本発明の１つの実施形態によれば、適応ビデオストリーミングのためコンテンツタイトルに関連付けられたビデオストリームをエンコードするように構成されたコンポーネントを含むエンコーディングサーバーが提供される。ビデオストリームは、先ず、ＶＣ１エンコーダにより処理され、複数のＧＯＰを含むエンコードされたビデオストリームを生成し、各ＧＯＰは、キーフレームを含み且つ異なる再生オフセットを含む。それから、エンコードされたビデオストリームは、パッケージされ、それらＧＯＰがそのパッケージされエンコードされたストリームのデータパケットに記憶される。ＳＨＩ生成器が、各ＧＯＰに関連付けられたスイッチポイントを含むパッケージされエンコードされたストリームに関連付けられたＳＨＩを生成する。各スイッチポイントは、対応するＧＯＰに関連付けられた再生オフセット及び対応するＧＯＰのキーフレームを記憶するデータパケットを含む。同じコンテンツタイトルに関連付けられ且つ異なる再生ビットレートにエンコードされた、複数のパッケージされてエンコードされたビデオストリームに関連付けられたＳＨＩは、対応するスイッチポイントを有する。 （もっと読む）

本発明の一実施形態は、コンテンツサーバ及びコンテンツプレーヤを備えるコンテンツ配布システムにおいて使用可能な配布帯域幅に再生ビットレートを適応させるための技術を記載する。コンテンツプレーヤは、現在使用可能な帯域幅を想定して、所与のタイトルについて、所与の再生ビットレートが完全な再生をうまく提供することができるかどうかを周期的に推定する。現在使用可能な帯域幅を想定して、再生が現在のビットレートで実行不可能になる場合、コンテンツプレーヤは、実行可能なビットレートが達成されるまで、ビットレートを下方に適応させる。より高いビットレートを使用して再生が実行可能である場合、コンテンツプレーヤは、ビットレートを上方に適応させることができる。 （もっと読む）

本発明の一実施形態は、コンテンツサーバ及びコンテンツプレーヤを備えるコンテンツ配布システムにおいて使用可能な配布帯域幅に再生ビットレートを適応させるための技術を記載する。コンテンツプレーヤは、現在使用可能な帯域幅を想定して、所与のタイトルについて、所与の再生ビットレートが完全な再生をうまく提供することができるかどうかを周期的に推定する。現在使用可能な帯域幅を想定して、再生が現在のビットレートで実行不可能になる場合、コンテンツプレーヤは、実行可能なビットレートが達成されるまで、ビットレートを下方に適応させる。より高いビットレートを使用して再生が実行可能である場合、コンテンツプレーヤは、ビットレートを上方に適応させることができる。 （もっと読む）

本発明の一実施形態は、複数のコンテンツ配布ネットワーク（ＣＤＮ）から、少なくとも１つのコンテンツサーバを備えるＣＤＮ、及びコンテンツプレーヤ上のＣＤＮから再生しているデジタルコンテンツファイルを選択するための技術について記載する。ＣＤＮを選択することは、ＣＤＮの順位と、ＣＤＮごとの割り当てられた重み値と、コンテンツプレーヤと各ＣＤＮとの間で測定される帯域幅とに基づく。有利には、所与のコンテンツプレーヤは、一般的なネットワーク及びＣＤＮ荷重条件に基づいてＣＤＮを選択することができ、それによって、ＣＤＮからデジタルコンテンツファイルをダウンロードするとき、全体的な頑強性及び信頼性が増す。 （もっと読む）

本発明によれば、ストリーミングメディアプログラムのトリックプレーモードは、ユーザの現在の視聴位置とプログラムの中の前の方又は後の方にある他の位置との間に存在するメディアファイルのすべての部分のダウンロード、バッファリング及び表示をプロセッサに行わせることなく、ストリーミングメディアファイルのシミュレートされた早送り及び巻戻し動作を行えるようにする技術をデータプロセッサで使用することにより使いやすいものとする。代わりに、プログラムに対し生成された別の静止画像を次々に表示する。さらに、静止画像を、ストリーミングメディアファイルを再生する時間の前に準備し格納しておき、プログラムが視聴するものとして選択されたときに再生デバイスに配信できる。視聴覚プログラムのライブラリのうちから一つを選択することやシリーズ視聴覚プログラムのエピソードを選択することもできる。 （もっと読む）

本発明の他の実施形態によれば、特定のユーザが、複数のアイテムから特定のアイテムをどのように評価するかの見積りのためのアプローチが提供される。アプローチは、映画、音楽、およびゲームなどのレンタルアイテムを含む、任意のタイプのアイテムに適用可能であり、本発明は、任意の特定のタイプのアイテムに制限されない。特定のアイテムに類似する評価を有する複数のアイテムからの１つ以上のアイテムが特定される。次に、１つ以上のアイテムに対して特定のユーザによって与えられた評価に実質的に類似する１つ以上のアイテムに評価を与える一人以上の他のユーザが特定される。最終的に、どのように特定のユーザが、一人以上の他のユーザによって与えられる特定のアイテムに関する評価に基づいて、特定のアイテムを評価するかの見積りが行われる。
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