(57)【要約】デジタル看板上で複数の広告のうちの一つの広告をいつ表示するかを選択する方法であって、前記デジタル看板上での広告の前記表示に関する情報を受領する段階と；前記情報を複数の広告選択規則に適用する段階と；前記受領された情報の前記適用に基づいて、前記広告選択規則に従って前記デジタル看板上で前記一つの広告をいつ表示するかを選択する段階とを含む、方法。
2015528157.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル看板上で複数の広告のうちの一つの広告をいつ表示するかを選択する方法であって：
前記デジタル看板上での広告の前記表示に関する情報を受領する段階と；
前記情報を複数の広告選択規則に適用する段階と；
前記受領された情報の前記適用に基づいて、前記広告選択規則に従って前記デジタル看板上で前記一つの広告をいつ表示するかを選択する段階とを含む、
方法。
【請求項２】
情報を受領する段階が、前記デジタル看板上で表示された以前の広告の実際の閲覧者に関する人口学的情報を受領する段階を含む、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記情報を複数の広告選択規則に適用する段階が、以前の広告の実際の閲覧者に関する受領された人口学的情報を、複数の視覚ベースの広告選択規則に適用することを含む、請求項２記載の方法。
【請求項４】
以前の広告の実際の閲覧者に関する受領された人口学的情報を、複数の視覚ベースの広告選択規則に適用することが、前記複数の広告の重み付けされたリストを生成する、請求項３記載の方法。
【請求項５】
前記一つの広告をいつ表示するかを選択する段階が、前記重み付けされたリストから前記一つの広告を選択することを含む、請求項４記載の方法。
【請求項６】
情報を受領する段階が、前記デジタル看板上で表示される広告の予測される閲覧者に関する人口学的情報を受領する段階を含む、請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記情報を複数の広告選択規則に適用する段階が、将来の広告の予測される閲覧者に関する受領された人口学的情報を、複数の予測ベースの広告選択規則に適用することを含む、請求項６記載の方法。
【請求項８】
将来の広告の予測される閲覧者に関する受領された人口学的情報を、複数の予測ベースの広告選択規則に適用することが、前記複数の広告の重み付けされたリストを生成する、請求項７記載の方法。
【請求項９】
前記一つの広告をいつ表示するかを選択する段階が、前記重み付けされたリストから前記一つの広告を選択することを含む、請求項８記載の方法。
【請求項１０】
情報を受領する段階が、前記デジタル看板上での広告の表示に関するコンテキスト情報を受領する段階を含む、請求項１記載の方法。
【請求項１１】
前記情報を複数の広告選択規則に適用する段階が、前記デジタル看板上での広告の表示に関する受領されたコンテキスト情報を、複数のコンテキスト・ベースの広告選択規則に適用することを含む、請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
前記受領されたコンテキスト情報を適用することが、前記複数の広告の重み付けされたリストを生成する、請求項１１記載の方法。
【請求項１３】
前記一つの広告をいつ表示するかを選択する段階が、前記重み付けされたリストから最大の重みをもつ広告を、前記一つの広告として選択することを含む、請求項１２記載の方法。
【請求項１４】
複数の命令を有する少なくとも一つの機械可読媒体であって、前記命令は、コンピューティング・デバイス上で実行されるのに応答して、該コンピューティング・デバイスに：
デジタル看板上での広告の表示に関する情報を受領する段階と；
前記情報を複数の広告選択規則に適用する段階と；
前記受領された情報の前記適用に基づいて、前記広告選択規則に従って前記デジタル看板上で前記一つの広告をいつ表示するかを選択する段階とを実行させるものである、
機械可読媒体。
【請求項１５】
情報を受領する段階が、前記デジタル看板上で表示された以前の広告の実際の閲覧者に関する人口学的情報を受領する段階を含み、前記情報を複数の広告選択規則に適用する段階が、以前の広告の実際の閲覧者に関する受領された人口学的情報を、複数の視覚ベースの広告選択規則に適用することを含む、請求項１４記載の少なくとも一つの機械可読媒体。
【請求項１６】
以前の広告の実際の閲覧者に関する受領された人口学的情報を、複数の視覚ベースの広告選択規則に適用することが、前記複数の広告の重み付けされたリストを生成し、前記一つの広告をいつ表示するかを選択する段階が、前記重み付けされたリストからある広告を、その重みに基づいて、前記一つの広告として選択することを含む、請求項１５記載の少なくとも一つの機械可読媒体。
【請求項１７】
情報を受領する段階が、前記デジタル看板上で表示される広告の予測される閲覧者に関する人口学的情報を受領する段階を含み、前記情報を複数の広告選択規則に適用する段階が、将来の広告の予測される閲覧者に関する受領された人口学的情報を、複数の予測ベースの広告選択規則に適用することを含む、請求項１４記載の少なくとも一つの機械可読媒体。
【請求項１８】
将来の広告の予測される閲覧者に関する受領された人口学的情報を、複数の予測ベースの広告選択規則に適用することが、前記複数の広告の重み付けされたリストを生成し、前記一つの広告をいつ表示するかを選択する段階が、前記重み付けされたリストからある広告を、該広告についての対応する重みに基づいて、前記一つの広告として選択することを含む、請求項１７記載の少なくとも一つの機械可読媒体。
【請求項１９】
情報を受領する段階が、前記デジタル看板上での広告の表示に関するコンテキスト情報を受領する段階を含み、前記情報を複数の広告選択規則に適用する段階が、前記デジタル看板上での広告の表示に関する受領されたコンテキスト情報を、複数のコンテキスト・ベースの広告選択規則に適用することを含む、請求項１４記載の少なくとも一つの機械可読媒体。
【請求項２０】
前記受領されたコンテキスト情報を適用することが、前記複数の広告の重み付けされたリストを生成し、前記一つの広告をいつ表示するかを選択する段階が、前記重み付けされたリストから特定の重みをもつ広告を、前記一つの広告として選択することを含む、請求項１９記載の少なくとも一つの機械可読媒体。
【請求項２１】
デジタル看板上で複数の広告のうちの一つの広告をいつ表示するかを選択する装置であって：
前記デジタル看板上での広告の前記表示に関する情報を受領する、前記デジタル看板に結合するデータ・マイニング・モジュールであって、前記情報を複数の広告選択規則に適用するデータ・マイニング・モジュールと；
前記受領された情報の前記適用に基づいて、前記広告選択規則に従って前記デジタル看板上で前記一つの広告をいつ表示するかを選択する、前記データ・マイニング・モジュールに結合されたコンテンツ管理システムとを有する、
装置。
【請求項２２】
前記データ・マイニング・モジュールが情報を受領することが、前記データ・マイニング・モジュールが前記デジタル看板上で表示された以前の広告の実際の閲覧者に関する人口学的情報を受領することを含む、請求項２１記載の装置。
【請求項２３】
前記データ・マイニング・モジュールが前記情報を複数の広告選択規則に適用することが、前記データ・マイニング・モジュールが以前の広告の実際の閲覧者に関する受領された人口学的情報を、複数の視覚ベースの広告選択規則に適用することを含む、請求項２２記載の装置。
【請求項２４】
前記データ・マイニング・モジュールが以前の広告の実際の閲覧者に関する受領された人口学的情報を、複数の視覚ベースの広告選択規則に適用することが、前記複数の広告の重み付けされたリストを生成する、請求項２３記載の装置。
【請求項２５】
前記コンテンツ管理システムが前記一つの広告をいつ表示するかを選択することが、前記コンテンツ管理システムが前記重み付けされたリストから前記一つの広告を選択することを含む、請求項２４記載の装置。
【請求項２６】
前記データ・マイニング・モジュールが情報を受領することが、前記データ・マイニング・モジュールが前記デジタル看板上で表示される広告の予測される閲覧者に関する人口学的情報を受領することを含み、前記データ・マイニング・モジュールが前記情報を複数の広告選択規則に適用することが、前記データ・マイニング・モジュールが将来の広告の予測される閲覧者に関する受領された人口学的情報を、複数の予測ベースの広告選択規則に適用することを含む、請求項２１記載の装置。
【請求項２７】
前記データ・マイニング・モジュールが将来の広告の予測される閲覧者に関する受領された人口学的情報を、複数の予測ベースの広告選択規則に適用することが、前記複数の広告の重み付けされたリストを生成し、前記コンテンツ管理システムが前記一つの広告をいつ表示するかを選択することが、前記コンテンツ管理システムが前記重み付けされたリストから前記一つの広告を選択することを含む、請求項２６記載の装置。
【請求項２８】
