JP2009520269A - クライアント側のリランキングを使用する、個人化キーワードベース情報の配信 - Google Patents

Abstract

公開データベースから情報を探索するユーザに関係する個人情報を考慮して広告等のプロモーション資料のランキングを容易にする探索／情報システムが提供される。一態様では、１つの探索／情報システムが提供される。このシステムは、ユーザによって示される１つ又は複数の語に基づいてユーザのデータを突き止める探索コンポーネントを備える。プロモーションコンポーネントは、ユーザによって示される１つ又は複数の語に部分的に基づいて、関係する情報をデータに関連付ける。個人化コンポーネントは、探索コンポーネントから隔離されているユーザのプライベート情報に部分的に基づいて、関係する情報のランキングを容易にする。
【選択図】図１

Description

探索エンジン及び他のコンポーネント等を用いる探索技術は、たとえばインターネットで接続されたリモートユーザとデータベースとの間での最新の情報交換のための主なドライバの１つである。探索エンジンプロバイダは、探索能力を提供すると共に、一般に、企業が、語探索で現れ得る用語にリンクされている広告を介して自身を宣伝することができるようにしている。たとえば、広告主は、一組のキーワードを定義して、それらキーワードを探索エンジンプロバイダに供給することができる。探索が開始されると、キーワード及び探索用語に関係する広告の表示を可能にするために、それらキーワードは、それぞれの探索用語に照合される。探索プロバイダは、その後、探索エンジンサービスのユーザに起因した広告活動の量に基づいて広告主から収益を徴収することができる。

一般に、探索会社は、多くの場合、新しい顧客が、関係した製品又はサービスを探している時に、それら探索会社の探索によって生成された広告が広告主をその顧客と結び付けることを可能にすることができることを宣伝する。この目標達成に向けた努力を裏付けるために、探索エンジンプロバイダの中には、インターネットユーザの８０％を越える値に達したことを誇る者もいる。広告を作成し、広告をターゲットオーディエンスに照合するキーワードを選択し、実際に広告がクリックされた時にサービスの代金を支払うように、探索プロバイダがキーワードを定義することを可能にする。

また、広告は、特定の地理的ロケーションでのみ表示されることを対象にすることもできる。たとえば、国レベルに設定又は限定される探索が、地域及び都市レベルに設定される探索に集束する。これによって、たとえば、広告主によって事前に選択されている地域エリアで結果を探索する人々に広告を示すことが可能になる。対象をカスタマイズすることによって、定義された半径内及び定義された境界内を含む定義されたエリアで結果を探索する人々に広告を提示することが可能になる。地域エリア及びローカルエリアが定義されると、広告主は、地理に基づいて特別なプロモーション又は価格設定を強調するような広告を作成し得る業務に対し適正な見通しに到達することができる。したがって、ローカルビジネス又は地域ビジネスを対象とするようにキーワードを定義することもできる。キーワードシステムは、探索者のクエリ（たとえば「New York restaurant」（ニューヨークのレストラン））を解析して、その人物がどのようなロケーションを探索しているのかを確定することができる。また、システムは、その人物のインターネットプロトコル（ＩＰ）アドレスに注目して、その人物がどこから探索しているかを調べることもできる。

今日、キーワード広告ビジネスは、極めて急速に成長しており、多くのソフトウェア会社及びマーケティングエージェンシーは、この分野で新しい好機を追い求めてますます関心を抱いてきている。キーワードベースの広告は通常、人々が（通常、探索エンジンを使用する時に）キーワードを明示的にタイプして、これらのキーワードに関係した広告を受け取る方法、又は、キーワードが文書の内容から自動的に抽出され、その後、関係した広告が配信される方法の２つの方法で動作する。

第１の手法を実演する従来の例は、探索エンジン（MSN Search、Google、Yahoo等）である。広告が配信される方法は、一般に直接的である。ユーザが或るキーワード（複数可）を探索している時、探索クエリは、キーワード（複数可）に関係した探索結果（文書）及び広告の双方を配信するのに使用される。第２の手法は、わずかではあるがより複雑である。キーワードは、ウェブページ（たとえば、GoogleのＡｄＳｅｎｓｅ技術）、電子メール（たとえば、GoogleのｇＭａｉｌ）、及び他の文書から自動的に抽出される。抽出後、これらのキーワードは、関係した広告を返すサーバへ送信される。

キーワードベースの広告は、顧客に対する個人化がより大幅になされるので、他のタイプの広告よりも非常に大きな利点を有する。車を探索する場合には、車の広告を受け取る。しかしながら、顧客自身に関する情報は、通例、非常に限られており、不完全であり、且つ不正確な可能性があるので、この個人化は非常に弱く不完全である。既存の技術によってまだ取り組まれていない共通の問題は、ターゲットに固有の広告を配信すると同時に、ユーザのプライバシーを尊重することである。これは、少なくとも２つの主な障壁が存在することから困難な問題である。一つには、ユーザに関する多くの情報を収集することは困難である。第２に、一定のタイプの個人情報を収集して使用することは、プライバシーと深く関わることになる。

以下において、簡潔な概要を提示するが、これにより、本明細書で説明するいくつかの態様について基本的な理解を提供するものである。この概要は、広範囲にわたる概要ではなく、重要／決定的な要素を特定することも、本明細書で説明するさまざまな態様の範囲を画定することも意図していない。この概要の唯一の目的は、後に提供するより詳細な説明の前置きとして、いくつかの概念を簡単化された形で提示することである。

プライベート化され且つ的を絞った形で、探索に関係した広告を受け取ることを可能にするための個人化コンポーネントが提供される。このようなコンポーネントによって、ユーザに対する個人化及び対象化がより大幅になされた広告又はプロモーションを生成するために、キーワード探索（又は抽出されたキーワード）中にユーザにプッシュされる広告を、受け取った探索アクティビティのクライアント側でプライベートに処理することが可能になる。一態様では、クライアント末端部に個人化コンポーネントを配置することによって、探索エンジンサーバ、他の公開データベース、又は他の公開処理ユーティリティにユーザの個人嗜好を明らかにすることなく、このような嗜好に従って広告等のプロモーション資料を限定又はランキングすることができる。したがって、従来の探索／広告システムでユーザに提示され得る無関係な広告の全体量も低減する、探索エンジンユーザの実際の個人の要望に広告を絞ることができる。加えて、個人化コンポーネントを介してそれぞれの広告を限定するか又は絞るのに使用されるプライベート情報は、パブリックドメインからのその露出を制限することによって、パブリックドメインにさらされない。

