JP2004514217A - 関心を更新する方法 - Google Patents

Abstract

この発明は、ユーザにとって関心のある主題事項を提示しているプロフィルを変更する方法に係り、ここでいうプロフィルは主題が関係するデータの複数の組を含んでいる。この発明の方法は次の段階を含んでいる。（１）ユーザに向けてプロフィルに対する変更を示唆すること。この示唆は１又はそれ以上の選択肢を含んでいてこの選択肢が示唆した変更を表わしている。（２）ユーザからの１又はそれ以上の選んだ結果を受領すること。（３）各チョイスに合わせてユーザプロフィルを修正すること。（４）この修正に関してユーザの動作を監視すること。及びユーザの動作が所定の規準を満足することを条件として、（５）各チョイスに従って該プロフィルを恒久的に変更すること。
【選択図】図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、インタレスト（ｉｎｔｅｒｅｓｔ）の更新、とくにあるユーザの関心の更新に関する。
【０００２】
【従来の技術】
昨今の情報が豊富な環境（ｃｌｉｍａｔｅ）では、かなりの量の注意が情報の検索の改良方法を開発するために費やされている。とくに、エージェント技術の分野は、探索（サーチ）、要約作成、フィルタがけ、情報提示のためのエージェントの開発に大きく関与しているところであり、例えば、Ｄａｖｉｅｓ，Ｗｅｅｋｓ ＆ Ｒｅｖｅｔｔ，１９９７ソフトウエアエージェント及びソフトコンピューティングにおける“Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ａｇｅｎｔｓ ｆｏｒ ｔｈｅ ＷＷＷ”としてＨ．Ｎｗａｎａ，Ｎ．Ａｚａｒｍｉ編、Ｂｅｒｌｉｎ Ｓｐｒｉｎｇｅｒ − Ｖｅｒｌａｇ刊）の中にあるものを挙げることができる。こういったものの全部ではないとしてもほとんどがユーザについての若干の知識を有しているエージェントに依存している。ユーザ情報のとり込みは急速に主要な領域となってきており、単にエージェント技術だけでなく、一段にインターネットの分野でもそのようになっていることは最近の提案であるＯｐｅｎ Ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ Ｓｔａｎｄａｒｄ　Ｄｕｎｎ，Ｇｗｅｒｔｚｍａｎ、Ｌａｙｍａｎ ＆ Ｐａｒｔｏｖｉ，１９９７（“Ｐｒｉｖａｃｙ ａｎｄ ｐｒｏｆｉｌｉｎｇ ｏｎ ｔｈｅ ｗｅｂ”ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｎｏｔｅ，ＷＷＷ Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ ２ Ｊｕｌｙ １９９７）に示されているところである。ユーザ情報は疑いもなく、常に増大している役割を演じていて、これがデジタルライブラリイ、電子商取引、個人仕様の応用として一層拡大されているところである。
【０００３】
フィルタリングエージェント（電子メールに優先順位を付けるエージェントのような）は、大量の情報を管理することに関与することになる第一世代の典型的なエージェントであった。Ｍａｅｓ（１９９４）は各種の動機付け（モチベーション）、方法及び応用をこのようなエージェントについて情報の過剰負荷を減らすために記述している（Ｍａｅｓ（１９９４）“Ａｇｅｎｔｓ ｔｈａｔ ｒｅｄｕｃｅ ｗｏｒｋｌｏａｄ ａｎｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｖｅｒｌｏａｄ”、Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｔｈｅ ＡＣＭ， Ｊｕｌｙ）。実際に、このことがインターネット環境内部でエージェントが成功を遂げた一個の最も重要な理由であった。誰でも一人の人物にとって全く多すぎるほどの資源が幅広く専門的助言を得るために利用可能となっていて、事実、人はこういったページのすべてをブラウズすることができるという幸運に恵まれていたとすれば、ほんの僅かの割合のものだけが実際に関心があったり、関連しているものであることを恐らくは発見することになる。探索（ｓｅａｒｃｈ）エージェント（Ａｍａｌｔｈａｅａのようなもの）は次第にこの作業負荷（ワークロード）を減らすための手段として卓逸したものとなってきていて、大部分のものはユーザがその者の関心や好みをエージェントに知らせることができるようにしている。エージェント技術でのさらなる発展が始まっていて、ユーザとの事前の対話とともにユーザの関心を学習することを考慮するようにしている。
【０００４】
多くの最新のエージェントはユーザのプロフィルを作ることについての若干の形式を含んでおり、それは次のようなものである。
・Ｙｅｎｔａ（Ｆｏｎｅｒ ＆ Ｃｒａｂｔｒｅｅ，１９９７（“Ｍｕｌｔｉ−ａｇｅｎｔ ｍａｔｃｈｍａｋｉｎｇ”ｉｎ Ｓｏｆｔｗａｒｅ ａｇｅｎｔｓ ａｎｄ ｓｏｆｔ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，Ｅｄｓ Ｈ．Ｎｗａｎａ，Ｎ．Ａｚａｒｍｉ，Ｂｅｒｌｉｎ Ｓｐｒｉｎｇｅｒ−Ｖｅｒｌａｇ）），
・Ｓｙｓｋｉｌｌ ＆ Ｗｅｂｅｒｔ（Ｐａｚｚａｎｉ ａｎｄ Ｂｉｌｌｓｕｓ，１９９７“Ｌｅａｒｎｉｎｇ ａｎｄ ｒｅｖｉｓｉｎｇ ｕｓｅｒ ｐｒｏｆｉｌｅｓ：ｔｈｅ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｉｎｔｅｒｅｓｔｉｎｇ ｗｅｂ ｓｉｔｅｓ”，Ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ ２７（３）），
・Ｐｅｒｓｏｎａｌ ＷｅｂＷａｔｃｈｅｒ（Ｍｌａｄｅｎｉｃ，１９９６“Ｐｅｒｓｏｎａｌ ｗｅｂｗａｔｃｈｅｒ：ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ”，Ｔｅｃｈｉｎｉｃａｌ ｒｅｐｏｒｔ ｌｊｓ−ＤＰ−７４７２， Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｓｃｉｅｎｃｅ， Ｃａｒｎｅｇｉｅ−Ｍｅｌｌｏｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇｈ ＵＳＡ，Ｏｃｔｏｂｅｒ．），
・Ｌｅｔｉｚｉａ（Ｌｉｅｂｅｒｍａｎ．１９９５“Ｌｅｔｉｚｉａ：Ａｎ ａｇｅｎｔ ｔｈａｔ ａｓｓｉｓｔｓ ｗｅｂ ｂｒｏｗｓｉｎｇ”， ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ，１４^ｔｈ Ｊｏｉｎｔ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ（ＩＪＤＡＩ−９５），Ｍｏｎｔｒｅａｌ，Ｃａｎａｄａ），
・ＮｅｗｓＳＩＥＶＥ（Ｈａｎｅｋｅ，１９９７“Ｌｅａｒｎｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｏｆ ｔｅｘｔ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｓｉｍｐｌｅ ｉｎｔｅｒｅｓｔ ｐｒｏｆｉｌｅｓ”，Ｉｎ Ｐ．Ｋａｎｄｚｉａ ＆ Ｍ．Ｋｌｕｓｃｈ，Ｃｏ−ｏｐｅｒａｔｉｖｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｇｅｎｔｓ．Ｂｅｒｌｉｎ：Ｓｐｒｉｎｇｅｒ−Ｖｅｒｌａｇ），ａｎｄ
・ＩＮＳＯＰ（Ｋｉｎｄｏ ｅｔａｌ １９９７“Ａｄａｐｔｉｖｅ ｐｅｒｓｏｎａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ｔｈａｔ ｏｒｇａｎｉｚｅｓ ｐｅｒｓｏｎａｌ ｐｒｏｆｉｌｅｓ ａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ”，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ １５^ｔｈ ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｉｎｔ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ（ＩＪＣＡＩ−９７）ｐｐ．７１６−７２１ Ｎａｇｏｙａ， Ｊａｐａｎ）。
【０００５】
Ｓｙｓｋｉｌｌ ＆ Ｗｅｂｅｒｔのエージェントは、ユーザのプロフィルを学習し、これを使って関心のあるウェブページについての示唆を誘導するようにしている。このユーザはユーザの関心に対する示唆についての関連性を評価して、またエージェントは単純素朴（ナイーブ）なＢａｙｅｓの分類器（Ｂａｙｅｓｉａｎ Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）を採用してユーザプロフィルをそれにより改訂する。Ａｍａｌｔｈａｅａ（Ｍｏｕｋａｓ １９９７，“Ｕｓｅｒ ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｉｎ ａ ｍｕｌｔｉａｇｅｎｔ ｅｖｏｌｖｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ”Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ，ｗｏｒｋｓｈｏｐ ｏｎ Ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｆｏｒ ｕｓｅｒ ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ，６^ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｕｓｅｒ ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ，Ｃｈｉａ Ｌａｇｕｎａ，Ｓａｒｄｉｎｉ）はユーザのプロフィルについての重み付けしたキーワード表現を採用していて、これが次に専門的助言を得るよう相続されて、ユーザにとって関心のあるページを検索するためにインターネットサーチエンジンへの問合せにあてるようにする。Ａｍａｌｔｈａｅａのユーザプロフィルは多数の情報フィルタがけエージェント（ＩＦＡ）を含んでいて、その一つ一つが特定のトピックスについて特殊なものとされている。こういったＩＦＡは多数のやり方で構築するように出来ている、（例えばユーザの好みとするウエブページのホットリスト（ｈｏｔｌｉｓｔ）の解析を介したもの；ユーザがするユーザのブラウザとの対話の観察を介したもの（ページアクセス履歴のログを用いる））。さらにＩＦＡは時間をかけて発展することができて、それによりＡｍａｌｔｈａｅａと時間をかけてユーザが対話するときにユーザに対してＩＦＡが一層密接して適応できるようにしている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
多くのウェブサイトはユーザについての情報を収集して次のことにあてる：
