(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ処理システムのプロセッサにより実行され、少なくとも１つの情報エンティティを提示する情報資源の情報サーベイを行う方法であって、当該方法は、
前記プロセッサにより、ユーザによる述語のセットの入力に応答して、前記述語のセットを有する初期化されたサーベイニッチを形成するステップであって、前記述語は、特性、属性、特質、特徴、機能、関係、測定、制約、意味論的特性、行為、符号列、目標、および情報サーベイ問題の基準のうち少なくとも１つである、前記形成するステップと、
前記プロセッサにより、演算子を述語の初期セットに適用することにより、前記サーベイニッチを変換するステップであって、変換された述語のセットは、述語の前記初期セットと同一ではなく、述語の前記初期セットの真部分集合ではなく、前記変換された述語のセットは、前記情報資源に対して評価された場合に充足不可能であり、前記充足不可能とは、前記変換された述語のセットのすべての述語を満たす前記情報源の情報エンティティが存在しないことを意味する、前記変換するステップと、
前記プロセッサにより、前記変換されたサーベイニッチの特徴付けられたパーティションを特定するアルゴリズムを実行するステップであって、前記パーティションはサーベイ・ラティスの要素であり、前記サーベイ・ラティスは、前記述語の変換されたセットの部分集合の半順序を表し、前記サーベイ・ラティスの要素は、前記情報資源の少なくとも１つの情報エンティティが前記部分集合のすべての述語を満たすように、前記述語の変換されたセットの充足可能な部分集合によって定義され、少なくとも一つのサーベイ・ラティスの要素は、前記サーベイラティス内において前記情報資源に対して最大の充足可能なサーベイ・ラティスの要素のうちの少なくとも一つである、前記実行するステップと、
前記情報サーベイ問題へのオプションとして、前記変換されたサーベイニッチの前記特徴付けられたパーティションの少なくとも一部を特定するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に情報資源にアクセスし、これを活用する分野に関係し、より具体的には、情報を調査するための方法及びシステムに関係する。
【背景技術】
【０００２】
Ｉｎｆｏｇｌｕｔつまり情報過多は、コンピュータ業界だけでなく、ほとんどすべての産業や社会の領域に影響を及ぼすものとして、現在の問題になっており、今後ますます大きな問題になろうとしている。
【０００３】
１９９５年に初めて観察された情報過多は、情報量、非持久性、複雑さ、不透明さ、オーバーロードの増大の産物である。Ｗｅｂの急激な増大を見るだけで、量が確かに増大していることの証拠が得られる。それほどあからさまに見えてこないのは、情報資源の急激な変化であるが、情報は目にもとまらぬ速さで行き交うことができ、そして実際行き交っている。そのうえ、深まる情報過多は、情報は保持されるものだということの性質であって、関係、依存性、対象相互作用が増えるとともに複雑になり、もはや単純に独立した構造化されたレコードではない。さらに、複雑な構造と難しいアクセス経路に、より深く埋め込まれる情報が増えるほど、「表面上」見える情報は次第に少なくなる。これは情報量が増えるとともに悪化するだけであるが、球体の体積が増えるとその球体の表面積／体積比が減少するのと同様である。
【０００４】
情報のオーバーロードでなければ、これはすべて恩恵であり、過剰というわけではない。しかし残念なことに、人間は生まれつきこのような増大一途の量、非持久性、複雑さ、不透明さを取り扱う能力を備えてはおらず、情報システムは、こうした情報過多の指数曲線について行くことはできなかった。オーバーロードのコストは無視できない。２０００年にＩＤＣが発表した情報過多の推定年間コストは、米国フォーチュン５００社に限ってみても、１２０億ドルであった。２００２年に、Ｄｅｌｐｈｉ  Ｇｒｏｕｐは、標準的な知識労働者は情報過多のため１時間／日を失っていると断じているが、Ｄｅｌｐｈｉは、知識労働者に、管理職だけでなく、営業職、研究開発者、金融関係労働者、法律、健康関係などの専門家も含めている。コストはオフィスに限られていると考えるべきではなく、Ｄｅｌｐｈｉ  Ｇｒｏｕｐは、売れ残りの２７％は顧客が自分の買いたい物を見つけられないことに帰すべきであり、これは消費者と生産者の両者にとってのコストであると述べている。情報過多は重大なのである。
【０００５】
すると、情報過多の中心的問題としては、上述のあらゆる局面での増大が問題なのではなく、むしろ、こうした増大にわれわれが対処できないことが問題であるということになる。これは、知識のギャップ、つまり、情報とその情報に対してユーザが知っていることとの間のギャップである。知識のギャップの一方の側に、ユーザの知識と欲求があり、他方の側に、情報のコンテンツ、構造、トラバース経路がある。知識のギャップがあると、ユーザは、情報資源を効果的に、効率的に利用することを妨げられ、同様に、情報資源が活用できる形で公開されない。
【０００６】
知識のギャップは情報過多の苦痛を増し、情報過多は知識のギャップを広げる、つまり、情報の量、複雑さなどが増大すると、そこに何があるのかについてユーザが知る情報量が次第に減り、ギャップが広がり、その結果、情報過多はそれだけよけいに費用がかかる、有害なものとなる。
【０００７】
それほど重要な問題が長い間放っておかれるはずがない。情報過多に対する２つの先端技術が打ち出された、つまり、サーチとカテゴリ・ブラウジングである。サーチの目標は、ユーザがフィルタリングのプロセスによって処理する必要のある情報の量を削減することであり、その際にサーチするユーザがフィルタを用意する。その一方で、カテゴリ・ブラウジングやカテゴリ化では、抽象化を行い、一定量の詳細情報をカテゴリで置き換え、すべての関連情報についてこのプロセスを繰り返し、そして、その結果得られるカテゴリを情報全体の代理となる構造に編成することにより情報の量を減らす。
【０００８】
一時期、サーチとカテゴリ化は、量、複雑さ、不透明さを低減することにより、知識のギャップを縮小する、したがって情報過多を軽減するのに役立った。しかし、根幹となる情報資源は現状のままではなかった、つまり、情報過多はますます巨大化、複雑化を推進し続け、変化を加速し続けた。その結果、サーチの結果とカテゴリ・システムそのものが情報過多になってしまったのである。
【０００９】
サーチで作成される結果はあまりにも多すぎるが、それは、Ｗｅｂサーチが、いつも決まって、数百、数千、多くの場合、数百万件ものヒットを返すからである。ユーザがフィルタ処理で結果を管理可能なサイズに何とか絞り込めるとしても、無関係であったり、完全に間違っている結果があまりにも多すぎることも多々あり、時間の無駄となっている。
【００１０】
カテゴリ・システムや分類法は数万から数百万のカテゴリを含み、ユーザは助けを借りずにそれらのカテゴリの中をかき分けてゆくこともあるため、カテゴリ化はうまくいっていない。ユーザがこれらの膨大なカテゴリ階層をナビゲートすることはできず、それらの階層を通る経路が多すぎ、作成者にとって意味のあるカテゴリの組織構造は、頻繁に試行錯誤で行きつ戻りつするユーザを誤らせ、さらに時間と労力がつぎ込まれる。
【００１１】
以前にもユーザと情報資源との間に知識のギャップがあったが、現在もユーザとサーチ結果やカテゴリ・システムとの間の知識のギャップが広がっている。それは、これらの技術はそれ自体情報資源となり、拡大する情報過多の一部となっているからである。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明では、計算システムを使用してサーベイ・ニッチを変換し、変換されたサーベイ・ニッチを作成すること、計算システムを使用して、変換されたサーベイ・ニッチ内のエンティティの少なくとも１つの特徴付けられたパーティションを識別することを含む方法を提供する。
【００１３】
さらに、本発明では、サーベイ・ラティス(lattice)を述語ラティスの特殊化として生成する方法を提供する。
【００１４】
さらに、本発明では、各述語の充足可能性について１つ又は複数の事実を識別すること、証拠要点(point of evidence)別に１つ又は複数の事実をグループ化して１つ又は複数の事実グループを生成すること、充足した述語の個数で１つ又は複数の事実グループを並べ替えること、１つ又は複数の事実グループから重複する事実グループを除去すること、１つ又は複数の事実グループのグループ包摂関係をラティスの半順序として使用することを含む、述語ラティスを形成する方法を実施する。
【００１５】
さらに、本発明では、述語ラティス要素を表す方法を提供する。その方法は、計算システムを使用して述語ラティスの最小要素である述語を厳密な順序にすること、計算システムを使用して述語ラティス要素を厳密な順序の述語に関連付け、関連付けられた述語ラティス要素がその述語を包摂することを含む。
【００１６】
本発明の一態様では、述語ラティス要素にインデックス・エントリを関連付けて、述語ラティス要素がインデックス・エントリを包摂するようにすることによりインデックスを増強する方法を提供する。
【００１７】
本発明の他の態様では、述語ラティス要素に概念構造の構成要素を関連付けて、述語ラティス要素が概念構造の構成要素を包摂するようにすることにより概念構造を増強する方法を実施する。
【００１８】
本発明の他の態様では、述語ラティス要素にカテゴリ・システムのカテゴリを関連付けて、述語ラティス要素がカテゴリ・システムのカテゴリを包摂するようにすることによりカテゴリ・システムを増強する方法を提供する。
【００１９】
本発明の他の態様では、述語ラティス要素にデータベース・システムの属性を関連付けて、述語ラティス要素がデータベース・システムの属性を包摂するようにすることによりデータベース・システムを増強する方法を提供する。
【００２０】
本発明は、サーベイ・ラティス要素がインデックス、概念構造、データベース、カテゴリ・システムを含むソースのグループからのソースに基づくデータ構造をも対象とする。
【００２１】
本発明は、さらに、述語ラティス要素で増強された情報構造のシステムも対象とし、情報構造はインデックス、概念構造、データベース、カテゴリ・システムを含むグループに属す。
【００２２】
本発明は、さらに、サーベイ・ニッチに関連付けられる、複数の情報エンティティを識別する情報資源マネージャを含む、情報サーベイを実行するシステム、サーベイ・ニッチの少なくとも１回の生成を管理するサーベイ・ニッチ・マネージャ、サーベイ・ニッチに関連付けられた少なくとも１つの特徴付けられたパーティションを識別するパーティション・マネージャ、サーベイ・ニッチの変換を管理する変換マネージャを対象とする。
【００２３】
本発明は、さらに、ユーザが情報資源を調べるために使用できるユーザ・インターフェースを対象とする。本ユーザ・インターフェースは、サーベイ・ニッチを初期化するためにユーザ入力を捕捉する手段と、複数の特徴付けられたパーティションをユーザに提示するための表示手段を備える。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】情報サーベイのための本発明の一実施形態によるシステムの概略図である。
【図２】進化論的テーマを使った情報サーベイのための本発明の一実施形態によるシステムの概略図である。
【図３】意味論的／概念的テーマを使った情報サーベイのための本発明の一実施形態によるシステムの概略図である。
【図４】トポロジカル・テーマを使った情報サーベイのための本発明の一実施形態によるシステムの概略図である。
【図５】意味論的／概念的及び進化論的組合せテーマを使った情報サーベイのための本発明の一実施形態によるシステムの概略図である。
【図６】組み合わせた進化論的及びトポロジカル・テーマを使った情報サーベイのための本発明の一実施形態によるシステムの概略図である。
【図７】組み合わせた意味論的／概念的及びトポロジカル・テーマを使った情報サーベイのための本発明の一実施形態によるシステムの概略図である。
【図８】組み合わせた意味論的／概念的、進化論的、トポロジカル・テーマを使った情報サーベイのための本発明の一実施形態によるシステムの概略図である。
【図９】本発明の一実施形態による、エンティティ充足可能性の概略図である。
【図１０】本発明の一実施形態による、最大の充足可能な要素及び最小の充足不可能な要素を示すサーベイ・ラティスの概略図である。
【図１１】本発明の一実施形態による、すべての充足可能な要素及び充足不可能な要素を示すサーベイ・ラティスの概略図である。
【図１２】本発明の一実施形態による、最大の充足可能な述語ラティス要素を識別する方法例の概略動作流れ図である。
【図１３】本発明の一実施形態による、サーベイ・ラティスの利用のダイアグラム図である。
【図１４】本発明の一実施形態による、インスタンス・データを持つ従来の概念構造のダイアグラム図である。
【図１５】本発明の一実施形態による、最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素で増強された、インスタンス・データを持つ従来の概念構造のダイアグラム図である。
【図１６】本発明の一実施形態による、サーベイ・ラティス要素を中心として再編成され、増強された概念構造のダイアグラム図である。
【図１７】本発明の一実施形態による、一般化及び特殊化を使用する変換方法のダイアグラム図である。
【図１８】本発明の一実施形態による、一般化／特殊化例の分類法の一部のダイアグラム図である。
【図１９】本発明の一実施形態による、情報サーベイのための装置のダイアグラム図である。
【図２０】本発明の一実施形態による、初期化のための基本ユーザ・インターフェースのダイアグラム図である。
【図２１】本発明の一実施形態による、サーベイパーティション・テーブルのためのユーザ・インターフェースのダイアグラム図である。
【図２２】本発明の一実施形態による、機能強化されたユーザ・インターフェースのダイアグラム図である。
【図２３】本発明の一実施形態による、サーベイ・マネージャ及びサーベイ・ニッチの初期化のダイアグラム図である。
【図２４】本発明の一実施形態による、サーベイ・ニッチ・マネージャのためのインターフェースのダイアグラム図である。
【図２５】本発明の一実施形態による、サーベイ・ラティス・テーブルのためのインターフェースのダイアグラム図である。
【図２６】本発明の一実施形態による、スポーツカーの例の初期化のダイアグラム図である。
【図２７】本発明の一実施形態による、スポーツカーの例に対するサーベイ・ラティス・テーブルのダイアグラム図である。
【図２８】本明細書で説明されている方法のうちのいずれか１つをマシンに実行させる一組の命令を実行できるコンピュータ・システムの例示的な実施形態におけるマシンのダイアグラム図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
本発明の他の特徴は、付属の図面と以下で述べる詳細な説明とから明らかになる。
【００２６】
本発明は、例を用いて説明されているが、付属の図面の図の制限を受けることはない。
【００２７】
情報に適用されるサーベイ
情報過多を事実だと認めて受け入れ、それ以上情報過多自体を発生させることなく知識のギャップを広げるのではなく減らす方向でそれを処理する権限をユーザに持たせるシステムが必要である。その目的のために、これまでに長期間にわたって大量のデータを収集し分析してきたサーベイの伝統を調査し、それを情報に適用する。
【００２８】
人間が努力している多くの分野において、そのような資源の利用を支援するために資源を理解する必要があった。エネルギー資源は、石油ガス調査のような原型的な例である。土地は、利用される、つまり建てられる前に理解できるもう１つの資源である。このような理解を進めるために、衛星・ＧＰＳサーベイヤ、石油探査サーベイヤ、測量士、サーベイ、さらにはマーズ・グローバル・サーベイヤをも用意していることは驚くべきことではない。また、世論調査、つまりサーベイを、市場利用のための理解手段として考慮することもできる。
【００２９】
サーベイは、サーチやブラウジングに比べてより意図的で、形式的で、管理された、詳細であり、完全な機能である。サーチは、小さな領域に的を絞り、周辺領域を無視することが多い。ブラウジングは、興味のあるものを見つけ出すために、良い物を見つけ出せる才能にもよるが、一般的には他人が用意した道を軽い気持ちで歩き回ることに似ている。それと対照的に、サーベイヤは、周辺領域を見渡し綿密に調べ、特徴やその詳細だけでなく、特徴間の関係にも注目する。
【００３０】
情報サーベイの導入
本発明の例による、情報を調べる方法とシステムについて以下で説明する。以下の説明では、説明を目的として、本発明を完全に理解できるようにする多数の具体的詳細を述べている。ただし、当業者にとっては、本発明はこれらの具体的詳細が取りあげられなくても実施できることは明白であろう。
【００３１】
われわれが情報技術の新しい概念を導入するのは上述の伝統の中へであって、これはサーチやブラウジングをすでに含む兵器庫に追加するようなものである。この新しい技術は、情報サーベイと呼び、そのような情報サーベイを実行するシステムを情報サーベイヤと呼ぶと都合がよいであろう。
【００３２】
地図にもない、まだ見たことのない広大な領域や資源、例えば油脈、鉱床、海底、惑星内部構造、さらには市場などを把握し利用できるようにするために従来のサーベイヤが使用されてきたのとまったく同様に、情報サーベイは、情報資源の中の注目する領域を目標に定め、それを理解し、利用するために使用される。
【００３３】
本発明の例示的な実施形態による、従来のサーベイヤと同様の情報サーベイでは、表面だけでなく、表面下をも特徴付け、ドリリングするターゲットの数を絞り込み、潜在的トラップを識別し、欠落しているものを識別しようとする。すべてのサーベイのように、これは、短い説明要約とともに、様々な特徴を比較し対比する詳細なクリティカル検査を含む。最終結果として、情報サーベイでは、多数の、さらには数百万件の結果の整理統合、区別、評価、選択、変化を一度にサポートしようとする。
【００３４】
しかし、情報サーベイは、サーチ結果に適用することができ、またカテゴリ・ブラウジング・システムに固有の分類法を使用することができるため、従来のサーチやブラウジング・システムに対する強力な追加機能となる。
【００３５】
サーチやブラウジングは情報の検索だけをサポートするが、情報サーベイは、さらに、オプションにより、情報資源に対する挿入、削除、更新オペレーション、及び／又はデータ定義オペレーションをサポートするために使用することもできる。
【００３６】
限定はしないが、製品、サービス、人々、Ｗｅｂページ、ドキュメント、メディア・データベース、データ・ウェアハウス、ソフトウェアのオブジェクトとコンポーネント、ＸＭＬファイル、さらにはＷｅｂ  Ｓｅｒｖｉｃｅｓをも含む、すべての情報資源を調べることができる。
【００３７】
知識のギャップを効果的に解消するために、情報サーベイでは、情報資源をユーザに適合させ、そしてユーザを情報資源に適合させようと試みる。この目的のために、ユーザの現在の知識と要求に適合させ、調べる際に知る必要のあることをユーザに教示することを求めることができる。情報サーベイでは、クリティカルな分析や判断に対するユーザのキャパシティを利用することができ、また自然な相互作用の明示的重み、優先度、時期尚早の選択、行き止まりの知識を必要とする場合があるが、論理式や問合せの定式化は、一般的には、ユーザに求められない。
【００３８】
情報サーベイの方法論
そこで、情報サーベイを実行する一般的な方法の例を取りあげて、説明する。
【００３９】
用語
「ユーザ」という用語は、情報システムの単一ユーザ又は複数のユーザを意味するが、ただし、ユーザは、人間、マシン、デバイス、又はシステム、又は適切に訓練された人間以外の生命形態とすることができる。
【００４０】
「情報資源」という用語は、情報をユーザに提供することができる単一又は複数のシステムを意味し、ただし、提供はユーザへの情報の要求つまり「プッシュ」に対する応答として行われる。サンプル情報資源は、付録Ｉにまとめられている。
【００４１】
「エンティティ」という用語は、情報資源、例えば、リレーショナル・データベースのタプル（組）、ソフトウェア・コンポーネント、製品、Ｗｅｂページ、又はファイルのパラグラフ、センテンス若しくはフェーズを介してアクセス可能な情報のオブジェクトを指す。エンティティは、格納される必要はないが、要求、処理、通信、相互作用などにより明らかにされるまで仮想的存在であることができる。このような例は、ルール・ベース・システムにおける事実とルールに基づいて推論できる、又は適当な入力が与えられたときに人工ニューラル・ネットワークにより作成できるエンティティを含む。
【００４２】
「述語」という用語は、ファジー的又は非ファジー的、明示的又は暗示的、顕在的又は潜在的な特性、特質、属性、特徴、関係、測定、制約、行為、意味論的特性、符号列などと機能的に等価な表現を意味する。
【００４３】
「サーベイ・ニッチ」という用語は、調べている情報資源の１つ又は複数の識別可能な部分、領域、又は地域を表す。
【００４４】
パーティションという用語は、サーベイ・ニッチ内に常駐するエンティティのグループ化を指す。
【００４５】
「特徴付けられたパーティション」という用語は、サーベイ・ニッチ内の他のパーティションと区別されるような形で特徴付けられる。
【００４６】
「完全告知」という用語は、サーベイ・ニッチ内の各パーティションを他のパーティションから（完全に又は部分的に）区別するパーティションの特徴付けを指す。
【００４７】
「変換」は、例えば、情報資源とユーザの欲求にうまく合致するように多数の変換手法によりサーベイ・ニッチを修正する。
