(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のプロバイダネットワーク（２）内の複数の電子ファイル（１）の配信の不規則性を識別するためのコンピュータ実装の方法であって、
前記複数のプロバイダネットワーク（２）の各々は、前記プロバイダネットワーク（２）内の複数のクライアントコンピュータ（４）に前記複数の電子ファイル（１）を配信するように適応した少なくとも１つのサーバコンピュータ（３）を含み、
以下のａ〜ｇのステップを含むことを特徴とする、すなわち、
ａ．データ分析デバイス（６）内の選択ユニット（１８）が、複数Ｎ個の離散期間ｔ１〜ｔＮを定義するステップと、
ｂ．前記選択ユニット（１８）が、前記複数の電子ファイル（１）から、特定のクエリファイル（５）を選択するステップと、
ｃ．前記選択ユニット（１８）が、３個以上であるＤ個の前記プロバイダネットワーク（２）のセットを選択するステップと、
ｄ．前記データ分析デバイス（６）内の取得ユニット（１７）が、前記Ｄ個の選択されたプロバイダネットワーク（２）と関連づけられた前記Ｄ個のサーバコンピュータ（３）から、前記クエリファイル（５）と関係づけられた共通メトリックの指標である時系列データストリームｐ（ｔ）＝ｐ１（ｔ），ｐ２（ｔ），…ｐＤ（ｔ）のセットを取得するステップと、
ｅ．前記データ分析デバイス（６）内の変換ユニット（１２）が、ｐ（ｔ）に等尺性対数比変換を実行して構成データセットｚ（ｔ）＝ｚ１（ｔ），ｚ２（ｔ），…，ｚＤ（ｔ）を計算するステップと、
ｆ．前記データ分析デバイス（６）内のフィルタリングユニット（１３）が、局所ロバストフィルタリングモデルを用いて前記ｚ（ｔ）＝ｚ１（ｔ），ｚ２（ｔ），…，ｚＤ（ｔ）の値をフィルタリングして以下の局所推定値を計算するステップと、
【数１】
0006757477.tif 000022
ここで、前記フィルタリングユニット（１３）により繰り返し中央値再帰が適用され、前記再帰の窓幅の選択は、窓内の回帰線の勾配の、ＳＣＲＡＭ（勾配比較適応繰り返し中央値）メソッドを用いたテストに基づき、
ｇ．前記データ分析デバイス（６）内の外れ値検出ユニット（１４）が、以下の残差を計算して、ｒｌ（ｔ）上で多変量外れ値検出を実行して外れ値メトリックを計算するステップと
【数２】
0006757477.tif 000023
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記外れ値メトリックを計算するために、ｒｌ（ｔ）上で単変量外れ値検出も実行され、ｒｌ（ｔ）上の前記多変量外れ値検出の結果と比較されることを特徴とする、
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記計算された外れ値メトリックに応じて、前記データ分析デバイス（６）の評価報告ユニット（１５）が、表示デバイス（１６）上に前記計算された外れ値メトリックを表示することを特徴とする、
請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記計算された外れ値メトリックに応じて、前記データ分析デバイス（６）内の評価報告ユニット（１５）が、前記計算した外れ値メトリックを、過去のしきい値又は所定のしきい値と比較し、前記しきい値を超えていた場合に、表示デバイス（１６）上に警告信号を出力することを特徴とする、
請求項１−３のうちのいずれか１つに記載の方法。
【請求項５】
前記計算された外れ値メトリックに応じて、前記データ分析デバイス内の評価報告ユニット（１５）が、前記複数のプロバイダネットワーク（２）内の前記複数の電子ファイル（１）の配信を制御するための制御データ（８）のセットを計算し、前記データ分析デバイス（６）が前記制御データ（８）を前記サーバコンピュータ（３）に送信することを特徴とし、
前記制御データ（８）は前記サーバコンピュータ（３）に、前記電子ファイル（１）の配信を修正する、
請求項１−４のうちのいずれか１つに記載の方法。
【請求項６】
前記値ｐ１（ｔ），ｐ２（ｔ），…，ｐＤ（ｔ）は、前記サーバコンピュータ（３）により前記クエリファイル（５）が配信された前記複数のクライアントコンピュータ（４）の指標であることを特徴とする、
請求項１−５のうちのいずれか１つに記載の方法。
【請求項７】
前記値ｐ１（ｔ），ｐ２（ｔ），…，ｐＤ（ｔ）は、前記サーバコンピュータ（３）により前記クエリファイル（５）が配信された回数の指標である、
請求項１−６のうちのいずれか１つに記載の方法。
【請求項８】
前記電子ファイル（１）は、電子書籍ファイル、ソフトウェアパッケージ、音声ファイル（特にデジタル音楽ファイル）等の電子メディアファイル、又は、ＭＰＧ若しくは任意の他のビデオフォーマットであるデジタルビデオファイル等のビデオファイルであることを特徴とする、
請求項１−７のうちのいずれか１つに記載の方法。
【請求項９】
前記データ分析デバイス（６）の内部ストレージユニット（１０）が、モデルデータを、前記変換ユニット（１２）、前記フィルタリングユニット（１３）、及び／又は前記外れ値検出ユニット（１４）を送信するとともに、履歴データを評価報告ユニット（１５）に送信することを特徴とする、
請求項１−８のうちのいずれか１つに記載の方法。
【請求項１０】
自動化された監査プロセスで使用され、前記プロバイダネットワーク内の前記電子ファイルの配信の不規則性を評価することを特徴とし、
前記期間、前記クエリファイル（５）、及び前記複数のプロバイダネットワーク（２）は、前記選択ユニット（１８）により所定のルックアップテーブル若しくは統計データを用いて自動的に選択される、
請求項１−９のうちのいずれか１つに記載の方法。
【請求項１１】
電子デバイスに、請求項１−１０のうちのいずれか１つに記載の方法を実行させるコンピュータ実行可能な命令を有する、コンピュータ可読媒体。
【請求項１２】
処理ユニット（９）と、内部メモリ（１０）と、通信ユニット（１１）とを備える電子データ分析デバイス（６）であって、
前記通信ユニット（１１）は、複数のクライアントコンピュータ（４）に電子ファイル（１）を配信するプロバイダネットワーク（２）内の複数のサーバコンピュータ（３）と通信するように構成され、
以下のａ〜ｅを備えることを特徴とする、すなわち、
ａ．選択ユニット（１８）であって、
ｉ．複数Ｎ個の離散期間ｔ１…ｔＮを定義し、
ｉｉ．前記電子ファイル（１）から特定のクエリファイル（５）を選択し、
ｉｉｉ．３個以上であるＤ個の前記プロバイダネットワーク（２）のセットを選択する、
選択ユニット（１８）と、
ｂ．前記Ｄ個の選択されたプロバイダネットワーク（２）と関連づけられた前記Ｄ個のサーバコンピュータ（３）から、前記クエリファイル（５）と関連づけられた共通メトリックの指標である時系列データストリームｐ（ｔ）＝ｐ１（ｔ），ｐ２（ｔ），…ｐＤ（ｔ）のセットを取得するように構成された取得ユニット（１７）と、
ｃ．ｐ（ｔ）に変換を実行して構成データセットｚ（ｔ）＝ｚ１（ｔ），ｚ２（ｔ），…，ｚＤ（ｔ）を計算する変換ユニット（１２）と、
ｄ．局所ロバストフィルタリングモデルを用いて前記ｚ（ｔ）＝ｚ１（ｔ），ｚ２（ｔ），…，ｚＤ（ｔ）の値をフィルタリングして以下の局所推定値を計算するフィルタリングユニット（１３）と、
【数３】
0006757477.tif 000024
ここで、前記フィルタリングユニット（１３）により繰り返し中央値再帰が適用され、前記再帰の窓幅の選択は、窓内の回帰線の勾配の、ＳＣＲＡＭ（勾配比較適応繰り返し中央値）メソッドを用いたテストに基づき、
