(57)【要約】  本発明は、関連するタイムリーなトピックを表示するサーチ・エンジンの方法及びシステムを提供する。一実施形態で、ユーザによって入力されるサーチ制限条件に関係するトピックを表示する方法は、サーチ制限条件を受け取ることと、サーチ制限条件に関係するトピックの第１予備集合を識別することであって、トピックの第１予備集合は、一般データ・アイテムのサンプル集合を表す、識別することと、サーチ制限条件に関係するトピックの第２予備集合を識別することであって、トピックの第２予備集合は、現行イベント・データ・アイテムのサンプル集合を表す、識別することと、トピックの第１予備集合及びトピックの第２予備集合の部分集合である表示トピックの集合を識別することと、表示トピックの集合を表示することとを含む。他の実施形態では、他のシステム及び方法が提供される。
2009528630.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
サーチ結果を要求するためにユーザによって入力されるサーチ制限条件に関係するトピックを表示する方法であって、前記サーチ結果は、前記サーチ制限条件に関係する情報の集合内のデータ・アイテムを識別するものである、方法において、
（ａ）サーチ制限条件を受け取ることと、
（ｂ）前記サーチ制限条件に関係するトピックの、一般データ・アイテムのサンプル集合を表す第１予備集合を識別することと、
（ｃ）前記サーチ制限条件に関係するトピックの、現行イベント・データ・アイテムのサンプル集合を表す第２予備集合を識別することと、
（ｄ）トピックの前記第１予備集合とトピックの前記第２予備集合の部分集合である表示トピックの集合を識別することと、
（ｅ）表示トピックの前記集合を表示することと
を含む方法。
【請求項２】
表示トピックの集合を識別することは、
（ｉ）トピックの前記第１予備集合から一般トピックしきい値個数のトピックを選択することと、
（ii）トピックの前記第２予備集合から現行イベント・トピックしきい値個数のトピックを選択することと
を含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
トピックの前記第２予備集合から固有名詞トピックしきい値個数の固有名詞を選択することをさらに含む請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記固有名詞はランダムに選択される請求項３に記載の方法。
【請求項５】
一般トピックしきい値個数のトピックを選択することは、個人的トピックしきい値個数のトピックを選択することを含み、個人的トピックは、前記ユーザが以前に関連することを見つけたトピックである請求項２に記載の方法。
【請求項６】
個人的関心トピックは、個人的関心トピック・リポジトリに格納される請求項５に記載の方法。
【請求項７】
サーチ結果を要求するためにユーザによって入力されるサーチ制限条件に関係するトピックを表示する方法であって、前記サーチ結果は前記サーチ制限条件に関係する情報の集合内のデータ・アイテムを識別することである、方法において
（ａ）前記サーチ制限条件を受け取ることと、
（ｂ）前記サーチ制限条件に関係するトピックの集合を識別することと、
（ｃ）トピックの前記集合内の前記トピックのそれぞれをランキングすることと、
（ｄ）トピックの前記集合に関連する主題ドメインを作成することと、
（ｅ）主題ドメインごとに最多の代表的トピックを判定することと、
（ｆ）主題ドメインごとに前記最多の代表的トピックを表示することと
を含む方法。
【請求項８】
主題ドメインごとの最高ランキングのトピックのうちの１つとして表示されなかった最高ランキングのトピックを表示することをさらに含み、表示されるトピックの総数は、トピックしきい値を超えない請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記サーチ制限条件に関連するトピックの集合を識別することは、
（ｉ）サーチ結果を生成するためにサーチを行うことであって、前記サーチ結果は、データ・アイテムの集合を含む、行うことと、
（ii）前記サーチ結果内の各データ・アイテムに関連するトピックを抽出することによって前記サーチ結果からトピックの集合を判定することと
を含む請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
サーチを行うことは、ＧＯＯＧＬＥサーチ、ＹＡＨＯＯサーチ、ＭＳＮサーチ、Ａｓｋ．ｃｏｍサーチ、又はＡ９サーチを含む請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
サーチを行うことは、情報の前記集合内の代表的データのサンプル集合に対してサーチを行うことを含む請求項７に記載の方法。
【請求項１２】
サーチを行うことは、現行イベント・データ・アイテムのサンプル集合に対してサーチを行うことを含む請求項７に記載の方法。
【請求項１３】
現行イベント・データ・アイテムの前記サンプル集合は、１つ又は複数の現行イベント・ウェブサイトから周期的に取り出される請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記１つ又は複数の現行イベント・ウェブサイトは、ＭＳＮ．ＣＯＭ、ＥＳＰＮ．ＣＯＭ、及びＣＮＮ．ＣＯＭのうちの少なくとも１つを含む請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
現行イベント・アイテムは主題に基づく割合で更新される請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
スポーツ情報は、３０分おきに更新され、金融情報は、３０分おきに更新され、健康情報は、１日１回更新され、一般ニュース情報は、２時間おきに更新される請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
トピックの前記集合内の前記トピックのそれぞれをランキングすることは、
（ｉ）前記識別されたトピック内のトピックが現行トピックであり、個人的関心トピックである時に、最高ランキングを前記トピックに割り当てることと、
（ii）前記識別されたトピック内のトピックが現行トピックである時に、２番目に高いランキングを前記トピックに割り当てることと、
（iii）前記識別されたトピック内のトピックが個人的関心トピックである時に、３番目に高いランキングを前記トピックに割り当てることと、
（iv）現行トピックでも個人的関心トピックでもない前記識別されたトピック内のトピックに４番目に高いランキングを割り当てることと
を含む請求項７に記載の方法。
【請求項１８】
各ランキング内で、トピックは、前記サーチ結果内の出現の頻度に基づいてランキングされ、最も低い頻度で出現するトピックは、より関連すると考えられる請求項１８に記載の方法。
【請求項１９】
トピックの前記集合に関連する主題ドメインを作成することは、
（ｉ）前記サーチ制限条件に関連するトピックを有するデータ・アイテムをクラスタ化することであって、データ・アイテムは、トピックを共有する時に一緒にクラスタ化される、クラスタ化することと、
（ii）主題ドメインにまたがるトピックのオーバーラップを最小にするデータ・アイテムのクラスタ化に基づいて主題ドメインを作成することと
を含む請求項７に記載の方法。
【請求項２０】
主題ドメインごとに前記最多の代表的トピックを判定することは、
（ｉ）情報の前記集合内のデータ・アイテムの分布のある数を超えて出現する主題ドメイン内のトピックを識別することと、
（ii）ステップ（ｉ）で識別されたトピックを、前記トピックが最高ランキングを有する時に最多の代表的トピックとして識別することと
を含む請求項７に記載の方法。
【請求項２１】
各トピックは、複数の実質的に連続する単語の単語組合せを含み、２つの単語は、それらが単語の所定のリストから選択された０個以上の単語のみによって分離される場合に実質的に連続する請求項７に記載の方法。
【請求項２２】
単語の前記所定のリストは、ストップ・ワードを含む請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
情報の前記集合は、企業ネットワーク内に配置された情報、サーバ内に配置された情報、パーソナル・コンピュータ内に配置された情報、インターネット上に配置された情報、又は電子メール・メッセージ若しくは電子メール添付ファイル内に含まれる情報のうちの１つ又は複数を含む請求項７に記載の方法。
【請求項２４】
データ・アイテムは、テキスト文書、グラフィック文書、オーディオ・ファイル、ビデオ・ファイル、マルチメディア文書、電子メール・メッセージ、電子メール添付ファイル、又はインターネット・ウェブ・ページのうちの１つ又は複数を含む請求項７に記載の方法。
【請求項２５】
サーチ結果を要求するためにユーザによって入力されるサーチ制限条件に関係するトピックを表示する方法であって、前記サーチ結果は前記サーチ制限条件に関係する情報の集合内のデータ・アイテムを識別することである、方法において、
（ａ）前記サーチ制限条件を受け取ることと、
（ｂ）前記サーチ制限条件に関連するトピックの集合を識別することと、
（ｃ）トピックの前記集合に関連する主題ドメインを作成することと、
（ｄ）主題ドメインごとに最多の代表的トピックを判定することと、
（ｅ）識別された主題ドメインごとに前記最多の代表的トピックを表示することと
を含む方法。
【請求項２６】
主題ドメインごとに前記最多の代表的トピックを判定することは、
（ｉ）情報の前記集合内のデータ・アイテムの分布のある数を超えて出現する主題ドメイン内のトピックを識別することと、
（ii）ステップ（ｉ）で識別されたトピックを、前記トピックが情報の前記集合内に最も低頻度で出現する時に前記最多の代表的トピックとして識別することと
を含む請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
