(57)【要約】  本開示は、関連するユーザを推奨する方法および装置に関する。一実施形態では、方法は、マルチメディアリソース再生プロセスにおける第１ユーザの第１対話データに基づいて、第１ユーザの第１対話属性を決定する段階と、第２ユーザの第１対話属性と第２対話属性とに従って、第１ユーザと第２ユーザとの間の対話関連性を決定する段階と、対話関連性に従って、第１ユーザに関連する第２ユーザを推奨する段階と、を含む。本開示による実施形態は、対話データに基づいて、対話属性を決定し、対話属性に従って第１ユーザと第２ユーザとの間の対話関連性を決定し、さらに第１ユーザに関連する第２ユーザを推奨し、それによりユーザの行動に基づいて関連するユーザを推奨し、関連するユーザの推奨の精度を向上させ、ユーザ体験を向上させることができる。
2020512623.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
マルチメディアリソース再生プロセスにおける第１ユーザの第１対話データに基づいて、前記第１ユーザの第１対話属性を決定する段階と、
前記第１対話属性と第２ユーザの第２対話属性とに従って、前記第１ユーザと前記第２ユーザとの間の対話関連性を決定する段階と、
前記対話関連性に従って、前記第１ユーザに関連する前記第２ユーザを推奨する段階と、
を備える、関連するユーザを推奨する方法。
【請求項２】
前記マルチメディアリソース再生プロセスにおける前記第２ユーザの第２対話データに基づいて、前記第２ユーザの前記第２対話属性を決定する段階をさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１ユーザと第２ユーザとの間の対話関連性を決定する前記段階は、
前記マルチメディアリソース再生プロセスにおける第１時間間隔内の前記第１対話属性と前記第２対話属性とに従って、前記第１時間間隔内の前記第１ユーザと前記第２ユーザとの間の前記対話関連性を決定する段階を有し、
前記第１ユーザに関連する前記第２ユーザを推奨する前記段階は、
前記第１時間間隔内の前記第１ユーザに関連する前記第２ユーザを推奨する段階を有する、
請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１ユーザと第２ユーザとの間の対話関連性を決定する前記段階は、
前記マルチメディアリソース再生プロセスにおける第１時間間隔内の前記第１対話属性と前記第２対話属性とに従って、前記第１時間間隔内の前記第１ユーザと前記第２ユーザとの間の間隔対話関連性を決定する段階と、
前記マルチメディアリソース再生プロセスにおける複数の第１時間間隔内の間隔対話関連性に従って、前記第１ユーザと前記第２ユーザとの間の前記対話関連性を決定する段階と、
を有する、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記第１ユーザに関連する前記第２ユーザを推奨する前記段階は、
第１閾値以上の対話関連性を有する１または複数の第２ユーザを取得する段階と、
前記第２ユーザを対話関連性の程度で分類する段階と、
最も高い対話関連性を有する予め定められた数の第２ユーザを前記第１ユーザに推奨する段階と、
を有する、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記第１対話属性と前記第２ユーザの第２対話属性とに従って前記第１ユーザと第２ユーザとの間の対話関連性を決定する前記段階は、
前記第１対話属性と前記第２対話属性との間の類似性に従って、前記第１ユーザと前記第２ユーザとの間の前記対話関連性を決定する段階
を有する、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記第１対話データは、前記マルチメディアリソース再生プロセスにおいて前記第１ユーザによって入力されたコメントアイコンと、対応する入力時間とを含み、
前記第１ユーザの前記第１対話属性は、第１コメントアイコンに対する前記第１ユーザの入力回数、複数のコメントアイコンに対する全体的な入力回数、前記第１コメントアイコンに対する入力時間分布、および前記複数のコメントアイコンに対する全体的な入力時間分布のうちの１または複数を含み、
前記第１コメントアイコンは、前記複数のコメントアイコンのいずれか１つである、請求項２から６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記第１対話データは、前記マルチメディアリソース再生プロセスにおいて前記第２ユーザによって入力されたコメントアイコンと、対応する入力時間とを含み、
前記第２対話属性は、前記第１コメントアイコンに対する前記第２ユーザの入力回数、前記複数のコメントアイコンに対する全体的な入力回数、前記第１コメントアイコンに対する入力時間分布、および前記複数のコメントアイコンに対する全体的な入力時間分布のうちの１または複数を含み、
前記第１コメントアイコンは、前記複数のコメントアイコンのいずれか１つである、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記第１対話属性は、第１時間間隔内の前記第１コメントアイコンに対する前記第１ユーザの入力回数を含み、前記第２対話属性は、前記第１時間間隔内の前記第１コメントアイコンに対する前記第２ユーザの入力回数を含み、
前記第１対話属性と複数の第２ユーザの第２対話属性とに従って、前記第１ユーザと前記複数の第２ユーザとの間の対話関連性を決定する前記段階は、
前記第１時間間隔内の前記第１コメントアイコンに対する前記第１ユーザの前記入力回数と、前記第１時間間隔内の前記第１コメントアイコンに対する前記第２ユーザの前記入力回数との差に従って、前記第１時間間隔内の前記第１ユーザと前記第２ユーザとの間の前記対話関連性を決定する段階を有し、
前記対話関連性に従って、前記第１ユーザに関連する前記第２ユーザを推奨する前記段階は、
前記対話関連性が第２閾値以上の場合、前記第２ユーザを前記第１ユーザに推奨する段階を有する、
請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
マルチメディアリソース再生プロセスにおける第１ユーザの第１対話データに基づいて前記第１ユーザの第１対話属性を決定するために使用される第１対話属性決定モジュールと、
前記第１対話属性と第２ユーザの第２対話属性とに従って、前記第１ユーザと前記第２ユーザとの間の対話関連性を決定するために使用される第１関連性決定モジュールと、
前記対話関連性に従って、前記第１ユーザに関連する前記第２ユーザを推奨するために使用される第１ユーザ推奨モジュールと、
を備える、関連するユーザを推奨するための装置。
【請求項１１】
前記マルチメディアリソース再生プロセスにおける前記第２ユーザの第２対話データに基づいて、前記第２ユーザの前記第２対話属性を決定するために使用される第２対話属性決定モジュールをさらに備える、請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記第１関連性決定モジュールは、
前記マルチメディアリソース再生プロセスにおける第１時間間隔内の前記第１対話属性と前記第２対話属性とに従って、前記第１時間間隔内の前記第１ユーザと前記第２ユーザとの間の前記対話関連性を決定するために使用される第１関連性決定サブモジュールを有し、
前記第１ユーザ推奨モジュールは、
前記第１時間間隔内の前記第１ユーザに関連する前記第２ユーザを推奨するために使用される第１推奨サブモジュールを有する、
請求項１０または１１に記載の装置。
【請求項１３】
前記第１関連性決定モジュールは、
