(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
リソース検索および選択を実行する顧客セルフ・サービス・システム用のユーザ・コンテキスト・クラスタ化システムであって、
前記顧客セルフ・サービス・システムが、
ユーザ・コンテキストのタイプおよび前記システムによって処理される各ユーザ・コンテキストに関連する１つまたは複数のコンテキスト属性を含むコンテキスト属性データベース（１４）と、
コンテキスト属性ごとの属性値計算に使用するコンテキスト属性値機能データベース（１６）とを含み、
前記ユーザ・コンテキスト・クラスタ化システムが、
ユーザ対話データを記録したデータベース（１５）の中から前記ユーザ対話データの近さを判定することにより、新しいユーザ・コンテキストをクラスタ化する手段（４８）と、
前記新しいユーザ・コンテキストおよびその新しいコンテキスト属性を用いて前記コンテキスト属性データベース（１４）と前記コンテキスト属性値機能データベース（１６）を更新する手段（４８）を含む、
顧客セルフ・サービス・システム用のユーザ・コンテキスト・クラスタ化システム。
【請求項２】
前記システムが、前記新しいコンテキスト属性を有する新しいユーザ対話データを生成する、請求項１に記載のシステム。
。
【請求項３】
前記ユーザ対話データが、過去および現在のユーザ照会を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記ユーザ対話データが、前記ユーザ照会に対するシステム応答を含む、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記ユーザ対話データが、前記ユーザに関連し、そのユーザの照会領域に依存するコンテキストを含み、該照会領域が、教育、旅行、または不動産のどれか１つを含む、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記ユーザ対話データが、ユーザからのフィードバック情報を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記新しいユーザ・コンテキストをクラスタ化する手段が、前記ユーザ対話データをクラスタ化するにあたり教師なしクラスタ化アルゴリズムを用いる、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
リソース検索および選択を実行する顧客セルフ・サービス・システム内でユーザ・コンテキストをクラスタ化する方法であって、
前記顧客セルフ・サービス・システムが、
ユーザ・コンテキストのタイプおよび前記システムによって処理される各ユーザ・コンテキストに関連する１つまたは複数のコンテキスト属性を含むコンテキスト属性データベース（１４）と、
コンテキスト属性ごとの属性値計算に使用するコンテキスト属性値機能データベース（１６）とを含み、前記方法が、
ユーザ対話データを記録したデータベース（１５）の中から前記ユーザ対話データの近さを判定することにより、新しいユーザ・コンテキストをクラスタ化するステップと、
前記新しいユーザ・コンテキストおよびその新しいコンテキスト属性を用いて前記コンテキスト属性データベースと前記コンテキスト属性値機能データベースを更新するステップを含む、
を含む、ユーザ・コンテキストをクラスタ化する方法。
【請求項９】
前記方法が、前記新しいコンテキスト属性を有する新しいユーザ対話データを生成するステップをさらに含む、請求項８に記載の方法。
。
【請求項１０】
前記新しいユーザ・コンテキストをクラスタ化するステップが、前記ユーザ対話データをクラスタ化するにあたり教師なしクラスタ化アルゴリズムを用いる、請求項８に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、全般的にはリソース検索および選択のための顧客セルフ・サービス・システムに関し、具体的には、類似する状況を有する照会のグループを発見するために（発見されるグループのそれぞれに可能な新しいユーザ・コンテキストが含まれる）、ユーザ対話レコードのセットにクラスタ化（教師なし機械学習技法）を適用する機構に関する。
【０００２】
【従来の技術】
現在、検索取出し機能を実行するように設計された多数のシステムが存在する。これらのシステムは、知識管理システム、情報ポータル、検索エンジン、データ・マイナなどとして、さまざまに分類することができる。しかし、リソース検索および選択の効率的な顧客セルフ・サービス・システムの提供は、複数の重大な課題を提示する。照会能力に関する現在のシステムの第１の課題は、知的に照会をサービスするために、ユーザが大量のコンテキスト情報を供給する必要があるが、それと同時に、ユーザがそれを提供する時間、忍耐力、能力、および興味が限られていることである。第２の課題は、十分なコンテキストを伴わない検索が、頻繁に期待はずれの結果（圧倒的な量の情報、高い比率の関係しない情報）を伴う、非常に非効率的な検索（ユーザの時間とシステム・リソース集中の両方で）をもたらすことである。第３の課題は、ユーザの検索結果の実際の使用および満足の多くが、検索開始時に定義されたものと異なることである。これは、ユーザが自分自身の指定と反対に振る舞うか、または検索に定義されなかった他のコンテキスト的問題が邪魔をしているかのいずれかが原因である。
【０００３】
従来技術は、ユーザ・コンテキスト属性を識別するための教師なしクラスタ化の使用に対処してきたが、これらの手法の主要な制限は、コンテキスト識別子の豊富なセットに対するクラスタリングに基づいていないことである。その結果、識別されたユーザ・コンテキストが、ユーザによるこれらのコンテキストの選択に基づく照会結果の関連を実質的に改善しなかった。さらに、従来技術のほとんどが、予測的に使用することができるユーザ間およびユーザ・グループ間のコンテキストのクラスタ化ではなく、データベース構造またはリソース内のデータのクラスタ化の発見、またはリソースの関連する分類学の発見に焦点を合わせている。
【０００４】
以下で詳細に説明するように、代表的な従来技術の検索取出しシステムには、フェルドマン（Feldman）およびスーザン（Susan）共著、「The Answering Machine」、Searcher: The Magazine for Database Professionals, 1, 8, ２０００年１月、５８、米国特許第５７５４９３９号明細書、米国特許第５７９４１７８号明細書、米国特許第５９９９９２７号明細書、米国特許第５６１９７０９号明細書、および米国特許第５７８７４２２号明細書が含まれる。
【０００５】
たとえば、フェルドマンおよびスーザンによる論文、表題「The Answering Machine」では、学習の使用によってシステムを動的にする方法が全般的に論じられているが、学習に関係するシステムは、文書のカテゴリまたはトピックの間の分類学または関係の学習に焦点を合わせているように思われる。そのような学習システムは、新しい用語の出現を検出することができる。たとえば、Semioシステム（http://www.semio.com/products/semiotaxonomy.html）は、分類学または階層を自動的に作成する。しかし、従来技術の学習に関するシステムのどれもが、ユーザ・コンテキストに焦点を合わせておらず、ユーザ・コンテキストを使用しない。さらに、従来技術のシステムは、ユーザ挙動のクラスタ（ユーザ・コンテキスト・クラスタ）の発見に対処していない。
【０００６】
米国特許第５７５４９３９号明細書に、電子メディア環境での新聞記事などの望ましいオブジェクトのカスタマイズされた電子識別の方法、具体的には、たとえば、すべての記事での使用の総合頻度に対する、各単語がある記事に現れる頻度に基づく、電子メディアでの各ターゲット・オブジェクトの「ターゲット・プロファイル」ならびに、ターゲット・プロファイル関心サマリによってさまざまなタイプのターゲット・オブジェクトへのユーザの関心レベルが記述される、各ユーザの「ターゲット・プロファイル関心サマリ」の両方を自動的に構成するシステムに対する電子識別の方法が記載されている。このシステムは、次に、ターゲット・プロファイルをユーザのターゲット・プロファイル関心サマリに対して評価して、各ユーが関心を持つ可能性が最も高いターゲット・オブジェクトのユーザカスタマイズされたランク順のリスティングを生成し、その結果、ユーザが、電子メディア上でプロファイリングされた過多なターゲット・オブジェクトからこのシステムによって自動的に選択された、潜在的に関係するターゲット・オブジェクトの間から選択できるようになる。
【０００７】
米国特許第５７９４１７８号明細書に、文書および他の情報項目を保管し検索するのに使用され、それらをユーザに視覚的に表示するための量的手段によって情報項目の中から概念的関係を表すコンテキスト・ベクトルを自動的に生成するシステムおよび方法が記載されている。ニューラル・ネットワークが、「ウィンドウ付き共起（windowed cooccurrence）」の教示を使用して、単語の近接性および共重要性（coimportance）に基づく関係ベースのコンテキスト・ベクトルを展開するために、レコードのトレーニング・コーパスに作用する。コンテキスト・ベクトルの間の関係は、決定的であり、その結果、コンテキスト・ベクトル・セットが、複数の物理的解を有する可能性があるが、１つの論理的解を有する。人間の知識、知識ベース、または概念階層は不要である。レコードの要約ベクトルをクラスタ化して、クラスタ化されたノードの木を形成することによって、検索時間を減らすことができる。コンテキスト・ベクトルを決定した後に、ユーザが内容項目、論理項目、および／または文書フィードバックを指定できるようにする照会インターフェースを使用して、レコードを取り出すことができる。したがって、コンテキスト・ベクトルが、視覚的表現およびグラフィカル表現に変換されて、これによって、ユーザにテキスト情報の視覚化が提供され、意味の視覚的表現が可能になり、その結果、ユーザが、人間のパターン認識技能を文書検索に適用できるようになる。
【０００８】
米国特許第５９９９９２７号明細書に、文書のコーパスの文書クラスタ化ベース・ブラウジングの方法および装置、具体的にはリコールを改善するためのオーバーラップするクラスタの使用が記載されている。さらに具体的には、同特許は、互いに素でない（オーバーラップする）クラスタ化動作の使用を介する情報アクセス方法および装置の性能改善を対象とする。
【０００９】
