JP2006164246A - エンティティ固有の調整された検索 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの検索意図に合うよう、検索を調整する。
【解決手段】本発明は、関連性データを利用して、エンティティ固有の調整可能な検索を通じて、固有のエンティティにとっての関連性に基づき強化された検索照会結果を提供する。このことは、エンティティが、そのエンティティにとってより価値がある情報を、より速くより効率的な形で取り寄せることを可能にする。エンティティ自体は、個々のユーザ、ユーザのグループ、および／または企業などとすることが可能である。本発明の一例においては、エンティティ固有の関連性情報は、そのエンティティの別のエンティティまたはエンティティのグループとの類似性の利用を通じて判断される。類似性情報と共に、類似のエンティティの関心レベルおよび／または満足レベルを用いて、関連性情報の生成を容易にすることもまた可能である。
【選択図】図２

Description

本発明は一般にデータ検索に関し、より具体的には自動生成されたエンティティ固有の関連性情報に基づいて検索を調整するためのシステムおよび方法に関する。

ｗｅｂサイトおよびｗｅｂサーバを経由して利用可能な情報は、ｗｅｂクライアント（例えばコンピュータ）上で動作するｗｅｂブラウザを介してアクセスされるのが通例である。例えば、ｗｅｂユーザは、ｗｅｂブラウザのアドレスバーにＵｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｓｅ Ｌｏｃａｔｏｒ（ＵＲＬ）を入力し、キーボードのエンターキーを押すかまたは「進む（ｇｏ）」ボタンをマウスでクリックすることでｗｅｂブラウザを開いて、ｗｅｂサイトにアクセスすることが可能である。ＵＲＬは、アクセスを容易にする３つの情報即ち、プロトコル（コンピュータ通信における情報交換のための一連の規則および基準）文字列、ドメイン名（しばしば該当ｗｅｂサイトを管理する組織の名称に基づく）、および該当ｗｅｂサイト上の所望の文書へのパスを含むのが通例である。

幾つかの場合においては、ユーザは先験的に、自分がアクセスしようとしているサイトまたはサーバの名称および／またはそのサイトおよびサーバのＵＲＬを知っている。そうした状況においては、ユーザは上述したようにアドレスバーへのＵＲＬの入力およびサイトへの接続を経て、当該サイトにアクセスすることが可能である。しかしながら、殆どの場合においては、ユーザはＵＲＬまたはサイト名を知らない。その代わりに、ユーザは、該ユーザによって与えられたキーワードに基づき特定のサイトを突き止めることを容易にする検索機能を利用する。

Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂの全てを検索して、キーワードに関連すると判断したサイトを戻す一般検索エンジンに、ユーザがキーワードを入力することができる。しかしながら、一般検索エンジンは、ユーザの特定の関心と全く関連性のない多数のサイトを戻してくることが多い。例えばユーザが、「ウイルス」というキーワードを用いて検索した場合、ユーザはコンピュータウイルスのみに関連した情報を得る代わりに、コンピュータウイルスに加えて生物学上のウイルスに関連した情報を受け取ることになる。その後、ユーザは、戻された複数のサイトの間をスクロールして、それがユーザの関心に関連しているかどうかの判断を試みることができる。一般検索エンジンは、検索を行うときに膨大な数のサイトを戻すことがあるため、戻された結果をスクロールしていくことは、ユーザにとって非常に時間のかかる苛立たしいことになりかねない。ユーザは、ブール演算子の組み合わせの利用を通じて検索の絞り込みを試みることができるが、結果として関連のある情報を含むサイトを戻してくるような適切なブール検索を構築することは困難なものとなり得る。

更に、幾つかの従来型の一般検索エンジンは、キーワードに基づいて、ユーザが探しているものを推論しようとする。例えばユーザが一般検索エンジンに「ウイルス」という用語を入力した場合、その検索エンジンは複数のサイトに検索絞り込みのための提案を添えて戻すことが可能である。より具体的には、検索エンジンは、「コンピュータウイルスについてお探しですか？」「生物学上のウイルスについてお探しですか？」などの複数の提案を戻すことができる。多くの検索に関して（特により詳細で具体的な検索に関して）、この従来型の方法は、提案された検索の連続した階層を選択することを必要とし、しかも戻されたサイトは尚も関連のある情報を欠いている場合がある。更に、ユーザが戻された検索提案に包括されないようなサイトを突き止めることを望んでいる場合もあり得る。

ユーザは、個人的に関連があると自分たちが考えるものに基づいて情報を検索できる能力を望み続けている。個々のユーザは独自の注意および関心を持っており、従ってそれぞれ異なる「関連性（ｒｅｌｅｖａｎｃｙ）」基準を持つ。幾つかの技術は、ユーザがデータを入力してユーザ・プロファイルを作成し、それを使ってより関連のある検索結果を出せるようにする。しかしながら、ユーザはしばしば多忙であって、検索プロセスを容易にするために冗長な情報基準を与える暇はない。彼らは自分たちの独自の必要性に最も良好に適合する検索結果を戻し、それにより検索に対する満足度を高めるための迅速且つ効率的な手段を求めている。

