(57)【要約】      （修正有）【課題】リーディングリストを生成するシステム、方法及びコンピュータープログラムを提供する。【解決手段】方法は、コンテンツ集合の中のコンテンツ項目に対するそれぞれのトピック一致を測定し８０２、コンテンツ集合の中のコンテンツ項目のそれぞれの信用度を測定すし８０４、コンテンツ集合の中のコンテンツ項目のそれぞれの鮮度を測定し８０６、コンテンツ集合の中のコンテンツ項目に対するそれぞれの順位スコアを計算する８０８。【選択図】図８
2020113267.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
リーディングリストを生成するコンピューター実施される方法であって、
複数のコンテンツ項目を含むコンテンツの集合を生成するステップと、
前記コンテンツ項目の集合の中の各コンテンツ項目の順位スコアを計算するステップであって、前記コンテンツ項目の前記順位スコアは、前記コンテンツ項目のトピック一致、前記コンテンツ項目の信用度、及び前記コンテンツ項目の鮮度のうちの一つ以上に基づく、ステップと、
前記複数のコンテンツ項目のうちの各コンテンツ項目を、ユーザー用に合わせたリーディングリスト内の複数の区分のうちの一つの区分に集積するステップと、
前記コンテンツ項目のそれぞれの順位スコアに基づいて、前記複数の区分のうちの各区分のコンテンツ項目を順位付けるステップと、
順位付けられた前記コンテンツ項目に従って、前記リーディングリストの表示を行うステップとを備えている方法。
【請求項２】
前記コンテンツ項目の前記トピック一致は、前記コンテンツ項目内のトピック分布と前記ユーザーの関心トピックとの間の一致の程度の尺度である請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記複数のコンテンツ項目は、ネットワークに接続された複数の情報源から得られる請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記複数のコンテンツ項目の各コンテンツ項目は、各コンテンツ項目に関連する類型に従って、一つの区分に集積される請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記コンテンツ項目の前記順位スコアは、前記コンテンツ項目の前記トピック一致、前記コンテンツ項目の前記信用度、及び前記コンテンツ項目の前記鮮度の凸結合である請求項１記載の方法。
【請求項６】
さらに、各コンテンツ項目の特殊性と、前記リーディングリストに対して特定された特殊性レベルとに基づいて、前記複数の区分のうちの各区分のコンテンツ項目をフィルタリングするステップを含む請求項１記載の方法。
【請求項７】
さらに、各コンテンツ項目の特殊性と、前記リーディングリストの区分に対して特定された特殊性レベルとに基づいて、前記複数の区分のうちの各区分のコンテンツ項目をフィルタリングするステップを含む請求項１記載の方法。
【請求項８】
さらに、前記ユーザーの嗜好に基づいて、前記リーディングリスト内の各区分のサイズを調整するステップを含む請求項１記載の方法。
【請求項９】
一つ以上の処理部によって実行されたときに、リーディングリストを生成するためにプロセスを実行させる命令を有して符号化されたコンピュータープログラムであって、前記プロセスは、
複数のコンテンツ項目を含むコンテンツの集合を生成するステップと、
前記コンテンツ項目の集合の中の各コンテンツ項目の順位スコアを計算するステップであって、前記コンテンツ項目の前記順位スコアは、前記コンテンツ項目のトピック一致、前記コンテンツ項目の信用度、及び前記コンテンツ項目の鮮度のうちの一つ以上に基づく、ステップと、
前記複数のコンテンツ項目のうちの各コンテンツ項目を、ユーザー用に合わせたリーディングリスト内の複数の区分のうちの一つの区分に集積するステップと、
前記コンテンツ項目のそれぞれの順位スコアに基づいて、前記複数の区分のうちの各区分のコンテンツ項目を順位付けるステップと、
順位付けられた前記コンテンツ項目に従って、前記リーディングリストの表示を行うステップとを備えている、コンピュータープログラム。
【請求項１０】
リーディングリストを生成するシステムであって、
命令を記憶するように構成された一つ以上の非一時的なマシン可読媒体と、
一つ以上の非一時的な前記マシン可読媒体に記憶された命令を実行するように構成された一つ以上の処理部とを備え、
前記命令を実行することは、
複数のコンテンツ項目を含むコンテンツの集合を生成して、
前記コンテンツ項目の集合の中の各コンテンツ項目の順位スコアを計算して、ここで前記コンテンツ項目の前記順位スコアは、前記コンテンツ項目のトピック一致、前記コンテンツ項目の信用度、及び前記コンテンツ項目の鮮度の凸結合であり、
前記複数のコンテンツ項目のうちの各コンテンツ項目を、ユーザー用に合わせたリーディングリスト内の複数の区分のうちの一つの区分に集積して、
前記コンテンツ項目のそれぞれの順位スコアに基づいて、前記複数の区分のうちの各区分のコンテンツ項目を順位付けて、
順位付けられた前記コンテンツ項目に従って、前記リーディングリストの表示を行うことを、一つ以上の前記処理部に行わせる、システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、全体的に、リーディングリストを生成することに関する。
【背景技術】
【０００２】
個人が情報を自由、迅速、また容易に広めることができる能力にいくらか起因して、圧倒的に大量な、容易に入手でき、アクセス可能な情報が存在する。その結果、ますます多くの人々にとって、ますます多くのコンテンツが利用可能になっている。インターネットは膨大な情報の宝庫であるが、その情報はさまざまなウェブサイトやプラットフォームの間でオンラインで散らばっていることがある。例えば、ソーシャルメディアやドメイン特有の公開ウェブサイトなどを含めて、さまざまなプラットフォームを使って、コンテンツを共有したりアイデアを交換したりする先進的な研究者がいることがある。この結果ユーザーは、ユーザーに関心のある情報を検索し、集約、収集、組織化するという意気阻喪させる作業に直面することになる。
【０００３】
科学文献や技術文献などを含め、以前よりも多くの情報が、すぐに入手できるようになっている。例えば、「ＡＩワイルド・ウィーク」、「ＮＬＰニュース」、「データ・サイエンス・ウィークリー」、「パイソン・ウィークリー」、「フロントエンド・フォーカス」など、ダイジェストのリーディングリスト（「ニュースレター」）はますます人気が高まっている。膨大な量の情報があることは、どの情報が自分に関連するのかユーザーが判断することも、この情報をユーザーが容易に消費することも、困難になってきたことを意味する。多くの例ではユーザーは、検索エンジンのような標準的な情報検索ツールを使用して、ワールドワイドウェブ（ウェブ）上で情報を発見する。検索エンジンの場合、ユーザーは検索クエリ（例えばいくつかのキーワード）を提供する。検索エンジンは、与えられた検索クエリとの関連性に応じて順位付けられたウェブにあったコンテンツのリスト（例えばウェブページ、文書等）を見出して応答する。しかし、どのコンテンツの項目を検索クエリと最もよく一致させるかに関し、及び検索結果が表示される順序に関して、検索エンジンが決定する方法は、検索エンジンによって大幅に異なる。その結果、ユーザーは依然として、リスト中のどのコンテンツ項目が特定の関心のあるトピックに関連しそうであるかを判定する作業に縛られる。
【発明の概要】
【０００４】
定期的にリーディングリストを提供するサービスが利用可能になっていて、ユーザーが膨大な量の情報にアクセスし、消費するのに役立つ。例えば、一つのサービスは、特定のトピックに関するコンテンツ（情報）をウェブで検索し、コンテンツの特定された項目のリストをユーザーにリーディングリスト内で提供することがある。また、サービスによっては、ユーザーにとって関心のあるコンテンツの項目を特定するのに、ユーザーを支援するために、リーディングリスト中でコンテンツの各項目に含まれる情報の簡潔なダイジェストを提供することがある。残念ながら、このようなサービスによって提供されるリーディングリストは、典型的には、情報源の単一のトピック及び／又はタイプに対して均質なものである。またリーディングリストは、論理タイプ及び／又は区分に組織化されていない変化のあるタイプのコンテンツの項目を含むので、典型的には良好に組織化されていない。さらに、これらのリーディングリストは、特定のユーザー用に合わせるのではなく、「一般」ユーザーに向けられ、及び／又は「一般」ユーザーによって消費されるという点で、一般的である。さらに、これらのサービスのいくつかは、リーディングリストを手動で編集又は精選するために、人的なドメインの専門家に依存する。
【０００５】
本開示で請求される発明の主題は、何らかの欠点を解決する、又は上記のような環境でのみ動作する実施形態に限定されない。むしろ、この背景は単に、本開示に記載されるいくつかの実施形態が実施できる一つの例示的な技術分野を示すために、提供されるにすぎない。
【０００６】
いくつかの例によれば、リーディングリストを生成するコンピューター実施される方法が述べられる。例示的なコンピューター実施される方法は、コンテンツの集合を生成することを含んでよく、ここでコンテンツの集合はコンテンツ項目を含む。この方法はまた、コンテンツ項目の集合（ｃｏｒｐｕｓ）の中の各コンテンツ項目の順位スコアを計算することを含んでよく、ここで、コンテンツ項目の順位スコアは、コンテンツ項目のトピック一致、コンテンツ項目の信用度（ｃｒｅｄｉｔ）、及びコンテンツ項目の鮮度（ｆｒｅｓｈｎｅｓｓ）のうちの一つ以上に基づく。この方法はさらに、コンテンツ項目のうちの各コンテンツ項目を、ユーザー用に合わせたリーディングリストの中の複数の区分の一つに集積することと、コンテンツ項目のそれぞれの順位スコアに基づいて、各区分のコンテンツ項目を順位付けることとを含んでよい。次に例えば、ユーザーによる閲覧のために、リーディングリストを表示してよい。
【０００７】
実施形態の目的及び利点は、少なくとも請求項に特に掲げた要素、特徴、及び組み合わせによって実現されて達成される。
【０００８】
前述の一般的な説明と、以下の詳細な説明との両方が、例として述べられる。これらは説明のためであり、請求項に記載される本発明に限定的なものではない。例である実施形態は、添付の図面を用いて、一層の具体性と詳細さをもって、説明される。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】リーディングリストシステムが実装できる環境の例のブロック図である。
【図２】図１のリーディングリストシステムの選択された構成要素を示すブロック図である。
【図３】リーディングリストを生成する高レベルのプロセスの例を示すフロー図である。
【図４】トピック分析を実行するプロセスの例を示すフロー図である。
【図５】類型分析を実行するプロセスの例を示すフロー図である。
【図６】ユーザー用に合わせたリーディングリストを生成するプロセスの例を示すフロー図である。
【図７】ユーザープロファイルを決定するプロセスの例を示すフロー図である。
【図８】一般的な順位スコアを計算するプロセスの例を示すフロー図である。
【図９】リーディングリストを集積するプロセスの例を示すフロー図である。
【図１０】リーディングリストに含まれるようにコンテンツ項目をフィルタリングするプロセスの例を示すフロー図である。
【図１１】リーディングリストにおける多様性を高めるプロセスの例を示すフロー図である。
【図１２】本開示で多様に説明されるいずれの技術にも実行するために使用できる例示的なコンピューターシステムの選択された構成要素を示すブロック図であり、いずれも、本開示の少なくともいくつかの実施形態に従う。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
