(57)【要約】  州または関心のある他の主要地理的単位内で、まったく同じであるが、離れているローカリティ（例えば、都市）を区別する方法およびシステムが、電子地図およびデータベースに使用される。まったく同じローカリティ名のエントリー（項目／見出し）がデータベースに格納され、また、ローカリティが２つ以上の類似名称を持つ場合に、ローカリティ名のデータベースエントリー（項目／見出し）が短縮され、さらに、まったく同じローカリティ名に対する付加物が、このデータベースに格納される。この付加選択プロセスにおいて、第１のまったく同じローカリティでは、この第１のまったく同じローカリティにもっとも近い第２のまったく同じローカリティが選択される。選択される付加物は、大都市など、第１の重要なローカリティと第２の重要なローカリティであり、また、これらの付加物は、第１のまったく同じローカリティから第２のまったく同じローカリティまでの距離よりも、第１のまったく同じローカリティ、および第２のまったく同じローカリティへの距離の方がそれぞれ短く、しかも、第１のまったく同じローカリティおよび第２のまったく同じローカリティよりも重要である。まったく同じローカリティに対する付加物が利用者に表示される。このプロセスは、残りのまったく同じローカリティに対しても繰り返される。
2009525550.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ローカリティ名のリストと、まったく同じローカリティ名のリストの中の１つと、
前記ローカリティ名のリストと前記まったく同じローカリティ名のリストの中の１つから生み出された、まったく同じローカリティ名のそれぞれに対する付加物と、を含み、
それぞれの付加物が、前記まったく同じローカリティ名の対応する１つに近い重要なローカリティである、
記憶媒体上に格納できる地図データベース。
【請求項２】
前記まったく同じローカリティ名が、共通の地理アイテムを有しない、
請求項１に記載の地図データベース。
【請求項３】
前記地理アイテムが、ストリート、ストリート・セグメント、ランドマーク、州立公園、ハイウェイ、事業位置、住宅位置のうちの１つを含む、
請求項２に記載の地図データベース。
【請求項４】
ローカリティ名のリストと、
前記ローカリティ名のリストから生み出されたローカリティと互いに離れている、まったく同じものの組それぞれに対する一組のまったく同じローカリティ名のエントリーと、
を含む記憶媒体上に格納できる地図データベース。
【請求項５】
前記まったく同じローカリティ名が、共通の地理アイテムを有しない、
請求項４に記載の地図データベース。
【請求項６】
前記地理アイテムが、ストリート、ストリート・セグメント、ランドマーク、州立公園、ハイウェイ、事業位置、住宅位置のうちの１つを含む、
請求項５に記載の地図データベース。
【請求項７】
ローカリティ名のリストと、
前記ローカリティ名のリストから生み出された２つ以上の類似名称を持つそれぞれのローカリティに対する短縮されたローカリティ名のエントリーと、
を含む記憶媒体上に格納できる地図データベース。
【請求項８】
関心のある主要地理的単位内で、まったく同じであるが、離れているローカリティを区別する方法であって、
第１の付加無しのまったく同じローカリティを指定するステップと、
前記第１の付加無しのまったく同じローカリティにもっとも近い第２の付加無しのまったく同じローカリティを決定するステップと、
前記第１の付加無しのまったく同じローカリティから前記第２の付加無しのまったく同じローカリティまでの距離よりも、前記第１の付加無しのまったく同じローカリティ、および前記第２の付加無しのまったく同じローカリティへの距離の方がそれぞれ短い第１と第２の重要なローカリティを識別するステップであって、前記重要なローカリティが、前記第１の付加無しのまったく同じローカリティと前記第２の付加無しのまったく同じローカリティの双方よりもより重要である、ステップと、
前記第１と第２の付加無しのまったく同じローカリティに、それぞれ前記第１と第２の重要なローカリティを付加するステップと、
を含む方法。
【請求項９】
付加無しのまったく同じローカリティが残らなくなるまで、残りの付加無しのまったく同じローカリティの対に対して、前記指定するステップ、前記決定するステップ、前記識別するステップ、前記付加するステップを繰り返すステップ、
を更に含む請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記ローカリティが都市と街を含む請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
近さが、２つのローカリティの中心地間の距離と、前記２つのローカリティに関連するストリート・セグメント間の距離と、のいずれかとして定義される、
請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
互いにもっとも近い２つのローカリティのそれぞれの中に前記地理アイテムを決定し、次に、前記２つの地理アイテム間の距離を決定することにより、近さが算出される、
請求項８に記載の方法。
【請求項１３】
もっとも重要なローカリティが、もっとも多い異なるローカリティ名情報源に見出せるローカリティ名を持つものと、もっとも多い地理アイテムを持つローカリティのいずれかを含む、
請求項８に記載の方法。
【請求項１４】
前記地理アイテムが、ストリート、ストリート・セグメント、ランドマーク、州立公園、ハイウェイ、事業位置、住宅位置のうちの１つを含む、
請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
もっとも重要なローカリティが、もっとも多い異なるローカリティ名情報源に見出せるものに対する一次的な種類のローカリティ名と、また必要である場合には、前記ローカリティ名に対応するもっとも多いストリート・セグメントを持つものに対する二次的な種類のローカリティを含む、
請求項８に記載の方法。
【請求項１６】
もっとも重要なローカリティが、もっとも多い主要地理アイテムを含む、
請求項８に記載の方法。
【請求項１７】
主要地理アイテムが、重要なハイウェイを含む、
請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記関心のある主要地理的単位が、州、準州、地方、行政区のうちの１つを含む、
請求項８に記載の方法。
【請求項１９】
前記関心のある主要地理的単位が州であって、かつ、前記方法がアメリカ合衆国内で実施される、
請求項８に記載の方法。
【請求項２０】
前記関心のある主要地理的単位が州であって、かつ、前記方法がカナダ国内で実施される、
請求項８に記載の方法。
【請求項２１】
前記関心のある主要地理的単位が国であって、かつ、前記方法がイギリス国内で実施される請求項８に記載の方法。
【請求項２２】
前記第１と第２の付加無しのまったく同じローカリティとおよび前記第１と第２の重要なローカリティが、前記関心のある主要地理的単位内にある、
請求項８に記載の方法。
【請求項２３】
関心のある主要地理的単位内でローカリティに付加する方法であって、
付加無しのローカリティを指定するステップと、
前記付加無しのローカリティのすぐ近くにあると同時に、前記付加無しのローカリティよりも重要である重要なローカリティを識別するステップと、
前記付加無しのローカリティに重要なローカリティを付加するステップと、
を含む方法。
【請求項２４】
前記付加無しのローカリティと、前記重要なローカリティが、前記関心のある主要地理的単位内にある請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
