JP2002358324A - リソース解決の適応インデクシングおよびリソース・ルックアップのための顧客セルフ・サービス・サブシステム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【課題】 リソース検索システムに、ユーザ・コンテキ
ストおよびユーザ対話に従って出力応答セットを適応さ
せる機構を提供する。 【解決手段】 ユーザ照会受理ステップと、ユーザ照会
コンテキスト・ベクトル受理ステップと、各ユーザ照会
と関連するコンテキスト・ベクトルをリソースのサブセ
ットにマッピングするステップと、ユーザの照会に関係
するリソースのサブセットを含む応答セットを生成する
ステップとが含まれる。オフライン処理で、適応インデ
クシング機能が、リソースへのユーザ照会のマッピング
に関する関連および限定性を増やすことにより、リソー
ス・インデクシング機能を強化する。適応インデクシン
グ処理は、システムとのユーザ対話およびユーザ・フィ
ードバックに基づいてリソース・インデクシング機能を
適応させる。この形で、教師付き学習アルゴリズムが、
評価メトリックによりリソース・インデクシング機能の
性能を最適化する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、全般的にはリソー
ス検索および選択のための顧客セルフ・サービス・シス
テムに関し、具体的には、ユーザ照会および導出された
ユーザ・コンテキストに基づいて応答セットを提供する
新規の機構であって、ユーザ・コンテキストおよびユー
ザ対話が経時的に変化する際に異なるユーザ・コンテキ
ストおよびユーザ対話に従って出力応答セットを修正す
るために適応可能である、新規の機構に関する。

【０００２】

【従来の技術】現在、検索取出し機能を実行するように
設計された多数のシステムが存在する。これらのシステ
ムは、知識管理システム、情報ポータル、検索エンジ
ン、データ・マイナなどとして、さまざまに分類するこ
とができる。しかし、リソース検索および選択の効率的
な顧客セルフ・サービス・システムの提供は、複数の重
大な課題を提示する。照会能力に関する現在のシステム
の第１の課題は、知的に照会をサービスするために、ユ
ーザが大量のコンテキスト情報を供給する必要がある
が、それと同時に、ユーザがそれを提供する時間、忍耐
力、能力、および興味が限られていることである。第２
の課題は、十分なコンテキストを伴わない検索が、頻繁
に期待はずれの結果（圧倒的な量の情報、高い比率の関
係しない情報）を伴う、非常に非効率的な検索（ユーザ
の時間とシステム・リソース集中の両方で）をもたらす
ことである。第３の課題は、ユーザの検索結果の実際の
使用および満足の多くが、検索開始時に定義されたもの
と異なることである。これは、ユーザが自分自身の指定
と反対に振る舞うか、または検索に定義されなかった他
のコンテキスト的問題が邪魔をしているのいずれかが原
因である。

【０００３】従来技術は、リソース応答セット作成用の
コンテキストを提供するために、ユーザとの対話のヒス
トリまたはユーザの現在のサービス環境の使用に、別々
に対処してきた。また、従来技術では、単一のトピック
に焦点を合わせた単一ユーザ照会ストリームの浅いコン
テキストが前提になっている。

【０００４】以下で詳細に説明するように、代表的な従
来技術の検索取出しシステムには、フェルドマン（Feld
man）およびスーザン（Susan）共著、「The Answering
Machine」、Searcher: The Magazine for Database Pro
fessionals, 1, 8, ２０００年１月、米国特許第５９７
４４１２号明細書、米国特許第５６００８３５号明細
書、米国特許第６１０５０２３号明細書、および米国特
許第５７５４９３９号明細書が含まれる。

【０００５】たとえば、フェルドマンおよびスーザンに
よる論文、表題「The Answer Machine」では、学習の使
用によってシステムを動的にする方法が全般的に論じら
れているが、学習に関係するシステムは、文書のカテゴ
リまたはトピックの間の分類学または関係の学習に焦点
を合わせているように思われる。そのような学習システ
ムは、新しい用語の出現を検出することができる。たと
えば、Semioシステム（http://www.semio.com/products
/semiotaxonomy.html）は、分類学または階層を自動的
に作成する。しかし、従来技術の学習に関するシステム
のどれもが、ユーザ・コンテキストに焦点を合わせてお
らず、ユーザ・コンテキストを使用しない。さらに、従
来技術のシステムは、ユーザ挙動のクラスタ（ユーザ・
コンテキスト・クラスタ）の発見に対処していない。

【０００６】米国特許第５９７４４１２号明細書に、文
書および照会特徴のベクトルを使用して、取出し処理を
駆動する適応取出しシステムが記載されている。具体的
に記載されているのは、異なるタイプの実世界のオブジ
ェクト（たとえば文書、ユーザ、製品）を表すことがで
きる複数の情報空間を展開するインテリジェント照会エ
ンジン（ＩＱＥ）システムである。機械学習技法を使用
して、オブジェクトが実数のベクトルとして表現される
情報空間の自動化された発生を促進する。このシステム
は、これらの情報空間でのオブジェクトの表現に適用さ
れる類似性尺度に基づいて、ユーザに情報を引き渡す。
このシステムは、文書のデータベースのオーバーラップ
する部分の分類機構として働く照合機によって管理され
る、文書、ユーザ、製品、および文書を伴う他のオブジ
ェクトを同時に分類する。照合機は、ユーザ・フィード
バックによって表される情報送達に関する需要を満たす
ように進化する。リエゾンが、照合機の母集団から情報
を引き出すためにユーザの代わりに働く。この情報が、
その後、インターネットまたは別の通信チャネルを介し
てシステムにログ記録される時に、ユーザに提示され
る。

【０００７】米国特許第５６００８３５号明細書に、非
線形または「ファジイ」検索戦略を使用して、保管され
た文書セットに含まれる情報を選択的に取り出す、具体
的には適応取出し手法を実施する、方法およびシステム
が記載されている。テキスト・ストリング照会が、コン
ピュータ・プロセッサに送られ、不同性値Ｄｉが、ルー
ルの第１の組に基づいて、保管された文書セットに含ま
れる情報を表す保管されたテキスト・ストリングの選択
された１つに割り当てられる。保管された情報を表し、
テキスト・ストリング照会に関係する取り出されたテキ
スト・ストリングのセットが、ルールの第２の組に基づ
いて生成される。取り出されたテキスト・ストリングの
それぞれは、関連する不同性値Ｄｉを有し、この不同性
値Ｄｉは、テキスト・ストリングを取り出すのに使用さ
れたルールの第１の組からの少なくとも１つのルールＲ
ｎとルールＲｎに関連する重み値ｗｎの関数である。取
り出されたテキスト・ストリングは、それに関連する不
同性値Ｄｉに基づく順序で表示されることが好ましい。
１つまたは複数の取り出されたテキスト・ストリングが
選択された後に、ルールの第１の組の少なくとも１つの
ルールに関連する重み値ｗｎが、調整され、保管され
る。

【０００８】米国特許第６１０５０２３号明細書は、適
応式ではないが、堅牢な文書取出しシステムを対象とす
る。具体的に言うと、同明細書には、入力文書をフィル
タリングする方法であって、入力文書を受け取るステッ
プと、入力文書に含まれる用語の逆リストを作るために
入力文書を構文解析するステップとを含む方法が記載さ
れている。その後、逆リストを使用して、ユーザ照会を
取り出す。所定の数未満の用語に一致するユーザ照会
が、即座に破棄される。残りのユーザ照会が、スコアリ
ングされ、所定の閾値未満のスコアを有するユーザ照会
が、破棄される。残りのユーザ照会が、入力文書が一致
する照会である。

【０００９】米国特許第５７５４９３９号明細書に、電
子メディア環境での新聞記事などの望ましいオブジェク
トのカスタマイズされた電子識別の方法、具体的には、
たとえば、すべての記事での使用の総合頻度に対する、
各単語がある記事に現れる頻度に基づく、電子メディア
での各ターゲット・オブジェクトの「ターゲット・プロ
ファイル」ならびに、ターゲット・プロファイル関心サ
マリによってさまざまなタイプのターゲット・オブジェ
クトへのユーザの関心レベルが記述される、各ユーザの
「ターゲット・プロファイル関心サマリ」の両方を自動
的に構成するシステムに対する電子識別の方法が記載さ
れている。このシステムは、次に、ターゲット・プロフ
ァイルをユーザのターゲット・プロファイル関心サマリ
に対して評価して、各ユーが関心を持つ可能性が最も高
いターゲット・オブジェクトのユーザカスタマイズされ
たランク順のリスティングを生成し、その結果、ユーザ
が、電子メディア上でプロファイリングされた過多なタ
ーゲット・オブジェクトからこのシステムによって自動
的に選択された、潜在的に関係するターゲット・オブジ
ェクトの間から選択できるようになる。

【００１０】しかし、これらの従来技術の手法の主要な
制限は、同一のトピックに対する他のユーザのリソース
選択を改善するために特定のユーザ・コンテキストを適
用できないことと、リソース検索選択システムとの以前
の対話のユーザのヒストリおよびユーザ・コンテキスト
の変化に基づいて経時的に同一ユーザによる同一の検索
照会に適応式に応答できないことである。これらの手法
は、応答セット作成の副産物として包含コンテキスト・
フィルタおよび排他コンテンツ・フィルタを動的に生成
する能力においても制限されている。

【００１１】ユーザの現在のコンテキストおよび以前の
選択に無関係に同一の照会に同一の応答セットを返すこ
とによって、現在のセルフ・サービス検索選択システム
は、ユーザにとっての関連および有用さが限られた多数
の選択肢を含める。

【００１２】顧客セルフ・サービス・システムに、ユー
ザ照会および導出されたユーザ・コンテキストに基づい
て応答セットを提供し、ユーザ・コンテキストおよびユ
ーザ対話が経時的に変化する際に異なるユーザ・コンテ
キストおよびユーザ対話に従って出力応答セットを修正
するように適応可能である機構を提供することが、非常
に望ましい。

【００１３】

【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、リソ
ース検索および選択のための顧客セルフ・サービス・シ
ステムに、ユーザ照会および導出されたユーザ・コンテ
キストに基づいて応答セットを提供し、ユーザ・コンテ
キストおよびユーザ対話が経時的に変化する際に異なる
ユーザ・コンテキストおよびユーザ対話に従って出力応
答セットを修正するように適応可能である機構を提供す
ることである。

【００１４】本発明のもう１つの目的は、ユーザ照会に
基づいてリソース応答セットを作るために教師付き学習
アルゴリズムを実施する、リソース検索および選択のた
めの顧客セルフ・サービス・システム用の適応インデク
シング機能を提供することである。

【００１５】

【課題を解決するための手段】本発明によれば、リソー
ス検索および選択を実行する、選択可能なリソースを有
するリソース・ライブラリを含む顧客セルフ・サービス
・システム用の適応インデクシングおよびルックアップ
のシステムおよび方法が提供される。この方法には、リ
ソースを要求する現行ユーザ照会を受け取るステップ
と、現行ユーザ照会に関連するユーザ・コンテキスト・
ベクトルを受け取るステップであって、ユーザ・コンテ
キスト・ベクトルが、対話状態をユーザと関連付けるデ
ータを含む、ステップと、各ユーザ照会および関連する
コンテキスト・ベクトルをリソース・ライブラリからの
リソースのサブセットにマッピングするステップと、ユ
ーザの照会に最も関係するリソースのサブセットを含む
応答セットを生成するステップとが含まれる。

【００１６】オフライン処理で、適応インデクシング機
能が、現在のユーザの、彼らのコンテキストでの検索結
果の価値を高めるために適用され、この適応インデクシ
ング機能は、リソースへのユーザ照会のマッピングに関
する関連および限定性を増やすことによって、リソース
・インデクシング機能を強化する。適応インデクシング
処理は、ユーザ対話レコードのデータベースの中からの
ユーザ対話データとリソース・ライブラリからのリソー
スとを受け取る教師付き学習アルゴリズムを実施し、ユ
ーザ対話レコードで提供される、システムとのユーザ対
話およびユーザ・フィードバックのヒストリに基づいて
リソース・インデクシング機能を適応させる。この形
で、教師付き学習アルゴリズムが、ユーザ対話フィード
バックに適用される評価メトリックによって測定される
リソース・インデクシング機能の性能を最適化する。前
のユーザ対話からのフィードバックによって、特定の取
出しの成功または失敗に関するデータが供給される（１
つの可能な評価メトリックによれば、特定の取出しが成
功とみなされるのは、ユーザが、表示されるリソースの
リストからその特定のリソースを選択する場合であ
る）。適応インデクシング・アルゴリズムは、成功の取
出しの数を最大にするためにインデクシング機能を最適
化する。

【００１７】本発明の結果は、ユーザが明示的にシステ
ムをトレーニングすること必要とせずに、リソース・イ
ンデクシング機能のセットを改善する能力すなわち、ユ
ーザ・コンテキストと、リソース検索および選択システ
ムとの以前の対話のヒストリとの変化に基づく経時的な
同一の検索照会に対する適応応答を可能にすることであ
る。

