(57)【要約】【課題】  大量のデータ、特に検索システムおよびその類似物からの大量のデータを分析するシステムおよび方法を提供すること。【解決手段】  システムは、検索エンジンからのデータを分析する。ユーザサーチバンドラは、ユーザサーチを分析し、類似するユーザサーチをユーザサーチバンドルにグループ化し、インテントプロセッサは、ユーザサーチバンドルに基づいてインテントを作る。ファクタジェネレータは、ユーザサーチおよび関連情報を検討して、ファクタを作り、各ファクタは、サーチリザルトのセットからの特定のリザルトに関する。リリーバンスクラシファイヤは、ファクタを受け取り、それに基づいて動作して、各リザルトのジャッジメントを作る。メトリックジェネレータは、ファクタおよびジャッジメントに基づいてメトリックを作り、データシンセサイザは、抽出されたデータをデータベースにフォーマットする。【選択図】  図２
2006120129.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索エンジンからのデータを分析するシステムであって、そこでは前記検索エンジンは、要求するユーザから受け取ったクエリストリングに基づいてサーチリザルトのセットを生成し、前記クエリストリングおよび前記サーチリザルトは、集合的にユーザサーチを含み、前記サーチリザルトは、少なくとも１つのリザルトを含み、各リザルトは、前記クエリストリングに関係すると思われるコンテンツの特定のアイテムを参照し、これによって、一連の関連するユーザサーチは、セッションを含み、前記検索エンジンは、各ユーザサーチおよび関連情報をストアするシステムにおいて、
そのようなユーザサーチのうちで類似するユーザサーチを見つけ、そのような類似するユーザサーチをユーザサーチバンドルにグループ化するためにユーザサーチを分析するユーザサーチバンドラ（ＵＳＢ）と、
前記ＵＳＢからのユーザサーチバンドルに基づいてインテントを作るインテントプロセッサ（ＩＰ）であって、各インテントは、互いに関係すると思われる１つまたは複数のセッションのグループである、インテントプロセッサ（ＩＰ）と、
ファクタを作るためにユーザサーチおよび関連情報を検討するファクタジェネレータ（ＦＧ）であって、各ファクタは、サーチリザルトのセットからの特定のリザルトに関し、各ファクタは、１つまたは複数のイベントに関係し、各イベントは、照会するユーザが実行した動作に関する１つの情報である、ファクタジェネレータ（ＦＧ）と、
前記リザルトのジャッジメントを作るために各リザルトについて前記ＦＧによって生成された前記ファクタを受け取り、それに基づいて動作するリリーバンスクラシファイヤ（ＲＣ）であって、前記ジャッジメントは、前記サーチリザルトからの前記リザルトへのアクセスを決定する際に前記リザルトを前記ユーザがどのように審判したかの判定を表す、リリーバンスクラシファイヤ（ＲＣ）と、
前記ＦＧによって生成された前記ファクタおよび前記ＲＣによって作られた前記ジャッジメントに基づいてメトリックを作るメトリックジェネレータ（ＭＧ）であって、各メトリックは、リザルト、ユーザサーチ、またはセッションに関する尺度である、メトリックジェネレータ（ＭＧ）と、
前記ＵＳＢ、ＩＰ、ＦＧ、ＲＣ、およびＭＧによって生成されたデータを抽出し、前記抽出されたデータを１つまたは複数のデータベースにフォーマットし、前記データベースをライブラリにストアし、これによって、フィードバックを提供するかレポートを生成するために前記データをレビューし、集計できるようにする、データシンセサイザ（ＤＳ）と
を含むことを特徴とするシステム。
【請求項２】
前記検索エンジンは、各クエリストリングと前記対応するサーチリザルトと関連情報とをデータウェアハウス内に正規化された形でストアし、前記システムは、さらに、前記データウェアハウスから前記正規化されたデータを取り出し、これを正規化し、前記正規化されたデータをデータストアにストアするノーマライザを含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記ＵＳＢは、クエリストリングの類似性およびサーチリザルトの類似性のうちの少なくとも１つについて前記ユーザサーチを分析することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
各イベントは、ユーザが、特定のリザルトの選択およびクローズのうちの少なくとも１つを実行した時刻を含み、前記ＦＧは、ユーザがリザルトを見た時間の長さを表す「ドエルタイム」ファクタを計算し、前記ドエルタイムファクタは、対応するタイムスタンプ付きイベントによってそれぞれが表される、前記ユーザが前記リザルトを選択した時刻および前記ユーザが前記リザルトをクローズした時刻の間の差に基づくことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記ＲＣは、「Ａｃｃｅｐｔ」ジャッジメント、「Ｅｘｐｌｏｒｅ」ジャッジメント、および「Ｒｅｊｅｃｔ」ジャッジメントのうちの少なくとも１つと、前記ジャッジメントがどれほど正しい可能性があるかの信頼度を示す対応する値とを含むジャッジメントを作ることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記ＦＧからエクスプリシットジャッジメントファクタを受け取り、それに基づいて前記ＲＣを生成するリリーバンスクラシファイヤトレーナをさらに含み、各エクスプリシットジャッジメントファクタは、対応するリザルトに関する前記ユーザからの明示的フィードバックを表し、前記ＲＣＴは、どのファクタがどのジャッジメントを暗示するかを前記エクスプリシットジャッジメントファクタから学習し、これに基づいて前記ＲＣを生成することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記ＭＧは、リザルトに関して、
前記ユーザは前記リザルトをどのようにランキングしたと審判したかに関するポジションメトリックと、
前記リザルトが前記サーチリザルト内でどのように位置付けられたかに関するリリーバンスポジションメトリックと、
前記ポジションメトリックおよび前記リリーバンスポジションメトリックに基づく、前記リザルトがあるべきであったところからどれほど「離れていた」かに関するミスランクドリザルトメトリックと
のうちの少なくとも１つを作ることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記ＩＰは、レビューされたユーザサーチバンドルに基づいて、セッションにまたがる共通のリザルトおよびセッションにまたがる共通のクエリタームを突き止めることによってセッション間の関係値を判定し、そのような共通のリザルトが見つかった場合にストレングスオブコモナリティを突き止め、そのようなストレングスオブコモナリティは、２つのセッションが共通の目的を有することによって互いに関係する可能性がどれほどあるかを表し、前記ＩＰは、所定の閾値を超えるストレングスオブコモナリティを有するセッション対をインテントにバンドルすることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記ＤＳは、前記抽出されたデータをリレーショナルデータベースにフォーマットすることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