【００４８】
サーベイの一般的方法
図１を参照すると、サーベイ・ニッチは、サーベイが開始されたときにオペレーション１２で初期化される。サーベイ・ニッチは、調べられる情報資源の１つ又は複数の識別可能な部分、領域、又は地域を表す。初期化は、一組の述語又はその機能的等価物により直接的に、又はエンティティ例を通じて間接的に実行することができる。初期化されたニッチは、サーベイの過程で変更や変換を受ける開始点である。これは、問合せフィルタのように、厳格な制約条件ではなく、最初から的を射ている必要はない。初期化は、さらに、既存のサーベイ・ニッチを識別することにより実行することもできる。
【００４９】
オペレーション１４で、知識のギャップに適切に対処するため、サーベイ・ニッチが変換を受ける。変換は、ユーザによって初期化されたニッチを情報資源に揃え、ユーザではなく資源により所有される知識を有効に利用する。変換は、サーベイ・ニッチを展開、収縮、シフト、又はその他の形で修正することができる。変換を実行することで、例えば、特定のパーティション化や特徴付けの目標を達成又は達成の手助けをするために、特定の目的を遂行するか、又は指定されたポリシーを実現することができる。変換の手段は、限定はしないが、ユーザの相互作用、機能やプロセスの適用、及び／又は情報の適用を含む。オペレーション１６で、サーベイ・ニッチを占有するエンティティが検索される。
【００５０】
オペレーション１８で、エンティティのサーベイ・ニッチがパーティションされる。パーティション化は、エンティティが単一のパーティションにのみ属すことができる場合には厳密で、パーティションがオーバーラップする場合にはソフトであってよい。最終結果では、多数の個別エンティティについて抽象化し、パーティションの数を減らす。
【００５１】
しかし、パーティションは、一般的に「カテゴリ」と理解されるものと比べて、エンティティのより広い識別であるとみなすことができる。例えば、ラベル付きカテゴリでは、カテゴリ・ラベルが意味するものについて了解があること、それに同意していることを前提とすると考えると、そのような了解は、知識のギャップがあるため想定することはできない。同じ理由で、いくつかの「カテゴリ」については、明確に比較や分析を行うことはできない。
【００５２】
オペレーション２０で、それぞれのパーティションは、パーティション内のエンティティにより共有される属性を表す、又は関係、特性、特徴などを表す、述語により特徴付けられる。サーベイ・ニッチ内のすべてのパーティションはそのように特徴付けられる、つまり、それぞれのパーティションの完全な特徴付けを使用して、ニッチ内の他のすべてのパーティションと区別するということである。例示的な実施形態では、したがって、それぞれのパーティションは、複合新造語、例えば、オンザフライで組み立てられた述語の構成と考えることができる。ｔｅａｐｏｔという単語が単語ｔｅａとｐｏｔとから組み立てた造語であるのとまったく同様に、サーベイパターンは、「ｒｅｄ  １９９７  ｃｏｒｖｅｔｔｅ  ｓｕｎｒｏｏｆｒｅａｒ＿ｗｈｅｅｌ＿ｄｒｉｖｅ」などの述語の構成とすることができる。パーティションは、さらに、単一パーティションに固有でない方法、つまり非差別化で特徴付けることができる。このような特徴をサーベイ・モニタと呼ぶ。サーベイ・モニタの値は、１つのパーティション内のすべてのエンティティで共有されるわけではなく、その場合、そのようなパーティションに対するサーベイ・モニタは、パーティション内のすべてのエンティティにまたがるモニタの平均値、中央値、最頻値、又は標準偏差などの統計量となる。サーベイ・モニタの主要な役割は、ユーザが気づきたいと思っているが制約することは望んでいない態様についてのパーティションと、そのエンティティに関する補足情報をユーザに提供することである。
【００５３】
その後、オペレーション２４で、パーティションが、オプションにより、それぞれの中のエンティティがユーザに提示される。オペレーション２６で、ユーザはパーティションの比較と対比をそれらのパーティションの一意的な特徴付けだけでなく、それらの中に存在するエンティティにより行うことができる。エンティティの一方のパーティションを他方に優先して選択する場合、トレードオフの関係が生じることが観察される。機能的には、これは、製品、自動車、又はコンピュータを、例えば、比較し、対比するために使用される、よく設計された特徴テーブルに類似している。しかし、特徴テーブルでは個々のエンティティを比較するが、サーベイでは、エンティティのパーティションを比較し、情報資源内の多数のエンティティを取り扱うために必要な抽象化を行う。
【００５４】
オペレーション２８で、完全告知されたユーザは、サーベイの最終結果として、又はさらにサーベイの展開のために、１つ又は複数のパーティションを、全部又は一部、選択することのクリティカルな判断に対しそのキャパシティを適用することができる。オペレーション３０で、エンティティがユーザーに提示される。
【００５５】
ユーザが続行を決定した場合、このサーベイ方法は、オペレーション３２でユーザにより選択されたパーティションに基づいて新しいサーベイ・ニッチをリフォームするという形で進行する。その後、この新しいニッチは、ニッチの拡大、縮小、及び／又はシフトのために、オペレーション１４で、変換することができ、オペレーション１６から３０までを繰り返すことができる。オペレーション１４から３２は、何回でも繰り返すことができる。
【００５６】
情報サーベイと情報をサーチすることやブラウジングすることとの比較
サーチやブラウジングと比較すると、一例示的な実施形態では、情報サーベイでは、ユーザは構造内をナビゲートしたり、問合せを提示したり、又は制約を表現する仕方を知る必要がない。実際、ユーザは、自分が何を欲しているかについての漠然とした考えの他は何も必要とせず、サーベイを起動させるだけで十分である。
【００５７】
比較すると、サーチでは、通常、各ユーザはサーチをかける前に探す対象を知っている必要があるが、これは、知識のギャップがあるため滅多に満たされる要件ではない。たいてい、サーチ・システムは、数十件から数百万件ものアイテムを返して、それらを１つずつユーザに提示し、アイテムの選択を補助するようなことはしない。したがって、サーチでは、ユーザは問合せを定式化し直す必要があり、これはたいていのユーザに不足している技能である。
【００５８】
カテゴリ・システムは、ユーザと必ずしも共有されていない原理に従って知られていない第三者により厳格に定義された固定形式で資源を表現する。多くの場合、１万から１００万個のノードで構成され、それ自体膨大な情報過多を形成する。カテゴリ・システムや分類法は経路を与えることによる限られた通知機能を実現し、これでは、経路やその行き先がどのように違うかをユーザが理解する助けにはならず、その結果、そのようなシステムのユーザは、行き止まりに突き当たったり、どこにいるか分からなくなったりすることが多く、いずれの場合も、元来た道を引き返すしかない。
【００５９】
本発明の一例示的な実施形態によれば、情報サーベイは情報資源の一領域、つまりサーベイ・ニッチを類似度や相違度に基づいてグループ化し、複数のパーティションに分けてユーザに提示する。こうして通知されると、ユーザは、それぞれのパーティションの特徴が他のすべてのパーティションとどのように異なるかを評価することができる。そこで、ユーザは、望ましいと分かった特徴を持ついくつかのパーティションを選択し、サーベイを使用して区別作業を続行する。ユーザが実行する必要があるすべての情報サーベイは、決定を下すことだけであり、この決定はサーベイにより完全告知される。
【００６０】
サーベイは、資源の発見や特徴付けをしようとするだけでなく、最初にそれらの資源を探す場所に関してユーザを補助するが、これはサーチ、ブラウジングが試みようともしないことである。サーベイユーザは、資源に関する知識を、物理的にも（何が何の近くにあるか）、概念的にも（何が何に関係しているか）事前に有している必要はない。サーベイは特にサーベイ対象の情報資源の最も有用で、適切なニッチ内のエンティティに関する最も有用な情報を明らかにすることに加えて、そのようなニッチをユーザが識別することをも手助けする。
【００６１】
したがって、情報サーベイを使用することで、エンティティのみを検索するサーチ・システムより多くエンティティを取り出して、その多数のエンティティ間の類似点と相違点を特徴付け、理解することができる。さらに、サーベイ方法では、多数のエンティティがあると仮定することができ、また抽象化を使用しているため、ユーザは情報過多の処理を行い、オーバーロードを生じないようにできる。しかし、カテゴリ・システムとは異なり、抽象化は、ユーザによって初期化され操作される特徴付けに基づいており、他に類を見ないほど情報資源に適している。サーベイは、数百万個のエンティティを、例えば、数百万個のエンティティを含む１０から１０００個のパーティションにすることができ、それらがどのように関係しているか、どのように異なっているか、したがってユーザのニーズにどれだけ近いかを示すことができる。ユーザは、単に与えられたパーティションを選択しないことにより数百万個のエンティティを自信を持って破棄し、現れたパーティションを選択することにより数百万個の区別を続行することができる。
【００６２】
サーベイ方法は、通信や帯域幅が散発的だったり、集中的だったり、信頼性がなく、通常間欠的で非連続的であるネットワークに特に適している。無線ネットワークは、このサーベイ方法がサーチやブラウジングに比べて物理的に有利であることを示している一例である。連続的に利用可能なネットワークであっても、このサーベイ方法を採用すれば、サーチやブラウズと比較してネットワークの利用度を減らすことができる。これは、サーチやブラウジングは、どのようなタイプのネットワークで実行した場合でも、情報の探索やナビゲートの手段としてきわめてやり取りの多い手段であり、研究中の情報資源に対し順次的な往復を何回も行う必要があるという事実による。それと比較して、サーベイ方法では往復を使用することが遙かに少なく、知識のギャップのせいでユーザが想像することすらできないオペレーションを含めることによりユーザのニーズを潜在的に予想して、毎回の往復で多数のオペレーションを並列に実行することも可能である。
【００６３】
サーベイ方法の変更形態
情報サーベイの方法は、数多くの方法で実施することができる。一例示的な実施形態では、実施の種類を決定する３つの選択肢があり、サーベイ・ニッチが何を表しそれをどのようにして表すか、特徴付けられたパーティションをどのように形成するか、サーベイ・ニッチの変換とリフォームをどのように行うかということを選択できる。
【００６４】
これらの選択をそれぞれ実行する方法は多数あり、またこれらの方法のさらに多くの組合せがあるが、説明のため、ここでは、サーベイ方法のいくつかの「テーマ」を調べることにする。これらのテーマはこれらを選択させる方法を導入するもので、サーベイ方法の実施に際して限りなく組み合わせることができる。
【００６５】
進化論的テーマによるサーベイ
類推により、進化論的計算（ＥＣ）は、計算エンティティの進化に対し生物学の「自然選択による種の起源」という原理を適用することであるみなすことができる。ＥＣは、遺伝的アルゴリズムと相互作用遺伝的アルゴリズムや、Ａｌｉｆｅ、人工的進化、進化論的プログラミング、進化論的戦略を含む。
【００６６】
ＥＣでは、多数の計算エンティティが、それぞれマシン可読表現を供給され、その表現から各エンティティを生成できる。この表現は、エンティティの「ゲノム」と考えることができる。これらのエンティティは「対になる」ようにすることができ、それによってクロスオーバーと呼ばれるプロセスで遺伝物質を交換する。その結果として生じる新しいゲノムも、遺伝物質をゲノムに加えたり、物質を除去したり、物質を修正したりできる突然変異プロセスを介して変換を受けることができる。エンティティの新しい世代がこれらの新しいゲノムから生み出される。次に、エンティティのこの新しい世代は、選択プロセス−生き残りを賭けて争うことと同等の計算上のプロセスを受けることができる。標準のＥＣでは、適合度値をそれぞれの新しいエンティティに割り当てる適合度関数を実装するアルゴリズムにより選択を実行することができ、十分に高い適合度値を持つエンティティが選択され、次の世代で対になる。人工的進化や対話的遺伝的アルゴリズムなどの相互作用ＥＣでは、どの新しいエンティティが対になり新しい世代を生み出し続けるか、どれがその遺伝物質を次へ回すことなく死ぬのかを決定するユーザが選択を実行できる。
【００６７】
ＥＣの文脈におけるサーベイ方法の実装は、サーベイ・ニッチが、エンティティの特質及び／又はユーザが調べることに関心を持つ遺伝符号列を表すことを意味する（特質と符号列は、さらに、間接的に、ユーザに注目するエンティティの例を示させ、サーベイ・システムにそれらのエンティティの特質及び／又は符号列を見つけ、使用させることにより指定することもできる）。サーベイ・ニッチの変換は、クロスオーバー及び突然変異演算子を適用することにより実行できる（ただし、以下に注意。ＥＣは無作為なクロスオーバーと突然変異演算子を採用するだけであるが、サーベイ方法に適用された場合、クロスオーバーと突然変異は、無作為、非無作為、又は部分的無作為のいずれかである）。パーティション化は、その種又は他のセグメント化、例えば、クラスタリングにより、エンティティを分離することにより実行できる。その後、パーティションは、特質及び／又は符号列により特徴付けることができ、これにより、両方とも、比較、対照、トレードオフ、選択を行える。最後に、エンティティの新しい世代が生成されるときに、（複数の）クロスオーバー演算子を使用して、選択されたパーティション（ユーザ、適合度関数、又は他の手段により選択された）を受け取り、選択されていないパーティションを除く、それらを包摂する新しいニッチを形成するようにできる。このプロセスは、次に、任意数の世代分だけ繰り返すことができる。
【００６８】
図２を参照しつつ、進化論的計算テーマの文脈の中で一般的サーベイ方法の例示的な実施形態を説明することができる。オペレーション３４で、サーベイ・ニッチが初期化される。サーベイ・ニッチの例は、エンティティの特質及び／又はユーザが調べることに関心を持つ符号列を表す（特質と符号列は、さらに、間接的に、ユーザに注目するエンティティの例を示させ、サーベイ・システムにそれらのエンティティの特質及び／又は符号列を見つけ、使用させることにより指定することもできる）。オペレーション３６で、サーベイ・ニッチは、無作為、非無作為、又は部分的に無作為のクロスオーバー及び／又は（複数の）突然変異演算子を適用することにより変換される。そのニッチを占有するエンティティは、オペレーション３８で検索される。オペレーション４０で、エンティティのサーベイ・ニッチがパーティション化される。パーティション化は、その種又は他のセグメント化、例えば、クラスタリングにより、エンティティを分離することにより、オペレーション４０で、実行できる。オペレーション４２で、それらの種は、特質及び／又は符号列により特徴付けられ、互いに区別される。その後、オペレーション４４で、パーティション、オプションにより、それぞれパーティションの中のエンティティがユーザに提示される。オペレーション４６で、ユーザは、それらの種とそれらのエンティティの比較、対照により、種の間のトレードオフの関係を評価することができる。オペレーション４８で、ユーザは１つ又は複数の種を選択することができる。オペレーション５０で、それらの種のエンティティがユーザに提示される。ユーザが続行することを決定した場合、このサーベイ方法では、オペレーション５２でユーザ選択に基づいてクロスオーバー及び／又は突然変異演算子を適用することによりサーベイ・ニッチ、その種、そのエンティティをリフォームし、繰り返すことができる。
【００６９】
意味論的／概念的テーマによるサーベイ
人工知能、知識表現、自然言語処理、認知科学、結合主義、データベース管理、関連する分野では、これまでに、意味情報、つまり、明確に、曖昧なところなく定義された意味を持つ情報を捕捉し、表現する多くの手段を生み出してきた。意味情報の表現形式主義の数は膨大すぎてここでは吟味できないが、大半については、すべて中心的考え−概念を中心に展開する。概念は、概念の範囲又は外延と呼ばれる関連する存在物の集まり（例えば、エンティティ、属性、関係、特性、集約など）、概念の意図又は内包と呼ばれる、それらの存在物により共有される特質の集まりを、同時に、定義する。そこで、ほとんどの意味論システムは、概念構造により概念を関連付けるが、そのいくつかの例として、意味ネットワーク、フレーム・システム、ルール・ベース、トピック・マップ、概念グラフなどがある。データベース管理システムやソフトウェア設計システムさえも、このサーベイ・テーマで使用することができる、ただし通常はより制限された性質を持つ、意味情報をスキーマ情報、モデル、メタデータとして伝達する。さらに、そのようなシステムの多くは、概念情報をサポートする手段を備え、語彙的、意味論的、及び／又は統計的手法を使用して実現する。
【００７０】
図３を参照すると、意味論的／概念的テーマの文脈における一般的サーベイ方法の例示的な実施形態では、意味論的／概念的情報サーベイを実行する方法を示している。オペレーション５４で、情報資源のサーベイ・ニッチが初期化される。意味論的／概念的な文脈でサーベイ方法を実施するために、サーベイ・ニッチは、意味論的特質、例えば、ユーザが調べることを望む属性、特徴、関係、特性、行為、集約を捕捉する。述語とその機能的等価物を含む、意味論システム全範囲にわたってこのような特質が表現される多数の手段がある。
【００７１】
サーベイ・ニッチは、オペレーション５６で、（複数の）意味論的演算子及び／又は（複数の）概念的構造を適用することにより変換される。一例示的な実施形態では、ニッチの特質に対して、一般化すること（例えば、ＳＵＶはトラックとして一般化される）、特殊化する（例えば、トラックはピックアップとして特殊化される）、構成部分に分解すること（例えば、パワートレインは、エンジン、トランスミッション、ドライブ・シャフトなどに分解される）、他の特質とともに組み立てて集約すること、関係を適用することにより修正すること（例えば、車輪はそれを囲むもの、例えば、タイヤで置き換えられるか、又は補完される）を行える。それらの意味論的演算子は、単独でも複数でも組み合わせることができる。これらは、さらに、決定論的に、又は非決定論的に、例えば、進化論的計算、又は一部非決定論的に適用することもできる。
【００７２】
概念は、オペレーション５８〜６２で形成され、サーベイパーティションとして使用されるが、それは、概念の範囲によりエンティティをパーティション化し、概念の意図により各パーティション、したがって中にあるエンティティを特徴付ける、自然で直接的な手段を備えているからである。より制限された意味論を使用するデータベースとソフトウェア設計システムであっても、基礎的な概念を備えている、つまり、データベース・テーブル（例えば、関係）はエクステント、そのタプル、インテント、そのスキーマを所有し、ソフトウェア・オブジェクトは、エクステントとしてサブタイプとインスタンスを含み、かつスーパータイプを含むクラス定義を含み、さらにインテントとしてメソッドを含む。
【００７３】
オペレーション６４で、概念が全部又は一部としてユーザに提示される。オペレーション６６、６８で、ユーザは、意味論的に定義されている特質により概念とエンティティのトレードオフ分析を比較、対照、実施し、それらの概念のうちの１つ又は複数を選択することができる。オペレーション７０で、概念のエンティティがユーザに提示される。新しいサーベイ・ニッチは、オペレーション７２で、選択されたすべての概念の意味論的特質をまとめることにより形成することができる。その後、このプロセスを、任意数の世代分だけ繰り返すことができる。
【００７４】
トポロジカル・テーマによるサーベイ
このテーマでは、サーベイ方法を実施するために、近さと連結性の数学的概念に注目する。特に、ラティスの数学的構造を使用して、結果として得られるパーティションのパーティション化と特徴付けを推し進める。これについては、以下の「ラティスによるパーティション化」のセクションで詳述する。そのセクションでは、既存の概念を一般化して、述語ラティスを形成し、サーベイ・ラティスを導入する。トポロジカル・テーマについて、述語、又はその機能的等価物を、サーベイ・ニッチを表すために使用するテーマ中立形式として選択するが、変換は、進化論的計算のクロスオーバーと突然変異演算子及び／又は意味論的／概念的テーマの意味論的演算子などのどのような手段でも実行できる。
【００７５】
図４を参照すると、トポロジカル・テーマの文脈内の一般的サーベイ方法の例示的な実施形態では、述語又はその機能的等価物によりオペレーション７４で情報資源のサーベイ・ニッチを初期化し、オペレーション７６でサーベイ・ニッチを変換し、オペレーション７８〜８２で前記ニッチに属すサーベイ・ラティス要素を形成し提示することによりトポロジカル情報サーベイを実行する方法を実現している。ユーザは、オペレーション８４、８６で述語によりラティス要素とそのエンティティのトレードオフ分析を比較、対照、実行し、オペレーション８８でそれらの要素の１つ又は複数を選択し、オペレーション９０で要素のエンティティを提示し、ユーザの選択に基づいて、オペレーション９２で、前記サーベイ・ニッチ、そのサーベイ・ラティス、そのエンティティをリフォームすることができる。その後、このプロセスは、任意数の世代分だけ繰り返すことができる。
【００７６】
サーベイ・テーマの組合せ
すでに述べたように、それぞれのテーマ内で３つの選択を行う方法は、サーベイ方法を実施する際にいくつもの方法で組み合わせることができる。
【００７７】
