JP2015506509A - 評価情報を生成するための方法およびシステム、ならびにコンピュータ記憶媒体 - Google Patents

Abstract

評価情報を生成する方法であって、ユーザ行動情報から第1の情報を取得するステップと、第1の情報がキー照合情報と一致するかどうか判定し、一致する場合、第1の情報に対応するキー照合情報が属するカテゴリを取得するステップと、このカテゴリに従って評価情報を生成するステップとを含む方法。評価情報をもたらすための方法およびシステム、ならびに対応するコンピュータ記憶媒体は、ユーザ行動情報から第1の情報を取得して、事前設定のキー照合情報と一致する第1の情報に従って、対応するカテゴリを取得し、それにより、カテゴリに対応する評価情報を生成する。第1の情報が変化するとき、生成される評価情報が変化し、評価情報の動的調整が達成される。

Description

本発明は情報処理技術に関し、詳細には、評価情報を生成するための方法およびシステム、ならびにコンピュータ記憶媒体に関する。

ソーシャルネットワーク、たとえばインスタントメッセージツールを用いることによる社会的接触においては、ユーザは、友人達がユーザのデータを見ることによってユーザに対して作成した評価情報を取得することができ、評価情報は、ユーザに対する友人達の主観的評価に由来するものであり、また、ユーザは、ある友人のデータを見ることによりその友人に対する評価情報を取得することもでき、その友人に対する評価情報は、その友人に対する他の人々の主観的評価に由来するものであり、ユーザまたは友人の趣味および評価がしばしば反映される。この種の評価情報は、ユーザのデータまたはその友人のデータ内に固定される傾向があり、ユーザが評価情報を削除したとき減少し、ユーザが新規の評価情報を追加したとき増加するにすぎず、これは、ユーザおよびその友人の操作に依拠するものであり、評価情報に対する動的調整を実現することはできない。

評価情報を動的に調整するために、評価情報を生成する方法を提供する必要がある。

加えて、評価情報を動的に調整するために、評価情報を生成するシステムを提供する必要がある。

さらに、評価情報を動的に調整するためのコンピュータ記憶媒体を提供する必要がある。

評価情報を生成する方法は、

ユーザ行動情報から第1の情報を取得するステップと、

第1の情報がキー照合情報と一致するかどうか判定し、一致する場合、第1の情報に対応するキー照合情報が属するカテゴリを取得するステップと、

カテゴリに従って評価情報を生成するステップとを含む。

評価情報を生成するシステムは、

ユーザ行動情報から第1の情報を取得するための情報取得モジュールと、

第1の情報がキー照合情報と一致するかどうか判定し、一致する場合、カテゴリ処理モジュールに通知するためのキー照合情報判定モジュールと、

第1の情報に対応するキー照合情報が属するカテゴリを取得するためのカテゴリ処理モジュールと、

カテゴリに従って評価情報を生成するための評価情報生成モジュールとを含む。

コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ実行可能命令を記憶する。コンピュータ実行可能命令は、評価情報をもたらす方法を実施するようにコンピュータを制御し、この方法は、

ユーザ行動情報から第1の情報を取得するステップと、

第1の情報がキー照合情報と一致するかどうか判定し、一致する場合、第1の情報に対応するキー照合情報が属するカテゴリを取得するステップと、

カテゴリに従って評価情報を生成するステップとを含む。

評価情報をもたらすための方法およびシステム、ならびに対応するコンピュータ記憶媒体は、ユーザ行動情報から第1の情報を取得し、事前設定のキー照合情報と一致する第1の情報に従って、対応するカテゴリを取得し、それによって、カテゴリに対応する評価情報を生成する。第1の情報が変化するとき、生成される評価情報が変化し、評価情報の動的調整が達成される。

一例による、評価情報を生成する方法の流れ図である。 別の例による、評価情報を生成する方法の流れ図である。 一例による、第1の情報に対応するキー照合情報が属するカテゴリを取得する方法の流れ図である。 一例による、第1の情報とカテゴリの間のマッピング関係から第1の情報が属するカテゴリを取得して、カテゴリの発生頻度をカウントする方法の流れ図である。 一例による、カテゴリのカテゴリ階層の概略図である。 別の例による、第1の情報とカテゴリの間のマッピング関係から第1の情報が属するカテゴリを取得して、カテゴリの発生頻度をカウントする方法の流れ図である。 一例による、カテゴリに従って評価情報を生成する方法の流れ図である。 一例による、スポーツカテゴリの発生頻度およびマッピング関係の概略図である。 一例による、音楽カテゴリの発生頻度およびマッピング関係の概略図である。 一例による、書籍カテゴリの発生頻度およびマッピング関係の概略図である。 一例による、評価情報を生成するシステムの構造的概略図である。 別の例による、評価情報を生成するシステムの構造的概略図である。 一例による、カテゴリ処理モジュールの構造的概略図である。 一例による、評価情報生成モジュールの構造的概略図である。

図1に示されるように、一例では、評価情報を生成する方法は次のプロセスを含む。

ブロックS10で、ユーザ行動情報から第1の情報が取得される。

この例では、ユーザ行動情報は、インスタントメッセージツール、すなわちチャットの記録などのソーシャルネットワークツールを用いることによってセッション中に生成されたセッションコンテンツでよく、または、ブログ、マイクロブログ、バーチャルコミュニティなどウェブサイトの情報でもよい。詳細には、ユーザ行動情報は、テキスト、写真、およびユーザが用いる表現などの形で表すことができる。第1の情報は、ユーザ行動情報のコンテンツの一部分またはすべてでよい。たとえば、ユーザ行動情報がテキストの形式であれば、第1の情報はユーザ行動情報の中のフレーズであり得る。ユーザ行動情報がセッションプロセスのインスタントメッセージツールによって生成された映像情報であれば、第1の情報は、映像情報または識別の他の形式に対応する識別番号であり得る。

一例では、ユーザ行動情報はテキスト情報であり、上記のブロックS110における詳細なプロセスは、ユーザ行動情報を読み取り、ユーザ行動情報に対して単語のセグメント化を実行して、第1の情報を取得するものである。