トピックの前記集合内の前記トピックのそれぞれをランキングすることをさらに含む請求項２５に記載の方法。
【請求項２８】
トピックの前記集合内の前記トピックのそれぞれをランキングすることは、
（ｉ）前記識別されたトピック内のトピックが現行トピックであり、個人的関心トピックである時に、最高ランキングを前記トピックに割り当てることと、
（ii）前記識別されたトピック内のトピックが現行トピックである時に、２番目に高いランキングを前記トピックに割り当てることと、
（iii）前記識別されたトピック内のトピックが個人的関心トピックである時に、３番目に高いランキングを前記トピックに割り当てることと、
（iv）現行トピックでも個人的関心トピックでもない前記識別されたトピック内のトピックに４番目に高いランキングを割り当てることと
を含む請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
各ランキング内で、トピックは、前記サーチ結果内の出現の頻度に基づいてランキングされ、最も低い頻度で出現するトピックは、より関連すると考えられる請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
各トピックは、複数の実質的に連続する単語の単語組合せを含み、２つの単語は、それらが単語の所定のリストから選択された０個以上の単語のみによって分離される場合に実質的に連続する請求項２４に記載の方法。
【請求項３１】
単語の前記所定のリストは、ストップ・ワードを含む請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
情報の前記集合は、企業ネットワーク内に配置された情報、サーバ内に配置された情報、パーソナル・コンピュータ内に配置された情報、インターネット上に配置された情報、又は電子メール・メッセージ若しくは電子メール添付ファイル内に含まれる情報のうちの１つ又は複数を含む請求項２４に記載の方法。
【請求項３３】
データ・アイテムは、テキスト文書、グラフィック文書、オーディオ・ファイル、ビデオ・ファイル、マルチメディア文書、電子メール・メッセージ、電子メール添付ファイル、又はインターネット・ウェブ・ページのうちの１つ又は複数を含む請求項２４に記載の方法。
【請求項３４】
ユーザがサーチ照会を入力した時に識別されたトピックを、ランキングする方法であって、
（ａ）前記識別されたトピック内のトピックが現行トピックと個人的関心トピックとの両方である時に、最高ランキングを前記トピックに割り当てることと、
（ｂ）前記識別されたトピック内のトピックが現行トピックである時に、２番目に高いランキングを前記トピックに割り当てることと、
（ｃ）前記識別されたトピック内のトピックが個人的関心トピックである時に、３番目に高いランキングを前記トピックに割り当てることと、
（ｄ）現行トピックでも個人的関心トピックでもない前記識別されたトピック内のトピックに４番目に高いランキングを割り当てることと
を含む方法。
【請求項３５】
各トピックは、複数の実質的に連続する単語の単語組合せを含み、２つの単語は、それらが単語の所定のリストから選択された０個以上の単語のみによって分離される場合に実質的に連続する請求項３４に記載の方法。
【請求項３６】
単語の前記所定のリストはストップ・ワードを含む請求項３５に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、サーチ・エンジンに関し、より具体的には、関連するタイムリーなトピックを提供するサーチ・エンジンの方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
世界の経済秩序は、製造に基づくものから情報の生成、編成、使用に基づくものに転換しつつある。この遷移を成功して管理するために、組織は、膨大な量のデータを意味のある形でサーチでき、検索できるようにするために、それらの膨大な量のデータを収集し、分類しなければならない。データを分類する伝統的な技法は、４つの手法すなわち（１）手動、（２）教師なし学習、（３）教師あり学習、（４）ハイブリッド手法に分類することができる。
【０００３】
手動分類は、個人がカテゴリの所定のリストに対してデータをレビューし、索引付けすることに頼る。たとえば、米国医学図書館の、雑誌記事のＭＥＤＬＩＮＥ（登録商標）（Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ，Ａｎａｌｙｓｉｓ，ａｎｄ  Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｏｎｌｉｎｅ）データベースは、この手法を使用する。手動手法は、あるデータがどの概念を表すかを判定する人間の能力から利益を得るが、高コスト、人間の誤り、比較的低速処理という欠点に悩まされもする。教師なし分類技法は、データがどの分類に属するかに関する最初の判断を行うためにデータの内容を調べるのに、コンピュータ・ソフトウェアに頼る。多数の教師なし分類技法が、ベイズ・クラスタ化アルゴリズムに頼る。大きいデータ・コレクションを分析するコストを減らすが、教師なし学習技法は、しばしば、データの基礎になるビジネス態様又は技術的態様に関する明白な基礎を有しない分類を返す。
【０００４】
データのビジネス・フレームワーク又は技術的フレームワークと導出された分類との間のこの断絶は、ユーザが結果の分類を効率的に照会することをむずかしくする。教師あり分類技法は、導出される分類が人間が作るはずのものをよりよく反映するようにするために分類エンジンを「トレーニングする」のに個人に頼ることによってこの欠点を克服することを試みる。
【０００５】
例示的な教師あり分類技法は、セマンティック・ネットワークやニューラル・ネットワークを含む。教師ありシステムは、一般に、人間が生成するはずのものにより合わされた分類を導出するが、しばしば、専門オペレータによるかなりのトレーニングとチューニングを必要とし、さらに、その結果に関して、実際に入手することが可能である、より一貫した又はより同種のデータに頼ることが多い。ハイブリッド・システムは、手動分類方法の利益を、教師なしシステム及び教師ありシステムによって使用される速度と処理能力を融合させることを試みる。既知のハイブリッド・システムでは、人間のオペレータが、基礎になる分類エンジンを駆動する「経験則」を導出するのに使用される。
【０００６】
既知のデータ分類手法のどれもが、データ自体の意味論的内容と一貫する、大量のデータを分類する高速で低コストで実質的に自動化された手段を提供しない。したがって、関心ドメインと分析されるデータ・コーパスとの両方に明示的に関係するトピックのコレクションを判定する機構を提供することが有益である。２００２年２月２６日に出願した、Ｐａｕｌ  Ｏｄｏｍによる、本願の譲受人が所有する同時係属の米国特許出願第１０／０８６０２６号、名称「Ｔｏｐｉｃ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｕｓｅ  Ｔｈｅｒｅｏｆ  ｉｎ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ」が、そのような機構を提供する。
【０００７】
それと同時に、情報時代の出現は、電子的に入手可能な大量の情報をもたらした。残念ながら、この情報の多くは、個人からはアクセス不能であることが多い。というのは、個人が、この情報をどこで探すべきかを知らず、あるいは、どこで探すべきかを知っている場合にも、情報を効率的に見つけることができないからである。たとえば、ある個人が、彼の机で働いており、彼の上司が、その個人が先月送信したメモの電子コピーを見つけるように要求する。このメモは、ウェブサイトから入手された情報を含み、この情報は、部署レポートから抽出されたデータを有するスプレッドシートを含んでいた。
【０００８】
上司は、その個人が電子メールと参照文献のコピーをできる限り早く上司に送り返すことを望む。また、上司は、その個人が、メモの結論を更新する必要があるかどうかを調べるために追加の参照文献をチェックすることを望む。上司は、このプロジェクトが１５分以内に完了することを要求する。この労働者は、混乱してはいないが、通常通り、情報をどのように収集したか、又は電子メールがどこに格納されているかに関する完全な記憶を有してはいない。３０分後に、この労働者は、ようやく電子メールを見つける。しかし、この労働者は、まだ、上司の要求通りに追加情報をサーチする必要がある。最終的な結果は、効率的なサーチ機構が存在しなかったので、この労働者が上司の締切期限を守れなかったことである。
【０００９】
上の例は、仕事場の中で一般的に発生し、電子メールだけではなく、すべての形の電子的に格納された情報を含む。人間の労働者の研究は、一部のオフィス労働者が、情報を探すことに毎労働日の１０％超を費やすことがめずらしくないことを示す。同一の研究は、これらのサーチの半分未満が成功であると主張する。データベース、データ・ウェアハウス、文書管理システム、ファイルサーチは、しばしば、効率的かつ効果的に使用するのがむずかしすぎるか、「無計画」である。集団経営や政府組織は、情報をよりアクセス可能にするために、情報を集約し、統合するのに数十億ドルを費やしてきた。もちろん、個人は、その個人がデータベース・システム専門家又は文書システム専門家であり、正確なタイトル、文書で使用された正確な言い回し、又は当の文書に関連する手に入れにくい主キーを記憶している場合に、回答を得ることができる。残念ながら、このレベルの詳細が情報を見つける際に支援するために入手可能ではないことの方が、そうでない場合より一般的である。
【００１０】