【００１８】有利なことに、本発明のそのようなシステ
ムおよび方法は、教育、不動産、および旅行を含むさま
ざまな顧客セルフ・サービス領域の顧客セルフ・サービ
ス・システムに適用可能である。

【００１９】

【発明の実施の形態】図１に、コンピュータ・セルフ・
サービス・システム（以下「システム」）１０を示す。
システム１０は、ユーザとシステム、内容とコンテキス
ト、および検索と結果を統合したエンドツーエンド・ソ
リューションを提供し、その結果、システムが、各すべ
てのユーザから学習でき、その学習を経時的に機能的に
すべてのユーザのためになるようにすることができる、
包括的なセルフ・サービス・システムである。本発明に
は、ユーザ照会および導出されたユーザ・コンテキスト
に基づく応答セットを提供するサブプロセスに焦点を合
わせたこのシステムの１特定の態様が含まれる。具体的
に言うと、本発明によれば、所与のコンテキストでのユ
ーザの要求に一致するリソースのセットを見つけるため
に、リソース・インデクシング機能が適用される。サブ
プロセスが、機械学習を使用して、ユーザがシステムを
明示的にトレーニングする必要なしに、リソース・イン
デクシング機能の常に改良されるセットを展開する。す
なわち、このシステムは、ユーザ・コンテキストおよび
ユーザ対話が経時的に変化する際に、異なるユーザ・コ
ンテキストおよびユーザ対話に従って出力応答セットを
修正するように適応可能である。リソース・インデクシ
ング機能の新しい適応されたセットを、その後、ユーザ
の照会に適用することができ、結果の関連および効率が
高まる。

【００２０】具体的に言うと、図１からわかるように、
セルフ・サービス・システムは、システムがユーザの初
期照会に一致することを見つけたリソースのセット、関
係する主題およびコンテキスト変数を視覚化し、探索す
るためのインターフェース１２、２２、および３２を含
む３部分の直観的なアイコン・インターフェースを提供
する。システム１０は、照会の一部としてのユーザのコ
ンテキストの表現を可能にし、結果の内容を超える表現
で、インターフェースを介して特定のユーザに結果の関
連を表現することが好ましい。リソース・セットは、ユ
ーザのシステムの以前の使用によってならびに現在の照
会に関するコンテキスト選択によって示される、ユーザ
の最も重要なコンテキスト変数との一致の度合を明瞭に
示す形でユーザに提示される。このシステムは、ユーザ
によって指定されたシーケンスでリソースを表示し、ユ
ーザが、リソースを解釈し、リソースの間で選択する際
に使用される判断基準を選択でき、重みを付けられるよ
うにする。これによって、何かを見つけることから、使
用可能なリソースのセットの間で選択することへの、ユ
ーザの焦点のシフトがもたらされる。インターフェース
１２、２２、および３２を介して、ユーザは、照会を再
定義し、提案されたリソースの一部または全部をプレビ
ューするかさらに減らし、応答セットを再表示して、そ
のユーザの現在の必要との最高の度合の一致を有する応
答セットを抽出することができる。このシステムは、イ
ンターフェースを介して、現在アクティブな包含コンテ
ンツ・フィルタおよび排他コンテンツ・フィルタのリス
ティングを生成し、表示し、それらを変更する手段を提
供する。具体的に言うと、本発明の直観的なユーザ・イ
ンターフェースは、ユーザが、彼らのリソース要求の変
数を指定できるようにする。

【００２１】図２に、本発明によるめいめいのワークス
ペースを含む３つのインターフェース１２、２２、およ
び３２を示す、サイズを縮小されたディスプレイを示
す。本明細書で詳細に説明するように、インターフェー
ス１２には、使い易くなるように最適化された形で、ユ
ーザ・コンテキストを照会の一部として表現できるよう
にするコンテキスト選択ワークスペース１３が含まれ、
図２に示されたインターフェース２２は、論理を単純に
し明瞭にするために最適化された形でユーザが検索を完
全に管理できるようにする、照会および結果を表すため
の多次元データの視覚的表現を含む詳細指定ワークスペ
ース２３を提供し、インターフェース３２は、ユーザが
供給した判断基準を使用してリソース選択を容易にする
ために最適化された形で、ユーザ・コンテキストに関し
て結果の関連を表現できるようにする結果表示ワークス
ペース３３専用である。

【００２２】図１に戻ると、好ましい実施形態による顧
客セルフ・サービス・リソース検索選択システムである
システム１０の概念的な制御フローが示されている。３
部分の直観的なグラフィカル・ユーザ・インターフェー
ス（ＧＵＩ）を介して、ユーザが、照会を入力でき、ユ
ーザのリソースの必要に従ってシステムの応答を操作で
きるようになる。その背後には、これから説明するよう
に、最小限のユーザの労力で特定のユーザ・コンテキス
トを導出、仮定、感知、および推論するように協力する
サブシステム・コンポーネントの組がある。このコンポ
ーネントには、１）システムに既知のすべての属性の定
義と、事前定義のユーザ・コンテキストに対するそれら
の関係とが保管されるコンテキスト属性マスタ・データ
ベース１４と、２）特定のインスタンス（コンテキスト
・デフォルト、ユーザのグループ）の属性への値の割当
に関連する定義および論理が保管される属性値機能デー
タベース１６と、３）特定のコンテキスト・セットへの
特定のリソースのマッピングのための定義および論理が
格納されるリソース・インデクシング機能データベース
１８と、４）ユーザの以前の照会、応答、およびシステ
ム１０との対話が保管されるヒストリカルなユーザ対話
レコード・データベース１５などのデータベースが含ま
れる。最初の３つのデータベースは、システム起動の前
に作成され、ユーザ対話レコード・データベース１５
は、システムの最初のユーザ／使用と共に作成される
が、４つのデータベースのすべてが、下で説明するシス
テム動作を介して保守され、強化されることを理解され
たい。

【００２３】まず、ユーザがシステムにサイン・オンす
る前で、ユーザが初めてインターフェース１２を見る前
に、システム１０は、１）空の「ユーザ・コンテキスト
・ベクトル」２５を作成し、このコンテキスト・ベクト
ルに、システムに統合された外部ユーザ・データ１１か
らまたはシステム感知／ディスカバリから、最小限の情
報を取り込むステップと、２）コンテキスト分類論理を
使用して、コンテキスト属性マスタ・データベース１
４、属性値機能データベース１６、およびユーザ対話レ
コード・データベース１５に対して最小限のユーザ・コ
ンテキスト・ベクトル２５を処理して、この特定のユー
ザを、コンテキスト定義のシステムの事前定義の長いリ
ストからの少数のユーザ・コンテキスト定義の１つに分
類できる「提案」をもたらすステップとを含む複数の前
処理ステップを実行する。これらの前処理ステップの後
に、インターフェース１２が、ユーザの端末または、ウ
ェブベース通信リンクを介してリソース検索が行われる
場合にはウェブブラウザに、ユーザのために表示され
る。コンテキスト選択ワークスペース１３には、当初
は、最適と判定されたユーザ・コンテキスト・アイコン
の小さい組が表示され、現在のユーザ検索セッションに
最適と思われるアイコンのユーザによる選択を取り込
み、ユーザの実際の照会を取り込む。ほとんどの場合
に、この最小限の入力が、検索を開始するのに十分であ
る。というのは、システムが、すでに、ユーザの側での
追加入力を必要とせずにシステムをユーザ検索に前進さ
せるための関係する属性、デフォルト値、およびパラメ
ータを判定しているからである。しかし、ユーザが、デ
フォルトを再検討することを望むか、あるコンテキスト
またはリソース変数の微調整を望む場合には、検索を開
始する前にインターフェース２２のアイコン詳細指定ワ
ークスペース表示に進む選択肢がある。

【００２４】選択された画面ナビゲーション・パスに無
関係に、ユーザが照会を開始する時に、システム１０
は、詳細なユーザ・コンテキスト・ベクトル２５と共に
ユーザ照会をパッケージ化して、この時点でのユーザの
必要についてわかっていることを要約する。検索を開始
した後に、照会およびコンテキスト・ベクトルが、３つ
の別個のサブプロセスすなわち、１）ユーザ・コンテキ
スト分類サブプロセス２４、２）本発明によるリソース
解決の適応インデクシングおよびリソース・ルックアッ
プ・サブプロセス２８、および３）応答セット順序付け
および注釈サブプロセス３４を介して順次処理される。

【００２５】具体的に言うと、ユーザ・コンテキスト分
類サブプロセス２４は、入力として、ユーザ照会、生の
ユーザ・コンテキスト・ベクトル２５、および外部ユー
ザ・データ１１を受け取り、これらをこのユーザ／ユー
ザ・グループのユーザ対話レコード１９と、コンテキス
ト属性マスタ・データベース１４および属性値機能デー
タベース１６からのデータに対して処理する。システム
は、この指定されたユーザの対話状態を分類し、後続処
理で使用するためのコンテキスト・パラメータの完全な
組を用いてコンテキスト・ベクトル２５’に注釈を付け
る。ユーザ・コンテキスト分類サブプロセス２４は、特
に、導出されるコンテキストを予測する試みとして、帰
納学習アルゴリズムを適用する。さらに、ユーザ・コン
テキスト分類サブプロセス２４は、より強化された機能
を用いて属性値機能データベース１６を更新する。

【００２６】顧客セルフ・サービス・システムに、ユー
ザが以前のセッションでの停止点の「ブックマークを作
成」でき、「作業中」データ・セットを用いて再開でき
るようにする機能性を設けることによって、初期設定
を、照会の時点でシステム・ディスカバリまたはユーザ
・オーバーライドに基づいて変更することができ、これ
によって、ユーザの現在の照会トランザクションに関連
する生のコンテキストがもたらされる。ユーザ・コンテ
キスト分類サブプロセス２４への入力として働くのは、
この生のコンテキスト・データである。

【００２７】リソース解決の適応インデクシングおよび
リソース・ルックアップ・サブプロセス２８は、入力と
して、ユーザ照会およびコンテキスト・ベクトル２５’
を受け取り、リソース・ライブラリ４２、このユーザ／
ユーザ・グループに関するユーザ対話レコード１９、お
よびリソース・インデクシング機能２７に対してこれら
を処理する。このサブプロセスは、特に、特定のコンテ
キストを特定のリソースにマッピングして、ユーザが明
示的にシステムをトレーニングすることを必要とせず
に、所与のユーザの彼の現在のコンテキストでの検索結
果の関連を高める。リソース解決の適応インデクシング
およびリソース・ルックアップ・サブプロセス２８の主
要な出力は、新たに識別されたリソース応答セット３５
であり、このリソース応答セット３５が、応答セット順
序付けおよび注釈サブプロセス３４に入力される。リソ
ース解決の適応インデクシングおよびリソース・ルック
アップ・サブプロセス２８は、さらに、さらに強化され
た機能２７’を用いるリソース・インデクシング機能デ
ータベース１８への更新を含む副出力を生成する。した
がって、機械学習は、ユーザがシステムを明示的にトレ
ーニングする必要なしに、リソース・インデクシング機
能の常に改良されるセットを展開するのに使用される。
用語「リソース・インデクシング機能」が、ユーザ照会
と検索可能リソースの間のマッピングを示すことを理解
されたい。本発明において、用語ルールおよび機能は、
交換可能に使用される。両方が、ラベル付き入力値の組
を与えられて、ラベル付き出力値の組を計算する形でイ
ンタープリタによって実行することができるデータ構造
を指す。算術ルールの例が、「華氏←摂氏×５／９＋３
２」である。ルール言語には、ニューラル・ネット、意
思決定木、関数型言語、多項式関数が含まれるが、これ
に制限はされない。具体的に言うと、「リソース・イン
デクシング機能」に、各検索を絞りこむのを助ける包含
および排他のリソース・パラメータおよび値を含めるこ
とができる。

【００２８】図６からわかるように、リソースの組を、
所与のコンテキストでユーザの要求に突き合わせるとい
う作業を達成するために、リソース解決の適応インデク
シングおよびリソース・ルックアップ・サブプロセス２
８に、３つの非同期動作すなわち、周期的なデータ作成
とインスタンス化されたリソース・インデクシング機能
１８’の保守とのための第１動作と、頻繁にまたは継続
的にバックグラウンドで発生する、ヒストリカル・トラ
ンザクションからのシステム学習を伴う第２動作とが含
まれる。これらの両方が、第３動作の実行の前提条件で
あり、第３動作は、ユーザがシステムへの照会を開始す
るか洗練する時に発生する動作である。

