(57)【要約】スマートフォンなどの無線装置の観察データを管理するのためのサーバ構成（１１２）であって、いくつかの無線装置（１０２、１０４、１０６）から観察データを取得し、任意で他の外部データソースから補足データを取得するためのデータ入力ロジックであって、前記取得したデータが、前記無線装置に関連する行動、コンテキスト、および任意で技術に関するローデータを含むデータ入力ロジックと、前記取得した観察データおよび任意の補足データの処理と分析とに基づいて、データテーブルまたはデータベースなどいくつかの派生データ要素を確立するためのデータマイニングロジックであって、前記処理および分析が、集計手順と、任意で相関、クラスタ化、および／またはファクター化手順とを統合しているデータマイニングロジックとを備え、少なくとも１つの派生データ要素が、１つもしくは複数の無線装置およびそのユーザの１つもしくは複数のアプリケーションまたは他の機能に関連するコンテキストおよび任意で技術的次元を有する使用状況メトリクスと、取得したデータ（といくつかの派生情報要素を記憶するためのデータストレージと、派生データを他のエンティティに提供するためのデータ配信ロジックとを含む、スマートフォンなどの無線装置の観察データを管理するためのサーバ構成（１１２）。この配信ロジックは、クエリパラメータに従って、１つもしくは複数の派生データ要素から派生情報の提供を通じて外部エンティティによってコンストラクトされるデータクエリをサービスし得る。サーバ構成によって実行するための対応する方法が提示される。【選択図】図１
2012526314.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
スマートフォンなどの無線装置の観察データを管理するためのサーバ構成（１１２、２３４）であって、
いくつかの無線装置から観察データを取得し、任意でいくつかの他の外部データソースから補足データを取得するためのデータ入力ロジック（３００）であって、前記取得したデータが、前記無線装置に関連する行動、コンテキスト、および任意で技術に関するローデータを含むデータ入力ロジック（３００）と、
前記取得した観察データおよび任意の補足データの処理と分析とに基づいて、データテーブルまたはデータベースなど、いくつかの派生データ要素（１１６）を確立するためのデータマイニングロジック（５００）であって、前記処理および分析が、データ集計を統合しており、少なくとも１つの派生データ要素が、１つもしくは複数の無線装置およびそのユーザの１つもしくは複数のアプリケーションまたは他の機能に関連するコンテキスト次元および任意で技術的次元を有する使用状況メトリクスとを含むデータマイニングロジック（５００）と、
前記取得したデータ（４０２）と前記いくつかの派生データ要素（４０３）を記憶するためのデータストレージ（４００）と、
派生データを１つもしくは複数の他のエンティティに提供するためのデータ配信ロジック（６００）と
を含む、スマートフォンなどの無線装置の観察データを管理するためのサーバ構成（１１２、２３４）。
【請求項２】
前記データ配信ロジックが、前記クエリパラメータに従って１つもしくは複数の派生データ要素から派生情報の提供を通じて外部エンティティによってコンストラクトされるデータクエリをサービスすることと、所定のプッシュロジックに従って１つもしくは複数の派生データ要素から外部エンティティに派生情報をプッシュすることとからなる群から選択された少なくとも１つのアクションを実行するように構成されている、請求項１に記載の構成。
【請求項３】
派生データ要素に基づいて判断された前記無線装置の前記ユーザの行動特性および／またはコンテキスト特性に従って無線装置のネットワークサービスまたはアプリケーションを適応させるための派生データを生成するように構成されている、請求項１〜２のいずれか一項に記載の構成。
【請求項４】
派生データ要素に基づいて判断された前記ユーザの行動特性および／またはコンテキスト特性に従って無線装置のユーザの観点からの個人の嗜好に合った広告のための派生データを生成するように構成されている、請求項１〜３のいずれか一項に記載の構成。
【請求項５】
無線装置プラットフォームおよび／または使用されたアプリケーションの明示をマッピングするように構成されており、前記プラットフォームおよび／またはアプリケーションに対する前記明示が、前記取得したデータで受信されることにより、同様のプラットフォームおよび／またはアプリケーションと関連付けられたデータを論理的にグループ化することができる、請求項１〜４のいずれか一項に記載の構成。
【請求項６】
アプリケーションまたは複数のアプリケーションを含むアプリケーションカテゴリを鑑みて、無線装置ユーザまたは複数のユーザを対象に選択された時間単位に関連する時間領域におけるアクティビティインジケータである強度変数を判断するように構成されている、請求項１〜５のいずれか一項に記載の構成。
【請求項７】
アプリケーションの使用頻度を判断するように構成されている、請求項１〜６のいずれか一項に記載の構成。
【請求項８】
前記処理および分析が、相関と、クラスタ化と、ファクター化とからなる群から選択された少なくとも１つの手順を含む、請求項１〜７のいずれか一項に記載の構成。
【請求項９】
行動上整合性のあるユーザーグループを形成するために、無線装置ユーザの行動上の細分化のための前記取得したデータに対するクラスタ化アルゴリズム、アプリケーションおよび／またはコンテンツを分類するためのファクター分析、またはアクション、ユーザおよび／またはアプリケーションなどのエンティティ間の関係を描くためのパターン認識を適用するように構成されている、請求項８に記載の構成。
【請求項１０】
前記観察データが、通話の開始、通話への応答、メッセージの記述、送信、受信、あるいは読解に関連するデータと、センサーデータと、アプリケーション使用状況データと、マイク使用状況データと、音楽再生データなどのスピーカー／オーディオ出力データと、カメラ使用状況データと、ユーザ入力データ、ユーザインタフェース使用状況データと、カレンダー入力関連データと、オーディオおよび／またはビデオ記録と、位置データと、時間データと、至近装置の識別データと、装置ステータスデータと、セルラータワーの信号強度データと、スループット速度データと、信号対ノイズデータと、インターネット利用状況に関するデータと、データ使用に関するデータとからなる群から選択される少なくとも１つの要素を含む、請求項１〜９のいずれか一項に記載の構成。
【請求項１１】
無線装置ユーザまたはユーザのグループを対象とする、通信アクション開始者、応答者、近端および／または遠隔位置に関連する通話など、通信の位置拡散を含む説明的行動統計を判断するように構成されている、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の構成。
【請求項１２】
アプリケーションまたはアプリケーションカテゴリの使用強度または頻度変数を判断し、音楽、画像および／または映像アプリケーションの使用状況変数から取得した１つもしくは複数の汎用マルチメディアの使用状況インデックスなど、派生要因を自らの上に構築するように構成されている、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の構成。
【請求項１３】
公開されているアプリケーションの利用状況に関する情報に基づき、アプリケーションがバックグラウンドで実行され、ユーザインタフェースレベルでのアクティビティ全体が低くなるようにするために使用されることの多い音楽プレーヤーなど、第１のタイプのアプリケーションまたはアクティビティを鑑みて、アプリケーションおよび／または他のアクティビティの実行開始および停止時期を使用セッション期間の計算のために利用し、前記ユーザインタフェースレベル情報から、ドキュメント参照アプリケーションなど第２のタイプのアプリケーションまたはアクティビティの使用セッション期間を判断するように構成されている、請求項１〜１２のいずれか一項に記載の構成。
【請求項１４】
アプリケーションまたは他の無線装置機能の位置または利用状況を鑑みて、特定の瞬間におけるユーザの、またはユーザーグループのステータスを推定するために、使用行動の統計モデルを判断するように構成されている、請求項１〜１３のいずれか一項に記載の構成。
【請求項１５】
前記観察データを前記補足データでリッチ化するように構成されている、請求項１〜１４のいずれか一項に記載の構成。
【請求項１６】
いくつかの無線装置によって提供される観察データを加工するための方法であって、
いくつかの無線装置から観察データ取得し、任意でいくつかの他の外部データソースから補足データを取得および記憶すること（８１６）であって、前記取得したデータが前記無線装置と関連のある行動、コンテキスト、および任意で技術に関するローデータを含むことと、
前記取得した観察データおよび任意の補足データの処理と分析とに基づいて、いくつかの派生データ要素を確率および記憶すること（８１８）であって、前記処理および分析が集計を統合しており、少なくとも１つの派生データ要素が、１つもしくは複数の無線装置の１つもしくは複数のアプリケーションまたは他の機能とそのユーザに関連するコンテキスト次元および任意で技術的次元に関する使用状況メトリクスを含むことと、
１つもしくは複数の派生データ要素から１つもしくは複数の他のエンティティに派生データ（８２０）を提供することと、
を含む方法。
【請求項１７】
コンピュータ上で実行したときに、請求項１６に記載の方法ステップを実行するように適応させたコード手段を備えるコンピュータソフトウェア。
【請求項１８】
請求項１７に記載のコンピュータソフトウェアを備える搬送メディア。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概して無線装置と通信ネットワークとに関する。本発明は特に、無線装置によって実施された行動、コンテキスト、および任意で技術に関する観察データの一元的な処理と解釈とに関する。
【背景技術】
【０００２】
ＴＶとラジオ端末とを介して人々の行動と使用癖とを分析するためのソリューションはしばらく前からすでに存在しており、最近では、インターネットのオンライン使用状況を測定する各種ソリューションが導入されてきた。しかし多くの人にとって、直接対話時間を増やしているメディアは、実際には携帯電話などの無線装置である。新しい電話機、いわゆるスマートフォンは、単なるコミュニケーション機能以外のタスクを徐々に遂行できるようになってきている。例えば、利用可能な各種通信サービスは言うに及ばず、これらの装置を用いてネットサーフィンをしたり、（音楽などの）マルチメディアコンテンツを消費したり、ゲームをしたり、地図にアクセスしたりすることができる。簡潔に言えば、スマートフォンでは、一意のコンテキスト環境および技術環境で各種用途が発生し、その世界的普及は絶えず進んでおり、それに応じてメディアとしての重要性が高まってきている。
【０００３】
そのため、近未来の比較的支配的な傾向を鑑みると、人々が毎日携帯する唯一のデジタル装置としてさまざまなスマートフォンが現れる可能性がある。それらは、通信装置、認証ツール、腕時計、デジタルの財布および鍵などとして機能するであろう。この状況では、スマートフォンが、生活を常時観察する存在として活用できる可能性もある。スマートフォン装置は、もしかしたら、場所、温度、移動、通信活動、他者との近接性、社会交流などを追跡できる身近なデジタル（生活）観察装置となるのに最良の位置付けにあるかもしれない。スマートフォンには各種観察エンティティとセンサとを組み込んだり接続したりし得るため、可能な観察内容に関する厳しい制限がない。そのため、スマートフォンを利用するに当たっては、コンテキスト環境が特に強い。例えば、スマートフォンは将来、毎日と関連のある総合的な音声記録と動画記録とを含むリッチなデータフィードを収集し、こうしてユーザは、自身の生活に関するデジタルストレージを生成できるようになるかもしれない。今日のスマートフォンアプリケーションでさえ、一般に公開されているアプリケーションプログラミングインタフェースを通じて、位置および時間などのコンテキストを追跡するように構成され得る。スマートフォンで収集できるデータは、当然のことながら、同じ装置でローカルでも使用され得る。例えば、取得した温度データは、電話機の画面に表示することができる。ただしデータによっては、少なくとも時には離れたエンティティに送るに値する場合がある。
【０００４】
