(57)【要約】  ユーザ使用及びコンテキストデータからユーザモデルを構成するための方法が提供される。ここで、ユーザに対する個人関心グラフは、使用データから誘導されたユーザの関心及び電子装置の１つ以上のセンサーから誘導された状況データから構成される。関心グラフでノードは、対応する関心でユーザの関心の程度及び使用データが関心グラフでユーザが表現した関心を提案するときのユーザの感情に関連した情報を含む。個人関心グラフは、前記個人関心グラフの１つ以上のノードに影響情報を記録（ａｎｎｏｔａｔｅ）して修正される。その後、ユーザの現在感情が前記電子装置上の１つ以上のセンサーから入力を分析することによって判別される。そして、個別ノードは、前記ノードの情報に基づいて個人関心グラフに位置することができる。
2014526091.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザ使用及びコンテキストデータからユーザモデルを構成するための方法において、
電子装置の使用データから誘導した関心を含む個人関心グラフを構成する段階であって、前記個人関心グラフは、ユーザの関心を表現するノードを有し、前記ノードは、対応する関心でユーザの関心の程度及び使用データが前記関心のうちユーザが表現した関心を提案するときのユーザの感情に関する情報を含み、前記感情は、前記電子装置上の１つ以上のセンサーからの入力を分析することによって決定される、構成する段階と；
前記個人関心グラフの１つ以上のノードに影響情報を記録（ａｎｎｏｔａｔｅ）し、前記個人関心グラフを修正する段階であって、前記影響情報は、前記対応するノードによって表現される関心に対してユーザに影響を及ぼす他のユーザに対するポインタ及び前記関心に対して前記ユーザに及ぼす他のユーザの影響の程度を含む、修正する段階と；
前記電子装置上の１つ以上のセンサーから入力を分析することによってユーザの現在感情を判別する段階と；
前記現在感情と類似していて、ユーザの関心の程度の最大組合を有する感情を含むノードを位置させる段階と；
を含むユーザモデルを構成するための方法。
【請求項２】
前記ノードを位置させる段階は、どんなノードを位置させるか否かを判別するとき、ノードに対する他のユーザの影響の程度を検査することを特徴とする請求項１に記載のユーザモデルを構成するための方法。
【請求項３】
前記１つ以上のセンサーは、ハードウェアセンサーを含むことを特徴とする請求項１に記載のユーザモデルを構成するための方法。
【請求項４】
前記ハードウェアセンサーは、ＧＰＳ（ｇｌｏｂａｌ  ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍ）であることを特徴とする請求項３に記載のユーザモデルを構成するための方法。
【請求項５】
前記ハードウェアセンサーは、加速度計（ａｃｃｅｌｅｒｏｍｅｔｅｒ）を含むことを特徴とする請求項３に記載のユーザモデルを構成するための方法。
【請求項６】
前記ハードウェアセンサーは、カメラを含むことを特徴とする請求項３に記載のユーザモデルを構成するための方法。
【請求項７】
前記ハードウェアセンサーは、マイクロフォンを含むことを特徴とする請求項３に記載のユーザモデルを構成するための方法。
【請求項８】
前記ハードウェアセンサーは、心臓搏動モニターを含むことを特徴とする請求項３に記載のユーザモデルを構成するための方法。
【請求項９】
前記ハードウェアセンサーは、皮膚伝導度測定装置を含むことを特徴とする請求項３に記載のユーザモデルを構成するための方法。
【請求項１０】
前記１つ以上のセンサーは、ソフトウェアセンサーを含むことを特徴とする請求項１に記載のユーザモデルを構成するための方法。
【請求項１１】
前記ソフトウェアセンサーは、ドメイン−独立感情分析ツール（ｄｏｍａｉｎ−ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｔｏｏｌ）を含むことを特徴とする請求項１０に記載のユーザモデルを構成するための方法。
【請求項１２】
前記ソフトウェアセンサーは、天気アプリケーションを含むことを特徴とする請求項１０に記載のユーザモデルを構成するための方法。
【請求項１３】
前記ソフトウェアセンサーは、自然語プログラミング意味分析コンポネントを含むことを特徴とする請求項１０に記載のユーザモデルを構成するための方法。
【請求項１４】
前記ソフトウェアセンサーは、電子メール分析モジュールを含むことを特徴とする請求項１０に記載のユーザモデルを構成するための方法。
【請求項１５】
前記ソフトウェアセンサーは、ソーシャルネットワークサイトモニターを含むことを特徴とする請求項１０に記載のユーザモデルを構成するための方法。
【請求項１６】
前記ソフトウェアセンサーは、ウェブブラウジングモニターを含むことを特徴とする請求項１０に記載のユーザモデルを構成するための方法。
【請求項１７】
前記個人関心グラフを構成する段階前に、前記使用データ及び前記１つ以上のセンサーからの入力を前処理する段階；
をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載のユーザモデルを構成するための方法。
【請求項１８】
前記個人関心グラフは、自然語プログラミング意味分析コンポネントによって構成される全域トポロジーのサブセットであることを特徴とする請求項１に記載のユーザモデルを構成するための方法。
【請求項１９】
前記感情は、ユーザ感情状態を含むことを特徴とする請求項１に記載のユーザモデルを構成するための方法。
【請求項２０】
前記他のユーザの影響の程度は、ソーシャルネットワークサイトに作られた前記他のユーザのポストの数に基づくことを特徴とする請求項２に記載のユーザモデルを構成するための方法。
【請求項２１】
前記他のユーザの影響の程度は、前記他のユーザのフォロワー（ｆｏｌｌｏｗｅｒｓ）の数に基づくことを特徴とする請求項２に記載のユーザモデルを構成するための方法。
【請求項２２】
前記他のユーザの影響の程度は、ソーシャルネットワークサイトから前記他のユーザのポストの順位に基づくことを特徴とする請求項２に記載のユーザモデルを構成するための方法。
【請求項２３】
電子装置において、
状況データ収集及び前処理モジュールと、
活動データ収集及び前処理モジュールと、
状況名称空間コンポネントと、
状況分析モジュールと、を備える状況認知ユーザ活動追跡機と；
ソーシャルモデリングコンポネントと、
関心モデリングコンポネントと、
影響分析モジュールと、
感情分析モジュールと、
自然語プログラミング意味分析モジュールと、を備えるユーザモデル構成／更新モジュールと；
前記状況認知ユーザ活動追跡機及び前記ユーザモデル構成／更新モジュールと連結されるデータストレージと；
を含む電子装置。
【請求項２４】
前記電子装置は、モバイルフォンであることを特徴とする請求項２３に記載の電子装置。
【請求項２５】
