(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ウェブページに埋め込まれ前記ウェブページの現在のバージョンを要約するタグを自動的に更新するためのコンピュータ実装方法であって、
コンピューティング・デバイスが、前記ウェブページの前記現在のバージョンを表す第１のモデルを抽出する工程であって、該第１のモデルは、前記ウェブページの前記現在のバージョンの要素の階層を定義するノードを含む、前記工程と、
前記コンピューティング・デバイスが、前記第１のモデルを、前記ウェブページの以前のバージョンに対応する第２のモデルと比較して、前記ウェブページに対する１つ以上の変化を検出する工程と、
前記変化がしきい値を上回る場合、前記コンピューティング・デバイスが、前記ウェブページの前記現在のバージョンに対応する少なくとも１つのキーワードを決定する決定工程であって、
前記ウェブページの前記現在のバージョンから単語または句のアイテム・セットを抽出する工程と、
抽出された単語または句の前記アイテム・セットに基づいて、トレーニングされたルールのセットからルールを選択する工程であって、前記ルールが、（１）キーワードに対する前記アイテム・セットのアソシエーション、および、（２）前記アソシエーションの品質を測定する特性ベクトルを定義する、前記選択する工程と、
前記選択されたルールに対応する前記特性ベクトルに基づいて最大の尤度スコアを計算する工程であって、該最大の尤度スコアは前記選択されたルールと、前記ウェブページの前記現在のバージョンに対応する前記キーワードとの間の関係性の見込みを表す、前記計算する工程とを備える、前記決定工程と、
前記コンピューティング・デバイスが、前記ウェブページの前記現在のバージョンに対応する前記キーワードと前記ウェブページの前記以前のバージョンに対応する少なくとも１つのキーワードとを比較する工程と、
前記コンピューティング・デバイスが、前記比較および前記最大の尤度スコアに応じて、前記現在のバージョンに対応する前記キーワードを含むように前記ウェブページの前記タグを更新する工程とを備えるコンピュータ実装方法。
【請求項２】
前記第１および第２のモデルの各々が、文書オブジェクト・モデル（ＤＯＭ）である請
求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３】
前記ウェブページの前記タグが前記ウェブページの前記現在のバージョンに対応する前記キーワードを含むように更新されるとき前記ウェブページの所有者に通知する工程をさらに含む請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４】
前記最大の尤度スコアがしきい値より低い場合、前記ウェブページの前記現在のバージョンに対応する前記キーワードの手動編集を許可する工程をさらに含む請求項３に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５】
前記第１のモデルと、前記第２のモデルと、前記ウェブページの前記現在のバージョンに対応する前記キーワードと、前記ウェブページの前記以前のバージョンに対応する前記キーワードと、前記トレーニングされたルールのセットとのうちの少なくとも１つをデータ・リポジトリに記憶する工程をさらに含む請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６】
前記ウェブページの前記現在のバージョンに対応する前記キーワードが、前記第１のモデルのノードに関連付けられている請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７】
ノードおよびウェブページ・バージョンと関係付けてデータ・リポジトリに前記ウェブページの前記現在のバージョン及び前記以前のバージョンのそれぞれに対応する前記キーワードを記憶する工程をさらに含む請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８】
前記ウェブページの前記現在のバージョンに対応する前記キーワードが、前記ウェブページの前記以前のバージョンに対応する前記少なくとも１つのキーワードと実質的に同じである場合、前記ウェブページの前記タグを更新することを禁止する工程をさらに含む請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９】
予測モデルにおいて前記トレーニングされたルールのセットを生成する生成工程をさらに含み、該生成工程は、
既知のウェブページのセットから要素のセットを抽出する工程であって、各々の要素が、前記既知のウェブページの１つに出現する単語または句に対応する、前記工程と、
キーワードのセットを決定する工程であって、各々のキーワードが、既知のウェブページの前記セットの少なくとも１つをカテゴリ化する、前記工程と、
ルールの初期セットを決定する工程であって、各々のルールが、要素の前記セットにおける要素をキーワードの前記セットにおける少なくとも１つのキーワードにマッピングする、前記工程と、
第１のレベルにおいて、（１）複数の制約に基づいて、１つ以上の有意でない要素を取り除くように要素の前記セットをプルーニングして、要素の候補セットを生成し、（２）ルールの第１のセットであって、各々のルールが、ルールの前記初期セットに基づいて前記候補セットにおける要素をキーワードにマッピングする、ルールの前記第１のセットを生成し、（３）ルールの前記第１のセットのマッピングの品質を測定する特性ベクトルの第１のセットを生成する工程と、
１つ以上の追加のレベルの各々において、（１）前記候補セットの２つ以上の要素を繰り返し組み合わせることにより形成されるエンティティのスーパー・セットであって、前記スーパー・セットにおける各々のエンティティが２つ以上の前記要素を含む、前記エンティティのスーパー・セットを生成し、（２）ルールのスーパー・セットであって、各々のルールが、ルールの前記初期セットに基づいてエンティティをキーワードにマッピングする、前記ルールのスーパー・セットを生成し、（３）ルールの前記スーパー・セットのマッピングの品質を測定する特性ベクトルの追加のセットを生成する工程とを備え、
前記トレーニングされたルールのセットが、ルールの前記第１のセット、および、前記
１つ以上の追加のレベルの各々において生成されるルールの前記スーパー・セットを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１０】
前記ウェブページの前記現在のバージョンへのユーザ・アクセスを検出する工程と、
前記ユーザ・アクセスに基づいて前記ウェブページの前記現在のバージョンに対応する前記キーワードに対する現在までの総計を更新する工程であって、前記現在までの総計は、前記ウェブページの前記現在のバージョンに対応する前記キーワードに対応するトピックへのユーザの関心の程度を測定する、前記工程と、をさらに含む請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１１】
前記第１のモデルを前記第２のモデルと比較する工程が、各々のモデルについて拡張可能マークアップ言語（ＸＭＬ）パーサを実行し、パースされた結果に基づいて前記モデルを比較する工程を備える請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１２】
前記ウェブページの前記現在のバージョンに対応する前記キーワードと前記ウェブページの前記以前のバージョンに対応する前記少なくとも１つのキーワードとを比較する工程が、
前記ウェブページの前記現在のバージョン及び前記以前のバージョンのそれぞれについて、対応する前記ノードと、対応する前記キーワードの頻度と、対応する前記キーワードの書式設定と、対応する前記キーワードの位置とのうちの少なくとも１つに基づいて、対応するキーワードを重み付けする工程と、
前記ウェブページの前記現在のバージョンおよび前記以前のバージョンのそれぞれに対応する重み付けされた前記キーワード同士を比較する工程とを備える請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１３】
ウェブページに埋め込まれ前記ウェブページの現在のバージョンを要約する少なくとも１つのタグを自動的に更新するためのコンピュータ実装システムにおいて、
プロセッサと、
範囲差決定モジュールであって、
前記ウェブページの前記現在のバージョンを表し、前記ウェブページの前記現在のバージョンの要素の階層を定義するノードを含む第１のモデルを取り出すことと、
前記第１のモデルを、前記ウェブページの以前のバージョンに対応する第２のモデルと比較して、前記ウェブページに対する１つ以上の変化を検出することと、を行うように構成される前記範囲差決定モジュールと、
前記変化がしきい値を上回る場合、前記ウェブページの前記現在のバージョンに対応する少なくとも１つのキーワードを決定するように構成されているコンテンツ予測モジュールであって、
前記ウェブページの前記現在のバージョンから単語または句のセットを抽出することと、
前記抽出された単語または句に基づいて、トレーニングされたルールのセットからルールを選択することであって、各々のルールが、（１）キーワードに対する２つ以上の単語または句のアソシエーション、および、（２）前記アソシエーションの品質を測定する特性ベクトルを定義する、前記選択することと、
前記選択されたルールに対応する前記特性ベクトルに基づいて最大の尤度スコアを計算することであって、該最大の尤度スコアは前記選択されたルールと、前記ウェブページの前記現在のバージョンに対応する前記キーワードとの間の関係性の見込みを表す、前記計算することと、を行うように構成されている意思決定モジュールを備える前記コンテンツ予測モジュールと、
後処理モジュールであって、
前記ウェブページの前記現在のバージョンに対応する前記キーワードと前記ウェブペ
ージの前記以前のバージョンに対応する少なくとも１つのキーワードとを比較することと、
前記比較および前記最大の尤度スコアに基づいて、前記現在のバージョンに対応する前記キーワードを含むように前記ウェブページの前記タグを更新することと、を行うように構成されている前記後処理モジュールとを備えるコンピュータ実装システム。