ローカリティが２つ以上の類似名称を持つ場合に、地図データベース中でローカリティ名のエントリーを短縮する方法であって、
それぞれの類似名称をトークン化するステップと、
それぞれの類似名称を正規化するステップと、
それぞれの類似名称を最適化するステップと、
ローカリティに対する類似名称を排除するために、前記２つ以上の類似名称をマッチングするステップと、
を含む方法。
【請求項２６】
トークン化することが、前記名称を、トークンまたは前記名称のピースに細かく分けることを含む請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
正規化することが、省略形を広げること、句読点を減らすこと、挿入されたスペースを除去すること、および大文字使用を標準的にすることを含む請求項２５に記載の地図データベース。
【請求項２８】
最適化することが、それぞれの類似名称を、前記ローカリティに含まれる地理的フィーチャーに関連づけることを含み、しかも、前記地理的フィーチャーが、ストリート、ストリート・セグメント、ランドマーク、州立公園、ハイウェイ、事業位置、住宅位置を含む請求項２５に記載の地図データベース。
【請求項２９】
マッチングが、前記トークンを連結し、且つこれらを比較し、これらがマッチと見なせるかどうか判定する、ことを含む、
請求項２５に記載の地図データベース。
【請求項３０】
関心のある主要地理的単位内で、まったく同じであるが、離れているローカリティを利用者に見分けられるようにするシステムであって、
まったく同じであるが、互いに離れているローカリティのそれぞれの組に対する一組のまったく同じローカリティ名のエントリーと、２つ以上の類似名称を持つそれぞれのローカリティに対する短縮されたローカリティ名のエントリーと、及び前記まったく同じローカリティ名のエントリーの近くで重要なローカリティである、まったく同じローカリティ名のエントリーに対する付加物エントリーと、を持つ地図データベースと、
前記まったく同じローカリティと、それらのそれぞれの付加物を利用者に表示するためのアプリケーション・プログラムと、
を含むシステム。
【請求項３１】
前記システムがインターネットを基本とするシステムを含む、
請求項３０に記載のシステム。
【請求項３２】
前記システムが車載ナビゲーション・システムを含む、
請求項３０に記載のシステム。
【請求項３３】
関心のある主要地理的単位内で、まったく同じであるが、離れているローカリティを利用者に見分けられるようにする機能を含む携帯用ハンドヘルド装置であって、
まったく同じであるが、互いに離れているローカリティのそれぞれの組に対する一組のまったく同じローカリティ名のエントリーと、２つ以上の類似名称を持つそれぞれのローカリティに対する短縮されたローカリティ名のエントリーと、及び前記まったく同じローカリティ名のエントリーの近くで重要なローカリティである、まったく同じローカリティ名のエントリーに対する付加物エントリーと、を持つ地図データベースと、
前記まったく同じローカリティと、それらのそれぞれの付加物を利用者に表示するためのアプリケーション・プログラムと、  
を含む携帯用ハンドヘルド装置。
【請求項３４】
前記携帯用ハンドヘルド装置が携帯情報端末（ＰＤＡ）を含む、
請求項３３に記載の携帯用ハンドヘルド装置。
【請求項３５】
前記携帯用ハンドヘルド装置がパーソナル・ナビゲーション・システムを含む、
請求項３３に記載の携帯用ハンドヘルド装置。
【請求項３６】
前記携帯用ハンドヘルド装置が携帯電話を含む、
請求項３３に記載の携帯用ハンドヘルド装置。
【請求項３７】
関心のある主要地理的単位内で、まったく同じであるが、離れているローカリティを利用者に見分けられるようにする地理情報システム（ＧＩＳ）を基本とするアプリケーション・プログラムであって、
まったく同じであるが、互いに離れているローカリティのそれぞれの組に対する一組のまったく同じローカリティ名のエントリーと、２つ以上の類似名称を持つそれぞれのローカリティに対する短縮されたローカリティ名のエントリーと、及び前記まったく同じローカリティ名のエントリーの近くで重要なローカリティである、まったく同じローカリティ名のエントリーに対する付加物エントリーと、を持つ地図データベース、を含む、
アプリケーション・プログラム。
【請求項３８】
操作プログラムが格納されている機械可読媒体であって、１つまたは複数のプロセッサで処理されると、
地図データベースから、ローカリティ名のリストを受け取るステップと、
互いに離れているローカリティを表すローカリティ名のリストから、まったく同じローカリティ名のデータベースエントリーの組を生み出すステップと、
前記ローカリティ名のリスト中に２つ以上の類似名称を持つ各ローカリティに対して、ローカリティ名のデータベースエントリーを短縮するステップと、
近くの重要なローカリティの名称を持つそれぞれのまったく同じローカリティ名に対して、付加物のデータベースエントリーを作成するステップと、
をシステムに実行させる機械可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（優先権の主張）
２００６年２月１日に出願されたＭｉｃｈａｅｌ Ｇｉｅｌｉｃｈ氏による「ＭＥＴＨＯＤ ＦＯＲ ＤＩＦＦＥＲＥＮＴＩＡＴＩＮＧ ＤＵＰＬＩＣＡＴＥ ＯＲ ＳＩＭＩＬＡＲＬＹ ＮＡＭＥＤ ＤＩＳＪＯＩＮＴ ＬＯＣＡＬＩＴＩＥＳ ＷＩＴＨＩＮ Ａ ＳＴＡＴＥ ＯＲ ＯＴＨＥＲ ＰＲＩＮＣＩＰＡＬ ＧＥＯＧＲＡＰＨＩＣ ＵＮＩＴ ＯＦ ＩＮＴＥＲＥＳＴ（州または関心のある他の主要地理的単位内で、まったく同じか、あるいは類似名称を持つ離れているローカリティを区別する方法）」と称する米国特許出願第１１／３４５，８７７号（Ａｔｔｏｒｎｅｙ Ｄｏｃｋｅｔ Ｎｏ．ＴＥＬＡ−０７７７０ＵＳ０）。
【０００２】
本発明は、ローカリティ（locality）を決定する情報を持つ地図データベースに関し、さらに具体的に言えば、利用者が要望する位置に対して、まったく同じ（duplicate）か或いは類似名称を持つ、離れている（互いに素な、無関係な）（disjoint）ローカリティを区別するのに用いられるデータ構造を持つ地図データベースに関する。
【背景技術】
【０００３】
近年、消費者は、デジタル地図上で特定の市街住所を捜し出すことができるように、様々な装置およびシステムを持っている。これらの装置およびシステムは、運転者がストリートや道路にナビゲートできるようにする車載ナビゲーション・システム、携帯情報端末（「ＰＤＡ」）などの携帯用のハンドヘルド装置、同一機能を持つパーソナル・ナビゲーション装置や携帯電話、および、所望の位置を示す地図を利用者に作成させるインターネット・アプリケーションの形式を取っている。上記および他のタイプの装置およびシステムのすべてに共通する点は、地理的フィーチャー（geographic features）の地図データベースと、所望の利用者入力に応答して、この地図データベースにアクセスし、処理するソフトウェアである。要するに、これらの装置およびシステムのすべてにおいて、利用者は所望の位置を入力でき、戻される結果は、所望の位置の所在地となろう。一般に、利用者は、住所、レストランなどの業務の名称、あるいは、「ゴールデンゲートブリッジ」などの目的地ランドマークを入力し、次に、この要求された場所の位置に戻されることになる。この位置を地図ディスプレイ上に示すか、または、この位置を使用して、この位置に向かう運転方向を計算して、表示するか、あるいは、他のやり方でこの位置を使用することがある。
【０００４】
