(57)【要約】ユーザがコンテンツに一層効率的にアクセスすることを可能にするために、このようなコンテンツが率先してユーザに提示される。ユーザ・コンテキストが、続いてアクセスされそうなコンテンツに相関付けられる。このような相関の１つは、所与のユーザに特定的であり、一方他のこのような相関は、ユーザの集団またはクラスに対して総合的である。現在のユーザ・コンテキストと、続いてアクセスされるコンテンツとの相関は、履歴データに基づき、数学的関数または意味的関係に関して定められる。このような相関は、次に、続いてアクセスされそうなコンテンツを識別するために利用され、このようなコンテンツは率先してユーザに提示される。ユーザ・インタフェースは規定エリアを設け、ユーザが他のアプリケーション・プログラムを利用している間も含んで、その中でコンテンツが率先して提示される。【選択図】図２
2016508268.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツをユーザに率先して提供する方法であって、
クライアント計算デバイスにおいて前記ユーザによって現在利用されているアプリケーションを含むユーザ・コンテキストを受けるステップと、
前記ユーザによって次に利用されると予想される少なくとも１つのアプリケーションを決定するステップと、
前記決定した少なくとも１つのアプリケーションの各々が前記ユーザによって次に利用される確率を判定するステップと、
前記判定した確率に基づいて、前記決定した少なくとも１つのアプリケーションの内１つ以上を選択するステップと、
前記選択した１つ以上のアプリケーションを前記ユーザに率先して提示するステップと、
を含む、方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法において、前記選択された１つ以上のアプリケーションが、既に前記クライアント計算デバイスにインストールされている、方法。
【請求項３】
請求項１記載の方法において、前記選択された１つ以上のアプリケーションの内少なくとも１つが、未だ前記クライアント計算デバイスにインストールされておらず、更に、前記選択した１つ以上のアプリケーションを率先して提示するステップが、前記選択された１つ以上のアプリケーションの内前記少なくとも１つは、ユーザがそれを前記クライアント計算デバイスにおいて実行できるようになる前に、取得しなければならないという指示を前記ユーザに供給するステップを含む、方法。
【請求項４】
請求項１記載の方法において、前記ユーザによって次に利用されると予想される前記少なくとも１つのアプリケーションを決定するステップが、前記クライアント計算デバイスにおける前記ユーザの以前のアプリケーション利用履歴データに基づく、方法。
【請求項５】
請求項４記載の方法において、前記ユーザによって次に利用されると予想される前記少なくとも１つのアプリケーションを決定するステップが、前記クライアント計算デバイス以外の計算デバイスにおける他のユーザの以前のアプリケーション利用履歴データにも基づく、方法。
【請求項６】
請求項１記載の方法において、前記選択した１つ以上のアプリケーションを率先して提示するステップが、前記クライアント計算デバイスによって提示されているユーザ・インタフェースの内部にある規定エリア内に、前記選択された１つ以上のアプリケーションを表すアイコンを表示するステップを含む、方法。
【請求項７】
計算デバイスによってディスプレイ・デバイス上に生成され、コンテンツをユーザに率先して提供するグラフィカル・ユーザ・インタフェースであって、
１つ以上のアプリケーション・アイコンであって、前記計算デバイス上において前記１つ以上のアプリケーション・アイコンに関連付けられた１つ以上のアプリケーションを起動するために、ユーザによって選択可能な１つ以上のアプリケーション・アイコンと、
前記１つ以上のアプリケーション・アイコンの間にある規定エリアであって、その中には予想アプリケーション・アイコンのみが提示され、各予想アプリケーション・アイコンが、前記グラフィカル・ユーザ・インタフェースの提示直前に終了されたアプリケーションに基づいて、前記ユーザによって次に利用されると判定された予想アプリケーションと関連付けられる、規定エリアと、
を含む、グラフィカル・ユーザ・インタフェース。
【請求項８】
請求項７記載のグラフィカル・ユーザ・インタフェースであって、更に、予想アプリケーション・アイコンを含み、前記予想アプリケーション・アイコンが関連付けられた予想アプリケーションが前記計算デバイスにインストールされていないことの視覚指示を含む、グラフィカル・ユーザ・インタフェース。
【請求項９】
請求項７記載のグラフィカル・ユーザ・インタフェースにおいて、前記規定エリアが、少なくとも２つの予想アプリケーション・アイコンを含み、第１予想アプリケーション・アイコンが第２予想アプリケーション・アイコンよりも大きく、前記第１予想アプリケーション・アイコンが、前記第２予想アプリケーション・アイコンに関連付けられた第２予想アプリケーションよりも、前記ユーザによって次に利用されそうであると見なされる第１予想アプリケーションと関連付けられる、グラフィカル・ユーザ・インタフェース。
【請求項１０】
クライアント計算デバイスのユーザにコンテンツを率先して提供するためのコンピュータ実行可能命令を含む１つ以上のコンピュータ読み取り可能媒体であって、前記コンピュータ実行可能命令が、
前記クライアント計算デバイスのユーザの以前のアプリケーション利用履歴データから、現在のユーザ・コンテンツに基づいて、前記ユーザによって消費される後続のコンテンツのユーザ特定プレディクタを生成するステップと、
前記現在のユーザ・コンテキストを受けるステップと、
前記現在のユーザ・コンテキストからコンテキスト・ベクトルを生成するステップであって、前記コンテキスト・ベクトルの各次元が、前記現在のユーザ・コンテキストの一面を表す、ステップと、
前記ユーザ特定プレディクタを利用して、前記生成されたコンテキスト・ベクトルを、前記ユーザによって次に利用されると予想される少なくとも１つのアプリケーションの識別と、前記少なくとも１つのアプリケーションが前記ユーザによって次に利用される確率の識別とを含む出力に変換するステップと、
を含む、コンピュータ読み取り可能媒体。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
計算デバイスは、長い間階層型ファイル・システムを利用していた。階層型ファイル・システムでは、アプリケーション、ファイルおよびその他のコンテンツが、１つ以上のフォルダーに格納され、一方これらのフォルダーも他のフォルダーに格納することができる。このようなファイル・システムは、大量のデータを組織的に格納する能力をユーザに提供することができるが、ユーザが特定のコンテンツを素早く見つけることを困難にする可能性もある。加えて、このようなファイル・システムは、可搬性を高めるために制限されたサイズのディスプレイを含む、最近の可搬型計算デバイスを使用するとナビゲートし難いという可能性がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００２】