【請求項１４】
前記第１および第２のモデルの各々が、文書オブジェクト・モデル（ＤＯＭ）である請求項１３に記載のコンピュータ実装システム。
【請求項１５】
前記後処理モジュールが、前記ウェブページの前記タグが前記ウェブページの前記現在のバージョンに対応する前記キーワードを含むように更新されるとき前記ウェブページの所有者に通知するようにさらに構成されている請求項１３に記載のコンピュータ実装システム。
【請求項１６】
前記後処理モジュールが、前記ウェブページの前記現在のバージョンに対応する前記キーワードの手動編集を可能とするようにさらに構成されている請求項１３に記載のコンピュータ実装システム。
【請求項１７】
前記ウェブページの前記現在のバージョンに対応する前記キーワードが、前記ウェブページの前記以前のバージョンに対応する前記キーワードと実質的に同じである場合、前記ウェブページの前記タグを更新することを禁止するように前記後処理モジュールがさらに構成されている請求項１３に記載のコンピュータ実装システム。
【請求項１８】
前記第１のモデルと、前記第２のモデルと、前記ウェブページの前記現在のバージョンに対応する前記キーワードと、前記ウェブページの前記以前のバージョンに対応する前記キーワードと、前記トレーニングされたルールのセットとのうちの少なくとも１つを記憶するように構成されているデータ・リポジトリをさらに備える請求項１３に記載のコンピュータ実装システム。
【請求項１９】
前記データ・リポジトリが、それぞれのノードおよびウェブページ・バージョンと関係付けて前記ウェブページの前記現在のバージョン及び前記以前のバージョンのそれぞれに対応する前記キーワードを記憶するように構成されている請求項１８に記載のコンピュータ実装システム。
【請求項２０】
前記コンテンツ予測モジュールが、前記トレーニングされたルールのセットを生成するように構成されているトレーニング・モジュールをさらに備え、前記トレーニング・モジュールが、
既知のウェブページのセットから要素のセットを抽出することであって、各々の要素が、前記既知のウェブページの１つに出現する単語または句に対応する、前記抽出することと、
キーワードのセットを決定することであって、各々のキーワードが、既知のウェブページの前記セットの少なくとも１つをカテゴリ化する、前記決定することと、
ルールのセットを決定することであって、各々のルールが、要素の前記セットにおける要素をキーワードの前記セットにおける少なくとも１つのキーワードにマッピングする、前記決定することと、
第１のレベルにおいて、（１）複数の制約に基づいて、１つ以上の有意でない要素を取り除くように要素の前記セットをプルーニングして、要素の候補セットを生成し、（２）ルールの第１のセットであって、各々のルールが、ルールの初期のセットに基づいて前記候補セットにおける要素をキーワードにマッピングする、ルールの前記第１のセットを生成し、（３）ルールの前記第１のセットのマッピングの品質を測定する特性ベクトルの第
１のセットを生成することと、
１つ以上の追加のレベルの各々において、（１）前記候補セットの２つ以上の要素を繰り返し組み合わせることにより形成されるエンティティのスーパー・セットであって、前記スーパー・セットにおける各々のエンティティが２つ以上の前記要素を含む、前記エンティティのスーパー・セットを生成し、（２）ルールのスーパー・セットであって、各々のルールが、ルールの前記初期のセットに基づいてエンティティをキーワードにマッピングする、前記ルールのスーパー・セットを生成し、（３）ルールの前記スーパー・セットのマッピングの品質を測定する特性ベクトルの追加のセットを生成することと、を行うように構成され、
前記トレーニングされたルールのセットが、ルールの前記第１のセット、および、前記１つ以上の追加のレベルの各々において生成されるルールの前記スーパー・セットを含む、請求項１３に記載のコンピュータ実装システム。
【請求項２１】
前記ウェブページの前記現在のバージョンへのユーザ・アクセスを検出することと、
前記ユーザ・アクセスに基づいて前記ウェブページの前記現在のバージョンに対応する前記キーワードに対する現在までの総計を更新することであって、前記現在までの総計は、前記ウェブページの前記現在のバージョンに対応する前記キーワードに対応するトピックへのユーザの関心の程度を測定する、前記更新することと、を行うように構成されている分析器をさらに備える請求項１３に記載のコンピュータ実装システム。
【請求項２２】
ウェブページに埋め込まれ前記ウェブページの現在のバージョンを要約する少なくとも１つのタグを自動的に更新するための非一時的なコンピュータ可読媒体であって、
前記ウェブページの前記現在のバージョンを表し、前記ウェブページの前記現在のバージョンの要素の階層を定義するノードを含む第１のモデルを取り出すことと、
前記第１のモデルを、前記ウェブページの以前のバージョンに対応する第２のモデルと比較して、前記ウェブページに対する１つ以上の変化を検出することと、
前記変化がしきい値を上回る場合、前記ウェブページの前記現在のバージョンに対応する少なくとも１つのキーワードを決定することであって、
前記ウェブページの前記現在のバージョンから単語または句のセットを抽出することと、
前記抽出された単語または句に基づいて、トレーニングされたルールのセットからルールを選択することであって、各々のルールが、（１）キーワードに対する２つ以上の単語または句のアソシエーション、および、（２）前記アソシエーションの品質を測定する特性ベクトルを定義する、前記選択することと、
前記選択されたルールに対応する前記特性ベクトルに基づいて最大の尤度スコアを計算することであって、該最大の尤度スコアは前記選択されたルールと、前記ウェブページの前記現在のバージョンに対応する前記キーワードとの間の関係性の見込みを表す、前記計算することとを備える、前記決定することと、
前記ウェブページの前記現在のバージョンに対応する前記キーワードと、前記ウェブページの前記以前のバージョンに対応する少なくとも１つのキーワードとを比較することと、
前記比較および前記最大の尤度スコアに応じて、前記現在のバージョンに対応する前記キーワードを含むように前記ウェブページの前記タグを更新することと、をデータ処理装置に行わせるように構成されている非一時的なコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般的には、ウェブページに埋め込まれている少なくとも１つのタグをウェブページの現在のバージョンを的確に要約するように自動的に更新するための、コンピュータ・プログラム製品を含む、コンピュータ実装方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタル測定は、ユーザがどのようにウェブページ上においてある種のアクティビティを実行するか、または別の方法で、公開されたウェブ・コンテンツと対話するかに関する情報の収集が企業により行われるビジネスのための機能である。そのユーザは、デジタル・コンテンツ消費者と称され得る。ウェブ・コンテンツを公開する企業（デジタル・コンテンツ・プロバイダとして知られている）は、デジタル・コンテンツ消費者から使用状況統計を収集することにより、どのコンテンツが消費されているか、また、コンテンツがどのように消費されているかを理解することに関心を有する。集められる使用状況統計に基づくデジタル測定によって顧客に関する洞察が得られることにより、ターゲット・マーケティング、製品試験、ユーザ分析（例えば、パターン識別）、およびビジネス・モデル改善などの領域における企業の意思決定が改善される。デジタル測定において収集される例示的な使用状況統計は、ページ・アクセス、リンク・クリック、ファイル・ダウンロード、トランザクションの完了、ページからの離脱等の消費者の操作を含む。さらに、消費者アクティビティに関するワークフローが、消費者の様々なグループ間における共通の使用状況パターンを追跡するために収集および分析され得る。
【０００３】
使用状況統計を収集するためにウェブページは、１つ以上の説明的なタグとともにプリロードされる。ユーザがウェブページにアクセスする場合、ウェブページは、そのウェブ・サーバに、ページを説明し関連付けられるタグを求める。ウェブページは、ウェブ・サーバからタグ情報を取得した後、タグ付けされたデータを記録および追跡のためにデータ収集センタに送信する。一般的にはこの種の追跡によって、ウェブページがどのように使用されているかに関してのフィードバックが企業に提供される。例として、金融機関に関連付けられているウェブページは、５２９大学預金プラン（５２９  ｃｏｌｌｅｇｅ  ｓａｖｉｎｇｓ  ｐｌａｎ）に関する情報を提供し得るものであり、対応するタグは、ウェブページを説明する以下のキーワードを含み得る。
【０００４】
＜ｍｅｔａ  ｎａｍｅ＝“ｐａｇｅ  ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ”  ｋｅｙｗｏｒｄｓ＝“５２９プラン，５２９大学預金プラン，５２９大学預金プラン，大学預金プラン，大学用の預金，大学預金，５２９税，５２９プラン申請，５２９預金プラン，大学５２９”／＞
測定目的のため、タグにおけるキーワードに対応するページのトピックが、以下のように提供される。
【０００５】
ページ・トピック＝ファイナンシャル・プランニング｜投資戦略｜５２９プラン
ウェブページがアクセスされるとき、測定機構は、タグに対応するトピックへのユーザの関心の現在までの総計を維持し、各々のアクセスによって１だけこの総計を増大することが可能である。このウェブページが、５２９プランに関する企業のウェブ・サイトにおけるただ１つのウェブページであり、ページが所与の日において１０，０００回アクセスされる場合、データ収集センタ内のデータは、トピック「５２９プラン」が１０，０００回閲覧されたことを示し得る。したがって、ウェブ・サイト全体における使用状況メトリック（例えば、ページ・アクセス）を分析することにより、測定機構は、どのトピックに消費者が関心を有するかを決定することが可能である。
【０００６】
