JP2004252962A - コンピューティングおよび通信アプリケーションにおいてメモラビリティのモデルを構築し使用するシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 情報へのアクセスを容易にする。
【解決手段】 コンテンツのインデックスに少なくとも部分的に基づく問合せに対する結果を表示することに関連するタイムラインビジュアライゼーションの設計および分析を提供する。問合せは、問合せコンポーネント（これは、ユーザーが触れた情報の統合インデックスを提供するサーチエンジンの一部であり得る）によって受け取られる。問合せコンポーネントは、問合せを解析して、本発明による有意味な探索を実施することに関連する各部分に分ける。問合せコンポーネントは、探索される情報を含み得るデータストアにアクセスし、データを格納することができる。ランドマークコンポーネントは、問合せコンポーネントおよびデータストアから情報を受け取り、および／またはその情報にアクセスし、公共的および／または個人的ランドマークイベントを探索結果関連情報に結びつける。
【選択図】 図１１

Description

本発明は、特定のイベントを時間における重要なランドマーク（landmark）として認識し、そのランドマークを利用してコンテンツをナビゲートまたはレビューする人間の能力を捕捉する１つまたは複数のメモラビリティ（記銘性；memorability）モデルにより、コンピュータベースのアプリケーションを容易にするシステムおよび方法に関する。

国際競争の結果、重要な情報に素早くアクセスすることに対する需要が絶えず増大し続けている。例えば、重要な情報への即時アクセスは、株式市場における金銭の損得に関して差を生じ得る。メディアやジャーナリストに対する要求は、競争以前に重要な情報を取得することを重視している。ハイテク部門やコンサルティング分野のような他の業界では、その業界人は、ある一定の市場に関して現在のイベント（event）および動向を掌握していることが要求される。同様に、クライアント系システムおよびイントラネット内では、重要な情報に素早くアクセスすることが、就業環境内の効率を維持するために必須である。したがって、重要な情報への即時アクセスを容易にするシステムおよび方法がますます必要とされている。

いくつかの文献に情報へのアクセスに関連した技術内容が開示されている（例えば、非特許文献１〜８参照）。

E. Horvitz,"Principles of Mixed-Initiative Interaction", Proceedings of CHI '99, ACM SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, Pittsburgh, PA, May 1999. ACM Press. pp.159-166 Plaisant, C.他,"LifeLines: Visualizing Personal Histories", Proceedings of CHI 1996, pp.221-228 Kumar, V.他,"Metadata Visualization for Digital Libraries: Interactive Timeline Editing and Review", Proceedings of the 3rd ACM Conference on Digital Libraries (1998), pp.126-133 Rekimoto, J."Time-Machine Computing: A Time-centric Approach for the Information Environment", Proceedings of UIST 1999, pp.45-54 Hull, J.およびHart, P."Toward Zero Effort Personal Document Management", IEEE Computer (March, 2001), pp.30-35 Minneman, S.およびHarrison, S."Space, Timestreams, and Architecture: Design in the Age of Digital Video", Proceedings of the Third International International Federation of Information Processing WG 5.2 Workshop on Formal Design Methods for CAD (1997) Graham, A., Garcia-Molina, H., Paepcke, A.,およびWinograd, T."Time as Essence for Photo Browsing Through Personal Digital Libraries", Proceedings of the Second ACM/IEEE-CS Joint Conference on Digital Libraries (2002), pp.326-335 Platt, J. "AutoAlbum: Clustering Digital Photographs Using Probabilistic Model Merging", IEEE Workshop on Content-Based Access of Image and Video Libraries 2000, pp.96-100

従来のシステムには上述したように、さらなる改善が望まれている。
本発明は、このような状況に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、情報へのアクセスを容易にする、コンピューティングおよび通信アプリケーションにおいてメモラビリティのモデルを構築し使用するシステムおよび方法を提供することにある。

以下では、本発明の諸態様の基本的理解を提供するために本発明の簡単な概要を提示する。この概要は、本発明の広範な概観ではない。これは、本発明のキー／重要な要素を識別することや本発明の範囲を画定することを意図していない。その唯一の目的は、後で提示されるさらに詳細な説明への前置きとして、簡略化された形で本発明のいくつかの概念を提示することである。

本発明は、イベントを時間における重要なランドマークとして認識する人間の能力を自動的に捕捉するメモラビリティのモデルを開発および利用するシステムおよび方法を提供する。メモラビリティのモデルは、情報の処理、受信、および／または通信においてユーザーを支援するために種々のコンピュータベースのアプリケーションによって使用され得るイベントを分類し、またはそれにあるメモラビリティの尺度を割り当てる手続きおよびポリシーを含む。一例として、イベントは、とりわけ、ユーザーのカレンダー内の予約等の注釈、休日、長期にわたるニュース記事、および写真等の項目を含み得る。一特定例のアプリケーションでは、モデルは、時間におけるランドマークを含む個人別インデックスを提供するために使用され、そのようなインデックスの使用は、ファイルのディレクトリ等の情報をブラウズする際や、サーチエンジンの結果をレビューする際に利用可能である。メモラビリティモデルは、投票（voting）モデル、ヒューリスティック（heuristic）モデル、ルールモデル、統計的モデル、および／または、覚えている項目ではなく忘却のパターンに基づく相補的モデルを含み得る。さらに、情報の検索および処理においてユーザーを支援することへのモデルの適用を容易にするユーザーインタフェースが提供される。また、本発明は、重要な（およびあまり重要でない）データのブラウズ可能なアーカイブを提供することのような、データストア自体を構築する種々のアプリケーションおよび方法を含む。例えば、データストアは、「私たち家族の伝記」や「私の自伝」等のような生活史（または他のイベント）を捕捉することができる。

もう１つの態様では、本発明は、メモラビリティモデルによるコンピュータベースの情報探索を容易にするシステムおよび方法を提供する。これは、コンテンツのインデックスに少なくとも部分的に基づいて問合せへの結果を表示することに関連するタイムライン（スケジュール）ビジュアライゼーションの設計および分析を含む。本発明に関連するビジュアライゼーションは、ユーザーが触れた情報（例えば、ウェブページ、電子メール、ドキュメント、ピクチャ、オーディオ等を含む）の統合インデックスを提供するサーチエンジンに関連づけることができる。本発明は、公共的ランドマーク（例えば、休日、重要なニュースイベント）および／または個人的ランドマーク（例えば、写真、重要なカレンダーイベント）を追加することによって、基本時間ビューを拡張する価値を活用する。本発明の一特定態様によれば、探索の結果を、オーバービュー（概観）と詳細からなるタイムラインビジュアライゼーションを用いて提示することができる。サマリビューが、長期にわたる探索ヒットの分布を示すことができ、詳細ビューが、個別の探索結果の検査を可能にする。返される項目は、所望であれば、アイコンおよび短い説明で注釈を付けることができる。

人は、特定の項目を求めて個人的電子メール、ファイル、またはウェブブックマークを探索する時にさまざまな方策を使用する。人は、探している項目のすべての側面（例えば、ファイルの正確なタイトルやパス）を覚えているわけではないが、生活における重要なイベント（例えば、自分の子供の誕生日、海外旅行、９．１１攻撃やＪＦＫの暗殺のような大事件）は覚えている傾向がある。本発明は、このような種類のコンテキスト情報を使用してコンテンツの探索をサポートすることができる。本発明による対話的ビジュアライゼーションは、公共的（例えば、ニュース、休日）および／または個人的（例えば、予約、写真）ランドマークイベントによって結びつける(anchor)ことができる探索結果のタイムライン方式のプレゼンテーションを提供する。本発明によるビジュアライゼーションの基礎となるインデックス付けおよび探索システムは、情報コンテンツを探索・検索するための高速かつ簡易な方法を提供するように、ユーザーが触れた項目（例えば、ドキュメント、訪れたウェブページ、および電子メール）のテキストおよびメタデータをインデックス付けすることができる。

上記および関連する目的を達成するため、本発明のいくつかの例示的態様が、以下の説明および添付図面に関連して記載される。しかし、これらの態様が示すのは、本発明の原理が使用され得るさまざまな方法のうちのほんのわずかであり、本発明は、すべてのこのような態様およびその均等物を含むことを意図している。本発明の他の利点および新規な特徴は、本発明の以下の詳細な説明を図面とともに考慮すれば明らかとなるであろう。

以下、図面を参照して本発明について説明する。同一参照番号は一貫して同一要素を指すために使用される。以下の説明では、説明の目的上、本発明の徹底的な理解を提供するために数多くの具体的詳細が記載される。しかし、本発明はこれらの具体的詳細なしに実施され得ることは明らかであろう。他の場合には、本発明の説明を容易にするために、周知の構造および装置はブロック図形式で示される。

本出願で使用される場合、「コンポーネント」、「システム」、「モデル」、「アプリケーション」等の用語はコンピュータ関連のエンティティを指すことを意図しており、ハードウェア、ハードウェアとソフトウェアの組合せ、ソフトウェア、または実行中のソフトウェアのいずれかを問わない。例えば、コンポーネントは、プロセッサ上で動作するプロセス、プロセッサ、オブジェクト、実行可能ファイル、実行のスレッド、プログラム、および／またはコンピュータであってもよいが、それに限定されない。実例として、サーバ上で動作するアプリケーションおよびサーバの両方がコンポーネントであり得る。１つまたは複数のコンポーネントがプロセスおよび／または実行のスレッド内に存在してもよいし、コンポーネントが１つのコンピュータに局在すること、および／または複数のコンピュータ間に分散されることが可能である。

本明細書で使用される場合、「推論」という用語は一般的に、イベントおよび／またはデータを通じて捕捉される観測量の集合からシステム、環境、および／またはユーザーの状態を推理または推論するプロセスを指す。推論は、特定のコンテキストまたはアクションを識別するために使用可能であり、または例えば状態の確率分布を生成することができる。推論は、確率論的であり得る。すなわち、データおよびイベントの考慮に基づく当該状態の確率分布の計算であり得る。また、推論は、イベントおよび／またはデータの集合から高水準イベントを作成するために使用される技法を指すことも可能である。このような推論の結果、観測されたイベントおよび／または蓄積されたイベントデータの集合から新たなイベントまたはアクションが構築される。ただし、イベントが時間的に近接して相関しているかどうかは問わないし、イベントおよびデータが由来するイベントおよびデータのソースが１つか複数かも問わない。