米国特許第５６１９７０９号明細書は、文書および他の情報項目の保管および取出しでの使用のためのコンテキスト・ベクトルを生成するシステムおよび方法を対象とする。コンテキスト・ベクトルは、量的手段による情報項目間の概念的関係を表す。ニューラル・ネットワークが、「ウィンドウ付き共起」の教示を使用して、単語の近接性および共重要性に基づく関係ベースのコンテキスト・ベクトルを展開するために、レコードのトレーニング・コーパスに作用する。コンテキスト・ベクトルの間の関係は、決定的であり、その結果、コンテキスト・ベクトル・セットが、複数の物理的解を有する可能性があるが、１つの論理的解を有する。人間の知識、シソーラス、同義語リスト、知識ベースまたは概念階層は不要である。レコードの要約ベクトルをクラスタ化して、クラスタ化されたノードの木を形成することによって、検索時間を減らすことができる。コンテキスト・ベクトルを決定した後に、ユーザが内容項目、論理項目、および／または文書フィードバックを指定できるようにする照会インターフェースを使用して、レコードを取り出すことができる。このシステムは、さらに、コンテキスト・ベクトルを視覚表現およびグラフィカル表現に変換することによって、テキスト情報の視覚化を促進する。したがって、ユーザは、意味の視覚的表現を探索することができ、人間の視覚パターン認識技能を文書検索に適用することができる。しかし、ユーザ・コンテキストの発見およびクラスタ化に関する教示はない。
【００１０】
米国特許第５７８７４２２号明細書は、文書のコーパスの文書クラスタ化ベースのブラウジングの方法および装置、具体的にはリコールを改善するためのオーバーラップするクラスタの使用を対象とする。この発明は、互いに素でない（オーバーラップする）クラスタ化動作の使用を介する情報アクセス方法および装置の性能改善を対象とする。
【００１１】
関連する照会を発見し、ユーザおよびその対話状況を記述するのに使用される新しい関連コンテキスト項目および対応するアイコンの生成を可能にする自動クラスタ化処理を、顧客セルフ・サービス・システムに提供することが非常に望ましい。
【００１２】
また、管理者がラベルを付けアイコンを作成するための新しいコンテキストを提案し、したがって、明示的な管理者制御を伴う半自動化された処理を提供することが非常に望ましい。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、顧客セルフ・サービス・システムに、データベースからのリソースに関する関連する照会を発見し、類似するユーザのコンテキストを推論する、自動クラスタ化処理を提供することである。
【００１４】
本発明のもう１つの目的は、顧客セルフ・サービス・システムに、どのタイプのコンテキストが、ユーザまでサービスされるリソースの特定のデータベースに関連するかを判定する機構を提供することである。
【００１５】
本発明のもう１つの目的は、顧客セルフ・サービス・システムに、関連する照会を発見し、ユーザおよびその対話状況を記述するのに使用される新しい関連するコンテキスト項目および対応するアイコンの生成を可能にする自動クラスタ化処理を提供することである。
【００１６】
本発明のもう１つの目的は、類似する状況を有する照会のグループを発見するためにユーザ対話レコードの組にクラスタ化（教師なし機械学習技法）を適用することである。
【００１７】
本発明のもう１つの目的は、顧客セルフ・サービス・システムに、管理者がラベルを付け、アイコンを作成するための新しいコンテキストを提案する半自動化された方法を提供することである。
【００１８】
【課題を解決するための手段】
本発明によれば、リソース検索および選択を実行する顧客セルフ・サービス・システムでユーザ・コンテキストをクラスタ化するシステムおよび方法が提供される。顧客セルフ・サービス・システムに、システムによる処理のための、ユーザ・コンテキストのタイプおよび各ユーザ・コンテキストに関連する１つまたは複数のコンテキスト属性を含むコンテキスト属性データベースと、コンテキスト属性ごとの値を計算するための機能を含むコンテキスト属性機能データベースが含まれる。ユーザ・コンテキストのクラスタ化のために、コンテキスト・クラスタ化システムが、ユーザ対話レコードのデータベースの中からのユーザ対話データと、ユーザ対話データの近さを関連付けるための距離メトリックとを受け取り、距離メトリックに従ってユーザ対話データをクラスタ化して、システム内のユーザによって開始される後続のリソース検索での使用のための新しいユーザ・コンテキストおよび関連する属性を判定する。改良されたユーザ照会定義およびリソース・ルックアップが、新しい判定されたユーザ・コンテキスト属性から生じる。ユーザ対話データには、過去および現在のユーザ照会、ユーザ照会に対するシステム応答、および生のコンテキスト情報が含まれ、生のコンテキスト情報には、静的、ヒストリカル・コンテキスト、一時コンテキスト、組織コンテキスト、コミュニティ・コンテキスト、および環境コンテキスト、および、ユーザに関連し、そのユーザの対話状態および顧客照会領域に依存する他の生コンテキストの１つまたは複数が含まれる。
【００１９】
有利なことに、本発明のそのようなシステムおよび方法は、教育、不動産、および旅行などの領域を含むさまざまな顧客照会領域で顧客セルフ・サービス・システムに適用可能である。
【００２０】
【発明の実施の形態】
図１に、コンピュータ・セルフ・サービス・システム（以下「システム」）１０を示す。システム１０は、ユーザとシステム、内容とコンテキスト、および検索と結果を統合したエンドツーエンド・ソリューションを提供し、その結果、システムが、各すべてのユーザから学習でき、その学習を経時的に機能的にすべてのユーザのためになるようにすることができる、包括的なセルフ・サービス・システムである。本発明には、ユーザ対話レコードをクラスタ化し、新しいユーザ・コンテキスト、属性機能、およびリソース・インデクシング機能の識別を援助するための、教師なし（機械）学習の適用に焦点を合わせた、このシステムの一特定の態様が含まれる。
【００２１】
具体的に言うと、図１からわかるように、セルフ・サービス・システムは、システムがユーザの初期照会に一致することを見つけたリソースのセット、関係する主題およびコンテキスト変数を視覚化し、探索するためのインターフェースを含む３部分の直観的なインターフェース１２、２２、および３２を提供する。システム１０は、照会の一部としてのユーザのコンテキストの表現を可能にし、結果の内容を超える表現で、インターフェースを介して特定のユーザに結果の関連を表現することが好ましい。リソース・セットは、ユーザのシステムの以前の使用によってならびに現在の照会に関するコンテキスト選択によって示される、ユーザの最も重要なコンテキスト変数との一致の度合を明瞭に示す形でユーザに提示される。このシステムは、ユーザによって指定されたシーケンスでリソースを表示し、ユーザが、リソースを解釈し、リソースの間で選択する際に使用される判断基準を選択でき、重みを付けられるようにする。これによって、何かを見つけることから、使用可能なリソースのセットの間で選択することへの、ユーザの焦点のシフトがもたらされる。インターフェース１２、２２、および３２を介して、ユーザは、照会を再定義し、提案されたリソースの一部または全部をプレビューするかさらに減らし、応答セットを再表示して、そのユーザの現在の必要との最高の度合の一致を有する応答セットを抽出することができる。このシステムは、インターフェースを介して、現在アクティブな包含コンテンツ・フィルタおよび排他コンテンツ・フィルタのリスティングを生成し、表示し、それらを変更する手段を提供する。具体的に言うと、本発明の直観的なユーザ・インターフェースは、ユーザが、彼らのリソースの必要の変数を指定できるようにする。
【００２２】
図２に、本発明によるめいめいのワークスペースを含む３つのインターフェース１２、２２、および３２を示す、サイズを縮小されたディスプレイを示す。本明細書で詳細に説明するように、インターフェース１２には、使い易くなるように最適化された形で、ユーザ・コンテキストを照会の一部として表現できるようにする最初のコンテキスト選択ワークスペース１３が含まれ、図２に示されたインターフェース２２は、論理を単純にし明瞭にするために最適化された形でユーザが検索を完全に管理できるようにする、照会および結果を表すための多次元データの視覚的表現を含む詳細指定ワークスペース２３を提供し、インターフェース３２は、ユーザが供給した判断基準を使用してリソース選択を容易にするために最適化された形で、ユーザ・コンテキストに関して結果の関連を表現できるようにする結果表示ワークスペース３３専用である。
【００２３】
図１に戻ると、好ましい実施形態による顧客セルフ・サービス・リソース検索選択システムであるシステム１０の概念的な制御フローが示されている。３部分の直観的なグラフィカル・ユーザ・インターフェース（ＧＵＩ）を介して、ユーザが、照会を入力でき、ユーザのリソースの必要に従ってシステムの応答を操作できるようになる。その背後には、これから説明するように、最小限のユーザの労力で特定のユーザ・コンテキストを導出、仮定、感知、および推論するように協力するサブシステム・コンポーネントの組がある。このコンポーネントには、１）システムに既知のすべての属性の定義と、事前定義のユーザ・コンテキストに対するそれらの関係とが保管されるコンテキスト属性マスタ・データベース１４と、２）特定のインスタンス（コンテキスト・デフォルト、ユーザのグループ）の属性への値の割当に関連する定義および論理が保管される属性値機能データベース１６と、３）特定のコンテキスト・セットへの特定のリソースのマッピングのための定義および論理が格納されるリソース・インデクシング機能データベース１８と、４）ユーザの以前の照会、応答、およびシステム１０との対話が保管されるヒストリカルなユーザ対話レコード・データベース１５などのデータベースが含まれる。最初の３つのデータベースは、システム起動の前に作成され、ユーザ対話レコード・データベース１５は、システムの最初のユーザ／使用と共に作成されるが、４つのデータベースのすべてが、下で説明するシステム動作を介して保守され、拡張されることを理解されたい。
【００２４】
まず、ユーザがシステムにサイン・オンする前で、ユーザが初めてインターフェース１２を見る前に、システム１０は、１）空の「ユーザ・コンテキスト・ベクトル」２５を作成し、このコンテキスト・ベクトルに、システムに統合された外部ユーザ・データ１１からまたはシステム感知／ディスカバリから、最小限の情報を取り込むステップと、２）コンテキスト分類論理を使用して、コンテキスト属性マスタ・データベース１４、属性値機能データベース１６、およびユーザ対話レコード・データベース１５に対して最小限のユーザ・コンテキスト・ベクトル２５を処理して、この特定のユーザを、コンテキスト定義のシステムの事前定義の長いリストからの少数のユーザ・コンテキスト定義の１つに分類できる「提案」をもたらすステップとを含む複数の前処理ステップを実行する。これらの前処理ステップの後に、第１インターフェース１２が、ユーザの端末または、ウェブベース通信リンクを介してリソース検索が行われる場合にはウェブブラウザに、ユーザのために表示される。コンテキスト選択ワークスペース１３には、当初は、最適と判定されたユーザ・コンテキスト・アイコンの小さい組が表示され、現在のユーザ検索セッションに最適と思われるアイコンのユーザによる選択を取り込み、ユーザの実際の照会を取り込む。ほとんどの場合に、この最小限の入力が、検索を開始するのに十分である。というのは、システムが、すでに、ユーザの側での追加入力を必要とせずにシステムをユーザ検索に前進させるための関係する属性、デフォルト値、およびパラメータを判定しているからである。しかし、ユーザが、デフォルトを再検討することを望むか、あるコンテキストまたはリソース変数の微調整を望む場合には、検索を開始する前にインターフェース２２のアイコン詳細指定ワークスペース表示に進む選択肢がある。
