(57)【要約】【課題】    データを検索するためのシステムと方法。【解決手段】    関連用語のための検索は少なくとも一用語を使用して少なくとも一データプロダクトにより開始される。一致するデータプロダクト中のランク済みのすべての用語リストは返され、ランク済みリストはユーザに表示される。ユーザは検索用語の重み値を修正又は新しい用語をクエリに追加する。検索は修正された重み値を使用して再開始される。  代案では、データプロダクトのための検索は少なくとも一用語を使用して少なくとも一データプロダクトにより開始される。ランク済みのすべてのデータプロダクトリストとそれらプロダクト中の重要用語は返され、ランク済みリストはユーザに表示される。ユーザは検索用語の重み値を修正又は新しい用語をクエリに追加する。検索は修正済み重み値を使用して再開始される。【選択図】  図１７
2009524163.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを使用したネットワーク上で一以上の場所に記憶される複数のデータプロダクトを検索する方法で、
少なくとも一用語から成る検索文字列に基づいて複数のデータプロダクトを検索し、
少なくとも一データプロダクトが検索から発見された場合、発見されたすべてのデータプロダクトにおいて各重要用語に対して重み値に基づいて発見されたデータプロダクト中の重要用語リストをランク付けし、並びに、
ランク付けされた重要用語リストを表示する方法。
【請求項２】
更に、少なくとも一検索用語の追加によりユーザに検索文字列を修正可能にする請求項１の方法。
【請求項３】
検索文字列に追加される少なくとも一検索用語はランク付けされたリストに含まれる重要用語である請求項２の方法。
【請求項４】
修正は、検索文字列に追加される少なくとも一検索用語に対して重み値を変更することを含む請求項３の方法。
【請求項５】
重み値の変更は、増加又は減少する重み値の少なくとも一つを含む請求項４の方法。
【請求項６】
少なくとも一検索用語の追加は、追加された少なくとも一検索用語は将来検索されるデータプロダクトに含まれることを必要とすることを含む請求項２の方法。
【請求項７】
更に、検索文字列において用語の少なくとも一つの重みの変更によりユーザに検索文字列を修正可能にする請求項１の方法。
【請求項８】
重み値の変更は、増加又は減少する重み値の少なくとも一つを含む請求項７の方法。
【請求項９】
更に、検索文字列又は除外された用語としてランク付けされたリストの少なくとも一つにおいて、ユーザに用語を特定可能にする請求項１の方法。
【請求項１０】
更に、検索文字列中及びランク付けされたリスト中の一以上の用語と同義である用語リストを生成する請求項２の方法。
【請求項１１】
更に、一以上の同義語の追加によりユーザに検索文字列を修正可能にする構成する請求項１０の方法。
【請求項１２】
更に、検索文字列中又はランク付けされたリスト中の一以上の用語にスペル補正候補リストを生成する請求項２の方法。
【請求項１３】
更に、一以上のスペル補正候補の追加によりユーザに検索文字列を修正可能にする請求項１２の方法。
【請求項１４】
更に、修正された検索文字列に基づいて複数のデータプロダクトを検索し、
少なくとも一データプロダクトが修正された検索文字列に基づいて検索から発見された場合、発見されたすべてのデータプロダクトにおいて各重要用語に対して重み値に基づいて発見されたデータプロダクト中の新しい重要用語リストをランク付けする、並びに、
新しいランク付けされた重要用語リストを表示する請求項２の方法。
【請求項１５】
新しいランク付けされたリストの表示は、修正された検索文字列に含まれない用語のみを表示する請求項１４の方法。
【請求項１６】
更に、検索により発見される少なくとも一データプロダクトを示し、
示された少なくとも一データプロダクトの一つをユーザに選択可能にし、並びに、
いったんユーザによりデータプロダクトは選択されたら、検索に使用される検索文字列と選択されたデータプロダクトの場所を記憶する請求項１の方法。
【請求項１７】
更に、検索文字列をメモリに記憶される複数の検索文字列と比較し、並びに、
データプロダクトの選択の結果によるランク付けされた密接に関連する検索文字列リストを表示する請求項１の方法。
【請求項１８】
複数のデータプロダクトを検索するためのシステムで、
複数のデータプロダクトのために記憶された重要用語情報と設定されるデータベースと、
表示部と、
を備え、並びに、
表示部及びデータベースとデータ通信するプロセッサで、
少なくとも一用語から成る検索文字列に基づいて記憶された重要用語情報を使用して複数のデータプロダクトを検索するために設定される第一要素と、
少なくとも一データプロダクトが検索から発見された場合、すべての発見されたデータプロダクト中の各重要用語の重み値に基づいて複数のデータプロダクト中の発見された重要用語リストをランク付けするために設定される第二要素と、並びに、
ランク付けされた用語リストを表示するために設定される、独立したコンピュータの少なくとも一つに又はネットワークと接続された複数のコンピュータに位置される第三要素と、から構成するシステム。
【請求項１９】
少なくとも一検索用語の追加によりユーザに検索文字列を修正可能に設定されるグラフィカルユーザインターフェイスから構成するプロセッサである請求項１８のシステム。
【請求項２０】
検索文字列に追加される少なくとも一検索用語はランク付けされたリストに含まれる重要用語である請求項１９のシステム。
【請求項２１】
グラフィカルユーザインターフェイスは、検索文字列に追加される少なくとも一検索用語に対してユーザに重み値を変更可能に設定される請求項２０のシステム。
【請求項２２】
重み値はより高い又はより低い重み値の少なくとも一つに変更される請求項２１のシステム。
【請求項２３】
グラフィカルユーザインターフェイスは、ユーザに将来検索されるデータプロダクトに含まれる追加される少なくとも一検索用語を必要可能に設定される請求項１９のシステム。
【請求項２４】
グラフィカルユーザインターフェイスは、ユーザに検索文字列中の用語の少なくとも一つの重みを変更可能に設定される請求項１８のシステム。
【請求項２５】
重み値は少なくともより高い又はより低い重み値に変更される請求項２４のシステム。
【請求項２６】
グラフィカルユーザインターフェイスは、少なくとも一つの検索文字列中又は除外された用語としてランク付けされたリスト中の用語をユーザに特定可能に設定される請求項１８のシステム。
【請求項２７】
検索文字列中及びランク付けされたリスト中の一以上の用語と同義である用語リストを生成し、表示部に生成されたリストを表示する設定される第四要素と、
から構成するプロセッサである請求項１９のシステム。
【請求項２８】
グラフィカルユーザインターフェイスは、一以上の同義語の追加によりユーザに検索文字列を修正可能に設定される請求項２７のシステム。
【請求項２９】
更に、検索文字列中及びランク付けされたリスト中の一以上の用語にスペル補正候補リストを生成し、表示部に生成された用語を表示する設定される第四要素と、
から構成する請求項１９のシステム。
【請求項３０】
グラフィカルユーザインターフェイスは、一以上のスペル補正候補の追加によりユーザに検索文字列を修正可能に設定される請求項２９のシステム。
【請求項３１】
修正された検索文字列に基づいて複数のデータプロダクトを検索する設定される第四要素と、
少なくとも一データプロダクトが修正された検索文字列に基づいて検索から発見された場合、すべての発見されたデータプロダクトにおいて各重要用語に対して重み値に基づいて発見されたデータプロダクト中の重要用語の新しいリストをランク付けする設定される第五要素と、並びに、
新しくランク付けされた重要用語リストを表示する設定された第六部分と、
から構成するプロセッサである請求項１９のシステム。
【請求項３２】