この例では、テキスト情報はフレーズでよく、または複数のフレーズから成るテキストの複数の段落でもよい。したがって、テキスト情報を解析するために、読み取ったテキスト情報について単語のセグメント化を実行する必要があり、単語のセグメント化によって取得された結果が第1の情報である。詳細には、第1の情報は単一のフレーズでよく、または読み取られたテキスト情報の中の様々な名詞、代名詞などでもよい。

ブロックS30で、第1の情報がキー照合情報と一致するかどうか判定される。一致すればブロックS50へ進み、一致しなければプロセスは終了する。

この例では、複数のキー照合情報が記憶され、その結果、記憶された複数のキー照合情報から、第1の情報と一致するいくつかのキー照合情報を見つけることができる。たとえば、キー照合情報はキーワードでよく、写真の識別番号でもよい。

一例では、ユーザ行動情報はテキスト情報であり、図2によれば、この方法は、ブロックS30の前に、次のプロセスをさらに含む。

ブロックS210で、第1の情報が名詞であるかどうか判定される。名詞であればブロックS30へ進み、名詞でなければブロックS230へ進む。

この例では、ユーザ行動情報がテキスト情報であるシナリオにおいて、単語のセグメント化のプロセスで取得された第1の情報が名詞であるかどうか判定され、名詞であれば、第1の情報が事前設定のキー照合情報と一致するかどうかさらに判定され、第1の情報がキー照合情報の中の特定のキーワードであれば、第1の情報が有効な情報であって、評価情報を動的に調整するのに用いられ得ることを意味する。

ブロックS230で、第1の情報が代名詞であるかどうか判定され、代名詞であればブロックS250へ進み、代名詞でなければプロセスは終了する。

この例では、第1の情報が名詞ではないと判定されると、次いで、第1の情報が代名詞であるかどうか、その代名詞はユーザ行動情報の中のどの第1の情報を指すのかがさらに判定される。さらに、判定された第1の情報は、後続のプロセスに用いられる。代名詞がユーザ行動情報の中のいかなる第1の情報も指していなければ、この第1の情報に関するプロセスが終了して、ユーザ行動情報の中の別の第1の情報に関するプロセスへ進み、あるいは、第1の情報がユーザ行動情報の中の最後の第1の情報であれば、ユーザ行動情報に関するプロセスが終了することになり、それに応じて他のユーザ行動情報が処理されることになるが、その詳細なプロセスは本明細書では詳述しない。

ブロックS250で、最後の判定プロセスにおける第1の情報に対応するキー照合情報が取得され、ブロックS50へ進む。

この例では、第1の情報が代名詞であると判定されたシナリオにおいて、第1の情報に関する最後の判定プロセスにおける第1の情報に一致するキー照合情報が取得され、キー照合情報が属するカテゴリを取得するためにブロックS50へ進む。

ブロックS50で、第1の情報に対応するキー照合情報が属するカテゴリが取得される。

この例では、キー照合情報とカテゴリの間のマッピング関係が前もって確立されている。第1の情報に対応するキー照合情報が取得された後、確立したマッピング関係に従って、キー照合情報に対応するカテゴリが取得される。詳細には、キー照合情報とカテゴリの間のマッピング関係はデータ辞書の形態にあることができ、それに対応するデータ構造はmap<key, value>と表現される形式を有するマッピング表とすることができ、各key値は一意的に対応するvalueを有し、キー照合情報がkey値であり、カテゴリがvalueである。

ブロックS70で、カテゴリに従って評価情報が生成される。

この例では、ユーザ行動情報の中の第1の情報のそれぞれの部分に対応するカテゴリに従って、カテゴリに対応する評価情報を取得することができる。すなわち、ユーザ行動情報の中のコンテンツが変化するとき、ユーザ行動情報に対応する評価情報が変化する。したがって、インスタントメッセージツールを用いることによってセッションで生成されたユーザ行動情報を処理することにより、または仮想ネットワークコミュニティなどのウェブサイトで生成されたユーザ行動情報を処理することにより、現在のユーザ行動情報を正確に反映するための評価情報の動的変化が達成される。詳細には、ユーザ行動情報の中の第1の情報が属するカテゴリに従って生成された評価情報は、ユーザまたは友人の関心事および趣味、ホットスポット情報、機嫌などを反映するのに用いることができる。

評価情報が生成された後、評価情報は、ユーザの実際の特徴を正確に反映するために、対応するユーザのデータおよびユーザがいるバーチャルコミュニティのウェブサイトにも示されてよい。

一例では、このプロセスは、上記のブロックS30の前に、情報抽象値とキー照合情報の記憶アドレスとの間のマッピング関係を確立するステップをさらに含む。

この例では、記憶アドレスは、キー照合情報がデータ辞書にあるアドレスであり、第1の情報に従ってキー照合情報の中の検索を迅速に実行するように、0X12345678などのメモリアドレスの形式でよい。キー照合情報の情報抽象値は、md5(メッセージダイジェストアルゴリズム5)、SHA(セキュアハッシュアルゴリズム)または他のアルゴリズムによってテキスト情報の中で計算されたハッシュ値とすることができ、映像情報における識別番号でもよい。情報抽象値とキー照合情報の記憶アドレスとの間のマッピング関係において、対応するマッピングテーブルは、キー照合情報がkey値であり、記憶アドレスがvalueであるような構造であり得る。

上記のブロックS30の特定のプロセスは、情報抽象値とキー照合情報のメモリアドレスとの間のマッピング関係内で検索するステップと、第1の情報に対応する情報抽象値がキー照合情報の情報抽象値内に存在するかどうか判定し、存在すればブロックS50へ進み、存在しなければプロセスを終了するステップとを含む。

この例では、第1の情報の情報抽象値が取得され、情報抽象値とキー照合情報の記憶アドレスとの間のマッピング関係内で検索が実行され、第1の情報の情報抽象値と同一の、キー照合情報の情報抽象値が見つけられ、このキー照合情報の情報抽象値に対応する記憶アドレスがさらに取得される。

