特開 2021-48611 メディアアセット推奨モデルにおける正確度を向上させるためのシステムおよび方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】特開2021-48611(P2021-48611A)

(43)【公開日】2021年3月25日

(54)【発明の名称】メディアアセット推奨モデルにおける正確度を向上させるためのシステムおよび方法

(51)【国際特許分類】

   H04N 21/266 20110101AFI20210226BHJP

   G06F 3/0481 20130101ALI20210226BHJP

【ＦＩ】

   H04N21/266

   G06F3/0481

【審査請求】有

【請求項の数】1

【出願形態】ＯＬ

【外国語出願】

【全頁数】108

(21)【出願番号】特願2020-196682(P2020-196682)

(22)【出願日】2020年11月27日

(62)【分割の表示】特願2016-576009(P2016-576009)の分割

【原出願日】2016年4月21日

(31)【優先権主張番号】14/694,925

(32)【優先日】2015年4月23日

(33)【優先権主張国】US

(31)【優先権主張番号】14/694,912

(32)【優先日】2015年4月23日

(33)【優先権主張国】US

(31)【優先権主張番号】14/694,934

(32)【優先日】2015年4月23日

(33)【優先権主張国】US

(31)【優先権主張番号】14/694,933

(32)【優先日】2015年4月23日

(33)【優先権主張国】US

(71)【出願人】

【識別番号】518345664

【氏名又は名称】ロヴィ ガイズ， インコーポレイテッド

(74)【代理人】

【識別番号】100078282

【弁理士】

【氏名又は名称】山本 秀策

(74)【代理人】

【識別番号】100113413

【弁理士】

【氏名又は名称】森下 夏樹

(74)【代理人】

【識別番号】100181674

【弁理士】

【氏名又は名称】飯田 貴敏

(74)【代理人】

【識別番号】100181641

【弁理士】

【氏名又は名称】石川 大輔

(74)【代理人】

【識別番号】230113332

【弁護士】

【氏名又は名称】山本 健策

(72)【発明者】

【氏名】クレッグ カーマイケル

(72)【発明者】

【氏名】サシクマール ベンカタラマン

【テーマコード（参考）】

5C164

5E555

【Ｆターム（参考）】

5C164SB41S

5C164SC01P

5C164TA08S

5C164UD53S

5C164YA09

5E555AA05

5E555AA42

5E555AA72

5E555BA02

5E555BA19

5E555BA87

5E555BA89

5E555BB02

5E555BB19

5E555BC08

5E555BC20

5E555CB74

5E555DB11

5E555DB48

5E555DB52

5E555DB57

5E555DC21

5E555EA03

5E555EA05

5E555EA19

5E555EA20

5E555EA26

5E555FA00

(57)【要約】      （修正有）

【課題】メディアアセット推奨モデルにおける正確度を向上させるためのシステムおよび方法を提供する。
【解決手段】方法は、モデルを使用して判定される、第１のメディアアセットおよび第２のメディアアセットに対応する予期されるメディアアセット類似度値と、複数のデータ空間と関連付けられたユーザ選好情報から判定されるメディアアセット類似度値の比較に基づいて、誤差値を判定する。ユーザ選好情報は、異なるコンテンツプロバイダによって管理される、２つのデータ空間から送信される。２つのデータ空間からのユーザ選好情報を、正規化し、２つのメディアアセット間の類似度のインジケーションを、判定する。類似度のインジケーションを、モデルから送信される予期される類似度値と比較し、誤差値を、予期される類似度値と類似度値の比較に基づいて、判定する。
【選択図】図６

【特許請求の範囲】

【請求項1】

明細書に記載された発明。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

（関連出願の相互参照）
本願は、２０１５年４月２３日に出願された米国実用特許出願第１４／６９４，９２５号、２０１５年４月２３日に出願された米国実用特許出願第１４／６９４，９１２号、２０１５年４月２３日に出願された米国実用特許出願第１４／６９４，９３３号、２０１５年４月２３日に出願された米国実用特許出願第１４／６９４，９３４号に対する優先権およびその利益を主張するものであり、これらは、参照により本明細書中に援用される。

【背景技術】

【0002】

従来のシステムは、単一コンテンツプロバイダによって集められたデータの単一セットに基づいて、ユーザのためのメディアアセット推奨を判定し得る。例えば、従来のシステムは、ユーザが消費または評価した別のビデオアセットに基づいて、ユーザへのメディアアセットの推奨を判定するためのモデルを使用し得る。従来のシステムに基づく推奨は、いくつかの状況下では効果的であり得るが、これらの従来のシステムは、限定された正確度を有する。

【発明の概要】

【課題を解決するための手段】

【0003】

故に、複数のデータ空間からのユーザ選好情報に基づいて、従来の訓練モデル用の誤差値を判定するためのシステムおよび方法が、説明される。本明細書で参照されるように、用語「データ空間」は、複数のメディアアセットに対する複数のユーザの選好情報を含む、コンテンツプロバイダと関連付けられたデータの集合体を指す。本明細書で参照されるように、用語「コンテンツプロバイダ」は、メディアアセットをユーザに提供する、エンティティを指す。例えば、従来のコンテンツプロバイダとして、Ｃａｂｌｅｖｉｓｉｏｎ（登録商標）およびＣｏｍｃａｓｔ（登録商標）等のケーブルテレビプロバイダが挙げられ得る。他のコンテンツプロバイダとして、インターネット（例えば、Ｎｅｔｆｌｉｘ（登録商標））を経由してメディアアセットをユーザに提供する、エンティティが挙げられ得る。本明細書で参照されるように、用語「選好情報」は、メディアアセットに関するユーザの選好と関連付けられたデータの集合体を指す。選好情報は、ユーザが明示的に示したメディアアセットに対するユーザの享受度のレベル（例えば、３スター）、ユーザがメディアアセットを消費したかどうか、ユーザがメディアアセットを消費した時間の長さ、ユーザが消費したメディアアセットのパーセンテージ、ユーザがメディアアセットを評価したかどうか、ユーザがメディアアセットに与えた評価、ユーザがメディアアセットを一時停止したかどうか、メディアアセットの一部をスキップしたかどうか、ユーザがメディアアセットを消費しながら広告と相互作用したかどうか、ユーザがメディアアセットの鑑賞から眼を逸らしたかどうか、ユーザがメディアアセットを消費するために料金を支払ったかどうか、料金の額、メディアアセット消費中のユーザの気分の変化、メディアアセット消費中のユーザの心拍数の変化、メディアアセット消費中のユーザの瞳孔拡張、メディアアセットがシリーズのエピソードである場合、メディアアセットの他のエピソードをユーザが消費したかどうか、およびシリーズ内でユーザによって消費された他のエピソードの数を含んでもよい。

【0004】

例えば、ケーブルテレビプロバイダ（例えば、Ｃｏｍｃａｓｔ（登録商標））が映画をユーザに推奨することが有利であり得る。推奨をユーザに提供するための方法の１つは、どのような映画をユーザが好み、それらの映画の何について好むかを判定することである。これは、少なくとも２つの方法で遂行され得る。モデルが、それらの映画に対するユーザ選好情報に基づいて、どの映画が、他の映画に、どのようにおよびどの程度類似するかを判定するために使用されてもよい。例えば、ユーザは、映画「Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ」を鑑賞している場合がある。モデルは、ユーザ選好情報から、ユーザが、その映画を２回鑑賞し、完全に鑑賞し、映画を巻き戻して具体的場面を２回鑑賞し、映画を１から１０のスケールのうち９として評価したことを示す、データを読み出し得る。モデルは、それらの事実に基づいて、ユーザが「Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ」が非常に好きであると判定してもよい。モデルは、次いで、「Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ」に類似する別の映画を見つけ、ユーザに推奨してもよい。どの映画が相互に類似するかを判定するための種々の方法が、例えば、参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる、２０１４年１２月２２日に出願の米国特許出願第１４／５７８，９１１号（弁理士整理番号００３５９７−１１１４−１０１）に見出される。

【0005】

推奨をユーザに提供するための別の方法は、推奨モデルを使用して、他のメディアアセットのユーザの享受度のレベルに基づいて、具体的メディアアセットに対するユーザの予期される享受度のレベルを判定することである。モデルは、他のメディアアセットに対するユーザの選好情報に基づいて、メディアアセットに対するユーザの予期される享受度のレベルを判定するために使用されてもよい。

【0006】

両事例では、より優れた正確度の推奨を提供するように訓練され得る、推奨モデルを提供することが有用となるであろう。これは、訓練可能パラメータの使用を通して遂行されてもよい。本明細書で参照されるように、用語「訓練可能パラメータ」は、推奨モデルの正確度を改善するために、入力に基づいて調節され得る、推奨モデル内の変数を指す。モデルによって判定される推奨のパラメータ値は、複数のデータ空間から導出されたより正確な値と比較されてもよい。誤差値が、比較に基づいて見出され得、後の訓練可能パラメータは、誤差値を最小限にするように調節されてもよい。

【0007】

いくつかの側面では、制御回路は、モデルを使用して判定される第１のメディアアセットおよび第２のメディアアセットに対応する予期されるメディアアセット類似度値と複数のデータ空間と関連付けられたユーザ選好情報から判定されるメディアアセット類似度値を比較することによって、誤差値を判定してもよい。本明細書で参照されるように、用語「予期されるメディアアセット類似度値」は、２つのメディアアセットに対するユーザ選好に基づいて、２つのメディアアセットが類似する程度を判定するためにモデルによって計算される、２つのメディアアセット間の類似度値を指す。例えば、制御回路は、２つのアクション映画の予期される類似度値がアクション映画およびコメディーの予期される類似度値を上回ることを判定してもよい。

【0008】

制御回路は、第１の複数のユーザの第１の選好情報を受信してもよく、第１の選好情報は、第１のデータ空間と関連付けられ、第１の複数のメディアアセットに対する第１の複数のユーザの選好を記述する。例えば、コンテンツプロバイダは、メディアアセットとのユーザ相互作用についてのデータならびにメディアアセットに対するユーザが示した享受度のレベルについてのデータの両方を含む、ユーザ選好情報を記憶してもよい。本明細書で参照されるように、用語「ユーザ相互作用」は、ユーザがメディアアセットに対してとった任意のアクションを指す。ユーザ相互作用についてのデータは、ユーザがメディアアセットを消費したかどうか、ユーザがメディアアセット消費に費やした時間の長さ、ユーザが消費したメディアアセットのパーセンテージ、ユーザがメディアアセットを評価したかどうか、ユーザがメディアアセットに与えた評価、ユーザがメディアアセットを一時停止したかどうか、ユーザがメディアアセットを消費しながら広告と相互作用したかどうか、ユーザの眼がメディアアセットの鑑賞から逸れたかどうか、ユーザがメディアアセットを消費するために料金を支払ったかどうか、料金の額、メディアアセットがシリーズのエピソードである場合、メディアアセットの他のエピソードをユーザが消費したかどうか、およびシリーズ内でユーザによって消費された他のエピソードの数を含んでもよい。

【0009】

本明細書で参照されるように、用語「ユーザの享受度のレベル」は、ユーザがメディアアセットもしくはメディアアセット群を享受もしくは享受し得る程度について、ユーザによって明示的に入力されるか、またはユーザ選好情報に基づいて、制御回路によって判定されるかのいずれかによるスケール値を指す。本明細書で参照されるように、用語「ユーザが示した享受度のレベル」は、ユーザがメディアアセットまたはメディアアセット群を享受した程度について、ユーザによって明示的に入力されたスケール値を指す。いくつかの実施形態では、制御回路は、メディアアセットに対するユーザ通信（例えば、ユーザによる映画のレビュー、ユーザのソーシャルメディア通信等）を分析することによって、メディアアセットに対するユーザの享受度のレベルを判定してもよい。制御回路は、例えば、メディアアセットのユーザのレビューまたはユーザのソーシャルメディア通信に見つけられるキーワードを分析することによって、メディアアセットに対するユーザの享受度のレベルを判定してもよい。いくつかの実施形態では、メディアアセットに対するユーザの享受度のレベルは、「評価」と称され得る。例えば、メディアアセットに対するユーザが示した享受度のレベルは、０スターから５スターのスケール上の３スターの値であってもよい。メディアアセットに対するユーザが示した享受度のレベルの別の実施例は、０から１０の間のスケール上の数値５であってもよい。他のスケールは、パーセンテージ（例えば、１００％中５０％）、文字「Ａ」がスケールの一端であり得、文字「Ｆ」がスケールの他端であり得るような文字値を含んでもよい。「Ａ−」または「Ｃ＋」等の文字値は、より特定のスケールを作成することを可能にし得る。スケールの別の実施例は、ユーザがメディアアセットを好きかどうか、またはユーザが第２のメディアアセットより第１のメディアアセットを好きかどうかであってもよい。

【0010】

制御回路は、表示のために、スライドバー、選択可能アイコン等を含む、グラフィカルディスプレイを生成することによって、メディアアセットに対するユーザが示した享受度のレベルを知ってもよい。例えば、ユーザは、スケール（例えば、スライドバー）が提示されてもよく、入力デバイス（例えば、マウス）を使用して、スライドバー上でメディアアセットを享受した程度を示すことができる。ユーザはまた、ユーザが選択するための可能性として考えられるインジケーションを表し得る、選択可能アイコンが提示されてもよい。例えば、「好き」インジケーションおよび「嫌い」インジケーションが提示されてもよい。ユーザはまた、スケールが提示されてもよく、ユーザは、キーボードを使用して、所望のインジケーションを入力してもよい。例えば、ユーザは、スケール「Ａ」から「Ｆ」に基づいて、文字「Ｂ」を入力することができる。

【0011】

制御回路は、次いで、第２の選好情報を受信してもよく、第２の選好情報は、第２のデータ空間と関連付けられ、第２の複数のメディアアセットに対する第２の複数のユーザの選好を記述し、第１の選好情報が算出される際に使用する指標と異なる指標を使用して算出され、第２のデータ空間は、第１のデータ空間を管理していないコンテンツプロバイダによって管理される。本明細書で参照されるように、用語「指標」は、メディアアセットに対するユーザ選好情報を表す、値のセットを指す。例えば、第１のデータ空間および第２のデータ空間は両方とも、ユーザが、別のメディアアセットに切り替えた、または別様に、メディアアセットの消費を停止するまでのユーザがメディアアセットの消費に費やした時間の長さを示す、データを含んでもよい。第１のデータ空間は、そのデータをユーザがメディアアセットの消費に費やした分数として含んでもよく、第２のデータ空間は、そのデータを消費されたメディアアセットのパーセンテージとして含んでもよい。２つのデータ空間は、本情報に関して異なる指標を使用してもよいと言える。別の実施例では、第１のデータ空間は、ＸＭＬファイルをデータ構造として使用して、選好情報を記憶してもよく、第２のデータ空間は、データベースファイルを使用して、選好情報を記憶してもよい。その結果、２つのデータ空間からの選好情報は、選好情報が単一データ構造内に記憶されるまで、すなわち、共通指標に当てはめられるまで、集約されることができない。

【0012】

制御回路はさらに、第１の選好情報および第２の選好情報の両方が共通指標が適用され得るスキームに変換されるように、第１の選好情報および第２の選好情報を正規化してもよい。本明細書で参照されるように、用語「正規化」は、共通指標がマージされたデータに適用され得るように、複数のソースからのデータをマージすることを指す。前述の実施例を継続すると、あるコンテンツプロバイダは、ユーザがメディアアセットの消費に費やした時間の長さに関するデータを分数として記憶することが有用であるとし得る一方、別のコンテンツプロバイダは、同一データを消費されたメディアアセットのパーセンテージとして記憶することが有用であるとし得る。これらの表現は両方とも、２つのメディアアセットが類似する程度を判定するために有用であり得るが、しかしながら、消費されたメディアアセットのパーセンテージは、ユーザがメディアアセット消費に費やした時間の長さおよびメディアアセットの総長に基づいて計算され得る。逆に言えば、ユーザがメディアアセットの消費に費やした時間の長さは、メディアアセットの総長および消費されたパーセンテージに基づいて計算され得る。したがって、これらの値を１つの指標に変換することは、依然として、制御回路が、両値を計算し、同時に、値を均一に記憶することを可能にするであろう。

【0013】

制御回路は、次いで、正規化された第１の選好情報および正規化された第２の選好情報を使用して、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションを判定してもよく、第１の選好情報および第２の選好情報はそれぞれ、第１のメディアアセットおよび第２のメディアアセットに対応する選好データを備える。いったん制御回路が、第１のデータ空間および第２のデータ空間からのユーザ選好情報を正規化し、その情報を１つの指標に変換すると、制御回路は、組み合わせられた正規化選好情報を使用して、メディアアセット間の類似度値のインジケーションを計算してもよい。加えて、または代替として、制御回路は、正規化された第１および第２の選好情報に基づいて、メディアアセットに対するユーザの享受度のレベルを判定してもよい。

【0014】

制御回路は、類似度のインジケーションと予期されるメディアアセット類似度値を比較してもよい。例えば、制御回路は、「Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ」および「Ｒａｍｂｏ」が０から１のスケール上の０．８の類似度値を有することを判定してもよい。類似度値は、２つのメディアアセットに対する複数のデータ空間からのユーザ選好情報に基づいてもよい。制御回路はまた、評価モデルに、「Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ」と「Ｒａｍｂｏ」との間の予期される類似度値の要求を送信してもよい。制御回路は、０．６の予期される類似度値を受信してもよい。制御回路は、次いで、２つの値間の０．２の差異を判定してもよい。

【0015】

制御回路はさらに、比較に基づいて、誤差値を判定してもよい。例えば、制御回路は、０．２の差異値とともに、他の要因を使用して、誤差値を判定してもよい。要因のうちのいくつかは、類似度値を判定するために使用したユーザ選好情報のタイプ、ユーザ選好情報の各タイプに与えられる加重、判定に使用されるユーザ選好情報の具体的属性（例えば、ユーザが消費したメディアアセットのパーセンテージ）、および各属性に与えられる加重を含んでもよい。選好情報のタイプは、ユーザが示したメディアアセットの享受度のレベルおよびメディアアセットとのユーザの相互作用についてのデータを含む。ユーザ選好情報の属性は、ユーザ選好情報の定義の一部として一覧にされた全ユーザ選好情報属性を含んでもよい。

【0016】

いくつかの実施形態では、制御回路は、第１の選好情報および第２の選好情報の両方が共通指標が適用され得るスキームに変換されるように、第１の選好情報および第２の選好情報を正規化するための具体的方法を使用してもよい。制御回路は、第１の複数のメディアアセットの第１のメディアアセットに関して、第１のメディアアセットが第２の複数のメディアアセット内にもあるかどうかを判定してもよい。第１のメディアアセットが第２の複数のメディアアセット内にもあることの判定に応答して、制御回路は、第１のメディアアセットに関する記録を生成してもよく、記録は、第１のデータ空間および第２のデータ空間の両方から読み出される選好情報を備える。例えば、制御回路は、「Ｒａｍｂｏ」という名称の映画が、それと関連付けられたユーザ選好情報を第１のデータ空間内に有することを判定してもよい。制御回路はさらに、同一映画が、第２のデータ空間内に存在し、また、それと関連付けられたユーザ選好情報を有し得ることを判定してもよい。制御回路は、両データ空間内の「Ｒａｍｂｏ」に関するエントリが同一映画に対応することを判定し、両データ空間からの選好情報を含むであろう、両「Ｒａｍｂｏ」映画に関する１つの記録を作成してもよい。

【0017】

いくつかの実施形態では、制御回路は、第１の複数のメディアアセットの第１のメディアアセットに関して、第１のメディアアセットが第２の複数のメディアアセット内にもあるかどうかを判定してもよい。制御回路は、最初に、第１のメディアアセットのメタデータを識別することによって、判定を行ってもよい。制御回路は、次いで、第１のメディアアセットの識別されたメタデータと第２の複数のメディアアセットのメディアアセットのメタデータを比較してもよい。制御回路はさらに、第１のメディアアセットのメタデータが第２の複数のメディアアセットのメディアアセットのメタデータに十分に合致するかどうかを判定してもよい。第１のメディアアセットのメタデータが第２の複数のメディアアセットのメディアアセットのメタデータに十分に合致することの判定に応答して、制御回路は、第１のメディアアセットのコンテンツが第２の複数のメディアアセットのメディアアセットのコンテンツに合致することを判定してもよい。本明細書で参照されるように、用語「メタデータ」は、メディアアセットと関連付けられた任意のデータを指す。メタデータは、メディアアセットのタイトル、公開年、映画のジャンル、監督、作者、俳優、および説明を含んでもよい。上記の実施例では、制御回路は、各「Ｒａｍｂｏ」映画が、個別の「Ｒａｍｂｏ」映画と関連付けられたメタデータを含むことを判定してもよい。制御回路は、映画のコンテンツが同一であることを判定するために、両映画のタイトルおよび公開日を比較してもよい。

【0018】

いくつかの実施形態では、制御回路は、記録に、第１の複数のユーザと第１のメディアアセットの相互作用を記述するデータ、第１の複数のユーザによって提供される第１のメディアアセットの享受度のレベルのインジケーションを記述するデータ、第２の複数のユーザと第２の複数のメディアアセットのメディアアセットの相互作用を記述するデータ、および第２の複数のユーザによって提供される第２の複数のメディアアセットのメディアアセットの享受度のレベルのインジケーションのうちの少なくとも１つを追加してもよい。例えば、各データ空間は、メディアアセットに対するユーザ相互作用についてのデータおよびメディアアセットに対するユーザが示した享受度のレベルの両方の形態でユーザ選好情報を含んでもよい。それらの選好情報のタイプは両方とも、メディアアセットのために作成された記録に追加されてもよい。

【0019】

いくつかの実施形態では、制御回路は、正規化された第１の選好情報および正規化された第２の選好情報を使用して、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションを判定してもよい。制御回路は、最初に、第１の選好情報に基づいて、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションにおける第１の信頼度値を計算することによって、判定を行ってもよい。制御回路は、次いで、第２の選好情報に基づいて、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションにおける第２の信頼度値を計算してもよい。いったん２つの値が計算されると、制御回路は、第１の信頼度値および第２の信頼度値に基づいて、平均信頼度値を判定し、平均信頼度値に基づいて、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションを調節してもよい。例えば、制御回路は、類似度の第１のインジケーションが類似度の第２のインジケーションより正確であることを判定してもよい。制御回路は、例えば、個別のデータ空間内のメディアアセット毎に存在するユーザ選好データの量を分析することによって、判定を行ってもよい。制御回路は、第１のメディアアセットおよび第２のメディアアセットに対するより多くのユーザ選好データを含むデータ空間に対して、より高い信頼度値を判定してもよい。制御回路はさらに、個別のデータ空間内のメディアアセット毎に存在するユーザ選好データの量を判定し、その判定に基づいて、データ空間毎の信頼度値を計算してもよい。制御回路はさらに、２つの計算される信頼度値に基づいて、平均信頼度値を判定してもよい。例えば、第１のデータ空間内のユーザ選好情報における信頼度値が、０から１のスケール上の０．９であって、第２の信頼度値が、同一スケール上の０．１である場合、類似度の最終インジケーションは、第１のデータ空間からのユーザ選好情報に基づく類似度値のインジケーションにはるかに近づくであろう。

【0020】

いくつかの実施形態では、制御回路は、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションに対する第１の信頼度値を第１のデータ空間内の第１のメディアアセットと関連付けられたデータの量および第２のメディアアセットと関連付けられたデータの量に基づかせてもよい。例えば、第１のデータ空間は、１００万人のユーザおよび１００万個のメディアアセットを含んでもよい。それらのユーザのうち、１０万人は、「Ｄｉｅ Ｈａｒｄ」という名称の映画を鑑賞している場合があり、２０万人のユーザは、「Ｔｈｅ Ｍａｔｒｉｘ」という名称の映画を鑑賞している場合がある。そのデータ空間と関連付けられたコンテンツプロバイダは、「Ｄｉｅ Ｈａｒｄ」および「Ｔｈｅ Ｍａｔｒｉｘ」の両方に対する全それらのユーザに関するユーザ選好情報を記憶してもよい。

【0021】

第２のコンテンツプロバイダと関連付けられた第２のデータ空間は、１万人のユーザのみを含み、１，０００人のユーザのみ「Ｄｉｅ Ｈａｒｄ」を鑑賞し、５００人のユーザのみ「Ｔｈｅ Ｍａｔｒｉｘ」を鑑賞している場合がある。制御回路は、これらのファクターを使用して、両データ空間に関する信頼度値を算出してもよい。算出の結果、これらの２つの映画間の類似度のインジケーションにおける信頼度値は、第２のデータ空間より第１のデータ空間に対して高くなるであろう。

【0022】

いくつかの実施形態では、制御回路は、第１の信頼度値および第２の信頼度値に基づいて、平均信頼度値を判定してもよい。制御回路は、最初に、第１の選好情報の特定性および第２の選好情報の特定性を判定してもよい。本明細書で参照されるように、用語「選好情報の特定性」は、メディアアセットのその享受度のレベルを示すためにユーザが選定し得る、いくつかの文字、単語、または数を指す。例えば、ユーザが１から１０の値でメディアアセットのその享受度のレベルを選定し得るスケールは、１スターから５スターのスケールより特定性であって、それらのスケールは両方とも、「好き／嫌い」スケールより特定性である。制御回路は、次いで、第１の選好情報の特定性値および第２の選好情報の特定性値に基づいて、平均特定性値を計算し、平均特定性値に基づいて、平均信頼度値を判定してもよい。例えば、制御回路が、第１の選好情報が第２の選好情報より高い特定性値を有することを判定する場合、制御回路は、第１の選好情報における信頼度値を第２の情報における信頼度値を上回るように調節してもよい。

【0023】

いくつかの実施形態では、制御回路は、誤差値および誤差値と関連付けられたデータをモデルに提供し、誤差値および誤差値と関連付けられたデータに基づいて、モデルを更新してもよい。例えば、制御回路は、誤差値と、メディアアセット類似度値を計算するとき、モデルをより正確となるように更新し得る、他のデータを関連付けてもよい。制御回路は、モデルの正確度を改善するために、誤差値およびデータをモデルに伝送してもよい。

【0024】

いくつかの実施形態では、制御回路は、（１）第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションを判定するために使用される関数と、（２）予期されるメディアアセット類似度値を判定するための関数との両方の成分の導関数を算出し、算出された導関数に基づいて、モデルを更新することによって、誤差値および誤差値と関連付けられたデータに基づいて、モデルを更新してもよい。例えば、制御回路は、２つのメディアアセット間の類似度を判定するための関数の成分を判定してもよい。次いで、制御回路は、結果として生じる関数の導関数を計算してもよい。導関数の結果は、モデルに伝送されてもよく、したがって、モデルは、導関数に基づいて、更新されてもよい。

【0025】

いくつかの側面では、制御回路は、第１の複数のユーザの第１の選好情報を受信してもよく、第１の選好情報は、第１のデータ空間と関連付けられ、第１の複数のメディアアセットに対する第１の複数のユーザの選好を記述する。例えば、コンテンツプロバイダは、メディアアセットとのユーザ相互作用についてのデータならびにメディアアセットに対するユーザが示した享受度のレベルの両方を含む、ユーザ選好情報を記憶してもよい。ユーザ相互作用についてのデータは、ユーザがメディアアセットを消費したかどうか、ユーザがメディアアセット消費に費やした時間の長さ、ユーザが消費したメディアアセットのパーセンテージ、ユーザがメディアアセットを評価したかどうか、ユーザがメディアアセットに与えた評価、ユーザがメディアアセットを一時停止したかどうか、ユーザがメディアアセットを消費しながら広告と相互作用したかどうか、ユーザの眼がメディアアセットの鑑賞から逸れたかどうか、ユーザがメディアアセットを消費するために料金を支払ったかどうか、料金の額、メディアアセットがシリーズのエピソードである場合、メディアアセットの他のエピソードをユーザが消費したかどうか、およびシリーズ内でユーザによって消費された他のエピソードの数を含んでもよい。メディアアセットに対するユーザの享受度のレベルは、０スターから５スターのスケール上の３スターの値であってもよい。メディアアセットに対するユーザが示した享受度のレベルの別の実施例は、０〜１０のスケール上の数値５であってもよい。他のスケールは、パーセンテージ（例えば、１００％中５０％）、スケールの一端にあり得る文字「Ａ」およびスケールの他端にあり得る文字「Ｆ」等の文字値を含んでもよい。「Ａ−」または「Ｃ＋」等の文字値は、より特定のスケールを作成することが可能であり得る。スケールの別の実施例は、ユーザがメディアアセットが好きかどうかまたはユーザが第２のメディアアセットより第１のメディアアセットが好きかどうかであってもよい。

【0026】

制御回路は、表示のために、スライドバー、選択可能アイコン等を含む、グラフィカルディスプレイを生成することによって、メディアアセットに対するユーザが示した享受度のレベルを知ってもよい。例えば、ユーザは、スケール（例えば、スライドバー）が提示されてもよく、入力デバイス（例えば、マウス）を使用して、スライドバー上でメディアアセットを享受した程度を示すことができる。ユーザはまた、ユーザが選択するための可能性として考えられるインジケーションを表し得る、選択可能アイコンが提示されてもよい。例えば、「好き」インジケーションおよび「嫌い」インジケーションが提示されてもよい。ユーザはまた、スケールが提示されてもよく、ユーザは、キーボードを使用して、所望のインジケーションを入力してもよい。例えば、ユーザは、「Ａ」から「Ｆ」のスケールに基づいて、文字「Ｂ」を入力することができる。

【0027】

制御回路は、次いで、第２の選好情報を受信してもよく、第２の選好情報は、第２のデータ空間と関連付けられ、第２の複数のメディアアセットに対する第２の複数のユーザの選好を記述し、第１の選好情報が算出される際に使用する指標と異なる指標を使用して算出され、第２のデータ空間は、第１のデータ空間を管理していないコンテンツプロバイダによって管理される。例えば、第１のデータ空間と関連付けられたコンテンツプロバイダおよび第２のデータ空間と関連付けられたコンテンツプロバイダは両方とも、そのユーザが、別のメディアアセットに切り替える、または別様に、メディアアセットの消費を停止する前に、ユーザがメディアアセットの消費に費やした時間の長さを示すデータを記憶してもよい。あるコンテンツプロバイダは、そのデータをユーザがメディアアセットの消費に費やした分数として記憶してもよく、第２のコンテンツプロバイダは、そのデータを消費されたメディアアセットのパーセンテージとして記憶してもよい。２つのコンテンツプロバイダは、本情報に関して異なる指標を使用すると言える。

【0028】

制御回路はさらに、第１の選好情報および第２の選好情報の両方が共通指標が適用され得るスキームに変換されるように、第１の選好情報および第２の選好情報を正規化してもよい。前述の実施例を継続すると、あるコンテンツプロバイダは、ユーザがメディアアセットの消費に費やした時間の長さを分数として示すデータを記憶することが有用であるとし得る一方、別のコンテンツプロバイダは、同一データを消費されたメディアアセットのパーセンテージとして記憶することが有用であるとし得る。これらの表現は両方とも、２つのメディアアセットが類似する程度を判定するために有用であり得るが、しかしながら、消費されたメディアアセットのパーセンテージは、ユーザがメディアアセット消費に費やした時間の長さおよびメディアアセットの総長に基づいて計算され得る。逆に言えば、ユーザがメディアアセットの消費に費やした時間の長さは、メディアアセットの総長および消費されたパーセンテージに基づいて計算され得る。したがって、これらの値を１つの指標に変換することは、依然として、制御回路が、両値を計算し、同時に、値を均一に記憶することを可能にするであろう。

【0029】

制御回路は、次いで、正規化された第１の選好情報および正規化された第２の選好情報を使用して、共通指標に基づいて、メディアアセットに対するユーザの享受度のレベルを判定してもよく、第１の選好情報および第２の選好情報はそれぞれ、メディアアセットのユーザが示した享受度のレベルを記述するデータを備える。例えば、制御回路は、第１の選好情報に基づいて、第１のデータ空間から、「Ｐｉｒａｔｅｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｃａｒｉｂｂｅａｎ」という名称の映画のユーザの享受度のレベルが、１から１０のスケール上の７であって、１０が享受度の最高レベルであることを判定してもよい。制御回路はさらに、第２の選好情報に基づいて、第２のデータ空間において、「Ｔｈｅ Ｐｉｒａｔｅｓ
ｏｆ ｔｈｅ Ｃａｒｉｂｂｅａｎ」という名称の映画のユーザの享受度のレベルが、１から１０のスケール上の６であって、１０が享受度の最高レベルであることを判定してもよい。制御回路は、例えば、２つの値を平均化し、両データ空間からの選好情報に基づいて、メディアアセットにおける享受度のレベルを判定してもよい。

【0030】

制御回路はさらに、モデルに基づいて、メディアアセットに対してユーザが有すると予期される、予期される享受度のレベルを判定してもよい。例えば、コンテンツプロバイダがメディアアセットをユーザに推奨することは、有利であり得る。コンテンツプロバイダは、具体的ユーザに推奨するためのメディアアセットを判定する必要があり得る。これらの推奨は、ユーザの選好情報に基づいて提供されてもよい。モデルが、コンテンツプロバイダがユーザに推奨を所望し得る、具体的メディアアセットに対するユーザの予期される享受度のレベルを判定するために、特定のユーザの選好情報を分析するために使用されてもよい。例えば、制御回路は、モデルが本映画に関するユーザの予期される享受度のレベルを提供するために、「Ｐｉｒａｔｅｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｃａｒｉｂｂｅａｎ」と関連付けられたメディアアセット識別子をモデルに伝送してもよい。制御回路は、代替として、モデルと関連付けられたプログラミング命令を実行し、モデルに、映画に関するユーザの予期される享受度のレベルを提供するように命令してもよい。モデルは、「Ｐｉｒａｔｅｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｃａｒｉｂｂｅａｎ」がアクション映画であることを判定してもよい。代替として、または加えて、制御回路は、モデルと関連付けられた命令を実行し、「Ｐｉｒａｔｅｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｃａｒｉｂｂｅａｎ」がアクション映画であることを判定してもよい。モデルまたはモデルと関連付けられた命令を実行する制御回路は、ユーザが、「Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ」（別のアクション映画）に関するその享受度のレベルを４として示し、また、別のアクション映画の一部のみを鑑賞したことを判定してもよい。それらの判定に基づいて、モデルは、制御回路に、１から１０の同一スケール上の３の値を返してもよい。代替として、または加えて、制御回路は、モデルと関連付けられた命令を実行することによって、同一判定を行ってもよい。

【0031】

制御回路は、次いで、誤差値を判定してもよく、誤差値は、享受度のレベルと予期される享受度のレベルとの間の比較に基づく。上記の実施例では、制御回路は、２つの値を比較し、それらが異なることを判定してもよい。制御回路は、次いで、ユーザの享受度のレベルと予期される享受度のレベルとの間の差異に基づいて、誤差値を判定してもよい。

【0032】

いくつかの実施形態では、制御回路は、メディアアセットに関する記録を生成することによって、第１の選好情報および第２の選好情報を正規化してもよく、記録は、第１のデータ空間および第２のデータ空間の両方から読み出される選好情報を備え、読み出される選好情報は、共通指標が適用され得るスキームに変換されている。例えば、「Ｓａｖｉｎｇ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｒｙａｎ」という名称の映画は、それと関連付けられたユーザ選好情報を第１のデータ空間内に有してもよい。同一映画は、第２のデータ空間内に存在し、また、それと関連付けられたユーザ選好情報を有してもよい。制御回路は、両データ空間内の「Ｓａｖｉｎｇ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｒｙａｎ」に関するエントリが同一映画に対応することを判定し、両データ空間からの選好情報を含むであろう、両「Ｓａｖｉｎｇ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｒｙａｎ」映画に関する１つの記録を作成してもよい。

【0033】

いくつかの実施形態では、メディアアセットに対するユーザの享受度のレベルを判定することの一部として、制御回路は、最初に、メディアアセットと関連付けられたメタデータを識別してもよい。例えば、制御回路は、正規化された選好情報にアクセスしてもよい。各メディアアセットと関連付けられたメタデータは、正規化された選好情報内に提示されてもよい。制御回路は、特定のメディアアセットと関連付けられたメタデータのみを識別してもよい。制御回路はさらに、メディアアセットと関連付けられた識別されたメタデータと第２のメディアアセットと関連付けられたメタデータを比較してもよく、第２のメディアアセットは、第２の複数のメディアアセットからのものである。例えば、第２のメディアアセットに関するユーザ選好情報は、第２のデータ空間内の第２の選好情報の一部であって、関連付けられたメタデータを有してもよい。制御回路は、第２のメディアアセットと関連付けられたメタデータを第１のメディアアセットと関連付けられたメタデータを識別するものと同一様式で識別してもよい。制御回路は、次いで、メディアアセットのメタデータが第２のメディアアセットのメタデータに十分に合致するかどうかを判定してもよい。例えば、メディアアセットと関連付けられたメタデータは、一連の属性として記憶されてもよい。メタデータは、メディアアセットのタイトル、メディアアセットの公開日、メディアアセット内の俳優、説明、メディアアセットがシリーズの一部である場合、エピソード数等を含んでもよい。制御回路は、第１のメディアアセットおよび第２のメディアアセットのそれらの属性を比較し、十分な属性が合致するかどうかを判定してもよい。十分な属性が合致する場合、制御回路は、２つのメディアアセットが同じコンテンツを含むことを判定する。メディアアセットのメタデータが第２のメディアアセットのメタデータに十分に合致することの判定に応答して、第１のメディアアセットと関連付けられた第１の選好情報および第２のメディアアセットと関連付けられた第２の選好情報に基づいて、メディアアセットに対するユーザの享受度のレベルが判定される。上記の実施例では、各「Ｓａｖｉｎｇ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｒｙａｎ」映画は、それと関連付けられたメタデータを有してもよい。制御回路は、映画のコンテンツが同一であることを判定するために、両映画のタイトルおよび公開日を比較してもよい。他のメタデータも、判定を行うために使用されてもよい。

【0034】

いくつかの実施形態では、正規化された第１の選好情報および正規化された第２の選好情報を使用して、ユーザがメディアアセットに対して有する享受度のレベルを判定することの一部として、制御回路は、最初に、第１の選好情報に基づいて、メディアアセットのユーザの享受度のレベルにおける第１の信頼度値を計算してもよい。制御回路は、次いで、第２の選好情報に基づいて、メディアアセットのユーザの享受度のレベルにおける第２の信頼度値を計算してもよい。制御回路はさらに、第１の信頼度値および第２の信頼度値に基づいて、組み合わせられた信頼度値を判定し、組み合わせられた信頼度値に基づいて、ユーザがメディアアセットに対して有する享受度のレベルを調節してもよい。例えば、制御回路は、第１のデータ空間に基づくメディアアセットに対するユーザの享受度のレベルが、第２のデータ空間に基づく同一メディアアセットに対するユーザの享受度のレベルより正確であることを判定してもよい。その場合、信頼度値は、両享受度のレベルに関して計算されてもよく、値は、より高い信頼度値を伴う享受度のレベルにより近づくように調節されることができる。例えば、第１のデータ空間内のある信頼度値が、０から１のスケール上の０．９であって、第２の信頼度値が、同一スケール上の０．１である場合、ユーザの享受度のレベルは、第１のデータ空間からの選好情報に基づく享受度のレベル値にはるかに近づくであろう。

【0035】

いくつかの実施形態では、第１の信頼度値は、第１のデータ空間内のメディアアセットと関連付けられたデータの量に基づく。例えば、第１のデータ空間は、１００万人のユーザおよび１００万個のメディアアセットを含んでもよい。それらの１００万人のユーザのうち、１０万人のユーザは、「Ｄｉｅ Ｈａｒｄ」という名称の映画を鑑賞している場合があり、２０万人のユーザは、「Ｔｈｅ Ｍａｔｒｉｘ」という名称の映画を鑑賞している場合がある。そのデータ空間と関連付けられたコンテンツプロバイダは、「Ｄｉｅ Ｈａｒｄ」および「Ｔｈｅ Ｍａｔｒｉｘ」の両方に対する全それらのユーザに関するユーザ選好情報を記憶してもよい。第２のコンテンツプロバイダと関連付けられた第２のデータ空間は、１万ユーザのみを含み、１，０００人のユーザのみが、「Ｄｉｅ Ｈａｒｄ」を鑑賞し、５００人のユーザのみが、「Ｔｈｅ Ｍａｔｒｉｘ」を鑑賞している場合がある。制御回路は、両データ空間にアクセスし、これらの差異を識別してもよい。その結果、制御回路は、第１のデータ空間内のユーザ選好情報に基づくユーザの享受度のレベルにおける信頼度値が、第２のデータ空間内のユーザ選好情報のものより高いことを判定してもよい。