【００２５】
選択された画面ナビゲーション・パスに無関係に、ユーザが照会を開始する時に、システム１０は、詳細なユーザ・コンテキスト・ベクトル２５と共にユーザ照会をパッケージ化して、この時点でのユーザの必要についてわかっていることを要約する。検索を開始した後に、照会およびコンテキスト・ベクトルが、３つの別個のサブプロセスすなわち、１）ユーザ・コンテキスト分類サブプロセス２４、２）リソース解決の適応インデクシングおよびリソース・ルックアップ・サブプロセス２８、および３）応答セット順序付けおよび注釈サブプロセス３４を介して順次処理される。
【００２６】
具体的に言うと、ユーザ・コンテキスト分類サブプロセス２４は、入力として、ユーザ照会、生のユーザ・コンテキスト・ベクトル２５、および外部ユーザ・データ１１を受け取り、これらをこのユーザ／ユーザ・グループのユーザ対話レコード１９と、コンテキスト属性マスタ・データベース１４および属性値機能データベース１６からのデータに対して処理する。システムは、この指定されたユーザの対話状態を分類し、後続処理で使用するためのコンテキスト・パラメータの完全な組を用いてコンテキスト・ベクトル２５’に注釈を付ける。ユーザ・コンテキスト分類サブプロセス２４は、特に、導出されるコンテキストを予測する試みとして、帰納学習アルゴリズムを適用する。さらに、ユーザ・コンテキスト分類サブプロセス２４は、より強化された機能を用いて属性値機能データベース１６を更新する。
【００２７】
顧客セルフ・サービス・システムに、ユーザが以前のセッションでの停止点の「ブックマークを作成」でき、「作業中」データ・セットを用いて再開できるようにする機能性を設けることによって、初期設定を、照会の時点でシステム・ディスカバリまたはユーザ・オーバーライドに基づいて変更することができ、これによって、ユーザの現在の照会トランザクションに関連する生のコンテキストがもたらされる。ユーザ・コンテキスト分類サブプロセス２４への入力として働くのは、この生のコンテキスト・データである。
【００２８】
リソース解決の適応インデクシングおよびリソース・ルックアップ・サブプロセス２８は、入力として、ユーザ照会およびコンテキスト・ベクトル２５’を受け取り、リソース・ライブラリ４２、このユーザ／ユーザ・グループに関するユーザ対話レコード１９、およびリソース・インデクシング機能２７に対してこれらを処理する。このサブプロセスは、特に、特定のコンテキストを特定のリソースにマッピングして、ユーザが明示的にシステムをトレーニングすることを必要とせずに、所与のユーザの彼の現在のコンテキストでの検索結果の関連を高める。リソース解決の適応インデクシングおよびリソース・ルックアップ・サブプロセス２８の主要な出力は、新たに識別されたリソース応答セット３５であり、このリソース応答セット３５が、応答セット順序付けおよび注釈サブプロセス３４に入力される。リソース解決の適応インデクシングおよびリソース・ルックアップ・サブプロセス２８は、さらに、さらに強化された機能２７’を用いるリソース・インデクシング機能データベース１８への更新を含む副出力を生成する。
【００２９】
応答セット順序付けおよび注釈サブプロセス３４は、入力として、ユーザ・コンテキスト・ベクトルとリソース応答セット３５を受け取り、注釈スコアリング・メトリック・データベース４６および特定のユーザ／グループに関するユーザ対話レコード１９からのデータに対してこれを処理する。この応答セット順序付けおよび注釈サブプロセス３４は、本明細書に記載の詳細指定ワークスペースでユーザによって指定されたリソース選択判断基準に従って潜在的な応答に重みを付け、ランクを付け、スコアリング・メトリックを考慮する。応答セット順序付けおよび注釈サブプロセス３４は、さらに、結果表示ワークスペース３３を含むがこれに制限されない視覚化システムでの表示および操作のために必要なデータ要素を用いて応答セットにタグを付け、特に出力として注釈付きリソース応答セット３８を生成する。
【００３０】
前に述べたように、ユーザの初期照会に最もよく一致することをシステムが見つけたリソースの順序付けられ注釈を付けられたセットおよび関連する主題およびコンテキスト変数を使用して、本明細書で詳細に説明する、応答セットの視覚化および探索のためのインターフェース３２を含むがこれに制限されない視覚化システムを駆動することができる。この結果表示ワークスペースは、提案されたリソースについて学ぶ（詳細／プレビュー）か、結果を絞りこむ（選択）か、意思決定のためにより意味のある表示でそれらを再表示する（グラフィカルに）ためにユーザが作業を継続できるようにするインターフェースを提供する。ほとんどの場合に、これで十分である。しかし、ユーザが、照会をさらに洗練するか、現在のまたはデフォルトの設定を調整するかオーバーライドすることを望む場合には、その選択肢も、詳細指定ワークスペースのインターフェース２２にナビゲートすることによって使用可能である。ユーザが、新しいユーザ・コンテキストの選択を含めて、やり直す必要がある場合には、最初のコンテキスト選択ワークスペース１３にナビゲートする必要がある。
【００３１】
ユーザが、特に結果表示ワークスペース３３および詳細指定ワークスペース２３を介して、このシステムを扱う時に、そのユーザの対話が、取り込まれ、ユーザ対話レコード・データベース１５に保管される。したがって、ユーザ照会、コンテキスト・ベクトル、および応答データ・セットのほかに、このシステムは、ユーザ・コンテキストに対する調整挙動、結果表示操作挙動、結果表示挙動、および結果選択挙動５１を保存する。
【００３２】
トランザクションを完了した後に、このシステムにとって本質的なもう１つのサブプロセスすなわち、コンテキスト・クラスタ・ディスカバリおよび検証サブプロセス４８がある。このバッチ・プロセスは、非同期に定期的に行われるが、教師なし（機械）学習を適用して、ユーザ対話レコードをクラスタ化し、新しいユーザ・コンテキスト、属性値機能、およびリソース・インデクシング機能の識別を支援する。ユーザ対話レコード１９は、コンテキスト属性マスタ・データベース１４、属性値機能データベース１６、リソース・インデクシング機能データベース１８、および距離メトリック４４に対して処理され、距離メトリック４４は、さまざまな要因の「近いとはどれほど近いことか」すなわち「何が十分によいか」を判定するのを助ける。システム管理者によって検証された時に、追加のユーザ・コンテキストを、データベース内で、視覚的にコンテキスト選択ワークスペース１３上の新しいアイコンとして、実施することができる（手動でまたは半自動で）。
【００３３】
具体的に言うと、コンテキスト・クラスタ・ディスカバリおよび検証サブプロセス４８は、ユーザ対話レコード・データベース１５のユーザ対話レコード１９を周期的に分析し、ユーザ対話「クラスタ」の「発見」を文書化し、これらを検討のためにシステム管理者ツールに提示する。機械学習用語におけるクラスタ化は、前に確立された例に基づくデータの分類ではなく、データ自体の中での出現の頻度に基づくデータのグループ化を指す。
【００３４】
図６に、新しいユーザ・コンテキスト項目の発見および検証の全体的処理を示す。この処理の第１ステップで、ユーザ・コンテキスト・クラスタ化処理４８１が、すべてのタイプの生のコンテキスト情報と、それが静的、ヒストリカル、または一時的、組織的コンテキストまたはコミュニティ・コンテキスト、環境コンテキスト、またはユーザに関連し、そのユーザの対話状態および、たとえば教育、不動産、旅行などの照会領域に依存する他のコンテキストのどれであるかと、ユーザ照会と、システムの応答と、ユーザ・フィードバックとを含む、システムのユーザとの前の対話のトレースを含むユーザ対話レコード１９を受け取る。ユーザ対話レコード・データベース１５が、システム全体の複数の点で取り込まれることを理解されたい。たとえば、コンテキスト・ベクトルは、まず、照会のユーザ、時刻、およびソース位置に関する識別情報と共に取り込まれる。注釈付き応答セットは、照会中の順序付けステップの後に、それを初期コンテキスト・ベクトルおよびこのトランザクションが完了する前に生成されるすべての改訂されたコンテキスト・ベクトルにリンクするトランザクション識別情報と共に、取り込まれる。システムへのアイコン・インターフェースを介するユーザの入力およびオーバーライドは、インターフェース１２のコンテキスト選択ワークスペース１３およびインターフェース２２の詳細指定ワークスペース２３を介してシステムとインターフェースする時に取り込まれ、ユーザのカーソル移動および講じられる処置は、リソースの表示、プレビュー、および選択中に取り込まれる。周知の教師なしクラスタ化アルゴリズムを実施する、ユーザ・コンテキスト・クラスタ化処理４８１は、２つのユーザ対話がどれほど似ているかを定義する、外部から指定される距離メトリック４４に従って、これらの対話レコードをクラスタ化する。たとえば、クラスタ化は、コンテキストが予測に使用されているユーザ対話の一部であるものとして、結果セットがどれほど似ているかに焦点を合わせることができる。ユーザの対話の他の態様、たとえばユーザの接続の帯域幅の類似性も、ユーザの対話のクラスタ化に関連する可能性があるユーザの生コンテキストの態様である可能性がある。したがって、距離メトリック４４によって、ユーザ対話レコードのこれらのパラメータのすべてに関する距離が測定される。
【００３５】
ユーザ・コンテキスト・クラスタ化処理４８１の出力は、潜在的な生コンテキスト属性の組４８３であり、この潜在的な属性のそれぞれに、関連するユーザ対話の組が含まれる。ユーザ・コンテキスト管理ツール４８５は、人間の管理者がこれらの組を見られるようにし、適当である時に、新しいコンテキスト属性名およびコンテキスト属性マスタ・データベース１４内の関連付けられる属性値を作成できるようにする、ブラウザなどのインターフェースを提供する。これらのコンテキスト属性および値は、コンテキスト分類機構サブプロセスのトレーニング・データとして働く。ユーザ・コンテキストの分類が次に実行される時に、システムは、新たに作成されたコンテキスト属性およびそれに関連する値を見つけ、現行トランザクションに関するもの、コンテキスト機能を更新するもの、およびそれ以降にユーザ対話レコードに取り込まれるものを含む、関連するデータを識別し、分類する。これらの追加の分類のすべてが、経時的にシステムの使い易さ、精度、および予測可能性を改善する。
