JP2011512597A - 関連するユーザのデータを使用したウェブ検索の向上 - Google Patents

Abstract

特許請求される主題は、特定のユーザに対して個人化されたクエリ結果を生成することを容易にするシステムおよび／または方法を提供する。インターフェースは、検索されるべきテキストクエリの一部と、該テキストクエリの一部を提示するユーザに関連すする個人化コンテンツの一部とのうちの少なくとも１つを受信することができる。個人化コンポーネントは、ユーザに関連する個人化コンテンツの一部を、１または複数の異なるユーザに関連した個人化コンテンツの一部と結合してグループ個人化コンテンツを有するグループを作成し、そのグループ個人化コンテンツを前記テキストクエリの一部と比較し、相互の関係を識別して該関係に従って個人化クエリ結果を生成する。

Description

本発明は、関連するユーザのデータを使用してウェブ検索を向上させることに関する。

多くの例において、検索エンジンは情報を検索するのに利用される。一般に、検索エンジンは、例えばパブリックサーバなどのコンピュータや、パーソナルコンピュータに格納されたファイル（例えば、ウェブページ、イメージ、テキストなど）を見つけ出すのを助けるように設計された特有のプログラムである。典型的な検索エンジンは、ユーザが特定の基準を満たすファイル、例えば、所与のワードやフレーズをタイトルまたは本体に含むファイルを要求するクエリを呼び出すことを可能にする。ウェブ検索エンジンは一般に、ウェブクローラ（crawler）または自動ウェブブラウザを介してワールドワイドウェブ（ＷＷＷ）から取り出される多数のウェブページに関する情報を格納することによって動作し、それは情報が位置するリンク毎に続く。次いで、各ウェブページのコンテンツを分析して、どのようにインデックスを付けるべきかを決定する。例えば、タイトル、見出し、またはメガタグと呼ばれる特有のフィールドからワードを抽出することができる。ウェブページに関するデータは、後のクエリで使用するためにインデックスデータベースに格納される。一部の検索エンジンは、ウェブページに関する情報だけでなくソースページの全てまたは一部を格納（キャッシュ）する。ユーザが、キーワードを提供することによってウェブ検索エンジンを介してクエリを呼び出すと、該ウェブ検索エンジンは、インデックスを調べて、基準に最も合致するウェブページのリストを、通常は文書のタイトルおよび／またはテキストの一部を含む短い要約とともに提供する。

一般に、検索エンジンの有用性は、ユーザに提示する結果の関連性と該結果の提示と応じて異なる。特定のワードやフレーズを含む多数のウェブページが存在する可能性があるが、一部のウェブページが他のウェブページよりも、関連性があり、人気があり、あるいは信頼性があることがある。大部分の検索エンジンは、結果をランク付けする方法を利用して、「最良」の結果を最初に提供する。どのページが最も合致するかを検索エンジンがどのように決定し、その結果をどの順番で示すかは、エンジンによって大きく異なる。従来、検索エンジンがユーザに関連すると見なすウェブページの情報を表示する技術は、静的ランキングおよび動的ランキングに基づくものである可能性がある。言い換えると、クエリ結果は伝統的に、該結果の品質に関する静的な情報（リンクの数、および該リンクに関連付けられるトラフィックなど）と、クエリに対する結果の関連性に関する動的情報（クエリ語（query term）がその結果内で現れる回数）とに基づいてランク付けされる。したがって、クエリ語について記載していない特定のウェブページが非常に高くランク付けされる可能性がある。これは、そのようなウェブページ内のリンクが比較的高いトラフィック量を有するからである。特に静的ランキングは、或るウェブページにどのくらい多くの他のウェブページがリンクしているか、およびそのページに対する検索語のマッチングの密度（density）を見ることを含むことができる。動的ランキングは、文書内のクエリ語の頻度、またはそのクエリに対する検索結果に或るページが現れた後にそのリンクをユーザがクリックする毎にそのページを少し高くランク付けすることを含むことができる。

典型的に、インターネットの検索結果は、関連情報または適用可能な情報を識別するために、精選され閲覧される。例えば、検索エンジンにおいて特定の用語による検索は、特定の複数の結果をもたらすことができるが、その複数の結果のうち、ある結果が第１のユーザにとって重要であり満足させるものであるが、一方、全く異なる結果が第２のユーザにとって重要であり満足させるものであることがある。検索結果の「個人化（personalization）」に対する現在の研究では、検索結果をカスタマイズするために、個人のデータ（例えば、マシンにおけるコンテンツのインデックス、過去のウェブ訪問、クエリ履歴など）を利用することによりウェブ検索の経験を向上させることが試みられている。例えば、ユーザのマシン上の文書と類似する結果がより高くランク付けされるように検索結果を再ランク付けすることができる。さらに、個人が過去に訪れた結果がより高くランク付けされるようにウェブ検索結果を再ランク付けすることができる。一般に、ウェブ検索結果の個人化は、ユーザのインターネット閲覧経験における重要なファクタであることがわかる。

以下では、本明細書で説明されるいくつかの態様の基本的な理解を提供するために本発明の簡単な概要を提示する。この概要は、特許請求される主題の広範囲にわたる要約ではない。特許請求される主題の主要または重要な要素を特定するようには意図されておらず、また本発明の範囲を画定するようにも意図されていない。特許請求される主題の概念の一部を、後に提示するより詳細な説明の序論として簡単な形で提示することが唯一の目的である。

本発明は、個人化結果を生ずるためにユーザの個人コンテンツを１つまたは複数の関連したユーザのコンテンツと結合することによりウェブ検索結果の向上を容易にするシステムおよび／または方法に関する。個人化コンポーネントは、ユーザおよびグループメンバからの個人化コンテンツを評価することに基づいてユーザに対して向上したクエリ結果を提供することができる。グループメンバシップ（グループメンバ）は明示的なもの（例えば、類似の人口統計、仕事の役割、または明白な興味）または暗示的なもの（例えば、関連したデータを有すること、または類似のクエリを発したこと）に基づくものとすることができる。よって、グループメンバは、グループメンバのうちで関連するデータを有していること、または共通の興味、タスクまたは他の関係を有していることに基づくものとすることができる。一般に、興味、関係または実質的に同様の相互関係についてはユーザおよび／または同じグループメンバと関連した個人化コンテンツの一部を分析することにより識別することができる。よって、ウェブ個人化効果は、個人のデータを他の関連した人々のデータと組み合わせることにより向上される。

本発明の一態様によれば、個人化コンポーネントは、グループを利用してグループの特定のメンバの関連する検索結果を提供する。個人化コンポーネントは、グループ化ランキング（例えば、各グループメンバおよび各検索結果の関連性についての個々の個人化スコアを生成して、ならびにグループスコアについて各個人化スコアを合計すること）、スマート分割技術（例えば、並行評価のためにグループのメンバに対しての検索クエリ結果の分配）、および／またはグループクエリ拡張（例えば、グループのメンバからの関連した検索クエリを評価することにより検索クエリを広げること）を提供することができる。請求項に記載された構成の他の態様によれば、ウェブ検索結果の個人化を強化するために共有のウェブタスクを実施することを容易にする方法が提供される。

以下の説明および付属の図面は特許請求される主題の実装の態様を詳細に説明する。しかしながら、それらの態様は発明の原理が用いられる様々な方法のいくつかを示しているに過ぎず、請求項に記載された構成にはそのような態様の全ておよびそれらの同等のものを含むことが意図される。請求項に記載された構成の他の利点および新規な特徴は、図面と関連して考慮されると本発明の次の詳細な説明から明白になる。

