(57)【要約】【課題】本発明は、サービスマップを生成し、当該サービスマップに基づいて仲介業務サービスを行うことを提案する。【解決手段】本発明のサービスマップを生成する方法は、少なくとも二の機能上同一のサービストランザクションと関連付けられるサービストランザクションリポジトリを決定し、前記サービストランザクションリポジトリにおけるデータ特徴パターンを決定し、決定された前記データ特徴パターンとサービスとを関連付けるサービスマップを決定する。前記サービストランザクションの各々が少なくとも一のデータ特徴と関連付けられている。【選択図】図９
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも二の機能上同一のサービストランザクションと関連付けられるサービストランザクションリポジトリを決定し、
前記サービストランザクションの各々が少なくとも一のデータ特徴と関連付けられており、
前記サービストランザクションリポジトリにおけるデータ特徴パターンを決定し、
決定された前記データ特徴パターンとサービスとを関連付けるサービスマップを決定する、
サービスマップを生成する方法。
【請求項２】
前記サービストランザクションがサービスプロバイダ情報を含む、請求項１に記載のサービスマップを生成する方法。
【請求項３】
前記データ特徴パターンが、機械学習および統計分析の少なくとも一に基づいて決定される、請求項１に記載のサービスマップを生成する方法。
【請求項４】
前記サービストランザクションが、ウェブサービス、遠隔手続呼出、および遠隔メソッド呼出の少なくとも一である、請求項１に記載のサービスマップを生成する方法。
【請求項５】
前記データ特徴が、要求者、過去の使用およびサービス品質の少なくとも一についての情報を含む、請求項１に記載のサービスマップを生成する方法。
【請求項６】
前記サービス品質情報が、フィードバック情報および客観的評価情報の少なくとも一である、請求項５に記載のサービスマップを生成する方法。
【請求項７】
前記フィードバック情報が暗示的情報および明示的情報の少なくとも一である、請求項６に記載のサービスマップを生成する方法。
【請求項８】
機能上同一のサービスについてのサービスとデータ特徴とを関連付けるサービスマップを決定し、
機能上同一のサービスについてのサービス要求と関連するデータ特徴とを決定し、
前記サービスマップおよび前記サービス要求の少なくとも前記データ特徴に基づいて前記サービス要求を実行するためにサービスを決定する、
仲介業務サービスを行う方法。
【請求項９】
前記サービスマップがサービスプロバイダ情報を含む、請求項８に記載の仲介業務サービスを行う方法。
【請求項１０】
サービスマップを生成するシステムであって、
該システムはプロセッサを備え、
該プロセッサは、
機能上同一であって、各々がデータ特徴と関連付けられている、少なくとも二のサービストランザクションのセットを決定する第１決定手段と、
サービストランザクションリポジトリにおけるデータ特徴パターンを決定する第２決定手段と、
決定された前記データ特徴パターンとサービスとを関連づけるサービスマップを決定する第３決定手段と、
を備える、
サービスマップを生成するシステム。
【請求項１１】
前記データ特徴パターンが、機械学習および統計分析の少なくとも一に基づいて決定される、請求項１０に記載のサービスマップを生成するシステム。
【請求項１２】
前記サービストランザクションが、ウェブサービス、遠隔手続呼出、遠隔メソッド呼出の少なくとも一である、請求項１０に記載のサービスマップを生成するシステム。
【請求項１３】
前記データ特徴が、要求者、過去の使用、サービス品質情報の少なくとも一についての情報を含む、請求項１０に記載のサービスマップを生成するシステム。
【請求項１４】
前記サービス品質情報が、フィードバック情報および客観的評価情報の少なくとも一である、請求項１３に記載のサービスマップを生成するシステム。
【請求項１５】
前記フィードバック情報が、暗示的情報および明示的情報の少なくとも一である、請求項１４に記載のサービスマップを生成するシステム。
【請求項１６】
仲介業務サービスを行うシステムであって、
該システムはプロセッサを備え、
該プロセッサは、
機能上同一のサービスについてのサービスとデータ特徴とを関連付けるサービスマップを決定する第４決定手段と、
データ特徴と関連付けられている機能上同一のサービス要求を決定する第５決定手段と、
前記サービスマップおよび機能上同一の前記サービス要求の少なくともデータ特徴に基づいて、前記サービス要求を実行するためにサービスを決定する第６決定手段と、
を備える、
仲介業務サービスを行うシステム。
【請求項１７】
少なくとも二の機能上同一のサービストランザクションのサービストランザクションリポジトリを決定する命令と、
前記サービストランザクションリポジトリにおけるデータ特徴パターンを決定する命令と、
決定された前記データ特徴パターンとサービスとを関連付けるサービスマップを決定する命令と、
を含む、制御プログラムであって、
前記サービストランザクションの各々はデータ特徴に関連付けられている、
サービスマップを構築するコンピュータをプログラムするために使用可能な制御プログラム。
【請求項１８】
機能上同一のサービスについてのサービスとデータ特徴とを関連付けるサービスマップを決定する命令と、
機能上同一のサービスについてのサービス要求と関連付けられたデータ特徴とを決定する命令と、
前記サービスマップおよび前記サービス要求の少なくとも前記データ特徴に基づいて前記サービス要求を実行するためにサービスを決定する命令と、
を含む、仲介業務サービスを行うコンピュータをプログラムするために使用可能な制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は仲介業務サービスに関する。詳細には、本発明は、サービスマップを生成する方法、システムおよび制御プログラム、および、該サービスマップに基づいて仲介業務サービスを行う方法、システム、および制御プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の分散型処理システムは、情報処理を実行するために遠隔メソッド呼出（ＲＭＩ）、ウェブサービス、遠隔手続呼出（ＲＰＣ）および他のサービスを使用している。これらの従来の分散型処理システムは、通常、選択したサービス識別子をシステムの中にハードコーディングする、すなわち、埋め込む。他の従来の分散型処理システムは、サービス発見システムを使用したサービスを選択する。ユニバーサルディスクリプションディスカバリー＆インテグレーション（ＵＤＤＩ）のような従来のサービス発見システムは、ウェブサービス記述言語（ＷＳＤＬ）、およびウェブサービストランザクション言語等により記述されている。
【０００３】
従来のＷＳＤＬサービスおよびＷＳＴＮサービスは、非特許文献１にさらに説明されている。
【０００４】
ウェブサービス管理層（ＷＳＭＬ：Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｌａｙｅｒ）などの他の従来のシステムは、サービス要求の受信者（受信装置）を決定するための規則を使用する。ＷＳＭＬフレームワークは、非特許文献２によってさらに説明されている。これらの従来のルーティングシステムは、規則を使用するリダイレクションによって、サービスプロバイダへのサービスのディレイドバインディングおよびサービスリカバリの少なくとも一を可能にする。しかしながら、これらの従来のサービス発見システムは、通常、機能的に同一のサービスクラスで同じサービスを提供するサービス間で（サービスを）選択するための適応可能な機構に欠けている。したがって、データ特徴に基づいた仲介業務サービスのためのシステムおよび方法は有効であろう。
【０００５】
非特許文献３および４も本発明に関連する。
【非特許文献１】ヴァルディノ・アゼヴェド（Ｖａｌｄｉｎｏ Ａｚｅｖｅｄｏ）、パウロ・Ｆ．ピレス（Ｐａｕｌｏ Ｆ．Ｐｉｒｅｓ）、マルタ・マットソ（Ｍａｒｔａ  Ｍａｔｔｏｓｏ）、「自律同等ウェブサービスの非類似性の取り扱い（Ｈａｎｄｌｉｎｇ Ｄｉｓｓｉｍｉｌａｒｉｔｉｅｓ ｏｆ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ）」、高度情報システムエンジニアリングに関する会議（Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ）、ウェブサービス、ｅ−ビジネスおよびセマンティックウェブ：基礎、モデル、アーキテクチャ、エンジニアリングおよび応用（Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ、ｅ−Ｂｕｓｉｎｅｓｓ、ａｎｄ ｔｈｅ Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｗｅｂ：Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｓ，Ｍｏｄｅｌｓ，Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ）に関するワークショップ、オーストリア、クラーゲンフルト（Ｋｌａｇｅｎｆｕｒｔ）、２００３年
【非特許文献２】コンピュータサイエンスに関する講義ノート（Ｌｅｃｔｕｒｅ  Ｎｏｔｅｓ ｉｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ）、ベルリン、ハイデルベルグ（Ｂｅｒｌｉｎ Ｈｅｉｄｅｌｂｅｒｇ）、シュプリンガー出版（Ｓｐｒｉｎｇｅｒ−Ｖｅｒｌａｇ）、２００３年、第２８５３号、頁１３７〜１５１
【非特許文献３】Ｒ．デュイン（Ｒ．Ｄｕｉｎ）、「結合分類子：トレーニングする？トレーニングしない？（Ｔｈｅ  Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ：  ｔｏ  Ｔｒａｉｎ  ｏｒ  Ｎｏｔ  ｔｏ  Ｔｒａｉｎ？）」、第１６回パターン認識に関する国際会議（ＩＣＰＲ’０２）、キューベックシティ、２００２年、８月１２日〜１５日、
【非特許文献４】Ｌ．クンチェヴァ（Ｌ．Ｋｕｎｃｈｅｖａ）、「六の分類子フュージョンストラテジに関する理論研究（Ａ  Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ  Ｓｔｕｄｙ  ｏｎ  Ｓｉｘ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ  Ｆｕｓｉｏｎ  Ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ）」、パターン解析および機械知能に関するＩＥＥＥトランザクション（ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）、２００２年、２４（２）、頁２８１〜２８６