ａ）人口統計的（デモグラフィック）情報の追跡を保つ、ｂ）サイトからの個人化したサービスと情報を提供する。この技術は誠実な顧客ベースを保つことができるようにするためにサイトにとって一層重要となっている。事実、Ｆｉｒｅｆｌｙ， Ａｕｔｏｎｏｍｙ及びＯｐｅｎ Ｓｅｓａｍｅ！はこのような適応を可能とすることになる、最新発表された製品のすべてを有している。
【０００７】
したがって、ユーザのプロフィルを有することは、ユーザに対して関心のあるサービスと情報とを提供するために非常に重要であることは明らかである。上述のシステムは各種の技術と情報源とを使用するが、多いとは言えないシステムがキーワードもしくは識別子をプロフィルの中でユーザのコンテクストの関数（ｆｕｎｃｔｉｏｎ）としておくような試みをしている。時系列の中のある瞬間でのユーザのコンテクストはその瞬間でのユーザにとっての関心事である情報の形式とコンテンツ（ｃｏｎｔｅｎｔ）とを大きく決めている（例えば、ユーザが作業をしているとすると、そのときはユーザは作業関連の関心事について知りたいと思うであろう）し、またこの領域での発展、展開はユーザに提示される情報量を減らすのを助けることができる。
【０００８】
出願人の特許発明ＥＰ８０７２９１（ＩＰＤケース番号Ａ２４９７６）は“ＪＡＳＰＥＲ”エージェントとして知られているソフトウェア応用システムを教示しており、このエージェントは文書のＵＲＬや文書のコンテンツを示しているキーワードのようなメタ情報であってユーザにとって関心のある文書に関するものを記憶している。ＪＡＳＰＥＲはまたユーザのプロフィルを記憶しており、このプロフィルは特定形式の情報内でユーザの関心を示しているキーワードを備え、重複している関心を持っているユーザを識別するためにユーザ間で共同的フィルタがけを実行する（ユーザをグループに並べるようにする）。ＪＡＳＰＥＲはユーザのグループ間でこのメタ情報を比較し、もし一人のユーザでグループＡの中の者がある文書が自分にとって関連性があると識別したとすると、ＪＡＳＰＥＲはこの識別した文書に関連するメタ情報をグループＡ内の他のユーザに向けて（例えば電子メールを経由して）送る。ユーザプロフィルはカテゴリィ内でキーワードを記憶するようにできていて、例えば作業とか、レジャーといったコンテクストの関数として記憶でき、またＪＡＳＰＥＲはこういったカテゴリィのコンテンツを、ユーザによって眺められる情報形式で検出された変更に合せて、変更できる。
【０００９】
例えば一つのコンテクストに関して記憶されたキーワード間での比較を実行して、眺められている文書内のキーワードに対してのキーワードと比較がされる。ＪＡＳＰＥＲはこのようにして、ユーザのグループ間での情報の配信と識別との目的で、コンテクストを特徴付ける一組のキーワードを識別することと関係している。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
以下の記述では、用語として“ｉｎｔｅｒｅｓｔ（関心）”、“ユーザプロフィル（ｕｓｅｒ ｐｒｏｆｉｌｅ）”、“情報源（ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｏｕｒｃｅ）”“コンテクスト（ｃｏｎｔｅｘｔ）”、“インスタンシェートした関心（ｉｎｓｔａｎｔｉａｔｅｄ ｉｎｔｅｒｅｓｔ）”を使用するのが、次のように定義される。
“関心”は一組のキーワード、画像、音楽のうちのいずれかあるいはそのうちのいくつかを含む組合せのような主題関連データであって、主題事項を代表するものを含むものである。一般に画像と音楽とはある形式の記述を含むものであり、“例えば１８８７年に作曲された音楽Ｆａｕｒｅ Ｒｅｑｕｉｅｍ（フォーレのレクイエム）この作品はＦａｕｒｅの死のビジョンを反映したもの”となっており、この場合に、キーワードはこの記述から抽出されて、関心事を記述するために使用され、例えば主題事項については印象派作家、死となる。
“ユーザプロフィル”はユーザについて記憶されている１又はそれ以上の関心を含んでいる。
“情報源”は情報、例えば文書を含んでいるエンティティ（ｅｎｔｉｔｙ）を含んでいる。
“コンテクスト”はユーザの現在の状態、例えば状態（作業中、プレー中）、居る場所（家とか外出とか）また会社（同僚）といったことを記述している表現を含んでいる。
“インスタンシェートした関心”はユーザの状態が識別されたときに、ユーザのコンテクストがインスタンシェートする（事例を挙げて裏付けられる）ことであり、例えばユーザは家で作業中であることが識別されて、それによりコンテクストが作業、家でインスタンシェートされる。関心事がそこでインスタンシェートされたコンテクストによりフィルタがけされて、これらの関心事がインスタンシェートされた関心（ｉｎｔｅｒｅｓｔ）と呼ばれる。
【００１１】
この発明によると、ユーザにとっての関心についての主題事項を表わしているプロフィルを変更する方法が提供される。該プロフィルは複数組の主題関連データを含み、該方法は、
（１）該ユーザに対して該プロフィルに対する変更を示唆する段階であって、該示唆は該示唆された変更を表わす１又はそれ以上の選択肢を含んでいる段階と、
（２）該ユーザから１又はそれ以上の選択肢を受領する段階と、
（３）各選択肢に従って該ユーザプロフィルを修正する段階と、
（４）該修正に関してユーザ動作を監視し、ユーザ動作が所定の規準を満足するかどうかを監視する段階と、
（５）各選択肢に従って該プロフィルを常に変更する段階とを含んでいる方法となっている。
【００１２】
好ましくは、監視する段階（４）は、該ユーザにより構成可能とされている頻度で発生し、少くとも一つのさらなる選択肢をユーザに提示する段階と、
さらなる選択肢の各々を受領する段階と、
さらなる選択肢の各々を所定の規準と比較する段階とを含むことである。加えて、さらなる選択肢の各々は段階（１）で示唆された変化を表わす１又はそれ以上の選択肢の確認を備えている。
【００１３】
これに代って、該監視する段階（４）は該選択肢に関する情報に該ユーザがアクセスする度数を計数する段階と、該計数をしきい値数と比較する段階とを含むことができる。またさらなる代わりの方法は、該監視する段階（４）は該選択肢に関するユーザアクセスのパターンを観察する段階と、該観察したパターンを１又はそれ以上の所定のパターンと比較する段階とを含んでいる。このようなパターンは、例えば、選択肢と関係している情報へのアクセスに費した時間、選択肢に関する情報がアクセスされた一日のうちの時刻、また、選択肢に関係している情報にユーザがアクセスするやり方の繰返しの可能性といったものを含んでいてよい。
【００１４】
好ましくは、この方法が、少くとも一つの比較解析かクラスタ解析かあるいはその両解析を２又はそれ以上のユーザのプロフィル間で実行する段階と、この段階から出力を受領する段階とを含んでいる。この出力は該示唆された変更を表わしている選択肢の少くとも一つを提供するために使用される。こうして、例えばもし関心事Ａが関心事Ｂとリンクされていて、しかもユーザＵ１が関心Ａをもっていると、そのときには関心事Ｂが示唆された変更となる。他のデータマイニング（ｍｉｎｉｎｇ）と解析の方法がファジィ論理、発見的（ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ）及び知識応用（ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ　ｂａｓｅｄ）方法のように潜在的な関心を識別するために使用できる。
【００１５】
有利なのは、この方法が、該比較解析かクラスタ解析かあるいはその両解析からの出力と関係している確信値を評価する段階をさらに備えていて、そこでは前記出力に基づいて該プロフィルのコンテンツに対する変更を示唆する該段階（ｉ）が、該関係する評価された確信値に依存して実行されることである。このような確信値は、例えば、当業者にとって知られているやり方で、統計技術を用いて計算することができる。
【００１６】
便利なのは、この方法が該出力を該ユーザと関連性がないと見なされる変更のリストと比較して、もし該出力内のいずれかの選択肢が該リストにあるいずれかと整合していれば、該出力から整合がとれている選択肢を無視することを含んでいることである。こうして、関心事Ｂが“無関心”のリストと比較されて、“無関心”リスト上に入力されていないかどうかをユーザに示唆するだけとなる。
【００１７】
【実施の形態】
この発明の他の特徴、特筆事項、利点などは、本発明の好ましい実施形態の次の説明から明らかになり、また、以下添付の図面に言及して説明していく。
全体概観
図１を見ると、物理レベルでユーザＵ１の通信環境はユーザによって持ち運ばれるセルラ電話Ｔ１とパーソナルデジタルアシスタントＴ２と、モデムを含むコンピュータワークステーションＴ３を含んでいる。ワークステーションＴ３はユーザＵ１から若干の距離が隔て置かれるのがもっともありそうなことである。
【００１８】
ワークステーションＴ３はこの場合はローカルエリア網（ＬＡＮ）サーバを備え、このサーバは別な端末（Ｔ４として一つだけが示されている）に接続され、ユーザからは異なる距離で接続されている。各種の端末と通信状態にあるのは、多数の異なる通信チャンネルであり、これらのチャンネルは異なる記法（ｎｏｔｉｏｎａｌ）の網を形成している（網の若干もしくはすべては共通に支配されている）。ワークステーションＴ３はまたデータベースサーバＤＢ１，ＤＢ２に接続されていて、端末Ｔ３と同じＬＡＮ Ｎ３に示されている。データベースサーバＤＢ１，ＤＢ２とはＬＡＮ上に置かれることが可能で、ＬＡＮはＬＡＮ Ｎ３にいくつかのスイッチ及び／又はルータ（図示せず）を経由して接続されている。
【００１９】
公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）Ｎ１は統合サービスデジタル網（ＩＳＤＮ）Ｎ２とゲートウェイＧ１（例えばローカルもしくは国際スイッチングセンタ）を介して相互接続されていて、またＩＳＤＮラインＬ１を介して端末Ｔ３にしたがってＬＡＮ Ｎ３に接続されている。公衆陸上モバイル網（ＰＬＭＮ）（例えばＧＳＭコンパチブルデジタルセルラ網）Ｎ４がゲートウェイＧ２を経由してＰＳＴＮ Ｎ１とＩＳＤＮ Ｎ２に接続されている。ＰＬＭＮの基地局Ｂ１は建物の環境内でピコセルを提供し、この建物内部にユーザＵ１が置かれていて、また基地局Ｂ２はセルを同じ一般的な領域内部で提供する。こうして、網Ｎ１〜Ｎ４は異なるレートで各種の端末Ｔ１〜Ｔ３に向けてデータを配信することができる。すなわち、ＰＬＭＮ Ｎ４を通る低速データ、ＰＳＴＮ Ｎ１を通る高速データ、またさらにＩＳＤＮ Ｎ２またはＬＡＮ Ｎ３を通るより高速なデータである。
【００２０】
例えば、サーバＩＳ１〜ＩＳ４上に保持されている情報源は網Ｎ１〜Ｎ４全体に分散されている。四つだけのサーバが図示されているが、他の分布も想到される。ユーザＵ１はシステム内のいずれかあるいはすべての情報源からの適切な情報を受信したいとすることができる。
【００２１】
【実施例】
この発明の実施例を利用する情報提供システムの概観