ユーザの個人化コンテンツを１または複数の関連するユーザのコンテンツと結合して個人化結果を生成することによって、ウェブ検索結果を向上させることを容易にする例示システムのブロック図である。 個人化ウェブ検索結果の生成を可能にするために関連した個人化コンテンツを有するユーザのグループを識別することを容易にする例示システムのブロック図である。 ユーザ特定コンテンツを関連したグループメンバと組み合わせることに基づいて検索エンジンで個人化ウェブ検索結果を最適化することを容易にする例示システムのブロック図である。 適合した検索結果を提供するためにグループ個人化ウェブ検索オプションを定義することを容易にする例示システムのブロック図である。 ウェブ検索結果の個人化を向上させるために共有のウェブタスクを実施することを容易にする例示システムのブロック図である。 本発明に従ってユーザ間の関係を推測しインターフェースすることを容易にする例示システムのブロック図である。 個人化結果を生成するためにユーザの個人化コンテンツを１つまたは複数の関連したユーザのコンテンツと組み合わせることによりウェブ検索結果を向上させる例示方法を示す図である。 ウェブ検索結果の個人化を向上させるために共有ウェブタスクを実施することを容易にする例示方法を示す図である。 本発明の新規の態様を利用することができる例示ネットワーク環境を示す図である。 本発明に従って利用することができる例示動作環境を示す図である。

特許請求される主題は図面を参照して説明されるが、図面では、全体を通じて同一の参照符号を使用して同様の要素を示す。以下の詳細な説明では、本発明の完全な理解を提供するために、説明の目的で多くの特定の詳細を説明する。しかしながら、特許請求される主題はそれらの特定の詳細を用いずに実施され得ることは明白であろう。他の例では、本発明の説明を容易にするために周知の構造および装置がブロック図の形で示されている。

本明細書では、「コンポーネント」、「システム」、「インターフェース」、「エンジン」、「ストア」などの用語は、ハードウェア、（例えば、実行中の）ソフトウェアおよび／またはファームウェアのいずれかのコンピュータに関連するエンティティを指すように意図されている。例えば、コンポーネントは、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、実行ファイル、プログラム、関数（function）、ライブラリ、サブルーチン、および／またはコンピュータ、あるいはソフトウェアとハードウェアの組み合わせとすることができる。例として、サーバ上で動作するアプリケーションと該サーバの両方をコンポーネントとすることができる。１つまたは複数のコンポーネントが１つのプロセス内に存在することができ、１つのコンポーネントを、１つのコンピュータに局所化させ、および／または２以上のコンピュータ間に分散させることができる。

さらに、特許請求される主題は、開示される主題を実装するようにコンピュータを制御するソフトウェア、ファームウェア，ハードウェアまたはそれらの組み合わせを生成するために通常のプログラミング技術およびエンジニアリング技術を使用する方法、装置または製品として実装することができる。用語「製品（article of manufacture）」は、本明細書で使用されるとき、コンピュータ読取可能な装置、搬送波、または媒体からアクセス可能なコンピュータプログラムを含むことが意図されている。例えば、コンピュータ読取可能装置は、磁気記憶装置（例えば、ハードディスク、フロッピーディスク、磁気ストライプなど）、光ディスク（例えば、コンパクトディスク（ＣＤ）、ディジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）など）、スマートカード、およびフラッシュメモリ装置（例えば、カード、スティック、キードライブなど）を含むことができるが、これらには限定されない。さらに、搬送波を利用して、電子メールを送受信する際、またはインターネットやローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）などのネットワークにアクセスする際に使用されるような、コンピュータ読取可能な電子データを搬送することができることを認識されたい。特許請求される主題の範囲または精神から逸脱することなく、この構成に対して多くの変更を行うことができることは、当業者に当然に認識されよう。さらに、「例示」という用語は本明細書では、例として提供することを意味するように使用される。本明細書において「例示」として説明される任意の態様または設計は、必ずしも他の態様または設計よりも好適なものまたは有利なものとして構成されるものではない。

図面を参照すると、図１は、ユーザの個人化コンテンツを１つまたは複数の関連するユーザのコンテンツと組み合わせて個人化結果を生成することによって、ウェブ検索結果を向上させることを容易にするシステム１００を図示している。システム１００は、インターフェース１０６（例えば、以下で詳述する）を介して受信された２以上のユーザに関連するクエリと個人化されたコンテンツ（personalized content）とに基づいて、個人化されたクエリ結果（personalized query result）１０４を生成することができる、個人化コンポーネント（personalization component）１０２を含むことができる。一般に、個人化コンポーネント１０２は、２以上のユーザのユーザ固有データを収集することができ、このような組み合わされたグループの固有データを、より関連する検索結果（例えば、個人化クエリ結果１０４）を識別するために利用することができる。したがって、２以上のユーザの関連する個人コンテンツ（personal content）またはデータを利用して、共有ウェブ検索タスクに参加して個人化クエリ結果１０４を得る。

例えば、複数のユーザのグループは、該グループの個々のメンバへの個人化された検索結果を識別するのに利用され得る共通の背景または興味を提供することができる。一例においてユーザのグループは、これらには限られないが職業的データ（例えば、仕事経験、職業、資格など）、地理的データ（例えば、住居、所在地など）、個人情報（例えば、名前、年齢、地位、税率区分など）、消費者データ（例えば、所有する財産、利用する電子装置、収入金額、支出金額など）、組織データ（例えば、メンバシップ（membership）、メンバシップの期間など）、閲覧したデータ（例えば、ウェブサイト訪問、閲覧された画像、利用された媒体など）、個人的な興味（例えば、好きなもの、嫌いなものなど）、および／または２以上の個人をカテゴライズまたはグループ化するのに利用することができる任意の他の情報などの、適切な基準または特性に基づくものとすることができる。したがって、関連する興味または背景を有するメンバのグループを利用して、該グループ内のメンバに対するより正確な検索結果を識別することができる。

一例において、ユーザは、特定のコンテンツ（例えば、アイテム、グッズ、サービスなど）に興味を有するユーザのグループとともに協調ウェブ検索に加わることができる。グループメンバおよび各々の関連する興味を利用することによって、各グループメンバに対してより正確かつ関連性のある検索結果を提供することができる。ある特定の例において、グループメンバ毎のランキングまたはスコアを計算することができ、該スコアまたはランキングは、各メンバの興味の関連性を反映している。このスコアまたはランキングの平均を、検索結果をソートまたはフィルタリングすることができるグループメンバに対して算出することができる。したがって、グループメンバを利用して検索結果の平均ランキングを識別する。別の例では、グループのメンバを利用して、該グループの第１のメンバがクエリを提供し、該グループの別のメンバが検索結果に対する並行評価（parallel evaluation）を提供する、協調検索（collaborative search）を提供することができる。さらに別の例では、グループの他のメンバによって行われた関連するクエリを含めることによってグループメンバクエリを拡張することができる。一般に、関連する興味または個人化コンテンツを有するメンバのグループを利用することにより、検索および／またはクエリデータを最適に向上させることができる。

さらに、システム１００は、任意の適切なおよび／または必要なインターフェースコンポーネント１０６（本明細書では「インターフェース１０６」と呼ぶ）を含むことができ、該インターフェース１０６は、個人化コンポーネント１０２を任意のオペレーティングシステムおよび／またはデータベースシステムに実質的に結合し、および／または相互に結合するために様々なアダプタ、コネクタ、チャネル、通信経路（path）などを提供する。さらにインターフェース１０６は、個人化コンポーネント１０２、個人化クエリ結果１０４、個人化コンテンツ、複数のユーザ、検索エンジン（図示せず）、ならびにシステム１００と関連付けられた他の装置および／またはコンポーネントとの対話のために様々なアダプタ、コネクタ、チャネル、通信経路など提供することができる。

図２は、個人化されたウェブ検索結果の生成を可能にするために、関連する個人コンテンツを有するユーザのグループを識別することを容易にするシステム２００を図示している。システム２００に関連付けられる個人化コンポーネント１０２は、あるユーザに対する検索結果の関連性を、メンバシップが個人化コンテンツ内の関係または相関性を識別するグループに属している異なる複数のユーザを評価することに基づいて最適化することができる。例えば、インターフェース１０６を介して第１のユーザからのクエリを受信することができ、ここで個人化コンポーネント１０２は、検索結果を識別またはフィルタリングすることに寄与するグループ（例えば、第１のユーザがメンバであり、興味を共有しているグループ）を利用することができる。したがって、第１のユーザのグループおよび相互に関係する興味を利用することで、個人化されたクエリ結果１０４を、個人化コンポーネント１０２によって提供することができる。