いくつかの先行技術構成は、無線装置におけるデータの使用状況に関する情報を、個人に合わせたサービスを提供するために活用することを具体的に提案している。例えば、米国特許第２００４１８１６０４号は、複数のトピックに関連するコンテンツ通知を通知サービス経由で通信装置にプッシュすることと、通信装置からコンテンツの利用状況に関する情報を受信することと、通信装置のコンテンツの利用状況に関する情報に基づいて通信装置向けのトピックを改変することと、改変されたトピックに関連するコンテンツ通知を通知サービス経由で通信装置にプッシュすることとを含む、通信装置に提供される内容の関連性を高めるための方法を開示している。
【０００５】
さまざまな先行技術ソリューションが、無線装置からデータを収集することについて言及しているものの、それらはデータの分析、調査、および活用を進めるための有形的手段を真に提供してはいない。これらのソリューションは、無線装置から所定のデータ項目を収集すること、あるいは単純な統計ツールを用いたインターネットなどの使用状況に関する汎用的な分析を実行することを開示しているに過ぎない。さらに、現代の技法は、手作業に大きく依存しており、幾分ユースケース中心であり、一定で実質的にメモリのないスキームに従って非常に限られた数のイベントだけをモニタリングするのが典型的であり、かつ、分析範囲が狭い場合に見られるように、収集されたデータを記憶および配信する。
【発明の概要】
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の目的は、先行技術ソリューションが抱える欠点の少なくとも一部を軽減し、無線装置の使用状況とコンテキストとをモニタリングおよび分析するための、インテリジェントで柔軟、効果的で適応性のある一元的な代替ソリューションを提供することである。この目的は、自動化されたデータマイニングエンジンと、本発明の関連プラットフォームとによって実現され、ソフトウェアアーキテクチャなど、サーバ構成として実装され得る。考案されたサーバ構成は、複数の無線装置によって提供される行動、コンテキスト、および好ましくは技術に関する観察データの処理と解釈と、自動化されたデータマイニングエンジンの動作と、アプリケーションプログラミングインタフェース（ＡＰＩ）による外部システムへの派生情報の配信とを実行するように構成され得る。このサーバ構成は、有為な実用上の関連性を有することの多い今日および未来の各種分析および／または制御アプリケーションにおいて適用され得る。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
したがって、本発明の一態様では、スマートフォンなどの無線装置の観察データを管理するためのサーバ構成が、
いくつかの無線装置から観察データ取得し、いくつかの他の外部データソースから任意で補足データを取得するためのデータ入力ロジックであって、取得したデータが、無線装置と関連のある行動、コンテキスト、および任意で技術に関するローデータを含むデータ入力ロジックと、
取得した観察データおよび任意の補足データの処理と分析とに基づいて、データテーブルまたはデータベースなど、いくつかの派生データ要素を確立するためのデータマイニングロジックであって、その処理と分析が、集計手順と、任意で相関、クラスタ化、および／またはファクター化手順とを統合しており、少なくとも１つの派生データ要素が、１つもしくは複数の無線装置の１つもしくは複数のアプリケーションまたは他の機能とそのユーザとに関連するコンテキスト次元および任意で技術的次元に関する使用状況メトリクスを含むデータマイニングロジックと、
取得したデータおよびいくつかの派生情報要素を記憶するためのデータストレージと、
派生データを１つもしくは複数の他のエンティティに提供するためのデータ配信ロジックとを備える。
【０００９】
一実施形態では、データ配信ロジックが、例えば、プッシュロジック設定またはクエリパラメータにそれぞれ従って、データを別のエンティティにプッシュしたり、１つもしくは複数の派生データ要素からの派生情報の提供により、別のエンティティによってコンストラクトされたデータクエリをサービスしたりし得る。
【００１０】
コンテキスト次元は、時期や位置などのコンテキスト要素を言及し得る用語で、これらの要素との関連によって行動に関する使用状況データが確立される。同様に、技術的次元は技術データを言及し得る。
【００１１】
このように、本発明のサーバ構成の各種実施形態は、１つもしくは複数の無線装置から実質的に連続的に入力され得る多次元かつ総合的なデータストリームを活用するのが好ましい。このデータストリームは、行動（例えば、特定のアプリケーションセッションの開始タイムスタンプ、および／または装置のユーザインタフェースを介してのキーの押し下げ操作）、技術的（例えば、データセッションの保持者あるいは音声通話中の信号強度、データスループット、クラッシュログ）、および／またはコンテキスト（例えば、時間データ、現在のバッテリレベルまたはネットワークの現在のアクティブセルなどの現在位置）データ項目を含み得る。これらの各種データ項目は、同じデータ送信または複数の送信に含まれ得る。したがって、このサーバ構成は、受信した行動、コンテキスト、および／または技術データを、（例えば、データのフィルタリングまたはクラスタ化を実行するために）処理し、そのデータを（例えば、アプリケーションの名前および分類に関するメタデータを追加するために）リッチ化し、そのデータを（例えば、行動およびコンテキストパターンの認識を実行するために）分析し、集合的なダイナミックインテリジェンスを（例えば、新しいアプリケーションが人々によって採用されたとき、言い換えれば、過去の行動から大きく逸脱したときに自動管理アラームを受信するために）構築し、かつ／または、好ましくはアプリケーションプログラミングインタフェース（ＡＰＩ）経由で派生情報を外部システムに提供するように構成されるのが好ましく、ＡＰＩは、プッシュ機能を実装し得るし、かつ／または別々のトリガに基づいて一定間隔で、あるいは動的に問い合わせられ得る。さらに、このサーバ構成は、行動およびコンテキストに基づいた広告アプリケーションなどの派生情報を活用している（新しい）アプリケーションを使いやすくし、それらと容易に統合され得る。プログラマブルインテリジェンスに加え、サーバ構成は、分析プラットフォーム全体の出力に影響を及ぼす可能性がある無線装置の使用状況パターンの変化、データ処理における技術的問題、欠損データポイントなどを理解する際の機械学習および適応型ヒューリスティクスも統合し得る。
【００１２】
そのため、入力データはまず、無線装置で実行されている適用された観察ロジックのインスタンスによってリモートで確立され得る。そのために、独自のソリューションではなく市販のソリューションも適用され得る。アプリケーションセッション開始時のログ行など、入力される観察データ（ソースデータ）のレベルにある１つのデータエンティティは、１つもしくは複数のデータ項目（測定された値など）のデータポイントを参照するのが典型的であり、データポイントは、例えば１つのアクションまたはイベントに関連し得るが、他の構成もあり得る。例えば、アプリケーションのタイムスタンプと識別情報（名前および／またはソフトウェア識別コードなどのＩＤ）とを用いた装置のアプリケーションのアクティベーションは、１データ行（たとえば行動情報）を表すことがあり、トリガされた音声通話のＳＮ比値が、別の行（たとえば技術情報）を形成する可能性があり、ネットワークのアクティブセルタワーの変化によって、さらなる行（たとえばコンテキスト情報）が生成される可能性がある。第１の実施例では、アプリケーションセッション開始のログ行が、１つのデータポイント（セッション開始）を格納しており、このデータポイントは、２つ以上のデータ項目（アプリケーションの名前、そのアプリケーション識別コード、タイムスタンプ、および／または日付スタンプ）などから成り得る。
【００１３】
データフロー、すなわちデータフィードは、そのデータ入力インタフェースを通じてサーバ構成に入力される。データ入力に加え、データ入力インタフェースは、好ましくはインテリジェントにデータを加工し、一致させ、かつ／または結合することがあり、それによってローレベルデータベースの使用を最適化し得る。一例が、先述のデータ項目のリッチ化で、例えば、観察されたアプリケーション使用状況セッションに関連する項目に、（例えば先に観察された）現在のセルタワー識別コードなどの位置情報が供給されることがあり、この情報は、例えば地理座標と使用状況統計とを後で一致させる際に使用することができる。利用されたロジックは、直接的かつスケーラブルあることがあり、データ入力インタフェースでのデータ処理は、行動依存的というよりもコンテキスト依存的である。言い換えれば、データ入力モジュールは、データを受信したら直ちに高度な分析またはパターン認識を実行するのではなく、例えば、アクションの時間的距離など所定の基準に従い、例えば互いに連続するデータ入力ログ行を結合し、かつ／または（ステータス変数に記憶されており、常時利用可能な）現在のセルタワーインデックスなどのステータス情報をそこに追加する。例えば、先述の第１実施例では、データ処理ロジックにより、１秒など、別々のセッション間で所定の距離しか存在しない場合でも、カレンダーアプリケーションの２つの後続セッションを結合することができる（最初にカレンダーを起動した後、ユーザインタフェースで自動的に開始したキーロックアプリケーションを閉じたところで、このキーロックアプリケーションセッションが、例えば受信アプリケーションログをフィルタリングする際に「取り除かれた」可能性が高い）。
【００１４】
すでに入力インタフェースで行われているデータ処理は、リアルタイムで実施できるのが典型的であり、さらなるミクロレベルデータ処理負荷を（集中データベースから）減らすことから、有用である。後続の行を結合する（例えば、それらが同じセッションを表す場合）など、特定のアクションを実行することにより、データの信頼性と価値とを高めることができる。さらに、データ入力モジュールは、ローデータから即座に動的な統計を計算し得る。動的な統計は、管理目的で価値ある情報を提供することがあり、履歴データや時系列データをまったく利用しない可能性がある（対照的に、派生統計ではほぼすべてが集計、正規化および／または平均化に基づいており、プロセスを問わず多くのログ行を効果的に処理し得る）。例えば、動的な統計に関しては、受信データがあるユーザから受信されると、カウンタを更新して、１日などの特定期間中にこのユーザからの何らかの新しいデータが存在することを明示することができ、最後受信データのタイムスタンプをそのユーザのために更新することができる。これらの動的な統計により、システムが一般にどのように稼働するか、およびデータ収集のステータスが何であるかを追跡しやすくなり得る。
【００１５】
サーバ構成におけるデータストレージのさまざまな実施形態を考慮すると、ローデータはローレベルデータリポジトリに記憶されても良く、このリポジトリが、さらに大型のデータストレージの一部を形成し得る。このデータはリレーショナルデータベースで記憶されるのが好都合であり、ローデータは分析および高度な処理のためにデータマイニングエンジンに頻繁に提供される。データストレージは、ローデータを記憶することに加え、結果的に派生する情報、すなわち、実施された分析に基づいてデータマイニングモジュールによって生成されるデータも記憶する。この派生情報は、外部システムによって直接使用できるフォーマットであるのが好ましい。例えば、データウェアハウスと呼ばれる論理エンティティは、各ユーザまたは何人かのユーザのアプリケーション使用アクティビティに関する数値などの統計から成る直接使用可能な派生情報を記憶する目的で使用されることがあり、かかる情報は、市場に流通しているさまざまな装置プラットフォームを介したモバイルインターネットブラウザの普及度を計算するなど、集計値を求める際に使用することができる。
【００１６】