インターネット・ベースのサーチは、しばしば、さらにいらいらさせられ、より非生産的である。たとえば、インターネット・ベースのサーチは、入力したばかりのサーチ判断基準に対する約６１２００００個の回答があるとわかった時には、特に有用ではない。サーチ・エンジンに関連する広告も、しばしば、いらいらするほどにサーチに無関係であり、したがって、ユーザがほとんど関心を持たず、広告主にとって最小限の価値を有する。サーチ・エンジン広告は、関連付けられるべき、見込みのあるコンテンツを識別することを試みる。残念ながら、これらは、ほとんど関連していないことが多い。たとえば、「プラズマ・インジェクタ」と入力すると、プラズマ・テレビジョンの複数の広告が現れる。個人は、キーワード広告が通常はほとんど有用ではないことを学び、したがって、しばしば、キーワード広告を完全に無視する。
【００１１】
さらに、ウェブサイトの人気は、数千件のサーチ結果で何が関連する可能性があるかに無関係なので、ウェブサイトの人気によって駆動されるサーチ結果は、役に立たない結果につながることが多い。その一方で、サーチ・エンジン・オペレーション施設には、個人が入力するすべてのサーチ照会に対する数十万件の結果を潜在的に配送するために、大勢の人員とうなりを立てる大規模サーバ・ファームがある。
【００１２】
ウェブサーチ、サーチ広告、企業サーチは、ユーザにとって受け入れられるサーチ解決策を一貫して提供してはいない。現在のサーチ・テクノロジに欠けている要因は、「真の関連性」である。関連性は、特定のサーチについてユーザが定義することだけができる。関連性は、予測可能なパターンを有しない。一般化されたアルゴリズムは、関連する情報を繰り返して作ろうとはしない。というのは、最終的に、すべての一般化が任意であるからである。
【００１３】
これまでに産業界で発生したことはサーチ・アプリケーションの断片化である。というのは、ベンダがドメインを狭めることによって関連性を改善することを試みてニッチ・サーチ市場に対処することを試みるからである。たとえば、製品固有、関心ドメイン固有、グループ固有、又は主題固有のサイトは、すべてが実施されてきた。これまでに、高いレベルの関連性を一貫して提供する、成功した一般化されたサーチ・アプリケーションはなかった。
【００１４】
現在のサーチ・アルゴリズムやトピフィケーション(topification)アルゴリズムは、一般に、トピックが比較的静的であると仮定する。しかし、特定のサーチ照会に対するトピックの関連性は、照会の内容に現れるものに基づくだけではなく、関連性は、現行イベントの関数にもなり得る。たとえば、個人が、サーチ文字列「ＮＦＬ」を使用して２００６年１月にインターネットのサーチを行った場合に、トピックＤｅｎｖｅｒ対Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇｈ及びＣｈａｒｌｏｔｔｅ対Ｓｅａｔｔｌｅが関心を持たれると期待される。というのは、これらが、Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｆｏｏｔｂａｌｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ及びＮａｔｉｏｎａｌ  Ｆｏｏｔｂａｌｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅのチャンピオンシップ・ゲームでのチーム・ペアリングであったからである。トピックのこの集合は、プレイオフまでの時間に敏感である。サーチ・エンジンは、そのデータベース内にこれらのトピックを有する可能性があるが、これらのトピックは、用語「ＮＦＬ」を使用する照会に関する数万件の可能なトピック結果の一部になる。２００６年１月の時間枠中に、「Ｄｅｎｖｅｒ対Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇｈ」トピック及び「Ｃｈａｒｌｏｔｔｅ対Ｓｅａｔｔｌｅ」トピックは、非常に意味のあるトピック結果になる可能性が高い。残念ながら、サーチ・エンジンは、時間関連性を直接には考慮に入れず、これらのトピックは、数万件の他の可能なトピック結果と混合される。したがって、ユーザは、望み通りの関連するサーチ結果を受け取れない可能性が高い。
【００１５】
トピック又はサーチ結果を表示する現在のサーチ・エンジンのもう１つの短所は、サーチ・エンジンが、ユーザによって入力されたサーチ制限条件に関係するすべての主題のドメインに関連するトピックを表示しないことである。サーチ・エンジンは、サーチ結果が属する可能性がある異なる主題のドメインを顧慮せずに、最も人気のあるサーチ結果又はトピックだけを表示する。たとえば、ユーザが、サーチ制限条件Ｊａｇｕａｒを入力する時である。サーチ結果に属するデータ・アイテムは、自動車（たとえば、Ｊａｇｕａｒという名前の自動車がある）、動物（たとえば、Ｊａｇｕａｒと呼ばれる動物がいる）、ソフトウェア（たとえば、Ｊａｇｕａｒと称するソフトウェア・パッケージがある）、リゾート（たとえば、南アフリカにＪａｇｕａｒ  ｒｅｓｏｒｔｓと称するリゾートがある）、フットボール（たとえば、Ｊａｃｋｓｏｎｖｉｌｌｅ  Ｊａｇｕａｒｓと称するフットボール・チームがある）、ゲーム（たとえば、Ｊａｇｕａｒと称するゲームがある）を含む主題のドメインに対応するトピックを含む。ウェブサイト・ヒットの人気だけに基づいて結果を提供するサーチ・エンジンは、主題ドメイン自動車に関連するトピック又はサーチ結果だけを表示する可能性がある。あるいは、最低限でも、リゾートに関連するアイテムは、サーチ結果の第２７ページにあるはずである。ユーザは、おそらくは主題ドメイン自動車のデータ・アイテムを探していることが多い。しかし、適度な比率のユーザが、より人気の低いであろう他のドメインに関心を持っていることもある。これらのユーザに対して、表示されるサーチ結果は、特に関連はせず、彼らの特定の関心ドメインは、見つけるのがむずかしい。したがって、ユーザは、彼らの特定の関心ドメインに関連するサーチ結果を受け取れない可能性がある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
必要なものは、任意の所与の時に、現行イベントに基づいてトピックの相対重要性を考慮することによってトピックを識別し、表示するために効率的にサーチ結果を生成でき、サーチ制限条件に関連するすべての主題のドメインのカバレッジを保証するサーチ方法及びサーチシステムである。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明は、関連するタイムリーなトピックを表示するサーチ・エンジンの方法及びシステムを提供する。
【００１８】
本発明のさらなる実施態様、特徴、利益、さらに本発明のさまざまな実施態様の構造及び動作を、添付図面を参照して下で詳細に説明する。
【００１９】
本発明を、添付図面を参照して説明する。図面では、類似する符号が、同一の又は機能的に類似する要素を示す。ある要素が最初に現れる図面は、対応する符号の左端の桁によって示される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
本発明を、本明細書で特定の応用例に関する例示的実施形態を参照して説明するが、本発明がこれに限定されないことを理解されたい。本明細書で提供される教示にアクセスできる当業者は、その範囲内の追加の変形形態、応用例、実施形態、さらに本発明が重要な有用性を有するはずの追加の分野を認めるであろう。
【００２１】
トピフィケーション
データのコーパスに対するドメイン固有トピックを生成する技法（方法及びデバイス）を説明する。電子サーチ・アクションで使用するための、生成されたトピックを個々の文書又はその諸部分に関連付ける他の技法（方法及びデバイス）も説明する。発明的技法の次の実施形態は、例示にすぎず、いかなる点でも限定的と考えてはならない。
【００２２】
本発明の一実施形態では、トピックのコレクションが、データの第１コーパスについて判定され、ここで、トピックは、ドメイン固有であり、データの第１コーパスの統計的分析に基づき、実質的に自動的に生成される。本発明のもう１つの実施形態では、トピックは、データの第２コーパスの各「セグメント」に関連し、セグメントは、ユーザ定義の量子(quantum)の情報である。例のセグメントは、文、段落、見出し（たとえば章見出し、原稿の題名、パンフレットの題名など）、章、完全な文書を含むが、これらに限定はされない。データ・コーパスを構成するデータは、構造化されていない（たとえば、テキスト）又は構造化されている（たとえば、スプレッドシートやデータベース・テーブル）。本発明のもう１つの実施形態では、トピックを、ユーザ照会オペレーション中に使用して、ユーザの照会入力に基づく結果集合を返すことができる。
【００２３】
図１を参照すると、本発明による１つの方法は、ドメイン固有トピック・リスト１１５を生成するためにデータ１０５を分析する（ブロック１１０）出発点としてドメイン固有単語リスト１００を使用する。生成されたならば、トピック・リスト１１５エントリは、データ１０５の各セグメントに関連付けられ（ブロック１２０）、データベース１２５に格納されて、ユーザ・インターフェース１３０を介してユーザ１３５によってそれを照会することができる。単語リスト１００は、データ１０５が引き出されるドメインにとって意味のある単語又は単語組合せのリストを含む。たとえば、データ１０５が、医療文書を表す場合に、単語リスト１００は、医療分野又はデータ１０５に関連する医療の分野内の下位分野にとって意味のある単語とすることができる。同様に、データ１０５が、会計、企業統治、又は石油処理精製事業から引き出される場合に、単語リスト１００は、これらの分野に対する特定の重要性を保持する単語を含む。データ１０５は、構造化された又は構造化されていない、実質的に任意の形のデータとすることができる。一実施形態で、データ１０５は、医学の要約及び／又は論文などの構造化されていないテキスト・ファイルを含む。もう１つの実施形態で、データ１０５は、書籍、新聞、雑誌の内容又はこれらのソースの組合せを含む。もう１つの実施形態で、データ１０５は、石油精製処理を記述する設計文書やスプレッドシートなどの構造化されたデータを含む。もう１つの実施形態で、データ１０５は、内容タグ付けされたイメージ・データ、ビデオ・データ、及び／又はオーディオ・データを含む。もう１つの実施形態で、データ１０５は、構造化されたデータと構造化されていないデータとの組合せを含む。データ１０５は、インターネットなどのネットワーク上から収集されたデータをも含むことができる。