別のローカリティ名（locality name）とまったく同じであるが、他のローカリティ名から離れているローカリティ名を持つ位置を利用者が要求するときに、１つの問題が発生する。ローカリティとは、例えば、州、郡、または関心のある他の主要地理的単位内の都市である。まったく同じローカリティであっても、それらが隣接せず、重なり合わず、また、隣り合っていない場合には、物理的に離れている。離れているローカリティはまた、ストリート・ナンバーのブロックまたは他の単位に細かく分けられたストリートの一部であるストリート・セグメント（street segment）などの共通の地理アイテムもまったく持たない。
【０００５】
例えば、アメリカ合衆国では、州内の、まったく同じであるが離れている（同一で無関係の）ローカリティは一般的である。Ｎｅｗ Ｊｅｒｓｅｙ州にＷａｓｈｉｎｇｔｏｎと名づけられた都市が２つあり、また、Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ州にＢｕｒｂａｎｋと名づけられた都市が２つある。Ｐｅｎｎｓｙｌｖａｎｉａ州にはＦｉｖｅ Ｐｏｉｎｔｓと名づけられた都市が１０ある。まったく同じローカリティがストリート名を共有するとき、例えば、まったく同じローカリティが、「Ｍａｉｎ Ｓｔｒｅｅｔ」と呼ばれるストリートを持つときには、ソフトウェア・アプリケーションは、利用者がどのローカリティを指すのか決定するために、利用者から、さらに多くの情報を必要とする。
【０００６】
まったく同じローカリティの１つが２つ以上の類似名称で知られているときには、この問題が拡大する。ローカリティ名が、行政、郵便、口語表現の情報源を含め、多くの情報源から得られるので、例えば、Ｎｅｗ Ｊｅｒｓｅｙ州のＨｏ−Ｈｏ−Ｋｕｓは、Ｈｏ−Ｈｏ−Ｋｕｓ、Ｈｏ Ｈｏ Ｋｕｓ、またはＨｏ−Ｈｏ−Ｋｕｓ（Ｈｏｈｏｋｕｓ）など様々な名称で知られていることがある。現在、地図データベースは、ローカリティに対する類似名称を、ただ１つのエントリー（項目／見出し）（entry）に効果的に短縮することができない。多くがそれぞれ類似名称用のエントリー（項目／見出し）も持っているローカリティ用のエントリー（項目／見出し）を含む地図データベースは、限られたメモリのナビゲーション装置に対して、サイズの大きい索引を持つことになる。理想的には、ローカリティに対する類似名称は、それらが同一のエントリー（項目／見出し）を表す場合に限り、ただ１つのエントリー（項目／見出し）に短縮されることになる。Ｈｏ−Ｈｏ−Ｋｕｓ、Ｈｏ Ｈｏ Ｋｕｓ、またはＨｏ−Ｈｏ−Ｋｕｓ（Ｈｏｈｏｋｕｓ）を入力する利用者は、ＨＯ ＨＯ ＫＵＳと、もしあればまったく同じＨＯ ＨＯ ＫＵＳのローカリティも見出すことになろう。
【０００７】
アメリカ合衆国内のアプリケーションでは、同一の州、または関心のある他の主要地理的単位内で、まったく同じローカリティ名を区別する標準的な方法は、そのローカリティを含む郡（１つまたは複数）の名称を、これらのまったく同じローカリティ名に付加する（装飾する）（adorn）ことである。例えば、利用者がＷａｓｈｉｎｇｔｏｎ，ＮＪを選択すると、ＭａｐＱｕｅｓｔ（ｗｗｗ．ｍａｐｑｕｅｓｔ．ｃｏｍ）は、Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ，ＮＪ，Ｗａｒｒｅｎ，ＵＳと、Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ，ＮＪ，Ｂｕｒｌｉｎｇｔｏｎ，ＵＳ（この場合、ＷａｒｒｅｎとＢｕｒｌｉｎｇｔｏｎはＮｅｗ Ｊｅｒｓｅｙ州内の郡である）のように、まったく同じ名称に、それらの名称が位置する郡を付加する。
【０００８】
一般に、まったく同じ名称を持つローカリティは、離れている郡内にあり、それゆえ、郡名は、アプリケーションに、一意の所望の位置を決定させる他と区別する情報である。アメリカ合衆国またはカナダ国内でのこの手法の１つの欠点は、郡の位置が、利用者の地元地域以外では、広く知られていないことである。それゆえ、ローカリティ名に郡名を付加すると、利用者は、未知の位置のうち、どちらかを選らばなければならないこともある。この手法は、ナビゲーション・アプリケーションとして、類似名称を持つが離れているローカリティを区別する特に有用または堅牢な方法ではない。イギリスでは、郡は、北アメリカにおける州の役割を果たし、したがって、郡の境界は、さらに良く知られている。しかしながら、イギリスは、まったく同じ地名のその土地固有の重複、重なり合い、曖昧さを持ち、したがって、この手法は、その点においても重大な欠点を持っている。
【０００９】
地図データベースをもっとも効果的に使用できるようにするために、関心のある同一の主要地理的単位、例えば州内のまったく同じであるが、離れているローカリティを効果的に区別する必要がある。まったく同じであるが、離れているローカリティに郡を付加するのではなく、必要とされるものは、まったく同じであるが、離れているローカリティに、利用者に見分けられる可能性がさらに高いまったく同じローカリティのすぐ近くの大都市など、近くの重要な都市を付加する方法である。理想的には、それぞれのまったく同じローカリティは、別々に索引が付けられて、地図データベースに格納され、ソフトウェア・アプリケーションで使用されることになる。まったく同じローカリティを明確化する目的ではないにしても、利用者が容易に使用できるように、近くの重要な都市をローカリティに付加する必要もある。ローカリティが、ローカリティを識別する２つ以上の類似名称を持つ場合には、この地図データベースの索引サイズを小さくするために、ローカリティが同一のエントリー（項目／見出し）を表す場合に限り、これらのローカリティを、この地図データベース中で、ただ１つのエントリー（項目／見出し）に短縮する方法が必要である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
一般的に述べると、本発明は、電子地図および電子地図データベースに使用するために、州または関心のある他の主要地理的単位内で、まったく同じであるが、離れているローカリティを区別する方法およびシステムを提示している。本発明は、地図データベースを使用するシステム、装置、ソフトウェアの利用者に見分けられるべきさらに大きい近くの都市の名称を、類似名称を持つローカリティに付加している。一実施形態では、互いに離れているローカリティを表すまったく同じローカリティ名は、索引が付けられて、地図データベースに格納される。まったく同じローカリティをチェックして、それぞれのローカリティに含まれる地理アイテムを調べ、共通の地理アイテムがまったくないことを保証することで、これらのローカリティが重なり合わず、また隣り合ってもいないことを保証する。類似するが、ただし、まったく同じではない名称を持つローカリティは、索引が付けられて、これらの類似名称のトークン化（tokenizing）、正規化、最適化、マッチングを含め、１つまたは複数の技法を用いて、ただ１つのエントリー（項目／見出し）として、地図データベースに格納されることになる。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の実施形態により、第１の付加無しの（unadorned）まったく同じローカリティでは、このプロセスは、第１の付加無しのまったく同じローカリティにもっとも近い第２の付加無しのまったく同じローカリティを選択する。第１の付加無しのまったく同じローカリティから第２の付加無しのまったく同じローカリティまでの距離よりも、第１の付加無しのまったく同じローカリティ、および第２の付加無しのまったく同じローカリティへの距離の方がそれぞれ短い第１の重要なローカリティと第２の重要なローカリティが選択される。第１の重要なローカリティと第２の重要なローカリティはまた、第１の付加無しのまったく同じローカリティと第２の付加無しのまったく同じローカリティの双方よりも重要である。本発明の実施形態により、これらの重要なローカリティは都市である。本発明の実施形態により、第１の付加無しのまったく同じローカリティと第２の付加無しのまったく同じローカリティにそれぞれ、第１の重要なローカリティと第２の重要なローカリティを付加して、利用者に表示する。このプロセスは、残りの付加無しのまったく同じローカリティの対に対して繰り返される。まったく同じローカリティに対する付加物（装飾）（adornment）も、索引が付けられて、地図データベースに格納される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