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は上記課題を解決するために、サービスマップを生成し、当該サービスマップに基づいて仲介業務サービスを行うことを提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明によるシステムおよび方法は、サービスとサービス要求のデータ特徴との間の（関係を示す）サービスマップを決定する。サービスマップは過去のサービストランザクションを含むサービストランザクションリポジトリを決定することによって決定される。各サービスと関連付けられる例示的なデータ特徴が決定される。例示的なデータ特徴は、同一のサービスクラスを提供するサービスプロバイダを区別する。サービスクラスは機能的に同一のサービスを提供するサービスグループである。サービス要求のユーザフィードバックのコンテクスト特徴、客観的評価、コスト、実行時間だけではなく、ドキュメント言語、ジャンルなどの様々なデータ特徴が、サービスマップの各サービスと関連付けられる区別化パターンを決定するために使用される。サービスと関連付けられる例示的なデータ特徴パターンは、サービス要求と関連付けられるデータ特徴と対比される。一の実施形態では、サービス要求は、サービス要求のデータ特徴と一致するデータ特徴パターンと関連付けられるサービスに経路付けられる。サービス要求は、オプションで、動的に更新され、更新されたサービスマップは新しいサービス要求を経路付けるために使用される。
【０００８】
本発明の第１の態様は、サービスマップを生成する方法であって、少なくとも二の機能上同一のサービストランザクションと関連付けられるサービストランザクションリポジトリを決定し、前記サービストランザクションの各々が少なくとも一のデータ特徴と関連付けられており、前記サービストランザクションリポジトリにおけるデータ特徴パターンを決定し、決定された前記データ特徴パターンとサービスとを関連付けるサービスマップを決定する。
【０００９】
本発明の第２の態様は、第１の態様に記載のサービスマップを生成する方法であって、前記サービストランザクションがサービスプロバイダ情報を含む。
【００１０】
本発明の第３の態様は、第1の態様に記載のサービスマップを生成する方法であって、前記データ特徴パターンが、機械学習および統計分析の少なくとも一に基づいて決定される。
【００１１】
本発明の第４の態様は、第1の態様に記載のサービスマップを生成する方法であって、前記サービストランザクションが、ウェブサービス、遠隔手続呼出、および遠隔メソッド呼出の少なくとも一である。
【００１２】
本発明の第５の態様は、第1の態様に記載のサービスマップを生成する方法であって、前記データ特徴が、要求者（要求装置）、過去の使用およびサービス品質の少なくとも一についての情報を含む。
【００１３】
本発明の第6の態様は、第５の態様に記載のサービスマップを生成する方法であって、前記サービス品質情報が、フィードバック情報および客観的評価情報の少なくとも一である。
【００１４】
本発明の第７の態様は、第6の態様に記載のサービスマップを生成する方法であって、前記フィードバック情報が暗示的情報および明示的情報の少なくとも一である。
【００１５】
本発明の第８の態様は仲介業務サービスを行う方法であって、機能上同一のサービスについてのサービスとデータ特徴とを関連付けるサービスマップを決定し、機能上同一のサービスについてのサービス要求と関連するデータ特徴とを決定し、前記サービスマップおよび前記サービス要求の少なくとも前記データ特徴に基づいて前記サービス要求を実行するためにサービスを決定する。
【００１６】
本発明の第９の態様は、第８の態様の仲介業務サービスを行う方法であって、前記サービスマップがサービスプロバイダ情報を含む。
【００１７】
本発明の第１０の態様は、サービスマップを生成するシステムであって、該システムはプロセッサを備え、該プロセッサは、機能上同一であって、各々がデータ特徴と関連付けられている、少なくとも二のサービストランザクションのセットを決定する第１決定手段と、サービストランザクションリポジトリにおけるデータ特徴パターンを決定する第２決定手段と、決定された前記データ特徴パターンとサービスとを関連づけるサービスマップを決定する第３決定手段と、を備える。第１決定手段、第２決定手段、第３決定手段は、プロセッサによって制御されるハードウェアであってもよいし、プロセッサによって実行されるソフトウェアであってもよい。
【００１８】
本発明の第１１の態様は、第１０の態様のサービスマップを生成するシステムであって、前記データ特徴パターンが、機械学習および統計分析の少なくとも一に基づいて決定される。
【００１９】
本発明の第１２の態様は、第１０の態様のサービスマップを生成するシステムであって、前記サービストランザクションが、ウェブサービス、遠隔手続呼出、遠隔メソッド呼出の少なくとも一である。
【００２０】
本発明の第１３の態様は、第１０の態様のサービスマップを生成するシステムであって、前記データ特徴が、要求者、過去の使用、サービス品質情報の少なくとも一についての情報を含む。
【００２１】
本発明の第１４の態様は、第１３の態様のサービスマップを生成するシステムであって、前記サービス品質情報が、フィードバック情報および客観的評価情報の少なくとも一である。
【００２２】
本発明の第１５の態様は、第１４の態様のサービスマップを生成するシステムであって、前記フィードバック情報が、暗示的情報および明示的情報の少なくとも一である。
【００２３】
本発明の第１６の態様は、仲介業務サービスを行うシステムであって、該システムはプロセッサを備え、該プロセッサは、機能上同一のサービスについてのサービスとデータ特徴とを関連付けるサービスマップを決定する第４決定手段と、データ特徴と関連付けられている機能上同一のサービス要求を決定する第５決定手段と、前記サービスマップおよび機能上同一の前記サービス要求の少なくともデータ特徴に基づいて、前記サービス要求を実行するためにサービスを決定する第６決定手段と、を備える。第４決定手段、第５決定手段、第６決定手段は、プロセッサによって制御されるハードウェアであってもよいし、プロセッサによって実行されるソフトウェアであってもよい。
【００２４】
本発明の第１７の態様は、サービスマップを構築するコンピュータをプログラムするために使用可能な制御プログラムであって、少なくとも二の機能上同一のサービストランザクションのサービストランザクションリポジトリを決定する命令と、前記サービストランザクションリポジトリにおけるデータ特徴パターンを決定する命令と、決定された前記データ特徴パターンとサービスとを関連付けるサービスマップを決定する命令と、を含む。前記サービストランザクションの各々はデータ特徴に関連付けられている。
【００２５】
本発明の第１８の態様は、仲介業務サービスを行うコンピュータをプログラムするために使用可能な制御プログラムであって、機能上同一のサービスについてのサービスとデータ特徴とを関連付けるサービスマップを決定する命令と、機能上同一のサービスについてのサービス要求と関連付けられたデータ特徴とを決定する命令と、前記サービスマップおよび前記サービス要求の少なくとも前記データ特徴に基づいて前記サービス要求を実行するためにサービスを決定する命令と、を含む。
【発明の効果】
【００２６】
本発明は、少なくとも二の機能上同一のサービストランザクションと関連付けられるサービストランザクションリポジトリを決定し、前記サービストランザクションリポジトリにおけるデータ特徴パターンを決定し、決定された前記データ特徴パターンとサービスとを関連付けるサービスマップを決定する、ようにしているのでサービスマップを生成することができる。本発明では、このように、サービスマップを生成し、該サービスマップに基づいて仲介業務サービスを行うことにより、機能的に同一のサービスクラスで同じサービスを提供するサービス間で（サービスを）選択するための適応可能な機構を備えることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
図１は、本発明による仲介業務サービスのための例示的なシステム１００の概要である。仲介業務サービスのためのシステム１００は、通信リンク９９を介して、サービス１（５００）から５（５０４）、通信可能パーソナルコンピュータ４００、および、音声情報３００、テキスト情報３０１、および画像情報３０２へのアクセスを提供する情報リポジトリ２００に接続されている。通信可能パーソナルコンピュータ４００のユーザは、英語から仏語に音声情報３００を翻訳するための例示的なサービス要求を開始する。トランザクション要求は仲介業務サービスのためのシステム１００によって仲介される。
【００２８】
仲介業務サービスのためのシステム１００は音声情報３００のデータ特徴を決定する。データ特徴は、翻訳されるドキュメントの種類、言語、サイズ、類似したドキュメントを区別する際に有効な任意の他の特徴の少なくとも一を含むが、本発明はこれらに限定されるものではない。
【００２９】
一の実施形態では、仲介業務サービスのためのシステム１００は予め決定されているサービスマップをリトリーブする。サービスマップは、データ特徴、品質特徴、およびコンテクスト特徴によって区別される機能的に同一のサービスを特定する。別の実施形態では、サービスマップはサービストランザクションリポジトリ内のトランザクションごとにデータ特徴、品質特徴、コンテクスト特徴の少なくとも一の分析に基づいて決定される。様々な実施例では、サービスマップはヌル、すなわち、空の状態に初期化される。新規に受け取られたサービス要求はサービスマップを更新するためにトレーニングインスタンスとして使用される。本発明による他の例示的な実施例では、代替的に、サービスマップは、サービスを例示的なデータ特徴、コンテクスト特徴、および品質値と関連付ける初期サービスマップでブートされる。ブートされた、すなわち、初期のサービスマップは、新しいサービス要求のデータ特徴、コンテクスト特徴、および品質特徴で更新されてもよい。様々な他の例示的な実施例では、サービスマップはデータ特徴パターンをサービスと関連付ける。データ特徴パターンはサービス要求トランザクションリポジトリからのデータ特徴、コンテクスト特徴および品質特徴の少なくとも一に基づいている。
【００３０】
仲介業務サービスのためのシステム１００は、要求されたサービスのクラスを実行することができるサービスに、サービス要求を転送する。サービスは、サービスマップ、サービス要求およびサービス要求のデータ特徴に基づいて決定される。様々な実施例では、空のサービスマップ、すなわち、ヌルサービスマップの存在がオプションの学習モードをトリガする。オプションの学習モードでは、仲介業務サービスのためのシステムが、同じサービスクラス１００に関連付けられた一または複数のサービスに、サービス要求を転送する。各サービス要求の結果が分析される。サービス要求と関連付けられたデータ特徴、コンテクスト特徴および品質値が、サービス要求を満たすことができるサービスについての情報とともに、サービスマップを更新するために使用される。
【００３１】
