(57)【要約】数多くのコンピューティング・シナリオでは、個人によって特定され、個人について観察され、および／または個人について推定されるファクトから個人プロファイルが生成される。当該ファクトは、個人の感度を引き上げる詳細を含み、個人に対する当該ファクトの収集および使用を明かすことは望ましくない場合がある。しかしながら、当該ファクトは、パーソナライズされたサービスを正確に可能にする。このような考慮は、収集されるものの個人に明かされないファクトを含んだフォアグラウンド・プロファイルに個人プロファイルを分割することによりバランスされる。サービスは、バックグラウンド・プロファイルに格納される感度のよい情報に基づいて個人について変換でパーソナライズされる（例えば、個人の現在の位置に基づいて明白にリコメンドされ、また、個人の推定収入レベルに基づいて変換で選択されるレストランのリコメンデーション）。【選択図】図３
2017534968.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
デバイス上で個人のアイデンティティを表す方法であって、前記デバイスがプロセッサおよび前記個人の個人プロファイルを含み、当該方法が前記プロセッサ上で命令を実行させるステップを含み、前記命令が前記デバイスに、
検出時刻において前記個人についてのファクトを受け取ると、前記個人のアイデンティティに対する前記ファクトの重要度を決定させ、
前記個人のアイデンティティに対する前記ファクトの重要度が重要度閾値を超過したと判定すると、前記ファクトを前記個人プロファイルに追加させ、
前記検出時刻の評価期間内に前記ファクトを前記個人プロファイルに追加するのに失敗すると、前記個人についての前記ファクトを破棄させる、方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法において、前記個人のアイデンティティに対する前記ファクトの重要度を決定することが、更に、前記個人のアイデンティティに対する前記ファクトの重要度について前記個人による表明を検出することを含む、方法。
【請求項３】
請求項２記載の方法において、前記個人が、前記個人プロファイルにおける各ファクトのファクト順序を特定し、
前記個人プロファイルにおいてより前のファクト順序を有する第１ファクトは、前記個人プロファイルにおいてより後のファクト順序を有する第２ファクトよりも重要であり、
前記個人のアイデンティティに対する前記ファクトの重要度を決定することが、更に、前記個人プロファイルのファクト順序に従って前記ファクトの重要度を決定することを含む、方法。
【請求項４】
請求項１記載の方法において、前記個人のアイデンティティに対する前記ファクトの重要度を決定することが更に、前記個人による表明の表明セットの中から、前記個人による前記ファクトへの参照の頻度を検出することを含む、方法。
【請求項５】
請求項１記載の方法において、前記個人のアイデンティティに対する前記ファクトの重要度を決定することが更に、
前記個人による各アクティビティごとに、前記個人のアクティビティについて前記ファクトとのアクティビティ適合性を決定し、
前記個人のアクティビティ間におけるアクティビティ適合性頻度を決定する、
ことを含む、方法。
【請求項６】
請求項１記載の方法において、前記個人のアイデンティティに対する前記ファクトの重要度を決定することが、更に、
前記ファクトの承認に対する前記個人の感度を予測し、
感度閾値を超過した、前記ファクトの承認に対する前記個人の感度を予測すると、前記個人についての前記ファクトを破棄する、
ことを含む、方法。
【請求項７】
請求項６記載の方法において、前記ファクトの承認に対する前記個人の感度を予測することが、更に、
前記個人の人口統計学的特性を決定し、
前記人口統計学的特性を呈する個人を含む個人セットについて、前記ファクトの承認に対して、前記個人セットの個人における人口統計学的感度を決定し、前記個人の人口統計学的特性に関連付けられる前記個人セットの個人についての前記ファクトの承認に対する前記人口統計学的感度に従って前記個人の感度を予測する、
ことを含む、方法。
【請求項８】
請求項１記載の方法において、
前記ファクトが前記個人についての推定を含み、
前記ファクトの重要度を決定することが、更に、前記ファクトが前記個人を記述するという推定信頼度を決定する、
ことを含む、方法。
【請求項９】
請求項８記載の方法において、前記推定についての前記推定信頼度を決定することが、更に、
前記ファクトについてのファクト詳細を前記個人に提示し、
前記ファクト詳細において前記個人の個人的関心を検出する、
ことを含む、方法。
【請求項１０】
請求項８記載の方法において、前記推定についての前記推定信頼度を決定することが、更に、
前記ファクトおよび少なくとも１つの代替ファクトを含むオプション・セットを提示し、
前記少なくとも１つの代替ファクトにおける前記個人の個人的関心を上回る、前記ファクトにおける前記個人の個人的関心を検出する、
ことを含む、方法。
【請求項１１】
個人の個人プロファイルを管理するサーバであって、プロセッサと命令を格納するメモリとを備え、前記命令が前記プロセッサ上で実行されるときに、
前記個人のアイデンティティに対するファクトの重要度を決定する重要度評価器と、
個人プロファイル・マネージャであって、
前記個人のアイデンティティに対する前記ファクトの重要度が重要度閾値を超過すると判定すると、前記ファクトを前記個人プロファイルに追加し、
検出時刻の評価期間内に前記ファクトを前記個人プロファイルに追加するのに失敗すると、前記個人についての前記ファクトを破棄する、
個人プロファイル・マネージャと、
を提供する、サーバ。
【請求項１２】
請求項１１記載のサーバにおいて、前記個人プロファイル・マネージャが、前記個人のアイデンティティに対する前記ファクトの重要度の信頼度に従って前記評価期間を調整する、サーバ。
【請求項１３】
請求項１１記載のサーバにおいて、前記個人プロファイル・マネージャが、前記個人プロファイルから選択されるファクトを除外する要求を前記個人から受け取ると、前記個人プロファイルから前記選択されるファクトを除外する、サーバ。
【請求項１４】
請求項１１記載のサーバにおいて、前記個人プロファイル・マネージャが、ファクトの否認を前記個人から受け取ると、前記個人プロファイルから前記選択されたファクトを除外する、サーバ。
【請求項１５】
請求項１１記載のサーバにおいて、
前記個人プロファイルが、更に、ファクト制限を含み、
前記個人プロファイル・マネージャが、前記個人プロファイルが前記ファクト制限を超過するファクト数を含むと判定すると、少なくとも１つのファクトを前記個人プロファイルから取り除くことを含む、サーバ。
【請求項１６】
請求項１５記載のサーバにおいて、前記少なくとも１つのファクトを前記個人プロファイルから取り除くことが、更に、
前記個人プロファイルにおいて、前記個人プロファイルのファクトの中から前記個人のアイデンティティに対し低い重要度を有する低重要度ファクトを特定し、
前記個人プロファイルから前記重要度ファクトを取り除く、
ことを含む、サーバ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
コンピューティングの技術分野において、多くのシナリオは、個人についてのファクトの収集（例えば、直接的に個人から受け取られ、個人について観察され、および／または個人についての推定に基づくもの。）を含む。このようなファクトは、個人プロファイルに格納され、また、サービス詳細に基づいて１つ以上のサービスをパーソナライズするのに使用される。例えば、小売サービスでは、個人の以前の購入に基づいてその個人に表品をリコメンドする。また、ソーシャル・ネットワークは、個人のソーシャル・プロファイルで特定されるファクトに基づいて、その個人に広告を提示することがある。
【０００２】
このような多くの個人プロファイルは、個人によって著される(authored)表明についてのコンテンツ、および／または個人によって実行されるアクティビティに基づいて、個人についての推定によって知らされる。例えば、個人が特定の種別の食べ物に関心を頻繁に表すか、または特定の種別の食べ物を提供するレストランを頻繁に訪れる場合、個人プロファイルにこのような嗜好を個人が明示的に示していない場合であっても、個人が特定の種別の食べ物を楽しむという推定がなされる。
【発明の概要】
【０００３】
本摘要は、以下の詳細な説明において更に説明される概念の簡略化した形態での選択を導入するために設けられる。本摘要は、特許請求する主題について鍵となる要因または必須の特徴を特定することを意図せず、また、特許請求する主題の範囲を制限するために用いられるのを意図するものでもない。
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
個人についての推定は、推定信頼度(inference confidence)を用いて策定される。推定信頼度は、個人を記述するファクトとしての推定の正確さに関する。例えば、個人が毎日、特定の種別の食べ物を消費する場合は、推定は、個人が１ヶ月に１回その特定の種別の食べ物を消費のみする場合よりかは、個人の食べ物の好みについて抽出されることになる。したがって、推定を通じて個人プロファイルを生成しながら（例えば、推定について正確克つ高い推定信頼度が、所望の閾値を超過する場合にのみ、個人プロファイルを推定に追加する。）、推定についての推定信頼度を考慮することによって、より正確な個人プロファイルの策定を可能にする。
【０００５】