収集されるデータが、ウェブページに関する消費者アクティビティを的確に説明することを確実にするために、ウェブページに関連付けられているタグは、ページ・コンテンツを正しく表すことを必要とする。最初に検討され、的確であると考えられているタグは、大きな変更がウェブページに生じる場合に更新されないとき、時間の経過により的確性を失う場合がある。タグがもはやウェブページのコンテンツを反映しない場合、このことが、収集されて得られるデータの有効性に影響を与え、収集されるデータに基づくさらなる分析が有効でなくなる場合がある。経営陣が業務における不適切な優先事項に重点を置くこと、サプライ・チェーン部門が不適切な在庫を維持すること、またはマーケティング部門がほとんど消費者の関心のないマーケティング・キャンペーンを実行することなど、正しくない業務上の意思決定が有効でないデータによって行われることになり得る。したがって、デジタル測定により提供されるデータは、実際の消費者行動を的確に捉えることを必要とする。
【０００７】
ウェブページ所有者は、ページが編集されるときに、ページに関連付けられているタグを手動で更新することを選んでもよい。しかしながら、ウェブページのコンテンツが企業内の多くの異なるグループにより変化させられ得る場合、ページのタグを常に検討して、そのタグが的確であることを確実にすることは、多量の時間およびリソースを必要とするだけでなく、間違いが起こりやすいものでもある。タグの検討および更新を自動化して、この問題が解決可能なシステムが今日の市場において不足している。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
したがって、ウェブページのコンテンツの変化に応じたタグの検討および更新を自動化するためのシステムおよび方法が必要である。本技術は、定期的にタグを検討し、正しい値によってタグを自動的に更新し、更新イベントに関してシステム所有者に通知する、自動化された予測的なタグ管理システムを提供できる。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
１つの態様では、ウェブページに埋め込まれウェブページの現在のバージョンを要約するタグを自動的に更新するためのコンピュータ実装方法が提供される。方法は、コンピューティング・デバイスが、ウェブページの現在のバージョンを表す第１のモデルを抽出する工程を含む。第１のモデルは、ウェブページの現在のバージョンの要素の階層を定義するノードを含む。第１のモデルは、ウェブページに対する１つ以上の変化を検出するために、ウェブページの以前のバージョンに対応する第２のモデルと比較される。方法は、変化がしきい値を上回る場合、ウェブページの現在のバージョンに対応する少なくとも１つのキーワードを決定する工程もまた含む。キーワードを決定する工程は、ウェブページの現在のバージョンから単語または句のアイテム・セットを抽出する工程と、抽出された単語または句のアイテム・セットに基づいて、トレーニングされたルールのセットからルールを選択する工程であって、ルールが、（１）キーワードに対するアイテム・セットのアソシエーション、および、（２）アソシエーションの品質を測定する特性ベクトルを定義する、選択する工程と、選択されたルールに対応する特性ベクトルに基づいて最大の尤度スコアを計算する工程とを備える。最大の尤度スコアは、選択されたルールと、対応するキーワードとの間の関係性の見込みを表す。方法は、コンピューティング・デバイスが、ウェブページの現在のバージョンに対応するキーワードを、ウェブページの以前のバージョンに対応する少なくとも１つのキーワードと比較する工程もまた含む。方法は、コンピューティング・デバイスが、比較および尤度スコアに応じて、現在のバージョンに対応するキーワードを含むようにウェブページのタグを更新する工程をさらに含む。
【００１０】
別の態様では、ウェブページに埋め込まれウェブページの現在のバージョンを要約する
少なくとも１つのタグを自動的に更新するためのコンピュータ実装システムが提供される。システムは、範囲差決定モジュールと、コンテンツ予測モジュールと、後処理モジュールとを備える。範囲差決定モジュールは、ウェブページの現在のバージョンを表す第１のモデルを取り出すように構成され、第１のモデルは、ウェブページの現在のバージョンの要素の階層を定義するノードを含む。範囲差決定モジュールは、第１のモデルを、ウェブページの以前のバージョンに対応する第２のモデルと比較して、ウェブページに対する１つ以上の変化を検出するようにもまた構成される。コンテンツ予測モジュールは、変化がしきい値を上回る場合、ウェブページの現在のバージョンに対応する少なくとも１つのキーワードを決定するように構成される。コンテンツ予測モジュールは、ウェブページの現在のバージョンから単語または句のセットを抽出することと、抽出された単語または句に基づいて、トレーニングされたルールのセットからルールを選択することであって、各々のルールが、（１）キーワードに対する２つ以上の単語または句のアソシエーション、および、（２）アソシエーションの品質を測定する特性ベクトルを定義する、選択することと、を行うように構成される意思決定モジュールを備える。意思決定モジュールは、選択されたルールに対応する特性ベクトルに基づいて最大の尤度スコアを計算するようにもまた構成される。最大の尤度スコアは、選択されたルールと、対応するキーワードとの間の関係性の見込みを表す。後処理モジュールは、ウェブページの現在のバージョンに対応するキーワードとウェブページの以前のバージョンに対応する少なくとも１つのキーワードとを比較することと、比較および尤度スコアに基づいて、現在のバージョンに対応するキーワードを含むようにウェブページのタグを更新することと、を行うように構成される。
【００１１】
さらに別の態様では、ウェブページに埋め込まれウェブページの現在のバージョンを要約する少なくとも１つのタグを自動的に更新するためのコンピュータ・プログラム製品であって、非一時的なコンピュータ可読媒体により有形に具現化されるコンピュータ・プログラム製品が提供される。コンピュータ・プログラム製品は、ウェブページの現在のバージョンを表す第１のモデルをデータ処理装置に取り出させるように構成される命令を含む。第１のモデルは、ウェブページの現在のバージョンの要素の階層を定義するノードを含む。コンピュータ・プログラム製品は、第１のモデルを、ウェブページの以前のバージョンに対応する第２のモデルと比較して、ウェブページに対する１つ以上の変化を検出することと、変化がしきい値を上回る場合、ウェブページの現在のバージョンに対応する少なくとも１つのキーワードを決定することと、もまたデータ処理装置に行わせる。少なくとも１つのキーワードを決定することは、ウェブページの現在のバージョンから単語または句のセットを抽出することと、抽出された単語または句に基づいて、トレーニングされたルールのセットからルールを選択することであって、各々のルールが、（１）キーワードに対する２つ以上の単語または句のアソシエーション、および、（２）アソシエーションの品質を測定する特性ベクトルを定義する、選択することと、選択されたルールに対応する特性ベクトルに基づいて最大の尤度スコアを計算することと、を含む。最大の尤度スコアは、選択されたルールと、対応するキーワードとの間の関係性の見込みを表す。コンピュータ・プログラム製品は、ウェブページの現在のバージョンに対応するキーワードとウェブページの以前のバージョンに対応する少なくとも１つのキーワードとを比較することと、比較および尤度スコアに応じて、現在のバージョンに対応するキーワードを含むようにウェブページのタグを更新することと、をデータ処理装置にさらに行わせる。
【００１２】
他の例では、上記の態様の任意のものが、１つ以上の下記の特徴を含み得る。一部の実施形態では、第１のモデルおよび第２のモデルの各々は、文書オブジェクト・モデル（ＤＯＭ）である。ウェブページの現在のバージョンに対応するキーワードは、第１のモデルのノードに関連付けられる。
【００１３】
一部の実施形態では、ウェブページの所有者は、ウェブページのタグが、キーワードを含むように更新されるときに通知される。後処理モジュールは、そのような通知機能を実
行することが可能である。後処理モジュールは、尤度スコアがしきい値より低い場合、ウェブページの現在のバージョンに対応するキーワードの手動編集を許可することもまた可能である。一部の実施形態では、後処理モジュールは、ウェブページの現在のバージョンに対応するキーワードが、ウェブページの以前のバージョンに対応する少なくとも１つのキーワードと実質的に同じである場合、ウェブページのタグの更新を禁止することが可能である。
【００１４】
一部の実施形態では、第１のモデルと、第２のモデルと、ウェブページの現在のバージョンに対応するキーワードと、ウェブページの以前のバージョンに対応するキーワードと、トレーニングされたルールのセットとのうちの少なくとも１つは、データ・リポジトリに記憶される。データ・リポジトリは、第１のモデルのそれぞれのノード、およびウェブページ・バージョンと関係付けてキーワードを記憶することが可能である。
【００１５】
一部の実施形態では、コンテンツ予測モジュールは、トレーニングされたルールのセットを生成するように構成されているトレーニング・モジュールをさらに含む。トレーニング・モジュールは、既知のウェブページのセットから要素のセットを抽出することであって、各々の要素が、既知のウェブページの１つに出現する単語または句に対応する、抽出することと、キーワードのセットを決定することであって、各々のキーワードが、既知のウェブページのセットの少なくとも１つをカテゴリ化する、決定することと、ルールの初期セットを決定することであって、各々のルールが、要素のセットにおける要素をキーワードのセットにおける少なくとも１つのキーワードにマッピングする、決定することと、を行うように構成される。トレーニング・モジュールは、第１のレベルにおいて、（１）複数の制約に基づいて、１つ以上の有意でない要素を取り除くように要素のセットをプルーニングして、要素の候補セットを生成し、（２）ルールの第１のセットであって、各々のルールが、ルールの初期セットに基づいて候補セットにおける要素をキーワードにマッピングする、ルールの第１のセットを生成し、（３）ルールの第１のセットのマッピングの品質を測定する特性ベクトルの第１のセットを、生成するようにもまた構成される。トレーニング・モジュールは、１つ以上の追加のレベルの各々において、（１）候補セットの２つ以上の要素を繰り返し組み合わせることにより形成されるエンティティのスーパー・セットであって、スーパー・セットにおける各々のエンティティが２つ以上の要素を含む、エンティティのスーパー・セットを生成し、（２）ルールのスーパー・セットであって、各々のルールが、ルールの初期セットに基づいてエンティティをキーワードにマッピングする、ルールのスーパー・セットを生成し、（３）ルールのスーパー・セットのマッピングの品質を測定する特性ベクトルの追加のセットを生成するようにさらに構成される。トレーニングされたルールのセットは、ルールの第１のセット、および、１つ以上の追加のレベルの各々において生成されるルールのスーパー・セットを含む。
