JP6290609B2 - 検索中に関連性のない情報を削減するシステム及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、概して改良されたデータ操作技術に関し、具体的には、データオブジェクトに関連付けられたコンテキストの値に対するデータオブジェクトの値の関連性に基づき関連性のない結果を除去することにより検索アクティビティ中に生成される関連性のない情報を削減するシステム及び方法に関する。

特定の情報を検索する当事者には、特に、リアルタイムの情報がすぐに入手可能であり大量であるようなイベント進行中には、複数のソースからの入力が殺到するかもしれない。しかしながら、タスク又は業務が即時の集中した性質であることを考えると、入力の多くは、その時点で関連性のないものや価値のないものを含むこともある。さらに、近年、すぐに入手できる情報ソースの量及び多様性の急激な増加が見られる。データタグ及びデータ検索などの進化する技術を使用するデータベースのリンケージのため、情報ソースは、量、深さ及び多様性において大幅に増加した。これらの開発は多くの点で有益であるが、リアルタイムの情報の入手可能性が増加することにより、時間の制約下で動作し、特定のタスクを完成させるために必要な実用的で時宜にかなった情報を検索する当事者には困難がもたらされる。そのような困難は、莫大な量の受信された入力が同時に起こるイベントに関係するときにはより明らかであり、決定に直面する当事者は、主として入ってくる大量の情報に依存している、又はそれだけに依存している。

データベース及びクラウドベースの媒体などの他の記憶場所に記憶された拡大する量の情報に加え、進行中のイベントについての莫大な量のリアルタイム及び略リアルタイムの情報も近年飛躍的に増加した。インターネットベースの動画サービス並びにオンラインソーシャルネットワーク及びミニブログサービスは、この幅広くアクセス可能なコンテンツの例である。ウェブ２．０インターネットの出現に関する相互作用のユーザ共同媒体の成長により、コンテンツが激増した。そのようなコンテンツは、パブリックソースから最小限のコストで又はコストをかけずに容易にかつすぐにアクセスできる。しかしながら、そのような入手可能な情報を受信及び処理することは、莫大な量の情報及びそれを入手可能にする未加工フォーマットのために負担となる。かなりの処理及び記憶容量を有する大きな組織でさえ、入手可能な情報量に圧倒されるかもしれない。情報の多くは、現在開発中の動的状況において取り掛かるべき組織の直接の目標に関係ないかもしれない。

情報の相互相関関係は、歴史的には手動工程であった。しかしながら、受信データは、時宜にかなった行動のために十分迅速には解析することができず、そのような解析のほとんどは単独で実行される。そのようなイベントに参加し又はそれらを監視し並びにリソースを割り当て又は人々を移動させることについて決定権を持つ当事者は、直接関係ない情報を即座に処分するツールから恩恵を受ける。関連性のない情報を除去することにより、意思決定の敏捷性および精度が増す。また、関連性のない情報を除去することにより、複雑さは低減し、少なく明確な選択肢が提示され、かつ直接の管理コストおよび無駄なリソースから生じる費用を削減することができる。さらに、関連性のない情報を除去することにより、よい選択肢を無視することに関する機会コストを削減することもできる。ゆえに、関連性のない情報を除去する効果的な新しい技術が望ましいと思われる。

例示的実施形態により、システムが提供される。システムは、コンテキストアウェアであるデータオブジェクトのオントロジを定義し、データオブジェクトのメタデータタグをさらに定義するデータモデルを構築するように構成されたコンテキストエンティティファクトリを備える。システムは、データオブジェクトを記憶されたデータオブジェクトとして記憶し、記憶されたデータオブジェクトの対応するものの関連コンテキストをさらに記憶する記憶デバイスを備える。また、システムは、データオブジェクトのオントロジで定義された第一のデータオブジェクトの現行コンテキスト値を取り込むように構成され、第一のデータオブジェクトの現行コンテキスト値を関連コンテキストの記憶された値と比較するようにさらに構成された削減コンポーネントであって、現行コンテキスト値が関連コンテキストの特定の関連コンテキストの特定の記憶された値に一致しないときには、記憶されたデータオブジェクトから対応する特定の記憶されたデータオブジェクト及び特定の関連コンテキストを削除するようにさらに構成される削減コンポーネントを備える。

また、実施形態は、非一時的コンピュータ可読記憶媒体と連動してコンピュータを使用する方法を提供する。方法は、プロセッサを使用して、オープンソースの構造化されていないテキストを含むデータの第一の本体でアクティビティパターンのテキスト検索を実行することを含む。また、方法は、プロセッサを使用して、多数の異種のソースから引き出されたデータの第二の本体でアクティビティパターンの制約ベースの検索を実行することを含む。また、方法は、プロセッサを使用して、アクティビティパターンのテキスト検索の出力及びアクティビティパターンの制約ベースの検索の出力を少なくとも一つのコンテキストクエリーエンジンに提出することを含む。また、方法は、少なくとも一つのコンテキストクエリーエンジンを使用して、少なくとも一つのコンテキストクエリーフィルターを構築することを含む。また、方法は、プロセッサを使用して、コンテキストクエリーフィルターを、少なくとも一つの意味論的クエリーテンプレートとの結合のための少なくとも一つの情報マッシュアップアプリケーションに提供することを含む。さらに、方法は、プロセッサ及び少なくとも一つの情報マッシュアップアプリケーションを使用して、少なくとも一つの精密な意味論的クエリーを作成するために、少なくとも一つのコンテキストクエリーフィルター及び少なくとも一つの意味論的クエリーテンプレートを結合させることを含む。有利には、少なくとも一つのコンテキストクエリーエンジン及び少なくとも一つの情報マッシュアップアプリケーションは、方法においてウィジェットアプリケーションである。さらに有利には、アクティビティパターンの制約ベースの検索は、マルチ関連データからのアクティビティパターンを見つけ出し、アクティビティパターンは、異なる種類の記録間の繰り返される関係を記述する。また、例示的実施形態により、別のシステムが提供される。システムは、バス、バスに接続されたプロセッサ、及びバスに接続されたメモリを備えるコンピュータを含む。メモリは、プロセッサにより実行されると、コンピュータで実施される方法を実行するプログラムコードを記憶する。プログラムコードは、プロセッサを使用して、オープンソースの構造化されていないテキストを含むデータの第一の本体でアクティビティパターンのテキスト検索を実行するプログラムコードを備える。また、プログラムコードは、プロセッサを使用して、多数の異種のソースから引き出されるデータの第二の本体でアクティビティパターンの制約ベースの検索を実行するプログラムコードを備える。また、プログラムコードは、プロセッサを使用して、アクティビティパターンのテキスト検索の出力及びアクティビティパターンの制約ベースの検索の出力を少なくとも一つのコンテキストクエリーエンジンに提出するプログラムコードを備える。また、プログラムコードは、少なくとも一つのコンテキストクエリーエンジンを使用して、少なくとも一つのコンテキストクエリーフィルターを構築するプログラムコードを備える。また、プログラムコードは、プロセッサを使用して、少なくとも一つのコンテキストクエリーフィルターを、少なくとも一つの意味論的クエリーテンプレートとの結合のための少なくとも一つの情報マッシュアップアプリケーションに提供するプログラムコードを含む。さらに、プログラムコードは、プロセッサ及び情報マッシュアップアプリケーションを使用して、少なくとも一つの精密な意味論的クエリーを作成するために、少なくとも一つのコンテキストクエリーフィルター及び少なくとも一つの意味論的クエリーテンプレートを結合させるプログラムコードを備える。

