DE69530995T2 - System und verfahren zur rundfunk- und zugriffsplanung von videoprogrammen und anderen daten mittels teilnehmerprofile - Google Patents

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Description

  • Gebiet der Erfindung
  • Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein System und ein Verfahren zur Steuerung bzw. Regelung einer Übertragung von und/oder eines Kundenzugriffs zu Daten, wie Videoprogrammen in Übereinstimmung mit objektiven Profildaten, die für die Kunden- bzw. Teilnehmerpräferenzen für diese Daten hinweisend bzw. anzeigend sind. Spezifischer bezieht sich eine bevorzugte Ausbildung der Erfindung auf ein System und ein Verfahren zum Bestimmen aus objektiven Profildaten der Teilnehmer bzw. Kunden, welche Daten oder Videoprogrammierungen durch jeden Kunden bzw. Teilnehmer am meisten erwünscht sind, so daß die Teilnehmer Daten oder einer Videoprogrammierung entsprechend ihren eigenen, objektiven Vorlieben kundenspezifisch zur Verfügung gestellt bekommen. Die objektiven Profildaten werden auf einer kontinuierlichen Basis aktualisiert, um die sich ändernden Vorlieben von jedem Kunden zu reflektieren, so daß der Inhalt der Datenkanäle oder der Videoprogrammierung entsprechend aktualisiert werden kann.
  • Beschreibung des Standes der Technik
  • Von dem sogenannten "Information Super Highway" wird erwartet, daß er wunderbare, technologische Änderungen für die Gesellschaft bringt. Daten von allen Arten werden leicht der Öffentlichkeit in Mengen, die niemals vorher vorstellbar waren, zugänglich werden. Von kürzlichen Durch brüchen in der Videokompressionstechnologie wird erwartet, daß sie den "Information Super Highway" direkt in den Videobereich ausdehnen, indem sie es den Kunden ermöglichen, buchstäblich hunderte von Videokanälen in ihren Heimen zu erhalten bzw. zu empfangen. Während die Aussichten eines Eröffnens einer gesamten neuen Welt an Information zu der Durchschnittsperson erregend sind, ist zu befürchten, daß die Durchschnittsperson einfach durch die Menge von Daten, die in ihre Heime geleitet werden, überfordert wird. Einige Techniken müssen entwickelt werden, welche es den Fahrern auf dem Information Super Highway ermöglichen, durch das Übermaß an verfügbarer Informationsquellen zu navigieren, ohne hoffnungslos verloren zu sein.
  • Beispielsweise ist es in dem Heimvideokontext wünschenswert, Mechanismen zur Verfügung zu stellen, welche die verfügbare Videoinformation den Kunden in einer, verständlichen Weise zur Verfügung stellen. Derartige Mechanismen sollten die Notwendigkeit eines "Kanalsurfens" eliminieren, um ein Programm zu finden, das für ein Betrachten aus hunderten von Videoprogrammier-Alternativen geeignet ist, von welchen erwartet wird, daß sie verfügbar gemacht werden. Die vorliegende Erfindung ist somit ausgebildet, um es dem Kunden von Video- und anderen Datenservicen zu ermöglichen, mit minimaler Anstrengung die Information zu erhalten, die ihn oder sie am meisten interessiert.
  • Es sind zahlreiche Systeme verfügbar, welche Kunden beim Bestimmen helfen, welche Videoprogramme zu betrachten sind. Beispielsweise sind elektronische Programmführer und dgl. verfügbar, welche Kunden einen Zugang bzw. Zugriff am Schirm für die zukünftigen Programme geben, wobei die gewünschte Programmierung in voraus für eine spätere Auf zeichnung gewählt werden kann. Ein frühes System, welches in U.S. Patent Nr. 4,170,782 von Miller beschrieben ist, erlaubt es dem Seher, ein Fernsehprogramm von gewünschten Fernsehkanälen vorauszuwählen, welche während nachfolgender Zeitperioden zu sehen sind. Miller überwacht auch die Fernsehprogramme, die gegenwärtig durch den Fernsehbetrachter gesehen werden, und überträgt bzw. sendet diese Information an ein zentrales Datenverarbeitungszentrum über eine Kommunikationsverbindung. Nachfolgende, interaktive Kabelsystem, wie jenes, das in Freeman im U.S. Patent Nr. 4,264,924 beschrieben ist, erlauben es dem Betrachter, die Information auszuwählen, die an bestimmten Kanälen zu erhalten ist. Das von Freeman beschriebene Kabelsystem stellt auch individuell geschneiderte Nachrichten an die individuellen Betrachter zur Verfügung. In ähnlicher Weise offenbarte Young in U.S. Patent Nr. 4,706,121 ein System, welches es dem Betrachter ermöglicht, Programme aus einer Planungsinformation auszuwählen, indem ein programmierbarer Fernsehtuner gesteuert bzw. geregelt wird, um die Fernsehsignale für die gewählten Programme dem Fernsehempfänger zum Zeitpunkt des Programms bzw. der Übertragung zur Verfügung zu stellen. Dieses System kann auch verwendet werden, um ein VCR in bezug auf nicht beaufsichtigte Aufzeichnungen der gewählten Programme zu steuern bzw. zu regeln. Weitere Details, wie ein VCR-Aufzeichnungssystem, wird durch Young in U.S. Patent Nr. 4,977,455 und 5,151,789 zur Verfügung gestellt. Andere Systeme, wie jenes, das von Reiter et al. in U.S. Patent Nr. 4,751,578 beschrieben ist, stellen eine adaptierbare Fernsehprogrammier-Information über eine Telefonverbindung, Magnet Cards, Floppy Disks, Fernseh- und Radiounterträger und dgl. auf dem Fernsehschirm des Betrachters in einer derartigen Weise zur Verfügung, daß der Betrachter selektiv diese Information auswählen kann.
  • Leider muß in jedem der vorher erwähnten System gemäß dem Stand der Technik der Kunde aktiv das gewünschte Programm bzw. die gewünschte Programmierung auswählen. Mit anderen Worten erleichtern diese Systeme den Zugang zu Programm, die durch den Kunden bezeichnet sind, jedoch stellen sie keine Hilfe bei der Bestimmung für den Kunden zur Verfügung, welches Programm für das nachfolgende Betrachten auszuwählen ist. Mit der Möglichkeit von mehreren hundert Videokanälen, die bald für Videokunden zugänglich bzw, verfügbar sein werden, sind zusätzliche Systeme wünschenswert, welche dem Kunden beim Auswählen des gewünschten Programms helfen.
  • Das von Herz et al. in U.S. Patent Nr. 5,351,075 beschriebene System richtet sich teilweise auf die obigen Probleme zumindest in Hinblick auf das Bereitstellen von Filmen über Kabelfernsehen. Wie darin beschrieben, wählen Mitglieder eines "Heimvideoclubs" die Videoprogramme aus, die sie in der folgenden Woche sehen wollen. Ein Programmiercomputer bzw. Planungscomputer erhält die Eingaben der Mitglieder für die gegenwärtige Woche und bestimmt den Plan für die folgende Woche basierend auf den tabellierten Vorlieben. Dieser Plan wird dann den Mitgliedern des Heimvideoclubs zugänglich gemacht. Ob, wann und wie oft ein spezielles Videoprogramm übertragen wird, wird durch die Kundenvorlieben, die durch den Planungscomputer erhalten sind, bestimmt. Sehperioden zur besten Sendezeit werden verwendet, um sicherzustellen, daß die populärsten Videoprogramme häufig und zu den am meisten gewünschten Zeiten gesendet werden. Ebenso wie bei den zuvor erwähnten Systemen sendet das "Heimvideoclub"-System nicht automatisch die am meisten gewünschten Videoprogramme an die Teilnehmer, sondern er fordert stattdessen die aktive Teilnahme der Kunden bzw. Teilnehmer, um für die am meisten gewünschten Videoprogramme für das nachfolgende Sehen zu "stimmen".
  • Es ist gewünscht, ein Kundenpräferenzsystem, wie das "Heimvideoclub"-System so auszudehnen, daß es allgemeine Kabelprogrammierangebote umfaßt und eine aktive Kundeneinbeziehung bei der Bestimmung des gewünschten Programms minimiert. Im Gegensatz zu dem Filmplanungssystem, das in der "Heimvideoclub"-Anwendung beschrieben ist, wird die Anzahl und der Inhalt der allgemeinen Kabelprogrammierkanäle im voraus geplant und kann typischerweise nicht durch den Kunden durch ein einfaches Wähl- bzw. Stimmsystem verändert werden. Als ein Ergebnis kann der Kunde nur seine oder ihre Videoprogrammierung durch Verändern der Kanäle variieren. Mit anderen Worten illustriert der Kunde typischerweise seine oder ihre Programmiervorlieben, indem die Kanäle geändert oder gewechselt werden. Selbstverständlich werden derartige Änderungen von Nielsen, Arbitron und anderen Beurteilungs- bzw. Ratingagenturen beim Festlegen der Raten für eine Werbung aufgezeichnet. Im U.S. Patent Nr. 5,155,591 führte einer der vorliegenden Erfinder dieses Konzept einen Schritt weiter, indem Information über die Kunden erhalten wird und dann demographisch Fernsehwerbung auf die Kunden abzielt, die am ehesten günstig auf eine derartige Werbung reagieren werden. Leider wurde diese demographische und Kundenpräferenzinformation nicht spezifisch für ein Bereitstellen von kundenspezifischen Kanälen beschrieben, welche besser die Vorlieben von Kunden für das Programmieren selbst reflektieren.
  • Die vorliegenden Erfinder haben herausgefunden, daß die obigen Probleme durch Ausbilden von kundenspezifischen Pro gramm- bzw. Programmierkanälen aus allen zu einer Zeit verfügbaren Programmen und Senden bzw. Übertragen der kundenspezifischen Programmierkanäle an Gruppen von Kunden überwunden werden können. Das Endgerät-Multimedia-Terminal des Kunden erzeugt dann "virtuelle Kanäle" als eine Sammlung der empfangenen Programmdaten von einem oder mehreren der kundenspezifischen Programmierkanäle zu irgendeinem Zeitpunkt für einen Empfang auf dem Kundenfernseher. Diese virtuellen Kanäle werden als ein zusätzliches Angebot zu der regulären Fernsehübertragung empfangen und werden den Kundenvorlieben entsprechend kundenspezifisch gemacht. So ist, wie dies hier verwendet wird, ein "virtueller Kanal" ein Kanal, der aus einer Zusammensetzung von verschiedenen Quellmaterialien oder Programmen gebildet ist, welche sich während bestimmten Zeitperioden ändern können oder nicht, um die von dem Kunden während dieser Zeitperiode am meisten gewünschten Programmierung zu reflektieren. Die Ausbildung von derartigen "virtuellen Kanälen" zielt darauf ab, das Ausmaß an "Kanalsurfen" zu minimieren, das notwendig ist, um das am meisten bevorzugte Videoprogramm zu einer speziellen Zeit herauszufinden.
  • Vorherige Versuche beim Bereitstellen eines derartigen selektiven Zugangs zu Programmen haben eine aktive Kundenteilnahme erfordert. Beispielsweise offenbarte in U.S. Patent Nr. 4,381,522 Lambert ein System, in welchem dem Kunden ermöglicht wird zu spezifizieren, welche Fernsehsignalquelle mit dem Videoschalter zum Senden eines gewünschten Fernsehprogramms an den Kunden zu verbinden ist. Das gewünschte Programm wird aus einem Programmplankanal, der dem Kunden zur Verfügung gestellt wird, ausgewählt. Hashimoto offenbart sorgfältiger ausgearbeitete Systeme in U.S. Patent Nr. 4,745,549 und 5,075,771, in welchen Pro gramme, die für die Vorlieben des individuellen Kunden geeignet sind, aus allen verfügbaren Fernsehprogrammen in Übereinstimmung mit den Kundenpräferenzen ausgewählt werden, die auf einem Kundenfragebogen spezifiziert sind oder von dem Kunden über eine Telefonverbindung oder dgl. zur Verfügung gestellt sind. Die Seherpräferenzdaten, die unter Verwendung der Fragebögen, der Telefonleitungen oder dgl. zur Verfügung gestellt werden, werden dann statistisch durch Linearprogrammieren verarbeitet, um eine Fernsehprogrammliste eines individuellen Abonnenten zur Verfügung zu stellen,, welche durch den Videoprovider verwendet werden kann, um auszuwählen, welche Programme an spezielle Individuen gesendet werden sollen. Teilnehmerbeschwerden über die Programmliste werden verwendet, um die Fernsehprogrammliste "anzupassen", um besser mit dem Geschmack des Individuums zusammenzupassen. Eine automatische Steuer- bzw. Regeleinrichtung wird auch verwendet, um automatisch einen Fernseh- oder Videokassettenrekorder in Übereinstimmung mit dem spezifizierten Geschmack des Subskribenten bzw. Teilnehmers zu steuern bzw. zu regeln. Jedoch arbeitet das von Hashimoto geoffenbarte Systeme von limitierten, objektiven Daten, die durch den Kunden in Antwort auf einen Fragebogen zur Verfügung gestellt werden, und stellt keinen Mechanismus zum Validisieren der Genauigkeit des Profils des Kunden zur Verfügung, außer durch die Verwendung eines Beschwerdesystems. Zusätzlich bestimmt das von Hashimoto geoffenbarte System nicht die Erwünschtheit von speziellen Videoprogrammen, sondern erlaubt es lediglich dem Kunden, jene Arten von Programmen zu charakterisieren, an welchen er bzw. sie am meisten interessiert ist.
  • Aus den oben festgehaltenen Gründen ist ein Feedback bzw. eine Rückmeldung betreffend die Präferenzen von Kunden beim Programmieren und Kauf besonders wünschenswert. Es ist besonders wünschenswert, eine Technik zu entwickeln, um besser die Kunden-Videoprogrammier- und -kaufpräferenzen zu erhalten und zu quantifizieren. Entsprechend diesen Vorgaben beschrieb Strubbe kürzlich ein System in U.S. Patent Nr. 5,223,924, welches ein Interface für ein automatisches Korrelieren der Kundenpräferenzen mit der Fernsehprogramminformation und dann Erzeugen und Anzeigen einer personalisierten Kundenprogrammdatenbasis aus den Ergebnissen dieser Korrelation zur Verfügung stellt. In dem Strubbe-System spezifiziert der Kunde, ob er bzw. sie ein spezielles Videoprogramm "liebt bzw. wünscht" und die Datenbasis wird entsprechend aktualisiert. Dann wird aus den Videoprogrammen, die von dem Kunden "geliebt" werden, eine zweite, personalisierte Datenbasis erzeugt. Jedoch entwickelt ebenso wie bei den oben beschriebenen Systemen das Strubbe-System keine Kundenprofile und aktualisiert automatisch die Datenbasis von "geliebten" Videos unter Verwendung von Rückmeldungen. Auch lehrt Strubbe nicht, daß die Präferenzinformation verwendet werden kann, um vorherzusagen, welche neuen Videoprogramme der Kunde lieben wird und dann diese neuen Videoprogramme zum Betrachten auflistet bzw, plant.
  • So wurde in der technischen Presse über sogenanntes "Smart"-Fernsehen fantasiert, welches vergangene Seherpräferenzen verfolgen wird und neue Programme vorschlagen wird, welche mit dem persönlichen Geschmack des Kunden übereinstimmt, so daß ihr Kunde nicht über das 500-Kanal-Videosystem in der Zukunft "Kanalsurfen" muß. Jedoch war vor der vorliegenden Erfindung den Erfindern niemand bekannt, der ein derartiges "Smart"-Fernsehen eine Realität hätte werden lassen können. Tatsächlich wird von der vorliegenden Erfindung angenommen, das erste System zu sein, das "virtuelle Kanäle" von empfohlenen Programmen für jeden Kunden eines Video- oder anderen Datenservices ausbildet bzw, erzeugt.
  • WO-A-9414284 beschreibt ein programmierbares Terminal für ein Fernsehprogramm-Verteilungssystem, welches Programme vorschlägt. Die Terminals bzw. Endgeräte können neu programmiert werden und Programme können ausgewählt und angezeigt werden, um sie den Subskribenten für ein Sehen vorzuschlagen. Der Endgerätespeicher kann fernbedient neu programmiert werden und Daten können gesammelt und analysiert werden, um Programme auszuwählen, die einem Subskribenten bzw. Teilnehmer nahegelegt bzw. vorgeschlagen werden.
  • EP-A-0572090 beschreibt ein System, umfassend ein Userinterface bzw. eine Schnittstelle, um heruntergeladene Fernsehprogramminformation zugänglich zu machen, welche kontinuierlich aktualisiert werden kann und welche automatisch diese Information mit den Präferenzen des Benutzers korrelieren kann, um wenigstens eine Programminformationsdatenbasis basierend auf den Ergebnissen dieser Korrelation auszubilden und anzuzeigen.
  • ZUSANMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
  • In Übereinstimmung mit einem ersten Aspekt der Erfindung wird ein Verfahren zum Planen eines Kunden- bzw. Teilnehmerzugriffs auf Daten einer Vielzahl von Datenobjekten, wie es in Anspruch 1 definiert ist, zur Verfügung gestellt.
  • In Übereinstimmung mit einem zweiten Aspekt der vorliegenden Erfindung wird ein Datenübertragungssystem zur Verfügung gestellt, welches einen Kundenzugang bzw. -zugriff zu Daten einer Vielzahl von Datenobjekten plant, wie dies in Anspruch 11 definiert ist.
  • Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein System und auf ein Verfahren zum Zugänglichmachen der Videoprogramme und anderer Daten, die durch den Kunden am meisten gewünscht sind, durch ein Entwickeln einer "Zustimmungsmatrix", welche die Attraktivität von jeder verfügbaren Quelle von Videoprogrammen oder Daten für jeden Kunden charakterisiert. Aus der Übereinstimmungs- bzw. Zustimmungsmatrix werden ein oder mehrere "virtuelle Kanäle" von Daten, die jedem Kunden kundenspezifisch zugeordnet sind, bestimmt. Zu jeder gegebenen Zeit umfassen der eine oder die mehreren, virtuellen Kanäle die Videoprogramme oder andere Daten, von welchen basierend auf den Kundenpräferenzen vorhergesagt wird, daß sie am meisten von dem Kunden gewünscht werden. Die virtuellen Kanäle werden durch Auswählen aus den verfügbaren Alternativen lediglich von jenen Videoprogrammen oder anderen Daten bestimmt, welche am nächsten den objektiven Präferenzen des Kunden entsprechen.
  • Ein Verfahren zum Planen eines Kundenzugangs bzw. -zugriffs zu Daten aus einer Mehrzahl von Datenquellen wird zur Verfügung gestellt. Obwohl die Technik der Erfindung angewandt werden kann, um Kundenprofile für derartige grundverschiedene Verwendungen, wie Computertext-Beschaffung, Musik- und Musikvideoauswahl, Heimeinkaufsauswahlen, Info-Werbung und dgl., in der gegenwärtig bevorzugten Ausbildung anzupassen, wird das Verfahren der Erfindung für ein Planen eines Kundenzugriffs auf Videoprogramme oder andere Rundfunkdaten bevorzugt. In Übereinstimmung mit dem bevorzugten Verfahren werden objektive Kundenpräferenzprofile erhalten und mit Content- bzw. Inhaltsprofilen der verfügbaren Videopro gramme verglichen. Die anfänglichen Kundenprofile werden aus Kundenfragebögen, Kundendemographien, Relevanzfeedbacktechniken, Fehlerprofilen und dgl. ermittelt, während die anfänglichen Inhaltsprofile aus Fragebögen bestimmten werden, die durch "Experten" oder einer gewissen Art von Kundenplattformen vervollständigt sind, aus dem Text der Videoprogramme selbst generiert werden und/oder werden durch Adaptieren bzw. Anwenden des Durchschnitts der Profile von derartigen Kunden bestimmt werden, die gegenwärtig bzw. tatsächlich das Videoprogramm betrachten. Basierend auf den Vergleichsergebnissen werden einer oder mehrere kundenspezifische Programmkanäle für die Übertragung ausgebildet und aus diesen Kanälen kann jedes Endgerät- bzw. Kunden-Multimedia-Terminal weiters "virtuelle Kanäle" bestimmen, die eine Sammlung nur von jenen Videoprogrammen enthalten, die Inhaltsprofile aufweisen, die am besten mit dem Kundenprofil übereinstimmen und daher für den Kunden während des relevanten Zeitrahmens besonders wünschenswert sind.
  • Vorzugsweise wird eines oder mehrere Kundenprofile für jeden Kunden der Videoprogramme ausgebildet. Diese Kundenprofile zeigen die Kundenvorlieben für vorbestimmte Charakteristika bzw. Merkmale der Videoprogramme an und können in Übereinstimmung mit der Tageszeit, Zeit der Woche und/oder der Kundenstimmung variiert werden. Derartige "Charakteristika" können jedes beschreibende Merkmal beinhalten, das für ein Beschreiben von bestimmten Videoprogrammen geeignet ist, wie Klassifikationskategorie; Direktoren bzw. Regisseure; Künstler und Künstlerinnen bzw. Schauspieler und Schauspielerinnen; Ausmaß an Sex und/oder Gewalt und dgl. Entsprechende Inhaltsprofile werden für jedes Videoprogramm, das zum Sehen verfügbar ist, ausgebildet und zeigen allgemein den Inhaltsgrad der vorbestimmten Charakteristika in jedem Videoprogramm an. Eine Zustimmungsmatrix, die die Kundenprofile mit den Inhaltsprofilen abstimmt bzw. in Beziehung setzt, wird dann erzeugt bzw. generiert. Vorzugsweise ermöglicht die Zustimmungsmatrix es dem System, einen Sub- bzw. Untersatz der verfügbaren Programme zu einem bestimmten Zeitpunkt, welcher für das Sehen durch den Kunden am meisten bevorzugt ist, zu bestimmen. Der bestimmte Untersatz von Videoprogrammen wird dann dem Kunden zur Auswahl in konventioneller Weise präsentiert, ausgenommen, daß jeder "virtuelle Kanal" eine Sammlung von Angeboten umfaßt, die auf allen ursprünglichen Fernsehkanälen von dem Kabelsystem verfügbar sind. Die "virtuellen Kanäle" werden dann durch das Kunden-Multimedia-Terminal zum Anzeigen auf dem Kundenfernseher generiert. Der Kunde kann dann das gewünschte Videoprogramm auswählen, welches das auf den "virtuellen Kanälen" angebotene Programm beinhalten kann oder nicht. Analoge Techniken werden auf dem Videokopfende verwendet, um zu bestimmen, welche Videoprogramme an jeden Knoten zur Verwendung in der Ausbildung der "virtuellen Kanäle" an jedes Kunden-Multimedia-Terminal zu übertragen sind.
  • Vorzugsweise umfaßt der Schritt eines Erzeugens des Kundenprofils den Schritt eines Erzeugens einer Mehrzahl von Kundenprofilen für jeden Kunden, wobei die Mehrzahl von Kundenprofilen für die sich ändernden Präferenzen des Kunden für die vorbestimmten Charakteristika in Übereinstimmung mit der Zeit des Tages oder der Woche repräsentativ sind. In einer derartigen Ausbildung umfaßt der Bestimmungsschritt der Zustimmungsmatrix den Schritt des Verwendens von unterschiedlichen Kundenprofilen für jeden Kunden in Übereinstimmung mit der Tageszeit oder der Zeit in der Woche, wodurch Änderungen in den Kundenpräferenzen oder "Stimmungen" im Verlauf der Woche reflektiert werden. Zusätzlich umfaßt der Schritt zum Erzeugen bzw. Ausbilden des Kundenprofils vorzugsweise den Schritt eines Sammelns bzw. Bündelns von Kundenprofilen für Kombinationen von Kunden, von welchen erwartet wird, daß sie die Videoprogramme an einem bestimmten Kundenort zu bestimmten Zeiten an spezifischen Tagen sehen. Beispielsweise können die gebündelten bzw. akkumulierten Profile für einen Kundenwohnort die kombinierten Profile von Mutter und Vater am Abend und die kombinierten Profile der Kinder am Nachmittag umfassen. In dieser Ausbildung umfaßt der Bestimmungsschritt der Zustimmungsmatrix den Schritt einer Verwendung von unterschiedlichen, gesammelten Kundenprofilen in Übereinstimmung mit der Tageszeit und der Woche. Alternativ können die geeigneten Kundenprofile zur Verwendung bei der Berechnung der Zustimmungsmatrix direkt einer aus Identitätsinformation bestimmt werden, die von dem Kunden erhalten wurden oder die dem Kunden in Übereinstimmung mit dem Cluster von Kunden, welchem dieser Kunde zugehört, zugeordnet werden. In der letzteren Technik wird geschätzt werden, daß die Kundenprofile nicht strikt notwendig sind, da jedem Kunde ein anfängliches Kundenprofil zugewiesen ist, das aus den gesammelten bzw. agglomerierten Profilen der anderen Kunden in seinem oder ihrem Cluster von Kunden bestimmt wird.
  • In der gegenwärtig bevorzugten Ausbildung der Erfindung umfaßt der Bestimmungsschritt der Zustimmungsmatrix den Schritt eines Vergleichens der Kundenprofile mit den Inhaltsprofilen für jedes Videoprogramm, das zum Sehen in einem vorbestimmten Zeitraum verfügbar ist. Insbesondere umfaßt vorzugsweise der Bestimmungsschritt der Zustimmungs matrix den Schritt eines Bestimmens eines Abstands in einem mehrdimensionalen, charakteristischen Raum zwischen einem Kundenprofil und einem Inhaltsprofil durch ein Berechnen eines Übereinstimmungs- bzw. Zustimmungsskalars für gemeinsame Charakteristika bzw. Merkmale ac, zwischen dem Kundenprofil cv und dem Inhaltsprofilen cp in Übereinstimmung mit der Beziehung: acij = 1/[1 + Σkwik|cvik – cpjk|]für i = ein spezieller Kunde aus einer Anzahl von Kunden I, j = ein spezielles Videoprogramm aus einer Anzahl von Videoprogrammen J, und k = eine spezielle Videoprogrammcharakteristik aus einer Anzahl von Videoprogrammcharakteristika K, worin Wik die Gewichtung des Kunden i des Merkmals k ist. Wie dies vom Fachmann erkannt werden wird, ist eine so definierte Zustimmungsmatrix das Reziproke des Abstands d (= 1/ac) in einem mehrdimensionalen Raum zwischen dem Kundenprofilvektor und dem Inhaltsprofilvektor, und daß zahlreiche, unterschiedliche Abstandmeßtechniken beim Bestimmen des Abstands d verwendet werden können. In einer derartigen Ausbildung umfaßt der Bestimmungsschritt des Untersatzes vorzugsweise die Schritte eines Sortierens der Videoprogramme in einer Reihenfolge von ac, was eine ansteigende Korrelation bedeutet, und eines Auswählens als den Untersatz einer bevorzugen Anzahl der Videoprogramme, die die Werte für ac aufweisen, die die höchste Übereinstimmung bzw. Korrelation zeigen.
  • Wenn Videoprogramme an einem Kopfende unter Verwendung der Techniken der Erfindung geplant werden, wird die Zustimmungsmatrix vorzugsweise aus Kundenprofilen von einer Mehr zahl von Kunden bestimmt und die Videoprogrammierung wird unter Verwendung der Schritte geplant:
    • (a) Bestimmen eines Videoprogramms j, welches am nächsten zu dem Kundenprofil aus der Mehrzahl von Kunden der Videoprogramme paßt;
    • (b) Planen des Videoprogramms j für einen Empfang durch die Mehrzahl von Kunden und Vermindern einer Anzahl von Kanälen, die für eine Übertragung von Videoprogrammen an die Kunden verfügbar sind;
    • (c) wenn die Anzahl von Kanälen, die für eine Übertragung von Videoprogrammen an einen speziellen Kunden aus der Mehrzahl von Kunden Null erreicht, Entfernen des entsprechenden Kunden aus der Mehrzahl von Kunden für Planungszwecke; und
    • (d) Wiederholen der Schritte (a)–(c), bis die Anzahl von Videoprogrammen, die für eine Übertragung geplant sind, gleich der Zahl von Kanälen ist, die für eine Übertragung von Videoprogrammen verfügbar sind.
  • In Übereinstimmung mit einer gegenwärtig bevorzugten Ausbildung der Erfindung wird eine passive Feedbacktechnik für ein Aktualisieren der Kundenprofile in Übereinstimmung mit den Videoprogrammen, die gegenwärtig durch den Kunden gesehen werden, zur Verfügung gestellt. Ein derartiges Verfahren in Übereinstimmung mit der Erfindung umfaßt vorzugsweise die Schritte:
    Ausbilden bzw. Erzeugen von wenigstens einem Kundenprofil für jeden Kunden der Videoprogramme, wobei das Kundenprofil die Kundenvorlieben bzw. -präferenzen für vorbestimmte Charakteristika bzw. Merkmale der Videoprogramme anzeigt;
    Erzeugen von Inhaltsprofilen für jedes Videoprogramm, das zum Sehen verfügbar ist, wobei die Inhaltsprofile den Grad des Inhalts der vorbestimmten Charakteristika in jedem Videoprogramm anzeigen;
    Überwachen, welche Videoprogramme tatsächlich durch jeden Kunden gesehen werden; und
    Aktualisieren von jedem Kundenprofil in Übereinstimmung mit den Inhaltsprofilen der Videoprogramme, die gegenwärtig durch den Kunden gesehen werden, um die tatsächlichen Kundenvorlieben für die vorbestimmten Charakteristika zu aktualisieren.
  • Vorzugsweise wird die Überwachungsfunktion durch ein Speichern an jedem Kunden-Multimedia-Terminal einer Aufzeichnung der Videoprogramme, die gegenwärtig durch den Kunden an dem Kundenort gesehen werden, und in dem Fall eines Systems mit einem Zweiweg-Kommunikationspfad zu dem Kopfende ein Anwählen der Endgerät-Multimedia-Terminals von allen Kunden durchgeführt, um die Aufzeichnungen der Videoprogramme zu erhalten bzw. abzurufen, die gegenwärtig bzw. tatsächlich durch die Kunden an jedem Kundenort gesehen sind. Auch von den erlangten Aufzeichnungen können Kundenprofile bestimmt werden, welche die Kundenprofile einer Mehrzahl von Kunden reflektieren. Dann können durch ein Bestimmen der Zustimmungsmatrix unter Verwendung der kombinierten Kundenprofile für jeden Knoten, Programmkanäle, enthaltend die Videoprogramme, welche kollektiv am meisten durch die Kunden gewünscht sind, welche die kombinierten Kundenprofile darstellen, für eine Übertragung von dem Kopfende zu jedem der Kunden, die mit demselben Knoten verbunden sind, bestimmt werden.
  • Wenn ein vorhergesagtes Videoprogramm nicht durch den Kunden gewählt wird, ist es wünschenswert, die Zustimmungsmatrix zu aktualisieren, um den Kundengeschmack besser zu reflektieren. Das Aktualisieren der Zustimmungsmatrix kann in einer Vielzahl von Wegen durchgeführt werden. Beispielsweise können das Kundenprofil cvik für einen Kunden i und die Videoprogrammcharakteristik k auf ein neues Kundenprofil cvik' in Übereinstimmung mit der Gleichung eingestellt werden: cvik' = cvik – Δ(cvik – cpjk),worin cpjk den Grad der Videoprogramm-Charakteristik k im Videoprogramm j repräsentiert und Δ eine kleine Konstante ist, welche in Übereinstimmung mit der gewünschten Genauigkeit für die Profile variieren kann. Andererseits kann die Gewichtung des Kunden i der Videoprogramm-Charakteristik k, wik in dem Kundenprofil cvik auf eine neue Gewichtung wik' in Übereinstimmung mit der Gleichung eingestellt werden: Wik' = (wik – Δ|cvik – cpjk|)/Σk(wik – Δ|cvik – cpik|).