図５を参照すると、意味論的／概念的及び進化論的計算の組合せテーマの文脈内での一般的なサーベイ方法の一例示的な実施形態では、意味論的に定義された特質及び／又は符号列によりオペレーション９４で情報資源のサーベイ・ニッチを初期化し、（複数の）クロスオーバー演算子、（複数の）突然変異演算子、又は（複数の）意味論的演算子の適用を含む手段によりオペレーション９５で前記サーベイ・ニッチを変換し、オペレーション９６〜１００で前記ニッチに属すエンティティの複数の種を形成して提示することにより、意味論的／概念的及び進化論的情報サーベイを実行する方法を実施する。オペレーション１０２で、これらの種がユーザに提示される。オペレーション１０４〜１０６で、ユーザは、意味論的特質及び／又は符号列により前記種とそれらのエンティティのトレードオフ分析を比較、対照、実施し、１つ又は複数の前記種を全部又は一部選択することができる。オペレーション１０８で、それらの種のエンティティがユーザに提示される。サーベイ・ニッチ、その種、そのエンティティは、ユーザ選択に基づき、例えば、クロスオーバー演算子を適用することにより、オペレーション１１０でリフォームすることができる。その後、このプロセスを、任意数の世代分だけ繰り返すことができる。
【００７８】
図６を参照すると、組み合わされた進化論的計算とトポロジカル・テーマの文脈における一般的サーベイ方法の一例示的な実施形態では、進化論的及びトポロジカル情報サーベイを実行する方法を示している。オペレーション１１２で、情報資源のサーベイ・ニッチは、特質及び／又は符号列を表す、述語により初期化され、オペレーション１１４で、（複数の）クロスオーバー演算子及び／又は（複数の）突然変異演算子を適用することにより変換される。前記ニッチに属すエンティティの種は、オペレーション１１６〜１２０で形成され、提示され、そこで種はサーベイ・ラティス要素により表現される。オペレーション１２２で、種は全部又は一部がユーザに提示される。オペレーション１２４、１２６で、ユーザは、述語により前記種とそれらのエンティティのトレードオフ分析を比較、対照、実施し、１つ又は複数の前記種を選択することができる。オペレーション１２８で、それらの種内のエンティティがユーザに提示される。オペレーション１３０で、サーベイ・ニッチ、その種、そのエンティティは、ユーザ選択に基づき、クロスオーバー及び／又は突然変異演算子を適用することにより、リフォームすることができる。その後、このプロセスを、任意数の世代分だけ繰り返すことができる。
【００７９】
図７を参照すると、組み合わされた意味論的／概念的及びトポロジカル・テーマの文脈内の一般的サーベイ方法の一例示的な実施形態では、オペレーション１３２で意味論的述語により情報資源のサーベイ・ニッチを初期化し、オペレーション１３４で（複数の）意味論的演算子及び／又は（複数の）概念的構造を適用することにより前記サーベイ・ニッチを変換することにより意味論的／概念的及びトポロジカル情報サーベイを実行する方法を実現している。前記ニッチに属すエンティティの概念又はその機能的等価物は、オペレーション１３６〜１４０で形成され、提示され、そこで概念はサーベイ・ラティス要素により表現される。オペレーション１４２で、概念は全部又は一部がユーザに提示される。オペレーション１４４〜１４６で、ユーザは、意味論的述語により前記概念及びそれらのエンティティのトレードオフ分析を比較、対照、実施し、１つ又は複数の前記概念を選択することができる。オペレーション１４８で、それらの概念のエンティティがユーザに提示される。オペレーション１５０で、サーベイ・ニッチ、その概念、そのエンティティは、ユーザ選択に基づき、意味論的述語を集約することにより、リフォームすることができる。その後、このプロセスを、任意数の世代分だけ繰り返すことができる。
【００８０】
図８を参照すると、組み合わされた意味論的／概念的、進化論的、トポロジカル・テーマの文脈内の一般的サーベイ方法の一例示的な実施形態では、オペレーション１５２で述語により表された意味論的に定義された特質及び／又は符号列により情報資源のサーベイ・ニッチを初期化し、クロスオーバー演算子、突然変異演算子、意味論的演算子、及び／又は概念的構造を適用することによりオペレーション１５６で前記サーベイ・ニッチを変換することにより意味論的／概念的、進化論的、トポロジカル情報サーベイを実行する方法を実現している。前記ニッチに属すエンティティの概念又はその機能的等価物は、オペレーション１５６〜１６０で形成され、提示され、そこで概念は種として取り扱われ、サーベイ・ラティス要素により表される。オペレーション１６２で、概念は全部又は一部がユーザに提示される。オペレーション１６４〜１６６で、ユーザは、述語により前記概念とそれらのエンティティのトレードオフ分析を比較、対照、実施し、１つ又は複数の前記概念を選択することができる。オペレーション１６８で、それらの概念のエンティティがユーザに提示される。オペレーション１７０で、サーベイ・ニッチ、その概念、そのエンティティは、ユーザ選択に基づき、述語の集約を含む任意の手段より、リフォームすることができる。その後、このプロセスを、任意数の世代分だけ繰り返すことができる。
【００８１】
サーベイ方法のウォークスルー（Walk-thru）
次に、実働している組み合わされた意味論的／概念的、進化論的、トポロジカル情報サーベイ方法の一例を提示する。オペレーションの参照は、上の一般的サーベイ方法に対する参照である。
【００８２】
まず、ユーザが、知られている目標を表す詳細な特徴をリスティングすることによりサーベイ・ニッチ（オペレーションａ）を確定する。これらの特徴は、不完全で一貫性がなく、簡潔又は網羅的の場合があり、様々な抽象レベルで与えられる。
【００８３】
初期化されたサーベイ・ニッチ：紫色、鋼鉄、小型装置≦６lbs（約２．７ｋｇ）
【００８４】
次に、自動変異変換（オペレーションｂ）が実行され、ユーザが設定した変異プリファレンスに従って特徴を追加／削除することによりサーベイ・ニッチを変化させる。この変異は、サーベイ・ニッチの特徴を広げること、狭めること、シフトすること、統合すること、及び／又は区別することが可能であり、オプションにより、ユーザ制御の下で実行することもできる。
【００８５】
変異したサーベイ・ニッチ：紫色、小型装置、くぐり戸、鋼鉄、プラスチック、木材、≦６lbs、＞６lbs
【００８６】
この変異は、ユーザに、小型装置に類似のオブジェクトつまりくぐり戸を知らせるが、それは、くぐり戸は多くの場合小型装置よりも軽く、ユーザは重量制約条件を表現しているからである。変異変換は、さらに、プラスチックや木材、軽量の小型装置用の通常の代わりの物の材料も追加する。重量が最も重要な特徴ではないとユーザが判断した場合に、サーベイでさらに多くの代わりの物をユーザに通知できるように、無作為変異により特徴＞６lbsが追加された。
【００８７】
その後、ニッチの特徴をどれか又はすべてを所有する個体を検索し、サーベイ・ラティスを使用してそれらの個体をパーティション化し、充足したニッチの特徴に従ってサーベイ・ラティス要素を特徴付けることにより、種が形成される（オペレーションｃ）。
【００８８】
主要な種のサーベイ・ラティス・テーブルは、ニッチの特性の基本的な使用不可の組合せのテーブルとともに、ユーザに提示される（オペレーションｄ）。提示される種は、さらに、個体へのリンクも持つ。
【表１】
0005559636.tif 000002
【表２】
0005559636.tif 000003
【００８９】
これで、最も基本的なサーベイが完了する。
【００９０】
ユーザは、次に、サーベイ・ラティス・テーブル表示を使用して、サーベイ・ニッチを理解し、並んでいる関係を観察し、それらの関係が示すトレードオフを評価する。文脈の中で特徴を観察できるが、その際に、≦６lbsである鋼鉄製小型装置は取得できないが、＞６lbsであるものは取得できることに注意されたい。ユーザは、紫色が常に使用可能であることに注意し、そこで、欲しい物を取得するためにその特徴を修正する必要はないことを理解することができる。鋼鉄製くぐり戸は軽量であるが、鋼鉄製小型装置はプラスチック製及び木製小型装置に比べると重くなる傾向があることに注意して、比較対照することができる。
【００９１】
種の他の特徴を適切に把握するために、各種の個体をサンプリングし、メーカー、価格、部品番号などの追加情報を生成することができる。
【００９２】
これらの評価に基づき、ユーザは、進化する主要な種ＢとＤを選択する。これにより、ユーザの最も望むニッチ特徴が強められ、サーベイ・ニッチが形成し直される。
【００９３】
クロスオーバー演算子は、選択された種のニッチ特徴を集約することにより新しいサーベイ・ニッチを作成する。
【００９４】
新しいサーベイ・ニッチ：紫色、小型装置、くぐり戸、鋼鉄、プラスチック≦６lbs。
【００９５】
その後、システムは、小型装置の一種である、小型器具や小道具などの特徴を追加する変異を通じて新しいサーベイ・ニッチを変換する。鋼鉄のサブタイプは、低い差別化要因のように、自動変異により与えられる。木材は拒絶されているため、サーベイ・ニッチからは削除される。
【００９６】
新しい変異したサーベイ・ニッチ：紫色、小型装置、小型器具、小道具、くぐり戸、鋼鉄、ステンレス、炭素鋼、プラスチック≦４．６lbs、４．６＞、ただし≦６lbs。
【００９７】
システムは、第二世代についてこのサーベイ・ニッチ内の個体を識別し、もう一度、サーベイ・ラティスを使用して種を形成して特徴付け、サーベイ・テーブルをユーザに提示する。
【表３】
0005559636.tif 000004
【表４】
0005559636.tif 000005
【００９８】
そこで、ユーザは、トルク容量、耐候性定格(weather rating)、平均価格のサーベイ・モニタを追加することによりその評価を続ける。
【表５】
0005559636.tif 000006
【００９９】
次に、関連するサーベイ・モニタ・テーブルで増強された主要種テーブルは、種Ｅが、トルク容量２５ft lbs、耐候性定格５年、平均価格０．６０ドルの≦６lbsのプラスチック製の紫色小道具小型装置を含むことを示している。ユーザは、コストの違いは重量の違いよりも重要であり、耐候性定格とトルク容量は仕事に十分であると決定する。
【０１００】
次に、ユーザは、種内の個体の提示を要求し、それらのうちの１つを選択することができる。
【表６】
0005559636.tif 000007
【０１０１】
ユーザは、現在、それらの個体のうちの１つを推奨、指定、又は購入する立場にあり、必要なすべての特徴を持つ個体を見つけたことを納得している。これは、様々なタイプ、材料、定格などの情報サーベイを実施する前には知らない情報を含む。
【０１０２】
ラティスによるパーティション化
そこで、情報サーベイのいろいろなテーマにわたって、すでに説明したように、適用可能な、トポロジカル・パーティション化方法例を彫り下げることにする。まず、パーティション化の手段として問合せラティスの概念を検討し、その後、この目的に関してその制限を明らかにする。次に、問合せラティスの概念を述語ラティスに一般化して、それらの制限を撤廃する。情報サーベイの目的のために、述語ラティスを特殊化する。これをサーベイ・ラティスと呼ぶ。
【０１０３】
問合せラティス
問合せラティスの概念は、１９７０年代後半から１９８０年代始めにかけて自然言語認識及び協働情報システムの研究者たちによって導入された。問合せラティスを形成し使用する目的は、ユーザの問合せが結果を返せなかった場合にユーザにより有用な情報を供給することにあった。特に、問合せラティスは、個人によって定式化された通りに、問合せが結果集合を返せなかった場合、つまり、空集合しか返さなかった場合のみ生成された。
【０１０４】
問合せラティスは、研究者たちが偽の推定又は前提と呼ぶものを明確にすることができ、研究者たちはこれらを反映するラティス要素を失敗サブ問合せと呼んだ。成功したユーザの問合せのサブ問合せに基づいて、ユーザの失敗問合せに対する部分応答を識別する研究者もいた。
【０１０５】
これら２つのクラスの問合せラティス要素に関して、研究者たちは、最小の（複数の）失敗サブ問合せ及び最大の（複数の）成功サブ問合せを、オリジナルの問合せが失敗した場合にユーザに最も有用な情報を共有するものとして識別した。特に、ユーザの問合せが定式化通り失敗した場合、その問合せに対する問合せラティスが生成されるであろう。問合せラティスの最小の失敗サブ問合せを提示すると、ユーザが保持する（複数の）偽の前提に関して直接、ユーザに通知するが、最大の成功サブ問合せを提示すると、その要求に対する部分的又は近似的結果がユーザに供給される。
問合せラティスの例
失敗問合せ：
・  Ｄｏｇ，ｌｏｎｇ  ｈａｉｒ，ｍｅｏｗ，ｂａｒｋ
最小の失敗サブ問合せ：
・  Ｂａｒｋ，ｍｅｏｗ
・  Ｄｏｇ，ｍｅｏｗ
最大の成功サブ問合せ：
・  Ｄｏｇ，ｌｏｎｇ  ｈａｉｒ，ｂａｒｋ
・  Ｌｏｎｇ  ｈａｉｒ，ｍｅｏｗ
【０１０６】
しかし、問合せラティスでは、ユーザによって保持されている偽の前提は、ユーザの問合せが定式化通り失敗した場合のみ識別されることに注意されたい。ユーザは、情報資源に関する偽の前提及び偽の知識を保持する可能性があり、またそのようなことが多いか、又は、成功する問合せを記述できる場合であっても、まったくと言っていいくらい、又は一般に、そのような知識を欠いている。問合せが成功するということは、その問合せによりユーザが意味することが情報資源でその問合せを解釈する方法と等価−その２つは、問合せ失敗を引き起こさずに異なることがある−であり、これが生じた場合、問合せラティスは無価値であると結論する根拠とはならない。
【０１０７】
これの別の言い方では、ユーザの問合せは、情報資源の偽の理解に基づいていても成功しうるということである。しかし、問合せラティスは、ユーザの理解が情報資源から破滅的に外れている場合にのみ値を提供する。しかし、ほとんどの場合に、破滅的な外れはない。したがって、情報資源とのほとんどの相互作用では、問合せラティスは値を供給しない。
【０１０８】
問合せラティスの２つの制限に注意してこの説明をまとめることができる。第１の制限は、問合せラティスは問合せが存在する場合にのみ値を提供でき、−ブラウジング及び発見−駆動方式の探索は問合せラティスによって補助されないという点である。第２の制限は、問合せラティスは、失敗に基づく問合せを必要とする−ユーザの定式化通りに問合せが成功しても、問合せラティスには至らない（つまり、成功する問合せのサブ問合せすべても成功する）。
【０１０９】
問合せラティスの第３の制限は、サブ問合せが成功又は失敗すると判断する方法に由来する。研究開発、学術、政府機関、又は商業組織のいかんを問わず、問合せラティスのすべての利用形態において、サブ問合せは、問合せのすべての条件に合致する少なくとも単一エンティティが検索されるか、又は推論可能な場合のみ成功する。これは、複数の関連するエンティティが集約され１つのユニットとしてみなされた場合に、そＮ複数の関連するエンティティが問合せのすべての条件を満たすと検索されるか又は推論できるときの、様々な状況を見逃す。必要なのは、部品のアセンブリと人々のネットワークを考察し、問合せラティスにより残されているこの大きな穴を確認するだけである。
【０１１０】
問合せラティスが導入されてから２０年過ぎ、世界は変わった。今日、問合せが結果を返さないという問題は、実質的に解消し、その代わり、情報過多となって現れ、情報の巨大なリポジトリが指数関数的に増大し、複雑化し、不安定さが増し、不透明さが強まってきている。結果を返さないことにより失敗する問合せの代わりに、今日あるのは、多くの結果を返しすぎる問合せであり、結果には数百万台の番号が付くことも多い（例えば、Ｗｅｂサーチしてみるとよい）。
【０１１１】
ラティス構造を情報に適用するというアイデアは適切であるが、最も病的なケースだけでなくたいていの状況において有用な情報をラティスが提供する場合、定式化通り失敗する問合せを直接使用する以外の何らかの手段によりラティス構造を駆動することにはいくつかの利点がある。
【０１１２】
述語ラティス
そこで、本発明の一例示的な実施形態により、述語ラティスを形成するため問合せラティスの概念を一般化する。述語ラティスを形成するには、与えられた述語又はその機能的等価物の集合を取って、その述語集合のべき集合を形成し（つまり、与えられた集合のべき集合は、与えられた集合のすべての部分集合の集合である）、その後、集合の包含関係による半順序でべき集合の要素を順序付ける（つまり、要素Ａは、ＡがＢの部分集合である場合に要素Ｂよりも小さいか、又は等しい）。この使用法では、並べ替えの述語、又は任意の機能的等価物は、特性、特質、特徴、関係、測定、制約、意味論的特性、行為、符号列などを表すことができる。この役割は、さらに、任意の（複数の）計算オブジェクト、（複数の）関数、（複数の）プロシージャ、（複数の）ルール、又は（複数の）プロセスにより実行でき、この評価により、述語又は任意の機能的等価物が形成される。さらに、述語はファジーとすることもできる。
【０１１３】
２つのクラスの述語ラティス要素、つまり、充足可能な述語ラティス要素及び充足不可能な述語ラティス要素が識別される。充足可能性、同様に、充足不可能性は、単一エンティティ充足可能性及び関連エンティティ充足可能性を含む、多数の方法で定義することができる。
【０１１４】
図９を参照すると、ブロック１７２は、単一エンティティ充足可能性の一例である。述語ラティス要素は、述語ラティス要素のすべての述語を充足する情報資源内に少なくとも１つのエンティティがある場合に単一エンティティ充足可能である。ブロック１７４は、単一エンティティ充足不可能性の一例である。述語ラティス要素は、単一エンティティ充足可能でない場合に単一エンティティ充足不可能である。ブロック１７６は、関連エンティティ充足可能性の一例である。述語ラティス要素は、２つ以上の情報資源エンティティが存在し、それらのエンティティがその情報資源内で関係付けられ、及び／又は外部情報資源又はプロセスにより関係付けられ、述語ラティス要素のそれぞれの述語が関係エンティティのうちの少なくとも１つについて真に評価される場合に、関係エンティティ充足可能である。ブロック１７８は関連エンティティ充足不可能性の一例である。述語ラティス要素は、関係エンティティ充足可能でない場合に関係エンティティ充足不可能である。
【０１１５】
注意１：単一エンティティ充足可能性は、エンティティ間の関係が恒等関係である、つまり、述語集合内の述語を同時に充足する関係エンティティのすべてが同じ単一エンティティである場合の関係エンティティ充足可能性の特別なケース（自明なケース）としてみなすことができる。
【０１１６】
注意２：充足可能性及び充足不可能性の他の形態は、関係エンティティの充足可能性及び充足不可能性における関係のタイプ及びエクステントに対する制約条件を指定することにより形成することができる（単一エンティティ充足可能性は、これの一例である）。
【０１１７】
述語ラティスの充足可能性（又は充足不可能性）を決定するこれらの手段はそれぞれ、格納されている情報に対するルックアップ演算、推論、一般的な計算、通信、人々との相互作用、又は例えば、センサ又は実験若しくは測定の実行による、計算システムとデバイスとは別の、物理世界との相互作用のどれか、又は全部を単独で、又は組み合わせて含む多数の方法で決定することができる、述語ラティス要素をなす個々の述語の充足可能性（又は充足不可能性）に依存する。
【０１１８】
これら２つのクラス、つまり充足可能と充足不可能な述語ラティス要素に関して、最大の充足可能な述語ラティス要素と最小の充足不可能な述語ラティス要素は、最大値及び最小値が述語ラティス上の半順序に関して定義されている場合に、識別可能である。
【０１１９】
これで、問合せラティスと述語ラティスとを比較できる。問合せラティスは、述語ラティスが形成される述語の集合が、定式化通り失敗するユーザの問合せにより直接供給され、充足可能性が単一エンティティ充足可能性により厳密に決定される述語ラティスのインスタンスである。問合せラティスの最小の失敗サブ問合せは、最小の充足可能な述語ラティス要素のインスタンスである。同様に、最大の成功するサブ問合せは、最大の充足可能な述語ラティス要素のインスタンスである。
【０１２０】
サーベイ・ラティス
本発明の一例示的な実施形態では、サーベイ・ラティスは、ラティス(lattice)が基づく述語の集合が定式化通り単一エンティティ充足可能性を失敗させる問合せの述語の直接使用以外の任意のソースから得られる述語ラティスのインスタンスである。
【表７】
0005559636.tif 000008
【０１２１】
例えば、サーベイ・ラティスは、データベース内のそれぞれの異なる属性と関係シップのそれぞれの異なる値から得られた述語の集合に基づき形成することができる−つまり、問合せは必要ない。それぞれの異なる値から得られる述語は、単一値述語の一例である。情報資源から導かれる単一値述語の詳細については、以下のサーベイ・ラティスの例を参照のこと。
【０１２２】
少し異なる形態の単一値述語は、集合値述語であり、その場合、述語は集合内の値のどれかにより充足される。他の異なる形態の単一値述語は、範囲値述語であり、１つの範囲述語は、情報資源内の複数の値により充足される（例えば、「２ｍｅｔｅｒｓ＜ｌｅｎｇｔｈ（Ｘ）≦５ｍｅｔｅｒｓ」はＸ＝２．５メートル、Ｘ＝３メートル、Ｘ＝５メートルの場合に充足される）。
【０１２３】
第２の例では、サーベイ・ラティスは、反転された全文インデックス内の項などの、インデックス内のそれぞれの異なるエントリから得られる述語の集合に基づいて形成することができる。これもまた、前の例のように、範囲及び集合を使用することができる。またも、失敗又はその反対の問合せは必要ない。
【０１２４】
