【手続補正書】
【提出日】平成25年4月25日(2013.4.25)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
モバイルデバイスのユーザのためのリコメンデーションを生成するための方法であって、前記モバイルデバイスは、サービスプロバイダと関連づけられ、
リコメンデーションの要求を入手することと、
ユーザと関連づけられたデータ及びモバイルデバイスのために入手可能なコンテンツに関するデータをサービスプロバイダから取り出すことと、
前記取り出されたデータの分析に基づいて複数のリコメンデーションを生成することであって、前記リコメンデーションは、複数の異なるタイプのリコメンデーション技法によって生成されることと、
フィルタリング制限に基づいて前記生成された複数のリコメンデーションの部分組を選択することと、を備える、方法。
【請求項２】
前記ユーザによってアクセス可能なユーザインタフェースに前記生成されたリコメンデーションを配信することをさらに備える請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記選択された部分組のリコメンデーションを前記配信することは、前記サービスプロバイダと関連づけられたポータルに前記選択された部分組のリコメンデーションを配信することをさらに備える請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ポータルのうちの選択された部分とユーザとの対話を検出することと、
前記複数のリコメンデーションを有する前記選択された部分の側面と関連づけられた前記フィルタリング制限を定義することと、
前記ポータルの異なる部分へのユーザアクセスに応答して前記部分組のリコメンデーションを選択的に表示すること、とをさらに備える請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記ユーザによってアクセス可能な前記ユーザインタフェースに前記生成されたリコメンデーションを前記配信することは、モバイルデバイスに前記リコメンデーションを配信することをさらに備える請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記モバイルデバイスに前記配信することは、前記サービスプロバイダと関連づけられたポータルへのワイヤレスアプリケーションプロトコル（ＷＡＰ）プッシュメッセージを介する請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記モバイルデバイスに前記配信することは、ショートメッセージサービス（ＳＭＳ）メッセージを介する請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記モバイルデバイスに前記配信することは、前記モバイルデバイス上に表示されるマルチメディアメッセージ送信サービス（ＭＭＳ）メッセージを介する請求項５に記載の方法。
【請求項９】
前記複数のリコメンデーションを前記生成することは、
リコメンデーションを生成するために前記異なるタイプのリコメンデーション技法の各々に取り出されたデータを提供することであって、生成された各リコメンデーションは、関連づけられた信頼度レベルを有することと、
前記タイプのリコメンデーション技法の各々からの前記リコメンデーションを信頼度レベル順に結合すること、とをさらに備える請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
ユーザによって定義された重みに基づいて前記リコメンデーションの順序を変更することと、
前記順序が変更されたリコメンデーションをフィルタリングすること、とをさらに備える請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
特定の制限を含む前記リコメンデーションの要求を受信することと、
前記特定の制限に従ってフィルタリングすることによって前記順序が変更されたリコメンデーションをフィルタリングすること、とをさらに備える請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記順序が変更されたリコメンデーションを前記フィルタリングすることは、前記ユーザによって以前に入手されたことがある又は前記ユーザに対して一定回数だけ既に提示済みであるリコメンデーションを除外することをさらに備える請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記順序が変更されたリコメンデーションを前記フィルタリングすることは、モバイルデバイスと適合できないリコメンデーションを除外することをさらに備える請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
前記異なるタイプのリコメンデーション技法から入手された前記信頼度レベルを正規化することをさらに備える請求項９に記載の方法。
【請求項１５】
前記複数の異なるタイプのリコメンデーション技法は、関連づけリコメンダ、比較リコメンダ、グループ分類リコメンダ、追跡リコメンダ、又はネットワークリコメンダから成るグループから選択される請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記ネットワークリコメンダは、
ターゲットユーザのローカルネットワーク内のユーザリストから複数の人を選択することであって、前記複数の人は、指定された分離度数の内にあることと、
前記選択された複数の人によって以前に入手されたことがある人気のあるコンテンツを決定することと、
前記決定されたサービスプロバイダ及び人気のあるコンテンツに基づいてリコメンデーションを生成すること、とをさらに備える請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記複数の人を選択することは、高い重み付け値と関連づけられた前記ユーザを前記ターゲットユーザの前記ローカルネットワークから識別することをさらに備える請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記重み付け値は、
