"広告を置き換える方法であって、現在広告に関する否定的な入力を受け取るステップと、前記受け取られた否定的な入力の原因となったと推測される前記現在広告の少なくとも1つの特徴を識別するステップと、前記識別された少なくとも1つの特徴に関して、前記現在広告と異なる新しい広告を選択するステップと、前記現在広告を、前記選択された新しい広告と置き換えるステップと、を含む方法。前記現在広告と同様の広告を、別の新しい広告と置き換えるステップを更に含む、請求項1に記載の方法。前記識別された少なくとも1つの特徴を少なくとも含まない広告を、ユーザに提供するステップを更に含む、請求項1に記載の方法。前記否定的な入力が、前記現在広告を排除する命令、ユーザは前記現在広告を嫌いであるという標示、又は予め決められた値を下回る前記現在広告のレーティング、のうち1つである、請求項1に記載の方法。前記少なくとも1つの特徴は、前記現在広告と関連付けられるメタデータを含む、請求項1に記載の方法。前記識別するステップは、ユーザプロファイル及び弁別力のうち少なくとも1つに基づいて、前記受け取られた否定的な入力の原因となったと推測される前記現在広告の少なくとも1つの特徴を識別することを含む、請求項1に記載の方法。否定的な入力を受け取った広告及び該広告と関連付けられる特徴の記録、並びに各特徴について、それが前記受け取られた否定的な入力の原因となったと推測されるかどうかに関する標示、を保持するステップを更に含む、請求項1に記載の方法。ユーザプロファイルを更新するために、否定的な入力を受け取った広告及び該広告と関連付けられる特徴の前記記録、並びに各特徴について、それが前記受け取られた否定的な入力の原因となったと推測されるかどうかに関する標示、を使用するステップを更に含む、請求項7に記載の方法。前記現在広告に関する肯定的な入力を受け取り、前記受け取られた肯定的な入力に従って、前記記録を更新するステップを更に含む、請求項7に記載の方法。前記選択するステップは、前記現在広告の前記識別された少なくとも1つの特徴と最も異なる、識別された少なくとも1つの特徴を有する新しい広告を選択することを含む、請求項1に記載の方法。前記選択するステップは、ユーザプロファイルに最も良く合っている前記識別された少なくとも1つの特徴を有する新しい広告を選択することを含む、請求項1に記載の方法。請求項1乃至11のいずれか1項に記載の方法の各ステップをコンピュータに実行させるための複数のプログラムコード部分を含むコンピュータプログラム。広告を置き換える装置であって、現在広告に関する否定的な入力を受け取るユーザインタフェースと、前記受け取られた否定的な入力の原因となったと推測される前記現在広告の少なくとも1つの特徴を識別する識別器と、前記識別された少なくとも1つの特徴に関して、前記現在広告と異なる新しい広告を選択する選択器と、前記現在広告を、前記選択された新しい広告と置き換えるプロセッサと、を有する装置。前記識別された少なくとも1つの特徴を少なくとも含まない広告を、ユーザに提供するレンダリング装置を更に有する、請求項13に記載の装置。否定的な入力を受け取った広告及び該広告と関連付けられる特徴の記録、並びに各特徴について、それが前記受け取られた否定的な入力の原因となったと推測されるかどうかに関する標示、を保持する記憶装置を更に有する、請求項13に記載の装置。これに対処するために、あるシステムは、各ユーザの挙動、各ユーザの嗜好例えば好きなアーティスト又は映画のジャンル、及びより重要なこととして、広告が入れられるコンテクストに基づいて、各ユーザにあわせて広告を仕向けることによって、広告がユーザに少なくとも一層受け入れられるようにする。例えば、あるシステムは、ユーザにとって適切であるコンテントを含むウェブサイト及びウェブページにのみ広告を入れるために、及び更に、例えば、当該コンテントは、ユーザプロファイルに列挙される又はユーザプロファイルの中で高くレーティングされているという理由でユーザが関心をもつであろうコンテントを有する広告を選択するために、ユーザプロファイルにおいて特定されるキーワード、ドメイン名、トピック、人口統計学的なターゲット等を使用する。1つの従来の広告挿入システムにおいて、コンテント例えば、ウェブページ、TVショー等又はコンテクスト例えば、サーチエンジンに送られるクエリ、パーソナルチャネルのスケジュール等の一部が与えられる場合、システムは、広告データベースから、例えばデモグラフィック、視聴履歴又は購買履歴によってユーザプロファイルの内容に合う1又は複数の広告を選択する。