説明されたように、個人化コンポーネント１０２は、ユーザおよび／または２以上のユーザを含むグループに関連付けられた個人化コンテンツを受信することができる。個々の個人化コンテンツそれぞれの自動評価に基づいて、ユーザのグループ２０２を作成することができる。別の例では、個人の興味に基づくかまたは共通、類似もしくは関連する興味の識別に基づく上記グループに加わる各ユーザに基づいて、ユーザのグループ２０２を作成することができる。例えば、第１のユーザが特定のビデオゲームに関連付けられたグループを作成することができ、追加のユーザは、そのようなビデオゲームに興味を有することの観点からそのグループに加わることができる。ユーザのグループ２０２を作成すると、このグループ化を利用することより個人化クエリ結果１０４を提供することができる。各グループ内では、各メンバに対する個人化コンテンツを評価および／または利用して、該グループのメンバに対して個人化クエリ結果１０４を提供する効率を向上させることができる。個人化コンテンツは、これらには限定されないが、興味、閲覧したコンテンツもしくはデータ、履歴（例えば、インターネット履歴、閲覧されたページ、アクセスされたデータなど）、プロファイル（例えば、ユーザプロファイル、設定など）、ウェブサイト、アンケート（questionnaire）（例えば、詳細な質問、特定の情報の要求なｄｐ）、ショッピング、購入、ソーシャルネットワーキングウェブサイトデータ、特有のグループ検索インターフェースおよび／またはそれらに関連するデータ、および／または個人化された好みまたは興味を識別することができる任意の他の適切なデータとすることができることを認識されたい。

例えば、個人化コンポーネント１０２は、グループ化されたランキングを実装することができる。クエリによって返された上位Ｎ個の結果（例えば、Ｎは正の整数）のうちの各検索結果について、グループ内の各人に対する個人化スコア（personalization score）を計算することができる。各グループメンバの個人化スコアの合計として、各結果の「グループ」スコアを計算することができ、あるいは、１個人に関する情報の代わりにグループに関する集約情報を使用して個人化スコアを計算することによって、「グループ」スコアを計算することができる。最高グループスコアを有する結果が最初にくるように結果リストを再ランク付けすることができ、そして検索を行ったグループメンバに、この再ランク付けされたリストを示すことができる。このグループ化されたランキングは、多くのグループメンバに関連するアイテムを高くランク付けすることにより、個人化クエリ結果１０４をより向上させる効果を有する。言い換えると、グループメンバの平均に基づいて興味のある検索結果をより高くランク付けすることができる。個々の個人スコアとグループスコアとの、重み付けされた組み合わせを使用して、個人とグループの両方に関連する結果を識別することができる。この場合、平均のグループメンバが興味を有するだけでなく、検索を行っているグループメンバが特に興味を有する結果を、より高くランク付けすることができる。

さらなる例においては、個人化コンポーネント１０２は、スマート分割（smart splitting）を利用することができる。協調ウェブ検索ツール（collaborative web search tool）は、オンラインの人々のグループが分割検索を行うことにより協調することを可能にし、この場合、あるグループメンバがクエリを入力することができ、そのクエリに対する検索結果の重複しないサブセットをそのグループの各メンバに送信して、並行評価を可能にすることができる。グループメンバが最も個人的に関連する結果を受信するように、結果を分配させることができるスマート分割処理によってナイーブ分割アルゴリズム（naive splitting algorithm）を向上させることができる。一例においてこれは、クエリに対する上位Ｍ個の結果（例えば、Ｍは正の整数）を取り、各グループメンバに対する結果毎に個人化スコアを計算し、それらの個人化スコアに基づいてグループメンバ毎に結果リストを再ランク付け（例えば、最高のものを１番目に）し、そして、全ての結果がユーザに割り当てられるまで、別のグループメンバにまだ割り当てられていないそれらの個人化リストの上位にランク付けされた結果を各グループメンバにラウンドロビン方式で割り当てることによって最終的な分割リストを作成することにより行うことができる。

さらに、個人化コンポーネント１０２はグループクエリ拡張を可能にすることができる。ユーザはしばしば、単一のタスクに関連するいくつかのクエリを発行する。これらのクエリを、意味内容（semantic content）、これらのクエリが発行されたタイムスパンに基づく関係を有するとして自動的に推測すること、および／または協調検索ツールの使用に基づく関連性を有するとして手動で推測することができる（例えば、クエリのセットを手動で定義されたタスクセッションに編成することなど）。他のグループメンバ（例えば、概ね同様のタスクセッションにおいて協調検索ツールを使用する他の人）によって発行された関連するクエリを含めることにより、または類似のクエリを発行した他の人々をウェブの使用ログ内で見つけて、それらのユーザの格納済みの関連するクエリのセットを使用することにより、関連するクエリのそれらのセットをさらに拡張することができる。さらに、個人化コンポーネント１０２は、過去のクエリ、過去のウェブページ訪問、コンピュータインデックスコンテンツなどの類似性によって定義される、類似の背景を有する他の人々を見つけることにより、クエリを拡張することができる。

図３は、ユーザ固有コンテンツを、関連するグループメンバと組み合わせることに基づいて、検索エンジンを用いて個人化ウェブ検索結果を最適化することを容易にするシステム３００を図示している。システム３００は、個人のデータを他の関連する人々またはユーザのデータと組み合わせることによりインターネット上で受信する検索結果の個人化を向上させることができる、個人化コンポーネント１０２を含むことができる。具体的には、個人化コンポーネント１０２は、あるグループに属している各ユーザの個人化コンテンツを評価することによって、関連する個人化クエリ結果１０４を識別することができる。例えば、ユーザは、共通、類似、もしくは関連する興味が存在するグループに加わること、または参加することができる。他の例では、個人化コンテンツ（例えば、履歴、閲覧したコンテンツ、プロファイル、ウェブサイト、アンケート、興味、ショッピング、購入、デスクトップのコンテンツなど）の分析およびマッチングに基づいて、ユーザを自動的にグループに割り当てることができる。個人化コンポーネント１０２は、これらには限定されないが、ユーザ定義されたグループ割り当て、グループおよび／またはユーザ個人化データの評価に基づいた自動割り当て、および／またはそれらの適切な組み合わせ（例えば、自動割り当てと、自動設定／割り当てに対する手動の編集）など、任意の適切な手法によって割り当てられたグループを提供することができることを認識されたい。

システム３００はさらに、個人化コンポーネント１０２、個人化クエリ結果１０４、およびインターフェース１０６に関連する任意の適切なデータを含むことができる、データストア３０２を含むことができる。例えば、該データストアは、グループメンバシップの定義、グループメンバシップのデータ、個人化コンテンツ、ユーザの興味、ユーザの設定、ユーザのクエリ、グループのクエリ、ユーザのプライバシー設定（例えば、個人化コンテンツの公開など）、ユーザプロファイル、ウェブ履歴、閲覧されたデータ、グループ設定（例えば、グループ参加、メンバのランキング、グループ化の関連性など）、グループ化されたランキングデータ（例えば、グループメンバのスコアまたはランキングを計算するための式、グループの平均スコアまたはランキングを識別するための式など）、スマート分割データ（例えば、協調設定、グループメンバの並行評価割り当てなど）、ハイライト設定（例えば、強調の設定、色、フォント、ユーザ定義される強調の詳細など）、グループクエリ拡張データ（例えば、ユーザ固有のクエリ拡張の設定、クエリ拡張相関定義（query expansion correlation definition）など）、クエリするデータに関連する任意の適切なデータ、グループの少なくとも１人のメンバの評価に基づいて検索結果を提供することに関連する任意の適切なデータなどを含むことができる。データストア３０２は、例えば、揮発性メモリまたは不揮発性メモリのいずれかとすることができ、あるいは揮発性メモリおよび不揮発性メモリの両方を含むこともできる。限定ではなく例として、不揮発性メモリは、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、またはフラッシュメモリを含むことができる。揮発性メモリは、外部のキャッシュメモリとして動作するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を含むことができる。限定ではなく例として、ＲＡＭは、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ、ＤＤＲＳＤＲＡＭ、ＥＳＤＲＡＭ、ＳＬＤＲＡＭ、ＲＤＲＡＭ、ＤＲＤＲＡＭ、およびＲＤＲＡＭなどの多く形式で利用可能である。本システムおよび方法のデータストア３０２は、限定ではないが、これらおよび任意の他の適切なタイプのメモリを備えることが意図される。さらに、データストア３０２は、サーバ、データベース、ハードディスクなどとすることができることも認識されたい。

