JP2000322452A - 通信関係に基づく情報検索の最適化方法及びプログラム記憶装置 - Google Patents
通信関係に基づく情報検索の最適化方法及びプログラム記憶装置Info
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Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【課題】 複数ユーザの通信関係に基づいて情報検索関
連のシステム・パフォーマンスを最適化するための方法
を提供する。 【解決手段】 他のユーザとの通信関係の強度を反映す
るデータ構造が各ユーザごとに作成され、情報ソース内
のデータは経時的に変更される。優先順位は、各タイプ
の通信関係に関するデータ構造及び優先または重要度定
格に基づいて定義され、また、導出関係グループは、あ
るユーザの高優先順位に基づいて定義する。関係アナラ
イザは、ユーザ照会のためのプロキシとして動作し、シ
ステム・パフォーマンス、たとえば、検索時間を短縮す
るため、欠落した結果または曖昧な結果を解明するた
め、資源が限られたコンピューティング装置にダウンロ
ードする情報に優先順位を付けるため、または密接に関
連するユーザ間で更新済み情報を伝播するためのデータ
・ストアを作成する。
連のシステム・パフォーマンスを最適化するための方法
を提供する。 【解決手段】 他のユーザとの通信関係の強度を反映す
るデータ構造が各ユーザごとに作成され、情報ソース内
のデータは経時的に変更される。優先順位は、各タイプ
の通信関係に関するデータ構造及び優先または重要度定
格に基づいて定義され、また、導出関係グループは、あ
るユーザの高優先順位に基づいて定義する。関係アナラ
イザは、ユーザ照会のためのプロキシとして動作し、シ
ステム・パフォーマンス、たとえば、検索時間を短縮す
るため、欠落した結果または曖昧な結果を解明するた
め、資源が限られたコンピューティング装置にダウンロ
ードする情報に優先順位を付けるため、または密接に関
連するユーザ間で更新済み情報を伝播するためのデータ
・ストアを作成する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、一般にユーザの通
信行動に基づいてシステム・パフォーマンスを改善する
ことに関する。より詳細には、本発明は、通常は大規模
組織で見られる複数の異種情報ソースからの密接な通信
関係を推論すること、ならびにこのような情報を使用し
て情報検索の速度及び品質を改善する方法に関する。本
発明のより詳細な態様は、大規模な名前及びアドレスの
データベースと照らし合わせてユーザ照会のパフォーマ
ンスを最適化し、限定リソースを有する装置上で表示す
るために照会結果に優先順位を付け、更新内容を最も早
く入手するユーザから大規模データベースにその更新内
容を伝播することに関する。
信行動に基づいてシステム・パフォーマンスを改善する
ことに関する。より詳細には、本発明は、通常は大規模
組織で見られる複数の異種情報ソースからの密接な通信
関係を推論すること、ならびにこのような情報を使用し
て情報検索の速度及び品質を改善する方法に関する。本
発明のより詳細な態様は、大規模な名前及びアドレスの
データベースと照らし合わせてユーザ照会のパフォーマ
ンスを最適化し、限定リソースを有する装置上で表示す
るために照会結果に優先順位を付け、更新内容を最も早
く入手するユーザから大規模データベースにその更新内
容を伝播することに関する。
【０００２】
【従来の技術】インターネット、イントラネット、その
他の通信媒体の価値は主に、このようなシステムのユー
ザ同士が効率よく容易に互いに通信できる能力に帰す
る。このように実行するうちに、多くの通信リソース、
たとえば、名前、電子メール・アドレス、及びその他の
接触情報のレコード、共用カレンダ、組織図などはシス
テム及び組織によって提供される。しかし、このような
大規模システムでは、多くの動作、たとえば、アドレス
の解明、最新の接触情報の保持、他のユーザに関する情
報の検索などがユーザにとって低速またはぎこちないも
のになる。ユーザ応答時間の遅延の主な理由は、通常、
この情報を保持するデータ構造、たとえば、電子メール
を送信する前に受信側アドレスを解明するために照会し
なければならない大規模データベースの純粋な巨大さで
ある。
他の通信媒体の価値は主に、このようなシステムのユー
ザ同士が効率よく容易に互いに通信できる能力に帰す
る。このように実行するうちに、多くの通信リソース、
たとえば、名前、電子メール・アドレス、及びその他の
接触情報のレコード、共用カレンダ、組織図などはシス
テム及び組織によって提供される。しかし、このような
大規模システムでは、多くの動作、たとえば、アドレス
の解明、最新の接触情報の保持、他のユーザに関する情
報の検索などがユーザにとって低速またはぎこちないも
のになる。ユーザ応答時間の遅延の主な理由は、通常、
この情報を保持するデータ構造、たとえば、電子メール
を送信する前に受信側アドレスを解明するために照会し
なければならない大規模データベースの純粋な巨大さで
ある。
【０００３】従来技術では、人間同士の対話を容易にす
るための電子メール・ログまたはウェブ・ページなどの
単一情報ソースの使用に対処してきた。たとえば、従来
技術は、特定の分野への興味を共有する専門家または個
人あるいはその両方をより容易に見つけることを目的と
するシステムを含む。Schwarts及びWoodによる「Discov
ering Shared Interests Using Graph Analysis」（Com
munications of the ACM, vol. 36, no. 8, 1993, pp.
78-89）には、その電子メール通信の履歴からユーザ間
の興味の共有を導き出すための方式が提示されている。
電子メール・ログのＴｏ：フィールド及びＣｃ：フィー
ルドに基づいて無向グラフを構築し、次に同様の通信パ
ターンを有する（たとえば、多くの通信相手が共通す
る）個人を識別するために、そのグラフを縮小してヒュ
ーリスティック・アルゴリズムを実行する。同書によれ
ば、電子メールのこのような属性は興味を共有するユー
ザを発見するために有用なものになりうる。
るための電子メール・ログまたはウェブ・ページなどの
単一情報ソースの使用に対処してきた。たとえば、従来
技術は、特定の分野への興味を共有する専門家または個
人あるいはその両方をより容易に見つけることを目的と
するシステムを含む。Schwarts及びWoodによる「Discov
ering Shared Interests Using Graph Analysis」（Com
munications of the ACM, vol. 36, no. 8, 1993, pp.
78-89）には、その電子メール通信の履歴からユーザ間
の興味の共有を導き出すための方式が提示されている。
電子メール・ログのＴｏ：フィールド及びＣｃ：フィー
ルドに基づいて無向グラフを構築し、次に同様の通信パ
ターンを有する（たとえば、多くの通信相手が共通す
る）個人を識別するために、そのグラフを縮小してヒュ
ーリスティック・アルゴリズムを実行する。同書によれ
ば、電子メールのこのような属性は興味を共有するユー
ザを発見するために有用なものになりうる。
【０００４】同様に、ウェブ・ページは、共有する興味
を決定するための情報ソースとして使用されてきた。Ka
utz、Selman、及びShahによる「The Hidden Web」（AI
Magazine, AAAI, Summer, 1997, pp. 27-36）及び「Com
bining Social Networks andCollaborative Filterin
g」（Communications of the ACM, vol. 40, no. 3, 19
97, pp. 63-65）には、興味のあるトピックに関連する
専門家をユーザが発見できるようにする「リフェラル・
ウェブ」というシステムが提示されている。このシステ
ムの初期バージョンでは、電子メール・ログを基礎とし
てリフェラル・ウェブを構築するSchwartz及びWoodの方
法（１９９３年）を使用していた（Kautz、Selman、及
びMilewskiによる「Agent-amplified Communication」
（Proceedings of the Thirteenth National Conferenc
e on Artificial Intelligence, 1996, Menlo Parck, C
A: AAAI, pp. 3-9））。リフェラル・ウェブのより最近
のバージョンでは、ウェブ・ページ、具体的には公に使
用可能なドキュメント内の名前の同時発生を使用してそ
のネットワークを構築する（Kautz、Selman、及びSha
h、１９９７年）。ある個人についてネットワーク・モ
デルが構築されると、それは、質問に答えることがで
き、快くそれを行いそうな専門家を見つけるためにユー
ザに使用可能なものになる。上記の著者は、たとえば、
リサーチ分野のより専門化したウェブを構築するため
に、学界におけるオンライン参考文献にもリフェラル・
ウェブ技法を適用している。上記の資料に記載されたリ
フェラル・ウェブは、同じ名前のユーザ間の曖昧さを解
明することはできない。
を決定するための情報ソースとして使用されてきた。Ka
utz、Selman、及びShahによる「The Hidden Web」（AI
Magazine, AAAI, Summer, 1997, pp. 27-36）及び「Com
bining Social Networks andCollaborative Filterin
g」（Communications of the ACM, vol. 40, no. 3, 19
97, pp. 63-65）には、興味のあるトピックに関連する
専門家をユーザが発見できるようにする「リフェラル・
ウェブ」というシステムが提示されている。このシステ
ムの初期バージョンでは、電子メール・ログを基礎とし
てリフェラル・ウェブを構築するSchwartz及びWoodの方
法（１９９３年）を使用していた（Kautz、Selman、及
びMilewskiによる「Agent-amplified Communication」
（Proceedings of the Thirteenth National Conferenc
e on Artificial Intelligence, 1996, Menlo Parck, C
A: AAAI, pp. 3-9））。リフェラル・ウェブのより最近
のバージョンでは、ウェブ・ページ、具体的には公に使
用可能なドキュメント内の名前の同時発生を使用してそ
のネットワークを構築する（Kautz、Selman、及びSha
h、１９９７年）。ある個人についてネットワーク・モ
デルが構築されると、それは、質問に答えることがで
き、快くそれを行いそうな専門家を見つけるためにユー
ザに使用可能なものになる。上記の著者は、たとえば、
リサーチ分野のより専門化したウェブを構築するため
に、学界におけるオンライン参考文献にもリフェラル・
ウェブ技法を適用している。上記の資料に記載されたリ
フェラル・ウェブは、同じ名前のユーザ間の曖昧さを解
明することはできない。
【０００５】従来技術の他の分野は、電子メール・シス