以下は、本発明の幾つかの態様の基本的な理解を与えるために、本発明の簡略化された概要を提示する。この概要は本発明の広範囲な総括ではない。本発明の鍵となる／肝要な要素を特定することは意図されておらず、また本発明の範囲の輪郭を描くことも意図されていない。その唯一の目的は、本発明の幾つかの概念を、後で提示されるより詳細な説明の前書きとして、簡略化された形態で提示することである。

本発明は一般にデータ検索に関し、より具体的には自動生成されたエンティティ固有の関連性情報に基づいて検索を調整するためのシステムおよび方法に関する。エンティティ固有の関連性は、エンティティ依存の強化された検索照会結果を与えるために活用される。このことは、固有のエンティティへの関連性に基づいて検索照会結果を増強する体系的な手段を与える。エンティティ固有の調整可能な検索を提供することにより、本発明は、エンティティが、より速くより効率的な形で、そのエンティティにとってより価値のある情報を取り出せるようにする。エンティティ自体は、個々のユーザ、ユーザのグループ、および／または企業などとすることが可能である。本発明の１つの例示においては、エンティティ固有の関連性情報は、そのエンティティの別の１つまたは複数のエンティティとの類似性の利用を通じて判断される。類似のエンティティの関心レベルおよび／または満足レベルを類似性情報と共に用いて、関連性情報の生成を容易にすることも可能である。このことは、本発明が、関連付けられた情報を十分に活用して、それらがエンティティと実質的に関連するようにし、検索結果に対するエンティティの満足度が高まるように、検索照会結果を強化する手段を与えることを可能にする。

以上のおよび関連する目的を達成するために、本発明の特定の説明的な態様が、以下の説明および添付の図面と共に、ここで説明される。しかしながらこれらの態様は、本発明の原理を活用できる種々のやり方の中のほんの幾つかを暗示するものであり、本発明はそうした態様およびその均等技術の全てを含むことを意図されている。本発明の他の利点および新規な特徴は、以下の本発明の詳細な説明を添付の図面と共に考慮したときに明らかになるであろう。

これより、全体を通じて同一要素を参照するために同一の参照番号が用いられている図面を参照して、本発明が説明される。以下の説明においては、説明目的で、本発明の完全な理解を与えるために多数の具体的な詳細が示される。しかしながら、本発明はこれらの具体的な詳細がなくとも実施できることは明らかであろう。他の例においては、本発明の説明を容易にする目的で、周知の構造および装置がブロック図の形で示される。

本明細書で用いられる「コンポーネント」という用語は、ハードウェアであるか、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせであるか、ソフトウェアであるか、あるいは実行中のソフトウェアであるかを問わず、コンピュータ関連のエンティティを指すことを意図されている。例えば、コンポーネントは、これらに限定されることなく、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、実行スレッド、プログラム、および／またはコンピュータとすることができる。図示目的として、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をコンピュータ・コンポーネントとすることが可能である。プロセスおよび／または実行スレッド内には１つまたは複数のコンポーネントが常駐することが可能であり、またコンポーネントは、１台のコンピュータにローカライズすることもでき、および／または、２つまたはそれ以上のコンピュータに分散させることもできる。「スレッド」とは、オペレーティング・システム・カーネルが実行を予定しているプロセス内にあるエンティティである。当該技術分野において周知であるように、各スレッドは、該スレッドの実行に関連付けられた揮発性データである関連付けられた「文脈」を有する。１つのスレッドの文脈は、システム・レジスタのコンテンツと、該スレッドのプロセスに属する仮想アドレスを含む。よって、スレッドの文脈を含む実際のデータは、それが実行されるに従って変化する。

本発明は、照会に対する検索結果を、固有のエンティティに従って自動的に個別化するためのシステムおよび方法を提供する。このことは、例えば検索エンジンを用いるユーザに関してログに記録された情報を利用することで、例えば該検索エンジンに対して各ユーザが発行した過去の照会などのような情報を利用することによって、および任意で、各ユーザが例えば結果をクリックすることによって関心を示した検索結果をサンプリングすることによって、達成される。品質的検索結果は検索エンジンによって提供される最も重要なサービスであり、結果品質における差異は、競合する検索エンジン同士の最も分かりやすい差別化要素である。本発明は、ユーザの検索結果に対する満足を著しく向上させることができ、それを利用する検索エンティティに対し、競合相手を上回る大いなる利点を与える。

図１において、本発明の１つの態様による検索調整システム１００のブロック図が示されている。検索調整システム１００は、照会入力１０４を受信し、エンティティ固有の関連性情報１０８の利用を通じて、調整された照会結果１０６を与える、検索調整コンポーネント１０２を含む。検索調整コンポーネント１０２は、エンティティの検索および／または選択履歴および／または他のユーザおよび／または企業のような他のグループの履歴を利用して、照会結果１０６を調整する。よって、例えば、本発明を、あるユーザに対し、そのユーザが勤務している会社との関係で検索を調整するために用いて、彼らのワークタスクに関係しない検索情報の量を減らすことが可能である。本発明の１つの実施例においては、Ｗｅｂ検索エンジンから得たＷｅｂユーザの検索照会ログを利用して、特定のユーザの選択が予測される。