検索エンジンからのデータを分析する方法であって、そこでは前記検索エンジンは、要求するユーザから受け取ったクエリストリングに基づいてサーチリザルトのセットを生成し、前記クエリストリングおよび前記サーチリザルトは、集合的にユーザサーチを含み、前記サーチリザルトは、少なくとも１つのリザルトを含み、各リザルトは、前記クエリストリングに関係すると思われるコンテンツの特定のアイテムを参照し、これによって、一連の関連するユーザサーチは、セッションを含み、前記検索エンジンは、各ユーザサーチおよび関連情報をストアする方法において、
そのようなユーザサーチのうちで類似するユーザサーチを見つけ、そのような類似するユーザサーチをユーザサーチバンドルにグループ化するためにユーザサーチを分析することと、
ＵＳＢからのユーザサーチバンドルに基づいてインテントを作ることであって、各インテントは、互いに関係すると思われる１つまたは複数のセッションのグループである、作ることと、
ファクタを作るためにユーザサーチおよび関連情報を検討することであって、各ファクタは、サーチリザルトのセットからの特定のリザルトに関し、各ファクタは、１つまたは複数のイベントに関係し、各イベントは、照会するユーザが実行した動作に関する１つの情報である、検討することと、
前記リザルトのジャッジメントを作るために各リザルトついて生成された前記ファクタを受け取り、それに基づいて動作することであって、前記ジャッジメントは、前記サーチリザルトからの前記リザルトへのアクセスを決定する際に前記リザルトを前記ユーザがどのように審判したかの判定を表す、受け取ることと、
前記ファクタおよび前記ジャッジメントに基づいてメトリックを作ることであって、各メトリックは、リザルト、ユーザサーチ、またはセッションに関する尺度である、作ることと、
前記ユーザサーチバンドル、前記インテント、前記ファクタ、前記ジャッジメント、および前記メトリックを含むデータを抽出し、前記抽出されたデータを１つまたは複数のデータベースにフォーマットし、前記データベースをライブラリにストアし、これによって、フィードバックを提供するかレポートを生成するために前記データをレビューし、集計できるようにすることと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項１１】
各クエリストリングと前記対応するサーチリザルトと関連情報とをデータウェアハウス内に正規化された形でストアすることを含み、さらに、前記データウェアハウスから前記正規化されたデータを取り出し、これを正規化し、前記正規化されたデータをデータストアにストアすることを含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
クエリストリングの類似性およびサーチリザルトの類似性のうちの少なくとも１つについて前記ユーザサーチを分析することを含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
各イベントは、ユーザが、特定のリザルトの選択およびクローズのうちの少なくとも１つを実行した時刻を含み、前記方法は、ユーザがリザルトを見た時間の長さを表す「ドエルタイム」ファクタを計算することを含み、前記ドエルタイムファクタは、対応するタイムスタンプ付きイベントによってそれぞれが表される、前記ユーザが前記リザルトを選択した時刻および前記ユーザが前記リザルトをクローズした時刻の間の差に基づくことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
「Ａｃｃｅｐｔ」ジャッジメント、「Ｅｘｐｌｏｒｅ」ジャッジメント、および「Ｒｅｊｅｃｔ」ジャッジメントのうちの少なくとも１つと、前記ジャッジメントがどれほど正しい可能性があるかの信頼度を示す対応する値とを含むジャッジメントを作ることを含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１５】
エクスプリシットジャッジメントファクタを受け取り、それに基づいてリリーバンスクラシファイヤ（ＲＣ）を生成することをさらに含み、前記ＲＣは、各リザルトについて生成された前記ファクタを受け取り、前記リザルトの前記ジャッジメントを作るためにこれに基づいて動作し、各エクスプリシットジャッジメントファクタは、どのファクタがどのジャッジメントを暗示するかを前記エクスプリシットジャッジメントファクタに基づいて学習できるように、対応するリザルトに関する前記ユーザからの明示的フィードバックを表すことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１６】
リザルトに関して、
前記ユーザは前記リザルトをどのようにランキングしたと審判したかに関するポジションメトリックと、
前記リザルトが前記サーチリザルト内でどのように位置付けられたかに関するリリーバンスポジションメトリックと、
前記ポジションメトリックおよび前記リリーバンスポジションメトリックに基づく、前記リザルトがあるべきであったところからどれほど「離れていた」かに関するミスランクドリザルトメトリックと
のうちの少なくとも１つを作ることを含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１７】
レビューされたユーザサーチバンドルに基づいて、セッションにまたがる共通のリザルトおよびセッションにまたがる共通のクエリタームを突き止めることによってセッション間の関係値を判定し、そのような共通のリザルトが見つかった場合にストレングスオブコモナリティを突き止めることを含み、そのようなストレングスオブコモナリティは、２つのセッションが共通の目的を有することによって互いに関係する可能性がどれほどあるかを表し、所定の閾値を超えるストレングスオブコモナリティを有するセッション対が、インテントにバンドルされることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１８】
前記抽出されたデータをリレーショナルデータベースにフォーマットすることを含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検索の要求に応答するシステムなどのシステムの動作中にコンパイルされたデータを含むデータを分析するシステムおよび方法に関する。具体的には、本発明は、応答の改善およびシステムパフォーマンスの維持を含む目的のために比較的大量のデータを分析するシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
