JP2000029660A - タイムチュ―ブおよび円形木を用いたインタラクティブな活性化拡散視覚化方法、装置並びに媒体 - Google Patents
タイムチュ―ブおよび円形木を用いたインタラクティブな活性化拡散視覚化方法、装置並びに媒体Info
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Abstract
法、および活性化拡散アルゴリズムの活性化入力ベクト
ルを規定する方法を提供する。 【解決手段】 活性化拡散アルゴリズムでモデル化され
る一般化されたグラフ構造を表すのに平面的な円形木が
使用される。平面的な円形木のいくつかまたはすべての
ノード上にあって円形木に垂直な次元にある活性化バー
が、活性化拡散アルゴリズムのN回の反復終了時に得ら
れる最終活性化レベルを符号化する。活性化バーを表示
するノードの数は所定の数であってもよいし、すべての
ノードに対しての所定の割合や、所定の活性化レベルし
きい値によって決定されてもよい。同じ一般化されたグ
ラフに対応する2つ以上のフローネットワークを拡散す
る活性化の結果として得られる最終活性化レベルが、活
性化バー上において色で符号化された部分として表示さ
れる。
Description
ズムの結果を表示する分野に関する。特に、本発明は、
活性化入力ベクトルのインタラクティブな生成、および
活性化拡散アルゴリズムにおける中間活性化ベクトルの
表示に関する。本発明は、ウェブサイト上のワールドワ
イドウェブページに存在し得る関連性をいかにユーザー
に伝え、その関連性をいかに求めるかという問題に対処
する。
に一般社会にもたらされた情報アクセス機構のうち、お
そらく最も重要なものであろう。顧客や投資家となる可
能性のある人々に情報を提供するものとしてインターネ
ットに頼る組織が多くなるにつれ、従業員やビジネスパ
ートナーが後に検索するのに備えて大量のデータを提
供、編成する上での可能性も実感することだろう。企業
のウェブサイトは、急速に、最も重要なビジネスの投資
対象となってきている。
して多く使用される。その企業の従業員がそのウェブサ
イトをどのように使用しているかを観察して得られるウ
ェブサイト使用パターンにより、その企業の活動をより
よく理解できる。例えば、営業部門がどのような製品の
広告をダウンロードしているかを観察することが、販売
を予測する一つの方法となることも考えられる。つま
り、従来の市場分析をこの情報資源にも適用することが
できるのである。
うに使用されているかだけでなく、それがどのようなコ
ンテキストにあるか、例えばそのリンク構造やウェブペ
ージの内容にも興味を示している。ウェブサイトは、そ
のリンク構造や、そのページの内容、使用度に見られる
ようなトポロジーの変化が頻繁に起こるため、ダイナミ
ックな構造である。アナリストは、その発展するウェブ
サイトを分析したいと願っているのである。
ターンやウェブページの内容同士の関係を知り、理解す
るとともに、ウェブサイトのトポロジーを効率的に構築
したいというアナリストの希望が高まっているため、ウ
ェブサイトの分析過程において有用な視覚化ツール群が
必要とされている。
クトルに応じて、一般化されたグラフ構造のノードにお
ける活性化レベルに対応する時間tでの活性化ベクトル
をモデル化または予測する反復的なプロセスである。活
性化拡散アルゴリズムは、一般にN回にわたって反復さ
れる一次方程式の組を伴う。一次方程式のある条件が満
たされていれば、活性化ベクトルは漸近収束する。
ベクトルのみが分析されていたが、位相変異の特定や、
発散性の活性化拡散フローマトリックスの特定等、活性
化ベクトルの中間値を検証することによりアナリストが
貴重な情報やフィードバックを得られる可能性がある。
を理解するための従来の技術は、一般化されたグラフ構
造を構成するリンクおよびノードの表現を表示すること
である。ワールドワイドウェブの見方の一つは、ウェブ
ページがノード、ハイパーリンクがノード間のリンクを
表す一般化されたグラフ構造として見ることである。一
般化されたグラフ構造の認知的処理を促進するため、典
型的には一般化されたグラフ構造は、そのすべてのノー
ドとリンクのサブセットのみとを含む木構造でディスプ
レイ上に表現される。ウェブページの構造、使用、およ
び内容のダイナミックスを分析、予測するために活性化
拡散アルゴリズムを使用することができる。本発明の一
目的は、活性化拡散アルゴリズムの結果を表示すること
である。本発明の別の目的は、活性化拡散アルゴリズム
の活性化入力ベクトルを規定する方法を提供することで
ある。本発明のさらに別の目的は、活性化拡散アルゴリ
ズムの種々のステップでの活性化レベルを表示すること
である。
拡散アルゴリズムでモデル化される一般化されたグラフ
構造を表すのに平面的な円形木が使用される。本発明の
一局面による方法では、平面的な円形木のいくつかまた
はすべてのノード上においてその垂直な次元に活性化バ
ーを表示し、活性化拡散アルゴリズムのN回の反復終了
時に得られる最終活性化レベルを符号化する。活性化バ
ーを表示するノードの数は所定の数であってもよいし、
すべてのノードに対しての所定の割合や、所定の活性化
レベルしきい値によって決定されてもよい。
れたグラフに対応する2つ以上のフローネットワークを
拡散する活性化の結果として得られる最終活性化レベル
が、活性化バー上において色で符号化された部分として
表示される。例えば、内容、使用度、トポロジ、または
推奨のフローネットワークを活性化拡散に使用してもよ
い。したがって、重み付け機構を用いて異なるフローネ
ットワークが組み合わされる場合には、結果として得ら
れるページの活性化に対する各フローネットワークの貢
献度を、活性化バーにおいて各フローネットワークに異
なる色を使用することで評価できる。
般化されたグラフに対応する異なるフローネットワーク
での活性化拡散における差を、結果として得られる活性
化パターンを各ネットワークから減じ、その差を表示す
ることで表示してもよい。例えば、内容と使用度との
差、推奨と使用度との差を表示して、ウェブサイトの設
計者が予期せぬ使用パターンが起こっているページを特
定するのを促進してもよい。
拡散入力ベクトルは、ユーザーのカーソルが表示された
ノード上にあるドエル時間を測定することで求められ
る。この局面によると、カーソルを1つ以上のノード上
に置くことでこれらのノードにさらに入力活性化が加え
られるにつれ、現在の活性化入力ベクトルに対応する最
終活性化ベクトルが継続的に更新される。
ステップを含む活性化拡散アルゴリズムの種々の中間ス
テップでの活性化ベクトルがタイムチューブ内の円形木
のノードに色で符号化される。この局面の一実施形態で
は、N個の全ステップの結果として得られる活性化ベク
トルと活性化入力ベクトルが、N+1個の平面的な円形
木を有するタイムチューブにおいて表示される。別の実
施形態では、N個の全活性化ベクトルの周期的なサブセ
ットが表示される。さらに別の実施形態では、位相変異
または活性化レベルにおける大きな変化を表す平面的円
形木を示すサブセットは表示されるが、活性化レベルに
おける小さな変化を表す平面的円形木は表示されない。
点は、発明の実施の形態で十分に説明される図面より明
らかになるであろう。
る。図面において、同一の参照場号は同一の要素を示す
が、本発明を明瞭に説明するため、異なる図面には同様
の部分に異なる参照番号が付されることがある。
向グラフである。一般的な有向グラフの視覚化は、周知
の難しい問題である。事実、現在のグラフレイアウトア
ルゴリズムは、どれも7000ノードのグラフを十分に
扱うことができない。しかし、有向グラフのサブドメイ
ンとして、ウェブサイトのリンク構造は階層的な傾向に
ある。つまり、ウェブサイトは木ではないものの、木表
現でウェブサイトに近いものを表せることが多い。
て、アナリストは、ある文書から別の文書への最も少な
い数のホップを見つけるのに関心があることが多い。幅
優先巡回は、ノードを根ノードにできるだけ近く配置す
ることで、ウェブグラフを木に変形する。この木を得た
あと、円形木視覚化技術によって構造を視覚化する。円
形木は、階層を視覚化するのに円形のレイアウトを使用
する。連続する各円が木におけるレベルを表す。レイア
ウトアルゴリズムは2つのパスで実行される。第1のパ
スで、アルゴリズムは後行順巡回により階層全体を巡回
する。各ノードにおいて、アルゴリズムによりその部分
木の葉ノードの数が計算されるため、その木の葉の数が
わかる。次にアルゴリズムにより、各葉ノードに割当て
るべき角度スペース量が計算される(360度を葉の総
数で割ったもの)。第2のパスで、アルゴリズムは幅優
先巡回によって階層を巡回する。各ノードにおいて、そ
の部分木にいくつの葉ノードが根付いているかを見るこ
とによりそのノードに角度スペース量を割当てる。この
ように、各葉ノードには一定量の角度スペースが保証さ
れる。
的かつ戦略的に選択できれば、見る者がその視覚化され
たものをさらによく理解することができる。円形木には
いくつかの利点がある。まず、木の構造がコンパクトに
視覚化され、そのパターンが簡単にわかる。第2に、ま
っすぐまたはわずかに角度を付けて見ても、全体のレイ
アウトが2次元平面上にあるため、オクルージョンの問
題がない。第3に、円錐形の木とは異なり、2次元技術
であるため、第3次元を時間等の他の情報、または各ノ
ードの3次元グリフに使用することができる。さらに、
円形であるために、視覚上、美的である。
形アルゴリズムの選択が確認できる。通常、トラフィッ
クの多い領域は根ノード付近に集中する。つまり、アル
ゴリズムにより、到達しやすいノードが根ノードを起点
に配置される。文書は、根ノードから遠くなるほど、ア
クセスされる可能性が小さくなる。
適切な汎用コンピュータのアーキテクチャ100を示
す。汎用コンピュータ100は、少なくとも、マイクロ
プロセッサ102と、ディスプレイモニタ104と、カ
ーソル制御装置105とを備える。カーソル制御装置1
05は、マウス、ジョイスティック、一連のボタン、ま
たはユーザーがディスプレイモニタ104上のカーソル
またはポインタの位置を制御するのを可能にする他の何
らかの入力装置として実現されてもよい。汎用コンピュ
ータ100はまた、ランダムアクセスメモリ107と、
ハードディスク103と、ROMメモリ108と、キー
ボード106と、モデム110と、グラフィックスコプ
ロセッサ109とを備えてもよい。汎用コンピュータ1
00のすべての要素を共通バス101で接続して、種々
の要素間でデータをやり取りするようにしてもよい。一
般に、バス101はデータ、アドレス、および制御信号
を含む。図1に示される汎用コンピュータ100は、そ
のすべての要素を接続する単一のデータバス101を含
んでいるが、汎用コンピュータ100の種々の要素を接
続する単一の通信バス101がなくてはならないという
要件はない。例えば、マイクロプロセッサ102と、R
AM107と、ROM108と、グラフィックスコプロ
セッサ109とをデータバスで接続し、一方、ハードデ
ィスク103と、モデム110と、キーボード106
と、ディスプレイモニタ104と、カーソル制御装置1
05とを第2のデータバス(図示せず)で接続してもよ
