(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
１又は複数のコンピュータ装置により、
１又は複数の製品に関する１又は複数の意見を提供している１又は複数のユーザの各々について、
前記１又は複数の意見から１又は複数の意見レコードを得るステップであって、１又は複数の特定の意見レコードは、特定の製品と関係するユーザにより提供された特定の意見から得られる、ステップと、
前記特定の意見を１又は複数の文に分けるステップと、
各文について、
前記文が複数の所定の意見テンプレートのいずれかと一致するか否かを決定するステップであって、各意見テンプレートは、属性、前記属性を記述する表現及び前記表現に対応するスコアを含む、ステップ、
前記文が特定の所定の意見テンプレートと一致した場合、特定の意見レコードを構成するステップであって、前記特定の意見レコードの特徴は前記特定の所定の意見テンプレートの属性であり、前記特定の意見レコードの意見表現は前記特定の所定の意見テンプレートの表現であり、前記特定の意見レコードの意見スコアは前記特定の所定の意見テンプレートのスコアである、ステップ、
前記文が複数の所定の否定的指標のうちのいずれかを含むか否かを決定するステップ、
前記文が特定の所定の否定的指標を含む場合、前記特定の所定の否定的指標に基づき、前記特定の意見レコードの前記スコアを調整するステップ、
前記文が複数の所定の強度指標のうちのいずれかを含むか否かを決定するステップ、
前記文が特定の所定の強度指標を含む場合、前記特定の所定の強度指標に基づき、前記特定の意見レコードの前記スコアを調整するステップ、
を有する、ステップと、
を有する方法。
【請求項２】
前記意見レコードの各々は、
前記ユーザのユーザ識別子、
前記特定の製品を示す対象、
前記特定の製品の特徴、
前記ユーザにより提供された前記特定の意見に従って前記特徴を記述する意見表現、
前記意見表現に対応する前記特徴の意見スコア、
前記特定の意見が前記ユーザにより提供された時間、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記１又は複数の意見レコードに基づきユーザ嗜好プロファイルを生成するステップであって、
前記ユーザ嗜好プロファイルは、前記１又は複数の製品に対応する１又は複数のユーザ嗜好ベクトルを有し、
各ユーザ嗜好ベクトルは、対応する製品の１又は複数の特徴とそれぞれ前記１又は複数の特徴に対応する１又は複数の特徴スコアを含む、ステップ、
を更に有する請求項１に記載の方法。
【請求項４】
各ユーザについて、１又は複数の特定の意見レコードを前記ユーザにより提供された前記特定の意見から得るステップは、
各文について、前記文が前記複数の所定の意見テンプレートのうちのいずれとも一致しない場合、
前記文が複数の所定の意見語彙のうちのいずれかを含むか否かを決定するステップ、
前記文が特定の所定の意見語彙を含む場合、前記特定の意見レコードを構成するステップであって、前記特定の意見レコードの意見表現は、前記特定の所定の意見語彙である、ステップ、
を更に有する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
各ユーザについて、１又は複数の特定の意見レコードを前記ユーザにより提供された前記特定の意見から得るステップは、
各文について、
前記文が前記１又は複数の製品のうちのいずれかを含むか否かを決定するステップ、
前記文が特定の製品を含む場合、前記特定の意見レコードの対象を前記特定の製品になるように割り当てるステップ、
前記文が前記１又は複数の製品のうちのいずれも含まない場合、
１又は複数の前の文が前記１又は複数の製品のうちのいずれかを含むか否かを決定するステップ、
前記１又は複数の前の文が特定の製品を含む場合、前記特定の意見レコードの対象を前記特定の製品になるように割り当てるステップ、
を更に有する、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
各ユーザについて、前記ユーザにより提供された各意見は、前記ユーザ及び前記意見が提供された時間と関連付けられる、請求項２に記載の方法。
【請求項７】
各ユーザについて、前記ユーザの影響を決定するステップ、を更に有する請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記１又は複数のユーザは、ソーシャルネットワークに属し、各ユーザは、前記ソーシャルネットワーク内で１又は複数の他のユーザと社会的に繋がっている、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
各ユーザについて、前記ユーザの前記影響を決定するステップは、
各ユーザにより提供された１又は複数の意見の統計に基づき、前記ユーザのランダムな確率を計算するステップ、
前記ソーシャルネットワーク内の１又は複数のユーザの間の社会的繋がり、前記ソーシャルネットワーク内で各ユーザが他のユーザに与える影響、及び前記ユーザの前記ランダムな確率に基づき、前記ユーザの意見ランクを計算するステップ、
を有する請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
複数の製品の各々について、各ユーザのユーザ嗜好プロファイルに基づき、製品嗜好プロファイルを構成するステップであって、前記製品嗜好プロファイルは前記製品の１又は複数の特徴を有し、１つの特徴スコアはそれぞれ前記１又は複数の特徴に対応する、ステップ、を更に有する請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
前記複数の製品の各々について、前記製品嗜好プロファイルを構成するステップは、
前記製品嗜好プロファイル内の各特徴について、前記製品に対応する１又は複数の特定のユーザ嗜好ベクトルに基づき、１又は複数のユーザの１又は複数の特定のユーザ嗜好プロファイルから、前記製品嗜好プロファイル内の対応する特徴スコアを計算するステップであって、
各特定のユーザについて、前記特定のユーザの影響により、前記特定のユーザの対応する特定のユーザ嗜好ベクトル内の特徴の特徴スコアを調整するステップと、
前記１又は複数の特定のユーザと関連する特徴の１又は複数の調整された特徴スコアを結合するステップと、を有するステップ、
を有する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記複数の製品のうちの１又は複数の各々の製品嗜好プロファイルと、前記ユーザのユーザ嗜好プロファイルとに基づき、第１のユーザについて、前記複数の製品のうちの１又は複数の照合するステップ、
前記第１のユーザに前記複数の製品のうちの前記１又は複数を推奨するステップ、
を更に有する請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
各ユーザのユーザ嗜好プロファイルに基づき、前記１又は複数のユーザを１又は複数のユーザグループにクラスタリングするステップ、
各ユーザグループについてターゲットマーケティングを行うステップ、
を更に有する請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
各製品は、物理的製品、ソフトウェアプロダクト又はサービスである、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
１又は複数のプロセッサにより実行可能な命令を有するメモリ、
前記メモリに結合され、前記命令を実行するよう動作する１又は複数のプロセッサ、
を有し、
前記１又は複数のプロセッサは、前記命令を実行すると、
１又は複数の製品に関する１又は複数の意見を提供している１又は複数のユーザの各々について、
前記１又は複数の意見から１又は複数の意見レコードを得るステップであって、１又は複数の特定の意見レコードは、特定の製品と関係するユーザにより提供された特定の意見から得られる、ステップと、
前記特定の意見を１又は複数の文に分けるステップと、
各文について、
前記文が複数の所定の意見テンプレートのいずれかと一致するか否かを決定するステップであって、各意見テンプレートは、属性、前記属性を記述する表現及び前記表現に対応するスコアを含む、ステップ、
前記文が特定の所定の意見テンプレートと一致した場合、特定の意見レコードを構成するステップであって、前記特定の意見レコードの特徴は前記特定の所定の意見テンプレートの属性であり、前記特定の意見レコードの意見表現は前記特定の所定の意見テンプレートの表現であり、前記特定の意見レコードの意見スコアは前記特定の所定の意見テンプレートのスコアである、ステップ、
前記文が複数の所定の否定的指標のうちのいずれかを含むか否かを決定するステップ、
前記文が特定の所定の否定的指標を含む場合、前記特定の所定の否定的指標に基づき、前記特定の意見レコードの前記スコアを調整するステップ、
前記文が複数の所定の強度指標のうちのいずれかを含むか否かを決定するステップ、
前記文が特定の所定の強度指標を含む場合、前記特定の所定の強度指標に基づき、前記特定の意見レコードの前記スコアを調整するステップ、
を有する、ステップと、
を実行する、システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、概してユーザ又は顧客意見分析に関する。
【背景技術】
【０００２】
開発者、製造業者、小売業者及びマーケティング担当者は、彼らの製品又はサービスに関する意見又はフィードバックを彼らのユーザ又は顧客から収集する場合が多い。これらの意見又はフィードバックは、種々の情報源から、オンライン及びオフラインの両方で集められる。ユーザ又は顧客は、製品又はサービスを全体として（例えば、所定の評定尺度を用いて）ランク付けするよう、又は製品又はサービスの異なる属性、特徴若しくは側面を格付けするよう依頼されることがある。ユーザ又は顧客は、製品又はサービスについて（例えば、自由形式のテキストとして）コメントする機会を与えられることがある。ユーザ又は顧客から集められた意見又はフィードバックは、既存の製品又はサービスの設計又は機能の改良、新製品若しくは新サービスの開発、製品若しくはサービスの選択、及びターゲットマーケティングのような種々の目的のために分析される。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明は、顧客関係管理技術分野のためのユーザ中心の意見分析を提供する。
【図面の簡単な説明】
【０００４】
【図１】ユーザ中心の意見分析及び顧客関係管理のための例示的なシステムを示す。
【図２】ユーザ意見を含むテキストから意見レコードを抽出する例示的な方法を示す。
【図３】個々のユーザの製品嗜好プロファイルを生成する例示的な方法を示す。
【図４】ユーザの影響に基づき製品属性を精緻化する例示的な方法を示す。
【図５】顧客関係管理を対象とする例示的なシステムを示す。
【図６】例示的なコンピュータシステムを示す。
【図７】例示的なネットワーク環境を示す。
【図８】例示的な従属関係テンプレートを示す。
【発明を実施するための形態】
【０００５】
ユーザ又は顧客から集められた製品又はサービスに関する意見又はフィードバックは、既存の製品又はサービスの設計又は機能の改良、新製品若しくは新サービスの開発、製品若しくはサービスの選択、及びターゲットマーケティングのような種々の目的のために分析される場合が多い。しかしながら、既存のユーザ意見分析システムは、大体、意見が提供され集められた製品又はサービスに焦点を当てる。このようなシステムは、「製品中心の」意見分析システムと称される。他方で、本開示は、意見が集められた製品又はサービスに加え、これらの意見を提供しているユーザにも焦点を当てる「ユーザ中心の」意見分析システムを説明する。言い換えると、ユーザ中心の意見分析システムは、製品又はサービスに関して表明された意見を考慮するだけでなく、誰が（例えば、ユーザ又は顧客が）これらの意見を表明しているかも考慮する。
【０００６】