最初に図１を参照すると、システム１００は、本発明の一態様によるコンピュータベースのアプリケーションとともに使用可能な１つまたは複数のメモラビリティモデルを例示している。情報の管理、検索、処理および／または通信においてユーザーを支援する１つまたは複数のアプリケーション１２０を駆動する１つまたは複数のメモラビリティモデル１１０が提供される。メモラビリティモデル１１０は、１つまたは複数のイベント１１４についての人々すなわちユーザー（複数）の記憶（例えば、公共的および／または私的記憶（複数））の種々の側面を判定し、場合によっては、モデルは想起できることではなく忘却性(forgetfulness)に基づくことが可能である。理解されるように、記憶および忘却性のモデルは、本発明によって同時に使用することができる。一態様では、メモラビリティモデル１１０は、記銘性が高い項目を判定するために共有の投票モデル１３０を使用することができる。例えば、これは、公共的イベントのメモラビリティに評点を付けるためにユーザーの集合に質問し、または自動的に世論調査をすることを含み得る。一例では、メモラビリティのスカラー尺度を収集することができる。これは、ニュース記事のコーパスから取られたニュース記事の主要点を含み得る。収集は、人の集合に質問して１〜１０（または他の評点システム）の値を割り当ててもらい、その評点を平均すること（または他の統計処理）によりニュース記事がどのくらい記銘性が高いかを捕捉することによって行われる。

１つまたは複数のヒューリスティックモデル１４０がメモラビリティモデル１１０として提供され得る。例えば、これらのモデル１４０は、メッセージのいくつかの属性を利用し、属性の関数に基づいてメモラビリティの、評点すなわち決定論的カテゴリを割り当てる略式（informal）ポリシーを作成することができる。一例として、イベントのメモラビリティに積極的に影響を与えるものとして、カレンダー（または他の情報源）上のイベントの増大する継続時間を分析するヒューリスティック関数を構築することができる。これは、画像の一集合からのいずれの画像群または画像の部分集合群が、イベントで撮影された画像の集合群のうち最も記銘性が高いものとして働くかに関するヒューリスティックの考慮を含み得る。これは、ピクチャ自体の属性、例えば、場面内の対象の構図、色ヒストグラム、（例えば自動顔認識ソフトウェアによって）認識される顔、ピクチャ間の順序および時間関係に関わる特徴（例えば、イベントを捕捉するために撮影されたピクチャの集合中の１枚目、または１枚目の近く）、ピクチャ間間隔の短いピクチャ、イベント１１４の一側面に関する撮影者の興奮を捕捉すること、ならびにピクチャに関するユーザーの活動を示す属性、例えば、画像を（ピクチャ上で比較的長いドウェル時間（dwell time）を伴って）吟味または表示したこと、ピクチャを編集（例えば、トリミングまたはリネーム）したこと、等に基づく。画像の他の特徴としては、画像品質の自動分析（例えば、フォーカスや向きを含む）がある。

図中符号１５０で、１つまたは複数のルールモデルまたはルールを、イベント１１４を判定するために提供することができる。これは、ニュース記事にメモラビリティの尺度を自動的に割り当てるルールを含むことができる。この尺度は、ニュース記事の数、メディアにおける持続性、被害者の数、ニュース記事に関連する損害のドル価値、驚きおよび異例の程度を捕捉する特徴、ならびにイベントへのユーザーの近さ（例えば、国、州、市等が同じか異なるか）のような属性を含み得る。図中符号１６０で、種々の統計的モデルを、イベント１１４をモデリングするために提供することができる。統計的モデル１６０は、項目のメモラビリティを予測することができるモデルを提供可能な機械学習法の使用を中心として、種々の項目のために使用されることが可能である。項目としては、カレンダーイベント、休日、ニュース記事、および特徴の集合に基づく画像等がある。統計的モデル１６０およびプロセスは、ベイズの学習（Bayesian learning）の使用を含む。これは、例えば、ベイジアンネットワーク（Bayesian network）のようなベイズの依存性（Bayesian dependency）モデル、ナイーブベイズ分類器（naive Bayesian classifier）、および／またはサポートベクトルマシン（ＳＶＭ）を生成することができる。ランドマーク項目、すなわち、アプリケーションに応じて最も忘却される可能性が高い項目、の明示的な例を取るトレーナ（図示せず）を供給することができ、あるいは、暗黙的トレーニングを通じて識別される例と共に供給することができる。

図中符号１７０で、メモラビリティのモデル１１０は、忘却のモデルを与えるために相補的な方法で定式化されることも可能であり、したがってアプリケーション１２０で活用可能である。よって、相補的モデル１７０は、重要な来るべきイベントまたは他の関連情報をユーザーが想起「しない」可能性を推論することに集中したメモラビリティのモデル１１０の変種の使用を記述する。これらのモデル１７０は、ユーザーが忘却している可能性が高い情報を視覚的に目立つ方法で選択的に強調表示し、または情報が思い出されない可能性に従って情報のタイミングまたは警告を変更するカレンダーのように、アプリケーション１２０における推論を利用することができる。このようなメモラビリティおよび忘却のモデルは、例えばメッセージングおよびリマインダ（reminding）システムと組み合わせることができる。この場合、ユーザーがそれを思い出さないので必要とするかもしれない情報（例えば、周辺装置またはディスプレイに送信される情報）について、情報を送信してユーザーに警告することのコンテキスト依存費用および便益は、略式の費用便益分析、またはリマインダ（reminder）の提供の有無、時、および方法の期待値を考慮する正式の決定分析において、考慮することができる。以下でさらに詳細に説明するように、長期にわたるイベントのビュー、およびユーザーを支援するプロセスが、長期にわたって作成されたドキュメントを識別するタスクを容易にするために重要な、イベントの集合との関連で、情報ストアをブラウズするために提供されることが可能である。

メモラビリティモデル１１０は、種々のシステム、プロセス、およびアプリケーション１２０をサポートする。これは、項目が想起され、ランドマークとして認識され、またはイベントもしくは時間を最もよく代表する可能性の何らかの尺度に従って、数値的またはカテゴリ的ラベルを用いてイベントまたは項目にラベル付けする、メモラビリティモデル情報管理アプリケーションを使用することを含ことができる。これらのアプリケーションは、想起され、ランドマークとして認識され、またはイベントもしくは時間を最もよく代表するものとして、イベントまたは項目の主要点のスカラー尺度を割り当てる数学関数を利用することができる。機械学習法による記銘性の統計的モデルもまた適用可能であり、暗黙的にトレーニングされるか、あるいは記銘性が高いまたは記銘性が低いイベントまたは項目のサンプルに関する情報を収集する明示的トレーニングシステムを用いてトレーニングされる。これは、イベントまたは項目が想起され、ランドマークとして認識され、またはイベントもしくは時間を最もよく代表する可能性に関するリアルタイムの推論または分類を提供することを含むことが可能であり、あるいはより一般的には、本発明によってサポートされるシステムおよびプロセスのさまざまな程度または側面の確率分布を提供する。

他のアプリケーションとしては、ストレージの必要な記憶容量を制限するために、例えば生涯イベントのログのためのイベントを選択的に格納するように、異種のイベントおよびコンテンツのストリームを自動的にフィルタリングするためにメモラビリティのモデルを使用することがある。メモラビリティモデルの使用は、ブラウズ手段（例えば、さまざまなレベルの時間精度（例えば、時間、日、月、年、１０年）でデータをブラウズする異種のイベントまたはコンテンツの生涯ログを階層的に）を作成するためにも使用可能である。もう１つのアプリケーションとしては、ピクチャライブラリから抜き出されるピクチャの環境表示用にピクチャを選択的に選び出すための、代表的ランドマークおよびメモラビリティのモデルの使用がある。さらに別のアプリケーションとしては、ユーザーが示したいスライドの総数の制約の下で、長時間にわたるスライドショー中の、または１つもしくは複数のイベントに関して異なる時点での、ピクチャの集合を選択的に選び出すための代表的記憶ランドマークおよびメモラビリティのモデルの使用がある。さらにもう１つの態様では、アプリケーションとしては、項目（例えば、フォトライブラリ、オペレーティングシステム（例えばMS Windows（登録商標））内のファイルまたは項目もしくはドキュメントのフォルダ上に表示されるグラフィクスまたはフォト画像のサムネイル）のコーパスのコンテンツを特徴づけ、または要約するために、項目（例えば画像）の集合を選択的に選び出すための代表的記憶ランドマークおよびメモラビリティのモデルの使用がある。注意されるべきであるが、メモラビリティの概念は、以下のように、ある範囲のターゲットにも、学習および推論ごとに当てはまる。
メモラビリティ（記銘性）：項目が想起または認識される程度。
記銘性が高いランドマーク：項目が、ナビゲーションおよびインデックス付けのために有用な、時間におけるマイルストーンとみなされる程度。
代表的ランドマーク：項目が、項目群、期間、イベント、イベントのシーケンス等の代表として働く程度。

上記で注意したように、メモラビリティのモデルの補完物が忘却のモデルである。したがって、本発明は、同様にして、データからのモデルをトレーニングし、忘却されるかもしれない項目に関する推論を実行し、項目が忘却される推論された可能性を、項目についてユーザーに思い出させる期待値の費用便益分析と結合することができる。支援が必要とされる不確実性の下でいつ申し出るべきかに関する一般的な決定理論的分析が、例えば、非特許文献１に記載されている。

本発明は、ユーザーに思い出させる期待値の計算において、メモラビリティのモデルから推論される忘却（および記憶）の可能性を中心として、上記のような期待効用法を使用することができる。したがって、本発明は、項目の種類およびコンテキストが与えられた場合に、割り込みの費用（例えば割り込みの現在の費用）を考慮して、ユーザーが忘却している可能性が高いものについてユーザーに思い出させることを申し出るべきかどうか、およびいつ申し出るべきかに関する期待効用意思決定を実行することができる。このようなモデルは、阻害性の取込みおよび伝送の費用を介して、デスクトップおよび移動デバイスにおけるリマインダに関する警告の制御において使用可能である。

健常者のための使用に加えて、このようなモデルは、記憶異常につながり得る種々の認知障害を有する患者を支援するためにも活用することができる。例えば、トレーニングデータから構築されるメモラビリティのモデルは、アルツハイマー病の患者が病気の特定の段階にある可能性を予測するために使用可能である。このようなモデルは、上記のような費用便益分析、およびユーザーに視聴覚キュー（cues）を提供するための適当なハードウェアと結合することにより、理想的リマインダを提供することができる。