【0036】

いくつかの実施形態では、制御回路はさらに、以下によって、第１の信頼度値および第２の信頼度値に基づいて、組み合わせられた信頼度値を判定してもよい。制御回路は、第１の特定性度を判定してもよく、第１の特定性度は、第１の選好情報に基づく。制御回路はまた、第２の特定性度を判定してもよく、第２の特定性度は、第２の選好情報に基づく。制御回路は、次いで、第１の特定性度および第２の特定性度に基づいて、組み合わせられた特定性値を計算し、組み合わせられた特定性値に基づいて、組み合わせられた信頼度値を判定してもよい。例えば、メディアアセットに対するユーザの享受度のレベルが１から１０の値である、スケールは、１スターから５スターのスケールより高い特定性度を有し、それらのスケールは両方とも、「好き／嫌い」スケールより高い特定性度を有する。

【0037】

いくつかの実施形態では、制御回路は、第１の特定性度および第２の特定性度の加重された平均を計算することによって、組み合わせられた特定性値に基づいて、組み合わせられた信頼度値を判定してもよい。例えば、制御回路は、第１の特定性度が、第２の特定性度より有意に高いことを判定してもよいが、制御回路はまた、第２の特定性度が、例えば、あるデータ空間内のデータの量に基づいて、より正確であることを判定してもよい。その結果、制御回路は、メディアアセットに対するユーザの享受度のレベルを計算するとき、より低い特定性値により高く加重をかけてもよい。

【0038】

いくつかの実施形態では、制御回路は、誤差値および誤差値と関連付けられたデータをモデルに提供し、誤差値および誤差値と関連付けられたデータに基づいて、モデルを更新してもよい。例えば、制御回路は、誤差値と、メディアアセットに対するユーザの享受度のレベルを計算するとき、モデルをより正確となるように更新するために使用され得る、他のデータを関連付けてもよい。制御回路は、モデルの正確度を改善するために、誤差値およびデータをモデルに伝送してもよい。

【0039】

いくつかの実施形態では、制御回路は、（１）ユーザがメディアアセットに対して有する享受度のレベルを判定するために使用される関数と、（２）メディアアセットに対してユーザが有すると予期される、予期される享受度のレベルを判定するための関数との両方の成分の導関数を算出し、算出された導関数に基づいて、モデルを更新することによって、誤差値および誤差値と関連付けられたデータに基づいて、モデルを更新してもよい。例えば、メディアアセットに対するユーザの関心レベルを判定するための関数の成分が、判定されてもよい。いったんそれが行われると、結果として生じる関数の導関数が、求められてもよい。モデルは、導関数に基づいて、更新されてもよい。

【0040】

いくつかの実施形態では、制御回路は、モデルの訓練可能パラメータを判定し（モデルの訓練可能パラメータは、メディアアセットに対するユーザの予期される享受度のレベルの正確度を改善するために使用される更新可能値を含む）、算出された導関数に基づいて、訓練可能パラメータを更新することによって、算出された導関数に基づいて、モデルを更新してもよい。例えば、各モデルは、更新されると、モデルの正確度を増加させる、訓練可能パラメータを含んでもよい。メディアアセットに対するユーザの予期される享受度のレベルと同一メディアアセットに対するユーザの享受度のレベルとの間の比較の結果は、訓練可能パラメータを更新し、メディアアセットに対するユーザの予期される享受度のレベルを改善するために使用されてもよい。

【0041】

いくつかの側面では、制御回路は、消費モデルのタスクを行うように構成されてもよい。本明細書で参照されるように、用語「消費モデル」は、メディアアセットに対して監視されるユーザ相互作用およびユーザによって入力されるメディアアセットに対する享受度のレベルをそれらのメディアアセットに関するユーザ選好情報に変換する能力を伴う、任意のソフトウェアおよび／またはハードウェア（例えば、制御回路）を指す。例えば、消費モデルは、入力として、ユーザがショーを全体として鑑賞した、ユーザが同一シリーズのいくつかの他のショーも鑑賞した、およびユーザがシリーズの３つのエピソードを次々に連続して鑑賞したことの情報を含むデータをとってもよい。消費モデルは、その情報を取り上げ、その情報をその特定のショーまたは特定のシリーズに関してユーザの選好を記述するデータに変換してもよい。制御回路は、加重を各そのデータに割り当ててもよい。消費モデルは、後でそれらの加重を操作し、特定のショーまたはシリーズに関するユーザの選好をより正確に判定してもよい。

【0042】

いくつかの実施形態では、制御回路は、第１の複数のユーザの第１の選好情報を受信してもよい。第１の選好情報は、第１のデータ空間と関連付けられてもよく、第１の複数のメディアアセットに対する第１の複数のユーザの監視されるユーザ相互作用を記述してもよい。第１の複数のメディアアセットは、第１のデータ空間に対応してもよい。例えば、制御回路は、選好情報をあるコンテンツプロバイダから受信してもよい。受信される選好情報は、異なるユーザが異なるメディアアセットとどのように相互作用したかを記述するデータを含んでもよい。例えば、制御回路は、コンテンツプロバイダが、具体的ユーザが具体的メディアアセットを消費したかどうか、各ユーザがメディアアセット全体を消費したかどうか、そうではない場合、ユーザが消費したメディアアセットのパーセンテージ、メディアアセットの総時間、およびユーザがメディアアセットの消費に費やした時間量等に関する情報を含むことを判定してもよい。

【0043】

いくつかの実施形態では、制御回路は、第２の複数のユーザの第２の選好情報を受信してもよい。第２の選好情報は、第２のデータ空間と関連付けられてもよく、第２の複数のメディアアセットに対する第２の複数のユーザによって明示的に入力される、享受度のレベルを備えてもよい。第２の複数のメディアアセットは、第２のデータ空間に対応してもよい。例えば、制御回路は、第２のデータ空間の一部として、ユーザが消費したメディアアセットのユーザの評価を受信してもよい。評価は、スケール数（例えば、１から１０）の形態であってもよく、および／またはテキスト（例えば、メディアアセットのユーザのレビュー）の形態でであってもよい。いくつかの実施形態では、ユーザによって明示的に入力される享受度のレベルは、「評価」と称され得る。

【0044】

いくつかの実施形態では、制御回路は、第１の選好情報を第１の消費層選好情報に変換してもよく、第１の消費層選好情報は、ユーザ選好を示す具体的属性を含む。例えば、制御回路は、具体的ユーザが映画アセット「Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ」、「Ｒａｍｂｏ」、および「ＴｈｅＰｉｒａｔｅｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｃａｒｉｂｂｅａｎ」を鑑賞したことを判定してもよい。制御回路は、例えば、ユーザがアクション映画が好きであることを判定するために、消費モデルを使用してもよい。加えて、または代替として、制御回路は、ユーザが「Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ」および「Ｒａｍｂｏ」を鑑賞したことに基づいて、ユーザがスリラーものが好きであることを判定してもよい。制御回路は、代替として、または加えて、ユーザが「ＴｈｅＰｉｒａｔｅｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｃａｒｉｂｂｅａｎ」を鑑賞したことに基づいて、ユーザがアクションアドベンチャー映画が好きであり得ることを判定してもよい。

【0045】

いくつかの実施形態では、制御回路は、第２の選好情報を第２の消費層選好情報に変換してもよく、第２の消費層選好情報は、ユーザ選好を示す具体的属性を含む。例えば、制御回路は、ユーザが「Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ」を１から１０のスケール上の９として評価したことを判定してもよい。制御回路はまた、ユーザが「Ｒａｍｂｏ」および「Ｐｉｒａｔｅｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｃａｒｉｂｂｅａｎ」を８として評価したことを判定してもよい。制御回路は、例えば、ユーザがアクション映画が好きであることを判定するために、消費モデルを使用してもよい。さらに、制御回路は、「Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ」および「Ｒａｍｂｏ」のユーザ評価に基づいて、ユーザがスリラーものが好きであることを判定してもよい。制御回路は、代替として、または加えて、「ＴｈｅＰｉｒａｔｅｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｃａｒｉｂｂｅａｎ」のユーザの評価に基づいて、ユーザがアクションアドベンチャー映画が好きであり得ることを判定してもよい。

【0046】

いくつかの実施形態では、制御回路は、選好モデルのタスクを行うように構成されてもよい。本明細書で参照されるように、用語「選好モデル」は、ユーザ選好を示すユーザ属性に基づいて、メディアアセットに関するユーザ選好詳細を計算する、制御回路の構成を指す。いくつかの実施形態では、制御回路は、第１の消費層選好情報に基づいて、第１のメディアアセットおよび第２のメディアアセットに対応する第１のユーザ選好詳細を判定してもよい。例えば、上記の実施例を使用すると、制御回路は、ユーザが「Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ」、「Ｒａｍｂｏ」、および「Ｔｈｅ Ｐｉｒａｔｅｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｃａｒｉｂｂｅａｎ」を鑑賞したことに基づいて、ユーザがスリラーものおよびアクションアドベンチャー映画が好きであることを判定してもよい。その情報に基づいて、制御回路は、ユーザが、スリラーものであるため、「Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ ２」と、アクションアドベンチャー映画であるため、「Ｃｕｔｔｈｒｏａｔ Ｉｓｌａｎｄ」を享受する可能性が高いことを判定してもよい。

【0047】

いくつかの実施形態では、制御回路は、第２の消費層選好情報に基づいて、第１のメディアアセットおよび第２のメディアアセットに対応する第２のユーザ選好詳細を判定してもよい。上記の実施例では、制御回路は、「Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ」、「Ｒａｍｂｏ」、および「Ｔｈｅ Ｐｉｒａｔｅｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｃａｒｉｂｂｅａｎ」に関するユーザの評価に基づいて、ユーザがスリラーものおよびアクションアドベンチャー映画が好きであることを判定してもよい。その情報に基づいて、制御回路は、ユーザが、スリラーものであるため、「Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ ２」と、アクションアドベンチャー映画であるため、「Ｃｕｔｔｈｒｏａｔ Ｉｓｌａｎｄ」を享受する可能性が高いことを判定してもよい。

【0048】

いくつかの実施形態では、制御回路は、類似度モデルのタスクを行うように構成されてもよい。本明細書で参照されるように、用語「類似度モデル」は、２つのメディアアセットに関するユーザ選好情報に基づいて、２つのメディアアセットが類似する程度を計算するように構成される、ソフトウェアおよび／またはハードウェア（例えば、制御回路）を指す。いくつかの実施形態では、制御回路は、最初に、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の第１の感想類似度を判定することによって、類似度モデルのタスクを行ってもよく、第１の感想類似度は、第１のユーザ選好詳細に基づく、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の類似度に対応する。上記の実施例を継続すると、制御回路は、第１のデータ空間からのデータを使用して、例えば、ユーザが両映画を鑑賞し、それらをその全体として鑑賞し、およびそれらを複数回鑑賞したため、映画「Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ」および「Ｒａｍｂｏ」が相互に類似することのみを判定してもよい。より正確な感想類似度を算出するために、制御回路は、両映画を鑑賞したユーザ毎に本プロセスを繰り返してもよい。本明細書で参照されるように、用語「感想類似度」は、それらのメディアアセットに対するユーザ選好情報に基づく、２つのメディアアセット間の類似度を指す。感想類似度値は、０から１の数として表されてもよく、０は、最低感想類似度値を示し、１は、最高感想類似度値を示す。

【0049】

いくつかの実施形態では、制御回路は、第２のデータ空間と関連付けられた受信されたユーザ選好詳細に基づいて、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の第２の感想類似度を判定してもよい。上記の実施例を継続すると、制御回路は、第２のデータ空間からのデータを使用して、ユーザが両映画を高く評価したため、映画「Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ」および「Ｒａｍｂｏ」が相互に類似することのみを判定してもよい。制御回路は、映画が相互に類似する程度をより正確に判定するために、第２のデータ空間内の全ユーザに本プロセスを繰り返してもよい。例えば、第２のユーザは、両映画を１から１０のスケール上の３として評価してもよい。本係数は、ユーザが、これらの２つの映画を好きではなく、また、ユーザが、相互に類似するため、これらの２つの映画を好きではない場合があるという事実を指し得る。

【0050】

いくつかの実施形態では、制御回路は、誤差モデルのタスクを行うように構成されてもよい。本明細書で参照されるように、用語「誤差モデル」は、一対のメディアアセットに関する類似度値における差異を計算し、類似度値を計算するために使用されるパラメータおよびそれらのパラメータの加重を判定可能である、ソフトウェアおよび／または制御回路を指す。加えて、または代替として、「誤差モデル」は、暗示的および明示的ユーザ選好における差異を計算し、暗示的および明示的選好を計算するために使用されるパラメータおよびそれらのパラメータの加重を判定可能であってもよい。いくつかの実施形態では、誤差モデルのタスクを行うように構成される制御回路は、第１の感想類似度と第２の感想類似度との間の差異を判定してもよい。例えば、制御回路は、入力として、０から１のスケール上の０．４であり得る、第１の感想類似度値と、同一スケール上の０．７であり得る、第２の感想類似度値とをとってもよい。制御回路は、次いで、値に０．３の差異が存在することを判定してもよく、また、値が基づくパラメータならびにパラメータにおいて使用される加重を判定してもよい。

【0051】

いくつかの実施形態では、誤差モデルの判定は、第１の感想類似度と第２の感想類似度との間の対毎の差異と称され得る。制御回路は、差異に基づいて誤差値を算出するために、対毎の差異を使用してもよい。いくつかの実施形態では、制御回路は、第１の感想類似度と第２の感想類似度との間の対毎の差異に基づいて、誤差値を最小限にするために、第１および第２の消費層選好情報から判定される第１のユーザ選好詳細および第２のユーザ選好詳細を調節してもよい。例えば、２つの感想類似度値における対毎の差異が、０．３である場合、制御回路は、誤差値を最小限にするために、第１のデータ空間と関連付けられたユーザ選好詳細を調節するため、第１の消費層選好情報と関連付けられた加重を調節してもよい。別の実施例では、制御回路は、誤差値を最小限にするために、第２のデータ空間と関連付けられたユーザ選好詳細を調節するため、第２の消費層選好情報と関連付けられた加重を調節してもよい。いくつかの実施形態では、制御回路は、誤差値を最小限にするために、第１および第２の消費層選好情報の両方と関連付けられた加重を調節してもよい。

【0052】

いくつかの実施形態では、制御回路は、第１の感想類似度と第２の感想類似度との間の差異に基づいて、選好モデルの訓練可能パラメータの加重を判定するために、連鎖律を適用することによって、ユーザ選好詳細を調節してもよい。例えば、制御回路は、誤差値を最小限にするために、訓練可能パラメータの新しい加重を判定してもよい。

【0053】

いくつかの実施形態では、制御回路は、消費層選好情報に基づいて、所与のメディアアセットに対応するユーザ選好詳細を判定してもよく、線形変換関数、神経ネットワーク、および制限ボルツマンマシンのうちの１つを適用してもよい。例えば、制御回路は、線形変換関数を実装するように構成されてもよい。制御回路はまた、神経ネットワークおよび制限ボルツマンマシンを実装するように構成されてもよい。

【0054】

いくつかの実施形態では、制御回路は、第１のデータ空間と関連付けられた受信されたユーザ選好詳細に基づいて、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の第１の感想類似度を算出するとき、ピアソンの係数およびコサイン類似度のうちの１つを適用してもよい。例えば、制御回路は、ピアソンの係数および／またはコサイン類似度を実装するように構成されてもよい。

【0055】

いくつかの実施形態では、制御回路は、品質値に基づいて、第１の感想類似度と第２の感想類似度との間の差異を計算してもよい。本明細書で参照されるように、用語「品質値」は、異なる感想類似度値の信頼性度を示す、値を指す。例えば、制御回路は、第１のデータ空間が、比較されている２つのメディアアセットと関連付けられたより多くのデータを有し、したがって、より正確な情報を含有し得るため、あるデータ空間内のデータからの感想類似度値を第２のデータ空間からのものより優れた品質となるように計算し得る。別の実施例では、制御回路は、データ空間内で追跡される相互作用の数に基づいて、ある感想類似度値がより優れた品質であることを判定してもよい。さらに別の実施例では、感想類似度と関連付けられた品質値は、２つのメディアアセットに対するその享受度のレベルを明示的に入力したユーザの数に基づいてもよい。例えば、あるデータ空間が、ユーザが具体的映画を鑑賞したかどうかの監視に基づく情報のみを含み、別のデータ空間が、ユーザがある映画を鑑賞したかどうか、ユーザが鑑賞した映画の部分、およびユーザが同じときに任意の他の映画を鑑賞したかどうかに関する情報を含む場合、制御回路は、より高い品質値を第２のデータ空間に割り当ててもよい。

【0056】

いくつかの実施形態では、第１の感想類似度値と第２の感想類似度値との間の差異を計算するために、制御回路は、第１の感想類似度と関連付けられた第１の品質値を計算してもよい。制御回路は、次いで、第２の感想類似度と関連付けられた第２の品質値を計算してもよい。例えば、制御回路は、第１の感想類似度および第２の感想類似度の個別のデータ空間に基づいて、両品質値を計算してもよい。制御回路は、ユーザの人数、メディアアセットの数量、情報量等を計算に使用してもよい。制御回路は、次いで、第１の品質値および第２の品質値に基づいて、第１の感想類似度と第２の感想類似度との間の差異を判定してもよい。

【0057】

いくつかの実施形態では、制御回路は、いくつかの第１のデータ空間からの第１のメディアアセットを消費したユーザの数に基づいて、第１の品質値を判定してもよい。例えば、第１のデータ空間からの５人のユーザが、あるメディアアセットを消費し、第２のデータ空間からの５００人のユーザが、そのメディアアセットを消費した場合、制御回路は、第２のデータ空間の情報がより優れた品質であることを判定してもよい。

【0058】

いくつかの実施形態では、制御回路は、第１の選好情報の特定性および第２の選好情報に基づいて、第１の感想類似度と第２の感想類似度との間の差異を計算してもよい。選好情報の特定性およびその定義は、前述の通りである。いくつかの実施形態では、制御回路は、第１の選好情報の特定性を判定し、また、第２の選好情報の特定性を判定してもよい。例えば、制御回路は、第１のデータ空間内のデータが、メディアアセットに対する１８のタイプのユーザ相互作用に基づき、第２のデータ空間が、メディアアセットに対する３つのタイプのユーザ相互作用のみを有するため、第１のデータ空間からのデータがより特定性であることを判定してもよい。したがって、制御回路は、第１の感想類似度値が、より特定性であって、したがって、より正確であることを判定してもよい。いくつかの実施形態では、前述のように、制御回路は、特定性値をメディアアセットに対するユーザの享受度のレベルのスケールの粒度に基づかせてもよい。例えば、１から１０のスケールは、好き／嫌いスケールより特定性である。１％から１００％のスケールは、１から１０の数のスケールより特定性である。

【0059】

いくつかの実施形態では、制御回路は、第１の選好情報および第２の選好情報を消費層選好情報に変換するとき、第１の複数のメディアアセットの第１のメディアアセットに関して、第１のメディアアセットが第２の複数のメディアアセット内にもあるかどうかを判定してもよい。第１のメディアアセットが第２の複数のメディアアセット内にもあることの判定に応答して、制御回路は、第１のメディアアセットに関する記録を生成してもよく、記録は、第１のデータ空間および第２のデータ空間の両方から読み出される選好情報を備える。制御回路は、個別のデータ空間からのメタデータを利用することによって、これらのアクションを行ってもよい。メタデータは、メディアアセットのタイトル、公開年、映画のジャンル、監督、作者、俳優、および説明を含んでもよい。例えば、制御回路は、第１の複数のメディアアセットからの映画および第２の複数のメディアアセットからの映画が、個別の映画と関連付けられたメタデータを含むことを判定してもよい。制御回路は、映画のコンテンツが同一であることを判定するために、両映画のタイトルおよび公開日を比較してもよい。

【0060】

いくつかの側面では、制御回路は、共通メディアアセット空間にわたって、複数のデータセットを横断してメディア消費情報を処理してもよい。前述のように、制御回路は、消費モデルのタスクを行うように構成されてもよい。

【0061】

いくつかの実施形態では、消費モデルのタスクを行うように構成される制御回路は、複数のユーザの選好情報を受信してもよく、選好情報は、データ空間と関連付けられる。選好情報は、（１）複数のメディアアセットに対する複数のユーザの監視されるユーザ相互作用と、（２）複数のメディアアセットに対する複数のユーザによって明示的に入力される享受度のレベルの両方を記述してもよい。例えば、前述のように、制御回路は、メディアアセットに対するユーザの享受度のレベルを１から１０のスケール値として受信してもよい。メディアアセットとの監視されるユーザ相互作用の実施例も同様に、前述の通りである。

【0062】

いくつかの実施形態では、制御回路は、選好情報を消費層選好情報に変換してもよく、消費層選好情報は、ユーザ選好を示す属性を備える。例えば、制御回路は、選好情報が複数のメディアアセットに対する複数のユーザの監視されるユーザ相互作用の形態であることを判定してもよい。制御回路は、次いで、具体的ユーザが「Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ」、「Ｒａｍｂｏ」、および「Ｔｈｅ Ｐｉｒａｔｅｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｃａｒｉｂｂｅａｎ」を鑑賞したことを判定してもよい。制御回路は、例えば、ユーザがアクション映画が好きであることを判定するために、消費モデルを使用してもよい。加えて、または代替として、制御回路は、ユーザが「Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ」および「Ｒａｍｂｏ」を鑑賞したことに基づいて、ユーザがスリラーものが好きであることを判定してもよい。制御回路は、代替として、または加えて、ユーザが映画「Ｔｈｅ Ｐｉｒａｔｅｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｃａｒｉｂｂｅａｎ」を鑑賞したことに基づいて、ユーザがアクションアドベンチャーが好きであり得ることを判定してもよい。代替として、または加えて、制御回路は、選好情報が複数のメディアアセットに対する複数のユーザによって明示的に入力される享受度のレベルの形態であることを判定してもよい。制御回路は、次いで、ユーザが「Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ」を１から１０のスケール上の９として評価したことを判定してもよい。制御回路はまた、ユーザが「Ｒａｍｂｏ」および「Ｐｉｒａｔｅｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｃａｒｉｂｂｅａｎ」を８として評価したことを判定してもよい。制御回路は、例えば、ユーザがアクション映画が好きであることを判定するために、消費モデルのタスクを行うように構成されてもよい。加えて、または代替として、制御回路は、「Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ」および「Ｒａｍｂｏ」のユーザ評価に基づいて、ユーザがスリラーものが好きであることを判定してもよい。制御回路は、代替として、または加えて、「Ｔｈｅ Ｐｉｒａｔｅｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｃａｒｉｂｂｅａｎ」のユーザの評価に基づいて、ユーザがアクションアドベンチャー映画が好きであり得ることを判定してもよい。

【0063】

いくつかの実施形態では、制御回路は、消費層選好情報に基づいて、所与のメディアアセットに対応するユーザ選好詳細を判定してもよい。例えば、制御回路は、「Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ」とのデータ空間内の全ユーザの監視されるユーザ相互作用についての情報に基づいて、データ空間内のユーザの４分の３がその映画を鑑賞し、その映画を鑑賞したそれらのユーザの多数が、その全部を鑑賞し、また、「Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ２」を鑑賞したことを判定してもよい。加えて、または代替として、制御回路は、データ空間内のユーザの４分の３が「Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ」に対するその享受度のレベルを示したことを判定してもよい。

【0064】

いくつかの実施形態では、制御回路は、メディアアセットに関して推定される暗示的ユーザ選好を判定してもよい。メディアアセットに関して推定される暗示的ユーザ選好は、メディアアセットに対する複数のユーザの監視されるユーザ相互作用と関連付けられた消費層選好情報に基づいてもよい。本明細書で参照されるように、用語「推定される暗示的ユーザ選好」は、そのメディアアセットとの監視されるユーザ相互作用に基づいて推定される、メディアアセットに対するユーザ選好を指す。例えば、制御回路は、データ空間内のユーザの４分の３が「Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ」を鑑賞し、それらのユーザの多数が、映画全体を鑑賞し、また、「Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ ２」を鑑賞したことに基づいて、データ空間にわたる「Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ」に関する推定される暗示的ユーザ選好が１から１０のスケール上の８に対応するであろうことを判定してもよい。

【0065】

いくつかの実施形態では、制御回路は、メディアアセットに関する推定される明示的ユーザ選好を判定してもよい。推定される明示的ユーザ選好は、メディアアセットに対する複数のユーザによって入力される享受度のレベルと関連付けられた消費層選好情報に基づいてもよい。例えば、制御回路は、例えば、その映画のそれらのユーザの評価（例えば、好き／嫌い、スケール値、レビュー等）に基づく具体的ユーザがその映画が好きかどうかに基づいて、「Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ」に対する全体的享受度のレベルを判定してもよい。例えば、制御回路は、前述の情報に基づいて、「Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ」に関する明示的ユーザ選好が１から１０のスケール上の６であることを判定してもよい。

【0066】

いくつかの実施形態では、制御回路は、誤差モデルのタスクを行うように構成されてもよい。制御回路は、第１の感想類似度と第２の感想類似度との間の差異を判定してもよい。例えば、制御回路は、入力として、０から１のスケール上の０．４であり得る、第１の感想類似度値と、同一スケール上の０．７であり得る、第２の感想類似度値とをとってもよい。制御回路は、次いで、値に０．３の差異があることを判定してもよく、また、値が基づくパラメータならびにそれらのパラメータの加重を判定してもよい。

【0067】

いくつかの実施形態では、制御回路は、比較に基づいて、誤差値を判定してもよい。例えば、制御回路は、推定される暗示的ユーザ選好と推定される明示的ユーザ選好との間の０．３の差異に基づいて、誤差値を判定してもよい。いくつかの実施形態では、制御回路は、誤差値を比較された２つの値間のパーセンテージ差異として計算してもよい。

【0068】

いくつかの実施形態では、制御回路は、誤差値に基づいて、誤差値を最小限にするために、ユーザ選好詳細を調節してもよい。例えば、制御回路は、あるユーザ選好詳細が、他のユーザ選好詳細より加重が与えられることを判定してもよい。制御回路は、推定される暗示的ユーザ選好および推定される明示的ユーザ選好が収束するように可能な限り近づくために、ユーザ選好詳細に割り当てられる加重を調節してもよい。

【0069】

いくつかの実施形態では、誤差値に基づいて、ユーザ選好詳細を調節するとき、制御回路は、選好モデルの訓練可能パラメータを更新するために、連鎖律を適用してもよい。例えば、制御回路は、推定される明示的選好および推定される暗示的選好が、具体的数学関数と関連付けられることを判定してもよい。制御回路は、次いで、２つの関数の成分の導関数を求めてもよい。

【0070】

いくつかの実施形態では、訓練可能パラメータは、更新可能値を備える。例えば、制御回路は、各訓練可能パラメータが、推定される暗示的ユーザ選好および推定される明示的ユーザ選好の正確度を改善するために更新され得る、具体的加重と関連付けられることを判定してもよい。

【0071】

いくつかの実施形態では、制御回路は、消費層選好情報に基づいて、所与のメディアアセットに対応するユーザ選好詳細を判定するとき、線形変換関数、神経ネットワーク、およびボルツマンマシンのうちの１つを適用してもよい。例えば、制御回路は、線形変換関数を実装するように構成されてもよい。制御回路はまた、神経ネットワークおよび制限ボルツマンマシンを実装するように構成されてもよい。

【0072】

いくつかの実施形態では、誤差モデルのタスクを行うように構成される制御回路は、推定される暗示的ユーザ選好と推定される明示的ユーザ選好を比較するとき、第１の品質値を計算してもよく、第１の品質値は、複数のメディアアセットに対する複数のユーザの監視されるユーザ相互作用と関連付けられる。代替として、または加えて、制御回路は、第２の品質値を計算してもよく、第２の品質値は、複数のメディアアセットに対する複数のユーザによって明示的に入力される享受度のレベルと関連付けられる。制御回路は、次いで、より低い品質値と関連付けられたユーザ選好詳細を調節してもよい。例えば、制御回路は、推定される明示的ユーザ選好が、推定される暗示的ユーザ選好と関連付けられたユーザ選好詳細より高い品質値であるユーザ選好詳細に対応することを判定してもよい。その判定に基づいて、制御回路は、誤差値を最小限にするために、監視されるユーザ相互作用に対応する加重の値を調節してもよい。

【0073】

いくつかの実施形態では、制御回路は、メディアアセットを消費したユーザの数に基づいて、第１の品質値を判定してもよい。例えば、制御回路が、第１の品質値がメディアアセットに対する監視されるユーザ相互作用と関連付けられることを判定する場合に、制御回路は、データ空間内のユーザの多数がメディアアセットを消費した場合、高品質値を割り当て、データ空間内のユーザの少数がメディアアセットを消費した場合、低品質値を割り当ててもよい。

【0074】

いくつかの実施形態では、制御回路は、メディアアセットに対してある享受度のレベルを示したユーザの数に基づいて、第２の品質値を判定してもよい。例えば、制御回路が、第２の品質値が複数のメディアアセットに対する複数のユーザによって明示的に入力される享受度のレベルと関連付けられることを判定する場合に、制御回路は、データ空間内のユーザの多数がメディアアセットに関するその享受度のレベルを示した場合、高品質値を割り当て、ユーザの少数がメディアアセットに対するその享受度のレベルを示した場合、低品質値を割り当ててもよい。

【0075】

いくつかの実施形態では、制御回路は、複数のメディアアセットに対する複数のユーザの監視されるユーザ相互作用の特定性に基づいて、第１の品質値を判定してもよい。例えば、第１の品質値が監視されるユーザ相互作用と関連付けられる場合に、制御回路は、データ空間が監視されている多数の異なるパラメータを含む場合、高品質値を割り当ててもよい。制御回路は、データ空間が監視されている少数の異なるパラメータを含む場合、低品質値を割り当ててもよい。

【0076】

いくつかの実施形態では、制御回路は、複数のメディアアセットに対する複数のユーザによって明示的に入力される享受度のレベルの特定性に基づいて、第２の品質値を判定してもよい。例えば、データ空間が、１および１００のスケール上のユーザ享受度のレベルデータを含み、また、メディアアセットのユーザのレビューを含む場合、制御回路は、高値を第２の品質値に割り当ててもよい。しかしながら、データ空間が、好き／嫌いのみを示すユーザ享受度のレベルデータを含む場合、制御回路は、低値を第２の品質値に割り当ててもよい。