通常の検索エンジンなどのシステムに関して、これにアクセスするユーザは、多分ブール演算子を伴う１つまたは複数の検索条件を含む検索ストリングまたはその類似物を入力することによって検索を要求する。これに応答して、検索エンジンは、検索ストリングに基づいて１つまたは複数のデータベースを検索し、それに基づいて検索結果のセットを生成し、多分、ユーザがレビューできる情報または情報へのリンクのページの形で、要求するユーザにそのような検索結果を返す。特に後者の場合に、ユーザは、１つまたは複数のリンクにアクセスして、特定の検索結果に関するコンテンツをレビューすることができ、検索結果の１つまたは複数のリンクに関連するコンテンツがユーザに許容可能である場合に、そのようなユーザは、通常、適当と思われる形で、そのような許容可能なコンテンツの使用に進行する。
【０００３】
しかし、その代わりに、少なくともユーザの観点から、検索結果のコンテンツのどれもが要求された検索を満足しないという点で、検索結果がユーザに許容可能でない場合がありえる。その場合に、ユーザは、新しい検索ストリングまたは前に入力した検索ストリングの変更を入力し、そのような新しいまたは変更された検索ストリングに基づく検索エンジンからの検索結果をレビューすると決定することができる。諒解されるように、そのようなプロセスは、ユーザが許容可能な検索結果を突き止めるかあきらめるまで、検索セッションの形で複数回繰り返すことができる。
【０００４】
一般に、前述の検索エンジンなどのハイクォリティシステムでは、検索ストリングで示されたユーザからの各クエリが、そのクエリに答えるコンテンツを表す検索結果に正確にマッピングされなければならない。そのような目的は、よい検索経験を提供するために必須であり、実際に、そのような目的を満たすことは、新しい検索セッションを持って検索エンジンに戻る幸せな満足したユーザと、その代わりに別の検索エンジンを訪れる怒った不満なユーザの間の差を表すことができる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
そのような目標を達成するために、システム自体を調整または「チューニング」して、応答を改善し、システムパフォーマンスを維持しなければならないことが認識されている。諒解されるように、そのような調整は、排他的ではないが主に、システムの動作中にコンパイルされた動作データおよび他のデータに基づいて行うことができる。しかし、システムが、特に大きく、大量のトラフィックまたはその類似物を有する場合に、分析に使用可能なデータの量が、特に多くなる可能性があり、したがって、手におえないか、他の形で扱うことが困難である可能性がある。したがって、大量のデータ、特に検索システムおよびその類似物からの大量のデータを分析するシステムおよび方法の必要が存在する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前述の必要は、少なくとも部分的に、検索エンジンからのデータを分析するためにシステムが提供される本発明によって満足される。検索エンジンは、要求するユーザから受け取ったクエリストリングに基づいてサーチリザルト（検索結果）のセットを生成し、クエリストリングおよびサーチリザルトは、集合的に、ユーザサーチを含む。サーチリザルトに、少なくとも１つのリザルトが含まれ、各リザルトは、クエリストリングに関係すると思われるコンテンツの特定のアイテムを参照する。一連の関連するユーザサーチに、セッションが含まれ、検索エンジンは、各ユーザサーチおよび関連する情報をストアする。
【０００７】
このシステムでは、ユーザサーチバンドラ（Ｕｓｅｒ  Ｓｅａｒｃｈ  Ｂｕｎｄｌｅｒ、ＵＳＢ）が、ユーザサーチを分析して、そのようなユーザサーチのうちの類似するユーザサーチを見つけ、そのような類似するユーザサーチをユーザサーチバンドルにグループ化し、インテントプロセッサ（Ｉｎｔｅｎｔ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ、ＩＰ）が、ＵＳＢからのユーザサーチバンドルに基づいてインテントを作る。各インテントは、互いに関連すると思われる１つまたは複数のセッションのグループである。
【０００８】
ファクタジェネレータ（Ｆａｃｔｏｒ  Ｇｅｎｅｒａｔｏｒ、ＦＧ）が、ユーザサーチおよび関連情報を考慮して、ファクタを作り、各ファクタは、サーチリザルトのセットからの特定のリザルトに関する。各ファクタは、１つまたは複数のイベントに関し、各イベントは、照会するユーザが実行した動作に関する１つの情報である。リリーバンスクラシファイヤ（Ｒｅｌｅｖａｎｃｅ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ、ＲＣ）が、リザルトごとにＦＧによって生成されたファクタを受け取り、これに基づいて動作して、リザルトのジャッジメントを作り、ジャッジメントは、サーチリザルトからリザルトにアクセスすると判断する際にユーザがそのリザルトをどのように判断したかの判定を表す。メトリックジェネレータ（Ｍｅｔｒｉｃ  Ｇｅｎｅｒａｔｏｒ、ＭＧ）が、ＦＧによって生成されたファクタおよびＲＣによって作られたジャッジメントに基づいてメトリックを作り、各メトリックは、リザルト、ユーザサーチ、またはセッションに関する尺度である。最後に、データシンセサイザ（ｄａｔａ  ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅｒ、ＤＳ）が、ＵＳＢ、ＩＰ、ＦＧ、ＲＣ、およびＭＧによって生成されたデータを抽出し、抽出されたデータを１つまたは複数のデータベースにフォーマットし、データベースをライブラリにストアし、これによって、フィードバックを提供するかレポートを生成するためにデータをレビューし、集計することができる。
【０００９】
前述の要約ならびに本発明の実施形態の次の詳細な説明は、添付図面と共に読まれる時によりよく理解される。本発明の例示のために、図面に、現在好ましい実施形態を示す。しかし、理解されるように、本発明は、図示の正確な配置および手段に限定されない。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
コンピュータ環境