しかしながら、推定に基づく個人プロファイルの凝集は、結果として、個人についてのファクトの大規模な収集となる。このことは、個人のアイデンティティを著しく表わさないことがある。寧ろ、このような個人プロファイルは多数のファクトを含み、高い推定信頼度つまり個人についての正確性を有する推定から導出される場合であっても、個人によって彼または彼女のアイデンティティを表すものとはみなされない。このような第１の例では、個人プロファイルは、個人だけではなく、個人のコミュニティにおける大多数の他の個人についても記述するファクトを含む。それ故、個人プロファイルは、その個人について特徴的なものとはならない。例えば、個人がアイスクリームを好むというファクトは、その個人がアイスクリームを好むことを皆が知っているということも記述し、個人プロファイルにおいてこのファクトを包含することにより、個人のアイデンティティを特徴付けることにはならない。このような第２の例では、個人プロファイルは個人のアイデンティティに付随するに過ぎないファクトを含む。例えば、個人は、個人の好みというよりは、利便性に因って毎日同じレストランにランチのために訪れることがあり、その個人は彼または彼女のアイデンティティの一部としてレストランまたは食べ物の種別を考慮しないことがある。関連する食べ物の種類を提供するレストランを個人が頻繁に訪れるというファクト（その関連する食べ物の種類を個人が好むという推定されたファクト）の推定信頼度が正確である場合であっても、実際のところは、個人はレストランでの食べ物の種類を特段好まないことさえもある。このような第３の例では、個人プロファイルは、個人がプライベートを考慮するというファクトを含む。例えば、個人は、ネガティブなソーシャル・スティグマに関連付けられる特定の音楽グループを楽しみ、この推定が個人プロファイルに追加されるのを望まないことがある。
【０００６】
これら各シナリオでは、推定が個人を正確に記述しているという高い推定信頼度を推定が呈する場合であっても、推定されたファクトは、個人のアイデンティティを著しく反映する。それ故、このように推定されたファクトによって占有された(populated)個人プロファイルは、適切に個人を記述するのではない。
【０００７】
これらを考慮する観点で、個人についての個人プロファイルを生成する技術を本明細書に提示する。検出時刻で個人についてのファクトを受け取ると、実施例は、個人のアイデンティティに対するファクトの重要度を決定する。個人のアイデンティティに対するファクトの重要度が重要度閾値を超過したと判定すると、実施例は、ファクトを個人プロファイルに追加する。また、検出時刻の評価期間内にファクトを個人プロファイルに追加するのに失敗すると、個人についてのファクトを破棄する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
個人のアイデンティティに対する各ファクトの重要度を評価して、重要度閾値を超過するファクトのみを個人プロファイルに追加することによって、個人プロファイルの生成が達成されることになる。当該生成は、高い推定信頼度を有するファクトで単に占有される個々のプロファイルよりも、個人のアイデンティティがより記述的である。
【０００９】
上記およびこれに関連する目的を達成するために、以下の説明および添付の図面は、特定の例示の態様および実施形態について例示するものである。これらは、１つ以上の態様で使用され得る様々な方法の内のほんの幾らかについて示すものである。本開示についての他の態様、利点、および新規の特徴は、添付の図面と関連して考察すると、以降の発明の詳細な説明から明らかなものとなろう。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、推定のセットを用いて個人プロファイルの生成を特徴とする例示のシナリオを示す。
【図２】図２は、本明細書に提示される技術により、個人のアイデンティティに対するファクトのそれぞれの重要度に従って個人プロファイルの生成を特徴とする例示のシナリオを示す。
【図３】図３は、本明細書に提示される技術により、個人プロファイルを生成するデバイスを構成する例示の方法についてのフロー図である。
【図４】図４は、本明細書に提示される技術により、個人プロファイルを生成するデバイスを構成するように提供される例示のシステムのコンポーネント・ブロック図である。
【図５】図５は、本明細書に記載されるプロビジョンの１つ以上を含めるように構成されるプロセッサ実行可能命令を含む例示のコンピュータ可読媒体を示す。
【図６】図６は、本明細書に提示される技術により、個人の表明およびアクティビティの頻度に基づくファクトの重要度の評価を特徴とする例示のシナリオを示す。
【図７】図７は、本明細書に提示される技術により、個人における各ファクトの重要度および個人感度を評価する個人プロファイル・マネージャを特徴とする例示のシナリオを示す。
【図８】図８は、本明細書に提示される技術により、個人についての個人プロファイルに対する各ファクトの重要度の決定を特徴とする例示のシナリオを示す。
【図９】図９は、本明細書に提示される技術により、個人についての個人プロファイルに対するファクトの重要度の継続的なモニタリングを特徴とする例示のシナリオを示す。
【図１０】図１０は、本明細書に記載されるプロビジョンの１つ以上が実施される例示のコンピューティング環境を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
特許請求する主題について、これより図面を参照して説明する。ここでは、全体を通じて同様の符号を、同様の構成要素を参照するために用いる。以下の記載においては、説明の目的で多くの具体的な詳細を記載し、特許請求する主題についての完全な理解に供する。しかしながら、特許請求する主題がこれらの具体的な詳細なくとも実施できることは明らかであろう。他の例では、構造およびデバイスをブロック図の形態で示し、特許請求する主題の説明を容易にする。
【００１２】
Ａ．序文
図１は、個人１０２についての個人プロファイル１１０を生成するための技術を特徴とする例示のシナリオ１００を示す。この例示のシナリオ１００では、第１時刻１２０において、個人１０２について様々な推定が策定され、その結果、個人プロファイル１１０に追加されることになるファクト１１２を特定することができる。このような第１の例として、個人１０２は、職業１０４（例えば、教師）、個人１０２が生活する場所１０６（例えば、ニューヨーク）、および個人１０２が持つ関心１０８（例えば、スポーツの野球鑑賞）に関連付けられる。このような推定(inference)は、様々な程度の推定信頼度（例えば、教師としての個人の在任期間）、個人１０２がニューヨークで過ごす時間量、および個人１０２が観戦(attend)する野球の試合数によって決定される。推定信頼度を用いて、それぞれの推定が個人１０２についてのファクト１１２を正確に反映するかについて決定することができる。例えば、個人１０２が１年につき数日ニューヨークに滞在するのみである場合は、推定信頼度は非常に低くなる。しかし、個人１０２が毎日ニューヨークに滞在する場合は、推定信頼度は非常に高くなる。実施例は、推定信頼度の閾値を超過した推定信頼度を有する推定のみに対して、ファクト１１２を個人プロファイル１１０に追加する。この閾値は、関連付けられるファクト１１２が個人１０２について真(true)であるという信頼度を示す。また、実施例は、推定信頼度が変化するときに個人プロファイルのファクト１１２を更新する。第２時刻１２２において、個人１０２がニューヨークからシカゴまで彼または彼女の郵送アドレスを更新する場合に、個人の場所１０６を示す個人プロファイル１１０のファクト１１２が更新される。また、個人１０２が頻繁に関与するアクティビティ１１６を評価して、推定信頼度を調整する。例えば、個人１０２がアクティビティ１１６（例えば、サッカーのゲームの観戦）に関与していることを検出することにより、個人１０２がサッカーへの関心１０８を収容する(harbor)という推定１１８を可能にする。また、推定１１８の推定信頼度が十分に大きい場合に、関心１０８は、ファクト１１２として、個人１０２の個人プロファイル１１０に追加される。
【００１３】
推定ベース技術を使用して、個人１０２についての個人プロファイル１１０が生成されるが、主として推定信頼度に基づく当該技術により、個人１０２についてのアイデンティティを適切に反映しない個人プロファイル１１０が生成される結果となることがある。様々な手法では、個人１０２についてのファクト１１２として推定１１８を個人プロファイル１１０に追加することは、その個人についての特性(trait)を反映しない。個人は、その特性が彼または彼女のアイデンティティについて重要であると考慮する。
【００１４】
第１の例として、個人１０２は、教師という職業１０４を公表する(exhibit)。しかしながら、第１個人１０２は、当該職業１０４が彼または彼女のアイデンティティについて必要不可欠な(integral)コンポーネントであると考える一方で、第２個人１０２は、当該職業１０４を仕事または趣味に過ぎないものとみなすことがある。特に、当該個人１０２が有する可変的な意向(variable attitude)は、推定される推定信頼度とは無関係である。即ち、各個人１０２が教師であるというファクト１１２は完全に真であるが、教職という職業１０４の重要度を、各個人１０２のアイデンティティには反映しない場合がある。例えば、第１個人１０２および第２個人１０２は双方、フルタイムの教師として３０年間にわたり継続的に従事しており、その結果、当該ファクトは議論の余地なく正確であるという高い推定信頼度となる。しかし、第１個人１０２はファクト１１２を彼または彼女のアイデンティティにとって重要であると考える一方で、第２個人１０２はそう考えないことがある。実際のところ、教師として３０年にわたるキャリアを有する第２の個人１０２は、彼または彼女のアイデンティティにとって、３ヶ月の教職経験(teaching)しか有しない（低い推定信頼度を有する）第３個人１０２よりも、または、教師となるのを望んでいるが未だそのようには雇用されていない第４個人１０２よりも、教職経験をあまり重要でないものとみなすことがある。
【００１５】
