JP5632574B2 - ニュース記事のランク付けを向上させるためのシステムおよび方法 - Google Patents

Description

本発明は、一般的には、コミュニケーションシステム、より詳細には、コミュニケーションシステムにおけるニュース記事のランク付けを向上させるための、システムおよび方法に関する。

例えばインターネットといったネットワークは、我々の日常生活で次第に重要になってきている。何百万人もの人々が今日、モノやサービスを求めて買い物をしたり、関心事についての情報（例えば、映画リスト、ニュース等）を得たり、友人や家族や同僚と（例えば、電子メールまたはインスタント・メッセージ）コミュニケーションをとったりするために、インターネットにアクセスする。

これまで、ある者が商品を購入するもしくは単にインターネットで情報を検索したい場合、この者は、特定のウェブサイトにアクセスするために、関心事についてウェブサイトに関連するＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）を、ウェブブラウザへと入力する。次にその者は、関心事についての情報が、特定のウェブサイトで入手できるかどうかを判断する。

例えば、ある者が、インターネットを通して特定のトピックに関する最新ニュースを得たいと仮定する。その者は、従来の検索エンジンを含むウェブサイトにアクセスする。その者は、本トピックに関係する記事を発表した情報源を見つけようと、例えば”Iraq”といった、関心事についてのトピックに関係する１つ以上の用語を、検索エンジンへと入力する。求めるトピックに関係するニュース記事を提供する個々のウェブサイトを見つけるのに、このような方法での検索エンジンの使用は、何百もしくは何千もの「ヒット記事」でランク付けされたリストという結果を出力する。各ヒット記事は、検索用語に関係するウェブページに対応している。

ランク付けされたリスト中の各ヒット記事は、希望のトピックと関係するかもしれないが、これらのヒット記事に関連する情報源は、品質を一律にしない可能性もある。例えば、ＣＮＮやＢＢＣが、報道の正確さ、文章の専門性などについて、品質の高い情報源であると広くみなされているが、その一方で、例えば郷土の情報源といった地方の情報源は、品質がより低いであろう。

したがって、記事に関連付けられた情報源の品質に基づくニュース記事のランク付けを向上させるためのシステムおよび方法が必要である。

本発明の原理にかかる実施態様は、記事が関連付けられた情報源の品質のうち少なくとも一部に基づき、検索結果におけるニュース記事のランク付けを調整する。

本発明の原理にかかる１つの実施態様においては、検索結果をランク付けするための方法が提供される。この方法は、リンクのリストを受信し、各リンクについてリンクが関連付けられた情報源を特定し、特定された情報源の品質の少なくとも一部に基づきリンクのリストのランク付けをすることを含む。

本発明の原理にかかる他の実施態様においては、サーバには一群の情報源のための品質指標を格納するために設定されたプロセッサおよびメモリが含まれる。プロセッサは、オブジェクトのリストを受信し、各オブジェクトが関連付けられた情報源を特定し、１つのオブジェクトが関連付けられた情報源に関連付けられた品質指標の少なくとも一部に基づくオブジェクトのリスト中にあるオブジェクトをランク付けする。

本発明の原理にかかるさらなる実施態様では、ニュースソースの品質を決定するための方法を提供する。この方法は、第１の期間中にニュースソースによって産出された記事の数、ニュースソースによって産出される記事の平均長、ニュースソースが第２の期間に産出する重要な報道の数、ニュース速報のスコア、ニュースソースに対するネットワーク・トラフィックの量、ニュースソースについての人の意見、ニュースソースの貸出統計、ニュースソースに関連する人員のサイズ、ニュースソースに関連する局の数、ニュースソースに関連する一群の記事に最初に登録されたエンティティの数、ニュースソースによる報道の幅広さ、ニュースソースへのトラフィックの発信元となる諸国の数、およびニュースソースに使用する文体、のうち少なくとも１つの少なくとも一部に基づくニュースソースに対する１つ以上のメトリック値、の決定を含むことができる。この方法はさらに、決定された１つ以上のメトリック値の少なくとも一部に基づくニュースソースについての品質価値の算出を含むことができる。

本発明の原理にかかるさらに別の実施態様では、検索結果を提供するための方法を提供する。この方法は、オブジェクトのリストを受信し、一群のオブジェクトにおける各オブジェクトに関連付けられた情報源を特定し、特定された情報源の各々の品質を決定し、オブジェクトに関連付けられた情報源の決定された品質の少なくとも一部に基づき一群のオブジェクト中における各オブジェクトのランク付けを行うこと含むことができる。

記事に関連付けられた情報源の品質に基づくニュース記事のランク付けを向上させる。

本発明の原理にかかる実施態様についての詳細な記述については、添付の図面を参照して述べる。異なる図面中の同じ参照番号は、同様または類似の要素とみなす。また、以下の詳細な記述は、本発明を限定するものではない。

本発明の原理にかかる実施態様は、ニュース記事に関連付けられる情報源の品質の少なくとも一部に基づく検索結果における、ニュース記事のランク付けを向上させる。前述の記述は、ニュースソースからのニュース記事のランク付けに焦点を当てているが、さらに、ここに記述される技法は、ニュース記事以外の項目のランク付けの向上にも応用できる点は、留意すべきである。
（システムの一例）