ｅ．以下の残差を計算して、ｒｌ（ｔ）上で多変量外れ値検出を実行して外れ値メトリックを計算する外れ値検出ユニット（１４）と
【数４】
0006757477.tif 000025
を備えることを特徴とする、
電子データ分析デバイス（６）。
【請求項１３】
前記外れ値メトリックに応じて、前記複数のプロバイダネットワーク（２）内の前記電子ファイル（１）の配信を制御するための制御データ（８）のセットを計算するように構成された評価報告ユニット（１５）を備えることと、
前記制御データ（８）を前記サーバコンピュータ（３）に送信するように構成されていることを特徴とし、
前記制御データ（８）は、前記サーバコンピュータ（３）に、電子ファイル（１）の配信を修正させる、
請求項１２に記載の電子データ分析デバイス（６）。
【請求項１４】
表示デバイス（１６）上に前記外れ値メトリックを表示するように構成された評価報告ユニット（１５）を備えることを特徴とする、
請求項１２又は１３に記載の電子データ分析デバイス。
【請求項１５】
前記変換ユニット（１２）、前記フィルタリングユニット（１３）、及び外れ値検出ユニット（１４）にモデルデータを提供するために、並びに、評価報告ユニット（１５）に履歴データを提供するために適応した内部ストレージユニット（１０）を備えることを特徴とする、
請求項１２−１４のうちのいずれか１つに記載の電子データ分析デバイス。
【請求項１６】
それぞれ少なくとも１つのサーバコンピュータ（３）を有する複数のプロバイダネットワーク（２）を含む電子システムであって、
請求項１２−１５のうちのいずれか１つに記載のデータ分析デバイス（６）を少なくとも１つ備えることを特徴とする、
電子システム。
【請求項１７】
前記複数のサーバコンピュータ（３）の各々は、時系列のデータストリームｐｉ（ｔ）を準備するように適応した報告ユニットと、前記データストリームを前記データ分析デバイス（６）に送信し、好ましくは制御データ（８）を受信するように適応した通信ユニットとを備えることを特徴とする、
請求項１６に記載の電子システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プロバイダネットワーク内の電子ファイル配信における不規則性を識別するための、コンピュータ実装の方法、データ分析デバイス、及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば電子メディアファイル（特にデジタル音楽ファイル又はデジタルビデオファイル）といった電子ファイルを、プロバイダネットワーク内において、サーバコンピュータからプロバイダネットワークのメンバである１つ以上のクライアントコンピュータに配信することが知られている。デジタル音楽ファイルの有名なプロバイダネットワークは、例えばＤｅｅｚｅｒ（登録商標）、Ｇｏｏｇｌｅ  Ｐｌａｙ（登録商標）、Ｓｐｏｔｉｆｙ（登録商標）、又はＺｕｎｅ等がある。一方、デジタルビデオファイルのプロバイダネットワークは、Ｎｅｔｆｌｉｘ（登録商標）、Ｍａｘｄｏｍｅ（登録商標）、又はＡｍａｚｏｎ  Ｐｒｉｍｅ（登録商標）等が知られている。
【０００３】
このような電子メディアファイルは、それぞれの権利所有者による配信のために提供される。これらの権利所有者は、プロバイダネットワーク内の電子ファイルの配信に関するデータを受信する。電子ファイルがこれらのプロバイダネットワークのサーバコンピュータからクライアントコンピュータに配信された回数に基づいて、権利所有者はプロバイダネットワークから収益を受け取る。しかしながら、デジタルマルチメディア業界の成長と、それに伴う音楽権利者の収益増加に伴い、電子ファイルのポートフォリオを監査するための信頼できるツールが必要とされている。特に、プロバイダネットワーク内の電子ファイル配信における不規則性は、そのような不規則性が不規則性配布及び不規則性行為の兆候である可能性があるため、検知の必要がある。
【０００４】
ただし、権利所有者には、それぞれのプロバイダネットワークに関連付けられた各サーバコンピュータからの電子ファイルのダウンロード数を直接評価する技術的手段が存在しない。かわりに、プロバイダネットワーク自体が提供するデータに依存せざるを得ず、プロバイダネットワークによる不規則性な配信等の不規則性の検知が不可能となってしまう。
【０００５】
電子製品の販売数の大幅な変動という点で、電子書籍又はソフトウェアといった電子ファイルを販売するオンラインショップも同様の問題に直面している。電子ファイルの所有者は、それぞれのプロバイダネットワークに関連付けられた各サーバコンピュータからの電子製品のダウンロード数を直接評価する手段を持たない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従って、本発明の目的は、そのような電子ファイルの無許可の配信等、プロバイダネットワークにおける電子ファイルの配信の不規則性を自動的に識別する方法、デバイス、及びシステムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この目的及び他の目的は、独立請求項に記載の方法及びシステムにより解決される。
【０００８】
本発明によれば、プロバイダネットワーク内の電子ファイルの配信の不規則性を識別するためのコンピュータ実装の方法が提供される。ここで、各プロバイダネットワークは、プロバイダネットワーク内の複数のクライアントコンピュータに電子ファイルを配信するように適合する少なくとも１つのサーバコンピュータを含む。方法は、データ分析デバイスの選択ユニットが、Ｎ個の離散期間ｔ１〜ｔＮを定義するステップと、選択ユニットが、電子ファイルから特定のクエリファイルを選択するステップと、選択ユニットが、Ｄプロバイダネットワークのセットを選択するステップと、データ分析デバイス内の取得ユニットが、Ｄ選択プロバイダネットワークと関連づけられたＤ個のサーバコンピュータから、クエリファイルと関連づけられた共通メトリックの指標である時系列データストリームのセットｐ（ｔ）＝ｐ１（ｔ），ｐ２（ｔ），…，ｐＤ（ｔ）を取得するステップと、データ分析デバイスの変換ユニットが、ｐ（ｔ）に変換を行って構造データセットｚ（ｔ）＝ｚ１（ｔ），ｚ２（ｔ），…，ｚＤ（ｔ）を計算するステップと、データ分析デバイスのフィルタリングユニットが、局所推定値
【数１】
0006757477.tif 000002
を計算するための局所ロバストフィルタリングモデルを用いてｚ（ｔ）＝ｚ１（ｔ），ｚ２（ｔ），…，ｚＤ（ｔ）の値をフィルタリングするステップと、データ分析デバイスの外れ値検出ユニットが、ｌ＝１，２，…，Ｄに対して、以下の残差ｒｌ（ｔ）を計算するステップと、ｒｌ（ｔ）に多変量外れ値検出を実行して外れ値メトリックを計算するステップとを含む。
【数２】
0006757477.tif 000003
【０００９】
外れ値メトリックを計算するために、ｒｌ（ｔ）上で単変量外れ値検出も実行され、ｒｌ（ｔ）上での多変量外れ値検出の結果と比較されることが提供され得る。
【００１０】
計算された外れ値メトリックに応答して、データ分析デバイスの評価報告ユニットが、計算された外れ値メトリックを表示デバイス上に表示することが提供され得る。
【００１１】
計算された外れ値メトリックに応答して、データ分析デバイスの評価報告ユニットが、計算された外れ値メトリックを過去のしきい値又は所定のしきい値と比較し、しきい値を超えた場合にはアラート信号を出力することが提供され得る。
【００１２】