前記ユーザに関する１対１の移動通信データを前記サービスプロバイダから取り出し、  前記１対１の移動通信データをフィルタリングして希望されない通信データを除外し、及び
前記フィルタリングされた１対１の全通信の各々に重み付け値を割り当てることによって割り当てられ、前記割り当てられた値は、１対１の通信活動の数量及びタイプに比例する請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記１対１の通信データを前記フィルタリングすることは、
希望されないソースから通信データを除外することをさらに備える請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記希望されないソースは、各々の一意の電話番号によって識別される請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記１対１の通信を前記フィルタリングすることは、通信のタイプ又は継続時間に起因して希望されない通信データを除外することをさらに備える請求項１８に記載の方法。
【請求項２２】
前記フィルタリングすることは、通信時間又は通信日に起因して希望されない通信データを除外することをさらに備える請求項１８に記載の方法。
【請求項２３】
前記１対１の移動通信データは、音声呼、ショートメッセージサービス（ＳＭＳ）メッセージ、マルチメディアメッセージ送信サービス（ＭＭＳ）メッセージ、又は移動通信方法のうちの１つ以上をさらに備える請求項１８に記載の方法。
【請求項２４】
前記関連づけリコメンダは、
サービスプロバイダから取り出されたユーザの行動データから関連づけ規則を確立することと、
前記確立された関連づけ規則に基づいてリコメンデーションを生成すること、とをさらに備える請求項１５に記載の方法。
【請求項２５】
前記比較リコメンダは、
コンテンツメタデータを利用する前記ユーザが入手可能な類似のコンテンツデータ間のリンクを構築することと、
前記構築されたリンクに基づいてリコメンデーションを生成すること、とをさらに備える請求項１５に記載の方法。
【請求項２６】
前記追跡リコメンダは、
全コンテンツデータの順位を確立するためにユーザ活動歴を決定することであって、コンテンツデータは、人気度によって順位が付けられることと、
前記順位付けに基づいてリコメンデーションを生成すること、とを備える請求項１５に記載の方法。
【請求項２７】
ユーザの前記活動は、設定可能な期間におけるコンテンツ購入、格付け、又はユーザによるその他の興味の表示を備える請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記ユーザと関連づけられた前記データは、呼データ、誕生日、性別、以前の購入、興味の表示、興味なしの表示、支出パターン、モバイルデバイスのタイプ、現在の地理上の所在場所、呼の頻度、又はその他のユーザメタデータのうちの１つ以上の選択を備える請求項１に記載の方法。
【請求項２９】
リコメンデーションを生成するときに前記関連づけられたユーザデータを最新の状態に維持することをさらに備える請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
リコメンデーションの前記要求は、サービスプロバイダと関連づけられたポータルから入手される請求項１に記載の方法。
【請求項３１】
前記リコメンデーションは、前記ユーザ経験をそらさないようにするためにリアルタイムで生成される請求項１に記載の方法。
【請求項３２】
リコメンデーションは、２００ミリ秒未満の時間で生成される請求項１に記載の方法。
【請求項３３】
モバイルデバイスのユーザのための販売促進物を生成するための方法であって、前記ユーザは、サービスプロバイダと関連づけられ、
サービスプロバイダから販売促進物リストを入手することと、
ユーザと関連づけられたデータ及び前記ユーザが入手可能な前記コンテンツに関するデータを前記サービスプロバイダから取り出すことと、
前記取り出されたデータの分析によって前記ユーザのためのリコメンデーションリストを生成することであって、前記リコメンデーションは、複数の個々のリコメンデーション技法によって生成されることと、及び
前記取り出された販売促進物の部分組を配信用に選択することであって、取り出された販売促進物の前記部分組は、前記リコメンデーションリスト内の前記リコメンデーションと共通しており及び前記ユーザによって既に入手済みでない販売促進物を含むこと、とを備える、方法。
【請求項３４】
リコメンデーションの要求を入手することをコンピュータに行わせるための少なくとも１つの命令と、
ユーザと関連づけられたデータ及び前記ユーザが入手可能な前記コンテンツに関するデータを前記サービスプロバイダから取り出すことを前記コンピュータに行わせるための少なくとも１つの命令と、
前記取り出されたデータの分析に基づいてリコメンデーションリストを生成することを前記コンピュータに行わせるための少なくとも１つの命令であって、前記リコメンデーションは、複数の異なるタイプのリコメンデーション技法によって生成される少なくとも１つの命令と、を備えるコンピュータによって読み取り可能な記憶媒体。
【請求項３５】
モバイルデバイスのユーザのためのリコメンデーションを生成するためのシステムであって、前記ユーザは、サービスプロバイダと関連づけられ、
リコメンデーションの要求を入手するための手段と、
ユーザと関連づけられたデータ及び前記ユーザが入手可能な前記コンテンツに関するデータをサービスプロバイダから取り出すための手段と、
前記取り出されたデータの分析に基づいてリコメンデーションリストを生成するための手段あって、前記リコメンデーションは、複数の異なるタイプのリコメンデーション技法によって生成される手段と、を備える、システム。
【請求項３６】
モバイルデバイスのユーザのためのリコメンデーションを生成するためのシステムであって、前記ユーザは、サービスプロバイダと関連づけられ、