前記マルチメディアリソース再生プロセスにおける第１時間間隔内の前記第１対話属性と前記第２対話属性とに従って、前記第１時間間隔内の前記第１ユーザと前記第２ユーザとの間の間隔対話関連性を決定するために使用される第２関連性決定サブモジュールと、
前記マルチメディアリソース再生プロセスにおける複数の第１時間間隔内の間隔対話関連性に従って、前記第１ユーザと前記第２ユーザとの間の前記対話関連性を決定するために使用される第３関連性決定サブモジュールと、
を有する、請求項１０から１２のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１４】
前記第１ユーザ推奨モジュールは、
第１閾値以上の対話関連性を有する１または複数の第２ユーザを取得するために使用されるユーザ取得サブモジュールと、
前記第２ユーザを対話関連性の程度で分類するために使用される分類サブモジュールと、
最も高い対話関連性を有する予め定められた数の第２ユーザを前記第１ユーザに推奨するために使用される第２推奨サブモジュールと、
を有する、請求項１０から１３のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１５】
前記第１関連性決定モジュールは、前記第１対話属性と前記第２対話属性との間の類似性に従って、前記第１ユーザと前記第２ユーザとの間の前記対話関連性を決定するために使用される、請求項１０から１４のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１６】
前記第１対話データは、前記マルチメディアリソース再生プロセスにおいて前記第１ユーザによって入力されたコメントアイコンと、対応する入力時間とを含み、
前記第１ユーザの前記第１対話属性は、第１コメントアイコンに対する前記第１ユーザの入力回数、複数のコメントアイコンに対する全体的な入力回数、前記第１コメントアイコンに対する入力時間分布、および前記複数のコメントアイコンに対する全体的な入力時間分布のうちの１または複数を含み、
前記第１コメントアイコンは、前記複数のコメントアイコンのいずれか１つである、請求項１１から１５のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１７】
第２対話データは、前記マルチメディアリソース再生プロセスにおいて前記第２ユーザによって入力されたコメントアイコンと、対応する入力時間とを含み、
前記第２対話属性は、前記第１コメントアイコンに対する前記第２ユーザの入力回数、前記複数のコメントアイコンに対する全体的な入力回数、前記第１コメントアイコンに対する入力時間分布、および前記複数のコメントアイコンに対する全体的な入力時間分布のうちの１または複数を含み、
前記第１コメントアイコンは、前記複数のコメントアイコンのいずれか１つである、請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
前記第１対話属性は、第１時間間隔内の前記第１コメントアイコンに対する前記第１ユーザの入力回数を含み、前記第２対話属性は、前記第１時間間隔内の前記第１コメントアイコンに対する前記第２ユーザの入力回数を含み、
前記第１関連性決定モジュールは、
前記第１時間間隔内の前記第１コメントアイコンに対する前記第１ユーザの前記入力回数と、前記第１時間間隔内の前記第１コメントアイコンに対する前記第２ユーザの前記入力回数との差に従って、前記第１時間間隔内の前記第１ユーザと前記第２ユーザとの間の前記対話関連性を決定するために使用される第４関連性決定サブモジュールを有し、
前記第１ユーザ推奨モジュールは、
前記対話関連性が第２閾値以上である場合に、前記第２ユーザを前記第１ユーザに推奨するために使用される第３推奨サブモジュールを有する、
請求項１７に記載の装置。
【請求項１９】
プロセッサと、
プロセッサ実行可能命令を格納するために使用されるメモリと、を備え、
前記プロセッサは、
マルチメディアリソース再生プロセスにおける第１ユーザの第１対話データに基づいて、前記第１ユーザの第１対話属性を決定し、
前記第１対話属性と第２ユーザの第２対話属性とに従って、前記第１ユーザと前記第２ユーザとの間の対話関連性を決定し、
前記対話関連性に従って、前記第１ユーザに関連する前記第２ユーザを推奨する
ように構成される、
関連するユーザを推奨するための装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
［関連出願との相互参照］
本出願は、２０１７年１１月２４日出願された国際出願第ＰＣＴ／ＣＮ１７／１１２７９１号の国家段階であり、その優先権を主張し、それは、２０１７年３月２日に提出された中国特許出願第２０１７１０１２１０１０．４号の優先権を主張し、これらは両方ともその全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【背景技術】
【０００２】
本開示は、コンピュータ技術の分野に関し、特に、関連するユーザを推奨する方法および装置に関する。
【０００３】
［関連技術の説明］
インターネット上には、互いに見知らぬ人である多数のユーザがいる。これらの見知らぬ人は、特に自分自身と同様の興味や性格を共有している人と、お互いに付き合いたいと思っている。このようなユーザは、既存のソフトウェアを使用して、ある程度の類似性を共有し、有意義な交換が可能な他のユーザを効果的に発見するのに苦労している。
【０００４】
したがって、解決すべき緊急の問題は、ユーザ間の関連性を効果的に識別し、関連するユーザを第１ユーザに推奨して関連するユーザとの通信を確立できる技術的解決策を提供する方法である。
【発明の概要】
【０００５】
これを考慮して、本開示は、関連するユーザを推奨する方法および装置を提供し、それは、ユーザの行動に基づいて関連するユーザを推奨し、それにより、関連するユーザの推奨の精度を向上させ、ユーザ体験を向上させる。
【０００６】
本開示の一態様によれば、関連するユーザを推奨する方法が提供され、本方法は、マルチメディアリソース再生プロセスにおける第１ユーザの第１対話データに基づいて、第１ユーザの第１対話属性を決定する段階と、第１対話属性と第２ユーザの第２対話属性とに従って、第１ユーザと第２ユーザとの間の対話関連性を決定する段階と、対話関連性に従って、第１ユーザに関連する第２ユーザを推奨する段階と、を含む。
【０００７】
本開示の別の態様によれば、関連するユーザを推奨する装置が提供され、装置は、マルチメディアリソース再生プロセスにおける第１ユーザの第１対話データに基づいて、第１ユーザの第１対話属性を決定するために使用される１対話属性決定モジュールと、第１対話属性と第２ユーザの第２対話属性とに従って、第１ユーザと第２ユーザとの間の対話関連性を決定するために使用される第１関連性決定モジュールと、対話関連性に従って、第１ユーザに関連する第２ユーザを推奨するために使用される第１ユーザ推奨モジュールと、を備える。
【０００８】
本開示の別の態様によれば、関連するユーザを推奨するための装置が提供され、この装置は、プロセッサと、プロセッサ実行可能命令を格納するために使用されるメモリと、を備え、プロセッサは、マルチメディアリソース再生プロセスにおける第１のユーザの第１の対話に基づいて、第１のユーザの第１の対話属性を決定し、第１対話属性と第２ユーザの第２対話属性とに従って、第１ユーザと第２ユーザとの間の対話関連性を決定し、対話関連性に従って、第１ユーザに関連する第２ユーザを推奨するように構成されている。
【０００９】
本開示の別の態様によれば、記憶媒体内の命令が端末および／またはサーバのプロセッサによって実行されるときに、端末および／またはサーバが上記の方法を実行できるようにする不揮発性コンピュータ可読記憶媒体が提供され、本方法は、マルチメディアリソース再生プロセスにおける第１ユーザの第１対話データに基づいて、第１ユーザの第１対話属性を決定する段階と、第１対話属性と第２ユーザの第２対話属性とに従って、第１ユーザと第２ユーザとの間の対話関連性を決定する段階と、対話関連性に従って、第１ユーザに関連する第２ユーザを推奨する段階と、を含む。