第六要素は、修正された検索文字列に含まれない用語のみと新しくランク付けされたリストを表示する請求項３１のシステム。
【請求項３３】
検索により発見された少なくとも一データプロダクトを示す設定される第四要素と、
ユーザに示された少なくとも一データプロダクトの一つを選択可能に設定される第五要素と、並びに、
いったんデータプロダクトはユーザにより選択されたら、検索に使用される検索文字列と選択されたデータプロダクトの場所を記憶する設定される第六要素と、
から構成するプロセッサである請求項１８のシステム。
【請求項３４】
検索文字列をデータベースに記憶された複数の検索文字列と比較する設定される第五要素と、並びに、
データプロダクトの選択の結果によるランク付けされた密接に関連する検索文字列リストを表示する設定される第六要素と、
から構成するプロセッサである請求項１８のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
通常、この発明はコンピュータソフトウェアに関し、より具体的には、関連コンセプトを使用して検索を実施する。
【背景技術】
【０００２】
ウェブ検索システムの現実施は、ユーザが求める情報を有すると思われるいくつかのウェブサイトを発見するために的確に実行する。しかしながら、ユーザはウェブサイトを特定するために不十分な用語を使用した、クエリを不十分に構文解析した、又はウェブページを探すために必要な正しい用語をよく知らない、のいずれかであるため、検索結果は一般的にユーザが実際に探したかったウェブサイトとほとんど関係ないウェブサイトを多数含む。
【０００３】
現在のテクノロジーはユーザに行き当たりばったりの検索スタイルを使用することのみ可能にしている。ユーザは、希望する検索結果と関連すると思う単語を入力する。そして、結果が初めの二ページにない場合、検索は失敗だと考えることがある。プロセスはそしてまた最初からやり直され、ユーザに更に狭い検索を要求する。
【０００４】
最後に、ユーザが単語“バス”などを検索する場合において、“バス”は、釣り、ギター、靴、グラフィックデザイナー、連邦議会議員、英国ビールに関するユーザが検索するサイトである。クエリにより返された約４０００万から５０００万のユーザが求めるサイトは発見される。  
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
よって、ユーザを正しいクエリ又は重要用語に導き、関連ウェブサイトのネットワークを使用して関連ウェブページに対する検索を狭くする検索のニーズが存在する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、データを検索するためのシステムと方法を含む。関連用語に対する検索は、少なくとも一検索可能用語を使用し実行される。検索において発見されるランク済み用語リストは返され、ランク済みリストはユーザに表示される。
【０００７】
一実施形態では、ユーザは検索用語の一つ若しくはランク済みリスト中の用語の重みを修正し又はクエリに新しい用語を追加する。他の検索は新しくランク付けされたリストの修正に基づいて実行される。新しいランク済みリストはグラフィカルユーザインターフェイスに表示される。
【０００８】
代案としては、データプロダクトに対する検索は、少なくとも一検索可能用語を使用し実行される。ランク済みデータプロダクトリストと各データプロダクト内の重要用語は返され、ランク済みリストはユーザに表示される。
【０００９】
一実施形態では、ユーザは検索用語の一つ若しくはランク済みリスト中の用語の重みを修正し又はクエリに新しい用語を追加する。他の検索は新しいランク済みリストの修正に基づいて実行される。新しいランク済みリストはグラフィカルユーザインターフェイスに表示される。
【００１０】
代案としては、類似クエリに対する検索は、少なくとも一検索可能用語を使用し実行される。ランク済み類似クエリリストとクエリからアクセス可能なデータプロダクトは返され、ランク済みリストはユーザに表示される。
【００１１】
一実施形態では、ユーザは検索用語の一つ若しくはランク済みリストの用語の重みを修正し又はクエリに新しい用語を追加する。他の検索は新しくランク済みリストの修正に基づいて実行される。新しくランク済みリストはグラフィカルユーザインターフェイスに表示される。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、関連コンセプトを使用するデータプロダクト検索はインターネットにおいて遂行され、ユーザに複数のインターネットページを検索することを可能にする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本発明の実施例について説明する。
【００１４】
図１は、関連コンセプトに基づいて検索を遂行するためのシステム例１００を示す。
【００１５】
一実施形態では、システム１００は複数の他のコンピュータ１０３とコミュニケーションを取り合うコンピュータ１０１を含む。
【００１６】
他の実施形態では、コンピュータ１０１はイントラネットやインターネットなどで複数のコンピュータ１０３、サーバ１０４、データーストレッジセンター１０６、及び/又はネットワーク１０８と接続することができる。
【００１７】
更に他の実施形態では、サーババンク、ワイヤレスデバイス、携帯電話、及び/又は他のデータ入力デバイスはコンピュータ１０１の代わりに使用することができる。
【００１８】
一実施形態では、データベースは重要用語及び/又は類似クエリを記憶する。データベースはセンター１０６又は局所的にコンピュータ１０１に記憶される。
【００１９】
一実施形態では、サーバ１０４又はコンピュータ１０１により起動されるアプリケーションプログラムは初期データベーステーブルを作る。テーブルは各複数のデータプロダクトで発見される重要用語を記憶する。また、各テーブル間とデータプロダクトの場所間の関係を記憶する。データベーステーブル例は図１１で説明されている。コンピュータ１０１又はサーバ１０４は各複数のデータプロダクトにおいて用語を構文解析し、ランク付けするアプリケーションプログラムを含む。これは図３でより詳細に説明される。コンピュータ１０１又はサーバ１０４は検索結果を表示するアプリケーションプログラムを含む。このプロセスは図６でより詳細に説明される。アプリケーションプログラムは変更に対してデータプロダクトを監視し、変更が発生したとき又は新しいデータプロダクトが利用可能になったときにデータベーステーブルを更新する。
【００２０】
一実施形態では、関連コンセプトを使用するデータプロダクト検索は独立したコンピュータ１０１において遂行される。
【００２１】
一実施形態では、関連コンセプトを使用するデータプロダクト検索は、イントラネットやインターネットなどで複数のコンピュータ１０３、サーバ１０４、データーストレッジセンター１０６、及び/又はネットワーク１０８と接続されるコンピュータ１０１において遂行される。
【００２２】
一実施形態では、関連コンセプトを使用するデータプロダクト検索はインターネットにおいて遂行され、ユーザに複数のインターネットページを検索することを可能にする。
【００２３】
一実施形態では、データプロダクトはワープロ文書、エクセル文書、データベース、ウェブページ、及び/又はテキストファイルなどのテキストを含む任意の形式であることができるが、これらに限定されるものではない。
【００２４】
図２は、本発明の実施形態に従って形成された方法を示す。ブロック１０５では、データベースは下記図３−５においてより詳細に説明されるデータプロダクト構文解析機能を介して設定される。ブロック１１０では、データベースの検索はデータベースに記憶されるデータプロダクト構文解析機能の結果を検索することにより実行される。検索は図６−１０に対して下記でより詳細に記述される。
【００２５】