前記ユーザと関連づけられたデータを格納及び処理するためのプロフィールモジュールと、
前記ユーザが入手可能なコンテンツを格納及び処理するためカタログモジュールと、  前記プロフィールモジュール及び前記カタログモジュールと通信する決定モジュールであって、前記プロフィールモジュール及びカタログモジュールから取り出されたデータの分析によって前記ユーザのためのリコメンデーションリストを生成するために用いられる決定モジュールと、を備え、前記リコメンデーションは、複数の個々のリコメンダモジュールによって生成され、各リコメンダモジュールは異なるタイプのリコメンデーション技法を採用するシステム。
【請求項３７】
前記複数の個々のリコメンダモジュールは、関連づけリコメンダと、比較リコメンダと、グループ分類リコメンダと、追跡リコメンダと、ネットワークリコメンダとを含むか、それらのいずれかを含む請求項３６に記載のシステム。
【請求項３８】
前記ネットワークリコメンダは、
呼データ記録モジュールと、ネットワークビルダモジュールと、ネットワーククリーニングモジュールと、重み付けモジュールと、関係識別モジュールと、ネットワークリコメンダモジュールと、を備える請求項３７に記載のシステム。
【請求項３９】
前記プロフィールモジュールは、プロフィールデータベースモジュールと、プロフィール管理モジュールと、プロフィールグループ分類モジュールと、プロフィール取り込みモジュールと、を備える請求項３６に記載のシステム。
【請求項４０】
前記カタログモジュールは、コンテンツグループ分類モジュールと、検索モジュールと、コンテンツ管理モジュールと、コンテンツデータベースモジュールと、コンテンツ取り込みモジュールと、を備える請求項３６に記載のシステム。
【請求項４１】
モバイルデバイスのユーザのためのリコメンデーションを生成するためのシステムであって、前記ユーザは、サービスプロバイダと関連づけられ、
前記ユーザと関連づけられたデータを格納及び処理するためのプロフィールモジュールと、
前記ユーザが入手可能なコンテンツを格納及び処理するためのカタログモジュールと、
前記プロフィールモジュール及び前記カタログモジュールと通信する決定モジュールであって、前記プロフィールモジュール及びカタログモジュールから取り出されたデータの分析によって前記ユーザのためのリコメンデーションリストを生成するために用いられ、前記リコメンデーションは、複数の個々のリコメンダモジュールによって生成される決定モジュールと、
前記リコメンデーションを前記サービスプロバイダの販売促進物データベースと比較するための及び前記比較に基づいて販売促進物リストを生成するための販売促進モジュールとを備え、前記販売促進物リストが前記リコメンデーションリスト内の前記リコメンデーションと共通しており及び前記ユーザによって既に入手済みでない販売促進物を含むシステム。
【請求項４２】
前記販売促進モジュールは、販売促進管理モジュールと、販売促進フィードバックモジュールと、販売促進物生成モジュールと、販売促進物取り出しモジュールと、販売促進物配信モジュールと、をさらに備える請求項４１に記載のシステム。
【請求項４３】
モバイルデバイスのユーザのためのリコメンデーションを生成するための方法であって、
対応する複数のモバイルデバイスの複数のユーザに関する属性データ及び行動データにアクセスすることと、
前記属性データに基づいてオファーすべきコンテンツのための複数のリコメンデーションを生成し及び前記行動データに基づいてオファーすべきコンテンツのための別の複数のリコメンデーションを生成することと、
フィルタリング制限を適用することによって部分組のリコメンデーションを選択することと、
前記複数のモバイルデバイスの少なくとも１つの部分組に前記部分組のリコメンデーションを送信すること、とを備える、方法。
【請求項４４】
選択されたコンテンツ品目を対象とする推奨ユーザの要求を受信することをさらに備える請求項４３に記載の方法。
【請求項４５】
除外制限にアクセスすることによってフィルタリング制限を適用することをさらに備える請求項４３に記載の方法。
【請求項４６】
選択されたユーザに対する選択されたコンテンツ品目のオファー数を追跡することによって前記除外制限にアクセスすることと、
スレショルドに達したことに応答して前記選択されたユーザに対する前記選択されたコンテンツ品目のさらなるオファーを除外すること、とをさらに備える請求項４５に記載の方法。
【請求項４７】
選択されたユーザに関するカテゴリ制限を受信することによって除外制限にアクセスすることをさらに備える請求項４５に記載の方法。
【請求項４８】
選択されたコンテンツ品目が以前に選択済みであること及び選択されたユーザの選択されたモバイルデバイスによって受信されたことがあることを決定することによって除外制限にアクセスすることをさらに備える請求項４５に記載の方法。
【請求項４９】
前記以前に選択されたコンテンツ品目と関連づけられたリコメンデーションのためのコンテンツ品目を識別することをさらに備える請求項４８に記載の方法。
【請求項５０】
選択されたコンテンツ品目に関する選択された無線デバイスのデバイス適合性を決定することによって除外制限にアクセスすることをさらに備える請求項４５に記載の方法。
【請求項５１】
選択されたコンテンツ品目の複数のリコメンデーションの信頼度レベルを決定することによってフィルタリング制限を適用し及び前記信頼度レベルに従って重み付け係数を適用することによって部分組のリコメンデーションを選択することをさらに備える請求項４３に記載の方法。
【請求項５２】
前記信頼度レベルに従って前記複数のリコメンデーションをソートすることをさらに備える請求項５１に記載の方法。
【請求項５３】
ユーザと提示されたリコメンデーションのオファーとの対話に基づいて無線デバイスの選択されたユーザに関する行動データを直ちに更新することをさらに備える請求項４３に記載の方法。
【請求項５４】
無線デバイスの選択されたユーザをユーザグループと関連づけることと、前記グループとの関連づけに基づいてリコメンデーションを選択すること、とをさらに備える請求項４３に記載の方法。  