【００２９】具体的に言うと、第１動作では、システム
に、リソース・インデクシング機能１８’の「マスタ」
セットが供給され、このリソース・インデクシング機能
１８’は、個々のリソースまたはリソースのセットを完
全に定義された照会にリンクする論理を提供する。シス
テム開始時に、システム管理者が、機能の起動セットを
定義し、定位置に設けている。進行中には、図１に示さ
れているように、コンテキスト・クラスタ・ディスカバ
リおよび検証サブプロセス４８が、ユーザの照会および
その成功の応答セットのクラスタを識別するために機械
学習を適用する。これらの接続によって、図１に示され
ているように、リソース・インデクシング機能データベ
ース１８が自動的に更新される。コンテキスト・クラス
タ・ディスカバリおよび検証サブプロセス４８は、さら
に、システム管理者が、手動で明示的にリソース・イン
デクシング機能を追加または改訂できるようにする。

【００３０】第２動作では、適応インデクシング・アル
ゴリズム２８５が、連続処理または反復処理としての実
行のために実施される。このサブプロセスでは、ユーザ
対話レコード１９が、適応インデクシング・アルゴリズ
ム２８５がリソース・ライブラリ４２からの関連するリ
ソースの選択についてリソース・インデクシング機能２
７に学習させる（継続的に改善する）ためのトレーニン
グ・セットとして働く。具体的に言うと、ユーザ対話レ
コード１９に、すべてのタイプの生のコンテキスト情報
と、それが静的、ヒストリカル、または一時的、組織的
コンテキストまたはコミュニティ・コンテキスト、環境
コンテキスト、またはユーザに関連し、ユーザの対話状
態および、たとえば教育、不動産、旅行などの照会領域
に依存する他のコンテキストのどれであるかと、ユーザ
照会と、システムの応答と、ユーザ・フィードバックと
を含む、システムのユーザとの前の対話のトレースが含
まれる。（フィードバックは、たとえば、表示されたリ
ソースのリストに対してユーザが選択または拒絶したリ
ソースの指定とすることができる）。適応インデクシン
グ・アルゴリズム２８５は、ユーザ対話レコード１９内
のフィードバックによって測定されるリソース・インデ
クシング機能２７の性能を最適化する。たとえば、１つ
の可能な評価メトリックによれば、性能の尺度の１つ
が、所与の照会／コンテキスト対に対してユーザが最終
的に選択したリソースのカバレッジである。この場合に
は、インデクシング機能は、それが提案する結果セット
に、しばしば、ユーザによって選択されるリソースのす
べてが含まれる場合に、高い性能を有する。

【００３１】適応インデクシング・アルゴリズム２８５
が、たとえばユーザ対話レコード１９の、たとえば１ヵ
月分の量に対して複数の機能を試行するのに使用され、
リソース・ルックアップ・サブプロセス２８８を介して
特定の照会を処理する際に使用することができる最良の
インスタンス化されたリソース・インデクシング機能で
ある機能２７’を出力する、オフライン処理であること
が好ましい。この教師付き学習システムは、正しい回答
（ユーザが経時的に提示されるリソースから最終的にど
のリソースを選択するか）を知っており、システムは、
選択を予測するために可能な機能を検討する。たとえ
ば、３つの可能な機能すなわち、ユーザが最終的に回数
の７５％で選択した応答セットを予測した第１の機能１
と、ユーザが最終的に回数の５５％で選択した応答セッ
トを予測した第２の機能２と、ユーザが最終的に回数の
７５％で選択した応答セットを予測したが、より小さい
応答セットを予測した第３の機能３があると仮定する。
この場合、機能３が、機能１よりよい機能であるとみな
される。

【００３２】適応インデクシングは、個々のユーザの好
みのリソース特性、ユーザのグループの好みの特性、お
よびリソース自体に関して、推論を行い、結論を引き出
す。具体的に言うと、適応インデクシング・アルゴリズ
ム２８５は、リソースに関連する属性に重みづけ関数を
適用する適応教師付き学習アルゴリズムである（教師付
きであるのは、過去のユーザ対話レコードを使用するか
らであり、適応式であるのは、学習に伴って経時的に出
力を修正するからである）。たとえば、各ユーザ・コン
テキストに、コスト属性および値が含まれる。各リソー
スも、コスト属性および特定の値を有する。すべてのリ
ソースが、最も貧乏なユーザ（そのユーザ・コンテキス
ト内のコスト属性が低い値を有し、支出できる金がほと
んど無いことを意味する）でも最も高いリソースを選択
する余裕があるという例のシナリオでは、適応インデク
シング・アルゴリズムが、さまざまな属性の重みづけで
コスト属性の重要性を下げることを学習し、これが、特
定のユーザ照会に応答してリソース応答セット３５を選
択するためのリソース・ルックアップ・サブプロセス２
８８による使用のために、適応インデクシング・アルゴ
リズム２８５によってリソース・インデクシング機能デ
ータベース１８に渡される。コスト属性が、応答セット
に含まれなければならないリソースを判定する際にはる
かに重要である、異なる例では、したがって、リソース
・インデクシング機能２７でコスト属性により高い重み
を与えることによって、リソース・ルックアップ・サブ
プロセス２８８が、コストに対する敏感さを示すコスト
属性および値を含むユーザ・コンテキスト・ベクトルを
伴うユーザ照会を処理する時に、高価なリソースが排他
されるはずである。

【００３３】最終的に、適応インデクシングは、関連お
よび限定性を高めるという機能を作成することによっ
て、所与のユーザに関して彼らの現在のコンテキストで
の検索結果の価値を高める。この適応インデクシング・
アルゴリズム２８５は、オフラインで行うことができ
る。論理的には、これをさらにオンラインで実行し、デ
ータの流通での利益を得ることができるが、この実施形
態は、システム・リソースまたは性能における多少の追
加コストを伴う可能性が高い。

【００３４】第３動作では、リソース・ルックアップ・
サブプロセス２８８が、ユーザが照会を開始するか洗練
する時に、必ず対話式に実行される。この際に、ユーザ
照会と、ユーザ・コンテキスト分類サブプロセス２４で
展開されるコンテキスト・ベクトル２５’の両方が、イ
ンスタンス化されたリソース・インデクシング機能２７
に対してリソース・ルックアップ・サブプロセス２８８
によって処理される。リソース・マップを使用して、リ
ソース・ライブラリ４２からユーザの照会に関連するリ
ソースのサブセットを選択し、リソース応答セット３５
を作成する。具体的に言うと、リソース・ルックアップ
・サブプロセス２８８は、すべてのリソースにスコアを
付け、応答セットを生成することによってリソースのサ
ブセットを計算する機能を実施する。各応答は、関連す
る異なる属性（コストなど）を有する。入力のコンテキ
スト・ベクトル２５’は、たとえばコスト、専門レベル
などについてどの属性が関連するかと、その値を示す。
入力のユーザ照会項目が、さらに、リソース・ルックア
ップ・サブプロセス２８８によって出力されるリソース
応答セット３５のリソースと突き合わされる。コンテキ
スト・ベクトルに基づく突合せだけでは不十分なので、
選択されたリソースは、コストおよび専門レベルの観点
から正しい。

【００３５】本発明の主な設計目的は、最も関係するリ
ソース結果をユーザに引き渡すことであるが、インデク
シング機能を展開するための前処理は、２つの他の長所
を有する。第１に、このシステムは、より効率的に動作
し、事前に選択されたリソースにたどり着き、より多く
のユーザによってより頻繁に使用されるリソース・セッ
トを探す。第２に、このシステムは、ユーザにとってよ
りよく実行することができる。検索時間がより短いなら
ば、応答時間がより短くならなければならない。

【００３６】リソース・ルックアップ・サブプロセス２
８８の出力は、リソース応答セット３５すなわち、選択
されたリソースを記述するレコードのセットである。こ
のリソースのセットは、総合的な照会処理の後続ステッ
プでユーザに提示する前に、さらに処理される。重要な
事に、この応答セットは、ユーザ照会が改訂される場合
であっても、ユーザ照会の完了を通じて手を付けられな
いままで保存され、したがって、システムは、何が成功
の検索結論につながり、何が失敗の検索結論につながる
かについて学習することができる。

【００３７】図１に戻って、応答セット順序付けおよび
注釈サブプロセス３４は、入力として、ユーザ・コンテ
キスト・ベクトルとリソース応答セット３５を受け取
り、注釈スコアリング・メトリック４６および特定のユ
ーザ／グループに関するユーザ対話レコード１９からの
データに対してこれを処理する。この応答セット順序付
けおよび注釈サブプロセス３４は、本明細書に記載の詳
細指定ワークスペースでユーザによって指定されたリソ
ース選択判断基準に従って潜在的な応答に重みを付け、
ランクを付け、スコアリング・メトリックを考慮する。
応答セット順序付けおよび注釈サブプロセス３４は、さ
らに、結果表示ワークスペース３３を含むがこれに制限
されない視覚化システムでの表示および操作のために必
要なデータ要素を用いて応答セットにタグを付け、特に
出力として注釈付きリソース応答セット３８を生成す
る。

【００３８】前に述べたように、ユーザの初期照会に最
もよく一致することをシステムが見つけたリソースの順
序付けられ注釈を付けられたセットおよび関連する主題
およびコンテキスト変数を使用して、本明細書で詳細に
説明する、応答セットの視覚化および探索のためのイン
ターフェース３２を含むがこれに制限されない視覚化シ
ステムを駆動することができる。この結果表示ワークス
ペースは、提案されたリソースについて学ぶ（詳細／プ
レビュー）か、結果を絞りこむ（選択）か、意思決定の
ためにより意味のある表示でそれらを再表示する（グラ
フィカルに）ためにユーザが作業を継続できるようにす
るインターフェースを提供する。ほとんどの場合に、こ
れで十分である。しかし、ユーザが、照会をさらに洗練
するか、現在のまたはデフォルトの設定を調整するかオ
ーバーライドすることを望む場合には、その選択肢も、
詳細指定ワークスペースのインターフェース２２にナビ
ゲートすることによって使用可能である。ユーザが、新
しいユーザ・コンテキストの選択を含めて、やり直す必
要がある場合には、コンテキスト選択ワークスペース１
３にナビゲートする必要がある。

【００３９】ユーザが、特に結果表示ワークスペース３
３および詳細指定ワークスペース２３を介して、このシ
ステムを扱う時に、そのユーザの対話が、取り込まれ、
ユーザ対話レコード・データベース１５に保管される。
したがって、ユーザ照会、コンテキスト・ベクトル、お
よび応答データ・セットのほかに、このシステムは、ユ
ーザ・コンテキストに対する調整挙動、結果表示操作挙
動、結果表示挙動、および結果選択挙動５１を保存す
る。

【００４０】トランザクションを完了した後に、このシ
ステムにとって本質的なもう１つのサブプロセスすなわ
ち、コンテキスト・クラスタ・ディスカバリおよび検証
サブプロセス４８がある。このバッチ・プロセスは、非
同期に定期的に行われるが、教師なし（機械）学習を適
用して、ユーザ対話レコードをクラスタ化し、新しいユ
ーザ・コンテキスト、属性値機能、およびリソース・イ
ンデクシング機能の識別を支援する。ユーザ対話レコー
ド１９は、コンテキスト属性マスタ・データベース１
４、属性値機能データベース１６、リソース・インデク
シング機能データベース１８、および距離メトリック４
４に対して処理され、距離メトリック４４は、さまざま
な要因の「近いとはどれほど近いことか」すなわち「何
が十分によいか」を判定するのを助ける。システム管理
者によって検証された時に、追加のユーザ・コンテキス
トを、データベース内で、視覚的にコンテキスト選択ワ
ークスペース１３上の新しいアイコンとして、実施する
ことができる（手動でまたは半自動で）。

【００４１】属性機能も、識別することができ、リソー
ス・インデクシング機能を、発見し、適当なファイル内
で自動的に更新することができる。これらの追加の分類
のどれもが、経時的にシステムの使い易さ、精度、およ
び予測可能性を改善する。

【００４２】図２、図４、および図５の顧客セルフサー
ビス・システムおよびアイコン・インターフェースを介
するそのシステムとの対話を、教育、旅行、および不動
産などの例の領域に関して説明し、さらに、学習者、旅
行者、不動産交渉者、たとえば借り手／買い手というユ
ーザの観点から説明する。アイコン・インターフェース
を介するシステムとのユーザの対話を説明する際に、シ
ステムで使用されるデータ要素の組およびその特性を、
まず、下記のように定義する。