ユーザＵ１のコンテクストは、時系列内のある瞬間にユーザＵ１にとって関心事である情報の型式とコンテンツ（ｔｙｐｅ ａｎｄ ｃｏｎｔｅｎｔ）を大幅に決める。例えば、もしユーザＵ１が仕事（ｗｏｒｋ）についていると、そのときはユーザＵ１は仕事に関係した関心事について知りたいと思うことになりそうである。もし情報がカテゴリィに分けられて、ユーザのコンテクストに従って提示されると、三つの事項が達成される。第一は、ユーザＵ１に提示される情報の量が低減されることであり、第二は、ユーザは手操作でその者の現在のコンテクストと関連性のない情報をフィルタをかけて除去することをしなくてもよいことである。第三にユーザの現在のコンテクストと関連性のない情報によりユーザは心を散らされることがないことである。したがって、ユーザにとって関連性のない情報の量を減らすためにユーザのコンテクストの機能として情報にフィルタをかけることが都合よくなっている。
【００２２】
図２を見ると、この発明の実施例は一般に情報プロバイダ２００と呼ばれていて、端末Ｔ３上に置かれている。情報プロバイダ２００は本質的にはプロファイラ２０１を備えて、ユーザの関心を含むプロフィルを生成するプロファイラ２０１、ユーザとのインターフェースとなるインターフェース手段２０３、サーバＩＳ１〜ＩＳ４上に記憶された情報源にインデックスを付けるインデックス生成器２０５、及びユーザのコンテクストに従って情報を検索する検索エンジン２０７を備えている。
【００２３】
情報プロパイダ２００の部品は以下に詳記するが、概観すると、プロファイラ２０１がユーザから、インターフェース手段２０３を経由して、関心事情報を受領して、個人的なプロフィルを生成して、これがプロフィルデータベースＤＢ１内にそのユーザのために記憶される。プロフィルを構成している関心事は属性（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）を伴っており、例えばホーム／アウェイ、ワーク／プレイなどが属性であって、一般にユーザのコンテクストを記述している。インデックス生成器２０５は、上記のように、サーバＩＳ１〜ＩＳ４上に記憶された情報源にインデックスを付ける。
【００２４】
検索エンジン２０７はコンテクスト判断手段２０９と、第一の検索手段２１１と第二の検索手段２１３とを備えている。コンテクスト判断手段２０９はユーザＵ１に関係する外部源から情報を受領し、例えば、ユーザの位置、一日のうちの時刻、及びダイアリィ（日記帳）からの１又はそれ以上の入力であって、こういったものからユーザＵ１のコンテクストが判断される。第一の検索手段２１１はプロファイラ２０１により生成された個人的プロフィルから情報を検索するようにされていて、それにより、コンテクスト判断手段２０９が一度ユーザのコンテクストを判断してしまうと、第一の検索手段２１１はそのコンテクストと関係している関心事を検索できる。第二の検索手段２１３は、第一の検索手段２１１によって検索されたコンテクストが関係する関心事を使用して、インデックス生成器２０５に照会をしてこういった照合に対応している情報源を検索する。
【００２５】
数多くの人々はその人達のユーザプロフィルについての特徴への当事者（この当事者へは信頼関係をもっていないものとする）によるアクセス可能性と処理とについて気づかっている。さらに、多くのユーザは自動的なプロフィル適応を望んではいないように見え、むしろどんなプロフィル変更についても完全に制御したいとしている。しかしながら、ユーザインテンシブ（ｉｎｔｅｎｓｉｖｅ）システムでは、例えばユーザがその者のプロフィルを変更することが求められているようなシステムでは、エージェントに基づくシステムの理想とするところとは反対の運行がされ、ここではエージェントがユーザにかかる負荷（ｌｏａｄ）を軽減するように開発されている。
【００２６】
本質的には、本発明は、プロファイラ２０１の特徴に関し、本発明は様々な外部入力とユーザからのフィードバックに従ってユーザプロファイルのコンテンツを修正するのに使用される。変更はシステムによって示唆されるが、ユーザの承認によってのみ有効にされる。これによって、それ故に、ユーザはプロファイルを直接修正することはないが、変更はユーザの承認に答えてのみなされる。さらに、変更がリビューされ、その結果ある変更が容認できるものではないことが判明すれば、その変更は修正され及び／或いは覆される。変更のリビューはユーザによって選択可能な時間の尺度をこえて生じ、その結果ユーザはシステムに変更をテストする時間がなかったことを伝え、それによってリビュー時間を再設定する。
【００２７】
このような構成は、個人化された情報検索に関して、ユーザへの負荷の２つの相反する問題と自動化され過ぎたプロファイル管理との間を比較検討する。
プロファイラ２０１
情報プロバイダ２００は前もって決めた、有限数の関心事を有していて、この関心事からユーザＵ１と関係している関心が選び出される。これらの関心は次の使い果たせないカテゴリィのリストの中に入るものである：
・一般的な関心事：例えば現在の業務（ａｆｆａｉｒｓ）、金融、ホーム、ビジネス、レジャー、趣味、クラブなど；
・場所：例えば、ホームタウン、休日の行き先、ビジネス旅行、家族団らんなど。
【００２８】
一般的な関心についての“マスタコピー（ｍａｓｔｅｒ　ｃｏｐｙ）”が存在し、これが非輪状の（ａｃｙｃｌｉｃ）グラフとしてコネクタを介して相互接続されている。このマスタコピイはプロフィルデータベースＤＢ１内のデータベーステーブル内に記憶されている。各関心事（一般的あるいは位置という形式のもの）は１又はそれ以上の前もって定義されたキーワードを有し、このキーワードは関心事と関係していて、これらのキーワードはまたそれぞれの関心事とリンクされたプロフィルデータベースＤＢ１内に記憶されている（キーワードはユーザと関連のある情報の検索用に使用されるのであり、このことは後に詳述する）。各関心事にはユニークな識別子（ＩＤ）があって、非輪状グラフリンク内のコネクタは関心事を一緒にリンクして、それによりある関心事についてのキーワードを含むことが少くとも部分的には他の関心事のどれかであってその関心事にリンクしているものに依存するようにしている。依存の仕方は、例えば、関心事Ｉ１がその親と子供の関心事からの所定数のキーワードを受け継ぐものとなるようにしている。
【００２９】
プロファイラ２０１はユーザから関心についての情報を受取り、かつ、ユーザの関心とこういった関心に関係するキーワードとを含んでいるプロフィルを生成する。プロファイラ２０１は所定のルールに従って関心を黙示のうちに識別することもできる。
プロフィルについての明示的な修正
ユーザは、ユーザの関心を表わしている単語及び／又は語句を明白に入力することができ、それによってプロファイラ２０１はその入力と整合しているマスタコピイ内部で関心事を見付けようと試みる。このことには非輪状グラフを介して入力と関心事との間の整合を探し求めることを含んでいて、恐らくはＷＯＲＤＮＥＴ、辞書的な（ｌｅｘｉｃａｌ）参照システム、あるいは類似なものを用いて探索を広げるようにする。もしプロファイラ２０１が入力と整合している関心の位置決めができないとすると、ユーザＵ１は関心事の中をナビゲートして手操作で関心を選び出す。
【００３０】
プロファイラ２０１は解析器（ｐａｒｓｅｒ）（図示せず）と追加的に共働して入力されたキーワード及び／又は語句を１又はそれ以上の所定の関心に翻訳する。数多くの知られたシステムが入力を解析し、解析した入力をプロファイラ２０１により理解されたフォーマットに変換する。
【００３１】
さらに、ユーザはいつでもその者のプロフィルにアクセスできる。こうしてユーザはプロフィルを眺め、その者のインスタンシェートしたコンテクストを眺め、その者のプロフィルを直接変更することができ、実際にプロフィル内の関心についての情報を検索するために使用される情報源に対して、直接変更することができる。
黙示的な修正
プロファイラ２０１は関心を相互に関連付ける１又はそれ以上の規則を含んでいて、それによりもし関心Ａが関心Ｂとリンクしていて、しかもユーザＵ１が関心Ａをもっているとすると、そのときにはプロファイラ２０１はユーザのプロフィルの中に関心Ｂを自動的に含むことになるようにする。規則はまたプロファイラ２０１によって他のユーザ及び／又は外部の源から検索された情報に基づいているようにできる。
【００３２】
後の方のことは、サービス関連情報をユーザへ提供するのにとくに有用であり、例えば情報源ＩＳ１〜ＩＳ４の一つが銀行と関係している情報を含んでいるとすると、情報プロバイダ２００は銀行関連情報をユーザに向けて配信するという潜在力をもっていることになる。しかしながら、そのユーザにとって関連のある銀行関連情報を配信するためには、情報プロバイダ２００はどの銀行にユーザＵ１が口座をもっているかを知る必要がある。明らかに、ユーザＵ１は明白にこの情報を入力できるのではあるが、ユーザＵ１にとっては、この情報が直接ユーザＵ１が関与しなければならないことがなく検索できたなら、はるかにもっと便利なものとなる。このためには、プロファイラ２０１はさらにウェブブラウザ（図示せず）と共働するようにできるようにもされ、ブラウザはユーザＵ１によく使用される端末Ｔ１，Ｔ２，Ｔ４の各々に一つ置かれている。とくに、プロファイラ２０１はソフトウェアをダウンロードすることができて、ウェブサイト追跡にあて、ダウンロード先は端末Ｔ１，Ｔ２，Ｔ４のハードディスクドライブ上である。ユーザの銀行が“オンライン”であると仮定すると、ユーザＵ１の銀行のＵＲＬはこのダウンロードしたソフトウェアに対してアクセス可能とすることができ、ここからプロファイラ２０１は銀行名を検索できて、これをプロフィルデータベースＤＢ１内のユーザプロフィルに向けて加えることができる。これに代って、もしプロファイラ２０１が第三者サービス及び／又はシステムでユーザにより使用されるものに関する請求書発行用情報へのアクセスを備えているとすると、プロファイラ２０１はこの第三者に関係する請求書発行用システムから銀行詳細を要求するようにすることもできる。第三者システムは網Ｎ１〜Ｎ４の一つに置くことができる。ユーザＵ１は黙示的に推論されたどんな関心をも停止（ｏｖｅｒｒｉｄｅ）できる。
【００３３】
プロファイラ２０１は各関心に対してコンテクス型式のタグを付ける。この実施例では、多くの他のコンテクストカテゴリーが可能であるが、コンテクストの二つのカテゴリィが記述されており、これが状態（ｓｔａｔｅ）と状況（ｓｉｔｕａｔｉｏｎ）となっている。その一番簡単な形式では、これらのコンテクストカテゴリィは二つの形式がある：状態コンテクストは、ワークとプレイを有し、状況コンテクストはホームとアウェイを有している。コンテクストの各カテゴリィについて、若干の関心事がコンテクストの両方の型式でタグ付けされてよい。例えば、ユーザＵ１はワークとプレーとの目的についての計算機内で関心をもたれてよい。コンテクストの型式は明示的にあるいは黙示的に入力することができ、各関心はデフォールトコンテクスト型式でタグ付けされることができる。
プロフィルの記憶