代わりに、最新の計算デバイスは、異なるアプリケーション・プログラムのような多種多様なコンテンツを、多数の「画面」を通してというように、１つのレベルで提示する簡略化ユーザ・インタフェースを実装する。ユーザは、タッチ・スクリーン、または可搬型計算のコンテキストに適した他の同様のユーザ入力を利用して、これらの画面にナビゲートすることができる。このような簡略化ユーザ・インタフェースは、特に、可搬型計算のコンテキストでは、効率的に利用することができるが、ユーザが制限された数のアプリケーション・プログラムおよび他のコンテンツを既にインストールしてあるとき、多数のアプリケーション・プログラムおよびコンテンツを有するユーザは、このような簡略化したユーザ・インタフェースを厄介であると思う可能性がある。具体的には、特定のアプリケーション・プログラムまたはコンテンツを識別し突き止めるためには、ユーザの側で余分な手間が必要になる可能性がある。ユーザは、多くの場合、探しているアプリケーション・プログラムおよびコンテンツを識別し突き止めるために検索機能を利用することに頼らなければならないか、または、代わりに、ユーザは彼らが探しているアプリケーション・プログラムおよびコンテンツを識別し突き止めるために、多数の情報画面間で前後にめくることに頼らなければならない。
【課題を解決するための手段】
【０００３】
一実施形態では、現在のユーザ・コンテキストと、ユーザが続いてアクセスしそうなコンテンツとの間に、相関を成立することができる。次いで、このようなコンテンツを率先してユーザに提示することができ、これによってユーザはこのようなコンテンツに効率的にアクセスすることが可能になる。
【０００４】
他の実施形態では、現在のユーザ・コンテキストと、ユーザが続いてアクセスしそうなコンテンツとの間の相関は、同じユーザから収集された履歴データに基づいて成立することができる。履歴データは、ユーザによってアクセスされたコンテンツ、コンテンツがアクセスされた順序、そのようなコンテンツにアクセスしたときのユーザの位置、そのようなアクセスが行われた日時、ユーザの計算デバイスにおいて入手可能なまたはインストールされた他のコンテンツ、および他の同様のユーザ・コンテキスト・データを含む。
【０００５】
更に他の実施形態では、現在のユーザ・コンテキストと、続いてアクセスされそうなコンテンツとの間の相関は、無数のユーザから収集された履歴データに基づくことができる。このような相関は、現在のユーザ・コンテキストを仮定すると、平均的なユーザは、続いて何にアクセスしそうかを反映することができる。平均的なユーザが続いてアクセスしそうなコンテンツは、提示が行われた特定のユーザが続いてアクセスしそうなコンテンツに加えて、またはその代わりに、率先して提示することができる。
【０００６】
更に他の実施形態では、ユーザ・インタフェースが、規定エリアを設けることができ、その中でコンテンツをユーザに率先して提示することができる。このような規定エリアは、異なる重要性のコンテンツを率先して提示する能力を含むことができ、ユーザが他のアプリケーション・プログラムを利用している間にコンテンツを率先して提示する能力を含むことができる。
【０００７】
この摘要は、詳細な説明において以下で更に説明する概念から選択したものを、簡略化した形態で紹介するために設けられている。この摘要は、特許請求する主題の主要な特徴や必須の特徴を特定することを意図するのではなく、特許請求する主題の範囲を限定するために使用されることを意図するのでもない。
【０００８】
更に他の特徴および利点は、添付図面を参照して進められる以下の詳細な説明から明らかにされよう。
以下の詳細な説明は、添付図面と合わせて検討すると、最良に理解することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、ユーザの計算デバイス上でユーザに率先してコンテンツを提示するシステム例のブロック図である。
【図２】図２は、率先コンテンツ提示メカニズムの一例のブロック図である。
【図３】図３は、コンテンツ間の意味関係の一例のブロック図である。
【図４】図４は、ユーザにコンテンツを率先して提示するユーザ・インタフェースの一例のブロック図である。
【図５】図５は、ユーザにコンテンツを率先して提示する一連のステップ例の流れ図である。
【図６】図６は、計算デバイスの一例のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下の説明は、アプリケーション・プログラムおよび他のコンテンツを含む、コンテンツのユーザに対する率先提示(proactive presentation)に関する。このような率先提示は、ユーザがこのようなコンテンツに一層効率的にアクセスすることを可能にし、ユーザがこのようなコンテンツを求めて検索する必要性をなくし、忘れているコンテンツをユーザに思い出させる新たなアプリケーション・プログラム、または現在ユーザによって利用されているアプリケーション・プログラムよりも大きな有益性を与えることができる新たなアプリケーション・プログラムのような、新たなコンテンツをユーザに紹介することができる。ユーザ・コンテキストを、続いてアクセスされそうなコンテンツと相関付けることができる。このような相関の１つは、所与のユーザに特定的であることができ、一方このような相関の他のものは、ユーザの集団またはクラスに対して総合的であることができる。現在のユーザ・コンテキストと、続いてアクセスされるコンテンツとの間の相関は、履歴データに基づくことができ、数学的関数または意味的関係に関して定めることができる。次いで、このような相関は、続いてアクセスされそうなコンテンツを識別するために利用することができ、このようなコンテンツを率先してユーザに提示することができる。ユーザ・インタフェースは、規定エリアを提供することができ、この中で、ユーザが他のアプリケーション・プログラムを利用している間を含んで、コンテンツの率先提示を行うことができる。
【００１１】
例示の目的に限って、本明細書において説明するメカニズムは、率先コンテンツ提示メカニズムの具体的な使用例を参照する。具体的には、本明細書において説明するメカニズムは、移動体計算デバイスによって提示されるユーザ・インタフェースのコンテキストにおけるアプリケーション・プログラムの率先提示に的を絞る。しかしながら、説明するメカニズムは、アプリケーション・プログラムの率先提示に限定されるのではない。例えば、説明するメカニズムは、静的および動的双方のウェブページを含むウェブページ、およびその他の同様のコンテンツを含む、ウェブページのようなオンライン・コンテンツの率先提示にも等しく適用可能である。同様に、説明するメカニズムは、他のタイプの計算デバイスによっても等しく利用可能である。その結果、特定的なタイプのコンテンツおよび特定的なタイプの計算デバイスを引用するときは、例示に過ぎないことを意味し、本明細書において示す教示の範囲を限定することを意味するのではない。
【００１２】
必須ではないが、実施形態は、計算デバイスによって実行される、プログラム・モジュールのような、コンピュータ実行可能命令という一般的なコンテキストで説明される。更に具体的には、別段指示されない場合、１つ以上の計算デバイスまたは周辺機器によって実行される動作のアクトおよび象徴的表現を引用する。したがって、このようなアクトおよび動作は、ときとしてコンピュータによって実行されるという言い方をすることもあるが、構造化形態でデータを表す電子信号の処理ユニットによる操作を含む。この操作は、データを変形するかまたはメモリ内の位置にそれを維持し、そうすることによって、当業者によって十分に理解されるやり方で、計算デバイスまたは周辺機器の動作を再構成する、またそうでなければ変更する。データが維持されるデータ構造は、データのフォーマットによって定められる特定のプロパティを有する物理位置である。
