エンドユーザのユーザ装置UEから、リソースプロファイルを受信するように動作可能なレコメンダシステムを備え、前記リソースプロファイルは、前記UE上のアセットのローカルストレージについてのプリフェッチオペレーション中に前記UEが前もってダウンロードする前記アセットを有するコンテンツプロバイダを示し、また前記プリフェッチオペレーション中に前記アセットをダウンロードするための、前記コンテンツプロバイダのおのおのに割り付けられるUEリソースのパーセンテージを規定し、前記レコメンダシステムは、アップデートされたリソースプロファイルを生成するように前記リソースプロファイルにおける前記UEリソースの前記パーセンテージを調整し、また少なくとも1つの後続のプリフェッチオペレーションにおいて使用するために、前記アップデートされたリソースプロファイルを前記UEに対して送信するようにさらに動作可能である、システム。前記レコメンダシステムは、前記エンドユーザについての以前のリソースプロファイルにおけるパーセンテージ、および他のエンドユーザについてのリソースプロファイルにおけるパーセンテージのうちの少なくとも一方に基づいて、前記リソースプロファイルにおける前記UEリソースの前記パーセンテージを調整するようにさらに動作可能である、請求項1に記載のシステム。前記レコメンダシステムは、前記エンドユーザについての複数の以前のリソースプロファイルを識別し、前記以前のリソースプロファイルにおけるパーセンテージの平均を計算し、また前記以前のリソースプロファイルにおける前記パーセンテージの前記平均に基づいて前記エンドユーザについての前記リソースプロファイルにおける前記パーセンテージを調整するようにさらに動作可能である、請求項1に記載のシステム。前記レコメンダシステムは、前記エンドユーザと類似した関心を有する他のエンドユーザについてのリソースプロファイルの第1の組を識別し、またリソースプロファイルの前記第1の組におけるパーセンテージに基づいて、前記エンドユーザについての前記リソースプロファイルにおける前記パーセンテージを調整するようにさらに動作可能であり、前記レコメンダシステムは、前記エンドユーザと類似した人口統計データを有する他のエンドユーザについてのリソースプロファイルの第2の組を識別し、リソースプロファイルの前記第2の組におけるパーセンテージの平均を計算し、またリソースプロファイルの第2の組における前記パーセンテージの前記平均に基づいて、前記エンドユーザについての前記リソースプロファイルにおける前記パーセンテージを調整するようにさらに動作可能であり、また前記レコメンダシステムは、前記エンドユーザについての前記アップデートされたリソースプロファイルを生成するように、前記以前のリソースプロファイルにおける前記パーセンテージの前記平均と、リソースプロファイルの前記第1の組における前記パーセンテージと、リソースプロファイルの第2の組における前記パーセンテージの前記平均とを加算するようにさらに動作可能である、請求項3に記載のシステム。前記コンテンツプロバイダのおのおのに割り付けられるUEリソースの前記パーセンテージは、前記プリフェッチオペレーション中に前記コンテンツプロバイダからアセットをダウンロードするための、前記コンテンツプロバイダのおのおのに割り付けられるUE処理時間の前記パーセンテージ、および前記プリフェッチオペレーション中に前記コンテンツプロバイダからアセットをダウンロードするための、前記コンテンツプロバイダのおのおのに割り付けられるUEメモリの前記パーセンテージのうちの一方を含む、請求項1に記載のシステム。エンドユーザのユーザ装置UEからリソースプロファイルを受信するステップであって、前記リソースプロファイルは、前記UE上のアセットのローカルストレージについてのプリフェッチオペレーション中に前記UEが前もってダウンロードする前記アセットを有するコンテンツプロバイダを示し、また前記プリフェッチオペレーション中に前記アセットをダウンロードするための、前記コンテンツプロバイダのおのおのに割り付けられるUEリソースのパーセンテージを規定する、受信するステップと、アップデートされたリソースプロファイルを生成するように前記リソースプロファイルにおける前記UEリソースの前記パーセンテージを調整するステップと、少なくとも1つの後続のプリフェッチオペレーションにおいて使用するために、前記アップデートされたリソースプロファイルを前記UEに対して送信するステップとを含む方法。前記リソースプロファイルにおける前記UEリソースの前記パーセンテージを調整するステップは、前記エンドユーザについての以前のリソースプロファイルにおけるパーセンテージ、および他のエンドユーザについてのリソースプロファイルにおけるパーセンテージのうちの少なくとも一方に基づいて、前記パーセンテージを調整するステップを含む、請求項6に記載の方法。前記リソースプロファイルにおける前記UEリソースの前記パーセンテージを調整するステップは、前記エンドユーザについての複数の以前のリソースプロファイルを識別するステップと、前記以前のリソースプロファイルにおけるパーセンテージの平均を計算するステップと、前記以前のリソースプロファイルにおける前記パーセンテージの前記平均に基づいて前記エンドユーザについての前記リソースプロファイルにおける前記パーセンテージを調整するステップとを含む、請求項6に記載の方法。前記リソースプロファイルにおける前記UEリソースの前記パーセンテージを調整するステップは、前記エンドユーザと類似した関心を有する他のエンドユーザについてのリソースプロファイルの第1の組を識別するステップと、リソースプロファイルの前記第1の組におけるパーセンテージに基づいて前記エンドユーザについての前記リソースプロファイルにおける前記パーセンテージを調整するステップと、前記エンドユーザと類似した人口統計データを有する他のエンドユーザについてのリソースプロファイルの第2の組を識別するステップと、リソースプロファイルの前記第2の組におけるパーセンテージの平均を計算するステップと、リソースプロファイルの第2の組における前記パーセンテージの前記平均に基づいて前記エンドユーザについての前記リソースプロファイルにおける前記パーセンテージを調整するステップと、前記エンドユーザについての前記アップデートされたリソースプロファイルを生成するように、前記以前のリソースプロファイルにおける前記パーセンテージの前記平均と、リソースプロファイルの前記第1の組における前記パーセンテージと、リソースプロファイルの第2の組における前記パーセンテージの前記平均とを加算するステップとを含む、請求項8に記載の方法。