JP3469848B2 - 通信関係に基づく情報検索の最適化方法 - Google Patents
通信関係に基づく情報検索の最適化方法Info
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Description
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、一般にユーザの通
信行動に基づいてシステム・パフォーマンスを改善する
ことに関する。より詳細には、本発明は、通常は大規模
組織で見られる複数の異種情報ソースからの密接な通信
関係を推論すること、ならびにこのような情報を使用し
て情報検索の速度及び品質を改善する方法に関する。本
発明のより詳細な態様は、大規模な名前及びアドレスの
データベースと照らし合わせてユーザ照会のパフォーマ
ンスを最適化し、限定リソースを有する装置上で表示す
るために照会結果に優先順位を付け、更新内容を最も早
く入手するユーザから大規模データベースにその更新内
容を伝播することに関する。
信行動に基づいてシステム・パフォーマンスを改善する
ことに関する。より詳細には、本発明は、通常は大規模
組織で見られる複数の異種情報ソースからの密接な通信
関係を推論すること、ならびにこのような情報を使用し
て情報検索の速度及び品質を改善する方法に関する。本
発明のより詳細な態様は、大規模な名前及びアドレスの
データベースと照らし合わせてユーザ照会のパフォーマ
ンスを最適化し、限定リソースを有する装置上で表示す
るために照会結果に優先順位を付け、更新内容を最も早
く入手するユーザから大規模データベースにその更新内
容を伝播することに関する。
【0002】
【従来の技術】インターネット、イントラネット、その
他の通信媒体の価値は主に、このようなシステムのユー
ザ同士が効率よく容易に互いに通信できる能力に帰す
る。このように実行するうちに、多くの通信リソース、
たとえば、名前、電子メール・アドレス、及びその他の
接触情報のレコード、共用カレンダ、組織図などはシス
テム及び組織によって提供される。しかし、このような
大規模システムでは、多くの動作、たとえば、アドレス
の解明、最新の接触情報の保持、他のユーザに関する情
報の検索などがユーザにとって低速またはぎこちないも
のになる。ユーザ応答時間の遅延の主な理由は、通常、
この情報を保持するデータ構造、たとえば、電子メール
を送信する前に受信側アドレスを解明するために照会し
なければならない大規模データベースの純粋な巨大さで
ある。
他の通信媒体の価値は主に、このようなシステムのユー
ザ同士が効率よく容易に互いに通信できる能力に帰す
る。このように実行するうちに、多くの通信リソース、
たとえば、名前、電子メール・アドレス、及びその他の
接触情報のレコード、共用カレンダ、組織図などはシス
テム及び組織によって提供される。しかし、このような
大規模システムでは、多くの動作、たとえば、アドレス
の解明、最新の接触情報の保持、他のユーザに関する情
報の検索などがユーザにとって低速またはぎこちないも
のになる。ユーザ応答時間の遅延の主な理由は、通常、
この情報を保持するデータ構造、たとえば、電子メール
を送信する前に受信側アドレスを解明するために照会し
なければならない大規模データベースの純粋な巨大さで
ある。
【0003】従来技術では、人間同士の対話を容易にす
るための電子メール・ログまたはウェブ・ページなどの
単一情報ソースの使用に対処してきた。たとえば、従来
技術は、特定の分野への興味を共有する専門家または個
人あるいはその両方をより容易に見つけることを目的と
するシステムを含む。Schwarts及びWoodによる「Discov
ering Shared Interests Using Graph Analysis」(Com
munications of the ACM, vol. 36, no. 8, 1993, pp.
78-89)には、その電子メール通信の履歴からユーザ間
の興味の共有を導き出すための方式が提示されている。
電子メール・ログのTo:フィールド及びCc:フィー
ルドに基づいて無向グラフを構築し、次に同様の通信パ
ターンを有する(たとえば、多くの通信相手が共通す
る)個人を識別するために、そのグラフを縮小してヒュ
ーリスティック・アルゴリズムを実行する。同書によれ
ば、電子メールのこのような属性は興味を共有するユー
ザを発見するために有用なものになりうる。
るための電子メール・ログまたはウェブ・ページなどの
単一情報ソースの使用に対処してきた。たとえば、従来
技術は、特定の分野への興味を共有する専門家または個
人あるいはその両方をより容易に見つけることを目的と
するシステムを含む。Schwarts及びWoodによる「Discov
ering Shared Interests Using Graph Analysis」(Com
munications of the ACM, vol. 36, no. 8, 1993, pp.
78-89)には、その電子メール通信の履歴からユーザ間
の興味の共有を導き出すための方式が提示されている。
電子メール・ログのTo:フィールド及びCc:フィー
ルドに基づいて無向グラフを構築し、次に同様の通信パ
ターンを有する(たとえば、多くの通信相手が共通す
る)個人を識別するために、そのグラフを縮小してヒュ
ーリスティック・アルゴリズムを実行する。同書によれ
ば、電子メールのこのような属性は興味を共有するユー
ザを発見するために有用なものになりうる。
【0004】同様に、ウェブ・ページは、共有する興味
を決定するための情報ソースとして使用されてきた。Ka
utz、Selman、及びShahによる「The Hidden Web」(AI
Magazine, AAAI, Summer, 1997, pp. 27-36)及び「Com
bining Social Networks andCollaborative Filterin
g」(Communications of the ACM, vol. 40, no. 3, 19
97, pp. 63-65)には、興味のあるトピックに関連する
専門家をユーザが発見できるようにする「リフェラル・
ウェブ」というシステムが提示されている。このシステ
ムの初期バージョンでは、電子メール・ログを基礎とし
てリフェラル・ウェブを構築するSchwartz及びWoodの方
法(1993年)を使用していた(Kautz、Selman、及
びMilewskiによる「Agent-amplified Communication」
(Proceedings of the Thirteenth National Conferenc
e on Artificial Intelligence, 1996, Menlo Parck, C
A: AAAI, pp. 3-9))。リフェラル・ウェブのより最近
のバージョンでは、ウェブ・ページ、具体的には公に使
用可能なドキュメント内の名前の同時発生を使用してそ
のネットワークを構築する(Kautz、Selman、及びSha
h、1997年)。ある個人についてネットワーク・モ
デルが構築されると、それは、質問に答えることがで
き、快くそれを行いそうな専門家を見つけるためにユー
ザに使用可能なものになる。上記の著者は、たとえば、
リサーチ分野のより専門化したウェブを構築するため
に、学界におけるオンライン参考文献にもリフェラル・
ウェブ技法を適用している。上記の資料に記載されたリ
フェラル・ウェブは、同じ名前のユーザ間の曖昧さを解
明することはできない。
を決定するための情報ソースとして使用されてきた。Ka
utz、Selman、及びShahによる「The Hidden Web」(AI
Magazine, AAAI, Summer, 1997, pp. 27-36)及び「Com
bining Social Networks andCollaborative Filterin
g」(Communications of the ACM, vol. 40, no. 3, 19
97, pp. 63-65)には、興味のあるトピックに関連する
専門家をユーザが発見できるようにする「リフェラル・
ウェブ」というシステムが提示されている。このシステ
ムの初期バージョンでは、電子メール・ログを基礎とし
てリフェラル・ウェブを構築するSchwartz及びWoodの方
法(1993年)を使用していた(Kautz、Selman、及
びMilewskiによる「Agent-amplified Communication」
(Proceedings of the Thirteenth National Conferenc
e on Artificial Intelligence, 1996, Menlo Parck, C
A: AAAI, pp. 3-9))。リフェラル・ウェブのより最近
のバージョンでは、ウェブ・ページ、具体的には公に使
用可能なドキュメント内の名前の同時発生を使用してそ
のネットワークを構築する(Kautz、Selman、及びSha
h、1997年)。ある個人についてネットワーク・モ
デルが構築されると、それは、質問に答えることがで
き、快くそれを行いそうな専門家を見つけるためにユー
ザに使用可能なものになる。上記の著者は、たとえば、
リサーチ分野のより専門化したウェブを構築するため
に、学界におけるオンライン参考文献にもリフェラル・
ウェブ技法を適用している。上記の資料に記載されたリ
フェラル・ウェブは、同じ名前のユーザ間の曖昧さを解
明することはできない。
【0005】従来技術の他の分野は、電子メール・シス
テムのユーザが受信するジャンク電子メールの量を削減
するために、ユーザの電子メール通信相手に関する情報
を使用することに関係する。この一例は、Canale他に対
して1997年4月8日に発行された「Message Filter