テムのユーザが受信するジャンク電子メールの量を削減
するために、ユーザの電子メール通信相手に関する情報
を使用することに関係する。この一例は、Canale他に対
して１９９７年４月８日に発行された「Message Filter
ing Techniques」という名称の米国特許第５６１９６４
８号である。Canale他が記載した技法は、専門知識を突
き止めるためのシステムに関係する。
テムのユーザが受信するジャンク電子メールの量を削減
するために、ユーザの電子メール通信相手に関する情報
を使用することに関係する。この一例は、Canale他に対
して１９９７年４月８日に発行された「Message Filter
ing Techniques」という名称の米国特許第５６１９６４
８号である。Canale他が記載した技法は、専門知識を突
き止めるためのシステムに関係する。
【０００６】しかし、いずれの従来技術も、システム・
パフォーマンスを強化するために通信パターンを使用し
ていない。また、従来技術は、複数の情報ソースに基づ
いて統合通信パターンを作成することに対処するもので
もない。したがって、その通信活動または組織的関係に
基づいて、あるユーザと他のユーザとの関係を示すより
完全なピクチャを構築し、このように構築したモデルを
使用して、システム・リソース及びパフォーマンスを強
化する必要性がある。本発明はこのような必要性に対処
するものである。
パフォーマンスを強化するために通信パターンを使用し
ていない。また、従来技術は、複数の情報ソースに基づ
いて統合通信パターンを作成することに対処するもので
もない。したがって、その通信活動または組織的関係に
基づいて、あるユーザと他のユーザとの関係を示すより
完全なピクチャを構築し、このように構築したモデルを
使用して、システム・リソース及びパフォーマンスを強
化する必要性がある。本発明はこのような必要性に対処
するものである。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】前述の必要性によれ
ば、本発明は、ユーザ行動と通信関係を示す組織的情報
ソースとを追跡し、複数の異種ソースからのデータにつ
いて計算を実行して、所与のユーザに関する他の通信相
手の重要性の表現を構築することに基づいて、システム
・パフォーマンスを最適化し強化するための方法及び装
置を対象とする。
ば、本発明は、ユーザ行動と通信関係を示す組織的情報
ソースとを追跡し、複数の異種ソースからのデータにつ
いて計算を実行して、所与のユーザに関する他の通信相
手の重要性の表現を構築することに基づいて、システム
・パフォーマンスを最適化し強化するための方法及び装
置を対象とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】情報検索を最適化するた
めの本発明の特徴を有する方法は、複数の異種情報ソー
スから関係情報を抽出して統合するステップと、その関
係情報を表すためのデータ構造を構築して記憶するステ
ップと、その関係データ構造に基づいて照会を変更する
ステップとを含む。
めの本発明の特徴を有する方法は、複数の異種情報ソー
スから関係情報を抽出して統合するステップと、その関
係情報を表すためのデータ構造を構築して記憶するステ
ップと、その関係データ構造に基づいて照会を変更する
ステップとを含む。
【０００９】本発明の他の態様は、様々な通信チャネル
上で測定した通信強度から導き出した関係グループと、
第１の関係グループ内のエンティティの１つに関する第
２の関係グループから計算した導出関係グループと、サ
ブジェクトベースの情報（たとえば、通信内容の表現）
から導き出した関係グループのうちの１つまたは複数に
基づいて照会を変更するステップを含む。
上で測定した通信強度から導き出した関係グループと、
第１の関係グループ内のエンティティの１つに関する第
２の関係グループから計算した導出関係グループと、サ
ブジェクトベースの情報（たとえば、通信内容の表現）
から導き出した関係グループのうちの１つまたは複数に
基づいて照会を変更するステップを含む。
【００１０】
【発明の実施の形態】図１は、本発明の特徴を有するイ
ンターネット環境の一例を示している。図示の通り、１
つまたは複数の情報ソース（「ＩＳ」）（１０３）及び
１つまたは複数のクライアント・ノード（「Ｃ」）（１
０１）と１つまたは複数の関係アナライザ（「ＲＡ」）
（１０４）は、直接または広域ネットワーク（ＷＡＮ）
（１０２）を介してインターネット（１００）に接続さ
れている。情報ソース・ノード（１０３）は、情報を記
憶し、適切な照会が提示されたときにそれを検索するこ
とができるものであれば、どのようなコンピューティン
グ・ノードにすることもできる。クライアント・ノード
（１０１）は、それによりユーザ（１０１）が情報ソー
ス（１０３）に送信すべき照会（１０６）を作成し、視
覚的にまたはオーディオ手段により照会の結果を受信す
るインターネットに接続されたものであれば、どのよう
なコンピュータにすることもできる。本発明は、関係ア
ナライザ（１０４）の導入により照会及び検索タスクの
速度及び正確さを改善する特徴を含む。
ンターネット環境の一例を示している。図示の通り、１
つまたは複数の情報ソース（「ＩＳ」）（１０３）及び
１つまたは複数のクライアント・ノード（「Ｃ」）（１
０１）と１つまたは複数の関係アナライザ（「ＲＡ」）
（１０４）は、直接または広域ネットワーク（ＷＡＮ）
（１０２）を介してインターネット（１００）に接続さ
れている。情報ソース・ノード（１０３）は、情報を記
憶し、適切な照会が提示されたときにそれを検索するこ
とができるものであれば、どのようなコンピューティン
グ・ノードにすることもできる。クライアント・ノード
（１０１）は、それによりユーザ（１０１）が情報ソー
ス（１０３）に送信すべき照会（１０６）を作成し、視
覚的にまたはオーディオ手段により照会の結果を受信す
るインターネットに接続されたものであれば、どのよう
なコンピュータにすることもできる。本発明は、関係ア
ナライザ（１０４）の導入により照会及び検索タスクの
速度及び正確さを改善する特徴を含む。
【００１１】図２は、関係アナライザ（ＲＡ）と、その
情報ソース（ＩＳ）及び関係データベース（ＲＤ）との
対話の一例を示している。図示の通り、関係アナライザ
（ＲＡ）（１０４）は、必要に応じて、それ自体の照会
（Ｑ１．．．Ｑｎ）（１０６）を１つまたは複数の情報
ソース（１０５）に提示し、これらの照会の結果（Ｒ
１．．．Ｒｎ）（１０７）から推論した関係を表す関係
データ構造（ＲＤ）（１０８）を構築して記憶すること
ができる。
情報ソース（ＩＳ）及び関係データベース（ＲＤ）との
対話の一例を示している。図示の通り、関係アナライザ
（ＲＡ）（１０４）は、必要に応じて、それ自体の照会
（Ｑ１．．．Ｑｎ）（１０６）を１つまたは複数の情報
ソース（１０５）に提示し、これらの照会の結果（Ｒ
１．．．Ｒｎ）（１０７）から推論した関係を表す関係
データ構造（ＲＤ）（１０８）を構築して記憶すること
ができる。
【００１２】好ましい実施の形態では、ＲＤ（１０８）
は、１つまたは複数の「関係」の集合を記憶する。関係
Ｒ（ｘ，ｙ）は、２人のユーザ「ｘ」及び「ｙ」をリン
クする数値であり、ユーザ「ｘ」にとってのユーザ
「ｙ」の重要性を示す。例証としては、「０」という値
は「ｙ」が「ｘ」にとって少しも重要ではないことを示
し、「１００」という値は「ｙ」が「ｘ」にとって非常
に重要であることを示すことができる。ＲＤの計算及び
使用の例については以下に詳述する。
は、１つまたは複数の「関係」の集合を記憶する。関係
Ｒ（ｘ，ｙ）は、２人のユーザ「ｘ」及び「ｙ」をリン
クする数値であり、ユーザ「ｘ」にとってのユーザ
「ｙ」の重要性を示す。例証としては、「０」という値
は「ｙ」が「ｘ」にとって少しも重要ではないことを示
し、「１００」という値は「ｙ」が「ｘ」にとって非常
に重要であることを示すことができる。ＲＤの計算及び
使用の例については以下に詳述する。
【００１３】好ましい実施の形態では、所与のユーザに
とって最も重要な通信相手を表す関係グループを構築
し、維持する。次に、この表現を使用して、システム・
パフォーマンスを強化するかまたは最適化する。ユーザ
行動の例としては、電子メール、電話、ページャ、ファ
ックス、またはそのユーザあるいはそのユーザの通信相
手のネットワーク内の他のユーザによって開始された他
の通信の受信側及び送信側、カレンダ項目（たとえば、
他のユーザと共有するミーティング）、組織図内の情
報、その他の形式のマシンまたは人間可読情報を含む。
計算の例としては、通信事象の単純頻度カウント、事象
の重み付き関数、選択した事象の抽出を含む。強化また
は最適化されたシステム・パフォーマンスの例として
は、照会の再公式化、情報検索、レコードの更新、受信
装置の属性に応じた情報の変換を含む。
とって最も重要な通信相手を表す関係グループを構築
し、維持する。次に、この表現を使用して、システム・
パフォーマンスを強化するかまたは最適化する。ユーザ
行動の例としては、電子メール、電話、ページャ、ファ
ックス、またはそのユーザあるいはそのユーザの通信相
手のネットワーク内の他のユーザによって開始された他
の通信の受信側及び送信側、カレンダ項目（たとえば、
他のユーザと共有するミーティング）、組織図内の情
報、その他の形式のマシンまたは人間可読情報を含む。
計算の例としては、通信事象の単純頻度カウント、事象
の重み付き関数、選択した事象の抽出を含む。強化また
は最適化されたシステム・パフォーマンスの例として
は、照会の再公式化、情報検索、レコードの更新、受信
装置の属性に応じた情報の変換を含む。
【００１４】図３は、ＲＡによる照会変更及びフィルタ
リングの一例を示している。図示の通り、ＲＤ（１０
８）が構築されると、後続のユーザ照会（１０６４）が
ＲＡ（１０４）によって受信され、ＲＡはＲＤ（１０
８）に記憶された関係データに基づいて照会（１０６
１．．．１０６３）を変更し、ユーザに代わってその照
会を実行することができる。次にＲＡは、（図４及び図
５に関連して詳述するように）やはりＲＤ（１０８）内
のデータに基づいて、照会の照会結果（１０７１．．．
１０７３）を変更（１０９）することができる。
リングの一例を示している。図示の通り、ＲＤ（１０
８）が構築されると、後続のユーザ照会（１０６４）が
ＲＡ（１０４）によって受信され、ＲＡはＲＤ（１０
８）に記憶された関係データに基づいて照会（１０６
１．．．１０６３）を変更し、ユーザに代わってその照
会を実行することができる。次にＲＡは、（図４及び図
５に関連して詳述するように）やはりＲＤ（１０８）内
のデータに基づいて、照会の照会結果（１０７１．．．
１０７３）を変更（１０９）することができる。
【００１５】例としては、Lotus Notes（商標）システ
ムでは、Name and Address Bookという１つの情報ソー
スがユーザ名とその電子メールアドレスとの対応関係を
維持する。通常、配置されるように、Lotus Notes（商
標）は、所望の電子メール・アドレスを見つけるために
照会すべき１つまたは複数のName and Address Book
（ＮＡＢ）を提供する。新しい電子メール項目に完全に
対処するために、受信側名としてタイプ入力された「Jo