例えば、サービス１（５００）、サービス２（５０１）、サービス３（５０２）は、それぞれ、機能的に同一であるサービスの英語−仏語言語翻訳クラスを提供する。トランザクションリポジトリ内のフィードバック情報は、サービスマップの中に含まれる区別化パターンを更新するために使用される。区別化パターンは、機械学習、統計分析等に基づいて決定される。同じクラスのサービスでのサービスのためのサービス要求はサービスマップに記憶されている区別化パターンに基づいて適切なサービスに送られる。例えば、ドキュメント内で「技術ジャンル」データ特徴が識別される場合、区別化パターンは、特定のプロバイダからのサービスに対する多くの要求者による好みを示していてもよい。
【００３２】
サービス要求と関連付けられるデータ特徴は、ドキュメントの言語、ドキュメントのジャンル、ドキュメント内のワードの数と種類等を含むが、本発明はこれらに限定されるものではない。コンテクスト特徴は時間、処理負荷等を含むが、本発明はこれらに限定されものでもない。品質測定は客観的な評価と主観的な評価、フィードバック情報等を含む。データ特徴、コンテクスト特徴および品質測定は、個別に符号化されてもよいし、あるいは、単一のデータ−コンテクスト特徴表現内に含まれてもよい。これらは、本発明の範囲から逸脱しない。
【００３３】
本発明による一の例示的な実施形態では、仲介業務サービスのためのシステム１００はデータ特徴を表現するためにベクトルを使用する。サービス要求のデータ特徴およびコンテクスト特徴のベクトルと、サービスクラスの各サービスと関連付けられたデータ特徴ベクトルおよびコンテクスト特徴ベクトルと、が比較される。別の実施形態では、サービス要求は、サービス要求のデータ特徴ベクトルおよびコンテクスト特徴ベクトルに最もよく一致するデータ特徴ベクトルおよびコンテクスト特徴ベクトルに関連付けられるサービスに転送される。
【００３４】
要求されたサービスは実行され、結果が得られる。ある例では、翻訳サービスの英語−仏語クラスに対するサービス要求は、データ特徴ベクトルおよびコンテクスト特徴ベクトル「ＲＳＣＶ」と関連付けられる。サービス要求は、データ特徴ベクトルおよびコンテクスト特徴ベクトル「ＲＳＣＶ」に最も近い例示的なデータ特徴ベクトルおよびコンテクスト特徴ベクトルとともに、サービスプロバイダに転送される。類似性の程度はユークリッド距離に基づいている。しかしながら、データ特徴表現およびコンテクスト特徴表現の間の類似性を決定する公知の、あるいは、今後開発される方法も、本発明の実践で使用できることは明らかであろう。その後、サービス要求の結果についての品質測定値が決定される。品質測定値はユーザフィードバック情報、確度の客観的な基準に対する比較、他のフィードバック情報の少なくとも一に基づく。決定されるサービス品質測定値は、次にサービスマップを更新するために使用される。
【００３５】
一の実施形態では、サービス要求に対するサービス品質測定値が、決定されたデータ特徴およびコンテクスト特徴に対する先の「最良の」サービスより、当該サービスがよく機能することを示す場合、サービスマップは更新されるか、あるいは、調整される。別の実施形態では、サービスと関連付けられる区別化データ特徴パターンが、新しく決定される最良のサービスを反映するために更新される。更新または調整は、同じデータ特徴およびコンテクスト特徴と関連付けられる将来のサービス要求のために、当該新しいサービスが選択される尤度を高める。サービス要求の結果は、通信可能パーソナルコンピュータ４００のユーザに通信リンク９９を介して転送される。
【００３６】
図２は、本発明による例示的なトレーニングサービス要求の論理的なフローの第一の概要である。仲介業務サービスのためのシステム１００は、第一のサービス要求＜Ｘ２ＨＴＭＬ，ＳＥＲＶＩＣＥ１，Ｄ１＞、第二のサービス要求＜Ｘ２ＨＴＭＬ，ＳＥＲＶＩＣＥ２，Ｄ１＞、第三のサービス要求＜Ｘ２ＨＴＭＬ，ＳＥＲＶＩＣＥ３，Ｄ１＞、第四のサービス要求＜Ｘ２ＨＴＭＬ，ＳＥＲＶＩＣＥ４，Ｄ１＞、および第五のサービス要求＜Ｘ２ＨＴＭＬ，ＳＥＲＶＩＣＥ５，Ｄ１＞を、サービス１（５００）〜サービス５（５０４）に転送する。各サービス要求は同じテキストドキュメントＤ１を含む。要求された「Ｘ２ＨＴＭＬ」サービスはサービス１（５００）〜サービス５（５０４）の各々によってテキストドキュメントＤ１で実行される。サービス１（５００）〜サービス５（５０４）の各々の結果は仲介業務サービスのためのシステム１００に戻される。次にサービス品質測定値が決定される。例えば、別の実施形態では、サービス品質測定値は、明示的フィードバックおよび暗示的フィードバックの少なくとも一、客観的品質評価および主観的品質評価の少なくとも一、基準との比較等に基づいている。例えば、一の要求者による一のサービスの複数回の再利用は、当該サービスに対する肯定的な暗示的フィードバック値を決定するために使用されてもよいし、一方、再利用がないことは否定的な暗示的フィードバックを示してもよい。自動的に生成される調査を、サービスについての明示的なフィードバックを収集するために使用することができる。主観的なサービス品質測定値は、ユーザフィードバック調査等によって決定されることができる。
【００３７】
次にサービスマップが更新される。サービスマップが存在しない場合は、サービス要求、データ特徴、テストサービス要求のコンテクスト特徴、および決定された品質測定に基づいて、サービスマップが生成される。サービスマップはサービスクラスのサービスを区別する。例えば、ドキュメントＤ１の同一のデータ特徴がサービスの「Ｘ２ＨＴＭＬ」クラスの各サービスに提示されるとき、サービスの結果は、サービスの質、時刻、サービス負荷、様々なコンテクスト特徴の少なくとも一によって影響される。データ特徴およびコンテクスト特徴は、サービスクラス内のサービスの中で選択するために使用可能な区別化パターンを決定するために使用される。
【００３８】
図３は、本発明による例示的なトレーニングサービス要求の論理的なフローの第二の概要である。仲介業務サービスのためのシステム１００は、第一のサービス要求＜Ｘ２ＨＴＭＬ，ＳＥＲＶＩＣＥ１，Ｄ１，Ｔ１＞、第二のサービス要求＜Ｘ２ＨＴＭＬ，ＳＥＲＶＩＣＥ１，Ｄ１，Ｔ２＞、および第三のサービス要求＜Ｘ２ＨＴＭＬ，ＳＥＲＶＩＣＥ１，Ｄ１，Ｔ３＞をサービス１（５００）に転送する。各サービス要求は、同じサービスに転送される同じテストドキュメントＤ１を含む。しかしながら、各サービス要求は異なる時間に提出される。サービス要求は、サービス２（５０１）〜サービス５（５０４）には転送されない。代わりに、トレーニングは期間Ｔ１〜Ｔ３にわたる単一のサービス１（５００）に限定される。第一のサービス要求、第二のサービス要求および第三のサービス要求が完了され、複数のサービス要求の結果は仲介業務サービスのためのシステム１００に返される。仲介業務サービスのためのシステム１００は、データ特徴およびコンテクスト特徴、および、サービス品質測定値を分析する。サービスのクラスからサービスを選択する際に有用な区別化パターンが決定される。例えば、別の実施形態では、サービスクラスのためのサービストランザクションの統計的な分析が実行される。サービスを区別する際に有用な傾向およびパターンの少なくとも一が決定される。傾向およびパターンの少なくとも一は、サービス要求、サービスの場所、および、サービスを区別化する際に有用な任意の他のデータ特徴およびコンテクスト特徴の少なくとも一、の少なくとも一に基づいている。このように、サービスを時刻、場所、および、データ特徴、コンテクスト特徴または品質特徴の少なくとも一と関連付けることができる。
【００３９】
図４は、本発明によるサービスマップを決定する第一の例示的な方法のフローチャートである。プロセスはステップＳ１００で開始し、ステップＳ２００に続く。
【００４０】
サービスクラスはステップＳ２００で決定される。サービスクラスは、実行されるサービスのタイプを示す。例えば、同じアウトプットを生成する英語−仏語翻訳サービスは同じサービスクラス識別子と関連付けられる。英語−仏語翻訳に対するサービス要求は、英語−仏語翻訳サービスクラスと関連付けられるサービスのいずれかにより満たされる。サービスクラスが決定された後、制御はステップＳ３００に進む。
【００４１】
ステップＳ３００では、サービスクラス識別子と関連付けられるサービスのセットが決定される。サービスのセットは機能上互換可能であるか、あるいは、同一のサービスである。サービスのセットが決定されたら、制御はＳ４００に進む。
【００４２】
テストサービス要求がステップＳ４００で決定される。別の例示的な実施形態では、検証結果がテストサービス要求と関連付けられる。検証結果は、人物による結果の検証、コンピュータベースの検証等によって決定できる。テストサービス要求およびオプションの検証結果が決定されると、制御はステップＳ５００に進む。
【００４３】
ステップＳ５００では、サービス要求の結果が決定される。結果は、テストドキュメントに対してサービスを実行することによって決定される。結果が決定されると、制御はステップＳ６００に進む。
【００４４】
サービス品質基準はステップＳ６００で決定される。一の実施形態では、サービス品質測定値はテスト結果と検証結果との類似性の反映である。別の実施形態では、サービス品質測定値はフィードバック基準、客観的な評価または主観的な評価等に基づいている。サービス品質測定値が決定されると、制御はステップＳ７００に進む。
【００４５】
ステップＳ７００では、各サービスの区別化データ特徴パターンが決定される。区別化データ特徴パターンは、データ特徴、コンテクスト特徴、サービス品質値の少なくとも一に基づいていてもよい。区別化データ特徴パターンは、クラスタリング、統計的な分析、任意の他の公知のまたは今後開発される種類の機械学習の少なくとも一に基づいて決定される。例えば、一の実施形態では、区別化データパターンは従来の分類方法を使用して決定される。
【００４６】
したがって、サービス要求がサービスクラス内で可能な最高のサービスと関連付けられるべき場合、サービスマップはナイーブベイズ、最大エントロピー、サポートベクタマシン（ＳＶＭ）、最近傍クラスタリング等を使用してサービストランザクションを分析することによって決定される。分類子トレーニングモードでは、トランザクションデータ特徴、コンテクスト特徴、品質基準、およびサービス識別子の間の識別関係性を関連付けるモデルが決定される。サービスマップで検出されるサービスクラスごとに異なるデータ特徴パターンまたはモデルが学習される。新しいサービス要求が受け取られると、オプションで、要求または所望される品質が特徴ベクトルに追加される。受け取られたサービス要求に基づいて、トレーニングされたデータ特徴パターンまたはモデルがデータ特徴パターンまたはモデルのセットから選ばれる。データ特徴パターンまたはモデルは、サービス識別子を決定するために、サービス要求のデータ特徴、コンテクスト特徴および品質特徴とともに使用される。サービス要求は、次に、サービス識別子と関連付けられたサービスに転送される。サービスの結果が決定され、結果の品質測定値が評価される。データ特徴、コンテクスト特徴およびサービス品質測定値はサービスマップを更新するために使用される。
【００４７】