【００１３】
一般に、プログラム・モジュールは、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造等を含み、特定のタスクを実行するか、または特定の抽象データ型を実装する。更に、当業者は、計算デバイスが必ずしも従来のパーソナル・コンピュータに限定されず、ハンドヘルド・デバイス、マルチプロセッサー・システム、マイクロプロセッサー・ベースのまたはプログラマブルな消費者電子機器、ネットワークＰＣ、マイクロコンピュータ、メインフレーム・コンピュータ等を含む、他の計算構成を含むことは認められよう。同様に、計算デバイスは、単体計算デバイスに限定される必要はない。何故なら、本メカニズムは、分散型計算環境においても実施できるからである。分散型計算環境では、通信ネットワークを通じてリンクされたリモート処理デバイスによってタスクが実行される。分散型計算環境では、プログラム・モジュールはローカルおよびリモート双方のメモリ記憶デバイスに配置されてもよい。
【００１４】
図１に移ると、システム例１００が示され、システム１００は、推奨計算デバイス１１０、モデリング計算デバイス１２０、およびクライアント計算デバイス１３０を含み、例えば、スマート・フォン、タブレット計算デバイス、または他の同様の移動体計算デバイスのような、移動体パーソナル計算デバイスの形態をなす。図１のシステム例１００に示される種々の計算デバイスは、互いに通信可能に結合することができ、更に、図１に示すネットワーク例１９０のようなネットワークを通じて、他の計算デバイスに通信可能に結合することができる。当業者には認められるであろうが、以下の説明は移動体計算デバイスのコンテキストにおいて行われるが、これらは、ラップトップ計算デバイスおよびデスクトップ計算デバイスを含む、任意のタイプのクライアント計算デバイスにも等しく適用可能である。一実施形態では、クライアント計算デバイス１３０上で実行するコンピュータ実行可能命令は、インタラクション・ログ(interaction log)１５０を生成することができる。インタラクション・ログ１５０は、推奨１８２を行うために推奨計算デバイス１１０によって利用することができる。推奨１８２は、クライアント計算デバイス１３０に戻すことができる。
【００１５】
一実施形態では、クライアント計算デバイス１４０上で実行するコンピュータ実行可能命令は、現在のユーザ・コンテキストを定めることができる情報を収集することができる。例えば、図１のシステム例１００に示すように、インタラクション・ログ１５０は、ユーザによってアクセスされたアプリケーション・プログラムのような、１つ以上のコンテンツのシーケンス、これらがアクセスされた順序、これらがアクセスされた日時、およびその他の同様のユーザ・アクション・データというような、ユーザ・アクション１３１を含むことができる。また、図１に示すように、インタラクション・ログ１５０は、ユーザがクライアント計算デバイス１３０と、指定されたやり方で、対話処理したときのユーザの地理的位置１４１のような追加情報を含むことができる。
【００１６】
インタラクション・ログ１５０からの情報は、一実施形態では、通信１５１によって例示されるように、推奨計算デバイス１１０に継続的に提供することができる。次いで、推奨計算デバイス１１０は、このような情報を利用して推奨１８２を行うことができる。更に具体的には、推奨計算デバイス１１０は、インタラクション・ログ１５０から得られた現在のユーザ・コンテキストに基づいて、ユーザが次にどのコンテンツにアクセスしそうか判定することができる。次いで、このようなコンテンツを率先してユーザに提示することができ、これによって、このようなコンテンツをユーザ自身が識別し突き止めなければならない手間をかけさせない。例えば、クライアント計算デバイス１３０のユーザが彼らの就職先(place of employment)に電車で通勤することができ、プラットホームで列車を待っている間に、ユーザはクライアント計算デバイス１３０を利用して、最初に彼らの電子メールをチェックし、続いて音楽を聴くことができる。このような例では、インタラクション・ログ１５０からのデータは、ユーザの地理的位置１４１とユーザのアクションとの間の相関を識別するために利用することができる。続いて、クライアント計算デバイス１３０のユーザの現在のユーザ・コンテキストが、ユーザが列車のプラットホーム上で立っていて彼らの電子メールにアクセスしていることであると推奨計算デバイス１１０が学習すると、推奨計算デバイス１１０は、音楽アプリケーション・プログラムを識別する推奨１８２を供給することができる。何故なら、音楽アプリケーション・プログラムが、ユーザによってアクセスされる次のコンテンツになりそうであると判定することができるからである。このような例において、クライアント計算デバイス１３０のユーザは、彼らの電子メールを読み終えると、クライアント計算デバイス１３０のユーザ・インタフェース上に目立って表示される音楽アプリケーション・プログラムを発見することができる。次いで、ユーザはこの音楽アプリケーション・プログラムを、一層効率的なやり方で、選択することができる。音楽アプリケーション・プログラムを目立たせてそして率先して表示することによって、以上の例では、先に説明したメカニズムがユーザを補助することができる。何故なら、ユーザはもはやこのようなアプリケーション・プログラムを手作業で検索する必要がないからである。加えて、ユーザは彼らの周囲によって気が散り、したがって彼らが次に行おうとしていた活動が何か思い出すために余分な時間が必要になるという可能性もあり、特に音楽アプリケーション・プログラムのような関連するコンテンツが、クライアント計算デバイスによって表示されている特定のユーザ・インタフェースにおいて現在ユーザに表示されていないときには、よくあることである。以下で詳しく説明する更に他の実施形態では、ユーザが現在クライアント計算デバイスにインストールしてある既存のアプリケーション・プログラムよりもユーザにとって有用である可能性があるアプリケーション・プログラムを、目立ってそして率先してユーザに提示することができ、これによって更に有益性が得られる。
【００１７】
クライアント計算デバイス１３０によってというようにして、ユーザにコンテンツを率先して提供するユーザ・インタフェースの一例が、図１のシステム例１００において、ユーザ・インタフェース例１６０として示される。図示のように、ユーザ・インタフェース例１６０は、エリア１７０を含むことができ、その中に、アプリケーション・プログラムを、一例として、クライアント計算デバイス１３０のユーザに、１つ以上のアイコンの形態で提示することができ、各アイコンが１つのアプリケーション・プログラムを表す。ユーザ・インタフェース例１６０は、エリア１７０内部に、規定エリア１６１を含むことができ、その中に、推奨計算デバイス１１０によって推奨されたアプリケーション・プログラムのアイコンを提示することができる。このような規定エリア１６１は、サイジング、色、フォント、または他の同様の合図によってというように、コンテンツの重要性が視覚的にユーザに指示される形態で、推奨コンテンツの提示を含むことができる。規定エリア１６１は、任意の方位に向けることができ、一実施形態では、エリア１７０内における他のアプリケーションの提示の一部として扱うことができる。他の実施形態では、しかしながら、ユーザがクライアント計算デバイス１３０上において他のアプリケーション・プログラムを実行している間であっても、規定エリア１６１は見えるままで残ることができ、または動的に示したり隠したりすることもできる。