計算された外れ値メトリックに応答して、データ分析デバイスの評価報告ユニットが、プロバイダネットワーク内の電子ファイルの配信を制御するための制御データのセットを計算し、データ分析デバイスが制御データをサーバコンピュータに送信することが提供され得る。ただし、制御データはサーバコンピュータに電子ファイルの配信を修正させる。
【００１３】
値ｐ１（ｔ），ｐ２（ｔ），…ｐＤ（ｔ）は、サーバコンピュータによりクエリファイルが配信されたクライアントコンピュータの数の指標であることが提供され得る。
【００１４】
値ｐ１（ｔ），ｐ２（ｔ），…ｐＤ（ｔ）は、サーバコンピュータによりクエリファイルが配信された回数の指標であることが提供され得る。
【００１５】
電子ファイルは、例えば電子書籍ファイル、ソフトウェアパッケージ、音声ファイル（特にデジタル音楽ファイル）、又は、例えばＭＰＧ若しくは他のデジタル動画フォーマットのデジタル動画ファイル等の動画ファイルであり得る。
【００１６】
データ分析デバイスの内部ストレージユニットにより、モデルデータが変換ユニット、フィルタリングユニット、及び／又は外れ値検出ユニットに送信され、履歴データが評価報告ユニットに送信されることが提供され得る。
【００１７】
本発明に係る方法は、自動化された監査プロセスにおいて使用され、プロバイダネットワーク内の電子ファイルの配信の不規則性を評価する。ここで、期間、クエリファイル、及びプロバイダネットワークは、所定のルックアップテーブル又は統計データを用いて、選択ユニットにより自動的に選択される。
【００１８】
本発明は、電子デバイスに本発明に係る方法を実行させるコンピュータ実行可能な命令を含むコンピュータ可読媒体にさらに関する。
【００１９】
本発明はさらに、処理ユニットと、内部メモリと、通信ユニットとを備える電子データ分析デバイスにさらに関する。ここで、通信ユニットは、プロバイダネットワーク内の、電子ファイルを複数のクライアントコンピュータに配信する複数のサーバコンピュータと通信するように構成され、データ分析デバイスは、Ｎ個の離散時間長ｔ１…ｔＮを定義し、Ｄプロバイダネットワークのセットを選択するように構成されている。データ分析デバイスは、取得ユニットと、変換ユニットと、フィルタリングユニットと、及び外れ値検出ユニットをさらに備える。取得ユニットは、Ｄ選択されたプロバイダネットワークと関連づけられたＤ個のサーバコンピュータから、クエリファイルと関連づけられた共通メトリックの指標である時系列データストリームｐ（ｔ）＝ｐ１（ｔ），ｐ２（ｔ），…，ｐＤ（ｔ）の集合を取得するように構成される。変換ユニットは、ｐ（ｔ）上に等倍対数比変換を実行して、合成データセットｚ（ｔ）＝ｚ１（ｔ），ｚ２（ｔ），…，ｚＤ（ｔ）を計算するように構成される。フィルタリングユニットは、局所推定値
【数３】
0006757477.tif 000004
を計算するための局所ロバストフィルタリングモデルを用いて、ｚ（ｔ）＝ｚ１（ｔ），ｚ２（ｔ），…，ｚＤ（ｔ）の値をフィルタリングするように構成される。外れ値検出ユニットは、ｌ＝１，２，…，Ｄに対して以下の残差ｒｌ（ｔ）を計算し、ｒｌ（ｔ）上で多変量外れ値検出を実行して外れ値メトリックを計算するように構成される。
【数４】
0006757477.tif 000005
【００２０】
電子分析デバイスは、外れ値メトリックに対応するプロバイダネットワークにおける電子ファイルの配信を制御するための制御データのセットを計算するように構成された評価報告ユニットを備えることと、データ分析デバイスはサーバコンピュータに制御データを送信するように構成されることとが提供され得る。
【００２１】
制御データは、サーバコンピュータに電子ファイルの配信を修正させるために調整され得る。
【００２２】
電子分析デバイスは、表示デバイス上に外れ値メトリックを表示するように構成された評価報告ユニットを備えることが提供され得る。
【００２３】
電子分析デバイスは、変換ユニット、フィルタリングユニット、及び外れ値検出ユニットにモデルデータを提供し、過去のデータを評価報告ユニットに提供もするように適合した内部ストレージデバイスを備えることが提供され得る。
【００２４】
本発明は、少なくとも１つのサーバコンピュータをそれぞれ含む複数のプロバイダネットワークを備える電子システムにさらに関する。電子システムは、本発明に係るデータ分析デバイスを少なくとも１つ含むことを特徴とする。
【００２５】
各サーバコンピュータは、時系列データストリームｐｉ（ｔ）を準備するように適合した報告ユニットと、データストリームをデータ分析デバイスに送信するように適合した通信ユニットとを備える。通信ユニットは、好ましくは、データ分析デバイスから制御データを受信するように適合している。
【００２６】
独立請求項において、さらなる有利な実施形態が定義される。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明に係る方法の実施形態が実装されたシステムの例を示す図
【図２】本発明に係る方法の実施形態に係る、データ分析デバイス６及び、本デバイスにおけるデータフローを示す模式図
【図３】本発明に係るデータ分析デバイスにおいて実行される、本発明に係る方法の実施形態におけるデータフローチャートを示す模式図
【図４ａ】本発明のある実施形態を実施するときの、データ分析デバイス６内のいくつかの点における時間依存データの模式的なデータダイアグラム
【図４ｂ】本発明のある実施形態を実施するときの、データ分析デバイス６内のいくつかの点における時間依存データの模式的なデータダイアグラム
【図４ｃ】本発明のある実施形態を実施するときの、データ分析デバイス６内のいくつかの点における時間依存データの模式的なデータダイアグラム
【図４ｄ】本発明のある実施形態を実施するときの、データ分析デバイス６内のいくつかの点における時間依存データの模式的なデータダイアグラム
【図４ｅ】本発明のある実施形態を実施するときの、データ分析デバイス６内のいくつかの点における時間依存データの模式的なデータダイアグラム
【図４ｆ】本発明のある実施形態を実施するときの、データ分析デバイス６内のいくつかの点における時間依存データの模式的なデータダイアグラム
【発明を実施するための形態】
【００２８】
本発明は、添付の図面に関してより詳細に記載される。
【００２９】
図１は、本発明に係る方法の実施形態が実装されたシステムの例を示す図である。このシステムの例は、例えばＧｏｏｇｌｅ  Ｐｌａｙ（登録商標）、Ｄｅｅｚｅｒ（登録商標）、Ｓｐｏｔｉｆｙ（登録商標）、Ｚｕｎｅ（登録商標）等のインターネットベースのメディア配信プラットフォームである、複数のプロバイダネットワーク２，２’，２’’，２’’’を含む。各プロバイダネットワークは、少なくとも１つのサーバコンピュータ３，３’，３’’，３’’’を含む。各サーバコンピュータは、複数の電子ファイル１を複数のクライアントコンピュータ４に配信するように配置されている。各クライアントコンピュータ４は、少なくとも１つのプロバイダネットワークのメンバである。しかしながら、特定のクライアントコンピュータ４が複数のプロバイダネットワークのメンバである可能性もある。
【００３０】
クライアントコンピュータ４への電子ファイル１の配信は、特に、クライアントコンピュータ４上で開始されたリクエストに応じて、電子ファイル１の選択されたダウンロードにより実現され得る。従って、各クライアントコンピュータ４は、１つ以上のサーバコンピュータ３から電子ファイル１を受信するように設定され得る。
【００３１】