【００２４】
ブロック１１０による行為は、単語リスト１００のエントリを使用して、セグメントごとに基づいてデータ１０５を統計的に分析する。一実施形態で、セグメントを、文及び／又は見出し及び／又は題名と定義することができる。もう１つの実施形態で、セグメントを、段落及び／又は見出し及び／又は題名と定義することができる。もう１つの実施形態で、セグメントを、章及び／又は見出し及び／又は題名と定義することができる。もう１つの実施形態で、セグメントを、完全な文書及び／又は見出し及び／又は題名と定義することができる。あるタイプのデータに対して他の定義が適切である場合があり、本明細書で列挙したものとは異なることが、当業者には明白であろう。たとえば、見出し及び題名を、考慮から除外することができる。データ１０５の一部だけを、ブロック１１０に従って分析する必要があることに留意されたい。すなわち、データ１０５の第１部分を使用して、トピック・リスト１１５を生成することができ、そのように識別されたトピックは、ブロック１２０の行為中にデータのコーパス全体に関連付けられる。
【００２５】
【表１】
2009528630.tif 000003
【００２６】
図２を参照すると、本発明の一実施形態で、単語リスト１００は、まずドメイン固有単語の予備リスト２００をコンパイルすることと、その後、ターゲット・ドメイン内の概念又はトピックを有意に及び／又は一意に識別しないエントリをそのリストから枝刈りする（ブロック２０５）こととによって生成することができる。予備リスト２００は、たとえば、辞書、シソーラス、用語集、ドメイン固有単語リスト、又はこれらのソースの組合せなどからの単語からなる。たとえば、インターネットを使用して、事実上すべての分野の予備単語リストを入手することができる。ブロック２０５に従って除去される単語には、表２に示された標準ストップ・ワードを含めることができる（当業者は、他のストップ・ワードを使用できることを認めるであろう）。さらに、より大きいドメインに一意ではない単語を予備単語リスト２００から除去することが有益である場合がある。たとえば、単語「ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ」は、石油やガス開発の分野で特定の意味を有するが、一般に使用される単語でもある。したがって、石油及びガスのドメインに固有の単語リストからこの単語を除去することが有益である場合がある。一実施形態で、複数の異なるドメインに固有の単語を含む、英語（又は他の言語）で一般的に使用される単語を含む一般ドメイン単語リストを作成することができる。この「一般単語リスト」は、予備ドメイン固有単語リストから単語を枝刈りするのに使用することができる。もう１つの実施形態では、説明したばかりの一般単語リスト枝刈りの結果として除去されるいくつかの一般的な単語が、複数のドメインにまたがって使用されるが、特定のドメインで特に重要性を有するので、これらの単語を予備単語リスト２００に戻して追加することができる。
【００２７】
【表２】
2009528630.tif 000004
【００２８】
【表３】
2009528630.tif 000005
【００２９】
概念上、単語リスト１００は、ドメイン固有の概念／トピックの初期推定値を提供する。しかし、本発明による分析は、単語コレクション（たとえば、対及び３つ組）をトピック（すなわち、トピック・リスト１１５）として識別することによって、単語リスト１００の意味論的広さを有益に拡大する。トピックが識別されたならば、データ１０５内の各セグメントに、そのセグメントに存在するトピックを関連付けることができる（ブロック１２０）。したがって、データのコーパスが、複数のドメインからの情報を含む場合に、図１による分析を、毎回異なる単語リスト１００を用いて、複数回実行する（代替案では、各セグメントを、次のセグメントを分析する前にドメインリストごとに分析することができる）。この形で、区別されていないデータ（すなわち、ある特定のドメイン又は別のドメインに属するものとして分類されてはいないデータ）を、自動的に分析し、トピックを用いて「索引付けする」ことができる。単語リスト１００を、ターゲット・ドメインごとに一意とすることができるが、展開されたならば、その分野の複数のデータ・コレクションに対して使用できることに留意されたい。したがって、単語リスト１００をできる限りドメイン固有にするために、単語リスト１００の内容をドメインごとに洗練することが有益である。焦点を非常に絞られたドメイン固有単語リストが、トピックのより簡潔なコレクションを生じ、このコレクションが、改善されたサーチ結果をもたらす（下の議論を参照されたい）ことが、経験的に判定されている。
【００３０】
図３に、開始点として単語リスト１００を使用してデータ１０５内のトピックを識別する（図１のブロック１１０）本発明による１つの方法を示す。当初に、データ１０５（又はその一部）をセグメントごとに基づいて分析して、重要な単語と単語組合せの実際の使用度を判定する（ブロック３００）。この初期ステップの結果が、予備トピック・リスト３０５である。次に、予備トピック・リスト３０５内の各エントリの期待値を計算し（ブロック３１０）、ブロック３００中に判定された実際の使用度値と比較する（ブロック３１５）。予備トピック・リスト・エントリの測定された実際の使用度が、そのエントリの計算された期待値より有意に大きい（ブロック３１５の「ｙｅｓ」矢印）場合には、そのエントリをトピック・リスト１１５に追加する（ブロック３２０）。予備トピック・リスト・エントリの測定された実際の使用度が、そのエントリの計算された期待値より有意に大きくはない（ブロック３１５の「ｎｏ」矢印）場合には、そのエントリは、トピック・リスト１１５に追加されない。ブロック３１５と３２０の行為は、すべての予備トピック・リスト３０５エントリが再検討されるまで（ブロック３２５の「ｙｅｓ」矢印）繰り返される（ブロック３２５の「ｎｏ」矢印）。
【００３１】
【表４】
2009528630.tif 000006
【００３２】
図４に示されているように、データ１０５内の重要な単語の実際の使用度を測定する１つの方法（ブロック３００）は、単語リスト１００内のエントリごとに３つの統計すなわちＳ１（ブロック４００）、Ｓ２（ブロック４０５）、Ｓ３（ブロック４１０）を判定することである。一般に、統計Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３は、ユーザ定義セグメントの粒度でデータ１０５内のさまざまな単語や単語組合せの使用の実際の頻度を測定する。具体的には、次の通りである。
【００３３】
統計Ｓ１（ブロック４００）は、単語リスト１００内のエントリごとのセグメントレベルの頻度カウントである。
【００３４】
たとえば、セグメントが段落と定義される場合に、単語ｉのＳ１の値は、単語ｉが見つかるデータ１０５内の一意の段落の個数である。
【００３５】
Ｓ１値は、非単語リスト１００単語が、統計Ｓ２に関して下で説明するように単語組合せの一部として識別される場合に、それらの非単語リスト１００単語について計算することもできる。
【００３６】
統計Ｓ２（ブロック４０５）は、データ１０５内の重要な単語組合せごとのセグメントレベルの頻度カウントである。非ゼロのＳ２値を有する単語組合せを、予備トピック３０５として識別することができる。一実施形態で、「重要な単語組合せ」は、同一セグメント内にある、単語リスト１００内のすべての２つのエントリを含む。もう１つの実施形態で、「重要な単語組合せ」は、同一セグメント内にあり、連続する、単語リスト１００内のすべての２つのエントリを含む。もう１つの実施形態で、「重要な単語組合せ」は、同一セグメント内にあり、連続するか、１つ又は複数のストップ・ワードによってのみ分離された、単語リスト１００内のすべての２つのエントリを含む。もう１つの実施形態で、「重要な単語組合せ」は、同一セグメント内にあり、連続するか１つ又は複数のストップ・ワードによってのみ分離され、単語組合せ内の単語の少なくとも１つが単語リスト１００に含まれる、単語リスト１００内のすべての２つのエントリを含む。もう１つの実施形態で、「重要な単語組合せ」は、データ１０５内の任意のデータ・アイテムに現れる複数の単語組合せを含む。この実施形態では、単語リスト１００は使用されない。一般に、「重要な単語組合せ」は、同一セグメント内にあり、「Ｎ」個以下の指定された他の単語によって分離された任意の複数の単語を含み、Ｎは、０以上とすることができ、指定された単語は、通常はストップ・ワードである。実用的な問題として、非単語リスト１００単語を構成する単語組合せは、データ１０５内で指定された個数未満のセグメント（たとえば、１０セグメント未満）に現れる場合に、無視することができる。
【００３７】
たとえば、セグメントが段落と定義される場合に、単語組合せｉのＳ２の値は、単語組合せｉが見つかるデータ１０５内の一意の段落の個数である。
【００３８】
統計Ｓ３（ブロック４１０）は、単語リスト１００内の各単語が見つかった一意の単語組合せ（たとえば、非ゼロのＳ２の値を有することによって識別される）の個数を示す。
【００３９】
たとえば、単語ｚが単語組合せｉ、単語組合せｊ、単語組合せｋのみのメンバであり、単語組合せｉ、単語組合せｊ、単語組合せｋのそれぞれのＳ２統計が非ゼロである場合に、単語ｚのＳ３値は３である。
【００４０】
データ１０５内の重要な単語の期待される使用度を計算する１つの方法（ブロック３１０）は、各予備トピック・リスト３０５エントリの期待値をそのデータ１０５内の使用の全体的頻度だけに基づいて計算することである。一実施形態で、予備単語リスト３０５内の各単語対の期待値は、次式として計算される。
