JP6223721B2 - アソシエーティブメモリ内部での最適比較基準の形成 - Google Patents

Description

本発明は、概してアソシエーティブメモリの管理に関し、具体的には、アソシエーティブメモリ内でデータ検索を行う際の検索条件を改善することを目的としたアソシエーティブメモリ内部での最適比較基準の作成に関する。

アソシエーティブメモリのクエリを定式化するとき、一部のユーザにとって、使用すべき基準の定式化は難しい。例えば、データを解釈するときに問題が生じる。加えて、主題に対する知識が浅い場合、最適とはいえない比較が行われる可能性がある。さらに、クエリの定式化を行うときにアソシエーティブメモリを使用してエンティティ比較を実行する場合、緻密な基準の使用が有用である。さらに、クオリティアソシエーティブメモリ比較は、エンティティ比較を正確に行うために、主題に関するユーザの専門知識に頼っている。

したがって、アソシエーティブメモリに対するクエリを行う際に生じる問題は、どのようにして最適にクエリを形成するかである。アソシエーティブメモリに対するクエリを行う際に生じる別の問題は、ユーザが関心領域において主題の専門家でないとき、アソシエーティブメモリのクエリをどのようにして最適化するかである。

例示的実施形態によりシステムが提供される。このシステムは、複数のデータと、複数のデータ間の複数の関連付けとを含むアソシエーティブメモリを含んでいる。複数のデータは、関連グループにまとめられている。アソシエーティブメモリは、少なくとも複数のデータ間における間接的関係に基づいてクエリが行われるように構成されている。システムは、アソシエーティブメモリと通信する入力デバイスであって、入力基準を受け取るように構成された入力デバイスも含む。システムは、さらに、入力デバイス及びアソシエーティブメモリと通信するオプティマイザを含んでいる。このオプティマイザは、アソシエーティブメモリを使用し、入力基準に基づいて多次元基準ファイルを生成するように構成されている。オプティマイザは、入力基準を、専門家の重みに関連付けられた数値表現に変換し、入力基準に関連する最適化された複数の基準を含む多次元基準ファイルを生成する。

例示的実施形態により方法が提供される。この方法は、コンピュータで読込可能な非一過性の記憶媒体、及び複数のデータと複数のデータ間の複数の関連付けとを含むアソシエーティブメモリと連動するコンピュータを用いて実施される。複数のデータは、関連グループにまとめられている。アソシエーティブメモリは、少なくとも複数のデータ間の間接的関係に基づいてクエリが行われるように構成されている。方法は、アソシエーティブメモリと通信する入力デバイスで入力基準を受け取ることを含む。方法は、また、アソシエーティブメモリと、入力デバイス及びアソシエーティブメモリと通信するオプティマイザとを用い、入力基準に基づいて多次元基準ファイルを生成することを含む。方法は、オプティマイザを用いて、入力基準を、専門家の重みに関連付けられた数値表現に変換することも含む。方法は、さらに、オプティマイザを用いて、入力基準に関連する最適化された複数の基準を含む多次元基準ファイルを生成することを含む。

例示的実施形態により、さらにシステムが提供される。このシステムは、複数のデータと、複数のデータ間の複数の関連付けとを含むアソシエーティブメモリを含んでいる。複数のデータは、関連グループにまとめられている。アソシエーティブメモリは、複数のデータの中の直接的関係と間接的関係とを含むグループから選択された、少なくとも一つの関係に基づいてクエリが行われるように構成されている。アソシエーティブメモリは、論理的に複数のパースペクティブに分割される。複数のパースペクティブは、対応する、複数のデータからなるサブセットの複数の表現から構成されている。システムは、第１の基準ファイル及び第２の基準ファイルを受け取るように構成された入力デバイスも含む。第１の基準ファイルは、複数のパースペクティブのうちの第１のパースペクティブ内の第１の属性カテゴリと、第１のパースペクティブ内の第２の属性カテゴリを含んでいる。第２の基準ファイルは、第１のパースペクティブ内の第３の属性カテゴリと、第１のパースペクティブ内の第４の属性カテゴリを含んでいる。第１の属性カテゴリと第３の属性カテゴリとは同等である。第２の属性カテゴリと第４の属性カテゴリとは同等である。システムは、また、第１の基準ファイルと第２の基準ファイルとの多次元的組み合わせを実行することにより、第１のパースペクティブ内の第５の属性カテゴリと、第１のパースペクティブ内の第６の属性カテゴリとを含む第３の基準ファイルを形成するように構成されたオプティマイザを含んでいる。第５の属性カテゴリは、第１の属性カテゴリ及び第３の属性カテゴリと同等である。第６の属性カテゴリは、第２の属性カテゴリ及び第４の属性カテゴリと同等である。

上記のフィーチャ、及び機能は、本発明の様々な実施形態において独立に達成可能であるか、又は他の実施形態において組み合わせることが可能である。これらの実施形態について、後述の説明及び添付図面を参照してさらに詳細に説明する。

新規のフィーチャと考えられる例示的実施形態の特徴は、特許請求の範囲に明記される。しかしながら、例示的実施形態と、好ましい使用モード、さらなる目的、及びそのフィーチャは、添付図面を参照して本明細書の例示的一実施形態の後述の詳細な説明を読むことにより最もよく理解されるであろう。

例示的な一実施形態による、アソシエーティブメモリ内でのクエリを定式化するためのシステムのブロック図である。 例示的な一実施形態による、アソシエーティブメモリ内でのクエリのための属性選択の最適化を示している。 例示的な一実施形態による、この実施形態に使用される化学薬品の比較のための基準ファイルの一例である。 例示的な一実施形態による、部品のエンティティ比較の一例を示している。 例示的な一実施形態による部品比較用の基準ファイルの一例であり、比較基準に重みが割り当てられる。 例示的な一実施形態による、組み合わされた基準ファイルを作成するために使用される所与のドメインに関連する部品比較用の多基準ファイルの一例を示している。 例示的な一実施形態による、耐食部品用の最適な比較基準の一例を示している。 例示的な一実施形態による、アソシエーティブメモリ内での部品比較の一例を示しており、耐食部品の比較基準に基づいて定式化された関連の結果が示されている。 例示的な一実施形態による、アソシエーティブメモリ内部での最適な比較基準の形成を示す図である。 例示的な一実施形態による、アソシエーティブメモリ内部での最適な比較基準の形成を示すフロー図である。 例示的な一実施形態による、アソシエーティブメモリ内部での最適な比較基準の形成を示すフロー図である。 例示的な一実施形態による、多次元基準の作成及び基準を示す図である。 例示的な一実施形態による、多次元基準の作成及び基準を示すフロー図である。 例示的な一実施形態によるデータ処理システムを示している。

例示的実施形態は、特にユーザが主題の専門家でない技術分野において、アソシエーティブメモリ内で最適なクエリを定式化することが困難であることを認識し、考慮するものである。したがって、例示的実施形態は、アソシエーティブメモリのクエリのための属性選択を自動的に最適化するためのデバイス及び方法を提供する。例示的な実施形態は、他に多数の用途を有している。

例示的実施形態により複数の有用な機能が提供される。例示的実施形態は、誰もが使用できる最適基準を形成することにより、大規模なデータセット全体にわたる知識を利用する効率的な機構を提供する。この機能は、アソシエーティブメモリの使用に関するコストを有意に削減することができる。例示的実施形態は、また、専門家と初心者との間の知識のギャップの橋渡しをすることにより、専門家スタッフを保持する必要なく生産性を向上させることができる。この機能は、結果的に、アソシエーティブメモリの使用に関するコストを回避することができる。例示的実施形態は、大規模で複雑なデータセットから知識又は理解を導き出すことに関する困難性に起因して混乱が生じる可能性を低下させることができる。例示的実施形態は、アソシエーティブメモリ内部での基準選択を改善するための長期的解決法を提供することにより、さらにコストを回避することができる。

ここで、本明細書に記載される例示的実施形態の動作機能の例を再び参照する。例示的実施形態は、アソシエーティブメモリのパースペクティブ内において、ユーザが有用な基準を集めてグループ化し、且つそれらを特定の指定属性に割り当てることを可能にする体系的アプローチの基準を提供する。次いで、ユーザは、エンティティを比較するとき、以前の使用の際に収集された情報に基づくパースペクティブ内で、エンティティの特定の指定属性に関する使用に最善の基準を選択することができる。

このようにして、例示的実施形態は、アソシエーティブメモリ内で最適基準を導き出すために使用される。最適基準は、関連性及び精度の高い結果を取得するために、比較クエリに適用される。

換言すれば、例示的実施形態により、アソシエーティブメモリ内でのエンティティ比較のための最適な比較基準を作成する方法及びシステムが提供される。このような例示的実施形態を実施する一態様は、特定の属性又はそのパースペクティブに対応するバイナリファイル内に比較基準の個々の数値表現を保存することである。保存されたファイルは、同じパースペクティブ内部で、ローカルに保存された他の基準ファイルと同じディレクトリ位置に残り、それらすべてのファイルは同じ特定の属性を共有している。この場合、例示的実施形態は、多次元的にこれらの基準ファイルを組み合わせて蓄積することができ、これらの基準ファイルは他のユーザによって使用可能となる。このようにして、基準ファイルを作成したユーザの知識及び専門知識を、他のユーザが利用できる。

加えて、例示的実施形態は、アソシエーティブメモリ内部において所与のパースペクティブの特定の属性のエンティティを比較するために自動的に最善の基準を選択する所定の動的フィルタをユーザに提供する。例示的実施形態は、以前の使用の際に収集された情報の組み合わせに基づいて、正確な基準を選ぶことができる。例示的実施形態は、以前の検索の間に取得された主題の専門知識を適用することにより、ユーザが関連性の高いエンティティ比較を行うことを助けることができる。このように、例示的な一実施形態では、システムは、存在する場合にはパースペクティブ又は特定の属性に対する個々の関連性を保持しながら、最適な「万能サイズの」アプローチを提供することができる。

本明細書において使用される用語「アソシエーティブメモリ」は、複数のデータと、複数のデータ間の複数の関連付けを指している。これらのデータと関連付けは、コンピュータで読込可能な非一過性の記憶媒体に格納される。複数のデータは、関連グループに収集される。アソシエーティブメモリは、複数のデータ間の直接相関に加えて、複数のデータ間の間接的関係に基づいてクエリが行われるように構成されている。アソシエーティブメモリは、また、直接的関係と、直接的及び間接的な関係の組み合わせとに基づいてクエリが行われるように構成されている。

アソシエーティブメモリは、複数のデータと、複数のデータ間の複数の関連付けとを特徴とする。複数のデータは、関連グループにまとめられる。アソシエーティブメモリは、複数のデータ間の直接相関に加えて、複数のデータの中の、直接的関係と間接的関係とを含むグループから選択された、少なくとも一つの関係に基づいてクエリが行われるように構成されている。アソシエーティブメモリはソフトウェアの形態をとってもよい。このように、アソシエーティブメモリは、直接的な相関以外の関連性に基づいて、新規見識獲得の利益のために、関連グループに情報を収集するプロセスと考えることもできる。

本明細書で使用される「エンティティ」という用語は、はっきり区別される別々の存在であるオブジェクトを指し、このような存在は物質的なものである必要はない。したがって、抽象的概念及び法的制約もエンティティとみなされる。本明細書で使用される場合、エンティティは生物である必要はない。

本明細書で使用される「パースペクティブ」とは、「視点」のことである。アソシエーティブメモリに関して、パースペクティブとは、ユーザのドメインの特定の一面のコンテクストの選択である。