【請求項５５】
呼データ、誕生日、性別、以前の購入、興味の表示、興味なしの表示、支出パターン、モバイルデバイスのタイプ、現在の地理上の所在場所、呼の頻度、又はその他のユーザメタデータから成る属性データ及び行動データにアクセスすることをさらに備える請求項５４に記載の方法。  
【請求項５６】
前記別の複数のリコメンデーションが前記複数のリコメンデーションと共通した少なくとも１つのリコメンデーションを含む請求項４３に記載の方法。
【請求項５７】
前記別の複数のリコメンデーションが前記複数のリコメンデーションとは異なるリコメンデーションを含む請求項４３に記載の方法。
【請求項５８】
モバイルデバイスのユーザのためのリコメンデーションを生成するための少なくとも１つのプロセッサであって、
対応する複数のモバイルデバイスの複数のユーザに関する属性データ及び行動データにアクセスするための第１のモジュールと、
前記属性データに基づいてオファーすべきコンテンツのための複数のリコメンデーションを生成し及び前記行動データに基づいてオファーすべきコンテンツのための別の複数のリコメンデーションを生成するための第２のモジュールと、
フィルタリング制限を適用することによって部分組のリコメンデーションを選択するための第３のモジュールと、
前記複数のモバイルデバイスの少なくとも１つの部分組に前記部分組のリコメンデーションを送信するための第４のモジュールと、を備える、少なくとも１つのプロセッサ。
【請求項５９】
実行されるとモバイルデバイスのユーザのためのリコメンデーションを生成する格納された諸命令を含みコンピュータによって読み取り可能な記憶媒体であって、前記諸命令が、
対応する複数のモバイルデバイスの複数のユーザに関する属性データ及び行動データにアクセスすることをコンピュータに行わせるための少なくとも１つの命令と、
前記属性データに基づいてオファーすべきコンテンツのためのリコメンデーションを生成し及び前記行動データに基づいてオファーすべきコンテンツのためのリコメンデーションを生成することを前記コンピュータに行わせるための少なくとも１つの命令と、
フィルタリング制限を適用することによって部分組のリコメンデーションを選択することを前記コンピュータに行わせるための少なくとも１つの命令と、
前記複数のモバイルデバイスの少なくとも部分組に前記部分組のリコメンデーションを送信することを前記コンピュータに行わせるための少なくとも１つの命令とを備えコンピュータによって読み取り可能な記憶媒体。
【請求項６０】
モバイルデバイスのユーザのためのリコメンデーションを生成するための装置であって、
対応する複数のモバイルデバイスの複数のユーザに関する属性データ及び行動データにアクセスするための手段と、
前記属性データに基づいてオファーすべきコンテンツのための複数のリコメンデーションを生成し及び前記行動データに基づいてオファーすべきコンテンツのための別の複数のリコメンデーションを生成するための手段と、
フィルタリング制限を適用することによって部分組のリコメンデーションを選択するための手段と、
前記複数のモバイルデバイスの少なくとも１つの部分組に前記部分組のリコメンデーションを送信するための手段と、を備える、装置。
【請求項６１】
モバイルデバイスのユーザのためのリコメンデーションを生成するための装置であって、
対応する複数のモバイルデバイスの複数のユーザに関する属性データ及び行動データを含むプロフィール格納用構成要素と、
アクセスされた属性データに基づいてオファーすべきコンテンツのための複数のリコメンデーションを生成し、アクセスされた行動データに基づいてオファーすべきコンテンツのための別の複数のリコメンデーションを生成し、及びフィルタリング制限を適用することによって部分組のリコメンデーションを選択するためのプロフィール及びリコメンデーションシステムと、
前記複数のモバイルデバイスの少なくとも１つの部分組に前記部分組のリコメンデーションを送信するためのネットワーク通信モジュールと、を備える、装置。
【請求項６２】
選択されたコンテンツ品目を対象とする推奨ユーザの要求を受信するための前記ネットワーク通信モジュールをさらに備える請求項６１に記載の装置。
【請求項６３】
除外制限にアクセスすることによってフィルタリング制限を適用するために前記プロフィール及びリコメンデーションシステムをさらに備える請求項６２に記載の装置。
【請求項６４】
選択されたユーザへの選択されたコンテンツ品目のオファー数を追跡し、及び
スレショルドに達したことに応答して前記選択されたユーザへの前記選択された品目のさらなるオファーを除外することによって除外制限にアクセスするために前記プロフィール及びリコメンデーションシステムをさらに備える請求項６３に記載の装置。
【請求項６５】
選択されたユーザに関するカテゴリ制限を受信することによって除外制限にアクセスするために前記プロフィール及びリコメンデーションシステムをさらに備える請求項６に記載の装置。
【請求項６６】
選択されたコンテンツ品目が以前に選択されたことがあり及び選択されたユーザの選択されたモバイルデバイスによって受信されたことがあることを決定することによって除外制限にアクセスするために前記プロフィール及びリコメンデーションシステムをさらに備える請求項６３に記載の装置。
【請求項６７】
前記以前に選択されたコンテンツ品目と関連づけられたリコメンデーションのためのコンテンツ品目を識別するために前記プロフィール及びリコメンデーションシステムをさらに備える請求項６６に記載の装置。
【請求項６８】
選択されたコンテンツ品目に関する選択された無線デバイスのデバイス適合性を決定することによって除外制限にアクセスするために前記プロフィール及びリコメンデーションシステムをさらに備える請求項６３に記載の装置。
【請求項６９】
選択されたコンテンツ品目の複数のリコメンデーションの信頼度レベルを決定することによってフィルタリング制限を適用し及び前記信頼度レベルに従って重み付け係数を適用することによって部分組のリコメンデーションを選択するために前記プロフィール及びリコメンデーションシステムをさらに備える請求項６１に記載の装置。