クライアントコンピュータ４は、標準的なノートパソコン及びデスクトップコンピュータ、加えて、例えばスマートフォン又は任意の他の、電子データ通信装置を備える計算デバイス等の、モバイル電子デバイスを含み得る。この電子データ通信装置は、例えばリモートプロバイダネットワーク内のサーバコンピュータにアクセスするためのデータトランシーバ（特にインターネットにアクセスする能力を有するもの）等である。ただし、クライアントコンピュータ４は、ＬＡＮ、ＷＡＮ、又は独自のネットワークプロトコルを介して、サーバコンピュータ３にアクセスすることも可能である。
【００３２】
各サーバコンピュータ３は、複数の電子ファイル１を格納する。本実施形態では、電子ファイル１は、電子音楽ファイルである。他の実施形態では、電子ファイル１は、電子データファイル、電子テキストファイル、又は電子ビデオファイルである。
【００３３】
本実施形態において、プロバイダネットワークは、例えばＤｅｅｚｅｒ、Ｇｏｏｇｌｅ  Ｐｌａｙ、Ｓｐｏｔｉｆｙ、Ｚｕｎｅ等のデジタル音楽プラットフォームである。本実施形態において、電子ファイル１は、アーティストのこれらのプラットフォーム上で販売されている音楽ファイルである。
【００３４】
複数のクライアントコンピュータ４のうちの１つによるリクエストに応答して、サーバコンピュータ３は、当該クライアントコンピュータ４に特定の電子ファイル１を送信する。サーバコンピュータ３は、ＴＣＰ／ＩＰ接続等のデータ接続により、クライアントコンピュータ４に接続されている。特に、クライアントコンピュータ４は、インターネットによりサーバコンピュータ３に接続されている。
【００３５】
サーバコンピュータ３を介する電子ファイル１の配布を制御し、不規則性を検出するために、電子データ分析デバイス６が提供される。
【００３６】
電子データ分析デバイス６は、処理ユニット９と、内部メモリ１０と、サーバコンピュータ３と通信するように構成された通信ユニット１１とを備える。通信ユニットは、外部電子ストレージ７と通信するようにさらに構成される。
【００３７】
処理ユニット９は、例えばグラフィックプロセッサ（ＧＰＵ）、又は特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）等の、１つ以上のプロセッサを含み得る。別途の実施形態では、データ分析デバイス６は、例えば、本明細書に記載の１つ以上の決定または計算を実行するための追加の処理オプションを提供するクラウドベースのサービス等の、他の計算リソースを含むか、又はそれにアクセスすることができる。
【００３８】
処理ユニット９は、内部メモリ１０を伴う内部データリンク又はデータバスに接続され、本実施形態においては、内部メモリ１０に格納されたプログラム命令を実行してデータ分析デバイス６に本明細書に記載の１つ以上の機能を実行させるように適合している。
【００３９】
内部メモリ１０及び電子ストレージ７は、１つ以上の非一時的機械可読ストレージ媒体を含み得る。媒体は例えば、ソリッドステートメモリ、磁気ディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、又は情報を格納することが可能な任意の他の有形媒体等である。
【００４０】
データ分析デバイス６は、通信ユニット１１を介して複数の異なるプロバイダネットワークのサーバコンピュータ３に通信するように構成される。いくつかの実施形態では、そのような通信ユニット１１は、電子入出力操作を実行するために、例えば電子モデム又はネットワークカード等のハードウェアコンポーネントを含む。特に、通信ユニットは、ＴＣＰ／ＩＰプロトコルを用いることで、インターネットを介してサーバコンピュータ３にアクセスするように構成される。
【００４１】
データ分析デバイス６は、サーバコンピュータ３，３’，３’’，３’’’に、それぞれのサーバコンピュータと関連づけられたそれぞれのプロバイダネットワーク２，２’，２’’，２’’’に配信される電子ファイル１を提供するように適合している。このために、データ分析デバイス６は、電子ファイル１及びメタデータを格納する電子ストレージ７にクエリを送信するように構成される。
【００４２】
代替的に、データ分析デバイス６は、ＤＲＭ（デジタル著作権管理）データを配信するように適合している。これによりサーバコンピュータ３，３’，３’’，３’’’は、自分から対応する電子ファイル１にアクセスしてそれを配信し、又はそれをダウンロードすることができるようになる。
【００４３】
データ分析デバイスはさらに、通信ユニット１１を介して、例えば電子数クリーン等の表示デバイス１６に接続されて、計算された外れ値メトリックを、適切なグラフィック表現により表示及び報告する。
【００４４】
電子ファイルの配信を制御するために、データ分析デバイス６は、制御データ８のセットを計算し、制御データ８を各プロバイダネットワークのサーバコンピュータ３に送信するように構成される。制御データ８は、配信される電子ファイル１か、サーバコンピュータ３に特定の電子ファイル１にアクセスさせてそれを配信させるＤＲＭ（デジタル著作権管理）アクセスコードを含み得る。サーバコンピュータ３は、データ分析デバイス６からの制御データ８を受信する受信ユニットを装備し得る。
【００４５】
本実施形態では、プロバイダネットワーク２，２’，２’’，２’’’は、共通メトリックを、配信される各電子ファイル１に関連づける。このメトリックは、特定の実施形態では、電子ファイル１をダウンロードするに際しクライアントコンピュータ４のユーザにより支払われるべき、電子ファイル１に関連づけられた価格であり得る。例えば電子ファイルの価格等の選択されたメトリックは、各プロバイダネットワークに共通であるが、異なるプロバイダネットワークではその値は異なり得る。
【００４６】
いくつかの実施形態では、共通メトリックは、カウンタ、クオリティインデックス、ファイル長の他、例えば作成日時、アーティスト、特定のチャートにおけるランキング、プロバイダネットワークで利用可能になった日時、又は、特定のプロバイダネットワーク２，２’，２’’，２’’’内の特定の電子ファイル１に特有の任意の他のデータ等の、電子ファイル１の特定のメタデータであり得る。
【００４７】
プロバイダネットワーク２内の電子ファイル１の配信のたびに、この電子ファイル１に関係づけられた共通メトリックがプロバイダネットワーク２（特にプロバイダネットワーク２のサーバコンピュータ３）により記録される。専用の時間長ｔ１，ｔ２，…，ｔＮ内において、サーバコンピュータ３は、データ分析デバイス６に配信された各ファイルに対するメトリックｐ（ｔ）を報告する。
【００４８】
例えば、特定の実施形態では、もし特定の電子ファイル１がプロバイダネットワーク２内に、専用の月において特定の回数配信された場合、プロバイダネットワーク２のサーバコンピュータ３はこの回数をデータ分析デバイス６に報告する。
【００４９】
サーバコンピュータ３は、各電子ファイル１について、この電子ファイル１を時間長ｔ内にクライアントコンピュータ４に配信することにより、プロバイダネットワーク２内で達成された収入を報告することもできる。
【００５０】
プロバイダネットワーク内の電子ファイルの配信の不規則性を識別するために、データ分析デバイス６は、所定の時間長ｔ１，ｔ２，…，ｔＮの間に、複数の電子ファイル１の中から特定のクエリファイル５を選択し、Ｄ個のサーバコンピュータ３から、クエリファイルと関係づけられた共通メトリックの指標である時系列データのセットｐ（ｔ）＝ｐ１（ｔ），ｐ２（ｔ），…，ｐＤ（ｔ）を取得する。この時系列データのセットは例えば、このファイルとともに報告された収入等である。時系列データのセットを示すデータフローは、模式図上では点線で示される。
