JP2009545810A - 検索結果の時間的ランク付け - Google Patents

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Abstract

情報配布システムは、各検索結果に割り当てられた時間的重みに基づいて検索結果をランク付けする。時間的重みは、ユーザにとっての重要度の指標であり時間変化する。各検索結結果毎に、情報配布システムは、当該検索結果に関連するイベントの時間的な近接度に基づく時間的重みを算出する。時間的重みは、検索結果を再ランク付けするのに用いられてもよい。

Description

インターネット等の情報システムの発達及び情報システムにアクセスするための種々のオンラインサービスの発達により、大量の情報を利用することが可能となった。コンピュータが益々強力になり多用途化していることから、ユーザは広範で多様な業務のためにコンピュータを益々用するようになった。使用機会が多くなったこと及びコンピュータが多用途化したことにより、ユーザ側の要求が増大し、ユーザは日々の活動を実行する際に益々コンピュータ装置に依拠するようになってきている。例えば、適切なインターネット接続にアクセスできる者は、オンライン接続し、情報ページ（すなわちウェブページ）を移動し当該ユーザの現在の活動に関係のある情報を集めようとする。
グーグル及びヤフー等の多くの検索エンジンサービスは、インターネットを介してアクセス可能な情報に対する検索を提供している。これら検索エンジンサービスは、ユーザが関心のあるウェブページ等の表示ページを検索できるようにしている。ユーザが検索用語（term）を含む検索リクエスト（すなわちクエリ）を送信した後、検索エンジンサービスはこれら検索用語に関係するウェブページを特定する。関係するウェブページを迅速に特定するために、検索エンジンサービスはウェブページへのキーワードのマッピングを保持いている場合もある。このマッピングはウェブ（すなわちＷＷＷ（ワールドワイドウェブ））を「はしごする（crawling）」することによって生成されて各ウェブページのキーワードを特定する。ウェブをはしごするために、検索エンジンサービスはルートウェブページのリストを用い、これらルートウェブページを通してアクセス可能な全てのウェブページを特定する。任意のウェブページのキーワードは、色々な周知の検索技術によって特定される（例えば、ヘッドラインのワード、ウェブページのメタデータに供給されたワード、強調表示されたワードその他を特定する検索技術によって特定される）。検索エンジンサービスは、関連性スコアを生成し、ウェブページの情報が検索リクエストにどれくらい関連しているのかを、各マッチングの近接度、ウェブページの重要度又は人気度（例えば、グーグルのページランク）、その他に基づいて示す。検索エンジンサービスは、ウェブページへのリンクを当該ウェブページの関連性によって決定した順序でユーザに表示する。
残念ながら情報システムのユーザは情報過大問題に遭遇する。例えば、検索エンジンサービスはしばしばそのユーザに無関係な検索結果を提供してしまい、ユーザは関連するウェブページを見つけるためにウェブページの長いリストを辿ることを強いられる。この問題を複雑にしている理由は、常に情報が変化し情報量が拡張しているからである。難局にあるユーザは、自身にとって信頼性がある関連した情報を決定するために、常に変化する情報に遅れないようにしなければならない。
検索結果を、当該検索結果に関係するイベントに対する時間的近接度に基づいてランク付けする方法及びシステムが提供される。情報配布システムは、各検索結果に割り当てられた時間的重みに基づいて当該検索結果をランク付けする。時間的重みはユーザにとっての重要度を示すものであり、時間とともに変化する。各検索結果毎に、情報配布システムは、当該検索結果に関係するイベントの時間的近接度に基づいて時間的重みを算出する。時間的重みは、当該検索結果を再ランク付けするのに用いられもよい。
この「発明の概要」は、下記の「発明の詳細な説明」においてさらに説明される概念のうちの選択部分を単純化した形で紹介するために提供されている。この「発明の概要」は、特許請求の範囲に記載される内容の鍵となる特徴（すなわち本質的な特徴）を特定することを意図しないのみならず、特許請求の範囲の決定することを意図しない。
幾つかの実施形態に従った情報配布システムの処理手順を示すブロック図である。 幾つかの実施形態に従った情報配布システムの選択されたコンポーネントを示すブロック図である。 幾つかの実施形態に従ったプロファイル器コンポーネントの処理手順を示すフローチャートである。 幾つかの実施形態に従ったプロファイル器コンポーネントがキータームを特定する処理手順を示すフローチャートである。 幾つかの実施形態に従ったプロファイル器コンポーネントがクエリを生成する処理手順を示すフローチャートである。 幾つかの実施形態に従ったプロファイル器コンポーネントがトピックを逐次生成する処理手順を示すフローチャートである。 幾つかの実施形態に従った情報蓄積器コンポーネントの処理手順を示すフローチャートである。 幾つかの実施形態に従ったランク付け器コンポーネントの処理手順を示すフローチャートである。 幾つかの実施形態に従ったイベントに対する近接度の関数としての重み値のグラフである。 幾つかの実施形態に従ったイベントに対する近接度の関数としての重み値のグラフである。 幾つかの実施形態に従ったランク付け器コンポーネントが検索結果の時間的重みを算出する処理手順を示すフローチャートである。 幾つかの実施形態に従ったユーザイベントに対応するイベントクラスに基づいて情報を提示する処理手順を示すフローチャートである。 幾つかの実施形態に従ったイベントクラスを作成する処理手順を示すフローチャートである。 幾つかの実施形態に従ったイベントクラスのデータリスト例を示す図である。 幾つかの実施形態に従ったイベントクラスの処理手順を示すフローチャートである。
個人化され且つ文脈上関連した情報を適切に（適応制御処理したように）配布する方法とシステムが提供される。幾つかの実施形態によれば、情報配布システムはユーザの関心事項を特定し、当該ユーザの関心事項に関連する情報を適切にユーザに配布する。ユーザの関心事項は、多様なソース、例えば、当該ユーザのカレンダ記入事項、電子メールメッセージ、ＷＷＷ（World Wide Web）（ウェブ）使用情報、文書（書類）、企業資源計画（ERP）データ等のソースから導出される情報から特定されてもよい。情報配布システムは、次に、ユーザのためにプロファイルを作成し、当該プロファイル内に当該ユーザの関心事項についての詳細を含ませる。例えば、情報配布システムは、ユーザのプロファイル内に次のようなことに関する情報を含ませる。当該情報とは、クエリに対して当該ユーザに提示（render）する情報を得るための情報ソースに関する情報、当該ユーザの関心事項を決定するために分析されたユーザイベント（例えば、会議、予約等）に関する情報、分析されたイベントから導出されたトピックに関する情報、分析されたイベントのために生成されたクエリに関する情報、当該ユーザに関連する用語の言語モデルに関する情報、当該関連する情報を受信するための当該ユーザの好みに関する情報、当該ユーザに関する他の情報に関する情報を含ませる。通常、トピックはイベントと結合性のある何らかの概念として定義され得る。例えば、ユーザが出席を予定している会議毎に、トピックは、会議の議題、会議で発表する人々、会議に出席する人々、会議の場所、会議における代表組織、当該ユーザの旅行情報（例えば、出発地都市、目的地都市、旅行モード、フライト番号、ホテル予約、レンタカー予約等）、及び天気情報を含んでもよい。