  • Zusätzlich können die Inhaltsprofile cpjk von bestimmten Videoprogrammen j, die Videoprogramm-Merkmale k besitzen, auf neue Inhaltsprofile cpjk' eingestellt werden, um die Kundenprofile der Kunden i, die gegenwärtig das Videoprogramm j sehen, in Übereinstimmung mit der Gleichung zu aktualisieren: cpjk' = cpjk – Δ(cvik – cpjk),worin cvik das Kundenprofil des Kunden i für die Videoprogramm-Charakteristik k darstellt. Selbstverständlich sind andere Aktualisierungstechniken innerhalb des Rahmens der Erfindung ebenfalls möglich.
  • Da die Daten, die von dem Multimedia-Terminal zu dem Kopfende passieren, Daten enthalten, welche den Kunden vertraulich erscheinen mögen, kann das Zweiweg-Übertragungssystem der Erfindung modifiziert werden, um die Übertragungen von dem Multimedia-Terminal zu dem Kopfende zu verschlüsseln. In analoger Weise, wie in dem Fall eines Pay-Per-View-Programms (Programm mit jeweiliger Bezahlung bei Nutzung) ist es oft wünschenswert, die Übertragungen von dem Kopfende zu dem Endgerät-Multimedia-Terminal zu verschlüsseln. In Übereinstimmung mit der Erfindung wird ein sicheres Übertragungssystem von dem Kopfende zu dem Endgerät-Multimedia-Terminal durch Durchführen der Schritte erhalten:
    • (1) An dem Endgerät-Multimedia-Terminal Erzeugen einer Anfangs-Zufallszahl N, die für den Zufallszahlengenerator zu verwenden ist.
    • (2) Wiedererlangen des öffentlichen Schlüssels P von dem Kopfende und Verschlüsseln die Anfangs-Zufallszahl N als E(N, P) an dem Endgerät-Multimedia-Terminal unter Verwendung eines Algorithmus mit öffentlichem Schlüssel, wie RSA, von welchem bekannt ist, daß er schwer zu knacken ist.
    • (3) Versenden des verschlüsselten Ursprungs N (E(N, P)) zu dem Kopfende, wo E(N, P) erhalten wird und entschlüsselt wird, um N unter Verwendung des privaten Schlüssels Q des Kopfendes zu ergeben.
    • (4) Dann initialisieren das Kopfende und das Endgerät-Multimedia-Terminal ihre entsprechenden Pseudo-Zufallszahlengeneratoren mit N als einem Ursprung.
    • (5) Beginnen der Verschlüsselung am Kopfende durch Generieren der ersten Zahl in der Sequenz Ki und Verknüpfen mit logisch ausschließendem OR derselben mit dem ersten Datenwort in dem Strom Pi wodurch Ci (z. B. Ci = EOR(Ki, Pi)) gebildet wird.
    • (6) Senden des Ergebnisses C1 von der Verschlüsselungseinrichtung an dem Kopfende zu dem Endgerät.
    • (7) Ausbilden von Ki an dem synchronisierten Zufallszahlengenerator des Endgerät-Multimedia-Terminals, welches auch mit dem Ursprung N initialisiert wurde, durch Entschlüsseln des erhaltenen Ci, um P1 zu ergeben. Dies wird durchgeführt durch das Verknüpfen mit dem ausschließlichen OR von Ki mit Ci, um Pi zu ergeben (d. h. Pi = EOR(Ki, Ci)), Erzeugen des nächsten pseudostatistischen Ki in der Sequenz am Kopfende und dem Endgerät-Multimedia-Terminal, Bestimmen, ob alle Worte i in der Sequenz entschlüsselt wurden, und Wiederholen der Schritte (5)–(6), bis alle Worte in dem digitalen Videostrom entschlüsselt wurden. Eine normale Verarbeitung des digitalen Videostroms geht von diesem Punkt weiter. Eine sichere Übertragung von dem Endgerät-Multimedia-Terminal zu dem Kopfende wird auf dieselbe Weise erhalten, indem das festgelegte Endgerät-Multimedia-Terminal und das Kopfende in den Schritten (1)–(7) umgekehrt werden.
  • Der Fachmann in der Technik wird erkennen, daß die hier beschriebenen Techniken auf zahlreiche andere Bereiche der Technologie anwendbar sind, in welchen es wünschenswert ist, den Kunden bei der Auswahl eines Datenservice, welches die Kundenwünsche am besten erfüllt, zu unterstützen. Beispielsweise kann die Zustimmungsmatrix an einem Kopfende verwendet werden, um das Ausmaß an Daten zu minimieren, wie elektronische Programmführungsdaten, welche an dem Benutzerterminal zu speichern sind, wodurch die Speichererfordernisse des Benutzerterminals minimiert werden. Als ein weiteres Beispiel kann die Zustimmungsmatrix der Erfindung verwendet werden, um eine Textsuche bzw. Textwiedergewinnung in einem Computerdatenbanksystem zu erleichtern und kann in einem Kiosk oder in einem Personal Computer implementiert werden, der für eine Unterstützung bei der Auswahl von Filmen, Musik, Büchern und dgl. ausgebildet ist. Alle derartigen Ausbildungen werden dem Fachmann aus der folgenden Beschreibung der bevorzugten Ausbildungen offensichtlich werden.
  • KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
  • Die obigen und andere Gegenstände und Vorteile der Erfindung werden aus der folgenden detaillierten Beschreibung der gegenwärtig bevorzugten, exemplarischen Ausbildungen der Erfindung offensichtlicher werden und leichter verständlich werden, wenn sie gemeinsam mit den beiliegenden Zeichnungen genommen werden, von welchen:
  • 1 ein Flußdiagramm ist, das den Fluß der Verarbeitung der Kunden- und Inhaltsprofildaten in Übereinstimmung mit einer bevorzugten Ausbildung der Erfindung zeigt.
  • 2 ein Flußdiagramm ist, das das Verfahren einer Auswahl der Inhalte von Kanälen zeigt, welche von einem CATV-Kopfende zu einer Mehrzahl von Kunden in Übereinstimmung mit der Erfindung zu übertragen sind.
  • 3 ein Flußdiagramm ist, das das Verfahren eines passiven Aktualisierens von Kundenprofilen in Übereinstimmung mit der Erfindung zeigt.
  • 4 ein generalisierter Systemüberblick eines Einweg-Kundenprofil-Systems in Übereinstimmung mit der Erfindung ist, in welchem kundenspezifische, virtuelle Kanäle an den Endgerät-Multimedia-Terminals von den Kanälen ausgebildet werden, die von dem CATV-Kopfende empfangen werden.
  • 5 ein generalisierter Systemüberblick eines Zweiweg-Kundenprofilsystems ist, welches sich über die Ausbildung von 4 erstreckt, indem Daten, die für die Sehgewohn heiten des Kunden repräsentativ sind, von Endgerät-Multimedia-Terminals der Kunden zu dem CATV-Kopfende für die Zwecke eines optimalen Planens der Kanäle für eine Übertragung von dem Kopfende in Übereinstimmung mit den aufgezeichneten Kundenpräferenzen rückgeführt werden.
  • 6 ein Blockdiagramm eines Kabelfernsehverteilungssystems ist, umfassend einen fakultativen Zweiweg-Rückkehrpfad, welcher modifiziert wurde, um Videoprogramme zu übertragen, die aus den rückgeführten Kundenprofildaten in Übereinstimmung mit den Techniken der Erfindung bestimmt wurden.
  • 7 ein Flußdiagramm einer stromaufwärtigen Verschlüsselungstechnik ist, um Daten zu verschlüsseln, die von dem Endgerät-Multimedia-Terminal zu dem Kopfende in Übereinstimmung mit den Techniken der Erfindung gesandt wurden.
  • 8 ein Flußdiagramm einer stromabwärtigen Verschlüsselungstechnik zum Verschlüsseln von Daten ist, die von dem Kopfende zu dem Endgerät-Multimedia-Terminal in Übereinstimmung mit den Techniken der Erfindung gesandt wurden.
  • 9 ein Blockdiagramm der Software ist, die in den Endgerät-Multimedia-Terminals in einer bevorzugten Ausbildung der Erfindung verwendet werden.
  • 10 ein Blockdiagramm einer bevorzugten Hardware-Implementierung eines Endgerät-Multimedia-Terminals in Übereinstimmung mit der Erfindung ist.
  • 11 ein vereinfachtes Blockdiagramm eines Computerkiosk oder eines Personalcomputers ist, welches(r) die Profilund Clustertechniken der Erfindung verwendet, um einen Kunden bei der Selektion von zu leihenden Videos, Musik oder Büchern für einen Verkauf und dgl. zu unterstützen.
  • DETAILLIERTE BESCHREIBUNG DER GEGENWÄRTIG BEVORZUGTEN AUSBILDUNGEN
  • Die vorliegende Erfindung wird im Detail unter Bezugnahme auf 1–11 beschrieben. Die Fachleute werden erkennen, daß die hier gegebene Beschreibung lediglich für erläuternde Zwecke ist und daß sie nicht beabsichtigt ist, den Rahmen der Erfindung zu beschränken. Beispielsweise wird, obwohl die Erfindung in bezug auf ein Kabelfernseh-Rundfunksystem beschrieben ist, der Fachmann erkennen, daß das hier beschriebene System auch für ein Auswählen eines Empfangs von bestimmten Datenservices und Heimkaufservices und ein Auswählen aus verfügbaren Musik- oder Multimedia-Angeboten geeignet ist. Dementsprechend ist der Rahmen der Erfindung lediglich durch den Rahmen der beiliegenden Ansprüche beschränkt.
  • I. Überblick
  • Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Kundenprofil-System, in welchem die Charakteristika bzw. Merkmale einer Datenquelle in einer bestimmten, objektiven Weise quantifiziert werden und als Inhaltsprofile und Kundenpräferenzen bzw. Kundenvorlieben für jene Charakteristika in der Form von einem oder mehreren Kundenprofil (en) gespeichert werden. In der folgenden, detaillierten Beschreibung werden die vorliegenden Erfinder beschreiben, wie die Techniken der Erfindung verwendet werden, um Inhaltsprofile zu erzeugen, welche die Datenquellen in Übereinstimmung mit ihrem Inhaltsgehalt von vorbestimmten Charakteristika charakterisieren. Es werden auch Techniken zum Ausbilden, Gewichten und Aktualisieren von Kundenprofilen beschrieben, welche die Affinität bzw. die Neigung des Kunden für jene vorbestimmten Charakteristika reflektieren. Aus den Inhaltsprofilen und den Kundenprofilen wird eine Übereinstimmungs- bzw. Zustimmungsmatrix beschrieben, welche die Kundenvorlieben und die Inhalte der Datenquellen, die zu dem Zeitpunkt verfügbar sind, aufeinander abstimmt. Wie dies unten im Detail beschrieben werden wird, wird die Übereinstimmungsmatrix an dem Endgerät-Multimedia-Terminal beim Kunden verwendet, um "virtuelle" Datenkanäle aus den verfügbaren Datenquellen zu erzeugen oder alternativ kann die Übereinstimmungsmatrix durch den Datenprovider verwendet werden, um zu bestimmen, welche der verfügbaren Datenquellen die meiste Anziehung für seine bzw. ihre Kunden besitzen wird.
  • Eine bevorzugte Ausbildung der Erfindung wird in dem Zusammenhang eines Einweg-CATV-Übertragungssystems und eines Zweiweg-CATV-Übertragungssystems mit Rückmeldung zum Einstellen der Zustimmungsmatrix beschrieben. Einige der zahlreichen, möglichen, alternativen Ausbildungen für eine Anwendung der Techniken dieser Erfindung werden dann beschrieben.
  • II. Inhaltsprofile und Kundenprofile
  • Wie dies oben festgehalten ist, wird eine bevorzugte Ausbildung der Erfindung für eine Anwendung in einem CATV-Verteilungssystem beschrieben, um einem Kunden bei der Auswahl eines Videoprogramms zum Sehen zu helfen, indem die verfügbaren Videoprogramme mit jeden objektiven Kundenvorlieben übereingestimmt bzw. angepaßt werden. Dementsprechend werden die Inhalts- und Kundenprofile Charakteristika bzw. Merkmale enthalten, welche beim Definieren der Charakteristika eines Videoprogramms bzw. Videoprogrammierens hilf reich sind. Selbstverständlich werden, wenn die vorliegende Erfindung verwendet wird, um bei der Auswahl von Daten von anderen Datenquellen zu helfen, die Inhalts- und Kundenprofile vollständig unterschiedliche Charakteristika enthalten.
  • In Übereinstimmung mit der bevorzugten Ausbildung der Erfindung beschreiben die Inhaltsprofile die Inhalte von Videoprogrammen und werden mathematisch in einem Computer mit Kundenprofilen verglichen, um eine Zustimmungsmatrix zu generieren, welche den Grad einer Korrelation zwischen den Vorlieben des Kunden oder der Kunden und der Videoprogrammierung ausbildet bzw. aufbaut, welche während jedem Videoprogrammierungs-Zeitschlitz verfügbar ist, auszubilden. Die Inhaltsprofile und die Kundenprofile werden so als eine Sammlung von mathematischen Werten beschrieben, die die gewichtete Signifikanz von mehreren vorbestimmten Charakteristika des Videoprogramms bzw. der Videoprogrammierung darstellen. Für die Einfachheit der Beschreibung werden die vorliegenden Erfinder die mathematische Basis für die Inhaltsprofile und die Kundenprofile in diesem Abschnitt beschreiben und werden die Ausbildung der Zustimmungsmatrix und die Verwendung der Zustimmungsmatrix in dem nächsten Abschnitt beschreiben.
  • A. Terminologie
  • Die folgenden, tiefgesetzten Indizes werden in dieser Beschreibung verwendet:
    i Kunden (i = 1, 2, ..., I);
    j Programme (j = i, 2, ..., J);
    k Charakteristikum bzw. Merkmal (k = 1, 2, ..., K);
    l Kategorien (1 = 1, 2, ..., L);
    und die folgenden Variablen werden in dieser Beschreibung verwendet:
    cvik: Beurteilung des Kunden i für Charakteristikum bzw.
    Merkmal k;
    CVi: der Vektor {cvik|kεK}, welcher das Profil des Kunden i für alle Charakteristika k bildet;
    svik: Verteilung bzw. Spreizung (Flexibilität) bei der Beurteilung des Betrachters i Gewichtungen für das Merkmal k;
    vwik: Gewichtung des Kunden i für Merkmal k;
    cpjk: objektive Gewichtung von Programm j für Merkmal k;
    CPj : der Vektor {cpjk|kεK}, welcher das Profil des Programms j für alle Charakteristika k ausbildet;
    spjk: Verteilung (Flexibilität) bei der Beurteilung von Programm j für Merkmal k; und
    aciJ: Übereinstimmungs- bzw. Zustimmungsskalar, der die Ähnlichkeit zwischen CVi und CPJ darstellt.
  • Es sollte am Beginn festgehalten werden, daß cvik das bevorzugte Niveau des Kunden i für das Merkmal k bezeichnet, während cpjk das Niveau an Anwesenheit eines Charakteristikums bzw. Merkmals in dem Programm anzeigt. svik und spjk zeigen andererseits die Flexibilität des Kunden i beim Akzeptieren von unterschiedlichen Niveaus von Merkmal k und die Flexibilität bei der Bestimmung des Grads des Inhalts des Charakteristikums k in einem Programm j an.
  • cv und cp können Werte zwischen 0 und +10 besitzen, worin die tatsächliche Bereichsnummer die Relevanz dieses Charakteristikums anzeigt. Mit anderen Worten besitzt ein Videoprogrammierung, die einen Wert von +10 für ein gegebenes Charakteristikum besitzt, den höchsten Grad an Inhalt für diese Variable. Die Werte von cv und cp sollten nie negativ sein, da sich beide auf das Niveau der Charakteristika be ziehen, wobei das erstere das gewünschte Niveau ist und letztere das aktuelle bzw. tatsächliche Niveau ist. Selbstverständlich bedeutet Null bei cv die Zurückweisung des Kunden eines Charakteristikums, während Null bei cp die Abwesenheit eines Charakteristikums in einem Programm andeutet. Der Fachmann kann wünschen, daß cv negativ wird, so daß die Größe der Negativität das Niveau der Aversion eines Kunden gegenüber diesem Merkmal anzeigen könnte. Jedoch gibt es hier Nachteile bei der Verwendung von negativen Werten auf diese Art. Zuerst wird ein negativer Wert die Bedeutung von cv und sv verwischen und die statistische Basis für ihre Berechnung schwächen. Zweitens wurde cv als das gewünschte Niveau eines Charakteristikums definiert, welches nicht negativ sein sollte. So wird das Niveau einer Aversion vorzugsweise als ein Punktwert anstelle eines Bereichs von Werten ausgedrückt.
  • Vorzugsweise wird das Niveau der Abneigung durch die Kombination eines Nullwerts in cv und eines bestimmten Werts in dem entsprechenden wv ausgedrückt. Beispielsweise kann, wenn der Kunde i das Charakteristikum k vollständig zurückweist, cvik auf -1 gesetzt werden, was Unterbinden bzw. Verbot bedeutet. Jedes Programm k, für welches cvik < 0 ist, wird von der Empfehlungsliste für den Kunden i ausgeschlossen. Selbstverständlich könnten, wie in dem Strubbe-System, die Werte einfach "0" oder "1" sein, um die Anwesenheit oder Abwesenheit eines Charakteristikums anzuzeigen.
  • wvik erläutert die Bedeutung des Charakteristikums k für den Kunden i. Typischerweise tragen unterschiedliche Charakteristika unterschiedliche Wichtigkeitsniveaus für einen Kunden und die Einführung dieser Variablen fängt die Ände rung ein. Obwohl jedes Skalierungssystem verwendet werden kann, kann die Gewichtsvariable wv einfach das zugehörige Merkmal auf einem Maßstab von 0–5 gewichten, worin 5 die höchste Affinität für das zugehörige Charakteristikum anzeigt. Andererseits könnten, wie in dem Strubbe-System, die Gewichtungen einfach einen "Beliebtheits"- oder "Unbeliebtheits"-Wert für jedes Charakteristikum anzeigen.
  • Schließlich ist, wie dies in größerem Detail unten beschrieben werden wird, der Zustimmungsskalar für die Charakteristika ac, das gewichtete Mittel der Werte einer Variante des Zweiproben-Tests t für die Signifikanz zwischen CV und CP.
  • B. Ausbilden von Anfangs-Kunden- und -Inhaltsprofilen
  • Ein Profil entweder von einem Kunden (Kundenprofil) oder von einem Programm (Inhaltsprofil) wird aus Feldern von Charakteristika bzw. Merkmalen zusammengesetzt, welche den Kundenprofilvektor CVi und den Programmprofilvektor CPj definieren. Um die Genauigkeit in der statistischen Abschätzung zu erhöhen, sollte die Auswahl der Charakteristika den folgenden Richtlinien folgen:
  • Die Charakteristika sollten beschreibend für die Merkmale der Programm sein;
    Die Liste sollte nahezu inklusiv sein, d. h. alle üblichen bzw. gemeinsamen Merkmale der Programme umfassen; und
    Es sollten keine Synonyme, noch viele bedeutende Überlappungen in der Bedeutung zwischen zwei oder mehreren Charakteristika bestehen. Mit anderen Worten sind die Korrelationen zwischen den Charakteristika in wünschenswerter Weise minimiert.
  • Beispielsweise umfassen gegenwärtig in Verwendung befindliche Charakteristika für ein Charakterisieren von Videoprogrammen Filmarten, wie Western, Komödien, Dramen, Fremdsprachen usw., wie dies durch das Amerikanische Filminstitut definiert ist und/oder wie dies über bestehende Fernsehdatenbanken-Services zur Verfügung gestellt wird; Direktoren bzw. Regisseure; Künstler/Künstlerinnen bzw. Schauspieler/Schauspielerinnen; Merkmale bzw. Attribute, wie Ausmaß und Grad von Sex, Gewalt und Profanität bzw. Derbheit; MPAA-Rating; Land des Ursprungs; und dgl. Selbstverständlich können zahlreiche andere Charakteristika verwendet werden, wie jene Charakteristika, die in dem Minnesota Psychological Test oder anderen spezielleren Kategorien basierend auf Lebenserfahrungen und Gefühlen verwendet werden. Derartige Charakteristika können auch wertbeurteilt werden, indem auf den wissenschaftlichen, sozialpolitischen, kulturellen, eine Vorstellung hervorrufenden oder psychologischen Inhalt ebenso wie auf das Reifeniveau verwiesen wird, an welchen sich das Programm richtet.
  • In Übereinstimmung mit der Erfindung gibt es zahlreiche Wege, um die anfänglichen Kunden- und Inhaltsprofile für derartige Charakteristika zu entwickeln. Beispielsweise kann das anfängliche Kundenprofil auf der Basis der Postleitzahl des Kunden oder anderen charakteristischen, demographischen Informationen zugewiesen werden. Mit anderen Worten kann das Profil auf ein Profil, das typisch für den Postleitzahlbereich des Kunden ist, oder auf ein typisches Profil festgelegt werden, das durch Interviews oder empirisch durch Beobachten, was Kunden sehen, ermittelt bzw. bestimmt wurde. In analoger Weise kann jedem Kunden ein generisches Kundenprofil zugewiesen werden, welches über die Zeit durch die Profileinstellungstechniken, die unten zu beschreiben sind, personalisiert wird. Alternativ kann ein Kunde gefragt werden, einige seiner bzw. ihrer favorisierten Filme oder Fernsehshows zu nennen, so daß ein Anfangskundenprofil durch Kombinieren oder Mitteln der Inhaltsprofile der gewählten Filme oder Fernsehshows bestimmt werden kann. Zusätzlich kann jeder Kunde einen Stimmzettel für jede Sehstimmung vervollständigen. Dieser letztere Versuch baut auf der Technik auf, die durch Hashimoto in U.S. Patent Nr. 4,745,549 und 5,075,771 beschrieben ist, und wird hier im Detail beschrieben.
  • Für erläuternde Zwecke wird angenommen, daß das anfängliche Kundenprofil aus einem anfänglichen Kundenfragebogen oder Stimmzettel bestimmt wird. Wenn der anfängliche Fragebogen vervollständigt wird, kann der Kunde zwischen zwei Abstimmungsschemen wählen, einem (Schema A) durch Charakteristika und dem anderen (Schema B) durch Kategorien. Schema A ist einfach bzw. geradlinig. In Schema A gibt der Kunde akzeptable Bereiche für alle Charakteristika an, welche ein Videoprogramm identifizieren. Das Kundenprofil {cv|cv Ɛ CV} wird unmittelbar durch einfaches Berechnen der Mittelwerte dieser Bereiche erhalten. In Schema B gibt jedoch der Kunde eine spezifische Bewertung bzw. Beurteilung für jede der Kategorien ab. Wenn ccvil die Bewertung für den Kunden i für Kategorie l ist, mit einer Skala von 10, in welcher Null die geringste Zufriedenheit bedeutet, kann das Kundenprofil {cvik|cvikεCVi} berechnet werden als: cvik = 1/NL, * Σ1, cckl, (1'εL') Gleichung (1)worin L' der Satz von Kategorien ist, in welchen ccvil = max1 ccvil, und NL- die Kardinalität bzw. Kardinalzahl von L' ist. Mit anderen Worten gleicht eine Kundenbewertung eines Charakteristikums der objektiven Inhaltsbewertung dieses Charakteristikums in der am meisten bevorzugten Kategorie des Kunden. Wenn hier mehrere am meisten bevorzugte Kategorien bestehen, angezeigt als Unentschieden bzw. Gleichstand in ccv, können die objektiven Inhaltsbewertungen verwendet werden.
  • Alternativ kann es vom Kunden erforderlich sein, einen oberen Grenzwert cvuik und einen unteren Grenzwert cvlik für das Charakteristikum k einzugeben, um seinen/ihren akzeptablen Bereich für das Charakteristikum k zu zeigen, worin cvik berechnet wird als : cvik = (cvuik + cvlik)/2 Gleichung (2)d. h. der Mittelpunkt des Bereichs. Wenn der Kunde i seine/ ihre Indifferenz für ein Charakteristikum k angeben möchte, d. h. daß er/sie irgendein Niveau des Charakteristikums k akzeptieren kann, dann kann er entweder cvuik = 10 und cvlik = 0 sein lassen oder wvik = 0 sein lassen.
  • Der Anfangswert für cpjk wird als das Mittel von allen Stimmen für dieses Charakteristikum durch "Experten" oder andere Seher berechnet, die verwendet werden, um das Videoprogramm zu charakterisieren. Wie dies unten festgehalten wird, können Anfangsprofile für Videoprogramme durch Verwendung einer Runde von Experten oder Kunden erhalten werden, um Inhaltsprofile zuzuweisen oder um die Kundenprofile den Videoprogrammen auf der Basis jener zuzuweisen, welche das Videoprogramm während einer Testuntersuchung liebten. Andererseits wird der Anfangswert für svik berechnet als: svik = (cvuik – cvlik)/Z, Gleichung (3)worin Z vorzugsweise gleich 2 ist. Die Berechnung simuliert jene für eine Standardabweichung, wo der Schnittpunkt für eine Zurückweisung der normalen Verteilung üblicherweise ist, wenn der Divisor Z 2 ist. Zusätzlich ist cv ein Punktwert und sv ist ein Bereichswert. Daher kann, während der Wert des Divisors Z in der Gleichung (3) verändert werden kann, um den Schnittpunkt enger/weiter zu machen, der Divisor in Gleichung (2) nicht verändert werden. sp kann andererseits als die Standardabweichung in den Experten- oder Testgruppen-Stimmen betreffend cp berechnet werden.
  • Der Hauptvorteil vom Schema B ist, daß eine besondere Last von dem Kunden in dem Stimmzettel-Vervollständigungsverfahren weggenommen wird, da als eine Regel die Anzahl von Charakteristika, die Anzahl von Kategorien deutlich übersteigt. Der Nachteil sind jedoch die Ungenauigkeiten aufgrund der Tatsache, daß nicht alle Charakteristika in der Favoritenkategorie des Kunden sich auf dem am bevorzugtesten Niveau des Kunden befinden. Die Ungenauigkeit kann durch Ausdehnen der am meisten bevorzugten Kategorien zu jenen mit ccv-Werten in einem gewissen oberen Prozentsatz eher als mit dem maximalen ccv-Wert reduziert werden. Der Wert von sv kann aus der Abweichung von ccv in den am meisten bevorzugten Kategorien des Kunden abgeleitet werden. Um dem Kunden zu helfen, noch konsistenter zu werten bzw. zu stimmen, ist jede Kategorie vorzugsweise durch eine Liste von Schlüsselworten (d. h. Charakteristika, die für die Kategorie relevant sind) begleitet.
  • In analoger Weise kann das Inhaltsprofil unter Verwendung von Fragebögen bestimmt werden, die durch eine Experten runde oder durch Kunden vervollständigt werden, die den Inhalt von allen Videoprogrammen bestimmen, die für eine Übertragung verfügbar sind. Dieselben Skaliersysteme würden wie für die Kundenprofile verwendet werden. Für statistische Zwecke ist es gewünscht, daß die Experten- oder Kundenrunde so groß wie möglich ist. Wie dies unten festgehalten wird, können, sobald sich das System der Erfindung in Betrieb befindet, die Kundenprofile von jene, die tatsächlich ein spezielles Videoprogramm während einer anfänglichen Auslese durch eine Probengruppe sehen, verwendet werden, um ein Inhaltsprofil dem Programm für ein nachfolgendes Sehen zuzuweisen. In einem derartigen System wird von jenen Kunden, die das Programm von Beginn bis zum Ende sehen, angenommen, daß sie das Programm "liebten". Die Kundenprofile von jenen, die das "Programm liebten", würden dann kombiniert, um das Anfangsprofil für dieses Programm auszubilden. Das Programm würde dann für ein Übertragen an alle Mitglieder des Netzwerks fertig sein.
  • Alternativ werden in der gegenwärtig bevorzugten Ausbildung verfeinertere Techniken verwendet, um die anfänglichen Inhaltsprofile auszubilden. In der bevorzugten Ausbildung wird das Inhaltsprofil eines Programms automatisch aus der Wortfrequenz von bestimmten Worten in dem Text oder der Online-Beschreibung eines Programms oder der Frequenz von bestimmten Worten in den geschlossen Rubriken einer Fernsehshow bestimmt, wo derartige Worte als repräsentativ für bestimmte Kategorien gewählt werden. Selbstverständlich können andere, einfachere Techniken wie eine, die einfach die Anwesenheit oder Abwesenheit von bestimmten Merkmalen bestimmt, innerhalb des Rahmens der Erfindung verwendet werden.
  • Das Gewichten der Charakteristika in den Kunden- und Inhaltsprofilen hängt bis zu einem gewissen Grad davon ab, wie die Profile anfänglich bestimmt wurden. Beispielsweise kann das Gewichten der Kundenprofile direkt aus einem Fragebogen durch Fragen des Kunden erhalten werden, geeignet (von 1–10) seinen oder ihren Vorzug für ein bestimmtes Merkmal zu skalieren. Andererseits können, wenn das Kundenprofil basierend auf demographischen Untersuchungen bzw. Werten, Postleitzahlen und dgl. zugewiesen wird, die durchschnittlichen Gewichtungen für andere Kunden mit denselben demographischen Werten, Postleitzahlen oder dgl. verwendet werden. Wenn eher statistische Techniken für eine Ausbildung der anfänglichen Kunden- und Inhaltsprofile verwendet werden, können die Gewichte mathematisch beispielsweise als das Reziproke der Standardabweichung der Merkmale bestimmt werden. Selbstverständlich können andere Gewichtungstechniken auch verwendet werden.
  • C. Einstellen von Kundenprofilen
  • Wie oben festgehalten, können die Daten, aus welchen das ursprüngliche Kundenprofil abgeleitet wird, durch ein Ausfüllen eines Stimmzettels erhalten werden, wobei eine Anzahl von Charakteristika aufgelistet wird und der (die) Kunde(in) seine bzw. ihre Vorzugsbewertung (cv) und Flexibilitätsbereich (sv) für jedes Merkmal angeben. Jedoch stellen Personen oft nicht sämtliche notwendigen Antworten oder die korrekten Antworten auf solchen Stimmzetteln oder Fragebogen zur Verfügung. Analogerweise besteht, wenn die ursprünglichen Kundenprofile neuen Kunden auf der Basis von demographischen Werten oder dgl. zugewiesen werden, eine wesentliche Wahrscheinlichkeit, daß das ursprüngliche Kundenprofil eine beträchtliche Einstellung bzw. Justierung erfordert. Darüber hinaus sollte das System die Tatsache in Betracht ziehen, daß zahlreiche Menschen ihren Geschmack über die Zeit verändern. So muß es, um die Genauigkeit der Profile sicherzustellen, einen Weg geben, in irgendeiner Weise Fehler in dem anfänglichen Kundenprofilen zu korrigieren und die Kundenprofile über die Zeit einzustellen.
  • In Übereinstimmung mit der Erfindung wird eine passive Feedback-Technik zur Verfügung gestellt, wobei das Programm, das durch die Kunden gesehen wird, automatisch überwacht und verwendet wird, um die Kundenprofile einzustellen. Diese Technik wird im größeren Detail in Abschnitt V unten beschrieben. Dieser Abschnitt wird sich stattdessen auf einen aktiven Feedback-Mechanismus beziehen, welcher als "rave review" bzw. "fantastischer Review bzw. Überblick" bezeichnet wird.