【００３６】
さらに、ユーザ・コンテキスト管理ツール４８５は、任意選択として、管理者が、属性値機能データベース１６（すなわち、属性値を自動的に推論する方法を提供する機能、式、またはニューラル・ネットなど）およびリソース・インデクシング機能データベース１８（すなわち、特定の照会へのリソースの自動リンクを提供するルール、式、ニューラル・ネット、インデックスなど）を更新するのに使用することができる。本発明において、用語ルールおよび機能は、交換可能に使用される。両方が、ラベル付き入力値の組を与えられて、ラベル付き出力値の組を計算する形でインタープリタによって実行することができるデータ構造を指す。算術ルールの例が、「華氏←摂氏×５／９＋３２」である。ルール言語には、ニューラル・ネット、意思決定木、関数型言語、多項式関数が含まれるが、これらに制限はされない。このツールを使用する明示的な人間の介入なしに、このシステムは、最終的に、ユーザ母集団にサービスする機能を発見する。しかし、このシステムのいくつかの使い方では、開始精度、学習効率、またはポリシ使用可能化で有利であり、システムにいくつかの機能が得られる可能性がある。
【００３７】
図４、および図５の顧客セルフ・サービス・システムおよびアイコン・インターフェースを介するそのシステムとの対話を、教育、旅行、および不動産などの例の領域に関して説明し、さらに、学習者、旅行者、不動産交渉者、たとえば借り手／買い手というユーザの観点から説明する。アイコン・インターフェースを介するシステムとのユーザの対話を説明する際に、システムで使用されるデータ要素の組およびその特性を、まず、下記のように定義する。
【００３８】
照会：たとえばテキスト方法または音声方法を使用することによって、検索データを入力するための入力フィールド。ただし、これらの方法に制限されない。
【００３９】
ユーザ・コンテキスト：ユーザ・コンテキストは、人間のグループの検索挙動／必要に関係するコンテキスト属性の事前定義の組を表す。
【００４０】
具体的に言うと、ユーザ・コンテキストは、ユーザに関する属性の豊富な組の、インターフェースを介して提示されるユーザ用のアイコンの「１クリック」に応答する検索実行環境に関する属性の豊富な組とのパッケージ化を可能にする。どのようなユーザ人口についても多数の潜在的なユーザ・コンテキストが潜在的に存在するが、各個々のユーザは、異なる状況で彼らに適用される少数のユーザ・コンテキストに落ち着く可能性が高い。これらのコンテキストの命名は、ユーザがそのグループに潜在的にあてはまるものとして自分自身を認識できるようにするために重要である。特定のユーザ・コンテキストに関連する属性は、システム管理者によって事前に定義され、ユーザが変更することはできない。経時的に、システムが、特定のユーザ・コンテキストをその反復するユーザにとってよりよく動作するようにする属性セットに対する変更を識別する。経時的に、システムが、ユーザの必要／挙動を予測するように見える異なる属性セットを検出し、システムのために新しいユーザ・コンテキストを提案する可能性がある。
【００４１】
コンテキスト属性：属性は、ユーザ・コンテキストに関連する特性を記述するのに使用される。
【００４２】
マスタ・リストがコンテキスト属性マスタ・ファイル内で維持される状態で、システムに対して定義される潜在的に無制限の数の属性がある。新しい属性が、発見され、システム管理者検証によって追加される。エンド・ユーザは、コンテキスト属性の定義を修正することができず、そのユーザ・コンテキストへのパッケージ化またはめいめいに関連する値のリストを変更することもできない。
【００４３】
属性値：属性値選択のリストが、コンテキスト属性ごとに事前に定義される。
【００４４】
システムは、データ・ルックアップに基づくか、以前のユーザの入力または挙動から感知されたまたはヒストリ的に導出された、デフォルト値を、各属性にセットする。システムまたはユーザのいずれかが、明示的なプリファレンスまたは観察された挙動に基づいて、当初にセットされた値を変更することができる。この値は、リソース・ルックアップに使用されるコンテキスト・ベクトルに追加され、ユーザ対話レコード・データベース１５に保存され、したがって、各個人がシステムを使用するたびに各個人についてデフォルト値をセットするのに使用することができる。
【００４５】
値リソース・パラメータ：応答セットの関連を高めるためにフィルタとして使用することができる、包含および排他に関して定義されたパラメータ。
【００４６】
すなわち、基本的な検索論理が確立された状態で、ユーザの照会を満足することができる。しかし、応答セットに、この個人にとって満足でない、多数のリソースが含まれる可能性がある。包含および排他に関して定義された値リソース・パラメータを、応答セットの関連を高めるためのフィルタとして使用することができる。包含パラメータは、システムになれてないユーザによる確立が容易である可能性があり、排他パラメータは、ユーザが応答セットの扱いに経験を積むにつれて明確になる。
【００４７】
リソース選択判断基準および値範囲：より多くの情報に基づくリソース選択を可能にするためにユーザの応答セットにランキングを付けるためのパラメータおよび指定。
【００４８】
したがって、システムによって使用可能にされる限定性の度合があっても、ユーザ・コンテキストに関する検索の関連／効率のコンスタントな改良があっても、通常は、ユーザに提示される複数のリソースがある可能性がある（実際、検索が狭すぎる場合には、ユーザが、実際の必要を満たす異なる手法を探索するか発見する機会を失う可能性がある）。ほとんどのユーザが、オプションの間での選択に彼らが適用する判断基準を知っている（または知っていると思っている）ので、リソース選択判断基準の制限された組が、システムによって提供される（この組は、領域によって異なる）。しかし、本発明のアイコン・インターフェースによって提供される対話式グラフィカル・ディスプレイを介して、ユーザが、許容可能な値の範囲および応答セットをランキングするための各判断基準の相対的な重みを指定するか、および／またはこれらの判断基準の使用をカスタマイズすることができる。
【００４９】
実際の応答セット・データが提供される時に、ほとんどのユーザが、多数のオプション、少数のオプション、特定のリソースに関するより主観的な情報という現実に直面し、選択論理を取り巻くトレードオフを行う可能性がある。たとえば、応答セットは、ユーザが、ある判断基準の除去、ある判断基準の重みの変更、またはある判断基準の許容可能な値の範囲の変更を決定することができるので、リフレッシュされる可能性がある。本発明のアイコン・インターフェースを介してアクセス可能なこれらの指定から、ユーザが、たとえば、コストを特定のドル（＄）値未満にするために時間、タイミング、柔軟性、およびリスクを犠牲にするかどうかを判定することができ、たとえば、ユーザが、正確に自分が求めるものを正確に自分がそれを求める時に得るためにどれほど余分に支払う必要があるかを判定することができる。
【００５０】
図２、図４、および図５に、最小のユーザ労力で、仮定された、感知された、推論された、および導出されたコンテキストの豊富な組の使用を可能にする、顧客セルフ・サービス・システムのアイコン・インターフェースをさらに詳細に示す。
【００５１】
最初のログオンで、図２に示されているように、このシステムは、まず、図２の簡略化したインターフェース１２を介してユーザが使用可能であるユーザ・コンテキストの組を提示する。システムは、他のコンテキストに対して１つのコンテキストを提案するが、ユーザは、自分の現在の情況に最も適するコンテキストを選択することができる。各セッションで、ユーザは、使用するユーザ・コンテキストを１つだけ選択するが、経時的に、各ユーザは、２つの異なるユーザ・コンテキストが異なる状況での自分の必要に役立つことを発見する可能性がある。このコンテキスト選択ワークスペース１３で、ユーザが、たとえばウェブ・ブラウザ表示インターフェースを介する、またはたとえば音声認識ソフトウェアの助けを借りて音声を介する、テキストを含む１つまたは複数の方法を介して、照会を入力する。しかし、照会入力が、これらのタイプの方法に制限されないことを理解されたい。ユーザは、次に、ルックアップを開始し、結果表示ワークスペースのインターフェース３２を介して検索結果応答セットを表示する第３処理ステップ（最も直接のパス５２を介して）、または、詳細指定ワークスペースのインターフェース２２を介して任意選択として検索変数を洗練／オーバーライドするために第２ステップ（パス５０を介して）のいずれかに進む。
【００５２】
図４に、照会の一部としてユーザ・コンテキストを表現できるようにするコンテキスト選択ワークスペース１３を含むインターフェース１２を詳細に示す。図４からわかるように、コンテキスト選択ワークスペース１３には、ユーザ・コンテキストを選択するためにユーザに提示される一連の１つまたは複数の選択可能なユーザ・コンテキスト・アイコン１３２と、たとえばテキストまたは音声入力を介する、検索単語のユーザ入力を可能にする照会入力フィールド１３１とが含まれる。本発明の原理によれば、ユーザ・コンテキスト・アイコン１３２は、ユーザが自分の現在の状況を最も表す１つのコンテキストをそこから選択するグラフィカル・ユーザ・インターフェースである。このインターフェースに提示されるアイコンのそれぞれは、特定の情況でのある種類のユーザを表す属性／値対の組のパッケージ化を表す。具体的に言うと、ユーザ・コンテキストは、ユーザのグループの検索挙動／必要に関係するコンテキスト属性の事前定義の組を表す。たとえば、本明細書に記載されているように、コンテキストに、ユーザの知識の諸態様、組織またはコミュニティに対する彼らの関係、彼らのユーザ環境、および彼らのリソース必要を含めることができる。これらのすべてが組み合わされて、リソース内での検索の結果を大幅に改善することができる実際の照会を取り巻く豊富なコンテキストが提供される。
【００５３】
したがって、コンテキスト選択ワークスペース１３は、照会の一部としてのユーザ・コンテキストの表現を可能にし、使い易さのために最適化される。具体的に言うと、ユーザは、複数の表示されたユーザ・コンテキスト・アイコン１３２をクリックすることによって、それらの１つまたは複数から選択する。コンテキスト「適用機能」前処理が、ユーザの検索トランザクションに関するセッション開始のそれぞれで、コンテキスト選択ワークスペース１３の初期表示のためのユーザ・コンテキスト、属性、値、およびリソース・パラメータのデフォルトを作るために、最小限または空白のユーザ・データ・セットを使用して呼び出される。この前処理ステップは、システム内で動作する最新のデータおよび機能の使用を確実にすることによってユーザに追加の利益を引き渡す。初期照会入力を行った後に、ハイパーリンク１３４を選択することによって、ユーザは、検索を開始することができ、実際の検索結果を表示する第３のインターフェース３２に直接に進む。その代わりに、ハイパーリンク１３５を選択することによって、ユーザは、さらなる照会編集またはコンテキスト洗練もしくはその両方のために詳細指定ワークスペース２３を有する第２のインターフェース２２に進むことができる。