ある場合には、露出の制限は、クライアント側で個人化コンポーネントを使用し、個人化コンポーネントによって管理されるプライベート情報を考慮して、クライアントで受信されたプロモーションをリランキング、配置、フィルタリング、又は順序付けすることによりなされる。このような個人化コンポーネントは、ユーザ嗜好を定義するポリシーコンポーネント、ユーザの嗜好若しくは個人化情報を示すか若しくは決定するユーザのプロファイル若しくはモデル、及び／又は、ユーザの個人嗜好を自動的に決定するようにバックグラウンドで動作する学習モデル等の知的コンポーネントを含むことができる。別の態様では、個人化情報を公共の露出からカプセル化することができ、提示可能なそれぞれの広告を限定するのにサーバ側で使用することができる。たとえば、プライベート情報のカプセル化は、プライベートユーザ情報を考慮してサーバで探索を絞ることを可能にすると同時に、機密ユーザ情報がサーバから明らかになるのを軽減する暗号化技法を含むことができる。

上記目的及び関連する目的の達成のために、一定の例示的な態様が、以下の説明及び添付図面と共に本明細書で説明される。これらの態様は、実施可能なさまざまな方法を暗示するものであるが、これらの方法のすべてが、本明細書でカバーされることが意図されている。他の利点及び新規な特徴は、以下の詳細な照明を図面と共に検討した場合に、その以下の詳細な説明から明らかになろう。

インターネットを横断するようにして公開データベースから情報を探索するユーザについての個人情報を考慮して、広告等のプロモーション資料のランキングを容易にする探索／情報システムが提供される。個人情報が公開探索エンジン又は公開データベースからプライベートに保たれるようにするために、一態様では、プライベート情報に基づいてプロモーション資料をランキング又はフィルタリングするために提供されるクライアントコンポーネントでこのような個人情報を隔離する。一態様では、探索／情報システムが提供される。このシステムは、ユーザによって示された１つ又は複数の語に基づいてそのユーザのデータを突き止める探索コンポーネントを含む。プロモーションコンポーネントは、ユーザによって示された１つ又は複数の語に部分的に基づいて、関係した情報をデータに関連付ける。個人化コンポーネントは、探索コンポーネントから隔離されたユーザのプライベート情報に部分的に基づいて、関係した情報のランキングを容易にする。プロモーションコンポーネントが、一例ではデータに関係した情報である広告を生成することができる場合に、探索コンポーネントは、ユーザから明示的に得られたキーワード又は取り出された文書から暗黙的に得られたキーワードを使用する。

この出願で使用されるように、「コンポーネント」、「エンジン」、「プロファイル」等の用語は、ハードウェア、ハードウェア及びソフトウェアの組み合わせ、ソフトウェア、又は実行中のソフトウェアのいずれかのコンピュータに関係するエンティティを指すことが意図されている。たとえば、コンポーネントは、プロセッサ上で実行されるプロセス、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、及び／又はコンピュータとすることができるが、これらに限定されるものではない。例示として、サーバ上で実行されるアプリケーション及びサーバの双方は、コンポーネントとすることができる。１つ又は複数のコンポーネントが、プロセス及び／又は実行スレッド内に存在することができ、コンポーネントは、１つのコンピュータ上に局在することができ、且つ／又は、２つ以上のコンピュータ間に分散することができる。また、これらのコンピュータは、さまざまなデータ構造が記憶されているさまざまなコンピュータ可読媒体から実行することもできる。コンポーネントは、１つ又は複数のデータパケット（たとえば、ローカルシステム若しくは分散システムの別のコンポーネントと信号を介して相互作用する或るコンポーネントからのデータ、及び／又は、インターネット等のネットワークにわたり信号を介して他のシステムと相互作用する或るコンポーネントからデータ）を有する信号に従う等で、ローカルプロセス及び／又はリモートプロセスを介して通信することができる。

最初に図１を参照すると、個人化プロモーション情報をユーザに分配するための探索／情報システム１００が示されている。クライアントコンポーネント１１０（又は複数のコンポーネント）は、１つ又は複数の探索用語１２０を少なくとも１つの探索エンジン１３０へ送信する。探索エンジン１３０は、１つ又は複数のプロモーションデータベース１４０及び１つ又は複数の探索データベース１５０に関連付けることができる。これらのプロモーションデータベース１４０及び探索データベース１５０は、たとえばインターネットを補充する複数のデータサーバ等である。しかしながら、ローカルデータベースにわたって探索を開始し、ローカル探索が満たされなかった場合にリモートデータベースへ移動する等、探索は、ローカル環境及び／又はリモート環境で行えることが十分認識されるべきである。一般に、プロモーションデータベース１４０は、探索データベース１５０に含まれるユーザ主要探索要件（users primary search requirement）の補助となるデータを含む。このデータは、広告データ、ユーザの関心のあり得るデータ、補足データ、及びユーザ基礎探索要件（users underlying search requirement）又はそれら探索要件に関係した資料に関連付けられたほぼあらゆるタイプのデータを含む。

探索が探索コンポーネント１３０で開始された後、１６０において、１つ又は複数の返される探索が結果的に生じ、プロモーションデータが返される。クライアントコンポーネント１１０は、１８０において、１つ又は複数の個人化コンポーネント１７０を使用して、プロモーションデータを自動的に配置、フィルタリング、リランキング、又は編成する。通常、個人化コンポーネント１７０は、たとえば、探索ポータルに対するブラウザインターフェース等、さまざまな探索インターフェースコンポーネント１９０のユーザに関係したプライベート情報及び個人情報を含む。個人化コンポーネント１７０は、ユーザプロファイル情報、又は、以下でより詳細に説明するたとえば学習コンポーネント若しくはバックグラウンドモデルから自動的に導出されたユーザ情報を含むことができる。

広告そのものに関係しない１つの特定の例では、探索データベース１５０は、ローカルな会社データベースとすることができ、プロモーションデータベース１４０は、会社がその従業員に分配したい情報とすることができる。したがって、探索が、クライアントコンポーネント１１０で従業員によって開始されると、探索データベース１５０からの要求された情報に加えて、プロモーションデータベース１４０からの資料を１６０において配信することができる。一例では、従業員は、受取年金について尋ねている場合がある。個人化コンポーネント１７０によって示されるような従業員の検出された年齢に応じて、追加の退職情報を、探索自体から供給される他の給付金情報に先んじて補充又はランキングすることができる。