  • Wie dies oben festgehalten wird, ist ein Weg zum Einrichten bzw. Aufbauen eines anfänglichen Kundenprofils, ein nicht beurteiltes Programm oder ein Teil eines Programms einem Zielpublikum zu zeigen und dem nicht beurteilten bzw. bewerteten Programm eine Kombination von Kundenprofilen von jenen zuzuordnen, die tatsächlich das Programm oder einen Teil des Programms vom Beginn bis zum Ende sahen, oder Bewertungen zuzuweisen, die durch jene, die eine Untersuchung vervollständigt haben, eingegeben sind. Eine analoge Technik kann für eine Fehlerkorrektur und für ein Ausbilden von anfänglichen Kundenprofilen verwendet werden. Insbesondere wird der Kunde einer Serie von kurzen Abschnitten von verschiedenen Videoprogrammen ausgesetzt. Jeder Abschnitt wird durch einige wenige Charakteristika charakterisiert und das zugewiesene Merkmalsniveau von jedem der Charakteristika wird dem Kunden präsentiert. Der Kunde wird dann gefragt, um sein bzw. ihr bevorzugtestes Niveau für das Merkmal bekannt zu geben, das dem zugewiesenen Merkmalsniveau für den gesehenen Abschnitt des Videoprogramms verliehen wurde. Beispielsweise kann, wenn dem Niveau von "Action" in einem Abschnitt des Films "First Blood" bzw. "Erstes Blut" ein Wert von 8 zugewiesen wird, der Kunde 4–6 als seinen/ihren Akzeptanzbereich angeben. Andererseits kann, wenn der Kunde mit dem zugewiesenen Charakteristikumniveau überhaupt nicht einverstanden ist, er/sie seine bzw. ihre eigene Abschätzung des Niveaus des Charakteristikums in dem präsentierten Programmabschnitt zur Verfügung stellen und entsprechend seine bzw. ihre Akzeptanz abgeben. Selbstverständlich ist der Hauptvorteil eines derartigen "rave review" Verfahrens gegenüber Vervollständigung von Stimmzetteln jener, daß statt einem Abstimmen über ein abstraktes Konzept der Kunde nun Abschätzungen basierend auf konkreten Beispielen tätigt.
  • Da der Kunde nicht fähig sein kann, sich exakt an sein bzw. ihr bevorzugtes Niveau eines Charakteristikums zu erinnern, das er/sie in einem vorhergehenden Review oder in einem ursprünglichen Stimmzettel angegeben hat, oder auch seinen oder ihren zugewiesenen, anfänglichen Wert für ein Charakteristikum nicht kennen kann, kann er/sie zufällig oder unbeabsichtigt dasselbe Niveau für dasselbe Charakteristikum in einer Überprüfung vergeben, wenn das Charakteristikum in mehr als einem Programmabschnitt vorkommt, selbst wenn dieses Charakteristikum nicht dasselbe Niveau haben sollte. Daher sollte in einem "rave review" ein Programmabschnitt mit einer großen Vielzahl von Merkmalen ausgewählt sein, um Wiederholungen desselben Charakteristikums über verschiedene Videoclips zu vermeiden. Zusätzlich sollte der Kunde angewiesen werden, daß, während Niveauabschätzungen gemacht werden, er/sie sich auf die Merkmale der gegenwärtigen Programmabschnitt konzentrieren sollte, und seine/ihre vorhergehenden Bewertungen vergessen sollte.
  • Wie oben erwähnt, sollten Änderungen in einem Kundenprofilen über die Zeit erwartet werden. Mit anderen Worten werden die Werte von cv und sv, die aus den rave reviews erhalten werden, typischerweise unterschiedlich von den Werten sein, die in den ursprünglichen Stimmzetteln und während den vorhergehenden rave reviews spezifiziert wurden. Um dramatische Veränderungen in den Werten zu vermeiden, sollte das Festlegen bzw. Einstellen der neuen Werte sowohl die alten als auch die neuen Daten berücksichtigen. So ist, wenn x entweder cv oder sv darstellt, xn der Wert von x nach einem Zeitraum n (n "rave review" -Änderungen) und yn ist der während der Zeit n erhaltene Wert, dann ist: xn = yn wenn n = 1 Gleichung (4 )undxn = xn–1 + (1/n) (yn–1 – nn–1) wenn n > 1 Gleichung (5 )
  • Jedes y wird erhalten entweder von dem Kundenstimmzettel oder dem rave review, jedoch ist typischerweise y1 von den Stimmzetteldaten und y1, 1 > 1, ist aus den Daten von dem rave review. Aus den obigen Gleichungen folgt, daß: xn = (1/n) Σl yl Gleichung (6 )d. h., der neue Wert für x nach n Iterationen ist gleich dem Mittel von allen der n – 1 vorherigen Daten. Das Verfahren wird formal MSA genannt oder Method of Successive Average.
  • Mit diesem Verfahren werden Daten bei jeder Iteration gleich in dem Endwert berücksichtigt. Jede dramatische Veränderung wird gedämpft, insbesondere bei späteren Iterationen (wenn n groß ist). Diese Näherung stimmt mit der Intuition überein, da sich ein Kundenprofil über die Zeit stabilisieren.
  • Jedoch können Kunden eine systematische Fehlbeurteilung beim Abschätzen ihrer Präferenzen aufweisen. Beispielsweise kann ein Kunde konstant seine/ihre Vorzugsbewertung für ein Charakteristikum unterschätzen oder überschätzen. Ein Weg, um die Ungenauigkeit zu detektieren, ist zu überprüfen, ob hier einige Kunden existieren, die, wenn sie verschiedene Programme in rave reviews sehen, konstant mit dem Inhaltsprofilwert für ein spezielles Charakteristikum nicht übereinstimmen und nicht proportional höhere/niedrigere Bewertungen nahelegen. Wenn sich häufig für die t-Werte in dem t-Signifikanztest ergibt, daß sie trotz ihrer Zustimmung nicht signifikant sind, kann es notwendig sein, die Kundenbewertungen des in Frage stehenden Charakteristikums in einer Richtung entgegengesetzt zu ihren Vorschlägen einzustellen.
  • Ein anderer Weg zum Ausbilden von Einstellungen an den kombinierten Bewertungen von Kunden ist durch das Clustern bzw. Bündeln von Kunden. Kunden werden gefragt, Gesamtbewertungen für verschiedene Programme abzugeben. Wenn eine Gruppe von Kunden mit sehr ähnlichen Bewertungen für die meisten der Programme in einer Kategorie herauskommt, wird angenommen, daß die tatsächlichen Akzeptanzbereiche für diese Kunden für jedes für die Kategorie relevante Merkmal eine enge bzw. schmale Verteilung bildet, d. h. ihre Werte nahe zueinander liegen. Wenn in der Verteilung der abgege benen Bewertungen jedoch einige Außenseiterwerte bzw. Ausreißerwerte, welche weit von dem Hauptteil weg liegen, existieren, dann ist dies ein Hinweis, daß diese Ausreißerwerte eingestellt bzw. justiert werden müssen.
  • Es gibt zahlreiche Algorithmen, um Ausreißer in einer Population herauszufinden. Beispielsweise können alle Werte in aufsteigender Reihenfolge ihrer Absolutabstände von dem Mittelwert sortiert werden und Spalte an dem unteren Ende gesucht werden. Jene Werte, die unter dem größten Spalt liegen, würden Außenseiter bzw. Ausreißer sein. Für die statistische Gültigkeit können der Mittelwert und die Standardabweichung der Population verringert um die Ausreißer berechnet werden, und ein t-Signifikanztest durchgeführt werden, um zu bestimmen, ob einer der Außenseiter zu der Population gehört. Nur jene, die nicht dazu gehören, werden Gegenstand einer Einstellung bzw. Justierung sein.
  • D. Einstellung von Inhaltsprofilen
  • Wie oben diskutiert, kann in einem rave review der Kunde sein bzw. ihr Mißfallen mit der Bewertung eines Charakteristikums in einem Videoprogramm festhalten und seine/ihre eigene Bewertung für jedes Charakteristikum in dem Programm übermitteln. Dies stellt einen Mechanismus zum Einstellen der Inhaltsprofile zur Verfügung.
  • Im allgemeinen kann die vorliegende Erfindung die Bewertungen von Experten oder Testgruppen als die Bezugsbasis verwenden. Allgemein basiert die Berechnung des Zustimmungsskalars ac auf den Werten von cp und sp. Da die Werte von cp und sp für die Berechnung von ac für alle Kunden verwendet werden, wird jegliche Ungenauigkeit in ihren Wer ten die Endergebnisse für alle Kunden betreffen bzw. beeinflussen. (Im Gegensatz dazu beeinflußt eine Ungenauigkeit in dem Wert von cv und sv eines Kunden nur die Ergebnisse für diesen Kunden). Definitionsgemäß machen Kunden kollektiv Bewertungen relativ näher zu der Realität als irgendwelche Experten oder Testgruppen. Mit anderen Worten ist die Kundenbewertung Realität. Beispielsweise sollten, wenn alle Kunden im Mittel dazu tendieren, ein spezielles Charakteristikum (für eines oder alle Programme) überzubewerten, dann objektiven Bewertungen der Experten oder Testgruppen für dieses Charakteristikum (für eines oder alle Programme) angehoben werden, um mit den Kundenwahrnehmungen übereinzustimmen.
  • Neuerlich kann MSA für die Inhaltsprofileinstellung verwendet werden, indem x entweder cp oder sp sein soll und yn der Wert sein soll, der kollektiv in einem Zeitraum n durch die Kunden für die Variable nahegelegt bzw. vorgeschlagen wurde, worin yn definiert ist als: yn = (l/I) Σl yn i Gleichung (7 )worin yn i der Wert ist, der durch den Kunden i während des Zeitraums n nahegelegt wurde. Indem y in Gleichung (5) in Gleichung (4) substituiert wird, kann der xn+1 -Wert berechnet werden. Für Kunden, welche kein Mißfallen festhalten, kann ihr yn i auf xn festgelegt werden, d. h. das ursprüngliche Inhaltsprofil. Daher ist yn das Mittel des von den Kunden vorgeschlagenen Werts in der Periode n. Das resultierende xn+1 ist das eingestellte Inhaltsprofil nach der Periode n.
  • Dieses Verfahren würde weniger verwendbar bzw. nützlich sein, wenn nur die Inhaltsprofile eines Charakteristikums für individuelle Programme eingestellt werden könnte. Häufig ist das relative Vorurteil systematisch, d. h. von der Kundenseite gesehen, können die Merkmalswerte die Signifikanz eines Charakteristikums für Programme für bestimmte oder alle Kategorien unterbewerten oder überbewerten. Dieses Problem kann auch wie folgt behandelt werden.
  • Für die Klarheit in der Diskussion werden neuerlich tiefgesetzte Indizes verwendet. yjk ist die mittlere vorgeschlagene Bewertung der Kunden für das Charakteristikum k für Programm j. Die Verteilung der Kundenbewertungen wird als normal angenommen. Der Einfachheit halber werden zeitabhängige Indizes unterdrückt. Ein t-Wert-Signifikanztest wird dann durchgeführt als: tjk = (yjk – cpjk) / Syjk–CPjk (i = 1, 2, ..., I; j = 1, 2, ..., J; k = 1, 2, ..., K) Gleichung (8)worin:
    Figure 00400001
    und worin:
    tjk der t-Wert für die Signifikanz des Unterschieds zwischen der von den Kunden vorgeschlagenen Bewertung des Charakteristikums k für Programm j und der entsprechenden, zugewiesenen, objektiven Bewertung ist;
    Syjk–CPjk die Standardabweichung zwischen der Verteilung yjk und jener von cpjk ist;
    I die Gesamtzahl der Kunden ist; und
    M die Gesamtzahl der "Experten" ist.
  • Wenn tjk signifikant für ein vordefiniertes Niveau (es sei 0,05) mit einem Freiheitsgrad von I + M – 2 ist, dann ist cpjk als signifikant unterschiedlich von yjk bestimmt. In diesem Fall ist eine Einstellung von cpjk notwendig und MSA wird berechnet, um das neue cpjk aus yjk zu erhalten.
  • Mit dem obigen Verfahren wird nur die zugewiesene objektive Bewertung eines Charakteristikums für individuelle Programme eingestellt. Um die zugewiesenen objektiven Bewertungen eines Charakteristikums für alle der Programme in einer Kategorie einzustellen, wird das Folgende benutzt: Tlk = (1/J1)Σjltj–lk Gleichung (10)worin:
    Tlk der Mittelwert von t-Werten für das Charakteristikum k in allen Programmen der Kategorie l ist;
    tj–l k der t-Wert für die Signifikanz des Unterschieds zwischen der von den Kunden nahegelegten Bewertung des Charakteristikums k für das Programm jl und der entsprechenden objektiven Bewertung ist; und Jl die Anzahl von Programmen in Kategorie l ist.
  • Wenn eine Einstellung der zugewiesenen, objektiven Bewertung eines Charakteristikums über mehrere oder alle Kategorien gewünscht ist, werden die t-Werte in einem noch weiteren Bereich gemittelt. Beispielsweise wird, wenn es notwendig ist, eine Einstellung für alle Kategorien durchzuführen, berechnet T k = (1/L * ΣlJl)ΣlΣj–l tj–lk Gleichung (11)worin:
    Tk der Mittelwert der t-Werte für das Charakteristikum k in allen Programmen ist.
  • Wenn ein Inhaltsprofilwert cp auf cp' geändert wird, ist es auch notwendig, das entsprechende sp (Abweichung in cp) auf sp' zu ändern. Da eine Verteilung in cp besteht, müssen einige Experten, deren Bewertungen unter oder über dem Mittelwert (cp) liegt, existieren. Wenn durch die obige Berechnung cp die Realität überbewertet oder unterbewerte, wird angenommen, daß nur jene Experten, deren Bewertung über oder unter dem Mittel liegt, eine Überbewertung/Unterbewertung durchgeführt haben. Daher sollte nach der Einstellung die neue Abweichung sp' kleiner als sp sein.
  • Eine mögliche Berechnung von sp' ist: sp' = sp/( 1 + α * | cp' – cp |/cp) Gleichung (12)Da cp > 0, sp' < sp (d. h. sp sinkt nach der Einstellung immer ab). Wenn α = 1, cp = 3, cp' = 4, und sp = 1, dann ist sp' = 0,75. Der Parameter α bestimmt daher die Geschwindigkeit bzw. Rate eines Absinkens von sp mit der Änderungsgeschwindigkeit bzw. -rate in cp.
  • Es sollte festgehalten werden, daß es, bevor tatsächliche Veränderungen an den Inhaltsprofilen, die durch Experten oder Testgruppen bestimmt sind, gemacht werden, wünschens wert ist, die Experten oder Testgruppen mit den vorgeschlagenen Änderungen zu konsultieren. Das wird nicht nur unrealistische Änderungen ausschließen, sondern auch mögliche, zukünftige Vorurteile durch die Experten oder Testgruppen reduzieren.
  • E. Kundenstimmungen und Zeitfenster
  • Wenige Menschen sind lediglich einseitig interessiert, insbesondere wenn sie sich an Unterhaltung erfreuen. Neben einer generischen Neigung ist es daher vernünftig anzunehmen, daß jeder Kunde ein oder mehrere Stimmungen für ein Fernsehen besitzen kann, und in jeder der Stimmungen würde er/sie einen speziellen Satz von Programmkategorien zu sehen wünschen. Für normale und nicht besonders kapriziöse Menschen sollte die Stimmungen zeitspezifisch sein, d. h. jede Stimmung hat ein Zeitfenster, innerhalb welchem die Stimmung wirksam ist.
  • Andererseits haben Menschen nicht die gesamte Zeit frei. Die Zeit, wenn sie sich an Unterhaltung erfreuen können, ist begrenzt. Das Zeitfensterkonzept kann verwendet werden, um diese temporäre Beschränkung ebenfalls darzustellen. Daher kann jedes Zeitfenster als ein Paar von Zeitvariablen l und u ausgedrückt werde, worin 1 der Startpunkt des Fenster ist und u der Endpunkt des Fensters ist. Kundenprofile, die in Übereinstimmung mit der bevorzugten Ausbildung einer Videoplanung verwendet werden, enthalten vorzugsweise dieses Konzept von Stimmungen und Zeitfenstern.
  • In der vorliegenden Erfindung hat jeder Kunde vorzugsweise eine allgemeine Stimmung und kann auch einige spezifische Stimmungen besitzen. Sowohl allgemeine Stimmungen und spe zifische Stimmungen können oder können nicht zeitspezifisch sein. Tatsächlich kann eine nicht zeitspezifische Stimmung auch ein Zeitfenster besitzen, nur mit l= u, d. h. ihr Fenster überdeckt den gesamten Tag. Typischerweise wird für einen speziellen Kunden das Zeitfenster für seine/ihre allgemeine Stimmung die größte Weite besitzen und die Breite der Fenster für seine/ihre spezifische Stimmungen wird absinken mit einem Anstieg in der Spezifikation. In diesem Sinn bilden alle Stimmungen eines Kunden einen Baum, in welchem die allgemeine Stimmung die Wurzel ist und eine spezifische Stimmung das Kind einer anderen Stimmung wird, wenn das Fenster der vorhergehenden in dem Fenster der letzteren enthalten ist. Beispielsweise kann, wenn ein Kunde vier Stimmungen hat, allgemein, friedlich, gewalttätig und nachdenklich, die allgemeine bzw. Allgemeinstimmung alle Zeiten überdecken, die heftige bzw. gewalttätige Stimmung kann von 6 Uhr Morgens bis Mittag dauern, die friedliche Stimmung von 6 Uhr Nachmittags bis Mitternacht und die nachdenkliche Stimmung von 8 Uhr Abends bis Mitternacht. So ist die spekulative bzw. nachdenkliche Stimmung ein Kind (Untersatz) der friedfertigen Stimmung. Die Stimmung am niedrigsten Niveau (am meisten spezifisch) der Hierarchie wird allgemein verwendet, um die Programmliste für den Kunden zu entwickeln (unten beschrieben).
  • Die Definition der Stimmungen kann die Verantwortlichkeit des Kunden sein. Wenn Stimmzettel verwendet werden, um die anfänglichen Kundenprofil auszubilden, kann jeder Stimmzettel einer Stimmung entsprechen. Mit anderen Worten kann eine Stimmung äquivalent einem Kundenprofil sein. Die allgemeine Stimmung oder das allgemeine Kundenprofil ist erforderlich, außer es gibt eine automatische System-Defaultstimmung oder -profil. Darüber hinaus kann der Kunde so viele Stimmzettel ausfüllen, wie er/sie wünscht, um spezifische Stimmungen einzurichten.
  • Ein Zufriedenheitsfaktor sf wird jeder Stimmung zugewiesen. Für die allgemeine Stimmung ist sf-1, was die Basis ist. sf steigt an, wenn sich das Zeitfenster verkleinert, da es vernünftig ist anzunehmen, daß Menschen größere Zufriedenheit erlangen, wenn ihren spezifischeren Erfordernissen genügt wird. sf ist entweder durch den Kunden bestimmt oder nimmt einen eingestellten bzw. Defaultwert an. Beispielsweise kann das System einen Maximalwert für sf für das spezifische Fenster einstellen, welches zwei Stunden weit ist, und eine lineare Interpolation durchführen, um die sf-Werte für Fenster größerer Breiten herauszufinden. Wenn der Kunde die sf-Werte für seine verschiedenen Stimmungsfenster zur Verfügung stellt, werden die Werte im Lichte des Basiswerts von eins und dem oben erwähnten, vom System festgelegten Maximalwert normalisiert.
  • Mit der Einführung von Zeitfenstern wird jeder Kunde i (oder jede Kundenstimmung i, um genauer zu sein) auf den hochgestellten Zeitfenster-Indizes als il _i, u_i annehmen, während jedes Programm j jl_j wird, worin lj die Startzeit des Programms j ist und uj die Endzeit des Programms j ist. Die Berechnung des Übereinstimmungsskalars ac läuft dann, wie dies im nächsten Abschnitt beschrieben werden wird. Jedoch wird bei der Berechnung von as der abschließende, objektive Wert: asij = sfi * [WCi * acij – wf * f(li, ui, lj, uj)] Gleichung (13) worin f (li, ui, lj, uj;) einen Bestrafungswert ergibt, welcher eine Unzufriedenheit des Kunden aufgrund der Fehlübereinstimmung zwischen dem Zeitfenster der Kundenstimmung i und der Übertragungszeit des Programms j ausdrückt, sf der normalisierte Zufriedenheitsfaktor der Kundenstimmung i ist, wci die Gewichtung für den existierenden Übereinstimmungsskalar ist und wf die Gewichtung bzw. das Gewicht für f ist, welches) durch die Praxis bestimmt werden muß.
  • Der Hauptgegenstand hier ist die Form der Bestrafungsfunktion f. Intuitiv ist f = 0, wenn das Zeitfenster das Übertragungs- bzw. Fernsehfenster umfaßt, d. h. li ≤ lj, und ui ≥ uj, und f steigt an, wenn die zwei Fenster sich auseinander bewegen. Da ui – li ≥ uj – lj ist, d. h. das Stimmungsfenster nicht schmäler als das Fernsehfenster ist, kann die Zeitdiskrepanz d zwischen den zwei Fenstern ausgedrückt werden als: d = max ( 0, li – lj, uj – ui) Gleichung (14) So f = f (d).
  • Es ist vernünftig anzunehmen bzw. zu erwarten, daß die Kundenunzufriedenheit ziemlich scharf ansteigt, wenn die Fehlübereinstimmung der Zeitfenster zuerst beginnt, was bedeutet, daß er/sie einen Teil des Programms vermißt. Wenn die Zeitfehlübereinstimmung weiter ansteigt, wird die Kundenunzufriedenheit absinken. Beispielsweise wird sich der Kunde sehr erregt fühlen, wenn er/sie die ersten zehn Minuten eines Programms versäumt, welches er/sie besonders liebt. Wenn er/sie bereits die ersten eineinhalb Stunden versäumt hat, wird seine/ihre Unzufriedenheit nicht stark ansteigen, wenn er/sie die verbleibende halbe Stunde versäumt. Diese nicht lineare Beziehung kann gut durch die folgende negative Exponentialgleichung ausgedrückt werden: f (d) = α ( 1 – e–βd) Gleichung (15)worin α die maximale Unzufriedenheit ist, die ein Kunde haben kann, wenn er ein Programm versäumt, und β ein Parameter ist, welcher bestimmt, wie scharf f(d) mit d ansteigt. Je größer der Wert von β ist, desto steiler würde die Kurve sein. Es kann durch die Gleichung (15) gesehen werden, daß f (d) = 0, wenn d = 0 und f (d) = α, wenn d = ∞. So wird die Bestrafungsfunktion: f (li, ui, lj, uj) = α (1 – exp( max(0, li – lj, uj – ui))) Gleichung (16)
  • Unter Berücksichtigung der Form der Gleichung (13) kann α auf eins gesetzt werden, da das Ausmaß der Unzufriedenheit durch den Gewichtsparameter wf eingestellt werden kann.
  • III. Berechnung der Übereinstimmungs- bzw. Zustimmungsmatrix
  • Die berechneten Übereinstimmungsskalare ac bilden eine Übereinstimmungsmatrix AC, welche Maße der Ähnlichkeit zwischen den Kundenprofilen und den Inhaltsprofilen zur Verfügung stellt. Ihre Berechnung inkorporiert die gewünschten Mengen der verschiedenen Charakteristika, die verwendet werden, um die Programme zu definieren, ihre Wichtigkeit (Gewichtungen) für jeden Kunden, und die Mengen bzw. Größen dieser Charakteristika, die in jedem Programm vorhanden sind, wie sie durch Experten oder Testgruppen bestimmt wer den. In der Annahme, daß I Kunden, J Programme, K Charakteristika und M Experten vorliegen, kann jede Zelle der ursprünglichen Übereinstimmungsmatrix (Übereinstimmungsskalar für cvik und cpjk) berechnet werden als acij = 1/(1 + (1/K) Σk (wvik/Wi)tijk] (i = 1, 2, ..., 2, j = 1, 2, ... J) Gleichung (17)worin: tijk = (cvik – cpjk)|/SCvik–CPjk wenn CVik > = ∞, wenn CVik = –1 (i = 1, 2, .., I; j = 1, 2, ..., J; k = 1, 2, ..., K) Gleichung (18)und:
    Figure 00480001
    und
    acij: Übereinstimmungsskalar zwischen den Profilen von Kunden i und dem Programm j;
    tijk t-Wert der Signifikanz des Unterschieds zwischen der Bewertung von Charakteristikum k beim Kunden i und jener beim Programm j;
    SCVik–CPjk: Standardabweichung zwischen der Verteilung von cvik und cpjk;
    wi: Σk wvik, d. h. die Summe aller Gewichtungen für den Kunden i;
    M: Anzahl der "Experten", die das Programm j bewerten; und
    N: Anzahl von Betrachtungen, bevor der Kunde eine Endentscheidung betreffend die Bewertung für cv trifft.
  • Die Größenordnung von jedem der t-Werte zeigt die Abweichung der Kundenbewertungen eines Charakteristikums von jener des Videoprogramms, wenn die Verteilung der Bewertungen sowohl von dem Kunden als auch von den Experten oder Testgruppen gegeben ist. Wenn der t-Wert signifikant auf einem vorbestimmten Niveau einer Signifikanz ist, z. B. 0,05 für einen Freiheitsgrad von 2M–2, dann können zwei Verteilungen als zu derselben Population gehörig betrachtet werden. Das Mittel von allen t-Werten kann als ein Indikator des Unterschieds bzw. der Divergenz (Abstand in einem charakteristischen Raum) zwischen dem Profil des Kunden und jenem des Programms dienen. Daher zeigt die Variable ac, welche grundsätzlich das Reziproke des Mittelwerts der t-Werte (Reziproke des Abstands) ist, das Niveau einer Zustimmung zwischen den zwei Profilen. So ist ac ε (0,1) und erreicht seinen Maximalwert von 1 (perfekte Übereinstimmung) nur, wenn Σkwvik * tijk = 0 oder wvik * tijk = 0 (i = 1, 2, ..., I; j = 1, 2, ..., J; k – 1, 2, ..., K), da wvik >= 0 und tijk >= 0. Mit anderen Worten wird eine perfekte Übereinstimmung nur dann erreicht, wenn kein Unterschied zwischen dem Kundenprofil und dem Inhaltsprofil ist, oder wenn Unterschiede nur betreffend bestimmte Charakteristika vorliegen und der Kunde diese Charakteristika ignoriert. Als ein Ergebnis liefert ein Sortieren aller Programme in aufsteigender Reihenfolge von ac eine Empfehlungsliste von Programmen für den Kunden.
  • In der ursprünglichen Formulierung des t-Signifikanztest sind sowohl M als auch N die Probengrößen. Während M die Anzahl von Experten oder Mitgliedern in der Testgruppe ist, repräsentiert N die Anzahl von Malen einer Überlegung, bevor der Kunde seine/ihre Endentscheidung über die Bewertung für cv trifft. Der N-Wert kann empirisch durch Experimente bestimmt werden. Allgemein gesprochen, je höher der N-Wert ist, desto niedriger ist im Durchschnitt die Flexibilität in der Kundenakzeptanz für verschiedene Charakteristika. Vorzugsweise ist N = M – 1, so daß Dispersionen bzw. Streuungen in cv, welches als der Kundenakzeptanzbereich interpretiert ist, und in cp, welches den Unterschied in der Expertenbewertung darstellt, in gleicher Weise gezählt werden. Diese Berechnung ist durch die Annahme, daß sowohl die Verteilungen der Expertenstimme als auch die Kundenbewertung normal bzw. Normalverteilungen (Gaussian) sind, untermauert. Obwohl die Annahme nicht garantiert ist, ist dies das beste, was erhofft werden kann.
  • Sobald die anfänglichen Kundenprofile und die anfänglichen Inhaltsprofile eingerichtet bzw. aufgebaut wurden, kann eine einfachere Reform der Gleichung (17) durch Kombinieren von wv und s in ein einziges Maß von Bedeutung bzw. Wichtigkeit verwendet werden: wik = wvik/(1/J) Σj Sijk,worin:
    Figure 00500001
    worin svik die Streuung in der Bewertung des Kunden i für das Charakteristikum k ist (umgekehrt korreliert mit der Bedeutung von k für i), und spjk die Streuung der Expertenbewertungen für das Charakteristikum k ist. So: acij = 1/[1 + Σk wik|cvik – cpjk|] Gleichung (21)
  • Diese einfachere Bezeichnung ist bevorzugt und wird in der nachfolgenden Diskussion verwendet. Jedoch werden die unten beschriebenen Algorithmen alle einfach auf das komplexere Modell der Gleichung (17) ausgedehnt. Allgemein wird die komplexere Form der Übereinstimmungsmatrix (Gleichung (17)) nur bevorzugt, wenn die Kunden befragt werden, um ihre eigenen Kundenprofile aufzubauen. Die einfachere Form der Übereinstimmungsmatrix (Gleichung (21)) ist bevorzugt, wenn die Profile unter Verwendung von Demographiken bzw. demographischen Untersuchungen initialisiert und unter Verwendung eines passiven Beobachtens aktualisiert werden, wie dies in der gegenwärtig bevorzugten Implementierung der vorliegenden Erfindung durchgeführt wird.
  • Für die Zwecke einer Erläuterung wird eine Berechnung einer einfachen Übereinstimmungsmatrix hier beschrieben.
  • Es wird angenommen, daß es nur zwei Kunden gibt: (1) John und (2) Mary. Ihre Proben-Kundenprofile sind wie folgt:
    Figure 00510001
    Figure 00520001
  • Die verfügbaren Programme sind wie folgt:
    Programmtitel
    1 Star Trek
    2 Damnation Alley
    3 Forever Young
    4 Terminator II
    5 Aliens
    6 Fatal Attraction
  • Die Proben-Inhaltsprofile sind wie folgt:
    Figure 00520002
  • Nach Normalisieren von w unter Verwendung von: Wik = WVik /(Σ/j Scvik – cpjk/J) Gleichung (22)worin SCVik–CPjk in Gleichung (19) definiert ist, bilden die obigen Eingabedaten die folgende Gewichtungsmatrix (w):
    Figure 00530001
  • Wenn die Gewichtungsmatrix und die charakteristischen Profile der Kunden und der Programme gegeben sind, kann die Übereinstimmungsmatrix berechnet werden. Beispielsweise ist der Übereinstimmungsskalar zwischen Kunden 1 und Programm 2: ac12 = 1/(1 + w1|cv11 – cp21| + w12|cv12 – cp22| + w13|cv13 – cp23|) = 1/(1 + .166*|3-5| + .425*|9-0| + .409*|7-1|) = .131 Die Endübereinstimmungsmatrix (AC) ist daher:
    Figure 00530002
  • Aus der Übereinstimmungsmatrix ist es offensichtlich, daß John "Star Trek", "Terminator II" und "Aliens" bevorzugt, während Mary "Forever Young" und "Damnation Alley" bevor zugt. Dies sind die Ergebnisse, die aus den Profilen erwartet wurden, da hier nur die Vorlieben quantifiziert wurden.
  • Tatsächlich würde in dem einfachen Fall, wo lediglich die Anwesenheit oder Abwesenheit von speziellen Charakteristika gemessen wird, die Übereinstimmungsmatrix nach einer Identität in den meisten Kategorien statt dem Abstand zwischen dem Kundenprofilvektor und dem Inhaltsprofilvektor unter Verwendung der oben beschriebenen Techniken schauen.