｛Ｓ１（単語−ｉ）×Ｓ１（単語−ｊ）｝÷Ｎ
ここで、Ｓ１（単語−ｉ）とＳ１（単語−ｊ）は、それぞれ単語−ｉ及び単語−ｊのＳ１統計値を表し、Ｎは、分析されるデータ・コーパス内のセグメントの総数を表す。当業者は、上の式を複数の単語を有する単語組合せに簡単に拡張できることを認めるであろう。
【００４１】
もう一度図３を参照すると、測定された使用度値と計算された使用度値を用いて、予備トピック・リスト３０５内のどのエントリがデータ１０５内のトピックを識別するのに適切であるかを判定することが可能である。一実施形態で、トピックの測定された使用度（ブロック３００）がトピックの期待される使用度（ブロック３１０）より有意に大きいかどうかのテスト（ブロック３１５）は、定数乗数である。たとえば、予備トピック・リスト・エントリｉの測定された使用度が、予備トピック・リスト・エントリｉの期待される使用度の２倍である場合に、予備トピック・リスト・エントリｉを、ブロック３２０に従ってトピック・リスト１１５に追加することができる。本発明のもう１つの実施形態では、予備トピック・リスト・エントリｉの測定された使用度が、すべてのセグメントにまたがってしきい値（たとえば１０）より大きい場合に、その予備トピック・リスト・エントリが、トピックとして選択される。当業者は、代替のテストを使用することもできることを認めるであろう。たとえば、異なる乗数を使用することができる（たとえば、１．５又は３）。さらに、重要性の従来の統計テストを使用することができる。
【００４２】
一実施形態で、トピック・リスト１１５を図５に従って洗練することができる（便宜上、この洗練プロセスを２単語トピックに関して説明する。当業者は、この技法が３単語以上を有するトピックに同等に適用可能であることを認めるであろう）。図示の通り、最初の２単語トピックを選択する（ブロック５００）。トピックを構成する両方の単語が単語リスト１００内で見つかる場合に（ブロック５０５の「Ｙｅｓ」矢印）、その２単語トピックを保持する（ブロック５１０）。トピックを構成する両方の単語が単語リスト１００内で見つからない（ブロック５０５の「ｎｏ」矢印）が、単語リスト１００内にある単語のＳ３値が他方の単語のＳ３値より有意に小さくはない場合に（ブロック５１５のｙｅｓ」矢印）、その２単語トピックを保持する（ブロック５１０）。その一方で、トピックの単語の一方が単語リスト１００内にはなく（ブロック５０５の「ｎｏ」矢印）、単語リスト１００内にある単語のＳ３値が他方の単語のＳ３値より有意に小さい場合に（ブロック５１５の「ｎｏ」矢印）、小さいＳ３値の単語だけを、トピックとしてトピック・リスト１１５内で保持する（ブロック５２０）。ブロック５００〜５２０の行為は、必要に応じて、トピック・リスト１１５内の２単語トピックごとに繰り返される（ブロック５２５を参照されたい）。一実施形態で、重要性に関するテスト（ブロック５１５）は、「大きい」Ｓ３値がすべてのＳ３値の上側１／３内にあり、「小さい」Ｓ３値がすべてのＳ３値の下側１／３内にあるかどうかに基づく。たとえば、データのコーパスのＳ３統計が０から１２０００までの範囲を有する場合に、小さいＳ３値は４０００以下であり、「大きい」Ｓ３値は８０００以上である。もう１つの実施形態では、ブロック５１５による重要性のテストを、四分位値、五分位値、又はベイズ・テストに基づくものとすることができる。図５に概要を示したものなどの洗練プロセスは、データ内の語連想を承認すると同時に、内容に関する区別を実質的に提供しないほどに単独で優勢な（大きいＳ３値）個々の単語を無視する。
【００４３】
もう一度図１を参照すると、トピック・リスト１１５が確立されたならば、データ１０５内の各セグメントを、その中に存在するトピックに関連付け（ブロック１２０）、データベース１２５に格納することができる。トピックを、任意の所望の形でデータ・セグメントに関連付けることができる。たとえば、セグメント内で見つかるトピックを、そのセグメントのメタデータとして格納することができる。さらに、格納されたトピックを、後続ルックアップ・オペレーション中の改善された取出し性能のために索引付けすることができる。経験的研究は、ユーザ照会の大多数が「不十分に定義されている」ことを示す。すなわち、照会自体は、サーチ・エンジンが許容可能に小さい結果集合（すなわち、ユーザに提示される結果のコレクション）内でユーザの所望のデータを返すことを可能にするのに十分な詳細を伴って任意の特定の主題を識別はしない。通常のユーザ照会は、たとえば「ｋｉｄｎｅｙ（腎臓）」などの単一単語である場合がある。不十分に定義された照会に応答して、従来技術のサーチ技法は、通常、大きい結果集合を返し、この結果集合は、しばしば数千個、又は数万個の「ヒット」を含む。そのような大きい結果集合は、ほとんど絶対にユーザに有用ではない。というのは、ユーザには、彼らが探している情報を有するエントリを見つけるためにすべてのエントリを調べる時間がないからである。
【００４４】
一実施形態で、本発明に従ってデータ・セグメントに関連付けられるトピックを、図６に示されているようにデータ取出しオペレーションを容易にするのに使用することができる。ユーザ照会を受け取る時に（ブロック６００）、そのユーザ照会を使用して、従来の形で初期結果集合を生成する（ブロック６０５）。たとえば、照会項のリテラル・テキスト・サーチが、サーチ項を含む１０００００個の文書（又はデータベース１２５に格納されたオブジェクト）を識別する場合がある。この初期結果集合から、トピックによる分析のために部分集合を選択する（ブロック６１０）。一実施形態で、部分集合は、初期結果集合のうちのランダムに選択された１％である。もう１つの実施形態で、部分集合は、初期結果集合からランダムに選択された１０００個のエントリである。もう１つの実施形態で、指定された個数のエントリが、初期結果集合から選択される（任意の所望の形で選択される）。初期結果の部分集合内のエントリの個数は、実質的に任意の所望の形で選択することができるが、少なくとも初期結果集合の「カバレッジ」（統計的意味での）をもたらす個数を選択することが好ましい。言い換えると、選択された部分集合は、トピックに関して初期結果集合を反映することが望ましい。適切に選択された結果の部分集合を用いると、これらの結果に関連する最も関連するトピックを識別し（ブロック６１５）、ユーザに表示することができる（ブロック６２０）。
【００４５】
図７に、表示のためにこれらのトピックを識別する（ブロック６１５）、本発明による１つの方法を示す。当初に、結果の部分集合に関連するすべての一意のトピックを識別し（ブロック７００）、結果の部分集合の指定された数より多く現れるトピックを除去する（ブロック７０５）。たとえば、結果の部分集合を構成するセグメントの８０％以上に現れるトピックを、この分析において無視することができる（これより高い又はこれより低いパーセンテージを、このプロセスの顕著な特性を変更せずに選択することができる）。次に、最多結果の部分集合エントリに現れるトピックを、表示のために選択する（ブロック７１０）。最高カバレッジを有することに関して複数のトピックが同点である場合には、任意の所望の形で１つを表示のために選択する。選択されたトピックに関連する結果の部分集合エントリを無視した後に、結果の部分集合の指定された数より多くが残っている場合に（ブロック７１５の「ｙｅｓ」矢印）、次に高いカバレッジを有するトピックを選択する（ブロック７２０）。ブロック７１５と７２０のプロセスは、結果の部分集合エントリの残りの数が、指定されたしきい値以下になるまで繰り返される。一実施形態では、ブロック７１５の指定されたしきい値が２０％であるが、これより高い又はこれより低いパーセンテージを、このプロセスの顕著な特性を変更せずに選択することができる。
【００４６】
選択されたトピック（１つ又は複数）に関連する結果の部分集合エントリを無視した後に、結果の部分集合の指定された数未満が残っている場合に（ブロック７１５の「ｎｏ」矢印）、残りのトピックを直列化し、重複する単語を除去する（ブロック７２５）。すなわち、複数の単語を含むトピックを分解し、単一単語トピックとして扱う。次に、まだ除外されていない、最多結果の部分集合エントリに現れる単一単語トピックを、表示のために選択する（ブロック７３０）。前と同様に、最高カバレッジを有することに関して複数のトピックが同点である場合には、任意の所望の形で１つを表示のために選択することができる。選択されたトピックに関連する結果の部分集合エントリを無視した後に、結果の部分集合エントリが選択されずに残っている場合に（ブロック７３５の「ｙｅｓ」矢印）、次に高いカバレッジを有するトピックを選択する（ブロック７４０）。ブロック７３５と７４０のプロセスは、すべての残りの結果の部分集合エントリが表示のために選択されるまで（ブロック７３５の「ｎｏ」矢印）繰り返される。
【００４７】
図７に従って識別されたトピックを、ユーザに表示する（図６のブロック６２０）。したがって、本発明によるデータ取出しオペレーションは、ユーザが彼らの初期サーチを追求するか再定義するために選択できる１つ又は複数のトピックを返す。任意選択で、指定された個数のサーチ結果エントリを、表示されるトピックに関連して表示する。表示されたトピックのうちの１つ又は複数を選択することによって、ユーザは、選択されたトピックに対応するデータを提示される（トピックを、たとえば、ブール「ａｎｄ」演算子及び／又はブール「ｏｒ」演算子を介して組み合わせることができる）。さらに、ユーザに、上で説明した形で「新しい」結果集合に基づいてトピックの別のリストを提示することができる。要約すると、本発明によるサーチオペレーションは、初期サーチ照会が関係する主題を最も密接に反映する一連の可能性の高いトピックを提示することによって、ユーザ照会に応答する。ユーザによるトピックの後続選択は、効果的に、そのサーチを洗練するのに使用される追加のサーチ情報を供給する。