図１は、関心のある仮想主要地理的単位１１０内の２つのまったく同じであるが、離れているローカリティ（Ｎ１とＮ２）、並びに、ローカリティＮ１とローカリティＮ２にそれぞれ付加される模範的な近くの重要なローカリティ（ＡＮ１とＡＮ２）の一例を示している。この付加プロセスは、他の図の下記説明において、さらに詳しく述べられる。
【００１３】
図２は、関心のある地理的単位内で、一対のまったく同じローカリティ（Ｎ１とＮ２）に対して、それぞれ付加物（ＡＮ１とＡＮ２）を選択するのにかかわるルールの一実施形態を示している。Ｎ１とＮ２に対して、付加物を決定する多くのアルゴリズムが可能である。ＡＮ１とＡＮ２は両方とも、Ｎ１およびＮ２と同一の関心のある地理的単位内にある。本発明の実施形態は、近くの大都市または他の重要なローカリティのさらに役立つ名称を、ローカリティに付加している。図２に示されるように、関数ｄ［］は、２つのローカリティ間の距離を戻し、また、関数ｐ［］は、ローカリティ名の重要度を決定する。本発明の実施形態により、以下のルールのそれぞれの値が真になる場合にのみ、Ｎ１に対する付加物ＡＮ１とＮ２に対する付加物ＡＮ２は、有効な付加物である。
・Ｒｕｌｅ １．ＡＮ１！＝ＡＮ２。名称ＡＮ１は、名称ＡＮ２とまったく同じであってはならない。
・Ｒｕｌｅ ２．ｄ［Ｎ１，Ｎ２］＞ｄ［Ｎ１，ＡＮ１］。Ｎ１からＮ２までの距離は、Ｎ１からＡＮ１までの距離よりも長くなければならない。
・Ｒｕｌｅ ３．ｄ［Ｎ１，Ｎ２］＞ｄ［Ｎ２，ＡＮ２］。Ｎ１からＮ２までの距離は、Ｎ２からＡＮ２までの距離よりも長くなければならない。
・Ｒｕｌｅ ４．ｄ［ＡＮ１，ＡＮ２］＞ｄ［Ｎ１，ＡＮ１］。ＡＮ１からＡＮ２までの距離は、Ｎ１からＡＮ１までの距離よりも長くなければならない。
・Ｒｕｌｅ ５．ｄ［ＡＮ１，ＡＮ２］＞ｄ［Ｎ２，ＡＮ２］。ＡＮ１からＡＮ２までの距離は、Ｎ２からＡＮ２までの距離よりも長くなければならない。
・Ｒｕｌｅ ６．ｄ［Ｎ１，ＡＮ２］＞ｄ［Ｎ１，ＡＮ１］。Ｎ１からＡＮ２までの距離は、Ｎ１からＡＮ１までの距離よりも長くなければならない。
・Ｒｕｌｅ ７．ｄ［Ｎ２，ＡＮ１］＞ｄ［Ｎ２，ＡＮ２］。Ｎ２からＡＮ１までの距離は、Ｎ２からＡＮ２までの距離よりも長くなければならない。
・Ｒｕｌｅ ８．ｐ［ＡＮ１］＞ｐ［Ｎ１］。ＡＮ１は、Ｎ１よりも重要なローカリティでなければならない。
・Ｒｕｌｅ ９．ｐ［ＡＮ２］＞ｐ［Ｎ２］。ＡＮ２は、Ｎ２よりも重要なローカリティでなければならない。
【００１４】
本発明の実施形態により、２つのローカリティ、例えばＮ１とＡＮ１が近いことを決定するために、様々な技法がある。本発明の一実施形態では、都市中心地間の距離が決定される。他の実施形態では、２つのローカリティのぞれぞれの中でどの地理アイテムが互いにもっとも近いかが決定され、次に、これら２つの地理アイテムの距離が決定される。地理アイテムの例は、ストリート、ストリート・セグメント、ランドマーク、州立公園、ハイウェイ、事業位置、住宅位置である。
【００１５】
本発明の実施形態により、さらに重要なローカリティは、利用者に見分けられる可能性がもっとも高いものである。一実施形態では、重要度は、ローカリティ名を見出せるローカリティ名情報源の数として定義される。これらのローカリティ名情報源のいくつかの例として、１）「Ｆｅｄｅｒａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｓｔａｎｄａｒｄｓ５５（連邦情報処理基準５５）（ＦＩＰ５Ｓ５５）」、２）「Ｕｎｉｔｅｄ Ｓｔａｔｅｓ Ｐｏｓｔａｌ Ｓｅｒｖｉｃｅ（ＵＳＰＳ） Ｃｉｔｙ Ｐｌａｃｅ Ｎａｍｅｓ（米国郵政公社都市地名）」、３）「Ｐｏｉｎｔｓ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔｓ（ＰＯＩｓ） ｆｏｒ Ｃｉｔｙ Ｃｅｎｔｅｒｓ（都市中心地向けの関心地点）」、４）「ＰＯＩｓ ｆｏｒ ＵＳＰＳ Ｐｏｓｔ Ｏｆｆｉｃｅｓ（ＵＳＰＳ郵便局用のＰＯＩ）」、５）「Ｃｏｕｎｔｙ Ｓｕｂｄｉｖｉｓｉｏｎｓ ｉｎ ＴＩＧＥＲ（ＴＩＧＥＲでの郡再分割）」、６）ＴＩＧＥＲへの併合地、７）「Ｕｎｉｔｅｄ Ｓｔａｔｅｓ Ｇｅｏｌｏｇｉｃａｌ Ｓｕｒｖｅｙ（ＵＳＧＳ） Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ Ｎａｍｅｓ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ（ＧＮＩＳ）（米国地質調査の地理名称情報システム）」、８）「ＵＳＰＳ Ｃｉｔｙ Ｓｔａｔｅ Ｆｉｌｅ（ＵＳＰＳ都市・州ファイル）」内に郵便オプションとして列挙された「ＵＳＰＳ Ｃｉｔｙ Ｐｌａｃｅ Ｎａｍｅｓ（ＵＳＰＳ都市地名）」がある。別の実施形態では、重要度は、ローカリティ内の地理アイテム（例えば、ストリート・セグメント）の数として定義される。別の実施形態では、ローカリティの重要度は、ローカリティ名を見出せるローカリティ名情報源の数に基づく一次的な種類により、また必要である場合には、このローカリティ内にある地理アイテムの数に基づく二次的な種類により、決定される。別法として、重要度は、このローカリティ内にある地理アイテムの数ではなく、このローカリティ内にある主要地理アイテムの数として定義される。主要地理アイテムの一例として、重要なハイウェイがある。
【００１６】
本発明の実施形態により、これらの重要なローカリティは都市である。したがって、図２のＲｕｌｅ８により、ＡＮ１の付加ローカリティは、ローカリティＮ１よりも重要であるべきである。重要なローカリティの名称を付加する一利点は、これらの付加物がどこにあるのか利用者が知らなくても、道路地図上で、これらの付加物が容易に見出されることである。その一方、郡の位置は、利用者の地元地域以外では、広く知られていない。したがって、多くの場合に、郡名は、道路地図上ですぐに見出されるものではない。別の実施形態では、さらに重要なローカリティの名称が、最適な付加物を形作るとはいえ、重要度がそれ以下のローカリティ名も使用できる。別の実施形態では、付加物に対して、ランドマーク名など、他の地理的フィーチャーの名称も使用できる。
【００１７】
図３は、関心のある主要地理的単位に対して、まったく同じローカリティの対を処理するプロセスの流れ図の一実施形態を示している。本発明の実施形態により、このような付加は自動的に実行される。ステップ３１０において、このプロセスが開始し、また、ステップ３１５において、利用者が、地図上に表示されるローカリティを選択する。別法として、例えば、利用者が運転方向を要求する場合には、このローカリティは、開始ローカリティか、終了ローカリティのいずれかであることもある。
【００１８】