図１は、ユーザ中心の意見分析及び顧客関係管理のための例示的なシステムを示す。特定の実施形態では、製品若しくはサービスに関するユーザ意見又は意見表現を含むテキストが、種々の情報源（１２０）から、オフライン若しくはオンラインのいずれか又はその両者を介して集められる。ユーザ意見を含むテキストは、任意の数の情報源（１２０）から集められてもよく、本開示は、任意の適切な意見ソース（１２０）を包含する。例えば、ユーザ意見又は意見表現を含むテキストは、製品調査、ソーシャルネットワークウェブサイト（例えば、Twitter又はFacebook）、又は電子商取引ウェブサイト（例えば、Amazon又はNetflix）から集められる。製品は、物理的な製品又はソフトウェア製品であってもよい。ユーザ意見を含むテキストは処理され、これらの意見から属性に基づく意見レコードが抽出される（ステップ１０１）。各意見レコードは、特に、その意見レコードが抽出された意見を提供したユーザを考慮する。製品の嗜好は、意見レコードに基づき、ユーザについて生成される（ステップ１０２）。さらに、属性は、意見を提供しているユーザ及びそれらの他者（例えば、他のユーザ）に与える影響を考慮して、評価され精緻化される（ステップ１０２）。特定の実施形態では、ターゲットマーケティングは、ユーザの製品の嗜好及び製品の精緻化された属性に基づく意見評価（ステップ１０３）に基づき行われてもよい。
【０００７】
図２は、製品又は差＾ビスに関するユーザ意見又は意見表現を含むテキストから意見レコードを抽出する例示的な方法を示す。特定の実施形態では、特定の製品若しくはサービスに関するユーザ意見を含むテキストは、種々の情報源（１２０）から、オフライン若しくはオンラインのいずれか又はその両者を介して集められる。ユーザ意見のテキストの各々は、自由形式であり、任意の数の文を含んでもよい。図２に示したステップは、利用可能なユーザ意見のテキストの各々に同様に適用できる。
【０００８】
ユーザ意見を含む特定の入力テキストが与えられると、その意見に含まれる個々の文が、例えば適切な言語の文法に基づき検出される（ステップ２０１）。例えば、多くの言語では、空白（「  」）は、通常、２つの単語を分ける。ダッシュ（「−」）は、２つの単語を結合し、合成語を形成する場合が多い。ピリオド（「．」）は文の終わりを示すことが多く、ピリオドの直後の単語は別の文の始まりである可能性が高い。適切な言語の文法に基づき意見のテキストを解析することにより、意見のテキストは、多数の個別の文に分けられる。
【０００９】
特定の実施形態では、ユーザ意見を含むテキスト内で検出された幾つかの文は、手動で注釈を付けられてもよい。これらの注釈付きの文は、ユーザ意見を抽出するためにコンピュータを訓練するトレーニングデータとして用いることができる。機械学習は、コンピュータにデータに基づき学習させるアルゴリズムの設計及び開発に関する科学的教義である。望んでいる目的は、経験を通じて（例えば、アルゴリズムを「訓練」するために、データをアルゴリズムに適用することにより）、アルゴリズムを改良することである。このため、データは「トレーニングデータ」と称される場合が多い。機械学習処理は、特定の機能を実行することを学習するようコンピュータを訓練する。通常、アルゴリズムは、トレーニングデータをアルゴリズムに適用することにより設計され訓練される。アルゴリズムは、そのアルゴリズムがトレ―ニングデータにどのように応答するかに基づき調整（つまり、改良）される。多くの場合、トレーニングデータの複数のセットが同一のアルゴリズムに適用され、アルゴリズムが繰り返し改良されるようにする。
【００１０】
ユーザ意見を抽出するようコンピュータを訓練するために、トレーニングデータ（例えば、ユーザ意見）は手動で注釈が付けられる。これは、大規模な文書処理で計算的に負荷が大きい。トレーニングデータを手動で準備するために、適度に十分な数のユーザ意見が用意される。ユーザ意見を含むこれらのテキスト内の各文は、手動で調べられマーク付けされる（例えば、対象、特徴、感情表現、スコア、等）。これらの注釈付きのトレーニングデータは、自動感情分析規則を生成するために機械学習システムに入力される。
【００１１】
幾つかの実装では、図２は、コンピュータ装置で実行できるコンピュータソフトウェアとして実装されてもよい。ユーザ意見を含むテキストは、処理され分析され、属性に基づく意見レコードが自動的に抽出される。
【００１２】
特定の実施形態では、ユーザ意見を含む入力テキストから検出された文は、更なる分析のために（例えば、データストア２１１に）格納されてもよい。例えば、入力テキスト毎に、入力テキスト内で検出された個々の文は、順序付きリストとして一緒に格納されてもよい。リストの最初のエントリが入力テキスト内で最初に見付かった文であり、リストの２番目のエントリが入力テキスト内で２番目に見付かった文であり、以下同様にしてもよい。多数の属性に基づく意見レコードは、ユーザ意見に含まれる個々の文を分析することにより、ユーザ意見を含む入力テキストについて決定できる。
【００１３】
特定の実施形態では、各属性に基づく意見レコードは、所定のフォーマットを有してもよい。幾つかの実施形態では、各属性に基づく意見レコードは、以下のフォーマットを有してもよい。（@User,  Object,  Attribute,  OpinionExpression,  OpinionScore,  Time）この意見レコードフォーマットでは、「User」は意見を提供しているユーザ（例えば、ユーザ識別子（ＩＤ）により示される）であり、「Object」は意見が与えられた製品又はサービスであり、「Attribute」は意見が与えられた製品又はサービスの特定の属性であり、「OpinionExpression」は「Feature」を説明する表現であり、「OpinionScore」は「Attribute」を格付けするスコア（例えば、所定の範囲の番号）であり、「Time」は意見が与えられた時間である。本開示で、用語「特徴（feature）」及び「属性（attribute）」は本同義的に用いられる。
【００１４】
このフォーマットの例示的な意見レコードは、（@user_１,  Audi,  engine,  powerful,  +４.５,  ５:００pm  ３/１/２０１１）である。この例では、意見を提供しているユーザのユーザＩＤは「user_１」である。意見が与えられた製品は、「Audi」の自動車である。意見が与えられた製品の特定の属性は、自動車の「エンジン（engine）」である。ユーザはエンジンを「力強い（powerful）」と説明している。エンジンの特徴について決定されたスコアは「＋４．５」である。意見が与えられた時間は「５:００pm  ３/１/２０１１（２０１１年３月１日午後５時）」である。
【００１５】
このような意見レコードは、各レコードが製品又はサービスの特定の特徴又は属性に関するので、「属性に基づく」意見レコードと称される。ユーザが製品又はサービスについて意見又はフィードバックを提供するとき、ユーザは、その製品又はサービスの任意の数の特徴又は属性について彼／彼女の見解を表現し得る。例えば、Audiの自動車の場合、ユーザは、そのエンジン、外観デザイン、内部デザイン、燃費効率、電子部品、等について彼／彼女の見解を表明し得る。ユーザ意見の中で議論された各特徴は、対応する属性に基づく意見レコードを有し得る。したがって、複数の意見レコードが、入力されたユーザ意見のテキストに基づき決定され得る。例えば、Audiの自動車に対する別の意見レコードは、「user_１」により提供されたユーザ意見のテキストから決定され、（@user_１,  Audi,  mileage,  average,  +１.２,  ５:００pm  ３/１/２０１１）であり得る。この例では、ユーザは、Audiの自動車の燃費効率を「平均的（average）」であると説明し、その燃費効率に対して決定されたスコアは「＋１．２」である。  ユーザが製品又はサービスに関する意見又はフィードバックテキストを提供するとき、ユーザは、彼／彼女のアカウントにログインし又は彼／彼女の名前を与えることを要求される場合が多い。したがって、各意見を提供しているユーザのＩＤ又は名前は、ユーザが彼／彼女の意見を提出するときに集めることができる。同様に、ユーザが彼／彼女の意見を提出した時間も集められる。例えば、提出時、各ユーザ意見は、その意見を提供しているユーザのユーザＩＤ及び提出時間を示すタイムスタンプと関連付けられてもよい。
【００１６】
特定の実施形態では、ユーザ意見の個々の文は、Object、Attribute、OpinionExpression及びOpinionScoreのような、特定のフォーマットのユーザ意見に対して属性に基づく意見レコードを構成するために必要な更なる情報を抽出するために分析され得る。特定のユーザ意見のテキスト内で特定の文が見付かった場合、その文は解析され及び分析され、意見の語彙（ステップ２０２）、特徴又は属性（ステップ２０３）、否定及び強度の指標（ステップ２０４）、オブジェクト（ステップ２０６）を文から抽出する試みが行われる。全ての文がこれらの種類の情報の各々及び全てを含むわけではなく、幾つかの文は幾つかの種類の情報を提供し、他の文は他の種類の情報を提供するかも知れない。特定のユーザ意見の中で見付かった全ての文から抽出された情報は、ユーザ意見についての意見レコードを構成するために結合されてもよい。
特定の実施形態では、意見語彙は、所定の単語又は表現のセットであり、製品又はサービスの特徴又は属性を記述するために適用され用いることができる。例えば、それらは、種々の製品又はサービスに関する意見又はフィードバックを提供するときに、ユーザが彼らの見解を表現するために用い得る単語である。これらの単語は、意見辞書（２１２）を形成し得る。幾つかの実装では、単語は、属性非依存辞書（２１２Ａ）と属性依存辞書（２１２Ｂ）とに更に分類できる。これらの辞書（２１２Ａ及び２１２Ｂ）は、属性の単語及び対応する意見表現の単語を含み、それらが直ちにアクセス可能なように格納され得る。幾つかの実装では、意見語彙は、製品又はサービスに関するユーザの意見（例えば、「力強い」、「良い」、「悪い」、「酷い」、「効率的」、「美しい」、「安っぽい」、「嫌だ」、「気に入る」、等）を記述又は表現する単語（例えば、形容詞、副詞、名詞、動詞、等）であってもよい。幾つかの単語は、特定の特徴又は属性にのみ適用でき（つまり、属性に依存する単語）、他の単語は広く適用可能であってもよい（つまり、属性に依存しない単語）。各文の中の個々の単語は、属性非依存辞書（２１２Ａ）及び属性依存辞書（２１２Ｂ）と照合され、どちらかの辞書に含まれている単語は各文から抽出される。
【００１７】
特定の実施形態では、特徴又は属性は、製品又はサービスの特定の側面又は特徴であってもよい。異なる製品又はサービスは、異なる種類の特徴又は属性を有してもよい。例えば、自動車の特徴は、そのエンジン、燃費効率、外観デザイン、内部デザイン、変速装置、等を含んでもよい。他方で、デジタルカメラの特徴は、画素解像度、画像フォーマット、絞り、シャッタスピード、レンズ、等を含んでもよい。幾つかの実装では、所定の意見テンプレートセット（２１３）があり、属性は、個々の文からこれらの意見テンプレート（２１３）に基づき抽出される。各文は、意見テンプレート（２１３）と比較されてもよい。文が属性単語を含む意見テンプレート（２１３）と一致する場合、明確な属性は、その意見テンプレート（２１３）に基づき文から抽出される。幾つかの他のテンプレートの整合では、文の中に明確な属性が見付からない場合、文の中に意見語彙が見付かった場合には、その意見語彙に基づき、潜在的な属性が特定できる。
【００１８】
幾つかの実装では、各意見テンプレート（２１３）は、特定の属性、その属性を記述するために用いられる表現（つまり、OpinionExpression）、その表現に対するスコア（つまり、OpinionScore）を含み得る。表現は、例えば、形容詞、副詞、名詞、動詞、語句、等であってもよい。異なる属性は、異なる関連表現を有し得る。例えば、自動車のエンジンは、「力強い」、「強い」、「信頼性が高い」、「弱い」、「月並み」のように記述できる。一方で、自動車の内装は、「優美だ」、「最高級の」、「快適な」、「広々とした」等のように記述できる。異なる表現は、異なるスコアと関連付けられる。例えば、肯定的表現は正のスコアと関連付けられ、否定的表現は負のスコアと関連付けられてもよい。表現が強いほど、スコアが高いか又は低い。以下は、意見語彙辞書とも称される意見辞書（２１２）の一例である。具体的な属性又は特徴は、所定の属性又は特徴のカテゴリにグループ化できる。
【００１９】
表１：例示的な意見語彙辞書