図１および次の議論は、本発明および／またはその一部を実施できる適切なコンピューティング環境の短い全般的な説明を提供することを意図された物である。必要ではないが、本発明を、クライアントワークステーションまたはサーバなどのコンピュータによって実行される、プログラムモジュールなどのコンピュータ実行可能命令の全般的な文脈で説明する。一般に、プログラムモジュールには、特定のタスクを実行するか特定の抽象データ型を実施する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造体、およびその類似物が含まれる。さらに、本発明および／またはその一部を、ハンドヘルドデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースまたはプログラマブルなコンシューマエレクトロニクス、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、およびその類似物を含む他のコンピュータシステム構成を用いて実践することができることを諒解されたい。本発明は、通信ネットワークを介してリンクされたリモート処理デバイスによってタスクが実行される分散コンピューティング環境でも実践することができる。分散コンピューティング環境では、プログラムモジュールを、ローカルとリモートの両方のメモリストレージデバイスに置くことができる。
【００１１】
図１からわかるように、例示的な汎用コンピューティングシステムに、処理ユニット１２１、システムメモリ１２２、およびシステムメモリを含むさまざまなシステムコンポーネントを処理ユニット１２１に結合するシステムバス１２３を含む、普通のパーソナルコンピュータ１２０またはその類似物が含まれる。システムバス１２３は、メモリバスまたはメモリコントローラ、周辺バス、およびさまざまなバスアーキテクチャのいずれかを使用するローカルバスを含む複数のタイプのバス構造のいずれかとすることができる。システムメモリに、読取専用メモリ（ＲＯＭ）１２４およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１２５が含まれる。スタートアップ中などにパーソナルコンピュータ１２０内の要素の間で情報を転送するのを助ける基本ルーチンを含む基本入出力システム１２６（ＢＩＯＳ）が、ＲＯＭ  １２４にストアされている。
【００１２】
パーソナルコンピュータ１２０に、さらに、ハードディスク（図示せず）から読み取り、これに書き込むハードディスクドライブ１２７、リムーバブル磁気ディスク１２９から読み取るか、これに書き込む磁気ディスクドライブ１２８、ＣＤ−ＲＯＭまたは他の光学媒体などのリムーバブル光学ディスク１３１から読み取るか、これに書き込む光学ディスクドライブ１３０を含めることができる。ハードディスクドライブ１２７、磁気ディスクドライブ１２８、および光学ディスクドライブ１３０は、それぞれハードディスクドライブインターフェース１３２、磁気ディスクドライブインターフェース１３３、および光学ドライブインターフェース１３４によってシステムバス１２３に接続されている。ドライブおよびそれに関連するコンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造体、プログラムモジュール、および他のデータの不揮発性ストレージをパーソナルコンピュータ１２０に提供する。
【００１３】
本明細書に記載の例示的な環境では、ハードディスク、リムーバブル磁気ディスク１２９、およびリムーバブル光学ディスク１３１が使用されているが、コンピュータによってアクセス可能なデータをストアできる他のタイプのコンピュータ可読媒体も、例示的なオペレーティング環境で使用できることを諒解されたい。そのような他のタイプの媒体に、磁気カセット、フラッシュメモリカード、ディジタルビデオディスク、ベルヌーイカートリッジ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取専用メモリ（ＲＯＭ）、およびその類似物が含まれる。
【００１４】
オペレーティングシステム１３５、１つまたは複数のアプリケーションプログラム１３６、他のプログラムモジュール１３７、およびプログラムデータ１３８を含む複数のプログラムモジュールを、ハードディスク、磁気ディスク１２９、光学ディスク１３１、ＲＯＭ  １２４、またはＲＡＭ  １２５にストアすることができる。ユーザは、キーボード１４０およびポインティングデバイス１４２などの入力デバイスを介してパーソナルコンピュータ１２０にコマンドおよび情報を入力することができる。他の入力デバイス（図示せず）に、マイクロホン、ジョイスティック、ゲームパッド、衛星パラボラアンテナ、スキャナ、またはその類似物を含めることができる。上記および他の入力デバイスは、しばしば、システムバスに結合されたシリアルポートインターフェース１４６を介して処理ユニット１２１に接続されるが、パラレルポート、ゲームポート、またはｕｎｉｖｅｒｓａｌ  ｓｅｒｉａｌ  ｂｕｓ（ＵＳＢ）などの他のインターフェースによって接続することができる。モニタ１４７または他のタイプのディスプレイデバイスも、ビデオアダプタ１４８などのインターフェースを介してシステムバス１２３に接続されている。モニタ１４７のほかに、パーソナルコンピュータに、通常、スピーカおよびプリンタなどの他の周辺出力デバイス（図示せず）が含まれる。図１の例示的なシステムには、ホストアダプタ１５５、Ｓｍａｌｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ（ＳＣＳＩ）バス１５６、およびＳＣＳＩバス１５６に接続された外部ストレージデバイス１６２も含まれる。
【００１５】
パーソナルコンピュータ１２０は、リモートコンピュータ１４９などの１つまたは複数のリモートコンピュータへの論理接続を使用することによってネットワーク化された環境で動作することができる。リモートコンピュータ１４９は、もう１つのパーソナルコンピュータ、サーバ、ルータ、ネットワークＰＣ、ピアデバイス、または他の一般的なネットワークノードとすることができ、リモートコンピュータ１４９には、通常、パーソナルコンピュータ１２０に関して上で説明した要素の多数またはすべてが含まれるが、メモリストレージデバイス１５０だけが図１に示されている。図１に示された論理接続に、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）１５１および広域ネットワーク（ＷＡＮ）１５２が含まれる。そのようなネットワーク環境は、オフィス、会社全体のコンピュータネットワーク、イントラネット、およびインターネットでありふれたものである。
【００１６】
ＬＡＮネットワーキング環境で使用される場合に、パーソナルコンピュータ１２０は、ネットワークインターフェースまたはネットワークアダプタ１５３を介してＬＡＮ  １５１に接続される。ＷＡＮネットワーキング環境で使用される場合に、パーソナルコンピュータ１２０に、通常、インターネットなどの広域ネットワーク１５２を介する通信を確立する、モデム１５４または他の手段が含まれる。モデム１５４は、内蔵または外付けとすることができるが、シリアルポートインターフェース１４６を介してシステムバス１２３に接続される。ネットワーク化された環境では、パーソナルコンピュータ１２０に関して図示したプログラムモジュールまたはその一部を、リモートメモリストレージデバイスにストアすることができる。図示のネットワーク接続が、例示的であり、コンピュータの間の通信リンクを確立する他の手段を使用できることを諒解されたい。
【００１７】
データ分析パイプライン