一例では、図3に示されるように、上記のブロックS50には次の特定のプロセスが含まれる。

ブロックS510で、情報抽象値とキー照合情報の記憶アドレスとの間のマッピング関係に従って、第1の情報の記憶アドレスが取得される。

ブロックS530で、第1の情報の記憶アドレスに従って、第1の情報とカテゴリの間のマッピング関係が見つけられる。

この例では、キー照合情報と、それが属するカテゴリの間のマッピング関係が前もって記憶されている。たとえば、キー照合情報が歌手の名前であれば、その対応するカテゴリは音楽でよく、キー照合情報が映画の名称であれば、その対応するカテゴリは映画およびテレビエンターテインメントでよく、キー照合情報が笑顔の画像表現であれば、その対応するカテゴリは笑顔でよい。第1の情報と同一のキー照合情報が取得された後、キー照合情報の記憶アドレスに従って、第1の情報とその対応するカテゴリの間のマッピング関係が取得される。

ブロックS550で、第1の情報とそのカテゴリの間のマッピング関係から、第1の情報が属するカテゴリが取得されて、カテゴリの発生頻度がカウントされる。

この例では、第1の情報とそのカテゴリの間の検索されたマッピング関係に従って、第1の情報が属するカテゴリが取得され、カテゴリの発生頻度が1だけ増加されてカテゴリの発生頻度がカウントされる。発生頻度は、1つまたは複数のユーザ行動情報内に対応するカテゴリが現われる頻度を表す。

一例では、上記のブロックS530の特定のプロセスは、第1の情報の記憶アドレスに従ってキー照合情報を検索して、第1の情報とカテゴリコードの間のマッピング関係を取得するものである。

この例では、キー照合情報とそれが属するカテゴリの間のマッピング関係において、カテゴリはカテゴリコードの形式で記憶される。すなわち、各カテゴリには前もって番号が付けられている。たとえば、最新ニュースのカテゴリには番号1が付けられてよく、映画およびテレビエンターテインメントのカテゴリには番号2が付けられてよく、ファッションのカテゴリには番号3が付けられてよく、ゲームのカテゴリには番号5が付けられてよい。

図4に示されるように、上記のブロックS550の特定のプロセスは以下の通りである。

ブロックS551で、第1の情報に対応するカテゴリコードに従ってカテゴリ階層が取得される。

この例では、キー照合情報に関するカテゴリは、実際の必要性に従って、概略的に、または詳細に定義される。1つまたは複数の層のカテゴリ階層が前もって設定されており、対応するカテゴリ層を表すためにカテゴリコーディングが用いられる。カテゴリコーディングでは、それぞれのカテゴリ層に関するコードが連続的なものであり、各カテゴリ層に対応するコードは、対応するコーディングの長さによって決定することができる。詳細には、カテゴリコードは16進形式で表すことができ、カテゴリ階層の大きさの順に、高位のビットから低位のビットへと構成される。たとえば、カテゴリコードには2つの層があって、コード長は4バイトである。第1のカテゴリ層に対応するコード長は1バイトであり、第2のカテゴリ層に対応するコード長は3バイトである。キー照合情報は大きなカテゴリによって分類され、大きなカテゴリの下に小さなカテゴリがある。大きなカテゴリに対応する1バイトのカテゴリコードが高位のビットを占有し、キー照合情報に対応する小さなカテゴリのカテゴリコードが、より低位のビットを占有する。キー照合情報が歌の名称であれば、歌の名称に対応する小さなカテゴリは歌手の名前であって、カテゴリコードは0x010203であり、また、大きなカテゴリが音楽で、カテゴリコードが9であって、対応する16進法のカテゴリコードが0x09である場合には、キー照合情報に対応するカテゴリコードは0x09010203である。この時点で、カテゴリコードを見ることによってキー照合情報のカテゴリ層を決定することができる。

ブロックS553で、カテゴリ層に従って、カテゴリコードに対応するカテゴリが取得される。

この例では、カテゴリ階層に従って、カテゴリ層毎のカテゴリコードに対応するカテゴリが取得される。たとえば、カテゴリコード0x09010203によって、第1の情報が2つのカテゴリ層を有することが知られ得る。第1のカテゴリ層は0x09であって、対応するカテゴリは音楽であり、第2のカテゴリ層は0x010203であって、対応するカテゴリは歌手の名前である。

ブロックS555で、カテゴリの発生頻度がカウントされる。

この例では、第1の情報が属するカテゴリが取得されたとき、カテゴリに対応する発生頻度を更新するようにカテゴリがカウントされるべきである。

さらに、図5に示されるように、取得されたカテゴリおよびカテゴリ階層に従って、各カテゴリ階層が属するカテゴリと第1の情報の間にマッピング関係が確立される。たとえば、第1の情報が歌の名称であるマッピング関係については、大きなカテゴリは音楽であって小さなカテゴリは歌手の名前であり、後続のプロセスの効率を改善するために、対応する発生頻度には、マッピング関係においてラベルが付けられるべきである。

別の例では、カテゴリの発生頻度をカウントするブロックの後、この方法は次のプロセスをさらに含む。

ユーザ行動情報が、第1の情報に関係する感情フレーズがそ内に存在するかどうか判定するために走査されて、存在すれば、カテゴリの発生頻度が感情フレーズに従って調整され、存在しなければプロセスは終了する。

この例では、感情フレーズが第1の情報の近くに存在するかどうか調べるためにユーザ行動情報が走査され、感情フレーズに従って第1の情報の発生頻度が調整される。感情フレーズは、「好む」、「愛する」、および「嫌う」などのフレーズとすることができ、肯定的感情フレーズおよび否定的感情フレーズを含む。肯定的感情フレーズは「好む」、「愛する」などのフレーズであり、否定的感情フレーズは「うんざりする」、「嫌う」などのフレーズである。詳細には、感情フレーズが肯定的感情フレーズであれば、カテゴリの発生頻度には1より大きい第1の係数が掛けられ、感情フレーズが否定的フレーズであれば、カテゴリの発生頻度には-1より小さい第2の係数が掛けられる。カテゴリの発生頻度が感情フレーズに従って調整されたとき、ユーザ行動情報から取得された評価情報の精度が大いに改善される。