【００１０】
本開示の実施形態による関連するユーザを推奨する方法および装置は、対話データに基づいて、対話属性を決定し、対話属性に従って第１ユーザと第２ユーザとの間の対話関連性を決定し、さらに、第１ユーザに関連する第２ユーザを推奨し、これにより、ユーザの行動に基づいて関連するユーザを推奨し、関連するユーザの推奨の精度を高め、ユーザ体験を向上させ、ユーザを一致させるプロセスの性能を改善することができる。
【００１１】
本開示のさらなる特徴および態様は、添付の図面を参照して例示的な実施形態の以下の詳細な説明においてより詳細に説明される。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
本明細書に組み込まれ、本明細書の一部を構成する添付図面は、明細書と共に本開示の例示的な実施形態、特徴、および態様を示し、本開示の原理を説明する役割を果たす。
【００１３】
【図１】本開示のいくつかの実施形態による、関連するユーザを推奨する方法を示すフローチャートである。
【００１４】
【図２】本開示のいくつかの実施形態による、関連するユーザを推奨する方法を示すフロー図である。
【００１５】
【図３】本開示のいくつかの実施形態による、関連するユーザを推奨する方法を示すフロー図である。
【００１６】
【図４】本開示のいくつかの実施形態による、関連するユーザを推奨する方法の段階１２を示すフロー図である。
【００１７】
【図５】本開示のいくつかの実施形態による、関連するユーザを推奨する方法の段階１３を示すフロー図である。
【００１８】
【図６】本開示のいくつかの実施形態による、関連するユーザを推奨する方法を示すフロー図である。
【００１９】
【図７】本開示のいくつかの実施形態による、関連するユーザを推奨するための装置を示すブロック図である。
【００２０】
【図８】本開示のいくつかの実施形態による、関連するユーザを推奨するための装置を示すブロック図である。
【００２１】
【図９】本開示のいくつかの実施形態による、関連するユーザを推奨するための装置を示すブロック図である。
【００２２】
【図１０】本開示のいくつかの実施形態による、関連するユーザを推奨するための装置を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
本開示の様々な例示的実施形態、特徴、および態様は、図面を参照して以下で詳細に説明される。図面内の同じ参照符号は、同じまたは同様の機能を持つ要素を識別している。実施形態の様々な態様が図面に示されているが、特に明記しない限り、図面は必ずしも縮尺通りに描かれていない。本明細書で使用される「例示的」という用語は、「例、実施形態、または例示として使用される」ことを意味する。本明細書で「例示的」として説明される任意の実施形態は、必ずしも他の実施形態よりも優れているまたはより良いと解釈されるべきではない。さらに、本開示をより良く説明するために、多数の特定の詳細が以下の実施形態の詳細な説明に示されている。当業者は、特定の詳細がなくても本開示を実施できることを理解する必要がある。いくつかの例では、本開示の趣旨を強調するために、当業者に周知の方法、手段、要素、および回路は詳細には説明されていない。
【００２４】
図１は、本開示のいくつかの実施形態による、関連するユーザを推奨する方法を示すフロー図である。
【００２５】
本方法は、端末装置（スマートフォンなど）またはサーバに適用することができる。図１に示されるように、関連するユーザを推奨する方法は、以下の段階を備える。
【００２６】
段階Ｓ１１において、本方法は、マルチメディアリソース再生プロセスにおける第１ユーザの第１対話データに基づいて、第１ユーザの第１対話属性を決定する。
【００２７】
段階Ｓ１２において、本方法は、第１対話属性と第２ユーザの第２対話属性とに従って、第１ユーザと第２ユーザとの間の対話関連性を決定する。
【００２８】
段階Ｓ１３において、本方法は、対話関連性に従って、第１ユーザに関連する第２ユーザを推奨する。
【００２９】
本開示の実施形態によるマルチメディアリソースを再生する方法および装置は、対話データに基づいて、対話属性を決定し、対話属性に従って第１ユーザと第２ユーザとの間の対話関連性を決定し、第１ユーザに関連する第２ユーザをさらに推奨することにより、ユーザの行動に基づいて関連するユーザを推奨し、関連するユーザの推奨の精度を向上させ、ユーザ体験を向上させることができる。
【００３０】
第１対話データは、ユーザがマルチメディアリソース再生プロセスにおけるマルチメディアリソースまたは他のユーザなどの対象のコメント、好み、転送などの任意の対話行動を行うときに生成される対話データであり得る。第１対話属性および第２対話属性は、第１ユーザおよび第２ユーザの対話動作の属性機能を表すことができる任意の値、統計、分類結果などであり得る。
【００３１】
例えば、マルチメディアリソース（例えば、ビデオ）再生プロセスにおいて、ユーザはコメントを入力することができる。このコメントは、マルチメディアリソース全体またはマルチメディアリソースのフラグメントに対するコメントであるか、またはマルチメディアリソースの再生中の特定の時点でなされたコメントであり得る。コメントの内容には、入力テキスト、写真、顔文字などを含み得る。内容は、マルチメディアリソースのプレイインターフェース上で、特別なコメント内容表示領域に表示したり、箇条書き画面（またはマルチメディアファイルのソーシャルコメントを可能にする他のメカニズム）の形式で表示したりできる。本開示は、ユーザが入力したコメントの内容、入力方法、表示方法を限定しない。
【００３２】
一実施形態では、第１対話データは、マルチメディアリソース再生プロセスおよび対応する入力時間でマルチメディアリソースを現在見ている第１ユーザによって入力されたコメントアイコンを含み得る。マルチメディアリソース再生プロセスでは、第１ユーザが入力したコメントアイコン（例えば、悲しみ、喜び、またはパニックを表す第１ユーザがクリックしたコメントアイコン）を取得できる。第１ユーザが入力したコメントアイコンはリアルタイムで入力でき、マルチメディアリソースのプレイインターフェースに箇条書き画面の形式で表示できる。したがって、第１ユーザにより入力されたコメントアイコンおよび対応する入力時間を第１対話データとして取得することができる。
【００３３】
一実施形態では、第１ユーザの第１対話属性は、第１コメントアイコンに対する第１ユーザの入力回数、複数のコメントアイコンに対する全体的な入力回数、第１コメントアイコンに対する入力時間分布、および複数のコメントアイコンに対する全体的な入力時間分布の１または複数を含み、第１コメントアイコンは、複数のコメントアイコンのいずれか１つである。
【００３４】
例えば、第１対話データについて、第１ユーザの第１対話属性が決定され得る。第１対話属性は、マルチメディアリソース再生プロセスにおける第１ユーザが入力した様々なコメントアイコンの分析を通じて取得された第１ユーザのアイコンクリック情報、例えば複数のコメントアイコンのクリック頻度（複数のコメントアイコンに対する全体的な入力回数）、同様のコメントアイコンのクリック頻度（第１コメントアイコンに対する入力回数）、同様のアイコンのクリック時間分布（第１コメントアイコンに対する入力時間分布）、すべてのアイコンのクリック時間分布（複数のコメントアイコンに対する全体的な入力時間分布）などであり得る。複数のコメントアイコンは、悲しみ、喜び、パニックなどを表すマルチメディアリソースのプレイインターフェース上に提供されるコメントアイコンの一部またはすべてを含み得る。第１コメントアイコンは、悲しみ、喜び、パニックなどを表すマルチメディアリソースのプレイインターフェースで提供されるコメントアイコンのいずれか１つを含み得る。
