(57)【要約】デバイスマッピングシステムについての精度スコアを決定するための、方法、デバイス、および、コンピュータプログラム製品を提供する。いくつかの例では、精度スコアは、デバイスマッピングシステムのデバイスマップと自動コンテンツ認識コンポーネントからの視聴データとに基づくことができる。このような例では、精度スコアは、類似したカテゴリをメディアコンテンツの類似したプレーヤーを有するデバイスにデバイスマッピングシステムが割り当てているかを示すことができる。いくつかの例では、デバイスマップはランダムであると決定でき、デバイスマッピングシステムが不正確であると示す。対照的に、本質的にランダムにすぎない十分低い確率をデバイスマップが有すると決定される場合、デバイスマッピングシステムは正確であると決定できる。【選択図】図１
2020517003.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つ以上のプロセッサと、
命令を含む１つ以上の非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体とを備え、
前記命令は、前記１つ以上のプロセッサ上で実行されるとき、前記１つ以上のプロセッサに、
メディアプレーヤーデバイスのグループに割り当てられた複数のカテゴリを取得し、ここで、前記複数のカテゴリは、デバイスマッピングシステムを使用して決定され、ここで、カテゴリは、前記メディアプレーヤーデバイスのグループについての分類を含み、
前記メディアプレーヤーデバイスのグループの視聴行動を決定し、ここで、前記視聴行動は、自動コンテンツ認識を使用して、前記メディアプレーヤーデバイスによって視聴された被視聴メディアコンテンツを、記憶されたメディアコンテンツとマッチングさせることにより、決定され、
前記複数のカテゴリと前記メディアプレーヤーデバイスのグループの視聴行動との間の相関を決定し、
前記決定した相関を使用して、前記デバイスマッピングシステムについての精度スコアを決定し、
前記精度スコアを前記デバイスマッピングシステムに割り当てる、ここで前記精度スコアは、前記デバイスマッピングシステムを改善させるために使用される、
ことを含む動作を実行させる、システム。
【請求項２】
前記複数のカテゴリと前記メディアプレーヤーデバイスのグループの前記視聴行動との間の前記相関は、前記複数のカテゴリの中の視聴行動における分散に基づく、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記デバイスマッピングシステムについての精度スコアを決定することは、前記複数のカテゴリと前記メディアプレーヤーデバイスのグループの前記視聴行動との間の相関がランダムであるかを決定するために、統計仮説検定を実行することを含む、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
命令をさらに含み、
前記命令は、前記１つ以上のプロセッサ上で実行されるとき、前記１つ以上のプロセッサに、
統計仮説検定の結果をランダムしきい値と比較し、
前記結果が前記ランダムしきい値未満であるとき、前記相関がランダムであると決定することを含む動作を実行させる、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記精度スコアは、前記統計仮説検定の結果と前記ランダムしきい値との比較に基づいて、前記デバイスマッピングシステムについて決定される、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
メディアコンテンツはビデオコンテンツであり、
前記自動コンテンツ認識を実行することは、
未知のビデオセグメントのフレームに関係付けられているピクセルキューポイントを受信することと、ここで、前記ピクセルキューポイントは、前記フレームに対応するピクセル値のセットを含み、
基準データポイントのデータベース中で候補基準データポイントを識別することと、ここで、前記候補基準データポイントは、前記ピクセルキューポイントと類似しており、ここで、前記候補基準データポイントは、候補ビデオセグメントの候補フレームに対応する１つ以上のピクセル値を含み、
前記候補基準データポイントと前記候補ビデオセグメントとに関係付けられているビンにトークンを追加することと、
前記ビン中のトークンの数が値を超えているかを決定することと、
前記ビン中のトークンの数が前記値を超えるとき、前記未知のビデオセグメントを、前記候補ビデオセグメントとマッチングするとして識別することとを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記視聴行動は、複数のチャネルのうちの１つ以上を視聴する前記メディアプレーヤーデバイスのグループの時間量、前記メディアプレーヤーデバイスのグループのユーザに関係付けられている所得、前記メディアプレーヤーデバイスのグループのユーザの年齢層、前記メディアプレーヤーデバイスのグループのユーザの教育レベル、または、前記メディアプレーヤーデバイスのグループのデバイスの数、のうちの少なくとも１つ以上を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
メディアプレーヤーデバイスのグループに割り当てられた複数のカテゴリを取得することと、ここで、前記複数のカテゴリは、デバイスマッピングシステムを使用して決定され、ここで、カテゴリは、前記メディアプレーヤーデバイスのグループについての分類を含み、
前記メディアプレーヤーデバイスのグループの視聴行動を決定することと、ここで、前記視聴行動は、自動コンテンツ認識を使用して、前記メディアプレーヤーデバイスによって視聴された被視聴メディアコンテンツを、記憶されたメディアコンテンツとマッチングさせることにより、決定され、
前記複数のカテゴリと前記メディアプレーヤーデバイスのグループの視聴行動との間の相関を決定することと、
前記決定した相関を使用して、前記デバイスマッピングシステムについての精度スコアを決定することと、
前記精度スコアを前記デバイスマッピングシステムに割り当てることと、ここで前記精度スコアは、前記デバイスマッピングシステムを改善させるために使用される、
を含む、方法。
【請求項９】
前記複数のカテゴリと前記メディアプレーヤーデバイスのグループの前記視聴行動との間の前記相関は、前記複数のカテゴリの中の視聴行動における分散に基づく、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記デバイスマッピングシステムについての精度スコアを決定することは、前記複数のカテゴリと前記メディアプレーヤーデバイスのグループの前記視聴行動との間の相関がランダムであるかを決定するために、統計仮説検定を実行することを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
統計仮説検定の結果をランダムしきい値と比較することと、
前記結果が前記ランダムしきい値未満であるとき、前記相関がランダムであると決定することとをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記精度スコアは、前記統計仮説検定の結果と前記ランダムしきい値との比較に基づいて、前記デバイスマッピングシステムについて決定される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
メディアコンテンツはビデオコンテンツであり、
前記自動コンテンツ認識を実行することは、
未知のビデオセグメントのフレームに関係付けられているピクセルキューポイントを受信することと、ここで、前記ピクセルキューポイントは、前記フレームに対応するピクセル値のセットを含み、
基準データポイントのデータベース中で候補基準データポイントを識別することと、ここで、前記候補基準データポイントは、前記ピクセルキューポイントと類似しており、ここで、前記候補基準データポイントは、候補ビデオセグメントの候補フレームに対応する１つ以上のピクセル値を含み、
前記候補基準データポイントと前記候補ビデオセグメントとに関係付けられているビンにトークンを追加することと、
前記ビン中のトークンの数が値を超えているかを決定することと、
前記ビン中のトークンの数が前記値を超えるとき、前記未知のビデオセグメントを、前記候補ビデオセグメントとマッチングするとして識別することとを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１４】
前記視聴行動は、複数のチャネルのうちの１つ以上を視聴する前記メディアプレーヤーデバイスのグループの時間量、前記メディアプレーヤーデバイスのグループのユーザに関係付けられている所得、前記メディアプレーヤーデバイスのグループのユーザの年齢層、前記メディアプレーヤーデバイスのグループのユーザの教育レベル、または、前記メディアプレーヤーデバイスのグループのデバイスの数、のうちの少なくとも１つ以上を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１５】
命令を含む非一時的機械読取可能記憶媒体中で有形に具現化されるコンピュータプログラム製品であって、
前記命令が１つ以上のプロセッサによって実行されるとき、前記１つ以上のプロセッサに、
メディアプレーヤーデバイスのグループに割り当てられた複数のカテゴリを取得させ、ここで、前記複数のカテゴリは、デバイスマッピングシステムを使用して決定され、ここで、カテゴリは、前記メディアプレーヤーデバイスのグループについての分類を含み、
前記メディアプレーヤーデバイスのグループの視聴行動を決定させ、ここで、前記視聴行動は、自動コンテンツ認識を使用して、前記メディアプレーヤーデバイスによって視聴された被視聴メディアコンテンツを、記憶されたメディアコンテンツとマッチングさせることにより、決定され、
前記複数のカテゴリと前記メディアプレーヤーデバイスのグループの視聴行動との間の相関を決定させ、
前記決定した相関を使用して、前記デバイスマッピングシステムについての精度スコアを決定させ、
前記精度スコアを前記デバイスマッピングシステムに割り当させる、ここで前記精度スコアは、前記デバイスマッピングシステムを改善させるために使用される、コンピュータプログラム製品。
【請求項１６】