ユーザＵ１についてある関心が選ばれるときには、プロファイラ２０１はその関心についてのＩＤに対応している識別子を入力する。これはその関心が木（ｔｒｅｅ）の階層構造の中で占める位置と一緒にユーザＵ１のデータベーステーブルの中に入れられる。データを記憶し照会を実行し、しかもデータを受けることをデータベースとの間ですることに含まれているプロセスはデータベース管理の技術の通常の知識を有する者にとって知られているところである。場所名の関心については、例えば連合王国（ＵＫ）の場所名については、場所名の“マスタコピィ”が存在し、各場所名は、その土地の情報を伴っており、また場所名についての関心は国／郡／場所であってマスタコピィから検出されたものを用いて動的に作られる。
【００３４】
関心はさらにストックバリュー（ｓｔｏｃｋ　ｖａｌｕｅ）と位置のような属性とともに記憶されることができる。ストックバリュー属性を設定することは、ユーザＵ１が（例えば関心がある会社であるといった）特定の関心事に関係しているストックバリューに関心をもっていることを示している。位置属性を設定することは、ユーザＵ１がある関心事に関係している位置情報に関心をもっていることを示す。例えば、関心事が銀行であり、したがって、Ｂｏｇｎｏｒ Ｒｅｇｉｓといった位置の属性を特定することがＢｏｇｎｏｒ Ｒｅｇｉｓにある銀行への関心を詳細に論ずることになる。他の属性は、専門知識（ｅｘｐｅｒｔｉｓｅ）、プライバシィ（ｐｒｉｖａｃｙ）、関連性重み付け（ｒｅｌｅｖａｎｃｅ　ｗｅｉｇｈｔｉｎｇ）、優先順位重み付け（ｐｒｉｏｒｉｔｙ　ｗｅｉｇｈｔｉｎｇ）、時刻、日付、情報量、配信チャンネル、レイアウト（配置）、情報源の品質、それにブックマーク（しおり）を含んでいる。こういった属性の各々についてデフォルト設定が存在するが、ユーザＵ１はインターフェース用の手段２０３（下記）を介してこれらの設定のいずれをも変更できる。
【００３５】
プロファイラ２０１はまたユーザＵ１に向けて質問をせきたてるように発する（“ｐｕｓｈ”）することができ、例えば所定の規則に従ってユーザに対して関心事を示唆するようにする。この所定の規則は、黙示的なプロフィル形成（例えば、クラスタ解析、クリックストリーム、共働フィルタリングなどのような技術を介して）、関心非輪状グラフの変更、システム管理者からの情報、及びユーザＵ１からの帰還を含んでいる。プロファイラ２０１はこの質問に対するユーザの答を監視して、答に従って規則を修正変更する。
【００３６】
こうして、図３を参照すると、プロファイラ２０１は好ましくはさらにプロフィル修正器３０１を備えて、各種の入力３１１、３１３、３１５、３１７、３１９（例えば、共働フィルタリングの出力、システム関心事の変更などであったりあるいはユーザＵ１からのフィードバック）から情報を受けるようにしており、また、こういった入力に基づいた動作３０５を創出するようにしている。これらの入力はユーザＵ１に向けて情報を押しつける時刻、関心の型式に関する優先順位状態などの条件を伴っていてよい。プロフィル修正器３０１は機能Ｆ１・・・Ｆｎについての所定のリストへのアクセスを有しており、また入力及び対応する条件との本質に基づいて、動作３０５を創出するために機能の一つを選出する。この機能はリストの中に入れられていて、“ユーザ対話（ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ）機能”を含み、ここには（質問型式によって資格を得た）ユーザＵ１に対して助言を与えるための示唆と質問とを作動させる機能が含まれている。またリスト内の機能は関心についての“システム機能”を含んでいて、新しい関心を加え、参照済みの関心を削除し、また修正するといった機能を含んでいる。“ユーザ対話機能”はユーザにインターフェース手段２０３を経由して情報を押し付けることを含んでいて、“オントライアル（試行中）”とか“もとの設定に復帰する”といったことなどを含んでいる質問型式でタグ付けをすることができて、要求の優先順位に従ってユーザに配信される。“システム機能”は記憶されたユーザのプロフィルに対する変更を実効あるものとすることを含む。プロファイラ２０１のさらなる機能が以下の例で示されている：
関心ｌ１はユーザ間での関心についての共働フィルタリングの結果としてプロフィル修正器３０１に向けて送られる。プロフィル修正器３０１は示唆動作３０５を創出するが、この示唆は新しい関心ｌ１がユーザのプロフィルに加えられるべきことであり、また関心が新しい関心であることが理由となって、プロフィル修正器３０１は低優先度の条件をその示唆に割当てる。示唆動作３０５はそこでユーザＵ１に向けて押し付けられる。一般に新しい関心はまた“オントライアル（試行中）”でタグ付けされて、このメッセージはユーザＵ１が次のように読むようにされる：
「私共が考えますには、あなたはあなたのプロフィルに新しい関心ｌ１を加えることに関心をお持ちになるでしょう。このことは物語１，物語２，物語３のような物語りを戻すという結果をもつことになります。あなたはあなたのプロフィルにｌ１を加えたいですか？どうかイエス、ノー、私はそれを一週間試みることにしますでお答え下さい。」
プロフィル修正器３０１はまたユーザＵ１から応答を受領するように動作可能となる。もしユーザが“私はそれを一週間試みることにします”という選択肢を選ぶとすると、メッセージがプロフィル修正器３０１に向けて送られて、そこで帰還の型式を識別し、メッセージを記憶し、若干のユーザ帰還について助言するための動作に関するタイマ条件を創出する。タイマが一旦時間切れとなると、プロフィル修正器３０１は帰還のための帰還動作３０５を生成し、タイマを作動停止し、プロフィル修正器３０１からメッセージを削除する。ユーザに押し付けたメッセージは次のように読む：
「先週ＲＦはあなたのプロフィルに関心ｌ１を加えることを示唆しました。あなたはこの変更を保ちたいですか？どうかイエスかノーでお答え下さい。（もしノーと答えると、あなたはあなたのもとの設定に復帰することになります。）」
ユーザＵ１からの帰還は、プロフィル修正器３０１によって受領されて、そこで帰還の型式を識別する。もしこの帰還がユーザプロフィルに対する変更を作ることを含んでいるとすると、システム動作３０５はシステム機能に基づいて生成され、プロフィルは上述のように修正される。
【００３７】
これに代わって、プロフィル修正器３０１は示唆された関心事ｌ１に関する情報にユーザが何度アクセスするかを監視することができて、もしその度数があるしきい値を越えているとすると、プロフィル修正器３０１はプロフィルに対して関心事ｌ１を自動的に加えるシステム動作３０５を生成することができる。さらに、プロフィル修正器３０１はユーザが関心事１１に関する情報にアクセスする度数と位置とを識別できて、これを関心事ｌ１についてのコンテクスト情報として記憶できることとする。そこで、関心事ｌ１がプロフィルに加えられるときには、プロフィル修正器３０１は記憶したコンテクスト情報で関心事に追加的にタグ付けをする。
【００３８】
加えて、あるいは代りとして、示唆された関心事ｌ１に関する情報にユーザがアクセスする度数を監視するために、プロフィル修正器３０１は示唆された関心事ｌ１に関する情報へユーザがアクセスするやり方を監視するようになっていてよい。プロフィル修正器３０１はそこで関心事ｌ１をプロフィルに加えるようにされることができるが、加える条件はユーザのアクセスの振舞いの特徴がある条件を満足するときに限るものとする。例えば、ある条件は、ユーザが情報アクセスに最低２分間費すというものや、関心事に関係する情報にユーザが３日間にわたり毎日少くとも５回アクセスするということである。このようなアクセスパターンは、当事者が理解するように数多くの形式をとることができる。
【００３９】
他の入力３１９はシステムアドミニストレータ入力、例えば端末フォーマットであってユーザが情報をそれで受けることを求めているフォーマットを含んでいる。
【００４０】
プロフィル修正器３０１は、さらにユーザＵ１からの帰還を記憶するための手段を含んでいて、とくにユーザＵ１が関心をもっていない、例えば削除した関心事のリスト３１０を維持するようにしている。したがって、新しい関心事について入力が受領されるときには、プロフィル修正器３０１は新しい関心事を削除した関心事のリスト３１０と比較するが、削除した関心事についての動作を創り出すことはしないものとする。到来する入力と削除した関心との間の厳格な比較に加えて、プロフィル修正器３０１はレキシコン（ｌｅｘｉｃｏｎ）ＷＯＲＤＮＥＴもしくは類似物に削除したリスト上の関心事に関してアクセスすることができて、新しい要求を削除した関心事と等価とされているＷＯＲＤＮＥＴにより識別された用語と比較する。
【００４１】
別の実施形態では、プロフィル修正器３０１は、ユーザ対話機能だけを創るものであり、その条件は関心がそのユーザにとって関連があるものとなることとしている。したがって、各潜在的な新しい関心について、プロフィル修正器３０１は確信値を評価し、それをしきい値確信値と比較する。もし確信値がしきい値確信値よりも大きければ、プロフィル修正器３０１はユーザ対話機能（例えば示唆動作）を上述のように生成する。これが図３に示されていて、ここでは確信値３２１が各種の入力３１１，３１３，３１５，３１７，３１９と関係している。
【００４２】
もし新しい関心がクラスタ化とかフィルタがけといった統計的技術によって識別されたとすると、確信値はクラスタ化で使用したデータから評価されることができ。例えば、もし関心事がクラスタ解析によって識別されたとすると、クラスタ内の点についての標準偏差が評価されて、クラスタ解析と関係している確信値を求めるために使用できる。
インターフェース手段２０３
インターフェース手段２０３はユーザＵ１と情報プロバイダ２００との間の情報の通信を制御する。図１に示したように、ユーザＵ１は、例えば端末Ｔ３上に置かれた情報プロバイダ２００と、三つの端末Ｔ１，Ｔ２，Ｔ４のうちのいずれか一つを経由して通信をすることができる。端末Ｔ１，Ｔ２，の二つはＷＭＬを用いてデータを送りまた受けることができるようにされていて、（端末Ｔ１とＴ２とはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ放出用及び受信用デバイスをそれぞれ有していて、それにより、端末Ｔ１を経由して受信した情報が端末Ｔ２で受信できるようにしている）、また第三の端末Ｔ４はＨＴＭＬを用いてデータを送りかつ受けることができるようにされている。各端末Ｔ１，Ｔ２，Ｔ４はウェブブラウザを運行することができる。したがって、ユーザはブラウザ上の形式を介してデータを既知のやり方で入力して、下記のもの（非網羅的リスト）を含む多数の動作を実行するようにしている：
・ユーザプロフィルを含む関心の修正
・ユーザのコンテクストの修正
・ユーザに押し付けたアイテムを眺めること
・ユーザに押し付けたアイテムの選択
この形式は本質的にはユーザにより入力されたどんなパラメータをも捕えて、捕えたパラメータを端末Ｔ３上に記憶された情報プロバイダ２００の他の部分に転送する。もっと別な情報については、“Ｃｌｉｅｎｔ／Ｓｅｒｖｅｒ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ ｗｉｔｈ Ｊａｖａ ａｎｄ Ｃｏｒｂａ”２ｎｄ Ｅｄｉｔｉｏｎ，Ｒ．Ｏｒｆａｌｉ ａｎｄ Ｄ．Ｈａｒｋｅｙ，ｐｐ２３９−２４２を参照されたい。
【００４３】