電子装置の使用データから誘導した関心を含む個人関心グラフを構成する手段であって、前記個人関心グラフは、ユーザの関心を表現するノードを有し、前記ノードは、対応する関心でユーザの関心の程度及び使用データが前記関心のうちユーザが表現した関心を提案するときのユーザの感情に関する情報を含み、前記感情は、前記電子装置上の１つ以上のセンサーからの入力を分析することによって決定される、構成する手段と；
前記個人関心グラフの１つ以上のノードに影響情報を記録（ａｎｎｏｔａｔｅ）し、前記個人関心グラフを修正する手段であって、前記影響情報は、前記対応するノードによって表現される関心に対してユーザに影響を及ぼす他のユーザに対するポインタ及び前記関心に対して前記ユーザに及ぼす他のユーザの影響の程度を含む、修正する手段と；
前記電子装置上の１つ以上のセンサーから入力を分析することによってユーザの現在感情を判別する手段と；
前記現在感情と類似していて、ユーザの関心の程度の最大組合を有する感情を含むノードを位置させる手段と；
を含む装置。
【請求項２６】
ユーザ使用及びコンテキストデータからユーザモデルを構成するための方法を行うマシンによって実行されることができるプログラム命令を実体的に具現するマシンによって読み取り可能な非一時的プログラムストレージ装置において、前記方法は：
電子装置の使用データから誘導した関心を含む個人関心グラフを構成する段階であって、前記個人関心グラフは、ユーザの関心を表現する個人関心グラフのノードを有し、前記ノードは、対応する関心でユーザの関心の程度及び使用データが前記関心のうちユーザが表現した関心を提案するときのユーザの感情に関する情報を含み、前記感情は、前記電子装置上の１つ以上のセンサーからの入力を分析することによって決定される、構成する段階と；
前記個人関心グラフの１つ以上のノードに影響情報を記録（ａｎｎｏｔａｔｅ）し、前記個人関心グラフを修正する段階であって、前記影響情報は、前記対応するノードによって表現される関心に対してユーザに影響を及ぼす他のユーザに対するポインタ及び前記関心に対して前記ユーザに及ぼす他のユーザの影響の程度を含む、修正する段階と；
前記電子装置上の１つ以上のセンサーから入力を分析することによってユーザの現在感情を判別する段階と；
前記現在感情と類似していて、ユーザの関心の程度の最大組合を有する感情を含むノードを位置させる段階と；
を含むことを特徴とするプログラム命令を実体的に具現するマシンによって読み取り可能な非一時的プログラムストレージ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的にユーザモデリングに関し、より詳細には、本発明は、状況認知ユーザ感情ソーシャル関心モデル（ｓｉｔｕａｔｉｏｎ−ａｗａｒｅ  ｕｓｅｒ  ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ  ｓｏｃｉａｌ  ｉｎｔｅｒｅｓｔ  ｍｏｄｅｌｓ）を利用するものに関する。
【背景技術】
【０００２】
本出願は、本出願人に譲渡され、２０１１年７月１５日に出願された米国特許仮出願６１／５０８、４９２と、２０１１年７月１８日出願された米国特許仮出願６１／５０８、９６８と、２０１２年２月２７日に出願された米国特許出願１３／４０６、４３０を基礎として優先権主張をする出願である。この優先権主張基礎出願の記載内容全部は、本明細書に参照として記載されているものとする。
【０００３】
ソーシャルネットワーキングサービスは、例えば、共有された関心及び／または活動のような、共通のリンクを共有する人々の間に社会的ネットワークまたは社会的関係の樹立及び反映に重点を置いているオンラインサービス、プラットホーム、または、サイトである。ソーシャルネットワークサービスは、各ユーザに対する表現（たびたび、プロファイル）、彼の／彼女のソーシャルリンク、及び多様な追加サービスを含む。大部分のソーシャルネットワークサービスは、ウェブ基盤であり、ユーザに電子メール及びインスタントメッセージングのような、インターネットを介して相互作用するようにする手段を提供する。ソーシャルネットワークサイトは、ユーザが彼らの個別ネットワークで思考、活動、イベント及び関心を共有するように許容する。
【０００４】
ソーシャルネットワークサービスの主要形式は、カテゴリー部分（以前学番や同級生のような）、友達と連結するための手段（一般的に自己紹介ページとともに）及び信頼で連結された推薦システムを含むものである。多くのサイトがこのようなもののうち１つ以上を組み合わせる。
【０００５】
ソーシャルネットワークサイトは、人々が社会的に相互間に相互作用する方法で、企業だけでなく、個人に対する機会を開放する方向に完全に変化した。消費者は、彼らの友達及び知り合い（ｃｏｎｔａｃｔｓ）と持続的に連結して、状況、情報及びコンテンツを共有することができる。準リアルタイムで、彼らは、世界どこでも発生することができるニュース、イベント及び論議をモニターすることができる。
【０００６】
その間に、利用することができるコンテンツ及び情報の量は、さらに他の爆発を経験している。この爆発は、既に充分に積もった消費者の不満をさらに悪化させた。なぜなら、利用することができるコンテンツ及び情報の量のうち大多数は、特定瞬間に特定のユーザに無関係なものからである。以前のいつより、消費者は、彼らが好むものまたは彼らが必要とする情報を彼らがそれら（好むものまたは情報）を必要とするとき、彼らの手先で、得ることができる解決策に対して熱望している。他方で、企業は、消費者のオンライン活動を詳細に記録する天文学的な量のデータを蓄積して来た。これは、一般的に向上したターゲットマーケティング及び広告を可能にすることができる消費者の関心及び感情を理解するためのデータをマイニン（ｍｉｎｉｎｇ）するものと認識される。
【０００７】
いくつかの会社は、データから消費者の関心と感情を抽出する分析法（ａｎａｌｙｔｉｃｓ）を開発して来た。大多数のこのような努力は、マーケティング及び投資のような事業目的のために多くの人口のトランド及び感性を誘導することに集中している。他方で、いくつかの企業は、関心グラフ（ｉｎｔｅｒｅｓｔ  ｇｒａｐｈ）のように、個別消費者の関心をモデリングするための分析法を開発して来た。
【０００８】
このようなすべての努力の主要弱点は、ユーザの状況に関する彼らの無知（ｂｌｉｎｄｎｅｓｓ）である。ある特定瞬間に、ユーザが要求するかまたは好むもの、そして、ユーザに適合に提案することができるものは、ユーザの状況によって非常に多様であることができる。例えば、ユーザが良いワインを好むことができるとしても、彼がワインを好まない彼の友達と一緒にいる時に、近くに行ってワイン試飲をするように提案することは、良い考えではないことがある。他の例として、ユーザは、劇場に行くこと、博物館に訪問すること、そして、ハイキングすることを好むことができる。しかし、このような活動を提案することは、天気、ユーザの気持ち及び同一の関心を共有する彼女の友達がいるか否かによる。
【０００９】
有用な推薦は、どんなコンピュータプラットホームでも重要であるが、小さいディスプレイ領域、遅い処理速度、及びさらに制限されたユーザ入力に起因して、モバイルフォンのような、スモールフォームファックタ（ｓｍａｌｌ  ｆｏｒｍ  ｆａｃｔｏｒｓ）を有する装置には特別に重要である。
