラ３１０は任意であり、製品を単に推薦するシステムが本発明の範囲内であることは理解されるべきである。
【００４２】
有利に、クラスタリングに基づく推薦は、対象のユーザの観点から得られ、その観点において、推薦は、対象のユーザのコンピュータに既にインストールされているソフトウェア製品に関する知識とそれらの製品の利用に基づく。それ故、ユーザは推薦が有益であることに気付き、推薦された製品を試す及び／又は購入する可能性が高い。さらに、ユーザのデータ（例えば、購入履歴、使用された検索用語）を集めて格納する販売会社ベースのシステムとは異なり、システム３００は、対象とするユーザがそのユーザの利用データを共有することに同意しない場合、対象のユーザの利用データをユーザのコンピュータに保持する。これにより、ユーザのプライバシーを保護する。
【００４３】
上述した各機能の構成要素（例えば、プロファイラモジュール、検索モジュール、データベース、目録モジュール、分析モジュール、及びインストーラ）は、独立したソフトウェアの構成要素として実施されても良いし、又はただ一つの機能的モジュールとして実施されても良い。ある態様において、構成要素はコンピュータのランダムアクセスメモリの一部を確保して、傍受、スキャニング、及び上述したプレゼンテーションの手順に作用する制御論理を提供しても良い。このような態様において、プログラムは多数の高レベルの言語（ＦＯＲＴＲＡＮ，ＰＡＳＣＡＬ，Ｃ，Ｃ＋＋,Ｃ＃,Ｊａｖａ（登録商標）,Ｔｃｌ,ＰＥＲＬ，又はＢＡＳＩＣ）のいずれか一つで書かれても良い。さらに、プログラムは、スクリプト、マクロ、又は市販のソフトウェアに組み込まれている機能性（例えば、ＥＸＣＥＬ、又はＶＩＳＵＡＬ ＢＡＳＩＣ）で書かれても良い。
【００４４】
さらに、ソフトウェアは、コンピュータに常駐するマイクロプロセッサを対象とするアセンブリ言語で実現されても良い。例えば、ソフトウェアは、ＩＢＭのＰＣ又はＰＣ複製品上で起動するように構成されている場合、Ｉｎｔｅｌ８０×８６アセンブリ言語で実現することができる。ソフトウェアは、コンピュータが読み取り可能なプログラム手段（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、磁気テープ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、又はＣＤ−ＲＯＭなど）を含む（しかし、これらに限定されない）製品に組み込まれても良い。
【００４５】
本発明は、その精神と本質的な特徴から逸脱することなく、他の特定の形態で具体化されても良い。それ故、上述の態様は、ここで記載された発明を限定するのではなく、全ての実例において考慮される。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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