別の例では、図6に示されるように、この方法は、カテゴリの発生頻度をカウントするブロックの後、次のプロセスをさらに含む。

ブロックS410で、発生頻度がカウントされた時刻が記録される。

ブロックS430で、この時刻に従って、カテゴリの発生頻度をカウントするための時間間隔が取得され、この時間間隔に従ってカテゴリの発生頻度が調整される。

この例では、特定のキー照合情報の発生頻度のレベルが、ユーザ行動情報の中のキー照合情報によって表されたホットな範囲を反映することができる。たとえば、ユーザ行動情報において、第1の情報「フットボール」が短期間で数回現われる場合、フットボールが、ユーザ行動情報を公表するユーザに関するホットなフレーズであることを意味し、したがって、「フットボール」に対応するカテゴリの発生頻度が適切に増加され得る。詳細には、カテゴリの発生頻度をカウントするための時間間隔を含む(is located)閾値範囲が取得される。閾値範囲は、第1の閾値と、第1の閾値より大きい第2の閾値とを含む。また、発生頻度に、取得された閾値範囲に従って第3の係数を掛けて、新規の発生頻度を取得し、第3の係数は、取得された閾値範囲によって決定され、第1の閾値の倍数であり得る。たとえば、時間間隔が1と2の間にある場合には、ある定数を発生頻度に掛け、時間間隔が2と3の間にある場合には、この定数の2倍を発生頻度に掛ける、などを行う。

別の例では、図7に示されるように、上記のブロックS70の詳細なプロセスは次の通りである。

ブロックS710で、カテゴリの発生頻度に従ってソートする。

この例では、比較的高い発生頻度を有するいくつかのカテゴリを取得するために、カテゴリが、カテゴリの発生頻度に従ってソートされる。

ブロックS730で、事前設定の数のカテゴリが発生頻度の高い順に抽出され、対応する評価情報が生成される。

この例では、発生頻度が高いカテゴリに対して評価情報が生成される。たとえば、図8から図10に示されるように、スポーツ、音楽および書籍のカテゴリは比較的高い発生頻度を有し、次いで、「スポーツ」、「音楽」および「書籍」とラベルが付いた評価情報が生成される。加えて、マッピング関係における小さなカテゴリに従って、対応する評価情報が生成され得る。

動的に形成された評価情報に従って、各ユーザとその友人達の共通の関心事および趣味ならびにホットスポット情報を、インスタントコミュニケーションツールを用いることにより、そのセッション中に正確に理解することができ、あるユーザまたはその友人のそれぞれの関心事および趣味、バーチャルコミュニティのウェブサイトの各ユーザが関心を持っている情報および関心事および趣味も取得することができる。加えて、動的に形成された評価情報に従って、情報に関心を持っているユーザのもとにネットワーク情報を送ることができ、複数のユーザの間で、既存の同一の評価情報に従って、同一の関心事および趣味を有し同一の情報について関心を持っている友人がユーザに推薦されることになり、これによって、ユーザおよび友人に対する評価の精度および効率が大幅に向上する。

一例では、図11に示されるように、評価情報を生成するシステムは、情報取得モジュール10、キー照合情報判定モジュール30、カテゴリ処理モジュール50、および評価情報生成モジュール70を含む。

情報取得モジュール10は、ユーザ行動情報から第1の情報を取得する。

この例では、ユーザ行動情報は、インスタントメッセージツールなどのソーシャルネットワークツールを用いることによってセッション中に生成されたセッションコンテンツでよく、またはブログ、マイクロブログ、バーチャルコミュニティなどのウェブサイトの情報でもよい。詳細には、ユーザ行動情報は、テキスト、写真、およびユーザが用いる表現などの形で表すことができる。第1の情報は、ユーザ行動情報のコンテンツの一部分またはすべてでよい。たとえば、ユーザ行動情報がテキストの形式であれば、第1の情報はユーザ行動情報の中のフレーズであり得る。ユーザ行動情報がセッションプロセスのインスタントメッセージツールによって生成された映像情報であれば、第1の情報は、映像情報または識別の他の形式に対応する識別番号であり得る。

一例では、ユーザ行動情報はテキスト情報であり、情報取得モジュール10は、ユーザ行動情報も読み取り、ユーザ行動情報に対する単語のセグメント化を実行して、第1の情報を取得する。

この例では、テキスト情報はフレーズでよく、または複数のフレーズから成るテキストの複数の段落でもよい。したがって、テキスト情報を解析するために、読み取ったテキスト情報に対し、情報取得モジュール10によって単語のセグメント化を実行する必要があり、単語のセグメント化によって取得された結果が第1の情報である。詳細には、第1の情報は単一のフレーズでよく、または読み取られたテキスト情報の中の様々な名詞、代名詞などでよい。

一例では、図12に示されるように、評価情報を生成する上記のシステムには、第1の情報が名詞であるかどうか判定し、名詞であればキー照合情報判定モジュール30に通知し、名詞でなければ代名詞判定モジュール40に通知するための名詞判定モジュール20がさらに含まれる。

この例では、ユーザ行動情報がテキスト情報であるシナリオにおいて、名詞判定モジュール20は、単語のセグメント化プロセスで取得した第1の情報が名詞であるかどうか判定する。第1の情報が名詞であれば、第1の情報がキー照合情報と一致するかどうか、さらに判定される。第1の情報がキー照合情報の特定のキーワードと一致すれば、第1の情報が有効な情報であって、評価情報を動的に調整するのに用いられ得ることを意味する。

代名詞判定モジュール40は、第1の情報が代名詞であるかどうか判定し、代名詞であれば情報取得モジュール10に通知し、代名詞でなければプロセスを終了する。

この例では、名詞判定モジュール20が、第1の情報が名詞ではないと判定すると、代名詞判定モジュール40は、第1の情報が代名詞であるかどうかさらに判定し、その代名詞が指すのは、ユーザ行動情報の中の第1の情報のどれなのか認識して、次いで、判定された第1の情報に従って後続のプロセスへ進む必要がある。代名詞がユーザ行動情報の中のいかなる第1の情報も指していなければ、この第1の情報に関するプロセスが終了して、ユーザ行動情報の中の別の第1の情報に関するプロセスへ進み、あるいは、第1の情報が、既にユーザ行動情報の中の最後の第1の情報であれば、ユーザ行動情報に関するプロセスが終了することになり、それに応じて、他のユーザ行動情報が処理されることになるが、その詳細なプロセスは本明細書では詳述しない。