前記複数のカテゴリと前記メディアプレーヤーデバイスのグループの前記視聴行動との間の前記相関は、前記複数のカテゴリの中の視聴行動における分散に基づく、請求項１５に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１７】
前記デバイスマッピングシステムについての精度スコアを決定することは、前記複数のカテゴリと前記メディアプレーヤーデバイスのグループの前記視聴行動との間の相関がランダムであるかを決定するために、統計仮説検定を実行することを含む、請求項１６に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１８】
命令をさらに含み、
前記命令が前記１つ以上のプロセッサによって実行されるとき、前記１つ以上のプロセッサに、
統計仮説検定の結果をランダムしきい値と比較させ、
前記結果が前記ランダムしきい値未満であるとき、前記相関がランダムであると決定させる、請求項１７に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１９】
前記精度スコアは、前記統計仮説検定の結果と前記ランダムしきい値との比較に基づいて、前記デバイスマッピングシステムについて決定される、請求項１８に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項２０】
メディアコンテンツはビデオコンテンツであり、
前記自動コンテンツ認識を実行することは、
未知のビデオセグメントのフレームに関係付けられているピクセルキューポイントを受信することと、ここで、前記ピクセルキューポイントは、前記フレームに対応するピクセル値のセットを含み、
基準データポイントのデータベース中で候補基準データポイントを識別することと、ここで、前記候補基準データポイントは、前記ピクセルキューポイントと類似しており、ここで、前記候補基準データポイントは、候補ビデオセグメントの候補フレームに対応する１つ以上のピクセル値を含み、
前記候補基準データポイントと前記候補ビデオセグメントとに関係付けられているビンにトークンを追加することと、
前記ビン中のトークンの数が値を超えているかを決定することと、
前記ビン中のトークンの数が前記値を超えるとき、前記未知のビデオセグメントを、前記候補ビデオセグメントとマッチングするとして識別することとを含む、請求項１５に記載のコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【関連出願の相互参照】
【０００１】
［０００１］
本願は、２０１７年４月６日に出願された米国仮出願番号第６２／４８２，４９５号の利益を主張し、すべての目的のために、その全体が参照によってここに組み込まれている。
【分野】
【０００２】
［０００２］
本開示は、一般的に、接続されたデバイスおよび特定のカテゴリとのその関係付けの分析から導出されたデータの精度を改善させることに関する。
【背景】
【０００３】
［０００３］
ユーザは、デバイスの範囲に渡ってメディアにますますアクセスしている。しかしながら、どのデバイスが特定のユーザに関係付けられているかを決定することは、難しいことがある。（ときにはデバイスマッピングまたはデバイスグラフ化と呼ばれる）デバイスを特定のカテゴリにマッピングすることを意味する多くのシステムが存在する。例えば、デバイスマッピングシステムは、第１のデバイスと第２のデバイスが特定のカテゴリに属することを示すデバイスマップを生成することができる。いくつかの例では、デバイスは、各デバイスに割り当てられたカテゴリに基づいて、特定のユーザにマッピングされることができる。他の例では、デバイスは、世帯全体のデバイスマップに割り当てられる。しかしながら、デバイスマップの精度を評価することは難しい。したがって、デバイスマップの精度を決定し、改善させる技術的必要性がある。
【概要】
【０００４】
［０００４］
１つ以上のデバイスによって再生されるメディア（例えば、ビデオおよび／またはオーディオデータ）を処理することによって、デバイスマッピングシステムについての精度スコアを決定するための、方法、デバイス、デバイス、およびコンピュータプログラム製品を提供する。いくつかの例では、精度スコアは、デバイスマッピングシステムのデバイスマップに基づくことができる。このような例では、デバイスマップは、ともに関係付けられているデバイスをリンクすることを意味することができる。
【０００５】
［０００５］
いくつかの例では、精度スコアは、自動コンテンツ認識（ＡＣＲ）システム、または、1つ以上のメディアプレーヤーデバイスによって視聴されているメディアコンテンツを決定できる他のシステムからのメディアコンテンツ視聴データにさらに基づくことができる。いくつかのケースでは、メディアコンテンツは、（オーディオコンテンツを含むことができる）ビデオコンテンツ、または、オーディオコンテンツを含むことができる。視聴データとして記憶されることができる１つ以上のメディアプレーヤーデバイスによって視聴されているメディアコンテンツを決定するために、（例えば、ＡＣＲシステムを使用して）メディアコンテンツを処理し、分析することができる。１つの例示的な例では、メディアプレーヤーデバイスによって視聴されているメディアコンテンツを決定するためにＡＣＲシステムが使用されるとき、メディアプレーヤーデバイスは、ビデオプログラムに関係付けられたビデオデータ（および、いくつかのケースでは、オーディオデータ）をデコードすることができる。メディアプレーヤーデバイスは、ビデオフレームのピクセル情報の表示またはさらなる処理に備えて、ビデオの各フレームのデコードされたコンテンツをビデオフレームバッファ中に置くことができる。メディアプレーヤーデバイスは、バッファされたビデオデータを処理でき、プレーヤーデバイスによって現在再生されている未知のビデオセグメントを表す、（「キューポイント」と呼ばれることがある）未知のデータポイントを生成することができる。マッチングサーバは、未知のキューポイントを受信でき、未知のキューポイントを記憶されている候補キューポイントと比較し、候補ビデオセグメントと未知ビデオセグメントとの間のマッチングを決定できる。
【０００６】
［０００６］
視聴データは、精度スコアを決定するために処理されることができる。このような例では、（ときには視聴行動と呼ばれる）メディア視聴データは、メディアプレーヤーデバイスによって再生されているメディアコンテンツを示すことができる。いくつかの例では、デバイスマッピングシステムがメディアコンテンツの類似した再生を有するデバイスに類似したカテゴリを割り当てているかを、精度スコアは示すことができる。このような例では、デバイスマップは、デバイスマッピングシステムの精度を決定するために、ランダム性に基づいて割り当てられるデバイスカテゴリ指定と比較されることができる。デバイスマップが本質的に単にランダムである十分に低い確率を有していると決定される場合、デバイスマッピングシステムは、正確であると決定されることができる。
【０００７】
［０００７］
いくつかの例では、デバイスマップを生成するためのそのプロセスを改善させるために、精度スコアはデバイスマッピングシステムによって使用されることができる。例えば、デバイスマッピングシステムは、精度スコアを改善しようとするために、１つ以上の動作を修正できる。
【０００８】
［０００８］
いくつかの例では、システムが提供され、システムは、１つ以上のプロセッサと、命令を含む１つ以上の非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体とを含み、命令は、１つ以上のプロセッサ上で実行されるとき、１つ以上のプロセッサに動作を実行させる。動作は、メディアプレーヤーデバイスのグループに割り当てられた複数のカテゴリを取得することを含む。複数のカテゴリは、デバイスマッピングシステムを使用して決定される。カテゴリは、メディアプレーヤーデバイスのグループについての分類を含む。動作は、メディアプレーヤーデバイスのグループの視聴行動を決定することをさらに含む。視聴行動は、自動コンテンツ認識を使用して、メディアプレーヤーデバイスによって視聴された被視聴メディアコンテンツを、記憶されたメディアコンテンツとマッチングさせることにより、決定される。動作は、複数のカテゴリとメディアプレーヤーデバイスのグループの視聴行動との間の相関を決定することと、決定した相関を使用して、デバイスマッピングシステムについての精度スコアを決定することとをさらに含む。動作は、精度スコアをデバイスマッピングシステムに割り当てることをさらに含み、ここで精度スコアは、デバイスマッピングシステムを改善させるために使用される。
【０００９】
［０００９］
いくつかの例では、方法が提供され、方法は、メディアプレーヤーデバイスのグループに割り当てられた複数のカテゴリを取得することを含む。複数のカテゴリは、デバイスマッピングシステムを使用して決定される。カテゴリは、メディアプレーヤーデバイスのグループについての分類を含む。方法は、メディアプレーヤーデバイスのグループの視聴行動を決定することをさらに含む。視聴行動は、自動コンテンツ認識を使用して、メディアプレーヤーデバイスによって視聴された、被視聴メディアコンテンツを記憶されたメディアコンテンツとマッチングさせることにより、決定される。方法は、複数のカテゴリとメディアプレーヤーデバイスのグループの視聴行動との間の相関を決定することと、決定した相関を使用して、デバイスマッピングシステムについての精度スコアを決定することとをさらに含む。方法は、精度スコアをデバイスマッピングシステムに割り当てることをさらに含み、ここで精度スコアは、デバイスマッピングシステムを改善させるために使用される。
【００１０】
［００１０］
いくつかの例では、命令を含む非一時的機械読取可能記憶媒体中で有形に具現化されるコンピュータプログラム製品が提供され、コンピュータプログラム製品は、命令が１つ以上のプロセッサによって実行されるとき、１つ以上のプロセッサに、メディアプレーヤーデバイスのグループに割り当てられた複数のカテゴリを取得させ、ここで、複数のカテゴリは、デバイスマッピングシステムを使用して決定され、ここで、カテゴリは、メディアプレーヤーデバイスのグループについての分類を含み、メディアプレーヤーデバイスのグループの視聴行動を決定させ、ここで、視聴行動は、自動コンテンツ認識を使用して、メディアプレーヤーデバイスによって視聴された被視聴メディアコンテンツを、記憶されたメディアコンテンツとマッチングさせることにより、決定され、複数のカテゴリとメディアプレーヤーデバイスのグループの視聴行動との間の相関を決定させ、決定した相関を使用して、デバイスマッピングシステムについての精度スコアを決定させ、精度スコアをデバイスマッピングシステムに割り当させる、ここで精度スコアは、デバイスマッピングシステムを改善させるために使用される。