システムは、ユーザプロファイルに基づいて、各広告の好きの程度を計算する。このような好きの程度は、例えばナイーブベイジアン分類技法又は協調フィルタリングのような、既存の知られている機械学習技法を使用して計算されることができ、ユーザがどのくらい広告を好きであるかの評価値を表す。好きの程度は、挿入されることができる広告を優先付けするために使用される。しかしながら、これのようなシステムは、ユーザにとって適切であり、関心のある可能性が比較的高い広告をユーザに提供することができるが、ユーザプロファイルが概してユーザによって好かれるコンテントを列挙するだけであるので、システムが、ユーザが嫌う又はユーザにとって関心のない広告をユーザに提供しないという保証はない。あるシステムにおいて、これは、現在広告を排除し、現在広告が嫌われていることの標示を提供する又は現在広告に一般に二つ星、五つ星又は十星のレーティングスケールで貧弱なレーティングを与えるためのオプションをユーザに与えることによって、克服される。例えば、米国特許第2009/0287566号公報は、システムがユーザに受け入れられる見込みのある広告を選択するために、ユーザが広告を好きであるか/嫌いであるか、及びユーザが広告を好きである/嫌いである理由を示すことを、ユーザが要求されるシステムを開示している。更に、あるシステムでは、ユーザが上述のオプションの1つを実行する場合、システムは、現在広告が将来ユーザに提供されることを防ぐために、現在広告をブラックリストに載せ、現在広告と同様の別の広告がユーザに提供される機会がより低くされるように、ユーザプロファイルを適応させる。しかしながら、広告の挿入は、ユーザが間接的にしか制御することができないさまざまなファクタに依存するので、これは、排除された/嫌われた/貧弱にレーティングされた広告と同様の広告が、将来ユーザに提供されないことを保証しない。例えば、システムは、広告のすべての特徴を等しく扱うことによって、ユーザプロファイルを適応させる。これは、システムが、特にユーザが何を好きであり、何を嫌いであるかを学習することができるようになる前に、及びシステムが有用な推薦を生成することができるようになる前に、システムが、現在広告と同様であるが特徴の異なる組み合わせをもつ他の広告のより多くの否定的なレーティングを必要とすることを意味する。ユーザは、自分が広告に関心のないことを繰り返しシステムに示すことを要求され、システムは、それが有用な推薦を生成することができようになる前に、相対的に多数のレーティングを必要とし、これは、ユーザに歯がゆさを感じさせる可能性がある。本発明は、照準を定めた広告を提供する方法及び装置であって、ユーザが、自分がどの広告を好きであり/嫌いであるかを繰り返し示す必要なく、より適切な広告がユーザに自動的に提供される方法及び装置を提供することを目的とする。これは、本発明の1つの見地によれば、広告を置き換える方法であって、現在広告に関する否定的な入力を受け取るステップと、受け取られた否定的な入力を引き起こしたと推測される現在広告の少なくとも1つの特徴を識別するステップと、識別された少なくとも1つの特徴に関して、現在広告と異なる新しい広告を選択するステップと、現在広告及び/又は現在広告と同様の広告を、選択された新しい広告と置き換えるステップと、を含む方法によって、達成される。これは、本発明の別の見地により、広告を置き換える装置であって、現在広告に関する否定的な入力を受け取るユーザインタフェースと、受け取られた否定的な入力を引き起こしたと推測される現在広告の少なくとも1つの特徴を識別する識別子と、識別された少なくとも1つの特徴に関して、現在広告と異なる新しい広告を選択する選択器と、現在広告及び/又は現在広告と同様の広告を、選択された新しい広告と置き換えるプロセッサと、を有する装置によって達成される。このようにして、新しい広告は、受け取られた否定的な入力を引き起こしたと推測される少なくとも1つの特徴に関して、現在広告と異なるので、ユーザが、自分がどの広告を好きである/嫌いであるかを繰り返し示す必要なく、ユーザは、より迅速にユーザにとって適切な広告を提供される。これは、否定的な入力が受け取られる場合にすべての特徴が等しく扱われ、ゆえに、すべての特徴がユーザによって嫌われていると考えられるものとは対照的である。このような場合、システムが有用な推薦を生成することができるようになる前に、ユーザによるより多くのレーティングが要求される。従って、ユーザは、装置がユーザにとってより適切な広告を生成することができるようになる前に、より少ない広告をレーティングする否定的な入力を提供することを要求される。