一例では、情報取得モジュール10は、最後の判定における第1の情報に対応するキー照合情報をさらに取得して、カテゴリ処理モジュール50に通知する。

この例では、第1の情報が代名詞であると判定されたシナリオにおいて、情報取得モジュール10は、第1の情報に関する最後の判定プロセスにおける第1の情報に一致するキー照合情報を取得して、そのキー照合情報が属するカテゴリをそのキー照合情報によって取得するように、カテゴリ処理モジュール50にさらに通知する。

キー照合情報判定モジュール30は、第1の情報がキー照合情報と一致するかどうか判定し、一致すればカテゴリ処理モジュール50に通知し、一致しなければプロセスが終了する。

この例では、複数のキー照合情報が前もって記憶されており、その結果、記憶された複数のキー照合情報から、第1の情報と一致するいくつかのキー照合情報を見つけることができる。たとえば、キー照合情報はキーワードでよく、または写真の識別番号でもよい。

カテゴリ処理モジュール50は、第1の情報に対応するキー照合情報が属するカテゴリを取得する。

この例では、キー照合情報とカテゴリの間のマッピング関係が前もって確立されている。カテゴリ処理モジュール50は、第1の情報に対応するキー照合情報が取得された後、確立したマッピング関係に従って、キー照合情報に対応するカテゴリを取得する。

詳細には、キー照合情報とカテゴリの間のマッピング関係はデータ辞書の形態にあることができ、それに対応するデータ構造はmap<key, value>と表現される形式を有するマッピング表とすることができ、各key値は一意的に対応するvalueを有し、キー照合情報がkey値であり、カテゴリがvalueである。

評価情報生成モジュール70は、カテゴリに従って評価情報を生成する。

この例では、評価情報生成モジュール70は、ユーザ行動情報の中の第1の情報のそれぞれの部分に対応するカテゴリに従って、カテゴリに対応する評価情報を取得する。すなわち、ユーザ行動情報の中のコンテンツが変化するとき、ユーザ行動情報に対応する評価情報が変化する。したがって、インスタントメッセージツールを用いることによってセッションで生成されたユーザ行動情報を処理することにより、または仮想ネットワークコミュニティなどのウェブサイトで生成されたユーザ行動情報を処理することにより、現在のユーザ行動情報を正確に反映するための評価情報の動的変化が達成される。詳細には、ユーザ行動情報の中の第1の情報が属するカテゴリに従って生成された評価情報は、ユーザまたは友人の関心事および趣味、ホットスポット情報、機嫌などを反映するのに用いることができる。

一例では、情報抽象値とキー照合情報の記憶アドレスとの間のマッピング関係が確立される。

この例では、記憶アドレスは、キー照合情報がデータ辞書にあるアドレスであり、第1の情報に従ってキー照合情報の中の検索を迅速に実行するように、メモリアドレスの形式でよい。キー照合情報の情報抽象値は、md5、SHAまたは他のアルゴリズムによってテキスト情報の中で計算されたハッシュ値とすることができ、映像情報における識別番号でもよい。情報抽象値とキー照合情報の記憶アドレスとの間のマッピング関係において、対応するマッピングテーブルは、キー照合情報がkey値であり記憶アドレスがvalueであるような構造であり得る。

キー照合情報判定モジュール30は、情報抽象値とキー照合情報のメモリアドレスとの間のマッピング関係内でさらに検索し、第1の情報に対応する情報抽象値がキー照合情報の情報抽象値内に存在するかどうか判定し、存在すればカテゴリ処理モジュール50に通知し、存在しなければプロセスを終了する。

この例では、キー照合情報判定モジュール30は、第1の情報の情報抽象値を取得し、情報抽象値とキー照合情報の記憶アドレスとの間のマッピング関係内で検索して、第1の情報の情報抽象値と同一の、キー照合情報の情報抽象値を見つけ、このキー照合情報の情報抽象値に対応する記憶アドレスをさらに取得する。

一例では、図13に示されるように、カテゴリ処理モジュール50は、アドレス取得ユニット510、検索ユニット530およびカテゴリ取得ユニット550を含む。

アドレス取得ユニット510は、情報抽象値とキー照合情報の記憶アドレスとの間のマッピング関係に従って、第1の情報の記憶アドレスを取得する。

検索ユニット530は、第1の情報の記憶アドレスに従って、第1の情報とカテゴリの間のマッピング関係を検索する。

この例では、キー照合情報と、それが属するカテゴリの間のマッピング関係が前もって記憶されている。たとえば、キー照合情報が歌手の名前であれば、その対応するカテゴリは音楽でよく、キー照合情報が映画の名称であれば、その対応するカテゴリは映画およびテレビエンターテインメントでよく、キー照合情報が笑顔の画像表現であれば、その対応するカテゴリは笑顔でよい。第1の情報と同一のキー照合情報が取得された後、検索ユニット530は、キー照合情報の記憶アドレスに従って、第1の情報とその対応するカテゴリの間のマッピング関係を取得する。

カテゴリ取得ユニット550は、第1の情報とそのカテゴリの間のマッピング関係に従って、第1の情報が属するカテゴリを取得して、カテゴリの発生頻度をカウントする。

この例では、カテゴリ取得ユニット550は、第1の情報とそのカテゴリの間の検索されたマッピング関係に従って、第1の情報が属するカテゴリを取得し、カテゴリの発生頻度を1だけ増加してカテゴリの発生頻度をカウントする。発生頻度は、1つまたは複数のユーザ行動情報内に対応するカテゴリが現われる頻度を表す。

別の例では、カテゴリ取得ユニット550は、さらに走査して、ユーザ行動情報内に第1の情報に関連した感情フレーズが存在するかどうか判定し、存在すれば、このカテゴリの発生頻度を感情フレーズに従って調整し、存在しなければプロセスを終了する。