hn Smith」という名前は、ＮＡＢ内の多数の「JohnSmit
h」間で完全に解明しなければならない（たとえば、「J
ohn Q Smith／販売部門／XYZ社」）。XYZ社が非常に大
規模である場合、この名前／アドレス解明によって多数
の「ヒット」が得られ、そこからユーザは選択しなけれ
ばならない。
ムでは、Name and Address Bookという１つの情報ソー
スがユーザ名とその電子メールアドレスとの対応関係を
維持する。通常、配置されるように、Lotus Notes（商
標）は、所望の電子メール・アドレスを見つけるために
照会すべき１つまたは複数のName and Address Book
（ＮＡＢ）を提供する。新しい電子メール項目に完全に
対処するために、受信側名としてタイプ入力された「Jo
hn Smith」という名前は、ＮＡＢ内の多数の「JohnSmit
h」間で完全に解明しなければならない（たとえば、「J
ohn Q Smith／販売部門／XYZ社」）。XYZ社が非常に大
規模である場合、この名前／アドレス解明によって多数
の「ヒット」が得られ、そこからユーザは選択しなけれ
ばならない。
【００１６】図４及び図５は、照会変更及び結果結合の
一例を示している。図示の通り、ユーザ（１０１）は、
特定の「John Q Smith」に関する電子メール・アドレス
を見つけるために照会（１０６４）を送信する。ＲＡ
（１０４）は、その照会を受信し、この場合は他の情報
ソースに照会を拡張するよう、ＲＤ（１０８）に記憶さ
れた情報に基づいてそれを変更する。ＲＡ（１０４）
は、ＮＡＢ（１１５）への元の「電子メール・アドレ
ス」照会ＱNAB（１１１）とオフィスＤＢ（１１６）へ
の「オフィス・アドレス」照会ＱO（１１３）とを生成
する。ＲＡ（１０４）は、ＮＡＢ（１１５）からの結果
ＲNAB（図５の１１２）とオフィスＤＢ（１１６）から
の結果ＲO（図５の１１４）とを受信する。次にＲＡ
は、「電子メール・アドレス」結果ＲO（図５の１１
２）とオフィスＤＢ（１１６）からの結果ＲO（図５の
１１４）とを結合する。ＲＡは、結合結果ＲC（図５の
１１０）をユーザ（１０１）に返し、ユーザが「フロリ
ダのJohn Q Smith」と「ニューヨークのJohn Q Smith」
とを区別できるようにする。
一例を示している。図示の通り、ユーザ（１０１）は、
特定の「John Q Smith」に関する電子メール・アドレス
を見つけるために照会（１０６４）を送信する。ＲＡ
（１０４）は、その照会を受信し、この場合は他の情報
ソースに照会を拡張するよう、ＲＤ（１０８）に記憶さ
れた情報に基づいてそれを変更する。ＲＡ（１０４）
は、ＮＡＢ（１１５）への元の「電子メール・アドレ
ス」照会ＱNAB（１１１）とオフィスＤＢ（１１６）へ
の「オフィス・アドレス」照会ＱO（１１３）とを生成
する。ＲＡ（１０４）は、ＮＡＢ（１１５）からの結果
ＲNAB（図５の１１２）とオフィスＤＢ（１１６）から
の結果ＲO（図５の１１４）とを受信する。次にＲＡ
は、「電子メール・アドレス」結果ＲO（図５の１１
２）とオフィスＤＢ（１１６）からの結果ＲO（図５の
１１４）とを結合する。ＲＡは、結合結果ＲC（図５の
１１０）をユーザ（１０１）に返し、ユーザが「フロリ
ダのJohn Q Smith」と「ニューヨークのJohn Q Smith」
とを区別できるようにする。
【００１７】図６及び図７は、優先順位付けステップ及
びフィルタリング・ステップを有する照会最適化の一例
を示している。図示の通り、ユーザ（１０１）であるXY
Z社のマーケティング部門の「George Jones」は、「Joh
n Smith」に関する完全な電子メール・アドレスを求め
る要求（Ｑ）（図６及び図７の１０６４）をＲＡ（１０
４）に送信する。ＲＡは法人ＮＡＢ（１１５）に照会
（１０６５）を送信し、そのＮＡＢはサーチ基準（「na
me=John Smith」）を満足する人のリスト（１０８０）
で応答する（図６及び図７の１０７）。検索されると、
ＲＡは従来のソート技法を使用してそのリストをソート
することができる。本発明によれば、リストはＲＤ（１
０８）に記憶された関係値（１０８１、１０８２）に基
づいてソートされ、最適化した（ソートした）応答Ｒ
opt（図６及び図７の１１６）が要求側に返される。こ
の例では、George Jonesとリスト（１０８０）内の個人
との関係値が高ければ高いほど、その個人が表示される
位置がリストの先頭により近くなる。
びフィルタリング・ステップを有する照会最適化の一例
を示している。図示の通り、ユーザ（１０１）であるXY
Z社のマーケティング部門の「George Jones」は、「Joh
n Smith」に関する完全な電子メール・アドレスを求め
る要求（Ｑ）（図６及び図７の１０６４）をＲＡ（１０
４）に送信する。ＲＡは法人ＮＡＢ（１１５）に照会
（１０６５）を送信し、そのＮＡＢはサーチ基準（「na
me=John Smith」）を満足する人のリスト（１０８０）
で応答する（図６及び図７の１０７）。検索されると、
ＲＡは従来のソート技法を使用してそのリストをソート
することができる。本発明によれば、リストはＲＤ（１
０８）に記憶された関係値（１０８１、１０８２）に基
づいてソートされ、最適化した（ソートした）応答Ｒ
opt（図６及び図７の１１６）が要求側に返される。こ
の例では、George Jonesとリスト（１０８０）内の個人
との関係値が高ければ高いほど、その個人が表示される
位置がリストの先頭により近くなる。
【００１８】図８は、本発明の特徴を有するＲＡに関す
る論理の流れの一例を示している。図示の通り、ステッ
プ１１８では、関係データベース（ＲＤ）（１０８）に
ユーザのグラフ、関係アーク、関係値（図９及び図１０
に詳細に示す）を配置する。次に関係アナライザは、ス
テップ１１９で入力、たとえば、対話式ユーザが開始し
たユーザ照会または更新した関係情報（情報ソース（１
０３、１０５）から定期的に送信されるかまたは情報ソ
ースの変化につれて増分式に更新される）を待つループ
に入る。ユーザ照会の場合、その照会はステップ１２１
で変更され（図１２に詳述する）、ステップ１２２で実
行される（図１３に詳述する）。ステップ１２３でその
結果をフィルタリングし（図１４に詳述する）、ステッ
プ１２４でその照会結果を使用して関係データベース内
の関係を再計算する（図１１に詳述する）。入力が関係
情報である（すなわち、照会ではない）場合、更新した
関係情報を使用して、関係データベースを更新する（ス
テップ１２４）。最後に、ステップ１２５で照会の結果
をユーザに返す。
る論理の流れの一例を示している。図示の通り、ステッ
プ１１８では、関係データベース（ＲＤ）（１０８）に
ユーザのグラフ、関係アーク、関係値（図９及び図１０
に詳細に示す）を配置する。次に関係アナライザは、ス
テップ１１９で入力、たとえば、対話式ユーザが開始し
たユーザ照会または更新した関係情報（情報ソース（１
０３、１０５）から定期的に送信されるかまたは情報ソ
ースの変化につれて増分式に更新される）を待つループ
に入る。ユーザ照会の場合、その照会はステップ１２１
で変更され（図１２に詳述する）、ステップ１２２で実
行される（図１３に詳述する）。ステップ１２３でその
結果をフィルタリングし（図１４に詳述する）、ステッ
プ１２４でその照会結果を使用して関係データベース内
の関係を再計算する（図１１に詳述する）。入力が関係
情報である（すなわち、照会ではない）場合、更新した
関係情報を使用して、関係データベースを更新する（ス
テップ１２４）。最後に、ステップ１２５で照会の結果
をユーザに返す。
【００１９】概要として、好ましい実施の形態では、関
係データベースの主な構成要素は関係グラフ（図９）で
ある。完全に構築された関係グラフでは、各個人は１つ
のノードによって表され、２人の個人に関する関係情報
はそれぞれの個人のノード間のアークによって表され
る。このアークには、図１２に記載するように計算され
た関係値を含むベクトルが付けられている。
係データベースの主な構成要素は関係グラフ（図９）で
ある。完全に構築された関係グラフでは、各個人は１つ
のノードによって表され、２人の個人に関する関係情報
はそれぞれの個人のノード間のアークによって表され
る。このアークには、図１２に記載するように計算され
た関係値を含むベクトルが付けられている。
【００２０】図９は、サンプル関係グラフを示してい
る。図示の通り、関係値アーク（７０１）は、ユーザ
「Jo」（１２６）と同僚の「Fred」（１２７）、「Pa
t」（１２８）、「Sam」（１２９）、「Al」（１３
０）、「Mickey」（１３１）との通信関係を示してい
る。３通りの情報ソースに関する関係値については以下
の表１に示す。
る。図示の通り、関係値アーク（７０１）は、ユーザ
「Jo」（１２６）と同僚の「Fred」（１２７）、「Pa
t」（１２８）、「Sam」（１２９）、「Al」（１３
０）、「Mickey」（１３１）との通信関係を示してい
る。３通りの情報ソースに関する関係値については以下
の表１に示す。
【表１】
【００２１】「Jo」（１２６）と「Fred」（１２７）の
間のアーク（７０１）に関する関係値は表１の１列目に
示されている。また、関係値Ｒ（Jo, Fred）は１列目の
一番下に示されている。
間のアーク（７０１）に関する関係値は表１の１列目に
示されている。また、関係値Ｒ（Jo, Fred）は１列目の
一番下に示されている。
【００２２】情報ソースには優先重み付けを割り当てる
ことができる。たとえば、情報ソースの優先定格は以下
の通りである。
ことができる。たとえば、情報ソースの優先定格は以下
の通りである。
【００２３】｛Ｐ（「組織図」）＝０．２，Ｐ（「メー
リング・リスト」）＝０．５，Ｐ（「カレンダ」）＝
０．３｝
リング・リスト」）＝０．５，Ｐ（「カレンダ」）＝
０．３｝
【００２４】優先重み付けを使用すると、Joと関係グラ
フの残りのメンバーとの重み付き関係値を導き出すこと
ができる。たとえば、以下の通りである。重み付き関係
値：
フの残りのメンバーとの重み付き関係値を導き出すこと
ができる。たとえば、以下の通りである。重み付き関係
値：
【表２】
【００２５】関係グループ・カットオフ値も、関係を推
論するために必要なしきい値を確立するために使用する
ことができる。たとえば、以下の通りである。 関係グループ・カットオフ（７０４） ＲＧカットオフ＝０．３５
論するために必要なしきい値を確立するために使用する
ことができる。たとえば、以下の通りである。 関係グループ・カットオフ（７０４） ＲＧカットオフ＝０．３５
【００２６】この例では、結果として得られるJoに関す
る関係グループ（その計算については図１２に関連して
詳述する）は以下の通りである。 「Jo」に関する関係グループ（７０５） ＲＧ（「Jo」）＝｛Fred, Pat, Sam｝
る関係グループ（その計算については図１２に関連して
詳述する）は以下の通りである。 「Jo」に関する関係グループ（７０５） ＲＧ（「Jo」）＝｛Fred, Pat, Sam｝
【００２７】図１０は、サンプル導出関係グラフを示し
ている。図示の通り、ユーザ「Jo」（１２６）に関する
サンプル導出関係グループ（ＤＲＧ）は、以下の通りで
ある。 ＤＲＧ（「Jo」）＝｛Fred, Pat, Sam, Mickey｝
ている。図示の通り、ユーザ「Jo」（１２６）に関する