図１は、本発明の原理にかかるシステムおよび方法を実装した、システム１００の一例である。システム１００は、ネットワーク１４０を経由しサーバ１２０およびサーバ１３０へと接続したマルチクライアント１１０を含むことができる。ネットワーク１４０には、ローカルエリア・ネットワーク（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ:ＬＡＮ）、広域ネットワーク（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＷＡＮ）、公衆交換回線電話網（Ｐｕｂｌｉｃ Ｓｗｉｔｃｈｅｄ Ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＰＳＴＮ）といった電話網、イントラネット、インターネット、類似するまたは異なるネットワーク、もしくはネットワークの連携が含まれてもよい。簡易にするため、図１では、２つのクライアント１１０および３つのサーバ１２０／１３０が、ネットワーク１４０へと接続するように示す。実際には、クライアント１１０、および／または、サーバ１２０／１３０は、これより少ない場合もあれば、多い場合もある。また、場合によっては、クライアント１１０は、サーバ１２０／１３０の関数を実行し、サーバ１２０／１３０は、クライアント１１０の関数を実行することもある。

クライアント１１０は、例えば、無線電話、パーソナル・コンピュータ、携帯情報端末（ＰＤＡ）、ノート型パソコン等といった、デバイスを含むことができる。サーバ１２０／１３０は、サーバ・デバイス、スレッド、および／または、スレッドで作動するオブジェクト、検索を含み、本発明の原理にかかる方法で、ドキュメントを保存する。クライアント１１０およびサーバ１２０／１３０は、有線、無線または光接続を経由してネットワーク１４０へと接続することもある。

本発明の原理にかかる実施態様において、サーバ１２０は、クライアント１１０で使用可能な検索エンジン１２５を含むこともある。サーバ１３０は、クライアント１１０によってアクセス可能なオブジェクト（またはウェブドキュメント）を格納する。
（サーバの一例）

図２は、本発明の原理にかかる実施態様における、サーバ１２０の一例である。クライアント１１０およびサーバ１３０が、同様に設定されてもよい。サーバ１２０は、ＢＵＳ（バス）２１０、メインメモリ２３０、リードオンリーメモリ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ：ＲＯＭ）２４０、記憶装置２５０、１つ以上の入力装置２６０、１つ以上の出力装置２７０、通信インタフェース２８０を含むことができる。バス２１０は、サーバ１２０のコンポーネント間の通信を許可する１つ以上の配線を含むことができる。

プロセッサ２２０は、命令を解釈し実行する、あらゆる従来型のプロセッサおよびマイクロプロセッサを含んでよい。メインメモリ２３０は、プロセッサ２２０によって実行するための情報および命令を格納する、ランダムアクセスメモリ（Ｒａｍｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ：ＲＡＭ）または別型のダイナミック・記憶装置を含むことができる。ＲＯＭ２４０は、プロセッサ２２０に使用するための情報および命令を格納する、従来型のＲＯＭまたは別型のスタティック・記憶装置を含むことができる。記憶装置２５０は、磁気記録装置、および／または、光学記録装置、並びにこれらに対応するドライブが含まれる場合がある。

入力装置２６０は、例えば、キーボード、マウス、ペン、（例えば音声認証デバイスといった）１つ以上の生体認証機構等といった、ユーザが情報をサーバ１２０へ入力することを許可する１つ以上の従来型の機構を含むことができる。出力装置２７０は、ユーザへの出力情報がディスプレイ、プリンタ、スピーカ等を含む、１つ以上の従来型の機構を含むことができる。通信インタフェース２８０は、サーバ１２０がその他の装置および／またはシステムとの通信を可能にする、あらゆるトランシーバ用の機構を含む。例えば、通信インタフェース２８０は、例えばネットワーク１４０といったネットワークを経由し、別の装置またはシステムとの通信を行うための機構を含むことができる。

以下に詳細に記述するように、本発明の原理にかかるサーバ１２０は、クライアント１１０からのクエリに対する応答の検索結果を提供することができる。１つの実施態様において、サーバ１２０はニュース記事が提供する情報源の品質に基づくニュース記事検索結果を修正する。サーバ１２０は、例えばメモリ２３０といったコンピュータへ読み込み可能な媒体中に含有される、ソフトウェア命令を実行するプロセッサ２２０に対応してこれらの操作を実行する。コンピュータへ読み込み可能な媒体は、１つ以上のメモリ装置、および／または、搬送波として決定される。ソフトウェア命令は、例えばデータ・記憶装置２５０といった別のコンピュータへ読み込み可能な媒体、あるいは、通信インタフェース２８０を経由する別のデバイスから、メモリ２３０へと読み込むことができる。このメモリ２３０に含有されるソフトウェア命令は、プロセッサ２２０が、後述プロセスを実行する原因となる可能性もある。もう１つの方法として、組み込み回路が、本発明の原理にかかるプロセスを実施態様するため、ソフトウェア命令の代わりにあるいはソフトウェア命令と組み合わせて使用することができる。それ故に、本発明は、組み込み回路およびソフトウェアのうち、いかなる特定の組み合わせにも限定されない。

本発明の原理にかかるサーバ１２０は、１つ以上の関連付けられたデータベースからの情報に基づく検索結果のランク付けを並べたり変更したりすることができる。このデータベースは、（例えば、メモリ２３０中の）サーバ１２０またはサーバ１２０の外部に格納することができる。

図３は、本発明の原理にかかる実施態様におけるサーバ１２０に関連付けることができるデータベース３００の模範図である。ただ１つのデータベースのみが以下に記述されているとはいえ、サーバ１２０は、ローカルではサーバ１２０に格納されるかあるいはネットワーク１４０を通して分散する１つ以上の追加データベース（例示せず）に関連付けられる点は、留意すべきである。

図に示すように、データベース３００は、情報源フィールド３１０、および、情報源ランクフィールド３２０を含む。データベース３００は、データベース３００および／またはネットワーク１４０から読み出された情報における情報の検索および分類に役立つ、追加フィールドを含むことができる。