個人化コンポーネント１０２はさらに、データをクエリすることを容易にする検索コンポーネント３０４を利用することができる。一例では、検索コンポーネント３０４は、クエリを受信して、該受信したクエリに少なくとも部分的に基づいてクエリ結果を提供することができ、この場合、個人化コンポーネント１０２は、グループメンバシップおよびそのメンバの個々の個人化された興味に基づいて、前記クエリ結果をフィルタリングすることができる。他の例では、検索コンポーネント３０４を共通検索エンジンとして利用して、特定のグループのメンバシップに協調的な検索を提供することができ、ここでメンバシップは、関連する興味、個人のコンテンツなどに基づくものとすることができる。言い換えると、個人化コンポーネント１０２は、検索コンポーネント３０４によって提供されたクエリ結果を、関連する興味を有するグループから個々のメンバに従ってフィルタリングすることができる。

図４は、グループ個別化ウェブ検索のオプションを定義し、調整された検索結果を提供することを容易にするシステム４００を図示している。システム４００は、関連もしくは共通する興味（例えば、関連する個人化コンテンツなど）を有するユーザのグループを利用して、クエリを提示するユーザに対してより個人化されたクエリ結果１０４を提供することができる、個人化コンポーネント１０２を含むことができる。個人化コンポーネント１０２は、グループ評価の設定および／または詳細に対する特定の調整を可能にするスコープ（scope）コンポーネント４０２を実装することができる。例えば、スコープコンポーネント４０２は、ユーザがグループ割り当てにどの特定の関係または興味を考慮することができるかを定義することを可能にする。さらに、スコープコンポーネント４０２は、ユーザがグループメンバを用いて興味または個人化コンテンツに対する信頼ランキング（confidence ranking）を定義することを可能にする。したがって、ユーザは特に、ユーザに対する検索結果を識別する際にさらなる助けとなる信頼ランキングを用いて、グループメンバに対する信頼性または共通性のレベルを定義することができる。

さらに、個人化コンポーネント１０２は、ユーザが個人化コンテンツに関連するセキュリティ設定を定義することを可能にする編集コンポーネント４０４を利用することができる。例えば、ユーザは、グループを識別および／または個人化クエリ結果を識別するのに利用される個人化コンテンツの公開（exposure）を許可または不許可にすることができる。例えば、ウェブサイト履歴の一部を、検索結果またはグループメンバシップの識別のための考慮から除外することができる。したがって、ユーザは、個人化コンテンツに関連する情報を手動で編集することができる。さらに、編集コンポーネント４０４は、様々な粒度のレベルを可能にする。例えば、ユーザは、第１のグループまたは第１のユーザに個人化コンテンツの一部を公開または許可し、第２のグループまたは第２のユーザに個人化コンテンツの一部を不許可にすることができる。

図５は、ウェブ検索結果の個人化を向上させる共有のウェブタスクを実装することを容易にするシステム５００を図示している。システム５００は、インターフェース１０６を介してユーザからのクエリを受信することができる個人化コンポーネント１０２を含むことができ、該個人化コンポーネント１０２は、ユーザからの、ならびに関連する興味および／または個人化コンテンツを反映したグループメンバシップを共有する異なるユーザからの個人化コンテンツの評価に基づいて、個人化クエリ結果１０４を生成することができる。例えば、ユーザはグループに参加することがあり、あるいはユーザは、個人化コンテンツ（例えば、閲覧履歴、訪問したウェブサイト、興味、アンケート、プロファイル、閲覧したコンテンツ、アクセスしたデータなど）の間の実質的な類似性の観点からグループに割り当てられることがある。ユーザのグループを、クエリを提供した特定のユーザと組み合わせて利用することによって、個人化クエリ結果１０４をより効果的な手法で識別することができる。

グループメンバの利用を容易にして個人化の試みを向上させるために共有ウェブタスクエンジン５０２を利用することができる。一般に、共有ウェブタスクエンジン５０２は、２以上のユーザ（例えば、ユーザのグループ２０２）が協調すること、および／またはウェブ検索タスクを共有することを可能にすることができる。共有ウェブタスクエンジン５０２は、任意の適切な協調ウェブ検索ツールとすることができることを認識されたい。特に、共有ウェブタスクエンジン５０２を利用して、関連性の並行評価のためにグループメンバ２０２に検索結果を分配することができる（上記のような）スマート分割を提供することができる。さらに、共有ウェブタスクエンジン５０２は、（例えば、上記のように）提示されたクエリを拡張するためにグループメンバからのタスクセッションおよび／または関連するクエリにアクセスすることができる、グループクエリ拡張を可能にすることができる。

システム５００は、グループクエリ拡張技術からの利用された用語または関連するクエリに対して強調技術を用いることができる、ハイライタ（highlighter）コンポーネント５０４をさらに含むことができる。一般に、ハイライタコンポーネント５０４は、グループクエリ拡張からグループ内の個人または他人からのクエリであるかどうかに関わらず、関連するクエリのセットからクエリを強調表示することによって（例えば、タイトル、ＵＲＬ、抜粋などの検索結果リストに現れるときに、関連するクエリのセットからクエリ語を強調表示することによって）、グループヒットハイライト（group hit highlighting）を行うことができる。ハイライタコンポーネント５０４は、これらに限定されないが、テキストの強調表示（例えば、任意の適切な色、任意の適切なサイズなど）、拡大、フォント、太字（bold）、下線、ポップアップ、グラフィックの一部、および／または検索結果の一部分に注目させることができる任意の他の適切な技術などの任意の適切な形で、タイトル、ＵＲＬ、抜粋などに対して強調を与えることができる。さらに、ハイライタコンポーネント５０４は、グループのメンバ毎の特定の強調技術を可能にすることができる。したがって、ユーザＡからのクエリに関連付けられる用語が、第１の強調技術（例えば、赤色の強調表示）を有し、ユーザＢからのクエリに関連付けられる用語が第２の強調技術（例えば、青色の強調表示）を有することができる。

したがって、強調表示された多くのアイテムを有する結果が、関連するクエリキーワードのセット内の多くのアイテムに合致することとなるので、よりユーザの注目を集めることができる。さらに、より適切な結果を返すことにおいて検索エンジン（図示せず）を助けるために、関連するキーワードのセットを使用してユーザのクエリ（例えば、「好ましい（prefer）」オペレータの使用を通じて）を自動的に拡張することができる。ハイライタコンポーネント５０４は、どのようにグループヒットハイライトをユーザに対して提示するか（例えば、現在のクエリのキーワードと、タスク関連のクエリのうち個人自身のセットからのキーワードと、他のグループメンバからのキーワードなどとの間を区別するための異なる色）などの任意のユーザインターフェースの特徴を提供することができる。