【００１８】
クライアント計算デバイス１３０のユーザが１つ以上のアプリケーション・プログラムまたは他のコンテンツの内どれに次にアクセスしそうかについての、推奨計算デバイス１１０による判定は、モデリング計算デバイス１２０によって提供することができるモデル１８１に基づくことができる。モデリング計算デバイス１２０は、推奨計算デバイス１１０とは別個であること、またはこれと一緒に位置することもでき、推奨計算デバイス１１０およびモデリング計算デバイス１２０双方の機能を実行することができる１つの実行プロセスの一部であることを含む。モデリング計算デバイス１２０は、一実施形態では、推奨計算デバイス１１０によってというように、推奨１８２が行われている特定のユーザから収集することができるユーザ・データ１１１に基づいて、現在のユーザ・コンテンツを、ユーザが次にアクセスしそうなコンテンツに相関付ける１つ以上のモデル１８１を生成することができる。つまり、このようなモデルに基づいて行われる推奨は、個々のユーザに特定的であることができる。他の実施形態では、モデリング計算デバイス１２０は、他のユーザから収集することができる外部ユーザ・データ１２１に基づいて、現在のユーザ・コンテキストを、ユーザが続いてアクセスしそうなコンテンツに相関付ける１つ以上のモデル１８１を生成することができる。このような他の実施形態では、外部ユーザ・データ１２１に基づくモデルは、現在のユーザ・コンテキストを仮定して、平均的なユーザが次にアクセスしそうなコンテンツを反映することができる。
【００１９】
図２に移り、ここに示すシステム２００は、現在のユーザ・コンテキストを仮定して、ユーザが続いてアクセスしそうなコンテンツを予測および推奨する１つ以上のモデルの利用例を示す。図２によって例示されるように、現在のユーザ・コンテキストは、コンテキスト・ベクトル２５０の形態で、インタラクション・ログ１５０のようなクライアント計算デバイスから収集されたデータから得ることができる。コンテキスト・ベクトルとは、現在のユーザ・コンテキストを定めるための１つのメカニズムとすることができる。更に具体的には、コンテキスト・ベクトルは、多数の次元を含むことができ、各次元は、ユーザが続いてアクセスしそうなコンテンツは何か判定するときに考慮することができる現在のユーザ・コンテキストの一面である。このように、一例として、コンテキスト・ベクトル２５０のようなコンテキスト・ベクトルの１つの次元は、ユーザが利用している現在のアプリケーションとすることができる。このような次元に沿ったコンテキスト・ベクトル２５０の大きさ(magnitude)は、ユーザが現在利用している特定のアプリケーションに割り当てられる一意の値と等価であることができる。他の例として、コンテキスト・ベクトル２５０の他の次元は、現在の時刻とすることができる。したがって、この場合も、このような次元に沿ったコンテキスト・ベクトル２５０の大きさは、現在の時刻に割り当てられる値と等価であることができる。同様に、他の次元は、ユーザの現在の位置、ユーザが起動またはインスタンス化した以前のアプリケーション、ユーザがインストールしたアプリケーション、および他の同様のユーザ・コンテキスト情報を反映することができる。
【００２０】
一実施形態では、ユーザが続いてアクセスしそうなコンテンツはどれか判定するときに考慮することができる現在のユーザ・コンテキストの一面は、ユーザの望みまたは意図を示すユーザ入力とすることができる。例えば、航空便またはホテル情報を検索しているユーザは、ユーザが行ったかもしれない航空便チケットまたはホテルの予約に関する情報を入力するために、続いて彼らのカレンダーにアクセスする可能性が高いであろう。他の例として、特定のバンド、または同様の芸人(performing artist)を検索しているユーザは、このようなバンドを聞くために、続いて音楽アプリケーションにアクセスする可能性が高いであろう。明示的なユーザの意図を証明するこのようなユーザ入力は、定量化し、コンテキスト・ベクトル２５０のようなコンテキスト・ベクトルの一部として含ませることができる。
【００２１】
コンテキスト・ベクトル２５０は、ユーザ特定プレディクタ(predictor)２１０に供給することができる。ユーザ特定プレディクタ２１０は、ユーザが続いてアクセスしそうな１つ以上のアプリケーションのような、コンテンツの１つ以上のエレメントを識別する出力２３０を、識別されたコンテンツのエレメント毎に、ユーザがこのようなコンテンツに続いてアクセスする確率の識別と一緒に生成することができる。一実施形態では、図２のシステム例２００によって例示されるように、ユーザ特定プレディクタ２１０は、既存のユーザ・データ１１１を使用して訓練することができる。このため、例えば、列車のプラットホームに立っており、最初に電子メールにアクセスし続いて音楽アプリケーションにアクセスしたユーザの先の例に戻ると、このようなユーザ・データ１１１は、ユーザ特定プレディクタ２１０を生成するために利用することができる。ユーザ位置、時刻、および列車のプラットホーム上に立っており電子メールを現在チェックしているユーザに対応する現在アクセス中のアプリケーションに対応する次元に沿った大きさを有するコンテキスト・ベクトル２５０が与えられると、ユーザ特定プレディクタ２１０は、ユーザが続いてアクセスしそうなアプリケーションの出力リストを、高い確率と関連付けられた音楽アプリケーションの識別と共に、生成することができる。
【００２２】
ユーザ特定プレディクタ２１０は、このような関係を定めるための多数の統計的方法論の内任意のものによって生成することができる。例えば、ユーザ特定プレディクタ２１０は、隠れマルコフ・モデル（ＨＭＭ）のような、既知の技法を使用して生成することができる。他の例として、ユーザ特定プレディクタ２１０は、定められた発生頻度に基づくメカニズムを利用して生成することもできる。更に他の例では、ロジスティック回帰モデルを利用して、ユーザ特定プレディクタ２１０を生成することができる。このような例では、ユーザ特定プレディクタ２１０は、確率的勾配降下メカニズムを利用して訓練することができる。
【００２３】
一旦ユーザ特定プレディクタ２１０が出力２３０を生成したなら、セレクタ２６０が、出力２３０において識別されたコンテンツの内、提示推奨２７０の１つとして計算デバイスのユーザに提示すべき１つ以上を選択することができる。例えば、一実施形態では、セレクタ２６０は出力２３０の中から、ユーザによって次に選択される確率が最も高い上位３つのアプリケーションまたは他のコンテンツを単に選択することができる。他の実施形態では、セレクタ２６０は閾値を適用することができ、ユーザによってこのようなコンテンツが選択される確率が、適用される閾値よりも低い場合には、ユーザの提示のためにアプリケーションも他のコンテンツも選択されないようにすることができる。
【００２４】