【0077】

前述のシステムおよび／または方法は、他のシステム、方法、および／または装置と組み合わせられ、それらに適用され、もしくはそれらに従って使用され得ることに留意されたい。
例えば、本願は以下の項目を提供する。
（項目１）
モデルを使用して判定される、第１のメディアアセットおよび第２のメディアアセットに対応する予期されるメディアアセット類似度値と、複数のデータ空間と関連付けられたユーザ選好情報から判定されるメディアアセット類似度値の比較に基づいて、誤差値を判定するための方法であって、
第１の複数のユーザの第１の選好情報を受信するステップであって、前記第１の選好情報は、第１のデータ空間と関連付けられ、第１の複数のメディアアセットに対する前記第１の複数のユーザの選好を記述する、ステップと、
第２の選好情報を受信するステップであって、
前記第２の選好情報は、第２のデータ空間と関連付けられ、第２の複数のメディアアセットに対する第２の複数のユーザの選好を記述し、前記第１の選好情報が算出される際に使用する指標と異なる指標を使用して算出され、
前記第２のデータ空間は、前記第１のデータ空間を管理していないコンテンツプロバイダによって管理される、
ステップと、
前記第１の選好情報および前記第２の選好情報の両方が共通指標が適用され得るスキームに変換されるように、前記第１の選好情報および前記第２の選好情報を正規化するステップと、
前記正規化された第１の選好情報および前記正規化された第２の選好情報を使用して、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションを判定するステップであって、前記第１の選好情報および前記第２の選好情報はそれぞれ、前記第１のメディアアセットおよび前記第２のメディアアセットに対応する選好データを備える、ステップと、
前記類似度のインジケーションと前記予期されるメディアアセット類似度値を比較するステップと、
前記比較に基づいて、誤差値を判定するステップと、
を含む、方法。
（項目２）
前記第１の複数のメディアアセットの第１のメディアアセットに対する前記第１の複数のユーザの第１のユーザの選好は、前記第１のユーザと前記第１のメディアアセットの相互作用と関連付けられたデータを備え、前記第１のユーザと前記第１のメディアアセットの相互作用と関連付けられたデータは、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットを消費したかどうか、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットを消費した時間の長さ、前記第１のユーザが消費した前記第１のメディアアセットのパーセンテージ、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットを評価したかどうか、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットに与えた評価、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットを一時停止したかどうか、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットを消費しながら広告と相互作用したかどうか、前記第１のユーザの眼が前記第１のメディアアセットの鑑賞から逸れたかどうか、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットを消費するために料金を支払ったかどうか、前記料金の額、前記第１のメディアアセットがシリーズのエピソードである場合、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットの他のエピソードを消費したかどうか、前記シリーズ内の前記第１のユーザによって消費された他のエピソードの数のうちの少なくとも１つを備える、項目１に記載の方法。
（項目３）
前記第１の選好情報および前記第２の選好情報の両方が共通指標が適用され得るスキームに変換されるように、前記第１の選好情報および前記第２の選好情報を正規化するステップは、
前記第１の複数のメディアアセットの第１のメディアアセットに関して、前記第１のメディアアセットが前記第２の複数のメディアアセット内にもあるかどうかを判定するステップと、
前記第１のメディアアセットが前記第２の複数のメディアアセット内にもあることの判定に応答して、前記第１のメディアアセットに関する記録を生成するステップであって、前記記録は、前記第１のデータ空間および前記第２のデータ空間の両方から読み出される選好情報を備える、ステップと、
を含む、項目１に記載の方法。
（項目４）
前記第１の複数のメディアアセットの第１のメディアアセットに関して、前記第１のメディアアセットが前記第２の複数のメディアアセット内にもあるかどうかを判定するステップは、
前記第１のメディアアセットのメタデータを識別するステップと、
前記第１のメディアアセットの識別されたメタデータと前記第２の複数のメディアアセットのメディアアセットのメタデータを比較するステップと、
前記第１のメディアアセットのメタデータが前記第２の複数のメディアアセットのメディアアセットのメタデータに十分に合致するかどうかを判定するステップと、
前記第１のメディアアセットのメタデータが前記第２の複数のメディアアセットのメディアアセットのメタデータに十分に合致することの判定に応答して、前記第１のメディアアセットのコンテンツが前記第２の複数のメディアアセットのメディアアセットのコンテンツに合致することを判定するステップと、
を含む、項目３に記載の方法。
（項目５）
前記記録に、前記第１の複数のユーザと前記第１のメディアアセットの相互作用を記述するデータ、前記第１の複数のユーザによって提供される前記第１のメディアアセットの享受度のレベルのインジケーションを記述するデータ、前記第２の複数のユーザと前記第２の複数のメディアアセットのメディアアセットの相互作用を記述するデータ、前記第２の複数のユーザによって提供される前記第２の複数のメディアアセットのメディアアセットの享受度のレベルのインジケーションのうちの少なくとも１つを追加するステップをさらに含む、項目４に記載の方法。
（項目６）
前記正規化された第１の選好情報および前記正規化された第２の選好情報を使用して、前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションを判定するステップはさらに、
前記第１の選好情報に基づいて、前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションにおける第１の信頼度値を計算するステップと、
前記第２の選好情報に基づいて、前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションにおける第２の信頼度値を計算するステップと、
前記第１の信頼度値および前記第２の信頼度値に基づいて、平均信頼度値を判定するステップと、
前記平均信頼度値に基づいて、前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションを調節するステップと、
を含む、項目１に記載の方法。
（項目７）
前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションにおける前記第１の信頼度値は、前記第１のデータ空間内の前記第１のメディアアセットと関連付けられたデータの量および前記第２のメディアアセットと関連付けられたデータの量に基づく、項目６に記載の方法。
（項目８）
前記第１の信頼度値および前記第２の信頼度値に基づいて、前記平均信頼度値を判定するステップはさらに、
前記第１の選好情報の特定性を判定するステップと、
前記第２の選好情報の特定性を判定するステップと、
前記第１の選好情報の特定性値および前記第２の選好情報の特定性値に基づいて、平均特定性値を計算するステップと、
前記平均特定性値に基づいて、前記平均信頼度値を判定するステップと、
を含む、項目６に記載の方法。
（項目９）
前記誤差値および前記誤差値と関連付けられたデータを前記モデルに提供するステップと、
前記誤差値および前記誤差値と関連付けられたデータに基づいて、前記モデルを更新するステップと、
をさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目１０）
前記誤差値および前記誤差値と関連付けられたデータに基づいて、前記モデルを更新するステップは、
（１）前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションを判定するために使用される関数と、（２）前記予期されるメディアアセット類似度値を判定するための関数との両方の成分の導関数を算出するステップと、
前記算出された導関数に基づいて、前記モデルを更新するステップと、
を含む、項目９に記載の方法。
（項目１１）
モデルを使用して判定される、第１のメディアアセットおよび第２のメディアアセットに対応する予期されるメディアアセット類似度値と、複数のデータ空間と関連付けられたユーザ選好情報から判定されるメディアアセット類似度値の比較に基づいて、誤差値を判定するためのシステムであって、
通信回路であって、
第１の複数のユーザの第１の選好情報を受信することであって、前記第１の選好情報は、第１のデータ空間と関連付けられ、第１の複数のメディアアセットに対する前記第１の複数のユーザの選好を記述する、ことと、
第２の選好情報を受信することであって、
前記第２の選好情報は、第２のデータ空間と関連付けられ、第２の複数のメディアアセットに対する第２の複数のユーザの選好を記述し、前記第１の選好情報が算出される際に使用する指標と異なる指標を使用して算出され、
前記第２のデータ空間は、前記第１のデータ空間を管理していないコンテンツプロバイダによって管理される、ことと、
を行うように構成される、通信回路と、
制御回路であって、
前記第１の選好情報および前記第２の選好情報の両方が共通指標が適用され得るスキームに変換されるように、前記第１の選好情報および前記第２の選好情報を正規化することと、
前記正規化された第１の選好情報および前記正規化された第２の選好情報を使用して、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションを判定することであって、前記第１の選好情報および前記第２の選好情報はそれぞれ、前記第１のメディアアセットおよび前記第２のメディアアセットに対応する選好データを備える、ことと、
前記類似度のインジケーションと前記予期されるメディアアセット類似度値を比較することと、
前記比較に基づいて、誤差値を判定することと、
を行うように構成される、制御回路と、
を備える、システム。
（項目１２）
前記第１の複数のメディアアセットの第１のメディアアセットに対する前記第１の複数のユーザの第１のユーザの選好は、前記第１のユーザと前記第１のメディアアセットの相互作用と関連付けられたデータを備え、前記第１のユーザと前記第１のメディアアセットの相互作用と関連付けられたデータは、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットを消費したかどうか、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットを消費した時間の長さ、前記第１のユーザが消費した前記第１のメディアアセットのパーセンテージ、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットを評価したかどうか、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットに与えた評価、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットを一時停止したかどうか、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットを消費しながら広告と相互作用したかどうか、前記第１のユーザの眼が前記第１のメディアアセットの鑑賞から逸れたかどうか、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットを消費するために料金を支払ったかどうか、前記料金の額、前記第１のメディアアセットがシリーズのエピソードである場合、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットの他のエピソードを消費したかどうか、および前記シリーズ内の前記第１のユーザによって消費された他のエピソードの数のうちの少なくとも１つを備える、項目１１に記載のシステム。
（項目１３）
前記制御回路はさらに、前記第１の選好情報および前記第２の選好情報の両方が共通指標が適用され得るスキームに変換されるように、前記第１の選好情報および前記第２の選好情報を正規化するとき、
前記第１の複数のメディアアセットの第１のメディアアセットに関して、前記第１のメディアアセットが前記第２の複数のメディアアセット内にもあるかどうかを判定することと、
前記第１のメディアアセットが前記第２の複数のメディアアセット内にもあることの判定に応答して、前記第１のメディアアセットに関する記録を生成することであって、前記記録は、前記第１のデータ空間および前記第２のデータ空間の両方から読み出される選好情報を備える、ことと、
を行うように構成される、項目１１に記載のシステム。
（項目１４）
前記制御回路はさらに、前記第１の複数のメディアアセットの第１のメディアアセットに関して、前記第１のメディアアセットが前記第２の複数のメディアアセット内にもあるかどうかを判定するとき、
前記第１のメディアアセットのメタデータを識別することと、
前記第１のメディアアセットの識別されたメタデータと前記第２の複数のメディアアセットのメディアアセットのメタデータを比較することと、
前記第１のメディアアセットのメタデータが前記第２の複数のメディアアセットのメディアアセットのメタデータに十分に合致するかどうかを判定することと、
前記第１のメディアアセットのメタデータが前記第２の複数のメディアアセットのメディアアセットのメタデータに十分に合致することの判定に応答して、前記第１のメディアアセットのコンテンツが前記第２の複数のメディアアセットのメディアアセットのコンテンツに合致することを判定することと、
を行うように構成される、項目１３に記載のシステム。
（項目１５）
前記記録に、前記第１の複数のユーザと前記第１のメディアアセットの相互作用を記述するデータ、前記第１の複数のユーザによって提供される前記第１のメディアアセットの享受度のレベルのインジケーションを記述するデータ、前記第２の複数のユーザと前記第２の複数のメディアアセットのメディアアセットの相互作用を記述するデータ、および前記第２の複数のユーザによって提供される前記第２の複数のメディアアセットのメディアアセットの享受度のレベルのインジケーションのうちの少なくとも１つを追加するように構成される、制御回路をさらに備える、項目１４に記載のシステム。
（項目１６）
前記制御回路はさらに、前記正規化された第１の選好情報および前記正規化された第２の選好情報を使用して、前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションを判定するとき、
前記第１の選好情報に基づいて、前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションにおける第１の信頼度値を計算することと、
前記第２の選好情報に基づいて、前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションにおける第２の信頼度値を計算することと、
前記第１の信頼度値および前記第２の信頼度値に基づいて、平均信頼度値を判定することと、
前記平均信頼度値に基づいて、前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションを調節することと、
を行うように構成される、項目１１に記載のシステム。
（項目１７）
前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションにおける前記第１の信頼度値は、前記第１のデータ空間内の前記第１のメディアアセットと関連付けられたデータの量および前記第２のメディアアセットと関連付けられたデータの量に基づく、項目１６に記載のシステム。
（項目１８）
前記制御回路はさらに、前記第１の信頼度値および前記第２の信頼度値に基づいて、前記平均信頼度値を判定すると、
前記第１の選好情報の特定性を判定することと、
前記第２の選好情報の特定性を判定することと、
前記第１の選好情報の特定性値および前記第２の選好情報の特定性値に基づいて、平均特定性値を計算することと、
前記平均特定性値に基づいて、前記平均信頼度値を判定することと、
を行うように構成される、項目１６に記載のシステム。
（項目１９）
前記誤差値および前記誤差値と関連付けられたデータを前記モデルに提供することと、
前記誤差値および前記誤差値と関連付けられたデータに基づいて、前記モデルを更新することと、
を行うように構成される、制御回路をさらに備える、項目１１に記載のシステム。
（項目２０）
前記制御回路はさらに、前記誤差値および前記誤差値と関連付けられたデータに基づいて、前記モデルを更新すると、
（１）前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションを判定するために使用される関数と、（２）前記予期されるメディアアセット類似度値を判定するための関数との両方の成分の導関数を算出することと、
前記算出された導関数に基づいて、前記モデルを更新することと、
を行うように構成される、項目１９に記載のシステム。
（項目２１）
モデルを使用して判定される、第１のメディアアセットおよび第２のメディアアセットに対応する予期されるメディアアセット類似度値と、複数のデータ空間と関連付けられたユーザ選好情報から判定されるメディアアセット類似度値の比較に基づいて、誤差値を判定するためのシステムであって、
第１の複数のユーザの第１の選好情報を受信するための手段であって、前記第１の選好情報は、第１のデータ空間と関連付けられ、第１の複数のメディアアセットに対する前記第１の複数のユーザの選好を記述する、手段と、
第２の選好情報を受信するための手段であって、
前記第２の選好情報は、第２のデータ空間と関連付けられ、第２の複数のメディアアセットに対する第２の複数のユーザの選好を記述し、前記第１の選好情報が算出される際に使用する指標と異なる指標を使用して算出され、
前記第２のデータ空間は、前記第１のデータ空間を管理していないコンテンツプロバイダによって管理される、
手段と、
前記第１の選好情報および前記第２の選好情報の両方が共通指標が適用され得るスキームに変換されるように、前記第１の選好情報および前記第２の選好情報を正規化するための手段と、
前記正規化された第１の選好情報および前記正規化された第２の選好情報を使用して、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションを判定するための手段であって、前記第１の選好情報および前記第２の選好情報はそれぞれ、前記第１のメディアアセットおよび前記第２のメディアアセットに対応する選好データを備える、手段と、
前記類似度のインジケーションと前記予期されるメディアアセット類似度値を比較するための手段と、
前記比較に基づいて、誤差値を判定するための手段と、
を備える、システム。
（項目２２）
前記第１の複数のメディアアセットの第１のメディアアセットに対する前記第１の複数のユーザの第１のユーザの選好は、前記第１のユーザと前記第１のメディアアセットの相互作用と関連付けられたデータを備え、前記第１のユーザと前記第１のメディアアセットの相互作用と関連付けられたデータは、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットを消費したかどうか、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットを消費した時間の長さ、前記第１のユーザが消費した前記第１のメディアアセットのパーセンテージ、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットを評価したかどうか、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットに与えた評価、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットを一時停止したかどうか、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットを消費しながら広告と相互作用したかどうか、前記第１のユーザの眼が前記第１のメディアアセットの鑑賞から逸れたかどうか、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットを消費するために料金を支払ったかどうか、前記料金の額、前記第１のメディアアセットがシリーズのエピソードである場合、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットの他のエピソードを消費したかどうか、および前記シリーズ内の前記第１のユーザによって消費された他のエピソードの数のうちの少なくとも１つを備える、項目２１に記載のシステム。
（項目２３）
前記第１の選好情報および前記第２の選好情報の両方が共通指標が適用され得るスキームに変換されるように、前記第１の選好情報および前記第２の選好情報を正規化するための手段は、
前記第１の複数のメディアアセットの第１のメディアアセットに関して、前記第１のメディアアセットが前記第２の複数のメディアアセット内にもあるかどうかを判定するための手段と、
前記第１のメディアアセットが前記第２の複数のメディアアセット内にもあることの判定に応答して、前記第１のメディアアセットに関する記録を生成するための手段であって、前記記録は、前記第１のデータ空間および前記第２のデータ空間の両方から読み出される選好情報を備える、手段と、
を備える、項目２１に記載のシステム。
（項目２４）
前記第１の複数のメディアアセットの第１のメディアアセットに関して、前記第１のメディアアセットが前記第２の複数のメディアアセット内にもあるかどうかを判定するための手段は、
前記第１のメディアアセットのメタデータを識別するための手段と、
前記第１のメディアアセットの識別されたメタデータと前記第２の複数のメディアアセットのメディアアセットのメタデータを比較するための手段と、
前記第１のメディアアセットのメタデータが前記第２の複数のメディアアセットのメディアアセットのメタデータに十分に合致するかどうかを判定するための手段と、
前記第１のメディアアセットのメタデータが前記第２の複数のメディアアセットのメディアアセットのメタデータに十分に合致することの判定に応答して、前記第１のメディアアセットのコンテンツが前記第２の複数のメディアアセットのメディアアセットのコンテンツに合致することを判定するための手段と、
を備える、項目２３に記載のシステム。
（項目２５）
前記記録に、前記第１の複数のユーザと前記第１のメディアアセットの相互作用を記述するデータ、前記第１の複数のユーザによって提供される前記第１のメディアアセットの享受度のレベルのインジケーションを記述するデータ、前記第２の複数のユーザと前記第２の複数のメディアアセットのメディアアセットの相互作用を記述するデータ、および前記第２の複数のユーザによって提供される前記第２の複数のメディアアセットのメディアアセットの享受度のレベルのインジケーションのうちの少なくとも１つを追加するための手段をさらに備える、項目２４に記載のシステム。
（項目２６）
前記正規化された第１の選好情報および前記正規化された第２の選好情報を使用して、前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションを判定するための手段はさらに、
前記第１の選好情報に基づいて、前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションにおける第１の信頼度値を計算するための手段と、
前記第２の選好情報に基づいて、前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションにおける第２の信頼度値を計算するための手段と、
前記第１の信頼度値および前記第２の信頼度値に基づいて、平均信頼度値を判定するための手段と、
前記平均信頼度値に基づいて、前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションを調節するための手段と、
を備える、項目２１に記載のシステム。
（項目２７）
前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションにおける前記第１の信頼度値は、前記第１のデータ空間内の前記第１のメディアアセットと関連付けられたデータの量および前記第２のメディアアセットと関連付けられたデータの量に基づく、項目２６に記載のシステム。
（項目２８）
前記第１の信頼度値および前記第２の信頼度値に基づいて、前記平均信頼度値を判定するための手段はさらに、
前記第１の選好情報の特定性を判定するための手段と、
前記第２の選好情報の特定性を判定するための手段と、
前記第１の選好情報の特定性値および前記第２の選好情報の特定性値に基づいて、平均特定性値を計算するための手段と、
前記平均特定性値に基づいて、前記平均信頼度値を判定するための手段と、
を備える、項目２６に記載のシステム。
（項目２９）
前記誤差値および前記誤差値と関連付けられたデータを前記モデルに提供するための手段と、
前記誤差値および前記誤差値と関連付けられたデータに基づいて、前記モデルを更新するための手段と、
をさらに備える、項目２１に記載のシステム。
（項目３０）
前記誤差値および前記誤差値と関連付けられたデータに基づいて、前記モデルを更新するための手段は、
（１）前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションを判定するために使用される関数と、（２）前記予期されるメディアアセット類似度値を判定するための関数との両方の成分の導関数を算出するための手段と、
前記算出された導関数に基づいて、前記モデルを更新するための手段と、
を備える、項目２９に記載のシステム。
（項目３１）
モデルを使用して判定される、第１のメディアアセットおよび第２のメディアアセットに対応する予期されるメディアアセット類似度値と、複数のデータ空間と関連付けられたユーザ選好情報から判定されるメディアアセット類似度値の比較に基づいて、誤差値を判定するための方法であって、
制御回路を使用して、第１の複数のユーザの第１の選好情報を受信するステップであって、前記第１の選好情報は、第１のデータ空間と関連付けられ、第１の複数のメディアアセットに対する前記第１の複数のユーザの選好を記述する、ステップと、
制御回路を使用して、第２の選好情報を受信するステップであって、
前記第２の選好情報は、第２のデータ空間と関連付けられ、第２の複数のメディアアセットに対する第２の複数のユーザの選好を記述し、前記第１の選好情報が算出される際に使用する指標と異なる指標を使用して算出され、
前記第２のデータ空間は、前記第１のデータ空間を管理していないコンテンツプロバイダによって管理される、
ステップと、
制御回路を使用して、前記第１の選好情報および前記第２の選好情報の両方が共通指標が適用され得るスキームに変換されるように、前記第１の選好情報および前記第２の選好情報を正規化するステップと、
制御回路ならびに前記正規化された第１の選好情報および前記正規化された第２の選好情報を使用して、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションを判定するステップであって、前記第１の選好情報および前記第２の選好情報はそれぞれ、前記第１のメディアアセットおよび前記第２のメディアアセットに対応する選好データを備える、ステップと、
制御回路を使用して、前記類似度のインジケーションと前記予期されるメディアアセット類似度値を比較するステップと、
制御回路を使用して、前記比較に基づいて、誤差値を判定するステップと、
を含む、方法。
（項目３２）
前記第１の複数のメディアアセットの第１のメディアアセットに対する前記第１の複数のユーザの第１のユーザの選好は、前記第１のユーザと前記第１のメディアアセットの相互作用と関連付けられたデータを備え、前記第１のユーザと前記第１のメディアアセットの相互作用と関連付けられたデータは、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットを消費したかどうか、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットを消費した時間の長さ、前記第１のユーザが消費した前記第１のメディアアセットのパーセンテージ、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットを評価したかどうか、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットに与えた評価、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットを一時停止したかどうか、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットを消費しながら広告と相互作用したかどうか、前記第１のユーザの眼が前記第１のメディアアセットの鑑賞から逸れたかどうか、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットを消費するために料金を支払ったかどうか、前記料金の額、前記第１のメディアアセットがシリーズのエピソードである場合、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットの他のエピソードを消費したかどうか、および前記シリーズ内の前記第１のユーザによって消費された他のエピソードの数のうちの少なくとも１つを備える、項目３１に記載の方法。
（項目３３）
前記第１の選好情報および前記第２の選好情報の両方が共通指標が適用され得るスキームに変換されるように、前記第１の選好情報および前記第２の選好情報を正規化するステップは、
前記第１の複数のメディアアセットの第１のメディアアセットに関して、前記第１のメディアアセットが前記第２の複数のメディアアセット内にもあるかどうかを判定するステップと、
前記第１のメディアアセットが前記第２の複数のメディアアセット内にもあることの判定に応答して、前記第１のメディアアセットに関する記録を生成するステップであって、前記記録は、前記第１のデータ空間および前記第２のデータ空間の両方から読み出される選好情報を備える、ステップと、
を含む、項目３１または３２のいずれかに記載の方法。
（項目３４）
前記第１の複数のメディアアセットの第１のメディアアセットに関して、前記第１のメディアアセットが前記第２の複数のメディアアセット内にもあるかどうかを判定するステップは、
前記第１のメディアアセットのメタデータを識別するステップと、
前記第１のメディアアセットの識別されたメタデータと前記第２の複数のメディアアセットのメディアアセットのメタデータを比較するステップと、
前記第１のメディアアセットのメタデータが前記第２の複数のメディアアセットのメディアアセットのメタデータに十分に合致するかどうかを判定するステップと、
前記第１のメディアアセットのメタデータが前記第２の複数のメディアアセットのメディアアセットのメタデータに十分に合致することの判定に応答して、前記第１のメディアアセットのコンテンツが前記第２の複数のメディアアセットのメディアアセットのコンテンツに合致することを判定するステップと、
を含む、項目３３に記載の方法。
（項目３５）
前記記録に、前記第１の複数のユーザと前記第１のメディアアセットの相互作用を記述するデータ、前記第１の複数のユーザによって提供される前記第１のメディアアセットの享受度のレベルのインジケーションを記述するデータ、前記第２の複数のユーザと前記第２の複数のメディアアセットのメディアアセットの相互作用を記述するデータ、および前記第２の複数のユーザによって提供される前記第２の複数のメディアアセットのメディアアセットの享受度のレベルのインジケーションのうちの少なくとも１つを追加するステップをさらに含む、項目３４に記載の方法。
（項目３６）
前記正規化された第１の選好情報および前記正規化された第２の選好情報を使用して、前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションを判定するステップはさらに、
前記第１の選好情報に基づいて、前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションにおける第１の信頼度値を計算するステップと、
前記第２の選好情報に基づいて、前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションにおける第２の信頼度値を計算するステップと、
前記第１の信頼度値および前記第２の信頼度値に基づいて、平均信頼度値を判定するステップと、
前記平均信頼度値に基づいて、前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションを調節するステップと、
を含む、項目３１−３５のいずれかに記載の方法。
（項目３７）
前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションにおける前記第１の信頼度値は、前記第１のデータ空間内の前記第１のメディアアセットと関連付けられたデータの量および前記第２のメディアアセットと関連付けられたデータの量に基づく、項目３６に記載の方法。
（項目３８）
前記第１の信頼度値および前記第２の信頼度値に基づいて、前記平均信頼度値を判定するステップはさらに、
前記第１の選好情報の特定性を判定するステップと、
前記第２の選好情報の特定性を判定するステップと、
前記第１の選好情報の特定性値および前記第２の選好情報の特定性値に基づいて、平均特定性値を計算するステップと、
前記平均特定性値に基づいて、前記平均信頼度値を判定するステップと、
を含む、項目３６−３７のいずれかに記載の方法。
（項目３９）
前記誤差値および前記誤差値と関連付けられたデータを前記モデルに提供するステップと、
前記誤差値および前記誤差値と関連付けられたデータに基づいて、前記モデルを更新するステップと、
をさらに含む、項目３１−３８に記載の方法。
（項目４０）
前記誤差値および前記誤差値と関連付けられたデータに基づいて、前記モデルを更新するステップは、
（１）前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションを判定するために使用される関数と、（２）前記予期されるメディアアセット類似度値を判定するための関数との両方の成分の導関数を算出するステップと、
前記算出された導関数に基づいて、前記モデルを更新するステップと、
を含む、項目３９に記載の方法。
（項目４１）
モデルを使用して判定される、第１のメディアアセットおよび第２のメディアアセットに対応する予期されるメディアアセット類似度値と、複数のデータ空間と関連付けられたユーザ選好情報から判定されるメディアアセット類似度値の比較に基づいて、誤差値を判定するためのその上に記録された命令を有する、非一過性コンピュータ可読媒体であって、前記命令は、
第１の複数のユーザの第１の選好情報を受信するための命令であって、前記第１の選好情報は、第１のデータ空間と関連付けられ、第１の複数のメディアアセットに対する前記第１の複数のユーザの選好を記述する、命令と、
第２の選好情報を受信するための命令であって、
前記第２の選好情報は、第２のデータ空間と関連付けられ、第２の複数のメディアアセットに対する第２の複数のユーザの選好を記述し、前記第１の選好情報が算出される際に使用する指標と異なる指標を使用して算出され、
前記第２のデータ空間は、前記第１のデータ空間を管理していないコンテンツプロバイダによって管理される、
命令と、
前記第１の選好情報および前記第２の選好情報の両方が共通指標が適用され得るスキームに変換されるように、前記第１の選好情報および前記第２の選好情報を正規化するための命令と、
前記正規化された第１の選好情報および前記正規化された第２の選好情報を使用して、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションを判定するための命令であって、前記第１の選好情報および前記第２の選好情報はそれぞれ、前記第１のメディアアセットおよび前記第２のメディアアセットに対応する選好データを備える、命令と、
前記類似度のインジケーションと前記予期されるメディアアセット類似度値とを比較するための命令と、
前記比較に基づいて、誤差値を判定するための命令と、
を備える、非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目４２）
前記第１の複数のメディアアセットの第１のメディアアセットに対する前記第１の複数のユーザの第１のユーザの選好は、前記第１のユーザと前記第１のメディアアセットの相互作用と関連付けられたデータを備え、前記第１のユーザと前記第１のメディアアセットの相互作用と関連付けられたデータは、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットを消費したかどうか、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットを消費した時間の長さ、前記第１のユーザが消費した前記第１のメディアアセットのパーセンテージ、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットを評価したかどうか、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットに与えた評価、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットを一時停止したかどうか、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットを消費しながら広告と相互作用したかどうか、前記第１のユーザの眼が前記第１のメディアアセットの鑑賞から逸れたかどうか、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットを消費するために料金を支払ったかどうか、前記料金の額、前記第１のメディアアセットがシリーズのエピソードである場合、前記第１のユーザが前記第１のメディアアセットの他のエピソードを消費したかどうか、および前記シリーズ内の前記第１のユーザによって消費された他のエピソードの数のうちの少なくとも１つを備える、項目４１に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目４３）
前記第１の選好情報および前記第２の選好情報の両方が共通指標が適用され得るスキームに変換されるように、前記第１の選好情報および前記第２の選好情報を正規化するための命令はさらに、
前記第１の複数のメディアアセットの第１のメディアアセットに関して、前記第１のメディアアセットが前記第２の複数のメディアアセット内にもあるかどうかを判定するための命令と、
前記第１のメディアアセットが前記第２の複数のメディアアセット内にもあることの判定に応答して、前記第１のメディアアセットに関する記録を生成するための命令であって、前記記録は、前記第１のデータ空間および前記第２のデータ空間の両方から読み出される選好情報を備える、命令と、
を備える、項目４１に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目４４）
前記第１の複数のメディアアセットの第１のメディアアセットに関して、前記第１のメディアアセットが前記第２の複数のメディアアセット内にもあるかどうかを判定するための命令はさらに、
前記第１のメディアアセットのメタデータを識別するための命令と、
前記第１のメディアアセットの識別されたメタデータと前記第２の複数のメディアアセットのメディアアセットのメタデータとを比較するための命令と、
前記第１のメディアアセットのメタデータが前記第２の複数のメディアアセットのメディアアセットのメタデータに十分に合致するかどうかを判定するための命令と、
前記第１のメディアアセットのメタデータが前記第２の複数のメディアアセットのメディアアセットのメタデータに十分に合致することの判定に応答して、前記第１のメディアアセットのコンテンツが前記第２の複数のメディアアセットのメディアアセットのコンテンツに合致することを判定するための命令と、
を備える、項目４３に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目４５）
前記記録に、前記第１の複数のユーザと前記第１のメディアアセットの相互作用を記述するデータ、前記第１の複数のユーザによって提供される前記第１のメディアアセットの享受度のレベルのインジケーションを記述するデータ、前記第２の複数のユーザと前記第２の複数のメディアアセットのメディアアセットの相互作用を記述するデータ、および前記第２の複数のユーザによって提供される前記第２の複数のメディアアセットのメディアアセットの享受度のレベルのインジケーションのうちの少なくとも１つを追加するための命令をさらに備える、項目４４に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目４６）
前記正規化された第１の選好情報および前記正規化された第２の選好情報を使用して、前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションを判定するための命令はさらに、
前記第１の選好情報に基づいて、前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションにおける第１の信頼度値を計算するための命令と、
前記第２の選好情報に基づいて、前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションにおける第２の信頼度値を計算するための命令と、
前記第１の信頼度値および前記第２の信頼度値に基づいて、平均信頼度値を判定するための命令と、
前記平均信頼度値に基づいて、前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションを調節するための命令と、
を備える、項目４１に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目４７）
前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションにおける前記第１の信頼度値は、前記第１のデータ空間内の前記第１のメディアアセットと関連付けられたデータの量および前記第２のメディアアセットと関連付けられたデータの量に基づく、項目４６に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目４８）
前記第１の信頼度値および前記第２の信頼度値に基づいて、前記平均信頼度値を判定するための命令はさらに、
前記第１の選好情報の特定性を判定するための命令と、
前記第２の選好情報の特定性を判定するための命令と、
前記第１の選好情報の特定性値および前記第２の選好情報の特定性値に基づいて、平均特定性値を計算するための命令と、
前記平均特定性値に基づいて、前記平均信頼度値を判定するための命令と、
を備える、項目４６に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目４９）
前記誤差値および前記誤差値と関連付けられたデータを前記モデルに提供するための命令と、
前記誤差値および前記誤差値と関連付けられたデータに基づいて、前記モデルを更新するための命令と、
をさらに備える、項目４１に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目５０）
前記誤差値および前記誤差値と関連付けられたデータに基づいて、前記モデルを更新するための命令は、
（１）前記第１のメディアアセットと前記第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションを判定するために使用される関数と、（２）前記予期されるメディアアセット類似度値を判定するための関数との両方の成分の導関数を算出するための命令と、
前記算出された導関数に基づいて、前記モデルを更新するための命令と、
を備える、項目４９に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目５１）
異なるユーザ選好情報のタイプを伴うデータ空間を横断してメディア消費情報を処理するための方法であって、
消費モデルによって、複数のユーザの選好情報を受信するステップであって、前記選好情報は、データ空間と関連付けられ、（１）前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザの監視されるユーザ相互作用と、（２）前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザによって明示的に入力される享受度のレベルとの両方を記述する、ステップと、
前記選好情報を消費層選好情報に変換するステップであって、前記消費層選好情報は、ユーザ選好を示す属性を備える、ステップと、
選好モデルを使用して、前記消費層選好情報に基づいて、所与のメディアアセットに対応するユーザ選好詳細を判定するステップと、
前記選好モデルを使用して、メディアアセットに関して推定される暗示的ユーザ選好を判定するステップであって、前記メディアアセットに関して推定される暗示的ユーザ選好は、前記メディアアセットに対する前記複数のユーザの監視されるユーザ相互作用と関連付けられたユーザ選好詳細に基づく、ステップと、
前記選好モデルを使用して、メディアアセットに関する推定される明示的ユーザ選好を判定するステップであって、前記推定される明示的ユーザ選好は、前記メディアアセットに対する前記複数のユーザによって入力される享受度のレベルと関連付けられたユーザ選好詳細に基づく、ステップと、
誤差モデルを使用して、前記推定される暗示的ユーザ選好と前記推定される明示的ユーザ選好を比較するステップと、
前記比較に基づいて、誤差値を判定するステップと、
を含む、方法。
（項目５２）
前記誤差値に基づいて、前記誤差値を最小限にするために、前記ユーザ選好詳細を調節するステップをさらに含む、項目５１に記載の方法。
（項目５３）
前記誤差値に基づいて、前記ユーザ選好詳細を調節するステップは、前記選好モデルの訓練可能パラメータを更新するために、連鎖律を適用するステップを含む、項目５２に記載の方法。
（項目５４）
前記訓練可能パラメータは、更新可能値を備える、項目５３に記載の方法。
（項目５５）
前記選好モデルを使用して、前記消費層選好情報に基づいて、前記所与のメディアアセットに対応するユーザ選好詳細を判定するステップは、線形変換関数、神経ネットワーク、およびボルツマンマシンのうちの１つを適用するステップを含む、項目５１に記載の方法。
（項目５６）
第１の品質値を計算するステップであって、前記第１の品質値は、前記推定される暗示的ユーザ選好と関連付けられる、ステップと、
第２の品質値を計算するステップであって、前記第２の品質値は、前記推定される明示的ユーザ選好と関連付けられる、ステップと、
より低い品質値と関連付けられたユーザ選好詳細を調節するステップと、
をさらに含む、項目５１に記載の方法。
（項目５７）
前記第１の品質値は、前記メディアアセットを消費したユーザの数に基づく、項目５６に記載の方法。
（項目５８）
前記第２の品質値は、前記メディアアセットに対してある享受度のレベルを示したユーザの数に基づく、項目５６に記載の方法。
（項目５９）
前記第１の品質値は、前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザの監視されるユーザ相互作用の特定性に基づく、項目５６に記載の方法。
（項目６０）
前記第２の品質値は、前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザによって明示的に入力される享受度のレベルの特定性に基づく、項目５６に記載の方法。
（項目６１）
異なるユーザ選好情報のタイプを伴うデータ空間を横断してメディア消費情報を処理するためのシステムであって、
制御回路であって、
複数のユーザの選好情報を受信することであって、前記選好情報は、データ空間と関連付けられ、（１）前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザの監視されるユーザ相互作用と、（２）前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザによって明示的に入力される享受度のレベルとの両方を記述する、ことと、
前記選好情報を消費層選好情報に変換することであって、前記消費層選好情報は、ユーザ選好を示す属性を備える、ことと、
前記消費層選好情報に基づいて、所与のメディアアセットに対応するユーザ選好詳細を判定することと、
メディアアセットに関して推定される暗示的ユーザ選好を判定することであって、前記メディアアセットに関して推定される暗示的ユーザ選好は、前記メディアアセットに対する前記複数のユーザの監視されるユーザ相互作用と関連付けられたユーザ選好詳細に基づく、ことと、
メディアアセットに関する推定される明示的ユーザ選好を判定することであって、前記推定される明示的ユーザ選好は、前記メディアアセットに対する前記複数のユーザによって入力される享受度のレベルと関連付けられたユーザ選好詳細に基づく、ことと、
前記推定される暗示的ユーザ選好と前記推定される明示的ユーザ選好を比較することと、
前記比較に基づいて、誤差値を判定することと
を行うように構成される、制御回路
を備える、システム。
（項目６２）
前記制御回路はさらに、
前記誤差値に基づいて、前記誤差値を最小限にするために、前記ユーザ選好詳細を調節するように構成される、項目６１に記載のシステム。
（項目６３）
前記制御回路は、前記誤差値に基づいて、前記ユーザ選好詳細を調節するとき、前記選好モデルの訓練可能パラメータを更新するために、連鎖律を適用する、項目６２に記載のシステム。
（項目６４）
前記訓練可能パラメータは、更新可能値を備える、項目６３に記載のシステム。
（項目６５）
前記制御回路は、前記選好モデルを使用して、前記消費層選好情報に基づいて、前記所与のメディアアセットに対応するユーザ選好詳細を判定するとき、線形変換関数、神経ネットワーク、およびボルツマンマシンのうちの１つを適用する、項目６１に記載のシステム。
（項目６６）
前記制御回路はさらに、
第１の品質値を計算することであって、前記第１の品質値は、前記推定される暗示的ユーザ選好と関連付けられている、ことと、
第２の品質値を計算することであって、前記第２の品質値は、前記推定される明示的ユーザ選好と関連付けられている、ことと、
より低い品質値と関連付けられたユーザ選好詳細を調節することと
を行うように構成される、項目６１に記載のシステム。
（項目６７）
前記第１の品質値は、前記メディアアセットを消費したユーザの数に基づく、項目６６に記載のシステム。
（項目６８）
前記第２の品質値は、前記メディアアセットに対してある享受度のレベルを示したユーザの数に基づく、項目６６に記載のシステム。
（項目６９）
前記第１の品質値は、前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザの監視されるユーザ相互作用の特定性に基づく、項目６６に記載のシステム。
（項目７０）
前記第２の品質値は、前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザによって明示的に入力される享受度のレベルの特定性に基づく、項目６６に記載のシステム。
（項目７１）
異なるユーザ選好情報のタイプを伴うデータ空間を横断してメディア消費情報を処理するためのシステムであって、
消費モデルによって、複数のユーザの選好情報を受信するための手段であって、前記選好情報は、データ空間と関連付けられ、（１）前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザの監視されるユーザ相互作用と、（２）前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザによって明示的に入力される享受度のレベルとの両方を記述する、手段と、
前記選好情報を消費層選好情報に変換するための手段であって、前記消費層選好情報は、ユーザ選好を示す属性を備える、手段と、
選好モデルを使用して、前記消費層選好情報に基づいて、所与のメディアアセットに対応するユーザ選好詳細を判定するための手段と、
前記選好モデルを使用して、メディアアセットに関して推定される暗示的ユーザ選好を判定するための手段であって、前記メディアアセットに関して推定される暗示的ユーザ選好は、前記メディアアセットに対する前記複数のユーザの監視されるユーザ相互作用と関連付けられたユーザ選好詳細に基づく、手段と、
前記選好モデルを使用して、メディアアセットに関する推定される明示的ユーザ選好を判定するための手段であって、前記推定される明示的ユーザ選好は、前記メディアアセットに対する前記複数のユーザによって入力される享受度のレベルと関連付けられたユーザ選好詳細に基づく、手段と、
誤差モデルを使用して、前記推定される暗示的ユーザ選好と前記推定される明示的ユーザ選好を比較するための手段と、
前記比較に基づいて、誤差値を判定するための手段と、
を備える、システム。
（項目７２）
前記誤差値に基づいて、前記誤差値を最小限にするために、前記ユーザ選好詳細を調節するための手段をさらに備える、項目７１に記載のシステム。
（項目７３）
前記誤差値に基づいて、前記ユーザ選好詳細を調節するための手段は、前記選好モデルの訓練可能パラメータを更新するために、連鎖律を適用するための手段を備える、項目７２に記載のシステム。
（項目７４）
前記訓練可能パラメータは、更新可能値を備える、項目７３に記載のシステム。
（項目７５）
前記選好モデルを使用して、前記消費層選好情報に基づいて、前記所与のメディアアセットに対応するユーザ選好詳細を判定するための手段は、線形変換関数、神経ネットワーク、およびボルツマンマシンのうちの１つを適用するための手段を備える、項目７１に記載のシステム。
（項目７６）
第１の品質値を計算する手段であって、前記第１の品質値は、前記推定される暗示的ユーザ選好と関連付けられる、手段と、
第２の品質値を計算する手段であって、前記第２の品質値は、前記推定される明示的ユーザ選好と関連付けられる、手段と、
より低い品質値と関連付けられたユーザ選好詳細を調節するための手段と、
をさらに備える、項目７１に記載のシステム。
（項目７７）
前記第１の品質値は、前記メディアアセットを消費したユーザの数に基づく、項目７６に記載の方法。
（項目７８）
前記第２の品質値は、前記メディアアセットに対してある享受度のレベルを示したユーザの数に基づく、項目７６に記載の方法。
（項目７９）
前記第１の品質値は、前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザの監視されるユーザ相互作用の特定性に基づく、項目７６に記載の方法。
（項目８０）
前記第２の品質値は、前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザによって明示的に入力される享受度のレベルの特定性に基づく、項目７６に記載の方法。
（項目８１）
異なるユーザ選好情報のタイプを伴うデータ空間を横断してメディア消費情報を処理するための方法であって、
制御回路を使用して、消費モデルによって、複数のユーザの選好情報を受信するステップであって、前記選好情報は、データ空間と関連付けられ、（１）前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザの監視されるユーザ相互作用と、（２）前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザによって明示的に入力される享受度のレベルとの両方を記述する、ステップと、
前記制御回路を使用して、前記選好情報を消費層選好情報に変換するステップであって、前記消費層選好情報は、ユーザ選好を示す属性を備える、ステップと、
選好モデルのタスクを行う制御回路を使用して、前記消費層選好情報に基づいて、所与のメディアアセットに対応するユーザ選好詳細を判定するステップと、
前記選好モデルのタスクを行う制御回路を使用して、メディアアセットに関して推定される暗示的ユーザ選好を判定するステップであって、前記メディアアセットに関して推定される暗示的ユーザ選好は、前記メディアアセットに対する前記複数のユーザの監視されるユーザ相互作用と関連付けられたユーザ選好詳細に基づく、ステップと、
前記選好モデルのタスクを行う制御回路を使用して、メディアアセットに関する推定される明示的ユーザ選好を判定するステップであって、前記推定される明示的ユーザ選好は、前記メディアアセットに対する前記複数のユーザによって入力される享受度のレベルと関連付けられたユーザ選好詳細に基づく、ステップと、
誤差モデルのタスクを行う制御回路を使用して、前記推定される暗示的ユーザ選好と前記推定される明示的ユーザ選好を比較するステップと、
制御回路を使用して、前記比較に基づいて、誤差値を判定するステップと、