この例では、カテゴリ取得ユニット550は、感情フレーズが第1の情報の近くに存在するかどうか調べるためにユーザ行動情報を走査して、感情フレーズに従って第1の情報の発生頻度を調整する。感情フレーズは、「好む」、「愛する」、「嫌う」などのフレーズとすることができ、肯定的感情フレーズおよび否定的感情フレーズを含む。肯定的感情フレーズは「好む」、「愛する」などのフレーズであり、否定的感情フレーズは「うんざりする」、「嫌う」などのフレーズである。詳細には、感情フレーズが肯定的感情フレーズであれば、カテゴリ取得ユニット550は、カテゴリの発生頻度に、1より大きい第1の係数を掛け、感情フレーズが否定的フレーズであれば、カテゴリ取得ユニット550は、カテゴリの発生頻度に、-1より小さい第2の係数を掛ける。カテゴリ取得ユニット550は、感情フレーズに従ってカテゴリの発生頻度を調整し、ユーザ行動情報から取得された評価情報の精度が大いに改善される。

別の例では、カテゴリ取得ユニット550は、発生頻度をカウントする時刻を記録し、この時刻に従ってカテゴリの発生頻度をカウントするための時間間隔を取得して、この時間間隔に従ってカテゴリの発生頻度を調整する。

この例では、特定のキー照合情報の発生頻度のレベルが、ユーザ行動情報の中のキー照合情報によって表されたホットな範囲を反映することができる。たとえば、ユーザ行動情報において、第1の情報「フットボール」が短期間のうちに複数回現われる場合、フットボールが、ユーザ行動情報を発するユーザに関するホットなフレーズであることを意味し、したがって、カテゴリ取得ユニット550は、「フットボール」に対応するカテゴリの発生頻度を適切に調整してよい。詳細には、カテゴリ取得ユニット550は、カテゴリの発生頻度をカウントするための時間間隔を含む(are located)閾値範囲を取得する。閾値範囲は、第1の閾値と、第1の閾値より大きい第2の閾値とを含む。また、発生頻度に、取得された閾値範囲に従って第3の係数を掛けて、新規の発生頻度を取得し、第3の係数は、取得された閾値範囲によって決定され、第1の閾値の倍数であり得る。たとえば、時間間隔が1と2の間にある場合には、ある定数を発生頻度に掛け、時間間隔が2と3の間にある場合には、この定数の2倍を発生頻度に掛けることなどを行う。

別の例では、検索ユニット530は、第1の情報の記憶アドレスに従ってキー照合情報を検索して、第1の情報とカテゴリコードの間のマッピング関係を取得する。

この例では、キー照合情報とそのカテゴリの間のマッピング関係において、カテゴリはカテゴリコードの形式で記憶される。すなわち、各カテゴリには前もって番号が付けられている。たとえば、最新ニュースのカテゴリには番号1が付けられてよく、映画およびテレビエンターテインメントのカテゴリには番号2が付けられてよく、ファッションのカテゴリには番号3が付けられてよく、ゲームのカテゴリには番号5が付けられてよい。

カテゴリ取得ユニット550は、第1の情報が対応するカテゴリコードに従ってカテゴリ階層を取得し、カテゴリ階層に従って、カテゴリコードに対応するカテゴリを取得して、カテゴリの発生頻度をカウントする。

この例では、キー照合情報に関するカテゴリは、実際の必要性に従って、概略的に、または詳細に定義される。1つまたは複数の層のカテゴリ階層が前もって設定されており、対応するカテゴリ層を表すためにカテゴリコーディングが用いられる。カテゴリコーディングでは、それぞれのカテゴリ層に関するコードが連続的なものであり、各カテゴリ層に対応するコードは、対応するコーディングの長さによって決定することができる。詳細には、カテゴリコードは16進形式で表すことができ、カテゴリ階層の大きさの順に、高位のビットから低位のビットへと構成される。たとえば、カテゴリコードには2つの層があり、コード長は4バイトである。第1のカテゴリ層に対応するコード長は1バイトであり、第2のカテゴリ層に対応するコード長は3バイトである。キー照合情報は大きなカテゴリによって分類され、大きなカテゴリの下に小さなカテゴリがある。大きなカテゴリに対応する1バイトのカテゴリコードが高位のビットを占有し、キー照合情報に対応する小さなカテゴリのカテゴリコードが、低位のビットを占有する。キー照合情報が歌の名称であれば、歌の名称に対応する小さなカテゴリは歌手の名前であって、カテゴリコードは0x010203であり、また、大きなカテゴリが音楽で、カテゴリコードが9であって、対応する16進法のカテゴリコードが0x09である場合には、キー照合情報に対応するカテゴリコードは0x09010203である。この時点で、カテゴリコードを見ることによってキー照合情報のカテゴリ層を決定することができる。

カテゴリ取得ユニット550は、カテゴリ階層に従って、各カテゴリ層のカテゴリコードに対応するカテゴリを取得し、第1の情報が属するカテゴリを取得したとき、カテゴリに対応する発生頻度を更新するように、カテゴリもカウントするべきである。たとえば、カテゴリコード0x09010203によって、第1の情報が2つのカテゴリ層を有することが知られ得る。第1のカテゴリ層は0x09であって、対応するカテゴリは音楽であり、第2のカテゴリ層は0x010203であって、対応するカテゴリは歌手の名前である。

さらに、図5に示されるように、取得されたカテゴリおよびカテゴリ階層に従って、各カテゴリ階層が属するカテゴリと第1の情報の間にマッピング関係が確立される。たとえば、第1の情報が歌の名称であれば、それの大きなカテゴリは音楽であって小さなカテゴリは歌手の名前であり、後続のプロセスの効率を改善するために、対応する発生頻度には、マッピング関係においてラベルが付けられるべきである。

一例では、図14に示されるように、評価情報生成モジュール70は、ソートユニット710およびカテゴリ抽出ユニット730を含む。

ソートユニット710は、カテゴリの発生頻度に従ってソートする。

この例では、ソートユニット710は、カテゴリの発生頻度に従ってカテゴリをソートして、比較的高い発生頻度を有する複数のカテゴリを取得する。

カテゴリ抽出ユニット730は、事前設定の数のカテゴリを発生頻度の高い順に抽出して、対応する評価情報を生成する。

この例では、カテゴリ抽出ユニット730は、高い発生頻度を有するカテゴリに対して評価情報を生成する。スポーツ、音楽および書籍のカテゴリが比較的高い発生頻度を有するので、カテゴリ抽出ユニット730は、「スポーツ」、「音楽」、および「書籍」とラベルが付いた評価情報を生成し、さらに、マッピング関係における小さなカテゴリに従って、対応する評価情報を生成する。