【請求項７０】
前記重み付け係数に従って前記複数のリコメンデーションをソートするために前記プロフィール及びリコメンデーションシステムをさらに備える請求項６９に記載の装置。
【請求項７１】
ユーザと提示されたリコメンデーションのオファーとの対話に基づいて無線デバイスの選択されたユーザに関する行動データを直ちに更新するために前記プロフィール及びリコメンデーションシステムをさらに備える請求項６１に記載の装置。
【請求項７２】
無線デバイスの選択されたユーザをユーザグループと関連づけ及び前記グループ関連づけに基づいてリコメンデーションを選択するために前記プロフィール及びリコメンデーションシステムをさらに備える請求項６１に記載の装置。
【請求項７３】
呼データ、誕生日、性別、以前の購入、興味の表示、興味なしの表示、支出パターン、モバイルデバイスのタイプ、現在の地理上の所在場所、呼の頻度、又はその他のユーザメタデータから成る属性データ及び行動データにアクセスするために前記プロフィール及びリコメンデーションシステムをさらに備える請求項６１に記載の装置。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２４２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２４２】
ここにおいて説明されることの変形、変更、及びその他の実装は、請求される開示の精神及び適用範囲から逸脱することなしに当業者によって行われるであろう。従って、この開示は、前記の例示的説明によってではなく、以下の請求項の精神及び適用範囲によって定義されるべきである。
以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［Ｃ１］
モバイルデバイスのユーザのためのリコメンデーションを生成するための方法であって、前記モバイルデバイスは、サービスプロバイダと関連づけられ、
リコメンデーションの要求を入手することと、
ユーザと関連づけられたデータ及びモバイルデバイスのために入手可能なコンテンツに関するデータをサービスプロバイダから取り出すことと、
前記取り出されたデータの分析に基づいて複数のリコメンデーションを生成することであって、前記リコメンデーションは、複数の異なるリコメンデーション技法によって生成されることと、
フィルタリング制限に基づいて前記生成された複数のリコメンデーションの部分組を選択すること、とを備える、方法。
［Ｃ２］
前記ユーザによってアクセス可能なユーザインタフェースに前記生成されたリコメンデーションを配信することをさらに備えるＣ１に記載の方法。
［Ｃ３］
前記選択された部分組のリコメンデーションを前記配信することは、前記サービスプロバイダと関連づけられたポータルに前記選択された部分組のリコメンデーションを配信することをさらに備えるＣ２に記載の方法。
［Ｃ４］
前記ポータルのうちの選択された部分とユーザとの対話を検出することと、
前記複数のリコメンデーションを有する前記選択された部分の側面と関連づけられた前記フィルタリング制限を定義することと、
前記ポータルの異なる部分へのユーザアクセスに応答して前記部分組のリコメンデーションを選択的に表示すること、とをさらに備えるＣ３に記載の方法。
［Ｃ５］
前記ユーザによってアクセス可能な前記ユーザインタフェースに前記生成されたリコメンデーションを前記配信することは、モバイルデバイスに前記リコメンデーションを配信することをさらに備えるＣ２に記載の方法。
［Ｃ６］
前記モバイルデバイスに前記配信することは、前記サービスプロバイダと関連づけられたポータルへのワイヤレスアプリケーションプロトコル（ＷＡＰ）プッシュメッセージを介するＣ５に記載の方法。
［Ｃ７］
前記モバイルデバイスに前記配信することは、ショートメッセージサービス（ＳＭＳ）メッセージを介するＣ５に記載の方法。
［Ｃ８］
前記モバイルデバイスに前記配信することは、前記モバイルデバイス上に表示されるマルチメディアメッセージ送信サービス（ＭＭＳ）メッセージを介するＣ５に記載の方法。
［Ｃ９］
前記複数のリコメンデーションを前記生成することは、
リコメンデーションを生成するために前記異なるリコメンデーション技法の各々に取り出されたデータを提供することであって、生成された各リコメンデーションは、関連づけられた信頼度レベルを有することと、
前記リコメンデーション技法の各々からの前記リコメンデーションを信頼度レベル順に結合すること、とをさらに備えるＣ１に記載の方法。
［Ｃ１０］
ユーザによって定義された重みに基づいて前記リコメンデーションの順序を変更することと、
前記順序が変更されたリコメンデーションをフィルタリングすること、とをさらに備えるＣ９に記載の方法。
［Ｃ１１］
特定の制限を含む前記リコメンデーションの要求を受信することと、
前記特定の制限に従ってフィルタリングすることによって前記順序が変更されたリコメンデーションをフィルタリングすること、とをさらに備えるＣ１０に記載の方法。
［Ｃ１２］
前記順序が変更されたリコメンデーションを前記フィルタリングすることは、前記ユーザによって以前に入手されたことがある又は前記ユーザに対して一定回数だけ既に提示済みであるリコメンデーションを除外することをさらに備えるＣ１０に記載の方法。
［Ｃ１３］
前記順序が変更されたリコメンデーションを前記フィルタリングすることは、モバイルデバイスと適合できないリコメンデーションを除外することをさらに備えるＣ１０に記載の方法。
［Ｃ１４］
前記異なるリコメンデーション技法から入手された前記信頼度レベルを正規化することをさらに備えるＣ９に記載の方法。
［Ｃ１５］
前記複数のリコメンデーション技法は、関連づけリコメンダ、比較リコメンダ、グループ分類リコメンダ、追跡リコメンダ、又はネットワークリコメンダから成るグループから選択されるＣ１に記載の方法。
［Ｃ１６］
前記ネットワークリコメンダは、
ターゲットユーザのローカルネットワーク内のユーザリストから複数の人を選択することであって、前記複数の人は、指定された分離度数の内にあることと、