前置きとして、また用語法の問題として、本発明に関して使用できる物などの検索エンジンに関して、これにアクセスする各ユーザが、多分ブール演算子を伴う１つまたは複数の検索条件を有する検索ストリングを含むクエリを入力することによって検索を要求することを諒解されたい。それに応答して、検索エンジンは、それに基づくサーチリザルトが実際に入手可能であるものとして、そのようなサーチリザルトのセットを生成し、そのようなサーチリザルトを要求元ユーザに返す。返されるサーチリザルトに、検索要求に関連すると思われるコンテンツの特定のアイテムまたはリザルトを含めることができるが、各特定のリザルトが、その代わりに、サーチリザルト内の対応するリンクによってアクセスされる可能性がより高い。
【００１８】
特に返されたサーチリザルトが許容可能でない場合に、ユーザは、新しい検索ストリングまたは前に入力された検索ストリングの変更のいずれかを有する別のクエリストリングを入力することができ、これによって、別のクエリに基づいて、検索エンジンからのサーチリザルトの別のセットが生成される。一連の関連するクエリに、全体的な検索セッションが含まれ、うまくいけば、そのようなセッションは、ユーザがサーチリザルト内で許容可能なリザルトを突き止めた場合に終了する。
【００１９】
ユーザがクエリストリングを入力し、サーチリザルトをレビューする過程中に、検索エンジンまたは関連するエンティティが、そのようなセッションに関するデータを識別し、ストアすることができ、しばしば実際にそうする。具体的に言うと、セッションを識別することに加えて、検索エンジンまたは関連するエンティティ（以下では「検索アナライザ」）は、とりわけ、セッションの各クエリストリングおよび各クエリストリングについて返されたサーチリザルトを識別し、ストアすることができる。さらに、検索アナライザは、サーチリザルトの各返されたリザルトのリンクごとに、とりわけ、ユーザがそれによってリザルトにアクセスしたかどうかと、ユーザがそのリザルトをレビューして過ごした時間の長さを識別し、ストアすることができる。したがって、諒解されなければならないように、検索アナライザまたはそのような情報を有する別のエンティティは、セッションから返されたサーチリザルトの各セットに関してユーザがどれほど満足または「幸せ」であるかの、定量的でないとしても定性的な尺度を展開することができる。
【００２０】
前述の機能を実行する検索アナライザが、当業者に既知であるか明白であらねばならず、したがって、詳細に述べる必要がないことに留意されたい。したがって、任意の適当な検索アナライザを、本発明に関連して使用することができる。
【００２１】
セッションを形成するクエリストリングのグループの例として、次の複数のクエリストリング「Ｃａｒｓ」、「Ｆｏｒｄｓ」、「Ｆｏｒｄ  Ｅｄｓｅｌ」、「Ｃｈｅａｐ  ｖａｃａｔｉｏｎｓ」、および「Ｌｏｎｄｏｎ  ｔｒｉｐ  ｐｒｉｃｅｓ」を検討されたい。各クエリストリングが、検索の場合にユーザが入力した実際のテキストであることを諒解されたい。さらに、各クエリストリングは、リザルトへのリンクを有するサーチリザルトのセットを生成し、検索アナライザによって、各リンクが選択されたかどうか、リザルトを見て過ごされたドエルタイム、リザルトに関して行われたスクロールまたは他のアクション、および他の類似するユーザ挙動などの関連データを関連付けられることができる。
【００２２】
前述の情報のすべてに基づいて、ユーザが２つの異なる意図を有したように見えるという理由から、最初の３つのクエリストリング（すなわち、「Ｃａｒｓ」、「Ｆｏｒｄｓ」、および「Ｆｏｒｄ  Ｅｄｓｅｌ」）が、第１セッションの一部であり、最後の２つのクエリストリング（すなわち、「Ｃｈｅａｐ  ｖａｃａｔｉｏｎｓ」および「Ｌｏｎｄｏｎ  ｔｒｉｐ  ｐｒｉｃｅｓ」）が、第２セッションの一部であることを理解されたい。すなわち、セッションが、単一のユーザによって時間的に連続して行われた同一の意図または目的を有するクエリストリングおよびそれに対応するサーチリザルト（すなわち、ユーザサーチ）のグループであることを諒解されたい。
【００２３】
図２に移ると、本発明が、検索リクエスタから要求された検索を実行し、適当な検索結果によってこれに応答する検索エンジン１０などのシステムを仮定することがわかる。そのような検索エンジン１０は、もちろん、本発明の趣旨および範囲から逸脱せずに、すべての適当な検索エンジンとすることができる。そのような検索エンジン１０の動作は、一般に、当業者に既知であるか、明白であらねばならず、したがって、他の形で示される場合を除いて、本明細書で詳細に説明する必要はない。より一般的に、このシステムを、やはり本発明の趣旨および範囲から逸脱せずに、検索エンジン１０以外のシステムとすることができる。
【００２４】
やはり図２からわかるように、データウェアハウス１２が、システム／検索エンジン１０と共に維持されることが仮定される。諒解されるように、データウェアハウス１２は、多分検索アナライザによって作られた前述のデータを含むがこれに限定されない、検索エンジン１０の動作に関するデータをストアする。データウェアハウス１２によってストアできるそのようなデータは、もちろん、本発明の趣旨および範囲から逸脱せずに他の適当なデータとすることができ、データウェアハウス１２およびその編成を、同様に、本発明の趣旨および範囲から逸脱せずに任意の適当なデータウェアハウスおよび編成とすることができる。
【００２５】
諒解されるように、データウェアハウス１２内のデータを、無限に増やすことができ、あるいは、周期的に満了させ、削除することができる。したがって、本発明では、パイプライン１４を使用して、そのようなデータを分析し、下で詳細に示すように、すべてのデータまたはデータのスライディングウィンドウを含む、データウェアハウス１２内のデータの任意の部分を分析することができる。理解されるように、パイプライン１４によって実行されるそのようなデータ分析に、複数のコンポーネントを含めることができ、このコンポーネントのそれぞれは、ウェハハウスからデータの一部を受け取り、これを操作する。本発明の一実施形態では、パイプライン１４の出力が、ライブラリ１６に置かれ、出力データが、リレーショナルデータベース、多次元テーブル、またはその類似物などの形に編成される。したがって、適当なコントロールを用いて、ウェブブラウザまたはその類似物を使うユーザが、そのような編成されたデータを見ることができ、多分さらにこれを分析することができる。
【００２６】
諒解されるように、パイプライン１４によって実行される処理は、検索エンジン１０がどのように使用されているかに関する統計を提供する。さらに、本発明の一実施形態では、そのように実行される処理が、検索エンジン１０がそのユーザによって使用されているパターン（特にそのようなパターンが真に貴重な情報を提供できる限り）を識別するのに使用される。
【００２７】