【００１６】
一部の実施形態では、ウェブページの現在のバージョンへのユーザ・アクセスを検出することと、ユーザ・アクセスに基づいてキーワードに対する現在までの総計を更新することであって、現在までの総計は、キーワードに対応するトピックへのユーザの関心の程度を測定する、更新することと、を行うための分析器が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】例示的なネットワーク環境における例示的なタグ管理システムを示す図。
【図２】ウェブページに関連付けられているタグを自動的に管理するための例示的なコンピュータによるプロセスを示す図。
【図３】ウェブページに対して１つ以上のキーワードを生成するための例示的なコンテンツ予測方法を示す図。
【図４】トレーニングされた予測モデルを維持するための例示的な方法を示す図。
【図５】図４の方法から生成されるトレーニングされた予測モデルに基づいて、所与のウェブページに１つ以上のキーワードを割り当てるための例示的な方法を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明の前述の目的、特徴、および利点と、他の目的、特徴、および利点と、本発明自体とは、添付の図面とともに読まれる場合、様々な実施形態の以下の説明から、より完全に理解されよう。
【００１９】
本技術のシステムおよび方法は、１つ以上のウェブページに対する自動化された予測的なタグ管理を提供する。一部の実施形態では、ウェブページは、変化について定期的および自動的に検討される。実質的にウェブページに対する変化が検出される場合、ウェブページのタグがその変化によって更新される尤度が高いか否かに関する自動化された意思決定が行われる。タグが更新される場合、関連性のある社員（例えば、システムまたはウェブページの所有者）は、変更に関して通知されることが可能であり、手動の検討を要求することやタグ値を上書きすることが可能である。
【００２０】
図１は、例示的なネットワーク環境における例示的なタグ管理システムを示す。ネットワーク環境は、ＬＡＮ、ＷＡＮ、セルラ・ネットワーク、またはインターネットなどのＩＰネットワーク１１８によって、タグ管理システム１００と通信するように構成されている複数のユーザ・デバイス１１４を含む。ユーザ・デバイス１１４の各々にインストールされているクライアント・アプリケーションによって、ユーザは、ウェブページを閲覧し、ウェブページに対するタグ更新を管理することが可能となる。一部の実施形態では、ユーザは、ユーザ・デバイス１１４によってウェブページ・タグに対する自動的な更新を上書きすることが可能である。ユーザ・デバイス１１４の各々はコンピューティング・デバイスであってもよく、そのコンピューティング・デバイスは、命令を実行することが可能であるプロセッサおよびメモリを有する任意のデバイスを指す。コンピューティング・デバイスは、パーソナル・コンピュータ、サーバ・コンピュータ、ポータブル・コンピュータ、ラップトップ・コンピュータ、携帯情報端末（ＰＤＡ）、電子リーダ、携帯電話、電子メール・クライアント、タブレット、および他のモバイル・デバイスを含むが、それらに限定されない。タグ管理システム１００は同様に、関係のあるデータを取り出したり記憶したりするためのデータ・リポジトリ１１２と通信することが可能である。
【００２１】
タグ管理システム１００は、本技術のプロセスおよび／またはソフトウェアを実装するように構成されている、１つ以上のハードウェア・モジュールを含む。例えば、タグ管理システム１００は、図２〜図５の例示的なプロセスを実装するための１つ以上のハードウェア・デバイス上で実行され得る。示すように、タグ管理システム１００は、グラフィカル・ユーザ・インターフェース（ＧＵＩ）モジュール１０２と、範囲差決定モジュール１０４と、コンテンツ予測モジュール１０８と、キーワード比較および後処理モジュール１１０と、を含む。
【００２２】
タグ管理システム１００のＧＵＩモジュール１０２は、ユーザ・アクセス（例えば、ログインおよび／またはログアウト）と、ユーザ・アドミニストレーション（例えば、システム１００のサポートおよび／または管理に関連付けられているアドミニストレーション機能のうちの任意のもの）と、ウィジェット管理（例えば、ブラウザ領域内におけるデータの表示のためのプリファレンスをエンド・ユーザが設定したり保存したりできるようにすること）と、他のＧＵＩサービスとのうちの少なくとも１つに対処することが可能である。
【００２３】
範囲差決定モジュール１０４は、検討中のウェブページの現在のバージョンと、同じウェブページの以前のバージョンとの間の差の範囲を決定する。モジュール１０４は、変化がウェブページに対して生じたか否か、また、どのような種類の変化がウェブページに対
して生じたかを決定すべく以前のバージョンと比較するための基礎を提供するある種の情報を現在のバージョンから抽出することが可能である。一部の実施形態では、モジュール１０４はさらに、現在のバージョンと以前のバージョンとの間で決定される差の程度に基づいて、タグにおけるキーワードが、ウェブページの現在のバージョンに対して更新されることを必要とするか否かを決定する。一部の実施形態では、モジュール１０４は、タグ管理システム１００の他のモジュール１０８および１１０と対話して、比較結果に基づいて次の工程に関して命令することが可能である。
【００２４】
コンテンツ予測モジュール１０８は、図３〜図５の例示的なプロセスを利用して１つ以上のキーワードを自動的に生成することにより、ウェブページの現在のバージョンのコンテンツを分析および要約する。キーワード比較および後処理モジュール１１０は、コンテンツ予測モジュール１０８により決定されたウェブページの現在のバージョンに対するキーワードと、同じウェブページの以前のバージョンに対する保存されているキーワードとを比較することが可能である。その比較に基づいて、モジュール１１０は、ウェブページに対するタグが、現在のウェブページ・コンテンツを的確に捉えるように新しいキーワードによって更新されることを必要とするか否かを決定することが可能である。モジュール１１０は、複数の後処理処置を実装することも可能であり、その後処理処置には、タグ更新に関してウェブページの所有者に注意喚起することと、コンテンツ予測モジュール１０８により自動的に生成されるキーワードによってはウェブページが的確に特徴付けられない場合、エキスパートによる手動の検討／変更を行わせることと、データ・リポジトリ１１２に新しいキーワードを保存することとのうちの少なくとも１つが含まれる。
【００２５】
データ・リポジトリ１１２は、ウェブページの様々なバージョンに関連付けられている抽出された情報を記憶するように構成されるデータベースの場合がある。さらに、データ・リポジトリ１１２は、ウェブページの各々のバージョンのコンテンツを特徴付けるキーワードを含む１つ以上のリストを系統的に記憶することが可能である。さらに、データ・リポジトリ１１２は、所与のウェブページに対して１つ以上のキーワードを自動的に決定するためのコンテンツ予測モジュール１０８により使用可能な予測モデルに関係のあるデータを記憶することが可能である。
【００２６】
図２は、ウェブページに関連付けられているタグを自動的に管理するための例示的なコンピュータによるプロセス２００を示す。プロセス２００は、文書コンテキストのセマンティックな意味に基づく繰り返し学習プロセスを利用して構造化文書を分類することにより、任意のトピック・ドメインに属する構造化文書に適用可能である。図１の例示的な管理システム１００を利用するプロセス２００の工程が説明される。示すように、ウェブページに関連付けられているタグを自動的に管理する工程は、ウェブページの現在のバージョンに関連付けられている第１のモデルを抽出する工程（工程２０２）と、第１のモデルを、同じウェブページの以前のバージョンに対応する第２のモデルと比較することにより、１つ以上の変化を検出する工程（工程２０４）と、あらかじめ定義されたしきい値よりもその変化が大きいか否かを判定する工程（工程２０６）と、を含む。変化がしきい値未満である場合、プロセス２００は、１日、１週間、１か月等、適切な時間待機した（工程２１４）後、初めの工程２０２から反復する。変化がしきい値以上である場合、プロセス２００は、ウェブページの現在のバージョンのコンテンツを捉えるための１つ以上の新しいキーワードを決定する工程（工程２０８）、および、工程２０８から生成される新しいキーワードと、ウェブページに対して以前に生成されたキーワードとの間の何らかの差を検出する工程（工程２１０）により進行する。差が第２のしきい値未満である場合（工程２１２）、プロセス２００は、適切な時間待機した（工程２１４）後、初めの工程２０２から反復する。差が第２のしきい値以上である場合、プロセス２００は、工程２０８から生成された新しいキーワードによってウェブページのタグを更新し（工程２１６）、他の後処理作業を実行することが可能である。
【００２７】