第２の例として、個人１０２は特定の場所１１４に滞在する。しかし、個人１０２は、その場所１１４が個人１０２の特定の関心または特徴付け(distinguishing)を有するものと考慮しないこともある。例えば、実質的に全ての個人のソーシャル・コネクションは、ニューヨークに滞在し、全て野球を楽しみ、そして、全て猫を有り難く感じることがある。それ故、個人１０２についての個人プロファイル１１０をこれらファクト１１２で占有することは、特に、個人１０２が同一の特徴を共有する個人のソーシャル・コンタクトによってこの個人プロファイル１１０を共有することを期待する場合に、個人１０２についての如何なる特徴または関心をも反映しないことがある。実際のところ、当該ファクト１１２は、個人プロファイル１１０を希釈化させ、また、その個人のアイデンティティを表すものと個人１０２が考慮する他のファクト１１２からそらすことになる。
【００１６】
第３の例として、個人１０２が特定のアクティビティ１１６に頻繁に関与しているという決定により、個人１０２がそのアクティビティ１１６に関心１０８を有するというファクト１１２の推定１１８へと導く。推定信頼度が高い場合であっても、非常に一貫して(consistent)予測可能な頻度のアクティビティ１１６が原因で、個人１０２は場合によっては、関心１１２が個人のアイデンティティを表すものとは考慮しないことがある。例えば、プロのスポーツ・リポータとして、または、サッカーを定期的に観戦する家族や友達と個人１０２が時間を共に過ごすという理由から、個人１０２はサッカーを定期的に観戦することがある。しかしながら、このようなアクティビティ１１６は、個人１０２のアイデンティティに付随的であるに過ぎず、アクティビティ１１６を個人プロファイル１１０に追加することは、個人のアイデンティティを正確に反映しないことになる。
【００１７】
第４の例では、個人１０２が私的なものであると考慮するファクト１１２を特定するという、個人１０２についての推定が達成される。当該ファクト１１２を公的にアクセス可能な個人プロファイル１１０に追加することは、このような推定１１８が高い推定信頼度を有し且つ個人１０２を正確に表す場合であっても、個人１０２が公的に公表することを望んでいるアイデンティティを正確には反映しないことになる。
【００１８】
このようなそれぞれの例では課題が生じる。何故ならば、個人１０２についての推定１１８は、個人１０２についてのファクト１１２が正確であるという高い推定信頼度を反映する場合であっても、個人プロファイル１１０が当該推定に基づくことが、当該ファクト１１２が個人１０２のアイデンティティにとって重要であるかについて考慮することに失敗するからである。実際のところ、多くの場合では、推定信頼度および重要度は全く関連しないことがある（例えば、アクティビティ１１６を重要に表すファクトは、個人がアクティビティ１１６に関与する頻度とは個人の関心が無関係であることを表すという個人の自己認識である。）。その反対に、他の多くの場合では、推定信頼度および重要度は関連付けられることもある。例えば、個人１０２は、第１レストランを頻繁に訪れ（その結果、推定信頼度が高くなる。）、また、第２レストランを頻繁には訪れない（その結果、推定信頼度が低くなる。）ことがある。しかしながら、第１レストランは、個人１０２は習慣または利便性から選ぶ、簡単、近いまたは手頃なオプションであることもあるし、第２レストランは、個人１０２が特別な機会のために選ぶ、個人のお気に入りのレストランであることもある。各オプションの推定信頼度とは反対に、個人１０２はそれ故、「特別な機会」のレストランが、個人１０２のアイデンティティを高く表すものであると考慮し、また、利便性のあるオプションが個人１０２のアイデンティティを表さないものであると考慮することになる。これらのおよび他の欠点は、主に、個人１０２についての推定１１８の推定信頼度に従って個人プロファイル１１０を生成することから生じることになる。
【００１９】
Ｂ．提示される技術
個人１０２についての個人プロファイル１１０を自動的に生成する技術が、個人１０２のアイデンティティに対する個人プロファイル１１０の各ファクト１１２の重要度という観点から本明細書に提示される。
【００２０】
図２は、個人１０２のアイデンティティ２１８に対する各ファクトの重要度２０４の観点から、個人プロファイル１１０の生成を特徴とする例示のシナリオ２００を示す。この例のシナリオ２００では、時刻２０２において、個人１０２は、個人プロファイル１１０によって表される。個人プロファイル１１０は、個人１０２が彼または彼女のアイデンティティ２１８にとって重要であると考慮する幾らかのファクト１１２（例えば、個人の場所および職業）を既に含んでいる。個人１０２がサッカーへの関心１０８を有し、且つピアノを演奏するアクティビティに頻繁に関与しているという決定が行われる。しかしながら、最初の決定は、個人１０２のアイデンティティ２１８に対する各ファクト１１２の重要度２０４について行われる。各ファクト１１２の重要度２０４についての最初の決定が重要度閾値２０８を超過しないので、関心１０８およびアクティビティ１１６に対応するファクト１１２は、個人プロファイル１１０ではなくストレージ２０６に格納される。ストレージ２０６内の各ファクト１１２の重要度２０４は、（例えば、それぞれのファクト１１２を個人１０２の追加の表明およびアクティビティ１１６と比較することによって）モニタリングされる。第２時刻２２０では、個人１０２が、サッカーをプレイするというアクティビティ１１６に関与するように更に検出されると、サッカーというスポーツにおいて個人１０２のアイデンティティ２１８に対する関心１０８の重要度２０４が、重要度閾値２０８を超過したかについて決定される。そして、ファクト１１２がストレージ２０６から個人プロファイル１１０に移される。代替として、第２時刻２２０では、ピアノを演奏するアクティビティ１１６は、個人１０２のアイデンティティ２１８に対する重要度を達成していない。当該重要度は、検出時刻２０２の評価期間２１０内において重要度閾値２０８を超過するものである（例えば、ピアノ演奏のアクティビティ１１６についての重要度２０４の評価は、アクティビティ１１６の最初のインスタンスから３日間にわたり評価されており、個人１０２はアクティビティ１１６に関心がある如何なる別のサインを呈していない。）。アクティビティ１１６をファクト１１２として個人プロファイル１１０に追加するのではなく、その替わりとして、デバイスはアクティビティ１１６に対応するファクト１１２をストレージ２０６から破棄してもよい（２１６）。このようにして、本明細書に提示される技術に従い、個人１０２についての個人プロファイル１１０は、個人１０２のアイデンティティ２１８に対する各ファクト１１２の重要度２０４の評価に基づいて生成される。
【００２１】
Ｃ．技術的な効果
個人プロファイル１１０を生成するように本明細書に提示される技術を使用する結果として、様々な技術効果を奏することになる。
【００２２】
本明細書に提示される技術によって達成可能となる技術的効果の第１の例として、個人１０２のアイデンティティ２１８に対するファクト１１２の重要度２０４に基づいて個人プロファイル１１０を生成することにより、個人１０２のアイデンティティ２１８をより正確に表す個人プロファイル１１０を生成するのを可能とする。即ち、正確であるが個人１０２のアイデンティティ２１８に付随的なものに過ぎないファクト１１２と、多数の個人１０２について真であり、それ故、特に個人１０２を特徴付けないファクト１１２と、習慣、利便性または義務から個人が頻繁に実行することを表すが、個人の選択を表すファクト１１２と、を用いることで、個人プロファイル１１０は希釈化されない。個人プロファイル１１０に含まれるファクト１１２を、個人１０２のアイデンティティ２１８に対する重要度２０４を有するファクトに制限することは、それ故、個人１０２のアイデンティティ２１８をより正確に反映する、より簡潔な個人プロファイル１１０を提供することになる。例えば、第１個人１０２が第２個人１０２の個人プロファイル１１０をビューすることを要求する場合に、デバイスは、第２個人１０２については正確であるが第２の個人１０２のアイデンティティ２１８を反映していないファクト１１２のランドリ(laundry)リストではなく、第２個人１０２のアイデンティティ２１８について洞察に富んだ(insightful)表明を提供するファクト１１２の小さいセットを列挙することによって応答する。
【００２３】
本明細書に提示される技術によって達成可能な技術効果についての第２の例として、各ファクト１１２について自動化される評価を提供し、個人１０２のアイデンティティ２１８に対する各ファクト１１２の重要度２０４についての決定を自動化することにより、個人プロファイル１１０を生成および維持するのに、個人の相互作用を低減させることができる。例えば、デバイスは、特定の個人１０２について見込まれるあらゆるファクト１１２を含む個人プロファイル１１０を生成し、個人１１２のアイデンティティ２１８に対するそれらの重要度２０４に従って、ファクト１１２を選択および配置することを要求する、即ち個人１１２に許可することができる。しかしながら、このような手動で組織化された個人プロファイル１１０は、個人１０２を失望させることがあり、個人１０２がこのような手動での組織化を定期的に実行しない場合は、個人プロファイル１１０のファクト１１２は、個人１０２のアイデンティティ２１８から確実に逸脱することになる（例えば、ファクト１１２は古くなり、新規のファクト１１２を追加することに失敗する。）。これとは対照的に、本明細書に提示される技術は、個人１０２のアイデンティティ２１８に対するファクト１１２の重要度２０４についての決定を自動化することを可能にする。それ故、個人１０２によって個人プロファイル１１０についての手動での組織化への依存度を低減させることができる。
【００２４】
