JP7313553B2 - パーソナライズされた推奨に基づいたデータ可視化の提供 - Google Patents

Description

本発明は、概して、データの可視化に関し、より詳細には、ユーザへの可視化のパーソナライズされた推奨に関するが、これに限定されるものではない。

組織はますます多くの量のデータを生成し、収集している。このデータは、消費者活動、製造活動、顧客サービス、サーバログなど、組織の異なる部分に関連付けられることがある。様々な理由により、そのような組織が膨大な収集したデータを有効に活用には不便であることがある。場合によっては、データの量により、収集したデータを有効に活用してビジネスプラクティスを改善することが困難なことがある。場合によっては、組織は様々なツールを用いて、データの一部または全部の可視化する。可視化を用いてこのデータを表わすことで、組織は重要なビジネスオペレーションについての理解を改善し、主要なパフォーマンス指標を監視するのに役立てることが可能となることがある。しかし、場合によっては、組織は、様々な目的に使用され得る多くの可視化を有することがある。場合によっては、所与の分析に適切な可視化を選択することは、可視化を作成した制作者の動機や想定になじみのない制作者ではないユーザにとって困難なことがある。同様に、場合によっては、ユーザが気づかないことがある、多くの有用な、または人気のある可視化を組織が有していることがある。したがって、これらの考察および他の考察に関して、本発明は作製されている。

以下の図面を参照して、本新案の非限定的かつ非網羅的な実施形態を説明する。図面において、同様の参照番号は、特に断らない限り、様々な図面全体にわたって同様の部分を指す。説明されたイノベーションのより良い理解のために、添付の図面と関連付けられて読まれるべき、以下の様々な発明を実施するための形態を参照する。

様々な実施形態が実装され得るシステム環境を示す。 クライアントコンピュータの概略的な実施形態を示す。 ネットワークコンピュータの概略的な実施形態を示す。 様々な実施形態のうちの１つ以上による、パーソナライズされた推奨に基づいてデータ可視化を提供するためのシステムの論理的アーキテクチャを示す。 様々な実施形態のうちの１つ以上による、パーソナライズされた推奨に基づいてデータ可視化を提供するためのユーザインターフェースの一部分の論理的表現を示す図である； 様々な実施形態のうちの１つ以上による、パーソナライズされた推奨に基づいてデータ可視化を提供するためのプロセスのための概要フローチャートを示す。 様々な実施形態のうちの１つ以上による、パーソナライズされた推奨に基づいてデータ可視化を提供するためのプロセスのためのフローチャートを示す。 様々な実施形態のうちの１つ以上による、ベースラインモデルに基づいて初期推奨モデルを提供するためのプロセスのためのフローチャートを示す。 様々な実施形態のうちの１つ以上による、ベースラインモデルに基づいて初期推奨モデルを提供するためのプロセスのためのフローチャートを示す。

以下、本発明を実施し得る特定の例示的な実施形態を例として示し、かつ実施形態の一部を形成する添付の図面を参照して、様々な実施形態を以下十分に説明する。しかしながら、実施形態は、多くの異なる形態で具現化されてもよく、本明細書に記載した実施形態に限定されると解釈されるべきではなく、むしろ、これらの実施形態は、本開示が徹底的かつ完全であり、当業者に実施形態の範囲を十分に伝えるように提供されている。とりわけ、様々な実施形態は、方法、システム、媒体またはデバイスであり得る。したがって、様々な実施形態は、完全にハードウェアの実施形態、完全にソフトウェアの実施形態、またはソフトウェアとハードウェアの観点を組み合わせた実施形態の形態を取ってもよい。したがって、以下の詳細な説明は、限定的な意味ではとられない。

明細書および特許請求の範囲の全体を通じて、以下の用語は、文脈が他のことを明示しない限り、本明細書において明示的に関連した意味をとる。本明細書において使用される「一実施形態において」というフレーズは、必ずしも同じ実施形態を指しているわけではないが、同じ実施形態を指してもよい。さらに、本明細書において使用される「別の実施形態において」というフレーズは、必ずしも異なる実施形態を指しているわけではないが、異なる実施形態を指してもよい。このように、以下に説明するように、本発明の範囲または精神から逸脱することなく、様々な実施形態を容易に組み合わせてもよい。追加的に、本明細書において使用される場合、用語「または」は、包括的な「または」の演算子であり、文脈が他のことを明示しない限り、用語「および／または」と等価である。用語「に基づく」は排他的ではなく、文脈が他のことを明示しない限り、説明していない追加的な要因に基づくことを許容する。追加的に、明細書全体を通じて、「ａ」、「ａｎ」および「ｔｈｅ」の意味は、複数の参照を含む。「ｉｎ」の意味は、「ｉｎ」および「ｏｎ」を含む。

例えば、実施形態において、以下の用語は、文脈が他のことを明示しない限り、対応する意味にしたがって本明細書においても使用される。

本明細書で使用される場合、「エンジン」とは、ハードウェアまたはソフトウェア命令に具現化された論理を指し、命令は、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ－Ｃ、ＣＯＢＯＬ、Ｊａｖａ（商標）、ＰＨＰ、Ｐｅｒｌ、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ、Ｒｕｂｙ、ＶＢＳｃｒｉｐｔ、Ｃ＃などのＭｉｃｒｏｓｏｆｔ ．ＮＥＴ（商標）言語などのプログラミング言語で書くことができる。エンジンは、実行可能なプログラムにコンパイルされるか、または解釈されたプログラミング言語で書かれる。ソフトウェアエンジンは、他のエンジンまたはそれ自体から呼び出し可能であってもよい。本明細書において説明されるエンジンは、他のエンジンまたはアプリケーションとマージすることができる、またはサブエンジンに分割することができる１つ以上の論理モジュールを指す。エンジンは、非一時的なコンピュー可読媒体またはコンピュータ記憶デバイスに記憶され、１つ以上の汎用コンピュータによって記憶され実行され得、このようにして、エンジンを提供するように構成されている専用コンピュータを作成する。

本明細書で使用される場合、用語「データソース」は、組織のために情報を記憶または提供するデータベース、アプリケーション、サービス、ファイルシステムなどを指す。データソースの例としては、ＲＤＢＭＳデータベース、グラフデータベース、スプレッドシート、ファイルシステム、文書管理システム、ローカルまたはリモートのデータストリームなどを含んでもよい。場合によっては、データソースは、１つ以上のテーブルまたはテーブルのような構造を中心に組織化される。それ以外の場合、データソースは、グラフまたはグラフのような構造として組織化される。

本明細書で使用される場合、用語「データモデル」は、基礎となるデータソースの表現を提供する１つ以上のデータ構造を指す。場合によっては、データモデルが特定のアプリケーションのデータソースのビューを提供してもよい。データモデルは、基礎となるデ―タソースへのビューまたはインターフェースと考えられてもよい。場合によっては、データモデルは、データソース（例えば、実際にはロジカルパススルー）に直接マッピングしてもよい。また、場合によっては、データモデルは、データソースによって提供されてもよい。場合によっては、データモデルは、データソースへのインターフェースと考えられてもよい。データモデルは、組織が、データソースからの情報を、より便利であること、より意味があること（例えば、より理論的に容易な）、より安全であることなどの方法で組織化または提示することを可能にする。

本明細書で使用される場合、用語「データオブジェクト」は、データモデルを含む１つ以上のエンティティまたはデータ構造を指す。場合によっては、データオブジェクトはデータモデルの一部分と考えられてもよい。データオブジェクトは、アイテムの個々のインスタンスまたはアイテムのクラス若しくは種類を表してもよい。

本明細書で使用される場合、用語「パネル」は、ＧＵＩ内に定義された幾何学的形状（例えば、ｘ、ｙ、ｚオーダー）を有するグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）内の領域を指す。パネルは、ユーザに情報を表示するか、または１つ以上の対話型制御をホストするようにアレンジされてもよい。パネルに関連付けられる幾何学的形状またはスタイルは、動的ルールを含む設定情報を使用して定義されてもよい。また、場合によっては、ユーザは、移動、表示、非表示、再サイズ化、再順序付けなどのアクションを１つ以上のパネルで実行することが可能であってもよい。

本明細書で使用される場合、「可視化モデル（ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ）」は、１つ以上のハードウェアディスプレイ上に表示される可視化において使用するのに適し得るデータモデルの１つ以上の表現を表す１つ以上のデータ構造を指す。可視化モデルは、制作者ではないユーザが利用可能であり得るスタイルまたはユーザインターフェース特徴を定義してもよい。

本明細書で使用される場合、用語「表示オブジェクト」は、可視化モデルを含む１つ以上のデータ構造を指す。場合によっては、表示オブジェクトは、可視化モデルの一部分と考えられてもよい。表示オブジェクトは、可視化で表示され得るアイテムの個々のインスタンスまたはアイテムの全体のクラス若しくは種類を表してもよい。いくつかの実施形態において、表示オブジェクトは、データモデルの一部分のビューを提供するため、ビューとみなされるか、またはビューと呼ばれてもよい。

本明細書で使用される場合、用語「推奨モデル（ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ）」は、ユーザのための可視化を予測するようにアレンジされ得る機械学習ベースのモデルを含む１つ以上のデータ構造を指す。場合によっては、異なるタイプの機械学習に基づき得る異なるタイプの推奨モデルがあってもよい。同様に、いくつかの実施形態では、異なる基準に基づく、または異なる目的のための可視化を推奨するために、異なる推奨モデルがアレンジされてもよい。場合によっては、推奨モデルは、１つ以上の機械学習サブモデルと併せて動作する１つ以上の発見的手法、フィルタなどを含んでもよい。

本明細書で使用される場合、用語「ベースラインモデル」は、組織に関連付けられたユーザではなく、一般集団のユーザのパブリックまたは共通使用履歴に関連付けられた訓練データに基づいて訓練または調整された推奨モデルを指す。ベースラインモデルは、個々の組織におけるユーザのためにパーソナライズされたモデルを訓練するために、十分な訓練データが収集されるまで使用され得る初期推奨モデルをブートストラップするために使用されてもよい。

本明細書中で使用される場合、用語「ユーザプロファイル」は、個々のユーザの１つ以上の特性に基づく、またはこれに関連付けられた情報またはデータを含むデータ構造を指す。例えば、ユーザプロファイルは、ユーザＩＤ、グループメンバーシップ、役割、アクセス権、以前の活動、好ましい可視化、ユーザの好みなどのような情報を表す情報を含んでもよい。場合によっては、ユーザプロファイルは、履歴活動ログ、テレメトリ情報などを含む追加情報への参照またはポインタを含んでもよい。実施形態によっては、ユーザプロファイルに含まれるいくつかのまたは全ての値は、モデル化エンジンが推奨モデルを訓練することを可能にするために、または推奨エンジンがユーザプロファイルに基づいた可視化の推奨に使用するために、正規化され、重み付けされ、湾曲され、形状付けされるなどが行われてもよい。

本明細書で使用する場合、用語「設定情報」は、規則に基づくポリシー、パターンマッチング、スクリプト（例えば、コンピュータ可読命令）などを含み得る情報を指し、これらは、設定ファイル、データベース、ユーザ入力、組み込みデフォルトなど、またはそれらの組み合わせを含む様々なソースから提供され得る。

以下では、本発明のいくつかの態様の基本的な理解を提供するために、本発明の実施形態について簡単に説明する。この簡単な説明は、広範な概観を意図したものではない。これは、キーとなる要素若しくは重要な要素を識別すること、範囲を明確にするか、またはそれ以外の方法で範囲を狭めることを意図したものではない。その目的は、いくつかの概念を単純化した形式で、後に提示されるより詳細な説明の序文として提示することである。

簡単に述べると、様々な実施形態は、本明細書で説明されるように実行するための１つ以上の命令を実行する１つ以上のプロセッサを使用して、データの可視化を管理することを対象とする。様々な実施形態のうちの１つ以上において、複数の可視化モデルおよびユーザプロファイルが、複数の可視化モデルおよびユーザプロファイルが組織に関連付けられ得るように、提供されてもよい。

様々な実施形態のうちの１つ以上において、組織に対する複雑性スコアは、組織の１つ以上の特性に基づいて提供されてもよい。様々な実施形態のうちの１つ以上において、組織に対する複雑性スコアを提供することは、組織に関連付けられたユーザ数を決定することと、組織に関連付けられた可視化モデル数を決定することと、複雑性スコアを、組織に関連付けられたユーザ数および組織に関連付けられた可視化モデル数のうちの大きい方に基づいて提供することと、を含んでもよい。様々な実施形態のうちの１つ以上において、複雑性スコアの１つ以上の特性は、組織の従業員数、組織に関連付けられた可視化モデル数、または組織による１つ以上の機能と組織の市場参入に基づく組織の分類のうちの１つ以上を含んでもよい。