【表１】
0006040661.tif 000002
【００２０】
意見表現を有する各文は、その文が特定のテンプレートと一致するか否かを決定するために、個々の意見テンプレート（２１３）と比較される。
【００２１】
特定の実施形態では、特定の文が与えられると、先ず、文が任意の意見表現を含むか否かを決定するために、文が調べられる。全ての文が必ずしも意見表現を含まないので、意見表現を含まない文は、フィルタされ除外される。意見表現は、意見辞書２１２に定められてもよい。したがって、文は、意見辞書２１２に基づき調べられる。
【００２２】
文が１又は複数の意見表現を含むとする。次に、意見テンプレート２１３を用いて、文から属性を抽出する試みが行われる。文は、意見テンプレート２１３と一致し得る。一致が見付かった場合、一致したテンプレートに基づき、属性が文から抽出される。明確な属性が見付かった場合、明確な属性を用いて、属性に基づくユーザレコードが構成できる。他方で、明確な属性が見付からない場合、意見辞書に基づき、その文に対して潜在的な属性が特定される。次に、潜在的な属性を用いて、属性に基づく意見レコードが構成される。このレコードは、属性、その属性を記述する表現、その表現に対応するスコアを含み得る。例えば、潜在的な属性を有する文と照合するテンプレートは、次の通りであってもよい。
【数１】
0006040661.tif 000003
このテンプレートは、文「Audi  A８  is  really  stylish!」と以下の通り照合される。（１）$objectは「Audi  A８」に対象（Object）として適用され、（２）$mod０は「is」に適用され、（３）$intensityは「really」に強度指標として適用され、（４）$OpinionExpは「stylish」に意見表現として適用される。
【００２３】
文が対象を含む場合、その対象は文から抽出される。文が対象を含まない場合、前の文（つまり、現在の文の前にある文）が対象についてスキャンされる。幾つかの実装では、製品名のリストは、顧客の興味又は要求に基づき対象として予め定められてもよい。
【００２４】
最後に、文は、指標リスト２１４に基づき、否定及び／又は強度の指標を含むか否かを決定するために更に分析される。そのような指標を含む場合、意見レコードのスコアは相応して調整される。例えば、否定指標が見付かった場合、現在のスコアは無効にされる。強度指標が見付かった場合、現在のスコアは、相応して更に増大又は減少される。
【００２５】
更に明確な属性及び潜在的な属性を説明するために、以下の例を検討する。文「The  engine  of  Audi  AS  is  so  powerful」から、用語「engine」は明確な特徴又は属性である。文「The  car  is  beautiful」から、用語「appearance」は潜在的な属性である。文「The  manufacturing  quality  of  Toyota  is  outstanding」から、用語「manufacturing  quality」は明確な属性である。文「The  BMW  is  too  expensive」から、用語「price」は潜在的な属性である。これらの明確な属性及び潜在的な属性は、意見語彙辞書の中に定められる。
【００２６】
時々、文の中で、特定の単語が、それら単語の間で相互依存関係を有する場合がある。例えば、形容詞は、通常、名詞を説明するが、副詞は、通常、動詞を説明する。次の例示的な文「ScanSnap  is  very  fast  but  most  importantly,  the  software  works  efficiently」を検討する。この文は、２つの名詞「ScanSnap」及び「software」を含む。形容詞「fast」は「ScanSnap」を説明し、副詞「very」は「fast」を説明する。動詞「works」は「software」を参照し、副詞「efficiently」は「works」を説明する。この例では、同じ文から２つの意見レコードを得ることができる。
【００２７】
幾つかの実装では、２種類のテンプレート、及びユーザ意見を抽出する２つの異なる方法がある。１つ目は、文の浅い構造分析に基づく。これは、文の中の意見レコードを抽出するために正規表現に基づくテンプレートを使用するような構文解析を含まない。例えば、次のテンプレートを検討する。
【数２】
0006040661.tif 000004
このテンプレートは、以下のように、文「The  manufacturing  quality  is  so  outstanding」と照合するために用いられる。（１）$mod０＝「is|was|are|were|'s|'re|seems|looks|happens  to  be」、（２）$notは否定指標であり、（３）$intensityは強度指標であり、（４）$OpinionExpは意見表現である。
【００２８】
２番目の手法は、依存関係テンプレートに基づく。これは、意見抽出のために、文の構文構造を解析する。幾つかの共通の構文依存関係規則は、テンプレートを形成するために抽出される。そして、これらの規則又はテンプレートは、意見抽出に適用できる。例えば、文に適用される図８に示される例示的な依存関係テンプレートを検討する。この文からテンプレートを用いて意見レコードを抽出する２つの例がある。第１の例では、表現「fast」は意見語彙辞書に基づき捜し出される。次に、強度の単語「very」は、規則「advmod(JJ,RB)」及び指標リストに基づき捜し出される。「JJ」は「形容詞」を表し、「fast」の品詞（part  of  speech：ＰＯＳ）である。また、「RB」は「副詞」を表し、「very」のＰＯＳである。最後に、対象「ScanSnap」は、規則「nsubj(JJ,NNP)」に基づき検出される。ここで、明確な属性は見付からなかったが、潜在的な属性は、（例えば、表現「fast」により、）意見辞書に定められた「速度（speed）」である。第２の例では、表現「efficiently」は辞書内の意見語彙に基づき捜し出される。次に、動詞「works」は、規則「advmod(VB,RB)」に基づき捜し出され、「（works,  efficiently）」を与える。「VB」は「動詞」を表す。最後に、対象「software」は、規則「nsubj(VB,NN)」に基づき捜し出され、「（works,  software）」を与える。「NN」は「名詞」を表す。
【００２９】
特定の実施形態では、特定の単語は、否定指標又は強度指標（例えば、副詞）として考えられる。例えば、文は「This  car  is  not  good」と記載する。単語「good」は好適的な形容詞だが、単語「not」はその肯定的な形容詞を否定するので、ユーザは実際には車が悪いと言っており、否定的である。この例では、単語「not」は、文の中の幾つかの他の単語を否定するので、否定指標と考えられる。別の例では、文は「This  car  is  very  good」と記載する。この例では、単語「very」は、単語「good」を更に強調し、ユーザが車は並外れて良いと考えていることを示す。別の文は「This  car  is  absolutely  terrible」と記載する。ここで、単語「absolutely」は単語「terrible」を更に強調する。これら２つの例では、単語「very」及び「absolutely」は、文の中の特定の他の単語（例えば、OpinionExpressionと考えられる形容詞）を更に強調するので、強度指標と考えられる。
【００３０】
幾つかの実装では、否定及び強度指標の所定のリスト（２１４）が存在してもよい。各文の単語は、指標リスト（２１４）と比較されてもよい。文の中に一致が見付かった場合（つまり、否定又は強度指標が見付かった場合）、OpinionScoreが相応して調整される。例えば、否定指標が見付かった場合、正のOpinionScoreは、対応する負の値に否定（negate）される。強度指標が見付かった場合、正のOpinionScoreは適切に更に増大されるか、負のOpinionScoreは適切に更に減少される。
【００３１】
特定の実施形態では、対象は、ユーザ意見が提供されている製品又はサービスであり、ユーザ意見の文から抽出できる。特定の文が与えられると、文は、その文の中に製品又はサービスを参照する単語があるかどうかを決定するために解析される。そのような単語があった場合には、その１又は複数の単語は、意見レコードの対象として文から抽出される。他方で、そのような単語が見付からなかった場合、前の文に製品又はサービスを参照する単語があるかどうかを決定するために、前の文が解析される。そのような単語があった場合には、その１又は複数の単語は、意見レコードの対象として文から抽出される。時々、ユーザは、彼／彼女が意見を提供する製品又はサービスに文の始めの方で言及し、後続の文ではその製品又はサービスに繰り返し言及しない。したがって、前の文の解析は、特定の文が製品又はサービスに言及していない場合にも、その製品又はサービスを参照する単語を捜し出すのを助けることができる。
【００３２】
ステップ２０２−２０６を更に説明するために、以下の例文を検討する。「The  engine  of  my  Audi  is  so  powerful」この例では、単語「engine」は属性であり、単語「Audi」は対象であり、単語「so」は強度指標であり、単語「powerful」は意見語彙である。上述の例示的な属性に基づき、意見語彙「powerful」が属性「engine」と関連付けられるとき、スコアは「＋４」である。しかしながら、強度指標「so」が、文の中で見付かっている。各強度指標は、強度スコアと共に定めることができ、種々の方法に基づき意見レコードの意見スコアを調整するために用いることができる。従って、スコアは「＋４．５」に増大されてもよい。さらに、ユーザの提供する意見及び意見の与えられた時間は、意見が提出されるときに集められる。したがって、この文から得られる意見レコードは、（user_１,  Audi,  engine,  powerful,  +４.５,  ５:００pm  ３/１/２０１１）である。
【００３３】
特定の実施形態では、ユーザ意見から得られた属性に基づく意見レコードは、データストア（２１５）に格納され（ステップ２０７）、更なる処理のために直ちに利用可能にされる。特定の製品に関するユーザの意見レコードは、意見辞書に定められた属性カテゴリにグループ分けできる。また、各属性カテゴリのユーザの意見スコアは、このカテゴリ内の属性の意見スコアの平均として計算できる。
【００３４】
図３は、個々のユーザの製品嗜好プロファイルを生成する例示的な方法を示す。属性に基づく意見レコードのセット（２１５）、属性に基づく意見レコード（２１５）が引き出されたユーザ意見を提供したユーザのセット（３１１）が与えられると、特定の実施形態では、各ユーザの意見レコード（２１５）は、製品又はサービスに基づき情報集約される（ステップ３０１）。各ユーザは、ユニークなユーザ識別子（３１１）により識別できる。ユーザは、任意の数の製品又はサービスに関する任意の数の意見を提供できる。ユーザは、同一の製品又はサービスに関する複数の意見を提供できる。１又は複数の属性に基づく意見レコード（２１４）は、各ユーザ意見のテキストから引き出すことができる。したがって、各ユーザは、任意の数の製品又はサービスに関する任意の数の属性に基づく意見レコード（２１４）と関連付けられる。ユーザが意見を提供した製品又はサービスについて、これらの意見から引き出された対応する属性に基づく意見レコードが集約される(ステップ３０１)。
【００３５】
例えば、Audiの自動車に関する意見を提供するユーザは、自動車のエンジン、燃費効率、快適さ、価格、安全性及び顧客サービスを議論しているかも知れない。これらの特徴の各々は、対応する属性に基づく意見レコードを有し得る。これらの意見レコードは、一緒に集約され、ユーザが彼／彼女の意見の中で議論した自動車の全ての属性が考慮に入れられるようにする。
【００３６】