前記選択された複数の人によって以前に入手されたことがある人気のあるコンテンツを決定することと、
前記決定されたサービスプロバイダ及び人気のあるコンテンツに基づいてリコメンデーションを生成すること、とをさらに備えるＣ１５に記載の方法。
［Ｃ１７］
前記複数の人を選択することは、高い重み付け値と関連づけられた前記ユーザを前記ターゲットユーザの前記ローカルネットワークから識別することをさらに備えるＣ１６に記載の方法。
［Ｃ１８］
前記重み付け値は、
前記ユーザに関する１対１の移動通信データを前記サービスプロバイダから取り出し、  前記１対１の移動通信データをフィルタリングして希望されない通信データを除外し、及び
前記フィルタリングされた１対１の全通信の各々に重み付け値を割り当てることによって割り当てられ、前記割り当てられた値は、１対１の通信活動の数量及びタイプに比例するＣ１７に記載の方法。
［Ｃ１９］
前記１対１の通信データを前記フィルタリングすることは、
希望されないソースから通信データを除外することをさらに備えるＣ１８に記載の方法。
［Ｃ２０］
前記希望されないソースは、各々の一意の電話番号によって識別されるＣ１９に記載の方法。
［Ｃ２１］
前記１対１の通信を前記フィルタリングすることは、通信のタイプ又は継続時間に起因して希望されない通信データを除外することをさらに備えるＣ１８に記載の方法。
［Ｃ２２］
前記フィルタリングすることは、通信時間又は通信日に起因して希望されない通信データを除外することをさらに備えるＣ１８に記載の方法。
［Ｃ２３］
前記１対１の移動通信データは、音声呼、ショートメッセージサービス（ＳＭＳ）メッセージ、マルチメディアメッセージ送信サービス（ＭＭＳ）メッセージ、又は移動通信方法のうちの１つ以上をさらに備えるＣ１８に記載の方法。
［Ｃ２４］
前記関連づけリコメンダは、
サービスプロバイダから取り出されたユーザの行動データから関連づけ規則を確立することと、
前記確立された関連づけ規則に基づいてリコメンデーションを生成すること、とをさらに備えるＣ１５に記載の方法。
［Ｃ２５］
前記比較リコメンダは、
コンテンツメタデータを利用する前記ユーザが入手可能な類似のコンテンツデータ間のリンクを構築することと、
前記構築されたリンクに基づいてリコメンデーションを生成すること、とをさらに備えるＣ１５に記載の方法。
［Ｃ２６］
前記追跡リコメンダは、
全コンテンツデータの順位を確立するためにユーザ活動歴を決定することであって、コンテンツデータは、人気度によって順位が付けられることと、
前記順位付けに基づいてリコメンデーションを生成すること、とを備えるＣ１５に記載の方法。
［Ｃ２７］
ユーザの前記活動は、設定可能な期間におけるコンテンツ購入、格付け、又はユーザによるその他の興味の表示を備えるＣ２６に記載の方法。
［Ｃ２８］
前記ユーザと関連づけられた前記データは、呼データ、誕生日、性別、以前の購入、興味の表示、興味なしの表示、支出パターン、モバイルデバイスのタイプ、現在の地理上の所在場所、呼の頻度、又はその他のユーザメタデータのうちの１つ以上の選択を備えるＣ１に記載の方法。
［Ｃ２９］
リコメンデーションを生成するときに前記関連づけられたユーザデータを最新の状態に維持することをさらに備えるＣ２８に記載の方法。
［Ｃ３０］
リコメンデーションの前記要求は、サービスプロバイダと関連づけられたポータルから入手されるＣ１に記載の方法。
［Ｃ３１］
前記リコメンデーションは、前記ユーザ経験をそらさないようにするためにリアルタイムで生成されるＣ１に記載の方法。
［Ｃ３２］
リコメンデーションは、２００ミリ秒未満の時間で生成されるＣ１に記載の方法。
［Ｃ３３］
モバイルデバイスのユーザのための販売促進物を生成するための方法であって、前記ユーザは、サービスプロバイダと関連づけられ、
サービスプロバイダから販売促進物リストを入手することと、
ユーザと関連づけられたデータ及び前記ユーザが入手可能な前記コンテンツに関するデータを前記サービスプロバイダから取り出すことと、
前記取り出されたデータの分析によって前記ユーザのためのリコメンデーションリストを生成することであって、前記リコメンデーションは、複数の個々のリコメンデーション技法によって生成されることと、
前記取り出された販売促進物の部分組を配信用に選択することであって、取り出された販売促進物の前記部分組は、前記リコメンデーションリスト内の前記リコメンデーションと共通しており及び前記ユーザによって既に入手済みでない販売促進物を含むこと、とを備える、方法。
［Ｃ３４］
コンピュータプログラム製品であって、
リコメンデーションの要求を入手することをコンピュータに行わせるための少なくとも１つの命令と、
ユーザと関連づけられたデータ及び前記ユーザが入手可能な前記コンテンツに関するデータを前記サービスプロバイダから取り出すことを前記コンピュータに行わせるための少なくとも１つの命令と、
前記取り出されたデータの分析に基づいてリコメンデーションリストを生成することを前記コンピュータに行わせるための少なくとも１つの命令であって、前記リコメンデーションは、複数の異なるリコメンデーション技法によって生成される少なくとも１つの命令と、を備えるコンピュータによって読み取り可能な記憶媒体を備える、コンピュータプログラム製品。
［Ｃ３５］
モバイルデバイスのユーザのためのリコメンデーションを生成するためのシステムであって、前記ユーザは、サービスプロバイダと関連づけられ、
リコメンデーションの要求を入手するための手段と、
ユーザと関連づけられたデータ及び前記ユーザが入手可能な前記コンテンツに関するデータをサービスプロバイダから取り出すための手段と、
前記取り出されたデータの分析に基づいてリコメンデーションリストを生成するための手段あって、前記リコメンデーションは、複数の異なるリコメンデーション技法によって生成される手段と、を備える、システム。
［Ｃ３６］
モバイルデバイスのユーザのためのリコメンデーションを生成するためのシステムであって、前記ユーザは、サービスプロバイダと関連づけられ、
前記ユーザと関連づけられたデータを格納及び処理するためのプロフィールモジュールと、