様々な実施形態のうちの１つ以上において、推奨モデルは、複雑性スコアおよびベースラインモデルに基づいて提供されてもよい。

様々な実施形態のうちの１つ以上において、推奨モデルを用いて、複数の可視化モデルの１つ以上の推奨される可視化モデルを、ユーザプロファイルと、すべてのユーザにおける１つ以上の可視化モデルの全体的な人気、またはユーザプロファイルの同じ特性に対応する特性を有する他のユーザプロファイルを有する可視化モデルの人気のうちの１つ以上とに基づいて決定することであって、推奨モデルは、各推奨可視化モデルを信頼スコアと関連付ける、こととを行ってもよい。

様々な実施形態のうちの１つ以上において、推奨モデルを用いて、１つ以上の推奨可視化モデルを決定することは、推奨モデルに基づいて各推奨に対する１つ以上の理由を含む１つ以上の自然言語の叙述を生成することを含んでもよく、１つ以上の理由は、すべてのユーザにわたる推奨可視化モデルの人気、またはユーザに類似する他のユーザに関連付けられた活動のうちの１つ以上を含んでもよい。

様々な実施形態のうちの１つ以上において、推奨モデルを生成することは、１つ以上の可視化モデルを推奨する１つ以上のサブモデルを、すべてのユーザにおける１つ以上の可視化モデルの全体的な人気に基づいて決定することと、可視化モデルを推奨する１つ以上の他のサブモデルを、ユーザプロファイルの同じ特性に対応する特性を有する他のユーザプロファイルを有する可視化モデルの人気に基づいて決定することと、１つ以上の重み値を１つ以上のサブモデルおよび１つ以上の他のサブモデルに関連付けることであって、１つ以上の重み値が、１つ以上のサブモデルまたは１つ以上の他のサブモデルが１つ以上の推奨可視化モデルを決定するためにどのように使用されるかを決定する、ことと、を含んでもよい。

様々な実施形態のうちの１つ以上において、１つ以上の推奨可視化モデルは、関連付けられた各信頼スコアに基づいてランク順にされてもよい。様々な実施形態のうちの１つ以上において、１つ以上の推奨可視化モデルを順序付けることは、ユーザがアクセス可能な１つ以上の推奨可視化モデルの第１の部分を、ユーザに関連付けられたアクセス許可情報に基づいて決定することと、１つ以上の推奨の第２の部分を、以前にユーザに推奨された１つ以上の可視化モデルに基づいて決定することと、１つ以上の他の推奨可視化モデルの第３の部分を、以前にユーザによってアクセスされた１つ以上の他の可視化モデルに基づいて決定することと、１つ以上の推奨可視化モデルのランク順リストを、１つ以上の推奨可視化モデルの第１の部分、１つ以上の推奨可視化モデルの第２の部分、および１つ以上の推奨可視化モデルの第３の部分を除去すること、またはランクを下げることのうちの１つ以上を行うことに基づいて、１つ以上の推奨可視化モデルのランク順リストを修正することと、をさらに含んでもよい。

様々な実施形態のうちの１つ以上において、１つ以上の推奨可視化モデルのランク順リストを含むレポートが、ユーザプロファイルに関連付けられたユーザに提供されてもよい。

様々な実施形態のうちの１つ以上において、１つ以上の推奨可視化モデルに関連付けられたユーザの１つ以上のアクションが監視されてもよい。様々な実施形態のうちの１つ以上において、１つ以上の推奨可視化モデルに関連付けられたユーザの１つ以上のアクションが監視されてもよい。様々な実施形態のうちの１つ以上において、１つ以上のアクションおよび１つ以上の他のアクションに関連付けられた情報がデータ記憶部に記憶されてもよい。様々な実施形態のうちの１つ以上において、ユーザプロファイルが、１つ以上のアクションおよび１つ以上の他のアクションに基づいて更新されてもよい。また、様々な実施形態のうちの１つ以上において、推奨モデルが、データ記憶部に記憶された情報および更新されたユーザプロファイルに基づいて訓練されてもよい。

様々な実施形態のうちの１つ以上において、パブリックコミュニティの１つ以上のアクションに関連付けられた情報を記憶するコミュニティデータ記憶部が提供されてもよい。様々な実施形態のうちの１つ以上において、推奨モデルが、コミュニティデータ記憶部に基づいて訓練して、訓練された推奨モデルされてもよい。様々な実施形態のうちの１つ以上において、ベースラインモデルが、訓練された推奨モデルに基づいて提供されてもよい。

様々な実施形態のうちの１つ以上において、レポートに関連付けられ得るフィードバック情報が監視されてもよい。様々な実施形態のうちの１つ以上において、１つ以上のスコアが、フィードバック情報に基づいて提供されてもよい。いくつかの実施形態において、１つ以上のスコアを用いて、推奨モデル、または１つ以上の推奨可視化モデルのランク順リストのうちの１つ以上を修正してもよい。

示された動作環境

図１は、本発明の実施形態が実施され得る環境の一実施形態の構成要素を示す。全ての構成要素が本発明を実施するために必要とされなくてもよく、構成要素の配置および種類の変更は、本発明の精神または範囲から逸脱することなく行ってもよい。図示のように、図１のシステム１００は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）／ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）－（ネットワーク）１１０、無線ネットワーク１０８、クライアントコンピュータ１０２～１０５、可視化サーバコンピュータ１１６、データソースサーバコンピュータ１１８などを含む。

クライアントコンピュータ１０２～１０５の少なくとも１つの実施形態は、図２と併せて以下により詳細に説明される。一実施形態において、クライアントコンピュータ１０２～１０５の少なくとも一部は、ネットワーク１０８または１１０などの１つ以上の有線または無線ネットワーク上で動作してもよい。一般に、クライアントコンピュータ１０２～１０５は、情報を送受信し、様々なオンラインアクティビティを実行し、オフラインアクションを実行するために、ネットワークを介して通信することが可能である実質的に任意のコンピュータを含み得る。一実施形態において、クライアントコンピュータ１０２～１０５のうちの１つ以上は、ビジネスまたは他のエンティティ内で動作し、ビジネスまたは他のエンティティのために様々なサービスを実行するように構成されてもよい。例えば、クライアントコンピュータ１０２～１０５は、ウェブサーバ、ファイアウォール、クライアントアプリケーション、メディアプレーヤ、移動電話、ゲームコンソール、デスクトップコンピュータなどとして動作するように構成されてもよい。しかし、クライアントコンピュータ１０２～１０５は、これらのサービスに制約されず、例えば、他の実施形態におけるエンドユーザのコンピューティングのようにも用いられてもよい。より多くまたはより少ないクライアントコンピュータ（図１に示される）が、本明細書で説明されるようなシステム内に含まれてもよく、したがって、実施形態は、用いられるクライアントコンピュータの数またはタイプによって制約されないことを認識すべきである。

クライアントコンピュータ１０２として動作するコンピュータは、パーソナルコンピュータ、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースまたはプログラマブル電子デバイス、ネットワークＰＣなどのような有線または無線通信媒体を使用して典型的には接続するコンピュータを含んでもよい。いくつかの実施形態において、クライアントコンピュータ１０２～１０５は、ラップトップコンピュータ１０３、モバイルコンピュータ１０４、タブレットコンピュータ１０５など、別のコンピュータに接続し、情報を受信することができる実質的に任意のポータブルコンピュータを含んでもよい。しかしながら、ポータブルコンピュータは、それに限定されるものではなく、携帯電話、ディスプレイページャ、無線周波（ＲＦ）デバイス、赤外線（ＩＲ）デバイス、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、ハンドヘルドコンピュータ、ウェアラブルコンピュータ、先行のコンピュータのうちの１つ以上を組み合わせた一体化デバイスなどの他のポータブルコンピュータも含んでもよい。このようにして、クライアントコンピュータ１０２～１０５は、典型的には、能力および特徴の点で広範囲に及ぶ。さらに、クライアントコンピュータ１０２～１０５は、ブラウザまたは他のウェブベースのアプリケーションを含む様々なコンピューティングアプリケーションにアクセスしてもよい。

ウェブ対応クライアントコンピュータは、ウェブ経由で要求を送信し、応答を受信するように構成されているブラウザアプリケーションを含んでもよい。ブラウザアプリケーションは、グラフィック、テキスト、マルチメディアなどを受信し、表示するように構成され得、実質的に任意のウェブベースの言語を用いる。一実施形態において、ブラウザアプリケーションは、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ、ＨＴＭＬ（ＨｙｐｅｒＴｅｘｔ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）、ＪＳＯＮ（ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ Ｏｂｊｅｃｔ Ｎｏｔａｔｉｏｎ）、ＣＳＳ（Ｃａｓｃａｄｉｎｇ Ｓｔｙｌｅ Ｓｈｅｅｔｓ）などか、またはそれらの組み合わせを用いて、メッセージを表示および送信することが可能である。一実施形態において、クライアントコンピュータのユーザは、ブラウザアプリケーションを用いて、ネットワーク上（オンライン）で様々なアクティビティを実行してもよい。しかし、様々なオンラインアクティビティを実行するために、別のアプリケーションも使用してもよい。

クライアントコンピュータ１０２～１０５はまた、別のコンピュータ間でコンテンツを受信または送信するように構成されている少なくとも１つの他のクライアントアプリケーションを含んでもよい。クライアントアプリケーションは、コンテンツなどを送信または受信する能力などを含んでもよい。クライアントアプリケーションは、さらに、タイプ、能力、名前などを含む、自身を識別する情報を提供してもよい。一実施形態では、クライアントコンピュータ１０２～１０５は、インターネットプロトコル（ＩＰ）アドレス、電話番号、モバイル識別番号（ＭＩＮ）、電子シリアル番号（ＥＳＮ）、クライアント証明書、または他のデバイス識別子を含む様々なメカニズムのいずれかを介して、自身を一意に識別してもよい。このような情報は、他のクライアントコンピュータ、可視化サーバコンピュータ１１６、データソースサーバコンピュータ１１８、または他のコンピュータ間で送信される１つ以上のネットワークパケットなどで提供されてもよい。

クライアントコンピュータ１０２～１０５は、可視化サーバコンピュータ１１６、データソースサーバコンピュータ１１８などの別のコンピュータによって管理され得るエンドユーザアカウントにエンドユーザがログインすることを可能にするクライアントアプリケーションを含むようにさらに構成されてもよい。１つの非限定的な例において、このようなエンドユーザアカウントは、１つの非限定的な例において、プロジェクト管理、ソフトウェア開発、システム管理、構成管理、検索アクティビティ、ソーシャルネットワーキングアクティビティ、様々なウェブサイトの閲覧、他のユーザとの通信などを含む、１つ以上のオンラインアクティビティをエンドユーザが管理できるように構成されてもよい。また、クライアントコンピュータは、ユーザがレポート、対話型ユーザインターフェース、または可視化サーバコンピュータ１１６、データソースサーバコンピュータ１１８によって提供される結果を表示することを可能にするようにアレンジされてもよい。

無線ネットワーク１０８は、クライアントコンピュータ１０３～１０５およびその構成要素をネットワーク１１０と結合するように構成されている。無線ネットワーク１０８は、クライアントコンピュータ１０３～１０５のためのインフラストラクチャ指向の接続を提供するために、スタンドアロンアドホックネットワークなどをさらにオーバーレイし得る様々な無線サブネットワークのいずれかを含んでもよい。このようなサブネットワークは、メッシュネットワーク、無線ＬＡＮ（ＷＬＡＮ）ネットワーク、セルラネットワークなどを含んでもよい。一実施形態において、システムは、複数の無線ネットワークを含んでもよい。

無線ネットワーク１０８は、無線ラジオリンクなどによって接続された端末、ゲートウェイ、ルータなどの自律システムをさらに含んでもよい。これらのコネクタは、無線ネットワーク１０８のトポロジが急速に変化するように、自由にかつランダムに移動し、自身を任意に組織化するように構成されてもよい。