  • IV. Planen einer Videoverteilung bzw. -lieferung in Übereinstimmung mit Kunden- und Inhaltsprofilen
  • Das Einführen von Zeitdimensionen macht es möglich, Videoprogramme zu planen, d. h. die Zuweisung von Programmen zu Tagen und zu Zeitschlitzen in Übereinstimmung mit jedem Kundenprofil.
  • A. Planungseinschränkungen
  • Ein Lösen des Problems eines gleichzeitigen Zuweisens von Tagen und Zeitschlitzen ist häufig unpraktisch aufgrund der exponentiellen, ansteigenden Ordnung in der Zahl von möglichen Kombinationen. Daher werden die zwei Aufgaben vorzugsweise gesondert durch heuristische Verfahren durchgeführt.
  • Die erste Aufgabe, ein Zuweisen von Programmen zu Tagen, wird signifikant durch die Tatsache vereinfacht, daß in dem gegenwärtigen System die Kundenpräferenzen hauptsächlich durch Zeitschlitze (Stunden) differenziert sind statt durch Tage. Wenn der Kunde Wochentagsstimmungs-Zeitfenster definiert, wird angenommen, daß das Fenster auf jeden Wochentag anwendbar ist. Selbstverständlich kann der Kunde einige Wochenend-Zeitfenster definieren, welche sich entweder auf Samstag oder Sonntag beziehen. Daher ist für einen gegebenen Satz von Programmen, die für eine Woche verfügbar sind, die Hauptfrage nicht, an welchem Tag sie gesendet werden sollen, sondern zwischen welchen Stunden sie gesendet bzw. übertragen werden.
  • Ein möglicher Zugang zum Planen ist jener, daß für jedes Programm seine n am meisten bevorzugten Übertragungsfenster von dem Mittelwert der objektiven Werten bestimmt werden, wie dies unter Verwendung von Gleichung (13) berechnet wird. Der Planer verwendet dann einige Verfahren, um eine Lösung zu finden, in welcher der mittlere, objektive Wert einen entsprechend bzw. ausreichend hohen Wert erreicht und in welcher die Zeitschlitze überdeckt werden. Es existieren zahlreiche derartige Verfahren, wie ein gesamtzahliges, lineares Programmieren.
  • Eine besondere Komplexität ist mögliche Notwendigkeit eines Wiederholens von einigen Programmen während einem Tag oder einer Woche aufgrund ihrer hohen Popularität. Eine einfache Näherung bzw. ein einfacher Zugang ist es, den Planer zuerst die Anzahl von notwendigen Wiederholungen bestimmen zu lassen und dann die Anzahl davon als Be- bzw. Einschränkungen in dem Programmieren hinzuzufügen. Es sollte jedoch festgehalten werden, daß die obige Näherung nur für einen Kanal ist. Wenn hier mehrere Kanäle vorliegen, dann ist es üblicherweise notwendig, zuerst die Kanäle zu kategorisieren, ihr entsprechendes "Zielpublikum" herauszufinden und dann den Planungsvorgang auf das Zielpublikum von jedem Kanal ablaufen zu lassen.
  • Es sollte auch auf die gegenseitige Ausschließung zwischen den einander überlappenden Zeitfenstern eines Kunden geachtet werden. Obwohl der Kunde Zeitfenster definieren kann, welche miteinander in Konflikt stehen, kann in bezug auf die Überlappung und Inhalt nur eines der Fenster in dem in Konflikt stehenden Satz in der Endzuweisung verwendet werden. Diese Bedingung sollte den Einschränkungen hinzugefügt sein.
  • B. Planung des Algorithmus
  • Mit den obigen Planungsbeschränkungen im Sinn haben die vorliegenden Erfinder einen Algorithmus entwickelt, welcher Kundenprofile und Inhaltsprofile für ein Planen der Sendung von Filmen und anderen Shows über ein Videoverteilungsnetzwerk verwendet, welcher die simultane Verteilung von mehreren Kanälen von einem Kopfende zu den Endgerät-Multimedia-Terminals, die mit zahlreichen Fernsehgeräten von Kunden verbunden sind, ermöglicht. Derselbe Zugang wird dann verwendet, um "virtuelle Kanäle" an den Endgerät-Multimedia-Terminals zu entwickeln, basierend auf einer Domäne oder einer Art oder einem Geschmack von Individuen, so daß der Kunde das Videoprogramm sehen kann, das für den Kunden als am meisten wünschenswert vorhergesagt wurde. Die "virtuellen Kanäle" können auf bestimmten bzw. gewidmeten Kanälen angezeigt werden oder das empfohlene Programmieren kann direkt auf dem elektronischen Programmführer hervorgehoben oder auf dem Schirm des Kunden als empfohlene Programmauswahlen angezeigt werden. Auch können die Kanäle mit neuer Priorität für eine Präsentation auf dem elektronischen Programmführer auf der Basis der berechneten "virtuellen Kanäle" angeordnet bzw. versehen werden. In analoger Weise kann ein Videoprogrammieren einer speziellen Art, selbst wenn sie nicht Teil der "virtuellen Kanäle" ist, auf der elektronischen Programmführung, wie gewünscht, besonders unterlegt bzw. hervorgehoben werden. Der Algorithmus für ein Bestimmen der empfohlenen Programmierung basiert auf der oben erwähnten "Übereinstimmungsmatrix", welche die Attraktivität von jedem Film und Videoprogramm für jeden möglichen Kunden charakterisiert. Kurz gesagt, wird ein Übertragungs- bzw. Fernsehplan und/oder virtueller Kanal generiert, welcher ausgebildet bzw. konstruiert ist, um die größte, gesamte Kundenzufriedenheit zu erzeugen. Die Erzeugung der Übereinstimmungsmatrix und das Planen von Programmen in Übereinstimmung mit der generierten Übereinstimmungsmatrix wird nun im größeren Detail beschrieben.
  • Wie oben beschrieben, kann die Übereinstimmungsmatrix durch Vergleichen der Kundenprofile und der Inhaltsprofile ausgebildet werden. In der folgenden Beschreibung wird angenommen, daß die Übereinstimmungsmatrix so normalisiert wird, daß alle Übereinstimmungen zwischen Kunden und Filmen zwischen Null und eins liegen.
  • Das grundsätzliche Problem eines Planens einer Kabelfernseh-Übertragung kann wie folgt formuliert werden.
  • Wenn eine Übereinstimmungsmatrix A gegeben ist, worin acij der Übereinstimmungsskalar zwischen dem Kunden i und dem Programm j ist, soll gefunden werden: maxΣi Σj acij J ε Ni Gleichung (23) worin J ein Satz von zu übertragenden Programmen ist, der aus einem Satz Q von Kandidatenprogrammen entnommen wird, welche für eine Übertragung verfügbar sind, wobei die erste Summierung über alle Kunden i getätigt wird und die zweite Summierung (von j) über die ni Programme in dem Satz von Programmen Ki getätigt wird, welche ein Kunde i am meisten zu sehen wünscht. Mit anderen Worten wird, indem die Übereinstimmungsmatrix zwischen Kunden und Programmen gegeben ist, gewünscht, den Satz von Programmen herauszufiltern, welcher die Übereinstimmung zwischen Kunden und jenen Programmen maximiert, welche die Kunden sehen wollen. Wenn hundert Programme übertragen werden und ein gegebener Kunde nicht mehr als fünf von ihnen in Betracht zieht, ist es beispielsweise nicht erheblich, in welchem Ausmaß der Kunde die anderen fünfundneunzig Programme liebt. Jedoch kann, wie oben festgehalten, das tatsächliche Problem bedeutend komplexer sein, da unterschiedliche Übereinstimmungsmatrizen von der Tageszeit abhängen können und da mehrere Zeitschlitze nicht unabhängig geplant werden können.
  • Wenn nur eines der Programme unter Verwendung des Verfarens der Erfindung zu senden ist, wird das obige Optimierungsproblem trivial durch Summieren von jeder Spalte A (Berechnen Σ1 acij) und Herauspicken bzw. Entnehmen des Programms j, welches den größten Wert ergibt, gelöst. Wenn zahlreiche Programme ausgewählt werden, ist es jedoch nicht möglich, alle möglichen Kombinationen zu versuchen; daher müssen heuristische Verfahren verwendet werden.
  • Der folgende Algorithmus ist ein Beispiel eines begierigen Algorithmus, welcher einen effizienten Algorithmus für ein ungefähres Lösen des obigen Planungsproblems zur Verfügung stellt, umfassend die Tatsache, daß es gewünscht ist, ni Programme für jeden Kunden i auszuwählen (der "Sehappetit"). Mit anderen Worten repräsentiert n1 die Zahl von Programmen, die für eine Übertragung an einen bestimmten Kunden zu jeder Zeit geplant ist. In einer bevorzugten Ausbildung entspricht n1 einer Zahl von "virtuellen" Kanälen, die für jeden Kunden verfügbar sind.
  • In Übereinstimmung mit der Erfindung wird der "gierige" Planungsalgorithmus wie folgt funktionieren. Wie dies in 2 dargestellt ist, erfolgt an jedem Schritt des Algorithmus:
    • 1) Herauspicken des Programms j, welches die größte Zufriedenheit, summiert über die gegenwärtige Kundenpopulation ergibt (d. h. die wählbar sind, um Programm j zu erhalten).
    • 2) Verringern des Sehappetits n1 von jenen Kunden, die die größten Übereinstimmungsskalare mit dem gegenwärtig gewählten Programm besitzen.
    • 3) Entfernen aus der Kundenpopulation von jeglichen Kunden, deren Sehappetit auf null abgesunken ist (ni = 0), da sie alle jene Shows, die sie brauchen, besitzen und somit kein Faktor bei der Auswahl von weiteren Shows sind.
  • Das Planungsverfahren stoppt, wenn die Anzahl von gewählten Programmen m gleich der Zahl von verfügbaren Übertragungsbzw. Rundfunkkanälen M für die geplante Zeit ist. Eine präzisiere Beschreibung des Prozesses kann im Pseudocode beschrieben werden als:
    • 0) Initialisieren:
      Es sei api = n1 für alle i Festlegen des Appetits von allen Kunden auf nl,
      Es sei v = {1} Initialisieren der Kundenpopulation, um alle Kunden zu umfassen,
      Es sei m = 0 Start mit keinen ausgewählten Programmen
  • Wie unten beschrieben, sind unterschiedliche Initialisierungen möglich, um Programme, welche immer gesendet werden, in Betracht zu ziehen. Auch wenn individuelle Appetite nicht verfügbar sind, kann alles auf einen einzigen Wert n festgelegt werden.
    • 1) Auswählen des gegenwärtig populärsten Programms: Wählen Programm j, welches max Σi in v acij ergibt
      Es sei m = m + 1
      Anstiegszahl der
      gewählten Programme Wenn m
      = M, stop Stop, falls
      dies getan ist
      Andernfalls gehe zu (2).
    • 2) Absenken des Appetits von jenen Kunden, die das gegenwärtig gewählte Programm lieben: Wählen der Kunden für i in V, für welche acij über einem Schwellwert a liegt. Dann Absenken der Appetite für gewählte Kunden, indem api = api – 1 gelassen wird.
    • 3) Entfernen von Kunden aus der gegenwärtigen Kundenpopulation v, die keinen Appetit zurückgelassen haben: Entfernen von V Kunden j, für welche apij = 0. Gehe zu (1).
  • Dieses Verfahren produziert automatisch einen Plan, in welchem eine Vielzahl von Programmen in Übereinstimmung mit der Verbreitung bzw. Streuung der Kundeninteressen ausgewählt wird. Es ist festzuhalten, daß der einfachere Algorithmus eines Auswählens der populärsten Programme (jenen mit den höchsten Übereinstimmungsmatrizen) keine akzeptablen Resultate erzeugen wird, da, wenn eine Mehrzahl der Kunden Actionfilme bevorzugt, dann nur Actionfilme gewählt würden, was die Minderheit von Kunden ohne Filme zurückläßt, die sie attraktiv finden.
  • 1–3 fassen die oben erwähnten Verfahren zum Aufbauen von Kundenkanälen von bevorzugten Programmen in Übereinstimmung mit der Erfindung zusammen.
  • Wie dies in 1 dargestellt ist, wird ein Plan von verfügbaren Shows und deren Charakteristika (Inhaltsprofile) ausgebildet und in einer Datenbank in Schritt 102 gespeichert. Wie dies oben festgehalten ist, können die Charakteristika der Shows durch "Experten" oder Testgruppen durch Vervollständigen von Fragebogen und dgl. bestimmt werden, oder die Inhaltsprofile können aus der Frequenz einer Benutzung von bestimmten Worten in dem Text der Videoprogramme (den Online-Beschreibungen oder des Skripts) generiert werden. Alternativ können die Inhaltsprofile durch Kombinieren der Kundenprofile von jenen, die das Videoprogramm während einem "rave review" liebten, bestimmt werden. Vorzugsweise werden die Inhaltsprofile alle auf einmal für eine gegebene Zeitperiode gemeinsam mit den entsprechenden Planungsdaten als ein Teil der elektronischen Programmführungsdaten heruntergeladen und über einen gesonderten Datenkanal gesandt. Andererseits können die Inhaltsprofile als ein Teil des Bit-Stroms des Videoprogramms (für eine digitale Übertragung), in den vertikalen Leerintervallen des Videoprogramms (für eine analoge Übertragung) oder durch andere geeignete Mittel übertragen werden.
  • In Schritt 104 werden die bevorzugten Charakteristika (Kundenprofile) ausgebildet und in einer Datenbank gespeichert. Wie oben festgehalten, stellen die Kundenprofile die Kundenvorlieben für die Programmcharakteristika dar und differieren bevorzugt in Übereinstimmung mit der Tageszeit, um unterschiedlichen Stimmungen des Kunden und unterschiedlichen Kunden innerhalb jedes Haushalts Rechnung zu tragen. In einer bevorzugten Ausbildung werden die Kundenprofile für jeden Haushalt in dem Endgerät-Multimedia-Terminal für diesen Kundenhaushalt gespeichert.
  • Die Inhaltsprofile, die mit den elektronischen Programmführungsdaten erhalten werden, werden vorzugsweise an dem Endgerät-Multimedia-Terminal gespeichert und durch das Endgerät-Multimedia-Terminal mit den Kundenprofilen für jeden Kunden verglichen. Eine Übereinstimmungsmatrix wird dann in Schritt 106 unter Verwendung der oben beschriebenen Techniken erzeugt. Sobald die Übereinstimmungsmatrix generiert wurde, werden diejenigen Programme mit den höchsten Werten für ac, d. h. dem nächsten oder kleinsten Abstand (1/ac) und somit engsten Übereinstimmung mit dem Profil oder den Profilen des Kunden mit Priorität versehen und für eine Präsentation als "virtuelle Kanäle" (in dem Fall eines Ausbildens von "virtuellen Kanälen" an dem Endgerät-Multimedia-Terminal) oder als die Programmkanäle (in dem Fall eines Planens einer Videoprogrammierung an dem CATV-Kopfende) in Schritt 108 ausgewählt. Dieses Verfahren wird im größeren Detail hier unter Bezug auf 2 beschrieben.
  • In einer einfachen Ausbildung der Erfindung, in welcher kein Feedback bzw. keine Rückmeldung verwendet wird, um die Kundenprofile zu aktualisieren, ist keine weitere Aktivität notwendig. Jedoch ist es bevorzugt, daß die Kundenund/oder Inhaltsprofile aktualisiert werden, um aktualisiert zu werden, um Änderungen in den Kundenvorlieben zu ermöglichen bzw. zuzulassen ebenso wie um Fehler in den ursprünglichen Bestimmungen der Profile zu korrigieren. Dementsprechend halten in Schritt 110 die Endgerät-Multimedia-Terminals der Kunden eine Aufzeichnung der Videoprogramme, welche gegenwärtig durch den Kunden für einen Zeitraum (beispielsweise 10 Minuten) gesehen werden, der ausreichend ist, um zu bestimmen, daß der Kunde dieses Programm "liebt". Selbstverständlich kann die Überwachungsfunktion selektiv so aktiviert werden, daß die Profile nicht immer aktualisiert werden, beispielsweise wenn ein Gast oder ein Kind die Steuerung bzw. Regelung des Fernsehers zu einer unerwarteten Zeit übernimmt.
  • Schließlich werden in Schritt 112 die Kundenprofile aktualisiert, um die Programme, die aktuell durch die Kunden gesehen werden, zu reflektieren. Derartige Aktualisierungstechniken sind oben und weiters unten unter Bezugnahme auf 3 beschrieben.
  • 2 erläutert eine Technik zum Auswählen von Videoprogrammen für "virtuelle Kanäle" an den Endgerät-Multimedia-Terminals der Kunden oder alternativ zum Planen einer Videoprogrammierung an dem Kopfende aus verfügbaren Videoprogrammquellen. Wie dies dargestellt ist, wird das Verfahren bei Schritt 202 durch Bestimmen initialisiert, welches Kundenprofil oder welche Profile für den Zeitraum, der zu planen ist, aktiv ist bzw. sind, indem die Kundenappetite (An zahl der Kanäle, die für die Übertragung verfügbar sind) bestimmt wird, und indem die Datenbank einer Videoprogrammierung, von welcher der Plan erzeugt werden kann, bestimmt wird. Beispielsweise kann an dem Kopfende die Videoprogrammdatenbank jegliches Videoprogramm sein, das für eine Übertragung während des gewünschten Zeitrahmens verfügbar ist, während an dem Endgerät-Multimedia-Terminal die Videoprogrammdatenbank nur das Videoprogramm auf jenen Kanälen umfaßt, welche der Kunde empfangen darf.
  • Sobald die Übereinstimmungsmatrix für die verfügbaren Videoprogramme bestimmt wurde, werden in Schritt 204 die populärsten Programme für einen Einzelkunden (an dem Endgerät-Multimedia-Terminal) oder einen Cluster von Kunden (an dem Kopfende) ausgewählt und von der Liste von verfügbaren Programmen während dem relevanten Zeitintervall entfernt. Selbstverständlich werden in dem Fall eines Planens an dem Endgerät-Multimedia-Terminal die Videoprogramme, die in "virtuellen Kanälen" geplant sind, immer noch auf ihren regulären Kanälen empfangen und die "virtuellen Kanäle" werden nicht benutzen Kanälen an dem Endgerät-Multimedia-Terminal zugewiesen. In Schritt 206 wird dann bestimmt, ob der Kundenappetit befriedigt ist (an dem Endgerät-Multimedia-Terminal) und ob alle Kundenappetite zufriedengestellt sind (an dem Kopfende). Wenn alle relevanten Appetite befriedigt sind, wird der Planungsalgorithmus in Schritt 208 verlassen. Andererseits werden, wenn alle Kundenappetite nicht zufriedengestellt wurden, die Appetite der Kunden, die wahrscheinlich das gewählte Programm sehen werden, in Schritt 210 abgesenkt. Somit haben nur jene Kunden mit Präferenzen, welche relativ mit den Charakteristika eines speziellen Videoprogramms "übereinstimmen", ihren Appetit abgesenkt. In Schritt 212 werden jene, denen kein Appetit (Kanäle zum Planen) verblieben ist, von der Planungsliste entfernt. Das Verfahren wird dann beginnend bei Schritt 204 für jene, denen Kanäle zum Planen verblieben sind, wieder gestartet.
  • Wenn "virtuelle Kanäle" in Übereinstimmung mit der Erfindung eingerichtet werden, ist es wichtig, welches Kundenprofil oder welche -profile beim Ausbilden der Übereinstimmungsmatrix zu benutzen ist bzw. sind. In einer bevorzugten Ausbildung wird dies durch Verwendung des Kundenprofils oder von Kombinationen von Kundenprofilen durchgeführt, welchen eine Priorität während einem speziellen Zeitintervall für eine vorhergesehene bzw. vorhergesagte Kundenstimmung gegeben ist. Diese Bestimmung wird unabhängig von der Person durchgeführt, die tatsächlich Fernsehen schaut. Jedoch kann das System der Erfindung einfach modifiziert werden, um es dem Kunden zu ermöglichen, sich selbst durch Bereitstellen einer Benutzer-ID an das Endgerät-Multimedia-Terminal zu identifizieren, so daß ein spezielles Profil jenes Kunden in der Bestimmung der Übereinstimmungsmatrix gewählt werden kann. Mit anderen Worten können Kundennamen mit speziellen Profilen basierend auf Auswahlen abgestimmt werden, welche durchgeführt werden, wenn die Kunden-Benutzer-ID eine Steuerung bzw. Regelung des Fernsehers besitzt. Zusätzlich können kombinierte Profile erzeugt werden, welche am besten die kombinierten Sehvorlieben von mehreren Personen in demselben Haushalt reflektieren. Andererseits kann das System mit vorselektierten Profilen arbeiten, welche der Kunde wählen kann, um es als sein oder ihr ursprüngliches Profil zu verwenden. Nach einem bestimmten Zeitraum würde das System ein spezielles Profil als zu einem speziellen Seher oder einer Kombination von Sehern gehörig erkennen, so daß es schließlich unnotwendig für die Kunden würde, ihre Benutzer-IDs einzugeben. Mit anderen Worte würde das System "erraten", welche Kunden sehen, indem notiert wird, welches Kundenprofil am nächsten zu den gewählten Shows ist. Tatsächlich erfordert dieser letztere Zugang, daß das Kundenprofil mit Individuen anstelle lediglich der Zeitschlitze, wie in der bevorzugten Ausbildung ab- bzw. übereingestimmt wird.
  • 3 illustriert eine bevorzugte Technik zum Aktualisieren von Kundenprofilen in Übereinstimmung mit der Erfindung. Wie dies dargestellt ist, werden die anfänglichen Kundenprofile in Schritt 302 unter Verwendung von irgendeiner oben beschriebenen Technik ausgewählt. In Schritt 304 wird die Übereinstimmungsmatrix berechnet, um zu bestimmen, welche Videoprogramme der Kunde in dem gewählten Zeitraum zu sehen wünschen könnte. Dann wird in Schritt 306 das passive Überwachungsmerkmal der Erfindung aufgerufen, um zu bestimmen, ob der Kunde gegenwärtig bzw. tatsächlich das durch die Übereinstimmungsmatrix gewählte Videoprogramm sieht. Wenn der Kunde das vorhergesagte Programm gesehen hat, dann wird das Kundenprofil in Schritt 308 als genau erachtet und es wird keine Einstellung durchgeführt. Selbstverständlich kann das Kundenprofil positiv verstärkt werden, indem die Einstellungserhöhung variiert wird. Jedoch wird, wenn der Kunde nicht das vorhergesagte Videoprogramm sieht, das Kundenprofil für das geeignete Zeitintervall in Schritt 310 gewählt, welches Charakteristika am nächsten zu dem gegenwärtig gesehenen Videoprogramm besitzt. Das Kundenprofil wird dann unter Verwendung der oben beschriebenen Techniken eingestellt bzw. justiert. Das eingestellte Kundenprofil wird dann als gültig betrachtet, bis der nächste Zeitschlitz in Schritt 312 angetroffen wird. Die Übereinstimmungsmatrix wird dann neuerlich in Schritt 304 für die neuen Kundenprofile und Videoprogramme berechnet, die in dem nächsten Zeitschlitz angeboten werden.
  • Spezielle Hardware-Implementierungen der Erfindung in einem Endgerät-Multimedia-Terminal und/oder einem Videokopfende werden in Abschnitt VI unten beschrieben.
  • C. Planungsvariationen
  • Zahlreiche Variationen des obigen, generalisierten Planungsschemas sind innerhalb des Rahmens der Erfindung möglich. Die folgenden Änderungen können durch den Fachmann in der Technik verwendet werden, wobei jedoch selbstverständlich diese Liste nicht vollständig bzw. umfassend ist.
    • A. Spezialprogramme, wie Standardnetzwerk-Übertragungen können in die Planung aufgenommen werden. In dieser Ausbildung wird, wenn bestimmte Programme bereits für eine Übertragung bzw. Ausstrahlung geplant wurden, wie Standardnetzwerkprogramme oder speziell ausgewählte, populäre Filme, der obige Algorithmus modifiziert, um den Effekt dieser Programme auf das Kundeninteresse in der verbleibenden Videoprogrammierung zu berücksichtigen. Dies wird einfach durchgeführt, indem anfänglich der obige Algorithmus mit Schritt (2) modifiziert abläuft, um einfach die vorab geplanten Programme statt der gewählten, neuen zu beinhalten. Wenn alle vorab geplanten Programme "geplant wurden" (d. h. Kunden, die die vorgeplanten Programme wahrscheinlich sehen, aus dem Kundenpool entfernt wurden und die Übertragungsschlitze aufgefüllt wurden) dann geht der Planungsalgorithmus wie üblich weiter. Falls bzw. wie dies gewünscht ist, wird dies zu zusätzlichen Filmen führen, die gewählt sind, welche die meisten Kunden ansprechen, die möglicherweise nicht die Standardnetzwerk-Übertragung sehen würden.
    • B. Die Wirkung von neuen Rundfunksendungen kann in die Planung einbezogen werden. Der obige Planungsalgorithmus wird für einen einzigen Zeitschlitz präsentiert. Tatsächlich müssen die ausgewählten Videoprogramme in Abhängigkeit davon ausgewählt werden, welche andere Videoprogramme kürzlich gezeigt wurden. Dies kann auf verschiedene Arten ausgeführt werden. Beispielsweise kann man kürzlich gezeigte Filme aus der Liste von Filmen, die für eine Übertragung bzw. Ausstrahlung verfügbar sind, streichen. Alternativ kann man kürzlich gezeigte Filme von der Liste von Filmen entfernen, die für eine Übertragung verfügbar sind, wenn ihre Popularität (Anzahl der Kunden pro Übertragung) unter einen Schwellwert abfällt. Dieser Zugang ist besser dahingehend, daß er es erlaubt, neue Treffer mehrmals zu senden. Komplexere Modelle können explizit einen Sättigungseffekt durch Verschieben der Übereinstimmungsmatrix basierend auf der Anzahl von ähnlich Videoprogrammen, die kürzlich gesehen wurden, umfassen.
    • C. Die Wirkung von überlappenden Zeitschlitzen, wie sogenanntes "nahes Video auf Anfrage" kann in die Planung einbezogen werden. Zu diesem Zweck kann der obige Algorithmus modifiziert werden, um der Tatsache Rechnung zu tragen, daß populäre Videoprogramme mehr als einen Zeitschlitz einnehmen können und daß Zeitschlitze einander überlappen können. Als ein extremes Beispiel kann es wünschenswert sein, mehrere überlappende Sendungen eines populären Films auf vakanten Kanälen, z. B. in 15 Minuten Intervallen, anzubieten. In diesem Beispiel würde das Kundenappetitkonzept, das oben ausgeführt wurde, um ein verfeinertes Modell vergrößert werden, welches die Tatsache umfaßt, daß Kunden den Fernseher zu unterschiedlichen, möglicherweise zufälligen Zeiten einschalten und nur Shows zu sehen wünschen, welche zu Zeiten nahe der Zeit beginnen, wo sie den Fernseher einschalten.
    • D. Die Wirkung von Stimmungen kann in die Planung einbezogen werden. Wenn jemand unterschiedliche Übereinstimmungsmatrizen für unterschiedliche Kundenstimmungen besitzt (die entweder mehrere Kunden mit unterschiedlichem Geschmack, die denselben Fernseher verwenden, oder einen Kunden, der verschiedene Sehpräferenzen aufgrund einer Stimmung besitzt, reflektieren) kann der obige Algorithmus trivial ausgedehnt bzw. erweitert werden. Die unterschiedlichen Stimmungen werden unmittelbar als unterschiedliche Kunden behandelt, wobei der Appetit für jede gewählte Stimmung proportional dazu sein soll, wie oft diese Stimmung in dem Zeitschlitz, der geplant wird, auftritt. Dies wird in Programmen resultieren, die für jede der potentiellen Stimmungen geplant sind; der Kunde kann dann seine oder ihre bevorzugte Show heraussuchen.
    • E. Programme können mit Kanälen für ein Planen von auf Inhalt basierenden Kanälen ab- bzw. übereingestimmt werden. Kunden können bevorzugen, Kanäle zu besitzen, welche einen konsistenten Inhalt oder Stil aufweisen (z. B. Sport oder "lustige" Shows). Der Grundalgorithmus, der oben präsentiert wurde, könnte so modifiziert werden, daß einige Schlitze reserviert sind, so daß Shows einer gegebenen Art (z. B. nahe einem gegebenen Satz von Charakteristika, welche typisch für einen Kanal sind) gewählt werden können, wenn sie nicht bereits in dem Hauptplanungsalgorithmus gewählt wurden.
    • F. Wie die Kundenappetite abgesenkt bzw. verringert werden, kann für Planungszwecke ausgewählt werden. In dem obigen Planungsalgorithmus wird, wann immer ein Programm gewählt wird, der Sehappetit für seine gesamte "Audienz" bzw. sein gesamtes "Publikum" abgesenkt und jene, welche ihren Appetit verbraucht haben, werden von der sehenden Population entfernt. Da das Überprüfen des Sehappetits nur von dem Publikum des gegenwärtig gewählten Programms durchgeführt wird, hängt das Ergebnis des Planungsprozesses teilweise von der Definition des Publikums ab -- wer potentiell das Programm sehen wird. Oben wurde der Einfachheit halber angenommen, daß Kunden in dem potentiellen Publikum inkludiert sein sollten, wenn ihre Übereinstimmung mit dem Programm über einem Schwellwert lag. Jedoch sind daran zahlreiche Abwandlungen möglich. Beispielsweise könnte man eine festgelegte Publikumsgröße für jede Show heraussuchen. Beispielsweise: Auswählen der nw Kunden i in V, für welche acij maximal ist. nw kann berechnet werden, beispielsweise als n*I/M, als der mittlere Kundenappetit n mal die Anzahl von Kunden I, dividiert durch die Anzahl von Programmen M, die zu senden sind. Man könnte auch den Schwellwert eine Variable machen, entweder durch Absenken des Schwellwerts oder der Anzahl von Kunden nw im Verlauf einer Entwicklung eines Plans, so daß die ersten, geplanten Programme das größte Publikum besitzen würden, während die letzten, geplanten Programme (jene, die gemacht werden, nachdem die meisten Kundenwünsche befriedigt wurden) ein kleineres Publikum besitzen würden. Idealerweise würde dies in Übereinstimmung mit den beobachteten Publikumsgrößenverteilungen gemacht werden.
    • G. Der Einführeffekt kann in die Planung einbezogen werden. Der Algorithmus könnte modifiziert werden, um höheren Seherniveaus bei Shows, welche unmittelbar nach populären Shows folgen (der "Einführeffekt"), Rechnung zu tragen. Wie dies oben beschrieben ist, kann dies auch beim unterschiedlichen Behandeln von Fehlern berücksichtigt werden, wenn sie von dem Kunden resultieren, welcher einen Kanal eingeschaltet läßt.
    • H. Der Effekt von wiederholendem Sehen kann in die Planung einbezogen werden. Da die Seherschaft eine starke Funktion der Tageszeit und des Tags der Woche ist, kann man nicht die Popularität einer Show basierend auf der Anzahl von Menschen, die sie sehen, beurteilen, ohne den Zeitschlitz zu kontrollieren. Analogerweise tendieren Filme, die zur selben Zeit wie sehr populäre Programme oder als sehr ähnliche Programme gesehen werden dazu, weniger Seher zu haben – das Publikum wird geteilt. Der oben gegebene Algorithmus beruht nicht auf den absoluten Seherzahlen und hat daher nicht diese Probleme.