前記コンテンツプロバイダのおのおのに割り付けられるUEリソースの前記パーセンテージは、前記プリフェッチオペレーション中に前記コンテンツプロバイダからアセットをダウンロードするための、前記コンテンツプロバイダのおのおのに割り付けられるUE処理時間の前記パーセンテージ、および前記プリフェッチオペレーション中に前記コンテンツプロバイダからアセットをダウンロードするための、前記コンテンツプロバイダのおのおのに割り付けられるUEメモリの前記パーセンテージのうちの一方を含む、請求項6に記載の方法。本明細書において説明される実施形態は、コンテンツプロバイダからコンテンツを前もってダウンロードするために、どのようにしてUEの中のリソースを特定のコンテンツプロバイダに割り付けられるのかを調整することにより、どのようにしてエアインターフェースの帯域幅がモバイルネットワークにおいて利用されるかを、さらに最適化する。エアインターフェースの上で帯域幅を節約するために使用され得る1つの技法は、UEのエンドユーザによって要求され得るコンテンツを予測し、またその要求の前に、そのコンテンツをUEに対してダウンロードすることである。例えば、ユーチューブ上に人気のあるビデオがある場合、ネットワークの中のシステムは、エンドユーザが、あるポイントにおいてそのビデオをダウンロードするであろうことを予測することができる。したがって、UEは、前もってユーチューブサーバからビデオをダウンロードし、またローカルにビデオを記憶することができる。UEのエンドユーザが、後でビデオを視聴することを要求する場合、そのときにはUEは、ビデオをローカルメモリから取り出すことができる。UEは、リアルタイムでユーチューブサーバからビデオをダウンロードする必要はない。UEは、エアインターフェースの使用率が低いとき例えば、深夜になど最適な時間に、またはローカルワイヤレスネットワーク例えば、WiFiを経由して、あるいは低優先順位例えば、ベストエフォートを使用して、コンテンツをダウンロードし、その結果、そのダウンロードは、エアインターフェースにあまり影響を及ぼさなくなる。したがって、エアインターフェースの帯域幅は、前もってUEに対してコンテンツをダウンロードすることにより、より理知的なやり方で使用される。エンドユーザが、実際にコンテンツを要求し、または視聴する前にUEに対してコンテンツをダウンロードするプロセスは、プリフェッチングと称される。UEは、毎日、毎週など、定期的にプリフェッチオペレーションを開始するように、プログラムされ、あるいはそれ以外の方法で適合されることもある。プリフェッチオペレーションでは、リソースプロファイルが、UEのエンドユーザのために確立され、またUEは、そのリソースプロファイルを処理して、前もってUEがダウンロードするコンテンツ例えば、ビデオを有するコンテンツプロバイダ例えば、ウェブサイトを識別し、またコンテンツプロバイダからコンテンツをダウンロードするためのリソースをどのようにして割り付けるべきかを決定する。ビデオ、オーディオなどのコンテンツは、本明細書においては一般にアセットと称される。それゆえに、UEについてのリソースプロファイルは、プリフェッチオペレーションのために前もってUEがダウンロードするアセットを有するコンテンツプロバイダを示す。リソースプロファイルはまた、プリフェッチオペレーション中にアセットをダウンロードするためにコンテンツプロバイダのおのおのに割り付けられるUEリソース例えば、ダウンロードに費やされる時間、またはメモリのパーセンテージも規定する。コンテンツプロバイダに割り付けられるUEリソースのパーセンテージは、コンテンツプロバイダそれ自体にダウンロードされるアセットのタイプに関係なく割り付けられるパーセンテージのことを意味することもあり、かつ/またはコンテンツプロバイダからアセット-タイプ当たりに、またはアセット-サブタイプ当たりに割り付けられるUEリソースのパーセンテージのことを意味することもある。例えば、リソースプロファイルは、UEリソースの40が、プリフェッチオペレーション中にダウンロードされているアセットのタイプに関係なく第1のコンテンツプロバイダに割り付けられることを示すことができる。リソースプロファイルはまた、UEリソースの20が、ビデオダウンロードについて第1のコンテンツプロバイダに割り付けられ、UEリソースの15が、オーディオダウンロードについて第1のコンテンツプロバイダに割り付けられ、またUEリソースの5が、デジタルピクチャダウンロードについて第1のコンテンツプロバイダに割り付けられることを示すこともできる。一実施形態によれば、レコメンダシステムrecommendersystemを使用して、エンドユーザについてのリソースプロファイルにおいて割り付けられるパーセンテージを調整する。レコメンダシステムは、UEからエンドユーザについてのリソースプロファイルを受信する。リソースプロファイルは、プリフェッチオペレーション中にアセットをダウンロードするための、コンテンツプロバイダのおのおのに割り付けられるUEリソースのパーセンテージを規定する。例えば、リソースプロファイルは、UEリソースの40が、プリフェッチオペレーション中に第1のコンテンツプロバイダに割り付けられること、UEリソースの20が、第2および第3のコンテンツプロバイダのおのおのに割り付けられること、およびUEリソースの10が、プリフェッチオペレーション中に第4および第5のコンテンツプロバイダのおのおのに割り付けられることを示すことができる。次いで、レコメンダシステムは、アップデートされたリソースプロファイルを生成するために、コンテンツプロバイダに割り付けられるUEリソースのパーセンテージを調整する。レコメンダシステムは、エンドユーザについての以前のリソースプロファイルの中のパーセンテージに基づいて、かつ/またはエンドユーザに対する類似性例えば、類似した嗜好、類似した関心、類似した人口統計データなどを有する他のエンドユーザのリソースプロファイルの中のパーセンテージに基づいて、リソースプロファイルにおいて割り付けられるパーセンテージを調整することができる。次いで、レコメンダシステムは、調整されたパーセンテージを有するアップデートされたリソースプロファイルをUEに対して送信する。UEは、アップデートされたリソースプロファイルを使用して、1つまたは複数の後続のプリフェッチオペレーションを開始する。エンドユーザについてのリソースプロファイルをアップデートするプロセスは、反復するようにして実行されることもあり、その結果、リソースプロファイルにおいて割り付けられるパーセンテージは、絶えずアップデートされるようになる。