【００４８】
【表５】
2009528630.tif 000007
【００４９】
図６による取出しオペレーションは、すべての照会について必要ではない可能性があることが留意される。たとえば、あるユーザ照会が、複数のサーチ単語又は、リテラル・テキストベース・サーチ技法を使用して比較的小さい結果集合（たとえば５０ヒット以下）を返す引用符で囲まれた句を含む場合に、この比較的小さい結果集合の提示を、図６のトピックベースの手法に頼らずに即座に行うことができる。本発明によるトピックベースの取出しオペレーションの使用をトリガする初期結果集合のサイズがどれほどであるかは、設計選択の問題である。一実施形態では、５０個を超えるヒットを有するすべての初期結果集合が、図６による方法を使用する。もう１つの実施形態では、２００個を超える結果を有する初期結果集合だけが、図６による方法の使用をトリガする。
【００５０】
当業者は、図示の動作方法の詳細におけるさまざまな変更が、特許請求の範囲から逸脱せずに可能であることを認めるであろう。たとえば、さまざまな行為を、図１から７に示されたものと異なる順序で実行することができる。さらに、本明細書で開示されたもの以外の使用度統計を使用して、データのターゲット・コーパスでの単語（又は単語組合せ）の実際の使用度を測定することができる。さらに、図６、７による照会結果表示方法は、本明細書で開示されたもの以外の選択しきい値を使用することができる。
【００５１】
関連性ジレンマ
図８は、企業情報ソースを示す図を提供する。情報を見つける必要があって、自分の席でコンピュータの前に座っているオフィス労働者は、ジレンマを有する。このジレンマは、少なくとも４つの情報の主なソースすなわち、企業情報、サーバとＰＣ情報、インターネット情報、電子メールとその添付ファイルがあることで例示されている。企業情報は、データ・ウェアハウス、複数のデータベース、文書システムなどを含む。サーバとＰＣ情報は、労働者又は彼の同僚によって生成されたレポート、プレゼンテーション、データなどを含む。インターネット情報は、ビジネス・ウェブサイトやビジネス・ニュースを含む豊富な情報などを含む。本発明を使用してサーチでき、本発明の範囲を限定することを意図されないタイプの情報の少数の例がある。
【００５２】
オフィス労働者の直面するジレンマは、情報がどこにあるのか、情報をファイル内でローカルに見つけることができるのか、情報が部署のサーバ上、ファイル内、電子メール内、又は電子メールの添付ファイル内にあるのか、情報が会社データベース内、会社ウェアハウス内、又は文書管理システム内にあるのか、あるいは最終的にウェブにあるのかである。
【００５３】
企業内の情報は、５年おきに２倍になり、ウェブ上では６年おきに２倍になる。また、これは、複製の電子メール、添付ファイル、会社文書のスコアをカウントしていない。ますます多くの時間が、情報を見つける試みに費やされており、すべての関連する情報のうちの、より少ない情報が見つけられている。したがって、生産性は悪影響を受ける。判断の質は、不完全な情報のゆえにより悪く、負の経済的影響の危険性が、高まる。
【００５４】
この情報ジレンマへの対処における第１ステップは、文脈（たとえば、題名、ｔｏ、ｆｒｏｍ、名前、製品など）が識別され、維持される、情報のリアルタイム集約を提供することである。これは、データの正規化を必要とせずに行われなければならない。あるいは、言い換えると、情報は、情報をある共通の形態に再フォーマット又は変換する必要なしに「そのままで」インポートされなければならない。データを集約する方法の例が、本願の譲受人が所有する、１９９８年１１月２４日にＯｄｏｍ他に発行された米国特許第５８４２２１３号、名称「Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ，Ｓｔｏｒｉｎｇ  ａｎｄ  Ｔｒａｎｓｆｅｒｒｉｎｇ  Ｄａｔａ  ｉｎ  Ｎｅｕｔｒａｌ  Ｆｏｒｍ」、及び２００２年５月２１日にＯｄｏｍ他に発行された米国特許第６３９３４２６号、名称「Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ，Ｓｔｏｒｉｎｇ  ａｎｄ  Ｔｒａｎｓｆｅｒｒｉｎｇ  Ｄａｔａ  ｉｎ  Ｎｅｕｔｒａｌ  Ｆｏｒｍ」で教示されており、これらの米国特許は、参照によってその全体が本明細書に組み込まれる。これらは、データをモデル化し、格納する例の方法として提供されるものであって、本発明の範囲を限定することは意図されていない。
【００５５】
この集約は、別個の情報を実用的にプールするという問題に対処する。第２ステップは、サーチ問題に関し、言い換えると、必要な情報すなわち、ことわざで言われる、干し草の中の針を見つけることに関する。
【００５６】
真の関連性は、サーチに欠けている要因である。産業界は、ユーザにとってよりよい結果を作る形を探している。これは、ユーザが、多目的ウェブサイトからの一般的な情報ではなく特定の内容を探している場合に特にあてはまる。強調は、どの情報がユーザに関連するかを簡単に判定する形を見つけることを試みることにある。
【００５７】
どの情報がユーザに関連するかを理解することの１つの部分は、ユーザがサーチのために入力したものの「意図を理解する」ことを試みることによる。より洗練された自然言語処理（ＮＬＰ）が、「意図ベースの」サーチを達成するのに必要である。サーチ者に関連するものを判定することの他の部分は、サーチを行っている人から直接に情報を抽出することであり、これは、可能である場合にはやすやすと行われる。この要件の両方が、現在のテクノロジを用いるとリソース集中型になる。サーチ・エンジンベンダは、既に大量のハードウェア設備を有する。リソース要件を４倍にすることが、現在のコスト構造に何をもたらすかを想像されたい。リソース・ロジスティックスについては言うまでもない。参照によってその全体が本明細書に組み込まれている、２００５年８月２日に出願した、本願の譲受人が所有する同時係属の米国特許出願第１１／１９４７６６号は、この関連性の課題の諸態様に対処する。その特許出願で提供される方法を、本明細書で説明する方法と結合して、表示されるサーチ結果及びトピックの関連性をさらに改善することができる。
【００５８】
関連するトピックとサーチ結果の生成
背景技術の節で述べたように、現在のサーチ・アルゴリズムやトピフィケーション・アルゴリズムは、一般に、トピックが比較的静的であると仮定する。しかし、特定のサーチ照会に対するトピックの関連性は、照会の内容に現れるものに基づくだけではなく、関連性は、現行イベントの関数にもなり得る。残念ながら、サーチ・エンジンは、時間関連性を直接に考慮には入れず、これらのトピックは、数万件の他の可能なトピック結果と混合される。したがって、ユーザは、望み通りの関連するサーチ結果を受け取らない可能性が高い。
【００５９】
トピック又はサーチ結果を表示する現在のサーチ・エンジンのもう１つの短所は、サーチ・エンジンが、ユーザによって入力されたサーチ制限条件に関係するすべての主題ドメインに関連するトピックを表示しないことである。そうではなく、サーチ結果が属する可能性がある異なる主題ドメインを顧慮せずに、サーチ・エンジンが、最も人気のあるサーチ結果だけを表示することである。特定のドメインに関心を持っているユーザにとって、表示されるサーチ結果は、特に関連はせず、彼らの特定の関心ドメインは、見つけるのがむずかしい。したがって、ユーザは、やはり、彼らの特定の関心ドメインに関連するサーチ結果を受け取らない可能性がある。
【００６０】
１組の実施形態で、本発明は、既存のサーチ・エンジン及びサーチ方法のこれらの短所に対処する。具体的に言うと、本発明の実施形態は、任意の所与の時に、現行イベントに基づいてトピックの相対重要性を考慮することによってトピックを識別し、表示するために効率的にサーチ結果を生成でき、サーチ制限条件に関連するすべての主題ドメインのカバレッジを保証するサーチ方法及びサーチシステムを提供する。
【００６１】
下で述べる方法９００、１１００、１２００のそれぞれにおいて、一実施形態で、トピックは、複数の実質的に連続する単語の単語組合せを含む。２つの単語は、それらが単語の所定のリストから選択された０個以上の単語だけによって分離されている場合に、実質的に連続する。一実施形態で、単語の所定のリストは、ストップ・ワードである。
【００６２】
本明細書で使用される時に、情報の集合は、企業ネットワーク内に配置された情報、サーバ内に配置された情報、パーソナル・コンピュータ内に配置された情報、インターネット上に配置された情報、又は電子メール・メッセージ若しくは電子メール添付ファイルに含まれる情報のうちの１つ又は複数を含む。
【００６３】
また、本明細書で使用される時に、データ・アイテムは、テキスト文書、グラフィック文書、オーディオ・ファイル、ビデオ・ファイル、マルチメディア文書、電子メール・メッセージ、電子メール添付ファイル、又はインターネット・ウェブ・ページのうちの１つ又は複数を含む。
【００６４】
図９は、本発明の実施形態による、サーチ制限条件に関係する情報の集合内でデータ・アイテムを識別するサーチ結果を要求するためにユーザによって入力されたサーチ制限条件に関係するトピックを表示する方法９００の流れ図を提供する。方法９００は、ステップ９１０で始まる。方法９００のステップを示す際に使用するために、図１０を使用する。図１０は、本発明の実施形態による、サーチ・エンジン・ウェブ・サイトのスクリーン・ショットを提供する。図１０のスクリーン・ショットは、例示のみのためのものであって、本発明の範囲を限定することは意図されていない。
【００６５】
ステップ９１０で、サーチ制限条件を受け取る。たとえば、図１０を参照すると、サーチ制限条件は「Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇｈ  Ｓｔｅｅｌｅｒｓ」である。
【００６６】