【００４３】照会：たとえばテキスト方法または音声方
法を使用することによって、検索データを入力するため
の入力フィールド。ただし、これらの方法に制限されな
い。

【００４４】ユーザ・コンテキスト：ユーザ・コンテキ
ストは、人間のグループの検索挙動／必要に関係するコ
ンテキスト属性の事前定義の組を表す。

【００４５】具体的に言うと、ユーザ・コンテキスト
は、ユーザに関する属性の豊富な組の、インターフェー
スを介して提示されるユーザ用のアイコンの「１クリッ
ク」に応答する検索実行環境に関する属性の豊富な組と
のパッケージ化を可能にする。どのようなユーザ人口に
ついても多数の潜在的なユーザ・コンテキストが潜在的
に存在するが、各個々のユーザは、異なる状況で彼らに
適用される少数のユーザ・コンテキストに落ち着く可能
性が高い。これらのコンテキストの命名は、ユーザがそ
のグループに潜在的にあてはまるものとして自分自身を
認識できるようにするために重要である。特定のユーザ
・コンテキストに関連する属性は、システム管理者によ
って事前に定義され、ユーザが変更することはできな
い。経時的に、システムが、特定のユーザ・コンテキス
トをその反復するユーザにとってよりよく動作するよう
にする属性セットに対する変更を識別する。経時的に、
システムが、ユーザの必要／挙動を予測するように見え
る異なる属性セットを検出し、システムのために新しい
ユーザ・コンテキストを提案する可能性がある。

【００４６】コンテキスト属性：属性は、ユーザ・コン
テキストに関連する特性を記述するのに使用される。

【００４７】マスタ・リストがコンテキスト属性マスタ
・ファイル内で維持される状態で、システムに対して定
義される潜在的に無制限の数の属性がある。新しい属性
が、発見され、システム管理者検証によって追加され
る。エンド・ユーザは、コンテキスト属性の定義を修正
することができず、そのユーザ・コンテキストへのパッ
ケージ化またはめいめいに関連する値のリストを変更す
ることもできない。

【００４８】属性値：属性値選択のリストが、コンテキ
スト属性ごとに事前に定義される。

【００４９】システムは、データ・ルックアップに基づ
くか、以前のユーザの入力または挙動から感知されたま
たはヒストリ的に導出された、デフォルト値を、各属性
にセットする。システムまたはユーザのいずれかが、明
示的なプリファレンスまたは観察された挙動に基づい
て、当初にセットされた値を変更することができる。こ
の値は、リソース・ルックアップに使用されるコンテキ
スト・ベクトルに追加され、ユーザ対話レコード・デー
タベース１５に保存され、したがって、各個人がシステ
ムを使用するたびに各個人についてデフォルト値をセッ
トするのに使用することができる。

【００５０】値リソース・パラメータ：応答セットの関
連を高めるためにフィルタとして使用することができ
る、包含および排他に関して定義されたパラメータ。

【００５１】すなわち、基本的な検索論理が確立された
状態で、ユーザの照会を満足することができる。しか
し、応答セットに、この個人にとって満足でない、多数
のリソースが含まれる可能性がある。包含および排他に
関して定義された値リソース・パラメータを、応答セッ
トの関連を高めるためのフィルタとして使用することが
できる。包含パラメータは、システムになれてないユー
ザによる確立が容易である可能性があり、排他パラメー
タは、ユーザが応答セットの扱いに経験を積むにつれて
明確になる。

【００５２】リソース選択判断基準および値範囲：より
多くの情報に基づくリソース選択を可能にするためにユ
ーザの応答セットにランキングを付けるためのパラメー
タおよび指定。

【００５３】したがって、システムによって使用可能に
される限定性の度合があっても、ユーザ・コンテキスト
に関する検索の関連／効率のコンスタントな改良があっ
ても、通常は、ユーザに提示される複数のリソースがあ
る可能性がある（実際、検索が狭すぎる場合には、ユー
ザが、実際の必要を満たす異なる手法を探索するか発見
する機会を失う可能性がある）。ほとんどのユーザが、
オプションの間での選択に彼らが適用する判断基準を知
っている（または知っていると思っている）ので、リソ
ース選択判断基準の制限された組が、システムによって
提供される（この組は、領域によって異なる）。しか
し、本発明のアイコン・インターフェースによって提供
される対話式グラフィカル・ディスプレイを介して、ユ
ーザが、許容可能な値の範囲および応答セットをランキ
ングするための各判断基準の相対的な重みを指定する
か、これらの判断基準の使用をカスタマイズすることが
できる。

【００５４】実際の応答セット・データが提供される時
に、ほとんどのユーザが、多数のオプション、少数のオ
プション、特定のリソースに関するより主観的な情報と
いう現実に直面し、選択論理を取り巻くトレードオフを
行う可能性がある。たとえば、応答セットは、ユーザ
が、ある判断基準の除去、ある判断基準の重みの変更、
またはある判断基準の許容可能な値の範囲の変更を決定
することができるので、リフレッシュされる可能性があ
る。本発明のアイコン・インターフェースを介してアク
セス可能なこれらの指定から、ユーザが、たとえば、コ
ストを特定のドル（＄）値未満にするために時間、タイ
ミング、柔軟性、およびリスクを犠牲にするかどうかを
判定することができ、たとえば、ユーザが、正確に自分
が求めるもの正確に自分がそれを求める時に得るために
どれほど余分に支払う必要があるかを判定することがで
きる。図２、図４、および図５に、最小のユーザ労力
で、仮定された、感知された、推論された、および導出
されたコンテキストの豊富な組の使用を可能にする、顧
客セルフ・サービス・システムのアイコン・インターフ
ェースをさらに詳細に示す。

【００５５】最初のログオンで、図２に示されているよ
うに、このシステムは、まず、図２のインターフェース
１２を介してユーザが使用可能であるユーザ・コンテキ
ストの組を提示する。システムは、他のコンテキストに
対して１つのコンテキストを提案するが、ユーザは、自
分の現在の情況に最も適するコンテキストを選択するこ
とができる。各セッションで、ユーザは、使用するユー
ザ・コンテキストを１つだけ選択するが、経時的に、各
ユーザは、２つの異なるユーザ・コンテキストが異なる
状況での自分の必要に役立つことを発見する可能性があ
る。このコンテキスト選択ワークスペース１３で、具体
的に言うと、ユーザが、たとえばウェブ・ブラウザ表示
インターフェースを介する、またはたとえば音声認識ソ
フトウェアの助けを借りて音声を介する、テキストを含
む１つまたは複数の方法を介して、照会を入力する。し
かし、照会入力が、これらのタイプの方法に制限されな
いことを理解されたい。ユーザは、次に、ルックアップ
を開始し、結果表示ワークスペースのインターフェース
３２を介して検索結果応答セットを表示する第３処理ス
テップ（最も直接のパス５２を介して）、または、詳細
指定ワークスペースのインターフェース２２を介して任
意選択として検索変数を洗練／オーバーライドするため
に第２ステップ（パス５０を介して）のいずれかに進
む。

【００５６】図４に、照会の一部としてユーザ・コンテ
キストを表現できるようにするコンテキスト選択ワーク
スペース１３を含むインターフェース１２を詳細に示
す。図４からわかるように、コンテキスト選択ワークス
ペース１３には、ユーザ・コンテキストを選択するため
にユーザに提示される一連の１つまたは複数の選択可能
なユーザ・コンテキスト・アイコン１３２と、たとえば
テキストまたは音声入力を介する、検索単語のユーザ入
力を可能にする照会入力フィールド１３１とが含まれ
る。本発明の原理によれば、ユーザ・コンテキスト・ア
イコン１３２は、ユーザが自分の現在の状況を最も表す
１つのコンテキストをそこから選択するグラフィカル・
ユーザ・インターフェースである。このインターフェー
スに提示されるアイコンのそれぞれは、特定の情況での
ある種類のユーザを表す属性／値対の組のパッケージ化
を表す。具体的に言うと、ユーザ・コンテキストは、ユ
ーザのグループの検索挙動／必要に関係するコンテキス
ト属性の事前定義の組を表す。たとえば、本明細書に記
載されているように、コンテキストに、ユーザの知識の
諸態様、組織またはコミュニティに対する彼らの関係、
彼らのユーザ環境、および彼らのリソース必要を含める
ことができる。これらのすべてが組み合わされて、リソ
ース内での検索の結果を大幅に改善することができる実
際の照会を取り巻く豊富なコンテキストが提供される。

【００５７】したがって、コンテキスト選択ワークスペ
ース１３は、照会の一部としてのユーザ・コンテキスト
の表現を可能にし、使い易さのために最適化される。具
体的に言うと、ユーザは、複数の表示されたユーザ・コ
ンテキスト・アイコン１３２をクリックすることによっ
て、それらの１つまたは複数から選択する。コンテキス
ト「適用機能」前処理が、ユーザの検索トランザクショ
ンに関するセッション開始のそれぞれで、コンテキスト
選択ワークスペース１３の初期表示のためのユーザ・コ
ンテキスト、属性、値、およびリソース・パラメータの
デフォルトを作るために、最小限または空白のユーザ・
データ・セットを使用して呼び出される。この前処理ス
テップは、システム内で動作する最新のデータおよび機
能の使用を確実にすることによってユーザに追加の利益
を引き渡す。初期照会入力を行った後に、ハイパーリン
ク１３４を選択することによって、ユーザは、検索を開
始することができ、実際の検索結果を表示する第３のイ
ンターフェース３２に直接に進む。その代わりに、ナビ
ゲーション矢印１３５を選択することによって、ユーザ
は、さらなる照会編集またはコンテキスト洗練もしくは
その両方のために詳細指定ワークスペース２３を有する
第２のインターフェース２２に進むことができる。

【００５８】図２に戻って、第２ステップに関して、ユ
ーザは、コンテキスト属性値と、値リソース・パラメー
タと、リソース選択判断基準および値範囲を、ドラッグ
・アンド・ドロップ・インターフェース、アイコン・プ
ルダウン、またはスライド・ボタンもしくはこれらの組
合せを使用して、微調整またはオーバーライドすること
ができる。ユーザは、適当な応答セットを見つけるため
に必要なだけ何度でもこの画面に戻ることができる。具
体的に言うと、インターフェース２２を介して、第１ス
テップで選択されたユーザ・コンテキストが、リストさ
れたすべてのアイコン・インターフェース要素に対する
そのデフォルト設定によって明示的にされている。した
がって、詳細指定ワークスペース２３によって、ユーザ
は、１）照会を修正すること（たとえばテキスト入力ま
たは音声を介して）と、２）ユーザ・コンテキストに関
連する属性の値を変更すること（プル・ダウン・メニュ
ーを使用する）と；チェックボックスを使用して値リソ
ース・パラメータを変更すること（たとえば包含／排
他）と、３）判断基準の重みづけおよび最終的な表示で
の判断基準の順序付けを含む、リソース選択判断基準を
変更することによって応答のサブセットをカスタマイズ
すること（たとえばチェックボックスまたは数値入力も
しくはその両方を使用する）と、４）たとえば、スライ
ダの「タブ」のドラッグ・アンド・ドロップを介してリ
ソース選択判断基準の最大／最小許容可能値範囲を指定
することによって選択をさらに洗練することとができ
る。必要な調整を行った後に、ユーザは、ルックアップ
を再び開始し、ユーザ・コンテキストに対する調整挙
動、結果表示操作挙動、結果表示挙動、および結果選択
挙動５１のパスを介して第３ステップに進むことができ
る。

【００５９】図５に、ユーザが照会入力フィールド１３
１および（単一の）選択されたユーザ・コンテキスト・
アイコン１３２に関連するすべてのパラメータを定義ま
たは変更できるようにするインターフェース２２の諸態
様を詳細に示す。図５に示されているように、インター
フェース２２は、下記のセクションに分割される：前の
インターフェース画面（図４）で入力され、編集のため
に使用可能である照会入力フィールド１３１を表示する
セクションと；ユーザが検索に進めるようにするハイパ
ーリンク１３４、または、ユーザが新しい照会を開始す
るか異なるユーザ・コンテキストを選択するために第１
のアイコン・インターフェースを介して初期コンテキス
ト選択画面に戻れるようにする矢印１３６を表示するセ
クションと；すべての検索パラメータを明示的に表示し
修正することができる場所である詳細指定ワークスペー
ス２３。ユーザがこの画面から変更できないものが２つ
だけある。すなわち、選択されたユーザ・コンテキスト
（コンテキスト選択画面上でのみ変更できる）と、ユー
ザ・コンテキストにリンクされたコンテキスト属性（コ
ンテキスト属性マスタ・データベース１４内で事前定義
される）である。

【００６０】図５に示されているように、詳細指定ワー
クスペース２３内には、選択されたユーザ・コンテキス
ト・アイコン１３２（図４）に関連する、グラフィック
要素として表現されるすべてのコンテキスト属性２３２
の属性値をユーザが変更できるようにする、属性値ワー
クスペース２３１と；ユーザが、リソースの評価に使用
される判断基準２４５を定義できるようにし、各判断基
準に対応するスライダ要素２５０上で提供される最大許
容可能値および最小許容可能値を定義できるようにし、
入力ボックス２４２を介してこれらの判断基準に割り当
てる重みを指定できるようにし、入力ボックス２４１を
介して選択されたリソースのグラフィカル表示内でのこ
れらの判断基準の位置決めを指定できるようにする、リ
ソース選択判断基準ワークスペース２３８が含まれる。
これから説明するように、図３に、詳細指定ワークスペ
ース２３で表現できる異なる領域からの、コンテキスト
属性、属性値、値リソース・パラメータ、および部分的
なリソース選択判断基準のサンプル・データを示す。