本明細書に提示される技術によって達成可能となる技術的な効果の第３の例として、個人１０２のアイデンティティ２１８に対する重要度２０４を有するファクト１１２に制限される個人プロファイル１１０に基づく個人１０２のセットを表すことにより、個人１０２のセットに適用される検索を通知することができる。例えば、ニューヨークに在住する他の個人１０２のソーシャル・ネットワーク内で個人１０２が検索を行う場合に（例えば観光場所のリコメンデーションのため）、個人１０２がニューヨークに滞在している、またはかつて滞在していたというファクト１１２を個人プロファイル１１０が含む全ての個人１０２を含んで検索結果のセットを供給することは有用ではないことがある。何故ならば、個人１０２の中には、ニューヨークに在住しているが、ニューヨークには特に関心がない者もおり、他の個人１０２は、ニューヨークにたまに在住しているに過ぎないこともあるからである。更に、他の個人１０２は、かつてニューヨークに在住していたが、そのことを他の個人のアイデンティティ２１８の一部とはもはや考慮しないことがあるからである。それ故、ニューヨークでの観光場所のリコメンデーションを提示することができ、またそれに関心がある当該個人のセット間で個人１０２を見つけ出すことは困難となることがある。反対に、ニューヨークがそれらアイデンティティ２１８に対して重要度２０４を有する個人１０２（ニューヨークに滞在しており、且つニューヨークにアクティブな関心を有するものを含む。）に検索結果を制限することにより、ニューヨークを時折訪問したに過ぎないがそのような訪問に非常に個人的な関心を有する者と同様に、供給されるクエリにより適切となる検索結果を得ることができる。
【００２５】
本明細書に提示される技術によって達成可能となる技術的効果の第４の例として、個人１０２のセットにおける個人プロファイル１１０を、個人１０２の重要度２０４に関連付けられるファクト１１２に制限することにより、当該個人プロファイル１１０に依存するサービスおよびプロセスのスケーラビリティを促進させることができる。例えば、何千もの個人１０２の各々を正確に記述するあらゆるファクト１１２についての網羅的な(exhaustive)リストを維持することは、各個人１０２のアイデンティティ２１８に対する重要度２０４を有する、ファクト１１２のより小さいセットに各個人プロファイル１１０を制限するよりかは、著しくより大規模なデータ・ストレージ、処理、および通信性能を必要とすることになる。
【００２６】
本明細書に提示される技術によって達成可能となる技術的効果の第５の例として、個人プロファイル１１０を制限することにより、個人１０２のアイデンティティ２１８に対する当該ファクト１１２の重要度２０４をより徹底して評価およびモニタリングするのを可能にすることができる。例えば、個人１０２を記述する何百ものファクト１１２のモニタリングを試行して、更新される推定信頼度を維持すること（例えば、個人１０２が少なくとも１回は実行したことがある全てのアクティビティ１１６、および個人１０２が少なくとも１回訪問したことがある全てのレストラン）は、個人１０２が有するデバイスの計算リソースの著しい消費を伴うことがある。また、何年にもわたるファクト収集の評価という実行不可能なレベルにさえもスケールすることがある（例えば、個人がサッカーの試合を６年前に観戦したというファクトは、サッカーというスポーツが個人１０２の個人プロファイル１１０に含まれるべきかについての継続的な検査を保証しないことがある。）。反対に、当該評価を、重要度閾値２０８を超過する重要度２０４を有することが以前に判定された個人プロファイル１１０のファクト１１２に制限し、また、最近検出され、且つ評価期間２１０の間に一時的にのみストレージ２０６に保持されたファクト１１２に制限することにより、デバイスは、制限されたセットのファクト１１２についてより徹底したモニタリングを適用する。モニタリングの結果、より正確な決定を行うことができる。同様に、評価期間２１０内に重要度閾値２０８を上回る重要度２０４を達成しないファクト１１２を放棄２１６することにより、ストレージ２０６に現在保持されているファクト１１２のより小さいセットについてより厳密な重要度評価を可能にすることができる。これらのまた他の技術的効果は、本明細書に提示される技術の適用を通じて達成可能となる。
【００２７】
Ｄ．例示の実施形態
図３は、本明細書に提示される技術の第１の例示の実施形態であり、個人１０２についての個人プロファイル１１０を表す例示の方法３００として示される。例示の方法３００は、例えば、デバイスが有するメモリ・コンポーネント（例えばメモリ回路、ハードディスク・デバイスのプラッタ、または磁気若しくは光ディスク）に格納される指示のセットとして実装される。デバイスのプロセッサ上で実行されると、本明細書に提示される技術にしたがってデバイスに動作させるように構成される。例示の方法３００は３０２で始まり、デバイスのプロセッサ上で命令を実施すること（３０４）を含む。具体的には、プロセッサ上で命令を実行すること（３０４）により、時刻２０２で個人１０２についてのファクト１１２を受け取る（３０６）と、デバイスに、個人１０２のアイデンティティ２１８に対するファクト１１２の重要度２０４を決定させる（３０８）。命令を実行すること（３０４）は更に、個人１０２のアイデンティティ２１８に対するファクト１１２の重要度２０４が重要度閾値２０８を超過すると判定したときに、デバイスに、そのファクト１１２を個人プロファイル１１０に追加させる（３１０）。命令を実行すること（３０４）は更に、検出時刻の評価期間２１０内にファクト１１２を個人プロファイル１１０に追加することに失敗すると、デバイスに、個人１０２についてのそのファクト１１２を破棄させる（３１２）。このようにして、指示は、デバイスに、本明細書に提示される技術に従って個人プロファイル２０２を用いて個人１０２を表させる。次いで、３１４で終了する。
【００２８】
図４は、本明細書に提示される技術についての第２の例示の実施形態を示し、プロセッサ４０４と例示のシステム４０８を格納するメモリ４０６とを特徴とする例示のサーバ４０２として示される。システム４０８は、個人１０２についての個人プロファイル１１０をサーバ４０２に生成させる。例示のシステム４０８は、例えば、サーバ４０２が有するメモリ４０６に格納される命令のセットをそれぞれ含むコンポーネントのセットとして実装される。各コンポーネントにおける命令は、プロセッサ４０４上で実行されると、本明細書に提示される技術に従ってサーバ４０２に動作させる。
【００２９】
例示のシステム４０８は、個人１０２のアイデンティティ２１８に対するファクト１１２の重要度２０４を決定する重要度評価器４１０を含む。例示のシステム４０８はまた、個人プロファイル・マネージャ４１２を含む。重要度評価器４１０が個人１０２のアイデンティティ２１８に対するファクト１１２の重要度２０４が重要度閾値２０８を超過すると判定すると、個人プロファイル・マネージャ４１２は、ファクト１１２を個人プロファイル１１０に追加する。また、検出時刻２０２の評価期間２１０内においてファクト１１２を個人プロファイル１１０に追加するのに失敗すると、個人１０２についてのファクト１１２を破棄する（２１６）。このようにして、例示のシステム４０８によって、本明細書に提示される技術に従ってサーバ４０２が個人プロファイル１１０を生成するのを可能にする。
【００３０】
更なる別の実施形態は、本明細書に提示される技術を適用するように構成されるプロセッサ実行可能命令を備えるコンピュータ可読媒体を含む。このようなコンピュータ可読媒体は、様々な種別の通信媒体（例えば、様々な物理現象（例えば、電磁信号、音波信号または光信号）を通じて、並びに様々な有線のシナリオ（例えば、イーサネットまたは光ファイバーケーブルを介して）、および／または無線のシナリオ（例えば、ＷｉＦｉのような無線ローカル・エリア・ネットワーク（ＷＬＡＮ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）のようなパーソナル・エリア・ネットワーク（ＰＡＮ）、またはセルラー若しくは無線ネットワーク）で伝播することができる信号）を含む。そして、デバイスが有するプロセッサによって実行されると、本明細書に提示される技術をデバイスに実施させるコンピュータ可読命令のセットをエンコードする。このようなコンピュータ可読媒体はまた、コンピュータ可読メモリ・デバイス（例えば、半導体メモリ（例えば、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）、ダイナミック・ランダム・アクセス・メモリ（ＤＲＡＭ）、および／または同期型ダイナミック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＤＲＡＭ）技術を利用する半導体、ハード・ディスク・ドライブのプラッタ、フラッシュ・メモリ・ドライブ、または磁気若しくは光ディスク（例えば、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−Ｒ若しくはフロッピーディスク））を、（通信媒体を除外する技術のクラスとして）含むことができる。そして、デバイスが有するプロセッサによって実行されると、本明細書に提示される技術をデバイスに実施させる。
【００３１】
これらの方法により考案することができる例示のコンピュータ可読媒体について図５に示す。ここでは、実施態様５００は、コンピュータ可読データ５０４がエンコードされたコンピュータ可読媒体５０２（例えば、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−Ｒまたはハード・ディスク・ドライブのプラッタ）を含む。このコンピュータ可読データ５０４は、次いで、本明細書に記載する原理に従って動作するように構成されるコンピュータ命令のセット５０６を含む。このような１つの実施形態では、プロセッサ実行可能命令５０６は、図３における例示の方法３００のような個人１０２についての個人プロファイル１１０を生成する方法６０８を実行するように構成される。このような別の実施形態では、プロセッサ実行可能命令５０６は、図４における例示のシステム４０８のような個人１０２についての個人プロファイル１１０を生成するシステムを実装するように構成される。このような多くのコンピュータ可読媒体は、当該技術分野における当業者によって考案され、本明細書に提示する技術に従って動作するように構成される。