ユーザに関連する用語は、当該ユーザの関心事項を特定するのに用いられる多様なソースから導出されてもよい。情報配布システムは、適当な情報ソースに対してユーザのプロファイル内のクエリを周期的に実行してその検索結果を取得する。本明細書において、用語「検索結果」又はこれに類似した用語は、通常、クエリを用いてフィルタリングされた結果を意味する。情報配布システムは、次に、その検索結果を多様なファクタに従ってランク付けし、ランク付けされた検索結果をユーザに提示する。情報配布システムは、提示された検索結果に関するユーザからのフィードバックを取得し、そのフィードバックを当該ユーザのプロファイルに組み込む。情報配布システムはＵＩ（user interface：ユーザインターフェース）を提供し、これを通してユーザが当該ユーザのプロファイルにおいて保持されたユーザの関心事項の詳細を見ること及び／又は修正することができるようにしてもよい。例えば、ユーザはユーザインターフェースを使用して、イベント、トピック、用語、情報ソース、及びユーザのプロファイルに含まれる他の情報の重要度及び／又は関連性のレベルを指定してもよい。情報配布システムは、また、提示された検索結果とユーザとの対話をモニタすることによって、当該ユーザのプロファイル内に保持されるユーザの関心事項の詳細に適切な修正をしてもよい。情報配布システムは、また、ユーザの関心事項についてのより最近の又は更新された詳細情報を用いて、当該ユーザのプロファイルを周期的に更新してもよい。このように、情報配布システムは時を経ると共にユーザの情報ニーズに益々適切に応答できるようになる。
幾つかの実施形態によれば、情報配布システムは、ユーザに関連する用語からキーターム（key term：鍵となる言葉）を特定し、当該キータームからクエリを生成する。情報配布システムは、選択されたフォルダに含まれるユーザのメッセージ及びイベントから抽出される用語からキータームを特定することができる。例えば、情報配布システムは、ユーザの最近の電子メールフォルダ（例えばインボックスフォルダ及び送信項目フォルダ）を走査し、これらの電子メールフォルダから用語を抽出してもよい。情報配布システムは、次に、抽出された用語に関係する他のフォルダの電子メールを特定し、当該用語をこれらの関係した電子メールから抽出することができる。抽出された用語を使用して、情報配布システムは類似する複数用語のクラスタを作成する。各クラスタは用語のセットに関連付けられる。情報配布システムは、その後、イベント、例えば、カレンダ予定記入アプリケーション内の記入事項を走査することによってユーザの予約等のイベントを特定し、各イベント毎に、当該イベントが関連付けられたクラスタを特定する。情報配布システムは、次に、各イベント毎に１つ以上のトピックを作成する。各トピックは、当該トピックに関連付けられたイベントに関連する情報、例えばイベント名、イベント期間、その他の情報を含む「コンテナ」と考えてもよい。情報配布システムは、特定されたクラスタ内のキータームを特定し、当該キータームからクエリを生成する。情報配布システムは、次に、当該生成されたクエリを当該イベントに関連付けられたトピック内に配置し、ユーザのプロファイル内に当該トピックを含ませる。
情報配布システムは、多様な技術を使用して用語のクラスタを生成してもよい。幾つかの実施形態によれば、情報配布システムは、Ｋ平均値アルゴリズムを使用する。情報配布システムは、所望のクラスタ数を指定する数Ｋを当該アルゴリズムに提供する。第１のパスにおいて、当該アルゴリズムは、独自のクラスタの重心として最初のＫ個の用語を得る。当該重心は、クラスタの平均位置（例えば、当該クラスタ内の用語の平均位置）である。当該アルゴリズムは、次に、残りの用語の各々を当該用語に最も近い重心を有するクラスタに割り当てる（例えば、重心及び用語との差が最小にされるクラスタ）。次のパスにおいて、当該アルゴリズムは、クラスタ重心を以前のパスに基づいて再算出し、各用語を当該用語に最も近い重心を有するクラスタに再度割り当てる。当該アルゴリズムは、固定数（例えば３）のパスについて実行されても、クラスタリングが最終結果を得るまで実行されてもよい。情報配布システムは、用語のクラスタを生成するのに、最大尤度推定法、スペクトルクラスタリング、その他の多様な周知のアルゴリズムの何れかを使用してもよい。
幾つかの実施形態によれば、情報配布システムは、各用語に割り当てられた全体重みに基づいてクラスタ内のキータームを特定する。用語の全体重みは、当該用語のタイプ重みと当該用語の関連性重みとの組合せから導出されてもよい。情報配布システムは、最初に用語にフィルタリングを行ってキータームとして特定されるかもしれない用語の数を減らす。例えば、情報配布システムは、ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）である用語又は数字からなる用語をフィルタリング出力してキータームの候補数を減らすようにしてもよい。残りの各用語毎に、情報配布システムはタイプ重み及び関連性重みを算出することができる。タイプ重みは、用語のタイプに基づいて当該用語に割り当てられる重みである。例えば、情報配布システムは、複数のワードから成る用語よりは人の名前等の名称である用語に、より大きなタイプ重みを割り当ててもよい。複数のワードから成る用語には１ワードである用語によりも、より大きなタイプ重みが割り当てられてもよい。情報配布システムは、また、用語に異なるタイプ重みを割り当ててもよく、例えば、当該用語が表題テキスト、本文テキスト、交信（コンタクト用）テキスト、又はイベントの他の一部として出現するか否かに基づいてタイプ重みを割り当ててもよい。用語の関連性重みは、ユーザに対する（特にユーザの関心事項に対する）用語の関連性の尺度である。ユーザに対する用語の関連性を決定する１つの一般的技術は、用語頻度及び文書頻度逆数（TF*IDF）に基づくものである。用語頻度は文書内の用語の出現数を意味し、文書頻度逆数は当該用語を含む文書数の逆数を意味する。この場合、文書はユーザの関心事項を特定するために用いられる多様な情報ソースを通常意味する。情報配布システムは、過少評価された用語及び過大評価された用語を、ユーザにとって関連性がなさそうな用語として特定する。これら用語の各々に対して、情報配布システムは低い関連性重みを割り当てる。残りの用語の各々に対して、情報配布システムは用語のTF*IDFの尺度に基づいて関連性重みを割り当てることができる。情報配布システムは、用語の関連性を決定する多様な他の周知技術の何れかを使用してもよい。情報配布システムは、次に、用語毎に当該用語のタイプ重み及び関連性重みに基づいて全体重みを導出してもよい。例えば、用語の全体重みは、当該用語のタイプ重み及び関連性重みを乗算することによって導出されてもよい。幾つかの実施形態によれば、用語の全体重みは、当該用語の関連性重みから導出されてもよい。情報配布システムは、次に、全体重みが所定閾値を越えている用語をキータームと特定してもよい。情報配布システムは、ユーザのプロファイル内に用語及びそれらに割り当てられた重みを、例えば言語モデルの一部として保持してもよい。
幾つかの実施形態によれば、情報配布システムは、６つの高ランクのキータームを使用することによって当キータームからクエリを生成する。情報配布システムは、最初に、キータームに割り当てられた全体重みに基づいて当該キータームをランク付けする。その後、情報配布システムは、６つの高ランクのキータームを特定し、以下の式によってクエリを生成する。
Query = A AND B AND (C OR D OR E OR F) (1)