【００６１】さらに具体的に言うと、詳細指定ワークス
ペース２３には、さらに、ユーザが、属性値ワークスペ
ース２３１で選択されたコンテキスト属性２３２につい
て包含論理２３７または排他論理２３９を使用してリソ
ース・パラメータを変更または作成できるようにする、
値リソース・パラメータ・ワークスペース２３５が含ま
れる。さらに具体的に言うと、属性値ワークスペース２
３１に、単一の（現在アクティブな）選択されたユーザ
・コンテキスト・アイコン１３２に関連するすべてのコ
ンテキスト属性２３２のグラフィカル表現が含まれる。
各コンテキスト属性２３２は、属性に関するテキスト・
タイトル２３３と共に表示される。そのコンテキスト属
性に関する現在アクティブな属性値が、各コンテキスト
属性アイコン上に示される。さらに、ユーザが、下で説
明するように、このユーザ・セッションについて提供さ
れるデフォルト値と異なるコンテキスト属性値に置換し
た場合には、マーカー２５３が、コンテキスト属性アイ
コンの角に表示される。ユーザが、コンテキスト属性要
素、たとえばアイコン２３２ｂを「マウス・クリック」
する場合に、システムは、このコンテキスト属性に関す
るすべての可能な属性値を示すグラフィック要素のプル
・ダウン・メニュー２３４を表示する。ユーザが、プル
・ダウン・メニュー２３４からの値のいずれか、たとえ
ば属性値２３６「の上にマウスを移動」する場合に、そ
の要素をサポートするテキスト記述２３６’を表示する
ことができる。プル・ダウン・メニュー２３４からコン
テキスト属性要素、たとえば図５で強調表示された属性
値２３６を選択することによって、ユーザは、現在の状
況に基づいて選択されたコンテキストを微調整すること
ができるようにされる。ユーザが、現在のデフォルト以
外の値を「マウス・クリック」する場合に、その新しい
値が、デフォルトと置換されるために「選択される」。
ユーザが、属性値を「ダブル・クリック」する場合に、
システムは、これから説明するように、この単一の属性
値のために値リソース・パラメータ・ワークスペース２
３５を準備する。図３に、属性値ワークスペース２３１
内で表現することができる、異なる領域からのコンテキ
スト属性および属性値に関するサンプル・データを提供
する。

【００６２】値リソース・パラメータ・ワークスペース
２３５内で、ユーザは、属性値ワークスペース２３１内
で選択されたコンテキスト属性２３２に関して包含論理
または排他論理を使用して、リソース・パラメータを変
更するか作成することができる。図５に関して、具体的
に言うと、値リソース・パラメータ・ワークスペース２
３５は、１時に１つの属性値について表示され、たとえ
ば属性値ワークスペース２３１内に表示された属性値の
１つ、たとえば属性値２３６のダブル・クリックを介し
て要求された時に限って表示される。値リソース・パラ
メータ・ワークスペース２３５は、事前にフォーマット
された２列スペース（ダイアログ・ボックス）であり、
ここで、ユーザが、選択された属性値に関する事前に確
立されたリソース特性２３６”に基づいて、包含論理２
３７のチェックボックスを介して包含リソース・フィル
タを確立するか、排他論理２３９のチェックボックスを
介して排他リソース・フィルタを確立することができ
る。値リソース・パラメータ・データ要素は、ユーザの
既知のコンテキスト、システムによって識別されたリソ
ースからの選択の前のヒストリ、および、潜在的に、シ
ステムを介して実施される会社／組織のポリシによっ
て、事前にセットされる。これらの追加の指定を行うこ
とによって、ユーザは、自分の現在の状況および個人的
な好みに基づいてリソース応答セットの関連を増やすこ
とができるようになる。これらの指定を終えた時に、ユ
ーザは、ダブル・クリックして、この値リソース・パラ
メータ・ワークスペース２３５を閉じ、属性値ワークス
ペース２３１に戻ることができる。このステップは、ユ
ーザが再定義したい属性値の数だけ繰り返すことがで
き、検索を行う前または後のいずれかに実行することが
できる。異なる領域のコンテキスト属性値に関連する値
リソース・パラメータ・データ要素を、この値リソース
・パラメータ・ワークスペース２３５で表現できるデー
タのサンプルとして図３に示す。

【００６３】図５に関して、具体的に言うと、リソース
選択判断基準ワークスペース２３８に、リソースの評価
に使用することができる判断基準２４５のリストが含ま
れる。システムによって提供されるこのリストは、領域
によってカスタマイズされるが、どの領域においても、
ユーザの特定の必要を満足するために特定のリソースを
使用することに関連する、コスト、時間、タイミング、
品質、およびリスクなどの問題を含むがこれに制限され
ない判断基準が含まれる。初期システム・デフォルト
は、すべての判断基準および重みを同等に使用すること
とすることができる。しかし、経時的に、デフォルト判
断基準が、ユーザ・コンテキスト、ユーザの前のトラン
ザクション・ヒストリ、および前の検索に対するユーザ
挙動に基づいて、システムによってセットされる可能性
がある。ユーザが、判断基準の組をさらに変更すること
を望む場合には、ユーザは、入力ボックス２４２で、重
み、たとえばパーセンテージ重みを、彼らが使用を望む
判断基準のそれぞれに割り当てることによって、それを
行うことができる。選択された判断基準のそれぞれのと
なりに、関連する個々のスライダ要素２５０上で指定さ
れる許容可能な値の範囲が存在する。初期システム・デ
フォルトを、「無制限」とすることができ、その後、ユ
ーザ・コンテキスト、使用、および挙動に基づいて経時
的にセットすることができる。さらに、ユーザは、スラ
イダ要素２５０上のスライダ・バー２５２ａおよび２５
２ｂをドラッグ・アンド・ドロップして、関連するリソ
ース選択判断基準の最大値／最小値をセットすることが
できる。スライダ上の測定単位を、判断基準ごとに変更
することができることを理解されたい。さらに、入力ボ
ックス２４１を介して、ユーザが、「チェック」を介し
て表示を選択するか、インターフェース３２を介してリ
ソース表示ワークスペース内に設けられるｎ次元グラフ
ィック表示上の軸として整列される時または別の視覚化
システム上で表示される時のこれらの判断基準の表示シ
ーケンスの番号入力を介して指定することができる。

【００６４】したがって、詳細指定ワークスペース２３
は、システム・デフォルトの完全な開示を提供し、ユー
ザが彼らの検索を完全に管理できるようにする。

【００６５】第３ステップに関して、注釈を付けられた
応答セットの表示を、本明細書で説明するプレビューま
たは選択の準備ができた形で提供する。ユーザは、使用
するリソースをよりよく理解し、それに関する決定を行
うのに必要な回数だけ、この画面を再加工することがで
きる。具体的に言うと、結果表示ワークスペース３３を
介して、ユーザは、１）リソース選択判断基準および値
範囲によって定義される集約値および重みづけによって
ランキングされた応答セットを表示することと、２）リ
ソース選択判断基準の複数の軸に沿った多次元でのグラ
フィカル表示のためにランキングされたリソースの１つ
または複数を選択することと、３）詳細な説明の表示ま
たはリソースの「プレビュー」のためにランキングされ
たリストまたはグラフィカル表示のいずれかから１つま
たは複数のリソースの「ロール・オーバー」を開始する
ことができる。リソースが多すぎるか、少なすぎるか、
不正である場合には、ユーザは、第２ステップに戻っ
て、さらなる洗練または再定義を行い、ルックアップを
再実行することができる。その代わりに、ユーザは、第
１ステップに戻って、検索のための異なるコンテキスト
を選択することができる。

【００６６】このシステムは、完全に使用可能なグラフ
ィック・ワークステーションまたはパーソナル・コンピ
ュータで動作することを意図されているが、本明細書で
説明する検索定義処理および結果視覚化処理が、テキス
ト画面ワークステーション、オーガナイザ、またはすべ
てのタイプの携帯情報端末（ＰＤＡ）などの機能削減さ
れたグラフィックス使用可能デバイスのユーザによって
操作され得ることが意図されている。したがって、代替
実施形態では、すべてのコンテキスト・アイコンが、名
前を有することができ、すべてのグラフィカル表示を、
リストに縮小することができ、すべてのプル・ダウン
を、インデントされたリストまたは副画面として表示す
ることができ、すべてのminmaxスライダを、fill-inボ
ックスに変換することができる。さらに、前に述べたよ
うに、本明細書に記載の顧客セルフ・サービス・システ
ムは、教育、不動産、および旅行の領域を含む多数の応
用分野に適用可能である。図２に関して説明した包括的
な処理の流れを、図３に示された教育、不動産、および
旅行の領域からの具体的な例を用いてこれから説明す
る。

【００６７】教育の領域に関して、ユーザが学習者であ
り、図３に、教育領域に適用される本発明の実施形態に
含まれるアイコン・インターフェース（図２）を介する
システムとの例の対話を示す。図２の３つのアイコン・
ワークスペースによって、学習者が、図３の教育（たと
えば環境）の列６０に示された例のデータ要素などの例
のデータ要素を指定し、次のように結果を表示すること
ができる：第１処理ステップで、学習者が、コンテキス
ト選択ワークスペース（図４のインターフェース１２）
を使用して、「家庭でLotus Notesを学習する」として
照会６１を指定する。学習者は、コンテキスト・アイコ
ン６２の使用可能な組の中から、たとえばユーザ・コン
テキスト「遠隔地のスタッフ」を選択することができる
（アイコンの名前が図３で強調表示されている）。学習
者は、「遠隔地のスタッフ」ユーザ・コンテキストに関
連するコンテキスト属性６３を表示するために、第２処
理ステップで詳細指定ワークスペース（図５のインター
フェース２２）に進むことを選択することができる。コ
ンテキスト属性（たとえば「接続性」）のデフォルトの
割り当てられるコンテキスト属性値（たとえば「ＤＳ
Ｌ」）が、コンテキスト属性アイコン上で可視である
（たとえば、その名前が図３で強調表示されて示される
「接続性」）ことが好ましい。学習者は、関連する属性
６４のメニューを見るために、コンテキスト属性「接続
性」をクリックすることができる。学習者は、たとえ
ば、図３で強調表示されて示される「切断」属性値を選
択することができる。この属性値をダブル・クリックす
ることによって、値リソース・パラメータのリストすな
わち、属性値「切断」の包含／排他フィルタ６５が表示
される。学習者は、たとえば、関連リソースを検索する
時に、リソースのダウンロードおよび再生を含め、オン
ライン共同作業リソースを排他したいことを示すことが
できる。学習者は、さらに、詳細指定ワークスペース
（図５のインターフェース２２）上のリソース選択判断
基準定義グラフィカル・ユーザ・インターフェース要素
で、コスト、時間、品質、およびリスクなどの関連する
判断基準を選択し、順序付け、重みを付け、その最小値
および最大値を指定することによって、リソース優先順
位６６を指定することができる。処理の第３ステップで
は、学習者の検索の結果が、結果表示ワークスペース
（図２のインターフェース３２）のユーザ・ビューにリ
ストされる。学習者は、リストされた教育リソースの１
つまたは複数を即座に選択するか、それらに関する追加
の詳細を見ることを要求するか、前に指定された軸（ｎ
次元の、コスト、時間、品質、およびリスクに関係す
る）のそれぞれに沿った各リソースの相対位置決めを示
す応答セット・グラフィックを見ることを要求すること
ができる。受け入れ可能な教育リソースが提供されなか
った場合には、学習者は、第１インターフェースを介し
てコンテキスト選択ワークスペースに戻って、照会を再
定義するか、「通勤する技術者」などの異なるユーザ・
コンテキストを選択することができる。学習者は、さら
に、第２インターフェースの詳細指定ワークスペースに
戻ることを選択して、コンテキスト属性「接続性」のデ
フォルト値を切断からダイヤルアップに変更し、属性値
ダイヤルアップもしくは「学習モード」または「技術分
野」などのコンテキスト属性に関連する他のコンテキス
ト属性値の値リソース・パラメータを追加または削除す
ることができる。学習者は、追加の関連するリソースの
識別を期待して、自分の選択判断基準、選択判断基準の
重みづけ、および選択判断基準の最小値／最大値を変更
することもできる。