ステップ３１５において、一実施形態では、利用者に問い合わせるタイプのソフトウェア・アプリケーションは、ドリルダウン・アプリケーションである。このタイプのアプリケーションは、まず最初に関心のある主要地理的単位、例えば州を入力するように利用者に要求する。次に、このアプリケーションは、関心のある主要地理的単位内にあるローカリティ、例えば都市を入力するように利用者に要求する。次に、このアプリケーションは、このローカリティ内のストリートの名称を入力するように利用者に要求する。最後に、このアプリケーションは、そのストリート・ナンバーを入力するように利用者に要求する。利用者が、曖昧でないローカリティを入力すると、たいていの場合、これらの問合せから、このローカリティが指定される。したがって、図３では、ステップ３２０において、利用者が入力したローカリティが、関心のある主要地理的エリアに対して、まったく同じものを持たない場合には、このプロセスは、ステップ３６５において、そのローカリティを利用者に表示し、ステップ３７０において、このプロセスが終了する。図３のステップ３２０において、関心のある主要地理的単位に対して、まったく同じローカリティが存在する場合には、このプロセスはステップ３２５に進む。
【００１９】
ステップ３１５において、別の実施形態では、このソフトウェア・アプリケーションは、ドリルダウン・アプリケーションではなく、代りに、ストリート・ナンバーとストリート、ローカリティ、および関心のある主要地理的単位について同時に利用者に問い合わせる。たいていの場合、この問合せから、曖昧でないローカリティが指定される。したがって、図３では、ステップ３２０において、利用者が入力したローカリティが、関心のある主要地理的エリアに対して、まったく同じものを持たない場合には、このプロセスは、ステップ３６５において、そのローカリティを利用者に表示し、ステップ３７０において、このプロセスが終了する。本出願のこの実施形態において、利用者が例えば「Ｍａｉｎ Ｓｔｒｅｅｔ」というストリート名を入力する場合には、まったく同じローカリティでも、それが「Ｍａｉｎ Ｓｔｒｅｅｔ」という名のストリートも持つ場合にのみ、見出されることになる。図３では、図３のステップ３２０において、関心のある地理的単位に対して、まったく同じローカリティが存在する場合には、このプロセスはステップ３２５に進む。
【００２０】
ステップ３２５において、この時点での一組のまったく同じローカリティはすべて、他のローカリティによる付加は無い。したがって、まったく同じローカリティの組の中に、別の付加無しのローカリティが存在する場合には、このプロセスは、ステップ３３０に進む。ステップ３３０において、この組の中の付加無しのローカリティの１つを選択して、それをＮ１と称する。ステップ３３５において、まったく同じローカリティの組の中に、別の付加無しのローカリティが存在する場合には、ステップ３４０において、この組の中でＮ１にもっとも近い付加無しのローカリティを選択して、それをＮ２と称する。ステップ３４５において、このプロセスは図４につながって、そこで、Ｎ１とＮ２に対して、付加物ＡＮ１と付加物ＡＮ２を見出す。
【００２１】
図４は、関心のある主要地理的単位内で、まったく同じローカリティ（Ｎ１とＮ２）に対して付加ローカリティ（ＡＮ１とＡＮ２）を選択する図３のサブプロセス３４５の流れ図の一実施形態を示している。ステップ４１０において、このサブプロセスが開始し、ステップ４１５において、Ｎ１からＮ２までの距離よりもＮ１への距離の方が短い実証されていない付加ローカリティＡＮ１（すなわち、ｄ［Ｎ１，Ｎ２］＞ｄ［ＡＮ１，Ｎ１］の場合）がこれ以上存在するかどうか判定する。ステップ４１５において、このような実証されていない付加ローカリティＡＮ１が存在する場合には、ステップ４２０において、このサブプロセスは、Ｎ１に次にもっとも近い重要なローカリティ（ＡＮ１と称される）を見出す。ステップ４３０において、このサブシステムは、図５につながって、ＡＮ１が、Ｎ１に対して潜在的な付加物であるかどうか判定する。
【００２２】
図５は、第１の付加ローカリティ候補ＡＮ１が第１のまったく同じローカリティＮ１に対して潜在的な付加物であるかどうかを判定する図４のサブプロセス４３０の流れ図の一実施形態を示す。ステップ５１０において、このサブプロセスが開始する。ステップ５２０において、図２からＲｕｌｅ８を選べば、ＡＮ１がＮ１よりも重要なローカリティである場合を意味するｐ［ＡＮ１］＞ｐ［Ｎ１］の場合に、このサブプロセスは、ステップ５３０に進む。ステップ５２０において、ＡＮ１がＮ１よりも重要なローカリティでない場合には、ステップ５５０において、このサブプロセスは、「ｎｏ（いいえ）」すなわち失敗を図４に戻す。ステップ５３０において、図２からＲｕｌｅ２を選べば、Ｎ１からＮ２までの距離が、Ｎ１からＡＮ１までの距離よりも長い場合を意味するｄ［Ｎ１，Ｎ２］＞ｄ［Ｎ１，ＡＮ１］の場合に、ステップ５４０において、このサブプロセスは、「ｙｅｓ（はい）」すなわち成功を図4に戻す。
【００２３】
図４のステップ４３０において、ＡＮ１がＮ１に対して潜在的な付加物でない場合には、このサブプロセスは、ステップ４１５に戻り、そこで、このサブプロセスは、Ｎ１からＮ２までの距離よりもＮ１への距離の方が短い実証されていない付加ローカリティＡＮ１（すなわち、ｄ［Ｎ１，Ｎ２］＞ｄ［ＡＮ１，Ｎ１］の場合）がこれ以上存在するかどうか判定する。ステップ４１５において、Ｎ１からＮ２までの距離よりもＮ１への距離の方が短い実証されていない付加ローカリティＡＮ１がもう存在しないと、このサブプロセスで判定された場合には、ステップ４６５において、人間による地図の検査を通じて、Ｎ１に対する付加物ＡＮ１と、Ｎ２に対する付加物ＡＮ２を手動で決定する。ステップ４７０において、Ｎ１にはＡＮ１を付加し、またＮ２にはＡＮ２を付加する。次に、ステップ４８０において、このサブプロセスは、図３に戻る。
【００２４】
ステップ４３０において、ＡＮ１がＮ１に対して潜在的な付加物である場合には、ステップ４３５において、このサブプロセスは、Ｎ１からＮ２までの距離よりもＮ２への距離の方が短い実証されていない付加ローカリティＡＮ２（すなわち、ｄ［Ｎ１，Ｎ２］＞ｄ［ＡＮ２，Ｎ２］の場合）がこれ以上存在するかどうか判定する。ステップ４３５において、このような実証されていない付加ローカリティＡＮ１が存在する場合には、ステップ４４０において、このサブプロセスは、Ｎ２に次にもっとも近いローカリティ（ＡＮ２と称される）を見出す。ステップ４５０において、このサブシステムは、図６につながって、ＡＮ２が、Ｎ２に対して潜在的な付加物であるかどうか判定する。
【００２５】
図６は、第２の付加ローカリティＡＮ２が第２のまったく同じローカリティＮ２に対して潜在的な付加物であるかどうかを判定する図４のサブプロセス４５０の流れ図の一実施形態を示している。ステップ６１０において、このサブプロセスが開始する。ステップ６８０において、図６中の判断のどれかが「いいえ」に該当する場合には、このプロセスは、「いいえ」すなわち失敗を図４に戻す。ステップ６２０において、図２からＲｕｌｅ９を使用すれば、ＡＮ２がＮ２よりも重要なローカリティである場合を意味するｐ［ＡＮ２］＞ｐ［Ｎ２］の場合に、このサブプロセスは、ステップ６３０に進む。ステップ６３０において、図２からＲｕｌｅ３を使用すれば、Ｎ１からＮ２までの距離が、Ｎ２からＡＮ２までの距離よりも長い場合を意味するｄ［Ｎ１，Ｎ２］＞ｄ［Ｎ２，ＡＮ２］の場合に、このサブプロセスは、ステップ６４０に進む。ステップ６４０において、図２からＲｕｌｅ１を使用すれば、名称ＡＮ１が、名称ＡＮ２とまったく同じではない場合を意味するＡＮ１！＝ＡＮ２の場合に、このサブプロセスは、ステップ６５０に進む。ステップ６５０において、図２からＲｕｌｅ５を使用すれば、ＡＮ１からＡＮ２までの距離が、Ｎ２からＡＮ２までの距離よりも長い場合を意味するｄ［ＡＮ１，ＡＮ２］＞ｄ［Ｎ２，ＡＮ２］の場合に、このサブプロセスは、ステップ６６０に進む。ステップ６６０において、図２からＲｕｌｅ６を使用すれば、Ｎ１からＡＮ２までの距離が、Ｎ１からＡＮ１までの距離よりも長い場合を意味するｄ［Ｎ１，ＡＮ２］＞ｄ［Ｎ１，ＡＮ１］の場合に、このサブプロセスは、「はい」すなわち成功を図４に戻す。