情報源フィールド３１０は、システム１００におけるニュースソースを特定することができる。１〜Ｎ（Ｎは１以上である）と表示されるニュースソースは、例えば地方のオンライン新聞または地方のテレビ局のウェブサイトといった地域のニュースソース、国内のニュースソース、海外のニュースソース、専門ニュースソース（例えば、技術・スポーツ・または娯楽に関する雑誌、もしくはこれらの新聞）、および／または、インターネットといったネットワーク由来のあらゆるタイプのニュースソースを含むことができる。例えば、ニュースソースには、Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ Ｐｏｓｔ、ＣＮＮ、ＭＳＮＢＣ、ＢＣＣ、Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ Ｐｏｓｔ、ＵＳＡ Ｔｏｄａｙ、Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇｈ Ｐｏｓｔ−Ｇａｚｅｔｔｅ、ＥＳＰＮ、Ｓｐｏｒｔｓ Ｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｄ等のオンライン版を含むことができる。

情報源ランクフィールド３２０は、情報源フィールド３１０で特定された情報源から読み出された記事（またはドキュメント）のランク付けを調整するために使用できる値を格納することができる。このようにして、より品質の高いニュースソースからの記事のランク付けは、より品質の低いニュースソースからの同トピックに関する記事よりも高いランクへと調整することができる。以下に詳細に記述されるように、既定のニュースソースの値は、少なくとも、そのニュースソースの信頼性、レポートの精度、文体にみるプロ意識、等を基準にすることができる。
（プロセシングの一例）

図４は、本発明の原理にかかる実施態様におけるニュースソースのための情報源ランクを決定するためのプロセスの一例のフローチャートである。以下に記述するプロセスは、例えば、サーバ１２０によって自動的に、あるいは、人による手動操作によって、実行することができる。別の実施態様においては、以下に記述する一部のプロセスが自動的に実行され、一方で、他の部分は手動によって実行することができる。

各ニュースソースについての一群のメトリックを考慮することによって、処理が開始される（動作４０５）。各メトリックは、ニュースソースの品質の部分指標としての役目を果たす、ニュースソースの特定の属性を測定することができる。本発明の原理にかかる一実施態様において、各メトリックは、数値として算出される。ここで例えば、より高く算出された値は、より高品質のニュースソースを表すことができる。

以下にさらに詳細に記述されるように、一群のメトリックは、既定の期間中にニュースソースによって産出された記事の数、ニュースソース由来の記事の平均長、ニュースソース由来の報道の重要性、ニュース速報スコア、使用パターン、人の意見、貸出統計、ニュースソースに関連する人員のサイズ、ニュースソースに関連する局の数、ニュースソースが一群の記事内で産出する最初に登録された事業体の数、報道の幅広さ、国際的多様性、文体等を含むことができる。ニュースソースの品質の決定における第１のメトリックは、既定の期間にニュースソースによって産出された記事の数を含むことができる。この期間は、１週間、２週間、あるいは１ヶ月等であってもよい。本発明の原理にかかる１つの実施態様において、第１のメトリックは、この期間中にニュースソースによって産出された重複しない記事の数を数えることによって決定することができる。もう１つの実施態様においては、第１のメトリックは、ニュースソースによって産出されたオリジナル文の数を数えることによって決定することができる。

第２のメトリックは、ニュースソース由来の記事の平均長を含むことができる。平均長が、例えば、単語や文で測定することができる。本発明の原理にかかる１つの実施態様において、第２のメトリックは、ニュースソースによって産出された重複しない記事の平均長を定めることによって決定することができる。例えば、ＣＮＮの１つの記事の平均長は３００語である一方で、Ａｍａｔｅｕｒ Ｎｅｗｓ Ｎｅｔｗｏｒｋについては１５０語であると、決定することができる。したがって、ＣＮＮに対する第２のメトリックの値は３００、Ａｍａｔｅｕｒ Ｎｅｗｓ Ｎｅｔｗｏｒｋについては１５０とすることができる。

第３のメトリックは、ニュースソースによる報道範囲の重要性を含む。このメトリックは、少なくとも、既定の記事に対する潜在的なニュースストーリーの「サイズ」（これより「ストーリーサイズ」と称する）が決定される可能性があるという仮定に基づかせることができる。このメトリックは、固定された期間中に検討したニュースソースによって産出された全ての重複しない記事についてのストーリーサイズ・スコアに相当する総価値である。この期間は、１週間、２週間、あるいは１ヶ月等であってもよい。一例として、Ｄが１つの記事である場合、Ｄのストーリーサイズは、（例えば、サーバ１２０といった）同じ題材で存在するシステムに周知の相異なる他の記事の数として測定されるだろう。例えば、Ｄがスペースシャトル「コロンビア号」の衝突に関する記事であって、さらに、５００もの他の相異なる記事が同じ題材で存在する場合、ストーリーサイズは５００である。特定の題材に関するその他の記事を検出する技法は、多く存在する。例えば、同時係属中で同一出願人の、２００３年６月３０日付出願の特許文献１（発明の名称「文書のランキングを行う方法及び装置」）、および、２００３年６月３０日付出願の特許文献２（発明の名称「ニュースコンテンツのクラスター化された体系化の方法及び装置」）において、２つのそのような技法が記述されている。両者のいずれもが、全体を参照することによって本明細書に明示的に援用されている。一群の関連記事は、以下「クラスタ」と称する。本発明の原理にかかる１つの実施態様において、メトリック値は、最も大きいＮのストーリーサイズに限定することができる。ここでＮは、１以上の正の整数であって、既定された期間に既知の情報源によって報道される（例えば、サーバ１２０が、１週間のうちにＣＮＮによって報道される最大１００のストーリー）。

第４のメトリックは、ニュース速報スコアの代表値を含むことができる。このメトリックは、重要な出来事が起こった直後にストーリーを公開するために、ニュースソースの能力を測定する。このメトリックは、ニュースソースに由来する重複しない記事の各々のうち「最新スコア」を平均化できる。ここで例えば、最新スコアとは、そのニュースイベントが起こって直後に記事が公開された場合、高い値となる数であり、ニュースストーリーが起こってから多くの時間が経過した後に記事が公開された場合は低い値となる。