【００６８】教育領域に関して、ユーザが、「学習者」
であるが、図２の３つのアイコン・ワークスペースが、
下記のように、学習者が図３の教育（たとえば主題）列
７０に示された例のデータ要素などの例のデータ要素を
指定でき、結果を表示できるようにする処理を提供す
る：第１処理ステップで、学習者が、コンテキスト選択
ワークスペース（図４のインターフェース１２）を使用
して、たとえば「６月までにLinux開発者になる」とし
て照会７１を指定する。学習者は、使用可能なコンテキ
スト・アイコン７２の中からユーザ・コンテキスト「通
勤する技術者」を選択する。学習者は、「通勤する技術
者」ユーザ・コンテキストに関連するコンテキスト属性
７３を表示するために、詳細指定ワークスペースに行く
ことを選択することができる。コンテキスト属性（たと
えば「技術分野」）のデフォルトの割り当てられるコン
テキスト属性値（たとえば「プログラミング」）が、コ
ンテキスト属性アイコン上で可視であることが好ましい
（たとえば、その名前が図３で強調表示されて示される
「技術分野」）。さらに、学習者は、この属性に割り当
てることができる他の値７４を表示する（絵または単語
フォーマットのいずれかで）ためのプル・ダウン・メニ
ューを表示するためにコンテキスト属性（この例では
「技術分野」）をクリックすることができる。学習者
は、たとえば、図３で強調表示されて示されている「グ
ラフィカル・インターフェース」を選択することができ
る。この属性値をダブル・クリックすることによって、
属性値「グラフィカル・インターフェース」の値リソー
ス・パラメータのリスト（包含／排他フィルタ７５）が
表示される。たとえば、学習者は、関連リソースを検索
する時に、ＫＤＥインターフェースを含め、ＧＮＯＭＥ
インターフェースを排他したいことを示すことができ
る。学習者は、さらに、詳細指定ワークスペース上のリ
ソース選択判断基準定義グラフィカル・ユーザ・インタ
ーフェース要素で、コスト、時間、品質、およびリスク
などの関連する判断基準を選択し、順序付け、重みを付
け、その最小値および最大値を指定することによって、
リソース優先順位７６を指定することができる。学習者
の検索の結果が、インターフェース３２を介して結果表
示ワークスペースにリストされる。学習者は、リストさ
れた教育リソースの１つまたは複数を即座に選択する
か、それらに関する追加の詳細を見ることを要求する
か、前に指定された軸（ｎ次元の、コスト、時間、品
質、およびリスクに関係する）のそれぞれに沿った各リ
ソースの相対位置決めを示す応答セット・グラフィック
を見ることを要求することができる。受け入れ可能な教
育リソースが提供されなかった場合には、学習者は、イ
ンターフェース１２を介してコンテキスト選択ワークス
ペース１３に戻って、照会を再定義するか、「移動する
コンサルタント」などの異なるユーザ・コンテキストを
選択することができる。学習者は、さらに、インターフ
ェース２２の詳細指定ワークスペースに戻ることを選択
して、コンテキスト属性「技術分野」のデフォルト値を
グラフィカル・インターフェースからプログラミングに
変更し、属性値プログラミングもしくは「学習モード」
または「接続性」などのコンテキスト属性に関連する他
のコンテキスト属性値の値リソース・パラメータを追加
または削除することができる。学習者は、追加の関連す
るリソースの識別を期待して、自分の選択判断基準、選
択判断基準の重みづけ、および選択判断基準の最小値／
最大値を変更することもできる。

【００６９】不動産領域に関して、ユーザが不動産交渉
者（借り手／買い手）であり、図３に、不動産領域に適
用される本発明の実施形態に含まれるアイコン・インタ
ーフェース（図２）を介するシステムとの例の対話を示
す。図２の３つのアイコン・ワークスペースによって、
不動産の借り手または買い手が、次のように、図３の不
動産の列８０に示された例のデータ要素などの例のデー
タ要素を指定でき、結果を見られるようになる：第１処
理ステップで、借り手または買い手が、コンテキスト指
定ワークスペースを使用して、「８月までに新しい職場
の近くで住宅を見つける」として照会８１を指定する。
借り手または買い手は、使用可能なコンテキスト・アイ
コン８２の中から、ユーザ・コンテキスト「引っ越し専
門業者」を選択する。借り手または買い手は、「引っ越
し専門業者」ユーザ・コンテキストに関連するコンテキ
スト属性８３を表示するために、第２インターフェース
内の詳細指定ワークスペースに行くことを選択すること
ができる。コンテキスト属性（たとえば「管理スタイ
ル」）のデフォルトの割り当てられるコンテキスト属性
値（たとえば「すべて下請けに出す」）が、コンテキス
ト属性アイコン上で可視であることが好ましい（たとえ
ば、その名前が図３で強調表示されて示されている「管
理スタイル」）。さらに、借り手／買い手が、この属性
に割り当てることができる他の値８４を表示する（絵ま
たは単語フォーマットのいずれかで）ためのプル・ダウ
ン・メニューを表示するためにコンテキスト属性（この
例では「管理スタイル」）をクリックすることができ
る。借り手または買い手がたとえば属性値「ドゥ・イッ
ト・ユアセルフ」をダブル・クリックした時に、属性値
「ドゥ・イット・ユアセルフ」の値リソース・パラメー
タのリスト（包含／排他フィルタ８５）が表示される。
たとえば、図３に示されているように、借り手または買
い手は、関連リソースを検索する時に、壁、ペンキ、お
よび芝刈りを含め、配管工事、電気、および造園を排他
したいことを示すことができる。借り手または買い手
は、さらに、詳細指定ワークスペース上のリソース選択
判断基準定義グラフィカル・ユーザ・インターフェース
要素で、コスト、時間、品質、およびリスクなどの関連
する判断基準を選択し、順序付け、重みを付け、その最
小値および最大値を指定することによって、リソース優
先順位８６を指定することができる。借り手または買い
手の検索の結果が、インターフェース３２の結果表示ワ
ークスペースにリストされ、借り手または買い手は、リ
ストされた不動産リソースの１つまたは複数を即座に選
択するか、それらに関する追加の詳細を見ることを要求
するか、前に指定された軸（ｎ次元の、コスト、時間、
品質、およびリスクに関係する）のそれぞれに沿った各
リソースの相対位置決めを示す応答セット・グラフィッ
クを見ることを要求することができる。受け入れ可能な
不動産リソースが提供されなかった場合には、借り手ま
たは買い手は、コンテキスト選択ワークスペースに戻っ
て、照会を再定義するか、「子育てを終えた人」などの
異なるユーザ・コンテキストを選択することができる。
借り手または買い手は、詳細指定ワークスペースに戻る
ことを選択して、コンテキスト属性「管理スタイル」の
デフォルト値を、たとえばドゥ・イット・ユアセルフか
らすべて下請けに出すに変更し、属性値「すべて下請け
に出す」もしくは「職場／学校に通う方法」または「住
宅の様式」などのコンテキスト属性に関連する他のコン
テキスト属性値の値リソース・パラメータを追加または
削除することもできる。不動産交渉者は、追加の関連す
るリソースの識別を期待して、自分の選択判断基準、選
択判断基準の重みづけ、および選択判断基準の最小値／
最大値を変更することもできる。

【００７０】旅行領域に関して、ユーザが旅行者であ
り、図３に、旅行領域に適用される本発明の実施形態に
含まれるアイコン・インターフェース（図２）を介する
顧客セルフ・サービス・システムとの例の対話を示す。
図２の３つのアイコン・ワークスペースによって、旅行
者が、次のように、図３の旅行の列９０に示された例の
データ要素などのデータ要素を指定でき、結果を見られ
るようになる：第１処理ステップで、旅行者が、コンテ
キスト選択ワークスペースを使用して、たとえば「バー
モントへの６月中の旅行を計画する」などの照会９１を
指定する。旅行者は、たとえば、使用可能なユーザ・コ
ンテキスト・アイコン１３２の中から、ユーザ・コンテ
キスト・アイコン「母子」を選択することができる（ア
イコンの名前９２が、図３で強調表示されている）。旅
行者は、「母子」ユーザ・コンテキストに関連するコン
テキスト属性９３を表示するために、詳細指定ワークス
ペースに行くことを選択することができる。コンテキス
ト属性（たとえば「移動方法」）のデフォルトの割り当
てられるコンテキスト属性値（たとえば「自家用車」）
が、コンテキスト属性アイコン上で可視であることが好
ましい（たとえば、その名前が図３で強調表示されて示
されている「移動方法」）。さらに、旅行者が、この属
性に割り当てることができる他の値９４（たとえば「飛
行機」）を表示する（絵または単語フォーマットのいず
れかで）ためのプル・ダウン・メニューを表示するため
にコンテキスト属性（この例では「移動方法」）をクリ
ックすることができる。旅行者は、図３で強調表示によ
って示されているように、「自家用車」の代替として
「飛行機」を選択する。この属性値の「オーバーライ
ド」と、それをダブル・クリックすることによって、属
性値「飛行機」の値リソース・パラメータのリスト（包
含／排他フィルタ９５）が表示される。旅行者は、関連
リソースを検索する時に、すべての主要な航空会社を含
め、プロペラ機および事故率が高い航空会社を排他した
いことを示すことができる。旅行者は、詳細指定ワーク
スペース上のリソース選択判断基準定義グラフィカル・
ユーザ・インターフェース要素で、コスト、時間、品
質、およびリスクなどの関連する判断基準を選択し、順
序付け、重みを付け、その最小値および最大値を指定す
ることによって、リソース優先順位９６を指定すること
もできる。旅行者の検索の結果が、図２のインターフェ
ース３２の結果表示ワークスペースを介して表示され
る。旅行者は、リストされた旅行リソースの１つまたは
複数を即座に選択するか、それらに関する追加の詳細を
見ることを要求するか、前に指定された軸（ｎ次元の、
コスト、時間、品質、およびリスクに関係する）のそれ
ぞれに沿った各リソースの相対位置決めを示す応答セッ
ト・グラフィックを見ることを要求することができる。
受け入れ可能な旅行リソースが提供されなかった場合に
は、旅行者は、ステップ１のコンテキスト選択ワークス
ペースに戻って、照会を再定義するか、「友人」などの
異なるユーザ・コンテキストを選択することができる。
旅行者は、ステップ２の詳細指定ワークスペースに戻る
ことを選択して、コンテキスト属性「移動方法」のデフ
ォルト値を飛行機から列車に変更し、属性値「列車」も
しくは「宿泊の方法」または「食事スタイル」などのコ
ンテキスト属性に関連する他のコンテキスト属性値の値
リソース・パラメータを追加または削除することもでき
る。旅行者は、追加の関連するリソースの識別を期待し
て、自分の選択判断基準、選択判断基準の重みづけ、お
よび選択判断基準の最小値／最大値を変更することもで
きる。

【００７１】図１に戻って、顧客セルフ・サービス・シ
ステムによって、ユーザ・コンテキストおよびシステム
との前の対話の組合せから導出されるｎ次元のコンテキ
スト・ベクトル２５’が実施されて、特定のコンテキス
トが特定のリソースにマッピングされる。これによっ
て、ユーザがシステムを明示的にトレーニングすること
を必要とせずに、所与のユーザの現在のコンテキストで
そのユーザに関する検索結果の関連が高まる。推論およ
び結論は、個々のユーザの好ましいリソース特性と、ユ
ーザの共通の組のリソース特性の両方に関して行われ
る。これらは、本発明を使用する後続の検索のために各
特定のユーザに提示されるアイコン・インターフェース
を修正し、同一の検索に応答してインターフェースを介
するユーザへの提示のために選択される結果を修正する
ために、サブプロセスへの入力として使用される。経時
的に、このシステムは、個々の必要を満たす能力が改善
され、ユーザのグループに好ましい回答を提案する能力
へ進化する。

【００７２】全体的なシステムは、経時的にシステムを
改善するのに役立つ新しいユーザ・コンテキストの識別
において支援するためにユーザ対話レコードをクラスタ
化するために、バッチ・バックグラウンド・プロセスも
使用する。

【００７３】従来技術は、情報検索システムで適応学習
を利用してきたが、リソース検索および選択に関する全
体的な顧客セルフ・サービス・システムは、コンテキス
ト的属性／値対の大量の豊富な組の使用を可能にし、リ
ソース／リソース・グループではなくユーザ／ユーザ・
グループに関する学習に焦点を合わせ、ユーザ・グルー
プ特性を発見でき、それらを個人に適用することができ
る。従来技術の多くが、データベース構造の発見、リソ
ース内のデータのクラスタ化、またはリソースに関する
関連する分類学の発見に焦点を合わせているが、本発明
のシステムは、予測的に使用することができるユーザ間
のコンテキストおよびコンテキスト属性を発見する。本
発明の顧客セルフサービス・システムは、学習結果の自
動入力および半自動入力の両方との、教師付き論理およ
び教師なし論理の非常に特殊化され最適化された組合せ
を使用し、コンテキストが閉ループ自己改良システム
（フロント・エンド（入力）、ミドル（検索および表
示）、およびバック・エンド（結果とユーザ・フィード
バック）が統合される）内で使用されるので、高い値を
引き渡すことができる。他のシステムは、フロント、ミ
ドル、またはバックで機械学習を適用するが、完全に統
合されてはいない。本発明のシステムは、コンテキスト
分類および機能を識別し、それらを個々のユーザに適用
して、ユーザの質問を完全に通信し、照会の検索パラメ
ータの限定性および精度を高めるという重荷を減らす。
本発明のシステムは、選択論理を識別し、改善し、コン
テキスト変数の豊富な組に基づいて、一般的な質問に対
する応答セットを識別し、改善する。本発明のシステム
は、さらに、応答セットを順序付け、潜在的にそれをさ
らに制限し、コンテキスト変数の豊富な組に基づいて、
特定のユーザの「最良の」リソースを識別する形で表示
のために応答セットを準備する。本発明の表示では、さ
らに、提示される代替案の意思決定特性が示される。