特に、ウェアハウス１２内のデータの正規化によって新しいデータを効率的な形で追加できるようになることを諒解できる限り、ウェアハウス１２内のデータを非常に正規化できることに留意されたい。しかし、そのような正規化されたデータは、分析の前に非正規化されなければならず、したがって、データパイプライン１４に、その入力としてデノーマライザ（ｄｅ−ｎｏｒｍａｌｉｚｅｒ）１８を含めることができる。そのようなデノーマライザ１８は、任意の適当なデノーマライザとすることができ、任意の適当な形で動作することができる。そのようなデノーマライザ１８の動作は、当業者に既知であるか明白であるはずであり、したがって、本明細書で詳細に示す必要はない。
【００２８】
本発明のパイプライン１４で使用されるデノーマライザ１８は、ウェアハウス１２内のデータを非正規化し、後の処理のために非正規化されたデータのバッチを作成することもできる。バッチ化は、任意の適当な判断基準に従って実行することができる。たとえば、バッチを、データの以前のバッチ以降に到着したすべてのデータとすることができ、ここで、バッチを、デノーマライザ１８が毎日１回動作する場合に１日のデータとすることができる。同様に、動作するのは週１回であるが、その週の１時間ごとのバッチを生成するようにデノーマライザ１８をセットすることもできる。
【００２９】
理解されるように、デノーマライザ１８によって出力されたバッチは、パイプライン１４の他のコンポーネントによるさらなる処理のためにデータストア２０にストアされる。そのようなデータストア２０およびその中のバッチの編成は、本発明の趣旨および範囲から逸脱せずに、任意の適当なストアおよび編成とすることができる。図２からわかるように、データストア２０内のデータのバッチを使用するコンポーネントに、ユーザサーチバンドラ（ＵＳＢ）、リリーバンスプロセッサ（ＲＰ）、インテントプロセッサ（ＩＰ）、データシンセサイザ（ＤＳ）、およびその類似物を含めることができる。
【００３０】
データパイプライン１４のユーザサーチバンドラ（ＵＳＢ）は、ユーザサーチを分析し、このユーザサーチのそれぞれは、検索エンジン１０に対してクエリを呼び出したユーザのインスタンスであり、とりわけ、クエリストリングおよび返されたサーチリザルトの両方に関する情報を含む。同一のクエリストリングを呼び出す２つのユーザは、２つのユーザサーチを作り、同一のクエリストリングを２回呼び出した単一のユーザも、２つのユーザサーチをもたらす。本発明の一実施形態では、ＵＳＢは、「そっくりに見え」したがって類似するユーザサーチを見つけ、そのような類似するユーザサーチをユーザサーチバンドルにグループ化することを試みる。ＵＳＢは、本発明の趣旨および範囲から逸脱せずに、任意の適当な形で動作することができる。ＵＳＢを動作させる方法は、当業者に既知であるか明白であるはずであり、したがって、本明細書で詳細に示す必要はない。
【００３１】
たとえば、ＵＳＢは、クエリストリングを分析する「ルックアライク（そっくりに見える）」アルゴリズムを使用することができる。たとえば、２つのユーザのそれぞれが、「Ｗｉｌｋｅｓ−Ｂａｒｒｅ，ＰＡ」の検索を呼び出す場合に、これらのクエリストリングが、そっくりに見える。より興味深いことに、あるユーザが、「ｄｕｃｋ」を検索し、別のユーザが、「ｄｕｃｋｓ」を検索する（一方は複数、一方は単数）場合に、この２つのクエリストリングは、アルゴリズムがステミング（ｓｔｅｍｍｉｎｇ）、大文字小文字正規化、および他の類似するクエリ比較技法を使用する限り、「そっくりに見える」。
【００３２】
しかし、ＵＳＢは、類似性に関するクエリストリングの分析に制限されない。その代わりに、本発明の一実施形態では、ＵＳＢが、返されたサーチリザルト分析アルゴリズムを使用することもできる。たとえば、ＵＳＢは、返されたサーチリザルト分析アルゴリズムに基づいて、対応するクエリストリングが全く似ていない場合であっても、２つのユーザサーチが似ており、それぞれがサーチリザルトの類似するセットを作ると結論することができる。それに加えてまたはその代わりに、ＵＳＢは、コンテンツ満足分析アルゴリズムに基づいて、やはり対応するクエリストリングが全く似ていない場合であっても、２つのユーザサーチのそれぞれが、ユーザが満足と判定した特定のコンテンツまたはリザルトを作る場合に、その２つのユーザサーチが似ていると結論することができる。同様に、ＵＳＢは、コンテンツ不満足分析アルゴリズムに基づいて、２つのユーザサーチのそれぞれが、ユーザが不満と判定した特定のリザルトを作る場合に、２つのユーザサーチが似ていると結論することができる。
【００３３】
ＵＳＢの出力は、バンドルされたユーザサーチのデータベースとしてライブラリ１６にストアすることができる。その代わりに、そのような出力を、データストア２０にストアして、パイプライン１４の他のコンポーネントから使用可能にすることができる。
【００３４】
本発明のリリーバンスプロセッサ（ＲＰ）は、ファクタジェネレータ（ＦＧ）、リリーバンスクラシファイヤ（ＲＣ）、およびメトリックジェネレータ（ＭＧ）に副分割することができる。ただし、ＲＰのそのように副分割された要素が、その代わりに、ＲＰの下でグループ化されずに、本発明のパイプライン１４に個別に存在できることに留意されたい。
【００３５】
ファクタジェネレータ（ＦＧ）は、ユーザサーチに関する情報を考慮し、ファクタを作り、このファクタは、リリーバンスクラシファイヤ（ＲＣ）への入力として適用される。各ファクタは、サーチリザルトのセットからの特定のリザルトに関する。ファクタは、必ずではないがしばしば、複数のイベントを考慮することによって作られ、各イベントは、通常は、照会するユーザが実行した動作に関する１つの情報である。たとえば、特定のリザルトを選択することを、イベントとすることができ、リザルトの表示、クローズ、印刷、特定のリストへの追加、再オープン、およびその類似物をイベントとすることができる。イベントに、提供される場合に明示的なユーザフィードバックも含めることができる。
【００３６】
本発明の一実施形態では、ＦＧが、イベントに基づいて値を計算する。たとえば、ＦＧは、ユーザがリザルトを見た時間の長さを表すファクタとして「ドエルタイム」を計算することができ、対応するタイムスタンプ付きのイベントによってそれぞれが表される、ユーザがリザルトを見るのを開始した時刻とそれを停止した時刻の間の差に基づいてそれを行うことができる。ただし、他の適当なタイムスタンプ付きイベントによって表される、ユーザがリザルトを見ることに割り込んだかどうかを含む、ドエルタイムファクタを生成する場合に、他のイベントをＦＧによって考慮することもできることに留意されたい。
【００３７】
ＦＧによって生成されるもう１つのファクタを、ユーザがリザルトをお気に入りリストなどの特定のリストに追加したかどうかに関するファクタとすることができる。その場合に、これを、そのような「お気に入り」ファクタに真の値をセットすることとすることができる。諒解されるように、イベントに基づくファクタのタイプは、本発明の趣旨および範囲から逸脱せずに、任意の適当なファクタとすることができる。そのようなファクタは、当業者に既知であるか明白であるはずであり、したがって、本明細書で詳細に示す必要はない。