【００５１】
図２は、本発明に係る方法の実施形態に係る、データ分析デバイス６及び、本デバイスにおけるデータフローを示す模式図である。
【００５２】
第１に、データ分析デバイス６の処理ユニット９内の選択ユニット１８は、Ｎ個の離散時間長ｔ１，ｔ２，…，ｔＮを選択する。選択ユニット１８は、さらに、利用可能な電子ファイル１の中から、以下の監査方法が実行される特定のクエリファイル５を選択する。選択ユニット１８は、その後、クエリファイル５を配信することで知られているＤ個のプロバイダネットワークを選択する。このために、選択ユニット１８は、データ分析デバイス６の内部メモリ１０にクエリを送信し得る。
【００５３】
データ分析デバイス６の処理ユニット９内の取得ユニット１７は、データ分析デバイス６の通信ユニット１１を介して、Ｄ個のサーバコンピュータ３にクエリを送信し、Ｄ個の選択されたプロバイダネットワーク２に関係づけられたサーバコンピュータ３から、Ｄ個の時系列データストリームｐ１（ｔ），ｐ２（ｔ），…，ｐＤ（ｔ）を受信する。
【００５４】
ｐ１（ｔ），ｐ２（ｔ），…，ｐＤ（ｔ）は、クエリファイル５に関係づけられた共通メトリックの指標である。
【００５５】
取得ユニット１７及び選択ユニット１８は、例えばプログラムモジュールとしてソフトウェア上で実装されるか、又は、例えば特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）若しくはハードウェア上でフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）として、ハードウェア上で実装され得る。
【００５６】
受信されたデータストリームは、処理ユニット９内の変換ユニット１２に入る。変換ユニット１２は、受信したデータに対して変換を実行して組成データセットを計算する。ここで、モデルデータは、データ分析デバイス６の内部ストレージデバイス１０から受信され得る。変換ユニット１２は、例えばプログラムモジュールとしてソフトウェア上で実装されるか、又は、例えば特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）若しくはハードウェア上でフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）として、ハードウェア上で実装され得る。
【００５７】
変換ユニット１２は、変換されたデータｚ１（ｔ），ｚ２（ｔ），…，ｚＤ（ｔ）を処理ユニット９内のフィルタリングユニット１３に送信する。フィルタリングユニット１３は、変換されたデータをフィルタリングする。このために、内部ストレージ１０により、特定のフィルタリングモデルデータが提供される。フィルタリングユニット１３は、例えばプログラムモジュールとしてソフトウェア上で実装されるか、又は、例えば特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）若しくはハードウェア上でフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）として、ハードウェア上で実装され得る。
【００５８】
フィルタリングユニット１３は、ｌ＝１，２，…，Ｄ−１に対して、フィルタリングされたデータ
【数５】
0006757477.tif 000006
を、外れ値検出ユニット１４に送信する。外れ値検出ユニット１４は、フィルタリングされたデータの中から外れ値を検出して外れ値メトリックＭＤ（ｔ）を計算するアルゴリズムを実行する。このために、内部ストレージ１０により、特定のモデルデータが提供される。外れ値検出ユニット１４は、例えばプログラムモジュールとしてソフトウェア上で実装されるか、又は、例えば特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）若しくはハードウェア上でフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）として、ハードウェア上で実装され得る。
【００５９】
外れ値検出ユニット１４は、計算された外れ値メトリックＭＤ（ｔ）を、評価報告ユニット１５に送信する。評価報告ユニット１５は、外れ値メトリックＭＤ（ｔ）の可視表現を準備し、内部ストレージ１０により提供されたデータに基づいて、前記プロバイダネットワーク２内の電子ファイル１の配信を制御するための制御データ８を決定する。
【００６０】
評価報告ユニット１５はデータを通信ユニット１１に送信し、通信ユニット１１はデータを、プロバイダネットワーク２のサーバコンピュータ３に転送する。
【００６１】
評価報告ユニット１５は、例えばプログラムモジュールとしてソフトウェア上で実装されるか、又は、例えば特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）若しくはハードウェア上でフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）として、ハードウェア上で実装され得る。
【００６２】
評価報告ユニット１５は、内部ストレージ１０にアクセスして、計算された外れ値メトリックを履歴データと比較するように適合され得る。評価報告ユニット１５は、通信ユニット１１を介して表示デバイス１６上に外れ値メトリックを可視化するためのデータセットを準備するようにも適合され得る。評価報告ユニット１５は、制御データ８を準備する前に、手動のフィードバックを待つようにも適合され得る。他の実施形態では、評価報告ユニット１５は、ルックアップテーブル、履歴データ、ディープラーニング又は他の手段を用いて、内部メモリ１０に格納された決定ルールデータに基づいて制御データ８を準備するように適合され得る。
【００６３】
図３は、本発明に係るデータ分析デバイスにおいて実行される、本発明に係る方法の実施形態におけるデータフローチャートを示す模式図である。
【００６４】
第１のステップでは、データがデータ分析デバイスに読み込まれる。第１に、データ分析デバイス６の処理ユニット９において、Ｎ個の離散時間長ｔ１〜ｔｎが、選択ユニット１８により選択される。この数は、例えば数日、数週間、又は数ヶ月などの、ファイル配信の不規則性が起こることが知られている典型的な時間長に基づき得る。
【００６５】
次に、選択ユニット１８により、特定のクエリファイル５が、プロバイダネットワーク２内で配信される複数の電子ファイル１から選択される。この選択は、クエリファイルの人気度又は任意の他の特徴に基づいてされ得る。クエリファイルは、すべての利用可能な電子ファイルから無作為に選択されてもよいし、又は手動入力により選択されてもよい。クエリファイルの選択は、データ分析デバイス６の内部ストレージ１０又は外部ストレージ７の問い合わせの後で行われ得る。
【００６６】
次に、選択ユニット１８により、Ｄ個のプロバイダネットワーク２が選択される。プロバイダネットワーク２の選択は、プロバイダネットワーク２の人気度又は任意の他の特徴に基づき得る。選択は無作為選択又は手動選択であってもよい。
【００６７】
クエリファイル５又はその配信権を受信するプロバイダネットワーク２のみが選択されることが提供され得る。データ分析デバイス６によりクエリファイル５が配信されることが知られているプロバイダネットワーク２のみが選択されることが提供され得る。
【００６８】