【００７４】本発明の例示的な実行された実施形態に関
して本発明を具体的に図示し、説明してきたが、形態お
よび詳細における前述のおよび他の変更を、本発明の趣
旨および範囲から逸脱せずに行うことができることを、
当業者は理解するであろう。本発明の趣旨および範囲
は、請求項の範囲によってのみ制限される。

【００７５】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。

【００７６】（１） リソース検索および選択を実行す
る顧客セルフ・サービス・システム用の適応リソース・
インデクシングおよびルックアップ・システムであっ
て、前記顧客セルフ・サービス・システムが、選択可能
なリソースを有するリソース・ライブラリを含み、リソ
ースを要求する現行ユーザ照会を受け取る機構と、前記
現行ユーザ照会に関連するユーザ・コンテキスト・ベク
トルを受け取る機構であって、前記ユーザ・コンテキス
ト・ベクトルが、対話状態を前記ユーザと関連付けるデ
ータを含む、機構と、各ユーザ照会および関連するコン
テキスト・ベクトルを前記リソース・ライブラリからの
リソースのサブセットにマッピングし、前記ユーザの照
会に最も関係するリソースの前記サブセットを含む応答
セットを生成する、リソース・インデクシング機構とを
含む、適応リソース・インデクシングおよびルックアッ
プ・システム。 （２） 前記リソース・インデクシング機構が、ユーザ
照会と検索可能リソースとの間のマッピングのためのリ
ソース・インデクシング機能を含み、前記インデクシン
グ機能が、より狭い検索を促進するリソース・パラメー
タを含む、（１）に記載の適応リソース・インデクシン
グおよびルックアップ・システム。 （３） 前記システムが、グラフィカル・ユーザ・イン
ターフェースを含み、前記リソース・インデクシング機
能の前記リソース・パラメータが、前記インターフェー
スを介して現行ユーザによって選択可能であり修正可能
である、（１）に記載の適応リソース・インデクシング
およびルックアップ・システム。 （４） ユーザ照会のリソースへのマッピングに関する
関連および限定性を高めることによって前記リソース・
インデクシング機能を強化する適応インデクシング処理
をさらに含み、前記適応インデクシング機能が、現行ユ
ーザのコンテキストでの前記現行ユーザに関する検索結
果の価値を高める、（２）に記載の適応リソース・イン
デクシングおよびルックアップ・システム。 （５） 前記顧客セルフ・サービス・システムが、前記
ユーザによって選択された実際のリソースを含むユーザ
対話レコードのデータベースを含み、前記適応インデク
シング処理が、さらに、ユーザ対話レコードの前記デー
タベースの中からのユーザ対話データおよび前記リソー
ス・ライブラリからのリソースを受け取る教師付き学習
アルゴリズムを実施し、ユーザ対話レコードの前記デー
タベース内で提供される前記システムとのユーザ対話の
ヒストリに基づいてリソース・インデクシング機能を適
応させる、（４）に記載の適応リソース・インデクシン
グおよびルックアップ・システム。 （６） 前記リソース・インデクシング機能を生成する
前記適応インデクシング処理機構が、オフラインで実行
される、（５）に記載の適応リソース・インデクシング
およびルックアップ・システム。 （７） 前記ユーザ対話データが、過去および現在のユ
ーザ照会を含む、（５）に記載の適応リソース・インデ
クシングおよびルックアップ・システム。 （８） 前記ユーザ対話データが、前記ユーザ照会に対
するシステム応答を含む、（５）に記載の適応リソース
・インデクシングおよびルックアップ・システム。 （９） 前記ユーザ対話データが、静的、ヒストリカル
・コンテキスト、一時コンテキスト、組織コンテキス
ト、コミュニティ・コンテキスト、および環境コンテキ
ストの１つまたは複数を含む生コンテキスト情報を含
む、（５）に記載の適応リソース・インデクシングおよ
びルックアップ・システム。 （１０） 前記ユーザ対話データが、前記ユーザに関連
し、そのユーザの対話状態および照会領域に依存する他
の生コンテキストを含む、（９）に記載の適応リソース
・インデクシングおよびルックアップ・システム。 （１１） 照会領域が、教育、旅行、および不動産の１
つを含む、（１０）に記載の適応リソース・インデクシ
ングおよびルックアップ・システム。 （１２） 前記ユーザ対話データが、前記リソース検索
および選択システムとの前の対話のヒストリを含むユー
ザ対話フィードバックを含み、前記教師付き学習アルゴ
リズムが、前記ユーザ対話フィードバックおよびユーザ
・コンテキストに適用される評価メトリックによって測
定される前記リソース・インデクシング機能の性能を最
適化する、（５）に記載の適応リソース・インデクシン
グおよびルックアップ・システム。 （１３） 前記リソース・インデクシング機能の性能の
１つの尺度が、ユーザ照会／ユーザ・コンテキスト対に
対してユーザによって最終的に選択されたリソースのカ
バレッジである、（１２）に記載の適応リソース・イン
デクシングおよびルックアップ・システム。 （１４） リソース検索および選択を実行する顧客セル
フ・サービス・システム用の適応リソース・インデクシ
ングおよびルックアップの方法であって、前記顧客セル
フ・サービス・システムが、選択可能なリソースを有す
るリソース・ライブラリを含み、 ａ）リソースを要求する現行ユーザ照会を受け取るステ
ップと、 ｂ）前記現行ユーザ照会に関連するユーザ・コンテキス
ト・ベクトルを受け取るステップであって、前記ユーザ
・コンテキスト・ベクトルが、対話状態を前記ユーザと
関連付けるデータを含むステップと、 ｃ）各ユーザ照会および関連するコンテキスト・ベクト
ルを前記リソース・ライブラリからのリソースのサブセ
ットにマッピングするステップと、 ｄ）前記ユーザの照会に最も関係するリソースの前記サ
ブセットを含む応答セットを生成するステップとを含む
方法。 （１５） 前記マッピングするステップｃ）が、さら
に、ユーザ照会を検索可能リソースにマッピングする論
理を有するリソース・インデクシング機能を適用するス
テップを含み、前記インデクシング機能が、より狭い検
索を促進するリソース・パラメータを含む、（１４）に
記載の方法。 （１６） 前記システムが、グラフィカル・ユーザ・イ
ンターフェースを含み、前記方法が、現行ユーザが前記
ユーザ・インターフェースを介して前記リソース・イン
デクシング機能のリソース・パラメータを選択し修正で
きるようにするステップを含む、（１５）に記載の方
法。 （１７） さらに、現行ユーザのコンテキストでの前記
現行ユーザに関する検索結果の価値を高めるために適応
インデクシング機能を適用するステップを含み、前記適
応インデクシング機能が、ユーザ照会のリソースへのマ
ッピングに関する関連および限定性を高めることによっ
て前記リソース・インデクシング機能を強化する、（１
５）に記載の方法。 （１８） 前記顧客セルフ・サービス・システムが、前
記ユーザによって選択された実際のリソースを含むユー
ザ対話レコードのデータベースを含み、前記適応インデ
クシング処理が、ユーザ対話レコードの前記データベー
スの中からのユーザ対話データおよび前記リソース・ラ
イブラリからのリソースを受け取る教師付き学習アルゴ
リズムを実施し、ユーザ対話レコードの前記データベー
ス内で提供される前記システムとのユーザ対話のヒスト
リに基づいてリソース・インデクシング機能を適応させ
る、（１７）に記載の方法。 （１９） 前記ユーザ対話データが、ユーザ対話フィー
ドバックを含み、前記教師付き学習アルゴリズムが、前
記ユーザ対話フィードバックに適用される評価メトリッ
クによって測定される前記リソース・インデクシング機
能の性能を最適化する、（１８）に記載の方法。 （２０） リソース検索および選択を実行する顧客セル
フ・サービス・システム用の適応リソース・インデクシ
ングおよびルックアップの方法ステップを実行するため
に計算機によって実行可能な命令のプログラムを有形に
実施する、計算機によって読取可能なプログラム記憶装
置であって、前記顧客セルフ・サービス・システムが、
選択可能なリソースを有するリソース・ライブラリを含
み、前記方法が、 ａ）リソースを要求する現行ユーザ照会を受け取るステ
ップと、 ｂ）前記現行ユーザ照会に関連するユーザ・コンテキス
ト・ベクトルを受け取るステップであって、前記ユーザ
・コンテキスト・ベクトルが、対話状態を前記ユーザと
関連付けるデータを含むステップと、 ｃ）各ユーザ照会および関連するコンテキスト・ベクト
ルを前記リソース・ライブラリからのリソースのサブセ
ットにマッピングするステップと、 ｄ）前記ユーザの照会に最も関係するリソースの前記サ
ブセットを含む応答セットを生成するステップとを含
む、プログラム記憶装置。 （２１） 前記マッピングするステップｃ）が、さら
に、ユーザ照会を検索可能リソースにマッピングする論
理を有するリソース・インデクシング機能を適用するス
テップを含み、前記インデクシング機能が、より狭い検
索を促進するリソース・パラメータを含む、（２０）に
記載のプログラム記憶装置。 （２２） 前記システムが、グラフィカル・ユーザ・イ
ンターフェースを含み、前記方法が、現行ユーザが前記
ユーザ・インターフェースを介して前記リソース・イン
デクシング機能のリソース・パラメータを選択し修正で
きるようにするステップを含む、（２０）に記載のプロ
グラム記憶装置。 （２３） さらに、現行ユーザのコンテキストでの前記
現行ユーザに関する検索結果の価値を高めるために適応
インデクシング機能を適用するステップを含み、前記適
応インデクシング機能が、ユーザ照会のリソースへのマ
ッピングに関する関連および限定性を高めることによっ
て前記リソース・インデクシング機能を強化する、（２
０）に記載のプログラム記憶装置。 （２４） 前記顧客セルフ・サービス・システムが、前
記ユーザによって選択された実際のリソースを含むユー
ザ対話レコードのデータベースを含み、前記適応インデ
クシング処理が、ユーザ対話レコードの前記データベー
スの中からのユーザ対話データおよび前記リソース・ラ
イブラリからのリソースを受け取る教師付き学習アルゴ
リズムを実施し、ユーザ対話レコードの前記データベー
ス内で提供される前記システムとのユーザ対話のヒスト
リに基づいてリソース・インデクシング機能を適応させ
る、（２２）に記載のプログラム記憶装置。 （２５） 前記ユーザ対話データが、ユーザ対話フィー
ドバックを含み、前記教師付き学習アルゴリズムが、前
記ユーザ対話フィードバックに適用される評価メトリッ
クによって測定される前記リソース・インデクシング機
能の性能を最適化する、（２４）に記載のプログラム記
憶装置。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による顧客セルフ・サービス・システム
を含む構成要素の間の制御フローのステップを示す流れ
図である。

【図２】さまざまなアイコン・インターフェースを介す
る顧客セルフ・サービス・システムとのユーザ対話の包
括的な処理ステップを示す流れ図である。

【図３】アイコン・インターフェースを介する顧客セル
フ・サービス・システムとの例のユーザ対話での、教育
領域、不動産領域、および旅行領域からのデータ要素の
例を示す図である。

【図４】コンテキスト選択ワークスペース１３を含む第
１のアイコン・グラフィカル・ユーザ・インターフェー
スであるインターフェース１２を示す図である。

【図５】詳細指定ワークスペース２３を含む第２のアイ
コン・グラフィカル・ユーザ・インターフェースである
インターフェース２２を示す図である。

【図６】本発明の原理による、ユーザ照会に基づくリソ
ース応答セットを生成する好ましい方法を示す制御フロ
ーを示す図である。

【符号の説明】

１０ コンピュータ・セルフ・サービス・システム（シ
ステム） １１ 外部ユーザ・データ １２ インターフェース １３ コンテキスト選択ワークスペース １４ コンテキスト属性マスタ・データベース １５ ユーザ対話レコード・データベース １６ 属性値機能データベース １８ リソース・インデクシング機能データベース １８’ リソース・インデクシング機能 １９ ユーザ対話レコード ２２ インターフェース ２３ 詳細指定ワークスペース ２４ ユーザ・コンテキスト分類サブプロセス ２５ ユーザ・コンテキスト・ベクトル ２５’ コンテキスト・ベクトル ２７ リソース・インデクシング機能 ２７’ 機能 ２８ リソース解決の適応インデクシングおよびリソー
ス・ルックアップ・サブプロセス ３２ インターフェース ３３ 結果表示ワークスペース ３４ 応答セット順序付けおよび注釈サブプロセス ３５ リソース応答セット ３８ 注釈付きリソース応答セット ４２ リソース・ライブラリ ４４ 距離メトリック ４６ 注釈スコアリング・メトリック ４８ コンテキスト・クラスタ・ディスカバリおよび検
証サブプロセス ５１ ユーザ・コンテキストに対する調整挙動、結果表
示操作挙動、結果表示挙動、および結果選択挙動