【００３８】
ファクタが、イベント以外のことからも来る場合があることに留意されたい。たとえば、ファクタを、リザルトをオーサリングしたユーザの識別子とすることができる。したがって、ファクタを、リザルトのプロパティにすることができる。他のファクタに、クエリストリングのロケール（たとえば、米国英語、カナダ英語、ブラジルポルトガル語）を含めることができ、ユーザサーチ内の情報から導出することができる。より一般的に、ファクタは、本発明の趣旨および範囲から逸脱せずに、使用可能な任意の情報からＦＧまたは別のコンポーネントによって作ることができる。
【００３９】
ＦＧおよび多分他所によって生成されたファクタは、ライブラリ１６内の適当なデータベースにストアすることができる。その代わりに、そのようなファクタを、パイプライン１４の他のコンポーネントから使用可能なデータストア２０にストアすることができ、あるいは、そのようなコンポーネントに直接に配送することができる。
【００４０】
リリーバンスプロセッサ（ＲＰ）のリリーバンスクラシファイヤ（ＲＣ）は、ＦＧおよび多分他所によって生成されたファクタを受け取る。ＲＣは、それへの入力として受け取られたファクタに基づいて動作する、マシン生成の判断木である。ＲＰによって開始される時に、ＲＣは、データストア２０または他所からリザルトのファクタを読み取り、リザルトのジャッジメントを作る。そのようなジャッジメントは、一般に、サーチリザルトのセットからのリザルトにアクセスすることを決定する際にユーザがそのリザルトをどのように審判したかの判定である。
【００４１】
ジャッジメントは、本発明の趣旨および範囲から逸脱せずに、任意の適当な審判システムに従って表すことができる。たとえば、ジャッジメントを、数値のまたは文字のグレードスコアとすることができ、「Ａｃｃｅｐｔ」（すなわち、ユーザがリザルトに満足した）、「Ｅｘｐｌｏｒｅ」（すなわち、ユーザがリザルトに満足でも不満足でもなかった）、および「Ｒｅｊｅｃｔ」（すなわち、ユーザがリザルトに満足しなかった）またはその類似物のうちの１つとすることができる。さらに、特定のリザルトのジャッジメントに、ＲＣによって決定される、ジャッジメントが正しい可能性がどれほどかの信頼度を示す値を含めることができる。
【００４２】
ＲＣおよび多分他所によって生成されたジャッジメントを、ライブラリ１６内の適当なデータベースにストアすることができる。その代わりに、そのようなファクタを、パイプライン１４の他のコンポーネントから使用可能なデータストア２０にストアすることができ、あるいは、そのようなコンポーネントに直接に配送することができる。
【００４３】
ＲＣの判断木をマシン生成するために、ＲＰが、エクスプリシットジャッジメントファクタを有する各リザルトを考慮する場合がある。エクスプリシットジャッジメントは、リザルトに関するユーザからの明示的なフィードバックを表すタイプのファクタである。エクスプリシットジャッジメントファクタを有する各リザルトをとり、そのリザルトに関する他の使用可能なファクタを分析することによって、ＲＰのリリーバンスクラシファイヤトレーナ（ＲＣＴ）または他所が、どのファクタがどのジャッジメントを暗示するかを「学習」でき、それに基づいてＲＣを構築することができる。どのファクタが暗示するかの学習およびそれからのＲＣの構築は、本発明の趣旨および範囲から逸脱せずに、任意の適当な形で行うことができる。それを行うことは、当業者に既知であるか明白であるはずであり、したがって、本明細書で詳細に示す必要はない。
【００４４】
ＲＰのメトリックジェネレータ（ＭＧ）は、メトリックを作り、このメトリックは、リザルト、ユーザサーチ、セッション、またはその類似物に関する尺度である。一般に、ＭＧは、ＦＧおよび多分他所によって生成されたファクタ、ＲＣによって作られたジャッジメント、および使用可能な他の関連情報に基づいてそのようなメトリックを作る。そのようなメトリックの生成は、本発明の趣旨および範囲から逸脱せずに、任意の適当な形で行うことができる。それを行うことは、当業者に既知であるか明白であるはずであり、したがって、本明細書で詳細に示す必要はない。
【００４５】
ＭＧは、リザルトに関する次のメトリックを作ることができる。
【００４６】
−Ａｃｃｅｐｔ、Ｅｘｐｌｏｒｅ、Ｒｅｊｅｃｔ  それぞれが、リザルトのジャッジメントから導出され、信頼度を含めることができる。
【００４７】
−ミスランクドリザルト  リザルトがサーチリザルト内でどのように位置付けられたか、およびユーザがリザルトをどのようにランキングしたと審判したかに基づく、リザルトがあるべきであったところからどれほど「遠い」かの尺度。
【００４８】
−ポジション  ユーザがリザルトをどのようにランキングしたと審判したか。
【００４９】
−リリーバンスポジション  リザルトがサーチリザルト内でどのように位置付けられたか。
【００５０】
ＭＧは、ユーザサーチに関する次のメトリックを作ることができる。
【００５１】
−リザルトセットランキングスコア  リザルトごとに作られるミスランクドリザルトメトリックに似ているが、ユーザサーチのすべてのリザルトに関する。この値は、リザルトセットがそうあるべきであった物とどれほど離れているかを反映することを試みる。
【００５２】
−Ａｃｃｅｐｔ、Ｅｘｐｌｏｒｅ、Ｒｅｊｅｃｔの要約  それぞれ、ユーザサーチ内のリザルトごとの、すべてのＡｃｃｅｐｔメトリック、Ｅｘｐｌｏｒｅメトリック、およびＲｅｊｅｃｔメトリックの要約。
【００５３】
ＭＧは、セッションに関する次のメトリックを作ることができる。
【００５４】
−コンテンツクォンティテイ  セッションが、ユーザが探している使用可能な情報の欠如を示したかどうか。
【００５５】
−インテントデターミネーション  セッションが、ユーザが探している物を判定できないことを示したかどうか。
【００５６】
ＭＧおよび多分他所によって生成されたメトリックを、ライブラリ１６内の適当なデータベースにストアすることができる。その代わりに、そのようなメトリックを、パイプライン１４の他のコンポーネントから使用可能なデータストア２０にストアすることができ、あるいは、そのようなコンポーネントに直接に配送することができる。
【００５７】
パイプライン１４のインテントプロセッサ（ＩＰ）は、インテントを作り、各インテントは、ユーザが各インスタンスで同一のサーチリザルトを探しているので互いに関連すると思われる１つまたは複数のセッションのグループである。すなわち、インテントは、共通の目的を共有するセッションのグループである。
【００５８】
ＩＰは、各セッション、各セッションの各ユーザサーチ、および各ユーザサーチの各リザルトを考慮することによってインテントを作る。本発明の一実施形態では、共通のリザルトを有するセッションが関係する可能性が高いことを念頭において、Ａｃｃｅｐｔのジャッジメントを有するリザルトだけを調査する。しかし、他のジャッジメントを有するリザルトも、本発明の趣旨および範囲から逸脱せずに使用することができる。