【００３２】
Ｅ．変更例
本明細書において検討する技術は多くの態様における変更と共に考案される。幾らかの変更例は、追加の利点を提示することができ、および／またはこれらの若しくは他の技術における他の変更例に関する不利な点を低減させることができる。更に、幾らかのバリエーションを組み合わせて実施することができ、また、幾らかの組み合せは、利点の付加および／または相乗効果的な協働による不利な点の低減を特徴とすることができる。変更例は、様々な実施形態（例えば、図３の例示の方法３００および図４の例示のシステム４０８）に組み込み、このような実施形態に個々および／または相乗効果的な利点を与えることができる。
【００３３】
Ｅ１．シナリオ
これら技術が有する実施形態内で変更できる第１の態様はシナリオに関し、このような技術を利用できる。
【００３４】
この第１の態様における第１の変更例として、本明細書に提示される技術を利用して、ワークステーション、サーバ、ラップトップ、タブレット、モバイル・フォン、ゲーム・コンソール、ポータブル・ゲーム・デバイス、または非ポータブル・メディア・プレイヤ、メディア・ディスプレイ・デバイス（例えば、テレビ）、電気機器、ホーム・オートメーション・デバイス、および管理制御データ収集（ＳＣＡＤＡ）デバイスのような数多くのデバイスの構成を達成することができる。
【００３５】
この第１の態様の第２の変更例として、本明細書に提示される技術を利用して、様々な種別の個人プロファイル１１ーを分割および使用し、ソーシャル・ネットワーキングおよびソーシャル・メディア・プロファイル、アカデミックおよび／またはプロフェッショナル個人プロファイル、ゲーミング・サービス用に供給されるゲーミング・プロファイル、様々な種別のメディアを生成および消費する個人のメディア・プロファイル、個人１０２の行動をモニタリングするデバイスの個人行動プロファイル、様々な個人１０２の市民詳細(civic detail)についての官営(governmental)プロファイル、様々な個人１０２の財政状態についてのファイナンシャル・プロファイル、並びに、様々な個人１０２の貯金および／または購入行動についての商業的プロファイルを含む。
【００３６】
この第１の態様の第３の変更例として、本明細書に提示される技術は、個人１０２を記述する数多くの種別のファクト１１２についての評価を含み、個人１０２によって直接特定されるもの、第２個人について第１個人１０２で特定されるもの（例えば、照会サービス）、個人１０２について検出されるもの（例えば、個人１０２の１つ以上のアクティビティをモニタリングするデバイス（例えば、個人１０２の移動を追跡する全地球測位システム））、個人１０２についての推定１１８（例えば、統計学および／または人口統計学的ファクタに基づく個人１０２についての行動またはパーソナリティの特性（例えば、個人１０２の個人居住を含む地区の平均収入に基づく個人の推定収入レベル））を含む。
【００３７】
この第１の態様の第４の変更例として、個人プロファイル１１０を使用して、商用サービス、製品、メディアまたはサービス・リコメンデーション・サービス、ソーシャル・ネットワークまたは照会サービス、マッチメイキング・サービス（例えば、デート・サービス若しくはマルチプレーヤ・ゲーム・マッチメイキング・サービス）、雇用サービス、情報配信サービス、およびアドバイス・サービス（例えば、ファイナンシャル若しくはキャリア・アドバイス・サービス）を含む、様々な種別のサービスを、個人１０２を代理して提供することができる。数多くのこのようなシナリオは、本明細書に提示される技術を利用するためのコンテキストを提供することができる。
【００３８】
Ｅ２．重要度の決定
本明細書に提示される技術について実施形態間で変更できる第２の態様は、個人１０２のアイデンティティ２１８に対するファクト１１２の重要度２０４を決定する手法を含むことができる。また、第２の態様は、個人１０２のアイデンティティ２１８に対するファクト１１２の重要度２０４を決定するために様々な情報のソースを利用することができる。
【００３９】
この第２の態様の第１の変更例として、実施例は、個人１０２による表明(expression)についての表明セットの中から、ファクト１１２が個人１０２に対し重要度２０４を有するかどうかについての表明を検出することによって、ファクト１１２の重要度２０４を決定する。このような第１の例として、個人１０２は、ファクト１１２が個人１０２のアイデンティティ２１８に対して重要であることを明白に示す（例えば、「私はゴルフを愛している！」）、または、ファクト１１２が個人１０２のアイデンティティ２１８に対して重要ではないことを示す（例えば、「私はピッツァがあまり好きではない」）。このような第２の例として、個人１０２は、個人プロファイル１１０を手動で組織化すると共に、ファクト１１２の重要度２０４を示す。例えば、個人１０２が個人プロファイル１１０においてファクト１１２を追加、承認および／またはハイライトするときに、ファクト１１２は、個人１０２のアイデンティティ２１８に対する重要度２０４を有するものとして解釈される。その一方で、個人１０２が個人プロファイル１１０内でファクト１１２を除去し、承認せず、および／または軽視する(downplay)場合は、ファクト１１２は個人１０２のアイデンティティ２１８に対する重要度２０４を有しないものとして解釈される。このような１つの実施形態では、個人１０２は個人プロファイル１１０の各ファクト１１２が有するファクト順序を特定する。ここでは、個人プロファイルにおいてより前のファクト順序を有する第１ファクト１１２は、個人プロファイルにおいてより後のファクトを有する第２ファクト１１２よりも重要である。また、各ファクト１１２のファクト順序は、個人１０２のアイデンティティ２１８に対するファクト１１２の重要度２０４に関連するものとして解釈される。
【００４０】
この第２の態様の第２の変更例として、実施例は、個人による表明についての表明セットの中から、個人１０２によるファクト１１２への参照の頻度を検出することによって、ファクト１１２の重要度２０４を決定する。例えば、ファクト１１２は、対話、ステータス・メッセージ若しくはコンテンツ・アイテム（例えば、執筆された記事）においてファクト１１２を頻繁に参照するおよび／若しくは無意識に引き上げる(raise)個人１０２、またはファクト１１２に関連する音、イメージ若しくはビデオの記録を生成する個人１０２についてのアイデンティティ２１８に関連するものと、ファクト１１２をあまり参照せず、および／または無意識に引き上げない個人１０２よりかは高く見込まれる。
【００４１】
この第２の態様の第３の変更例として、個人１０２のアイデンティティ２１８に対するファクト１１２の重要度２０４は、個人１０２によって実行されるアクティビティ１１６のアクティビティ適合性に従ってアクティビティを検出することによって決定される。例えば、個人１０２によって実行されるそれぞれのアクティビティ１１６ごとに、実施例は、アクティビティ１１６がファクト１１２と適合するかについて決定する。また、重要度２０４が、適合するアクティビティ１１６のアクティビティ適合頻度に比例して決定される。更なる変更例として、このように査定されたアクティビティ１１６は、個人１０２が重要度の選択から実行したアクティビティ１１６と、個人１０２が責務、習慣または利便性から実行したアクティビティ１１６との間で区別される。即ち、重要度２０４の決定は、現実的なオプションの選択によって提示されるときに個人１０２が選択するアクティビティ１１６にフォーカスすると共に、個人１０２が選択を行なわいアクティビティ１１６を取り除く(factor out)（例えば、学校または仕事の責務に因りサッカーの試合を視聴する機会を断念することが、サッカーというスポーツに対する個人１０２の関心についての重要度２０４を減少させるものとして解釈される。）。
【００４２】
図６は、個人１０２のアイデンティティ２１８に対する様々なファクト１１２の重要度２０４の決定を特徴とする例示のシナリオ６００を示す。この例のシナリオ６００では、ファクト１１２は、様々なアクティビティ１１６（例えば、ゴルフ、ハイキング、およびロック・クライミング）に対する個人１０２の関心に関連する。実施例は、個人１０２の表明６０２（例えば、ソーシャル・ネットワークにおいてその個人の知人と交換するメッセージ）の中から、個人１０２はゴルフを高い頻度６０４で参照し、ゴルフを低い頻度６０４で参照し、およびロック・クライミングは決して参照しないことを検出する。実施例はまた、アクティビティ１１６を実行する機会が提示されたときに、個人１０２が頻繁にハイキング１１６を選択するが、決してゴルフを選択することはなく、その替わりに、ゴルフのアクティビティ１１６を超えて他のアクティビティ１１６に関与する機会を選択することを検出する。実施例は、様々な方法で当該頻度６０４を解釈する。ハイキングに関して、個人が表明６０２のハイキングを参照すると共に、ファクト１１２に適合するアクティビティ１１６を実行するので、ハイキングへの関心１０８についてのファクト１１２が、個人のアイデンティティ２１８に対する高い重要度２０４を有するように決定される。しかしながら、ロック・クライミングおよびゴルフに関しては、実施例は、個人１０２の表明でのファクト１１２への参照の頻度６０４と、アクティビティ１１６のファクト１１２へのアクティビティ適合性の頻度６０４との間の相違により、ファクト１１２が個人１０２に対する高い重要度２０４を有しないことを示すということが決定される。実施例は、更に、このような相違が個人１０２に対するファクト１１２の低い重要度２０４に因るものかどうかについて（例えば、個人は、ビジネス開発の機会としてゴルフをすることを頻繁に検討するが、ゴルフに実際のところは個人がゴルフをすることを好まないので、参加することを選択しない。）、または、この相違がファクト１１２の重要度２０４には関連しない制限に因るものかどうか（例えば、個人がゴルフ６０２をより頻繁に行うようになるが、怪我や近くのゴルフコースが利用できないことが原因でそのようにすることができないかどうか）について評価を行う。