前記データ・マイニング・モジュールが情報を受領することが、前記データ・マイニング・モジュールが前記デジタル看板上での広告の表示に関するコンテキスト情報を受領することを含み、前記データ・マイニング・モジュールが前記情報を複数の広告選択規則に適用することが、前記データ・マイニング・モジュールが前記デジタル看板上での広告の表示に関する受領されたコンテキスト情報を、複数のコンテキスト・ベースの広告選択規則に適用することを含む、請求項２１記載の装置。
【請求項２９】
前記データ・マイニング・モジュールが前記受領されたコンテキスト情報を適用することが、前記複数の広告の重み付けされたリストを生成し、前記コンテキスト管理システムが前記一つの広告をいつ表示するかを選択することが、前記コンテキスト管理システムが前記重み付けされたリストからある重みをもつ広告を、該広告が前記一つの広告として選択されるよう、選択することを含む、請求項２８記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、データ・マイニングを使って、デジタル表示装置上にいつ広告が表示されるべきかを選択するまたはターゲットを絞るシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタル看板は、ニュース、広告、地域の公報および他のマルチメディア・コンテンツをレストランまたはショッピング・モールのような公共の会場において示すための、液晶ディスプレイ（LCD:  Liquid  Crystal  Display）、発光ダイオード（LED:  Light  Emitting  Diode）ディスプレイ、プラズマ・ディスプレイまたは投影ディスプレイのような電子表示装置の使用を記述するのにしばしば使われる。近年、デジタル看板産業は著しい成長を経ており、今や歳入の年成長率の点でインターネット広告業界に次ぐものとなっている。
【０００３】
ターゲットを絞った広告活動は、潜在的な観衆の一員または閲覧者に対して表示されるべき広告のための時間および位置を、人口学的情報、購入履歴または観察される閲覧挙動といったさまざまな因子に基づいて選択することを含む。ターゲットを絞った広告活動は、潜在的な閲覧者を同定する助けとなり、該潜在的な閲覧者に時宜を得た関連する広告を提供することによって、広告主の投資収益率（ROI:  Return  on  Investment）を改善する。デジタル看板業界におけるターゲットを絞った広告活動は、デジタル看板の前にいる潜在的な閲覧者の特徴に従って広告を動的に選択し、再生する機能をもつデジタル看板に関わる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
広告内容が、該広告内容を見る人々の特定の人口学的情報にターゲットを絞られるまたは適応されることができるよう、閲覧挙動のパターンを識別する方法が必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本願の課題は、請求項記載の手段によって解決される。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
本発明の諸実施形態は、以下に挙げる詳細な説明から、および本発明のさまざまな実施形態の付属の図面から、より十全に理解されるであろう。しかしながら、これらは本発明をこれら特定の実施形態に限定するものと解釈すべきではなく、あくまでも説明および理解のためのものである。
【図１】本発明のある実施形態を機能ブロックの形で示す図である。
【図２】本発明のある実施形態のフローチャートである。
【図３】本発明のある実施形態の諸側面を示す。
【図４】本発明のある実施形態に基づくコンテンツ管理システムのブロック図である。
【図５】本発明のある実施形態に基づくデジタル看板モジュールのブロック図である。
【図６】本発明の前記実施形態の説明において下記で言及される表１ないし５を挙げる図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
匿名ビデオ解析論（AVA:  Anonymous  Video  Analytics）は、デジタル看板事業者に定量的な閲覧者情報および投資収益率（ROI）データを提供するために使われることのできる、デジタル看板ネットワークのために設計された受動的かつ自動化された観衆または閲覧者測定技術である。本発明の諸実施形態は、ターゲットを絞った広告活動を達成するためにAVAデータおよびデータ・マイニング技法を使う。これはデジタル看板の広告ROIを測定し、改善するために使われることができる。
【０００８】
本発明の諸実施形態は、デジタル表示画面または装置を有するデジタル看板上で広告を表示することにおいて、匿名ビデオ解析論（AVA）を利用する。デジタル看板に、デジタル表示装置に近い、前方を向く一つまたは複数のカメラのようなセンサーおよびインテル・コアI5およびインテル・コアI7プロセッサのようなプロセッサと結合されたソフトウェアを装備することにより、本発明のある実施形態に基づくデジタル看板は、閲覧者の数、その性別およびその年齢層を匿名的に検出し、その情報に基づいて広告内容を適応させるための知性をもつ。たとえば、閲覧者が十代の女の子であれば、本発明のある実施形態は、デジタル表示画面が現在位置しているところから数軒先の新学期用の靴のプロモーションを強調するよう内容を変えてもよい。視聴者が高齢の男性であれば、ある実施形態は、デジタル表示画面に、近くのスポーツ用品店でのゴルフ・クラブのセールについての広告を表示させてもよい。
【０００９】
本発明のある実施形態によれば、広告はよりよくターゲットを絞られ、より有意になり、最終的にはより効果的になることができる。該実施形態がこのことを可能にするのは、ビデオ・コンテンツのピクセルをリアルタイムで解析して、人々がデジタル看板を見ているかどうかを判定し、もし見ていれば、その人口学的特性を判別することによる。売り上げデータと、示された広告および観衆の人口学的情報を相関させることによって、広告主は、広告を、その観衆に直接ターゲットを絞ることができ、その効果を測定できる。
【００１０】
本発明の諸実施形態は、前の閲覧者の閲覧挙動またはパターンに基づいて、前の閲覧者と同じまたは同様の人口学的特性に属する将来の閲覧者または顧客がターゲットとされる、ターゲットを絞った広告活動に関わる。デジタル表示装置の前に位置する、前の閲覧者から収集されたAVAまたは閲覧者データを解析することによって、諸実施形態は、閲覧パターンを発見し、この情報を、デジタル看板に展開されることのできる広告モデルをトレーニングするために使うことができる。これらの広告モデルは次いで、将来の閲覧者をターゲットとして、関連する広告を知的に提供するため、利用可能な広告コンテンツの在庫から特定の広告を選ぶために使用されることができる。
【００１１】
広告モデルは、データ・マイニング技法を利用し、マイクロソフトのSQLサーバー解析システム（MS  SSAS:  Microsoft's  SQL  Server  Analysis  System）のようなツールを使って構築できる。広告モデルは、ナイーブ・ベイズ（Na¨ive  Bayes）、決定木（Decision  Trees）、ロジスティック回帰（Logistic  Regression）解析および連想規則（Association  Rules）といったよく知られたデータ・マイニング・アルゴリズムを使って生成され、また、大規模なクラスタリングを使ってもよい。これらはみなMS  SSASにおいて利用可能である。
【００１２】
デジタル看板上でのマルチメディア・コンテンツの再生は、コンテンツ管理システム（CMS:  content  management  system）を通じて達成される。以下では、本発明のある実施形態に基づくデジタル看板広告システムのアーキテクチャであって、たとえCMSが「クラウドに」位置しているときでもCMSを通じてデジタル看板上でリアルタイムに広告モデルが展開されるものについて述べる。その際、CMSは、少なくとも二つのパラメータ、すなわちトレーニングされた広告モデルおよび広告データに基づいて、カスタマイズされた広告リストを生成するために使われることができる。本発明のある実施形態によれば、リアルタイムでコンテンツをトリガーすることを可能にするために、広告データはトレーニングされた広告モデルと組み合わされる。
【００１３】
本発明の諸実施形態は、デジタル看板表示装置上で再生されるべき最も適切な広告を選択するために、年齢、特に年齢範囲もしくは年齢層および性別のような閲覧者情報ならびに天気および時刻情報のようなコンテキスト情報の型を解析する。本稿での「年齢」への以下での言及は、年齢範囲、年齢カテゴリーもしくは年齢層を含むものと理解するものとする。リアルタイムのビデオ解析論データが収集され、解析されて、将来の時間スロット、たとえば次の時間スロットについて閲覧者の型を予測する。ある実施形態では、次の時間スロットは30秒である。しかしながら、時間スロットは60秒、30分、1時間またさらに長い時間であることもできる。予測に依存して、適切な広告が表示装置上で表示される。CMSは、広告情報および広告主選好を使うことによってデフォルト・プレイリストを生成する。閲覧者情報が利用可能でない、または予測が何らかの理由によりなされていないか合理的な程度に正確でない、または何らかの理由により予測が疑わしいと考えられる場合には、CMSによって生成されるオフライン（デフォルト）プレイリストが表示装置上で再生されてもよい。