記載する方法は、３個以上の個別のプロバイダネットワークに対してのみ意味を持つため、Ｄが３以上であるかのチェックが行われ得る。もしそうでないならば、方法は最初に戻り、時間長、クエリファイル、及び／又はプロバイダネットワークを変更する。
【００６９】
次のステップでは、Ｄ個の選択されたプロバイダネットワーク２に関係づけられたＤ個のサーバコンピュータ３は、データ分析デバイス６の処理ユニット９内の取得ユニット１７により問い合わせされ、取得ユニット１７により時系列データストリームｐ１（ｔ），ｐ２（ｔ），…，ｐＤ（ｔ）が受信される。ｐ１（ｔ），ｐ２（ｔ），…，ｐＤ（ｔ）の値は、この電子ファイルの価格など、クエリファイル５に関係づけられている一般的なメトリックを示している。
【００７０】
特定の実施形態では、ｐ１（ｔ１），…，ｐ１（ｔＮ）の値は、期間ｔ１，…ｔＮにおいて、例えば特定のアーティストの特定の歌などのクエリファイル５を配信するために、第１のプロバイダネットワーク２により報告される収益である。従って、ｐ２（ｔ１），…，ｐ２（ｔＮ）の値は、期間ｔ１，…ｔＮにおいてクエリファイル５を配信するために第２プロバイダネットワークによって報告された収益であり、ｐＤ（ｔ１），…，ｐＤ（ｔＮ）の値は、期間ｔ１，…，ｔＮ内にクエリファイル５を配信するためにＤ番目のプロバイダネットワークにより報告された収益である。
【００７１】
本発明に係る方法の特定の例では、Ｄの値は３であり、Ｎの値は３０であるため、以下のベクトルｐ（ｔ）＝（ｐ１（ｔ），ｐ２（ｔ），ｐ３（ｔ））は、例えば月などの時間長ｔ＝１，２，…，３０における３つの選択されたプロバイダネットワークからの収益の構成を表す。
【００７２】
次の変換は、ｐ（ｔ）の値の対数変換に依存しているため、各単一データ点ｐｉ（ｔｊ）は０よりも大きくなければならない。このために、別個のデータ代入ルーチンがデータ分析デバイス６の処理ユニット９によって実行される。
【００７３】
このデータ代入ルーチンにおいて、最初に書くプロバイダネットワークにより報告された値に対して統計分析が実行され、データストリームにおける任意のゼロ値は、この特定のプロバイダネットワークの５％分位値に置き換えられる。
【００７４】
代替的に、ゼロ値は、例えば０．０１などの小さい値で置き換えられ得る。また、考慮される時間長の全体の間、そのコンポーネントと他のコンポーネントとの平均的な関係に依存した値で置き換えられることも提供される。
【００７５】
次のステップでは、受信された時系列データストリームは、組成データセットを計算するために、データ分析デバイス６の処理ユニット９における変換ユニット１２で変換される。組成データにより、データストリームを相互に関連させて分析できるため、全体的な傾向に関する不規則性をより簡単に識別できる。
【００７６】
この想定のもとで、特定の期間ｔについて、すべてのＤ個のプロバイダネットワークにより達成された収益の合計は定数であり、次式で示される。
【数６】
0006757477.tif 000007
【００７７】
従って、Ｄパーツ構成はＤ−１次元のみであり、即ち、ユークリッド空間では直接の表現を持たず、単一空間でのみ存在し得る。等尺性対数比（比の対数）変換ｉｌｒ（ｐ（ｔ））を用いて、制限されたサンプル空間から実空間への単射マッピングを提供できる。Ｄパーツ構成の場合、等尺性対数比変換はＤ−１次元実空間表現になる。このような変換は、等尺性、すなわち、２つの観測値ｐ（ｔ１）及びｐ（ｔ２）のＡｉｔｃｈｉｓｏｎ距離が、変換された構成ｉｌｒ（ｐ（ｔ１））及びｉＬｒ（ｐ（ｔ２））のユークリッド距離と等しいことなどの、有用な特性を提供する。
【００７８】
従って、Ｄ次元ベクトルｐ（ｔ）は、以下の構成データセットｚ（ｔ）に変換され得る。
【数７】
0006757477.tif 000008
【００７９】
ここで、ベクトルｚ（ｔ）の成分は、以下である。
【数８】
0006757477.tif 000009
【００８０】
Ｄ−１個のｉｌｒ変数は、Ａｉｔｃｈｉｓｏｎジオメトリを参照した単一正規直交規定の座標であるため、その解釈には、この規定の適切な選択が不可欠である。実際には、正規直交規定の以下のＤ個の選択が非常に有用であり得る。
【００８１】
Ｉ＝１，…，Ｄ及び時刻ｔについて、以下により、Ｉ番目の部分が最初の位置に移動するような構成部分の順列を示す。
【数９】
0006757477.tif 000010
【００８２】
これにより、以下の（Ｄ−１）次元実ベクトルが得られる。
【数１０】
0006757477.tif 000011
【００８３】
この設定では、第１の座標（ｉｌｒ変数ｚ１（Ｉ）（ｔ））は、元の構成部分ｐＩ（ｔ）（Ｉ＝１，…，Ｄ）に対する相対情報（対数比）で構成される。時刻ｔについて、ｉｌｒ（ｐＩ（ｔ））＝ｚ１（Ｉ）（ｔ）を示す。ｉｌｒ（ｐＩ（ｔ））の式は、次式のように記述され得ることには注意すべきである。
【００８４】
【数１１】
0006757477.tif 000012
【００８５】
例えばＤ＝３の場合、構成データセットｚ（ｔ）の成分は以下の式で示される。
【数１２】
0006757477.tif 000013
【００８６】
換言すると、ｚ１（ｔ）＝ｉｌｒ（ｐ１（ｔ））は、Ｄｅｅｚｅｒにより報告されたメトリック及びＧｏｏｇｌｅ  Ｐｌａｙにより報告されたメトリックの合計と、Ｚｕｎｅのメトリックとの関係を示し、一方で、ｚ２（ｔ）＝ｉｌｒ（ｐ２（ｔ））は、Ｇｏｏｇｌｅ  Ｐｌａｙにより報告されたメトリックと、Ｄｅｅｚｅｒ及びＺｕｎｅにより報告されたメトリックとの関係を示し、ｚ３（ｔ）＝ｉｌｒ（ｐ３（ｔ））は、Ｚｕｎｅにより報告されたメトリックと、Ｇｏｏｇｌｅ  Ｐｌａｙ及びＤｅｅｚｅｒにより報告されたメトリックとの関係を示す。しかしながら、このステップでは、他の変換モデルが同様に用いられ得る。ここで、変換モデルデータ及びモデル制約は、内部メモリ１０から変換ユニット１２により受信され得る。
【００８７】
次のステップでは、データ分析デバイス６の処理ユニット９内のフィルタリングユニット１３で組成データをフィルタリングして、予期しない偏差及びランダムノイズを除去する。このため、ｚ（ｔ）の値は、以下の信号＋ノイズの表現でモデル化される。ただし、μ（ｔ）は滑らかな信号を表し、ξ（ｔ）はノイズ成分を示す。
【数１３】
0006757477.tif 000014
【００８８】
ｚ（ｔ）から信号μ（ｔ）を抽出するために、以下の繰り返し中央値（ＲＭ）回帰モデルが用いられる。ここで、信号μ（ｔ）が長さｎの短時間の窓の内で回帰線によって局所的に近似され得ることが想定されている。
【数１４】
0006757477.tif 000015
【００８９】
ここで、μ（ｔ−ｎ＋１）は、時刻（ｔ−ｎ＋１）における回帰直線のレベルであり、β（ｔ）は回帰直線の勾配である。特定のサンプルの勾配β（ｔ）及びレベルμ（ｔ）の回帰近似値ｚ（ｔ）＝（ｚ（ｔ−ｍ＋１），…，ｚ（ｔ））は、次式のように計算され得る。
【数１５】
0006757477.tif 000016
【００９０】
窓の幅ｎの選択は、既知のＳＣＡＲＭ（勾配比較適合繰り返し中央値）メソッドを用いるテストの窓内の回帰直線の勾配の値に基づく。変換されたデータｚ（ｔ）の局所フィルタリングされた値は、次式で示される。
【数１６】
0006757477.tif 000017
【００９１】
しかしながら、他のフィルタリングモデルも用いられ得る。ここで、モデルデータは内部メモリ１０からフィルタリングユニット１３により受信され得る。
【００９２】