図３は、第一の実施形態に従ってデータプロダクトを構文解析し、各データプロダクトから重要用語を読み出すための方法例を示す。方法（ブロック１０５）は、構文解析されるデータプロダクトタイプを見つけ出すことによりブロック１２４から始まる。
【００２６】
データプロダクトタイプが特定された後、ブロック１２６では、特定されたデータプロダクトタイプに基づく構文解析ルーティンは各単語を構文解析し、構文解析済み単語は各データプロダクトのために構文解析済み用語リストに入力される。後の参照のため、用語は一以上の単語を含む。ブロック１２８では、用語は解析され、重み付けされる。このステップは図４で説明される。ブロック１３０では、各用語が解析され、操作された後、残りの用語はデータベース中の重要用語リストに記憶される。この用語リストは、データプロダクトに対応する自身にリンクされた各用語と共にデータベースに記憶される。
【００２７】
図４は、図３のブロック１２８で説明される方法を更に説明する。ブロック１４０では、用語は生成され、構文解析済み用語リストから選択される。ブロック１４２では、用語の各発生に対して、重み値は増加され、用語の追加発生はリストから消去される。用語の重み値は単語に与えられる番号として定義され、例えば、演算において演算に対する単語の効果はその重みを反映する。判断ブロック１４４では、用語は単語が文を構成する単語かどうか見つけ出すためにテストされる。用語が文を構成する単語である場合、用語は取り除かれ、構文解析済みリストから除外される（ブロック１４６参照）。
【００２８】
文を構成する単語は、文を構築するために一般的にテキスト形式で使用されるもので、非常に僅かな内容情報しか有しない。それらは“and”、“the”、“this”、“of”などの単語を含む。それらは一般的であるから、用語の重要性を見つけ出すためのアルゴリズムは非常に僅かな意味を持つそれらの単語に高い重要性を間違って与える場合がある。設定可能な文を構成する単語リストは保持され、用語は用語貯蔵庫に追加されない又はこのリストで発見されるデータプロダクトのために重み付けされる。文を構成する単語と一致するいくらかのクエリ用語は無視され、クエリ中のすべての用語が文を構成する単語である場合、クエリは拒絶される。
【００２９】
一実施形態では、用語がすべて大文字である場合、用語の重み値は増加される（ブロック１４８参照）。用語が文頭のみ大文字である場合、用語の重み値は増加される（ブロック１５０参照）。文頭のみ大文字は、用語がすべて小文字又はピリオドの後が例えば新しい文の始まりであるため、大文字にされているだけとして定義される。用語が、用語を含むデータプロダクトの名前である場合、用語の重み値は増加される（ブロック１５２参照）。用語がデータプロダクトのファイルの場所である場合、用語の重み値は増加される（ブロック１５４参照）。用語がいくつかの特別な形式である場合、用語の重み値は増加される（ブロック１５６参照）。
【００３０】
例えば、イタリック、下線、データプロダクト中の他のテキストの大部分より大きいフォント、引用符、及び/又は取り消し線を含む特別な形式。追加要素はデータプロダクト形式とアプリケーションの必要性に左右され、用語の重みを生成又は調整するために使用される。
【００３１】
一実施形態では、データプロダクトにおいて発見されたクエリ用語に近似する用語に基づいて用語の重み値は増加される（図６参照）。
【００３２】
他の実施形態では、用語がデータプロダクトの特別なセクションで発見された場合、用語の重み値は増加する又は減少する。データプロダクトとアプリケーションシステムに適している用語辞書に基づいて一実施形態は用語の重みを調整する場合がある。用語が解析された後、最終的な重みは用語１５８に与えられる。判断ブロック１６０では、解析されるいくつかの追加用語がある場合、構文解析済みリストはチェックし見つけ出される。その場合、その方法は解析される次の用語を有効にするためブロック１４０に戻る。解析される追加用語がない場合、重み付けされ、構文解析済みリストは図３のブロック１３０に戻される。
【００３３】
データプロダクト中のすべての用語をランク付けして、用語は重要ではないと判断し、用語が同一価値を伴う（設定可能な長さの）連続で始まる価値を探す。同一価値を持つ用語の連続は、データプロダクトの特に記述的な内容ではない用語を反映する。文を構成する単語でない限りは、上記重み値を伴うすべての用語において、初めの繰り返し価値を伴う用語の重み値は重要用語として警告を与えられる。
【００３４】
図５は、本発明の実施例に従って複数の単語又は用語に基づいて単語を構文解析し、単語をリストに入力するための図３のブロック１２６で説明される方法を更に示す。図５において説明される方法の主要機能は、データベースが語句又は用語の組み合わせに重み値を覚えることと、与えることを可能にする。
【００３５】
一実施形態では、複雑な用語は語句又は組み合わせを含む用語と定義される。複雑な用語リストを構築するとき、文字列を形成するために、その方法は次の用語を一以上のちょうど構文解析された単語に足す（ブロック１７４参照）。その方法は、文字列は前に使用されたかどうかを見つけ出すためにデータベースを検索する。文字列は前に使用された複雑な用語である場合、ブロック１７６で文字列は構文解析済みリストに記憶され、そしてその方法はブロック１７４に戻る。既知である複雑な用語でない場合、文字列は既知である複雑な用語の始まりかどうか知るために調べられる（ブロック１８０参照）。用語は複雑な用語の始まりである場合、その方法はブロック１７４に戻る。文字列は既知の複雑な用語の始まりでない場合、ブロック１８２で文字列は消され、その方法はブロック１７４に戻る。
【００３６】
図６Ａは、一以上のクエリ用語を使用して検索を開始するための図２、ブロック１１０の方法例を示す。ユーザがクエリ用語又はクエリ用語の文字列を選択するとき検索は開始される（ブロック１８４）。
【００３７】
一実施形態では、ユーザが検索を始めるとき、クエリ用語は検索を実施するために適切な構文に書式設定される。クエリ用語は検索において使用される用語又は用語のセット（検索文字列）と定義される。各用語は適切な修飾語句と検索文字列に追加される。用語は図１６−２２で示されるユーザインターフェイスを介して入力される。いったんユーザによりクエリが開始されたら（ブロック１９０）、希望するクエリタイプは特定される。ブロック１８５で関連用語の検索が要求された場合、クエリは評価され、ブロック１８６でアウトプットが作成される。ブロック１８７で類似クエリ検索が要求された場合、クエリは評価され、ブロック１８８でアウトプットが作成される。ブロック１８９でデータプロダクト検索が要求された場合、クエリは評価され、ブロック１９１でアウトプットが作成される。検索のアウトプットが提示された後にブロック２００で、ユーザは更にそれらのクエリを絞り込む（ブロック２０４）、違う検索を遂行する（ブロック１９０）、又はデータプロダクト若しくは類似クエリ検索からデータプロダクトを見る、などの選択ができる。
【００３８】
図６Ｂは、関連用語検索を遂行するための図６Ａ、ブロック１８６の方法例を示す。クエリ用語又は文字列は少なくとも一データプロダクトを特定するために使用され、ブロック１９２で発見されるすべてのデータプロダクトをランク付けする。検索が遂行され、データプロダクトが発見されない場合、ユーザにクエリ用語を変更する機会が与えられる。クエリ用語が含まれる少なくとも一データプロダクトが発見される検索完了時、ブロック１９６で発見された各データプロダクト中のすべての重要用語の重み値は、データプロダクトのクエリ得点により調整され、重み付け済み重要用語リストを作るために他のデータプロダクトの重み値と組み合わせられる。ブロック１９７において同義語リストと訂正可能性のあるスペルは生成される。最後に、ブロック１９８で作られ、重み付け済み関連用語リストはランク順で画像表示装置によりユーザに表示される。
【００３９】