方法は、現在広告と同様の広告を、別の新しい広告と置き換えるステップを更に含むことができる。このようにして、広告を否定的にレーティングすることは、置き換えられた広告が少なくとも1つの特徴に関して異なるように、現在広告と同様の存在しうる他の広告を、従来の推薦器が使用される場合よりも急進的に置き換える即時効果をもたらす。別の新しい広告は、それが、識別された少なくとも1つの特徴に関して現在広告と同様の広告と異なるように、又は識別された少なくとも1つの特徴に関して現在広告と異なるように、選択されることができる。方法は、識別された少なくとも1つの特徴を少なくとも含まない広告をユーザに提供するステップを更に含みうる。このようにして、ユーザは、適切である可能性が比較的高い広告を提示される。否定的な入力は、現在広告を排除するための命令、ユーザが現在広告を嫌いであるという標示、又は予め決められた値を下回る現在広告のレーティングのうちの1つでありうる。このようにして、ユーザは、ユーザの広告の嗜好をどのように示すかについて、より多くの制御を有する。少なくとも1つの特徴は、現在広告と関連付けられるメタデータを含むことができる。このようにして、方法は、より適切な広告を提供するために、既存のデータを使用する。受け取られた否定的な入力を引き起こしたと推測される現在広告の少なくとも1つの特徴を識別するステップは、ユーザプロファイル及び弁別力の少なくとも一方に基づいて、受け取られた否定的な入力を引き起こしたと推測される現在広告の少なくとも1つの特徴を識別することを含みうる。方法は、否定的な入力を受け取った広告及び該広告と関連付けられる特徴の記録、並びに各特徴について、当該特徴が受け取られた否定的な入力を引き起こしたと推測されるかどうかに関する標示、を保持するステップを更に含みうる。このようにして、広告の将来の選択が、一層正確になる。方法は、否定的な入力を受け取った広告及び該広告と関連付けられる特徴の記録、並びに各特徴について、当該特徴が受け取られた否定的な入力を引き起こしたと推測されるかどうかに関する標示、を使用して、ユーザプロファイルを更新するステップを更に含みうる。このようにして、記録は記憶され、ユーザにとってより適切である広告を提供する際により正確な結果を提供するために、将来使用されることが可能である。識別された少なくとも1つの特徴に関して現在広告と異なる新しい広告を選択するステップは、現在広告の識別された少なくとも1つの特徴と最も異なる識別された少なくとも1つの特徴を有する新しい広告を選択することを含みうる。このようにして、ユーザに提供されるより適切な広告の見込みが増大される。識別された少なくとも1つの特徴に関して現在広告と異なる新しい広告を選択するステップは、ユーザプロファイルに最も良くフィットする識別された少なくとも1つの特徴を有する新しい広告を選択することを含みうる。このようにして、新しい広告は、ユーザにとって関心のあるものである見込みが比較的高い。本発明をより良く理解するために、また、本発明がどのように実行に移されるかをより明確に示すために、単なる例示として、添付の図面が参照される。図1を参照して、装置100は、現在広告に関する入力を受け取るためのユーザインタフェース102を有し、入力は、現在広告に関する否定的な又は肯定的な入力を含む。現在広告は、例えば、コンテントアイテムの周り例えばパーソナルチャネルのTVショーの周りに挿入された広告でありうる。ユーザインタフェース102は、図示されるように装置100に組み込まれることができ、又は装置100から隔てられ、装置100にワイヤレスで接続され又はワイヤ接続されることができる。ユーザインタフェース102の出力は、識別器104に接続される。識別器104の出力は、選択器106に接続される。選択器106の出力は、プロセッサ108に接続される。プロセッサ108は、出力端子112を通じて外部装置116にワイヤレスで接続され又はワイヤ接続されることができる。代替として、装置100は、外部装置116に組み込まれてもよい。外部装置116は、例えばTV、ステレオ、コンピュータ、スクリーン、移動端末のような移動装置、ポータブルTV等でありうる。ユーザインタフェース102、識別器104及び選択器106は、記憶装置114に接続される。ユーザインタフェース102は、ユーザに広告を提供するためのレンダリング装置110を含みうる。代替として、プロセッサ108は、外部装置116を制御して、ユーザに広告を提供することができる。装置100の動作は、図2に示されるフローチャートに関して記述される。