JP2005302043A5 - - Google Patents

Claims (27)

1. マルチ型データオブジェクトに関連付けられる入札の語を決定するステップと、
   第１の型の少なくとも１つのオブジェクト、および前記第１の型とは異なる第２の型の少なくとも１つのオブジェクトを含む、前記マルチ型データオブジェクトの間の関係を識別するステップと、
   前記識別された関係の中の少なくとも１つによって前記マルチ型データオブジェクトを繰り返しクラスタリングして強化されたクラスタを生成するステップと、
   検索語提案モジュールによって、前記強化されたクラスタを利用して、ユーザからの入札の語に該入札の語に関係のある検索語で応答するステップと
   を備えたことを特徴とするコンピュータ実装される方法。
2. 前記繰り返しクラスタリングするステップは、第１の反復のクラスタリング結果を前記マルチ型データオブジェクトのすべての関係のあるデータオブジェクトに伝えるステップを含み、前記関係のあるデータオブジェクトの少なくとも２つは異質のデータの型であり、前記伝えるステップは、強化されたクラスタリング操作の第２の反復において前記マルチ型データオブジェクトのそれぞれのオブジェクトのクラスタリングを高めるために使用されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記繰り返しクラスタリングするステップは、前記マルチ型データオブジェクトの個々のオブジェクトの間の類似度を決定するステップをさらに含み、前記類似度はオブジェクト間およびオブジェクト内のコンテンツの類似度、ならびに前記識別された関係の少なくとも１つの間の類似度の少なくとも１つの関数であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
4. 前記繰り返しクラスタリングするステップは、前記マルチ型データオブジェクトの関係のあるオブジェクトをマージして、前記関係のあるオブジェクトの特徴空間の次元を縮小するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
5. オブジェクト型内および異なるオブジェクト型の間の前記マルチ型データオブジェクトの個々のオブジェクトの重要度を相互に強化するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
6. オブジェクト型内および異なるオブジェクト型の間での前記マルチ型データオブジェクトの個々のオブジェクトの重要度を相互に強化するステップは、
   

   