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 デボラ・エル・ビーベスハイマー アメリカ合衆国10512 ニューヨーク州カ ーメル ナットメグ・ドライブ 1303 (72)発明者 ドン・ピー・ジャスラ アメリカ合衆国12580 ニューヨーク州ス ターツバーグ チョーサー・ロード 20 (72)発明者 ニール・エム・ケラー アメリカ合衆国10589 ニューヨーク州サ マーズ ヘリテージ・ヒルズ 785 エイ (72)発明者 ダニエル・エイ・オブリンガー アメリカ合衆国10019 ニューヨーク州ニ ューヨーク ウェスト・フォーティナイン ス・ストリート 326 アパートメント１ エフ・イー (72)発明者 ステファン・ジェイ・ローランド アメリカ合衆国10536 ニューヨーク州カ トナ コロニアル・ドライブ 21 Ｆターム(参考） 5B075 NK06 NK10 NK32 QM08 QP01 UU40 5D015 AA05 KK02 5E501 AA02 AA04 AC33 BA05 CB09 DA14 EA05 EA06 EA08 EA11 EA16 EA18 EA21 FA04 FA05 FA10 FA25

Claims (25)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】リソース検索および選択を実行する顧客セ
   ルフ・サービス・システム用の適応リソース・インデク
   シングおよびルックアップ・システムであって、前記顧
   客セルフ・サービス・システムが、選択可能なリソース
   を有するリソース・ライブラリを含み、 リソースを要求する現行ユーザ照会を受け取る機構と、 前記現行ユーザ照会に関連するユーザ・コンテキスト・
   ベクトルを受け取る機構であって、前記ユーザ・コンテ
   キスト・ベクトルが、対話状態を前記ユーザと関連付け
   るデータを含む、機構と、 各ユーザ照会および関連するコンテキスト・ベクトルを
   前記リソース・ライブラリからのリソースのサブセット
   にマッピングし、前記ユーザの照会に最も関係するリソ
   ースの前記サブセットを含む応答セットを生成する、リ
   ソース・インデクシング機構とを含む、適応リソース・
   インデクシングおよびルックアップ・システム。
2. 【請求項２】前記リソース・インデクシング機構が、ユ
   ーザ照会と検索可能リソースとの間のマッピングのため
   のリソース・インデクシング機能を含み、前記インデク
   シング機能が、より狭い検索を促進するリソース・パラ
   メータを含む、請求項１に記載の適応リソース・インデ
   クシングおよびルックアップ・システム。
3. 【請求項３】前記システムが、グラフィカル・ユーザ・
   インターフェースを含み、前記リソース・インデクシン
   グ機能の前記リソース・パラメータが、前記インターフ
   ェースを介して現行ユーザによって選択可能であり修正
   可能である、請求項１に記載の適応リソース・インデク
   シングおよびルックアップ・システム。
4. 【請求項４】ユーザ照会のリソースへのマッピングに関
   する関連および限定性を高めることによって前記リソー
   ス・インデクシング機能を強化する適応インデクシング
   処理をさらに含み、前記適応インデクシング機能が、現
   行ユーザのコンテキストでの前記現行ユーザに関する検
   索結果の価値を高める、請求項２に記載の適応リソース
   ・インデクシングおよびルックアップ・システム。
5. 【請求項５】前記顧客セルフ・サービス・システムが、
   前記ユーザによって選択された実際のリソースを含むユ
   ーザ対話レコードのデータベースを含み、前記適応イン
   デクシング処理が、さらに、ユーザ対話レコードの前記
   データベースの中からのユーザ対話データおよび前記リ
   ソース・ライブラリからのリソースを受け取る教師付き
   学習アルゴリズムを実施し、ユーザ対話レコードの前記
   データベース内で提供される前記システムとのユーザ対
   話のヒストリに基づいてリソース・インデクシング機能
   を適応させる、請求項４に記載の適応リソース・インデ
   クシングおよびルックアップ・システム。
6. 【請求項６】前記リソース・インデクシング機能を生成
   する前記適応インデクシング処理機構が、オフラインで
   実行される、請求項５に記載の適応リソース・インデク
   シングおよびルックアップ・システム。
7. 【請求項７】前記ユーザ対話データが、過去および現在
   のユーザ照会を含む、請求項５に記載の適応リソース・
   インデクシングおよびルックアップ・システム。
8. 【請求項８】前記ユーザ対話データが、前記ユーザ照会
   に対するシステム応答を含む、請求項５に記載の適応リ
   ソース・インデクシングおよびルックアップ・システ
   ム。
9. 【請求項９】前記ユーザ対話データが、静的、ヒストリ
   カル・コンテキスト、一時コンテキスト、組織コンテキ
   スト、コミュニティ・コンテキスト、および環境コンテ
   キストの１つまたは複数を含む生コンテキスト情報を含
   む、請求項５に記載の適応リソース・インデクシングお
   よびルックアップ・システム。
10. 【請求項１０】前記ユーザ対話データが、前記ユーザに
    関連し、そのユーザの対話状態および照会領域に依存す
    る他の生コンテキストを含む、請求項９に記載の適応リ
    ソース・インデクシングおよびルックアップ・システ
    ム。
11. 【請求項１１】照会領域が、教育、旅行、および不動産
    の１つを含む、請求項１０に記載の適応リソース・イン
    デクシングおよびルックアップ・システム。
12. 【請求項１２】前記ユーザ対話データが、前記リソース
    検索および選択システムとの前の対話のヒストリを含む
    ユーザ対話フィードバックを含み、前記教師付き学習ア
    ルゴリズムが、前記ユーザ対話フィードバックおよびユ
    ーザ・コンテキストに適用される評価メトリックによっ
    て測定される前記リソース・インデクシング機能の性能
    を最適化する、請求項５に記載の適応リソース・インデ
    クシングおよびルックアップ・システム。
13. 【請求項１３】前記リソース・インデクシング機能の性
    能の１つの尺度が、ユーザ照会／ユーザ・コンテキスト
    対に対してユーザによって最終的に選択されたリソース
    のカバレッジである、請求項１２に記載の適応リソース
    ・インデクシングおよびルックアップ・システム。
14. 【請求項１４】リソース検索および選択を実行する顧客
    セルフ・サービス・システム用の適応リソース・インデ
    クシングおよびルックアップの方法であって、前記顧客
    セルフ・サービス・システムが、選択可能なリソースを
    有するリソース・ライブラリを含み、 ａ）リソースを要求する現行ユーザ照会を受け取るステ
    ップと、 ｂ）前記現行ユーザ照会に関連するユーザ・コンテキス
    ト・ベクトルを受け取るステップであって、前記ユーザ
    ・コンテキスト・ベクトルが、対話状態を前記ユーザと
    関連付けるデータを含むステップと、 ｃ）各ユーザ照会および関連するコンテキスト・ベクト
    ルを前記リソース・ライブラリからのリソースのサブセ
    ットにマッピングするステップと、 ｄ）前記ユーザの照会に最も関係するリソースの前記サ
    ブセットを含む応答セットを生成するステップとを含む
    方法。
15. 【請求項１５】前記マッピングするステップｃ）が、さ
    らに、ユーザ照会を検索可能リソースにマッピングする
    論理を有するリソース・インデクシング機能を適用する
    ステップを含み、前記インデクシング機能が、より狭い
    検索を促進するリソース・パラメータを含む、請求項１
    ４に記載の方法。
16. 【請求項１６】前記システムが、グラフィカル・ユーザ
    ・インターフェースを含み、前記方法が、現行ユーザが
    前記ユーザ・インターフェースを介して前記リソース・
    インデクシング機能のリソース・パラメータを選択し修
    正できるようにするステップを含む、請求項１５に記載
    の方法。
17. 【請求項１７】さらに、現行ユーザのコンテキストでの
    前記現行ユーザに関する検索結果の価値を高めるために
    適応インデクシング機能を適用するステップを含み、前
    記適応インデクシング機能が、ユーザ照会のリソースへ
    のマッピングに関する関連および限定性を高めることに
    よって前記リソース・インデクシング機能を強化する、
    請求項１５に記載の方法。
18. 【請求項１８】前記顧客セルフ・サービス・システム
    が、前記ユーザによって選択された実際のリソースを含
    むユーザ対話レコードのデータベースを含み、前記適応
    インデクシング処理が、ユーザ対話レコードの前記デー
    タベースの中からのユーザ対話データおよび前記リソー
    ス・ライブラリからのリソースを受け取る教師付き学習
    アルゴリズムを実施し、ユーザ対話レコードの前記デー
    タベース内で提供される前記システムとのユーザ対話の
    ヒストリに基づいてリソース・インデクシング機能を適
    応させる、請求項１７に記載の方法。
19. 【請求項１９】前記ユーザ対話データが、ユーザ対話フ
    ィードバックを含み、前記教師付き学習アルゴリズム
    が、前記ユーザ対話フィードバックに適用される評価メ
    トリックによって測定される前記リソース・インデクシ
    ング機能の性能を最適化する、請求項１８に記載の方
    法。
20. 【請求項２０】リソース検索および選択を実行する顧客
    セルフ・サービス・システム用の適応リソース・インデ
    クシングおよびルックアップの方法ステップを実行する
    ために計算機によって実行可能な命令のプログラムを有
    形に実施する、計算機によって読取可能なプログラム記
    憶装置であって、前記顧客セルフ・サービス・システム
    が、選択可能なリソースを有するリソース・ライブラリ
    を含み、前記方法が、 ａ）リソースを要求する現行ユーザ照会を受け取るステ
    ップと、 ｂ）前記現行ユーザ照会に関連するユーザ・コンテキス
    ト・ベクトルを受け取るステップであって、前記ユーザ
    ・コンテキスト・ベクトルが、対話状態を前記ユーザと
    関連付けるデータを含むステップと、 ｃ）各ユーザ照会および関連するコンテキスト・ベクト
    ルを前記リソース・ライブラリからのリソースのサブセ
    ットにマッピングするステップと、 ｄ）前記ユーザの照会に最も関係するリソースの前記サ
    ブセットを含む応答セットを生成するステップとを含む
    プログラム記憶装置。
21. 【請求項２１】前記マッピングするステップｃ）が、さ
    らに、ユーザ照会を検索可能リソースにマッピングする
    論理を有するリソース・インデクシング機能を適用する
    ステップを含み、前記インデクシング機能が、より狭い
    検索を促進するリソース・パラメータを含む、請求項２
    ０に記載のプログラム記憶装置。
22. 【請求項２２】前記システムが、グラフィカル・ユーザ
    ・インターフェースを含み、前記方法が、現行ユーザが
    前記ユーザ・インターフェースを介して前記リソース・
    インデクシング機能のリソース・パラメータを選択し修
    正できるようにするステップを含む、請求項２０に記載
    のプログラム記憶装置。
23. 【請求項２３】さらに、現行ユーザのコンテキストでの
    前記現行ユーザに関する検索結果の価値を高めるために
    適応インデクシング機能を適用するステップを含み、前
    記適応インデクシング機能が、ユーザ照会のリソースへ
    のマッピングに関する関連および限定性を高めることに
    よって前記リソース・インデクシング機能を強化する、
    請求項２０に記載のプログラム記憶装置。
24. 【請求項２４】前記顧客セルフ・サービス・システム
    が、前記ユーザによって選択された実際のリソースを含
    むユーザ対話レコードのデータベースを含み、前記適応
    インデクシング処理が、ユーザ対話レコードの前記デー
    タベースの中からのユーザ対話データおよび前記リソー
    ス・ライブラリからのリソースを受け取る教師付き学習
    アルゴリズムを実施し、ユーザ対話レコードの前記デー
    タベース内で提供される前記システムとのユーザ対話の
    ヒストリに基づいてリソース・インデクシング機能を適
    応させる、請求項２２に記載のプログラム記憶装置。
25. 【請求項２５】前記ユーザ対話データが、ユーザ対話フ
    ィードバックを含み、前記教師付き学習アルゴリズム
    が、前記ユーザ対話フィードバックに適用される評価メ
    トリックによって測定される前記リソース・インデクシ
    ング機能の性能を最適化する、請求項２４に記載のプロ
    グラム記憶装置。