工程２０２では、タグ管理システム１００は、ウェブページの現在のバージョンに関連付けられているモデルを抽出する。ウェブページは、ＨＴＭＬ文書、ＸＨＴＭＬ文書、またはＸＭＬ文書として記述され得る。モデルは、現在のウェブページ・バージョンのレイアウト情報、構造、コンテンツ、スタイル、および／または書式設定を含む、ウェブページの現在のバージョンの文書オブジェクト・モデル（ＤＯＭ）の場合がある。一般的にはＤＯＭモデルは、ウェブページにおけるオブジェクトを表すための、言語に依存しないクロス・プラットフォームのモデルである。ＤＯＭモデルは、ウェブページの構成を捉えるノードの階層にオブジェクトを組織化する。各々のノードは、階層のレベルにおいてオブジェクトに関連付けられている属性（例えば、パス情報）およびコンテンツ（例えば、非ＨＴＭＬ要素）を含み得る。ノードが階層において高いほど、関連付けられている属性およびコンテンツは、ウェブページの全体的な概念に対して重要になる。さらに、各々のノードは、ノードが全体的なＤＯＭ階層においてどこに位置付けられるかを示すＤＯＭパスにより参照され得る。静的な性質のウェブページに対して、タグ管理システム１００は、ソース制御ツールに記憶されているページに基づいてＤＯＭモデルを生成することが可能である。ウェブ／アプリケーション・サーバ（例えば、ＡＳＰ、ＪＳＰ等）上で生成される動的コンテンツを生成するウェブページに対して、タグ管理システム１００は、ページのスナップショットを生成するよう、ある時点でサーバへ要求を行うことが可能であり、そのスナップショットに基づいてタグ管理システム１００は、対応するＤＯＭモデルを生成することが可能である。ＤＯＭモデルが特定のバージョンに対して生成された後、タグ管理システム１００は、モデルがいつ生成されたかを示す指示、および／またはバージョン番号とともに、データ・リポジトリ１１２にＤＯＭモデルを記憶することが可能である。
【００２８】
工程２０４では、タグ管理システム１００は、同じウェブページの古いバージョンに対応する第２のＤＯＭモデル（例えば、データ・リポジトリ１１２に記憶される）を取り出す。例えば、第２のＤＯＭモデルは、初期の時点のウェブページに対して生成されている。タグ管理システム１００は、現在のバージョンおよび以前のバージョンに対するＤＯＭモデルを比較して、それらの間の何らかの差を検出することが可能である。テキスト比較ツールが、差を決定するために使用され得る。例えば、タグ管理システム１００は、比較を実行する目的でＤＯＭモデルの各々についてＸＭＬパーサを実行することが可能である。一部の実施形態では、差は、ＤＯＭ階層において比較的高いノードで生じる差が、階層において比較的低いところで出現する差より大きく重み付けされる（すなわち、より重要である）ように重み付けされる。
【００２９】
工程２０６では、タグ管理システム１００が、２つのＤＯＭモデル（工程２０４からのＤＯＭモデル）の間の差が、あらかじめ定義されたしきい値未満であると判定する場合、タグ管理システム１００は、プロセス２００の実行を停止し、工程２０２でプロセス２００を再開する前に、工程２１４で、ある時間待機する。変化がしきい値以上である場合、タグ管理システム１００は、後続の工程を実行するように進行する。したがって、タグ管理システム１００は、ウェブページを定期的に評価して、タグに対する更新が必要とされるか否かを決定することが可能である。特に、工程２０６で変化の量をあらかじめ決定されたしきい値と比較することにより、タグ管理システム１００は、ウェブページの現在のバージョンが、タグ更新に相当する程度に大きく変化したか否かを判断することが可能である。一部の実施形態では、プロセス２００の工程２０２、２０４、および２０６は、タグ管理システム１００の範囲差決定モジュール１０４により実装される。
【００３０】
ウェブページの現在のバージョンに対する変化がしきい値以上である場合、このことは、さらなる検査に相当する程度に実質的な変更が、ウェブページの現在のバージョンに対して行われたことを示唆するものである。工程２０８では、タグ管理システム１００は、
ウェブページの現在のバージョンに対して生成されたＤＯＭモデル（工程２０２において生成されたＤＯＭモデル）を分析することにより、現在のウェブページ・コンテンツを説明するための１つ以上の新しいキーワードを決定するように進行する。一部の実施形態では、複数のキーワードは、ＤＯＭモデルの様々な階層レベルにおいてコンテンツを特徴付けるように、ウェブページのＤＯＭモデルの異なるノードに関係付けられる。キーワードは、ドメイン・エキスパートにより生成され得る、あらかじめ定義および分類されたキーワード辞書から、トレーニングされたモデルに基づいて選択される。キーワード辞書は、データ・リポジトリ１１２に記憶され得るものであり、データ・リポジトリ１１２からアクセスされ得る。図３〜図５は、ウェブページに対して１つ以上のキーワードを生成するための例示的なコンテンツ予測方法を説明する。さらに、コンテンツ予測方法は、新しいキーワードのセットが現在のウェブページ・コンテンツをどれだけ良好に要約するかを表すための尤度スコアをこれらのキーワードに対して生成することが可能である。一部の実施形態では、工程２０８は、タグ管理システム１００のコンテンツ予測モジュール１０６により実装される。
【００３１】
工程２１０では、タグ管理システム１００は、ウェブページの現在のバージョンに対して決定される新しいキーワードと、同じウェブページの以前のバージョンから決定された以前のキーワードとの間の差の範囲を決定する。以前のキーワードは、タグ管理システム１００のデータ・リポジトリ１１２から取り出され得る。比較は、ＤＯＭ階層において比較的高いノードで生じるキーワード同士の差が、比較的低いノードで生じる差よりも大きい重みを割り当てられるような、ノードに関係した比較の場合がある。工程２１２では、差の範囲が、あらかじめ定義されたしきい値以上である場合、システム１００は、工程２０８で決定された新しいキーワードに基づいてウェブページのタグを更新する（工程２１６）ことを進行させ得る。差の範囲が、あらかじめ定義されたしきい値より小さい場合、このことは、ウェブページ・コンテンツにおける変化が、更新に相当する程度に実質的ではないことを意味する。したがって、システムは、プロセス２００を停止し、再びプロセス２００の初めからウェブページのコンテンツを評価する前に、ある時間待機する（工程２１４）ことが可能である。タグ更新が求められる場合、タグ管理システム１００は、ウェブページに関連付けられているタグを取り出し、タグを編集して、１つ以上の古いキーワードを除去することや、新しいキーワードを追加することが可能である。プロセス２００の工程２１０、２１２、および２１６は、図１のキーワード比較および後処理モジュール１００により実装され得る。
【００３２】
一部の実施形態では、新しく生成されるキーワードに関連付けられる尤度スコアがしきい値より低く、したがって、ウェブページ・コンテンツを特徴付けるためのキーワードの正しさにおいて信頼度（ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ）が低いことを示す場合、タグ管理システム１００は、工程２１６におけるウェブページに関連付けられているタグの自動的な更新をしないことが可能である。そのような状況では、タグ管理システム１００は、ウェブページのエキスパートの検討を要求し、エキスパートによる手動の変化が可能となり、コンテンツをより良好に特徴付けるように、１つ以上のキーワードを追加および／または除去することが可能である。その編集は、タグ管理システム１００により、トレーニングおよび自動的なキーワード生成方法を改善するために利用され得る。
【００３３】
一部の実施形態では、新しいキーワードが工程２０８で決定された後、タグ管理システム１００は、キーワード重み付けアルゴリズムを適用して、ウェブページを特徴付ける関連性のある集められたキーワードから、最も関連性のあるキーワードを決定することが可能である。キーワード重み付けアルゴリズムは、以下の１つ以上の判定基準に基づいて各々のキーワードに異なる重みを割り当てることが可能であり、それらの判定基準は次の通りである。（ｉ）第１のキーワードが、ブランチ内において比較的高いＤＯＭノードに関連付けられている第２のキーワードと比較して、ＤＯＭブランチ内において比較的深いウ
ェブページのＤＯＭノードに関連付けられる場合、第１のキーワードの重み付けは第２のキーワードの重み付けより小さい、（ｉｉ）ウェブページにおいてより頻繁に出現するキーワードに対し、より大きい重みが与えられる、（３）キーワードの書式設定のスタイルが、ウェブページにおける重要度を反映する（例えば、独特な見出し、フォント、フォント・サイズ等）場合、キーワードはより大きな重みを割り当てられる、（４）キーワードは、ウェブページにおいて比較的重要な位置に配置される場合（例えば、ページにおいて比較的高い位置に配置される場合）、より大きな重みを割り当てられる。重みは、エキスパートによる手動の変更によって指定されたり変化させられたりしてよい。一部の実施形態では、タグ管理システム１００は、比較的大きな重み（例えば、あらかじめ定義されたしきい値より大きい重み）を有するキーワードのみを使用して、工程２１６でウェブページのタグを更新する。したがって、キーワードの同じセットが、異なるＤＯＭ構造を有する２つのウェブページに対して生成される場合、ウェブページのタグを更新するために使用される得られるキーワードは、キーワードに割り当てられる異なる重みに起因して異なり得る。
【００３４】
一部の実施形態では、タグ管理システム１００は、データ・リポジトリ１１２にウェブページの特定のバージョンのキーワードを記憶することが可能である。例えば、各々のキーワードは、＜ノードに対するＤＯＭパス，１つ以上のキーワード＞の形式などで、キーワードが説明するＤＯＭノードに関係付けられてリポジトリ１１２に記憶され得る。他のメタデータが、リストの様々なキーワードを重み付けすることに関係するデータを含めて、同じＤＯＭパスの下で記憶され得る。各々のリストは、ウェブページの特定のバージョンと関係付けられ得るものであり、そのことによって、異なる時点で生成されるバージョン同士の間の比較が容易に実行され得る。一部の実施形態では、エキスパートは、１つ以上のキーワードを手動で追加または除去するなどして、データ・リポジトリ１１２におけるリストを編集することが可能である。
【００３５】
一部の実施形態では、タグ管理システム１００は、ウェブページに関連付けられているタグが自動的に、または手動で更新された後、ウェブページの所有者に通知することが可能である。そのような通知によって所有者は、必要であれば更新を検討し、変更を開始することが可能となる。
【００３６】