い。この場合、第1のデータバス101と第2のデータ
バス(図示せず)を双方向バスインターフェース(図示
せず)で接続してもよい。または、要素のうちのいくつ
か、例えばマイクロプロセッサ102とグラフィックコ
プロセッサ109等を第1のデータバス101と第2の
データバス(図示せず)の両方で接続して、第1のデー
タバスと第2のデータバス(図示せず)との間の通信を
マイクロプロセッサ102とグラフィックスコプロセッ
サ109とを介して行うようにしてもよい。このよう
に、本発明の方法は、図1に100で示されるようない
かなる汎用コンピュータアーキテクチャにおいても実行
可能であるが、本発明の方法を実行できるアーキテクチ
ャはこのアーキテクチャのみに限定されるわけではない
ことは明らかである。
なる一般化されたグラフ構造200を示す。一般化され
たグラフ構造200の種々のノード201−215は、
216−225で示されるようなリンクによって互いに
接続される。種々のノードを接続するリンクは双方向で
も単方向でもありうる。本明細書およびその図面を通し
て、双方向のリンクは、いずれの端にも矢印のないリン
クとして表され、単方向のリンクは一方または他方の端
部に矢印のあるリンクとして表されて、その矢印が指す
方向にのみリンクがあることを示す。例えば、図2のリ
ンク217は、ノード202から203へと移動するこ
とも、ノード203から202へと移動することもでき
る。あるノードから別のノードへと移動するのにいくつ
か異なる根が存在することが明らかである。大きな一般
化されたグラフ構造にはリンクが多数存在するため、そ
のリンクをすべて表示するのは非実用的であることが多
い。したがって、一般化されたグラフ構造の視覚表現を
ユーザーに呈示するとき、一般化されたグラフ構造に存
在する全リンクのうちのサブセットのみが表示される。
表示するように選択されるリンクのサブセットは、一般
化されたグラフ構造のすべてのノードからその他のすべ
てのノードへの経路を示さなくてはならない。この目的
を達成するのに木構造が多く用いられる。
フ構造200の木構造表現300を示す。一般化された
グラフ構造200に対応する木構造300にはリンク2
16−225は示されていない。このようにリンク21
6−225が省略されているのは、これらが一般化され
たグラフ構造200においてサイクルを形成するからで
ある。木構造にはサイクルがなく、つまり、あるノード
から別のノードへの経路は一つしかない。木構造表現3
00では、すべてのサイクルが断たれるため、あるノー
ドから別のノードに対して経路は1つしかないのであ
る。
の別の木構造表現400を示す。木構造400では、ノ
ード201が根ノードとされる。根ノード201の深さ
はゼロである。根ノード201の子はノード202,2
03,および204であり、これらの深さは1である。
ノード202には子が1つ(ノード205)、ノード2
04には子が3つ(ノード206,207,および20
8)ある。ノード205−208の深さは2である。ど
のノードの深さも、根ノードに至るまでに巡回しなくて
はならないリンクの数によって決定される。ノード20
9,210,203,214,215,207,21
2,および213には子がないため、これらは葉ノード
である。
形木表現500を示す。円形木表現500の中心点50
1は、木構造400の根ノード201に対応する。点5
01−515は各々、ノード201−215のうちのひ
とつを表しており、具体的には、木構造400の各ノー
ドに関連する参照番号に300を加えることにより、木
構造400の各ノードに関する円形木500における点
に対応する参照番号を計算できる。すなわち、図4のノ
ード201は円形木500のノード501として示さ
れ、ノード202は点502、ノード203は点50
3、ノード215は点515で表される。円550は、
点501で表される根ノードからの深さが1であるノー
ドを表すすべての点を含む。円560は、深さが2であ
るノードを表すすべての点を含む。円570は、深さが
3であるノードを表すすべての点を含み、円580は、
深さが4であるノードを表すすべての点を含む(図5の
点は図4のノードを表示、表現しているため、以下、表
示上のノードを表す点を指してノードということがあ
る)。円形木500のノードを表す各点の角度的配置は
以下のように決定される。葉ノードの総数を求め、円の
角度である360度をその葉ノードの総数で割る。円形
木500の場合、点512,513,509,510,
503,514,515,および507で表される8つ
の葉ノードがあるため、各葉ノードは、円形木500に
おいてそれ専用の角度スペースを45度有する。親ノー
ドの角度配置は、その最も外側の葉ノードと根ノードが
形成する角度を2等分する角度にされる。例えば、ノー
ド204を表す点504は、最も外側の葉214および
213を有し、これらは円形木500においてそれぞれ
点514および513に対応する。最も外側の葉の点5
14と、最も外側の葉の点513と、根ノード501と
により形成される角度は180度である。したがって、
親ノード504の角度はその180度を2等分する角度
である。同様に、親ノード511は子の点515および
514を有する。子の点515および514は根ノード
501とともに45度の角度を成し、したがって親の点
511はその45度を2等分する角度に配置される。
は使用情報に基づいて行われる。従来のレイアウト方法
が主にトポロジまたは内容に基づくのに対し、本発明に
よる方法では、使用度に優先順位をつける(ランク付け
する)ことでさらなる情報を符号化する。これらの方法
は、グラフの視覚化に興味度の関数を与え、それにより
認知に関する負担を最小限にする。本発明の範囲はウェ
ブへの応用よりはるかに広い範囲に及ぶが、ウェブによ
って本発明による方法を例示する。
るような大きな有向グラフをレイアウトする問題に対処
し、関連のある関係が表れるようにする。本発明による
と、使用度ベースの巡回によって一般のグラフが木にさ
れる。巡回の順、またはレイアウトの順、またはその双
方が、単純な頻度または共通の引用の頻度等の使用度デ
ータに基づいて選択される。本発明の方法を用いると、
企業のイントラネットのビューをダイナミックに編成で
きる。
づいてグラフをレイアウトすることにより、グラフの視
覚化にさらなる情報が符号化される。例えば、情報の検
索において、ハイパーテキスト文書は様々な頻度でアク
セスされる(他と比較してより人気のあるものがあ
る)。本発明によると、アイテムの人気度が、グラフの
レイアウトにおいてそのアイテムが受ける優先順位を決
定する一助となる。使用度データとそれをグラフの構造
レイアウトに符号化することとをあわせることで、使用
度およびトポロジにおける変化を同時に見ることができ
る。
ドウェブ上の文書に限られるわけではないが、本発明の
概念の基本を説明するのにウェブサイトの管理者が見る
ウェブを例として用いる。本発明は、メンテナンスを行
うウェブの管理者が、ウェブサイトの使用パターンとそ
のトポロジとの関係を理解することを可能にする。
技術として、リンクおよびノードを視覚化または表現し
たものを呈示することが挙げられる。ウェブの見方の一
つとして、文書がノードを表し、ハイパーリンクが文書
間のリンクを表すグラフとして見ることができる。リン
クは数が多く複雑であるため、通常、情報のいくらかは
省いたり、抜粋したりして、効果的に認知できる視覚処
理を実現する。レイアウトアルゴリズムによってより重
要な情報を呈示することを確実にするため、これらのア
ルゴリズムは興味度の関数を使用することが多い。
基づいてアイテムのレイアウトを変更するものはない。
ウェブサイトのメンテナンスを行う者およびその内容の
設計者は、そのサイトの使用パターンとそのリンクトポ
ロジとの関係を理解する必要がある。ウェブサイトはダ
イナミックであり時間とともに変化するため、メンテナ
ンスを行う者はトポロジへの変化が使用にどのような影
響を与えるかを理解する必要があることが多い。使用パ
ターンからの情報を用いることにより、レイアウトアル
ゴリズムはサイトのトポロジを呈示し、ユーザーの経路
および使用度が時間とともに(例えば、より多くのユー
ザーによるその構造へのアクセス、そのニーズの変化、
そしてその根底にあるトポロジの発展に伴って)どのよ
うに変化するかを明らかにすることができる。
ルゴリズムについてレイアウトの決定を行うのに使用情
報を利用する。これらのアルゴリズムの中には、スクリ
ーンの空間を最大限にしようとするものや、要素間の微
妙な関係を表そうとするよう機能するものもある。頻
度、新しさ、アクセスの間隔、および経路情報は、すべ
て、本発明の方法によって参照してもよい使用情報の形
態である。さらに、共通の引用のクラスト化およびニー
ズの可能性等の導出された使用情報を利用することもで
きるが、本発明はこれらの形態に限られるわけではな
い。
一つとして、根ノードと称するノードから始めて、その
ノードを中心に半径方向にリンクを広げるものがある。
スクリーンの空間がある限り、これを補助ノードで繰り
返す。ノードを最適にレイアウトするために、レイアウ
トアルゴリズムでは、最もよく使用されるノード同士を
互いから最も離れた所に配置して、その発展スペースが
最大になるようにすることが望まれる場合もある。最も
使用度が低いノードは、使用度の高いノード間の残りの
スペースに配置される。レイアウトにより、その使用度
値に基づいて、ハブを中心として互いから最も離れた所
へのノードの配置が続けられる。使用度の最も高いノー
ドは互いから最適に離されていて、その関連する子ノー
ドを配置するのに充分なスクリーン空間を与える。これ
は、使用度がより低いノードを犠牲にして行われる。
用度によりノードを順序付けて、それらを高い方から低
い方へ(または低い方から高い方へ)とレイアウトし
て、人気度(または人気の無さ)を示す。
本発明による改良されたグラフの幅優先巡回ではその構
造における使用度を符号化する。従来の幅優先巡回ベー
スのレイアウトでは、根ノードの子ノードをレイアウト
して、その次にそのまた子ノードをレイアウトする。従
来は、巡回の際に子ノードを訪ねる順序は特定されてい
なかった。しかし、本発明によると、単にあるパラメー
タに基づいて訪ねる順序を選択することにより、さらな
る情報をグラフレイアウトに符号化する。例えば、使用
量に基づいてノードをソートすることで訪ねる順序が決
定される(より人気のないウェブページより人気のある
ページを優先する)。
るように改良できる別のレイアウトアルゴリズムは、共
通の祖先を持つノードが呈示される深さ優先巡回であ
る。この場合、その近傍にあるものを考慮せず、縦のス
ライスを呈示する。各ステップで、アルゴリズムにより
どの子を選んで探索するかを決めなくてはならない。本
発明による最良の幅優先巡回と同様に、使用度が最も高
い子がまず訪ねられる。
み合わせが可能である。例えば、あるノードから幅優先
または深さ優先のトポロジの順序でグラフをたどるので
はなく、ある使用度レベルのすべてのノードが根ノード
として表示される。ウェブに関していえば、この技術を
用いてエントリポイントの組(サイトに入るのに使用す