ここで、Ａは最高ランクのキータームを示し、Ｂは２番目に高いランクのキータームを示し、Ｃは３番目に高いランクのキータームを示し、Ｄは４番目に高いランクのキータームを示し、Ｅは５番目に高いランクのキータームを示し、Ｆは６番目に高いランクのキータームを示している。キータームが６つ未満である場合には、情報配布システムは利用可能な数のキータームを使用してクエリを生成してもよい。例えば、４つのキータームしかない場合には、情報配布システムは式（１）の５番目及び６番目に高ランクのキータームを省略することによってクエリを生成することができる。キータームを６つ未満とする他の適切なクエリの例は、Query = Aと、Query = A AND Bと、Query = A AND B AND Cと、Query = A AND B AND (C OR D)等である。
幾つかの実施形態によれば、情報配布システムは、ユーザにとって関心があるかもしれないトピックを逐次生成する。例えば、ユーザは、あるイベントが告知価値を有する（すなわち、当該ユーザにとって関心がある）という表示を出してもよい。当該表示の受信に応じて、情報配布システムはユーザの関心事項を特定する。例えば、情報配布システムは、ユーザにとって関心があるとして指定されたイベントからトピックを特定することができる。指定されたイベントに関係する他のトピックの何れか１つがまたユーザの関心事項として特定されてもよい。情報配布システムは、次に、当該トピックが関連付けられた用語を抽出し、これらの用語からキータームを特定する。情報配布システムは、上記したように、用語に割り当てられた全体重みに基づいてキータームを特定することができる。情報配布システムは、次に、キータームからのクエリを生成し、当該クエリをユーザのプロファイルに含ませ、クエリを実行する。情報配布システムは、ユーザのプロファイル内に、例えば言語モデルの一部として、抽出された用語及びそれらの割り当てられた重みを保持してもよい。
情報配布システムはあるユーザのための情報を周期的な間隔で蓄積する。周期的な間隔で、情報配布システムはユーザのプロファイルにおいて指定された情報ソースに対してクエリを実行して、検索結果を得る。情報ソースは、ＭＳＮサーチ、ＭＳＮニュースサーチ、及び他の情報ソースであり、ブログ、ニュースフィード（feed）、ウェブページ、文書ソース、ウェブ放送、ビデオ放送、音響放送等を索引付けし、当該情報ソースからの検索結果をインタフェース経由で入手することができる。情報配布システムは、次に、検索結果に含まれる情報項目をランク付けすることによって情報項目のランク付けリストを生成する。情報配布システムは、次に、ユーザにランク付けされた検索結果を提示する。情報配布システムは周期的間隔をデフォルト値に初期化してもよく、ユーザは当該デフォルト値を修正してもよい。幾つかの実施形態によれば、情報配布システムは、日付範囲等の時間範囲内にあるイベントに関係する情報を蓄積する。例えば、情報配布は、日付範囲を１週（例えば、本日（今日）以前の日から始まっている７日の期間）に初期化してもよい。この場合、情報配布システムは、日付範囲内にあるイベントに対応するトピックについて生成されたクエリを実行することによって情報を蓄積する。幾つかの実施形態によれば、ユーザは情報配布システムにおける情報蓄積を開始させることができる。例えば、情報配布システムはユーザインターフェースを提供し、ユーザは当該ユーザインターフェースを介して関心事項の日付範囲を指定して情報収集・蓄積をリクエストすることができる。
幾つかの実施形態によれば、情報配布システムは、検索結果を各検索結果に割り当てられた総重みに基づいてランク付けする。検索結果の総（total）重みは、検索結果の定常的重みと検索結果の適応的重み（adaptive weight）と検索結果の時間的重みとの組合せから導出されてもよい。定常的重みは、多様な重みファクタ、例えばユーザに対するトピック／イベントの重要度、情報ソースの重要度、情報ソースによって提供されるランク付け、及び当該ユーザの関心事項に対する用語の関連性から導出されてもよい。検索結果についての定常的重みは、例えば、当該検索結果に対応するトピックの重要度と、当該検索結果をもたらした情報ソースの重要度と、当該検索結果をもたらした情報ソースによって提供されるランクと、ユーザの関心事項に対する検索結果内の用語の関連性との組合せであってもよい。用語の関連性は、ユーザのプロファイル内に含まれた言語モデルを使用して決定されてもよい。例えば、余弦（cosine）類似性測定法が用いられて、言語モデル内の当該用語と検索結果における当該用語との類似性が測定される。適応的重みは、ユーザの好み（優先度）及び／又はフィードバックに基づいて検索結果に割り当てられる重みである。例えば、ユーザは情報が検索されるべき別の情報ソースを指定してもよい。ユーザは複数の情報ソースについて優先順位を指定してもよい。ユーザは、また、検索結果の特定のタイプに対して他のタイプよりも高い優先度を指示してもよい。情報配布システムは、また、当該情報配布システムとのユーザの対話、特に、当該情報配布システムによって提示された情報をモニタすることによってユーザの好みを認識してもよい。情報配布システムは、ユーザの好み及びユーザとの対話に関連する情報をユーザのプロファイル内に保持してもよい。時間的重みは、検索結果に対応するイベントの時間的近接度に基づいて当該検索結果に割り当てられる重みである。時間的重みは下記においてさらに説明される。情報配布システムは、次に、検索結果の定常的重み、適応的重み及び時間的重みに基づいて各検索結果毎に総重みを導出してもよい。例えば、検索結果の総重みは、当該検索結果の定常的重み、適応的重み及び時間的重みを加算することによって導出されてもよい。情報配布システムは、次に、総重みに従って検索結果をランク付けして、当該検索結果のランク付けリストを提示する。幾つかの実施形態によれば、情報配布システムは所定数だけの検索結果を提示する。例えば、情報配布システムは、最高ランクから２０番目のランクまでの検索結果を提示してもよい。
幾つかの実施形態によれば、情報配布システムは、高い関連性のある検索結果がある旨を通知してもよい。情報配布システムは、ユーザのクライアントコンピュータ上にインジケータを提供することによって当該ユーザに通知をしてもよい。例えば、情報配布システムは、特定のアイコン又はインジケータをユーザのクライアントコンピュータのユーザインターフェース上に出してもよい。情報配布システムは、また、表示するアイコン又はインジケータの色を変えることによって、関連性が異なる検索結果の存在を示してもよい。多機能電話等のモバイルクライアントコンピュータを使用しているユーザのために、情報配布システムは、関連する検索結果の存在を通知するテキストメッセージを当該ユーザに送信してもよい。
＜時間的ランキング＞
時間的ランキングは、情報の重要度が時間と共に変化するという考え方に基づく。例えば、ユーザは当該ユーザのカレンダに２つのイベントを予定する場合があり、例えば、来週のニューヨークにおける会議に関する第１のイベントと、この会議のためのニューヨークへのフライトに関する第２のイベントとを予定する場合がある。会議に先立つある時点では、会議イベントの重要度は高いであろうし（すなわち、ユーザにとって関心がある）、当該会議イベントに関係する何らかの情報項目（例えばニュース）もまた高いものであろう。時刻がフライトイベントに近づくにつれて、当該フライトイベントも重要度が増加し、当該フライトイベントに関係するフライト遅延情報等の情報項目も重要度が増加する。一旦ユーザが当該フライトの飛行機に乗ってニューヨークに到着すると、そのフライトイベントは当該ユーザにとって重要度は大きく減少し、関連した情報項目もまた当該ユーザにとって関心がなくなる。この例から分かるように、イベントはユーザにとって重要度のあるものであって、当該イベントに関連した情報項目もまた当該ユーザにとって重要度がある。しかし、この重要度は、時間、特に当該イベントへの近接度に従って変化する。