図６Ｃは、検索中に同義語とスペル候補を提供することにより追加検索用語候補を見つけ出すための方法２０５を示す。ブロック２０６で、クエリ用語は選択される。ブロック２０８で選択された用語は、代わりのスペル候補を有するかどうか見つけ出すために解析される。用語が代わりのスペルを有する場合、代わりのスペルは関連単語リストに追加される（ブロック２１０参照）。
【００４０】
他の実施形態では、ユーザは別のスペル候補の重みを変更できる。次に、ブロック２１２で用語は同義語を有するかどうか見つけ出すために解析される。用語が一以上の同義語を有する場合、ブロック２１４で同義語は関連単語リストに追加される。ブロック２１６で、未解析クエリ文字列中に重要なクエリ用語が存在する場合、方法２０５はブロック２０６に戻る。いったんクエリ文字列中のすべての検索用語が解析されたら、ブロック２１８で関連単語リストは表示される。関連単語リストの単語は、初めの検索用語を変更するためにユーザにより選択される。
【００４１】
他の実施形態では、ユーザは別のスペル候補の重要性を変更することができる。
【００４２】
図６Ｄは、データプロダクト検索を遂行するための図６Ａ、ブロック１９１の方法を示す。ブロック１９１aでクエリ用語又は文字列はデータプロダクトリストを生成し、ランク付けするために使用される。検索が遂行され、データプロダクトが発見されない場合、ユーザにクエリ用語を変更する機会が与えられる。ブロック１９１bで、クエリ用語ではない発見されたデータプロダクト中の重要用語の重み値は各データプロダクトの用語のランク付けに使用される。最後に、ブロック１９１cで作られ、重み付けされたデータプロダクトリストとそれらの重要用語はランク順で画像表示装置によりユーザに表示される。
【００４３】
図７は、どちらのデータプロダクトがクエリに一致するかを見つけ出し、それらがどのくらいクエリに関連するかによりランク付けする図６Ｂのブロック１９２又は図６Ｄのブロック１９１aの方法を示す。ブロック２２０でクエリ用語はクエリを満たす少なくとも一データプロダクトを特定するために使用される。ブロック２２２ですべてのクエリ用語のランクとデータプロダクトの重要用語のランクは各データプロダクトのために読み込まれる。ブロック２２４で用語のリストにおいて発見された各クエリ用語に用いる用語ランクから各データプロダクトのために得点は演算される。データプロダクトリスト、それらのクエリ得点、それらの重要用語は図６Ｂ又は図６Ｄに戻される。
【００４４】
図８は、本発明の実施形態に従って検索用語の重要性を変更するための図６で示されるブロック２０４の方法を示す。いったん重要用語リストがユーザに表示されると、ブロック２４０でユーザは除外用語リストに重要用語の一つを追加することができる。
【００４５】
用語が除外用語として選択される場合、用語は除外された修飾語句２４２と共に検索クエリに追加される。除外された修飾語句は、除外に応じて重要用語の重み値を特定するシンボルである。
【００４６】
ユーザが用語を除外単語リストに追加しない選択をする場合、ブロック２４４でユーザは用語を必須用語リストに追加する選択ができる。
【００４７】
用語が必須用語として選択される場合、ブロック２４２で用語は必須修飾語句と共に検索クエリに追加される。必須修飾語句は、要求に応じて用語の重み値を特定するシンボルである。
【００４８】
ユーザが用語を必須単語リストに追加しない選択をする場合、ブロック２４６でユーザは用語を増加価値用語リストに追加する選択ができる。
【００４９】
用語が増加価値用語として選択される場合、ブロック２４２で用語は増加修飾語句と共に検索クエリに追加される。増加修飾語句は増加に応じて用語の重み値を特定するシンボルである。
【００５０】
ユーザが用語を増加価値単語リストに追加しない選択をする場合、ブロック２４８でユーザは用語を減少価値用語リストに追加する選択ができる。
【００５１】
用語が減少価値用語として選択される場合、ブロック２４２で用語は減少修飾語句と共に検索クエリに追加される。減少修飾語句は減少に応じて用語の重み値を特定するシンボルである。ユーザはクエリを全く追加しない又は修正しない選択ができる。
【００５２】
一実施形態では、重み値用語“必須”の定義は、結果に含まれるいくらかのデータプロダクトはこの用語を含まなければならないということである。更に、データプロダクト中の用語ランクはデータプロダクトのクエリランクが演算されると、データプロダクトランクに追加される。
【００５３】
一実施形態では、重み値用語“増加”の定義は、この用語を含むいくらかのデータプロダクトは、データプロダクトのクエリランクが演算されるとき、データプロダクトランクに追加されたデータプロダクト中の用語ランクを有するということである。用語“増加”はユーザにとって望ましい用語である。
【００５４】
一実施形態では、重み値用語“減少”の定義は、この用語を含むいくらかのデータプロダクトは、データプロダクトのクエリランクが演算されるとき、データプロダクトランクから引かれた用語ランクを有するということである。用語“減少”はユーザにとって望ましくない用語である。
【００５５】
一実施形態では、重み値用語“除外”の定義は、結果に含まれるいくらかのデータプロダクトはこの用語を含んではならないということである。従って、これらの用語のためにクエリランクの変更はされない。
【００５６】
一実施形態では、用語を増加するため、発見された用語の与えられた重み操作にアルゴリズムが使用される。いったん検索が開始されると、各クエリ用語に変数名が与えられる。用語を含む各データプロダクトは発見され、データプロダクト中のすべての用語は特定される。
【００５７】
例えば、三つのクエリ用語が存在する。それらの用語のそれぞれは、Qt1=クエリ用語1、Qt2=クエリ用語2、Qt3=クエリ用語3の値が与えられる。この例では、同様に三つのデータプロダクト、A、B、Cが存在する。データプロダクトAは重要用語1、2、3、4を含む。データプロダクトBは重要用語2、4、6を含む。データプロダクトCは重要用語1、3、5を含む。データプロダクトのランキングは下記式に基づく。データプロダクトの合計ランクは、データプロダクトにおいて発見されるクエリ用語の重みにより見つけ出される。
【００５８】
一実施形態では、データプロダクトの合計ランキングは、一データプロダクトから他への参照又はシステムにおけるデータプロダクトの場所などのすべてのデータプロダクトの解析により更に調整される。
【００５９】
一実施形態では、一組の関連トピックにおいてユーザの最近の興味を反映するために、データプロダクトのランキングはそれが他のクエリで最近使用されたいくらかの用語を含むとき、データプロダクト中のそれらの用語の重みによって増加される。
【００６０】
例えば、データプロダクトAの重みは、用語1と用語2と用語3の重みを足した重みと同等である。各データプロダクトの合計価値は一時的にメモリに記憶され、データプロダクトは最高得点から最低得点にランク付けされる。
【００６１】
同時に、データプロダクト中の重要用語はランク付けされ、グラフィカルユーザインターフェイスに設置される。クエリ用語と一致しない用語はランク付けされる。
【００６２】
例えば、データプロダクトA中の用語４のランクはデータプロダクトAの用語４の重みを乗じたデータプロダクトAのランクと一致する。用語４の最終ランクを探すために、用語４のすべてのインスタンスはすべてのデータプロダクトの全域で足される。
【００６３】
例えば、この例では用語４はデータプロダクトAとBで発見される。よって、用語４の最終ランクを見つけ出すためにデータプロダクトA中の用語４のランクはデータプロダクトBの用語４のランクに足される。
【００６４】
クエリのすべての用語は“増加”用語のようにプリセットである。ユーザがいくつかの実行された検索において発見されるいくつかのデータプロダクトで用語の重み値を増加するために選択したことを示す。用語を操作する他のオプションは必須、除外、減少である。用語が必須であるとき、それはデータプロダクト内で発見されなければならない。用語が除外される場合、それはデータプロダクトで発見されない。最後に、用語が減少される場合、用語の重みはデータプロダクトの合計ランクから引かれる。