一旦推奨２７０がユーザに提示されたなら、ユーザは、これらの推奨から１つを選択する機会を有し、次いで、このようなユーザ選択２７１は、ユーザ特定プレディクタ２１０のために更に訓練を行うためのユーザ・データ１１１の一部になることができる。例えば、ユーザに提示された推奨２７０の中にアプリケーションがあり、ユーザがこのようなアプリケーションを選択した場合、このようなユーザ選択２７１は新たなユーザ・データ１１１を生成することができ、この新たなユーザ・データ１１１は、このアプリケーションを、このアプリケーションが次に起動されることを予測するために使用されたコンテキストと更に緊密に関連付けることができる。対照的に、ユーザがこのようなアプリケーションを選択しなかった場合、ユーザが行ったユーザ選択２７１は新たなユーザ・データ１１１を生成することができ、この新たなユーザ・データ１１１は、推奨されたアプリケーションを直前のコンテキストと一層疎に(less closely)関連付けることができ、代わりに、ユーザが最終的に選択したアプリケーションを、このようなアプリケーションが選択されたコンテキストと一層緊密に関連付けることができる。
【００２５】
一実施形態では、特定のユーザから収集された履歴データに基づいて訓練されるユーザ特定プレディクタ２１０を利用することに加えて、一般プレディクタ２２０も利用して、出力２４０を生成することができる。出力２４０は、推奨２７０が提示されている特定のユーザのコンテキストと同等のコンテキストを仮定すると、平均的なユーザが選択するコンテンツを、口語的に(colloquially)表すことができる。一般プレディクタ２２０が外部ユーザ・データ１２１を利用して訓練できることを除いて、一般プレディクタ２２０は、ユーザ特定プレディクタ２１０を訓練するために利用したやり方に類似するやり方で訓練することができる。推奨２７０が提示されている計算デバイスのユーザ以外の１人以上のユーザから外部ユーザ・データ１２１を収集できることを除いて、外部ユーザ・データ１２１は、ユーザ・データ１１１に類似することができる。
【００２６】
一般プレディクタ２２０が利用される場合、セレクタ２６０は、一実施形態では、ユーザ特定プレディクタ２１０の出力２３０によって識別されたコンテンツの一部または全部を選択し、一般プレディクタ２２０の出力２４０によって識別されたコンテンツの一部または全部を選択して、ユーザに提示することができる１組の推奨２７０を形成することができる。例えば、セレクタ２６０は、３つの最も可能性が高いアプリケーションを出力２３０の中から選択し、２つの最も可能性が高いアプリケーションを出力２４０の中から選択することによって、ユーザに提示される推奨２７０を形成することができる。他の例として、セレクタ２６０は、明示的に述べられたユーザの好みに基づいて、出力２３０および出力２４０の中から選択することができる。例えば、ユーザは、彼らが一般プレディクタ２２０の出力２４０の中から１つのアプリケーションしか望まないことを指定することもでき、この場合、セレクタ２６０は、このように明示的に述べられたユーザの好みを尊重することができる。一実施形態では、セレクタ２６０は、出力２３０および２４０の中からの重複を識別し、このような重複が、ユーザに提示される推奨２７０に含まれないことを確実にすることができる。
【００２７】
図３に移り、ここに示されるシステム３００は、現在のユーザ・コンテキストとユーザが続いてアクセスしそうなコンテンツとの間の相関を生成するために同様に利用することができる意味的グラフの一例を示す。例えば、図３に示される一例のような意味的グラフは、そのノードとして、特定のアプリケーション・プログラムのような、特定のコンテンツを有することができる。つまり、図３のシステム３００に示される意味的グラフは、そのノードとして、アプリケーション３１０、３２０、３３０、３４０、３５０、３６０、３７０、３８０、および３９０を有する。加えて、ノード間のエッジは、２つ以上のアプリケーションの接続を表すことができる。例えば、一実施形態では、ノード間のエッジは、２つ以上のアプリケーション間の時間的接続を表すことができ、以前のアプリケーションを利用した後、ユーザがどのアプリケーションを利用したかを示す。
【００２８】
このように、アプリケーション間の相関は、存在することが分かったエッジから認識することができ、エッジ自体は履歴データに基づくことができる。更に具体的には、エッジは、例えば、ユーザによる１つのアプリケーション・プログラムの使用から、次の他の異なるアプリケーション・プログラムの使用への遷移というような、エッジが開始する第１ノードとエッジが終了する第２ノードとの間に少なくとも１つの遷移の存在を示すことができる。そして、エッジに加えられる重み付けは、このような遷移の量に基づくことができる。遷移の量も同様に履歴データから導き出すことができる。例えば、そして図３のシステム例３００を参照すると、ユーザがアプリケーション３７０とアプリケーション３９０との間で直接遷移することが多い場合、エッジ３９７および３７９により高い重み付けを加えることができる。他の例として、ユーザがアプリケーション３４０とアプリケーション３５０との間で直接遷移することが多い場合、エッジ３４５および３５４により高い重み付けを加えることができる。ユーザがアプリケーション３９０および３７０間の方が、アプリケーション３４０および３５０間よりも頻繁に直接遷移することを表すために、エッジ３９７および３７９に加えられる重み付けは、エッジ３４５および３５４に加えられる重み付けよりも大きくすることができる。
【００２９】
このような意味的関係を利用すると、現在のユーザ・コンテキストが与えられると、ユーザによって続いてアクセスされるアプリケーションを予測することができる相関を成立することができ、現在のユーザ・コンテキストは、先に説明したように、ユーザが現在利用しているアプリケーションを含むことができる。例えば、そして図３のシステム例３００を参照すると、ユーザがアプリケーション３９０を利用しているという現在のユーザ・コンテキストが与えられると、ユーザは、例えば、アプリケーション３６０または３８０よりもアプリケーション３７０の方を次に利用しそうであると判定することができる。このようにして、結果的に、例えば、アプリケーション３６０または３８０ではなく、アプリケーション３７０をユーザに推奨することができる。
【００３０】
図４に移ると、提案コンテンツをユーザに提示するためのユーザ・インタフェース例が示される。ユーザ・インタフェース例４１０のようなユーザ・インタフェースの一例では、規定エリア４２０を設定することができ、その中でコンテンツをユーザに推奨することができる。つまり、例えば、ユーザ・インタフェース４１０内には、ユーザがアプリケーション・プログラム４１１、４１２、４１３、および４１４に対してアイコンを既に作ってある可能性があるが、ユーザ・インタフェース４１０は、ユーザが次にこのようなコンテンツにアクセスすることを求めるであろうという期待に基づいて、ユーザに推奨されユーザの都合に合わせてユーザに提示されたコンテンツを表すことができる、アプリケーション・プログラム４２１および４２２のアイコンも含むことができる。一実施形態では、規定エリア４２０は、例えば、アプリケーション・プログラム・アイコンの１つ以上の画面、またはアプリケーション・プログラム・アイコンの連続スクロールというような、既存のコンテンツ提示エリア内にあることが可能である。つまり、例えば、このような実施形態では、ユーザが、タッチ・インタフェースによってというようにして、アプリケーション・アイコンを上方または下方にスクロールしようとした場合、規定エリア４２０が、例えば、アプリケーション・アイコン４１１および４１３の真上に常に位置付けられるように、規定エリア４２０はこのようなアプリケーション・アイコンと共にスクロールすることができる。他の例として、このような実施形態は、ユーザが、スワイプ・タッチ・ジェスチャーによってというようにして、アプリケーション・アイコンの他の画面に移ろうとした場合、規定エリア４２０は、アイコン４１１、４１２、４１３、および４１４を含むアイコンの画面と共に遷移することができる。他の実施形態では、しかしながら、規定エリア４２０は固定位置にあることも可能であり、アプリケーション・アイコンの位置、または規定エリア４２０周囲にある他の同様のコンテンツのインディケータとは独立であることが可能である。つまり、例えば、このような他の実施形態では、ユーザがアプリケーション・アイコンを上方または下方にスクロールしようとした場合、規定エリア４２０、および、例えば、アイコン４２１および４２２のような、その中に提示されているコンテンツは、固定されたまま留まることができ、アイコン４１１、４１２、４１３、および４１４のような他のアイコンは、規定エリア４２０の「下」にスクロールする。