第３の例では、サーベイ・ラティスは、問合せ、要求、又はコマンドなどのユーザ入力を受け取り、それを決定論的、非決定論的、又は部分的非決定論的手段により変換することにより得られた述語の集合に基づいて形成することができ、これは、ユーザ入力が、ユーザにより入力されたときに、失敗するか、成功するかに関係なく、実行することができる。このような（複数の）変換は、述語の集合内の述語を修正するとともに、新しい述語を追加及び／又は既存の述語を削除することもできる。
【０１２５】
第４の例では、サーベイ・ラティスは、情報資源から１つ又は複数のエンティティを受け取り、その１つ又は複数のエンティティを特徴付ける任意のタイプの述語を識別し、使用することにより得られる述語の集合に基づいて形成することができる。この間接的方法は、前の例のアプローチと併用することができる。
【０１２６】
第５の例では、前の手段のどれかを、一般化及び特殊化を含む抽象化、及び／又はメタ抽象化により増強し、１つ又は複数の述語を生成することができる。ｃａｔ、ｄｏｇ、ｇｏｌｄｆｉｓｈ、ｇｅｒｂｉｌの異なる値を持つ情報資源では、有効な述語はｈｏｕｓｅ＿ｐｅｔ（ｘ）とすることが可能である。抽象化を介して述語を形成する追加手段については、変換に関する以下のセクションを参照のこと。
【０１２７】
第６の例では、ルール・システム及び論理システムを含む、様々なタイプの情報資源は、述語又はその機能的等価物を直接、表現の形態として使用する。述語、さらにはラティス要素全体は、そのような資源から直接、又は少し修正を加えて得られる。
【０１２８】
これらの例示的な実施形態が例示しているように、サーベイ・ラティスは、ユーザの成功する問合せから生成することができ、さらに、問合せがまったくないシナリオであっても使用することができる。サーベイ・ラティスが形成される、述語の集合を取得する手段は、限定はしないが、データ値とメタデータ、データ構造、概念構造、通信、任意のタイプのプロセス（計算及び非計算）、及びそれらの構造、記号的推論、非古典論理、発見的手法、イベント、タスキング、目標、基準、問合せからの派生又はそれらとの関連付けを含む。
【０１２９】
サーベイ・ラティスを使用すると、ユーザは、その資源を理解しナビゲートするのに有用と思われる情報を選び出し、可逆方式でそのような情報を要約する情報資源の抽象化を利用できる。最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素と最小の充足不可能なサーベイ・ラティス要素は、サーベイ・ラティスの抽象化のパワーのルーツである。
【０１３０】
最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素により、ユーザは注目するエンティティ間の本質的共通性と差異に注意を向ける。これらから、ユーザは関わっているトレードオフの関係を知り、１つ又は複数の要件が充足されると前述の他のものに至る。さらに、それぞれの最大の充足可能な要素は、潜在的に非常に多くのエンティティを表し、これにより、ユーザは情報過多に関連する膨大な数を処理することができる。さらに、最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素のエンティティは、例又はプロトタイプとしてみなすことができ、例えば、それらのエンティティはそれぞれ、決定的に異なっている（他の最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素と比較して）。すべての最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素から１つ又は複数のエンティティを選択し、調べることにより、述語の集合により制限された情報資源のその領域、つまりサーベイ・ニッチを具体的に理解できる。そして、最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素の「最大」とは、これをすべて、冗長性なしで実行することを意味している−つまり、すべての冗長な、情報の少ない特徴付けは、時間、労力、又は資源が無駄にならないように、すでに剥ぎ取られている。
【０１３１】
その一方で、最小の充足不可能なサーベイ・ラティス要素により、ユーザは空の情報資源の領域を知る。これらは、圧縮された形態で、結果を出力しない探索の領域を識別する。最小の充足不可能なサーベイ・ラティス要素のすべての述語を含む探索又は要求は確実に失敗するので、これを知らせるようにすれば、ユーザは、間違った場所で間違ったものを探そうとして時間、労力、資源を無駄にすることを回避できる。
【０１３２】
問合せを必要としないため、サーベイ・ラティスは、ブラウジングだけでなく、絞り込みサーチにも使用できる。さらに、成功する問合せは、サーベイ・ラティスのシードを生成するためにカーネルとして使用することができ、決定論的及びその他のタイプの手段は、上述のように、そのような成功する問合せの述語の集合を充足不可能性に追いやるのに使用される。このような問合せは、問合せラティスが定式化通り失敗する問合せについてしか定義されないので、問合せラティスを形成するためには決して使用することができない。
【０１３３】
こうしたことすべてにより、サーベイ・ラティスは、最も破滅的条件の下だけでなく、多くの条件の下でも情報資源を理解し、ナビゲートし、要約／抽象化するための強力なツールとなる。
【０１３４】
サーベイ・ラティスの例
以下の例では、以下の明示的情報資源例を利用する（すべての情報は、明示的に記録され格納されており、検索だけが必要であって、推論は不要である）。次に、情報資源のそれぞれの属性のそれぞれの異なる値に対し述語を定義することにより述語の集合を形成する。さらに、単一エンティティ充足可能性に基づき、このニッチにより生成されるサーベイ・ラティスのすべての要素を列挙する。図１０〜１１は、サーベイ・ラティスを、その充足可能な要素、充足不可能な要素、最大の充足可能な要素、最小の充足不可能な要素を含めて例示している。
【０１３５】
図１０の行１８０は、最上位の要素、この場合は、サーベイ・ニッチを構成する述語の集合を表す。行１８２は、５つの要素を表し、それぞれの要素は４つの述語からなる。行１８４は、１０個の要素を表し、それぞれの要素は３つの述語からなる。行１８６は、１０個の要素を表し、それぞれの要素は２つの述語からなる。
【０１３６】
行１８８は、５つの要素を表し、ラティスの原子と呼ばれるそれぞれの要素は１つの述語からなる。行１９０は、１つの要素を表し、その１つの要素は０個の述語からなる。
【０１３７】
ブロック１９２のように太い枠で囲まれた陰影で識別されているブロックは、最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素を表す。ブロック１９４のように太い枠で囲まれているが、陰影なしで識別されているブロックは、最小の充足不可能なサーベイ・ラティス要素を表す。
【０１３８】
図１１を参照すると、ブロック１９６のように、細い枠で囲まれた陰影で識別されているブロックは、充足可能なサーベイ・ラティス要素を表し、ブロック１９８のように、細い枠で囲まれているが、陰影なしで識別されているブロックは、充足不可能なサーベイ・ラティス要素を表し、ブロック２００のように、太い枠で囲まれた陰影で識別されているブロックは、最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素を表し、ブロック２０２のように、太い枠で囲まれているが、陰影なしで識別されているブロックは、最小の充足不可能なサーベイ・ラティス要素を表す。
【表８】
0005559636.tif 000009
サーベイ・ニッチ（単一値述語の）
・  ６＿ｅｙｅ（ｘ）
・  ８＿ｃｙｌ（ｘ）
・  ＦＷＤ（ｘ）
・  ＲＷＤ（Ｘ）
・  Ｓｕｎｒｏｏｆ（ｘ）
ラティス要素
最上位の要素（＝サーベイ・ニッチを構成する述語の集合）
【表９】
0005559636.tif 000010
４つの述語の５個の要素
【表１０】
0005559636.tif 000011
３つの述語の１０個の要素
【表１１】
0005559636.tif 000012
２つの述語の１０個の要素
【表１２】
0005559636.tif 000013
１つの述語の５個の要素（原子）
【表１３】
0005559636.tif 000014
０個の述語の１個の要素
｛｝
最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素
【表１４】
0005559636.tif 000015
最小の充足不可能なサーベイ・ラティス要素
【表１５】
0005559636.tif 000016
【０１３９】
述語ラティスの形成
それぞれのラティス要素はサーベイ・ニッチにより供給される述語の集合のべき集合の要素であることに注意して、ラティス要素を列挙することができる方法を採用することができる。このような方法は、一番下から始めて上に向かう、又は一番上から始めて下に向かう要素毎にラティスを構成することができる反復的及び再帰的な関数及びプロシージャを含む。
【０１４０】
多数の発見的手法、例えば、刈り込みも適用することが可能である。ラティス要素を列挙しつつ、その充足可能性をチェックすることもできる。充足可能な要素が列挙されたら、この要素よりも小さい（ラティス上の半順序関係による定義に従って小さい）すべての要素も充足可能であり、したがって非最大であると仮定することができる。例えば、最大の充足可能な要素を識別することのみを求めている場合、この枝を刈り取ることができ、したがってそれ以上考慮せず、またそれ以上の計算も不要である。
【０１４１】
充足可能な述語ラティス要素を列挙する方法
そこで、すべての充足可能なラティス要素を列挙する、最終的にはすべての最大の充足可能な述語ラティス要素を列挙する方法の例を紹介する。この方法は、サーベイ・ラティスだけでなく、どのような述語ラティスにも適用可能である。
【０１４２】
本発明の一例示的な実施形態では、述語ラティスの最大及び非最大の充足可能な要素が形成される。この方法は、サーベイ・ラティス及び問合せラティスを含む、すべての述語ラティスに適用され、またこれにより、最小及び非最小の充足不可能な要素も形成することができる。この方法では、それぞれの述語の充足可能性についての事実が得られる。これらの事実は、証拠要点(point of evidence)によりグループ化される。複数の事実のグループは、充足される述語の数で並べ替えされる。重複グループは、被包摂グループとともに除去される。
【０１４３】
図１２は、本発明の一例示的な実施形態により、述語ラティスを形成するために実行されるオペレーションのブロック図である。オペレーション２０４で、述語の集合の「適格性」が確定される。これは、述語の集合内のそれぞれの述語が個別に充足可能であることを意味する。この列挙方法がすでに説明されているサーベイ方法で構成される場合、変換オペレーション内で適格性を強制することができる。オペレーション２０６で、述語の集合内の各述語の充足可能性に対するすべての証拠要点が得られる。証拠要点を得る際に、検索、推論、一般的計算、通信、ユーザ相互作用、物理世界との相互作用（センサの測定又は使用時のような）、又はこれらのオペレーションの組合せなどのオペレーションを使用することができる。一例示的な実施形態では、このオペレーションの結果は、タプルの関係であってよい。関係のそれぞれのタプルで、述語を一意的に指定し、述語を充足する証拠要点を一意的に指定する。それぞれのタプル、又は機能的に等価な実施形態を事実と呼ぶと都合がよい。オペレーション２０８で、これらの事実は、証拠要点によりグループ化される。上記の関連実施形態では、事実タプルは、証拠要点の一意的識別子でグループ化することができる。オペレーション２１０で、グループは、グループ内の事実の個数の降順で順序付けされる。述語の集合の同じ部分集合を含むグループは、オペレーション２１２で除去される。残ったグループが、充足可能な述語ラティス要素を構成する。他のグループが上位集合（充足された述語に関して）であるグループは、オペレーション２１４で除去される。残ったグループが、最大の充足可能な述語ラティス要素を構成し、オペレーション２１６で識別される。
【０１４４】
充足可能なラティス要素を列挙する方法の関連実施形態
次に、方法例を、前の図面に示されているサーベイ・ラティスを生成する関連実施形態でその方法例を適用することにより例示する。
仮定：スポーツカー情報資源
述語の集合＝{6_cyl(x),8_cyl(x),FWD(x),RWD(x),Sunroof(x)}
・  適格性：述語の集合内のそれぞれの述語は、スポーツカー情報資源上で個別に充足可能である。
・  事実テーブルを作成し、証拠要点別に事実テーブルをグループ化する（この場合、証拠キー）
【表１６】
0005559636.tif 000017
・  グループ内の事実の個数（つまり、充足された述語の個数）で得られるように降順でグループを順序付けする。
【表１７】
0005559636.tif 000018
・  述語の集合の同じ部分集合を含むグループを除去する。この除去オペレーションは順序付けを利用する。残ったグループが、充足可能なラティス要素を構成する。
【表１８】
0005559636.tif 000019
・  他のグループが上位集合（充足された述語に関して）であるグループを除去する。この除去も順序付けを利用する。
【表１９】
0005559636.tif 000020
・  残ったグループが、最大の充足可能なラティス要素を構成する。
【表２０】
0005559636.tif 000021
【０１４５】
この例示的な実施形態では、この方法で規定しているように、検索可能なエンティティの情報資源から証拠要点を得ているが、証拠要点は、ルール／制約条件を使用し、推論を必要とする情報資源から得ることもできる。事実を他の事実及びルール又は制約条件に基づいて推論しなければならない場合があるため、このような情報資源を非明示的又は厳密に明示的でないという。エキスパート・システムやコンフィグレータは、このカテゴリに分類される。概して、非明示的又は厳密に明示的でない情報資源上に述語ラティスを形成する方法は、事実の取得の仕方が異なる以外、同じである。これらの場合のいくつかでは、述語ラティス要素に直接変換できるルール又は制約条件など、機能的影響を及ぼすことなく手っ取り早く処理することができる。
【０１４６】
この方法は、厳密な順序で独立したコマンドとしてすべてのオペレーションを実行する必要はない、例えば、ＳＱＬで実現した場合、いくつかのオペレーションは、単一コマンドにまとめることができることに注意されたい。これは、プログラマの裁量に任され、どのようなプログラミング・モデル及び言語を選択するかにかかっている。さらに、この方法は、検索オペレーション、グループ化オペレーション、並べ替えオペレーション、一意性強制オペレーションに依存する方法は、分散型又は局在型の逐次又は並列アルゴリズムとして実現することができる。
【０１４７】
最小の充足不可能なラティス要素を列挙する方法の拡張
そこで、最小の充足不可能な述語ラティス要素を列挙するための方法例の詳細な説明を続ける。
・  述語の集合に属す述語の充足不可能性の出現を確定する、ニッチ内のすべての証拠要点を取得する。関連実施形態では、これは、タプルの関係、証拠要点により充足されないニッチ内の各述語に対する１つのタプル、証拠要点を指定するタプル、それが充足しない述語、一意的識別子による指定を出力する。そのようなタプル、又は機能的に等価な実施形態を負の事実と呼ぶと都合がよい。
・  証拠要点で負の事実をグループ化する。関連実施形態では、負の事実タプルは、証拠要点の一意的識別子に基づいてグループ化される。
・  グループ内の負の事実の個数により得られるようにグループを昇順で順序付ける。
・  述語の集合の同じ部分集合を含むグループを除去する。
・  他のグループが部分集合であるグループを除去する。残っているグループは、候補の最小の充足不可能な述語ラティス要素である。
・  最大の充足可能な述語ラティス要素の部分集合であるグループを除去する。
【０１４８】
負の事実テーブルからは、述語の集合の少なくとも１つの述語の充足可能性を実証するすべての証拠要点をひとまとめにした場合に、それらの同じ証拠要点は、他の述語が充足されないという事実を構成し、したがって、いくつかの述語が同時に充足可能でないというヒントを与えることが分かる。
【０１４９】
そのような充足不可能な組合せを探しているが、１つの証拠要点では述語の特定の組合せが充足不可能であるということを示すだけなので、この組合せが大域的に充足不可能であることを意味しない（例えば、述語の集合又はサーベイ・ニッチにより線引きされる情報資源の領域内で充足不可能である）。したがって、われわれが他の知識から知っていることが大域的には真でないとヒントが示した場合、そのヒントを除去することができる。この除去を行うために、最大の充足可能なラティス要素の形で所有する、大域的知識を適用することができる。
【０１５０】
例えば、キー２０７２８を持つエンティティは、２つの述語、つまり８＿ｃｙｌ（ｘ）及びＲＷＤ（ｘ）の充足可能性を実証する。それと同時に、このエンティティは、６＿ｃｙｌ（ｘ）、ＦＷＤ（ｘ）、Ｓｕｎｒｏｏｆ（ｘ）が充足されないという証拠である。しかし、すでに列挙されている最大の充足可能なラティス要素があり、このような組合せは充足可能であって、したがってこのヒントを除去できることが分かる。
【０１５１】
これは、負の事実テーブル内に存在しない他の証拠要点（この場合エンティティ）があるが、述語の集合内の１つ又は複数の述語を充足されていないものとして確定する可能性のあるということであることに留意されたい。しかし、このような証拠要点は、述語の集合内の述語のどれかを実証せず（述語の集合内の少なくとも１つの述語を実証する証拠要点はすでにテーブル内に存在するため）、したがって、この目的については考慮対象から除外することができる。
【０１５２】
証拠要点に基づいてグループ化された負の事実テーブルを形成することにより前の例示的な実施形態を続けるが、グループは各グループ内の負の事実の個数の降順で並べ替えられている。
【表２１】
0005559636.tif 000022
【０１５３】
次に、重複する事実グループを除去する。この除去処理も順序付けを利用することに留意されたい。
【表２２】
0005559636.tif 000023
【０１５４】
次に、グループの包摂も除去するが、これも順序づけを利用する。
【表２３】
0005559636.tif 000024
【０１５５】
最大の充足可能なラティス要素に含まれるグループを除去する。
【表２４】
0005559636.tif 000025
【０１５６】
残りのグループ−この例では１つだけである−は、最小の充足不可能なラティス要素を表すが、ここでは示されていないものも他にありうる（それほど有用ではない変更形態ではあるが）。これは、ここで始めた負の事実テーブルは、オリジナルの事実テーブルから派生したものであるが、すべての負の事実を表すわけではないためである（述語の集合又はサーベイ・ニッチにより線引きされているように）。
【０１５７】
すべての最小の充足不可能なラティス要素が必要なアプリケーションについては、負の事実テーブルを網羅的な負の事実テーブルで置き換え、上述のように進めることによりこの方法を修正することができる。最終結果が、すべての最小の充足可能なラティス要素の列挙である。
【０１５８】
すべての最大の充足可能なラティス要素及び最小の充足不可能なラティス要素の列挙では、使用されるアルゴリズム、適用される発見的手法、述語の集合内の述語の個数、情報資源内のエンティティの個数、情報資源内のエンティティ間の特質の分布、インデックスの存在と精密化に応じて、かなりの計算資源を使用する場合がある（最適化については後のセクションを参照されたい）。
【０１５９】
上述の方法を含む、多数の方法は、高レベルの並列化に適合しており、したがって、ＳＭＰ、ＮＵＭＡ、クラスタ、グリッド、コンピューティング・ファブリック、データ・フロー、マーカーとビットの受け渡し、メッセージ受け渡し、ＭＩＭＤ、ＳＩＭＤを含む、大規模並列処理コンピュータやネットワーク・アーキテクチャを利用することが可能である。
【０１６０】
量子コンピューティング、光コンピューティング、生体及びナノ・コンピューティングなどの、この出願時点で研究中のテクノロジは、非常に大きな情報資源の包括的な十分に詳細な述語ラティスの計算を現実のものとする、ＮＰ困難問題の近リアルタイム計算の先駆けとなっている。
【０１６１】
サーベイ・ラティスの使用
サーベイ・ラティスは、限定はしないが、プログラムによるアクセス方法、各種のハードウェア及び／又はソフトウェア形態のインターフェース、通信プロトコル、あらゆるセンサ手段を利用するプレゼンテーション表示と形態、及び／又は直接的又は間接的な操作法を含む、様々な手段を通じて、全体又は一部分について、対話操作し、通信することができる。
【０１６２】
サーベイ・ラティスは、利用される場合には、単一アドレス空間内に局在化するか、又は複数のアドレス空間にまたがって、例えば、ディスク・アレイ、マルチプロセッサ・マシン、ネットワーク・クラスタ、グリッド、又はファブリックにわたって分散及び／又は複製されるようにできる。
【０１６３】
図１３を参照すると、サーベイ・ラティスの全体又は一部を、使用前に形成し、揮発性の記憶装置又は不揮発性の永続的記憶装置に格納し、オプションにより、保持することができる（それらの要素の充足可能性、正確さを保持するため）。これを格納サーベイ・ラティス２１８と呼ぶ。サーベイ・ラティスとその要素は、例えば、ファイル、データベースに格納し、プログラム・オブジェクト又はコンポーネントとして格納することができる。
【０１６４】