提供される１つの方法は、ユーザのパーソナルコンピュータ（ＰＣ）上で暗黙的に（文書、ファイル等をインデックスすることによって）且つ／又は明示的に（ユーザが情報を提供する）収集された情報、及び、個人化コンポーネント１７０によって取り込まれた情報に基づく広告（ａｄｓ）のクライアント側のリランキングを使用することである。したがって、その人が関心を持つものを理解し、より優良な広告又は他のプロモーション資料をそれぞれの人へ配信するために、ユーザのＰＣ上に存在する情報を、ユーザによって提供された情報（もしあれば）と共に使用することができる。一態様は、この個人情報を安全に保ち且つ一般に、個人情報がユーザのＰＣの境界を越えることを認めない方法である。この情報を使用し且つ個人化広告を配信する少なくとも２つの方法があるが、それらの方法は、キーワード（複数可）と共に個人化情報を送信するステップ、及びサーバから個人化広告を受信するステップを含む。以下でより詳細に説明するように、プライベート情報をパブリックドメインから隔離された状態に保つために、プライバシーコンポーネントをサーバ上で開始することができる。別の態様では、キーワード（複数可）のみが探索コンポーネント１３０又はサーバへ送信され、したがって、すべての広告が、サーバから受信され、次に、広告がユーザのプロファイルによって良く適合することができるように、１１０において、ユーザのＰＣ上で広告を個人化（リランキング）する。広告のいくつかは、オプションとしてフィルタリング、強調表示、再配列等することができる。一般に、双方の手法は、個人化された広告を配信するのに使用することができる。しかしながら、いくつかの情報が探索サーバへ送信される第１の手法は、第２の手法と全く同じようには個人情報を保護しない場合がある。

第２の手法は、隔離障壁を提供して、個人情報を保護、したがって、１１０において個人情報がユーザのＰＣの境界を越えないようにするものである。これは、個人情報をサブミットし且つ個人情報を探索エンジンと共有することなく個人化を行うことによって、クライアント側でのキーワードベースの広告の個人化に集中するものである。これは、クライアント側でのキーワードベースの広告のリランキング（又は他の順序付け）プロセス）と共に個人化のプロセスで使用される顧客プロファイルモデルを作成するために、クライアントマシン上で文書をインデックスすることを含む。一実施態様は、クライアントモジュール及びサーバモジュールの双方を使用する。サーバモジュールは、キーワードを受信し、関連のある探索情報と共に広告をクライアントへ返す。クライアント側は、これよりもわずかに複雑である。クライアント側は、以下のオペレーションを実行することができるべきである。

１）１つ又は複数のキーワードを送信し、広告を受信する。

２）ユーザのＰＣ上で文書及び他の情報を使用して、ユーザのプロファイルを決定する。

３）ユーザが、より関心が深く且つより個人化された広告を得るように、プロファイルを使用して、広告をリランキングし且つ／又はフィルタリングする。

実際の解決法を実施するための１つの可能な選択肢は、探索サービスによって提供される以下のコンポーネント及びインフラストラクチャを使用することである。

１）配信エンジン−このコンポーネントは、所与のキーワードについての広告を配信する。

２）ツールバー−数百万件のダウンロードで非常に評判がよく、且つ、ユーザが非常によく知っているツールバー。このツールバーは、キーワードをタイプし且つ要求を送信するためのインターフェース及び内部機能を提供する。

３）デスクトップ探索−ユーザのＰＣ上で文書を自動的にインデックスすることができ、また、公開ＡＰＩを通じても利用可能な使いやすいクエリインターフェースを提供する探索サービス。

図２及び図３は、探索アクティビティに従って広告等のプロモーションデータを処理して分配するための例示的なプロセスを示している。説明を簡単にするために、これらのプロセスは、一連の動作又は複数の動作として図示して説明されるが、本プロセスによれば、いくつかの動作は、本明細書で図示して説明するものとは異なる順序で行うことができ、且つ／又は、他の動作と同時に行うことができるので、本プロセスは、動作の順序によって限定されるものではないことが理解され且つ十分認識されるべきである。たとえば、当業者は、代替的に、状態図による等、一連の相互に関係した状態又はイベントとして方法論を表すことができることを理解し且つ十分認識する。その上、図示したすべての動作が、本明細書で説明される本プロセスによる方法論を実施するのに必要とされるとは限らない場合がある。

次に図２を参照すると、個人化情報が、このような情報をパブリックドメインから隔離された状態に保つようにクライアント側で処理される一例のプロセス２００が示されている。２１０に進んで、ユーザプロファイル又は個人化情報が決定される。これは、ユーザ調査、バックグラウンド監視データ、学習データ、及びユーザの個人情報を示すほぼあらゆるタイプのデータを含むことができる。２２０において、１つ又は複数の探索用語が生成される。これは、通常、用語をさまざまな探索エンティティへサブミットすることができるブラウザにおいて行われる。ローカルなイントラネット上でのローカル探索も行うことができる。２３０において、探索用語がサーバへ送信され、サーバにおいて、探索用語が処理され、ユーザのクエリから結果が返される。クエリからの用語は、関係したプロモーションデータ又は広告を突き止めるのに使用することができる。

２４０において、探索結果及びプロモーションデータが、クライアント側に受信され、さらに処理される。プロモーションデータをユーザに提示する前に、個人化コンポーネントが起動されて、ユーザの個人嗜好によって一致するようにデータをリランキングする。これは、ユーザのプロファイル又は規定された嗜好に対する類似度に基づき、考えられる関心又は関連性としてデータを重み付けるか又は得点をつけることを含むことができる。リランキングと共に、他のオプションは、表示の再配置、ビューからの広告のフィルタリング、又はユーザにとってより重要であり得る広告又はデータの強調表示を含むことができる。

図３を参照すると、個人化情報が、このような情報をパブリックドメインから隔離された状態に保つようにサーバ及び／又はクライアント側で処理される一例のプロセス３００が示されている。上記と同様に、３１０において、ユーザプロファイル又は個人化情報が決定され、３２０において、１つ又は複数の探索用語が生成される。これは、通常、用語をさまざまな探索エンティティへサブミットすることができるブラウザにおいて行われる。ローカルなイントラネット上でのローカル探索も行うことができる。３００において、探索用語がサーバへ送信される前に、個人化情報又はプロファイルを考慮して探索用語を処理することができる。サーバでは、ユーザのクエリから結果を返すために、探索用語が処理される。クエリからの用語は、関係したプロモーションデータ又は広告を突き止めるのに使用することができる。このような処理は、サーバにおける個人広告生成をトリガするためにクエリの用語を追加すること、削除すること、又は変更することとすることができる。

３４０において、個人情報は、サーバへ送信する前に、クライアント側でプライベート化することができる。これは、プライベート情報の開示を制限するための暗号化技法を含むことができる。また、これは、プライベート情報が、広告をランキング又はフィルタリングすることにのみ使用され、その後、それ以上使用されることなく廃棄されるようなサーバとの協定を使用することを含むことができる。３５０において、変更されたクエリ又はプライベート化された個人データが、探索結果及びプロモーションデータの処理のためにサーバへ送信される。３６０において、キーワードがきっかけとなった広告を前述したようにランキング又はフィルタリングすることができる。３７０において、ユーザ用に個人化された結果及び関係した広告が、ユーザのクライアントマシンへ送信される。