ing Techniques」という名称の米国特許第561964
8号である。Canale他が記載した技法は、専門知識を突
き止めるためのシステムに関係する。
テムのユーザが受信するジャンク電子メールの量を削減
するために、ユーザの電子メール通信相手に関する情報
を使用することに関係する。この一例は、Canale他に対
して1997年4月8日に発行された「Message Filter
ing Techniques」という名称の米国特許第561964
8号である。Canale他が記載した技法は、専門知識を突
き止めるためのシステムに関係する。
【0006】しかし、いずれの従来技術も、システム・
パフォーマンスを強化するために通信パターンを使用し
ていない。また、従来技術は、複数の情報ソースに基づ
いて統合通信パターンを作成することに対処するもので
もない。したがって、その通信活動または組織的関係に
基づいて、あるユーザと他のユーザとの関係を示すより
完全なピクチャを構築し、このように構築したモデルを
使用して、システム・リソース及びパフォーマンスを強
化する必要性がある。本発明はこのような必要性に対処
するものである。
パフォーマンスを強化するために通信パターンを使用し
ていない。また、従来技術は、複数の情報ソースに基づ
いて統合通信パターンを作成することに対処するもので
もない。したがって、その通信活動または組織的関係に
基づいて、あるユーザと他のユーザとの関係を示すより
完全なピクチャを構築し、このように構築したモデルを
使用して、システム・リソース及びパフォーマンスを強
化する必要性がある。本発明はこのような必要性に対処
するものである。
【0007】
【発明が解決しようとする課題】前述の必要性によれ
ば、本発明は、ユーザ行動と通信関係を示す組織的情報
ソースとを追跡し、複数の異種ソースからのデータにつ
いて計算を実行して、所与のユーザに関する他の通信相
手の重要性の表現を構築することに基づいて、システム
・パフォーマンスを最適化し強化するための方法を対象
とする。
ば、本発明は、ユーザ行動と通信関係を示す組織的情報
ソースとを追跡し、複数の異種ソースからのデータにつ
いて計算を実行して、所与のユーザに関する他の通信相
手の重要性の表現を構築することに基づいて、システム
・パフォーマンスを最適化し強化するための方法を対象
とする。
【0008】
【課題を解決するための手段】情報検索を最適化するた
めの本発明の特徴を有する方法は、複数の異種情報ソー
スから関係情報を抽出して統合するステップと、その関
係情報を表すためのデータ構造を構築して記憶するステ
ップと、その関係データ構造に基づいて照会を変更する
ステップとを含む。
めの本発明の特徴を有する方法は、複数の異種情報ソー
スから関係情報を抽出して統合するステップと、その関
係情報を表すためのデータ構造を構築して記憶するステ
ップと、その関係データ構造に基づいて照会を変更する
ステップとを含む。
【0009】本発明の他の態様は、様々な通信チャネル
上で測定した通信強度から導き出した関係グループと、
第1の関係グループ内のエンティティの1つに関する第
2の関係グループから計算した導出関係グループと、サ
ブジェクトベースの情報(たとえば、通信内容の表現)
から導き出した関係グループのうちの1つまたは複数に
基づいて照会を変更するステップを含む。
上で測定した通信強度から導き出した関係グループと、
第1の関係グループ内のエンティティの1つに関する第
2の関係グループから計算した導出関係グループと、サ
ブジェクトベースの情報(たとえば、通信内容の表現)
から導き出した関係グループのうちの1つまたは複数に
基づいて照会を変更するステップを含む。
【0010】
【発明の実施の形態】図1は、本発明の特徴を有するイ
ンターネット環境の一例を示している。図示の通り、1
つまたは複数の情報ソース(「IS」)(103)及び
1つまたは複数のクライアント・ノード(「C」)(1
01)と1つまたは複数の関係アナライザ(「RA」)
(104)は、直接または広域ネットワーク(WAN)
(102)を介してインターネット(100)に接続さ
れている。情報ソース・ノード(103)は、情報を記
憶し、適切な照会が提示されたときにそれを検索するこ
とができるものであれば、どのようなコンピューティン
グ・ノードにすることもできる。クライアント・ノード
(101)は、それによりユーザ(101)が情報ソー
ス(103)に送信すべき照会(106)を作成し、視
覚的にまたはオーディオ手段により照会の結果を受信す
るインターネットに接続されたものであれば、どのよう
なコンピュータにすることもできる。本発明は、関係ア
ナライザ(104)の導入により照会及び検索タスクの
速度及び正確さを改善する特徴を含む。
ンターネット環境の一例を示している。図示の通り、1
つまたは複数の情報ソース(「IS」)(103)及び
1つまたは複数のクライアント・ノード(「C」)(1
01)と1つまたは複数の関係アナライザ(「RA」)
(104)は、直接または広域ネットワーク(WAN)
(102)を介してインターネット(100)に接続さ
れている。情報ソース・ノード(103)は、情報を記
憶し、適切な照会が提示されたときにそれを検索するこ
とができるものであれば、どのようなコンピューティン
グ・ノードにすることもできる。クライアント・ノード
(101)は、それによりユーザ(101)が情報ソー
ス(103)に送信すべき照会(106)を作成し、視
覚的にまたはオーディオ手段により照会の結果を受信す
るインターネットに接続されたものであれば、どのよう
なコンピュータにすることもできる。本発明は、関係ア
ナライザ(104)の導入により照会及び検索タスクの
速度及び正確さを改善する特徴を含む。
【0011】図2は、関係アナライザ(RA)と、その
情報ソース(IS)及び関係データベース(RD)との
対話の一例を示している。図示の通り、関係アナライザ
(RA)(104)は、必要に応じて、それ自体の照会
(Q1...Qn)(106)を1つまたは複数の情報
ソース(105)に提示し、これらの照会の結果(R
1...Rn)(107)から推論した関係を表す関係
データ構造(RD)(108)を構築して記憶すること
ができる。
情報ソース(IS)及び関係データベース(RD)との
対話の一例を示している。図示の通り、関係アナライザ
(RA)(104)は、必要に応じて、それ自体の照会
(Q1...Qn)(106)を1つまたは複数の情報
ソース(105)に提示し、これらの照会の結果(R
1...Rn)(107)から推論した関係を表す関係
データ構造(RD)(108)を構築して記憶すること
ができる。
【0012】好ましい実施の形態では、RD(108)
は、1つまたは複数の「関係」の集合を記憶する。関係
R(x,y)は、2人のユーザ「x」及び「y」をリン
クする数値であり、ユーザ「x」にとってのユーザ
「y」の重要性を示す。例証としては、「0」という値
は「y」が「x」にとって少しも重要ではないことを示
し、「100」という値は「y」が「x」にとって非常
に重要であることを示すことができる。RDの計算及び
使用の例については以下に詳述する。
は、1つまたは複数の「関係」の集合を記憶する。関係
R(x,y)は、2人のユーザ「x」及び「y」をリン
クする数値であり、ユーザ「x」にとってのユーザ
「y」の重要性を示す。例証としては、「0」という値
は「y」が「x」にとって少しも重要ではないことを示
し、「100」という値は「y」が「x」にとって非常
に重要であることを示すことができる。RDの計算及び
使用の例については以下に詳述する。
【0013】好ましい実施の形態では、所与のユーザに
とって最も重要な通信相手を表す関係グループを構築
し、維持する。次に、この表現を使用して、システム・
パフォーマンスを強化するかまたは最適化する。ユーザ
行動の例としては、電子メール、電話、ページャ、ファ
ックス、またはそのユーザあるいはそのユーザの通信相
手のネットワーク内の他のユーザによって開始された他
の通信の受信側及び送信側、カレンダ項目(たとえば、
他のユーザと共有するミーティング)、組織図内の情
報、その他の形式のマシンまたは人間可読情報を含む。
計算の例としては、通信事象の単純頻度カウント、事象
の重み付き関数、選択した事象の抽出を含む。強化また
は最適化されたシステム・パフォーマンスの例として
は、照会の再公式化、情報検索、レコードの更新、受信
装置の属性に応じた情報の変換を含む。
とって最も重要な通信相手を表す関係グループを構築
し、維持する。次に、この表現を使用して、システム・
パフォーマンスを強化するかまたは最適化する。ユーザ
行動の例としては、電子メール、電話、ページャ、ファ
ックス、またはそのユーザあるいはそのユーザの通信相
手のネットワーク内の他のユーザによって開始された他
の通信の受信側及び送信側、カレンダ項目(たとえば、
他のユーザと共有するミーティング)、組織図内の情
報、その他の形式のマシンまたは人間可読情報を含む。
計算の例としては、通信事象の単純頻度カウント、事象
の重み付き関数、選択した事象の抽出を含む。強化また
は最適化されたシステム・パフォーマンスの例として
は、照会の再公式化、情報検索、レコードの更新、受信
装置の属性に応じた情報の変換を含む。
【0014】図3は、RAによる照会変更及びフィルタ
リングの一例を示している。図示の通り、RD(10
8)が構築されると、後続のユーザ照会(1064)が
RA(104)によって受信され、RAはRD(10
8)に記憶された関係データに基づいて照会(106
1...1063)を変更し、ユーザに代わってその照
会を実行することができる。次にRAは、(図4及び図
5に関連して詳述するように)やはりRD(108)内
のデータに基づいて、照会の照会結果(1071...