さまざまな情報源からの雑多なコンテンツ項目の組織化されたリーディングリストを生成する技術を開示する。本開示のいくつかの実施形態によれば、リーディングリストシステムは、情報源をクロールし、情報を取得して、コンテンツの集合を生成することができる。例えば、情報源はウェブ上のウェブサイトであってよい。リーディングリストシステムは、コンテンツの集合を処理して、リーディングリストに含めるのが適切であると決定されたコンテンツの項目（本明細書では「コンテンツ項目」とも称する）を識別し、識別されたコンテンツ項目を挙げるリーディングリストを生成してよい。リーディングリストは、いくつかの例を挙げると、ニュース、記事、出版物、及びプログラムコード（例えばソフトウェア）のような異なる類型（ｇｅｎｒｅ）の内容の項目を、良好に組織化された諸区分の中に、挙げてよい。いくつかの実施形態では、リーディングリストは、特定のユーザーによる消費のために個人用設定が施されてよく、いくつかの実施形態では、ユーザーの専門レベルに個人用設定が施されてよい。これに加えて又はこれに代えて、リーディングリストは、特定の一つ以上の知識領域用に合わせて調整してよい。これらの及び他の実施形態では、リーディングリストは、リーディングリストに挙げられた各コンテンツ項目に含まれる情報のダイジェストを含んでよい。このようなどの場合にも、リーディングリストシステムは、さまざまな情報源から特定のユーザーに関連するコンテンツの項目を識別し、ユーザーが容易に識別し、消費することができるようにリーディングリストにコンテンツの識別された項目をリストしてよい。
【００１１】
開示された技術は、特定のユーザーに適した方法でコンテンツの雑多な項目をリストするリーディングリストを生成することによって、コンテンツ項目を識別してコンパイルする際のコンピューターベースのシステム（例えば、ウェブブラウザー）の効率を著しく改善する（例えば、計算リソースを低減する、スピードを上げるなど）。例えば、リーディングリストの中のコンテンツ項目は、良好に組織化された区分に、リーディングリストの意図されたユーザーによる消費に関連する順序で列挙してよい。さらに、本開示に記載される種々の実施形態は、リーディングリストに含めるコンテンツ項目を識別するために、ウェブから検索される膨大な量の情報を効率的に処理するのに機械学習を使用する。そのような機械学習技術の利用は、リーディングリストに含めるために考慮される情報の量を著しく増加させ、これは、コンピューターベースでのシステムによってリーディングリストに提供される情報の質を改善する。これらの及び他の利点及び代替の実施形態は、本開示に照らして明らかになる。
【００１２】
図１は、本開示の少なくともいくつかの実施形態に係るリーディングリストシステムが実施できる、一例である環境１００のブロック図である。図示したように、環境１００は、リーディングリストシステム（以下、「システム」という）１０２、一つ以上の情報システム１０４、及び一つ以上のユーザー装置１０６を有してよく、それぞれがネットワーク１０８に通信可能に接続される。一般に、ネットワーク１０８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）、インターネット、及び／又は他の有線又は無線ネットワークであってよい。
【００１３】
システム１０２は、さまざまなソース及び／又はさまざまな類型の雑多な情報を含む、良好に組織化されたリーディングリストを提供するように構成されてよい。いくつかの実施形態で、生成されたリーディングリストは、一つ以上の情報源からのものであってよく、一つ以上の区分に良好に組織化されてよく、各区分が特定の類型のものであるドメイン特有のコンテンツのものである。システム１０２は、ユーザーに関連するユーザープロファイルに含まれた情報に従って、特定のユーザー用に合わせたリーディングリストを生成してよい。システム１０２は、以下に図２〜図１２に関連してさらに説明する。
【００１４】
情報システム１０４は、リーディングリストに含ませるために、位置の特定ができ、かつ／又は利用可能である情報、例えば、システム１０２によって生成された情報を提供することができる。広義には、情報システム１０４はインターネット上のシステムを含み、これはウェブを構成する。例えば情報システム１０４は、インターネットに通信可能に接続された一つ以上の対応するウェブサーバーによってホストされてよく、新聞、専門誌、雑誌、ウェブページ、フォーラム、ブログ、及び他のオンライン資料及び／又は情報のような分配されたオンライン資源を含んでよい。従って情報システム１０４は、個人及び法人のウェブサイトを含んでよい。法人は即ち、テレビ会社及びメディア会社を含み、高校、単科大学、総合大学、他の教育機関などの機関、政府を含み、又はそれらの任意の組み合わせを含む。ウェブサイトは、いくつかの例を挙げると、ソーシャルネットワーキング、娯楽、ニュース、教育など、特定のトピックや目的に特化することができる。図１に示すように情報システム１０４は、一つ以上のニュースシステム１０４ａ、一つ以上のソーシャルメディアシステム１０４ｂ、及び一つ以上の公開システム１０４ｃを含む。例えばニュースシステム１０４ａは、ニュース情報（ニュースコンテンツ）を提供するニュースウェブサイトを含んでよく、いくつかの例を挙げると、ｗｉｒｅｄ．ｃｏｍ，ｚｄｎｅｔ．ｃｏｍ，ｃｎｅｔ．ｃｏｍ，ｔｅｃｈｃｒｕｎｃｈ．ｃｏｍ，ｖｅｎｔｕｒｅｂｅａｔ．ｃｏｍ，ｂｂｃ．ｃｏｍのようなサイトを含んでよい。ソーシャルメディアシステム１０４ｂは、情報、アイデア、関心、及び他の形態の表現を共有することを促進するソーシャルメディアウェブサイトを含んでよく、二つの例を挙げるとＴｗｉｔｔｅｒ及びＦａｃｅｂｏｏｋのようなサイトを含んでよい。公開システム１０４ｃは、学術的出版データベース、科学論文集のデータベース、及び／又は他の出版ライブラリー又はレポジトリーを含んでよく、いくつかの例を挙げると、デジタル書誌及びライブラリープロジェクト（ＤＢＬＰ）、計算機学会（ＡＣＭ）デジタル図書館、電気電子技術者協会（ＩＥＥＥ）Ｘｐｌｏｒｅデジタル図書館、及びＡｒｘｉｖなどのサイトを含んでよい。本開示に照らして理解されるように、情報源１０４は、図１に示されたシステムのいずれか一つ以上に加えて、及び／又はその代わりに、他の情報源を含んでよい。
【００１５】
ユーザー装置１０６は、本明細書に多様に記載されているリーディングリストへのアクセスのような、システム１０２によって提供されるあるサービスのために、システム１０２と相互作用を行うことを望む、人及び／又は他のエンティティに伴っている（ｉｎｃｌｕｄｅ）。個別には例示しないが、ユーザー装置１０６の各々は、典型的には、適切なコンピューター装置、即ちデスクトップコンピューター、ラップトップコンピューター、タブレットコンピューター、携帯電話、スマートフォン、パーソナル・デジタル・アシスタント（ＰＤＡ）、又は他の適切なコンピューター装置などを使用して、ネットワーク１０８を介してシステム１０２と相互作用を行う。
【００１６】
図２は、本開示の少なくともいくつかの実施形態に係る、図１のシステム１０２の選択された構成要素を示すブロック図である。図示のように、システム１０２は、処理部２０２、情報取得モジュール２０４、トピック分析モジュール２０６、更新モジュール２０８、類型分析モジュール２１０、及びリーディングリスト生成モジュール２１２を含む。システム１０２は、情報取得モジュール２０４、トピック分析モジュール２０６、更新モジュール２０８、類型分析モジュール２１０、リーディングリスト生成モジュール２１２、又はこれらの任意の組み合わせを実行するように構成される。システム１０２は、さらに、データベース又は他の適切なデータ記憶装置を含んでよいユーザープロファイル格納部２１４から、ユーザープロファイルを表す情報にアクセスする（例えば読む、及び／又は書く、など）ように構成される。いくつかの実施形態では、システム１０２から離れていて、インターネット又はイントラネットなどのネットワークを介してシステム１０２と通信するように動作可能であるバックエンドのサーバー上に、ユーザープロファイル格納部２１４を構成してよい。ユーザープロファイル格納部２１４は、デジタルに符号化されたデータを記憶するように構成された任意の適切なデジタル記憶装置を含んでよい。
【００１７】
さまざまな実施形態では、本開示の範囲から逸脱しなければ、追加の構成要素（図示せず、ユーザーインターフェース、非一時的なメモリーなど）又は図示した構成要素のサブセットを使用してよい。例えば、他の実施形態は、情報取得モジュール２０４、トピック分析モジュール２０６、更新モジュール２０８、類型分析モジュール２１０、及びリーディングリスト生成モジュール２１２のさまざまな機能を、より少ないモジュール（例えば、二つ、三つ又は四つ）又は追加のモジュール（例えば、六つ又は七つ以上）に統合してよい。さらに、システム１０２のさまざまな構成要素は、一部の実施形態によれば、全てスタンドアロンのコンピューターシステムのものであってよいが、他の実施形態では、複数のマシンに分散されてよいことに留意することとする。例えば、一実施形態によれば、情報取得モジュール２０４、トピック分析モジュール２０６、更新モジュール２０８、類型分析モジュール２１０、及びリーディングリスト生成モジュール２１２の種々の機能が、システム１０２とは別個のコンピューターシステム内に設けられてよい。さらに一般的な意味では、本明細書で設けられる機能コンポーネントの統合及び分散の程度は、本開示に照らして理解されるように、一実施形態毎に大きく変化してよい。これに加えて、異なるモジュールは、対応するモジュールに関して記述された動作のうちの一つ以上をコンピューター装置が実行できるようにした構成であるコードとルーチンとを含むソフトウェアとして実施されてよい。これに加えて又はこれに代えて、モジュールは、プロセッサー、マイクロプロセッサー（例えば、一つ以上の動作を実行するため、又はその動作のパフォーマンスを制御するための）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、又は特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）を含むハードウェアを使用して実施されてよい。いくつかの他の例では、モジュールは、ハードウェア及びソフトウェアの組み合わせを使用して実施されてよい。本開示で、特定のモジュールによって実行されると記載された動作は、対応するシステムに特定のモジュールが実行の指示ができる動作を含んでよい。
【００１８】
以下にさらに詳細に説明されるように、システム１０２は、各特定のユーザー用又はユーザーのグループ用に合わせて得られた、良好に組織化されたリーディングリストを生成し、ユーザーに提供するように構成される。簡単に概略を述べると、情報取得モジュール２０４は、さまざまな情報源からコンテンツを検索し、コンテンツの集合（ｃｏｒｐｕｓ）を生成する構成である。トピック分析モジュール２０８は、コンテンツの集合を処理し、コンテンツ項目に含まれる又はカバーされるトピックを決定する構成である。更新モジュール２０８は、システム１０２がコンテンツを取得する元である情報源のリストを、例えば、情報源から検索されたコンテンツの品質に基づいて更新する構成である。このようにして、情報源は、良好なコンテンツを提供すると判定されたソースを含むように更新されてよい。類型分析モジュール２１０は、コンテンツ項目の類型に基づいて、コンテンツ項目から情報を抽出し、抽出された情報を使用して、コンテンツ項目の品質（例えば、コンテンツ項目に含まれる情報の品質）を判定するように構成される。リーディングリスト生成モジュール２１２は、特定のユーザー用に合わせたリーディングリストを集積するように構成される。さまざまな実施形態では、リーディングリスト生成モジュール２１２は、ユーザーの嗜好（例えば、ユーザーのユーザープロファイルの中の情報によって指定された嗜好）に基づいて、及び／又はコンテンツ項目にカバーされる、又は含まれると判定された各トピックに基づいて、及び／又はコンテンツ項目のそれぞれの品質に基づいて、リーディングリストを集積してよい。情報取得モジュール２０４、トピック分析モジュール２０６、更新モジュール２０８、類型分析モジュール２１０、及びリーディングリスト生成モジュール２１２のさまざまな実施形態は、図３〜１２を参照して以下にさらに説明される。