本明細書で使用される「ドメイン」は、解析に使用するために目の前にある主題である。

図１は、例示的な一実施形態による、アソシエーティブメモリ内でのクエリを定式化するためのシステムのブロック図である。図１に示すシステム１００は、分散環境又はネットワーク環境において、及び「クラウド」として知られる遠隔管理されたデータ処理システムの組により、一又は複数のデータ処理システムを使用して実施することができる。システム１００を実施する一又は複数のデータ処理システムの各々は、図１２を参照して記載されるシステム１２００か、又はその変形とすることができる。システム１００は、一又は複数のブロックを含むものと特徴付けることができる。これらのブロックの各々は、別々でも、モノリシックなアーキテクチャの一部でもよい。

システム１００は、アソシエーティブメモリ１０２を含んでいる。アソシエーティブメモリ１０２は、複数のデータ１０４と、複数のデータ間の複数の関連付け１０６とを含んでいる。複数のデータ１０４は、関連グループ１０８にまとめられている。アソシエーティブメモリ１０２は、複数のデータ１０４間の直接相関１１２に加えて複数のデータ１０４間の間接的関係１１０に基づいてクエリが行われるように構成されている。

アソシエーティブメモリ１０２は、論理的に複数のパースペクティブ１１４に分割される。複数のパースペクティブ１１４は、対応する、複数のデータからなるサブセットの複数の表現１１６を含む。複数のパースペクティブ１１４は、第１のパースペクティブ１１８のような特定のパースペクティブを含むことができる。

システム１００は、入力デバイス１２０も含んでいる。入力デバイス１２０は、入力を受け取るように構成された有形のデバイスである。入力デバイス１２０の実施例には、限定されないが、キーボード、マウス、タッチスクリーン、データを受け取るように構成された有形のプロセッサ、データバス、有形の音声認識システム他が含まれる。入力デバイス１２０は、第１の基準ファイル１２２と第２の基準ファイル１２４とを受け取るように構成される。第１の基準ファイル１２２は、複数のパースペクティブ１１４のうちの第１のパースペクティブ１１８の第１の属性カテゴリ１２６を含む。第１の基準ファイル１２２は、第１のパースペクティブ１１８の第２の属性カテゴリ１２８も含む。第２の基準ファイル１２４は、第１のパースペクティブ１１８の第３の属性カテゴリ１３０と、第１のパースペクティブ１１８の第４の属性カテゴリ１３２とを含む。第１の属性カテゴリ１２６及び第３の属性カテゴリ１３０は同等１３４である。第２の属性カテゴリ１２８及び第４の属性カテゴリ１３２は同等１３６である。「同等」により、例示的実施形態では、問題にしている属性が同じ主題に関連していると考慮する。例えば、第１の属性カテゴリ１２６及び第３の属性カテゴリ１３０は、どちらも同じ材料特性に関連しうるが、異なる属性が同じ材料の異なるオブジェクトに関連していてもよい。

システム１００は、オプティマイザ１３８も含んでいる。オプティマイザ１３８は、図１４のデータ処理システム１４００のような、コンピュータで読込可能な非一過性の記憶媒体に格納されたソフトウェアと連動するデータ処理システムとすることができる。このようなソフトウェアは、本明細書に記載される機能を実行するように構成することができる。オプティマイザ１３８は、第１の基準ファイル１２２及び第２の基準ファイル１２４上での多次元的組み合わせ１４０を実行することにより、第３の基準ファイル１４２を形成するように構成される。第３の基準ファイル１４２は、第１のパースペクティブ１１８の第５の属性カテゴリ１４４と、第１のパースペクティブ１１８の第６の属性カテゴリ１４６とを含む。第５の属性カテゴリ１４４は、第１の属性カテゴリ１２６及び第３の属性カテゴリ１３０と同等１３４である。第６の属性カテゴリ１４６は、第２の属性カテゴリ１２８及び第４の属性カテゴリ１３２と同等１３６である。

例示的な一実施形態では、第５の属性カテゴリ１４４は、第１の属性カテゴリ１２６の第１の値とも、第３の属性カテゴリ１３０の第３の値とも異なる第５の値を有する。同様に、第６の属性カテゴリ１４６は、第２の属性カテゴリ１２８の第２の値とも、第４の属性カテゴリ１３２の第４の値とも異なる第６の値を有する。しかしながら、いくつかの例示的実施形態では、これらの対応する値は同じでもよい。

例示的な一実施形態では、第１の値はユーザ選択可能な第１のチェックボックスである。同様に、第２の値はユーザ選択可能な第２のチェックボックスであり、第３の値はユーザ選択可能な第３のチェックボックスであり、第４の値はユーザ選択可能な第４のチェックボックスである。例示的な一実施形態では、第５の値は、オプティマイザ１３８によって決定された第５のチェックボックスであり、第６の値は、オプティマイザ１３８によって決定された第６のチェックボックスである。オプティマイザ１３８は、これらのチェックボックスの各々を、多次元的組み合わせ１４０の間の演算に適した数値へと変換することができる。

チェックボックスに関するこれらの例示的な実施形態は、変更可能である。例示的な一実施形態では、ユーザは、第５及び第６のチェックボックスの変更はできないが、他の例示的な実施形態では、ユーザには第５及び第６のチェックボックスの変更能力が与えられる。また別の例示的実施形態では、チェックボックスの代わりに数値、文、文字、絵、又は他のいずれかの便利な表現が使用される。入力デバイス１２０及びオプティマイザ１３８をそのように構成すれば、音声又は接触を含む他の媒体も使用可能である。したがって、上記の値は数字に限定されない。

多次元的組み合わせ１４０には、上述の様々な値に重み付けすることにより、さらに影響を与えることができる。例えば、第１の値には第１の重みが割り当てられ、第２の値には第２の重みが割り当てられ、第３の値には、第１の重みとは異なる第３の重みが割り当てられ、第４の値には、第２の重みとは異なる第４の重みが割リ当てられる。この例示的な実施形態では、オプティマイザ１３８は、さらに、多次元的組み合わせ１４０の一部として第１の重み、第２の重み、第３の重み、及び第４の重みを組み込むように構成されている。

特定の例示的実施形態では、例えば、第１の値は第１のチェックボックスである。第１のチェックボックスには、第１の属性カテゴリ１２６に割り当てられた残りのチェックボックスより多い又は少ない重み付けが割り当てられる。このように、多次元的組み合わせ１４０を実行するとき、オプティマイザ１３８は、それに従って第１の値に付与する重みを増やす又は減らすことができる。

システム１００は、さらに、上述した例示的実施形態から変更することができる。例えば、システム１００は、クエリデバイス１４８も含むことができる。クエリデバイス１４８は、入力デバイス１２０に接続することができるが、クエリに関する入力を受け取るのに適切な任意の手段に接続することができる。このように、ユーザは入力デバイス１２０を使用してクエリデバイス１４８にクエリを入力することができるが、クエリデバイス１４８は、他のソースからクエリ又はクエリに関連する情報を受け取ることができ、それにはクエリ又はクエリ情報を自動的に生成するためのプロセスから自動的に受け取ることが含まれる。いずれにしろ、クエリデバイス１４８は、第３の基準ファイル１４２を使用してアソシエーティブメモリ１０２のクエリを実行するように構成されている。このクエリは第１のパースペクティブ１１８内部で実行される。

クエリの自動生成に関する特定の実施例では、クエリデバイス１４８は、入力として第３の基準ファイル１４２を受け取り、アソシエーティブメモリ１０２上でクエリを実行する基礎として自動的に第３の基準ファイルを使用する。しかしながら、他の例示的な実施形態では、ユーザは、クエリを送る前に、第３の基準ファイル１４２を編集することができるか、又は編集する機会を有する。ユーザは、第３の基準ファイル１４２を使用することに加えて、クエリに追加情報を加えることもできる。場合によっては、ユーザは、クエリデバイス１４８を使用してクエリを生成するときに、第３の基準ファイル１４２を無視することを選ぶこともできる。

例示的な実施形態には、多次元的組み合わせの結果をオプティマイザ１３８にフィードバックするための設定が含まれる。したがって、入力デバイス１２０は、さらに、第３の基準ファイル１４２を受け取るように構成される。この場合、オプティマイザ１３８は、第１の基準ファイル１２２、第２の基準ファイル１２４、及び第３の基準ファイル１４２上での多次元的組み合わせ１４０を実行するように構成される。このような新しい多次元的組み合わせは、第４の基準ファイルを形成する。第４の基準ファイルの構造は、第３の基準ファイル１４２の構造と同じでよい。したがって、第４の基準ファイルは、第１のパースペクティブ１１８内の第７属性カテゴリ、及び第１のパースペクティブ１１８内の第８の属性カテゴリを含みうる。第７の属性カテゴリと第１の属性カテゴリ１２６とは同等であり、同様に、第８の属性カテゴリと第３の属性カテゴリ１３０とは同等である。

図１の例示的実施形態は、さらに変更可能である。例えば、第１の基準ファイル１２２及び第２の基準ファイル１２４は、パースペクティブの単一の属性に従って、又は同じパースペクティブに従って、アソシエーティブメモリ１０２内に保存することができるか、又は他の記憶デバイスに保存することができる。同様に、第３の基準ファイル１４２は、特定の属性、特定のパースペクティブ、又はそれら両方に従って、アソシエーティブメモリ１０２、又は他の記憶デバイスに保存される。このように、これらの基準ファイルには、パースペクティブ、又はパースペクティブの属性に従ってアクセスすることができる。

図１に示す例示的な実施形態は、種々の例示的実施形態を実施可能な方式に対する物理的又はアーキテクチャ的な限定であることを意図していない。図示されたコンポーネントに加えて及び／又は代えて、他のコンポーネントを使用することができる。一部の例示的実施形態では、いくつかのコンポーネントは不要である。また、ブロックは、いくつかの機能的なコンポーネントを示すために提示されている。種々の例示的実施形態において実施されるとき、これらのブロックの一又は複数は、異なるブロックに合成及び／又は分割することができる。

図２は、例示的な一実施形態による、アソシエーティブメモリ内でのクエリのための属性選択の最適化を示している。アソシエーティブメモリ内でのクエリのための属性選択を最適化するプロセスは、図１を参照して記載された例示的実施形態の特定の実施例である。

アソシエーティブメモリの概観にしばし戻る。アソシエーティブメモリ２００は、アドレスではなくコンテンツにより情報を格納し、コンテンツ間の関係を格納することにより、明白ではない関係を識別する。このような機能は、膨大な量のデータを扱うときに特に有用である。このように、アソシエーティブメモリ技術は、直接相関以外の関係に基づいて、新規見識獲得の利益のために、関連グループに情報を収集するプロセスと考えることができる。

アソシエーティブメモリ２００は、ドメイン２０２のような一又は複数のドメインに関連するデータを含む。ここでも、「ドメイン」は、解析に使用するための、目の前にある主題である。ドメイン２０２は、一又は複数のエンティティ２０４を含んでいる。ここでも、「エンティティ」という用語は、はっきり区別される別々の存在であるオブジェクトを指し、このような存在は物質的なものである必要はない。特定のエンティティは、それを説明するために使用される一又は複数の属性を含む。

特定の実施例では、「ドメイン」は「航空機の整備」であり、「エンティティ」は、航空機の整備を実行するときに使用される特定の部品である。エンティティは、この部品を販売する会社、部品を説明する特定のデータ、又はドメイン２０２に関連するデータの他の多数の例であってよい。各エンティティは、属性２０６のような一又は複数の属性を含む。属性２０６は、例えば、部品が耐食性かどうかといった、部品の特性である。

上述のように、アソシエーティブメモリ２００のクエリを定式化するときに生じうる問題は、ドメイン２０２においてユーザが主題の専門家でない場合があることである。この場合、結果としてクエリに従って行われる比較は最適とは限らない。したがって、航空機の整備のような全体的な事業プロジェクトの効率が低下しうる。