   に基づいており、Ｘ＝｛ｘ_１，ｘ_２，・・・ ｘ_ｍ｝およびＹ＝｛ｙ_１，ｙ_２，・・・ ｙ_ｎ｝はＲ _Ｘ 、Ｒ _Ｙ 、Ｒ _ＸＹ 、およびＲ _ＹＸ の関係を有する異質のオブジェクト型のそれぞれのオブジェクトの集合を表現し、方向性が考慮される場合、Ｌ_ＸおよびＬ_Ｙはそれぞれ集合ＸおよびＹ内の関係を識別するリンクの隣接する行列を表現し、Ｌ_ＸＹおよびＬ_ＹＸはＸの中のオブジェクトからＹの中のオブジェクトへの関係を識別するリンクの隣接する行列を表現し、ａ（Ｘ）およびｈ（Ｘ）はそれぞれＸ内のノードの権威スコアおよびハブスコアであり、ａ（Ｙ）およびｈ（Ｙ）は、Ｙ内のノードの権威スコアおよびハブスコアを表し、ｉ（Ｘ）およびｉ（Ｙ）はそれぞれＸおよびＹの中のノードの重要度を表し、βおよびγは異なる関係に由来するリンクの影響を調整するための重みパラメータであることを特徴とする請求項５に記載の方法。
7. 前記強化されたクラスタを利用するステップは、
   ユーザから入札の語を受け取ったことに応答して、前記入札の語と前記強化されたクラスタの中のオブジェクトの特徴空間とを比較するステップと、
   比較するステップに応答して、１つまたは複数の検索語提案を識別するステップと、
   前記検索語提案を前記ユーザに通信するステップと
   をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の方法。
8. プロセッサと、
   前記プロセッサに結合されたメモリであって、
   第１の型の少なくとも１つのオブジェクト、および前記第１の型とは異なる第２の型の少なくとも１つのオブジェクトを含む、マルチ型データオブジェクトの間の関係を識別するステップと、
   前記関係の少なくとも１つによって前記マルチ型データオブジェクトを繰り返しクラスタリングして強化されたクラスタを生成するステップであって、前記関係のそれぞれは、前記マルチ型データオブジェクトの関連するオブジェクトに対する重要度を示す重み付けがされる、ステップと、
   検索語提案モジュールによって、前記強化されたクラスタを利用して、ユーザからの入札の語に該入札の語に関係のある検索語で応答するステップと
   を前記プロセッサにより実行するコンピュータプログラム命令を含むメモリ
   を備えたことを特徴とするコンピュータ処理装置。
9. 前記繰り返しクラスタリングするステップを実行する命令は、前記強化された複数のクラスタのコンテンツに基づき前記マルチ型データオブジェクトの関連するオブジェクトとのデータオブジェクト関係をまとめるステップを実行する命令をさらに備えたことを特徴とする請求項８に記載のコンピュータ処理装置。
10. 前記繰り返しクラスタリングするステップを実行する命令は、前記マルチ型データオブジェクトの個々のオブジェクトの間の類似度を決定するステップを実行する命令を含み、前記類似度はオブジェクト間およびオブジェクト内コンテンツの類似度、ならびに前記識別された関係の少なくとも１つの間の類似度の少なくとも１つの関数であることを特徴とする請求項８に記載のコンピュータ処理装置。
11. 前記繰り返しクラスタリングするステップを実行する命令は、前記マルチ型データオブジェクトの関係のあるオブジェクトをマージして前記関係のあるオブジェクトの特徴空間の次元を縮小するステップを実行する命令を備えたことを特徴とする請求項８に記載のコンピュータ処理装置。
12. 前記繰り返しクラスタリングするステップを実行する命令は、前記マルチ型データオブジェクトによって表現されるすべてのオブジェクト型が収束するまで繰り返しクラスタリングするステップを実行する命令を備えたことを特徴とする請求項８に記載のコンピュータ処理装置。
13. 前記メモリは、ユーザから入札の語を受け取ったことに応答して、前記入札の語と前記強化された複数のクラスタの中のオブジェクトの特徴空間とを比較するステップと、
    前記比較するステップに応答して、１つまたは複数の検索語提案を識別するステップと、
    前記検索語提案を前記ユーザに通信するステップと
    を実行する命令をさらに含むことを特徴とする請求項８に記載のコンピュータ処理装置。
14. 第１の型の少なくとも１つのオブジェクト、および前記第１の型とは異なる第２の型の少なくとも１つのオブジェクトを含む、マルチ型データオブジェクトの間のレイヤ内およびレイヤ間関係の少なくとも１つを識別するステップと、
    前記少なくとも１つの関係によって前記マルチ型データオブジェクトを繰り返しクラスタリングすることにより強化されたクラスタ群を生成するステップと
    検索語提案モジュールによって、前記強化されたクラスタを利用して、ユーザからの入札の語に該入札の語に関係のある語で応答するステップと
    をプロセッサにより実行するコンピュータ実行可能命令を含むことを特徴とするコンピュータ読取可能な媒体。
15. 前記繰り返しクラスタリングするステップは、第１の反復のクラスタリング結果を前記マルチ型データオブジェクトのすべての関係のあるデータオブジェクトに伝えることを含み、前記関係のあるデータオブジェクトの少なくとも２つは異質の型であり、前記伝えることは、強化されたクラスタリング操作の第２の反復において前記マルチ型データオブジェクトのそれぞれのオブジェクトのクラスタリングを高めるために使用されることを特徴とする請求項１４に記載のコンピュータ読取可能な媒体。
16. 前記繰り返しクラスタリングするステップは、前記マルチ型データオブジェクトの個々のオブジェクトの間の類似度を決定するステップを含み、前記類似度はオブジェクトコンテンツの類似度および前記識別された関係の少なくとも１つの間の類似度の少なくとも１つ関数であることを特徴とする請求項１４に記載のコンピュータ読取可能な媒体。
17. 前記繰り返しクラスタリングステップは、前記マルチ型データオブジェクトの関係のあるオブジェクトをマージすることによって前記関係のあるオブジェクトの特徴空間の次元を縮小するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１４に記載のコンピュータ読取可能な媒体。
18. 前記命令は、オブジェクト型内および異なるオブジェクト型の間で前記マルチ型データオブジェクトの個々のオブジェクトの重要度を相互に強化するステップを実行する命令をさらに含むことを特徴とする請求項１４に記載のコンピュータ読取可能な媒体。
19. 前記オブジェクト型内および異なるオブジェクト型の間で前記マルチ型データオブジェクトの個々のオブジェクトの重要度を相互に強化するステップは、
    