1073)を変更(109)することができる。
リングの一例を示している。図示の通り、RD(10
8)が構築されると、後続のユーザ照会(1064)が
RA(104)によって受信され、RAはRD(10
8)に記憶された関係データに基づいて照会(106
1...1063)を変更し、ユーザに代わってその照
会を実行することができる。次にRAは、(図4及び図
5に関連して詳述するように)やはりRD(108)内
のデータに基づいて、照会の照会結果(1071...
1073)を変更(109)することができる。
【0015】例としては、Lotus Notes(商標)システ
ムでは、Name and Address Bookという1つの情報ソー
スがユーザ名とその電子メールアドレスとの対応関係を
維持する。通常、配置されるように、Lotus Notes(商
標)は、所望の電子メール・アドレスを見つけるために
照会すべき1つまたは複数のName and Address Book
(NAB)を提供する。新しい電子メール項目に完全に
対処するために、受信側名としてタイプ入力された「Jo
hn Smith」という名前は、NAB内の多数の「JohnSmit
h」間で完全に解明しなければならない(たとえば、「J
ohn Q Smith/販売部門/XYZ社」)。XYZ社が非常に大
規模である場合、この名前/アドレス解明によって多数
の「ヒット」が得られ、そこからユーザは選択しなけれ
ばならない。
ムでは、Name and Address Bookという1つの情報ソー
スがユーザ名とその電子メールアドレスとの対応関係を
維持する。通常、配置されるように、Lotus Notes(商
標)は、所望の電子メール・アドレスを見つけるために
照会すべき1つまたは複数のName and Address Book
(NAB)を提供する。新しい電子メール項目に完全に
対処するために、受信側名としてタイプ入力された「Jo
hn Smith」という名前は、NAB内の多数の「JohnSmit
h」間で完全に解明しなければならない(たとえば、「J
ohn Q Smith/販売部門/XYZ社」)。XYZ社が非常に大
規模である場合、この名前/アドレス解明によって多数
の「ヒット」が得られ、そこからユーザは選択しなけれ
ばならない。
【0016】図4及び図5は、照会変更及び結果結合の
一例を示している。図示の通り、ユーザ(101)は、
特定の「JohnQSmith」に関する電子メール・
アドレスを見つけるために照会(1064)を送信す
る。RA(104)は、その照会を受信し、この場合は
他の情報ソースに照会を拡張するよう、RD(108)
に記憶された情報に基づいてそれを変更する。RA(1
04)は、NAB(115)への元の「電子メール・ア
ドレス」照会QNAB(111)とオフィスDB(11
6)への「オフィス・アドレス」照会QO(113)と
を生成する。RA(104)は、NAB(115)から
の結果RNAB(図5の112)とオフィスDB(11
6)からの結果RO(図5の114)とを受信する。次
にRAは、「電子メール・アドレス」結果RNAB(図
5の112)とオフィスDB(116)からの結果RO
(図5の114)とを結合する。RAは、結合結果RC
(図5の110)をユーザ(101)に返し、ユーザが
「フロリダのJohnQSmith」と「ニューヨーク
のJohnQSmith」とを区別できるようにする。
一例を示している。図示の通り、ユーザ(101)は、
特定の「JohnQSmith」に関する電子メール・
アドレスを見つけるために照会(1064)を送信す
る。RA(104)は、その照会を受信し、この場合は
他の情報ソースに照会を拡張するよう、RD(108)
に記憶された情報に基づいてそれを変更する。RA(1
04)は、NAB(115)への元の「電子メール・ア
ドレス」照会QNAB(111)とオフィスDB(11
6)への「オフィス・アドレス」照会QO(113)と
を生成する。RA(104)は、NAB(115)から
の結果RNAB(図5の112)とオフィスDB(11
6)からの結果RO(図5の114)とを受信する。次
にRAは、「電子メール・アドレス」結果RNAB(図
5の112)とオフィスDB(116)からの結果RO
(図5の114)とを結合する。RAは、結合結果RC
(図5の110)をユーザ(101)に返し、ユーザが
「フロリダのJohnQSmith」と「ニューヨーク
のJohnQSmith」とを区別できるようにする。
【0017】図6及び図7は、優先順位付けステップ及
びフィルタリング・ステップを有する照会最適化の一例
を示している。図示の通り、ユーザ(101)であるXY
Z社のマーケティング部門の「George Jones」は、「Joh
n Smith」に関する完全な電子メール・アドレスを求め
る要求(Q)(図6及び図7の1064)をRA(10
4)に送信する。RAは法人NAB(115)に照会
(1065)を送信し、そのNABはサーチ基準(「na
me=John Smith」)を満足する人のリスト(1080)
で応答する(図6及び図7の107)。検索されると、
RAは従来のソート技法を使用してそのリストをソート
することができる。本発明によれば、リストはRD(1
08)に記憶された関係値(1081、1082)に基
づいてソートされ、最適化した(ソートした)応答R
opt(図6及び図7の116)が要求側に返される。こ
の例では、George Jonesとリスト(1080)内の個人
との関係値が高ければ高いほど、その個人が表示される
位置がリストの先頭により近くなる。
びフィルタリング・ステップを有する照会最適化の一例
を示している。図示の通り、ユーザ(101)であるXY
Z社のマーケティング部門の「George Jones」は、「Joh
n Smith」に関する完全な電子メール・アドレスを求め
る要求(Q)(図6及び図7の1064)をRA(10
4)に送信する。RAは法人NAB(115)に照会
(1065)を送信し、そのNABはサーチ基準(「na
me=John Smith」)を満足する人のリスト(1080)
で応答する(図6及び図7の107)。検索されると、
RAは従来のソート技法を使用してそのリストをソート
することができる。本発明によれば、リストはRD(1
08)に記憶された関係値(1081、1082)に基
づいてソートされ、最適化した(ソートした)応答R
opt(図6及び図7の116)が要求側に返される。こ
の例では、George Jonesとリスト(1080)内の個人
との関係値が高ければ高いほど、その個人が表示される
位置がリストの先頭により近くなる。
【0018】図8は、本発明の特徴を有するRAに関す
る論理の流れの一例を示している。図示の通り、ステッ
プ118では、関係データベース(RD)(108)に
ユーザのグラフ、関係アーク、関係値(図9及び図10
に詳細に示す)を配置する。次に関係アナライザは、ス
テップ119で入力、たとえば、対話式ユーザが開始し
たユーザ照会または更新した関係情報(情報ソース(1
03、105)から定期的に送信されるかまたは情報ソ
ースの変化につれて増分式に更新される)を待つループ
に入る。ユーザ照会の場合、その照会はステップ121
で変更され(図12に詳述する)、ステップ122で実
行される(図13に詳述する)。ステップ123でその
結果をフィルタリングし(図14に詳述する)、ステッ
プ124でその照会結果を使用して関係データベース内
の関係を再計算する(図11に詳述する)。入力が関係
情報である(すなわち、照会ではない)場合、更新した
関係情報を使用して、関係データベースを更新する(ス
テップ124)。最後に、ステップ125で照会の結果
をユーザに返す。
る論理の流れの一例を示している。図示の通り、ステッ
プ118では、関係データベース(RD)(108)に
ユーザのグラフ、関係アーク、関係値(図9及び図10
に詳細に示す)を配置する。次に関係アナライザは、ス
テップ119で入力、たとえば、対話式ユーザが開始し
たユーザ照会または更新した関係情報(情報ソース(1
03、105)から定期的に送信されるかまたは情報ソ
ースの変化につれて増分式に更新される)を待つループ
に入る。ユーザ照会の場合、その照会はステップ121
で変更され(図12に詳述する)、ステップ122で実
行される(図13に詳述する)。ステップ123でその
結果をフィルタリングし(図14に詳述する)、ステッ
プ124でその照会結果を使用して関係データベース内
の関係を再計算する(図11に詳述する)。入力が関係
情報である(すなわち、照会ではない)場合、更新した