例示的実施形態は、アソシエーティブメモリ内部において所与のパースペクティブについて特定の属性のエンティティを比較するために、自動的に最適基準、又は最適に近い基準を選択する動的フィルタをユーザに提供する。例示的実施形態は、アソシエーティブメモリ２００のクエリを実行するときに属性の選択をもっと完全にコントロールすることのできる主題の専門家が以前の使用時に収集した情報の組み合わせに基づき、正確な基準を選ぶことができる。このように、例示的実施形態では、ユーザが主題の専門家でない場合も、ユーザのパースペクティブ、又は存在するのであれば特定の属性に関連する最適な「万能サイズ」方式を用いて主題の専門知識を適用することにより、ユーザは関連性の高いエンティティ比較を行うことができる。

広義の非限定的実施例では、主題の専門家は、エンティティ２１４に関連する属性２０６に含まれる任意の数の属性について、第１の任意の数の値２１２を確立することができる。次いで、主題の専門家は、属性２０６、及び第１の任意の数の値２１２を基準ファイルに保存する。同様に、同じ又は異なる主題の専門家は、属性２０８及び属性２１０の値を第２及び第３の基準ファイルにそれぞれ保存することができる。

その後、主題の専門家でない別のユーザは、属性２１８のセットの組み合わせ２１６を生成することにより専門家の知識を利用することができる。組み合わせ２１６は、属性２０６、属性２０８、及び属性２１０の多次元的比較により生成される。これらの属性の値は、問題のエンティティ２０４の全てにわたって属性毎に比較される。結果として最適基準ファイル２２０が得られる。次いで、最適基準ファイル２２０は、アソシエーティブメモリ２００のクエリの基礎として使用される。この結果、ユーザは、実際に主題の専門家でなくとも、主題の専門知識を利用することができる。

図３は、例示的な一実施形態による、この実施形態に使用される化学薬品の比較のための基準ファイルの一例を示している。基準ファイル３００は、図２の属性２０６、属性２０８、又は属性２１０の例である。属性ファイル３００は、図２のドメイン２０２のエンティティ２１４のような、ドメイン内のエンティティに関連する。基準ファイル３００は、所与の材料の特定の特性の相対的関連性を特定のドメインに入力するための機構も表している。

ここでも、アソシエーティブメモリを使用してエンティティ比較を実行するとき、精密な基準を使用してクエリを定式化することが最終的なクエリ結果を改善する。すなわち、アソシエーティブメモリは、エンティティ比較を正確に実行するために、ユーザが可能な限り多くの主題の専門知識を提供することに依存している。

残念なことに、主題の専門家でないユーザは、使用すべき基準、又は選択された基準に割り当て可能な重みを定式化すことがうまくできない場合がある。データの解釈に関する問題、及び主題に対する浅い知識により、最適とはいえない比較が行われうる。

例えば、基準ファイル３００は、複雑なデータセットを示す場合がある。基準ファイル３００は、化学薬品同士を比較するための基準を説明する。これらの化学薬品の基準のうち、所与のドメインに使用すべきものを決定することは、主題の専門家でないユーザには自明でないことがある。例えば、ユーザは、所与のドメインに関連するクエリを実行するとき、物質の沸点３０２が物質の蒸気圧３０４より重要かどうかを質問することができる。

例示的実施形態は、パースペクティブ内において、ユーザが有用な基準を集めてグループ化し、且つそれらを特定の属性に割り当てることを可能にする体系的アプローチの作成に使用可能である。次いで、ユーザは、エンティティを比較するとき、その特定の指定属性に関して、以前の使用の際に収集された情報に基づき、パースペクティブ内部で、使用に最善の基準を選択することができる。

例示的実施形態は反復式でもよい。すなわち、例えば、各クエリ、又は属性の新規組み合わせは、追加の基準ファイルとしてアソシエーティブメモリにフィードバックすることができる。したがって、例示的実施形態は、以前の基準を保持してその成果を踏まえることにより、使用と共に改善されるアソシエーティブメモリを提供する。例示的実施形態は、さらに、専門家以外の人が、同じデータセットを扱う主題の専門家の知識を利用することを可能にすると同時に、専門家以外が取り扱える事柄に主題の専門家が費やす時間を削減又は排除する。例示的実施形態は、主題とは無関係に、普遍的に開発可能である。例示的な実施形態は、プラットフォーム独立且つ持ち運び可能にもできる。

図４は、例示的な一実施形態による部品のエンティティ比較の一例を示している。図４のエンティティ比較４００は、図２のエンティティ２０４のようなエンティティの比較の一例である。

上述のように、アソシエーティブメモリは、論理的に、パースペクティブ４０２のようなパースペクティブに分割される。ここでも、パースペクティブは、ユーザのドメインの特定の一面の「視点」又はコンテクストを提供する。例えば、部品４０４は、「民間航空機」と記載される問題ドメイン内部の一のパースペクティブである。

アソシエーティブメモリ内部において、エンティティ比較の結果は、パースペクティブ内部の元のエンティティ又は探索済みエンティティに「似ている」又は「類似の」エンティティを順番に並べたリストとしてもよい。アソシエーティブメモリは、リストを定式化するために、これらのエンティティ間で一致する属性のすべてを収集することができる。このリストの順序は、マッチング属性の重要度によって決めることができる。したがって、リストの序列は、見つかった属性の数と相関する。

比較を行うとき、マッチング属性のいくつかは、他のものより関連性が高い。例えば、ユーザは、二つの部品を比較するとき、「領域」という名称の属性に基づくマッチングの関連性を低く、部品の大きさ又は材料に基づくマッチングの関連性を高く考慮することができる。したがって、アソシエーティブメモリに何が重要で何が重要でないかを伝えることは、最適な比較を行うために非常に有用である。

図４に示す結果は、マッチング属性の多くがあまりにも一般的で関連性が高くないため、最適とはいえない。例えば、もっと関連性の高い比較は、耐食性の部品であろう。

図５は、例示的な一実施形態による部品比較用の基準ファイルの一例であり、比較基準に重みが割り付けられる。基準ファイル５００は、図３の基準ファイル３００の別の実施例である。基準ファイル５００は、図２の属性２０６の一例である。基準ファイル５００は、図１の第１の基準ファイル１２２又は第２の基準ファイル１２４の一例である。

基準ファイル５００は、属性カテゴリ５０２を含んでいる。属性カテゴリ５０２の各属性には、対象ドメインに対する所与の属性の相対的な重要性を示すスケール５０４が関連付けられている。例示的な一実施形態では、スケール５０４は重みを示すチェックボックス５０６の形態をとることができる。低い重みは一番左のボックスを選択することにより、高い重みは、一番右のボックスを選択することにより、それぞれ示すことができる。高い重みと低い重みの間の相対的な重みは、中間のボックスを適切に選択することにより示すことができる。例示的な一実施形態では、主題の専門家はこのような選択を行うことができる。データ処理システムは、選択されたチェックボックスを、後処理のために、対応する数値に変換する。

有利な実施形態は、図５に示す例に限定されない。例えば、相対的な重みを示す数字をダイアログボックス又は別の入力機構に直接入力することができる。別の構成では、チェックボックスの数は、図示されているものよりも多くても少なくてもよい。ドロップダウンメニュー、棒の高さが調節可能な棒グラフ、又はその他といった、重みを示す他の方式も使用可能である。

ここで、相対的な比較を行うための基準ファイル５００の使用に注目する。例示的実施形態では、パースペクティブ内の各エンティティの属性カテゴリから導かれた基準を使用する。これらの属性カテゴリ５０２はリストとして示される。主題の専門家は、他の属性との関連付けを強化することで様々な大きさの重要性を付与するために、スケール５０４を使用してこれらのカテゴリに重みを割り当てることができる。

各重みは、図中にチェックボックスの範囲として表現される一定レベルの重要性に対応している。ユーザは、カテゴリの重要性が低い程、一番左のチェックボックスの近くに重み付けすることができるか、又はそもそも重み付けしなくてよい。換言すれば、この例示的実施形態は、チェックボックスの選択をしないことを「ゼロ」の重み、すなわち、問題の属性は無関係である又は重要でないとして扱う。逆に、ユーザは、カテゴリの重要性又は関連性が高い程、一番右のチェックボックスの近くに重み付けすることができる。

ユーザは、特定のエンティティの重みの割り当てを完了したら、パースペクティブ内でのそのエンティティの特定の属性に関する比較基準を保存することができる。例えば、ドメインが航空機の整備である場合、所与の腐食性部品について、腐食に関する属性に重み付けし、その結果をアソシエーティブメモリのパースペクティブ内で保存する。例示的な一実施形態では、主題の専門家が属性の重みを特定しない場合、代わりにパースペクティブが使用される。

例示的実施形態は、バイナリファイル内の、そのパースペクティブに対応する比較基準の個々の数値表現と、「耐食性」のような特定の属性とを保存することができる。バイナリファイルは他の形態をとることもできるが、どのような形態をとろうとも「基準ファイル」という名称を有する。保存された基準ファイルは、同じパースペクティブ内部で、ローカルに保存された他の基準ファイルと同じディレクトリ位置に残り、それらすべての基準ファイルは同じ特定の属性を共有している。この場合、例示的実施形態は、多次元的にこれらのファイルを組み合わせて蓄積することができ、これらの基準ファイルは汎用性を有する。この結果、組み合わされた基準ファイルが得られる。様々な統計技術又は外部から割り当てられた重み係数を使用して組み合わされた基準ファイルを生成するために、他の組み合わせ方式が使用可能である。

結果として得られる組み合わされた基準ファイルにより、主題の専門家でないこともある他のユーザが、最初に基準ファイルを作成したこのような主題の専門家の知識又は専門知識を使用することができる。このように、例示的実施形態は、初心者が主題の専門知識を必要とする事無く最適な結果に近づくことを可能にする。

このように、例示的実施形態は、アソシエーティブメモリに対し、そのアソシエーティブメモリへのインターフェースを使用してエンティティ比較を実行するときに使用すべき基準を通知する能力を提供する。このようなインターフェースは、範囲及び機能性において多岐にわたる。それでも、このインターフェースは、アソシエーティブメモリが取り扱うことができるあらゆる能力の基準を規定するジョブを保持している。

例示的実施形態は、同種のエンティティ比較に必ずしも限定されない。例示的実施形態は、部品の特徴と整備の必要性といった異なる種類のエンティティを比較することができる。

図６は、例示的な一実施形態による、組み合わされた基準ファイルを作成するために使用される所与のドメインに関する部品比較用の多基準ファイルの一例を示している。基準ファイル６００の組には、基準ファイル６０２、基準ファイル６０４、基準ファイル６０６、及び基準ファイル６０８が含まれている。これらの基準ファイルの各々は、例えば、図５の基準ファイル５００、図３の基準ファイル３００、図２の属性２０６、又は図１の第１の基準ファイル１２２又は第２の基準ファイル１２４である。これらの基準ファイルの各々は、一又は複数の主題の専門家によって作成されたものである。

図６に示す例示的実施形態は、整備ドメインにおいて部品の耐食性について収集された四つの異なる重み付けの組み合わせを表している。各基準は、耐食性の部品の評価に関連してユーザが重要と決定したものを表している。

この例示的実施形態は、図６に示される四つの基準ファイルの各々を使用して、耐食性の部品を比較するときに使用する最適な比較基準を計算する。この例示的実施形態は、図７に示すように、保存された基準ファイルを多次元的に組み合わせてその結果を基準の新規の組に適用することによりそのような計算を行うことができる。次に、アソシエーティブメモリは、基準の新規の組みを比較に適用することにより、図８に示すような関連性の高い結果を得ることができる。