【００５９】
一般に、ＩＰは、レビューされたユーザサーチバンドルに基づいて、セッションにまたがる共通のリザルトおよびセッションにまたがる共通のクエリタームを突き止め、見つかった場合にストレングスオブコモナリティを確かめることによって、セッションの間の関係値を判定する。そのようなストレングスは、２つのセッションが、共通の目的を有することによって互いに関係する可能性がどれほどあるかを表す。ある決定された閾値を超えるストレングスを有するセッション対を、ＩＰによってインテントにバンドルすることができる。
【００６０】
ＩＰおよび多分他所によって生成されたインテントを、ライブラリ１６内の適当なデータベースにストアすることができる。その代わりに、そのようなインテントを、パイプライン１４の他のコンポーネントから使用可能なデータストア２０にストアすることができ、あるいは、そのようなコンポーネントに直接に配送することができる。
【００６１】
最後に、これまでに作られたすべてのデータと共に、パイプライン１４には、データストア２０、ライブラリ１６、または他所からそのようなデータを抽出し、そのようなデータを、ライブラリ１６にストアされる１つまたは複数のデータベースにフォーマットするデータシンセサイザ（ＤＳ）が含まれる。そのようなフォーマッティングは、特に異なるコンポーネントがデータを異なるテーブル、データベース、またはその類似物に書き込んだ場合に必要である。たとえば、ＵＳＢが、各ユーザサーチに関するデータをユーザサーチバンドルドテーブルに追加した場合があり、ＭＧが、データをメトリックテーブルに追加した場合がある。したがって、ＤＳは、そのようなテーブルおよび他者を、そこからそのようなデータの検索、集計、提示、およびその類似物を行える意味のある形に適当に接合する。
【００６２】
ＤＳをプログラムして、データの一部分だけを適当にフォーマットできることに留意されたい。たとえば、ＤＳは、ストアされたデータの一部が有用でないと思われる場合に、そのようなデータを省略することができる。その代わりに、ＤＳが、同一のデータを複数のテーブルにコピーするか、データを複数のテーブルに分割することができる。より一般的に、本発明の趣旨および範囲から逸脱せずに、ＤＳを、パイプライン１４からのデータを任意の適当なフォーマットにフォーマットするようにプログラムすることができる。
【００６３】
本発明の一実施形態で、ＤＳは、データを、ＳＱＬデータベースまたはその類似物などのリレーショナルデータベースにフォーマットする。したがって、データは、中央のファクトテーブルおよびそれを囲むディメンションテーブルを有する「スター」形で表すことができる。諒解されるように、それを行うことによって、ファクトテーブルおよびディメンションテーブルを、ＯＬＡＰキューブまたはその類似物など、検索エンジン１０の管理者または似たような者が異なる判断基準に基づいてデータを効率的に集計できるようにするデータキューブにすることができる。たとえば、そのような管理者または似たような者は、キューブに尋ねて、あるデータ範囲に存在するすべてのセッションのインテントデターミネーションメトリックの平均値を見つけ、これをインテントによって集計することができる。同様に、キューブに対してレポートを実行させることができ、それからの結果を、そのような管理者または似たような者に転送することができる。もちろん、そのような管理者または似たような者は、そのようなキューブに対してほとんどすべての他の適当なクエリを提案することもでき、あるいは、そのようなキューブに対して実行されたすべての他のレポートを受け取ることができる。
【００６４】
結論
本発明を、検索エンジン１０を含むまたは他の形のほとんどすべての適当なシステムからのデータの分析に関して実践することができる。諒解されるように、本明細書に記載の本発明を用いると、応答を改善し、システムパフォーマンスを維持し、システムが満足に動作することを他の形で保証するように、システムを調整または「チューニング」することを含む任意の目的のために、システムのデータ表現を分析することができる。
【００６５】
本発明に関連して実行される処理をもたらすのに必要なプログラミングは、比較的単純であり、当業者に明白であるはずである。したがって、そのようなプログラミングは、本明細書に添付しない。任意の特定のプログラミングを使用して、本発明の趣旨および範囲から逸脱せずに、本発明を実現することができる。
【００６６】
前述の説明で、本発明には、大量のデータ、特に検索エンジン１０またはその類似物からの大量のデータを分析する新しい有用な装置が含まれることがわかる。そのような装置は、検索エンジン１０が特に大きく、大量のトラフィックまたはその類似物を有し、分析に使用可能なデータの量が特に大きく、したがって手におえないか、他の形で扱うことが困難である場合に、特に有用である。
【００６７】
上で説明した実施形態の発明的概念から逸脱せずに、上で説明した実施形態に変更を行うことができることを諒解されたい。一般に、したがって、本発明が、開示された特定の実施形態に限定されず、請求項によって定義される本発明の趣旨および範囲に含まれる変更を含むことが意図されていることを理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】本発明の態様および／またはその一部を組み込むことができる汎用コンピュータシステムを表すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態による、検索エンジンなどの大きいシステムからのデータを分析するデータ分析パイプラインを示すブロック図である。
【符号の説明】
【００６９】
１２０  コンピュータ
１２２  システムメモリ
１２４  ＲＯＭ
１２６  ＢＩＯＳ
１２５  ＲＡＭ
１３５  ＯＳ
１３６  アプリケーションプログラム
１３７  他のプログラム
１３８  プログラムデータ
１２１  処理ユニット
１４８  ビデオアダプタ
１５５  ホストアダプタ
１４７  モニタ
１５６  ＳＣＳＩバス
１６２  ストレージデバイス
１２３  システムバス
１３２  ハードディスクドライブＩ／Ｆ
１３３  磁気ディスクドライブＩ／Ｆ
１３４  光学ドライブＩ／Ｆ
１４６  シリアルポートＩ／Ｆ
１５３  ネットワークＩ／Ｆ
１５１  ＬＡＮ
１２７  ハードドライブ
１３５  ＯＳ
１３６  アプリケーションプログラム
１３７  他のプログラム
１３８  プログラムデータ
１２８  フロッピドライブ
１３０  光学ドライブ
１２９  ストレージ
１３１  ストレージ
１４２  マウス
１４０  キーボード
１５４  モデム
１５０  メモリ
１５２  ＷＡＮ
１４９  リモートコンピュータ
【図１】
2006120129.tif 000003
【図２】
2006120129.tif 000004