【００１０】
前述した弱点以外にも、単純に友達のオンライン活動に基づく、例えば、友達の物品のオンライン購買に基づくか、または、友達のアイテムの“選好”ボタンをクリックすることに基づく推薦は、ただその友達がユーザと同一の関心を共有している場合にのみ、正確に作動するので、従来の技術による解決策は、前述した問題で苦しんでいる。しかし、大部分の友達は、ただいくつかのドメインに対する関心のみを共有する。（例えば、同一のワイン、しかし、異なるテレビ視聴習慣を持っている。）非常に適切な推薦のために、要求されるものは、システムのどんなドメインがユーザが共有する関心であるかを理解するシステムである。しかし、従来技術は、ドメインを考慮する接近をしていない。
【００１１】
しかも、従来技術の解決策は、誰がユーザの意思決定プロセスに影響を及ぼすかを充分に考慮していないので、そのような問題で苦しんでいる。単純にソーシャルネットワークサイト友達から推薦を受けることは、少し関連した推薦を受けやすい。なぜなら、多いユーザの場合、大多数のソーシャルネットワークサイト“友達”は、実際友達と言うよりは、ただ、知り合い（ｃｏｎｔａｃｔｓ）である。さらに、近い友達だけでなく、ユーザは、また典型的に、専門家、芸能人、及び類似の選択を作る他の消費者によって影響を受け、そして、このようなエンティティー（ｅｎｔｉｔｙ）は、ソーシャルネットワークサイト“友達”に反映されない。最後に、ユーザは、医療、技術、法及び他の知識集約的な領域のような特定領域で、彼らの友達より特定領域でのドメイン専門家をさらに信じやすい。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
前述した点を勘案した本発明の目的は、ユーザの状況、活動、関心、感情、影響を考慮して、推薦を提供するための状況認知ユーザ感情ソーシャル関心モデリング方法及び装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の第１実施形態において、ユーザ使用及びコンテキストデータからユーザモデルを構成するための方法が提供される。このような方法は、電子装置の使用データから誘導した関心を含む個人関心グラフを構成する段階であって、前記個人関心グラフは、ユーザの関心を表現するノードを有し、前記ノードは、対応する関心でユーザの関心の程度及び使用データが前記関心のうちユーザが表現した関心を提案するときのユーザの感情に関する情報を含み、前記感情は、前記電子装置上の１つ以上のセンサーからの入力を分析することによって決定される、構成する段階と；前記個人関心グラフの１つ以上のノードに影響情報を記録（ａｎｎｏｔａｔｅ）し、前記個人関心グラフを修正する段階であって、前記影響情報は、前記対応するノードによって表現される関心に対してユーザに影響を及ぼす他のユーザに対するポインタ及び前記関心に対して前記ユーザに及ぼす他のユーザの影響の程度を含む、修正する段階と；前記電子装置上の１つ以上のセンサーから入力を分析することによってユーザの現在感情を判別する段階と；前記現在感情と類似していて、ユーザの関心の程度の最大組合を有する感情を含むノードを位置させる段階と；を含む。
【００１４】
本発明の第２実施形態において、電子装置を提供する。このような電子装置は、ユーザ活動追跡機とユーザモデル構成／更新モジュール及びデータストレージを含む。前記状況認知ユーザ活動追跡機は、状況データ収集及び前処理モジュールと、活動データ収集及び前処理モジュールと、状況名称空間コンポネントと、状況分析モジュールとを含み、前記ユーザモデル構成／更新モジュールは、ソーシャルモデリングコンポネントと、関心モデリングコンポネントと、影響分析モジュールと、感情分析モジュールと、自然語プログラミング意味分析モジュールとを含み、前記データストレージは、前記状況認知ユーザ活動追跡機及び前記ユーザモデル構成／更新モジュールと連結されることを特徴とする。
【００１５】
本発明の第３実施形態において、装置を提供する。このような装置は、電子装置の使用データから誘導した関心を含む個人関心グラフを構成する手段であって、前記個人関心グラフは、ユーザの関心を表現するノードを有し、前記ノードは、対応する関心でユーザの関心の程度及び使用データが前記関心のうちユーザが表現した関心を提案するときのユーザの感情に関する情報を含み、前記感情は、前記電子装置上の１つ以上のセンサーからの入力を分析することによって決定される、構成する手段と；前記個人関心グラフの１つ以上のノードに影響情報を記録（ａｎｎｏｔａｔｅ）し、前記個人関心グラフを修正する手段であって、前記影響情報は、前記対応するノードによって表現される関心に対してユーザに影響を及ぼす他のユーザに対するポインタ及び前記関心に対して前記ユーザに及ぼす他のユーザの影響の程度を含む、修正する手段と；前記電子装置上の１つ以上のセンサーから入力を分析することによってユーザの現在感情を判別する手段と；前記現在感情と類似していて、ユーザの関心の程度の最大組合を有する感情を含むノードを位置させる手段と；を含む。
【００１６】
本発明の第４実施形態において、ユーザ使用及びコンテキストデータからユーザモデルを構成するための方法を行うマシンによって実行されることができるプログラム命令を実体的に具現するマシンによって読み取り可能な非一時的プログラムストレージ装置を提供する。このような方法は、電子装置の使用データから誘導した関心を含む個人関心グラフを構成する段階であって、前記個人関心グラフは、ユーザの関心を表現する個人関心グラフのノードを有し、前記ノードは、対応する関心でユーザの関心の程度及び使用データが前記関心のうちユーザが表現した関心を提案するときのユーザの感情に関する情報を含み、前記感情は、前記電子装置上の１つ以上のセンサーからの入力を分析することによって決定される、構成する段階と；前記個人関心グラフの１つ以上のノードに影響情報を記録（ａｎｎｏｔａｔｅ）し、前記個人関心グラフを修正する段階であって、前記影響情報は、前記対応するノードによって表現される関心に対してユーザに影響を及ぼす他のユーザに対するポインタ及び前記関心に対して前記ユーザに及ぼす他のユーザの影響の程度を含む、修正する段階と；前記電子装置上の１つ以上のセンサーから入力を分析することによってユーザの現在感情を判別する段階と；前記現在感情と類似していて、ユーザの関心の程度の最大組合を有する感情を含むノードを位置させる段階と；を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
前述したように、本発明は、ユーザの状況、活動、関心、感情、影響を考慮する状況認知ユーザ感情ソーシャル関心モデリングを利用してユーザに推薦することによって、従来技術が考慮しない状況をすべて考慮することによって、ユーザに最適の推薦を提供することができ、今までソーシャルネットワークサービスで提供しなかったユーザ経験（ＵＸ、Ｕｓｅｒ  Ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ）を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】図１は、本発明の実施形態による状況を定義するための方法を示すフローチャートです。