【００１１】
［００１１］
いくつかの態様では、複数のカテゴリとメディアプレーヤーデバイスのグループの視聴行動との間の相関は、複数のカテゴリの中の視聴行動における分散に基づく。
【００１２】
［００１２］
いくつかの態様では、デバイスマッピングシステムについての精度スコアを決定することは、複数のカテゴリとメディアプレーヤーデバイスのグループの視聴行動との間の相関がランダムであるかを決定するために、統計仮説検定を実行することを含む。
【００１３】
［００１３］
いくつかの態様では、システム、方法、および、コンピュータプログラム製品は、統計仮説検定の結果をランダムしきい値と比較することと、結果がランダムしきい値未満であるとき、相関がランダムであると決定することとを含む。
【００１４】
［００１４］
いくつかの態様では、精度スコアは、統計仮説検定の結果とランダムしきい値との比較に基づいて、デバイスマッピングシステムについて決定される。
【００１５】
［００１５］
いくつかの態様では、メディアコンテンツはビデオコンテンツであり、自動コンテンツ認識を実行することは、未知のビデオセグメントのフレームに関係付けられているピクセルキューポイントを受信することと、ここで、ピクセルキューポイントは、フレームに対応するピクセル値のセットを含み、基準データポイントのデータベース中で候補基準データポイントを識別することと、ここで、候補基準データポイントは、ピクセルキューポイントと類似しており、ここで、候補基準データポイントは、候補ビデオセグメントの候補フレームに対応する１つ以上のピクセル値を含み、候補基準データポイントと候補ビデオセグメントとに関係付けられているビンにトークンを追加することと、ビン中のトークンの数が値を超えているかを決定することと、ビン中のトークンの数が値を超えるとき、未知のビデオセグメントを、候補ビデオセグメントとマッチングするとして識別することとを含む。
【００１６】
［００１６］
いくつかの態様では、視聴行動は、複数のチャネルのうちの１つ以上を視聴するメディアプレーヤーデバイスのグループの時間量、メディアプレーヤーデバイスのグループのユーザに関係付けられている所得、メディアプレーヤーデバイスのグループのユーザの年齢層、メディアプレーヤーデバイスのグループのユーザの教育レベル、または、メディアプレーヤーデバイスのグループのデバイスの数、のうちの少なくとも１つ以上を含む。
【００１７】
［００１７］
この概要は、請求項中に記載されている主題事項のキーまたは本質的な特徴を識別するように意図されておらず、請求項中に記載されている主題事項の範囲を決定するために、分離して使用されるようにも意図されていない。
主題事項は、この特許の明細書全体、任意のまたはすべての図面、および、各請求項の適切な部分への参照によって理解されるべきである。
【００１８】
［００１８］
以下の明細書、特許請求の範囲、添付の図面を参照すると、他の特徴および実施形態とともに、前述のものがより明らかになるだろう。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
［００１９］
本発明の例示的な実施形態を、次の図を参照して以下に詳細に説明する。
【図１】［００２０］  図１は、デバイスマップ分類システムを更新するためのシステムの例を図示している。
【図２Ａ】［００２１］  図２Ａは、第１のソースについての、視聴時間とチャネル分散を比較したグラフの例を図示している。
【図２Ｂ】［００２２］  図２Ｂは、第２のソースについての、視聴時間とチャネル分散を比較したグラフの例を図示している。
【図２Ｃ】［００２３］  図２Ｃは、第３のソースについての、視聴時間とチャネル分散を比較したグラフの例を図示している。
【図３】［００２４］  図３は、さまざまなソースについてのｆ比を計算する例を図示している。
【図４】［００２５］  図４は、精度スコアをデバイスマップマッチングプロセスに割り当てるためのプロセスの例を図示している。
【図５】［００２６］  図５は、複数のデバイスと予測された統計的属性の統計的相関を評価するためのプロセスの例を図示している。
【図６】［００２７］  図６は、予測された視聴行動と自動コンテンツ認識コンポーネントによって測定された実際の視聴の比較のためのプロセスの例を図示している。
【図７】［００２８］  図７は、メディアシステムによって視聴されたビデオコンテンツを識別するためのマッチングシステムのブロックダイヤグラムの例を図示している。
【図８】［００２９］  図８は、さまざまなデバイスについてのプロセスフローの例を図示している。
【図９】［００３０］  図９は、所得コード対月あたりの視聴時間を等式化した第１のマッチングレートの例を図示している。
【図１０】［００３１］  図１０は、所得コード対月あたりの視聴時間を等式化した第２のマッチングの例を図示している。
【図１１】［００３２］  図１１は、所得コード対月あたりの視聴時間を等式化したデータセット２中でのみ見出されるメディアデバイスの例を図示している。
【詳細な説明】
【００２０】
［００３３］
以下の記述では、説明の目的のために、本発明の実施形態の徹底した理解を提供するために、特定の詳細を述べる。しかしながら、さまざまな実施形態はこれらの特定の詳細なしで実施されてもよいことが明らかだろう。図と説明は、限定するようには意図されていない。
【００２１】
［００３４］
次の記述は、例示的な実施形態を提供するにすぎず、本開示の、範囲、適用可能性またはコンフィギュレーションを限定することを意図していない。むしろ、例示的な実施形態の次の説明は、当業者に、例示的な実施形態を実現することを可能にする説明を提供するだろう。添付の特許請求の範囲において述べるように、本発明の精神および範囲から逸脱することなく、要素の機能およびアレンジメントにおいて、さまざまな変更が行われてもよいことを理解すべきである。
【００２２】
［００３５］
以下の説明において、実施形態の完全な理解を提供するために、特定の詳細が与えられる。しかしながら、実施形態は、これらの特定の詳細なしで実現されてもよいことが当業者によって理解されるだろう。例えば、不必要な詳細で実施形態を不明瞭にしないために、回路、システム、ネットワーク、プロセス、および、他のコンポーネントは、ブロックダイヤグラムでコンポーネントとして示されてもよい。他の例では、よく知られている回路、プロセス、アルゴリズム、構造、および技術は、実施形態を不明瞭にすることを回避するために、不必要な詳細なしで示されてもよい。
【００２３】
［００３６］
また、個々の実施形態は、フローチャート、フローダイヤグラム、データフローダイヤグラム、構造ダイヤグラム、またはブロックダイヤグラムとして描かれる、プロセスとして説明されてもよいことに留意すべきである。フローチャートは動作を連続したプロセスとして説明してもよいが、動作の多くは並行で、または同時に実行できる。加えて、動作の順序は再構成されてもよい。その動作が完了したとき、プロセスは終了するが、図中に含まれない追加のステップを有することがある。プロセスは、方法、関数、手順、サブルーチン、サブプログラム等に対応してもよい。プロセスが関数に対応するとき、その終了は、関数が呼び出し関数または主関数に戻ることに対応することができる。
【００２４】
［００３７］
用語「機械読取可能記憶媒体」または「コンピュータ読取可能記憶媒体」は、ポータブルまたは非ポータブル記憶デバイス、光学記憶デバイス、ならびに、命令および／またはデータを記憶、包含、または搬送することができるさまざまな他の媒体を含むがこれらに限定されない。機械読取可能記憶媒体またはコンピュータ読取可能記憶媒体は、非一時的媒体を含んでいてもよく、非一時的媒体において、データを記憶でき、ワイヤレスにまたはワイヤード接続を通して伝播する搬送波および／または一時的電気信号を含まない。非一時的媒体の例は、磁気ディスクまたはテープ、コンパクトディスク（ＣＤ）またはデジタル汎用ディスク（ＤＶＤ）のような光学記憶媒体、フラッシュメモリ、メモリまたはメモリデバイスを含んでいてもよいがこれらに限定されない。コンピュータプログラム製品は、コードおよび／または機械実行可能な命令を含んでいてもよく、これらは、手順、関数、サブプログラム、プログラム、ルーチン、サブルーチン、モジュール、ソフトウェアパッケージ、クラス、あるいは、命令、データ構造、またはプログラムステートメントの任意の組み合わせを表してもよい。コードセグメントは、情報、データ、引数、パラメータ、またはメモリコンテンツをパスおよび／または受信することによって、別のコードセグメントまたはハードウェア回路に結合されてもよい。情報、引数、パラメータ、データ、または他の情報は、メモリ共有、メッセージパッシング、トークンパッシング、ネットワーク送信、または他の送信技術を含む任意の適切な手段を使用して、パス、転送、または送信されてもよい。
【００２５】
［００３８］
さらに、実施形態は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語、またはこれらの任意の組み合わせによって実現されてもよい。ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェアまたはマイクロコードで実現されるとき、必要なタスクを実行するためのプログラムコードまたはコードセグメント（例えば、コンピュータプログラム製品）は、機械読取可能媒体中に記憶されてもよい。プロセッサは必要なタスクを実行してもよい。
【００２６】
［００３９］
図のうちのいくつかで描かれているシステムは、さまざまなコンフィギュレーションで提供されてもよい。いくつかの実施形態では、システムは、システムの１つ以上のコンポーネントがクラウドコンピューティングシステム中の１つ以上のネットワークに渡って分散される分散システムのように構成されてもよい。
【００２７】
［００４０］