図２を参照すると、本発明の１つの態様による検索調整システム２００の別のブロック図が図示されている。検索調整システム２００は、検索調整コンポーネント２０２を含む。検索調整コンポーネント２０２は、照会情報受信コンポーネント２０４、検索結果調整コンポーネント２０６、および関連性判断コンポーネント２０８と、を含む。照会情報受信コンポーネント２０４は、例えばユーザ照会２１０のような照会関係情報を受信する。ユーザ照会２１０は、検索結果調整コンポーネント２０６および／または関連性判断コンポーネント２０８に渡される。検索結果調整コンポーネント２０６は、少なくとも部分的に、関連性判断コンポーネント２０８から取得された関連性情報に基づいて、最適な検索結果リストを判断する。関連性判断コンポーネント２０８は、類似性情報２１２および／または関心／満足情報２１４を利用して、ユーザ固有の関連性情報を判断する。類似性情報２１２は、例えばその検索結果への関心／満足情報２１６、先行する検索照会２１８、人口統計学的情報２２０、および他の情報２２２などの情報を用いる。関心／満足情報２１４はまた、検索結果への関心／満足情報２１６を用いることができる。検索結果調整コンポーネント２０６は、関連性情報を用いて、ユーザ固有である調整された照会結果２２４を自動的に与える。

本発明の上記システムは、検索において、例えばユーザ照会および文書集合を入力として取り、その集合から、その照会に対する推定関連性によってソートされた文書のリストを戻す調整アルゴリズムを用いる。Ｗｅｂ検索エンジンにより利用されている順位付けアルゴリズムは、誰がその照会を入力したかに関わりなく、与えられた照会に同じ順位付けを戻すのが通例である。幾つかの照会に関しては、この技術は容認できる結果を戻す。例えば、「ディズニー ホームページ」を照会するユーザの圧倒的多数は、同じｗｅｂページ（ディズニーのホームページ）に満足するであろう。しかしながら、「音楽」「マネー」「旅行」のような、よりオープンエンドな照会、および「サターン」および「マジック」のような、いろいろに解釈できる単語照会に関しては、この一つの順位付けが全てに適合する（ワン・ランキング・フィット・オール）戦略は次善の策である。よって、検索エンジンに「音楽」という照会を発行する異なった人々は、非常に異なった意図を持っているかもしれない。従って、この照会に対する戻り結果に全てのユーザを満足させる単一の順位付けは存在しない。本発明は、照会に対して戻される結果の順序をどのように個別化するかを自動的に学習することによりこの問題を解決するシステムおよび方法を提供する。

概念的には、本発明は２段階プロセスとして考えることが可能である。まず、検索ユーザの全員に関して、全ての他のユーザとの類似性が計算される。類似性は、各ユーザが過去に発行した照会、各ユーザが関心を示した検索戻り結果、そのユーザについての人口統計学的情報などに基づくことが可能である。類似性計測の具体的な例を挙げるために、２つのエンティティの類似性は、

として計算することが可能である。次に、エンティティｕが照会ｑを発行したときに、過去にその照会を発行したことがある全てのエンティティが判断され、同時にその照会に関して各エンティティが関心を示した検索戻り結果も判断される。これより、その照会に対する戻りセットの中の各結果ｒに関して、ｕがｒを関連性があると見なす確率は、以下のように推定することができる。

ここで、

よって、正（α）および負（β）のデータ・ポイントは必ずしも同じように処理する必要はない。最も単純な設定はα＝１、β＝−１であろうが、相対比を調整することは可能である。ｑに対する戻りセットの中の各ｒについて、エンティティｕに対する関連性確率が計算され、戻り文書のセットはこの確率に基づいてソートされる。

上記の方法はまた、

として、推定関連性スコアへと一般化することが可能である。推定関連性スコアは、必要に応じて、いずれかの好適な手段により正規化することが可能である。人々は通例、１画面分しか照会に対する結果を見ない傾向があり、そのため、Ｎが１から無限までのいずれかの整数であるときの上位「Ｎ」個までの結果が再ソートを強制される。例えば、検索エンジンが結果ページごとに２０個の結果を表示し、２３位に順位付けされた文書がその照会に対する最良の文書である場合には、過去の最初の結果ページを探索する人は非常に少ないことから、人々が当該文書を当該照会に関連性を持つと見なすかどうかについての情報は殆ど存在しない。

このことは、式を以下のように変更して、より積極的な再順位付けができるようにすることによって改善できる。エンティティｕが照会ｑを発行したときには、過去に照会ｑに対する上位「Ｎ」（仮にＮ＝１０００とする）までの戻り文書に現れたいずれかの検索結果に関心を示したことがある全てのエンティティが判断される（エンティティは照会ｑを発行し且つある特定の文書に（例えば当該文書をクリックすることなどにより）関心を示す必要はなく、異なる照会ｑ’を発行し且つ当該文書に関心を示したのであってもよいことに注意されたい）。これよりその照会に対する戻りセットの中の各結果ｒについて、ｕがｒを関連があるとみなす確率は、

ここで、

として推定することが可能である。
よって、正（α）および負（β）のデータ・ポイントは必ずしも同じように処理する必要はない。最も単純な設定はα＝１、β＝−１であろうが、相対比を調整することは可能である。ｑに対する戻りセットの中の各ｒについて、ユーザｕに対する関連性確率が計算され、戻り文書のセットはこの確率に基づいてソートされる。