【図２】図２は、本発明の実施形態による上位階層アキテクチャーを示す図である。
【図３】図３は、本発明の実施形態による状況使用ヒストリーを追跡することを示す図である。
【図４】図４は、本発明の実施形態による関係分析の出力を示す図である。
【図５】図５は、本発明の実施形態による関心モデリングの出力を示す図である。
【図６】図６は、本発明の実施形態による関心分析の出力を示す図である。
【図７】図７は、本発明の実施形態による感情分析の出力を示す図である。
【図８】図８は、本発明の実施形態による多重ユーザモデルの例を示す図である。
【図９】図９は、本発明の実施形態によるユーザモデル生成の全体手続を示す図である。
【図１０】図１０は、本発明の実施形態による推薦を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明を実施するための発明者が考慮するベストモードを含む本発明の特定実施形態を詳しく説明する。このような特定された典型的な実施形態は、添付の図面で説明される。本発明がこのような特定実施形態とともに説明されるが、本発明を説明された実施形態によって制限するための意図ではないことを理解しなければならない。それとは反対に、代案、修正、及び同等なものは、添付の請求範囲に定義されたものによって本発明の思想及び範囲内に含まれると言える。以下で、説明、特定された詳細は、本発明を完全に理解することができるようにするために提示される。本発明は、一部または全部のこのような特定された詳細なしに実施することもできる。さらに、よく知られた特徴は、発明を不要に曖昧にすることを避けるために詳細に説明しないことがある。
【００２０】
本発明によれば、コンポネント、プロセス段階、及び／またはデータ構造は、多様な形式の運営体制（ＯＳ、ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍ）、プログラミング言語、コンピューティングプラットホーム、コンピュータプログラム及び／または汎用マシン（ｇｅｎｅｒａｌ  ｐｕｒｐｏｓｅ  ｍａｃｈｉｎｅ）を利用して具現されることができる。さらに、この技術分野で通常の知識を有する者は、ハードウェアに内蔵された装置、ＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｇａｔｅ  ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｃｉｒｃｕｉｔ）などのような汎用の特徴が少ない装置が、本文献に公開された本発明の概念の範囲及び思想を逸脱することがなく、使用されることもできることを理解することができる。本発明は、メモリ装置のような、コンピュータ読み取り可能な媒体上に格納されるコンピュータ命令のセットで具体的に具現されることもできる。
【００２１】
本発明は、ユーザ関心及びソーシャルネットワーク選好度が多様な状況でモデリングされることができる解決策を提供する。さらに、本発明は、ユーザが多様なドメインで他のユーザに影響を及ぼすことができる方法だけでなく、ユーザモデルが多様なドメイン及び状況で意思決定があるとき、他の人々によって影響を受けることができる解決策を提供する。
【００２２】
状況は、ユーザの選好度、行動及び意思決定に影響を及ぼし、時には、決定する変数のセットの値として定義されることができる。一般的に、状況は、１つ以上の後述する変数のカテゴリーによって定義されることができる。これは、（１）物理的環境（例えば、位置、時間、天気、サウンド、照明など）を定義する変数；（２）ソーシャル環境（例えば、ユーザ周辺の人々、ユーザが位置する場所のカテゴリーなど）を定義する変数；（３）ユーザ状態（例えば、気持ち、感情、心臓搏動数、血圧、血糖値など）を定義する変数；そして、（４）ユーザ活動（例えば、歩き、運転、眠り、踊りなどのような物理的活動、そして、電子メール、電話通話、ショッピング、ソーシャルネットワーキング、ネットサーフィン、コンテンツ感想及び相互作用などのようなオンライン活動）を定義する変数；を含む。
【００２３】
ある変数のデータ値は、例えば、ＧＰＳ（ｇｌｏｂａｌ  ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍ）、マイクロフォン、心臓搏動モニターなどのようなハードウェアセンサーを利用して収集されることができる。他の変数に対する値は、モバイル装置の天気及び電源状態、そして、ユーザのソーシャル環境のような、ソフトウェアセンサーを利用して収集されることができる。
【００２４】
すべての変数が状況を定義するために使用される必要はない。概略的に言わば、状況を定義するにあたって、どんな変数が重要であるか否かは、いずれか１つのアプリケーションドメインから他のアプリケーションドメインまでアプリケーションドメインによって異なる。例えば、聞くための１曲の音楽を選択することは、主にユーザの気持ち、活動及び周辺人々によって左右されることができる。一方、他の変数は、少し重要であるか、または全然重要ではないことがある。また、どんな変数が重要であるかは、いずれか１つのユーザから他のユーザにまでユーザによって異なることができる。例えば、どんなユーザにおいて、天気は、どんな活動を行うか否かを決定するにあたって重要な要素になることができる。しかし、他のユーザにおいて、そうではないことがある。
【００２５】
図１は、本発明の実施形態による状況を定義するための方法を示す流れ図である。この方法は、例えば、アプリケーションデザイナーによって行われることができる。１００段階で、アプリケーションに対して重要な状況による状態が定義される。例えば、音楽推薦のために、いずれか１つの状況による状態は、“野外、午後、走り、ひとりで、低いストレス”であり、他の状況による状態は、“家、夕方、座っている、他の人々と一緒に、高いストレス”になることができる。状況名称空間（ｓｉｔｕａｔｉｏｎ  ｎａｍｅ  ｓｐａｃｅ）は、状況認知ユーザモデリング（ｓｉｔｕａｔｉｏｎ−ａｗａｒｅ  ｕｓｅｒ  ｍｏｄｅｌｉｎｇ）で名称の使用及び状況名称の選択を支援するために定義されることができる。
【００２６】
１０２段階で、状況による状態を定義するために使用される変数は、各変数の値によって、選択されるか、または定義されることができる。音楽に対する実施形態で、変数は、時間、場所、気持ち、物理的活動及びソーシャル環境になることができる。１０４段階で、変数に対する値を提供することができるセンサーが選択されることができる。例えば、アプリケーションデザイナーは、時間が時計を通じて追跡されることができ、位置は、ＧＰＳモジュールを通じて追跡されることができ、気持ちは、心臓搏動モニターを通じて追跡されることができるということなどを決定することができる。勿論、どんな特定変数は、１つ以上のセンサーに連結されることができる。例えば、物理的活動は、ＧＰＳ、加速度計（ａｃｃｅｌｅｒｏｍｅｔｅｒ）及びジャイロ（ｇｙｒｏｓｃｏｐｅ）の組合を利用して追跡されることができる。しかも、センサーは、本質的にソフトウェアであることができる。