るページ)と、それらのページからユーザーがたどる経
路を視覚化できる。それらの間のスペースは、根ノード
間のリンクおよび使用度に基づいて割当てられる。
の間に文書構造がどのようにアクセスされているかが明
らかにされるだけでなく、ある時間にわたって集められ
るとトポロジにおける流れも明らかにされる。これは表
現にさらに別の次元を与える。メンテナンスを行う者
は、使用が時間とともに(おそらくは、ユーザーの変化
または外部事象によって)どう変化するか、さらに、構
造の変化が使用パターンにどう影響するかを見て取るこ
とができる。これらのタイムスライスを比較することに
よって、メンテナンスを行う者は、どれだけ多くの人が
その構造のどこを現在巡回しているかがわかるだけでな
く、変化を相関させることができる。
のサイクルを含む一般化されたグラフ構造であって、本
発明による種々の使用度ベースの木構造生成方法を示す
のに使用する構造を示す。明瞭にするために、ノード間
の双方向リンクは、単方向リンクの対として表現され
る。例えば、ノード1はノード2に対してリンク612
を有し、ノード2はノード1に対してリンク621を有
する。
対応するトポロジマトリックス700を示す。トポロジ
マトリックス700の行1−9はノード1−9に対応
し、その列1−9もノード1−9に対応する。行iおよ
び列jのトポロジマトリックスのエントリは、ノードi
からノードjに対するリンクの有無を表す。例えば、ノ
ード6はノード3に対してリンク663を有し、ノード
7はノード8に対してリンク678を有する。従って、
ノードiからノードjに対してリンクがあることが、ト
ポロジマトリックス700の行i、列jにおいて1で表
される。一般化されたグラフ構造600のノードiから
ノードjに対してリンクが存在しないことは、トポロジ
マトリックス700の行i、列jにおいて0で表され
る。トポロジマトリックスは、一般化されたグラフ構造
の各ノードからその他すべてのノードに対するリンクを
特定するため、一般に正方形である。トポロジマトリッ
クスの対角線上のエントリは常にゼロである。一般化さ
れたグラフ構造600のリンクは双方向であるため、ト
ポロジマトリックス700はその対角線を中心に対称で
あるが、そうでなくてはならないというわけではない。
00に対応する使用パラメータベクトル800を示す。
ノード1の使用度パラメータは、使用度パラメータベク
トル800のエントリ801に示されるように75であ
る。同様に、ノード8に関する使用度パラメータは29
であり、使用度パラメータベクトル800のエントリ8
08に見られる。このように、使用度パラメータベクト
ル800は単に、一般化されたグラフ構造の各ノードと
関連する使用度パラメータのリストである。一般に、N
個のノードを有する一般化されたグラフ構造には、それ
と関連するN個のエントリの使用度パラメータベクトル
がある。このように、使用度パラメータベクトル800
の使用度パラメータは、対応するノードで得られた使用
度に対応する。例えば、一般化されたグラフ構造600
のノード1−9の各々が9ページからなるウェブサイト
のウェブページを表すとすると、そのウェブサイトの各
ウェブページの1日の平均アクセス数を表すのに各ノー
ドと関連する使用度パラメータを用いてもよい。また
は、各ノードと関連するユーザーパラメータで、そのペ
ージにアクセスした様々なユーザーがそのページを開い
ていた時間の合計を表してもよい。この場合の使用度パ
ラメータは、ある一定時間の間にそのページにアクセス
した全ユーザーによって測られた合計ドエル時間を符号
化してもよい。各ノードと関連する使用度パラメータに
よって符号化される量は様々な方法で計算でき、その各
々が異なるタイプの使用度を測定する。本発明による方
法は、各ノードについて考慮され、計算されることが可
能ないかなる使用度パラメータにも適用できる。したが
って、本発明は、頻度、またはドエル時間等の単一の使
用度パラメータのタイプに限られるのではない。使用度
パラメータは、ある予め規定された尺度に正規化される
可能性が高い。例えば、図8に示される使用度パラメー
タは0から100の尺度に正規化される。使用度パラメ
ータは、例えば0から1、または−1024から+10
24等に正規化されてもよい。
構造から木構造を生成するための使用度ベースの幅優先
方法900を示す。この方法900では、初めにステッ
プ901で根ノードを承認する。幅優先アルゴリズムに
よって木構造を生成するには、根ノードを特定し、その
ルートノードに対するノードの深さを計算できるように
しなくてはならない。ステップ901において根ノード
は、種々の機構によって承認できる。例えば、カーソル
制御装置を用いてユーザーがコンピュータのモニタ上に
表示される一般化されたグラフ構造のある特定のノード
上にカーソルを置いて、マウス105のボタンを押すこ
とでそのノードを選択してもよい。または、そのノード
名で暗に表すことで根ノードを承認してもよい。例え
ば、ウェブサイトにおいて、ウェブのホームページはそ
れが根ノードであろう事を示す意味構造を有するURL
(universal resource locator)を有することがある。例
えば、www.xerox.com というURLにあるゼロックス社
のホームウェブページを、本発明による方法を実施する
プログラムで構文解析し、そのノード名によりこのウェ
ブページがプログラムを適用しているウェブサイトの根
ノードであることをプログラムが認識するようにしても
よい。いずれにせよ、根ノードがステップ901で特定
されると、ステップ902において現在の深さがゼロに
設定される。ステップ902では、単に、根ノードの深
さを定義上ゼロであると指定するに過ぎない。この定義
は、図4の木構造400において深さがゼロである根ノ
ード201に関して図示されている。ステップ903に
おいて、この方法により、認定されたノードで現在の深
さにあり、まだ訪ねられておらず、関連の使用度パラメ
ータが最高であるノードを訪ねる。方法900の実行中
に初めてステップ903に至った場合には、これまで承
認されている唯一のノードは根ノードであり、かつ、こ
れが現在の深さにある唯一のノードであるとともに、ま
だ訪ねられていない。従って、方法900において初め
てステップ903に至った場合には、根ノードが訪ねら
れる。
現在訪ねているノードのまだ承認されていないすべての
子ノードを承認する。ステップ904で承認されるノー
ドは、トポロジマトリックスおよび使用度パラメータベ
クトルを参照することにより簡単に特定できる。ステッ
プ904で承認すべき子ノードは、訪ねられたノードの
行のエントリがトポロジマトリックスにおいてゼロでな
いノードであって、まだ承認されていないものである。
り、現在の深さにあってまだ訪ねていない承認されるノ
ードがあるかどうかが判断される。方法900において
最初にステップ905を実行するときは、現在の深さゼ
ロにおける唯一のノードは根ノード自体であるため、こ
の905におけるテストの答えはノーである。従って、
分岐952により該方法はステップ906へと進み、現
在の深さが増分される。方法900で始めてステップ9
06を実行するときには、現在の深さは1に設定され
る。
(増分されたばかりである)現在の深さにノードが存在
するかどうかが判断される。すなわち、テスト907に
より、一般化されたグラフ構造のすべてのノードが、承
認され、訪ねられているかどうかを判断する。現在の深
さにノードがなければ、すべてのノードが承認、訪ねら
れており、分岐954によりステップ908で終了す
る。しかし、新しく増分された現在の深さにノードがあ
れば、分岐953によりステップ904へと戻る。ステ
ップ903において、現在の深さにあってその使用度パ
ラメータが最高である承認ノードが訪ねられる。すなわ
ち、現在の深さにあって承認されているすべてのノード
について、使用度パラメータベクトルから使用度パラメ
ータが参照され、その使用度パラメータが最高である承
認されるノードが最初に訪ねられるものとして選択され
る。
承認ノードと関連する使用度パラメータが高い順にステ
ップ903,904,および905が繰り返される。す
べてのノードが承認され、訪ねられるまで方法900が
継続され、ステップ908で終了する。
タベクトル800を参照して、図9に示される幅優先方
法900によって図6に示される一般化されたグラフ構
造600から生成される木構造を示す。図10の木構造
1000において、ユーザーはノード1を根ノードとし
て特定し、ノード2および4を根ノードの子として承認
している。深さが1に増分されてから、ノード2の使用
度パラメータ(使用度パラメータベクトルのエントリ8
02を参照)の方が使用度パラメータベクトル800の
エントリ804にあるノード4に対応する使用度パラメ
ータより大きかったため、ノード4より先にノード2が
訪ねられている。つまり、ノード2の使用度パラメータ
は84、一方、ノード4の使用度パラメータは51で、
84は51よりも大きいため、ノード2を最初に訪ねる
ように選択している。ノード2を訪ねた際、ノード3お
よび5がノード2の子として承認されている。深さが1
のときノード4を訪ねた際に、ノード7をその子として
承認している。深さ1のすべてのノードを訪ねた後、方
法900において深さを2に増分して、ノード5の使用
度パラメータである86(使用度パラメータベクトル8
00のエントリ805を参照)の方がノード3の使用度
パラメータ6、ノード7の使用度パラメータ44よりも
大きいため、ノード5をノード3および7よりも先に訪
ねるように選択している。ノード5が訪ねられたとき、
方法900により、ノード6および8がノード5の子と
して承認されている。次に、ノード7を訪ねるが、ノー
ド7に対して承認する子は存在しない。同様に、ノード
3が深さ2で訪ねられるが、子を承認することはない。
従って、深さは3に増分され、使用度パラメータが96
であるノード6が訪ねられ、ノード9がノード6の子と
して承認されている。深さ3のノード8と深さ4のノー
ド9は、訪ねられた際も子を承認することはない。ノー
ド9を訪ねた後、現在の深さが5に増分されるが、方法
900はステップ907においてこの深さにはノードが
存在しないことを判断し、分岐954によりステップ9
08で方法900が終了する。
1100を示す。使用度パラメータマトリックス110
0は、図6の一般化されたグラフ構造600の各リンク
に関する使用度パラメータを含む。使用度パラメータマ
トリックス1100に見られる使用度パラメータは、図
6の一般化されたグラフ構造600に示される各リンク
について測定された使用量を特定する。例えば、ノード
5からノード2への経路となるリンク652の使用量は
28である。一般化すると、ノードiからノードjへの
リンクと関連する使用度パラメータは、使用度パラメー
タマトリックス1100の行i、列jにある使用度パラ
メータで特定される。方法900を別の使用尺度に適用
する例として、ステップ903で訪ねる順序を決定する
際に、使用度パラメータベクトル800の使用度パラメ
ータではなく、使用度パラメータマトリックス1100
のリンク使用度パラメータを参照してもよい。すなわ