上記の方法はまた、

として、推定関連性スコアへと一般化することが可能である。推定関連性スコアは、必要に応じて、いずれかの好適な手段により正規化することが可能である。

より一般的な意味において、協調的フィルタリング手法は、学習セットから得たエンティティのサブセットを利用して、アクティブなエンティティに対し、関心（関連性）を予測することが可能である。このサブセットはある意味でアクティブなエンティティに類似するものでなければならない。類似したエンティティが結果に対して投票でき、該投票が利用されて該結果の再順位付けが行われるという、協調的再順位付けのためのフレームワークがこれより説明される。前と同じく、ｕはアクティブなエンティティであり、Ｒは結果セットであるとする。Ｓは類似したエンティティのセットとし、ここで各ｓ∈Ｓは加重λ_sを有する。このλ_sはより類似したエンティティのために高くなければならない。結果ｒ∈Ｒのスコアは、

である。次いで結果Ｒはこのスコアを利用して再順位付けされる。上記技術は、加重をユーザに割当てることによって単純に一般化される（Ｓはエンティティのセット全体としてもよく、幾つかのエンティティに関しては、λ_s＝０である。これは等価である）。

上で示され説明された例示的なシステムの観点から、本発明により実装することができる方法論は、図３−図５のフローチャートを参照することでより良好に理解されるであろう。説明を簡便にする目的で、方法論は一連のブロックとして示され説明されるが、幾つかのブロックは、本発明に従って、異なる順序でおよび／またはここで示され説明された以外のブロックと同時に起こり得ることから、本発明はブロックの順序に限定されないことが理解され了解されるべきである。加えて、本発明による方法論を実装するために図示された全てのブロックが必要がないこともある。

本発明は、１つまたは複数のコンポーネントによって実行されるプログラム・モジュールのようなコンピュータ実行可能な命令の一般的観点から説明することができる。概説すれば、プログラム・モジュールは、特定のタスクを実行するかまたは特定のアブストラクト・データ・タイプを実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、データ構造体などを含む。プログラム・モジュールの機能性は、通例、本発明の種々の実施例において所望に応じ、組み合わされるかまたは分散されることができる。

図３においては、本発明の１つの態様による、検索を容易にする方法３００の流れ図が示されている。方法３００は、エンティティから照会を受信する（３０４）ことで開始する（３０２）。その固有のエンティティに関して、関連性情報が自動的に生成される（３０６）。次いで自動生成されたエンティティ固有の関連性情報を用いることを通じて、検索が調整され（３０８）、流れを終了する（３１０）。自動調整は、他のユーザおよび／またはユーザのグループなどに対するユーザの類似性情報を用いることも可能である。同様にして、関心（正および負の）および／または満足（正および負の）情報を利用して、固有のユーザに対する特定の検索結果の関連性を判断し、検索の調整を容易にすることも可能である。本発明のこれらの態様は、上記において詳細に論じられている。

これより図４を参照すると、本発明の１つの態様により、検索を容易にする方法４００の別の流れ図が図示されている。方法４００は、アクティブなエンティティの別のエンティティに対する類似性を判断する（４０４）ことで開始する（４０２）。エンティティは単一のユーザおよび／またはユーザのグループおよび／または企業などであってもよい。類似性判断プロセスは、上記で説明されている。これらのプロセスは、これらに限定されないが、ユーザを、全分野のユーザおよび／またはユーザのグループのサブセットと比較すること、を含むことが可能である。サブセットを利用することによって、幾つかの状況においては、より高度の類似性を得ることが可能である。次いで加重手段を利用して、アクティブなエンティティがどの程度またはレベルまで別のエンティティと類似しているかの指標が容易にされる（４０６）。類似性の程度は、他のエンティティがあるアイテムに対して関心が持てるとした場合にアクティブなエンティティが当該アイテムをやはり関心が持てるとするかどうかの確率の判断を支援する。強い加重は、他のエンティティがアクティブなエンティティと同様の好感を、および嫌悪を持っていることを強く示すものである。このようにして、類似性の加重または偏倚（ｂｉａｓ）を利用して、エンティティ固有の関連性情報の判断が容易にされ（４０８）、流れを終了する（４１０）。