無線ネットワーク１０８は、セルラシステムのための第２（２Ｇ）、第３（３Ｇ）、第４（４Ｇ）第５（５Ｇ）世代無線アクセス、ＷＬＡＮ、無線ルータ（ＷＲ）メッシュなどを含む複数のアクセス技術をさらに用いてもよい。２Ｇ、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ、および将来のアクセスネットワークなどのアクセス技術は、様々なモバイル性を有するクライアントコンピュータ１０３～１０５のようなモバイルコンピュータに対する広域カバレッジを可能にしてもよい。１つの非限定的な例において、無線ネットワーク１０８は、ＧＳＭ（Ｇｌｏｂａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）、ＧＰＲＳ（Ｇｅｎｅｒａｌ Ｐａｃｋｅｔ Ｒａｄｉｏ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ）、ＥＤＧＥ（Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｄａｔａ ＧＳＭ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ）、ＣＤＭＡ（ｃｏｄｅ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ａｃｃｅｓｓ）、ＴＤＭＡ（ｔｉｍｅ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ａｃｃｅｓ）、ＷＣＤＭＡ（登録商標）（Ｗｉｄｅｂａｎｄ Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ）、ＨＳＤＰＡ（Ｈｉｇｈ Ｓｐｅｅｄ Ｄｏｗｎｌｉｎｋ Ｐａｃｋｅｔ Ａｃｃｅｓｓ）、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）などの無線ネットワークアクセスを介して無線接続を可能にしてもよい。本質的に、無線ネットワーク１０８は、情報がクライアントコンピュータ１０３～１０５と別のコンピュータ、ネットワーク、クラウドベースのネットワーク、クラウドインスタンスなどとの間を移動することができる実質的に任意の無線通信メカニズムを含んでもよい。

ネットワーク１１０は、ネットワークコンピュータを、可視化サーバコンピュータ１１６、データソースサーバコンピュータ１１８、クライアントコンピュータ１０２、およびクライアントコンピュータ１０３～１０５などを含む他のコンピュータに無線ネットワーク１０８などを介して結合するように構成されている。ネットワーク１１０は、ある電子デバイスから別のデバイスへ情報を通信するために、任意の形態のコンピュータ可読媒体を用いることが可能となっている。また、ネットワーク１１０は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ポート、イーサネット（登録商標）ポート、他の形態のコンピュータ可読媒体、またはそれらの任意の組み合わせを介した直接接続に加えて、インターネットを含むことができる。異なるアーキテクチャおよびプロトコルに基づくものを含む、相互接続されたＬＡＮのセットでは、ルータはＬＡＮ間のリンクとして作用し、メッセージを互いに送信することを可能にする。加えて、ＬＡＮ内の通信リンクは、典型的には、ツイストワイヤ対または同軸ケーブルを含むが、ネットワーク間の通信リンクは、アナログ電話回線、Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、およびＴ４を含む完全若しくは部分専用デジタル回線、または、例えば、Ｅキャリア、ＩＳＤＮ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＤＳＬ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｌｉｎｅ）、衛星リンクを含む無線リンク、または当業者に既知の他の通信リンクを含む他のキャリアメカニズムを利用してもよい。さらに、通信リンクは、例えば、ＤＳ－０、ＤＳ－１、ＤＳ－２、ＤＳ－３、ＤＳ－４、ＯＣ－３、ＯＣ－１２、ＯＣ－４８などを含むが、これらに限定されない、様々なデジタルシグナリング技術のいずれかをさらに用いてもよい。さらに、遠隔コンピュータおよび他の関係する電子デバイスは、モデムおよび一時的な電話リンクを介してＬＡＮまたはＷＡＮのいずれかに遠隔的に接続され得る。一実施形態では、ネットワーク１１０は、インターネットプロトコル（ＩＰ）の情報を転送するように構成され得る。

追加的に、通信媒体は、典型的には、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他の転送メカニズムを具現化し、任意の情報非一時的な送達媒体または一時的送達媒体を含む。例として、通信媒体は、ツイストペア、同軸ケーブル、光ファイバ、導波路、および他の有線媒体などの有線媒体、並びに音響、ＲＦ、赤外線、および他の無線媒体などの無線媒体を含む。

また、可視化サーバコンピュータ１１６、データソースサーバコンピュータ１１８の一実施形態が、図３と併せて以下でより詳細に説明される。図１は、可視化サーバコンピュータ１１６、データソースサーバコンピュータ１１８などを、それぞれが単一のコンピュータとして示しているが、イノベーションまたは実施形態は、そのようには限定されない。例えば、可視化サーバコンピュータ１１６、データソースサーバコンピュータ１１８などの１つ以上の機能が、１つ以上の別個のネットワークコンピュータに分散してもよい。さらに、１つ以上の実施形態において、可視化サーバコンピュータ１１６、データソースサーバコンピュータ１１８は、複数のネットワークコンピュータを使用して実装されてもよい。さらに、様々な実施形態のうちの１つ以上において、可視化サーバコンピュータ１１６、データソースサーバコンピュータ１１８などは、１つ以上のクラウドネットワーク内の１つ以上のクラウドインスタンスを使用して実装されてもよい。したがって、これらのイノベーションおよび実施形態は、単一の環境に限定されると解釈されるべきではなく、他の構成および他のアーキテクチャもまた、想定されている。

例示的なクライアントコンピュータ

図２は、図示されているものよりも多くまたはより少ない多くの構成要素を含み得るクライアントコンピュータ２００の一実施形態を示す。クライアントコンピュータ２００は、例えば、図１に示すモバイルコンピュータまたはクライアントコンピュータのうちの１つ以上の実施形態を表してもよい。

クライアントコンピュータ２００は、バス２２８を介してメモリ２０４と通信するプロセッサ２０２を含んでもよい。クライアントコンピュータ２００はまた、電源２３０、ネットワークインターフェース２３２、オーディオインターフェース２５６、ディスプレイ２５０、キーパッド２５２、照明器２５４、ビデオインターフェース２４２、入力／出力インターフェース２３８、触覚インターフェース２６４、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）受信機２５８、オープンエアジェスチャインターフェース２６０、温度インターフェース２６２、カメラ（複数可）２４０、プロジェクタ２４６、ポインティングデバイスインターフェース２６６、プロセッサ可読固定記憶デバイス２３４、およびプロセッサ可読リムーバブル記憶デバイス２３６を含んでもよい。クライアントコンピュータ２００は、任意選択で、基地局（図示せず）、または別のコンピュータと直接通信してもよい。また、一実施形態において、図示されていないが、クライアントコンピュータ２００の向きを測定または維持するために、クライアントコンピュータ２００内でジャイロスコープが用いられてもよい。

電源２３０は、クライアントコンピュータ２００に電力を提供してもよい。電力を提供するために、再充電可能または非再充電可能なバッテリが使用されてもよい。電力はまた、バッテリを補足または再充電するＡＣアダプタまたは電源付きドッキングクレードルなどの外部電源によって提供されてもよい。

ネットワークインターフェース２３２は、クライアントコンピュータ２００を１つ以上のネットワークに結合するための回路を含み、移動通信（ＧＳＭ）、ＣＤＭＡ、ＴＤＭＡ（ｔｉｍｅ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ａｃｃｅｓｓ）、ＵＤＰ、ＴＣＰ／ＩＰ、ＳＭＳ、ＭＭＳ、ＧＰＲＳ、ＷＡＰ、ＵＷＢ、ＷｉＭａｘ、ＳＩＰ／ＲＴＰ、ＧＰＲＳ、ＥＤＧＥ、ＷＣＤＭＡ、ＬＴＥ、ＵＭＴＳ、ＯＦＤＭ、ＣＤＭＡ２０００、ＥＶ－ＤＯ、ＨＳＤＰＡ、または様々な他の無線通信プロトコルのいずれかのためのＯＳＩモデルの任意の部分を実装するプロトコルおよび技術を含むが、これらに限定されない、１つ以上の通信プロトコルおよび技術と共に使用するために構築されている。ネットワークインターフェース２３２は、トランシーバ、トランシーバデバイス、またはネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）として知られることがある。

オーディオインターフェース２５６は、人間の音声の音のようなオーディオ信号を生成および受信するようにアレンジされてもよい。例えば、オーディオインターフェース２５６は、スピーカおよびマイクロホン（図示せず）に結合されて、他者との通信を可能にするか、または何らかのアクションのためのオーディオ確認応答を生成する。また、オーディオインターフェース２５６内のマイクロホンは、例えば音声認識、音に基づくタッチ検出などを使用して、クライアントコンピュータ２００への入力または制御のために使用され得る。

ディスプレイ２５０は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、ガスプラズマ、電子インク、発光ダイオード（ＬＣＤ）、有機ＬＥＤ（ＯＬＥＤ）、またはコンピュータと共に使用され得る任意の他のタイプの反射型または光透過型ディスプレイであってもよい。ディスプレイ２５０はまた、スタイラスまたは人間の手の指などの物体から入力を受信するようにアレンジされたタッチインターフェース２４４を含んでもよく、抵抗性、容量性、表面音波（ＳＡＷ）、赤外線、レーダ、または接触またはジェスチャを感知するための他の技術を使用してもよい。

プロジェクタ２４６は、遠隔ハンドヘルドプロジェクタ、または、遠隔壁または遠隔スクリーンのような他の反射物体上に画像を投影することができる一体化されたプロジェクタであってもよい。

ビデオインターフェース２４２は、静止写真、ビデオセグメント、赤外線ビデオなどのビデオ画像をキャプチャするようにアレンジされ得る。例えば、ビデオインターフェース２４２は、デジタルビデオカメラ、ウェブカメラなどに結合されてもよい。ビデオインターフェース２４２は、レンズ、画像センサ、および他の電子機器を含んでもよい。画像センサは、相補型金属酸化物半導体集積回路（ＣＭＯＳ）、電荷結合素子（ＣＣＤ）、または光を感知するための任意の他の集積回路を含んでもよい。

キーパッド２５２は、ユーザからの入力を受信するようにアレンジされた任意の入力デバイスを含んでもよい。例えば、キーパッド２５２は、プッシュボタンの数字ダイヤル、またはキーボードを含んでもよい。キーパッド２５２はまた、画像の選択および送信に関連付けられたコマンドボタンを含んでもよい。

照明器２５４は、状態表示を提供するか、または光を提供してもよい。照明器２５４は、特定の期間にわたって、またはイベントメッセージに応答して、アクティブのままであってもよい。例えば、照明器２５４は、作動しているときに、キーパッド２５２のボタンをバックライト点灯し、クライアントコンピュータの電源が入っている間、オンのままにしてもよい。また、照明器２５４は、別のクライアントコンピュータをダイヤルするような特定のアクションが実行されるときに、これらのボタンを様々なパターンでバックライト点灯してもよい。照明器２５４はまた、クライアントコンピュータの透明または半透明ケース内に位置決めされた光源が、アクションに応答して照明するようにしてもよい。

さらに、クライアントコンピュータ２００はまた、キー、デジタル証明書、パスワード、パスフレーズ、２因子認証情報などのセキュリティ／暗号情報を生成、記憶、または使用するための追加の耐タンパーセーフガードを提供するためのハードウェアセキュリティモジュール（ＨＳＭ）２６８を含んでもよい。いくつかの実施形態において、ハードウェアセキュリティモジュールを用いて、１つ以上の標準的な公開キー基盤（ＰＫＩ）を支援してもよく、ハードウェアセキュリティモジュールを用いて、キーペアなどを生成、管理、または記憶してもよい。いくつかの実施形態において、ＨＳＭ ２６８は、スタンドアロンコンピュータであってもよく、他の場合には、ＨＳＭ ２６８は、クライアントコンピュータに追加され得るハードウェアカードとしてアレンジされてもよい。

クライアントコンピュータ２００はまた、外部周辺デバイスまたは他のクライアントコンピュータおよびネットワークコンピュータなどの他のコンピュータと通信するための入力／出力インターフェース２３８を含んでもよい。周辺デバイスは、オーディオヘッドセット、バーチャルリアリティヘッドセット、ディスプレイスクリーングラス、リモートスピーカシステム、リモートスピーカおよびマイクロホンシステムなどを含んでもよい。入力／出力インターフェース２３８は、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）、赤外線、ＷｉＦｉ、ＷｉＭａｘ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの１つ以上の技術を利用してもよい。

入力／出力インターフェース２３８はまた、地理位置情報（例えば、ＧＰＳ）を決定する、電力状態を監視する（例えば、電圧センサ、電流センサ、周波数センサなど）、天気を監視する（例えば、サーモスタット、気圧計、風速計、湿度検出器、降水スケールなど）などを含んでもよい。センサは、クライアントコンピュータ２００の外部のデータを収集または測定する１つ以上のハードウェアセンサであってもよい。