サーベイ・ラティスは、さらに、全部又は一部について、使用前にではなく、必要に応じて形成するようにもできる。これらは、オンデマンド・サーベイ・ラティス２２０と呼ばれる。使用中に、オンデマンド・サーベイ・ラティス２２０は、機械可読形式で、例えば、プロセッサのレジスタ又はバッファ、キャッシュ、メイン・メモリに常駐するか、又は文字通り、必要に応じて一部だけ形成し、その後破棄するようにもできる。オンデマンド・サーベイ・ラティス２２０は、必要ならば一部を集約し、格納することにより格納サーベイ・ラティス２１８に変換することができる。
【０１６５】
サーベイ・ラティスは、使用する前に部分的に形成し、その部分を格納サーベイ・ラティスと同じ方法で格納し、残りの部分の全部又は一部をオンデマンドで形成するようにできる。これは、ハイブリッド・サーベイ・ラティスと呼ばれる。
【０１６６】
例えば、単一値述語、集合値述語、範囲値述語、意味値述語を使用して情報資源から得られた述語の集合に基づくサーベイ・ラティスは、格納され、保持されることが多い。その一方で、特定のユーザ入力を変換することにより得られた述語の集合に基づくサーベイ・ラティス（ニッチの初期化から始まるサーベイ方法のように）は、オンデマンドで形成されることが多い（入力が利用可能になったときのみ形成される）。これらは、厳密に格納された、又は厳密にオンデマンドのサーベイ・ラティスを伴う、最も単純なシナリオである。しかし、格納サーベイ・ラティス、オンデマンド・サーベイ・ラティス、ハイブリッド・サーベイ・ラティスからのサーベイ・ラティス要素は、様々な多数の組合せで一緒に使用されることができ、様々な影響を及ぼす。
【０１６７】
図１３は、２つのクラスのサーベイ・ラティスの利用を示している。ブロック２２４の利用クラスＡでは、格納サーベイ・ラティス２１８とハイブリッド・サーベイ・ラティス２２２は、任意のタイプのサーベイ・ラティスを生成し、処理し、トラバースする計算オーバーヘッドを低減するために使用される。ブロック２２６の利用クラスＢでは、ハイブリッド・サーベイ・ラティス２２２の格納部分２１８は、オンデマンド部分２２０で同じことを行うために使用される。
【０１６８】
サーベイ方法を、そのテーマにおいて、実現するアプリケーション又はシステムは、サーベイ対象の（複数の）情報資源を指定し、アタッチする方法及び装置、手段及び（複数の）ソース（例えば、概念構造）を指定する方法及び装置、場合によっては情報資源を互いにマッピングする（例えば、概念構造の概念を情報資源のスキーマ又はインデックスにマッピングする）方法及び装置、管理機能を提供する方法及び装置、ユーザ用の構成及びカスタマイズ機能を必要とする。これらは、中核の発明の一部ではなく、当業に熟練したアプリケーション実装者に任される。
【０１６９】
サーベイ方法及びその複数のテーマの文脈内でサーベイ・ラティスを使用することを超えて（他のところで説明されているように）、サーベイ・ラティスの全体又は一部を使用して、情報資源の提示、相互作用、理解、ナビゲート、インデックス作成、ブラウジング、サーチ、統合、操作、永続、通信、要約／抽象化、プロキシ、及び／又は圧縮を実行できる。以下では、これらのアプリケーションを多数の例を使用して説明する。
【０１７０】
サーベイ・ラティス要素のインデックス
そこで、サーベイ・ラティスの最大の充足可能な要素と最小の充足不可能な要素を取って、対話的であろうと非対話的（例えば、印刷）形式であろうと、直接アクセスが容易になるように編成する。スポーツカー情報資源を使って例示する。以下の例はサーベイ・ラティスに関するものであるが、それらの方法は、さらに一般的な述語ラティスにも等しく適用可能であることに、受け渡し時に注意されたい。
【０１７１】
サーベイ・ラティスが基づく述語の集合に属する述語は、厳密な順序付け、例えば、アルファベット順で編成される。述語毎に、前記述語を含む最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素及び最小の充足不可能なサーベイ・ラティス要素がリストアップされ、それぞれのラティス要素内の述語は、厳密な順序で順序付けされ、ラティス要素自体は、厳密な順序で順序付けされる。
【０１７２】
それぞれの述語内で、サーベイ・ラティス要素は、それらが最大の充足可能なものであるか、最小の充足不可能なものであるかにより、分離され、知らされることに留意されたい。
例１−充足された述語によるサーベイ・ラティス要素のインデックス
【表２５】
0005559636.tif 000026
【０１７３】
このインデックスを取り、それぞれの最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素に属すエンティティへの参照を含むようにできる。
例２−充足された述語によるサーベイ・ラティス要素及びそのエンティティのインデックス
【表２６】
0005559636.tif 000027
0005559636.tif 000028
【０１７４】
例３−従来のインデックスの増強
さらに、このインデックスを使用して、情報資源の従来の反転されたインデックスを増強することができる。まず、充足された述語によりインデックス付けされた、スポーツカー情報資源の従来のインデックスを示す。述語ラティス及びその要素を使用して、これらの同じ増強方法を適用することができる。
従来のインデックス
【表２７】
0005559636.tif 000029
【０１７５】
次に、サーベイ・ラティス要素で増強されたインデックスを提示する。
増強された従来のインデックス
【表２８】
0005559636.tif 000030
0005559636.tif 000031
0005559636.tif 000032
【０１７６】
例４−概念構造及びカテゴリ・システムの増強
他のアプリケーションでは、サーベイ・ラティス要素を、オントロジー、分類法、意味ネットワーク、トピック・マップ、又は概念グラフなどの従来の概念構造又はカテゴリ・システムに関連付けるが、この方法では、さらに、述語ラティス要素を概念構造又はカテゴリ・システムに関連付けることもできる。
【０１７７】
最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素により増強される概念構造
図１４は、ノード２２８、関係２３０、２３１、インスタンス・データ２３２の従来の概念構造を表している。図１５を参照すると、同じ概念構造は、ノードとして追加された最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素２３４により増強されていることが分かる。例外を認め、サポートする概念構造（例えば、非単調論理及び無効可能な推論システム）も、最小の充足不可能なサーベイ・ラティス要素はいくつかの他のノードから継承しないことを表すために使用されるノード及び例外として最小の充足不可能なサーベイ・ラティス要素により増強することもできる。
【０１７８】
これらのアプリケーション例では、増強された概念構造をサーベイ・ラティス要素を中心に再編成し、概念構造の提示、ナビゲーション、一般的利用を強化することができる。例えば、図１６を参照すると、サーベイ・ラティス要素２３４により増強された概念構造を「ピックアップ」し、それらを概念２２８とその対応するインスタンスへのアクセス経路として使用することができる。
【０１７９】
サーベイ・ラティスの使用における最適化
すでに提示されているサーベイ・ラティス要素を生成する方法例では、事実を使用するが、その場合、証拠要点は述語又はその機能的等価物の充足可能性を実証する。サーベイ・ラティス要素を生成する際のパフォーマンスは、事実を捕捉する特定のマシン可読データ構造を形成して保持し、サーベイ・ラティス要素の生成でそれらを適用することにより改善することができる。このような構造を事実構造と呼ぶ。これが特に価値あるシナリオでは、コマンド又は要求などのユーザ入力を中心としてサーベイ・ニッチが形成され、サーベイはそのニッチに対して生成することができる。そこで、この概念を例示するいくつかの例を示す。ここでも、これらの同じ方法を、サーベイ・ラティスとサーベイ・ラティス要素を生成する際だけでなく、述語ラティスとその要素を生成する際にも適用することができる。
【０１８０】
第１の２つの例では、スポーツカー情報資源を使用する。第１の例示的な実施形態では、事実テーブル（表形式の事実構造）を組み立てて、それを充足された述語について並べ替え、与えられた述語を充足するすべての証拠要点を見つけるためのインデックス構造として使用する。この同じ情報を他の形式で格納し、それを同じ目的、例えば、Ｂツリー・インデックス又はハッシュ・テーブルとして、使用することができる。
【０１８１】
出発点として事実テーブルが与えられた場合、サーベイ・ラティス要素を生成する方法は、充足可能なラティス要素を識別するためのグループ化オペレーション、最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素を識別する方法の残りに進むことができる。「サーベイ・ラティス要素のインデックス」というセクションの例３などの反転されたインデックスは、事実テーブルとして使用することができることに留意されたい。
例示的な実施形態１：  インデックスとしての事実テーブル
【表２９】
0005559636.tif 000033
【０１８２】
例示的な実施形態２：  インデックスとしての最大の充足可能な事実テーブル
第２の例では、最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素が形成されており、これを使用して、圧縮された事実テーブルを形成するが、最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素は、述語又はその等価物の充足可能性についての証拠要点として使用される。これは、サーベイ・ラティス要素を生成する方法に関して第１の例とまったく同じようにして使用される。第１の例のように、この同じ情報は、テーブル以外の形式で格納することも可能である。
【０１８３】
この構造は、オプションにより、それぞれの最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素に対する証拠キーを備える第３の列で補完することができる。補完されたテーブルはさらに追加行−充足された述語を含む最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素に属す証拠キー毎に１つの行−を持つ。
【表３０】
0005559636.tif 000034
【０１８４】
これらの例の両方において、相互作用サーベイの実行時に計算を軽減し、実際に負荷をシフトするために、必要になる前に、計算と格納が適用されている。インデックスとしての最大の充足可能な事実テーブルは、第１の例に提示されているインデックスとしての事実テーブルのサイズの１／３よりも小さく、テーブル使用時に事実構造に使用される記憶領域を著しく減らし、計算を軽減することに注意されたい。
【０１８５】
シフトされる計算及び格納の量は、事実が基づく述語の選択により調整することができる。範囲値、集合値、抽象的（意味論的）述語は、潜在的に多くの単一値述語の代わりになりうる。事実テーブル内でこのような述語を使用すると、あらかじめ使用される記憶領域及び計算量が少なくなり、より多くの−すべてではないが−計算が後まで遅延される。そこで、この基本的な例を示す。
【０１８６】
例示的な実施形態３：サーベイ・ラティスの範囲、集合、抽象述語のインデックス作成
この例では、以下に示すように、異なるデータセットにシフトし、燃料節約及び加速に関する自動車の性能データを捕捉する。
【表３１】
0005559636.tif 000035
【０１８７】
この例では、このデータを表すために単一値述語を作成することができるが、そうする代わりに、以下の範囲値述語の以下の集合を形成し、示されているように略記する。
【表３２】
0005559636.tif 000036
【０１８８】
次に、範囲述語のこの集合に基づいてこれらのエンティティ及びその性能についての事実テーブルを導く、
【表３３】
0005559636.tif 000037
【０１８９】
受け渡し時に、集合値述語、例えば、「ＥＰＡ＿Ｃｉｔｙ（ｘ）ｉｎ（１６ＭＰＧ，１７ＭＰＧ，１８ＭＰＧ）」及び／又は抽象的述語、例えば、Ｍｉｓｅｒ（ｘ）、Ｇａｓ＿ｈｏｇ（ｘ）、Ｓｐｅｅｄ＿ｄｅｍｏｎ（ｘ）を使用した可能性が同様に十分あることに注意する。
【０１９０】
前に説明した方法で進めることにすると、事実テーブルから、以下から分かるように、充足可能なサーベイ・ラティス要素及び最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素を導くことができる。
【表３４】
0005559636.tif 000038
【０１９１】
また、最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素を結合して、その個数を減らすことも可能である。例えば、最大要素｛２０−２５ＭＰＧ（ｘ），７−１０ｔｏ６０（ｘ）｝を最大要素｛１５−２０ＭＰＧ（ｘ），７−１０ｔｏ６０（ｘ）｝と結合して、より一般的な最大要素｛１５−２５ＭＰＧ（ｘ），７−１０ｔｏ６０（ｘ）｝を生成することができるが、そうすると特異性も減る。
【０１９２】
同様に、範囲、集合、及び／又は抽象的述語に基づく事実テーブルを使用して、１つ又は複数のサーベイ・ラティス要素の充足可能性をそれらをサポートする事実を見つけることにより決定することができる。
【０１９３】
次に、事実テーブルが基づく述語のまったく同じ集合に基づかないサーベイ・ラティス要素の充足可能性を決定する必要がある場合に生じることについて説明することにする（例えば、サーベイ・ラティス要素｛１７＜ＥＰＡ＿Ｃｉｔｙ（ｘ），０−６０ＭＰＨ＜７ｓｅｃ｝は充足可能か？）。
【０１９４】
このような場合に完全なデータセットを参照する必要はない。そうする代わりに、全労力を軽減するために事実テーブル内のエントリを選択して組み合わせることを選択的に行うことができる。この場合、１５−２０ＭＰＧ（ｘ）、２０−２５ＭＰＧ（ｘ）、３０−４０ＭＰＧ（ｘ）、３−５ｔｏ６０（ｘ）、５−７ｔｏ６０（ｘ）に対するエントリを使用して、潜在的証拠要点の「短いリスト」を作成できる。これらは、そのように構成された範囲が、与えられたサーベイ・ラティス要素内にない値、例えば、１５から１７の間のＭＰＧ、ちょうど７秒のうちの０〜６０を含むので、唯一の潜在的な証拠要点である。キー９２７２７を持つエンティティなどの、そのような値を処理するエンティティは、考慮対象から外すことができる。この短いリスト内のエンティティのみに対するソース・データの問い合わせを行い、潜在的証拠要点をもしあれば実際の要点に絞り込む。これにより、キー５５５２５を持つエンティティは、与えられたサーベイ・ラティス要素が実際に充足可能であるという証拠要点として識別される。
【０１９５】
サーベイ方法を使用すると、サーベイ・ニッチの変換（変換についてのセクションを参照）を使用して、事実構造が利用できない述語の集合を取り、その集合を全部又は一部、事実構造が利用可能な集合に変換し、それによって、事実テーブルの使用により計算全体を減らすようにすることも可能である。
【０１９６】
例示的な実施形態４：ビットマップ・インデックスとサーベイ・ラティスとの併用
主要なリレーショナル・データベースとびデータ・ウェアハウジング製品によりサポートされている、ビットマップ・インデックスは、格納／計算のトレードオフを調整する他の手段となっている。属性に対するビットマップ・インデックスは、属性が取る異なるすべての値を区別し、そのように属性が付けられたエンティティ毎に異なる値を記録する。以下では、スポーツカー情報資源の「駆動レイアウト」属性に対するビットマップ・インデックスを例示する。
【表３５】
0005559636.tif 000039
【０１９７】
ビットマップ・インデックスは、通常、問合せ条件に基づいてデータ・エンティティの検索を高速化するために使用される。フレーズ「ａｎｄ  Ｄｒｉｖｅ＿ｌａｙｏｕｔ＝‘ＦＷＤ’」をＷＨＥＲＥ節の一部として含むＳＱＬ問合せを使用した場合、ビットマップ・インデックスは、駆動レイアウト属性のＦＷＤ値に対し行内に「１」を持つ行のみを検索することにより選択性を高めることができる。
【０１９８】
サーベイ・ラティスが基づく述語の集合内の各述語に対し、そのようなビットマップ・インデックスを作成することができる。そこで、スポーツカー情報資源内にそれぞれの述語に関するビットマップ・インデックスを作成する。便宜上、また説明を簡単にするため、以下では、これらの別々のビットマップ・インデックスを１つのテーブルにまとめる。
【表３６】
0005559636.tif 000040
【０１９９】
データ・エンティティの同じ集合にインデックスを付ける限り、複数のビットマップ・インデックスを一緒に使用することができる（関係の場合は同じタプル）。複数のビットマップ・インデックスが同じ検索オペレーションで使用される場合、インデックスの適切な行を論理的に組み合わせることができる。例えば、「ａｎｄ  Ｄｒｉｖｅ＿ｌａｙｏｕｔ＝‘ＦＷＤ’ａｎｄ  ＃＿ｃｙｌ＝６」というフレーズを含むＷＨＥＲＥ節を持つＳＱＬステートメントを実行すると、駆動レイアウトのＦＷＤ値に対するビットマップ・インデックス行と＃＿ｃｙｌ．の値６に対するビットマップ・インデックス行との論理ＡＮＤが実行され、その結果得られる行は、両方の条件を充足するタプル、例えば、キー＝１０１２３のタプルに対してのみ１のビット値を持つ。
【０２００】
このアプローチは、サーベイ・ラティス要素の充足可能性を決定するために使用することができるが、単純な再編成をうまく取り扱える。このような統合されたビットマップを行列として取り扱い、それに対し、以下に見られるように列と行の入れ替えを行う転置オペレーションを実行することができることに注意する。情報理論の観点からは、その結果得られる転置は、同じ事実を表す、非転置形式と等価である。
【表３７】
0005559636.tif 000041
【０２０１】
転置された統合ビットマップ・インデックスは、最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素を列挙するために使用することができる。まず、一番右の列を射影し、ビット値の数値和（論理和ではなく）として仮想列を作成し、ビット和による降順でエンティティ行を並べ替える。
【表３８】
0005559636.tif 000042
【０２０２】
次に、エンティティ・キーを射影し、タプルの一意性を強制する（例えば、関係第１正規形）。
【表３９】
0005559636.tif 000043
【０２０３】
その後、被包摂タプルと呼ぶすべてのタプルを選択する。被包摂タプルは、包摂タプルと呼ばれる他のタプルのビット和よりも真に小さいビット和を持ち、被包摂タプルと包摂タプルのビット配列との論理ＡＮＤは、被包摂タプルのビット配列に等しい。例えば、ビット配列（０  １  ０  １  ０）は、ビット和が２なので被包摂タプルであるが、ビット配列（０  １  ０  １  １）はビット和が３であり、２つのビットマップの論理ＡＮＤは（０  １  ０  １  ０）であり、被包摂タプルと同じである。
【表４０】
0005559636.tif 000044
【０２０４】
この簡約転置統合ビットマップ・インデックスは、３つの最大の充足可能なラティス要素すべてを識別する。さらに、一意的識別子（前に最大の充足可能な要素に割り当てられたＩＤと一致するように割り当てる）でこれらを識別することができる。
【表４１】
0005559636.tif 000045
【０２０５】
これらのビット配列と非簡約統合ビットマップ・インデックス・エントリとを照合することにより、それぞれの最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素に対するエンティティ・キーを識別することができる。したがって、ビットマップ・インデックス技術は、任意のサーベイ・ラティス要素の充足可能性を判別するために使用することができるが、これは、最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素を判別するためにも使用できる。また、これらの方法は、述語ラティス及びその要素にも等しく適用可能である。
【０２０６】
例示的な実施形態５：最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素のビットマップ・インデックス
第２の行列転置をこの配列に対し実行した場合、従来のビットマップ・インデックスのように見えるものが得られるが、実際には、まったく新しいもの−最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素のビットマップ・インデックスである（エンティティのインデックスを作成する従来のビットマップ・インデックスと比較して）。このインデックスは、サーベイ・ニッチ内の最大のサーベイ・ラティス要素を素早く識別するために使用できる。
【表４２】
0005559636.tif 000046
【０２０７】
最大の充足不可能なサーベイ・ラティス要素のこのビットマップ・インデックスは、ちょうど示したばかりの例のように、標準ビットマップ・インデックスから形成することができるが、再編成により最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素の前の列挙から直接構成することもできることに注意されたい。
【０２０８】
このビットマップの例では単一値述語を採用していていたが、これらの方法では、範囲、集合、抽象（意味論）を含む、あらゆるタイプの述語を使用することができる。