【００６５】
例えば、上記例Qt4が“減少”として追加される場合、データプロダクトAのランクは、用語１と用語２と用語３の重みを足した重みから用語４の重みを引いた重みと一致する。
【００６６】
よって、データプロダクトAは前の検索より低い重みである。
【００６７】
図９は、本発明の実施形態に従ってデータプロダクトを選択するための方法２０２を示す。いったんデータプロダクトがユーザに表示されると（ブロック２５２と図１８参照）、ユーザは表示されたデータプロダクトを選択することができる（ブロック２５５参照）。ユーザがデータプロダクトを選択する場合、クエリ検索文字列とデータプロダクト経路は類似クエリデータベースに追加される（ブロック２５６参照）、またデータプロダクトは示される（ブロック２５４参照）。類似クエリデータベースは、ユーザが毎回検索結果からのデータプロダクトを選択するたびにクエリ文字列を記憶する。これは他が済んだか検索するために検索の自動比較を可能にする。ユーザがデータプロダクトを選択しない場合、その方法は完了する（ブロック２５３参照）。
【００６８】
一実施形態では、類似クエリオプションが存在する。類似クエリオプションはユーザに、現在のクエリといくらか関連を有する過去に遂行されたクエリとを見直すことを可能にする。類似クエリタブが選択されると、過去のユーザが役立つと発見した結果のセットは表示される（図２２参照）。
【００６９】
一実施形態では、類似クエリタブはユーザにより使用されるいずれかの用語と一致するいくつかの用語を含むクエリのセットを読み込むことにより実行される。過去のクエリとユーザの現在のクエリの類似点は、現在のクエリと一致する過去のクエリ中の各用語を選択することにより演算され、そして類似得点を見つけ出すために類似行列（図２３参照）から価値を足す。最後に類似クエリリストは最高得点から最低得点に記憶される。通常は同一類似得点のクエリにおいて、最少追加用語を有するクエリは多い追加用語を有するクエリより高い。
【００７０】
図１０は、本発明の実施形態において類似クエリリストを表示する方法を示す。ブロック２５７では、類似クエリ検索はユーザが類似クエリタブを選択することにより開始される（図２２参照）。ブロック２５８では、現在のクエリはすべての過去のクエリと比較される。比較をするために類似行列は使用される（図２３参照）。類似クエリが発見される場合、過去の類似クエリのあいだに選択されたデータプロダクトはブロック２５９でユーザに表示される。類似クエリオプションはユーザに、過去のユーザが発見した結果、特定の結果が選択された時間、及び/又は現在のクエリと過去のクエリの類似点を見ることを可能にする。
【００７１】
図１１は、主要データベース関係テーブル２６０−２７０を示す。固有キーを含む数個の主要テーブルが存在する。テーブルは用語をシステムに定義するテーブル２６２を含む。テーブル２６２の入力はシステム内のデータプロダクト中で発見された単語からと、ユーザによりクエリで使用される用語から作られる。テーブルISFile266、ISTerm262、ISQuery270は主要要素である。テーブルISFileTermRel260はISFile266とISTerm262（データプロダクト中に用語が存在する）の関係を記録する。テーブルISQueryFileRel268はISQuery270とISFile266（このファイルは検索クエリからアクセスされる）の関係を記録する。ISQueryTermRel264はISQuery270とISTerm262（この用語は各クエリ中に存在する）の関係を記録する。
【００７２】
システムにデータプロダクトを定義するISFile266とクエリを定義するISQuery270はユーザがデータプロダクトを閲覧すると定義される。
【００７３】
一実施形態では、ISQuery270は類似クエリ検索に基準を提供する。ISFileTermRel260はデータプロダクト（２６６）と用語（２６２）の関係を定義する。ISQueryTermRel264はクエリ（２７０）と用語（２６２）の関係を定義する。ISQueryFileRel268はクエリ（２７０）とデータプロダクト（２６６）の関係を定義する。
【００７４】
前述テーブルは正しい操作を確保するために、同様に様々な変数を含む場合がある。ISFile266は同様に以下の、データベースにより与えられた固有データプロダクト識別子、記憶された場所又はデータプロダクト経路、データプロダクトがランク付けされたかどうか見つけ出すためのブールランクフラグを含む場合がある。通常、優先権はランク付けされていないデータプロダクトに与えられる。
【００７５】
ISFileTermRel260は用語のためのキー、データプロダクトのためのキー、データプロダクト中の用語のために演算された値、及び/又はこの用語はデータプロダクト中でシグナル用語だと示すブールフラグを含む。
【００７６】
ISTerm262は、用語が組み込みのスペースを有するかどうか示すデータベース、用語のテキスト、及び/又はブールフラグによって与えられる用語固有識別子を含み、データプロダクトの用語を探しているとき、特別なプロセスを必要とする。
【００７７】
ISQueryTermRel264は、用語は必要か、価値は増加しているか、価値は減少しているか、又は除外されているかなどどのように用語はクエリで使用されるか示す用語のためのキー、クエリのためのキー、及び/又は文字列を含む。
【００７８】
ISQueryFileRel268はクエリテーブルのためのキー、データプロダクトテーブルのためのキー、何回データプロダクトはクエリの結果から閲覧されたかを含む。
【００７９】
ISQuery270はユーザがデータプロダクトを閲覧するとクエリを定義し、データベース及び/又はクエリ用語の数字価値により与えられた用語のために固有識別子を含み、検索のために内在的同一クエリの使用の原因をすぐに特定する。
【００８０】
図１２は、クエリ検索用語が用語A（２７２）であるときの検索用語とデータプロダクトの関係ネットワーク例を示す。図１２では、各楕円形はクエリ検索用語を示し、各長方形はデータプロダクトを示す。関係ネットワークは各データプロダクトの用語A（２７２）との関係に基づく。用語A（２７２）はページ１（２７４）とページ２（２７６）で発見される場合がある。
【００８１】
一実施形態ではページ１（２７４）に特有の用語はデータプロダクトの一主題を意味し、ページ２（２７６）に特有の用語はデータプロダクトの異なる主題を意味する。ページ１（２７４）は用語B（２７８）と用語C（２８０）を含む。ページ２（２７６）は用語D（２８２）と用語E（２８４）を含む。ページ１（２７４）の重要用語から、二つの発見された追加ページが存在する。ページ３（２８６）は用語A（２７２）と用語B（２７８）の両方を含む。ページ３（２８６）は同様に用語Ｆ（２９０）と用語Ｇ（２９２）を含む。ページ４（２８８）は用語A（２７２）と用語C（２８０）を含む（図１３参照）。ページ４（２８８）は更に用語H（２９４）と用語I（２９６）を含む。結果のセットはページ１又はページ２から追加用語を選択することにより明確に定義される。ページ１−４は独自のデータプロダクトを参照する。
【００８２】
図１３は、検索用語が用語Aと用語C（３００）のときの関係ネットワークを示す。用語Aは図１２で発見された用語A（２７２）を表し、用語Cは図１２で発見された用語A（２８０）を表す。用語Aと用語C（３００）の組み合わせは図１２の関連ネットワークにより示されるページの合計数を減らす。用語Aと用語Cの組み合わせはページ４（３０２）とページ１（３０４）の２ページのみの結果となる。残りの重要用語は用語H（３０６）、用語I（３０８）、用語B（３１０）となる。
【００８３】