図４を参照すると、個人化情報を記憶するためのプロファイルデータベース４００が示されている。一態様では、プロファイルデータベース４００は、１つ又は複数のユーザプロファイル４１０から個人化データを受け取る。ユーザプロファイル４１０において、それぞれのプロファイルは、ユーザの特徴を記述する個人アイテムを識別する１つ又は複数のアイテムを含む。このようなアイテムには、年齢又は人口統計情報、趣味等の個人的関心、異なる製品の嗜好に関する調査情報、所得水準、教育情報、購入オプション（purchasing option）、及びユーザの個人嗜好を示すほぼあらゆるタイプのデータが含まれ得る。インターフェースから等、ほぼあらゆる形でユーザからデータを収集することができ、探索からの広告のランキング、ソート、又はフィルタリングを可能にするためにさまざまな形でデータを記憶することができる。４２０において、モニタコンポーネントは、ユーザのマシンのバックグラウンドで動作することができ、ユーザがマシン又はマシン上で実行されるアプリケーションと対話している間にデータを収集することができる。これは、ユーザについての推論を引き出すこと、及び、学習コンポーネントを使用してユーザの個人的特徴を決定することを含み、それによって、広告処理を容易にすることができる。

図５は、探索／個人化システムの調整オプション５００を示している。この態様では、調整オプション５００は、個人化をいつどのように適用するのかを制御してプロモーションデータの配信を制御することをユーザに可能にするコンポーネントを含む。５１０において、調整又は制御は、１つ又は複数のポリシーを含むことができる。たとえば、幾人かのユーザは、プッシュされる広告の実際の量に関するポリシーを設定することによって、このような量を制御したい場合がある。他のポリシーは、個人化が実際に適用される箇所を制御することができる。たとえば、或るポリシーは、個人化がクライアント側でしか適用されないことを明示することができる。一方、別のポリシーは、限定して又は隔離して、いくつかの個人情報をサーバで使用することを可能にすることができる。５２０において、広告の配信又は個人化を制御する１つ又は複数のルールをプログラミングすることができる。これは、条件を設定するための論理構成体及びインターフェースを含むことができる。これは、この条件及びこの条件が配信シナリオＡを可能にする場合等に該当する。十分認識することができるように、システム探索及び／又は個人化を制御する条件及び出力をリンクするために、ほぼあらゆるタイプの論理演算又はブール演算を提供することができる。５３０において、広告の個人化及び／又は提示を制御するための１つ又は複数の構成オプションを提供することができる。これは、システムがどのように動作するのかについての条件を設定するためのインターフェースメニューに選択オプションを設けることを含むことができる。

図６は、ローカルシステム資源及び／又はリモートシステム資源にわたる探索を示している。この態様では、ローカルデータベース６１０及び／又はリモートデータベース６２０にわたって動作するように探索／個人化コンポーネント６００を設計することができる。たとえば、探索をローカルに開始し、次に、ローカルデータベースが探索要件を満たさなかった場合に探索をリモートで試みることができる。一方、プロモーションデータは、探索がローカルソース及びリモートソースのいずれかから満たされたかどうかにかかわらず、ローカルソース又はリモートソースのうちの１つ又は複数から集約することができる。同様に、探索が、６１０のソース又は６２０のソースの一方から満たされた場合、他方の１つ又は複数のデータベースを調べることなくこれらのソースからプロモーションデータをプッシュすることが可能である。上述したように、ユーザが特定のマシンをどのように構成したのかに応じて、クライアントマシン、サーバマシン、並びに／又はクライアント資源及び／若しくはサーバ資源の組み合わせにおいて個人化処理を厳密に行うことが可能である。

図７は、個人化ユーザ情報をモデル化して取り込むのに使用することができる一例のユーザモデル７００及びデータを示している。ユーザモデル７００は、データ探索及び一般的な探索からの結果／プロモーションランキングを増強し、決定されたユーザアクティビティデータに従ってリッチデータ処理を容易にするのに使用される。成功した個人化の一態様は、ユーザの関心を正確に反映し、且つ、長期の関心及び短期の関心に関する変化を保持すると共にこの変化に適合するのに容易であるユーザのモデルを構築することである。ユーザモデルは、さまざまなソースから得ることができる。このさまざまなソースには、ローカルソース、モバイルソース、又はリモートソースから得ることができる、７１０におけるコンピューティングコンテクストの履歴（たとえば、アプリケーションのオープン、それらアプリケーションのコンテンツ、及びロケーションを含むこのような相互作用の詳細な履歴）と、７２０における前に遭遇したコンテンツのインデックス（たとえば、文書、ウェブページ、電子メール、インスタントメッセージ、ノート、カレンダアポイントメント等）と、最近の連絡又は頻度の高い連絡、キーワードから導出された関心のある話題、組織図における関係、アポイントメント等を含む、７３０におけるクライアント相互作用の監視と、７４０における前の探索クエリの履歴を含む、前のウェブページ又は訪問したローカル／リモートデータサイトの履歴又はログ記録と、明示的に指定することができるか又はバックグラウンド監視を介して暗黙的に導出することができる７５０におけるユーザ関心のプロファイルと、７６０における人口統計情報（たとえば、ロケーション、性別、年齢、バックグラウンド、職業等）が含まれるが、これらに限定されるものではない。

上記例から、ユーザモデル７００は、多くの異なる情報ソースに基づくことができることを十分認識することができる。たとえば、モデル７００は、全地球測位システム（ＧＰＳ）等のデバイスによって監視されるような、ユーザが訪問したロケーションの経時的な履歴又はログ記録をソースとすることができる。ＧＰＳで監視するとき、生の空間情報は、テキストの都市名及び郵便番号に変換することができる。この生の空間情報は、たとえば、ユーザが休止若しくは居住した位置又はＧＰＳ信号の喪失を受けた位置のテキストの都市名及び郵便番号に変換することができる。ユーザが休止若しくは居住したロケーション又はＧＰＳ信号の喪失を受けたロケーションは、関心のある会社及び地点のデータベースを介して識別することができ、テキストラベルに変換することができる。他のファクタには、関心のあるロケーション及び地点を決定するために時刻又は曜日をログ記録することが含まれる。