ち、同じ深さのノードを訪ねる順を決める使用度パラメ
ータとして、承認された子を指すリンクと関連する使用
度パラメータを参照してもよい。使用度パラメータマト
リックス1100に示されるリンク使用度パラメータ
が、9ページからなるウェブサイトにおけるハイパーリ
ンクの使用度のモデルとするのであれば、この例は、他
の個々のウェブページの使用度よりもむしろハイパーリ
ンクの使用度と関連する。
て使用度パラメータマトリックス1100を用いて一般
化されたグラフ構造600から生成される木構造120
0を示す。図12の木構造1200において、ユーザー
はノード2を根ノードとして選択し、ノード1,3,5
を根ノード2の子として承認し、深さ1のノード3が最
初に訪ねられる。これは、ノード2からノード3へのリ
ンク623に対応する使用度パラメータが74であっ
て、リンク621の使用度パラメータおよびリンク62
5の使用度パラメータよりも大きいためである。ノード
3を訪ねた際、ノード6をその子として承認しており、
深さ1でノード1が訪ねられている。ノード1はノード
4をその子として承認し、次に深さ1のノード5が訪ね
られている。ノード5はノード8をその子として承認
し、深さ2ではノード8が最初に訪ねられている。これ
は、リンク658と関連する使用度パラメータが、リン
ク636の使用度パラメータおよびリンク614の使用
度パラメータよりも大きいためである。このように、ノ
ード8を訪ねた際、ノード7および9を承認している。
するのにいかなる使用度パラメータを使用してもよい。
例えば、ノードベース、およびリンクベースの幅優先巡
回アルゴリズムを開示したが、本発明による方法がこれ
らの特定の使用度パラメータ、またはこの特定の幅優先
アルゴリズムを使用しなくてはならないという要件はな
い。例えば、各ノードと関連する使用度パラメータを、
(使用度パラメータベクトル800に示されるような)
ノード使用度パラメータおよび(使用度パラメータマト
リックス1100に示されるような)リンク使用度パラ
メータの重み付き一次関数として、使用度パラメータを
導出するようにしてもよい。さらに、リンクおよびノー
ド使用度パラメータの積を求めて使用度パラメータとし
て用いて、ステップ903でノードを訪ねる順序を決定
してもよい。更に別の例として、根ノードからあるノー
ドへのリンク使用度の積を計算して、ステップ903で
訪ねる順序を決定するのに、そのノードの使用度パラメ
ータとして使用してもよい。さらに、図9に示される方
法900は、本発明に従って用いることのできる使用度
ベースの幅優先方法の一例に過ぎず、これに代えて、現
在訪ねているノードのすべての兄弟ノードを同じ深さに
ある遠縁のノードまたは従兄弟ノードよりも先に訪ねる
ように方法900を変形してもよい。
フ構造から木構造を生成する使用度ベースの深さ優先方
法を示す。根ノードを特定してから、ステップ1301
で根ノードを訪ね、その根ノードの子をステップ130
2で承認する。ステップ1303で、この方法では、承
認された子ノードのうち、まだ訪ねていないもので使用
度パラメータが最高であるものを訪ねる。ステップ13
04で、この方法では、現在訪ねているノードにまだ承
認していない子があるかどうかを判断する。承認されて
いない子ノードがある場合には、分岐1350によりこ
れらの子ノードを承認し、ステップ1303で、承認さ
れた子ノードのうち、まだ訪ねられておらず、使用度パ
ラメータを有するものを訪ねる。つまり、一連の子ノー
ドの終わりに達するまで、ステップ1303,130
4,および1305が実行される。まだ承認されていな
い子がないノードに達すると、分岐1351により方法
1300はステップ1306へと進み、ここで現在訪ね
ているノードの親を再び訪ねる。ステップ1307で、
方法1300では、現在訪ねているノードに承認された
子のうちまだ訪ねていないものがあるかどうかを判断す
る。承認された子でまだ訪ねていないものがあれば、分
岐1352により該方法はステップ1303へと戻る。
しかし、承認された子でまだ訪ねていない子がなけれ
ば、分岐1353により方法1300はステップ130
8へと進む。ステップ1308で、方法1300は、根
ノードが再び訪ねられているかどうかをチェックする。
方法1300により根ノードが再び訪ねられていなけれ
ば、分岐1354により方法1300はステップ130
6へと戻り、現在訪ねているノードの親を再び訪ねる。
ステップ1308で方法1300により根ノードが再び
訪ねられていると判断されると、分岐1355により方
法1300はステップ1309で終了する。
優先方法1300は、葉ノードに達するまで、リンクさ
れた一連のノードがある限りこれを訪ねる。方法130
0が葉ノードに達すると、ステップ1306により方法
1300は葉ノードの親へと戻り、その葉ノードの親の
他の子を訪ねられるようにする。本質的に、訪ねられた
ノードの兄弟を訪ねる前に、その子孫全体の部分木を承
認し、訪ねる。
00により、図8の使用度パラメータベクトル800を
使用して一般化された木構造600から生成された木構
造1400を示す。ノード1が、木構造1400の根ノ
ードである。ノード2および4は、ノード1の子として
承認され、ノード2の使用度パラメータの方がノード4
の使用度パラメータよりも高いため、ノード4よりも先
にノード2が訪ねられる。ノード2が訪ねられた際に、
ノード3および5がその子として承認される。次に、ノ
ード5の使用度パラメータの方がノード3の使用度パラ
メータよりも高いため、ノード5が訪ねられる。ノード
5が訪ねられた時、ノード6および8がその子として承
認される。次に、ノード6の使用度パラメータの方がノ
ード8の使用度パラメータよりも高いため、ノード6が
訪ねられる。ノード6が訪ねられた時、ノード9がその
子として承認され、訪ねられる。ノード9が訪ねられた
時、ステップ1304により、ノード9によって承認さ
れる子がないことが判断され、ステップ1306でノー
ド6を再び訪ねるように指示し、ステップ1307によ
り、ノード6の承認される子のうちまだ訪ねていないも
のがもうないことが判断される。従って、分岐1353
により方法はステップ1308へと進み、ノード6が根
ノードではないことが判断される。分岐1354によ
り、方法はステップ1306へと戻り、ノード6の親が
再び訪ねられる。方法1300におけるこの時点では、
ノード5が再び訪ねられている。ステップ1307によ
り、ノード5の承認された子でまだ訪ねられていないも
の、すなわちノード8があることが判断される。従っ
て、分岐1352により方法1300はステップ130
3へと戻り、ノード8が訪ねられる。ノード8が訪ねら
れているとき、ノード7がその子として承認される。ノ
ード7が訪ねられているとき、ステップ1304により
ノード7が承認できる子がないことが判断され、従って
ステップ1306によりノード8を再び訪ねるように指
示される。ステップ1307および1308を経て、ス
テップ1306により再び方法はノード5へと戻り、ス
テップ1307および1308の別のループによって方
法はノード2へと戻る。次に、ノード3が訪ねられてか
ら、ノード2が再び訪ねられ、その後根ノード1が再び
訪ねられる。ステップ1306により根ノード1を再び
訪ねるように指示されると、ステップ1307により、
根ノード1の承認された子でまだ訪ねられていないも
の、すなわちノード4があることが判断される。従っ
て、分岐1352によって方法はステップ1303へと
戻り、ノード4が訪ねられる。しかし、ステップ130
4により、ノード4が承認できる子がないことが判断さ
れ、そのため、分岐1351により方法はステップ13
06へと戻り、根ノードがまた再び訪ねられる。このと
き、ステップ1307により、根ノードの承認された子
すべてが訪ねられたことが判断され、そのため分岐13
53により方法はステップ1308へと進み、方法13
00により根ノードが再び訪ねられていることが判断さ
れ、分岐1355により方法はステップ1309へと至
って終了する。
る子ノードを訪ねる順序の決定に使用する使用度パラメ
ータは、使用度ベースの幅優先方法900に関して上述
したように様々な変形が可能である。すなわち、図13
の方法1300を使用する際に、根ノードから所与のノ
ードへの各リンクの関数で表される経路使用度、ノード
使用度、リンクおよびノード使用度の一次または非線形
関数、リンク使用度や、種々の他の使用度パラメータを
使用してもよい。さらに、使用度ベースの幅優先方法1
300をわずかに変形したものを本発明によって実施す
ることも可能である。
方向に木構造の表示をレイアウトする態様を示す。ノー
ド1510,1520,1530,1540,156
0,1570,1580,および1590は、親ノード
1501の子である。便宜上、兄弟ノードの使用度パラ
メータに単純に関連するように参照番号が付されてい
る。例えば、ノード1590はノード1580よりもそ
の使用度パラメータが高く、一番使用度の低いノードは
ノード1510である。図15において、使用度の最も
高いノード同士は、より使用度の低いノードを犠牲にし
て、互いに最適に離されている。したがって、ノード1
590(最も使用度の高いノード)は、ノード1580
(二番目に使用度の高いノード)から180度離れて配
置される。使用度が最も高い4つのノード1590,1
580,1570,および1560は、90度の角度を
4つ形成するように配置され、使用度の最も低いノード
は合計の使用度が最も高い2つの隣接するノードによっ
て形成される角度を2等分するように配置される。
兄弟ノードをソートする際にそのランクを考慮するのが
有用である。ノード1590のランクは1であり、ノー
ド1510のランクは8である。兄弟ノードのうちの使
用度の高い半分のノードがレイアウトされると、そのラ
ンクの合計が最も低い2つの隣接する兄弟ノードが形成
する角度を使用度の最も低いノードが二等分するように
配置されるように、残りの半分である使用度の低い兄弟
ノードをレイアウトしてもよい。例えば、ノード159
0(ランク1)とノード1570(ランク3)の合計ラ
ンクは4であり、これは、4つの使用度の高いノードに
よって形成される直角のうち最もランクが小さい(つま
り使用度が最高である)。したがって、使用度の最も低
いノード1510はノード1590および1570を2
分するように配置される。次に使用度の低いノードであ
るノード1520は、使用度の最も低いノードに対向し
て配置され、使用度の低い半分のノードのうちの残りの
ノードも、同様に、使用度の高い半分の兄弟ノードであ
るノードによって形成される角度を2分するようにレイ
アウトされる。この使用度ベースの表示を行うのに本発
明によって様々な方法が考えられる。たとえば、兄弟ノ
ードの総数に基づいて各兄弟ノードに一定量の角度スペ
ースを割当て、使用度の高い半分の兄弟ノードが使用度
に基づいて互いから最適に離されるようにこれらをプロ
ットし、使用度の低い半分の兄弟ノードは、上述のよう
に使用度の高い半分のノードによって形成される角度を
二分するようにレイアウトしてもよい。この場合、使用
度の最も高いノード同士を常に互いから180度の所に