関係情報を使用して、関係データベースを更新する(ス
テップ124)。最後に、ステップ125で照会の結果
をユーザに返す。
【0019】概要として、好ましい実施の形態では、関
係データベースの主な構成要素は関係グラフ(図9)で
ある。完全に構築された関係グラフでは、各個人は1つ
のノードによって表され、2人の個人に関する関係情報
はそれぞれの個人のノード間のアークによって表され
る。このアークには、図12に記載するように計算され
た関係値を含むベクトルが付けられている。
係データベースの主な構成要素は関係グラフ(図9)で
ある。完全に構築された関係グラフでは、各個人は1つ
のノードによって表され、2人の個人に関する関係情報
はそれぞれの個人のノード間のアークによって表され
る。このアークには、図12に記載するように計算され
た関係値を含むベクトルが付けられている。
【0020】図9は、サンプル関係グラフを示してい
る。図示の通り、関係値アーク(701)は、ユーザ
「Jo」(126)と同僚の「Fred」(127)、「Pa
t」(128)、「Sam」(129)、「Al」(13
0)、「Mickey」(131)との通信関係を示してい
る。3通りの情報ソースに関する関係値については以下
の表1に示す。
る。図示の通り、関係値アーク(701)は、ユーザ
「Jo」(126)と同僚の「Fred」(127)、「Pa
t」(128)、「Sam」(129)、「Al」(13
0)、「Mickey」(131)との通信関係を示してい
る。3通りの情報ソースに関する関係値については以下
の表1に示す。
【表1】
【0021】「Jo」(126)と「Fred」(127)の
間のアーク(701)に関する関係値は表1の1列目に
示されている。また、関係値R(Jo, Fred)は1列目の
一番下に示されている。
間のアーク(701)に関する関係値は表1の1列目に
示されている。また、関係値R(Jo, Fred)は1列目の
一番下に示されている。
【0022】情報ソースには優先重み付けを割り当てる
ことができる。たとえば、情報ソースの優先定格は以下
の通りである。
ことができる。たとえば、情報ソースの優先定格は以下
の通りである。
【0023】{P(「組織図」)=0.2,P(「メー
リング・リスト」)=0.5,P(「カレンダ」)=
0.3}
リング・リスト」)=0.5,P(「カレンダ」)=
0.3}
【0024】優先重み付けを使用すると、Joと関係グラ
フの残りのメンバーとの重み付き関係値を導き出すこと
ができる。たとえば、以下の通りである。重み付き関係
値:
フの残りのメンバーとの重み付き関係値を導き出すこと
ができる。たとえば、以下の通りである。重み付き関係
値:
【表2】
【0025】関係グループ・カットオフ値も、関係を推
論するために必要なしきい値を確立するために使用する
ことができる。たとえば、以下の通りである。 関係グループ・カットオフ(704) RGカットオフ=0.35
論するために必要なしきい値を確立するために使用する
ことができる。たとえば、以下の通りである。 関係グループ・カットオフ(704) RGカットオフ=0.35
【0026】この例では、結果として得られるJoに関す
る関係グループ(その計算については図12に関連して
詳述する)は以下の通りである。 「Jo」に関する関係グループ(705) RG(「Jo」)={Fred, Pat, Sam}
る関係グループ(その計算については図12に関連して
詳述する)は以下の通りである。 「Jo」に関する関係グループ(705) RG(「Jo」)={Fred, Pat, Sam}
【0027】図10は、サンプル導出関係グラフを示し
ている。図示の通り、ユーザ「Jo」(126)に関する
サンプル導出関係グループ(DRG)は、以下の通りで
ある。 DRG(「Jo」)={Fred, Pat, Sam, Mickey}
ている。図示の通り、ユーザ「Jo」(126)に関する
サンプル導出関係グループ(DRG)は、以下の通りで
ある。 DRG(「Jo」)={Fred, Pat, Sam, Mickey}
【0028】これは、以下のものから計算される。
1)ユーザ「Fred」(127)に関する重み付き関係値
Fred(127)に関する重み付き関係値
【表3】
2)導出関係グループ・カットオフ
DRGカットオフ=0.5
3)図9に関連して説明した情報
【0029】図11は、関係データベース(RD)の初
期設定ステップ(図8のステップ118)の論理の詳細
例を示している。図示の通り、ステップ132では、空
の関係グラフが構築される。ステップ133では、各情
報ソース(IS)を照会し、結果として得られるリスト
を併合することにより、すべての個人のリストが構築さ
れる。リスト内の各個人のノードがグラフに追加され
る。各対の個人は、ステップ135で計算された関係値
が配置される空の関係アークによって接続される(ステ
ップ134)。次に、関係グループが計算され、RDに
記憶される(ステップ136)。
期設定ステップ(図8のステップ118)の論理の詳細
例を示している。図示の通り、ステップ132では、空
の関係グラフが構築される。ステップ133では、各情
報ソース(IS)を照会し、結果として得られるリスト
を併合することにより、すべての個人のリストが構築さ
れる。リスト内の各個人のノードがグラフに追加され
る。各対の個人は、ステップ135で計算された関係値
が配置される空の関係アークによって接続される(ステ
ップ134)。次に、関係グループが計算され、RDに
記憶される(ステップ136)。
【0030】図12は、関係値R(x,y)計算論理の
一例を示している。好ましい実施の形態では、この計算
は、任意の数の情報ソース(IS)(142)と、その
情報ソースから得られる特性に基づく関係のリスト(1
43)を取り入れることができる。情報ソース(IS)
(142)は、好ましいことに、法人組織図、メーリン
グ・リスト、アポイントメント・カレンダ、電話ログ、
電子メール・ログを含みかつこれらに限定されない個人
間関係に関連付けられている。以下の関数例に示すよう
に、法人組織図内の関係のリスト(143)は、「xと
yが同じ部門内にいるかどうか」を含むか、または管理
連鎖情報に基づくものにすることができる。図示の通
り、ステップ138では、ユーザU1とU2との関係を
表す関係アーク「A」(137)が初期設定され、情報
ソース(142)及び関係(143)のリストとともに
プロセスに入力される。各関係ごとに、ユーザU1及び
U2を参照するIS項目のサブセット「RS」が計算さ
れる。ステップ139では、セットRSに基づいて関係
値(Ri)が計算される(サンプルRi関数は以下に含
まれている)。ステップ140では、ユーザU1とU2
の間の関係アーク「A」の構成要素として、関係値が記
憶される。2人のユーザ「U1」と「U2」との関係R
(x,y)はそれぞれ、個々の関係の算術和、すなわ
ち、R(x,y)=sum(is)(Ri(is,x,y))(各Riは図
12のステップ138〜140で計算される)であると
定義され、式中、「is」は上記でリストされるような
情報ソースを表す。ステップ141では、U1とU2と
の関係「R」と、(任意で)重み付き関係値(たとえ
ば、図9〜図10に関連して説明したもの)が計算され
る。すなわち、R(x,y)関数(ステップ141)
は、個人「x」と個人「y」の間の「通信強度」を計算
するものである。
一例を示している。好ましい実施の形態では、この計算
は、任意の数の情報ソース(IS)(142)と、その
情報ソースから得られる特性に基づく関係のリスト(1
43)を取り入れることができる。情報ソース(IS)
(142)は、好ましいことに、法人組織図、メーリン
グ・リスト、アポイントメント・カレンダ、電話ログ、
電子メール・ログを含みかつこれらに限定されない個人
間関係に関連付けられている。以下の関数例に示すよう
に、法人組織図内の関係のリスト(143)は、「xと
yが同じ部門内にいるかどうか」を含むか、または管理
連鎖情報に基づくものにすることができる。図示の通
り、ステップ138では、ユーザU1とU2との関係を
表す関係アーク「A」(137)が初期設定され、情報
ソース(142)及び関係(143)のリストとともに
プロセスに入力される。各関係ごとに、ユーザU1及び
U2を参照するIS項目のサブセット「RS」が計算さ
れる。ステップ139では、セットRSに基づいて関係
値(Ri)が計算される(サンプルRi関数は以下に含
まれている)。ステップ140では、ユーザU1とU2
の間の関係アーク「A」の構成要素として、関係値が記