別の例示的な実施形態では、区別化データ特徴パターンまたはモデルは、離散スケールで可能な品質測定値の範囲を細分化することにより決定される。例えば、品質測定値は粗悪品質値、標準品質値、高品質値に分類される。サービストランザクションリポジトリからアーカイブに保管されたサービス要求は三つのそれぞれのクラスに分類される。データ特徴パターンまたはモデルは相異なるサービスクラスごとに決定される。データ特徴パターンまたはモデルは、一または複数の識別学習分類アルゴリズムを使用してトレーニングされる。データ特徴パターンまたはモデルは、各サービス要求と関連付けられる入力されたデータ特徴、コンテクスト特徴、サービス識別子、および品質クラスの間のマッピングを符号化する。さらなるサービス要求は、以下のようにシステムの中のＮ個の参加サービスのそれぞれに基づいて分類される。
（１）データ特徴パターンまたはトレーニング済みモデルおよび識別学習分類アルゴリズムがすべてのサービスＳにわたって推定するために使用される。
(a) i1=argmax(P(Q=good|data＿features, context＿features, Si))
(b) i2=argmax(P(Q=average|data＿features, context＿features, Si))
(c) i3=argmax(P(Q=poor|data＿features, context＿features, Si))
（２）ｉ１、ｉ２またはｉ３のどれが特定のコンテクストで使用されるのに最良であるのかを決定するために任意の様々な基準を使用する。Ｓが１からサービスの最大数Ｎに及ぶサービスの集合である場合、サービス品質測定値はＱであり、ｄａｔａ＿ｆｅａｔｕｒｅｓおよびｃｏｎｔｅｘｔ＿ｆｅａｔｕｒｅｓの項はデータ特徴およびコンテクスト特徴を反映する。
【００４８】
可能な基準は、特定の品質クラスを生じさせるアルゴリズムにより決定される確率、サービスに関連するコスト要因、クラスの実際の品質測定値を含む。例えば、クラスｉ１は最良の品質が所望されるときに選択されるであろう。しかしながら、確率または確率評価に関連する信頼度がｉ２の確率または確率評価に関連する信頼度より著しく低い場合がある。この場合、より危険な高品質よりもより安全な標準品質が選ばれるかもしれない。品質測定値を一または複数のクラスに分解することが決定された場合に、このステップが重要性を帯びることは明らかであろう。これが、品質における妥当性と、間違った決定を下すリスクにおける妥当性を促進する。
【００４９】
様々な他の実施形態では、区別化パターンは共クラスタリング方法に基づいて決定される。サービスマップは、データ特徴ベクトルとコンテクスト特徴ベクトルとの間のコサイン距離に基づいて、特に類似したエントリのグループまたはクラスタに細分化される。ここでは、コサイン距離方法が使用されるが、データ特徴表現およびコンテクスト特徴表現をクラスタ化することができる任意の公知のあるいは今後開発されるクラスタリング方法も使用できることは明らかであろう。次に各クラスタは代表的な品質測定値とサービス識別子とに関連付けられる。
【００５０】
受け取られたサービス要求のデータ特徴およびコンテクスト特徴と品質測定値とがクラスタと比較される。サービス要求に最も類似したＮ個のクラスタが決定される。最高品質のクラスタが選択される。サービス要求は最高品質を有するクラスタと関連付けられたサービスに転送される。この方法は、最も類似したクラスタＮの値が１であるとき（Ｎ＝１）、あるいは、各クラスタがただ１つの要素から構成されているとき、より簡単なバージョンに収束する。これらの場合、各レコードは自身の品質測定値およびサービス識別子と関連付けられるため、該クラスタに関連付けられる品質識別子およびサービス識別子の少なくとも一は自明である。
【００５１】
サービスに関連付けられる区別化パターン、および、コンテクスト、データおよび品質の値、の少なくともいずれかがサービスマップに記憶される。サービス要求のデータ特徴は、指定されたサービスクラスからサービスを選択するためのサービスマップに対するインデックスとして使用される。区別化パターンが決定された後、制御はステップＳ８００に進み、プロセスは終了する。
【００５２】
図５は本発明によるサービスマップを決定する第二の例示的な方法のフローチャートである。プロセスはステップＳ９００で開始し、ステップＳ１０００に進む。ステップＳ１０００では、サービストランザクションリポジトリが決定される。サービストランザクションリポジトリは、サービス、サービス識別子のクラス、データ特徴、コンテクスト特徴、結果情報、およびオプションの品質測定値を含む。
【００５３】
サービストランザクションリポジトリはトランザクションログ、アーカイブ、任意の他の種類のサービストランザクションリポジトリの少なくとも一を含んでよい。サービストランザクションリポジトリを決定した後、制御はステップＳ１１００に進む。
【００５４】
ステップＳ１１００では、統計分析および機械学習の少なくとも一が蓄積されたサービストランザクション情報に対して実行される。サービスクラスグループが識別され、各サービスと関連付けられた区別化パターンが決定される。区別化パターンにより、サービスクラス内のサービスをデータ特徴およびコンテクスト特徴に基づいて選択できるようになる。区別化パターンが決定された後、制御はステップＳ１２００に進む。
【００５５】
ステップＳ１２００で、サービス識別子、サービスクラス識別子および区別化パターンに基づいて、サービスマップが決定される。サービスマップは、サービスを選択できる区別化パターンとサービスとを関連付ける。サービスマップが決定された後、制御はステップＳ１３００に進み、プロセスは終了する。
【００５６】
図６は本発明による第一の例示的なサービストランザクション記憶構造１０００である。サービスマップ記憶構造１０００は、サービスクラス識別子部分１００５、サービス識別子部分１０１０、ドキュメント部分１０１５、結果部分１０２０、品質部分１０２５、およびコメント部分１０３０から構成される。
【００５７】
一行目はサービスクラス識別子部分１００５に値「Ｘ２ＨＴＭＬ」を有する。この値は実行されるサービスのクラスを示している。サービスの各クラスは、一つまたは複数の機能上同一のサービスのグループを反映している。すなわち、同じサービスクラスと関連する各サービスは入力を受け入れ、同じ出力を生成する。例えば、「Ｘ２ＨＴＭＬ」サービスクラスと関連するサービスはＨＴＭＬ(hypertext markup language)ドキュメントフォーマットへ変換するためにドキュメントを受け入れる。すなわち、ＨＴＭＬドキュメントフォーマットでアウトプットを生成するＰＤＦからＨＴＭＬへの変換、ワードドキュメントからＨＴＭＬへの変換、ＲＴＦからＨＴＭＬへの変換、およびＡＳＣＩＩからＨＴＭＬへの変換のサービスがそれぞれ「Ｘ２ＨＴＭＬ」サービスクラスと関連付けられている。
【００５８】
サービス識別子部分１０１０は値「Ｓ１」を有する。これは、「Ｘ２ＨＴＭＬ」サービスクラスと関連する特定のサービスを示している。「Ｓ１」値は仲介業務サービス用システム１００の中のサービスを一意に識別する。例えば、一の例示的な実施形態では、サービス識別子の値は、ＵＲＬ(Uniform Resource Locator)、リンク、アドレス、システム内でサービスを一意に特定する上で有用な他の情報の少なくとも一である。
【００５９】
ドキュメント部分１０１５は値「Ｄ１」を有する。この値は選択されたサービスによって操作されるドキュメントまたはデータファイルの名称を反映する。ドキュメント部分１０１５の値は、実際のファイル、ファイル名、ＵＲＬ、ＵＲＩ、任意の他の公知のまたは今後開発されるデータソースまたはデータソース識別子の少なくとも一であってよい。
【００６０】
結果部分１０２０は値「Ｒ１」を有する。一の実施形態では、「Ｒ１」値は選択されたサービスによって生成される結果ファイルの名称を反映する。結果部分１０２０の値は、結果を含むファイル、結果の場所を特定するＵＲＬ、ＵＲＩ、任意の他の結果識別子の少なくとも一であってよい。
【００６１】
品質部分１０２５は値「−１」を有している。この値は結果と関連付けられた品質測定値を示している。別の実施形態では、品質測定値は一または複数の明示的なまたは暗示的なフィードバック構成要素、客観的評価構成要素、主観的評価構成要素等から構成される。例えば、品質部分１０２５の値「−１」は、サービスが有効な結果を返さなかったことを示している。
【００６２】
本発明による別の実施形態において、サービスを発見するために障害解析を使用できることは明らかであろう。すなわち、「−１」などの値を、ワード−ＨＴＭＬ変換などのサブタイプのためのサービスにおけるサポートの欠如を示すために使用できる。逆に、正のサービス品質値はサービスの可用性と結果の品質の両方を示す。
【００６３】
オプションのコメント部分１０３０は、値「Ｄ１ ＩＳ Ａ ＰＤＦ，  Ｓ１ ＲＥＴＵＲＮＳ ＡＮ ＥＲＲＯＲ（Ｄ１はＰＤＦ、Ｓ１はエラーを戻す）」を有する。これはレコードのオペレーションを記述するコメントを提供する。
【００６４】
例示的な記憶構造１０００の二行目は、値「Ｘ２ＨＴＭＬ」、「Ｓ２」、「Ｄ１」、「Ｒ２」および「１５０」を有する。二行目の値は、ドキュメント「Ｄ１」に、サービス「Ｓ２」によって実行される「Ｘ２ＨＴＭＬ」クラスのサービスのオペレーションを反映している。サービス「Ｓ２」は、サービス品質測定値「１５０」を備える結果「Ｒ２」を生成した。
【００６５】
例示的な記憶構造１０００の三行目は、値「Ｘ２ＨＴＭＬ」、「Ｓ３」、「Ｄ１」、「Ｒ３」および「５０」を有している。三行目の値は、ドキュメント「Ｄ１」にサービス「Ｓ３」によって実行される「Ｘ２ＨＴＭＬ」クラスのサービスを反映する。サービス「Ｓ３」は、サービス品質測定値「５０」に関連する結果「Ｒ３」を生成した。
【００６６】
例示的な記憶構造１０００の四行目は、値「Ｘ２ＨＴＭＬ」、「Ｓ４」、「Ｄ１」、「Ｒ４」、および「１００」を有する。四行目の値は、ドキュメント「Ｄ１」にサービス「Ｓ４」によって実行される「Ｘ２ＨＴＭＬ」クラスのサービスを反映している。結果「Ｒ４」はサービス品質測定値「１００」を有する。
【００６７】
例示的な記憶構造１０００の五行目は、値「Ｘ２ＨＴＭＬ」、「Ｓ１」、「Ｄ１」、「Ｒ５」、および「５０」を有する。五行目の値は、ドキュメント「Ｄ１」にサービス「Ｓ１」によって実行される「Ｘ２ＨＴＭＬ」クラスのサービスを反映している。結果「Ｒ５」はサービス品質測定値「５０」を有する。
【００６８】
例示的な記憶構造１０００の六行目は、値「Ｘ２ＨＴＭＬ」、「Ｓ２」、「Ｄ２」、「Ｒ６」および「−１」を有する。六行目の値は、ドキュメント「Ｄ２」へのサービス「Ｓ２」による「Ｘ２ＨＴＭＬ」クラスのサービスの試行を反映している。サービス「Ｓ２」はサービス品質測定値「−１」と関連する結果「Ｒ６」を生成した。別の例示的な実施形態では、サービス品質測定値「−１」は、サービス「Ｓ２」によって戻されるエラー状態を示している。
【００６９】
例示的な記憶構造１０００の七行目は、値「Ｘ２ＨＴＭＬ」、「Ｓ３」、「Ｄ２」、「Ｒ７」および「１００」を有する。七行目の値は、ドキュメント「Ｄ２」にサービス「Ｓ３」によって実行される「Ｘ２ＨＴＭＬ」クラスのサービスのオペレーションを反映している。サービス「Ｓ３」は、サービス品質測定値「１００」と関連付けられた結果「Ｒ７」を生成した。