特定の実施形態では、ユーザの嗜好プロファイルは、ユーザ毎に生成できる（ステップ３０２）。１つのユーザ嗜好ベクトルは、特定の製品又はサービスについて、ユーザの集約された属性に基づく意見レコードに基づき生成できる。各ベクトルは、集約された属性に基づく意見レコードからの属性若しくは属性カテゴリ、及び各属性若しくは属性カテゴリの嗜好スコアを含む。属性又は属性カテゴリのスコアは、その属性又は属性カテゴリの対応する意見レコードのOpinionScoreに基づき決定される。特定の実施形態では、ユーザの製品嗜好プロファイルは、それぞれ多数のユーザ嗜好ベクトルを含み、データストア（３１２）に格納されてもよい。
【００３７】
特定の用途では、ユーザ嗜好ベクトルは、具体的な個々の属性ではなく、よりコンパクトで便利なデータビューを提供できるため属性カテゴリに基づき提示される場合が多い。例えば、自動車に関する意見を提供するユーザの場合、自動車に関する集約された意見レコードに基づき生成された６個の属性カテゴリのユーザ嗜好ベクトルは、次の通りである。
【００３８】
表２：例示的なユーザ嗜好ベクトル
【表２】
0006040661.tif 000005
【００３９】
ユーザにより表明された意見は、特定の製品及び特徴に関するそのユーザの興味及び関心を示す。ユーザにより表明された全ての意見を集約した後、特定の製品又はサービスの彼／彼女の嗜好は、属性ベクトル又は属性カテゴリベクトルとして提示できる。例えば、ユーザが車Ａの燃費効率について不満を言う場合、彼は車の高い燃費効率を好むことが推測できる。彼が、彼は車Ｂの顧客サービスを高く評価すると更に表明した場合、彼は車の良質な顧客サービスに関心があることが推測できる。ベクトルの重みは、抽出されたOpinionScoreで提示されたユーザの意見の強度に基づき計算できる。集約されたユーザの意見は、１つの製品のみではなく、その類の製品から生じ得る。上述の例では、ユーザの好みの車は、車Ａと車Ｂの両方から推測される。
【００４０】
特定の実施形態では、特定のユーザＸが与えられると、ユーザＸの嗜好は、ユーザＸの前の意見レコードに基づき推測される。幾つかの実施形態では、正の値が肯定的な意見のスコアに用いられ、負の値が否定的な意見に用いられる場合、意見スコアの絶対値は、彼の嗜好ベクトルを計算するために用いることができる。ユーザは常に全ての製品の特徴又は属性の良好な評価を有する製品を望むと考えられるので、嗜好ベクトルは正のスコアである。ユーザＸが特定の特徴又は属性に強い意見を表明している場合、それは、この特徴又は属性についてのユーザの更なる興味又は関心を反映する。意見レコードの中の意見スコアの絶対値は、嗜好ベクトルの値を設定するために用いることができる。ユーザＸが１つより多い製品の同一の特徴又は属性について意見を表明している（例えば、ユーザＸは携帯電話機Ａ、携帯電話機Ｂ、携帯電話機Ｃの信号受信に関して意見を表明している）場合、携帯電話機Ａ、Ｂ、Ｃのこの特徴又は属性のスコアの絶対値の平均は、個の特徴の嗜好スコアについて計算できる。特定の属性カテゴリのユーザの嗜好スコアは、属性カテゴリに属する全ての属性のこのユーザの嗜好スコアの平均として計算できる。
【００４１】
上述の手法は、嗜好ベクトル生成の一例である。意見レコードに基づく他の推定方法が用いられてもよく、本開示は任意の適切な方法も包含する。
【００４２】
幾つかの実施形態では、各種類の製品又はサービスは、所定の属性及び属性カテゴリのセットを有してもよい。ユーザが特定の製品又はサービスに関する意見を提供しているとき、ユーザ嗜好ベクトルが生成され、このベクトルは所定の属性又は属性カテゴリのセットを有する。ベクトルに含まれる属性又は属性カテゴリ毎に、その属性又は属性カテゴリに関するユーザの対応する属性に基づく意見レコードが存在する場合、ベクトル内の属性又は属性カテゴリのスコアは、対応する属性に基づく意見レコードのOpinionScoreに基づき決定される。その他の場合（例えば、ユーザが彼／彼女の意見の中で特徴を議論していない場合）、ベクトル内の特徴のスコアは、既定値（例えば、中間スコア）を与えられる。例えば、スコアの範囲が−５から＋５までの場合、既定値は０であってもよい。
【００４３】
人間は互いに付き合う。各人は、家族、友人、同僚、仕事仲間、知人、等のような社会的繋がりを有する。ユーザが製品又はサービスに関する意見を提供するとき、この意見は他者、知人、並びに他人にも、彼らがその製品又はサービスをどのように見るかに影響を与え得る。このような影響は、意見を提供するユーザ、意見を受け取る他者、又はユーザと他者との間の関係に依存して、特定の時期において強く他の時期には弱くなる。例えば、デジタルカメラに関する意見を提供するユーザがその分野の専門家（例えば、デジタルカメラを開発する技術者、又はデジタルカメラに関して頻繁に意見を表明する写真家）である場合、そのユーザの意見は他者により強い影響を与える。ユーザの意見を受け取る者の間で、ユーザの友人は彼／彼女の意見をより信頼するので、その意見は、ユーザにとって他人である人々よりも、ユーザの友人である人々により強い影響を与え得る。
【００４４】
図４は、ユーザの影響に基づき製品属性に基づく意見評価を精緻化する例示的な方法を示す。特定の実施形態では、ユーザ毎に、ソーシャルネットワーク内での製品又はサービスに関するユーザの影響が決定される（ステップ４０１）。幾つかの実装では、ユーザの影響は、製品又はサービスのクラス（例えば、種々の携帯電話機）に関するユーザの意見レコードに基づき反映できる。ソーシャルネットワークは、通常、友情関係、親族関係、共通の興味、金融取引、反感、又は信念、知識若しくは評判の関係のような１又は複数の種類の相互依存性又は関係により接続される個人又は組織のようなエンティティにより作られる社会的構造である。最近では、ソーシャルネットワークは、インターネットを活用している。インターネットには、ソーシャルネットワークウェブサイトの形式でソーシャルネットワークシステムが存在する。このようなソーシャルネットワークウェブサイトは、一般にウェブサイトのユーザとして表されるそれらの会員に、種々の社交活動を行わせる。
【００４５】
ソーシャルネットワーク及びそれらの社会的繋がりに属するユーザは、ソーシャルグラフ４１１により表現できる。幾つかの実装では、ユ―ザのソーシャルグラフ４１１内で、各ユーザはノードにより表される。２人のユーザ間に社会的繋がりが存在する場合、２つの対応するノードはエッジにより結び付けられる。ソーシャルグラフ４１１は、特定の製品又はサービスに関して各ユーザが他のユーザに及ぼす影響を決定するために敷設される。幾つかの実装では、特定の製品又はサービスに関するユーザの影響は、組合せ又はソーシャルグラフの分析、及びその製品又はサービスに関するユーザの意見に基づき決定できる。
【００４６】
ソーシャルグラフの分析のための、又はTwitterや他のソーシャル媒体サービスのようなソーシャル環境におけるユーザの影響を測定する既存の方法がある。PageRankは、ハイパーリンクの設定されたセットの各ノードに数値の重みを割り当てるリンク分析アルゴリズムであり、そのセット内の相対的な重要度を測定することを目的とする。このアルゴリズムは、相互引用及び参照を有するノードの集合に適用できる。時々、PageRankは、ユーザの全般的な影響を測定するために、ソーシャルグラフに適用される。ここで、ランクは次式のように測定される。
【数３】
0006040661.tif 000006
ベクトルｐはＮ個の要素を有し、定数ｐ＝１／Ｎである。したがって、ベクトルｐ＝［１／Ｎ，．．．，１／Ｎ］である。ここで、ｐは、あるノードから他のノードにランダムにジャンプする一定の確率である。TunkRankは、ユーザのフォロワが実際にユーザに与えることができる注意の多さに基づき、Twitterに与える影響を測定する方法である。TunkRankを用い、ユーザＸが彼／彼女のフォロワｙに与える影響は、次式のように測定できる。
【数４】
0006040661.tif 000007
ここで、ｐは、再びツイートする一定の確率である。したがって、２つの方法は、一様なランダムな確率ｐを含み、ユーザの間の種々の意見に基づく関心を考慮していない。
【００４７】
特定の実施形態では、製品又はサービスに関するユーザの影響は、OpinionRankにより測定される。OpinionRankは、意見の統計に従ってユ―ザ毎にランダムな確率ｐを計算するようにPageRank及びTunkRankを拡張している。したがって、式１及び式２のそれぞれのランダムな確率ｐは、固定されず、ユーザによって変化する。より大きいランダムな確率ｐを有するユーザは、より高くバイアスされた影響ランクを得る。
【００４８】
特定のユーザが与えられると、このユーザが与えることができる注目の量は、このユーザがフォローする全ての他のユーザの間に展開される。更に多くのユーザがこのユーザをフォローすると、このユーザが他のユーザの各々に与えることができる注目は少なくなる。ユーザの影響は、このユーザのフォロワがこのユーザに与えることができる注目の量に依存する。高い影響を与えることは、高い影響を有する多くのフォロワを有することに依存する。特定の実施形態では、OpinionRankは、動的確率ｐを生成して、意見抽出に基づきPageRank及びTunkRankで用いられる固定値ｐを置き換え、したがって式１及び式２を用いたユーザの影響の計算を更に向上させる。
【００４９】
ユーザ毎にランダムな確率ｐを計算するために、幾つかの実装では、ユーザが特定の製品又はサービスに関する意見を提供したことがある場合、その製品又はサービスについてのそのユーザの重み（つまり、影響指標）は１である。その他の場合、そのユーザの重みは０である。全てのユーザの重みは、ユーザ毎にランダムな確率ｐを決定するために正規化される。他の実施形態では、異なる重みが、そのユーザにより提供された意見レコードの数、及び意見が提供された特定の製品又はサービスに基づき各ユーザに割り当てられる。ユーザ毎の動的なランダムな確率ｐと共にOpinionRankを用いて、特定の製品又はサービスに関する各ユーザの意見の影響が計算され測定できる。
【００５０】
特定の実施形態では、属性又は属性カテゴリに関する意見評価は、ユーザの影響に基づき精緻化される（ステップ４０２）。多数の属性又は属性カテゴリを有する特定の製品又はサービスが与えられると、多数のユーザが、この製品又はサービスに関する意見を提供しているかも知れない。前の意見分析システムでは、各属性の又は各属性カテゴリの意見スコアは、全てのユーザの意見スコアの平均により計算された。各ユーザは均等に扱われた。本開示で提供される手法では、属性又は属性カテゴリ毎に、その製品又はサービスに関する意見を提供している全てのユーザの意見スコアが結合され、各ユーザの影響が考慮される。したがって、特定の製品の特定の属性又は属性カテゴリが与えられると、その重み又はスコアは次式で計算できる。
【数５】
0006040661.tif 000008
ここで、Ｎは特定の製品に関する意見を提供したユーザの総数であり、OpinionRank(useri)はｉ番目のユーザのOpinionRankであり、FeatureScore(useri)はｉ番目のユーザからの特定の属性又は属性カテゴリの意見スコアである。次に、意見評価の製品属性又は属性カテゴリのベクトルは、特定の製品毎に決定される。ここで、そのベクトル内の各属性又は属性カテゴリの重みは、式３を用いて計算される。
【００５１】
種々の製品又はサービスについて意見を提供したユーザのセットが与えられると、特定の実施形態では、各ユーザは、ユーザ嗜好プロファイルを有する。ユーザ嗜好プロファイルは、１つが特定の製品又はサービスに対応する多数のユーザ嗜好ベクトルを含む。さらに、各製品又はサービスは、製品意見評価スコアベクトルを有し得る。情報は、目標とされた顧客関係管理のために用いることができる。図５は、顧客関係管理を対象とする例示的なシステムを示す。
【００５２】
特定の実施形態では、特定の製品又はサービスが与えられると、全てのユーザの意見は集約され、製品又はサービスの各属性又は属性カテゴリの意見スコアが生成できるようにする。製品又はサービスの全ての属性又は属性カテゴリの意見スコアは、１つのベクトルに結合できる。製品は、照合され、その製品の属性に基づく意見評価及びそのユーザのユーザ嗜好ベクトルの比較に基づきユーザに推奨できる（ステップ５０１）。幾つかの実施形態では、特定の製品及び特定のユーザが与えられると、製品の製品属性ベクトルとユーザのユーザ嗜好ベクトルとの間の距離が計算される。この距離が十分小さい場合（例えば、閾より低い）、その製品はユーザに推奨されてよい。