サンプル導出関係グループ（ＤＲＧ）は、以下の通りで
ある。 ＤＲＧ（「Jo」）＝｛Fred, Pat, Sam, Mickey｝
【００２８】これは、以下のものから計算される。 １）ユーザ「Fred」（１２７）に関する重み付き関係値 Fred（１２７）に関する重み付き関係値
【表３】 ２）導出関係グループ・カットオフ ＤＲＧカットオフ＝０．５ ３）図９に関連して説明した情報
【００２９】図１１は、関係データベース（ＲＤ）の初
期設定ステップ（図８のステップ１１８）の論理の詳細
例を示している。図示の通り、ステップ１３２では、空
の関係グラフが構築される。ステップ１３３では、各情
報ソース（ＩＳ）を照会し、結果として得られるリスト
を併合することにより、すべての個人のリストが構築さ
れる。リスト内の各個人のノードがグラフに追加され
る。各対の個人は、ステップ１３５で計算された関係値
が配置される空の関係アークによって接続される（ステ
ップ１３４）。次に、関係グループが計算され、ＲＤに
記憶される（ステップ１３６）。
期設定ステップ（図８のステップ１１８）の論理の詳細
例を示している。図示の通り、ステップ１３２では、空
の関係グラフが構築される。ステップ１３３では、各情
報ソース（ＩＳ）を照会し、結果として得られるリスト
を併合することにより、すべての個人のリストが構築さ
れる。リスト内の各個人のノードがグラフに追加され
る。各対の個人は、ステップ１３５で計算された関係値
が配置される空の関係アークによって接続される（ステ
ップ１３４）。次に、関係グループが計算され、ＲＤに
記憶される（ステップ１３６）。
【００３０】図１２は、関係値Ｒ（ｘ，ｙ）計算論理の
一例を示している。好ましい実施の形態では、この計算
は、任意の数の情報ソース（ＩＳ）（１４２）と、その
情報ソースから得られる特性に基づく関係のリスト（１
４３）を取り入れることができる。情報ソース（ＩＳ）
（１４２）は、好ましいことに、法人組織図、メーリン
グ・リスト、アポイントメント・カレンダ、電話ログ、
電子メール・ログを含みかつこれらに限定されない個人
間関係に関連付けられている。以下の関数例に示すよう
に、法人組織図内の関係のリスト（１４３）は、「ｘと
ｙが同じ部門内にいるかどうか」を含むか、または管理
連鎖情報に基づくものにすることができる。図示の通
り、ステップ１３８では、ユーザＵ１とＵ２との関係を
表す関係アーク「Ａ」（１３７）が初期設定され、情報
ソース（１４２）及び関係（１４３）のリストとともに
プロセスに入力される。各関係ごとに、ユーザＵ１及び
Ｕ２を参照するＩＳ項目のサブセット「ＲＳ」が計算さ
れる。ステップ１３９では、セットＲＳに基づいて関係
値（Ｒｉ）が計算される（サンプルＲｉ関数は以下に含
まれている）。ステップ１４０では、ユーザＵ１とＵ２
の間の関係アーク「Ａ」の構成要素として、関係値が記
憶される。２人のユーザ「Ｕ１」と「Ｕ２」との関係Ｒ
（ｘ，ｙ）はそれぞれ、個々の関係の算術和、すなわ
ち、Ｒ（ｘ，ｙ）＝sum(is)(Ri(is,x,y))（各Ｒｉは図
１２のステップ１３８〜１４０で計算される）であると
定義され、式中、「ｉｓ」は上記でリストされるような
情報ソースを表す。ステップ１４１では、Ｕ１とＵ２と
の関係「Ｒ」と、（任意で）重み付き関係値（たとえ
ば、図９〜図１０に関連して説明したもの）が計算され
る。すなわち、Ｒ（ｘ，ｙ）関数（ステップ１４１）
は、個人「ｘ」と個人「ｙ」の間の「通信強度」を計算
するものである。
一例を示している。好ましい実施の形態では、この計算
は、任意の数の情報ソース（ＩＳ）（１４２）と、その
情報ソースから得られる特性に基づく関係のリスト（１
４３）を取り入れることができる。情報ソース（ＩＳ）
（１４２）は、好ましいことに、法人組織図、メーリン
グ・リスト、アポイントメント・カレンダ、電話ログ、
電子メール・ログを含みかつこれらに限定されない個人
間関係に関連付けられている。以下の関数例に示すよう
に、法人組織図内の関係のリスト（１４３）は、「ｘと
ｙが同じ部門内にいるかどうか」を含むか、または管理
連鎖情報に基づくものにすることができる。図示の通
り、ステップ１３８では、ユーザＵ１とＵ２との関係を
表す関係アーク「Ａ」（１３７）が初期設定され、情報
ソース（１４２）及び関係（１４３）のリストとともに
プロセスに入力される。各関係ごとに、ユーザＵ１及び
Ｕ２を参照するＩＳ項目のサブセット「ＲＳ」が計算さ
れる。ステップ１３９では、セットＲＳに基づいて関係
値（Ｒｉ）が計算される（サンプルＲｉ関数は以下に含
まれている）。ステップ１４０では、ユーザＵ１とＵ２
の間の関係アーク「Ａ」の構成要素として、関係値が記
憶される。２人のユーザ「Ｕ１」と「Ｕ２」との関係Ｒ
（ｘ，ｙ）はそれぞれ、個々の関係の算術和、すなわ
ち、Ｒ（ｘ，ｙ）＝sum(is)(Ri(is,x,y))（各Ｒｉは図
１２のステップ１３８〜１４０で計算される）であると
定義され、式中、「ｉｓ」は上記でリストされるような
情報ソースを表す。ステップ１４１では、Ｕ１とＵ２と
の関係「Ｒ」と、（任意で）重み付き関係値（たとえ
ば、図９〜図１０に関連して説明したもの）が計算され
る。すなわち、Ｒ（ｘ，ｙ）関数（ステップ１４１）
は、個人「ｘ」と個人「ｙ」の間の「通信強度」を計算
するものである。
【００３１】好ましい実施の形態では、以下の関係値
（Ｒｉ）関数が次のように定義されている。
（Ｒｉ）関数が次のように定義されている。
【表４】
【００３２】当業者であれば、関連関係尺度Ｒｐ（ｘ，
ｙ）＝sum(is)(P(is)*Ri(is,x,y))を計算するために使
用される、情報ソースのそれぞれに優先定格Ｐ（ｉｓ）
を割り当てることにより、関係尺度Ｒ（ｘ，ｙ）を強化
できることが分かるだろう。好ましい実施態様では、Ｒ
Ａは、組織内の各個人「ｘ」及び個人「ｙ」に関する値
Ｒｐ（ｘ，ｙ）を計算し、それをテーブルに記憶し、Ｒ
Ｄを構成する。
ｙ）＝sum(is)(P(is)*Ri(is,x,y))を計算するために使
用される、情報ソースのそれぞれに優先定格Ｐ（ｉｓ）
を割り当てることにより、関係尺度Ｒ（ｘ，ｙ）を強化
できることが分かるだろう。好ましい実施態様では、Ｒ
Ａは、組織内の各個人「ｘ」及び個人「ｙ」に関する値
Ｒｐ（ｘ，ｙ）を計算し、それをテーブルに記憶し、Ｒ
Ｄを構成する。
【００３３】ステップ２４１では、ＲＡは各個人「ｘ」
ごとに「関係グループ」ＲＧ（ｘ）を計算する。たとえ
ば、以下の通りである。 ＲＧ（ｘ）＝all(y)、ただし、Ｒｐ（ｘ，ｙ）＞＝rg_c
utoff(x) 式中、「rg_cutoff(x)」は個人「ｘ」に固有の定数値で
ある。
ごとに「関係グループ」ＲＧ（ｘ）を計算する。たとえ
ば、以下の通りである。 ＲＧ（ｘ）＝all(y)、ただし、Ｒｐ（ｘ，ｙ）＞＝rg_c
utoff(x) 式中、「rg_cutoff(x)」は個人「ｘ」に固有の定数値で
ある。
【００３４】好ましいことに、rg_cutoff(x)は、システ
ム管理者によって設定され、いつでもユーザによって変
更可能である。rg_cutoff(x)の値が大きいとＲＧ（ｘ）
内の個人の数が削減され、値が小さいとより多くの個人
が含まれる。
ム管理者によって設定され、いつでもユーザによって変
更可能である。rg_cutoff(x)の値が大きいとＲＧ（ｘ）
内の個人の数が削減され、値が小さいとより多くの個人
が含まれる。
【００３５】ＲＡは、好ましいことに、各個人「ｘ」及
び「ｙ」に関する「導出関係」ＤＲ（ｘ，ｙ）も計算
し、各「ｙ」は関係グループＲＧ（ｚ）内の個人であ
り、以下のようになる。 ＤＲ（ｘ，ｙ）＝sum(z)(Rp(x,z)*Rp(z,y))
び「ｙ」に関する「導出関係」ＤＲ（ｘ，ｙ）も計算
し、各「ｙ」は関係グループＲＧ（ｚ）内の個人であ
り、以下のようになる。 ＤＲ（ｘ，ｙ）＝sum(z)(Rp(x,z)*Rp(z,y))
【００３６】さらに、各個人「ｘ」に関する「導出関係
グループ」ＤＲＧ（ｘ）も以下のように計算する。 ＤＲＧ（ｘ）＝all(y)、ただし、ＤＲ（ｘ，ｙ）＞＝dr
g_cutoff(x) 式中、「drg_cutoff(x)」は個人「ｘ」に固有の定数値
である。
グループ」ＤＲＧ（ｘ）も以下のように計算する。 ＤＲＧ（ｘ）＝all(y)、ただし、ＤＲ（ｘ，ｙ）＞＝dr
g_cutoff(x) 式中、「drg_cutoff(x)」は個人「ｘ」に固有の定数値
である。
【００３７】一般に「アウェアネス・サーバ」（ＡＳ）
と呼ばれる複数の周知のコンピュータ製品が現在一般的
に使用されている。例としては、ＡＯＬのInstant Mess
enger及びUbiqueのVP Buddyがある。ＡＳの各ユーザ
「ｘ」は、それに対して「ｘ」が興味を持っているＡＳ
の他のユーザのサブセット（「バディ・リスト」または
ＢＬ（ｘ））をリストする。各ＡＳは、そのユーザがク
ライアント・ノード上で実行するアウェアネス・クライ
アントＡＣを提供し、ＢＬ（ｘ）内の他のユーザのうち
のいずれが現在「オンライン」になっているかをリスト
する。本発明に記載されているＤＲＧ（ｘ）は、導出通
信関係を備えたユーザからなるＢＬを定義するための自
動的な方法を提供し、すなわち、ＢＬ（ｘ）＝ＤＲＧ
（ｘ）になる。
と呼ばれる複数の周知のコンピュータ製品が現在一般的
に使用されている。例としては、ＡＯＬのInstant Mess
enger及びUbiqueのVP Buddyがある。ＡＳの各ユーザ
「ｘ」は、それに対して「ｘ」が興味を持っているＡＳ
の他のユーザのサブセット（「バディ・リスト」または
ＢＬ（ｘ））をリストする。各ＡＳは、そのユーザがク
ライアント・ノード上で実行するアウェアネス・クライ
アントＡＣを提供し、ＢＬ（ｘ）内の他のユーザのうち
のいずれが現在「オンライン」になっているかをリスト
する。本発明に記載されているＤＲＧ（ｘ）は、導出通
信関係を備えたユーザからなるＢＬを定義するための自
動的な方法を提供し、すなわち、ＢＬ（ｘ）＝ＤＲＧ
（ｘ）になる。
【００３８】一般的に使用されている多くの電子メール
・システム、たとえば、Lotus Notes（商標）により、
ユーザは、他のユーザに関する情報を記録するプライベ
ート・アドレス・ブック（ＰＮＡＢ）を定義することが
できる。ＰＮＡＢは他のユーザに関する情報を検索する
ために必要な時間を大幅に短縮する。というのは、ＰＮ
ＡＢはそのユーザのクライアント・コンピュータ上にロ
ーカルに記憶され、また、かなり小さいものであり、し
たがって、サーチするのにより効率的であるからであ
る。さらに、ＰＮＡＢは、ユーザがイントラネットまた
はインターネットに接続されていないとき、たとえば、
スタンドアロンまたは切断モードでポータブル・コンピ
ュータ使用するときに使用可能である。本発明は、導出
通信関係を使用する他のユーザ「ｙ」に関する「名前／
アドレス」情報ＮＡ（ｙ）を使用してＰＮＡＢを自動的
に計算するための特徴を含み、すなわち、ＰＮＡＢ
（ｘ）＝ＮＡ（ｙ）であり、「ｙ」はＤＲＧ（ｘ）内に
含まれる。
・システム、たとえば、Lotus Notes（商標）により、
ユーザは、他のユーザに関する情報を記録するプライベ
ート・アドレス・ブック（ＰＮＡＢ）を定義することが
できる。ＰＮＡＢは他のユーザに関する情報を検索する
ために必要な時間を大幅に短縮する。というのは、ＰＮ
ＡＢはそのユーザのクライアント・コンピュータ上にロ