【００１４】
図１は、本発明のある実施形態の機能ブロック図である。図２のフローチャート２００も参照するに、プロセスはデジタル看板モジュール１０５が広告を表示する２０５で始まり、２１０で匿名ビデオ解析データを処理し、すなわち本稿で閲覧者データとも称されるビデオ解析データを取り込み、閲覧者データをデータベースのような恒久的なデータ記憶部に送り、そこでデータは任意的にクリーニングまたはフィルタリングされ、その後、２１５においてデータ・マイニング・モジュール１１０によってアクセスされ、デジタル看板の前に位置し、これを見ることができる個人の閲覧パターンが決定される。
【００１５】
重要なことに、少なくともプライバシーを維持する目的のため、ビデオ解析データは、下記でさらに述べるように、匿名ビデオ解析データとして作成または維持されることができる。しかしながら、本質的には、閲覧者データは、サンプリングではなく全数調査（所与の母集団の構成員についての情報を系統的かつ規則的に収集および記録するものとして定義される）に基づき、閲覧者の画像は捕捉、記憶、送信されない。ビデオ解析データ捕捉機能は、デジタル看板モジュールによって実行されるソフトウェアにおいて具現されてもよく、本発明のある実施形態では、リアルタイムのビデオ解析データを捕捉する。このデータは、データ・マイニング・モジュール１１０によって、リアルタイム予測を行い、表示のためのデジタル広告をスケジューリングするために使用されてもよく、および／または２２０においてデータ・マイニング・モジュールにおいて規則を生成する（広告モデルをトレーニングする）ために履歴データとして使用されてもよい。
【００１６】
データ・マイニング・モジュールでは、２２０において、ナイーブ・ベイズ・アルゴリズム、決定木アルゴリズム、ロジスティック回帰解析および連想規則アルゴリズムといったよく知られたデータ・マイニング・アルゴリズムに基づいて、ビデオ解析データを使って、広告モデルが生成され、トレーニング（つまり洗練）される。ビデオ解析データを使うことに加え、データ・マイニング・モジュールは、ビデオ解析データが捕捉された時点に対応する気象条件のようなコンテキスト情報も考慮してもよい。気象条件データ、または単に気象データ１３５は、データ・マイニング・モジュール１１０によってアクセスされることのできる恒久的な記憶部に維持されてもよい。ある実施形態では、同じ恒久的な記憶部が、デジタル看板モジュール１０５によって捕捉されたビデオ解析データを記憶するためにも使用されてもよい。さらに、データ・マイニング・モジュール１１０はデジタル看板上での表示のために利用可能なデジタル広告１２５のリストおよび該広告のリストに関連付けられたメタデータを入力として受け取る。該メタデータは、広告主がその広告のターゲットとしたい閲覧者の人口学的特性などである。デジタル看板モジュール１０５はまた、「再生証拠」データ、すなわちデジタル看板によってどの広告が表示されたか、いつそれらの広告が表示されたか、どこにそれらの広告が表示されたか（これはたとえば、デジタル看板の位置を決定するための基礎として使われることのできる、デジタル看板についてのデバイス識別子（ID）を提供することによる）を示す広告データをもデータ・マイニング・モジュールに供給する。本発明のある実施形態では、たとえばポイントオブセール（Point-of-Sale）端末からの売り上げデータ１３０がデータ・マイニング・モジュール１１０に入力されてもよい。広告において取り上げられた製品もしくはサービスの売り上げに関する特定の人口グループに対する広告の効果を測るために、売り上げデータはAVAデータと相関付けられてもよい。
【００１７】
データ・マイニング・モジュール１１０は、２２０において、トレーニングされた広告モデルを生成する。トレーニングされた広告モデルは、本発明のある実施形態によれば、前の閲覧者種別（「通行人パターン種別」）に基づいて、好適な広告カテゴリーおよび将来の閲覧者種別を予測するために使われる。ひとたびトレーニングされた広告モデル１１５が生成されたら、それはデータ・マイニング・モジュールによって送信され、コンテンツ管理システム（CMS）１２０によって受信され、記憶される。コンテンツ管理システム１２０において、広告データとともに、２２５において、カスタマイズされた広告リストが生成され、記憶される。ある実施形態では、CMSはすべてのトレーニングされた広告モデル、広告リスト、広告主選好および広告データを記憶する。CMS  １２０はカスタマイズされた広告リストを、１４０において、デジタル看板モジュール１０５に表示のために送信する。本発明のある実施形態では、デジタル看板モジュール１０５は、デジタル看板メディア・プレーヤー・モジュール（デジタル・プレーヤー・モジュール）１４５を有する。モジュール１４５は広告リストをリアルタイムで生成するために使用されてもよい。モジュール１４５は、本発明のある実施形態によれば、CMSに記憶された情報のための圧縮された貯蔵所として機能する。
【００１８】
CMSはトレーニングされた広告モデルを、データ・マイニング・モジュールから取得する。ある実施形態では、複数のデジタル看板モジュール１０５または複数のデジタル看板メディア・プレーヤー１４５または複数のデジタル表示装置が設置される。したがって、CMSは、場合によりデジタル看板モジュールまたはデジタル・プレーヤーによって広告モデルを分離する。CMSは、広告モデルおよび取得された広告データに基づいて、分離されたカスタマイズされた広告リストを生成する。CMSはまた、広告主１２５から得られた広告主選好に基づいて、オフライン広告リスト、すなわち、デフォルト広告リストをも生成する。これらの分離されたモデル、カスタマイズされた広告リストおよびデフォルト広告リストは、２３０において、デジタル看板上での表示のために、各デジタル看板モジュールまたはデジタル・プレーヤーに送られる。
【００１９】
図１は、モジュール１１０および１２０を別個の機能ブロックとして示しているが、これらのモジュールは単一のコンピュータ・システム上で協働してもよいし、あるいは複数のコンピュータ・システムにまたがって分散されていてもよいことは理解される。コンピュータ・システム（単数または複数）は、私的な通信ネットワークに存在していてもよいし、あるいは「クラウド」にあってインターネットを通じてアクセス可能であってもよい。AVAソフトウェアおよびデジタル看板メディア・プレーヤー１４５を含むデジタル看板機能ブロックは典型的には、典型的には、小売店またはショッピング・モールのような広告主がデジタル看板上にデジタル広告を表示することを望むエリアに位置している一つまたは複数のデジタル表示装置に結合された一つまたは複数のサーバー内にあるか該サーバーに接続されている。センサー１０３のような一つまたは複数のセンサー、たとえばビデオ・カメラのような光学装置が、AVAデータを生成するために、デジタル看板モジュール１０５によって使用される閲覧者のビデオまたは画像を捕捉するためにデジタル看板モジュール１０５に結合されている。ある実施形態では、デジタル看板機能ブロックは、一つまたは複数のサーバーと無線通信ネットワークを介して接続されうるモバイル・コンピューティング装置内に実装されてもよい。モバイル・コンピューティング装置は、それ自身のセンサーおよびそれ自身のデジタル表示装置を含んでいてもよく、あるいは無線通信ネットワークを介して、広告主がデジタル広告を表示したいエリアに位置する一つまたは複数のデジタル表示装置に接続されていてもよい。
【００２０】
複数のデジタル看板または複数のデジタル表示画面が、たとえば別個のまたは異なる広告キャンペーンを平行して行っていてもよいデパートやショッピング・モール内に一緒に位置していてもよいことが考えられている。異なる複数の部門が、隣接するまたは近隣のデジタル看板ゾーンにおいて複数のデジタル看板を展開することができる。看板および該看板に表示されるデジタル広告は、同じ会社もしくは広告主または異なる会社もしくは広告主によってホストされていてもよく、各ゾーンは、その顧客のために別個の匿名ビデオ解析データ、またはゾーン毎広告毎の別個のデータを導出したいことがありうる。本発明のある実施形態によれば、広告が複数のゾーンにまたがっていてもよいことも考えられている。これはたとえば、店舗のブランド化（store  branding）のような店全体での広告活動、特売などの有効性を測定するためである。
【００２１】
〈ターゲットを絞った広告活動〉