憶される。2人のユーザ「U1」と「U2」との関係R
(x,y)はそれぞれ、個々の関係の算術和、すなわ
ち、R(x,y)=sum(is)(Ri(is,x,y))(各Riは図
12のステップ138〜140で計算される)であると
定義され、式中、「is」は上記でリストされるような
情報ソースを表す。ステップ141では、U1とU2と
の関係「R」と、(任意で)重み付き関係値(たとえ
ば、図9〜図10に関連して説明したもの)が計算され
る。すなわち、R(x,y)関数(ステップ141)
は、個人「x」と個人「y」の間の「通信強度」を計算
するものである。
【0031】好ましい実施の形態では、以下の関係値
(Ri)関数が次のように定義されている。
(Ri)関数が次のように定義されている。
【表4】
【0032】当業者であれば、関連関係尺度Rp(x,
y)=sum(is)(P(is)*Ri(is,x,y))を計算するために使
用される、情報ソースのそれぞれに優先定格P(is)
を割り当てることにより、関係尺度R(x,y)を強化
できることが分かるだろう。好ましい実施態様では、R
Aは、組織内の各個人「x」及び個人「y」に関する値
Rp(x,y)を計算し、それをテーブルに記憶し、R
Dを構成する。
y)=sum(is)(P(is)*Ri(is,x,y))を計算するために使
用される、情報ソースのそれぞれに優先定格P(is)
を割り当てることにより、関係尺度R(x,y)を強化
できることが分かるだろう。好ましい実施態様では、R
Aは、組織内の各個人「x」及び個人「y」に関する値
Rp(x,y)を計算し、それをテーブルに記憶し、R
Dを構成する。
【0033】ステップ241では、RAは各個人「x」
ごとに「関係グループ」RG(x)を計算する。たとえ
ば、以下の通りである。 RG(x)=all(y)、ただし、Rp(x,y)>=rg_c
utoff(x) 式中、「rg_cutoff(x)」は個人「x」に固有の定数値で
ある。
ごとに「関係グループ」RG(x)を計算する。たとえ
ば、以下の通りである。 RG(x)=all(y)、ただし、Rp(x,y)>=rg_c
utoff(x) 式中、「rg_cutoff(x)」は個人「x」に固有の定数値で
ある。
【0034】好ましいことに、rg_cutoff(x)は、システ
ム管理者によって設定され、いつでもユーザによって変
更可能である。rg_cutoff(x)の値が大きいとRG(x)
内の個人の数が削減され、値が小さいとより多くの個人
が含まれる。
ム管理者によって設定され、いつでもユーザによって変
更可能である。rg_cutoff(x)の値が大きいとRG(x)
内の個人の数が削減され、値が小さいとより多くの個人
が含まれる。
【0035】RAは、好ましいことに、各個人「x」及
び「y」に関する「導出関係」DR(x,y)も計算
し、各「y」は関係グループRG(z)内の個人であ
り、以下のようになる。 DR(x,y)=sum(z)(Rp(x,z)*Rp(z,y))
び「y」に関する「導出関係」DR(x,y)も計算
し、各「y」は関係グループRG(z)内の個人であ
り、以下のようになる。 DR(x,y)=sum(z)(Rp(x,z)*Rp(z,y))
【0036】さらに、各個人「x」に関する「導出関係
グループ」DRG(x)も以下のように計算する。 DRG(x)=all(y)、ただし、DR(x,y)>=dr
g_cutoff(x) 式中、「drg_cutoff(x)」は個人「x」に固有の定数値
である。
グループ」DRG(x)も以下のように計算する。 DRG(x)=all(y)、ただし、DR(x,y)>=dr
g_cutoff(x) 式中、「drg_cutoff(x)」は個人「x」に固有の定数値
である。
【0037】一般に「アウェアネス・サーバ」(AS)
と呼ばれる複数の周知のコンピュータ製品が現在一般的
に使用されている。例としては、AOLのInstant Mess
enger及びUbiqueのVP Buddyがある。ASの各ユーザ
「x」は、それに対して「x」が興味を持っているAS
の他のユーザのサブセット(「バディ・リスト」または
BL(x))をリストする。各ASは、そのユーザがク
ライアント・ノード上で実行するアウェアネス・クライ
アントACを提供し、BL(x)内の他のユーザのうち
のいずれが現在「オンライン」になっているかをリスト
する。本発明に記載されているDRG(x)は、導出通
信関係を備えたユーザからなるBLを定義するための自
動的な方法を提供し、すなわち、BL(x)=DRG
(x)になる。
と呼ばれる複数の周知のコンピュータ製品が現在一般的
に使用されている。例としては、AOLのInstant Mess
enger及びUbiqueのVP Buddyがある。ASの各ユーザ
「x」は、それに対して「x」が興味を持っているAS
の他のユーザのサブセット(「バディ・リスト」または
BL(x))をリストする。各ASは、そのユーザがク
ライアント・ノード上で実行するアウェアネス・クライ
アントACを提供し、BL(x)内の他のユーザのうち
のいずれが現在「オンライン」になっているかをリスト
する。本発明に記載されているDRG(x)は、導出通
信関係を備えたユーザからなるBLを定義するための自
動的な方法を提供し、すなわち、BL(x)=DRG
(x)になる。
【0038】一般的に使用されている多くの電子メール
・システム、たとえば、Lotus Notes(商標)により、
ユーザは、他のユーザに関する情報を記録するプライベ
ート・アドレス・ブック(PNAB)を定義することが
できる。PNABは他のユーザに関する情報を検索する
ために必要な時間を大幅に短縮する。というのは、PN
ABはそのユーザのクライアント・コンピュータ上にロ
ーカルに記憶され、また、かなり小さいものであり、し
たがって、サーチするのにより効率的であるからであ
る。さらに、PNABは、ユーザがイントラネットまた
はインターネットに接続されていないとき、たとえば、
スタンドアロンまたは切断モードでポータブル・コンピ
ュータ使用するときに使用可能である。本発明は、導出
通信関係を使用する他のユーザ「y」に関する「名前/
アドレス」情報NA(y)を使用してPNABを自動的
に計算するための特徴を含み、すなわち、PNAB
(x)=NA(y)であり、「y」はDRG(x)内に
含まれる。
・システム、たとえば、Lotus Notes(商標)により、
ユーザは、他のユーザに関する情報を記録するプライベ
ート・アドレス・ブック(PNAB)を定義することが
できる。PNABは他のユーザに関する情報を検索する
ために必要な時間を大幅に短縮する。というのは、PN
ABはそのユーザのクライアント・コンピュータ上にロ
ーカルに記憶され、また、かなり小さいものであり、し
たがって、サーチするのにより効率的であるからであ
る。さらに、PNABは、ユーザがイントラネットまた
はインターネットに接続されていないとき、たとえば、
スタンドアロンまたは切断モードでポータブル・コンピ
ュータ使用するときに使用可能である。本発明は、導出
通信関係を使用する他のユーザ「y」に関する「名前/
アドレス」情報NA(y)を使用してPNABを自動的
に計算するための特徴を含み、すなわち、PNAB
(x)=NA(y)であり、「y」はDRG(x)内に
含まれる。
【0039】導出関係グループDRG(x)をさらに改
善するために、RAは好ましいことに「主題固有関係」
RiS(is,x,y,sub)を以下の通り計算する
が、式中、「is」は上記のリストの1つなどの情報ソ
ースであり、「sub」はその通信(たとえば、電子メ
ール)の「主題」フィールド(またはその他のテキスト
・コンテンツまたは記述)の内容である。 RiS(is,x,y,sub)=100*(emailed(x,y,s
ub)/total_emails(x)) 式中、「emailed(x,y,sub)」=「x」が主題「sub」
について「y」に電子メールを送信する回数 「total_emails(x)」は上記で定義されている。
善するために、RAは好ましいことに「主題固有関係」
RiS(is,x,y,sub)を以下の通り計算する
が、式中、「is」は上記のリストの1つなどの情報ソ
ースであり、「sub」はその通信(たとえば、電子メ
ール)の「主題」フィールド(またはその他のテキスト
・コンテンツまたは記述)の内容である。 RiS(is,x,y,sub)=100*(emailed(x,y,s
ub)/total_emails(x)) 式中、「emailed(x,y,sub)」=「x」が主題「sub」