【００５３】
特定の実施形態では、ユーザは、彼らの個々のユーザ嗜好ベクトルに基づきクラスタ化できる（ステップ５０２）。幾つかの実施形態では、２人の特定のユーザが与えられると、彼らの個々のユーザ嗜好ベクトルの間の距離が計算される。この距離が十分小さい場合（例えば、閾より低い）、２人のユーザは同一のユーザグループに割り当てられる。その他の場合、２人のユーザは、別のユーザグループに割り当てられる。ターゲットマーケティングは、同様の製品嗜好を有するユーザの各グループに適用できる（ステップ５０３）。さらに、（例えば、製品の特徴又は属性に関する）各グループの嗜好は、（例えば、グラフを用いて）視覚的に提示されてもよい。
【００５４】
特定の実施形態は、１又は複数のコンピュータシステムで実施できる。図６は、例示的なコンピュータシステム６００を示す。特定の実施形態では、１又は複数のコンピュータシステム６００は、本願明細書に記載又は説明された１又は複数の方法の１又は複数のステップを実行する。特定の実施形態では、１又は複数のコンピュータシステム６００は、本願明細書に記載又は説明された機能を提供する。特定の実施形態では、１又は複数のコンピュータシステム６００で実行されるソフトウェアは、本願明細書に記載又は説明された１又は複数の方法の１又は複数のステップを実行するか、本願明細書に記載又は説明された機能を提供する。特定の実施形態は、１又は複数のコンピュータシステム６００の１又は複数の部分を有する。
【００５５】
本開示は、任意の適切な数のコンピュータシステム６００も包含する。本開示は、任意の適切な物理的形式を取るコンピュータシステム６００も包含する。例として且つ限定的でなく、コンピュータシステム６００は、組み込み型コンピュータシステム、システムオンチップ（ＳＯＣ）、単一基板コンピュータシステム（ＳＢＣ）（例えば、コンピュータオンモジュール（ＣＯＭ）又はシステムオンモジュール（ＳＯＭ）のような）、デスクトップコンピュータシステム、ラップトップ又はノートブックコンピュータシステム、対話型キオスク、メインフレーム、コンピュータシステムのメッシュ、携帯電話機、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、サーバ又はこれらの２以上の如何なる組み合わせであってもよい。適切な場合には、コンピュータシステム６００は、１又は複数のコンピュータシステム６００を有し、中央集中型若しくは分散型であってよく、複数の場所に渡ってよく、複数の装置に渡ってよく、１又は複数のネットワーク内の１又は複数のクラウドコンポーネントを有するクラウドの中に存在してもよい。適切な場合には、１又は複数のコンピュータシステム６００は、空間的又は時間的に実質的に制限されず、本願明細書に記載又は説明された１又は複数の方法の１又は複数のステップを実行してもよい。例として且つ限定ではなく、１又は複数のコンピュータシステム６００は、リアルタイムで又はバッチモードで、本願明細書に記載又は説明された１又は複数の方法の１又は複数のステップを実行してもよい。１又は複数のコンピュータシステム６００は、適切な場合には、異なる時間に又は異なる場所で、本願明細書に記載又は説明された１又は複数の方法の１又は複数のステップを実行してもよい。
【００５６】
特定の実施形態では、コンピュータシステム６００は、プロセッサ６０２、メモリ６０４、記憶装置６０６、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース６０８、通信インタフェース６１０、及びバス６１２を有する。本開示は、特定の数の特定のコンポーネントを特定の構成で有する特定のコンピュータシステムを記載し説明しているが、本開示は、任意の適切な数の任意の適切なコンポーネントを任意の適切な構成で有する任意の適切なコンピュータシステムも包含する。
【００５７】
特定の実施形態では、プロセッサ６０２は、コンピュータプログラムを構成するような命令を実行するハードウェアを有する。例として且つ限定ではなく、命令を実行するために、プロセッサ６０２は、内部レジスタ、内部キャッシュ、メモリ６０４又は記憶装置６０６から命令を読み出し（又はフェッチし）、それらをデコードして実行し、次に内部レジスタ、内部キャッシュ、メモリ６０４又は記憶装置６０６に１又は複数の結果を書き込む。特定の実施形態では、プロセッサ６０２は、データ、命令又はアドレスのための１又は複数の内部キャッシュを有してもよい。本開示は、適切な場合には任意の適切な数の任意の適切な内部キャッシュを有するプロセッサ６０２も包含する。例として且つ限定ではなく、プロセッサ６０２は、１又は複数の命令キャッシュ、１又は複数のデータキャッシュ、１又は複数のＴＬＢ（translation  lookaside  buffers）を有してもよい。命令キャッシュ内の命令は、メモリ６０４又は記憶装置６０６内の命令のコピーであり、命令キャッシュは、プロセッサ６０２によるこれらの命令の読み出しを高速化できる。データキャッシュ内のデータは、プロセッサ６０２において実行しそのデータに作用する命令のためのメモリ６０４又は記憶装置６０６内のデータのコピー、プロセッサ６０２において後に実行する命令によりアクセスするための又はメモリ６０４若しくは記憶装置６０６に書き込むためのプロセッサ６０２において実行された前の命令の結果のコピー、又は他の適切なデータのコピーであってもよい。データキャッシュは、プロセッサ６０２によるリード又はライト動作を高速化できる。ＴＬＢは、プロセッサ６０２のための仮想アドレス変換を高速化できる。特定の実施形態では、プロセッサ６０２は、データ、命令又はアドレスのための１又は複数の内部レジスタを有してもよい。本開示は、適切な場合には任意の適切な数の任意の適切な内部レジスタを有するプロセッサ６０２も包含する。適切な場合には、プロセッサ６０２は、１又は複数のＡＬＵ（arithmetic  logic  unit）を有してもよく、マルチコアプロセッサであってもよく、又は１又は複数のプロセッサ６０２を有してもよい。本開示は特定のプロセッサを記載し説明するが、本開示は任意の適切なプロセッサも包含する。
【００５８】
特定の実施形態では、メモリ６０４は、プロセッサ６０２が実行するための命令又はプロセッサ６０２が作用するためのデータを格納する主記憶を有する。例として且つ限定的でなく、コンピュータシステム６００は、記憶装置６０６又は別の情報源（例えば、別のコンピュータシステム６００のような）からメモリ６０４へ命令をロードする。プロセッサ６０２は、次に、メモリ６０４から内部レジスタ又は内部キャッシュに命令をロードしてもよい。命令を実行するために、プロセッサ６０２は、内部レジスタ又は内部キャッシュから命令を読み出し、それらをデコードしてもよい。命令の実行中又は実行後、プロセッサ６０２は、１又は複数の結果（中間結果又は最終結果であってもよい）を内部レジスタ又は内部キャッシュに書き込んでも良い。プロセッサ６０２は、次に、１又は複数のこれらの結果をメモリ６０４に書き込んでもよい。特定の実施形態では、プロセッサ６０２は、（記憶装置６０６又は別の場所ではなく）１又は複数の内部レジスタ又は内部キャッシュ内の又はメモリ６０４内の命令のみを実行し、（記憶装置６０６又は別の場所ではなく）１又は複数の内部レジスタ又は内部キャッシュ内の又はメモリ６０４内のデータのみに作用する。１又は複数のメモリバス（それぞれ、アドレスバス及びデータバスを含んでもよい）は、プロセッサ６０２をメモリ６０４に結合し得る。バス６１２は、以下に説明するように１又は複数のメモリバスを有してもよい。特定の実施形態では、１又は複数のＭＭＵ（memory  management  unit）は、プロセッサ６０２とメモリ６０４との間に存在し、プロセッサ６０２により要求されるメモリ６０４へのアクセスを実現する。特定の実施形態では、メモリ６０４は、ＲＡＭ（random  access  memory）を含む。このＲＡＭは、適切な場合には揮発性メモリであってもよい。適切な場合には、このＲＡＭはＤＲＡＭ（dynamic  RAM）又はＳＲＡＭ（static  RAM）であってもよい。さらに、適切な場合には、このＲＡＭはシングルポート又はマルチポートＲＡＭであってもよい。本開示は、任意の適切なＲＡＭをも包含する。メモリ６０４は、適切な場合には、１又は複数のメモリ６０４を有してもよい。本開示は特定のメモリを記載し説明するが、本開示は任意の適切なメモリも包含する。
【００５９】
特定の実施形態では、記憶装置６０６は、データ又は命令のための大容量記憶装置を含む。例として且つ限定ではなく、記憶装置６０６は、ＨＤＤ、フロッピー(登録商標)ディスクドライブ、フラッシュメモリ、光ディスク、光磁気ディスク、磁気テープ、又はＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）ドライブ又はこれらの２以上の組合せを有してもよい。記憶装置６０６は、適切な場合には、リムーバブル又は非リムーバブル（若しくは固定）媒体を有してもよい。記憶装置６０６は、適切な場合には、コンピュータシステム６００の内部又は外部にあってもよい。特定の実施形態では、記憶装置６０６は不揮発性の固体メモリである。特定の実施形態では、記憶装置６０６はＲＯＭ（read-only  memory）である。適切な場合には、このＲＯＭは、マスクプログラムＲＯＭ、プロブラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、消去可能なＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気的に消去可能なＰＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、電気的に消去再書き込み可能なＲＯＭ（ＥＡＲＯＭ）若しくはフラッシュメモリ又はこれらの２以上の組み合わせであってもよい。本開示は、任意の適切な物理的形式を取る大容量記憶装置６０６も包含する。記憶装置６０６は、適切な場合には、プロセッサ６０２と記憶装置６０６との間の通信を実現する１又は複数の記憶装置制御ユニットを有してもよい。適切な場合には、記憶装置６０６は、１又は複数の記憶装置６０６を有してもよい。本開示は特定の記憶装置を記載し説明するが、本開示は任意の適切な記憶装置も包含する。
【００６０】
特定の実施形態では、Ｉ／Ｏインタフェース６０８は、コンピュータシステム６００と１又は複数のＩ／Ｏ装置との間の通信のための１又は複数のインタフェースを提供するハードウェア、ソフトウェア又はその両者を含む。コンピュータシステム６００は、適切な場合には、１又は複数のこれらのＩ／Ｏ装置を有してもよく、１又は複数のこれらのＩ／Ｏ装置は、人とコンピュータシステム６００との間の通信を可能にし得る。例として且つ限定的でなく、Ｉ／Ｏ装置は、キーボード、キーパッド、マイクロホン、モニタ、マウス、プリンタ、スピーカ、カメラ、スタイラス、タブレット、タッチスクリーン、トラックボール、ビデオカメラ、他の適切なＩ／Ｏ装置又はこれらの２つ以上の組み合わせを有してもよい。適切な場合には、Ｉ／Ｏ装置は、１又は複数のセンサを有してもよい。本開示は任意の適切なＩ／Ｏ装置及びそれらのための任意の適切なＩ／Ｏインタフェース６０８も包含する。適切な場合には、Ｉ／Ｏインタフェース６０８は、１又は複数の装置、又はプロセッサ６０２に１又は複数のこれらのＩ／Ｏ装置を駆動させるソフトウェアドライバを有してもよい。Ｉ／Ｏインタフェース６０８は、適切な場合には、１又は複数のＩ／Ｏインタフェース６０８を有してもよい。本開示は特定のＩ／Ｏインタフェースを記載し説明するが、本開示は任意の適切なＩ／Ｏインタフェースも包含する。
【００６１】