他の態様では、タイプ、年齢、又は他の組み合わせに基づいて、ユーザの個人化情報、アポイントメント、文書若しくはファイルのビュー、アクティビティ、又はロケーションをサブセットにどのようにグループ化することができるのか、又は、個人化の照合手続きでどのように区別して重み付けすることができるのかを制御するためのパラメータを操作するコンポーネントを提供することができる。たとえば、探索アルゴリズムを、クエリに関係があるユーザのモデルの態様（たとえば、クエリの用語を含む文書又はデータとの過去の相互作用）に限定することができる。同様に、電子メールは、前の月からのものを解析することができる一方、ウェブアクセスは、前の日からのものを解析することができ、ユーザのコンテンツは、昨年中に作成されたものから解析することができる。ロケーション情報は、今日又は他の期間のみからのものを使用することが望ましい場合がある。（たとえば、パラメータを変化させ、ユーザ又はシステムからの応答を試験する最適化プロセスを介して）これらのパラメータを自動的に操作してサブセットを作成することもできるし、ユーザが、ユーザインターフェースを介してこれらのパラメータのうちの１つ又は複数を変化させることもできる。このような設定は、クエリの性質、時刻、曜日、又は他のコンテクスト観察情報若しくはアクティビティベースの観察情報の関数とすることができる。

個人間又は個人のグループ間の類似度の解析によってプロファイルを作成する協調フィルタリングを介する等で、７７０における個人又は個人のグループのモデルを導出することができる。類似度の計算は、アイテムのコンテンツ及び／又は使用量に基づくことができる。モデリングインフラストラクチャ及び関連した処理は、クライアント、複数のクライアント、１つ若しくは複数のサーバ、又はサーバ及びクライアントの組み合わせに存在することができることに留意されたい。

７８０において、マシン学習技法を適用して、ユーザの特徴及び関心を経時的に学習することができ、さらにユーザがいつどのようにしてデータと相互作用するのかを学習することができる。学習モデルは、ベイズ学習及び／又は他の統計分類方法論の使用を含めて、ユーザをモデリングし嗜好及び関心を決定するための統計／数学モデル及びプロセス等のほぼあらゆるタイプのシステムを含むことができる。ベイズ学習は、ベイジアンネットワーク、ナイーブベイズ分類器等のベイズ依存モデル（Bayesian dependency model）を生成することができ、他の統計分類方法論には、たとえばサポートベクトルマシン（ＳＶＭ）が含まれる。他のタイプのモデル又はシステムには、たとえば、ニューラルネットワーク及び隠れマルコフモデルが含まれ得る。複雑な推論モデルを使用することができるが、他の手法も利用することができることが十分認識されるべきである。たとえば、より徹底した確率的手法ではなく、決定論的な仮定も使用することができる（たとえば、特定のウェブサイトを最近Ｘ時間の間探索していないということは、ルールによって、ユーザがそのそれぞれの情報にもはや関心がないことを暗に意味する場合がある）。したがって、不確実性の下での推論に加えて、ユーザのステータス、ロケーション、コンテクスト、関心、関心の中心等に関して、論理的決定も行うことができる。

学習モデルは、複数の異なるデータソースからデータを収集して集約するユーザイベントデータストア（図示せず）からトレーニングを受けることができる。このようなソースには、ユーザイベントデータを記録又はログ記録するさまざまなデータ取得コンポーネント（たとえば、携帯電話、マイクによって記録された音響アクティビティ、全地球測位システム（ＧＰＳ）、電子カレンダ、ビジョン監視機器、デスクトップアクティビティ、ウェブサイト相互作用等）が含まれ得る。システムは、個人化クエリ及び結果の処理をサポートするほぼあらゆる方法で実施することができることに留意されたい。たとえば、システムは、サーバ、サーバファームとして実施することもできるし、クライアントアプリケーション（複数可）内で実施することもできるし、より一般化して、ユーザインターフェース及び探索エンジン等の探索機能と相互作用するウェブサービス（複数可）又は他の自動アプリケーション（複数可）を含めることもできる。

次に進む前に、ユーザモデル７００の７７０において適用される協調フィルタ技法についてより詳細に説明する。これらの技法は、協調フィルタを使用して、データを解析し、ユーザのプロファイルを決定することを含むことができる。協調フィルタリングシステムは、一般に、ユーザ嗜好についての中央データベースを使用して、ユーザが所望する場合がある追加の話題を予測するか、又は、追加のコンポーネントを使用して、それぞれのプロモーションデータをランキング若しくはフィルタリングする方法を決定する。協調フィルタリングをユーザモデル７００と共に適用して、システムの新しいユーザのあり得る又は可能性のあるプロファイルを予測する所与のユーザの嗜好を示すことができるユーザのグループからの前のユーザアクティビティを処理することができる。相関係数に基づく技法、ベクトルベースの類似度計算、及び統計的ベイズ法を含むいくつかのアルゴリズムを使用することができる。

図８を参照すると、探索インターフェースシステム８００が示されている。この例では、インターフェースツール８１０（たとえば、ローカルデータベース及び／又はリモートデータベースに適用されるユーザインターフェース）を出力又はディスプレイ８２０に関連付けることができる。ツール８１０は、１つ又は複数のデータベースからのデータを処理するための多くの機能を含むことができる。たとえば、ツール８１０は、データ探索、データのインデックス又はカタログ化、データのランキング等を可能にするための選択肢を含むことができる。このようなデータは、たとえば、ＸＭＬデータ又はＡＳＣＩＩデータ等のテキストデータを含むことができる。他のデータには、画像データ、オーディオデータ、ビデオデータ、グラフィックスデータ、及び／又は、たとえば一連のスライドに含まれるようなプレゼンテーションデータが含まれる。スプレッドシート、ユニバーサル資源位置指定子（ＵＲＬ）情報、インターネットデータ又はウェブデータ等を含むほぼあらゆるデータタイプ又はアプリケーションを使用することができる。上述したユーザの個人化データに従い、ディスプレイ８２０において、データを編成、リランキング、フィルタリング、又は配置することができる。代替的に、このようなデータを欄等で又はファイルメタデータとしてタグ付けして、ユーザの関心の相対的なスコア又はメリットを示すスコア又は重みを示すこともできる。インターフェースツール８１０は、データの探索、取り出し、又は処理を行って、ユーザにとってより管理可能なデータサブセットを洗練又は決定することができる。探索が繰り返されている間、個人化データを使用して、上述したプロファイル及びモデルを考慮してユーザの嗜好に自動的に合わせられる広告等、より対象化されたデータを供給することができる。