第１８項
バス、
バスに接続されたプロセッサ、及び
プロセッサにより実行されると、コンピュータで実施される方法を実行するプログラムコードを記憶する、バスに接続されたメモリを備え、当該プログラムコードは、
プロセッサを使用して、オープンソースの構造化されていないテキストを含むデータの第一の本体でアクティビティパターンのテキスト検索を実行するプログラムコード、
プロセッサを使用して、多数の異種のソースから引き出されたデータの第二の本体のアクティビティパターンの制約ベース検索を実行するプログラムコード、
プロセッサを使用して、アクティビティパターンのテキスト検索の出力及びアクティビティパターンの制約ベース検索の出力を少なくとも一つのコンテキストクエリーエンジン（１３０）に提出するプログラムコード、
少なくとも一つのコンテキストクエリーエンジン（１３０）を使用して、少なくとも一つのコンテキストクエリーフィルター（１３２）を構築するプログラムコード、
プロセッサを使用して、少なくとも一つのコンテキストクエリーフィルター（１３２）を、少なくとも一つの意味論的クエリーテンプレートとの結合のための少なくとも一つの情報マッシュアップアプリケーション（１５０）に提供するプログラムコード、及び
プロセッサ及び情報マッシュアップアプリケーション（１５０）を使用して、少なくとも一つの精密な意味論的クエリーを作成するために、少なくとも一つのコンテキストクエリーフィルター（１３２）及び少なくとも一つの意味論的クエリーテンプレートを結合させるプログラムコードを備えるコンピュータ。

第１９項
プログラムコードは、
少なくとも一つのコンテキストクエリーウィジェットからリアルタイムのコンテキストクエリーフィルター処理を実行するプログラムコードをさらに備える、第１８項に記載のコンピュータ。

第２０項
プログラムコードは、
データの第一の本体及びデータの第二の本体の解析中に作成される情報を削減するために、少なくとも一つの精密な意味論的クエリーを使用するプログラムコードをさらに備える、第１８項に記載のコンピュータ。

上記のフィーチャ、機能及び利点は、本発明の様々な実施形態で独立して実現することが可能であるか、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。

実施形態の特徴と考えられる新規のフィーチャは、添付の特許請求の範囲に明記される。しかしながら、実施形態、好適な使用モード、さらにはその目的及び特徴は、添付図面とともに本発明の好適な実施形態の以下の詳細な説明を参照することにより最もよく理解されるだろう。

実施形態による検索中に関連性のない情報を削減するシステムのブロック図を示す。 実施形態による検索中に関連性のない情報を削減する方法のブロック図を示す。 実施形態によるワークフローのブロック図を示す。 実施形態による別のワークフローのブロック図を示す。 実施形態による別のワークフローのブロック図を示す。 実施形態によるデータ処理システムの図である。

実施形態は、関連情報を迅速に見つけるために大量の情報を検索することに対して、上述の問題を認識し考慮する。それゆえ、実施形態は、大規模な種々の構造化された入力が多数のソースから受信されるシステム及び方法に関する。実施形態は、入力から引き出された多数の情報オブジェクトのコンテキスト関連に基づき入力の関連サブセットの相関関係及び関連を提供する。

また、実施形態は、コンテキスト情報が所定の時間にエンティティ又はオブジェクトの状況を特徴付けることを認識し考慮する。エンティティは、人、場所、若しくは他の物理的オブジェクト又はコンピュータオブジェクトとする。エンティティが人であるときには、主要なコンテキスト情報は、人の場所、アクティビティ、コンディション、周囲のオブジェクト及びその人の所属団体名又は個人名とする。

実施形態は、短時間に、例えば人など、複数のエンティティについて大量のコンテキスト情報を収集することができる。エンティティの多くの例についてのコンテキスト情報の種々のアイテムの関連性の解析に基づき、実施形態は、マネージャー、コマンダー、又は他の意思決定者に直接関連性のない情報を削除することにより、初期に集められた大規模な未加工データの迅速なサイズ削減を促進することができる。

実施形態は、データオブジェクトに関連付けられた主要なコンテキスト情報に基づく。そのような情報は、データオブジェクトについての基本的な質問に答える。データオブジェクトが人に関連付けられると、主要なコンテキスト情報は、その人がどこにいるのか、その人と一緒にいるのは誰か、その人の近隣に何のオブジェクトがあるのか、及び周囲のオブジェクトの場所及びアイデンティティを記述する。そのような主要なコンテキスト情報は、例えば環境の他のデータオブジェクトとの関係など、二次的な又は派生的なコンテキスト情報の他のソースへの指示の役割を果たす。関係の具体的な非限定的な例として、人と建物及び他のランドマークなどの無生物との間の関係が含まれる。

これらの既知の関係により、実施形態は、多数の人、アクティビティ、及びすぐそばに存在する物理的なオブジェクト間の関連性の程度の判定を促進する。これらの判定に基づき、当事者は、ある程度は実施形態により促進される関連性のない情報の迅速な削除により、イベントを予測し、資源需要を見積もり、かつ仮説を検証することができる。

実施形態は、少なくとも二種類の情報、すなわち、データオブジェクトとして表されるデータ及びデータオブジェクトの種々のコンテキストを記述する関連メタデータの取り込みを提供する。与えられた情報空間において、例えば指名された人を表すデータオブジェクトのようなデータオブジェクトの複数のインスタンスは、共存しかつ相互に作用することができる。具体的なデータオブジェクトについて考えると、特定のデータオブジェクトの現行のコンテキスト状況及びコンテキスト傾向は、そのときにデータオブジェクトの値に影響する又はその値を具体化する。コンテキスト情報のデータオブジェクトに対するオブジェクト値の適切なバインドとの関連性により、システムがユーザのニーズに関連しない情報をフィルター処理することができる。検索空間が迅速に削減され、ユーザには適切なコンテキストの価値ある情報が提供される。

また、実施形態は、構造化されているものとされていないものとの両方の情報があるオープンソース情報システムからのデータのダウンロードを提供する。情報はコレクションで構成され、コレクションは別個の時間データセットを形成するために期間に分類される。次いで、固有の関係を含む、データの意味論的意味を記述するために、オントロジが形成される。

さらに実施形態により、次いでコンテキストクエリーが情報に対して実行される。コンテキストクエリーは検索空間を削減し、情報のオーバーロードを軽減する。この結果、発生する、発生したばかりの、又は潜在的に発生するであろう主要なイベントを見つけることが促進される。実施形態のさらなる態様が、以下で述べられる。

図１は、実施形態による、検索中に関連性のない情報を削減するシステム１００のブロック図を示す。図１に示されるシステム１００は、削減サーバ１１０を備える。削減サーバ１１０は、データ処理システムである。データ処理システムについて、以下で詳細が述べられる。

図１に示されるシステム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グループにより、一又は複数のデータ処理システムを使用して実施される。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６を参照して述べられるデータ処理システム６００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られる。これらのブロックの各々は、別個であってもよく、モノリシックなアーキテクチャの一部であってもよい。

削減サーバ１１０は、例えば、限定はされないがテキストメッセージなど、複数のデータソースから集められたデータからデータモデル１２０を構築するコンテキストエンティティファクトリ１１５を含む。削減サーバ１１０は、例えば、進行中のイベントに参加する人により生成される大量のテキストメッセージにアクセス可能である。テキストメッセージを生成する人は、システム１００のデータオブジェクトにより表される。

コンテキストエンティティファクトリ１１５は、データオブジェクト１６２、データオブジェクト１６４、及びデータオブジェクト１６６のオントロジ１２２を形成する。オントロジ１２２は、タスク又は状況に適切なデータオブジェクト１６２、データオブジェクト１６４及びデータオブジェクト１６６などの種々のデータオブジェクトを表すように、削減サーバ１１０により使用される構造又は仕様である。オントロジ１２２は、データオブジェクトにより表されるデータの意味論的意味を記述する。複数の種類のデータオブジェクトがオントロジ１２２により定義されると、オントロジ１２２は、多種のデータオブジェクト間での関係を定義する。コンテキストエンティティファクトリ１１５により定義されたデータオブジェクト１６２、データオブジェクト１６４、及びデータオブジェクト１６６は、オントロジ１２２に提供される定義に一致する方法で動作する。

コンテキストエンティティファクトリ１１５は、オントロジ１２２に含まれるように、データオブジェクト定義１２４又はデータオブジェクト定義１２６など、少なくとも一つのデータオブジェクト定義を提供する。実施形態において、システム１００は、テキストメッセージ及び進行中のイベントへの多数の参加者により提供される他のデータを監視及び評価するために使用される。進行中のイベントは、一般参加型のスポーツイベント若しくは政治的又は他の集会など、組織化されたイベントとする。進行中のイベントは、抗議運動又は政治運動と関連する集団行動など、あまり組織化されておらず自然に進化するイベントとしてもよい。多くの他の種類のイベントも考えられる。これらの例において、データオブジェクト定義１２４は、人を表すものとして、一又は複数のデータオブジェクト１６２、データオブジェクト１６４、及びデータオブジェクト１６６を定義する。