特定の実施形態では、通信インタフェース６１０は、コンピュータシステム６００と１又は複数のコンピュータシステム６００又は１又は複数のネットワークとの間の通信（例えば、パケットベースの通信のような）のための１又は複数のインタフェースを提供するハードウェア、ソフトウェア又はこれらの両方を有する。例として且つ限定的でなく、通信インタフェース６１０は、イーサネット(登録商標)又は他の有線ネットワークと通信するためのネットワークインタフェース制御部（ＮＩＣ）若しくはネットワークアダプタ、又は無線ネットワーク、例えばＷＩ−ＦＩネットワークと通信するための無線ＮＩＣ（ＷＮＩＣ）若しくは無線アダプタを有してもよい。本開示は、任意の適切なネットワーク及びそのための任意の適切な通信インタフェースを包含する。例として且つ限定ではなく、コンピュータシステム６００は、アドホックネットワーク、ＰＡＮ（personal  area  network）、ＬＡＮ（local  area  network）、ＷＡＮ（wide  area  network）、ＭＡＮ（metropolitan  area  network）、又はインターネットの１又は複数の部分、又はこれらの２以上の組合せと通信してもよい。１又は複数のこれらのネットワークの１又は複数の部分は、有線又は無線であってもよい。例として、コンピュータシステム６００は、無線ＰＡＮ（ＷＰＡＮ）（例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ(登録商標)  ＷＰＡＮのような）、ＷＩ−ＦＩネットワーク、Ｗｉ−ＭＡＸネットワーク、携帯電話網（例えば、移動通信網（ＧＳＭ(登録商標)）のような）、又は他の適切な無線ネットワーク又はこれらの２つ以上の組み合わせと通信してもよい。コンピュータシステム６００は、適切な場合には、任意のこれらのネットワークのための任意の適切な通信インタフェース６１０を有してもよい。通信インタフェース６１０は、適切な場合には、１又は複数の通信インタフェース６１０を有してもよい。本開示は特定の通信インタフェースを記載し説明するが、本開示は任意の適切な通信インタフェースも包含する。
【００６２】
特定の実施形態では、バス６１２は、コンピュータシステム６００の構成要素を互いに結合するハードウェア、ソフトウェア又は両方を有する。例として且つ限定的でなく、バス６１２は、ＡＧＰ（Accelerated  Graphics  Port）又は他のグラフィック・バス、ＥＩＳＡ（Enhanced  Industry  Standard  Architecture）バス、ＦＳＢ（front-side  bus）、HYPERTRANSPORT(HT)相互接続、ＩＳＡ（Industry  Standard  Architecture）バス、INFINIBAND相互接続、ＬＰＣ（low-pin-count）バス、メモリバス、ＭＣＡ（Micro  Channel  Architecture）バス、ＰＣＩ（Peripheral  Component  Interconnect）バス、PCI-Express（PCI-Express）バス、ＳＡＴＡ（serial  advanced  technology  attachment）バス、ＶＬＢ（Video  Electronics  Standards  Association  local）バス若しくは他の適切なバス又はこれらの２つ以上の組み合わせを有してもよい。バス６１２は、適切な場合には、１又は複数のバス６１２を有してもよい。本開示は特定のバスを記載し説明するが、本開示は任意の適切なバスも包含する。
【００６３】
ここで、コンピュータ可読記憶媒体という表現は、１又は複数の非一時的な有形のコンピュータ可読記憶媒体処理構造を包含する。例として且つ限定ではなく、コンピュータ可読記憶媒体は、適切な場合には、半導体に基づく又は他の集積回路（ＩＣ）（例えば、ＦＰＧＡ（field-progratnmable  gate  array）又はＡＳＩＣ（application-specific  IC））、ハードディスク、ＨＤＤ、ＨＨＤ（hybrid  hard  drive）、光ディスク、光ディスクドライブ（ＯＤＤ）、光磁気ディスク、光磁気ドライブ、フロッピーディスク、フロッピーディスクドライブ（ＦＤＤ）、磁気テープ、ホログラフィック記憶媒体、固体ドライブ（ＳＳＤ）、ＲＡＭドライブ、ＳＥＣＵＲＥ  ＤＩＧＩＴＡＬカード、ＳＥＣＵＲＥ  ＤＩＧＩＴＡＬドライブ若しくは他の適切なコンピュータ可読記憶媒体、又はこれらの２つ以上の組み合わせを有してもよい。ここで、コンピュータ可読記憶媒体の表現は、３５Ｕ．Ｓ．Ｃ．§１０１に基づき特許保護に適切でない媒体を除外する。ここで、コンピュータ可読記憶媒体の表現は、３５Ｕ．Ｓ．Ｃ．§１０１に基づき特許保護に適切でない一時的な信号伝送形式を除外する（例えば、電気又は電磁気信号自体の伝搬）。コンピュータ可読非一時的記憶媒体は、適切な場合には、揮発性、不揮発性又は揮発性と不揮発性との組合せであってもよい。
【００６４】
本開示は、任意の適切な記憶装置を実装する１又は複数のコンピュータ可読記憶媒体を包含する。特定の実施形態では、適切な場合には、コンピュータ可読記憶媒体は、１又は複数のプロセッサ６０２（例えば、１又は複数の内部レジスタ又はキャッシュのような）、メモリ６０４の１又は複数の部分、記憶装置６０６の１又は複数の部分、又はこれらの組み合わせを実装する。特定の実施形態では、コンピュータ可読記憶媒体はＲＡＭ又はＲＯＭを実装する。特定の実施形態では、コンピュータ可読記憶媒体は揮発性又は永久メモリを実装する。特定の実施形態では、１又は複数のコンピュータ可読記憶媒体は、ソフトウェアを統合する。ここで、ソフトウェアとのインタフェースは、適切な場合には、１又は複数のアプリケーション、バイトコード、１又は複数のプログラム、１又は複数の実行ファイル、１又は複数の命令、ロジック、機械コード、１又は複数のスクリプト、又はソースコードを包含し、及び逆も同様である。特定の実施形態では、ソフトウェアは、１又は複数のＡＰＩ（application  programming  interface）を含む。本開示は、記述された又はその他の場合には任意の適切なプログラム言語で若しくはプログラム言語の組合せで表現された任意の適切なソフトウェアを包含する。特定の実施形態では、ソフトウェアは、ソースコード又はオブジェクトコードとして表現される。特定の実施形態では、ソフトウェアは、例えば、Ｃ、Ｐｅｒｌ又はそれらの適切な拡張のようなハイレベルプログラム言語で表現される。特定の実施形態では、ソフトウェアは、アセンブラ言語（若しくは機械コード）のようなローレベルプログラム言語で表現される。特定の実施形態では、ソフトウェアは、ＪＡＶＡ(登録商標)、Ｃ又はＣ＋＋で表現される。特定の実施形態では、ソフトウェアは、ＨＴＭＬ（Hyper  Text  Markup  Language）、ＸＭＬ（Extensible  Markup  Language）又は他の適切なマークアップ言語で表現される。
【００６５】
特定の実施形態は、ネットワーク環境で実施されてもよい。図７は、例示的なネットワーク環境７００を示す。ネットワーク環境７００は、１又は複数のサーバ７２０及び１又は複数のクライアント７３０を互いに結合するネットワーク７１０を有する。特定の実施形態では、ネットワーク７１０は、イントラネット、エクストラネット、仮想私設ネットワーク（ＶＰＮ）、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、無線ＬＡＮ（ＷＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、都市域ネットワーク（ＭＡＮ）、インターネットの一部、又は別のネットワーク７１０又は２以上のこのようなネットワーク７１０の組合せである。本開示は、任意の適切なネットワーク７１０を包含する。
【００６６】
１又は複数のリンク７５０は、サーバ７２０又はクライアント７３０をネットワーク７１０に結合する。特定の実施形態では、１又は複数のリンク７５０は、それぞれ、１又は複数の有線、無線又は光リンク７５０を有する。特定の実施形態では、１又は複数のリンク７５０は、それぞれ、イントラネット、エクストラネット、ＶＰＮ、ＬＡＮ、ＷＬＡＮ、ＷＡＮ、ＭＡＮ、インターネットの一部又は別のリンク７５０又はこのようなリンク７５０の２以上の組合せを有する。本開示は、サーバ７２０及びクライアント７３０をネットワーク７１０に結合する任意の適切なリンク７５０を包含する。
【００６７】
特定の実施形態では、各サーバ７２０は、単一のサーバであってもよく、複数のコンピュータ又は複数のデータセンタに及ぶ分散型サーバであってもよい。サーバ７２０は、例えば及び限定ではなく、ウェブサーバ、ニュースサーバ、メールサーバ、メッセージサーバ、アドバタイジングサーバ、ファイルサーバ、アプリケーションサーバ、交換サーバ、データベースサ―バ、又はプロキシサーバのような様々な種類であってもよい。特定の実施形態では、各サーバ７２０は、サーバ７２０により実施又はサポートされる適切な機能を実行するためのハードウェア、ソフトウェア、又は内蔵ロジック構成要素若しくはこのような構成要素の２以上の組合せを有してもよい。例えば、ウェブサーバは、通常、ウェブページ又はウェブページの特定の要素を有するウェブサイトをホスティング可能である。より詳細には、ウェブサーバは、ＨＴＭＬファイル又は他のファイル種類をホストし、又は要求に応じて動的にファイルを生成又は構成してもよく、及びクライアント７３０からのＨＴＴＰ又は他の要求に応じてクライアント７３０に該ファイルを通信してもよい。メールサーバは、通常、種々のクライアント７３０に電子メールサービスを提供できる。データベースサーバは、通常、１又は複数のデータストアに格納されたデータを管理するインタフェースを提供できる。
【００６８】
特定の実施形態では、１又は複数のデータ記憶７４０は、１又は複数のリンク７５０を介して、１又は複数のサーバ７２０に通信可能に接続されてもよい。特定の実施形態では、データ記憶７４０は、様々な種類の情報を格納するために用いられてもよい。特定の実施形態では、データ記憶７４０に格納された情報は、特定のデータ構造に従い編成されてもよい。特定の実施形態では、各データ記憶７４０は関係型データベースであってもよい。特定の実施形態は、サーバ７２０又はクライアント７３０にデータ記憶７４０に格納された情報を管理、例えば検索、修正、追加又は削除させるインタフェースを提供してもよい。
【００６９】
特定の実施形態では、各クライアント７３０は、クライアント７３０により実施又はサポートされる適切な機能を実行可能なハードウェア、ソフトウェア、又は内蔵ロジック構成要素若しくはこのような構成要素の２以上の組合せを有する電子機器であってもよい。例えば及び限定でなく、クライアント７３０は、デスクトップコンピュータシステム、ノートブックコンピュータシステム、ハンドヘルド電子機器、又は携帯電話機であってもよい。本開示は、如何なる適切なクライアント７３０をも包含する。クライアント７３０は、クライアント７３０でネットワークユーザにネットワーク７３０にアクセスさせてもよい。クライアント７３０は、他のクライアント７３０で自身のユーザに他のユーザと通信させてもよい。
【００７０】
クライアント７３０は、MICROSOFT  INTERNET  EXPLORER、GOOGLE  CHROME又はMOZILLA  FIREFOXのようなウェブブラウザ７３２を有してもよく、TOOLBAR又はYAHOO  TOOLBARのような１又は複数のアドオン、プラグイン、又は他の拡張を有してもよい。クライアント７３０のユーザは、ＵＲＬ（Uniform  Resource  Locator）又はウェブブラウザ７３２をサーバ７２０に導く他のアドレスを入力してもよく、ウェブブラウザ７３２はＨＴＴＰ（Hyper  Text  Transfer  Protocol）リクエストを生成しＨＴＴＰリクエストをサーバ７２０に通信してもよい。サーバ７２０は、ＨＴＴＰリクエストを受け付け、該ＨＴＴＰリクエストに応答してクライアント７３０に１又は複数のＨＴＭＬ（Hyper  Text  Markup  Language）ファイルを通信してもよい。クライアント７３０は、ユーザに提示するためにサーバ７２０からのＨＴＭＬファイルに基づきウェブページを再生してもよい。本開示は、任意の適切なウェブページファイルを包含する。例として及び限定でなく、ウェブページは、ＨＴＭＬファイル、ＸＨＴＭＬ（Extensible  Hyper  Text  Markup  Language）ファイル、又はＸＭＬ（Extensible  Markup  Language）ファイルから、特定の必要に従い再生してもよい。このようなページは、例えば限定ではなく、JAVASCRIPT(登録商標)、JAVA、MICROSOFT  SILVERLIGHT、マークアップ言語の組合せで書かれたスクリプト、及びAJAX(Asynchronous  Javascript  and  XML)のようなスクリプト等のようなスクリプトを実行してもよい。ここで、ウェブページへの参照は、（ブラウザがウェブページを再生するために用いうる）１又は複数の対応するウェブページファイルを包含し、適切な場合には逆も同様である。