ステップ９２０で、サーチ制限条件に関係するトピックの第１予備集合を識別する。一実施形態で、トピックの第１予備集合は、一般データ・アイテムのサンプル集合を表す。たとえば、一般データ集合には、インターネット上に配置されたデータ・アイテムの包括的サンプリングを含めることができる。
【００６７】
ステップ９３０で、サーチ制限条件に関係するトピックの第２予備集合を識別する。一実施形態で、トピックの第２予備集合は、現行イベント・データ・アイテムのサンプル集合を表す。一実施形態で、現行イベント・データ・アイテムのサンプル集合は、ＣＮＮ．ＣＯＭ、ＭＳＮ．ＣＯＭ、ＥＳＰＮ．ＣＯＭ、その他の類似物などの現行イベント・ウェブサイトからフィード（供給）を受信することによって収集される。現行イベント・データ・アイテムは、周期的に更新される。一実施形態で、周期的更新は主題の関数である。たとえば、スポーツ情報は、３０分おきに更新され、金融情報は、３０分おきに更新され、健康情報は、１日１回更新され、他のニュース情報は、２時間おきに更新される。一実施形態で、現行イベント・データ・アイテム・データベースは、約２００００個のデータ・アイテムを含む。
【００６８】
ステップ９４０で、トピックの第１予備集合とトピックの第２予備集合の部分集合である表示トピックの集合を識別する。一実施形態で、表示トピックの集合を識別することは、一般トピックしきい値個数と称する、ある個数のトピックをトピックの第１予備集合から選択することと、現行イベント・トピックしきい値個数と称する、ある個数のトピックをトピックの第２予備集合から選択することとを含む。さらに、さらなる実施形態では、トピックの第２予備集合からの、固有名詞トピックしきい値と称するある個数の固有名詞も選択される。一実施形態で、固有名詞は、トピックの第２予備集合内に含まれる固有名詞の集合からランダムに選択される。
【００６９】
追加の実施形態では、個人的関心トピック・リポジトリを作成する。個人的関心トピック・リポジトリは、ユーザに関連するものとして識別されたトピックを含む。これらのトピックは、たとえば、ユーザによって行われた頻繁なサーチに関連するトピック、個人プロファイルに基づいて生成されたトピック、又はユーザが以前に選択した可能性があるトピックとすることができる。個人的トピック・リポジトリが使用可能である時には、ステップ９４０に、個人的関心トピックしきい値と称する、ある個数のトピックをトピックの第１予備集合から選択することを含めることもできる。
【００７０】
ステップ９５０で、ステップ９４０で識別された表示トピックの集合を表示する。トピックは、コンピュータ端末、セル電話機、又は他の表示デバイスに表示される。ステップ９６０で方法９００が終了する。
【００７１】
一実施形態で、トピック表示しきい値は、２０個のトピックである。この２０個のトピックのうちで、６個のトピックが、現行イベント・トピックから識別され、６個の固有名詞（トピックと考えられる）も、現行イベント・トピックからとられ、８個のトピックが、一般トピックから識別される。一般トピックからの８個のトピックのうちで、これらのうちの２個は、個人的関心トピックが使用可能である時に、個人的関心トピックである。たとえば、戻って図１０を参照すると、ＡＵＴＯＴＯＰＩＣＳというラベルを付けられた列は、表示トピックの集合を表示する。このトピックは、たとえば、Ｆｒａｎｃｏ  Ｈａｒｒｉｓ、Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇｈ  Ｐｏｓｔ、サイン入り写真を含む。
【００７２】
図１１は、サーチ制限条件に関係する情報の集合内でデータ・アイテムを識別するサーチ結果を要求するためにユーザによって入力されたサーチ制限条件に関連するトピックを表示する方法１１００の流れ図を提供する。方法１１００内のステップを示すのに使用するために、図１０をもう一度使用する。図１０のスクリーン・ショットは、例示のみのためのものであって、本発明の範囲を限定することは意図されていない。方法１１００は、ステップ１１１０で始まる。
【００７３】
ステップ１１１０で、サーチ制限条件を受け取る。たとえば、図１０を参照すると、サーチ制限条件は「Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇｈ  Ｓｔｅｅｌｅｒｓ」である。
【００７４】
ステップ１１２０で、サーチ制限条件に関係するトピックの集合を識別する。一実施形態で、トピックの集合を識別することは、サーチ結果を生成するためにサーチを行うことを含む。このサーチ結果はデータ・アイテムの集合を含む。使用できる例のサーチは、ＧＯＯＧＬＥサーチ・エンジン、ＹＡＨＯＯサーチ・エンジン、ＭＳＮサーチ・エンジン、ＡＳＫ．ＣＯＭサーチ・エンジン、Ａ９サーチ・エンジンを使用するサーチを含む。他のタイプのサーチ・エンジンを使用することもできる。
【００７５】
もう１つの実施形態で、サーチを、関心を持たれている情報の集合内のデータの代表的サンプルに対して行うことができる。たとえば、インターネットをサーチする時に、インターネットからのデータ・アイテムの代表的集合を使用することができる。一実施形態で、データ・アイテムの代表的集合は、約２５００万個のデータ・アイテムを含む。
【００７６】
もう１つの実施形態で、サーチを、現行イベント・データ・アイテム・データベース内に含まれるデータ・アイテムに対して行うことができる。上で述べたように、一実施形態で、現行イベント・データ・アイテムのサンプル集合は、ＣＮＮ．ＣＯＭ、ＭＳＮ．ＣＯＭ、ＥＳＰＮ．ＣＯＭ、その他の類似物など、現行イベント・ウェブサイトからフィードを受信することによって収集される。現行イベント・データ・アイテムは、周期的に更新される。一実施形態で、周期的更新は主題の関数である。たとえば、スポーツ情報は、３０分おきに更新され、金融情報は、３０分おきに更新され、健康情報は、１日１回更新され、他のニュース情報は、２時間おきに更新される。一実施形態で、現行イベント・データ・アイテム・データベースは、約２００００個の現行イベント・データ・アイテムを含む。
【００７７】
次に、トピックの集合を、サーチ結果内の各データ・アイテムに関連するトピックを抽出することによってサーチ結果から判定する。たとえば、”０２６特許出願で開示されたトピフィケーション方法を使用して、一般データ・アイテム、代表的データ・アイテム、現行イベント・データ・アイテムを使用して上のサーチ結果のいずれかからトピックの集合を識別することができる。代替実施形態では、トピックを、これら又は他のソース・データ・アイテムの組合せから生成することができる。
【００７８】
トピックを識別したならば、ステップ１１３０で、トピックの集合内のトピックのそれぞれをランキングする。図１３に、トピックを４つの一般ランキングのうちの１つにランキングする方法１３００の流れ図を示す。ステップ１３１０で、トピックが現行トピックであり、個人的関心トピックである場合に、最高ランキングをそのトピックに割り当てる。トピックは、現行イベント・トピック内で見つかる場合に現行トピックである。トピックは、特定のユーザの個人的関心トピック・リポジトリ内で見つかる場合に個人的関心トピックである。
【００７９】
ステップ１３２０で、トピックが現行トピックである場合に、２番目に高いランキングを識別されたトピック内のトピックに割り当てる。ステップ１３３０で、トピックが個人的関心トピックである場合に、３番目に高いランキングをそのトピックに割り当てる。ステップ１３４０で、トピックが現行トピックでも個人的関心トピックでもない場合に、４番目に高いランキングをそのトピックに割り当てる。ランキングの各レベル内で、トピックは、さらに、サーチ結果データ・アイテムに関する出現の頻度に基づいてランキングされる。データ・アイテムの中で最も低頻度で出現するトピックが、最も関連すると考えられ、より高いランキングを与えられる。
【００８０】
ステップ１１４０で、トピックの集合を関連付ける主題ドメインを作成する。図１４に、このプロセスをグラフ的に示す図を提供する。集合１４１０は、サーチ結果のデータ・アイテム内で見つかるトピックの完全な集合を表す。集合１４１０内に、３つの主題ドメインが示されている。これらは、主題ドメイン１４２０、１４３０、１４４０である。主題ドメインは、サーチ結果内のデータ・アイテムに関連するトピックのコレクションを含む。たとえば、主題ドメインは、データ・アイテム１４５０を含む。データ・アイテム１４５０には、１つ又は複数のトピックが関連する。主題ドメイン１４３０について陰付きの区域１４６０によって表される、トピックのオーバーラップする集合を有するデータ・アイテムは、主題ドメインを形成するために一緒にクラスタ化される。主題ドメインは、オーバーラップ１４７０によって示されるように、あるオーバーラップを有する。
【００８１】
一実施形態で、クラスタ化のプロセスは、オーバーラップするトピックを有するデータ・アイテムをクラスタ化することと、次に、オーバーラップ１４７０など、主題区域にまたがるトピックのオーバーラップを最小にするデータ・アイテムのクラスタ化に基づいて主題ドメインを作成することとを含む。当業者は、最適クラスタ化を判定するために静的クラスタ化方法を適用することができる。
【００８２】
ステップ１１５０で、主題ドメインごとに最多の代表的トピックを判定する。一実施形態で、最多の代表的トピックは、情報の集合内のデータ・アイテムの分布のある数を超えて（たとえば、データ・アイテムの９０％を超えて）出現する主題ドメイン内のトピックを識別することによって判定される。次に、最多の代表的トピックは、最高の現行イベント及び個人的関心トピック・ランキングを有するトピックを主題ドメインごとに識別することによって、このトピックの集合から判定される。必要に応じて、トピックの出現の頻度を使用して、上で述べたようにトピックをさらにランキングすることができる。
【００８３】