幾つかの実施形態によれば、情報配布システムは、検索結果を各検索結果に割り当てられた時間的重みに基づいてランク付けする。時間的重みは、時間変化するユーザにとっての検索結果の重要度の標識である。各検索結果毎に、情報配布システムは、当該検索結果に関係するイベントの時間的近接度に基づく時間的重みを算出する。検索結果の時間的重みの値は、関係するイベントの開始前には時間軸上で指数関数的に増加（例えば上昇）する。関係するイベントの間に、時間的重みの値は比較的一定（例えば平坦）に維持され、又は関係するイベントの間のある時点でピークまで上昇してその後減少する。関係するイベントの終了後の期間において、時間的重みの値は指数的関数的に減少（例えば下降）し、非常に短時間でゼロに至る。時間的重みの値は以下の式の指数関数を使用して算出されてもよい。
f(t) = k * exp(-m * rti） （２）
ここで、rtiはイベントの期間長（例えば、T2をイベント終了時刻としT1をイベント開始時刻とした場合のT2-T1）と対比される時間間隔（例えば、現在時刻からイベント開始時刻迄の時間）を表し、ｋ及びｍは重みファクタを表し、ｋ及びｍの値は関数の形を所望の形に変化させるために選択される。重みファクタk及びmに選ばれた値はイベント前、イベント中及びイベント後において異なってもよい。重みファクタの値は、また、特定時点で特定時間的重み値を生成するように調整されてもよい。重みファクタの値は、例えばT1（すなわちイベント開始時刻）からT2-T1（すなわちイベント期間の期間長）内のある時点で、最大時間的重み値の３分の１の時間的重みを生成するように選択されてもよい。
幾つかの実施形態によれば、情報配布システムは、以下の式を使用して検索結果の時間的重みを算出する。現在時刻が検索結果に関係するイベントの開始前にある場合、
TW = BEWF * TimeWeight(2.0 *(T1-TN)/(TD * TF)) （３）
で表され、現在時刻が検索結果に関係するイベントの期間中にある場合、
TW = DEWF * TimeWeight(1.0 *(((T1+T2)/2))-TN/(TD * TF)) （４）
で表され、現在時刻が検索結果に関係するイベントの終了後にある場合、
TW = AEWF * TimeWeight(4.0 *(TN-T2)/(TD * TF)) （５）
で表され、ここで、TNは現在時刻であり、T1はイベント開始時刻であり、T2はイベント終了時刻であり、TDはイベントの期間長であり、BEWFはイベント前の重みファクタであり、DEWFはイベント中の重みファクタであり、AEWFはイベント後の重みファクタであり、TFは重みファクタであり、そしてTime Weightは以下の関数である。
TimeWeight(x) = exp(-1.0 * abs(x)) （６）
ここで、expは「e」の指数関数を表し、absは絶対値関数を表す。重みファクタBEWF、DEWF、AEWF及びTFに割り当てられる値は、時間的重みの上昇率及び下降率を制御する。幾つかの実施形態によれば、情報配布システムは、重みファクタに割り当てられた値を、イベント期間長、イベントの重要度及びその他のファクタに依存せしめて変化させてもよい。
＜イベントクラス＞
幾つかの実施形態によれば、情報配布システムはイベントクラスの作成を可能とし、当該イベントクラスから抽出されるトピックに関係する情報を配布する。イベントクラスは、通常、トビックと当該トピックに関係する情報を取得するためのアクションとを指定するスクリプト等からなると考えられる。イベントクラスは、ＸＭＬ（Extensible Markup Language）等の多様な周知のデータ記述言語の何れにかによって記述され得る。イベントクラスは特定のイベントクラスに関係する情報を取得するために実行される。幾つかの実施形態によれば、情報配布システムはユーザインターフェースを提供してもよく、当該ユーザインターフェースを介してシステム管理者等の認証されたユーザがイベントクラスを作成することができる。イベントクラスを作成するために、ユーザはユーザインターフェースを使用してイベントクラス認識器と特別トピックのセットとを指定し、さらに各特別トピック毎に、スロットのセットと、当該スロットのセット内の各スロット毎のスロット認識器と、アクションのセットとを指定する。イベントクラス認識器を用いて対応するイベントクラスの特定ができる。イベントクラス認識器は、発見的手法、正規表現、パターンの形で指定されもよく、当該イベントに対応するイベントクラスを特定するために実行され得る他の適切なルールの形で指定されてもよい。特別トピックのセットは、対応するイベントクラスについて関連する概念を定義する。例えば、特別トピックは、旅行案内、天気予報、会議、レストランの食事体験、及び他の多様なイベント又はその他イベントの概念について作成されてもよい。各スロットは、対応する特別トピックの属性を記述するパラメータ（すなわちプレースフォルダ（placeholder））である。例えば、旅行案内の特別トピックを作成するために、ユーザは出発地都市「FromCity」、目的地都市「ToCity」、１つ以上の中継都市、航空会社、フライト番号、日付等についてスロットを指定してもよい。会議の特別トピックを作成するために、ユーザは会議の議題、当該会議に招待された出席者、代表会社等についてスロットを指定してもよい。スロット認識器は、その対応するスロットの値すなわち「スロット充填文字（slot filler）」の認識又は特定を可能とする。スロット認識器は、当該対応するスロットについて適正なスロット充填文字を特定するために実行され得る、発見的手法、正規表現、情報抽出ルーチン、又は他の適切なルールの形式で指定されてもよい。例えば、旅行案内特別トピックにおける「FromCity」スロットのためのスロット認識器は、当該「FromCity」スロットが都市の標準又は指定されたリストから認識される都市名によってのみ埋められ得るとする制約又は制限を指定してもよい。次に、情報配布システムは、関連したカレンダ項目のセット、電子メール及び当該ユーザの他の情報ソースについてスロット認識器を実行して、何らかの指定された制約に限定されたスロットの値を決定する。指定されたアクションが呼び出されて当該スロットについて特別トピックに対応する情報が取得される。アクションは、インスタンス化されて呼び出されるべきパラメータ化されたＵＲＬ（すなわち１つ以上のパラメータを有するＵＲＬ）として指定されてもよい。パラメータ化されたＵＲＬのインスタンスを生成するために、情報配布システムは、最初にＵＲＬに含まれる各パラメータの値を決定し、当該パラメータにその対応する値を代入する。アクションは、また、ＵＲＬとして指定されてもよい。幾つかの実施形態によれば、ユーザは、指定されたアクションを実行することによって得られる情報から関連した情報をダイジェスト化して抽出するためのルールを指定してもよい。