ターゲットを絞った広告活動のポイントは、過去においてそこそこの時間にわたって前の観衆によって閲覧されたまたは閲覧されたと思われるある種の広告を将来の観衆に見せるということである。ここで、前の観衆は将来の観衆と同じまたは同様の人口学的特性をもつものとする。本発明のある実施形態に基づくターゲットを絞った広告活動のプロセスは、三つのフェーズおよび本発明のある実施形態に基づくデジタル広告システムの対応するコンポーネントにおいて特徴付けられることができる：データ・マイニング・モジュール１１０における広告モデルの学習またはトレーニング、CMS  １２０におけるカスタマイズされた広告リストまたはプレイリストの生成、デジタル看板モジュール１０５でのプレイリストの再生である。
【００２２】
〈Ａ  広告モデルの学習〉
データ・マイニング技術は、大量のデータを探索してデータセット中の異なる変数の間の隠れたパターンや関係を見出すことに関わる。これらの知見は、新たなデータセットと突き合わせて検証されることができる。データ・マイニングの典型的な使用は、履歴データにおいて発見されたパターンを使って新たなデータに関する予測をすることである。本発明の諸実施形態では、データ・マイニング・モジュール１１０は広告モデルをトレーニングし、広告モデルに問い合わせすることを受け持つ。特に、二つの型の広告モデルが生成される。広告カテゴリー・モデルと通行人パターン・モデルである。広告カテゴリー・モデルでは、一組の規則が特定の観衆またはコンテキスト（たとえば時間、位置、天気）について最も適切な広告カテゴリーと相関付けられる。
【００２３】
図３は、デジタル看板モジュール１０５によって収集され、広告データ３１０および気象データ３１５と一緒にデータ・マイニング・モジュール１１０への入力としてデータ・マイニング・モジュール１１０に提供されるビデオ解析データ３０５の図解３００を与えている。３２５において、データ・マイニング・モジュールは、ある実施形態では、コンテキストおよびデータ特性に依存して、毎日であれ毎週であれ毎月であれ毎四半期であれ、定期的にモデルを生成し、トレーニング、つまり洗練する。基本的な原理は、履歴データから導出されるパターン／規則が変化しなければ、モデルをトレーニングまたは再生成する差し迫った必要はないというものである。
【００２４】
ビデオ解析データ３０５は、本発明のある実施形態によれば、特定のデジタル広告がデジタル看板上で表示された日時およびその広告が表示された曜日、その広告が表示された位置を示す装置IDまたはディスプレイIDを含む。センサー入力も、ある実施形態では、デジタル表示装置上に表示されている間にデジタル広告が閲覧された時間の長さを提供しうる。最後に、年齢および性別といった特性に基づく潜在的なターゲット閲覧者の指標が含められる。
【００２５】
広告貯蔵部１２５からデータ・マイニング・モジュール１１０によって受領される広告データ３１０は、特定のデジタル広告がデジタル看板上での表示のためにスケジュールされた日付および時間ならびにその広告が表示されるようスケジュールされた位置を示す装置IDもしくはディスプレイIDおよび秒単位でのデジタル広告の継続時間もしくは長さを含む。気象データ３１５は日付、気温およびデジタル広告がデジタル看板上に表示された日時または該日時付近における状況を含む。
【００２６】
〈Ｂ  広告リストの生成〉
データ・マイニング・モジュール１１０によって広告モデルが生成されたのち、それらのモデルはコンテンツ管理システム（CMS）１２０に転送される。次いでCMSは、諸広告カテゴリー・モデルから諸広告カテゴリーを抽出し、カテゴリー・リストを作る。これらの広告カテゴリーに対応する広告データは次いで、CMS  １２０にとってアクセス可能なデータベースのような恒久的な記憶部から取得される。広告カテゴリー・リストに基づいて、CMS  １２０は広告リストをも生成する。本発明のある実施形態では、生成された広告リストは、１２５における広告主入力に基づいて修正されてもよい。ある実施形態では、各広告主は、広告リストを並べ替えるための基礎として使われることができる優先度を割り当てられる。
【００２７】
図４は、CMS  １２０におけるイベントおよび情報の流れ４００を示している。CMSはデータ・マイニング・モジュールを探査する。本発明のある実施形態における探査の頻度は、本発明のある実施形態により、一日一回である。CMSはデータ・マイニング・モジュールによって生成された現在の規則および予測リストのすべてを入手し、その情報を恒久的な記憶部に記憶する。特定の諸カテゴリーに対応する広告は広告主選好、広告リスト生成器および広告貯蔵部１２５に基づいて暫定プレイリストから取得される。「オフライン」モードでは、暫定プレイリストがデフォルト・プレイリストとして使用される。図４に描かれる構造化問い合わせ言語（SQL:  Structured  Query  Language）サーバー・データベースのようなデータ記憶部は、ある実施形態によれば、広告貯蔵部１２５と関連付けられている。そのデータ記憶部から、広告名、広告種別および実際の広告についてのファイルを保持する広告貯蔵部のファイル・ディレクトリにおけるパスといった、前記特定の諸カテゴリーについての広告データを含むさまざまな情報が取得される。CMSは、与えられたパスに位置する広告を入手するために広告貯蔵部に接続する。これまでに生成されたすべてのモデルおよび対応する広告リストがCMSに記憶される。デジタル看板モジュールは典型的には、これらのモデルおよび広告リストのうち、デジタル看板モジュールがターゲットとする観衆に好適な部分集合しか含まない。CMSはデジタル看板モジュールに接続し、該モジュールに好適なモデルおよび宣伝リストを該モジュールにプッシュする。
【００２８】
再び図４を参照するに、プレーヤー固有モデル抽出器４３５はデータ・マイニング・モジュール１１０に接続し、通行人パターン種別および広告カテゴリー・モデルの両方を取得する。これらのモデルは、プレーヤー毎に分離され、デジタル看板モジュール（デジタル・プレーヤー）１０５に送られる。データ・マイニング・モジュール１１０は現在の曜日および日付ならびに現在の天気に好適なモデルを提供する。たとえば、現在の日は2012年3月9日であり、午前中は晴れ、晩は雨と予報されている。モデル抽出器４１５は諸広告カテゴリー・モデルから諸広告カテゴリーを抽出し、それを各デジタル看板についての広告リスト生成器４２０に送る。モデルは構文解析〔パース〕され、各時間スロットについて広告が選択される。たとえば、平均広告継続時間が10秒であるとすると、１時間毎について360個の広告が選択される。
【００２９】
広告リスト生成器４２０は、特定の日についてスケジュールされている諸カテゴリーについての諸広告を、広告データと一緒に取ってくる。暫定的なプレイリスト生成器モジュールは広告リストを解析し、広告主入力スケジューラに送られる暫定プレイリストを生成する。生成器４２０は配置された広告カテゴリーおよび広告リストに基づいてプレイリストをコンパイルする。広告の選択は、ある実施形態によれば、確率に基づいて各広告がランダムに選択されるルーレット回し選択に基づく。広告主入力スケジューラ・モジュール４２０は、広告主入力を取ってきて、広告主選好を暫定プレイリストに組み込んで、デフォルト・プレイリストを生成し、これがデジタル看板モジュールに送られる。
【００３０】
広告リフレッシュ・モジュール４０５は、CMSにとってアクセス可能な恒久的記憶部、たとえばデータベースに維持されている諸バージョンを、広告貯蔵部から得られる諸バージョンと比較することによって新たな広告があるかどうか検査する。広告の新たなバージョンがみつかったら、実際の広告（ビデオ・ファイル）がデジタル看板モジュールに転送される。新たな広告（前には広告貯蔵部に存在していなかった広告）が存在していれば、モジュール４０５はSQLサーバーDB  ４４０から広告データを取ってきて、それをデジタル看板モジュール１０５に送る。
【００３１】
〈Ｃ  デジタル看板モジュールでのプレイリストの再生〉
CMS  １２０は広告リストを１４０においてデジタル看板モジュール１０５に転送する。ある実施形態では、デジタル看板モジュールは、広告リストからファイル・ディレクトリ・パス情報を抽出し、次いで広告ファイルを保持する広告貯蔵部１２５から対応する広告を取得することによって、デフォルト・プレイリストを生成する。デジタル看板モジュールは、オンライン・モードおよびオフライン・モードの両方で動作する。オフライン・モードでは、デフォルトのプレイリストがデジタル看板に対して再生される。オンライン・モードのためのプレイリストは、図５を参照して後述するリアルタイムVAデータを使って生成される。図５は、デジタル看板モジュール（デジタル・プレーヤー）１０５におけるイベントおよび情報の流れ５００を示している。
【００３２】
ビデオ解析（VA:  video  analytic）解析器（予測器）モジュール５１０はリアルタイムVAデータを取ってきて、VAデータを予測するためにCMS  １２０から通行人パターン・モデルを取得する。予測されたVAデータはモデル解析器モジュール５１５に送られる。モデル解析器モジュール５１５は予測されたVAデータを入力として受け取り、CMS  １２０から広告カテゴリー・モデルを取得し、予測されたVAデータに基づいて広告カテゴリーを抽出する。ある実施形態では、通行人パターン・モデルおよび広告カテゴリー・モデルの信頼値が乗算されて乗算された信頼値を生成する。乗算された信頼値がある閾値より大きければ、抽出された広告カテゴリーについての広告が暫定プレイリスト生成器５２０に送られ、そうでなければ、デジタル看板モジュールはオフライン・モードを続ける。暫定プレイリスト生成器モジュール５２０はCMS  １２０から広告リストを取得し、モデル解析器からの広告カテゴリーを考慮することによって暫定プレイリストを生成し、暫定プレイリストをオンライン・モードに送る。