本発明において、データオブジェクト１６２、データオブジェクト１６４、及びデータオブジェクト１６６は、コンテキストアウェアである。また、サブジェクトエンティティは、データオブジェクト１６２に関連する人とされるが、例えば、現在の場所、所属団体会員資格、電話番号、及び電子メールアドレスなどの記述的情報を識別することに関連付けられてもよい。これは、コンテキスト情報を含む。データオブジェクト１６２、データオブジェクト１６４、及びデータオブジェクト１６６は、データオブジェクトの種々のコンテキスト情報を識別するメタデータタグとのリンケージを介して、コンテキスト情報と関連付けられる。

コンテキスト１６３、コンテキスト１６５、及びコンテキスト１６７は、データオブジェクト１６２、データオブジェクト１６４、及びデータオブジェクト１６６の対応するものにそれぞれ関連付けられる。データオブジェクト１６２など、テキストメッセージが集められ解析されるイベント参加者に関連付けられるデータオブジェクトは、コンテキスト１６３などの場所コンテキストのメタデータタグを有する。同じデータオブジェクトは、コンテキスト１６３など、近隣の人コンテキストの別のメタデータタグを有する。データオブジェクト定義１２４は、データオブジェクト１６２、メタデータタグにより指示されるようにそれの対応するコンテキスト１６３、及びコンテキストの初期値を定義する。他のデータオブジェクト定義が同様に用意される。

また、システム１００は、データオブジェクト１６２、データオブジェクト１６４、データオブジェクト１６６及びそれらの対応するコンテキストが記憶される記憶デバイス１６０を含む。データオブジェクト１６２の単一のコンテキスト、すなわちコンテキスト１６３のみを記憶するものとして図１に記憶デバイス１６０が示されているが、実施形態において、複数のコンテキスト及び関連付けられた値は、単一のデータオブジェクトと関連付けられてもよい。

コンテキストの初期値は、データオブジェクトが構造化されていないデータから形成されるとコンテキストに決定される値である。この状況は、たとえば、一時間、一日、一週間、又は一ヶ月など、期間の開始時とされる。期間は、期間が確立される固定的な継続期間を有していなくてもよく、その代わりに、最初にその継続期間がはっきりとわからないキャンペーン又はイベントと関連付けられてもよい。

実施例において、データオブジェクト１６２は、ジョン・ドウという名前のイベント参加者のために確立される。データオブジェクト１６２に関連付けられたコンテキスト１６３は、場所に関するものであり、コンテキスト１６３に記憶された値は、米国ワシントン州シアトルのウエストレイクパークとされる。

それらの関連付けられたコンテキストの初期値と同様に、データオブジェクト定義１２４及びデータオブジェクト定義１２６に従って形成されたデータオブジェクトは、記憶デバイス１６０に記憶される。記憶デバイス１６０は、削減サーバ１１０と関連付けられ、相関的なデータベース又は他のデータベースを提供する。記憶デバイス１６０は、本発明とは関連のない他のデータを記憶することもできる。

データモデル１２０を構築する一部として、コンテキストエンティティファクトリ１１５は、例えばデータオブジェクト１６２、データオブジェクト１６４及びデータオブジェクト１６６などの複数のデータオブジェクトのテンソル解析を実行するようにさらに構成される。「テンソル」とは、数値の多次元配列である。２次元テンソルは階数２を有し、数値の２次元配列より表されるが、その簡単な例は、三目並べ板である。３次元テンソルは、階数３を有し、数値の３次元配列により表されるが、その簡単な例は、各々が数値エントリを表す小さな立方体からなる大きな立方体を想像することである。階数３のテンソルを簡単に想像する方法は、テンソルが各コンポーネントの立方体と関連付けられた数値を構成するＲＵＢＩＫ’Ｓ ＣＵＢＥ（登録商標）を思い描くことである。高次元テンソルも可能である。

実施形態は、データオブジェクト１６２、データオブジェクト１６４、及びデータオブジェクト１６６のデータを取り込み、テンソルの形態でそれらのデータを記憶することを考慮する。次いで、テンソル解析は、データを巧みに扱うために、もたらされた情報において実行される。テンソル解析の目的及び機能性は、さらに以下で述べられる。テンソル解析で使用される技術は、テンソル計算の技術において知られている。

これらのデータオブジェクトの基礎を形成するデータは、オープン情報ソース１８０、オープン情報ソース１８２、及びオープン情報ソース１８４など多数のオープン情報ソースから供給される。これらのオープン情報ソースは、利用可能なメッセージ及びオンラインのソーシャルネットサークサービス及びミニブログサービスに関連して生成される他の情報を作成する。

実施形態において、これらのメッセージは、テキストベースのメッセージとされ、インスタントメッセージ又はテキスト送信と言われる。また、これらのメッセージは、構造化されていないテキストベースのデータサービスにより形成され、インスタントメッセージを含むショートメッセージサービスのフィードからとすることもできる。構造化されていないテキストベースのデータサービスにより形成されたテキスト送信の例は、実施形態がこの種のテキスト送信に限定されないが、ＴＷＩＴＴＥＲ（登録商標）アカウントからのＴＷＥＥＴ（登録商標）である。他のオープン情報ソースは、事件報告、報道、商業／産業データ、論文、調査、広告、画像／動画、場所及び地図、並びにセキュリティ及び緊急通報を提供する。実施形態は、異種の情報ソースを含む、他の種のデータソースの使用を考慮する。

構造化されたデータ及び構造化されていないデータの複数のアイテムのテンソル解析を実行することにより、コンテキストエンティティファクトリ１１５は、データモデル１２０を構築する際に第一のステップとして選択されたデータ間のコンテキスト関係を引き出す。コンテキストエンティティファクトリ１１５により実行されるテンソル解析は、時間軸に沿って複数の時間インスタンスのそれぞれで基礎となるネットワークを表す一連のテンソルを構築することを含む。テンソル分解は、一連のテンソル内のテンソルごとに実行され、各テンソル分解からの結果を比較することにより、変化が解析される。テンソル解析の出力は、データが多数のオープン情報ソースから取り込まれる時間毎の少なくとも一組のファイルとする。

データモデル１２０を構築する別の部分として、コンテキストエンティティファクトリ１１５は、構造化されたデータ及び構造化されていないデータと関連付けられたデータのアクティビティパターンの制約ベースの検索を実行するようにさらに構成される。制約ベースの検索は、受信されたデータ間のコンテキスト関係を表すアクティビティパターンの決定を促進する。アクティビティパターンは、マルチ関連データと関連付けられ、異なる種類の記録間の反復関係を記述する。

また、システム１００は、削減サーバ１１０で実行されるコンテキストクエリーエンジン１３０を含む。削減サーバ１１０は、テンソル解析の結果及びアクティビティパターンの制約ベース検索の結果をコンテキストクエリーエンジン１３０に提出する。この入力から、コンテキストクエリーエンジン１３０は、コンテキストクエリーフィルター１３２及びコンテキストクエリーフィルター１３４など、少なくとも一つのコンテキストクエリーフィルターを形成する。少なくとも一つのコンテキストクエリーフィルターは、実施可能なデータ又はコンセプトを関連付けかつ検索し、関連性のない情報を除去する連想メモリを使用する。連想メモリを使用するコンテキストの相関関係が図６に示される。コンテキストクエリーフィルター１３２は、リアルタイムのコンテキストクエリーフィルター処理のために使用される。

また、削減サーバ１１０は、削減コンポーネント１４０を含む。削減コンポーネント１４０は、クエリー動作中に関連性のない情報を削減するのに役立ついくつかのサブコンポーネントを含むことができる。これらのサブコンポーネントは、以下の、全体で削減コンポーネント１４０を形成するコンポーネントの説明において、詳細に述べられる。