ユーザインタフェース102は、現在広告に関する否定的な入力を受け取るステップ200。否定的な入力は、現在広告を排除するための命令、ユーザが現在広告を嫌いであるという標示、又は一般に二つ星、五つ星又は十星をレーティングスケールで予め決められた値を下回る現在広告のレーティングのうちの1つである。ユーザインタフェース102は、記憶装置114と通信し、記憶装置114は、否定的な入力を受け取った現在広告及び該現在広告と関連付けられる特徴の記録を記憶するステップ202。特徴は、属性例えばジャンル及び関連する値例えばアクション、ロマンス等を含みうる現在広告と関連付けられるメタデータを有する。例えば、ビデオ広告の場合、ビデオ広告に関連付けられるメタデータは、特徴の2つのサブセットに分けられることができる:製品カテゴリ、標的グループ、ブランド名、その他の広告される製品に関連するメタデータ、及びジャンル、キャスト、その他のビデオ広告自体に関連するメタデータ。ユーザインタフェース102は更に、識別器104に、現在広告に関する否定的な入力を通信する。否定的な入力を受け取ると、識別器104は、現在広告と関連付けられる特徴にアクセスするために、記憶装置114と通信し、受け取られた否定的な入力の原因となったと推測される現在広告の少なくとも1つの特徴を識別するステップ204。例えば、識別器104は、ユーザプロファイルに基づき、例えば最も否定的なレーティングを有する特徴、又は可能性のある値のうち最も低い数をもつ属性のような、例えば最も高い弁別力をもつ特徴を選択することによって、受け取られた否定的な入力の原因となったと推測される現在広告の少なくとも1つの特徴を識別する。1つのアプローチは、指定される長さの視聴履歴の間にユーザに提供された広告内に、重要な特徴の各々がどれだけ頻繁に存在したか、及びこのような広告の提示が否定的なユーザ入力をどれだけ頻繁に生じさせたか、の統計を保持することである。別のアプローチは、単に特徴の予め規定された順序を使用することである。弁別力の尺度は、識別ステップにおいて決定され、使用されることができる。識別器104は、否定的な入力の原因となったと推測される現在広告の少なくとも1つの特徴として、属性の値を識別することができる。ビデオ広告の場合、識別器104は、現在広告に関する否定的な入力を、特徴の1つのサブセット製品関連又はビデオ関連にのみ関連付けることができ、これにより、製品又はビデオのいずれかがユーザにとって関心のないものであるとみなす。ユーザインタフェース102が、現在広告と同様の広告に関する否定的な入力を次に受け取ったとき、識別器104は、特徴の両方のサブセットに否定的な入力を関連付けて、ユーザが製品にもビデオにも関心がないと結論付け、又は、特徴の他のサブセットに否定的な入力を関連付け、特徴のこのサブセットが関心のないものと考えられることを結論付ける。記憶装置114は、少なくとも1つの特徴が、受け取られた否定的な入力の原因となったと推測されることを示す、少なくとも1つの特徴についての標示を記憶するステップ206。従って、装置114は、否定的な入力を受け取った広告、及び該広告と関連付けられる特徴の記録、並びに各特徴について、それが受け取られた否定的な入力の原因となったと推測されるかどうかに関する標示、を記憶する。この記録は、推測テーブルと呼ばれる。これは、推測テーブルが、ユーザインタフェース102が否定的な入力を受け取った各広告について作られた又は捨てられたという推測を追跡するからである。推測テーブルの例が、以下に示される:推測テーブルは、特定の特徴例えば製品カテゴリ、広告ジャンル等が特定の広告について嫌われているかどうかを示す複数のドメインを含む。記憶装置114が記憶するドメインの数は、ユーザが一貫性をもって2つのサブドメインを何回レーティングするかに依存して、変化する例えば、ユーザが常に、製品関連及びビデオ関連の広告の両方をレーティングする場合、このユーザについては製品ドメインとビデオドメインを切り離すことは意味がない。装置114は、ユーザごとに推測テーブルに異なる特徴を記憶し、これは、ユーザプロファイルに依存しうる。ユーザインタフェース102が、現在広告に関する否定的な入力を受け取るたびに、識別器104は、予め決められたストラテジに従って、又は専用の機械学習アルゴリズムを使用してユーザとの対話から学習したストラテジに基づいて、推測テーブルを更新するために記憶装置114と通信する。