【００３３】
スケジューラ・モジュール５２５は三つのサブモジュールを含む：確率分布に基づいて広告を選択し、その広告を実際の広告に関連付け、その実際の広告がその後スケジュールされ、５４５においてディスプレイに送られるオンライン・サブモジュール；スケジューリング時間に基づいてデフォルト・プレイリストから広告を選択し、その広告を実際の広告に関連付け、その実際の広告がその後スケジュールされ、５４５においてディスプレイに送られるオフライン・サブモジュール；広告主選好があるかどうかを検査し、広告主が好む広告を、５４５において表示のためにスケジュールする選好サブモジュール。
【００３４】
〈リアルタイムでのコンテンツのトリガー〉
本発明のある実施形態によれば、閲覧者はリアルタイムでターゲットとされる。リアルタイム処理はデジタル看板モジュールで行われる。各デジタル看板モジュールは、CMSから広告カテゴリーおよび通行人パターン・モデルの両方を受け取る。おおまかにいえば、ある実施形態によれば、複数の閲覧者が検出され、それらの閲覧者の人口統計情報が解析され、それらの閲覧者についての閲覧パターンが収集される。それに基づいて、そのデジタル看板モジュールをターゲットとして諸広告が提供される。ある実施形態では、通行人パターン・モデルは、デジタル広告をオンライン・モードまたはオフライン・モードのどちらで再生するかを示す信頼値と称されるパラメータをもつ。こうして、リアルタイム・モードでAVAデータが解析されるとき、通行人パターン・モデルからの規則が選ばれ、これらの規則に付された信頼値が閾値と比較される。信頼値が閾値に満たなければ、デフォルト・プレイリストが再生されるが、該値が閾値以上であれば、広告リストは修正され、現在の閲覧者をターゲットとする広告が再生される。現在の広告が再生されたのち、デジタル看板モジュールはデフォルト・プレイリストの再生に戻ることができ、あるいはターゲットを絞られた広告の再生を続けることもできる。
【００３５】
〈ターゲットを絞った広告活動のためのデータ・マイニング〉
データ・マイニング技術は、大量のデータを探索してデータセット中の異なる変数の間の隠れたパターンや関係を見出すことに関わる。本発明の諸実施形態は、観衆の閲覧挙動についてのパターンを発見するためにデータ・マイニング・アルゴリズムを使う。基本的な発想は、将来の観衆に対し、同じ人口学的特性に属する観衆によって過去にそこそこの長さの時間にわたり閲覧されたある種の広告を見せるというものである。
【００３６】
〈Ａ  複数広告モデル・トレーニング〉
閲覧者データに含まれるパターンを捕捉する目的のため、広告モデルをトレーニングし直すために二つの実施形態が使用される：規則的な再トレーニングおよびオンデマンド再トレーニングである。規則的な再トレーニングは、毎週または毎月など規則的にトリガーされる。オンデマンド再トレーニングは、広告モデルのパフォーマンスがあらかじめ定義された閾値より低いか、再トレーニング要求がユーザーまたは操作者から受領されるときにトリガーされる。ある実施形態では、種々のデータ・マイニング・アルゴリズムの利点をフルに利用するため、決定木、連想規則およびナイーブ・ベイズおよびロジスティック回帰解析を含む複数のデータ・マイニング・アルゴリズムが、広告モデルを平行してトレーニングするために使われる。最良の広告モデルまたは複数の広告モデルが広告選択のために使用される。
【００３７】
〈Ｂ  観衆をターゲットとする方法〉
１．視覚ベースのターゲット化
視覚ベースのターゲット化は、デジタル看板が観衆を「見ること」に基づいて観衆をターゲットとすることをいう。人口学的情報が、デジタル表示装置に近い一つまたは複数の前方を向くカメラのようなデジタル看板のセンサーから取得される。センサーおよびプロセッサに結合されたAVAソフトウェアは、閲覧者の数、その性別およびその年齢層を匿名で検出し、次いでその情報に基づいて広告内容を適応させる諸実施形態を提供する。たとえば、三人の若い女性および一人の高齢の男性がデジタル看板のそばを通るのが見られた場合、広告モデルはこの情報を入力情報として問い合わせされ、最も適切な広告が再生のために選択される。
【００３８】
２．予測ベースのターゲット化
予測ベースのターゲット化は、まず、将来のある時間期間に当該デジタル看板のところに到達する閲覧者または通行人を予測し、それをターゲットにする。たとえば、三人の若い女性と一人の高齢の男性がデジタル看板の脇を通ることが予測される場合、適切な広告、たとえば最も適切な広告が広告モデル毎に選択され、再生するよう準備される。
【００３９】
３．コンテキスト・ベースのターゲット化
コンテキスト・ベースのターゲット化は、日付／時間、デジタル看板位置、気象情報などといったコンテキストに依存して広告のターゲットを絞る。たとえば、11月および12月の間の晴れた水曜日の午前中の午前9時から午前11時の間には、広告モデルに従って、高齢の男性に向けた広告が、特定のデジタル看板上での再生されるよう選択されてもよい。この実施形態は、通行人種別予測に基づくターゲット化が信頼できない、または通行人パターンが閲覧者データから発見されないもしくは発見できない場合に有用である。
【００４０】
〈Ｃ  重み付けされた観衆計数〉
予測ベースのターゲット化を実現するために、次の時間スロットにおける閲覧者の種別、つまり通行人種別を予測するために閲覧者または通行人予測モデルが使われる。このモデルをトレーニングするために、重み付けされた観衆計数がトレーニング・データセットを生成するのに使われる。ある実施形態では、各通行人種別の計数値が、その種別の通行人がデジタル看板のそばを通ると期待される時刻に従って重み付けされる。各通行人種別について、その重み付けされた計数値を計算するために次のプロセスが使われる。
【００４１】
ａ）時間スロットTをいくつかの区間、たとえばこの説明において区間t0,t1,…,t9と番号付けされる10個の均等な区間にスライスする。ある実施形態では、Tは30秒に等しい。しかしながら、Tはいかなる長さの時間であってもよい。たとえば、Tは1時間に等しくてもよい。
【００４２】
ｂ）所与の時間スロットTにおける通行人種別に、その通行人種別がデジタル看板のそばを通ると期待される区間に従って位置P＝0,1,…,9でラベル付けする。
【００４３】
ｃ）すると、通行人種別の重み付けされた計数値Cは
【００４４】
【数１】
2015528157.tif 000003
として計算される。ここで、nは、位置Pにおいてデジタル看板のそばを通ると期待されるこの通行人種別の通行人の数である。
【００４５】
たとえば、図６を参照するに、表１は、時間スロットT内またはTの間にデジタル看板のそばを通ると期待される大人の女性（FA:  Female  Adults）を示している。区間t1においては二人、区間t5では一人、区間t8では三人の大人の女性が通過すると期待される。よって、Tの間の通行人種別「大人の女性」についての重み付けされた計数値は次のようになる。
【００４６】
【数２】
2015528157.tif 000004
上記のプロセスは時間スロットTにおけるすべての通行人種別について繰り返され、図５の表２に示されるような、時間スロットTの間のすべての通行人種別についてのデータセットを生成する。このプロセスは、各時間スロット、たとえば時間スロットT0,T1,…,Tnにおける各通行人種別についてさらに繰り返される。こうしてトレーニング・データセットが生成される。該トレーニング・データセットは、多くのデータセットまたは行を含む。各時間スロットについて一つである。ここで、各行が、各通行人種別についての重み付けされた計数値を与える。本稿の例は8通りの通行人種別を示しているが、人口学的情報において定義されたカテゴリーに基づいて、さらなる、またはより少数の通行人種別が利用されてもよいことは理解される。
【００４７】
〈Ｄ  通行人予測モデル〉
本発明の諸実施形態によれば、下記のような二つの型の通行人予測モデルが生成され、利用されてもよい。
【００４８】
１．通行人分布予測モデル
図６の表１および表２を参照して上記したようなトレーニング・データセットに基づいて、通行人種別（上例では８通り）を予測変数として指定し、しかるべく予測モデルをトレーニングする。トレーニングされたモデルは、次の時間スロットにおいて予測された通行人種別分布を指定する。
【００４９】
２．主要通行人予測モデル
上記のトレーニング・データセットに基づいて、データセット中で最大計数値をもつ通行人の種別を主要通行人種別として選択し、主要通行人種別を予測変数として指定し、しかるべく予測モデルをトレーニングする。トレーニングされたモデルは次の時間スロットにおける予測される主要な通行人種別を示す。たとえば、表２における主要な通行人種別は成人男性であり、その重み付けされた計数値が、表の中の他のすべての通行人種別と比較して最高値もしくは最大値（3.2）となっている。