レコメンダシステムは、他のユーザのリソースプロファイルにおけるパーセンテージについてのより多くのデータを取得するので、エンドユーザのリソースプロファイルにおいて割り付けられるパーセンテージは、最適化されたものになる。パーセンテージが、最適化されて、モバイルネットワークのエアインターフェースは、UEが、コンテンツプロバイダからのアセットをプリフェッチし、またピーク時間中により少ないアセットをダウンロードするときに、より効率的に使用されることになる。別の実施形態においては、レコメンダシステムは、さらに、エンドユーザについての複数の以前のリソースプロファイルを識別し、以前のリソースプロファイルにおけるパーセンテージの平均を計算し、また以前のリソースプロファイルにおけるパーセンテージの平均に基づいてエンドユーザについてのリソースプロファイルにおけるパーセンテージを調整するように動作可能である。別の実施形態においては、レコメンダシステムは、さらに、エンドユーザと類似した関心を有する他のエンドユーザについてのリソースプロファイルの第1の組を識別し、またリソースプロファイルの第1の組におけるパーセンテージに基づいてエンドユーザについてのリソースプロファイルにおけるパーセンテージを調整するように動作可能である。レコメンダシステムは、さらに、エンドユーザと類似した人口統計データを有する他のエンドユーザについてのリソースプロファイルの第2の組を識別し、リソースプロファイルの第2の組におけるパーセンテージの平均を計算し、またリソースプロファイルの第2の組におけるパーセンテージの平均に基づいてエンドユーザについてのリソースプロファイルにおけるパーセンテージを調整するように動作可能である。レコメンダシステムは、さらに、エンドユーザについてのアップデートされたリソースプロファイルを生成するように、以前のリソースプロファイルにおけるパーセンテージの平均と、リソースプロファイルの第1の組におけるパーセンテージと、リソースプロファイルの第2の組におけるパーセンテージの平均とを加算するように動作可能である。別の実施形態においては、コンテンツプロバイダのおのおのに割り付けられるUEリソースのパーセンテージは、プリフェッチオペレーション中にコンテンツプロバイダからアセットをダウンロードするための、コンテンツプロバイダのおのおのに割り付けられるUE処理時間のパーセンテージと、プリフェッチオペレーション中にコンテンツプロバイダからアセットをダウンロードするための、コンテンツプロバイダのおのおのに割り付けられるUEメモリのパーセンテージとのうちの一方を含む。別の実施形態は、UEについてのリソースプロファイルを調整する方法を含む。本方法は、エンドユーザのUEからリソースプロファイルを受信するステップを含んでおり、そこでは、リソースプロファイルは、UEの上のアセットのローカルストレージのためのプリフェッチオペレーション中に前もってUEがダウンロードするアセットを有するコンテンツプロバイダを示し、またプリフェッチオペレーション中にアセットをダウンロードするための、コンテンツプロバイダのおのおのに割り付けられるUEリソースのパーセンテージを規定する。本方法は、アップデートされたリソースプロファイルを生成するためにリソースプロファイルにおけるUEリソースのパーセンテージを調整するステップと、1つまたは複数の後続のプリフェッチオペレーションにおける使用のために、アップデートされたリソースプロファイルをUEに対して送信するステップとをさらに含む。別の実施形態においては、リソースプロファイルにおけるUEリソースのパーセンテージは、エンドユーザについての以前のリソースプロファイルにおけるパーセンテージ、および/または他のエンドユーザについてのリソースプロファイルにおけるパーセンテージに基づいて調整されることもある。別の実施形態においては、本方法は、エンドユーザについての複数の以前のリソースプロファイルを識別するステップと、以前のリソースプロファイルにおけるパーセンテージの平均を計算するステップと、以前のリソースプロファイルにおけるパーセンテージの平均に基づいてエンドユーザについてのリソースプロファイルにおけるパーセンテージを調整するステップとをさらに含む。別の実施形態においては、本方法は、エンドユーザと類似した関心を有する他のエンドユーザについてのリソースプロファイルの第1の組を識別するステップと、リソースプロファイルの第1の組におけるパーセンテージに基づいてエンドユーザについてのリソースプロファイルにおけるパーセンテージを調整するステップとをさらに含む。本方法は、エンドユーザと類似した人口統計データを有する他のエンドユーザについてのリソースプロファイルの第2の組を識別するステップと、リソースプロファイルの第2の組におけるパーセンテージの平均を計算するステップと、リソースプロファイルの第2の組におけるパーセンテージの平均に基づいてエンドユーザについてのリソースプロファイルにおけるパーセンテージを調整するステップとをさらに含む。本方法は、エンドユーザについてのアップデートされたリソースプロファイルを生成するように、以前のリソースプロファイルにおけるパーセンテージの平均と、リソースプロファイルの第1の組におけるパーセンテージと、リソースプロファイルの第2の組におけるパーセンテージの平均とを加算するステップをさらに含む。他の例示の実施形態を、以下で説明することができる。本発明のいくつかの実施形態が、次に、例としてのみ、添付図面を参照して説明される。同じ参照番号は、すべての図面の上で、同じ要素、または同じタイプの要素を表している。図面および以下の説明は、本発明の特定の例示の実施形態を例証するものである。したがって、当業者なら、本明細書において明示的に説明されても、または示されてもいないが、本発明の原理を実施し、また本発明の範囲の内部に含まれる様々な構成を工夫することができるようになることが、理解されるであろう。さらに、本明細書において説明されるどのような例も、本発明の原理を理解する際に助けとなるように意図され、またそのような具体的に列挙された例および状態だけに限定することがないように解釈されるべきである。結果として、本発明は、以下で説明される特定の実施形態または例だけに限定されないが、ただし特許請求の範囲と、それらの均等物とによって限定される。図1は、例示の一実施形態におけるモバイルネットワーク100を示すものである。モバイルネットワーク100は、コアネットワーク120に結合されたアクセスネットワーク110を含んでいる。アクセスネットワーク110は、オーバーザエアOTA:over-the-airインターフェースを使用してUE130~132とワイヤレス信号または無線信号をやりとりする複数の基地局112または他のタイプのワイヤレスアクセスポイントを含んでいる。