【００３５】
一実施形態では、第１ユーザと第２ユーザとの間の対話関連性は、マルチメディアリソースを現在見ている第１ユーザの第１対話属性、およびマルチメディアリソースを現在見ているまたは以前にマルチメディアリソースを視聴した第２ユーザの第２対話属性に基づいて第１ユーザと第２ユーザを一致させることにより取得され、ユーザ一致のために抽出される期間は、マルチメディアリソースの連続的、断続的、またはフルタイムであり得る。例えば、ユーザＡは、１分から２分まで１秒ごとに１回の頻度で笑顔のコメントアイコンをクリックし、５分から７分まで１０秒ごとに９回の頻度で泣き顔のコメントアイコンをクリックし、ユーザＢは、１分から２分まで１０秒ごとに９回の頻度で笑顔のコメントアイコンをクリックし、５分から７分までは１秒あたり１回の頻度で泣き顔のコメントアイコンをクリックする。２つの期間における同様のアイコンに対する両方のユーザの入力回数は類似しているため、第１ユーザＡの第１対話属性（例えば、笑顔のコメントアイコンに対するユーザＡの入力回数と泣き顔のコメントアイコンに対する入力回数）と第２ユーザＢの第２対話属性（例えば、笑顔のコメントアイコンに対するユーザＢの入力回数と泣き顔のコメントアイコンに対する入力回数）は比較的似ていると考えられ得、第１ユーザＡと第２ユーザＢとの間の対話関連性は比較的高いと判定され得る。
【００３６】
一実施形態では、第１ユーザに関連する第２ユーザは、対話関連性に従って推奨され得る。例えば、上記の例では、第１ユーザＡと第２ユーザＢとの間の対話関連性は比較的高くなっている。したがって、第２ユーザＢは、第１ユーザに関連するユーザとして、第１ユーザＡに推奨され得る。このアプローチでは、ユーザの行動に基づいて関連するユーザを推奨することにより、関連するユーザの推奨の精度を改善し、ユーザ体験を向上させることができる。
【００３７】
図２は、本開示のいくつかの実施形態による、関連するユーザを推奨する方法を示すフロー図である。
【００３８】
図２に示すように、一実施形態において、方法は、段階Ｓ１４において、マルチメディアリソース再生プロセスにおける第２ユーザの第２対話データに基づいて、第２ユーザの第２対話属性を決定する段階をさらに備える。
【００３９】
例えば、第２ユーザは、現在マルチメディアリソースを視聴している別のユーザ、または以前にマルチメディアリソースを視聴した複数のユーザであり得る。マルチメディアリソース再生プロセスにおいて、第２ユーザが入力したコメントアイコン（例えば、悲しみ、喜び、またはパニックを表す第２ユーザがクリックしたコメントアイコン）を取得し、第２対話データとしてさらに使用できる。サーバは、現在マルチメディアリソースを視聴している、以前にマルチメディアリソースを見ていたユーザを第２ユーザとして識別し、その第２対話属性を決定および保存して、第２ユーザを現在マルチメディアリソースを視聴している第１ユーザと一致させ、その間の対話関連性を決定し、第１ユーザとの間に比較的高い対話関連性を有する第２ユーザを推奨できる。
【００４０】
一実施形態では、第２対話データは、マルチメディアリソース再生プロセスにおいて第２ユーザによって入力されたコメントアイコンと、対応する入力時間とを含む。第２対話属性は、第１コメントアイコンに対する第２ユーザの入力回数、複数のコメントアイコンに対する全体的な入力回数、第１コメントアイコンに対する入力時間分布、および複数のコメントアイコンについての全体的な入力時間分布の１または複数を含む。第１コメントアイコンは、複数のコメントアイコンのいずれか１つである。
【００４１】
例えば、第２対話データについて、第２ユーザの第２対話属性を決定することができる。第２対話属性は、マルチメディアリソース再生プロセスにおいて第２ユーザが入力した様々なコメントアイコンの分析を通じて取得された第２ユーザのアイコンクリック情報、例えば複数のコメントアイコンのクリック頻度（複数のコメントアイコンに対する全体的な入力回数）、同様のアイコンのクリック時間分布（第１コメントアイコンに対する入力時間分布）、すべてのアイコンのクリック時間分布（複数のコメントアイコンに対する全体的な入力時間分布）などであってもよい。複数のコメントアイコンは、悲しみ、喜び、パニックなどを表すマルチメディアリソースのプレイインターフェース上に提供されるコメントアイコンの一部またはすべてを含み得る。第１コメントアイコンは、悲しみ、喜び、パニックなどを表すマルチメディアリソースのプレイインターフェースで提供されるコメントアイコンのいずれか１つを含み得る。
【００４２】
このアプローチは、第２ユーザを第１ユーザと一致させるために第２ユーザの第２対話属性を決定することにより、関連するユーザを推奨する精度をさらに改善することができる。
【００４３】
図３は、本開示のいくつかの実施形態による、関連するユーザを推奨する方法を示すフロー図である。
【００４４】
図３に示すように、一実施形態では、段階Ｓ１２は、段階Ｓ１２１において、マルチメディアリソース再生プロセスにおける第１時間間隔内の第１対話属性と第２対話属性とに従って第１時間間隔内の第１ユーザと第２ユーザとの間の対話関連性を決定する段階を備える。
【００４５】
図３に示すように、一実施形態では、段階Ｓ１３は、段階Ｓ１３１において、第１時間間隔内の第１ユーザに関連する第２ユーザを推奨する段階を備える。
【００４６】
例えば、マルチメディアリソース再生プロセスでは、第１時間間隔および内のユーザによって入力されたコメントアイコンおよび対応する入力時間に基づいて、第１時間間隔内の対話属性を分析することができ、第１時間間隔は、マルチメディアリソース再生プロセスの任意の時間間隔にすることができる。第１時間間隔内の複数のコメントアイコンに対する全体的な入力回数を分析するか、第１時間間隔内の第１コメントアイコンに対する入力回数を分析して、第１時間間隔内の第１対話属性と第２対話属性による第１時間間隔内の第１ユーザと第２ユーザとの対話関連性を決定することができる。例えば、ユーザＡが笑顔のコメントアイコンを１分から２分まで１秒に１回の頻度でクリックし、ユーザＢは、１分から２分まで１０秒ごとに９回のクリック頻度で笑顔のコメントアイコンをクリックした場合、２つの入力回数は似ていて、したがって１分から２分までのユーザＡとユーザＢとの間の対話関連性は比較的高いと考えることができる。
【００４７】
一実施形態では、第１時間間隔内の第１ユーザに関連する第２ユーザは、対話関連性に従って推奨されることができる。例えば、１分から２分までのユーザＡとユーザＢの対話関連性が比較的高い（笑顔のコメントアイコンのクリック頻度が類似している）場合、第２ユーザＢは、第１時間間隔（１分から２分まで）内の第１ユーザＡに関連するユーザとして、第１ユーザＡに推奨され得る。そのような推奨は、リアルタイムの推奨、例えば、マルチメディアリソースの再生中の２分に第２ユーザＢを第１ユーザＡに推奨することであり得る。
【００４８】
このアプローチは、第１時間間隔内のユーザの対話関連性を決定して、関連するユーザを推奨し、推奨の正確性および適時性を改善することにより、ユーザ体験を向上させることができる。
【００４９】
図４は、本開示のいくつかの実施形態による、上述の段階Ｓ１２の一実施形態を示すフロー図である。
【００５０】
図４に示すように、一実施形態では、段階Ｓ１２は以下のサブ段階を備える。
【００５１】
段階Ｓ１２２において、本方法は、マルチメディアリソース再生プロセスにおける第１時間間隔内の第１対話属性と第２対話属性とに従って、第１時間間隔内の第１ユーザと第２ユーザとの間の間隔対話関連性を決定する。