本発明の原理にかかる実施態様において、クラスタ内の全ての記事が、公開時間によって増加方向で格納され、さらに、第１の記事時間が、その出来事の起こった時であるとみなされる。例えば、Ｔは、現在の記事と最初の記事との時間よる差異と仮定しよう。閾値Ｎ１は、ストーリーが、もはや最新ではないとみなされた後の間隔を示すために使用することができる。したがって、ニュース速報スコア・メトリックは、

Ｉｆ Ｔ＞Ｎ１, ｔｈｅｎ ｂｒｅａｋｉｎｇ_ｓｃｏｒｅ＝０

Ｉｆ ０＜Ｔ＜Ｎ１, ｔｈｅｎ ｂｒｅａｋｉｎｇ_ｓｃｏｒｅ＝ｌｏｇ(Ｎ１／Ｔ)
並びに、

Ｉｆ Ｔ＝０, ｔｈｅｎ ｂｒｅａｋｉｎｇ＿ｓｃｏｒｅ＝ｌｏｇ（Ｎ１）

と定義できる。Ｎ１は、例えば３時間といったように、時間で表示される。

本発明の原理にかかる別の実施態様では、クラスタ内の全ての記事は、増加方向で時間によって格納され、さらに、各記事のランクは上記記載の値Ｔとみなされる。同様に、閾値Ｎ２を使用することができる。したがって、ニュース速報スコアのメトリックは、

Ｉｆ Ｔ＞Ｎ２, ｔｈｅｎ ｂｒｅａｋｉｎｇ_ｓｃｏｒｅ＝０
ならびに、

Ｉｆ １＜Ｔ＜Ｎ２, ｔｈｅｎ ｂｒｅａｋｉｎｇ_ｓｃｏｒｅ＝ｌｏｇ(Ｎ２／Ｔ)

ある実施態様例において、Ｎ２は１０であってもよい。

本発明の原理にかかるさらに別の実施態様において、上記で定義されたニュース速報スコアは、既定の記事が属する関連記事のクラスタのサイズに比例する数量を乗算することができる。例えば、ニュース速報スコアは、係数＝（１＋ｌｏｇ（クラスタサイズ））を乗算することができる。このことは、ストーリーが重要で、且つ、大きなクラスタを形成すると見られる場合に、ニュース速報の値を重要視する。

さらにまた別の実施態様では、最新スコアの平均化の代わりに、クラスタサイズが所定の値（例えば、３０）を超える場合、その値は、合計される。したがって、この場合においては、ニュース速報スコアは、以下のように定義することができる。

各記事Ａについて：
Ｉｆ（（Ｓｉｚｅ（Ｃｌｕｓｔｅｒ（Ａ））＞３０：
ｂｒｅａｋｉｎｇ＿ｎｅｗｓ［Ｓｏｕｒｃｅ（Ａ）］+＝３０−ｒａｎｋ＿ｗｉｔｈｉｎ＿ｃｌｕｓｔｅｒ（Ａ）

第５のメトリックは、使用パターンを表示する値を含むことができる。ニュース検索エンジンのウェブページから個々の記事へ通るリンクは、使用（例えば、クリック）に際し監視される。しばしば選定されるニュースソースが検出され、使用の監視に比例する値が割り当てられる。ＣＮＮといった、周知のサイトは、無名のタウンニュースといった人気の少ないサイトよりも好まれる傾向にあり、人気の少ないサイトを避ける可能性がある。測定されたトラフィックは、ニュース検索エンジンの嗜好によるランク付けに起因する測定のバイアスを避けるために、読者がリンクのアクセスで得た機会の数によって正規化することができる。

第６のメトリックは、ニュースソースについて人の意見を表示する値を含むことができる。本発明の原理にかかる１つの実施態様では、ユーザは一般的に、楽しんで読む（またはアクセスした）新聞（または雑誌）を特定するために投票することができる。別の方法またはこれに加えて、このニュース検索エンジンのユーザは、ユーザが楽しんでアクセスするウェブサイトに決定するよう投票することができる。その他の機関によるニュースサイトの評価もまた、利用することができる（例えば、新聞は、少なくともその新聞が受賞したピューリッツァー賞の数の一部に基づいて比較される可能性がある）。さらに、ニュースソースの寿命は、公的な信用の尺度と捉えられメトリックとして使用することができる。別の実施態様において、評価する者が、個々のニュースソースからの記事の選択を示し、各情報源にスコアを与えるように依頼することもできる。これにより与えられたスコアは、メトリックとみることができる。

第７のメトリックは、ニュースソースの貸出統計を表示する値を含むことができる。例えば、Ｍｅｄｉａ Ｍａｔｒｉｘ ａｎｄ Ｎｉｅｌｓｅｎ Ｎｅｔｒａｔｉｎｇｓといった機関は、（例えば、ニュースサイトといった）オンラインサイトの利用統計を公開する。これらの公開されたトラフィック数は、ニュースソースの品質の尺度として使用することができる。本発明の原理にかかる１つの実施態様では、このニュースサイトに関連する印刷された新聞の貸出統計は、メトリックとみなすことができる。

第８のメトリックは、ニュースソースに関連付けられた人員のサイズを表示する値を含むことができる。本発明の原理にかかる１つの実施態様において、その人員のサイズは、そのニュースソースに由来する記事に挙げられた特異的なジャーナリスト名の数のうち少なくとも一部に基づいて決定することができる。