図５を参照すると、本発明の１つの態様により、検索を容易にする方法５００の更に別の流れ図が示されている。方法５００は、アクティブなエンティティに類似したエンティティによる照会結果への関心および／または満足を判断する（５０４）ことで開始する（５０２）。上述したように、関心／満足は、例えば、エンティティが結果をクリックしたかどうか、結果の上をさまよったかどうか、時間をかけて結果を見たかどうか、および／または現行の結果に類似した別の結果に対して関心／満足を示したかどうか、などといった種々の手段によって判断することが可能である。関心は、エンティティが結果に対して幾らかの所望を示したときとして定められる。この所望は、正および／または負とすることが可能である。よって、無関心、または負の関心は、関心の一部として含むことが可能である。満足は、エンティティが、そのエンティティにとっての必要条件の幾らかの側面をその結果が満たしたことを示した時として定められる。関心と同様にして、満足は正および／または負とすることができ、不満足を含む。よって、エンティティは、例えば照会結果をクリックして関心を示した後で、その結果の照会ページを目下のタスクと関連がないものとして素早く却下し、不満足を示すことが可能である。従って、関心および／または満足レベルは、判断係数によって偏倚される（５０６）。判断係数は、満足より関心に加重する一般係数であってもよく、その逆であってもよい。また加重法を用いて、関心および／または無関心レベル、および／または満足および／または不満足レベルを偏倚することが可能である。あるいは、判断係数は、関心および／または満足レベルの信頼性のレベルを含むことが可能である。例えば、時には、ユーザが本当に満足したかどうかを判断することが困難な場合がある。満足の指標が「照会結果にかけた時間」であった場合には、満足レベルの加重を軽くして、当該ユーザが満足以外の理由（例えば照会結果を閲覧している間に電話呼び出しに応えていたなど）でそのページに留まった可能性を反映させることが可能である。次いで関心および／または満足情報を利用して、アクティブなエンティティによる検索の調整を容易にすることが可能であり（５０８）、流れを終了する５１０）。例えば、アクティブなエンティティの別のエンティティに対する類似性は、可能性ある照会結果のリストの判断を容易にすることが可能であるが、関心／満足情報を更に利用してこれらの結果を順位付けし、そのことにより、最も高い関心／満足情報レベルの結果が最初にアクティブなエンティティに示されるようにすることが可能である。このことは、本発明が照会結果に対するエンティティの全般的な満足のかなりの向上を達成することを可能にする。

本発明の種々の態様を実装するための付加的な観点を与えるために、図６および以下の議論は、本発明の種々の態様が実装されるような好適なコンピューティング環境６００の簡略で一般的な説明を与えることを意図している。本発明は、上記において、ローカルなコンピュータおよび／またはリモート・コンピュータ上で動作するコンピュータ・プログラムのコンピュータ実行可能な命令という一般的な観点において説明されてきたが、本発明はまた、他のプログラム・モジュールと組み合わせて実装することもできると当業者は理解するであろう。概説すれば、プログラム・モジュールは、特定のタスクを実行し、および／または特定のアブストラクト・データ・タイプを実装するルーチン、プログラム、コンポーネント、データ構造体などを含む。加えて、本発明の方法は、各々が１つまたは複数の関連デバイスと作動的に通信することができる、単一のプロセッサまたはマルチプロセッサを持つコンピュータ・システム、ミニコンピュータ、メインフレーム・コンピュータ、並びにパーソナル・コンピュータ、ハンドヘルド型コンピューティング・デバイス、マイクロプロセッサ・ベースのおよび／またはプログラマブルな市販の電子機器などを含む他のコンピュータ・システム構成と共に実施することができると当業者は理解するであろう。本発明の図示された態様はまた、何らかのタスクが通信ネットワークを通じてリンクされたリモート・プロセッシング・デバイスによって実行されるという分散コンピューティング環境において実施することもできる。しかしながら、本発明の全てではなくとも幾つかの態様は、スタンドアローン型のコンピュータにおいて実施することができる。分散コンピューティング環境においては、プログラム・モジュールはローカルおよび／またはリモートのメモリ格納デバイスに位置することができる。

本明細書で用いられる「コンポーネント」という用語は、ハードウェアであるか、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせであるか、ソフトウェアであるか、あるいは実行中のソフトウェアであるかを問わず、コンピュータ関係のエンティティを指すことを意図されている。例えば、コンポーネントは、これらに限定されることなく、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、実行スレッド、プログラム、およびコンピュータとすることができる。図示目的として、サーバ上で動作するアプリケーションおよび／またはサーバは、コンポーネントとすることが可能である。加えて、コンポーネントは、１つまたは複数のサブコンポーネントを含むことができる。

図６を参照すると、本発明の種々の態様を実装するための例示的なシステム環境６００は、プロセッサ・ユニット６０４、システム・メモリ６０６、およびシステム・メモリを含む種々のシステム・コンポーネントを処理ユニット６０４に連結するシステム・バス６０８を含む、従来型のコンピュータ６０２を含む。処理ユニット６０４は、いずれかの市販のプロセッサまたは独自仕様のプロセッサとすることができる。加えて、処理ユニットは、パラレルに接続することが可能であるような１つより多くのプロセッサで形成されたマルチプロセッサとして実装することができる。

システム・バス６０８は、メモリ・バス即ちメモリ制御装置、周辺バス、および、数例を挙げれば、ＰＣＩ、ＶＥＳＡ、Ｍｉｃｒｏｃｈａｎｎｅｌ、ＩＳＡ、およびＥＩＳＡのような種々の従来型のバス構造のいずれかを用いたローカル・バスを含む、幾つかあるバス構造体のタイプのうちのいずれかとすることができる。システム・メモリ６０６は、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）６１０およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）６１２を含む。ＲＯＭ６１０には、スタートアップの間などにコンピュータ６０２内の要素間で情報をやりとりするのを補助する基本的なルーチンを収容した基本入出力システム（ＢＩＯＳ）６１４が格納される。