【００４３】
ファクト１１２の重要度２０４に関する相反情報(conflicting information)が提示されると、実施例は、様々な技術を利用して、個人１０２のアイデンティティ２１８に対するファクト１１２の重要度２０４を特定する。特に、学習アルゴリズムを含む技術は、当該相反情報を和解させる(reconciling)のによく適したものとなる。一例として、人工ニューラル・ネットワークをトレーニングして、トレーニング・データ・セットを用いてファクト１１２の重要度２０４を決定することができる。トレーニング・データ・セットは、個人１０２のセットに関連するファクト１１２のセットに対し、表明６０２の頻度６０４および個人１０２によって実行されるアクティビティ１１６と、個人１０２によって自己報告(self-reported)される各個人１０２のアイデンティティ２１８に対するファクト１１２の重要度２０４と、を特定する。このような自己特定(self-identification)は、学習ネットワークが、個人１０２のアイデンティティ２１８に対する各ファクト１１２の重要度２０４をどの特質(qualities)が反映するかについて査定するのを可能にする。例えば、「観客のいるスポーツ」（例えば、プロ・フットボール）への関心１０８を表す第１ファクト１１２は、表明６０２の頻度６０４によって容易に決定される。また、関連したアクティビティ１１６の実行（例えば、実際にフットボールをプレイする）にはあまり比例しない。その一方で、実行ベースの関心１０８（例えば、ヨガ）を含む第２ファクト１１２は、アクティビティ１１６における個人の実行の頻度によって、個人１０２が表明６０２においてアクティビティ１１６を参照する頻度６０４によるのよりかは、容易に査定される。学習アルゴリズム（例えば、人工のニューラル・ネットワーク）は、個人１０２のアイデンティティ２１８に対するファクト１１２の自己報告された重要度２０４に最も一貫して関連するファクトについてのファクタを決定することができ。また、トレーニングしたデータ・セットを使用して一旦トレーニングさせると、個人の表明６０２およびアクティビティ１１６に適用されて、本明細書に提示される技術に従ってそのアイデンティティに対する当該ファクト１１２の重要度２０４を決定することができる。
【００４４】
Ｅ３．補足情報
本明細書に提示される技術について実施形態間で変更できる第３の態様は、補足情報の使用に関する。補足情報は、個人１０２のアイデンティティ２１８に対するファクト１１２の重要度２０４の決定と共に、個人１０２の個人プロファイル１１０にファクト１１２を追加すべきかについての決定を可能とする。
【００４５】
この第３の態様の第１の変更例として、個人１０２のアイデンティティ２１８に対するファクト１１２の重要度２０４は、個人１０２に対するファクト１１２の感度を考慮することを含む。シナリオの中には、ファクト１１２は、個人１０２に対し正確かつ重要であるが、また、プライベートおよび／または感度が高い(sensitive)ものと個人１０２によって考慮されることもある。それ故、個人１０２の公的なアイデンティティ２１８に対する重要度２０４を有しない。したがって、実施例は、ファクト１１２の承認に対する個人の感度(sensitivity)を予測し、該予測された個人１０２の感度が感度閾値を超過する場合にファクト１１２を破棄することになる。このような予測は、特定のファクト１１２に基づき（例えば、特定のファクト１１２は、通常、「やましい楽しみ」(guilty pleasure)（例えば、有名ではない音楽のグループへの関心１０８）とみなされるものと決定する。）、また、個人１０２がファクト１１２を明らかに承認しない限りは個人１０２のアイデンティティ２１８に対して低い重要度２０４を有するものとしてファクト１１２を評価する。或いはまたはこれに加えて、個人１０２の感度は、文化的なものに基づいて決定される。例えば、ファクト１１２は、第１人口統計学における個人１０２に対しては感度が高いと考慮されるが、第２人口統計学における個人１０２に対しては感度が高くないものと考慮される（例えば、第１年齢範囲の個人１０２は特定のテレビ番組を公然と鑑賞するが、同じテレビ番組を鑑賞する第２年齢範囲の個人１０２は、このような関心１０８を認めるのを嫌がることがある。）。したがって、個人１０２のアイデンティティ２１８に対するファクト１１２の重要度２０４は、個人１０２の人口統計学的特性を決定することにより、また、人口統計学的特性を呈する個人１０２の個人セット間においてファクト１１２への人口統計学的感度を決定することにより、予測される。
【００４６】
図７は、ファクト１１２を個人１０２の個人プロファイル１１０に追加すべきかについて決定している間に、個人についての個人感度７０２が考慮される例示のシナリオ７００を示す。この例示のシナリオ７００では、ファクト１１２は、個人１０２のアイデンティティ２１８に対し、高、中または低のいずれかの重要度２０４を有するものとして評価される。また、個人１０２は、個人１０２のアイデンティティ２１８にとって重要なものとして、ファクトの承認に対し、高、中または低のいずれかの感度７０２を有するものとして予測される。したがって、実施形態（例えば、個人プロファイル・マネージャ５１２）は、個人１０２のアイデンティティ２１８に対し、ファクト１１２の重要度２０４および個人感度７０２の両方を考慮する。つまり、ファクト１１２を破棄すべきか、または個人１０２についての個人プロファイル１１０にファクト１１２を追加すべきかについて決定する。
【００４７】
この第３の態様の第２の変更例として、個人のアイデンティティ２１８に対するファクト１１２の重要度２０４を考慮することに加えて、実施例は、ファクト１１２が基づく推定１１８の推定信頼度を考慮する。推定１１８における推定信頼度がファクト１１２を個人プロファイル１１０に追加することの主要な決定要素となる図１の例示のシナリオ１００とは対照的に、この第３の変更例では、推定１１８における推定信頼度が、個人１０２のアイデンティティ２１８に対する、結果として生じるファクト１１２の重要度２０４と共に考慮される。
【００４８】
図８は、推定１１８が個人１０２についてのファクト１１２を正確に反映しているかについて示す推定信頼度８０２を決定するための第１技術を特徴とする例示のシナリオ８００を示す。この例示のシナリオ８００では、ストレージ２０６に保持される（個人プロファイル１１０には未だ含まれていない）第１ファクト１１２は、特定のアクティビティ１１６に対する個人１０２の関心１０８（例えば、フィッシング）を反映する。しかしながら、推定１１８についての推定信頼度８０２は、比較的低く、例えば、ファクト１１２が個人１０２について正確であるという５０％の信頼度に過ぎない。このような推定信頼度８０２は、「ボーダーライン」にある、即ち、個人プロファイル１０にファクト１１２を追加するか、またはファクト１１２を破棄するかに十分ではないので、実施例は、アクティビティ１１６への彼または彼女の関心１０８について個人１０２に直接問い合わせて、例えば「あなたはフィッシングが好きですか？」のようなファクトのクエリ８０４を提示する。ファクト８０４についての個人の承認８１０の検出は、推定信頼度８０２の調整８０８を可能にする。調整８０８は、個人１０２のアイデンティティ２１８に対するファクト１１２の重要度２０４の決定に加えて、ファクト１１２を個人プロファイル１１０に追加するかまたはファクト１１２を破棄するかについての決定を可能にする。このような第２の例として、個人１０２を直接問い合わせするのではなく、実施例は、個人的関心８１０の表明を個人１０２に巧妙に促進する。例えば、実施例は、ファクト１１２についてのファクト詳細８１２（例えば、ハイキング・ギアのレビューへのリンク）を個人１０２に提示し、そして、個人１０２がファクトの詳細８１２に個人的関心８１０を呈するかどうかについて検出する。ファクト詳細８１２での個人的関心８１０の検出は、推定信頼度８０２の調整８０８を可能にする。調整８０８は、個人１０２のアイデンティティ２１８へのファクト１１２の重要度２０４の決定に加えて、ファクト１１２を個人プロファイル１１０に追加するか、またはファクト１１２を破棄するかについての決定を可能にする。このような第３の例として、実施例は、選択されるファクト１１２（例えば、ハイキング・ギアのレビューへのリンク）に関連付けられるオプションと、個人１０２が個人的関心８１０（例えばフィッシングおよびゴルフ）を表明していない代替ファクト１１２に関連付けられる他のオプションと、を含むオプション・セットを提示することによって、選択されるファクト１１２の推定信頼度８０２を決定する（例えば、個人１０２がハイキングに関心があるとの推定）ように努める。代替ファクトに関連付けられるオプションを上回る、該選択されたファクト１１２に関連付けられるオプションでの個人的関心８１０の検出は、該選択されたファクト１１２の推定信頼度の調整８０８を可能にする。付加情報についてのこのような多くの形態は、本明細書において提示される技術に従って、ファクト１１２を個人１０２についての個人プロファイル１１０に追加するかどうかについて決定している間に、個人１０２のアイデンティティ２１８に対するファクト１１２の重要度２０４と共に利用される。
【００４９】
Ｅ４．個人プロファイルへのファクトの包含