提供されるものは、デバイスマッピングシステムの精度を決定するための方法、デバイス、およびコンピュータプログラム製品である。いくつかの例では、精度スコアは、デバイスマッピングシステムについて決定されることができる。いくつかのケースでは、精度スコアは、デバイスマッピングシステムのデバイスマップに基づくことができる。このようなケースでは、デバイスマップは、分類されるまたはともに関係付けられる（「デバイス」または「プレーヤーデバイス」または「メディアデバイス」とも呼ばれる）メディアプレーヤーデバイスをリンクする情報を含むことができる。いくつかの例では、デバイス（または「プレーヤーデバイス」または「メディアプレーヤーデバイス」）は、スマートフォン、タブレット、スマートＴＶ、ラップトップ、スマートウォッチまたは他のウェアラブルデバイス、あるいは、メディアコンテンツを受信および表示できる他の何らかのネットワーク接続デバイス（例えば、インターネット接続、ブロードバンドネットワーク接続、セルラネットワーク接続、または、他のネットワーク接続デバイス）のようなネットワーク接続デバイスとして規定されることができる。いくつかの例では、デバイスマップは、１つ以上のカテゴリセグメント（または「カテゴリ」）をデバイスマップ中に含まれる各デバイスに割り当てることに基づいて生成されることができる。このような例では、カテゴリセグメントまたはカテゴリは、年間世帯所得、年齢層、教育レベル、テレビセットの数、および／または、娯楽の選択に関するさまざまな好み、あるいは、これらの任意の適切な組み合わせのような、人口統計学的属性を含むことができる。しかしながら、カテゴリセグメントまたはカテゴリが複数のデバイスをともに関係付けることができる任意の論理グループであることがあることを認識すべきである。
【００２８】
［００４１］
いくつかの例では、精度スコアは、自動コンテンツ認識（ＡＣＲ）コンポーネントまたは1つ以上のメディアプレーヤーによって視聴されているメディアコンテンツを決定することができる他のシステムからの視聴データにさらに基づくことができる。いくつかのケースでは、メディアコンテンツは、（オーディオコンテンツを含むことができる）ビデオコンテンツ、またはオーディオコンテンツを含むことができる。どのメディアコンテンツが１つ以上のメディアプレーヤーによって視聴されているかを決定するために、メディアコンテンツは、（例えば、ＡＣＲシステムを使用して）処理され、分析されることができ、これは、視聴データとして記憶されることができる。視聴データは、精度スコアを決定するために処理されることができる。このような例では、（ときには視聴行動とも呼ばれる）視聴データは、メディアプレーヤーデバイスによって再生されるメディアコンテンツを示すことができる。いくつかの例では、デバイスマッピングシステムがメディアコンテンツの類似した再生を有するデバイスに類似したカテゴリを割り当てているかを、精度スコアは示すことができる。このような例では、デバイスマッピングシステムが不正確であることを示すランダムであると、デバイスマップは決定されることがある。対照的に、デバイスマップが本質的に単にランダムである十分に低い確率を有するように決定される場合、デバイスマッピングシステムは、正確であると決定されることができる。
【００２９】
［００４２］
いくつかの例では、精度スコアは、デバイスマップを生成するためのそのプロセスを改善するために、デバイスマッピングシステムによって使用されることができる。例えば、デバイスマッピングシステムは、精度スコアを改善しようとするために、１つ以上の動作を修正できる。
【００３０】
［００４３］
図１は、（ときにはデバイスマッピングシステムと呼ばれる）デバイスマップ分類システム１３０を更新するためのシステムの例を図示している。いくつかの例では、システムは、１つ以上のデバイス１１０、デバイスマップ分類システム１２０、視聴行動システム１３０、またはこれらの任意の組み合わせを含むことができる。システムのうちの１つ以上のコンポーネントをより少ないコンポーネントに組み合わせる、または、より多くのコンポーネントに分割することができることを認識すべきである。
【００３１】
［００４４］
いくつかの例では、１つ以上のデバイス１１０からのデータは、デバイスマップ分類システム１２０と視聴行動システム１３０を含む、システムのうちの１つ以上のコンポーネントによって処理されることができる。１つ以上のデバイス１１０は、ラップトップ（例えば、ラップトップ１１２）、タブレット（例えば、第１のタブレット１１４または第２のタブレット１１５）、電話機（例えば、スマートフォン１１６）、テレビ（例えば、テレビ１１８）、または、メディアコンテンツ（例えば、聴覚または視覚コンテンツ）を受信および表示できる他の何らかのネットワーク接続デバイスを含むことができる。いくつかの例では、１つ以上のデバイス１１０は、１つの以上のネットワーク中に含まれることができる。
【００３２】
［００４５］
上記で説明したように、１つ以上のデバイス１１０からのデータは、デバイスマップ分類システム１２０によって処理されることができる。処理することは、（例えば、カテゴリセグメントジェネレータ１２２を使用して）１つ以上のカテゴリセグメントを１つ以上のデバイス１１０のそれぞれに割り当てることと、（例えば、デバイスマップジェネレータ１２４を使用して）１つ以上のデバイス１１０についてのデバイスマップを生成することと、および、（例えば、データレポートジェネレータ１２６を使用して）デバイスマップについてのデータレポートを生成することとを含むことができる。いくつかの例では、デバイスマップ中の各デバイスは、（カテゴリとも呼ばれる）少なくとも１つのカテゴリセグメントを割り当てられることができる。このような例では、カテゴリセグメントに関係付けられている１つ以上の行動および／または１つ以上の特性についてのしきい値より上にデバイスが位置することを、デバイスに割り当てられるカテゴリセグメントは示すことができる。いくつかの例では、デバイスマップは、複数のデバイス間のリンクまたは関係付けを示すことができる。１つ以上のデバイス１１０からのデータの例示的な例は、ブラウザからのクッキーおよびＩＰアドレスを含むことができる。
【００３３】
［００４６］
いくつかの例では、データレポートジェネレータ１２６は、デバイスマップおよび／または1つ以上のカテゴリセグメントのデータレポートを生成できる。このような例では、データレポートは、１つ以上のデバイス１１０のそれぞれおよび対応するカテゴリセグメントについての情報を含むことができる。１つの例示的な例では、データレポートは、ＴＶ番組再生（例えば、ブロードキャストＴＶ、ストリーミングＴＶ、または、他のＴＶ番組）を区別するために使用される（スマートＴＶをモバイルタブレットと区別するような）デバイスのタイプに関する情報を含むことができる。例えば、特定のメディアコンテンツが家庭のテレビ上でまたはハンドヘルドデバイス上で視聴される場合、これは決定するのに役立つことがある。当業者によく知られているカテゴリセグメントについての情報を有するために、多くの他の使用がある。
【００３４】
［００４７］
上記で説明したように、１つ以上のデバイス１１０は、視聴行動システム１３０によって処理されることもできる。いくつかの例では、視聴行動システム１３０は、自動コンテンツ認識（ＡＣＲ）エンジン１３２を含むことができる。ＡＣＲエンジン１３２は、デバイス（例えば、１つ以上のデバイス１１０のうちの１つのデバイス）上で表示されるまたは再生されるメディアコンテンツ（例えば、聴覚または視覚コンテンツ）を識別できる。このような例では、ＡＣＲエンジン１３２は、メディアコンテンツに関係付けられているチャネルまたは他のメタデータを識別することもできる。
【００３５】
［００４８］
メディアコンテンツを識別することができる多くの方法があるが、（図７に関して以下でより詳細に説明する）１つの方法は、未知のビデオセグメントのフレームに関係付けられているピクセルキューポイントを受信することを含むことができる。いくつかの例では、ピクセルキューポイントは、フレームに対応するピクセル値のセットを含むことができる。方法は、基準データポイントのデータベースにおける候補基準データポイントを識別することをさらに含むことができる。いくつかの例では、候補基準データポイントは、ピクセルキューポイントと類似することがある。このような例では、候補基準データポイントは、候補ビデオセグメントの候補フレームに対応する1つ以上のピクセル値を含むことができる。方法は、候補基準データポイントと候補基準ビデオセグメントとに関係付けられているビンにトークンを追加することと、ビンにおけるトークンの数が値を超えているかを決定することとをさらに含むことができる。方法は、ビンにおけるトークンの数が値を超えるとき、未知のビデオセグメントをマッチングする候補ビデオセグメントとして識別することをさらに含むことができる。未知のビデオセグメントは、メディアデバイスが候補ビデオセグメントを再生していると示す、候補ビデオセグメントとして識別されることができる。
【００３６】
［００４９］
図７は、メディアシステムによって視聴されるビデオコンテンツを識別するためのマッチングシステム７００（例えば、ＡＣＲエンジン１３２）のブロックダイヤグラムの例を図示している。いくつかの例では、未知のコンテンツは、１つ以上の未知のデータポイントを含むことができる。このような例では、マッチングシステム７００は、未知のデータポイントに関係付けられている未知のビデオセグメントを識別するために、未知のデータポイントを基準データポイントとマッチングさせることができる。基準データポイントは、基準データベース７１６中に含まれることができる。
【００３７】
［００５０］
マッチングシステム７００は、プレーヤーデバイス７０２とマッチングサーバ７０４（例えば、ＡＣＲエンジン）を含むことができる。プレーヤーデバイス７０２は、メディアクライアント７０６、入力デバイス７０８、出力デバイス７１０、および1つ以上の文脈アプリケーション７２６を含むことができる。（テレビシステム、コンピュータシステム、またはインターネットに接続可能な他の電子デバイスであることがある）メディアクライアント７０６は、ビデオプログラム７２８に関係付けられているデータ（例えば、ブロードキャスト信号、データパケット、または他のフレームデータ）をデコードできる。メディアクライアント７０６は、ビデオフレームのピクセル情報の表示またはさらなる処理に備えて、ビデオの各フレームのデコードされたコンテンツをビデオバッファ中に置くことができる。いくつかの例では、プレーヤーデバイス７０２は、ビデオ信号を受信およびデコードできる任意の電子デコードシステムであることがある。プレーヤーデバイス７０２は、ビデオプログラム７２８を受信し、ビデオ情報を（示していない）ビデオバッファ中に記憶できる。プレーヤーデバイス７０２は、ビデオバッファ情報を処理し、（「キューポイント」と呼ばれることがある）未知のデータポイントを生成できる。メディアクライアント７０６は、基準データベース７１６中の基準データポイントとの比較のために、未知のデータポイントをマッチングサーバ７０４に送信できる。