図１４は、クエリから選ばれた対象の用語間の関係を明らかにする。有効なページからの最重要用語は表示される。これにより検索を狭くできる適切な用語を選択することをユーザに可能とする。この関係は用語を楕円形で示し、矢印を使用して用語を結びつけることによって示される。用語Aのための検索は少なくとも用語BからEの一つを含むデータプロダクトをおそらく発見する。
【００８４】
よって、重要用語を使用することによりユーザはより探している結果を見つける傾向にある。
【００８５】
図１５は、図１４で示される関係と選ばれた対象の用語間の関係を明らかにし、関連用語を提案する。
【００８６】
一実施形態では、関連用語が存在するだけではなく、ユーザが同義語、異なるスペルなど考えなかった追加用語が存在する。それら追加用語は用語１から用語４で示される。
【００８７】
図１６は、グラフィカルユーザインターフェイス（ＧＵＩ）の画面場面を示す。ＧＵＩはメニューバー３５０を含む。このメニューバーは当業者に周知であるドロップダウンメニューを含む。メニューバーの下はクエリテキストボックス３５２である。クエリテキストボックス３５２はユーザがクエリに用いる用語を入力する領域を含む。テキストはＧＵＩに含まれる他の手段を使用してこのブロックに追加される場合がある。
【００８８】
一実施形態では、ＧＵＩはテキストボックス３５６を含み、ユーザが追加のクエリ用語を入力することを可能にする。入力された用語はクエリテキストボックス３５２中の文字列の末端に追加される。ユーザはクエリテキストボックス３５２の用語を使用して発見されたデータプロダクト中の用語リストを示すためにスカウトタブ３５４を選択できる。用語リストは発見されたデータプロダクトに出現する用語の重み値によりランク付けされる。
【００８９】
テキストボックス３５６は、ユーザが用語を入力し、例として“require term”などで更に選択を可能にする。ボックス３５６で示される用語は入力用語に先立ちテキストボックス３５２中の文字列に文字“＋”と共に追加される。これはシステムにとって直接“＋”が続く用語は必須用語であることを意味する。
【００９０】
テキストボックス３５６の真下のリストボックス３６０である。リストボックス３６０はクエリにおいて現在使用される用語リストを含む。リストボックス３６０は検索用語の属性を含む。
【００９１】
一実施形態では、属性はユーザにより用語に与えられた、例えば必須、除外、増加価値、又は減少価値などである。リストボックス３６０中の用語がユーザに示されたとき及び選択されたとき、選択された用語はユーザが更に用語を修正することを可能にするためにテキストボックス３５６に送られる。結果表示領域３６６は必須セクション３５８、除外セクション３５４、増加セクション３６２、及び/又は減少セクション３６４を含む。他の実施形態では、関連コンセプトを使用するデータプロダクト検索は実行され又は前から存在する検索アプリケーションとともに実行される。
【００９２】
図１７は、一実施形態において関連用語又はスカウトクエリからの結果セットの画面場面を示す。初めの検索後、結果表示領域３６６は、検索において発見された重要用語の結果統計領域３７０、検索統計領域３７２、及び/又はグラフ表示３７６で密集される。結果統計領域３７０は発見された重要用語の数と使用された検索文字列を示す。検索統計領域３７２は検索の実施に掛かった時間を表示する。表示部３７６において検索で発見された用語は表示される。
【００９３】
一実施形態では、用語は輪状及び/又は時計回りで表示される。最も重く重要付けされた用語は１２時において表示され、用語の重みは表示された用語の進行の時計回りの方向に向かって減少する。表示部３７６において、各用語はマウスなどのカーソル制御装置が用語の上又は近くにカーソルを置くと強調される。ユーザがカーソル制御装置を使用して用語を選択し、セクション３５４，３５８，３６２，３６４のどれかにドラッグすることによりカーソルはアクティブにされる。重要用語がセクション３５４、３５８、３６２、３６４の一つにドラッグされ、ドロップされると、用語とそれに対応する修飾特徴はテキストブロック３５２とリストボックス３６０に追加される（図１９参照）。
【００９４】
図１８は、データプロダクトクエリを経て発見されたデータプロダクトリストを示す一実施形態の画面場面である。表示領域３６６において、ユーザが検索タブ３８２の選択及び“ＧＯ”ボタン３８３を押すにより結果が表示されることを選ぶ後、データプロダクトリスト３８０は示される。リスト３８０はタイトル、データプロダクトファイル経路、及び/又は要約（ここでは示されない）を示す。
【００９５】
更に、各用語の下部はデータプロダクト中で発見された最も重く重み付けされた重要用語リストである。リスト３８０のデータプロダクトの下部で示される用語はユーザが現在の検索を絞り込み、それらを必須、増加、減少、除外のいずれかとしてクエリに追加することにより選択できる。ユーザがリスト３８０からデータプロダクトを選択したとき、データプロダクトはユーザに公開される。
【００９６】
図１９は、重要用語が表示領域３６６からセクション３５４に移されていることを示す一実施形態の画面場面である。用語“themes”４００はカーソル制御装置を使用して選択され、“除外”セクション３５４に移される。いったん用語はセクション３５４にドロップされたら検索クエリは用語“themes”と共に追加され、修飾語句“‐”は表示された用語の隣に現れる。
【００９７】
図２０は、用語“scout”が検索クエリに追加されていることを示す一実施形態の場面画面である。用語“scout”はテキストボックス３５６に追加される。そしてユーザはカーソルを“＋”、“必須用語”にアクティブにすることにより、又はプルダウンメニューからの選択により必須用語機能を選択する。用語はテキストボックス３５２に付加され、またリストボックス３６０に追加される。
【００９８】
図２１は、クエリに追加された後の用語を示す画面場面である。用語４１０と４１２は既にテキストボックス３５２とリストボックス３６０に追加された。この画面場面において、新しい検索は追加クエリ用語と共に実行される用意ができている。ユーザがGoボタン４０２をアクティブにすると、新しい検索は実行され、重要用語の新しいグラフ表示が現れる。
【００９９】
図２２は、類似クエリ画面を示す画面場面である。類似クエリ画面に移るために、ユーザは類似クエリタブ４２０を選択する。表示領域３６６で示されるものは前のユーザにより選択された類似クエリの用語とデータプロダクト経路である。また、示されるものは特定クエリが実行されたとき、データプロダクトが選択された回数を特定するアクセスカウントである。クエリ４２２はユーザが類似検索を再実行することを可能にするハイパーリンクである。同様にハイパーリンクされているデータプロダクト経路４２４はユーザがデータプロダクトに直接アクセスすることを可能にする。
【０１００】
一実施形態では、ユーザがデータプロダクトにアクセスすると、データベースにおいてデータプロダクトのためのアクセスカウントは増加される。
【０１０１】
一実施形態では、各データプロダクトのアクセスに使用される類似クエリは各データプロダクトを処理するアプリケーションに報告される。
【０１０２】
例えば、データプロダクトはウェブページである場合、各ウェブページのアクセスに使用される類似クエリはページを提供機関への報告に使用される場合がある。提供機関はページを、それらを探している最大限のユーザに対象にできる。
【０１０３】
どちらの保存されたクエリがユーザのクエリに最も類似しているかのランキングを見つけ出すために、ユーザのクエリの用語は類似クエリで使用された用語と比較される。
【０１０４】
一実施形態では、クエリにN属性与え、図２３で示される行列の各エントリーをNで掛ける。図の価値は正数であることが好ましく負数は好ましくない。システムはクエリがユーザのクエリに対していくつかの類似の要素を有すると考えるからであり、よって最類似クエリはすべての同一属性とすべての同一用語を有し、また最非類似クエリはユーザクエリと共通する用語を有さない。