評価情報を生成するための方法およびシステム、ならびに対応するコンピュータ記憶媒体は、ユーザ行動情報から第1の情報を取得して、事前設定のキー照合情報と一致する第1の情報に従って、対応するカテゴリを取得し、それにより、カテゴリに対応する評価情報を生成する。第1の情報が変化するとき、生成される評価情報が変化し、評価情報の動的調整が達成される。

本発明は、コンピュータ実行可能命令を記憶するのに用いられるコンピュータ記憶媒体も提供する。上記の方法で説明されたように、コンピュータ実行可能命令は、タッチ端末における相互作用のための方法を実施するためのコンピュータを制御するのに用いられ、コンピュータ記憶媒体の中のコンピュータ実行可能命令は、タッチ端末における相互作用のための特定のステップを実行するものであり、これは、以下で詳述することはない。

前述の説明は、説明のために、具体例を参照しながら記述されてきた。しかしながら、上記の例示的議論は、網羅的であったり、本開示を開示された正確な形式に限定したりするようには意図されていない。上記の教示を考慮して、多くの修正形態および変形形態が可能である。これらの例は、本開示の原理およびその実用的応用について最もよく説明することにより、当業者が、本開示と、企図された特定の使用状況に適する様々な修正形態を伴う様々な例とを最もよく利用することができるように選択して記述されたものである。

10 情報取得モジュール
20 名詞判定モジュール
30 キー照合情報判定モジュール
40 代名詞判定モジュール
50 カテゴリ処理モジュール
70 評価情報生成モジュール
510 アドレス取得ユニット
530 検索ユニット
550 カテゴリ取得ユニット
710 ソートユニット
730 カテゴリ抽出ユニット

Claims (19)