図２〜１７は、本発明によるメモラビリティモデルを利用するいくつかの例示的インタフェースを示している。注意されるべきであるが、図示されているそれぞれのインタフェースは、種々の他の異なる設定およびコンテキストで提供可能である。一例として、上記で説明したアプリケーションおよび／またはメモラビリティモデルは、デスクトップ開発ツール、メールアプリケーション、カレンダーアプリケーション、および／またはウェブブラウザと関連することができる。ただし、他の種類のアプリケーションも利用可能である。これらのアプリケーションは、グラフィカルユーザーインタフェース（ＧＵＩ）と関連することができる。ここでＧＵＩは、複数の構成可能な寸法、形状、色、テキスト、データおよびサウンドを有する、構成可能なアイコン、ボタン、スライダ、入力ボックス、選択オプション、メニュー、タブ等のような側面を含む、１つまたは複数の表示オブジェクト（図示せず）を有するディスプレイを提供し、アプリケーションおよび／またはメモラビリティモデルによるオペレーションを容易にする。さらに、ＧＵＩは、以下でさらに詳細に説明するように、本発明の１つまたは複数の態様を調整し構成するための複数の他の入力またはコントロールも含み得る。これは、ＧＵＩの動作に影響を及ぼし、またはＧＵＩの動作を変更するために、マウス、キーボード、音声入力、ウェブサイト、リモートウェブサービス、パターン認識器、顔認識器、および／またはカメラもしくはビデオ入力のような他のデバイスからのユーザーコマンドを受け取ることを含み得る。

図２は、本発明によるメモラビリティモデルを使用する例示的インタフェース２００を示している。インタフェース２００（例えばMemoryLens）は、探求されている任意のディレクトリにイベントバックボーンをポスト（post）する。重要な個人的イベントがすべての利用可能なイベントからフィルタリングされ、左側カラム２１０にポストされる。さまざまな時刻に作成または変更されたファイル等のデータが、２２０の右側カラムの適当な期間に表示される。スライダ２３０を「最も記銘性が高い（most memorable）」ランドマークに向かって移動すると、ユーザーのカレンダーからのランドマークイベントのうち、しきい値より記銘性が高い可能性を有するものが、スライダ２３０の設定に従って表示される。インタフェース２００は予約（appointment）項目の使用を示しているが、理解されるように、同様の方法を、主要な画像およびニュース記事等を左側カラム２１０に追加することに適用することができる。他のファイルブラウザの場合と同様、ファイルはこれらのカラムから直接（例えばマウスクリック）起動することができる。図３は、スライダ３００を右へ（矢印の方向に）移動し、記憶ランドマークである確率の低いイベントを追加する方法を示している。こうして、図３に示すものから、より多くのイベントが追加される。図４に進むと、スライダ４００がさらに右に移動し、いっそうより多くのイベントが追加される。すなわち、今度は、記憶ランドマークである確率がいっそう低いイベントが含まれる。スライダを移動すると、他のイベント、例えばグラウンドホッグデー(Ground Hog day)、同僚と繰り返し行われるミーティング、兄弟の誕生日等が追加される。ランドマークである可能性が次第に低くなるほどイベントを次第に明るくするという表示アフォーダンス（affordance）が提供される。この場合、ランドマークである可能性のさまざまな範囲内にイベントが帰属するかどうかの関数として強度を割り当てるステップ関数を導入することができる。

トレーニングシステムおよび方法が、上記で示したインタフェースにおいて呼び出されることが可能である。図５はインタフェース５００を示しており、トレーナが、長年にわたるユーザーのカレンダー予約のファイルをフェッチし、予約が記憶ランドマークとして役立つかどうかをユーザーが指示することを可能にする。ユーザーは、これらのラベルを予約の、ある部分集合に割り当てる。ユーザーは、完了したら”train”ボタン５１０を押す。すると統計的分類器が作成される。これはユーザーのカレンダー上のイベント（複数）の複数の属性を取り、各イベントがランドマークイベントである可能性（尤度）、すなわち、
ｐ（記憶ランドマーク｜Ｅ１...Ｅｎ）
を予測する。ここで、ｐは確率であり、Ｅ１...Ｅｎは１つまたは複数のイベント属性に関連する証拠（例えば、休日とのイベントの近さ、重要または緊急ミーティング、賞の贈呈またはレセプションインジケータ、マイルストーンミーティング、パフォーマンスレビュー等のようなキーワード）である。この確率は、上記のインタフェースで使用するために、評点が付けられていないカレンダーイベントに割り当てることができる。

注意されるべきであるが、１つまたは複数の決定モデルが記銘モデルを計算するために定式化されるとが可能である。例えば、影響ダイヤグラムとして表現された図６に表示されているモデル６００を考える。影響ダイヤグラムは、決定科学分野における決定問題の周知の表現である。モデルは、観測変数、決定、および価値関数を含むキー変数間の不確実な関係を捕捉する。図６に表示されている影響ダイヤグラムは、ユーザーの予約からのメモラビリティに影響を与える成分を捕捉しているが、他の変数ソースを使用してもよい。モデル６００において、観測変数および推論変数を含むキー変数（他の変数を含み得る）は、グラフ６００内の楕円形ノードによって表現されている。有向弧は変数間の確率論的または決定論的依存関係を表現する。モデル６００は、データから推論されるベイジアンネットワーク（確率論的依存モデル）を示している。なお、考慮されている変数は、ユーザーのオンライン予約から自動的に収集することができることに留意されたい。より興味深い変数としては、同僚が（組織的に）ミーティングに出席するかどうか、ミーティングの曜日、時刻、継続時間、ミーティングが繰り返されるかどうか、ミーティングについて早めに思い出させるために設定された時刻、ユーザーの役割（主催者か、出席者か等）、ミーティングが来たのは別名（alias）経由かそれとも個人からか、何人の出席者がミーティングに出席するか、ユーザーの直属の部下（direct reports）、マネージャ、またはマネージャのマネージャはミーティングに出席するか、ミーティングの主催者は誰か、ミーティングの主題、ミーティングの場所、ユーザーはミーティング要求にどのように応答したか、がある。統計的モデリングにおいて考慮されるいくつかの変数（ベイジアンネットワークモデル参照）が、この種の記憶ランドマークアプリケーションのために特に設計される。これらには、「主催者異例(atypia)」、「場所異例」、および「出席者異例」がある。これらは、ユーザーの予約ストアから計算され、イベントまたは予約の属性の珍しさすなわち「異例性(atypia)」を捕捉する。

主催者異例とは、主催者がミーティングを主催する頻度を指す。すべての予約が検査され、主催者が記録される。現在の主催者がミーティングの主催者であった回数の割合が、分析されている各ミーティングごとに計算される。同じことが、ミーティングの場所および出席者について実行される。後者の場合、最も異例な出席者が、イベントの異例出席者ミーティング属性であるとみなされる。一実施態様では、本発明は、場所、主催者、および出席者の典型性(typicality)を、例えば次のような頻度の範囲に基づく状態に離散化する。
０％〜１％：非常に異例
１％〜５％：異例
５％〜１０％：典型的
１０％〜１００％：非常に典型的

図７は、ミーティングが７１０のランドマークミーティングである可能性を表現する変数との直接の依存関係による、特定のテストセットからの、より重要な変数の一部を示している。図８は、統計的モデリングツールによって生成される決定木である。この木は、図７の「ランドマークミーティング」変数７１０の内部で動作する。

図９は、ランドマークミーティングを予測するための、図８の決定木の中央部分の拡大図を示している。枝すなわち「パス」の各セットの葉にあるバーの長さは、ミーティングがランドマークミーティングとみなされる可能性である。ここに表示されている主枝は、繰り返されない、私が応答した、私の建物内ではない、およびビジー時間としてマークされている、ミーティングを表す。さらなる属性が下流の分枝で考慮される。

図１０は、イベントおよび項目がどのように／いつ表示されるか（例えば、常時、イベントまたは項目を有する時、イベントを有する時、項目を有する時）を制御するためにユーザーによって選択され得る表示コントロールを示している。上記のインタフェースは、ドキュメント等の項目、および／またはしきい値を超えたイベントの存在に基づいて、明示的日時の表示のためのプレファレンス（preferences）に従って、メソッドおよびコントロールに関するいくつかの興味深い設計の論点を提示した。そして、スライダの移動とともにより多くのイベントがしきい値を超えるにつれて再フォーマットすることにより、イベントバックボーンに予約を受け入れるしきい値を制御する。

図１１は、コンピュータベースの情報探索を容易にする本発明の一特定態様によるシステム１１００を示している。システム１１００は、コンテンツのインデックスに少なくとも部分的に基づく問合せに対する結果を表示することに関連して、タイムラインビジュアライゼーションの設計および分析を提供する。問合せ（query）１１２０は、問合せコンポーネント１１３０（これは、ユーザーが触れた情報（例えば、ウェブページ、電子メール、ドキュメント、ピクチャ、オーディオ等を含む）の統合インデックスを提供するサーチエンジンの一部であり得る）によって受け取られる。問合せコンポーネント１１３０は、問合せを解析して、本発明による有意味な探索を実施することに関連する各部分に分ける。問合せコンポーネントは、探索される情報を含むことができるデータストア１１４０にアクセスし、データを格納することができる。理解されるように、データストアは、データを格納する位置を表すことができる。したがって、データストア１１４０は、分散ストレージシステム、複数の異種データストア、単一のメモリ位置等を表し得る。ランドマークコンポーネント１１５０は、問合せコンポーネント１１３０およびデータストアから情報を受け取り、および／またはその情報にアクセスし、公共的（例えば、ニュース、休日）および／または個人的（例えば、予約、写真）ランドマークイベントを探索結果関連情報に結びつける。ランドマークコンポーネント１１５０は、結果関連データをランドマーク情報とともに１１６０に出力する。理解されるように、ランドマークは、自動的に生成されること、および／またはユーザーによって定義されることが可能である。システム１１００は、コンテンツを探索するための高速かつ簡易な方法を提供するように、ユーザーが触れた項目（例えば、ドキュメント、訪れたウェブページ、および電子メール）のテキストおよびメタデータをインデックス付けすることができる。したがって、システム１１００は、公共的ランドマーク（例えば、休日、重要なニュースイベント）および／または個人的ランドマーク（例えば、写真、重要なカレンダーイベント）を追加することによって、基本時間ビューを拡張する価値を活用し、探索の結果を、オーバービューと詳細からなるタイムラインビジュアライゼーションを用いて提示することができる。