【００７０】
例示的な記憶構造１０００の八行目は、値「Ｘ２ＨＴＭＬ」、「Ｓ４」、「Ｄ２」、「Ｒ８」、および「７５」を有している。八行目の値は、ドキュメント「Ｄ２」へサービス「Ｓ４」によって実行される「Ｘ２ＨＴＭＬ」クラスのサービスを反映している。サービス「Ｓ４」は、サービス品質測定値「７５」と関連付けられる結果「Ｒ８」を生成した。
【００７１】
例示的な記憶構造１０００の九行目は、値「Ｘ２ＨＴＭＬ」、「Ｓ１」、「Ｄ３」、「Ｒ５」、および「−１」を有する。九行目の値は、ドキュメント「Ｄ３」へのサービス「Ｓ１」による「Ｘ２ＨＴＭＬ」クラスのサービスの試行を反映している。サービス「Ｓ１」は、エラー状態を示すサービス品質測定値「−１」と関連付けられた結果「Ｒ５」を生成した。
【００７２】
例示的な記憶構造１０００の十行目は、値「Ｘ２ＨＴＭＬ」、「Ｓ２」、「Ｄ３」、「R６」および「２００」を有する。十行目の値は、ドキュメント「Ｄ３」にサービス「Ｓ２」によって実行される「Ｘ２ＨＴＭＬ」クラスのサービスのオペレーションを反映している。サービス「Ｓ２」は、サービス品質測定値「２００」と関連付けられた結果「Ｒ６」を生成した。
【００７３】
例示的な記憶構造１０００の十一行目は、値「Ｘ２ＨＴＭＬ」、「Ｓ３」、「Ｄ３」、「Ｒ７」および「１０」を有する。十一行目の値は、ドキュメント「Ｄ３」に、サービス「Ｓ３」によって実行される「Ｘ２ＨＴＭＬ」クラスのサービスを反映している。サービス「Ｓ３」は、サービス品質測定値「１０」と関連付けられた結果「Ｒ７」を生成した。
【００７４】
例示的な記憶構造１０００の十二行目は、値「Ｘ２ＨＴＭＬ」、「Ｓ４」、「Ｄ３」、「Ｒ８」および「７５」を有する。十二行目の値は、ドキュメント「Ｄ３」に、サービス「Ｓ４」によって実行される「Ｘ２ＨＴＭＬ」クラスのサービスのオペレーションを反映している。サービス「Ｓ４」は、サービス品質測定値「７５」と関連付けられた結果「Ｒ８」を生成した。
【００７５】
例示的な記憶構造１０００の最後の行は、値「Ｘ２ＨＴＭＬ」、「Ｓ９８」、「Ｄ９９」、「Ｒ９９８」および「７５」を有する。最後の行の値は、ドキュメント「Ｄ９９」に、サービス「Ｓ９８」によって実行される「Ｘ２ＨＴＭＬ」クラスのサービスを反映している。サービス「Ｓ９８」は、サービス品質測定値「７５」と関連付けられた結果「Ｒ９９８」を生成した。
【００７６】
例示的なサービストランザクション記憶構造１０００の最初の五行は［X２ＨＴＭＬ］クラスのサービスの中のサービス「Ｓ１〜Ｓ４」を実行した結果である「Ｒ１〜Ｒ５」を反映している。それぞれのサービストランザクションは、ＰＤＦドキュメント「Ｄ１」に実行されるサービスを反映している。サービストランザクションごとの品質部分１０２５の値は、与えられたドキュメントのデータ特徴、コンテクスト特徴、品質特徴の少なくとも一についてサービスを選択するために使用される。例示的なサービストランザクション記憶構造１０００の六行目からは八行目は、ワードドキュメント「Ｄ２」へのサービスＳ２〜Ｓ４の実行を反映している。品質部分１０２５の値は、ワードドキュメント「Ｄ２」をＨＴＭＬフォーマットに変換するために特定のＸ２ＨＴＭＬクラスのサービスを選択するために使用される。
【００７７】
例示的なサービストランザクション記憶構造１０００の九行目から十二行目は、ＰＤＦドキュメント「Ｄ３」へのサービスを反映している。サービス品質部分１０２５の値は、ＰＤＦからＨＴＭＬへのドキュメント変換を実行するための特定のサービスを選択するために使用される。例示的な実施形態の一では、クラスにおけるサービスの選択がデータ特徴および品質測定値に基づいていてもよいことを示すが、データ特徴、コンテクスト特徴、品質測定値の少なくとも一を、サービスの区別化パターンを形成するために、単独であるいは組み合わせて使用できることは明らかであろう。
【００７８】
例示的なサービストランザクション記憶構造１０００の最後の行は、「Ｘ２ＨＴＭＬ」クラスのサービスと関連付けられたサービス「Ｓ９８」を反映している。当該サービスは、サービス品質「７５」を備える結果「Ｒ９９８」を生じさせるためにドキュメント「Ｄ９９」で実行される。
【００７９】
図７は本発明による仲介業務サービスのための例示的な方法である。プロセスは、ステップＳ１４００で開始し、サービス要求が決定されるステップＳ１５００に進む。
【００８０】
サービス要求は、選択されたサービスによって実行されるサービスのクラスを示している。サービス要求は、言語の変換、ファイルフォーマットの変換、媒体の変換、情報の転送、合成、それ以外の変形の少なくとも一を含む。しかしながら、本発明はこれらのサービス要求に限定されるものではない。例えば、一の実施形態では、サービス要求は、有価証券明細書の見積価格をリトリーブしたり、パーソナライズされたニュースをリトリーブしたり、パーソナライズされた買い物情報をリトリーブしたり、などする。さらに、サービス要求は、本発明の範囲から逸脱することなく、要素サービス要求に再帰的に分離されてよい。サービス要求が決定された後、制御はステップＳ１６００に進む。
【００８１】
ステップＳ１６００で、サービス要求のデータ特徴およびコンテクスト特徴が決定される。データ特徴は、要求を記述する特徴、要求者（要求装置）、および所望される結果を含むが、本発明はこれらに限定されるものではない。コンテクスト特徴は、時刻、サービス負荷情報等を含むが、本発明はこれらに限定されるものでもない。例えば、一の実施形態では、サービス要求のデータ特徴は、処理対象のドキュメントの言語、ドキュメント中のワード数、ドキュメントのジャンルおよびクラス内のサービスを区分する上で有用なデータの任意の公知のあるいは今後特定される特徴の少なくとも一を記述してよい。同様に、コンテクスト特徴は、軽負荷のサービスを識別できるようにする時刻の値を含む。サービス要求のデータ特徴が決定された後、制御はサービスマップが決定されるステップＳ１７００に進む。
【００８２】
サービスマップは、データ特徴およびコンテクスト特徴の少なくとも一の区別化パターンに基づいてサービスにサービス要求を経路付ける。別の例示的な実施形態では、関連は機械学習、統計的分析、サービス品質フィードバック等に基づく。
【００８３】
例えば、本発明による一の例示的な実施形態では、少なくとも「０．９５」という可読性値と「ＳＡＬＥＳ（販売）」のドメインを備えたテキストファイル「Ｄ３ＭＬＫＵＳＡ」の英語−仏語翻訳要求が、サービス「Ｓ９２」に転送される。サービス「Ｓ９２」は、サービス「Ｓ９２」のデータ特徴表現およびコンテクスト特徴表現と、サービス要求のデータ特徴表現およびコンテクスト特徴表現と、の間の類似性の程度に基づいて、サービスの英語−仏語翻訳サービスクラスの他のサービスに優って選ばれる。逆に、サービス要求のワード長特徴の重みが低減された場合には、サービスプロバイダ「Ｓ９５」が最も類似したデータ特徴表現およびコンテクスト特徴表現を有するサービスプロバイダとして選択される。
【００８４】
決定されたサービスマップは、例示的なデータ特徴表現およびコンテクスト特徴表現、または、データ特徴ベクトルおよびコンテクスト特徴ベクトルと、要求されたサービスクラスを提供できるサービスと、の関連を反映している。例えば、一の実施形態では、英語−仏語翻訳サービスのクラスの各サービスは、過去に翻訳されたドキュメントのジャンル、過去に翻訳されたドキュメント中のワードとセンテンスの数、サービスを区別する上で有用な他の公知のまたは今後決定されるデータ特徴の少なくとも一を記述するデータ特徴表現およびコンテクスト特徴表現を含むデータ特徴パターンと関連付けられる。様々な他の実施形態では、時刻、サービス負荷等のコンテクスト特徴も含まれる。サービス要求のデータ特徴およびコンテクスト特徴は、要求されたサービスクラスのサービスからサービスを選択するために、サービスマップとともに使用される。
【００８５】
本発明の別の例示的な実施形態では、サービスマップのデータ特徴パターンは各サービスと関連付けられる例示的なドキュメントのデータ特徴およびコンテクスト特徴の少なくとも一から学習される。オプションで、新しいサービスが追加されると、サービスマップは更新される。サービスマップの動的な更新により、新規サービス、新規データ特徴、および新規コンテクスト特徴の関連を、それらが使用可能になるように、サービスマップに組み込むことができる。サービスマップが決定されると、制御はステップＳ１８００に進む。
【００８６】
ステップＳ１８００では、サービスは、サービス要求のデータ特徴およびコンテクスト特徴の少なくとも一方とサービスマップとに基づいて決定される。例えば、一の例示的な実施形態では、ドキュメントの英語から仏語への翻訳についてのサービス要求は、ドキュメントおよび要求を記述するデータ特徴およびコンテクスト特徴の少なくとも一と関連付けられている。サービス要求データ特徴は、ドキュメントが、ＧＭＴ（グリニッジ標準時）１７：００のファイルサイズ１２００Ｋの技術ドキュメントであることを示している。サービス要求のデータ特徴は、ファイルサイズ１２００Ｋの技術ドキュメントを処理できる英語−仏語翻訳サービスクラスのサービスからサービスを選択するために使用される。サービスがサービスマップに基づいて決定された後、制御はステップＳ１９００に進む。
【００８７】
サービス要求の結果が、ステップＳ１９００で決定される。サービス要求の結果は、マルチメディアファイル、ストリーミング音声ファイルまたはビデオファイル、新しい情報等である。サービス要求の結果が決定した後に、オプションで、制御はステップＳ２０００に進む。
【００８８】
オプションのステップＳ２０００では、オプションで、結果のサービス品質が決定される。サービス品質はサービス品質の客観的測定値と主観的測定値を含む。したがって、様々な例示的な実施形態の一では、要求者からのフィードバック情報がサービス品質測定値を生成するために使用される。サービス品質測定値は、既知の基準、または、既知のテスト結果と、サービス要求結果と、を比較することによっても決定できる。基準、または、既知のテスト結果からの何らかの偏差が決定される。一の例示的な実施形態では、既知の基準からの偏差がより少ないサービスに、より高いサービス品質値が割り当てられる。テスト結果のサービス品質が決定された後、制御はオプションのステップＳ２１００に進む。
【００８９】
オプションのステップＳ２１００では、サービスマップがサービス品質とサービスのデータ特徴とに基づいて更新される。したがって、低いサービス品質値を備えたサービスからのサービスは、一般的に、他のなんらかの要因によって解消されない限り、低減された選択尤度と関連付けられる。逆に、高いサービス品質測定値を備えたサービスは、増大された選択尤度と関連付けられる。サービスマップが更新された後で、制御はステップＳ２２００に進む。
【００９０】
ステップＳ２２００では、処理されるべきさらなるサービス要求があるか否かについて決定される。処理されるべきさらなるサービス要求があると決定されると、制御はステップＳ１６００に進む。その後、さらなるサービス要求がなくなるまで、あるいは、セッションが終了されるまで、Ｓ１６００〜Ｓ２２００のステップが繰り返される。セッションが終了されるか、あるいは、さらなるサービス要求がなくなると、制御はステップＳ２３００に進み、プロセスは終了する。