【００５４】
図２に戻って、第２ステップに関して、ユーザは、コンテキスト属性値と、値リソース・パラメータと、リソース選択判断基準および値範囲を、ドラッグ・アンド・ドロップ・インターフェース、アイコン・プルダウン、またはスライド・ボタンもしくはこれらの組合せを使用して、微調整またはオーバーライドすることができる。ユーザは、適当な応答セットを見つけるために必要なだけ何度でもこの画面に戻ることができる。具体的に言うと、インターフェース２２を介して、第１ステップで選択されたユーザ・コンテキストが、リストされたすべてのアイコン・インターフェース要素に対するそのデフォルト設定によって明示的にされている。したがって、詳細指定ワークスペース２３によって、ユーザは、１）照会を修正すること（たとえばテキスト入力または音声を介して）と、２）ユーザ・コンテキストに関連する属性の値を変更すること（プル・ダウン・メニューを使用する）と；チェックボックスを使用して値リソース・パラメータを変更すること（たとえば包含／排他）と、３）判断基準の重みづけおよび最終的な表示での判断基準の順序付けを含む、リソース判断基準を変更することによって応答のサブセットをカスタマイズすること（たとえばチェックボックスまたは数値入力もしくはその両方を使用する）と、４）たとえば、スライダの「タブ」のドラッグ・アンド・ドロップを介してリソース選択判断基準の最大／最小許容可能値範囲を指定することによって選択をさらに洗練することとができる。必要な調整を行った後に、ユーザは、ルックアップを再び開始し、ユーザ・コンテキストに対する調整挙動、結果表示操作挙動、結果表示挙動、および結果選択挙動５１のパスを介して第３ステップに進むことができる。
【００５５】
図５に、ユーザが照会入力フィールド１３１および（単一の）選択されたユーザ・コンテキスト・アイコン１３２に関連するすべてのパラメータを定義または変更できるようにするインターフェース２２の諸態様を詳細に示す。図５に示されているように、インターフェース２２は、下記のセクションに分割される：前のインターフェース画面（図４）で入力され、編集のために使用可能である照会入力フィールド１３１を表示するセクションと；ユーザが検索に進めるようにするハイパーリンク１３４、または、ユーザが新しい照会を開始するか異なるユーザ・コンテキストを選択するために第１のアイコン・インターフェースを介して初期コンテキスト選択画面に戻れるようにする矢印１３６を表示するセクションと；すべての検索パラメータを明示的に表示し修正することができる場所である詳細指定ワークスペース２３。ユーザがこの画面から変更できないものが２つだけある。すなわち、選択されたユーザ・コンテキスト（コンテキスト選択画面上でのみ変更できる）と、ユーザ・コンテキストにリンクされたコンテキスト属性（コンテキスト属性マスタ・データベース１４内で事前定義される）である。
【００５６】
図５に示されているように、詳細指定ワークスペース２３内には、選択されたユーザ・コンテキスト・アイコン１３２（図４）に関連する、グラフィック要素として表現されるすべてのコンテキスト属性２３２の属性値をユーザが変更できるようにする、属性値ワークスペース２３１と；ユーザが、リソースの評価に使用される判断基準２４５を定義できるようにし、各判断基準に対応するスライダ要素２５０上で提供される最大許容可能値および最小許容可能値を定義できるようにし、入力ボックス２４２を介してこれらの判断基準に割り当てる重みを指定できるようにし、選択ボックス２４１を介して選択されたリソースのグラフィカル表示内でのこれらの判断基準の位置決めを指定できるようにする、リソース選択判断基準ワークスペース２３８が含まれる。これから説明するように、図３に、詳細指定ワークスペース２３で表現できる異なる領域からの、コンテキスト属性、属性値、値リソース・パラメータ、および部分的なリソース選択判断基準のサンプル・データを示す。
【００５７】
さらに具体的に言うと、詳細指定ワークスペース２３には、さらに、ユーザが、属性値ワークスペース２３１で選択されたコンテキスト属性２３２について包含論理２３７または排他論理２３９を使用してリソース・パラメータを変更または作成できるようにする、値リソース・パラメータ・ワークスペース２３５が含まれる。さらに具体的に言うと、属性値ワークスペース２３１に、単一の（現在アクティブな）選択されたユーザ・コンテキスト・アイコン１３２に関連するすべてのコンテキスト属性２３２のグラフィカル表現が含まれる。各コンテキスト属性２３２は、属性に関するテキスト・タイトル２３３と共に表示される。そのコンテキスト属性に関する現在アクティブな属性値が、各コンテキスト属性アイコン上に示される。さらに、ユーザが、下で説明するように、このユーザ・セッションについて提供されるデフォルト値と異なるコンテキスト属性値に置換した場合には、マーカー２５３が、コンテキスト属性アイコンの角に表示される。ユーザが、コンテキスト属性要素、たとえばアイコン２３２ｂを「マウス・クリック」する場合に、システムは、このコンテキスト属性に関するすべての可能な属性値を示すグラフィック要素のプル・ダウン・メニュー２３４を表示する。ユーザが、プル・ダウン・メニュー２３４からの値のいずれか、たとえば属性値２３６「の上にマウスを移動」する場合に、その要素をサポートするテキスト記述２３６’を表示することができる。プル・ダウン・メニュー２３４からコンテキスト属性要素、たとえば図５で強調表示された属性値２３６を選択することによって、ユーザは、現在の状況に基づいて選択されたコンテキストを微調整することができるようにされる。ユーザが、現在のデフォルト以外の値を「マウス・クリック」する場合に、その新しい値が、デフォルトと置換されるために「選択される」。ユーザが、属性値を「ダブル・クリック」する場合に、システムは、これから説明するように、この単一の属性値のために値リソース・パラメータ・ワークスペース２３５を準備する。図３に、属性値ワークスペース２３１内で表現することができる、異なる領域からのコンテキスト属性および属性値に関するサンプル・データを提供する。
【００５８】
値リソース・パラメータ・ワークスペース２３５内で、ユーザは、属性値ワークスペース２３１内で選択されたコンテキスト属性２３２に関して包含論理または排他論理を使用して、リソース・パラメータを変更するか作成することができる。図５に関して、具体的に言うと、値リソース・パラメータ・ワークスペース２３５は、１時に１つの属性値について表示され、たとえば属性値ワークスペース２３１内に表示された属性値の１つ、たとえば属性値２３６のダブル・クリックを介して要求された時に限って表示される。値リソース・パラメータ・ワークスペース２３５は、事前にフォーマットされた２列スペース（ダイアログ・ボックス）であり、ここで、ユーザが、選択された属性値に関する事前に確立されたリソース特性２３６”に基づいて、包含論理２３７のチェックボックスを介して包含リソース・フィルタを確立するか、排他論理２３９のチェックボックスを介して排他リソース・フィルタを確立することができる。値リソース・パラメータ・データ要素は、ユーザの既知のコンテキスト、システムによって識別されたリソースからの選択の前のヒストリ、および、潜在的に、システムを介して実施される会社／組織のポリシによって、事前にセットされる。これらの追加の指定を行うことによって、ユーザは、自分の現在の状況および個人的な好みに基づいてリソース応答セットの関連を増やすことができるようになる。これらの指定を終えた時に、ユーザは、ダブル・クリックして、この値リソース・パラメータ・ワークスペース２３５を閉じ、属性値ワークスペース２３１に戻ることができる。このステップは、ユーザが再定義したい属性値の数だけ繰り返すことができ、検索を行う前または後のいずれかに実行することができる。異なる領域のコンテキスト属性に関連する値リソース・パラメータ・データ要素を、この値リソース・パラメータ・ワークスペース２３５で表現できるデータのサンプルとして図３に示す。
【００５９】
図５に関して、具体的に言うと、リソース選択判断基準ワークスペース２３８に、リソースの評価に使用することができる判断基準２４５のリストが含まれる。システムによって提供されるこのリストは、領域によってカスタマイズされるが、どの領域においても、ユーザの特定の必要を満足するために特定のリソースを使用することに関連する、コスト、時間、タイミング、品質、およびリスクなどの問題を含むがこれに制限されない判断基準が含まれる。初期システム・デフォルトは、すべての判断基準および重みを同等に使用することとすることができる。しかし、経時的に、デフォルト判断基準が、ユーザ・コンテキスト、ユーザの前のトランザクション・ヒストリ、および前の検索に対するユーザ挙動に基づいて、システムによってセットされる可能性がある。ユーザが、判断基準の組をさらに変更することを望む場合には、ユーザは、入力ボックス２４２で、重み、たとえばパーセンテージ重みを、彼らが使用を望む判断基準のそれぞれに割り当てることによって、それを行うことができる。選択された判断基準のそれぞれのとなりに、関連する個々のスライダ要素２５０上で指定される許容可能な値の範囲が存在する。初期システム・デフォルトを、「無制限」とすることができ、その後、ユーザ・コンテキスト、使用、および挙動に基づいて経時的にセットすることができる。さらに、ユーザは、スライダ要素２５０上のスライダ・バー２５２ａおよび２５２ｂをドラッグ・アンド・ドロップして、関連するリソース選択判断基準の最大値／最小値をセットすることができる。スライダ上の測定単位を、判断基準ごとに変更することができることを理解されたい。さらに、入力ボックス２４１を介して、ユーザが、「チェック」を介して表示を選択するか、インターフェース３２を介してリソース表示ワークスペース内に設けられるｎ次元グラフィック表示上の軸として整列される時または別の視覚化システム上で表示される時のこれらの判断基準の表示シーケンスの番号入力を介して指定することができる。
【００６０】
したがって、詳細指定ワークスペース２３は、システム・デフォルトの完全な開示を提供し、ユーザが彼らの検索を完全に管理できるようにする。
【００６１】