【００１９】
例であるプロセス３００，４００，５００，６００，７００，８００，９００，１０００，１１００のそれぞれのブロックに記載された操作、機能又はアクションは、図３〜１１を参照して以下にさらに説明する。これらはコンピューター可読媒体、例えば、コンピューターシステム１２００のメモリー１２０４及び／又はデータ格納部１２０６に、コンピューター実行可能な命令として格納されてよい。図１２を参照して、さらに以下に説明する。
【００２０】
本開示の内容からさらに理解されるように、本明細書に開示したこれらの又は他のプロセス及び方法について、プロセス及び方法で行われる機能は、異なる順序で実施されてよい。これに加えて又はこれに代えて、二つ以上の動作は、同時に、またそれ以外には、重複のある同時進行の形態で、行われてよい。さらに、概略的に示した動作及び操作は、例としてのみ提供される。いくつかの動作及び操作は、任意であってよく、数のさらに少ない動作及び操作に組み合わされてよく、又は、開示した実施形態の本質を損なわなければ追加の動作及び操作に拡張されてよい。
【００２１】
図３のプロセス３００を参照すると、ブロック３０２で情報取得モジュール２０４は、リーディングリストに含めるために処理されるべきコンテンツ項目をクロールして取得する。これに加えて又はこれに代えて、情報取得モジュール２０４は、いくつかのコンテンツ項目を受け取ってよい。一例の実施では、情報取得モジュール２０４は、ウェブクローラー、ウェブスパイダー、アント（ａｎｔ）、自動インデクサー、ウェブスカッター、又は他の任意の適切なボットによって実行される動作を実行してよい。情報取得モジュール２０４は、情報源の一部又は全部からコンテンツ項目（例えば、ウェブページ、ブログ、又は他のコンテンツ）を得てよい。前述のように、情報源は、さまざまなコンテンツを提供するウェブサイトを含んでよい。取得されたコンテンツ項目は、リーディングリストの中に含めるべきコンテンツ項目を識別するために処理されてよいコンテンツの集合を構成する。コンテンツの集合は、情報源から入手した数百、数千、数万、数十万、それどころかもっと多くのコンテンツ項目を含んでよいことに留意することとする。いくつかの実施形態では、コンテンツを取得するための情報源（ウェブサイト）は、ハードコーディングされてよく、システム１０２のシステム管理者又は他の許可されたユーザーによってユーザー指定されてよく、又はそれらの組み合わせがなされたものであってよい。いくつかの実施形態で、情報源は、以前は情報源に含まれなかったウェブサイトを情報源に含ませるように更新され得る形に、調整可能であってよい。例えば、現在の情報源でないウェブサイトＡが、有用なコンテンツ、そうでなければ良好なコンテンツを提供すると判定された場合、ウェブサイトＡは情報源に含まれるか、又は情報源として識別されてよく、これにより情報取得モジュール２０４がクロールしてウェブサイトＡからコンテンツを取得する。
【００２２】
ブロック３０４でトピック分析モジュール２０６は、コンテンツの集合の中のコンテンツ項目を処理し、各コンテンツ項目に含まれた又はカバーされたトピックを決定する。なおコンテンツ項目は、知識ポイントを表すキーとなる用語やフレーズ（例えば、一連の単語）、即ち、コンテンツ項目の中で議論された、さもなければ提示又はカバーされた概念、発想、アイディアなどを本質的に含んでいることに留意することとする。従って知識ポイントは、例えば、コンテンツ項目のトピック、サブトピック、及びそのような主要な用語やフレーズを含んでよい。例えば、グラフィカルモデルの概念の場合、知識ポイントは、いくつかの例を挙げると、グラフィカルモデル、トピックモデル、確率モデル、生成モデル、潜在変数、モデル選択、隠れマルコフモデル、線形モデル、及びそれらの変種を含んでよい。神経活動の概念については、知識ポイントは、いくつかの例を挙げると、受容野、スパイクニューロン、連続発火（ｓｐｉｋｅ  ｔｒａｉｎ）、発火速度、神経集団、視覚皮質、及びそれらの変種を含んでよい。トピック分析モジュール２０６は、コンテンツの集合の中のコンテンツ項目からそのような知識ポイントを抽出してよい。コンテンツの集合から抽出された知識ポイントは、知識ポイント又はキーワードの辞書と見なされてよい。次にトピック分析モジュール２０６は、コンテンツの集合の中のさまざまな知識ポイント分布（例えば、知識ポイントの確率分布）を決定してよい。前述したように、知識ポイントとは、知識ポイントを抽出するコンテンツ項目の中に提示又はカバーされた、さもなければ議論された概念、発想、アイデアなどである。従って、知識ポイントの確率分布は、コンテンツの集合にカバーされたトピックに対応する。このように、各トピックは、知識ポイントの確率分布に対応する。トピック分析モジュール２０６はまた、コンテンツ項目に含まれる知識ポイントに基づいて、コンテンツ項目内のトピックの分布を決定してよい。
【００２３】
いくつかの実施形態でトピック分析モジュール２０６は、抽出された知識ポイントを使用して、機械学習アルゴリズム、例えば、ベイズ推定アルゴリズム、単純ベイズアルゴリズム、又は他の適切な機械学習アルゴリズムなどをトレーニングすることによって機械学習モデルを構築する。例えば、適切な機械学習アルゴリズムは、教師なし機械学習を例えば使用して、知識ポイントの異なる確率分布を認識するようにトレーニングされてよい。次に、トピック分析モジュール２０６は、各トピックが知識ポイントの確率分布であるコンテンツの集合でカバーされるトピックを決定するために、コンテンツの集合にモデルを適用してよい。例えば、コンテンツの集合が１００万のコンテンツ項目を含み、さらに１０，０００の知識ポイント（キーワード）を含むと仮定する。コンテンツの集合に含まれる１０，０００の知識ポイントは、知識ポイントの辞書とみなしてよい。この場合、機械学習アルゴリズムは、１０，０００の知識ポイントの異なる確率分布を認識するようにトレーニングされてよい。１００万のコンテンツ項目に適用される場合、機械学習モデルは１００のトピック（例えば、１０，０００の知識ポイントの１００の異なる確率分布）が１００万のコンテンツ項目の中にあると判定してよい。また、トレーニングされた分類器は、コンテンツの入力された集合の中のコンテンツ項目に対して、それぞれのトピック分布（例えば、１００トピックの分布）を生成してよい。トピック分析モジュール２０６は、生成されたトピック分布から、コンテンツ項目に含まれる又はカバーされるトピックを決定してよい。
【００２４】
いくつかの実施形態では、図４に示すプロセス４００は、プロセス３００のブロック３０４に対応し得る。プロセス４００を参照すると、ブロック４０２でトピック分析モジュール２０６は、コンテンツの集合の中のコンテンツ項目から知識ポイントを抽出する。前述したように、一般的な意味で、知識ポイントはコンテンツ項目の概念を表すことがある。ブロック４０４でトピック分析モジュール２０６は、コンテンツの集合の中の各コンテンツ項目にカバーされるトピックを決定する。プロセス４００で例示されるように、ブロック４０４は、ブロック４０４ａ，４０４ｂ，４０４ｃを含んでよい。
【００２５】
ブロック４０４ａでトピック分析モジュール２０６は、コンテンツの集合の中のコンテンツ項目でカバーされるトピックを決定する。例えば、抽出された知識ポイントを用いて、カバーされるトピックを決定してよい。前述のようにトピック分析モジュール２０６は、いくつかの実施形態に従って、トピックを決定するために機械学習モデルを利用してよい。
【００２６】
ブロック４０４ｂでトピック分析モジュール２０６は、例えば、人間に理解可能となるようにトピックにラベル付けを行う。前述したように、トピックは知識ポイントにわたる確率分布である。知識ポイントにわたる確率分布は、容易には理解可能でなくてよい。すなわち、何のトピックが、知識ポイントにわたる特定の確率分布によって表されたり定義されたりするのかを、人間は容易に理解できなくてよい。このようにトピック分析モジュール２０６は、記述的ラベル（例えば、機械学習、ベイズ推定、グラフィックモデル、神経活動、ワールドカップ、全仏オープンなど）を各トピックに割り当ててよい。ここで、記述的ラベルは、人間に対しさらに理解可能なトピックの説明を提供する。
【００２７】
ブロック４０４ｃでトピック分析モジュール２０６は、コンテンツの集合の中のコンテンツ項目内のそれぞれのトピック分布を決定する。例えば、コンテンツ項目のためのトピック分布は、コンテンツ項目の中に含まれる知識ポイントから決定されてよい。コンテンツ項目のトピック分布は、コンテンツ項目の中でカバーされる各トピックのそれぞれの量を指定する。例えば、トピックＡからトピックＪまでの１０のトピックがあるとする。この例では、コンテンツ項目のための１０トピックにわたるトピック分布（．７，．２，．１，０，０，０，０，０，０，０）は、そのコンテンツ項目の７０％がトピックＡに関係し、コンテンツ項目の２０％がトピックＢに関係し、コンテンツ項目の１０％がトピックＣに関係し、そのコンテンツ項目のいずれの部分もトピックＤ〜Ｊに関係しないことを表す。より一般的な意味では、コンテンツ項目のトピック分布は、それぞれのトピックの量や程度を含めて、そのコンテンツ項目にカバーされるトピックを特定する。
【００２８】
ブロック４０６でトピック分析モジュール２０６は、コンテンツ項目にカバーされたトピックの特珠性を分析する。例えば、トピック分析モジュール２０６は、コンテンツの集合の中の各コンテンツ項目についてそのような分析を行ってよい。なお、いくつかのトピックは比較的一般的であるが、他のトピックはより特珠性があることに留意することとする。例えば、いくつかの例を挙げると、学習アルゴリズム、強化学習、機械学習、能動的学習、学習問題、オンライン学習、学習アルゴリズム、教師付き学習、教師なし学習、及び構造化学習などのトピックがある。これらは、いくつかの例を挙げると、より特珠性がある例、即ち、ガウス過程、ベイズ推定、近似推論、ベイズモデル、ギブスサンプリング、正確推論、及びディリクレ過程などのトピックと比較してより一般的である。いくつかの実施形態では、トピック分析モジュール２０６は、トピック中の知識ポイントの階層性に基づいて、トピックの特珠性（例えば、広い又は特珠性がある）を判定してよい。例えば、知識ポイントの階層性は、知識ポイントの意味内容を含む、コンテンツ項目の中の情報から推測されてよい。階層性では、より一般的な（例えば、広い）知識ポイントを階層性のより高いレベルに含めてよく、より特珠性がある（例えば、狭い）知識ポイントを階層性のより低いレベルに含めてよい。例えば、「機械学習」のような一般的な知識ポイントを階層性の第１レベルに含めてよい。機械学習に関連する「教師付き学習」及び「教師なし学習」のような特珠性がある知識ポイントを、第１レベルの下位レベルである階層性の下位レベルに含めてよい。知識ポイントの階層性の生成を含めて、トピックのカテゴリー化に関するさらに詳細な点は、２０１５年７月１０日に出願され現在は米国特許第９，８５２，６４８号として発行された「学習教材からの知識点及び関係の抽出」を名称とする米国特許出願公開第２０１７００１１６４２号に提供されている。本特許は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【００２９】
再びプロセス３００を参照すると、ブロック３０６で更新モジュール２０８は、コンテンツを得る情報源を、良好な（例えば品質が良好な）コンテンツを提供すると判定されるソースを含めるように更新する。例えば、入手したコンテンツ項目が、ウェブサイトへの他のリンク又はインデックスページを含む公表されたニュース記事であり、ウェブサイトが情報源に現在含まれているウェブサイトではないと仮定する。この場合、例えば、ウェブサイトのページランク、ウェブサイト又はウェブサイトの作者を権威あるソースのリストに含めることなど、ウェブサイト上又はウェブサイトに関して提供された情報に基づいて、更新モジュール２０８はウェブサイトの品質を判定してよい。判定された品質に基づいて、更新モジュール２０８は、情報源を更新してウェブサイトを含ませてよい。別の例として、取得されたコンテンツ項目が、現在情報源に含まれているウェブサイトに提供されているニュース記事へのリンクを含むツイートであると仮定する。上記のニュース記事の例と同様の方法で、更新モジュール２０８は、ウェブサイトの品質に基づいてウェブサイトを含めるように情報源を更新してよい。このような場合、更新モジュール２０８は、取得されたコンテンツ項目から新しい情報源を発見してよく、新しく発見された情報源が良好な情報源であるという判定に応答して、新しく発見された情報源を含めるように情報源を更新してよい。