図７は、例示的な一実施形態による、耐食部品用の最適比較基準の一例を示している。組み合わされた基準ファイル７００は、図１の第３の基準ファイル１４２、又は図２の最適基準ファイル２２０の一例である。組み合わされた基準ファイル７００は、図６の基準ファイルの組６００を単一の基準ファイルに組み合わせることにより得られる。

図７では、属性カテゴリ７０２の組に含まれる各属性カテゴリには、スケール７０４において所与の重みが割り当てられる。この割り当ては、特定の属性が指定されていない場合も、特定の属性又は同じパースペクティブ内で同じ属性カテゴリに割り当てられた他の基準ファイル中の他の重みの組み合わせの結果として自動的に実行される。組み合わされた基準ファイル７００内において所与の属性について結果的に得られた重みは、組み合わされた基準ファイル７００を生成するために使用される基準ファイルの一つの中の対応する重みと同じでも、そのような重みとは異なっていてもよい。

図８は、例示的な一実施形態による、部品比較の一例を示しており、アソシエーティブメモリの耐食部品の最適比較基準に基づいて定式化された関連の結果が示されている。結果８００は、図４のエンティティ比較とは別の結果を示す例である。結果８００は、図７の組み合わされた基準ファイル７００を用いて生成されている。結果８００は、過去の基準ファイル生成時の主題の専門家による過去の作業から活用された知識に基づいて生成されているため、図４のエンティティ比較４００より優れている。このようにして、初心者であっても、主題の専門家が生成した結果に匹敵するクエリ結果を生成することができる。

図９は、例示的な一実施形態による、アソシエーティブメモリ内部での最適比較基準の形成を示す図である。説明図９００は、図１〜８を参照して記載した、例示的実施形態の使用時を捉えたものである。後述するように、「プロセス」は、アクションの実行を意味している。ここで使用される「プロセス」とは、記載されるアクションを実行するように構成された非一過性のプロセッサ又は他の物理的デバイスと考慮されるか、或いは、実行されると、記載されるアクションを実行するように構成されたコンピュータで使用可能なプログラムコードを格納する、コンピュータで読込可能な非一過性の記憶媒体と考慮することができる。

所与のパースペクティブ又は特定の属性について、このプロセスは、基準の定式化に慣れたユーザが、自分自身の基準及び基準ファイルを生成することを可能にする。このプロセスは、いずれの場合も丸で囲んだ「１」９０２で示されている。省略記号９０４は、図９に示したものよりも多い又は少ない基準ファイルがこのようにして生成されてもよいことを示す。

次いで、プロセスは、そのパースペクティブ、特定の属性、又はそれら両方に対応する個々のバイナリファイル内に、生成された各基準を数字にして保存する。このプロセスは、いずれの場合も丸で囲んだ「２」９０６で示されている。基準ファイルはバイナリファイルとして格納される必要はなく、他のフォーマットで格納されてもよい。このプロセスは、図９に示した回数よりも多い又は少ない回数にわたって実行されてよい。

次いで、プロセスは、可能であれば他の「定式化された」ファイルと一緒に、生成された基準ファイルの二つ以上を多次元的に組み合わせることにより、組み合わせ基準ファイルを形成する。このプロセスは、丸で囲んだ「３」９０８で示されている。組み合わせ基準ファイルは、特定のパースペクティブ内での、その特定の属性に関する基準の集積でありうる。組み合わせ基準ファイルを生成するとき、多次元的組み合わせ以外に、又は多次元的組み合わせに加えて、数学的プロセスを適用してもよい。

次いでプロセスは、他のユーザが、スキルレベル又は専門知識に関係なく、最適度の高い結果を生成するクエリを生成するための基礎として、組み合わせ基準ファイルを使用することを可能にする。このプロセスは、丸で囲んだ「４」９１０で示されている。このようにして、プロセスは、そのパースペクティブ内で実行された特定の属性に関するいずれのエンティティ比較についても、集積した平均基準を使用することができる。その後プロセスは終了する。

図９に示す例示的な実施形態は、種々の例示的実施形態を実施可能な方式に対する物理的又はアーキテクチャ的な限定であることを意図していない。図示されたコンポーネントに加えて及び／又は代えて、他のコンポーネントを使用することができる。一部の例示的実施形態では、いくつかのコンポーネントは不要である。また、ブロックは、いくつかの機能的なコンポーネントを示すために提示されている。種々の例示的実施形態において実施されるとき、これらのブロックの一又は複数は、異なるブロックに合成及び／又は分割することができる。

図１０は、例示的な一実施形態による、アソシエーティブメモリ内部での最適比較基準の形成を示すフロー図である。プロセス１０００は、図９の説明図９００の一実施例である。プロセス１０００は、図１〜８を参照して記載した技術の、使用時のフローである。後述するように、「プロセス」はアクションの実行を意味している。ここで使用される「プロセス」とは、記載されるアクションを実行するように構成された非一過性のプロセッサ又は他の物理的デバイスと考慮されるか、或いは、実行されると、記載されるアクションを実行するように構成されたコンピュータで使用可能なプログラムコードを格納する、コンピュータで読込可能な非一過性の記憶媒体と考慮することができる。

プロセスは、ユーザがドメインについて知識が豊富であるかどうかを決定することにより開始される（ブロック１００２）。この決定は、ユーザ入力を受け取って、ユーザ入力に基づいて決定を行うことにより行われる。この決定は、プロセスを使用しているユーザの識別に基づいて自動的に、或いは他の何らかの自動的方法により行われてもよい。

ユーザが知識豊富であれば（ブロック１００２において「はい」と決定）、所与のパースペクティブ、特定の属性、又はそれら両方内で、プロセスは、知識豊富なユーザによって提供された基準に基づいて一又は複数の基準ファイルを作成して保存する（ブロック１００４）。例えば、主題の専門家が、アソシエーティブメモリのクエリを実行することに関して基準及び／又は基準の重みを入力すると、プロセスは、自動的に各基準ファイルを作成して保存する。主題の専門家はプロセスを知る必要も、制御する必要もない。しかしながら、いくつかの例示的実施形態では、主題の専門家は、基準ファイルを保存するかどうか、又はどのようにして保存されるかをいくらかは制御できる。

次いで、ここでも、パースペクティブ、特定の属性、又はそれらの両方内で、プロセスは組み合わされた一又は複数の基準ファイルを作成する（ブロック１００６）。組み合わされた各基準ファイルは、ブロック１００４において作成及び保存された基準ファイルのうちの二つ以上の組み合わせから形成される。組み合わされた基準ファイルは、図１〜９を参照して記載されてもいる。

ブロック１００６において組み合わされた基準ファイルを作成した後、ユーザは、特定のエンティティ比較の基準を選択するとき、選択を入力することができる（ブロック１００８）。ブロック１００８内の個々のボックスは、特定のエンティティ比較の基準を選択するときにユーザの有する選択肢を表している。ブロック１００８は、ユーザの選択肢の可能な一構成をまとめて示している。ユーザは、所望の範囲よりは広い一定の範囲の基準から選択することができる。この例示的実施形態では、ブロック１００８において、ユーザが、属性限定基準と表現される一又は複数の新規オプションを選択することが可能である。このような新規オプションは、最終的クエリプロセスの一部として含まれうる。したがって、選択が行われた後、プロセスは、比較を評価するもっと規模の大きなプロセス内で継続しうる。しかしながら、図１０に関しては、プロセスは終了している。

ブロック１００２に戻って、ユーザがドメインについて知識豊富でない場合（ブロック１０００２に「いいえ」と回答）、可能な基準選択肢から選択が行われる（ブロック１０１０）。これらの基準選択肢は、ブロック１００８の一部として表現される。選択が行われた後、プロセスは、比較を評価するもっと規模の大きなプロセス内で継続しうる。しかしながら、図１０に関しては、プロセスは終了する。

図１０に示す例示的な実施形態は、種々の例示的実施形態を実施可能な方式に対する物理的又はアーキテクチャ的な限定であることを意図していない。図示されたコンポーネントに加えて及び／又は代えて、他のコンポーネントを使用することができる。一部の例示的実施形態では、いくつかのコンポーネントは不要である。また、ブロックは、いくつかの機能的なコンポーネントを示すために提示されている。種々の例示的実施形態において実施されるとき、これらのブロックの一又は複数は、異なるブロックに合成及び／又は分割することができる。

図１１は、例示的な一実施形態による、アソシエーティブメモリ内部での最適基準の作成を示すフロー図である。プロセス１１００は、図９の説明図９００及び図１０のプロセス１０００の一例である。プロセス１１００は、図１〜８を参照して記載した技術の、使用時の例である。後述するように、「プロセス」はアクションの実行を意味している。ここで使用される「プロセス」とは、記載されるアクションを実行するように構成された非一過性のプロセッサ又は他の物理的デバイスと考慮されるか、或いは、実行されると、記載されるアクションを実行するように構成されたコンピュータで使用可能なプログラムコードを格納する、コンピュータで読込可能な非一過性の記憶媒体と考慮することができる。

このプロセスは、複数のデータと、複数のデータ間の複数の関連付けとを含むアソシエーティブメモリを提供することにより開始される（ブロック１１０２）。ここで、複数のデータは関連グループにまとめられており、アソシエーティブメモリは、複数のデータ間での直接的及び間接的関係を含むグループから選択された少なくとも一つの関係に基づいてクエリが行われるように構成されており、アソシエーティブメモリは、論理的に複数のパースペクティブに分割され、複数のパースペクティブは、それに対応の、複数のデータのサブセットの複数の表現を含んでいる。次に、プロセスは、第１の基準ファイルと第２の基準ファイルとをプロセッサで受け取る（ブロック１１０４）。ここで、第１の基準ファイルは、複数のパースペクティブのうちの第１のパースペクティブ内の第１の属性カテゴリと、第１のパースペクティブ内の第２の属性カテゴリとを含んでおり、第２の基準ファイルは、第１のパースペクティブ内の第３の属性カテゴリと、第１のパースペクティブ内の第４の属性カテゴリとを含んでおり、第１の属性カテゴリと第３の属性カテゴリとは同等であり、第２の属性カテゴリと第４の属性カテゴリとは同等である。

次に、プロセスは、プロセッサを使用して、第１の基準ファイル及び第２の基準ファイルに対して多次元的組み合わせを実行することにより、第１のパースペクティブ内の第５の属性カテゴリと、第１のパースペクティブ内の第６の属性カテゴリとを含む第３の基準ファイルを形成する（ブロック１１０６）。ここで、第５の属性カテゴリは第１の属性カテゴリ及び第３の属性カテゴリと同等であり、第６の属性カテゴリは第２の属性カテゴリ及び第４の属性カテゴリと同等である。次いで、プロセスは、コンピュータで読込可能な非一過性の記憶媒体に第３の基準ファイルを格納する（ブロック１１０８）。その後プロセスは終了する。

図１１に示す例示的な実施形態は、種々の例示的実施形態を実施可能な方式に対する物理的又はアーキテクチャ的な限定であることを意図していない。図示されたコンポーネントに加えて及び／又は代えて、他のコンポーネントを使用することができる。一部の例示的実施形態では、いくつかのコンポーネントは不要である。また、ブロックは、いくつかの機能的なコンポーネントを示すために提示されている。種々の例示的実施形態において実施されるとき、これらのブロックの一又は複数は、異なるブロックに合成及び／又は分割することができる。

図１２は、例示的な一実施形態による多次元基準の作成及び基準を示す図である。システム１２００は図１のシステム１００に類似している。したがって、例えば、図１２のアソシエーティブメモリ１２０２は、図１のアソシエーティブメモリ１０２とすることができる。いくつかの例示的実施形態では、図１のアソシエーティブメモリ１０２は、多次元基準及び多次元基準ファイルの作成及び使用を提供する図１２のフィーチャを含みうる。