触覚インターフェース２６４は、クライアントコンピュータのユーザに触覚フィードバックを提供するようにアレンジされてもよい。例えば、触覚インターフェース２６４を用いて、コンピュータの別のユーザが呼び出しているときに、クライアントコンピュータ２００を特定の方法で振動させてもよい。温度インターフェース２６２は、温度測定入力または温度変化出力をクライアントコンピュータ２００のユーザに提供するために使用されてもよい。オープンエアジェスチャインターフェース２６０は、例えば、単一またはステレオビデオカメラ、レーダ、ユーザが保持または装着するコンピュータ内のジャイロセンサなどを使用することによって、クライアントコンピュータ２００のユーザの物理的ジェスチャを感知してもよい。カメラ２４０は、クライアントコンピュータ２００のユーザの物理的な眼の動きを追跡するために使用されてもよい。

ＧＰＳトランシーバ２５８は、地球の表面上のクライアントコンピュータ２００の物理座標を決定することができ、この座標は、典型的には、緯度値および経度値として位置を出力する。ＧＰＳトランシーバ２５８はまた、三角測量、ＡＧＰＳ（ａｓｓｉｓｔｅｄ ＧＰＳ）、Ｅ－ＯＴＤ（Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｏｂｓｅｒｖｅｄ Ｔｉｍｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）、ＣＩ（Ｃｅｌｌ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）、ＳＡＩ（Ｓｅｒｖｉｃｅ Ａｒｅａ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）、ＥＴＡ（Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｔｉｍｉｎｇ Ａｄｖａｎｃｅ）、基地局サブシステム（ＢＳＳ）などを含むが、これらに限定されない、他のジオポジショニングメカニズムを用いて、地球の表面上のクライアントコンピュータ２００の物理的な位置をさらに決定することができる。異なる条件下では、ＧＰＳトランシーバ２５８はクライアントコンピュータ２００の物理的位置を決定することができることが理解される。しかし、１つ以上の実施形態において、クライアントコンピュータ２００は、他の構成要素を介して、クライアントコンピュータの物理的な位置を決定するために用いられ得る、例えば、メディアアクセス制御（ＭＡＣ）アドレス、ＩＰアドレスなどを含む他の情報を提供してもよい。

様々な実施形態のうちの少なくとも１つにおいて、オペレーティングシステム２０６、他のクライアントアプリケーション２２４、ウェブブラウザ２２６などのアプリケーションが、ジオロケーション情報を利用して、時間帯、言語、通貨、カレンダーフォーマットなどの１つ以上のローカル特徴を選択するように構成されてもよい。ローカル特徴は、ディスプレイオブジェクト、データモデル、データオブジェクト、ユーザインターフェース、レポート、および内部プロセスまたはデータベースで使用されてもよい。様々な実施形態のうちの少なくとも１つにおいて、ローカライズ情報を選択するために使用されるジオロケーション情報は、ＧＰＳ２５８によって提供されてもよい。また、いくつかの実施形態では、ジオロケーション情報は、無線ネットワーク１０８またはネットワーク１１１など、ネットワーク上の１つ以上のジオロケーションプロトコルを使用して提供される情報を含んでもよい。

ヒューマンインターフェース構成要素は、クライアントコンピュータ２００から物理的に分離された周辺デバイスであってもよく、クライアントコンピュータ２００への遠隔入力またはそこからの出力を可能にする。例えば、ディスプレイ２５０またはキーボード２５２などのヒューマンインターフェース構成要素を通して本明細書に説明されるようにルーティングされた情報は、代わりに、ネットワークインターフェース２３２を通して遠隔に位置する適切なヒューマンインターフェース構成要素にルーティングされ得る。遠隔であり得るヒューマンインターフェース周辺構成要素の例としては、オーディオデバイス、ポインティングデバイス、キーパッド、ディスプレイ、カメラ、プロジェクタなどを含んでもよいが、これらに限定されない。これらの周辺構成要素は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、Ｚｉｇｂｅｅ（商標）などのピコネットワーク上で通信してもよい。このような周辺ヒューマンインターフェース構成要素を有するクライアントコンピュータの１つの非限定的な例は、ウェアラブルコンピュータであり、これは、壁またはユーザの手のような反射面にピコプロジェクタによって投影された画像の一部分に対するユーザのジェスチャを感知するために、別個に位置するクライアントコンピュータと遠隔に通信する１つ以上のカメラと共に遠隔ピコプロジェクタを含んでもよい。

クライアントコンピュータは、ウェブページ、ウェブベースのメッセージ、グラフィック、テキスト、マルチメディアなどを受信および送信するように構成されているウェブブラウザアプリケーション２２６を含んでもよい。クライアントコンピュータのブラウザアプリケーションは、無線アプリケーションプロトコルメッセージ（ＷＡＰ）などを含む実質的に任意のプログラミング言語を用いてもよい。１つ以上の実施形態において、ブラウザアプリケーションは、ＨＤＭＬ（Ｈａｎｄｈｅｌｄ Ｄｅｖｉｃｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）、ＷＭＬ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）、ＷＭＬスクリプト、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ、ＳＧＭＬ（Ｓｔａｎｄａｒｄ Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）、ＨＴＭＬ（ＨｙｐｅｒＴｅｘｔ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）、ＨＴＭＬ５などを用いることが可能となっている。

メモリ２０４は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、または他のタイプのメモリを含んでもよい。メモリ２０４は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータなどの情報を記憶するためのコンピュータ可読記憶媒体の例を示す。メモリ２０４は、クライアントコンピュータ２００の低レベル動作を制御するためのＢＩＯＳ２０８を記憶してもよい。メモリはまた、クライアントコンピュータ２００の動作を制御するためのオペレーティングシステム２０６を記憶してもよい。この構成要素は、ＵＮＩＸ（登録商標）、ＬＩＮＵＸ（商標）などの汎用オペレーティングシステム、Ｗｉｎｄｏｗｓ Ｐｈｏｎｅ（商標）、Ｓｙｍｂｉａｎ（商標）オペレーティングシステムなどの特殊化されたクライアントコンピュータ通信オペレーティングシステムが含み得ることが理解されよう。オペレーティングシステムは、ハードウェア構成要素の制御、またはオペレーティングシステムの動作をＪａｖａアプリケーションプログラムを介して可能にするＪａｖａ仮想マシンモジュールを含むか、またはこれとインターフェースしてもよい。

メモリ２０４は、とりわけ、アプリケーション２２０または他のデータを記憶するためにクライアントコンピュータ２００によって利用され得る１つ以上のデータ記憶デバイス２１０をさらに含んでもよい。例えば、データ記憶デバイス２１０を用いて、クライアントコンピュータ２００の様々な能力を記述する情報も記憶してもよい。次いで、情報は、通信中にヘッダの一部として送信されること、要求に応じて送信されることなどを含む、様々な方法のいずれかに基づいて、別のデバイスまたはコンピュータに提供されてもよい。データ記憶デバイス２１０を用いて、アドレスブック、バディリスト、エイリアス、ユーザプロファイル情報などを含むソーシャルネットワーキング情報も記憶してもよい。データ記憶デバイス２１０は、プロセッサ２０２などのプロセッサがアクションを実行および実行するために使用するためのプログラムコード、データ、アルゴリズムなどをさらに含んでもよい。一実施形態において、データ記憶部２１０の少なくとも一部分はまた、非一時的なプロセッサ可読リムーバブル記憶デバイス２３６、プロセッサ可読固定記憶デバイス２３４、またはクライアントコンピュータの外部のものでさえも含むが、これらに限定されない、クライアントコンピュータ２００の別の構成要素に記憶されてもよい。

アプリケーション２２０は、クライアントコンピュータ２００によって実行されるときに、命令およびデータを送信するか、受信するか、またはそれ以外の方法で処理するコンピュータ実行可能命令を含んでもよい。アプリケーション２２０は、例えば、クライアント可視化エンジン２２２、他のクライアントアプリケーション２２４、ウェブブラウザ２２６などを含んでもよい。クライアントコンピュータは、１つ以上のサーバと通信するようにアレンジされてもよい。

アプリケーションプログラムの他の例としては、カレンダー、検索プログラム、電子メールクライアントアプリケーション、ＩＭアプリケーション、ＳＭＳアプリケーション、ＶＯＩＰ（Ｖｏｉｃｅ Ｏｖｅｒ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）アプリケーション、コンタクトマネージャ、タスクマネージャ、トランスコーダ、データベースプログラム、文書処理プログラム、セキュリティアプリケーション、スプレッドシートプログラム、ゲーム、検索プログラム、可視化アプリケーションなどを含む。

追加的に、１つ以上の実施形態（図示せず）において、クライアントコンピュータ２００は、ＣＰＵの代わりに、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＰＡＬ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ａｒｒａｙ Ｌｏｇｉｃ）など、またはそれらの組み合わせなどの組み込み論理ハードウェアを含んでもよい。組み込み論理ハードウェアデバイスは、その組み込み論理を直接実行してアクションを実行してもよい。また、１つ以上の実施形態（図示せず）において、クライアントコンピュータ２００は、ＣＰＵの代わりに１つ以上のハードウェアマイクロコントローラを含んでもよい。１つ以上の実施形態において、１つ以上のマイクロコントローラは、アクションを実行し、自身の内部メモリおよび自身の外部の入力および出力インターフェース（例えば、ハードウェアピンまたは無線トランシーバ）にアクセスして、システムオンアチップ（ＳＯＣ）などのアクションを実行するために、自身の組み込み論理を直接実行してもよい。

例示的なネットワークコンピュータ

図３は、様々な実施形態のうちの１つ以上を実装するシステムに含まれ得るネットワークコンピュータ３００の一実施形態を示す。ネットワークコンピュータ３００は、図３に示すものよりも多くまたはより少ない多くの構成要素を含んでもよい。しかしながら、示された構成要素は、これらのイノベーションを実施するための例示的な実施形態を開示するのに十分である。ネットワークコンピュータ３００は、例えば、図１の可視化サーバコンピュータ１１６、データソースサーバコンピュータ１１８などのうちの少なくとも１つの実施例を表してもよい。

ネットワークコンピュータ３００のようなネットワークコンピュータは、バス３２８を介してメモリ３０４と通信し得るプロセッサ３０２を含んでもよい。いくつかの実施形態において、プロセッサ３０２は、１つ以上のハードウェアプロセッサ、または１つ以上のプロセッサコアから構成されてもよい。場合によっては、１つ以上のプロセッサのうちの１つ以上は、本明細書で説明されているような１つ以上の特殊化されたアクションを実行するように設計された特殊化されたプロセッサであってもよい。ネットワークコンピュータ３００はまた、電源３３０、ネットワークインターフェース３３２、オーディオインターフェース３５６、ディスプレイ３５０、キーボード３５２、入力／出力インターフェース３３８、プロセッサ可読固定記憶デバイス３３４、およびプロセッサ可読リムーバブル記憶デバイス３３６を含む。電源３３０は、クライアントコンピュータ３００に電力を提供してもよい。

ネットワークインターフェース３３２は、ネットワークコンピュータ３００を１つ以上のネットワークに結合するための回路を含み、ＯＳＩモデル（Ｏｐｅｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ）、ＧＳＭ（ｇｌｏｂａｌ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ｍｏｂｉｌｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）、ＣＤＭＡ（ｃｏｄｅ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ａｃｃｅｓｓ）、ＴＤＭＡ（ｔｉｍｅ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ａｃｃｅｓｓ）、ＵＤＰ（ｕｓｅｒ ｄａｔａｇｒａｍ ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、ＴＣＰ／ＩＰ（ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ ｃｏｎｔｒｏｌ ｐｒｏｔｏｃｏｌ／Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、ＳＭＳ（Ｓｈｏｒｔ Ｍｅｓｓａｇｅ Ｓｅｒｖｉｃｅ）、ＭＭＳ（Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｍｅｓｓａｇｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）、ＧＰＲＳ（ｇｅｎｅｒａｌ ｐａｃｋｅｔ ｒａｄｉｏ ｓｅｒｖｉｃｅ）、ＷＡＰ、ＵＷＢ（ｕｌｔｒａ－ｗｉｄｅ ｂａｎｄ）、ＩＥＥＥ ８０２．１６ ＷｉＭａｘ（Ｗｏｒｌｄｗｉｄｅ Ｉｎｔｅｒｏｐｅｒａｂｉｌｉｔｙ ｆｏｒ Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ Ａｃｃｅｓｓ）、ＳＩＰ／ＲＴＰ（Ｓｅｓｓｉｏｎ Ｉｎｉｔｉａｔｉｏｎ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ／Ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、または様々な他の有線および無線通信プロトコルのいずれかの任意の部分を実装するプロトコルおよび技術を含み、これらに限定されない、１つ以上の通信プロトコルおよび技術と共に使用するために構築されている。ネットワークインターフェース３３２は、トランシーバ、トランシーバデバイス、またはネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）として知られることがある。ネットワークコンピュータ３００は、任意選択で、基地局（図示せず）、または別のコンピュータと直接通信してもよい。