図１２は、本発明の一特定態様による高水準の方法１２００を示している。１２１０で、問合せを受け取る。１２２０で、問合せ関連結果データをランドマーク関連データに結びつける／注釈付けする。１２３０で、コンテンツのインデックスに少なくとも部分的に基づく問合せの結果を表示するタイムラインビジュアライゼーションを提供する。

心理学の文献は、「エピソード記憶」についての豊富な解説を含んでいる。これは、過去に関する記憶は「エピソード」によって組織化されているかもしれないという理論である。エピソードは、イベントの場所、誰がいたか、イベントの前、最中、および後に何が起こったか等の情報を含む。また、研究によれば、人は、過去の記憶を再構成しようとする時、日常的な、または異常なイベントを「アンカー」として使用することも示唆されている。特定のイベントの時刻は、歴史的であるか自伝的であるかを問わず、他のイベントの枠組の中に入れることによって想起することができる。本発明に関連するビジュアライゼーションは、これらのアイデアを利用して、個人的コンテンツに対するユーザーの探索の結果を表示する時に、基本タイムラインに個人的および／または公共的ランドマークで注釈を付ける。

計算イベントの記憶の研究によれば、人は１か月前に実行した計算課題の大多数を忘れてしまったことが示された。それらの課題の時間順序の彼らの知識も１か月後に減衰したが、ターゲット期間中の彼らの作業のビデオおよび写真によって刺激されると、彼らは実行した課題のかなり多くを想起することができ、それらの課題の実際の順序をより正確に思い出すことができた。より一般的に、符号化特異性に関する研究は、何が符号化されるか、およびどのようなキューによれば後で検索に成功するか、の間の相互依存関係を強調している。記憶は、項目特異的なコンテキストのみならず、より一般的な学習コンテキストの復元にも依存する。

効率的探索に関する多数の研究が存在する。これには、行および列をさまざまなユーザー指定パラメータによって順序づけることが可能なマトリックスとして探索結果をビジュアライズすることに関する研究、ほとんどの探索課題についてテキストおよび２Ｄインタフェースのほうが３Ｄインタフェースよりも一般に効率的であることを示唆する研究、ならびに探索結果とともにカテゴリ情報、サマリ情報、および／またはサムネイル情報を表示することに関する研究がある。本発明は、コンテンツ（例えば個人的コンテンツ）に対する探索を誘導するためにタイムラインおよび時間的ランドマークの効用を使用する。時間は、アプリケーションおよびデータのための共通の組織構造である。PlaisantらのLifeLines（非特許文献２）は、タイムラインフォーマットで個人的履歴を表示することによって、人間の記憶の時間ベースの構造を利用する。ディジタルライブラリに関するKumarらの研究（非特許文献３参照）は、世界史および株価のようなトピックと、ライブラリ内のドキュメントに関するメタデータ（例えば発行日）とをビジュアライズするためにタイムラインを使用する。Rekimotoの"time-machine computing"（非特許文献４）は、ターゲット項目が存在していた前のバージョンのデスクトップへの「タイムトラベル」を通じてユーザーが古いドキュメントを見つけることを可能にすることによって、人の活動が時間と密接に関連しているという事実を活用する。FertigらのLifeStreams（非特許文献４）は、ユーザーの個人的ファイルシステムをタイムラインフォーマットで提示する。"Forget-Me-Not"は、環境内の他のデバイスから毎日のイベントに関する情報を収集し、それらの記録の閲読およびフィルタリングを可能にすることによって、記憶増強デバイスとして働くユビキタスコンピューティングシステムである。同僚とのミーティング（時刻、場所、および出席者の名前）、電話、および電子メールは、収集されて記憶キューとして利用可能なデータの種類の例である。"Save Everything"（非特許文献５）は、ドキュメントに関する種々のデータを収集してから、ドキュメントの取得方法（例えば、ファックスか、電子メールか、コピーか）や、データの取得時に起きた関連する活動のような個人的メタデータを用いた問合せを可能にする、同様の手法を有する。MinnemanとHarrisonのTimestreams（非特許文献６）は、毎日の活動（例えば、話すこと、スケッチを描くこと、メモをタイプすること）を用いてオーディオおよびビデオストリームにインデックス付けする。これらの取り組みとは対照的に、本発明によるシステム１１００は、さまざまな個人的および公共的ランドマークを、このようなコンテキストが個人的コンテンツを効率的に探索するための有益な記憶刺激を提供するかどうかにかかわらず、探求のための記憶キューとして使用する。従来の研究取り組みは、タイムライン方式のビジュアライゼーション、検索のためのコンテキストキュー、または探索効率を増大させるための他の方法を個別に探求していたが、本発明は、コンテンツ（例えば個人的コンテンツ）を探索する際にコンテキストキューと組み合わされたタイムラインのメタファを使用することによって、３つのすべての領域を橋渡しする。

ビジュアライゼーション
図１３は、本発明によるタイムラインビジュアライゼーションの例示的なスクリーンショット表示である。左のオーバービューエリアは、長期にわたる探索結果の分布を表すハッシュマーク付きのタイムラインを示している。オーバービュータイムラインの強調表示領域は、詳細ビューに表示されている時間のセグメントに対応する。詳細タイムラインバックボーンの左には、基本的日付が、ニュース見出し、休日、カレンダー予約、およびディジタル写真から抜き出されたランドマークとともに、コンテキストを提供する。バックボーンの右には、個別探索結果の詳細（アイコンおよびタイトルによって表される）が時間順に提示されている。

タイムラインに時間的ランドマークで注釈を付けることの価値をテストするため、探索アプリケーションによって出力される結果の対話的ビジュアライゼーションを提供するプロトタイプを開発した。図１３に表示されるビジュアライゼーションは、探索結果に関するオーバービューおよび詳細の両方を提供するための２つの主要なコンポーネントを有する。表示の左端はオーバービュータイムラインを示しており、その端点は、最初および最後の探索結果が返された日付でラベル付けされている。探索結果が例えば１年より長きにわたる場合には、年境界もオーバービュー上にマークされる。時間は、表示の上から下へ流れ、最新の結果が一番上に来る。オーバービューは、探索結果数の全体的な印象およびそれらの長期分布をユーザーに提供する。オーバービューの一部が強調表示される。これは、ビジュアライゼーションの詳細エリアで現在フォーカスされているセクションに対応する。ユーザーは、強調表示領域を（例えばマウスカーソルで）選択し、それをタイムラインの異なるセクションに移動して、詳細ビューに表示されている時間部分を変えることにより、オーバービュータイムラインを、それがあたかもスクロールバーであるかのように対話的に操作することができる。ビジュアライゼーションの詳細部分は、タイムラインのズームインされたセクションを示し、オーバービューエリア内で強調表示された時間スライスに対応する。各探索結果は、ドキュメントが最も新しく保存された時刻のところに示される。ドキュメントの種類（ｈｔｍｌ、電子メール、ワードプロセッサ等）を示すアイコンが、ドキュメントのタイトル（あるいは電子メールの場合には件名行および作成者）とともに表示される。特定の探索結果の上にカーソルを持って行くことにより、ユーザーはオブジェクトに関するさらに詳細な情報を含むポップアップサマリを見ることができる。これには、フルパス、ドキュメントの最初の５１２文字（または他の量）のプレビュー、そしてメールメッセージの場合にはto、from、およびcc情報が含まれる。結果をクリックすると、適当なアプリケーションでターゲット項目が開く。探索結果は、詳細タイムラインのバックボーンの右に表示される。バックボーンの左側は、日付およびランドマーク情報を提示するために使用される。日付はバックボーンの最も近くに現れる。見られる日付の粒度（時間、日、月、または年）は現在のズームレベルに依存する。次の４種類のランドマークが日付の左に表示されることが可能である：休日、ニュース見出し、カレンダー予約、およびディジタル写真（より少数、またはより多数の種類を含んでもよい）。各ランドマークは異なる色で現れる（類似色でもよい）。理解されるように、上記の諸態様のスケール、順序および配置は、それぞれの必要に応じて適当に調整され得る。

公共的ランドマーク
公共的ランドマークは、広範囲のユーザーが通常知っている出来事から引き出される。ランドマークには優先順位が与えられ、通常、しきい値優先度を満たすランドマークのみが表示される。本発明によるプロトタイプの場合には全ユーザーが同じ公共的ランドマークを見たが、理解されるように、本発明の異なる態様では、ユーザーが自己の公共的ランドマークをカスタマイズして、例えば彼らにとって重要な宗教上の休日を追加することや、彼らが記銘性が高いとは思わないニュース見出しの順位を下げるようにすることができる。

休日
米国で一般的に祝われている世俗の休日と、１９９４年から２００４年までにあるそれらの休日の日付のリストを、その情報をカレンダーから抽出することによって取得した。アメリカ文化の知識に基づいて、優先度を手作業で各休日に割り当てた（例えば、グラウンドホッグデーには低い優先度を割り当てたが、感謝祭(Thanksgiving Day)には高い優先度を割り当てた）。休日および優先度は、いかなる文化にも容易に適合可能である。

ニュース見出し
１９９４〜２００１年のニュース見出しを、市販のマルチメディア百科事典プログラムに付いている世界史年表から抽出した。２００２年のイベントは入手できなかったので、本発明の発明者は、その年の主要なニュース見出しを供給するために、現在のイベントについての自分の記憶を用いた。ある組織の１０人の従業員（そのうちの誰も、後のユーザー調査の参加者ではなかった）が、それらのイベントをどのくらい記銘性が高いと思うかに基づいて、１〜１０のスケール上にニュース見出しのセットを評点付けした。これらの評点の平均を用いて、ニュースランドマークに優先度を割り当てた。

個人的ランドマーク
個人的ランドマークは各ユーザーに固有である。プロトタイプでは、これらのランドマークのすべてを自動的に生成したが、本発明の他の態様の場合には、理解されるように、ユーザーが自分自身のランドマークを指定することを選択できる。

カレンダー予約
ユーザーのカレンダーに格納されている予約の日付、時刻、およびタイトルを、ランドマークイベントとして使用するために自動的に抽出した。予約には、ヒューリスティックスのセットに従って優先度を割り当てた。予約が繰り返されていた場合、その優先度を低くした。というのは、それが記銘性が高いものとして目立ちにくいと思われたからである。予約の優先度は、イベントの継続時間に比例して増加させた。というのは、（例えば会議や休暇のように）より長いイベントほど特に記銘性が高くなりやすいと思われたからである。同様の理由で、「勤務時間外」と示された予約は評点を高くした。「仮」のというフラグが付けられた予約は優先度を低くしたが、明示的に「重要」というタグが付けられたものは優先度を高くした。