ーカルに記憶され、また、かなり小さいものであり、し
たがって、サーチするのにより効率的であるからであ
る。さらに、ＰＮＡＢは、ユーザがイントラネットまた
はインターネットに接続されていないとき、たとえば、
スタンドアロンまたは切断モードでポータブル・コンピ
ュータ使用するときに使用可能である。本発明は、導出
通信関係を使用する他のユーザ「ｙ」に関する「名前／
アドレス」情報ＮＡ（ｙ）を使用してＰＮＡＢを自動的
に計算するための特徴を含み、すなわち、ＰＮＡＢ
（ｘ）＝ＮＡ（ｙ）であり、「ｙ」はＤＲＧ（ｘ）内に
含まれる。
【００３９】導出関係グループＤＲＧ（ｘ）をさらに改
善するために、ＲＡは好ましいことに「主題固有関係」
ＲｉＳ（ｉｓ，ｘ，ｙ，ｓｕｂ）を以下の通り計算する
が、式中、「ｉｓ」は上記のリストの１つなどの情報ソ
ースであり、「ｓｕｂ」はその通信（たとえば、電子メ
ール）の「主題」フィールド（またはその他のテキスト
・コンテンツまたは記述）の内容である。 ＲｉＳ（ｉｓ，ｘ，ｙ，ｓｕｂ）＝100*(emailed(x,y,s
ub)/total_emails(x)) 式中、「emailed(x,y,sub)」＝「ｘ」が主題「ｓｕｂ」
について「ｙ」に電子メールを送信する回数 「total_emails(x)」は上記で定義されている。
善するために、ＲＡは好ましいことに「主題固有関係」
ＲｉＳ（ｉｓ，ｘ，ｙ，ｓｕｂ）を以下の通り計算する
が、式中、「ｉｓ」は上記のリストの１つなどの情報ソ
ースであり、「ｓｕｂ」はその通信（たとえば、電子メ
ール）の「主題」フィールド（またはその他のテキスト
・コンテンツまたは記述）の内容である。 ＲｉＳ（ｉｓ，ｘ，ｙ，ｓｕｂ）＝100*(emailed(x,y,s
ub)/total_emails(x)) 式中、「emailed(x,y,sub)」＝「ｘ」が主題「ｓｕｂ」
について「ｙ」に電子メールを送信する回数 「total_emails(x)」は上記で定義されている。
【００４０】さらに、ＲｐＳ（ｘ，ｙ，ｓｕｂ）は以下
のように定義される。 ＲｐＳ（ｘ，ｙ，ｓｕｂ）＝sum(is)(P(is)*RiS(is,x,
y,syb))
のように定義される。 ＲｐＳ（ｘ，ｙ，ｓｕｂ）＝sum(is)(P(is)*RiS(is,x,
y,syb))
【００４１】ＲＤ内の各個人「ｘ」及び「ｙ」ならびに
ＲＧＳ（ｘ，ｓｕｂ）については以下の通りである。 ＲＧＳ（ｘ，ｓｕｂ）＝all(y)、ただし、ＲｐＳ（ｘ，
ｙ，ｓｕｂ）＞＝rg_cutoff(x)である。 ＤＲＳ（ｘ，ｙ，ｓｕｂ）＝sum(z)(RpS(x,z,sub)*RpS
(z,y,sub)) ＤＲＧＳ（ｘ，ｓｕｂ）＝all(y)、ただし、ＤＲＳ
（ｘ，ｙ，ｓｕｂ）＞＝drg_cutoff(x)
ＲＧＳ（ｘ，ｓｕｂ）については以下の通りである。 ＲＧＳ（ｘ，ｓｕｂ）＝all(y)、ただし、ＲｐＳ（ｘ，
ｙ，ｓｕｂ）＞＝rg_cutoff(x)である。 ＤＲＳ（ｘ，ｙ，ｓｕｂ）＝sum(z)(RpS(x,z,sub)*RpS
(z,y,sub)) ＤＲＧＳ（ｘ，ｓｕｂ）＝all(y)、ただし、ＤＲＳ
（ｘ，ｙ，ｓｕｂ）＞＝drg_cutoff(x)
【００４２】ＲＡは、すべてのユーザ「ｘ」及び通信主
題「ｓｕｂ」に関する上記の値を計算し、ＲＤに記憶す
る。
題「ｓｕｂ」に関する上記の値を計算し、ＲＤに記憶す
る。
【００４３】ラップトップ・コンピュータ、ハンドヘル
ド装置、またはインターネット家電などのモバイル・コ
ンピューティング・システムまたは断続的に接続される
コンピューティング・システムを操作する場合、これら
はインターネットに接続されていないときでも有用でな
ければならず、重要な情報は、インターネット接続を切
断する前にモバイル装置にダウンロードしておかなけれ
ばならない。ラップトップ及びその他の小型コンピュー
タは通常、記憶資源が限られており、したがって、コピ
ーすべき最も重要な情報のみを選択することが必要であ
る。本発明は、どの情報をこのような装置にダウンロー
ドすべきかを選択するためのメカニズムを定義する。す
なわち、ＤＬ（ｘ）を定義する場合、以下のようにな
る。 ＤＬ（ｘ）＝all(doc)、ただし、author(doc)はＤＲＧ
（ｘ）内に含まれる。
ド装置、またはインターネット家電などのモバイル・コ
ンピューティング・システムまたは断続的に接続される
コンピューティング・システムを操作する場合、これら
はインターネットに接続されていないときでも有用でな
ければならず、重要な情報は、インターネット接続を切
断する前にモバイル装置にダウンロードしておかなけれ
ばならない。ラップトップ及びその他の小型コンピュー
タは通常、記憶資源が限られており、したがって、コピ
ーすべき最も重要な情報のみを選択することが必要であ
る。本発明は、どの情報をこのような装置にダウンロー
ドすべきかを選択するためのメカニズムを定義する。す
なわち、ＤＬ（ｘ）を定義する場合、以下のようにな
る。 ＤＬ（ｘ）＝all(doc)、ただし、author(doc)はＤＲＧ
（ｘ）内に含まれる。
【００４４】次にユーザ「ｘ」はＤＬ（ｘ）内のドキュ
メントを正確にダウンロードする。
メントを正確にダウンロードする。
【００４５】また、本発明は、それにより通信に関する
関係情報を上記のように統合し、記憶し、使用すること
ができる通信強度グラフ・メカニズムのための特徴を含
む。もう一度、図９を参照すると、各通信エンティティ
（たとえば、個人）はグラフ内のノード（１２６．．．
１３１）によって表され、各通信経路は通信に関与する
２つのノード間のリンク（７０１）で示される。各対の
エンティティごとに通信強度ベクトルが計算され、通信
ベクトルの各寸法は情報ソースから導き出された通信強
度を表す。 ＣＩＶ（ｘ，ｙ）＝ベクトル｛すべてのユーザ間通信情
報ソース「ｓ」に関するＲｉ（ｓ，ｘ，ｙ）｝
関係情報を上記のように統合し、記憶し、使用すること
ができる通信強度グラフ・メカニズムのための特徴を含
む。もう一度、図９を参照すると、各通信エンティティ
（たとえば、個人）はグラフ内のノード（１２６．．．
１３１）によって表され、各通信経路は通信に関与する
２つのノード間のリンク（７０１）で示される。各対の
エンティティごとに通信強度ベクトルが計算され、通信
ベクトルの各寸法は情報ソースから導き出された通信強
度を表す。 ＣＩＶ（ｘ，ｙ）＝ベクトル｛すべてのユーザ間通信情
報ソース「ｓ」に関するＲｉ（ｓ，ｘ，ｙ）｝
【００４６】式中、Ｒｉは上記のように定義される。言
い換えれば、２人の個人間の各通信事象（電子メール、
電話メッセージ、ミーティングの招待など）は、２人の
個人を表すノード間の通信強度ベクトルの値を増加す
る。それ以上の改善策として、各通信事象が同じ１対の
ユーザ間の他の通信事象の後に（時間的に）密接に続い
ている場合、その事象の値を増加することができる。同
様に、通信事象の値は、その通信の内容の辞書分析に基
づくものである。たとえば、命令フレーズ（「しなけれ
ばならない」など）は通信事象の値を１０％だけ増加す
る。
い換えれば、２人の個人間の各通信事象（電子メール、
電話メッセージ、ミーティングの招待など）は、２人の
個人を表すノード間の通信強度ベクトルの値を増加す
る。それ以上の改善策として、各通信事象が同じ１対の
ユーザ間の他の通信事象の後に（時間的に）密接に続い
ている場合、その事象の値を増加することができる。同
様に、通信事象の値は、その通信の内容の辞書分析に基
づくものである。たとえば、命令フレーズ（「しなけれ
ばならない」など）は通信事象の値を１０％だけ増加す
る。
【００４７】当業者であれば、上記の通信強度グラフと
同じように導出通信強度グラフを構築することができ、
そのグラフにおいてエンティティ「ｘ」及び「ｙ」を表
すノードが「ｘ」と「ｙ」の間の導出通信強度ＤＲ
（ｘ，ｙ）が付けられた経路によって接続されることが
分かるだろう。
同じように導出通信強度グラフを構築することができ、
そのグラフにおいてエンティティ「ｘ」及び「ｙ」を表
すノードが「ｘ」と「ｙ」の間の導出通信強度ＤＲ
（ｘ，ｙ）が付けられた経路によって接続されることが
分かるだろう。
【００４８】図１３は、照会を変更するための論理の一
例を示している。図示の通り、ステップ１４４では、照
会変更構成要素は、入力として、ユーザ「Ｕ２」に関し
てユーザ「Ｕ１」のための情報ソース「Ｓ」への照会
「Ｑ」が与えられる。ステップ１４５では、「Ｓ」によ
って提供されるものを超える他の情報ソースから関連情
報を要求するよう、照会が拡張される。このような追加
の照会は元の照会Ｑの「副照会」と呼ばれる。たとえ
ば、あるユーザ「Ｕ」とのミーティングを希望する場
合、そのユーザが所望の時間に空いているかどうかをカ
レンダ・データベースに尋ねる照会が提示される。その
照会は、Ｕの電話番号及びオフィス番号に関して電話帳
情報ソースに尋ね、Ｕの管理者の名前及びグループの同
僚の名前に関して組織図情報ソースに尋ねるために副照
会によって拡大されるだろう。また、ユーザＵの導出関
係グループ内の他のユーザが空いているかどうかを要求
するためにの副照会も追加することができるだろう。ス
テップ１４６では、各副照会に優先順位が付加される。
好ましい実施の形態では、情報ソース「Ｓ２」に送信す
べき副照会の優先順位がその情報ソースに関する優先定
格Ｐ（Ｓ２）から導き出される。ステップ１４７では、
結果フィルタリング・プロセス（図１５）によって後で
使用される各副照会ごとに関係値しきい値「Ｔ」が導き
出される。
例を示している。図示の通り、ステップ１４４では、照
会変更構成要素は、入力として、ユーザ「Ｕ２」に関し
てユーザ「Ｕ１」のための情報ソース「Ｓ」への照会
「Ｑ」が与えられる。ステップ１４５では、「Ｓ」によ
って提供されるものを超える他の情報ソースから関連情
報を要求するよう、照会が拡張される。このような追加
の照会は元の照会Ｑの「副照会」と呼ばれる。たとえ
ば、あるユーザ「Ｕ」とのミーティングを希望する場
合、そのユーザが所望の時間に空いているかどうかをカ
レンダ・データベースに尋ねる照会が提示される。その
照会は、Ｕの電話番号及びオフィス番号に関して電話帳
情報ソースに尋ね、Ｕの管理者の名前及びグループの同
僚の名前に関して組織図情報ソースに尋ねるために副照
会によって拡大されるだろう。また、ユーザＵの導出関
係グループ内の他のユーザが空いているかどうかを要求
するためにの副照会も追加することができるだろう。ス
テップ１４６では、各副照会に優先順位が付加される。
好ましい実施の形態では、情報ソース「Ｓ２」に送信す
べき副照会の優先順位がその情報ソースに関する優先定
格Ｐ（Ｓ２）から導き出される。ステップ１４７では、
結果フィルタリング・プロセス（図１５）によって後で
使用される各副照会ごとに関係値しきい値「Ｔ」が導き
出される。
【００４９】図１４は、照会実行論理の一例を示してい
る。図示の通り、ステップ１４８では、個人Ｕ２に関す
る個人Ｕ１からの情報ソースＳ上の照会Ｑが入力にな
る。さらに、この照会は（図１３で前述したように）追
加の副照会によって拡張（または変更）されている。ス
テップ１４９では、実行を促進するために、照会キャッ
シュをチェックして、最近、いずれかの副照会に応答し
たかどうかを確認する。応答した場合、ステップ１５５
では、副照会結果が直ちに返される。応答していない場
合、その副照会を完全に実行しなければならない。ステ