【００３０】
いくつかの実施態様で、新たに発見されたウェブサイトの品質は、新たに発見されたウェブサイトに提供されたコンテンツが、新たに発見されたウェブサイトを参照したコンテンツ項目にカバーされるトピックと整合しているかどうかに基づくものであってよい。例えば、新たに発見されたウェブサイトで提供されたトピックが、新たなウェブサイトが発見されたコンテンツ項目でカバーされるトピックと整合している場合に、新たに発見されたウェブサイトは、対応するコンテンツ項目でカバーされるトピックに関して、良質なウェブサイトであると判定されてよい。逆に、新たに発見されたウェブサイトで提供されたトピックが、新たなウェブサイトが発見されたコンテンツ項目でカバーされるトピックと整合しない場合に、新たに発見されたウェブサイトは、対応するコンテンツ項目でカバーされるトピックに関して、品質の低い（よくない）ウェブサイトであると判定されてよい。さらに一般的な意味では、新たに発見されたウェブサイトの品質の程度は、新たに発見されたウェブサイトで提供されたトピックと、新たに発見されたウェブサイトのコンテンツ項目でカバーされているトピックと間の整合性の程度から判定されてよい。
【００３１】
ブロック３０８で類型分析モジュール２１０は、コンテンツのタイプ（コンテンツタイプ）を識別し、コンテンツの集合の中のコンテンツ項目を、コンテンツの特定の類型に属する（又は属さない）ものとして分類し、コンテンツ項目が属する類型に基づいて、コンテンツ項目から情報を抽出する。一般に、コンテンツタイプは、コンテンツを供給するための媒体のタイプ（例えば、データ形式）である。コンテンツタイプの例としては、三つの例を挙げると、ポータブル・ドキュメント・フォーマット（ＰＤＦ）ファイル、ＨＴＭＬページ、及びビデオ・ページが挙げられる。類型の例には、いくつかの例を挙げると、ニュース、記事、プログラムコード、論文、スライド、イベント、会議、及び講演が挙げられる。なお、コンテンツタイプは、単一の類型又は複数の類型に関連付けられてよいことに留意することとする。以下にさらに述べるように、コンテンツ項目から抽出された情報は、コンテンツ項目の品質を判定するために使用されてよい。
【００３２】
いくつかの実施形態では、図５に示すプロセス５００は、プロセス３００のブロック３０８に対応してよい。プロセス５００を参照すると、ブロック５０２で類型分析モジュール２１０は、コンテンツの集合の中のコンテンツのタイプを識別する。一例の実施では、コンテンツのタイプは、コンテンツ項目のＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）から決定してよい。例えば、コンテンツ項目のＵＲＬのファイル名拡張子「．ｈｔｍｌ」は、そのコンテンツ項目がＨＴＭＬファイルであることを示す。同様に、コンテンツ項目のＵＲＬのファイル名拡張子「．ｐｄｆ」は、そのコンテンツ項目がＰＤＦファイルであることを示す。場合によっては、例えば、ファイル名がＵＲＬに含まれていない場合、コンテンツ項目のタイプは、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）コンテンツタイプヘッダーフィールドから決定してよい。これに加えて又はこれに代えて、コンテンツのタイプは、コンテンツそのものの分析によって判定されてよい。例えば、コンテンツのフォーマット又は意味内容の分析は、コンテンツのタイプを判定するために使用されてよい。
【００３３】
ブロック５０４で類型分析モジュール２１０は、コンテンツ項目を類型に分類する。いくつかの実施形態で類型分析モジュール２１０は、ブロック５０２で判定されたコンテンツのタイプを使用して、コンテンツ項目を類型（ｇｅｎｒｅ、例えば、ソース形式）に分類してよい。例示的な類型としては、いくつか挙げると、論文、スライド、プログラムコード、ニュース、ブログ、本、講義、業務の文書（ｊｏｂ）及びビデオが挙げられる。いくつかの実施形態によれば、コンテンツ項目は、そのコンテンツ項目から抽出された、キーワードの特徴、ＵＲＬの特徴、及び／又はアンカーテキストの特徴などの一つ以上の特徴に基づいて、特定の類型に属する（又は属さない）として分類されてよい。例えば、コンテンツ項目がウェブページである場合、ウェブページからの特徴抽出は、ウェブページ内の情報ブロックを識別するために、ウェブページの視覚構造及び表示を分析することと、一つの対応する情報ブロックの中の一つ以上の特徴のそれぞれの視覚的位置に基づいて、情報ブロックから一つ以上の特徴を抽出することとを含んでよい。例えば、第１組の特徴は、第１類型に関連付けられて（を表して）よく、第２組の特徴は、第２類型に関連付けられてよい、などである。
【００３４】
いくつかの実施形態では、類型分析モジュール２１０は、コンテンツ項目を類型に分類するのに使用するために、分類アルゴリズム、即ち決定ツリー、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、単純ベイズ、ランダムフォレスト、又は他の適切な分類アルゴリズムなどをトレーニングしてよい。例えば、類型分析モジュール２１０は、ラベル付きトレーニングセット及び種々の知識領域から、既存のリーディングリスト及び／又はニュースレターを利用してよい。異なる知識領域からのそのような既存のリーディングリスト及びニュースレターは、いくつかの例を挙げると、ニュース、論文、業務の文書、事象、プログラムコード及びブログのような類似の区分を含んでよい。適切な分類アルゴリズムは、ラベル付きトレーニングセットを用いてトレーニングされてよい。次いで、類型分析モジュール２１０は、トレーニングされた分類器をコンテンツの集合の中のコンテンツ項目に適用して、コンテンツ項目を類型に分類してよい。類型分類に関するさらなる詳細は、コンテンツ項目を類型に分類する際に使用する分類器のトレーニングを含めて、２０１２年１２月３１日に出願され米国特許第９，３９０，１６６号として現在は発行された「特定オンライン資源の識別及び抽出」を名称とする米国特許出願公開第２０１４０１８８８８２号に提供されている。本特許は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【００３５】
ブロック５０６で類型分析モジュール２１０は、コンテンツ項目のそれぞれの類型に基づいて、コンテンツ項目からの、又はコンテンツ項目に関連する情報を抽出する。例えば、コンテンツ項目が論文である場合、抽出された情報は、いくつかの例を挙げると、著者名、著者が属する組織名、論文を投稿又は公表する組織名、投稿又は公表の日付、及び、他の論文又はコンテンツ項目によって、又は他の論文又はコンテンツ項目の中で論文が参照される回数を含んでよい。ブログやその他のソーシャルメディアの投稿に含まれるコンテンツ項目の場合、抽出された情報には、いくつかの例を挙げると、高評価（ｌｉｋｅ）の数、シェアの数、閲覧回数、及びリツイートの数も含まれてよい。そのような場合には、以下でさらに説明するように、コンテンツ項目の品質（例えば、よい、まあまあ（ｆａｉｒ）、よくない、など）に関する指示を提供する情報とメタデータを抽出し、コンテンツ項目の品質を決定するために使用してよい。そのような情報はまた、例えば、品質に従って、コンテンツ項目を順位付けるために使用されてよい。
【００３６】
再びプロセス３００を参照すると、ブロック３１０でリーディングリスト生成モジュール２１２は、情報源から得られたコンテンツの集合から特定のユーザーのために個人用設定がされたリーディングリストを生成する。一般的な意味では、コンテンツ項目が選択されてユーザーの嗜好に応じて良好に組織化されて提示されることで、生成されたリーディングリストはユーザーのために個人用設定が施される。なお、リーディングリスト生成モジュール２１２はさらに、本開示に照らして明らかなように、ユーザーの嗜好に一致又は適合してよい（又は、一致又は適合しなくてよい）コンテンツ項目をリーディングリストに含めてよいことに留意することとする。さらに、リーディングリスト生成モジュール２１２は、コンテンツの集合から複数のリーディングリストを生成してよいことに留意することとする。
【００３７】
いくつかの実施形態では、図６に示されるプロセス６００は、プロセス３００のブロック３１０に対応してよい。プロセス６００を参照すると、ブロック６０２でリーディングリスト生成モジュール２１２は、リーディングリストを生成しようとするユーザーのプロファイルを決定する。例示的な使用事例及び実施形態で、ユーザーは、システム１０２からリーディングリストを定期的に受信するために、システム１０２に登録してよい。登録の一部として、ユーザーは、名前及び連絡先情報のような一般情報を提供してよい。並びに、ダイジェスト時間窓サイズ、関心トピック、特殊性レベル、リーディングリストに含めるべきコンテンツ項目の数、及びユーザーのために個別化されたリーディングリストを生成するのに有用な他の嗜好情報のような、リーディングリスト特有の情報を提供してよい。いくつかの実施形態でユーザーはまた、各関心トピックについての関心のレベル又は程度を指定してよい。例えば、関心レベルは、「１」から「１０」までの尺度を用いて指定してよい。ここで、「１」は関心レベルが非常に低いことを表し、「１０」は関心レベルが非常に高いことを表す。特定された関心レベルは、生成されたリーディングリストのさまざまな属性を決定するために使用されてよい。即ち、リーディングリストに含まれる特定のトピックに関するコンテンツ項目の個数、リーディングリストにおけるコンテンツ項目の位置付け、及び本開示で明らかにするリーディングリストの他の属性を決定するために使用されてよい。例えば、ユーザーがトピックＡに低い関心レベルを指定し、トピックＢに高い関心レベルを指定したと仮定する。この場合、ユーザーのために生成されたリーディングリストには、トピックＢのコンテンツ項目の数が、トピックＡのコンテンツ項目の数と比較して多く含まれてよい。これに加えて又はこれに代えて、トピックＢのコンテンツ項目をリストする区分は、トピックＡのコンテンツ項目よりも高い位置で（前に）リーディングリストに現れてよい。一例の実施では、システム１０２は、その情報を提供する際に使用するために、一つ以上のユーザーインターフェースの窓及び／又は要素を提供してよい。その情報は、ユーザーのために生成されたリーディングリストの詳細に関してユーザーの嗜好を表し、ユーザーに関連するユーザープロファイル内に維持されてよい。
【００３８】
いくつかの実施形態で、図７に示されるプロセス７００は、プロセス６００のブロック６０２に対応してよい。プロセス７００を参照すると、ブロック７０２でリーディングリスト生成モジュール２１２は、ダイジェスト時間窓サイズを決定する。ダイジェスト時間窓サイズは、リーディングリストに含まれるコンテンツ項目の最大の古さ（ａｇｅ）を定義する期間（例えば、１週間、２週間、１か月など）を表す。例えば、１か月のダイジェスト時間窓サイズは、１か月より古くない（例えば、１か月以内に公表された）コンテンツ項目を含む、リーディングリストを受け取ることの嗜好を示す。場合によっては、本開示に照らして明らかなように、生成されたリーディングリストはまた、指定期間外のコンテンツ項目を含んでよいことに留意されることとする。
【００３９】