【００３１】
ユーザ・インタフェース例４３０によって例示されるような他の実施形態では、特定のコンテンツに割り当てられる重要性、または重みに関して、視覚的合図をユーザに供給することができる。このような視覚的合図は、色、フォント、強調、特殊効果、またはその他の同様の視覚的合図の形態を取ることができる。図４のユーザ・インタフェース例４３０に示す特定例では、重要性は、特定のアプリケーション・プログラムのような、特定のコンテンツに関連付けられたアイコンのサイズによって示すことができる。つまり、アプリケーション・アイコン４３４は、アプリケーション・アイコン４３１、４３２、および４３３よりも重要であると考えることができる。このような実施形態では、規定エリア４４０は、可変サイズ、形状、色、およびその他の同様の視覚的合図のアイコンを収容するように、動的にサイズを変更することができる。つまり、例えば、アイコン４４１はアイコン４４２よりも大きくすることができ、これらの双方は、ユーザがこのようなコンテンツにアクセスすることを予想して、ユーザに提示されるコンテンツを表すことができるが、アイコン４４１は、ユーザが次にこのようなコンテンツにアクセスする確率が高いコンテンツ、またはその他の同様のより高い優先順位インディケータがあるコンテンツを表すことができる。
【００３２】
ユーザ・インタフェース例４５０によって例示されるような更に他の実施形態では、ユーザが続いてアクセスすることが予想されたコンテンツは、規定エリア４６０内において、ユーザが現在利用しているアプリケーション・プログラムのコンテキスト４５１内でも提示することができる。例えば、アプリケーション・プログラム・コンテキスト４５１を提示するアプリケーション・プログラムを利用している間ユーザを飽きさせるのを回避するために、規定エリア４６０は、特定のユーザ・アクションまたは対話処理に応答してのみ提示することができる。ユーザは、例えば、スワイプ・タッチ・ジェスチャーを行うことによって、規定エリア４６０の提示、そしてその中に収容されている推奨をトリガーすることができる。他の例として、アプリケーション・プログラム・コンテキスト４５１を提示するアプリケーション・プログラムとの対話処理をユーザが停止したことを意味すると見なすことができるユーザ対話処理の期間に応答して、規定エリア４６０を提示することができる。
【００３３】
ユーザ・インタフェース４７０、４８０、および４９０のシーケンスは、以上で詳細に説明した規定エリアのような規定エリアを利用して、ユーザに提案コンテンツを提示することができ、ユーザが次に何にアクセスすることを望むとシステムが予測するものを反映する。具体的には、ユーザ・インタフェース４７０は、ユーザが続いてアクセスすると見なされるアプリケーションを表すことができるアプリケーション・プログラム・アイコン４７１および４７２を含むことができる。次いで、ユーザは、図４に示す特定例では、ユーザ・インタフェース４８０を提示することができるアプリケーション・プログラムにアクセスすることができる。ユーザによってアクセスされたアプリケーション・プログラムは、規定エリア４７０内でアイコン４７１および４７２が提示されたアプリケーション・プログラムの内の１つである必要はない。しかしながら、ユーザ・インタフェース４８０を提示したアプリケーションにユーザがアクセスすると、新たなユーザ・コンテキストを生成することができ、この新たなユーザ・コンテキストから、新たなアプリケーション・プログラムのようなその新たなコンテンツが、ユーザが次に最もアクセスしそうなコンテンツであると見なすことができる。その結果、ユーザ・インタフェース４８０を提示するアプリケーションを終了するとき、ユーザにはユーザ・インタフェース４９０を提示することができる。ユーザ・インタフェース４９０は、アイコン４７１および４７２をもはや提示することができず、代わりにアイコン４９１および４９２によって表される異なるアプリケーションを提示できることを除いて、ユーザ・インタフェース４７０と同等とすることができる。アイコン４９１および４９２によって表されたアプリケーションは、ユーザ・インタフェース４８０を提示したアプリケーションにアクセスした後にユーザが次に最もアクセスしそうであると見なされたコンテンツであることができる。このように、ユーザ・インタフェースの少なくとも一部が、ユーザが次にアクセスしそうなコンテンツへの容易なアクセスを、ユーザに与えることができる。つまり、図４の下辺に沿って示す具体例において、ユーザが、ユーザ・インタフェース４８０を提示するアプリケーションとの彼らの対話処理を完了して、次にアイコン４９２によって現れるアプリケーションを使用することを望む場合、ユーザは、このようなアプリケーションを検索しながらスクロールする必要はなく、このようなアプリケーションを発見するためにアプリケーション・アイコンの多数の画面にわたってスワイプする必要もない。代わりに、アイコン４９２によって表されるアプリケーションが、ユーザがそれを検索する時間を浪費する必要なく、このようなコンテンツに効率的にアクセスできるようなやり方で、ユーザに率先して既に提示されている。
【００３４】
一実施形態では、図４のユーザ・インタフェース例によって具体的に例示されないが、ユーザに推奨することができるコンテンツは、ユーザが未だ彼らの計算デバイスにインストールしていないコンテンツとすることが可能である。例えば、当業者には分かるだろうが、ユーザは、アプリケーション・プログラムおよびその他のコンテンツを、オペレーティング・システムまたは移動体計算デバイスの販売業者によって運営される集中アプリケーション・プログラム・ストアのように、集中化されることが多いソースである、オンライン・ソースから得ることができる。このような場合、このようなストアを介して入手可能なコンテンツは有限である可能性があり、したがって、以上で説明したメカニズムは、このようなコンテンツを、ユーザが次にアクセスしようとしそうなコンテンツとして識別するために利用することができる。例えば、このような判定は、他のユーザから収集した履歴データに基づいて行うことができる。このように、特定のアプリケーションを利用する他のユーザが、続いて他のアプリケーションを利用することが多い場合、ユーザがそのような他のアプリケーションを現在未だ彼らの計算デバイスにインストールしていなくても、その他のアプリケーションをユーザに提案することができる。このような実施形態では、提案したコンテンツは未だユーザの計算デバイスにローカルに格納されていないことを意味するために、視覚的合図または他のインディケータを利用することができる。例えば、このようなコンテンツは、異なる陰影、色、フォントを利用して示すことができ、またはこのようなコンテンツは、購入するまたはコンテンツ・ストアからダウンロードすることによってというようにして、ユーザによって取得される必要があることを示すその他の明示的インディケータを利用して示すことができる。１つの異形として、無料のコンテンツを、ユーザが購入しなければならないコンテンツとは区別することができる。