を含む、方法。
（項目８２）
前記誤差値に基づいて、前記誤差値を最小限にするために、前記ユーザ選好詳細を調節するステップをさらに含む、項目８１に記載の方法。
（項目８３）
前記誤差値に基づいて、前記ユーザ選好詳細を調節するステップは、前記選好モデルの訓練可能パラメータを更新するために、連鎖律を適用するステップを含む、項目８１または８２のいずれかに記載の方法。
（項目８４）
前記訓練可能パラメータは、更新可能値を備える、項目８３に記載の方法。
（項目８５）
前記選好モデルを使用して、前記消費層選好情報に基づいて、前記所与のメディアアセットに対応するユーザ選好詳細を判定するステップは、線形変換関数、神経ネットワーク、およびボルツマンマシンのうちの１つを適用するステップを含む、項目８１−８４のいずれかに記載の方法。
（項目８６）
第１の品質値を計算するステップであって、前記第１の品質値は、前記推定される暗示的ユーザ選好と関連付けられる、ステップと、
第２の品質値を計算するステップであって、前記第２の品質値は、前記推定される明示的ユーザ選好と関連付けられる、ステップと、
より低い品質値と関連付けられたユーザ選好詳細を調節するステップと、
をさらに含む、項目８１−８５のいずれかに記載の方法。
（項目８７）
前記第１の品質値は、前記メディアアセットを消費したユーザの数に基づく、項目８６に記載の方法。
（項目８８）
前記第２の品質値は、前記メディアアセットに対してある享受度のレベルを示したユーザの数に基づく、項目８６または８７のいずれかに記載の方法。
（項目８９）
前記第１の品質値は、前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザの監視されるユーザ相互作用の特定性に基づく、項目８６−８８のいずれかに記載の方法。
（項目９０）
前記第２の品質値は、前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザによって明示的に入力される享受度のレベルの特定性に基づく、項目８６−８９のいずれかに記載の方法。
（項目９１）
異なるユーザ選好情報のタイプを伴うデータ空間を横断してメディア消費情報を処理するためのその上に記録された命令を有する、非一過性コンピュータ可読媒体であって、前記命令は、
消費モデルによって、複数のユーザの選好情報を受信するための命令であって、前記選好情報は、データ空間と関連付けられ、（１）前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザの監視されるユーザ相互作用と、（２）前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザによって明示的に入力される享受度のレベルとの両方を記述する、命令と、
前記選好情報を消費層選好情報に変換するための命令であって、前記消費層選好情報は、ユーザ選好を示す属性を備える、命令と、
選好モデルを使用して、前記消費層選好情報に基づいて、所与のメディアアセットに対応するユーザ選好詳細を判定するための命令と、
前記選好モデルを使用して、メディアアセットに関して推定される暗示的ユーザ選好を判定するための命令であって、前記メディアアセットに関して推定される暗示的ユーザ選好は、前記メディアアセットに対する前記複数のユーザの監視されるユーザ相互作用と関連付けられたユーザ選好詳細に基づく、命令と、
前記選好モデルを使用して、メディアアセットに関する推定される明示的ユーザ選好を判定するための命令であって、前記推定される明示的ユーザ選好は、前記メディアアセットに対する前記複数のユーザによって入力される享受度のレベルと関連付けられたユーザ選好詳細に基づく、命令と、
誤差モデルを使用して、前記推定される暗示的ユーザ選好と前記推定される明示的ユーザ選好とを比較するための命令と、
前記比較に基づいて、誤差値を判定するための命令と、
を備える、非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目９２）
前記誤差値に基づいて、前記誤差値を最小限にするために、前記ユーザ選好詳細を調節するための命令をさらに備える、項目９１に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目９３）
前記誤差値に基づいて、前記ユーザ選好詳細を調節するための命令はさらに、前記選好モデルの訓練可能パラメータを更新するために、連鎖律を適用するための命令を備える、項目９２に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目９４）
前記訓練可能パラメータは、更新可能値を備える、項目９３に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目９５）
前記選好モデルを使用して、前記消費層選好情報に基づいて、前記所与のメディアアセットに対応するユーザ選好詳細を判定するための命令は、線形変換関数、神経ネットワーク、およびボルツマンマシンのうちの１つを適用するための命令を備える、項目９１に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目９６）
第１の品質値を計算するための命令であって、前記第１の品質値は、前記推定される暗示的ユーザ選好と関連付けられる、命令と、
第２の品質値を計算するための命令であって、前記第２の品質値は、前記推定される明示的ユーザ選好と関連付けられる、命令と、
より低い品質値と関連付けられたユーザ選好詳細を調節するための命令と、
をさらに備える、項目９１に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目９７）
前記第１の品質値は、前記メディアアセットを消費したユーザの数に基づく、項目９６に記載の方法。
（項目９８）
前記第２の品質値は、前記メディアアセットに対してある享受度のレベルを示したユーザの数に基づく、項目９６に記載の方法。
（項目９９）
前記第１の品質値は、前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザの監視されるユーザ相互作用の特定性に基づく、項目９６に記載の方法。
（項目１００）
前記第２の品質値は、前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザによって明示的に入力される享受度のレベルの特定性に基づく、項目９６に記載の方法。
（項目１０１）
メディアアセット評価を推定するためのモデルのための誤差値を判定するための方法であって、
第１の複数のユーザの第１の選好情報を受信するステップであって、前記第１の選好情報は、第１のデータ空間と関連付けられ、第１の複数のメディアアセットに対する前記第１の複数のユーザの選好を記述する、ステップと、
第２の選好情報を受信するステップであって、
前記第２の選好情報は、第２のデータ空間と関連付けられ、第２の複数のメディアアセットに対する第２の複数のユーザの選好を記述し、前記第１の選好情報が算出される際に使用する指標と異なる指標を使用して算出され、
前記第２のデータ空間は、前記第１のデータ空間を管理していないコンテンツプロバイダによって管理される、ステップと、
前記第１の選好情報および前記第２の選好情報の両方が共通指標が適用され得るスキームに変換されるように、前記第１の選好情報および前記第２の選好情報を正規化するステップと、
前記正規化された第１の選好情報および前記正規化された第２の選好情報を使用して、前記共通指標に基づいて、メディアアセットに対するユーザの享受度のレベルを判定するステップであって、前記第１の選好情報および前記第２の選好情報はそれぞれ、前記メディアアセットの前記ユーザの享受度のレベルを記述するデータを備える、ステップと、
モデルに基づいて、前記メディアアセットに対して前記ユーザが有すると予期される、予期される享受度のレベルを判定するステップと、
誤差値を判定するステップであって、前記誤差値は、前記享受度のレベルと前記予期される享受度のレベルとの間の比較に基づく、ステップと、
を含む、方法。
（項目１０２）
前記第１の選好情報および前記第２の選好情報を正規化するステップは、前記メディアアセットに関する記録を生成するステップを含み、前記記録は、前記第１のデータ空間および前記第２のデータ空間の両方から読み出される選好情報を備え、前記読み出される選好情報は、前記共通指標が適用され得るスキームに変換されている、項目１０１に記載の方法。
（項目１０３）
前記メディアアセットに対する前記ユーザの享受度のレベルを判定するステップは、
前記メディアアセットと関連付けられたメタデータを識別するステップと、
前記メディアアセットと関連付けられた前記識別されたメタデータと第２のメディアアセットと関連付けられたメタデータを比較するステップであって、前記第２のメディアアセットは、前記第２の複数のメディアアセットからのものである、ステップと、
前記メディアアセットのメタデータが前記第２のメディアアセットのメタデータに十分に合致するかどうかを判定するステップと、
前記メディアアセットのメタデータが前記第２のメディアアセットのメタデータに十分に合致することの判定に応答して、前記第１のメディアアセットと関連付けられた第１の選好情報および前記第２のメディアアセットと関連付けられた第２の選好情報に基づいて、前記メディアアセットに対する前記ユーザの享受度のレベルを判定するステップと、
を含む、項目１０１に記載の方法。
（項目１０４）
前記正規化された第１の選好情報および前記正規化された第２の選好情報を使用して、前記ユーザが前記メディアアセットに対して有する享受度のレベルを判定するステップはさらに、
前記第１の選好情報に基づいて、前記メディアアセットの前記ユーザの享受度のレベルにおける第１の信頼度値を計算するステップと、
前記第２の選好情報に基づいて、前記メディアアセットの前記ユーザの享受度のレベルにおける第２の信頼度値を計算するステップと、
前記第１の信頼度値および前記第２の信頼度値に基づいて、組み合わせられた信頼度値を判定するステップと、
前記組み合わせられた信頼度値に基づいて、前記ユーザが前記メディアアセットに対して有する享受度のレベルを調節するステップと、
を含む、項目１０１に記載の方法。
（項目１０５）
前記第１の信頼度値は、前記第１のデータ空間内の前記メディアアセットと関連付けられたデータの量に基づく、項目１０４に記載の方法。
（項目１０６）
前記第１の信頼度値および前記第２の信頼度値に基づいて、前記組み合わせられた信頼度値を判定するステップはさらに、
第１の特定性度を判定するステップであって、前記第１の特定性度は、前記第１の選好情報に基づく、ステップと、
第２の特定性度を判定するステップであって、前記第２の特定性度は、前記第２の選好情報に基づく、ステップと、
前記第１の特定性度および前記第２の特定性度に基づいて、組み合わせられた特定性値を計算するステップと、
前記組み合わせられた特定性値に基づいて、前記組み合わせられた信頼度値を判定するステップと、
を含む、項目１０４に記載の方法。
（項目１０７）
前記組み合わせられた特定性値に基づいて、前記組み合わせられた信頼度値を判定するステップは、
前記第１の特定性度および前記第２の特定性度の加重された平均を計算するステップを含む、項目１０６に記載の方法。
（項目１０８）
前記誤差値および前記誤差値と関連付けられたデータを前記モデルに提供するステップと、
前記誤差値および前記誤差値と関連付けられたデータに基づいて、前記モデルを更新するステップと、
をさらに含む、項目１０１に記載の方法。
（項目１０９）
前記誤差値および前記誤差値と関連付けられたデータに基づいて、前記モデルを更新するステップは、
（１）前記ユーザが前記メディアアセットに対して有する享受度のレベルを判定するために使用される関数と、（２）前記メディアアセットに対して前記ユーザが有すると予期される、予期される享受度のレベルを判定するための関数との両方の成分の導関数を算出するステップと、
前記算出された導関数に基づいて、前記モデルを更新するステップと、
を含む、項目１０８に記載の方法。
（項目１１０）
前記算出された導関数に基づいて、前記モデルを更新するステップは、
前記モデルの訓練可能パラメータを判定するステップであって、前記モデルの訓練可能パラメータは、前記メディアアセットに対する前記ユーザの予期される享受度のレベルの正確度を改善するために使用される更新可能値を備える、ステップと、
前記算出された導関数に基づいて、前記訓練可能パラメータを更新するステップと、
を含む、項目１０９に記載の方法。
（項目１１１）
メディアアセット評価を推定するためのモデルのための誤差値を判定するためのシステムであって、
通信回路であって、
第１の複数のユーザの第１の選好情報を受信することであって、前記第１の選好情報は、第１のデータ空間と関連付けられ、第１の複数のメディアアセットに対する前記第１の複数のユーザの選好を記述する、ことと、
第２の選好情報を受信することであって、
前記第２の選好情報は、第２のデータ空間と関連付けられ、第２の複数のメディアアセットに対する第２の複数のユーザの選好を記述し、前記第１の選好情報が算出される際に使用する指標と異なる指標を使用して算出され、
前記第２のデータ空間は、前記第１のデータ空間を管理していないコンテンツプロバイダによって管理される、ことと
を行うように構成される、通信回路と、
制御回路であって、
前記第１の選好情報および前記第２の選好情報の両方が共通指標が適用され得るスキームに変換されるように、前記第１の選好情報および前記第２の選好情報を正規化することと、
前記正規化された第１の選好情報および前記正規化された第２の選好情報を使用して、前記共通指標に基づいて、メディアアセットに対するユーザの享受度のレベルを判定することであって、前記第１の選好情報および前記第２の選好情報はそれぞれ、前記メディアアセットの前記ユーザの享受度のレベルを記述するデータを備える、ことと、
モデルに基づいて、前記メディアアセットに対して前記ユーザが有すると予期される、予期される享受度のレベルを判定することと、
誤差値を判定することであって、前記誤差値は、前記享受度のレベルと前記予期される享受度のレベルとの間の比較に基づく、ことと、
を行うように構成される、制御回路と、
を備える、システム。
（項目１１２）
前記制御回路はさらに、前記第１の選好情報および前記第２の選好情報を正規化するとき、前記メディアアセットに関する記録を生成するように構成され、前記記録は、前記第１のデータ空間および前記第２のデータ空間の両方から読み出される選好情報を備え、前記読み出される選好情報は、前記共通指標が適用され得るスキームに変換されている、項目１１１に記載のシステム。
（項目１１３）
前記制御回路はさらに、前記メディアアセットに対する前記ユーザの享受度のレベルを判定するとき、
前記メディアアセットと関連付けられたメタデータを識別することと、
前記メディアアセットと関連付けられた前記識別されたメタデータと第２のメディアアセットと関連付けられたメタデータを比較することであって、前記第２のメディアアセットは、前記第２の複数のメディアアセットからのものである、ことと、
前記メディアアセットのメタデータが前記第２のメディアアセットのメタデータに十分に合致するかどうかを判定することと、
前記メディアアセットのメタデータが前記第２のメディアアセットのメタデータに十分に合致することの判定に応答して、前記第１のメディアアセットと関連付けられた第１の選好情報および前記第２のメディアアセットと関連付けられた第２の選好情報に基づいて、前記メディアアセットに対する前記ユーザの享受度のレベルを判定することと、
を行うように構成される、項目１１１に記載のシステム。
（項目１１４）
前記制御回路はさらに、前記正規化された第１の選好情報および前記正規化された第２の選好情報を使用して、前記ユーザが前記メディアアセットに対して有する享受度のレベルを判定するとき、
前記第１の選好情報に基づいて、前記メディアアセットの前記ユーザの享受度のレベルにおける第１の信頼度値を計算することと、
前記第２の選好情報に基づいて、前記メディアアセットの前記ユーザの享受度のレベルにおける第２の信頼度値を計算することと、
前記第１の信頼度値および前記第２の信頼度値に基づいて、組み合わせられた信頼度値を判定することと、
前記組み合わせられた信頼度値に基づいて、前記ユーザが前記メディアアセットに対して有する享受度のレベルを調節することと、
を行うように構成される、項目１１１に記載のシステム。
（項目１１５）
前記第１の信頼度値は、前記第１のデータ空間内の前記メディアアセットと関連付けられたデータの量に基づく、項目１１４に記載のシステム。
（項目１１６）
前記制御回路はさらに、前記第１の信頼度値および前記第２の信頼度値に基づいて、前記組み合わせられた信頼度値を判定するとき、
第１の特定性度を判定することであって、前記第１の特定性度は、前記第１の選好情報に基づく、ことと、
第２の特定性度を判定することであって、前記第２の特定性度は、前記第２の選好情報に基づく、ことと、
前記第１の特定性度および前記第２の特定性度に基づいて、組み合わせられた特定性値を計算することと、
前記組み合わせられた特定性値に基づいて、前記組み合わせられた信頼度値を判定することと、
を行うように構成される、項目１１４に記載のシステム。
（項目１１７）
前記制御回路はさらに、前記組み合わせられた特定性値に基づいて、前記組み合わせられた信頼度値を判定するとき、
前記第１の特定性度および前記第２の特定性度の加重された平均を計算するように構成される、項目１１６に記載のシステム。
（項目１１８）
前記誤差値および前記誤差値と関連付けられたデータを前記モデルに提供することと、
前記誤差値および前記誤差値と関連付けられたデータに基づいて、前記モデルを更新することと、
を行うように構成される、制御回路をさらに備える、項目１１１に記載のシステム。
（項目１１９）
前記制御回路はさらに、前記誤差値および前記誤差値と関連付けられたデータに基づいて、前記モデルを更新するとき、
（１）前記ユーザが前記メディアアセットに対して有する享受度のレベルを判定するために使用される関数と、（２）前記メディアアセットに対して前記ユーザが有すると予期される、予期される享受度のレベルを判定するための関数との両方の成分の導関数を算出することと、
前記算出された導関数に基づいて、前記モデルを更新することと、
を行うように構成される、項目１１８に記載のシステム。
（項目１２０）
前記制御回路はさらに、前記算出された導関数に基づいて、前記モデルを更新するとき、
前記モデルの訓練可能パラメータを判定することであって、前記モデルの訓練可能パラメータは、前記メディアアセットに対する前記ユーザの予期される享受度のレベルの正確度を改善するために使用される更新可能値を備える、ことと、
前記算出された導関数に基づいて、前記訓練可能パラメータを更新することと、
を行うように構成される、項目１１９に記載のシステム。
（項目１２１）
メディアアセット評価を推定するためのモデルのための誤差値を判定するためのシステムであって、
第１の複数のユーザの第１の選好情報を受信するための手段であって、前記第１の選好情報は、第１のデータ空間と関連付けられ、第１の複数のメディアアセットに対する前記第１の複数のユーザの選好を記述する、手段と、
第２の選好情報を受信するための手段であって、
前記第２の選好情報は、第２のデータ空間と関連付けられ、第２の複数のメディアアセットに対する第２の複数のユーザの選好を記述し、前記第１の選好情報が算出される際に使用する指標と異なる指標を使用して算出され、
前記第２のデータ空間は、前記第１のデータ空間を管理していないコンテンツプロバイダによって管理される、
手段と、
前記第１の選好情報および前記第２の選好情報の両方が共通指標が適用され得るスキームに変換されるように、前記第１の選好情報および前記第２の選好情報を正規化するための手段と、
前記正規化された第１の選好情報および前記正規化された第２の選好情報を使用して、前記共通指標に基づいて、メディアアセットに対するユーザの享受度のレベルを判定するための手段であって、前記第１の選好情報および前記第２の選好情報はそれぞれ、前記メディアアセットの前記ユーザの享受度のレベルを記述するデータを備える、手段と、
モデルに基づいて、前記メディアアセットに対して前記ユーザが有すると予期される、予期される享受度のレベルを判定するための手段と、
誤差値を判定するための手段であって、前記誤差値は、前記享受度のレベルと前記予期される享受度のレベルとの間の比較に基づく、手段と、
を備える、システム。
（項目１２２）
前記第１の選好情報および前記第２の選好情報を正規化するための手段は、前記メディアアセットに関する記録を生成するための手段を備え、前記記録は、前記第１のデータ空間および前記第２のデータ空間の両方から読み出される選好情報を備え、前記読み出される選好情報は、前記共通指標が適用され得るスキームに変換されている、項目１２１に記載のシステム。
（項目１２３）
前記メディアアセットに対する前記ユーザの享受度のレベルを判定するための手段は、
前記メディアアセットと関連付けられたメタデータを識別するための手段と、
前記メディアアセットと関連付けられた前記識別されたメタデータと第２のメディアアセットと関連付けられたメタデータを比較するための手段であって、前記第２のメディアアセットは、前記第２の複数のメディアアセットからのものである、手段と、
前記メディアアセットのメタデータが前記第２のメディアアセットのメタデータに十分に合致するかどうかを判定するための手段と、
前記メディアアセットのメタデータが前記第２のメディアアセットのメタデータに十分に合致することの判定に応答して、前記第１のメディアアセットと関連付けられた第１の選好情報および前記第２のメディアアセットと関連付けられた第２の選好情報に基づいて、前記メディアアセットに対する前記ユーザの享受度のレベルを判定するための手段と、
を備える、項目１２１に記載のシステム。
（項目１２４）
前記正規化された第１の選好情報および前記正規化された第２の選好情報を使用して、前記ユーザが前記メディアアセットに対して有する享受度のレベルを判定するための手段は、
前記第１の選好情報に基づいて、前記メディアアセットの前記ユーザの享受度のレベルにおける第１の信頼度値を計算するための手段と、
前記第２の選好情報に基づいて、前記メディアアセットの前記ユーザの享受度のレベルにおける第２の信頼度値を計算するための手段と、
前記第１の信頼度値および前記第２の信頼度値に基づいて、組み合わせられた信頼度値を判定するための手段と、
前記組み合わせられた信頼度値に基づいて、前記ユーザが前記メディアアセットに対して有する享受度のレベルを調節するための手段と、
を備える、項目１２１に記載のシステム。
（項目１２５）
前記第１の信頼度値は、前記第１のデータ空間内の前記メディアアセットと関連付けられたデータの量に基づく、項目１２４に記載のシステム。
（項目１２６）
前記第１の信頼度値および前記第２の信頼度値に基づいて、前記組み合わせられた信頼度値を判定するための手段は、
第１の特定性度を判定するための手段であって、前記第１の特定性度は、前記第１の選好情報に基づく、手段と、
第２の特定性度を判定するための手段であって、前記第２の特定性度は、前記第２の選好情報に基づく、手段と、
前記第１の特定性度および前記第２の特定性度に基づいて、組み合わせられた特定性値を計算するための手段と、
前記組み合わせられた特定性値に基づいて、前記組み合わせられた信頼度値を判定するための手段と、
を備える、項目１２４に記載のシステム。
（項目１２７）
前記組み合わせられた特定性値に基づいて、前記組み合わせられた信頼度値を判定するための手段は、
前記第１の特定性度および前記第２の特定性度の加重された平均を計算するための手段を備える、項目１２６に記載のシステム。
（項目１２８）
前記誤差値および前記誤差値と関連付けられたデータを前記モデルに提供するための手段と、
前記誤差値および前記誤差値と関連付けられたデータに基づいて、前記モデルを更新するための手段と、
をさらに備える、項目１２１に記載のシステム。
（項目１２９）
前記誤差値および前記誤差値と関連付けられたデータに基づいて、前記モデルを更新するための手段は、
（１）前記ユーザが前記メディアアセットに対して有する享受度のレベルを判定するために使用される関数と、（２）前記メディアアセットに対して前記ユーザが有すると予期される、予期される享受度のレベルを判定するための関数との両方の成分の導関数を算出するための手段と、
前記算出された導関数に基づいて、前記モデルを更新するための手段と、
を備える、項目１２８に記載の方法。
（項目１３０）
前記算出された導関数に基づいて、前記モデルを更新するための手段は、
前記モデルの訓練可能パラメータを判定するための手段であって、前記モデルの訓練可能パラメータは、前記メディアアセットに対する前記ユーザの予期される享受度のレベルの正確度を改善するために使用される更新可能値を備える、手段と、
前記算出された導関数に基づいて、前記訓練可能パラメータを更新するための手段と、
を備える、項目１２９に記載のシステム。
（項目１３１）
メディアアセット評価を推定するためのモデルのための誤差値を判定するための方法であって、
通信回路を使用して、第１の複数のユーザの第１の選好情報を受信するステップであって、前記第１の選好情報は、第１のデータ空間と関連付けられ、第１の複数のメディアアセットに対する前記第１の複数のユーザの選好を記述する、ステップと、
前記通信回路を使用して、第２の選好情報を受信するステップであって、
前記第２の選好情報は、第２のデータ空間と関連付けられ、第２の複数のメディアアセットに対する第２の複数のユーザの選好を記述し、前記第１の選好情報が算出される際に使用する指標と異なる指標を使用して算出され、
前記第２のデータ空間は、前記第１のデータ空間を管理していないコンテンツプロバイダによって管理される、ステップと、
処理回路を使用して、前記第１の選好情報および前記第２の選好情報の両方が共通指標が適用され得るスキームに変換されるように、前記第１の選好情報および前記第２の選好情報を正規化するステップと、
前記制御回路ならびに前記正規化された第１の選好情報および前記正規化された第２の選好情報を使用して、前記共通指標に基づいて、メディアアセットに対するユーザの享受度のレベルを判定するステップであって、前記第１の選好情報および前記第２の選好情報はそれぞれ、前記メディアアセットの前記ユーザの享受度のレベルを記述するデータを備える、ステップと、
モデルに基づいて、かつ前記制御回路を使用して、前記メディアアセットに対して前記ユーザが有すると予期される、予期される享受度のレベルを判定するステップと、
前記制御回路を使用して、誤差値を判定するステップであって、前記誤差値は、前記享受度のレベルと前記予期される享受度のレベルとの間の比較に基づく、ステップと、
を含む、方法。
（項目１３２）
前記第１の選好情報および前記第２の選好情報を正規化するステップは、前記メディアアセットに関する記録を生成するステップを含み、前記記録は、前記第１のデータ空間および前記第２のデータ空間の両方から読み出される選好情報を備え、前記読み出される選好情報は、前記共通指標が適用され得るスキームに変換されている、項目１３１に記載の方法。
（項目１３３）
前記メディアアセットに対する前記ユーザの享受度のレベルを判定するステップは、
前記メディアアセットと関連付けられたメタデータを識別するステップと、
前記メディアアセットと関連付けられた前記識別されたメタデータと第２のメディアアセットと関連付けられたメタデータを比較するステップであって、前記第２のメディアアセットは、前記第２の複数のメディアアセットからのものである、ステップと、
前記メディアアセットのメタデータが前記第２のメディアアセットのメタデータに十分に合致するかどうかを判定するステップと、
前記メディアアセットのメタデータが前記第２のメディアアセットのメタデータに十分に合致することの判定に応答して、前記第１のメディアアセットと関連付けられた第１の選好情報および前記第２のメディアアセットと関連付けられた第２の選好情報に基づいて、前記メディアアセットに対する前記ユーザの享受度のレベルを判定するステップと、
を含む、項目１３１または１３２のいずれかに記載の方法。
（項目１３４）
前記正規化された第１の選好情報および前記正規化された第２の選好情報を使用して、前記ユーザが前記メディアアセットに対して有する享受度のレベルを判定するステップはさらに、
前記第１の選好情報に基づいて、前記メディアアセットの前記ユーザの享受度のレベルにおける第１の信頼度値を計算するステップと、
前記第２の選好情報に基づいて、前記メディアアセットの前記ユーザの享受度のレベルにおける第２の信頼度値を計算するステップと、
前記第１の信頼度値および前記第２の信頼度値に基づいて、組み合わせられた信頼度値を判定するステップと、
前記組み合わせられた信頼度値に基づいて、前記ユーザが前記メディアアセットに対して有する享受度のレベルを調節するステップと、
を含む、項目１３１−１３３のいずれかに記載の方法。
（項目１３５）
前記第１の信頼度値は、前記第１のデータ空間内の前記メディアアセットと関連付けられたデータの量に基づく、項目１３４に記載の方法。
（項目１３６）
前記第１の信頼度値および前記第２の信頼度値に基づいて、前記組み合わせられた信頼度値を判定するステップはさらに、
第１の特定性度を判定するステップであって、前記第１の特定性度は、前記第１の選好情報に基づく、ステップと、
第２の特定性度を判定するステップであって、前記第２の特定性度は、前記第２の選好情報に基づく、ステップと、
前記第１の特定性度および前記第２の特定性度に基づいて、組み合わせられた特定性値を計算するステップと、
前記組み合わせられた特定性値に基づいて、前記組み合わせられた信頼度値を判定するステップと、
を含む、項目１３４または１３５のいずれかに記載の方法。
（項目１３７）
前記組み合わせられた特定性値に基づいて、前記組み合わせられた信頼度値を判定するステップは、
前記第１の特定性度および前記第２の特定性度の加重された平均を計算するステップを含む、項目１３６に記載の方法。
（項目１３８）
前記誤差値および前記誤差値と関連付けられたデータを前記モデルに提供するステップと、
前記誤差値および前記誤差値と関連付けられたデータに基づいて、前記モデルを更新するステップと、
をさらに含む、項目１３１−１３７のいずれかに記載の方法。
（項目１３９）
前記誤差値および前記誤差値と関連付けられたデータに基づいて、前記モデルを更新するステップは、
（１）前記ユーザが前記メディアアセットに対して有する享受度のレベルを判定するために使用される関数と、（２）前記メディアアセットに対して前記ユーザが有すると予期される、予期される享受度のレベルを判定するための関数との両方の成分の導関数を算出するステップと、
前記算出された導関数に基づいて、前記モデルを更新するステップと、
を含む、項目１３８に記載の方法。
（項目１４０）
前記算出された導関数に基づいて、前記モデルを更新するステップは、
前記モデルの訓練可能パラメータを判定するステップであって、前記モデルの訓練可能パラメータは、前記メディアアセットに対する前記ユーザの予期される享受度のレベルの正確度を改善するために使用される更新可能値を備える、ステップと、
前記算出された導関数に基づいて、前記訓練可能パラメータを更新するステップと、
を含む、項目１３９に記載の方法。
（項目１４１）
メディアアセット評価を推定するためのモデルのための誤差値を判定するためのその上に記録された命令を有する、非一過性コンピュータ可読媒体であって、前記命令は、
第１の複数のユーザの第１の選好情報を受信するための命令であって、前記第１の選好情報は、第１のデータ空間と関連付けられ、第１の複数のメディアアセットに対する前記第１の複数のユーザの選好を記述する、命令と、
第２の選好情報を受信するための命令であって、
前記第２の選好情報は、第２のデータ空間と関連付けられ、第２の複数のメディアアセットに対する第２の複数のユーザの選好を記述し、前記第１の選好情報が算出される際に使用する指標と異なる指標を使用して算出され、
前記第２のデータ空間は、前記第１のデータ空間を管理していないコンテンツプロバイダによって管理される、命令と、
前記第１の選好情報および前記第２の選好情報の両方が共通指標が適用され得るスキームに変換されるように、前記第１の選好情報および前記第２の選好情報を正規化するための命令と、
前記正規化された第１の選好情報および前記正規化された第２の選好情報を使用して、前記共通指標に基づいて、メディアアセットに対するユーザの享受度のレベルを判定するための命令であって、前記第１の選好情報および前記第２の選好情報はそれぞれ、前記メディアアセットの前記ユーザの享受度のレベルを記述するデータを備える、命令と、
モデルに基づいて、前記メディアアセットに対して前記ユーザが有すると予期される、予期される享受度のレベルを判定するための命令と、
誤差値を判定するための命令であって、前記誤差値は、前記享受度のレベルと前記予期される享受度のレベルとの間の比較に基づく、命令と、
を備える、非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目１４２）
前記第１の選好情報および前記第２の選好情報を正規化するための命令はさらに、前記メディアアセットに関する記録を生成するための命令を備え、前記記録は、前記第１のデータ空間および前記第２のデータ空間の両方から読み出される選好情報を備え、前記読み出される選好情報は、前記共通指標が適用され得るスキームに変換されている、項目１４１に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目１４３）
前記メディアアセットに対する前記ユーザの享受度のレベルを判定するための命令はさらに、
前記メディアアセットと関連付けられたメタデータを識別するための命令と、
前記メディアアセットと関連付けられた前記識別されたメタデータと第２のメディアアセットと関連付けられたメタデータとを比較するための命令であって、前記第２のメディアアセットは、前記第２の複数のメディアアセットからのものである、命令と、
前記メディアアセットのメタデータが前記第２のメディアアセットのメタデータに十分に合致するかどうかを判定するための命令と、
前記メディアアセットのメタデータが前記第２のメディアアセットのメタデータに十分に合致することの判定に応答して、前記第１のメディアアセットと関連付けられた第１の選好情報および前記第２のメディアアセットと関連付けられた第２の選好情報に基づいて、前記メディアアセットに対する前記ユーザの享受度のレベルを判定するための命令と、
を備える、項目１４１に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目１４４）
前記正規化された第１の選好情報および前記正規化された第２の選好情報を使用して、前記ユーザが前記メディアアセットに対して有する享受度のレベルを判定するための命令はさらに、
前記第１の選好情報に基づいて、前記メディアアセットの前記ユーザの享受度のレベルにおける第１の信頼度値を計算するための命令と、
前記第２の選好情報に基づいて、前記メディアアセットの前記ユーザの享受度のレベルにおける第２の信頼度値を計算するための命令と、
前記第１の信頼度値および前記第２の信頼度値に基づいて、組み合わせられた信頼度値を判定するための命令と、
前記組み合わせられた信頼度値に基づいて、前記ユーザが前記メディアアセットに対して有する享受度のレベルを調節するための命令と、
を備える、項目１４１に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目１４５）
前記第１の信頼度値は、前記第１のデータ空間内の前記メディアアセットと関連付けられたデータの量に基づく、項目１４４に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目１４６）
前記第１の信頼度値および前記第２の信頼度値に基づいて、前記組み合わせられた信頼度値を判定するための命令はさらに、
第１の特定性度を判定するための命令であって、前記第１の特定性度は、前記第１の選好情報に基づく、命令と、
第２の特定性度を判定するための命令であって、前記第２の特定性度は、前記第２の選好情報に基づく、命令と、
前記第１の特定性度および前記第２の特定性度に基づいて、組み合わせられた特定性値を計算するための命令と、
前記組み合わせられた特定性値に基づいて、前記組み合わせられた信頼度値を判定するための命令と、
を備える、項目１４４に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目１４７）
前記組み合わせられた特定性値に基づいて、前記組み合わせられた信頼度値を判定するための命令はさらに、
前記第１の特定性度および前記第２の特定性度の加重された平均を計算するための命令を備える、項目１４６に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目１４８）
前記誤差値および前記誤差値と関連付けられたデータを前記モデルに提供するための命令と、
前記誤差値および前記誤差値と関連付けられたデータに基づいて、前記モデルを更新するための命令と、
をさらに備える、項目１４１に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目１４９）
前記誤差値および前記誤差値と関連付けられたデータに基づいて、前記モデルを更新するための命令はさらに、
（１）前記ユーザが前記メディアアセットに対して有する享受度のレベルを判定するために使用される関数と、（２）前記メディアアセットに対して前記ユーザが有すると予期される、予期される享受度のレベルを判定するための関数との両方の成分の導関数を算出するための命令と、
前記算出された導関数に基づいて、前記モデルを更新するための命令と、
を備える、項目１４８に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目１５０）
前記算出された導関数に基づいて、前記モデルを更新するための命令はさらに、
前記モデルの訓練可能パラメータを判定するための命令であって、前記モデルの訓練可能パラメータは、前記メディアアセットに対する前記ユーザの予期される享受度のレベルの正確度を改善するために使用される更新可能値を備える、命令と、
前記算出された導関数に基づいて、前記訓練可能パラメータを更新するための命令と、
を備える、項目１４９に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目１５１）
異なるユーザ選好情報のタイプを伴うデータ空間を横断してメディア消費情報を処理するための方法であって、
消費モデルによって、複数のユーザの選好情報を受信するステップであって、前記選好情報は、データ空間と関連付けられ、（１）前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザの監視されるユーザ相互作用と、（２）前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザによって明示的に入力される享受度のレベルとの両方を記述する、ステップと、
前記選好情報を消費層選好情報に変換するステップであって、前記消費層選好情報は、ユーザ選好を示す属性を備える、ステップと、
選好モデルを使用して、前記消費層選好情報に基づいて、所与のメディアアセットに対応するユーザ選好詳細を判定するステップと、
前記選好モデルを使用して、メディアアセットに関して推定される暗示的ユーザ選好を判定するステップであって、前記メディアアセットに関して推定される暗示的ユーザ選好は、前記メディアアセットに対する前記複数のユーザの監視されるユーザ相互作用と関連付けられたユーザ選好詳細に基づく、ステップと、
前記選好モデルを使用して、メディアアセットに関する推定される明示的ユーザ選好を判定するステップであって、前記推定される明示的ユーザ選好は、前記メディアアセットに対する前記複数のユーザによって入力される享受度のレベルと関連付けられたユーザ選好詳細に基づく、ステップと、
誤差モデルを使用して、前記推定される暗示的ユーザ選好と前記推定される明示的ユーザ選好を比較するステップと、
前記比較に基づいて、誤差値を判定するステップと、
を含む、方法。
（項目１５２）
前記誤差値に基づいて、前記誤差値を最小限にするために、前記ユーザ選好詳細を調節するステップをさらに含む、項目１５１に記載の方法。
（項目１５３）
前記誤差値に基づいて、前記ユーザ選好詳細を調節するステップは、前記選好モデルの訓練可能パラメータを更新するために、連鎖律を適用するステップを含む、項目１５２に記載の方法。
（項目１５４）
前記訓練可能パラメータは、更新可能値を備える、項目１５３に記載の方法。
（項目１５５）
前記選好モデルを使用して、前記消費層選好情報に基づいて、前記所与のメディアアセットに対応するユーザ選好詳細を判定するステップは、線形変換関数、神経ネットワーク、およびボルツマンマシンのうちの１つを適用するステップを含む、項目１５１に記載の方法。
（項目１５６）
第１の品質値を計算するステップであって、前記第１の品質値は、前記推定される暗示的ユーザ選好と関連付けられる、ステップと、
第２の品質値を計算するステップであって、前記第２の品質値は、前記推定される明示的ユーザ選好と関連付けられる、ステップと、
より低い品質値と関連付けられたユーザ選好詳細を調節するステップと、
をさらに含む、項目１５１に記載の方法。
（項目１５７）
前記第１の品質値は、前記メディアアセットを消費したユーザの数に基づく、項目１５６に記載の方法。
（項目１５８）
前記第２の品質値は、前記メディアアセットに対してある享受度のレベルを示したユーザの数に基づく、項目１５６に記載の方法。
（項目１５９）
前記第１の品質値は、前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザの監視されるユーザ相互作用の特定性に基づく、項目１５６に記載の方法。
（項目１６０）
前記第２の品質値は、前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザによって明示的に入力される享受度のレベルの特定性に基づく、項目１５６に記載の方法。
（項目１６１）
異なるユーザ選好情報のタイプを伴うデータ空間を横断してメディア消費情報を処理するためのシステムであって、
制御回路であって、
複数のユーザの選好情報を受信することであって、前記選好情報は、データ空間と関連付けられ、（１）前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザの監視されるユーザ相互作用と、（２）前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザによって明示的に入力される享受度のレベルとの両方を記述する、ことと、
前記選好情報を消費層選好情報に変換することであって、前記消費層選好情報は、ユーザ選好を示す属性を備える、ことと、
前記消費層選好情報に基づいて、所与のメディアアセットに対応するユーザ選好詳細を判定することと、
メディアアセットに関して推定される暗示的ユーザ選好を判定することであって、前記メディアアセットに関して推定される暗示的ユーザ選好は、前記メディアアセットに対する前記複数のユーザの監視されるユーザ相互作用と関連付けられたユーザ選好詳細に基づく、ことと、
メディアアセットに関する推定される明示的ユーザ選好を判定することであって、前記推定される明示的ユーザ選好は、前記メディアアセットに対する前記複数のユーザによって入力される享受度のレベルと関連付けられたユーザ選好詳細に基づく、ことと、
前記推定される暗示的ユーザ選好と前記推定される明示的ユーザ選好を比較することと、
前記比較に基づいて、誤差値を判定することと、
を行うように構成される、制御回路
を備える、システム。
（項目１６２）
前記制御回路はさらに、
前記誤差値に基づいて、前記誤差値を最小限にするために、前記ユーザ選好詳細を調節するように構成される、項目１６１に記載のシステム。
（項目１６３）
前記制御回路は、前記誤差値に基づいて、前記ユーザ選好詳細を調節するとき、前記選好モデルの訓練可能パラメータを更新するために、連鎖律を適用する、項目１６２に記載のシステム。
（項目１６４）
前記訓練可能パラメータは、更新可能値を備える、項目１６３に記載のシステム。
（項目１６５）
前記制御回路は、前記選好モデルを使用して、前記消費層選好情報に基づいて、前記所与のメディアアセットに対応するユーザ選好詳細を判定するとき、線形変換関数、神経ネットワーク、およびボルツマンマシンのうちの１つを適用する、項目１６１に記載のシステム。
（項目１６６）
前記制御回路はさらに、
第１の品質値を計算することであって、前記第１の品質値は、前記推定される暗示的ユーザ選好と関連付けられる、ことと、
第２の品質値を計算することであって、前記第２の品質値は、前記推定される明示的ユーザ選好と関連付けられる、ことと、
より低い品質値と関連付けられたユーザ選好詳細を調節することと、
を行うように構成される、項目１６１に記載のシステム。
（項目１６７）
前記第１の品質値は、前記メディアアセットを消費したユーザの数に基づく、項目１６６に記載のシステム。
（項目１６８）
前記第２の品質値は、前記メディアアセットに対してある享受度のレベルを示したユーザの数に基づく、項目１６６に記載のシステム。
（項目１６９）
前記第１の品質値は、前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザの監視されるユーザ相互作用の特定性に基づく、項目１６６に記載のシステム。
（項目１７０）
前記第２の品質値は、前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザによって明示的に入力される享受度のレベルの特定性に基づく、項目１６６に記載のシステム。
（項目１７１）
異なるユーザ選好情報のタイプを伴うデータ空間を横断してメディア消費情報を処理するためのシステムであって、
消費モデルによって、複数のユーザの選好情報を受信するための手段であって、前記選好情報は、データ空間と関連付けられ、（１）前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザの監視されるユーザ相互作用と、（２）前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザによって明示的に入力される享受度のレベルとの両方を記述する、手段と、
前記選好情報を消費層選好情報に変換するための手段であって、前記消費層選好情報は、ユーザ選好を示す属性を備える、手段と、
選好モデルを使用して、前記消費層選好情報に基づいて、所与のメディアアセットに対応するユーザ選好詳細を判定するための手段と、
前記選好モデルを使用して、メディアアセットに関して推定される暗示的ユーザ選好を判定するための手段であって、前記メディアアセットに関して推定される暗示的ユーザ選好は、前記メディアアセットに対する前記複数のユーザの監視されるユーザ相互作用と関連付けられたユーザ選好詳細に基づく、手段と、
前記選好モデルを使用して、メディアアセットに関する推定される明示的ユーザ選好を判定するための手段であって、前記推定される明示的ユーザ選好は、前記メディアアセットに対する前記複数のユーザによって入力される享受度のレベルと関連付けられたユーザ選好詳細に基づく、手段と、
誤差モデルを使用して、前記推定される暗示的ユーザ選好と前記推定される明示的ユーザ選好を比較するための手段と、
前記比較に基づいて、誤差値を判定するための手段と、
を備える、システム。
（項目１７２）
前記誤差値に基づいて、前記誤差値を最小限にするために、前記ユーザ選好詳細を調節するための手段をさらに備える、項目１７１に記載のシステム。
（項目１７３）
前記誤差値に基づいて、前記ユーザ選好詳細を調節するための手段は、前記選好モデルの訓練可能パラメータを更新するために、連鎖律を適用するための手段を備える、項目１７２に記載のシステム。
（項目１７４）
前記訓練可能パラメータは、更新可能値を備える、項目１７３に記載のシステム。
（項目１７５）
前記選好モデルを使用して、前記消費層選好情報に基づいて、前記所与のメディアアセットに対応するユーザ選好詳細を判定するための手段は、線形変換関数、神経ネットワーク、およびボルツマンマシンのうちの１つを適用するための手段を備える、項目１７１に記載のシステム。
（項目１７６）
第１の品質値を計算するための手段であって、前記第１の品質値は、前記推定される暗示的ユーザ選好と関連付けられる、手段と、
第２の品質値を計算するための手段であって、前記第２の品質値は、前記推定される明示的ユーザ選好と関連付けられる、手段と、
より低い品質値と関連付けられたユーザ選好詳細を調節するための手段と、
をさらに備える、項目１７１に記載のシステム。
（項目１７７）
前記第１の品質値は、前記メディアアセットを消費したユーザの数に基づく、項目１７６に記載の方法。
（項目１７８）
前記第２の品質値は、前記メディアアセットに対してある享受度のレベルを示したユーザの数に基づく、項目１７６に記載の方法。
（項目１７９）
前記第１の品質値は、前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザの監視されるユーザ相互作用の特定性に基づく、項目１７６に記載の方法。
（項目１８０）
前記第２の品質値は、前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザによって明示的に入力される享受度のレベルの特定性に基づく、項目１７６に記載の方法。
（項目１８１）
異なるユーザ選好情報のタイプを伴うデータ空間を横断してメディア消費情報を処理するための方法であって、
制御回路を使用して、消費モデルによって、複数のユーザの選好情報を受信するステップであって、前記選好情報は、データ空間と関連付けられ、（１）前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザの監視されるユーザ相互作用と、（２）前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザによって明示的に入力される享受度のレベルとの両方を記述する、ステップと、
前記制御回路を使用して、前記選好情報を消費層選好情報に変換するステップであって、前記消費層選好情報は、ユーザ選好を示す属性を備える、ステップと、
選好モデルのタスクを行う制御回路を使用して、前記消費層選好情報に基づいて、所与のメディアアセットに対応するユーザ選好詳細を判定するステップと、
前記選好モデルのタスクを行う制御回路を使用して、メディアアセットに関して推定される暗示的ユーザ選好を判定するステップであって、前記メディアアセットに関して推定される暗示的ユーザ選好は、前記メディアアセットに対する前記複数のユーザの監視されるユーザ相互作用と関連付けられたユーザ選好詳細に基づく、ステップと、
前記選好モデルのタスクを行う制御回路を使用して、メディアアセットに関する推定される明示的ユーザ選好を判定するステップであって、前記推定される明示的ユーザ選好は、前記メディアアセットに対する前記複数のユーザによって入力される享受度のレベルと関連付けられたユーザ選好詳細に基づく、ステップと、
誤差モデルのタスクを行う制御回路を使用して、前記推定される暗示的ユーザ選好と前記推定される明示的ユーザ選好を比較するステップと、
制御回路を使用して、前記比較に基づいて、誤差値を判定するステップと、
を含む、方法。
（項目１８２）
前記誤差値に基づいて、前記誤差値を最小限にするために、前記ユーザ選好詳細を調節するステップをさらに含む、項目１８１に記載の方法。
（項目１８３）
前記誤差値に基づいて、前記ユーザ選好詳細を調節するステップは、前記選好モデルの訓練可能パラメータを更新するために、連鎖律を適用するステップを含む、項目１８１または１８２のいずれかに記載の方法。
（項目１８４）
前記訓練可能パラメータは、更新可能値を備える、項目１８３に記載の方法。
（項目１８５）
前記選好モデルを使用して、前記消費層選好情報に基づいて、前記所与のメディアアセットに対応するユーザ選好詳細を判定するステップは、線形変換関数、神経ネットワーク、およびボルツマンマシンのうちの１つを適用するステップを含む、項目１８１−１８４のいずれかに記載の方法。
（項目１８６）
第１の品質値を計算するステップであって、前記第１の品質値は、前記推定される暗示的ユーザ選好と関連付けられる、ステップと、
第２の品質値を計算するステップであって、前記第２の品質値は、前記推定される明示的ユーザ選好と関連付けられる、ステップと、
より低い品質値と関連付けられたユーザ選好詳細を調節するステップと、
をさらに含む、項目１８１−１８５のいずれかに記載の方法。
（項目１８７）
前記第１の品質値は、前記メディアアセットを消費したユーザの数に基づく、項目１８６に記載の方法。
（項目１８８）
前記第２の品質値は、前記メディアアセットに対してある享受度のレベルを示したユーザの数に基づく、項目１８６または１８７のいずれかに記載の方法。
（項目１８９）
前記第１の品質値は、前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザの監視されるユーザ相互作用の特定性に基づく、項目１８６−１８８のいずれかに記載の方法。
（項目１９０）
前記第２の品質値は、前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザによって明示的に入力される享受度のレベルの特定性に基づく、項目１８６−１８９のいずれかに記載の方法。
（項目１９１）
異なるユーザ選好情報のタイプを伴うデータ空間を横断してメディア消費情報を処理するためのその上に記録された命令を有する、非一過性コンピュータ可読媒体であって、前記命令は、
消費モデルによって、複数のユーザの選好情報を受信するための命令であって、前記選好情報は、データ空間と関連付けられ、（１）前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザの監視されるユーザ相互作用と、（２）前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザによって明示的に入力される享受度のレベルとの両方を記述する、命令と、
前記選好情報を消費層選好情報に変換するための命令であって、前記消費層選好情報は、ユーザ選好を示す属性を備える、命令と、
選好モデルを使用して、前記消費層選好情報に基づいて、所与のメディアアセットに対応するユーザ選好詳細を判定するための命令と、
前記選好モデルを使用して、メディアアセットに関して推定される暗示的ユーザ選好を判定するための命令であって、前記メディアアセットに関して推定される暗示的ユーザ選好は、前記メディアアセットに対する前記複数のユーザの監視されるユーザ相互作用と関連付けられたユーザ選好詳細に基づく、命令と、
前記選好モデルを使用して、メディアアセットに関する推定される明示的ユーザ選好を判定するための命令であって、前記推定される明示的ユーザ選好は、前記メディアアセットに対する前記複数のユーザによって入力される享受度のレベルと関連付けられたユーザ選好詳細に基づく、命令と、
誤差モデルを使用して、前記推定される暗示的ユーザ選好と前記推定される明示的ユーザ選好とを比較するための命令と、
前記比較に基づいて、誤差値を判定するための命令と、
を備える、非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目１９２）
前記誤差値に基づいて、前記誤差値を最小限にするために、前記ユーザ選好詳細を調節するための命令をさらに備える、項目１９１に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目１９３）
前記誤差値に基づいて、前記ユーザ選好詳細を調節するための命令はさらに、前記選好モデルの訓練可能パラメータを更新するために、連鎖律を適用するための命令を備える、項目１９２に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目１９４）
前記訓練可能パラメータは、更新可能値を備える、項目１９３に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目１９５）
前記選好モデルを使用して、前記消費層選好情報に基づいて、前記所与のメディアアセットに対応するユーザ選好詳細を判定するための命令は、線形変換関数、神経ネットワーク、およびボルツマンマシンのうちの１つを適用するための命令を備える、項目１９１に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目１９６）
第１の品質値を計算するための命令であって、前記第１の品質値は、前記推定される暗示的ユーザ選好と関連付けられる、命令と、
第２の品質値を計算するための命令であって、前記第２の品質値は、前記推定される明示的ユーザ選好と関連付けられる、命令と、
より低い品質値と関連付けられたユーザ選好詳細を調節するための命令と、
をさらに備える、項目１９１に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
（項目１９７）
前記第１の品質値は、前記メディアアセットを消費したユーザの数に基づく、項目１９６に記載の方法。
（項目１９８）
前記第２の品質値は、前記メディアアセットに対してある享受度のレベルを示したユーザの数に基づく、項目１９６に記載の方法。
（項目１９９）
前記第１の品質値は、前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザの監視されるユーザ相互作用の特定性に基づく、項目１９６に記載の方法。
（項目２００）
前記第２の品質値は、前記複数のメディアアセットに対する前記複数のユーザによって明示的に入力される享受度のレベルの特定性に基づく、項目１９６に記載の方法。