図６は、本発明に従ってユーザ間の関係を推測しインターフェースすることを容易にするシステム６００を図示している。システム６００は、個人化コンポーネント１０２、個人化クエリ結果１０４、インターフェース１０６、個人化コンテンツ、およびクエリを含むことができる。個人化コンポーネント１０２、個人化クエリ結果１０４、インターフェース１０６、個人化コンテンツ、およびクエリはそれぞれ、前述の図面に示されるコンポーネント、結果、コンテンツ、クエリ、およびインターフェースに実質的に同様のものとすることができる。システム６００は、インテリジェントコンポーネント６０２をさらに含むことができる。インテリジェントコンポーネント６０２を個人化コンポーネント１０２によって利用して、ユーザをグループに自動的に割り当てて、グループメンバ間の実質的に同様の個人化コンテンツに基づいて、関連する検索結果を識別することを容易にすることができる。例えば、インテリジェントコンポーネント６０２は、グループ割り当て、ユーザの興味、評価に関する個人化コンテンツ、ハイライト設定（例えば、強調技術、色、フォント、頻度など）、クエリ拡張タスクセッション、拡張に関するグループメンバからの関連するクエリ、グループメンバに対する並行評価の公開、各メンバの個人化スコア、スマート分割、グループメンバに対する結果の分配、グループスコア計算などを推測することができる。

インテリジェントコンポーネント６０２は、個人化された検索結果を識別するために情報価値（ＶＯＩ：value of information）の計算を利用することができる。例えば、ＶＯＩの計算を利用することによって、最も望ましいおよび／または適切な検索結果を決定することができる。さらに、インテリジェントコンポーネント６０２は、イベントおよび／またはデータによりキャプチャされる観察結果（observation）のセットから、システム、環境、および／またはユーザの状態に関する推論を提供すること、あるいはこれらを推測することができる。推測を利用して特定の状況（context：コンテキスト）またはアクションを識別することができ、あるいは推測は、例えば状態に対する確率分布を生成することができる。この推測は、確率的なもの（probabilistic）、すなわち、データおよびイベントの考察に基づいて興味の状態に対する確率分布の計算とすることができる。推測は、イベントおよび／またはデータのセットからより高いレベルのイベントを構成するために利用される技術を指すこともある。そのような推測は、イベントが一時的な近接においてして相互関係しているかどうかに関わらず、イベントおよびデータが１つまたは複数のイベントおよびデータソースからのものであるいかどうかに関わらず、観察されたイベントのセットおよび／または格納されたイベントデータのセットから、新しいイベントまたはアクションの構成をもたらす。様々な分類（明示的および／または暗示的に訓練された）スキームおよび／またはシステム（例えば、サポートベクトルマシン、ニューラルネットワーク、エキスパートシステム、ベイジアン信念ネットワーク、ファジーロジック、データフュージョンエンジンなど）を、特許請求される主題との関連で自動的および／または推測されたアクションを実行することに関連して利用することができる。

分類子は、入力属性ベクトル：x=（x1,x2,x3,x4,xn）を、該入力がクラス（class）に属する信頼性（confidence）にマッピングする関数、すなわち、f（x）=confidence（class）である。このような分類は、（例えば、分析ユーティリティおよびコストを要素に入れる）確率論的分析および／または統計学に基づく分析を利用して、ユーザが自動的に実行されることを望むアクションを予知または推測することができる。サポートベクトルマシン（ＳＶＭ：support vector machine）は、利用することができる分類子の例である。ＳＶＭは、可能な入力の空間内に超曲面（hypersurface）を見つけることによって動作し、該超曲面は、トリガとならないイベント（non-triggering event）からトリガとなる基準（triggering criteria）を分割することを試みる。直感的に、これは、トレーニングデータに近いが等しくはないデータをテストするために分類を修正する。他の有向および無向のモデル分類アプローチには、例えば、ナイーブベイズ、ベイジアンネットワーク、決定木、ニューラルネットワーク、ファジーロジックモデルが含まれ、独立の異なるパターンを提供する確率論的分類モデルを利用することができる。また、本明細書で使用されるとき、分類には、優先度のモデルを開発するのに利用される統計的回帰も含まれる。

個人化コンポーネント１０２はさらに、ユーザと個人化コンポーネント１０２に結合された任意のコンポーネントとの間の対話を容易にする様々なタイプのユーザインターフェースを提供する、プレゼンテーションコンポーネント６０４を利用することができる。図示されるように、プレゼンテーションコンポーネント６０４は、個人化コンポーネント１０２とともに利用することができる別個のエンティティである。しかしながら、プレゼンテーションコンポーネント６０４および／または同様のビューコンポーネントを、個人化コンポーネント１０２および／またはスタンドアロンのユニットに組み込むことができることを認識されたい。プレゼンテーションコンポーネント６０４は、１つまたは複数のグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）、コマンドラインインターフェースなどを提供することができる。例えば、データをロード、インポート、読み取る領域または手段をユーザに提供するＧＵＩをレンダリングすることができ、ＧＵＩはこれらの結果として提示される領域を含むことができる。それらの領域は、ダイアログボックス、スタティックコントロール、ドロップダウンメニュー、リストボックス、ポップアップメニュー、アズエディットコントロール、コンボボックス、ラジオボタン、チェックボックス、プッシュボタン、およびグラフィックボックスを含む、公知のテキストおよび／またはグラフィック領域を備えることができる。さらに、ナビゲーション用の垂直および水平のスクロールバーや、領域が表示可能かどうかを決定するためのツールバーボタンなどの表示を容易にするためのユーティリティを利用することができる。例えば、ユーザは、個人化コンポーネント１０２に結合および／または組み込まれたコンポーネントのうちの１つまたは複数と対話することができる。

ユーザは、領域と対話して、例えばマウス、ローラボール、タッチパッド、キーパッド、キーボード、タッチスクリーン、ペン、および／または音声駆動（voice activation）、身体動作（body motion）検知などの様々な装置を介して情報を選択および提供することができる。典型的に、検索を開始するために、プッシュボタンまたはキーボード上の入力キーなどの機構を利用して連続して情報を入力することができる。しかしながら、特許請求される主題は、このようなものに限定されないことを認識されたい。例えば、チェックボックスを単に強調表示するだけで情報伝達を開始することができる。他の例においては、コマンドラインインターフェースを利用することができる。例えば、コマンドラインインターフェースは、テキストメッセージを提供することにより（例えば、ディスプレイ上のテキストメッセージおよびオーディオのトーン（tone）により）、情報についてユーザにプロンプトを示すことができる。ユーザは次いで、インターフェースプロンプト内に提供されたオプションに対応する英数字入力、またはプロンプトに提示された質問に対する回答などの適切な情報を提供することができる。コマンドラインインターフェースは、ＧＵＩおよび／またはＡＰＩとの関連で利用され得ることを認識されたい。さらに、コマンドラインインターフェースは、ハードウェア（例えば、ビデオカード）および／または、限られたグラフィックサポートおよび／または低バンド帯通信チャネルを有するディスプレイ（例えば、黒白、ＥＧＡ、ＶＧＡ、ＳＶＧＡなど）との関連で利用され得る。

図７〜図８は、特許請求される主題にかかる方法および／またはフロー図を図示している。説明の簡潔性のために、方法は一連の動作として示され説明される。本発明は、図示された動作および／または動作の順番によって限定されないことを理解され、認識されたい。例えば、動作は様々な順番および／または同時に、さらに本明細書で提示および説明されていない他の動作とともに起こることがある。さらに、特許請求される主題にかかる方法を実装するのに、図示された動作の全てが必ずしも必要であるとは限らない。さらに、本方法を状態図またはイベントを介して一連の相関した状態として代替的に表することができることも当業者には理解され、認識されよう。さらに、以下および本明細書全体を通じて開示される本方法を、コンピュータに搬送および転送することを容易にするために製品に格納することができる。本明細書で使用されるとき製品という用語は、任意のコンピュータ読取可能な装置、搬送波、または媒体からアクセス可能なコンピュータプログラムを含むことが意図される。