一部の実施形態では、工程２０８においてウェブページのコンテンツ全体に対する新しいキーワードを決定すること（これは、多量の計算を必要としたりコストが高くなったりする試みの場合がある）の代わりに、タグ管理システム１００は、キーワードが自動的に決定されることを必要として検討されるコンテンツの量を低減することによりこのコストを下げることが可能である。例えば、新しいコンテンツが現在のバージョンに追加されている第１のシナリオでは、工程２０８におけるキーワード決定は、新しく追加されたコンテンツに関係付けられるＤＯＭモデルのセクションに関してのみ実行され得る。工程２１６における更新中、新しいコンテンツに対して生成されるキーワードは、データ・リポジトリ１１２におけるリストに新しいコンテンツが配置されるＤＯＭパスに属するように追加され得る。コンテンツが現在のバージョンにおいて変更されている第２のシナリオでは、工程２０８におけるキーワード決定は、何らかの既存のキーワードが除去されることを必要とするか否か、または、何らかの新しいキーワードが追加されることを必要とするか否かを決定するために、改変されたコンテンツに対応するＤＯＭモデルのセクションに関して実行され得る。その後工程２１６で、改変が生じたＤＯＭパスに属し、データ・リポジトリ１１２における対応するリストが変更され得る。コンテンツが現在のバージョンにおいて除去されている第３のシナリオでは、工程２０８において決定されることを必要とする新しいキーワードはない。代わりに工程２１６において、除去されたコンテンツに対応する既存のキーワードが、除去が生じたＤＯＭパスに属するデータ・リポジトリ１１２におけるリストから除去される。コンテンツがウェブページの１つのセクションから別の
セクションに移動される第４のシナリオでは、除去されたコンテンツに対応する既存のキーワードが、除去が生じたＤＯＭパスに属するデータ・リポジトリ１１２におけるリストから削除される。さらに、削除されたキーワードが、コンテンツが再配置された先のＤＯＭパスに属するデータ・リポジトリにおけるリストに追加される。一般的にウェブページに対する変更は、ユーザがページを変更し、それをソース制御システムに預けた後に、ソース制御ツールにより検出され得る。一部の実施形態では、タグ管理システム１００は、ウェブページのグループに関してバッチ処理を実行して、変化を検出し、４つの更新シナリオのどれが適用されるべきかを決定することが可能である。
【００３７】
図３は、プロセス２００の工程２０８でウェブページに対する１つ以上のキーワードを生成するための例示的なコンテンツ予測方法３００を示す。一般的にアルゴリズムへの入力は、ウェブページの現在のバージョンに対応するＤＯＭモデルなど、ウェブページのＤＯＭモデルの場合があり、出力は、ウェブページを説明する１つ以上のキーワードと、キーワードの的確性を測定する尤度スコアとの場合がある。方法３００は一般的には、１つ以上のキーワードをページに自動的に割り当てることにより、ウェブページ・コンテンツの特徴付けに関してドメイン・エキスパートの意思決定方法をモデリングする。図３に示すように、方法３００は、２つの段階３０２および３０４を含む。第１の段階３０２は、図４のフロー図により示すように、良好にあらかじめカテゴリ化されたウェブページのセットに関してデータ・トレーニング・プロセスを実行することにより、トレーニングされた予測モデルを生成および維持することを伴う。第２の段階３０４は、図５のフロー図により示すように、トレーニングされた予測モデルに基づいて、１つ以上のキーワードを新しいウェブページに割り当てることを伴う。さらに、第２の段階３０４は、尤度スコアを生成することにより、キーワード割り当てに関連付けられる信頼度のレベルを推定することが可能である。
【００３８】
図４は、トレーニングされた予測モデルを生成および維持するための例示的な方法４００を示す（図３の工程３０２）。工程４０１でトレーニング・プロセスを開始するべく、単語および／または句の未処理サンプル・セットＷが、既存のウェブページのセットＰから収集され、その未処理サンプル・セットＷに基づいて、アソシエーション・ルールのセットＲ（Ｗ⇒Ｋと表現される）が形成され、そのルールは、未処理サンプル・セットＷにおける各々の単語または句を、キーワード・セットＫにおける少なくとも１つのキーワードにマッピングする。セットＷにおける単語および／または句は、セットＰにおけるウェブページの各々のＤＯＭモデルから収集され得る。セットＫにおけるキーワードは、セットＰにおけるウェブページを要約するキーワードから収集され得る。さらに、様々な特性が、ルール・セットＲにおける各々のマッピングの強度を測定するために算出される。各々のアソシエーション・ルールに対する例示的な特性は、リフト（ｌｉｆｔ）測定値、確信度（ｃｏｎｖｉｃｔｉｏｎ）測定値、支持度測定値、または距離スコアの少なくとも１つを含む。トレーニング・プロセスに関し、以下の定義が提供される。
【００３９】
・セットＰは、Ｐ＝｛ｐ１，ｐ２，…，ｐｍ｝と定義され、これは、良好に定義されたキーワードに関するｍ個のウェブページを含む。一部の実施形態では、トレーニング・ウェブページは、同様のコンテンツに関する特定のドメインからエキスパートにより選択される（例えば、金融スペース（ｆｉｎａｎｃｉａｌ  ｓｐａｃｅ）内からのウェブページ）。
【００４０】
・セットＷは、Ｗ＝｛ｗ１，ｗ２，…，ｗｎ｝と定義される。ここで、各々の要素ｗｉは、セットＰのウェブページの少なくとも１つから抽出される単語または句（以降、「アイテム」と称される）である。したがって、セットＷは、トレーニング・プロセスのためのアイテムの未処理サンプルを構成する。
【００４１】
・セットＫは、Ｋ＝｛ｋ１，ｋ２，…，ｋｔ｝と定義され、これは、セットＰのウェブページをカテゴリ化または要約するようにエキスパートによりあらかじめ定義されたｔ個のキーワードを含む。例えば、Ｋ＝｛４０１Ｋ，５２９ｂ，当座預金口座｝は、ウェブページの３つのカテゴリを要約するキーワードのセットである。キーワードは、アイテム・セットＷに属する場合がある。
【００４２】
【数１】
0005866473.tif 000002
【００４３】
あるいは、キーワードは、アイテム・セットＷに属さない。例えば、ウェブページに「あなたの拠出金があなたの給与の最大５％に匹敵することになる企業提供型退職金プラン（ｃｏｍｐａｎｙ  ｓｐｏｎｓｏｒｅｄ  ｒｅｔｉｒｅｍｅｎｔ  ｐｌａｎ）」との説明がされている場合、単語「４０１Ｋ」がウェブページにおいて明示的に述べられていなくとも、キーワード「４０１Ｋ」がウェブページに割り当てられ得る。
【００４４】
・アソシエーション・ルールＲｉは、Ｘｉ⇒Ｋｉと定義される。ここで、アイテム・セットＸｉは、１つ以上のアイテム（すなわち、単語または句）を含むＷのサブセットであり、セットＫｉは、１つ以上のキーワードを含むＫのサブセットである。ルールＲｉは、セットＸｉの要素があるウェブページにおいて出現する場合、そのウェブページは、ある確率の下で対応するキーワード・セットＫｉにおけるキーワードが割り当てられ得ることを意味する。そのようなルールの多くが、既存のウェブページＰに基づいてセットＷとセットＫとの間で定式化され得る。これらのルールの集まりは、Ｒと示される。
【００４５】
・Ｓｕｐｐ（Ｘｉ）＝ｃｏｖｅｒａｇｅ（Ｘｉ⇒Ｋｉ）＝Ｐ（Ｘｉ）は、アイテム・セットＸｉの支持度として定義され、その支持度は、アイテム・セットＸｉがウェブページ・セットＰにおいて出現する頻度を測定する。ユーザは、しきい値（ｓｕｐｐｔｈ）を定義して、アイテム・セットＸｉに対して求められる最小支持度を指定できる。
【００４６】
・次式
【００４７】
【数２】
0005866473.tif 000003
【００４８】
は、ルールＲｉ（すなわち、Ｘｉ⇒Ｋｉ）の信頼度として定義され、その信頼度は、ウェブページ・セットＰがアイテム・セットＸｉも含む条件下で、ウェブページ・セットＰにおいて、そのルールのキーワード・セットＫｉが見つかる確率を測定する。
【００４９】
・次式
【００５０】
【数３】
0005866473.tif 000004
【００５１】
は、アイテム・セットＸｉおよびキーワード・セットＫｉが独立に出現することに比べ、共に発生することが何倍多いかを測るものである。ユーザは、リフトしきい値（ｌｉｆｔｔｈ）を定義して、期待される最小リフトを指定できる。
【００５２】
・次式
【００５３】
【数４】
0005866473.tif 000005
【００５４】
は、キーワード・セットＫｉが出現しないことと、アイテム・セットＸｉが出現することとが、Ｋｉを伴わずにＸｉが出現する実際の頻度に関し相関していた場合において、アイテム・セットＸｉがキーワード・セットＫｉを伴わずに出現する確率を測る。確信度測定値は、キーワード・セットＫｉが存在しないことに係る情報を使用するので、リフト測定値に関して補足するものである。ユーザは、確信度しきい値（ｃｏｎｖｉｃｔｉｏｎｔｈ）を定義して、期待される最小確信度を指定できる。
【００５５】
・距離スコア
【００５６】
【数５】
0005866473.tif 000006
【００５７】
は、アイテム・セットにおける各々の個々のアイテムｗｊの重要度に基づいて、アイテム・セットＸｉの全体的な重要度を示す。示すように、Ｌ（ｗｊ）は、ウェブページにおけるアイテム・セットＸｉのアイテムの重要度を指定する、ユーザにより定義される重み関数を示す。例えば、同じアイテム・セットを伴う２つのウェブページが与えられ、ただし、第１のウェブページのアイテム・セットにおけるアイテムは、第２のアイテム・セットのアイテムより高い重要度を有する（例えば、ウェブページにおいて、より肉太の、またはより大きなフォントを用いて表示されている）場合、第１のウェブページに対する距離スコアは、第２のウェブページに対する距離スコアより高い値を有し得る。
一部の実施形態では、トレーニング・モデルの定式化に関係するデータは、データ・リポジトリ１１２に記憶されてよく、そのデータは、セットＰ、セットＷ、セットＫ、およびセットＲ、ならびに支持度、信頼度、リフト、確信度、および距離に関係する測定値を含む。
【００５８】