図２に戻ると、第３ステップに関して、注釈を付けられた応答セットの表示が、本明細書で説明するプレビューまたは選択の準備ができた形で提供される。ユーザは、使用するリソースをよりよく理解し、それに関する決定を行うのに必要な回数だけ、この画面を再加工することができる。具体的に言うと、結果表示ワークスペース３３を介して、ユーザは、１）リソース選択判断基準および値範囲によって定義される集約値および重みづけによってランキングされた応答セットを表示することと、２）リソース選択判断基準の複数の軸に沿った多次元でのグラフィカル表示のためにランキングされた応答の１つまたは複数を選択することと、３）詳細な説明の表示またはリソースの「プレビュー」のためにランキングされたリストまたはグラフィカル表示のいずれかから１つまたは複数のリソースの「ロール・オーバー」を開始することができる。リソースが多すぎるか、少なすぎるか、不正である場合には、ユーザは、第２ステップに戻って、さらなる洗練または再定義を行い、ルックアップを再実行することができる。その代わりに、ユーザは、第１ステップに戻って、検索のための異なるコンテキストを選択することができる。
【００６２】
このシステムは、完全に使用可能なグラフィック・ワークステーションまたはパーソナル・コンピュータで動作することを意図されているが、本明細書で説明する検索定義処理および結果視覚化処理が、テキスト画面ワークステーション、オーガナイザ、またはすべてのタイプの携帯情報端末（ＰＤＡ）などの機能削減されたグラフィックス使用可能デバイスのユーザによって操作され得ることが意図されている。したがって、代替実施形態では、すべてのコンテキスト・アイコンが、名前を有することができ、すべてのグラフィカル表示を、リストに縮小することができ、すべてのプル・ダウンを、インデントされたリストまたは副画面として表示することができ、すべてのminmaxスライダを、fill-inボックスに変換することができる。さらに、前に述べたように、本明細書に記載の顧客セルフ・サービス・システムは、教育、不動産、および旅行の領域を含む多数の応用分野に適用可能である。図２に関して説明した包括的な処理の流れを、図３に示された教育、不動産、および旅行の領域からの具体的な例を用いてこれから説明する。
【００６３】
教育の領域に関して、ユーザが学習者であり、図３に、教育領域に適用される本発明の実施形態に含まれるアイコン・インターフェース（図２）を介するシステムとの例の対話を示す。図２の３つのアイコン・ワークスペースによって、学習者が、図３の教育（たとえば環境）の列６０に示された例のデータ要素などの例のデータ要素を指定し、次のように結果を表示することができる：第１処理ステップで、学習者が、コンテキスト選択ワークスペース（図４のインターフェース１２）を使用して、「家庭でLotus Notesを学習する」として照会６１を指定する。学習者は、コンテキスト・アイコン６２の使用可能な組の中から、たとえばユーザ・コンテキスト「遠隔地のスタッフ」を選択することができる（アイコンの名前が図３で強調表示されている）。学習者は、「遠隔地のスタッフ」ユーザ・コンテキストに関連するコンテキスト属性６３を表示するために、第２処理ステップで詳細指定ワークスペース（図５のインターフェース２２）に進むことを選択することができる。コンテキスト属性（たとえば「接続性」）のデフォルトの割り当てられるコンテキスト属性値（たとえば「ＤＳＬ」）が、コンテキスト属性アイコン上で可視である（たとえば、その名前が図３で強調表示されて示される「接続性」）ことが好ましい。学習者は、関連する属性６４のメニューを見るために、コンテキスト属性「接続性」をクリックすることができる。学習者は、たとえば、図３で強調表示されて示される「切断」属性値を選択することができる。この属性値をダブル・クリックすることによって、値リソース・パラメータのリストすなわち、属性値「切断」の包含／排他フィルタ６５が表示される。学習者は、たとえば、関連リソースを検索する時に、リソースのダウンロードおよび再生を含め、オンライン共同作業リソースを排他したいことを示すことができる。学習者は、さらに、詳細指定ワークスペース（図５のインターフェース２２）上のリソース選択判断基準定義グラフィカル・ユーザ・インターフェース要素で、コスト、時間、品質、およびリスクなどの関連する判断基準を選択し、順序付け、重みを付け、その最小値および最大値を指定することによって、リソース優先順位６６を指定することができる。処理の第３ステップでは、学習者の検索の結果が、結果表示ワークスペース（図２のインターフェース３２）のユーザ・ビューにリストされる。学習者は、リストされた教育リソースの１つまたは複数を即座に選択するか、それらに関する追加の詳細を見ることを要求するか、前に指定された軸（ｎ次元の、コスト、時間、品質、およびリスクに関係する）のそれぞれに沿った各リソースの相対位置決めを示す応答セット・グラフィックを見ることを要求することができる。受け入れ可能な教育リソースが提供されなかった場合には、学習者は、第１インターフェースを介してコンテキスト選択ワークスペースに戻って、照会を再定義するか、「通勤する専門家」などの異なるユーザ・コンテキストを選択することができる。学習者は、さらに、第２インターフェースの詳細指定ワークスペースに戻ることを選択して、コンテキスト属性「接続性」のデフォルト値を切断からダイヤルアップに変更し、属性値ダイヤル���ップもしくは「学習モード」または「技術分野」などのコンテキスト属性に関連する他のコンテキスト属性値の値リソース・パラメータを追加または削除することができる。学習者は、追加の関連するリソースの識別を期待して、自分の選択判断基準、選択判断基準の重みづけ、および選択判断基準の最小値／最大値を変更することもできる。
【００６４】
教育領域に関して、ユーザが、「学習者」であるが、図２の３つのアイコン・ワークスペースが、下記のように、学習者が図３の教育（たとえば主題）列７０に示された例のデータ要素などの例のデータ要素を指定でき、結果を表示できるようにする処理を提供する：第１処理ステップで、学習者が、コンテキスト選択ワークスペース（図４のインターフェース１２）を使用して、たとえば「６月までにLinux開発者になる」として照会７１を指定する。学習者は、使用可能なコンテキスト・アイコン７２の中からユーザ・コンテキスト「通勤する技術者」を選択する。学習者は、「通勤する技術者」ユーザ・コンテキストに関連するコンテキスト属性７３を表示するために、詳細指定ワークスペースに行くことを選択することができる。コンテキスト属性（たとえば「技術分野」）のデフォルトの割り当てられるコンテキスト属性値（たとえば「プログラミング」）が、コンテキスト属性アイコン上で可視であることが好ましい（たとえば、その名前が図３で強調表示されて示される「技術分野」）。さらに、学習者は、この属性に割り当てることができる他の値７４を表示する（絵または単語フォーマットのいずれかで）ためのプル・ダウン・メニューを表示するためにコンテキスト属性（この例では「技術分野」）をクリックすることができる。学習者は、たとえば、図３で強調表示されて示されている「グラフィカル・インターフェース」を選択することができる。この属性値をダブル・クリックすることによって、属性値「グラフィカル・インターフェース」の値リソース・パラメータのリスト（包含／排他フィルタ７５）が表示される。たとえば、学習者は、関連リソースを検索する時に、ＫＤＥインターフェースを含め、ＧＮＯＭＥインターフェースを排他したいことを示すことができる。学習者は、さらに、詳細指定ワークスペース上のリソース選択判断基準定義グラフィカル・ユーザ・インターフェース要素で、コスト、時間、品質、およびリスクなどの関連する判断基準を選択し、順序付け、重みを付け、その最小値および最大値を指定することによって、リソース優先順位７６を指定することができる。学習者の検索の結果が、インターフェース３２を介して結果表示ワークスペースにリストされる。学習者は、リストされた教育リソースの１つまたは複数を即座に選択するか、それらに関する追加の詳細を見ることを要求するか、前に指定された軸（ｎ次元の、コスト、時間、品質、およびリスクに関係する）のそれぞれに沿った各リソースの相対位置決めを示す応答セット・グラフィックを見ることを要求することができる。受け入れ可能な教育リソースが提供されなかった場合には、学習者は、インターフェース１２を介してコンテキスト選択ワークスペース１３に戻って、照会を再定義するか、「移動するコンサルタント」などの異なるユーザ・コンテキストを選択することができる。学習者は、さらに、インターフェース２２の詳細指定ワークスペースに戻ることを選択して、コンテキスト属性「技術分野」のデフォルト値をグラフィカル・インターフェースからプログラミングに変更し、属性値プログラミングもしくは「学習モード」または「接続性」などのコンテキスト属性に関連する他のコンテ���スト属性値の値リソース・パラメータを追加または削除することができる。学習者は、追加の関連するリソースの識別を期待して、自分の選択判断基準、選択判断基準の重みづけ、および選択判断基準の最小値／最大値を変更することもできる。
【００６５】
不動産領域に関して、ユーザが不動産交渉者（借り手／買い手）であり、図３に、不動産領域に適用される本発明の実施形態に含まれるアイコン・インターフェース（図２）を介するシステムとの例の対話を示す。図２の３つのアイコン・ワークスペースによって、不動産の借り手または買い手が、次のように、図３の不動産の列８０に示された例のデータ要素などの例のデータ要素を指定でき、結果を見られるようになる：第１処理ステップで、借り手または買い手が、コンテキスト選択ワークスペースを使用して、「８月までに新しい職場の近くで住宅を見つける」として照会８１を指定する。借り手または買い手は、使用可能なコンテキスト・アイコン８２の中から、ユーザ・コンテキスト「引っ越し専門業者」を選択する。借り手または買い手は、「引っ越し専門業者」ユーザ・コンテキストに関連するコンテキスト属性８３を表示するために、第２インターフェース内の詳細指定ワークスペースに行くことを選択することができる。コンテキスト属性（たとえば「管理スタイル」）のデフォルトの割り当てられるコンテキスト属性値（たとえば「すべて下請けに出す」）が、コンテキスト属性アイコン上で可視であることが好ましい（たとえば、その名前が図３で強調表示されて示されている「管理スタイル」）。さらに、借り手／買い手が、この属性に割り当てることができる他の値８４を表示する（絵または単語フォーマットのいずれかで）ためのプル・ダウン・メニューを表示するためにコンテキスト属性（この例では「管理スタイル」）をクリックすることができる。借り手または買い手がたとえば属性値「ドゥ・イット・ユアセルフ」をダブル・クリックした時に、属性値「ドゥ・イット・ユアセルフ」の値リソース・パラメータのリスト（包含／排他フィルタ８５）が表示される。たとえば、図３に示されているように、借り手または買い手は、関連リソースを検索する時に、壁、ペンキ、および芝刈りを含め、配管工事、電気、および造園を排他したいことを示すことができる。