ブロック７０４でリーディングリスト生成モジュール２１２は、関心トピックを選択する。関心トピックは、ユーザーが関心のあるトピックを表したり指定したりする。トピックはいくつかの例を挙げると、科学、政治、スポーツ、レジャー、旅行、娯楽、食品、食事など、一般的又は広範なトピックであってよい。トピックはいくつかの例を挙げると、特珠性がある又は重点的なトピック、即ち人工知能、米国の政治、米中関係、米欧貿易、米国の金融市場、アジアの金融市場、ワールドカップ、ＮＦＬ、ＮＢＡ、ＰＧＡなどであってよい。場合によっては、生成されたリーディングリストは、本開示に照らして明らかなように、ユーザーによって指定されたもの以外のトピックにおけるコンテンツ項目も含んでよいことに留意することとする。いくつかの実施形態では、リーディングリスト生成モジュール２１２は、各関心トピックにおけるユーザーの関心のレベルを表す関心レベルを決定してよい。
【００４０】
ブロック７０６でリーディングリスト生成モジュール２１２は、リーディングリストに対する特殊性レベルを選択する。特殊性レベルは、リーディングリストに含めるべきコンテンツ項目の特珠性の程度又はレベルを表す。例示的な使用事例では、リーディングリストに対して単一の特殊性レベルを特定してよい。別の事例では、コンテンツの異なる類型ごとに、特殊性レベルを特定してよい。これに加えて又はこれに代えて、種々の関心トピックのそれぞれについて特殊性レベルを特定してよい。そのような任意の場合、特殊性レベルは、リーディングリストに含まれるコンテンツ項目の特珠性（例えば専門知識）のレベル（例えば、広い、中間的、特異であるなど）を表す。例えば、広い特殊性レベルは初心者又は非専門家に対応し、中間的な特殊性レベルは専門家の一部に対応し、特異な特珠性レベルは専門家に対応してよい。例示的な使用事例でユーザーは、初心者又は入門者に適した情報を受け取るための嗜好（広い特殊性レベル）を指定してよい。この場合、ユーザーのために生成されたリーディングリストは、その情報でカバーされる一つ以上のトピックに関して概して初心者を対象とした広範な情報を含むコンテンツ項目を有する。別の使用事例では、ユーザーは、専門家に適した情報を受け取る嗜好（特異な特珠性レベル）を指定してよい。この場合、ユーザーのために生成されたリーディングリストは、その情報でカバーされる一つ以上のトピックに関して概して専門家を対象とした特殊性のある情報を含むコンテンツ項目を有する。なお、ユーザーによって特定された特珠性は、ユーザーの実際の専門知識を表してよい（か、又は表さなくてよい）ことに留意することとする。むしろ、特定された特殊性レベルは、ユーザーのために生成されたリーディングリストに含めるべきコンテンツ項目のタイプに関して、ユーザーの嗜好を表す。また、場合によっては、本開示に照らして明らかなように、生成されたリーディングリストは、特殊性レベルの外になるコンテンツ項目を含んでよいことに留意することとする。さらに、いくつかの実施形態で特殊性レベルは、ユーザーによって特定されてよいことに留意することとする。
【００４１】
いくつかの実施形態では、リーディングリスト生成モジュール２１２は、ユーザーの挙動を任意にモニターし、モニターされた挙動に基づいてユーザーのユーザープロファイルを更新してよい。一例の使用事例及び実施形態で、リーディングリスト生成モジュール２１２は、例えばユーザープロファイルからのユーザー嗜好情報に基づいて、ユーザーのためのリーディングリストを生成してよい。生成されたリーディングリストを提供した後、リーディングリスト生成モジュール２１２又はシステム１０２の他の適切な構成要素は、生成されたリーディングリストに関するユーザーの挙動をモニターし、モニターされたユーザーの挙動に従ってユーザーに関連付けられたユーザープロファイルを更新してよい。このようにして、後で生成されるリーディングリストは、モニターされるユーザーの挙動を考慮するユーザーの嗜好に基づいてよい。例えば、ユーザープロファイルの中で指定されたユーザーの嗜好から決定されたようにそれぞれが同数のコンテンツ項目を持つ、四つのトピック、トピックＡ、トピックＢ、トピックＣ及びトピックＤのための各区分を、ユーザーのために生成されたリーディングリストが含むと仮定する。また、ユーザーがトピックＡ及びＢのコンテンツ項目を繰り返し読み取っているが、トピックＣ及びＤのコンテンツ項目は読み取っていないことを、モニターされたユーザーの挙動が表していると仮定する。この場合、ユーザーの関心トピックの変更又はシフトを表すためにユーザープロファイルを更新してよい。（例えば、トピックＡ及びＢは、トピックＣ及びＤと比較して、関心の高いレベルを割り当てられることがあり、トピックＣ及びＤの中で表示するコンテンツ項目の数に比べて、トピックＡ及びＢの中で表示するコンテンツ項目の数が多いことなどを示すためにプロファイルを更新してよい。）別の例として、ユーザーのために生成されたリーディングリストが、ユーザーによって関心トピックとして指定されていないトピックＥの中の追加のコンテンツ項目を含み、モニターされたユーザーの挙動が、ユーザーがトピックＥの中のコンテンツ項目を定期的に読むことであると仮定する。この場合ユーザープロファイルは、ユーザーの関心トピックとしてトピックＥを含むように更新されてよい。さらに別の例として、ユーザーのために生成されたリーディングリストが、トピックＡの非専門家向けのコンテンツ項目を含むと仮定し、モニターされたユーザーの挙動が、ユーザーが十分な量のトピックＡのコンテンツ項目を読んだことであると仮定する。この場合ユーザープロファイルは、トピックＡのより高いレベルの特殊性レベル（例えば、トピックＡに関して初心者から中程度に変更された特殊性レベル）を表すために更新されてよい。より一般的な意味で、システム１０２は、ユーザーのリーディングリスト消費挙動をモニターし、モニターされたユーザーの嗜好及び挙動を考慮するために、ユーザーのプロファイルを更新してよい。
【００４２】
従って、ブロック７０８でリーディングリスト生成モジュール２１２は、任意に、ユーザーの読みの挙動をモニターし、取り込んでよい。読みの挙動は、ユーザーのために生成されたリーディングリストをどのようにユーザーが利用するかを表してよい。いくつかの実施形態では、異なる重みが異なる挙動に割り当てられてよい。例えば、リーディングリストからコンテンツ項目を読まない、又はスキミングするユーザーの挙動は、第１重みが割り当てられてよい。リーディングリストからコンテンツ項目を読み取るユーザーの挙動は、第１重みよりも大きな第２重みが割り当てられてよい。このコンテンツ項目を好んだりブックマークしたりするユーザーの挙動は、第２重みよりも大きな第３重みが割り当てられてよい。このコンテンツ項目を共有するユーザーの挙動は、第３重みよりも大きな第４重みが割り当てられてよい。ブロック７１０でリーディングリスト生成モジュール２１２は、ユーザーのモニターされた読みの挙動に基づいて（考慮するために）、任意にユーザープロファイル内の情報を更新してよい。
【００４３】
再びプロセス６００を参照すると、ブロック６０４でリーディングリスト生成モジュール２１２は、コンテンツの集合の中のコンテンツ項目に対するそれぞれの順位スコアを計算する。例えば、コンテンツ項目の順位スコアは、リーディングリストが生成される対象のユーザーの嗜好、コンテンツ項目の中のトピック分布、コンテンツ項目の中でカバーされるトピックの特珠性、コンテンツ項目の品質を表す情報、及び／又はコンテンツ項目に関係する他の情報などの、一つ以上の因子に基づいて計算されてよい。
【００４４】
いくつかの実施形態で、図８に示されるプロセス８００は、プロセス６００のブロック６０４に対応してよい。プロセス８００を参照すると、ブロック８０２でリーディングリスト生成モジュール２１２は、コンテンツの集合の中のコンテンツ項目に対するそれぞれのトピック一致を測定する。コンテンツ項目のトピック一致は、コンテンツ項目の中のトピック分布と、ユーザーの関心トピックとの間の一致の程度の尺度である。これに加えて又はこれに代えて、一致の程度はまた、コンテンツ項目の中でカバーされるトピックの特珠性、及びリーディングリストのために特定される特殊性レベルを考慮してよい。いくつかの実施形態によれば、コンテンツ項目のトピック一致（ＴＭ）の尺度は、以下のように表されてよい。
ＴＭ＝ＴＳ及びＫＳの凸結合（線形結合）
ここで、ＴＳは、コンテンツ項目の中のトピック分布とユーザーの関心トピックとの間の類似性の尺度である。ＫＳは、コンテンツ項目に含まれる知識ポイントと、ユーザーの関心トピックに関連する知識ポイントとの間の類似性の尺度である。ＴＳとＫＳは両方とも０と１との間の値であり、１の値は高度の類似性を表し、０は低い類似性を表す。従って、ＴＭは、例えば、以下のように計算されてよい。
ＴＭ＝０．６＊ＴＳ＋０．４＊ＫＳ
【００４５】
ブロック８０４でリーディングリスト生成モジュール２１２は、コンテンツの集合の中のコンテンツ項目のそれぞれの信用度を測定する。一般的な意味では、コンテンツ項目の信用度の尺度は、コンテンツ項目の品質の尺度と似ていてよい。いくつかの実施形態によれば、コンテンツ項目の信用度（ＣＲ）の測定は、コンテンツ項目の作者の信用度測定値、コンテンツ項目が投稿されるソーシャルメディアアカウントなどのアカウントに関連する信用度測定値、コンテンツ項目が得られる情報源に関連する信用度測定値、及び／又はコンテンツ項目のさまざまな品質の尺度（例えば、コンテンツ項目のリポスト（ｒｅｐｏｓｔ）の数、コンテンツ項目の高評価（ｌｉｋｅ）の数、コンテンツ項目の閲覧回数、コンテンツ項目がブックマークされる回数など）のうちの一つ以上の因子に基づいてよい。コンテンツ項目の信用度の測定に関する一層の詳細は、２０１６年８月１２日に出願された「ソーシャルメディアコンテンツの順位付け」を名称とする米国特許出願公開第２０１８００４６６２８号に記載され、これは、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【００４６】
ブロック８０６でリーディングリスト生成モジュール２１２は、コンテンツの集合の中のコンテンツ項目のそれぞれの鮮度を測定する。コンテンツ項目の鮮度は、コンテンツ項目の古さ（ａｇｅ）の尺度である。一般的な意味では、鮮度の高いコンテンツ項目は、鮮度の低いコンテンツ項目よりも優れているとみなされてよい。例えば、最近発表又は投稿された記事は、以前に発表又は投稿された記事よりも優れているとみなされてよい。いくつかの実施形態によれば、コンテンツ項目の鮮度（ＦＲ）は、式ＦＲ＝ｅｘｐ（−γ＊Ｔ）に従って計算してよい。ここでγは古さの影響を調整するために使用される定数である。コンテンツの鮮度の測定に関する一層の詳細は、２０１６年８月１２日に出願された「ソーシャルメディアコンテンツの順位付け」を名称とする、上述の米国特許出願公開第２０１８００４６６２８号に記載されている。
【００４７】
ブロック８０８でリーディングリスト生成モジュール２１２は、コンテンツの集合の中のコンテンツ項目に対するそれぞれの順位スコアを計算する。コンテンツ項目の順位スコアは、ユーザーの嗜好に関するコンテンツ項目の品質の指標であってよい。いくつかの実施形態によれば、コンテンツ項目の順位スコア（ＲＳ）は、コンテンツ項目のＴＭ、ＣＲ及びＦＲスコア（又は尺度）の凸結合（線形結合）として計算されてよい。順位スコアの計算に関する一層の詳細は、２０１６年８月１２日に出願された「ソーシャルメディアコンテンツの順位付け」を名称とする、上述の米国特許出願公開第２０１８００４６６２８号に記載されている。
【００４８】
再びプロセス６００を参照すると、ブロック６０６でリーディングリスト生成モジュール２１２は、コンテンツの集合の中のコンテンツ項目からリーディングリストを集積して得る。このリーディングリストはユーザーの嗜好の一部又は全部に従って生成されるので、リーディングリストはユーザーのために個人用設定が施される。
【００４９】
いくつかの実施形態で、図９に示されるプロセス９００は、プロセス６００のブロック６０６に対応してよい。プロセス９００を参照すると、ブロック９０２でリーディングリスト生成モジュール２１２は、コンテンツ項目に関連する類型に基づいて、コンテンツ項目を区分に集積する。例えば、第１類型に属すると分類されるコンテンツ項目はリーディングリストの中で第１区分に集積され、第２類型に属すると分類されるコンテンツ項目はリーディングリストの中で第２区分に集積され、第３類型に属すると分類されるコンテンツ項目はリーディングリストの中で第３区分に集積されるなどである。従って、リーディングリストは一つ以上の区分を含み、各区分は特定の類型に対応し、特定の類型に属するものと分類されるコンテンツ項目を含む。