1. 評価情報を生成する方法であって、
   ユーザ行動情報から第1の情報を取得するステップと、
   前記第1の情報がキー照合情報と一致するかどうか判定し、一致する場合、前記第1の情報に対応する前記キー照合情報が属するカテゴリを取得するステップと、
   前記カテゴリに従って評価情報を生成するステップとを含む方法。
2. 前記ユーザ行動情報がテキスト情報である場合、前記ユーザ行動情報から前記第1の情報を取得する前記ステップが、
   前記ユーザ行動情報を読み取り、前記ユーザ行動情報に対して単語のセグメント化を実行して、前記第1の情報を取得するステップをさらに含み、
   前記ユーザ行動情報が映像情報である場合、前記ユーザ行動情報から前記第1の情報を取得する前記ステップが、
   前記映像情報に対応する識別番号である第1の情報を取得するステップをさらに含む請求項1に記載の評価情報を生成する方法。
3. 前記第1の情報が前記キー照合情報と一致するかどうか判定する前記ステップの前に、
   情報抽象値と前記キー照合情報の記憶アドレスとの間のマッピング関係を確立するステップをさらに含み、
   前記第1の情報が前記キー照合情報と一致するかどうか判定する前記ステップが、
   前記情報抽象値と前記キー照合情報の前記記憶アドレスとの間の前記マッピング関係内で検索して、前記第1の情報に対応する情報抽象値が前記キー照合情報の前記情報抽象値内に存在するかどうか判定し、存在する場合、
   前記第1の情報に対応する前記キー照合情報に従って前記キー照合情報が属する前記カテゴリを取得する前記ステップの中で、
   前記情報抽象値と前記キー照合情報の前記記憶アドレスとの間の前記マッピング関係に従って、前記第1の情報の記憶アドレスを取得し、
   前記第1の情報の前記記憶アドレスに従って、前記第1の情報と前記カテゴリの間のマッピング関係を検索し、
   前記第1の情報と前記カテゴリの間の前記マッピング関係に従って、前記第1の情報が属する前記カテゴリを取得して、前記カテゴリの発生頻度をカウントするステップを含む請求項1または2に記載の評価情報を生成する方法。
4. 前記第1の情報の前記記憶アドレスに従って、前記第1の情報と前記カテゴリの間のマッピング関係を検索する前記ステップが、
   前記第1の情報の前記記憶アドレスに従って前記キー照合情報を検索して、前記第1の情報とカテゴリコードの間のマッピング関係を取得するステップを含み、
   前記第1の情報と前記カテゴリの間の前記マッピング関係に従って、前記第1の情報が属する前記カテゴリを取得して、前記カテゴリの発生頻度をカウントする前記ステップが、
   前記第1の情報に対応する前記カテゴリコードに従ってカテゴリ階層を取得するステップと、
   前記カテゴリ階層に従って前記カテゴリコードに対応する前記カテゴリを取得するステップと、
   前記カテゴリの前記発生頻度をカウントするステップとを含む請求項3に記載の評価情報を生成する方法。
5. 前記カテゴリの前記発生頻度をカウントする前記ステップの後に、
   前記取得されたカテゴリおよび前記カテゴリ階層に従って、各カテゴリ階層が属するカテゴリと前記第1の情報の間にマッピング関係を確立して、前記マッピング関係において前記対応する発生頻度にラベルを付けるステップをさらに含む請求項4に記載の評価情報を生成する方法。
6. 前記カテゴリに従って前記評価情報を生成する前記ステップが、
   カテゴリの発生頻度に従ってソートするステップと、
   事前設定の数のカテゴリを前記発生頻度の高い順に抽出して、前記対応する評価情報を生成するステップとを含む請求項3に記載の評価情報を生成する方法。
7. 前記カテゴリの前記発生頻度をカウントする前記ステップの後に、
   前記ユーザ行動情報が前記第1の情報に関係する感情フレーズを含んでいるかどうか、走査して判定し、含んでいれば、前記感情フレーズに従って前記カテゴリの前記発生頻度を調整するステップをさらに含む請求項3に記載の評価情報を生成する方法。
8. 前記カテゴリの前記発生頻度をカウントする前記ステップの後に、
   前記発生頻度をカウントするための時刻を記録するステップと、
   前記時刻に従って、前記カテゴリの前記発生頻度をカウントするための時間間隔を取得して、前記時間間隔に従って前記カテゴリの前記発生頻度を調整するステップとをさらに含む請求項3に記載の評価情報を生成する方法。
9. 前記第1の情報が事前設定のキー照合情報と一致するかどうか判定する前記ステップの前に、
   前記第1の情報が名詞であるかどうか判定し、名詞であれば、前記第1の情報が前記キー照合情報と一致するかどうか判定する前記ステップへ進み、名詞でなければ、
   前記第1の情報が代名詞であるかどうかさらに判定し、代名詞であれば、
   最後の判定において前記第1の情報に対応する前記キー照合情報を取得し、前記第1の情報に対応する前記キー照合情報に従って、前記名詞が属するカテゴリを取得する前記ステップへ進むステップをさらに含む請求項2に記載の評価情報を生成する方法。
10. 評価情報を生成するシステムであって、
    ユーザ行動情報から第1の情報を取得するための情報取得モジュールと、
    前記第1の情報がキー照合情報と一致するかどうか判定し、一致する場合、カテゴリ処理モジュールに通知するためのキー照合情報判定モジュールと、
    前記第1の情報に対応する前記キー照合情報が属するカテゴリを取得するための前記カテゴリ処理モジュールと、
    前記カテゴリに従って評価情報を生成するための評価情報生成モジュールとを備えるシステム。
11. 前記ユーザ行動情報がテキスト情報であれば、前記情報取得モジュールが、前記ユーザ行動情報を読み取り、前記ユーザ行動情報に対する単語のセグメント化を実行して、前記第1の情報を取得し、
    前記ユーザ行動情報が映像情報であれば、前記情報取得モジュールが、前記映像情報に対応する識別番号である前記第1の情報を取得する請求項10に記載の評価情報を生成するシステム。
12. 情報抽象値と前記キー照合情報の記憶アドレスとの間のマッピング関係が前もって確立されており、
    前記キー照合情報判定モジュールが、前記情報抽象値と前記キー照合情報の前記記憶アドレスとの間のマッピング関係内でさらに検索し、前記第1の情報に対応する情報抽象値が前記キー照合情報の前記情報抽象値内に存在するかどうか判定し、存在すれば前記カテゴリ処理モジュールに通知し、
    前記カテゴリ処理モジュールが、
    前記情報抽象値と前記キー照合情報の前記記憶アドレスとの間の前記マッピング関係に従って前記第1の情報の記憶アドレスを取得するためのアドレス取得ユニットと、
    前記第1の情報の前記記憶アドレスに従って前記第1の情報と前記カテゴリの間のマッピング関係を検索するための検索ユニットと、
    前記第1の情報と前記カテゴリの間の前記マッピング関係に従って、前記第1の情報が属する前記カテゴリを取得して、前記カテゴリの発生頻度をカウントするためのカテゴリ取得ユニットとを備える請求項10または11に記載の評価情報を生成するシステム。
13. 前記カテゴリ取得ユニットが、前記取得されたカテゴリおよび前記カテゴリ階層に従って、各カテゴリ階層が属するカテゴリと前記第1の情報の間のマッピング関係をさらに確立して、前記マッピング関係における前記対応する発生頻度にラベルを付ける請求項12に記載の評価情報を生成するシステム。
14. 前記検索ユニットが、前記第1の情報の前記記憶アドレスに従って前記キー照合情報をさらに検索して、前記第1の情報とカテゴリコードの間のマッピング関係を取得し、
    前記カテゴリ取得ユニットが、前記第1の情報に対応する前記カテゴリコードに従ってカテゴリ階層をさらに取得し、前記カテゴリ階層に従って前記カテゴリコードに対応する前記カテゴリを取得して、前記カテゴリの前記発生頻度をカウントする請求項12に記載の評価情報を生成するシステム。
15. 前記評価情報生成モジュールが、
    カテゴリの前記発生頻度に従ってソートするためのソートユニットと、
    事前設定の数のカテゴリを発生頻度の高い順に抽出して、対応する評価情報を生成するためのカテゴリ抽出ユニットとを備える請求項12に記載の評価情報を生成するシステム。
16. 前記カテゴリ処理モジュールが、
    前記ユーザ行動情報が前記第1の情報に関係する感情フレーズを含んでいるかどうか走査して、含んでいれば第1の頻度調整ユニットに通知するための走査ユニットと、
    前記感情フレーズに従って前記カテゴリの前記発生頻度を調整するための前記第1の頻度調整ユニットとをさらに備える請求項12に記載の評価情報を生成するシステム。
17. 前記カテゴリ処理モジュールが、
    前記発生頻度をカウントする時刻を記録するための記録ユニットと、
    前記時刻に従って前記カテゴリの前記発生頻度をカウントするための時間間隔を取得し、前記時間間隔に従って前記カテゴリの前記発生頻度を調整するための第2の頻度調整ユニットとをさらに備える請求項12に記載の評価情報を生成するシステム。
18. 前記第1の情報が名詞であるかどうか判定し、名詞であれば前記キー照合情報判定モジュールに通知し、名詞でなければ代名詞判定モジュールに通知するための名詞判定モジュールと、
    前記第1の情報が代名詞であるかどうかさらに判定し、代名詞であれば情報取得モジュールに通知するための前記代名詞判定モジュールと、
    前記第1の情報に対応する前記キー照合情報をさらに取得して、前記カテゴリ処理モジュールに通知するための前記情報取得モジュールとをさらに備える請求項11に記載の評価情報を生成するシステム。
19. コンピュータ実行可能命令を記憶するのに用いられるコンピュータ記憶媒体であって、前記コンピュータ実行可能命令が、評価情報をもたらす方法を実施するようにコンピュータを制御するのに用いられ、前記方法が、
    ユーザ行動情報から第1の情報を取得するステップと、
    前記第1の情報がキー照合情報と一致するかどうか判定し、一致する場合、前記第1の情報に対応する前記キー照合情報が属するカテゴリを取得するステップと、
    前記カテゴリに従って評価情報を生成するステップとを含むコンピュータ記憶媒体。

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