コンピュータ６０２は、例えば、ハードディスク・ドライブ６１６、リムーバブル・ディスク６２０からの読取りまたはそれへの書き込みを行うなどのための磁気ディスク・ドライブ６１８、ＣＤ−ＲＯＭディスク６２４または他の光メディアからの読取りまたはそれへの書き込みを行うなどのための光ディスク・ドライブ６２２を含むことができる。ハードディスク・ドライブ６１６は、ハードディスク・ドライブ・インターフェース６２６によって、磁気ディスク・ドライブ６１８は磁気ディスク・ドライブ・インターフェース６２８によって、および光ディスク・ドライブ６２２は光ディスク・ドライブ・インターフェース６３０によって、システム・バス６０８に接続される。ドライブ６１６−６２２およびその関連付けられたコンピュータ可読メディアは、データ、データ構造、コンピュータ実行可能な命令などの不揮発性ストレージをコンピュータ６０２に提供する。上記のコンピュータ可読メディアの説明は、ハードディスク、リムーバブル磁気ディスク、およびＣＤを指すが、磁気テープ、フラッシュメモリカード、ディジタルビデオディスク、ベルヌーイ・カートリッジといった、コンピュータにより読出し可能な他の様式のメディアもまた、例示的なオペレーティング環境６００において用いることが可能であること、および更にそうしたメディアのいずれも本発明の方法を実行するためのコンピュータ実行可能な命令を含みうることが、当業者には理解されるべきである。

ドライブ６１６−６２２およびＲＡＭ６１２には、オペレーティング・システム６３２、１つまたは複数のアプリケーション・プログラム６３４、他のプログラム・モジュール６３６、およびプログラム・データ６３８を含む多数のプログラム・モジュールを格納することができる。オペレーティング・システム６３２は、いずれかの好適なオペレーティング・システムまたはオペレーティング・システムの組み合わせとすることができる。例示として、アプリケーション・プログラム６３４およびプログラム・モジュール６３６は、本発明の一態様による検索機構を含むことが可能である。

ユーザは、キーボード６４０および指向性デバイス（例えばマウス６４２）のような１つまたは複数のユーザ入力デバイスを通じて、コンピュータ６０２にコマンドおよび情報を入力できる。他の入力デバイス（図示せず）は、マイクロフォン、ジョイスティック、ゲームパッド、衛星放送受信アンテナ、無線リモート装置、スキャナなどを含むことができる。これらおよび他の入力デバイスは、しばしば、シリアルポート・インターフェース６４４を通じて、システム・バス６０８に連結された処理ユニット６０４に接続されるが、パラレルポート、ゲームポート、またはユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）のような他のインターフェースによって接続することもできる。モニタ６４６または他のタイプの表示デバイスもまた、ビデオアダプタ６４８のようなインターフェースを経由して、システム・バス６０８に接続される。モニタ６４６に加えて、コンピュータ６０２は、スピーカ、プリンタといった他の周辺出力デバイス（図示せず）を含むことができる。

コンピュータ６０２は１つまたは複数のリモート・コンピュータ６６０への論理接続を用いて、ネットワーク化された環境において動作することが可能であると理解されるべきである。リモート・コンピュータ６６０は、ワークステーション、サーバ・コンピュータ、ルータ、ピア・デバイス、または他の共有ネットワーク・ノードとすることができ、コンピュータ６０２に関して説明された要素の多くまたは全てを含むことが通例であるが、簡潔にするために、図６にはメモリ格納デバイス６６２のみが示されている。図６に表示された論理接続は、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）６６４および広域エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）６６６を含むことが可能である。そ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は、ありふれたものである。

例えばＬＡＮネットワーキング環境において用いられた時には、コンピュータ６０２は、ネットワーク・インターフェースまたはアダプタ６６８を通してローカル・ネットワーク６６４に接続される。ＷＡＮネットワーキング環境において用いられた時には、コンピュータ６０２は、モデム（例えば電話、ＤＳＬ、ケーブルなど）６７０を含むか、またはＬＡＮ上の通信用サーバに接続されるか、またはインターネットのように、ＷＡＮ６６６を超えて通信を確立するための他の手段を有することが通例である。コンピュータ６０２に対して内蔵型とすることも外部取り付けとすることも可能なモデム６７０は、シリアルポート・インターフェース６４４を経由してシステム・バス６０８に接続される。ネットワーク化された環境においては、プログラム・モジュール（アプリケーション・プログラム６３４を含む）および／またはプログラム・データ６３８は、リモート・メモリ格納装置６６２に格納することが可能である。図示されたネットワーク接続は例示的なものであり、本発明の態様を実施する際には、コンピュータ６０２と６６０との間に通信リンクを確立するための他の手段（例えば有線または無線）を用いることが可能である。

コンピュータ・プログラミングの技術分野の当業者の実施に従い、本発明は、他に表記のない限り、コンピュータ６０２またはリモート・コンピュータ６６０のようなコンピュータによって実行されるオペレーションの動作および記号表現を参照して説明された。そのような動作およびオペレーションは、時にコンピュータ実行されると呼ばれることがある。動作および記号表現されたオペレーションは、結果として電子信号表現の変形または減衰を引き起こす、処理ユニット６０４によるデータ・ビットを表す電子信号の操作と、コンピュータ・システムのオペレーションを再設定するまたは他の形で変更することになるメモリ・システム（システム・メモリ６０６、ハード・ドライブ６１６、フロッピィディスク６２０、ＣＤ−ＲＯＭ６２４、およびリモート・メモリ６６２を含む）のメモリ位置におけるデータ・ビットの維持、および他の信号処理を含むと理解されるであろう。そうしたデータ・ビットが維持されるメモリ位置は、データ・ビットに対応する特定の電子的、磁気的、または光学特性を持つ物理位置である。