【００２７】
１０６段階で、必要に応じて、重要な状況による状態を定義するために適合な変数の範囲の値が識別される。例えば、正確な時間の代わりに、“朝、正午、午後、夕方及び夜”のような値がどんなアプリケーションに対しては、さらに適合することができる。
【００２８】
図２は、本発明の実施形態による上位階層アキテクチャーを示す図である。アキテクチャーは、２個の主要部分を含む。状況認知ユーザ活動追跡機２００は、その使用があるとき、ユーザ使用活動データ及び対応する状況データを記録（ｌｏｇ）する。ユーザ活動は、ユーザがブラウザー、ソーシャルネットワーキングアプリケーション、電話通話アプリケーション、電子メール、短文メッセージ（ＳＭＳ、Ｓｈｏｒｔ  Ｍｅｓｓａｇｉｎｇ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）、カレンダーなどのような、装置及びアプリケーションと相互作用することを意味する。ユーザモデル構成／更新モジュール２０２は、ユーザモデルを開発し、そしてアップデートする。そのモデルをいつアップデートするか、そしてとれほど頻繁にアップデートするかは、ユーザによって設定変更可能（ｕｓｅｒ−ｃｏｎｆｉｇｕｒａｂｌｅ）である。単純な場合において、システムの出力は、ユーザの関係、関心、誰が主題に対してユーザに影響を及ぼすか、誰にユーザが主題に対して影響を及ぼすか、そして、主題／概念または人に対するユーザの情緒（感情）と関連した１セットのモデル２０４である。ユーザの状況２０６が考慮されたとき、ユーザの関係、関心、影響及び感情は、いずれもストレージ２０８にその状況またはそれらが適用した状況に対して注釈が付けられる。
【００２９】
状況認知ユーザ活動追跡機２００は、多数のコンポネントを含むことができる。状況データ収集及び前処理モジュール２１０は、状況を定義するために選択される変数のデータを収集する。選択は、前述したように、ユーザにさらに良いサービスを提供するためのモデルを使用することができるアプリケーションのデザイナーによって行われることもできる。このコンポネントによって行われることができる前処理の実施形態は、スケーリング、ノイズ減少、エラーの訂正、紛失データ処理などを含む。状況定義によって、さらに複雑なデータプロセッシングが必要なことがある。例えば、マシン学習アルゴリズムは、加速度計及びガルヴァニック皮膚反応（ｇａｌｖａｎｉｃ  ｓｋｉｎ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ）センサーのような、着用することができるセンサーから収集されたデータからユーザの物理的活動及び精神的状態を識別するために使用されることができる。
【００３０】
活動データ収集及び前処理モジュール２１２は、典型的に、ブラウザー、電子メール、ＳＭＳプログラム、ソーシャルネットワーキングアプリケーション、電子商業（ｅ−ｃｏｍｍｅｎｃｅ）、電話通話アプリケーションなどのような、アプリケーションを通じて、装置のユーザ使用に関連したデータを収集することができる。使用の例は、プロファイルの更新、友達追加／削除、ツイート／リツイート（ｔｗｅｅｔｓ／ｒｅｔｗｅｅｔｓ）（“ツイーター（Ｔｗｅｅｔｅｒ）”での使用）、“良い”（ｌｉｋｅｓ）（フェイスブック（Ｆａｃｅｂｏｏｋ）での良い（ｌｉｋｅ）ボタン使用）、共有、推薦、クリック、オンラインポストなどを含む。格納されたデータは、データベースデータのように構造化されたか、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）のように半構造化されたか、またはロウテキスト（ｒａｗ  ｔｅｘｔ）のように、構造化されなくてもよい。選択的に、このコンポネントは、例えば、個人的な理由で暗号化を通じて収集されたデータを前処理することができる。デザイナーは、そのシステムがサーバーにデザインされたアプリケーションドメインに基づいてどんなデータアイテムが収集されたかを選択することを希望することもできる。デザイナーは、また、データアイテムが選択されるとき、ストレージの費用及び演算時間を考慮することを希望することもできる。
【００３１】
図３は、本発明の実施形態による状況使用ヒストリーを追跡することを示す図である。図示のように、使用活動データ３００及び状況データ３０２は、対で収集され、前処理されることができる。その後、前記対は、記録されることができる（３０４）。これは、タイムスタンプを記録（ｔｉｍｅ  ｓｔａｍｐｉｎｇ）し、ストレージ（ｓｔｏｒａｇｅ）の使用ヒストリーに格納することを含むことができる。ロウデータ（ｒａｗ  ｄａｔａ）は、ユーザによってウェブまたはインターネットに接続／相互作用するために使用される１つ以上の装置から収集されることができる。このような装置上のソフトウェアは、関心あるデータを収集するために使用されることができる。データは、処理されることができ、クラウド（ｃｌｏｕｄ）に、ホームサーバー上に、コンピュータ上に、または連結された多様な装置上に分散された場所のような、多様な場所に格納されることができる。
【００３２】
図２をさらに参照すれば、状況名称空間コンポネント２１４は、上位階層状況コンセプトの名称／モデル及び状況を定義する状況の名称と変数の値の間をマッピングすることを管理することができる。名称及び多い使用ケースに対して一般的な状況のマッピングは、全体システムのために定義されることが好ましい。状況名称は、ランタイム（ｒｕｎ  ｔｉｍｅ）中に満たされることができる変数を含むことができる。例えば、“Ｘ付近、ミーティングで”のような状況で、Ｘはランタイムの中に“スタンフォード大学近く、ミーティングで”のように、位置／名所の名称によって変更されることができる。さらに、状況名称は、新しい状況の名称を形成するために連結される（ｃｏｎｃａｔｅｎａｔｅｄ）こともできる。例えば、“ミーティングで”は、“ゾーン、ジーンと一緒に”と連結され、“ゾーン、ジーンと一緒にミーティングで”のようになることができる。このコンポネントによって支援される追加動作は、名称のブラウジング、質疑、修正、追加、削除及びそのマッピングを含む。
【００３３】
状況分析モジュール２１６は、前処理された状況データを分析し、データによって最適に表現されることができる状況を誘導（ｄｅｒｉｖｅｓ）することができる。前記誘導は、データ融合の１つ以上の段階を含むことができる。例えば、１つ以上の加速度計からユーザがダンスをしていることを誘導することができ、気持ちセンサーからユーザが幸せな状態にあるということを誘導することができ、そして、ソーシャルセンサー及びマイクロフォンからユーザがパーティーで友達と一緒にいるということを誘導することができる。監督アルゴリズムは、このような誘導のために使用されることができる。誘導の各段階で、コンポネントは、すぐ近くにある状況データが与えられた状況の適切な名称のために状況名称空間に質疑することができる。