例えば、否定的な入力が、ユーザインタフェース102によって受け取られる場合、識別器104は、否定的な入力を引き起こしたと推測される、広告と関連付けられる特定の特徴を示すドメインにはいを挿入し、広告と関連付けられるすべての他の特徴に関するドメインにいいえを挿入することによって、推測テーブルを更新する。代替として、2以上の特徴が否定的な入力を引き起こしたと推測される場合、識別器104は、2以上のドメインにはいを挿入することができる。特定の例として、否定的な入力は、広告がビデオジャンルに関連する特徴に、又は広告の製品カテゴリの特徴に、又は両方の特徴に適用されることができる。識別器104は、推測テーブルを更新するために、バイナリシステムを使用することができ、この場合、値1は、特徴が嫌われていることを示し否定的な入力を引き起こしたと推測される、値0は、特徴が好かれていることを示す否定的な入力を引き起こしたと推測されない。ユーザインタフェース102が、現在広告に関する否定的な入力を受け取るたびに、識別器104は、当該現在広告及びユーザインタフェース102が否定的な入力を受け取った当該現在広告と同様の広告について、推測テーブルのエントリを更新するために、記憶装置114と通信する。識別器104は、推測テーブルに記憶された記録を使用して、ユーザプロファイルを更新するステップ208。例えば、識別器104が、広告のジャンルが、受け取られた否定的な入力をユーザがユーザインタフェース102に入力する原因となったと推測した場合、識別器104は、1又は複数の否定的な点数をそれらの特徴に適用することによって、ジャンルに関するユーザプロファイルの特徴を更新し、それらの特徴は、ユーザの嗜好に関してより低くみえる。常に、識別器104は、推測テーブルに記録された多くの現在結果を使用して、より早い時期の否定的な入力の理由を解釈し直すことができ、受け取られた否定的な入力を引き起こしたと以前に推測された特徴とは別の特徴が、受け取られた否定的な入力を引き起こしたと推測されることを示すように、テーブルを適応させることができる。識別器104は、選択器106に現在広告の識別された少なくとも1つの特徴を出力し、選択器106は、識別された少なくとも1つの特徴に関して現在広告と異なる新しい広告を選択するステップ210。選択器106は、局所的にキャッシュされた/記憶装置114に記憶された広告から、新しい広告を選択することができ、又は選択器106は、外部ソースから新しい広告をダウンロードすることができる。これは、選択器106が、嫌われていることを表す値受け取られた否定的な入力を引き起こしたと推測される値と異なる属性の値を有する新しい広告を選択すること、又は、嫌われていることを表す値受け取られた否定的な入力を引き起こしたと推測される値を含まない新しい広告を選択し、すなわち、属性のいずれかの値として嫌われていることを表す値をもたない新しい広告を選択する、ことを含む。前の例において、選択器106は、現在広告の識別された少なくとも1つの特徴と最も異なる識別された少なくとも1つの特徴を有するすなわち、現在広告とは可能な限り異なる新しい広告を選択することができる。代替として、選択器106は、ユーザプロファイルに最も良く合っている識別された少なくとも1つの特徴を有する新しい広告を選択することができる。これを達成するために、選択器106は、ユーザプロファイルに基づいて、ユーザが特定の広告を好きであり、想定として視聴する蓋然性を評価する。言い換えると、選択器106は、ユーザプロファイルに基づいて、各広告の好きの程度を計算し、新しい広告として、計算された最も高い好きの程度を有する広告を選択する。好きの程度は、レンジ[0,1]の値によって表現されることができ、広告に関連付けられるメタデータの意義のあるサブドメインを表す特徴のサブセットを使用して、計算されることができる。例えば、ビデオ広告に関連付けられるメタデータは、2つのサブドメインに分けられることができる:製品カテゴリ、標的グループ、ブランド名等、の製品広告に関するメタデータ、及びジャンル、キャスト等のビデオ広告自体に関するメタデータ。選択器106は、現在広告の識別された少なくとも1つの特徴と最も異なる識別された少なくとも1つの特徴を有し、且つ高い好きの程度を有する新しい広告を選択することができる。これを達成するために、選択器106は、各々の新しい広告について、新しい広告について計算された好きの程度と、新しい広告及び現在広告の間の相違との積を計算する。新しい広告及び現在広告の間の相違は、広告特徴空間の距離尺度例えばJaccard距離を使用して計算される。選択器106は、最も高い積を有する広告を、新しい広告として選択する。