【００９１】
図８は、本発明によるサービス品質を決定するための第一の例示的な方法である。プロセスはステップＳ２０００で開始し、ステップＳ２００５に進む。ステップＳ２００５では、フィードバックサービス品質測定値が決定される。別の実施形態では、フィードバックサービス品質測定値が、ユーザの明示的測定値および暗示的測定値の少なくとも一、検証されたサービス、および、戻される結果の信頼度を示す第三者インジケータ、の少なくとも一に基づいている。明示的な表示は、調査回答、トラブルチケットデータベースの情報等を含むが、本発明はこれらに限定されるものではない。暗示的サービス品質表示は、サービスプロバイダと関連付けられる使用頻度等を含むが、本発明はこれらに限定されるものでもない。明示的および暗示的フィードバックサービス品質測定値は、本発明の範囲から逸脱せずに、単独でまたは組み合わせて使用することができる。制御はステップＳ２０１０に進む。
【００９２】
ステップＳ２０１０では、客観的なサービス品質測定値が決定される。別の例示的な実施形態では、客観的なサービス品質測定値は一または複数のサービスプロバイダから得られた結果の比較に基づいている。当該結果は、ユーザ、サービスプロバイダ、および、既知の第三者の少なくとも一からの既知のテスト結果または基準結果と比較される。既知のテスト結果または基準との偏差が識別され、客観的なサービス品質測定値を提供するために使用される。例えば、一の例示的な実施形態では、人間によって検証された英語−仏語翻訳ドキュメントが、テスト結果または基準テスト結果として使用される。英語のドキュメントが英語−仏語翻訳のサービスクラスの中の一または複数のサービスに提出される。各サービスからの結果は、既知のテスト結果または基準テスト結果と比較される。差異が識別され、選択されたサービスの客観的なサービス品質測定値を決定するために使用される。別の例示的な実施形態では、フィードバックサービス品質測定値および客観的なサービス品質測定値が結合され、単一のサービス品質測定値となる。客観的なサービス品質測定値が決定された後、制御はステップＳ２０１５に進む。
【００９３】
サービスのサービス品質測定値が、決定されたフィードバックサービス品質測定値および客観的なサービス品質測定値に基づいて、ステップＳ２０１５で決定される。すなわち、サービスプロバイダによって提供される各サービスは、サービス品質測定値と関連付けられる。サービスのサービス品質測定値が決定された後、制御はステップＳ２０２０に続行し、プロセスは（図７に示されるルーチンに）戻る。制御は図７のステップＳ２１００に進む。
【００９４】
図９は、本発明による例示的な仲介業務サービスのためのシステム１００である。仲介業務サービスのためのシステム１００は、メモリ２０、プロセッサ３０、特徴決定回路４０、サービスマップ決定回路５０、オプションのサービス品質測定値決定回路６０、サービス決定回路７０、および、オプションのサービス（品質）調整回路８０から構成される。構成要素の各々は、サービス１（５００）〜サービス５（５０４）、通信可能パーソナルコンピュータ４００、および、ドキュメント３００〜３０２へのアクセスを提供する情報リポジトリ２００に、入出力回路１０を介して接続されている。
【００９５】
通信可能パーソナルコンピュータ４００のユーザは、テキストドキュメント３０１を音声フォーマットへ変換するサービスのサービス要求を開始する。サービス要求は仲介業務サービスのためのシステム１００に転送される。仲介業務サービスのためのシステム１００のプロセッサ３０は、通信リンク９９を介して、テキストドキュメント３０１をリトリーブする。プロセッサは、特徴決定回路または特徴決定ルーチン４０を動作させることにより、サービス要求のデータ特徴およびコンテクスト特徴を決定する。データ特徴は、言語、ジャンル、スタイル、フォーマット、サイズ、および、サービスクラス中でサービスを区別するのに有用な、公知のあるいは今後開発される特徴、の少なくとも一を含んでよいが、本発明はこれらに限定されるものではない。
【００９６】
コンテクスト特徴は、時刻、サービスの場所、および、所与のサービスクラスのサービスを区別するのに有用な、公知のあるいは今後開発される特徴、の少なくとも一を含んでよい。プロセッサ３０は、サービスマップを決定するために、サービスマップ決定回路５０を動作させる。サービスマップはサービスを区別化パターンと関連付ける。区別化パターンはサービスクラス内のサービス選択に供される。サービス決定回路７０は、サービス要求のデータパターンおよびコンテクストパターン、および、サービスマップの中に含まれる区別化パターンに基づいて、テキスト−音声変換サービスを識別するために動作する。
【００９７】
オプションのサービス品質測定値決定回路６０は、結果の一または複数の品質測定値を決定するために動作する。サービス品質測定値は、暗示的フィードバックインジケータおよび明示的フィードバックインジケータの少なくとも一、客観的評価および主観的評価の少なくとも一、等を含むが、本発明はこれらに限定されるものではない。サービス品質測定値は、サービスがどの程度適切に実行されたのか、あるいは、ユーザが結果にどの程度満足しているのか、を示す。例えば、本発明の一の実施形態では、自動音声認識が結果として生成された音声ドキュメントに適用される。認識された音声は、次に、テキストドキュメント３００、および、生じ得るエラーとして識別される差異と比較される。
【００９８】
プロセッサ３０は、サービス品質測定値に基づいて、サービスマップを調整するためにオプションのサービス（品質）調整回路８０を動作させる。本発明の別の例示的な実施形態においては、サービスマップに対する調整は、新しいサービスの追加、旧いサービスの削除、区別化パターンの改訂、および、サービスと関連付けられている品質測定基準の更新、の少なくとも一のために使用される。したがって、新しいサービスが容易に追加される。結果として生成された変換済み音声ドキュメントは、通信可能パーソナルコンピュータ４００のユーザに戻される。
【００９９】
仲介業務サービスのためのシステム１００の別の実施形態では、上記された回路１０〜８０の各々が適切にプログラミングされた汎用コンピュータの一部として実現できる。また、仲介業務サービスのためのシステム１００の上記された回路１０〜８０は、物理的な別個のハードウェア回路として実現されてもよい。当該ハードウェア回路はＡＳＩＣで実現されてもよく、ＦＰＧＡ、ＰＤＬ、ＰＬＡまたはＰＡＬを使用して実現されてもよく、あるいは、離散論理素子または離散回路素子を使用して実現されてもよい。上記された仲介業務サービスのためのシステム１００の回路１０〜８０が採るであろう特定の形式は、設計上の選択であることが、当業者には明白であり予測可能であろう。
【０１００】
さらに、仲介業務サービスのためのシステム１００および上記された回路の各々の少なくとも一はソフトウェアルーチン、プログラミングされた汎用コンピュータ、特殊目的コンピュータ、マイクロプロセッサ等で実行されるマネージャまたはオブジェクトとして実現することができる。この場合、仲介業務サービスのためのシステム１００および上記された回路の各々の少なくとも一は、サーバー常駐リソースなどとして、通信網に埋め込まれた一または複数のルーチンとして実現することができる。仲介業務サービスのためのシステム１００および上記された回路は、ウェブサーバーまたはクライアントデバイスのハードウェアおよびソフトウェアシステムのように、ソフトウェアおよびハードウェアの少なくとも一を含むシステムに、仲介業務サービスのためのシステム１００を物理的に組み込むことによっても実現することができる。
【０１０１】
図９に示されるメモリ２０は、揮発性または不揮発性の可変メモリ、もしくは、非可変すなわち固定メモリを使用して実現できる。揮発性メモリなのかあるいは不揮発性メモリなのかに関係なく、可変メモリは、スタティックまたはダイナミックＲＡＭ、フロッピー（登録商標）ディスクとディスクドライブ、書き込み可能または書き換え可能光ディスクとディスクドライブ、ハード（ディスク）ドライブ、フラッシュメモリ等を使用して実現できる。同様に、非可変すなわち固定メモリは、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ およびＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭディスクなどの光ＲＯＭディスク、およびディスクドライブ等の一またはいくつかを使用して実現できる。
【０１０２】
図１および図９に示される通信リンク９９は、ダイレクトケーブル接続、ワイドエリアネットワークまたはローカルエリアネットワークを介しての接続、イントラネットを介しての接続、インターネットを介しての接続、内部バスを介してのコンピュータ内での接続、および任意の分散型処理ネットワークまたはシステムを介しての接続、の少なくとも一を含む、仲介業務サービスのためのシステム１００に通信装置を接続するための公知のまたは今後開発される任意のデバイスまたはシステムであってよい。一般的に、通信リンク９９は、デバイスを接続し、通信を容易にするために使用できる公知のまたは今後開発される任意の接続システムまたは接続構造であってよい。
【０１０３】
さらに、通信リンク９９は、ネットワークへの有線リンクであってもよいし、無線リンクであってもよい。ネットワークは、ローカルエリアネットワークであってもよいし、ワイドエリアネットワークであってもよいし、イントラネットであってもよいし、インターネットであってもよいし、または他の任意の分散型処理記憶ネットワークであってもよい。
【０１０４】
図１０は、本発明による第一の例示的なサービスマップ１１００である。第一のサービスマップ１１００は、サービスクラス識別子部分１１１０、サービス識別子部分１１２０、データ特徴部分１１３０および品質部分１１４０を含む。
【０１０５】
第一の例示的なサービスマップ１１００の一行目のサービス識別子部分１１１０は、値「２ＢＱ７３」を有する。値「２ＢＱ７３」はサービスの種類を示す。例えば、本発明の一の例示的な実施形態では、値「２ＢＱ７３」は英語−仏語翻訳サービスのクラスと関連付けられている。一または複数のサービスが、各サービスクラスに関連付けられている。
【０１０６】
サービスＩＤ部分１１２０は、値「Ｓ３」を有する。この値は仲介業務サービスのためのシステムのサービスを一意に識別する。データ特徴部分１１３０は、値「Ａ１Ｂ１Ｃ２Ｄ５Ｅ６Ｆ０．９５」を有する。この値はサービス「Ｓ３」と関連付けられている例示的なデータ特徴表現またはデータ特徴ベクトルを示す。別の実施形態では、コンテクスト特徴がコンテクスト特徴表現に含まれているか、あるいは、コンテクスト特徴がデータ特徴表現と組み合わされている。品質部分１１４０は、値「０．９０」を含む。これは、どの程度適切にサービスが実行されるのかを示す。別の実施形態では、品質測定値は、明示的なフィードバック、暗示的なフィードバック、主観的なフィードバック、客観的なフィードバックおよび任意の他の種類のフィードバックの少なくとも一に基づいている。品質部分１１４０の値は、特定の測定基準、特定のデータ特徴およびサービス要求のコンテクストに基づいて、サービスがどの程度適切に実行されるのかについて示すために使用される。