【００３４】
ユーザモデル構成／更新モジュール２０２に戻って、自然語処理（プログラミング）意味（セマンティック）分析（Ｎａｔｕｒａｌ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ（ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ）ａｎｄ  ｓｅｍａｎｔｉｃ  ａｎａｌｙｓｉｓ）モジュール２１８は、自然語テキストを分析するためのオントロジー（ｏｎｔｏｌｏｇｙ）を含む多様なサービス及びセマンティックフレームワーク（ｓｅｍａｎｔｉｃ  ｆｒａｍｅｗｏｒｋ）を提供する。このようなサービスの単純例は、テキストから用語（表現）の抽出、その用語を他のものとの差異を明確に示すことによって明確にする（ｄｉｓａｍｂｉｇｕａｔｉｎｇ）こと、そして、その用語に対するセマンティック意味（ｓｅｍａｎｔｉｃ  ｍｅａｎｉｎｇｓ）を提供することである。これは、例えば、スケジューリングされたイベント名称、時限（ｔｉｍｅ  ｐｅｒｉｏｄ）、場所、イベントに参加する人々を抽出するためにカレンダーエントリー及びユーザの電子メールを分析するために使用されることができる。
【００３５】
ソーシャルモデリングコンポネント２２０は、多様なオンラインソーシャルネットワークサイトでユーザ活動からデータを分析する。そして、ソーシャルモデリングコンポネント２２０は、彼または彼女の友達とユーザの関係を表現するソーシャルグラフを構成する。図４は、本発明の実施形態による関係分析の出力を示す図である。ユーザソーシャル関係は、ソーシャルグラフ４００にモデリングされることができる。ここで、ノード４０２は、人を示す。そして、２個のノード間の線分（ｅｄｇｅ）（例えば、４０２、４０４）は、社会的に関係ある人々を示す。このような線分は、ノードＡからノードＢ方向を有する線分が人Ａが人Ｂを友達とするか、または人Ｂをフォロー（ｆｏｌｌｏｗ）するものであり、図示のように、方向性を有していても良い。線分は、例えば、家族、同僚、友達などのような関係の形式（Ｔｙｐｅ）と、例えば、２人の人々の間の直接相互作用する頻度を利用する、計算された親密度（Ｃｌｏｓｅｎｅｓｓ）と、例えば、２人の人々の間にどんな相互作用も存在しなかったら、時間によって衰退する値のような、新鮮度（Ｆｒｅｓｈｎｅｓｓ）を含む関係に関連した情報を注釈として追加することができる。線分は、また、友達関係の状況による選好度を示す状況（Ｓｉｔｕａｔｉｏｎｓ）で注釈が付けられる。例えば、ジェインは、幸せで、そして、活気があふれるとき、彼女は、ジョーとケイトと一緒にすることが好きで、彼女が悲しいか、または、ストレスを受けるとき、彼女は、アン及びボブと一緒にすることが好きである。
【００３６】
図２をさらに参照すれば、関心モデリングコンポネント２２２は、ユーザ関心モデルを構成して、必要に応じてそれら（ユーザ関心モデル）を更新する。図５は、本発明の実施形態による関心モデリングの出力を示す図である。関心モデルは、加重コンセプトグラフとして格納されることができる。加重コンセプトグラフは、図２の自然語処理意味分析モジュールによって維持される全域オントロジー５０２の個人化されたサブセット５００になることができ、そして、加重コンセプトグラフは、典型的に全域オントロジー５０２より非常に小さい。個人関心グラフ５００のノードは、コンセプト（ｃｏｎｃｅｐｔ）の間に存在論的な関係（ｏｎｔｏｌｏｇｉｃａｌ  ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ）を示す２個のコンセプトノードを連結する線分及びコンセプトを示す。個人関心グラフ５００は、全域オントロジーのサブセットである区分されたオントロジーで構成されることができる。このような場合、個人関心グラフでコンセプト名称及びコンセプトの意味論的な関係は、全域オントロジーと一貫される（ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ）。デザイナーは、ユーザの関心グラフとして１つ以上のサブ−ツリーを選択することができる。例えば、デザイナーは、ただ映画及び音楽サブ−ツリーを有するエンターテイメントを選択することができる。代案的に、全域オントロジーに個人的に連結されるもので構成されることもできる。また、状況が考慮されることができる。
【００３７】
もし、デザイナーが個人関心グラフを構成するために、全域オントロジーの区分されたサブセットを選択したら、個人関心グラフでノードは、ユーザがコンセプトに関心を表現した状況を示す情報を伝達することができる。コンセプトは、ユーザのオンラインポスト（ｐｏｓｔ）のテキストのような、ユーザの活動と関連したデータを分析することによって抽出されることができる。また、コンセプトは、ユーザがクリックするかまたは共有した広告と、ユーザが購買、評価、レビュー、共有、推薦などをしたアイテムと関連したデータから抽出されることができる。ポストでリンクは、フォロー（ｆｏｌｌｏｗ）されることができる。また、テキストは、関心コンセプトを抽出するために分析されることができる。ノードは、そのノードによって表現されるコンセプトに関連したユーザの関心の程度を示す情報を伝達することができる。関心の程度を算出するための簡単な方法は、ユーザがコンセプトによって表現されたアイテムに対して肯定的な反応（相互作用）を有するとき、関心の程度を増加させるものである。肯定的な反応の例は、アイテムの選好、共有または推薦ボタンのクリックになる。また、関心の程度を算出するとき、コンセプトに対して表現されたユーザの感情を考慮することもできる。
【００３８】
図２をさらに参照すれば、影響分析モジュール２２４は、多様な状況で誰がユーザに多様な製品、ブランド名及び主題領域に対する影響を及ぼすかを識別する。図６は、本発明の実施形態による関心分析の出力を示す図である。その結果は、ユーザの関心グラフの上位に重畳されるグラフ６００として格納されることができる。個人関心グラフが区分されたサブセットオントロジーで構成されるとき、関心グラフのノードに影響情報が注釈として記録されることができる。影響情報は、その影響の形式、その影響の強度及び影響が発生したときの状況とともに、そのノードによって表現される主題及びコンセプトに対してユーザに影響を及ぼす影響力行事者（ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｒ）に対するポインタを含むことができる。影響力行事者のユーザ名前または識別子は、ポインタとして使用されることができる。影響力行事者及び主題は、フォローイング、ツイートなどのような、ソーシャル活動及びそれらの関連したテキストを分析することによって発見されることができる。影響の形式の例は、肯定的なもの、中立的なもの及び否定的なものを含む。また、影響の形式は、影響に対するユーザ感情及びノードによって表現されるコンセプトを分析することによって識別されることができる。強度の例は、強さ、中間及び弱さがある。さらに、分析は、ユーザが他のユーザに対して影響を及ぼす主題領域とその影響力がとれほど強いかに関する情報をキャプチャすることもできる。影響の領域は、ウェブページ、ブログ、質問に対する回答、レビューなどのような、ユーザのオンラインポストから単純に抽出されることができる。影響の強度は、彼／彼女が公開したポストの数、彼の／彼女のフォロワー（ｆｏｌｌｏｗｅｒｓ）の数、及び他のユーザによるポストの評価によって算出されることができる。その結果は、関心グラフのノードに格納されることができる。また、状況が考慮されることもできる。