こうしてデータウェアハウスは好都合に派生データ要素を記憶し、そこへのアクセスを提供することにより、サーバ構成のユーザによるさまざまなデータクエリの効率的な実行が容易に、かつ速くなり、より複雑なクエリの実行と、外部エンティティに対するプッシュモードでのデータ提供をさらに実現する。外部エンティティは、本発明のサーバ構成と物理的に静止して統合されている外部の論理エンティティ、あるいは、例えば物理的に別個のサーバエンティティも含み得る。例えば、現在海外におり、かつ／または過去１年間、少なくとも週に１度は装置のカレンダーアプリケーションを使用している無線装置ユーザを特定することに基づいたクエリおよびデータ提供が実行され得る。事実上、データストレージ全体の大半のデータテーブルまたは他のデータエンティティは、ローデータ項目以外のものである。実際、いくつかの派生データベースが望ましく、ローデータは、データマイニングエンジンによって処理される連続した、かつ／または不連続の期間であることがあり、データマイニングエンジンはその後、そのウェアハウスの派生テーブルまたは他のデータ要素に、結果的に生成される情報を記憶する。こうして派生テーブルは、各ユーザのアプリケーション使用状況の日々の統計を組み込み得るのに対し、ローデータリポジトリには、すべての情報が、例えばセッションレベルで未集計のまま留まり得る。受信したクエリに基づいて、派生データが出力用に選択、処理、および／または結合され得る。
【００１７】
したがって、データマイニングエンジンは、非連続的または連続的にローデータリポジトリをマイニングし、ローデータから有用な情報を抽出している。さらに、データマイニングエンジンは、さらに派生データエンティティを取得するために、派生データテーブルなどすでに派生したデータエンティティ、あるいはローデータとすでに派生したデータエンティティとの組み合わせをマイニングおよび／または集計し得る。データマイニングエンジンは、カスタマイズされたアルゴリズムと手順とを格納しているのが好ましく、このエンジンは、無線装置からシステムに到着しているデータと、任意で他の要素に基づき、その場で更新され、最適化され、完全に自動化され、かつ／または、統計、インジケータ、バロメータ、集計値（例えばアクションの要約）、平均（集計の一形態）および／または他の重要な派生データ要素を生成でき得るのが好都合である。さらに、データマイニングエンジンは、受信データから、ファクター分析とクラスタ分析とを実行し、相関計算を実行し、パターンを認識し、その行動を学習、すなわち適応させ、データをリッチ化し、かつ／または他の方法で、行動、技術および／またはコンテキストデータなど、無線装置によって収集される、有意性が低いことの多いローデータからインテリジェンスを引き出し得る。
【００１８】
データプロビジョニングという面からプラットフォームの実際のアプリケーションとユースケースを効率よく支援するために、残りのプラットフォームの上にデータ配信ＡＰＩが論理的に構築され得る。このＡＰＩは、データをリクエストする外部クライアント、すなわちサービス装置のユーザにサービスを提供できるようになっている。リクエストのタイプは標準化されており、無線装置／無線装置ユーザ識別情報、期間および／または必要とされる統計の識別情報を含むのが典型的である。このＡＰＩは、情報配送のプルモデルに加え、あるいは代わりに、必要であれば、定義されたトリガ条件によって情報を１つもしくは複数のインタフェースにプッシュし得る。例えば、位置ベースのモバイル広告プラットフォームとの相互通信は、位置ベースのトリガロジックにより、このＡＰＩを通じて実施され得る。
【００１９】
本発明の各種実施形態の有用性全般について言及すると、それらは、（位置追跡および／または予測など、無線装置ユーザの位置分析などのコンテキストに基づいた）対象となる行動的モバイル広告またはトラフィック制御から、業界の傾向と装置／アプリケーション（タイプ）の使用傾向とをモニタリングする効率的で信頼性の高い方法に至るまで、さまざまな異なる目的でデータの収集と分析とを含む自動化された行動、技術、およびコンテキスト調査を実施することを可能にする。考案されたサーバ構成は、互換性のあるデータインタフェースを介してネットワーク操作が可能な無線装置および他のエンティティなどのデータ入力要素と容易に機能的に接続できるように設計されるのが好ましく、このことは、無線装置によって供給される対応ローデータに基づく行動、技術および／またはコンテキスト情報が利用され得る各種状況で特に該当する。
【００２０】
サーバ構成は、データの性質と典型的な流れを理解しながら、無線装置から取得したローデータを独立して処理および分析できるようになっており、そのコンテキスト性を含むさまざまな特徴を持つかかるトランザクションデータを取り扱うために最適化されており、データはまずプライベートかつユーザに固有であり、ユーザに固有の行動ベクトルおよび／またはコンテキストベクトルなどの計算を高い精度で実現する。その結果、サーバ構成は、ローデータおよび利用されたデータマイニングアルゴリズムから生じる累積的なインテリジェンスを管理し、データの情報センターとしての役割を果たし、データの意味を理解し、最適かつ技術的にスケーラブルな方法でデータを記憶および処理することができ、それによって、関連する課題に対処するための、旧ソリューションとは全く異なる手法を提供する。好都合なことに、サーバ構成は、派生データテーブルおよび／またはデータベースなどさまざまな派生情報を生み出し、その結果、データクエリを受信したときに、派生情報をそのまま提供することによって、あるいは最初に所望の形態へと速やかに変えることによって、関連のある答えが短時間で提供され得る。
【００２１】
第２に、これらの実施形態は、実質的に同時に複数（例えば十、何百、数千またはそれ以上）の無線装置からの断続的および連続的なデータ送信を扱えるように設計され得る。さらに具体的には、データはまずローレベルフォーマットで処理され、その後、組成されたデータベースに一時的に記憶され得る。それに基づいて、異なる頻度またはカウント値の平均化や生成などの集計などを含むデータマイニング手順が、例えば、ローデータよりもそのサーバ構成のユーザにとって有用であるのが典型的である各種派生データテーブルおよび／または要約統計を計算するように構成されている。適用されたデータ分析技術は、手作業ではなく自動であって、連続的（データ入力および前処理など）および非連続的（より高度な分析）の両方で実行することができ、そのサーバ構成に届くデータ全体を最適に活用でき、統計を最新の状態に維持できるのが好ましい。データマイニングエンジンおよび構成全体は計画的にスケーラブルであり、１台のモジュールのみから成るのではなく、さまざまなタイプのタスクを実行するための具体的なモジュールが存在し得る。複数のインテリジェンス層（データ入力、記憶、およびマイニング）、モジュール式構造、および内蔵のデータ配信ＡＰＩにより、構成全体は先行技術ソリューションよりも拡張しやすい。
【００２２】
本発明の実施形態は、無線装置に固有の行動メトリクスを使用することを提案しており、技術データとコンテキストデータとを備えることもできる。行動メトリクスは、単なるデータではなく情報を伝達し、それによってプラットフォーム全体のアプリケーションの価値を高める。特に、行動メトリクスは、無線装置のアプリケーションおよび／または他の機能の使用強度、無線装置のアプリケーションおよび／または他の機能の使用頻度、および／または無線装置のアプリケーションおよび／または他の機能の使用状況メトリクスの軌跡（例えばコンテキスト統計）、および／または無線装置のアプリケーションおよび／または機能の粘着度および採用率を含み得る。このメトリクスは、取得した情報レポジトリを、モバイル広告プラットフォームなどの実際のアプリケーション、またはネットワークリソース割り当てシステムなどのネットワーク管理プラットフォームと統合する際にも最適化され得る。リッチ化手順や平均化などの集計手順は、無線装置から利用可能なトランザクションデータの性質に従ってカスタマイズしても良く、データマイニングエンジンは、アプリケーションディレクトリ（データベース）およびコンテキストデータベースなどいくつかのアドオン要素を好都合に利用する。これは信頼性の高いメトリクスの計算で必要とされ得る。データマイニングエンジンは、行動上の経験則に基づいた自己学習であるのが好ましい。このエンジンは、極めて汎用性が高い、あるいは用途の限られた単一のデータマイニングツールではなく、好ましくは連続的な性学習／適応および／またはおよび／または標準化されたデータ入力により、異なる無線装置プラットフォームにまたがって動作する。
【００２３】
さらに、利用されたデータベース構造、すなわちデータストレージのさまざまな実施形態は、複数層でのデータ処理を可能にするように最適に設計され得る。例えば、ローレベルデータは、例えば、行動メトリクスなど、すでに計算された派生要素を利用する高レベルの平均化および／または他の集計手順から独立して統合され得る。
【００２４】
さらに、データマイニングエンジンの各種実施形態は、他の適用可能な処理アルゴリズムに加えて、例えば、パターンを特定し、かつ／または他の潜在的に有意な情報をデータから抽出する目的で使用されるいくつかの異なる統計アルゴリズムを含み得る。これらの分析アルゴリズムは、例えば、加入者の行動上の細分化のためのいくつかのクラスタ化アルゴリズム、アプリケーションとコンテンツとを分類するファクター分析手法、および／または関連情報をパターン認識エンジンに提供するための相関分析手順を含み得る。
【００２５】
最後に、本発明のデータ配信層の各種実施形態は、無線装置から抽出されたデータの使用をモジュール化し、そのデータマイニングシステムをさまざまな実際のアプリケーションと統合するための一意の手法を提供し得る。定義されたＡＰＩは、装置内での独立したデータ処理および分析と、（依然としてサーバと物理的に統合されたままであり得る）外部のシステムおよびエンティティに対する、プッシュまたはプルモードでのデータの最適なプロビジョニングとを支援する。これらの外部のシステムおよびエンティティは、例えば、モバイル広告プラットフォームまたはネットワーク管理プラットフォームであり得る。
【００２６】
別の態様では、いくつかの無線装置によって提供される観察データを加工するための方法が、
いくつかの無線装置から観察データを取得および記憶し、任意でいくつかの他の外部データソースから補足データも取得および記憶することであって、取得したデータが無線装置と関連のある行動、コンテキスト、および任意で技術に関するローデータを含むことと、
取得した観察データおよび任意の補足データの処理と分析とに基づいて、いくつかの派生データ要素を確立し、記憶することであって、その処理と分析が、集計手順と、任意で相関、クラスタ化、および／またはファクター化手順とを統合しており、少なくとも１つの派生データ要素が、１つもしくは複数の無線装置の１つもしくは複数のアプリケーションまたは他の機能とそのユーザとに関連するコンテキスト次元および任意で技術的次元に関する使用状況メトリクスを含むことと、
クエリパラメータに従って１つもしくは複数の派生データ要素から派生情報の提供を通じて外部エンティティによって作成されるデータクエリをサービスすることなど、１つもしくは複数の派生データ要素から１つもしくは複数の他のエンティティに派生データを提供することとを含む。
【００２７】
本書で一般に使用される用語に関し、「行動データ」は、無線装置のエンドユーザの実際の使用癖と行動とに関連する。行動データは、例えば、アプリケーションの利用状況、通信パターン、コンテンツ消費および／または装置のユーザインタフェースとの対話を反映し得る。このコンテキストでは、無線装置によって供給される行動データが、特定のプラットフォーム（利用できるスマートフォン装置プラットフォーム（Ｇｏｏｇｌｅアンドロイド、ＲＩＭブラックベリー、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）モバイル、Ｓｙｍｂｉａｎ  Ｓ６０、アップルｉＰｈｏｎｅなど）に対しても比較的特有であり、その点で、他のソースから取得される行動データと比較できない。無線装置からの技術データは、例えば、セルラータワーの信号強度、データセッションにおけるスループット速度、および音声通話のＳＮ比の値を含み得る。無線装置から取得した技術データは、当然のことながら、行動データおよび／またはコンテキストデータを補完したり、これらのデータと重複したりし得る。例えば、使用される無線装置プラットフォームは、技術データとコンテキストデータとの両方の下で適合し得る。例えば、無線装置によって提供されるコンテキストデータは、位置、時間（すなわち一時的なコンテキスト）、周辺装置ＩＤ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）およびＷｉＦｉ装置など）、および／または装置ステータス（バックライトおよびバッテリステータスなど）のタグをさらに含み得る。
【００２８】