ップ１５０では、この副照会に使用可能な通信チャネル
（すなわち、情報ソースＳへの接続）のリストが作成さ
れる。情報ソース及び優先順位に基づいて、各副照会ご
とに通信チャネルが選択される（ステップ１５１）。た
とえば、モバイル・ユーザの場合、通信チャネルとして
は、セルラー電話、２方向ページャ、「その後の陸線通
信の待機」を含むことができ、それぞれはより安価な実
行と引き替えに応答時間が不十分になる可能性がある。
ステップ１５２では、副照会が優先順位でソートされ、
すなわち、最も重要なものが先頭になり、ソートした順
序で選択したチャネル上でディスパッチされる（ステッ
プ１５３）。すべての未解決の副照会が満足されると、
その結果がアセンブルされ（ステップ１５４）、ＲＡ
（図８）の主動作機能に返される。当業者には明らかな
ように、待機機能（ステップ１５４）は「タイムアウ
ト」値によって容易に強化でき、それにより、実行する
のに時間がかかりすぎる照会は破棄されるだろう。さら
に、タイムアウト値は、副照会の優先順位または選択し
た情報チャネルの特性あるいはその両方に基づいて計算
できるだろう。さらに、副照会は累進的に返すことがで
きるだろう。
る。図示の通り、ステップ１４８では、個人Ｕ２に関す
る個人Ｕ１からの情報ソースＳ上の照会Ｑが入力にな
る。さらに、この照会は（図１３で前述したように）追
加の副照会によって拡張（または変更）されている。ス
テップ１４９では、実行を促進するために、照会キャッ
シュをチェックして、最近、いずれかの副照会に応答し
たかどうかを確認する。応答した場合、ステップ１５５
では、副照会結果が直ちに返される。応答していない場
合、その副照会を完全に実行しなければならない。ステ
ップ１５０では、この副照会に使用可能な通信チャネル
（すなわち、情報ソースＳへの接続）のリストが作成さ
れる。情報ソース及び優先順位に基づいて、各副照会ご
とに通信チャネルが選択される（ステップ１５１）。た
とえば、モバイル・ユーザの場合、通信チャネルとして
は、セルラー電話、２方向ページャ、「その後の陸線通
信の待機」を含むことができ、それぞれはより安価な実
行と引き替えに応答時間が不十分になる可能性がある。
ステップ１５２では、副照会が優先順位でソートされ、
すなわち、最も重要なものが先頭になり、ソートした順
序で選択したチャネル上でディスパッチされる（ステッ
プ１５３）。すべての未解決の副照会が満足されると、
その結果がアセンブルされ（ステップ１５４）、ＲＡ
（図８）の主動作機能に返される。当業者には明らかな
ように、待機機能（ステップ１５４）は「タイムアウ
ト」値によって容易に強化でき、それにより、実行する
のに時間がかかりすぎる照会は破棄されるだろう。さら
に、タイムアウト値は、副照会の優先順位または選択し
た情報チャネルの特性あるいはその両方に基づいて計算
できるだろう。さらに、副照会は累進的に返すことがで
きるだろう。
【００５０】図１５は、照会結果をフィルタリングする
ための論理の一例を示している。図示の通り、ステップ
１５６では、ユーザ「Ｕ２」に関するユーザ「Ｕ１」か
らのＩＳ「Ｓ」上での変更された照会「Ｑ」の副照会の
結果「Ｒ」が結果フィルタリング論理に入力される。特
定のユーザに関する副照会結果はステップ１５７で結合
され、集計した結果の集合が得られる。ステップ１５８
では、集計された結果が、照会を行うユーザＵ１と集計
される個々の結果に指定されるユーザ「Ｕｎ」との関係
値でソートされる。ステップ１５９では、関係値しきい
値より小さい関係値を有する結果は破棄される。ステッ
プ１６０では、通信チャネル限界内に収まらず、優先順
位が最も低い結果も破棄される。異なる複数の情報ソー
スがオーバラップする情報を含む場合、同じ照会に関す
る２つの結果が互いに矛盾する可能性がある（たとえ
ば、一方のデータベースが旧式のものである可能性があ
る）。ステップ１６１では、矛盾した結果が検出され、
そのユーザと、元の情報ソースのシステム管理者に対し
て報告される（ステップ１６２及び１６３）。ステップ
１６４では、各副照会を検査し、その結果の関係値がキ
ャッシュしきい値「Ｃ」より大きいかどうかを判定す
る。大きい場合、ステップ１６５では、その後の照会実
行ステップ中に再利用するために、副照会及び結果がキ
ャッシュにコピーされる。キャッシュのスペースが限ら
れているので、ユーザＵ１とユーザＵ２との導出関係Ｄ
Ｒ（ｘ，ｙ）（すなわち、ＤＲ（Ｕ１，Ｕ２））を使用
してキャッシュの内容を管理する。キャッシュがいっぱ
いである場合、キャッシュすべき新しい照会結果のため
の場所を空けるために、最も低いＤＲ（ｘ，ｙ）値を有
し、前にキャッシュした照会結果がキャッシュから破棄
される。
ための論理の一例を示している。図示の通り、ステップ
１５６では、ユーザ「Ｕ２」に関するユーザ「Ｕ１」か
らのＩＳ「Ｓ」上での変更された照会「Ｑ」の副照会の
結果「Ｒ」が結果フィルタリング論理に入力される。特
定のユーザに関する副照会結果はステップ１５７で結合
され、集計した結果の集合が得られる。ステップ１５８
では、集計された結果が、照会を行うユーザＵ１と集計
される個々の結果に指定されるユーザ「Ｕｎ」との関係
値でソートされる。ステップ１５９では、関係値しきい
値より小さい関係値を有する結果は破棄される。ステッ
プ１６０では、通信チャネル限界内に収まらず、優先順
位が最も低い結果も破棄される。異なる複数の情報ソー
スがオーバラップする情報を含む場合、同じ照会に関す
る２つの結果が互いに矛盾する可能性がある（たとえ
ば、一方のデータベースが旧式のものである可能性があ
る）。ステップ１６１では、矛盾した結果が検出され、
そのユーザと、元の情報ソースのシステム管理者に対し
て報告される（ステップ１６２及び１６３）。ステップ
１６４では、各副照会を検査し、その結果の関係値がキ
ャッシュしきい値「Ｃ」より大きいかどうかを判定す
る。大きい場合、ステップ１６５では、その後の照会実
行ステップ中に再利用するために、副照会及び結果がキ
ャッシュにコピーされる。キャッシュのスペースが限ら
れているので、ユーザＵ１とユーザＵ２との導出関係Ｄ
Ｒ（ｘ，ｙ）（すなわち、ＤＲ（Ｕ１，Ｕ２））を使用
してキャッシュの内容を管理する。キャッシュがいっぱ
いである場合、キャッシュすべき新しい照会結果のため
の場所を空けるために、最も低いＤＲ（ｘ，ｙ）値を有
し、前にキャッシュした照会結果がキャッシュから破棄
される。
【００５１】好ましい実施の形態では、本発明のＲＡ
（１０４）は、クライアント１０１またはウェブ・プロ
キシ・サーバを含みかつこれに限定されないサーバある
いはその両方に設けられたプロセッサ（図示せず）上で
実行するためにコンピュータ・プログラム製品またはプ
ログラム記憶装置上で具体的に実施されるソフトウェア
として実現される。たとえば、Sun MicrosystemsのＪＡ
ＶＡ（商標）などの一般的なオブジェクト指向コンピュ
ータ実行可能コードで実現されたソフトウェアは、異な
るプラットフォーム間の移植性を提供する。当業者であ
れば、Ｃ++及びSmalltalkなど、他のプロシージャ指向
及びオブジェクト指向（ＯＯ）プログラム環境も使用で
きることが分かるだろう。
（１０４）は、クライアント１０１またはウェブ・プロ
キシ・サーバを含みかつこれに限定されないサーバある
いはその両方に設けられたプロセッサ（図示せず）上で
実行するためにコンピュータ・プログラム製品またはプ
ログラム記憶装置上で具体的に実施されるソフトウェア
として実現される。たとえば、Sun MicrosystemsのＪＡ
ＶＡ（商標）などの一般的なオブジェクト指向コンピュ
ータ実行可能コードで実現されたソフトウェアは、異な
るプラットフォーム間の移植性を提供する。当業者であ
れば、Ｃ++及びSmalltalkなど、他のプロシージャ指向
及びオブジェクト指向（ＯＯ）プログラム環境も使用で
きることが分かるだろう。
【００５２】当業者であれば、本発明の方法がコンピュ
ータまたは他のプロセッサベースの装置上で実行するた
めのソフトウェアとして実現できることも分かるだろ
う。このソフトウェアは、磁気ディスク、ＤＡＳＤ、バ
ブル・メモリ、テープ、ＣＤ−ＲＯＭなどの光ディスク
を含みかつこれらに限定されない磁気、電気、光学、そ
の他の持続プログラム／データ記憶装置、ならびにコ
ア、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、フラッシュ・メモリ、またはバ
ッテリ・バックアップ式ＲＡＭなどのその他の持続（不
揮発性とも言う）記憶装置上で実施することができる。
当業者であれば、本発明の精神及び範囲内で、クライア
ント１０１またはサーバのメモリ内にインスタンス化さ
れる構成要素のうちの１つまたは複数がディスク、ネッ
トワーク、他のサーバを介して直接アクセスし、保守す
ることができるか、あるいは複数のサーバ間で分散でき
ることが分かるだろう。
ータまたは他のプロセッサベースの装置上で実行するた
めのソフトウェアとして実現できることも分かるだろ
う。このソフトウェアは、磁気ディスク、ＤＡＳＤ、バ
ブル・メモリ、テープ、ＣＤ−ＲＯＭなどの光ディスク
を含みかつこれらに限定されない磁気、電気、光学、そ
の他の持続プログラム／データ記憶装置、ならびにコ
ア、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、フラッシュ・メモリ、またはバ
ッテリ・バックアップ式ＲＡＭなどのその他の持続（不
揮発性とも言う）記憶装置上で実施することができる。
当業者であれば、本発明の精神及び範囲内で、クライア
ント１０１またはサーバのメモリ内にインスタンス化さ
れる構成要素のうちの１つまたは複数がディスク、ネッ
トワーク、他のサーバを介して直接アクセスし、保守す
ることができるか、あるいは複数のサーバ間で分散でき
ることが分かるだろう。
【００５３】まとめとして、本発明の構成に関して以下
の事項を開示する。
の事項を開示する。
【００５４】（１）通信関係に基づいて情報検索を最適
化するための方法において、複数の異種情報ソースから
関係情報を抽出して統合するステップと、前記関係情報
を表すための関係データ構造を構築して記憶するステッ
プと、その関係データ構造に基づいて照会を変更するス
テップとを含む方法。 （２）照会を変更する前記ステップが、関連情報の検索
に優先順位を付け、フィルタリングを行うステップを含
む、上記（１）に記載の方法。 （３）照会を変更する前記ステップが、前記異種情報ソ
ースからの情報を増大するステップを含む、上記（１）
に記載の方法。 （４）照会を変更する前記ステップが、照会結果の供給
を最適化するよう照会を変更するステップを含む、上記
（１）に記載の方法。 （５）前記異種情報ソースが、個人管理のデータ・ソー
ス、組織図、メーリング・リスト、カレンダ項目、個人
アドレス・ブック、連絡の優先順位リスト、電話ログ及
び電子メール・ログを含む自動化システム・ログ・タイ
プの情報のうちの１つまたは複数からなるグループから
選択される、上記（１）に記載の方法。 （６）前記異種情報ソースに異なる優先度を割り当てる
ステップをさらに含む、上記（１）に記載の方法。 （７）データ構造を構築する前記ステップが、各情報ソ
ースによる各対の通信エンティティ間の通信強度を追跡
するステップをさらに含むステップと、前記追跡ステッ