図７は、ユーザの個人化コンテンツを１つまたは複数の関連するユーザのコンテンツと組み合わせて、個人化された結果を生成することにより、ウェブ検索結果を向上させることを容易にする方法７００を図示している。参照符号７０２では、ユーザからの検索クエリを受信することができる。参照符号７０４では、ユーザに特有のデータの一部を評価して、ユーザの関連するグループを識別することができる。例えば、ユーザに特有のデータの一部は、これらには限定されないが、興味、閲覧したコンテンツまたはデータ、履歴、インターネット履歴、参照されたページ、アクセスされたページ、プロファイル、ユーザプロファイル、設定、ウェブサイト、アンケート、詳細な質問、特定の情報要求、ショッピング、購入、個人化された好みまたは興味などを識別することができる任意の他の適切なデータなどの、個人化されたコンテンツとすることができる。さらに、ユーザの識別された関連するグループは、共有の背景または興味に基づくものとすることができる。一例において、ユーザのグループは、これらには限定されないが、職業データ（例えば、仕事経験、職業、資格など）、地理データ（例えば、住居、所在地など）、個人情報（例えば、名前、年齢、地位、税率区分など）、消費者データ（例えば、所有された財産、利用された電子装置、収入金額、支出金額など）、組織データ（例えば、メンバシップ、メンバシップの期間など）、閲覧したデータ（例えば、ウェブサイト訪問、参照した画像、利用された媒体など）、個人的な興味（例えば、好きなもの、嫌いなものなど）、および／または２以上の個人をカテゴライズまたはグループ化するために利用できる任意の他の情報などの、任意の適切な基準または特性に基づくものとすることができる。

参照符号７０６では、ユーザのグループとクエリとの相互関係を識別することができる。相互関係は、グループ化されたランキング（例えば、グループ化ランキングを提供するのに平均されたグループ内の各ユーザの検索結果に対する個人化ランキングスコア）、スマート分割（例えば、並列評価のためにグループ内のユーザに分配された検索結果）、および／またはグループクエリ拡張（例えば、結果のさらなる広がりのために提示されたクエリに関連するグループメンバクエリを利用すること）のうちの少なくとも１つに基づくものとすることができる。参照符号７０８では、相互関係の少なくとも一部に基づいて、クエリから生成された１または複数の検索結果をフィルタリングすることができる。

図８は、ウェブ検索結果の個人化を向上させるために共有のウェブタスクを実装するための方法８００を図示している。参照符号８０２では、インターネットに関連する検索結果を受信することができる。参照符号８０４では、検索クエリに対する共有のウェブ検索を実装することができる。例えば、共有の興味または関連する個人化コンテンツを有するユーザのグループと関連して共有のウェブ検索を利用することができる。参照符号８０６では、共有のウェブ検索に基づいて、特定のユーザに対する関連する結果を識別することができる。参照符号８０８では、グループヒットハイライトを、検索クエリに対する関連する結果に対して利用することができる。特に、ヒットハイライトは、クエリの発信元（例えば、ユーザまたはグループメンバから）に基づいて、検索結果内のアイテム（例えば、タイトル、ＵＲＬ、抜粋など）に対して注意を向けさせる強調技術を利用することができる。

特許請求される主題の様々な態様を実装するための追加のコンテキストを提供するために、図９〜１０および以下の説明は、本発明の様々な態様が実装され得る適切なコンピューティング環境について簡潔な一般的説明を提供することが意図されている。例えば、前述の図面において説明されたように、個人化ウェブ検索結果を向上させるために２以上のユーザからの個人化コンテンツを組み合わせることを容易にする個人化コンポーネントを、そのような適切なコンピューティング環境において実装することができる。特許請求される主題を、ローカルコンピュータおよび／またはリモートコンピュータ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の一般的なコンテキストにおいて上述したが、本発明を他のプログラムモジュールと組み合わせて実施しても良いことが当業者には認識されよう。一般に、プログラムモジュールは、特定のタスクを実行および／または特定の抽象データ型を実装するルーチン、プログラム、コンポーネント、データ構造などを含む。

さらに当業者には、本発明の方法が、１つまたは複数の関連する装置と動作可能に通信することができるシングルプロセッサもしくはマルチプロセッサのコンピュータシステム、マイクロコンピュータ、メインフレームコンピュータ、ならびに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装置、マイクロプロセッサベースおよび／またはプログラマブル家庭用電化製品などを含め、他のコンピュータシステム構成を用いて実装され得ることが認識されよう。また、特許請求される主題の図示される態様を、通信ネットワークを介してリンクされるリモート処理装置によって或る特定のタスクが実行される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、全てではなく一部かもしれないが本発明の態様を、スタンドアローンコンピュータにおいて実施することもできる。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を、ローカルおよび／またはリモートのメモリストレージ装置に配置することができる。

図９は、特許請求される主題が対話することができるサンプルのコンピューティング環境９００の概略ブロック図である。システム９００は、１つまたは複数のクライアント９１０を含んでいる。クライアント９１０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装置）とすることができる。システム９００は、１つまたは複数のサーバ９２０も含む。サーバ９２０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装置）とすることができる。サーバ９２０は、例えば、本発明を利用することによって変換（transformation）を行うスレッドを格納することができる。

クライアント９１０とサーバ９２０との間の１つの可能な通信は、２以上のコンピュータプロセス間で送信されるように適合されたデータパケットの形式とすることができる。システム９００は、クライアント９１０とサーバ９２０との間の通信を容易にするのに利用され得る通信フレームワーク９４０を含む。クライアント９１０は、クライアント９１０のローカルの情報を格納するのに利用され得る１つまたは複数のクライアントデータストア９５０に、動作可能に接続される。同様に、サーバ９２０は、サーバ９２０のローカルの情報を格納するのに利用され得る１つまたは複数のサーバデータストア９３０に、動作可能に接続される。

図１０を参照すると、特許請求される主題の様々な態様を実装するための例示的な環境１０００が、コンピュータ１０１２を含んでいる。コンピュータ１０１２は、処理ユニット１０１４、システムメモリ１０１６、およびシステムバス１０１８を含んでいる。システムバス１０１８は、限定ではないがシステムメモリ１０１６を含むシステムコンポーネントを、処理ユニット１０１４に接続する。処理ユニット１０１４は、様々な利用可能なプロセッサのいずれかとすることができる。また、デュアルマイクロプロセッサおよび他のマルチプロセッサアーキテクチャを、処理ユニット１０１４として利用することができる。

システムバス１０１８は、メモリバスもしくはメモリコントローラ、周辺バスもしくは外部バス、および／またはこれらには限定されないがＩＳＡ（Industrial Standard Architecture）、ＭＳＡ（Micro-Channel Architecture）、ＥＩＳＡ（Extended ISA）、ＩＤＥ（Intelligent Drive Electronics）、ＶＬＢ（VESA Local Bus）、ＰＣＩ（Peripheral Component Interconnect）、カードバス、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、ＡＧＰ（Advanced Graphics Port）、ＰＣＭＣＩＡ（Personal Computer Memory Card International Association bus）、 Ｆｉｒｅｗｉｒｅ（IEEE 1394）、およびＳＣＳＩ（Small Computer Systems Interface）を含む様々な利用可能なバスアーキテクチャのいずれかを使用するローカルバスを含む、いくつかの種類のバス構造のいずれかとすることができる。

システムメモリ１０１６は、揮発性メモリ１０２０および不揮発性メモリ１０２２を含む。起動の間などにコンピュータ１０１２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）が、不揮発性メモリ１０２２に格納される。限定ではなく例として、不揮発性メモリ１０２２は、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、またはフラッシュメモリを含むことができる。揮発性メモリ１０２０は、外部のキャッシュメモリとして動作するＲＡＭを含むことができる。限定ではなく例として、ＲＡＭは、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ、ＤＤＲ ＳＤＲＡＭ、ＥＳＤＲＡＭ、ＳＬＤＲＡＭ、ＲＤＲＡＭ、ＤＲＤＲＡＭ、およびＲＤＲＡＭなどの多数の形式で利用可能である。