選択器106は、プロセッサ108に、選択された新しい広告を通信し、プロセッサ108は、現在広告を、選択された新しい広告と置き換えるステップ212。プロセッサ108は、現在広告と同様の広告を、選択された新しい広告又は新しい広告と異なる別の新しい広告と、置き換えることもできる。別の新しい広告は、それが、識別された少なくとも1つの特徴に関して現在広告と同様の広告と異なるように、又は識別された少なくとも1つの特徴に関して現在広告と異なるように、選択されることができる。プロセッサ108は、出力端子112を通じて外部装置116を制御して、外部装置116上の現在広告を、選択された新しい広告と置き換えるステップ214。代替として又は付加的に、プロセッサ108は、レンダリング装置110を制御して、レンダリング装置110上の現在広告を、選択された新しい広告に置き換えるステップ214。プロセッサ108は更に、レンダリング装置110及び/又は外部装置116を制御して、識別された少なくとも1つの特徴を少なくとも含まない広告をユーザに提供するステップ214。以下、装置が、パーソナル映画チャネルにメインジャンルとしてアクションをもつBMW広告を入れ、ユーザインタフェース102が、その広告に関して否定的な入力を受け取った特定の実施形態について記述する。選択器106が、製品に関するユーザプロファイルの一部を使用して、高い好きの程度を有するとして自動車広告を計算したので、選択器106は、なお自動車に関するが、異なるジャンル例えばドキュメンタリ/インフォマティブをもつ新しい広告を選択する。この場合、推測は、自動車というジャンルが、ユーザが広告を好きでない理由ではないことを示す。ジャンルは、キャストより高い弁別力を有すると考えられるので、選択器106は、異なるキャストの新しい広告ではなく、異なるジャンルの新しい広告を選択する。選択器106は、プロセッサ108に、選択された新しい広告を通信し、プロセッサ108は、現在広告を、選択された新しい広告と置き換える。装置100は、広告を、別の広告と置き換えるという観点で記述された。広告は、例えばウェブページ、バナー、オンラインマガジン、プレロールビデオ広告等に存在しうる。装置100は更に、否定的にレーティングされた広告だけでなく、同じページ又はTVチャネル又はウェブサイトに存在する他の同様の広告を置き換えるためにも、使用されることができる。装置100は、肯定的なレーティング及び肯定的なレーティングに基づくアイテムの選択のケースにも適用されることができる。この場合、ユーザインタフェース102は、現在広告に関して肯定的な入力を受け取り、識別器104は、受け取られた肯定的な入力に従って推測テーブルを更新するために、記憶装置114と通信する。例えば、識別器104は、推測テーブル内の特定の特徴を肯定的な意味で高めるために、記憶装置114と通信することができ、これは、より短い学習時間でより適切な推薦を与えることができる。ここに記述される装置100は、TVセット、パーソナルビデオレコーダPVR、セットトップボックス、オーディオシステムポータブルオーディオを含む、サービスインターネットのビデオ及び音楽サービスを含む、及び推薦が使用される他のシステムに適用されることができる。更に、装置100は、例えばウェブ広告のような多くのコンテントベースの及びコンテクスベースの広告システムにおいて利用されることができる。本発明の実施形態は、添付の図面に示され上述の詳細な説明に記述されたが、本発明は、開示される実施形態に限定されず、添付の請求項に記述される本発明の範囲を逸脱することなく、多数の変更が可能であることが理解される。手段という語は、当業者には明らかであるが、任意のハードウェア例えば別個の又は集積された回路又は電子素子又はソフトウェア例えばプログラム又はプログラムの一部を含むことを意図し、それらは、指定された機能を、単独で又は他の機能と関連して、独立して又は他の素子と協力して、動作中に再現し又は再現するように設計される。本発明は、幾つかの別個の素子を含むハードウェアによって実現されることが可能であり、適切にプログラムされたコンピュータによって実現されることも可能である。いくつかの手段を列挙する装置の請求項において、これらの手段の幾つかは、ハードウェアの同じ1つのアイテムによって具体化されることができる。コンピュータプログラム製品は、例えばフロッピーディスクのようなコンピュータ可読媒体に記憶される、又はインターネットのようなネットワークを通じてダウンロード可能である、又は他のやり方で売買可能である、任意のソフトウェア製品を意味することが理解されるべきである。"