について「y」に電子メールを送信する回数 「total_emails(x)」は上記で定義されている。
【0040】さらに、RpS(x,y,sub)は以下
のように定義される。 RpS(x,y,sub)=sum(is)(P(is)*RiS(is,x,
y,syb))
のように定義される。 RpS(x,y,sub)=sum(is)(P(is)*RiS(is,x,
y,syb))
【0041】RD内の各個人「x」及び「y」ならびに
RGS(x,sub)については以下の通りである。 RGS(x,sub)=all(y)、ただし、RpS(x,
y,sub)>=rg_cutoff(x)である。 DRS(x,y,sub)=sum(z)(RpS(x,z,sub)*RpS
(z,y,sub)) DRGS(x,sub)=all(y)、ただし、DRS
(x,y,sub)>=drg_cutoff(x)
RGS(x,sub)については以下の通りである。 RGS(x,sub)=all(y)、ただし、RpS(x,
y,sub)>=rg_cutoff(x)である。 DRS(x,y,sub)=sum(z)(RpS(x,z,sub)*RpS
(z,y,sub)) DRGS(x,sub)=all(y)、ただし、DRS
(x,y,sub)>=drg_cutoff(x)
【0042】RAは、すべてのユーザ「x」及び通信主
題「sub」に関する上記の値を計算し、RDに記憶す
る。
題「sub」に関する上記の値を計算し、RDに記憶す
る。
【0043】ラップトップ・コンピュータ、ハンドヘル
ド装置、またはインターネット家電などのモバイル・コ
ンピューティング・システムまたは断続的に接続される
コンピューティング・システムを操作する場合、これら
はインターネットに接続されていないときでも有用でな
ければならず、重要な情報は、インターネット接続を切
断する前にモバイル装置にダウンロードしておかなけれ
ばならない。ラップトップ及びその他の小型コンピュー
タは通常、記憶資源が限られており、したがって、コピ
ーすべき最も重要な情報のみを選択することが必要であ
る。本発明は、どの情報をこのような装置にダウンロー
ドすべきかを選択するためのメカニズムを定義する。す
なわち、DL(x)を定義する場合、以下のようにな
る。 DL(x)=all(doc)、ただし、author(doc)はDRG
(x)内に含まれる。
ド装置、またはインターネット家電などのモバイル・コ
ンピューティング・システムまたは断続的に接続される
コンピューティング・システムを操作する場合、これら
はインターネットに接続されていないときでも有用でな
ければならず、重要な情報は、インターネット接続を切
断する前にモバイル装置にダウンロードしておかなけれ
ばならない。ラップトップ及びその他の小型コンピュー
タは通常、記憶資源が限られており、したがって、コピ
ーすべき最も重要な情報のみを選択することが必要であ
る。本発明は、どの情報をこのような装置にダウンロー
ドすべきかを選択するためのメカニズムを定義する。す
なわち、DL(x)を定義する場合、以下のようにな
る。 DL(x)=all(doc)、ただし、author(doc)はDRG
(x)内に含まれる。
【0044】次にユーザ「x」はDL(x)内のドキュ
メントを正確にダウンロードする。
メントを正確にダウンロードする。
【0045】また、本発明は、それにより通信に関する
関係情報を上記のように統合し、記憶し、使用すること
ができる通信強度グラフ・メカニズムのための特徴を含
む。もう一度、図9を参照すると、各通信エンティティ
(たとえば、個人)はグラフ内のノード(126...
131)によって表され、各通信経路は通信に関与する
2つのノード間のリンク(701)で示される。各対の
エンティティごとに通信強度ベクトルが計算され、通信
ベクトルの各寸法は情報ソースから導き出された通信強
度を表す。 CIV(x,y)=ベクトル{すべてのユーザ間通信情
報ソース「s」に関するRi(s,x,y)}
関係情報を上記のように統合し、記憶し、使用すること
ができる通信強度グラフ・メカニズムのための特徴を含
む。もう一度、図9を参照すると、各通信エンティティ
(たとえば、個人)はグラフ内のノード(126...
131)によって表され、各通信経路は通信に関与する
2つのノード間のリンク(701)で示される。各対の
エンティティごとに通信強度ベクトルが計算され、通信
ベクトルの各寸法は情報ソースから導き出された通信強
度を表す。 CIV(x,y)=ベクトル{すべてのユーザ間通信情
報ソース「s」に関するRi(s,x,y)}
【0046】式中、Riは上記のように定義される。言
い換えれば、2人の個人間の各通信事象(電子メール、
電話メッセージ、ミーティングの招待など)は、2人の
個人を表すノード間の通信強度ベクトルの値を増加す
る。それ以上の改善策として、各通信事象が同じ1対の
ユーザ間の他の通信事象の後に(時間的に)密接に続い
ている場合、その事象の値を増加することができる。同
様に、通信事象の値は、その通信の内容の辞書分析に基
づくものである。たとえば、命令フレーズ(「しなけれ
ばならない」など)は通信事象の値を10%だけ増加す
る。
い換えれば、2人の個人間の各通信事象(電子メール、
電話メッセージ、ミーティングの招待など)は、2人の
個人を表すノード間の通信強度ベクトルの値を増加す
る。それ以上の改善策として、各通信事象が同じ1対の
ユーザ間の他の通信事象の後に(時間的に)密接に続い
ている場合、その事象の値を増加することができる。同
様に、通信事象の値は、その通信の内容の辞書分析に基
づくものである。たとえば、命令フレーズ(「しなけれ
ばならない」など)は通信事象の値を10%だけ増加す
る。
【0047】当業者であれば、上記の通信強度グラフと
同じように導出通信強度グラフを構築することができ、
そのグラフにおいてエンティティ「x」及び「y」を表
すノードが「x」と「y」の間の導出通信強度DR
(x,y)が付けられた経路によって接続されることが
分かるだろう。
同じように導出通信強度グラフを構築することができ、
そのグラフにおいてエンティティ「x」及び「y」を表
すノードが「x」と「y」の間の導出通信強度DR
(x,y)が付けられた経路によって接続されることが
分かるだろう。
【0048】図13は、照会を変更するための論理の一
例を示している。図示の通り、ステップ144では、照
会変更構成要素は、入力として、ユーザ「U2」に関し
てユーザ「U1」のための情報ソース「S」への照会
「Q」が与えられる。ステップ145では、「S」によ
って提供されるものを超える他の情報ソースから関連情
報を要求するよう、照会が拡張される。このような追加
の照会は元の照会Qの「副照会」と呼ばれる。たとえ
ば、あるユーザ「U」とのミーティングを希望する場
合、そのユーザが所望の時間に空いているかどうかをカ
レンダ・データベースに尋ねる照会が提示される。その
照会は、Uの電話番号及びオフィス番号に関して電話帳
情報ソースに尋ね、Uの管理者の名前及びグループの同
僚の名前に関して組織図情報ソースに尋ねるために副照
会によって拡大されるだろう。また、ユーザUの導出関
係グループ内の他のユーザが空いているかどうかを要求
するためにの副照会も追加することができるだろう。ス
テップ146では、各副照会に優先順位が付加される。
好ましい実施の形態では、情報ソース「S2」に送信す
べき副照会の優先順位がその情報ソースに関する優先定
格P(S2)から導き出される。ステップ147では、
結果フィルタリング・プロセス(図15)によって後で
使用される各副照会ごとに関係値しきい値「T」が導き
出される。
例を示している。図示の通り、ステップ144では、照
会変更構成要素は、入力として、ユーザ「U2」に関し
てユーザ「U1」のための情報ソース「S」への照会
「Q」が与えられる。ステップ145では、「S」によ
って提供されるものを超える他の情報ソースから関連情
報を要求するよう、照会が拡張される。このような追加
の照会は元の照会Qの「副照会」と呼ばれる。たとえ
ば、あるユーザ「U」とのミーティングを希望する場
合、そのユーザが所望の時間に空いているかどうかをカ
レンダ・データベースに尋ねる照会が提示される。その
照会は、Uの電話番号及びオフィス番号に関して電話帳
情報ソースに尋ね、Uの管理者の名前及びグループの同
僚の名前に関して組織図情報ソースに尋ねるために副照
会によって拡大されるだろう。また、ユーザUの導出関
係グループ内の他のユーザが空いているかどうかを要求
するためにの副照会も追加することができるだろう。ス