ツール８１０からの出力は、ファイル又は実際のユーザインターフェース表示とすることができる。たとえば、ツールがデータベース内で探索エンジンとして使用される場合、出力は、返された結果と、ユーザプロファイル情報に従ってランキングされた関係したプロモーションデータ又は広告データとの表示とすることができる。返された情報は、８３０に示すように性質がグローバルである可能性がある。これは、ファイル若しくは結果セットを強調表示するか又はファイル若しくは結果セットにグラフィックスを適用して、１つのファイル若しくはファイルのグループ又は結果が、ユーザに対するそれらの重要度が増加したことによって選択されたことを示すことを含むことができる。たとえばインターネット探索ツールでは、ツール８１０は、キーワードコンピュータを有し、且つ、前の月に、データに関連した少なくとも１つのグラフィカル画像を有していたすべてのデータの探索に適用することができる。探索は、複数の方法で細かく行うことができ、コンテンツ探索、アクティビティベースの探索、及び／又はそれらの組み合わせの組み合わせを含むことができる。たとえば、この例では、一組の１０個の広告のうちの返された３つの広告は、返された他の広告よりも高い重要度又はスコアを有する場合に１つの色で強調表示（又は他の広告の上にランキング）することができる。他の広告は、異なる色で表されるか又はユーザにまったく提示されない。

別の態様では、８４０において、返されたファイル又はプロモーションデータセット内の情報は、ユーザによって関連があり得るそのセットのコンポーネントを示すために強調表示することもできるし、注釈を付けることもできる（たとえば、広告のグループからの所与の広告内の４つのパラグラフが、個人化情報に基づいてユーザへの関連性がより高いことを示すために強調表示又はマーキングされる）。

さまざまなハードウェアコンポーネント及び／又はソフトウェアコンポーネントに加えて、探索及びプロモーションデータを操作するためのさまざまなインターフェースを提供することができる。これは、データの送信、取り出し、処理、及び／若しくは操作、データの受信、表示、フォーマット、及び／若しくは通信、並びに／又はアプリケーションのオペレーションの容易化を行う任意のタイプのアプリケーション等、探索エンジンのモデル又は他のコンポーネントと相互作用するためのグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）８１０を含むことができる。たとえば、このようなインターフェースは、エンジン、サーバ、クライアント、エディタツール、又はウェブブラウザにも関連付けることができる。ただし、他のタイプのアプリケーションも利用することができる。

ＧＵＩ８１０は、モデルを操作するための１つ又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８２０を含むことができる。表示オブジェクトには、ユーザモデル及び探索コンポーネントでオペレーションを容易にする複数の構成可能な寸法、形状、色、テキスト、データ、及び音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、タブ等のような態様が含まれる。加えて、ＧＵＩ８１０は、１つ又は複数の態様を調整及び構成するための複数の他の入力又は制御も含むことができる。これは、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、及び／又は、ＧＵＩ８１０のオペレーションに影響を与えるか若しくはオペレーションを変更するカメラ入力又はビデオ入力等の他のデバイスからユーザコマンドを受信することを含むことができる。

開示される主題のさまざまな態様に対するコンテクストを提供するために、図９及び図１０並びに以下の解説は、開示される主題のさまざまな態様を実施することが可能な適した動作環境の簡単で一般的な説明を提供することを目的としている。主題は、１つ及び／又は複数のコンピュータ上で実行されるコンピュータプログラムのコンピュータ実行可能命令の一般的な文脈で上述されたが、当業者は、本発明が他のプログラムモジュールと組み合わせて実施することができることも認識するであろう。一般に、プログラムモジュールは、特定のタスクを実行し且つ／又は特定の抽象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、データ構造等を含む。その上、当業者は、本発明の方法が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いうことも明確に理解するであろう。他のコンピュータシステム構成には、シングルプロセッサコンピュータシステム又はマルチプロセッサコンピュータシステム、ミニコンピューティングデバイス、メインフレームコンピュータ、さらには、パーソナルコンピュータ、ハンドヘルドコンピューティングデバイス（たとえば、携帯情報端末（ＰＤＡ）、電話、時計等）、マイクロプロセッサベースの又はプログラマブルな一般消費者用又は産業用電子機器等が含まれる。図示されている態様は、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処理デバイスによって実行される分散コンピューティング環境でも実施することができる。しかしながら、本発明のすべての態様ではないが、一部の態様は、スタンドアロンコンピュータ上で実施することができる。分散コンピューティング環境では、プログラムモジュールは、ローカルメモリストレージデバイス及びリモートメモリストレージデバイスの双方に配置することができる。

図９を参照すると、本明細書で説明されるさまざまな態様を実施するための一例示の環境９１０は、コンピュータ９１２を含む。コンピュータ９１２は、処理装置９１４、システムメモリ９１６、及びシステムバス９１８を備える。システムバス９１８は、システムコンポーネントを処理装置９１４に結合する。システムコンポーネントには、システムメモリ９１６が含まれるが、これに限定されるものではない。処理装置９１４は、さまざまな市販のプロセッサの任意のものとすることができる。デュアルマイクロプロセッサ及び他のマルチプロセッサアーキテクチャも、処理装置９１４として使用することができる。

システムバス９１８は、あらゆる利用可能なさまざまなバスアーキテクチャを使用したメモリバス若しくはメモリコントローラ、周辺バス若しくは外部バス、及び／又はローカルバスを含むいくつかのタイプのバス構造（複数可）の任意のものとすることができる。バスアーキテクチャには、１１ビットバス、業界標準アーキテクチャ（ＩＳＡ）、マイクロチャネルアーキテクチャ（ＭＳＡ）、拡張ＩＳＡ（ＥＩＳＡ）、インテリジェントドライブエレクトロニクス（ＩＤＥ）、ＶＥＳＡローカルバス（ＶＬＢ）、周辺機器相互接続（ＰＣＩ）、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）、アドバンストグラフィックスポート（ＡＧＰ）、パーソナルコンピュータメモリカード国際協会バス（ＰＣＭＣＩＡ）、及び小型コンピュータシステムインターフェース（ＳＣＳＩ）が含まれるが、これらに限定されるものではない。

システムメモリ９１６は、揮発性メモリ９２０及び不揮発性メモリ９２２を含む。起動中等にコンピュータ９１２内の要素間で情報を転送する基本ルーチンを含む基本入出力システム（ＢＩＯＳ）は、不揮発性メモリ９２２に記憶される。限定ではなく例示として、不揮発性メモリ９２２には、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、電気的プログラマブルＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能ＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、又はフラッシュメモリが含まれ得る。揮発性メモリ９２０には、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）が含まれる。ＲＡＭは、外部キャッシュメモリとして働く。限定ではなく例示として、ＲＡＭは、シンクロナスＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、シンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、ダブルデータレートＳＤＲＡＭ（ＤＤＲ ＳＤＲＡＭ）、エンハンストＳＤＲＡＭ（ＥＳＤＲＡＭ）、シンクリンク（Synchlink）ＤＲＡＭ（ＳＬＤＲＡＭ）、ダイレクトラムバスＲＡＭ（ＤＲＲＡＭ）等の多くの形で利用可能である。