【００２６】
図４のステップ４５０において、ＡＮ２がＮ２に対して潜在的な付加物でない場合には、このサブプロセスは、ステップ４３５に戻り、そこで、このサブプロセスは、Ｎ１からＮ２までの距離よりもＮ２への距離の方が短い実証されていない付加ローカリティＡＮ２（すなわち、ｄ［Ｎ１，Ｎ２］＞ｄ［ＡＮ２，Ｎ２］の場合）がこれ以上存在するどうか判定する。ステップ４３５において、Ｎ１からＮ２までの距離よりもＮ２への距離の方が短い実証されていない付加ローカリティＡＮ２がもう存在しないと、このプロセスで判定された場合には、ステップ４６５において、人間による地図の検査を通じて、Ｎ１に対する付加物ＡＮ１と、Ｎ２に対する付加物ＡＮ２を手動で決定する。ステップ４７０において、Ｎ１にはＡＮ１を付加し、またＮ２にはＡＮ２を付加する。次に、ステップ４８０において、このサブプロセスは、図３に戻る。
【００２７】
ステップ４５０において、ＡＮ２がＮ２に対して潜在的な付加物である場合には、ステップ４６０において、このサブプロセスは、図７につながって、ＡＮ１とＡＮ２が両方とも、うまくいく付加物であるかどうか判定する。
【００２８】
図７は、ＡＮ１とＡＮ２が両方とも、Ｎ１とＮ２に対して、うまくいく付加物であるかどうかを判定する図４のサブプロセス４６０の流れ図の一実施形態を示している。ステップ７１０において、このサブプロセスが開始する。ステップ７２０において、図２からＲｕｌｅ４を使用すれば、ＡＮ１からＡＮ２までの距離が、Ｎ１からＡＮ１までの距離よりも長い場合を意味するｄ［ＡＮ１，ＡＮ２］＞ｄ［Ｎ１，ＡＮ１］の場合に、このサブプロセスは、ステップ７３０に進む。ステップ７２０において、ＡＮ１からＡＮ２までの距離が、Ｎ１からＡＮ１までの距離よりも長くない場合には、ステップ７５０において、このサブプロセスは、「いいえ」すなわち失敗を図４に戻す。ステップ７３０において、図２からＲｕｌｅ７を使用すれば、Ｎ２からＡＮ１までの距離が、Ｎ２からＡＮ２までの距離よりも長い場合を意味するｄ［Ｎ２，ＡＮ１］＞ｄ［Ｎ２，ＡＮ２］の場合に、ステップ７４０において、このサブプロセスは、「はい」すなわち成功を図４に戻す。ステップ７３０において、Ｎ２からＡＮ１までの距離が、Ｎ２からＡＮ２までの距離よりも長くない場合には、ステップ７５０において、このサブプロセスは、「いいえ」すなわち失敗を図４に戻す。
【００２９】
図４のステップ４６０において、ＡＮ１とＡＮ２が、うまくいく付加物であると判定されない場合には、このサブプロセスは、ステップ４１５に戻って、再処理して、Ｎ１とＮ２の双方に対して潜在的な付加物を選択する。ステップ４６０において、ＡＮ１とＡＮ２が、うまくいく付加物であると判定される場合には、ステップ４７０において、Ｎ１にはＡＮ１を付加し、またＮ２にはＡＮ２を付加する。次に、ステップ４８０において、このサブプロセスは、図３に戻る。
【００３０】
図３のステップ３４５に戻り、このプロセスは、ステップ３２５において、まったく同じローカリティの組の中の別の付加無しのローカリティに、付加する必要があるかどうか判定する。ステップ３２５において、まったく同じローカリティの組の中に、付加無しのローカリティがない場合には、ステップ３５５において、このプロセスは次に、使用者に対して、まったく同じローカリティとそれらの付加物を表示する。Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ（Ｎｅｗ Ｊｅｒｓｅｙ州）に関する模範的な一対のまったく同じローカリティでは、これら２つのローカリティには、近くのさらに大きい都市、すなわちＥａｓｔｏｎとＨａｍｍｏｎｔｏｎ（Ｎｅｗ Ｊｅｒｓｅｙ州）の名称がそれぞれ付加されることになる。図９は、グラフィカル・ユーザー・インターフェース（ＧＵＩ）９２０を持つディスプレイ装置９１８を含むコンピューティング装置９１０を示している。ステップ３５５において、例えば、Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ（Ｎｅｗ Ｊｅｒｓｅｙ州）では、Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ（Ｅａｓｔｏｎ）、ＮＪと、Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ（Ｈａｍｍｏｎｔｏｎ）、ＮＪが、図９のＧＵＩ９２０に表示される。この例では、これらの付加物が、括弧に入れて提示されているが、ただし、コンマを利用して、それぞれのまったく同じローカリティを、そのローカリティのそれぞれの付加物と区別することなどして、他の方法で提示することもできる。ステップ３６０において、利用者は、これらのまったく同じローカリティの１つを選択する。ステップ３６５において、このローカリティを利用者に表示する。次に、ステップ３７０において、このプロセスが終了する。
【００３１】
ステップ３３５において、このプロセス中のこの時点で、まったく同じローカリティの組に、第２の付加無しのローカリティが存在しない場合には、付加無しのローカリティがただ１つ存在し、その最後の付加無しのローカリティをステップ３５０において処理する。ステップ３５０において、このプロセスは図８につながって、そこで、Ｎ１に対して、付加物ＡＮ１を見出す。
【００３２】
図８は、まったく同じローカリティＮ１に対して潜在的な付加物ＡＮ１を決定する図３のサブプロセス３５０の流れ図の一実施形態を示している。ステップ８１０において、このサブプロセスが開始する。ステップ８２０において、Ｎ１に次にもっとも近いローカリティ（ＡＮ１と称される）を見出す。ステップ８３０において、図２からＲｕｌｅ８を選べば、ＡＮ１がＮ１よりも重要なローカリティである場合を意味するｐ［ＡＮ１］＞ｐ［Ｎ１］の場合に、このサブプロセスは、ステップ８４０に進む。ステップ８３０において、ＡＮ１がＮ１よりも重要なローカリティでない場合には、このサブプロセスは、ステップ８２０に戻る。ステップ８４０において、図２からＲｕｌｅ２を選べば、Ｎ１からＮ２までの距離が、Ｎ１からＡＮ１までの距離よりも長い場合を意味するｄ［Ｎ１，Ｎ２］＞ｄ［Ｎ１，ＡＮ１］の場合に、ステップ８５０において、このプロセスは、図３に戻る。ステップ８４０において、Ｎ１からＮ２までの距離が、Ｎ１からＡＮ１までの距離よりも長くない場合には、このサブプロセスは、ステップ８２０に戻る。
【００３３】
図３に戻ると、ステップ３５５において、このプロセスは、これらのまったく同じローカリティと、それらの付加物を利用者に表示する。上述のＷａｓｈｉｎｇｔｏｎ（Ｎｅｗ Ｊｅｒｓｅｙ州）に関する模範的な一対のまったく同じローカリティを用いて、これら２つのローカリティに、近くのさらに大きい都市、すなわちＥａｓｔｏｎとＨａｍｍｏｎｔｏｎ（Ｎｅｗ Ｊｅｒｓｅｙ州）の名称がそれぞれ付加されることになる。図９は、グラフィカル・ユーザー・インターフェース（ＧＵＩ）９２０を持つディスプレイ装置９１８を含むコンピューティング装置９１０を示している。ステップ３５５において、例えば、Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ、ＮＪでは、Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ（Ｅａｓｔｏｎ）、ＮＪと、Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ（Ｈａｍｍｏｎｔｏｎ）、ＮＪが、図９のＧＵＩ９２０に表示される。この例では、これらの付加物が、括弧に入れて提示されているが、ただし、コンマを利用して、それぞれのまったく同じローカリティを、そのローカリティのそれぞれの付加物と区別することなどして、他の方法で提示することもできる。ステップ３６０において、利用者は、これらのまったく同じローカリティの１つを選択する。ステップ３６５において、このローカリティを利用者に表示する。次に、ステップ３７０において、このプロセスが終了する。