【００５２】
段階Ｓ１２３において、本方法は、マルチメディアリソース再生プロセスにおける複数の第１時間間隔内の間隔対話関連性に従って、第１ユーザと第２ユーザとの間の対話関連性を決定する。
【００５３】
例えば、マルチメディアリソース再生プロセスでは、第１時間間隔内のユーザによって入力されたコメントアイコンおよび対応する入力時間に基づいて、第１時間間隔内の対話属性を分析することができ、第１時間間隔は、マルチメディアリソース再生プロセスの任意の時間間隔であり得る。第１時間間隔内の複数のコメントアイコンに対する全体的な入力回数を分析するか、第１時間間隔内の第１コメントアイコンに対する入力回数を分析して、第１時間間隔内の第１対話属性と第２対話属性とに従って第１時間間隔内のユーザ第１ユーザと第２ユーザとの間の対話関連性を決定することができる。例えば、ユーザＡが笑顔のコメントアイコンを１分から２分まで１秒に１回の頻度でクリックし、ユーザＢが１分から２分まで１０秒ごとに９回の頻度で笑顔のコメントアイコンをクリックした場合、２つの入力回数は似ている。したがって、１分から２分までのユーザＡとユーザＢとの間の対話関連性は比較的高いと考えることができる。
【００５４】
一実施形態では、第１ユーザと第２ユーザとの間の対話関連性は、マルチメディアリソース再生プロセスにおける複数の第１時間間隔内の対話関連性に従って決定され得る。例えば、ユーザＡが１分から２分まで１秒ごとに１回の頻度で笑顔のコメントアイコンをクリックし、５分から７分まで１０秒ごとに９回の頻度で泣き顔のコメントアイコンをクリックし、ユーザＢは、１分から２分まで１０秒ごとに９回の頻度で笑顔のコメントアイコンをクリックし、５分から７分まで１秒あたり１回の頻度で泣き顔のコメントアイコンをクリックした場合、１分から２分まで、５分から７分までのユーザＡとユーザＢとの間の間隔対話関連性はどちらも比較的高いと考えることができる。このアプローチは、複数の第１時間間隔内の間隔対話関連性に従って（例えば、複数の第１時間間隔内の間隔対話関連性の加重平均または加重和に従って）第１ユーザと第２ユーザとの間の全体的な対話関連性を決定することができ、全体的な対話関連性に従って推奨を実行できる。複数の第１時間間隔は、マルチメディアリソースを再生する連続的、断続的、またはフルタイムであり得る。
【００５５】
このアプローチは、推奨の精度および適時性を改善し、それにより、ユーザ体験を向上させることができる。
【００５６】
図５は、本開示のいくつかの実施形態による、前述の段階１３の一実施形態を示すフロー図である。図５に示されるように、一実施形態では、段階Ｓ１３は以下の段階を備える。
【００５７】
段階Ｓ１３２において、本方法は、第１閾値以上の対話関連性を有する１または複数の第２ユーザを取得する。
【００５８】
段階Ｓ１３３において、本方法は、第２ユーザを対話関連性の程度によって分類する。
【００５９】
段階Ｓ１３４において、本方法は、最も高い対話関連性を有する予め定められた数の第２ユーザを第１ユーザに推奨する。
【００６０】
例えば、第１ユーザと複数の第２ユーザとの間の対話関連性を決定することができ、第１閾値以上の対話関連性を有する第２ユーザを取得することができる。第１閾値は、事前設定された対話関連性閾値にすることができる。例えば、すべての対話関連性の値の範囲が０〜１である場合、第１閾値を０．５〜０．７に設定できる。
【００６１】
一実施形態では、第２ユーザは、例えば第２ユーザの推奨リストを確立するなど、対話関連性の降順で分類することができる。推奨リストは、所定の番号を含み得、例えば、最も高い対話関連性を有する第２ユーザの１０である。第１ユーザが選択できるように、第２ユーザの推奨リストを第１ユーザに推奨できる。
【００６２】
このアプローチは、関連するユーザを推奨する効率を改善し、ユーザにより多くの選択肢を提供し、ユーザ体験を向上させることができる。
【００６３】
一実施形態では、第１対話属性と第２ユーザの第２対話属性とに従って第１ユーザと第２ユーザとの間の対話関連性を決定する段階は、第１対話属性と第２対話属性との間の類似性に従って、第１ユーザと第２ユーザとの間の対話関連性を決定する段階を有し得る。
【００６４】
例えば、第１ユーザと第２ユーザが関連するかどうかは、上記の入力回数、全体的な入力回数、時間分布、または全体的な時間分布が類似しているかどうかによって判断できる。類似性が高いほど、対話関連性が高いことを示す。当業者は、任意の適切な手段（例えば、回数の差、時間分布曲線間の距離に従って）により、第１対話属性と第２対話属性との類似性を決定して、対話関連性の判定を容易にすることができ、これは本開示に限定されない。
【００６５】
図６を参照して、特定の例を以下に示す。
【００６６】
図６は、本開示のいくつかの実施形態による、関連するユーザを推奨する方法を示すフロー図である。
【００６７】
図６に示されるように、一実施形態では、段階Ｓ１２（上述）は、段階Ｓ１２４において、第１時間間隔内の第１コメントアイコンに対する第１ユーザの入力回数と、第１時間間隔内の第１コメントアイコンに対する第２ユーザの入力回数との差に従って、第１時間間隔内の第１ユーザと第２ユーザとの間の対話関連性を決定する段階をさらに備える。
【００６８】
図６に示すように、一実施形態において、段階Ｓ１３（上述）は、段階Ｓ１３５において、対話関連性が第２閾値以上である場合に第２ユーザを第１ユーザに推奨する段階をさらに備える。
【００６９】
例えば、第１対話属性は、第１時間間隔内の第１コメントアイコンに対する第１ユーザの入力回数を含むことができ、第２対話属性は、第１時間間隔内の第１コメントアイコンに対する第２ユーザの入力回数を含むことができ、第１時間間隔は、マルチメディアリソース再生プロセスの任意の時間間隔にすることができる。したがって、第１時間間隔内の第１ユーザと第２ユーザとの間の対話関連性は、第１時間間隔内の第１コメントアイコンに対する第１ユーザの入力回数と第１時間間隔内の第１コメントアイコンに対する第２ユーザの入力回数との差に従って決定することができる。差が小さい場合、対話関連性が大きいと判断でき、差が大きい場合、対話関連性は小さいと判断できる。
【００７０】
一実施形態では、対話関連性の第２閾値を事前設定することができる。例えば、すべての対話関連性の値の範囲が０〜１の場合、第２閾値を０．６〜０．８に設定できる。対話関連性が第２閾値以上である場合、第１ユーザと第２ユーザが第１時間間隔内に関連すると判断でき、第２ユーザは第１ユーザの関連するユーザとして判断でき、したがって、第２ユーザを第１ユーザに推奨できる。
【００７１】
このアプローチは、第１コメントアイコンに対する入力回数間の差に従って推奨を実行し、推奨の精度を改善することができる。
【００７２】
図７は、本開示のいくつかの実施形態による、関連するユーザを推奨するための装置を示すブロック図である。
【００７３】
図７に示すように、関連するユーザを推奨する装置は、第１対話属性決定モジュール７１、第１関連性決定モジュール７２、および第１ユーザ推奨モジュール７３を備える。
【００７４】
第１対話属性決定モジュール７１は、マルチメディアリソース再生プロセスにおける第１ユーザの第１対話データに基づいて、第１ユーザの第１対話属性を決定するために使用される。
【００７５】
第１関連性決定モジュール７２は、第１対話属性と第２ユーザの第２対話属性とに従って、第１ユーザと第２ユーザとの間の対話関連性を決定するために使用される。
【００７６】
第１ユーザ推奨モジュール７３は、対話関連性に従って、第１ユーザに関連する第２ユーザを推奨するために使用される。
【００７７】