配置して、兄弟ノードの数がちょうど2のべき乗でない
場合でも、新しいノードをレイアウトするたびに、すで
にレイアウトされた隣接するノード間の角度スペースを
2分するようにしてもよい。
した兄弟ノード群の配置を決定するのにその使用度パラ
メータを使用してこれらを表示するための本発明による
別の方法を示す。この方法では、使用度の最も高いノー
ドを配置する角度としてある角度が指定される。円の角
度、360度を兄弟ノードの総数で割る。使用度の最も
高いノードはその指定された角度に配置され、その残り
のノードはその次に使用度の高いノードに隣接して配置
される。つまり、使用度が最高のノードが指定された角
度に配置され、その使用度が最高のノードの隣に2番目
に使用度の高いノードが配置され、その2番目に使用度
の高いノードの隣に3番目に使用度の高いノードが配置
されるという具合に最も使用度の低いノードまでレイア
ウトする。従って、各ノードの角度的配置がその親に対
してのレイアウト角度と単純に関連する。
3からなる一般化されたグラフ構造1700を示す。ノ
ード1701を根ノードとして選択し、一般化された木
構造1700の幅優先巡回を行うことで、サイクルを排
除するようにリンク1750−1762を排除し、木構
造を形成する。
いて木構造を表示する方法を示す。ステップ1801
で、木構造の各兄弟群について、各兄弟ノードがその使
用度パラメータに従ってランク付けされる。ステップ1
802で、木構造内のすべての兄弟群のランクに基づい
て木構造がレイアウトされる。
グラフ構造1700から得られる木構造のつぶれた円錐
形の木を表示したものである。一般化されたグラフ構造
1700のノードを表す点は、図17のノードの参照番
号に対応する参照番号で示される。例えば、ノード17
23は、表示1900の点1923で示される。このよ
うに、図17の参照番号に200を加えることにより、
参照されるノードを表す点が得られる。図17におい
て、種々のノードと関連する使用度パラメータは参照番
号と逆の関係にある。例えば、兄弟ノード1702−1
705の群の中で、ノード1702の使用度が最も高
く、ノード1705は使用度が最も低い。つまり、参照
番号は、その兄弟に関しての使用度パラメータのランク
としてみることができる。図19において、根ノード1
901が中心に配置され、その子ノード1902,19
03,1904,および1905が、図15に関して上
述した最適に分離する方法によってレイアウトされる。
同様に、ノード1902の8つの子ノードであるノード
1906−1913は、図15に関して上述した態様で
その中心にある親ノード1902から半径方向にレイア
ウトされる。同様に、ノード1906の子ノードである
ノード1919−1922も、図15に関して上述した
態様で最適な分離をとるようにレイアウトされる。ノー
ド1903の子ノードであるノード1914−1917
は、ランクが最高であり使用度も最高であるノード19
14が中心1901からできるだけ離れるように配置さ
れ、その兄弟も上述のように配置される。子ノード19
04は、点1918で中心1901からできるだけ離れ
て配置される。点1918の子(ノード1923)は、
ノード1904からできるだけ遠く配置される。一般
に、どの兄弟群における使用度が最高のノードも、その
祖父ノードからできるだけ遠い角度に配置されるのが好
ましいが、そうでなくてはならないという本発明による
要件があるわけではない。兄弟ノードをその隣接する兄
弟ノードと線(例えば半透明の線(破線))で接続し
て、その兄弟関係をさらに明白にするようにしてもよ
い。このオプションの線が図19に示されているが、参
照番号は付されていない。
通の親から一定半径の距離に配置される。図19に示さ
れる例では、この半径は、木構造においてノードの深さ
が増すごとに2分の1に減少する。しかし、その親から
の兄弟ノードの半径がこのように深さと関連しなくては
ならないわけではない。図19に示される表示1900
では、各子ノードのレイアウト角度はその親から測定さ
れる。
造1700から生成された木構造の円形木表示を示す。
図20において、使用度が最高のノードは、垂直に最も
近い角度で配置される。例えば、ノード2002は深さ
1において使用度が最高のノードであり、ノード200
3は深さ1における次に使用度の高いノードであり、ノ
ード2005は深さ1のうちで使用度が最も低いノード
である。このように、垂直から始まって、時計回りに各
深さの円周上に続けて配置することで、ユーザーはその
深さのノードをその使用度の順に見ることができ、使用
度が最も高いノードを最初に見ることとなる。兄弟ノー
ド2006−2013のうち、ノード2006の使用度
が最も高く、ノード2013の使用度が最も低い。図5
を参照して説明したように、図20のレイアウトにおい
て各葉ノードには一定量の角度スペースが割当てられ
る。図20のレイアウトでは、各子ノードのレイアウト
角度を木構造のレイアウトの中心から測定する。したが
って、各ノードのレイアウト角度は、中心2001から
そのノードに伸びる半径と、中心2001から垂直に伸
びる半径(図19の点2019を通る)とによって形成
される角度として測定される。
15を参照して説明した最適な分離をとるレイアウト技
術を使用しており、また、円形木表現2000は、ラン
クとレイアウト角度との単純な関係を用いてレイアウト
されているが、兄弟の配置と表示アルゴリズムのタイプ
との間にこの関係がなくてはならないという本発明によ
る要件があるわけではない。たとえば、図示はされてい
ないが、つぶれた円錐形の木表現において、図16に関
連して説明した、レイアウト角度と兄弟ノードとの間に
単純な関係が成り立つ方法によって決定されるように兄
弟ノードを配置してもよい。同様に、円形木表示で、図
15に関して説明した最適な分離をとる兄弟ノードレイ
アウト法を使用してもよい。
形をとげるデータへの迅速なアクセスおよびその興味深
い変更の特定を可能にする視覚化の一種である。タイム
チューブは、3次元の作業空間に存在し、2次元の円形
のスライス(例えば円形木)を重ねて丸太のような円筒
形の表現に整列させることによって形成される。円形木
の各々は、(たとえばクラスタ化や時間的な)変形段階
におけるデータの視覚表現である。結果として得られる
視覚化により、ユーザーはある時点から別の時点におい
てデータがどのように変形されたかを見て取ることがで
きる。このより高度なレベルの表現によって、ユーザー
は、種々の操作(例えば、回転、ピッキング、ブラッシ
ング等)およびナビゲーション技術(例えば視点の変更
やズーム)を行って、大きなデータセットの複雑な変形
を理解するとともに、データセットの中で興味深い領域
を特定、分離することができる。タイムチューブはま
た、新規な視覚化、レイアウトアルゴリズム、およびイ
ンタラクションの実例を示す枠組みを与える。
書の集まりの使用および構造における経時変化をいかに
示すかという問題に対処する。様々な時点での2次元の
環状木(または他のレイアウト)が計算される。存在す
るすべてのノードを用いて木をレイアウトする。ノード
およびリンクに色をつけて、付加、削除、および使用を
示すようにしてもよい。本発明にしたがって様々な変形
が可能である。本発明を使用して、ゼロックス社の10
−Kをファイルしてからのゼロックスのサイトの使用に
おける変化等のインターネットの事象を解釈することも
できる。
のに使用してもよい。タイムチューブの視覚化では、多
数の円形木が空間軸に沿ってレイアウトされる。時間を
表すのに空間軸を用いることにより、情報空間−時間を
単一の視覚化で見ることとなり、情報空間−時間空間全
体で簡単に理解するのを促進する。従来のディスプレイ
モニタ104は2次元の表示装置であるため、この2次
元のディスプレイ104上に3次元表示構造を投射しな
くてはならない。したがって、第3の次元は最初の2つ
の次元に投射されるが、この投射は3次元構造の力を無
効にするものではない。この読者の多くは、映画は2次
元スクリーンに投射されるが表示されている3次元の内
容は簡単に理解、鑑賞できることを簡単に証明できるだ
ろう。
時間におけるスライスは、実際には互いに平行にレイア
ウトされるわけではない。各スライスは回転され、他の
スライスと同じスクリーン面積を占めるようにされる。
遠近法により、各スライスが互いに平行であれば、中央
のスライスは側部のスライスよりも占める空間が小さく
なる。さらに、見ている切頭体の左側にあるスライスの
前面と、その右側にあるスライスの裏面を見ることにな
る。見ている際の興味度を注意深くモニタすることによ
り、システムによってあるスライスを強調したり、その
他を弱めたりして、焦点+内容の効果を得ることができ
る。円形木を見る者に向かって回転させると、このよう
な多数の変数のマッピングが簡単になる。3次元の世界
において円形木を2次元にすることにより、遠近感のゆ
がみおよび読みにくさはあるものの、マッピングの柔軟
性がさらに大きくなる。
るのではなく、すべての木に対して組み合わされたレイ
アウトが生成される。タイムチューブの時間範囲全体に
おいて存在したことのある全文書を考慮に入れて、単一
の円形木のレイアウトを計算することにより、スライス
テンプレートを生成し、これを円形木のスライスのすべ
てにおいて使用する。
タイムチューブにおいて円形木を重ね、チューブ内を飛
ばすか、または同様に、時間の順に円形木を次から次へ
と投げて、変化のアニメーションを形成することであ
る。つまり、時間を空間にマッピングするのではなく、
単に時間が時間にマッピングされる。この方法は、円形
木が大きくなる可能性もあるため、よりコンパクトであ
り、人間の知覚システムの動き検出能力にからむもので
ある。異なる時点での比較を行う能力は犠牲にするもの
の、変化の検出および一連の変化の解釈は高められる。
(円筒形)内に整列された一連の個々の2次元の視覚化
体(スライス)からなる。ある状態から別の状態へと変
形する際に一連のデータに対して行われる変形(例え
ば、新しいエンティティの追加、既存のエンティティの
値の変更、物理的サイズのゆがみ)が視覚化される。タ
イムチューブは、ある状態から別の状態へと1つ以上の
変形を遂げる可能性がある。変形は円筒形チューブの長
さを利用し、チューブの長さ全体に種々の変形段階での
データの2次元表現またはスライスが配置される。タイ
ムチューブは、表現のサイズ、色、およびレイアウトを
替えることによって一度に変形のいくつかの次元を符号
化できる。タイムチューブが視覚化できる変形の例とし
ては、(1)時間的なもの(ウェブサイト分析ツールに
関していえば、ウェブページは時間が経つにつれて追
加、変更、削除される)、(2)値ベースのもの(ウェ
ブサイト分析ツールに関していえば、頻度が色で符号化
されるため、ページの訪問率が変わると、その対応する
色も変化する)、(3)空間的なもの(ウェブサイト分
析ツールはこの機能を使用しないが、エンティティは縮
小したり拡大したりし得る)等が挙げられるが、これに
限られるわけではない。
プロセスと、どの要素がどのクラスタに落ち着くかとい
うことを本発明により示すことができる。これらのタス
ク両方を同時に視覚的に行う機能はかなり便利なもので