オーディオインターフェース３５６は、人間の音声の音のようなオーディオ信号を生成および受信するようにアレンジされている。例えば、オーディオインターフェース３５６は、スピーカおよびマイクロホン（図示せず）に結合されて、他者との通信を可能にするか、または何らかのアクションのためのオーディオ確認応答を生成する。オーディオインターフェース３５６内のマイクロホンを、例えば音声認識を使用して、ネットワークコンピュータ３００への入力またはこれの制御に使用することもできる。

ディスプレイ３５０は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、ガスプラズマ、電子インク、発光ダイオード（ＬＣＤ）、有機ＬＥＤ（ＯＬＥＤ）、またはコンピュータと共に使用され得る任意の他のタイプの反射型または光透過型ディスプレイであってもよい。いくつかの実施形態において、ディスプレイ３５０は、壁または他の物体上に画像を投影することができるハンドヘルドプロジェクタまたはピコプロジェクタであってもよい。

ネットワークコンピュータ３００はまた、図３に示されていない外部デバイスまたはコンピュータと通信するための入力／出力インターフェース３３８を含んでもよい。入力／出力インターフェース３３８は、ＵＳＢ（登録商標）、Ｆｉｒｅｗｉｒｅ（登録商標）、ＷｉＦｉ、ＷｉＭａｘ、Ｔｈｕｎｄｅｒｂｏｌｔ（登録商標）、赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）、シリアルポート、パラレルポートなどの１つ以上の有線またはワイヤレス通信技術を利用することができる。

入力／出力インターフェース３３８はまた、地理位置情報（例えば、ＧＰＳ）を決定する、電力状態を監視する（例えば、電圧センサ、電流センサ、周波数センサなど）、天気を監視する（例えば、サーモスタット、気圧計、風速計、湿度検出器、降水スケールなど）などを含んでもよい。センサは、ネットワークコンピュータ３００の外部のデータを収集または測定する１つ以上のハードウェアセンサであってもよい。ヒューマンインターフェース構成要素は、ネットワークコンピュータ３００から物理的に分離することができ、ネットワークコンピュータ３００への遠隔入力またはそこからの出力を可能にする。例えば、ディスプレイ３５０またはキーボード３５２のようなヒューマンインターフェース構成要素を通して本明細書に説明されるようにルーティングされた情報は、代わりに、ネットワークインターフェース３３２を通して、ネットワーク上の他の場所に位置する適切なヒューマンインターフェース構成要素にルーティングされ得る。ヒューマンインターフェース構成要素は、コンピュータがコンピュータの人間ユーザから入力を受信すること、またはコンピュータに出力を送信することを可能にする任意の構成要素を含む。したがって、マウス、スタイラス、トラックボールなどのポインティングデバイスは、ポインティングデバイスインターフェース３５８を介して通信し、ユーザの入力を受信してもよい。

ＧＰＳトランシーバ３４０は、地球の表面上のネットワークコンピュータ３００の物理座標を決定することができ、この座標は、典型的には、緯度値および経度値として位置を出力する。ＧＰＳトランシーバ３４０はまた、三角測量、ＡＧＰＳ（ａｓｓｉｓｔｅｄ ＧＰＳ）、Ｅ－ＯＴＤ（Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｏｂｓｅｒｖｅｄ Ｔｉｍｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）、ＣＩ（Ｃｅｌｌ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）、ＳＡＩ（Ｓｅｒｖｉｃｅ Ａｒｅａ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）、ＥＴＡ（Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｔｉｍｉｎｇ Ａｄｖａｎｃｅ）、基地局サブシステム（ＢＳＳ）などを含むが、これらに限定されない、他のジオポジショニングメカニズムを用いて、地球の表面上のネットワークコンピュータ３００の物理的な位置をさらに決定することができる。異なる条件下では、ＧＰＳトランシーバ３４０はネットワークコンピュータ３００の物理的位置を決定することができることが理解される。しかし、１つ以上の実施形態において、ネットワークコンピュータ３００は、他の構成要素を介して、ネットワークコンピュータの物理的な位置を決定するために用いられ得る、例えば、メディアアクセス制御（ＭＡＣ）アドレス、ＩＰアドレスなどを含む他の情報を提供してもよい。

様々な実施形態のうちの少なくとも１つにおいて、オペレーティングシステム３０６、推奨エンジン３２２、可視化エンジン３２４、モデル化エンジン３２６、他のアプリケーション３２９などのアプリケーションは、地理位置情報を用いて、時間帯、言語、通貨、通貨フォーマット、カレンダーフォーマットなどの１つ以上のローカル特徴を選択するように構成されてもよい。ローカル特徴は、ユーザインターフェース、ダッシュボード、可視化、レポート、および内部プロセスまたはデータベースで使用されてもよい。様々な実施形態のうちの少なくとも１つにおいて、ローカライズ情報を選択するために使用されるジオロケーション情報は、ＧＰＳ３４０によって提供されてもよい。また、いくつかの実施形態では、ジオロケーション情報は、無線ネットワーク１０８またはネットワーク１１１など、ネットワーク上の１つ以上のジオロケーションプロトコルを使用して提供される情報を含んでもよい。

メモリ３０４は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、または他のタイプのメモリを含んでもよい。メモリ３０４は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータなどの情報を記憶するためのコンピュータ可読記憶媒体の例を示す。メモリ３０４は、ネットワークコンピュータ３００の低レベル動作を制御するための基本入力／出力システム（ＢＩＯＳ）３０８を記憶する。メモリはまた、ネットワークコンピュータ３００の動作を制御するためのオペレーティングシステム３０６を記憶してもよい。この構成要素は、ＵＮＩＸまたはＬＩＮＵＸ（商標）のバージョンのような汎用オペレーティングシステム、またはＭｉｃｒｏｓｏｆｔ社のＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）オペレーティングシステム若しくはＡｐｐｌｅ社のＯＳＸ（登録商標オペレーティングシステムなどの特殊化されたオペレーティングシステムを含み得ることが理解されよう。オペレーティングシステムは、ハードウェア構成要素の制御またはオペレーティングシステムの動作をＪａｖａアプリケーションプログラムを介して可能にするＪａｖａ仮想マシンモジュールのような、１つ以上の仮想マシンモジュールを含むか、またはそれらの仮想マシンモジュールとインターフェースしてもよい。同様に、他のランタイム環境が含まれてもよい。

メモリ３０４は、とりわけ、アプリケーション３２０または他のデータを記憶するためにネットワークコンピュータ３００によって利用され得る１つ以上のデータ記憶デバイス３１０をさらに含んでもよい。例えば、データ記憶デバイス３１０を用いて、ネットワークコンピュータ３００の様々な能力を記述する情報も記憶してもよい。次いで、情報は、通信中にヘッダの一部として送信されること、要求に応じて送信されることなどを含む、様々な方法のいずれかに基づいて、別のデバイスまたはコンピュータに提供されてもよい。データ記憶デバイス３１０を用いて、アドレスブック、バディリスト、エイリアス、ユーザプロファイル情報などを含むソーシャルネットワーキング情報も記憶してもよい。データ記憶デバイス３１０は、プロセッサ３０２などのプロセッサが以下に説明されるアクションのようなアクションを実行および実行するために使用するためのプログラムコード、データ、アルゴリズムなどをさらに含んでもよい。一実施形態では、データ記憶デバイス３１０の少なくとも一部分はまた、プロセッサ可読リムーバブル記憶デバイス３３６内の非一時的な媒体、プロセッサ可読固定記憶デバイス３３４、またはネットワークコンピュータ３００内の任意の他のコンピュータ可読記憶デバイス、若しくはネットワークコンピュータ３００の外部のものでさえも含むが、これらに限定されない、ネットワークコンピュータ３００の別の構成要素に記憶されてもよい。データ記憶デバイス３１０は、例えば、データモデル３１４、データソース３１６、可視化モデル３１８、評価モデル３１９などを含んでもよい。

アプリケーション３２０は、ネットワークコンピュータ３００によって実行されるときに、メッセージ（例えば、ＳＭＳ、ＭＭＳ（Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｍｅｓｓａｇｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）、ＩＭ（Ｉｎｓｔａｎｔ Ｍｅｓｓａｇｅ）、電子メールまたは他のメッセージ）、オーディオ、ビデオ、および別のモバイルコンピュータの別のユーザとの有効な電気通信を送信するか、受信するか、またはそれ以外の方法で処理するコンピュータ実行可能命令を含んでもよい。アプリケーションプログラムの他の例としては、カレンダー、検索プログラム、電子メールクライアントアプリケーション、ＩＭアプリケーション、ＳＭＳアプリケーション、ＶＯＩＰ（Ｖｏｉｃｅ Ｏｖｅｒ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）アプリケーション、コンタクトマネージャ、タスクマネージャ、トランスコーダ、データベースプログラム、文書処理プログラム、セキュリティアプリケーション、スプレッドシートプログラム、ゲーム、検索プログラムなどを含む。アプリケーション３２０は、推奨エンジン３２２、可視化エンジン３２４、モデル化エンジン３２６、他のアプリケーション３２９などを含み、これらは、以下に説明する実施形態のためのアクションを実行するようにアレンジされてもよい。様々な実施形態のうちの１つ以上において、１つ以上のアプリケーションは、別のアプリケーションのモジュールまたは構成要素として実装されてもよい。さらに、様々な実施形態のうちの１つ以上において、アプリケーションは、オペレーティングシステム拡張、モジュール、プラグインなどとして実装されてもよい。

さらに、様々な実施形態のうちの１つ以上において、推奨エンジン３２２、可視化エンジン３２４、モデル化エンジン３２６、他のアプリケーション３２９などは、クラウドベースのコンピューティング環境において動作可能であってもよい。様々な実施形態のうちの１つ以上において、これらのアプリケーション、および管理プラットフォームを含む他のものは、クラウドベースのコンピューティング環境において管理され得る仮想マシンまたは仮想サーバ内で実行してもよい。様々な実施形態のうちの１つ以上において、この文脈では、アプリケーションは、クラウドコンピューティング環境によって自動的に管理される性能およびスケーリングの考慮に応じて、クラウドベース環境内の１つの物理ネットワークコンピュータから別のものへと流れてもよい。同様に、様々な実施形態のうちの１つ以上において、推奨エンジン３２２、可視化エンジン３２４、モデル化エンジン３２６、他のアプリケーション３２９に専用の仮想マシンまたは仮想サーバは、自動的に提供され、コミッショニング解除されてもよい。

また、様々な実施形態のうちの１つ以上において、推奨エンジン３２２、可視化エンジン３２４、モデル化エンジン３２６、他のアプリケーション３２９などは、１つ以上の特定の物理ネットワークコンピュータと結び付けられるのではなく、クラウドベースのコンピューティング環境で動作する仮想サーバ内に位置してもよい。

さらに、ネットワークコンピュータ３００はまた、キー、デジタル証明書、パスワード、パスフレーズ、２因子認証情報などのセキュリティ／暗号情報を生成、記憶、または使用するための追加の耐タンパーセーフガードを提供するためのハードウェアセキュリティモジュール（ＨＳＭ）３６０を含んでもよい。いくつかの実施形態において、ハードウェアセキュリティモジュールを用いて、１つ以上の標準的な公開キー基盤（ＰＫＩ）を支援してもよく、ハードウェアセキュリティモジュールを用いて、キーペアなどを生成、管理、または記憶してもよい。いくつかの実施形態において、ＨＳＭ ３６０は、スタンドアロンネットワークコンピュータであってもよく、他の場合には、ＨＳＭ ３６０は、クライアントコンピュータに追加され得るハードウェアカードとしてアレンジされてもよい。