ディジタル写真
プロトタイプはユーザーのディジタル写真（ユーザーが有している場合）をクロール（crawl）した。所与の日に撮られた最初の写真をその日のランドマークとして選択し、サムネイル（長いほうの辺が６４ピクセル）を作成した。所与の年の最初の写真には、月の最初の写真より高い優先度を与え、月の最初の写真は、日の最初の写真より高く評点付けした。したがって、ズームレベルが変化すると、適当な数の写真ランドマークを示すことが可能であった。発明者は、表示すべき写真を選択するためのさらに精緻なアルゴリズムを探求しなかったが、理解されるように、そのような技法（非特許文献７、または非特許文献８参照）は本発明に関して考えられ、添付の特許請求の範囲内に入ることが意図される。

調査
プロトタイプの背後にあるコンセプトを評価するため、ユーザー調査（study）を実施した。目標は、探索結果のタイムライン方式のプレゼンテーションがユーザーにとって役立つかどうか、およびさまざまな種類のランドマークが探索のためのタイムラインビューの効用を改善するかどうかを知ることであった。定量的および定性的の両方のデータを収集してそれらの問題を検討した。

参加者
被験者は、ある組織の１２人の従業員であり、その全員が２５〜６０歳の男性であった。調査に参加するための要件は、探索システム（例えば、Stuff I've Seen（ＳＩＳ））のユーザーであることであった。

準備
各被験者は、ユーザビリティラボに来る前日に、２つのことをするように求められた。第１に、発明者は被験者に、被験者のカレンダーからすべての私的でない予約のタイトルを抽出するプログラムをインストールし、タイトルのリストを発明者へ電子メールで送るように求めた。この情報を使用して、各参加者ごとに、参加者の予約に関する根拠のある推測に基づいて、２〜８個の個人別の問合せを作成した（例えば、参加者が「フロリダへ旅行」という予約を有していた場合、発明者は「フロリダまでの航空券を購入する時に使用したウェブページを見つけてください」のような質問を用意したであろうし、参加者が「CHI 2002」という予約を有していた場合には、発明者は参加者に、CHI 2002に提出した論文を見つけるよう求めたであろう）。

第２に、各被験者に.pstファイル（例えばMicrosoft Outlook（商標）電子メールメッセージのリポジトリ）を送り、被験者が調査のために到着する前に、被験者のマシンで動作するＳＩＳアプリケーションがそのファイルのコンテンツをインデックス付けする時間があるようにした。このファイルは、組織内の多数の人へ送信されたメッセージのコレクション（例えば、講演、休日パーティ、昇進等の告知）を含んでおり、これは全員がある時点で受け取ったものであった。もともとこれらのメッセージは大規模なメーリングリストへ送信されたので、発明者は、全員がそれを受信したことを知っていたが、個々の参加者が当該メールをアーカイブに入れたかそれとも削除したかは事前に知らなかったので、ターゲット項目が参加者のインデックス内にあるようにするために参加者に.pstファイルを送ったのである。

方法
参加者は、ユーザビリティラボに来た時、Windows（登録商標） XPのリモートデスクトップ機能を用いて自分のオフィスコンピュータにアクセスするよう求められた。参加者がラボを見学している間に、発明者は本発明によるビジュアライゼーションクライアントを参加者のマシンにインストールした。参加者はまず、人口統計情報と、彼らの探索およびファイリングの習慣に関する情報ならびに彼らが情報を覚える方法に関する情報とを尋ねるアンケートへの記入をした。次に参加者は、チュートリアルを読み、タイムラインインタフェースを用いて２回の練習探索を実行した。参加者には、チュートリアルを完了するために必要なだけの時間が与えられ、質問をすることも許された。チュートリアルが完了した後、実験を開始した。

実験は被験者内計画を有していた。各参加者には、２つの異なるインタフェースを用いて完了すべき一連の課題が与えられた。参加者は、課題のうちの半数については、日付のみによって注釈付けされたタイムラインのコンテキストで提示された探索結果を見た（図１４）。そして、残りの半数については、基本的日付に加えてカレンダー予約、ニュース見出し、休日、およびディジタル写真（参加者が自分のコンピュータ上に格納しているものがある場合）によって注釈付けされたタイムラインを見た（図１５）。学習効果を避けるために条件を釣り合わせ、参加者の半数が日付のみの条件の前にランドマーク条件を経験し、残りの半数が逆順の条件を経験するようにした。順序効果を避けるため、質問の順序を参加者のあらゆるペアについてランダムに変えた。

発明者は２種類の質問、すなわち、全参加者に共通の３０個の質問と、２〜８個の固有の個人別の質問を使用した。２条件のそれぞれにおける最初の１５個の質問は、多数の従業員に送信されたことを発明者が知っており、発明者が前日にインストールした.pstファイルに含めた項目を見つけることを含んでいた。これらの３０個の共通課題のそれぞれについて、発明者は、出すべき所定の問合せを参加者に提供し、この問合せを変えないように参加者に指示した。発明者が、あらかじめ設定した問合せを使用することを選択した理由は、発明者の目標は、ユーザーが探索結果の間をナビゲートするためにタイムラインおよびランドマークがどのように役立つかをテストすることであって、ユーザーがどのようにうまく問合せを作成できるかをテストするという意図しない結果になることを望まなかったからである。したがって、発明者は、ターゲット項目がタイムラインのどこかに現れるが、他の多くの結果も現れるほど十分に幅広くなるように問合せを選んだ。

共通質問の各セットの終了時に、発明者は、前日に抽出したユーザーのカレンダー予約からの件名行に基づいて各ユーザーごとにカスタマイズしておいたいくつかの質問をした。これらの質問は各参加者にとって困難であったが、発明者はそれらの質問を加えることが重要であると考えた。というのは、それらの質問は、全社的な電子メールメッセージより個人的で記銘性が高いドキュメントに向けたものだったからである。これらの個人的課題に対して、ユーザーは、自分の選択した問合せを入力し、所望であれば探索を絞り込むために問合せを作成し直すことが許された。

問合せを出した後、ユーザーは、タイムラインをナビゲートし、アイコンおよびタイトルを見ること、より詳細な情報を有するポップアップサマリを見るためにマウスカーソルを移動させること、または実際のドキュメントを開くためにクリックすることによって、探索結果を調べることができた。ユーザーは、ターゲット項目を見つけたら、「見つけました(Found It)」とマークされた大きいボタンをクリックし、すると次の課題および問合せが自動的に提示された。ユーザーがターゲット項目を見つけることができなかった場合のため、「あきらめます(Give Up)」とマークされたボタンもあり、これによりユーザーは次の質問に進むことができた。実験中、ソフトウェアがユーザーの対話のすべての詳細のログをとった。これには、各問合せに対して返された探索結果の数、表示されたさまざまな種類のランドマークの数、ユーザーのマウスカーソル移動、クリック、および全対話タイミングに関する情報が含まれる。

すべての課題を完了した後、被験者は、ソフトウェアのユーザビリティ、タイムラインプレゼンテーションの効用およびさまざまな種類のランドマークに関するフィードバックと、自由形式コメントとを求める別のアンケートの記入をした。

要約すれば、１２人の調査参加者のそれぞれが、両方の実験条件、すなわち、日付およびランドマークを有するタイムラインを使用する条件と、日付のみを有するタイムラインを使用する条件に置かれた。それぞれの条件において、参加者はビジュアライゼーションを用いて２種類の質問、すなわち、大きい配布リストに送信された電子メールに関する固定質問と、各被験者ごとに特別に選び出された個人別質問とに回答した。

結果
探索時間
ヒューマンパフォーマンス時間の共通の歪みを軽減するのに役立つように、各参加者のメジアン探索時間に関して分析を実行した。ここで発明者は、公平な比較を保証するために、全参加者に共通な質問のみを見た。各参加者のメジアン探索時間のペア標本ｔ検定は、ランドマーク条件に対する時間が、日付のみ条件より有意に高速であることを示した：ｔ（１１）＝２．３３，ｐ＜０．０５。メジアン探索時間の平均の比較結果を図１６（ａ）に示す（±平均の上下の標準誤差）。ランドマーク条件では、メジアン探索時間の平均は１８．３７秒であったが、日付のみ条件では、この値は２４．２５秒であった。当然ながら、個人別質問に対するタイミングデータには極めてノイズが多かったため、それらの問合せについては２つの条件の間に有意差はなかった。

アンケート調査
タイミングデータに加えて、参加者は実験の開始および終了時にアンケートの記入をした。参加者はまず、いくつかの人口統計情報を入力した後、７点リッカート（Likert）スケールを用いたいくつかの質問に回答した。（評点１＝「強く不同意」、７＝「強く同意」。例えば、「私はこのソフトウェアを使用したいと思った」あるいは「古いドキュメントや電子メールを見つけなければならない時、それは比較的見つけやすい。」）最後に、参加者は、いくつかの自由形式質問（例えば、「もっと効率的に探索をするのにランドマークが役立つと思う種類の探索課題がありますか？」）に回答した。

各セッションの最初に、ビジュアライゼーションを見る前に、被験者は、ドキュメントを探すための現在の方策について一連の質問に回答した（図１６（ｂ）；表１）。上位３位までに評点付けされた探索のための属性は、トピック、人および時間であった。従来の探索ツールは、トピックおよび人によるアクセスをサポートしているが、時間指向の探索のためのサポートはあまり提供していない。これを改善するために、ビジュアライゼーションは、キーワードに基づく探索により結果の初期セットを生成し、結果の間のナビゲーションのための豊富な時間表示と結合している。

調査セッションを開始する前に、被験者は、イベントを想起するための異なる種類のランドマークの重要性を評点付けすることも求められた（図１６（ｃ）；表２）。興味深いことであるが、公共的イベント（世界的イベントや休日）が、より個人的なイベントに比べて低い評点をとったことが注目される。あるユーザーは次のようにコメントした。「写真は、カレンダーアプリケーションと同じように、簡単に役立つかもしれない。しかし、ニュースイベントや休日はあまり重要ではない。というのは、ハロウィーンが１０月にあることや、...クリスマスが１２月にあることは知っているから。それを思い出しても情報の足しにはならなかった。」別のユーザーは次のように言った。「私の場合、世界的なイベントよりも私の人生におけるイベントのほうが重要だ。もちろん９．１１は大事件だが、私の場合、アフリカに行く前や、新居に引っ越した後などに何が起こったかということを思いつく。」