１変量外れ値検出を、１つのプロバイダネットワークと残りのプロバイダネットワークとの関係の各々について個別に実行するために、ｚＩ（ｔ）の値又はその推定値
【数１７】
0006757477.tif 000018
は既に用いられ得る。しかしながら、そういった１変量外れ値検出は信頼できず、変量間の全てのインタラクションを考慮しているわけではない。それでも１変量外れ値検出は、多変量外れ値検出に追加で用いられ得る。
【００９３】
データ分析デバイス６の処理ユニット９内の外れ値検出ユニット１４において、構成データセットｚＩ（ｔ）及び局所推定値
【数１８】
0006757477.tif 000019
の間の残差が次式のように計算される。
【００９４】
【数１９】
0006757477.tif 000020
【００９５】
任意の主要な残差ｒＩ（ｔ）は、異なるプロバイダネットワーク内の対応する電子ファイルの配信における不規則性の指標となる。特に、残差ｒＩ（ｔ）が負の場合、これは報告された収益の値が実際に予想された値よりも低いことを示す。
【００９６】
外れ値検出ユニット１４において多変量外れ値検出アルゴリズムが適用されることで、全体から逸脱するサンプル内のそのような多変量観測値を見つけて、観測値の全ての次元を考慮に入れる。多変量外れ値の検出は、共分散構造の推定に基づき得る。この文脈では、共分散構造を参照し、データの中心からの距離を示す各観測値に距離を割り当てる。この距離測定値は、データの推定共分散の構造に依存する既知のマハラノビス距離（ＭＤ）であり、次式のように定義される。
【００９７】
【数２０】
0006757477.tif 000021
【００９８】
ここで、ｍ及びＣは、それぞれ位置及び共分散の推定値を示す。
【００９９】
算術平均及びサンプル共分散行列が取得される。これらは、正規分布データの場合において非常に効率的であることが証明されている。この実施形態によれば、本発明に係る方法の結果は外れ値メトリックであり、これは例えば、ＭＤの値があるしきい値を超える時間長及びプロバイダネットワークの組のリストであり得る。
【０１００】
しかしながら、他の外れ値検出アルゴリズムも用いられ得る。その場合、外れ値アルゴリズムモデルデータは、外れ値検出ユニット１４により内部メモリ１０から受信され得る。
【０１０１】
計算された外れ値メトリックは、データ分析デバイス６の処理ユニット９内の評価報告ユニット１５に送られ、外れ値を報告し、異なるプロバイダネットワークによりクエリファイル５の配信を制御するための制御データ８を作成する。例えば、評価報告ユニット１５は、プロバイダネットワークにクエリファイル５のそれ以上の配信を停止させる制御データ８を作成することもあり得る。データ分析デバイス６は、プロバイダネットワークが電子ファイル１のそれ以上の配信を完全にブロックすることもあり得る。
【０１０２】
計算された外れ値メトリックを評価するために、評価報告ユニット１５は、内部メモリ１０から決定ルールを受信する場合がある。また、外れ値メトリックがデータ分析デバイス６の表示デバイス１６上に視覚化され、デバイス６が外れ値メトリックに応答する手動のインタラクションを待つことも提供される。
【０１０３】
最後に、計算された外れ値メトリックが、表示デバイス１６上に表示される。オプションで、プロバイダネットワークによる電子ファイルの未来の配信を制御するための制御データが計算され得る。
【０１０４】
図４ａ−図４ｆは、本発明のある実施形態を実施するときの、データ分析デバイス６内のいくつかの点における時間依存データの模式的なデータダイアグラムを示す。
【０１０５】
図４ａは、データ分析デバイス６の取得ユニット１７で受信された４つの時系列データストリームｐ１（ｔ），ｐ２（ｔ），ｐ３（ｔ），ｐ４（ｔ）のセットを示す。特定のクエリファイル５に関連づけられた共通のメトリックを表すこれらの時系列データには、視覚的な偏差を伴う共通の傾向に従う正値があることが示されている。
【０１０６】
図４ｂ−図４ｅは、上述の時系列データストリームから計算された構成データｚ１（ｔ），ｚ２（ｔ），ｚ３（ｔ），ｚ４（ｔ）を示す。さらに、局所フィルタリングされた値が破線で示されている。多変量外れ値が検出された時間長は、塗りつぶされた円で示されている。
【０１０７】
図４ｆは、外れ値検出ユニット１４で計算されたマハラノビス距離ＭＤ（ｔ）の計算値を示す。特定の時間長においてのみ、破線で示されたしきい値を超えるＭＤ（ｔ）の値が発生することがわかる。これらの値は、この時間長において、プロバイダネットワーク内の電子ファイルの配信における不規則性が発生したことを示している。ＭＤ（ｔ）の値を残差ｒＩ（ｔ）の値と比較し、オプションで単変量外れ値検出の結果とも比較することで、不規則性を引き起こしたプロバイダネットワークが決定される。
【０１０８】
本発明の実施形態は、スマートフォン又はタブレット上で実行されるコンピュータアプリとして実装され得る。特に、データ分析デバイス６は、本発明に係る方法を実行するスマートフォン又はタブレットデバイスとして実装され得る。代替的に、表示デバイス１６は、本発明に係る方法の状態及び／又は結果を表示するスマートフォン又はタブレットデバイスとして実装され得る。
【０１０９】
本発明の実施形態は、デジタル電子回路、具体的に実装されたコンピュータソフトウェア又はファームウェア、本明細書に開示される構造及びそれらの構造上の等価物を含むコンピュータハードウェア、若しくはそれらの１つ以上の組み合わせにおいて実装され得る。実施形態は、コンピュータプログラム、即ち、データ処理デバイスによる実行のための有形な非一時的プログラムキャリア上にエンコードされたコンピュータプログラム命令のモジュールとして実装され得る。
【０１１０】
コンピュータ記憶媒体は、機械可読なストレージデバイス、ランダムアクセス又はシリアルアクセスのメモリデバイス、又はそれらの１つ以上の組み合わせとされ得る。
【０１１１】
本発明に係るコンピュータプログラムは、任意の形式のプログラミング言語（コンパイル若しくはインタープリットされた言語を含む）、宣言言語、又は手続き言語により記述され得る。また当該コンピュータプログラムは、スタンドアロンのプログラムとして、又は、モジュール、コンポーネント、サブルーチン、若しくは計算環境における使用に適した他のユニットを含む任意の形式として実装され得る。コンピュータプログラムは、ファイルシステム内のあるファイルと対応し得る。プログラムは、
（ｉ）例えばマークアップ言語のドキュメントに格納された１つ以上のスクリプト等の他のプログラム若しくはデータを保持するファイルの一部の中に、
（ｉｉ）問題のプログラムに専用の単一ファイルの中に、又は、
（ｉｉｉ）例えば１つ以上のモジュール、サブプログラム、若しくはコードの部分を格納するファイル等の、複数の調整されたファイルの中に、
格納されていてもよい。このようなコンピュータプログラムは、１つのコンピュータ上で実行されるように、又は、単一の地点に位置する複数のコンピュータ若しくは複数の地点に分散されて通信ネットワークにより相互接続された複数のコンピュータ上で実行されるように、実装され得る。
【０１１２】
本明細書に記載のプロセス及び論理フローは、入力データを操作して出力を生成することにより１つ以上のコンピュータプログラムを実行して機能を実現する１つ以上のプログラマブルコンピュータにより実行され得る。プロセス及び論理フローは、例えばＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、又はＧＰＵ（汎用グラフィック処理ユニット）といった特殊目的の論理回路により実装され、かつ、装置もそれらの論理回路として実装され得る。