工程４０２では、アイテム・セットＸ１および特性セットＤ１が、定義および初期化される。工程４０４では、アイテム・セットＸ１および特性セットＤ１に値を割り当てるためにｆｏｒループが使用される。工程４０４の目標は、未処理サンプル・セットＷから、選ばれ、かつ、包括的なアイテムのセットを抽出することである。工程４０４のｆｏｒループは、アイテム・セットＷにおける有意でないアイテムを取り除き、特性ベクトルの初期セットＤ１を定式化するために使用され得るものである。ここで、各々の特性ベクトルは、アイテム・セットＸ１における要素に対応する。示すように、ｆｏｒループは以下のようなものである。
【００５９】
【表１】
0005866473.tif 000007
【００６０】
具体的には工程４０４ａでは、アイテム・セットＷにおける各々のアイテムｗｉに対して、ｗｉをキーワード・セットＫｉに関連付けるルール（ｗｉ⇒Ｋｉ）が与えられると、アイテムｗｉは、以下の１つ以上の制約が満たされる場合アイテム・セットＸ１に単に追加されるものであり、それらの制約は、次の通りである。（ｉ）ルールのリフト（ｌｉｆｔ（ｗｉ⇒Ｋｉ））が、ユーザにより定義されたリフトしきい値ｌｉｆｔｔｈより大きい、（ｉｉ）ルールの確信度（ｃｏｎｖｉｃｔｉｏｎ（ｗｉ⇒Ｋｉ））が、ユーザにより定義された確信度しきい値ｃｏｎｖｉｃｔｉｏｎｔｈより大きい、（ｉｉｉ）アイテムｗｉの支持度が、ユーザにより定義された支持度しきい値ｓｕｐｐｔｈより大きい。これらの制約は、Ｗにおいてトレーニング・ウェブページＰにおいて出現する回数が少なすぎたり多すぎたりするアイテムを取り除くために使用される。より少ない制約やより多い制約が、セットＸ１への追加のためにセットＷから有意なアイテムを選択するために使用され得る。
【００６１】
工程４０４ｂでは、アイテム・セットＷにおける各々のアイテムｗｉに対して、アイテムｗｉがセットＸ１に追加されている場合、特性ベクトルが、そのアイテムに対して、上記で定義したようなリフト値、確信度値、支持度値、および距離スコアξを含む４つの測定値の集まりとして定義される。一般的に、特性ベクトルにおけるこれらの４つの測定値は、セットＸ１の要素ｗｉをトレーニング・データから決定される１つ以上のキーワードからなる対応するセットＫｉにマッピングするルールの強度を評価するための統計特性である。セットＸ１の特定のアイテムに対応する各々の特性ベクトルは、工程４０４ｂで特性セットＤ１に追加される。さらに、ルールのセットＲ１が工程４０４で集成されている。ここで、各々のルールは、セットＸ１の要素ｗｉを、対応するキーワード・セットＫｉにマッピングする。ゆえにルール・セットＲ１は、初期ルール・セットＲのプルーニングされたバージョンとみなされ得る。
【００６２】
工程４０６では、ｗｈｉｌｅループが、追加のより高いレベルのアイテム・セットを繰り返し形成するために実行される。示すように、ｗｈｉｌｅループは以下のようなものである。
【００６３】
【表２】
0005866473.tif 000008
【００６４】
具体的には、ｗｈｉｌｅループの繰り返し中の各々のレベルｋ（ｋは２以上である）で、アプリオリ・アルゴリズムが、スーパー・セットＸｋを形成するために使用される（工程４０６ａ）。ここで、スーパー・セットＸｋの各々の要素は、以前のアイテム・セットＸｋ−１からの２つの要素の組合せを含み、組み合わされた要素は、トレーニング・ウェブページ内における組合せの頻度が所与のしきい値Ｓｕｐｐｔｈを上回ること等を確実にするように、ある制約を満たす場合、スーパー・セットＸｋに単に追加される。追加の制約が、組み合わされた要素がスーパー・セットＸｋに追加されるべきであるか否かを決定するために使用され得る。「大規模データベースにおけるアソシエーション・ルールをマイニングするための高速アルゴリズム（Ｆａｓｔ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  ｆｏｒ  Ｍｉｎｉｎｇ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  Ｒｕｌｅｓ  ｉｎ  Ｌａｒｇｅ  Ｄａｔａｂａｓｅｓ）」、ラケシュ  アグラワル、アール  エス（Ｒａｋｅｓｈ  Ａｇｒａｗａｌ，  Ｒ．Ｓ．）、ＶＬＤＢ（４８７〜４９９頁）、１９９４年において説明されているアプリオリ・アルゴリズムなどの、任意の適したアプリオリ・アルゴリズムが本文脈において使用され得ることが当業者によって理解される。
【００６５】
工程４０６ｂでは、特性セットＤｋがスーパー・セットＸｋに対して算出される。ここで、Ｄｋの各々の要素は、Ｘｋの要素に対応する特性ベクトルである。特性ベクトルは、距離スコア、リフト測定値、確信度測定値、および／または支持度測定値を含み得る。特性ベクトルにおける測定値は、セットＸｋの要素を、トレーニング・データから決定される１つ以上のキーワードからなる対応するセットＫｋにマッピングするルールの強度を評価する。一般的に、スーパー・セットが形成されるレベルが高くなるほど、スーパー・セットが含む要素は少なくなるが、対応する特性セットは、繰り返しプルーニング・プロセスに起因して、より良好になる（すなわち、信頼度、支持度、および有意性が大きくなる）。さらに、ルールのセットＲｋは、ｗｈｉｌｅループの各々の繰り返しにおいて集成され得る。ここで、各々のルールは、スーパー・セットＸｋの要素を、対応するキーワード・セットＫｋにマッピングする。
【００６６】
レベル計数ｋは、工程４０２から開始され、さらなる組合せが以前のスーパー・セットに基づいて生成されなくなるまで、ｗｈｉｌｅループの各々の繰り返しでインクリメントされて（工程４０６ｃ）別のスーパー・セットが形成される。工程４０８ではプロセス４００は、すべてのアイテム・セットを出力し、これは、工程４０４で生成されたセットＸ１と、工程４０６で生成されたセットＸ２…Ｘｎとを含む。工程４０８では、アイテム・セットＸ１…Ｘｎに対応して、工程４０４で生成されたセットＤ１と、工程４０４で生成されたセットＤ２…Ｄｎとを含む、すべての特性セットもまた出力する。さらに、工程４
０８では、アイテム・セットＸ１…Ｘｎに対応して、工程４０４で生成されたルール・セットＲ１と、工程４０４で生成されたルール・セットＲ２…Ｒｎとを含む、すべてのルール・セットを出力することが可能である。
【００６７】
例として、セットＷ＝｛牛乳，卵，パン，クッキー，油｝が与えられると、セットＸ１は、｛牛乳，卵，パン｝を含む３つの要素を有し得る。ここで、｛油｝は、トレーニング・データにおいて頻繁に出現しすぎていたり十分に出現していなかったりしたために取り除かれている。セットＸ２は、｛｛牛乳，卵｝，｛牛乳，パン｝｝を含む２つの要素を有し得る。ここで、組合せ｛卵，パン｝は、アプリオリ・アルゴリズムによって、トレーニング・データにおいて十分に出現していないために取り除かれている。この繰り返しプロセスは、追加のスーパー・セットを形成することが可能である組合せがなくなるまで、工程４０６の下で継続し得る。
【００６８】
図５は、図４の方法から生成されるトレーニングされた予測モデルに基づいて、所与のウェブページに１つ以上のキーワードを割り当てるための例示的な方法５００を示す。工程５０２では、方法５００への入力が提供される。その入力は、キーワード決定が求められる対象の新しいウェブページ
【００６９】
【数６】
0005866473.tif 000009
【００７０】
（以下、「Ｐ〜」と表記）を含む。新しいウェブページＰ〜は、一般的には、トレーニング目的で図４の方法４００で使用されたウェブページのセットに属さない。アイテム・セットＸ、対応する特性セットＤ、およびルール・セットＲを含むトレーニングされたモデルも、方法５００への入力として提供される。
【００７１】
工程５０４では、新しいウェブページｐ〜が、単語または句の初期セットＷ〜を抽出するためにスキャンされる。ここで、各々の単語または句は、ｗｌ〜と示され、ｗｌ〜は初期未処理サンプル・セットＷに属している。したがってｗｌ〜は以下の特性：ｗｌ〜∈ｐ〜、ｗｌ〜∈Ｗを有する。一部の実施形態では、スキャンは、ウェブページｐ〜のＤＯＭモデルについて実行される。単語または句のセットＷ〜は、ウェブページｐ〜からランダムに選定され得る。工程５０６では、ハッシュ関数が、初期セットＷ〜に基づいて、トレーニングされたモデルのアイテム・セットＸから１つ以上のアイテム・セットＸ〜を選択するために使用される。ハッシュ関数は、Ｘ〜＝ｈａｓｈ＿ｆｕｎｃ（Ｗ〜）の形式の場合がある。具体的には、選択されたアイテム・セットＸｌ〜の各々が、セットＷ〜におけるすべての単語または句を含む。各々のアイテム・セットＸｌ〜は、トレーニングされたモデルにより決定したアソシエーション・ルールＲｉの下、キーワードのセットＫｉにマッピングされる。
【００７２】
工程５０８では、特性ベクトルｄｌ〜が、各々のアイテム・セットＸｌ〜に対して算出および集成される。ここで、特性ベクトルは、距離スコア、リフト測定値、および支持度測定値を含む。すべての特性ベクトルが、特性セットＤ〜を構成する。工程５１０では尤度スコアｓｉが、式：
【００７３】
【数７】
0005866473.tif 000010
【００７４】
を使用して、アイテム・セットＸｌ〜をキーワード・セットＫｉにマッピングする各々の
ルールＲｉに対して算出される。この式では、ｄｌ〜はアイテム・セットＸｌ〜の特性ベクトルであり、ｃｉ＝｛１，ｌｉｆｔｔｈ，ｃｏｎｖｉｃｔｉｏｎｔｈ，ｓｕｐｐｔｈ｝は、理想的な特性ベクトル（すなわち、特性ベクトルに関する４次元座標系の中心）を示す。ゆえに、尤度スコアｓｉは、アイテム・セットＸｌ〜をキーワード・セットＫｉにマッピングする特定のルールＲｉと、理想的なマッピングとの間の乖離の量を測定する。その後、最大の尤度スコアが、以下の式：
【００７５】
【数８】
0005866473.tif 000011
【００７６】
を使用して、すべての尤度スコアＳから決定される。最も高い尤度スコアに対応するルールＲｍａｘが選定され得る。ここで、ルールＲｍａｘのキーワード・セットＫｍａｘが、新しいウェブページｐ〜を最も良好に特徴付ける尤度が高い。ゆえに、工程５１２で方法５００は、ウェブページＰ〜のタグを自動的に更新するために使用され得る（すなわち、図２の方法２００の工程２１６で使用され得る）ウェブページＰ〜に対する新しいキーワードとして、キーワード・セットＫｍａｘを出力することが可能である。
【００７７】