【０２０９】
また、類似の構造を形成して、最小の充足不可能なサーベイ・ラティス要素のインデックスを作成することができるが、その場合、ビット値１は、最小の充足不可能なサーベイ・ラティス要素が属性の値を取る（又は述語を充足する）ことをしないということを示すことに注意されたい。
【０２１０】
さらに、最後の２つの例では、統合されたビットマップ・インデックスから始めているが、同様に、標準の関係及び／又はビュー（関係、オブジェクト、又はアスペクト）で表されるデータから始め、この例では統合されたビットマップ・インデックスを転置し、その後例示したように進めた結果からデータ構造を派生させている可能性もある。同様に、類似のオペレーションのシーケンスが同じ新規性のある関数を実行するので、上のプロシージャに厳密に従う必要もない。
【０２１１】
例示的な実施形態６：ビットマップ・インデックスとトポロジカル・テーマサーベイ方法との併用
例えば、ユーザは、述語の集合（Ａ（ｘ），Ｂ（ｘ），Ｃ（ｘ），Ｄ（ｘ））を与えることによりサーベイ・ニッチを初期化し、サーベイ方法では、この集合に対し変換を実行して、述語の集合（Ａ（ｘ），Ｂ（ｘ），Ｄ（ｘ），Ｇ（ｘ））を出力する。さらに、この例示的な実施形態の目的に関して、最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素のビットマップ・インデックスが、情報資源に関するすべての属性のすべての異なる値から形成される述語の集合に基づき、利用可能である。ユーザが与える述語の集合だけでなく、変換された集合は、両方とも、このかなり大きな述語の集合の真部分集合である。
【０２１２】
すべての最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素のビットマップ・インデックスを参照することができるが、参照は、特定の方法で表されている場合に簡略化される。例えば、そのようなビットマップ・インデックスの小さな部分だけを示している以下の表を考察すると、これは最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素をタプルとして、述語を列として持つ（これは、最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素の転置されたビットマップ・インデックスである）。この説明のために、以下に見えるインデックスの部分は述語Ａ（ｘ）、Ｂ（ｘ）、Ｄ（ｘ）、又はＧ（ｘ）のどれかが＝１であるすべての最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素を示していると仮定する。
【表４３】
0005559636.tif 000047
【０２１３】
このインデックスを使用する目的は、始めからそうするよりも少ない作業で、述語の変換された集合について最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素を見つけることである。この目的に関してこれをインデックスとして使用するために、転置されたビットマップ・インデックスを集合としてだけでなく、関係としても処理することができる。
【０２１４】
列Ａ、Ｂ、Ｄ、Ｇに関係を射影することから始めて、数値和Ａ＋Ｂ＋Ｄ＋Ｇ＜＞０であるタプルのみを選択し、和Ａ＋Ｂ＋Ｄ＋Ｇに基づいて降順で並べ替えすると、以下の結果が得られる。この例示的な実施形態の目的のために、その和を提示する計算された列を示す。
【表４４】
0005559636.tif 000048
【０２１５】
要素１は要素３と同一なので（射影にしたがって）、さらに統合することができる。このために、Ａ、Ｂ、Ｄ、Ｇのみに射影し、一意的な識別子を省く。射影の結果は関係となりうるので、また関係は重複タプルを許さないので、以下の結果を得る。
【表４５】
0005559636.tif 000049
【０２１６】
そこで、被支配タプルを除去することができる。この例示的な実施形態では、第１のタプルは、第３のタプルのように、述語Ａ（ｘ）が充足可能であることを主張しているが、追加情報を与えるので、第３のタプルは第１のタプルにより支配される（その述語Ｇ（ｘ）はＡ（ｘ）とともに充足することも可能である）。
【０２１７】
ＳＱＬで実現されている場合、相関関係のあるサブ問合せが、和が外側の問合せタプルの和の和を超えるタプルを返さないタプルのみを選択することにより削除を行うことができ、内側問合せタプルと外側問合せタプルとの論理ＡＮＤをとる（列毎に）と内側問合せタプルが出力される。
【０２１８】
これをタプル毎に考察する。
・  外側問合せは、まず、タプル１を見る。内側問合せは、和がタプル１の和を超えるタプルを見つけない。したがって、タプル１が返される。
・  外側問合せは、次に、タプル２を見る。またもや、内側問合せは、和がタプル２の和を超えるタプルを見つけない。したがって、タプル２が返される。
・  外側問合せは、今度は、タプル３を見る。内側問合せは、和がタプル３の和を超える２つのタプル、つまりタプル１とタプル２を見つける。列毎にタプル３とタプル１のＡＮＤをとると、タプル１が得られる、つまり、タプル３はタプル１によって支配される。内側問合せはすでに適格タプルを見つけているので、それ以上探す（特に、タプル２がタプル３を支配しているか判定する）必要はない。したがって、外側問合せは、タプル３を返さない。
・  外側問合せは、今度は、タプル４を見る。内側問合せは、和がタプル４の和を超える２つのタプル、つまりタプル１とタプル２を見つける。タプル４とタプル１のＡＮＤをとって、何か新しいものを出力する−タプル１を再び出力しないので、タプル１はタプル４を支配しない。内側問合せは、次に、タプル４とタプル２のＡＮＤをとる。これは、タプル２を再び出力しないので、タプル２はタプル４を支配しない。内側問合せは、外側問合せにタプルを返さず、したがって、タプル４が外側問合せによって返される。
その結果得られる関係は以下に示されている。
【表４６】
0005559636.tif 000050
【０２１９】
この表は、すべての最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素のビットマップ・インデックスから導かれた、述語の変換された集合に対するすべての最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素を表す。情報資源に対して検索オペレーションを直接実行する必要はなく、最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素のビットマップ・インデックスに対してのみ実行すればよい。
【０２２０】
サーベイ及びサーベイ・ラティスの述語の集合の変換
述語の集合又はその機能的等価物は、サーベイ・ラティスとその要素を含むサーベイパーティションを形成するのに役立つ。以前に提示されたサーベイ方法では、述語の集合は、サーベイ・ニッチを表し、変換オペレーションは、その述語の集合を変換し、サーベイ・モニタを変換することもできることに留意されたい。そこで、変換を実行するための様々な手段と装置だけでなく、前記実行の重要な特性をも調査するが、すべて単独で使用することも、様々な組合せで使用することもでき、また前記調査は、示しているだけであって、網羅しているわけではない。
【０２２１】
変換は、累積的に適用される複数の変換として、複合変換として、又は順次実行するようにできる。
【０２２２】
変換は、述語を述語の集合に追加すること、述語の集合から述語を削除すること、述語の集合内の述語を修正すること、又はそれらのどれか、又はすべてを組み合わせて実行することができる。述語が変換された場合、オリジナルの述語を集合内に残し、変換された述語により補完するか、又はオリジナルの述語を置き換えることができる。
【０２２３】
変換は、全体として決定論的であるか、全体として非決定論的であるか、又は一部決定論的で一部非決定論的とすることができる。
【０２２４】
変換は、単一の値を受け取って、値の範囲、値の集合に入れるか、又は他の単一の値にすることができる。
【０２２５】
変換は、範囲を受け取って他の範囲の中に入れるか（被包摂、包摂、オーバーラップ、又は互いに素）、値の集合に入れるか、又は単一の値にすることができる。
【０２２６】
変換は、値の集合を受け取って、単一の値にするか、値の範囲、又は値の他の集合に入れることができる。
【０２２７】
変換は、述語の否定を実行できる。
【０２２８】
変換は、整数を浮動小数点数にするにように、１つのデータ型を受け取って他のデータ型にすることができる。
【０２２９】
変換は、多数の述語を複合述語に束縛したり、複合述語を単一の述語又はより単純な複合述語に還元することができる。
【０２３０】
変換は、限定はしないが、語彙集、類語集、分類法、オントロジー、概念グラフ、トピック・マップ、ルール・システム、スキーマとメタデータ、意味ネットワーク、フレーム・システム、高水準モデルを含む、１つ又は複数の概念構造に基づき意味論的演算子を適用することができる。
【０２３１】
変換は、サーベイ・モニタに適用することができる。変換は、サーベイ・モニタを受け取って述語にするか、又は述語をサーベイ・モニタに変換することができる。
【０２３２】
一般化／特殊化による変換
本発明の一例示的な実施形態では、あるクラスの意味変換は、ｍ個のレベルの一般化及び／又はｎ個のレベルの特殊化を、単独で又は様々な組合せで、適用することである。図１７を参照すると、ブロック２３６は述語であり、ブロック２３８は述語と一般化された述語の組合せであり、ブロック２４０は一般化された述語であり、ブロック２４２は述語と特殊化された述語であり、ブロック２４４は特殊化された述語であり、ブロック２４６は述語と、一般化された述語の特殊化であり、ブロック２４８は一般化された述語の特殊化であり、ブロック２５０は述語と、特殊化された述語の一般化であり、ブロック２５２は特殊化された述語の一般化である。
【０２３３】
図１８は、分類法を例示する図である。したがって、ノード２５４「Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ」は、「２＿ｓｐｅｅｄ＿ａｕｔｏｍａｔｉｃ」、「３＿ｓｐｅｅｄ＿ａｕｔｏｍａｔｉｃ」、「４＿ｓｐｅｅｄ＿ａｕｔｏｍａｔｉｃ」、「５＿ｓｐｅｅｄ＿ａｕｔｏｍａｔｉｃ」と特殊化することができる。ノード２５６「Ｍｕｌｔｉ−ｆｏｒｗａｒｄ−ｓｐｅｅｄ＿ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ」は、「２＿ｓｐｅｅｄ＿ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ」、「３＿ｓｐｅｅｄ＿ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ」、「４＿ｓｐｅｅｄ＿ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ」、「５＿ｓｐｅｅｄ＿ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ」、「６＿ｓｐｅｅｄ＿ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ」だけでなく、「２＿ｓｐｅｅｄ＿ａｕｔｏｍａｔｉｃ」、「３＿ｓｐｅｅｄ＿ａｕｔｏｍａｔｉｃ」、「４＿ｓｐｅｅｄ＿ａｕｔｏｍａｔｉｃ」、「５＿ｓｐｅｅｄ＿ａｕｔｏｍａｔｉｃ」、「４＿ｓｐｅｅｄ＿ｍａｎｕａｌ」、「５＿ｓｐｅｅｄ＿ｍａｎｕａｌ」、「６＿ｓｐｅｅｄ＿ｍａｎｕａｌ」と特殊化することができる。ノード２５８「Ｍａｎｕａｌ＿ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ」は、「Ｍａｎｕａｌ＿Ｏｖｅｒｄｒｉｖｅ＿ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ」、「４＿ｓｐｅｅｄ＿ｍａｎｕａｌ」、「５＿ｓｐｅｅｄ＿ｍａｎｕａｌ」、「６＿ｓｐｅｅｄ＿ｍａｎｕａｌ」、「６＿ｓｐｅｅｄ＿ｍａｎｕａｌ＿Ｏｖｅｒｄｒｉｖｅ」と特殊化することができる。ノード２６０「Ｏｖｅｒｄｒｉｖｅ＿ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ」は、「Ｍａｎｕａｌ＿Ｏｖｅｒｄｒｉｖｅ＿ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ」、「６＿ｓｐｅｅｄ＿ｍａｎｕａｌ＿Ｏｖｅｒｄｒｉｖｅ」と特殊化することができる。以下の例は、図１８に例示されている分類法の例に基づいている。
例
１．Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅ（ｎ）述語−ｎ個のレベルを一般化する
Generalize(1)[6_speedmanual_Overdrive(x)]={6_speed_manual(x),
Manual_Overdrive_transmission(x)}
Generalize(2)[6_speedmanual_Overdrive(x)]={6_speed_transmission(x),
manual_transmission(x),Overdrive_transmission(x)}
２．Ｓｐｅｃｉａｌｉｚｅ（ｎ）述語−ｎ個のレベルを特殊化する
Specialize(1)[manual_transmission(x)]={6_speed_manual(x),
5_speed_manual(x),4_speed_manual(x),Manual_overdrive_transmission(x)}
３．Ｓｐｅｃｉａｌｉｚｅ（ｎ）ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅ（ｍ）述語−最初に一般化し、その後、その一般化を特殊化する
Specialize(1)generalize(1)[6_speed_manual(x)]={6_speed_manual(x),
5_speed_manual(x),4_speed_manual(x),Manual_overdrive_transmission(x)}
４．Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅ（ｍ）ｓｐｅｃｉａｌｉｚｅ（ｎ）述語−最初に特殊化し、その後、その特殊化を一般化する
Generalize(2)specialize(1)[6_speed_manual(x)]={6_speed_transmission(x),
manual_transmission(x),Overdrive_transmission(x)}
【０２３４】
受け渡し時に、決定論的及び非決定論的変換を一緒に使用して、一部決定論的及び一部非決定論的な変換を形成できることに注意する。上の例１の一般化では、単一の述語６＿ｓｐｅｅｄ＿ｍａｎｕａｌ＿Ｏｖｅｒｄｒｉｖｅ（ｘ）を受け取って、それを２つの述語６＿ｓｐｅｅｄ＿ｍａｎｕａｌ（ｘ）と、Ｍａｎｕａｌ＿Ｏｖｅｒｄｒｉｖｅ＿ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ（ｘ）に変換する。非決定論的変換演算子とこの一般化変換演算子とを組み合わせることで、これらのうちの１つ、例えばＭａｎｕａｌ＿Ｏｖｅｒｄｒｉｖｅ＿ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ（ｘ）を無作為に選択することが可能である。代わりの物として、非決定論的変換演算子は、一般化変換ではなく特殊化変換演算子を無作為に選択するか、又は一般化及び／又は特殊化するレベルの数を無作為に選択することができる（指定された何らかの範囲から選択される）。
【０２３５】
部分論的述語の変換
部分論的述語の変換は、意味論的演算子により実行されることが多いが、実行するのはその演算子に限られず、アセンブリ又は集合体を受け取ってそのサブコンポーネント又はサブコンポーネント・アセンブリに入れるか、又はコンポーネント又はコンポーネントアセンブリを受け取って集合体又はそれを含むアセンブリに入れることができる。部分論的変換は、さらに、制約又は制約解除又は修飾又は修飾解除により部分−全体関係を変換することもできる。
例
１．述語ｐａｒｔ＿ｏｆ＿ｓｈｏｒｔｂｌｏｃｋ（ｘ）は、ｐａｒｔ＿ｏｆ＿ｅｎｇｉｎｅ（ｘ）に変換することができる。
２．述語ｐｉｓｔｏｎ＿ａｓｓｅｍｂｌｙ（ｘ）は、ｐｉｓｔｏｎ＿ｒｉｎｇ＿ｓｅｔ（ｘ）に変換することができる。
３．述語ｐａｒｔ＿ｏｆ＿ｔｈｅ＿ｓｔａｔｅ（ｘ）は、Ｗｅｓｔｅｒｎ＿ｐａｒｔ＿ｏｆ＿ｔｈｅ＿ｓｔａｔｅ（ｘ）又はＬａｒｇｅｓｔ＿ｐａｒｔ＿ｏｆ＿ｔｈｅ＿ｓｔａｔｅ（ｘ）に変換することができる。
【０２３６】
関係の変換
一般的な関係を表す述語の変換は、関係、関係の（複数の）関与者を変換し、及び／又は関係の制約、又は制約解除、又は修飾、又は修飾解除を行うことができる。変換を受ける関係は、限定はしないが、空間的、地理空間的、時間的、歴史的、幾何学的、位相幾何学的、代数学的、統計学的、古典論理的、非古典論理的、語彙的、意味論的、統語的、哲学的、計算的、心理学的、生物学的、化学的、光学的、天文学的、物理学的、電気的、順次、並列、ネットワークを含む。
例
１．述語ｌｅｓｓ＿ｔｈａｎ（ｘ，ｙ）は、ｇｒｅａｔｅｒ＿ｔｈａｎ＿ｏｒ＿ｅｑｕａｌ＿ｔｏ（ｘ，ｙ）に変換することができる。
２．述語ａｂｏｖｅ（ｘ）は、ｈｉｇｈｅｓｔ＿ａｂｏｖｅ（ｘ）に変換することができる。
３．述語ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ＿ｔｏ（ｘ，ｙ）は、ｒｉｇｉｄｌｙ＿ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ＿ｔｏ（ｘ，ｙ）、ｆａｓｔｅｎｅｄ＿ｔｏ（ｘ，ｙ）、ｎｏｔ＿ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ＿ｔｏ（ｘ，ｙ）、ａｄｊａｃｅｎｔ＿ｔｏ（ｘ，ｙ）、ｂｉ−ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｌｙ＿ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ（ｘ，ｙ）、ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ＿ｔｏ（ｙ，ｘ）に変換することができる。
【０２３７】
行為の変換
行為を表す述語の変換は、行為、行為への関与者を変換し、及び／又は行為の制約、又は制約解除、又は修飾、又は修飾解除を行うことができる。
例
述語ｔｏｒｑｕｅ＿ｔｏ＿５０＿ｆｏｏｔ＿ｐｏｕｎｄｓ（ｘ，ｙ）は、ＭＩＧ＿Ｗｅｌｄ（ｘ，ｙ）、又はｔｏｒｑｕｅ＿ｔｏ＿６０＿ｆｏｏｔ＿ｐｏｕｎｄｓ（ｘ，ｙ）、又はｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌｌｙ＿ｔｏｒｑｕｅ＿ｔｏ＿５０＿ｆｏｏｔ＿ｐｏｕｎｄｓ（ｘ，ｙ）、又はｔｏｒｑｕｅ＿ｔｏ＿５０＿ｆｏｏｔ＿ｐｏｕｎｄｓ（ｘ，ｚ）に変換することができる。
【０２３８】
目標を達成する変換
生成されたサーベイ・ラティスが指定された特性を有し、指定された基準に適合するような述語の集合を変換する方法は以下のとおりである。
・  述語の変換された集合がそれ自体充足可能でないような述語の集合の変換。
・  変換されたサーベイ・ラティスの最小の充足不可能なサーベイ・ラティス要素の個数が上限及び／又は下限により束縛されるような述語の集合の変換。
・  変換されたサーベイ・ラティスの最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素の個数が上限及び／又は下限により束縛されるような述語の集合の変換。
・  サーベイ・ラティス要素がすでに形成されている述語の集合に部分的又は完全に一致する述語の集合の変換。
・  述語の集合の特定の又は一般的な縮約、拡張、又はシフトを実行する述語の集合の変換。
・  パーティションとエンティティの区別を実行する述語の集合の変換。
【０２３９】
変換のためのソースと装置
変換を実行するためのソースと装置は、限定はしないが、相互作用、入力、選択、コマンド、ピアツーピア情報、又は（複数の）ユーザのプロファイルのどれか、又はすべてを含むことができ、これらは単独又は複数で、個別に又はあらゆる組合せにより検索することができる。
１．アルゴリズム的、発見的手法、結合的、無作為、確率論的、統計学的、カオス的、
２．知識発見、データ・マイニング、進化論的計算、及び／又は人工ニューラル・ネットワーク処理の適用。
非決定論的、アナログ、及び／又は数学的プロセスの適用。
３．電気的、機械的、運動学的、量子力学的、光学的、化学的、生化学的、生物学的、熱的、天文学的、原子力的プロセスを含む、物理的プロセスの適用。
４．データベース、データ・ウェアハウス、データ・マート、コンテンツ・リポジトリ、構造化されていないデータ・リポジトリ、インデックス、構造化されている、又は構造化されていないファイル、リンク・ベース、ルール・ベース、知識ベース、又は事例ベースの適用。
５．意味ネットワーク、概念グラフ、トピック・マップ、スキーマ及び／又はメタデータ、形式モデル、オントロジー、分類法、類語集、ディレクトリ、又は人工若しくは自然ニューラル・ネットワークの適用。
６．限定はしないが、演繹的推論、帰納的推論、仮説推論、類推的推論を含む、記号的推論プロセス及び／又は出力の適用。
７．限定はしないが、潜在的意味インデキシングを含む、字句解析の適用。
８．非古典論理推論、事例ベース及び／又は記憶ベースの推論の適用。
９．推奨者知識又はピアツーピア情報の適用。
１０．トポロジカルな情報及び／又は幾何学的情報及び／又は処理の適用。