ステップ１１６０で、主題ドメインごとの最多の代表的トピックを表示する。ステップ１１７０で、以前に表示されなかった最高ランキングのトピックを表示する。ステップ１１８０で、方法１１００は終了する。
【００８４】
図１２は、サーチ制限条件に関係する情報の集合内でデータ・アイテムを識別するサーチ結果を要求するユーザによって入力されたサーチ制限条件に関係するトピックを表示する方法１２００の流れ図を提供する。方法１２００内のステップを示すのに使用するために、図１０をもう一度使用する。図１０のスクリーン・ショットは、例示のみのためのものであって、本発明の範囲を限定することは意図されていない。方法１２００は、ステップ１２１０で始まる。
【００８５】
ステップ１２１０で、サーチ制限条件を受け取る。たとえば、図１０を参照すると、サーチ制限条件は「Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇｈ  Ｓｔｅｅｌｅｒｓ」である。
【００８６】
ステップ１２２０で、サーチ制限条件に関係するトピックの集合を識別する。一実施形態で、トピックの集合を識別することは、サーチ結果を生成するためにサーチを行うことを含む。このサーチ結果は、データ・アイテムの集合を含む。使用できる例のサーチは、ＧＯＯＧＬＥサーチ・エンジン、ＹＡＨＯＯサーチ・エンジン、ＭＳＮサーチ・エンジン、ＡＳＫ．ＣＯＭサーチ・エンジン、Ａ９サーチ・エンジンを使用するサーチを含む。他のタイプのサーチ・エンジンを使用することもできる。
【００８７】
もう１つの実施形態で、サーチを、関心を持たれている情報の集合内のデータの代表的サンプルに対して行うことができる。たとえば、インターネットをサーチする時に、インターネットからのデータ・アイテムの代表的集合を使用することができる。一実施形態で、データ・アイテムの代表的集合は、約２５００万個のデータ・アイテムを含む。
【００８８】
もう１つの実施形態で、サーチを、現行イベント・データ・アイテム・データベース内に含まれるデータ・アイテムに対して行うことができる。上で述べたように、一実施形態で、現行イベント・データ・アイテムのサンプル集合は、ＣＮＮ．ＣＯＭ、ＭＳＮ．ＣＯＭ、ＥＳＰＮ．ＣＯＭ、その他の類似物など、現行イベント・ウェブサイトからフィードを受信することによって収集される。現行イベント・データ・アイテムは、周期的に更新される。一実施形態で、周期的更新は主題の関数である。たとえば、スポーツ情報は、３０分おきに更新され、金融情報は、３０分おきに更新され、健康情報は、１日１回更新され、他のニュース情報は、２時間おきに更新される。一実施形態で、現行イベント・データ・アイテム・データベースは、約２００００個の現行イベント・データ・アイテムを含む。
【００８９】
次に、トピックの集合を、サーチ結果内の各データ・アイテムに関連するトピックを抽出することによってサーチ結果から判定することができる。たとえば、”０２６特許出願で開示されたトピフィケーション方法を使用して、一般データ・アイテム、代表的データ・アイテム、及び現行イベント・データ・アイテムを使用して上のサーチ結果のいずれかからトピックの集合を識別することができる。代替実施形態では、トピックを、これら又は他のソース・データ・アイテムの組合せから生成することができる。
【００９０】
ステップ１２３０で、トピックの集合を関連付ける主題ドメインを作成する。上で述べたように、図１４に、このプロセスをグラフ的に示す図を提供する。集合１４１０は、サーチ結果のデータ・アイテム内で見つかるトピックの完全な集合を表す。集合１４１０内に、３つの主題ドメインが示されている。これらは、主題ドメイン１４２０、１４３０、１４４０である。主題ドメインは、サーチ結果内のデータ・アイテムに関連するトピックのコレクションを含む。たとえば、主題ドメインは、データ・アイテム１４５０を含む。データ・アイテム１４５０には、１つ又は複数のトピックが関連する。主題ドメイン１４３０について陰付きの区域１４６０によって表される、トピックのオーバーラップする集合を有するデータ・アイテムは、主題ドメインを形成するために一緒にクラスタ化される。主題ドメインは、オーバーラップ１４７０によって示されるように、あるオーバーラップを有する。
【００９１】
一実施形態で、クラスタ化のプロセスは、オーバーラップするトピックを有するデータ・アイテムをクラスタ化することと、次に、オーバーラップ１４７０など、主題区域にまたがるトピックのオーバーラップを最小にするデータ・アイテムのクラスタ化に基づいて主題ドメインを作成することとを含む。当業者は、最適クラスタ化を判定するために静的クラスタ化方法を適用することができる。
【００９２】
ステップ１２４０で、主題ドメインごとに最多の代表的トピックを判定する。一実施形態で、最多の代表的トピックは、情報の集合内のデータ・アイテムの分布のある数を超えて（たとえば、データ・アイテムの９０％を超えて）出現する主題ドメイン内のトピックを識別することによって判定される。次に、最多の代表的トピックは、サーチ結果データ・アイテムで最も低頻度の出現回数を有するトピックを主題ドメインごとに識別することによって、このトピックの集合から判定される。
【００９３】
ステップ１２５０で、主題ドメインごとの最多の代表的トピックを表示する。ステップ１２５０で、方法１２００は終了する。代替実施形態では、サーチ制限条件に関係する識別されたトピックの集合を、方法１１００のステップ１１３０で行われたようにランキングすることができる。このランキングに基づいて、追加のトピックを、方法１１００のステップ１１７０で行われたように表示することができる。
【００９４】
プログラマブル制御デバイス実施態様
図１５を参照すると、図１から１４いずれか又はその一部による行為は、１つ又は複数のプログラム・モジュール１５００に編成された命令を実行するプログラマブル制御デバイスによって実行することができる。プログラマブル制御デバイスは、パーソナル・コンピュータ、ラップトップ・コンピュータ、ネットワーク・コンピュータ、無線電話機、携帯情報端末（「ＰＤＡ」）、その他の類似物を含むが、これらに限定はされない。一実施形態で、プログラマブル制御デバイスは、コンピュータ・システム１５０５を含み、コンピュータ・システム１５０５は、中央処理装置１５１０、ストレージ１５１５、コンピュータ・システム１５０５をネットワーク１５２５に結合するネットワーク・インターフェース・カード１５２０、表示装置１５３０、キーボード１５３５、マウス１５４０を含む。図１５に示された単一プロセッサ・システムに加えて、プログラマブル制御デバイスを、マルチプロセッサ・コンピュータ・システム又はカスタム設計の状態機械とすることができる。
【００９５】
カスタム設計の状態機械は、ディスクリート論理、集積回路、又は特別に設計された特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）を含むプリント回路基板などのハードウェア・デバイス内で実施することができる。プログラム・モジュール（１つ又は複数）１５００を有形に実現するのに適するデバイス１５１５などのストレージ・デバイスは、電気的プログラム可能読取専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラム可能読取専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュ・デバイスなどの半導体メモリ・デバイスを含み、さらに、磁気ディスク（固定、フロッピ、リムーバブル）、テープなどの他の磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭディスクなどの光学媒体を含むがこれらに限定はされないすべての形の不揮発性メモリを含む。
【００９６】
結論
本発明の例示的実施形態を提示した。本発明は、これらの例に限定されない。これらの例は、限定ではなく例示のために本明細書で提示される。代替物（本明細書で説明されたものの同等物、拡張、変形形態、派生物など）は、本明細書に含まれる教示に基づいて、当業者に明白になる。そのような代替物は、本発明の範囲及び趣旨に含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００９７】
【図１】本発明の一実施形態による、データのコーパス内でトピックを識別する方法を示す流れ図である。
【図２】本発明の一実施形態による、ドメイン固有単語リストを生成する方法を示す流れ図である。
【図３】本発明の一実施形態による、データのコーパス内でトピックを識別する方法を示す流れ図である。
【図４】本発明の一実施形態による、データのコーパス内での重要単語の実際の使用度を測定する方法を示す流れ図である。
【図５】本発明の一実施形態による、トピック洗練プロセスを示す流れ図である。
【図６】本発明の一実施形態による、トピック識別方法を示す流れ図である。
【図７】ユーザ照会オペレーション中の表示のためにこれらのトピックを識別する、本発明による１つの方法を示す流れ図である。
【図８】企業情報ソースを示す図である。
【図９】本発明の実施形態による、トピックを表示する方法を示す流れ図である。
【図１０】本発明の実施形態による、サーチ・エンジン・ウェブ・サイトのスクリーン・ショットを示す図である。
【図１１】本発明の実施形態による、トピックを表示する方法を示す流れ図である。
【図１２】本発明の実施形態による、トピックを表示する方法を示す流れ図である。
【図１３】本発明の実施形態による、４つの一般ランキングのうちの１つにトピックをランキングする方法を示す流れ図である。
【図１４】本発明の実施形態による、トピック・クラスタ化を示す図である。
【図１５】本発明の実施形態による、システムを示すブロック図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【国際調査報告】
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