    

    に基づいており、Ｘ＝｛ｘ_１，ｘ_２，・・・ ｘ_ｍ｝およびＹ＝｛ｙ_１，ｙ_２，・・・ ｙ_ｎ｝はＲ _Ｘ 、Ｒ _Ｙ 、Ｒ _ＸＹ 、およびＲ _ＹＸ の関係を有する異質のオブジェクト型のそれぞれのオブジェクトの集合を表現し、方向性が考慮される場合、Ｌ_ＸおよびＬ_Ｙはそれぞれ集合ＸおよびＹ内の関係を識別するリンクの隣接する行列を表現し、Ｌ_ＸＹおよびＬ_ＹＸはＸの中のオブジェクトからＹの中のオブジェクトへの関係を識別するリンクの隣接する行列を表現し、ａ（Ｘ）およびｈ（Ｘ）はそれぞれＸ内のノードの権威スコアおよびハブスコアであり、ａ（Ｙ）およびｈ（Ｙ）は、Ｙ内のノードの権威スコアおよびハブスコアを表し、ｉ（Ｘ）およびｉ（Ｙ）はそれぞれＸおよびＹの中のノードの重要度を表し、βおよびγは異なる関係に由来するリンクの影響を調整するための重みパラメータであることを特徴とする請求項１８に記載のコンピュータ読取可能な媒体。
20. ユーザから入札の語を受け取ったことに応答して、前記入札の語と前記強化された複数のクラスタの中のオブジェクトの特徴空間とを比較するステップと、
    前記比較するステップに応答して、１つまたは複数の検索語提案を識別するステップと、
    前記検索語提案を前記ユーザに通信するステップと
    を実行する命令をさらに含むことを特徴とする請求項１４に記載のコンピュータ読取可能な媒体。
21. 第１の型の少なくとも１つのオブジェクト、および前記第１の型とは異なる第２の型の少なくとも１つのオブジェクトを含む、マルチ型データオブジェクトの間の関係を識別する識別手段と、
    前記関係の少なくとも１つによって前記マルチ型データオブジェクトを繰り返しクラスタリングして強化されたクラスタを生成する反復クラスタリング手段と、
    前記強化されたクラスタを利用して、ユーザからの入札の語に該入札の語に関係のある検索語で応答する利用手段と
    を備えたことを特徴とするシステム。
22. 前記識別された関係の少なくとも１つに重みを付けして前記マルチ型データオブジェクトの関連するオブジェクトに対する重要度を示す重み付け手段をさらに備えたことを特徴とする請求項２１に記載のシステム。
23. 入札の語の受信に応答して前記強化された複数のクラスタから検索語提案を決定する決定手段であって、前記検索語提案は前記マルチ型データオブジェクトの少なくとも１つに実質的に合致するかまたは関係のある決定手段をさらに備えた特徴とする請求項２２に記載のシステム。
24. 前記反復クラスタリング手段は、前記強化された複数のクラスタのコンテンツに基づき前記マルチ型データオブジェクトの関係のあるオブジェクトとのデータオブジェクト関係を伝える集成手段を含むことを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
25. 前記反復クラスタリング手段は、前記マルチ型データオブジェクトの個々のオブジェクトの間の類似度を決定する決定手段であって、前記類似度はオブジェクトコンテンツ類似度および前記識別された関係の少なくとも１つの間の類似度の少なくとも１つの関数である決定手段さらに備えたことを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
26. 前記反復クラスタリング手段は、前記マルチ型データオブジェクトの関係のあるオブジェクトを結合して前記関係のあるオブジェクトの特徴空間の次元を縮小するマージ手段をさらに含むことを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
27. 前記利用手段は、
    ユーザから語を受け取ったことに応答して、前記語と前記強化された複数のクラスタの中のオブジェクトの特徴空間とを比較する比較手段と、
    前記比較手段に応答して、１つまたは複数の検索語提案を識別する識別手段と
    をさらに備えたことを特徴とする請求項２２に記載のシステム。