【００３５】
図５に移ると、そこに示される流れ図５００は、ユーザが次にアクセスすることが予想されるコンテンツを率先して提示するために実行することができる一連のステップ例を示す。最初に、ステップ５１０において、ユーザ・コンテキストを受けることができる。既に示したように、このようなユーザ・コンテキストは、ユーザが現在利用しているアプリケーション、現在の日時、ユーザの現在の位置、ユーザが以前にアクセスしたことがある他のアプリケーションまたはコンテンツ、ユーザが現在彼らの計算デバイスに既にインストールしてあるアプリケーションまたはコンテンツ、および他の同様のコンテキスト入力を含むことができる。続いて、ステップ５２０において、コンテキスト・ベクトルを生成することができる。既に示したように、コンテキスト・ベクトルは、ユーザの現在のコンテキストと、ユーザが続いてアクセスするコンテンツとの間で相関付けを行うことができる基準として利用することができるコンテキスト入力毎に、次元を含むことができる。ステップ５３０において、ステップ５２０において生成したコンテキスト・ベクトルをユーザ特定プレディクタに供給することができる。ユーザ特定プレディクタは、コンテンツのリストと、ステップ５１０において受けたコンテキストを仮定して、識別されたこのようなコンテンツ毎に、ユーザが次にこのようなコンテンツを選択する確率の指示とを出力することができる。続いて、ステップ５４０において、ステップ５３０においてユーザ特定プレディクタによって識別されたコンテンツの内１つ以上を、ユーザに提示するために選択することができる。既に示したように、このような選択は、上位３つの最も可能性が高いコンテンツを選択するというように、量に基づくことができ、ユーザによって次に選択される確率が閾値よりも高いあらゆるコンテンツを選択するというように、規定閾値に基づくことができ、または他の同様の異形も可能である。
【００３６】
ステップ５５０において判定することができるように、ユーザ特定提案のみが提供されようとする場合、処理はステップ５９０に進むことができ、ステップ５４０において識別されたコンテンツを、以上で詳しく説明したように、ユーザに提示することができる。次いで、関連する処理はステップ５９９において終了することができる。逆に、ステップ５５０において、ユーザがそのような提案を受けることを望むことを示す明示的なユーザ選択肢のために、平均的なユーザに基づく提案もユーザに提供されなければならないと判定された場合、処理はステップ５６０に進み、この時点で、ステップ５２０において生成されたコンテキスト・ベクトルを、先に詳しく説明したように、一般プレディクタに供給することができる。一般プレディクタは、ユーザ特定プレディクタと同様に、１つ以上のコンテンツ、およびこのような識別されたコンテンツ毎に、ステップ５１０において受けたコンテキストを仮定して、ユーザが次にこのようなコンテンツを選択する確率の指示を出力することができる。ステップ５６０において一般プレディクタによって出力されたコンテンツの内１つ以上を、ステップ５７０においてユーザへの提示のため選択することができる。既に示したように、このような選択は、量、規定閾値、およびその他の同様の選択判断基準に基づくことができる。ステップ５８０において、ステップ５４０において選択されたコンテンツを、ユーザへの選択のために、ステップ５７０において選択されたコンテンツと併合することができる。このような併合は、あらゆる重複の除去を含むことができ、更に、例えば、ステップ５７０において選択されたコンテンツとは独立してステップ５４０において選択されたコンテンツの全てを提示する、または、代わりに、ユーザが次にこのようなコンテンツを選択する判定確率(determined probability)のような、１つ以上の判断基準にしたがって、ステップ５４０において選択されたコンテンツとステップ５７０において選択されたコンテンツとを織り交ぜるというようなしかるべき順序付けを含むことができる。このような合併は、次に、ステップ５９０においてユーザに提示することができる。関連する処理は、次に、ステップ５９９において終了することができる。
【００３７】
一実施形態では、図５の流れ図５００には具体的に例示されないが、ユーザ・コンテキスト５１０は、現在のユーザ・コンテキストを含む必要はなく、代わりに、ユーザについての関連情報を含むことができ、ユーザによって肯定的に言明された情報、およびユーザのアクションから推論される情報を含む。このような関連情報は、推論および言明の双方共、オンラインのユーザ・プロファイル、オンラインにおけるユーザの以前のアクション等から得ることができる。このような実施形態では、ユーザに率先して提示されるコンテンツは、彼らの現在のユーザ・コンテキストを仮定して、ユーザが次にアクセスするコンテンツである必要はなく、代わりに、ユーザが実際に知らないかもしれない１つ以上の要素を彼らがもしも知ったとしたらアクセスするであろうコンテンツとすることができる。例えば、ユーザがゴルフ・ファンである可能性がある。このような情報は、ユーザがソーシャル・ネットワーキング・メディアまたは他の同様のサービスを通じて行った、ユーザがゴルフ・ファンであるという明示的な指示というような、ユーザによって直接提供された情報から得ることができる。あるいは、このような情報は、ゴルフ・トーナメントの切符をユーザが以前に購入したことからというように、推論することができる。このような例を続けると、重要なゴルフ・トーナメントが始まっているかもしれず、ユーザがこのようなトーナメントを視聴すること、またそうでなければスコア、彼らの贔屓のプレーヤー、またはその他の同様の情報を追跡することを可能にするために特定的に設計されたアプリケーション・プログラムがあることが考えられる。このような場合、このようなアプリケーションをユーザに提案することができる。何故なら、ユーザがこのようなアプリケーションが存在したことを知り、ゴルフ・トーナメントが始まっていたことを知ったなら、このようなアプリケーションをインスタンス化しそうであると判定できるからである。つまり、このような実施形態では、ユーザに率先して提供される提案コンテンツは、ユーザが明示的に言明することができる、またはユーザのアクションから推論することができる、ユーザについての情報を含むユーザのコンテキストに基づくことができる。
【００３８】