追加的に、１つ以上の実施形態（図示せず）において、クライアントコンピュータ３００は、ＣＰＵの代わりに、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＰＡＬ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ａｒｒａｙ Ｌｏｇｉｃ）など、またはそれらの組み合わせなどの組み込み論理ハードウェアを含んでもよい。組み込み論理ハードウェアデバイスは、その組み込み論理を直接実行してアクションを実行してもよい。また、１つ以上の実施形態（図示せず）において、クライアントコンピュータ２００は、ＣＰＵの代わりに１つ以上のハードウェアマイクロコントローラを含んでもよい。１つ以上の実施形態において、１つ以上のマイクロコントローラは、アクションを実行し、自身の内部メモリおよび自身の外部の入力および出力インターフェース（例えば、ハードウェアピンまたは無線トランシーバ）にアクセスして、システムオンアチップ（ＳＯＣ）などのアクションを実行するために、自身の組み込み論理を直接実行してもよい。

例示的な論理システムアーキテクチャ

図４は、様々な実施形態のうちの１つ以上による、パーソナライズされた推奨に基づいてデータ可視化を提供するためのシステム４００の論理的アーキテクチャを示す。様々な実施形態のうちの１つ以上において、システム４００は、１つ以上のモデル化エンジン、例えばモデル化エンジン４０２を含む様々な構成要素から構成されてもよい。

様々な実施形態のうちの１つ以上において、システム４００は、モデル化エンジン４０２、試験データ記憶部４０４、訓練データ記憶部４０６、推奨モデルデータ記憶部４０８、推奨エンジン４１０、可視化モデル４１４、可視化エンジン４１６などを含む様々な構成要素を含むようにアレンジされてもよい。

いくつかの実施形態において、ユーザプロファイル、例えばユーザプロファイル４１２は、可視化を推奨するための推奨エンジン４１０への入力として提供されてもよい。したがって、いくつかの実施形態において、推奨エンジンは、１つ以上の推奨モデルおよびユーザプロファイルを用いて、１つ以上の推奨可視化を決定してもよい。いくつかの実施形態において、推奨モデルのうちの１つ以上が可視化エンジン４１６に提供されてもよい。したがって、いくつかの実施形態において、可視化エンジン４１６は、推奨可視化に関連付けられた１つ以上の可視化モデルを用いてもよい。

様々な実施形態のうちの１つ以上において、推奨エンジンは、１つ以上の推奨モデルを用いて、１つ以上の可視化をユーザに、それらに関連付けられたユーザプロファイルに基づいて推奨するようにアレンジされてもよい。いくつかの実施形態において、可視化エンジンは、推奨に対するユーザの反応に基づいて推奨モデルを訓練または修正するために使用され得るメトリックを生成するために、推奨可視化とのユーザの対話を監視してもよい。

また、様々な実施形態のうちの１つ以上において、経時的に、ユーザプロファイルは、ユーザの１つ以上の特性の変化に応答して更新されてもよい。例えば、組織内のユーザに新しい役割や追加の役割が割り当てられることがある。同様に、いくつかの実施形態において、ユーザ挙動が、ユーザプロファイル内の値を決定するために監視されてもよい。いくつかの実施態様において、これは、ユーザプロファイルが、ユーザの活動が期待から逸脱する状況を捕捉することを可能にする。例えば、いくつかの実施形態において、同一の役割のユーザが広く異なる挙動をとり得るように、１つの組織に対するユーザ役割が緩く定義されてもよい。一方、いくつかの他の組織においては、ユーザの役割が情報のタイプに関する強力な指標となり得るように、ユーザの役割が厳密に定義されるかまたは、強制されてもよい。

様々な実施形態のうちの１つ以上において、推奨モデルは、様々なタイプの推奨を行うようにアレンジされてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、１つ以上の推奨モデルは、ユーザが、知らなかった可能性がある１つ以上の可視化、または以前には見たことのない可能性がある１つ以上の可視化を発見することを可能にすることに向けられてもよい。同様に、例えば、いくつかの実施形態において、１つ以上の他の推奨モデルは、ユーザの現在のワークフローを支援することに向けられてもよい。

様々な実施形態のうちの１つ以上において、発見することに向けられた推奨モデルは、ユーザが以前に使用したことのない可視化に推奨を制限するようにアレンジされてもよい。したがって、いくつかの実施形態では、ユーザによって訪問されたか、そうでなければ使用された可視化は、推奨リストから除去されてもよい。いくつかの実施形態において、制限は、絶対的であってもよく、例えば、以前に知られていたすべての可視化が、発見推奨から除外されてもよい。また、いくつかの実施形態において、制限は、確率的であってもよく、以前に見た可視化が推奨リストに含まれてもよい。いくつかの実施形態において、可視化がユーザによって使用されてから長くなるほど、「既知の可視化」制限が除去される可能性が高くなるように、時間減衰式が用いられてもよい。

様々な実施形態のうちの１つ以上において、発見に向けられた１つ以上の推奨モデルは、推奨を、組織内の他のユーザの一般的なトレンドまたは傾向に基づいて推奨を提供するように訓練またはカスタマイズされてもよい。対照的に、いくつかの実施形態において、個々のユーザを支援することに向けられた１つ以上の推奨モデル（例えば、ワークフロー支援）が、個々のユーザに対してカスタマイズされてもよい。

様々な実施形態のうちの１つ以上において、個々の組織または個々の組織のユーザを支援するために推奨モデルがアレンジされてもよいので、各組織は異なる訓練データを有してもよい。したがって、いくつかの実施形態において、訓練データは、数または特性が大きく変動し得る。また、いくつかの実施形態において、いくつかの組織は、パーソナライズされた推奨に基づいてデータ可視化を提供する前に、多くの可視化を蓄積していてもよい。対照的に、いくつかの実施形態において、他の組織は、可視化および使用履歴を有さず可視化システムを使用し始めると同時に、可視化推奨を配備してもよい。

したがって、いくつかの実施形態において、ベースラインモデルが提供されて、十分な訓練データを有さない可能性がある組織に対して有意義な推奨を可能にしてもよい。いくつかの実施形態において、ベースラインモデルは、コミュニティデータに基づき得る訓練データに基づいて訓練されてもよい。いくつかの実施形態において、コミュニティデータは、ベースラインモデルを訓練するために、その活動情報の一部または全部をボランティアで提供する他のユーザまたは組織によって提供されてもよい。

したがって、いくつかの実施形態において、独自の推奨モデルを訓練するための十分なデータを欠く組織には、ベースラインモデルに基づく１つ以上の推奨モデルを提供されてもよい。独自の訓練データを生成するにつれて、自身のデータに基づいて推奨モデルを訓練するように用いられてもよい。

様々な実施形態のうちの１つ以上において、可視化システムは、異なるタイプの組織に合わせることができるベースラインモデルよりも多くのものを提供してもよい。また、いくつかの実施形態では、異なるベースラインモデルが提供されて、組織対して推奨を、各組織に関連付けられ得る複雑性スコアに基づいて行ってもよい。

様々な実施形態のうちの１つ以上において、推奨エンジンは、組織の複雑性スコアを決定するために１つ以上の式を用いるようにアレンジされてもよい。例えば、いくつかの実施形態において、複雑性スコアは、組織に対するユーザ数を見つけること、組織に対する可視化数を見つけること、ユーザ数または可視化数の大きい方を取って、組織に対する推奨モデルに対するフリー変数の数を決定することに基づいてもよい。いくつかの実施形態において、推奨エンジンは、設定情報を介して提供される他の規則または式を用いて、組織に対する複雑性スコア、および複雑性スコアが異なるベースラインモデルまたは推奨モデル設定にどのようにマッピングされるかを決定するようにアレンジされてもよい。

図５は、様々な実施形態のうちの１つ以上による、パーソナライズされた推奨に基づいてデータ可視化を提供するためのユーザインターフェース５００の一部分の論理的表現を示す。いくつかの実施形態において、ユーザインターフェース５００は、１つ以上のパネル、例えばパネル５０２、パネル５０４０などを含むようにアレンジされてもよい。

様々な実施形態のうちの１つ以上において、ユーザインターフェース５００は、１つ以上の推奨可視化をユーザに表示するようにアレンジされてもよい。いくつかの実施形態において、パネル、例えばパネル５０４は、所与の推奨可視化のコンパクトな表現（例えば、サムネイルなど）を表示してもよい。この例において、サブパネル５０６は、推奨可視化のコンパクトな可視表現を表してもよい。また、いくつかの実施形態において、説明的な自然言語の説明を含む追加情報が、サブパネル、例えばサブパネル５０８に表示されてもよい（または、サブパネルを介してアクセスされてもよい）。

様々な実施形態のうちの１つ以上において、推奨可視化に関連付けられたパネルは、与えられた推奨の強さを表す信頼スコアに基づいて、ランクジュ順に表示されてもよい。

したがって、いくつかの実施形態において、ユーザは、表示された推奨可視化の集合から可視化を選択することが可能となってもよい。

様々な実施形態のうちの１つ以上において、パネル、例えばパネル５０４は、推奨への同意または不同意を表すスコアをユーザが提供することを可能にする他のユーザインターフェース要素に関連付けられてもよい。したがって、いくつかの実施形態では、モデル化エンジンは、これらのスコアを用いて、ユーザまたは同じ組織における他のユーザに対する推奨モデルを修正してもよい。

様々な実施形態のうちの１つ以上において、推奨可視化に関連付けられた説明的叙述は、所与の可視化が推奨された理由を説明してもよい。いくつかの実施形態において、叙述テキストが、ユーザに関連付けられた１つ以上の入力または信号に関連付けられてもよい。例えば、可視化を推奨するための最も強力な信号が類似したユーザの過去の行動である場合、その推奨に関連付けられた叙述情報は、他の類似したユーザの好みに基づいて推奨が行われたことを説明する叙述テキストを含む。

様々な実施形態のうちの１つ以上において、ユーザインターフェース５００は、ユーザが（例えば、サブパネル５０８を通じて）ドリルダウンして、所与の推奨に関連付けられた追加の詳細を調査することを可能にするようにアレンジされてもよい。

一般化された動作

図６～９は、様々な実施形態のうちの１つ以上による、パーソナライズされた推奨に基づいてデータ可視化を提供するための一般化された動作を示す。様々な実施形態のうちの１つ以上において、図６～９と併せて説明されるプロセス６００、７００、８００、および９００は、図３のネットワークコンピュータ３００などの単一のネットワークコンピュータ（またはネットワークモニタリングコンピュータ）上の１つ以上のプロセッサによって実装されるか、またはそれらによって実行されてもよい。他の実施形態において、これらのプロセスまたはその一部分は、図３のネットワークコンピュータ３００などの複数のネットワークコンピュータによって実装されるか、またはそれら上で実行されてもよい。さらに他の実施形態では、これらのプロセス、またはその一部は、クラウドベースの環境におけるものなどの、１つ以上の仮想化されたコンピュータによって実装されてもよく、またはそのコンピュータ上で実行されてもよい。しかしながら、実施形態はそれに限定されるものではなく、ネットワークコンピュータ、クライアントコンピュータなどの様々な組み合わせが利用されてもよい。さらに、様々な実施形態のうちの１つ以上において、図６～９と併せて説明されるプロセスは、図４～５と併せて説明されたような様々な実施形態またはアーキテクチャのうちの少なくとも１つによる、パーソナライズされた推奨に基づいてデータ可視化を提供するために使用されてもよい。さらに、様々な実施形態のうちの１つ以上において、プロセス６００、７００、８００、および９００によって実行される動作の一部または全部は、推奨エンジン３２２、可視化エンジン３２４、モデル化エンジン３２６によって、１つ以上のネットワークコンピュータの１つ以上のプロセッサによって実行されてもよい。

図６は、様々な実施形態のうちの１つ以上による、パーソナライズされた推奨に基づいてデータ可視化を提供するためのプロセス６００のための概要フローチャートを示す。開始ブロックの後、ブロック６０２では、様々な実施形態のうちの１つ以上において、ユーザは、可視化システムにアクセスし得る。ブロック６０４では、様々な実施形態のうちの１つ以上において、ユーザプロファイルが、ユーザに対して決定され得る。ブロック６０６では、様々な実施形態のうちの１つ以上において、推奨エンジンが、１つ以上の推奨可視化を、ユーザに関連付けられたユーザプロファイルおよび１つ以上の推奨モデルに基づいて決定するようにアレンジされ得る。ブロック６０８では、様々な実施形態のうちの１つ以上において、可視化システムが、１つ以上の可視化をユーザに推奨するようにアレンジされ得る。様々な実施形態のうちの１つ以上において、１つ以上の推奨可視化が、ユーザインターフェースにおいてユーザに提示され得る。ブロック６１０では、様々な実施形態のうちの１つ以上において、可視化システムが、ユーザの対話のテレメトリ、ユーザフィードバックなどに関連付けられた情報を収集するようにアレンジされてもよい。ブロック６１２では、様々な実施形態のうちの１つ以上において、任意選択で、可視化システムが、１つ以上の推奨モデルを更新するようにアレンジされてもよい。いくつかの実施形態において、１つ以上の条件が評価されて、１つ以上の推奨モデルが更新されるべきか、または再訓練されるべきかが決定され得るので、このブロックは任意選択であると考えられてもよい。次に、様々な実施形態のうちの１つ以上において、制御は、呼び出しプロセスに戻されてもよい。