テップ146では、各副照会に優先順位が付加される。
好ましい実施の形態では、情報ソース「S2」に送信す
べき副照会の優先順位がその情報ソースに関する優先定
格P(S2)から導き出される。ステップ147では、
結果フィルタリング・プロセス(図15)によって後で
使用される各副照会ごとに関係値しきい値「T」が導き
出される。
【0049】図14は、照会実行論理の一例を示してい
る。図示の通り、ステップ148では、個人U2に関す
る個人U1からの情報ソースS上の照会Qが入力にな
る。さらに、この照会は(図13で前述したように)追
加の副照会によって拡張(または変更)されている。ス
テップ149では、実行を促進するために、照会キャッ
シュをチェックして、最近、いずれかの副照会に応答し
たかどうかを確認する。応答した場合、ステップ155
では、副照会結果が直ちに返される。応答していない場
合、その副照会を完全に実行しなければならない。ステ
ップ150では、この副照会に使用可能な通信チャネル
(すなわち、情報ソースSへの接続)のリストが作成さ
れる。情報ソース及び優先順位に基づいて、各副照会ご
とに通信チャネルが選択される(ステップ151)。た
とえば、モバイル・ユーザの場合、通信チャネルとして
は、セルラー電話、2方向ページャ、「その後の陸線通
信の待機」を含むことができ、それぞれはより安価な実
行と引き替えに応答時間が不十分になる可能性がある。
ステップ152では、副照会が優先順位でソートされ、
すなわち、最も重要なものが先頭になり、ソートした順
序で選択したチャネル上でディスパッチされる(ステッ
プ153)。すべての未解決の副照会が満足されると、
その結果がアセンブルされ(ステップ154)、RA
(図8)の主動作機能に返される。当業者には明らかな
ように、待機機能(ステップ154)は「タイムアウ
ト」値によって容易に強化でき、それにより、実行する
のに時間がかかりすぎる照会は破棄されるだろう。さら
に、タイムアウト値は、副照会の優先順位または選択し
た情報チャネルの特性あるいはその両方に基づいて計算
できるだろう。さらに、副照会は累進的に返すことがで
きるだろう。
る。図示の通り、ステップ148では、個人U2に関す
る個人U1からの情報ソースS上の照会Qが入力にな
る。さらに、この照会は(図13で前述したように)追
加の副照会によって拡張(または変更)されている。ス
テップ149では、実行を促進するために、照会キャッ
シュをチェックして、最近、いずれかの副照会に応答し
たかどうかを確認する。応答した場合、ステップ155
では、副照会結果が直ちに返される。応答していない場
合、その副照会を完全に実行しなければならない。ステ
ップ150では、この副照会に使用可能な通信チャネル
(すなわち、情報ソースSへの接続)のリストが作成さ
れる。情報ソース及び優先順位に基づいて、各副照会ご
とに通信チャネルが選択される(ステップ151)。た
とえば、モバイル・ユーザの場合、通信チャネルとして
は、セルラー電話、2方向ページャ、「その後の陸線通
信の待機」を含むことができ、それぞれはより安価な実
行と引き替えに応答時間が不十分になる可能性がある。
ステップ152では、副照会が優先順位でソートされ、
すなわち、最も重要なものが先頭になり、ソートした順
序で選択したチャネル上でディスパッチされる(ステッ
プ153)。すべての未解決の副照会が満足されると、
その結果がアセンブルされ(ステップ154)、RA
(図8)の主動作機能に返される。当業者には明らかな
ように、待機機能(ステップ154)は「タイムアウ
ト」値によって容易に強化でき、それにより、実行する
のに時間がかかりすぎる照会は破棄されるだろう。さら
に、タイムアウト値は、副照会の優先順位または選択し
た情報チャネルの特性あるいはその両方に基づいて計算
できるだろう。さらに、副照会は累進的に返すことがで
きるだろう。
【0050】図15は、照会結果をフィルタリングする
ための論理の一例を示している。図示の通り、ステップ
156では、ユーザ「U2」に関するユーザ「U1」か
らのIS「S」上での変更された照会「Q」の副照会の
結果「R」が結果フィルタリング論理に入力される。特
定のユーザに関する副照会結果はステップ157で結合
され、集計した結果の集合が得られる。ステップ158
では、集計された結果が、照会を行うユーザU1と集計
される個々の結果に指定されるユーザ「Un」との関係
値でソートされる。ステップ159では、関係値しきい
値より小さい関係値を有する結果は破棄される。ステッ
プ160では、通信チャネル限界内に収まらず、優先順
位が最も低い結果も破棄される。異なる複数の情報ソー
スがオーバラップする情報を含む場合、同じ照会に関す
る2つの結果が互いに矛盾する可能性がある(たとえ
ば、一方のデータベースが旧式のものである可能性があ
る)。ステップ161では、矛盾した結果が検出され、
そのユーザと、元の情報ソースのシステム管理者に対し
て報告される(ステップ162及び163)。ステップ
164では、各副照会を検査し、その結果の関係値がキ
ャッシュしきい値「C」より大きいかどうかを判定す
る。大きい場合、ステップ165では、その後の照会実
行ステップ中に再利用するために、副照会及び結果がキ
ャッシュにコピーされる。キャッシュのスペースが限ら
れているので、ユーザU1とユーザU2との導出関係D
R(x,y)(すなわち、DR(U1,U2))を使用
してキャッシュの内容を管理する。キャッシュがいっぱ
いである場合、キャッシュすべき新しい照会結果のため
の場所を空けるために、最も低いDR(x,y)値を有
し、前にキャッシュした照会結果がキャッシュから破棄
される。
ための論理の一例を示している。図示の通り、ステップ
156では、ユーザ「U2」に関するユーザ「U1」か
らのIS「S」上での変更された照会「Q」の副照会の
結果「R」が結果フィルタリング論理に入力される。特
定のユーザに関する副照会結果はステップ157で結合
され、集計した結果の集合が得られる。ステップ158
では、集計された結果が、照会を行うユーザU1と集計
される個々の結果に指定されるユーザ「Un」との関係
値でソートされる。ステップ159では、関係値しきい
値より小さい関係値を有する結果は破棄される。ステッ
プ160では、通信チャネル限界内に収まらず、優先順
位が最も低い結果も破棄される。異なる複数の情報ソー
スがオーバラップする情報を含む場合、同じ照会に関す
る2つの結果が互いに矛盾する可能性がある(たとえ
ば、一方のデータベースが旧式のものである可能性があ
る)。ステップ161では、矛盾した結果が検出され、
そのユーザと、元の情報ソースのシステム管理者に対し
て報告される(ステップ162及び163)。ステップ
164では、各副照会を検査し、その結果の関係値がキ
ャッシュしきい値「C」より大きいかどうかを判定す
る。大きい場合、ステップ165では、その後の照会実
行ステップ中に再利用するために、副照会及び結果がキ
ャッシュにコピーされる。キャッシュのスペースが限ら
れているので、ユーザU1とユーザU2との導出関係D
R(x,y)(すなわち、DR(U1,U2))を使用
してキャッシュの内容を管理する。キャッシュがいっぱ
いである場合、キャッシュすべき新しい照会結果のため
の場所を空けるために、最も低いDR(x,y)値を有
し、前にキャッシュした照会結果がキャッシュから破棄
される。
【0051】好ましい実施の形態では、本発明のRA
(104)は、クライアント101またはウェブ・プロ
キシ・サーバを含みかつこれに限定されないサーバある
いはその両方に設けられたプロセッサ(図示せず)上で
実行するためにコンピュータ・プログラム製品またはプ
ログラム記憶装置上で具体的に実施されるソフトウェア
として実現される。たとえば、Sun MicrosystemsのJA
VA(商標)などの一般的なオブジェクト指向コンピュ
ータ実行可能コードで実現されたソフトウェアは、異な
るプラットフォーム間の移植性を提供する。当業者であ
れば、C++及びSmalltalkなど、他のプロシージャ指向
及びオブジェクト指向(OO)プログラム環境も使用で
きることが分かるだろう。
(104)は、クライアント101またはウェブ・プロ
キシ・サーバを含みかつこれに限定されないサーバある
いはその両方に設けられたプロセッサ(図示せず)上で
実行するためにコンピュータ・プログラム製品またはプ
ログラム記憶装置上で具体的に実施されるソフトウェア
として実現される。たとえば、Sun MicrosystemsのJA
VA(商標)などの一般的なオブジェクト指向コンピュ