図７は本発明が相互作用することが可能な例示的コンピューティング環境７００の別のブロック図である。システム７００は、更に、１つまたは複数のクライアント（群）７０２を含むシステムを図示する。クライアント（群）７０２は、ハードウェアおよび／またはソフトウェア（例えばスレッド、プロセス、コンピューティング・デバイス）であってもよい。システム７００はまた、１つまたは複数のサーバ（群）７０４を含む。サーバ（群）７０４もまた、ハードウェアおよび／またはソフトウェア（例えばスレッド、プロセス、コンピューティング・デバイス）であってもよい。クライアント７０２とサーバ７０４の間の１つの可能性ある通信は、２つまたはそれ以上のコンピュータ・プロセスの間で伝送されるように適合されたデータ・パケットの形式をとることができる。システム７００は、クライアント（群）７０２とサーバ（群）７０４の間の通信を容易にするために用いることが可能な通信フレームワーク７０８を含む。クライアント（群）７０２は、クライアント（群）７０２のローカルな情報を格納するために用いることが可能な１つまたは複数のクライアント・データ・ストア（群）７１０に接続される。同様にして、サーバ（群）７０４は、サーバ（群）７０４のローカルな情報を格納するために用いることが可能な１つまたは複数のサーバ・データ・ストア（群）７０６に接続される。

本発明の一例において、検索を容易にする２つまたはそれ以上のコンピュータ・コンポーネントの間で伝送されたデータ・パケットは、少なくとも一部は、自動生成されたエンティティ固有の関連性情報を少なくとも部分的に利用している調整された検索に関連する情報を含む。

本発明のシステムおよび／または方法は、検索容易化コンピュータ・コンポーネントにも、非コンピュータ関係コンポーネントにも、同様に利用することが可能であると理解されるべきである。更に、本発明のシステムおよび／または方法は、これらに限定されないが、コンピュータ、サーバおよび／またはハンドヘルド型電子デバイスなどを含む多岐に渡る電子関係技術において利用可能であることを当業者は認識するであろう。

上記の説明は、本発明の実施例を含む。本発明を説明する目的で考えられる全てのコンポーネントまたは方法論の組み合わせを説明することは不可能であることは言うまでもないが、当業者は本発明の数多くの更なる組み合わせおよび変形が可能であることを理解するであろう。従って、本発明は添付の特許請求の範囲内にあるそうした全ての代替技術、修正、および変形を含むことを意図されている。加えて、「含む」という用語が詳細な説明または特許請求の範囲で用いられる限りにおいて、そうした用語は、「含む」が特許請求の範囲において遷移語（ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎａｌ ｗｏｒｄ）として用いられた時に解釈されるように、「含む」という用語と同様の形で包含的であることを意図されている。

本発明の一態様による検索調整システムのブロック図である。 本発明の一態様による検索調整システムの別のブロック図である。 本発明の一態様により検索を容易にする方法の流れ図である。 本発明の一態様により検索を容易にする方法の別の流れ図である。 本発明の一態様により検索を容易にする方法の更に別の流れ図である。 本発明が機能することが可能な例示的な動作環境を示す図である。 本発明が機能することが可能な別の例示的な動作環境を示す図である。

符号の説明

２２２：他の情報
２２０：人口統計学的情報
２１８：先行する検索照会
２１６：検索結果への関心／満足
２１２：類似性情報
２１４：関心／満足情報
２０２：検索調整コンポーネント
２０８：関連性判断コンポーネント
２０６：検索結果調整コンポーネント
２１０：ユーザ照会
２０４：照会情報受信コンポーネント
２２４：調整された照会結果

Claims (34)

1. 検索を容易にするシステムであって、
   少なくとも１つのエンティティから少なくとも１つの検索照会を受信する検索照会情報受信コンポーネントと、
   前記検索照会に基づいた検索を、自動生成されたエンティティ固有の関連性情報の関数として調整する検索結果コンポーネントと
   を備えることを特徴とするシステム。
2. 前記エンティティは、ユーザ、ユーザのグループ、または企業を含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
3. 前記検索コンポーネントは、フィルタおよび／または順位付け手段の利用を通じて検索を調整することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
4. 前記検索コンポーネントは、検索の調整を容易にするために二部グラフを用いることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
5. 前記検索結果コンポーネントは、少なくとも一部は検索結果に対する関心に基づいた関心値および／または検索結果への満足に基づいた満足値から成るエンティティ固有の関連性情報を用いることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
6. 前記関心値は、関心および／または無関心を示す値を含むことを特徴とする請求項５に記載のシステム。
7. 前記満足値は、満足および／または不満足を示す値を含むことを特徴とする請求項５に記載のシステム。
8. 前記検索結果コンポーネントは、エンティティ固有の関連性情報を生成するために用いられるときに、加重法を用いて関心値および／または満足値による偏倚を行うことを特徴とする請求項５に記載のシステム。
9. 前記エンティティ固有の関連性情報は、少なくとも１つの他のエンティティに対するエンティティの類似性から生成された情報と、先行する検索関心の指標とを含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
10. 前記エンティティの類似性は、少なくとも部分的に、少なくとも１つの先行する検索照会、少なくとも１つの先行する選択済み検索結果、および／または人口統計学的エンティティ情報から生成されていることを特徴とする請求項９に記載のシステム。
11. 前記検索結果コンポーネントは、加重法を用いて、別のエンティティに対する少なくとも１つの他のエンティティへのエンティティ類似性による偏倚を行うことを特徴とする請求項９に記載のシステム。
12. 前記エンティティ固有の関連性情報は、
    