また、コンピュータ９１２は、着脱可能／着脱不能な揮発性／不揮発性コンピュータストレージ媒体も含む。図９は、たとえば、ディスクストレージ９２４を示している。ディスクストレージ９２４には、磁気ディスクドライブ、フロッピーディスクドライブ、テープドライブ、Ｊａｚドライブ、Ｚｉｐドライブ、ＬＳ−１００ドライブ、フラッシュメモリカード、又はメモリスティックのようなデバイスが含まれるが、これらに限定されるものではない。加えて、ディスクストレージ９２４は、他のストレージ媒体とは別個のストレージ媒体又は他のストレージ媒体と組み合わされたストレージ媒体も含むことができる。これらのストレージ媒体には、コンパクトディスクＲＯＭデバイス（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤレコーダブルドライブ（ＣＤ−Ｒドライブ）、ＣＤ書き換え可能ドライブ（ＣＤ−ＲＷドライブ）、デジタル多用途ディスクＲＯＭドライブ（ＤＶＤ−ＲＯＭ）等の光ディスクドライブが含まれるが、これらに限定されるものではない。ディスクストレージデバイス９２４のシステムバス９１８への接続を容易にするために、インターフェース９２６等の着脱可能インターフェース又は着脱不能インターフェースが、通常、使用される。

図９は、ユーザと、適した動作環境９１０で説明した基本的なコンピュータ資源との間の仲介手段として働くソフトウェアを説明していることが十分認識されるべきである。このようなソフトウェアには、オペレーティングシステム９２８が含まれる。オペレーティングシステム９２８は、ディスクストレージ９２４上に記憶することができ、コンピュータシステム９１２の資源を制御して割り当てるように働く。システムアプリケーション９３０は、システムメモリ９１６内又はディスクストレージ９２４上のいずれかに記憶されたプログラムモジュール９３２及びプログラムデータ９３４を通じて、オペレーティングシステム９２８による資源の管理を活用する。本明細書で説明されるさまざまなコンポーネントは、さまざまなオペレーティングシステム又はオペレーティングシステムの組み合わせと共に実施することができることが十分認識されるべきである。

ユーザは、入力デバイス（複数可）９３６を通じてコンピュータ９１２内にコマンド又は情報を入力する。入力デバイス９３６には、マウス、トラックボール、スタイラス、タッチパッド、キーボード等のポインティングデバイス、マイク、ジョイスティック、ゲームパッド、衛星アンテナ、スキャナ、ＴＶチューナカード、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、ウェブカメラ等が含まれるが、これらに限定されるものではない。これらの入力デバイス及び他の入力デバイスは、インターフェースポート（複数可）９３８を介しシステムバス９１８を通じて処理装置９１４に接続する。インターフェースポート（複数可）９３８には、たとえば、シリアルポート、パラレルポート、ゲームポート、及びユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）が含まれる。出力デバイス（複数可）９４０は、入力デバイス（複数可）９３６と同じタイプのポートのいくつかを使用する。したがって、たとえば、ＵＳＢポートを使用して、コンピュータ９１２に入力を提供することができ、コンピュータ９１２から出力デバイス９４０へ情報を出力することができる。出力アダプタ９４２は、他の出力デバイス９４０の中でも、専用のアダプタを必要とするモニタ、スピーカ、及びプリンタのようないくつかの出力デバイス９４０があることを示すために設けられている。出力アダプタ９４２には、限定ではなく例示として、出力デバイス９４０とシステムバス９１８との間の接続手段を提供するビデオカード及びサウンドカードが含まれる。リモートコンピュータ（複数可）９４４等、他のデバイス及び／又はデバイスから成るシステムは、入力機能及び出力機能の双方を提供することに留意すべきである。

コンピュータ９１２は、リモートコンピュータ（複数可）９４４等の１つ又は複数のリモートコンピュータへの論理接続を使用するネットワーク接続環境で動作することができる。リモートコンピュータ（複数可）９４４は、パーソナルコンピュータ、サーバ、ルータ、ネットワークＰＣ、ワークステーション、マイクロプロセッサベース電気器具、ピアデバイス、又は他の一般的なネットワークノード等とすることができ、通常は、コンピュータ９１２について説明される要素の多く又は全部を含む。簡潔にするために、リモートコンピュータ（複数可）９４４と共にメモリストレージデバイス９４６しか示されていない。リモートコンピュータ（複数可）９４４は、ネットワークインターフェース９４８を通じてコンピュータ９１２に論理接続され、次いで、通信接続９５０を介して物理接続される。ネットワークインターフェース９４８は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）及びワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）等の通信ネットワークを包含する。ＬＡＮ技術には、ファイバ分散データインターフェース（ＦＤＤＩ）、銅線分散データインターフェース（ＣＤＤＩ）、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ／ＩＥＥＥ８０２．３、トークンリング／ＩＥＥＥ８０２．５等が含まれる。ＷＡＮ技術には、ポイントツーポイントリンク、サービス統合デジタル網（ＩＳＤＮ）及びその変形のような回線交換ネットワーク、パケット交換ネットワーク、並びにデジタル加入者線（ＤＳＬ）が含まれるが、これらに限定されるものではない。

通信接続（複数可）９５０は、ネットワークインターフェース９４８をバス９１８に接続するのに使用されるハードウェア／ソフトウェアを指す。通信接続９５０は、図を明瞭にするために、コンピュータ９１２の内部に示されているが、コンピュータ９１２の外部に存在することもできる。ネットワークインターフェース９４８に接続するのに必要なハードウェア／ソフトウェアには、単なる例示として、モデム、ＩＳＤＮアダプタ及びＥｔｈｅｒｎｅｔカード等の内部技術及び外部技術が含まれる。モデムには、通常の電話グレードのモデム、ケーブルモデム、及びＤＳＬモデムが含まれる。

図１０は、使用することができるサンプルコンピューティング環境１０００の概略ブロック図である。このシステム１０００は、１つ又は複数のクライアント（複数可）１０１０を含む。クライアント（複数可）１０１０は、ハードウェア及び／又はソフトウェア（たとえば、スレッド、プロセス、コンピューティングデバイス）とすることができる。また、システム１０００は、１つ又は複数のサーバ（複数可）１０３０も含む。サーバ（複数可）１０３０も、ハードウェア及び／又はソフトウェア（たとえば、スレッド、プロセス、コンピューティングデバイス）とすることができる。サーバ１０３０は、たとえば、本明細書で説明されるコンポーネントを使用することによって変換を行うスレッドを収容することができる。クライアント１０１０とサーバ１０３０との間の１つの可能な通信は、２つ以上のコンピュータプロセス間で送信されるようになっている適応されたデータパケットの形態によるものとすることができる。システム１０００は、クライアント（複数可）１０１０とサーバ（複数可）１０３０との間の通信を容易にするのに使用することができる通信フレームワーク１０５０を含む。クライアント（複数可）１０１０は、クライアント（複数可）１０１０にローカルな情報を記憶するのに使用することができる１つ又は複数のクライアントデータストア（複数可）１０６０に動作可能に接続される。同様に、サーバ（複数可）１０３０は、サーバ１０３０にローカルな情報を記憶するのに使用することができる１つ又は複数のサーバデータストア（複数可）１０４０に動作可能に接続される。