コアネットワーク120は、アクセスネットワーク110によって接続されるUE130~132に対して音声サービスおよび/またはデータサービスを提供するネットワークの中心部である。コアネットワーク120は、ロングタームエボリューションLTEネットワークの進化型パケットコアEPCなどのパケット交換コアネットワークを備えることができ、または他の任意のタイプのコアネットワークを備えることができる。コアネットワーク120は、1つまたは複数のサービング要素122と、レコメンダシステム124と、複数のコンテンツプロバイダ125~129とを含む。サービング要素122は、音声サービスおよび/またはデータサービスにアクセスするUEにサービスするように動作可能な任意のサーバまたはシステムを備える。例えば、サービング要素122は、パケットスイッチ、サービングゲートウェイS-GW:servinggateway、PDNゲートウェイP-GW:PDNGateway、または類似したタイプの要素を備えることができる。レコメンダシステム124は、UE130~132のリソースプロファイルを調整し、またより詳細には、プリフェッチオペレーションのためにコンテンツプロバイダ125~129のおのおのに割り付けられるUEリソースのパーセンテージを調整するように動作可能な任意のサーバまたはシステムを備える。レコメンダシステム124は、さらに、UE130~132のエンドユーザが、コンテンツプロバイダ125~129からダウンロードすることを要求することができるアセットを予測するように動作可能とすることができる。コンテンツプロバイダ125~129は、ビデオ、オーディオ、デジタルピクチャ、ファイル、または他の任意のタイプのダウンロード可能なコンテンツを記憶するように動作可能な任意のサーバまたはシステムを備える。UE130~132に対してダウンロード可能であるコンテンツは、本明細書においては、アセットと称される。コンテンツプロバイダ125~129の1つの例は、UEに対して提供されるアセットを有するウェブサイトをホストするサーバである。例えば、サーバは、ダウンロードのためのビデオを提供するユーチューブウェブサイトをホストすることができる。コンテンツプロバイダ125~129は、コアネットワーク120の一部分として示されているが、これは、単にコンテンツプロバイダ125~129が、コアネットワーク120を通してUE130~132にアクセス可能であることを示しているにすぎない。コンテンツプロバイダ125~129は、実際には、コアネットワーク120から切り離されており、またコアネットワーク120の内部の適切なゲートウェイ図示されずを通してアクセス可能とすることもできる。UE130~132は、おのおの、アクセスネットワーク110と通信してコアネットワーク120からサービスを受信するように動作可能である。より詳細には、UE130~132は、コンテンツプロバイダ125~129からアセットをダウンロードすることができ、かつ/またはコンテンツプロバイダ125~129に対してアセットをアップロードすることができる。UE130~132は、この実施形態においては、ワイヤレス信号または無線信号を使用して、アクセスネットワーク110と通信するモバイルデバイスである。図2は、例示の一実施形態におけるUE130を示すものである。図2は、UE130の例示の構成を示しており、また図1の中の他のUE131~132は、類似した構成を有することができる。UE130は、プリフェッチオペレーションを実行して、エンドユーザが実際にアセットを要求する前に、コンテンツプロバイダ125~129からアセットをダウンロードするようにプログラムされる。UE130は、処理システム202と、メモリ204とを含む。処理システム202は、UE130のオペレーションを制御する1つまたは複数のプロセッサを備える。処理システム202は、加入者識別モジュールSIM:subscriberidentitymoduleカード、またはエンドユーザによって加入されるサービスを示す他のタイプのプログラマブルカードとインターフェースすることができる。メモリ204は、データを記憶する任意のタイプのストレージデバイスを備える。メモリ204は、プリフェッチオペレーションによって前もってダウンロードされるアセットを記憶することができる。メモリ204は、UE130についてのリソースプロファイル206を記憶することもできる。リソースプロファイル206は、プリフェッチオペレーション中に前もってUEがダウンロードするためのアセットを有するコンテンツプロバイダ125~129を示している。リソースプロファイル206はまた、プリフェッチオペレーション中にアセットをダウンロードするための、コンテンツプロバイダ125~129のおのおのに割り付けられるUEリソースのパーセンテージを規定する。図3は、例示の一実施形態におけるリソースプロファイル206を示すものである。リソースプロファイル206は、プリフェッチオペレーションのためにUE130が前もってダウンロードするアセットを有するコンテンツプロバイダ125~129を示す。リソースプロファイル206はまた、プリフェッチオペレーション中にアセットをダウンロードするための、コンテンツプロバイダ125~129のおのおのに割り付けられるUEリソースのパーセンテージも規定する。用語UEリソースのパーセンテージは、様々なことを意味することができる。一例においては、UEリソースは、ダウンロード時間、処理時間、エアタイムairtimeなど、プリフェッチオペレーションのために割り付けられる時間を意味することもある。例えば、プリフェッチオペレーションが、30分間にわたってスケジュールされる場合、そのときにはUEリソースのパーセンテージは、特定のコンテンツプロバイダからアセットをダウンロードするために割り付けられる30分間のうちのパーセンテージを意味することもある。別の例においては、UEリソースは、プリフェッチオペレーションのために割り付けられるメモリのことを意味することもある。例えば、プリフェッチオペレーションが、UEの内部で2ギガバイトのメモリ空間を使用することが許可される場合、そのときにはUEリソースのパーセンテージは、特定のコンテンツプロバイダからアセットアセットをダウンロードするために割り付けられる2ギガバイトのうちのパーセンテージを意味することもある。図3に示される実施形態においては、リソースプロファイル206は、UEリソースの40が、プリフェッチオペレーション中にコンテンツプロバイダ125からアセットをダウンロードするために割り付けられることを指定する。