【図面の簡単な説明】

【0078】

本開示の上記および他の目的ならびに利点は、類似参照文字が全体を通して類似部品を指す、添付図面と併せて解釈される、以下の詳細な説明を考慮することによって明白となるであろう。

【0079】

【図1】図１および２は、本開示のある実施形態による、メディアガイドアプリケーション一覧を提供するために使用され得る、例証的ディスプレイ画面を示す。

【図2】図１および２は、本開示のある実施形態による、メディアガイドアプリケーション一覧を提供するために使用され得る、例証的ディスプレイ画面を示す。

【図3】図３は、本開示のいくつかの実施形態による、例証的ユーザ機器デバイスのブロック図である。

【図4】図４は、本開示のいくつかの実施形態による、例証的メディアシステムのブロック図である。

【図5】図５は、本開示のいくつかの実施形態による、複数のデータ空間からのユーザ選好情報を図示する、２つのディスプレイ画面の例証的実施形態を示す。

【図6】図６は、本開示のいくつかの実施形態による、モデルを使用して判定される、第１のメディアアセットおよび第２のメディアアセットに対応する予期されるメディアアセット類似度値と、複数のデータ空間と関連付けられたユーザ選好情報から判定されるメディアアセット類似度値の比較に基づいて、誤差値を判定する際に関わる例証的ステップのフロー図である。

【図7】図７は、本開示のいくつかの実施形態による、メディアアクセス制限の第１のレベルを維持する、またはメディアアクセス制限の第２のレベルを設定すべきかどうかを判定する際に関わる例証的ステップのフロー図である。

【図8】図８は、本開示のいくつかの実施形態による、２つのデータ空間からの正規化された選好情報に基づいて、記録を生成する際に関わる例証的ステップのフロー図である。

【図9】図９は、本開示のいくつかの実施形態による、異なる選好情報のタイプに基づいて誤差値を判定するプロセスを図示する。

【図10】図１０は、本開示のいくつかの実施形態による、共通メディアアセット空間にわたって、複数のデータ空間を横断してメディア消費情報を処理する際に関わる例証的ステップのフロー図である。

【図11】図１１は、本開示のいくつかの実施形態による、ユーザ選好情報の異なるタイプを伴うデータ空間を横断してメディア消費情報を処理する際に関わる例証的ステップのフロー図である。

【発明を実施するための形態】

【0080】

故に、複数のデータ空間からのユーザ選好情報に基づいて、従来の訓練モデル用の誤差値を判定するためのシステムおよび方法が、説明される。

【0081】

例えば、ケーブルテレビプロバイダ（例えば、Ｃｏｍｃａｓｔ（登録商標））が映画をユーザに推奨することが有利であり得る。推奨をユーザに提供するための方法の１つは、どのような映画をユーザが好み、それらの映画の何について好むかを判定することである。これは、少なくとも２つの方法で遂行され得る。モデルが、それらの映画に対するユーザ選好情報に基づいて、どの映画が、他の映画に、どのようにおよびどの程度類似するかを判定するために使用されてもよい。例えば、ユーザは、映画「Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ」を鑑賞している場合がある。モデルは、ユーザ選好情報から、ユーザが、その映画を２回鑑賞し、完全に鑑賞し、映画を巻き戻して具体的場面を２回鑑賞し、映画を１から１０のスケールのうち９として評価したことを示す、データを読み出し得る。モデルは、それらの事実に基づいて、ユーザが「Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ」が非常に好きであると判定してもよい。モデルは、次いで、「Ｔｅｒｍｉｎａｔｏｒ」に類似する別の映画を見つけ、ユーザに推奨してもよい。どの映画が相互に類似するかを判定するための種々の方法が、例えば、参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる、２０１４年１２月２２日に出願の米国特許出願第１４／５７８，９１１号（弁理士整理番号００３５９７−１１１４−１０１）に見出される。

【0082】

推奨をユーザに提供するための別の方法は、推奨モデルを使用して、他のメディアアセットのユーザの享受度のレベルに基づいて、具体的メディアアセットに対するユーザの予期される享受度のレベルを判定することである。モデルは、他のメディアアセットに対するユーザの選好情報に基づいて、メディアアセットに対するユーザの予期される享受度のレベルを判定するために使用されてもよい。

【0083】

両事例では、より優れた正確度の推奨を提供するように訓練され得る、推奨モデルを提供することが有用となるであろう。これは、訓練可能パラメータの使用を通して遂行されてもよい。モデルによって判定される推奨のパラメータ値は、複数のデータ空間から導出されたより正確な値と比較されてもよい。誤差値が、比較に基づいて見出され得、後の訓練可能パラメータは、誤差値を最小限にするように調節されてもよい。

【0084】

任意の所与のコンテンツ配信システムでユーザに利用可能なコンテンツの量が、膨大であり得る。その結果、多くのユーザは、ユーザがコンテンツのオプションを効率的にナビゲートし、所望し得るコンテンツを容易に識別することを可能にする、インターフェースを通したメディアガイドの形態を所望している。そのようなガイドを提供するアプリケーションは、本明細書では、双方向メディアガイドアプリケーションと称されるが、メディアガイドアプリケーションまたはガイドアプリケーションと称されることもある。

【0085】

双方向メディアガイドアプリケーションは、ガイドを提供するコンテンツに応じて、種々の形態をとってもよい。典型的なタイプのメディアガイドアプリケーションの１つは、双方向テレビ番組ガイドである。双方向テレビ番組ガイド（電子番組ガイドと称される場合もある）は、とりわけ、ユーザが、多くのタイプのコンテンツまたはメディアアセット間をナビゲートし、それを特定することが可能である、公知のガイドアプリケーションである。双方向メディアガイドアプリケーションは、ユーザが、コンテンツ間をナビゲートし、それを特定および選択することを可能にする、グラフィカルユーザインターフェース画面を生成してもよい。本明細書で参照されるように、用語「メディアアセット」および「コンテンツ」とは、電子的に消費可能なユーザアセット、例えば、テレビ番組、ならびに有料番組、オンデマンド番組（ビデオオンデマンド（ＶＯＤ）システムにおけるような）、インターネットコンテンツ（例えば、ストリーミングコンテンツ、ダウンロード可能コンテンツ、ウェブキャスト等）、ビデオクリップ、オーディオ、コンテンツ情報、写真、回転画像、ドキュメント、再生一覧、ウェブサイト、記事、書籍、電子書籍、ブログ、広告、チャットセッション、ソーシャルメディア、アプリケーション、ゲーム、および／または任意の他のメディアもしくはマルチメディア、および／またはそれらの組み合わせを意味すると理解されたい。ガイドアプリケーションはまた、ユーザが、コンテンツ間をナビゲートし、それを特定することを可能にする。本明細書で参照されるように、用語「マルチメディア」とは、前述の少なくとも２つの異なるコンテンツ形態、例えば、テキスト、オーディオ、画像、ビデオ、または双方向コンテンツ形態を利用する、コンテンツを意味すると理解されたい。コンテンツは、ユーザ機器デバイスによって、録画、再生、表示、またはアクセスされてもよいが、また、ライブパーフォーマンスの一部であることも可能である。

【0086】

本明細書で論じられる実施形態のいずれかを行うためのメディアガイドアプリケーションおよび／または任意の命令は、コンピュータ可読媒体上にエンコードされてもよい。コンピュータ可読媒体は、データを記憶可能な任意のメディアを含む。コンピュータ可読媒体は、限定ではないが、電気または電磁信号の伝搬を含む、一過性であってもよく、または限定ではないが、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、ＵＳＢドライブ、ＤＶＤ、ＣＤ、メディアカード、レジスタメモリ、プロセッサキャッシュ、ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）等の揮発性および不揮発性コンピュータメモリまたは記憶デバイスを含む、非一過性であってもよい。

【0087】

インターネット、モバイルコンピューティング、および高速無線ネットワークの出現に伴って、ユーザは、従来は使用しなかったユーザ機器デバイス上でメディアにアクセスするようになっている。本明細書で参照されるように、語句「ユーザ機器デバイス」、「ユーザ機器」、「ユーザデバイス」、「電子デバイス」、「電子機器」、「メディア機器デバイス」、または「メディアデバイス」は、テレビ、スマートＴＶ、セットトップボックス、衛星テレビに対応するための統合型受信機デコーダ（ＩＲＤ）、デジタル記憶デバイス、デジタルメディア受信機（ＤＭＲ）、デジタルメディアアダプタ（ＤＭＡ）、ストリーミングメディアデバイス、ＤＶＤプレーヤ、ＤＶＤレコーダ、接続型ＤＶＤ、ローカルメディアサーバ、ＢＬＵ−ＲＡＹ（登録商標）プレーヤ、ＢＬＵ−ＲＡＹ（登録商標）レコーダ、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、ウェブＴＶボックス、パーソナルコンピュータテレビ（ＰＣ／ＴＶ）、ＰＣメディアサーバ、ＰＣメディアセンター、ハンドヘルドコンピュータ、固定電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、携帯電話、ポータブルビデオプレーヤ、ポータブル音楽プレーヤ、ポータブルゲーム機、スマートフォン、または任意の他のテレビ機器、コンピューティング機器、もしくは無線デバイス、および／またはそれらの組み合わせ等の前述のコンテンツにアクセスするための任意のデバイスを意味すると理解されたい。いくつかの実施形態では、ユーザ機器デバイスは、正面画面および裏面画面、複数の正面画面、または複数の角度付き画面を有してもよい。いくつかの実施形態では、ユーザ機器デバイスは、正面カメラおよび／または背面カメラを有してもよい。これらのユーザ機器デバイス上で、ユーザは、テレビを通して利用可能な同一のコンテンツ間をナビゲートし、それを特定することが可能であってもよい。その結果として、メディアガイドは、これらのデバイス上でも利用可能であってもよい。提供されるガイドは、テレビのみを通して利用可能なコンテンツ、他のタイプのユーザ機器デバイスのうちの１つまたはそれを上回るもののみを通して利用可能なコンテンツ、またはテレビおよび他のタイプのユーザ機器デバイスのうちの１つまたはそれを上回るものの両方を通して利用可能なコンテンツのためのものであってもよい。メディアガイドアプリケーションは、ユーザ機器デバイス上で、オンラインアプリケーション（すなわち、ウェブサイト上で提供される）、もしくは独立型アプリケーションまたはクライアントとして提供されてもよい。メディアガイドアプリケーションを実装し得る、種々のデバイスおよびプラットフォームは、以下でより詳細に説明される。

【0088】

メディアガイドアプリケーションの機能の１つは、メディアガイドデータをユーザに提供することである。本明細書で参照されるように、語句「メディアガイドデータ」または「ガイドデータ」は、コンテンツに関連する任意のデータ、またはガイドアプリケーションを動作させる際に使用されるデータを意味すると理解されたい。例えば、ガイドデータは、番組情報、ガイドアプリケーション設定、ユーザ選好、ユーザプロファイル情報、メディア一覧、メディア関連情報（例えば、放送時間、放送チャンネル、タイトル、内容、評価情報（例えば、ペアレンタルコントロール評価、批評家の評価等）、ジャンルまたはカテゴリ情報、俳優情報、放送会社またはプロバイダのロゴのロゴデータ等）、メディア形式（例えば、標準解像度、高解像度、３Ｄ等）、広告情報（例えば、テキスト、画像、メディアクリップ等）、オンデマンド情報、ブログ、ウェブサイト、およびユーザが所望のコンテンツオプション間をナビゲートし、それを特定するために役立つ、任意の他のタイプのガイドデータを含んでもよい。

【0089】

図１−２は、メディアガイドデータを提供するために使用され得る、例証的表示画面を示す。図１−２に示される表示画面は、任意の好適なユーザ機器デバイスまたはプラットフォーム上に実装されてもよい。図１−２の表示は、フル画面表示として図示されているが、それらはまた、表示されているコンテンツ上に完全または部分的にオーバーレイされてもよい。ユーザは、表示画面に提供された選択可能なオプション（例えば、メニューオプション、一覧オプション、アイコン、ハイパーリンク等）を選択することによって、もしくはリモートコントロールまたは他のユーザ入力インターフェースもしくはデバイス上の専用ボタン（例えば、「ガイド」ボタン）を押下することによって、コンテンツ情報へのアクセス要望を示してもよい。ユーザの指示に応答して、メディアガイドアプリケーションは、グリッド内の時間およびチャンネル別、時間別、チャンネル別、ソース別、コンテンツタイプ別、カテゴリ別（例えば、映画、スポーツ、ニュース、子供向け、または他の番組カテゴリ）、または他の所定、ユーザ定義、もしくは他の編成基準等のいくつかの方法のうちの１つにおいて編成されたメディアガイド情報を伴う表示画面を提供してもよい。

【0090】

図１は、単一表示内の異なるタイプのコンテンツへのアクセスも可能にする、時間およびチャンネル別に配列された番組一覧表示１００の例証的グリッドを示す。表示１００は、以下を伴うグリッド１０２を含んでもよい：（１）各チャンネル／コンテンツタイプ識別子（列内のセル）が利用可能な異なるチャンネルまたはコンテンツのタイプを識別する、チャンネル／コンテンツタイプ識別子１０４の列、および（２）各時間識別子（行内のセル）が番組の時間帯を識別する、時間識別子１０６の行。グリッド１０２はまた、番組一覧１０８等の番組一覧のセルも含み、各一覧は、一覧の関連チャンネルおよび時間の上に提供される、番組のタイトルを提供する。ユーザ入力デバイスを用いて、ユーザは、ハイライト領域１１０を移動させることによって番組一覧を選択することができる。ハイライト領域１１０によって選択される番組一覧に関する情報が、番組情報領域１１２内に提供されてもよい。領域１１２は、例えば、番組タイトル、番組内容、番組が提供される時間（該当する場合）、番組が放送されるチャンネル（該当する場合）、番組の評価、および他の所望の情報を含んでもよい。

【0091】

線形番組（例えば、所定の時間に複数のユーザ機器デバイスに伝送されるようにスケジューリングされ、スケジューリングに従って提供される、コンテンツ）へのアクセスの提供に加え、メディアガイドアプリケーションはまた、非線形番組（例えば、任意の時間においてユーザ機器デバイスにアクセス可能であって、スケジューリングに従って提供されない、コンテンツ）へのアクセスも提供する。非線形番組は、オンデマンドコンテンツ（例えば、ＶＯＤ）、インターネットコンテンツ（例えば、ストリーミングメディア、ダウンロード可能メディア等）、ローカルに記憶したコンテンツ（例えば、前述の任意のユーザ機器デバイスまたは他の記憶デバイス上に記憶されたコンテンツ）、または時間的制約のない他のコンテンツを含む、異なるコンテンツソースからのコンテンツを含んでもよい。オンデマンドコンテンツは、映画または特定のコンテンツプロバイダ（例えば、「Ｔｈｅ Ｓｏｐｒａｎｏｓ」や「Ｃｕｒｂ Ｙｏｕｒ Ｅｎｔｈｕｓｉａｓｍ」を提供するＨＢＯ Ｏｎ Ｄｅｍａｎｄ）によって提供される任意の他のコンテンツを含んでもよい。ＨＢＯ ＯＮ ＤＥＭＡＮＤは、Ｔｉｍｅ Ｗａｒｎｅｒ Ｃｏｍｐａｎｙ Ｌ．Ｐ．らによって所有されるサービスマークであり、ＴＨＥ ＳＯＰＲＡＮＯＳおよびＣＵＲＢ ＹＯＵＲ ＥＮＴＨＵＳＩＡＳＭは、Ｈｏｍｅ Ｂｏｘ Ｏｆｆｉｃｅ， Ｉｎｃ．によって所有される商標である。インターネットコンテンツは、チャットセッションまたはウェブキャスト等のウェブイベント、もしくはインターネットウェブサイトまたは他のインターネットアクセス（例えば、ＦＴＰ）を通して、ストリーミングコンテンツまたはダウンロード可能なコンテンツとしてオンデマンドで利用可能なコンテンツを含んでもよい。

【0092】

グリッド１０２は、オンデマンド一覧１１４、録画コンテンツ一覧１１６、およびインターネットコンテンツ一覧１１８を含む、非線形番組のメディアガイドデータを提供してもよい。異なるタイプのコンテンツソースからのコンテンツのためのメディアガイドデータを組み合わせる表示は、「混合メディア」表示と称されることもある。表示１００とは異なる、表示され得るメディアガイドデータのタイプの種々の順列は、ユーザ選択またはガイドアプリケーション定義に基づいてもよい（例えば、録画および放送一覧のみの表示、オンデマンドおよび放送一覧のみの表示等）。例証されるように、一覧１１４、１１６、および１１８は、これらの一覧の選択が、それぞれ、オンデマンド一覧、録画一覧、またはインターネット一覧専用の表示へのアクセスを提供し得ることを示すように、グリッド１０２内に表示される時間帯全体に及ぶものとして示されている。いくつかの実施形態では、これらのコンテンツタイプの一覧は、グリッド１０２に直接含まれてもよい。ユーザがナビゲーションアイコン１２０のうちの１つを選択することに応答して、付加的メディアガイドデータが表示されてもよい（ユーザ入力デバイス上の矢印キーを押下することによって、ナビゲーションアイコン１２０を選択することと同様に表示に影響を及ぼしてもよい）。

【0093】

表示１００はまた、ビデオ領域１２２、広告１２４、およびオプション領域１２６を含んでもよい。ビデオ領域１２２は、ユーザが、現在利用可能である、今後利用可能となる、またはユーザに利用可能であった番組を視聴および／またはプレビューすることを可能にしてもよい。ビデオ領域１２２のコンテンツは、グリッド１０２に表示される一覧のうちの１つに対応するか、またはそれから独立してもよい。ビデオ領域を含むグリッド表示は、ピクチャインガイド（ＰＩＧ）表示と称されることもある。ＰＩＧ表示およびそれらの機能は、２００３年５月１３日発行のＳａｔｔｅｒｆｉｅｌｄらの米国特許第６，５６４，３７８号、および２００１年５月２９日発行のＹｕｅｎらの米国特許第６，２３９，７９４号でさらに詳細に説明されており、それらは全体として参照することによって本明細書に組み込まれる。ＰＩＧ表示は、本明細書に説明される実施形態の他のメディアガイドアプリケーション表示画面に含まれてもよい。

【0094】

広告１２４は、（例えば、購読番組に対する）視聴者のアクセス権に応じて、現在視聴が利用可能である、将来視聴が利用可能となる、または決して視聴利用可能とはなり得ない、コンテンツの広告を提供してもよく、グリッド１０２内のコンテンツ一覧のうちの１つまたはそれを上回るものに対応するか、または無関係であってもよい。広告１２４はまた、グリッド１０２内で表示されるコンテンツに関係するか、または無関係である製品もしくはサービスに対するものであってもよい。広告１２４は、選択可能であってもよく、コンテンツに関するさらなる情報を提供する、製品またはサービスに関する情報を提供する、コンテンツ、製品、またはサービスの購入を可能にする、広告に関するコンテンツを提供する等を行ってもよい。広告１２４は、ユーザのプロファイル／選好、監視されたユーザ活動、提供される表示のタイプ、または他の好適な標的化された広告基盤に基づいて標的化されてもよい。

【0095】

広告１２４は、長方形またはバナー形状として示されているが、広告は、ガイドアプリケーション表示内の任意の好適なサイズ、形状、および場所で提供されてもよい。例えば、広告１２４は、グリッド１０２に水平方向に隣接する長方形として提供されてもよい。これは、パネル広告と称されることもある。加えて、広告は、コンテンツまたはガイドアプリケーション表示上にオーバーレイされるか、または表示内に埋め込まれてもよい。広告はまた、テキスト、画像、回転画像、ビデオクリップ、または前述の他のタイプのコンテンツを含んでもよい。広告は、ガイドアプリケーションを有するユーザ機器デバイス内、ユーザ機器に接続されたデータベース内、遠隔場所（ストリーミングメディアサーバを含む）内、もしくは他の記憶手段またはこれらの場所の組み合わせ上に記憶されてもよい。メディアガイドアプリケーションに広告を提供するステップは、例えば、それらの全体で参照することにより本明細書に組み込まれる、２００３年１月１７日出願のＫｎｕｄｓｏｎらの米国特許出願第２００３／０１１０４９９号、２００４年６月２９日発行のＷａｒｄ，ＩＩＩらの米国特許第６，７５６，９９７号、および２００２年５月１４日発行のＳｃｈｅｉｎらの米国特許第６，３８８，７１４号で、さらに詳細に論じられている。広告は、本明細書に説明される実施形態の他のメディアガイドアプリケーション表示画面に含まれてもよいことが理解されるであろう。

【0096】

オプション領域１２６は、ユーザが、異なるタイプのコンテンツ、メディアガイドアプリケーション表示、および／またはメディアガイドアプリケーション特徴にアクセスすることを可能にしてもよい。オプション領域１２６は、ディプレイ１００（および本明細書に説明される他の表示画面）の一部であってもよく、もしくは画面上のオプションを選択すること、またはユーザ入力デバイス上の専用または割当可能ボタンを押下することによって、ユーザによって呼び出されてもよい。オプション領域１２６内の選択可能オプションは、グリッド１０２内の番組一覧に関連する特徴に関してもよく、またはメインメニュー表示から利用可能なオプションを含んでもよい。番組一覧に関連する特徴は、他の放送時間または番組の受信方法の検索、番組の録画、番組の連続録画の有効化、番組および／またはチャンネルをお気に入りとして設定、番組の購入、もしくは他の特徴を含んでもよい。メインメニュー表示から利用可能なオプションは、検索オプション、ＶＯＤオプション、ペアレンタルコントロールオプション、インターネットオプション、クラウドベースのオプション、デバイス同期オプション、第２の画面デバイスオプション、種々のタイプのメディアガイドデータ表示にアクセスするためのオプション、プレミアムサービスを購読するためのオプション、ユーザのプロファイルを編集するためのオプション、ブラウザオーバーレイにアクセスするためのオプション、もしくは他のオプションを含んでもよい。

【0097】

メディアガイドアプリケーションは、ユーザの選好に基づいて個人化されてもよい。個人化されたメディアガイドアプリケーションは、ユーザが、メディアガイドアプリケーションによって個人化された「体験」を生成するように、表示および特徴をカスタマイズすることを可能にする。この個人化された体験は、ユーザがこれらのカスタマイズを入力できるようにすることによって、および／または種々のユーザ選好を判定するようにメディアガイドアプリケーションがユーザ活動を監視することによって、生成されてもよい。ユーザは、ログインすることによって、または別様にガイドアプリケーションに対して自らを識別することによって、個人化されたガイドアプリケーションにアクセスしてもよい。メディアガイドアプリケーションのカスタマイズは、ユーザプロファイルに従って作成されてもよい。カスタマイズは、提示方式（例えば、表示の色方式、テキストのフォントサイズ等）、表示されるコンテンツ一覧の態様（例えば、ＨＤＴＶ番組のみまたは３Ｄ番組のみ、お気に入りチャンネル選択肢に基づいたユーザ指定の放送チャンネル、チャンネルの表示の並び替え、推奨コンテンツ等）、所望の録画特徴（例えば、特定のユーザに対する録画または連続録画、録画品質等）、ペアレンタルコントロール設定、インターネットコンテンツのカスタマイズされた提示（例えば、ソーシャルメディアコンテンツ、電子メール、電子的に配信された記事等の提示）、および他の所望のカスタマイズを変更させるステップを含んでもよい。

【0098】

メディアガイドアプリケーションは、ユーザが、ユーザプロファイル情報を提供することを可能にしてもよく、またはユーザプロファイル情報を自動的にコンパイルしてもよい。メディアガイドアプリケーションは、例えば、ユーザがアクセスするコンテンツ、および／またはユーザがガイドアプリケーションと行ってもよい他の相互作用を監視してもよい。加えて、メディアガイドアプリケーションは、特定のユーザに関連する他のユーザプロファイルの全体または一部を取得し（例えば、ｗｗｗ．ａｌｌｒｏｖｉ．ｃｏｍ等のユーザがアクセスするインターネット上の他のウェブサイトから、ユーザがアクセスする他のメディアガイドアプリケーションから、ユーザがアクセスする他の双方向アプリケーションから、ユーザの別のユーザ機器デバイスから等）、および／またはメディアガイドアプリケーションがアクセスし得る他のソースから、ユーザに関する情報を取得してもよい。結果として、ユーザの異なるユーザ機器デバイスにわたって、統一されたガイドアプリケーション体験をユーザに提供することができる。このタイプのユーザ体験は、図４に関連して、以下でより詳細に説明される。付加的な個人化されたメディアガイドアプリケーション特徴は、２００５年７月１１日出願のＥｌｌｉｓらの米国特許出願第２００５／０２５１８２７号、２００７年１月１６日出願のＢｏｙｅｒらの米国特許出願第７，１６５，０９８号、および２００２年２月２１日出願のＥｌｌｉｓらの米国特許出願第２００２／０１７４４３０号でさらに詳細に説明されており、それらは全体として参照することにより本明細書に組み込まれる。

【0099】

メディアガイドを提供するための別の表示配列が、図２に示されている。ビデオモザイク表示２００は、コンテンツのタイプ、ジャンル、および／または他の編成基準に基づいて編成されたコンテンツ情報のための選択可能オプション２０２を含む。表示２００では、テレビ一覧オプション２０４が、選択され、したがって、一覧２０６、２０８、２１０、および２１２を放送番組一覧として提供する。表示２００では、一覧は、カバーアート、コンテンツからの静止画像、ビデオクリップのプレビュー、コンテンツからのライブビデオ、または一覧中のメディアガイドデータによって記述されているコンテンツをユーザに示す他のタイプのコンテンツを含む、グラフィック画像を提供してもよい。グラフィック一覧のそれぞれはまた、一覧と関連付けられたコンテンツに関するさらなる情報を提供するように、テキストを伴ってもよい。例えば、一覧２０８は、メディア部分２１４およびテキスト部分２１６を含む、１つより多くの部分を含んでもよい。メディア部分２１４および／またはテキスト部分２１６は、コンテンツをフル画面で視聴するように、またはメディア部分２１４に表示されるコンテンツに関連する情報を閲覧するように（例えば、ビデオが表示されるチャンネルの一覧を閲覧するように）、選択可能であってもよい。

【0100】

表示２００中の一覧は、異なるサイズである（すなわち、一覧２０６は、一覧２０８、２１０、および２１２より大きい）が、所望の場合、全一覧が同一のサイズであってもよい。一覧は、コンテンツプロバイダの所望に応じて、またはユーザ選好に基づいて、ユーザが関心の程度を示すように、または、あるコンテンツを強調するように、異なるサイズであるか、またはグラフィックが強調されてもよい。コンテンツ一覧をグラフィック的に強調するための種々のシステムおよび方法は、例えば、全体として参照することにより本明細書に組み込まれる、２００５年１２月２９日に出願のＹａｔｅｓの米国特許出願公開第２０１０／０１５３８８５号で論じられている。

【0101】

ユーザは、そのユーザ機器デバイスのうちの１つまたはそれを上回るものから、コンテンツおよびメディアガイドアプリケーション（ならびに上記および下記で説明されるその表示画面）にアクセスしてもよい。図３は、例証的ユーザ機器デバイス３００の汎用実施形態を示す。ユーザ機器デバイスのより具体的な実装は、図４に関連して以下で論じられる。ユーザ機器デバイス３００は、入出力（以下「Ｉ／Ｏ」）パス３０２を介して、コンテンツおよびデータを受信してもよい。Ｉ／Ｏパス３０２は、処理回路３０６および記憶３０８を含む制御回路３０４に、コンテンツ（例えば、放送番組、オンデマンド番組、インターネットコンテンツ、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）または広域ネットワーク（ＷＡＮ）を経由して利用可能なコンテンツ、および／または他のコンテンツ）およびデータを提供してもよい。制御回路３０４は、Ｉ／Ｏパス３０２を使用して、コマンド、要求、および他の好適なデータを送受信するために使用されてもよい。Ｉ／Ｏパス３０２は、制御回路３０４（具体的には、処理回路３０６）を１つまたはそれを上回る通信パス（以下で説明される）に接続してもよい。Ｉ／Ｏ機能は、これらの通信パスのうちの１つまたはそれを上回るものによって提供されてもよいが、図面が複雑になり過ぎることを回避するため、図３では単一パスとして示されている。

【0102】

制御回路３０４は、処理回路３０６等の任意の好適な処理回路に基づいてもよい。本明細書で参照されるように、処理回路とは、１つまたはそれを上回るマイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ、プログラマブル論理デバイス、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）等に基づく回路を意味すると理解され、マルチコアプロセッサ（例えば、デュアルコア、クアドコア、ヘクサコア、または任意の好適な数のコア）またはスーパーコンピュータを含んでもよい。いくつかの実施形態では、処理回路は、複数の別個のプロセッサまたは処理ユニット、例えば、複数の同一のタイプの処理ユニット（例えば、２つのＩｎｔｅｌ Ｃｏｒｅ ｉ７プロセッサ）または複数の異なるプロセッサ（例えば、Ｉｎｔｅｌ Ｃｏｒｅ
ｉ５プロセッサおよびＩｎｔｅｌ Ｃｏｒｅ ｉ７プロセッサ）にわたって分散されてもよい。いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、メモリ（すなわち、記憶３０８）に記憶されたメディアガイドアプリケーションに対する命令を実行する。具体的には、制御回路３０４は、メディアガイドアプリケーションによって、前述および後述の機能を行うように命令されてもよい。例えば、メディアガイドアプリケーションは、制御回路３０４に、メディアガイド表示を生成するための命令を提供してもよい。いくつかの実装では、制御回路３０４によって行われるいかなるアクションも、メディアガイドアプリケーションから受信した命令に基づいてもよい。

【0103】

クライアントサーバに基づく実施形態では、制御回路３０４は、ガイドアプリケーションサーバもしくは他のネットワークまたはサーバと通信するための好適な通信回路を含んでもよい。前述の機能性を実施するための命令は、ガイドアプリケーションサーバ上に記憶されてもよい。通信回路は、ケーブルモデム、総合デジタル通信網（ＩＳＤＮ）モデム、デジタル加入者回線（ＤＳＬ）モデム、電話モデム、イーサネット（登録商標）カード、または他の機器との通信用無線モデム、または任意の他の好適な通信回路を含んでもよい。そのような通信は、インターネットもしくは任意の他の好適な通信ネットワークまたはパスを伴ってもよい（図４に関連してさらに詳細に説明される）。加えて、通信回路は、ユーザ機器デバイスのピアツーピア通信、または相互から遠隔の場所にあるユーザ機器デバイスの通信を可能にする回路を含んでもよい（以下でさらに詳細に説明される）。

【0104】

メモリは、制御回路３０４の一部である、記憶３０８として提供される、電子記憶デバイスであってもよい。本明細書で参照されるように、語句「電子記憶デバイス」または「記憶デバイス」とは、ランダム−アクセスメモリ、読取専用メモリ、ハードドライブ、光学ドライブ、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）レコーダ、コンパクトディスク（ＣＤ）レコーダ、ＢＬＵ−ＲＡＹ（登録商標）ディスク（ＢＤ）レコーダ、ＢＬＵ−ＲＡＹ（登録商標） ３Ｄディスクレコーダ、デジタルビデオレコーダ（ＤＶＲ（パーソナルビデオレコーダと呼ばれる場合もある）、またはＰＶＲ）、固体デバイス、量子記憶デバイス、ゲームコンソール、ゲームメディア、もしくは任意の他の好適な固定またはリムーバブル記憶デバイス、および／または任意のそれらの組み合わせ等の電子データ、コンピュータソフトウェア、またはファームウェアを記憶するための任意のデバイスを意味すると理解されたい。記憶３０８は、本明細書に説明される種々のタイプのコンテンツ、ならびに前述のメディアガイドデータを記憶するために使用されてもよい。非揮発性メモリもまた、使用されてもよい（例えば、ブートアップルーチンや他の命令を起動するために）。図４に関連して説明される、クラウドベースの記憶が、記憶３０８を補完するために使用される、または記憶３０８の代わりに使用されてもよい。

【0105】

制御回路３０４は、１つまたはそれを上回るアナログチューナ、１つまたはそれを上回るＭＰＥＧ−２デコーダ、または他のデジタル復号回路、高解像度チューナ、または任意の他の好適な同調もしくはビデオ回路、もしくはそのような回路の組み合わせ等のビデオ生成回路および同調回路を含んでもよい。符号化回路（例えば、記憶のために、無線、アナログ、またはデジタル信号をＭＰＥＧ信号に変換するためのもの）もまた、提供されてもよい。制御回路３０４はまた、コンテンツをユーザ機器３００の好ましい出力形式に上方変換および下方変換するためのスケーラ回路を含んでもよい。回路３０４はまた、デジタルおよびアナログ信号間で変換するためのデジタルからアナログへの変換回路およびアナログからデジタルへの変換回路を含んでもよい。同調および符号化回路は、コンテンツを受信して表示する、再生する、または録画するために、ユーザ機器デバイスによって使用されてもよい。同調および符号化回路はまた、ガイドデータを受信するために使用されてもよい。例えば、同調、ビデオ生成、符号化、復号、暗号化、解読、スケーラ、およびアナログ／デジタル回路を含む、本明細書に説明される回路は、１つまたはそれを上回る汎用または特殊プロセッサ上で起動するソフトウェアを使用して実装されてもよい。複数のチューナが、同時同調機能に対処するように提供されてもよい（例えば、視聴および録画機能、ピクチャインピクチャ（ＰＩＰ）機能、多重チューナ録画機能等）。記憶３０８が、ユーザ機器３００とは別のデバイスとして提供される場合、同調および符号化回路（複数のチューナを含む）は、記憶３０８と関連付けられてもよい。

【0106】

ユーザは、ユーザ入力インターフェース３１０を使用して、命令を制御回路３０４に送信してもよい。ユーザ入力インターフェース３１０は、リモートコントロール、マウス、トラックボール、キーパッド、キーボード、タッチ画面、タッチパッド、スタイラス入力、ジョイスティック、音声認識インターフェース、または他のユーザ入力インターフェース等、任意の好適なユーザインターフェースであってもよい。ディスプレイ３１２は、独立型デバイスとして提供されるか、またはユーザ機器デバイス３００の他の要素と統合してもよい。例えば、ディスプレイ３１２は、タッチスクリーンまたはタッチセンサ式表示であってもよい。そのような状況では、ユーザ入力インターフェース３１２は、ディスプレイ３１２と統合される、または組み合わせられてもよい。ディスプレイ３１２は、モニタ、テレビ、モバイルデバイスのための液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、非晶質シリコンディスプレイ、低温ポリシリコンディスプレイ、電子インクディスプレイ、電気泳動ディスプレイ、アクティブマトリクスディスプレイ、エレクトロウェッティングディスプレイ、電気流体ディスプレイ、ブラウン管ディスプレイ、発光ダイオードディスプレイ、エレクトロルミネセントディスプレイ、プラズマ表示パネル、高性能アドレッシングディスプレイ、薄膜トランジスタディスプレイ、有機発光ダイオードディスプレイ、表面伝導型電子放出素子ディスプレイ（ＳＥＤ）、レーザテレビ、カーボンナノチューブ、量子ドットディスプレイ、干渉変調器ディスプレイ、または視覚的画像を表示するための任意の他の好適な機器のうちの１つまたはそれを上回るものであってもよい。いくつかの実施形態では、ディスプレイ３１２は、ＨＤＴＶ対応型であってもよい。いくつかの実施形態では、ディスプレイ３１２は、３Ｄ表示であってもよく、双方向メディアガイドアプリケーションおよび任意の好適なコンテンツは、３Ｄで表示されてもよい。ビデオカードまたはグラフィックカードは、出力をディスプレイ３１２に生成してもよい。ビデオカードは、３Ｄシーンおよび２Ｄグラフィックのレンダリング加速、ＭＰＥＧ−２／ＭＰＥＧ−４復号、ＴＶ出力、または複数のモニタを接続する能力等の種々の機能をもたらしてもよい。ビデオカードは、制御回路３０４に関連する前述の任意の処理回路であってもよい。ビデオカードは、制御回路３０４と統合されてもよい。スピーカ３１４は、ユーザ機器デバイス３００の他の要素との統合として提供されてもよく、または独立型ユニットであってもよい。ディスプレイ３１２上に表示されるビデオおよび他のコンテンツのオーディオ構成要素は、スピーカ３１４を通して再生されてもよい。いくつかの実施形態では、音声は、スピーカ３１４を介して音声を処理および出力する、受信機（図示せず）に配信されてもよい。