  • In analoger Weise gibt es, wenn sehr ähnliche Programme über einen kurzen Zeitraum gesendet werden, ein Seher"Burnout". Mit anderen Worten wird, wenn derselbe Film wiederholt im Verlauf von einem Monat gezeigt wird, er weniger Seher bei späteren Ausstrahlungen erhalten. Als ein anderes Beispiel wird, wenn zahlreiche Golfprogramme während einer Woche gesendet werden, der Wunsch jedes Kunden, Golfprogramme zu sehen, gesättigt werden und die Seherschaft wird absinken. Vorhersagen dessen, was ein Kunde zu sehen wünscht, macht nur dann Sinn, wenn sie nicht dieselbe (oder nahezu identische) Show kürzlich gesehen haben. So sollten Änderungen in den Kundenprofilen oder Inhaltsprofilen nicht gemacht werden, wenn beispielsweise ein Kunde nicht einen Film zum Sehen auswählt, den er kürzlich gesehen hat. Jedoch kann in Abhängigkeit von dem Indexierschema, das verwendet wird, um die Sehgewohnheiten zu speichern, ein Überprüfen, um zu sehen, ob ein ähnliches Programm kürzlich gesehen wurde, während es direkt bzw. geradlinig ist, ein signifikantes Ausmaß einer Datenbankrecherche erfordern.
    • I. Kundenprofile können auf einer individuellen Basis modifiziert werden. Da unterschiedliche Menschen oft dasselbe Fernsehen sehen, und die meisten Feedback-Vorrichtungen in verbreiteter Verwendung nicht erkennen, welche Kunden anwesend sind, können Kundenpräferenzen nicht durch eine einfache Übereinstimmungsmatrix charakterisiert werden. Auch können Kunden unterschiedliche Übereinstimmungsmatrizen in Abhängigkeit von ihrer Stimmung besitzen. Wenn mehr als eine Übereinstimmungsmatrix pro Fernseher ursprünglich angenommen wird (z. B. durch Interviewen von mehreren Kunden), dann kann der obige Algorithmus modifiziert werden, um nur eine Vorhersage als falsch zu zählen, wenn keine der Übereinstimmungsmatrizen für einen gegebenen Fernseher Vorhersagen ergibt, die mit dem übereinstimmen, was tatsächlich gesehen wird. Eine oder mehrere der Übereinstimmungsmatrizen für den Fernseher sollten unter Verwendung des Algorithmus aktualisiert werden. Dies ist nicht ideal dahingehend, daß einer nicht weiß, welche Stimmung (oder welcher Kunde) anwesend war, jedoch das Beste, was man annehmen kann, ist, daß es die Stimmung (der Kunde) war, deren (dessen) Übereinstimmungsmatrix am nächsten zum Geben der korrekten Vorhersage kam. Andererseits kann sich der Kunde einfach selbst identifizieren, wenn der Fernseher eingeschaltet wird, und kann vorzugsweise spezifizieren, welches Profil basierend darauf, wer anwesend ist, und/oder auf der Kundenstimmung zu verwenden ist.
  • Alle dies Effekte können beim Entwickeln von Kundenprofilen und Inhaltsprofilen und beim Planen von Videoprogrammen in Übereinstimmung mit der Erfindung berücksichtigt werden.
  • V. Passive Charakterisierung von Runden unter Verwendung von Feedback bzw. Rückmeldung
  • Bisher wurde die Erfindung in dem Kontext eines "filternden" Systems- beschrieben, in welchem alle Videoprogramme, die an dem Kopfende verfügbar sind, auf "auf Kunden angepaßte" Kanäle in Übereinstimmung mit den Kundenprofilen von Kunden geplant wurden und in welchem ein Untersatz des Programms an den "an den Kunden angepaßten" Kanälen, welche für jeden Kunden verfügbar sind, unter Verwendung einer Übereinstimmungsmatrix für eine Präsentation an den Kunden als "virtuelle Kanäle" gewählt ist, die auf die charakteristischen Kundenprofile maßgeschneidert sind. Jedoch eine der mehreren interessierenden Anwendungen des oben beschriebenen Kundenprofilsystems ist jene, daß dasselbe Kundenprofilsystem verwendet werden kann, um eine Rückmeldung bzw. ein Feedback von individuellen Kunden zur Verfügung zu stellen unter Berücksichtigung davon, welche Charakteristika diese besonders wünschenswert in den Fernsehshows finden. Indem diese Information erhalten wird, können die Kundenprofile geeignet aktualisiert werden, wie dies oben beschrieben wurde. Wie dies nun beschrieben wird, können die Videoprogrammpläne auch aktualisiert werden, um die aktuellen Präferenzen der Kunden zu reflektieren und Information kann mit den Kundendemographien und Kundenprofilen kombiniert werden, um ein zielgerichtetes Werben und ziel gerichtete Verkaufsmöglichkeiten für zu Hause an den Heimeinrichtungen für den Kunden zur Verfügung zu stellen.
  • Ein Schlüsselmerkmal von zahlreichen Video/Kabelfernsehinstallationen ist jenes, daß es möglich ist, eine aktive Rückmeldung von dem Kunden zu erhalten: entweder einfach, was zu jeder Zeit gesehen wurde, oder vollständiger, wieviele Kunden (in ihrer Abschätzung) das, was sie sahen, liebten. Eine Überwachung von Sehmustern wird hier als "passive" Rückmeldung bezeichnet, da im Gegensatz zu derartigen "aktiven" Rückmeldungssystemen gemäß dem Stand der Technik, wo die Kunden aktuell bewerten, wie sehr sie spezielle Programme lieben (siehe z. B. Strubbe, U.S. Patent Nr. 5,223,924), ein passives Überwachen in Übereinstimmung mit der Erfindung keine Kundenaktionen erfordert. Wie dies unten beschrieben werden wird, kann eine positive Rückmeldung verwendet werden, um die Charakterisierungen von Kundenpräferenzen für Programme zu verbessern, was wiederum zu einer besseren Auswahl und Planung von Programmen führt. Auch stellt, wie dies bereits festgehalten wurde, ein passives Feedback neue Zielmarketingmöglichkeiten zur Verfügung.
  • Profile von Kunden, die anzeigen, welche Videoprogrammcharakteristika diese bevorzugen, können mit Inhaltsprofilen von Videoprogrammen kombiniert werden, die anzeigen, welche Charakteristika diese besitzen, um ein Maß zu geben, wie sehr jeder Kunde jedes Videoprogramm lieben sollte. Ein Weg, um dies auszuführen, ist, eine Übereinstimmungsmatrix, wie dies oben beschrieben ist, zu konstruieren. Eine passive Rückmeldung wird gemeinsam mit den Übereinstimmungsmatrizen verwendet, um Kundenprofile und Inhaltsprofile zu verbessern und somit die Programmpläne zu verbessern.
  • Eine passive Rückmeldung kann verwendet werden, sowohl um individuelle Kundenprofile zu verbessern, als auch um Kundenprofile für Cluster von Kunden zu verbessern. Kundenprofile von Kundencluster können dann verwendet werden, um die Profile von allen Kunden, die den Cluster ausbilden, zu verbessern. Als ein einfaches Beispiel könnte, wenn jemand herausfindet; daß die meisten Menschen eines Clusters Filme eines speziellen Direktors lieben, dann daraus geschlossen werden, daß die anderen Kunden in dem Cluster möglicherweise diesen Direktor ebenfalls lieben.
  • Ebenso wie bei Verfahren zum Aktualisieren von individuellen Kundenprofilen kann man Clusterverfahren zum gemeinsamen Gruppieren von Kunden (z. B. für einen "Videoclub") als fehlende Rückmeldung, Verwendung von passiver Rückmeldung oder Verwendung von aktiver Rückmeldung charakterisieren. Wie dies oben beschrieben ist, verwendet dann das grundsätzliche Übereinstimmungsmatrix-Verfahren der vorliegenden Erfindung, in welchem Videoprogramme durch bestimmte identifizierende Charakteristika charakterisiert werden, welche dann mit den Kundenpräferenzen für diese Charakteristika verglichen werden, keine Maßnahmen, was gesehen wird oder eine andere Rückmeldung. Jedoch kann, wie dies ebenfalls oben festgehalten ist, das Verfahren mit Kundenbewertungen von Filmen (aktive Rückmeldung) oder passive Rückmeldung darüber ergänzt werden, wer welche Filme wann gesehen hat, so daß die Kundenprofile und/oder Inhaltsprofile eingestellt werden können. Es wird nun vorgeschlagen, daß jene Überwachungstechniken durch einen Clusteralgorithmus ergänzt werden sollten, welcher eine passive Rückmeldung mit der Verwendung von Kundenprofilen und Inhaltsprofilen kombiniert. Dies bietet den Vorteil der Verwendung der Technik der Erfindung, selbst wenn keine ursprünglichen Kundenprofile verfügbar sind und keine vergangene Geschichte vorliegt, was die Kunden gesehen haben.
  • Die Technik beginnt fakultativ mit einem Profil des Kunden dahingehend, welche Filmcharakteristika er oder sie wichtig findet. Sie verfeinert dann die Wichtigkeit, die den unterschiedlichen Charakteristika gegeben wird, basierend darauf, wie genau die Charakteristika vorhersagen, welche Filme der Kunde tatsächlich gesehen hat.
  • A. Algorithmus für eine passive Aktualisierung von Kundenprofilen
  • Dieselbe Bezeichnung, wie oben verwendet, wird hier verwendet, um die Verfahren zum Verwenden von passiver Rückmeldung zur Verbesserung von Profilen von Kunden, Filmen und Kundenclustern zu beschreiben. Nämlich: cvik ist die Größe des Charakteristikums k, das ein Kunde i wünscht, wvik ist die Bedeutung des Charakteristikums k für den Kunden i und cpjk ist das Ausmaß, in welchem der Film j das Charakteristikum k besitzt. Für die Einfachheit wird unten angenommen, daß die Gewichtungen normalisiert sind (Σi vwik = 1), so daß sich die Kundengewichtungen zu eins addieren. Es sind: J Filme, K Charakteristika, I Kunden, M "Experten", und P Filme, die für ein gegebenes Sehintervall auszuwählen sind (z. B. ein Tag oder eine Woche). Die Übereinstimmungsmatrix inkorporiert sowohl das gewünschte Ausmaß von jedem Charakteristikum als auch seine Bedeutung für den Kunden unter Verwendung von Gleichung (21), die oben ausgeführt wurde, mit der Ausnahme, daß wik normalisiert wurde.
  • Gegeben sei ein Satz von J Filmen, die mit Charakteristika cpik verfügbar sind, und ein Satz von Kundenpräferenzen cvik, so wird für Kunde i vorhergesagt, einen Satz von P Filmen heraussuchen, um zu maximieren:
    Σ acij
    j in den besten P von J
  • Wenn der Kunde einen unterschiedlichen Satz von P Filmen als den vorhergesagten heraussucht, sollten cv und wik eingestellt werden, um genauer die Filme vorherzusagen, die er oder sie gesehen hat. Insbesondere sollte cv und wik verschoben werden, um die Übereinstimmung betreffend Filme zu reduzieren, für die vorhergesagt wurde, daß sie gesehen wurden, jedoch nicht gesehen wurden, und um die Übereinstimmung betreffend Filme zu erhöhen, die als. nicht zu sehen vorhergesagt wurden, jedoch gesehen wurden. Es gibt verschiedene Wege dies durchzuführen. Einer ist, cv für jede falsche Vorhersage für den Kunden i und Film j zu verschieben, indem verwendet wird: cvik = cvik – Δ(cvik – cpjk). Gleichung (24)
  • Dies wird die Übereinstimmung erhöhen, indem cv näher cp gebracht wird, wenn Δ positiv ist – und ist repräsentativ für den Fall, wo der Algorithmus versagte, um einen Film vorherzusagen, den ein Kunde sieht. Die Größe von Δ bestimmt, wieviele Beispielsfilme einer sehen muß, um das was ursprünglich angenommen wurde, zu ersetzen. Wenn Δ zu groß ist, wird der Algorithmus instabil, jedoch für ein ausreichend kleines Δ wird cv zu seinem korrekten Wert geführt.
  • Man könnte in der Theorie auch Verwendung von der Tatsache machen, daß der obige Algorithmus die Übereinstimmung absenken wird, wenn Δ negativ ist, wie in dem Fall, wo der Algorithmus einen Film vorhersagte, den der Kunde nicht sah. Jedoch gibt es keine Garantie, daß cv in der korrekten Richtung in diesem Fall bewegt wird.
  • Man kann auch wik unter Verwenden eines ähnlichen Algorithmus verschieben:
    Figure 00780001
  • Wie zuvor, wird dies die Übereinstimmung anheben, wenn Δ positiv ist, wie für den Fall, wo der Algorithmus versagte, einen Film, den der Kunde gesehen hat, vorherzusagen, wobei dieses Mal die Gewichtungen von jeden Charakteristika abgesenkt werden, für welche die Kundenprofile von jenen des Filmes differieren. Neuerlich bestimmt die Größe Δ, wie viele Beispielsfilme einer sehen muß, um das, was ursprünglich angenommen wurde, zu ersetzen. Anders als in dem Fall von cv wird auch von der Tatsache Verwendung gemacht, daß der obige Algorithmus die Übereinstimmung absenken wird, wenn Δ negativ ist, wie für den Fall, wo der Algorithmus einen Film vorhersagte, den der Kunden nicht gesehen hat. Der Nenner von Gleichung (25) stellt sicher, daß sich die modifizierten Gewichtungen wik unverändert auf eins summieren.
  • Sowohl cv und wik können für jeden gesehenen Film eingestellt werden. Wenn Δ klein ist, wie dies sein sollte, gibt es keinen Konflikt zwischen den zwei Teilen des Algorithmus.
  • Es gibt mehrere Wege, um den Algorithmus zu initialisieren, in Abhängigkeit davon, welche Information verfügbar ist, umfassend:
    • (a) Fragen der Kunden, welche Charakteristika sie in Filmen oder anderen Programmen wichtig finden;
    • (b) Verwenden eines Kundenprofils, das typisch für die anderen Kunden mit demselben demographischen Profil wie des Kunden ist;
    • (c) Verwenden eines typischen Kundenprofils (unter der Annahme, daß keine demographischen Unterlagen verfügbar ist); und
    • (d) zufällige Auswahl, welche nicht wünschenswert ist, außer eine fundierte Geschichte von Filmen ist verfügbar.
  • Das Beispiel, das in Abschnitt III oben ausgeführt würde, wird nun ausgedehnt, um das oben beschriebene Rückmeldungsverfahren zum Verbessern der Charakterisierungen der Kundenpräferenzen für die Programme zu illustrieren.
  • Wie dies oben im Beispiel von Abschnitt III festgehalten wurde, werden die Kundenprofile (cv', sv', wv') anfänglich abgeschätzt. Das abgeschätzte, anfängliche, normalisierte Gewicht (w') und die Übereinstimmungsskalare mit allen Programmen werden dann entsprechend berechnet. Während dem Kundenrückmeldungsverfahren werden jedesmal, wenn ein Kunde ein Programm heraussucht, welche von dem Programm differiert, das basierend auf den gegenwärtigen, abgeschätzten Übereinstimmungsskalaren vorhergesagt wurde, Korrekturen an dem abgeschätzten Charakteristikum und den Gewichtungsprofilen gemacht, was angenommenerweise die abgeschätzten Pro fite näher zu den echten bzw. wahren Profilen verschieben wird.
  • Wenn angenommen wird, daß zur Zeitperiode n der Kunde i einen Film j sieht, jedoch der Algorithmus Programm h vorhersagt, werden Korrekturen an dem charakteristischen Profil des Kunden i wie folgt gemacht: cv'ik n+1 = cv'ik n – Δ(cv'ik n – cp'ik) für alle k,und für das Gewichtsprofil wie folgt:
    Figure 00800001
    worin der positive Parameter Δ die Größe des Korrekturschritts definiert.
  • Beispielsweise könnte ein ursprünglich abgeschätztes Kundenprofil (cv'0) unter Verwendung einer statistischen Funktion bzw. Zufallsfunktion gefunden werden als:
    Figure 00800002
  • Wenn dann angenommen wird, daß drei Fernsehkanäle und Programme 1, 2 und 6 zum Fernsehen bzw. für eine Übertragung verfügbar sind, wählt John (Kunde 1) Programm 1, da es den höchsten Übereinstimmungsskalar mit ihm besitzt, basierend auf seinen echten Kundenprofilen unter den drei verfügbaren Programmen. Jedoch entsprechend seinem gegenwärtig abgeschätzten Kundenprofil wurde Programm 6 vorhergesagt. So ist eine Korrektur notwendig. Der Einfachheit halber werden Änderungen nur in seinem gegenwärtig abgeschätzten charakteristischen Kundenprofil cv'1 0 durchgeführt, um sein neues, abgeschätztes Profil cv'1 1 auszubilden. Mit anderen Worten wird sein Gewichtsprofil nicht eingestellt bzw. angepaßt. D. h., wenn Δ = 0,1 werden die Kundenprofile eingestellt auf: cv'11 1 = 1,595 – 0,1 * (1,595 – 2) = 1,635 cv'12 1 = 9, 894 – 0,1 * (9, 894 – 9) = 9, 805 cv'13 1 = 9,174 – 0,1 * (9,174 – 4) = 8,856
  • Als ein Ergebnis ist das neue, abgeschätzte Kundenprofil cv'1 1 näher zu dem echten Kundenprofil als das vorher abgeschätzte Kundenprofil cv'1 0.
  • Das Folgende stellt ein typisches Rückmeldungsverfahren (ohne Gewichtskorrektur) dar:
  • Ursprünglich abgeschätzte Profile
    Figure 00810001
  • Lauf 1 (92% korrekte Vorhersagen): Abgeschätzte Profile
    Figure 00810002
  • Lauf 2 (97% korrekte Vorhersagen): Abgeschätzte Profile
    Figure 00810003
  • Lauf 3 (100% korrekte Vorhersagen): Abgeschätzte Profile
    Figure 00820001
  • So sind die abgeschätzten Profile in Lauf 3 dieselben wie für Lauf 2, wo jeder Lauf 100 Schleifen (Zeitperioden) umfaßt. Nach Lauf 3 sind die abgeschätzten Profile gut genug, um konstante, korrekte Vorhersagen zu tätigen.
  • Zusammenfassenderweise sollten die folgenden Schritte für eine passive Rückmeldung von Kundenpräferenzen zur Verfügung gestellt werden:
    • 1) Heraussuchen von Startwerten für cvik, cpjk, und wik. Wie dies oben festgehalten wurde, können diese Werte aus Fragebögen bestimmt werden oder für neue Kunden können diese Werte auf jene eines typischen Kunden, gegebenenfalls basierend auf Demographiken festgelegt werden.
    • 2) Jedesmal wenn ein Kunde i einen Film j sieht, welchen der Algorithmus nicht vorhersagte, daß sie ihn sehen würden, werden cvik, cpjk und wik unter Verwendung von cvik = cvik – Δ(cvik – cpjk), cpjk = cpjk – Δ(cvik – cpj), und/oderwik – (wik – Δ|cvik – cpjk|)/Σk(wik – Δ|cvik – cpjk|)aktualisiert.
  • Jedesmal, wenn der Kunde i nicht einen Film j sieht, welchen der Algorithmus vorhersagte, daß sie ihn sehen würden (jedoch nur, wenn der Kunde irgend etwas sieht), wird wik unter Verwendung von wik = (wik + Δ|cvik – cpjk|)/Σk(wik – Δ|cvik| – cpjk|aktualisiert.
  • In allen obigen Gleichungen ist Δ eine kleine, positive Zahl, die grob eins über der Anzahl von Filmen festgelegt ist, die einer gerne sehen möchte, um zur Hälfte die ursprünglichen Werte von cvik, cpjk und wik zu vergessen.
  • B. Variationen des passiven Charakterisierungsalgorithmus
  • Zahlreiche Variationen an dem passiven Charakterisierungsalgorithmus sind möglich. Beispielsweise wurde für die Charakterisierung der Filme in dem obigen Rückmeldungssystem angenommen, daß sie korrekt ist. Als ein Ergebnis wurden die Kundenprofile eingestellt. Jedoch könnte, wenn einer den Kundenprofile und nicht der Filmcharakterisierung vertraut, jemand einen ähnlichen Algorithmus verwenden, um die Filmcharakterisierungen einzustellen. In der Praxis würde jemand beide Verfahren simultan verwenden: wenn Vorhersagen für eine Person weniger genau als das Mittel sind, sollte das Personenprofil eingestellt werden, jedoch wenn Vorhersagen für einen Film weniger genau als das Mittel für Filme ist, sollte die Filmcharakterisierung eingestellt werden.
  • Der einfachste Algorithmus ist, cp für jede falsche Vorhersage für den Kunden i und für den Film j zu verschieben, unter Verwendung von: cpjk = cpjk – Δ(cvik – cpjk) Gleichung (26)
  • Dies wird die Übereinstimmung erhöhen, indem cp näher zu cv gebracht wird, wenn Δ positiv ist. Wie zuvor sollte dies nur für den Fall getan werden, wo der Algorithmus versagte, einen Film vorherzusagen, den ein Kunde gesehen hat.
  • Eine andere Möglichkeit wäre es, nicht irgend eine Charakterisierung von Filmen oder Kunden zu verwenden, sondern einfach die Kunden gemeinsam basierend auf der Anzahl von Filmen, die sie gemeinsam gesehen haben, zu gruppieren. Dies erfordert ein Überwinden von einigen kleineren technischen Schwierigkeiten beim Steuern bzw. Regeln für unterschiedliche Anzahlen von Filmen, die durch Kunden gesehen werden. Andererseits könnte, wenn eine aktive Rückmeldung darüber, wie sehr die Kunden die Filme liebte, verfügbar ist, auch diese Information verwendet werden. Statt einer Durchführung von Änderungen einfach basierend auf "sehen/nicht sehen" könnte man die Änderungen. gewichten (d. h. die Größe der Δ verändern) basierend auf dem Grad des Schätzens/nicht Schätzens des Programms. Zusätzlich könnte man den Algorithmus modifizieren, um andere bekannte Determinanten von Kundenverhalten in Betracht zu ziehen. Beispielsweise tendieren Kunden dazu, ein Sehen von Programmen fortzusetzen, welche auf dem Kanal gezeigt werden, den sie gegenwärtig sehen. Dies bedeutet, daß, selbst wenn die Übereinstimmungsmatrix korrekt vorhersagt, daß ein Kunde ein Programm auf einem unterschiedlichen Kanal bevorzugen würde, der Kunde das andere Programm nicht entdecken kann (oder sich die Mühe macht, zu diesem wechseln). In diesem Fall war die Übereinstimmungsmatrix nicht falsch bzw. inkorrekt und so sollten die Kunden- und Inhaltsprofile nicht verändert werden. Dies kann einfach in den passiven Rückmeldungsalgorithmus inkorporiert werden, indem kleinere Änderungen (kleinere Δ's) verwendet werden, wenn ein Kunde auf demselben Kanal (möglicherweise virtuellen Kanal) verbleibt, statt wenn sie einfach Kanäle schalten.
  • C. Kundenclusterbildung
  • Wie dies oben festgehalten ist, können Kundenprofile für Gruppen von Kunden ebenso wie für individuelle Kunden gehalten werden. Ein Gruppieren von Kunden miteinander in Kundencluster bietet einige Vorteile. Am wichtigsten ist, daß, wenn die Cluster genau sind, die Verbesserungen von Kundenprofilen schneller sein werden, da bedeutend mehr Filme pro Woche durch einen Cluster gesehen werden, als durch ein irgendein Individuum in dem Cluster. Die Clusterbildung stellt auch ein Mittel zum Festlegen eines Anfangsprofils für neue Individuen zur Verfügung, die in ein Videoservice in Übereinstimmung mit der Erfindung eintreten, da ihnen als ein Startpunkt ein Profil basierend, auf demographischen Daten oder von Beobachtungen bzw. Untersuchungen gegeben werden kann, die sie ausfüllen.
  • Es gibt eine lange Tradition eines Clusterns bzw. Zusammenfassens von Menschen basierend auf demographischen oder anderen Daten und zahlreiche Clusterbildungsalgorithmen existieren, die von traditionellen Methoden, wie Faktoranalysen oder k-Mittel Clusterbildungsalgorithmen bis zu mehr esoterischen, neuralen Netzwerken basierenden Methoden, wie Kohenen-Netzwerken reihen. Jedes dieser Verfahren kann für die Aufgabe, die hier beschrieben ist, verwendet werden, jedoch bevorzugten die Erfinder den k-Mittelwert-Clusterbildungs-Algorithmus. Cluster können basierend darauf, (1) welche Programme Menschen sehen, (2) welche Merkmale von Programmen die Kunden als bedeutend bewerten (z. B. wie ähnlich ihre Übereinstimmungsmatrizen sind), oder (3) einer Kombination von Programmen und Merkmalen ausgebildet werden. Man kann auch demographische oder psychographische Kundenprofile und andere Informationen einschließen.
  • Der Clusterbildungsmechanismus, der gewählt wurde, muß zahlreiche technische Gegenstände adressieren. Insbesondere muß der Clusterbildungsalgorithmus die Tatsache in Betracht ziehen, daß unterschiedliche Attribute, die für ein Clusterbilden verwendet werden, unterschiedliche Wichtigkeitsgrade besitzen können und korreliert sein können. Wenn man als ein clusterbildendes Kriterium eine reine Maßnahme verwendet, wie ein Maximieren der Anzahl von Programmen, die gemeinsam gesehen werden, oder ein Maximieren des Grads einer Ähnlichkeit der Kundenübereinstimmungsmatrizen, gibt es kein Problem, wobei jedoch, wenn diese Attribute mit anderen Informationen, wie Demographiken bzw. demographischen Unterlagen, kombiniert werden, der Algorithmus eine geeignete Metrik, d. h. Kombinationsgewichtungen für die unterschiedlichen Maßnahmen, bestimmen muß.
  • Sobald die Cluster bestimmt wurden, können sie in verschiedenen Wegen verwendet werden. Wenn bzw. da die Profile für die Clustern basierend darauf, was die Kunden in dem Cluster sahen, aktualisiert werden, können die Profile für die Individuen in dem Cluster in analoger Weise aktualisiert werden. So könnten Kundenprofile sowohl basierend darauf, was sie sehen und was Kunden mit ähnlichem Geschmack sehen, aktualisiert werden. Diese modifizieren Kundenprofile würden für ein Bestimmen von virtuellen Kanälen und für ein Planen, welche Filme zu senden sind, verwendet werden.
  • Wie oben festgehalten, ist der Zweck der Clusterbildung, Objekte mit hoher Ähnlichkeit in Cluster zu gruppieren. In einem Mehrkanal-Kabelfernsehsystem werden individuelle Kanäle oft ihrem spezifischen "Publikum" oder einer Gruppe von Kunden, die relativ homogene Referenzprofile zeigen, zugewiesen. Vor der Bezeichnung der Merkmale des Kanals ist es daher notwendig, jene Kundengruppen ebenso wie ihre gemeinsamen Profile zu erkennen.
  • Es gibt drei grundsätzliche Zugänge für ein Clustern in Übereinstimmung mit der Erfindung: hierarchische Verfahren, Bündelungs- bzw. Klumptechniken und Optimierungstechniken. Hierarchische Methoden fallen weiter in zwei Arten – unterteilende oder zusammensammelnde bzw. agglomerierende. Bei den Klumpen bzw. Haufen bildenden Techniken können einige Gegenstände verschiedenen Gruppen gleichzeitig angehören. Optimierungstechniken, wie der k-Mittelwert-Algorithmus und der Algorithmus für das p-Mittelwert-Problem nimmt die Form von einer linearen Programmierung in einer iterativen Näherung an.
  • Die zwei gegenwärtig für Kabelfernsehanwendungen bevorzugten Algorithmen sind: ein hierarchisches Verfahren, basierend auf der Theorie des Fuzzy-Satzes, mit welchem die Kompaktheit der Population abgeschätzt wird, und ein überar beitetes p-Mittelwertverfahren, welches das tatsächliche Clustern durchführt. Eine Mitgliedergleichung kann auch von dem auf der Fuzzy-Logik basierenden k-Mittelwert-Algorithmus ausgeborgt werden, um eine Korrespondenz von verschiedenen Kategorien von Videoprogrammen mit den Kundenclustern herauszufinden.
  • Das Verfahren zum Clusterbilden von Kunden in Überstimmung mit der Erfindung besteht aus drei Phasen:
    • 1) Abschätzung der Verteilung der Kundenpopulation;
    • 2) Clusterbildung der Kundenpopulation; und
    • 3) Bestimmen der Korrespondenz bzw. Übereinstimmung der Videoprogrammkategorien mit den Kundenclustern.
  • Ein Abschätzen der Verteilung der Kundenpopulation ist notwendig, da der Wert eines Einstellungsparameters, der verwendet wird, um die Kundenpopulation zu Clustern zusammenzufassen, von der Kompaktheit der Population abhängt. Indem die Verteilung der Kundenpopulation bekannt ist, hilft dies auch, um allgemeine Abschätzungen über die Gültigkeit der Zahl von Clustern, die in der letzten Phase erhalten werden, zu treffen.
  • Das auf Fuzzy-Logik basierende, hierarchische Verfahren, das oben erwähnt ist, wird vorzugsweise für die Abschätzung einer Populationskompaktheit verwendet, da die Theorie des Fuzzy-Satzes für ein Arbeiten mit Unsicherheits- und komplexen Phänomenen geeignet ist, welche einer Analyse mit klassischen Verfahren basierend entweder auf bivalenter Logik oder einer Möglichkeitstheorie widerstehen. Wie dies dem Fachmann in der Technik bekannt ist, generieren hierarchische Cluster bildende Verfahren eine Hierarchie von Unterteilungen mittels eines aufeinanderfolgenden Verschmelzens (agglomerativ) oder Unterteilens (Umlenken) von Clustern. Diese Art von Cluster bildenden Verfahren entspricht der Bestimmung der Ähnlichkeitsbäumen, wo die Anzahl von Gruppen q(α) monoton ansteigt, wenn der Wert von a ansteigt, worin α den Grad einer "Zugehörigkeit" eines Elements zu einer Gruppe darstellt. Eine Gruppe wird aufgebrochen, wenn der Wert von α über den minimalen Mitgliederwert innerhalb der Gruppe hinausgeht. Daher-brechen lose geformte Gruppen, die typischerweise in einer gestreuten Population gefunden werden, bei niedrigen Niveaus von α auf, wobei hoch dichte Gruppen, die oft in einer kompakten Population gesehen werden, sich nur bei sehr hohen Niveaus von α auflösen. Folglich ergibt dies in einem Diagramm mit α auf der x-Achse und q auf der y-Achse das erstere eine konkave Kurve und das letztere ergibt eine konvexe Kurve.
  • Die Kompaktheit einer Population kann unter Verwendung der folgenden Gleichung abgeschätzt werden, wo C ein Maß für die Kompaktheit ist:
    Figure 00890001
  • Diese Gleichung ist tatsächlich schwierig zu berechnen. Es ist somit bevorzugt, ihre diskrete Version zu verwenden:
    Figure 00890002
    worin hα = αi – αi_1 das Intervall von α ist. Eine typische Festlegung ist α0 = 0, 1, αn = 1,0 und hα = 0,1.