「ライフフィード」とは、例えば、位置、動き、活動、およびカレンダーエントリに関するデータを含む人々の日常生活のモニタリングに対して生成され得るいかなる情報も言及し得る。ライフフィードは、さまざまなアクションおよびイベントに加え、ブログエントリおよび写真など、ユーザが生成したコンテンツも組み込むこともできる。モバイルライフフィードは、無線装置によって提供されるデータから生成できるライフフィードと定義され得る。上記のとおり、現代の無線装置およびそれらの今後の実施形態は、最も万能な生活観察者とみなすことができ、それにより、最良の自動ライフフィードジェネレータとみなすこともできる。本発明のサーバ構成は、ライフフィードの少なくとも一部を形成するデータを受信し、かつ／またはそのデータを分析および／または処理することができる。分析結果および／または処理済みデータは、モバイル広告主またはネットワーク管理エンティティなどの第三者に提供されたり、無線装置や、例えば、無線装置のユーザによって判断される他の宛先（ソーシャルメディアサービスなど）に返送されたりし得る。
【００２９】
ＡＰＩは、アプリケーションプログラミングインタフェースと定義されるもので、あるソフトウェアモジュールによって提供される他のモジュールとのインタフェースであり、データを配信する機能用に構築されるのが典型的である。ＡＰＩは、例えば他のシステムによるクエリをサポートすることがあり、そのクエリに応答し、クエリの詳細に従ってデータを供給する。ＡＰＩはまた、単一システムのモジュール間での通信と相互運用性を定義する目的でも使用され得る。
【００３０】
「（モバイル）エージェント」は、好ましくはシームレスで自動、すなわち、他のアプリケーションに介入および遮断せず、バックグラウンドで実行できる無線装置における、少なくとも１つのアプリケーションなど、１組のルールと定義される。このエージェントは、演算を実行し、インターネットなどの外部エンティティ、または他のアプリケーションと通信できるようになっている。
【００３１】
このコンテキストにおいて、「オブザーバ」は、クエリおよび無線装置のオペレーティングシステム性能の使用状況などに基づいてデータ項目を生成できるプロセスと定義される。オブザーバは、機能的に、かつ時には物理的にもセンサであり、例えば、セルラーベースステーションの使用状況で特定された変更内容（例えば、装置が１つのタワーの通信範囲から隣の通信範囲に移った時期）を自動的に感知し得る。オブザーバは、ユーザが生成したコンテンツ（例えばブログエントリ）のチャネルも言及し得る。
【００３２】
「トリガ」とは、特定のアクションをトリガ（誘発）するルールおよび処理のことである。特に、無線装置で効果的かつ自動的に観察できる方法を定義し得る。トリガは、より多くのデータが他のいくつかのデータポイントにとって必要とされる状況などにおける時間間隔、コンテキストの変化と観察、外部リクエスト、または内部リクエストに基づき得る。
【００３３】
本書では、「インテリジェンス」の概念が、関連エンティティの手順全体または個々のミクロプロセス（例えば、トリガロジック）を調整する１組のルール、アルゴリズム、データベースおよび／またはプロセスを言及する際にも使用される。インテリジェンスは、例えばエネルギーを節約し、精度を改善して、適性の高い方法で関連システムをスマートに稼働させるものであり、固定型および／または自己学習型、適応型のアルゴリズム、そして外部入力に基づき得る。
【００３４】
本明細書において、「サーバ」は、インターネットなど１つもしくは複数のネットワークに存在するか、ネットワーク経由でアクセス可能なノード、または複数ノードの少なくとも１つの論理的な集合を一般に言及する。サーバは、無線装置、および各種ネットワークサービスなど他のエンティティで実行されているモバイルエージェントなどのクライアントにサービスを提供し得る。クライアントは、このようにして１つもしくは複数の一元的なサーバと通信し得る。クライアントサーバアーキテクチャは、インターネットでシステムを構築する目的で広く使用されるトポロジである。
【００３５】
本書において「処理」という概念は、データに対して実行され得る各種アクションを言及する目的で使用される。これらは、例えば、データ変換、変形、定型化、組み合わせ、マッシュアップのリッチ化、相関、クラスタ化、ファクター化、正規化、および／またはフィルタリングを含む。一部の処理形態は、組み合わせおよびマッシュアップ（例えば、データポイントを連結し、関係データ構造を構築すること）、変換（例えば、観察された位置ポイントなど、ローレベルの無選別データ項目から有意な情報エンティティのストリームを生成すること）、リッチ化（例えば、メタデータを追加し、データを当初よりもリッチな状態にすること）、および／またはフィルタリング（例えば、関連のないデータや不要となったデータを割愛すること）を含む本発明の各種実施形態で積極的に使用され得る。
【００３６】
本書において、「スマートフォン」は、アドオンアプリケーションのインストールを支援し、インターネットなどの対象ネットワークとのパケットデータ接続を可能にするオペレーティングシステムを実行できる無線装置と定義される。
【００３７】
本書において、「ウィルス広告」または「地理社会的勧告」は、ユーザが他のユーザに送ることができる、もしくは、本発明のサーバ構成によって（またはサーバ構成からデータを取得するさらなるエンティティによって）対象者（の無線装置）に直接送信され得る、特定のコンテキストや位置と結びついている、かつ／またはそれらによって他のユーザに送るようユーザに自動的に提案される、または魅力的な方法で他のコンテキストポップアップにバンドルされる、広告または他の対応情報を言及する目的で使用される。
【００３８】
本明細書において、「対象者測定値」と「行動調査」は、ＴＶ、ラジオ、インターネットまたは無線装置プラットフォームなど特定のプラットフォームの利用状況パターンを理解するために人々の使用癖と消費行動が測定される手法について説明する目的で使用される。
【００３９】
本明細書において、「複数の」という表現は、２、３、または４など、２から始まる任意の整数を言及する。
【００４０】
本明細書において、「いくつかの」という表現は、１、２、または３など、１から始まる任意の整数を言及する。
【００４１】
「データ転送」という表現は、データ転送アクションに関連する分析下での特定エンティティの役割、すなわち発信者の役割、受信者の役割、あるいはその両方に応じて、データの送信、データの受信、またはその両方を言及し得る。
【００４２】
本発明の一実施形態および実際のユースケースでは、サーバ構成が、ユーザの行動とコンテキストとに適応させたいネットワークおよび／または無線装置の（ローカルな）サービスおよび／またはアプリケーションに価値あるデータを提供するように構成されている。例えば、装置のメニューにおいて有用なアプリケーションを強調することにより、ユーザの（ローカルな）無線装置に自身の特定の行動部分を自動的に知らせ、その後装置が個人の嗜好に合ったユーザエクスペリエンスを提供できるようにする目的で利用され得る。活発なマルチメディアのユーザに対しては、例えば、ある新しいマルチメディア機能をユーザインタフェースで自動的に提案または強調することができる。この構成は、タイマーおよび／またはトリガロジックなどの内部トリガに基づいて、かつ／またはクエリに応答して適応データを外部エンティティに提供し得る。
【００４３】
本発明の別の補完的または代替実施形態および実際のユースケースは、人々が昨今多くの時間を過ごしているソーシャルメディアや、コンピュータネットワークで展開される他のサービスに関する。現在位置、および／または音楽消費活動などの行動パターンなど、本発明のサーバ構成を用いてコンテキストパターンを分析できることにより、サービスのユーザインタフェースは、ユーザにとって利用可能なかかる情報を反映するために自動的にカスタマイズすることができ、このようにして、マスカスタマイズの自動化を支援する。
【００４４】
本発明のさらなる補完的または代替実施形態および実際のユースケースでは、本サーバ構成が、コンテンツを共有し、他者と対話する可能性をエンドユーザに提供するソーシャルメディアサービスのアドオン機能として利用され得る。人の毎日の平均移動距離や、典型的な月に聴く（音楽）アーティストの数などの行動統計は、それらのサービスで人々が共有する典型的なコンテンツをリッチ化し、補完するために、この構成によって無線装置のユーザに提供される有用な統計である。
【００４５】
さらに、本発明のさらなる補完的または代替実施形態および実際のユースケースにおいて、モバイル広告は、選択された対象アプリケーションである。広告は、その特定の受信者に合うように対象が絞り込まれており、タイミングとコンテキスト、および／または行動が最適化されているのが好ましい。本発明では、モバイル広告が、かかる要件のいずれでも実装され得る。加えて、一元化されており、好ましくはスケーラブルなＡＰＩによるデータプロビジョニングをサポートするという本発明の性質から、提案された構成は、外部広告システムと少なくとも機能的に統合され得る。
【００４６】
加えて、上述のタスクをこのサーバ構成で自動的に実行する方法の明確な実施例も本明細書に開示される。
【００４７】
以下、本発明について、添付の図面を参照しながらさらに詳しく説明する。
【００４８】
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】機能的な観点から見た本発明の一般的概念を図示する。
【図２】より技術的な手法によって本発明の実施形態のさまざまな特徴を図示する。
【図３】本発明のサーバ構成にかかる一実施形態のブロック図とフロー図との複合図である。
【図４】サーバ構成で適用可能なデータ入力インタフェースの一実施形態のブロック図とフロー図との複合図である。
【図５】サーバ構成で適用可能なデータ入力インタフェースの一実施形態のブロック図とフロー図との複合図である。
【図６】サーバ構成で適用可能なデータストレージの一実施形態のブロック図とフロー図との複合図である。
【図７】サーバ構成で適用可能なデータ配信ＡＰＩの一実施形態のブロック図とフロー図との複合図である。
【図８】本発明にかかる、サーバ構成によって実行される方法のフロー図を表す。
【発明を実施するための形態】
【００５０】
前述の内容に戻り、図１を特に参照しながら、本発明に関連したアーキテクチャ全体をまずは概念的に図示する。開示されたシステムは、ユーザ１０２ｂ、１０４ｂ、１０６ｂの１つもしくは複数のそれぞれの無線装置１０２、１０４、１０６で実行されるモバイル（エージェント）部と、本発明のサーバエンティティを確立するように機能的に配置された１つもしくは複数のサーバ装置を備えるサーバ構成部１１２という２つの部分に分けられる。ユーザ１０２ｂ、１０４ｂ、および１０６ｂは、各自が自身の生活を送り、異なる環境および状況で（個人の）無線装置１０２、１０４、１０６を使用しており、これらは、広く流通しているか、あるいは独自の応用型移動データ取得用ソリューションにより、無線装置１０２、１０４、１０６を介してモニタリングされ得る。サーバ構成１１２は、通信ネットワーク１１０に接続されるのが典型的であり、無線装置１０２、１０４、１０６も、例えばセルラーまたは無線ローカルエリアネットワークなど、１つもしくは複数のアクセスネットワーク１０８ａ、１０８ｂを介して通信ネットワーク１１０へのアクセスが提供される。サービス／サーバなどの外部エンティティ１１４は、例えば、サーバ構成１１２からデータを取得するため、および／または補足データ、天気、位置、あるいは他のコンテキスト情報などの注記矢印１１８をサーバ構成１１２に提供するためのネットワーク１１０を介してサーバ構成１１２に接続され得る。長方形１１６は、サーバ構成１１２により、さまざまなアプリケーションで使用する１つもしくは複数の外部エンティティ１１４に提供されるデータの実施例を表す。データは、本明細書に記載されている原理にかかるサーバ構成１１２で、無線装置１０２、１０４、１０６およびその他任意のエンティティのモバイルエージェントによって供給されるローデータから派生する。ローデータには、さまざまな処理、ファクター化、集計、クラスタ化すること、リッチ化、フィルタリングなどのアルゴリズムが施され、その結果派生データが取得される。派生データは、所望に応じて選択された１人のユーザまたはユーザのグループなどに対して相対的な数値を表し得る。これらの数値は、関連付けられたアクションまたはイベント（１１６に図示）の強度頻度または使用頻度を含み得る。派生データは、図などを使用して数値／テキストによって、かつ／またはグラフなどによってグラフィカルに視覚化され得る。
【００５１】