期間の開始後又は開始時の所定のポイントで、削減コンポーネント１４０は、コンテキスト１６３の現行値を取り込む。削減コンポーネント１４０は、コンテキスト１６３の取り込まれた現行値を、データオブジェクト１６２（コンテキスト１６３が関連付けられる）が形成されるときに構築されたコンテキスト１６３の記憶された値と比較する。コンテキスト１６３の現行値がコンテキストの記憶された値と一致しないと、関連データオブジェクト１６２及びコンテキスト１６３は、記憶デバイス１６０の記憶されたデータオブジェクトから削除される。

ウエストレイクパークのコンテキスト１６３の初期値でジョン・ドウのデータオブジェクト１６２を含む先ほど提供された簡単な例において、期間の開始後のあるポイントで、削減コンポーネント１４０は、コンテキスト１６３の現行値を取り込むことができる。削減コンポーネント１４０は、現行値を記憶された値と比較する。現行コンテキストの値がウエストレイクパーク（又はそのごく近隣）であり、ゆえに記憶された値と一致するなら、ジョン・ドウのデータオブジェクト１６２は、記憶デバイス１６０に記憶されたままとなる。

現行コンテキストの値が、例えばタコマやスポーケンなどのように、ウエストレイクパークから離れていると判定されると、データオブジェクト１６２及びその記憶されたコンテキスト１６３は削除される。この具体的な例において、ジョン・ドウはそのときにウエストレイクパーク内又はその周囲で進行するアクティビティについての意思決定者とは無関係なので、データオブジェクト１６２及び記憶されたコンテキストは削除される。ジョン・ドウはそのエリアにはいないので、無関係である。新たな期間が確立されると、ジョン・ドウがウエストレイクパーク又は関心の対象となる他のエリアにいると判定されれば、新たなデータオブジェクト１６２が彼について形成される。ここで使用される例においては、イベント組織者又は意思決定者は、ウエストレイクパーク内又はその周囲で同時に開催されるイベントにおいてのみ又はそれを主として関心の対象とするので、そのエリアから外れたと判定される人についてのデータオブジェクト１６２は、この期間中には無関係であるため削除される。

削減コンポーネント１４０は、現行のコンテキスト値を取り込み、それらをデータオブジェクト１６２、データオブジェクト１６４、およびデータオブジェクト１６６などの２〜３の、数百の、又は数千のデータオブジェクトのコンテキスト１６３、コンテキスト１６５、及び／又はコンテキスト１６７の記憶された値と比べる上述の工程を繰り返し実行する。システム１００は、データオブジェクト１６２、データオブジェクト１６４、及び／又はデータオブジェクト１６６の対応するもののコンテキスト１６３、コンテキスト値１６５及び／又はコンテキスト値１６７をそれぞれ検討し、種々の方法でそれらを相互に関連付ける。

また、二次的な又は派生的なコンテキスト情報が決定され解析される。この工程により、関連性のないデータのさらなる除去及び結果の修正が促進される。

削減コンポーネント１４０は、最初の数のデータオブジェクトに対する削減された数のデータオブジェクトをクエリーするように構成されたクエリーコンポーネントを含む。この解析に基づき、意思決定者は、人及び報告された見解の移動及び分類にしたがって、人、材料、情報、及び他のリソースをどのように集結するかを決定することができる。コンテキストの対応する記憶された値に一致しない現行のコンテキストの値を有するデータオブジェクトの目的にかなった削除を促進することにより、関連性のない情報が検討事項から迅速に削除されるということを実施形態は考慮する。この結果は、意思決定者に決定のベースとなる材料のより管理しやすく意味のある本体を提供する。

また、削減コンポーネント１４０は、削減サーバ１１０で実行することができる少なくとも一つの情報マッシュアップアプリケーション１５０を備える。情報マッシュアップアプリケーション１５０は、新しいサービスを形成するために多数のソースからデータ、プレゼンテーション又は機能性を使用しかつ結合させるウェブページ又はウェブアプリケーションである。情報マッシュアップアプリケーション１５０は、データを結合させ、データ及び／又は結果を視覚化し、又はデータを統合するように構成される。コンテキストアウェアである情報マッシュアップアプリケーション１５０は、コンテキストクエリーエンジン１３０から少なくともコンテキストクエリーフィルター１３２又はコンテキストクエリーフィルター１３４を受け取る。少なくとも一つのコンテキストクエリーフィルターは、次に情報マッシュアップアプリケーション１５０により少なくとも一つの意味論的クエリーテンプレートと結合される。この結合は、少なくとも一つの精密な意味論的クエリーを作成する。

また、情報マッシュアップアプリケーション１５０は、空間−時間クエリーエンジン１５５にアクセスするように構成される。空間−時間クエリーエンジン１５５は、精密な意味論的クエリーの形成に関連するシステム１００の部分である。情報マッシュアップアプリケーション１５０は、多数の空間データオブジェクト及び時間データオブジェクトのコンテキスト関係の出力を生成するために、空間−時間クエリーエンジン１５５にアクセスする。空間−時間クエリーエンジン１５５は、具体的な場所及び具体的な時間が与えられたアドホック時間クエリー能力及び空間クエリー能力を提供する時間データ及び空間データ両方のインメモリインデックス構造を有する。

情報マッシュアップアプリケーション１５０及び空間−時間クエリーエンジン１５５の基礎となる意味論的情報統合サービスは、意味論的ウェブ機能性の利用及び拡張を提供する。このサービスは、多数のデータシステムの統一された単一アクセスポイントを提供する。このサービスは、共有する情報ソースのデータベースにクエリーを発送するために、又は多数のデータベースを統合し相互に関連付けるために、他の機能を有することができる。進行中の意味論的情報統合サービスは、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ)で簡単なオブジェクトアクセスプロトコル（ＳＯＡＰ）を使用する。サービスは、ウェブサービス構造のクライアント及びサーバ両側のＡｐａｃｈｅ Ａｘｉｓ２の 実施に基づいてもよく、ＪＡＶＡ（登録商標）に基づいてもよい。Ａｐａｃｈｅ Ａｘｉｓ２は、Ａｐａｃｈｅ Ｔｏｍｃａｔなど、ＪＡＶＡ（登録商標）サーブレット及びＪＡＶＡＳＥＲＶＥＲ（登録商標）ページテクノロジーのオープンソースソフトウエア実施のコンテナにインストールされる。

また、システム１００は、パブリッシャー１７０を含む。パブリッシャー１７０は、削減コンポーネント１４０の出力をサービス指向アーキテクチャのサービスとして発行するように構成される。パブリッシャー１７０は、別の方法として、エンタープライズポータル、アプリケーション、及び開発ツールの少なくとも一つにそのような出力を発行するように構成される。

また、システム１００は、インテグレーター１７２を含む。インテグレーター１７２は、削減コンポーネント１４０の出力をエンタープライズアプリケーションテクノロジーと同時に使用するように構成される。そのようなエンタープライズアプリケーションテクノロジーは、セキュリティアプリケーション、ガバナンスアプリケーション、モニタリングアプリケーション、及び利用可能なアプリケーションの少なくとも一つから選択される。

実施形態において、ここで述べられるシステム及び方法は、数日、数週間又は数ヶ月、都会又は大都市エリア、若しくは他の設定で行われるイベント中に職員の移動、相互作用及び通信を監視するのに役立つ。そのようなイベント中に起こるイベントは、行進、会議、デモ、占拠、及び街頭抗議を含みうる。そのようなイベントの構造及びアジェンダは、十分に計画され注意深く実行されることから完全に自発的で組織化されておらずさらには有機的に進化することまでの範囲に及ぶ。

これらのイベントの多くの参加者は、自身で携帯電話及び他の装置を持ち歩く。これらの参加者は、これらのイベントが始まり進行する間に、複数のテキストメッセージを送信することができる。それらのメッセージは、テキストに加えて、オーディオ、画像、動画及び他のコンテンツを含むことができる。これらのメッセージにおいて、参加者は、場所、周囲のオブジェクト、近接する人々、及び起こっている行動を記述することができる。この情報は、ほぼリアルタイムで公に入手可能であり、構造化されているものと構造化されていないものとの両方のオープンソース情報を含むことができる。