コンピュータ１０１２は、取り外し可能／取り外し不能、揮発性／不揮発性のコンピュータ記憶媒体を含む。図１０は、例えばディスク記憶装置１０２４を図示している。ディスク記憶装置１０２４は、これらには限定されないが、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、またはメモリスティックを含む。加えて、ディスク記憶装置１０２４は、記憶媒体を別個に含むことができ、あるいは記憶媒体を、これらには限定されないがＣＤ ＲＯＭ装置（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤレコーダブルドライブ（ＣＤ−Ｒドライブ）、ＣＤリライタブルドライブ（ＣＤ−ＲＷドライブ）またはＤＶＤ ＲＯＭ（ＤＶＤ−ＲＯＭ）などの光ディスクドライブを含め他の記憶媒体との組み合わせで含むことができる。ディスク記憶装置１０２４のシステムバス１０１８への接続を容易にするために、典型的に、インターフェース１０２６などの取り外し可能インターフェースまたは取り外し不能インターフェースが使用される。

図１０は、適切な動作環境１０００において、ユーザと説明した基本コンピュータリソースとの間の仲介として動作するソフトウェアを説明していることを認識されたい。そのようなソフトウェアは、オペレーティングシステム１０２８を含む。ディスク記憶装置１０２４に格納することができるオペレーティングシステム１０２８は、コンピュータシステム１０１２のリソースを制御および割り当てるように動作する。システムアプリケーション１０３０は、システムメモリ１０１６内またはディスク記憶装置１０２４上のいずれかに格納されたプログラムモジュール１０３２およびプログラムデータ１０３４を通して、オペレーティングシステム１０２８によるリソースの管理を利用する。特許請求される主題を、様々なオペレーティングシステムまたは複数のオペレーティングシステムの組み合わせで実装することができることを認識されたい。

ユーザは、コマンドまたは情報を、入力装置１０３６を介してコンピュータ１０１２に入力する。入力装置１０３６は、これらには限定されないが、マウスなどのポインティング装置、トラックボール、スタイラス、タッチパッド、キーボード、マイクロフォン、ジョイスティック、ゲームパッド、サテライトディッシュ、スキャナー、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、ウェブカメラなどを含む。これらおよび他の入力装置は、インターフェースポート１０３８を介してシステムバス１０１８を通して処理ユニット１０１４に接続する。インターフェースポート１０３８は、例えば、シリアルポート、パラレルポート、ゲームポート、およびＵＳＢを含む。出力装置１０４０は入力装置１０３６と同じタイプのポートの一部を使用する。したがって、例えば、ＵＳＢポートを使用して、コンピュータ１０１２に入力を提供し、該コンピュータ１０１２からの情報を出力装置１０４０に出力することができる。出力アダプタ１０４２は、特有のアダプタを必要とする他の出力装置１０４０の間に、モニタ、スピーカ、およびプリンタのようにいくつかの出力装置１０４０があることを示すために提供されている。出力アダプタ１０４２は、限定ではなく例として、出力装置１０４０とシステムバス１０１８との間に接続の手段を提供するビデオおよびサウンドカードを含む。リモートコンピュータ１０４４などの、他の装置および／または装置のシステムは入力機能および出力機能の両方を提供することに留意されたい。

コンピュータ１０１２は、リモートコンピュータ１０４４などの１つまたは複数のリモートコンピュータに対する論理的接続を私用してネットワーク環境で動作することができる。リモートコンピュータ１０４４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、マイクロコンピュータベースの電化製品、ピアデバイスまたは他の共通ネットワークノードなどとすることができ、典型的に、コンピュータ１０１２に関連して説明された要素の多くまたは全てを含む。簡潔性のために、メモリ記憶装置１０４６のみをリモートコンピュータ１０４４とともに図示している。リモートコンピュータ１０４４は、ネットワークインターフェース１０４８を介してコンピュータ１０１２に論理的に接続され、通信接続部１０５０を通じて物理的に接続されている。ネットワークインターフェース１０４８は、ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）およびＷＡＮ（ワイドエリアネットワーク）などの有線および／または無線の通信ネットワークを含む。ＬＡＮ技術はＦＤＤＩ（Fiver distributed data interface）、ＣＤＤＩ（Copper Distributed Data Interface）、イーサネット、トークンリング（Token Ring）などを含む。ＷＡＮ技術は、限定されないが、Ｐｏｉｎｔ−ｔｏ−Ｐｏｉｎｔリンク、ＩＳＤＮ（Integrated Services Digital Network）およびそれのバリエーションのような回路スイッチングネットワーク、パケットスイッチングネットワーク、およびＤＳＬ（Digital Subscriber Line）を含む。

通信接続部１０５０は、ネットワークインターフェース１０４８をバス１０１８に接続するのに利用されるハードウェア／ソフトウェアを指す。通信接続部１０５０は、コンピュータ１０１２内に明らかに例示されているが、コンピュータ１０１２の外部にすることもできる。ネットワークインターフェース１０４８への接続のために必要なハードウェア／ソフトウェアは、例示目的だけのために、標準の電話グレードモデム、ケーブルモデムおよびＤＳＬモデム、ＩＳＤＮアダプタ、およびイーサネットカードなどの内部および外部技術を含む。

上述したことには本発明の例が含まれる。当然に、特許請求される主題を説明する目的でコンポーネントまたは方法の考えられる全ての組み合わせを説明することができないが、しかしながら、当業者には、本発明のさらに多くの組み合わせおよび置換が認識されよう。したがって、特許請求される主題は、特許請求の範囲の精神および範囲内の代替、変更および変形の全てを含むように意図されている。

特に、上記のコンポーネント、装置、回路、システムなどによって実施される様々な機能に関しては、そのようなコンポーネントを説明するのに使用した用語（「手段」との言及を含む）は、別に示されない限り、開示された構造に構成的に等価でない場合であっても、特許請求される主題について本明細書において説明された例示的態様における機能を行う場合には、説明されたコンポーネントの特定の機能を実施する任意のコンポーネント（例えば、機能的に等しい）に対応するように意図されている。この点で、本発明は、特許請求される主題の様々な方法の動作および／またはイベントを実行するためのシステム、ならびにこれを実行するためのコンピュータ実行可能命令を有するコンピュータ読み込み可能媒体を含む。

本発明を実装する複数の方法、例えば、適切なＡＰＩ、ツールキット、ドライバコード、オペレーションシステム、コントロール、スタンドアロン、またはダウンロード可能なソフトウェアオブジェクトなどがあり、それらは本発明の公開される技術を使用するアプリケーションおよびサービスを可能にする。特許請求される主題は、ＡＰＩ（または他のソフトウェアオブジェクト）の観点からの使用、ならびに本発明にしたがって公開される技術により動作するソフトウェアまたはハードウェアオブジェクトからの使用を意図する。したがって、本明細書で説明した本発明の様々な実装は、全体をハードウェアとし、部分的にハードウェアで部分的にソフトウェアとし、また全体をソフトウェアとする態様を有しても良い。

上述したシステムは、いくつかのコンポーネント間の対話について説明されている。そのようなシステムおよびコンポーネントは、それらのコンポーネントもしくは特定のサブコンポーネント、特定のコンポーネントもしくはサブコンポーネントの一部、および／または追加のコンポーネント、ならびに上記の様々な変形および組み合わせに従ったものを含むことができることを認識されたい。サブコンポーネントを、親コンポーネント（階層）内に含まれるものとしてではなく、他のコンポーネントと通信可能に接続されたコンポーネントとして実装することもできる。さらに、１つまたは複数のコンポーネントを、結合して集約的な機能を提供する単一のコンポーネントにすることができ、あるいはいくつかの別個のサブコンポーネントに分割することができ、また、統合機能を提供するために管理層などの１つまたは複数の中間層を提供してそのようなサブコンポーネントに通信可能に接続することもできる。また、本明細書で説明されたコンポーネントは、本明細書で特別に説明されていないが当業者には通常は公知の１つまたは複数の他のコンポーネントと対話することもある。