図６に移ると、以上で説明したメカニズムを実現するための計算デバイス例６００が示される。計算デバイス例６００は、例えば、計算デバイス１１０、１２０、および１３０を含み、図１に示したような、以上で引用した計算デバイスの内任意の１つ以上とすることができる。その動作については先に詳細に説明した。図６の計算デバイス例６００は、１つ以上の中央処理ユニット（ＣＰＵ）６２０、ＲＡＭ６３２を含むことができるシステム・メモリ６３０、システム・メモリから処理ユニット６２０までを含む種々のシステム・コンポーネントを結合するシステム・バス６２１を含むことができるが、これらに限定されるのではない。システム・バス６２１は、メモリ・バスまたはメモリ・コントローラー、周辺バス、および種々のバス・アーキテクチャーの内任意のものを使用するローカル・バスを含む、様々なタイプのバス構造の内任意のものでよい。計算デバイス６００は、任意に、以上で詳細に説明した状況における曖昧なコンテンツの表示のためというような、グラフィクス・ハードウェアを含むことができる。グラフィクス・ハードウェアは、グラフィクス・ハードウェア・インタフェース６５０およびディスプレイ・デバイス６５１を含むことができるが、これらに限定されるのではない。具体的な物理的実施態様に依存して、ＣＰＵ６２０、システム・メモリ６３０、および計算デバイス６００の他のコンポーネントの内１つ以上を、単体チップ上のように、物理的に同じ場所に配置することができる。このような場合、システム・バス６２１の一部または全部は、単体チップ構造内部のシリコン・パスウェイと全く同様にすることができ、図６におけるその図示は、例示に限っての表記上の都合の他にはない。
【００３９】
また、計算デバイス６００は、通例、コンピュータ読み取り可能媒体も含み、コンピュータ読み取り可能媒体は、計算デバイス６００によってアクセスすることができる任意の入手可能な媒体を含むことができ、揮発性および不揮発性双方の媒体、ならびにリムーバブルおよび非リムーバブル媒体を含む。一例として、そして限定ではなく、コンピュータ読み取り可能媒体は、コンピュータ記憶媒体および通信媒体を含むことができる。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ読み取り可能命令、データ構造、プログラム・モジュール、または他のデータというような情報の格納のためのいずれかの方法または技術で実現される媒体を含む。コンピュータ記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュ・メモリまたは他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、ディジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）または他の光ディスク・ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク・ストレージまたは他の磁気記憶デバイス、または所望の情報を格納するために使用することができそしてコンピュータ６００によってアクセスすることができる他のあらゆる媒体を含む。しかしながら、コンピュータ記憶媒体は、通信媒体を含まない。通信媒体は、通例、コンピュータ読み取り可能命令、データ構造、プログラム・モジュール、または他のデータを、搬送波のような変調データ信号または他の移送メカニズムに具体化し、任意の情報配信媒体を含む。一例として、そして限定ではなく、通信媒体は、有線ネットワークまたは直接有線接続というような有線媒体と、音響、ＲＦ、赤外線、および他のワイヤレス媒体というようなワイヤレス媒体とを含む。以上の内任意のものの組み合わせも、コンピュータ読み取り可能媒体の範囲に含まれてしかるべきである。
【００４０】
システム・メモリ６３０は、リード・オンリ・メモリ（ＲＯＭ）６３１および前述したＲＡＭ６３２のような、揮発性および／または不揮発性メモリの形態としたコンピュータ記憶媒体を含む。基本入力／出力システム６３３（ＢＩＯＳ）は、起動中におけるように、コンピュータ６００内部にあるエレメント間で情報を転送するのに役立つ基本的なルーチンを含み、通例ＲＯＭ６３１に格納される。ＲＡＭ６３２は、通例、処理ユニット６２０によって直ちにアクセス可能なデータおよび／または現在処理ユニット６２０によって処理されているデータおよび／またはプログラム・モジュールを含む。一例として、そして限定ではなく、図６は、オペレーティング・システム６３４を他のプログラム・モジュール６３５およびプログラム・データ６３６と共に示す。プログラム・データ６３６は、先に引用したネットワーク・ブラウザーを含むことができる。
【００４１】
また、計算デバイス６００は、他のリムーバブル／非リムーバブル、揮発性／不揮発性コンピュータ記憶媒体も含むことができる。一例に過ぎないが、図６は、非リムーバブル、不揮発性媒体に対して読み取りおよび書き込みを行うディスク・ドライブ６４１を示す。この計算デバイス例と共に使用することができる他のリムーバブル／非リムーバブル、揮発性／不揮発性コンピュータ記憶媒体には、磁気テープ・カセット、フラッシュ・メモリ・カード、ディジタル・バーサタイル・ディスク、ディジタル・ビデオ・テープ、ソリッド・ステートＲＡＭ、ソリッド・ステートＲＯＭ等が含まれる。ハード・ディスク・ドライブ６４１は、通例、インタフェース６４０のような非リムーバブル・メモリ・インタフェースを介して、システム・バス６２１に接続される。
【００４２】
以上で論じ図６に示すこれらのドライブおよびそれに関連するコンピュータ記憶媒体は、計算デバイス６００のためのコンピュータ読み取り可能命令、データ構造、プログラム・モジュール、および他のデータの格納を行う。図６では、例えば、ハード・ディスク・ドライブ６４１は、オペレーティング・システム６４４、他のプログラム・モジュール６４５、およびプログラム・データ６４６を格納することが示される。尚、これらのコンポーネントは、オペレーティング・システム６３４、他のプログラム・モジュール６３５、およびプログラム・データ６３６と同一であること、または異なることもできることを注記しておく。オペレーティング・システム６４４、他のプログラム・モジュール６４５、およびプログラム・データ６４６は、ここでは、少なくともこれらが異なるコピーであることを示すために、異なる番号が与えられる。
【００４３】
計算デバイス６００は、１つ以上のリモート・コンピュータへの論理接続を使用して、ネットワーク接続環境(networked environment)において動作することもできる。計算デバイス６００は、ネットワーク・インタフェースまたはアダプタ６６０を介して汎用ネットワーク接続６６１に接続されることが示され、一方、ネットワーク・インタフェースまたはアダプタ６６０はシステム・バス６２１に接続される。ネットワーク接続環境では、計算デバイス６００またはその一部または周辺部に関して図示したプログラム・モジュールは、汎用ネットワーク接続６６１を介して計算デバイス６００に通信可能に結合された１つ以上の他の計算デバイスのメモリに格納することもできる。尚、図示したネットワーク接続は一例であり、計算デバイス間に通信リンクを確立する他の手段を使用することもできる。
【００４４】
以上の説明から分かるように、ユーザに検索する手間をかけさせないために、アプリケーションのようなコンテンツをユーザに率先して提供するメカニズムを紹介した。本明細書において説明した主題には多くの可能な変形があることに留意して、以下の請求項の範囲およびその均等の範囲に該当し得る全ての実施形態を、本発明として特許請求するものである。
【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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