イベントクラスに関係する情報を配布するために、情報配布システムは、最初に、ユーザにとって関心のあるユーザイベントを特定する。情報配布システムは、ユーザのプロファイルからユーザイベントを特定してもよい。その後、情報配布システムは、画定されたイベントクラス認識器を実行して、当該ユーザイベントが作成されたイベントクラスのうちの1つに「当てはまるか」否かを判定する。画定されたイベントクラス認識器を実行することでは、当該ユーザイベントのためのイベントクラスの特定又は判定が得られない場合がある。情報配布システムは、ユーザが当該ユーザイベントのためのイベントクラスを指定することをできるようにしてもよい。実行するべきイベントクラスの判定に応じて、情報配布システムは、当該イベントクラスについて画定された特別トピックと、各特別トピック毎に画定されたスロットとを特定する。情報配布システムは、次に、各スロット毎に画定されたスロット認識器を特定し、ユーザ情報及び関心事項の多様なソース、例えば、ユーザの電子メール、予約、カレンダ項目等に対して各スロット認識器を実行して対応するスロットのスロット充填文字を特定する。情報配布システムは、また、スロット充填文字への値を特定し且つ当該値を適正な場所に代入することよって、全てのパラメータ化アクションをインスタンス化してもよい。情報配布システムは、次に、特別トピックについて画定されたアクションを実行してアクション結果を取得し、当該アクション結果をユーザに提示する。例えば、情報配布システムは、画定されたＵＲＬのためのインスタンスを生成して呼び出し、そして当該ＵＲＬを呼び出したことによって得られる結果を表示してもよい。幾つかの実施形態によれば、情報配布システムは、アクション結果をダイジェスト化して関連した情報を特定し、ユーザに当該関連した情報を提示してもよい。幾つかの実施形態によれば、情報配布システムは、アクション結果をランクを付けしてユーザにランク付けされたアクション結果を提示してもよい。
図１は、幾つかの実施形態に従った情報配布システムの処理手順を示すブロック図である。情報配布システムは、ユーザの関心事項を特定し、特定されたユーザの関心事項に基づく情報を蓄積し、蓄積された情報をランク付けし、そしてランク付けされた情報を当該ユーザに提示する。各ユーザ毎に、情報配布システムは、最初にユーザの関心事項を特定し、全体のトピック及びイベント特別のトピックを決定する。ユーザの関心事項は、当該ユーザのカレンダ、電子メール、関係文書、その他から導出された情報を使用して特定されてもよく、当該トピックは多様なクラスタリング技術を使用して決定されてもよい。情報配布システムは、次に、ユーザについてのプロファイルを自動的に作成する。情報配布システムは、プロファイル情報内に、ユーザに提示する情報を得るのに検索されるべき情報ソース、分析されたイベント及び生成されたトピック、及び当該情報配布システムとのユーザ実績によって確立された言語モデルを含ませてもよく、さらに当該ユーザに関する他の情報をプロファイル情報内に含ませてもよい。ユーザのプロファイルにおいて指定された情報ソース及びトピックを使用して、情報配布システムは、当該トピックに潜在的に関連する情報を含んでいる検索結果を周期的に検索してこれらを整理する。情報配布システムは、次に、色々なファクタ、例えばトピック重み、当該情報ソースによって提供されるランキング、イベントへの近接度、及びユーザフィードバック情報等のファクタに基づいて検索結果をランク付けする。情報配布システムは、次に、ランク付けされた検索結果を当該ユーザに提示する。そして、情報配布システムは、提示された検索結果とのユーザの対話及び情報配布をモニタすることによって、ユーザフィードバック情報を取得する。情報配布システムは、次に、当該フィードバック情報をユーザのプロファイルに組み込む。フィードバック情報をユーザのプロファイルに組み込むことによって、情報配布システムは、当該フィードバックを次の検索及び検索結果のランキングに組み込むことができ、これによりユーザ情報ニーズに益々応答し得るものとなる。
図２は、幾つかの実施形態に従った情報配布システムの選択されたコンポーネントを示すブロック図である。情報配布システムは、ユーザコンピュータ装置上で実行させるクライアントコンポーネント及びサーバ上で実行させるサーバコンポーネントを含んでもよい。図示されるように、クライアント装置２０２、サーバ２０４及び情報ソース２０６は通信リンク２０８に各々結合されている。クライアント装置は、ユーザによって使用される情報配布システムと対話するコンピュータ装置に相当する。各クライアント装置はプロファイル器（profiler）コンポーネント２１０を含む。ユーザが最初に情報配布システムに登録される際、プロファイル器コンポーネントが呼び出されて、当該ユーザの関心事項が特定され当該ユーザについてのプロファイルが自動的に作成される。プロファイル器コンポーネントは、次に、ユーザのプロファイルに保持されたユーザの関心事項に関する情報を更新するために周期的に呼び出されてもよい。プロファイル器コンポーネントがユーザにとって関心のあるトピックを逐次生成するために呼び出される。サーバは、プロファイル検索器コンポーネント２１２、プロファイル保存部２１４、情報蓄積器（garnerer）コンポーネント２１６、ランク付け器コンポーネント２１８、提示器コンポーネント２２０、及びフィードバックコンポーネント２２２を含む。プロファイル検索器コンポーネントは、クライアント装置からユーザプロファイルを得るために呼び出される。プロファイル保存はユーザプロファイルを含む。情報蓄積器コンポーネントは、ユーザプロファイルに含まれた情報に従って適正な情報ソースから情報を蓄積するために周期的に呼び出される。情報蓄積器コンポーネントは、通常、ユーザプロファイルにおいて指定されたクエリを使用して情報ソースを検索する。ランク付け器コンポーネントは、得られた情報（例えば、検索結果）をランク付けするために呼び出される。提示器コンポーネントは、ランク付けされた検索結果を適正なユーザに提示するために呼び出される。フィードバックコンポーネントは、ユーザフィードバック情報を取得してユーザフィードバック情報によってユーザプロファイル内の情報を充実するために呼び出される。図２に示されないものの、クライアント装置は、ユーザが情報配布システムと対話可能とする情報配布システムのコンポーネントを含むものであり、例えば、ユーザプロファイルの内容を目視化及び修正し、情報が利用可能である旨を受信及び通知し、さらに提示された情報を表示及び目視化するためのコンポーネントを含む。同様に、サーバもイベントクラスを画定して当該イベントクラスを実行する情報配布システムのコンポーネントを含む。
情報配布システムが実装されたコンピュータは、中央処理ユニット、メモリ、入力装置（例えばキーボード及びポインティングデバイス）、出力装置（例えば、表示装置）及び記憶装置（例えばディスクドライブ）を含んでもよい。メモリ及び記憶装置は、情報配布システムを実現する命令を含むコンピュータ読取可能媒体である。加えて、データ構造及びメッセージ構造は、通信リンク上の信号のように、データ伝送媒体を介して蓄積及び送信されてもよい。多様な通信リンク、例えば、インターネット、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、ポイントツーポイントダイヤルアップ接続、携帯電話ネットワーク、その他の通信リンクが使用されてもよい。
情報配布クライアント及び情報配布サーバを含む情報配布システムの実施形態は、多様なオペレーティング環境、すなわち、パソコン、サーバーコンピュータ、ハンドヘルド又はラップトップ装置、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースシステム、プログラム可能な家庭用電子機器、デジタルカメラ、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、ネットワーク装置、上記のシステム又は装置の何れかを含む分散コンピューティング環境、その他を含む多様なオペレーティング環境において実行されてもよい。コンピュータシステムは、携帯電話、ＰＤＡ、多機能電話、パソコン、プログラム可能な家庭用電子機器、デジタルカメラ、その他であってもよい。