１１．限定はしないが、位置、境界、領域、容積、経路、部分空間、又は複数の位置、境界、領域、容積、若しくは経路を含む空間的情報及び／又は処理の適用。
１２．限定はしないが、時間点、座標、又は持続時間若しくは時間点、座標、あるいはは持続時間の複数の及び／又は系列を含む、歴史的／時間的情報及び／又は処理の適用。
【０２４０】
知識及び情報サーベイのためのシステム及び装置
図１９を参照すると、参照番号３００は、一般に、本発明の一例示的な実施形態による、本発明の原理を組み込む情報資源を調べるためのシステムを示している。システム３００は、サーベイヤ３００と呼ぶと都合がよいであろう。以下の説明されている要素は、ソフトウェア・モジュールとして実装することができ、また単に本発明の一例示的な実施形態の機能を説明するためにそのように識別されている。
【０２４１】
システム３００は、サーベイ・セッションを管理し、マネージャからサービスを得る役割を受け持つセッション・マネージャ３０２、サーベイヤを情報資源に接続する役割を受け持つ情報資源マネージャ３０４、サーベイ構成情報を維持し、サーベイ構成の複数の世代を管理するサーベイヤ・マネージャ３０６、項、概念、術語を管理する述語マネージャ３０８、サーベイ・ニッチのそれぞれの個別世代を維持するサーベイ・ニッチ・マネージャ３１０、サーベイ・ニッチ及び１つ又は複数の情報資源に従ってパーティションを生成又は検索する役割を受け持つパーティション・マネージャ３１２、変換シナリオをサーベイ・ニッチに供給、選択、及び／又は適用する役割を受け持つ変換マネージャ３１４、ＵＩ ３１８表示の作成及び管理及びＵＩ入力の処理を受け持つユーザ・インターフェース（ＵＩ）マネージャ３１６を備えることができる。
【０２４２】
情報資源マネージャ３０４は、サーベイヤ３００の内部にあっても、又は外部にあってもよい。一例示的な実施形態では、サーベイヤ３００は、サーベイヤ３００の内部にある情報資源マネージャ３０４だけでなくサーベイヤ３００の外部にある情報資源マネージャ３０４を含むことができる。情報資源マネージャ３０４は、（１）エンティティ及びその充足可能な述語及び充足不可能な述語に関する情報を取得する、（２）述語の充足可能性及び充足不可能性を判定する、（３）述語に対し抽象化及びメタ抽象化を実行する、（４）述語に対して（複数の）一般的変換をソーシングするように構成することができる。機能（１）、（２）は、データベース及び構造化されていないコンテンツ上の反転されたインデックスに対し実行することができる。機能（３）、（４）は、例えば、データベース・スキーマ、分類法、オントロジー、意味ネットワーク、形式モデル、類語集、トピック・マップ、ピアツーピア推奨者に対し実行することができる。これらのタイプの情報資源では、さらに、例えば、具体的抽象化又はノードがエンティティとして使用される場合に、機能（１）、（２）をそれらの資源に適用することもできる。情報資源マネージャ３０４は、情報資源に対する読み取りオペレーションだけでなく、書き込みオペレーションを実行するように構成することができる。
【０２４３】
述語マネージャ３０８は、項の曖昧性の除去を実行し、項を概念に解決するか、又は曖昧性のない指示対象又はトークンを解決するように構成することができる。
【０２４４】
サーベイ・ニッチ・マネージャ３１０に関して、ニッチ管理は、サーベイ・ニッチの世代毎に、１つの述語集合、１つ又は複数の適用される変換、１つ又は複数のパーティション、ユーザによって選択された１つ又は複数のパーティション、１つ又は複数のサーベイ・モニタ、述語に関係するメタデータ、モニタに関係するメタデータを含むことができる。サーベイ・ニッチ・マネージャ３１０は、さらに、サーベイ・ラティス、特に最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素、最小の充足不可能なサーベイ・ラティス要素、ユーザによって選択されたラティス要素を維持する役割を受け持つ。
【０２４５】
変換マネージャ３１４が変換シナリオを使用する場合、これは、変換ポリシー、ヒント、要求された変換に関する上下限とともに、適用する変換の（複数の）タイプのハード・セレクタを受け入れ、それらを考慮することができる。変換シナリオでは、適用する変換のタイプを指定することができる。ユーザが手動又は半自動変換を実行することを選択した場合、変換マネージャ３１４は、変換のタイプ又はベース別に分類された使用可能な変換、例えば、一般化、特殊化、推奨者、類推、数値範囲調整、又は無作為を実装することができる。
【０２４６】
サーベイヤ３００は、さらに、ユーザ・マネージャ３２０、永続性マネージャ３２２、統合マネージャ３２４を備えることもできる。ユーザ・マネージャ３２０は、プリファレンス、構成データ、プロファイルなどのユーザ情報を管理するように構成することができる。永続性マネージャ３２２は、他のマネージャの代わりに不揮発性記憶装置、例えばストア３２６への情報を永続させるように構成することができる。統合マネージャ３２４は、サーベイヤを外部システム３２８に接続するように構成できる。そこで、外部システム３２８は、サーベイヤ３００に関連するＵＩ ３１８をトラバースせずにサーベイヤ３００の能力を利用することができ、またその逆の利用も可能である。
【０２４７】
一例示的な実施形態では、サーベイヤ３００は、情報サーベイのためトポロジカル・スキームを組み込むことができる。トポロジカル・テーマは、特殊化されたマクロ・コンポーネントとモジュールを組み込む。パーティション・マネージャ３１２は、サーベイ・ラティスを生成又は検索することを受け持つサーベイ・ラティスマネージャ３３０により置き換えられるか、強化される。これは、最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素、最小の充足不可能なサーベイ・ラティス要素だけでなく、それらが要求されたときの非最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素を生成することを含む。この機能を実行するために、サーベイ・ラティスマネージャ３３０は、１つ又は複数の情報資源から、適切なエンティティのすべてについて、一次キーＧＵＩＤ、ＵＲＬ、ＵＲＮ、ＵＲＩ、ＯＩＤなどの一意的なエンティティ識別子の集合を取得できる。これらの一意的な識別子は、一意的な代理とすることができ、ソース情報資源の一意的な識別子である必要はない。
【０２４８】
いくつかの実施形態では、変換マネージャ３１４は、より密接にパーティション・マネージャ３１２（トポロジカル・テーマ・サーベイ方法の場合にはサーベイ・ラティス・マネージャ３３０）と結合できるが、パーティション・マネージャ３１２（サーベイ・ラティス・マネージャ３３０）では変換された述語集合を全部又は一部試して、試験的変換に基づいてその結果得られる再パーティション化（リフォームされたサーベイ・ラティス）が変換要件を満たしている、例えばその結果の試験的再パーティション化が適当な区別と特徴付けを実現しているか、又はトポロジカル・テーマ・サーベイの場合に、変換された述語の集合が最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素でないか、又は最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素の個数が与えられた上下限の間にあるか、又は最小の充足不可能なサーベイ・ラティス要素についても同様であるかを調べる必要がある場合がある。
【０２４９】
情報サーベイを実行する際の装置のオペレーション
次に、情報サーベイを実行する際の装置例のオペレーションについて説明する。この目的のために、一般的サーベイ方法の実行を特に取りあげて、サーベイ・ラティスを使用するサーベイ方法の実行が異なる場合を単に注意するにとどめる。このオペレーションの説明は、例示する目的でのみ提示されており、ここで説明される内容にとって微妙で、重要な変更を、オペレーションに機能的な影響を及ぼすことなく実行することができる。
【０２５０】
セッションの開始
ユーザは、セッション・マネージャ３０２のプールに対し要求することから開始する。利用可能なセッション・マネージャ３０２では、その要求を消費して、セッションを確立する。このセッション・マネージャ３０２は、次に、ＵＩマネージャ３１６にサービスを要求し、ユーザとの対話を続ける。ユーザ・マネージャ３２０が存在する場合、ただし、このウォークスルー例では存在するが、セッション・マネージャ３０２は、すべて指定されたユーザ、ユーザ役割、及び／又はユーザー・グループにより、それのサービスを要求し、ユーザの認証、ユーザが承認されたサービスに対する許可を取得し、このユーザに対するユーザ・プリファレンスと構成情報を取得する。このウォークスルー例では、ユーザ・プロファイルが利用可能であり、ユーザ・プロファイルでは、現在のユーザーについて、情報資源と変換手段、ポリシー、ソースを構成情報とともに指定する。ユーザは認証され許可される。
【０２５１】
セッション・マネージャ３０２は、セッションの間中サーベイ管理タスクをサーベイ・マネージャ３０６に委託するが、それでも、ユーザーとの相互作用に介在する。したがって、マネージャ間の相互作用は、マネージャ間でピアツーピア方式により直接実行することができ、相互作用は、ハブとして動作する１つ又は複数のセッション・マネージャ３０２、又はそれらの相互作用アーキテクチャの組合せを通じて調整することができる。このオペレーション説明の残りについては、説明を簡単にするため、ピアツーピア形式を使用するものとする。
【０２５２】
サーベイ開始
サーベイ・マネージャ３０６は、そこで、サーベイ構成の特定の局面をその機能に適しているような様々なマネージャに、例えば、ＵＩ構成をＵＩマネージャ３１６に、情報資源との相互作用を情報資源マネージャ３０４のプールに、同様に、必要ならば永続性マネージャ３２２及び必要で、かつ利用可能であれば統合マネージャ３２４に委託する。
【０２５３】
サーベイ・マネージャ３０６は、サーベイ開始に対するＵＩ ３１８をＵＩマネージャ３１６に要求し、これは、ユーザに伝達される。例示目的のために、ユーザは、ＵＩ ３１８と適切に対話し、それを返すことにより、新しいサーベイを開始する。サーベイ・マネージャ３０６は、このユーザのプロファイルからの構成情報に基づいて新しいサーベイを作成する。
【０２５４】
サーベイ・ニッチの初期化
新しいサーベイを開始する一環として、サーベイ・マネージャ３０６は、サーベイの第１世代を開始する。サーベイ・マネージャ３０６は、このタスクをサーベイ・ニッチ・マネージャ３１０に委託し、ＵＩマネージャ３１６がユーザに伝達されるサーベイ・ニッチの初期化用のＵＩ ３１８を作成することを要求する。その後、ユーザは、サーベイ・ニッチの初期化用のＵＩ ３１８を受け取る。ユーザは、多数の述語を入力して、ニッチを初期化する。この情報は、サーベイ・マネージャ３０６に返されて、転送され、サーベイ・マネージャ３０６により、サーベイ・ニッチ・マネージャ３１０に受け渡される。
【０２５５】
サーベイ・ニッチ・マネージャ３１０は、次に、初期化されたニッチ内の述語の曖昧さをなくして検証することができるが、このために述語マネージャ３０８のサービスを要求する。サーベイ・ニッチ・マネージャ３１０は、さらに、適格性について、初期化されたサーベイ・ニッチを評価する。適格でない場合、サーベイ・マネージャ３０６は、述語マネージャ３０８、サーベイ・ニッチ・マネージャ３１０、ＵＩマネージャ３１６のサービスを使用して、ユーザとの対話に入り、初期化されたサーベイ・ニッチが適格になるまで続ける。このプロセス全体を通じて、情報資源マネージャ３０４は、適格なサーベイ・ニッチの達成をサポートするために使用される。このウォークスルー例では、サーベイ・ニッチには曖昧性がなく、入力されたとおりに適格であり、サーベイ・マネージャ３０６は先へ進む。
【０２５６】
サーベイ・ニッチの変換とパーティション化
適格なサーベイ・ニッチを取得した場合、サーベイ・ニッチ・マネージャ３１０は、今度は、変換マネージャ３１４のサービスを要求し、サーベイ・ニッチの自動変換を実行して、変換されたサーベイ・ニッチをサーベイ・ニッチ・マネージャ３１０に返す。
【０２５７】
次に、サーベイ・ニッチ・マネージャ３１０は、パーティション・マネージャ３１２（そのようなサービスを使用するサーベイ方法のサーベイ・ラティスマネージャ３３０）のサービスを要求する。そこで、パーティション・マネージャ３１２は、変換されたサービス・ニッチ内に常駐するエンティティの特徴付けられたパーティションを形成するが、その際に、情報資源マネージャ３０４と述語マネージャ３０８のサービスを必要に応じて使用する。その形結果得られる特徴付けられたパーティションが、サーベイ・ニッチ・マネージャ３１０に返され、これはサーベイ・マネージャ３０６がそれらをユーザに返すことを要求する。サーベイ・マネージャ３０６は、ＵＩマネージャ３１６のサービスを要求し、特徴付けられたパーティションを表示し操作するために使用するＵＩ ３１８を作成する。その後、セッション・マネージャ３０２は、このＵＩ ３１８をユーザに返す。このウォークスルー例では、ユーザは、２つの特徴付けられたパーティションを選択し、第２世代のサーベイを要求する。
【０２５８】
サーベイの第２世代
ユーザ要求は、セッション・マネージャ３０２により受け入れられ、サーベイ・マネージャ３０６に受け渡されると、サーベイ・マネージャ３０６は第２世代のサーベイを作成し、サーベイ・ニッチ・マネージャ３１０に、ユーザによって選択された特徴付けられたパーティションに基づき新しいサーベイ・ニッチを形成することを要求する。
【０２５９】
サーベイ・ニッチ・マネージャ３１０は、この新しいサーベイ・ニッチを形成し、もう一度、変換マネージャ３１４のサービスを要求し、新しいサーベイ・ニッチを変換して、変換された新しいサーベイ・ニッチをサーベイ・ニッチ・マネージャ３１０に返す。今度も、サーベイ・ニッチ・マネージャ３１０は、パーティション・マネージャ３１２（そのようなサービスを使用するサーベイ方法のサーベイ・ラティスマネージャ３３０）のサービスを要求し、今回は、その変換された新しいサーベイ・ニッチをパーティション化する。変換された新しいサーベイ・ニッチの特徴付けられたパーティションは、第１世代のパーティションと同様に、ＵＩマネージャ３１６により作成されたＵＩ ３１８を介してユーザに返される。
【０２６０】
このウォークスルー例では、ユーザは、今度は、複数のパーティションのうちの１を選択し、そのパーティションのエンティティを確認する。セッション・マネージャ３０２は、このタスクをサーベイ・マネージャ３０６に委託し、次に、このタスクはサーベイ・ニッチ・マネージャ３１０に委託され、その後、パーティション・マネージャ３１２と情報資源マネージャ３０４のサービスを使用してエンティティを検索し、及び／又は推論する。その後、セッション・マネージャ３０２は、ＵＩマネージャ３１６により作成されたＵＩ ３１８を介して前記エンティティをユーザに返す。ユーザは、サーベイを指定し、保存して、サーベイを終了する。セッション・マネージャ３０２は、これをサーベイ・マネージャ３０６に受け渡し、サーベイ・マネージャ３０６は、永続性マネージャ３２２のサービスを使用して、この指定された多世代サーベイを持続する。次に、セッション・マネージャは、クリーンアップ作業を実行し、それらを適宜他のマネージャに委託し、セッション資源をセッション・マネージャ・プールに戻す。
【０２６１】
ユーザ・インターフェース
本発明の様々な例示的な実施形態による、ユーザが情報資源を調べるために使用できるユーザ・インターフェースは、様々なユーザ・インターフェース構造、アルゴリズム、プロセス、提示機能を使用して構築することができ、これにより、サーベイ・ニッチ、サーベイ述語、サーベイ・モニタ、パーティション、エンティティの初期化、変換、形成、提示、修正、分析と評価、選択、リフォームを行う。方法は、限定しないが、テーブル、タブ、ウィンドウ、リスト、マルチシェーディングと多色、直接操作、アニメーション、３Ｄインターフェース、動的問合せ、魚眼レンズ、ツリー・マップ、円錐形ツリー、インフォクリスタル、遠近法による壁、双曲線型ビジュアル化、樹状図のうちのどれか又はすべてを単独で又は組み合わせた形で含む。このインターフェースは、ブラウザでのようにシン・クライアントであるか、又はＪａｖａ（登録商標）アプリケーションでのようにファット・クライアントである。
【０２６２】
コアの実装では、インターフェースは、サーベイ・ニッチを初期化し変換すること、特徴付けられたパーティションの全部又は一部をユーザに提示することに関係するいくつかのタスクを実行することができる。
【０２６３】
基本的な実装では、このインターフェースを使用することにより、ユーザはサーベイ・ニッチを直接修正し、パーティションを選択し、特徴付けられたパーティションの後で行うリフォームとともに選択されたパーティションに基づき新しいサーベイ・ニッチを初期化することができる。
【０２６４】
拡張インターフェース機能は、さらに、ユーザがサーベイを管理、持続し、サーベイ・モニタとサーベイ・ニッチ・メタデータを含むサーベイ・ニッチを管理し、サーベイ・ニッチの変換を管理できるようにする機能も含む。
【０２６５】
機能強化されたインターフェースを基本又は拡張機能に追加することにより、パーティションの比較と対照を含むパーティション間のトレードオフを評価することを目的としてサーベイとの相互作用を可能にする機能、パーティション内のエンティティを表示し相互作用する機能、パーティションに加えてエンティティを選択する機能、特徴付けられたパーティションの後で行うリフォームとともに選択されたパーティション及び／又はエンティティに基づいて新しいサーベイ・ニッチを初期化する機能を備えることができる。
【０２６６】
ここで、コアのインターフェースの例示的な実施形態を説明し、基本インターフェース、拡張インターフェース、機能強化されたインターフェース及びサーベイ・テーブルの例示的な実施形態を例示する。その後、トポロジカル・テーマサーベイに関して修正されたインターフェースの実装を示し、最後に、スポーツカーサーベイ例について使用事例及びユーザ・インターフェースの例を例示する。
【０２６７】
図面は、サーベイ装置を使用してサーベイを実行する際のユーザの表示のサンプルである。これらの図面は、単なる例であり、説明のためのみ用意されている。したがって、様々なキー、ボタン、アイコンのレイアウトは例であり、重要でない。
【０２６８】
コア・インターフェース
コア・インターフェースは、オプションの反復のない基本サーベイ方法の実装例を提供する。コア・インターフェースは、述語を入力するためのフィールド、サーベイを開始するためのボタンなどのメカニズム、パーティションをユーザに返すための手法などの手段を必要とする。一例示的な実施形態では、これで十分であり、サーベイ・ニッチとパーティションを備えるサーベイが初期化され、形成され、ユーザに掲示されている。このインターフェースは、サービス・インターフェースを装って、マシン−マシンサーベイインターフェースにも十分である。
【０２６９】
基本インターフェース
基本インターフェースは、一般的なサーベイ方法の例示的な実施形態となっており、図２０〜２１に示されている。これは、ユーザが任意のタイプの述語を入力、修正、又は削除するためサーベイ・ニッチを初期化し修正するインターフェース・メカニズムを備える。図２０に示されている基本的な例示的な実施形態では、ユーザはサーベイ・ニッチの述語をフィールドＵ１に入力することができる。
【０２７０】
サーベイ・ニッチの変換を開始するためのインターフェース・メカニズムが必要である。図２１の基本的な例示的な実施形態では、「Ｓｕｒｖｅｙ」ボタンＵ２を使用して、サーベイ・ニッチの変換を開始し、特徴付けられたパーティションを自動的に検索して形成し、ユーザに提示する。
【０２７１】
この提示例は、関係テーブル、オブジェクト・テーブル、ＨＴＭＬ又はＸＭＬテーブル、又はさらには相互作用スプレッドシートを表示するものとして実現可能な表形式ＵＩを使用しており、セルに値、抽象化、２値論理（例えば、Ｙ／Ｎ）、さらには色分けを表示する。図２１では、基本サーベイパーティション・テーブルＵ３が提示され、そこでは、第１の列はサーベイ・ニッチを表示し、行はサーベイ・ニッチ述語Ｕ４を表し、列は特徴付けられたパーティションＵ５を表す。このテーブルは、さらに、列が述語を表し、行が特徴付けられたパーティションを表すように、転置することも可能である。この提示により、ユーザは、パーティションを比較、対照し、それらの間のトレードオフを評価することができる。
【０２７２】
サーベイを展開し続けるために、サーベイ・ニッチとパーティションのリフォームをユーザが開始することを要求される。これは、複数のメカニズムにより達成され、そのうち３つは、図２１で表されている。ユーザは、Ｕ６の「Ｍｏｄｉｆｙ」ボタンＵ６を使用して、初期化画面に戻り、サーベイ・ニッチ内の述語の手動による追加、変更、又は削除を行うことができ。ユーザは、「Ｓｕｒｖｅｙ」ボタンＵ２を使用して、サーベイ・ニッチを自動的に変換し、リフォームされたパーティションを提示することができる。これは、複数回に実行することもできる。最も重要なのは、ユーザが最初にチェックボックスＵ７を使って１つ又は複数のパーティションを選択し、その後、「Ｓｕｒｖｅｙ」ボタンＵ２を使用した場合、サーベイ・ニッチ及びそのパーティションは、この場合にはパーティション２及び４で、選択されたフパーティションに基づいてリフォームされる。
【０２７３】
機能強化されたハードウェア
機能強化されたインターフェースは、図２２に示されているように、サーベイ・モニタを含む機能強化されたサーベイ・テーブル及び選択された（複数の）パーティションのエンティティを提示する追加サーベイ・テーブルを備える一般的サーベイ方法のインターフェース例である。