  • Für die Mitgliedsfunktion der Ähnlichkeitsrelation können μR(i, j), welches die Ähnlichkeit zwischen Kunden i und j anzeigt, und ein Übereinstimmungsskalar acij ähnlich dem oben definierten verwendet werden. Zu dieser Zeit acij ist definiert als acij = 1/[1 + (1/K)Σk(wvik/Wi)tijk] (i – i, 2, ... N; j = 1, 2, ... N) Gleichung (29) worin:
    Figure 00900001
    und:
    Figure 00900002
    worin:
    acij der Übereinstimmungsskalar zwischen den Profilen von Kunden i und den Profilen von Kunden j ist;
    tijk der t-Wert für die Signifikanz des Unterschieds zwischen der Bewertung des Charakteristikums k durch Kunden i und durch Kunden j ist;
    cik die Bewertung des Kunden i für Charakteristikum k ist; sjk die Streuung (Flexibilität) der Bewertung des Kunden i für das Charakteristikum k ist;
    SCik –Cjk die Standardabweichung zwischen der Verteilung cik und jener von cjk ist;
    wvik die Gewichtung des Kunden i für das Charakteristikum k ist;
    Wl Σk wvik ist, d. h. die Summe von allen Gewichtungen für Kunden i; und
    N die Probengröße ist.
  • Eins wird zu dem Nenner in Gleichung (29) hinzugezählt, so daß 0 < ac ≤ 1 ist, welches der Bereich ist, der für einen gültigen Mitgliederwert erforderlich ist.
  • Das tatsächliche Clusterbilden wird durch den überarbeiteten p-Median-Algorithmus durchgeführt. Traditionell erfordert der p-Median-Clusterbildungsalgorithmus die vorherige Kenntnis von p, der Anzahl von Clustern, ein Erfordernis, das häufig schwierig in der Realität, insbesondere in einer Anwendung der hier beschriebenen Art, zu erfüllen ist. Dementsprechend ist ein modifizierter p-Median-Clusterbildungsalgorithmus bevorzugt verwendet, welcher p in die objektive Funktion einbringt, wodurch die iterative Art des Algorithmus eliminiert wird und die Schwierigkeit eines Abschätzens eines Anfangswerts p vermieden wird.
  • In den Populationscluster bildenden Verfahren in Übereinstimmung mit der Erfindung bewegt sich die Gruppierung von Objekten in der Richtung einer Minimierung einer Unähnlichkeit zwischen Objekten, worin eine Unähnlichkeit bzw. Verschiedenartigkeit zwischen den Objekten durch ein gewisses Maß an "Abstand" zwischen diesen angezeigt ist. Mit anderen Worten kann für eine Population V, die N Kunden enthält, jeder Kunde in dem System durch einen Vektor von K Charakteristika beschrieben werden. So gilt für zwei beliebige Kunden i und j: Vi = [ci1, ci2, ..., ci2, ..., CiK] Vj = [cj1, cj2, ..., cjk, ..., cjK]was tatsächlich die Präferenzprofile der zwei Kunden sind, welche, wie dies oben im Detail beschrieben ist, bestimmt werden. Allgemein ist der Abstand zwischen den zwei Kunden i und j definiert als: dij = Σkk=1 fk(cik, cjk) Gleichung (32) worin fk(cik, cjk) das individuelle Maß eines Abstands für jedes Charakteristikum ist. Der Abstand kann auf verschiedene Arten bestimmt werden, wie als absoluter "Stadtblock"-Abstand, Hamming-Abstand, euklidischer Abstand usw. Ein Hauptnachteil bei einer Verwendung dieser Maßnahmen in der vorliegenden Erfindung ist es jedoch, daß sie beim Erkennen der Streuung (Flexibilität) in der Bewertung eines Kunden für das Charakteristikum versagen. Um die Flexibilität in Betracht zu ziehen, ist es notwendig zu definieren: dij = [Σk(Wik/Wi) tijk]/K (i = 1, 2, ... N, j = 1, 2, ... N), Gleichung (33)worin wik, Wi und tijk wie oben definiert sind. Der Abstand dij ist etwa ähnlich dem Reziproken des Übereinstimmungsskalars scij.
  • Um p, die Anzahl der Cluster, in die objektive Funktion einzubringen, um p zu optimieren, sollte sein Koeffizient die Art der gesamten Population reflektieren. In dieser Formulierung verwendete globale Mittel des Problems sind somit:
    Figure 00920001
    worin dij ≥ 0, für i, j, i ≠ j ; und dij = 0, für i, j, i = j. Die objektive Funktion ist die Minimierung der Gesamtsumme des Abstands zwischen den Kunden für den Fall, wo jeder Kunde exakt einem Cluster zugewiesen ist.
  • Wie oben festgehalten, ist α(0,5 ≤ α ≤ 1,5) ein Einstellungsparameter. Für normale Populationen ist sein Wert 1. Für abnormal verteilte Populationen kann sich jedoch sein Wert verändern. Beispielsweise kann bei einer hoch gestreuten Population der Wert von α ansteigen, um hoch unterschiedene Cluster auszubilden. Daher ist α eine negative Funktion von C, dem Kompaktheitsmaß, das in Gleichungen (27) und (28) oben definiert wurde. Eine mögliche Form der Funktion könnte α = β/C sein, worin β ein Parameter ist, dessen Wert durch Kalibrierung bestimmt wird.
  • Die Ausbildung eines "virtuellen" Videokanals, welcher zu einer oder mehreren Kundengruppen orientiert ist, sollte so durchgeführt werden, daß kombinierte Merkmale der Programmkategorien, die er trägt, mit den Präferenzen seiner Zielkunden übereinstimmen. Es ist daher wichtig, die Korrespondenz bzw. Übereinstimmung von verschiedenen Videokategorien mit Kundenclustern, die nach dem Ablauf des oben beschriebenen Clusterbildungsalgorithmus erhalten wurden, zu kennen. Ein Weg zur Bestimmung der Übereinstimmung zwischen einer Programmkategorie und einem Kundencluster ist es, die "Mitgliedschaft" der Kategorie in dem Cluster zu berechnen. Die "Mitgliedschafts"-Funktion für Kategorie 1 in Cluster i ist definiert als:
    Figure 00930001
    worin dil wie in Gleichung (33) definiert ist. M ist ein Gewichtungsparameter (M > 1), welcher den Einfluß von kleinen μi1 verglichen mit großen μi1's reduziert (Kundencluster nahe der Kategorie). Je mehr M größer als eins ist, desto größer die Reduktion.
  • D. Ausbilden von Anfangsprofilen aus Clustern
  • Wie dies in Abschnitt II.B. oben festgehalten wurde, gibt es verschiedene Verfahren zur Bestimmung von anfänglichen Kunden- und Inhaltsprofilen. Beispielsweise können Anfangskundenprofile eingerichtet werden, indem der Kunde einige seiner bzw. ihrer beliebtesten Filme oder Fernsehshows auswählt, und dann die Inhaltsprofile von diesem Filmen oder Shows verwendet werden, um ein Kundenprofil zu konstruieren. Zusätzlich kann das anfängliche Kundenprofil auf Antworten auf Fragen, die an den Kunden gestellt wurden, basieren oder umgekehrt kann dem Kunden ein Kundenprofil, das typisch für Menschen seiner oder ihrer demographischen Gruppe sind, zugewiesen werden. In analoger Weise können Anfangsinhaltsprofile durch Verwendung von Bewertungen von Experten oder Testgruppen, die den Grad an Anwesenheit von unterschiedlichen Charakteristika zeigen, oder durch Verwendung von relativen Frequenzen von Worten in Filmreviews oder geschlossenen, mit Untertiteln versehenen Auflistungen oder dgl. aufgebaut werden. Es ist jedoch oft notwendig, Daten zu verwenden, die anzeigen, welche Programme jeder Seher gesehen hat, um die Anfangsprofile für jeden neuen Kunden oder ein neues Programm zu bestimmen.
  • Intuitiv sollten die Kundenprofile von neuen Kunden ähnlich den Inhaltsprofilen der Filme und/oder Shows aussehen, die diese sehen, und die Inhaltsprofile von neuen Filmen soll ten ähnlich den Kundenprofilen der Kunden sein, die diese Filme sehen. Wenn jeder Kunde ein einziges Kundenprofil besitzt, ist das Verfahren zum Bestimmen des Kundenprofils einfach: es wird einfach das Zentrum der Inhaltsprofile von allen Filmen und/oder allen Shows, die durch den Kunden gesehen wurden, herausgefunden. Jedoch müssen, da jeder Kunde mehrere Kundenprofile besitzen kann, wobei nur von einem erwartet wird, daß es mit jedem Film oder jeder Show übereinstimmt, die Filme, welche durch einen Kunden gesehen wurden, in Gruppen für eine Auswahl des Mittels bzw. Zentrums (Durchschnitts) von jeder Gruppe geclustert werden. In analoger Weise kann, wenn eine Liste von Menschen vorliegt, welche einen Film oder eine Show gesehen haben, ein Inhaltsprofil für jenen Film oder jene Show bestimmt werden, indem die Profile der Kunden geclustert werden und der Profilcluster ausgewählt wird, der die meisten Kunden enthält.
  • Indem Clustertechniken verwendet werden, kann man auch ein anfängliches. Kundenprofil bestimmen, selbst wenn keine Geschichte der Kundenpräferenz verfügbar ist. Insbesondere können durch Clusterbilden von Kunden basierend auf demographischen oder psychographischen Daten neuen Kunden Kundenprofile zugewiesen werden, die typisch für Kunden mit ähnlichen Demographien oder Psychographien sind. Andererseits kann, wenn keine Charakteristika für Filme oder Kunden bekannt sind, eine Übereinstimmungsmatrix, die anzeigt, welche Filme jeder Kunden wahrscheinlich sehen wird, aus einer Aufzeichnung jener Filme, die jeder bereits gesehen hat, berechnet werden. Wie dies oben beschrieben ist, kann diese Übereinstimmungsmatrix verwendet werden, um einen Satz von virtuellen Kanälen für jeden Kunden auszuwählen, Filme zur Verteilung über ein Kabel- oder äquivalentes Übertragungssystem zu planen, und einen Filmverleih oder andere Verleih- oder Verkaufsempfehlungen, wie an einem Kiosk oder einem PC (unten beschrieben) durchzuführen. Der Schlüssel zum Ausbilden der Übereinstimmungsmatrix unter Verwendung dieses Ansatzes ist die Beobachtung, daß, wenn zwei Menschen zahlreiche derselben Filme oder Shows in der Vergangenheit geliebt haben, sie wahrscheinlich fortsetzen werden, ähnliche Filme oder Shows zu lieben. Präziser ist, wenn eine Person "A" zahlreiche Filme oder Shows gesehen und geliebt hat, welche eine zweite Person "B" gesehen und geliebt hat, es dann wahrscheinlich, daß "A" andere Filme oder Shows liebte, die "B" liebte. Das Verfahren, das unten ausgeführt wird, generalisiert dieses Konzept auf mehrere Kunden.
  • In der einfachsten Verwendung einer Clusterbildung wird eine Aufzeichnung für alle Filme oder Shows, die durch alle Kunden gesehen wurde, gehalten. Wenn die Kunden nicht identifiziert sind, werden sie identifiziert, ob ihr Fernseher eingeschaltet ist oder nicht. Die Kunden werden dann so gruppiert, daß Menschen, welche mehrere Filme oder Shows gemeinsam gesehen haben, wahrscheinlicher derselben Gruppe angehören. Mit anderen Worten werden die Kunden in Gruppen unterteilt, um die Summe über alle Gruppen der Summe über alle Paare von Gruppenmitgliedern des Abstands zwischen den Gliedern zu minimieren. Praktisch bedeutet dies, daß der Abstand von dem Mittelbereich der Gruppe berechnet wird, da er billiger zu berechnen ist. Da das Inverse des Abstands ein Maß einer Übereinstimmung ist, werden die Cluster vorzugsweise so ausgewählt, um eine Übereinstimmung unter den Clustermitgliedern zu maximieren.
  • Sobald die Kunden in Gruppen geclustert wurden, kann die tatsächliche bzw. effektive Popularität von Filmen oder Shows für den Cluster bestimmt werden, indem die Gesamtzahl von Malen, die jeder Film oder jede Show gesehen wurde, gezählt wird. Eine Übereinstimmungsmatrix zwischen den Kunden und Filmen oder Shows kann basierend auf diesen Clustern konstruiert werden, indem jedem Kunden die Übereinstimmungen ("effektive Popularität") der Filme oder Shows für den Cluster, in welchem sich der Kunde befindet, zugewiesen wird, wobei alle Mitglieder einer Gruppe dieselbe Übereinstimmung aufweisen.
  • Insbesondere beinhaltet eine Technik zum Ausbilden von Anfangsprofilen aus Clusterdaten umfaßt die Schritte:
    • (1) Heraussuchen einer Anzahl von gewünschten Gruppen K;
    • (2) Verwenden des k-Mittelwert-Algorithmus, um die Kunden in K-Gruppen. zu gruppieren, um die Summe über alle Gruppen der Summe über alle Paare von Gruppenmitgliedern des Abstands zwischen jedem Gruppenmitglied und dem Gruppenzentrum zu urinieren. Mit anderen Worten ist es gewünscht zu minimieren:
      Figure 00970001
      worin |vi – vk| der Abstand zwischen dem Vektor von Filmen, die durch den Kunden i gesehen wurden, und dem Zentrum bzw. Schwerpunkt des Clusters k ist. vi ist eins für jeden Film, der durch den Kunden i gesehen wurde, und null für jeden Film, der nicht gesehen wurde. Das einfachste Maß ist der euklidische Abstand: |vi – vk| = sgrt Σ(vim – vkm)2)m Gleichung (37) worin vim der Wert entsprechend dem m-ten Film ist, der durch den Kunden i gesehen wurde (oder nicht gesehen wurde); und
    • (3) Bestimmen der Übereinstimmungsmatrix-Elemente acij. Für jeden Kunden i ist die j-te Reihe der Übereinstimmungsmatrix direkt der Vektor vk für den Cluster k, in welchem sich der Seher i befindet.
  • Als ein Beispiel dieser Technik wird die folgende Sehgeschichte angenommen, worin jedes "x" anzeigt, daß ein Videoprogramm (A–G) durch einen Kunden (1–6) gesehen wurde:
    Figure 00980001
  • Ein Clusterbilden unter Verwendung eines Standardalgorithmus, wie das k-Mittelwerte-Clustern, wird die obige Bevölkerung in zwei Gruppen unterteilen: {1, 2, 3} und {4, 5, 6}. Das Zentrum bzw. der Schwerpunkt von jedem Cluster wird durch Berechnen der durchschnittlichen Zahl von Sehern für jeden Film in dem Cluster gefunden. Das Zentrum der {1, 2, 3} Gruppe ist {2/3, 2/3, 1, 1, 1/3, 0, 0} entsprechend den Filmen A, B, C, D, E, F bzw. G. Das Zentrum von {4, 5, 6} Gruppe ist {0, 0, 1/3, 1, 2/3, 1, 2/3}. Die resultierende Übereinstimmungsmatrix ist somit:
    Figure 00990001
  • In einer Fernseh/Kabelanwendung der hier beschriebenen Art kann es wünschenswert sein, unterschiedliche Übereinstimmungsmatrizen dieser Art für verschiedene Tageszeiten oder Tage der Woche zu konstruieren.
  • Diese Technik kann in zwei Wegen verfeinert werden: (1) indem Fuzzy-Clustering-Techniken verwendet werden, wo ein Kunde unterschiedlichen Clustern angehören kann, und (2) indem eine Bewertung von jedem Kunden für jeden gesehenen Film gefordert wird. In dem Fall von Fuzzy-Clustering erhält jeder Kunde eine Übereinstimmungsmatrix, welche die Summe der Übereinstimmungsmatrizen für die Gruppe ist, der er oder sie angehört, um mit dem Grad gewichtet zu werden, mit welchem der Seher zu dieser Gruppe gehört. In dem Fall von Bewertungsanfragen werden andererseits die Cluster nicht nur basierend darauf, welche der Filme gesehen wurden, sondern auch basierend darauf hergestellt, wie sehr sie geliebt wurden, wie dies durch die Seherbewertungen des Films (beispielsweise in der Skala von 1 bis 10) bestimmt wurde. In dem letzteren Fall sollte eine unterschiedliche Distanzmetrik verwendet werden, so daß ein nicht bewerteter Film nicht mit einem Film, der gesehen und nicht geliebt wurde, verwechselt werden kann. Eine geeignete Metrik ist es, die euklidische Distanz zu verwenden, jedoch alle Programme, die nicht von dem Kunden beurteilt wurden, auszuschließen. Eine bevorzugte Ausbildung für Kioske oder Personal Computer (unten beschrieben) umfaßt beide dieser Verfeinerungen.
  • Ein Fachmann in der Technik wird erkennen, daß zahlreiche zusätzliche Variationen dieser Technik innerhalb des Rahmens der Erfindung möglich sind. Beispielsweise kann man statt einer standardeuklidischen Distanzmetrik wünschen, das Inverse des Anteils von Filmen, welche durch beide Mitglieder eines Paars gesehen wurden, zu verwenden. Als eine andere Alternative können Übereinstimmungen durch die Anzahl von Filmen oder Shows, die der Kunde gesehen hat, normalisiert werden. Auch können Kunden, welche es nicht wünschen, Filme wiederholt zu sehen, das Sehen von kürzlich gesehenen Filmen blockieren, um ein wiederholtes Sehen zu vermeiden.
  • VI. Hardware-Implementierungen des Profilsystems
  • Zwei Hardware-Ausbildungen der Erfindung können verwendet werden, um das oben beschriebene System zu implementieren. In dem sogenannten Einweg-Datenübertragungs-System wird keine Rückmeldung von dem Endgerät-Multimedia-Terminal zur Verfügung gestellt, um die Kundenprofile oder die Inhaltsprofile anzupassen. In einem Zweiweg-Datenübertragungs-System werden andererseits passive Rückmeldungstechniken verwendet, um besser die Videoangebote über die Zeit personalisieren zu können. Beide Hardwareausbildungen werden unten beschrieben.
  • A. Einweg-Datenübertragungs-System
  • In einem Einweg-Datenübertragungs-System in Übereinstimmung mit der Erfindung berechnet ein Kundenprofilsystem in Übereinstimmung mit der Erfindung die Übereinstimmungsmatrix an dem Endgerät-Multimedia-Terminal des Kunden von den Kundenprofilen, die in dem Endgerät-Multimedia-Terminal gespeichert sind, und den Inhaltsprofilen von dem empfangenen Videoprogramm. Die Technik erlaubt es dem Endgerät-Multimedia-Terminal, "virtuelle Kanäle" des empfangenen Videoprogramms auszubilden, welche das Endgerät-Multimedia-Terminal als besonders wünschenswert auf der Basis des (der) Kundenprofils(e) erachtet werden.
  • Die erste Ausbildung verwendet somit keinerlei der oben beschriebenen Rückmeldungs- und Aktualisierungstechniken. 4 erläutert ein verallgemeinertes Diagramm eines derartigen Einweg-Videoverteilungssystems in Übereinstimmung mit der ersten Hardwareimplementierung der Erfindung. Wie dies in 4 dargestellt ist, wird eine Mehrzahl von Programmquellenmaterialien 402 durch eine Mehrzahl von Kanalmodulatoren 404 moduliert und über ein Verteilungssystem 406 am Kopfende 408 und über entsprechende Knoten 410 an Endgerät-Multimedia-Terminals 412 in den Heimen der Kopfendkunden verteilt. In dieser Ausbildung der Erfindung umfassen die Endgerät-Multimedia-Terminals 412 und/oder das Verteilungssystem 406 Software, wie jene, die oben beschrieben wurde, zum Bestimmen einer Übereinstimmungsmatrix für jeden Kunden. Die Übereinstimmungsmatrix legt ein Programmieren für "virtuelle Kanäle" nahe und/oder steuert bzw. regelt die Tuner an den Endgerät-Multimedia-Terminals 412, um die am meisten gewünschte Programmierung für den Kunden in Übereinstimmung mit den Kundenprofilen auszuwählen. Mit anderen Worten wird eine Mehrzahl von "virtuellen" Kanälen aus der Übereinstimmungsmatrix erzeugt und die gewählte Programmierung wird von jedem Endgerät-Multimedia-Terminal 412 zu dem zugehörigen Fernseher zur Verfügung gestellt. Der Kunde entscheidet dann, ob er oder sie einen der "virtuellen" Kanäle oder einen der konventionellen Kanäle zu sehen wünscht.
  • In der in 4 dargestellten Ausbildung sitzen die Endgerät-Multimedia-Terminals 412 oberhalb des Fernsehers und empfangen als eine Eingabe die Shows, die gesendet werden, und ihre zugehörigen Inhaltsprofile (entweder in dem Bit-Strom, dem vertikalen Leerintervall oder gesondert als Teil einer elektronischen Programmführerinformation). Die Endgerät-Multimedia-Terminals 412 haben die Kundenprofile für diese Wohnung darin vorab gespeichert. Endgerät-Multimedia-Terminals 412 können auch Mittel zum Überwachen enthalten, welche Shows durch den Kunden gesehen werden. Aus dieser Information können die in dem Endgerät-Multimedia-Terminal 412 gespeicherten Kundenprofile durch die Software des Endgerät-Multimedia-Terminals 412 modifiziert werden, indem die in Abschnitt II.B. oben beschriebenen Techniken verwendet werden. Mit anderen Worten beinhaltet jedes Endgerät-Multimedia-Terminal 412 vorzugsweise Mittel zum Aktualisieren der Kundenprofile basierend darauf, was der Kunde tatsächlich gesehen hat. Jedoch stellen die Endgerät-Multimedia-Terminals 412 die Liste der gesehenen Programme zurück zu dem Kopfende für ein Einstellen des Videoprogrammplans nicht zur Verfügung, da ein Zweiweg-Datenübertragungs-System dafür erforderlich wäre.
  • B. Zweiweg-Implementierung
  • Die zweite Ausbildung der Erfindung inkorporiert die oben beschriebenen, passiven Rückmeldungstechniken, um Information von den Endgerät-Multimedia-Terminals zurück zu dem Kopfende zur Verfügung zu stellen, so daß der Videoprogrammplan eingestellt werden kann, und so daß Zielwerbesendungen und dgl, von dem Kopfende zur Verfügung gestellt werden können. Diese Ausbildung differiert von der ersten Ausbildung dahingehend, daß Daten betreffend die Kundenauswahlen von Programmen durch das Kopfende für eine Verwendung von zukünftigen Programmplanungen gesammelt werden. Eine Datensammlung in Übereinstimmung mit der Erfindung ist das Verfahren, mit welchem die Kundensehergebnisse und/oder -profile durch die CATV und/oder das konventionelle Übertragungs- bzw. Rundfunksystem für eine nachfolgende Verarbeitung und Assimilation gesammelt werden. In der Zweiweg-Ausführung bzw. -Implementierung wird das Kundenprofilsystem an dem Videokopfende durch Ausbilden einer Übereinstimmungsmatrix für alle Kunden aus Kundenprofilen, die an dem Kopfende gespeichert sind, und Inhaltsprofilen des zu übermittelnden Videoprogramms implementiert. Diese Technik ermöglicht es, dem Videokopfendoperator objektiv zu bestimmen, welches Videoprogramm am wahrscheinlichsten durch seine oder ihre Kunden gewünscht ist, und erlaubt auch jemandem, die Speichererfordernisse an den Endgerät-Multimedia-Terminals zu minimieren.
  • Speichererfordernisse an dem Endgerät-Terminal werden durch Beschränken an dem Kopfende des Ausmaßes bzw. der Größe der Daten minimiert, welche zu dem Endgerät-Terminal für eine Speicherung in Übereinstimmung mit den Profilen des Benutzers übertragen werden. Mit anderen Worten werden Daten, welche nicht mit dem Profil eines speziellen Benutzers übereinstimmen, nicht übermittelt und an dem Endgerät-Terminal gespeichert. Beispielsweise sind elektronische Programmführungsdaten (EPG), welche normalerweise dem Benutzer für alle Kanäle übermittelt werden, an dem Kopfende auf nur jene EPG-Daten beschränkt, welche mit dem Profil des speziellen Kunden übereinstimmen. In einem Beispiel wird der Teil des EPG, welcher jene Programme listet, welche wahrscheinlich nicht von Interesse für den Kunden sind, überhaupt nicht heruntergeladen. In einem weiteren Beispiel werden die Titel für alle EPG-Programme übermittelt, jedoch werden die Programmbeschreibungen nur für jene Programme heruntergeladen, welche wahrscheinlich für den Kunden von Interesse sind. So wirkt die Übereinstimmungsmatrix als ein Filter zum Filtern der Daten, welche dem Endgerät-Terminal für eine Speicherung heruntergeladen werden. Ruf diese Weise sind die Anforderungen an den Speicher an dem Endgerät-Terminal minimiert, ohne irgendein Material von Interesse für den Kunden zu opfern.
  • Zwei Haupthardware-Implementierungen für eine Datensammlung werden hier unter Bezugnahme auf die bevorzugte Zweiweg-Ausführung beschrieben: Telefonsystem-Rückkehr und CATV-System-Rückkehr. Beide dieser Ansätze verwenden einen "verdrahteten" Rückkehrpfad für die Datensammlung. Zusätzlich werden die Fachleute erkennen, daß zahlreiche drahtlose Alternativen für eine Datensammlung möglich sind. Die spezifische, gewählte Implementierung hängt von verschiedenen Variablen ab, umfassend die Technologie vor Ort auf der CATV oder konventionell über Luftrundfunksystem, spezifische, angewandte Abfrage- bzw. Pollingtechniken, Telefonsystem-Flexibilität, geforderte/gewünschte Frequenz für ein Abfragen bzw. Abrufen der Daten und das Niveau der Wartung, die auf der CATV oder dem konventionellen Luftrundfunksy stem angewandt wird. Details einer Telefonsystem-Implementierung sind in 5 und 6 erläutert.
  • 5 erläutert ein verallgemeinertes Diagramm eines Zweiweg-Videoverteilungssystems in Übereinstimmung mit der Erfindung. In dieser Ausbildung wird die Kundenprofilinformation und die Sehverhaltensinformation von den individuellen Endgerät-Multimedia-Terminals an das Kopfende 502 auf einer periodischen Basis zum Aktualisieren der Übereinstimmungsmatrizen auf einem Systemniveau übertragen, um zu bestimmen, welche Videoprogramme in speziellen Zeitschlitzen übertragen werden sollten. Wie in der Einwegausbildung von 4 wird Programmquellmaterial 402 auf entsprechende Kanälen durch Modulatoren 404 für eine Verteilung an die Kunden moduliert. Jedoch beinhaltet in der Zweiwegausbildung von 5 das Kopfende 502 ein Verteilungssystem 504, welches durch Systemsteuer- bzw. -regeleinrichtungen 506 gesteuert bzw. geregelt ist, um die Präsentation des Programmquellmaterials 402 an die Kunden in Antwort auf passive Rückmeldungsdaten zu planen, die in einem Datensammelspeicher 508 gespeichert sind, welcher von Endgerät-Multimedia-Terminals 412 der Kunden empfangen wurde. Insbesondere sind die Kundenprofildaten und Sehverhaltensdaten gesammelt und werden periodisch über einen Rückkehrpfad 510 zu dem Datensammelspeicher 508 als eine Aufzeichnung dessen zur Verfügung gestellt, was die Kunden zu sehen wünschen und was sie tatsächlich sehen.
  • In Übereinstimmung mit den oben im Detail beschriebenen Techniken wird diese Information dann verwendet, um geeignet die Systemprofile {Zusammensetzung von allen Kundenprofilen) und/oder die Inhaltsprofile der Videoprogramme zu aktualisieren, und wird wiederum verwendet beim Einstellen der Planung des Programmquellmaterials 402 für eine Übertragung über Knoten 410 an die entsprechenden Endgerät-Multimedia-Terminals 512 in den Heimen der Kunden. Wie in der Einweg-Ausbildung von 4 bestimmt jedes Endgerät-Multimedia-Terminal 412 dann "virtuelle" Kanäle für eine Präsentation an die Fernseher der Kunden. Wie oben festgehalten, bildet der Rückkehrpfad 510 vorzugsweise eine Telefonverbindung aus, obwohl der Rückkehrpfad bzw. -weg 510 auch ein Teil einer Breitbandkabelverbindung sein kann.
  • 6 erläutert ein aktuelles Kabelversehverteilungssystem für eine Kabelfernsehimplementierung der vorliegenden Erfindung. Wie dargestellt, wird eine Vielzahl von modulierten Programmquellen 602 zur Verfügung gestellt. Die Programme sind selektiv (und dynamisch) jedem Knoten über einen dynamischen Programmatrixschalter 604 an dem Kabelkopfende zur Verfügung gestellt. Weiters ist an dem Kopfende eine Steuer- bzw. Regeleinrichtung 606 eines Kabelfernsehsystems (CATV) angeordnet, welche bestimmt, welche Programme jedem Knoten zur Verfügung zu stellen sind. Das Videosignal von dem Schalter 604 wird durch Verstärker 608 verstärkt und dann über konventionelle, optische Fasern und/oder Koaxialkabel 610 den Aufteilungseinrichtungen 612 und den Wiederholungsverstärkern 614 zugeführt, um es den Kundenheimen über Koaxialkabel 606 und einen Anschluß 618 zur Verfügung zu stellen. Wie in Bezug auf 4 und 5 beschrieben, ist jedes Heim in dem Netzwerk mit einem Endgerät-Multimedia-Terminal 620 ausgestattet, welches die Übereinstimmungsmatrix berechnet und virtuelle Kanäle in Übereinstimmung mit den Techniken der Erfindung generiert. Wenn eine Zweiweg-Implementierung verwendet wird, kann ein Datensammelmechanismus 622 auch zur Verfügung gestellt werden, um passive Rückmeldungsdaten über den Pfad 624 von dem Endgerät-Multimedia-Terminal 620 zu akzeptieren, wie in der Ausbildung von 5.
  • In den Ausbildungen von 5 und 6 wird der Rückkehrpfad von jedem entfernten Kunden-Multimedia-Terminal zu dem Datensammelmechanismus an dem CATV-Kopfende vorzugsweise durch das Telefonnetzwerk zur Verfügung gestellt. Derartige Techniken werden gegenwärtig in CATV-Systemen zum Sammeln der Pay-Per-View-Verkaufsinformation verwendet, um eine Verrechnung an die Kunden sicherzustellen. Ebenso wie in derartigen Systemen wird ein Telefoninterface. (10) an jedem Kundenort zur Verfügung gestellt, welches wiederum mit dem Multimedia-Terminal-Mikroprozessor verbunden ist, um einen Informationstransfer zwischen dem Multimedia-Terminalspeicher und dem CATV-Kopfende zu vereinfachen. Wie die unten in Bezug auf 10 beschrieben werden wird, umfaßt der Speicher des Multimedia-Terminals relevante Profilinformation und/oder spezifische Seh/Vertriebsdetailaufzeichnungen für jeden und alle Kunden an dem entfernten Kundenort.
  • Das Datensammelsystem (508, 622) kann entweder auf einer Echtzeit oder einer Nicht-Echtzeitbasis arbeitet in Abhängigkeit von den gewünschten/erforderlichen Erneuerungsraten für die Datensammlung. Zusätzlich kann bei Telefonimplementierungen jedes System, das durch das Telefonsystem selbst zur Verfügung gestellt wird, die Datensammlungsperiodizität bewirken, egal, ob es in Echtzeit ist oder nicht. Derartige Beschränkungen können notwendig sein, um Telefonsystemüberlastungen zu verhindern, welche wahrscheinlicher auftreten werden, wenn Daten von allen entfernten Terminals auf einmal gesammelt werden.