実施例において、ソーシャルメディアサービスＴＷＩＴＴＥＲ（登録商標）の構造化されていない情報が解析された。およそ２０のＴＷＩＴＴＥＲ（登録商標）アカウントにより独自に形成されたデータがダウンロードされた。６ヶ月に渡りおよそ７０，０００のメッセージ（「ＴＷＥＥＴＳ（登録商標）」）のスナップショットが解析され、３つの異なるコレクション、すなわち、すべてＴＷＥＥＴＳ、 ＲＥＴＷＥＥＴＳ（登録商標）、及びＨＡＳＨＴＡＧＳ（登録商標）を含むＴＷＥＥＴＳ（登録商標）に体系化された。各コレクションは、ソーシャルネットワークベースの解析の別個の一時的なテンソルモデルを形成するために一ヶ月間にさらに分類された。オントロジは、ＴＷＩＴＴＥＲ（登録商標）データのいくつかの関係を含む、ＴＷＩＴＴＥＲ（登録商標）の意味を記述するために形成された。これらの関係は、「フォロワー」、「ＲＥＴＷＥＥＴ（登録商標）」、「メンション」及び「リプライ」を含んだ。構造化されたデータについては、データは、地方自治体のインターネットサイトからダウンロードされた。情報には、警察署の９１１報告、リアルタイムの消防署９１１コール、事件及び犯罪に関する警察の調書、並びに近隣マップが含まれた。

構造化された情報及び構造化されていない情報は、上述の技術を使用して解析された。クエリーを受信すると、ユーザに関係すると思われる情報のみがリターンされた。例えば、実施形態は、ユーザにより関連性のないと思われるデータ７０％削減の結果を実証した。また、実施形態は、８５％の時間でユーザが望む特定情報のリターンの結果を実証した。両方の結果は、単一のクエリーを使用して達成された。

この実施形態に関連するワークフローのブロック図が図５に示される。他の実施形態と関連する他のワークフローのブロック図が、図３及び図４に提示される。

実施形態において、コンテキストクエリーエンジン１３０及び情報マッシュアップアプリケーション１５０は、ウィジェットアプリケーションとする。実施形態において、コンテキストクエリーエンジン１３０は、コンテキストクエリーウィジェットと言われる。ウィジェットアプリケーションは、結合レイアウトマネージャー及びメッセージ機構によりウェブブラウザ内で提供される。各工程及び各複合サービスのユーザインターフェースは、ユーザワークベンチの単独のウィジェットとして表示される。

実施形態において、データは、多数のソースから供給される。この場合、システムは、パブリッシャー又はインテグレーターをさらに含む。パブリッシャーは、削減コンポーネントの出力をサービス指向アーキテクチャのサービスとして発行し、かつエンタープライズポータル、アプリケーション、及び開発ツールの少なくとも一つへの出力を発行するように構成される。インテグレーターは、削減コンポーネントの出力をセキュリティアプリケーション、ガバナンスアプリケーション、モニタリングアプリケーション、及び可用性アプリケーションの少なくとも一つから選択されたエンタープライズアプリケーションテクノロジーと同時に使用するように構成される。

図２は、実施形態による、検索中に関連性のない情報削減方法のブロック図を示す。図２に示された方法２００は、図１のシステム１００を使用して実施される。図２に示される工程は、図６のプロセッサユニット６０４などのプロセッサにより実施される。図２に示される工程は、図１、図２、及び図３〜図５に示される工程の変形である。図２に提示される作業は、「工程」により実行されるものとして述べられるが、作業は、本明細書の他の部分で述べられるように、少なくとも一つの有形プロセッサにより、若しくは一又は複数の物理的装置を使用して実行される。

方法２００は、プロセッサを使用して、工程がオープンソースの構造化されていないテキストを含むデータの第一の本体のアクティビティパターンのテキスト検索を実行すると開始する（作業２０２）。工程は、次いで、プロセッサを使用して、多数の異種のソースから引き出されたデータの第二の本体のアクティビティパターンの制約ベース検索を実行する（作業２０４）。工程は、次いで、プロセッサを使用して、アクティビティパターンのテキスト検索の出力及びアクティビティパターンの制約ベース検索の出力を少なくとも一つのコンテキストクエリーエンジンに提出する（作業２０６）。工程は、次いで、少なくとも一つのコンテキストクエリーエンジンを使用して、少なくとも一つのコンテキストクエリーフィルターを構築する（作業２０８）。工程は、次いで、プロセッサを使用して、コンテキストクエリーフィルターを、少なくとも一つの意味論的クエリーテンプレートとの結合のための少なくとも一つの情報マッシュアップアプリケーションに提供する（作業２１０）。工程は、次いで、プロセッサ及び少なくとも一つの情報マッシュアップアプリケーションを使用して、少なくとも一つの精密な意味論的クエリーを作成するために、少なくとも一つのコンテキストクエリーフィルター及び少なくとも一つの意味論的クエリーテンプレートを結合させる（作業２１２）。その後プロセスは終了する。

図３は、実施形態によるワークフローのブロック図である。図３に示されるワークフローは、図１のシステム１００を使用して実施される。図３に示されるワークフローは、図６のプロセッサユニット６０４などのプロセッサにより実施される。図３に示されるワークフローは、図１、図２、図４及び図５に示される工程の変形である。図３に提示される作業の幾つかは「ワークフロー」により実行されるものとして述べられるが、そのような作業は、本明細書の他の場所で述べられるように、少なくとも一つの有形プロセッサにより又は一又は複数の物理的装置を使用して実行される。

図１に共通する参照番号は、類似の特徴に関する。ゆえに、例えば、図１及び図３の両方に示されるコンテキストエンティティファクトリ１１５は、同一である必要はないが、同種のコンテキストエンティティファクトリに関する。しかしながら、ここで述べられる実施形態のために、図１及び図３のコンテキストエンティティファクトリ１１５の機能及び態様は、説明が加えられなければ、交換可能とみなされる。

実施形態において、図１の削減サーバ１１０などの削減サーバは、データ３００などの構造化されたデータ及び構造化されていないデータをコンテキストエンティティファクトリ１１５に提供する。削減サーバは、データ３００から、図１のデータモデル１２０などのデータモデルの解析及び定義／修正を含むオントロジ１２２を形成する。削減サーバは、メタデータ３０２を定義する。メタデータ３０２を定義することは、多次元コンテキストメタデータの解析及び定義又は修正を含む。削減サーバは、図１の記憶デバイス１６０などの記憶デバイスに、多次元コンテキストメタデータであるメタデータ３０２を記憶する。データ及びメタデータは、図１のデータオブジェクト１６２及びコンテキスト１６３などのデータオブジェクトとしてリンクされる。データオブジェクトは、図１の記憶デバイス１６０などの記憶デバイスに記憶される。データオブジェクト１６２などのデータオブジェクトは、構造化されていないデータオブジェクトである。

「関連性のない情報削減（ＩＩＲ）」と言われるワークフロー３０４は、図１の空間−時間クエリーエンジン１５５などの空間−時間クエリーエンジンだけではなく、図１の情報マッシュアップアプリケーション１５０などの情報マッシュアップアプリケーションも表す。情報マッシュアップアプリケーション及び空間−時間クエリーエンジンは連携して、ワークフロー３０６で示されるように与えられたコンテキスト値をドライブし、ワークフロー３０８で示されるように、検索されたデータを要求されたコンテキストに一致させる。情報マッシュアップアプリケーション及び空間−時間クエリーエンジンは連携して、ユーザ情報ゴールに関連するコンテキスト値を取り込む。さらに、検索されたデータをワークフロー３０８で要求されたコンテキストと一致させることにより、情報マッシュアップアプリケーション及び空間−時間クエリーエンジンは、要求されたコンテキストの外部に落ちるデータの幾つか又はすべてを削除することにより検索空間を削減することもできる。

図４は、実施形態による別のワークフローのブロック図を示す。図４に示されたワークフローは、図１のシステム１００を使用して実施される。図４に示されるワークフローは、図６のプロセッサユニット６０４などのプロセッサにより実施される。図４に示されるワークフローは、図１、図２、図３、及び図５に示される工程の変形である。図４に提示される作業は、「ワークフロー」により実行されるものとして述べられるが、作業は、本明細書の他の部分で述べられるように、少なくとも一つの有形プロセッサにより、又は一又は複数の物理的装置を使用して実行される。