【００３８】
［００５１］
入力デバイス７０８は、要求または他の情報をメディアクライアント７０６に入力することを可能にする任意の適切なデバイスを含むことができる。例えば、入力デバイス７０８は、キーボード、マウス、音声認識入力デバイス、ワイヤレスデバイスから（例えば、遠隔制御装置、移動体デバイス、または、他の適切なワイヤレスデバイスから）ワイヤレス入力を受信するためのワイヤレスインターフェース、または、他の何らかの適切な入力デバイスを含むことができる。出力デバイス７１０は、ディスプレイ、ワイヤレス出力をワイヤレスデバイスに（例えば、移動体デバイスにまたは他の適切なワイヤレスデバイスに）送信するためのワイヤレスインターフェース、プリンタ、または、他の適切な出力デバイスのような、情報を提示できるまたはそうでなければ出力できる任意の適切なデバイスを含むことができる。
【００３９】
［００５２］
マッチングシステム７００は、既知のビデオデータソース７１８から最初にデータサンプルを収集することによって、ビデオセグメントを識別するプロセスを開始することができる。例えば、マッチングサーバ１０４は、さまざまなビデオデータソース７１８からデータを収集し、基準データベース７１６を構築し、維持できる。ビデオデータソース７１８は、テレビ番組、映画、または他の何らかの適切なビデオソースのメディアプロバイダを含むことができる。ビデオデータソース７１８からのビデオデータは、無線ブロードキャストとして、ケーブルＴＶチャネルとして、インターネットから、および他の何らかのビデオデータソースからのストリーミングソースとして、提供されることができる。いくつかの例では、マッチングサーバ７０４は、以下に説明するように、基準データベース７１６中に基準ビデオデータポイントを生成し、収集するために、ビデオデータソース７１８から受信したビデオを処理できる。いくつかの例では、ビデオデータソース７１８からのビデオプログラムは、（示していない）基準ビデオプログラムインジェストシステムによって処理することができ、これは、基準ビデオデータポイントを生成し、これらを記憶装置のための基準データベース７１６に送信できる。基準データポイントは、その後、未知のデータポイントを分析するため使用される情報を決定するために、上記で説明したように使用されることができる。
【００４０】
［００５３］
マッチングサーバ７０４は、基準データベース７１６中である時間期間（例えば、日数、週数、月数、または他の何らかの適切な時間期間）に受信された各ビデオプログラムについての基準ビデオデータポイントを記憶できる。マッチングサーバ７０４は、（例えば、キューまたはキュー値とも呼ばれることがある基準データポイントを含む）テレビ番組サンプルの基準データベース７１６を構築し、連続的にまたは周期的に更新できる。いくつかの例では、収集されたデータは、（例えば、５ビデオフレーム毎の、１０ビデオフレーム毎の、１５ビデオフレーム毎の、または他の適切な数のフレーム毎の）周期的ビデオフレームからサンプリングされたビデオ情報の圧縮表現である。いくつかの例では、フレームあたりのデータのバイト数（例えば、フレームあたり２５バイト、５０バイト、７５バイト、１００バイト、または他の何らかのバイト量）は、各プログラムソースについて収集されることができる。任意の数のプログラムソースは、２５チャネル、５０チャネル、７５チャネル、１００チャネル、２００チャネル、または、他の何らかの数のプログラムソースのようなビデオを取得するために使用することができる。
【００４１】
［００５４］
メディアクライアント７０６は、通信７２２をマッチングサーバ７０４のマッチングエンジン７１２に送ることができる。通信７２２は、未知のコンテンツを識別するためのマッチングエンジン７１２についての要求を含むことができる。例えば、未知のコンテンツは、１つ以上の未知のデータポイントを含むことができ、基準データベース７１６は、複数の基準データポイントを含むことができる。マッチングエンジン７１２は、未知のデータポイントを基準データベース７１６中の基準データとマッチングさせることにより、未知のコンテンツを識別できる。いくつかの例では、未知のコンテンツは、（ビデオベースのＡＣＲのための）ディスプレイによって提示されている未知のビデオデータ、（マップリデュースシステム、ビッグテーブルシステム、または他のデータ記憶システムのための）サーチクエリ、（顔認識のための）顔の未知の画像、（パターン認識のための）パターンの未知の画像、または基準データのデータベースについてマッチングされることができる他の何らかの未知のデータを含むことができる。基準データポイントは、ビデオデータソース７１８から受信したデータから導出されることができる。例えば、データポイントは、ビデオデータソース７１８から提供された情報から抽出されることができ、基準データベース７１６中にインデックス付けされ、記憶されることができる。
【００４２】
［００５５］
マッチングエンジン７１２は、基準データベース７１６から候補データポイントを決定するために、候補決定エンジン７１４に要求を送ることができる。候補データポイントは、未知のデータポイントからのある決定された距離にある基準データポイントであることがある。いくつかの例では、基準データポイントと未知のデータポイントの間の距離は、基準データポイントの1つ以上のピクセル（例えば、単一のピクセル、ピクセルのグループを表す値（例えば、平均値（mean）、代表値（average）、中央値（median）、または、他の値）、または他の適切な数のピクセル）を未知のデータポイントの１つ以上のピクセルと比較することによって決定することができる。いくつかの例では、各サンプルロケーションにおけるピクセルが特定のピクセル値範囲内にあるとき、基準データポイントは、未知のデータポイントからある決定された距離にあることがある。
【００４３】
［００５６］
１つの例示的な例では、ピクセルのピクセル値は、（赤−緑−青（ＲＧＢ）色空間において）赤値、緑値、および青値を含むことができる。このような例では、対応する赤値、緑値、および青値をそれぞれ比較し、値がある値範囲内（例えば、０−５値内）にあること確実にすることにより、第１のピクセル（またはピクセルの第1のグループを表す値）を第２のピクセル（またはピクセルの第２のグループを表す値）と比較できる。例えば、（１）第１のピクセルの赤値が第２のピクセルの赤値の（プラスまたはマイナス）０−２５５値範囲中で５値内である、（２）第１のピクセルの緑値が第２のピクセルの緑値の（プラスまたはマイナス）０−２５５値範囲中で５値内である、（３）第１のピクセルの青値が第２のピクセルの青値の（プラスまたはマイナス）０−２５５値範囲中で５値内であるとき、第1のピクセルは、第２のピクセルとマッチングすることができる。このような例では、候補データポイントは、未知のデータポイントにおおよそマッチングする基準データポイントであり、未知のデータポイントについて識別されている（異なるメディアセグメントに関連する）複数の候補データポイントにつながる。候補決定エンジン７１４は、候補データポイントをマッチングエンジン７１２に戻すことができる。
【００４４】
［００５７］
候補データポイントについて、マッチングエンジン７１２は、候補データポイントに関係付けられ、候補データポイントが導出される識別されたビデオセグメントに割り当てられるビンに、トークンを追加することができる。対応するトークンは、識別された候補データポイントに対応するすべてのビンに追加されることができる。（視聴される未知のコンテンツに対応する）より多くの未知のデータポイントがプレーヤーデバイス７０２からマッチングサーバ７０４によって受信されると、類似する候補データポイント決定処理を実行でき、識別された候補データポイントに対応するビンにトークンを追加できる。ビンのうちの１つだけが、視聴される未知のビデオコンテンツのセグメントに対応し、他のビンは、類似する（例えば、類似するピクセル色値を有する）データポイント値によりマッチングする候補データポイントに対応するが、視聴される実際のセグメントには対応しない。視聴される未知のビデオコンテンツセグメントについてのビンは、見られないセグメントについての他のビンよりも、それに割り当てられるより多くのトークンを有するだろう。例えば、より多くの未知のデータポイントが受信されると、ビンに対応する非常に多くの基準データポイントは候補データポイントとして識別され、より多くのトークンがビンに追加されることにつながる。いったんビンが特定の数のトークンを含むと、マッチングエンジン７１２は、ビンに関係付けられているセグメントは現在プレーヤーデバイス７０２上に表示されていると決定できる。ビデオセグメントは、ビデオプログラム全体またはビデオプログラムの一部分を含むことができる。例えば、ビデオセグメントは、ビデオプログラム、ビデオプログラムのシーン、ビデオプログラムの１つ以上のフレーム、または、ビデオプログラムの他の何らかの部分であることがある。メディアコンテンツを識別するためのシステムの例は、米国特許出願第１５／２４０、８０１号で説明されており、これは、すべての目的のために、その全体が参照によってここに組み込まれている。
【００４５】
［００５８］
図１に戻って参照すると、いくつかの例では、ＡＣＲエンジン１３２は、識別されるメディアコンテンツの識別子（例えば、メディアデバイスによって視聴されているビデオセグメント）を出力できる。このような例では、ＡＣＲエンジン１３２は、メディアコンテンツの識別子、メディアコンテンツを受信したデバイスの識別子、およびメディアコンテンツに関係付けられている他の何らかのデータ（例えば、メディアコンテンツが再生されたチャネル）を統計相関器１３６に送ることができる。
【００４６】
［００５９］