情報配布システムは、プログラムモジュール等のコンピュータ実行可能命令の通常のコンテキストに記載されていてもよく、これらは１つ以上のコンピュータ又は他の装置によって実行される。通常、プログラムモジュールは、特定のタスクを実行するか又は特定の抽象データ型を実行する、例えば、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造、その他である。通常、プログラムモジュールの機能は多様な実施形態において適切に結合されるか又は分散されてもよい。
図３は、幾つかの実施形態に従ったプロファイル器コンポーネントの処理手順を示すフローチャートである。プロファイル器コンポーネントは、周期的にユーザの関心事項を特定して当該ユーザの関心事項に関する情報で以てユーザのプロファイルを作成又は更新する。ブロック３０２において、プロファイル器コンポーネントは、ユーザの電子メールフォルダ等の選択されたフォルダに含まれるメッセージ及びイベントから用語を抽出する。ブロック３０４において、プロファイル器コンポーネントは、複数類似用語のクラスタを生成する。ブロック３０６において、プロファイル器コンポーネントは、当該クラスタにイベントを関連付ける。ブロック３０８において、プロファイル器コンポーネントは、当該ユーザのイベント、例えば当該ユーザの予約等のイベントを特定する。ブロック３１０において、プロファイル器コンポーネントは、特定された次のイベントを選択する。決定ブロック３１２において、特定されたイベントが既に全て選択されている場合、プロファイル器コンポーネントは処理を完了し、それ以外の場合、プロファイル器コンポーネントはブロック３１４に進む。ブロック３１４において、プロファイル器コンポーネントは、イベントに関係するクラスタを特定する。ブロック３１６において、プロファイル器コンポーネントは特定された次のクラスタを選択する。決定ブロック３１８において、特定されたクラスタの全てが既に選択されている場合、プロファイル器コンポーネントは、ブロック３１０にループして特定された次のイベントを選択し、それ以外の場合、プロファイル器コンポーネントはブロック３２０に進む。ブロック３２０において、プロファイル器コンポーネントは特定されたクラスタのキータームを特定する。ブロック３２２において、プロファイル器コンポーネントは当該キータームからクエリを生成する。ブロック３２４において、プロファイル器コンポーネントは当該イベントについてトピックを生成し、ブロック３２６において、当該イベントに関する情報及び生成されたクエリを当該トピックに含ませる。ブロック３２８において、プロファイル器コンポーネントは、当該ユーザのプロファイル内にトピックを配置し、次に、ブロック３１０に向けてループし、次に特定されたイベントを選択する。プロファイルが当該ユーザについて存在しない場合、プロファイル器コンポーネントは当該ユーザについてプロファイルを作成する。
当業者は、本明細書において開示された処理及び方法及び他の処理及び方法について、当該処理において実行されるべき機能が異なる順序で実行され得ることを理解するであろう。さらに、概説されたステップは例示のものであり、当該ステップのうちの幾つかのステップは任意のものであり二三のステップと結合されてもよく、又は別のステップに拡張されてもよい。
図４は、幾つかの実施形態に従ってプロファイル器コンポーネントがキータームを特定する処理手順を示すフローチャートである。例えば、プロファイル器コンポーネントは、イベント説明書又は電子メールメッセージに含まれる用語からキータームを特定することができる。プロファイル器コンポーネントは、各用語に割り当てられた全体重みに基づいて当該キータームを特定する。ブロック４０２において、プロファイル器コンポーネントは次の用語を選択する。プロファイル器コンポーネントは、語彙分析システム等の多様な周知のツールの何れかを使用して当該用語を選択することができる。決定ブロック４０４において、用語の全てが既に選択されている場合、プロファイル器コンポーネントはブロック４１４に進み、それ以外の場合、プロファイル器コンポーネントは決定ブロック４０６に進む。決定ブロック４０６において、当該用語が潜在的な他のキータームとして除去されている場合、プロファイル器コンポーネントはブロック４０２にループして次の用語を選択し、それ以外の場合、プロファイル器コンポーネントはブロック４０８に進む。ブロック４０８において、プロファイル器コンポーネントは当該用語についてタイプ重みを算出する。ブロック４１０において、プロファイル器コンポーネントは当該用語について関連性重みを算出する。ブロック４１２において、プロファイル器コンポーネントは、タイプ重み及び関連性重みに基づいて全体重みを算出し、当該全体重みを当該用語に割り当て、次に、ブロック４０２にループして次の用語を選択する。ブロック４１４において、プロファイル器コンポーネントは当該用語に割り当てられた全体重みに基づいてキータームを特定して処理を完了する。
図５は、幾つかの実施形態に従ってプロファイル器コンポーネントがクエリを生成する処理手順を示すフローチャートである。プロファイル器コンポーネントはキータームからクエリを生成する。ブロック５０２において、プロファイル器コンポーネントは当該キータームを当該キータームの全体重みに基づいてランク付けする。ブロック５０４において、プロファイル器コンポーネントは６つの高ランクキータームを特定する。ブロック５０６において、プロファイル器コンポーネントは、式（１）を使用して、当該６つの高ランクのキータームからクエリを生成して処理を完了する。他の実施形態において、プロファイル器コンポーネントは、高ランクのキータームを異なる数使用してクエリを生成してもよい。
図６は、幾つかの実施形態に従ってプロファイル器コンポーネントがトピックを逐次生成する処理手順を示すフローチャートである。プロファイル器コンポーネントは、あるイベントがユーザにとって関心のあることの標識を受信する。例えば、ユーザは当該イベントがニュース価値があることを指定し、当該指定されたイベントに関係する情報を受信できようにリクエストを送信してもよい。ブロック６０２において、プロファイル器コンポーネントは、関連したメッセージ又はイベント等のユーザ関心事項を特定する。ブロック６０４において、プロファイル器コンポーネントは特定されたユーザの関心事項が関連付けられた用語を抽出する。ブロック６０６において、プロファイル器コンポーネントは抽出された用語からキータームを特定する。ブロック６０８において、プロファイル器コンポーネントは当該キータームからクエリを生成する。ブロック６１０において、プロファイル器コンポーネントは当該クエリをユーザのプロファイル内に配置して処理を完了する。
図７は、幾つかの実施形態に従った情報蓄積器コンポーネントの処理手順を示すフローチャートである。情報蓄積器コンポーネントは、ユーザに提示するための情報を当該ユーザのプロファイルに含まれる情報に基づいて蓄積する。ブロック７０２において、蓄積器コンポーネントは次のクエリをユーザのプロファイルから選択する。決定ブロック７０４において、クエリの全てが既に選択されている場合、蓄積器コンポーネントはブロック７０８に進み、それ以外の場合、蓄積器コンポーネントはブロック７０６に進む。ブロック７０６において、蓄積器コンポーネントはクエリを実行し検索結果を得る。蓄積器コンポーネントはユーザのプロファイル内で指定された情報ソースを当該クエリを使用して検索することによってクエリを実行する。当該クエリによる検索結果の取得に続いて、蓄積器コンポーネントはブロック７０２にループし、次のクエリを選択する。ブロック７０８において、蓄積器コンポーネントは当該クエリを実行することによって得られた検索結果をランク付けする。ブロック７１０において、蓄積器コンポーネントはランクを付けられた検索結果をユーザに提示して処理を完了する。