【0107】

ガイドアプリケーションは、任意の好適なアーキテクチャを使用して実装されてもよい。例えば、それは、ユーザ機器デバイス３００上で完全に実装される、独立型アプリケーションであってもよい。そのようなアプローチでは、アプリケーションの命令は、ローカルに記憶され（例えば、記憶３０８内に）、アプリケーションによって使用するためのデータは、周期的にダウンロードされる（例えば、帯域外フィードから、インターネットリソースから、または別の好適なアプローチを使用して）。制御回路３０４は、記憶３０８からアプリケーションの命令を読み出し、本明細書で論じられる表示のいずれかを生成するための命令を処理してもよい。処理された命令に基づいて、制御回路３０４は、入力が入力インターフェース３１０から受信されるときに行うアクションを判定してもよい。例えば、表示上のカーソルの上／下への移動は、入力インターフェース３１０が上／下ボタンが選択されたことを示すとき、処理された命令によって示されてもよい。

【0108】

いくつかの実施形態では、メディアガイドアプリケーションは、クライアントサーバベースのアプリケーションである。ユーザ機器デバイス３００上に実装される、シックまたはシンクライアントによって使用するためのデータは、ユーザ機器デバイス３００の遠隔にあるサーバに要求を発行することによって、オンデマンドで読み出される。クライアントサーバベースのガイドアプリケーションの一実施例では、制御回路３０４は、遠隔サーバによって提供されるウェブページを解釈する、ウェブブラウザを実行する。例えば、遠隔サーバは、記憶デバイス内にアプリケーションのための命令を記憶してもよい。遠隔サーバは、回路（例えば、制御回路３０４）を使用して、記憶された命令を処理し、前述および後述の表示を生成してもよい。クライアントデバイスは、遠隔サーバによって生成される表示を受信してもよく、表示のコンテンツを機器デバイス３００上でローカルに表示してもよい。このように、命令の処理は、サーバによって遠隔で行われる一方、結果として生じる表示は、機器デバイス３００上にローカルに提供される。機器デバイス３００は、入力インターフェース３１０を介して、ユーザからの入力を受信し、対応する表示を処理および生成するために、それらの入力を遠隔サーバに伝送してもよい。例えば、機器デバイス３００は、上／下ボタンが入力インターフェース３１０を介して選択されたことを示す、通信を遠隔サーバに伝送してもよい。遠隔サーバは、その入力に従って命令を処理し、入力に対応するアプリケーションの表示を生成してもよい（例えば、カーソルを上／下に移動させる表示）。生成された表示は、次いで、ユーザへの提示のために、機器デバイス３００に伝送される。

【0109】

いくつかの実施形態では、メディアガイドアプリケーションは、インタープリタまたは仮想マシン（制御回路３０４によって起動される）によって、ダウンロードされ、解釈または別様に起動される。いくつかの実施形態では、ガイドアプリケーションは、ＥＴＶバイナリ交換形式（ＥＴＶ Ｂｉｎａｒｙ Ｉｎｔｅｒｃｈａｎｇｅ Ｆｏｒｍａｔ／ＥＢＩＦ）で符号化され、好適なフィードの一部として制御回路３０４によって受信され、制御回路３０４上で起動するユーザエージェントによって解釈されてもよい。例えば、ガイドアプリケーションは、ＥＢＩＦアプリケーションであってもよい。いくつかの実施形態では、ガイドアプリケーションは、制御回路３０４によって実行されるローカル仮想マシンまたは他の好適なミドルウェアによって受信および起動される、一連のＪＡＶＡ（登録商標）ベースのファイルによって定義されてもよい。そのような実施形態のうちのいくつか（例えば、ＭＰＥＧ−２または他のデジタルメディア符号化スキームを採用するもの）では、ガイドアプリケーションは、例えば、番組のＭＰＥＧオーディオおよびビデオパケットを用いたＭＰＥＧ−２オブジェクトカルーセルにおいて符号化および伝送されてもよい。

【0110】

図３のユーザ機器デバイス３００は、ユーザテレビ機器４０２、ユーザコンピュータ機器４０４、無線ユーザ通信デバイス４０６、または非携帯型ゲーム機等のコンテンツにアクセスするために好適な任意の他のタイプのユーザ機器として、図４のシステム４００に実装することができる。簡単にするために、これらのデバイスは、本明細書では総称して、ユーザ機器またはユーザ機器デバイスと称されてもよく、前述のユーザ機器デバイスに実質的に類似してもよい。メディアガイドアプリケーションが実装され得る、ユーザ機器デバイスは、独立型デバイスとして機能してもよく、またはデバイスのネットワークの一部であってもよい。デバイスの種々のネットワーク構成が実装されてもよく、以下でさらに詳細に論じられる。

【0111】

図３に関連して前述のシステム特徴のうちの少なくともいくつかを利用する、ユーザ機器デバイスは、ユーザテレビ機器４０２、ユーザコンピュータ機器４０４、または無線ユーザ通信デバイス４０６としてだけに分類されなくてもよい。例えば、ユーザテレビ機器４０２は、いくつかのユーザコンピュータ機器４０４のように、インターネットコンテンツへのアクセスを可能にするインターネット対応型であってもよい一方で、ユーザコンピュータ機器４０４は、いくつかのテレビ機器４０２のように、テレビ番組へのアクセスを可能にするチューナを含んでもよい。メディアガイドアプリケーションはまた、種々の異なるタイプのユーザ機器上で同一レイアウトを有してもよく、またはユーザ機器の表示能力に合わせられてもよい。例えば、ユーザコンピュータ機器４０４上では、ガイドアプリケーションは、ウェブブラウザによってアクセスされるウェブサイトとして提供されてもよい。別の実施例では、ガイドアプリケーションは、無線ユーザ通信デバイス４０６用にスケールダウンされてもよい。

【0112】

システム４００では、典型的には、各タイプのユーザ機器デバイスが１つを上回って存在するが、図面が複雑になり過ぎることを回避するために、それぞれ１つだけが図４に示されている。加えて、各ユーザは、１つを上回るタイプのユーザ機器デバイスと、また、各タイプのユーザ機器デバイスのうちの１つを上回るものとを利用してもよい。

【0113】

いくつかの実施形態では、ユーザ機器デバイス（例えば、ユーザテレビ機器４０２、ユーザコンピュータ機器４０４、無線ユーザ通信デバイス４０６）は、「第２の画面デバイス」と称されてもよい。例えば、第２の画面デバイスは、第１のユーザ機器デバイス上に提示されるコンテンツを補完してもよい。第２の画面デバイス上に提示されるコンテンツは、第１のデバイス上に提示されるコンテンツを補完する、任意の好適なコンテンツであってもよい。いくつかの実施形態では、第２の画面デバイスは、第１のデバイスの設定および表示選好を調節するためのインターフェースを提供する。いくつかの実施形態では、第２の画面デバイスは、他の第２の画面デバイスと相互作用する、またはソーシャルネットワークと相互作用するために構成される。第２の画面デバイスは、第１のデバイスと同一の部屋内に、第１のデバイスと異なる部屋であるが同一の家または建物内に、または第１のデバイスと異なる建物内に位置することができる。

【0114】

ユーザはまた、家庭内デバイスおよび遠隔デバイスにわたって一貫したメディアガイドアプリケーション設定を維持するように、種々の設定を設定してもよい。設定は、本明細書に説明される設定、ならびにお気に入りのチャンネルおよび番組、番組を推奨するためにガイドアプリケーションが利用する番組選好、表示選好、および他の望ましいガイド設定を含む。例えば、ユーザが、オフィスのパソコンで、例えば、ウェブサイトｗｗｗ．ａｌｌｒｏｖｉ．ｃｏｍの上で、チャンネルをお気に入りとして設定した場合、所望に応じて、同一のチャンネルが、ユーザの家庭内デバイス（例えば、ユーザテレビ機器およびユーザコンピュータ機器）、ならびにユーザのモバイルデバイス上でお気に入りとして表示される。したがって、同一のまたは異なるタイプのユーザ機器デバイスであるかどうかにかかわらず、１つのユーザ機器デバイス上で行われる変更は、別のユーザ機器デバイス上のガイド体験を変更することができる。さらに、行われる変更は、ユーザによる設定入力、ならびにガイドアプリケーションによって監視されるユーザ活動に基づいてもよい。

【0115】

ユーザ機器デバイスは、通信ネットワーク４１４に連結されてもよい。すなわち、ユーザテレビ機器４０２、ユーザコンピュータ機器４０４、および無線ユーザ通信デバイス４０６は、それぞれ、通信パス４０８、４１０、および４１２を介して、通信ネットワーク４１４に連結される。通信ネットワーク４１４は、インターネット、携帯電話ネットワーク、モバイルボイスまたはデータネットワーク（例えば、４ＧまたはＬＴＥネットワーク）、ケーブルネットワーク、公衆交換電話ネットワーク、または他のタイプの通信ネットワーク、もしくは通信ネットワークの組み合わせを含む、１つまたはそれを上回るネットワークであってもよい。パス４０８、４１０、および４１２は、別個または一緒に、衛星パス、光ファイバパス、ケーブルパス、インターネット通信をサポートするパス（例えば、ＩＰＴＶ）、フリースペース接続（例えば、放送または他の無線信号用）、もしくは任意の他の好適な有線または無線通信パス、もしくはそのようなパスの組み合わせ等、１つまたはそれを上回る通信パスを含んでもよい。パス４１２は、図４に示された例示的実施形態において、無線パスであることを示すように破線で描かれ、パス４０８および４１０は、有線パスであることを示すように実線で描かれている（しかし、これらのパスは、所望に応じて、無線パスであってもよい）。ユーザ機器デバイスとの通信は、これらの通信パスのうちの１つまたはそれを上回るものによって提供されてもよいが、図４では、図面が複雑になり過ぎることを回避するために、単一パスとして示されている。

【0116】

通信パスは、ユーザ機器デバイスの間には描かれていないが、これらのデバイスは、パス４０８、４１０、および４１２に関連して上記で説明されるもの、ならびにＵＳＢケーブル、ＩＥＥＥ１３９４ケーブル、無線パス（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、赤外線、ＩＥＥＥ８０２−１１ｘ等）等の他の短距離ポイントツーポイント通信パス、もしくは有線または無線パスを介した他の短距離通信等の通信パスを介して、相互に直接通信してもよい。ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）
ＳＩＧ， ＩＮＣ．によって所有される認証マークである。ユーザ機器デバイスはまた、通信ネットワーク４１４を介した間接的パスを通して、直接相互に通信してもよい。

【0117】

システム４００は、それぞれ、通信パス４２０および４２２を介して、通信ネットワーク４１４に連結される、コンテンツソース４１６およびメディアガイドデータソース４１８を含む。パス４２０および４２２は、パス４０８、４１０、および４１２に関して上記で説明される通信パスのうちのいずれかを含んでもよい。コンテンツソース４１６およびメディアガイドデータソース４１８との通信は、１つまたはそれを上回る通信パスを介して交信されてもよいが、図４では、図面が複雑になり過ぎることを回避するために、単一パスとして示されている。加えて、コンテンツソース４１６およびメディアガイドデータソース４１８のそれぞれが１つを上回ってあってもよいが、図４では、図面が複雑になり過ぎることを回避するために、それぞれ１つだけが示されている。（これらのソースのそれぞれの異なるタイプを以下で論じる）。所望に応じて、コンテンツソース４１６およびメディアガイドデータソース４１８は、１つのソースデバイスとして統合されてもよい。ソース４１６および４１８と、ユーザ機器デバイス４０２、４０４、および４０６との間の通信は、通信ネットワーク４１４を通したものとして示されているが、いくつかの実施形態では、ソース４１６および４１８は、パス４０８、４１０、および４１２に関連して上記で説明されるもの等の通信パス（図示せず）を介して、ユーザ機器デバイス４０２、４０４、および４０６と直接通信してもよい。

【0118】

コンテンツソース４１６は、テレビ配信施設、ケーブルシステムヘッドエンド、衛星配信施設、番組ソース（例えば、ＮＢＣ、ＡＢＣ、ＨＢＯ等のテレビ放送会社）、中間配信施設および／またはサーバ、インターネットプロバイダ、オンデマンドメディアサーバ、および他のコンテンツプロバイダを含む、１つまたはそれを上回るタイプのコンテンツ配信機器を含んでもよい。ＮＢＣは、Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ Ｃｏｍｐａｎｙ， Ｉｎｃ．によって所有される商標であり、ＡＢＣは、Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ Ｃｏｍｐａｎｙ， ＩＮＣ．によって所有される商標であり、ＨＢＯは、Ｈｏｍｅ Ｂｏｘ Ｏｆｆｉｃｅ， Ｉｎｃ．によって所有される商標である。コンテンツソース４１６は、コンテンツの発信元であってもよく（例えば、テレビ放送会社、ウェブキャストプロバイダ等）、またはコンテンツの発信元でなくてもよい（例えば、オンデマンドコンテンツプロバイダ、ダウンロード用放送番組のコンテンツのインターネットプロバイダ等）。コンテンツソース４１６は、ケーブルソース、衛星プロバイダ、オンデマンドプロバイダ、インターネットプロバイダ、オーバーザトップコンテンツプロバイダ、または他のコンテンツのプロバイダを含んでもよい。コンテンツソース４１６はまた、ユーザ機器デバイスのうちのいずれかから遠隔の場所にある、異なるタイプのコンテンツ（ユーザによって選択されるビデオコンテンツを含む）を記憶するために使用される、遠隔メディアサーバを含んでもよい。コンテンツの遠隔記憶のため、および遠隔に記憶されたコンテンツをユーザ機器に提供するためのシステムおよび方法は、全体として参照することにより本明細書に組み込まれる、２０１０年７月２０日出願のＥｌｌｉｓらの米国特許出願第７，７６１，８９２号に関連して、さらに詳細に論じられている。

【0119】

メディアガイドデータソース４１８は、前述のメディアガイドデータ等のメディアガイドデータを提供してもよい。メディアガイドデータは、任意の好適なアプローチを使用して、ユーザ機器デバイスに提供されてもよい。いくつかの実施形態では、ガイドアプリケーションは、データフィード（例えば、継続フィードまたはトリクルフィード）を介して、番組ガイドデータを受信する、独立型双方向テレビ番組ガイドであってもよい。番組スケジューリングデータおよび他のガイドデータは、テレビチャンネルのサイドバンド上で、帯域内デジタル信号を使用して、帯域外デジタル信号を使用して、または任意の他の好適なデータ伝送技術によって、ユーザ機器に提供されてもよい。番組スケジューリングデータおよび他のメディアガイドデータは、複数のアナログまたはデジタルテレビチャンネル上でユーザ機器に提供されてもよい。

【0120】

いくつかの実施形態では、メディアガイドデータソース４１８からのガイドデータは、クライアントサーバアプローチを使用して、ユーザの機器に提供されてもよい。例えば、ユーザ機器デバイスは、メディアガイドデータをサーバからプルしてもよく、またはサーバは、メディアガイドデータをユーザ機器デバイスにプッシュしてもよい。いくつかの実施形態では、ユーザの機器上に常駐するガイドアプリケーションクライアントは、必要に応じて、例えば、ガイドデータが、古くなっているとき、またはユーザ機器デバイスが、データを受信するための要求をユーザから受信するとき、ソース４１８とセッションを開始し、ガイドデータを取得してもよい。メディアガイドは、任意の好適な頻度で（例えば、継続的に、毎日、ユーザ指定期間で、システム指定期間で、ユーザ機器からの要求に応じて等）ユーザ機器に提供されてもよい。メディアガイドデータソース４１８は、ユーザ機器デバイス４０２、４０４、および４０６に、メディアガイドアプリケーション自体、またはメディアガイドアプリケーションのソフトウェア更新を提供してもよい。

【0121】

いくつかの実施形態では、メディアガイドデータは、視聴者データを含んでもよい。例えば、視聴者データは、現在のおよび／または履歴ユーザアクティビティ情報（例えば、ユーザが典型的に見るコンテンツ、ユーザがコンテンツを見る時刻、ユーザがソーシャルネットワークと相互作用するかどうか、ユーザがソーシャルネットワークと相互作用し、情報をポストする時間、ユーザが典型的に見るコンテンツのタイプ（例えば、有料ＴＶまたは無料ＴＶ）、気分、脳の活動情報等）を含んでもよい。メディアガイドデータはまた、加入データを含んでもよい。例えば、加入データは、所与のユーザ加入するソースまたはサービスおよび／または所与のユーザが以前に加入していたが、後にアクセスを打ち切ったソースまたはサービスを識別してもよい（例えば、ユーザが有料チャネルに加入しているかどうか、ユーザが有料レベルのサービスを追加したかどうか、ユーザがインターネット速度を加速させたかどうか）。いくつかの実施形態では、視聴者データおよび／または加入データは、１年を上回る周期の間の所与のユーザのパターンを識別してもよい。メディアガイドデータは、所与のユーザがサービス／ソースへのアクセスを打ち切るであろう可能性を示すスコアを生成するために使用される、モデル（例えば、残存者モデル）を含んでもよい。例えば、メディアガイドアプリケーションは、加入データと、所与のユーザが特定のサービスまたはソースへのアクセスを打ち切るであろうかどうかの可能性を示す、値またはスコアを生成するためのモデルを併用して、視聴者データを処理してもよい。特に、より高いスコアは、ユーザが特定のサービスまたはソースへのアクセスを打ち切るであろう、より高いレベルの信頼性を示し得る。スコアに基づいて、メディアガイドアプリケーションは、ユーザがアクセスを打ち切る可能性が高いであろうものとしてスコアによって示される特定のサービスまたはソースをユーザが維持するように勧誘する宣伝および広告を生成してもよい。

【0122】

メディアガイドアプリケーションは、例えば、ユーザ機器デバイス上に実装される独立型アプリケーションであってもよい。例えば、メディアガイドアプリケーションは、記憶３０８内に記憶され、ユーザ機器デバイス３００の制御回路３０４によって実行され得る、ソフトウェアまたはのセット実行可能命令として実装されてもよい。いくつかの実施形態では、メディアガイドアプリケーションは、クライアント−サーバアプリケーションであってもよく、その場合、クライアントアプリケーションのみ、ユーザ機器デバイス上に常駐し、サーバアプリケーションは、遠隔サーバ上に常駐する。例えば、メディアガイドアプリケーションは、部分的に、ユーザ機器デバイス３００の制御回路３０４上のクライアントアプリケーションとして、および部分的に遠隔サーバ上で、遠隔サーバの制御回路上で起動するサーバアプリケーションとして（例えば、メディアガイドデータソース４１８）、実装されてもよい。遠隔サーバの制御回路（例えば、メディアガイドデータソース４１８）によって実行されると、メディアガイドアプリケーションは、制御回路に、ガイドアプリケーション表示を生成し、生成された表示をユーザ機器デバイスに伝送するように命令してもよい。サーバアプリケーションは、メディアガイドデータソース４１８の制御回路に、ユーザ機器上での記憶のためのデータを伝送するように命令してもよい。クライアントアプリケーションは、受信用ユーザ機器の制御回路に、ガイドアプリケーション表示を生成するように命令してもよい。

【0123】

ユーザ機器デバイス４０２、４０４、および４０６に配信されるコンテンツおよび／またはメディアガイドデータは、オーバーザトップ（ＯＴＴ）コンテンツであってもよい。ＯＴＴコンテンツ配信は、前述の任意のユーザ機器デバイスを含む、インターネット対応型ユーザデバイスが、ケーブルまたは衛星接続を経由して受信されるコンテンツに加え、前述の任意のコンテンツを含む、インターネットを経由して転送されるコンテンツを受信することを可能にする。ＯＴＴコンテンツは、インターネットサービスプロバイダ（ＩＳＰ）によって提供されるインターネット接続を介して配信されるが、第三者も、コンテンツを配信する。ＩＳＰは、視聴能力、著作権、またはコンテンツの再配信に関与していなくてもよく、ＯＴＴコンテンツプロバイダによって提供されるＩＰパケットのみ転送してもよい。コンテンツプロバイダの実施例として、ＩＰパケットを介して、オーディオおよびビデオを提供する、ＹＯＵＴＵＢＥ（登録商標）、ＮＥＴＦＬＩＸ、およびＨＵＬＵが挙げられる。Ｙｏｕｔｕｂｅは、Ｇｏｏｇｌｅ Ｉｎｃ．によって所有される商標であり、Ｎｅｔｆｌｉｘは、Ｎｅｔｆｌｉｘ， Ｉｎｃ．によって所有される商標であり、Ｈｕｌｕは、Ｈｕｌｕ， ＬＬＣ．によって所有される商標である。ＯＴＴコンテンツプロバイダは、加えて、または代替として、前述のメディアガイドデータを提供してもよい。コンテンツおよび／またはメディアガイドデータに加え、ＯＴＴコンテンツのプロバイダは、メディアガイドアプリケーション（例えば、ウェブベースのアプリケーションまたはクラウドベースのアプリケーション）を配信することができ、またはコンテンツは、ユーザ機器デバイス上に記憶されるメディアガイドアプリケーションによって表示されることができる。

【0124】

メディアガイドシステム４００は、いくつかのアプローチまたはネットワーク構成を例証することを意図しており、これによって、ユーザ機器デバイスならびにコンテンツおよびガイドデータのソースは、コンテンツにアクセスし、メディアガイドを提供する目的で、相互に通信してもよい。本明細書に説明される実施形態は、これらのアプローチの任意の１つまたは一部において、またはコンテンツを配信し、メディアガイドを提供するための他のアプローチを採用するシステムにおいて、適用されてもよい。以下の４つのアプローチは、図４の汎用実施例の具体的例証を提供する。

【0125】

あるアプローチでは、ユーザ機器デバイスは、ホームネットワーク内で相互に通信してもよい。ユーザ機器デバイスは、上記で説明される短距離ポイントツーポイント通信方式を介して、ホームネットワーク上に提供されるハブまたは他の類似デバイスを通した間接パスを介して、もしくは通信ネットワーク４１４を介して、直接相互に通信することができる。１つの家庭内の複数の個人のそれぞれが、ホームネットワーク上の異なるユーザ機器デバイスを操作してもよい。結果として、種々のメディアガイド情報または設定が、異なるユーザ機器デバイス間で伝達されることが望ましくてもよい。例えば、２００５年７月１１日出願のＥｌｌｉｓらの米国特許出願第１１／１７９，４１０号でさらに詳細に説明されているように、ホームネットワーク内の異なるユーザ機器デバイス上で、ユーザが一貫したメディアガイドアプリケーション設定を維持することが望ましくてもよい。ホームネットワーク内の異なるタイプのユーザ機器デバイスがまた、相互に通信し、コンテンツを伝送してもよい。例えば、ユーザは、ユーザコンピュータ機器から携帯用ビデオプレーヤまたは携帯用音楽プレーヤにコンテンツを伝送してもよい。

【0126】

第２のアプローチでは、ユーザは、複数のタイプのユーザ機器を有してもよく、これによって、コンテンツにアクセスし、メディアガイドを取得する。例えば、一部のユーザは、家庭内およびモバイルデバイスによってアクセスされる、ホームネットワークを有してもよい。ユーザは、遠隔デバイス上に実装されるメディアガイドアプリケーションを介して、家庭内デバイスを制御してもよい。例えば、ユーザは、オフィスのパーソナルコンピュータ、もしくはＰＤＡまたはウェブ対応携帯電話等のモバイルデバイスを介して、ウェブサイト上のオンラインメディアガイドアプリケーションにアクセスしてもよい。ユーザは、オンラインガイドアプリケーション上で種々の設定（例えば、録画、リマインダ、または他の設定）を設定して、ユーザの家庭内機器を制御してもよい。オンラインガイドは、直接、またはユーザの家庭内機器上のメディアガイドアプリケーションと通信することによって、ユーザの機器を制御してもよい。ユーザ機器デバイスが相互から遠隔の場所にある、ユーザ機器デバイスの通信のための種々のシステムおよび方法は、例えば、その全体を参照することにより本明細書に組み込まれる、Ｅｌｌｉｓらの２０１１年１０月２５日発行の米国特許第８，０４６，８０１号で論じられている。

【0127】

第３のアプローチでは、家庭内外のユーザ機器デバイスのユーザは、コンテンツソース４１６と直接通信し、コンテンツにアクセスするために、そのメディアガイドアプリケーションを使用することができる。具体的には、家庭内では、ユーザテレビ機器４０２およびユーザコンピュータ機器４０４のユーザは、メディアガイドアプリケーションにアクセスし、所望のコンテンツ間をナビゲートし、それを特定してもよい。ユーザはまた、無線ユーザ通信デバイス４０６を使用して、家庭外のメディアガイドアプリケーションにアクセスし、所望のコンテンツ間をナビゲートし、それを特定してもよい。

【0128】

第４のアプローチでは、ユーザ機器デバイスは、クラウドコンピューティング環境内で操作し、クラウドサービスにアクセスしてもよい。クラウドコンピューティング環境では、コンテンツ共有、記憶、または配信のための種々のタイプのコンピューティングサービス（例えば、ビデオ共有サイトまたはソーシャルネットワーキングサイト）が、「クラウド」と称される、ネットワーク−アクセス可能コンピューティングおよび記憶リソースの集合によって提供される。例えば、クラウドは、ネットワークを介して接続される、種々のタイプのユーザおよびデバイスにクラウドベースのサービス、例えば、通信ネットワーク４１４を介したインターネットを提供する、中央または分散場所に位置し得る、サーバコンピューティングデバイスの集合を含むことができる。これらのクラウドリソースは、１つまたはそれを上回るコンテンツソース４１６および１つまたはそれを上回るメディアガイドデータソース４１８を含んでもよい。加えて、または代替として、遠隔コンピューティングサイトは、ユーザテレビ機器４０２、ユーザコンピュータ機器４０４、および無線ユーザ通信デバイス４０６等の他のユーザ機器デバイスを含んでもよい。例えば、他のユーザ機器デバイスは、ビデオの記憶されたコピーまたはストリーミングされたビデオへのアクセスを提供してもよい。そのような実施形態では、ユーザ機器デバイスは、中央サーバと通信せずに、ピアツーピア様式で操作してもよい。

【0129】

クラウドは、ユーザ機器デバイスのために、他の実施例の中でもとりわけ、コンテンツ記憶、コンテンツ共有、またはソーシャルネットワーキングサービス等のサービスへのアクセス、ならびに前述の任意のコンテンツへのアクセスを提供する。サービスは、クラウドコンピューティングサービスプロバイダを通して、またはオンラインサービスの他のプロバイダを通して、クラウド内で提供されることができる。例えば、クラウドベースのサービスは、コンテンツ記憶サービス、コンテンツ共有サイト、ソーシャルネットワーキングサイト、または他のサービスを含むことができ、それを介して、ユーザ供給コンテンツは、接続されたデバイス上の他者によって視聴するために配信される。これらのクラウドベースのサービスは、ユーザ機器デバイスが、コンテンツをローカルに記憶し、ローカルに記憶されたコンテンツにアクセスするのではなく、コンテンツをクラウドに記憶し、コンテンツをクラウドから受信することを可能にしてもよい。

【0130】

ユーザは、カムコーダ、ビデオモード付きデジタルカメラ、オーディオレコーダ、携帯電話、およびハンドヘルドコンピューティングデバイス等の種々のコンテンツ捕捉デバイスを使用して、コンテンツを録画してもよい。ユーザは、直接、例えば、ユーザコンピュータ機器４０４から、またはコンテンツ捕捉特徴を有する、無線ユーザ通信デバイス４０６からのいずれかにおいて、クラウド上のコンテンツ記憶サービスにコンテンツをアップロードすることができる。代替として、ユーザは、最初に、コンテンツをユーザコンピュータ機器４０４等のユーザ機器デバイスに転送することができる。コンテンツを記憶するユーザ機器デバイスは、通信ネットワーク４１４上のデータ伝送サービスを使用して、コンテンツをクラウドにアップロードしてもよい。いくつかの実施形態では、ユーザ機器デバイス自体が、クラウドリソースであって、他のユーザ機器デバイスが、直接、ユーザがコンテンツを記憶したユーザ機器デバイスから、コンテンツにアクセスすることができる。

【0131】

クラウドリソースは、例えば、ウェブブラウザ、メディアガイドアプリケーション、デスクトップアプリケーション、モバイルアプリケーション、および／またはそれらのアクセスアプリケーションの任意の組み合わせを使用して、ユーザ機器デバイスによってアクセスされてもよい。ユーザ機器デバイスは、アプリケーション配信のために、クラウドコンピューティングに依拠する、クラウドクライアントであってもよく、またはユーザ機器デバイスは、クラウドリソースにアクセスせずに、いくつかの機能性を有してもよい。例えば、ユーザ機器デバイス上で起動するいくつかのアプリケーションは、クラウドアプリケーション、すなわち、インターネットを経由して、サービスとして配信されるアプリケーションであってもよい一方、他のアプリケーションは、ユーザ機器デバイス上に記憶され、起動されてもよい。いくつかの実施形態では、ユーザデバイスは、コンテンツを複数のクラウドリソースから同時に受信してもよい。例えば、ユーザデバイスは、オーディオを１つのクラウドリソースからストリーミングする一方、コンテンツを第２のクラウドリソースからダウンロードすることができる。または、ユーザデバイスは、より効率的ダウンロードのために、コンテンツを複数のクラウドリソースからダウンロードすることができる。いくつかの実施形態では、ユーザ機器デバイスは、図３に関連して説明される処理回路によって行われる処理操作等の処理操作のために、クラウドリソースを使用することができる。

【0132】

制御回路（例えば、制御回路３０４）は、モデルを使用して判定される、第１のメディアアセットおよび第２のメディアアセットに対応する予期されるメディアアセット類似度値と、複数のデータ空間と関連付けられたユーザ選好情報から判定されるメディアアセット類似度値の比較に基づいて、誤差値を判定するように構成されてもよい。

【0133】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、最初に、第１の複数のユーザの第１の選好情報を受信することによって誤差値を判定し、第１の選好情報は、第１のデータ空間と関連付けられ、第１の複数のメディアアセットに対する第１の複数のユーザの選好を記述する。例えば、Ｎｅｔｆｌｉｘ（登録商標）等のコンテンツプロバイダは、ユーザ選好情報を記憶してもよい。Ｎｅｔｆｌｉｘ（登録商標）によって提供されるメディアアセットに対するユーザ選好情報は、データベース内に記憶されてもよい。データベースは、メディアガイドデータソース４１８（図４）に記憶されてもよく、通信ネットワーク４１４（図４）を介して、アクセスされてもよい。データベースはまた、記憶３０８（図３）内に記憶されてもよい。代替として、または加えて、データベースの一部は、記憶３０８（図３）およびメディアガイドデータソース４１８（図４）の両方内に記憶されてもよい。我々は、データベース内の本データのセットを第１のデータ空間と称し得る。メディアガイドアプリケーションは、異なる方法を介して、第１のデータ空間へのアクセスを得てもよい。例えば、Ｎｅｔｆｌｉｘ（登録商標）等のコンテンツプロバイダは、ユーザ選好情報をＮｅｔｆｌｉｘ（登録商標）データ空間内でダウンロードすることを可能にするであろう、ファイル転送プロトコル（「ＦＴＰ」）サイトを提供してもよい。選好情報は、全ユーザ識別データが取り除かれてもよく、ユーザ識別番号が、各ユーザに割り当てられてもよい。加えて、または代替として、選好情報は、ユーザ選好情報を読み出すために、特殊アプリケーションを用いてインターネットをクローリングすることによって、ダウンロードされてもよい。完全データ空間はまた、完全データ空間にアクセスするためにマージされる必要があり得る、いくつかのファイルにわたって拡散されてもよい。

【0134】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、第２の選好情報を受信してもよく、第２の選好情報は、第２のデータ空間と関連付けられ、第２の複数のメディアアセットに対する第２の複数のユーザの選好を記述し、第１の選好情報が算出される際に使用する指標と異なる指標を使用して算出され、第２のデータ空間は、第１のデータ空間を管理していないコンテンツプロバイダによって管理される。Ｈｕｌｕ（登録商標）のようなコンテンツプロバイダはまた、その独自のユーザ選好情報を有してもよい。その選好情報は、第１の選好情報と同一様式で得られてもよい。

【0135】

図５は、複数のデータ空間からのユーザ選好情報を図示する。ユーザ機器５００およびユーザ機器５５０は、電子タブレットデバイスの可能性として考えられるディスプレイを図示する。ユーザ機器５００およびユーザ機器５５０は、ユーザテレビ機器４０２（図４）、ユーザコンピュータ機器４０４（図４）、および無線ユーザ通信デバイス４０６（図４）のいずれかの任意の能力を有してもよい。制御回路３０４は、表示のために、第１のデータ空間内のメディアアセットを表す、絵表示５０２、５０４、および５０６を生成する。同一ユーザ機器または異なるユーザ機器上の制御回路３０４また、第２のデータ空間内のメディアアセットを表す、絵表示５５２、５５４、および５５６を生成する。個別の制御回路３０４は、表示のために、絵表示５０２および５５２を生成し、同一メディアアセットを表す。個別の制御回路３０４はまた、表示のために、絵表示５０４および５５４ならびに絵表示５０６および５５６を生成し、また、それぞれ、同一メディアアセットを表す。制御回路３０４は、表示のために、アイテム５０８、５１０、および５１２を生成し、第１のデータ空間内の個別のメディアアセットに関するユーザの享受度のレベルを表す。本明細書で参照されるように、用語「アイテム」は、数によって識別される、図の一部を指す。メディアアセットに対する示されるユーザの享受度のレベルは、本明細書では、「評価」と称され得る。本明細書で参照されるように、用語「評価」は、メディアアセットの分類またはランク付けを指す。評価は、ユーザがメディアアセットが好きまたは嫌いかどうかを示すことを含んでもよい。評価はまた、ユーザが値を選定し得る、数値スケールを含んでもよい。評価はまた、ユーザがメディアアセットを消費中のユーザの気分のインジケーションを含んでもよい。アイテム５０８、５１０、および５１２は、「スター評価」として表され、１スターから５スターにスケール表示されることに留意されたい。しかしながら、制御回路３０４は、表示のために、任意のタイプのインジケーション（例えば、好き／嫌い、数値スケール、文字インジケーション等）を使用して、メディアアセットに対するユーザの享受度のレベルの表現を生成してもよい。制御回路３０４は、ユーザ入力インターフェース３１０を介して、評価を受信してもよい。制御回路３０４は、表示のために、アイテム５０８、５１０、５１２、５５８、５６０、および５６３を生成し、第１のデータ空間のユーザが個別のメディアアセットに与えた平均評価を表してもよい。別の実施形態では、これらの評価は、個別のメディアアセットとの第１のデータ空間のユーザの相互作用に基づいて、制御回路３０４によって行われたメディアアセットに対するユーザの享受度のレベルの判定を表してもよい。さらに別の実施形態では、制御回路３０４は、表示のために、スター評価を生成し、メディアアセットに対するユーザの享受度のレベルの判定およびユーザの評価の組み合わせを表してもよい。

【0136】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、第２のデータ空間内の個別のメディアアセットに関するユーザの享受度のレベルの表現を提供するために、表示のために、アイテム５５８、５６０、および５６２を生成する。例えば、制御回路３０４は、表示のために、文字列「５／１０」を使用することによって、アイテム５５８を生成してもよく、これは、絵表示５５２に対応するメディアアセット「Ａｖａｔａｒ」を消費したユーザが、「Ａｖａｔａｒ」に対するその享受度レベルを平均と見なしたことを示す。制御回路３０４は、表示のために、文字列「９／１０」を使用することによって、アイテム５６０を生成してもよく、これは、絵表示５５４に対応するメディアアセット「Ｔｉｔａｎｉｃ」を消費したユーザが、「Ｔｉｔａｎｉｃ」に対するその享受度レベルをすばらしいと見なしたことを示す。アイテム５５８、５６０、および５６２は、アイテム５０８、５１０、および５１２と同一選好情報を表してもよい。アイテム５５８、５６０、および５６２は、数値評価として表され、１から１０でスケール表示されることに留意されたい。スター評価スケールは、１つの指標を表し、数値評価スケールは、第２の指標を表す。制御回路３０４は、ディスプレイ３１２を介して、アイテム５０２、５０４、５０６、５０８、５１０、５１２、５１４、５１６、５１８、５２０、５２２を表示してもよいが、代替として、または加えて、スピーカ３１４を介して、これらのアイテムを読み上げてもよい。制御回路３０４は、ネットワーク４１４（図４）を介した異なるコンテンツプロバイダまたは同一コンテンツプロバイダから、ディスプレイ５００および５５０内の任意のアイテムにアクセスしてもよい。代替として、または加えて、制御回路３０４は、メディアガイドデータソース４１８またはメディアガイドコンテンツソース４１６から、ディスプレイ５００および５５０内の任意のアイテムにアクセスしてもよい。いくつかの実施形態では、制御回路は、複数のコンテンツプロバイダがその個別のユーザ選好情報を伝送し得る、インターネットロケーションにアクセスしてもよい。ユーザ選好情報は、全ユーザ識別データが取り除かれてもよく、代わりに、各ユーザは、具体的データ空間内のユーザを表すユーザ識別子が割り当てられてもよい。

【0137】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、表示のために、第１のデータ空間内のユーザが鑑賞した各個別のメディアアセットの平均パーセンテージを表す、アイテム５１４、５１６、および５１８を生成する。例えば、制御回路３０４が、１，０００人のユーザが映画「Ｔｉｔａｎｉｃ」を鑑賞し、それらのユーザのうちの５００人が映画を完全に鑑賞し、そのうちの別の５００人が映画の９８％を鑑賞したことを判定する場合、制御回路３０４は、メディアガイドアプリケーションによって鑑賞されたパーセンテージが９９％であると計算するであろう。同様に、制御回路３０４は、表示のために、アイテム５６４、５６６、および５６８をディスプレイ５５０内に生成し、平均ユーザが個別の映画を鑑賞した時間量を映画の総時間とともに表す。例えば、制御回路３０４は、平均ユーザが、１５０分のうち１４０分間、「Ａｖａｔａｒ」を鑑賞したことを判定する。

【0138】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、第１の選好情報および第２の選好情報の両方が共通指標が適用され得るスキームに変換されるように、第１の選好情報および第２の選好情報を正規化してもよい。制御回路３０４は、ディスプレイ５５０内のスター評価５０８、５１０、および５１２ならびに数値評価５５８、５６０、および５６２を１つの指標に変換してもよい。例えば、制御回路３０４は、各データ空間にアクセスし各データ空間内に存在する選好情報の種類を判定してもよい。本明細書で参照されるように、用語「選好情報の種類」は、ユーザ選好情報の定義内に一覧化される、ユーザ選好情報アイテムを指す。ユーザ選好情報は、種々の形態で生じてもよい。例えば、バイナリ情報が、ユーザ選好情報の一部であってもよい（例えば、ユーザがメディアアセットを消費したかどうか）。ユーザ選好情報はまた、より詳細な情報（例えば、ユーザがメディアアセットの消費に費やした時間の長さ）であってもよい。制御回路３０４は、第１のデータ空間からのユーザ選好情報が第２のデータ空間からのユーザ選好情報と互換性があるかどうかを判定してもよい。制御回路３０４は、次いで、同一指標を２つのデータ空間内の対応する選好情報の種類に適用することができるかどうかを判定してもよい。制御回路３０４が、同一指標が適用され得ることを判定する場合、２つの選好情報の種類をマージする。制御回路３０４が、同一指標を両選好情報の種類に適用することができないと判定する場合、２つの選好情報の種類を共通指標が適用され得る選好情報に変換するアルゴリズムを２つの選好情報の種類に実行する。例えば、制御回路３０４は、ここに関わる２つのスケールより特定性であり得る他のスケールに対応するために、両評価をスケール１から１００に変換してもよい。例えば、１から１０のスケールは、１から２０のスケールより特定性ではない。アイテム５０８、５１０、および５１２を鑑賞したパーセンテージは、鑑賞時間値５６４、５６６、および５６８で正規化されてもよい。