【０１０５】
他の実施形態では、与えられたクエリに対してのクエリの類似を見つけ出すための他の方法、例えば異なる重みを属性類似と非類似に提供するための図２３のテーブルの価値を修正する、を含む。
【０１０６】
一実施形態は例えば同義語、代案スペル、基語、及び複数形などの類似用語（完全一致ではない）を可能にする用語比較を拡張する。例えば、ユーザからのクエリは４用語有する場合、行列は：
【表１】
2009524163.tif 000003
【０１０７】
用語類似スコアは、文字の価値は類似クエリで使用される用語の一つと一致するユーザのクエリ中の各用語のために演算される。それらの用語類似スコアは合計され、またクエリ類似スコアになる。ユーザのクエリで発見されない類似クエリ候補の用語の数は仮に記憶される。
【０１０８】
記憶されたリストを表すために二つのクエリのランクを同一クエリ類似スコアと比較すると、ユーザのクエリで発見されない最追加用語を有するクエリは最非類似と決定される。
【０１０９】
（実施例）
類似クエリＡは、一致する一用語を有し、一用語はユーザと類似クエリ両方により必要とされる場合、クエリの類似スコアは１６であろう。
【０１１０】
類似クエリＢは、一致する二用語を有し、一つがユーザの増加と一致し、また一つがユーザの用語は減少する間必要とされる場合、クエリの類似スコアは１６＋８＝２４であろう。このクエリはユーザのクエリにない二用語を有すると仮定する。
【０１１１】
類似クエリＣは、一致する三用語を有し、ユーザはそれらを必要とし、また類似クエリはそれらを除外する場合、類似クエリの類似スコアは３*４又は１２であろう。
【０１１２】
与えられたそれら三例では、クエリはB、A、Cのような降順スコアに分類されるであろう。
【０１１３】
第四のクエリDは同じく一致する二用語を有し、一つがユーザの減少と一致し、もう一つは除外される場合、スコアは１６＋８＝２４であろう。このクエリはユーザのクエリにない一追加用語を有すると仮定する。
【０１１４】
スコアによりそれらを分類するとき、順番はD、B、A、Cであろう。
【０１１５】
一実施形態では、サーバ１０４又は類似デバイスは見張りサービスを含む。新しいデータプロダクトが検索可能になると、新しいデータプロダクトのための経路、最初のランク価値０、及び/又はTrueに設定されるランキングブール変数、を含むデータプロダクトテーブルにおいて、入力は作られる。
【０１１６】
データプロダクトは見張りサービスによりアップデートされると、データプロダクトのためのテーブルにおいて、入力は発見され、ブール変数はtrueに設定される。新しいランキングはデータプロダクトの更新された内容に基づいて行われる必要があるからブール変数はtrueに設定される。最後にデータプロダクトは消去される場合、データプロダクトテーブルの対応する入力と他のシステムテーブルとの任意の関係は消去される。
【０１１７】
他の実施形態では、見張りサービスは一般書類倉庫又は指標付けシステムを含む。
【０１１８】
発明の好ましい実施形態が説明及び記述されたけれども、上記で示されたように、多くの変更は本発明の趣旨及び範囲から逸脱されることなく行われる。例えば、データプロダクトはテキストファイル、ウェブページ、又は任意の検索可能な媒体の形である場合がある。
【０１１９】
従って、本発明の範囲は好ましい実施形態の記載に限定されるものではない。むしろ発明は以下の請求の範囲を参照することによりもっぱら明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【０１２０】
本発明の好ましい他の実施形態は、以下の図を参照に下記で詳細に説明する。
【図１】図１は、関連コンセプトに基づいて検索を遂行するためのシステム例を示す。
【図２】図２は、本発明の実施形態に従って形成された方法例を示す。
【図３】図３は、第一の実施形態に従ってデータプロダクトを構文解析し、単語を読み出すための方法例を示す。
【図４】図４は、本発明の実施形態に従ってデータプロダクト中の用語に重み付けするための方法を示す。
【図５】図５は、本発明の実施形態に従って複雑な単語に基づいて検索するための方法例を示す。
【図６Ａ】図６Ａは、他の実施形態に従って三つの検索機能のいずれかを付属的に遂行する実施形態を示す。
【図６Ｂ】図６Ｂは、本発明の実施形態に従ってクエリに対して関連用語リストを作成する実施形態を示す。
【図６Ｃ】図６Ｃは、本発明の実施形態に従ってクエリに対してデータプロダクトリストを作成する実施形態を示す。
【図６Ｄ】図６Ｄは、他の実施形態に従ってどちらのデータプロダクトがクエリを満たすか、どのくらい近く与えられたデータプロダクトはクエリに一致するかを見つけ出すための方法例を示す。
【図７】図７は、好ましい実施形態において検索中に同義語とスペル候補を提供し追加の検索用語を見つけ出すための方法例を示す。
【図８】図８は、本発明の実施形態に従って検索用語の重要性を変更するための方法例を示す。
【図９】図９は、本発明の実施形態に従ってデータプロダクトを選択するための方法例を示す。
【図１０】図１０は、本発明の実施形態に従ってデータプロダクトを選択するための方法例を示す。
【図１１】図１１は、本発明の実施形態に従って形成された主要データベース関係テーブルを示す。
【図１２】図１２は、本発明の実施形態に従って検索用語とデータプロダクトの関係を示す。
【図１３】図１３は、本発明の実施形態に従って多数の検索用語とデータプロダクトの関係を示す。
【図１４】図１４は、選択された対象において用語間の関係を明らかにする。
【図１５】図１５は、選択された対象において用語間の関係を明らかにし、更に関連用語を提案する。
【図１６】図１６は、本発明の実施形態に従って形成されたグラフィカルユーザインターフェイスを示す。
【図１７】図１７は、本発明の実施形態に従って形成されたグラフィカルユーザインターフェイスを示す。
【図１８】図１８は、本発明の実施形態に従って形成されたグラフィカルユーザインターフェイスを示す。
【図１９】図１９は、本発明の実施形態に従って形成されたグラフィカルユーザインターフェイスを示す。
【図２０】図２０は、本発明の実施形態に従って形成されたグラフィカルユーザインターフェイスを示す。
【図２１】図２１は、本発明の実施形態に従って形成されたグラフィカルユーザインターフェイスを示す。
【図２２】図２２は、本発明の実施形態に従って形成されたグラフィカルユーザインターフェイスを示す。
【図２３】図２３は、本発明の実施形態に従って形成された類似クエリ探すために使用された相似行列を示す。
【符号の説明】
【０１２１】
１００：システム
１０１：コンピュータ
１０３：複数のコンピュータ
１０４：サーバ
１０６：データーストレッジセンター
１０８：ネットワーク
３５０：メニューバー
３５２：クエリテキストボックス
３５４：除外セクション
３５６：テキストボックス
３５８：必須セクション
３６０：リストボックス
３６２：増加セクション
３６４：減少セクション
３６６：結果表示領域
３７０：結果統計領域
３７２：検索統計領域
３７６：グラフ表示
３８０：リスト
３８２：検索タブ
３８３：“ＧＯ”ボタン
４００：用語“themes”
４２０：類似クエリタブ
【図１】
2009524163.tif 000004
【図２】
2009524163.tif 000005
【図３】
2009524163.tif 000006
【図４】
2009524163.tif 000007
【図５】
2009524163.tif 000008
【図６Ａ】
2009524163.tif 000009
【図６Ｂ】
2009524163.tif 000010
【図６Ｃ】
2009524163.tif 000011
【図６Ｄ】
2009524163.tif 000012
【図７】
2009524163.tif 000013
【図８】
2009524163.tif 000014
【図９】