本明細書に提示される技術の実施形態間で変更できる第４の態様は、ファクト１１２を個人１０２についての個人プロファイル１１０に追加する、或いは、個人１０２についての個人プロファイル１１０から、ファクト１１２を破棄および／またはファクト１１２を除外するかについての決定を含む。
【００５０】
この第４の態様における第１の変更例として、ストレージ２０６内のファクト１１２について、また、個人１０２のアイデンティティ２１８に対するその重要度２０４を決定する評価の途中に、ファクト１１２が個人１０２１０２のアイデンティティ２１８に対する重要度２０４を有すると個人１０２が明らかに示す場合、および／または、個人１０２のアイデンティティ２１８に対する重要度２０４を有するものとして個人１０２がファクト１１２の否認を表明した場合に、評価時間２１０は終了する。したがって、検出時刻２０２から評価期間２１０が未だ経過していない場合であっても、ファクト１１２は個人プロファイル１１０に追加され、および／またはストレージ２０６から破棄される。或いはまたはこれに加えて、ファクト１１２が個人プロファイル１１０に追加された後に、個人１０２がファクト１１２の否認を表明した場合に、ファクト１１２は個人プロファイル１１０から除外される。
【００５１】
この第４の態様の第２の変更例として、実施例は、個人１０２のアイデンティティ２１８に対するファクト１１２の重要度２０４が有する信頼度に従って、評価期間２１０を調整する。例えば、ストレージ２０６内のファクト１１２が評価期間の間に一貫して低い重要度２０４を維持すると決定される場合、評価期間２１０は短縮される。反対に、ストレージ２０６内のファクト１１２が重要度閾値２０８に接近して安定して向上している重要度を有すると決定される場合、或いは、評価期間２１０が満了に近づくについて重要度閾値２０８に近くなる重要度２０４を有すると決定される場合は、評価期間２１０が延長されて、付加的な評価時間を提供する。
【００５２】
この第４の態様の第３の変更例として、個人プロファイル１１０は、ファクト制限（例えば、個人１０２について１０個のファクト１１２だけしか提示しない。）を含む。個人プロファイル１１０内のファクト１１２が有するファクト数がファクト制限を超過する場合は、実施例は、個人プロファイル１１０の他のファクト１１２よりも、個人１０２のアイデンティティ２１８に対する重要度２０４をより低く有する１つ以上のファクトを取り除く。この変更例は、例えば、個人１０２のアイデンティティ２１８が変化するとき、および／または個人１０２についての新規の情報が検出されるときに、個人１０２のアイデンティティ２１８に対し高い重要度２０４を有するファクト１１２が、個人１０２のアイデンティティ２１８に対しより低い重要度２０４を有するファクトを置き換えるのを可能にする。
【００５３】
この第４の態様の第４の変更例として、ファクト１１２を個人１０２についての個人プロファイル１１０に追加した後に、実施例は、個人１０２のアイデンティティ２１８に対するファクト１１２の重要度２０４をモニタリングするのを継続する。個人１０２のアイデンティティ２１８に対するファクト１１２の重要度２０４が重要度閾値２０８未満に減少すると（例えば、個人１０２の関心１０８が、個人１０２のアイデンティティ２１８に対する重要度２０４をもはや有しない点にフェードアウトしたと決定すると）、実施例は、個人１０２の個人プロファイル１１０からファクト１１２を取り除く。
【００５４】
図９は、個人１０２のアイデンティティ２１８に対するアクティビティ１１６の重要度２０４が時間と共にモニタリングされる例示のシナリオ９００を示す。この例示のシナリオ９００において、第１時刻９０４では、個人１０２によって実行されるアクティビティ１１６の頻度６０４が決定される（例えば、個人１０２は自由な週末の６０％の間でハイキングをする）。また、個人１０２がハイキングのアクティビティ１１６を楽しむというファクト１１２について重要度２０４が高いものとして解釈される。したがって、ファクト１１２は、個人１０２の個人プロファイル１１０に追加される。第１時刻９０４の後の第２時刻９０６では、アクティビティ１１６の頻度６０４が減少されるように決定され、それ故、個人１０２のアイデンティティ２１８に対するファクト１１２の重要度２０４が低いことを示すように決定される。第２時刻９０６の後の第３時刻９０８では、アクティビティ１１６の頻度６０４は、個人１０２がアクティビティ１１６をあまり実行しないポイントまで減少されるように決定され、個人１０２のアイデンティティ２１８に対するファクト１１２の重要度が低いことを示し、個人１０２の個人プロファイル１１０からファクト１１２の除外を促進する。
【００５５】
この第４の態様の第５の変更例として、個人１０２についての相反ファクト１１２を和解させるための技術が利用される。例えば、実施例は、個人１０２が２つのライバルのスポーツ・チームの各々または２つの対立する政党の各々への関心１０８を表明していることを検出する。実施例は、どのファクト１１２が個人１０２のアイデンティティ２１８についてより表すかについて決定するために、各ファクト１１２の重要度２０４をモニタリングするのを開始する。また、当該決定に従って個人プロファイル１１０を調整する。このような１つの例として、第１ファクト１１２と相反する相反ファクト１１２を適合させる要求を個人にシンプルに提示する。また、相反するファクト１１２の確認を受け取ると、実施例は、個人１０２の個人プロファイル１１０から第１ファクト１１２を除外する。このような数多くの技術を利用して、本明細書に提示される技術に従ってどのファクト１１２を個人１０２の個人プロファイル１１０に含めるべきかについて決定することができる。
【００５６】
Ｆ．コンピューティング環境
図１０から先の検討は、本明細書に記載する１つ以上のプロビジョンの実施形態を実施するための適切なコンピューティング環境について簡潔で包括的な説明を行う。図１０の動作環境は、適切な動作環境の一例のみにすぎず、使用範囲または動作環境の機能に関して如何なる限定を示唆することを意図するものではない。例示のコンピューティング・デバイスは、限定的ではないが、パーソナル・コンピュータ、サーバ・コンピュータ、ハンドヘルドまたはラップトップ・デバイス、モバイル・デバイス（例えば、モバイル・フォン、パーソナル・デジタル・アシスタント（ＰＤＡ）、メディア・プレイヤ等）、マルチプロセッサ・システム、コンシューマ・エレクトロニクス、ミニ・コンピュータ、メインフレーム・コンピュータ、上記システムまたはデバイスの如何なるものも含む分散コンピューティング環境等を含む。
【００５７】
必要というわけではないが、実施例は、１つ以上のコンピューティング・デバイスによって実行されている「コンピュータ可読命令」について一般的な文脈で説明する。コンピュータ可読命令は、後記するコンピュータ可読媒体を通じて配給されてもよい。コンピュータ可読命令は、プログラム・モジュール（例えば、ファンクション、オブジェクト、プリケーション・プログラミング・インタフェース（ＡＰＩ）、データ構造等）として実装される。プログラム・モジュールは特定のタスクを実行するか、または特定の抽象データ・タイプを実装する。コンピュータ可読命令の機能は通例、様々な環境で所望されるとおりに結合されてもよいし、または分散されてもよい。
【００５８】
図１０は、本明細書に提供される１つ以上の実施形態を実施するように構成されるコンピューティング・デバイス１００２を備えるシステム１０００の例を示す。１つの構成では、コンピューティング・デバイス１００２は、少なくとも１つの処理ユニット１００６およびメモリ１００８を含む。コンピューティング・デバイスの正確な構成および種別に応じて、メモリ１００８は、揮発性（例えば、ＲＡＭ）、不揮発性（例えば、ＲＯＭ、フラッシュ・メモリ等）、またはこれら２つの幾らかの組み合わせとすることができる。この構成は、図１０では点線１００４として示す。
【００５９】
他の実施態様では、デバイス１００２は、追加の特徴および／または機能を含むことができる。例えば、デバイス１００２はまた、限定的ではないが、磁気ストレージ、光ストレージ等を含む追加のストレージ（例えば、着脱可能なおよび／または着脱不可能なもの）を含むことができる。このような追加のストレージのことを、図１０ではストレージ１０１０として示す。一実施形態では、本明細書に提供される１つ以上の実施形態を実施するコンピュータ可読命令は、ストレージ１０１０内にあってもよい。ストレージ１０１０はまた、オペレーティング・システム、アプリケーション・プログラム等を実装する他のコンピュータ可読命令を格納してもよい。コンピュータ可読命令は、例えば、処理ユニット１００６による実行に対し、メモリ１００８にロードしてもよい。
【００６０】
本明細書で用いられる「コンピュータ可読媒体」という用語は、通信媒体を含む他の形態のコンピュータ可読媒体（例えば、信号）を除外するコンピュータ可読メモリ・デバイスを含む。このようなコンピュータ可読メモリ・デバイスは、揮発性および／または不揮発性、着脱可能および／または着脱不可能としてもよく、コンピュータ可読命令または他のデータを格納する様々な種別の物理デバイスを含む。メモリ１００８およびストレージ１０１０は、コンピュータ・ストレージ媒体の例示である。コンピュータ・ストレージデバイスは、限定的ではないが、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュ・メモリ若しくは他のメモリ技術、ＣＤーＲＯＭ、ＤｉｇｉｔａｌＶｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ（ＤＶＤ）若しくは他の光ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、および磁気ディスクストレージ若しくは他の磁気ストレージ・デバイスを含む。
【００６１】