前記ユーザが入手可能なコンテンツを格納及び処理するためカタログモジュールと、  前記プロフィールモジュール及び前記カタログモジュールと通信する決定モジュールであって、前記プロフィールモジュール及びカタログモジュールから取り出されたデータの分析によって前記ユーザのためのリコメンデーションリストを生成するために用いられる決定モジュールと、を備え、前記リコメンデーションは、複数の個々のリコメンダモジュールによって生成される、システム。
［Ｃ３７］
前記決定モジュールは、関連づけリコメンダと、比較リコメンダと、グループ分類リコメンダと、追跡リコメンダと、ネットワークリコメンダとを含むＣ３６に記載のシステム。
［Ｃ３８］
前記ネットワークリコメンダは、
呼データ記録モジュールと、ネットワークビルダモジュールと、ネットワーククリーニングモジュールと、重み付けモジュールと、関係識別モジュールと、ネットワークリコメンダモジュールと、を備えるＣ３７に記載のシステム。
［Ｃ３９］
前記プロフィールモジュールは、プロフィールデータベースモジュールと、プロフィール管理モジュールと、プロフィールグループ分類モジュールと、プロフィール取り込みモジュールと、を備えるＣ３６に記載のシステム。
［Ｃ４０］
前記カタログモジュールは、コンテンツグループ分類モジュールと、検索モジュールと、コンテンツ管理モジュールと、コンテンツデータベースモジュールと、コンテンツ取り込みモジュールと、を備えるＣ３６に記載のシステム。
［Ｃ４１］
モバイルデバイスのユーザのためのリコメンデーションを生成するためのシステムであって、前記ユーザは、サービスプロバイダと関連づけられ、
前記ユーザと関連づけられたデータを格納及び処理するためのプロフィールモジュールと、
前記ユーザが入手可能なコンテンツを格納及び処理するためのカタログモジュールと、  前記プロフィールモジュール及び前記カタログモジュールと通信する決定モジュールであって、前記プロフィールモジュール及びカタログモジュールから取り出されたデータの分析によって前記ユーザのためのリコメンデーションリストを生成するために用いられ、前記リコメンデーションは、複数の個々のリコメンダモジュールによって生成される決定モジュールと、
前記リコメンデーションを前記サービスプロバイダの販売促進物データベースと比較するための及び前記比較に基づいて販売促進物リストを生成するための販売促進モジュールと、を備える、システム。
［Ｃ４２］
前記販売促進モジュールは、販売促進管理モジュールと、販売促進フィードバックモジュールと、販売促進物生成モジュールと、販売促進物取り出しモジュールと、販売促進物配信モジュールと、をさらに備えるＣ４１に記載のシステム。
［Ｃ４３］
モバイルデバイスのユーザのためのリコメンデーションを生成するための方法であって、
対応する複数のモバイルデバイスの複数のユーザに関する属性データ及び行動データにアクセスすることと、
前記属性データに基づいてオファーすべきコンテンツのためのリコメンデーションを生成し及び前記行動データに基づいてオファーすべきコンテンツのためのリコメンデーションを生成することと、
フィルタリング制限を適用することによって部分組のリコメンデーションを選択することと、
前記複数のモバイルデバイスの少なくとも１つの部分組に前記部分組のリコメンデーションを送信すること、とを備える、方法。
［Ｃ４４］
選択されたコンテンツ品目を対象とする推奨ユーザの要求を受信することをさらに備えるＣ４３に記載の方法。
［Ｃ４５］
除外制限にアクセスすることによってフィルタリング制限を適用することをさらに備えるＣ４３に記載の方法。
［Ｃ４６］
選択されたユーザに対する選択されたコンテンツ品目のオファー数を追跡することによって前記除外制限にアクセスすることと、
スレショルドに達したことに応答して前記選択されたユーザに対する前記選択されたコンテンツ品目のさらなるオファーを除外すること、とをさらに備えるＣ４５に記載の方法。
［Ｃ４７］
選択されたユーザに関するカテゴリ制限を受信することによって除外制限にアクセスすることをさらに備えるＣ４５に記載の方法。
［Ｃ４８］
選択されたコンテンツ品目が以前に選択済みであること及び選択されたユーザの選択されたモバイルデバイスによって受信されたことがあることを決定することによって除外制限にアクセスすることをさらに備えるＣ４５に記載の方法。
［Ｃ４９］
前記以前に選択されたコンテンツ品目と関連づけられたリコメンデーションのためのコンテンツ品目を識別することをさらに備えるＣ４８に記載の方法。
［Ｃ５０］
選択されたコンテンツ品目に関する選択された無線デバイスのデバイス適合性を決定することによって除外制限にアクセスすることをさらに備えるＣ４５に記載の方法。
［Ｃ５１］
選択されたコンテンツ品目の複数のリコメンデーションの信頼度レベルを決定することによってフィルタリング制限を適用し及び前記信頼度レベルに従って重み付け係数を適用することによって部分組のリコメンデーションを選択することをさらに備えるＣ４３に記載の方法。
［Ｃ５２］
前記信頼度レベルに従って前記複数のリコメンデーションをソートすることをさらに備えるＣ５１に記載の方法。
［Ｃ５３］
ユーザと提示されたリコメンデーションのオファーとの対話に基づいて無線デバイスの選択されたユーザに関する行動データを直ちに更新することをさらに備えるＣ４３に記載の方法。
［Ｃ５４］
無線デバイスの選択されたユーザをユーザグループと関連づけることと、前記グループとの関連づけに基づいてリコメンデーションを選択すること、とをさらに備えるＣ４３に記載の方法。  
［Ｃ５５］
呼データ、誕生日、性別、以前の購入、興味の表示、興味なしの表示、支出パターン、モバイルデバイスのタイプ、現在の地理上の所在場所、呼の頻度、又はその他のユーザメタデータから成る属性データ及び行動データにアクセスすることをさらに備えるＣ５４に記載の方法。  
［Ｃ５６］
モバイルデバイスのユーザのためのリコメンデーションを生成するための少なくとも１つのプロセッサであって、
対応する複数のモバイルデバイスの複数のユーザに関する属性データ及び行動データにアクセスするための第１のモジュールと、