図７は、様々な実施形態のうちの１つ以上による、パーソナライズされた推奨に基づいてデータ可視化を提供するためのプロセス７００のためのフローチャートを示す。開始ブロックの後、ブロック７０２では、様々な実施形態のうちの１つ以上において、ユーザアイデンティティ情報が提供されてもよい。様々な実施形態のうちの１つ以上において、可視化システムにアクセスするユーザは、ユーザを識別するために使用され得るクレデンシャル情報を提供してもよい。

ブロック７０４では、様々な実施形態のうちの１つ以上において、ユーザプロファイルは、ユーザアイデンティティに基づいて提供されてもよい。様々な実施形態のうちの１つ以上において、ユーザプロファイルは、組織内の各ユーザに対して維持されてもよい。したがって、様々な実施形態のうちの１つ以上において、所与のユーザに対するユーザプロファイルは、ユーザアイデンティティ情報に基づいて決定されてもよい。

決定ブロック７０６では、様々な実施形態のうちの１つ以上において、保留中の推奨が発見推奨（ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ）である場合、制御はブロック７０８に流れてもよく、そうでなければ、制御はブロック７１０に流れてもよい。本明細書で説明されるように、推奨エンジンは、異なるシチュエーションまたは状況に対して異なるタイプの推奨モデルを用いるようにアレンジされてもよい。この例において、推奨モデルには、ユーザにとって有用であり得る可視化を発見するようにアレンジされた１つ以上の推奨モデルと、ユーザのワークフローを支援または改善し得る可視化を推奨するためにアレンジされた１つ以上の推奨モデルを含んでもよい。いくつかの実施形態において、２つ以上のシチュエーションに対する推奨モデルに基づく推奨は、どちらか一方を選択しないように用いられてもよい。したがって、いくつかの実施形態において、制御は、どちらか一方ではなく、ブロック７０８およびブロック７１０に流れてもよい。

ブロック７０８では、様々な実施形態のうちの１つ以上において、推奨エンジンは、ユーザが認識していない、または以前には見たことのない可能性がある可視化を導入するように設計され得る１つ以上の推奨モデル（例えば、発見モデル）を提供するようにアレンジされてもよい。

様々な実施形態のうちの１つ以上において、１つ以上の発見モデルは、長期使用統計を用いて、ユーザの好みを明らかにして、１つ以上の推奨を決定するようにアレンジされてもよい。

ブロック７１０では、様々な実施形態のうちの１つ以上において、推奨エンジンは、ユーザの現在のワークフローを支援することを目標とし得る推奨を提供し得る１つ以上の推奨モデル（例えば、ワークフロー支援モデル）を提供するようにアレンジされてもよい。したがって、いくつかの実施形態において、推奨は、ユーザの最近の対話メトリックに基づいてもよい。

ブロック７１２では、様々な実施形態のうちの１つ以上において、推奨エンジンは、１つ以上の可視化を、提供された推奨モデルに基づいて推奨するようにアレンジされてもよい。いくつかの実施形態において、複数のタイプの推奨モデルが用いられて、１つ以上の発見モデルまたは１つ以上のワークフローモデルに基づく推奨を含む混合推奨が作成されてもよい。いくつかの実施形態において、異なるタイプの推奨モデルに基づく推奨が、別々のリストまたは１つの統合リストにおいて提供されてもよい。次に、様々な実施形態のうちの１つ以上において、制御は、呼び出しプロセスに戻されてもよい。

図８は、様々な実施形態のうちの１つ以上による、ベースラインモデルに基づいて初期推奨モデルを提供するためのプロセスのためのフローチャート８００を示す。開始ブロックの後、ブロック８０２では、様々な実施形態のうちの１つ以上において、推奨エンジンが、組織に関連付けられたユーザ数を決定するようにアレンジされてもよい。いくつかの実施形態において、ユーザ数は、組織内の従業員数と異なってもよい。いくつかの実施形態において、組織によって提供される設定情報は、可視化システムを使用することが期待される従業員数を含んでもよい。いくつかの実施形態において、他の構成情報、例えばライセンス情報は、最大ユーザ数についてのハードまたは定義された限定を含んでもよい。

ブロック８０４では、様々な実施形態のうちの１つ以上において、推奨エンジンは、組織に関連付けられた可視化数を決定するようにアレンジされてもよい。いくつかの実施形態において、組織は、ゼロから開始するのではなく、１つ以上の既存の可視化を有してもよい。例えば、組織は、パーソナライズされた推奨能力をアクティブ化する前に、しばらくの間、可視化システム使用していてもよい。したがって、様々な実施形態のうちの１つ以上において、推奨エンジンが配備される前に、制作された可視化の集合を有してもよい。

ブロック８０６では、様々な実施形態のうちの１つ以上において、推奨エンジンは、ユーザ数または組織に関連付けられるようにアレンジされ得る可視化数など、組織のメトリックに基づいて複雑性スコアを生成するようにアレンジされてもよい。様々な実施形態のうちの１つ以上において、組織メトリックは、複雑性スコアにマッピングされてもよい。いくつかの実施形態において、推奨エンジンは、設定情報を介して提供される規則または式に基づいて複雑性スコアを決定するようにアレンジされてもよい。次に、様々な実施形態のうちの１つ以上において、制御は、呼び出しプロセスに戻されてもよい。

図９は、様々な実施形態のうちの１つ以上による、ベースラインモデルに基づいて初期推奨モデルを提供するためのプロセス９００のためのフローチャートを示す。開始ブロックの後、ブロック９０２では、様々な実施形態のうちの１つ以上において、推奨エンジンは、パブリックまたは共通の訓練データに基づき得る１つ以上のベースラインモデルを提供するようにアレンジされてもよい。

様々な実施形態のうちの１つ以上において、組織が可視化システムを使用し始める場合、カスタマイズされた推奨モデルまたはパーソナライズされた推奨モデルが利用できないことがある。したがって、パブリック、共有、または共通のデータに基づき得る１つ以上のベースラインモデルが提供されてもよい。いくつかの実施形態において、ベースラインモデルは、コミュニティデータを使用して訓練されてもよい。いくつかの実施形態において、コミュニティデータは、他の組織に関連付けられた現実のデータに基づいてもよい。したがって、いくつかの実施形態において、コミュニティデータは、機密情報が除去された現実のデータであってもよい。いくつかの実施形態において、組織は、それらの対話情報の履歴の一部または全部がコミュニティデータプログラムに含まれるようにオプトインすることが可能となっていてもよい。

また、いくつかの実施形態において、可視化システムは、ベースラインモデルを訓練するために用いられ得る対話情報を収集するために使用され得る無料または公共サービスを提供してもよい。

様々な実施形態のうちの１つ以上において、ベースラインモデルは、コミュニティデータからではなく、１つ以上のパーソナライズされた推奨モデルから直接導出されてもよい。いくつかの実施形態において、推奨モデルのあまり複雑でないか、またはより詳細でないバージョンが、ベースラインモデルとして使用されてもよい。場合によっては、１つ以上の組織に対して訓練された初期の世代の推奨モデルが、新しい組織に対するベースラインモデルとして使用されてもよい。

様々な実施形態のうちの１つ以上において、異なるタイプの組織またはユーザと共に使用するために、異なるベースラインモデルが提供されてもよい。いくつかの実施形態において、ベースラインモデルは、異なるタイプの産業、問題領域、国などに対して維持されてもよい。したがって、様々な実施形態のうちの１つ以上において、産業、問題領域、国などの中に存在し得る共通性は、１つ以上のベースラインモデルにおいて表わされてもよい。

ブロック９０４では、様々な実施形態のうちの１つ以上において、推奨エンジンは、１つ以上の推奨モデルを、１つ以上のベースラインモデルおよび組織の複雑性に基づいて生成するように構成されてもよい。

様々な実施形態のうちの１つ以上において、初期組織プロファイルが、既知の情報に基づいて、または提供される情報に基づいて開発されてもよい。様々な実施形態のうちの１つ以上において、組織プロファイルは、産業、問題領域、国、従業員数、企業規模、収益などの情報を含んでもよい。

したがって、いくつかの実施形態において、推奨エンジンは、１つ以上のベースラインモデルを、１つ以上のマッピング規則に基づいて組織にマッピングするようにアレンジされてもよい。いくつかの実施形態において、推奨エンジンは、ベースラインモデルを、設定情報に基づいて組織にマッピングするための規則を決定するようにアレンジされてもよい。

さらに、いくつかの実施形態では、推奨エンジンが、異なるタイプのユーザを意図したベースラインモデルに基づいて、１つ以上の初期推奨モデルを生成するようにアレンジされてもよい。例えば、様々な実施形態のうちの１つ以上において、１つ以上のベースラインモデルが、幹部に対して推奨を提供するように設計されてもよく、他のベースラインモデルが、ライン労働者に推奨を提供するように設計されてもよい。同様に、いくつかの実施形態において、１つ以上の異なるベースラインモデルが、異なる職務領域のユーザに対して設計されてもよい。例えば、１つ以上のベースラインモデルが、マーケティング職務に関連付けられたユーザに対して設計されてもよく、他のベースラインモデルが、エンジニアリング職務に関連付けられたユーザに対して設計されてもよい。

ブロック９０６では、様々な実施形態のうちの１つ以上において、推奨エンジンは、１つ以上の可視化をユーザに推奨するようにアレンジされてもよい。様々な実施形態のうちの１つ以上において、推奨エンジンは、１つ以上の推奨モデルへの入力としてユーザプロファイル情報を用いるようにアレンジされてもよい。したがって、いくつかの実施形態において、１つ以上の可視化が、ユーザプロファイルおよび１つ以上の推奨モデルに基づいて推奨されてもよい。

様々な実施形態のうちの１つ以上において、各推奨は、推奨の相対的な強さを示すに信頼に関連付けられてもよい。したがって、いくつかの実施形態において、推奨エンジンは、推奨をユーザに、それらの関連付けられた信頼スコアに基づいてランク順に推奨を提示するようにアレンジされてもよい。

ブロック９０８では、様々な実施形態のうちの１つ以上において、推奨エンジンは、推奨可視化に関連付けられたユーザテレメトリまたはユーザフィードバックを収集するようにアレンジされてもよい。様々な実施形態のうちの１つ以上において、推奨可視化がユーザに提示される場合、推奨エンジンは、推奨または推奨のランキングへの同意または不同意を示し得るユーザからのフィードバックを要求してもよい。

また、様々な実施形態のうちの１つ以上において、ユーザが推奨可視化とどのように対話するかを監視することにより、推奨を提供した推奨モデルの有効性を評価するために使用され得るメトリックを生成してもよい。

ブロック９１０では、様々な実施形態のうちの１つ以上において、推奨エンジンは、組織データ、ユーザフィードバック、ユーザテレメトリなどに基づいて１つ以上の推奨モデルを漸進的に更新するようにアレンジされてもよい。様々な実施形態のうちの１つ以上において、組織およびそのユーザに対して収集された情報に関連付けられた１つ以上の測定（ｍｅａｓｕｒｅｓ）が１つ以上の閾値を超え得る場合、モデル再訓練がトリガされてもよい。いくつかの実施形態において、収集された情報は、組織に対するプライベート訓練データセットとして記憶されてもよい。次に、様々な実施形態のうちの１つ以上において、制御は、呼び出しプロセスに戻されてもよい。

各フローチャート図における各ブロック、および各フローチャート図におけるブロックの組み合わせは、コンピュータプログラム命令によって実装され得ることが理解されよう。これらのプログラム命令は、プロセッサに提供されて、プロセッサ上で実行される命令が、各フローチャートブロックまたは複数のブロックにおいて指定されたアクションを実装するための手段を作成するように、マシンを生成する。コンピュータプログラム命令は、プロセッサによって実行されて、一連の動作ステップをプロセッサによって実行させて、プロセッサ上で実行される命令が、各フローチャートブロックまたは複数のブロックにおいて指定されたアクションを実装するためのステップを提供するように、コンピュータ実装プロセスを生成する。コンピュータプログラム命令はまた、各フローチャートのブロックに示される動作ステップの少なくともいくつかを並列に実行させてもよい。さらに、ステップのいくつかはまた、マルチプロセッサコンピュータシステムで発生し得るように、２つ以上のプロセッサにわたって実行され得る。追加的に、各フローチャート図における１つ以上のブロックまたはブロックの組み合わせは、本発明の範囲または精神から逸脱することなく、他のブロックまたはブロックの組み合わせと同時に、または図とは異なるシーケンスであっても実行され得る。