デバイス１００２はまた、デバイス１００２が他のデバイスと通信するのを可能にする通信接続（複数可）１０１６を含んでもよい。通信接続（複数可）１０１６は、限定的ではないが、モデム、ネットワーク・インタフェース・カード（ＮＩＣ）、統合ネットワーク・インタフェース、無線周波数送信機／受信機、赤外線ポート、ＵＳＢ接続、または、コンピューティング・デバイス１００２を他のコンピューティング・デバイスに接続するための他のインタフェースを含む。通信接続（複数可）１０１６は、有線接続または無線接続を含んでもよい。通信接続（複数可）１０１６は、通信媒体を送信および／または受信してもよい。
【００６２】
「コンピュータ可読媒体」という用語は、通信媒体を含んでもよい。通信媒体は、通例、コンピュータ可読命令、または搬送波のような「変調データ信号」若しくは他の搬送機構における他のデータを実施し、また如何なる情報デリバリ媒体をも含む。「変調データ信号」という用語は、それがセットされるかまたはこのような方法で変更される特徴の１つのその信号の特徴セットを有する信号を含むことができ、信号内の情報をエンコードする方法で変更される。
【００６３】
デバイス１００２は、入力デバイス（複数可）１０１４（例えば、キーボード、マウス、ペン、音声入力デバイス、タッチ入力装置、赤外線カメラ、ビデオ入力デバイス、および／または如何なる他の入力デバイス）を含む。出力デバイス（複数可）１０１２（例えば、１つ以上のディスプレイ、スピーカ、プリンタ、および／または如何なる他の出力デバイス）はまた、デバイス１００２に含まれる。入力デバイス（複数可）１０１４および出力デバイス（複数可）１０１２は、有線接続、無線接続、またはこれらの如何なる組み合わせを介してデバイス１００２に接続される。一実施形態では、他のコンピューティング・デバイスからの入力デバイスまたは出力デバイスが、コンピューティング・デバイス１００２用の入力デバイス（複数可）１０１４または出力デバイス（複数可）１０１２として使用されてもよい。
【００６４】
コンピューティング・デバイス１００２が有するコンポーネントは、様々な相互接続（例えば、バス）によって接続される。このような相互接続は、ＰｅｒｉｐｈｅｒａｌＣｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ（ＰＣＩ）（例えば、ＰＣＩＥｘｐｒｅｓｓ、ユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）、Ｆｉｒｅｗｉｒｅ（ＩＥＥＥ１３９４）、光学バス構造等）を含む。他の実施形態では、コンピューティング・デバイス１００２のコンポーネントは、ネットワークによって相互接続されてもよい。例えば、メモリ１００８は、ネットワークによって相互接続される、異なる物理位置にある複数の物理メモリ・ユニットに含まれてもよい。
【００６５】
当業者にとって、コンピュータ可読命令を格納するのに利用されるストレージ・デバイスはネットワークにわたり分散できることが認識されるであろう。例えば、ネットワーク１０１８を介して利用できるコンピューティング・デバイス９２０は、コンピュータ可読命令を格納して、本明細書に提供される１つ以上の実施形態を実施する。コンピューティング・デバイス１００２は、コンピュータティング・デバイス９２０にアクセスし、実行のためのコンピュータ可読命令の一部または全部をダウンロードする。代替として、コンピューティング・デバイス１００２は、必要に応じてコンピュータ可読命令の一部をダウンロードしてもよく、幾らかの命令はコンピューティング・デバイス１００２において実行されると共に、幾らかはコンピューティング・デバイス９２０において実行されてもよい。
【００６６】
Ｇ．用語の使用
本主題について構造上の特徴および／または方法論的な行為に特化して言語により説明してきたが、添付の特許請求の範囲において規定される主題は、必ずしも上記の特定の特徴や行為には限定されないことを理解すべきである。それよりかは寧ろ、上記の特定の特徴および行為は、特許請求を実施する例示の形態として開示するものである。
【００６７】
本出願で使用した、「コンポーネント」、「モジュール」、「システム」、「インタフェース」等の用語は、全般的に、コンピュータ関連エンティティ、ハードウェア、ハードウェアおよびソフトウェアの組み合せ、ソフトウェア、または実行中のソフトウェアを指すことを意図するものである。例えば、コンポーネントは、限定的ではないが、プロセッサ上で起動するプロセス、プロセッサ、オブジェクト、実行可能形式(executable)、実行スレッド、プログラム、および／またはコンピュータとすることができる。実例として、コントローラ上で起動するアプリケーションおよびコントローラの両方をコンポーネントとすることができる。１つ以上のコンポーネントは、プロセスおよび／または実行スレッド内に常駐することができ、コンポーネントは１つのコンピュータ上にローカライズされ、および／または２つ以上のコンピュータの間で分散されてもよい。
【００６８】
更にまた、特許請求する主題は、規格化されたプログラミングおよび／またはエンジニアリングの技術を用いた方法、装置または製造する物品として実施することができ、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、またはこれらの如何なる組み合わせを生産し、開示した主題をコンピュータが実装するのを制御することができる。本明細書で用いる「製造する物品」という用語は、如何なるコンピュータ可読デバイス、キャリアまたはメディアからアクセス可能なコンピュータ・プログラムを包含することが意図される。勿論、当業者にとって、特許請求する主題の範囲および趣旨から逸脱することなく、この構成に多くの変更を行うことができるものと認識されるであろう。
【００６９】
実施形態の様々な動作について本明細書に提供している。一実施形態では、説明した１つ以上の動作が１つ以上のコンピュータ可読媒体に格納されたコンピュータ可読命令を構成することができ、コンピューティング・デバイスにより実行されると、当該コンピューティング・デバイスに説明した動作を実行させることになる。動作の幾らかまたは全てについて説明した順序について、これらの動作が必ず順序依存であることを意図するものとして解釈してはならない。代替の順序付けが、この説明の利益を享受する当業者に認められるであろう。更に、全ての動作が、本明細書に提供される各実施形態に必ずしも存在するわけではないことが理解されるであろう。
【００７０】
「例示の」として本明細書に記載される如何なる態様または設計も、必ずしも、他の態様または設計に対して優位なものとして解釈すべきではない。寧ろ、例示のという語の使用は、具体的なやり方で概念を提示することを意図するものであり、本明細書に提示される技術に関連がある。このような例は、このような技術に必要ではないか、または限定することを意図するのではない。このような技術の様々な実施例は、単独で、或いは他の特徴と組み合わせて、このような例を含むことがあり、並びに／または、説明される例を変更および／若しくは省略することがある。
【００７１】
本出願で用いる、「または(or)」なる語は、排他的(exclusive)「または(or)」ではなく、包括的(inclusive)「または(or)」を意味することを意図するものである。即ち、他に特定されない場合、またはコンテキストから明らかでない場合は、「ＸはＡまたは(or)Ｂを採用する」は、本来の包括的な順列を何れかを意図する。即ち、ＸがＡを採用し、ＸがＢを採用し、またはＸがＡとＢの両方を採用する場合は、「ＸはＡまたは(or)Ｂを採用する」は、上記の何れの下でも充足する。加えて、本出願および添付の特許請求の範囲で用いる「ａ」および「ａｎ」は、全般的に、他に特定されない場合または単数の形態に向けられることが文脈から明らかでない場合には、「１またはそれ以上」を意味するものと解釈することができる。
【００７２】
また、本開示は、１つ以上の実施態様に関して図示および説明してきたが、均等する変更態様および修正態様が、この明細書および添付の図面を読み込んで理解することに基づいて当該技術分野における当業者に生じさせるであろう。本開示は、全てのこのような修正態様および変更態様を含み、また、以降の特許請求の範囲のみによって制限される。上記のコンポーネント（例えば、構成要素、リソース等）によって実行される様々な機能に関しては特に、このようなコンポーネントを説明するのに用いられる用語は、本明細書に示した本開示についての例示の実装態様の機能を実行する開示した構造とは構造的に均等でない場合であっても、説明したコンポーネントについての特定の機能（例えば、機能的な均等物）を実行する如何なるコンポーネントに対応することを意図するものである。加えて、本開示の特定の特徴点が、幾らかの実施態様の１つのみに関して開示した一方で、このような特徴点は、如何なる所与のまたは特定のアプリケーションについて所望され有利となり得るように、他の実施態様の１つ以上と組み合わせてもよい。更にまた、「含む(includes)」、「有する(having)」、「有する(has)」、「有する(with)」なる用語、またはこれらの他の変更例は、発明の詳細な説明または特許請求の範囲のいずれかで用いられ、これら用語は「備える(comprising)」なる用語と同様に含まれることを意図するものである。
【図１】
2017534968.tif 000003
【図２】
2017534968.tif 000004
【図３】
2017534968.tif 000005
【図４】
2017534968.tif 000006
【図５】
2017534968.tif 000007
【図６】
2017534968.tif 000008
【図７】
2017534968.tif 000009
【図８】
2017534968.tif 000010
【図９】
2017534968.tif 000011
【図１０】
2017534968.tif 000012
【国際調査報告】
2017534968.tif 000013