ある。さらに、サイズ、色、およびレイアウトにより重
複してクラスタ化の種々の面を符号化でき、データにお
ける傾向およびパターンを特定するのが簡単になる。
くつかの動作が可能になる。タイムチューブは円筒形の
丸太状であるため、これをその軸に沿って回転させ、ユ
ーザーの視点の近くにデータを移動させることができ
る。ユーザーはまた、1つのエンティティを選択し、各
スライスにおいて対応するエンティティを強調する(ブ
ラッシングといわれる技術)ことができる。ユーザーが
あるスライスを特に面白いと感じると、それを捕らえ
て、タイムチューブからそのスライスをドラッグし、さ
らに調べることができる。スライスを回転させて、ユー
ザーに各スライスの正面の透視図を呈示できる。タイム
チューブが3次元の作業空間にあるのであれば、ユーザ
ーはタイムチューブを飛び回り、興味のある領域に対し
て近づいたり、離れたりできる。
ラフを表示する方法を示す。ステップ2101で、すべ
てのグラフの一意的なノードすべてのインベントリ(一
覧)を作成し、関連する一連のグラフのいずれかに存在
したことのあるすべてのノードのリストを作成する。ス
テップ2102で、ステップ2101で生成されたイン
ベントリに基づいて、スライステンプレート内でのノー
ド位置が割当てられる。ステップ2103で、関連する
一連のグラフの各々に存在する各ノードを、各ノードが
あるグラフに対応する平面スライスに配置することによ
って、タイムチューブの平面スライスがレイアウトされ
る。
って表示するのに適切な一連の関連グラフを示す。図2
2は、関連する4つの別個のグラフを示す。すなわち、
これらのグラフは共通ノードを有する。この4つのグラ
フをある時間にわたって起こったウェブサイトの発展と
して見てもよく、時間1に対応して示されるグラフの構
造は、ウェブサイトの開始構造と見てもよい。時間2
で、ノードHおよびIがノードBの子として付加され
る。時間3で、ノードDの子であったノードN,O,
P,およびQが削除される。時間4で、ノードI,D,
T,およびUが削除される。このように、数多くのノー
ドが時間1から4にかけて常に残っているが、ある時間
にかけてしか存在しないノードもあることが明らかとな
る。
スライスにおけるノードの配置を決定する平面テンプレ
ートを示す。平面テンプレート2300は、任意の時間
に存在したことのあるすべてのノードのインベントリを
作成することによって構築される。ステップ2101で
行われるインベントリ作成の際に、任意の時間に存在し
たことのあるすべてのノードを表す木構造を形成するた
めに各ノードの親も記録しなくてはならない。平面テン
プレート2300に示される点は、本発明によるタイム
チューブを構成する各平面スライスにおける各ノードの
配置に対応する。中央の点23Aは、ノードAを表示す
るための点であり、点23HはノードHを表示するため
の点である。ノードの文字に23を付けることで、各ノ
ードに対応する平面テンプレートにおける位置の参照番
号が簡単に得られる。
構成する一連の平面スライスを示す。図24の平面スラ
イス2400は、図22の一連の関連グラフと図23の
平面テンプレート2300に対応する。
ラフを表示する方法のいくつかの局面を示す。図25
は、一連の平面スライスの次元の物理的なスケーリング
を示す。点2501,2502,2503,および25
04は各々同じノードを表す。ユーザーがカーソル25
70を点2501上に置くと、線2550が、点250
1−2504の関係を強調する。図25はまた、時間4
から時間3を見たときの4つの要素2511−2514
の1つの要素2510へのクラスト化または凝集を示
す。線2561−2564は、クラスト化されたノード
2511−2514が時間3でノード2510になる関
係を強調している。簡潔にするために、図25は本発明
による方法のいくつかの特徴を図示するのに用いられて
いる。クラスタ化の状況を見るには、ユーザーは時間4
の後に時間3が来るように、時間が右から左の方向に流
れると考える必要がある。図25はまた、ノード259
0および2591のように時間3での深さ3におけるノ
ードの追加と、ノード2592および2593のように
時間4での深さ4におけるノードの追加を示す。時間が
右から左の方向に流れるように見ると、図25は、時間
4で表示される一般化されたグラフ構造に適用できる一
種のズームを示す。例えば、時間4に示されるグラフの
深さ0,1,2のノードのズームまたは拡大された状態
を時間1が示している。
サイクルを含み得る任意の一般化されたグラフを示すこ
とができる。また、各平面スライスの各ノードが平面テ
ンプレートで特定されたのと同じ位置に配置されなくて
はならないわけではない。例えば、ノード間の対応関係
を示すのに平面スライスにおける物理的な位置の継続性
に頼るのではなく、図25の線2550等の半透明の線
を使用してノード間の対応関係を示してもよい。
実施形態のインタラクティブな方法により、ユーザー
は、視覚化されたものと様々な態様でインタラクション
をとることができる。たとえば、ボタンをクリックする
ことにより、システムによりすべてのスライスが回転さ
れて、これらを正面から見ることができる。あるスライ
スをクリックすると、そのスライスを中心に焦点が合わ
され、その週(またはその期間)の分のデータをより詳
細に見ることができる。そのスライスは透明で円形の背
景へともたらされ、タイムチューブ内のスライスが見え
る状態にされる。はじき上げるようなジェスチャによ
り、スライスはタイムチューブへと戻り、はじき落とす
ようなジェスチャによって、スライスは(わずかな角度
を付けて)底部となる。スライス内を探索するのにカー
ソル制御装置105を使ってもよい。カーソルがあるノ
ード上にあると、すべてのスライスにおいてそのノード
が強調される。さらに、小さな情報領域がそのノードの
詳細を示す。このインタラクションは、ユーザーが指で
タイムチューブをブラッシングするようなもので、興味
のある点の詳細を知ることができる。マウス105で探
索しているとき、ユーザーはプログラムに対してブラウ
ザ(Netscapeなど)にその特定のページを開くように指
示することができ、本発明をウェブサーフィンツールと
することが可能である。マウス105があるノード上で
活性化されると、ホップが1回のリンクが青線で示され
る。別のボタンでは視点が変わり、タイムチューブを真
っ直ぐ見下ろすこととなる。また、連続する各スライス
のアニメーションを正面から見ることもできる。これ
は、データの時間の次元を視覚化における時間の次元へ
とマッピングする。ノードを右クリックすると、そのノ
ードのローカルな領域にズーミングされて、より詳細が
示される。ホームキーをたたくと、グローバル(全体)
な視界に戻る。これにより、アナリストの間で好まれる
「ドリルダウン」操作が可能になる。ローカルなパター
ンを迅速に探索することは、アナリストたちにとって大
いに興味のあることである。
ことができると、アナリストは、本発明による方法を利
用して興味深い質問に対する答えを得ることができる
(例えば、何が人気のないものとなったのか、いつそう
なったのか、ウェブサイトの再構築と相関関係があった
のか、何が人気のあるページになったのか、いつそうな
ったのか、それはウェブサイトの再構築と相関関係があ
ったのか、時間とともに追加されたアイテムにより使用
度はどのような影響を受けたか、時間とともに削除され
たアイテムにより使用度はどのような影響を受けたか、
等)。アナリストがよく行うタスクに、2つの使用パタ
ーンの違いを求めることがある。視覚パターンを「見
る」ことができると、アナリストは、そのもっとも大き
な違いがどこにあるのかを知りたいと考えるであろう。
すなわち、使用度が最も大きく上昇したのはどこか、最
も大きく下降したのはどこか、使用度の変化は、ウェブ
サイトのある特定のトピックまたは領域と関係があるの
か、等である。
における活性化拡散のプロセスおよび結果の両方を視覚
化する新奇な方法を説明する。活性化拡散とは、接続さ
れる要素のネットワークにある量(活性化)を投入する
ことによる影響を求める一般化されたプロセスである。
具体的には、活性化拡散は、接続の強さを表すフローマ
トリックスMを活性化ベクトルA(t)で乗じ、新しい
ベクトルA(t+1)を得ることにより行われる。本発
明によるタイムチューブおよび円形木を使用して、活性
化拡散のプロセスを視覚化できる。
する可能性のある関連性と、その関連性がいかに求めら
れたかをどうやってユーザーに伝えるかという問題を解
決する。これは特に文書の集まりが大きい場合に有用で
ある。
度が予測され、ユーザーにわかりやすくするためにその
活性化拡散が視覚化される。カーソルでネットワーク内
のいくつかの箇所を探索し、活性化が拡散されるのを観
察することにより、静止表示では不可能である、ユーザ
ーのリンクの理解につながる。
たは競争相手のウェブサイトに応用することである。よ
り一般的に言えば、概ね木に例えることのできるどんな
ネットワークにも応用可能である。本発明はウェブサイ
トの視覚化を可能にし、それによってウェブサイトの管
理者および設計者の理解を高め、競争力を持たせること
ができる。
れるグラフ構造に埋め込まれた活性化ネットワークが活
性化マトリックスRとしてモデル化される。活性化マト
リックスRは、各ノードがそれ専用の列および行を有す
るため、正方形である。対角線上にない各要素Rijは、
ノードjからノードiに対する関連の強さを含み、対角
線はゼロを含む。Rマトリックスの強さは、活性化の反
復中に各ノードからそれ以外の各ノードに対してどれだ
けの活性化フローがあるかを決定する。一般化されたグ
ラフ構造にもたらされている入力の活性化は、活性化入
力ベクトルCによって表され、Ciは、各反復中にノー
ドiにもたらされた活性化を表す。活性化のダイナミッ
クスは、離散的な時間ステップt=1,2,…,Nに対
してモデル化され、ステップtでの活性化はベクトルA
(t)によって表され、要素Ai(t)はステップtで
のノードiにおける活性化レベルを表す。活性化フロー
の経時的進展は、以下の反復の式によって決定される。
活性化のフローおよび減衰を決定するフローマトリック
スである。フローマトリックスMは、以下の式により特
定される。
性化入力を受けないときにゼロに戻るノード活性の緩和
を決定するパラメータであり、aは、あるノードからそ
の近傍のものへの活性化の拡散量を表す。Iは、恒等行
列である。
テムの集まりの2次元表現である。ウェブ分析ツールの
場合、アイテムはウェブページであり、接続は文書間に
存在するハイパーリンクである。円形木に垂直な面は、
そのページが選択されたときに訪ねられた頻度を符号化
するのに使用してもよい。本発明による活性化拡散に応
用した場合、円形木に垂直な面は各ノードが受ける活性
化量を符号化し、活性化バーとも呼ばれる。対応する活
性化拡散値を示す要素の数は可変である。表示する要素
の数は、これに限定されるわけではないが、たとえば、
あらかじめ定められたもの(たとえば上位100の文書
について活性化拡散値が示される場合など)、特定され
た上位のパーセンテージや所定のしきい値等に基づい
て、決定することができる。各活性化バーの色は、本発