図１に共通する参照番号は、類似の特徴に関する。ゆえに、例えば、図１及び図４の両方に示される空間クエリーエンジン１５５は、同一である必要はないが、同種の空間クエリーエンジンに関する。しかしながら、ここで述べられる実施形態のために、図１及び図４の空間クエリーエンジンの機能及び態様は、説明が加えられなければ、交換可能とみなされる。

工程４００は、ゲートウェイ４０２などの一又は複数の情報ゲートウェイで情報を受信することにより開始する。ワークフローは、次いで、図１に対して述べられたテンソル解析及びテンソル分解の工程を含むテンソルテキスト検索４０４を実行する。同時に、又はおそらく連続して、ワークフローは、制約ベースのアクティビティ検索（ＣＭＡＰ)パターン検索４０６を実行する。ＣＭＡＰパターン検索４０６は、データ内部のアクティビティパターンを見つけるためにデータを検索する方法である。方法は、少なくとも一つのデータソースから検索されるデータを受信すること、どの任意の数の特定の関心及び制約が検索工程と関連付けられるかを判定すること、検索アルゴリズムを特定の制約からのプロパゲータに結合する対応する検索エージェントを選択すること、及び特定の関心及び制約に合う任意のアクティビティパターンを見つけることを含む。ＣＭＡＰパターン検索４０６は、図１に対して述べられたように、以前決定されたアクティビティパターンの制約ベースの検索を含む。情報は、次いで、ゲートウェイ４０８などの一又は複数の追加的ゲートウェイを通過する。

図１の削減サーバ１１０のような削減サーバは、図１及び図４にも示されるコンテキストクエリーフィルター１３２などのコンテキストクエリーフィルターを制約する際にこれらの工程の出力を使用することができる。コンテキストクエリーフィルター１３２は、図１及び図４に対して述べられるように、ゲートウェイ４１０を介して情報マッシュアップアプリケーション１５０及び空間−時間クエリーエンジン１５５に伝えられる。情報マッシュアップアプリケーション１５０及び空間−時間クエリーエンジン１５５は連携して、図１及び図３に対して先ほど述べられたように、関連性のない結果を削除することによって検索空間を削減する。ゆえに、空間クエリーエンジン１５５及び情報マッシュアップアプリケーション１５０の個々の出力又は結合された出力は、ユーザが関連性なしと見なす情報が削除された小さなデータセットである。この出力は、削減された出力と言われる。

実施形態において、削減された出力は、ゲートウェイ４１２などの別のゲートウェイに送信される。削減された出力は、記憶され、ユーザに表示され、若しくは、例えば、限定されないが、別のアプリケーション又はハードウェアの部分などの他の部分に送信される。その後、工程は終了する。

図５は、実施形態による別のワークフローのブロック図を示す。図５に示されたワークフローは、図１の検査システム１００を使用して実施される。図５に示されるワークフローは、図６のプロセッサユニット６０４などのプロセッサにより実施される。図５に示されるワークフローは、図１、図２、図３、及び図４に示される工程の変形である。図５に提示される作業は、「ワークフロー」により実行されるものとして述べられるが、作業は、本明細書の他の部分で述べられるように、少なくとも一つの有形プロセッサにより、又は一又は複数の物理的装置を使用して実行される。

図１に共通する参照番号は、類似の特徴に関する。ゆえに、例えば、図１及び図５の両方に示される空間クエリーエンジン１５５は、同一である必要はないが、同種の空間クエリーエンジンに関する。しかしながら、ここで述べられる実施形態のために、図１及び図５の空間クエリーエンジンの機能及び態様は、説明が加えられなければ、交換可能とみなされる。

工程５００は、図３及び図４に示される工程に対する代替的な工程である。また、工程５００は、本明細書の別の部分で述べられたテンソル解析及びテンソル分解の工程を含むテンソルテキスト検索５０２を示す。しかしながら、図５において、テンソルテキスト検索５０２は、受信されたオープンソースの構造化されていないテキスト５０４で実行されるものとして示される。オープンソースの構造化されていないテキストは、限定されないがＴＷＩＴＴＥＲ（登録商標）ＴＷＥＥＴＳ（登録商標）を含む。

ＣＭＡＰパターン検索５０６は、本明細書中で先ほど述べられたように、アクティビティパターンの制約ベースの検索を含む。ＣＭＡＰパターン検索５０６の入力は、例えば、ＴＷＩＴＴＥＲ（登録商標）ＴＷＥＥＴＳ（登録商標）を含みうるオープンソーステキスト５０８などのオープンソーステキストを含む。また、ＣＭＡＰパターン検索５０６は、場合によっては、警察の事件報告書５１０、動画、写真、音声、又は他のデータソースなど、テキストデータ又は非テキストデータ、若しくは、テキストデータ及び非テキストデータの組み合わせの他のソースを含む。

ゲートウェイ５１２及びゲートウェイ５１４などのゲートウェイは、情報を受信しかつ出力するために使用される。これらのゲートウェイは、実施形態により選択自由である。

さらに先ほど述べられたように、ゲートウェイ５１４を介するアクティビティパターンのテンソルテキスト検索及び制約ベース検索の出力は、図１及び図５の両方に示されるように、コンテキストクエリーフィルター１３２などのコンテキストクエリーフィルターを作成する際に、図１の削減サーバ１１０などの削減サーバにより使用される。コンテキストクエリーフィルター１３２の作成は、ユーザ、時間、場所、イベント、及び可能な他の要因の少なくとも一つに基づきコンテキストクエリーフィルターの複数のインスタンスをもたらす。一又は複数のコンテキストクエリーフィルターは、図１及び図５に示される空間クエリーエンジン１５５などの空間クエリーエンジン、及び図１及び図５に示される情報マッシュアップアプリケーション１５０の両方に、ゲートウェイ５１６を介してエクスポートされる。

ゆえに、図１の削減サーバ１１０などの削減サーバは、コンテキストクエリーフィルター１３２を情報マッシュアップアプリケーション１５０及び空間−時間クエリーエンジン１５５に提供する。情報マッシュアップアプリケーション１５０及び空間−時間クエリーエンジン１５５は連携して、関連性のない結果を除去することにより検索空間を削減する。

入力情報マッシュアップアプリケーション１５０は、警察データ５１８、火災９１１データ５２０、及びＴＷＩＴＴＥＲ（登録商標）ユーザからのデータであるソーシャルサービスデータ５２２などの多くの異なるソースを含むことができる。多くの他の形式のデータが、関連する画像及び動画、報道、関心の対象となる場所、並びにマップ５２４などのマップを含むがこれらに限定されない空間クエリーエンジン１５５に入力される。空間クエリーエンジン１５５への入力は、ソーシャルサービスデータの形式も取りうる、警察データ５２６、火災９１１データ５２８及び近隣データ５３０などの、類似データソースを含む。他の形式のデータは、マップ５２４、全地球測位システム衛星データ、及び他の種類の空間データを含むがこれらに限定されない空間クエリーエンジン１５５に入力される。

空間クエリーエンジン１５５及び情報マッシュアップアプリケーション１５０の結果として生じる出力は、別個に出力されてもよく、結合された一組のデータに出力されてもよい。いかなる場合においても、出力は、ゲートウェイ５３２を介して送信され、次いで、記憶される、ユーザに表示される、他のソフトウェア又はハードウェアに送信される、又は別の処理が行われる。その後、工程は終了する。

例示の実施形態は、上述の記載に限定されない。実施形態は、擬似コードとして表現される。例えば、実施形態は以下のように表現される。
Ｄｏ ｗｈｉｌｅ（ユーザコンテキストを取り込む）
データ関連コンテキストがユーザコンテキストと一致するなら、
既知のコンテキスト値を使用してデータを検索する
そうでなければ、検索空間からそれを削除する
Ｅｎｄ ｄｏ

この擬似コードは、どのように実施形態が検索空間を削減してユーザに役立つコンテキストにおける正しい又は関連性のある情報を提供するかを表す。

データベースクエリー及び意味論的フィルターアルゴリズムなど、情報フィルターの既存のアプローチは、意味論的フィルターの場合にはパーサーの精度に大きく依存するか、「固定情報値」のみに依存するかのどちらかである。しかしながら、実施形態は、別の動的態様を提供する。この別の動的態様とは、たとえ情報の値が同じままであっても、フィルター処理された情報は、周囲のコンテキスト情報のために異なる結果を生成しうるということである。