図８は、本開示のいくつかの実施形態による、関連するユーザを推奨するための装置を示すブロック図である。図８に示されるように、一実施形態では、装置は、マルチメディアリソース再生プロセスにおける第２ユーザの第２対話データに基づいて、第２ユーザの第２対話属性を決定するように構成された第２対話属性決定モジュール７４をさらに備える。
【００７８】
図８に示すように、一実施形態では、第１関連性決定モジュール７２は、マルチメディアリソース再生プロセスにおける第１時間間隔内の第１対話属性と第２対話属性とに従って、第１時間間隔内の第１ユーザと第２ユーザとの対話関連性を決定するように構成された第１関連性決定サブモジュール７２１を備える。
【００７９】
図示の実施形態では、第１ユーザ推奨モジュール７３は、第１時間間隔内の第１ユーザに関連する第２ユーザを推奨するように構成された第１推奨サブモジュール７３１を備える。
【００８０】
図８に示すように、一実施形態では、第１関連性決定モジュール７２は、第２関連性決定サブモジュール７２２および第３関連性決定サブモジュール７２３を備える。
【００８１】
図示された実施形態では、第２関連性決定サブモジュール７２２は、マルチメディアリソース再生プロセスにおける第１時間間隔内の第１対話属性と第２対話属性とに従って、第１時間間隔内の第１ユーザと第２ユーザとの間の間隔対話関連性を決定するように構成される。
【００８２】
図示された実施形態では、第３関連性決定サブモジュール７２３は、マルチメディアリソース再生プロセスにおける複数の第１時間間隔内の間隔対話関連性に従って、第１ユーザと第２ユーザとの間の対話関連性を決定するように構成される。
【００８３】
図８に示すように、一実施形態では、第１ユーザ推奨モジュール７３は、ユーザ取得サブモジュール７３２、分類サブモジュール７３３、および第２推奨サブモジュール７３４を備える。
【００８４】
図示された実施形態では、ユーザ取得サブモジュール７３２は、第１閾値以上の対話関連性を有する１または複数の第２ユーザを取得するように構成される。
【００８５】
図示された実施形態では、分類サブモジュール７３３は、対話関連性の程度により第２ユーザを分類するように構成される。
【００８６】
図示の実施形態では、第２推奨サブモジュール７３４は、最も高い対話関連性を有する予め定められた数の第２ユーザを第１ユーザに推奨するように構成される。
【００８７】
一実施形態では、第１関連性決定モジュールを使用して、第１対話属性と第２対話属性との間の類似性に従って第１ユーザと第２ユーザとの間の対話関連性を決定する。
【００８８】
一実施形態では、第１対話データは、マルチメディアリソース再生プロセスにおいて第１ユーザによって入力されたコメントアイコンと、対応する入力時間とを含む。この実施形態では、第１ユーザの第１対話属性は、第１コメントアイコンに対する第１ユーザの入力回数、複数のコメントアイコンに対する全体的な入力回数、第１コメントに対する入力時間分布、および複数のコメントアイコンに対する全体的な入力時間分布の１または複数を含み、アイコン、第１コメントアイコンは、複数のコメントアイコンのいずれか１つである。
【００８９】
一実施形態では、第２対話データは、マルチメディアリソース再生プロセスにおいて第２ユーザによって入力されるコメントアイコンと、対応する入力時間とを含み、第２対話属性は、第１コメントアイコンに対する第２ユーザの入力回数、複数のコメントアイコンに対する全体的な入力回数、第１コメントアイコンに対する入力時間分布、および複数のコメントアイコンに対する全体的な入力時間分布の１または複数を含み、第１コメントアイコンは、複数のコメントアイコンのいずれか１つである。
【００９０】
一実施形態では、第１対話属性は、第１時間間隔内の第１コメントアイコンに対する第１ユーザの入力回数を含み、第２対話属性は、第１時間間隔内の第１コメントアイコンに対する第２ユーザの入力回数を含む。
【００９１】
図８に示すように、一実施形態では、第１関連性決定モジュール７２は、第４関連性決定サブモジュール７２４を備える。
【００９２】
図示された実施形態では、第４関連性決定サブモジュール７２４は、第１時間間隔内の第１コメントアイコンに対する第１ユーザの入力回数と、第１時間間隔内の第１コメントアイコンに対する第２ユーザの入力回数との差に従って、第１時間間隔内の第１ユーザと第２ユーザとの間の対話関連性を決定するように構成されている。
【００９３】
図示の実施形態では、第１ユーザ推奨モジュール７３は、対話関連性が第２閾値以上である場合に第２ユーザを第１ユーザに推奨するように構成される第３推奨サブモジュール７３５をさらに備える。
【００９４】
図９は、本開示のいくつかの実施形態による、関連するユーザを推奨するための装置８００を示すブロック図である。
【００９５】
例えば、装置８００は、携帯電話、コンピュータ、デジタル放送端末、メッセージング装置、ゲーム機、タブレット装置、医療機器、フィットネス機器、携帯情報端末などとすることができる。
【００９６】
図９を参照すると、装置８００は、以下の構成要素、処理構成要素８０２、メモリ８０４、電源構成要素８０６、マルチメディア構成要素８０８、オーディオ構成要素８１０、入出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース８１２、センサ構成要素８１４、および通信構成要素８１６の１または複数を含むことができる。
【００９７】
処理構成要素８０２は、通常、ディスプレイ、電話通話、データ通信、カメラ、および記録に関連する動作など、装置８００の全体的な動作を制御する。処理構成要素８０２は、上述の方法の段階の全部または一部を達成するための命令を実行するための１または複数のプロセッサ８２０を含み得る。さらに、処理構成要素８０２は、処理構成要素８０２と他の構成要素との間の対話を促進するために１または複数のモジュールを含み得る。例えば、処理構成要素８０２は、マルチメディア構成要素８０８と処理構成要素８０２との間の対話を促進するマルチメディアモジュールを含み得る。
【００９８】
メモリ８０４は、装置８００での動作をサポートするために様々なタイプのデータを格納するように構成される。これらのデータの例には、装置８００上で動作する任意のアプリケーションまたは方法の命令、連絡先データ、電話帳データ、メッセージ、写真、ビデオなどが含まれる。メモリ８０４は、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、電気的消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、プログラマブル読み出し専用メモリ（ＰＲＯＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、磁気メモリ、フラッシュメモリ、磁気ディスク、または光ディスクなど、任意のタイプの揮発性または不揮発性記憶装置あるいはそれらの組み合わせによって実装することができる。
【００９９】
電源構成要素８０６は、装置８００の様々な構成要素に電力を提供する。電源構成要素８０６は、電力管理システム、１または複数の電源、および装置８００の電力を生成、管理、および分配することに関連する他の構成要素を含み得る。
【０１００】