図８は、幾つかの実施形態に従ったランク付け器コンポーネントの処理手順を示すフローチャートである。ランク付け器コンポーネントは、検索結果（情報ソースの検索から生じる情報項目）を受け取り、各検索結果に割り当てられた総重みに基づいて当該検索結果をランク付けする。ブロック８０２において、ランク付け器コンポーネントは次の検索結果を選択する。決定ブロック８０４において、検索結果の全てが既に選択されている場合、ランク付け器コンポーネントはブロック８１４に進み、それ以外の場合、ランク付け器コンポーネントはブロック８０６に進む。ブロック８０６において、ランク付け器コンポーネントは当該検索結果について定常的重みを算出する。ブロック８０８において、ランク付け器コンポーネントは当該検索結果について時間的重みを算出する。ブロック８１０において、ランク付け器コンポーネントは当該検索結果について適応的重みを算出する。ブロック８１２において、ランク付け器コンポーネントは、定常的重み、時間的重み、適応的重みに基づいて総重みを算出し、当該総重みを当該検索結果に割り当て、次に、ブロック８０２にループし、次の検索結果を選択する。ブロック８１４において、ランク付け器コンポーネントは、当該検索結果を当該検索結果に割り当てられた総重みに基づいてランク付けして処理を完了する。
図９は、幾つかの実施形態に従ったイベントに対する近接度の関数としての重み値のグラフである。当該グラフは時間的重み値を示し、時間的重み値は、時間に対するユーザにとっての情報項目（すなわち検索結果）の重要度である。当該情報項目の相対的な重要度は現在時刻に依存して異なって変化する。図９に表されるグラフにおいて、T1は情報項目に関係するイベントの予定開始時刻であり、T2は関係するイベントの予定終了時刻である。T1前の期間において、ユーザにとっての情報項目の重要度は、例えば、図９にて図示されるように、指数関数的に上昇するが、現在時刻がT1に近づくにつれて頭打ちする上方曲線を呈する。イベント期間中では、ユーザにとっての情報項目の重要度は比較的平坦なままである。イベント終了後の期間では、ユーザに対する情報項目の重要度は、例えば、図９に示されるように、指数的関数的に急速に下降し、結果として当該重要度は非常に短時間にゼロの値に減少する。幾つかの実施形態によれば、図１０に示されるように、イベント期間中のユーザにとっての情報項目の重要度は、イベント期間中のある時点で例えば時間(T1+T2)/2の時点でピークまで上昇し、その後にイベントの予定された終了時刻に向けて減少する。
図１１は、幾つかの実施形態に従ってランク付け器コンポーネントが検索結果の時間的重みを算出する処理手順を示すフローチャートである。ブロック１１０２において、ランク付け器コンポーネントは検索結果に対応するイベントを特定する。ブロック１１０４において、ランク付け器コンポーネントは現在時刻（すなわち今の時刻）を決定する。ブロック１１０６において、ランク付け器コンポーネントは特定されたイベントが開始すると予定される時刻を決定する。ブロック１１０８において、ランク付け器コンポーネントは特定されたイベントが終了すると予定される時間を決定する。決定ブロック１１１０において、現在時刻がイベントの開始予定時刻前である場合、ランク付け器コンポーネントはブロック１１１２に進み、それ以外の場合、ランク付け器コンポーネントは決定ブロック１１１４に進む。ブロック１１１２において、ランク付け器コンポーネントは、式（３）を使用して、当該検索結果についての時間的重みを算出して処理を完了する。決定ブロック１１１４において、現在時刻がイベントの予定開始時刻とイベントの予定終了時刻との間にある場合、ランク付け器コンポーネントはブロック１１１６に進み、それ以外の場合、ランク付け器コンポーネントはブロック１１１８に進む。ブロック１１１６において、ランク付け器コンポーネントは、式（４）を使用して、当該検索結果について時間的重みを算出して処理を完了する。ブロック１１１８において、ランク付け器コンポーネントは、式（５）を使用して、当該検索結果について時間的重みを算出して処理を完了する。
図１２は、幾つかの実施形態に従ってユーザイベントに対応するイベントクラスに基づいて情報を提示する処理手順を示すフローチャートである。情報配布システムは、イベントクラスを作成し、当該イベントクラスから抽出されたトピックに関係する情報を配布する。ブロック１２０２において、情報配布システムのコンポーネントはイベントクラスを作成する。ブロック１２０４において、当該コンポーネントは処理するべきユーザイベントを特定する。ブロック１２０６において、当該コンポーネントは特定されたユーザイベントに対応するイベントクラスを決定する。ブロック１２０８において、当該コンポーネントは当該特定されたイベントクラスを処理して、以上の一連の処理を完了する。
図１３は、幾つかの実施形態に従ってイベントクラスを作成する処理手順を示すフローチャートである。情報配布システムのコンポーネントは、イベントクラスを作成する旨のユーザのリクエストに応じて又はユーザによって提供される入力に基づいて、当該イベントクラスを作成してもよい。ブロック１３０２において、当該コンポーネントはイベントクラスのためのイベントクラス認識器を作成する。ブロック１３０４において、当該コンポーネントは当該イベントクラスについての特別トピックのセットを作成する。ブロック１３０６において、当該コンポーネントは次の特別トピックを選択する。決定ブロック１３０８において、特別トピックの全てが既に選択されている場合、当該コンポーネントは処理を完了し、それ以外の場合、当該コンポーネントはブロック１３１０に進む。ブロック１３１０において、当該コンポーネントは特別トピックについてスロットのセットを作成する。ブロック１３１２において、当該コンポーネントは作成された各スロット毎にスロット認識器を作成する。ブロック１３１４において、当該コンポーネントは特別トピックについてのアクションのセットを作成する。ブロック１３１６において、当該コンポーネントは当該アクション結果をダイジェスト化するルールのセットを作成して当該アクション結果から関連する情報を抽出し、その後、ブロック１３０６にループし、次の特別トピックを選択する。
図１４は、幾つかの実施形態に従ったイベントクラスを示すデータリスト例である。リストは、当該イベントに含まれた複数の特別トピックを示し、旅行案内特別についてトピック「旅行案内トピック（Travel advisory topic）」セクション１４０２を含む。旅行案内トピックセクションは、「スロット（Slots）」セクション１４０４と、「認識器（Recognizers）」セクション１４０６と、「アクション（Action）」セクション１４０８とを含む。スロットセクションは、特別トピックについて画定されたスロットを指定する。例えば、スロット「ToCity」及びスロット「ToCountry」は、旅行案内トピックについて画定されている（設けられている）。認識器セクションは、当該スロットの値に関する制約と、当該スロットの値を決定する方法を指定する。アクションセクションは、当該特別トピックについてなされるべきアクションを指定する。例えば、アクションは、表示されるか又は実行されるべきパラメータ化されたＵＲＬの形式で指定されてもよい。図１４におけるリストは、また、旅行案内特別トピックと同一詳細レベルには示されてはいない他の特別トピックを示している。図示されていないものの、これら特別トピックの各々は、旅行案内特別トピックに含まれたセクションと同様のセクションを含んでもよい。