【００５０】
ブロック９０４でリーディングリスト生成モジュール２１２は、リーディングリストの各区分のコンテンツ項目を、そのコンテンツ項目について計算された各順位スコアに従って順位付ける。例えば、順位スコアが高いコンテンツ項目は、順位スコアが低いコンテンツ項目よりも高い（又は以前に）区分に列挙されてよい。
【００５１】
ブロック９０６でリーディングリスト生成モジュール２１２は、各コンテンツ項目の特珠性と、リーディングリストに対して指定された特殊性レベル（又は複数の特殊性レベル）とに基づいて、各区分のコンテンツ項目をフィルタリングする。いくつかの実施形態で、図１０に示されるプロセス１０００は、プロセス９００のブロック９０６に対応してよい。プロセス１０００を参照すると、ブロック１００２でリーディングリスト生成モジュール２１２は、各コンテンツ項目の情報源及び類型をチェックする。情報源のタイプを有する情報源と、類型とは、特定の知識領域に対して異なる専門レベルを示してよい。例えば、全体的に大衆にコンテンツを提供する主流となっている情報源からのコンテンツ項目は一般に、知識領域で専門家に向けたコンテンツを提供する情報源からのコンテンツ項目よりも低い特殊性レベル（専門レベル）を有する。別の例として、プログラムコードや論文のような特定の類型に属するコンテンツ項目は一般に、技術指向領域で、同じ領域内の他の類型に属するコンテンツ項目よりも高い特殊性レベル（専門レベル）を有する。さらに一般的な意味では、コンテンツ項目のソース、及び／又はそのコンテンツ項目が属する類型に関する情報が、コンテンツ項目の特殊性レベルの指標として使用されてよい。従って、リーディングリスト生成モジュール２１２は、コンテンツ項目に関連した情報源及び類型に基づいて、コンテンツ項目に第１特殊性スコアを割り当ててよい。
【００５２】
ブロック１００４でリーディングリスト生成モジュール２１２は、各コンテンツ項目でカバーされるトピックの特珠性をチェックする。一般的に、大衆が消費するために人気のあるコンテンツは、ハイテクのような特定の知識領域の非常に特殊な概念をカバーするコンテンツよりも、概して特珠性が低い（例えば、大衆が消費するためのコンテンツ項目の情報は、特珠性が低い）。いくつかの実施形態によれば、リーディングリスト生成モジュール２１２は、コンテンツ項目でカバーされるトピックの中の知識ポイントの全体的な階層性に基づいて、コンテンツ項目の特殊性レベルを測定してよい。リーディングリスト生成モジュール２１２は、コンテンツ項目の中でカバーされるトピックの特珠性に基づいて、第２特殊性スコアをコンテンツ項目に割り当ててよい。
【００５３】
ブロック１００６でリーディングリスト生成モジュール２１２は、特定のシンボルを含むことに関して各コンテンツ項目をチェックする。コンテンツ項目に、数式、工学図面、及びプログラミングの言語と、コードなどの特定のシンボルを含めるか存在させることが、コンテンツ項目の特殊性レベルを表してよい。例えば、そのような特定のシンボル、又は複数のシンボルを含むコンテンツ項目は、そのような特定のシンボルを含まないコンテンツ項目よりも高い特殊性を有してよい。さらにある場合には、コンテンツ項目の中に含まれる特定のシンボルの量又は数も、コンテンツ項目の特殊性の程度又はレベルでの因子となってよい。他の場合には、対応する重みを種々のタイプの特殊なシンボルに割り当ててよい。例えば、数式は、工学図面よりも高い重みを割り当ててよい。リーディングリスト生成モジュール２１２は、コンテンツ項目中にそのような特定のシンボルが含まれるか存在することに基づいて、第３特殊性スコアをコンテンツ項目に割り当ててよい。
【００５４】
ブロック１００８でリーディングリスト生成モジュール２１２は、各コンテンツ項目の長さをチェックする。コンテンツ項目の長さは、英数字の個数、単語数、行数、又はそれらの任意の組み合わせのような因子に基づいてよい。例えば、より長いコンテンツ項目は、より短いコンテンツ項目よりも特珠性が高くてよい。リーディングリスト生成モジュール２１２は、コンテンツ項目の長さに基づいて、コンテンツ項目に第４特殊性スコアを割り当ててよい。
【００５５】
ブロック１０１０でリーディングリスト生成モジュール２１２は、各コンテンツ項目の正規化された特珠性レベルを計算する。いくつかの実施形態によれば、コンテンツ項目の正規化された特珠性レベルは、上述した、コンテンツ項目に割り当てられている第１特珠性スコア、第２特珠性スコア、第３特珠性スコア、及び／又は第４特珠性スコアのうち一つ以上の平均として計算してよい。コンテンツ項目の計算された特珠性レベルは、例えば０から１までの範囲に正規化されてよい。
【００５６】
ブロック１０１２でリーディングリスト生成モジュール２１２は、リーディングリストに対して特定された特殊性レベルに基づいて、リーディングリストの各区分のコンテンツ項目をフィルタリングする。前述のように、特殊性レベルはリーディングリストに対して特定されてよく、場合によって特殊性レベルは、リーディングリストの各区分（例えばトピック、類型など）に対して特定されてよい。例えば、リーディングリストに対して特定された特殊性レベル（又はリーディングリストの区分）に特殊性レベルが一致しないコンテンツ項目を、リーディングリスト（又はリーディングリストの区分）から除去することによって、リーディングリスト生成モジュール２１２はリーディングリスト（又はリーディングリストの区分）内のコンテンツ項目をフィルタリングしてよい。
【００５７】
再びプロセス９００を参照すると、ブロック９０８でリーディングリスト生成モジュール２１２は、ユーザーのプロファイルに基づいてリーディングリストの各区分のサイズを調整する。例えば、いくつかの実施形態でリーディングリスト生成モジュール２１２は、ユーザーの専門知識（ユーザーの専門レベル）に基づいてリーディングリスト内の区分のサイズを調整してよい。例えば、専門家ユーザー（例えば、専門性の高いユーザー）の場合に、技術論文及びプログラムコードの区分など、ある領域で特異な特殊性を有するコンテンツ項目を含む区分（例えば、概して専門家に向けられたコンテンツ項目）のサイズは、広い特殊性を有するコンテンツ項目を含む区分のサイズと比較して、もっと多くのコンテンツ項目を含むように調整されてよい。逆に、非専門家又は初心者のユーザー（例えば、比較的専門レベルの低いユーザー）の場合に、ニュースやイベントの区分など、ある領域で広い特殊性を有するコンテンツ項目を含む区分（例えば、概して非専門家に向けられたコンテンツ項目）のサイズは、特異な特殊性を有するコンテンツ項目を含む区分のサイズと比較して、もっと多くのコンテンツ項目を含むように調整されてよい。いくつかの実施形態によれば、リーディングリスト生成モジュール２１２は、ユーザーによって指定された区分サイズに基づいてリーディングリスト内の区分のサイズを調整してよい。例えば、ユーザーは、５個、１０個、又は他の適切な数のコンテンツ項目のような、特定の個数のコンテンツ項目を含むために、リーディングリストの中の各区分への嗜好を指定してよい。この場合、リーディングリスト生成モジュール２１２は、ユーザーによって指定されたコンテンツ項目の数を最大限含むように、リーディングリストの各区分のサイズを調整してよい。なお、ユーザーが、リーディングリスト内の異なる区分に対して異なるサイズを指定してよいことは留意されることとする。さらに、いくつかの実施形態では、ユーザーは、リーディングリストのあるいくつかの区分のサイズを指定してよく、リーディングリストの他の区分のサイズは、ユーザーの専門レベルに応じて動的に調整してよいことは留意されることとする。
【００５８】
ブロック９１０でリーディングリスト生成モジュール２１２は、リーディングリストの多様性を高めてよい。ここで、リーディングリスト生成モジュール２１２は、ユーザーの関心トピックに直接含まれない閲読コンテンツ項目を含むことによって、リーディングリストの多様性を高めてよい。そのようなコンテンツ項目は、ユーザーの関心トピックには直接的に含まれないが、ユーザーが関心を持つことができるトピックに含まれてよい。いくつかの実施形態で、図１１に示されるプロセス１１００は、プロセス９００のブロック９１０に対応してよい。プロセス１１００を参照すると、ブロック１１０２でリーディングリスト生成モジュール２１２は、同一の告知内容に関するニュースを含むコンテンツ項目を識別してクラスタリングし、冗長性を低減したり、場合によっては除去したりする。例えば、新製品リリース、研究の新規発展、又は他の大ニュース記事のような、ニュース速報の項目が複数のニュースソースによって報告されてよい。ニュース記事は、ユーザーの関心トピックの外にあってよいが、リーディングリスト生成モジュール２１２は、そのようなニュース記事がユーザーの関心のあるニュース記事であることを判定してよい。従って、リーディングリスト生成モジュール２１２は、ニュースの同じ項目上の複数のコンテンツ項目をクラスタリングし、複数のコンテンツ項目の代表的なものを識別し、ユーザーのために生成されたリーディングリストに代表的なコンテンツ項目を含めてよい。なお、そのようなコンテンツ項目は、リーディングリストの中の別の区分の中に含まれてよいことに留意することとする。さらに、区分の中に含まれるコンテンツ項目のカテゴリーを識別するために、別の区分に適切にラベル付け（例えば、ニュース速報）をしてよいことに留意することとする。
【００５９】
ブロック１１０４でリーディングリスト生成モジュール２１２は、バースト的トピック、事象、及び／又はコンテンツ項目を発見する。「バースト」という用語は、突然で短い間隔で、又は瞬間的に発生することを指す。従って、「バースト的トピック」とは、活動の突然で短い期間に経験した、又は生じたトピックを指してよい。同様に、「バースト的事象」とは、活動の突然で短い期間に経験した、又は生じた事象を指す。例えば、スポーツにおけるバースト的な事象はスーパーボウルであってよく、このバースト的な事象に関連するコンテンツ項目はスーパーボウルをカバーするコンテンツ項目である。同様に、政治におけるバースト的トピックは近い将来の選挙であってよく、このバースト的トピックに関連するコンテンツ項目は選挙をカバーするコンテンツ項目である。一般的な意味では、バースト的トピック及び／又は事象に関連するそのようなコンテンツ項目は、ユーザーの関心の対象となってよい。バースト的トピックの検出に関する一層の詳細は、２０１７年９月２０日に出願された米国特許出願第１５／７１０，６８４号、「メッセージストリームのバースト検出」に提供されている。その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【００６０】
ブロック１１０６でリーディングリスト生成モジュール２１２は、リーディングリストの多様性を高めるために、発見されたバースト的トピック及び／又は事象に関連するコンテンツ項目をリーディングリストに含ませる。なお、そのようなコンテンツ項目は、リーディングリストの中の別の区分に含まれてよいことに留意することとする。さらに、その区分に含まれるコンテンツ項目のカテゴリーを識別するために、この別の区分は、ラベル付け（例えば、バースト的トピック及び事象）が適宜施されてよいことに留意することとする。いくつかの実施形態では、リーディングリスト生成モジュール２１２は、発見されたバースト的トピック及び／又は事象に関連するコンテンツ項目を、順位付け及び／又はフィルタリングしてよい。例えばそのようなコンテンツ項目は、鮮度、サイズ、ユーザーの関心トピックとの関連性、コンテンツ項目が得られる情報源の品質、及び本開示に照らして明らかな他の適切な要因などの諸要因に基づいて、順位付け及び／又はフィルタリングしてよい。
【００６１】