【０２７４】
サーベイ・テーブルは、図２１のテーブルＵ３によって提示されるミニマリズムよりもかなり多くの情報と相互作用を提示することができる。他には、サーベイ・テーブルを相互作用スプレッドシート内に埋め込んだサーベイ・スプレッドシート、ユーザが直接テーブルを対話操作してサーベイ・ニッチを修正し、パーティション及び／又はエンティティを選択し、述語又はパーティションの順序を変更する相互作用サーベイ・テーブルなどがある。
【０２７５】
機能強化されたサーベイ・テーブルは、ドラッグ＆ドロップ、ルール（例えば、アルファベット順又は充足された述語の個数による）、及び／又は述語、モニタ、パーティション及び／又はエンティティの順序付け／並べ替えを行う他のユーザ相互作用方法を使用する、パーティションの比較と対照を含む、パーティション間のトレードオフの評価のためユーザ相互作用をサポートするために使用することができる。機能強化されたサーベイ・テーブルは、図２２のセクションＵ２０に示されているように述語とともにサーベイ・モニタを提示することができる。「＃  ｏｆ  Ｅｎｔｉｔｉｅｓ  ｉｎ  Ｐａｒｔｉｔｉｏｎ」モニタなどのいくつかのサーベイ・モニタは、常に存在している。
【０２７６】
選択されたパーティション内に見つかるエンティティを表示する追加サーベイ・テーブルが用意されている。図２２では、テーブルＵ２１はエンティティの提示を例示している。この場合、このテーブルでは、述語を示すＹ／Ｎを表示するか、又は実際の値を表示することができることに注意されたい。サーベイ・モニタは、常に、ハイパーリンクＵ２２を含むここでは実際の値、又はエンティティのソースへの問合せを提示する。エンティティをさらに提示すると、エンティティ−情報資源から利用できるような−のスキーマ及び／又はデータ値を表示することができる。
【０２７７】
ユーザは、さらに、新しいサーベイ・ニッチや他の変換を形成するパーティション及び／又はエンティティを選択することもできる。図２２では、Ｕ７、Ｕ８でパーティション＃２とエンティティ＃１、＃５が選択されているのが示されている。そこでユーザが「Ｓｕｒｖｅｙ」ボタンＵ２を使用する場合、パーティション＃２、エンティティ＃１、＃５に基づいてサーベイがリフォームされる。
【０２７８】
拡張インターフェース
拡張インターフェースは、図２３〜２４のようなインターフェース例を示す。これは、一般的なサーベイ方法を超えており、Ｓｕｒｖｅｙ  Ｍａｎａｇｅｒ、拡張Ｓｕｒｖｅｙ  Ｎｉｃｈｅ  Ｉｎｉｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎ、Ｓｕｒｖｅｙ  Ｎｉｃｈｅ  Ｍａｎａｇｅｒ、Ｓｕｒｖｅｙ  Ｍｏｎｉｔｏｒｓなどのユーザ・コントロールを追加している。
【０２７９】
拡張インターフェースでは、ユーザは、サーベイとその様々なサーベイ・ニッチを管理し持続することができる。これは、標準のメニュー・オプションにより、又は図２３に示されている「Ｓｕｒｖｅｙ  Ｍａｎａｇｅｒ」のように、ドロップダウン・リストＵ９を使用して実行することができ、「ｓａｖｅ」ダイアログボックス（図に示されていない）の中のオプションを選択することにより、データ付きで、又はデータなしで、そのすべての反復と関連するサーベイ・ニッチとともにサーベイを開き、名前を付け、保存することができる。また、ドロップダウン・リストＵ１０の場合のように、データ付きで、又はデータなしで、単一のサーベイ・ニッチを同様に開き、名前を付け、保存することも可能である。ユーザは、常に、「Ｍａｎａｇｅ  Ｓｕｒｖｅｙ」パネルに随時戻ることができ、これは図には示されていないが、完全なユーザ・インターフェースに含まれている。これもまた図に示されていないが、サーベイのプロパティを管理し、ガイドライン、ヒント、境界設定などの様々な手段により定義される変換及び評価ポリシーを含むサーベイ・ニッチの変換を管理するためのパネルもありうる。
【０２８０】
図２３の拡張Ｓｕｒｖｅｙ  Ｎｉｃｈｅ  Ｉｎｉｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎ画面では、ユーザは、「Ｅｘａｍｐｌｅ  Ｅｎｔｉｔｉｅｓ」フィールドＵ１１を使用して、ニッチ・マネージャが述語を派生させる望ましい特徴を有するエンティティを提供することができる。これは、述語をシステムに供給する代わりの方法である。
【０２８１】
「Ｏｐｔｉｏｎａｌ  Ｓｕｒｖｅｙ  Ｍｏｎｉｔｏｒｓ」フィールドＵ１２では、ユーザはオプションのサーベイ・モニタを追加、修正、又は削除することができる。サーベイ・モニタは、ユーザに追加情報を供給するために使用されるが、技術的にサーベイ・ニッチの一部ではない（モニタは制約条件としては動作しない）。パーティションのすべてのエンティティがサーベイ・モニタについて同じ値を持つわけではないため、それらは、パーティションについて提示される場合には統計量（例えば、平均値、中央値、最頻値、標準偏差）又は抽象化（例えば、意味論的一般化）を介して、エンティティについて提示される場合にはそれらの値を介して、ユーザに報告される。サーベイ・モニタは、さらに、ユーザだけでなく、変換マネージャによっても決定され、挿入されるようにできる。いくつかのサーベイ・モニタは、常に含まれ、例えば、パーティション内のエンティティの個数のカウントである。
【０２８２】
Ｓｕｒｖｅｙ  Ｎｉｃｈｅ  Ｍａｎａｇｅｒは、サーベイ・ニッチの変換を修正又は制御するための様々なメカニズムをユーザに提供する。拡張インターフェースでは、「Ｍｏｄｉｆｙ」ボタンＵ６を押すと、図２４のようなＳｕｒｖｅｙ  Ｎｉｃｈｅ  Ｍａｎａｇｅｒがユーザに表示され、初期化画面には戻らない。「Ｕｎｄｏ」ボタンＵ１３は、変換と修正を取り消す場合に使用することができる。
【０２８３】
Ｓｕｒｖｅｙ  Ｎｉｃｈｅ  Ｍａｎａｇｅｒは、セクションＵ１５のような述語又はモニタに関するメタデータを供給する。この例では、Ｓｕｒｖｅｙ  Ｎｉｃｈｅ  Ｍａｎａｇｅｒは、ソース、つまりユーザ又は変換マネージャにより述語とモニタを識別する。これは、さらに、述語又はモニタを選択し、ボタンＵ１８を押すことにより切り換えられる「Ｍａｎｄａｔｏｒｙ  ｆｉｅｌｄ」などのメタデータ・フィールドの状態を示す。同様に、述語は無視すべきである、述語は充足されるべきで「ない」（つまり、述語の否定が充足される）ことを示すフィールドなどがあり得る。メタデータは、システムにより供給されるか、及び／又はユーザにより拡張される。
【０２８４】
いくつかの追加ボタンも用意されており、それぞれ選択された述語又はモニタを修正する。ボタンＵ１６「Ｖｉｅｗ  Ｏｎｔｏｌｏｇｙ」を使用すると、ユーザは変換が基づいていたオントロジーを表示することができ、場合によっては、述語及び／又はサーベイ・モニタをブラウズ、追加、削除するリスト、ツリー、分類法又はオントロジー・ブラウザなどのメカニズムを備える。また、述語とモニタを追加するには、それらを適切なセルに入力し、それらを削除するには、セルから削除する。ボタンＵ１９は、ユーザが「Ｂｉｎｄ」で複数の選択された述語（モニタではなく）を明示的な新造語にバインドし、「Ｕｎｂｉｎｄ」で、すでにバインドされている新造語を解除することができるトグル・スイッチとなっている。したがって、述語のこの構成は、図には示されていないが、単一の述語として処理され掲示される。
【０２８５】
「Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ  ｔｈｉｓ」ボタンＵ１７は、サーベイ・ニッチ又は選択された述語又はモニタ全体の自動変換を、Ｓｕｒｖｅｙ  Ｎｉｃｈｅ  Ｍａｎａｇｅｒ内に残したまま開始するために使用することができる。サーベイ・ニッチがこれらの方法のどれかで修正又は変換されると、変更は、Ｓｕｒｖｅｙ  Ｎｉｃｈｅ  Ｍａｎａｇｅｒ内で即座に明らかになる。
【０２８６】
ユーザがその修正を終了した場合、「ＯＫ」ボタンＵ１４を使用して、さらに変換を行わずにサーベイを完了することができる。代わりに、ユーザは、「Ｓｕｒｖｅｙ」ボタンＵ２を使用して、サーベイ・ニッチを再び自動的に変換することもできる。いずれの場合も、パーティションはリフォームされ、サーベイ・テーブル内に提示される。これは、基本サーベイ・テーブル、図２１のように、テーブルＵ３であるか、又は図２２のように機能強化されたサーベイ・テーブルとすることが可能である。
【０２８７】
サーベイ・ラティス・テーブル
トポロジカル・サーベイ・テーマは、図２５に例示されている、一意的なインターフェース要素を備える。提示及びサーベイ・ラティス要素との相互作用に対するインターフェース・メカニズム例、テーブルＵ２３は、最小の充足不可能なサーベイ・ラティス要素として定義されたパーティションを提示する。この一意的な特徴は、一緒に利用可能でない、またサーベイ・ニッチの変換又は修正により利用可能にならない述語をユーザに示す。この例示的な実施形態では、充足不可能な要素である場合に述語の値を示し、そうでない場合はセルをブランクのままにしておく。表Ｕ２４は、支配的なパーティション、つまり、最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素を提示している。本発明では、多くのパーティションの冗長性及び無関係性を最小にし、ユーザが完全な情報を与えられた状態にあるために知っておく必要のあるもののみを表示する。他のすべてのインターフェース・メカニズムは同じままである。例えば、第１のパーティションＭａｘ１は、そのエンティティが表示されるように選択される。
【０２８８】
使用事例
使用事例では、スポーツカーのサーベイ・ラティスの例を使用しており、図２６〜２７に示されている。図２６では、ユーザは、「６  ｃｙｌｉｎｄｅｒｓ，ｆｒｏｎｔ  ｗｈｅｅｌ  ｄｒｉｖｅ，ｓｕｎｒｏｏｆ」をフィールドＵ１に入力することによりサーベイを初期化した。その後、ユーザは「Ｓｕｒｖｅｙ」ボタンＵ２を使用して、サーベイ・ニッチを変換し、サーベイ・ラティスを形成する。変換されたサーベイ・ニッチは、ユーザには提示されないが、６気筒、８気筒、ＦＷＤ、ＲＷＤ、サンルーフを含む。サーベイ・ラティスとその様々なテーブルが図２７に提示されている。
【０２８９】
テーブルＵ２５は、満たされ得ない述語の集合、最小の充足不可能なサーベイ・ラティス要素を提示する。これは、６気筒と８気筒の両方を搭載する自動車を取得できない、ＦＷＤとＲＷＤの両方を搭載する自動車を取得できないことをユーザに知らせる。最も重要なのは、Ｍｉｎ３は８気筒とＦＷＤの両方である自動車を取得できないことを示していることであり、これにより、サーベイでサンルーフの有無は他の特質に関して違いをもたらさないことがユーザに知らされる。
【０２９０】
テーブルＵ２６は、最大の充足可能なサーベイ・ラティス要素を提示する。これらのパーティションは、サーベイ・ニッチに基づいて利用可能なものをユーザに知らせる。このテーブルは、さらに、それぞれのパーティション内のエンティティの個数を示す既定のサーベイ・モニタも含む。この場合、Ｍａｘ１パーティションは、６気筒、ＦＷＤ、サンルーフ付きの２台の自動車を含む。Ｍａｘ２パーティションは、６気筒、ＲＷＤ、サンルーフ付きの２台の自動車を含み、Ｍａｘ３はパーティションは、それぞれ８気筒、ＲＷＤ、サンルーフ付きの３台の自動車を含む。ユーザは、提示されたトレードオフを比較対照し、ＦＷＤよりも８気筒のパワーの方を取ると決定するであろう。列の一番上のチェックボックスを使用して、Ｍａｘ３を選択した場合、これらは、Ｍａｘ３に属す３つのエンティティを提示するだけでなく、直接資源にリンクするテーブルＵ２７として示される。ユーザがサーベイ・モニタを追加していなかったとしても、システムは、名前と一次キーに対する既定のモニタをすでに入力している。ユーザは、Ａｓｔｏｎ  Ｍａｒｔｉｎ、Ｊａｇｕａｒ、ＬｅｘｕｓがパーティションＭａｘ３にあることを理解する。
【０２９１】
Ｍａｘ３に属すエンティティが３０又は３００又は３００万個あった場合、ユーザは「Ｓｕｒｖｅｙ」ボタンを再び押して、選択されたパーティション、この場合Ｍａｘ３に基づき、サーベイ・ニッチがリフォームされる。これらは、サーベイ・ラティス・テーブルの新しい集合とともに提示される。このプロセスは、いつまでも続けることができる。
【０２９２】
アプリケーション
情報サーベイ、サーベイ、サーベイ・ラティスは、情報に依存する実質的にすべての努力に適用することができる。
【０２９３】
情報サーベイアプリケーションは、本土防衛、国防、国家情報、テロ対策などの大量のデータの高速で、効率のよい、徹底した分析を必要とする分野をターゲットとすることができる。
【０２９４】
生物情報学は、ゲノミクスや遺伝子発現、プロテオミクスだけでなく、トランスクリプトーム、メタボローム、高次構造、プロセスに関係する情報を含む最有力候補である。
【０２９５】
不動産、出会い系、社員募集などの縁結びシステムは、当然、情報サーベイに適している。コンテンツ分類システムや分類法は、ツリーを辿るよりも情報サーベイを介してアクセスするほうがよい。情報サーベイアプリケーションは、サーチ、ポータル、ビジネス・インテリジェンス・システムの機能を強化することができる。
【０２９６】
比較購入、誘導販売、構成、指定、カスタマイズ、寄せ集めを含む、すべての変更形態におけるセールス・オートメーション及び電子商取引を、情報サーベイとして実装することができる。
【０２９７】
効率のよいネットワーク利用により、サーベイはモバイルとロケーション・ベースのサービスに特に適している。
【０２９８】
情報サーベイは、さらに、Ｇｌｏｂａｌ  ＧｒｉｄのＯＧＳＡ、Ｓｅｍａｎｔｉｃ  ＷｅｂのＲＤＦ（Ｓ）、ＯＷＬ、ＤＡＭＬ＋ＯＩＬ、Ｗｅｂ  ＳｅｒｖｉｃｅｓのＵＤＤＩ及びＷＳＤＬなどの規格の利用を通じてＷｅｂサービス及びユーティリティ・コンピューティングの発見及び自己プロビジョニングを使用可能にすることにより、Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｗｅｂ、Ｗｅｂ  Ｓｅｒｖｉｃｅｓ、Ｇｌｏｂａｌ  Ｇｒｉｄを利用することもできる。
【０２９９】
図２８は、本明細書で説明されている方法のうちの１つ又は複数をマシンに実行させる一組の命令を実行できる計算システムの例示的な実施形態におけるマシンのダイアグラム図である。他の実施形態では、マシンは、スタンドアロンのデバイスとして動作するか、又は他のマシンに接続（例えば、ネットワーク接続）することができる。ネットワーク接続配置では、マシンは、サーバ・クライアント・ネットワーク環境のサーバ又はクライアント・マシンの容量内で動作することができるか、又はピアツーピア（又は分散）ネットワーク環境でピア・マシンとして動作することができる。マシンは、サーバ・コンピュータ、クライアント・コンピュータ、パーソナル・コンピュータ（ＰＣ）、タブレットＰＣ、セットトップ・ボックス（ＳＴＢ）、パーソナル・デジタル・アシスタント（ＰＤＡ）、携帯電話、Ｗｅｂアプライアンス、ネットワーク・ルータ、スイッチ又はブリッジ、又はそのマシンにより実行されるアクションを指定する一組の命令（順次又はその他の形式）を実行することができるマシンとすることができる。さらに、単一マシンのみが例示されているが、「マシン」という用語は、本明細書で説明されている方法の１つ又は複数を実行する一組の（又は複数の組の）命令を個別に又は連携して実行するマシンの集まりを含むものとして解釈するものとする。
【０３００】
計算システム例１２００は、プロセッサ１２０２（例えば、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）、又はその両方）、メイン・メモリ６０４、スタティック・メモリ１２０６を備え、これらは、バス１２０８を介して互いに交信する。計算システム１２００は、さらに、ビデオ表示ユニット１２１０（例えば、液晶表示装置（ＬＣＤ）又は陰極線管（ＣＲＴ））を備えることもできる。計算システム１２００は、さらに、英数字入力デバイス１２１２（例えば、キーボード）、ＵＩナビゲーション・デバイス１２１４（例えば、マウス）、ディスク・ドライブ・ユニット１２１６、信号発生デバイス１２１８（例えば、スピーカ）、ネットワーク・インターフェース・デバイス１２２０も備える。
【０３０１】
ディスク・ドライブ・ユニット１２１６は、本明細書で説明されている方法、構造、又は機能のうちの１つ又は複数を実現する一組又は複数の組の命令１２２４（例えば、ソフトウェア）が格納されるマシン可読媒体１２２２を備える。ソフトウェアは、さらに、メイン・メモリ内で、及び／又は計算システムにより実行中のプロセッサ内に完全に又は少なくとも一部、常駐することもでき、メイン・メモリ６０４及びプロセッサ１２０２はマシン可読媒体も構成する。
【０３０２】
ソフトウェアは、さらに、ネットワーク・インターフェース・デバイス１２２０を介して、ネットワーク上で送受信することができる。
【０３０３】
一例示的な実施形態では、マシン可読媒体１２２２は単一の媒体として示されているが、「マシン可読媒体」という用語は、一組又は複数の組の命令を格納する単一の媒体又は複数の媒体（例えば、集中又は分散データベース、及び／又は関連するキャッシュ及びサーバ）を含むものとして解釈すべきである。「マシン可読媒体」という用語は、さらに、マシンにより実行する、本発明の方法のうちの１つ又は複数をマシンに実行させる一組の命令を格納、符号化、又は搬送することができる媒体を含むものと解釈するものとする。したがって、「マシン可読媒体」という用語は、ソリッドステート・メモリ、光及び磁気媒体、搬送波信号などを含むものと解釈するものとする。
【０３０４】
こうして、情報を調べるための方法及びシステムが説明された。本発明は、特定の実施形態の例示的な実施形態を参照しつつ説明されているが、本発明のより広い精神及び範囲を逸脱することなく、これらの実施形態に様々な修正及び変更を加えられることは明白であろう。したがって、明細書及び図面は、制限ではなく、例示することを目的としているものとみなすべきである。
【０３０５】
付録Ｉ
情報資源
情報資源は、ユーザからの情報の要求に応えることができる単一又は複数のシステムとすることができる。情報資源は、限定はしないが、会計システムと金融情報、エージェントとエージェント・システム、アーキテクチャ記述情報、人工ニューラル・ネットワーク、アスペクト・ライブラリとコレクション（アスペクト指向システム）、生体分子計算システム及び生物情報システム、ビジネス・プロセス管理（ＢＰＭ）情報、事例ベース（事例ベース推論の場合のように）、カタログ、分類システム、分類階層、クライアント層プログラム、コード・ライブラリ、コンパイラ、計算グリッド及びデータ・グリッド、コンピュータ支援設計（ＣＡＤ）情報、コンピュータ支援エンジニアリング（ＣＡＥ）情報、コンピュータ支援製造（ＣＡＭ）情報、コンピュータ・ネットワーク、コンピューティング・ファブリック、概念グラフ、コンフィグレータ、コネクショニスティック・ネットワーク、制約ベース、コンテンツ管理システム（ＣＭＳ）情報、顧客関係管理（ＣＲＭ）情報、ｗｅｂオントロジー言語（ＯＷＬ）、ＤＡＲＰＡエージェント・マークアップ言語（ＤＡＭＬ）、＆ＤＡＲＰＡエージェント・マークアップ言語＋オントロジー推論言語（ＤＡＭＬ＋ＯＩＬ）、データ・マート、データ・ウェアハウス、データベースとデータベース管理システム、辞書、ディレクトリ、分散情報、ドキュメントとコンテンツ・リポジトリ、百科事典、エンタプライズ・リソース・プランニング（ＥＲＰ）情報、限定はしないが、遺伝的アルゴリズム、Ａｌｉｆｅシステム、進化論的プログラム及び戦略を含む進化論的計算、エクストラネット、ファイル・システム、限定はしないが、統一モデリング言語（ＵＭＬ）、メタ・オブジェクト・ファシリティ（ＭＯＦ）、仕様記述言語（ＳＤＬ）を含む形式モデル及びコレクション、フレーム・システム、限定はしないが、解読、ヒトゲノム塩基、配列、発現プロファイル、分子トポロジーを含む遺伝子とプロテオミック・リポジトリ、地理情報システム（ＧＩＳ）、幾何学的情報リポジトリ、インデックスと反転インデックス、情報サーチ・システム、インターフェース・リポジトリ、インターネット、インタプリタ、イントラネット、ライブラリ、リンク・ベース及びコレクション、ログ・ファイル、メモリ、キャッシュ管理システム、メモリ・ベース推論システム、メタサーチ結果、モデル駆動型アーキテクチャ（ＭＤＡ）情報、ナノテクノロジ情報、限定はしないが、管理情報ベース（ＭＩＢ）、共通情報モデル（ＣＩＭ）、管理オブジェクト・フォーマット（ＭＯＦ）情報、Ｗｅｂベース企業管理（ＷＢＥＭ）情報を含むネットワーク・デバイス、ハードウェア、ソフトウェア・ベースの情報リポジトリ、限定はしないが、例外や量子論理を使用する非単調推論を含む非古典論理システム、オントロジー、限定はしないが、ＪＸＴＡを含むピアツーピア情報、ポータル、製品データ管理（ＰＤＭ）情報、プロジェクト管理情報、量子計算システム、レジストリ、ルール・システム、スケジュール、スキーマ、サーチ結果、意味ネットワーク、意味Ｗｅｂ、サーバ、ソフトウェア・コンポーネント・コレクション及びリポジトリ、仕様及び仕様リポジトリ、分類法、類語集、トピック・マップ、ユニバーサル・ディスクリプション、ディスカバリー、インテグレーション（ＵＤＤＩ）情報とレジスタ、Ｗｅｂ、Ｗｅｂログ（ＢＬＯＧＳ）、Ｗｅｂログ使用度ファイル、Ｗｅｂサービス・コレクション及びリポジトリ、ワークフロー情報、ＸＭＬファイル及びベースを含む。
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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