ここで述べられる実施形態には、他の利点もある。たとえば、実施形態は、コンテキスト多次元情報に基づきデータを表しフィルター処理するために、モジュールの、フレキシブルな、拡張可能なメタモデルを提示する。また、実施形態は、コンテキスト的に関連する情報を動的に検索し、関連性のない情報を削減する。さらに、実施形態は、パーサー精度に依存せずにコンテキストを変更することにより、自動意味抽出、コンテキスト相関関係導出、及び情報の将来的なリクエストの予測を提供する。実施形態には、先ほど述べられたように、他の使用もある。

次に図６を参照すると、例示的な一実施形態によるデータ処理システムが示される。図６のデータ処理システム６００は、有利な実施形態、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、又は工程を実施するために使用することができる。この実施例では、データ処理システム６００は通信構造６０２を含み、この通信構造６０２はプロセッサユニット６０４、メモリ６０６、固定記憶域６０８、通信ユニット６１０、入出力（Ｉ／Ｏ）ユニット６１２、及びディスプレー６１４の間の通信を行う。

プロセッサユニット６０４は、メモリ６０６に読み込み可能なソフトウェアの命令を実行する。プロセッサユニット６０４は、特定の実施次第で、任意の数のプロセッサ、マルチプロセッサコア、又は別の種類のプロセッサとすることができる。本明細書でアイテムに言及して「任意の数の」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６０４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されてもよい。別の実施例として、プロセッサユニット６０４は、同じ種類のマルチプロセッサを備える対称型マルチプロセッサシステムとすることができる。

メモリ６０６及び固定記憶域６０８は、記憶デバイス６１６の例である。記憶デバイスは、たとえば、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／又は他の適する情報などの情報を一時的及び／又は永続的に記憶することができる任意のハードウェアである。記憶デバイス６１６は、これらの実施例ではコンピュータ可読記憶デバイスともいわれる。このような実施例では、メモリ６０６は、例えば、ランダムアクセスメモリ、又は別の適する揮発性又は非揮発性の記憶デバイスすることができる。固定記憶域６０８は、特定の実施次第で様々な形態をとることができる。

例えば、固定記憶域６０８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６０８は、ハードドライブ、フラッシュメモリ、書換え型光ディスク、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とすることができる。固定記憶域６０８により使用される媒体は、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が、固定記憶域６０８に使用されてもよい。

このような例において、通信ユニット６１０は、他のデータ処理システム又は装置との通信を行う。このような実施例では、通信ユニット６１０はネットワークインターフェースカードである。通信装置６１０は、物理的及び無線の通信リンクのいずれか一方又は両方を使用することによって、通信を提供することができる。

入出力（Ｉ／Ｏ）ユニット６１２により、データ処理システム６００に接続可能な他のデバイスによるデータの入力及び出力が可能になる。例えば、入出力（Ｉ／Ｏ）ユニット６１２は、キーボード、マウス、及び／又は他の適する入力デバイスを介してユーザ入力への接続を提供することができる。さらに、入出力（Ｉ／Ｏ）ユニット６１２は、プリンタに出力を送ることができる。ディスプレー６１４は、ユーザに対して情報を表示する機構を提供する。

オペレーションシステム、アプリケーション、及び／又はプログラムについての命令は、記憶デバイス６１６に格納されており、通信構造６０２を介してプロセッサユニット６０４と通信する。これらの実施例では、命令は固定記憶域６０８上の機能的な形態になっている。これらの命令は、プロセッサユニット６０４により実行されるように、メモリ６０６に読み込まれる。種々の実施形態の工程は、メモリ６０６などのメモリに配置される命令を実施したコンピュータを使用して、プロセッサユニット６０４によって実行される。

これらの命令は、プログラムコード、コンピュータ可用プログラムコード、又はコンピュータ可読プログラムコードと呼ばれ、プロセッサユニット６０４内のプロセッサによって読み込まれ実行される。種々の実施形態におけるプログラムコードは、例えば、メモリ６０６又は固定記憶域６０８などの種々の物理媒体又はコンピュータ可読記憶媒体上で実施される。

プログラムコード６１８は、選択的に着脱可能であり、プロセッサユニット６０４により実行するためのデータ処理システム６００に読み込まれる又は転送されるコンピュータ可読媒体６２０で、機能的な形態で配置される。プログラムコード６１８及びコンピュータ可読媒体６２０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６２２を形成する。一つの実施例では、コンピュータ可読媒体６２０は、コンピュータ可読記憶媒体６２４又はコンピュータ可読信号媒体６２６とすることができる。コンピュータ可読記憶媒体６２４は、例えば、固定記憶域６０８の一部であるハードドライブなどの記憶デバイスへの転送のために、固定記憶域６０８の一部であるドライブ又は他の装置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。また、コンピュータ可読記憶媒体６２４は、データ処理システム６００に接続されているハードドライブ、サムドライブ、又はフラッシュメモリなどの固定記憶域の形態をとることができる。場合によっては、コンピュータ可読記憶媒体６２４には、データ処理システム６００から取り外しができないものでもよい。

代替的には、プログラムコード６１８は、コンピュータ可読信号媒体６２６を使用してデータ処理システム６００に転送される。コンピュータ可読信号媒体６２６は、たとえば、プログラムコード６１８を含む伝播データ信号とされる。例えば、コンピュータ可読信号媒体６２６は、電磁信号、光信号、及び／又は別の適する種類の信号とされる。これらの信号は、無線通信リンク、光ファイバケーブル、同軸ケーブル、有線、及び／又は別の適する種類の通信リンクなどの通信リンクで伝送される。すなわち、実施例において、通信リンク及び／又は接続は、物理的なものであってもよく、又は無線であってもよい。

幾つかの実施形態では、プログラムコード６１８は、コンピュータ可読信号媒体６２６により、ネットワークを介して別の装置又はデータ処理システムから固定記憶域６０８にダウンロードされて、データ処理システム６００内で使用される。例えば、サーバデータ処理システムのコンピュータ可読記憶媒体に記憶された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６００にダウンロードされる。プログラムコード６１８を提供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６１８を格納及び転送できる別の装置とすることができる。

データ処理システム６００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は、データ処理システム６００に対して図解されているコンポーネントに対して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内で実施される。図６に示す他のコンポーネントを、図示された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装置又はシステムを用いて実施することができる。一つの実施例として、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んでいてもよく、及び／又は人間を除く有機コンポーネント全体から構成されてもよい。例えば、記憶デバイスは、有機半導体から構成されてもよい。

別の実施例では、プロセッサユニット６０４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、動作を実行するように構成される記憶デバイスからメモリへのプログラムコードの読み込みを必要とせずに、動作を実行することができる。

例えば、プロセッサユニット６０４がハードウェアユニットの形態をとるときには、プロセッサユニット６０４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装置、又は任意の数の工程を実行するように構成された他の適する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装置とともに、この装置は任意の数の動作を実行するように構成される。装置は、後で再構成することができるか、又は任意の数の動作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装置の例として、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含まれる。この種の実施により、異なる実施形態のプロセスはハードウェア装置に実施されるため、プログラムコード６１８は除外される。

さらに別の実施例では、プロセッサユニット６０４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６０４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６１８を実行するように構成された任意の数のプロセッサを備えることができる。図示された実施例の場合、工程のいくつかは任意の数のハードウェアユニットで実施される一方で、他のプロセスは任意の数のプロセッサで実施される。

別の実施例として、データ処理システム６００の記憶デバイスは、データを記憶できる任意のハードウェア装置である。メモリ６０６、固定記憶域６０８、及びコンピュータ可読媒体６２０は、有形形態の記憶デバイスの例である。

別の実施例では、バスシステムは、通信構造６０２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などの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間でのデータ送信を行う任意の適する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などの、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、通信構造６０２に設けられるインターフェース及びメモリ制御装置ハブにみられるような、メモリ６０６又はキャッシュであってもよい。

また、データ処理システム６００は、連想メモリ６２８を備える。連想メモリ６２８は、通信構造６０２通信を行う。また、連想メモリ６２８は、記憶デバイス６１６と通信するか、又は幾つかの実施形態では、記憶デバイス６１６の一部とみなされる。一つの連想メモリ６２８が図示されているが、追加の連想メモリが存在してもよい。