前記属性データに基づいてオファーすべきコンテンツのためのリコメンデーションを生成し及び前記行動データに基づいてオファーすべきコンテンツのためのリコメンデーションを生成するための第２のモジュールと、
フィルタリング制限を適用することによって部分組のリコメンデーションを選択するための第３のモジュールと、
前記複数のモバイルデバイスの少なくとも１つの部分組に前記部分組のリコメンデーションを送信するための第４のモジュールと、を備える、少なくとも１つのプロセッサ。
［Ｃ５７］
モバイルデバイスのユーザのためのリコメンデーションを生成するためのコンピュータプログラム製品であって、
対応する複数のモバイルデバイスの複数のユーザに関する属性データ及び行動データにアクセスすることをコンピュータに行わせるための少なくとも１つの命令と、
前記属性データに基づいてオファーすべきコンテンツのためのリコメンデーションを生成し及び前記行動データに基づいてオファーすべきコンテンツのためのリコメンデーションを生成することを前記コンピュータに行わせるための少なくとも１つの命令と、
フィルタリング制限を適用することによって部分組のリコメンデーションを選択することを前記コンピュータに行わせるための少なくとも１つの命令と、
前記複数のモバイルデバイスの少なくとも部分組に前記部分組のリコメンデーションを送信することを前記コンピュータに行わせるための少なくとも１つの命令と、を備えるコンピュータによって読み取り可能な記憶媒体を備える、コンピュータプログラム製品。
［Ｃ５８］
モバイルデバイスのユーザのためのリコメンデーションを生成するための装置であって、
対応する複数のモバイルデバイスの複数のユーザに関する属性データ及び行動データにアクセスするための手段と、
前記属性データに基づいてオファーすべきコンテンツのためのリコメンデーションを生成し及び前記行動データに基づいてオファーすべきコンテンツのためのリコメンデーションを生成するための手段と、
フィルタリング制限を適用することによって部分組のリコメンデーションを選択するための手段と、
前記複数のモバイルデバイスの少なくとも１つの部分組に前記部分組のリコメンデーションを送信するための手段と、を備える、装置。
［Ｃ５９］
モバイルデバイスのユーザのためのリコメンデーションを生成するための装置であって、
対応する複数のモバイルデバイスの複数のユーザに関する属性データ及び行動データを含むプロフィール格納用構成要素と、
アクセスされた属性データに基づいてオファーすべきコンテンツのためのリコメンデーションを生成し、アクセスされた行動データに基づいてオファーすべきコンテンツのためのリコメンデーションを生成し、及びフィルタリング制限を適用することによって部分組のリコメンデーションを選択するためのプロフィール及びリコメンデーションシステムと、
前記複数のモバイルデバイスの少なくとも１つの部分組に前記部分組のリコメンデーションを送信するためのネットワーク通信モジュールと、を備える、装置。
［Ｃ６０］
選択されたコンテンツ品目を対象とする推奨ユーザの要求を受信するための前記ネットワーク通信モジュールをさらに備えるＣ５９に記載の装置。
［Ｃ６１］
除外制限にアクセスすることによってフィルタリング制限を適用するために前記プロフィール及びリコメンデーションシステムをさらに備えるＣ６０に記載の装置。
［Ｃ６２］
選択されたユーザへの選択されたコンテンツ品目のオファー数を追跡し、及び
スレショルドに達したことに応答して前記選択されたユーザへの前記選択された品目のさらなるオファーを除外することによって除外制限にアクセスするために前記プロフィール及びリコメンデーションシステムをさらに備えるＣ６１に記載の装置。
［Ｃ６３］
選択されたユーザに関するカテゴリ制限を受信することによって除外制限にアクセスするために前記プロフィール及びリコメンデーションシステムをさらに備えるＣ６１に記載の装置。
［Ｃ６４］
選択されたコンテンツ品目が以前に選択されたことがあり及び選択されたユーザの選択されたモバイルデバイスによって受信されたことがあることを決定することによって除外制限にアクセスするために前記プロフィール及びリコメンデーションシステムをさらに備えるＣ６１に記載の装置。
［Ｃ６５］
前記以前に選択されたコンテンツ品目と関連づけられたリコメンデーションのためのコンテンツ品目を識別するために前記プロフィール及びリコメンデーションシステムをさらに備えるＣ６４に記載の装置。
［Ｃ６６］
選択されたコンテンツ品目に関する選択された無線デバイスのデバイス適合性を決定することによって除外制限にアクセスするために前記プロフィール及びリコメンデーションシステムをさらに備えるＣ６１に記載の装置。
［Ｃ６７］
選択されたコンテンツ品目の複数のリコメンデーションの信頼度レベルを決定することによってフィルタリング制限を適用し及び前記信頼度レベルに従って重み付け係数を適用することによって部分組のリコメンデーションを選択するために前記プロフィール及びリコメンデーションシステムをさらに備えるＣ５９に記載の装置。
［Ｃ６８］
前記重み付け係数に従って前記複数のリコメンデーションをソートするために前記プロフィール及びリコメンデーションシステムをさらに備えるＣ６７に記載の装置。
［Ｃ６９］
ユーザと提示されたリコメンデーションのオファーとの対話に基づいて無線デバイスの選択されたユーザに関する行動データを直ちに更新するために前記プロフィール及びリコメンデーションシステムをさらに備えるＣ５９に記載の装置。
［Ｃ７０］
無線デバイスの選択されたユーザをユーザグループと関連づけ及び前記グループ関連づけに基づいてリコメンデーションを選択するために前記プロフィール及びリコメンデーションシステムをさらに備えるＣ５９に記載の装置。
［Ｃ７１］
呼データ、誕生日、性別、以前の購入、興味の表示、興味なしの表示、支出パターン、モバイルデバイスのタイプ、現在の地理上の所在場所、呼の頻度、又はその他のユーザメタデータから成る属性データ及び行動データにアクセスするために前記プロフィール及びリコメンデーションシステムをさらに備えるＣ５９に記載の装置。