【００５０】
〈Ｅ  広告規則の例〉
１．視覚ベースのターゲット化規則
装置ID＝561、時間スロット＝午前、曜日＝金曜日、性別＝女性、年齢＝若い、天気＝晴れ、IsWeekend〔週末かどうか〕＝0、メディアID＝10、メディアカテゴリー＝戸外の場合、ターゲット・ポテンシャル＝0.9となる（80%の信頼度）。
【００５１】
上例において、メディアIDは、メディアカテゴリーによって指定されるカテゴリー「戸外」内での特定の広告についての識別子である。信頼度は、規則の強さの指標である。たとえば、80%の信頼度は、10回中8回は規則が正しいことを意味する。ターゲット・ポテンシャルは、その特定の広告における潜在的な興味深さを示す。たとえば、0.9（1.0が最大）は、その特定の広告に対する非常に強い関心を示す。これらの規則は、ターゲット・ポテンシャルおよび信頼度の値とともに、データ・マイニング・モジュールによって、上記のデータ・マイニング・アルゴリズムの一つまたは複数を使って生成される。
【００５２】
２．ターゲット化規則に基づく予測
ｉ．通行人分布予測規則
装置ID＝561、時間スロット＝午前、時刻＝11:00〜12:00、曜日＝金曜日、IsWeekend＝0、天気＝晴れの場合、
NFC＝a1*CFC＋b1*CFY＋c1*CFA＋d1*CFS＋e1*CMC＋f1*CMY＋g1*CMA＋h1*CMS＋i1
NFY＝a2*CFC＋b2*CFY＋c2*CFA＋d2*CFS＋e2*CMC＋f2*CMY＋g2*CMA＋h2*CMS＋i2
NFA＝a3*CFC＋b3*CFY＋c3*CFA＋d3*CFS＋e3*CMC＋f3*CMY＋g3*CMA＋h3*CMS＋i3
NFS＝a4*CFC＋b4*CFY＋c4*CFA＋d4*CFS＋e4*CMC＋f4*CMY＋g4*CMA＋h4*CMS＋i4
NMC＝a5*CFC＋b5*CFY＋c5*CFA＋d5*CFS＋e5*CMC＋f5*CMY＋g5*CMA＋h5*CMS＋i5
NMY＝a6*CFC＋b6*CFY＋c6*CFA＋d6*CFS＋e6*CMC＋f6*CMY＋g6*CMA＋h6*CMS＋i6
NMA＝a7*CFC＋b7*CFY＋c7*CFA＋d7*CFS＋e7*CMC＋f7*CMY＋g7*CMA＋h7*CMS＋i7
NMS＝a8*CFC＋b8*CFY＋c8*CFA＋d8*CFS＋e8*CMC＋f8*CMY＋g8*CMA＋h8*CMS＋i8
ここで、NFC、NFY、NFA、NFS、NMC、NMY、NMAおよびNMSはそれぞれNext  Female  Child〔次の女性・子供〕、Next  Female  Young〔次の女性・若い〕、Next  Female  Adult〔次の女性・成人〕、Next  Female  Senior〔次の女性・高齢〕、Next  Male  Child〔次の男性・子供〕、Next  Male  Young〔次の男性・若い〕、Next  Male  Adult〔次の男性・成人〕およびNext  Male  Senior〔次の男性・高齢〕を表し、次の時間スロットにおけるそれぞれの観衆または通行人の種別の重み付けされた計数値を表す。CFC、CFY、CFA、CFS、CMC、CMY、CMAおよびCMSはそれぞれCurrent  Female  Child〔現在の女性・子供〕、Current  Female  Young〔現在の女性・若い〕、Current  Female  Adult〔現在の女性・成人〕、Current  Female  Senior〔現在の女性・高齢〕、Current  Male  Child〔現在の女性・子供〕、Current  Male  Young〔現在の男性・若い〕、Current  Male  Adult〔現在の男性・成人〕およびCurrent  Male  Senior〔現在の男性・高齢〕を表し、現在の時間スロットにおけるそれぞれの観衆種別の重み付けされた計数値を表す。回帰係数a1,…,a8,b1,…,b8,…,i1,…,i8は回帰アルゴリズムによってトレーニングされる。各回帰係数の値は、該係数に乗算される通行人種別の関連性を示す。たとえば、NFC＝a1*CFC＋b1*CFY＋c1*CFA＋d1*CFS＋e1*CMC＋f1*CMY＋g1*CMA＋h1*CMS＋i1の式において、a1は現在の通行人種別CFCの次の通行人種別NFCに対する関連性を示す。ある実施形態では、CFCはたとえばCMSよりもNFCに対して関連性があり、よってa1の値はh1の値より大きい。実際、h1の値はある実施形態ではゼロであることもできる。
【００５３】
ｉｉ．主要通行人予測規則
装置ID＝561、時間スロット＝午前、時刻＝11:00〜12:00、曜日＝金曜日、IsWeekend＝0、天気＝晴れ、現在の主要通行人＝高齢の女性の場合、次の主要通行人＝高齢の男性。
【００５４】
上例において、現在の時間スロットにおける主要な通行人種別は高齢の女性である。主要な通行人種別は、主要通行人予測モデルへの入力として与えられる予測変数として使われる。トレーニングされたモデルは、次の時間スロットにおける予測された主要な通行人種別は高齢の男性であることを示す。
【００５５】
３．コンテキスト・ベースのターゲット化規則
装置ID＝561、時間スロット＝午前、時刻＝9:00〜9:30、曜日＝金曜日、天気＝晴れ、IsWeekend＝0、メディアID＝10、メディアカテゴリー＝メディアカテゴリー１の場合、ターゲット・ポテンシャル＝0.5（70%の信頼度）。
【００５６】
〈Ｆ  広告活動モデルに基づく広告選択〉
１．視覚ベースのターゲット化のための広告選択
本発明のある実施形態によれば、利用可能な入力、たとえば閲覧者データから得られる人口学的情報、コンテキスト情報などが、視覚ベースのターゲット化規則に問い合わせするために使われる。問い合わせは、図６の表３に記載される規則を同定する。次いで問い合わせの結果は、図６の表４に記載されるように、まとめられ、特定の広告（メディアID）についての重み付けされたターゲット・ポテンシャル（WTP:  Weighted  Target  Potential）を生成する。ここで、WTP＝f(通行人の数,ターゲット・ポテンシャル,信頼度)である。
【００５７】
たとえば、三人の若い女性および一人の高齢の男性がデジタル看板のそばを通過するのが見られ、適用可能な規則内の広告が図６の表３に示されるようなもの、すなわちメディアID  １１２および１１６によって同定される広告であるとする。表３の例では、重み付けされたターゲット・ポテンシャルは、(通行人の数×ターゲット・ポテンシャル×信頼度)として計算されて図６の表４に示されるようになる。たとえば、メディアカテゴリー「戸外」、メディアID  １１２では、重み付けされたターゲット・ポテンシャル（WTP）は3（表３の行１におけるFY通行人種別の数）かける0.9（表３の行１のターゲット・ポテンシャル）かける0.8（表３の行１の信頼度）＝2.16となる。さらに、メディアカテゴリー「靴」、メディアID  １１６についてのWTPは、表２の行２および行３にある値を与えられると、(3*0.7*0.9)＋(1*0.5*0.7)＝2.24として計算される。
【００５８】
ある実施形態によれば、表４の広告のリストは、各広告についての重み付けされたターゲット・ポテンシャル（WTP）に基づいてランク付けされてもよく、WTPに関して上位m個の広告が推奨される広告として選択される。ある実施形態では、再生すべき最終的な広告を最終決定するために、上位m個の広告は、広告主の入力のような他の因子をさらに考慮して選択される。
【００５９】
２．予測ベースのターゲット化についての広告選択
通行人分布予測に関し、ある実施形態によれば、現在の時間スロットにおけるすべての通行人種別、すなわち上例ではCFC、CFY、CFA、CFS、CMC、CMY、CMA、CMSの重み付けされた計数値が計算される。次いでこれらの重み付けされた計数値が、他の利用可能な入力、たとえばコンテキスト情報と一緒に通行人分布予測モデルに与えられる。次いで、通行人分布予測モデルは、予測ベースのターゲット化規則を使って、次の時間スロットにおける対応する通行人種別、つまりNFC、NFY、NFA、NFS、NMC、NMY、NMA、NMSについての重み付けされた計数値を計算する。次の時間スロットにおける対応する通行人種別についての重み付けされた計数値の例は、図６、表５に示されている。
【００６０】
次の時間スロットにおけるそれぞれの通行人種別に関連付けられたこれらの重み付けされた計数値は、まとめられて、特定の広告（メディアID）についての重み付けされたターゲット・ポテンシャル（WTP）を生成する。これは表４に示される視覚ベースのターゲット化規則についての要約と同様だが、この場合はWTP＝f(次の時間スロットにおける対応する通行人種別についての重み付けされた計数値,ターゲット・ポテンシャル,信頼度)である。本質的には、視覚ベースのターゲット化規則と通行人分布予測ターゲット化規則との間の違いは、視覚ベースのターゲット化規則において使用される通行人の実際の数が、通行人分布予測ベースのターゲット化規則においては次の時間スロットにおける対応する予測される通行人種別についての重み付けされた計数値で置き換えられるということである。