ユーザＵ１がユーザプロフィルからある関心を加えたり削除したりを明示的に行なうときには、この形式はこの関心を動作と一緒に送る（ｐｏｓｔ）。この動作はその関心（例えば加えたり削除したりする）に関して実行されるもので、送り先はプロファイラ２０１であり、これが上述のようにこの情報を処理する。この形式はメニュとその類似のものを落して、ユーザが所定のリストから選べるようにし、このリストはフィルム（映画）、食品などへの関心を定義するのに有用であり、ユーザＵ１がどのフィルムに関心をもっているかとか、関心をもっている食品の型式を選ぶことができるようにしているからである。
【００４４】
インターフェース手段２０３はこれに代って、あるいはこれに加えて、ショートリスト及び／又はユーザＵ１との話し言葉媒体を介しての対話の少くとも一部分を表わすための手段（図示せず）と一緒に構成されるようにすることができる。
インデックス生成器２０５
インデックス生成器２０５は情報源サーバＩＳ１〜ＩＳ４に記憶された各情報源についてのインデックスを創り、インデックスデータベースＤＢ２上のインデックステーブル内にこの情報を記憶する。各インデックステーブルは次の情報について少くとも若干のものを含んでいる：
１．情報源の名前（例えば文書名）
２．情報源から抽出されたキーターム
３．情報源についての網アドレス（ＵＲＬ）
４．情報源についてのある場所（ｌｏｃａｌｉｔｙ）記録
５．情報源創生の日時
６．情報源のコンテクスト属性、例えばワーク、プレー、ホーム、あるいはアウェイなどと関連があるかどうか（オプションのもの）。
【００４５】
場所の記録は緯度、経度及び高度で定義された場所であり、また三次元形状は記録が有効とされる場所を三次元形状の中心の定義された位置と一緒に規定している。それぞれの情報源が関係している場所は個別に構成可能である。ある情報（例えば気象情報）は、したがって、比較的広い領域にわたりユーザによってすぐにアクセスができるが、他の情報であってもっと場所が特定されるローカルサービス情報のようなものは狭く規定された場所を除いたすべての領域についてフィルタをかけることができる。
【００４６】
インデックス生成器２０５によりインデックスを付けられた情報の型式は、ニュースデータ、株式市場のリスト、Ｌｙｃｏｓ、気象情報、分類された広告、イベント案内、娯楽情報例えばシネマリストなど、宿泊場所、食事場所、スポーツ、経済情報、買物情報例えば店舗案内、及び現金化場所、給油所位置のようなサービス情報を含んでいる。構造をとっていない情報源に対してインデックスを構築するための方法は数多くあり、採用される特定の方法はこの実施例にとっては重要なことではない。したがって、上述のように定義されたインデックステーブルに従ってデータを検索しまた記憶することができるとどんな手段も使用することができる。“Ｍａｎａｇｉｎｇ Ｇｉｇａｂｙｔｅｓ”ｂｙ Ｉａｎ Ｈ．Ｗｉｔｔｅｎ，Ａｌｉｓｔａｉｒ Ｍｏｆｆａｔ、Ｔｉｍｏｔｈｙ Ｃ．Ｂｅｌｌ，Ｍｏｒｇａｎ Ｋａｕｆｍａｎ；ＩＳＢＮ：１５５８６０５７０３は探索と検索技術で現在採用されている数多くの方法についての理解力の優れたレビューとなっており、参照を推める。インデックス生成器２０５は情報サーバＩＳ１〜ＩＳ４に定期間隔でアクセスして、それによりインデックステーブルを（毎日、時間毎に、週毎に、情報源の本質と変る速度とに依存して）更新している。
検索エンジン２０７
検索エンジン２０７の機能はユーザのコンテクストを実時間で判断してインスタンシェートし、プロファイラ２０１からこのインスタンシェートしたコンテクストと関係する関心を検索し、かつそれらの関心に基づいてインデックス生成器２０５を経由して情報源ＩＳ１〜ＩＳ４から情報を読出すことである。
【００４７】
第一段（ｓｔａｇｅ）では、検索エンジン２０７はユーザのコンテクストを判断してインスタンシェートするのであるが、このステージはコンテクスト判断手段２０９により実行されるので、図４を参照して記述されるところである。コンテクスト判断手段２０９は構成可能なリスト４００を含み、これが各コンテクスト型式を定義しており（例えばホームは位置によって定義できるのであり）、緯度と経度の値として定義され、またアウェイはホーム（ｈｏｍｅ）からｎ１キロメートルを越えたどこかの場所として定義される。同様に、ワーク（ｗｏｒｋ）は一日のうちの時間と場所により定義できるし、プレーは一日の時間とワークからｎ２キロメートルを越えたどこかの場所として定義できる。コンテクスト判断手段２０９はいくつかの源、例えばダイヤリィ４０１、クロック４０３、及び個人追跡デバイス４０５からの入力を受けて、これらの入力を所定のリスト内の情報と組合せて、ユーザＵ１のコンテクストを案出するようにしている。図４に示した例は源の型式を単に示したもので、これらの源はコンテクスト判断手段２０９と共働することができるものであり、別な例は後で記述する。
【００４８】
クロック４０３はシステムクロックとすることができ、端末Ｔ３上に置かれている。ダイヤリィ４０１はＭｉｃｒｏｓｏｆｔ社のＯｕｔｌｏｏｋ^ＴＭカレンダ、もしくは顧客が構築したダイヤリィであってよく、これに対してコンテクスト判断手段２０９が所定時刻に照会を発することができて、ユーザの計画した動作に関して時間タグの付いたデータを要求する。Ｏｕｔｌｏｏｋ^ＴＭとインターフェースをとることに関係する情報は“Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｏｕｔｌｏｏｋ ａｎｄ Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｅｘｃｈａｎｇｅ”ｂｙ Ｔｈｏｍａｓ Ｒｉｚｚｏ，Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｐｒｅｓｓ；ＩＳＢＮ：０７３５６０５０９２に記載されている。ダイヤリィ４０１へのエントリィはしばしば語句（フレーズ）を含み、これがコンテクスト判断手段２０９によって認識された形式に解析（ｐａｒｓｅｄ）されるよう要求される。ダイヤリィ４０１はパーサ（ｐａｒｓｅｒ）と対話をし、それによってエントリィを翻訳するように構成できる。
【００４９】
個人追跡デバイス４０５は、ユーザＵ１により実行され、通信環境内部でその者の位置が追跡できるようにする。例えば、この環境では、追跡デバイス４０５はチップを取付けたカードや“スマートカード”であってユーザを識別するデータを帯びているものを含み、カード読取り器を備えた端末Ｔ１〜Ｔ５の若干もしくはすべてがカードを読取るようにされている。これに代って、“スマートバッジ”トランスポンダを備えることができて、その位置は建物内部で追跡される。とくに、ワークステーションＴ１〜Ｔ４とセルラ電話Ｔ１はこのようなスマートカード読取り器を備えている。追加のスマートカード読取り器が建物内部でアクセスドアに設置され、ＬＡＮ Ｎ３に接続されて、そこで信号を送る。さらに、好ましくは、セル電話Ｔ１は、セル電話通信部品に加えて、ＧＰＳ（グローバルポジショニングシステム）受信機を備えていて、ＥＰ０４６７６５１（Ｍｏｔｏｒｏｌａ社）に開示されているように定期的にその位置を求めて信号を送るようにしてある。代って、セル電話Ｔ１は位置決めを陸上位置決め信号を加えて使用して実行することができ、差動ＧＰＳ位置決めのようなものが使用され、あるいは差動ＧＳＭ三角測量信号のような陸上位置決め信号が単純に使用される。
【００５０】
一旦コンテクスト判断手段２０９がダイヤリィ４０１、クロック４０３及び追跡デバイス４０５、それに図示していない他のデバイスから情報を集めると、この情報は組合されて、ユーザのコンテクストをインスタンシェートするようにする。例として、このプロセスは図５を参照して規定されている。
・Ｓ５．１　現在時（ｔ）を採り上げて、ワークについて予め定めた時間スロットと比較する（開始時刻Ｔ_１ 、終了時刻Ｔ_２ 、名目上週日に適用される）：
１．もし（Ｔ_１ ＜ｔ＜Ｔ_２ ）であり、ダイヤリィ情報ワークが関係しているとコンテクストはワーク
２．もし（Ｔ_１ ＜ｔ＜Ｔ_２ ）であり、ダイヤリィ情報プレーが関係していると、コンテクストはプレーで、例えば休暇をとった日
３．もし（ｔ＜Ｔ_１ かｔ＞Ｔ_２ ）であり、ダイヤリィ情報ワークが関係していると、コンテクストはワークで、例えば夕方に仕事をしている
４．もし（ｔ＜Ｔ_１ かｔ＞Ｔ_２ ）であり、ダイヤリィ情報プレーが関係していると、コンテクストはプレー、すなわち夕方は空いている
・Ｓ５．２　位置データ（ｌ_{ｉ ，}ｌ_ｊ ）を緯度と経度に変えて、ホーム（ｌｏｃ_{１ ，}ｌｏｃ_２ ）と比較する：
（１）もし（ｌｏｃ_１ ＜ｌ_ｉ ＜ｌｏｃ_１ ＋ｎ１）でありかつ（ｌｏｃ_２ ＜ｌ_ｊ ＜ｌｏｃ_２ ＋ｎ１）であれば、コンテクストはホーム
（２）もし（ｌ_ｉ ＜ｌｏｃ_１ ＋ｎ１）もしくは（ｌ_ｊ ＞ｌｏｃ_２ ＋ｎ１）であれば、コンテクストはアウェイ
であるから次のようになる。
Ｓ５．１（１または３）とＳ５．２（１）はコンテクストがワーク、ホーム（Ｗ，Ｈ）となる
Ｓ５．１（１または３）とＳ５．２（２）はコンテクストがワーク、アウェイ（Ｗ，Ａ）となる
Ｓ５．１（２または４）とＳ５．２（２）はコンテクストがプレー、ホーム（Ｐ，Ｈ）となる
Ｓ５．１（２または４）とＳ５．２（２）はコンテクストがプレー、アウェイ（Ｐ，Ａ）となる
状態と情況とについてユーザのコンテクストをインスタンシェートすることに加えて、追加のコンテクスト情報が判断されるようにでき、例えば“外（ｏｕｔｓｉｄｅ）”、“ストレスがかかっている（ｓｔｒｅｓｓｅｄ）”、“従事している（ｅｎｇａｇｅｄ）”などが判断し、決定される。以下の１〜７の点でリストしたデバイスからの入力は、若干のものが図５ｂに示されているが、これらが使用されて、この追加のコンテクスト情報を識別する。このような追加のコンテクスト情報は、情報をユーザに押付けるべきか否かを、下記詳述するところのように、判断するためにも使用できる。デバイスは次のものを含んでよい：
１．ユーザからの情報：ユーザＵ１は所定のキーもしくはキーのシーケンスを使用して、その者が気晴しをしているか、あるいは移動中であることを端末Ｔ１を経由して表示することができる；
２．気象情報；
３．光電堆センシングデバイスのような光レベル検出器であって、Ｒｅｍｏｔｅ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ ２６３３ Ｅａｓｔｌａｋｅ Ａｖｅ Ｅ，Ｓｕｉｔｅ ２０，Ｓｅａｔｌｅ ＷＡ ９８１０２ から入手できる。例えばＰＶＣ−１デバイス。
４．熱電対センサＴＣ Ｌｔｄ（Ｂｏｘ１３０，Ｕｘｂｒｉｄｇｅ ＵＢ８ ２ＹＳ Ｅｎｇｌａｎｄ）から入手できる温度表示器−ユーザＵ１が外か内かを判断するのに助けとなる；
５．ストレスレベルを表わす入力−例えば体温とか、ユーザの端末Ｔ１，Ｔ２，Ｔ４とユーザが対話をしていることを監視するものである。ユーザ／端末対話の監視は本出願人の公開された出願ＷＯ００／２５５６５（ＩＰＤケース番号Ａ２５７０９）；
６．ノイズレベルを表わす入力−端末Ｔ１上のオーディオ入力を経て受領したオーディオ信号を解析することにより判断することができる。
７．追加の物理的センサからの入力、これらのセンサは端末Ｔ１に直列インターフェース（図示せず）に接続されていて、次のものからの入力を含んでいる。