第９のメトリックは、ニュースソースに関連付けられる報道局の数を表示する値を含むことができる。

第１０のメトリックは、ニュースソースが関連記事のクラスタ内で産出する最初に登録されたエンティティの数を表示する値を含むことができ、例えば、少なくともＮ個の関連記事（例えば、Ｎ＝３）を有する全ての記事を平均化する。登録されたエンティティは、人・場所・または機関に相当する。ニュースソースが、同クラスタ内（故に、同トピック）の他の記事を含有しない登録されたエンティティを含有する、ニュースストーリーを生成する場合、このニュースソースは、最初に報道する能力があることの暗示である可能性がある。この解析において、閾値サイズＮのクラスタにおける既知のニュースソースによって加算された平均値が、評価される。本発明の原理にかかる１つの実施態様においては、登録されたエンティティが、クラスタ中でより以前に公開された記事が同じ登録エンティティを有していないかどうか検討される。登録されたエンティティは、スペリングおよび略語中のばらつきを相殺するために、近似の文字列照合を使用して比較することができる。他の記事に記載のどのエンティティとも明らかに異なる登録エンティティは、オリジナルとみなすことができる。

第１１のメトリックは、ニュースソースの幅広さ（例えば、情報源がコンテンツを産出するトピックの数）を表示する値を含むことができる。本発明の原理にかかる１つの実施態様において、ニュースソース由来の記事は、一連のトピック（例えば、芸術、音楽、スポーツ、ビジネス等）へと類別することができ、さらに、トピックの範囲は、幅広さの尺度として使用することができる。あらゆる従来型の分類技術が、記事をトピックへと類別するために使用される可能性がある。例えば、機械学習文献に由来する分類システムは、ニュース記事を選択された一連のトピックへと類別するために使用することが可能である。別の実施態様においては、ニュースソースによって公開されたセクションの数は、幅広さの尺度とみなすことができる。

第１２のメトリックは、ニュースソースの国際的多様性を表示する値を含むことができる。このメトリックは、ニュースサイトがネットワーク・トラフィックを受信する国の数を測定することができる。本発明の原理にかかる１つの実施態様において、このメトリックは、既知のユーザがニュース・ウェブサイトへアクセスしてくる（たとえば、検索サイトから測定されたニュースソースによる記事へのリンクをクリックするユーザのインターネット・プロトコル（ＩＰ）アドレス上の少なくとも一部に基づく）国を考慮することによって、測定することができる。対応するＩＰアドレスは、国マッピングに対する既知のＩＰブロックについてのテーブルに基づいて、アクセス元の国へとマッピングできる。別の実施態様においては、既知のニュース・ウェブサイトへリンクするウェブサイトのＩＰアドレスが監視され、ニュースサイトがリンクされた異なる国々の数は、メトリックとして使用することができる。

第１３のメトリックは、ニュースソースに使用される文体を表示する値を含むことができる。スペリングの正確さ・文法・および知識レベルを測定するための自動化されたテストは、文体を反映するメトリック値を生成するために使用することが可能である。文体について測定された品質に比例するスコアが、その次に割り当てられる。

その他のメトリックは、前述した一群のメトリックへ追加されたものあるいはもう別のものとみなされる点は、留意すべきである。例えば、別のメトリックは、ニュース・ウェブサイトへとハイパーリンクの数を表示する値を含むことができる。

一群のメトリックが考慮されると、各ニュースソースについての情報源ランクは、一群のメトリックの少なくとも一部に基づいて決定することができる（動作４１０）。ニュースソースに対する情報源ランクを決定するために、上述した一群のメトリックの一部または全部は、ニュースソースに対する最終スコア（例えば、情報源ランク）を産出するように結合させることが可能である。多くの技法が、ニュースソースの情報源ランクを決定するために使用できる。例えば、本発明の原理にかかる１つの実施態様において、各メトリックは、対応する係数を乗算することができ、さらにその結果算出された値は、ニュースソースについての情報源ランクを与えるよう合計することができる。もう１つの方法として、各メトリックは、０〜１の範囲になるように正規化することができ、さらにその結果算出された値は、最終メトリック値（すなわち、情報源ランク）を合計することにより得られる。例えば、この正規化は、このメトリックに割り当てられた最大限可能な値で各メトリックを除算することによって達成できる。

別の実施態様においては、様々なメトリックにおけるニュースソースの平均ランクが、計算される。例えば、ＣＮＮが、貸出統計で１のランク、国際的人気度で２のランク、国際的な局数では９のランクを有する場合、（これらのメトリックだけを考慮すると）ＣＮＮは、

（１＋２＋９）／３＝４

の平均ランクを有する。

各ニュースソースについて、さらなる実施態様においては、このメトリックに対する最高ニュースソースに関連する各メトリックの百分率スコアは、ニュースソースについての情報源ランクを決定するために使用することできる。例えば、ＣＮＮが国際的人気度で２のランクで、ＢＣＣが同メトリックで最高ランクの１０を有する場合、このメトリックに対するＣＮＮの百分率スコアは０．２であるとすることができる。

上述した技術に関するもう１つの実施態様として、上述した技法のうちの１つは、考慮されている既知のニュースソースについての最高値Ｎのみを使用することができる。Ｎは、１以上の正の整数であることができる。１つの実施態様においては、Ｎは５であってもよい。既知のニュースソースについての最高Ｎのメトリックのみを考慮することにより、このことは、いくつかのメトリックがまだ計算し終えていないニュースソースの組み込みを可能にする。