図１２のフィーチャに言及する前に、まず多次元基準及び多次元基準ファイルについて説明する。多次元基準は、基準ファイルの多次元的組み合わせとは区別される。基準ファイルの多次元的組み合わせは、上述のように、非限定的な一実施例では、各々が同様の属性カテゴリの組を有する基準ファイルの所与の組の、対応する属性カテゴリ値（属性カテゴリ一つ一つについての）の平均である。しかしながら、別途述べたように、「多次元的組み合わせ」という用語は、対応する属性カテゴリ値に対する他の数学的操作を考慮し、これには、限定されないが、重み付け平均化、他の既知の統計的数学的操作、値を比較した後にファジー論理又はニューラルネットワークルーチンによる選択を行うこと、又は他の多くの技術が含まれる。

対照的に、多次元基準は、特定の属性カテゴリに関連付けられた「値」と考慮される。このように、多数の多次元基準が、例えば一対一で、基準ファイル中の多数の属性カテゴリに関連付けられる。

多次元基準は、単一次元の対極としても位置づけられる。単一次元基準は、例えば、単一の数字、単一の英数字記号又は他の記号、一のオブジェクトを表す一連の英数字記号、一又は複数のオブジェクトを表す他のデータ、例えば画像ファイル、音声ファイルなどである。このように、単一次元基準は、複数の数字、文字、又は他のデータを有しうるが、それらはすべて検索目的のために一のオブジェクトとして扱われる。例えば、検索エンジンに「Ａｌａｓｋａ」という単語を入力する場合、複数の英数字が使用されるが、検索基準は単一オブジェクトであり、したがって単一次元基準である。単一次元基準には他にも多くの例が存在する。

多次元基準に話を戻すと、多次元基準は多数の値又は他のデータを含むことができ、これには、限定されないが、数字、英数字記号又は他の記号、画像ファイル、音声ファイル、データ又は他の形態のメタデータ間の関係、行列のような英字数字記号又は他の記号のアレイ、及びデータのその他多くの形態が含まれる。多次元基準は複数のオブジェクトとして構成される。このように、非限定的な一実施例では、多次元基準ファイルはベクトル場を表す数字の行列を含むことができる。このような行列は、基準ファイルの属性カテゴリに関連付けられた「値」とすることができる。

多次元基準に関する問題を説明するために、多次元基準ファイル中の複数の属性カテゴリが、それぞれ同様の行列又は他の多次元基準を含みうるということを考慮する。多次元基準ファイルを使用することの目標は、これらのベクトル場行列に馴染みのない主題の専門家でない者が、特定のタスクのための特定のクエリに使用できる適切な特定の多次元基準ファイルを生成することである。換言すれば、例示的実施形態では、多次元基準ファイルと共に、主題の専門家によって以前に決定された複合的属性カテゴリ値として過去の基準ファイルを利用することにより、特定のタクスのためのアソシエーティブメモリの特定のクエリ用に最適化された基準ファイルを生成する。
多次元基準のための使用をよりよく説明するために、検索技術の歴史を簡単に説明する。数十年までは、データ源は、検索タームといった単一のクエリオブジェクトによって容易に検索できるフィールドを有する単純なデータベースであった。その後、様々な検索エンジンは、様々なブール演算子及び／又は構造化問合せ言語（ＳＱＬ）演算子を使用して、単独で及び／又は組み合わせて一又は複数の単一次元基準を利用することにより、一又は複数のデータベースといった情報源から単純又は複雑な検索結果を生み出していた。しかしながら、最近では、以前利用可能であった情報源に比べると、極めて複雑な情報資源が生じている。このような複雑な情報源は、複雑な技術、製品、及びそれに関連する情報源に関連している。このような複雑な技術及び製品は、同様に複雑な情報、及びこのような技術及び製品を説明するデータ資源を生じさせている。クエリ問題をさらに複雑にするような、多次元基準を用いた特定のクエリが実行されることがある。

アソシエーティブメモリ技術のような上述の複雑なデータ資源又はデータ源は、利用可能な検索エンジンの能力をすぐに超えた。複雑なクエリに対する簡潔で意味のある結果を見つけることができる検索基準能及びＳＱＬ演算子が存在しないことがある。例えば、ほとんどすべてのウェブユーザは、ウェブブラウザに検索タームを入力し、次いで時に無意味な無限とも思える大量の結果を選別しようとしてきた。この問題は、アソシエーティブメモリ技術のような、複雑性がさらに高いデータ源を扱うとき悪化し、多次元基準を使用して複雑なデータ源に対するクエリを定式化するときにはさららに悪化しうる。

このように、非常に複雑なデータ源に含まれるデータを検索して見つけることは、さらに困難になった。このような複雑なデータ源に含まれるデータ間にパターンを見つけることはさらに難しい。データ源の複雑性が高まったことにより、有意義な検索基準を識別して有用な検索クエリを作成することは、すべてでなくとも殆どの、経験を有する限定数の主題の専門家にとって困難でありうる。したがって、望ましい目標は、経験のある主題の専門家の専門知識を利用して、もっと多くの人々が、限定数の主題の専門家の貴重な時間を使用することなく、素早く所望のデータを取得できるようにすることである。

例示的な実施形態により、専門家でないユーザの多くが、複雑なデータ源を検索できる最適な検索基準を独力で作成することが可能になる。経験不足のユーザが単純な又は単一次元の検索基準を提案する場合も、このような単純な基準を、複雑なデータ源から簡潔で有意義な結果を供給するように構成された、最適性の高い多次元基準に変換することができる。

例えば、例示的実施形態は、一又は複数の多次元基準を生成又は作成し、これを複雑なデータ源のクエリに使用することができる。実施例の目的で、考慮される多次元基準には、提案された単一次元基準に関連性を有する、及び／又はそのような基準と技術的に同義の多次元基準が含まれる。

このような関連基準は、専門家によって確立及び／又は識別され、さらには別途記載するアソシエーティブメモリの能力によって自動的に識別される。さらに、多次元基準は、随意で、基準に関連する別次元のデータを含むこともできる。このような別次元には、例えば、このような基準の上限及び下限の範囲、基準の重み、主題の専門家に割り当てられた及び／又は主題の専門家によって推論的に決定された重みの範囲、或いは他の形態メタデータ又は他の関連情報が含まれる。

このような多次元基準を確立及び生成することにより、複雑なデータ源の一般ユーザは、主題の専門家に対するアクセス能のいかんに関わらず、これらの複雑なデータ源に対する能力を向上させることができる。さらなる例示的実施形態では、このような複雑なデータ源の経験不足の消費者により提案された、及び／又はそのような消費者が興味を示す検索基準をフィルタリング及び比較することにより、最適化された関連基準の多次元的組み合わせが生成される。

例示的実施形態は、さらに、単一次元基準を多次元基準に変換し、その後このような基準を複雑なクエリとして、アソシエーティブメモリのような複雑なデータ源に提示することを可能にする。例えば、単一次元の基準は、ユーザによって入力され、入力デバイスで受け取られる。オプティマイザは単一次元基準を受け取って、それを多次元基準に変換することができる。

このプロセスは、アソシエーティブメモリのような複雑なデータ源に対するクエリとして単一次元基準を入力することにより達成される。戻ってきた結果には、主題の専門家が以前に確立した多次元基準ファイルが含まれる。オプティマイザは、追加の検索パラメータを含むことができ、これらの多次元基準ファイルを、最適化された単一の多次元基準ファイルに組み合わせることができる。オプティマイザは、また、入力基準を、主題の専門家によって提供された重みに関連付けられた数値表現に変換することができる。オプティマイザは、さらに、入力基準に関連する最適化された複数の基準を含む多次元基準ファイルを生成することができる。

このプロセスは、単一次元基準を使用してアソシエーティブメモリのような複雑なデータ源のクエリを実行し、結果を受け取ることにより達成される。結果は、多次元基準ファイルを作成するオプティマイザにより組み合わされる。

このプロセスは、単一次元基準を使用してアソシエーティブメモリのような複雑なデータ源のクエリを実行し、結果を受け取ることによっても達成される。このとき、既に確立されている多次元基準ファイル（又は単一ファイル）が、受信された結果に基づいて検出又は生成される。このプロセスは反復式とすることができる。最終的に、最適化された多次元基準ファイルが生成されて、複雑なデータ源に対する複雑なクエリを実行するために使用される。

ここで図１２に戻る。システム１２００は、アソシエーティブメモリ１２０２を含んでいる。アソシエーティブメモリ１２０２は、複数のデータ１２０４と、複数のデータ間の複数の関連付け１２０６とを含んでいる。複数のデータ１２０４は関連グループ１２０８にまとめられている。アソシエーティブメモリ１２０２は、少なくとも複数のデータ１２０４間における間接的関係１２１０に基づいてクエリが行われるように構成されている。

システム１２００は、入力デバイス１２１２も含んでいる。入力デバイス１２１２は、アソシエーティブメモリ１２０２と通信している。入力デバイス１２１２は、入力基準１２１４を受け取るように構成される。

システム１２００は、オプティマイザ１２１６も含んでいる。オプティマイザ１２１６は、入力デバイス１２１２及びアソシエーティブメモリ１２０２と通信している。オプティマイザ１２１６は、アソシエーティブメモリ１２０２を使用して、入力基準１２１４から多次元基準ファイル１２１８を生成するように構成されている。多次元基準ファイル１２１８は、入力基準１２１４に関連する最適化された複数の基準１２２０を含んでいる。

例示的な一実施形態では、入力基準１２１４は、単一次元基準である。しかしながら、別の例示的実施形態では、入力基準１２１４は多次元基準でもよい。

例示的な一実施形態では、多次元基準ファイル１２１８は、入力基準１２１４に関連する一又は複数の別の次元のデータ１２２２のを含みうる。例示的な一実施形態では、一又は複数の別の次元のデータ１２２２が、入力基準１２１４の上限及び下限の範囲、基準の重み、主題の専門家に割り当てられた重みの範囲、主題の専門家によって推論的に決定された重みの範囲、並びに入力基準１２１４に関連するメタデータからなるグループから選択される。

例示的な一実施形態では、オプティマイザ１２１６は、アソシエーティブメモリ１２０２に格納された既存の多次元基準ファイル１２２４を組み合わせることにより、多次元基準ファイル１２１８を生成するように構成されている。異なる例示的実施形態では、システム１２００には他の変形例が可能である。例えば、システム１２００は、図１のシステム１００の能力のすべてと、別途記載する他の能力とを含むこともできる。

別の変形例では、オプティマイザ１２１６は、入力基準１２１４を、専門家の重み付けに関連付けられた数値表現へと変換する。専門家の重みは、主題の専門家によって以前に供給又は指定された重みであり、入力基準１２１４に対応する一又は複数の属性カテゴリの一又は複数の値に関連付けられる。オプティマイザ１２１６は、入力基準１２１４に関連する最適化された複数の基準１２２０を含む多次元基準ファイル１２１８も生成する。

とはいえ、他の変形例も可能である。例えば、入力基準は、単一次元基準であっても、多次元基準であってもよい。多次元基準ファイル１２１８は、入力基準に関連する一又は複数の別の次元のデータ１２２２を含みうる。一又は複数の別の次元のデータ１２２２は、入力基準１２１４の上限及び下限の範囲、基準の重み、主題の専門家に割り当てられた重みの範囲、主題の専門家によって推論的に決定された重みの範囲、並びに入力基準に関連するメタデータからなるグループから選択される。オプティマイザ１２１６は、アソシエーティブメモリ１２０２に格納された既存の多次元基準ファイル１２２４を組み合わせることにより、多次元基準ファイル１２１８を生成するように構成されている。