【０１０７】
例示的なサービスマップ１１００の二行目のサービスクラスＩＤ部分１１１０は、値「２ＢＱ７３」を有する。これは、サービスが英語−仏語翻訳サービスのクラスに関連付けられていることを示している。サービスＩＤ部分１１２０は値「Ｓ６」を有する。値「Ｓ６」は仲介業務サービスのためのシステムのサービスを一意に識別する。データ特徴部分１１３０は値「Ａ７Ｂ６Ｃ４Ｄ２Ｅ３Ｆ０．７５」を有する。この値は、「Ｓ６」サービスと関連付けられているデータ特徴を含む、例示的なデータ特徴表現またはデータ特徴ベクトルを示している。本発明による一の実施形態では、サービス要求は、該サービス要求のデータ特徴とデータ特徴部分１１３０に記憶されているデータ特徴との類似性に基づいて、サービスに経路付けられる。別の実施形態では、コンテクスト特徴も含まれる。例示的なデータ特徴表現またはデータ特徴ベクトルは、ファイルの平均サイズ、データの言語、および、クラスのサービスを区別するのに有用な様々な他のデータ特徴の少なくとも一を含む。（サービス）品質部分１１４０は、サービスの品質を示す値「０．９５」を有する。
【０１０８】
例示的なサービスマップ１１００の三行目のサービスクラスＩＤ部分１１１０は、値「２ＢＱ７３」を有する。これは、サービスが英語−仏語翻訳サービスのクラスと関連付けられていることを示している。サービスＩＤ部分１１２０は、仲介業務サービスのためのシステムのサービスを一意に識別する値「Ｓ７」を有する。データ特徴部分１１３０は「Ａ１Ｂ１Ｃ２Ｄ５Ｅ５Ｆ０．８０」を有する。この値は、「Ｓ７」サービスと関連付けられたデータ特徴を示す。サービス要求は、該サービス要求のデータ特徴とデータ特徴部分１１３０に記憶されているデータ特徴との類似性に基づいて、サービスに経路付けられる。例示的なデータ特徴表現またはデータ特徴ベクトルは、ファイルの平均サイズ、データの言語、および、クラスの中のサービスを区別する様々な区別化パターン、の少なくとも一を含む。品質部分１１４０は、サービスの品質を示す値「０．９０」を有する。
【０１０９】
例示的なサービスマップ１１００の最後の行のサービスクラスＩＤ部分１１１０は、値「Ｂ５５Ｃ４」を有する。値「Ｂ５５Ｃ４」は、ドキュメントを要約するサービスと関連付けられている。
【０１１０】
サービスＩＤ部分１１２０は、値「Ｓ４」を有する。この値は、サービスを一意に識別する。データ特徴部分１１３０は、値「Ａ２Ｃ５Ｄ６Ｅ７Ｆ０．８９」を有する。この値は、サービスの例示的なデータ特徴表現またはデータ特徴ベクトルを反映している。別の例示的な実施例の一では、サービスと関連付けられた例示的なデータ特徴表現またはデータ特徴ベクトルは、当該サービスと以前に関連付けられたトランザクションを反映している。品質部分１１４０は値「０．８０」を有する。これは結果のサービス品質を示している。
【０１１１】
別の例示的な実施形態では、サービスプロバイダの例示的なデータ特徴とサービス要求のデータ特徴ベクトルとの間のユークリッド距離が、機能上同一のサービスを区別するために使用される。しかしながら、本発明の範囲から逸脱することなく、例示的なデータ特徴表現とサービス要求のデータ特徴との間の類似性の他の基準も使用できることが明らかである。
【０１１２】
図１１は、本発明による第二の例示的なサービストランザクション記憶構造１３００である。第二のサービストランザクション記憶構造は、トランザクション識別子部分１３０５、サービスクラス識別子部分１３１０、サービス識別子部分１３１５、要求者識別子部分１３２０、ドキュメント種別部分１３２５、ワード長部分１３３０、センテンス長部分１３３５、可読性部分１３４０、言語部分１３４５、ドメイン部分１３５０、ドキュメント部分１３５５、結果部分１３６０、および品質部分１３６５、を含む。
【０１１３】
第二の例示的なサービストランザクション記憶構造１３００の一行目のトランザクション識別子部分１３０５は、値「１」を有する。値「１」は、サービストランザクション記憶構造内でトランザクションを一意に識別する。トランザクション識別子は数字、英数字シーケンス、または、特定のトランザクションを一意に識別するのに有用な任意の情報を含んでよい。
【０１１４】
サービスＩＤ部分１３１０は、値「９ＥＢ７３」を有する。この値は、トランザクションが英語−仏語翻訳クラスのサービスであることを示している。複数のサービスが同じサービスクラスを提供してよい。サービス識別子部分１３１５は値「Ｓ１」を有する。この値はサービスを一意に識別する。サービス識別子部分１３１５の値は、サービスの実行を選択し、同じサービスクラスを提供する他のサービスと比較することができるようにする。オペレーションの選択と指示は、傾向およびパターンの識別を容易にする。
【０１１５】
要求者ＩＤ部分１３２０は、値「３４Ａ７６Ｔ」を有する。この値はサービス要求を開始する要求者のアイデンティティを示している。要求者識別子部分１３２０の値は、トランザクション情報の履歴の傾向および他の区別化パターンの少なくとも一に基づいて、顧客の好みを識別するために使用される。
【０１１６】
ドキュメント種別部分１３２５は、処理されるべきドキュメントまたはファイルの種別に基づいて、トランザクションの分類、分離、および、クラスタリングの少なくとも一において有用な値「ＴＥＸＴ（テキスト）」を有する。例えば、音声ファイル、ビデオファイルおよびテキストファイルが識別され、関連する種別のドキュメントに影響を及ぼす区別化パターンを識別するためにグループ化される。サービスに影響を及ぼすさらなる特徴を組み込むために、新しいデータ特徴が追加されてよい。追加されたデータ特徴に適合する新しいサービス要求は、新しいデータ特徴に基づいて、適切なサービスに送られる。例えば、ドキュメント種別部分１３２５の値「ＴＥＸＴ」は、ソースドキュメントがテキストドキュメントであることを示している。データ特徴パターンの分析が区別化パターンを決定するために実行される。区別化パターンは、特定の種別のテキストドキュメントで、よりよく機能するサービスを示すために使用される。本発明の範囲から逸脱することなく、ドキュメント種別部分が、テキスト、音声、ビデオ、画像、および、公知のあるいは今後開発されるドキュメントの種別の少なくとも一を示してよいことは明らかであろう。
【０１１７】
ワード長部分１３３０は値「５」を有する。この値はドキュメントのワードの平均長を示している。平均ワード長についての情報は、ドキュメントを最も適切に処理できるサービスプロバイダの識別を容易にする。
【０１１８】
センテンス長部分１３３５は値「５」を有している。該値は、ドキュメントのセンテンスの平均長を反映している。センテンスの平均長情報は、トランザクションのクラスタリング、および、センテンス長によって影響を受ける区別化パターンおよび傾向の少なくとも一に有用である。
【０１１９】
可読性部分１３４０は、値「０．９５」を有する。これはドキュメントの可読性を示している。本発明による別の例示的な実施形態では、可読性測定値はキンケード可読性インデックス（Ｋｉｎｃａｉｄ ｒｅａｄａｂｉｌｉｔｙ ｉｎｄｅｘ）スコアである。しかしながら、本発明の範囲を逸脱することなく、公知のあるいは今後開発される可読性測定値が使用されてよいことは明らかであろう。
【０１２０】
言語部分１３４５は、値「ＥＮＧＬＩＳＨ（英語）」を有する。これは、サービスによって操作されるドキュメントの言語を示している。ドメイン部分１３５０は、値「ＳＡＬＥＳ（販売）」を有する。値「ＳＡＬＥＳ」は、ドキュメントが販売ドメインにあることを示している。ドキュメント部分１３５５は、値「Ｄ３ＭＬＫＵＳＡ」を有する。これは、サービスによって操作されるドキュメントの名称を示している。様々な他の実施形態では、当該値はファイル名、ＵＲＬ、ＵＲＩおよびドキュメントへの任意の他の参照の少なくとも一である。
【０１２１】
結果部分１３６０は、値「ＲＦＲ５６４ＦＦ１」を有する。この値は結果を含むファイルの名称を示している。品質部分１３６５は、結果の品質を示す値「０．９５」を有する。
【０１２２】
第二の例示的なサービストランザクション記憶構造１３００の二行目は、値「２」、「９ＥＢ７３」、「Ｓ１」、「３４Ａ７６Ｔ」、「ＴＥＸＴ（テキスト）」、「５」、「５」、「０．６０」、「ＥＮＧＬＩＳＨ（英語）」、「ＳＡＬＥＳ（販売）」、「ＤＦＧ５４ＳＳＳＳ」、「ＲＦＲＥＤＣＦＳ」、「０．６０」を有する。これらの値は、第一の識別されたサービストランザクションが、サービス「Ｓ１」によって実行されるサービスクラス「９ＥＢ７３」と関連付けられ、要求者「３４Ａ７６Ｔ」によって要求されていることを示している。ソースドキュメントの種別は種別「ＴＥＸＴ（テキスト）」であり、平均長「５」のワードと、平均長「５」のセンテンスを含んでいる。ドキュメントは、可読性インデックス「０．６０」と関連付けられており、「ＥＮＧＬＩＳＨ（英語）」で記載されており、「ＳＡＬＥＳ（販売）」ドメインと関連付けられている。ソースドキュメントは「ＤＦＧ５４ＳＳＳＳ」であり、結果ファイル名は「ＲＦＲＥＤＣＦＳ」である。結果はサービス品質測定値「０．６０」と関連付けられている。
【０１２３】
第二の例示的なサービストランザクション記憶構造１３００の三行目は、値「９ＥＢ７３」、「Ｓ１」、「３４Ａ７６Ｔ」、「ＴＥＸＴ（テキスト）」、「５」、「８」、「０．７５」、「ＥＮＧＬＩＳＨ（英語）、「ＴＥＣＨＮＩＣＡＬ（技術）」、「Ｄ４３２１ＳＤＦＲ」、「ＲＦＲ４３２Ｓ４」、「０．８１」を有する。これらの値は、第一の識別されたサービストランザクションが、サービス「Ｓ１」によって実行されるサービスクラス「９ＥＢ７３」と関連付けられており、要求者「３４Ａ７６Ｔ」によって要求されていることを示している。操作されるドキュメントの種別は種別「ＴＥＸＴ（テキスト）」であり、平均長「５」のワードと、平均長「８」のセンテンスを含んでいる。ドキュメントは可読性インデックス「０．７５」と関連付けられ、「ＥＮＧＬＩＳＨ（英語）」で記載されており、「ＴＥＣＨＮＩＣＡＬ（技術）」ドメインと関連付けられている。ソースドキュメントは「Ｄ４３２１ＳＤＦＲ」であり、結果のファイル名は「ＲＦＲ４３２Ｓ４」である。結果はサービス品質測定値「０．８１」と関連付けられている。
【０１２４】
第二の例示的なサービストランザクション記憶構造１３００の四行目は、値「４」、「９ＥＢ７３」、「Ｓ１」、「３４ＡＺ６Ｔ」、「ＴＥＸＴ（テキスト）」、「５」、「８」、「０．６０」、「ＥＮＧＬＩＳＨ（英語）」、「ＳＡＬＥＳ（販売）」、「Ｄ４５６７８ＶＳＭ」、「ＲＦＲＤＥ４３２」、「０．９５」を有する。これらの値は、第一の識別されたサービストランザクションがサービス「Ｓ１」によって実行されるサービスクラス「９ＥＢ７３」と関連付けられ、要求者「３４ＡＺ６Ｔ」によって要求されることを示している。操作されるドキュメントの種別は種別「ＴＥＸＴ（テキスト）」であり、平均長「５」のワードと、平均長「８」のセンテンスを含んでいる。ドキュメントは可読性インデックス「０．６０」と関連付けられており、「ＥＮＧＬＩＳＨ（英語）」で記載されており、「ＳＡＬＥＳ（販売）」ドメインと関連付けられている。ソースドキュメントは「Ｄ４５６７８ＶＳＭ」であり、結果ファイル名は「ＲＦＲＤＥ４３２」である。結果はサービス品質測定値「０．９５」と関連付けられている。