借り手または貸し手は、さらに、詳細指定ワークスペース上のリソース選択判断基準定義グラフィカル・ユーザ・インターフェース要素で、コスト、時間、品質、およびリスクなどの関連する判断基準を選択し、順序付け、重みを付け、その最小値および最大値を指定することによって、リソース優先順位８６を指定することができる。借り手または買い手の検索の結果が、インターフェース３２の結果表示ワークスペースにリストされ、借り手または買い手は、リストされた不動産リソースの１つまたは複数を即座に選択するか、それらに関する追加の詳細を見ることを要求するか、前に指定された軸（ｎ次元の、コスト、時間、品質、およびリスクに関係する）のそれぞれに沿った各リソースの相対位置決めを示す応答セット・グラフィックを見ることを要求することができる。受け入れ可能な不動産リソースが提供されなかった場合には、借り手または買い手は、コンテキスト選択ワークスペースに戻って、照会を再定義するか、「子育てを終えた人」などの異なるユーザ・コンテキストを選択することができる。借り手または買い手は、詳細指定ワークスペースに戻ることを選択して、コンテキスト属性「管理スタイル」のデフォルト値を、たとえばドゥ・イット・ユアセルフからすべて下請けに出すに変更し、属性値「すべて下請けに出す」もしくは「職場／学校に通う方法」または「住宅の様式」などのコンテキスト属性に関連する他のコンテキスト属性値の値リソース・パラメータを追加または削除することもできる。不動産交渉者は、追加の関連するリソースの識別を期待して、自分の選択判断基準、選択判断基準の重みづけ、および選択判断基準の最小値／最大値を変更することもできる。
【００６６】
旅行領域に関して、ユーザが旅行者であり、図３に、旅行領域に適用される本発明の実施形態に含まれるアイコン・インターフェース（図２）を介する顧客セルフ・サービス・システムとの例の対話を示す。図２の３つのアイコン・ワークスペースによって、旅行者が、次のように、図３の旅行の列９０に示された例のデータ要素などのデータ要素を指定でき、結果を見られるようになる：第１処理ステップで、旅行者が、コンテキスト選択ワークスペースを使用して、たとえば「バーモントへの６月中の旅行を計画する」などの照会９１を指定する。旅行者は、たとえば、使用可能なユーザ・コンテキスト・アイコン１３２の中から、ユーザ・コンテキスト・アイコン「母子」を選択することができる（アイコンの名前９２が、図３で強調表示されている）。旅行者は、「母子」ユーザ・コンテキストに関連するコンテキスト属性９３を表示するために、詳細指定ワークスペースに行くことを選択することができる。コンテキスト属性（たとえば「移動方法」）のデフォルトの割り当てられるコンテキスト属性値（たとえば「自家用車」）が、コンテキスト属性アイコン上で可視であることが好ましい（たとえば、その名前が図３で強調表示されて示されている「移動方法」）。さらに、旅行者が、この属性に割り当てることができる他の値９４（たとえば「飛行機」）を表示する（絵または単語フォーマットのいずれかで）ためのプル・ダウン・メニューを表示するためにコンテキスト属性（この例では「移動方法」）をクリックすることができる。旅行者は、図３で強調表示によって示されているように、「自家用車」の代替として「飛行機」を選択する。この属性値の「オーバーライド」と、それをダブル・クリックすることによって、属性値「飛行機」の値リソース・パラメータのリスト（包含／排他フィルタ９５）が表示される。旅行者は、関連リソースを検索する時に、すべての主要な航空会社を含め、プロペラ機および事故率が高い航空会社を排他したいことを示すことができる。旅行者は、詳細指定ワークスペース上のリソース選択判断基準定義グラフィカル・ユーザ・インターフェース要素で、コスト、時間、品質、およびリスクなどの関連する判断基準を選択し、順序付け、重みを付け、その最小値および最大値を指定することによって、リソース優先順位９６を指定することもできる。旅行者の検索の結果が、図２のインターフェース３２の結果表示ワークスペースを介して表示される。旅行者は、リストされた旅行リソースの１つまたは複数を即座に選択するか、それらに関する追加の詳細を見ることを要求するか、前に指定された軸（ｎ次元の、コスト、時間、品質、およびリスクに関係する）のそれぞれに沿った各リソースの相対位置決めを示す応答セット・グラフィックを見ることを要求することができる。受け入れ可能な旅行リソースが提供されなかった場合には、旅行者は、ステップ１のコンテキスト選択ワークスペースに戻って、照会を再定義するか、「友人」などの異なるユーザ・コンテキストを選択することができる。旅行者は、ステップ２の詳細指定ワークスペースに戻ることを選択して、コンテキスト属性「移動方法」のデフォルト値を飛行機から列車に変更し、属性値「列車」もしくは「宿泊の方法」または「食事スタイル」などのコンテキスト属性に関連する他のコンテキスト属性値の値リソース・パラメータを追加または削除することもできる。旅行者は、追加の関連するリソースの識別を期待して、自分の選択判断基準、選択判断基準の重みづけ、および選択判断基準の最小値／最大値を変更することもできる。
【００６７】
図１に戻って、顧客セルフ・サービス・システムによって、ユーザ・コンテキストおよびシステムとの前の対話の組合せから導出されるｎ次元のコンテキスト・ベクトル２５’が実施されて、特定のコンテキストが特定のリソースにマッピングされる。これによって、ユーザがシステムを明示的にトレーニングすることを必要とせずに、所与のユーザの現在のコンテキストでそのユーザに関する検索結果の関連が高まる。推論および結論は、個々のユーザの好ましいリソース特性と、ユーザの共通の組のリソース特性の両方に関して行われる。これらは、本発明を使用する後続の検索のために各特定のユーザに提示されるアイコン・インターフェースを修正し、同一の検索に応答してインターフェースを介するユーザへの提示のために選択される結果を修正するために、サブプロセスへの入力として使用される。経時的に、このシステムは、個々の必要を満たす能力が改善され、ユーザのグループに好ましい回答を提案する能力へ進化する。全体的なシステムは、経時的にシステムを改善するのに役立つ新しいユーザ・コンテキストの識別において支援するためにユーザ対話レコードをクラスタ化するために、本明細書に記載のバッチ・バックグラウンド・プロセスも使用する。
【００６８】
従来技術は、情報検索システムで適応学習を利用してきたが、リソース検索および選択に関する全体的な顧客セルフ・サービス・システムは、コンテキスト的属性／値対の大量の豊富な組の使用を可能にし、リソース／リソース・グループではなくユーザ／ユーザ・グループに関する学習に焦点を合わせ、ユーザ・グループ特性を発見でき、それらを個人に適用することができる。従来技術の多くが、データベース構造の発見、リソース内のデータのクラスタ化、またはリソースに関する関連する分類学の発見に焦点を合わせているが、本発明のシステムは、予測的に使用することができるユーザ間のコンテキストおよびコンテキスト属性を発見する。本発明の顧客セルフサービス・システムは、学習結果の自動入力および半自動入力の両方との、教師付き論理および教師なし論理の非常に特殊化され最適化された組合せを使用し、コンテキストが閉ループ自己改良システム（フロント・エンド（入力）、ミドル（検索および表示）、およびバック・エンド（結果とユーザ・フィードバック）が統合される）内で使用されるので、高い値を引き渡すことができる。他のシステムは、フロント、ミドル、またはバックで機械学習を適用するが、完全に統合されてはいない。本発明のシステムは、コンテキスト分類および機能を識別し、それらを個々のユーザに適用して、ユーザの質問を完全に通信し、照会の検索パラメータの限定性および精度を高めるという重荷を減らす。本発明のシステムは、選択論理を識別し、改善し、コンテキスト変数の豊富な組に基づいて、一般的な質問に対する応答セットを識別し、改善する。本発明のシステムは、さらに、応答セットを順序付け、潜在的にそれをさらに制限し、コンテキスト変数の豊富な組に基づいて、特定のユーザの「最良の」リソースを識別する形で表示のために応答セットを準備する。本発明の表示では、さらに、提示される代替案の意思決定特性が示される
【００６９】
本発明の例示的な実行された実施形態に関して本発明を具体的に図示し、説明してきたが、形態および詳細における前述のおよび他の変更を、本発明の趣旨および範囲から逸脱せずに行うことができることを、当業者は理解するであろう。本発明の趣旨および範囲は、請求項の範囲によってのみ制限される。
【００７０】
まとめとして、本発明の構成に関して以下の事項を開示する。
【００７１】
（１）  リソース検索および選択を実行する顧客セルフ・サービス・システム用のユーザ・コンテキスト・クラスタ化システムであって、前記顧客セルフ・サービス・システムが、ユーザ・コンテキストのタイプおよび前記システムによって処理される各ユーザ・コンテキストに関連する１つまたは複数のコンテキスト属性を含むコンテキスト属性データベースと、コンテキスト属性ごとの値を計算する機能を含むコンテキスト属性機能データベースとを含み、前記ユーザ・コンテキスト・クラスタ化システムが、ユーザ対話レコードのデータベースの中からのユーザ対話データおよび前記ユーザ対話データの近さを関連付ける距離メトリックを受け取り、前記システム内でユーザによって開始される後続のリソース検索で使用される新しいユーザ・コンテキストおよび関連する属性を判定するために前記距離メトリックに従って前記ユーザ対話データをクラスタ化する処理機構を含み、改良された照会定義およびリソース・ルックアップが、前記新しい判定されたユーザ・コンテキスト属性から生じる、顧客セルフ・サービス・システム用のユーザ・コンテキスト・クラスタ化システム。
（２）  判定された新しいユーザ・コンテキストおよび関連するコンテキスト属性を用いて前記コンテキスト属性データベースを更新するシステム管理者をさらに含む、（１）に記載の顧客セルフ・サービス・システム用のユーザ・コンテキスト・クラスタ化システム。
（３）  前記システム管理者が、新しいコンテキスト属性および前記コンテキスト属性の値を計算するためのコンテキスト属性機能を開発する、（１）に記載の顧客セルフ・サービス・システム用のユーザ・コンテキスト・クラスタ化システム。
（４）  前記システムが、前記判定された新しいコンテキスト属性を有する新しいユーザ対話レコードを生成する、（１）に記載の顧客セルフ・サービス・システム用のユーザ・コンテキスト・クラスタ化システム。
（５）  前記距離メトリックが、前記ユーザ対話データのパラメータの近さを判定することを含み、近さパラメータが、ユーザ照会の結果セットの類似性を含む、（１）に記載の顧客セルフ・サービス・システム用のユーザ・コンテキスト・クラスタ化システム。