したがって、図１２に示す例示的な実施形態は、種々の例示的実施形態を実施可能な方式に対する物理的又はアーキテクチャ的な限定であることを意図していない。図示されたコンポーネントに加えて及び／又は代えて、他のコンポーネントを使用することができる。一部の例示的実施形態では、いくつかのコンポーネントは不要である。また、ブロックは、いくつかの機能的なコンポーネントを示すために提示されている。種々の例示的実施形態において実施されるとき、これらのブロックの一又は複数は、異なるブロックに合成及び／又は分割することができる。

図１３は、例示的な一実施形態による、多次元基準の作成及び使用を示すフロー図である。プロセス１３００は、図１２のシステム１２００、図１のシステム１００、又は図１４のデータ処理システム１４００を使用して実施される。上述のように、「プロセス」は、アクションの実行を意味している。ここで使用される「プロセス」とは、記載されるアクションを実行するように構成された非一過性のプロセッサ又は他の物理的デバイスと考慮されるか、或いは、実行されると、記載されるアクションを実行するように構成されたコンピュータで使用可能なプログラムコードを格納する、コンピュータで読込可能な非一過性の記憶媒体と考慮することができる。

このプロセスは、コンピュータで読込可能な非一過性の記憶媒体と、複数のデータ、及び複数のデータ間の複数の関連付けを含むアソシエーティブメモリと連動するコンピュータにおいて開始される。ここで、複数のデータは関連グループにまとめられており、アソシエーティブメモリは、少なくとも複数のデータ間の間接的関係に基づいてクエリが行われるように構成されており、プロセスは、アソシエーティブメモリと通信する入力デバイスで入力基準を受け取る（ブロック１３０２）。次いで、プロセスは、アソシエーティブメモリと、入力デバイス及びアソシエーティブメモリと通信するオプティマイザとを用いて、入力基準に基づいて多次元基準ファイルを生成する（ブロック１３０４）。プロセスは、オプティマイザを用いて、入力基準を、専門家の重みに関連付けられた数値表現に変換する（ブロック１３０６）。最後に、プロセスは、オプティマイザを用いて、入力基準に関連する最適化された複数の基準を含む多次元基準ファイルを生成する（ブロック１３０８）。

図１３に示すプロセス１３００は、変更することができる、又は図示されているものよりも多い又は少ないアクションを含むことができる。例えば、入力基準は、単一次元基準であっても、多次元基準であってもよい。多次元基準ファイルは、入力基準に関連する一又は複数の別の次元のデータを含みうる。一又は複数の別の次元のデータは、入力基準の上限及び下限の範囲、基準の重み、主題の専門家に割り当てられた重みの範囲、主題の専門家によって推論的に決定された重みの範囲、並びに入力基準に関連するメタデータからなるグループから選択される。プロセス１３００は、さらに、オプティマイザを用いて、アソシエーティブメモリに格納された既存の多次元基準ファイルを組み合わせることにより、多次元基準ファイルを生成する。

したがって、図１３に示す例示的な実施形態は、種々の例示的実施形態を実施可能な方式に対する物理的又はアーキテクチャ的な限定であることを意図していない。図示されたコンポーネントに加えて及び／又は代えて、他のコンポーネントを使用することができる。一部の例示的実施形態では、いくつかのコンポーネントは不要である。また、ブロックは、いくつかの機能的なコンポーネントを示すために提示されている。種々の例示的実施形態において実施されるとき、これらのブロックの一又は複数は、異なるブロックに合成及び／又は分割することができる。

次に図１４を参照する。図１４は、例示的な一実施形態によるデータ処理システムを示している。図１４のデータ処理システム１４００は、例示的な実施形態（例えば、図１のシステム１００）、或いは本明細書に開示されるその他のいずれかのモジュール、システム、又はプロセスを実施するために使用することができるデータ処理システムの一例である。この実施例では、データ処理システム１４００は通信ファブリック１４０２を含み、この通信ファブリック１４０２はプロセッサユニット１４０４、メモリ１４０６、固定記憶域１４０８、通信ユニット１４１０、入出力（Ｉ／Ｏ）ユニット１４１２、及びディスプレイ１４１４の間の通信を行う。

プロセッサユニット１４０４は、メモリ１４０６にローディング可能なソフトウェアに対する命令を実行する。プロセッサユニット１４０４は、特定の実装態様に応じて、任意の数のプロセッサ、複数のプロセッサコア、又はその他何らかの種類のプロセッサとすることができる。本明細書においてアイテムに言及して任意の数というとき、一又は複数のアイテムを意味する。さらに、プロセッサユニット１４０４は、単一のチップ上に主要プロセッサと共に二次プロセッサが存在する任意の数の異種プロセッサシステムを使用して実施してもよい。別の実施例として、プロセッサユニット１４０４は、同種のプロセッサを複数個含む対称型マルチプロセッサシステムである。

メモリ１４０６及び固定記憶域１４０８は、記憶装置１４１６の例である。記憶装置は、情報を一時的に及び／又は恒久的に格納できる何らかのハードウェア部分であり、この情報には、例えば、限定されないが、データ、機能的形態のプログラムコード、及び／又はその他の適切な情報が含まれる。このような実施例では、記憶装置１４１６は、コンピュータで読込可能な記憶装置とも呼ばれる。このような実施例では、メモリ１４０６は、例えば、ランダムアクセスメモリか、或いは他のいずれかの適切な揮発性又は非揮発性の記憶装置とすることができる。固定記憶域１４０８は、特定の実装態様に応じて様々な形態をとることができる。

例えば、固定記憶域１４０８は、一又は複数のコンポーネント又はデバイスを含みうる。例えば、固定記憶域１４０８は、ハードドライブ、フラッシュメモリ、書換え形光ディスク、書換え可能磁気テープ、又はそれらの何らかの組み合わせである。固定記憶域１４０８によって使用される媒体は、取り外し可能なものでもよい。例えば、取り外し可能なハードドライブを固定記憶域１４０８に使用することができる。

このような実施例では、通信ユニット１４１０が他のデータ処理システム又はデバイスとの通信を行う。このような実施例では、通信ユニット１４１０はネットワークインターフェースカードである。通信ユニット１４１０は、物理的な及び／又は無線の通信リンクを介して通信することができる。

入出力ユニット１４１２は、データ処理システム１４００に接続される他のデバイスとのデータの入出力を可能にする。例えば、入出力ユニット１４１２は、キーボード、マウス、及び／又は他の何らかの適切な入力装置によりユーザ入力のための接続を提供する。さらに、入出力ユニット１４１２は、プリンタに出力を送ることができる。ディスプレイ１４１４は、ユーザに対して情報を表示する機構を提供する。

オペレーティングシステム、アプリケーション、及び／又はプログラムに対する命令は、記憶装置１４１６に置くことができ、記憶装置１４１６は、通信ファブリック１４０２によりプロセッサユニット１４０４と通信する。このような実施例では、命令は固定記憶域１４０８上に機能的形態で存在する。このような命令は、メモリ１４０６にローディングされて、プロセッサユニット１４０４によって実行される。メモリ１４０６のようなメモリに位置させることができるコンピュータで実施可能な命令を使用して、プロセッサユニット１４０４により様々な実施形態のプロセスを実行することができる。

このような命令はプログラムコード、コンピュータで使用可能なプログラムコード、又はコンピュータで読込可能なプログラムコードと呼ばれ、プロセッサユニット１４０４に含まれる一のプロセッサによって読み込まれて実行される。種々の実施形態において、プログラムコードは、物理的な種々のコンピュータ読み取り可能媒体（例えば、メモリ１４０６又は固定記憶域１４０８）上に具現化される。

プログラムコード１４１８は、選択的に取り外し可能で、且つデータ処理システム１４００にローディング又は移設されてプロセッサユニット１４０４によって実行されるコンピュータで読込可能な媒体１４２０上に機能的形態で位置している。プログラムコード１４１８及びコンピュータで読込可能な媒体１４２０は、このような実施例においてコンピュータプログラム製品１４２２を形成する。一実施例では、コンピュータで読込可能な媒体１４２０は、コンピュータで読込可能な記憶媒体１４２４又はコンピュータで読込可能な信号媒体１４２６とすることができる。コンピュータで読込可能な媒体１４２４は、例えば、記憶装置（例えば、固定記憶域１４０８の一部であるハードドライブ）上への転送のために、ドライブ又は固定記憶域１４０８の一部である他のデバイスに挿入又は配置される光ディスク又は磁気ディスクを含むことができる。コンピュータで読込可能な記憶媒体１４２４は、データ処理システム１４００に接続された固定記憶域（例えば、ハードドライブ、サムドライブ、又はフラッシュメモリ）の形態をとることができる。場合によっては、コンピュータで読込可能な記憶媒体１４２４は、データ処理システム１４００から取り外し可能でなくともよい。

別の構成では、プログラムコード１４１８は、コンピュータで読込可能な信号媒体１４２６を使用してデータ処理システム１４００に転送される。コンピュータで読込可能な信号媒体１４２６は、例えば、プログラムコード１４１８を含む伝播データ信号である。例えば、コンピュータで読込可能な信号媒体１４２６は、電磁信号、光信号、及び／又は他のいずれかの適切な種類の信号である。これらの信号は、通信リンク（例えば、無線通信リンク、光ファイバケーブル、同軸ケーブル、電線、及び／又は他のいずれかの適切な種類の通信リンク）を介して伝送される。すなわち、これらの実施例では、通信リンク及び／又は接続は物理的なものでも、無線でもよい。

いくつかの例示的な実施形態では、プログラムコード１４１８は、コンピュータで読込可能な信号媒体１４２６により他のデバイス又はデータ処理システムからネットワークを介して固定記憶域１４０８にダウンロードされて、データ処理システム１４００内で使用される。例えば、サーバデータ処理システム内でコンピュータで読込可能な憶媒体に格納されているプログラムコードは、ネットワークを介してサーバからデータ処理システム１４００にダウンロード可能である。プログラムコード１４１８を供給するデータ処理システムは、サーバコンピュータ、クライアントコンピュータ、又はプログラムコード１４１８を格納及び転送できる他の何らかのデバイスとすることができる。

データ処理システム１４００について説明した種々のコンポーネントは、種々の実施形態が実施される方法をアーキテクチャ的に限定するものではない。異なる例示的実施形態が、データ処理システム１４００について示されているコンポーネントに追加的又は代替的なコンポーネントを含むデータ処理システムにおいて実施されうる。図１４に示す他のコンポーネントは、図示の実施例から変更することができる。種々の実施形態は、プログラムコードを実行できる任意のハードウェアデバイス又はシステムを使用して実施することができる。一実施例として、データ処理システムは、無機コンポーネントと一体化した有機コンポーネントを含むことができる、及び／又は全体を人間を除く有機コンポーネントで構成することができる。例えば、記憶装置は、有機半導体で構成することができる。

別の実施例では、プロセッサユニット１４０４は、特定用途向けに製造又は構成された回路を有するハードウェアユニットの形態をとることができる。この種のハードウェアは、工程を実行するように構成された記憶装置からメモリにプログラムコードをローディングする必要なく、工程を実行することができる。

例えば、プロセッサユニット１４０４がハードウェアユニットの形態をとるとき、プロセッサユニット１４０４は、回路システム、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブルロジックデバイス、又は任意の数の工程を実行するように構成された他の何らかの適切な種類のハードウェアとすることができる。プログラマブルロジックデバイスの場合、このデバイスは任意の数の工程を実行するように構成される。デバイスは、後で再構成することができるか、又は任意の数の工程を実行するように恒久的に構成することができる。プログラマブルロジックデバイスの例として、例えば、プログラマブルロジックアレイ、プログラマブルアレイロジック、フィールドプログラマブルロジックアレイ、フィールドプログラマブルゲートアレイ、及び他の適切なハードウェアデバイスが挙げられる。この種の実装態様の場合、様々な実施形態のプロセスがハードウェアユニットにおいて実施されるので、プログラムコード１４１８は省略可能である。