リソースプロファイル206は、UEリソースの20が、コンテンツプロバイダ126~127のおのおのからアセットをダウンロードするために割り付けられることを指定する。リソースプロファイル206はまた、UEリソースの10が、コンテンツプロバイダ128~129のおのおのからアセットをダウンロードするために割り付けられることも指定する。リソースプロファイル206はまた、特定のコンテンツプロバイダについてのアセットタイプ当たりに割り付けられるUEリソースのパーセンテージを規定することもできる。アセットタイプは、ビデオ、オーディオ、デジタルピクチャなど、ダウンロードのために使用可能であるメディアのタイプを意味する。例えば、リソースプロファイル206は、コンテンツプロバイダ125に割り付けられるUEリソース合計で40のうちの20が、ビデオのために割り付けられ、15が、オーディオのために割り付けられ、また5が、デジタルピクチャのために割り付けられることを指定する。リソースプロファイル206は、類似した方法で、コンテンツプロバイダ126~129のおのおのについてのアセットタイプ当たりのパーセンテージを規定することができる。また、リソースプロファイル206は、サブアセットタイプ図3には示されず当たりに割り付けられるパーセンテージを規定することもでき、ここで、サブアセットタイプは、アセットタイプの任意の種類のサブセットを含んでいる。例えば、サブアセットタイプは、ビデオのファイルフォーマットとすることができ、その結果、ビデオのために割り付けられる20は、さらに、.wmvファイルのための10、および.mpgファイルのための10として規定されることもある。アセットサブタイプはまた、ソーシャルネットワーキングタイプのコンテンツプロバイダについての友人のサブタイプなど、他の物事を意味することもできる。UE130が、プリフェッチオペレーションのためにスケジュールされるときに、処理システム202は、リソースプロファイル206これは、このときには実行可能リソースプロファイルと称されるにアクセスして、どのようにしてUEリソースが、オペレーションのために割り付けられるかを決定する。リソースプロファイル206は、UEリソースの40が、コンテンツプロバイダ125からのアセットをダウンロードするために割り付けられるビデオのために20、オーディオのために15、およびデジタルピクチャのために5ことを指定する。処理システム202はまた、どのアセットが、コンテンツプロバイダ125からのダウンロードのために推奨されるかを決定する。推奨されたアセットは、レコメンダシステム124図1参照によって提供されることもある。例えば、UE130は、それが、エンドユーザがあるポイントにおいて要求することになることを予測するアセットを示すレコメンダシステム124からファイルを受信することができ、または推奨されたアセットは、リソースプロファイル206の一部分とすることができる。推奨されたアセットが、識別されるときに、処理システム202は、コンテンツプロバイダ125からビデオアセットをダウンロードするUEリソースの20と、コンテンツプロバイダ125からオーディオアセットをダウンロードするUEリソースの15と、コンテンツプロバイダ125からデジタルピクチャアセットをダウンロードするUEリソースの5とを利用する。処理システム202は、リソースプロファイル206において割り付けられるパーセンテージに基づいてコンテンツプロバイダ126~129からアセットをダウンロードするように類似した方法で動作する。プリフェッチオペレーションの終わりに、アセットは、UE130のローカルメモリ204に記憶される。本明細書において説明される実施形態によれば、レコメンダシステム124は、リソースプロファイル206において割り付けられるパーセンテージを最適化することができる。そのようにするために、UE130は、リソースプロファイル206をレコメンダシステム124に対して送信する。次いで、レコメンダシステム124は、図4において説明されるように、リソースプロファイル206において割り付けられるパーセンテージを調整することができる。図4は、例示の一実施形態においてリソースプロファイル206を調整する方法400を示すフローチャートである。方法400のステップは、図1におけるレコメンダシステム124を参照して説明されることになるが、当業者なら、方法400は、他のネットワークおよびシステムにおいても実行され得ることを理解するであろう。本明細書において説明されるフローチャートのステップは、必ずしも包括的なものとは限らず、また図示されていない他のステップを含むこともできる。それらのステップはまた、代替的な順序で実行されてもよい。ステップ402において、レコメンダシステム124は、UE130からリソースプロファイル206を受信する。ステップ404において、レコメンダシステム124は、アップデートされたリソースプロファイルを生成するようにコンテンツプロバイダ125~129に割り付けられるUEリソースのパーセンテージを調整する。レコメンダシステム124は、UE130のエンドユーザについての以前のリソースプロファイルに基づいて、かつ/または他のエンドユーザについてのリソースプロファイルに基づいて、リソースプロファイル206におけるUEリソースのパーセンテージを調整することができる。例えば、パーセンテージを調整するために使用され得る1つのアルゴリズムは、エンドユーザについての以前のリソースプロファイルに基づいている。レコメンダシステム124は、それが、新しいアップデートされたリソースプロファイルをUE130に対して推奨するたびに、リソースプロファイルを記憶する。したがって、ステップ404において、レコメンダシステム124は、エンドユーザについての以前のリソースプロファイルを識別し、また以前のリソースプロファイルにおけるパーセンテージの指数移動平均など、以前のリソースプロファイルにおけるパーセンテージの平均を計算することができる。次いで、レコメンダシステム124は、以前のリソースプロファイルにおけるパーセンテージの平均に基づいてリソースプロファイル206におけるパーセンテージを調整することができる。使用され得る別のアルゴリズムは、UE130のエンドユーザと類似した嗜好または関心を有する他のエンドユーザについてのリソースプロファイルに基づいている。レコメンダシステム124は、複数の他のエンドユーザについてのリソースプロファイルを記憶する。ステップ404において、レコメンダシステム124は、エンドユーザと類似した嗜好または関心を有する他のエンドユーザについてのリソースプロファイルの組を識別することができる。