再びプロセス９００を参照すると、ブロック９１２でリーディングリスト生成モジュール２１２は、集積されたリーディングリストを表示する。例えば、ユーザーによって使用されているコンピューター装置の表示装置での集積したリーディングリストの表示が、システム１０２と相互作用を行うことをリーディングリスト生成モジュール２１２はさせてよい。リーディングリストには、トピックラベルを含んでよい。例えば、トピックラベルは、リーディングリストの対応する区分に含まれてよい。リーディングリストは、リーディングリストの中の各コンテンツ項目に対する一つ以上のキーフレーズを含んでよい。例えば、コンテンツ項目のためのキーフレーズは、コンテンツ項目のダイジェストの中に含まれてよい。
【００６２】
図１２は、本開示の少なくともいくつかの実施形態に従って、本開示で多様に説明した任意の技術を実行するために使用できる、例としてのコンピューターシステム１２００の選択された構成要素を示すブロック図である。いくつかの実施形態で、コンピューターシステム１２００は、図１のシステム１０２に関連付けられたエンジン、構成要素及び／又はモジュールの一部又は全部に関連付けられた一つ以上の動作を実施又は指示するように構成されてよい。例えば、情報取得モジュール２０４、トピック分析モジュール２０６、更新モジュール２０８、類型分析モジュール２１０及びリーディングリスト生成モジュール２１２、又はこれらの任意の組み合わせが、コンピューターシステム１２００の中で、及び／又はコンピューターシステム１２００を使用して実施されてよい。一例では、例えば、情報取得モジュール２０４、トピック分析モジュール２０６、更新モジュール２０８、類型分析モジュール２１０及びリーディングリスト生成モジュール２１２のそれぞれが、メモリー１２０４にロードされ、処理部１２０２によって実行可能である。ユーザープロファイル格納部２１４はデータ格納部１２０６に含まれる。コンピューターシステム１２００は任意のコンピューターシステムであってよく、即ち、ワークステーション、デスクトップコンピューター、サーバー、ラップトップコンピューター、ハンドヘルドコンピューター、タブレットコンピューター（例えばｉＰａｄ（登録商標）タブレットコンピューター）、モバイルコンピューター装置又はモバイル通信装置（例えばｉＰｈｏｎｅ（登録商標）モバイル通信装置、Ａｎｄｒｏｉｄ（登録商標）モバイル通信装置など）、又は、通信が可能であり、本開示に記載される動作を実行するのに十分なプロセッサー電力及びメモリー容量を有する他の形態のコンピューター装置又は通信装置などであってよい。複数個のこのようなコンピューター装置を含む分散コンピューターシステムが、提供されてよい。図示されるように、コンピューターシステム１２００は、処理部１２０２、メモリー１２０４、及びデータ格納部１２０６を含んでよい。処理部１２０２、メモリー１２０４及びデータ格納部１２０６は、通信可能に結合されてよい。
【００６３】
一般に、処理部１２０２は、種々のコンピューター・ハードウェア、ファームウェア、又はソフトウェア・モジュールを含む、任意の適切な特殊目的又は汎用コンピューター、計算エンティティ、又はコンピューター装置又は処理装置を含んでよく、適用可能なコンピューター可読記憶媒体に記憶されたプログラム命令などの命令を実行するように構成してよい。例えば処理部１２０２は、マイクロプロセッサー、マイクロコントローラー、デジタル信号プロセッサー（ＤＳＰ）、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）、又はプログラム命令を解釈及び／又は実行する、及び／又はデータを処理するように構成された、任意の他のデジタル又はアナログ回路を含んでよい。処理部１２０２は、図１２で単一の処理部として示されているが、個々に又は集合的に、本開示で説明される任意の数の動作を実行するように、又はその動作の実行を指示するように構成された、任意の数の処理部及び／又はプロセッサーコアを含んでよい。さらに、一つ又は複数の処理部が、一つ又は複数の異なる電子デバイス、例えば、異なるサーバー上に存在してよい。
【００６４】
いくつかの実施形態では、メモリー１２０４、又はデータ格納部１２０６、又はメモリー１２０４及びデータ格納部１２０６に記憶されたデータを処理するように、及び／又はプログラム命令を解釈及び／又は実行するように、処理部１２０２は構成されてよい。いくつかの実施形態で処理部１２０２は、データ格納部１２０６からプログラム命令を取得し、メモリー１２０４にプログラム命令をロードしてよい。プログラム命令がメモリー１２０４にロードされた後、処理部１２０２は、プログラム命令を実行してよい。
【００６５】
例えば、いくつかの実施形態では、システム１０２のエンジン、構成要素、及び／又はモジュールのうちの任意の一つ以上が、プログラム命令としてデータ格納部１２０６に含まれてよい。処理部１２０２は、データ格納部１２０６からプログラム命令の一部又は全部を取得し、取得したプログラム命令をメモリー１２０４にロードしてよい。プログラム命令をメモリー１２０４にロードした後、処理部１２０２は、コンピューターシステムが命令によって指示された動作を実行できるように、プログラム命令を実行してよい。
【００６６】
いくつかの実施形態で、コンピューター装置１２００（コンピューターシステム）内のインフラストラクチャー及び資源が動的に共有できるように、仮想化がコンピューター装置１２００内で使用されてよい。例えば、複数の処理部上で実行されているプロセスを処理する仮想マシンが提供されてよく、そのプロセスが複数の計算の資源ではなく一つの計算の資源のみを使用しているように見えてよい。また複数の仮想マシンを、一つの処理部で使用してよい。
【００６７】
メモリー１２０４及びデータ格納部１２０６は、コンピューター実行可能な命令、又はそれに記憶されたデータ構造を保持又は格納するためのコンピューター可読記憶媒体を含んでよい。そのようなコンピューター可読記憶媒体は、処理部１２０２のような汎用又は特殊目的のコンピューターによってアクセスできる任意の入手可能な媒体を含んでよい。例えば、限定するものではないが、このようなコンピューター可読記憶媒体は、非一時的なコンピューター可読記憶媒体を含んでよい。即ち、ランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）、読取専用メモリー（ＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読取専用メモリー（ＥＥＰＲＯＭ）、コンパクトディスク読取専用メモリー（ＣＤ−ＲＯＭ）、又は他の光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置、又は他の磁気記憶装置、フラッシュメモリー装置（例えばソリッドステートメモリー装置）、又はコンピューター実行可能な命令又はデータ構造の形態で特定のプログラムコードを保持又は格納するために使用でき、汎用又は特殊目的のコンピューターによってアクセスできる任意の他の非一時的な記憶媒体を含んでよい。また、上記の組み合わせも、コンピューター可読記憶媒体の範囲内に含まれてよい。コンピューター実行可能命令は、例えば、処理部１２０２にある一つの操作又は一連の操作を実行させるように構成された命令及びデータを含んでよい。
【００６８】
コンピューターシステム１２００は、本開示の範囲から逸脱することなく、修正、追加、又は省略が行われてよい。例えば、いくつかの実施形態では、コンピューターシステム１２００は、本明細書に明示的に図示又は説明されない可能性のある任意の数の他の構成要素を含んでよい。
【００６９】
上述のように、本開示に記載される実施形態は、本明細書でより詳細に議論されるように、コンピューターハードウェア又はソフトウェアの種々のモジュールを含む特殊目的コンピューター又は汎用コンピューター（例えば、図１２の処理部１２０２）の使用を含んでよい。理解されるように、一旦、本開示の一実施形態に従って、汎用コンピューターがプログラムされるか、又は機能を実行するように構成されると、その汎用コンピューターは特殊目的コンピューターになる。さらに、上述のように、本開示に記載の実施形態は、コンピューター実行可能な命令とか格納されたデータ構造とかを保持又は格納するためのコンピューター可読媒体（例えば、図１２のメモリー１２０４）を使用して、実施されてよい。
【００７０】
多数の例示的な変形及び構成は、本開示に照らして明らかとなる。いくつかの例によれば、リーディングリストを生成するコンピューター実施される方法を述べている。一例のコンピューター実施される方法は、複数のコンテンツ項目を含むコンテンツの集合を生成するステップと、コンテンツ項目の集合の中の各コンテンツ項目の順位スコアを計算するステップとを備え、コンテンツ項目の順位スコアは、コンテンツ項目のトピック一致、コンテンツ項目の信用度、及びコンテンツ項目の鮮度のうちの一つ以上に基づき、複数のコンテンツ項目のうちの各コンテンツ項目を、ユーザー用に合わせたリーディングリスト内の複数の区分のうちの一つの区分に集積するステップと、コンテンツ項目のそれぞれの順位スコアに基づいて、複数の区分のうちの各区分のコンテンツ項目を順位付けるステップと、順位付けられたコンテンツ項目に従って、リーディングリストの表示を行うステップとを含んでよい。
【００７１】
いくつかの例では、コンテンツ項目のトピック一致は、コンテンツ項目内のトピック分布とユーザーの関心トピックとの間の一致の程度の尺度である。他の例では、コンテンツ項目内のトピック分布は、機械学習を用いて決定される。さらに他の例では、複数のコンテンツ項目は、ウェブ上の複数の情報源から得られる。さらに別の例では、複数のコンテンツ項目の各コンテンツ項目は、各コンテンツ項目に関連する類型に従って、一つの区分に集積される。なお別の例では、各コンテンツ項目に関連する類型は、トレーニングされた分類器を使用して決定される。さらに他の例では、コンテンツ項目の順位スコアは、コンテンツ項目のトピック一致、コンテンツ項目の信用度、及びコンテンツ項目の鮮度の凸結合である。さらに別の例では、この方法はまた、各コンテンツ項目の特殊性と、リーディングリストに対して特定された特殊性レベルとに基づいて、複数の区分のうちの各区分のコンテンツ項目をフィルタリングするステップを含んでよい。いくつかの例では、この方法はまた、各コンテンツ項目の特殊性と、リーディングリストの区分に対して特定された特殊性レベルとに基づいて、複数の区分のうちの各区分のコンテンツ項目をフィルタリングするステップを含んでよい。他の例では、本方法はまた、ユーザーの嗜好に基づいて、リーディングリスト内の各区分のサイズを調整するステップを含んでよい。さらに他の例では、本方法は、リーディングリストの多様性を高めるステップを含んでよい。
【００７２】
いくつかの例によれば、一つ以上の処理部によって実行されたときに、リーディングリストを生成するためにプロセスを実行させる命令を有して符号化された、一つ以上の非一時的なマシン可読媒体を含む、コンピュータープログラム製品を述べている。一例のプロセスは、複数のコンテンツ項目を含むコンテンツの集合を生成するステップと、コンテンツ項目の集合の中の各コンテンツ項目の順位スコアを計算するステップとを備え、コンテンツ項目の順位スコアは、コンテンツ項目のトピック一致、コンテンツ項目の信用度、及びコンテンツ項目の鮮度のうちの一つ以上に基づき、複数のコンテンツ項目のうちの各コンテンツ項目を、ユーザー用に合わせたリーディングリスト内の複数の区分のうちの一つの区分に集積するステップと、コンテンツ項目のそれぞれの順位スコアに基づいて、複数の区分のうちの各区分のコンテンツ項目を順位付けるステップと、リーディングリストの表示を行うステップとを含んでよい。
【００７３】
いくつかの例では、コンテンツ項目のトピック一致は、コンテンツ項目内のトピック分布とユーザーの関心トピックとの間の一致の程度の尺度である。他の例では、複数のコンテンツ項目の各コンテンツ項目は、各コンテンツ項目に関連する類型に従って、一つの区分に集積される。さらに他の例では、コンテンツ項目に関連する類型は、コンテンツ項目の一つ以上の特徴に基づいて決定される。さらに別の例では、コンテンツ項目の順位スコアは、コンテンツ項目のトピック一致、コンテンツ項目の信用度、及びコンテンツ項目の鮮度の凸結合である。