また別の実施例では、プロセッサユニット１４０４は、コンピュータ及びハードウェアユニットにおいて見られるプロセッサの組み合わせを使用して実施することができる。プロセッサユニット１４０４は、任意の数のハードウェアユニットと、プログラムコード１４１８を実行するように構成された任意の数のプロセッサとを有することができる。図示された実施例の場合、プロセッサのいくつかは任意の数のハードウェアユニットに実装され、他のプロセッサは任意の数のプロセッサに実装される。

別の実施例として、データ処理システム１４００に含まれる記憶装置は、データを格納できる任意のハードウェア装置である。メモリ１４０６、固定記憶域１４０８、及びコンピュータで読込可能な媒体１４２０は、有形形態の記憶装置の例である。

別の実施例では、バスシステムは、通信ファブリック１４０２を実施するために使用することができ、システムバス又は入出力バスといった一又は複数のバスを含むことができる。言うまでもなく、バスシステムは、バスシステムに取り付けられた種々のコンポーネント又はデバイスの間でのデータ伝送を行う任意の適切な種類のアーキテクチャを使用して実施することができる。加えて、通信ユニットは、モデム又はネットワークアダプタといった、データの送受信に使用される一又は複数のデバイスを含むことができる。さらに、メモリは、例えば、メモリ１４０６、又はインターフェースに見られるようなキャッシュ、及び通信ファブリック１４０２中に存在するメモリコントローラハブとすることができる。

データ処理システム１４００は、アソシエーティブメモリ１４２８も含んでいる。アソシエーティブメモリ１４２８は、図１のアソシエーティブメモリ１０２、又は図１２のアソシエーティブメモリ１２０２とすることができ、別途記載する特性を有することができる。アソシエーティブメモリ１４２８は、通信ファブリック１４０２と通信している。アソシエーティブメモリ１４２８は、記憶装置１４１６とも通信することができるか、又はいくつかの実施形態では記憶装置１４１６の一部であってもよい。図に示されているアソシエーティブメモリ１４２８は一つであるが、複数のアソシエーティブメモリが存在してもよい。

図面及び明細書において、一態様ではシステム（１００）が開示される。このシステムは、複数のデータ（１０４）と、複数のデータ間の複数の関連性（１０６）とを含むアソシエーティブメモリ（１０２）であって、複数のデータ（１０４）は関連グループ（１２０８）にまとめられており、アソシエーティブメモリ（１０２）は、少なくとも複数のデータ（１０４）間の間接的関係（１１０）に基づいてクエリが行われるように構成されている、アソシエーティブメモリ（１０２）；アソシエーティブメモリ（１０２）と通信する入力デバイス（１２０）であって、入力基準（１２１４）を受け取るように構成されている入力デバイス（１２０）；入力デバイス（１２０）及びアソシエーティブメモリ（１０２）と通信するオプティマイザ（１３８）であって、アソシエーティブメモリ（１０２）を使用し、入力基準（１２１４）に基づいて多次元基準ファイル（１２１８）を生成するように構成されており、且つ入力基準（１２１４）を、専門家の重みに関連付けられた数値表現に変換し、入力基準（１２１４）に関連する最適化された複数の基準（１２２０）を含む多次元基準ファイル（１２１８）を生成するように構成されているオプティマイザ（１３８）を備えている。

一変形例によるシステム（１００）では、入力基準（１２１４）は単一次元基準を含む。別の変形例によるシステム（１００）では、入力基準（１２１４）は多次元基準を含む。また別の変形例によるシステム（１００）では、多次元基準ファイル（１２１８）は、入力基準（１２１４）に関連する一又は複数の別の次元のデータ（１２２２）を含む。また別の変形例によるシステム（１００）では、一又は複数の別の次元のデータ（１２２２）が、入力基準（１２１４）の上限及び下限の範囲、基準の重み、主題の専門家に割り当てられた重みの範囲、主題の専門家によって推論的に決定された重みの範囲、並びに入力基準（１２１４）に関連するメタデータからなるグループから選択される。一実施例によるシステム（１００）では、オプティマイザ（１３８）は、アソシエーティブメモリ（１０２）に格納された既存の多次元基準ファイル（１２２４）を組み合わせることにより、多次元基準ファイル（１２１８）を生成するように構成される。

一態様では、コンピュータで読込可能な非一過性の記憶媒体及び複数のデータ（１０４）と複数のデータ間の複数の関連付け（１０６）とを含むアソシエーティブメモリ（１０２）と連動するコンピュータを用いて実施される方法であって、複数のデータ（１０４）が関連グループ（１２０８）にまとめられ、アソシエーティブメモリ（１０２）が、少なくとも複数のデータ（１０４）間の間接的関係（１１０）に基づいてクエリが実行されるように構成される方法が開示される。この方法は、アソシエーティブメモリ（１０２）と通信する入力デバイス（１２０）で入力基準（１２１４）を受け取ること；アソシエーティブメモリ（１０２）と、入力デバイス（１２０）及びアソシエーティブメモリ（１０２）と通信するオプティマイザ（１３８）とを使用し、入力基準（１２１４）に基づいて多次元基準ファイル（１２１８）を生成すること；オプティマイザ（１３８）を使用し、入力基準（１２１４）を、専門家の重みに関連付けられた数値表現に変換すること；並びに、オプティマイザ（１３８）を使用し、入力基準（１２１４）に関連する最適化された複数の基準を含む多次元基準ファイル（１２１８）を生成することを含む。

一変形例による方法では、入力基準（１２１４）は単一次元基準を含む。別の変形例による方法では、入力基準（１２１４）は多次元基準を含む。また別の変形例による方法では、多次元基準ファイル（１２１８）は、入力基準（１２１４）に関連する一又は複数の別の次元のデータ（１２２２）を含む。また別の変形例による方法では、一又は複数の別の次元のデータ（１２２２）が、入力基準（１２１４）の上限及び下限の範囲、基準の重み、主題の専門家に割り当てられた重みの範囲、主題の専門家によって推論的に決定された重みの範囲、並びに入力基準（１２１４）に関連するメタデータからなるグループから選択される。一実施例では、方法は、オプティマイザ（１３８）を使用して、アソシエーティブメモリ（１０２）に格納された既存の多次元基準ファイル（１２１８）を組み合わせることにより、多次元基準ファイル（１２１８）を生成することをさらに含む。

一態様ではシステム（１００）が開示される。このシステム（１００）は、複数のデータ（１０４）と、複数のデータ間の複数の関連付け（１０６）とを含むアソシエーティブメモリ（１０２）であって、複数のデータ（１０４）は関連グループ（１２０８）にまとめられており、アソシエーティブメモリ（１０２）は、複数のデータ（１０４）間の直接的関係及び間接的関係（１１０）を含むグループから選択された少なくとも一つの関係に基づいてクエリが実行されるように構成されており、アソシエーティブメモリ（１０２）は論理的に複数のパースペクティブに分割されており、複数のパースペクティブ（１１４）は、それに対応する、複数のデータのサブセットの複数の表現（１１６）を含んでいる、アソシエーティブメモリ（１０２）；第１の基準ファイル（１２２）及び第２の基準ファイル（１２４）を受け取るように構成された入力デバイス（１２０）であって、第１の基準ファイル（１２２）が、複数のパースペクティブ（１１４）のうちの第１のパースペクティブ（１１８）内の第１の属性カテゴリ（１２６）と、第１のパースペクティブ（１１８）内の第２の属性カテゴリ（１２８）とを含んでおり、第２の基準ファイル（１２４）が、第１のパースペクティブ（１１８）内の第３の属性カテゴリ（１３０）と、第１のパースペクティブ（１１８）内の第４の属性カテゴリ（１３２）を含んでおり、第１の属性カテゴリ（１２６）と第３の属性カテゴリ（１３０）が同等であり、第２の属性カテゴリ（１２８）と第４の属性カテゴリ（１３２）が同等（１３６）である、入力デバイス（１２０）；並びに、第１の基準ファイル（１２２）及び第２の基準ファイル（１２４）に多次元的組み合わせ（１４０）を実行することにより、第１のパースペクティブ（１１８）内の第５の属性カテゴリ（１４４）及び第１のパースペクティブ（１１８）内の第６の属性カテゴリ（１４６）を含む第３の基準ファイル（１４２）を形成するように構成されたオプティマイザ（１３８）であって、第５の属性カテゴリ（１４４）が第１の属性カテゴリ（１２６）及び第３の属性カテゴリ（１３０）と同等（１３４）であり、第６の属性カテゴリ（１４６）が第２の属性カテゴリ（１２８）及び第４の属性カテゴリ（１３２）と同等（１３６）である、オプティマイザ（１３８）を備えている。

一変形例では、システム（１００）は、第３の基準ファイル（１４２）を使用して、第１のパースペクティブ（１１８）内でアソシエーティブメモリ（１０２）のクエリを実行するように構成されている。別の変形例によるシステム（１００）では、第５の属性カテゴリ（１４４）は、第１の属性カテゴリ（１２６）の第１の値とも、第３の属性カテゴリ（１３０）の第３の値とも異なる第５の値を有しており、第６の属性カテゴリ（１４６）は、第２の属性カテゴリ（１２８）の第２の値とも、第４の属性カテゴリ（１３２）の第４の値とも異なる第６の値を有している。

また別の変形例によるシステム（１００）では、入力デバイス（１２０）は、さらに、第３の基準ファイル（１４２）を受け取るように構成されており、オプティマイザ（１３８）は、第１の基準ファイル（１２２）、第２の基準ファイル（１２４）、及び第３の基準ファイル（１４２）に多次元的組み合わせ（１４０）を実行することにより、第１のパースペクティブ（１１８）内の第７の属性カテゴリ及び第１のパースペクティブ内の第８の属性カテゴリを含む第４の基準ファイルを形成するように構成されており、第７の属性カテゴリと第１の属性カテゴリ（１２６）とは同等であり、第８の属性カテゴリと第３の属性カテゴリ（１３０）とは同等である。

また別の変形例によるシステム（１００）では、第１の値は、ユーザ選択可能な第１のチェックボックスを含み、第２の値は、ユーザ選択可能な第２のチェックボックスを含み、第３の値は、ユーザ選択可能な第３のチェックボックスを含み、第４の値は、ユーザ選択可能な第４のチェックボックスを含み、第５の値は、オプティマイザ（１３８）によって決定される第５のチェックボックスを含み、第６の値は、オプティマイザ（１３８）によって決定される第６のチェックボックスを含む。

また別の変形例によるシステム（１００）では、第１の値には第１の重みが割り当てられ、第２の値には第２の重みが割り当てられ、第３の値には第１の重みとは異なる第３の重みが割り当てられ、第４の値には第２の重みとは異なる第４の重みが割り当てられ、オプティマイザ（１３８）は、さらに、第１の重み、第２の重み、第３の重み、及び第４の重みを、体次元組み合わせ（１４０）の一部として組み込むように構成されている。また別の変形例によるシステム（１００）では、第１の基準ファイル（１２２）及び第２の基準ファイル（１２４）は、パースペクティブの谷津の属性に従って、又は同じパースペクティブに従って保存される。一事例によるシステム（１００）では、第３の基準ファイル（１４２）は、特定の属性、特定のパースペクティブ、又はそれらの両方に従って保存される。

種々の例示的な実施形態は、全体がハードウェアからなる実施形態、全体がソフトウェアからなる実施形態、又はハードウェア要素とソフトウェア要素とを含む実施形態の形態をとることができる。いくつかの実施形態は、限定しないが、例えばファームウェア、常駐ソフトウェア、及びマイクロコードといった形態を含むソフトウェアにおいて実施される。