将来の研究のための興味深い手段は、異なる種類のイベントを区別することによって、日付のみ条件と全ランドマーク条件とを比較した調査を拡張することであろう。すなわち、ここで探求した２つの条件に加えて、「個人的ランドマーク」条件および「公共的ランドマーク」条件を適用することである。実験終了後、参加者は、タイムラインインタフェースの一般的有用性を評価した（図１６（ｄ）；表３）。参加者は一般的に、結果の時間ベースのプレゼンテーションを有用であると感じた。ただし、あるクラスの探索課題は結果の時間ベースのプレゼンテーションのほうに適しており、他の種類の課題は別の編成方式が最適である、ということがあるかどうか、さらに探求することは有意義であろう。ある参加者は、ランドマークは、「時間やイベントに関連するメールを探す」時に最も有用であることを示唆した。その参加者は「空港閉鎖についてのRickのメールを見つけることは９月１１日ととても結びついている」と述べた。

タイムラインの垂直プレゼンテーションは好評であったが、多くのユーザーは、より最近の探索結果が画面の下端近くに表示されるように時間の流れを逆にするオプションを望んだ。時間の方向に関するこのプレファレンスは、ユーザーの電子メールクライアントがより新しいメッセージをメッセージキュー（queue）の上下いずれに表示するかにしばしば関連していた。理解されるように、本発明は、種々のタイムラインレンダリング（例えば、水平タイムライン、逆向きタイムライン）を使用することができる。

ユーザーは一般的に、ビジュアライゼーションに提供されるオーバービューを有用であると感じた（あるユーザーは次のようにコメントした：「短い水平線が活動の集中を示すのは良かった。それによりどの期間に物事が起こったかが分かった。」）が、多くのユーザーは、オーバービュータイムラインの一部を選択することによって探索結果をナビゲートすることは分かりにくいと感じた（別のユーザーは次のように言った：「オーバービューペイン（pane）で時間スケールを調節するのは私には直感的には思われなかった」）。

結論
発明者は、個人的コンテンツに対する探索結果のタイムライン方式のビジュアライゼーションを開発し評価した。エピソード記憶に関する結果に発想を得て、公共的（ニュース見出しや休日）および個人的（カレンダー予約およびディジタル写真）ランドマークイベントでタイムラインを増強した。この追加されたコンテキストにより、人が探索のターゲットを見つけやすくなることが期待される。ユーザー調査によれば、日付のみによってマークされたタイムラインに比べて、ランドマークで増強されたタイムラインを用いると、探索時間が統計的に有意に節約された。さらに、発明者は、ユーザーがイベントを思い出すと考える方法およびビジュアライゼーションに対するユーザーの反応に関する重要なフィードバックを収集した。この研究は、探索結果のプレゼンテーションに世界的および個人的コンテキストを追加することの効用を実証するとともに、将来の研究の方向を示唆している。

少なくとも上記に鑑み、発明者は、探索結果をレビューする際に、そしてさらに一般的には、対象となるターゲット結果を見つけるためにタイムライン中心のビューがいつ最も有用であるかを調べるために、さまざまな種類の時間的ランドマークの相対価値について考察する。例えば、特定の問合せに対して返される長期にわたる項目の分布は、項目を見つけるためのタイムラインビューの全体的効用に影響を与える可能性が高い。システムを精緻化する機会が他にいくつかある。ユーザーはタイムラインをナビゲートする際の多少の困難を報告したので、発明者は、時間的なズームおよび並進（translation）をより良く結合することを通じてナビゲーションの制御を改善したいと考える。そこで、本発明の一特定態様は、（すべてのソースからの）ランドマークを選択して評点付けするための、そして異なる種類のサマリランドマークを探求する際の、ヒューリスティックス（または他のモデル）を精緻化することができる。例えば、オーバービュータイムラインのセグメントを異なる色でシェーディングして年や１年内の季節を示すことが使用可能である。ドキュメントのコンテンツおよび構造に関するキー属性のような、探索結果自体に関連するランドマークを識別することも可能である。ランドマークを受動的に表示することに加えて、ユーザーは、問合せの作成においてランドマークと従来の探索タームとを組み合わせることができ、これによってユーザーが「ランドマークにより」探索することが可能になる。例えば、「私のマネージャとの企画レビューの直前に私が作成したすべてのドキュメントを見せてください」あるいは「地震のあった週に私が受信したすべての電子メールを見せてください」などと言うことができる。

図１７を参照すると、本発明の種々の態様を実施する例示的環境１７００はコンピュータ１７０２を含み、コンピュータ１７０２はプロセッサ１７０４、システムメモリ１７０６およびシステムバス１７０８を含む。システムバス１７０８は、システムメモリ１７０６を含む（しかしこれに限定されない）システムコンポーネントをプロセッサ１７０４に結合する。プロセッサ１７０４は、種々の市販のプロセッサのいずれでもよい。デュアルマイクロプロセッサ等のマルチプロセッサアーキテクチャも、プロセッサ１７０４として使用可能である。

システムバス１７０８は、さまざまな市販のバスアーキテクチャのいずれかを用いたメモリバスまたはメモリコントローラ、周辺バスおよびローカルバスを含む数種のバス構造のいずれでもよい。システムメモリ１７０６は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）１７１０およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１７１２を含む。起動時等にコンピュータ１７０２内の要素間で情報を転送するのに役立つ基本ルーチンを含むＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）がＲＯＭ１７１０に格納される。

コンピュータ１７０２は、さらに、ハードディスクドライブ１７１４、（例えばリムーバブルディスク１７１８の読み書きをするための）磁気ディスクドライブ１７１６および（例えばＣＤ（compact disc）−ＲＯＭディスク１７２２を読み、または他の光媒体の読み書きをするための）光ディスクドライブ１７２０を含む。ハードディスクドライブ１７１４、磁気ディスクドライブ１７１６および光ディスクドライブ１７２０は、ハードディスクドライブインタフェース１７２４、磁気ディスクドライブインタフェース１７２６および光ドライブインタフェース１７２８によってそれぞれシステムバス１７０８に接続されることが可能である。ドライブおよびそれらに関連するコンピュータ可読媒体は、データ、データ構造、コンピュータ実行可能命令等の不揮発性ストレージを提供する。コンピュータ１７０２のために、ドライブおよび媒体は、好適なディジタルフォーマットでの放送番組のストレージに対応できる。上記のコンピュータ可読媒体の説明はハードディスク、リムーバブル磁気ディスクおよびＣＤに言及しているが、当業者には理解されるように、ｚｉｐドライブ、磁気カセット、フラッシュメモリカード、ディジタルビデオディスク、カートリッジ等のようなコンピュータによって読み取り可能な他の種類の媒体もまた、例示的オペレーティング環境で使用可能であり、さらに、いかなるそのような媒体も、本発明の方法を実行するコンピュータ実行可能命令を含み得る。

オペレーティングシステム１７３０、１つまたは複数のアプリケーションプログラム１７３２、他のプログラムモジュール１７３４およびプログラムデータ１７３６等のいくつかのプログラムモジュールをドライブおよびＲＡＭ１７１２に格納することができる。理解されるように、本発明は、種々の市販のオペレーティングシステムまたはオペレーティングシステムの組合せを用いて実施することができる。

ユーザーは、キーボード１７３８およびマウス１７４０等のポインティングデバイスを通じてコンピュータ１７０２にコマンドおよび情報を入力することができる。他の入力デバイス（図示せず）としては、マイクロフォン、ＩＲ（infrared）リモートコントロール、ジョイスティック、ゲームパッド、衛星放送受信アンテナ、スキャナ等があり得る。これらおよび他の入力デバイスはしばしば、システムバス１７０８に結合したシリアルポートインタフェース１７４２を通じてプロセッサ１７０４に接続されるが、パラレルポート、ゲームポート、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）、ＩＲインタフェース等のような他のインタフェースによって接続されてもよい。モニタ１７４４または他の種類の表示デバイスもまた、ビデオアダプタ１７４６のようなインタフェースを通じてシステムバス１７０８に接続される。モニタ１７４４に加えて、コンピュータは通常、スピーカ、プリンタ等のような他の周辺出力デバイス（図示せず）を含む。

コンピュータ１７０２は、リモートコンピュータ１７４８のような１つまたは複数のリモートコンピュータへの論理接続を用いたネットワーク環境で動作してもよい。リモートコンピュータ１７４８は、ワークステーション、サーバコンピュータ、ルータ、パーソナルコンピュータ、ポータブルコンピュータ、マイクロプロセッサ方式の娯楽機器、ピアデバイスまたは他の普通のネットワークノードであってよく、通常はコンピュータ１７０２に関して説明した要素の多くまたは全部を含むが、簡単のため、メモリストレージデバイス１７５０のみが図示されている。図示されている論理接続は、ＬＡＮ（local area network）１７５２およびＷＡＮ（wide area network）１７５４を含む。このようなネットワーキング環境はオフィス、企業規模のコンピュータネットワーク、イントラネットおよびインターネットにおいて一般的である。

ＬＡＮネットワーキング環境で使用される場合、コンピュータ１７０２は、ネットワークインタフェースすなわちアダプタ１７５６を通じてローカルネットワーク１７５２に接続される。ＷＡＮネットワーキング環境で使用される場合、コンピュータ１７０２は通常はモデム１７５８を含み、もしくはＬＡＮ上の通信サーバに接続され、またはインターネットのようなＷＡＮ１７５４を通じて通信を確立する他の手段を有する。モデム１７５８は、内蔵でも外付けでもよく、シリアルポートインタフェース１７４２を通じてシステムバス１７０８に接続される。ネットワーク環境では、コンピュータ１７０２に関して図示されているプログラムモジュールまたはその諸部分は、リモートメモリストレージデバイス１７５０に格納されてもよい。理解されるように、図示されているネットワーク接続は例示であり、コンピュータ間に通信リンクを確立する他の手段も使用可能である。