したがって、各フローチャート図における各ブロックは、指定されたアクションを実行するための手段の組み合わせ、指定されたアクションを実行するためのステップの組み合わせ、および指定されたアクションを実行するためのプログラム命令手段を支援する。各フローチャート図における各ブロック、および各フローチャート図におけるブロックの組み合わせは、指定されたアクションまたはステップを実行する特殊目的のハードウェアベースのシステム、または特殊目的のハードウェアおよびコンピュータ命令の組み合わせによって実装され得ることも理解されよう。前述の例は、限定的または網羅的として解釈されるべきではなく、本発明の様々な実施形態のうちの少なくとも１つの実装を示すための例示的な使用事例である。

さらに、１つ以上の実施形態（図示せず）において、例示的なフローチャートにおける論理は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルアレイ論理（ＰＡＬ）など、またはそれらの組み合わせなどのＣＰＵの代わりに、組み込み論理ハードウェアデバイスを使用して実行されてもよい。組み込み論理ハードウェアデバイスは、その組み込み論理を直接実行してアクションを実行してもよい。１つ以上の実施形態において、マイクロコントローラは、それ自身の組み込み論理を実行してアクションを実行し、それ自身の内部メモリ並びにそれ自身の外部入力および出力インターフェース（例えば、ハードウェアピンまたは無線トランシーバ）にアクセスして、システムオンチップ（ＳＯＣ）などのアクションを実行するようにアレンジされてもよい。

Claims (15)

1. アクションを実行するための命令を実行する１つ以上のプロセッサを使用して、データの可視化を管理するための方法であって、前記アクションは、
   複数の可視化モデルおよびユーザプロファイルを提供することであって、前記複数の可視化モデルおよび前記ユーザプロファイルが組織に関連付けられている、ことと、
   前記組織に対する複雑性スコアを、前記組織の１つ以上の特性に基づいて提供することと、
   推奨モデルを、前記複雑性スコアおよびベースラインモデルに基づいて作成することと、
   前記推奨モデルを用いて、複数の可視化モデルのうちの１つ以上の推奨可視化モデルを、前記ユーザプロファイルと、すべてのユーザにおける前記１つ以上の可視化モデルの全体的な人気、または前記ユーザプロファイルの同じ特性に対応する特性を有する他のユーザプロファイルを有する前記可視化モデルの前記人気のうちの１つ以上とに基づいて決定することであって、前記推奨モデルは、各推奨可視化モデルを信頼スコアと関連付ける、ことと、
   前記１つ以上の推奨可視化モデルを、関連付けられた各信頼スコアに基づいて順序付けることと、
   前記１つ以上の推奨可視化モデルのランク順リストを含むレポートを、前記ユーザプロファイルに関連付けられたユーザに提供することと、を含む、方法。
2. 前記１つ以上の推奨可視化モデルに関連付けられた前記ユーザの１つ以上のアクションを監視することと、
   １つ以上の他の可視化モデルに関連付けられた前記ユーザの１つ以上の他のアクションを監視することと、
   前記１つ以上のアクションおよび前記１つ以上の他のアクションに関連付けられた情報をデータ記憶部に記憶することと、
   前記ユーザプロファイルを、前記１つ以上のアクションおよび前記１つ以上の他のアクションに基づいて更新することと、
   前記推奨モデルを、前記データ記憶部に記憶された前記情報および前記更新されたユーザプロファイルに基づいて訓練することと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記組織に対する前記複雑性スコアを提供することは、
   前記組織に関連付けられたユーザ数を決定することと、
   前記組織に関連付けられた可視化モデル数を決定することと、
   前記複雑性スコアを、前記組織に関連付けられた前記ユーザ数および前記組織に関連付けられた前記可視化モデル数のうちの大きい方に基づいて提供することと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
4. パブリックコミュニティの１つ以上のアクションに関連付けられた情報を記憶するコミュニティデータ記憶部を提供することと、
   推奨モデルを、前記コミュニティデータ記憶部に基づいて訓練して、前記訓練された推奨モデルとすることと、
   前記ベースラインモデルを、前記訓練された推奨モデルに基づいて提供することと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記１つ以上の推奨可視化モデルを順序付けることは、
   前記ユーザがアクセス可能な前記１つ以上の推奨可視化モデルの第１の部分を、前記ユーザに関連付けられたアクセス許可情報に基づいて決定することと、
   前記１つ以上の推奨の第２の部分を、以前に前記ユーザに推奨された１つ以上の可視化モデルに基づいて決定することと、
   前記１つ以上の他の推奨可視化モデルの第３の部分を、以前に前記ユーザによってアクセスされた１つ以上の他の可視化モデルに基づいて決定することと、
   前記１つ以上の推奨可視化モデルの前記ランク順リストを、前記１つ以上の推奨可視化モデルの前記第１の部分、前記１つ以上の推奨可視化モデルの前記第２の部分、および前記１つ以上の推奨可視化モデルの前記第３の部分を除去すること、またはランクを下げることのうちの１つ以上を行うことに基づいて、前記１つ以上の推奨可視化モデルのランク順リストを修正することと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記推奨モデルを用いて、前記１つ以上の推奨可視化モデルを決定することは、さらに、前記推奨モデルに基づいて各推奨に対する１つ以上の理由を含む１つ以上の自然言語の叙述を生成することを含み、前記１つ以上の理由は、すべてのユーザにわたる推奨可視化モデルの人気、または前記ユーザに類似する他のユーザに関連付けられた活動のうちの１つ以上を含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記推奨モデルを生成することは、
   前記１つ以上の可視化モデルを推奨する１つ以上のサブモデルを、すべてのユーザにおける前記１つ以上の可視化モデルの全体的な人気に基づいて決定することと、
   可視化モデルを推奨する１つ以上の他のサブモデルを、前記ユーザプロファイルの同じ特性に対応する特性を有する他のユーザプロファイルを有する前記可視化モデルの人気に基づいて決定することと、
   １つ以上の重み値を前記１つ以上のサブモデルおよび前記１つ以上の他のサブモデルに関連付けることであって、前記１つ以上の重み値が、前記１つ以上のサブモデルまたは前記１つ以上の他のサブモデルが前記１つ以上の推奨可視化モデルを決定するためにどのように使用されるかを決定する、ことと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記レポートに関連付けられたフィードバック情報を監視することと、
   １つ以上のスコアを、前記フィードバック情報に基づいて提供することと、
   前記１つ以上のスコアを用いて、前記推奨モデル、または前記１つ以上の推奨可視化モデルの前記ランク順リストのうちの１つ以上を修正することと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記複雑性スコアの前記１つ以上の特性は、
   前記組織の従業員数、前記組織に関連付けられた可視化モデル数、または前記組織による１つ以上の機能と組織の市場参入に基づく前記組織の分類のうちの１つ以上をさらに含む、請求項１に記載の方法。
10. データの可視化を管理するための命令を含むプロセッサ可読非一時的な記憶媒体であって、１つ以上のプロセッサによる前記命令の実行は、アクションを実行し、前記アクションは、
    複数の可視化モデルおよびユーザプロファイルを提供することであって、前記複数の可視化モデルおよび前記ユーザプロファイルが組織に関連付けられている、ことと、
    前記組織に対する複雑性スコアを、前記組織の１つ以上の特性に基づいて提供することと、
    推奨モデルを、前記複雑性スコアおよびベースラインモデルに基づいて作成することと、
    前記推奨モデルを用いて、複数の可視化モデルのうちの１つ以上の推奨可視化モデルを、前記ユーザプロファイルと、すべてのユーザにおける前記１つ以上の可視化モデルの全体的な人気、または前記ユーザプロファイルの同じ特性に対応する特性を有する他のユーザプロファイルを有する前記可視化モデルの前記人気のうちの１つ以上とに基づいて決定することであって、前記推奨モデルは、各推奨可視化モデルを信頼スコアと関連付ける、ことと、
    前記１つ以上の推奨可視化モデルを、関連付けられた各信頼スコアに基づいて順序付けることと、
    前記１つ以上の推奨可視化モデルのランク順リストを含むレポートを、前記ユーザプロファイルに関連付けられたユーザに提供することと、を含む、媒体。
11. データの可視化を管理するためのネットワークコンピュータであって、
    ネットワークを介して通信するトランシーバと、
    少なくとも命令を記憶するメモリと、
    アクションを実行する命令を実行する１つ以上のプロセッサと、を含み、前記アクションは、
    複数の可視化モデルおよびユーザプロファイルを提供することであって、前記複数の可視化モデルおよび前記ユーザプロファイルが組織に関連付けられている、ことと、
    前記組織に対する複雑性スコアを、前記組織の１つ以上の特性に基づいて提供することと、
    推奨モデルを、前記複雑性スコアおよびベースラインモデルに基づいて作成することと、
    前記推奨モデルを用いて、複数の可視化モデルの１つ以上の推奨される可視化モデルを、前記ユーザプロファイルと、すべてのユーザにおける前記１つ以上の可視化モデルの全体的な人気、または前記ユーザプロファイルの同じ特性に対応する特性を有する他のユーザプロファイルを有する前記可視化モデルの前記人気のうちの１つ以上とに基づいて決定することであって、前記推奨モデルは、各推奨可視化モデルを信頼スコアと関連付ける、ことと、
    前記１つ以上の推奨可視化モデルを、関連付けられた各信頼スコアに基づいて順序付けることと、
    前記１つ以上の推奨可視化モデルのランク順リストを含むレポートを、前記ユーザプロファイルに関連付けられたユーザに提供することと、を含む、ネットワークコンピュータ。
12. 前記１つ以上の推奨可視化モデルに関連付けられた前記ユーザの１つ以上のアクションを監視することと、
    １つ以上の他の可視化モデルに関連付けられた前記ユーザの１つ以上の他のアクションを監視することと、
    前記１つ以上のアクションおよび前記１つ以上の他のアクションに関連付けられた情報をデータ記憶部に記憶することと、
    前記ユーザプロファイルを、前記１つ以上のアクションおよび前記１つ以上の他のアクションに基づいて更新することと、
    前記推奨モデルを、前記データ記憶部に記憶された前記情報および前記更新されたユーザプロファイルに基づいて訓練することと、をさらに含む、請求項１１に記載のネットワークコンピュータ。
13. 前記組織に対する前記複雑性スコアを提供することは、
    前記組織に関連付けられたユーザ数を決定することと、
    前記組織に関連付けられた可視化モデル数を決定することと、
    前記複雑性スコアを、前記組織に関連付けられた前記ユーザ数および前記組織に関連付けられた前記可視化モデル数のうちの大きい方に基づいて提供することと、をさらに含む、請求項１１に記載のネットワークコンピュータ。
14. パブリックコミュニティの１つ以上のアクションに関連付けられた情報を記憶するコミュニティデータ記憶部を提供することと、
    推奨モデルを、前記コミュニティデータ記憶部に基づいて訓練して、前記訓練された推奨モデルとすることと、
    前記ベースラインモデルを、前記訓練された推奨モデルに基づいて提供することと、をさらに含む、請求項１１に記載のネットワークコンピュータ。
15. 前記１つ以上の推奨可視化モデルを順序付けることは、
    前記ユーザがアクセス可能な前記１つ以上の推奨可視化モデルの第１の部分を、前記ユーザに関連付けられたアクセス許可情報に基づいて決定することと、
    前記１つ以上の推奨の第２の部分を、以前に前記ユーザに推奨された１つ以上の可視化モデルに基づいて決定することと、
    前記１つ以上の他の推奨可視化モデルの第３の部分を、以前に前記ユーザによってアクセスされた１つ以上の他の可視化モデルに基づいて決定することと、
    前記１つ以上の推奨可視化モデルの前記ランク順リストを、前記１つ以上の推奨可視化モデルの前記第１の部分、前記１つ以上の推奨可視化モデルの前記第２の部分、および前記１つ以上の推奨可視化モデルの前記第３の部分を除去すること、またはランクを下げることのうちの１つ以上を行うことに基づいて、前記１つ以上の推奨可視化モデルのランク順リストを修正することと、をさらに含む、請求項１１に記載のネットワークコンピュータ。

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