さらに、種々の実施形態は、コンピュータ、或いは命令を実行する何らかのデバイス又はシステムにより使用される、或いはそれに接続されて使用されるプログラムコードを提供するコンピュータで使用可能又は読込可能な媒体からアクセス可能なコンピュータプログラム製品の形態をとることができる。本明細書の目的のために、コンピュータで使用可能又は読込可能な媒体は、一般に、命令実行システム、装置、又はデバイスによって使用される、或いはそれに接続されて使用されるプログラムの収容、格納、通信、伝播、又は運搬を行うことができる任意の有形装置とすることができる。

コンピュータで使用可能又はコンピュータで読込可能な媒体は、例えば、限定しないが、電子システム、磁気システム、光学システム、電磁システム、赤外システム、又は半導体システム、或いは伝播媒体とすることができる。コンピュータで読込可能な媒体の非限定的な実施例には、半導体又は固体状態のメモリ、磁気テープ、取り出し可能なコンピュータディスケット、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、剛性磁気ディスク、及び光ディスクが含まれる。光ディスクには、コンパクトディスク−リードオンリーメモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、コンパクトディスク−リード／ライト（ＣＤ−Ｒ／Ｗ）、及びＤＶＤが含まれる。

さらに、コンピュータで使用可能又は読込可能な媒体は、コンピュータで読込可能又は使用可能なプログラムコードを収容又は格納することができ、このコンピュータで読込可能又は使用可能なプログラムコードがコンピュータ上で実行されると、コンピュータは、通信リンクを介して別のコンピュータで読込可能又は使用可能なプログラムコードを送信する。このような通信リンクは、例えば、限定しないが、物理的な又は無線の媒体を使用することができる。

コンピュータで読込可能な又はコンピュータで使用可能なプログラムコードを格納及び／又は実行するのに適したデータ処理システムは、システムバスのような通信ファブリックによりメモリ要素に直接的に又は間接的に連結された一又は複数のプロセッサを含む。メモリ要素は、プログラムコードが実際に実行される間に使用されるローカルメモリ、大容量記憶装置、及び少なくとも何らかのコンピュータで読込可能な又はコンピュータで使用可能なプログラムコードを一時的に格納することにより、コード実行中に大容量記憶装置からコードを取り出す回数を低減できるキャッシュメモリを含むことができる。

入出力又はＩ／Ｏ装置は、直接的に、又はＩ／Ｏコントローラを介して、システムに連結することができる。このような装置には、例えば、限定されないが、キーボード、タッチスクリーンディスプレイ、及びポインティングデバイスが含まれる。種々の通信アダプタをシステムに連結することにより、データ処理システムを、構内ネットワーク又は公衆ネットワークを介在させて他のデータ処理システム、遠隔プリンタ、又は記憶装置に連結させることができる。モデム及びネットワークアダプタの非限定的な実施例は、現在利用可能な種類の通信アダプタのうちのごく一部に過ぎない。

上述した種々の例示的な実施形態の説明は、例示及び説明を目的とするものであり、完全な説明であること、又はこれらの実施形態を開示された形態に限定することを意図していない。当業者には、多数の修正例及び変形例が明らかであろう。さらに、種々の例示的な実施形態は、他の例示的な実施形態とは異なるフィーチャを提供することができる。選択された一又は複数の実施形態は、実施形態の原理、実際の用途を最もよく説明するため、及び他の当業者に対し、様々な実施形態の開示内容と、考慮される特定の用途に適した様々な修正との理解を促すために選択及び記述されている。

Claims (9)

1. 複数のデータ（１０４）と複数のデータ間の複数の関連付け（１０６）とを含むアソシエーティブメモリ（１０２）であって、複数のデータ（１０４）は関連グループ（１２０８）にまとめられており、少なくとも複数のデータ（１０４）間の間接的関係（１１０）に基づいてクエリが実行されるように構成されているアソシエーティブメモリ（１０２）；
   アソシエーティブメモリ（１０２）と通信し、入力基準（１２１４）を受け取るように構成されている入力デバイス（１２０）；並びに
   入力デバイス（１２０）及びアソシエーティブメモリ（１０２）と通信し、アソシエーティブメモリ（１０２）を使用し、入力基準（１２１４）に基づいて多次元基準ファイル（１２１８）を生成するように構成されたオプティマイザ（１３８）であって、入力基準（１２１４）を、専門家の重みに関連付けられた数値表現に変換し、入力基準（１２１４）に関連する最適化された複数の基準（１２２０）を含む多次元基準ファイル（１２１８）を生成するオプティマイザ（１３８）
   を備えているシステム（１００）。
2. 入力基準（１２１４）は、単一次元基準及び多次元基準の少なくとも一方を含んでおり、
   多次元基準ファイル（１２１８）は、入力基準（１２１４）に関連する一又は複数の別の次元のデータ（１２２２）を含んでおり、一又は複数の別の次元のデータ（１２２２）は、入力基準（１２１４）の上限と下限の範囲、基準の重み、主題の専門家に割り当てられた重みの範囲、主題の専門家によって推論的に決定された重みの範囲、及び入力基準（１２１４）に関連するメタデータからなるグループから選択され、オプティマイザ（１３８）は、アソシエーティブメモリ（１０２）に格納された既存の多次元基準ファイル（１２２４）を組み合わせることにより多次元基準ファイル（１２１８）を生成するように構成されている、
   請求項１に記載のシステム（１００）。
3. アソシエーティブメモリ（１０２）は、論理的に複数のパースペクティブに分割されており、複数のパースペクティブ（１１４）は、対応する、複数のデータのサブセットの複数の表現（１１６）を含んでおり；
   入力デバイス（１２０）は、第１の基準ファイル（１２２）と第２の基準ファイル（１２４）とを含む入力基準（１２１４）を受け取るように構成されており、第１の基準ファイル（１２２）は、複数のパースペクティブ（１１４）のうちの第１のパースペクティブ（１１８）内の第１の属性カテゴリ（１２６）と、第１のパースペクティブ（１１８）内の第２の属性カテゴリ（１２８）とを含んでおり、第２の基準ファイル（１２４）は、第１のパースペクティブ（１１８）内の第３の属性カテゴリ（１３０）と、第１のパースペクティブ（１１８）内の第４の属性カテゴリ（１３２）とを含んでおり、第１の属性カテゴリ（１２６）と第３の属性カテゴリ（１３０）とは同等（１３４）であり、第２の属性カテゴリ（１２８）と第４の属性カテゴリ（１３２）とは同等（１３６）であり；及び／又は
   オプティマイザ（１３８）は、第１の基準ファイル（１２２）及び第２の基準ファイル（１２４）に多次元的組み合わせ（１４０）を実行することにより、第１のパースペクティブ（１１８）内の第５の属性カテゴリ（１４４）と第１のパースペクティブ（１１８）内の第６の属性カテゴリ（１４６）とを含む第３の基準ファイル（１４２）を形成するように構成されており、第５の属性カテゴリ（１４４）は第１の属性カテゴリ（１２６）及び第３の属性カテゴリ（１３０）と同等であり、第６の属性カテゴリ（１４６）は第２の属性カテゴリ（１２８）及び第４の属性カテゴリ（１３２）と同等である、
   請求項１に記載のシステム（１００）。
4. 第３の基準ファイル（１４２）を使用して第１のパースペクティブ（１１８）内においてアソシエーティブメモリ（１０２）のクエリを実行するように構成されているクエリデバイス（１４８）を更に備えている請求項３に記載のシステム。
5. ｉ．）第５の属性カテゴリ（１４４）は、第１の属性カテゴリ（１２６）の第１の値とも、第３の属性カテゴリ（１３０）の第３の値とも異なる第５の値を有しており、第６の属性カテゴリ（１４６）は、第２の属性カテゴリ（１２８）の第２の値とも、第４の属性カテゴリ（１３２）の第４の値とも異なる第６の値を有しており；
   ｉｉ．）入力デバイス（１２０）は、さらに、第３の基準ファイル（１４２）を受け取るように構成されており、オプティマイザ（１３８）は、第１の基準ファイル（１２２）、第２の基準ファイル（１２４）、及び第３の基準ファイル（１４２）に多次元的組み合わせ（１４０）を実行することにより、第１のパースペクティブ（１１８）内の第７の属性カテゴリ及び第１のパースペクティブ内の第８の属性カテゴリを含む第４の基準ファイルを形成するように構成されており、第７の属性カテゴリと第１の属性カテゴリ（１２６）とは同等であり、第８の属性カテゴリと第３の属性カテゴリ（１３０）とは同等であり；
   ｉｉｉ．）第１の値は、ユーザ選択可能な第１のチェックボックスを含み、第２の値は、ユーザ選択可能な第２のチェックボックスを含み、第３の値は、ユーザ選択可能な第３のチェックボックスを含み、第４の値は、ユーザ選択可能な第４のチェックボックスを含み、第５の値は、オプティマイザ（１３８）によって決定される第５のチェックボックスを含み、第６の値は、オプティマイザ（１３８）によって決定される第６のチェックボックスを含み；
   ｉｖ．）第１の値には第１の重みが割り当てられ、第２の値には第２の重みが割り当てられ、第３の値には第１の重みとは異なる第３の重みが割り当てられ、第４の値には第２の重みとは異なる第４の重みが割り当てられ、オプティマイザ（１３８）は、さらに、第１の重み、第２の重み、第３の重み、及び第４の重みを、多次元的組み合わせ（１４０）の一部として組み込むように構成されており；
   ｖ．）第１の基準ファイル（１２２）及び第２の基準ファイル（１２４）は、パースペクティブの単一の属性に従って、又は同じパースペクティブに従って保存され；及び／又は
   ｖｉ．）第３の基準ファイル（１４２）は、特定の属性、特定のパースペクティブ、又はそれらの両方に従って保存される、
   請求項３に記載のシステム（１００）。
6. コンピュータで読込可能な非一過性の記憶媒体及び複数のデータ（１０４）と複数のデータ間の複数の関連付け（１０６）とを含むアソシエーティブメモリ（１０２）と連動するコンピュータによって実施される方法であって、複数のデータ（１０４）は関連グループ（１２０８）にまとめられ、アソシエーティブメモリ（１０２）は、少なくとも複数のデータ（１０４）間の間接的関係（１１０）に基づいてクエリが実行されるように構成されており、
   アソシエーティブメモリ（１０２）と通信する入力デバイス（１２０）で入力基準（１２１４）を受け取ることと；
   アソシエーティブメモリ（１０２）と、入力デバイス（１２０）及びアソシエーティブメモリ（１０２）と通信するオプティマイザ（１３８）とを用い、入力基準（１２１４）に基づいて、多次元基準ファイル（１２１８）を生成することと；
   オプティマイザ（１３８）を用いて、入力基準（１２１４）を、専門家の重み付けに関連付けられた数値表現へと変換することと；
   オプティマイザ（１３８）を用いて、入力基準（１２１４）に関連する最適化された複数の基準を含む多次元基準ファイル（１２１８）を生成すること
   を含む方法。
7. 入力基準（１２１４）は単一次元の基準及び多次元の基準の少なくとも一方を含み、ここで多次元基準ファイル（１２１８）は入力基準（１２１４）に関連する一又は複数の別の次元のデータ（１２２２）を含む、請求項６に記載の方法。
8. 一又は複数の別の次元のデータ（１２２２）は、入力基準（１２１４）の上限と下限の範囲、基準の重み、主題の専門家に割り当てられた重みの範囲、主題の専門家によって推論的に決定された重みの範囲、及び入力基準（１２１４）に関連するメタデータからなるグループから選択される、請求項７に記載の方法。
9. オプティマイザ（１３８）を使用して、アソシエーティブメモリ（１０２）に格納された既存の多次元基準ファイル（１２１８）を組み合わせることにより、多次元基準ファイル（１２１８）を生成することをさらに含む、請求項６に記載の方法。

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