例えば、エンドユーザについてのリソースプロファイル206が、フェイスブックからのダウンロードのためにあるパーセンテージが割り付けられることを示す場合、そのときにはレコメンダシステム124は、フェイスブックにアクセスする他のエンドユーザについてのリソースプロファイルの組を識別することができる。次いで、レコメンダシステム124は、他のエンドユーザについてのリソースプロファイルに基づいてリソースプロファイル206におけるパーセンテージを調整することができる。さらに別のアルゴリズムは、UE130のエンドユーザと類似した人口統計データを有する他のエンドユーザについてのリソースプロファイルに基づいている。したがって、ステップ404において、レコメンダシステム124は、エンドユーザと類似した人口統計データを有する他のエンドユーザについてのリソースプロファイルの組を識別することができる。例えば、エンドユーザが、30~37の年齢の間の男性である場合、そのときにはレコメンダシステム124は、同じく30~37の年齢の間の男性である他のエンドユーザについてのリソースプロファイルの組を識別することができる。次いで、レコメンダシステム124は、他のエンドユーザのリソースプロファイルにおけるパーセンテージの平均を計算することができる。次いで、レコメンダシステム124は、他のエンドユーザについてのリソースプロファイルにおけるパーセンテージの平均に基づいてリソースプロファイル206におけるパーセンテージを調整することができる。上記アルゴリズムのどれか、または他のアルゴリズムを、別々に、または組み合わせて使用して、エンドユーザについてのリソースプロファイル206におけるパーセンテージを調整することができる。エンドユーザについてのアップデートされたリソースプロファイルを生成した後に、レコメンダシステム124は、ステップ406図4参照において、アップデートされたリソースプロファイルをUE130に対して送信する。次いで、UE130の処理システム202は、アップデートされたリソースプロファイルをメモリ204に記憶する。次に、UE130は、プリフェッチオペレーションのためにスケジュールされ、処理システム202は、アップデートされたリソースプロファイルにアクセスして、どのようにしてプリフェッチオペレーションのためにリソースを割り付けるべきかを決定する。UE130は、アップデートするためにそのリソースプロファイルをレコメンダシステム124に対して定期的に送信する。レコメンダシステム124が、UE130のエンドユーザと、他のエンドユーザとについてのリソースプロファイルに関してより多くのデータを獲得するにつれて、レコメンダシステム124は、UE130についてのリソースプロファイルをより正確にアップデートすることができる。したがって、リソースプロファイルは、プリフェッチオペレーションのために最適化されるようになり、その結果、UEリソースは、UE130のエンドユーザが、あるポイントにおいて要求する可能性が最も高いアセットをダウンロードするために、より効果的に割り付けられるようになる。例図5~12は、エンドユーザのリソースプロファイルをアップデートする一例を提供するものである。最初に、図5は、例示の一実施形態におけるレコメンダシステム124を示すものである。レコメンダシステム124について示される構造は、ただ1つの例にすぎず、またそれは、他の実施形態においては、他の構成を有することができる。レコメンダシステム124は、アセットデータベース502と、プロファイルデータベース504と、リアルタイム推奨要素506と、オフライン推奨要素508とを含む。アセットデータベース502は、モバイルネットワーク100においてUE130~132によってダウンロードされるアセットについての情報を記憶するストレージデバイスを備える。例えば、アセットデータベース502は、アセットについての格付け暗黙的、または明示的と一緒にアセットIDを記憶することができる。プロファイルデータベース504は、モバイルネットワーク100においてUE130~132についてのリソースプロファイルを記憶するストレージデバイスを備える。リアルタイム推奨要素506は、エンドユーザについてのリソースプロファイルを調整し、またエンドユーザによって要求されることになるアセットを予測することもできるデバイスを備える。新しいプロファイルの計算は、図10のように行われ、また最も近くのN人の隣人と、これらのN人のユーザに関連する重みとの両方を使用する。オフライン推奨要素508は、各エンドユーザについての最も近くのN人の隣人を識別する協調的フィルタリングアルゴリズムを定期的に実行し、またエンドユーザをクラスタに分割することもできるデバイスを備える。オフライン推奨要素508は、さらに、ピアソン係数Pearsoncoefficientを使用して各エンドユーザについての最も近くのN人の隣人の類似性を計算することができる。エンドユーザごとに、最も近くのN人の隣人の組と、エンドユーザに対する彼らの類似性重みとが、記憶される。このオフラインの計算は、定期的に例えば、毎日行われる。ユーザをクラスタに分割するアルゴリズムは、最も近くのN人の隣人を決定するアルゴリズムよりも少ない頻度で実行されることもある。オフライン推奨要素508はまた、各エンドユーザについてのアセットについての予測された格付けを計算する。しかしながら、同じクラスタの中のエンドユーザだけを使用して、この予測を計算することができる。この計算は、以下のように実行される。すなわち、最も近くのN人の隣人の組についての各アセットについての格付けを見出すこと、そして、最も近くのN人の隣人に関連する重みを使用してこれらの格付けを合計することにより実行されることができる。次いで、アセットの組は、その合計の観点から格付けされ、また最上位のk個の項目が、記憶される。この例について、UE130が、モバイルネットワーク100のカバレッジエリアに入っており、または電源を投入されていることを仮定する。これが起こるときに、レコメンダシステム124は、図6に示されるように、初期リソースプロファイルをUE130に対して送信することになる。図6は、例示の一実施形態においてUE130の初期認証を示すメッセージ図である。UE130が、電源を投入され、またはモバイルネットワーク100に登録するときに、UE130は、そのIDと、認証証明書と、人口統計データ情報とを含むレコメンダシステム124に対してメッセージを送信することにより、レコメンダシステム124を用いてそれ自体を認証する。推奨要素506は、認証証明書を処理して、UE130を認証する。UE130が検証される場合、そのときには推奨要素506は、類似した人口統計データの中の他のエンドユーザのプロファイルについての要求をプロファイルデータベース504に対して送信する。