プに応答して、前記異種情報ソースからの関係情報を統
合するステップとをさらに含む、上記（１）に記載の方
法。 （８）前記通信強度に関する事前指定基準に基づいて各
通信エンティティに関する関係グループを導き出すステ
ップをさらに含む、上記（７）に記載の方法。 （９）１つの通信エンティティに対する集計通信強度に
基づいてその通信エンティティの関係グループ・エンテ
ィティを選択するステップをさらに含む、上記（８）に
記載の方法。 （１０）各情報ソースによるエンティティＡからエンテ
ィティＢへの通信強度の重み付き和に基づいて前記エン
ティティＡから前記エンティティＢへの集計通信強度を
計算するステップをさらに含む、上記（９）に記載の方
法。 （１１）優先度に基づいて各情報ソースに重みを割り当
てるステップと、前記重み及び前記優先度に基づいて集
計通信強度を計算するステップとをさらに含む、上記
（６）に記載の方法。 （１２）間接的関係と推論した関係のうちの１つまたは
複数を可能にする１つのエンティティの関係グループ・
エンティティを導き出すステップをさらに含む、上記
（８）に記載の方法。 （１３）前記導出ステップが、エンティティＡの関係グ
ループ内の１つのエンティティの関係グループ・エンテ
ィティを含むことができる前記エンティティＡの関係グ
ループを導き出すステップをさらに含むステップをさら
に含む、上記（１２）に記載の方法。 （１４）関係グループ関係に基づいてアウェアネス・サ
ービスを導き出すステップをさらに含む、上記（８）に
記載の方法。 （１５）前記関係データ構造に基づき、今後の照会時に
応答を容易にするため、照会の結果に基づいて追加の持
続データ構造を構築して維持するステップをさらに含
む、上記（７）に記載の方法。 （１６）前記追加の持続データ構造が通信強度に基づく
個人アドレス・ブック／電話帳にすることができる、上
記（１５）に記載の方法。 （１７）２つのエンティティ間の関係の重要性を決定す
るステップをさらに含む、上記（７）に記載の方法。 （１８）集計通信強度に基づいて関係の重要性を決定す
るステップをさらに含む、上記（１７）に記載の方法。 （１９）前記追跡ステップが主題ベースのものにするこ
とができる、上記（７）に記載の方法。 （２０）前記関係グループが主題ベースのものにするこ
とができる、上記（８）に記載の方法。 （２１）前記関係の重要性が主題ベースのものにするこ
とができる、上記（１８）に記載の方法。 （２２）前記関係の重要性に基づいて情報をダウンロー
ドするステップをさらに含む、上記（１８）に記載の方
法。 （２３）前記異種情報ソースからの関係を使用して、電
子メール・アドレス、電話番号、フルネームのうちの１
つまたは複数を決定することにより名前の曖昧さを解明
するステップをさらに含む、上記（３）に記載の方法。 （２４）受信側の特性に基づいて通信チャネルを推奨す
るステップをさらに含む、上記（４）に記載の方法。 （２５）前記関係の重要性に基づいてドキュメント及び
情報をキャッシュするステップをさらに含む、上記
（７）に記載の方法。 （２６）前記異種情報ソース内のデータ間の矛盾を検出
するステップをさらに含む、上記（１）に記載の方法。 （２７）維持される関係情報の変更を検出するステップ
をさらに含む、上記（２６）に記載の方法。 （２８）前記変更を伝播するステップをさらに含む、上
記（２７）に記載の方法。 （２９）前記変更を知らせるステップをさらに含む、上
記（２７）に記載の方法。 （３０）各ノードが１つの通信エンティティを表し、１
対のノード間のリンクが２つのノード間の通信関係の存
在を表すようなグラフを使用して、複数の異種ソースか
らの関係情報を統合するステップをさらに含む、上記
（１）に記載の方法。 （３１）通信強度ベクトルを各リンクに付けるステップ
をさらに含み、通信強度ベクトルの各寸法がある情報ソ
ースからの通信強度を表す、上記（３０）に記載の方
法。 （３２）前記間接的関係を考慮に入れて集計通信強度を
計算するステップをさらに含む、上記（１２）に記載の
方法。 （３３）電子メールの送信を容易にするために、名前／
電子メール・アドレスのマッピングのリストに優先順位
を付けてフィルタリングするステップをさらに含む、上
記（２）に記載の方法。 （３４）前記異種情報ソースから関連情報を入手するス
テップをさらに含み、前記情報が様々な情報ソースから
の電話番号、電子メール・アドレス、郵送先住所、オフ
ィスの所在地、部門、または管理者のうちの１つまたは
複数からなるグループから選択される、上記（３）に記
載の方法。 （３５）複数の通信事象に基づいて通信強度を計算する
ステップをさらに含む、上記（７）に記載の方法。 （３６）複数の通信事象とその時間的特性の両方に基づ
いて通信強度を計算するステップをさらに含む、上記
（７）に記載の方法。 （３７）通信事象の内容の分析に基づいて通信強度を計
算するステップをさらに含む、上記（７）に記載の方
法。 （３８）１つまたは複数の副照会を作成するよう前記照
会を変更するステップをさらに含む、上記（３）に記載
の方法。 （３９）前記副照会からの結果を集計するステップをさ
らに含む、上記（３８）に記載の方法。 （４０）前記副照会からの結果を除外するステップをさ
らに含む、上記（３８）に記載の方法。 （４１）通信関係に基づいて情報検索を最適化するため
の方法ステップを実行するためにマシンによって実行可
能な命令からなるプログラムを具体的に実施する、マシ
ンによって読取り可能なプログラム記憶装置において、
前記方法ステップが、複数の異種情報ソースから関係情
報を抽出して統合することと、前記関係情報を表すため
のデータ構造を構築して記憶することと、その関係デー
タ構造に基づいて照会を変更することを含む、プログラ
ム記憶装置。
化するための方法において、複数の異種情報ソースから
関係情報を抽出して統合するステップと、前記関係情報
を表すための関係データ構造を構築して記憶するステッ
プと、その関係データ構造に基づいて照会を変更するス
テップとを含む方法。 （２）照会を変更する前記ステップが、関連情報の検索
に優先順位を付け、フィルタリングを行うステップを含
む、上記（１）に記載の方法。 （３）照会を変更する前記ステップが、前記異種情報ソ
ースからの情報を増大するステップを含む、上記（１）
に記載の方法。 （４）照会を変更する前記ステップが、照会結果の供給
を最適化するよう照会を変更するステップを含む、上記
（１）に記載の方法。 （５）前記異種情報ソースが、個人管理のデータ・ソー
ス、組織図、メーリング・リスト、カレンダ項目、個人
アドレス・ブック、連絡の優先順位リスト、電話ログ及
び電子メール・ログを含む自動化システム・ログ・タイ
プの情報のうちの１つまたは複数からなるグループから
選択される、上記（１）に記載の方法。 （６）前記異種情報ソースに異なる優先度を割り当てる
ステップをさらに含む、上記（１）に記載の方法。 （７）データ構造を構築する前記ステップが、各情報ソ
ースによる各対の通信エンティティ間の通信強度を追跡
するステップをさらに含むステップと、前記追跡ステッ
プに応答して、前記異種情報ソースからの関係情報を統
合するステップとをさらに含む、上記（１）に記載の方
法。 （８）前記通信強度に関する事前指定基準に基づいて各
通信エンティティに関する関係グループを導き出すステ
ップをさらに含む、上記（７）に記載の方法。 （９）１つの通信エンティティに対する集計通信強度に
基づいてその通信エンティティの関係グループ・エンテ
ィティを選択するステップをさらに含む、上記（８）に
記載の方法。 （１０）各情報ソースによるエンティティＡからエンテ
ィティＢへの通信強度の重み付き和に基づいて前記エン
ティティＡから前記エンティティＢへの集計通信強度を
計算するステップをさらに含む、上記（９）に記載の方
法。 （１１）優先度に基づいて各情報ソースに重みを割り当
てるステップと、前記重み及び前記優先度に基づいて集
計通信強度を計算するステップとをさらに含む、上記
（６）に記載の方法。 （１２）間接的関係と推論した関係のうちの１つまたは
複数を可能にする１つのエンティティの関係グループ・
エンティティを導き出すステップをさらに含む、上記
（８）に記載の方法。 （１３）前記導出ステップが、エンティティＡの関係グ
ループ内の１つのエンティティの関係グループ・エンテ
ィティを含むことができる前記エンティティＡの関係グ
ループを導き出すステップをさらに含むステップをさら
に含む、上記（１２）に記載の方法。 （１４）関係グループ関係に基づいてアウェアネス・サ
ービスを導き出すステップをさらに含む、上記（８）に
記載の方法。 （１５）前記関係データ構造に基づき、今後の照会時に
応答を容易にするため、照会の結果に基づいて追加の持
続データ構造を構築して維持するステップをさらに含
む、上記（７）に記載の方法。 （１６）前記追加の持続データ構造が通信強度に基づく
個人アドレス・ブック／電話帳にすることができる、上
記（１５）に記載の方法。 （１７）２つのエンティティ間の関係の重要性を決定す
るステップをさらに含む、上記（７）に記載の方法。 （１８）集計通信強度に基づいて関係の重要性を決定す
るステップをさらに含む、上記（１７）に記載の方法。 （１９）前記追跡ステップが主題ベースのものにするこ
とができる、上記（７）に記載の方法。 （２０）前記関係グループが主題ベースのものにするこ
とができる、上記（８）に記載の方法。 （２１）前記関係の重要性が主題ベースのものにするこ
とができる、上記（１８）に記載の方法。 （２２）前記関係の重要性に基づいて情報をダウンロー
ドするステップをさらに含む、上記（１８）に記載の方
法。 （２３）前記異種情報ソースからの関係を使用して、電
子メール・アドレス、電話番号、フルネームのうちの１
つまたは複数を決定することにより名前の曖昧さを解明
するステップをさらに含む、上記（３）に記載の方法。 （２４）受信側の特性に基づいて通信チャネルを推奨す
るステップをさらに含む、上記（４）に記載の方法。 （２５）前記関係の重要性に基づいてドキュメント及び
情報をキャッシュするステップをさらに含む、上記
（７）に記載の方法。 （２６）前記異種情報ソース内のデータ間の矛盾を検出
するステップをさらに含む、上記（１）に記載の方法。 （２７）維持される関係情報の変更を検出するステップ
をさらに含む、上記（２６）に記載の方法。 （２８）前記変更を伝播するステップをさらに含む、上
記（２７）に記載の方法。 （２９）前記変更を知らせるステップをさらに含む、上
記（２７）に記載の方法。 （３０）各ノードが１つの通信エンティティを表し、１
対のノード間のリンクが２つのノード間の通信関係の存
在を表すようなグラフを使用して、複数の異種ソースか
らの関係情報を統合するステップをさらに含む、上記
（１）に記載の方法。 （３１）通信強度ベクトルを各リンクに付けるステップ
をさらに含み、通信強度ベクトルの各寸法がある情報ソ
ースからの通信強度を表す、上記（３０）に記載の方
法。 （３２）前記間接的関係を考慮に入れて集計通信強度を
計算するステップをさらに含む、上記（１２）に記載の
方法。 （３３）電子メールの送信を容易にするために、名前／
電子メール・アドレスのマッピングのリストに優先順位
を付けてフィルタリングするステップをさらに含む、上
記（２）に記載の方法。 （３４）前記異種情報ソースから関連情報を入手するス
テップをさらに含み、前記情報が様々な情報ソースから