（６）  前記システム管理者が、特定のリソースを特定のコンテキスト・セットにマッピングする新しい定義および論理を開発し、前記定義およびマッピング論理を保管するためにデータベースを更新する、（１）に記載の顧客セルフ・サービス・システム用のユーザ・コンテキスト・クラスタ化システム。
（７）  前記ユーザ対話データが、過去および現在のユーザ照会を含む、（１）に記載の顧客セルフ・サービス・システム用のユーザ・コンテキスト・クラスタ化システム。
（８）  前記ユーザ対話データが、前記ユーザ照会に対するシステム応答を含む、（１）に記載の顧客セルフ・サービス・システム用のユーザ・コンテキスト・クラスタ化システム。
（９）  前記ユーザ対話データが、静的、ヒストリカル・コンテキスト、一時コンテキスト、組織コンテキスト、コミュニティ・コンテキスト、および環境コンテキストの１つまたは複数を含む生コンテキスト情報を含む、（１）に記載の顧客セルフ・サービス・システム用のユーザ・コンテキスト・クラスタ化システム。
（１０）  前記ユーザ対話データが、前記ユーザに関連し、そのユーザの対話状態および照会領域に依存する他の生コンテキストを含む、（９）に記載の顧客セルフ・サービス・システム用のユーザ・コンテキスト・クラスタ化システム。
（１１）  照会領域が、教育、旅行、および不動産の１つを含む、（１０）に記載の顧客セルフ・サービス・システム用のユーザ・コンテキスト・クラスタ化システム。
（１２）  前記ユーザ対話データが、ユーザ・フィードバックを含む、（１）に記載の顧客セルフ・サービス・システム用のユーザ・コンテキスト・クラスタ化システム。
（１３）  前記処理機構が、前記ユーザ対話データ・レコードをクラスタ化する教師なしクラスタ化アルゴリズムを実施する、（１）に記載の顧客セルフ・サービス・システム用のユーザ・コンテキスト・クラスタ化システム。
（１４）  前記システム管理者が、前記クラスタ化から新しいコンテキスト属性名を生成し、前記ユーザ対話レコード・データベース内の新しいレコードに、それらの属性の値を割り当て、前記コンテキスト割当の更新が、前記コンテキスト属性機能データベース内の前記機能を継続的に改善するトレーニング・データとして働く、（４）に記載の顧客セルフ・サービス・システム用のユーザ・コンテキスト・クラスタ化システム。
（１５）  リソース検索および選択を実行する顧客セルフ・サービス・システム内でユーザ・コンテキストをクラスタ化する方法であって、前記顧客セルフ・サービス・システムが、ユーザ・コンテキストのタイプおよび前記システムによって処理される各ユーザ・コンテキストに関連する１つまたは複数のコンテキスト属性を含むコンテキスト属性データベースと、コンテキスト属性ごとの値を計算する機能を含むコンテキスト属性機能データベースとを含み、
ａ）ユーザ対話レコードのデータベースの中からのユーザ対話データおよび前記ユーザ対話データの近さを関連付ける距離メトリックを受け取るステップと、
ｂ）前記システム内でユーザによって開始される後続のリソース検索で使用される新しいユーザ・コンテキストおよび関連する属性を判定するために前記距離メトリックに従って前記ユーザ対話データをクラスタ化するステップであって、改良された照会定義およびリソース・ルックアップが、前記新しい判定されたユーザ・コンテキスト属性から生じる、ステップと
を含む、ユーザ・コンテキストをクラスタ化する方法。
（１６）  判定された新しいユーザ・コンテキストおよび関連するコンテキスト属性を用いて前記コンテキスト属性データベースを更新するステップをさらに含む、（１５）に記載のユーザ・コンテキストをクラスタ化する方法。
（１７）  新しいコンテキスト属性および前記コンテキスト属性の値を計算するためのコンテキスト属性機能を開発するシステム管理者を実施するステップをさらに含む、（１５）に記載のユーザ・コンテキストをクラスタ化する方法。
（１８）  前記判定された新しいコンテキスト属性を有する新しいユーザ対話レコードを生成するステップをさらに含む、（１７）に記載のユーザ・コンテキストをクラスタ化する方法。
（１９）  前記クラスタ化するステップｂ）が、前記ユーザ対話データのパラメータの近さを判定するステップを含み、近さパラメータが、ユーザ照会の結果セットの類似性を含む、（１７）に記載のユーザ・コンテキストをクラスタ化する方法。
（２０）  特定のリソースを特定のコンテキスト・セットにマッピングする新しい定義および論理を開発し、前記定義およびマッピング論理を保管するためにデータベースを更新するステップをさらに含む、（１７）に記載のユーザ・コンテキストをクラスタ化する方法。
（２１）  前記クラスタ化するステップｂ）が、さらに、前記ユーザ対話データ・レコードをクラスタ化する教師なしクラスタ化アルゴリズムを実施するステップを含む、（１５）に記載のユーザ・コンテキストをクラスタ化する方法。
（２２）  前記クラスタ化から新しいコンテキスト属性名を生成するステップと、
前記ユーザ対話レコード・データベース内の新しいレコードに、それらの属性の値を割り当てるステップであって、前記コンテキスト割当の更新が、前記コンテキスト属性機能データベース内の前記機能を継続的に改善するトレーニング・データとして働く、ステップと
をさらに含む、（１７）に記載のユーザ・コンテキストをクラスタ化する方法。
（２３）  リソース検索および選択を実行する顧客セルフ・サービス・システム用のユーザ・コンテキストをクラスタ化する方法ステップを実行するために計算機によって実行可能な命令のプログラムを有形に実施する、計算機によって読取可能なプログラム記憶装置であって、前記顧客セルフ・サービス・システムが、ユーザ・コンテキストのタイプおよび前記システムによって処理される各ユーザ・コンテキストに関連する１つまたは複数のコンテキスト属性を含むコンテキスト属性データベースと、コンテキスト属性ごとの値を計算する機能を含むコンテキスト属性機能データベースとを含み、前記方法が、
ａ）ユーザ対話レコードのデータベースの中からのユーザ対話データおよび前記ユーザ対話データの近さを関連付ける距離メトリックを受け取るステップと、
ｂ）前記システム内でユーザによって開始される後続のリソース検索で使用される新しいユーザ・コンテキストおよび関連する属性を判定するために前記距離メトリックに従って前記ユーザ対話データをクラスタ化するステップであって、改良された照会定義およびリソース・ルックアップが、前記新しい判定されたユーザ・コンテキスト属性から生じる、ステップと
を含む、計算機によって読取可能なプログラム記憶装置。
（２４）  前記方法が、判定された新しいユーザ・コンテキストおよび関連するコンテキスト属性を用いて前記コンテキスト属性データベースを更新するステップをさらに含む、（２３）に記載の計算機によって読取可能なプログラム記憶装置。
（２５）  前記方法が、新しいコンテキスト属性および前記コンテキスト属性の値を計算するためのコンテキスト属性機能を開発するシステム管理者を実施するステップをさらに含む、（２３）に記載の計算機によって読取可能なプログラム記憶装置。
（２６）  前記方法が、前記判定された新しいコンテキスト属性を用いて前記新しいユーザ対話レコードを更新するステップをさらに含む、（２５）に記載の計算機によって読取可能なプログラム記憶装置。
（２７）  前記クラスタ化するステップｂ）が、前記ユーザ対話データのパラメータの近さを判定するステップを含み、近さパラメータが、ユーザ照会の結果セットの類似性を含む、（２５）に記載の計算機によって読取可能なプログラム記憶装置。
（２８）  前記方法が、特定のリソースを特定のコンテキスト・セットにマッピングする新しい定義および論理を開発し、前記定義およびマッピング論理を保管するためにデータベースを更新するステップをさらに含む、（２５）に記載の計算機によって読取可能なプログラム記憶装置。
（２９）  前記クラスタ化するステップｂ）が、さらに、前記ユーザ対話データ・レコードをクラスタ化する教師なしクラスタ化アルゴリズムを実施するステップを含む、（２３）に記載の計算機によって読取可能なプログラム記憶装置。
（３０）  前記方法が、
前記クラスタ化から新しいコンテキスト属性名を生成するステップと、
前記ユーザ対話レコード・データベース内の新しいレコードに、それらの属性の値を割り当てるステップであって、前記コンテキスト割当の更新が、前記コンテキスト属性機能データベース内の前記機能を継続的に改善するトレーニング・データとして働く、ステップと
をさらに含む、（２５）に記載の計算機によって読取可能なプログラム記憶装置。
【図面の簡単な説明】
【図１】顧客セルフ・サービス・システムの包括的な好ましい実施形態に含まれる構成要素発明の間の制御フローのステップを示す流れ図である。
【図２】システムのアイコン・インターフェースを介する顧客セルフ・サービス・システムとのユーザの対話の包括的な処理ステップを示す流れ図である。
【図３】アイコン・インターフェースを介する顧客セルフ・サービス・システムとの例のユーザ対話に対する、教育、不動産、および旅行領域からのデータ要素の例を示す図である。
【図４】コンテキスト選択ワークスペース１３を含む第１のグラフィカル・ユーザ・インターフェースであるインターフェース１２を示す図である。
【図５】詳細指定ワークスペース２３を含む第２のグラフィカル・ユーザ・インターフェースであるインターフェース２２を示す図である。
【図６】本発明の好ましい実施形態による、新しいユーザ・コンテキスト項目の発見および検証の全体処理を示す図である。
【符号の説明】
１１  外部ユーザ・データ
１２  第１アイコン・インターフェース：コンテキスト選択ワークスペース
１４  コンテキスト属性マスタ
１６  属性値機能
１８  リソース・インデクシング機能
１９  注釈付きリソース応答セット
１５  ユーザ対話レコード
２２  第２アイコン・インターフェース：詳細指定ワークスペース
２４  サブプロセス：ユーザ・コンテキスト分類
２５  ユーザ照会およびユーザ・コンテキスト・ベクトル
２５’  ユーザ照会およびユーザ・コンテキスト・ベクトル
２８  サブプロセス：リソース解決の適応インデクシングおよびリソース・ルックアップ
３２  第３アイコン・インターフェース：結果表示ワークスペース
３４  サブプロセス：応答セット順序付けおよび注釈
３５  ユーザ・コンテキスト・ベクトルおよびリソース応答セット
４２  リソース・ライブラリ
４４  距離メトリック
４６  注釈スコアリング・メトリック
４８  サブプロセス：コンテキスト・クラスタ・ディスカバリおよび検証
５１  ユーザ・コンテキストに対する調整挙動、結果表示操作挙動、結果表示挙動、および選択挙動
【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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