ニュースソースについて情報源ランクが決定されると、この情報源ランクは、サーバ１２０によって格納される（動作４１５）。

図５は、本発明の原理にかかる実施態様における、オブジェクト（例えば、ニュース記事）のランク付けを調整するためのプロセスの一例に関するフローチャートである。以下の記述が検索クエリ結果として読み出されたオブジェクトのランク付けに焦点を当てると同時に、本発明の原理にかかる実施態様は、それほど限定されるものではない。実際には、本発明の原理にかかる実施態様は、スコア付け基準に従ってニュース記事をランク付けする、あらゆるシステムまたは方法に、等しく応用が可能である。その基準は、例えば、クエリ（例えば、以下のシナリオ例に記述された検索エンジン）、トピック（例えば、スポーツ）、キーワードのリスト（例えば、最初の検索結果ドキュメント由来のキーワード）、地理的領域（例えば、ニューヨーク）、一群の記事における記事のリスト、あるいは、一連のドキュメント例を含めることが可能である。

プロセシングは、例えば、クライアント１１０といったような、クライアント上のウェブ・ブラウザ・ソフトウェアを使用するサーバ１２０にアクセスするユーザから開始する（図１）。ユーザは、サーバ１２０によって保守されている１つ以上の検索語から検索エンジン１２５までを含むクエリを提供する（動作５０５）。１つの実施態様において、この検索クエリは、新トピックに関係する１つ以上の用語を含む。例えば、ユーザがＧｅｏｒｇｅ Ｂｕｓｈについてのニュース記事を見たいと望む場合、このユーザは、クライアント１１０に、検索語「Ｇｅｏｒｇｅ Ｂｕｓｈ」を指定する検索クエリを、サーバ１２０へと送信させる。

検索クエリの受信に応答して、サーバ１２０は、従来型の方法でランク付けされた結果のリストを生成することができる（動作５１０）。この結果は、ニュース記事への参照（例えば、リンク）および場合によってはリンクのテキスト解説を含むことができる。サーバ１２０は、ランク付けされたリスト中の各リンクについて、そのリンクは情報源ランクが決定されたニュースソースに対応するかどうかを決定することができる。情報源ランクがリンクに存在するかどうかを決定するために、サーバ１２０は、リンクが対応するニュースソースを特定することができる（動作５１５）。１つの実施態様において、サーバ１２０は、リンクに関連付けられたＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）の少なくとも一部に基づくニュースソースを特定することができる。例えば、サーバ１２０は、リンク「ｗｗｗ．ｃｎｎ．ｃｏｍ／２００３／ａｂｃ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ」はニュースソース「ＣＮＮ」に対応すると決定することができる。あるリンクが対応するニュースソースを特定するためのその他の技法が、代わりに使用されてもよい。

ニュースソースが識別されると、サーバ１２０は、例えばデータベース３００にアクセスすることもしくはリンクに対応するニュースソースが情報源フィールド３１０に格納されているかどうかを決定することによって、情報源ランクがリンクに存在するかどうかを決定することができる（動作５２０）。ニュースソースが、情報源フィールド３１０に存在しない場合、サーバ１２０は、リンクのランク付けを調整することはできない。その一方で、ニュースソースが情報源フィールド３１０に存在する場合、サーバ１２０は、情報源ランクフィールド３２０からニュースソースの情報源ランクを読み出すことができる。サーバ１２０は、結果、読み出された情報源ランクの少なくとも一部に基づくニュースソースに対応するリンクのランク付けを調整することができる（動作５２０）。

リンクの初期ランク付けＲ１を仮定すると、サーバ１２０は、各リンクについて向上したスコアを計算することによって調整されたランク付けＲ２を生産することができる。サーバ１２０は、Ｒ１でのランク付けに対応するスコアおよびリンクに関連付けられたニュースソースについての情報源ランクを組み合わせることによって、新しいスコアを決定することができる。本発明の原理にかかる実施態様においては、サーバ１２０は、加重和として新しいスコアを決定することができる。例えば、サーバ１２０は、以下のように、リンクに対する新しいスコアを決定することができる。

ＮＥＷＳＣＯＲＥ（Ｄ）＝ａｌｐｈａ＊ＯＬＤＳＣＯＲＥ＋ｂｅｔａ＊ＳＯＵＲＣＥＲＡＮＫ（ＳＯＵＲＣＥ（Ｄ））

ここでＳＯＵＲＣＥ（Ｄ）とはリンクＤのニュースソースであり、ａｌｐｈａおよびｂｅｔａは、相応する定数である。例えば、本発明の原理にかかる１つの実施態様において、ａｌｐｈａは０．８に、ｂｅｔａは０．２に設定することができる。ａｌｐｈａおよびｂｅｔａに対するその他の値が、代わりの方法として使用できる点は、留意すべきである。例えばＲ１スコアおよび情報源ランクの平均をとるといったような、リンクのランク付けを調整するための他の技法が、代わりの方法として使用できる。このようにして、向上したニュースリンクのランキングが生産できる。

ランク付けされたリストが調整されると、サーバ１２０は、リンクの調整・ランク付けされたリストをクライアント１１０に提供する（動作５２５）。サーバ１２０は、ネットワーク１４０を経由して、調整されたリンクのリストをクライアント１１０に伝送することができる。

本発明の原理にかかるその他の実施態様において、サーバ１２０は、動作５１０において、検索クエリの受信に応答してランク付けされていない検索結果のリストを読み出すことができる。この例で、サーバ１２０は、検索結果リストに関連付けられているニュースソースに関連付けられた情報源ランクに基づく検索結果のリストをランク付けすることができる。
（結論）

本発明の原理にかかる実施態様は、ニュース記事に関連付けられたニュースソースの品質の少なくとも一部に基づくニュース記事のランク付けを向上させることができる。

前述の本発明についての実施例の記述は、例証および記述を提供するが、網羅的であることや開示された正確な形式へと本発明を限定することなどを目的としない。修正および偏光は、上述の教示に照らして起こりうるし、さらに本発明の実践から獲得することもできるだろう。例えば、上述した関数は、サーバ１２０で実行される必要はない。その他の実施態様においては、図５に記述した１つ以上の動作は、クライアント１１０で実行することができる。例えば、ブラウザアシスタント（すなわち、従来型のウェブブラウザと連動して作動するソフトウェア）は、図５のプロセスに関して記述した１つ以上の動作を実行することができる。