【００７１】
本願明細書で、「又は」は、他に明示的に示されない限り又は文脈上特に示されない限り、包括的であり、排他的ではない。したがって、本願明細書では、特に明示的に示されない限り又は文脈上別に示されない限り、「Ａ又はＢ」は「Ａ、Ｂ、又は両方」を意味する。さらに、「及び」は、他に明示的に示されない限り又は文脈上特に示されない限り、結合及び幾つかの両方である。したがって、本願明細書では、特に明示的に示されない限り又は文脈上別に示されない限り、「Ａ及びＢ」は「Ａ及びＢ、一緒に又は別々に」を意味する。
【００７２】
本開示は、当業者が考え得る、本願明細書に記載された例である実施形態の全ての変更、代替、変形、選択肢、及び修正を包含する。同様に、適切な場合には、添付の特許請求の範囲は、当業者が考え得る、本願明細書に記載された例である実施形態の全ての変更、代替、変形、選択肢、及び修正を包含する。さらに、特定の機能を実行するよう、適応され、配置され、可能にされ、構成され、実行可能なように、動作可能なように、又は機能するようにされた装置又はシステム又は採用されている装置若しくはシステムの構成要素への添付の特許請求の範囲中の参照は、それ又は該特定の機能が作動され、オンに切り替えられ、又は解除されているか否かに拘わらず、該装置、システム又は構成要素がそのように適応され、配置され、可能にされ、構成され、使用可能にされ、動作可能にされ又は機能するようにされている限り、該装置、システム、構成要素を包含する。
【００７３】
以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１)  １又は複数のコンピュータ装置により、
１又は複数の製品に関する１又は複数の意見を提供している１又は複数のユーザの各々について、
前記１又は複数の意見から１又は複数の意見レコードを得るステップであって、各意見レコードは、特定の製品と関係するユーザにより提供された特定の意見から得られ、
前記ユーザのユーザ識別子、
前記特定の製品を示す対象、
前記特定の製品の特徴、
前記ユーザにより提供された前記特定の意見に従って前記特徴を記述する意見表現、
前記意見表現に対応する前記特徴の意見スコア、
前記特定の意見が前記ユーザにより提供された時間、を含む、ステップ、
前記１又は複数の意見レコードに基づきユーザ嗜好プロファイルを生成するステップであって、
前記ユーザ嗜好プロファイルは、前記１又は複数の製品に対応する１又は複数のユーザ嗜好ベクトルを有し、
各ユーザ嗜好ベクトルは、対応する製品の１又は複数の特徴とそれぞれ前記１又は複数の特徴に対応する１又は複数の特徴スコアを含む、ステップ、
を有する方法。
（付記２)  各ユーザについて、１又は複数の特定の意見レコードが前記ユーザにより提供された特定の意見から得られる、付記１に記載の方法。
（付記３)  各ユーザについて、１又は複数の特定の意見レコードを前記ユーザにより提供された前記特定の意見から得るステップは、
前記特定の意見を１又は複数の文に分けるステップ、
各文について、
前記文が複数の所定の意見テンプレートのいずれかと一致するか否かを決定するステップであって、各意見テンプレートは、属性、前記属性を記述する表現及び前記表現に対応するスコアを含む、ステップ、
前記文が特定の所定の意見テンプレートと一致した場合、特定の意見レコードを構成するステップであって、前記特定の意見レコードの特徴は前記特定の所定の意見テンプレートの属性であり、前記特定の意見レコードの意見表現は前記特定の所定の意見テンプレートの表現であり、前記特定の意見レコードの意見スコアは前記特定の所定の意見テンプレートのスコアである、ステップ、
前記文が複数の所定の否定的指標のうちのいずれかを含むか否かを決定するステップ、
前記文が特定の所定の否定的指標を含む場合、前記特定の所定の否定的指標に基づき、前記特定の意見レコードの前記スコアを調整するステップ、
前記文が複数の所定の強度指標のうちのいずれかを含むか否かを決定するステップ、
前記文が特定の所定の強度指標を含む場合、前記特定の所定の強度指標に基づき、前記特定の意見レコードの前記スコアを調整するステップ、
を有する付記２に記載の方法。
（付記４)  各ユーザについて、１又は複数の特定の意見レコードを前記ユーザにより提供された前記特定の意見から得るステップは、
各文について、前記文が前記複数の所定の意見テンプレートのうちのいずれとも一致しない場合、
前記文が複数の所定の意見語彙のうちのいずれかを含むか否かを決定するステップ、
前記文が特定の所定の意見語彙を含む場合、前記特定の意見レコードを構成するステップであって、前記特定の意見レコードの意見表現は、前記特定の所定の意見語彙である、ステップ、
を更に有する、付記３に記載の方法。
（付記５)  各ユーザについて、１又は複数の特定の意見レコードを前記ユーザにより提供された前記特定の意見から得るステップは、
各文について、
前記文が前記１又は複数の製品のうちのいずれかを含むか否かを決定するステップ、
前記文が特定の製品を含む場合、前記特定の意見レコードの対象を前記特定の製品になるように割り当てるステップ、
前記文が前記１又は複数の製品のうちのいずれも含まない場合、
１又は複数の前の文が前記１又は複数の製品のうちのいずれかを含むか否かを決定するステップ、
前記１又は複数の前の文が特定の製品を含む場合、前記特定の意見レコードの対象を前記特定の製品になるように割り当てるステップ、
を更に有する、付記３に記載の方法。
（付記６)  各ユーザについて、前記ユーザにより提供された各意見は、前記ユーザ及び前記意見が提供された時間と関連付けられる、付記１に記載の方法。
（付記７)  各ユーザについて、前記ユーザの影響を決定するステップ、を更に有する付記１に記載の方法。
（付記８)  前記１又は複数のユーザは、ソーシャルネットワークに属し、各ユーザは、前記ソーシャルネットワーク内で１又は複数の他のユーザと社会的に繋がっている、付記７に記載の方法。
（付記９)  各ユーザについて、前記ユーザの前記影響を決定するステップは、
各ユーザにより提供された１又は複数の意見の統計に基づき、前記ユーザのランダムな確率を計算するステップ、
前記ソーシャルネットワーク内の１又は複数のユーザの間の社会的繋がり、前記ソーシャルネットワーク内で各ユーザが他のユーザに与える影響、及び前記ユーザの前記ランダムな確率に基づき、前記ユーザの意見ランクを計算するステップ、
を有する付記８に記載の方法。
（付記１０)  複数の製品の各々について、各ユーザのユーザ嗜好プロファイルに基づき、製品嗜好プロファイルを構成するステップであって、前記製品嗜好プロファイルは前記製品の１又は複数の特徴を有し、１つの特徴スコアはそれぞれ前記１又は複数の特徴に対応する、ステップ、を更に有する付記７に記載の方法。
（付記１１)  前記複数の製品の各々について、前記製品嗜好プロファイルを構成するステップは、
前記製品嗜好プロファイル内の各特徴について、前記製品に対応する１又は複数の特定のユーザ嗜好ベクトルに基づき、１又は複数のユーザの１又は複数の特定のユーザ嗜好プロファイルから、前記製品嗜好プロファイル内の対応する特徴スコアを計算するステップであって、
各特定のユーザについて、前記特定のユーザの影響により、前記特定のユーザの対応する特定のユーザ嗜好ベクトル内の特徴の特徴スコアを調整するステップと、
前記１又は複数の特定のユーザと関連する特徴の１又は複数の調整された特徴スコアを結合するステップと、を有するステップ、
を有する、付記１０に記載の方法。
（付記１２)  前記複数の製品のうちの１又は複数の各々の製品嗜好プロファイルと、前記ユーザのユーザ嗜好プロファイルとに基づき、第１のユーザについて、前記複数の製品のうちの１又は複数の照合するステップ、
前記第１のユーザに前記複数の製品のうちの前記１又は複数を推奨するステップ、
を更に有する付記１０に記載の方法。
（付記１３)  各ユーザのユーザ嗜好プロファイルに基づき、前記１又は複数のユーザを１又は複数のユーザグループにクラスタリングするステップ、
各ユーザグループについてターゲットマーケティングを行うステップ、
を更に有する付記１に記載の方法。
（付記１４)  各製品は、物理的製品、ソフトウェアプロダクト又はサービスである、付記１に記載の方法。
（付記１５)  １又は複数のプロセッサにより実行可能な命令を有するメモリ、
前記メモリに結合され、前記命令を実行するよう動作する１又は複数のプロセッサ、
を有し、
前記１又は複数のプロセッサは、前記命令を実行すると、
１又は複数の製品に関する１又は複数の意見を提供している１又は複数のユーザの各々について、
前記１又は複数の意見から１又は複数の意見レコードを得るステップであって、各意見レコードは、特定の製品と関係するユーザにより提供された特定の意見から得られ、
前記ユーザのユーザ識別子、
前記特定の製品を示す対象、
前記特定の製品の特徴、
前記ユーザにより提供された前記特定の意見に従って前記特徴を記述する意見表現、
前記意見表現に対応する前記特徴の意見スコア、
前記特定の意見が前記ユーザにより提供された時間、を含む、ステップ、
前記１又は複数の意見レコードに基づきユーザ嗜好プロファイルを生成し、
前記ユーザ嗜好プロファイルは、前記１又は複数の製品に対応する１又は複数のユーザ嗜好ベクトルを有し、
各ユーザ嗜好ベクトルは、対応する製品の１又は複数の特徴とそれぞれ前記１又は複数の特徴に対応する１又は複数の特徴スコアを含む、ステップ、
を実行する、システム。
（付記１６)  各ユーザについて、１又は複数の特定の意見レコードが前記ユーザにより提供された特定の意見から得られる、付記１５に記載のシステム。
（付記１７)  各ユーザについて、１又は複数の特定の意見レコードを前記ユーザにより提供された前記特定の意見から得るステップは、
前記特定の意見を１又は複数の文に分けるステップ、
各文について、
前記文が複数の所定の意見テンプレートのいずれかと一致するか否かを決定するステップであって、各意見テンプレートは、属性、前記属性を記述する表現及び前記表現に対応するスコアを含む、ステップ、
前記文が特定の所定の意見テンプレートと一致した場合、特定の意見レコードを構成するステップであって、前記特定の意見レコードの特徴は前記特定の所定の意見テンプレートの属性であり、前記特定の意見レコードの意見表現は前記特定の所定の意見テンプレートの表現であり、前記特定の意見レコードの意見スコアは前記特定の所定の意見テンプレートのスコアである、ステップ、
前記文が複数の所定の否定的指標のうちのいずれかを含むか否かを決定するステップ、
前記文が特定の所定の否定的指標を含む場合、前記特定の所定の否定的指標に基づき、前記特定の意見レコードの前記スコアを調整するステップ、
前記文が複数の所定の強度指標のうちのいずれかを含むか否かを決定するステップ、
前記文が特定の所定の強度指標を含む場合、前記特定の所定の強度指標に基づき、前記特定の意見レコードの前記スコアを調整するステップ、
を有する、付記１６に記載のシステム。
（付記１８)  各ユーザについて、１又は複数の特定の意見レコードを前記ユーザにより提供された前記特定の意見から得るステップは、
各文について、前記文が前記複数の所定の意見テンプレートのうちのいずれとも一致しない場合、
前記文が複数の所定の意見語彙のうちのいずれかを含むか否かを決定するステップ、
前記文が特定の所定の意見語彙を含む場合、前記特定の意見レコードを構成するステップであって、前記特定の意見レコードの意見表現は、前記特定の所定の意見語彙である、ステップ、
を有する、付記１７に記載のシステム。
（付記１９)  各ユーザについて、１又は複数の特定の意見レコードを前記ユーザにより提供された前記特定の意見から得るステップは、
各文について、
前記文が前記１又は複数の製品のうちのいずれかを含むか否かを決定するステップ、
前記文が特定の製品を含む場合、前記特定の意見レコードの対象を前記特定の製品になるように割り当てるステップ、
前記文が前記１又は複数の製品のうちのいずれも含まない場合、
１又は複数の前の文が前記１又は複数の製品のうちのいずれかを含むか否かを決定するステップ、