【0139】

いったん制御回路３０４が、第１の選好情報および第２の選好情報が正規化されたことを判定すると、制御回路３０４は、第１の選好情報および第２の選好情報をメディアアセット推奨を判定する際に使用するために準備完了であるとマークする。例えば、制御回路３０４は、データベースエントリをユーザ選好情報が正規化されたことを示すバイナリフラグを用いて更新することによって、第１の選好情報および第２の選好情報を使用のために準備完了であるとマークする。ユーザ選好情報がファイル内に位置する場合、制御回路３０４は、ファイルと関連付けられたメタデータを更新することによって、ファイルを使用のために準備完了であるとマークしてもよい。

【0140】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、正規化された第１の選好情報および正規化された第２の選好情報を使用して、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションを判定してもよく、第１の選好情報および第２の選好情報はそれぞれ、第１のメディアアセットおよび第２のメディアアセットに対応する選好データを備える。例えば、制御回路３０４は、第１のデータ空間および第２のデータ空間の両方内に存在すると判定される、メディアアセットを選択してもよい。制御回路３０４は、次いで、選択されたメディアアセットと関連付けられた、正規化された第１および第２の選好情報を読み出してもよい。制御回路３０４は、次いで、第２のメディアアセットを選択し、第２のメディアアセットと関連付けられた、正規化された選好情報を読み出してもよい。制御回路３０４は、２つのメディアアセットが類似する程度を判定するために、正規化された選好情報を比較してもよい。例えば、制御回路３０４は、参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる、２０１３年１０月２９日発行の米国特許第８５７２０１７号に説明されるように、ピアソンの相関係数の方法によって、２つのメディアアセットが類似する程度を判定してもよい。制御回路３０４は、次いで、２つのメディアアセット間の類似度のインジケーションを記憶してもよい。

【0141】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、類似度のインジケーションと予期されるメディアアセット類似度値を比較してもよい。制御回路３０４は、最初に、モデルの場所を判定してもよい。モデルは、ユーザ機器４０２、４０４、または４０６のいずれか上に位置してもよい。モデルはまた、メディアガイドデータソース４１８またはメディアガイドコンテンツソース４１６に位置してもよい。モデルの構成要素もまた、前述の場所のいずれかに位置してもよい（例えば、モデルは、デバイス間に分割されてもよい）。制御回路３０４は、モデルに、モデルが類似度の予期されるインジケーションを分析および判定することになる、２つのメディアアセットと関連付けられたメディアアセット識別子を伝送してもよい。制御回路３０４は、次いで、類似度の予期されるインジケーションをモデルから受信してもよい。制御回路３０４は、正規化された選好情報を使用して、２つのメディアアセットの類似度値のインジケーションを判定してもよい。いったん制御回路３０４が類似度の予期されるインジケーションを受信し、類似度のインジケーションを判定すると、制御回路３０４は、２つの値を比較する。

【0142】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、２つの値の比較に基づいて、誤差値を判定してもよい。制御回路３０４は、比較と関連付けられたデータを識別してもよい。制御回路３０４は、正規化された選好情報内の対のメディアアセット毎に誤差値を計算してもよい。計算は、以下の方程式によって表され得る。

【数1】

式中、方程式１のパラメータは、以下のように定義される。
Ｅ１ 前述のような誤差値
Ｄ_{ｉｍｐｌｉｃｉｔ} メディアアセットとのユーザ相互作用の形態におけるユーザ選好情報を含む、データ空間の数
ｉ，ｊ メディアアセット識別子１からＮ
Ｎ 全データ空間にわたるメディアアセットの数
ｄ データ空間識別子（例えば、Ｎｅｔｆｌｉｘ（登録商
標）、Ｈｕｌｕ（登録商標））
ＸＳｉｍ（ｉ，ｊ） 示されるユーザの享受度のレベルに基づくメディアア
セット類似度
ＩＳｉｍ（ｉ，ｊ，ｄ） メディアアセットに対するユーザ相互作用に基づくメディアアセット類似度

【0143】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、示されるユーザの享受度のレベルに基づいて、メディアアセット類似度を判定する。計算は、以下の方程式によって表され得る。

【数2】

式中、方程式２のパラメータは、以下のように定義される。
Ｄ_{ｅｘｐｌｉｃｉｔ} ユーザのメディアアセットの享受度のレベルのインジケーションの形態におけるユーザ選好情報を含む、データ空間の数
ＲａｔｅＳｉｍ（ｉ，ｊ，ｄ） ユーザのメディアアセットの享受度のレベルのインジケーションに基づく、２つのメディアアセット間の類似度

【0144】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、第１のメディア情報および第２のメディア情報を正規化するプロセスにおいて、第１のデータ空間および第２のデータ空間内に存在するメディアアセット毎に記録を作成してもよい。制御回路３０４は、記憶３０８、メディアガイドデータソース４１８、またはメディアガイドコンテンツソース３１６内に記録を記憶してもよい。制御回路３０４が、メディアガイドデータソース４１８またはメディアガイドコンテンツソース３１６内に記録を記憶する場合、制御回路３０４は、通信ネットワーク３１４を介して、記録にアクセスしてもよい。制御回路３０４は、それぞれ、第１のデータ空間および第２のデータ空間からの２つのメディアアセットが同一コンテンツを含有するかどうかを判定するために、メディアアセットと関連付けられたメタデータを使用してもよい。制御回路３０４は、個別のデータ空間からの各メディアアセットと関連付けられたメタデータを読み出してもよい。制御回路３０４は、次いで、読み出されたメタデータをマップしてもよく、したがって、合致する属性を比較してもよい。制御回路３０４は、次いで、２つのメタデータのセットの属性を比較してもよい。制御回路は、メタデータ不正確性を調節するために、ヒューリスティックなアルゴリズムを使用してもよい。例えば、２つのタイトルが完全に合致しない場合、制御回路３０４は、閾値を使用して、依然として、タイトルが合致することを判定してもよい。例えば、メタデータ内に記憶されるようなタイトルのうちの１つが、タイトルの文字の後にピリオドを有し、他のタイトルが、クエスチョンマークとともに記憶されている場合、制御回路３０４は、ヒューリスティックなアルゴリズムを使用することによって、タイトルのあるパーセンテージが合致することを判定してもよい。制御回路３０４は、次いで、閾値を記憶３０８から読み出し、２つの値を比較してもよい。合致したパーセンテージが閾値に到達する場合、制御回路３０４は、タイトルが合致することを判定してもよい。いくつかの実施形態では、制御回路３０４が具体的パラメータのセットに合致する場合、さらになる合致は、必要とされなくてもよい。例えば、制御回路３０４が映画のタイトルおよび公開日の両方に合致する場合、同一名称を伴う２つの映画が同一日に公開されるであろう機会は非常に低いため、さらなる他のパラメータは、合致される必要がなくてもよい。逆に言えば、制御回路３０４が映画のタイトルのみ合致し、公開日に合致しない場合、メディアアセットのコンテンツが同一であることを判定するために、他のパラメータが合致されなければならない。第１のメディアアセットおよび第２のメディアアセットのメタデータが十分に合致する場合、制御回路３０４は、２つのメディアアセットに関する１つの記録を作成し、記録し、それらのメディアアセットと関連付けられた複数のデータ空間からのユーザ選好情報を追加してもよい。例えば、映画は、それと関連付けられたメタデータの一部として、タイトルおよび公開日を含んでもよい。制御回路３０４は、２つのメディアアセットを比較してもよく、タイトルおよび公開日の両方が合致する場合、メディアガイドアプリケーションは、映画に関する記録を作成し、両データ空間からのユーザ選好情報を記録に追加してもよい。他の実施形態では、合致基準は、強化または緩和されてもよい。例えば、制御回路３０４が、公開日が利用可能ではないことを判定する場合、他のメタデータが、使用される必要があり得る（例えば、ジャンル、長さ、説明等）。いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、それらの属性の全てが合致する場合のみ、１つの記録を作成してもよい。他の実施形態では、制御回路３０４は、２つの選択されたメディアアセットに関して１つの記録を作成するために、１つまたはそれを上回る属性のみ合致する必要があるであろう。制御回路３０４は、記録に、第１の複数のユーザと第１のメディアアセットの相互作用を記述するデータまたは第１の複数のユーザによって提供される第１のメディアアセットの享受度のレベルのインジケーションを記述するデータを含む、ユーザ選好情報を追加してもよい。いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、第１の複数のユーザと第１のメディアアセットの相互作用を記述するデータおよび第１の複数のユーザによる第１のメディアアセットの享受度のレベルのインジケーションを記述するデータの両方を記録に追加してもよい。

【0145】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、記録に、第１の複数のユーザと第１のメディアアセットの相互作用を記述するデータおよび第１の複数のユーザによって提供される第１のメディアアセットの享受度のレベルのインジケーションを記述するデータの両方を追加してもよい。例えば、制御回路３０４は、あるデータ空間が、メディアアセットに対するユーザの相互作用を記述するデータのみを含み、メディアアセットに対するユーザが示した享受度のレベルを含まないことを判定してもよい。制御回路３０４は、第２のデータ空間が、メディアアセットに対するユーザが示した享受度のレベルを含むが、メディアアセットに対するユーザの相互作用を記述するデータを含まないことを判定してもよい。制御回路３０４は、メディアアセットに対するユーザが示した享受度のレベルおよびメディアアセットに対するユーザの相互作用を記述するデータの両方を記録内に含んでもよい。例えば、制御回路３０４は、第１のデータ空間が、メディアアセットに対するユーザの評価のみを含み、第２のデータ空間が、ユーザ相互作用と関連付けられたデータのみを含むことを判定してもよい。制御回路３０４は、評価およびユーザ相互作用を記述するデータの両方を同一記録の中に集約してもよい。

【0146】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、正規化された第１の選好情報および正規化された第２の選好情報を使用して、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションを判定してもよい。例えば、制御回路３０４は、２つのメディアアセットと関連付けられた第１のデータ空間が有するデータの量を判定することによって、第１の選好情報に基づいて、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションにおける第１の信頼度値を計算してもよい。同様に、制御回路３０４は、２つのメディアアセットと関連付けられた第２のデータ空間が有するデータの量を判定することによって、第２の選好情報に基づいて、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションにおける第２の信頼度値を計算してもよい。制御回路３０４は、次いで、２つの値を加算し、結果を２で除算することによって、第１の信頼度値および第２の信頼度値に基づいて、平均信頼度値を判定してもよい。制御回路３０４は、次いで、信頼度値を方程式１に適用することによって、判定された平均信頼度値に基づいて、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションを調節してもよい。制御回路３０４は、より高い信頼度値を伴うデータ空間に対応する類似度値のインジケーションの加重を増加させることによって、信頼度値を方程式１に適用してもよい。制御回路３０４は、代替として、または加えて、より低い信頼度値を伴うデータ空間に対応する類似度値のインジケーションの加重を減少させてもよい。例えば、制御回路３０４は、あるデータ空間が、第１のメディアアセットとの１０万人のユーザ相互作用および第２のメディアアセットとの２０万人の相互作用を含有することを判定してもよく、第２のデータ空間が、第１のメディアアセットとの１，０００人の相互作用および第２のメディアアセットとの２，０００人相互作用のみを含有することを判定してもよい。その結果、制御回路３０４は、第１のデータ空間が第２のデータ空間をはるかに上回る、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションにおける信頼度値を計算してもよい。信頼度値計算は、方程式１に組み込まれ、以下のように誤差値を判定してもよい。

【数3】

式中、方程式３のパラメータは、以下のように定義される。
Ｅ１ 前述のような誤差値
Ｄ_{ｉｍｐｌｉｃｉｔ} メディアアセットとのユーザ相互作用の形態におけるユーザ選好情報を含む、データ空間の数
ｉ，ｊ メディアアセット識別子１からＮ
Ｎ 全データ空間にわたるメディアアセットの数
ｄ データ空間識別子（例えば、Ｎｅｔｆｌｉｘ（登録商
標）、Ｈｕｌｕ（登録商標））
ＸＳｉｍ（ｉ，ｊ） 示されるユーザの享受度のレベルに基づくメディアア
セット類似度
ＩＳｉｍ（ｉ，ｊ，ｄ） メディアアセットに対するユーザ相互作用に基づくメディアアセット類似度
Ｃｉｊ（ｄ） 示されるユーザの享受度のレベルに基づくメディアア
セット類似度における信頼度

【0147】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、第１のデータ空間を分析し、ユーザがメディアアセットに対して選択し得る可能性として考えられる享受度のレベルの数を判定することによって、第１の選好情報の特定性を判定してもよい。制御回路３０４は、制御回路３０４が第１の選好情報の特定性値を判定した方法と同一方法で第２の選好情報の特定性を判定してもよいが、しかしながら、制御回路３０４は、情報に関して第２のデータ空間にアクセスする。制御回路３０４は、標準的数学平均化式によって、第１の選好情報の特定性値および第２の選好情報の特定性値に基づいて、平均特定性値を計算してもよい。制御回路３０４は、より高い特定性値を伴うデータ空間に対応する信頼度値を増加させることによって、平均特定性値に基づいて、平均信頼度値を判定する。加えて、または代替として、制御回路３０４は、より低い特定性値を伴うデータ空間に対応する信頼度値を減少させてもよい。例えば、制御回路３０４は、第１のデータ空間が、１０の数のスケールを使用して、ユーザのメディアアセットに対する享受度のレベルを表すことを判定してもよい。制御回路３０４はまた、第２のデータ空間が、５の数のスケールを使用して、ユーザのメディアアセットに対する享受度のレベルを表すことを判定してもよい。その結果、制御回路３０４は、第１のデータ空間の特定性値が１０であって、第２のデータ空間の特定性値が５であることを判定する。代替として、または加えて、制御回路３０４は、第１のデータ空間が第２のデータ空間の特定性の２倍であることを判定してもよい。

【0148】

誤差値を計算後、制御回路３０４は、誤差値および関連付けられたデータに基づいてモデルを更新するために、誤差値と関連付けられたデータとともに、誤差値をモデルに提供する。例えば、モデルは、前述のように、訓練可能パラメータを有してもよい。訓練可能パラメータは、モデルに依拠される、あらゆる種類のユーザ選好情報の加重を含んでもよい。例えば、メディアアセットに対するユーザが示した享受度のレベルは、「０」から「１」のスケール上の０．９の加重値を有し得る。しかしながら、消費されたメディアアセットのパーセンテージは、同一スケール上の０．２の加重を有し得る。そのような高値は、ユーザフィードバックが最も信頼できる種類のユーザ選好情報のうちの１つであり得るため、メディアアセットに対するユーザが示した享受度のレベルに割り当てられてもよい。消費されたメディアアセットのパーセンテージは、ユーザが、メディアアセットが好きではないためではなく、種々の理由からメディアアセットの消費を停止した場合があるため、そのような低加重を有してもよい。制御回路３０４は、誤差値を最小限にするために、具体的選好情報の種類への加重を判定し、加重を調節してもよい。制御回路３０４は、関連付けられたデータがモデルの正確度を改善するために必要とされる調節量を表し得るため、加重を調節するための関連付けられたデータを使用してもよい。

【0149】

制御回路３０４は、（１）第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションを判定するために使用される関数と、（２）予期されるメディアアセット類似度値を判定するための関数との両方の成分の導関数を算出し、算出された導関数に基づいて、モデルを更新することによって、誤差値および誤差値と関連付けられたデータに基づいて、モデルを更新してもよい。これは、連鎖律として知られる。連鎖律は、モデルの訓練可能パラメータを修正することによって適用される。

【0150】

いくつかの実施形態では、前述のように、第１の選好情報および第２の選好情報を正規化後、制御回路３０４は、正規化された第１の選好情報および正規化された第２の選好情報を使用して、共通指標に基づいて、メディアアセットに対するユーザの享受度のレベルを判定してもよく、第１の選好情報および第２の選好情報はそれぞれ、メディアアセットのユーザの享受度のレベルを記述するデータを備える。例えば、制御回路３０４は、具体的メディアアセットと関連付けられた第１の選好情報および第２の選好情報を読み出してもよい。制御回路３０４は、前述の方法のいずれかによって、第１の選好情報および第２の選好情報を読み出してもよい。読み出された選好情報に基づいて、制御回路３０４は、メディアアセットのユーザの享受度のレベルが、１から１０のスケール上の７の値であることを判定してもよい。

【0151】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、モデルに基づいて、メディアアセットに対してユーザが有すると予期される、予期される享受度のレベルを判定してもよい。図５では、制御回路３０４は、表示のために、選択されたメディアアセット５５４に対するユーザの予期される享受度のレベルを示す、エリア５２０および５７０を生成してもよい。いくつかのコンテンツプロバイダは、メディアアセットに対するユーザの予期される享受度のレベルをユーザへの提案として表示してもよく、提案されたメディアアセットは、ユーザがメディアアセットをどのように評価するであろうかのシステムの判定を含むであろう。他のコンテンツプロバイダは、単に、メディアアセットをユーザに提案し、ユーザがメディアアセットを享受する可能性が高いことを示してもよい。

【0152】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、誤差値を判定してもよく、誤差値は、享受度のレベルと予期される享受度のレベルとの間の比較に基づく。例えば、制御回路３０４は、表示のために、「Ｔｉｔａｎｉｃ」という名称の選択されたメディアアセット５５４が１から１０のスケール上の８の予期されるユーザの享受度のレベルを有することを図示する、アイテム５７２を図５のディスプレイ５５０内に生成してもよい。制御回路３０４は、第１の選好情報および第２の選好情報に基づいて、「Ｔｉｔａｎｉｃ」に対するユーザの予期される享受度のレベルと異なる「Ｔｉｔａｎｉｃ」に対するユーザの享受度のレベルを判定してもよい。その結果、制御回路３０４は、誤差値を判定してもよい。例えば、制御回路３０４は、メディアアセットに対するユーザの享受度のレベルが、１から１０のスケール上の６であることを判定してもよく、制御回路３０４は、予期されるユーザの享受度のレベルをモデルから同一スケール上の８として受信してもよい。２つの差異は、差異と関連付けられたデータとともに、誤差値を判定するために使用されてもよい。前述のように、制御回路３０４は、モデルをより正確にするために、訓練可能パラメータおよびその加重を更新してもよい。

【0153】

誤差値の計算は、以下の方程式によって表され得る。

【数4】

式中、方程式４のパラメータは、以下のように定義される。
Ｅ２ 予期されるユーザの享受度のレベルに基づく値とユー
ザの享受度のレベルに基づく値との間の誤差値
Ｄ_ｉ／ｘ メディアアセットとのユーザ相互作用の形態およびメディアアセットに対する示されるユーザの享受度のレベルの形態におけるユーザ選好情報を含む、データ空間の数
ｄ データ空間識別子
Ｕ（ｄ） データ空間ｄに関するユーザカウント
ｕ ユーザ識別子１からＵ（ｄ）
Ｎ 全データ空間にわたるメディアアセットの数
ｉ メディアアセット識別子
Ｒ_ｕｉ（ｄ） データ空間ｄにわたるユーザｕが示したメディアアセットｉに対する享受度のレベル
ｒ_ｕｉ（ｄ） メディアアセットｉとのユーザｕの相互作用に基づ
くデータ空間ｄにわたるユーザｕのメディアアセットに対する享受度のレベル

【0154】

前述のように、いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、異なるデータ空間からのメディアアセットが同一コンテンツを含有することを判定するために、メタデータを使用してもよい。タイトル、公開日、ジャンル、長さ、説明等を含む、メディアアセットの異なるメタデータ属性が、使用されてもよい。

【0155】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、第１のデータ空間内のメディアアセットと関連付けられたデータの量を判定することによって、第１の選好情報に基づいて、メディアアセットのユーザの享受度のレベルにおける第１の信頼度値を計算してもよい。制御回路３０４はまた、第２のデータ空間内のメディアアセットと関連付けられたデータの量を判定することによって、第２の選好情報に基づいて、メディアアセットのユーザの享受度のレベルにおける第２の信頼度値を計算してもよい。制御回路３０４は、標準的数学式を使用して２つの信頼度値を平均化することによって、第１の信頼度値および第２の信頼度値に基づいて、組み合わせられた信頼度値を判定してもよい。制御回路３０４は、より高い信頼度値を伴うデータ空間に対応するユーザの享受度値のレベルの加重を増加させることによって、組み合わせられた信頼度値に基づいて、ユーザがメディアアセットに対して有する享受度のレベルを調節してもよい。制御回路３０４は、代替として、または加えて、より低い信頼度値を伴うデータ空間に対応するユーザの享受度値のレベルの加重を減少させてもよい。例えば、制御回路３０４は、数千の示されるユーザの享受度のレベルエントリに基づいて、第１のデータ空間内に含まれるメディアアセットに対するユーザの享受度のレベルを計算してもよい。制御回路３０４は、わずか数百の示されるユーザ享受度のレベルエントリに基づいて、第２のデータ空間内に含まれるメディアアセットに対するユーザの享受度のレベルを計算してもよい。その結果、制御回路３０４は、具体的メディアアセットのユーザの享受度のレベルを第２のデータ空間のものより第１のデータ空間のものにより近づけるように調節してもよい。制御回路３０４は、以下の方程式を使用して信頼度値を計算してもよい。

【数5】

式中、方程式５のパラメータは、以下のように定義される。
Ｅ２ 予期されるユーザの享受度のレベルに基づく値とユー
ザの享受度のレベルに基づく値との間の誤差値
Ｄ_ｉ／ｘ メディアアセットとのユーザ相互作用の形態およびメディアアセットに対する示されるユーザの享受度のレベルの形態におけるユーザ選好情報を含む、データ空間の数
ｄ データ空間識別子
Ｕ（ｄ） データ空間ｄに関するユーザカウント
ｕ ユーザ識別子１からＵ（ｄ）
Ｎ 全データ空間にわたるメディアアセットの数
ｉ メディアアセット識別子
Ｒ_ｕｉ（ｄ） データ空間ｄにわたるメディアアセットｉに対する
ユーザｕが示した享受度のレベルｒ_ｕｉ（ｄ） メディアアセットとのユーザｕの相互作用に基づく
データ空間ｄにわたるユーザｕのメディアアセットｉに対する享受度のレベル
Ｃ_ｕｉ（ｄ） ｄにわたる（ｕ，ｉ）のモデルｒ_ｕｉ（ｄ）におけ
る信頼度

【0156】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、第１のデータ空間内のメディアアセットと関連付けられたデータの量に基づいて、信頼度値を判定する。例えば、制御回路３０４が、メディアアセットが、第１のデータ空間内にそれと関連付けられた数千のエントリを有し、同一コンテンツを含むメディアアセットが、第２のデータ空間内のそれと関連付けられたわずか数百のエントリを有することを判定する場合、第１のデータ空間内の信頼度は、第２のデータ空間内の信頼度を上回り得る。

【0157】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、ユーザがメディアアセットに対して選択し得る享受度のレベルの数を判定することによって、第１の特定性度を判定してもよく、第１の特定性度は、第１の選好情報に基づく。制御回路３０４はまた、制御回路３０４が第１の特定性度を判定する方法と同一方法によって、第２の特定性度を判定してもよく、第２の特定性度は、第２の選好情報に基づく。制御回路３０４は、例えば、平均に関する標準的数学式を使用して２つの値を平均化することによって、第１の特定性度および第２の特定性度に基づいて、組み合わせられた特定性値を計算してもよい。制御回路３０４は、より高い特定性値を伴うデータ空間に対応する信頼度値を増加させることによって、組み合わせられた特定性値に基づいて、組み合わせられた信頼度値を判定してもよい。加えて、または代替として、制御回路３０４は、より低い特定性値を伴うデータ空間に対応する信頼度値を減少させてもよい。例えば、制御回路３０４は、第１のデータ空間がメディアアセットに対するユーザの享受度のレベルを０スターから５スターのスターの数として記憶することを判定してもよい。本スケールは、ユーザが、６つの異なる値を取り上げ、メディアアセットのその享受度のレベルを示すことができるため、６の特定性値を有するであろう。制御回路３０４は、第２のデータ空間が、メディアアセットにおけるユーザの享受度のレベルを０から１０の数として記憶することを判定してもよい。本システムは、ユーザが１１の異なる値の中から取り上げることができるため、１１の特定性値を有するであろう。その結果、制御回路３０４は、第２のデータ空間が第１のデータ空間より特定性であることを判定してもよい。したがって、特定性値に基づいて、制御回路３０４は、第２のデータ空間内の信頼度値が第１のデータ空間内のものを上回り得ることを判定してもよい。

【0158】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、第１の特定性度および第２の特定性度の加重された平均を計算することによって、組み合わせられた信頼度値を判定する。制御回路は、加重された平均を計算するために、標準的数学式を使用してもよい。上記の実施例では、制御回路３０４は、第１のデータ空間の特定性値が６であって、第２のデータ空間の特定性値が１１であることを判定した。制御回路３０４は、１１より６に多く加重してもよい。例えば、制御回路３０４は、第１のデータ空間が、第２のデータ空間より信頼性のあるユーザ選好情報を有することが明らかであり得ることを判定してもよい。別の実施例では、制御回路３０４は、第１のデータ空間が、モデルが適用されるであろうデータ空間内のユーザにより類似するユーザを含有することを判定してもよい。

【0159】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、誤差値および誤差値と関連付けられたデータをモデルに提供し、誤差値および誤差値と関連付けられたデータに基づいて、モデルを更新してもよい。制御回路３０４は、（１）ユーザがメディアアセットに対して有する享受度のレベルを判定するために使用される関数と、（２）メディアアセットに対してユーザが有すると予期される、予期される享受度のレベルを判定するための関数との両方の成分の導関数を算出し、算出された導関数に基づいて、モデルを更新してもよい。コンピュータ導関数をモデルに適用するために、制御回路３０４は、モデルの訓練可能パラメータを判定し（モデルの訓練可能パラメータは、メディアアセットに対するユーザの予期される享受度のレベルの正確度を改善するために使用される更新可能値を備える）、算出された導関数に基づいて、訓練可能パラメータを更新してもよい。訓練可能パラメータおよび制御回路３０４が訓練可能パラメータを更新し得る方法は、本願の前半で論じられている。

【0160】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、第１の複数のユーザの第１の選好情報を受信してもよい。第１の選好情報は、第１のデータ空間と関連付けられてもよく、第１の複数のメディアアセットに対する第１の複数のユーザの監視されるユーザ相互作用を記述してもよい。第１の複数のメディアアセットはまた、第１のデータ空間に対応してもよい。制御回路３０４は、前述と同一様式で第１の選好情報を受信してもよい。例えば、制御回路３０４は、第１の複数のメディアアセットを、通信ネットワーク４１４を介して、メディアガイドデータソース４１８またはメディアコンテンツソース４１６から受信してもよい。メディアアセットに対するユーザの監視される相互作用を記述する情報の実施例は、ユーザがメディアアセットを消費したかどうか、ユーザがメディアアセットを消費した回数、ユーザが消費した類似メディアアセットの数、メディアアセットのためにユーザが支払った価格、メディアアセットのためにユーザが支払った平均価格、メディアアセットに対してユーザが示した平均享受度のレベル、ユーザがメディアアセットの消費に費やした時間、ユーザが消費したメディアアセットのパーセンテージ、ユーザが消費したメディアアセットと関連付けられたシリーズのパーセンテージ、ユーザがメディアアセットを消費することを選定可能であった回数、ユーザがメディアアセットを消費した速度、ユーザがメディアアセットと関連付けられたシリーズを消費した速度、選択肢が与えられる場合、他のメディアアセットの前に、ユーザがメディアアセットを消費したかどうか、ユーザがメディアアセットにチャンネルを合わせた回数、ユーザがチャンネルを合わせるためにメディアアセットが利用可能であった回数に対して、ユーザがメディアアセットにチャンネルを合わせた回数、およびユーザがメディアアセットのレビューを書いたかどうかの情報を含んでもよい。本情報は、以下の様式で表されてもよく、ｕは、ユーザを表し、ｉは、メディアアセットを表す。
Ｉ１ ｈａｓＶｉｅｗｅｄ（ｕ，ｉ）は、ユーザｕがメディアアセットｉの少なくとも一部消費したかどうかに関するデータを表す。これは、バイナリ表現であってもよい。
Ｉ２ ｎｕｍＶｉｅｗｅｄ（ｕ，ｉ）は、ユーザｕがメディアアセットｉを消費した回数のカウントを表す。
Ｉ３ ｎｕｍＶｉｅｗｅｄＳｉｍ（ｉ）は、メディアアセットｉに類似するユーザｕが消費したメディアアセットの数を表す。
Ｉ４ ｐｒｉｃｅ（ｉ）は、メディアアセットｉのためにユーザｕが支払った価格を表す。
Ｉ５ ｐｒｉｃｅ（ｉ）／ａｖｅｒａｇｅｐｒｉｃｅ（ｕ）は、ユーザｕがｉのために支払った相対的価格を表す。
Ｉ６ ａｖｇＵｓｅｒＲａｔｉｎｇ（ｉ）は、ｉに関する平均ユーザ評価を表す。
Ｉ７ ｐｏｐｕｌａｒｉｔｙ（ｉ）は、メディアアセットｉの人気度を表す。
Ｉ８ ｄｕｒａｔｉｏｎ（ｕ，ｉ）は、ユーザｕがメディアアセットｉの消費に費やした時間を表す。
Ｉ９ ｐｒｅｃｅｎｔａｇｅＳｈｏｗ（ｕ，ｉ）は、ユーザｕが消費したメディアアセットｉのパーセンテージを表す。
Ｉ１０ ｐｒｅｃｅｎｔａｇｅＳｅｒｉｅｓ（ｕ，ｉ）は、ユーザｕが消費したメディアアセットｉと関連付けられたシリーズのパーセンテージを表す。
Ｉ１１ ｅｘｐｏｓｅｄ（ｕ，ｉ）は、ユーザｕが選択されたメディアアセットｉを消費し得た回数を表す。
Ｉ１２ ｓｐｅｅｄｏｆｖｉｅｗｅｉｎｇ１（ｕ，ｉ）は、最初の機会にユーザｕがメディアアセットｉを消費した速度を表す。
Ｉ１３ ｓｐｅｅｄｏｆｖｉｅｗｉｎｇ２（ｕ，ｉ）は、ユーザｕがメディアアセットｉに対応するシリーズと関連付けられたエピソードを消費した速度を表す。
Ｉ１４ ｉｓｓｅｒｉｅｓ（ｉ）は、メディアアセットｉがシリーズと関連付けられるかどうかに関する情報を表す。
Ｉ１５ ｏｒｄｅｒｏｆｖｉｅｗｅｉｎｇ（ｕ，ｉ）は、別のメディアアセットの前に消費された場合、メディアアセットに関してより選好を推測されることを表す。
Ｉ１６ ｔｕｎｅｉｎｓ（ｕ，ｉ）は、ＥＰＧにチャンネルを合わせた回数を表す。
Ｉ１７ ｔｕｎｅｉｎｓＲｅｌａｔｉｖｅ（ｕ，ｉ）は、メディアアセットｉにチャンネルを合わせた総可能回数と比較して、ＥＰＧにチャンネルを合わせた回数を表す。
Ｉ１８ ｏｐｉｎｉｏｎＬｉｎｋｅｄ（ｕ，ｉ）は、Ｗ２Ｖ意見の「いいね」成分の推定を表す。

【0161】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、本情報を入力ベクトル

【化1】

として表してもよく、式中、ｕは、ユーザを表し、ｉは、メディアアセットを表し、ｄは、具体的データ空間を表す。ベクトルは、前述の情報の少なくともいくつかを含有してもよい。制御回路３０４は、前述の識別された監視されるユーザ相互作用の全てを記述する情報が利用可能である場合、１８次元を有するベクトルを作成してもよい。制御回路３０４は、作成されたベクトルを記憶３０８（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク、リムーバブルディスク等）に記憶してもよい。加えて、または代替として、制御回路３０４は、作成されたベクトルをメディアガイドデータソース４１８および／またはメディアコンテンツソース４１６に記憶してもよい。いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、作成されたベクトルと関連付けられたいくつかのデータを記憶３０８、メディアガイドデータソース４１８、およびメディアコンテンツソース４１６のそれぞれ内に記憶してもよい。

【0162】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、第２の複数のユーザの第２の選好情報を受信してもよい。第２の選好情報は、第２のデータ空間と関連付けられてもよく、第２の複数のメディアアセットに対する第２の複数のユーザによって明示的に入力される享受度のレベルを含んでもよい。さらに、第２の複数のメディアアセットは、第２のデータ空間に対応してもよい。制御回路３０４は、第２の選好情報を前述と同一様式で受信してもよい。第２の複数のユーザによって明示的に入力される享受度のレベルは、前述のメディアアセットに対する享受度のレベルに対応する。例えば、制御回路３０４は、メディアガイドデータソース４１８またはメディアコンテンツソース４１６から、通信ネットワーク４１４を介して、第２の複数のメディアアセットを受信してもよい。

【0163】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、本情報を入力ベクトル

【化2】

として表してもよく、式中、ｕは、ユーザを表し、ｉは、メディアアセットを表し、ｄは、具体的データ空間を表す。制御回路３０４は、作成されたベクトルを記憶３０８（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク、リムーバブルディスク等）内に記憶してもよい。加えて、または代替として、制御回路３０４は、作成されたベクトルをメディアガイドデータソース４１８および／またはメディアコンテンツソース４１６に記憶してもよい。いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、作成されたベクトルと関連付けられたいくつかのデータを記憶３０８、メディアガイドデータソース４１８、およびメディアコンテンツソース４１６のそれぞれ内に記憶してもよい。

【0164】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、第１の選好情報を第１の消費層選好情報に変換してもよく、第１の消費層選好情報は、ユーザ選好を示す具体的属性を備える。制御回路３０４は、第１および第２の選好情報を第１および第２の選好情報の正規化と同一様式で変換してもよい。いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、前述のベクトルを記憶３０８から読み出し、それらを消費層選好情報にマップしてもよく、変換の出力は、具体的データ空間にわたる各メディアアセットに対するユーザ毎の消費層選好情報を含んでもよい。加えて、または代替として、制御回路３０４は、各変換と関連付けられた品質値を判定してもよい。出力は、以下のように表されてもよい。

【化3】

【0165】

制御回路３０４は、利用可能な訓練可能パラメータのセットおよびそれらのパラメータの加重に基づいて、第１の選好情報を種々の方法で変換してもよい。例えば、以下の方程式は、監視されるユーザ相互作用の消費層選好情報への変換を記述するために使用されてもよい。

【数6】

式中、パラメータは、以下のように定義される。

【化4】

【0166】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、第２の選好情報を第２の消費層選好情報に変換してもよく、第２の消費層選好情報は、ユーザ選好を示す具体的属性を備える。変換は、ユーザのメディアアセットに対する享受度のレベルの以下の様式におけるマッピングを介して行われてもよい。

【数7】

式中、例えば、

【化5】

したがって、１−５の範囲内の享受度のレベルを示したユーザを含むデータ空間に関して、

【化6】

である。

【0167】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、第１の消費層選好情報に基づいて、第１のメディアアセットおよび第２のメディアアセットに対応する第１のユーザ選好詳細を判定してもよい。制御回路３０４は、第１の消費層選好情報を０から１の値に正規化することによって、第１のユーザ選好詳細を判定してもよい。制御回路３０４は、第１のユーザ選好詳細を記憶３０８内に記憶してもよい。代替として、または加えて、制御回路３０４は、通信ネットワーク４１４を介して、ユーザ選好詳細をそれらの宛先に伝送することによって、第１のユーザ選好詳細をメディアガイドソース４１８および／またはメディアコンテンツソース４１６に記憶してもよい。

【0168】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、第２の消費層選好情報に基づいて、第１のメディアアセットおよび第２のメディアアセットに対応する第２のユーザ選好詳細を判定してもよい。制御回路３０４は、第２の消費層選好情報を０から１の値に正規化することによって、第２のユーザ選好詳細を判定してもよい。制御回路３０４は、第１のユーザ選好詳細を記憶３０８内に記憶してもよい。代替として、または加えて、制御回路３０４は、通信ネットワーク４１４を介して、ユーザ選好詳細をそれらの宛先に伝送することによって、第１のユーザ選好詳細をメディアガイドソース４１８および／またはメディアコンテンツソース４１６に記憶してもよい。

【0169】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の第１の感想類似度を判定してもよく、第１の感想類似度は、第１のユーザ選好詳細に基づく第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の類似度に対応する。制御回路３０４は、前述の類似度値のインジケーションの判定と同一様式で２つのメディアアセット間の感想類似度値を判定してもよい。加えて、または代替として、制御回路３０４は、メディアアセット間の類似度を計算するいくつかの方法を使用してもよい。これらは、ピアソン相関係数、コサイン類似度、対数尤度、ジャッカール、共起、確率類似度、およびその他を含んでもよい。加えて、または代替として、制御回路３０４は、通信ネットワーク４１４を介して、メディアコンテンツソース４１６および／またはメディアガイドデータソース４１８に第１の感想類似度の判定と関連付けられたデータを伝送することによって、判定を行ってもよい。制御回路３０４は、メディアコンテンツソース４１６および／またはメディアガイドデータソース４１８から判定を受信してもよい。

【0170】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、以下の方程式を使用して第１の感想類似度を判定してもよい。

【数8】

式中、本方程式のパラメータは、以下の通りである。

【化7-1】

【化7-2】

【0171】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の第２の感想類似度を判定してもよく、第２の感想類似度は、第２のユーザ選好詳細に基づく第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の類似度に対応する。制御回路３０４は、前述の類似度値のインジケーションの判定と同一様式で２つのメディアアセット間の感想類似度値を判定してもよい。加えて、または代替として、制御回路３０４は、通信ネットワーク４１４を介して、メディアコンテンツソース４１６および／またはメディアガイドデータソース４１８に第２の感想類似度の判定と関連付けられたデータを伝送することによって、判定を行ってもよい。制御回路３０４は、メディアコンテンツソース４１６および／またはメディアガイドデータソース４１８から判定を受信してもよい。

【0172】

いくつかの実施形態では、共起が殆どないデータ空間は、ペナルティを科されてもよい。例えば、制御回路３０４は、以下の方程式を使用して第２の感想類似度を判定してもよい。

【数9】

方程式８のパラメータは、方程式３のパラメータと同じであってもよい。ＲａｔｅＳｉｍ（ｉ，ｊ，ｄ）成分は、以下の方程式によって判定されてもよい。

【数10】

式中、本方程式のパラメータは、以下の通りである。

【化8】

【0173】

共起データが殆どないデータセットにペナルティを科すために、制御回路３０４は、以下の方程式を実装してもよい。

【数11-1】

【数11-2】

式中、本方程式のパラメータは、以下の通りである。

【化9】

【0174】

いくつかの実施形態では、誤差モデルのタスクを行う制御回路３０４は、第１の感想類似度と第２の感想類似度との間の差異を判定してもよい。制御回路３０４は、上記の方程式３に基づいて、誤差値を判定してもよい。

【0175】

いくつかの実施形態では、差異は、対毎の差異であってもよく、制御回路３０４は、誤差値を最小限にするために、第１の感想類似度と第２の感想類似度との間の対毎の差異に基づいて、第１および第２の消費層選好情報から判定される第１のユーザ選好詳細および第２のユーザ選好詳細を調節してもよい。制御回路３０４は、選好モデルの訓練可能パラメータと関連付けられた加重を調節することによって、感想類似度値を調節してもよい。

【0176】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、第１の感想類似度と第２の感想類似度との間の差異に基づいて、ユーザ選好詳細を調節するとき、選好モデルの訓練可能パラメータと関連付けられた加重を判定するために、連鎖律を適用してもよい。連鎖律の適用は、前述の通りである。制御回路３０４は、以下の方程式を表す命令を介して連鎖律を実行してもよい。

【数12】

式中、本方程式のパラメータは、以下の通りである。

【化10】

【0177】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、消費層選好情報に基づいて、所与のメディアアセットに対応するユーザ選好詳細を判定するとき、線形変換関数、神経ネットワーク、および制限ボルツマンマシンのうちの少なくとも１つを適用してもよい。制御回路３０４は、それぞれ、線形変換関数、神経ネットワーク、および制限ボルツマンマシンに関する数学式と関連付けられた命令を実行してもよい。加えて、または代替として、制御回路３０４は、通信ネットワーク４１４を介して、メディアコンテンツソース４１６および／またはメディアガイドデータソース４１８にユーザ選好詳細の判定と関連付けられたデータを伝送することによって、判定を行ってもよい。制御回路３０４は、メディアコンテンツソース４１６および／またはメディアガイドデータソース４１８から判定を受信してもよい。