図１５は、幾つかの実施形態に従ったイベントクラスの処理手順を示すフローチャートである。情報配布システムのコンポーネント、処理するべきユーザイベントの特定に応じてイベントクラスを処理してもよい。ブロック１５０２において、当該コンポーネントは当該イベントクラスについて画定された（すなわち作成された）特別トピックを特定する。ブロック１５０４において、当該コンポーネントは画定された次の特別トピックを選択する。決定ブロック１５０６において、画定された特別トピックの全てが既に選択されている場合、当該コンポーネントは処理を完了し、それ以外の場合、当該コンポーネントはブロック１５０８に進む。ブロック１５０８において、当該コンポーネントは当該特別トピックについて画定されたスロットを特定する。ブロック１５１０において、当該コンポーネントは画定された次のスロットを選択する。決定ブロック１５１２において、画定されたスロットの全てが既に選択されている場合、当該コンポーネントはブロック１５１６に進み、それ以外の場合、当該コンポーネントはブロック１５１４に進む。ブロック１５１４において、当該コンポーネントは、当該スロットのためのスロット認識器を用いて当該スロットのスロット充填文字（及びその値）を特定し、次に、ブロック１５１０にループし、画定された次のスロットを選択する。幾つかの実施形態によれば、コンポーネントがスロット充填文字を特定できない場合、当該コンポーネントはスロット充填文字を提供するようにユーザに要求してもよい。ブロック１５１６において、当該コンポーネントは特別トピックについて画定されたアクションを特定する。ブロック１５１８において、当該コンポーネントは当該アクションを実行する。ブロック１５２０において、当該コンポーネントは、当該アクション結果をダイジェスト化し、例えば、関連した情報を特定する。ブロック１５２２において、当該コンポーネントは、ダイジェスト化されたアクション結果をユーザに提示し、その後、ブロック１５０４にループし、画定された次の特別トピックを選択する。
本発明が構造上の特徴及び／又は方法論的動作に特化した言語にて説明されたが、添付の請求の範囲において画定される発明は、必ずしも上記の特定の特徴又は動作に限定されないことが理解されるべきである。むしろ、上記の特定の特徴及び動作は、当該請求の範囲の内容を実施する例として開示されている。従って、本発明は添付の請求の範囲以外の記載により制限されない。

Claims (20)

  1. 検索結果に対する時間的重みを算出する、コンピュータによって実行される方法であって、
    検索結果に対応すると共にイベント開始時刻、イベント終了時刻及びイベント期間長を有するユーザイベントを特定するステップ（１１０２）と、
    現在時刻を画定するステップ（１１０４）と、
    前記検索結果の時間的重みを、前記ユーザイベントに対する前記現在時刻の時間的近接度に基づいて決定するステップ（８０８）と、
    を含むことを特徴とする方法。
  2. 請求項１記載の方法であって、前記時間的重みは時間変化することを特徴とする方法。
  3. 請求項１記載の方法であって、前記時間的重みは、前記現在時刻が前記イベント開始時刻に近づくに従って増大することを特徴とする方法。
  4. 請求項３記載の方法であって、前記増大は指数関数的であることを特徴とする方法。
  5. 請求項１記載の方法であって、前記時間的重みは、前記イベント期間にわたって一定であることを特徴とする方法。
  6. 請求項１記載の方法であって、前記イベント期間にわたる時間的重みは、少なくとも前記イベント開始時刻における時間的重みであることを特徴とする方法。
  7. 請求項１記載の方法であって、前記時間的重みは、前記イベント期間内のある時刻においてピークに至ることを特徴とする方法。
  8. 請求項１記載の方法であって、前記時間的重みは、前記イベント期間の中程のある時刻においてピークに至ることを特徴とする方法。
  9. 請求項１記載の方法であって、前記時間的重みは、前記現在時刻が前記イベント開始時刻から離れるに従って減少することを特徴とする方法。
  10. 請求項９記載の方法であって、前記減少は指数関数的であることを特徴とする方法。
  11. コンピュータシステムを制御して、以下の方法によって検索結果を時間的にランク付けする命令が記録されたコンピュータ読取可能媒体であって、
    各検索結果毎に、
    当該検索結果に対応するユーザイベントを特定するステップ（１１０２）と、
    当該検索結果の時間的重みを、ユーザイベントの時間的近接度に基づいて決定するステップ（８０８）と、
    当該検索結果を、当該検索結果に対応する時間的重みに基づいてランク付けするステップと、
    を含むことを特徴とするコンピュータ読取可能媒体。
  12. 請求項１１記載のコンピュータ読取可能媒体であって、前記検索結果の時間的重みは、また、重みファクタに基づいていることを特徴とするコンピュータ読取可能媒体。
  13. 請求項１２記載のコンピュータ読取可能媒体であって、前記重みファクタは、前記ユーザイベントの期間長に基づいていることを特徴とするコンピュータ読取可能媒体。
  14. 請求項１２記載のコンピュータ読取可能媒体であって、前記重みファクタは、前記ユーザイベントの重要度に基づいていることを特徴とするコンピュータ読取可能媒体。
  15. 請求項１２記載のコンピュータ読取可能媒体であって、前記重みファクタは、前記ユーザイベントの前、前記ユーザイベントの期間中及び前記ユーザイベントの後にわたって変化することを特徴とするコンピュータ読取可能媒体。
  16. 検索結果に対する時間的重みを算出するコンピュータシステムであって、
    検索結果に対応すると共にイベント開始時刻、イベント終了時刻及びイベント期間長を有するユーザイベントを特定する（１１０２）コンポーネントと、
    前記検索結果に対する時間的重みを、前記ユーザイベントの時間的近接度に基づいて決定する（８０８）コンポーネントと、
    を含むことを特徴とするコンピュータシステム。
  17. 請求項１６記載のコンピュータシステムであって、前記検索結果の時間的重みは、また、前記ユーザイベントの期間長に基づいていることを特徴とするコンピュータシステム。
  18. 請求項１６記載のコンピュータシステムであって、前記検索結果の時間的重みは、また、前記ユーザイベントの重要度に基づいていることを特徴とするコンピュータシステム。
  19. 請求項１６記載のコンピュータシステムであって、前記検索結果の時間的重みは、現在時刻が前記ユーザイベントの開始時刻に近づくに従って指数関数的に増大することを特徴とするコンピュータシステム。
  20. 請求項１６記載のコンピュータシステムであって、前記検索結果の時間的重みは、現在時刻が前記ユーザイベントの終了時刻から離れる従って指数関数的に減少することを特徴とするコンピュータシステム。
JP2009522780A 2006-07-31 2007-07-20 検索結果の時間的ランク付け Withdrawn JP2009545810A (ja)

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