の電話番号、電子メール・アドレス、郵送先住所、オフ
ィスの所在地、部門、または管理者のうちの１つまたは
複数からなるグループから選択される、上記（３）に記
載の方法。 （３５）複数の通信事象に基づいて通信強度を計算する
ステップをさらに含む、上記（７）に記載の方法。 （３６）複数の通信事象とその時間的特性の両方に基づ
いて通信強度を計算するステップをさらに含む、上記
（７）に記載の方法。 （３７）通信事象の内容の分析に基づいて通信強度を計
算するステップをさらに含む、上記（７）に記載の方
法。 （３８）１つまたは複数の副照会を作成するよう前記照
会を変更するステップをさらに含む、上記（３）に記載
の方法。 （３９）前記副照会からの結果を集計するステップをさ
らに含む、上記（３８）に記載の方法。 （４０）前記副照会からの結果を除外するステップをさ
らに含む、上記（３８）に記載の方法。 （４１）通信関係に基づいて情報検索を最適化するため
の方法ステップを実行するためにマシンによって実行可
能な命令からなるプログラムを具体的に実施する、マシ
ンによって読取り可能なプログラム記憶装置において、
前記方法ステップが、複数の異種情報ソースから関係情
報を抽出して統合することと、前記関係情報を表すため
のデータ構造を構築して記憶することと、その関係デー
タ構造に基づいて照会を変更することを含む、プログラ
ム記憶装置。
【図１】本発明の特徴を有するインターネット環境の一
例を示す図である。
例を示す図である。
【図２】関係アナライザ（ＲＡ）と、その情報ソース
（ＩＳ）及び関係データベース（ＲＤ）との対話の一例
を示す図である。
（ＩＳ）及び関係データベース（ＲＤ）との対話の一例
を示す図である。
【図３】ＲＡの動作に基づく照会変更及びフィルタリン
グの一例を示す図である。
グの一例を示す図である。
【図４】照会変更及び結果結合の一例を示す図である。
【図５】照会変更及び結果結合の一例を示す図である。
【図６】優先順位付けステップ及びフィルタリング・ス
テップを有する照会最適化の一例を示す図である。
テップを有する照会最適化の一例を示す図である。
【図７】優先順位付けステップ及びフィルタリング・ス
テップを有する照会最適化の一例を示す図である。
テップを有する照会最適化の一例を示す図である。
【図８】ＲＡに関する論理の流れの一例を示す図であ
る。
る。
【図９】サンプル関係グラフ及びサンプル導出関係グラ
フを示す図である。
フを示す図である。
【図１０】サンプル関係グラフ及びサンプル導出関係グ
ラフを示す図である。
ラフを示す図である。
【図１１】初期設定ステップの論理の詳細例を示す図で
ある。
ある。
【図１２】関係値計算論理の一例を示す図である。
【図１３】照会モディファイアの論理の一例を示す図で
ある。
ある。
【図１４】照会実行論理の一例を示す図である。
【図１５】照会結果をフィルタリングするための論理の
一例を示す図である。
一例を示す図である。
１００ インターネット １０１ クライアント・ノード（Ｃ） １０２ 広域ネットワーク（ＷＡＮ） １０３ 情報ソース・ノード（ＩＳ） １０４ 関係アナライザ（ＲＡ） １０６ 照会
フロントページの続き (72)発明者 ウェンディー・アン・ケロッグ アメリカ合衆国10598 ニューヨーク州ヨ ークタウン・ハイツ リッジビュー・レー ン132 (72)発明者 マーク・リチャード・ラフ アメリカ合衆国10549 ニューヨーク州マ ウント・キスコ レオナード・ストリート 15 (72)発明者 フィリップ・シー＝ルン・ユー アメリカ合衆国10514 ニューヨーク州チ ャパクア ストーノウェイエ18
Claims (41)
- 【請求項１】通信関係に基づいて情報検索を最適化する
ための方法において、 複数の異種情報ソースから関係情報を抽出して統合する
ステップと、 前記関係情報を表すための関係データ構造を構築して記
憶するステップと、 その関係データ構造に基づいて照会を変更するステップ
とを含む方法。 - 【請求項２】照会を変更する前記ステップが、関連情報
の検索に優先順位を付け、フィルタリングを行うステッ
プを含む、請求項１に記載の方法。 - 【請求項３】照会を変更する前記ステップが、前記異種
情報ソースからの情報を増大するステップを含む、請求
項１に記載の方法。 - 【請求項４】照会を変更する前記ステップが、照会結果
の供給を最適化するよう照会を変更するステップを含
む、請求項１に記載の方法。 - 【請求項５】前記異種情報ソースが、個人管理のデータ
・ソース、組織図、メーリング・リスト、カレンダ項
目、個人アドレス・ブック、連絡の優先順位リスト、電
話ログ及び電子メール・ログを含む自動化システム・ロ
グ・タイプの情報のうちの１つまたは複数からなるグル
ープから選択される、請求項１に記載の方法。 - 【請求項６】前記異種情報ソースに異なる優先度を割り
当てるステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。 - 【請求項７】データ構造を構築する前記ステップが、各
情報ソースによる各対の通信エンティティ間の通信強度
を追跡するステップをさらに含むステップと、 前記追跡ステップに応答して、前記異種情報ソースから
の関係情報を統合するステップとをさらに含む、請求項
１に記載の方法。 - 【請求項８】前記通信強度に関する事前指定基準に基づ
いて各通信エンティティに関する関係グループを導き出
すステップをさらに含む、請求項７に記載の方法。 - 【請求項９】１つの通信エンティティに対する集計通信
強度に基づいてその通信エンティティの関係グループ・
エンティティを選択するステップをさらに含む、請求項
８に記載の方法。 - 【請求項１０】各情報ソースによるエンティティＡから
エンティティＢへの通信強度の重み付き和に基づいて前
記エンティティＡから前記エンティティＢへの集計通信
強度を計算するステップをさらに含む、請求項９に記載
の方法。 - 【請求項１１】優先度に基づいて各情報ソースに重みを
割り当てるステップと、前記重み及び前記優先度に基づ
いて集計通信強度を計算するステップとをさらに含む、
請求項６に記載の方法。 - 【請求項１２】間接的関係と推論した関係のうちの１つ
または複数を可能にする１つのエンティティの関係グル
ープ・エンティティを導き出すステップをさらに含む、
請求項８に記載の方法。 - 【請求項１３】前記導出ステップが、エンティティＡの
関係グループ内の１つのエンティティの関係グループ・
エンティティを含むことができる前記エンティティＡの
関係グループを導き出すステップをさらに含むステップ
をさらに含む、請求項１２に記載の方法。 - 【請求項１４】関係グループ関係に基づいてアウェアネ
ス・サービスを導き出すステップをさらに含む、請求項
８に記載の方法。 - 【請求項１５】前記関係データ構造に基づき、今後の照
会時に応答を容易にするため、照会の結果に基づいて追
加の持続データ構造を構築して維持するステップをさら
に含む、請求項７に記載の方法。 - 【請求項１６】前記追加の持続データ構造が通信強度に
基づく個人アドレス・ブック／電話帳にすることができ
る、請求項１５に記載の方法。 - 【請求項１７】２つのエンティティ間の関係の重要性を
決定するステップをさらに含む、請求項７に記載の方
法。 - 【請求項１８】集計通信強度に基づいて関係の重要性を
決定するステップをさらに含む、請求項１７に記載の方
法。 - 【請求項１９】前記追跡ステップが主題ベースのものに
することができる、請求項７に記載の方法。 - 【請求項２０】前記関係グループが主題ベースのものに
することができる、請求項８に記載の方法。 - 【請求項２１】前記関係の重要性が主題ベースのものに
することができる、請求項１８に記載の方法。 - 【請求項２２】前記関係の重要性に基づいて情報をダウ
ンロードするステップをさらに含む、請求項１８に記載
の方法。 - 【請求項２３】前記異種情報ソースからの関係を使用し
て、電子メール・アドレス、電話番号、フルネームのう
ちの１つまたは複数を決定することにより名前の曖昧さ
を解明するステップをさらに含む、請求項３に記載の方
法。 - 【請求項２４】受信側の特性に基づいて通信チャネルを
推奨するステップをさらに含む、請求項４に記載の方
法。 - 【請求項２５】前記関係の重要性に基づいてドキュメン
ト及び情報をキャッシュするステップをさらに含む、請
求項７に記載の方法。 - 【請求項２６】前記異種情報ソース内のデータ間の矛盾
を検出するステップをさらに含む、請求項１に記載の方
法。 - 【請求項２７】維持される関係情報の変更を検出するス
テップをさらに含む、請求項２６に記載の方法。 - 【請求項２８】前記変更を伝播するステップをさらに含
む、請求項２７に記載の方法。 - 【請求項２９】前記変更を知らせるステップをさらに含
む、請求項２７に記載の方法。 - 【請求項３０】各ノードが１つの通信エンティティを表
し、１対のノード間のリンクが２つのノード間の通信関
係の存在を表すようなグラフを使用して、複数の異種ソ
ースからの関係情報を統合するステップをさらに含む、
請求項１に記載の方法。 - 【請求項３１】通信強度ベクトルを各リンクに付けるス
テップをさらに含み、通信強度ベクトルの各寸法がある
情報ソースからの通信強度を表す、請求項３０に記載の
方法。 - 【請求項３２】前記間接的関係を考慮に入れて集計通信
強度を計算するステップをさらに含む、請求項１２に記
載の方法。 - 【請求項３３】電子メールの送信を容易にするために、
名前／電子メール・アドレスのマッピングのリストに優
先順位を付けてフィルタリングするステップをさらに含
む、請求項２に記載の方法。 - 【請求項３４】前記異種情報ソースから関連情報を入手
するステップをさらに含み、前記情報が様々な情報ソー
スからの電話番号、電子メール・アドレス、郵送先住
所、オフィスの所在地、部門、または管理者のうちの１
つまたは複数からなるグループから選択される、請求項
３に記載の方法。 - 【請求項３５】複数の通信事象に基づいて通信強度を計
算するステップをさらに含む、請求項７に記載の方法。 - 【請求項３６】複数の通信事象とその時間的特性の両方
に基づいて通信強度を計算するステップをさらに含む、
請求項７に記載の方法。 - 【請求項３７】通信事象の内容の分析に基づいて通信強
度を計算するステップをさらに含む、請求項７に記載の
方法。 - 【請求項３８】１つまたは複数の副照会を作成するよう
前記照会を変更するステップをさらに含む、請求項３に
記載の方法。 - 【請求項３９】前記副照会からの結果を集計するステッ
プをさらに含む、請求項３８に記載の方法。 - 【請求項４０】前記副照会からの結果を除外するステッ
プをさらに含む、請求項３８に記載の方法。 - 【請求項４１】通信関係に基づいて情報検索を最適化す
るための方法ステップを実行するためにマシンによって
実行可能な命令からなるプログラムを具体的に実施す
る、マシンによって読取り可能なプログラム記憶装置に
おいて、前記方法ステップが、 複数の異種情報ソースから関係情報を抽出して統合する
ことと、 前記関係情報を表すためのデータ構造を構築して記憶す
ることと、 その関係データ構造に基づいて照会を変更することを含
む、プログラム記憶装置。
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