  • An dem CATV-Kopfende umfaßt die Datensammelhardware (508, 622) ein Telefoninterface, einen Speicher und einen Prozessor, welcher ein "Polling" bzw. "Abfragen" von den entfernten Terminals im Zusammenhang mit dem CATV-System-Controller (506, 606) ermöglicht. Nach Anforderung von der CATV-System-Steuer- bzw. -Regeleinrichtung (506, 606) wird jedes entfernte Terminal instruiert, an das Kopfende relevante Daten für eine zentrale Sammlung und Verarbeitung "zurückzusenden". Die Daten werden durch ein Netzwerkinterface erhalten und in dem Fall des Telefonnetzwerks durch das zuvor erwähnte Telefoninterface.
  • Die Daten werden dann im Speicher der Datensammelhardware (508, 622) an dem CATV-Kopfende zum Verarbeiten unter Verwendung der Techniken der Erfindung gesammelt. Insbesondere verarbeitet die CATV-System-Steuer- bzw. -Regeleinrichtung (506, 606) die gesammelten Daten, um die Erwünschtheit der Programmierung, die in dem Netzwerk verfügbar ist, zu maximieren. Dies kann durch Clustering der gesammelten Daten oder durch andere geeignete Mittel erreicht werden. Sobald die "optimale", wünschenswerte Programmierung bestimmt ist, "routet" die CATV-System-Steuer- bzw. -Regeleinrichtung (506, 606) dann die geeigneten Quellprogramme durch den dynamischen Programmatrixschalter (Dynamic Program Matrix Switch) 604 für das CATV-Netzwerk, wie dies in 6 gezeigt ist. Wie dies der Name "dynamisch" impliziert, kann sich der Inhalt und die Mischung der Quellprogramme, die in dem Netzwerk angeordnet sind bzw. plaziert sind, zu jeder gegebenen Zeit als ein Ergebnis der sich ändernden Zusammensetzung der Kundenprofile in dem Netzwerk zu einer gegebenen Zeit verändern. Zusätzlich kann jeder Knoten des Netzwerks mit seinem eigenen, einzigartigen Satz von unab hängigen, dynamischen Quellprogrammen von dem dynamischen Programmatrixschalter 604 versorgt werden.
  • Da die Daten, die von dem Endgerät-Multimedia-Terminal zu dem Kopfende geführt werden, Daten enthalten, welche die Kunden als vertraulich betrachten können, kann das Zweiweg-Übertragungssystem modifiziert werden, um die Übertragungen von den Endgerät-Multimedia-Terminals zu dem Kopfende zu verschlüsseln. In analoger Weise ist es wie in dem Fall des Pay-Per-View-Programms oft wünschenswert, die Übertragungen von dem Kopfende zu den Endgerät-Multimedia-Terminals zu verschlüsseln. Leider erfordern die Bandbreiten-Anforderungen einer Übertragung eines digitalen Videos und eines Verschlüsselns desselben in Echtzeit, daß jede Datenstromverschlüsselung und -entschlüsselung von relativ niedriger Computerkomplexität ist. Zusätzlich sollte das System sicher vor einem nicht-autorisierten Eingriff und Entschlüsselung sein. Dies kann durch die Verwendung eines einmaligen Sitzungsschlüssels durchgeführt werden.
  • Einmalige Sitzungsschlüssel (Vernam Systems) wurden als nicht entschlüsselbar bzw. brechbar überprüft und sind von trivialer Komplexität zu implementieren, sobald die Schlüssel verfügbar sind. Ein einmaliger Sitzungsschlüssel bedingt die Erzeugung eines Chiffreschlüssels, welcher in derselben Länge wie die Nachricht ist. Die Verschlüsselung tritt durch Anwenden des geeigneten i-ten Eintritts des Schlüssels Ki mit dem i-ten Symbol in den Volltext Pi ein. Beispielsweise ist das Chiffre textäquivalent Ci für Pi Ki + Pi. Da Ki ein Element einer gleichmäßig verteilten, statistischen Sequenz bzw. Zufallssequenz ist, ist es unmöglich, Pi zu lösen, ohne Ki zu kennen. Ki ist ein Element einer gleichmäßig verteilten, zufälligen Sequenz derselben Länge wie die Nachricht, sie entfernt jegliche mögliche, statistische oder strukturelle Information, welche ausgebeutet werden könnte, um den Code zu entschlüsseln. Verschlüsselung und Entschlüsselung sind von moderater Komplexität, da sie ein Entschlüsseln von Ci durch Pi = Ci – Ki umfassen. In Vernam-Systemen wird statt der Verwendung des Additionsoperators der bitweise, exklusive bzw. ausschließliche OR (EOR) Operator verwendet, da er den Identitätsoperator für gerade Zahlen einer Anwendung ausbildet (d. h. EOR(Ki, EOR (Ki, Pi)) = Pi.
  • Das Hauptproblem mit derartigen Verfahren liegt in der Schlüsselverteilung, d. h. beim Teilen eines einmaligen Sitzungsschlüssels zwischen dem Lieferanten und dem Rezipienten bzw. Empfänger. In dem Fall von Kommunikationen des Kopfendes zu dem Endgerät-Multimedia-Terminal wird die folgende, einfache Lösung vorgeschlagen. Statt eines einmaligen Sitzungsschlüssel wird ein Pseudo-Zufallszahlen-Generator verwendet, um eine Sequenz von Zufallszahlen auszubilden. Die Saat für den Generator bestimmt die infinite Sequenz von Zufallszahlen, welche wiederum den einmaligen Sitzungsschlüssel bildet. Für eine gegebene, anfängliche Saat kann die gesamte, pseudo-zufällige Sequenz regeneriert werden. Beispielsweise werden zwei Pseudo-Zufallszahlen-Generatoren (z. B. der lineare, kongruente Algorithmus), welche dieselbe Saat verwenden, dieselbe Pseudo-Zufallssequenz ausbilden. Die Saat wird unter Verwendung eines hohen Niveaus an Verschlüsselung, wie dem RSA Public-Key-Algorithmus (RSA Algorithmus mit öffentlichem Schlüssel) mit langen Bit-Längen, öffentlichen und privaten Schlüsseln, verschlüsselt. Wenn die Saat Dritten nicht bekannt ist und der Zufallszahlen-Generator ausreichend wenig vorbelastet und nicht umkehrbar ist, dann wird es für eine nicht auto risierte, dritte Partei unmöglich sein, diese Sequenz der Nummern, die den einmaligen Sitzungsschlüssel bilden, zu bestimmen. Wenn sowohl der Sender als auch der Empfänger synchronisiert sind und dieselbe ursprüngliche Saat verwenden, dann werden sie denselben einmaligen Sitzungsschlüssel besitzen und werden so fähig sein, konsistent die Nachrichten zu verschlüsseln und entschlüsseln. So wird statt eines Sendens des langen Schlüssels ein einziger, verschlüsselter Initialisierer versendet. Dieses System ist in diesem Ausmaß sicher bzw. nicht brechbar, wie das öffentliche Schlüsselsystem (RSA) nicht brechbar ist, wobei es jedoch die computermäßige Einfachheit des einmaligen Sitzungsschlüssels erlaubt, daß er in Hardware für eine sehr schnelle Verschlüsselung und Entschlüsselung an dem Kopfende und an dem Endgerät-Multimedia-Terminal implementiert bzw, eingebaut wird.
  • Wie dies in 7 gezeigt ist, wird derart eine stromaufwärtige Verschlüsselung für einen sicheren Übertragungspfad zum Übertragen von Präferenzdaten, Profildaten und dgl. von dem Endgerät-Multimedia-Terminal zu dem Kopfende wie folgt durchgeführt:
    • (1) An dem Kopfende Ausbilden einer Keim- bzw. Saat-Zufallszahl N, die für den Zufallszahlen-Generator zu verwenden ist (Schritt 702).
    • (2) Entnehmen des öffentlichen Schlüssels P von dem Endgerät-Multimedia-Terminal (Schritt 704) und Verschlüsseln der Saat-Zufallszahl N als E(N, P) an dem Kopfende unter Verwendung eines Algorithmus eines öffentlichen Schlüssels, von welchem bekannt ist, daß er schwierig zu brechen ist (Schritt 706).
    • (3) Senden der verschlüsselten Saat N (E(N, P)) zu dem Endgerät-Multimedia-Terminal (Schritt 708), worin E(N, P) empfangen wird (Schritt 710) und Entschlüsseln, um N unter Verwendung des Endgerät-Multimedia-Terminal-Privatschlüssels Q zu ergeben (Schritt 712).
    • (4) Das Kopfende und die Endgerät-Multimedia-Terminals initialisieren dann ihre entsprechenden Pseudo- Zufallszahlen-Generatoren N als einen Samen bzw. einen Keim (Schritt 714).
    • (5) Beginnen der Verschlüsselung an dem Endgerät-Multimedia-Terminal (Schritt 716), indem der Verschlüsseler die erste Zahl der Sequenz Ki generiert und sie mit dem logisch ausschließlichen OR mit dem ersten Datenwort in dem Strom Pi verbindet; wodurch Ci ausgebildet wird (d. h. Ci = EOR (Ki, Pi)).
    • (6) Senden des resultierenden Ci von der Verschlüsselungseinrichtung an das Endgerät-Multimedia-Terminal zu dem Kopfende (Schritt 718), wo es durch das Kopfende empfangen wird (Schritt 720).
    • (7) Ausbilden von Ki an dem synchronisierten Zufallszahlen-Generator an dem Kopfende, welcher ebenfalls mit N initialisiert wurde, durch Entschlüsseln des empfangenen Ci, um Pi zu erhalten. Dies wird durch ein Verbinden mit dem logisch ausschließlichen OR von Ki mit Ci, um Pi zu ergeben (d. h. Pi = EOR (Ki, Ci)) (Schritt 722), Ausbilden des nächsten pseudo-zufälligen Ki in der Sequenz an dem Kopfende und dem Endgerät-Multimedia-Terminal (Schritt 724), Bestimmen, ob alle Worte i in der Sequenz entschlüsselt wurde (Schritt 726) und Wiederholen des Schritts 716 bis 726 durchgeführt, bis alle Worte in dem digitalen Videostrom entschlüsselt wurden. Ein normales Bearbeiten des digitalen Videostroms setzt von diesem Punkt (Schritt 728) fort.
  • Wie dies in 8 dargestellt ist, ist zum Verschlüsseln der Videoprogrammdaten, die von dem Kopfende zu dem Endgerät-Multimedia-Terminal übertragen werden, das Verfahren identisch zu Schritten (1)–(7) oben, die in 7 dargestellt sind, mit der Ausnahme, daß die Rollen des Kopfendes und des Endgerät-Multimedia-Terminals vertauscht sind.
  • Die Vorteile einer derartigen Verschlüsselungs/Entschlüsselungstechnik umfassen die Tatsache, daß die Operationen bzw. Vorgänge für eine Verschlüsselung und Entschlüsselung nur ein exklusives OR bzw. ODER umfassen, welche eine logische Operation mit einer Ein-Gate-Verzögerung ist. Auch zahlreiche Zufallszahlen-Algorithmen können implementiert werden, welche schnell in Hardwareverschiebungs/Unterteilungs/Akkumulierungsregistern arbeiten. Dementsprechend ist es wünschenswert, eine derartige Verschlüsselungs/Entschlüsselungstechnik zu verwenden, um die Sicherheit des Zweiweg-Datenübertragungs-Systems, das in diesem Abschnitt beschrieben ist, aufrecht zu erhalten.
  • C. Ausbildungen eines Endgerät-Multimedia-Terminals
  • 9 erläutert ein Software-Blockdiagramm einer Ausbildung eines Multimedia-Terminals 620 zur Verwendung in den oben beschriebenen Einweg- und Zweiweg-Systemausbildungen. Wie dargestellt, werden das Videoprogramm-Material und die zugehörigen Inhaltsprofile an den Endgerät-Multimedia-Terminals 620 von dem Kopfende 408 erhalten. Eine Programm liste, die jene Videoprogramme anzeigt, welche für den Verwender dieses Endgerät-Multimedia-Terminals 412 verfügbar sind und welche er empfangen darf, ist im Speicher 902 gespeichert. Die zugehörigen Inhaltsprofile (Programmcharakteristika-Listen) werden vorzugsweise mit den elektronischen Programmführungsdaten erhalten und im Speicher 904 gespeichert. Von den Inhaltsprofilen, die in dem Speicher 904 gespeichert sind, berechnet der Prozessor 906 und aktualisiert die Übereinstimmungsmatrix unter der Verwendung der oben im Detail beschriebenen Techniken und speichert die resultierende Übereinstimmungsmatrix im Speicher 908. Wie oben festgehalten, differieren die Kundenprofile, die beim Berechnen der Übereinstimmungsmatrix verwendet werden, vorzugsweise in Übereinstimmung mit der Tageszeit und der Woche und/oder der erwarteten Stimmung des Kunden. Dementsprechend ist eine Aufzeichnung der Tageszeit in dem Speicher 910 gespeichert, wie dies gesondert an der CATV-Kopfende erhalten ist oder wie dies durch den Kunden eingegeben wird und lokal an dem Endgerät-Multimedia-Terminal 620 beibehalten wird. Analogerweise ist die erwartete Stimmung des Kunden im Speicher 910 gespeichert. Falls gewünscht, kann auf die erwartete Stimmung durch den Kunden zugegriffen und von diesem modifiziert werden.
  • Aus der Übereinstimmungsmatrix, die durch den Prozessor 906 bestimmt wurde und in dem Speicher 908 gespeichert wurde, wird eine Liste von "bevorzugten Kanalauswahlen" oder "virtuellen Kanälen" bestimmt. Eine elektronische Programmoder Anzeigeführung 914, die die verfügbaren Auswahlen auflistet, wird zur Verfügung gestellt. In Übereinstimmung mit der Erfindung wird die Anzeigeführung 914 entweder modifiziert, um Felder für die "virtuellen" Kanäle zu enthalten, oder auch das geforderte Programm wird in einer offensicht- lichen Weise beleuchtet bzw. hervorgehoben oder für die Kundennutzung und Auswahl des gewünschten Programms neu angeordnet. Sobald der Kunde den gewünschten, virtuellen Kanal aus dem beleuchteten Programmführer oder einer Liste von Programmen, die auf den virtuellen Kanälen verfügbar sind, unter Verwendung der Fernsteuereinheit des Kunden ausgewählt hat, instruiert der Prozessor 906 dann entsprechend die Kanalauswahl 912, um die Kanäle für das Programmieren zu tunen, die in Übereinstimmung mit den Techniken der Erfindung bestimmt sind, daß sie für den Kunden am meisten gewünschten sind. Die Anzeigeführung 914 erlaubt es dem Kunden auch, seine oder ihre gespeicherten Kundenprofile, umfassend die Charakteristika und die zugehörigen gewichteten werte zu sehen. Dies erlaubt es dem Kunden, händisch seine oder ihre Kundenprofile zu modifizieren, während sie auf dem Schirm angezeigt sind und/oder eine oder mehrere Kategorien auszuwählen, für welche ein ausgewähltes Profil relevant ist.
  • Wie oben festgehalten, können zahlreiche Kundenprofile an jedem Endgerät-Multimedia-Terminal gespeichert sein, die jeweils einem unterschiedlichen Kunden und/oder einer Stimmung des Kunden oder der Kunden entsprechen. Es ist so wünschenswert, daß der Kunde 916 mit einem Kundenidentifikations-Interface 918, wie einer Fernsteuerung oder einer Tastatureinheit versehen ist, durch welche der Kunde spezifizieren kann, welches Kundenprofil zu einer gegebenen Zeit zu verwenden ist, und somit welche Übereinstimmungsmatrix relevant ist. Mit anderen Worten kann der Kundenidentifikations-Funktionsblock 918 verwendet werden, um mehrere Kunden zu differenzieren oder um den Stimmungsindikator 910 auszuschalten bzw. zu überstimmen, um es dem Kunden zu ermöglichen, ein unterschiedliches Profil als das auszuwäh- len, welches andernfalls in Übereinstimmung mit der Tageszeit oder der erwarteten Stimmung des Kunden empfohlen wäre. Der Kundenidentifikations-Funktionsblock 918 kann es auch einem Kunden ermöglichen, andere von einer Verwendung eines speziellen Profils für einen speziellen, virtuellen Kanal auszuschließen, wie einen "Erwachsenen"-Kanal, von welchem der Kunden wünschen könnte, daß seine oder ihre Kinder diesen nicht sehen. Der Kundenidentifikations-Funktionsblock 918 kann es weiters dem Kunden ermöglichen, händisch sein oder ihr Kundenprofil zu verändern und/oder zu modifizieren, indem die Gewichtungen oder Werte von bestimmten Charakteristika eingestellt werden. Auch kann eine händische Einstellung verwendet werden, um es Eltern zu ermöglichen, Profile für ihre Kinder festzulegen, und/oder um den Kinderzugang zu den Elternprofilen einzuschränken. Auf diese Weise wird den Eltern mehr Kontrolle gegeben, um, was ihre Kinder sehen, auf erzieherische oder andere geeignete Programme zu beschränken, selbst wenn die Eltern nicht anwesend sind, um die Kindersehgewohnheiten zu überprüfen. Für diesen Zweck ist es wünschenswert, daß der Anzeigeführung 914 ermöglicht wird, die Kundenprofile und Gewichtungen von der Übereinstimmungsmatrix 908 und der Programmliste aus dem Speicher 904 anzuzeigen.
  • Die in 9 dargestellte Software wird in dem Endgerät-Multimedia-Terminal 620 gespeichert, das mit jedem Kundenfernseher verbunden ist. Eine gegenwärtig bevorzugte Hardwareausbildung des Endgerät-Multimedia-Terminals wird nun unter Bezugnahme auf 10 beschrieben.
  • 10 erläutert eine Hardwareausbildung des Endgerät-Multimedia-Terminals 620. Wie dies gezeigt ist, werden das Videoprogrammaterial und den entsprechenden Inhaltsprofile vom Kopfende 502 durch den Tuner 1002 erhalten, oder die Inhaltsprofile werden gesondert an dem Datenempfänger 1004 gemeinsam mit der elektronischen Programmführungsinformation über den Pfad bzw. Weg mit gepunkteter Linie erhalten. Wenn ein Scrambeln bzw. Zerhacken angewandt wird, wie bei einer Übertragung von Pay-Per-View-Videoprogrammen, werden die zerhackten Videosignale von dem Tuner 1002 zu dem Descrambler 1016 zugeführt, bevor sie weiter durch den Mikroprozessor 1006 verarbeitet werden und/oder durch den Modulator 1018 zum Anzeigen in Übereinstimmung mit der Erfindung moduliert. Wenn der Tuner 1002 einen Kanal auswählt, enthaltend Videoprogrammdaten in seinem vertikalen Auslastbzw. Leerintervall ("VBI-Daten"), die von dem Kopfende 502 erhalten wurden, werden die VBI-Daten direkt dem Mikroprozessor 1006 zugeführt und/oder die Inhaltsprofildaten werden dem Mikroprozessor 1006 über den Datenempfänger 1004 zugeführt. Die Videodaten werden direkt dem Descrambler, falls erforderlich, und dann dem Modulator 1018 zur Anzeige in einer konventionellen Weise zugeführt.
  • Der Mikroprozessor 1006 generiert die Übereinstimmungsmatrix, wie dies im Detail oben beschrieben ist. Eine Eingabe von dem Kunden wird dem Mikroprozessor 1006 über die Fernsteuerung 1008 und den Infrarotempfänger 1010, der mit dem Endgerät-Multimedia-Terminal 620 assoziiert ist, zur Verfügung gestellt. Die Kundenprofildaten und/oder Aufzeichnungen der Sehgewohnheiten der Kunden sind in dem Speicher 1012 gespeichert und werden bei der Berechnung der Übereinstimmungsmatrix durch den Mikroprozessor 1006 verwendet. Aus der Übereinstimmungsmatrix befriedigt der Mikroprozessor 1006 den Kunden-"Appetit" für ein Videoprogramm bzw. -programmieren, indem eine Anzahl von "virtuellen" Kanälen für die Kundenbetrachtung zu jeder gegebenen Zeit ausgebil det wird. Die "virtuellen" Kanäle, die durch den Mikroprozessor 1006 bestimmt werden, werden dann der Kundenfernsehschirm-Ausbildungsschaltung 1014 und einem Modulator 1018 in Übereinstimmung mit bekannten Techniken zur Verfügung gestellt. Die Kunden schalten dann den gewünschten Kanal oder "virtuellen Kanal" ein, um das gewählte Programm zu empfangen, das mit den Kundeninteressen übereinstimmt. Leistung für die dargestellte Schaltung wird durch die Leistungszufuhr 1019 zur Verfügung gestellt.
  • Zur Verwendung in dem Zweiweg-System, das oben in Bezug auf 5 beschrieben wurde, wird das Endgerät-Multimedia-Terminal 620 der 10 modifiziert, um die strichliert angedeuteten Merkmale zu umfassen. Insbesondere stellt ein Telefoninterface 1020 einen umgekehrten Pfad zum Sammeln des Kundenprofils und der Sehverhaltensdaten vom Speicher 1012 in einer Datenbank an dem Kopfende 502 in einer periodischen Basis zur Verfügung. Wie oben festgehalten, wird diese Information bevorzugt durch einen Verschlüsseler 1022 vor einer Übertragung an das Kopfende 502 zur geeigneten Aktualisierung der Kundenprofile und der Inhaltsprofile und zum Modifizieren der Planung des Videoprogramms für alle Kunden verschlüsselt, die an dem Kopfende 502 eingeschrieben sind. Alternativ kann ein RF-Modulator 1024 zur Verfügung gestellt sein, um eine Echtzeitkommunikation direkt zwischen dem Endgerät-Multimedia-Terminal 512 und dem Kopfende 502 über CATV oder über ein Luftübertragungssystem zur Verfügung gestellt.
  • Selbstverständlich sind andere Endgerät-Multimedia-Terminaldesigns in Übereinstimmung mit der Erfindung möglich. Beispielsweise wird, wenn die Übereinstimmungsmatrix für jeden Kunden an dem Videokopfende berechnet wird, die Elek tronik für das Endgerät-Multimedia-Terminal 620 stark vereinfacht. Zusätzlich können geeignete Modifikationen an der Schaltung zur Verwendung an dem Videokopfende gemacht werden. Von derartigen Modifikationen wird angenommen, daß sie dem Fachmann in der Technik gut bekannt sind.
  • VII. Alternative Ausbildungen von Systemen, welche eine Übereinstimmungsmatrix verwenden
  • Obwohl eine bevorzugte Ausbildung der Erfindung in bezug auf ein Videoverteilungssystem beschrieben wurde, kann die vorliegende Erfindung verwendet werden, um selektiv andere Materialien, wie Neuigkeiten bzw. Nachrichten, Videospiele, Software, Musik, Bücher und dgl., an Kunden basierend auf den Profilen von diesen Kunden zur Verfügung zu stellen. Die vorliegende Erfindung kann auch zur Verwendung in einem interaktiven System modifiziert werden, um zu antizipieren, welche Kunden möglicherweise anfragen, um Information im voraus beispielsweise unter Verwendung eines einfachen Markov-Modells und/oder von Wahrscheinlichkeits-Übergangsmatrizen in einem Ereignisdiagramm herunterladen zu können. Die vorliegenden Erfinder haben zahlreiche derartige Ausbildungen innerhalb des Rahmens der Ansprüche in Betracht gezogen und werden einige dieser Ausbildungen unten erleuchten bzw. hervorheben. Selbstverständlich werden zahlreiche andere Ausbildungen innerhalb des Rahmens der Ansprüche dem Fachmann offensichtlich sein.
  • A. Videoverteilungssysteme
  • Wie dies oben im Detail beschrieben ist, bestimmt eine bevorzugte Ausbildung der Erfindung eine Übereinstimmungsmatrix, um Kundenpräferenzen für verfügbare Videoprogramme aufeinander abzustimmen, und die am meisten gewünschten Videoprogramme einem oder mehreren "virtuellen Kanälen" zu präsentieren, die an den Kunden angepaßt sind, wodurch ein "Kanalsurfen" minimiert wird. Dies wird durch Berechnen einer Übereinstimmungsmatrix durchgeführt, welche die durch die Kunden gewünschten Charakteristika bzw. Merkmale mit entsprechenden Charakteristika der Videoprogramme aufeinander abstimmt bzw. zur Übereinstimmung bringt. In einer al-ternativen Ausbildung der oben beschriebenen Erfindung werden Videoprogramme, welche dazu tendieren, von denselben Menschen geliebt zu werden, miteinander zu Clustern verbunden, oder andererseits werden Kunden mit ähnlichen Interessen miteinander zu Clustern verbunden, indem die Übereinstimmungsmatrix verwendet wird. Auf diese Weise wird das System der Erfindung verwendet, um zu bestimmen, welche Videoprogrammierung den Erfordernissen einer bezeichneten Seherschaft am besten Rechnung trägt.
  • Es wurde auch nahegelegt, daß die obigen Cluster-bildenden Techniken verwendet werden können, um eine relativ homogene Population mit zielgerichteter Werbung zu versorgen. Was betreffend die Erfindung in diesem Zusammenhang signifikant ist, ist, daß die Übereinstimmungsmatrix basierend auf Rückmeldungen, umfassend tatsächliche Käufe, die durch den Kunden in Antwort auf derartige Zielwerbungen getätigt wurden, aktualisiert werden kann. Beispielsweise können, wenn zu Hause unter Verwenden von Infomercials eingekauft wird, als wenn ein Film gesehen würde, die Produkte, die für den Kauf verfügbar sind, unter Verwendung von unterschiedlichen Attributen und einer Übereinstimmungsmatrix charakterisiert werden, die zwischen den Kundenprofilen und den Produktprofilen ausgebildet wird. Die Übereinstimmungsmatrix kann auch verwendet werden, um Infomercials bzw. Informations- Werbesendungen oder andere Werbungen zu verwenden, welche der Kunde am ehesten sehen möchte und darauf antworten wird, um Käufe zu tätigen. Wenn eine Kaufinformation verfügbar ist, können die Kundenprofile unter der Verwendung desselben Algorithmus, wie oben in bezug auf Videoprogramme beschrieben, aktualisiert werden, indem nun basierend darauf aktualisiert wird, was der Kunde tatsächlich kauft, als auch darauf, welche Infomercials er oder sie betrachtet hat.
  • Das Cluster-bildende Verfahren gemäß der vorliegenden Erfindung kann auch modifiziert werden, um soziodemographische Profile von Kunden zu enthalten. Derartige Information kann Alter, Geschlecht und Rasse ebenso wie andere Informationen, die durch die Kunden selbst zur Verfügung gestellt werden, enthalten. Andererseits können die Clusterbildenden Daten Zensusdaten, wie Postleitzahldaten, enthalten. Beispielsweise kann, wie oben festgehalten, eine Postleitzahl als ein Weg zum Kategorisieren der Kundenprofile des Kunden verwendet werden, wodurch ein neuer Kunde für ein System eine oder mehrere Nummern von generischen Kundenprofilen für eine spezielle Postleitzahl als sein oder ihr anfängliches Kundenprofil erhalten würde. Das anfängliche Kundenprofil würde dann modifiziert werden, wenn die Kundensehverhalten eingerichtet sind. Wie oben festgehalten, können derartige Modifikationen unter Verwendung von psychographischen Daten, Kundenpräferenzprofilen, die direkt durch den Kunden eingegeben sind, vergangene Filmauswahlen, rave reviews, passive Rückmeldung, basierend auf tatsächlichem Fernsehschauen durch den Kunden, Aufzeichnungen von Kundenkäufen und dgl. durchgeführt werden.
  • Es wird auch gewürdigt, daß Einweg- und Zweiweg-Systeme in ein Hybridsystem koexistieren können. In einem derartigen Hybridsystem könnten die Rückmeldungspfade für die Zweiweg Endgerät-Multimedia-Terminals durch Testpublikum verwendet werden, um die anfänglichen Inhaltsprofile für neue Filme zur Verfügung zu stellen, bevor die Filme für alle verfügbar gemacht werden. In analoger Weise können die Rückmeldungspfade von den Zweiweg-Endgerät-Multimedia-Terminals verwendet werden, um anfängliche Inhaltsprofile für nachfolgende Episoden von Fernsehserien zur Verfügung zu stellen. Indem dieser Zugang verwendet wird, würden keine Experten oder Studiotestgruppen erforderlich sein, um die anfänglichen Inhaltsprofile für eine neue Videoprogrammierung auszubilden. Auch würden die Inhaltsprofile für die gesamte Videoprogrammierung außer derjenigen, die lediglich für Testpublikum zur Verfügung gestellt ist, verfügbar sein.
  • Allgemein würden die Zweiweg-Endgerät-Multimedia-Terminals Kunden gehören, die mit denselben Knoten verbunden sind, wie andere Kunden, die Einweg-Endgerät-Multimedia-Terminals besitzen. Als ein Ergebnis können die Inhaltsprofile, die von dem Testprogramm bestimmt wurden, auch verwendet werden, um anfängliche Kundenprofile, die spezifisch für einen neuen Kunden in diesem Knoten sind, zur Verfügung zu stellen. Eine derartige Technik kann auch verwendet werden, um sich ändernde Präferenzen und jene Änderungen in der Demographik für die Kunden, die mit jedem Knoten verbunden sind, zu überwachen, indem periodisch die geclusterten Kundenprofile für diesen Knoten aktualisiert werden, um die Änderungen in den Kundenprofilen von jenen Kunden, die mit einem speziellen Knoten verbunden sind, zu reflektieren.
  • So werden Fachleute auch erkennen, daß die Erfindung in dem Zusammenhang eines "Heimvideoclubs" der Art verwendet werden kann, wie sie durch Herz et al. in U.S. Patent Nr. 5,351,075 beschrieben ist, um ein gewünschtes Programm bzw. Programmieren zu planen. Zusätzlich kann die Erfindung als eine Navigationshilfe verwendet werden, um Kunden zu helfen zu bestimmen, was sie zu sehen wünschen, ebenso wie um auf einem Satz von Filmvorschauen für bestimmte Kunden zur Überprüfung abzuzielen.
  • Die Fachleute werden auch erkennen, daß die grundsätzliche Übereinstimmungsmatrix, die oben beschrieben ist, generalisiert werden kann, um verschiedene Gewichtungen zu enthalten, wie nationale Popularität, Kundenerfordernisse für Filme, Kundenanforderungen betreffend Zeiten, Daten betreffend die Seherschaft mittels Kategorie und Zeit und dgl. Die vorliegende Erfindung ist auch flexibel genug, um es dem Planer zu ermöglichen, regelmäßige Shows zu regelmäßigen Zeiten zu ermöglichen, um Kunden anzuziehen, während den Kunden die Optionen gegeben werden, das "Beste", was auf anderen Kanälen verfügbar ist, auszuwählen. In einem derartigen Szenario könnte einer Netzwerkfernsehen mit speziellen Kabelprogrammen ebenso wie Video auf Anfrage vermischen. Selbstverständlich könnte jeder Kunde auch ein oder mehrere seiner bzw. ihrer eigenen "kundenspezifischen" virtuellen Kanäle besitzen, die seine oder ihre eigenen Anforderungen zeigen. Analogerweise könnte jeder Kunde die Kundenprofile von anderen Individuen oder Programmen, wie "Berühmtheits"-Profile, annehmen, umfassend die Sehpräferenzen von verschiedenen Berühmtheiten. Jedoch müssen derartigen "Berühmtheits"-Profile nicht durch passive Rückmeldung, wie hier beschrieben, aktualisiert werden und sollten unverändert bleiben.