さらに、上述したように、本発明の原理にかかる実施態様は、ニュース記事のランク付けに限定されない。例えば、本発明の原理にかかる実施態様は、ネットワークから読み出しができるしあるいは１つ以上のデータベースを形成することも可能な、その他の種類の項目をランク付けするために使用することができる。

図４および図５に関して一連の動作が記述されているとはいえ、動作の順序は、本発明の原理にかかる別の実施態様においては変化することができる。さらに、従属しない動作が、平行して実行されてもよい。

本出願の記述で使用される要素、動作、または命令は、そのようなものとして明示的に記述されない限り、本発明にとって重要かつ必要なものとして解釈されるべきではない。

本発明の原理にかかるシステムおよび方法が実施態様されたシステムの一例である。 本発明の原理にかかる実施態様における図１のサーバの一例である。 本発明の原理にかかる実施態様における図２のサーバと関連付けることも可能なデータベースの一例である。 本発明の原理にかかる実施態様におけるニュースソースについて情報源ランクを決定するためのプロセスの一例のフローチャートである。 本発明の原理にかかる実施態様におけるオブジェクトのランク付けを調整するためのプロセスの一例のフローチャートである。

符号の説明

１００ システム
１１０ クライアント
１２０ サーバ
１２５ 検索エンジン
１３０ サーバ
１４０ ネットワーク

Claims (17)