プロファイルデータベース504は、UE130のエンドユーザについての人口統計データ情報を使用して、類似したエンドユーザのプロファイルを検索する。次いで、プロファイルデータベース504は、そのプロファイルを推奨要素506に対して送信する。次いで、推奨要素506は、プロファイルにおいて割り付けられるパーセンテージの平均を計算し、またその平均に基づいてUE130のエンドユーザについての初期リソースプロファイルを生成する。初期リソースプロファイルは、プリフェッチオペレーションのためにUE130によって使用される。図3に示されるリソースプロファイルは、初期リソースプロファイルの1つの例とすることができる。今や、UE130は、初期リソースプロファイルを受信しており、またそれをメモリに記憶しているので、UE130は、プリフェッチルーチンを実行する準備ができている。図7は、例示の一実施形態におけるプリフェッチオペレーションを示すメッセージ図である。プリフェッチオペレーションが、スケジュールされるときに、UE130は、初期リソースプロファイルを処理して、どのようにしてオペレーションが、実行されるかを決定する。初期リソースプロファイルの一例が、図3に示される。次いで、UE130は、初期リソースプロファイルにおいて割り付けられるパーセンテージに基づいてコンテンツプロバイダ125~129からアセットをダウンロードし始める。例えば、図3を見ると、UE130は、コンテンツプロバイダ125からビデオをダウンロードするUEリソースのうちの20と、コンテンツプロバイダ125からオーディオをダウンロードするUEリソースのうちの15と、コンテンツプロバイダ125からデジタルピクチャをダウンロードするUEリソースのうちの5とを費やすことになる。UE130はまた、コンテンツプロバイダ126からアセットをダウンロードするUEリソースのうちの20と、コンテンツプロバイダ127からアセットをダウンロードするUEリソースのうちの20などとを費やすことにもなる。UE130は、プリフェッチオペレーションが終了するまで、このようにしてアセットをダウンロードする。次いで、UE130は、ダウンロードされたアセットをローカルメモリに記憶することになる図2の中のメモリ204を参照。次いで、UE130のエンドユーザは、アセットを視聴するように要求することができる。例えば、エンドユーザは、ウェブアプリケーションを起動し、またリンクを選択して、コンテンツプロバイダ125~129からある種のアセットをダウンロードすることができる。エンドユーザは、1つまたは複数のアセットがローカルに記憶されることを知らないこともある。要求が、ローカルに記憶されるアセットについてのものである場合、そのときにはUE130は、メモリからそれらを取り出すことになる。これは、アセットIDURLのリストを生成すること、およびアセットがエンドユーザによって要求されるときはいつでも、このリストを調べることによって行われる。アセットIDURLが、リストの上の項目とマッチする場合、そのときにはそれは、ローカルメモリからフェッチされる。要求が、ローカルに記憶されていないアセットについてのものである場合、そのときにはUE130は、モバイルネットワーク100の上でリアルタイムにコンテンツプロバイダ125~129からそれらを取り出す必要がある可能性がある。UE130は、アセットを要求するときに、DHCPを通して取得されるネットワークDNSを参照することになる。UE130は、どのアセットが、エンドユーザによって要求されるかを監視し、またUE130のために要求されたアセットを示すアセット情報またはアセットファイルを記憶する。アセット情報は、アセットIDと、格付けとを含む。アセットIDは、URLまたは他のネットワークアドレス、名前など、アセットを識別する任意の情報を含んでいる。格付けは、何回、エンドユーザが、アセットを要求したか、どれだけ長い間、エンドユーザが、アセットを視聴したかなどについての任意の表示を含んでいる。次いで、UE130は、アセット情報をアセットデータベース502に対して定期的に送信する。図8は、UE130が、例示の一実施形態においてアセット情報をアセットデータベース502に対して送信することを示すものである。アセットデータベース502が、アセット情報を受信するときに、それは、他のUEによって提供されるアセット情報と一緒にアセット情報を記憶する。アセットデータベース502は、それゆえに、アセットIDのリストと、多数のエンドユーザによって要求されるアセットについての関連する格付けとを記憶する。推奨要素506および508は、この情報を使用して、アセットのうちのどれが、エンドユーザの間で最も人気があるかを識別することができる。レコメンダシステム124に対してアセット情報を送信することに加えて、UE130はまた、プリフェッチオペレーションの繰り返しの後に、アップデートするためにそのリソースプロファイルをレコメンダシステム124に対して送信する。図9は、UE130が、例示の一実施形態においてアップデートするためにレコメンダシステム124に対してリソースプロファイルを送信することを示すメッセージ図である。UE130は、そのリソースプロファイルをプロファイルデータベース504に対して送信し、このプロファイルデータベースは、以前の任意のリソースプロファイルと一緒にエンドユーザについてのリソースプロファイルを記憶する。次いで、推奨要素506は、ルーチンを開始して、エンドユーザについてのアップデートされたリソースプロファイルを生成する。図10は、例示の一実施形態におけるアップデートのためのルーチンを示すものである。図9~10の両方を見ると、推奨要素506は、エンドユーザについての以前のリソースプロファイルを取り出し、また以前のリソースプロファイルの平均を計算する。より詳細には、推奨要素506は、以前のリソースプロファイルにおけるパーセンテージ割付けのおのおのの指数移動平均を計算する。これは、重み付けされたファクタWEによって乗算される第1のプロファイルである。推奨要素506はまた、UE130のエンドユーザと類似した嗜好または関心を有する他のエンドユーザについてのリソースプロファイルの組に基づいてプロファイルを決定する。オフライン推奨要素508は、エンドユーザと類似した嗜好または関心、ならびにこれらのエンドユーザに関連する重みを有する最も近くのN人のユーザを定期的に識別することができる。次いで、オフライン推奨要素508は、この情報を推奨要素506に対して送信する。