・低加速度検出器５０１（例えば、ＡＤＸＬ２０２であって、二方向で小さい力の加速（度）を測定する。）
・高加速度検出器５０３（Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｓｐｅｃｉａｌｉｔｅｓ Ｉｎｃから入手できるＡＣＨ０４−０８−０５であり、三次元で大きな力の加速（度）を測定する。この会社はＵＲＬ ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｍｓｉｕｓａ．ｃｏｍでインターネット上で参照することができる。）
・方向検出器５０５（例えば、コンパス、ＨＭＣ２００３であり、Ｈｏｎｅｙｗｅｌｌ社（ＵＲＬ ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｓｅｃｈｏｎｅｙｗｅｌｌ．ｃｏｍを介して参照できる）から入手でき、これが端末Ｔ１の配向の絶対測定を与える）；また
・方向と速度検出器５０７（部品番号Ｓ４２Ｅ−２というＥＮＣ圧電振動ジャイロスコープを用いており、これは登録商標ＧＹＲＯＳＴＡＲとして販売されていて、村田製作所（株式会社、ＵＲＬ ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｍｕｒａｔａ．ｃｏｍ）から入手可能。加速度、方向及び速度検出器はマルチプレクサ（ＭＵＸ）５０９を介してコンテクスト判断手段２１３に接続されている。）
物理的データの複雑な性質は信頼できないこういった入力のすべてからユーザのコンテクストを判断するための単純な規則の使用を生み出している。隠れたＭａｒｋｏｖモデル（ＨＭＭ）、あるいはＫａｌｍａｎフィルタが使用されて、コンテクストのインスタンシェーションが入力１〜７の組合せに基づいているときに、ユーザのコンテクストをより正確に判断するために使用されるようにできる。Ｋａｌｍａｎフィルタの機構と応用とについての良い記述はｄｕ Ｐｌｅｓｓｉｓ，Ｒ．Ｍ．，１９６７；“Ｐｏｏｒ　ｍａｎ’ｓ ｅｘｐｌａｎａｔｉｏｎ ｏｆ Ｋａｌｍａｎ Ｆｉｌｔｅｒｓ ｏｒ Ｈｏｗ Ｉ ｓｔｏｐｐｅｄ ｗｏｒｒｙｉｎｇ ａｎｄ ｌｅａｒｎｅｄ ｔｏ ｌｏｖｅ ｍａｔｒｉｘ ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ”で提供されている。
【００５１】
第二のステージは、検索エンジン２０７がプロファイラ２０１からインスタンシェートされたコンテクストと関係している関心を検索するもので、第一の検索手段２１１により実行され、この手段はプロファイラ２０１に向けてインスタンシェートされたコンテクストに関する要求を提示する。プロファイラ２０１はプロファイルデータベースＤＢ１に問合せて、この問合せと調和のとれている情報を検索し、インスタンシェートされたコンテクストと関係している関心事を第一の検索手段２１１に向けて戻す。例えば、もしインスタンシェートされたコンテクストがワーク（Ｗｏｒｋ）、プレー（Ｐｌａｙ）であれば、データベースＤＢ１はＷとＰとでタグ付けされた関心事を探すサーチをする。
【００５２】
第三のステージは、検索エンジン２０７がユーザのインスタンシェートされた関心に関連する情報を情報源ＩＳ１〜ＩＳ４から検索するもので、第二の検索手段２１３により実行され、図６に見るように次の段階を実行する。
第２の検索手段２１３：
・Ｓ６．１　第一の検索手段２１１からインスタンシェートされた関心データを受領する；
・Ｓ６．２　情報源と関係するデータを含んでいるインデックステーブルの一つを選び、インスタンシェートされた関心とインデックスを付けたキーワードとの間の対応を、例えばキーワード整合を用いて調べる；
・Ｓ６．３　網アドレス（ＵＲＬ）と情報源名を肯定的なキーワード整合について検索する；
・Ｓ６．４　インデックス生成器２０５によってインデックスが付けられた情報源のすべてについてＳ６．２とＳ６．３とを繰返す；
・Ｓ６．５　網アドレス（ＵＲＬ）とＳ６．３で検索された情報源名をショートリスト上のアイテムにコンパイルする。
【００５３】
代りとなる実施例では、第一の検索手段２１１はユーザの関心のすべてを検索する。次にこの関心にタグを付けたコンテクスト属性、例えばフットボールＰ（プレー）、Ｈ（プレー，ホーム）、計算機Ｗ，Ｐ（ワーク，プレー）を用いて、第二の検索手段２１３はユーザの、インスタンシェートされたコンテクストと調和をとって、ショートリスト上のアイテムをランク付けする。Ｓ６．４で創られたショートリスト上のアイテムはこのランキングに調和をとって組織されて、それによりユーザのインスタンシェートされたコンテクストに一番関連のあるアイテムがショートリストの最上段に置かれる。
【００５４】
データについてのかなりのボリュームがインデックス付けされるときは、このボリュームは例えばほぼ２ギガバイトかそれを越えるデータであり、現在のハードウェアの能力は第一の実施例に従って動作されることになりそうなこと、すなわち、インスタンシェートされた関心に関してのみデータを検索することになりそうなことを意味している。この場合に、第二の検索手段２１３は、後の（所定の）時間にインスタンシェートされた関心事以外の関心事に関係する情報を検索できるようになっている。
【００５５】
ショートリストはデータベースＤＢ１内に記憶されるようにでき、ショートリストページのビューがインターフェース手段２０３を介してユーザＵ１に向けて配信するために創られる（例えばＨＴＭＬ／ＷＭＬページビューはショートリストデータを含んで創られる）。
【００５６】
インターフェース手段２０３はデータベースＤＢ１から、このショートリストページビューを所定時間間隔で受領し、またこのデータをユーザの端末Ｔ１，Ｔ２，Ｔ４上での表示のために送ることができるようにされている。一つのやり方ではショートリストページビューが第二の検索手段２１３から要求されて、第二の検索手段２１３からインターフェース手段２０３に向けて送られる。前述したように、最高位にランク付けされるアイテムはリストの最上位に表示される。ユーザＵ１はショートリスト上のアイテムのいずれをも選ぶことができ、この選定は第二の検索手段２１３に送られ、そこではアイテム内にＵＲＬに向けたデータについて要求を送る。ＵＲＬから戻されたデータはそこでユーザＵ１に対して表示される。
【００５７】
いくつかの例では、ユーザＵ１のインスタンシェートされたコンテクストはユーザＵ１が情報を受領するようにされていないことを示す。例えば、ユーザＵ１は、移動中である、会合に出席している、疲れている、悪い照明の環境にあるなどといったことにあるようにできて、このような場合は情報に応答することが困難である。こういった状態では、第二の検索手段２１３は、ユーザのコンテクストが情報を受取るのにより適していると判断されるまで、情報を送ることを差し控えることができる。第二の検索手段２１３はそこでコンテクスト判断手段２０９からの入力を受領するようにされていて、この入力はユーザのインスタンシェートしたコンテクストを代表するものであり、これらの入力を次のような所定の情報提供規則と比較する：
ＩＦ（Ｃｏｎｔｅｘｔ＝Ｔｉｒｅｄ）ＯＲ（Ｃｏｎｔｅｘｔ＝Ａｗａｙ）ＯＲ（Ｃｏｎｔｅｘｔ＝Ｌｏｗ ｌｉｇｈｔ）ＯＲ（Ｃｏｎｔｅｘｔ ｉｎｃｌｕｄｅｓ ｔｒａｖｅｌｌｉｎｇ）ｅｔｃ．
ＴＨＥＮ（Ｓｅｔ ａ ｔｉｍｅｒ（Ｘ ｍｉｎｓ）ｔｏ Ｃｈｅｃｋ ｆｏｒ Ｃｏｎｔｅｘｔ ａｆｔｅｒ Ｘ ｍｉｎｓ）ｗｈｅｒｅ Ｘ ｉｓ ｐｒｅｄｅｆｉｎｅｄ ＥＬＳＥ　ＥＬＳＥ（Ｓｅｎｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｔｏ ｕｓｅｒ）
明らかに他の規則の形式が可能である。
プロフィルの適応
上に示した実施例は、ユーザのインスタンシェートされたコンテクストに従ってユーザのショートリスト上でアイテムをランク付けすることを記述していて、これによって、インスタンシェートされた関心に関するアイテムは先ずユーザＵ１に提示される。コンテクスト情報に加えて、関連性、重要性など（上述のもののような）好みとする属性はまたランキングプロセス内で要因として考慮される。しかしながら、ユーザＵ１は特定の関心に関する情報を習慣的に無視することができ、このことは、（以下の例に見るように）規則に黙示的に基づいて得られた関心にとって特に可能となっている。
【００５８】
図７に示すように、情報プロバイダ２００はさらに監視手段７０１を含むことができて、ユーザＵ１がショートリスト上のアイテムにアクセスするやり方を観察し、それによってユーザの関心についての属性を適応させることにあたる。好ましくは、監視手段７０１がＢａｙｅｓ網７０３を含んでいて、第二の検索手段２１３と共働することである。ショートリスト上のアイテムは、Ｂａｙｅｓ網７０３に入力されることが図８に示されていて、こういったアイテムに対応している関心と関係する優先順位を計算するようにする。当業者に知られているように、Ｂａｙｅｓ網は履歴データについての原因となる関係を考慮して、ある事象の発生の先に予見した確率を修正するためにあてる。Ｂａｙｅｓ網についての議論は“Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ − Ａ Ｍｏｄｅｒｎ Ａｐｐｒｏａｃｈ”ｂｙ Ｓ．Ｒｕｓｓｅｌｌ ａｎｄ Ｐ．Ｎｏｒｖｉｇ，Ｐｒｅｎｔｉｃｅ Ｈａｌｌ，ＵＳＡにて与えられている。
【００５９】
Ｂａｙｅｓ網７０３は好みについての属性を適応するように動作可能であり、ショートリスト上のアイテムを処理するためにユーザＵ１がどのように観察されるかに基づいて適応される。例えば、ショートリストの高位に置かれるアイテムは、情報源がユーザと関連があることを示唆している。しかし、実用上は、ユーザはその日のうちの後の方でその関心と関係している情報にアクセスすることを選ぶことができる。もしそのような場合であれば、監視手段７０１はＢａｙｅｓ網７０３を用いて好みとする属性を修正し、次の時間にはその関心事と関係しているアイテムがショートリスト上で現れるようにし、監視用手段７０１がユーザＵ１はそれをどのように処理してほしいか、またそれによって関心事のランクの中にこれをどのように要因として組入れたいとしているかを予測できる。
【００６０】
上述のようにユーザのプロフィルを黙示的に適用することに加えて、第二の検索手段２１３はプロフィル修正器３０１から情報を受領するようにさらに作ることができる。前述のように、プロフィル修正器３０１はユーザＵ１に向けて質問を押し付けることができて、情報源についての明白なレート付けを要求する。例えばユーザＵ１は−２ないし＋２のレートで提示されるようにできて、どのくらい特定の情報源がこのレート付けと関連があるかを示すように尋ねられる。一般に、もしユーザが高い得点を戻すと、第二の検索手段２１３は関連する好みについての属性のしきい値をその情報源と関係している関心に関して低くする。逆に、もしユーザが低い得点を戻すと、第二の検索手段２１３は関連するしきい値を増大する。
【００６１】