こうして本発明のさまざまな実施形態が、無線装置１０２、１０４、および１０６により、ソフトウェア検出機能と、任意でハードウェア（センサなど）検出機能とを介して部分的に実現される。無線装置１０２、１０４、および１０６  は、相当量の行動データ、技術データおよび／またはコンテキストデータ、すなわち観察データを自動的に収集し、さらに、収集されたデータの少なくとも一部を１つもしくは複数のサーバ１１２に最適な時刻に自動的に送信するのが好ましい。モバイルエージェントソフトウェアがこの目的で使用され得る。スマートフォンや通信対応型ＰＤＡ（パーソナルデジタル情報端末）など、サーバ構成１１２にデータを提供できる無線装置１０２、１０４、１０６は、無線装置および特定のイベントまたはアクションの発生といった無線装置の観察環境の変化とに関連する観察を実行するための観察ロジックと、無線トランシーバによるサーバ１１２への観察データの時限送信に対する収集された観察データの観察データポイントを記憶し、任意で分析および／または集計するためのデータハンドリングロジックと、を特に備え得る。観察ロジックは、各無線装置１０２、１０４、１０６に配置され、インテリジェントにトリガされて最小限のバッテリ消費量と容量使用量で大部分が受動的にバックグラウンドで実行され得るが、装置と関連付けられたデータに関する関連データポイントに関連する包括的なデータ取得機能を依然として有する。イベントは、少なくとも装置のユーザによって直接開始されるのではなく、例えば、バッテリステータスまたは（セルタワーやＧＰＳによって特定された）位置の変更など、実質的にユーザ以外によって開始されたインシデントを含み得る。アクションは、例えばウェブブラウザの使用、動き、メッセージの読み込みなど、実質的にユーザによって開始された意図的な活動およびインシデントを含み得る。一部のインシデントは、上記インシデントクラスの両方に好都合に適合するとも見なされ得る。
【００５２】
単なる例だが、有形のユースケースとして、アクティブなベースステーションが変更されたと認識すると、信号強度および／またはタイミング前進などの所望のパラメータを有するベースステーションの詳細がスキャンされるように、関連付けられた観察を行うことができる。その結果、関連データポイントがデータログに記述され得る。観察ロジックは、通信アクション（たとえば、通話の開始、通話への応答、ＳＭＳ（ショートメッセージサービス）、ＭＭＳ（マルチメディアメッセージサービス）、または電子メールメッセージなどのメッセージの送信、対応メッセージの受信など）と、センサーデータ（温度、加速度、位置（ＧＰＳ（全地球測位システム）／セル識別／三角測量などによる向きまたは位置）、光強度）と、アプリケーション使用状況と、マイク使用状況と、音楽再生などのスピーカー／オーディオ出力と、カメラ使用状況と、ユーザ入力またはアクション全般と、カレンダーエントリ（追加／削除および／またはその実際の実現／起動）とに基づいてデータポイントを収集することがあり、原則として観察データは、例えば、装置で自動的に観察（記録）される単純な温度型の記録から、終日の音声記録と動画記録とにまで及び得る。
【００５３】
無線装置は、適切な時刻にサーバの方へデータをプッシュするように構成されるのが好ましい。例えば、装置に組み込まれた関連インテリジェンス（ロジック）は、処理したデータを装置からサーバに送信するための最適な時間を判断し得る。かかるインテリジェンスは、コンテキストトリガ（位置変更など）と、行動トリガ（ユーザのアクションなど）と、時間制限（定期的な送信など）と、緊急送信（例えば電話機付近で火気が観察された場合）と、費用効果（特定のしきい値のデータがローカルメモリに収集された後に送信して送信コストを制限する）と、バッテリの最適化（バッテリの可及的節約）とを使用して実装され得る。インテリジェンスロジックは、収集したデータ、観察されたパターン、および／またはサーバなどの外部エンティティからの入力から学習できるのが好ましく、コンテキスト次元にも適応する。
【００５４】
本発明のいかなる実施形態にかかる無線装置も、少なくとも１つの無線通信トランシーバを備える。トランシーバの非限定的な例としては、ＧＳＭ（登録商標）（汎欧州デジタル移動電話方式）トランシーバと、ＧＰＲＳ（汎用パケット無線サービス）トランシーバと、ＥＤＧＥ（Ｅｎｈａｎｃｅｄ  Ｄａｔａ  ｒａｔｅｓ  ｆｏｒ  Ｇｌｏｂａｌ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）トランシーバと、ＵＭＴＳ（ユニバーサル移動体通信システム）トランシーバと、ＷＣＤＭＡ（広帯域符号分割多元接続）トランシーバと、ＰＤＣ（パーソナルデジタルセルラー）トランシーバと、ＰＨＳ（簡易型携帯電話）トランシーバと、ＷＬＡＮ（無線ＬＡＮ、無線ローカルエリアネットワーク）トランシーバとを含む。トランシーバは、上記トランシーバなど、所定の通信ネットワーク（インフラストラクチャ）と協働するように構成され得る。ネットワークは、さらに他のネットワークに接続し、２つのエンドポイント間で回路切り替えおよび／またはパケット切り替え接続を確立するための万能な切り替え手段を提供し得る。さらに／あるいは、装置は、ピアツーピア通信と、ピコネット／スキャッタネット使用などとを想定したＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）アダプタなどの無線トランシーバを備え得る。加えて、端末は、ＵＳＢ（ユニバーサルシリアルバス）インタフェースまたはＦｉｒｅｗｉｒｅインタフェースなどの外部エンティティに関連する有線接続および関連通信用インタフェースを備え得る。
【００５５】
図２は、ある実現可能な実施形態を考慮した本発明のさまざまな技術的態様と、関連する無線装置とを表す。無線装置１０２、１０４、１０６などのサーバ構成１１２のデータソースは、処理命令と、１つもしくは複数のミクロプロセッサ、ミクロコントローラ、ＤＳＰ（デジタル信号プロセッサ）、プログラマブルロジックチップなど他のデータとを処理できる１つもしくは複数の処理装置を備えているのが典型的である。処理エンティティ２２０はこのように、例えば、中央処理装置に接続された相互に協動する複数のプロセッサおよび／またはいくつかの下位プロセッサを機能エンティティとして物理的に備え得る。処理エンティティ２２０は、メモリ２２２に記憶されるコードを実行するように構成されている。メモリ２２２は、サーバ構成１１２に観察データを提供するためのモバイルエージェントソフトウェアアーキテクチャ２０６に関連する命令とデータとを参照し得る。ソフトウェア２０６は、自らのタスクを実行するための専用または共有プロセッサを利用し得る。同様に、メモリエンティティ２２２は、１つもしくは複数の物理メモリチップ間または他のメモリ要素間で分割され得る。メモリ２２２は、好ましくは着脱可能なメモリカード、フロッピー（登録商標）ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、またはハードディスクなどの固定記憶メディアなど、他の記憶メディアをさらに言及し得るし、含み得る。メモリ２２２の性質は、ＲＯＭ（読出し専用メモリ）などの不揮発性であり、かつ／またはＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）などの揮発性であり得る。
【００５６】
ＵＩ（ユーザインタフェース）２２６は、ディスプレイ、および／または外部ディスプレイまたはデータプロジェクタとのコネクタと、装置１０２、１０４、１０６のユーザ１０２ｂ、１０４ｂ、１０６ｂに実用的なデータ視覚化と装置制御手段とを提供するように構成されたキーボード／キーパッドまたは他の適用可能な制御入力手段（タッチスクリーンあるいは音声制御入力、または別々のキー／ボタン／ノブ／スイッチなど）とを備え得る、ＵＩ  ２２６は、１つもしくは複数のスピーカーと、Ｄ／Ａ（デジタル／アナログ）コンバータなど、音声出力用の関連回路と、音声入力用Ａ／Ｄコンバータ付きマイクロフォンとを含み得る。加えて、装置１０２、１０４、１０６は、他の装置および／またはネットワークインフラストラクチャとの一般通信用無線トランシーバを含む無線部２２４などの通信インタフェースと、１つもしくは複数の無線トランシーバや、端末装置、周辺装置、またはネットワークインフラストラクチャなど他の装置と通信するための有線インタフェース（ＦｉｒｅｗｉｒｅまたはＵＳＢ（ユニバーサルシリアルバス）など、その他任意の無線または有線のデータ接続手段とを備える。装置１０２、１０４、１０６が、有利な通信、処理または他の機能を提供するための多数の付加的な機能的および／または構造的要素を備えていても良く、本開示がいかなる方法でも付加的な要素の存在を制限するものと解釈されないことは、熟練者にとって明らかである。
【００５７】
同様に、サーバ構成１１２は、イーサネット（登録商標）アダプタなどのＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）アダプタなどの通信インタフェース２５４と、データを処理するための少なくとも１つのプロセッサ２５０などの処理エンティティと、データを記憶するためのメモリ２５２と、サーバ側ソフトウェアアーキテクチャ２５８と、ＵＩ  ２５６  とを備える１つもしくは複数のコンピュータ装置２３４を備え得る。サーバ構成内部のさまざまな実施形態については、以降でさらに詳述されている。
【００５８】
ソフトウェア機能２０６および／または２５８は、プロセッサ２２０と２５０とによってそれぞれ実行される１つあるいは複数の相互通信ソフトウェアアプリケーションとして実装され得る。したがって、どちらのコンピュータソフトウェア（製品）も、搬送メディア（メモリカード、メモリスティック、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭまたはＤＶＤなど）、またはその他何らかのメモリキャリアで提供され得る。アプリケーションを実装するために必要とされる命令は、実行可能なフォーマット、あるいは圧縮などその他何らかのフォーマットで搬送メディアに記憶され得るため、ソフトウェアは、例えば、搬送メディア経由で対象装置に移送し、装置のハードディスクなどにインストールしたり、関連する命令を実行してから対象装置のメモリ２２２、２５２にロードすることによって対象装置で搬送メディアから直接実行したりすることができる。あるいは、ソフトウェア２０６、２５８は、無線トランシーバを介して無線送信されたり、有線通信接続で対象装置に送信されたりし得る。
【００５９】
図３は、本発明にかかるサーバ構成の一実施形態のブロック図とフロー図との複合図を表す。先述の説明のとおり、モバイルエージェントは、各無線装置でイベント、アクションおよび／またはプロパティを観察し、観察されたデータの前処理を任意で実行し、データハンドリングと、１つもしくは複数の少なくとも機能的に接続されたサーバ機器によって運用されるサーバ構成への送信とに関する無線装置ベースのインテリジェンスを一般に管理し得る。サーバ側では、データ入力インタフェース３００が、無線装置によって収集された行動、コンテキストおよび／または技術データの受信と、好ましくは前処理とを司り、そのデータをデータストレージモジュール４００に提供することによって１つもしくは複数のローレベルデータベースにおけるデータの記憶を司る。データ入力インタフェース３００は、データマイニングエンジン５００から、データを取り扱う方法などに関する命令および／またはアップデートも受信し得る。この様子は、エンジン５００とデータ入力インタフェース３００との間の矢印によって図示されている。データストレージ４００は、ローデータと派生データとの両方を取り扱い得る。すなわち、すべてのローデータを、データ入力インタフェース３００によって処理されたものとして記憶するのが好ましく、さらに、データマイニングエンジン５００によって処理および分析されたデータ、すなわち派生データも管理する。データストレージ４００は、いわゆるデータウェアハウスを維持する。データストレージ４００は、基本的には、データプロビジョニングおよび配信ＡＰＩ  ６００を通じて後に外部エンティティに提供される派生データを含む関連情報を記憶し得る。データストレージ４００はまた、アプリケーション用のマッピングテーブル、国コード（ＭＣＣ）、およびオペレータコード（ＭＮＣ）など、動的に更新され得る他の必要なデータテーブルも格納する。データマイニングエンジン５００は、データストレージ４００によって提供されるローデータを処理し得るし、処理されたデータおよび分析結果、すなわち派生データを、例えば各回の分析後にストレージ４００に戻し得る。