いくつかの例では、統計相関器１３６は、ＡＣＲエンジン１３２からの出力された視聴データを使用してデバイスマップを評価し、デバイスマップ分類システム１２０を使用して生成したカテゴリと異なるカテゴリに割り当てられたデバイスのグループの視聴行動との間の相関を決定できる。いくつかのケースでは、統計相関器１３６は、デバイスマップを生成したデバイスマッピングシステムが正確であるかを決定できる。図２Ａ、２Ｂ、および２Ｃは、異なるデバイスマッピングシステムについてのグラフの例（例えば、ソースＡ、ソースＢ、およびソースＣ）を図示している。
【００４７】
［００６０］
１つの例示的な例では、グラフは平均チャネル視聴時間（an average channel viewing time）（すなわち、合計で費やされた時間）についてのｘ軸とチャネル分散についてのｙ軸を含むことができる。このような例では、チャネル分散は、異なるチャネル間の視聴時間における分散を示すことができる。いくつかの例では、グラフ上の各ポイント（例えば、円）は、（例えば、カテゴリセグメントジェネレータ１２４とともに上記で説明したような）カテゴリセグメントまたはカテゴリを表すことができる。例えば、カテゴリセグメントが世帯（例えば、複数のデバイス）についてのものであるとき、世帯が時間の２単位（例えば、時間、分、秒等）の間アクティブであり、その間、１つ以上の他のチャネルより多くの１つ以上のチャネルが時間の１０単位の（例えば、時間、分、秒等）の間視聴されたことを（２、１０）における円は示すことができる。別の例は、カテゴリセグメントがデバイスについてのものであるとき、デバイスが時間の２単位（例えば、時間、分、秒等）の間アクティブであり、その間、１つ以上の他のチャネルより多くの１つ以上のチャネルが時間の１０単位（例えば、時間、分、秒等）の間視聴されたことを（２、１０）における円は示すことができる。
【００４８】
［００６１］
図２Ａ、２Ｂ、および２Ｃ中に示す例は、平均チャネル視聴時間およびチャネル分散を含むが、（例えば、（デジタルビデオ記録（ＤＶＲ）視聴またはビデオオンデマンド（ＶＯＤ）視聴のような）視聴のタイプまたは視聴が生じた時間のような）チャネル視聴時間以外の他の何らかの視聴行動が統計相関器１３６によって使用されることができることを当業者は認識するだろう。
【００４９】
［００６２］
いくつかの例では、統計相関器１３６は、ＡＣＲエンジン１３２からの視聴データ（例えば、ビデオセグメントの視聴時間）とデバイスマップ分類システム１２０からのデバイスマップの統計評価を実行できる。統計評価は、デバイスマップ対ＡＣＲエンジン１３２によって検出されたような視聴データの予測の精度を表すことができる。例えば、統計評価は、類似する視聴データを有するデバイスとデバイスに割り当てられたカテゴリとの間に相関があるかを示すことができる。別の例として、統計相関器１３６は、各カテゴリセグメント間でチャネルの視聴がどのように変化するかを決定できる。例えば、分散分析（ＡＮＯＶＡ）、カイ二乗、ｆ検定、ｔ検定、これらの任意の組み合わせ、または、これらに類するものを含む、任意の適切な統計評価技術を使用して、統計評価を実行できることを認識すべきである。例示の目的のために、ＡＮＯＶＡは、ここでは例として使用されるだろう。しかしながら、相関を決定するために、統計相関器１３６によって他の何らかの適切な統計評価検定を使用できることを当業者は認識するだろう。
【００５０】
［００６３］
ＡＮＯＶＡは、論理グループの平均（または代表値）間の差を分析するために使用できる。いくつかの例では、デバイスマップ分類システム１２０から受信した各カテゴリのセグメントについてＡＣＲエンジン１３２に関係付けられている情報の平均を計算できる。例えば、各デバイスについて、異なるチャネル間の使用時間における分散を（例えば、図２Ａ、２Ｂ、および２Ｃ中で示すように）計算できる。各カテゴリのセグメントについて、分散は、平均分散（a mean variance）を計算できるように各デバイスにわたって平均化できる。平均分散は情報の平均であることがある。別の例では、ＡＣＲエンジン１３２に関係付けられている情報の平均を、前記世帯についての複合デバイスマップに基づいて、各世帯について計算できる。
【００５１】
［００６４］
いくつかの例では、ＡＮＯＶＡは、２つのタイプの分散、すなわち、各カテゴリセグメント内の分散と異なるカテゴリセグメント間の分散とを比較できる。分散を計算するために、（「ＳＳ間（SS between）」と呼ばれる）異なるカテゴリのセグメント間の二乗和（ＳＳ（a sum of squares））を計算することができる：
【数１】
2020517003.tif 000003
ここでｘバー（
【数２】
2020517003.tif 000004
）は、カテゴリセグメント平均であり、ｘダブルバー（
【数３】
2020517003.tif 000005
）は、全体平均である。いくつかの例では、異なるカテゴリセグメント間の分散（「級間分散（variance between）」と呼ばれる）を計算できる：
【数４】
2020517003.tif 000006
ここでｋは、別個のサンプルの数である。いくつかの例では、各カテゴリセグメント内の分散（「級内分散（variance within）」と呼ばれる）も計算できる：
【数５】
2020517003.tif 000007
１つの例示的な例では、級内分散を取得するために、以下の式を使用できる：
【数６】
2020517003.tif 000008
【００５２】
［００６５］
級間分散と級内分散が計算された後、Ｆ比を計算できる。Ｆ比は、級間分散と級内分散に基づくことができる：
【数７】
2020517003.tif 000009
Ｆ比は、データによりランダム性の量を示すことができる。いくつかの例では、Ｆ比についての臨界値を識別でき、Ｆ値が臨界値未満であるとき、デバイスマッピングシステムは、検定に不合格である（すなわち、データはランダムとして識別される）。図３は、図２Ａ、２Ｂ、および２Ｃで説明したソースのそれぞれについてのＦ比を計算する例を図示している。図から分かるように、図３中のＦ比は、（図２Ａおよび２Ｃから）ソースＣとソースＡがＦ＞Ｆｃｒｉｔにより検定に合格し、（図２Ｂから）ソースＢが検定に不合格であることを示す。いくつかの例では、分析されるデバイスマッピングシステムに依存して、臨界値を調節できる。いくつかの例では、Ｆ比が小さいほど、暗示される基礎となるマッチングの品質は良くなる。
【００５３】
［００６６］
いくつかの例では、統計相関器１２６は、メッセージをカテゴリ測定システム１２０に（例えば、カテゴリセグメントジェネレータ１２２またはデバイスマップジェネレータ１２４に）送ることができる。このような例では、メッセージは、１つ以上のデバイス１１０からのメディアコンテンツを考慮して、データレポートが満足の行くものであるかを示すことができる。いくつかの例では、統計相関器１３６によって実行される統計評価に基づいて、カテゴリがランダムでなさそうであると決定されるとき、データレポートは、満足のいくものであることがある。デバイスマップシステムへの修正は、デバイスマップシステムを評価するためにこの方法論を使用して、識別され、他の精度スコアと比較され、修正の進行を決定できる。
【００５４】
［００６７］
図４は、精度スコアをデバイスマッピングシステムに割りあてるためのプロセス４００の例を図示している。いくつかの例では、プロセス４００は、コンピュータシステムによって実行できる。
【００５５】
［００６８］
プロセス４００は、論理フローダイヤグラムとして図示されており、その動作は、ハードウェア、コンピュータ命令、またはこれらの組合せで実現できる、動作のシーケンスを表す。コンピュータ命令の文脈では、１つ以上のプロセッサによって命令が実行されるとき、規定した動作を実行する、１つ以上のコンピュータ読取可能記憶媒体に記憶されたコンピュータ実行可能命令を動作は表す。一般的に、コンピュータ実行可能命令は、特定の機能を実行する、または、特定のデータタイプを実現する、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、および、これらに類するものを含む。動作を説明した順序は、限定として解釈されるように意図されておらず、任意の数の説明した動作は、プロセスを実現するために、任意の順序でおよび／または並列で組み合わせることができる。
【００５６】
［００６９］
さらに、プロセス４００は、実行可能な命令を有するように構成されている１つ以上のコンピュータシステムの制御下で実行されることができ、１つ以上のプロセッサ上で、ハードウェアによって、またはこれらの組み合わせによって集合的に実行するコード（例えば、実行可能な命令、１つ以上のコンピュータプログラム、または１つ以上のアプリケーション）として実現されることができる。上記で着目したように、コードは、例えば、１つ以上のプロセッサによって実行可能な複数の命令を備えるコンピュータプログラムの形態で、機械読取可能記憶媒体上に記憶されることができる。機械読取可能記憶媒体は、非一時的であることがある。
【００５７】
［００７０］
プロセス４００は、メディアプレーヤーデバイスのグループに割り当てられた複数のカテゴリを取得することを含むことができる（ステップ４１０）。いくつかの例では、デバイスマッピングシステムを使用して、複数のカテゴリを決定できる。このような例では、カテゴリは、メディアプレーヤーデバイスのグループのユーザに関係付けられている所得、メディアプレーヤーデバイスのグループのユーザの年齢層、メディアプレーヤーデバイスのグループのユーザの教育レベル、または、メディアプレーヤーデバイスのグループのデバイスの数のような、メディアプレーヤーデバイスのグループについての分類（例えば、カテゴリセグメント、デバイスセグメント、視聴セグメント、または、これらに類するもの）を含むことができる。いくつかの例では、メディアプレーヤーデバイスは、メディアコンテンツを受信して表示することができるネットワーク接続デバイスであることがある。メディアプレーヤーデバイスの例は、スマートフォン、タブレット、スマートＴＶ、ラップトップ、または、他の何らかの適切なネットワーク接続デバイスを含むことができる。
【００５８】
［００７１］