本発明の一態様によれば、フィルタアーキテクチャが、フィルタリングが使用されるシステムの特定ユーザーによって所望されるフィルタリングの程度に適応する。しかし、理解されるように、この「適応」態様は、ローカルユーザーシステム環境からシステムベンダの製造プロセスにさかのぼって拡張されることが可能である。その場合、特定クラスのユーザーに対するフィルタリングの程度は、工場で販売用に製造されるシステムに実装するために選択されることができる。例えば、購入者が、購入されたシステムの第１バッチ（batch）はいかなるジャンクメールへのアクセスも必要としないユーザーのために提供されるように決めた場合、このバッチのシステムに対する工場でのデフォルト設定は高く設定することができ、一方で第２のクラスのユーザーのための第２バッチのシステムは、すべてのジャンクメールをレビューするために、より低い設定で構成されることが可能である。いずれの場合でも、本発明の適応的性質をローカルに有効化して、いかなるユーザークラスの個々のユーザーも後でフィルタリングの程度を調節することができ、または無効化される場合には、デフォルト設定が全く変えられないようにすることができる。また、理解されるように、開示したフィルタアーキテクチャを用いて好適に構成された１つまたは多数のシステムを構成するのと同等のアクセス権を行使するネットワーク管理者が、このようなクラス構成をローカルに実施することもできる。

以上説明したことは本発明の例を含む。もちろん、本発明を説明する目的で、コンポーネントまたは方法の考え得るあらゆる組合せを記載することはできないが、当業者には認識されるように、本発明のさらに多くの組合せおよび置換が可能である。したがって、本発明は、添付の特許請求項の趣旨および範囲内に入るすべてのそのような変化、変更および変形を包含することを意図している。さらに、「含む(includes)」という用語が詳細な説明または特許請求の範囲のいずれかで使用される限り、そのような用語は、「備えた(comprising)」が請求項内で前後を接続する語（移行句）として使用される時に解釈される場合の「備えた」という用語と同様に包括的であることを意図している。

本発明の一態様によるコンピュータベースのアプリケーションとともに使用可能な種々のメモラビリティモデルの高水準概略図である。 本発明の一態様による例示的ユーザーインタフェースを示す図である。 本発明の一態様による例示的ユーザーインタフェースを示す図である。 本発明の一態様による例示的ユーザーインタフェースを示す図である。 本発明の一態様による例示的ユーザーインタフェースを示す図である。 本発明の一態様による例示的影響モデルを示す図である。 本発明の一態様による例示的影響モデルを示す図である。 本発明の一態様による例示的決定木を示す図である。 本発明の一態様による例示的決定木を示す図である。 本発明の一態様による例示的表示コントロールを示す図である。 本発明による例示的システムの高水準概略図である。 本発明による一特定方法の流れ図である。 本発明によるタイムラインビジュアライゼーションの例示的スクリーンショット表示の図である。 タイムラインのバックボーンの左側の日付のみを表示する代表的ビジュアライゼーションの図である。 基本的日付に加えてランドマーク（例えば、休日、ニュース見出し、カレンダー予約、および個人的写真）を表示する代表的ビジュアライゼーションの図である。 本発明に従ってランドマークイベントがタイムラインに表示された場合のメジアン探索時間が、タイムラインに注釈を付けるために日付のみが使用された場合のメジアン探索時間よりも有意に高速であったことを示している図である。 本発明による例示的オペレーティング環境の図である。

符号の説明

１００ システム
１１０ メモラビリティモデル
１１４ イベント
１２０ アプリケーション
１３０ 投票モデル
１４０ ヒューリスティックモデル
１５０ ルールモデル
１６０ 統計的モデル
１７０ 相補的モデル
２００ インタフェース
２１０ 左側カラム
２２０ 右側カラム
２３０、３００、４００ スライダ
５００ インタフェース
５１０ "train"ボタン
６００ モデル
７１０ 「ランドマークミーティング」変数
１１００ システム
１１２０ 問合せ
１１３０ 問合せコンポーネント
１１４０ データストア
１１５０ ランドマークコンポーネント
１７００ 環境
１７０２ コンピュータ
１７０４ プロセッサ
１７０６ システムメモリ
１７０８ システムバス
１７１０ 読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）
１７１２ ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）
１７１４ ハードディスクドライブ
１７１６ 磁気ディスクドライブ
１７１８ リムーバブルディスク
１７２０ 光ディスクドライブ
１７２２ ＣＤ−ＲＯＭディスク
１７２４ ハードディスクドライブインタフェース
１７２６ 磁気ディスクドライブインタフェース
１７２８ 光ドライブインタフェース
１７３０ オペレーティングシステム
１７３２ アプリケーションプログラム
１７３４ プログラムモジュール
１７３６ プログラムデータ
１７３８ キーボード
１７４０ マウス
１７４２ シリアルポートインタフェース
１７４４ モニタ
１７４６ ビデオアダプタ
１７４８ リモートコンピュータ
１７５０ メモリストレージデバイス
１７５２ ＬＡＮ
１７５４ ＷＡＮ
１７５６ アダプタ
１７５８ モデム

Claims (66)