  • Da auch hier üblicherweise mehr als ein Fernsehzuschauer in einem Haushalt vorhanden ist, kann es wünschenswert sein, mehrere Cluster von Präferenzen für einen Fernseher zu besitzen. Die Fachleute werden erkennen, daß dies in einer Weise analog zu den unterschiedlichen Stimmungen, die oben beschrieben wurden, gehandhabt werden kann. Beispielsweise können die Kundenprofile von zwei oder mehreren Kunden mit gleichen oder nicht gleichartigen Gewichtungen kombiniert werden, so daß das Videoprogramm mit Inhaltsprofilen strikt innerhalb der überlappenden Bereichs von kombinierten Kundenprofilen bevorzugt sein wird. Ruf diese Weise können Kunden, wie ein Gatte und eine Gattin, mit sehr unterschiedlichen Präferenzen Videoprogrammoptionen präsentiert werden, welche sie gemeinsam bzw. wechselweise erträglich finden.
  • Auch können die oben beschriebenen Techniken verwendet werden, um einen virtuellen Kanal für Videovorschauen auszubilden, wobei Vorschauen von Filmen und dgl., welche in einem System auf Abfrage verfügbar sind, beispielsweise an Kunden in einer personalisierten Weise gezeigt werden können. Dies kann auch in Hotels und dgl. durchgeführt werden, indem Individuen mit persönlichen ID-Karten, welche ihre Profile speichern, und Kartenleser an den Endgerät-Multimedia-Terminals vorgesehen werden, welche die Kundenprofile von den ID-Karten für die lokale Wiederausbildung der Kundenübereinstimmungsmatrix speichern. Falls gewünscht, können die aktualisierten Kundenprofile auf der ID-Karte wieder an dem Ende des Fernsehens durch den Kunden wiederum gespeichert werden.
  • B. Video-, Musik- und Buchhandlungskiosks
  • Die Verfahren der Erfindung können auch in einem Kiosk oder einem PC, wie dies in 11 dargestellt ist, zur Verwendung in einem Video-, Musik- und/oder Buchgeschäft implementiert werden, um Kunden zu helfen zu entscheiden, welche Videos gemietet werden sollen oder welche Musik und Bücher gekauft werden sollen. Der Kiosk oder der PC würden ähnlich in der Struktur wie der Kiosk sein, der in dem U.S. Patent Nr. 5,237,157 von Kaplan geoffenbart ist, und würde einen Mikroprozessor 1102 enthalten. Jedoch akzeptiert ein Kiosk oder ein Personal Computer, der in Übereinstimmung mit der Erfindung implementiert ist, auch Identitätsinformation von den Kunden entweder über eine Tastatur 1104 oder durch elektronisches Lesen einer Mitgliedskarte durch einen elektronischen Kartenleser (nicht gezeigt) und entnimmt Kundenprofile für diesen Kunden aus dem Speicher 1106 zur Verwendung bei der Ausbildung einer Übereinstimmungsmatrix, wie dies oben beschrieben ist. Der Fachmann wird erkennen bzw. schätzen, daß es anders als in der obigen Fernsehausbildung in der Kioskausbildung notwendig ist, die Kundenprofile von Individuen mit Name oder der Benutzer-ID statt mit dem Zeitschlitz in Übereinstimmung zu bringen. Derartige Werte werden über eine Tastatur 1104 oder einen elektronischen Kartenleser zur Verfügung gestellt, so daß die Kundenprofile für jeden Kunden entnommen werden können.
  • Empfehlungen werden dann durch den Mikroprozessor 1102 unter Verwendung desselben Algorithmus, wie oben für das Auswählen von "virtuellen" Kanälen beschrieben, ausgewählt. Filme, welche kürzlich durch den Kunden gemietet wurden, könnten durch Überprüfen der Kundenmietaufzeichnungen bestimmt werden und gegebenenfalls von der Liste, die dem Kunden präsentiert wird, entfernt werden. Kundenprofile würden auch basierend auf den Filmen aktualisiert werden, die unter Verwendung des Algorithmus gewählt wurden, und könnten gegebenenfalls verändert werden, um eine Bewertung des Films zu beinhalten, die durch den Kunden zur Verfügung gestellt wird, wenn er oder sie das Video zurückgibt.
  • Die Profilierungstechnik der Erfindung bildet auch die Basis für einen Kunden aus, einen Film beispielsweise in einem "rave review", wie oben beschrieben, auszuwählen. Wie in Abschnitt V.B. oben beschrieben, können, da Kunden oft kein existierendes Profil besitzen, neue Kunden ein anfängliches Kundenprofil durch Auswählen von einem oder mehreren Filmen erzeugt werden, welche analog bzw. ähnlich zu dem sind, was er oder sie sucht, so daß die Profile dieser Probefilme überprüft und gemittelt werden können, um ein Kundenprofil zur Verfügung zu stellen. Dieses Kundenprofil wird in Kombination mit einem Standardsatz von Gewichtungen verwendet, um die Bedeutung der Charakteristika aufzubauen, um eine Übereinstimmungsmatrix zu erzeugen, die anzeigt, wie sehr ein Kunde jeden Film, welcher nun verfügbar ist, lieben sollte. 3 bis 5 Filme (oder 10 Filme) mit der höchsten Übereinstimmung (Maximalwert für ac) werden dann dem Kunden über einen Videoprozessor 1108 zur Anzeige auf einer Anzeigevorrichtung 1110 gemeinsam mit kurzen Beschreibungen präsentiert. Wie oben, können Filme ausgeschlossen werden, welche der Künde kürzlich gesehen hat. Wie dies in 11 gezeigt ist, kann auch ein CD-ROM-Spieler 1112 an dem Kiosk zur Verfügung gestellt werden, um das Abspielen von kurzen "Clips" von Filmen mit der höchsten Übereinstimmung zu erleichtern, um den Kunden weiter bei seiner oder ihrer Endauswahl zu unterstützen.
  • Ein anderer interessanter Aspekt von Kioskausbildungen, in welcher Benutzer-IDs zur Auswahl von Kundenprofilen verwendet werden, ist jener, daß das System verwendet werden kann, um die Auswahl von Videos zu erleichtern, welche sich an mehrere Menschen richten. Beispielsweise kann der Kunde die Benutzer-ID für jene Individuen eingeben, von welchen er annimmt, daß sie ein bestimmtes Leihvideo sehen wollen. Die Kundenprofile für jede Person werden entnommen und mit den Kundenprofilen von den anderen durch den Kunden eingegebenen verglichen. Der Schnitt oder die Mittelung der Kundenprofile kann dann verwendet werden, um die Übereinstimmungsmatrix zu bestimmen, so daß das System jene Videos mit dem höchsten Anreiz für alle durch den Kunden spezifizierten Personen auswählen wird.
  • Alternativ werden, wenn eine Übereinstimmungsmatrix in einem Musik- oder Buchkiosk implementiert ist, um die Auswahl von Musik oder Büchern zu unterstützen, die Charakteristika von Filmen durch die Charakteristika von Musik oder Büchern ersetzt. Für Musik können derartige Charakteristika Standklassifizierungen, wie Rock, einfaches Hören, klassisch, Country oder andere Klassifikationen, wie ausübende Künstler, Dekade oder Jahrhunderte, wo die Musik geschrieben wurde, ungefähres Jahr der Herausgabe, Popularität in den "Charts", Länge oder dgl. umfaßt sein, während für Bücher derartige Charakteristika den Autor, Standardklassifizierungen, wie Märchen, Fiktion, Nichtfiktion, ebenso wie Länge, Datum der ersten Publikation oder dgl. enthalten können. Charakteristika der Musik oder von Büchern würden in analoger Weise mit jenen, die durch die Kunden gewünscht sind, abgestimmt werden, um eine Übereinstimmungsmatrix auszubilden, welche den Kunden zu jenen Auswahlen führen würde, die er am wünschenswertesten finden wird.
  • Musikkiosks und Buchkiosks könnten auch in Musik- oder Buchgeschäften verwendet werden, um die Auswahl von Musik oder Büchern zum Verkauf zu erleichtern bzw. zu unterstützen. Anders als die Kioske, die in dem Kaplan '157 Patent beschrieben sind, würden die Kioske es möglichen Käufern ermöglichen, Musik- oder Buchauswahlen beispielsweise zu sehen, und würden die Kundenpräferenzen mit den Charakteristika des verfügbaren Inventars abstimmen. Der potentielle Käufer könnte Segmente von jenen Musikauswahlen hören oder Zusammenfassungen der Auszüge und Reviews jener Bücher mit der höchsten Übereinstimmung mit dem Kundenprofil überprüfen, das von den Probemusik- oder Buchauswahlen erzeugt wurde.
  • Ebenso wie in der oben beschriebenen Videoausbildung können die Inhaltsprofile von bestimmten Radiostationen verwendet werden, um den Kunden bei der Auswahl einer Radiostation aus den verfügbaren zu unterstützen oder alternativ kann ein "virtueller" Radiokanal für Luft- oder Kabelübertragung ausgebildet werden. Selbstverständlich können die hier beschriebenen Konzepte zum Planen von Musikvideos verwendet werden und um die Übertragung von Musik über Luft- oder Kabelübertragungssysteme zu planen. Eine Rückmeldung könnte auch verwendet werden, um die Inhalts- und Kundenprofile, wie oben beschrieben, in bezug auf eine Videoprogrammauswahl zu verbessern.
  • C. Datenentnahmesysteme
  • Fachleute werden erkennen, daß das Verfahren zum Generieren der Übereinstimmungsmatrizen zur Auswahl von bevorzugten Videoprogrammen, wie es hier beschrieben ist, zur Verwen dung in anderen Arten von Datenentnahmesystemen neben Video und Musik generalisiert bzw. verallgemeinert werden kann. Beispielsweise können die Techniken der Erfindung für die optimale Auswahl von irgendwelchen Stücken von Information, wie Börsemarktdaten, Druckinformation (z. B. personalisierte Zeitungen) oder Multimedia-Information, verwendet werden, welche über Netzwerke, wie das Internet, heruntergeladen werden kann.
  • In dem Fall einer Entnahme von Börsemarktdaten von einem Computernetzwerk können Antwortzeiten für ein Entnehmen von bestimmen Börsemarktdaten verkürzt werden, indem antizipiert wird, welche Menüauswahl der Kunde wahrscheinlich verwenden wird, und jene Information in Antizipation seiner wahrscheinlichen Benutzung heruntergeladen wird. Ein besonders verwendbares bzw. nützliches Beispiel davon würde die Entnahme von Information über Aktien bzw. Wertpapiere sein, wie letzte Marktpreise und Volumina. Da Aktien wie Filme auf verschiedene Weisen charakterisiert werden können, wie durch die Industrie, Dividendengröße, Risiko, Kosten, wo sie gehandelt werden und dgl., können Profile der Aktie in analoger Weise, wie oben beschrieben, entwickelt werden. Die Aktien können dann dadurch charakterisiert werden, ob sie durch die Kunden besessen sind und ob sie nicht übliche, kürzliche Aktivitäten zeigten. Diese Charakteristika können verwendet werden, um Profile und Übereinstimmungsmatrizen unter Verwendung der identen Techniken, wie oben beschrieben, auszubilden. Zusätzlich können, wenn ein Kunde ein Muster in seiner Anfrage für Information über Aktien zeigt, ihre Anfragen antizipiert bzw. vorausgesehen und Menüs zusammengestellt werden, um eine Auswahl der Aktien zu erleichtern, um möglicherweise ein langes Suchen über mehrere Fenster zu vermeiden, oder die Information kann im voraus auf die Kundenanfrage heruntergeladen werden, um die Wartezeit zu verringern. Eine derartige Antizipation von Kundenanfragen für Information ist insbesondere verwendbar bzw. nützlich, wenn die Wartezeit signifikant sein kann, wie für Multimedia-Information enthaltend graphische oder hörbare Information. Es ist auch wertvoll, wenn große Mengen an Information zu niedrigen Kosten transferiert werden können, beispielsweise unter Verwendung von Übertragungen mit niedrigen Kosten in der Nacht bei der Vorhersage bzw. Antizipation von Anfragen in bezug auf Information am folgenden Tag.
  • In analoger Weise kann in dem Fall von Entnahme von Text oder anderer Druckinformation ein Kunde in seiner oder ihrer Navigation durch einen Baum von möglichen Menümerkmalen bzw. -gegenständen unterstützt werden, indem das System zu einem Antizipieren bzw. Vorhersagen veranlaßt wird, welchen Branchen am wahrscheinlichsten gefolgt wird, und Information im voraus vor der nachgefragten Information heruntergeladen wird, wodurch signifikant die Systemantwort bescheunigt wird. Alte Information, welche wahrscheinlich nicht zu benutzen ist, kann aus dem Speicher gelöscht bzw. entfernt werden. Dies erlaubt es, daß Information schnell an der lokalen Maschine vorliegt, wenn sie erforderlich ist.
  • Auch ist eine Medien-Kreuz-Korrelation unter Verwendung der Techniken der Erfindung möglich, indem das Profil von einem Medium verwendet wird, um die Kundenpräferenz für andere Medien abzuschätzen. Ein derartiger Zugang kann verwendbar sein, um beispielsweise vorherzusagen, daß ein begieriger Kunde von Sportprogrammen auch sehr interessiert sein kann, Sport- oder Nachrichten-Informationen oder Information be treffend den Vertrieb von Sportmemorabilien basierend auf seiner oder ihrer Seherpräferenzen zu erhalten. Analog können Hörer einer bestimmten Art von Musik auch daran interessiert sein, Konzerttickets für dieselbe oder ähnliche Arten von Musik zu kaufen.
  • Schließlich können die Techniken der Erfindung verwendet werden, um einen potentiellen Käufer mit Liegenschaften bzw. Immobilien auf dem Markt durch ein Erzeugen von Profilen der charakteristischen Merkmale eines Hauses, wie Größe, Ort, Kosten, Anzahl von Schlafzimmern, Stil und dgl., in Übereinstimmung zu bringen. Der potentielle Käufer kann sein oder ihr "Traumhaus" anfordern, indem er oder sie Beispielhäuser angibt, indem gewünschte Charakteristika, wie ein Bereich von Preisen, oder durch Kombination der zwei spezifiziert werden. Die Übereinstimmungsmatrix würde die Kundenprofile mit den Profilen der verfügbaren Häuser abstimmen und eine Übereinstimmungsmatrix ausbilden. Das System könnte auch verifizieren, daß die Profile, die ursprünglich durch die potentiellen Käufer eingegeben wurden, genau sind, indem Häuser einer etwas anderen Art als jenen, die der Kunde angefordert hat, angeboten bzw. vorgeschlagen werden. Ein Hausentnahmesystem, welches kundengesteuert bzw. -geregelt ist, könnte auch unter Verwendung der Techniken der Erfindung entwickelt werden. In diesem Beispiel würde die Datenquelle die standardisierten Liegenschaftslisten sein.
  • Obwohl zahlreiche Ausbildungen der Erfindung und zahlreiche Ausdehnungen des erfinderischen Konzepts oben beschrieben wurden, wird der Fachmann sehr leicht erkennen, daß zahlreiche, zusätzliche Modifikationen in den exemplarischen Ausbildungen möglich sind, ohne materiell die neuen Lehren und Vorteile der Erfindung zu verlassen. Dementsprechend werden alle diese Modifikationen als in dem Rahmen der Erfindung mitumfaßt betrachtet, wie sie in den nachfolgenden Patentansprüchen definiert ist.

Claims (27)

  1. Verfahren zum Planen eines Kunden- bzw. Teilnehmerzugriffs auf Daten einer Vielzahl von Datenobjekten bzw. -gegenständen, umfassend die Schritte: Erzeugen (104; 110, 112) von wenigstens einem Kunden- bzw. Teilnehmerprofil für einen Kunden dieser Daten, wobei das Kundenprofil die Vorlieben des Kunden für Daten anzeigt, welche vorbestimmte Merkmale aufweisen; Erzeugen von Inhalts- bzw. Contentprofilen für jedes dieser Datenobjekte, wobei die Inhaltsprofile das Ausmaß des Inhalts der vorbestimmten Merkmale in Daten von jedem dieser Datenobjekte anzeigen; Inbezugsetzen (106; 304) des wenigstens einen Kundenprofils mit den Inhaltsprofilen für die Daten, welche von jedem Datenobjekt verfügbar sind, an den Kunden zu einer bestimmten Zeit; Bestimmen (204, 206; 304, 310) eines Subsatzes von Daten, welcher Inhaltsprofile aufweist, von welchen in dem Bezugnahmeschritt bestimmt wurde, daß sie am nächsten mit dem wenigstens einen Kundenprofil übereinstimmen; und Präsentieren des Subsatzes von Daten an den Kunden für eine Auswahl; dadurch gekennzeichnet, daß: die Inhaltsprofile für jedes der Datenobjekte Werte über einen vorbestimmten Bereich von Werten enthalten, welche eine Übereinstimmung der Datenobjekte mit den vorbestimmten Merkmalen anzeigen; und der Schritt (204, 206; 304, 310) eines Bestimmens eines Subsatzes von Daten einen Vergleich umfaßt, um eine Anzeige der Attraktivität der Datenobjekte für jeden Kunden zu erzeugen.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, worin der Bezugnahmeschritt (106; 304) den Schritt eines Bestimmens eines Abstands zwischen einem Kundenprofil und einem In haltsprofil in einem charakteristischen Raum durch ein Berechnen eines Übereinstimmungsskalars für gemeinsame Merkmale, ac, zwischen dem wenigstens einen Kundenprofil, cv, und den Inhaltsprofilen, cp, in Übereinstimmung mit der Beziehung: acij = 1/[1 + Σkwik|cvik – cpjk|]für i = ein gewisser Kunde einer Anzahl von Kunden 1, j = ein bestimmtes Datenobjekt einer Anzahl von Datenobjekten J, und k = ein bestimmtes Merkmal eines Datenobjekts einer Anzahl von Datenobjektmerkmalen K umfaßt, worin cvik größer als oder gleich 0 ist und wik ein normalisiertes Gewicht eines Merkmals k eines Kunden i ist.
  3. Verfahren nach Anspruch 1, weiters umfassend die Schritte: Überwachen (110), auf welche Datenobjekte tatsächlich durch den Kunden zugegriffen wird; und Aktualisieren (112; 310) von jedem Kundenprofil in Übereinstimmung mit den Inhaltsprofilen der Datenobjekte, auf welche tatsächlich durch den Kunden zugegriffen wird, um die tatsächlichen bzw. aktuellen Vorlieben des Kunden für die, vorbestimmten Merkmale zu aktualisieren.
  4. Verfahren nach Anspruch 1, weiters umfassend die Schritte: Überwachen (110), auf welche Datenobjekte tatsächlich durch den Kunden zugegriffen wird; und Aktualisieren (112) des Kundenprofils, um die Frequenz einer Auswahl der Datenobjekte durch Kunden mit Kundenprofilen im wesentlichen ähnlich zu dem Kundenprofil zu reflektieren.
  5. Verfahren nach Anspruch 4, worin der Erzeugungsschritt (104; 110, 112) eines Kundenprofils die Schritte umfaßt: Auswählen einer Anzahl von gewünschten Gruppen K, in welche die Kunden bzw. Teilnehmer unterteilt werden, wobei jeder Kunde in einer Gruppe ein Kundenprofil im wesentlichen ähnlich bzw. gleich zu einem Kundenprofil von jedem anderen Kunden in dieser Gruppe aufweist; Gruppieren der Kunden in K Gruppen, um zu minimieren: Σ Σ|vi – vk| Cluster Kunden k = 1 bis K i in k
    worin |vi–vk| ein Abstand zwischen dem Vektor von Merkmalen der Datenobjekte, auf welche durch den Kunden i zugegriffen wird, und dem Schwerpunkt bzw. Zentrum der Gruppe k ist; und Bestimmen einer Übereinstimmungsmatrix acij, wo für jeden Kunden i eine j-te Reihe der Übereinstimmungsmatrix ein Vektor vk für eine Gruppe k ist, zu welcher der Kunde i gehört.
  6. Verfahren nach Anspruch 1, worin der Schritt (104; 110, 112) eines Erzeugens von wenigstens einem Kundenprofil den Schritt eines Aufnehmens eines Profils von Daten, auf welche vorher durch den Kunden zugegriffen wurde, in das wenigstens eine Kundenprofil umfaßt.
  7. Verfahren nach Anspruch 1, worin der Schritt (104; 110, 112) eines Erzeugens von Inhaltsprofilen den Schritt eines Aufnehmens in die Inhaltsprofile von Daten umfaßt, welche die Kundenprofile dieser Kunden reflektieren, welche vorher auf die Daten von jedem Datenobjekt zugegriffen haben.
  8. Verfahren nach Anspruch 1, worin die Daten elektronische Programmführungsdaten beinhalten und der Darstellungs- bzw. Präsentierungsschritt den Schritt eines Herunterladens in einen Speicher einer eine elektrische Programmführung aufnehmenden Vorrichtung eines Kunden von Programmbeschreibungen in der elektrischen Programmführung nur für diejenigen Einträge in der elektronischen Programmführung umfaßt, welche Inhaltsprofile aufweisen, welche in dem Bezugnahmeschritt bestimmt wurden, daß sie am nächsten mit dem wenigstens einen Kundenprofil übereinstimmen.
  9. Verfahren nach Anspruch 1, worin der Kunde mit einer Vielzahl von Datenquellen (406; 602; 1112) über ein Datennetzwerk verbunden wird und worin der Präsentierungsschritt den Schritt eines Herunteriadens des Subsatzes von Daten an den Kunden von der Datenquelle vor einer Auswahl durch den Kunden eines Menügegenstands umfaßt, welcher den Subsatz von Daten identifiziert bzw. bezeichnet.
  10. Verfahren nach Anspruch 9, weiters umfassend die Schritte: Überwachen (110) eines Musters eines Kunden bei einem Navigieren durch die Datenquellen, um auf Daten zuzugreifen, welche für den Kunden wünschenswerte Merkmale aufweisen; und Erzeugen (112; 310) von wenigstens einem Kundenprofil für den Kunden, welches das Muster des Kunden beim Navigieren durch die Datenquellen anzeigt, um auf die Daten zuzugreifen, welche für den Kunden wünschenswerte Merkmale aufweisen; worin der Herunterladeschritt weiters den Schritt eines Herunterladens dieser Daten, welche für den Kunden wünschenswerte Merkmale aufweisen, aus den Datenquellen vor einer Auswahl durch den Kunden von Menügegenständen umfaßt, welche an dem Datennetzwerk für ein Navigieren zu diesen Daten verwendet werden.
  11. Datenübertragungssystem, welches einen Teilnehmer- bzw. Kundenzutritt zu Daten einer Vielzahl von Datenobjekten plant, umfassend: Mittel (406; 412; 506; 606; 906; 1006; 1102) zum Erzeugen von wenigstens einem Kunden- bzw. Teilnehmerprofil für einen Kunden der Daten, wobei das Kundenprofil die Vorlieben des Kunden für Daten anzeigt, welche vorbestimmte Merkmale aufweisen; Mittel zum Erzeugen von Inhalts- bzw. Contentprofilen für jedes Datenobjekt, wobei die Inhaltsprofile das Ausmaß des Inhalts der vorbestimmten Merkmale in Daten von jedem Datenobjekt anzeigen; Mittel (406; 412; 506; 606; 906; 1006; 1102), um das wenigstens eine Kundenprofil mit den Inhaltsprofilen für die Daten, die von jedem Datengegenstand erhältlich sind, mit dem Kunden zu einem gewissen Zeitpunkt in Beziehung zu setzen; Mittel (406; 412; 506; 606; 906; 1006; 1102) zum Bestimmen eines Subsatzes von Daten, welche Inhaltsprofile aufweisen, welche am nächsten mit dem wenigstens einen Kundenprofil übereinstimmen; und Mittel (110) zum Präsentieren des Subsatzes von Daten an den Kunden für eine Auswahl, dadurch gekennzeichnet, daß: die Inhaltsprofile für jedes der Datenobjekte Werte über einen vorbestimmten Bereich von Werten enthalten, welche eine Übereinstimmung der Datenobjekte mit den vorbestimmten Merkmalen anzeigen; und die Mittel (406; 412; 506; 606; 906; 1006; 1102) zum Bestimmen eines Subsatzes von Daten Mittel zum Erzeugen eines Vergleichs der Attraktivität der Datenobjekte für jeden Kunden umfassen.
  12. System nach Anspruch 11, worin die Bezugnahmemittel einen Prozessor (406; 412; 506; 606; 906; 1006; 1102) umfassen, welcher programmiert ist, um einen Abstand zwischen einem Kundenprofil und einem Inhaltsprofil in einem charakteristischen Raum durch ein Berechnen eines Übereinstimmungsskalars für gemeinsame Merkmale, ac, zwischen dem wenigstens einen Kundenprofil, cv, und den Inhaltsprofilen, cp, in Übereinstimmung mit der Beziehung: acij = 1/[1 + Σkwik|cvik – cpjk|]für i = ein gewisser Kunde einer Anzahl von Kunden 1, j = ein bestimmtes Datenobjekt einer Anzahl von Datenobjekten J, und k = ein bestimmtes Merkmal eines Datenobjekts einer Anzahl von Datenobjektmerkmalen K zu bestimmen, worin cvik größer als oder gleich 0 ist und wik ein normalisiertes Gewicht eines Merkmals k eines Kunden i ist.
  13. System nach Anspruch 11, weiters umfassend: Mittel (412; 620; 1008) zum Überwachen, auf welche Datenobjekte tatsächlich durch den Kunden zugegriffen wird; und Mittel (412; 620; 1008) zum Aktualisieren von jedem Kundenprofil in Übereinstimmung mit den Inhaltsprofilen der Datenobjekte, auf welche tatsächlich durch den Kunden zugegriffen wird, um die tatsächlichen bzw. aktuellen Vorlieben von jedem Kunden für die vorbestimmten Merkmale zu aktualisieren.
  14. System nach Anspruch 11, weiters umfassend: Mittel (412; 620; 1008) zum Überwachen, auf welche Datenobjekte tatsächlich durch den Kunden zugegriffen wird; und Mittel (412; 620; 1008) zum Aktualisieren von jedem Kundenprofil, um die Frequenz einer Auswahl der Datenobjekte durch Kunden mit Kundenprofilen im wesentlichen ähnlich zu dem Kundenprofil zu reflektieren.
  15. System nach Anspruch 14, worin die Mittel (412; 620; 1008) zum Erzeugen des wenigstens einen Kundenprofils Bearbeitungsmittel umfassen, welche eine Anzahl von gewünschten Gruppen K, in welche die Kunden bzw. Teilnehmer unterteilt werden, wobei jeder Kunde in einer Gruppe ein Kundenprofil im wesentlichen ähnlich bzw. gleich zu dem Kundenprofil von jedem anderen Kunden in dieser Gruppe auswählt, die Kunden in K Gruppen gruppiert, um zu minimieren: Σ Σ|vi – vk| Cluster Kunden k = 1 bis K i in k
    worin |vi – vk| ein Abstand zwischen dem Vektor von Merkmalen der Datenobjekte, auf welche durch einen Kunden i zugegriffen wird, und dem Schwerpunkt bzw. Zentrum der Gruppe k ist, und eine Übereinstimmungsmatrix acij bestimmt, wo für jeden Kunden i eine j-te Reihe der Übereinstimmungsmatrix ein Vektor vk für eine Gruppe k ist, zu welcher der Kunde i gehört.
  16. System nach Anspruch 11, worin die Mittel (412; 620; 1008) Mittel zum Erzeugen von wenigstens einem Kundenprofil in dem wenigstens einen Kundenprofil eines Profils von Daten beinhaltet, auf welche vorher durch den Kunden zugegriffen wurde.
  17. System nach Anspruch 11, worin die Mittel zum Erzeugen von Inhaltsprofilen Inhaltsprofildaten beinhalten, welche die Kundenprofile dieser Kunden reflektieren, welche vorher auf die Daten von jedem Datenobjekt zugegriffen haben.
  18. System nach Anspruch 11, worin die Daten elektronische Programmführungsdaten beinhalten und die Darstellungs- bzw. Präsentierungsmittel Mittel für ein Her- unterladen in einen Speicher einer eine elektrische Programmführung aufnehmenden Vorrichtung eines Kunden von Programmbeschreibungen einer elektrischen Programmführung (914) in den elektronischen Programmführungsdaten nur für diejenigen Einträge in der elektronischen Programmführung (914) umfaßt, welche Inhaltsprofile aufweisen, welche durch die Bezugnahmemittel bestimmt wurden, daß sie am nächsten mit dem wenigstens einen Kundenprofil übereinstimmen.
  19. System nach Anspruch 11, worin der Kunde mit einer Vielzahl von Datenquellen (402; 602; 1112) über ein Datennetzwerk verbunden ist und worin die Präsentierungsmittel Mittel für ein Herunterladen des Subsatzes von Daten an den Kunden vor einer Auswahl durch den Kunden eines Menügegenstands umfaßt, welcher den Subsatz von Daten identifiziert bzw. bezeichnet.
  20. System nach Anspruch 19, weiters umfassend: Mittel (412; 620; 1008) zum Überwachen eines Musters eines Kunden bei einem Navigieren durch die Datenquellen, um auf Daten zuzugreifen, welche für den Kunden wünschenswerte Merkmale aufweisen; und Mittel (412; 506; 606; 906; 1006; 1102) zum Erzeugen von wenigstens einem Kundenprofil für den Kunden, welches das Muster des Kunden beim Navigieren durch die Datenquellen anzeigt, um auf die Daten zuzugreifen, welche für den Kunden wünschenswerte Merkmale aufweisen; worin die Herunterlademittel die Daten, welche für den Kunden wünschenswerte Merkmale aufweisen, vor einer Auswahl durch den Kunden von Menügegenständen herunterladen, welche an dem Datennetzwerk für ein Navigieren zu diesen Daten verwendet werden.
  21. System nach Anspruch 11, weiters umfassend Mittel (918; 1104) zum Identifizieren eines Kunden und zum Bereitstellen eines Kundenprofils für den Kunden an die Bestimmungsmittel zum Bestimmen des Subsatzes von Daten für den Kunden.
  22. System nach Anspruch 11, weiters umfassend Mittel zum Bereitstellen von unterschiedlichen Kundenprofilen an die Bestimmungsmittel in Übereinstimmung mit der Tageszeit und dem Wochentag.
  23. System nach Anspruch 11, worin die Präsentiermittel angeordnet bzw. ausgebildet sind, um den Subsatz von Daten an den Kunden als einen virtuellen Datenkanal zu präsentieren.
  24. System nach Anspruch 11, weiters umfassend Mittel zum Speichern einer elektronischen Programmführung (914) an einem Kundenanschluß (412; 512; 620}, worin die Präsentationsmittel angeordnet bzw. ausgebildet sind, um Programme innerhalb der elektronischen Programmführung hervorzuheben, welche dem Subsatz von Daten entsprechen.
  25. System nach Anspruch 24, worin die elektronischen Programmführungs-Speichermittel angeordnet bzw. ausgebildet sind, um Programmbeschreibungen der elektronischen Programmführung (914) nur für diejenigen Einträge in der elektronischen Programmführung (914) zu speichern, welche Inhaltsprofile aufweisen, von welchen durch die Bestimmungsmittel bestimmt wurde, daß sie am nächsten mit dem wenigstens einen Kundenprofil übereinstimmen.
  26. System nach Anspruch 11, weiters umfassend ein Interface, durch welches die Bestimmungsmittel ausgebildet sind, Upstream-Datenbotschaften bzw. stromaufwärtige Datenbotschaften zur Verfügung zu stellen.
  27. System nach Anspruch 26, weiters umfassend Verschlüsselungsmittel (1022) zum Verschlüsseln bzw. Codieren der Upstream-Datenbotschaften.
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