さらに、本発明の特定の特徴は、複数の実装のうちの１つのみに対して開示されていることがあるが、そのような特徴を、任意の所与のまたは特定のアプリケーションにとって望ましく好都合であるように、他の実装の１つまたは複数の他の特徴と組み合わされても良い。さらに、「含む」、「含んでいる」、「有する」という用語、およびこれらの変形や他の類似の用語は、詳細な説明または特許請求の範囲で使用されるときに、それらの用語はいかなる追加または他の要素を排除することのない「備える」という用語と同様に包括的であることが意図される。

Claims (20)

1. 特定のユーザに対して個人化されたクエリ結果を生成することを容易にするシステムであって、
   検索されるテキストクエリの一部と、前記テキストクエリの一部を提示するユーザに関連する個人化コンテンツの一部のうちの少なくとも１つを受信するインターフェース（１０６）と、
   前記ユーザに関連する個人化コンテンツの一部を１または複数の異なるユーザに関連する個人化コンテンツの一部と結合してグループ個人化コンテンツを有するグループを作成する個人化コンポーネントと
   を備え、
   前記グループ個人化コンテンツは、前記テキストのクエリの一部と互いの関係（１０２，１０４）を識別し、該関係に従って個人化クエリ結果を生成するのに比較されることを特徴とするシステム。
2. 前記個人化コンテンツは、背景、興味、閲覧したコンテンツの一部、インターネット履歴の一部、ユーザプロファイルの一部、訪問したウェブサイト、質問、購入、専用の協調ウェブ検索ツールを使用して検索に参加することによって確立される共有タスク、ソーシャルネットワーキングウェブサイトに関連するデータの一部、専用のグループ検索インターフェース、マシンに関連するデスクトップコンテンツの一部、およびショッピング履歴のうちの少なくとも１つに関係することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
3. 前記個人化コンテンツは、ユーザ特有であり、ローカルデータ、リモートデータ、装置上のデータ、およびコンピューティングマシン上のデータのうちの少なくとも１つであることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
4. 前記テキストクエリに基づいて２以上のクエリ結果を生成する検索コンポーネントをさらに備え、前記クエリ結果は前記ユーザおよび前記グループの関係に基づいてフィルタリングまたはランク付けされることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
5. 前記個人化コンポーネントは、
   前記グループの各メンバの個人化スコアを計算し、各メンバからの前記個人化スコアを結合することにより各クエリ結果のグループスコアを計算し、前記グループスコアに基づいて前記クエリ結果を再ランク付けることと、
   前記グループメンバのプロファイルの結合から前記グループ個人化スコアを計算し、前記グループスコアに基づいて前記クエリ結果を再ランク付けすることと、
   前記個人スコアを前記グループスコアに結合するアルゴリズムを用いることと
   のうちの少なくとも１つによる、グループ化ランキングを使用することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
6. 前記グループの各メンバの個人化スコアは、個々のメンバとそれぞれの個人化コンテンツとに対する関連性に基づいていることを特徴とする請求項５に記載のシステム。
7. スマート分割技術を利用して協調ウェブ検索を提供する共有ウェブタスクをさらに備え、前記スマート分割技術は、前記テキストクエリの一部を受信し、前記グループのメンバに対して前記クエリ結果の一部を分配して並行評価を可能にすることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
8. 前記クエリ結果の一部は、各メンバの個人化スコアに基づいて、非重複のサブセットとして分配されることを特徴とする請求項７に記載のシステム。
9. 前記共有ウェブタスクエンジンは、前記グループからのテキストクエリを評価することに基づいて前記テキストクエリの一部を拡張するグループクエリ拡張を実施し、前記テキストのクエリの拡張は、意味内容、エントリのタイムスパン、および手動推測のうちの少なくとも１つである関係を有することに依存することを特徴とする請求項７に記載のシステム。
10. 前記グループからの前記テキストクエリは、前記共有ウェブタスクエンジンおよび前記協調ウェブ検索のうちの少なくとも１つに手動で定義されたタスクセッションから識別されることを特徴とする請求項９記載のシステム。
11. 前記グループクエリ拡張検索から生成される前記クエリ結果の一部に対して強調技術を利用するハイライタコンポーネントをさらに備えたことを特徴とする請求項９に記載のシステム。
12. 前記強調技術は、テキストハイライト、拡大、フォント、太字、下線、ポップアップ、およびグラフィックの一部のうちの少なくとも１つであることを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
13. 前記ハイライタコンポーネントは、第１のユーザに対する第１の強調技術と、第２のユーザに対する第２の強調技術とを利用し、前記第１のユーザおよび前記第２のユーザは前記グループのメンバであることを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
14. 前記グループ内の少なくとも１のメンバに対する信頼性ランキングを利用するスコープコンポーネントをさらに備え、前記信頼ランキングは、前記グループ内の第１のメンバと第２のメンバとの間の類似性の基準を定義することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
15. 前記グループ内の前記ユーザに対するセキュリティ設定を定義する編集コンポーネントをさらに備え、前記セキュリティ設定は、データの一部を、個人化コンテンツとしての考慮から除外することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
16. 前記編集コンポーネントは、前記ユーザが個人化コンテンツの一部を粒度のレベルで手動で編集することを可能にすることを特徴とする請求項１５に記載のシステム。
17. 関連する検索結果の識別を向上させることを容易にするコンピュータ実行方法であって、
    ユーザから検索クエリを受信するステップ（７０２，８０２）と、
    前記ユーザに特有のデータの一部を評価して、該データとの間で関連するデータを有する少なくとも１の追加ユーザを識別するステップ（７０４，８０６）と、
    前記ユーザと、前記少なくとも１の追加ユーザと、前記クエリとの間の相互関係を識別するステップ（７０６）と、
    前記クエリに対する１つまたは複数の検索結果を生成するステップ（７０８，８０６）と、
    少なくとも前記相互関係に基づいて前記１つまたは複数の検索結果をフィルタリングするステップ（７０８，８０６）と
    を含むことを特徴とする方法。
18. 前記少なくとも１人の追加ユーザを１つのグループに集約するステップと、
    前記グループ内の各メンバの前記検索結果に対する個人化スコアを提供するステップと、
    前記個人化スコアを利用して前記検索結果を再ランク付けするステップと
    をさらに含むことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
19. 前記検索クエリに対して共有ウェブ検索を実施するステップと、
    前記共有ウェブ検索に基づいて特定のユーザに対する関連する結果を識別するステップと、
    前記検索クエリに対する前記関連する結果にグループヒットハイライトを利用するステップと
    をさらに含むことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
20. ユーザに関連するクエリ結果を生成することを容易にするコンピュータ実装システムであって、
    検索されるべきテキストクエリの一部と、前記テキストクエリの一部を提示するユーザに関連する個人化コンテンツの一部のうちの少なくとも１つを受信するための手段（１０６，７０２，８０２）と、
    少なくとも１の追加ユーザを、前記テキストクエリを提示する前記ユーザとともに１つのグループに集約するための手段（１０２，７０４，８０４）と、
    前記少なくとも１の追加ユーザと、前記テキストクエリを提示する前記ユーザとに関連する個人化コンテンツを評価するための手段（１０２，７０４，８０４）と、
    前記グループと前記個人化コンテンツとを利用して検索結果を提供するための手段であって、
    前記グループの各メンバに対する前記検索結果の個人化ランキングを計算し、該個人化ランキングを結合してグループスコアを提供するグループ化ランキング（１０２，８０６）と、
    並行評価のために前記検索結果を前記グループに分配するスマート分割（１０２，８０６）と、
    前記グループのメンバによって生成される関連するクエリを評価することによって前記テキストクエリを広くするグループクエリ拡張（１０２，８０６）と
    のうちの少なくとも１つを用いて前記検索結果を提供するために手段（１０２，１０４，７０６，８０６）と
    を備えたことを特徴とするシステム。

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