ユーザが継続して低い得点をある関心について識別されている情報源に対して指定すると、これはその関心に関係しているキーワードが修正を要することを示すことができる。システム管理者はキーワードを明示的に修正することを実行するか、あるいはユーザがあるキーワードを示唆するように助言を与えることができるようにする。ユーザの応答で修正されたキーワードに向けたものは帰還により監視できて、ある関心についてキーワードの品質を改良する手段を用意することになる。
データ保管
情報プロバイダ２００は数多くのユーザについて情報を提供することができ、またショートリストページビューは各ユーザについて生成され、これはユーザ毎の規模でユーザが情報を要求する都度、自動的にあるいは手操作で、生成される。これが情報プロバイダ２００の各種部品上に著しい負荷を課することになり、この負荷はデータをキャッシュすること（ｃａｃｈｉｎｇ）により減らすことができる。目的とするところはページを創り出すことで、これはユーザによって眺めることとされ、一度だけキャッシュ上に創られ、（すなわち、記憶位置から一度限りデータを要求することである）それにより、そのページについての後続の要求はキャッシュから配信される。これが要求応答チェーンを短くして、応答時間を改良し、網の負荷を軽減する。
【００６２】
いくつかのキャッシュ構成が使用される：
１．各ユーザについてのショートリスト上のアイテムがキャッシュされる。
各ユーザＵ１についてのショートリスト上のアイテムは第二の検索手段２１３によって好ましくは後処理されて、重複部分を除去し、上述のようにデータベースＤＢ１内に記憶される前にユーザのインスタンシェートしたコンテクストに従ってランク付けされる。一般に、ショートリストには、かなりの量のアイテムが存在するが、選択だけがユーザに対していつでも端末表示拘束条件に起因して表示されるようにできる。こうして、ショートリスト上のアイテムはコンテンツキャッシュ（図示せず）内にキャッシュされることを必要とし、これがデータベースＤＢ１上のメモリによって提供できるので、上述の後処理はユーザに対して表示されているアイテムについての各選択について実行されなければならないということではない。
２．ショートリスト上のアイテムを有するページビューがキャッシュされる。
上述のように、ページビューであってショートリストデータを備えているものは、一般にＷＭＬ／ＨＴＭＬを用いて創られているが、もっとも他のフォーマットのものも可能であることは後に述べる。こういったページビューはＨＴＴＰ（これは要求−応答型式のプロトコルである）を用いて検索されるのが一番簡単な構成であり、ここでは検索手段２１３となっているクライアント応用が要求をサーバ（ここではインデックス生成器２０５となっている）に向けて送り、次にインデックス生成器２０５はコンテンツキャッシュからデータを検索し、かつそれを第二の検索手段２１３に向けて送ることによってその要求に応答する。この構成（図示せず）では、中間段階としてキャッシュが存在していて、検索手段２１３がキャッシュに対して要求を作るようにしており、例えばショートリストを示しているページビューについての要求をインデックス生成器２０５に代って作るようにしている。キャッシュは次にインデックス生成器２０５に向けた要求を検索手段２１３に代って作る。インデックス生成器２０５はキャッシュに向けて応答をし、次にキャッシュはこれを検索手段２１３に向けて中継し、検索手段２１３はこの情報をインターフェース手段２０３上に送る。各ページビューはＨＴＴＰ１．１のキャッシュ用規則に従っていなければならない。
（参考文献：“Ｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｄ ｇｕｉｄｅ ｔｏ ＨＴＴＰ”，Ｐａｕｌ Ｈｅｔｈｍｏｎ，Ｍａｎｎｉｎｇ Ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ Ｃｏ．あるいはＲＦＣ ２６１６ Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ−ＨＴＴＰ／１．１． Ｒ．Ｆｉｅｌｄｉｎｇ，Ｊ．Ｇｅｔｔｙｓ，Ｊ．Ｍｏｇｕｌ，Ｈ．Ｆｒｙｓｔｙｋ，Ｌ．Ｍａｓｉｎｔｅｒ，Ｐ．Ｌｅａｃｈ，Ｔ．Ｂｅｒｎｅｒｓ−Ｌｅｅ．Ｊｕｎｅ １９９９．（Ｆｏｒｍａｔ：ＴＸＴ＝４２２３１７，ＰＳ＝５５２９８５７，ＰＤＦ＝５５０５５８ ｂｙ ｔｅｓ）（Ｏｂｓｏｌｅｔｅｓ ＲＦＣ２０６８）（Ｕｐｄａｔｅｄ ｂｙ ＲＦＣ２８１７）（Ｓｔａｔｕｓ：ＤＲＡＦＴ ＳＴＡＮＤＡＲＤ））；
とくに次のことがページビューの応答ヘッダ内に含まれていなければならない：
（１）　満期ヘッダ、ＨＴＴＰ日付つき；
（２）　キャッシュ制御：ｍａｘ − ａｇｅ ＝ ｓｅｃ ｔａｇ、コンテンツの寿命を述べる；
（３）　コンテンツ−長さ応答ヘッダ（これはまた恒久的な接続を許す）。
【００６３】
一つのやり方では、網アドレス（ＵＲＬ、インデックステーブル内のアイテム３）がユーザのセッションＩＤで前もって付記されていて、ユーザプロフィルに対する変更のようにセッションＩＤに変更し、情報源等に対する更新はキャッシュの動作を制御するために使用され、例えば関心事が加えられるといったユーザのプロフィルが修正されるときには、キャッシュされたページビューが期日外とされ（その理由はページビューを構成しているコンテンツが期日外であることによる）、また、こういった古いページがユーザＵ１に送られるのを回避するために、セッションＩＤが変る。こうして一旦セッションＩＤが変ると、キャッシュがトリガされてインデックス生成器２０５から新しいデータを要求するようにする。（インデックス生成器２０５は型式１キャッシュが使用されているならば、コンテンツキャッシュからデータを検索する。
３．全ユーザについての照会結果がキャッシュされる。
多数のユーザが存在する場合に、若干の関心事が重複することがあろう。すなわち、ユーザＵ１はユーザＵ２の関心と同一の若干の関心をもつことになり、たとえ関心に対してタグ付けされたコンテクスト属性がユーザ間で変わるとしてもそういうことになるのであって、そこで多数回同じ照会を実行することは不十分ということになる。照会をユーザＵ１について、関心事ｌ１…ｌｎについて実行することを考る。（この照会は以前に実行されていなかったとする。）
・図６によると、第二の検索手段２１３は段階Ｓ６．３でＵＲＬと情報源名を検索する。これらはユーザのインスタンシェートされたコンテクストと関連がある情報源に対応しているものである。これが照会キャッシュ（図示せず）に記憶される。
・関心ｌ１…ｌｎと関係するキーワードがハッシュ（ｈａｓｈｅｄ）され、例えばファイル又は類似のものに保管されて、照会キャッシュ内のそれぞれの識別子とリンクされる。・関心Ｊ１…Ｊｎ（例えばユーザＵ２についてのもの）と関係して新しい照会が到達すると、対応するキーワードがハッシュされたキーワードと比較されて、照会がすでにこういった関心に関して処理されているかどうか識別する。
・もしそうであれば、
・第二の検索手段２１３は関心Ｊ１…Ｊｎに関して照会を実行する必要はなく、また
・関心Ｊ１…Ｊｎは照会キャッシュ内の識別されたアイテムとリンクされる。
【００６４】
照会は要求の時刻とユーザのコミュニティ（地域社会）全体の共通性（ｃｏｍｍｏｎａｌｉｔｙ）の程度について監視されることができて、それにより、しばしばまた特定の時間間隔で発生すると判断されている要求についての照会は所定時刻に自動的に実施されるようにできる。
【００６５】
次に示されるのは、情報プロバイダ２００の機能性を例示している仕事をした例である：ユーザは次のような関心事の組を含んでいるユーザプロフィルを持っているとする：
モバイルインターネット（ワーク）
ＷＡＰ（ワーク、プレー）
デュアラッシャ（Ｄｕｒｌａｃｈｅｒ）（ワーク）
発動機のある輸送手段（ワーク、ホーム）
テレビジョンの一覧表（ホーム、プレー）
バードウォッチング（プレー）
外食（高価な食物）（プレー）
フットボール−スタートレック・ユーナイテッド（プレー）
Ｔａｔｔｉｎｇｓｔｏｎｅ Ｗｈｉｔｅ Ｈｏｒｓｅ（プレー、ホーム）
０８：００時に、仕事に行く途中で、ユーザＵ１はＳＭＳ警告を受取る。この警告は地方の交通遅延がＭａｒｔｌｅｓｈａｍの周辺で生じていることを知らせるものである。ユーザはこの報告を無視して、仕事場へ進み続けて、交通渋滞に巻き込まれる。ぐったりして、ユーザＵ１は自分のＷＡＰ電話で情報プロバイダ２００から入手できるニュースを見ることを決心する。ユーザは第二の検索手段２１３により配信されたショートリストをスクロールして、自分が後で読もうとしている関心事にしるしを付ける。デフォルト（ｄｅｆａｕｌｔ）により、ユーザＵ１は仕事関連の関心事を示されており、その理由はコンテクスト判断手段２０９がこのユーザのコンテクストは仕事であると判断したことによる。しかし、レジャー関連の関心事へのリンクが存在している。
【００６６】
ユーザＵ１は０９：００時にデュアラッシャとの会合が計画されている。ユーザＵ１は、デュアラッシャの関心と関係している情報について高い好み（ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）値を設定しているので、ショートリストにはその最上位にデュアラッシャに係る情報を含んでいる。幸なことに、デュアラッシャについてのニュースの記述がショートリスト上に現れていて、ユーザＵ１はこの記事を０９：００時の会合前に眺めることができる。
【００６７】
その日の後の方で、ユーザが机に向い、少々疲れているときに、ユーザＵ１はその者の夕方の活動について考え始める。ユーザＵ１はコンテクストをプレー／ホームコンテクストに変えて、その夜のＴＶプログラム、彼のフットボールチームについてのニュース、及び次のバードウォッチング大会についての知らせを含んでいるショートリストの提示を受ける。
【００６８】
週末には、ユーザＵ１はＮｏｒｗｉｃｈを訪ねる。ユーザの銀行取引明細から、プロファイラ２０１はＮａｔ ｗｅｓｔキャッシュマシーン現金機械の位置についての関心事を含んでいて、ユーザの自動車輸送についての関心から、プロファイラ２０１は給油所の位置についての関心事を含めてある。こういった黙示の関心事の両方がすべてのコンテクストに付随されていて、それによりこの実施例ではワーク、ホーム、プレー、アウェイとなっている。コンテクスト判断手段２０９は、ユーザのコンテクストがアウェイでありかつプレーであると判断し、追跡デバイス４０５によるユーザの位置の判断に基づいて、第二の検索手段２１３が、高価なレストラン、Ｎａｔ Ｗｅｓｔキャッシュ地点、給油所であってＮｏｒｗｉｃｈ近くのものの位置を詳述した情報を検索する。
追加の詳細と修正
コンテクストの変更