【００３４】
本発明の実施形態は、１つまたは複数のステップを自動的に実行する。この自動的な機能は、適切なソフトウェアを用いて果たされる。本発明の自動的な機能から、効率の大幅な向上がもたらされる。
【００３５】
この付加プロセス（adornment process）は、所与のローカリティの言語、地理などに関係なく、国際的に適用できる。
【００３６】
本発明の一実施形態において、まったく同じローカリティを明確化する目的でないにしても、利用者に表示して、利用者が容易に使用できるように、近くの重要な都市をローカリティに付加することがある。一例として、Ｅａｓｔ Ｖｉｌｌａｇｅ（Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ州）に、Ｍａｎｈａｔｔａｎという近くの重要な都市を付加できることである。したがって、利用者の都合がいいように、Ｅａｓｔ Ｖｉｌｌａｇｅ（Ｍａｎｈａｔｔａｎ）、ＮＹが利用者に表示されることになる。
【００３７】
地図データベースに関しては、ローカリティ名のリストに索引が付けられて、そのリストを、関心のあるそれぞれの主要地理的単位、例えば、本発明の実施形態においてアメリカ合衆国内の各州の地図データベースに格納する。
【００３８】
まったく同じであるが、離れているローカリティに索引が付けられて、それらのローカリティを、一実施形態において別々のローカリティとして地図データベースに格納することになる。本発明の実施形態により、それぞれのローカリティに含まれる地理アイテムを調べ、共通の地理アイテムがまったくないことを保証することで、まったく同じローカリティ名が重なり合わず、また隣り合ってもいないことを検証する。
【００３９】
上で図２〜図８について説明される通り、まったく同じローカリティに対する付加物に索引が付けられて、それらのローカリティを、本発明の他の実施形態において、地図データベースに格納することになる。
【００４０】
他の実施形態において、ローカリティが２つ以上の類似名称を持つ場合に、そのローカリティ用のデータベースエントリー（項目／見出し）が短縮されることになる。これらの類似ローカリティ名は、行政、郵便、口語表現の名称であることもある。上の説明から、例えば、Ｈｏ−Ｈｏ−Ｋｕｓ（Ｎｅｗ Ｊｅｒｓｅｙ州）を使用すると、この都市は、様々なローカリティ名情報源に、以下のように記載される。
・「ＴＩＧＥＲ Ｒｅｃｏｒｄ Ｔｙｐｅ Ｃ」では、Ｈｏ−Ｈｏ−Ｋｕｓ
・「ＵＳＰＳ Ｃｉｔｙ Ｓｔａｔｅ」では、ＨＯ ＨＯ ＫＵＳ
・「ＰＯＩ Ｃｅｎｔｅｒ ｏｆ Ｓｅｔｔｌｅｍｅｎｔ」では、ＨＯ−ＨＯ−ＫＵＳ
・「ＦＩＰＳ５５−３」では、Ｈｏ−Ｈｏ−Ｋｕｓ（Ｈｏｈｏｋｕｓ）
・「ＧＮＩＳ」では、Ｈｏ−Ｈｏ−Ｋｕｓ
【００４１】
このローカリティに対するまったく同じ名称を除去するために、２つ以上の類似名称のトークン化（tokenizing）、正規化、最適化、マッチングの工程を実施すれば、これらの類似名称に対する地図データベースエントリー（項目／見出し）を短縮できる。
【００４２】
例えば、Ｈｏ−Ｈｏ−Ｋｕｓ（Ｎｅｗ Ｊｅｒｓｅｙ州）から、２つの類似名称を処理する（例えば、トークン化する）ことで、一般に、これらの異なる名称が、ピース（要素、piece）、すなわち約１０以下のピースに細かく分けられる。例えば、
・主要部はＨｏ−Ｈｏ−Ｋｕｓで、接尾部はＴｗｎｓｈｐ
・主要部はＨｏ Ｈｏ Ｋｕｓで、接尾部はＴｏｗｎｓｈｉｐ
【００４３】
正規化処理は、一般に、省略形を広げ、句読点を減らし、挿入されたスペースを除去し、大文字使用を標準的にし、それにより、以下の結果がもたらされる。
・主要部はＨＯＨＯＫＵＳで、接尾部はＴＯＷＮＳＨＩＰ
・主要部はＨＯＨＯＫＵＳで、接尾部はＴＯＷＮＳＨＩＰ
【００４４】
最適化処理は、一般に、それぞれの類似名称を、ストリート、ストリート・セグメント、ランドマーク、州立公園、ハイウェイ、事業位置、住宅位置など、このローカリティに含まれる地理的フィーチャーに関連づける。例えば、Ｈｏ−Ｈｏ−Ｋｕｓ（Ｎｅｗ Ｊｅｒｓｅｙ州）では、最適化処理により、Ｈｏ−Ｈｏ−Ｋｕｓに対しても、ＨＯ ＨＯ ＫＵＳに対しても、同一の地理的フィーチャーが見出されることになる。
【００４５】
マッチング処理は、これらのトークンを連結し、かつトークンを比較して、これらのトークンが一致するものと見なせるかどうか判定する。例えば、Ｈｏ−Ｈｏ−Ｋｕｓ（Ｎｅｗ Ｊｅｒｓｅｙ州）では、それぞれの名称に対して互いに連結されたトークンは、両方とも「ＨＯＨＯＫＵＳ ＴＯＷＮＳＨＩＰ」であり、したがって、一致するものである。この一対の類似名称は、同一のローカリティを表しており、また、これらの類似名称には索引が付けられて、これらの類似名称を、１つのエントリー（項目／見出し）として地図データベースに格納することになる。多くの類似名称のエントリー（項目／見出し）を持つ地図データベースでは、この技法により、この地図データベースで必要とされるスペースと索引付けの量が大幅に減らされることになる。
【００４６】
図９は、本発明の実施形態に使用できる模範的なシステム９００のブロック図を示している。この図は、構成要素を論理的に別々なものとして描いているが、そのような描写は、単に例示目的にすぎない。当業者であれば、この図に描かれた構成要素を組み合わせるか、あるいは、別々のソフトウェア、ファームウェア、および／またはハードウェア・コンポーネントに分けられることが明らかになろう。さらに、このような構成要素をどのように組み合わせるか、あるいは分けるかに関係なく、それらの構成要素が、同一のコンピューティング装置／システム上で実行できるか、あるいは、１つまたは複数のネットワークもしくは他の適切な通信手段により接続された異なるコンピューティング装置／システムに、それらの構成要素を割り当てられることも当業者には明らかになろう。
【００４７】
図９に示されるように、システム９００は、一般に、１つまたは複数のメモリ９１２、１つまたは複数のプロセッサ９１４、および、１つまたは複数のある種の記憶装置またはリポジトリ９１６を含むことのあるコンピューティング装置９１０を含んでいる。システム９００はさらに、ディスプレイ装置９１８も含むことがあり、ディスプレイ装置９１８上ではグラフィカル・ユーザー・インターフェースすなわちＧＵＩ９２０が動作して、このシステムが、地図および他の情報を利用者に表示できるようにしている。利用者は、このコンピューティング装置を利用して、例えば、ローカリティを地図上に表示するか、あるいは、運転方向を、地図上のルートとして、および／またはテキスト方向として表示するように求める。ＧＵＩ９２０は、Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ（Ｎｅｗ Ｊｅｒｓｅｙ州）に関する一対のまったく同じローカリティと、それらの付加物、すなわちＥａｓｔｏｎとＨａｍｍｏｎｔｏｎの一例を表示している。利用者は、これらのまったく同じローカリティの１つを選択して、それらを、ＧＵＩ９２０に表示することになる。