推奨要素506は、最も近くのN人のユーザのリソースプロファイルを調べ、適切な重みを用いてリソースプロファイルにおけるパーセンテージを乗算し、また結果として生ずるプロファイルを正規化する。この結果は、重み付けされたファクタWCFによって乗算された第2のプロファイルである。推奨要素506はまた、UE130のエンドユーザと類似した人口統計データを有する他のエンドユーザについてのリソースプロファイルの組に基づいてプロファイルを決定する。オフライン推奨要素508は、エンドユーザと類似した人口統計データを有する他のエンドユーザについてのリソースプロファイルを定期的に識別し、またこれらのリソースプロファイルを推奨要素506に対して送信することができる。次いで、推奨要素506は、類似した人口統計データにおける他のエンドユーザについてのプロファイルの平均を計算する。より具体的には、推奨要素506は、他のエンドユーザについてのプロファイルにおけるパーセンテージ割付けのおのおのの平均を計算する。これは、次いで、重み付けされたファクタWDEMOによって乗算される第3のプロファイルをもたらす。次いで、推奨要素506は、第1のプロファイルと、第2のプロファイルと、第3のプロファイルとを一緒に加算し、またパーセンテージを正規化して、アップデートされたリソースプロファイルを生成する。すべてのアセットタイプと、サブタイプとについてのすべてのパーセンテージの合計は、所与のプロファイルにおいて1であるべきである。プロファイルは、その重みによって各値を直接的に乗算することにより重みにより乗算されることもある。複数のプロファイルは、重みによって乗算され、また次いで一緒に加算されてもよい。結果として生ずる合計が1でない場合、そのときにはプロファイルは、その合計を1にすることにより正規化される。次いで、推奨要素506は、図9に示されるように、アップデートされたリソースプロファイルをUE130に対して送信する。次にUE130が、プリフェッチオペレーションを開始すると、UE130は、コンテンツプロバイダ125~129からアセットをダウンロードするためにアップデートされたリソースプロファイルを使用する。図11は、例示の一実施形態におけるアップデートされたリソースプロファイルを示すものである。図3と、図11とにおけるプロファイルを比較すると、コンテンツプロバイダ125に割り付けられるパーセンテージは、40から50へと調整された。コンテンツプロバイダ126に割り付けられるパーセンテージは、20から25へと調整され、コンテンツプロバイダ127に割り付けられるパーセンテージは、20から15へと調整され、またコンテンツプロバイダ128~129に割り付けられるパーセンテージは、10から5へと調整された。したがって、プリフェッチオペレーションの次の繰り返しにおいては、UE130は、コンテンツプロバイダ125~126からのプリフェッチするアセットに対して以前のプリフェッチオペレーションにおけるよりも多くのリソースを割り当てることになる。UE130のエンドユーザについてのリソースプロファイルをアップデートするこのプロセスは、リソースプロファイルの内部に割り付けられるパーセンテージを最適化するように定期的に行われる。UE130のエンドユーザについてのリソースプロファイルをアップデートすることに加えて、推奨要素506はまた、エンドユーザが、どのアセットを要求する可能性があるのかを予測することもできる。図12は、推奨するデバイス506が、例示の一実施形態においてアセットを予測することを示すメッセージ図である。推奨要素508は、アセットデータベース502からアセットIDと、格付けとを定期的に取り出す。推奨要素508は、所与のユーザによって要求される可能性が最も高い最上位のk個の項目を計算し、またそれらを定期的なベースで記憶することをここに再掲する。次いで、推奨要素506は、推奨された最上位のk個のアセットIDをUE130に対して送信し、その結果、UE130は、次のプリフェッチオペレーション中にこれらの推奨されたアセットをプリフェッチすることができるようになる。図面の中で示され、または本明細書において説明される様々な要素のうちのどれもは、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはこれらの何らかの組み合わせとして実装されてもよい。例えば、ある要素は、専用のハードウェアとして実装されてもよい。専用のハードウェア要素は、プロセッサ、コントローラ、または何らかの類似した専門用語と称されてもよい。プロセッサによって提供されるときに、それらの機能は、単一の専用のプロセッサによって、単一の共用のプロセッサによって、またはそれらのうちのいくつかが共用され得る複数の個別のプロセッサによって提供されてもよい。さらに、用語プロセッサまたはコントローラの明示的な使用は、ソフトウェアを実行することができるハードウェアだけを排他的に意味するように解釈されるべきではなく、また限定することなく、デジタル信号プロセッサDSP:digitalsignalprocessorのハードウェア、ネットワークプロセッサ、特定用途向け集積回路ASIC:applicationspecificintegratedcircuitまたは他の回路、フィールドプログラマブルゲートアレイFPGA:fieldprogrammablegatearray、ソフトウェアを記憶するためのリードオンリーメモリROM:readonlymemory、ランダムアクセスメモリRAM:randomaccessmemory、不揮発性ストレージ、ロジック、あるいは何らかの他の物理的ハードウェアコンポーネントまたはモジュールを暗黙のうちに含むことができる。また、ある要素は、プロセッサまたはコンピュータによって実行可能な命令として実装されて、その要素の機能を実行することもできる。命令のいくつかの例は、ソフトウェアと、プログラムコードと、ファームウェアとである。それらの命令は、プロセッサによって実行されるときに、要素の機能を実行するようにプロセッサに指示するように動作可能である。それらの命令は、プロセッサによって読み取り可能であるストレージデバイスの上に記憶されることもある。ストレージデバイスのいくつかの例は、デジタルメモリまたはソリッドステートメモリ、磁気ディスクや磁気テープなどの磁気ストレージ媒体、ハードドライブ、あるいは光学的に読み取り可能なデジタルデータストレージ媒体である。特定の実施形態が、本明細書において説明されたが、本発明の範囲は、これらの特定の実施形態だけには限定されるものではない。本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲と、その任意の均等物とによって規定される。