前記１又は複数の前の文が特定の製品を含む場合、前記特定の意見レコードの対象を前記特定の製品になるように割り当てるステップ、
を更に有する、付記１７に記載のシステム。
（付記２０)  各ユーザについて、前記ユーザにより提供された各意見は、前記ユーザ及び前記意見が提供された時間と関連付けられる、付記１５に記載のシステム。
（付記２１)  前記１又は複数のプロセッサは、前記命令を実行すると、各ユーザについて、前記ユーザの影響を決定するステップ、を実行する、付記１５に記載のシステム。
（付記２２)  前記１又は複数のユーザは、ソーシャルネットワークに属し、各ユーザは、前記ソーシャルネットワーク内で１又は複数の他のユーザと社会的に繋がっている、付記２１に記載のシステム。
（付記２３)  各ユーザについて、前記ユーザの前記影響を決定するステップは、
各ユーザにより提供された１又は複数の意見の統計に基づき、前記ユーザのランダムな確率を計算するステップ、
前記ソーシャルネットワーク内の１又は複数のユーザの間の社会的繋がり、前記ソーシャルネットワーク内で各ユーザが他のユーザに与える影響、及び前記ユーザの前記ランダムな確率に基づき、前記ユーザの意見ランクを計算するステップ、
を有する付記２２に記載のシステム。
（付記２４)  前記１又は複数のプロセッサは、前記命令を実行すると、複数の製品の各々について、各ユーザのユーザ嗜好プロファイルに基づき、製品嗜好プロファイルを構成するステップであって、前記製品嗜好プロファイルは前記製品の１又は複数の特徴を有し、１つの特徴スコアはそれぞれ前記１又は複数の特徴に対応する、ステップ、を更に実行する、付記２１に記載のシステム。
（付記２５)  前記複数の製品の各々について、前記製品嗜好プロファイルを構成するステップは、
前記製品嗜好プロファイル内の各特徴について、前記製品に対応する１又は複数の特定のユーザ嗜好ベクトルに基づき、１又は複数のユーザの１又は複数の特定のユーザ嗜好プロファイルから、前記製品嗜好プロファイル内の対応する特徴スコアを計算するステップであって、
各特定のユーザについて、前記特定のユーザの影響により、前記特定のユーザの対応する特定のユーザ嗜好ベクトル内の特徴の特徴スコアを調整するステップと、
前記１又は複数の特定のユーザと関連する特徴の１又は複数の調整された特徴スコアを結合するステップと、を有するステップ、
を有する、付記２４に記載のシステム。
（付記２６)  前記１又は複数のプロセッサは、前記命令を実行すると、
前記複数の製品のうちの１又は複数の各々の製品嗜好プロファイルと、前記ユーザのユーザ嗜好プロファイルとに基づき、第１のユーザについて、前記複数の製品のうちの１又は複数の照合するステップ、
前記第１のユーザに前記複数の製品のうちの前記１又は複数を推奨するステップ、
を更に実行する、付記２４に記載のシステム。
（付記２７)  前記１又は複数のプロセッサは、前記命令を実行すると、
各ユーザのユーザ嗜好プロファイルに基づき、前記１又は複数のユーザを１又は複数のユーザグループにクラスタリングするステップ、
各ユーザグループについてターゲットマーケティングを行うステップ、
を更に実行する、付記１５に記載のシステム。
（付記２８)  各製品は、物理的製品、ソフトウェアプロダクト又はサービスである、付記１５に記載のシステム。
（付記２９)  ソフトウェアを具現化する１又は複数のコンピュータ可読非一時的記憶媒体であって、前記ソフトウェアは、１又は複数のコンピュータシステムにより実行されると、
１又は複数の製品に関する１又は複数の意見を提供している１又は複数のユーザの各々について、
前記１又は複数の意見から１又は複数の意見レコードを得るステップであって、各意見レコードは、特定の製品と関係するユーザにより提供された特定の意見から得られ、
前記ユーザのユーザ識別子、
前記特定の製品を示す対象、
前記特定の製品の特徴、
前記ユーザにより提供された前記特定の意見に従って前記特徴を記述する意見表現、
前記意見表現に対応する前記特徴の意見スコア、
前記特定の意見が前記ユーザにより提供された時間、を含む、ステップ、
前記１又は複数の意見レコードに基づきユーザ嗜好プロファイルを生成するステップであって、
前記ユーザ嗜好プロファイルは、前記１又は複数の製品に対応する１又は複数のユーザ嗜好ベクトルを有し、
各ユーザ嗜好ベクトルは、対応する製品の１又は複数の特徴とそれぞれ前記１又は複数の特徴に対応する１又は複数の特徴スコアを含む、ステップ、
を実行する、媒体。
（付記３０)  各ユーザについて、１又は複数の特定の意見レコードが前記ユーザにより提供された特定の意見から得られる、付記２９に記載の媒体。
（付記３１)  各ユーザについて、１又は複数の特定の意見レコードを前記ユーザにより提供された前記特定の意見から得るステップは、
前記特定の意見を１又は複数の文に分けるステップ、
各文について、
前記文が複数の所定の意見テンプレートのいずれかと一致するか否かを決定するステップであって、各意見テンプレートは、属性、前記属性を記述する表現及び前記表現に対応するスコアを含む、ステップ、
前記文が特定の所定の意見テンプレートと一致した場合、特定の意見レコードを構成するステップであって、前記特定の意見レコードの特徴は前記特定の所定の意見テンプレートの属性であり、前記特定の意見レコードの意見表現は前記特定の所定の意見テンプレートの表現であり、前記特定の意見レコードの意見スコアは前記特定の所定の意見テンプレートのスコアである、ステップ、
前記文が複数の所定の否定的指標のうちのいずれかを含むか否かを決定するステップ、
前記文が特定の所定の否定的指標を含む場合、前記特定の所定の否定的指標に基づき、前記特定の意見レコードの前記スコアを調整するステップ、
前記文が複数の所定の強度指標のうちのいずれかを含むか否かを決定するステップ、
前記文が特定の所定の強度指標を含む場合、前記特定の所定の強度指標に基づき、前記特定の意見レコードの前記スコアを調整するステップ、
を有する、付記３０に記載の媒体。
（付記３２)  各ユーザについて、１又は複数の特定の意見レコードを前記ユーザにより提供された前記特定の意見から得るステップは、
各文について、前記文が前記複数の所定の意見テンプレートのうちのいずれとも一致しない場合、
前記文が複数の所定の意見語彙のうちのいずれかを含むか否かを決定するステップ、
前記文が特定の所定の意見語彙を含む場合、前記特定の意見レコードを構成するステップであって、前記特定の意見レコードの意見表現は、前記特定の所定の意見語彙である、ステップ、
を有する、付記３１に記載の媒体。
（付記３３)  各ユーザについて、１又は複数の特定の意見レコードを前記ユーザにより提供された前記特定の意見から得るステップは、
各文について、
前記文が前記１又は複数の製品のうちのいずれかを含むか否かを決定するステップ、
前記文が特定の製品を含む場合、前記特定の意見レコードの対象を前記特定の製品になるように割り当てるステップ、
前記文が前記１又は複数の製品のうちのいずれも含まない場合、
１又は複数の前の文が前記１又は複数の製品のうちのいずれかを含むか否かを決定するステップ、
前記１又は複数の前の文が特定の製品を含む場合、前記特定の意見レコードの対象を前記特定の製品になるように割り当てるステップ、
を更に有する、付記３１に記載の媒体。
（付記３４)  各ユーザについて、前記ユーザにより提供された各意見は、前記ユーザ及び前記意見が提供された時間と関連付けられる、付記２９に記載の媒体。
（付記３５)  前記ソフトウェアは、前記１又は複数のコンピュータシステムにより実行されると、各ユーザについて、前記ユーザの影響を決定するステップ、を更に実行する、付記２９に記載の媒体。
（付記３６)  前記１又は複数のユーザは、ソーシャルネットワークに属し、各ユーザは、前記ソーシャルネットワーク内で１又は複数の他のユーザと社会的に繋がっている、付記３５に記載の媒体。
（付記３７)  各ユーザについて、前記ユーザの前記影響を決定するステップは、
各ユーザにより提供された１又は複数の意見の統計に基づき、前記ユーザのランダムな確率を計算するステップ、
前記ソーシャルネットワーク内の１又は複数のユーザの間の社会的繋がり、前記ソーシャルネットワーク内で各ユーザが他のユーザに与える影響、及び前記ユーザの前記ランダムな確率に基づき、前記ユーザの意見ランクを計算するステップ、
を有する、付記３６に記載の媒体。
（付記３８)  前記ソフトウェアは、前記１又は複数のコンピュータシステムにより実行されると、複数の製品の各々について、各ユーザのユーザ嗜好プロファイルに基づき、製品嗜好プロファイルを構成するステップであって、前記製品嗜好プロファイルは前記製品の１又は複数の特徴を有し、１つの特徴スコアはそれぞれ前記１又は複数の特徴に対応する、ステップ、を更に実行する、付記３５に記載の媒体。
（付記３９)  前記複数の製品の各々について、前記製品嗜好プロファイルを構成するステップは、
前記製品嗜好プロファイル内の各特徴について、前記製品に対応する１又は複数の特定のユーザ嗜好ベクトルに基づき、１又は複数のユーザの１又は複数の特定のユーザ嗜好プロファイルから、前記製品嗜好プロファイル内の対応する特徴スコアを計算するステップであって、
各特定のユーザについて、前記特定のユーザの影響により、前記特定のユーザの対応する特定のユーザ嗜好ベクトル内の特徴の特徴スコアを調整するステップと、
前記１又は複数の特定のユーザと関連する特徴の１又は複数の調整された特徴スコアを結合するステップと、を有するステップ、
を有する、付記３８に記載の媒体。
（付記４０)  前記ソフトウェアは、前記１又は複数のコンピュータシステムにより実行されると、
前記複数の製品のうちの１又は複数の各々の製品嗜好プロファイルと、前記ユーザのユーザ嗜好プロファイルとに基づき、第１のユーザについて、前記複数の製品のうちの１又は複数の照合するステップ、
前記第１のユーザに前記複数の製品のうちの前記１又は複数を推奨するステップ、
を更に実行する、付記３８に記載の媒体。
（付記４１)  前記ソフトウェアは、前記１又は複数のコンピュータシステムにより実行されると、
各ユーザのユーザ嗜好プロファイルに基づき、前記１又は複数のユーザを１又は複数のユーザグループにクラスタリングするステップ、
各ユーザグループについてターゲットマーケティングを行うステップ、
を更に実行する、付記２９に記載の媒体。
（付記４２)  各製品は、物理的製品、ソフトウェアプロダクト又はサービスである、付記２９に記載の媒体。
（付記４３)  １又は複数の製品に関する１又は複数の意見を提供している１又は複数のユーザの各々について、
前記１又は複数の意見から１又は複数の意見レコードを得る手段であって、各意見レコードは、特定の製品と関係するユーザにより提供された特定の意見から得られ、
前記ユーザのユーザ識別子、
前記特定の製品を示す対象、
前記特定の製品の特徴、
前記ユーザにより提供された前記特定の意見に従って前記特徴を記述する意見表現、
前記意見表現に対応する前記特徴の意見スコア、
前記特定の意見が前記ユーザにより提供された時間、を含む、手段、
前記１又は複数の意見レコードに基づきユーザ嗜好プロファイルを生成する手段であって、
前記ユーザ嗜好プロファイルは、前記１又は複数の製品に対応する１又は複数のユーザ嗜好ベクトルを有し、
各ユーザ嗜好ベクトルは、対応する製品の１又は複数の特徴とそれぞれ前記１又は複数の特徴に対応する１又は複数の特徴スコアを含む、手段、
を有するシステム。
【符号の説明】
【００７４】
１２０  ユーザ意見ソース
２０２  意見語彙を抽出
２１２  意見辞書
２１２Ａ  属性非依存辞書
２１２Ｂ  属性依存辞書
２１３  意見テンプレート
２１５  意見レコード
３１１  ユーザ識別子
３１２  ユーザ嗜好ベクトル
４１１  ユーザソーシャルグラフ
５１１  製品属性ベクトル
６００  コンピュータシステム
６０２  プロセッサ
６０４  メモリ
６０６  記憶装置
６０８  Ｉ／Ｏインタフェース
６１０  通信インタフェース
７１０  ネットワーク
７２０  サーバ
７２０  サーバ
７３０  クライアント
７３２  ウェブブラウザ
【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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