【００７４】
他の例によれば、リーディングリストを生成するシステムを述べている。一例のシステムは、命令を記憶するように構成された一つ以上の非一時的なマシン可読媒体と、一つ以上の非一時的なマシン可読媒体に記憶された命令を実行するように構成された一つ以上の処理部とを含んでよい。一つ以上の処理部により命令を実行することは、即ち、複数のコンテンツ項目を含むコンテンツの集合を生成して、コンテンツ項目の集合の中の各コンテンツ項目の順位スコアを計算して、ここでコンテンツ項目の順位スコアは、コンテンツ項目のトピック一致、コンテンツ項目の信用度、及びコンテンツ項目の鮮度の凸結合であり、複数のコンテンツ項目のうちの各コンテンツ項目を、ユーザー用に合わせたリーディングリスト内の複数の区分のうちの一つの区分に集積して、コンテンツ項目のそれぞれの順位スコアに基づいて、複数の区分のうちの各区分のコンテンツ項目を順位付けて、リーディングリストの表示を行うことを、一つ以上の処理部に行わせるのであってよい。
【００７５】
いくつかの例では、命令を実行することにより、一つ以上の処理部が、各コンテンツ項目の特殊性と、リーディングリストに対して特定された特殊性レベルとに基づいて、複数の区分のうちの各区分のコンテンツ項目をフィルタリングする。他の例では、命令を実行することにより、一つ以上の処理部が、ユーザーの嗜好に基づいて、リーディングリスト内の各区分のサイズを調整する。さらに他の例では、命令を実行することにより、一つ以上の処理部が、リーディングリストの多様性を高める。
【００７６】
本開示で使用されるように、用語「エンジン」又は「モジュール」又は「構成要素」は、エンジン、又はモジュール、又は構成要素、及び／又はソフトウェアオブジェクト又はソフトウェアルーチンの、動作を実行する構成の特定のハードウェア実装を指してよい。このソフトウェアオブジェクト又はソフトウェアルーチンは、コンピューターシステムの汎用ハードウェア（例えばコンピューター可読媒体、処理装置など）で記憶及び／又は実行してよい。いくつかの実施形態で、本開示に記載した異なる構成要素、モジュール、エンジン及びサービスは、コンピューターシステム上で実行される（例えば、別個のスレッドとして）オブジェクト又はプロセスとして構成されてよい。本開示に記載されたシステム及び方法のいくつかは、全体に、ソフトウェアで構成される（汎用ハードウェア上に格納され、及び／又は汎用ハードウェアによって実行される）ものとして説明されるが、特定のハードウェア実装、ファームウェア実装、又は、それらの任意の組み合わせも可能であり、意図されるものである。この記載で「計算エンティティ」は、本開示で前述したような任意のコンピューターシステム、又はコンピューターシステム上で実行する任意のモジュール又は変調器の組み合わせであってよい。
【００７７】
本開示及び添付の請求項（例えば、添付の請求項の本文部分）で使用される用語は、「オープン」な用語として全体的に意図されている。（例えば、「含む」という用語は、「含むが、これに限定されない」と解釈されるものとし、「有する」という用語は、「少なくとも有する」と解釈されるものとし、「含む」という用語は、「含むが、これに限定されない」などと解釈されるものとする。）
【００７８】
さらに、特定の数字を前に付した請求項の記載が意図されている場合、そのような意図は請求項に明示的に記載される。そのような記載がない場合、そのような意図は存在しない。例えば、理解を助けるために、以下の添付の請求項は、請求項の記載の前に付すために、「少なくとも一つ」及び「一つ以上」の導入句の使用を含むことがある。しかし、たとえ同じ請求項が導入句「一つ以上」又は「少なくとも一つ」及び不定冠詞「ａ」又は「ａｎ」を含むときでも、請求項に述べた特徴に不定冠詞「ａ」又は「ａｎ」を前に付すことが、そのただ一つの特徴を有する実施形態のみに、導入句付きの請求項に述べた特徴を有する任意の特定の請求項を限定するというふうに、「少なくとも一つ」及び「一つ以上」の導入句の使用を解釈しないものとする（例えば、「ａ」及び／又は「ａｎ」は、「少なくとも一つ以上」又は「一つ以上」を意味すると解釈するものとする）。請求項に述べた特徴の前に付す定冠詞の使用についても、同様である。
【００７９】
さらに、導入句付きの請求項の特徴の特定の数字を明示的に述べた場合でも、そのような特徴は、少なくとも述べられた数を意味すると解釈するものとする。（例えば、他の修飾語のない「二つの道具部品（ｗｉｄｇｅｔ）」の裸の記載は、少なくとも二つの道具部品、又は二つ以上の道具部品を意味する。）さらに、「Ａ、Ｂ及びＣなどの少なくとも一つ」又は「Ａ、Ｂ及びＣなどの一つ以上」と類似の組み合わせを用いる例では、一般に、そのような句形は、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、Ａ及びＢの組、Ａ及びＣの組、Ｂ及びＣの組、Ａ、Ｂ及びＣの組、などを含むものと意図される。
【００８０】
本開示に記載された全ての例、及び条件を付した言語表現は、本開示及び発明者が当該技術を発展させるために提案した概念を理解する際に、読者の助けとなる教育的目的を意図するものであり、このように具体的に記載された例及び条件に限定はされないと解釈されるものとする。本開示の実施形態を詳細に説明したが、本開示の精神及び範囲から逸脱しなければ種々の変更、置換及び改変をそれに行ってよい。従って、本開示の範囲は、この詳細な説明によってではなく、むしろ本明細書に添付された請求項によって限定されることが意図されている。
【００８１】
以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
リーディングリストを生成するコンピューター実施される方法であって、
複数のコンテンツ項目を含むコンテンツの集合を生成するステップと、
前記コンテンツ項目の集合の中の各コンテンツ項目の順位スコアを計算するステップであって、前記コンテンツ項目の前記順位スコアは、前記コンテンツ項目のトピック一致、前記コンテンツ項目の信用度、及び前記コンテンツ項目の鮮度のうちの一つ以上に基づく、ステップと、
前記複数のコンテンツ項目のうちの各コンテンツ項目を、ユーザー用に合わせたリーディングリスト内の複数の区分のうちの一つの区分に集積するステップと、
前記コンテンツ項目のそれぞれの順位スコアに基づいて、前記複数の区分のうちの各区分のコンテンツ項目を順位付けるステップと、
順位付けられた前記コンテンツ項目に従って、前記リーディングリストの表示を行うステップとを備えている方法。
（付記２）
前記コンテンツ項目の前記トピック一致は、前記コンテンツ項目内のトピック分布と前記ユーザーの関心トピックとの間の一致の程度の尺度である付記１記載の方法。
（付記３）
前記コンテンツ項目内の前記トピック分布は、機械学習を用いて決定される付記２記載の方法。
（付記４）
前記複数のコンテンツ項目は、ネットワークに接続された複数の情報源から得られる付記１記載の方法。
（付記５）
前記複数のコンテンツ項目の各コンテンツ項目は、各コンテンツ項目に関連する類型に従って、一つの区分に集積される付記１記載の方法。
（付記６）
各コンテンツ項目に関連する前記類型は、トレーニングされた分類器を用いて決定される付記５記載の方法。
（付記７）
前記コンテンツ項目の前記順位スコアは、前記コンテンツ項目の前記トピック一致、前記コンテンツ項目の前記信用度、及び前記コンテンツ項目の前記鮮度の凸結合である付記１記載の方法。
（付記８）
さらに、各コンテンツ項目の特殊性と、前記リーディングリストに対して特定された特殊性レベルとに基づいて、前記複数の区分のうちの各区分のコンテンツ項目をフィルタリングするステップを含む付記１記載の方法。
（付記９）
さらに、各コンテンツ項目の特殊性と、前記リーディングリストの区分に対して特定された特殊性レベルとに基づいて、前記複数の区分のうちの各区分のコンテンツ項目をフィルタリングするステップを含む付記１記載の方法。
（付記１０）
さらに、前記ユーザーの嗜好に基づいて、前記リーディングリスト内の各区分のサイズを調整するステップを含む付記１記載の方法。
（付記１１）
さらに、前記リーディングリストの多様性を高めるステップを含む付記１記載の方法。
（付記１２）
一つ以上の処理部によって実行されたときに、リーディングリストを生成するためにプロセスを実行させる命令を有して符号化されたコンピュータープログラムであって、前記プロセスは、
複数のコンテンツ項目を含むコンテンツの集合を生成するステップと、
前記コンテンツ項目の集合の中の各コンテンツ項目の順位スコアを計算するステップであって、前記コンテンツ項目の前記順位スコアは、前記コンテンツ項目のトピック一致、前記コンテンツ項目の信用度、及び前記コンテンツ項目の鮮度のうちの一つ以上に基づく、ステップと、
前記複数のコンテンツ項目のうちの各コンテンツ項目を、ユーザー用に合わせたリーディングリスト内の複数の区分のうちの一つの区分に集積するステップと、
前記コンテンツ項目のそれぞれの順位スコアに基づいて、前記複数の区分のうちの各区分のコンテンツ項目を順位付けるステップと、
順位付けられた前記コンテンツ項目に従って、前記リーディングリストの表示を行うステップとを備えている、コンピュータープログラム。
（付記１３）
前記コンテンツ項目の前記トピック一致は、前記コンテンツ項目内のトピック分布と前記ユーザーの関心トピックとの間の一致の程度の尺度である付記１２記載のコンピュータープログラム。
（付記１４）
前記複数のコンテンツ項目の各コンテンツ項目は、各コンテンツ項目に関連する類型に従って、一つの区分に集積される付記１２記載のコンピュータープログラム。
（付記１５）
前記コンテンツ項目に関連する前記類型は、前記コンテンツ項目の一つ以上の特徴に基づいて決定される付記１４記載のコンピュータープログラム。
（付記１６）
前記コンテンツ項目の前記順位スコアは、前記コンテンツ項目の前記トピック一致、前記コンテンツ項目の前記信用度、及び前記コンテンツ項目の前記鮮度の凸結合である付記１２記載のコンピュータープログラム。
（付記１７）
リーディングリストを生成するシステムであって、
命令を記憶するように構成された一つ以上の非一時的なマシン可読媒体と、
一つ以上の非一時的な前記マシン可読媒体に記憶された命令を実行するように構成された一つ以上の処理部とを備え、
前記命令を実行することは、
複数のコンテンツ項目を含むコンテンツの集合を生成して、
前記コンテンツ項目の集合の中の各コンテンツ項目の順位スコアを計算して、ここで前記コンテンツ項目の前記順位スコアは、前記コンテンツ項目のトピック一致、前記コンテンツ項目の信用度、及び前記コンテンツ項目の鮮度の凸結合であり、
前記複数のコンテンツ項目のうちの各コンテンツ項目を、ユーザー用に合わせたリーディングリスト内の複数の区分のうちの一つの区分に集積して、
前記コンテンツ項目のそれぞれの順位スコアに基づいて、前記複数の区分のうちの各区分のコンテンツ項目を順位付けて、
順位付けられた前記コンテンツ項目に従って、前記リーディングリストの表示を行うことを、一つ以上の前記処理部に行わせる、システム。
（付記１８）
前記命令を実行することにより、前記一つ以上の処理部が、各コンテンツ項目の特殊性と、前記リーディングリストに対して特定された特殊性レベルとに基づいて、前記複数の区分のうちの各区分のコンテンツ項目をフィルタリングする付記１７記載のシステム。
（付記１９）
前記命令を実行することにより、前記一つ以上の処理部が、前記ユーザーの嗜好に基づいて、前記リーディングリスト内の各区分のサイズを調整する付記１７記載のシステム。
（付記２０）
前記命令を実行することにより、前記一つ以上の処理部が、前記リーディングリストの多様性を高める付記１７記載のシステム。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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