【０１２５】
第二の例示的なサービストランザクション記憶構造１３００の最後の行は、値「Ｎ」、「Ｂ５５Ｃ４」、「Ｓ４」、「Ｊ７３ＦＪＫ」、「ＴＥＸＴ（テキスト）」、「３」、「５」、「０．８９」、「ＥＮＧＬＩＳＨ（英語）」、「ＳＡＬＥＳ（販売）」、「Ｄ４ＢＭＺＳＷＤ」、「Ｒ４５６７ＧＴＲ」、「０．８７」を有する。これらの値は、第一の識別されたサービストランザクションがサービス「Ｓ４」で実行されるサービスクラス「Ｂ５５Ｃ４」と関連付けられ、要求者「Ｊ７３ＦＪＫ」によって要求されることを示している。操作されるドキュメントの種別は種別「ＴＥＸＴ（テキスト）」であり、平均長「３」のワードと、平均長「５」のセンテンスと、を含んでいる。ドキュメントは可読性インデックス「０．８９」と関連付けられ、「ＥＮＧＬＩＳＨ（英語）」で記載されており、ドメイン「ＳＡＬＥＳ（販売）」と関連付けられている。ソースドキュメントは「Ｄ４ＢＭＺＳＷＤ」であり、結果ファイル名は「Ｒ４５６７ＧＴＲ」である。結果はサービス品質測定値「０．８７」と関連付けられている。
【０１２６】
図１２は、本発明による第三の例示的なサービストランザクション記憶構造１４００である。第三のサービストランザクション記憶構造１４００は、トランザクション識別子部分１４０５、サービスクラス識別子部分１４１０、サービス識別子部分１４１５、要求者ＩＤ部分１４２０、ドキュメント種別部分１４２５、ビットレート部分１４３０、フォーマット部分１４３５、振幅部分１４４０、エネルギー部分１４４５、ドキュメント部分１４５０、結果部分１４５５、品質部分１４６０、を含む。
【０１２７】
第三の例示的なサービストランザクション記憶構造１４００の一行目は、値「１」、「ＴＶＢ７３」、「Ｓ２」、「３４Ａ７６Ｔ」、「ＡＵＤＩＯ（音声）」、「３０Ｋ」、「ＭＰ−３」、「０．９０」、「０．９５」、「Ｄ４５ＦＧ５４Ｓ」、「ＲＲＥＤ５３Ｓ」、「０．８０」を有する。これらの値は、トランザクション識別子値「１」によって識別されるサービス要求が、サービス「Ｓ２」によって要求者「３４Ａ７６Ｔ」に提供されるサービスタイプ「ＴＶＢ７３」に対する要求であることを示している。サービス要求は、振幅「０．９０」とエネルギー「０．９５」とを有するＭＰ−３フォーマットの３０Ｋビットレートと関連付けられた「ＡＵＤＩＯ（音声）」ドキュメントを操作する。ドキュメントは、ファイル「Ｄ４５ＦＧ５４Ｓ」に記憶され、結果はファイル「ＲＲＥＤ５３Ｓ」に記憶される。サービスの品質は値「０．８０」を与えられている。
【０１２８】
第三の例示的なサービストランザクション記憶構造１４００の最後の行は、値「Ｎ」、「Ｑ８５Ｃ４」、「Ｓ５」、「Ｊ７３ＦＪＫ」、「ＡＵＤＩＯ（音声）」、「６０Ｋ」、「ＭＰ−４」、「０．８２」、「０．８９」、「Ｄ４３２ＳＷＳ」、「ＲＧＦＲ４３」、「０．９１」を有する。これは、サービストランザクションが、サービス「Ｓ５」によって実行されるサービスクラス「Q８５Ｃ４」と関連付けられ、要求者「Ｊ７３ＦＪＫ」によって要求されることを示す。ドキュメントの種別は、平均振幅「０．８２」と平均エネルギー「０．８９」とを有する「ＭＰ−４」フォーマットのビットレート「６０Ｋ」で符号化された種別「ＡＵＤＩＯ（音声）」である。ソースドキュメントは「Ｄ４３２ＳＷＳ」であり、結果ファイル名は「ＲＧＦＲ４３」である。結果はサービス品質測定値「０．９１」と関連付けられている。
【０１２９】
図１３は、本発明による第四の例示的なサービストランザクション記憶構造１５００である。第四のサービストランザクション記憶構造１５００は、トランザクション識別子部分１５０５、サービスクラス識別子部分１５１０、サービス識別子部分１５１５、要求者識別子部分１５２０、ドキュメント種別部分１５２５、フレームレート部分１５３０、サイズ部分１５３５、色部分１５４０、エネルギー部分１５４５、ショット長部分１５５０、人物（人物を含むか否かを示す）部分１５５５、ドキュメント部分１５６０、結果部分１５６５、および品質部分１５７０を含む。
【０１３０】
第四の例示的なトランザクション記憶構造１５００の一行目は、値「１」、「２ＱＢ７３」、「Ｓ３」、「３４Ａ７６Ｔ」、「ＶＩＤＥＯ（ビデオ）」、「６」、「９５Ｋ」、「１６Ｍ」、「０．９５」、「２」、「Ｙ」、「Ｄ３１ＳＥＤＸＡ」、「ＲＣＨＹＴ」、「０．９５」を有する。これらの値は、トランザクション識別子値「１」によって識別されるサービス要求が、要求者「３４Ａ７６Ｔ」にサービスプロバイダ「Ｓ３」によって提供されるサービスクラス「２ＱＢ７３」のサービスに対する要求であることを示している。該サービス要求は、フレームレート「６」、色数「１６００万」、エネルギー「０．９５」、ショット長「２」秒と関連付けられ、ビデオの中に人物（の画像）を含む、サイズ「９５Ｋ」の種別「ＶＩＤＥＯ（ビデオ）」のドキュメントを操作する。ドキュメント名は「Ｄ３１ＳＥＤＸＡ」であり、結果（ファイル）名は「ＲＣＨＹＴ」であり、要求されたサービス品質は「０．９５」である。
【０１３１】
第四の例示的なトランザクション記憶構造１５００の最後の行は、値「Ｎ」、「ＬＰ５Ｃ４」、「Ｓ８」、「Ｊ７３ＦＪＫ」、「ＶＩＤＥＯ（ビデオ）」、「６」、「１００Ｍ」、「１６Ｍ」、「０．８９」、「２」、「Ｙ」、「Ｄ５６ＭＮＲＦＦＦ」、「ＲＪＨＹＴＧ」、「０．８２」を含む。これらの値は、トランザクション識別子値「Ｎ」によって識別されるサービス要求が、要求者「Ｊ７３ＦＪＫ」にサービスプロバイダ「Ｓ８」によって提供される、サービスクラス「ＬＰ５Ｃ４」のサービスに対する要求であることを示している。サービス要求は、フレームレート「６」、色数「１６００万」、エネルギー「０．８９」、ショット長「２」秒と関連付けられ、ビデオの中に人物（の画像）を含むサイズ「１００Ｍ」の種別「ＶＩＤＥＯ（ビデオ）」のドキュメントを操作する。ドキュメント名は「Ｄ５６ＭＮＲＦＦＦ」であり、結果（ファイル）名は「ＲＪＨＹＴＧ」であり、品質は「０．８２」である。
【０１３２】
図１４は、本発明による第五の例示的なサービストランザクション記憶構造１６００である。第五の例示的なサービストランザクション記憶構造１６００は、トランザクション識別子部分１６０５、サービスクラス識別子部分１６１０、サービス識別子部分１６１５、要求者ＩＤ部分１６２０、ドキュメント種別部分１６２５、サイズ部分１６３０、フォーマット部分１６３５、人物／顔部分１６４０、写真／描画部分１６４５、屋外／室内部分１６５０、色部分１６５５、平均エネルギー部分１６６０、ドキュメント部分１６６５、結果部分１６７０、および品質部分１６７５を含む。
【０１３３】
第五の例示的なサービストランザクション記憶構造１６００の一行目は、値「１」、「５ＶＢ７３」、「Ｓ９」、「３４Ａ７６Ｔ」、「ＩＭＡＧＥ（画像）」、「１Ｍ」、［ＪＰＥＧ］、「Ｐ」、「Ｐ」、「Ｅ」、「１６Ｍ」、「０．９５」、「Ｄ４５ＧＦＲ４」、「ＲＡＤＥ４５」、「０．８１」を有する。これらの値は、トランザクション識別子値「１」によって識別されるサービス要求が、要求者「３４Ａ７６Ｔ」に、サービスプロバイダ「Ｓ９」によって提供されるサービスタイプ「５ＶＢ７３」に対する要求であることを示している。サービス要求は、「写真（Ｐ）」画像の中に「人物（Ｐ）」を含むフォーマット「ＪＰＥＧ」の画像と関連付けられる種別「ＩＭＡＧＥ（画像）」のドキュメントを操作する。画像は、色数「１６００万」、およびエネルギーレベル「０．９５」の「屋外（Ｅ）」の画像である。ドキュメントは「Ｄ４５ＧＦＲ４」に記憶され、結果は品質測定値「０．８１」と関連付けられ、「ＲＡＤＥ４５」に記憶される。
【０１３４】
第五の例示的なサービストランザクション記憶構造１６００の最後の行は、「Ｎ」、「Ｌ１５Ｃ４」、「Ｓ１２」、「Ｊ７３ＦＪＫ」、「ＩＭＡＧＥ（画像）」、「１０３Ｋ」、「ＰＮＧ」、「Ｐ」、「Ｐ」、「Ｉ」、「６４Ｋ」、「０．９９」、「Ｄ７８９ＪＨＴ」、「Ｒ６５ＧＴ５」、「０．９９」を有する。これらの値は、トランザクション識別子値「Ｎ」によって識別されるサービス要求が、要求者「Ｊ７３ＦＪＫ」にサービスプロバイダ「Ｓ１２」によって提供されるサービスタイプ「Ｌ１５Ｃ４」に対する要求であることを示している。画像は、色数「６４０００」、エネルギーレベル「０．９９」の「室内（Ｉ）」の画像である。ドキュメントは「Ｄ７８９ＪＨＴ」に記憶され、結果は品質測定値「０．９９」と関連付けられ、「Ｒ６５ＧＴ５」に記憶される。
【０１３５】
本発明は、上記された例示的な実施形態により説明されたが、多くの代替、変形が当業者になされるであろうことは明白である。したがって、上記されたように、本発明の例示的な実施形態は例示を目的としているのであり、本発明を限定するものではない。本発明の精神および範囲から逸脱することなく、本発明に様々な変更を加えられてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１３６】
【図１】本発明による仲介業務サービスのための例示的なシステムの概要である。
【図２】本発明による例示的なトレーニングサービス要求の論理フローの第一の概要である。
【図３】本発明による例示的なトレーニングサービス要求の論理フローの第二の概要である。
【図４】本発明によるサービスマップを決定する第一の例示的な方法のフローチャートである。
【図５】本発明によるサービスマップを決定する第二の例示的な方法のフローチャートである。
【図６】本発明による第一の例示的なサービストランザクション記憶構造である。
【図７】本発明による仲介業務サービスのための例示的な方法である。
【図８】本発明によるサービス品質を決定するための第一の例示的な方法を示す。
【図９】本発明による仲介業務サービスのための例示的なシステムである。
【図１０】本発明による第一の例示的なサービスマップである。
【図１１】本発明による第二の例示的なサービストランザクション記憶構造である。
【図１２】本発明による第三の例示的なサービストランザクション記憶構造である。
【図１３】本発明による第四の例示的なサービストランザクション記憶構造である。
【図１４】本発明による第五の例示的なサービストランザクション記憶構造である。
【符号の説明】
【０１３７】
２０  メモリ
３０  プロセッサ
５０  サービスマップ決定回路
７０  サービス決定回路
１００  仲介業務サービスのためのシステム
２００  情報リポジトリ
４００  通信可能パーソナルコンピュータ
５００〜５０４  サービス
【図１】
2006268848.tif 000003
【図２】
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【図３】
2006268848.tif 000005
【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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