2009524163.tif 000015
【図１０】
2009524163.tif 000016
【図１１】
2009524163.tif 000017
【図１２】
2009524163.tif 000018
【図１３】
2009524163.tif 000019
【図１４】
2009524163.tif 000020
【図１５】
2009524163.tif 000021
【図１６】
2009524163.tif 000022
【図１７】
2009524163.tif 000023
【図１８】
2009524163.tif 000024
【図１９】
2009524163.tif 000025
【図２０】
2009524163.tif 000026
【図２１】
2009524163.tif 000027
【図２２】
2009524163.tif 000028
【図２３】
2009524163.tif 000029
【手続補正書】
【提出日】平成19年1月19日(2007.1.19)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピューターを使用したネットワーク上で一以上の場所に記憶される複数のデータプロダクトを検索する方法であって、
対応するデータプロダクトの結果セットを生成するために第一の検索用語に基づいて複数のデータプロダクトを検索し、
対応するデータプロダクト中に存在する一以上の重要用語を特定し、前記一以上の重要用語は少なくとも検索用語以外の一用語を含み、
対応するデータプロダクト中に存在する重要用語に基づいて対応するデータプロダクトをランク付けし、並びに、
ランク済みの対応するデータプロダクトの表現を表示する方法。
【請求項２】
前記検索するステップは、更に第二の検索用語に基づくものであることを特徴とする請求項１の方法。
【請求項３】
前記ランク付けするステップは、重要用語に与えられた重み値に基づくものであることを特徴とする請求項２の方法。
【請求項４】
更に、重み値の少なくとも一つを修正し、
重み値に基づいて対応するデータプロダクトを再ランク付けし、並びに、
再ランク済みの対応するデータプロダクトの表現を表示する請求項３の方法。
【請求項５】
更に、重み値の少なくとも一つを修正し、
重み値に基づいて対応するデータプロダクトを再ランク付けし、並びに、
再ランク済みの対応するデータプロダクトの表現を表示する請求項１の方法。
【請求項６】
更に、表示するステップは、
対応するデータプロダクトリストを表示し、
リストの各対応するデータプロダクトのために、対応するデータプロダクト中に存在する重要用語を表示する請求項１の方法。
【請求項７】
更に、対応するデータプロダクト中に存在する重要用語の表示は、
重み値に従ってランク順に重要用語を表示する請求項７の方法。
【請求項８】
更に、重要用語の少なくとも一つを除外検索用語として選択し、並びに、
検索、特定、ランク付け、及び表示するステップを繰り返す請求項１の方法。
【請求項９】
更に、第一の重要用語は第二の重要用語と同義であるかを見つけ出し、
特定された第一の重要用語の発生を特定された第二の重要用語の発生と組み合わせ、
組み合わせ発生に基づいて対応するデータプロダクトを再ランク付けし、並びに、
再ランク済みの対応するデータプロダクトの表現を表示する請求項１の方法。
【請求項１０】
更に、対応するデータプロダクト中に存在する重要用語リストを表示し、
検索用語を除いて表示された重要用語リストと、重要用語に与えられた重み値に基づいてランク順で表示される請求項１の方法。
【請求項１１】
更に、重要用語リストを表示するステップは、
グラフ構造で重要用語を表示し、前記グラフ構造は重要用語を輪状配列で示すことを特徴とする請求項１０の方法。
【請求項１２】
更に、輪状配列は、
重要用語は上端位置から始まり、上端位置から時計回りの方向へと、最高重み値から最低重み値のランク順に輪状配列で配置されている上端位置である請求項１１の方法。
【請求項１３】
更に、対応するデータプロダクトの一つを選択し、並びに、
選択された対応するデータプロダクトを特定するために使用する検索用語の文字列を記憶する請求項１の方法。
【請求項１４】
更に、選択された対応するデータプロダクトを特定する検索用語の追加文字列リストを表示する請求項１３の方法。
【請求項１５】
複数のデータプロダクトを検索するためのシステムであって、
プロセッサと、
表示部と、
メモリとを備え、
プロセッサは表示部及びメモリと通信し、
対応するデータプロダクトの結果セットを生成するために検索用語に基づいて複数のデータプロダクトを検索し、
対応するデータプロダクト中に存在する一以上の重要用語を特定し、前記一以上の重要用語は少なくとも検索用語以外の一用語を含み、
対応するデータプロダクト中に存在する重要用語に基づいて対応するデータプロダクトをランク付けし、並びに、
ランク済みの対応するデータプロダクトの表現を表示部に表示する、
ために、更にメモリはプロセッサにより操作可能な記憶されたプログラミング命令を含むシステム。
【請求項１６】
検索用語は複数の検索用語、
を更に備える請求項１５のシステム。
【請求項１７】
前記ランク付けするステップは、重要用語に与えられた重み値に基づくものであることを特徴とする請求項１５のシステム。
【請求項１８】
重み値の少なくとも一つを修正し、
重み値に基づいて対応するデータプロダクトを再ランク付けし、並びに、
再ランク済みの対応するデータプロダクトの表現を表示部に表示する、
ために、プロセッサにより操作可能なプログラミング命令を更に備える請求項１５のシステム。
【請求項１９】
更に、表示は、
対応するデータプロダクトリストと、リストの各対応するデータプロダクトのために、対応するデータプロダクト中に存在する重要用語を表示する請求項１５のシステム。
【請求項２０】
更に、対応するデータプロダクトに存在する重要用語の表示は、
重み値に従ってランク順に重要用語を表示する請求項１９のシステム。
【請求項２１】
重要用語の少なくとも一つを除外検索用語として選択し、並びに、
検索、特定、ランク付け、及び表示するステップを繰り返す、
ために、プロセッサにより操作可能なプログラミング命令を更に備える請求項１５のシステム。
【請求項２２】
第一の重要用語は第二の重要用語と同義であるかを見つけ出し、
特定された第一の重要用語の発生を特定された第二の重要用語の発生と組み合わせ、
組み合わせ発生に基づいて対応するデータプロダクトを再ランク付けし、並びに、
再ランク済みの対応するデータプロダクトの表現を表示する、
ために、プロセッサにより操作可能なプログラミング命令を更に備える請求項１５のシステム。
【請求項２３】
対応するデータプロダクト中に存在する重要用語リストを表示し、
検索用語を除いて表示された重要用語リストと、重要用語に与えられた重み値に基づいてランク順で表示される、
ために、プロセッサにより操作可能なプログラミング命令を更に備える請求項１５のシステム。
【請求項２４】
グラフ構造で重要用語を表示し、前記グラフ構造は重要用語を輪状配列で示す、
ために、プロセッサにより操作可能なプログラミング命令を更に備える請求項２３のシステム。
【請求項２５】
更に、輪状配列は、
重要用語は上端位置から始まり、上端位置から時計回りの方向へと、最高重み値から最低重み値のランク順に輪状配列で配置されている、上端位置である請求項２４のシステム。
【請求項２６】
更に、対応するデータプロダクトの一以上の表現、並びに、
対応するデータプロダクトを特定するために使用される検索用語の少なくとも一文字列、
から構成するデータベースで、
メモリ内にデータベースが記憶される請求項１５のシステム。
【請求項２７】
対応するデータプロダクトと関連する検索用語の文字列リストを表示する、
ために、プロセッサにより操作可能なプログラミング命令を更に備える請求項２６のシステム。
【国際調査報告】
2009524163.tif 000030