マルチメディア構成要素８０８は、装置８００とユーザとの間の出力インターフェースを提供する画面を備える。一部の実施形態では、画面は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）およびタッチパネル（ＴＰ）を含み得る。画面がタッチパネルを備える場合、画面は、ユーザからの入力信号を受信するためのタッチ画面として実装できる。タッチパネルは、タッチパネル上のタッチ、スワイプ、およびジェスチャを検知するための１または複数のタッチセンサを備える。タッチセンサは、タッチまたはスワイプ動作の境界を検知するだけでなく、タッチまたはスワイプ動作に関連する時間と圧力も検出する。いくつかの実施形態では、マルチメディア構成要素８０８は、フロントカメラおよび／またはリアカメラを備える。装置８００が撮影モードまたはビデオモードなどの動作モードにあるとき、フロントカメラおよび／またはリアカメラは外部マルチメディアデータを受信することができる。フロントカメラとリアカメラは各々、固定光学レンズシステムにすることも、焦点距離と光学ズーム機能を有することもできる。
【０１０１】
オーディオ構成要素８１０は、オーディオ信号を出力および／または入力するように構成される。例えば、オーディオ構成要素８１０は、装置８００が通話モード、録音モード、音声認識モードなどの動作モードにあるときに外部オーディオ信号を受信するように構成されたマイク（ＭＩＣ）を備える。受信されたオーディオ信号は、メモリ８０４にさらに格納されるか、通信構成要素８１６を介して送信され得る。いくつかの実施形態では、オーディオ構成要素８１０は、オーディオ信号を出力するために使用されるスピーカーをさらに備える。
【０１０２】
Ｉ／Ｏインターフェース８１２は、処理構成要素８０２と、キーボード、クリックホイール、ボタンなどであり得る周辺インターフェースモジュールとの間のインターフェースを提供する。これらのボタンには、ホームボタン、音量ボタン、開始ボタン、ロックボタンが含まれ得るが、これらに限定されない。
【０１０３】
センサ構成要素８１４は、装置８００に様々な態様の状態評価を提供するために使用される１または複数のセンサを備える。例えば、センサ構成要素８１４は、装置８００のオン／オフ状態および構成要素の相対的な位置決めを検出することができ、例えば、構成要素は装置８００のディスプレイおよびキーパッドであり、センサ構成要素８１４は、装置８００または装置８００の１つの構成要素の位置変化、装置８００とのユーザ接触の有無、装置８００の向きまたは加速／減速、および装置８００の温度変化も検出することができる。センサ構成要素８１４は、物理的接触がないときに近くの物体の存在を検出するように構成された近接センサを含み得る。センサ構成要素８１４は、撮像用途で使用するためのＣＭＯＳまたはＣＣＤ画像センサなどの光センサをさらに含み得る。いくつかの実施形態では、センサ構成要素８１４は、加速度センサ、ジャイロスコープセンサ、磁気センサ、圧力センサ、または温度センサをさらに含み得る。
【０１０４】
通信構成要素８１６は、装置８００と他の装置との間の有線または無線通信を容易にするように構成される。装置８００は、ＷｉＦｉ、２Ｇ、３Ｇ、またはそれらの組み合わせなどの通信規格に基づいて無線ネットワークにアクセスすることができる。例示的な一実施形態では、通信構成要素８１６は、外部放送管理システムから放送信号または放送チャンネルを介して放送関連情報を受信する。例示的な一実施形態では、通信構成要素８１６は、短距離通信を容易にするために近距離通信（ＮＦＣ）モジュールをさらに備える。例えば、ＮＦＣモジュールは、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）技術、赤外線データ協会（ＩｒＤＡ）技術、超広帯域（ＵＷＢ）技術、ＢｌｕｅＴｏｏｔｈ（登録商標）（ＢＴ）技術、およびその他の技術に基づいて実装できる。
【０１０５】
例示的な実施形態では、装置８００は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、デジタル信号処理装置（ＤＳＰＤ）、プログラマブル論理装置（ＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、コントローラー、マイクロコントローラー、マイクロプロセッサー、または上記の方法を実行するための他の電子要素の１または複数によって実装することができる。
【０１０６】
例示的な実施形態では、命令を備える不揮発性コンピュータ可読記憶媒体がさらに提供され、例えば、命令を備えるメモリ８０４が提供され、上述の命令は、上記の方法を達成するために装置８００のプロセッサ８２０によって実行され得る。
【０１０７】
図１０は、本開示のいくつかの実施形態による、関連するユーザを推奨するための装置１９００を示すブロック図である。
【０１０８】
例えば、装置１９００は、サーバとして利用することができる。図１０を参照すると、装置１９００は、１または複数のプロセッサをさらに備える処理構成要素１９２２と、処理構成要素１９２２、例えばアプリケーションによって実行できる命令を格納するために使用されるメモリ１９３２によって表されるメモリリソースとを備える。メモリ１９３２に格納されたアプリケーションは、各々命令セットに対応する１または複数のモジュールを含み得る。さらに、処理構成要素１９２２は、上述の方法を実行するための命令を実行するように構成される。
【０１０９】
装置１９００は、装置１９００の電力管理を実行するように構成された電源構成要素１９２６、装置１９００をネットワークに接続するように構成された有線または無線ネットワークインターフェース１９５０、および入出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース１９５８をさらに備え得る。装置１９００は、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）  ＳｅｒｖｅｒＴＭ、Ｍａｃ ＯＳ ＸＴＭ、ＵｎｉｘＴＭ、ＬｉｎｕｘＴＭ、ＦｒｅｅＢＳＤＴＭなどのメモリ１９３２に格納されたオペレーティングシステムに基づいて動作することができる。
【０１１０】
例示的な実施形態では、命令を備える不揮発性コンピュータ可読記憶媒体、例えば、命令を備えるメモリ１９３２がさらに提供され、上述の命令は、上記の方法を達成するために装置１９００の処理構成要素１９２２によって実行することができる。
【０１１１】
本開示は、システム、方法、および／またはコンピュータプログラム製品であり得る。コンピュータプログラム製品は、プロセッサに本開示の様々な態様を実施させるためのコンピュータ可読プログラム命令を搭載したコンピュータ可読記憶媒体を備え得る。
【０１１２】
コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行装置によって使用される命令を保持および格納できる有形装置であり得る。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、電気記憶装置、磁気記憶装置、光学記憶装置、電磁記憶装置、半導体記憶装置、またはそれらの任意の適切な組み合わせであり得るが、これらに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体（非網羅的リスト）のより具体的な例には、ポータブルコンピュータディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、ポータブルコンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤＲＯＭ）、デジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）、メモリスティック、フロッピーディスク、命令が格納されたパンチカードまたは凹部内のバンプの構造などの機械的コーディング機器、およびそれらの任意の適切な組み合わせを備える。本明細書で使用するコンピュータ可読記憶媒体は、電波やその他の自由に伝搬する電磁波、導波管やその他の送信媒体を伝搬する電磁波（光ファイバケーブルを通過する光パルスなど）、または電線を介して送信される電気信号などの過渡信号自体とは解釈されない。
【０１１３】