1. サーバのプロセッサにより実行される結果をランク付けするための方法であって、
   前記プロセッサにより、
   ニュース記事の参照リストを各ニュース記事の初期ランクを含めて生成し、
   各リンクに対して、前記参照リストの各参照に関連付けられたニュースソースを前記参照に関連付けられたＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）の少なくとも一部に基づき特定し、
   各特定されたニュースソースについてニュースソースランクが存在するかを判断し、
   前記ニュースソースランクが存在する前記各参照に関連付けられたニュースソースに対する最終スコアの計算においては、
   調整された初期ランクを生成するための第１の定数によって、前記初期ランクを調整し、
   調整されたニュースソースランクを生成するための第２の定数によって、前記ニュースソースランクを調整し、
   前記第１の定数と前記第２の定数とは異なる定数であり、前記最終スコアを計算するために前記調整された初期ランクと前記調整されたニュースソースランクとを組み合わせることを含み、
   前記ニュースソースランクが存在しない特定のニュースソースの前記各参照においては、前記最終スコアを前記初期ランクによって計算し、
   前記最終スコアに基づき前記参照リストにおける前記参照をランク付けし、
   前記ニュースソースはニュース記事と関連したエンティティであることを特徴とする、結果をランク付けするための方法。
2. 前記ニュースソースのランクは、第１の期間中に前記特定されたニュースソースによって産出された多数の記事のうち１つ以上の記事、前記特定されたニュースソースによって産出される記事の平均長、前記特定のニュースソースが第２の期間に産出する重要な報道の量、ニュース速報情報源、前記特定されたニュースソースへのネットワーク・トラフィック、前記ニュースソースについての人の意見、前記特定されたニュースソースの貸出統計、前記特定されたニュースソースに関連する人員のサイズ、前記特定されたニュースソースに関連する多数の局、前記特定されたニュースソースに関連する一群の記事に最初に登録された多数のエンティティ、前記特定されたニュースソースによる報道の範囲、前記特定されたニュースソースへのトラフィックの発信元となる多数の国、および、前記特定されたニュースソースに使用する文体の少なくとも一部に基づくことを特徴とする請求項１記載の方法。
3. 前記ニュース記事の参照リストは参照がランク付けされたリストであって、
   さらに、前記ランク付けが前記ニュースソースのランクの少なくとも一部に基づく、前記参照のランク付けされたリストの調整を含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
4. 前記ニュース記事の参照がオンライン・ニュース記事へのリンクを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
5. 前記プロセッサによる、１つ以上の検索クエリ、トピック、１つ以上のキーワード、地理的領域、および一連のドキュメントの少なくとも一部に基づく前記ニュース記事の参照リストの決定をさらに含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
6. コンピュータで実行されるニュースソースの品質を決定するための方法であって、
   前記コンピュータにより、
   第１の期間中に前記ニュースソースによって産出された多数の記事のうち少なくとも１つの記事、前記ニュースソースによって産出される記事の平均長、前記ニュースソースが第２の期間に産出される重要な報道の量、ニュース速報スコア、前記ニュースソースへのネットワーク・トラフィックの量、前記ニュースソースについての人の意見、前記ニュースソースの貸出統計、前記ニュースソースに関連する人員のサイズ、前記ニュースソースに関連する多数の局、前記ニュースソースに関連する一群の記事に最初に登録された多数のエンティティ、前記ニュースソースによる報道の幅広さ、前記ニュースソースへのトラフィックの発信元となる多数の国、および、前記ニュースソースに使用する文体の少なくとも２つに基づき前記ニュースソースについての複数のメトリック値をコンピュータにより決定し、
   前記決定された複数のメトリック値の少なくとも一部に基づくニュースソースについての品質値をコンピュータにより生成し、
   前記品質値の生成は、
   複数の調整されたメトリック値を算出するための、前記複数のメトリック値中の各メトリック値の係数による乗算と、
   前記品質値を獲得するための前記複数の調整されたメトリック値の加算とを含み、
   前記ニュースソースについての品質値をコンピュータのメモリに格納し、
   前記ニュースソースはニュース記事と関連したエンティティである
   ことを特徴とする方法。
7. 前記複数のメトリック値が、前記ニュースソースに対する最も高いメトリック値の設定回数を含むことを特徴とする請求項６記載の方法。
8. さらに、前記コンピュータにより、複数の他のニュースソースについて，異なるニュースソースを含む前記複数の他のニュースソースのうちの少なくとも１つに対する前記メトリック値の決定および前記品質値の生成を反復し、
   前記ニュースソースについての品質値および前記複数の他のニュースソースについての品質値を格納することを特徴とする請求項６記載の方法。
9. 前記ニュースソースに関連付けられたオブジェクトをランク付けするために品質値の使用をすることを含むことを特徴とする請求項６記載の方法。
10. 前記メトリック値の決定は、前記ニュースソースが前記第２の期間に産出する重要な報道の量を表示する重要メトリック値の決定を含み、さらに、
    前記重要メトリックの決定は、
    前記第２の期間中のニュースソースによって産出された各記事に対し、前記記事についての重要値を産出するため他のニュースソースによって産出された同じ題材についての複数の重複しない記事の決定と、
    前記重要メトリック値を獲得するための前記メトリック値の加算とを含むことを特徴とする請求項６記載の方法。
11. 前記メトリック値の決定は、前記ニュース速報スコアを表示するニュース速報メトリック値の決定を含み、さらに、
    前記ニュース速報メトリック値の決定は、
    前記ニュースソースによって産出された少なくとも１つの記事につき、前記少なくとも１つの記事が前記ニュースソースによって公開されたことについての第１の時間値の決定と、
    最初の記事が前記少なくとも１つの記事として同じ題材で公開されたことについての第２の時間値の決定と、
    相違時間値を決定するための前記第１の時間値から前記第２の時間値の減算と、
    相違時間値と閾値との比較と、
    前記比較の少なくとも一部に基づくニュース速報メトリック値の割当てとを含むことを特徴とする請求項６記載の方法。
12. 前記ニュース速報メトリック値の決定が、
    前記少なくとも１つの記事として同じ題材である他のニュースソースからの一群の記事の特定と、
    前記比較に基づき算出された値をニュース速報メトリック値に割り当てる前に、前記算出された値と前記他のニュースソースからの一群の記事のサイズに比例する数量との乗算とをさらに含むことを特徴とする請求項６記載の方法。
13. 前記複数のメトリック値の決定において、重複しない記事の重要性が重複する記事の重要性よりもより高いことを特徴とする請求項６記載の方法。
14. メモリと、
    第１の期間中に前記ニュースソースによって産出された多数の記事のうち少なくとも１つの記事、前記ニュースソースによって産出される記事の平均長、前記ニュースソースが第２の期間に産出される重要な報道の量、ニュース速報スコア、前記ニュースソースの貸出統計、前記ニュースソースに関連する人員のサイズ、前記ニュースソースに関連する多数の局、前記ニュースソースに関連する一群の記事に最初に登録された多数のエンティティ、前記ニュースソースによる報道の幅広さ、前記ニュースソースへのトラフィックの発信元となる多数の国、前記ニュースソースに使用する文体の少なくとも２つに基づくニュースソースについての複数のメトリック値を決定し、
    複数のメトリック値の少なくとも一部に基づく前記ニュースソースについての品質値を決定し、前記メモリに前記品質値を格納するように設定されたプロセッサと
    を備え、
    前記品質値を決定するとき、前記プロセッサは、
    複数の調整されたメトリック値を算出するための、前記複数のメトリック値中の各メトリック値の係数による乗算をすることや、
    前記品質値を獲得するための前記複数の調整されたメトリック値の加算をすることを含み、
    前記ニュースソースはニュース記事と関連したエンティティであることを特徴とするサーバ。
15. サーバのプロセッサにより実行される検索結果を提供するための方法であって、
    前記プロセッサにより、
    オブジェクトのリストを各オブジェクトの初期ランクを含めて生成し、
    前記複数のオブジェクトの前記各オブジェクトに関連付けられた情報源を前記オブジェクトに関連付けられたＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）の少なくとも一部に基づき特定し、
    前記情報源の各々の情報源のランクが存在するかを判断し、
    前記ニュースソースランクが存在する前記各オブジェクトに関連付けられたニュースソースに対する最終スコアの計算においては、
    調整された初期ランクを生成するための第１の定数によって、前記初期ランクを調整し、
    調整されたニュースソースランクを生成するための第２の定数によって、前記ニュースソースランクを調整し、
    前記第１の定数と前記第２の定数とは異なる定数であり、前記最終スコアを計算するために前記調整された初期ランクと前記調整されたニュースソースランクとを組み合わせることを含み、
    前記ニュースソースランクが存在しない特定のニュースソースの前記各オブジェクトにおいては、前記最終スコアを前記初期ランクによって計算し、
    前記最終スコアに基づき前記複数のオブジェクトの前記各オブジェクトをランク付けし、
    前記情報源は前記各オブジェクトと関連したエンティティであることを特徴とする方法。
16. 前記情報源のランクは、
    特定された各情報源について、第１の期間中に前記情報源によって産出された多数の記事のうち少なくとも１つの記事、前記情報源によって産出される記事の平均長、前記情報源が第２の期間に産出される重要な報道の量、ニュース速報スコア、前記情報源の貸出統計、前記情報源に関連する人員のサイズ、前記情報源に関連する多数の局、前記情報源に関連する一群の記事に最初に登録された多数のエンティティ、前記情報源による報道の幅広さ、前記情報源へのトラフィックの発信元となる多数の国、前記情報源に使用する文体の少なくとも一部に基づく前記プロセッサにより、前記情報源のランクに基づき前記特定された情報源の各々の品質を生成することを特徴とする請求項１５に記載の方法。
17. 前記複数のオブジェクトがオンライン・ニュース記事を含むことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
    
    

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