明によると1色に限られるわけではなく、活性化の値に
よって様々な色を使ったり、グラデーションであっても
よい。活性化を拡散するのに種々のネットワークを使用
できる。本発明によるウェブサイト分析ツールでは、内
容、使用度、およびトポロジネットワークが使用されて
いるが、推奨等の他のネットワークを使用してもよい。
活性化は1つ以上のページや1つ以上のネットワークに
同時に拡散されてもよい。
ワフルな機能の一つに、種々のネットワークにおける活
性化拡散の結果を示すことが挙げられる。さらに、重み
づけ機構を用いてネットワークが組み合わされる場合、
活性化バーにおいて各ネットワークに異なる色を利用す
ることにより、ページの活性化に対する各ネットワーク
の貢献度を評価することができる。根底にある様々なフ
ローネットワーク(例えば内容や使用度等)を使用する
ことの効果は、結果として得られる活性化パターンを各
ネットワークから減じ、その差を表示することによって
判断できる。
ットワークで拡散する活性化の量は、ページ上でカーソ
ルが費やした時間量によって決定できる。このプロセス
をドエル時間と称する。活性化入力を投入するのに使用
するページの組は、ユーザーが視覚化において選択した
ページの履歴または他の何らかの手段(ユーザーがペー
ジをそこへ、かつそこからドラッグ・アンド・ドロップ
できる現在の活性化源を表示するテキストウィンドウな
ど)によって決定できる。さらに、そのページの組は、
選択されたページの近傍にあるもの(ハイパーリンク構
造、内容、使用度または他の何らかの尺度で)によって
ページが決定される一種の「ファジイブラッシング」に
よって決定できる。本発明による活性化拡張の結果を視
覚化する特徴を、以下にさらに説明する。
ジ)においてモデル化されるような活性化拡散を示す。
x軸はゼロックス社のウェブサイトの幅優先探索により
順序決めされた個々の文書を表し、y軸は各文書が受け
る活性化の量を表し、z軸は活性化拡散プロセスの各ス
テップを表す。プロセスの結果はベクトルであり、Matl
abでは2次元のプロットとして視覚化できる。
よるタイムチューブを用いて視覚化できる。タイムチュ
ーブの連続した円形木の各々(平面スライスとも称す
る)を用いて、活性化プロセスの各段階における活性化
の結果を示す。この目的のためには活性化バーは活性化
を表示する好適な方法ではない。というのは、各円形木
に垂直な面を用いて変形を符号化するからである。これ
に代わって、円形木における各ノードの色を用いて活性
化値を表示する。タイムチューブを用いた活性化拡散の
視覚化により、ユーザーが位相変移の特定等、アルゴリ
ズムにおける興味深い事象を特定、分析することが可能
になる。位相変移は、活性化拡散アルゴリズムの連続す
るステップにおけるノードの活性化における変更がその
符号を逆にする時に起こる。
フ構造に関連する活性化拡散アルゴリズム結果表示方法
を示す。ステップ2701において、円形木が平面に表
示される。ステップ2702で、活性化拡散アルゴリズ
ムの入力ベクトルCが決定される。ステップ2703
で、活性化拡散ベクトルAがN回の反復について反復的
に計算される。ステップ2704で、最終活性化ベクト
ルA(N)が円形木の平面に垂直に表示される。ステッ
プ2705で、方法2700により、活性化拡散アルゴ
リズムに対する入力がさらにあるかどうかが判断され
る。入力がさらにあれば、分岐2750によって方法は
ステップ2702へと戻り、新しい活性化入力ベクトル
Cが使用される。ステップ2705でそれ以上入力がな
ければ、分岐2751により方法はステップ2706で
終了する。
リズムの結果を表示する方法を示す。本発明によると、
活性化入力は種々のインタラクティブな態様で指定でき
る。たとえば、図28に示されるように、カーソル28
01を表示されたノード2805に置き、このノードで
活性化入力を経時的に累積加算するようにしてもよい。
例えば、カーソル2801がノード2805上に長くあ
るほど、このノードに対してより多くの活性化入力が生
成される。別の変形例として、あるノードに対して活性
化入力を蓄積し始めるようにするのに、カーソルをその
ノードの上に置き、マウスのボタンを押すことなどで選
択しなくてはならないようにしてもよい。ユーザーはあ
るノードに対して活性化を加算してしまうと、カーソル
2801を別のノードに移して、前に選択したノードに
対して生成された活性化入力を維持しながら、その別の
ノードでの活性化の加算を始めるようにしてもよい。例
えば、図28において、ユーザーは、カーソルを根ノー
ド2899上に置いて根ノードをある期間にわたって選
択することにより根ノードに対する活性化入力を加算し
ており、次にカーソル2801をノード2805へと動
かして、根ノード2899に対してすでに定められた活
性化入力に影響を与えることなく、ノード2805に対
する活性化入力を加算し始めている。いかなる時も、表
示2800は、そのときに存在する活性化入力ベクトル
Cから結果として得られる最終活性化ベクトルA(N)
を反映する。したがって、N個のステップの反復型活性
化拡散アルゴリズムは、一般化されたグラフ構造の任意
のノードについて活性化入力の量を変えることによって
新しい活性化入力ベクトルCが生成される限り、継続的
に実行される。図28は一般化されたグラフ構造の円形
木の表現を示しているが、上述のように、一般化された
グラフ構造に存在する多くのリンクを、この表示される
木構造から省略してもよい。したがって、本発明による
活性化拡散アルゴリズムの結果表示方法の別の局面によ
ると、ユーザーがノードを選択するたびに半透明の線が
現れ、一般化されたグラフ構造における省略されたリン
クを示す。例えば、図28において、ユーザーはノード
2805を選択しており、半透明の線2820および2
821はノード2805をそれぞれノード2806およ
び2807に接続する。半透明の線2820および28
21は、一般化されたグラフ構造に存在するものの木構
造では省略されたリンクを表す。これらの半透明の線2
820および2821により、ユーザーは活性化入力が
加えられたノードから活性化が拡散したノードへとどの
ように活性化が拡散したかを理解しやすくなるであろ
う。例えば、2805で加えられた活性化の一部が恐ら
く、木構造では示されなかったリンク2821を介して
ノード2807へと拡散しているであろう。活性化入力
をノードに加える別の機構では、ノードを選択し、加え
るべき活性化量をタイプする。ユーザーはいつでも活性
化入力ベクトルCをリセットして活性化入力を再びゼロ
から加算し始めることができる。ノード上のカーソルの
ドエル時間を測定することによる活性化入力ベクトルの
形成と最終の活性化の表示がインタラクティブな特徴を
持つことで、フローネットワークのダイナミックなシミ
ュレーションが実現され、それによりユーザーの一般化
されたグラフ構造のダイナミックスに対する理解を大き
く促進する。
回反復した後のものだけでなく)N回の反復中の活性化
ベクトルA(t)の状態を表示する方法を示す。入力ベ
クトルCがステップ2901で決定されると、ステップ
2902で活性化拡散ベクトルAがN回の反復について
計算され、その反復ステップのいくつかまたはすべてに
おいて活性化拡散ベクトルA(t)の値(0ないしNに
おけるいくつかまたはすべてのtの値)が保存される。
ステップ2903で、選択された活性化ベクトルが、タ
イムチューブを構成する平面スライスに色で符号化され
た種々のリンクおよび/またはノードにおける活性化レ
ベルを有するタイムチューブ内の円形木として表示され
る。これに代わる実施形態として、活性化拡散アルゴリ
ズムの種々の時間ステップでの活性化ベクトルをタイム
チューブの時間軸と一致した活性化バーで表示してもよ
いが、これは平面スライス間の時間の次元に十分な間隔
があって、活性化バーがタイムチューブの隣接する平面
スライスと交差しない場合に限られる。これを図30に
示す。
ノード3011に加えられる。時間2において、その活
性化のいくらかがノード3022,3032,304
2,3052,3072,3062,3082,および
3092へと拡散している。時間4までに、最終活性化
ベクトルA(N)が示される。大量の活性化が、N回の
反復後、ノード3084で終了している。活性化拡散ア
ルゴリズムは(適切なフローマトリックスMと使用する
と)漸近収束する最終活性化ベクトルA(N)を生成す
るため、反復の最後の方における変化が小さくなること
から、反復の最後の方よりも最初の方をより頻繁に表示
するのが有用な場合がある。または、表示すると選択し
た反復は、変化が最も大きいところに基づいても良い
し、活性化拡散アルゴリズム中に検出された位相変移に
基づいても良く、または、もちろんN−1のすべての中
間活性化ベクトルを表示してもよい。図28の円形木表
示および図30のタイムチューブ表示において、2つ以
上の活性化ベクトルを計算し、表示しても良い。たとえ
ば、ウェブサイトの分析者は、推奨する使用パターンと
観察された使用パターンとの差の表示を、2つの別個の
フローマトリックスM1およびM2に同じ活性化入力ベ
クトルCを拡散させて、結果として得られる最終活性化
ベクトル間の差をその円形木に表示することで行いたい
と考えるかもしれない。もちろん、この差の計算のプロ
セスは、図30に示されるようにタイムチューブ上に示
すことができる。
よびM2の重み付けした組合わせを計算して、その結果
をタイムチューブまたは円形木上に表示し、活性化ベク
トルを表す活性化バーを分割して、各活性化レベルのど
の部分がどのフローマトリックスによるものかがユーザ
ーにわかるようにしても良い。
環境におけるインタラクションや関係があまり良く理解
されていないのも不思議ではない。ワールドワイドウェ
ブがユーザーの数においてもアクセスできる文書の数に
おいても拡大するにつれて、情報の提供者と、情報の特
徴と、情報のユーザーとの相関関係の理解という問題は
恐らく残っていくであろう。
ータ量の面でウェブ分析プログラムの機能を拡張すると
ともに、ウェブ環境の発展パターンをより明らかにする
ものである。
して説明してきたが、これらの実施形態は単に例であ
り、これに限定されるものではない。上記の本発明の詳
細な説明は、単に例示および説明を目的とするものであ
る。本発明はここに開示した形態に尽きるものでも限定
されるものでもなく、明らかに上述の教示に鑑みて数多
くの変形および変更が可能である。ここで説明した実施
形態は本発明の原理とその実用を最も良く説明し、当業
者が本発明を種々の実施形態で意図する用途に適したよ
うに種々の変更を加えて最良に利用できるように選択さ
れたものである。当業者であれば、この開示によって上
記の実施形態に種々の追加または変更を加えることが可
能である。これらの追加および変更も本発明の範囲内で
あり、その範囲は前掲の特許請求の範囲によって定義さ
れる。
ピュータを示す図である。
る木構造を示す図である。
である。
図である。
一般化されたグラフ構造の図であって、本発明による種
々の使用度ベースの木構造生成方法を説明するのに用い
る図である。
ポロジマトリックスを示す図である。
する使用度パラメータベクトルを示す図である。