本明細書で説明されるコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読記憶媒体から様々なコンピューティング／処理装置にダウンロードするか、インターネット、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワークおよび／または無線ネットワークなどのネットワークを介して外部コンピュータまたは外部記憶装置にダウンロードすることができる。ネットワークには、銅線送信ケーブル、ファイバー送信、無線送信、ルーター、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイコンピュータ、および／またはエッジサーバが含まれ得る。各コンピューティング／処理装置のネットワークアダプターカードまたはネットワークインターフェースは、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受け取り、コンピュータ可読プログラム命令を転送して、各コンピューティング／処理装置のコンピュータ可読記憶媒体に格納する。
【０１１４】
本開示の動作を実行するためのコンピュータプログラム命令は、アセンブリ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、機械命令、機械関連命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、またはＳｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋などの物体指向プログラミング言語を含むプログラミング言語、および「Ｃ」言語または同様のプログラミング言語などの従来の手続き型プログラミング言語の１または複数の任意の組み合わせで記述されているソースコードもしくは物体コードであり得る。コンピュータ可読プログラム命令は、ユーザコンピュータ上で完全にまたは部分的に実行されるか、スタンドアロンソフトウェアパッケージとして実行されるか、ユーザコンピュータおよびリモートコンピュータで部分的に実行されるか、リモートコンピュータまたはサーバで完全に実行され得る。リモートコンピュータの場合、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）またはワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を備える任意の種類のネットワークを介してユーザのコンピュータに接続できる。または、外部コンピュータに接続できる（例えば、インターネットサービスプロバイダーを使用してインターネット経由で接続する）。いくつかの実施形態では、プログラマブル論理回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、またはプログラマブル論理アレイ（ＰＬＡ）などの電子回路は、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用することによりカスタマイズされる。電子回路は、コンピュータ可読プログラム命令を実行して、本開示の様々な態様を実装することができる。
【０１１５】
本開示の様々な態様は、本開示の実施形態による方法、装置（システム）、およびコンピュータプログラム製品のフロー図および／またはブロック図を参照して本明細書で説明される。フローチャートおよび／またはブロック図の各ブロック、およびフローチャートおよび／またはブロック図における様々なブロックの組み合わせは、コンピュータ可読プログラム命令によって実装できることを理解されたい。
【０１１６】
これらのコンピュータプログラム命令は、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、または他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサに提供され得、機械を生産し、その結果、これらの命令は、コンピュータまたは他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサによって実行されるときに、フローチャートおよび／またはブロック図の１または複数のブロックで指定された機能／動作を実装するための装置を生産する。また、これらのコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読記憶媒体に格納されてもよい。これらの命令により、コンピュータ、プログラマブルデータ処理装置、および／または他の装置が特定の方法で動作し、したがって、命令を格納するコンピュータ可読媒体は、１または複数のフローチャートおよび／またはブロック図で指定された機能／動作の様々な態様を実装する命令を備えるアーティファクトを備える。
【０１１７】
コンピュータプログラム命令は、コンピュータ、他のプログラマブルデータ処理装置、またはコンピュータなどの他の装置にロードされ、他のプログラマブルデータ処理装置、または他の装置が一連の動作段階を実行して、１または複数のフローチャートおよび／またはブロック図で指定された機能／動作が、コンピュータ、他のプログラマブルデータ処理装置、または他の装置で実行される命令によって実装されるように、コンピュータ実装プロセスを生成する。
【０１１８】
添付図面のフロー図およびブロック図は、本開示の複数の実施形態によるシステム、方法、およびコンピュータプログラム製品の実施形態のシステムアーキテクチャ、機能、および動作を示している。これに関して、フローチャートまたはブロック図の各ブロックは、モジュール、プログラムセグメント、または指定された論理機能を実装するための１または複数の実行可能な命令を備える命令の一部を表してもよい。いくつかの代替実装では、ブロックに示されている機能は、図面に示されているものとは異なる順序で発生する場合もある。例えば、２つの連続したブロックは、実際には実質的に並行して実行できるが、関連する機能によっては、逆の順序で実行されることもある。また、ブロック図および／またはフローチャートの各ブロック、およびブロック図および／またはフローチャートのブロックの組み合わせは、指定された機能または動作を実行する専用ハードウェアベースのシステムで実装できる、または専用のハードウェアとコンピュータの命令の組み合わせによって実装できることに留意されたい。
【０１１９】
本開示の様々な実施形態が上述されてきた。上記の説明は例示的かつ非網羅的であり、開示された様々な実施形態に限定されない。例示された様々な実施形態の範囲および趣旨から逸脱することなく、多くの修正および変形が当業者には明らかである。本明細書で使用される用語は、実施形態の原理、市場で見られる技術に対する実際の適用または技術的改善を最もよく説明するか、または当業者が本明細書で開示される実施形態を理解できるようにするために選択された。
【図１】
2020512623.tif 000003
【図２】
2020512623.tif 000004
【図３】
2020512623.tif 000005
【図４】
2020512623.tif 000006
【図５】
2020512623.tif 000007
【図６】
2020512623.tif 000008
【図７】
2020512623.tif 000009
【図８】
2020512623.tif 000010
【図９】
2020512623.tif 000011
【図１０】
2020512623.tif 000012
【国際調査報告】
2020512623.tif 000013
2020512623.tif 000014
2020512623.tif 000015
2020512623.tif 000016