【００４８】
地図データベース９３０は、コンピューティング装置またはシステム９１０の外部記憶装置として示されているが、ただし、地図データベース９３０は、ときには、記憶装置９１６と同じ記憶装置であることもある。本発明の実施形態により、地図データベース９３０は、ローカリティ名のリスト９３２を含み、そのリストから、互いに離れているローカリティを表す一組のまったく同じローカリティ名９３４が生み出される。まったく同じローカリティ名９３４には索引が付けられて、それらのローカリティ名を地図データベース９３０に格納する。ローカリティ名のリスト９３２から、それぞれのローカリティが、ローカリティを識別する１つまたは複数の類似名称を持つ場合に、データベースエントリー（項目／見出し）を、地図データベース９３０の中で、ただ１つのローカリティ用のエントリー（項目／見出し）９３６に短縮することになる。付加物９３８、すなわち、まったく同じローカリティ名９３４の近くの重要な都市の名称には、索引が付けられて、それらの名称を、地図データベース９３０に格納することになる。
【００４９】
プロプライエタリ（メーカー独自仕様）地図データベース作成ソフトウェア９４０は、実世界のローカリティ情報源と定義９６０を利用して、それぞれのローカリティが類似名称を持つ場合に、短縮されたデータベースエントリー（項目／見出し）９３６だけでなく、ローカリティ名のリスト９３２、まったく同じローカリティ名９３４、および付加物９３８も作成することになる。実世界のローカリティ情報源および定義の例は、上で図２の説明に述べられている。地図データベース９３０からの情報は、最後にコンピューティング装置９１０の利用者が利用する地図データベース・アプリケーション・コンバータ（map database-to-application converter）とデバイス・アプリケーション・ソフトウェア（device application software）９５０で使用される。地図データベース・アプリケーション・コンバータとデバイス・アプリケーション・ソフトウェア９５０は、利用者のコンピューティング装置９１０にはリモートとして図示されているが、ただし、利用者のコンピューティング装置９１０上にあることもある。
【００５０】
ソフトウェア分野における当業者に明らかとなるように、熟練プログラマであれば、本開示内容の教示に基づいて、適切なソフトウェア・プログラムを容易に作成することができる。本発明の実施形態はまた、当業者には容易に明らかとなるように、特定用途向け集積回路を用意することにより、あるいは、従来の構成回路から成る適切な回路網を相互接続することにより、実施されることがある。
【００５１】
本発明の実施形態は、本発明の実施形態のプロセスをどれでも実行するように、コンピュータをプログラムするのに用いられる命令が格納されている記憶媒体（１つまたは複数）であるコンピュータ・プログラム製品を含む。この記憶媒体は、フロッピー（登録商標）ディスク、光ディスク、ＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、超小型ハードディスク、および光磁気ディスクを含む任意タイプのディスク、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＤＲＡＭ、ＶＲＡＭ、フラッシュメモリ・デバイス、磁気式または光学式のカード、ナノシステム（分子メモリＩＣを含む）、あるいは、命令および／またはデータの格納に適した任意タイプの媒体またはデバイスを含む（ただし、それらには限定されない）こともある。
【００５２】
本発明の実施形態は、上記のコンピュータ読取り可能媒体（１つまたは複数）のどれか１つに格納されるものとして、汎用型／専用型のコンピュータまたはマイクロプロセッサのハードウェアを制御するソフトウェアと、このコンピュータまたはマイクロプロセッサが、本発明の実施形態の結果を利用して、人間の利用者または他の機構と対話できるようにするソフトウェアを両方とも含む。このようなソフトウェアは、デバイス・ドライバ、オペレーティングシステム、ユーザー・アプリケーションを含む（ただし、それらには限定されない）ことがある。最後に、このようなコンピュータ読取り可能媒体はさらに、上述の通り、本発明の実施形態を実行するソフトウェアも含む。
【００５３】
上記の汎用型／専用型のコンピュータまたはマイクロプロセッサのプログラムすなわちソフトウェアに含まれているものは、本発明の教示を実施するソフトウェア・モジュールである。本発明の実施形態は、コンピュータ分野における当業者に明らかとなるように、本開示内容の教示によりプログラムされた従来の汎用型または専用型のデジタル・コンピュータまたはマイクロプロセッサを利用して、都合よく実施されることがある。
【００５４】
本発明の上の説明は、図示と説明の目的で与えられてきた。この説明は、すべてを尽くすつもりはないし、また、本発明の実施形態を、開示されている通りの形態に限定するつもりもない。多くの変更例や変形例が、当事者には明らかになろう。これらの実施形態は、本発明の原理、および本発明の実地応用をもっともよく説明するために、選択され、述べられ、それにより、他の当業者が、本発明を様々な実施形態に関して理解することができ、また、特定の用途に適した様々な変更が考えられた。本発明の範囲は、併記の特許請求の範囲、および、それらと同等なものにより定義されることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】関心のある仮想主要地理的単位内の２つのまったく同じであるが、離れているローカリティ（Ｎ１とＮ２）、並びに、ローカリティＮ１とローカリティＮ２にそれぞれ付加される模範的な近くの重要なローカリティ（ＡＮ１とＡＮ２）の一例を示す図である。
【図２】関心のある主要地理的単位内で、一対のまったく同じローカリティ（Ｎ１とＮ２）に対して、それぞれ付加物（ＡＮ１とＡＮ２）を選択するのにかかわるルールの一実施形態を示す図である。
【図３】関心のある主要地理的単位に対して、まったく同じローカリティの対を処理するプロセスの流れ図の一実施形態を示す図である。
【図４】関心のある主要地理的単位内で、まったく同じローカリティ（Ｎ１とＮ２）に対して付加ローカリティ（ＡＮ１とＡＮ２）を選択する図３のサブプロセス３４５の流れ図の一実施形態を示す図である。
【図５】第１の付加ローカリティ候補ＡＮ１が第１のまったく同じローカリティＮ１に対して潜在的な付加物であるかどうかを判定する図４のサブプロセス４３０の流れ図の一実施形態を示す図である。
【図６】第２の付加ローカリティＡＮ２が第２のまったく同じローカリティＮ２に対して潜在的な付加物であるかどうかを判定する図４のサブプロセス４５０の流れ図の一実施形態を示す図である。
【図７】ＡＮ１とＡＮ２が両方とも、Ｎ１とＮ２に対して、うまくいく付加物であるかどうかを判定する図４のサブプロセス４６０の流れ図の一実施形態を示す。
【図８】まったく同じローカリティＮ１に対して潜在的な付加物ＡＮ１を決定する図３のサブプロセス３５０の流れ図の一実施形態を示す図である。
【図９】本発明の実施形態に使用できる模範的なシステム９００のブロック図を示す。
【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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【国際調査報告】
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