【０１１３】
本発明に係る方法の実行に適したコンピュータは、汎用マイクロプロセッサ又は専用マイクロプロセッサ、若しくはその両方、又は他の種類の中央処理装置（ＣＰＵ）に基づき得る。このような中央処理装置は、読み取り専用メモリ若しくはランダムアクセスメモリ、又はそれらの両方から命令及びデータを受け取る。
【０１１４】
コンピュータの重要な要素は、命令を実現又は実行するための中央処理装置、並びに、命令及びデータを格納するための１つ以上のメモリデバイスである。一般に、コンピュータは、例えば磁気ディスク、光磁気ディスク、若しくは光ディスク等の、データを格納するための１つ以上の大容量ストレージデバイスを含むか、又は、それらと動作可能に結合されることでそれらからデータを受信し、それらにデータを転送し、若しくはその両方を行う。しかしながら、このようなデバイスはコンピュータに必須のものではない。
【０１１５】
さらに、本発明に係るコンピュータは、例えば携帯電話、スマートフォン、タブレット端末、モバイルオーディオまたはモバイルビデオプレイヤー、ゲームコンソール、全地球測位システム（ＧＰＳ）受信機、又は、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）フラッシュドライブ等のポータブルストレージデバイスといった、別のデバイスに埋め込まれていてもよい。
【０１１６】
コンピュータプログラム命令及びデータを格納するために適したコンピュータ可読媒体は、全ての形態の不揮発性メモリ、メディアデバイス及びメモリデバイスを含む。これらには例えば、（ｉ）ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、及びフラッシュメモリデバイス等の半導体メモリデバイス、（ｉｉ）内部ハードディスク又はリムーバブルディスク等の磁気ディスク、（ｉｉｉ）光磁気ディスク、並びに（ｉｖ）ＣＤ  ＲＯＭ及びＤＶＤ−ＲＯＭディスク、が含まれる。プロセッサ及びメモリは、特殊用途論理回路により補完されるか、又はそれに組み込まれ得る。
【０１１７】
ユーザとのインタラクションを提供するために、本発明の実施形態は、ユーザに情報を表示するための、例えばＣＲＴ（カソードレイチューブ）又はＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタ等の表示デバイス、並びに、ユーザがコンピュータに入力を提供することのできる、キーボード及び、例えばマウス又はトラックボール等のポインティングデバイスを有するコンピュータ上で実装され得る。ユーザとのインタラクションの提供には、他の種類のデバイスも用いられ得る。例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形式の感覚フィードバックであり得る。これは例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック等である。また、ユーザからの入力は、音、声、又は接触入力等の任意の形式で受け取られ得る。
【０１１８】
加えて、コンピュータは、ユーザが使用するデバイスに文書を送信し、当該デバイスから文書を受信することにより、ユーザとインタラクションし得る。これは例えば、ユーザのクライアントデバイス上のウェブブラウザから受信したリクエストに応答して、ウェブブラウザにウェブページを送信する等である。
【０１１９】
本明細書に記載の主題の実施形態は、
（ｉ）例えばデータサーバ等のバックエンドコンポーネントを含む計算システムの中で、
（ｉｉ）例えばアプリケーションサーバ等のミドルウェアコンポーネントを含む計算システムの中で、
（ｉｉｉ）例えばグラフィカルユーザインターフェース若しくはウェブブラウザを有するクライアントコンピュータ等のフロントエンドコンポーネントを含む計算システムの中で、又は、
（ｉｖ）それらのバックエンドコンポーネント、ミドルウェアコンポーネント、若しくはフロンドエンドコンポーネントの任意の組み合わせを含む計算システムの中で
実装され得る。グラフィカルユーザインターフェース又はウェブブラウザは、ユーザが本明細書に記載の主題の実施物とインタラクションを行うことのできるものである。システムのコンポーネントは、例えば通信ネットワーク等の、任意の形式若しくは任意の媒体のデジタルデータ通信により相互接続され得る。通信ネットワークの例には、ローカルエリアネットワーク（「ＬＡＮ」）と、例えばインターネット等の広域ネットワーク（「ＷＡＮ」）が含まれる。
【０１２０】
計算システムはクライアント及びサーバを含み得る。一般にクライアント及びサーバは互いに遠隔であり、典型的には通信ネットワークを介してインタラクションする。クライアントとサーバの関係は、それぞれのコンピュータで実行されるコンピュータプログラムにより互いにクライアント−サーバ関係を有することで発生する。
【０１２１】
この明細書は多くの特定の実施形態の詳細を含むが、これらはいかなる発明の範囲又は請求範囲への限定とも解釈されるべきではなく、むしろ本発明の特定の実施形態に特有の特徴の記載として解釈されるべきである。本明細書において別個の実施形態として記載する特定の特徴は、単一の実施形態の中に組み合わせて実施もされ得る。同様に、図面において操作は特定の順序で示されているが、これは、所望の結果を達成するために、それらの操作が示された順序で実行されることを要求するもの、又は示された全ての操作が実行されることを要求するものであると理解されるべきではない。特定の状況では、マルチタスク化及び並列処理が有益であり得る。
【０１２２】
さらに、上記の実施形態における様々なシステムモジュール及びコンポーネントの分離は、全ての実施形態においてそのような分離を必要とするものと理解されるべきではなく、記載のプログラムコンポーネント及びシステムは、一般に、単一のソフトウェア製品に統合され、又は複数のソフトウェア製品にパッケージ化され得ることは理解されるべきである。
【０１２３】
主題の特定の実施形態が記載された。他の実施形態は以下の特許請求の範囲内にある。例えば、請求項に記載されている動作は異なる順序で実行されても、望ましい結果を達成できる。一例として、添付の図面に示されるプロセスは、望ましい結果を達成するために、示された特定の順序又は連続的な順序を必ずしも必要としない。特定の実施形態では、マルチタスク化及び並列処理が有益であり得る。
【符号の説明】
【０１２４】
１  電子ファイル
２  プロバイダネットワーク
３  サーバコンピュータ
４  クライアントコンピュータ
５  クエリファイル
６  データ分析デバイス
７  電子ストレージ
８  制御データ
９  処理ユニット
１０  内部メモリ
１１  通信ユニット
１２  変換ユニット
１３  フィルタリングユニット
１４  検出ユニット
１５  評価報告ユニット
１６  表示デバイス
１７  取得ユニット
１８  選択ユニット
0006757477.tif 000026
【図１ｂ】
0006757477.tif 000027
【図２】
0006757477.tif 000028
【図３】
0006757477.tif 000029
【図４ａ】
0006757477.tif 000030
【図４ｃ】
0006757477.tif 000031
【図４ｄ】
0006757477.tif 000032
【図４ｅ】
0006757477.tif 000033
【図４ｆ】
0006757477.tif 000034