【００６０】
図４には、データ入力インタフェース（モジュール）３００の一実施形態のブロック図とフロー図との複合図が描かれている。パーサ３０１は、外部システムから、典型的には無線装置にインストールされたモバイルエージェントから、またはデータサーバなどの仲介システムあるいは他のシステムを介してデータログなどのデータを受信し、好ましくは、各種データログフォーマット（例えば、データの一部は、ＸＭＬ仕様によって定義することができる）を読み込み、必要なときには任意でデータを伸張および／または解読する。好都合なことに、パーサ３０１は、データ値などをモニタリングする（例えば、所定の範囲に従う）ことによって、破損したデータをさらに検出および省略、すなわちフィルタリングして除外し得る。データ入力インタフェース３００は、自らが動作するルールと処理とに関する知識を維持するインテリジェンスエンジン３０５、すなわち関連付けられたロジックによって導かれる。インテリジェンスエンジン３０５は、以下に説明するとおり、データマイニングエンジンによって制御されることがあり、「ルール」矢印によって図示され得る。パーサ３０１は、受信データのセットごとに一意のユーザ識別番号、すなわち受信データの基本的な識別子を割り当て得る。特定ユーザのデータポイントを言及するに当たっては、かかるユーザ識別コードだけを使用する必要があることから、これにより、後になってシステムでデータを効率よく処理しやすくなる。前処理コンポーネント３０２は、パーサ３０１によってフィードされるデータに対する操作を好ましくは連続的に実行し得る。前処理は、例えば、受信データポイントへのセルタワーインデックスの追加、および／またはデータポイントの整列（データが時系列順でまだ受信されていない場合）などのリッチ化を含み得る。動的な統計モジュール３０３は、実質的にデータ到着時に、ローデータフローから単純かつ直接的な統計を導出および／または更新し得る。こうして、例えば、システムに記憶された各ユーザの状態を更新し（例えば、かかるデータがそれぞれのユーザにとって最新であるデータポイントの受信時に更新する）、それによって、例えば過去１２時間に何らかのデータを受信した人の数を記録しておく。動的な統計は、管理目的の単純なカウンタであり得るのが典型的であり、高度な集計や統計計算は必要とされない（対照的に、派生データポイントは、履歴データと集計手順とを利用し得る）。動的な統計は、（データ配信モジュールによる自動化されたデータエクスポートなど）特定のアクティビティのトリガとして使用されることもあり得る。ローデータ出力モジュール３０４は、次に確認されるデータストレージモジュールのデータリポジトリへのローデータの通信を処理し得る。
【００６１】
図５には、データストレージ４００の一実施形態のブロック図とフロー図との複合図が描かれている。動的な統計エンティティ４０１の入力は、システムにデータを提供している個々のユーザ（または装置）のステータスなど、データ入力インタフェース３００によって送信された短いアップデートを受信する。これらのデータポイントは、データウェアハウスエンティティ４０３で、実質的に即時更新され得る。データウェアハウスエンティティ４０３は、ローデータの代わりに高次のデータを少なくとも論理的に維持する。データ入力インタフェース３００によって（前）処理されるのが好ましい異なるデータストリームが、ローデータリポジトリ４０２で受信される。ローデータリポジトリ４０２は、ユーザ識別番号から計算される識別番号のマスキングなどを用いて、効率的にすべてのローデータとインデックスデータとを好ましくは記憶し得る。こうして、膨大な量のプライベートデータを記憶する際に物理的に別個のデータベースを使用することができる。
【００６２】
最適なデータベースアーキテクチャをマスキングおよび利用することにより、収集された場合にはプライベートデータ（電子メールアドレスおよび名前など）と、研究データ（行動データ、技術データ、コンテキストデータ）とを分けることができる。研究データだけが分析の際に必要となり得る。インデックス化、バッファリング、複製および／または他のデータベース構成は、データマイニングエンジンの要件およびバックアップ目的でも調整することができる。データベース設計により、メモリ容量を実質的に最適利用できると同時に、データ使用時にレイテンシと他の重要な要因とを最適化することができる。ローデータは、リクエストに応じてデータマイニングエンジンに提供され、データウェアハウス４０３での記憶用に処理された、すなわち導出されたデータおよび分析結果として受信される。そのため、データウェアハウス４０３は、加工された情報、すなわち、実際のアプリケーションで直ちに利用できる形態、または、クラスタ化など所望のアルゴリズム、あるいは平均化や他のタイプの集計などの統計手順によって迅速に処理を進められる形態に処理されたデータを維持し得る。データウェアハウス４０３に記憶されたデータは、別のモジュールであるデータ出力４０４により、データ配信およびプロビジョニングモジュールに任意で提供され得る。データ出力４０４は、データエクスポートアクションのキャッシング、バッファリングおよび／またはスケーラビリティを引き受けるように構成され得る。多くの場合、データウェアハウス４０３は、いくつかのサーバ機器にまたがって物理的に分散し得る。
【００６３】
図６には、データマイニングエンジン５００の一実施形態のブロック図とフロー図との複合図が描かれている。ローデータはまず、データウェアハウスから到着したデータを分析のために一時的に記憶するためだけに、１組のデータベースなど、ローデータモジュール５０１に記憶され得る。そのため、モジュール５０１はバッファとして機能し、データ処理機能に最適にデータをロードする。データ処理モジュール５０２は、無線装置プラットフォームから取得された行動、コンテキストおよび／または技術データの観点から見たいくつかの具体的な処理および分析ニーズを満たす。例えば、アプリケーションセッションログの処理は、比較的具体的な処理であり、多くの場合、データ処理モジュール５０２によって対応される複雑なプロセスである。データの時間定位などに関する関連処理（時系列順のデータセットに関する特定のプロセスルールの適用など）、または、データに対してまだ行われていない特定の必要な前処理アクティビティの複製あるいは調整が、データ処理モジュール５０２によって実行され得る。それに対し、データ分析モジュール５０３は、平均化、他の集計、相関、クラスタ化、ファクター分析など、ミクロレベルのプロセスでない演算を実行し得る。データマイニングインテリジェンスエンジン（論理ブロック）５０４は、データ処理とデータ分析との両方に加え、データ入力インタフェースもガイドし得る。インテリジェンスエンジン５０４は、好ましくは中央に位置するため、変更内容が分析手順で実質的に即時採用されるように更新するのが容易である。処理されたデータはデータストレージに返送され、例えば処理されたデータモジュール５０６を介して、さらにそのデータウェアハウスに返送される。データマイニング手順は、例えば、昨日受信したすべてのデータに対して実行できるが、開始された時期がパラメータに明示されていれば、（例えば、データストレージにあるすべてのローデータを処理するために）、より大きなデータパッチに対しても実行することができる。データマイニング手順は、分析データを最新の状態に保つ目的で、例えば過去３日間のデータを毎晩処理および分析するために、自動的に呼び出され得る。
【００６４】
図７には、データプロビジョニングおよび配信ＡＰＩ  ６００の一実施形態のブロック図とフロー図との複合図が描かれている。データ配信コントロール６０３は、モジュールの構成、データを送信および提供する方法に関するルールなどの意味、および任意で、個々の外部システムに関連するデータハンドリングに関する、証明書を任意で含むプライバシー設定などを維持し得る。トリガ６０２は、データクエリモジュール６０１をガイドするように構成され得る。トリガロジックは、例えば制御モジュール６０３によって割り当てられたロジックに従い、アクティブに（データはデータベースからアクティブにポーリングされる）、あるいは外部リクエストをリダイレクトおよび調整することによってデータクエリのトリガが行われる。データクエリモジュール６０１は、データリポジトリとのインタフェースを管理し、データプロビジョニングモジュール６０４へとデータを方向付ける。データプロビジョニングモジュール６０４は、モバイル広告プラットフォームなど、それらのデータインタフェースを介した外部エンティティへのデータ提供という面から必要なさまざまなインタフェースを維持する。
【００６５】
次に、１つもしくは複数のローレベルデータベースに記憶されているローレベルデータに適用可能な処理に関するいくつかの実施形態について説明する。データ入力インタフェースは円滑かつ効率的に作動するように好都合に構成されており、データ入力プロセスの分散した独立構造と関連バッファリングとにより、例えば、いくつかの無線装置から実質的に同時にＸＭＬ（拡張マークアップ言語）フォーマットなどの標準化されたフォーマットでデータを入力することができる。データ入力インタフェースは、例えば、無線装置の受信データログ行を１行ずつ読み込み得る。構成全体のスケーラビリティおよび／または相互運用性をサポートするために、データ入力インタフェースは、例えばパーサで、なじみのあるアプリケーション名とアプリケーション識別番号とを認識するように構成され得る。パーサは、外部システムからのリアルタイムデータ入力処理を司り、入力データの形態、構造および／または内容を理解し得る。アプリケーションが既知である（認識および分類された名前またはアプリケーション識別番号である）場合には、データベースに何かが記憶される前に、名前の変更（アプリケーションの命名の調和化）および／または分類がすでにパーサで実行されている可能性がある。本実施例では事実上、名前および／または別個のアプリケーション識別コードによってアプリケーションを特定することができる。サーバメモリに別々のアプリケーションマッピングファイルが存在することがあり、これらを受信データおよび提示された識別子（名前およびアプリケーションＩＤ）と一致させることにより、処理（名前変更）を実行し、メタデータ（アプリケーションカテゴリ）を追加することができる。
【００６６】
サーバ側のマッピングファイルは、自動（外部システムとのインタフェースで）あるいは手動で動的に更新できるのが好ましい。
【００６７】
パーサ（および／または前処理ブロック）は、ユーザの所在地などのデータを読み込むときに、コンテキスト情報をバッファに保持し、準備が完了した観察データにコンテキストメタデータを接続することにより、例えば、以前に起動したアプリケーションの名前をデータにマッピングし、（例えばアプリケーションセッションの期間を計算する際に使用できる）アプリケーションの実行（開始）時間の違いを特定することができる。データ行などいくつかのデータポイントを自身のメモリ内で実質的に同時に好都合に分析し得るパーサは、（いくつかの後続の行をモニタリングすることによって特定できる）重複データまたは誤りのあるデータフィード項目を特定することもできる。さらに、リアルタイムでコンテキストのリッチ化も実行し得る。パーサはさらに、好ましくはローデータリポジトリにデータを記憶するときに行われるデータのローレベルフィルタリングおよび処理を司り得る。これらのアクティビティは、例えば特定タイプのデータポイントの削除を含み得る。処理のルールは、データ入力インタフェースのインテリジェンスエンジンに記憶することができ、好ましくは動的に変更することができる。
【００６８】