上記で説明された技術は、デジタルおよび／もしくはアナログの電子回路で、または、コンピュータのハードウェア、ファームウェア、ソフトウェアで、または、それらの組合せで実装され得る。実装形態は、コンピュータ・プログラム製品、すなわち、データ処理装置（例えば、プログラマブル・プロセッサ、コンピュータ、および／または複数のコンピュータ）による実行のための、または、それらの装置の動作を制御するための、機械可読記憶デバイスにおいて有形に具現化されるコンピュータ・プログラムの場合がある。コンピュータ・プログラムは、ソース・コード、コンパイル済みコード、インタプリタ型コード、および／または機械コードを含む、任意の形態のコンピュータ言語またはプログラミング言語により記述され得るものであり、コンピュータ・プログラムは、任意の形態によりデプロイされてよく、このことには、スタンド・アローン・プログラムとして、または、サブルーチン、要素、もしくは、コンピューティング環境における使用に適した他のユニットとしてデプロイされることが含まれる。コンピュータ・プログラムは、１つ以上の場所において１つ以上のコンピュータ上で実行されるようにデプロイされ得る。
【００７８】
方法の工程は、コンピュータ・プログラムを実行して、入力データに関して演算すること、および／または、出力データを生成することにより本発明の機能を実行する、１つ以上のプロセッサにより実行され得る。方法の工程はさらに、専用論理回路、例えば、ＦＰＧＡ（フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ）、ＦＰＡＡ（フィールド・プログラマブル・アナログ・アレイ）、ＣＰＬＤ（複雑なプログラマブル論理デバイス）、ＰＳｏＣ（プログラマブル・システム・オン・チップ）、ＡＳＩＰ（特定用途向け命令セット・プロセッサ（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ−ｓｅｔ  ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ））、またはＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）等により実行され得るものであり、装置は、それらの回路として実装され得る。サブルーチンは、１つ以上の機能を実装する、記憶されたコンピュータ・プログラム、および／またはプロセッサ、および／または特殊回路のうちの部分を指す場合がある。
【００７９】
コンピュータ・プログラムの実行に適したプロセッサは、例として、汎用および専用のマイクロプロセッサ、ならびに、任意の種類のデジタルまたはアナログのコンピュータの任意の１つ以上のプロセッサを含む。一般的にはプロセッサは、読出専用メモリ、またはランダム・アクセス・メモリ、または両方から、命令およびデータを受信する。コンピュータの不可欠な要素は、命令を実行するためのプロセッサ、ならびに、命令および／またはデータを記憶するための１つ以上のメモリ・デバイスである。キャッシュなどのメモリ
・デバイスは、データを一時的に記憶するために使用され得る。メモリ・デバイスはさらに、長期間のデータ記憶のために使用されてもよい。一般的にはコンピュータはさらに、データを記憶するための１つ以上の大容量記憶デバイス（例えば、磁気、光磁気ディスク、もしくは光ディスク）を含んでいたり、それらのデバイスからデータを受信することおよびそれらのデバイスにデータを送信することのうちの少なくとも一方を行うように動作可能に結合されたりする。コンピュータはさらに、ネットワークから命令および／またはデータを受信したり、ネットワークに命令および／またはデータを送信したりするために通信ネットワークに動作可能に結合されていてもよい。コンピュータ・プログラムの命令およびデータを具現化するのに適したコンピュータ可読記憶媒体は、すべての形態の揮発性メモリおよび不揮発性メモリを含み、これには、例として、半導体メモリ・デバイス（例えば、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、およびフラッシュ・メモリ・デバイス）と、磁気ディスク（例えば、内蔵ハード・ディスクまたはリムーバブル・ディスク）と、光磁気ディスクと、光ディスク（例えば、ＣＤ、ＤＶＤ、ＨＤ−ＤＶＤ、およびＢｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク）とが含まれる。プロセッサおよびメモリは、専用論理回路により補われたり、専用論理回路に組み込まれたりすることがある。
【００８０】
ユーザとの対話を可能にするために、上記で説明された技術は、ユーザに情報を表示するための表示デバイス（例えば、ＣＲＴ（陰極線管）モニタ、プラズマ・モニタ、またはＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタ）と、ユーザが用いてコンピュータに入力を提供する（例えば、ユーザ・インターフェース要素と対話する）ことが可能であるキーボードおよびポインティング・デバイス（例えば、マウス、トラックボール、タッチパッド、またはモーション・センサ）と通信しているコンピュータ上で実装され得る。他の種類のデバイスが、同様にユーザとの対話を可能にするために使用され得るものであり、例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形態の感覚フィードバック（例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、または触覚フィードバック）であってよく、また、ユーザからの入力は、音響、音声、および／または触覚の入力を含む任意の形態により受信され得る。
【００８１】
上記で説明された技術は、バックエンド構成要素を含む分散コンピューティング・システムにおいて実装され得る。バックエンド構成要素は、例えば、データ・サーバ、ミドルウェア構成要素、および／またはアプリケーション・サーバであってよい。上記で説明された技術は、フロントエンド構成要素を含む分散コンピューティング・システムにおいて実装され得る。フロントエンド構成要素は、例えば、グラフィカル・ユーザ・インターフェースを有するクライアント・コンピュータ、ユーザが用いて例示の実装形態と対話することが可能であるウェブ・ブラウザ、および／または、送信デバイスに対する他のグラフィカル・ユーザ・インターフェースであってよい。上記で説明された技術は、そのようなバックエンド構成要素、ミドルウェア構成要素、またはフロントエンド構成要素の任意の組合せを含む、分散コンピューティング・システム（例えば、クラウド・コンピューティング・システム）において実装されてもよい。
【００８２】
通信ネットワークは、１つ以上のパケット方式のネットワーク、および／または、１つ以上の回線方式のネットワークを任意の構成により含み得る。パケット方式のネットワークは、例えば、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）方式のネットワーク（例えば、ＩＥＥＥにより定義される従来のＥｔｈｅｒｎｅｔ、または、メトロＥｔｈｅｒｎｅｔフォーラム（ＭＥＦ：Ｍｅｔｒｏ  Ｅｔｈｅｒｎｅｔ  Ｆｏｒｕｍ）により定義されるキャリアＥｔｈｅｒｎｅｔ）、ＡＴＭ方式のネットワーク、キャリア・インターネット・プロトコル（ＩＰ）ネットワーク（ＬＡＮ、ＷＡＮ等）、プライベートＩＰネットワーク、ＩＰ構内交換機（ＩＰＢＸ）、無線ネットワーク（例えば、無線アクセス・ネットワーク（ＲＡＮ））、および／または、他のパケット方式のネットワークを含み得る。回線方式のネットワークは、例えば、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）、レガシー構内交換機（ＰＢＸ）、無線ネッ
トワーク（例えば、ＲＡＮ）、および／または、他の回線方式のネットワークを含み得る。キャリアＥｔｈｅｒｎｅｔは、ポイント・ツー・ポイント接続（例えば、新しい回線およびＴＤＭに置き換わるもの）、ポイント・ツー・マルチポイント（例えば、ＩＰＴＶおよびコンテンツ配信）、および／または、マルチポイント・ツー・マルチポイント（例えば、企業ＶＰＮおよびメトロＬＡＮ）を提供するために使用され得る。キャリアＥｔｈｅｒｎｅｔによって、有利には、メガビットあたりのより低いコスト、および、より多くのきめの細かい帯域幅選択肢が可能になる。
【００８３】
コンピューティング・システムのデバイスは、例えば、コンピュータ、ブラウザ・デバイスを有するコンピュータ、電話、ＩＰ電話、モバイル・デバイス（例えば、携帯電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）デバイス、ラップトップ・コンピュータ、電子メール・デバイス）、および／または、他の通信デバイスを含み得る。ブラウザ・デバイスは、例えば、ワールド・ワイド・ウェブ・ブラウザ（例えば、マイクロソフト・コーポレーション（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ）から入手可能なＭｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｅｘｐｌｏｒｅｒ（登録商標）、モジラ・コーポレーション（Ｍｏｚｉｌｌａ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ）から入手可能なＭｏｚｉｌｌａ（登録商標）Ｆｉｒｅｆｏｘ）を有するコンピュータ（例えば、デスクトップ・コンピュータ、ラップトップ・コンピュータ、モバイル・デバイス）を含む。
【００８４】
当業者であれば、本発明が、その趣旨または本質的な特徴から逸脱することなく他の具体的な形態に具現化され得ることを明確に理解するであろう。したがって、前述の実施形態は、すべての点において、本明細書で説明された本発明の限定ではなく、例示であると考えられるべきである。したがって、本発明の範囲は、前述の説明によってではなく、添付の特許請求の範囲により示されるものであり、したがって、特許請求の範囲と均等な意味および範囲内にあるすべての変更は、その本発明の範囲に包容されることが意図される。
【図１】
0005866473.tif 000012
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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