プロセス４００は、メディアプレーヤーデバイスのグループの視聴行動を決定することをさらに含むことができる（ステップ４２０）。いくつかの例では、メディアプレーヤーデバイスのグループが複数のチャネル、（例えば、ＤＶＲから）記録された番組、生番組、ビデオオンデマンドコンテンツ、インターネットからのコンテンツ（例えば、ＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標）またはＮｅｔｆｌｉｘ）、特定の番組タイプ（例えば、スポーツまたはリアリティーテレビ）、または、これらの任意の組み合わせ、のうちの１つ以上を視聴する時間量のうちの少なくとも１つ以上を、視聴行動は含むことができる。いくつかの例では、視聴行動は、自動コンテンツ認識（ＡＣＲ）を使用して決定できる。例えば、ＡＣＲは、メディアプレーヤーデバイスによって視聴された、被視聴メディアコンテンツを記憶されたメディアコンテンツとマッチングさせることができる。このような例では、メディアコンテンツは、聴覚のまたは視覚のもの（例えば、オーディオ、ビデオ、または、静止画）であることがある。
【００５９】
［００７２］
メディアコンテンツがビデオコンテンツである例では、自動コンテンツ認識を実行することは、未知のビデオセグメントのフレームに関係付けられているピクセルキューポイントを受信することと、ここで、ピクセルキューポイントは、フレームに対応するピクセル値のセットを含み、基準データポイントのデータベース中で候補基準データポイントを識別することと、ここで、候補基準データポイントは、ピクセルキューポイントと類似しており、ここで、候補基準データポイントは、候補ビデオセグメントの候補フレームに対応する１つ以上のピクセル値を含み、候補基準データポイントと候補ビデオセグメントとに関係付けられているビンにトークンを追加することと、ビン中のトークンの数が値を超えているかを決定することと、ビン中のトークンの数が値を超えるとき、未知のビデオセグメントを、候補ビデオセグメントとマッチングするとして識別することとを含むことができる。
【００６０】
［００７３］
プロセス４００は、複数のカテゴリとメディアプレーヤーデバイスのグループの視聴行動との間の相関を決定することをさらに含むことができる（ステップ４３０）。いくつかの例では、複数のカテゴリとメディアプレーヤーデバイスのグループの視聴行動との間の相関は、複数のカテゴリ中の視聴行動における分散に基づくことができる。
【００６１】
［００７４］
プロセス４００は、決定した相関を使用して、デバイスマッピングシステムに対する精度スコアを決定することをさらに含むことができる（ステップ４４０）。いくつかの例では、デバイスマッピングシステムの精度スコアを決定することは、複数のカテゴリとメディアプレーヤーデバイスのグループの視聴行動との間の相関がランダムであるかを決定するために、（例えば、上記で説明したＦ比検定のような）統計仮説検定を実行することを含む。いくつかの例では、プロセス３００は、統計仮説検定の結果を（ときには臨界値と呼ばれる）ランダムしきい値と比較し、結果がランダムしきい値未満であるとき、相関がランダムであると決定することをさらに含むことができる。いくつかの例では、精度スコアは、統計仮説検定の結果のランダム性しきい値と比較に基づいて、デバイスマッピングシステムについて決定できる。
【００６２】
［００７５］
プロセス４００は、精度スコアをデバイスマッピングシステムに割り当てること（または送ること）をさらに含むことができる（ステップ４５０）。いくつかの例では、精度スコアは、デバイスマッピングシステムを改善させるために使用できる。例えば、（例えば山登り法のような）最適化アルゴリズムは、更新された精度スコアを精度スコアと比較するために使用されることができ、更新された精度スコアは、デバイスマッピングシステムのうちの１つ以上のパラメータを更新した後、決定される。
【００６３】
［００７６］
図５は、複数のデバイスの予測された統計的属性への統計的相関を評価するためのプロセス５００の例を図示している。いくつかの例では、プロセス５００は、視聴行動システム１３０のようなコンピュータシステムによって実行されることができる。
【００６４】
［００７７］
プロセス５００は、論理フローダイヤグラムとして図示されており、その動作は、ハードウェア、コンピュータ命令、またはこれらの組合せで実現できる動作のシーケンスを表す。コンピュータ命令の文脈では、１つ以上のプロセッサによって実行されるとき、動作は、規定した動作を実行する１つ以上のコンピュータ読取可能記憶媒体に記憶されたコンピュータ実行可能命令を表す。一般的に、コンピュータ実行可能命令は、特定の機能を実行する、または、特定のデータタイプを実現する、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、および、これらに類するものを含む。動作を説明した順序は、限定として解釈されるように意図されておらず、任意の数の説明した動作は、プロセスを実現するために、任意の順序でおよび／または並列で組み合わされることができる。
【００６５】
［００７８］
さらに、プロセス５００は、実行可能な命令を有するように構成されている１つ以上のコンピュータシステムの制御下で実行されることができ、１つ以上のプロセッサ上で、ハードウェアによって、またはこれらの組み合わせによって集合的に実行するコード（例えば、実行可能な命令、１つ以上のコンピュータプログラム、または１つ以上のアプリケーション）として実現されることができる。上記で着目したように、コードは、例えば、１つ以上のプロセッサによって実行可能な複数の命令を備えるコンピュータプログラムの形態で、機械読取可能記憶媒体上に記憶されることができる。機械読取可能記憶媒体は、非一時的であることがある。
【００６６】
［００７９］
プロセス５００は、１つ以上のデバイスのそれぞれについて値を計算することを含むことができる（ステップ５１０）。いくつかの例では、値は、デバイスに利用可能な１つ以上のチャネルの各チャネルにデバイスがチューニングされる時間数であることがある。いくつかの例では、１つ以上のデバイスは、デバイスマッピングシステムによって示されることができる。このような例では、デバイスマッピングシステムは、１つ以上のデバイスと１つ以上のデバイスのそれぞれについての特定のカテゴリ（ときにはカテゴリセグメントと呼ばれる）の表示を提供することができる。
【００６７】
［００８０］
プロセス５００は、デバイスマッピングシステムによって示される各セグメント間でチャネル視聴がどのように変化するかを識別するために、１つ以上のデバイスのそれぞれについての値に対して統計的分析を実行することをさらに含むことができる（ステップ５２０）。
いくつかの例では、統計的分析は、分散の分析（ＡＮＯＶＡ）、カイ二乗、ｆ検定、ｔ検定、またはこれらに類するものであることがある。統計的分析がＡＮＯＶＡである場合、プロセス５００は：セグメント間に少しの分散があるとき、セグメントがデバイスマッピングシステムによって不十分に識別されたと決定すること（ステップ５３０）、セグメント間に多くの分散があるとき、セグメントが視聴行動に相関すると決定すること（ステップ５４０）、および、セグメント間に少しの分散があるか多くの分散があるかを決定するために、Ｆ検定（または他の適切な統計的分析検定または統計仮説検定）を実行することをさらに含むことができる。
【００６８】
［００８１］
図６は、予測された視聴行動と自動コンテンツ認識コンポーネントによって測定されるような実際の視聴との比較のためのプロセス６００の例を図示している。いくつかの例では、プロセス６００は、視聴行動システム１３０のようなコンピュータシステムによって実行されることができる。
【００６９】
［００８２］
プロセス６００は、論理フローダイヤグラムとして図示されており、その動作は、ハードウェア、コンピュータ命令、またはこれらの組合せで実現できる動作のシーケンスを表す。コンピュータ命令の文脈では、動作は、１つ以上のプロセッサによって実行されるとき、規定した動作を実行する１つ以上のコンピュータ読取可能記憶媒体に記憶されたコンピュータ実行可能命令を表す。一般的に、コンピュータ実行可能命令は、特定の機能を実行する、または、特定のデータタイプを実現する、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、および、これらに類するものを含む。動作を説明した順序は、限定として解釈されるように意図されておらず、任意の数の説明した動作は、プロセスを実現するために、任意の順序でおよび／または並列で組み合わされることができる。
【００７０】
［００８３］
さらに、プロセス６００は、実行可能な命令を有するように構成されている１つ以上のコンピュータシステムの制御下で実行されることができ、１つ以上のプロセッサ上で、ハードウェアによって、またはこれらの組み合わせによって集合的に実行するコード（例えば、実行可能な命令、１つ以上のコンピュータプログラム、または１つ以上のアプリケーション）として実現されることができる。上記で着目したように、コードは、例えば、１つ以上のプロセッサによって実行可能な複数の命令を備えるコンピュータプログラムの形態で、機械読取可能記憶媒体上に記憶されることができる。機械読取可能記憶媒体は、非一時的であることがある。
【００７１】
［００８４］
プロセス６００は、１つ以上のデバイスに対するデバイスマップを取得することを含むことができる（ステップ６１０）。いくつかの例では、１つ以上のデバイスは、それぞれ世帯を構成するメディアデバイスであることがある。いくつかの例では、デバイスマップは、第三者システムによって生成されることがある。このような例では、デバイスマップは、生データ（例えば、ｅメール、Ｆａｃｅｂｏｏｋ（登録商標）、ＹｏｕＴｕｂｅ、または、これらに類するものに費やされた時間を含む、ローカルエリア接続および/またはインターネットの使用のようなインターネットプロトコル（ＩＰ）トラフィック）に基づいて生成されることがある。他の例では、生データは、１つ以上のデバイスからのクッキーおよび他のデータマイニングアクティビティのようなブラウザデータを収集することによって集められることができる。
【００７２】
［００８５］