【００６１】
ある実施形態によれば、通行人分布予測モデルを使って生成される広告のリストは、各広告についての重み付けされたターゲット・ポテンシャル（WTP）に基づいてランク付けされることができる。WTPに関して上位m個の広告が推奨される広告として選択される。ある実施形態では、再生すべき最終的な広告を最終決定するために、上位m個の広告は、広告主の入力のような他の因子をさらに考慮して選択される。
【００６２】
主要通行人予測に関し、現在の時間スロットにおけるすべての通行人種別の重み付けされた計数値CFC、CFY、CFA、CFS、CMC、CMY、CMA、CMSの計算後、本発明のある実施形態は、入力として、現在の主要通行人種別および他の利用可能な入力を、選択し、主要通行人予測モデルに与え、該主要通行人予測モデルが次の主要通行人種別を生成する。一つの（主要な）通行人種別のみが考慮されるので、主要通行人種別についての通行人の数はこの計算については使用されない。
【００６３】
コンテキスト・ベースの予測に関し、コンテキスト情報（時間、位置、天気）が、コンテキスト・ベースのターゲット化規則に問い合わせするための入力として与えられ、該規則がその入力から、対応するターゲット・ポテンシャルおよび信頼度の値を用いて、広告のリストを生成する。このリストは、各広告についてのターゲット・ポテンシャルに基づいてランク付けされてもよく、上位m個の広告が推奨される広告として選択される。ある実施形態では、再生すべく選択される広告を最終決定するために、上位m個の広告は、広告主の入力のような他の因子をさらに考慮して選択される。
【００６４】
下記の例はさらなる実施形態に関するものである。
【００６５】
デジタル看板上で複数の広告のうちの一つの広告をいつ表示するかを選択する方法であって：前記デジタル看板上での広告の前記表示に関する情報を受領する段階と；前記情報を複数の広告選択規則に適用する段階と；前記受領された情報の前記適用に基づいて、前記広告選択規則に従って前記デジタル看板上で前記一つの広告をいつ表示するかを選択する段階とを含む、方法。ある実施形態では、情報を受領する前記方法が、前記デジタル看板上で表示された以前の広告の実際の閲覧者に関する人口学的情報を受領する段階を含む。ある実施形態では、前記情報を複数の広告選択規則に適用する段階が、以前の広告の実際の閲覧者に関する受領された人口学的情報を、複数の視覚ベースの広告選択規則に適用することを含む。
【００６６】
ある実施形態では、以前の広告の実際の閲覧者に関する受領された人口学的情報を、複数の視覚ベースの広告選択規則に適用することが、前記複数の広告の重み付けされたリストを生成する。ある実施形態では、前記一つの広告をいつ表示するかを選択する段階が、前記重み付けされたリストから前記一つの広告を選択することを含む。
【００６７】
ある実施形態では、情報を受領する段階が、前記デジタル看板上で表示される広告の予測される閲覧者に関する人口学的情報を受領する段階を含む。前記情報を複数の広告選択規則に適用する段階が、将来の広告の予測される閲覧者に関する受領された人口学的情報を、複数の予測ベースの広告選択規則に適用することを含む。将来の広告の予測される閲覧者に関する受領された人口学的情報を、複数の予測ベースの広告選択規則に適用することが、前記複数の広告の重み付けされたリストを生成する。前記一つの広告をいつ表示するかを選択する段階が、前記重み付けされたリストから前記一つの広告を選択することを含む。
【００６８】
ある実施形態では、情報を受領する段階が、前記デジタル看板上での広告の表示に関するコンテキスト情報を受領する段階を含む。前記情報を複数の広告選択規則に適用する段階が、前記デジタル看板上での広告の表示に関する受領されたコンテキスト情報を、複数のコンテキスト・ベースの広告選択規則に適用することを含む。前記受領されたコンテキスト情報を適用することが、前記複数の広告の重み付けされたリストを生成する。前記一つの広告をいつ表示するかを選択する段階が、前記重み付けされたリストから最大の重みをもつ広告を、前記一つの広告として選択することを含む。
【００６９】
デジタル看板上で複数の広告のうちの一つの広告をいつ表示するかを選択する装置であって：前記デジタル看板上での広告の前記表示に関する情報を受領する、前記デジタル看板に結合するデータ・マイニング・モジュールであって、前記情報を複数の広告選択規則に適用するデータ・マイニング・モジュールと；前記受領された情報の前記適用に基づいて、前記広告選択規則に従って前記デジタル看板上で前記一つの広告をいつ表示するかを選択する、前記データ・マイニング・モジュールに結合されたコンテンツ管理システムとを有する、装置。
【００７０】
ある実施形態では、前記データ・マイニング・モジュールが情報を受領することが、前記データ・マイニング・モジュールが前記デジタル看板上で表示された以前の広告の実際の閲覧者に関する人口学的情報を受領することを含む。ある実施形態では、前記データ・マイニング・モジュールが前記情報を複数の広告選択規則に適用することが、前記データ・マイニング・モジュールが以前の広告の実際の閲覧者に関する受領された人口学的情報を、複数の視覚ベースの広告選択規則に適用することを含む。ある実施形態では、前記データ・マイニング・モジュールが以前の広告の実際の閲覧者に関する受領された人口学的情報を、複数の視覚ベースの広告選択規則に適用することが、前記複数の広告の重み付けされたリストを生成する。ある実施形態によれば、前記コンテンツ管理システムが前記一つの広告をいつ表示するかを選択することが、前記コンテンツ管理システムが前記重み付けされたリストから前記一つの広告を選択することを含む。
【００７１】
前記データ・マイニング・モジュールが情報を受領することが、前記データ・マイニング・モジュールが前記デジタル看板上で表示される広告の予測される閲覧者に関する人口学的情報を受領することを含み、前記データ・マイニング・モジュールが前記情報を複数の広告選択規則に適用することが、前記データ・マイニング・モジュールが将来の広告の予測される閲覧者に関する受領された人口学的情報を、複数の予測ベースの広告選択規則に適用することを含む。ある実施形態では、前記データ・マイニング・モジュールが将来の広告の予測される閲覧者に関する受領された人口学的情報を、複数の予測ベースの広告選択規則に適用することが、前記複数の広告の重み付けされたリストを生成し、前記コンテンツ管理システムが前記一つの広告をいつ表示するかを選択することが、前記コンテンツ管理システムが前記重み付けされたリストから前記一つの広告を選択することを含む。
【００７２】
ある実施形態によれば、前記データ・マイニング・モジュールが情報を受領することが、前記データ・マイニング・モジュールが前記デジタル看板上での広告の表示に関するコンテキスト情報を受領することを含み、前記データ・マイニング・モジュールが前記情報を複数の広告選択規則に適用することが、前記データ・マイニング・モジュールが前記デジタル看板上での広告の表示に関する受領されたコンテキスト情報を、複数のコンテキスト・ベースの広告選択規則に適用することを含む。前記データ・マイニング・モジュールが前記受領されたコンテキスト情報を適用することが、前記複数の広告の重み付けされたリストを生成し、前記コンテキスト管理システムが前記一つの広告をいつ表示するかを選択することが、前記コンテキスト管理システムが前記重み付けされたリストからある重みをもつ広告を、該広告が前記一つの広告として選択されるよう、選択することを含む。
【００７３】
ある実施形態によれば、デジタル看板上で複数の広告のうちの一つの広告を表示するときに選択する方法であって：前記デジタル看板上での広告の前記表示に関する情報を受領する段階と；前記情報を複数の広告選択規則に適用する段階と；前記受領された情報の前記適用に基づいて、前記広告選択規則に従って前記デジタル看板上で、たとえば重み付けされたリストから、前記一つの広告を表示するときに選択する段階とを含む、方法が実行される。ある実施形態によれば、前記表示に関する情報を受領する段階が、前記デジタル看板上で表示された以前の広告の実際の閲覧者に関する人口学的情報を受領する段階を含む。ある実施形態によれば、前記情報を複数の広告選択規則に適用する段階が、以前の広告の実際の閲覧者に関する受領された人口学的情報を、複数の視覚ベースの広告選択規則に適用することを含む。ある実施形態では、以前の広告の実際の閲覧者に関する受領された人口学的情報を、複数の視覚ベースの広告選択規則に適用することが、前記複数の広告の重み付けされたリストを生成する。
【００７４】
ある実施形態によれば、前記表示に関する情報を受領する段階が、前記デジタル看板上で表示された以前の広告の実際の閲覧者に関する人口学的情報を受領する段階を含む。ある実施形態によれば、前記情報を複数の広告選択規則に適用する段階が、以前の広告の実際の閲覧者に関する受領された人口学的情報を、複数の視覚ベースの広告選択規則に適用することを含む。ある実施形態では、以前の広告の実際の閲覧者に関する受領された人口学的情報を、複数の視覚ベースの広告選択規則に適用することが、前記複数の広告の重み付けされたリストを生成する。