【0178】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、第１のデータ空間と関連付けられた受信されるユーザ選好詳細に基づいて、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の第１の感想類似度を判定するとき、ピアソンの係数およびコサイン類似度のうちの少なくとも１つを適用してもよい。制御回路３０４は、それぞれ、ピアソンの係数およびコサイン類似度に関する数学式と関連付けられた命令を実行してもよい。加えて、または代替として、制御回路３０４は、通信ネットワーク４１４を介して、メディアコンテンツソース４１６および／またはメディアガイドデータソース４１８に個別の機能と関連付けられたデータを伝送することによって、上記の関数のうちの１つを適用してもよい。制御回路３０４は、メディアコンテンツソース４１６および／またはメディアガイドデータソース４１８から結果を受信してもよい。

【0179】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、第１の感想類似度と第２の感想類似度との間の差異を判定するとき、第１の品質値を計算してもよく、第１の品質値は、第１の感想類似度と関連付けられる。制御回路３０４は、上記に提供される方程式に基づいて、第１の品質値を計算してもよい。品質は、以下の方程式によって表されてもよい。

【数13】

式中、本方程式のパラメータは、以下の通りである。

【化11-1】

【化11-2】

【0180】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、以下の方程式を使用して、品質値に基づいて、感想類似度値を計算してもよい。

【数14】

式中、本方程式のパラメータは、以下の通りである（４９６７６１５９＿２）。

【化12-1】

【化12-2】

【0181】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、通信ネットワーク４１４を介して、メディアコンテンツソース４１６および／またはメディアガイドデータソース４１８に判定と関連付けられたデータを伝送することによって、判定を行ってもよい。制御回路３０４は、メディアコンテンツソース４１６および／またはメディアガイドデータソース４１８から判定を受信してもよい。

【0182】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、第１の感想類似度と第２の感想類似度との間の差異を判定するとき、第２の品質値を計算してもよく、第２の品質値は、第２の感想類似度と関連付けられてもよい。制御回路３０４は、上記に提供される方程式に基づいて、第１の品質値を計算してもよい。

【0183】

いくつかの実施形態では、品質値は、第１のメディアアセットおよび第２のメディアアセットを消費したデータ空間からのユーザの数に基づいてもよい。例えば、第２のデータ空間より第１のデータ空間内で１０倍多いユーザが第１および第２のメディアアセットを消費した場合、制御回路３０４は、第１の品質値を第２の品質値の１０倍として計算してもよい。

【0184】

いくつかの実施形態では、品質値は、第１のメディアアセットおよび第２のメディアアセットに対するその享受度のレベルを明示的に入力した第２のデータ空間からのユーザの数に基づいてもよい。例えば、第２のデータ空間より第１のデータ空間内で１０倍多いユーザが第１および第２のメディアアセットに対してその享受度のレベルを入力した場合、制御回路３０４は、第１の品質値を第２の品質値の１０倍として計算してもよい。

【0185】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、誤差モデルを使用して、第１の感想類似度と第２の感想類似度との間の差異を判定するとき、第１の選好情報の特定性を判定し、第２の選好情報の特定性を判定してもよい。それらの判定に基づいて、制御回路３０４は、第１の感想類似度と第２の感想類似度との間の差異を判定してもよい。特定性値判定および実施例は、前述の通りである。

【0186】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、第１の選好情報および第２の選好情報を消費層選好情報に変換するとき、第１の複数のメディアアセットの第１のメディアアセットに関して、第１のメディアアセットが第２の複数のメディアアセット内にもあるかどうかを判定してもよい。制御回路は、第１のメディアアセットが第２の複数のメディアアセット内にもあることの判定に応答して、第１のメディアアセットに関する記録を生成してもよく、記録は、第１のデータ空間および第２のデータ空間の両方から読み出される選好情報を備える。本プロセスは、第１の選好情報および第２の選好情報の正規化プロセスに関連して前述されている。

【0187】

いくつかの実施形態では、データ空間は、複数のメディアアセットに対する複数のユーザの監視されるユーザ相互作用および複数のメディアアセットに対する複数のユーザによって明示的に入力される享受度のレベルの両方を含んでもよい。それらの実施形態では、制御回路３０４は、消費層選好情報を判定するために、前述と同一方法を使用してもよいが、しかしながら、全データは、同一データ空間から生じ、複数のメディアアセットに対する複数のユーザの監視されるユーザ相互作用または複数のメディアアセットに対する複数のユーザによって明示的に入力される享受度のレベルのいずれかと関連付けられるであろう。

【0188】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、メディアアセットに関して推定される暗示的ユーザ選好を判定してもよく、メディアアセットに関して推定される暗示的ユーザ選好は、メディアアセットに対する複数のユーザの監視されるユーザ相互作用と関連付けられたユーザ選好詳細に基づいてもよい。制御回路３０４は、正規化された選好情報に基づいて、メディアアセットに対するユーザの享受度のレベルを判定することに関して前述と同一方法を採用することによって、その判定を行ってもよい。

【0189】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、メディアアセットに関する推定される明示的ユーザ選好を判定してもよく、推定される明示的ユーザ選好は、メディアアセットに対する複数のユーザによって入力される享受度のレベルと関連付けられたユーザ選好詳細に基づく。制御回路３０４は、正規化された選好情報に基づいて、メディアアセットに対するユーザの享受度のレベルを判定することに関して前述と同一方法を採用することによって、その判定を行ってもよい。

【0190】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、推定される暗示的ユーザ選好と推定される明示的ユーザ選好を比較してもよい。制御回路３０４は、直線的数学計算を通して比較を行ってもよい。例えば、推定される暗示的ユーザ選好が１から１０のスケール上の７であって、推定される明示的ユーザ選好が同一スケール上の８である場合、制御回路３０４は、そのスケール上に１点の差異が存在することを判定してもよい。

【0191】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、比較に基づいて、誤差値を判定してもよい。制御回路３０４は、誤差値を推定される暗示的ユーザ選好と推定される明示的ユーザ選好との間のパーセント差異として判定してもよい。加えて、または代替として、制御回路３０４は、通信ネットワーク４１４を介して、メディアコンテンツソース４１６および／またはメディアガイドデータソース４１８に誤差値の判定と関連付けられたデータを伝送することによって、判定を行ってもよい。制御回路３０４は、メディアコンテンツソース４１６および／またはメディアガイドデータソース４１８から判定を受信してもよい。

【0192】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、以下の方程式に基づいて、誤差値を計算してもよい。

【数15】

式中、本方程式のパラメータは、以下の通りである。

【化13-1】

【化13-2】

【0193】

いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、推定される明示的および推定される暗示的値の両方の正確度を改善するために、連鎖律を適用してもよい。制御回路３０４は、以下の方程式を介して、連鎖律を実装してもよい。

【数16】

式中、本方程式のパラメータは、以下の通りである。

【化14】

【0194】

図９は、関数Ｅ１およびＥ２の両方の組み合わせを実装する例証的実施形態を示す。制御回路３０４は、異なるコンテンツプロバイダによって収集されるイベント情報を表す、アイテム９０２、９０４、９０６、および９０８を受信する。例えば、制御回路３０４は、通信ネットワーク４１４を介して、メディアコンテンツソース４１６および／またはメディアガイドデータソース４１８からアイテム９０２、９０４、および９０６を受信してもよい。加えて、または代替として、制御回路３０４は、アイテム９０２、９０４、および９０６をインターネット上の任意のソースから受信してもよい。アイテム９０２は、あるデータ空間（例えば、データ空間ｄ１）から生じるメディアアセットに対する監視されるユーザ相互作用を含む、イベント情報を表す。アイテム９０４および９０６は、複数のメディアアセットに対する複数のユーザによって明示的に入力される享受度のレベルを含む、イベント情報を伴うデータ空間を表す。アイテム９０６は、メディアアセットに対する監視されるユーザ相互作用および複数のメディアアセットに対する複数のユーザによって明示的に入力される享受度のレベルの両方を含む、データ空間を表す。

【0195】

制御回路３０４は、消費モデル９１０のタスクを行うように構成されてもよい。制御回路３０４は、未加工イベントデータを消費層選好情報９１２、９１４、９１６、および９１８の中に統合する。本統合のための式および方法は、情報を消費層選好情報に変換することに関して前述されている。

【0196】

制御回路３０４は、選好モデル９２０のタスクを行うように構成されてもよい。制御回路３０４は、消費層選好情報をユーザ選好詳細９２２、９２４、９２６、９２８、および９３０に変換する。制御回路３０４は、前述のように、線形変換関数、神経ネットワーク、または制限ボルツマンマシンを使用することによって、変換を行ってもよい。選好モデル９２０の出力は、選好モデルが使用する式によって説明され得る。

【数17】

式中、本方程式のパラメータは、以下の通りである。
ｒは、メディアアセットｔに関するユーザｕの選好である。
ｆは、入力ベクトルとして、メディアアセットｔに対するユーザｕの監視されるユーザ相互作用を使用して、選好ｒを判定する、入力ベクトル１に関する関数である。
ｑは、同一ユーザおよび同一メディアアセットに関する同一ベクトル情報を使用した選好ｒと関連付けられた品質値である。

【数18】

式中、本方程式のパラメータは、以下の通りである。
ｒは、メディアアセットｔに対するユーザｕによって明示的に入力される享受度のレベル（例えば、評価）を表す。
ｆは、入力ベクトルとして、ユーザｕがメディアアセットｔに関して明示的に入力した享受度のレベルを使用する、入力ベクトルＸに関する関数を表す。
ｑは、同一ユーザおよび同一メディアアセットに関する同一ベクトル情報を使用した評価ｒと関連付けられた品質値を表す。

【0197】

制御回路３０４は、類似度モデル９３２のタスクを行うように構成されてもよい。制御回路３０４は、選好情報９２４および９２６を、その個別のデータ空間と関連付けられたアイテム９３４および９３６によって表される類似度層情報９５４に変換する。いったん本変換が完了すると、制御回路３０４は、２つの異なるデータ空間からの２つの異なる類似度値をアイテム９４０によって表される１つの類似度値に変換する。制御回路３０４は、例えば、２つの異なるデータ空間からの２つの類似度値を平均化してもよい。いくつかの実施形態では、制御回路３０４は、加重された平均を使用して、２つの値を１つに変換するように計算してもよい。制御回路３０４は、品質値および／または特定性値を使用して、加重を平均に追加してもよい。

【0198】

制御回路３０４は、ユーザ選好詳細９２２を類似度層情報９３８に変換する。制御回路３０４は、ピアソン係数を計算することによって、情報を変換してもよい。

【0199】

制御回路３０４は、誤差モデル９４２のタスクを行うように構成されてもよい。制御回路３０４は、誤差値９５０を見つけるために、類似度情報９３８および９４０を計算および比較する。制御回路３０４は、第１の感想類似度と第２の感想類似度との間の差異の計算に関して前述のように、類似度情報９３８および９４０を比較する。

【0200】

制御回路３０４は、誤差モデル９４２のタスクを行うように構成されてもよい。制御回路３０４は、アイテム９２８と９３０との間の誤差値９５２を計算する。制御回路３０４は、前述のように、推定される暗示的選好および推定される明示的選好に関する誤差値の計算と同一様式で誤差値を計算してもよい。

【0201】

制御回路３０４は、組み合わせられた誤差値９６２を求めるために、誤差値９５０および９５２を組み合わせてもよい。組み合わせられた誤差値は、組み合わせられた誤差値を最小限にするために行わなければならない、訓練可能パラメータの加重変更をより正確に判定し得る。

【0202】

図６は、モデルを使用して判定される、第１のメディアアセットおよび第２のメディアアセットに対応する予期されるメディアアセット類似度値と、複数のデータ空間と関連付けられたユーザ選好情報から判定されるメディアアセット類似度値の比較に基づいて、誤差値を判定するための例証的ステップのフロー図である。プロセス６００またはその任意のステップは、図３−４に示されるデバイスのいずれか上で行われる、またはそれによって提供され得ることに留意されたい。例えば、プロセス６００は、複数のユーザデバイス間の標的デバイスのためのメディアガイドアプリケーション動作の制御を分散させるために、ユーザ機器４０２、４０４、および／または４０６（図４）上に実装される制御回路によって命令されるように、制御回路３０４（図３）によって実行されてもよい。加えて、プロセス６００の１つまたはそれを上回るステップは、任意の他のプロセスまたは実施形態（例えば、プロセス７００（図７）、プロセス８００（図８）、プロセス１０００（図１０）、およびプロセス１１００（図１１））の１つまたはそれを上回るステップの中に組み込まれる、またはそれと組み合わせられてもよい。

【0203】

６０２では、制御回路３０４は、第１の複数のユーザの第１の選好情報を受信し、第１の選好情報は、第１のデータ空間と関連付けられ、第１の複数のメディアアセットに対する第１の複数のユーザの選好を記述する。例えば、制御回路３０４は、第１のデータ空間のコンテンツプロバイダまたは第１の選好情報が受信され得る別のエンティティのデータベースと通信するために、通信ネットワーク４１４（図４）を使用してもよい。メディアガイドデータソースは、第１の選好情報をコンテンツプロバイダから要求し、次いで、制御回路３０４に、第１の選好情報が受信されたインジケーションを伝送してもよい。第１の選好情報は、記憶３０８内またはメディアガイドデータソース４１８に記憶されてもよい。

【0204】

６０４では、制御回路３０４は、第２の選好情報を受信し、第２の選好情報は、第２のデータ空間と関連付けられ、第２の複数のメディアアセットに対する第２の複数のユーザの選好を記述し、第１の選好情報が算出される際に使用する指標と異なる指標を使用して算出され、第２のデータ空間は、第１のデータ空間を管理していないコンテンツプロバイダによって管理される。例えば、制御回路３０４は、第１のデータ空間のコンテンツプロバイダまたは選好情報が受信され得る別のエンティティと通信するために、通信ネットワーク４１４（図４）を使用してもよい。メディアガイドデータソース４１８は、例えば、要求をコンテンツプロバイダに伝送し、コンテンツプロバイダからユーザ選好情報を受信してもよい。

【0205】

６０６では、制御回路３０４は、第１の選好情報および第２の選好情報の両方が共通指標が適用され得るスキームに変換されるように、第１の選好情報および第２の選好情報を正規化する。例えば、制御回路３０４は、第１のデータ空間および第２のデータ空間内の両方に存在するメディアアセット毎に記録を作成するために、データベースを使用してもよい。実施例として、制御回路３０４は、記録をデータベース内に作成してもよい。記録は、データベーステーブルの形態であってもよく、またはデータベーステーブル内のエントリであってもよい。データベースは、ローカル（例えば、記憶３０８（図３））または遠隔（例えば、通信ネットワーク４１４を経由してアクセス可能なメディアガイドデータソース４１８）に位置してもよい。制御回路３０４は、通信ネットワーク４１４を介して、メディアガイドデータソース４１８におけるデータベースに記録の作成を伝送してもよい。制御回路３０４は、記憶３０８または通信ネットワーク４１４を介してメディアガイドデータソース４１８のいずれかから読み出されるメタデータエントリを比較することによって、異なるデータ空間からの２つのメディアアセットが同一コンテンツを含有するかどうかを判定してもよい。

【0206】

６０８では、制御回路３０４は、正規化された第１の選好情報および正規化された第２の選好情報を使用して、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションを判定し、第１の選好情報および第２の選好情報はそれぞれ、第１のメディアアセットおよび第２のメディアアセットに対応する選好データを備える。例えば、制御回路３０４は、第１のメディアアセットおよび第２のメディアアセットと関連付けられた選好情報のために、第１のメディア選好情報および第２の選好情報を検索してもよい。いったん制御回路３０４が、第１のメディアアセットおよび第２のメディアアセットと関連付けられた第１の選好情報および第２の選好情報を見つけると、制御回路３０４は、その情報を記憶３０８またはメディアガイドデータソース４１８から読み出してもよい。制御回路３０４は、次いで、読み出される情報を使用して、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の類似度のインジケーションを判定してもよい。

【0207】

６１０では、制御回路３０４は、類似度のインジケーションと予期されるメディアアセット類似度値を比較する。例えば、制御回路３０４は、モデルに、第１のメディアアセットおよび第２のメディアアセットのメディアアセット識別子を伝送してもよい。モデルは、メディアガイドデータソース４１８に位置してもよい。モデルが、記憶３０８内に位置する場合、制御回路３０４は、第１のメディアアセットおよび第２のメディアアセットのためのメディアアセット識別子をモデルに提出してもよい。制御回路３０４は、モデルから、予期される類似度値を受信してもよい。いったん制御回路３０４が、予期される類似度値を受信すると、制御回路３０４は、類似度の予期されるインジケーションと類似度のインジケーションを比較してもよい。

【0208】

６１２では、制御回路３０４は、比較に基づいて、誤差値を判定する。いったん制御回路３０４が誤差値を判定すると、制御回路３０４は、誤差値を記憶３０８内に記憶してもよい。

【0209】

図６のステップまたは説明は、本開示の任意の他の実施形態とともに使用され得ることが考慮される。加えて、図６に関して説明されるステップおよび説明は、本開示の目的を促進するように、代替的な順序で、または並行して行われてもよい。例えば、これらのステップのそれぞれは、システムまたは方法の遅延を減少または速度を増加させるように、任意の順序で、または並行して、もしくは実質的に同時に行われてもよい。さらに、図６のステップのうちの１つまたはそれを上回るものを行うために、図３−４に関して論じられるデバイスまたは機器のいずれかを使用できることに留意されたい。

【0210】

図７は、複数のデータ空間からのユーザ選好情報を正規化するための例証的ステップのフロー図である。プロセス７００またはその任意のステップは、図３−４に示されるデバイスのいずれか上で行われる、またはそれによって提供され得ることに留意されたい。例えば、プロセス７００は、複数のユーザデバイス間の標的デバイスのためのメディアガイドアプリケーション動作の制御を分散させるために、ユーザ機器４０２、４０４、および／または４０６（図４）上に実装される制御回路によって命令されるように、制御回路３０４（図３）によって実行されてもよい。加えて、プロセス７００の１つまたはそれを上回るステップは、任意の他のプロセスまたは実施形態（例えば、プロセス６００（図６）、プロセス８００（図８）、プロセス１０００（図１０）、およびプロセス１１００（図１１））の１つまたはそれを上回るステップの中に組み込まれる、またはそれと組み合わせられてもよい。

【0211】

７０２では、制御回路３０４は、第１のメディアアセットを選択し、第１のメディアアセットは、第１の複数のメディアアセットからのものである。第１のメディアアセットを選択するために、制御回路３０４は、第１のデータ空間にアクセスしてもよい。第１のデータ空間は、記憶３０８内または通信ネットワーク４１４を通してアクセスされ得るメディアガイドデータソース４１８に記憶されてもよい。第１のデータ空間は、種々の構造内に記憶され、いくつかのサーバ間に分割されてもよい。いくつかのデータ空間は、記憶のための複数のサーバおよび複数のデータベースインストールを要求してもよい。他のデータ空間は、より小さくてもよく、ファイル内に記憶されてもよい。

【0212】

７０４では、制御回路３０４は、第１のメディアアセットと関連付けられたメタデータを読み出す。制御回路３０４は、メタデータを第１のデータ空間（例えば、記憶３０８またはメディアガイドデータソース４１８）と同一場所から読み出してもよい。代替として、または加えて、制御回路３０４は、メタデータを異なるファイル、ＸＭＬドキュメント、またはデータベース等の別個の構造から読み出してもよい。メタデータが、異なる構造内に記憶される場合、制御回路３０４は、具体的メタデータ属性セットと関連付けられたメディアアセットを判定するために、メタデータと選択されたメディアアセットを相互参照してもよい。

【0213】

７０６では、制御回路３０４は、第２の複数のメディアアセット内に任意のさらなる以前に選択されていないメディアアセットが存在するかどうかを判定する。制御回路３０４は、以前に選択した各メディアアセットの識別子を記憶することによって、任意のさらなる以前選択されていないメディアアセットが第２の複数のメディアアセット内に存在するかどうかを判定してもよい。制御回路３０４は、以前に選択されていないものを見つけるために、識別子を通して反復してもよい。判定が「いいえ」である場合、プロセスは、７０８に進む。判定が「はい」である場合、プロセスは、７１０に進む。

【0214】

７０８では、制御回路３０４は、第１のメディアアセットと関連付けられた選好情報を含む、メディアアセットのための記録を生成する。制御回路３０４は、記録をファイル、ＸＭＬドキュメント、またはデータベース等の構造内に記憶してもよい。制御回路３０４は、記録を記憶３０８（図３）内にまたはメディアガイドデータソース４１８（図４）に記憶してもよい。

【0215】

７１０では、制御回路３０４は、第２のメディアアセットを選択し、第２のメディアアセットは、第２の複数のメディアアセットからの以前に選択されていないメディアアセットである。第２の複数のメディアアセットは、第２のデータ空間と関連付けられてもよい。制御回路３０４は、以前に選択されていないメディアアセットを見つけるために、第２のデータ空間内の全メディアアセットを通して反復してもよい。

【0216】

７１２では、制御回路３０４は、第１のメディアアセットと関連付けられたメタデータおよび第２のメディアアセットと関連付けられたメタデータを比較する。第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の十分なメタデータが合致する場合、プロセスは、７１４に進む。十分なメタデータが合致しない場合、プロセスは、７０８に戻る。

【0217】

７１４では、制御回路３０４は、第１のメディアアセットおよび第２のメディアアセットと関連付けられた選好情報を正規化する。前述のように、制御回路３０４は、異なる指標からのユーザ選好情報を単一指標に変換してもよい。

【0218】

７１６では、制御回路３０４は、第１のメディアアセットおよび第２のメディアアセットの両方と関連付けられた選好情報を備える記録を生成する。制御回路３０４は、記録を記憶３０８（図３）内またはメディアガイドデータソース４１８（図４）に記憶してもよい。

【0219】

図７のステップまたは説明は、本開示の任意の他の実施形態とともに使用され得ることが考慮される。加えて、図７に関して説明されるステップおよび説明は、本開示の目的を促進するように、代替的な順序で、または並行して行われてもよい。例えば、これらのステップのそれぞれは、システムまたは方法の遅延を減少または速度を増加させるように、任意の順序で、または並行して、もしくは実質的に同時に行われてもよい。さらに、図７のステップのうちの１つまたはそれを上回るものを行うために、図３−４に関して論じられるデバイスまたは機器のいずれかを使用できることに留意されたい。

【0220】

図８は、メディアアセット評価を推定するためのモデルのための誤差値を判定するための方法の例証的ステップのフロー図である。プロセス８００またはその任意のステップは、図３−４に示されるデバイスのいずれか上で行われる、またはそれによって提供され得ることに留意されたい。例えば、プロセス８００は、複数のユーザデバイス間の標的デバイスのためのメディアガイドアプリケーション動作の制御を分散させるために、ユーザ機器４０２、４０４、および／または４０６（図４）上に実装される制御回路によって命令されるように、制御回路３０４（図３）によって実行されてもよい。加えて、プロセス８００の１つまたはそれを上回るステップは、任意の他のプロセスまたは実施形態（例えば、プロセス６００（図６）、プロセス７００（図７）、プロセス１０００（図１０）、およびプロセス１１００（図１１））の１つまたはそれを上回るステップの中に組み込まれる、またはそれと組み合わせられてもよい。

【0221】

８０２では、制御回路３０４は、第１の複数のユーザの第１の選好情報を受信し、第１の選好情報は、第１のデータ空間と関連付けられ、第１の複数のメディアアセットに対する第１の複数のユーザの選好を記述する。例えば、制御回路３０４は、第１のデータ空間のコンテンツプロバイダまたは第１の選好情報が受信され得る別のエンティティと通信するために、通信ネットワーク４１４（図４）を使用してもよい。第１の選好情報は、例えば、最初に、メディアガイドデータソース４１８（図４）によって受信されてもよく、次いで、制御回路３０４は、第１の選好情報をメディアガイドデータソース４１８から受信してもよい。第１の選好情報は、記憶３０８内またはメディアガイドデータソース４１８に記憶されてもよい。

【0222】

８０４では、制御回路３０４は、第２の選好情報を受信し、第２の選好情報は、第２のデータ空間と関連付けられ、第２の複数のメディアアセットに対する第２の複数のユーザの選好を記述し、第１の選好情報が算出される際に使用する指標と異なる指標を使用して算出され、第２のデータ空間は、第１のデータ空間を管理していないコンテンツプロバイダによって管理される。例えば、制御回路３０４は、第１のデータ空間のコンテンツプロバイダまたは選好情報が受信され得る別のエンティティと通信するために、通信ネットワーク４１４（図４）を使用してもよい。選好情報は、例えば、最初に、メディアガイドデータソース４１８（図４）によって受信されてもよく、次いで、制御回路３０４は、第２の選好情報をメディアガイドデータソース４１８から受信してもよい。

【0223】

８０６では、制御回路３０４は、第１の選好情報および第２の選好情報の両方が共通指標が適用され得るスキームに変換されるように、第１の選好情報および第２の選好を正規化する。例えば、制御回路３０４は、第１のデータ空間および第２のデータ空間内の両方に存在するメディアアセット毎に記録を作成するために、データベースを使用してもよい。データベースは、記憶３０８（図３）内またはメディアガイドデータソース４１８に位置してもよい。制御回路３０４は、記録の作成を通信ネットワーク４１４を介してメディアガイドデータソース４１８におけるデータベースに伝送してもよい。制御回路３０４は、記憶３０８または通信ネットワーク４１４を介してメディアガイドデータソース４１８のいずれかから読み出されるメタデータエントリを比較することによって、異なるデータ空間からの２つのメディアアセットが同一コンテンツを含むかどうかを判定してもよい。

【0224】

８０８では、制御回路３０４は、正規化された第１の選好情報および正規化された第２の選好情報を使用して、共通指標に基づいて、メディアアセットに対するユーザの享受度のレベルを判定し、第１の選好情報および第２の選好情報はそれぞれ、メディアアセットのユーザの享受度のレベルを記述するデータを備える。制御回路３０４は、正規化された第１の選好情報および正規化された第２の選好情報を記憶３０８（図３）またはメディアガイドデータソース４１８（図４）から読み出してもよい。制御回路３０４は、読み出された選好情報を正規化してもよい。

【0225】

８１０では、制御回路３０４は、モデルに基づいて、メディアアセットに対してユーザが有すると予期される、予期される享受度のレベルを判定する。前述のように、制御回路３０４は、メディアアセット識別子をモデルに伝送し、モデルから、メディアアセットに対してユーザが有すると予期される、予期される享受度のレベルを受信してもよい。

【0226】

８１２では、制御回路３０４は、誤差値を判定し、誤差値は、享受度のレベルと予期される享受度のレベルとの間の比較に基づく。

【0227】

図８のステップまたは説明は、本開示の任意の他の実施形態とともに使用され得ることが考慮される。加えて、図８に関して説明されるステップおよび説明は、本開示の目的を促進するように、代替的な順序で、または並行して行われてもよい。例えば、これらのステップのそれぞれは、システムまたは方法の遅延を減少または速度を増加させるように、任意の順序で、または並行して、もしくは実質的に同時に行われてもよい。さらに、図８のステップのうちの１つまたはそれを上回るものを行うために、図３−４に関して論じられるデバイスまたは機器のいずれかを使用できることに留意されたい。

【0228】

本開示の前述の実施形態は、限定ではなく、例証の目的のために提示され、本開示は、以下の請求項によってのみ限定される。さらに、任意の一実施形態に説明される特徴および限定は、本明細書の任意の他の実施形態に適用されてもよく、一実施形態に関連するフロー図または実施例は、好適な様式で任意の他の実施形態と組み合わせられる、異なる順序で行われる、または並行して行われてもよいことに留意されたい。加えて、本明細書で説明されるシステムおよび方法は、リアルタイムで行われてもよい。また、上記で説明されるシステムおよび／または方法は、他のシステムおよび／または方法に適用され、またはそれらに従って使用され得ることにも留意されたい。さらに、図６のステップのうちの１つまたはそれを上回るものを行うために、図３−５に関して論じられるデバイスまたは機器のいずれかを使用できることに留意されたい。

【0229】

図１０は、共通メディアアセット空間にわたって、複数のデータ空間を横断してメディア消費情報を処理するための例証的ステップのフロー図である。プロセス１０００またはその任意のステップは、図３−４に示されるデバイスのいずれか上で行われる、またはそれによって提供され得ることに留意されたい。例えば、プロセス１０００は、複数のユーザデバイス間の標的デバイスのためのメディアガイドアプリケーション動作の制御を分散させるために、ユーザ機器４０２、４０４、および／または４０６（図４）上に実装されるメディアガイドアプリケーションによって命令されるように、制御回路３０４（図３）によって実行されてもよい。加えて、プロセス１０００の１つまたはそれを上回るステップは、任意の他のプロセスまたは実施形態（例えば、プロセス６００（図６）、プロセス７００（図７）、プロセス８００（図８）、プロセス１１００（図１１））の１つまたはそれを上回るステップの中に組み込まれる、またはそれと組み合わせられてもよい。

【0230】

１００２では、制御回路３０４は、消費モデルのタスクを行い、第１の複数のユーザの第１の選好情報を受信する。第１の選好情報は、第１のデータ空間と関連付けられてもよく、第１の複数のメディアアセットに対する第１の複数のユーザの監視されるユーザ相互作用を記述してもよい。さらに、第１の複数のメディアアセットは、第１のデータ空間に対応してもよい。制御回路３０４は、図６のステップ６０２における第１の選好情報の受信と同一様式で第１の選好情報を受信してもよい。制御回路３０４は、第１の選好情報を通信回路４１４を介してメディアコンテンツソース４１６および／またはメディアガイドデータソース４１８から受信してもよい。加えて、または代替として、制御回路３０４は、第１の選好情報を通信ネットワーク（例えば、通信ネットワーク４１４）を介してインターネット上の任意のソースから受信してもよい。

【0231】

１００４では、制御回路３０４は、消費モデルのタスクを行い、第２の複数のユーザの第２の選好情報を受信する。第２の選好情報は、第２のデータ空間と関連付けられてもよく、第２の複数のメディアアセットに対する第２の複数のユーザによって明示的に入力される享受度のレベルを記述してもよい。さらに、第２の複数のメディアアセットは、第２のデータ空間に対応してもよい。制御回路３０４は、図６のステップ６０２または６０４における第１または第２の選好情報の受信と同一様式で第２の選好情報を受信してもよい。制御回路３０４は、第２の選好情報を通信回路４１４を介してメディアコンテンツソース４１６および／またはメディアガイドデータソース４１８から受信してもよい。加えて、または代替として、制御回路３０４は、第２の選好情報を通信ネットワーク（例えば、通信ネットワーク４１４）を介してインターネット上の任意のソースから受信してもよい。

【0232】

１００６では、制御回路３０４は、第１の選好情報を第１の消費層選好情報に変換し、第１の消費層選好情報は、ユーザ選好を示す具体的属性を含む。制御回路３０４は、変換を行うために、前述の式を実行可能命令として実装するように構成されてもよい。加えて、または代替として、制御回路３０４は、前述の第１および第２の選好情報を正規化するプロセスの間と同一様式で変換を行ってもよい。

【0233】

１００８では、制御回路３０４は、第２の選好情報を第２の消費層選好情報に変換し、第２の消費層選好情報は、ユーザ選好を示す具体的属性を含む。制御回路３０４は、変換を行うために、前述の式を実行可能命令として実装するように構成されてもよい。加えて、または代替として、制御回路３０４は、前述の第１および第２の選好情報を正規化するプロセスの間と同一様式で変換を行ってもよい。

【0234】

１０１０では、制御回路３０４は、選好モデルのタスクを行い、第１の消費層選好情報に基づいて、第１の所与のメディアアセットに対応するユーザ選好詳細を判定する。制御回路３０４は、判定を行うために、前述の式を実行可能命令として実装するように構成されてもよい。加えて、または代替として、制御回路３０４は、前述の第１および第２の選好情報を正規化するプロセスの間と同一様式で判定を行ってもよい。

【0235】

１０１２では、制御回路３０４は、選好モデルのタスクを行い、第２の消費層選好情報に基づいて、所与のメディアアセットに対応する第２のユーザ選好詳細を判定する。制御回路３０４は、判定を行うために、前述の式を実行可能命令として実装するように構成されてもよい。加えて、または代替として、制御回路３０４は、前述の第１および第２の選好情報を正規化するプロセスの間と同一様式で判定を行ってもよい。

【0236】

１０１４では、制御回路３０４は、類似度モデルのタスクを行い、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の第１の感想類似度を判定し、第１の感想類似度は、第１のユーザ選好詳細に基づく、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の類似度に対応する。制御回路３０４は、図６のステップ６０８に関して前述の同一様式で本判定を行ってもよい。

【0237】

１０１６では、制御回路３０４は、類似度モデルのタスクを行い、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の第２の感想類似度を判定し、第２の感想類似度は、第２のユーザ選好詳細に基づく、第１のメディアアセットと第２のメディアアセットとの間の類似度に対応する。制御回路３０４は、図６のステップ６０８に関して前述の同一様式で本判定を行ってもよい。

【0238】

１０１８では、制御回路３０４は、類似度モデルのタスクを行い、第１の感想類似度と第２の感想類似度との間の差異を判定する。制御回路３０４は、図６のステップ６１０と同一様式で本判定を行ってもよい。

【0239】

本開示の前述の実施形態は、限定ではなく、例証の目的のために提示され、本開示は、以下の請求項によってのみ限定される。さらに、任意の一実施形態に説明される特徴および限定は、本明細書の任意の他の実施形態に適用されてもよく、一実施形態に関連するフロー図または実施例は、好適な様式で任意の他の実施形態と組み合わせられる、異なる順序で行われる、または並行して行われてもよいことに留意されたい。加えて、本明細書で説明されるシステムおよび方法は、リアルタイムで行われてもよい。また、上記で説明されるシステムおよび／または方法は、他のシステムおよび／または方法に適用され、またはそれらに従って使用され得ることにも留意されたい。さらに、図１０のステップのうちの１つまたはそれを上回るものを行うために、図３−５に関して論じられるデバイスまたは機器のいずれかを使用できることに留意されたい。

【0240】

図１１は、異なるユーザ選好情報のタイプを伴うデータ空間を横断してメディア消費情報を処理するための例証的ステップのフロー図である。プロセス１１００またはその任意のステップは、図３−４に示されるデバイスのいずれか上で行われる、またはそれによって提供され得ることに留意されたい。例えば、プロセス１１００は、複数のユーザデバイス間の標的デバイスのためのメディアガイドアプリケーション動作の制御を分散させるために、ユーザ機器４０２、４０４、および／または４０６（図４）上に実装される制御回路によって命令されるように、制御回路３０４（図３）によって実行されてもよい。加えて、プロセス１１００の１つまたはそれを上回るステップは、任意の他のプロセスまたは実施形態（例えば、プロセス６００（図６）、プロセス７００（図７）、プロセス８００（図８）、プロセス１０００（図１０））の１つまたはそれを上回るステップの中に組み込まれる、またはそれと組み合わせられてもよい。

【0241】

１１０２では、制御回路３０４は、消費モデルのタスクを行い、複数のユーザの選好情報を受信する。選好情報は、データ空間と関連付けられる。さらに、選好情報は、（１）複数のメディアアセットに対する複数のユーザの監視されるユーザ相互作用と、（２）複数のメディアアセットに対する複数のユーザによって明示的に入力される享受度のレベルの両方を記述する。制御回路３０４は、図６のステップ６０２と同一様式で選好情報を受信してもよい。

【0242】

１１０４では、制御回路３０４は、選好情報を消費層選好情報に変換し、消費層選好情報は、ユーザ選好を示す属性を含む。制御回路３０４は、図１０のステップ１００６および／または１００８と同一様式で変換を行ってもよい。

【0243】

１１０６では、制御回路３０４は、選好モデルのタスクを行い、消費層選好情報に基づいて、所与のメディアアセットに対応するユーザ選好詳細を判定する。制御回路３０４は、図１０のステップ１０１０および／または１０１２と同一様式で判定を行ってもよい。

【0244】

１１０８では、制御回路３０４は、選好モデルのタスクを行い、メディアアセットに関して推定される暗示的ユーザ選好を判定し、メディアアセットに関して推定される暗示的ユーザ選好は、メディアアセットに対する複数のユーザの監視されるユーザ相互作用と関連付けられたユーザ選好詳細に基づく。制御回路３０４は、図８のステップ８０８および／または８１０と同一様式で判定を行ってもよい。

【0245】

１１１０では、制御回路３０４は、選好モデルのタスクを行い、メディアアセットに関する推定される明示的ユーザ選好を判定し、メディアアセットに関する推定される明示的ユーザ選好は、メディアアセットに対する複数のユーザによって入力される享受度のレベルと関連付けられたユーザ選好詳細に基づく。制御回路３０４は、図８のステップ８０８および／または８１０と同一様式で判定を行ってもよい。

【0246】

１１１２では、制御回路３０４は、誤差モデルのタスクを行い、推定される暗示的ユーザ選好と推定される明示的ユーザ選好を比較する。制御回路３０４は、誤差値を判定する一部として、図８のステップ８１２と同一様式で比較を行ってもよい。

【0247】

１１１４では、制御回路３０４は、比較に基づいて、誤差値を判定する。制御回路３０４は、図６、図８、および／または図１０と同一様式で判定を行ってもよい。

【0248】

本開示の前述の実施形態は、限定ではなく、例証の目的のために提示され、本開示は、以下の請求項によってのみ限定される。さらに、任意の一実施形態に説明される特徴および限定は、本明細書の任意の他の実施形態に適用されてもよく、一実施形態に関連するフロー図または実施例は、好適な様式で任意の他の実施形態と組み合わせられる、異なる順序で行われる、または並行して行われてもよいことに留意されたい。加えて、本明細書で説明されるシステムおよび方法は、リアルタイムで行われてもよい。また、上記で説明されるシステムおよび／または方法は、他のシステムおよび／または方法に適用され、またはそれらに従って使用され得ることにも留意されたい。さらに、図１１のステップのうちの１つまたはそれを上回るものを行うために、図３−５に関して論じられるデバイスまたは機器のいずれかを使用できることに留意されたい。

【0249】

本発明に関わる方法が、コンピュータ使用可能および／または可読媒体を含む、コンピュータプログラム製品内で具現化されてもよいことは、当業者に明白となるであろう。例えば、そのようなコンピュータ使用可能メディアは、その上に記憶されたコンピュータ可読プログラムコードを有する、ＣＤ−ＲＯＭディスクもしくは従来のＲＯＭデバイス等の読取専用メモリデバイス、またはハードドライブデバイスもしくはコンピュータディスケット等のランダムアクセスメモリから成ってもよい。また、本発明に関わる方法、技法、およびプロセスは、処理回路を使用して実行されてもよいことを理解されたい。例えば、メディアアセットのランク付けの判定は、処理回路、例えば、図３の処理回路３０６によって行われてもよい。処理回路は、例えば、ユーザ機器３００、メディアコンテンツソース４１６、またはメディアガイドデータソース４１８内の汎用プロセッサ、カスタマイズされた集積回路（例えば、ＡＳＩＣ）、またはフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）であってもよい。例えば、本明細書に説明されるようなメディアアセット属性は、図３の記憶３０８または図４のメディアガイドデータソース４１８内に記憶され、そこから読み出されてもよい。さらに、処理回路またはコンピュータプログラムは、ユーザプロファイル選好等のユーザと関連付けられた設定を更新し、図３の記憶３０８または図４のメディアガイドデータソース４１８内に記憶された情報を更新してもよい。

【0250】

前述のプロセスは、限定ではなく、例証であることが意図される。当業者は、本明細書で論じられるプロセスのステップが、省略される、修正される、組み合わせられる、および／または並べ替えされてもよく、任意の付加的ステップが、本発明の範囲から逸脱することなく、行われてもよいことを理解するであろう。より一般的には、前述の開示は、限定ではなく、例示であることを意図する。続く請求項のみが、本発明が包含するものに関する境界を設定することを意図する。さらに、いずれか１つの実施形態で説明される特徴および制限は、本明細書の任意の他の実施形態に適用され得、一実施形態に関するフローチャートまたは実施例は、好適な様式で任意の他の実施形態と組み合わせられ、異なる順序で行われ、または並行して行われ得ることに留意されたい。加えて、本明細書で説明されるシステムおよび方法は、リアルタイムで行われてもよい。また、上記で説明されるシステムおよび／または方法は、他のシステムおよび／または方法に適用され、またはそれらに従って使用され得ることにも留意されたい。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【外国語明細書】

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