本発明のデータマイニングアクティビティに関するいくつかの具体的な実施形態が開示されている。特に、データの信頼性と有意性を高めるにはどのようにアプリケーションセッションログが処理されされば良いかが説明されている。アプリケーションセッションログは、行動ソースデータの比較的重要な部分である。利用可能なデータポイントの種類が多いというのが、１つの課題である。無線装置内のデータ収集システムなどは、アプリケーションプロセスの開始および停止と、ユーザインタフェースでのアプリケーションのアクティベーションおよび最小化とを別々に記録し得る。加えて、異なる無線装置プラットフォームはすべての、同一または類似のアプリケーションに対して一意の名とアプリケーション識別コードとを有し得る。加えて、アプリケーションの命名は、例えば装置の言語にも依存する。アプリケーションログを一例として挙げると、本発明のデータ処理エンジンは、指紋鑑定（受信データと、関連付けられたＩＰパケットヘッダ情報などの検出）に基づき、データを供給している特定の無線装置プラットフォーム（Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）モバイル、Ｓｙｍｂｉａｎ  Ｓ６０またはアップルｉＰｈｏｎｅなど）を認識して、ローデータから有意なデータ項目を構築し（例えば、アプリケーションの開始および停止項目を使用して、開始時期と期間との両方を含む新しいアプリケーションセッション項目を構築し）、事後分析であっても、プラットフォームによって一元的に処理されるすべてのアプリケーションを整合性のある汎用的な識別コードとマッピングすることができる。まだ特定されていない新しいアプリケーション名が観察された場合には、開発者がそれらのアプリケーションを既存のデータベースにマッピングするために、（例えば電子メールによって）開始された別のリクエストが存在し得る。アプリケーション処理における他の選択肢は、これらのアクティビティの一部または全部をパーサで実行することである。（データの受信時ではなく）データマイニングエンジンのデータ処理モジュールで処理を実行する利点は、マッピングテーブル内の情報が、例えば変更されない場合や、より複雑な手順（正規化を実行するために、すでに計算された行動インデックスをトランザクションデータと結合するなど）を行う必要がある場合に、データ処理エンジンを使用して、すでに記憶されたデータのパッチでさえ実行することができ、その手順に多くの時間をかけられるという事実である。当然のことながら、パーサはデータを受信時にのみ稼働し、すでにデータベースにあるデータを処理する目的で開始されることはない。パーサの実装に関するリアルタイム要件のため、実装に関しては、データ処理エンジンよりもはるかに単純であり得る。
【００６９】
データ処理エンジンは、例えば、アプリケーションの実行開始時間を比較し、かつ／またはアプリケーションの実行時間を計算するように構成され得る。一部のアプリケーションについては、別のユーザインタフェースレベルアクティビティがなくてもバックグラウンドにあるのが典型的である音楽プレーヤーのように、プロセス開始および停止時期がセッション期間の計算に使用される必要がある。カレンダーおよびドキュメント参照アプリケーションなど、他のアプリケーションの大半は、アプリケーションの性質から、ユーザインタフェースレベルのアクティベーションログから期間を測定できるのが自然である。
【００７０】
データマイニングエンジン、特にそのデータ処理エンジンなどは、例えば、スクリーンセーバ、キーロック、およびメニュープロセスをデータセットから除外することがあり、システムプロセスと他の邪魔なデータポイントとによって結果が偏ることなく、直接対話時間または信頼性が高いアプリケーション実行時間など、より正確なセッションレベル変数を構築する。実際、これらのシステムは、手順によってはブラックリストを利用することがあり、それが、例えばアプリケーションまたはインターネット利用状況（ＵＲＬ）ログの合理化およびフィルタリングに役立つ。データ処理エンジンはまた、例えば後続のＳＭＳまたは他のメッセージをモニタリングして、特定の連絡先からの受信メッセージを、同じ連絡先宛ての送信ＳＭＳまたは他のメッセージと共にグループ化し、このようにしてチャット向けのセッションおよび／または応答メッセージを特定することができ得る。加えて、例えば、ＳＭＳまたは他のメッセージの開示、読み込みおよび／または削除時期をヒューリスティクスによってメッセージの受信時期にマッピングすることができ、複数種の期間指向統計を支援する。さらに、例えばある期間における複数の電子メールまたは他のメッセージの受信を、メッセージングアプリケーションの特定セッションにマッピングすることができ、それによってアプリケーションセッションレベルとミクロレベルのメッセージングとの両方を可能にする。
【００７１】
第３に、分析手順のいくつかの実施例は、非連続的な集計手順に関して詳述している。特に、本明細書に記載されているプロセスによって提供される統計を平均化するなどの集計のみによってどのような洞察を導出できるかを説明している。データ集計の主な焦点の１つは、選択された時間単位（時間、週、月など）あたりの使用時間（分）、時間単位当たりのセッション数、および／または時間単位当たりのイベントまたはアクション数など、対応する使用時間によって測定されるアクティビティ値などの強度変数の計算に存在し得る。これらの変数は、各ユーザ、複数のユーザ、各アプリケーション（カレンダーアプリケーションなど）、各アプリケーションカテゴリ（電子メールアプリケーションなど）、および／または装置の機能（ＵＳＢ接続など）カテゴリを対象に、強力な集計手順によってコンテキストをまたがって計算され得る。スケーラビリティを支援するために、データ分析手順の反復プロセスはまず、個々のアクションのレベルに関する強度変数を計算し得る。計算値は、高レベルの平均化のためのソースデータとして使用することができる。強度変数は、（ユーザ識別番号、日付、時間、および／またはアクション／イベントの詳細（アプリケーションの名前、カレンダーや音声通話、その識別番号、アプリケーション分類グループのようなカテゴリ情報、セッションの長さやテキストメッセージの長さといったセッションレベルの詳細）について記載している１データ行などのデータウェアハウスに記憶され得る。これらミクロレベルの派生データエンティティは、頻繁に（例えば毎晩）処理され、かつ／または必要に応じて処理され得る。定期的に、あるいは別々のトリガロジックによって、必要なデータポイントのタイプ、ユーザ識別情報、日付の範囲などのパラメータに基づいて実行され得るスケーラブルな集計エンジンにより、既存のデータを処理し、各ユーザカレンダーアプリケーションのアクティベーションの数を日ごとに提示するテーブルなど新しいデータエンティティへと変形することができる。データをさらに集計することにより、例えば、このデータテーブルを処理して、特定の日付など特定の瞬間にカレンダーを使用しているユーザの数を特定したり、あるいは研究期間中にユーザごとにカレンダーアプリケーションの平均起動回数を計算したりすることができる。ミクロレベルデータは、正確ではあるものの、かかる調和した形態であるので、平均化など、複数種の集計方法をスケーラブルに使用して、使用状況に関する行動およびコンテキストパターンの有意な統計を導出することができる。ローデータから導出できる使用強度値に加え、実際のアプリケーションレベルの個々の行動統計は、例えば、アプリケーションの使用頻度（例えば、平均的な月においてそのアプリケーションが使用される日数）と、アプリケーションの重要性（例えば、特定のユーザがその装置を使用して過ごした総時間のうち、特定のアプリケーションに費やされた平均時間）とを含む。
【００７２】
第４に、使用されたデータベースで用いられている可能性のある構造について何らかの有用な説明がなされ、そこでどのようにしてスケーラビリティをサポートできるかが説明される。ローレベルフォーマットでデータベースに記憶されたデータは、Ｕｎｉｃｏｄｅフォーマットであるのが好ましいが必須ではなく、データを最適に記憶するに当たってさまざまな関係が利用され得る。例えば、無線装置のアプリケーション情報を扱う典型的な方法は、ローレベルデータストレージに格納されているアプリケーションプロセスの実行開始データ行ごとに一意のアプリケーション識別番号を付けることである。例えば、名前、アプリケーションのタイプ、およびアプリケーションカテゴリ情報を含む、アプリケーション識別コードに関連したメタデータを格納するために、別個のデータベースが確立され得る。別の実施例は、コンテキスト情報の記憶にまつわる。例えば、日付および時間ごと、およびユーザごとに変数を計算して、ユーザが所在する国と、その国がユーザの出身国であるかどうかなど何らかのメタデータとを特定することができる。ローレベルデータポイントをこの別個のコンテキストデータテーブルと一致させるだけで、コンテキスト情報をローレベルデータポイントに付随させることができる。かかる派生データテーブルは、例えば、自宅とローミング状況といった異なるコンテキストでアプリケーションカテゴリ別の総アプリケーション直接対話時間を集計する目的で使用され得る。データベースアーキテクチャでは、ローレベルセッションとアクティビティログ、および最も重要なマッピングファイルが、派生データテーブルとは別であるか、少なくとも分離可能であるのが好ましい。派生データ（テーブル）は、平均化などの関数を統合している集計関数を利用してローレベルデータ（テーブル）から計算され得る。例えば、モバイルアプリケーションの使用状況というコンテキストにある派生データテーブルは、ユーザごと、および日付ごとに分単位などで表されたその装置の１日あたりの平均総直接対話時間を格納しているデータテーブルや、暦週ごとなど、ある期間に各ユーザが使用した平均アプリケーション数を伝えるデータテーブルを含み得る。
【００７３】
データテーブルなどの派生データベースエンティティは、ローデータに基づいて計算されるのが典型的であり、テーブルで時間次元などが不要の場合など、時には古いデータが少なくとも部分的に置換され得るものの、多くの場合、新しいデータが古いデータに付随するように追加（かつ古いデータの「末尾」に追加）され得るという意味で動的である。派生データテーブルは、単なるローデータではなく、外部システムと実際のアプリケーションとによって必要とされる行動統計のように有意なことを伝えるという意味で価値ある高レベルの情報を格納する。加えて、データテーブルなどの派生データエンティティとそれらの内容の一部は、標準化フォーマットなど好適なフォーマットで視覚化エンジンに出力され、情報の視覚化と表示とを支援し得る。派生データテーブルは、例えば時間単位あたりの特定アプリケーションの平均使用時間、（週あたりの平均使用時間（分）など）、または平均粘着度（活発に使用し続けているアプリケーション試用ユーザの相対的割合など）、あるいは採用率（アプリケーションに興味を持っている人々のうち実際に使用している人の相対的割合など）、行動に関するキーパフォーマンスインジケータ（ＫＰＩ）を表す。
【００７４】
以下に、加入者およびコンテンツのファクター化およびクラスタ化の実装ガイドライン例を示す。行動、技術、および／またはコンテキストデータのファクター化は、不必要なデータ精度を下げつつ、次元をまたいだパターンも認識することを意味する。例えば、ユーザが毎日あるいはその他何らかの期間において音楽アプリケーションを使用する分あるいは他の時間単位数、またはすべての発信音声通話における海外での発信比率などを含むさまざまな説明的行動統計を、全ユーザを対象に計算することができる。一定数の記述統計にまたがってファクター分析を使用することにより、元の変数と相関している高次のファクターを検出できると同時に、相互関係と変数間の相関とに関する高次の理解を得ることができる。実際の用途としては、アプリケーションカテゴリ（例えば音声、インスタントメッセージング、電子メールメッセージング、音楽、動画、地図、撮像、オフィスなど）の使用頻度変数を分析し、完全に自動的にそれらを処理してファクターを構築し、例えば、音楽、撮像および／または映像アプリケーションの使用状況変数から汎用マルチメディアの使用状況インデックスを導出することである。派生データテーブルに基づく提示されたファクター分析は、アプリケーションに加え、例えばさまざまな通信手段、消費者コンテンツ（音楽）のタイプ、あるいはインターネットで閲覧されるウェブサイトのタイプなどに適用され得る。
【００７５】
細分化という観点から、例えば複数のユーザを、行動上整合性のあるグループを形成するためにクラスタ化することができる。例えば、人口統計学的要因や姿勢（ユーザの意図および満足感）要因に基づいた静的な細分化モデルなどではなく、行動上の細分化は、例えばモバイル広告を含む多くの対象アプリケーションという面から動的かつ有意性の高い手法である。行動上（例えばマルチメディア、データおよび／または通信サービスの使用状況）の細分化は、コンテキスト統計（例えば週末に行っている動きの量）とも結合できる。クラスタ化の初期段階として、グラフのノードは、ユーザなどを表すことがあり、ノード間の重みは、例えば、使用プラットフォームによって提供される行動メトリクス（例えば、週当たりのアプリケーション使用時間、具体的には、ブラウザ、音声、メッセージング、地図アプリケーションの週あたりの使用時間（分））に基づいて計算されるピアソン相関係数（または均等物）を表し得る。ここでの実施例では、ノード間の端を示す元データが多次元であり得る。すなわち、ノード間の複数の重みを計算することができる。