いくつかの例では、デバイスマップについての要求は、デバイスマップが基づくべき1つ以上のデバイスの表示を含むことができる。他の例では、要求は、生データを含むことができる。デバイスマップは、技術的に知られているプロプライエタリプロセスを使用して生成されてもよいことを当業者は認識するだろう。デバイスマップを生成する際に使用されるデータは、ユーザがさまざまなインターネットサイトにアクセスすると、デバイス上で収集されるクッキーを分析することから導出できる。いくつかの例では、インターネット接続デバイスのタイプは、デバイス内のコンフィギュレーション情報を遠隔で問い合わせることから導出されることができる。
【００７３】
［００８６］
プロセス６００は、デバイスマップをデバイスのメディアコンテンツ視聴に関係付けること（またはマッピングすること）をさらに含むことができる（ステップ６２０）。いくつかの例では、関係付けることは、（コンテンツ認識のいくつかの形態を使用して）デバイスマップのＩＰアドレスをメディアコンテンツ視聴について監視されるデバイスのＩＰアドレスに関係付けることを含むことができる。このような例では、関係付けることは、デバイスから検出されたメディアコンテンツ視聴をデバイスマップのＩＰアドレスに関係付けることも含むことができる。デバイスマップをメディアコンテンツ視聴に関係付けることの例は、関係付けられている世帯が食べ物のレシピやキッチンツールを特集するウェブサイトを検索することから、彼らが料理ものを好きであるとデバイスマップが予測し、その後、彼らの食べ物チャネルのＴＶ視聴にマッピングする場合である。
【００７４】
［００８７］
プロセス６００は、１つ以上の基準ソース（例えば、家庭内のテレビのような１つ以上のデバイス）からのデータに基づいて、視聴統計に対する第１のデータベースを生成することをさらに含むことができる（ステップ６３０）。いくつかの例では、第１のデータベースは、デバイスマップの１つ以上のデバイスから収集されたインターネットアクティビティに関係付けるプロプライエタリプロセスを使用して、第三者によって生成されることができる。このような例では、プロプライエタリプロセスは、実際の視聴記録を使用しない。いくつかの例では、第１のデータベースは、視聴者の関心をメディアコンテンツ視聴に関係付けるために使用されることができる。例えば、第１のデータベースは、メディアコンテンツ視聴を特定の自動車ブランドのような製品の関心と関係付けることができる。
【００７５】
［００８８］
プロセス６００は、自動コンテンツ認識を使用して、ビデオセグメント視聴に対する第２のデータベースを生成することをさらに含むことができる（ステップ６４０）。いくつかの例では、自動コンテンツ認識は、（ここで説明するように）１つ以上のメディアデバイス上で視聴されているメディアコンテンツを識別できる。識別されたメディアコンテンツは、１つ以上のメディアデバイスによって視聴されているものを決定するために分析されることができる。視聴されているものに基づいて、第２のデータベースは、１つ以上のデバイスの視聴行動に関する情報を含むように生成されることができる。
【００７６】
［００８９］
プロセス６００は、第1のデータベースと第２のデータベースを使用して、統計評価（例えば、上記で説明したような統計的相関）を実行することをさらに含む（ステップ６５０）。いくつかの例では、統計評価は、第１のデータベースと第２のデータベースを比較できる。
【００７７】
［００９０］
プロセス６００は、統計評価に基づいて、デバイスマップを評価することをさらに含む（ステップ６６０）。例えば、１つ以上のカテゴリセグメントがランダムに選択されたことを統計評価が示す場合、デバイスマップが不十分であると決定することができる。しかしながら、１つ以上のカテゴリセグメントが視聴挙動と相関することを統計評価が示す場合、デバイスマップが正確であると決定することができる。いくつかの例では、プロセス６００は、再帰的なものであることがあり、ステップ６６０が終了するとき、プロセス６００はステップ６３０、６４０、６５０、および６６０を繰り返すことができる。
【００７８】
［００９１］
図８は、さまざまなデバイスのためのプロセスフローの例を図示している。いくつかの例では、プロセスフローは、メディアデバイス８０１を含むことができる。メディアデバイス８０１は、メディアデバイス８０１上に現在表示されているビデオプログラムの（ときには指紋と呼ばれる）キューポイントデータを生成することができる。メディアデバイス８０１は、キューポイントデータをキューポイントマネージャ８０２に送ることができる。キューポイントマネージャ８０２は、（ここで説明したような）キューポイントデータと自動コンテンツ認識システムを使用して、メディアディスプレイ８０１上に表示されているものを処理および／または識別できる。
【００７９】
［００９２］
いくつかの例では、プロセスフローは、キューポイントキャッシュ８０６をさらに含むことができる。キューポイントキャッシュ８０６は、キューポイントデータの取り込み（記憶）をサポートするための記憶デバイスであることがある。プロセスフローは、リアルタイム基準データベース８０４をさらに含むことができる。リアルタイム基準データベース８０４は、１つ以上のテレビチャネル上で現在利用可能なテレビ番組のデータベースであることがある。リアルタイム基準データベース８０４は、メディアデバイス８０１上で現在表示されているビデオセグメントを識別するためのメディアデバイス８０１からのキューポイントデータを比較する目的のために、１つ以上のテレビチャネルを収集し、処理することができる。
【００８０】
［００９３］
いくつかの例では、プロセスフローは、サーチルーター８０３をさらに含むことができる。サーチルーター８０３は、デバイスマップ情報をメディアデバイス８０１からの視聴情報と相関させる目的のために、（デバイス８０５Ａ、８０５Ｂ、８０５Ｃ、および８０５Ｄのような）世帯中の１つ以上のデバイスについてのデバイスマップ情報を受け入れることができる。
【００８１】
［００９４］
図９−１１は、月あたりのＴＶ視聴時間への世帯の所得の関係を表すチャートの例を図示している。チャートは、それぞれ異なるベンダーからのものであり、各ベンダーからのデータの品質をテストするために、ＡＣＲシステムの直接測定から学習したようにＴＶ視聴について相関する。
【００８２】
［００９５］
図９は、所得コード対月あたりの視聴時間を等式化した４７％の第１のマッチングレートの例を図示している。図に示すように、２つの要因が関連していない確率は、９ｘ１０-１７で、低い。確率は、マッチングプロセスが良さそうであることを示している。
【００８３】
［００９６］
図１０は、所得コード対月あたりの視聴時間を等式化した６２％の第２のマッチングの例を図示している。図に示すように、２つの要因が関連していない確率は、図９と比較して３桁下がる。したがって、全体として第２のマッチングは、システムにおけるランダム性を低減させ、第１のものよりも良い（より低いほど、スコアはより良い）。
【００８４】
［００９７］
図１１は、所得コード対月あたりの視聴時間を等式化したデータセット２中のみで見いだされるメディアデバイスの例を図示している。
【００８５】
［００９８］
前述の明細書において、本発明の態様は、その特定の実施形態を参照して説明されるが、本発明はこれらに限定されないことを当業者は認識するだろう。上記で説明した発明のさまざまな特徴および態様は、単独または組み合わせて使用されてもよい。さらに、実施形態は、本明細書のより広い精神および範囲から逸脱することなく、ここで説明したもの越えて任意の数の環境および用途で利用されることができる。それゆえに、本明細書および図面を、限定的ではなく、例示的であるとみなすべきである。さらに、システムを説明してきたが、システムは、１つ以上のサーバであることがあることを認識すべきである。さらに、ＡＣＲエンジン１３２、統計相関器１３６、外部データインジェスタ１３４、カテゴリセグメントジェネレータ１２２、デバイスマップジェネレータ１２４、データレポートジェネレータ１２６、デバイスマッピングシステム、視聴行動システム１３０、デバイスマップ分類システム１２０、または、これらに類するものは、１つ以上のサーバによって実現されることができる。
【００８６】
［００９９］
上述の説明において、実例の目的のために、方法を特定の順序で説明した。代替実施形態では、説明したものとは異なる順序で方法を実行してもよいことを認識すべきである。上記で説明した方法は、ハードウェアコンポーネントによって実行されてもよく、または、機械実行可能命令のシ−ケンスで具現化されてもよく、これは、汎用または専用プロセッサあるいは命令とともにプログラムされている論理回路のような機械に方法を実行させるために使用されてもよい。これらの機械実行可能命令は、ＣＤ−ＲＯＭまたは他のタイプの光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）、磁気または光学カード、フラッシュメモリ、あるいは、電子命令を記憶するために適した他のタイプの機械読取可能媒体のような、１つ以上の機械読取可能媒体上に記憶されてもよい。代替的に、方法は、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせによって実行されてもよい。
【００８７】
［０１００］
コンポーネントは、ある動作を実行するように構成されるものとして説明されているが、例えば、動作を実行するように電子回路または他のハードウェアを設計することによって、動作を実行するためのプログラム可能電子回路（例えば、マイクロプロセッサまたは他の適切な電子回路）を番組することによって、または、これらの任意の組み合わせによって、このようなコンフィギュレーションを達成できる。
【００８８】
［０１０１］
本願の例示的な実施形態をここで詳細に説明してきたが、発明の概念は、別の方法でさまざまに具現化され、用いられてもよく、添付の特許請求の範囲は、先行技術によって限定されるものを除き、このようなバリエーションを含むように解釈されるように意図されていることを理解すべきである。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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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】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【国際調査報告】
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