    

    を用いて生成された推定関連性スコアを含み、ここで、ｕはエンティティであり、ｑは前記エンティティによって発行された照会であり、ｒは検索結果であり、且つ、
    

    

    であることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
13. αは１の値を有し、βは−１の値を有することを特徴とする請求項１２に記載のシステム。
14. 前記エンティティ固有の関連性情報は、
    

    

    を用いて生成された推定関連性スコアを含み、ここで、ｕはエンティティであり、ｑは前記エンティティによって発行された照会であり、ｒは検索結果であり、且つ、
    

    

    であることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
15. αは１の値を有し、βは−１の値を有することを特徴とする請求項１４に記載のシステム。
16. 検索を容易にする方法であって、
    少なくとも１つのエンティティから少なくとも１つの検索照会を受信することと、
    エンティティ固有の関連性情報を自動的に生成することと、
    前記検索照会に基づいた検索を、前記自動生成されたエンティティ固有の関連性情報の関数として調整することと
    を備えることを特徴とする方法。
17. 前記エンティティは、ユーザ、ユーザのグループ、または企業を含むことを特徴とする請求項１６に記載の方法。
18. フィルタリングおよび／または順位付けプロセスを利用して検索の調整を容易にすることを更に備えることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
19. 二部グラフを用いて検索の調整を容易にすることを更に含むことを特徴とする請求項１６に記載の方法。
20. 少なくとも一部は検索結果に対する関心に基づく関心値および／または検索結果に対する満足に基づく満足値から成るエンティティ固有の関連性情報を用いることを更に備えることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
21. 関心および／または無関心を表す関心値を利用することを更に備えることを特徴とする請求項２０に記載の方法。
22. 前記関心および／または無関心の両方を用いてエンティティ固有の関連性情報が作成されるときに、加重法を用いて該関心および／または無関心による偏倚を行うことを更に備えることを特徴とする請求項２１に記載の方法。
23. 満足および／または不満足を表す満足値を利用することを更に備えることを特徴とする請求項２０に記載の方法。
24. 前記満足および／または不満足の両方を用いてエンティティ固有の関連性情報が作成されるときに、加重法を用いて該満足および／または不満足による偏倚を行うことを更に備えることを特徴とする請求項２３に記載の方法。
25. 前記エンティティ固有の関連性情報の関数を正規化して、推定関連性確率を出すことを更に備えることを特徴とする請求項２０に記載の方法。
26. 前記関心値および／または満足値の両方を用いてエンティティ固有の関連性情報が作成されるときに、加重法を用いて該関心値および／または満足値による偏倚を行うことを更に備えることを特徴とする請求項２０に記載の方法。
27. 少なくとも１つの他のエンティティに対するエンティティの類似性と、先行する検索関心の指標を利用して、エンティティ固有の関連性情報を生成することを更に備えることを特徴とする請求項１６に記載の方法。
28. 前記エンティティの類似性を、少なくとも部分的に、少なくとも１つの先行する検索照会、少なくとも１つの先行する選択済み検索結果、および／または人口統計学的エンティティ情報から生成することを更に備えることを特徴とする請求項２７に記載の方法。
29. 加重法を用いて、別のエンティティに対する少なくとも１つの他のエンティティへのエンティティ類似性による偏倚を行うことを更に備えることを特徴とする請求項２７に記載の方法。
30. 検索を容易にするシステムであって、
    少なくとも１つのエンティティから少なくとも１つの検索照会を受信する手段と、
    前記エンティティに関してエンティティ固有の関連性情報を自動的に生成する手段と、
    前記検索照会に基づいた検索を、前記自動生成されたエンティティ固有の関連性情報の関数として調整する手段と
    を備えることを特徴とするシステム。
31. ２つまたはそれ以上のコンピュータ・コンポーネントの間で伝送される、検索を容易にするデータ・パケットであって、少なくとも一部は自動生成されたエンティティ固有の関連性情報を利用している調整された検索に関係する情報を含むことを特徴とするデータ・パケット。
32. 請求項１に記載のシステムのコンピュータ実行可能なコンポーネントを格納したことを特徴とするコンピュータ可読メディア。
33. コンピュータ、サーバ、およびハンドヘルド型電子デバイスから成る群から選択されたうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１６に記載の方法を用いたデバイス。
34. コンピュータ、サーバ、およびハンドヘルド型電子デバイスから成る群から選択されたうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１に記載のシステムを用いたデバイス。
    

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