【００３９】
図２をさらに参照すれば、感情分析モジュール２２６は、多様な環境で人々及びコンセプトに関連したユーザの感情を計算することができる。また、その結果は、ユーザ関心グラフの上位に重畳されたグラフとして格納されることもできる。図７は、本発明の実施形態による感情分析の出力を説明するための図である。個人関心グラフ７００が区分されたサブセットオントロジーで構成される場合に、関心グラフのノード７０２には、ノードによって表現されたコンセプトと関連した感情情報が注釈として記録される。感情情報の例は、ユーザ感情の形式及び強度及びそのような感情が表現される状況を含む。感情形式の例は、肯定的なもの、中立的なもの及び否定的なものを含む。また、感情形式は、幸せ、怒り、悲しみ、及び恐れなどのような、ユーザの情緒を含む。ユーザ感情は、選好、共有または推薦ボタンのクリックのようなユーザ動作を追跡することによって得ることができる。また、それらは、ブログ、電子メール、ツイーター、レビュー、コメントなどのようなユーザのオンライン活動と関連したテキストを既存の感情分析アルゴリズム、例えば、ドメイン−独立感情分析（ｄｏｍａｉｎ−ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ  ａｎａｌｙｓｉｓ）（その例が、ジャスチンマティノ（Ｊｕｓｔｉｎ  Ｍａｒｔｉｎｅａｕ）による、”感情分析のためのドメイン及びジャンルノイズからテキスト分類信号識別及び隔離（Ｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇ  ａｎｄ  Ｉｓｏｌａｔｉｎｇ  Ｔｅｘｔ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｉｇｎａｌｓ  ｆｒｏｍ  Ｄｏｍａｉｎ  ａｎｄ  Ｇｅｎｒｅ  Ｎｏｉｓｅ  ｆｏｒ  Ｓｅｎｔｉｍｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）”の題目の学位論文（ｈｔｔｐ：／／ｅｂｉｑｕｉｔｙ．ｕｍｂｃ．ｅｄｕｌｐａｐｅｒｌｈｔｍｌｌｉｄｌ５８０）に記述されている。）を利用して、分析することによって得ることができる。ユーザが人に対して感情を表現するとき、感情情報は、例えば、ユーザからその人に対する線分連結を注釈として記録することによって、個人ソーシャルグラフに記録されることができる。
【００４０】
図８は、本発明の実施形態による多重ユーザモデルの例を説明するための図である。第１ユーザ８００及び第２ユーザ８０２は、家族である。そして、第１ユーザ８００は、第３ユーザ８０４を友達と思っているが、第３ユーザ８０４は、そのように思っていない。各線分は、関係の特性を注釈で示す。ユーザを表現する各ノードは（第１ユーザ８００のためのモデル８０６のように）彼／彼女の関心モデルに対するリンクを有し、このような関心モデルのそれぞれは、全域オントロジーから誘導される。関心モデルの各ノードには、また、状況、影響、及び感情を含む特性が注釈として記録される。
【００４１】
また、関心グラフでノードは、関心の新鮮度に関連した情報を伝達することもできる。新鮮度を測定するための１つの方法は、ユーザがコンセプトに対する彼または彼女の関心を表現する度に、その関心度をあらかじめ決定されたレベルに設定し、その時間の期間の間にこれ以上の関心を示さないその時間が経過すれば、時間の流れによってその関心度を漸進的に減少させるものである。新鮮度情報は、コンセプトがユーザの関心グラフから消去されなければならないか否かを決定するために使用されることができる。計算時間及び使用されるストレージは、グラフでただ活性化された関心を維持することによって減少することができる。
【００４２】
代案的な実施形態として、デザイナーは、個人関心グラフが全域オントロジー（ＧｌｏｂａｌＯｎｔｏｌｏｇｙ）の区分されたサブセットで構成される代わりに、全域オントロジーに対する個人関心リンクのセットで個人関心グラフが構成されるように選択することができる。このような場合、ユーザが初めてコンセプトに対して関心を表現するとき、リンクは、ソーシャルグラフでユーザのノードを連結するために、全域オントロジーのコンセプトノードに追加されることができる。状況情報及び新鮮度情報を含む、ユーザの関心、感情、及び影響と関連して前述したように計算されたすべての情報は、対応するコンセプトに対してリンク上に記録されることができる。
【００４３】
その後、前述したように構成された個人感情ソーシャル及び関心グラフは、ユーザ要求を予測するために、推薦を提供するために、そして、意思決定のために、アプリケーションによって直接的に使用されることができる。マシン学習／データマイニンアルゴリズムは、潜在的なパターンを捜すためにデータに適用されることができる。また、このようなアルゴリズムは、ユーザの長期的な（ｌｏｎｇｅｒ−ｔｅｒｍ）関心及びソーシャル関係を抽出するために使用されることもできる。また、それら（アルゴリズム）は、類似の趣向を有する他のユーザを捜すために使用されることもできる。そうだったら、前記潜在的なパターン、長期的な関心、状況−独立関心、及び類似のユーザの関心は、案外に有益な（ｓｅｒｅｎｄｉｐｉｔｏｕｓ）推薦のために使用されることができる。
【００４４】
図９は、本発明の実施形態によるユーザモデル生成の全体プロセスを示す図である。この図面に示されたコンポネントは、図２に示された多数のコンポネントと同一であり、前述した図２で論議されたものを、ここ（図９）でも、また適用されることができる。９００段階で、ヒストリーデータは、取り出された後、前処理される。このヒストリーデータは、活動データ（ａｃｔｉｖｉｔｙ  ｄａｔａ）９０２及び状況データ（ｓｉｔｕａｔｉｏｎ  ｄａｔａ）９０４にパッシングされることができる。状況データ９０４は、活動データ９０２で活動に対応する状況を判別する状況分析コンポネント９０６に提供される。このプロセスの一部として自然語処理及び意味分析モジュール９０８及びあらかじめ定義された状況名称空間モジュール９１０が使用されることができる。その結果は、活動データ９０２に対応する状況９１２で識別される。状況及び活動データは、いずれも３個のモジュール、影響分析モジュール９１４、構成／更新ソーシャルモデルモジュール９１６、及び意味分析モジュール９１８に提供される。影響分析、感情分析、ソーシャルモデル構成、及び状況分析は、自然語及び意味分析コンポネントを利用することができる。その後、このようなコンポネントの出力は、ユーザ関心モデル９２０を構成するか、または、更新するのに使用されることができる。例えば、コンセプト上の感情は、関心モデルを更新するために使用されることができる。一方、人々に対する感情は、ユーザのソーシャルモデルを更新するために使用されることができる。