これまでの記述では、ユーザＵ１のコンテクストはコンテクスト判断手段２０９により判断され、この情報はショートリスト上のデータを並べるのに使用される。しかしながら、ユーザＵ１は自分の現在のもの以外のコンテクストに関する情報を眺めたいとすることができる。例えば、もしユーザＵ１が仕事（ワーク）についているとすると、彼のフットボールチームであるＳｔａｒｔｒｅｃｋ Ｕｎｉｔｅｄに関するニュースを見たいとする。関心事であるフットボールはコンテクストプレー、ホームあるいはプレー、アウェイを伴うことになりそうである。情報プロバイダ２００がユーザのインスタンシェートされたコンテクストだけに関する情報を検索するようにされていて、ユーザＵ１はこの情報を眺めるためにコンテクストを明示的に変更しなければならない。ブラウザ上で表示された形式は、端末Ｔ１，Ｔ２，Ｔ４のいずれのブラウザについても、こうしてコンテクストの変更について要求を入力するための手段を含んでいる。入力は時刻を入力することかニュースコンテクストを明示的に入力することかによって行なわれ、入力した時刻からコンテクストが得られることになる。この形式はインターフェース手段２０３により上述のように送られて、ニュースコンテクスト情報は第一の検索手段２１１に送られ、コンテクスト判断手段２０９からの入力は動作不能とされる。
【００６９】
異なる型式のコンテクストが含まれるようにできる。例えば友人／家族がそれであり、こういったすべてのコンテクストが週日と週末とによってカテゴリィに分けることができる（週末のレジャー活動は週日のレジャー活動とは異質のモノとなりそうである）。
ユーザの型式をカテゴリィに分けること（Ｃａｔｅｇｏｒｉｓｉｎｇ）
ユーザＵ１がシステムに先ず加入するときには、ユーザＵ１が自分のブラウザ上で提示された形式は複数のドロップダウンメニュとリストとを含むことができ、このリストはユーザによって選択可能な関心を含んでいる。代りにあるいは追加して、形式はユーザの型式の記述を含むことができて、ユーザＵ１はユーザのどの形式にユーザが居るかを示すことができる。例えば、いくつかのブーツボタンがあってよい：
・スリッパボタン
・スティレットウ（ｓｔｉｌｅｔｔｏ）ボタン
・トレンディ（最新流向の）トレーナボタン
・ウォーキングブートボタン
・カウボーイブートボタン等である。
【００７０】
こういった各ボタンは関心について予め構成されそこに付帯されたリストを有し、ボタンの一つの選ぶと、それぞれの関心の全部がユーザＵ１に指定されることになる。
【００７１】
これらのボタンについての追加もしくは代りの使用として、ユーザＵ１はこういったボタンのどれが一番よく提示するものであるかを選ぶために助言を与えられる。プロファイラ２０１はボタンの型式に対してユーザのリストを推持するようにされ、またある種の共働フィルタリングを実行し、ユーザの類似形式間での関心データの黙示的なフィルタリングを実行するようにできる。
データのフォーマット
情報は要約されかつ配信されてよく、また各種のフォーマット／デバイスに対して最適化される。フォーマットは、限定するわけではないが、ＨＴＭＬ，ＷＭＬ，Ｉ−モード（ｃＨＴＭＬ），ＶｘＭＬ，ＸＭＬ，ポストスクリプト、ＰＤＦを含んでいる。デバイスは、限定するわけではないが、ＰＣ、モバイル電話、ＰＤＡ、他の通信デバイス、ゲームコンソール、セットトップボックス、マルチメディアキオスク、着用可能なコンピュータ、ＦＡＸ、プリントしたハードコピィを含んでいる。
【００７２】
情報は要求により配信されるかユーザＵ１に向けて通知される。この通知は、限定するわけではないが、電子メール、インターネットプッシュサービス、ＳＭＳ、ＷＡＰプッシュサービス、音声を含む多数の機構を使用することになる。
【００７３】
インデックス生成器２０５によるデータのインデックス付けは、フォーマット内に保存されているローカルと遠隔との両方の源を含んでいて、このフォーマットは、限定されるわけではないが、ＸＭＬ，ＨＴＭＬ，ＷＭＬ，ＣＨＴＭＬ，平文、ＲＴＦ及び言語を含んでいる。
【００７４】
データが送られる網は、さらにＵＭＴＳ，ＧＰＲＳパケット変換モバイル網を含んでいる。
プロフィルの黙示の適応の例：トラヒック情報
ユーザＵ１がモータスポーツ、輸送及び車輌等の関心をコンテクストワークとホームで明白に特定し、またプロファイラ２０１は規則を含んでいて、この規則は“もしユーザが発動機付き車輌に関心をもっているとすると、トラヒック報告への関心を含んでいる”ことを宣言していると仮定する。上述のことに従って、ユーザのプロフィルは関心トラヒックを含むように修正されることになる。さらに情報プロバイダ２００が毎日０８：３０時にユーザＵ１にデータを自動的に送るようにされている。コンテクスト判断手段２０９はユーザが仕事に向う途上にあることを判断する（追跡デバイス４０５からの入力はユーザが移動していること、またこの移動がユーザＵ１を仕事へより近付き、家からより離れるようにしていることを示していて、ダイヤリィとクロック４０１，４０３からの入力はユーザが仕事への途上にあることを確定する）。第一の検索手段２１１はユーザのインスタンシェートされたコンテクストに関するユーザのプロフィルから情報を検索し、この情報を第二の検索手段２１３に向けて送り、そこでユーザの関心に関連する情報源のショートリストをコンパイルして、このショートリストを検索エンジン７０１とユーザの端末Ｔ１とに向けて送る。トラヒックの関心がユーザの現在のコンテクストに関連があるので、トラヒックの関心に関するランキングはは高くなる尤度を有し、したがってこの関心は相対的にショートリストの高いところに現れる。しかし、ユーザがトラヒックの関心を無視することを選ぶとすると、Ｂａｙｅｓ網７０３はトラヒックと関係している好みの重み付けを修正して、次の日に（ユーザが同じコンテクストであると判断されると仮定すると）この修正された好みの重み付けが適用されて、関心はリストのもっと下に現れそうである（実際の位置はどの重み付けが修正されるかの程度に依存することになる）。
【００７５】
好みの重み付けが修正される程度は関心が無視される日数に依存することができて、それにより、ある種の時間依存する機能が重み付けを計算するために適用される。
【００７６】
情報プロバイダ２００の特徴、とくにデータベースＤＢ１上に記憶されたプロフィル情報は、ファイヤウォールの背後で動作されて、それにより外部の当事者はプロフィル情報へのアクセスすることができない。代って、全体のシステムはインターネットあるいは安全な網環境内部から運用されることが可能であり、それによって外部システムとの通信だけが更新された情報源を、インデックス付けの目的について、受領することになり、また移動ユーザと通信することになる。
【００７７】
【発明の効果】
ここで記述した発明は、当業者が理解できるように、いくつかのコンピュータプログラム内で実施される。これらのプログラムは各種の伝送及び／又は記憶媒体であるフロッピィディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、あるいは磁気テープなどに含まれるように出来て、それによりプログラムは１又はそれ以上の汎用コンピュータ上にロードできるし、適切な伝送媒体を用いてコンピュータ網上へダウンロードすることができる。
【００７８】
文脈中ではっきりと別途明白に要求しない限り、この明細書と請求の範囲との記述で用いる用語“含む”“備える”等は排他的もしくは網羅的意味合いに対抗するものを包含しているものと解釈されるべきである。言い換えると、“限定するわけではないが含んでいる”の感覚である。用語“Ｙを含んでいるＸ”などにはＸは少くともＹを有するが、ＸはＹに加えて他の要素を有していることが最もありそうなことを示していると解釈されるべきことである。
【図面の簡単な説明】
【図１】
この発明による通信システムの物理、すなわち輸送、レイヤを示す模式図。
【図２】
この発明による情報プロバイダの部品を示す模式構成図。
【図３】
図２に示した情報プロバイダの装置の一部を形成するプロファイラによる動作を生成するための手段を示す模式構成図。
【図４】
図２に示した情報プロバイダの装置の一部を形成するコンテクスト判断手段への外部入力を示す模式構成図。
【図５】
５ａはこの発明によりユーザのコンテクストを判断するのに含まれる段階を示す模式流れ図。５ｂは図４に示したコンテクスト判断手段への別の外部入力を示す模式構成図。
【図６】
図２に示した情報プロバイダの装置の一部を形成する第二の検索手段により実行される段階を示す模式構成図。
【図７】
監視用手段部品と共働する図２の情報プロバイダの第二の検索手段を示す模式構成図。
【図８】
監視用手段部品の一部を形成するＢａｙｅｓ網を示す模式図。

Claims (10)

1. ユーザにとっての関心についての主題事項を表わしているプロフィルを変更する方法であって、該プロフィルは複数組の主題が関連しているデータを含み、該方法は、
   （１）該ユーザに対して該プロフィルのコンテンツに対する変更を示唆する段階であって、該示唆は該示唆された変更を表わす１又はそれ以上の選択肢を含んでいる段階と、
   （２）該ユーザから１又はそれ以上の選択肢を受領する段階と、
   （３）各選択肢に従って該ユーザプロフィルを修正する段階と、
   （４）該修正に関してユーザ動作を監視し、ユーザ動作が所定の規準を満足するかどうかを監視する段階と、
   （５）各選択肢に従って該プロフィルを常に変更する段階とを含んでいる方法。
2. 請求項１記載の方法であって、監視する段階（４）は、
   少くとも一つのさらなる選択肢をユーザに提示する段階と、
   さらなる選択肢の各々を受領する段階と、
   さらなる選択肢の各々を所定の規準と比較する段階とを含む方法。
3. 請求項２記載の方法であって、さらなる選択肢の各々は段階（１）で示唆された変化を表わす１又はそれ以上の選択肢の確認を備えている方法。
4. 請求項１ないし３のいずれか１項記載の方法であって、該監視する段階（４）は該選択肢に関する情報に該ユーザがアクセスする度数を計数する段階と、該計数をしきい値数と比較する段階とを含む方法。
5. 請求項１ないし４のいずれか１項記載の方法であって、該監視する段階（４）は該選択肢に関するユーザアクセスのパターンを観察する段階と、該観察したパターンを１又はそれ以上の所定のパターンと比較する段階とを含む方法。
6. 請求項１ないし５のいずれか１項記載の方法であって、該監視する段階（４）は該ユーザにより構成可能とされている頻度で発生する方法。
7. 請求項１ないし６のいずれか１項記載の方法であって、少くとも一つの比較解析かクラスタ解析かあるいはその両解析を２又はそれ以上のユーザのプロフィル間で実行する段階と、該示唆された変更を表わしている選択肢の少くとも一つを提供する出力を受領する段階とをさらに含んでいる方法。
8. 請求項７記載の方法であって、該比較解析かクラスタ解析かあるいはその両解析からの出力と関係している確信値を評価する段階をさらに備えていて、そこでは前記出力に基づいて該プロフィルのコンテンツに対する変更を示唆する前記段階（１）が、該関係する評価された確信値に依存して実行される方法。
9. 請求項７または８記載の方法であって、該出力を該ユーザと関連性がないと見なされる変更のリストと比較することと、もし該出力内のいずれかの選択肢が該リストにあるいずれかと整合していれば、該出力から整合がとれている選択肢を無視することをさらに含んでいる方法。
10. 計算機もしくは計算機の集合体に対して請求項１ないし９のいずれか１項記載の方法の段階を実行するようにさせる一組の命令を備えている計算機プログラム又は計算機プログラムの集合体。

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