構造を生成するための幅優先方法を示す図である。
用いて、図9の幅優先方法によって図6の一般化された
グラフ構造から生成される木構造の図である。
関する使用度パラメータマトリックスの図である。
クスを用いて、図9の幅優先方法によって図6の一般化
されたグラフ構造から生成される木構造の図である。
木構造を生成するための深さ優先方法を示す図である。
用いて、図13の深さ優先方法によって図6の一般化さ
れたグラフ構造から生成される木構造の図である。
の本発明によるノード配置の図であって、そのレイアウ
ト角度がその使用度パラメータによってランク付けされ
た最高ランクの兄弟ノード同士が最適に分離されること
を示す図である。
の本発明によるノード配置の図であって、そのレイアウ
ト角度がその使用度パラメータによってランク付けされ
たランクとともに単純に増大することを示す図である。
る。
示する方法を示す図である。
7の一般化されたグラフ構造のつぶれた円錐形の木表現
を示す図である。
7の一般化されたグラフ構造の円形木表現を示す図であ
る。
した一連のグラフを表示する方法を示す図である。
面スライスとして表示するのに適切な関連した一連のグ
ラフを示す図である。
ムチューブの表現の平面スライスにおけるノード配置を
決定するための平面テンプレートを示す図である。
する木構造を表すタイムチューブ内の一連の平面スライ
スを示す図である。
スを示す図であって、時間軸が左から右へと動くように
解釈すると新しいノードの追加と空間の縮小を示すとと
もに、時間軸が右から左へと動くように解釈するとノー
ドのクラスト化および空間の拡大を示す図である。
活性化拡散アルゴリズムにおけるウェブページの活性化
レベルを示す図である。
いてインタラクティブに活性化入力を受け、その結果を
表示するための方法を示す図である。
と新しい活性化入力の指定を示す図である。
いて活性化拡散プロセスを表示するための本発明の方法
を示す図である。
タイムチューブの一連の平面スライスにおける活性化拡
散プロセスの表示を示す図である。
ク、104 ディスプレイモニタ、105 カーソル制
御装置、106 キーボード、109 グラフィックス
コプロセッサ、110 モデム。
Claims (16)
- 【請求項1】 一般化されたグラフ構造に関連する活性
化拡散アルゴリズムの結果を表示する方法であって、 (a)前記一般化されたグラフ構造のすべてのノードを
木構造で表示するステップと、 (b)活性化入力ベクトルCを得るステップと、 (c)フローマトリックスMを用いてN回の反復につい
て活性化ベクトルAを反復的に計算するステップと、 (d)前記木構造のノード上に最終活性化ベクトルA
(N)のエントリを表示するステップと、 を含むことを特徴とする方法。 - 【請求項2】 請求項1に記載の方法であって、前記ス
テップ(a)が、 (e)前記木構造を平面的な円形木として表示するステ
ップを含むことを特徴とする方法。 - 【請求項3】 請求項1に記載の方法であって、前記ス
テップ(a)が、 (f)前記木構造を平面的なつぶれた円錐形として表示
するステップを含むことを特徴とする方法。 - 【請求項4】 請求項1に記載の方法であって、前記ス
テップ(c)が、 (g)N回の反復について第1および第2のフローマト
リックスM1およびM2を用いて第1および第2の活性
化ベクトルA1およびA2を反復的に計算するステップ
を含み、前記ステップ(d)が、 (h)第1および第2の最終活性化ベクトルA1(N)
およびA2(N)の対応するエントリの差を、該対応す
るエントリが関連する前記木構造のノード上に表示する
ステップを含むことを特徴とする方法。 - 【請求項5】 請求項1に記載の方法であって、前記ス
テップ(c)が、 (i)N回の反復について第1および第2のフローマト
リックスM1およびM2を用いて第1および第2の活性
化ベクトルA1およびA2を反復的に計算するステップ
を含み、前記ステップ(d)が、 (j)第1および第2の最終活性化ベクトルA1(N)
およびA2(N)の対応するエントリの和を、該対応す
るエントリと関連する前記木構造のノード上に、該対応
するエントリのうちの1つをその各々が表す第1および
第2の異なる色のセグメント(部分)を有する活性化バ
ーとして表示するステップを含むことを特徴とする方
法。 - 【請求項6】 一般化されたグラフ構造に関連する活性
化拡散アルゴリズムの結果を表示する方法であって、 (a)活性化入力ベクトルCを得るステップと、 (b)フローマトリックスMを用いてN回の反復につい
て活性化ベクトルAを反復的に計算するステップと、 (c)複数の構造的に同一である、前記一般化されたグ
ラフ構造の平面グラフ表現を表示するステップとを含
み、該平面グラフ表現の各々はN回の反復のうちの一意
的な一つに対応し、ノードの活性化レベルが該平面グラ
フ表現に色で符号化されることを特徴とする方法。 - 【請求項7】 請求項6に記載の方法であって、前記複
数の構造的に同一なグラフ表現における最初の平面グラ
フ表現が活性化入力ベクトルCに対応し、前記複数の構
造的に同一なグラフ表現における最後の平面グラフ表現
が最終活性化ベクトルA(N)に対応することを特徴と
する方法。 - 【請求項8】 コンピュータ読み出し可能記憶媒体であ
って、 前記コンピュータ読み出し可能記憶媒体上で実現され、
一般化されたグラフ構造に関連する活性化拡散アルゴリ
ズムの結果を表示する方法を実行するようにコンピュー
タをプログラムするためのコンピュータ読み出し可能プ
ログラムコードを含み、前記方法が (a)前記一般化されたグラフ構造のすべてのノードを
木構造で表示するステップと、 (b)活性化入力ベクトルCを得るステップと、 (c)フローマトリックスMを用いてN回の反復につい
て活性化ベクトルAを反復的に計算するステップと、 (d)前記木構造のノード上に最終活性化ベクトルA
(N)のエントリを表示するステップと、 を含むことを特徴とするコンピュータ読み出し可能記憶
媒体。 - 【請求項9】 請求項8に記載のコンピュータ読み出し
可能プログラムコードを含むコンピュータ読み出し可能
記憶媒体であって、前記ステップ(a)が、 (e)前記木構造を平面的な円形木として表示するステ
ップを含むことを特徴とするコンピュータ読み出し可能
記憶媒体。 - 【請求項10】 請求項8に記載のコンピュータ読み出
し可能プログラムコードを含むコンピュータ読み出し可
能記憶媒体であって、前記ステップ(a)が、 (f)前記木構造を平面的なつぶれた円錐形として表示
するステップを含むことを特徴とするコンピュータ読み
出し可能記憶媒体。 - 【請求項11】 請求項8に記載のコンピュータ読み出
し可能プログラムコードを含むコンピュータ読み出し可
能記憶媒体であって、前記ステップ(c)が、 (g)N回の反復について第1および第2のフローマト
リックスM1およびM2を用いて第1および第2の活性
化ベクトルA1およびA2を反復的に計算するステップ
を含み、前記ステップ(d)が、 (h)第1および第2の最終活性化ベクトルA1(N)
およびA2(N)の対応するエントリの差を、該対応す
るエントリが関連する前記木構造のノード上に表示する
ステップを含むことを特徴とするコンピュータ読み出し
可能記憶媒体。 - 【請求項12】 請求項8に記載のコンピュータ読み出
し可能プログラムコードを含むコンピュータ読み出し可
能記憶媒体であって、前記ステップ(c)が、 (i)N回の反復について第1および第2のフローマト
リックスM1およびM2を用いて第1および第2の活性
化ベクトルA1およびA2を反復的に計算するステップ
を含み、前記ステップ(d)が、 (j)第1および第2の最終活性化ベクトルA1(N)
およびA2(N)の対応するエントリの和を、該対応す
るエントリと関連する前記木構造のノード上に、該対応
するエントリのうちの1つをその各々が表す第1および
第2の異なる色のセグメント(部分)を有する活性化バ
ーとして表示するステップを含むことを特徴とするコン
ピュータ読み出し可能記憶媒体。 - 【請求項13】 コンピュータ読み出し可能記憶媒体で
あって、 前記コンピュータ読み出し可能記憶媒体上で実現され、
一般化されたグラフ構造に関連する活性化拡散アルゴリ
ズムの結果を表示する方法を実行するようにコンピュー
タをプログラムするためのコンピュータ読み出し可能プ
ログラムコードを含み、前記方法が (a)活性化入力ベクトルCを得るステップと、 (b)フローマトリックスMを用いてN回の反復につい
て活性化ベクトルAを反復的に計算するステップと、 (c)複数の構造的に同一である、前記一般化されたグ
ラフ構造の平面グラフ表現を表示するステップとを含
み、該平面グラフ表現の各々はN回の反復のうちの一意
的な一つに対応し、ノードの活性化レベルが該平面グラ
フ表現に色で符号化されることを特徴とするコンピュー
タ読み出し可能記憶媒体。 - 【請求項14】 請求項13に記載のコンピュータ読み
出し可能プログラムコードを含むコンピュータ読み出し
可能記憶媒体であって、前記複数の構造的に同一なグラ
フ表現における最初の平面グラフ表現が活性化入力ベク
トルCに対応し、前記複数の構造的に同一なグラフ表現
における最後の平面グラフ表現が最終活性化ベクトルA
(N)に対応することを特徴とするコンピュータ読み出
し可能記憶媒体。 - 【請求項15】 一般化されたグラフ構造に関連する活
性化拡散アルゴリズムの結果を表示するための装置であ
って、 プロセッサと、 前記プロセッサに結合される表示デバイスと、 前記プロセッサに結合され、前記一般化されたグラフ構
造に関連する活性化拡散アルゴリズムの結果を表示する
方法を実行するように前記装置をプログラムするための
プロセッサ読み出し可能プログラムコードを含むプロセ
ッサ読み出し可能記憶媒体と、 を備え、前記方法が、 (a)前記一般化されたグラフ構造のすべてのノードを
木構造で表示するステップと、 (b)活性化入力ベクトルCを得るステップと、 (c)フローマトリックスMを用いてN回の反復につい
て活性化ベクトルAを反復的に計算するステップと、 (d)前記木構造のノード上に最終活性化ベクトルA
(N)のエントリを表示するステップと、 を含むことを特徴とする装置。 - 【請求項16】 一般化されたグラフ構造に関連する活
性化拡散アルゴリズムの結果を表示するための装置であ
って、 プロセッサと、 前記プロセッサに結合される表示デバイスと、 前記プロセッサに結合され、一般化されたグラフ構造に
関連する活性化拡散アルゴリズムの結果を表示する方法
を実行するように前記装置をプログラムするためのプロ
グラムコードを含むプロセッサ読み出し可能記憶媒体
と、 を備え、前記方法が、 (a)活性化入力ベクトルCを得るステップと、 (b)フローマトリックスMを用いてN回の反復につい
て活性化ベクトルAを反復的に計算するステップと、 (c)複数の構造的に同一である、前記一般化されたグ
ラフ構造の平面グラフ表現を表示するステップとを含
み、該平面グラフ表現の各々はN回の反復のうちの一意
的な一つに対応し、ノードの活性化レベルが該平面グラ
フ表現に色で符号化されることを特徴とする装置。
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