上述したものは、さまざまな例示の態様を含む。もちろん、これらの態様を説明するために、コンポーネント又は方法論の考えられるあらゆる組み合わせを記載することは不可能であるが、当業者は、さらなる多くの組み合わせ及び並べ替えが可能であることを認識することができる。したがって、本明細書で説明した態様は、添付の特許請求の範囲の趣旨及び範囲内に含まれるようなすべての変更、修正、及び変形を包含することが意図されている。さらに、詳細な説明又は特許請求の範囲のいずれかで「含む（include）」という用語が使用される点において、このような用語は、「備える（comprising）」という用語が請求項で移行語として使用されるときに解釈されるように、「備える」と同様にして包括的であることが意図されている。

個人化プロモーション情報を提供する探索／情報システムを示す概略ブロック図である。 プロモーション情報のクライアント側ランキングプロセスを示すフロー図である。 プロモーション情報のサーバ側ランキングプロセスを示すフロー図である。 個人化情報を収集するためのプロファイルデータベースを示す図である。 探索／個人化システムの調整オプションを示す図である。 ローカルシステム資源及び／又はリモートシステム資源にわたる探索を示す図である。 探索結果をランキング又はフィルタリングするためのユーザモデルの例を示す図である。 探索エンジン及びプロモーションデータと対話するための一例の探索インターフェースツールを示す図である。 適した動作環境を示す概略ブロック図である。 サンプルコンピューティング環境の概略ブロック図である。

Claims (20)

1. 探索／情報システムであって、
   ユーザによって示される１つ又は複数の語に基づいて、前記ユーザのデータを突き止める探索コンポーネント（１３０）と、
   前記ユーザによって示される前記１つ又は複数の語に部分的に基づいて、関連情報を前記データに関連付けるプロモーションコンポーネント（１４０）と、
   前記探索コンポーネントから隔離されている前記ユーザのプライベート情報に部分的に基づいて、前記関連情報のランキングを容易にする個人化コンポーネント（１７０）とを備える、システム。
2. 請求項１に記載のシステムにおいて、前記探索コンポーネントは、前記ユーザから明示的に得られるキーワード又は取り出される文書から暗黙的に得られるキーワードを使用する、システム。
3. 請求項１に記載のシステムにおいて、前記プロモーションコンポーネントは、前記データの前記関連情報である広告を生成する、システム。
4. 請求項１に記載のシステムにおいて、前記個人化コンポーネントは、１つ又は複数の探索用語を少なくとも１つの探索エンジンへ送信するクライアントコンポーネントに関連付けられ、前記探索エンジンは、１つ又は複数のプロモーションデータベース及び１つ又は複数の探索データベースに関連付けられている、システム。
5. 請求項４に記載のシステムにおいて、前記クライアントコンポーネントは、ローカルデータベースにわたって探索を開始し、ローカル探索が満たされなかった場合にリモートデータベースへ移動する、システム。
6. 請求項４に記載のシステムにおいて、前記プロモーションデータベースは、広告データ、前記ユーザの関心のあるデータ、補足データ、及び、前記ユーザの基礎探索要件に関連付けられるデータを含む、システム。
7. 請求項１に記載のシステムにおいて、前記個人化コンポーネントは、前記探索コンポーネントから受け取ったプロモーションデータを自動的に配置、フィルタリング、リランキング、又は編成する、システム。
8. 請求項７に記載のシステムにおいて、前記個人化コンポーネントは、ブラウザアプリケーションに従ってプライベート情報及び個人情報を処理する、システム。
9. 請求項７に記載のシステムにおいて、前記個人化コンポーネントは、前記個人情報及び前記プライベート情報を決定する少なくとも１つの学習コンポーネントに関連付けられている、システム。
10. 請求項９に記載のシステムであって、前記個人情報及び前記プライベート情報を決定するユーザプロファイルコンポーネントをさらに備える、システム。
11. 請求項１に記載のシステムであって、前記キーワードと共に個人化データを送信し、それによって、個人化広告をサーバから受信するコンポーネントをさらに備える、システム。
12. 請求項１１に記載のシステムにおいて、前記サーバは、プライバシー情報をパブリックドメインから隔離する１つ又は複数のプライバシーコンポーネントを含む、システム。
13. 請求項１に記載のシステムであって、キーワードをタイプし且つ要求を送信するインターフェース及び内部機能を提供するツールバーをさらに備える、システム。
14. 請求項１に記載のシステムであって、ユーザのコンピュータ上の文書を自動的にインデックスすると共に、１つ又は複数のアプリケーションプログラミングインターフェースを通じて利用可能なクエリインターフェースを提供する探索サービスをさらに備える、システム。
15. 請求項１に記載のシステムであって、前記探索コンポーネント、前記プロモーションコンポーネント、又は前記個人化コンポーネントを実行するコンピュータ実行可能命令が記憶されているコンピュータ可読媒体をさらに備える、システム。
16. 探索中に個人化情報を提供する方法であって、
    １つ又は複数のキーワードを少なくとも１つの探索エンジンへ送信するステップ（２３０）、
    前記キーワードに部分的に基づいてプロモーション情報をユーザへプッシュするステップ（２４０）、
    前記ユーザの個人化情報に基づいて前記プロモーション情報を自動的に編成するステップ（２５０）を含む、方法。
17. 請求項１６に記載の方法であって、前記ユーザのバックグラウンド監視に基づいてユーザプロファイルを生成するステップをさらに含む、方法。
18. 請求項１７に記載の方法であって、前記バックグラウンド監視を行う学習コンポーネントを使用するステップをさらに含む、方法。
19. 請求項１６に記載の方法であって、ユーザモデルを生成し前記個人化情報を決定するステップをさらに含む、請求項１６に記載の方法。
20. 探索／プロモーションデータベース用のグラフィカルユーザインターフェースであって、
    探索の１つ又は複数のキーワードを入力するブラウザコンポーネント（１９０）と、
    前記探索からの結果をレンダリングするディスプレイコンポーネント（８２０）と、
    前記探索に関連付けられるプロモーションデータをランキングするアプリケーションコンポーネント（１１０）と、
    前記プロモーションデータのランクを容易にするユーザ情報を供給する個人化コンポーネント（１７０）とを備える、グラフィカルユーザインターフェース。

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