1. コンピュータベースの探索を容易にするシステムにおいて、
   情報の探索に関連する情報を受け取る問合せコンポーネントと、
   情報の探索を容易にするために、探索の発信者にとって記銘性が高いイベントに関連するコンテキスト情報に対応するコンテンツベースのランドマーク情報を使用するランドマークコンポーネントと
   を備えたことを特徴とするシステム。
2. 個人的コンテンツのインデックスに少なくとも部分的に基づいて前記探索に対する結果を表示することに関連するタイムラインビジュアライゼーションを提供する
   ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
3. ユーザーが触れた情報の統合インデックスを提供するサーチエンジン
   をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
4. 前記情報がウェブページ、電子メール、ドキュメント、ピクチャ、およびオーディオの少なくとも１つを含む
   ことを特徴とする請求項３に記載のシステム。
5. 探索の結果がオーバービューと詳細からなるタイムラインビジュアライゼーションを用いて提示される
   ことを特徴とする請求項２に記載のシステム。
6. 長期にわたる探索ヒットの分布を示すサマリビューをさらに提供する
   ことを特徴とする請求項５に記載のシステム。
7. 個別の探索結果の検査を可能にする詳細ビューをさらに提供する
   ことを特徴とする請求項５に記載のシステム。
8. 返される項目にアイコンおよび／または短い説明で注釈を付ける
   ことを特徴とする請求項７に記載のシステム。
9. 前記ランドマークコンポーネントが公共的ランドマークおよび／または個人的ランドマークを追加することによって基本的時間ビューを拡張する
   ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
10. コンテンツの探索をサポートするためにコンテキスト情報を使用する
    ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
11. 探索のタイムラインベースのプレゼンテーションを公共的および／または個人的ランドマークイベントに結びつける
    ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
12. 高速および容易な方法でコンテンツを探索することを容易にするように、ユーザーが触れた項目のテキストおよび／またはメタデータにインデックス付けすることができるインデックス付けコンポーネント
    をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
13. 請求項１のコンポーネントが格納された
    ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
14. コンピュータベースの探索を容易にする方法において、
    情報の探索に関連する情報を受け取り、
    情報の探索を容易にするために、探索の発信者にとって記銘性が高いイベントに関連するコンテキスト情報に対応するコンテンツベースのランドマーク情報を使用し、
    コンテキスト情報の部分集合のインデックスに少なくとも部分的に基づいて探索結果のタイムラインビジュアライゼーションを提供する
    ことを特徴とする方法。
15. 前記ランドマーク情報を決定するためにメモラビリティモデルを使用すること
    をさらに含むことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
16. 前記メモラビリティモデルが投票モデル、ヒューリスティックモデル、ルールモデル、統計的モデル、推論モデル、および相補的モデルの少なくとも１つを含む
    ことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
17. 前記相補的モデルが忘却性のパターンに基づく
    ことを特徴とする請求項１６に記載の方法。
18. ブラウザによって検索可能な１つまたは複数の項目に前記ランドマーク情報に関連する１つまたは複数のイベントを関連づけるブラウザインタフェースにおいて前記ランドマーク情報を使用すること
    をさらに含むことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
19. コンピュータベースの探索を容易にするシステムにおいて、
    情報の探索に関連する情報を受け取る手段と、
    情報の探索を容易にするために、探索の発信者にとって記銘性が高いイベントに関連するコンテキスト情報に対応するコンテンツベースのランドマーク情報を使用する手段と、
    コンテキスト情報の部分集合のインデックスに少なくとも部分的に基づいて探索結果のタイムラインビジュアライゼーションを提供する手段と
    を備えたことを特徴とするシステム。
20. メモラビリティモデルを使用するシステムであって、
    イベントを時間におけるランドマークとして認識する人の能力を自動的に捕捉する１つまたは複数のメモラビリティモデルと、
    前記イベントに従った情報の処理を容易にするために前記メモラビリティモデルを使用するアプリケーションと
    を備えたことを特徴とするシステム。
21. 前記メモラビリティモデルが、情報の処理、受信、および／または通信においてユーザーを支援するために種々のコンピュータベースのアプリケーションによって使用されることが可能なメモラビリティの尺度をイベントに割り当てる手続きおよびポリシーを含む
    ことを特徴とする請求項２０に記載のシステム。
22. 前記イベントが、予約、ユーザーのカレンダー内の注釈、休日、長期にわたるニュース記事、および画像の少なくとも１つを含み得る
    ことを特徴とする請求項２１に記載のシステム。
23. 前記メモラビリティモデルが、時間におけるランドマークを含む個人別インデックスを提供するために使用され、該インデックスは、情報のディレクトリをブラウズすることに関連する少なくとも１つのアプリケーションにおいて、サーチエンジンの結果をレビューする際に使用される
    ことを特徴とする請求項２０に記載のシステム。
24. 前記メモラビリティモデルが投票モデル、ヒューリスティックモデル、ルールモデル、統計的モデル、およびパターンに基づく相補的モデルの少なくとも１つを含み得る
    ことを特徴とする請求項２０に記載のシステム。
25. 前記投票モデルが公共的イベントのメモラビリティに評点を付けるためにユーザーの集合に自動的に世論調査をする
    ことを特徴とする請求項２４に記載のシステム。
26. 前記評点が、ニュース記事のコーパスから取られたニュース記事の主要点の少なくとも１つを含むメモラビリティのスカラー尺度と、値を割り当てるために人の集合に問合せをすることに基づく
    ことを特徴とする請求項２５に記載のシステム。
27. 前記ヒューリスティックモデルが、メッセージの属性を利用し、該属性の関数に基づいてメモラビリティの評点または決定論的カテゴリを割り当てる略式のポリシーを作成する
    ことを特徴とする請求項２４に記載のシステム。
28. カレンダー上のイベントの増大する継続時間を、該イベントのメモラビリティに正の影響を与えるものとして分析するヒューリスティック関数
    をさらに備えたことを特徴とする請求項２７に記載のシステム。
29. 前記ヒューリスティック関数が、画像の集合のうちのいずれの画像群または画像の部分集合群が該画像の１つまたは複数の属性に基づいて前記イベントにおいて取られた画像の集合群のうち最も記銘性が高いものとして働くかに適用される
    ことを特徴とする請求項２８に記載のシステム。
30. 前記属性が、場面内の対象の構図、色ヒストグラム、認識される顔、ピクチャ間の順序および時間関係に関わる特徴、ピクチャ間間隔の短いピクチャ、イベントの一側面に関する撮影者の興奮の捕捉、ならびに画像に関するユーザーの活動を示す属性の少なくとも１つを含む
    ことを特徴とする請求項２９に記載のシステム。
31. 前記ユーザーの活動が、より長い、またはより短い滞留時間を伴って画像を吟味または表示すること、画像を編集すること、画像をトリミングすること、および画像をリネームすること含む
    ことを特徴とする請求項３０に記載のシステム。
32. フォーカスおよび向きを含む画像品質の自動分析
    をさらに備えたことを特徴とする請求項３０に記載のシステム。
33. 前記ルールモデルが、ニュース記事の数、メディアにおける持続性、被害者の数、ニュース記事に関連する損害のドル価値、驚きおよび異例の程度を捕捉する特徴、ならびにイベントへのユーザーの近さの少なくとも１つに関連する属性を含むメモラビリティの尺度をニュース記事に自動的に割り当てるルールを含む
    ことを特徴とする請求項２４に記載のシステム。
34. 前記統計的モデルが、項目のメモラビリティを予測するモデルを提供する機械学習法を使用し、前記統計的モデルはベイズの学習の使用を含み、（ベイジアンネットワークのような）ベイズの依存性モデル、ナイーブベイズ分類器、およびサポートベクトルマシン（ＳＶＭ）の少なくとも１つを生成することができる
    ことを特徴とする請求項３３に記載のシステム。
35. ランドマーク項目または忘却された項目の明示的な例を取るトレーナコンポーネント
    をさらに備えたことを特徴とする請求項２４に記載のシステム。
36. 前記トレーナには暗黙的トレーニングを通じて識別される例が供給される
    ことを特徴とする請求項３５に記載のシステム。
37. 前記相補的モデルが、ユーザーが来たるべきイベントを想起しない可能性を推論することに集中したメモラビリティの変種の使用を記述する
    ことを特徴とする請求項２４に記載のシステム。
38. 前記相補的モデルが、ユーザーが忘却している可能性が高い情報を視覚的に目立つ方法で選択的に強調表示し、または情報が思い出されない可能性に従って情報のタイミングまたは警告を変更するために、アプリケーションにおいて推論を利用する
    ことを特徴とする請求項３７に記載のシステム。
39. 前記相補的モデルが、おそらく忘却されている情報について情報を送信してユーザーに警告することのコンテキスト依存的な費用および便益を含むメッセージングおよびリマインダシステムと組み合わされる
    ことを特徴とする請求項３７に記載のシステム。
40. 記銘性が高いことのしきい値より高い可能性を有するユーザーのカレンダーからのランドマークイベントが調節の設定に従って表示されることを可能にするしきい値調節
    をさらに備えたことを特徴とする請求項２０に記載のシステム。
41. ランドマークである可能性が次第に低くなるほどイベントを次第に明るくするディスプレイ
    をさらに備えたことを特徴とする請求項４０に記載のシステム。
42. ランドマークである可能性の異なる範囲内におけるイベントの帰属の関数として強度を割り当てるステップ
    をさらに備えたことを特徴とする請求項４１に記載のシステム。
43. 長年にわたるユーザーのカレンダー予約のファイルを取得し、予約が記憶ランドマークとして働くかどうかをユーザーが示すことを可能にするトレーニングインタフェースを
    さらに備えたことを特徴とする請求項２０に記載のシステム。
44. 前記トレーニングインタフェースが、ユーザーのカレンダー上のイベントの複数の属性をとる統計的分類器を生成し、各イベントがランドマークイベントである可能性を予測するトレーニングボタンをさらに備えた
    ことを特徴とする請求項４３に記載のシステム。
45. 前記可能性が次式
    ｐ（記憶ランドマーク｜Ｅ１...Ｅｎ）
    に基づき、ここでｐは確率であり、Ｅ１...Ｅｎは１つまたは複数のイベント属性に関連する証拠である
    ことを特徴とする請求項４４に記載のシステム。
46. 同僚がミーティングに出席するかどうか、ミーティングの曜日、時刻、継続時間、ミーティングが繰り返されるかどうか、ミーティングについて早めに思い出させるために設定された時刻、ユーザーの役割、ミーティングが来たのは別名経由かそれとも個人からか、何人の出席者がミーティングに出席するか、ユーザーの直属の部下、マネージャ、またはマネージャのマネージャはミーティングに出席するか、ミーティングの主催者は誰か、ミーティングの主題、ミーティングの場所、ユーザーはミーティング要求にどのように応答したか、の少なくとも１つを含むメモラビリティ変数を処理するための推論モデル
    をさらに備えたことを特徴とする請求項２０に記載のシステム。
47. ユーザーの予約ストアから計算されイベントまたは予約の属性の珍しさすなわち「異例性」を捕捉する「主催者異例（atypia）」、「場所異例」、および「出席者異例」の少なくとも１つを処理する
    ことをさらに備えたことを特徴とする請求項４６に記載のシステム。
48. 場所、主催者、および出席者の典型性を頻度の範囲に基づく状態に離散化する
    ことをさらに備えたことを特徴とする請求項４７に記載のシステム。
49. イベントがどのように、およびいつ表示されるかを制御するためにユーザーによって選択される１つまたは複数のコントロール
    をさらに備えたことを特徴とする請求項２０に記載のシステム。
50. メモラビリティ情報を適用する方法において、
    項目が想起され、ランドマークとして認識され、またはイベントもしくは時間を最もよく代表する可能性の尺度に従って、数値的またはカテゴリ的ラベルを用いてイベントまたは項目に自動的にラベル付けし、
    ラベル付けを情報管理アプリケーションに適用する
    ことを特徴とする方法。
51. 想起され、ランドマークとして認識され、またはイベントもしくは時間を最もよく代表するものとして、イベントまたは項目の主要点のスカラー尺度を割り当てる数学関数を使用すること
    さらに含むことを特徴とする請求項５０に記載の方法。
52. 暗黙的にトレーニングされるか、または明示的トレーニングシステムを用いてトレーニングされる機械学習法によるメモラビリティの統計的モデルを適用すること、
    イベントもしくは項目が想起され、ランドマークとして認識され、またはイベントもしくは時間を最もよく代表する可能性に関するリアルタイムの推論または分類を提供する記銘性が高いまたは記銘性が低いイベントまたは項目のサンプルに関する情報を収集すること、および
    イベントまたは項目のさまざまな程度にわたる確率分布を提供すること、
    の少なくとも１つをさらに含む
    ことを特徴とする請求項５１に記載の方法。
53. 生涯イベントのログのためのイベントを選択的に格納するように、異種のイベントおよびコンテンツのストリームを自動的にフィルタリングすること
    をさらに含むことを特徴とする請求項５０に記載の方法。
54. 異種のイベントおよびコンテンツのログを階層的にブラウズすること、またはさまざまなレベルの時間精度でデータをブラウズすること
    をさらに含むことを特徴とする請求項５０に記載の方法。
55. ピクチャライブラリから抜き出されるピクチャの環境表示用にピクチャを選択的に選び出すために代表的ランドマークおよびメモラビリティを使用すること
    をさらに含むことを特徴とする請求項５０に記載の方法。
56. ユーザーが示したいスライドの総数の制約の下で、長時間にわたるスライドショー中の、または１つもしくは複数のイベントに関して異なる時点での、ピクチャの集合を選択的に選び出すために代表的ランドマークおよびメモラビリティを使用すること
    をさらに含むことを特徴とする請求項５０に記載の方法。
57. 項目の集合を選択的に選び出して項目のコーパスのコンテンツを特徴づけ、または要約するために、代表的ランドマークおよびメモラビリティを使用すること
    をさらに含むことを特徴とする請求項５０に記載の方法。
58. 前記項目が、画像、フォトライブラリ、およびファイル、項目、またはドキュメントのフォルダ上に表示されるグラフィクスまたはフォト画像のサムネイルの少なくとも１つを含む
    ことを特徴とする請求項５７に記載の方法。
59. 前記情報管理アプリケーションが、項目が想起され理解されるかに関連するメモラビリティ適用、項目が時間におけるマイルストーンとみなされるかに関連する記銘性が高いランドマーク、および項目が期間、イベント、またはイベントの系列を代表するかに関連する代表的ランドマークの少なくとも１つに適用される
    ことを特徴とする請求項５０に記載の方法。
60. リマインダを判定する方法において、
    データからモデルを自動的にトレーニングし、
    潜在的に忘却された項目に関する推論を実行する
    ことを特徴とする方法。
61. 項目が忘却される可能性を推論すること、および
    前記項目についてユーザーに思い出させる期待値の費用便益分析を実行すること
    をさらに含むことを特徴とする請求項６０に記載の方法。
62. 項目の種類およびコンテキストが与えられた場合に、妨害の費用を考慮して、ユーザーが忘却している可能性が高いものについてユーザーに思い出させることを申し出るべきかどうか、およびいつ申し出るべきかに関する期待効用意思決定を実行すること
    をさらに含むことを特徴とする請求項６０に記載の方法。
63. 阻害性の取込みおよび伝送の費用を通じて、デスクトップアプリケーションまたは移動デバイスにおけるリマインダに関する警告を制御すること
    をさらに含むことを特徴とする請求項６０に記載の方法。
64. 記憶異常につながり得る種々の認知障害を有する患者を自動的に支援すること
    をさらに含むことを特徴とする請求項６０に記載の方法。
65. アルツハイマー病の患者が病気の特定の段階にある可能性を自動的に予測すること
    をさらに含むことを特徴とする請求項６４に記載の方法。
66. ユーザーに視聴覚キューを自動的に提供すること、および理想的リマインダを自動的に提供することの少なくとも１つをさらに含む
    ことを特徴とする請求項６５に記載の方法。
    

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