【００７５】
ある実施形態では、前記デジタル看板上での広告の前記表示に関する情報を受領する段階が、前記デジタル看板上で表示される広告の予測される閲覧者に関する人口学的情報を受領する段階を含む。さらに、この実施形態において、前記情報を複数の広告選択規則に適用する段階が、将来の広告の予測される閲覧者に関する受領された人口学的情報を、複数の予測ベースの広告選択規則に適用することを含む。さらに、この実施形態において、将来の広告の予測される閲覧者に関する受領された人口学的情報を、複数の予測ベースの広告選択規則に適用することが、前記複数の広告の重み付けされたリストを生成する。前記実施形態によれば、前記一つの広告を表示するときに選択する段階が、前記重み付けされたリストから前記一つの広告を選択することを含む。
【００７６】
ある実施形態では、情報を受領する段階が、前記デジタル看板上での広告の表示に関するコンテキスト情報を受領する段階を含む。かかる実施形態において、前記情報を複数の広告選択規則に適用する段階が、前記デジタル看板上での広告の表示に関する受領されたコンテキスト情報を、複数のコンテキスト・ベースの広告選択規則に適用することを含む。前記実施形態において、前記受領されたコンテキスト情報を適用することが、前記複数の広告の重み付けされたリストを生成する。前記実施形態において、前記一つの広告を表示するときに選択する段階が、前記重み付けされたリストから最大の重みをもつ広告を、前記一つの広告として選択することを含む。
【００７７】
上記の諸実施形態がソフトウェアにおいて実装できることは理解される。それにより、少なくとも一つの機械可読媒体が複数の命令を有し、前記命令は、コンピューティング・デバイス上で実行されるのに応答して、該コンピューティング・デバイスに上記の諸実施形態を実行させる。
【００７８】
ある実施形態では、装置が、デジタル看板上で複数の広告のうちの一つの広告を表示するときに選択する。前記装置は、前記デジタル看板上での広告の前記表示に関する情報を受領する、前記デジタル看板に結合するデータ・マイニング・モジュールを有する。前記データ・マイニング・モジュールは、前記情報を複数の広告選択規則に適用する。前記データ・マイニング・モジュールに結合されたコンテンツ管理システムが、前記受領された情報の前記適用に基づいて、前記広告選択規則に従って前記デジタル看板上で前記一つの広告を表示するときに選択する。
【００７９】
ある実施形態では、前記データ・マイニング・モジュールは、前記デジタル看板上で表示された以前の広告の実際の閲覧者に関する人口学的情報を受領し、以前の広告の実際の閲覧者に関する受領された人口学的情報を、複数の視覚ベースの広告選択規則に適用する。これは、前記データ・マイニング・モジュールが、前記複数の広告の重み付けされたリストを生成することによって達成されてもよい。ある実施形態によれば、前記コンテンツ管理システムは前記重み付けされたリストから前記一つの広告を選択することを含む。
【００８０】
ある実施形態では、前記データ・マイニング・モジュールは、前記デジタル看板上で表示される広告の予測される閲覧者に関する人口学的情報を受領し、将来の広告の予測される閲覧者に関する受領された人口学的情報を、複数の予測ベースの広告選択規則に適用する。ある実施形態では、前記データ・マイニング・モジュールは前記複数の広告の重み付けされたリストを生成してもよく、前記コンテンツ管理システムは前記一つの広告を前記重み付けされたリストから選択する。
【００８１】
ある実施形態では、前記データ・マイニング・モジュールは、前記デジタル看板上での広告の表示に関するコンテキスト情報を受領し、前記デジタル看板上での広告の表示に関する受領されたコンテキスト情報を、複数のコンテキスト・ベースの広告選択規則に適用する。ある実施形態では、前記データ・マイニング・モジュールは、前記複数の広告の重み付けされたリストを生成してもよく、前記コンテキスト管理システムが前記重み付けされたリストからある重みをもつ広告を、該広告が前記一つの広告として選択されるよう、選択する。
【００８２】
〈まとめ〉
本稿において、本発明の諸実施形態のより十全な説明を与えるために数多くの詳細が記載されてきた。しかしながら、当業者には、本発明の諸実施形態がこうした個別的な詳細なしでも実施されうることは明白であるはずである。一方、よく知られた構造や装置は、本発明の実施形態を埋没させるのを避けるために、詳細にではなくブロック図の形で示した。
【００８３】
詳細な説明のいくつかの部分は、コンピュータ・メモリ内のデータに対する操作のアルゴリズムおよび記号表現を使って提示されている。こうしたアルゴリズム的な記述および表現は、データ処理技術の当業者が研究の内容を他の当業者に最も効果的に伝達するために使う手段である。アルゴリズムは、本稿においても一般にも、所望される結果につながる自己無矛盾な一連のステップであると考えられる。そうしたステップは、物理量の物理的な操作を必要とするステップである。必須ではないが通例、こうした量は記憶、転送、結合、比較および他の仕方で操作されることのできる電気信号または磁気信号の形を取る。時に、主として慣用のため、これらの信号を、ビット、値、要素、シンボル、記号、項、数などと称することが便利であることが判明している。
【００８４】
しかしながら、これらのおよび同様の用語のすべては、適切な物理量と関連しており、そうした量に適用される単に便利なラベルに過ぎないことを念頭に置いておくべきである。特に断りのない限り、この議論から明白なように、本稿を通じて、「処理」または「コンピューティング」または「計算」または「決定」または「表示」などといった用語を利用した議論は、コンピュータ・システムまたは同様の電子的コンピューティング・デバイスの、該コンピュータ・システムのレジスタもしくはメモリ内の物理的な（電子的な）量として表現されたデータを操作し、同様に該コンピュータ・システム・メモリもしくはレジスタもしくは他のそのような情報記憶、伝送もしくは表示デバイス内の物理量として表現された他のデータに変換する動作およびプロセスを指すことは理解される。
【００８５】
本発明の諸実施形態は、本稿における動作を実行する装置にも関する。いくつかの装置は要求される目的のために特別に構築されてもよいし、あるいはコンピュータ内に記憶されたコンピュータ・プログラムによって選択的に作動されるもしくは再構成される汎用コンピュータであってもよい。そのようなコンピュータ・プログラムは、コンピュータ可読記憶媒体に記憶されていてもよい。コンピュータ可読記憶媒体は、これに限られないが、フロッピー（登録商標）ディスク、光ディスク、CD-ROM、DVD-ROMおよび光磁気ディスクを含む任意の型のディスク、読み出し専用メモリ（ROM）、ランダム・アクセス・メモリ（RAM）、EPROM、EEPROM、NVRAM、磁気もしくは光学式カードまたは電子的な命令を記憶するのに好適な任意の型の媒体などであり、それぞれコンピュータ・システム・バスに結合される。
【００８６】
本稿に提示されるアルゴリズムおよび表示は、いかなる特定のコンピュータもしくは他の装置にも本来的に関係していない。さまざまな汎用システムが本稿における教示に基づくプログラムと一緒に使用されることができ、要求される方法ステップを実行するためにより特化した装置を構築することが便利であると判明することもありうる。こうした多様なシステムについての要求される構造は、本稿における説明から明白である。さらに、本発明の諸実施形態は、いかなる特定のプログラミング言語を参照しても記述されていない。本稿に記載される本発明の教示を実装するために、多様なプログラミング言語が使用されうることは理解されるであろう。
【００８７】
機械可読媒体は、機械（たとえばコンピュータ）によって読み取り可能な形で情報を記憶または伝送するための任意の機構を含む。たとえば、機械可読媒体は、読み出し専用メモリ（「ROM」）；ランダム・アクセス・メモリ（「RAM」）；磁気ディスク記憶媒体；光学式記憶媒体；フラッシュメモリ・デバイスなどを含む。
【００８８】
本発明の実施形態の多くの変形および修正は、以上の記述を読んだあとには当業者には明白となることは疑いがないが、例示として示され、記述されるいかなる個別的な実施形態も、いかなる形であれ限定するものと考えられることは意図されていない。したがって、さまざまな実施形態の詳細に対する言及は、本発明にとって本質的であると見なされる特徴のみを記述する請求項の範囲を限定するものと意図されてはいない。
【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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【国際調査報告】
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