【００７６】
自動的なクラスタ化という点から、プラットフォームによって作成されたグラフを分析するためのモジュラリティベースの手法の実施形態が記載されている。モジュラリティは、以下のように定義され得る。ｉ≠ｊと仮定すると、集団ｉから集団ｊまでの頂点を連結するグラフのエッジの端数の半分をｅｙで表す。正規化では、ｅｉｊ＋ｅｊｉが総端数と等しいことが要求されるため、総端数ではなく、端数の半分が選択される。また、集団ｉ内のエッジの端数をｅｎで表す。
この表記を使用すると、次式で表される合計は、
【数１】
2012526314.tif 000003
すべてのエッジの集団内に属するエッジの端数と等しく、
【数２】
2012526314.tif 000004
は、グループｉにおける頂点を起点とするエッジの先端の端数である。すべてのエッジがランダムに連結されていれば、集団ｉ内でのエッジの端数はａ１２となる。これにより、モジュラリティＱは次のように定義することができる。
【数３】
2012526314.tif 000005
【００７７】
エッジがランダムであれば、モジュラリティはゼロに等しく、値がＱ＞０であれば、クラスタ化された構造を示す。通常、約Ｑ＞０．３または０．４の値は、有意なクラスタ化を示すものとみなされ得る。
【００７８】
モジュラリティを最適化するために使用される方法は、以下のように機能する。まず、各頂点に独自の集団を形成させる。２つの集団を１つに合算するあらゆる可能性を検討し、これらの結合後にモジュラリティを計算する。モジュラリティが最も高い集団を選び、集団を合体させる。新しい集団に対し、２つのクラスタを結合してもモジュラリティが増えなくなるまでこの手順を繰り返す。この時点における集団は、アルゴリズムという点から見て、元のグラフが最良に分割された集団である。
【００７９】
計算値グループｊにおけるノードのｉの計算値をｄｉｊで表す。これらの値を計算値グループの平均値で以下のように除算することにより、次式のような結果になる。
【数４】
2012526314.tif 000006
式中、Ｎｐはノードの数であり、縮尺された計算値βｙは以下のように定義することができる。
【数５】
2012526314.tif 000007
上式から得られる以下のベクトル
【数６】
2012526314.tif 000008
は、個々のノードのｋのパターンを表す。ここでＮａは、計算値グループの数である。これらのベクトルを使用して、ノードｋおよびｌの類似性係数を後述のとおり定義することができる。
【００８０】
これらの類似性係数を使用して、例えば、ピアソン相関係数を使用して判断された重みＷｋｉを有するノードｋおよびｌ間のエッジを有する完全に連結された加重グラフが構築され得る。このアルゴリズムは、エッジの重みを考慮する。これは、因子ｅｉｊを次式のとおりに再定義することによって実行され得る。
【数７】
2012526314.tif 000009
式中、総和は、すべての頂点ペアに対するものであり、ノードをクラスタに分割するために、例えばニューマンのアルゴリズムが適用され得る。
【００８１】
さらに、本発明と併用されるパターン認識モデルの実施形態について説明しており、この構成の自己学習機能を促す方法に言及している。本実施例では、ユーザのアプリケーションログが調査され、特に、あるアプリケーションから次への切り替えが分析される。
【００８２】
ユーザは、スマートフォンを使用して、感情や、非連続的な所望のユースケースに基づいて別のアプリケーションに切り替えることがある。ただし多くの場合、使用セッションは結びついており、例えば、無線装置ユーザはカメラで写真を撮った後、マルチメディアメッセージングによって友人にその写真を送りたいと考え得る。アプリケーションの識別情報および／またはタイプ、セッション期間、および／または一時的に隣接しているアプリケーションの識別情報およびタイプに関する情報を含むアプリケーション使用状況のパターン履歴を与えることにより、例えばマルコフモデルおよび／またはニューラルネットワークに基づいて、使用行動の統計モデルを構築することができる。結果的に生成される確率モデルから、例えば、そのユーザによる同じアプリケーションの連続使用時間、あるいは現在のアクティビティの後にカメラセッションなど特定のセッションを開始する個人別確率など、任意の特定時期におけるユーザのステータスごとに妥当な推定値を計算することができる。複数ユーザの集合に対しても、同様の推定値が判断され得る。本発明の実施形態に導入されたデータ処理機能と行動およびコンテキストモデルとに基づくこれらの種類のパターン認識および予測モデルは、例えば、予測に基づいた広告、あるいは個人の嗜好に合ったデータをユーザに送ったり、トラフィック制御を支援するために、人々の最尤的移動パターン（人数、方向、時間、位置）を、実際の動きが行われる前に市当局などに伝えたりする際に直接的な用途を有する。
【００８３】
次に、広告およびソーシャルメディアシステムを含むさまざまな外部システムなどの外部エンティティとの実際の統合に関して詳述しているＡＰＩ実装ガイドラインはほとんどない。このデータ配信ＡＰＩは、可視化されたスケーラブルなデータベースのクラスタに基づいており、直接的なクエリから複雑でセマンティックに定型化されたクエリに至る各種クエリを可能にするセマンティックデータベースモデルで使用されるのが好ましい。このデータ配信ＡＰＩは、データ配信のプルモデルとプッシュモデルとの両方を好都合に支援する。少なくともどちらかのモデルが何らかの形でサポートされる。加えて、普遍的なプライバシー設定、ユーザに固有の設定、データ共有条件、および／またはプラットフォームの所有者または管理者が定義した他のデータ管理設定に基づいて、各ユーザのデータを一元的に管理する。このデータ配信ＡＰＩにより、データが正しいフォーマットで適切なインタフェースに効率よく送られる。データはさまざまなフォーマットで出力することができる。ＸＭＬおよびＧｅｏＲＳＳ（ＲＳＳ、Ｒｅａｌｌｙ  Ｓｉｍｐｌｅ  Ｓｙｎｄｉｃａｔｉｏｎ）など、広く普及している標準仕様が事前定義済みのデータストリームで使用され得る。加えて、利用可能なＡＰＩのリクエストフォーマットを適用することにより、ＡＰＩと、通信ネットワークで広く使用されている外部サービスなどとの間でいくつかのカスタマイズされたインタフェースを容易に構築することができる。一部のデータリクエスト（クエリ）のタイプは、以下を含む。
１．具体的な行動統計（例えばウェブブラウザなどの平均的なアプリケーションの使用状況、週末などの期間における活動など）
２．ステータス情報検索（無線装置のユーザの位置、コンテキスト、および／またはプロファイルステータス）
３．現在特定のコンテキスト（位置、アプリケーションセッション）にある無線装置ユーザのＩＤ
４．ある期間に少なくとも１度はウェブブラウザを使用していた無線装置ユーザのＩＤ
５．特定の無線装置ユーザまたはユーザのグループがこれまでに、あるいは所定の期間に訪れた国のリストおよび／または数
６．金曜日の午後など特定時期における特定の無線装置ユーザにとって最も典型的な所在地
７．１時間後など、所望の期間における特定の無線装置ユーザの所在地の可能性推定（予測）
８．ある期間における特定位置からの画像コンテンツフィード
９．アプリケーション使用パターンに基づく無線装置ユーザの最の新行動プロファイル。毎晩など、頻繁に更新されるのが好ましい。単独または所望の組み合わせでクエリの一部として含まれ得る一部のパラメータは以下を含む。
１．無線装置ユーザ識別情報
２．時間表示（一時的なコンテキスト）
３．位置（コンテキスト）（過去、現在、未来）
４．ステータス情報（「移動中」、「ビジー」など）
５．コンテキスト（学校、オフィス、バスなど、セマンティックなコンテキスト）
６．行動パターン（アプリケーション使用状況）
【００８４】
データ配信ＡＰＩは、外部ウィジェットまたはアプリケーションがデータベースでクエリを実行するのを支援する。例えば、ソーシャルメディア（ネットワーキング）または他のサービスのために、データ配信ＡＰＩを通じて本発明の構成によって提供されるデータをプロットする独自のユーザインタフェースと機能とを備えた具体的なアプリケーションを構築することができる。このデータ配信ＡＰＩは、データが使用される方法に応じて構成される必要はなく、インテリジェントかつ最適化された派生データのデータベースでクエリを容易に実行するために多用途のインタフェースを指定する。
【００８５】
データ配信ＡＰＩは、データテーブルなどの派生データ要素の上に構築されるのが典型的である。ＡＰＩ層で最も広く使用されている実際のアプリケーションは、モバイル広告プラットフォーム向けのインタフェースを含み、このプラットフォームに対し、例えば６０分ごとなど、ｘ時間ごとといった一定間隔で行動プロファイルが送られる。他の実施例はソーシャルメディアサービスおよび他のウェブサービス向けに構築されたインタフェースを含み、これらはサービスのエンドユーザエクスペリエンスを改善し、新機能を構築し、ユーザごとにユーザインタフェースを動的に調整し、内容をカスタマイズし、かつ、静的なデータではなく動的なデータで顧客データベースをリッチ化するに当たり、リアルタイム行動およびコンテキストデータを利用し得る。データ配信ＡＰＩの目的は、受信データストリームに基づいて動的に更新され得る処理および派生した行動およびコンテキスト統計を活用し、スケーラブルかつ柔軟な方法でそれらのシステムとインタフェースに情報を配信し、それによって構成の価値を最大化することである。
【００８６】
図８は、本発明にかかる方法の実施形態のフロー図である。
【００８７】
８１４で、本発明の実施形態にかかるサーバ構成が、無線装置の観察データを管理するために、例えば関連ソフトウェアのインストールと実行とによって取得および構成される。８１６で、いくつかの無線装置から観察（ロー）データが取得される。また、任意で、いくつかの他の外部データソース（位置情報を提供するメタデータなど）から補足データが受信される。８１８で、取得した観察データおよび任意の補足データの処理と分析とに基づいて、いくつかの派生データ要素が確立され、その処理と分析が、集計手順と、任意で相関、クラスタ化、および／またはファクター化手順とを統合しており、少なくとも１つの派生データ要素が、１つもしくは複数の無線装置の１つもしくは複数のアプリケーションまたは他の機能とそのユーザに関連するコンテキスト次元および任意で技術的次元に関する使用状況メトリクスを含む。観察（ロー）データと派生データとの両方が、サーバ構成に少なくとも機能的に接続され、データストレージを形成している１つもしくは複数の位置に記憶され得る。８２０で、外部エンティティによって定型化されたデータクエリが、クエリパラメータに準拠した１つもしくは複数の派生データ要素からの派生情報の提供を通じてサービスされる。加えて／あるいは、プッシュモデルによって他の要素に派生データが提供され得る。破線は、異なる段階の柔軟な繰り返しを表す。当業者であれば、図示されたフロー図が単なる例示であり、方法ステップの性質および数は、それらの相互順序を忘れているのではなく、動的に、および／またはユースケース別に調整され得ることを理解するであろう。
【００８８】
本発明はこのように、本発明の各実施形態と使用状況とに応じて、人−時間−コンテキスト−アプリケーションの空間における所望の統計など、行動およびコンテキストデータを有意性の高い情報に変換するのを自動化するための最適な技術的アーキテクチャと関連方法とを記載している。
【００８９】
本発明の範囲は、以下の請求項に見出すことができる。先に詳細に記載されている各種実施形態に関わらず、当業者であれば、本文に記載され、独立請求項によって定義されている本発明の根本から逸脱しない限り、さまざまな改変が、明示的に開示されたソリューションに導入され得ることを理解するであろう。
【図１】
2012526314.tif 000010
【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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【図７】
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【図８】
2012526314.tif 000017
【国際調査報告】
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