種々の例示的な実施形態は、全体がハードウェアの形態をとってもよく、全体がソフトウェアの形態をとってもよく、またはハードウェア及びソフトウェア両方の要素を含む形態をとってもよい。幾つかの実施形態は、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などの形態を含むがこれらに限定されないソフトウェアで実施される。

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任意のデバイスまた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可用媒体又はコンピュータ可読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、コンピュータ可用媒体又はコンピュータ可読媒体は、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。

コンピュータ可用媒体又はコンピュータ可読媒体は、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。コンピュータ可読媒体の非限定的な例には、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）、固定磁気ディスク、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、コンピュータ可用媒体又はコンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読又可用プログラムコードを含み又は記憶し、このコンピュータ可用又は可読プログラムコードがコンピュータ上で実行されるとき、このコンピュータ可用又は可読プログラムコードの実行によって、コンピュータに、コンピュータ可読又は可用プログラムコードを通信リンク上で伝送させることができる。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。

コンピュータ可用又はコンピュータ可読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構造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、大容量記憶デバイス、及び少なくとも何らかのコンピュータ可用又はコンピュータ可読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デバイス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デバイスは、直接的に、又はＩ／Ｏコントローラを介して、システムに結合することができる。これらのデバイスは、例えば、限定しないが、キーボード、タッチスクリーンディスプレー、及びポインティングデバイスを含む。種々の通信アダプタをシステムに結合することにより、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、又は記憶デバイスに結合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。

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だろう。さらに、種々の実施形態は、他の実施形態に照らして別の利点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、実際の用途を最も好ましく説明するため、及び他の当業者に対し、考慮される特定の用途に適したものとして様々な修正例で種々の実施形態の開示の理解を促すために選択及び記述されている。

Claims (14)

1. システム（１００）であって、
   コンテキストアウェアであるデータオブジェクト（１６２）のオントロジ（１２２）を定義し、データオブジェクト（１６４）のメタデータタグをさらに定義するデータモデル（１２０）を構築するように構成されたコンテキストエンティティファクトリ（１１５）、
   データオブジェクト（１６４）を記憶されたデータオブジェクト（１６４）として記憶し、記憶されたデータオブジェクト（１６４）の対応するものの関連コンテキストをさらに記憶する記憶デバイス（１６０）、及び
   データオブジェクト（１６２）のオントロジ（１２２）で定義された第一のデータオブジェクト（１６４）の現行コンテキスト値を取り込むように構成され、第一のデータオブジェクト（１６４）の現行コンテキスト値を関連コンテキストの記憶された値と比較するようにさらに構成された削減コンポーネント（１４０）であって、現行コンテキスト値が関連コンテキストの特定の関連コンテキストの特定の記憶された値に一致しないときには、記憶されたデータオブジェクト（１６６）から対応する特定の記憶されたデータオブジェクト（１６４）及び特定の関連コンテキストを削除するようにさらに構成される削減コンポーネント（１４０）
   を備え、
   削減コンポーネント（１４０）は、開始時の数のデータオブジェクト（１６４）に対して削減された数のデータオブジェクト（１６４）をもたらすよう少なくとも一つの情報マッシュアップアプリケーション（１５０）を採用するようにさらに構成され、かつ、
   システム（１００）は、削減された数のデータオブジェクト（１６４）にクエリーを行うように構成されたクエリーコンポーネントをさらに備える、システム（１００）。
2. データオブジェクト（１６４）は、人に関連付けられ、かつコンテキスト情報は、場所、アイデンティティ、時間及びアクティビティの少なくとも一つを含む、請求項１に記載のシステム（１００）。
3. 第一のデータオブジェクト（１６６）の現行コンテキスト値は、少なくとも一つの構造化されていないテキストベースのデータサービスから取り込まれる、請求項１に記載のシステム（１００）。
4. コンテキストエンティティファクトリ（１１５）は、データモデル（１２０）を構築する第一のステップとして構造化されていないデータオブジェクト（１６４）間のコンテキスト関係を導き出すために、複数の構造化されていないデータオブジェクト（１６６）のテンソル解析を実行するようにさらに構成される、請求項１に記載のシステム（１００）。
5. コンテキストエンティティファクトリ（１１５）は、データモデル（１２０）を構築する第二のステップとして構造化されていないデータオブジェクト（１６６）間のコンテキスト関係を表すアクティビティパターンを決定するために、構造化されていないデータオブジェクト（１６４）に関連付けられたデータのアクティビティパターンの制約ベースの検索を実行するようにさらに構成される、請求項４に記載のシステム（１００）。
6. データは、多数のソースから供給され、
   システム（１００）は、パブリッシャー（１７０）又はインテグレーター（１７２）をさらに備え、
   パブリッシャー（１７０）は、削減コンポーネント（１４０）の出力をサービス指向アーキテクチャのサービスとして発行する、又はエンタープライズポータル、アプリケーション、及び開発ツールの少なくとも一つへの出力を発行するように構成され、かつ
   インテグレーター（１７２）は、削減コンポーネント（１４０）の出力をセキュリティアプリケーション、ガバナンスアプリケーション、モニタリングアプリケーション、及び可用性アプリケーションの少なくとも一つから選択されたエンタープライズアプリケーションテクノロジーと同時に使用するように構成される、請求項５に記載のシステム（１００）。
7. 少なくとも一つの情報マッシュアップアプリケーション（１５０）は、多数の空間データ及び時間データオブジェクト（１６６）のコンテキスト関係の出力を生成するために、空間−時間クエリーエンジン（１５５）にアクセスするように構成される、請求項１に記載のシステム（１００）。
8. 少なくとも一つの情報マッシュアップアプリケーション（１５０）は、開始時の数のデータオブジェクト（１６４）に対して削減された数のデータオブジェクト（１６６）をもたらすよう、空間−時間クエリーエンジン（１５５）からのコンテキスト関係の出力を少なくとも一つの異種の情報ソースから引き出されたデータと結合させるように構成される、請求項７に記載のシステム（１００）。
9. 削減コンポーネント（１４０）は、少なくとも一つの情報マッシュアップアプリケーションにより生成されたコンテキスト関係の出力に基づき、連想メモリを使用して関連性のない情報をフィルター処理するように構成される、請求項７に記載のシステム（１００）。
10. 非一時的コンピュータ可読記憶媒体と連動してコンピュータを使用する方法であって、方法は、
    プロセッサを使用して、オープンソースの構造化されていないテキストを含むデータの第一の本体のアクティビティパターンのテキスト検索を実行すること、
    プロセッサを使用して、多数の異種のソースから引き出されたデータの第二の本体のアクティビティパターンの制約ベースの検索を実行すること、
    プロセッサを使用して、アクティビティパターンのテキスト検索の出力及びアクティビティパターンの制約ベースの検索の出力を少なくとも一つのコンテキストクエリーエンジン（１３０）に提出すること、
    少なくとも一つのコンテキストクエリーエンジン（１３０）を使用して、少なくとも一つのコンテキストクエリーフィルター（１３２）を構築すること、
    プロセッサを使用して、コンテキストクエリーフィルター（１３２）を、少なくとも一つの意味論的クエリーテンプレートとの結合のための少なくとも一つの情報マッシュアップアプリケーション（１５０）に提供すること、及び
    プロセッサ及び少なくとも一つの情報マッシュアップアプリケーション（１５０）を使用して、少なくとも一つの精密な意味論的クエリーを作成するために、少なくとも一つのコンテキストクエリーフィルター（１３２）と少なくとも一つの意味論的クエリーテンプレートを結合させることを含む方法。
11. 少なくとも一つの精密な意味論的クエリーの使用は、データの第一の本体及びデータの第二の本体の解析中に作成される情報を削減する、請求項１０に記載の方法。
12. データの第一の本体は、ショートメッセージサービスの少なくとも一つのフィードをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
13. テキスト検索を実行することは、データの第一の本体のテンソル解析を使用することを含む、請求項１０に記載の方法。
14. テンソル解析は、時間軸に沿って時間インスタンスごとに基本的なネットワークを表す一連のテンソルを構成することを含む、請求項１３に記載の方法。

Images