ータ実行可能コードで実現されたソフトウェアは、異な
るプラットフォーム間の移植性を提供する。当業者であ
れば、C++及びSmalltalkなど、他のプロシージャ指向
及びオブジェクト指向(OO)プログラム環境も使用で
きることが分かるだろう。
【0052】当業者であれば、本発明の方法がコンピュ
ータまたは他のプロセッサベースの装置上で実行するた
めのソフトウェアとして実現できることも分かるだろ
う。このソフトウェアは、磁気ディスク、DASD、バ
ブル・メモリ、テープ、CD−ROMなどの光ディスク
を含みかつこれらに限定されない磁気、電気、光学、そ
の他の持続プログラム/データ記憶装置、ならびにコ
ア、ROM、PROM、フラッシュ・メモリ、またはバ
ッテリ・バックアップ式RAMなどのその他の持続(不
揮発性とも言う)記憶装置上で実施することができる。
当業者であれば、本発明の精神及び範囲内で、クライア
ント101またはサーバのメモリ内にインスタンス化さ
れる構成要素のうちの1つまたは複数がディスク、ネッ
トワーク、他のサーバを介して直接アクセスし、保守す
ることができるか、あるいは複数のサーバ間で分散でき
ることが分かるだろう。
ータまたは他のプロセッサベースの装置上で実行するた
めのソフトウェアとして実現できることも分かるだろ
う。このソフトウェアは、磁気ディスク、DASD、バ
ブル・メモリ、テープ、CD−ROMなどの光ディスク
を含みかつこれらに限定されない磁気、電気、光学、そ
の他の持続プログラム/データ記憶装置、ならびにコ
ア、ROM、PROM、フラッシュ・メモリ、またはバ
ッテリ・バックアップ式RAMなどのその他の持続(不
揮発性とも言う)記憶装置上で実施することができる。
当業者であれば、本発明の精神及び範囲内で、クライア
ント101またはサーバのメモリ内にインスタンス化さ
れる構成要素のうちの1つまたは複数がディスク、ネッ
トワーク、他のサーバを介して直接アクセスし、保守す
ることができるか、あるいは複数のサーバ間で分散でき
ることが分かるだろう。
【0053】
【0054】
【図1】本発明の特徴を有するインターネット環境の一
例を示す図である。
例を示す図である。
【図2】関係アナライザ(RA)と、その情報ソース
(IS)及び関係データベース(RD)との対話の一例
を示す図である。
(IS)及び関係データベース(RD)との対話の一例
を示す図である。
【図3】RAの動作に基づく照会変更及びフィルタリン
グの一例を示す図である。
グの一例を示す図である。
【図4】照会変更及び結果結合の一例を示す図である。
【図5】照会変更及び結果結合の一例を示す図である。
【図6】優先順位付けステップ及びフィルタリング・ス
テップを有する照会最適化の一例を示す図である。
テップを有する照会最適化の一例を示す図である。
【図7】優先順位付けステップ及びフィルタリング・ス
テップを有する照会最適化の一例を示す図である。
テップを有する照会最適化の一例を示す図である。
【図8】RAに関する論理の流れの一例を示す図であ
る。
る。
【図9】サンプル関係グラフ及びサンプル導出関係グラ
フを示す図である。
フを示す図である。
【図10】サンプル関係グラフ及びサンプル導出関係グ
ラフを示す図である。
ラフを示す図である。
【図11】初期設定ステップの論理の詳細例を示す図で
ある。
ある。
【図12】関係値計算論理の一例を示す図である。
【図13】照会モディファイアの論理の一例を示す図で
ある。
ある。
【図14】照会実行論理の一例を示す図である。
【図15】照会結果をフィルタリングするための論理の
一例を示す図である。
一例を示す図である。
100 インターネット
101 クライアント・ノード(C)
102 広域ネットワーク(WAN)
103 情報ソース・ノード(IS)
104 関係アナライザ(RA)
106 照会
フロントページの続き
(72)発明者 ウェンディー・アン・ケロッグ
アメリカ合衆国10598 ニューヨーク州
ヨークタウン・ハイツ リッジビュー・
レーン132
(72)発明者 マーク・リチャード・ラフ
アメリカ合衆国10549 ニューヨーク州
マウント・キスコ レオナード・ストリ
ート15
(72)発明者 フィリップ・シー=ルン・ユー
アメリカ合衆国10514 ニューヨーク州
チャパクア ストーノウェイエ18
(56)参考文献 特開 平9−231232(JP,A)
特開 平9−214718(JP,A)
新垣紀子 他,インターネットは世界
を広くしたか,情報処理学会研究報告,
日本,社団法人情報処理学会,1998年12
月11日,第98巻 第116号,第37頁乃至
第42頁
(58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名)
G06F 17/30
G06F 13/00
G06F 17/60
JICSTファイル(JOIS)
Claims (7)
- 【請求項1】各ユーザの通信関係に基づいて情報検索を
最適化するための方法であって、 複数の異種 情報ソースから各ユーザと他のユーザとの間
の通信強度を追跡するステップと、前記異種情報ソースに割り当てられた異なる重みに基づ
いて前 記異種情報ソースから追跡された各ユーザと他の
ユーザとの間の通信強度の重み付き和を求めることによ
り、各ユーザと他のユーザとの間の集計通信強度を各ユ
ーザごとに計算するステップと、 前記集計通信強度を表すための関係データ構造を構築し
且つ記憶するステップと、 前記関係データ構造に基づいて各ユーザが情報検索のた
めに作成した照会を変更するステップとを 含む方法。 - 【請求項2】前記集計通信強度に関する事前指定基準に
基づいて各ユーザごとにその通信関係グループを導き出
すステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 【請求項3】前記関係データ構造に基づき、今後の照会
時に応答を容易にするため、照会の結果に基づいて追加
の持続データ構造を構築して維持するステップをさらに
含む、請求項1に記載の方法。 - 【請求項4】前記追加の持続データ構造が前記集計通信
強度に基づく個人アドレス・ブック/電話帳である、請
求項3に記載の方法。 - 【請求項5】前記集計通信強度に基づいて各ユーザと他
のユーザとの間の通信関係の重要性を各ユーザごとに決
定するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 【請求項6】前記通信関係の重要性に基づいて情報をダ
ウンロードするステップをさらに含む、請求項5に記載
の方法。 - 【請求項7】前記通信関係の重要性に基づいてドキュメ
ント及び情報をキャッシュするステップをさらに含む、
請求項5に記載の方法。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US09/282,860 US7039639B2 (en) | 1999-03-31 | 1999-03-31 | Optimization of system performance based on communication relationship |
US09/282860 | 1999-03-31 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2000322452A JP2000322452A (ja) | 2000-11-24 |
JP3469848B2 true JP3469848B2 (ja) | 2003-11-25 |
Family
ID=23083439
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2000088751A Expired - Fee Related JP3469848B2 (ja) | 1999-03-31 | 2000-03-28 | 通信関係に基づく情報検索の最適化方法 |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US7039639B2 (ja) |
JP (1) | JP3469848B2 (ja) |
KR (1) | KR20010014642A (ja) |
GB (1) | GB2352542B (ja) |
Families Citing this family (162)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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