【００４５】
図１０は、本発明の実施形態による推薦を示す。この図面に示されたコンポネントは、図２に示された多数のコンポネントと同一であることができ、前述した図２で論議されたものは、ここ（図１０）でも、また適用されることができる。これは、どのようにユーザの要求を予測し、予測的であり、案外に有益な（ｓｅｒｅｎｄｉｐｉｔｏｕｓ）推薦を提供するためにモデルを使用するかを示す。推薦が行われるとき、システムは、まず、現在状態データ１０００を収集し、ユーザの現在状況１００２を誘導することができる。次に、類似の状況でユーザの関心、感情、及び影響を得るためにモデルに質疑することができる（１００４）。その後、現在状況に基づいて推薦するために、ランクを付与し（ｒａｎｋ）、上位いくつかのコンセプトを選択する。その間に、これは、意外に楽しさのためにユーザの長期的な関心、状況−独立的な（ｓｉｔｕａｔｉｏｎ−ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ）関心、及び類似の関心を有する人々のプロファイルからアイテムを選択することができる。その後、ボックス１００８は、ボックス１００４及びボックス１００６によって選択されたアイテムを混合し、その結果に順位を付与し、順位が付与された結果をユーザに表示する。
【００４６】
図２に示されたシステムは、多様な方法で実現することができる。第１実施形態で、すべてのコンポネントは、同一の装置に常在する。このような装置は、フォン、タブレット、ラップトップなどである。第２実施形態で、クライアント装置は、状況認知ユーザ活動追跡機を駆動して、クラウドにまたはサーバー上に格納するためにデータを伝送する。ユーザモデル構成及び更新モジュールは、サーバーで駆動されるか、またはクラウドで駆動されることができる。推薦する時点で、クライアント装置は、現在状況を識別し、サーバー／クラウドに推薦のためのアイテムを識別するように要請する。第３実施形態で、長期的な関心及びソーシャル関係、潜在的なパターン、及び類似のユーザは、クライアント装置が推薦のためのアイテムを識別するとともに、クライアント装置上にキャッシュされる（ｃａｃｈｅｄ）ことができる。勿論、この技術分野で通常の知識を有する者は、本発明の思想を違反することなく、機能を分割する他の方法が存在するということを認知することができる。
【００４７】
また、そのモデル（関心モデル、ソーシャルモデルなど）は、多様な形態で格納されることができる。一実施形態において、それらは、そのモデルは、資源敍述体系（ＲＤＦ、Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ  Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ）を利用することのように、標準セマンティックウェブ技術を利用してエンコードされ、格納される。代案的に、そのモデルは、データベース技術または他の半構造化されたＸＭＬ基盤技術（Ｓｅｍｉ−ＳｔｒｕｃｔｕｒｅｄＸＭＬ−ｂａｓｅｄ  ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）を利用して格納されることもできる。推薦人（ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｒｓ）は、エンコード／格納技術と一致するか、または、相互情報交換が可能な技術を利用するそのモデルと接続／相互作用することができる。
【００４８】
この技術分野における通常の知識を有する者なら誰でも理解するように、前述した例示的なアキテクチャーは、プロセッサによって実行されることができるプログラム命令、ソフトウェアモジュール、マイクロコード、コンピュータ読み取り可能な媒体上のコンピュータプログラム製品、消費者電子装置などのように多くの方法で具現されることができ、そして、無線装置、無線送信機／受信機及び無線ネットワークの他の部分を利用することができる。しかも、多重電子ディスプレイスクリーン上にマルチメディアコンテンツをディスプレイするための開示された方法及びシステムの実施形態は、完全なハードウェア実施形態、完全なソフトウェア実施形態、または、ソフトウェア及びハードウェア両方の要素を含む実施形態の形態を取ることができる。
【００４９】
用語“コンピュータ読み取り可能な媒体”は、メインメモリ、二次メモリ、脱着可能なストレージ、ハードディスク、フラッシュメモリ、ディスクドライブメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ及び他の形式の永久的なメモリのような媒体を一般的に示す。本発明の多様な方法を運営するための実行可能なコンピュータコードを含むストレージ装置を説明するために使用されることができ、プログラム格納装置は、搬送波または信号のように、一時的な主題をカバーするために解釈されなくてもよいことを認知しなければならない。プログラムストレージ装置及びコンピュータ読み取り可能な媒体は、メインメモリ、二次メモリ、脱着可能なストレージディスク、ハードディスクドライブ、及び有形のストレージ装置またはコンポネントのように、媒体を示すために一般的に使用される用語である。
【００５０】
本発明のただいくつかの実施形態が詳細に説明されたが、本発明は、本発明の思想または範囲を逸脱することなく、様々な他の形態に具現されることもできることを理解しなければならない。したがって、本発明の実施形態は、制限のためのものではなく、説明のためのものと考慮されなければならないし、本発明は、本文献に与えられた詳細な説明によって制限されない。しかし、本発明は、添付の請求範囲と同等なもの、そしてその範囲内で変形されることもできる。
【符号の説明】
【００５１】
２００  状況認知ユーザ活動追跡機
２０２  更新モジュール
２０４  モデル
２０６  ユーザの状況
２０８  ストレージ
２１０  前処理モジュール
２１２  前処理モジュール
２１４  状況名称空間コンポネント
２１６  状況分析モジュール
２１８  自然言語意味分析モジュール
２２０  ソーシャルモデリングコンポネント
２２２  関心モデリングコンポネント
２２４  影響分析モジュール
２２６  感情分析モジュール
【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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【国際調査報告】
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2014526091.tif 000014