(57)【要約】データ格納、取り出し、操作、及び表示用のシステム及び方法は、複数の階層視座を提供するためのサーチエンジン及びコンピュータに基づく調査ツールを提供する。階層データ構造体（１０５）におけるカテゴリ定義は、語句アレイのような集合メンバ（１０４）からなる集合メンバのリスト、集合メンバを定義するための生成記述（１２６）と、提示された項目が、ある集合のメンバであるための適合度を判定するための適合度関数（３２８）を含むことができる。重要度及び関心値を探索カテゴリに割り当てて、探索結果を返すためと、結果に重み付けするためとの閾値信頼レベルとを設定する。ユーザインターフェースは、複数階層表示（１６３）をブラウズする形式で結果を提示し、この表示では、一致カテゴリは、一致しないカテゴリからは差別化されている。同位評価は、任意の探索用語結果の、他の探索用語を用いた結果との関係におけるランク付けを提示して、探索用語が満足できる結果を返す適合度を示すことができる。
2005530250.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータ可読媒体上に具体的に格納され、コンピュータに、視座の図式表示を符号化するためにユーザインターフェースを使用可能にさせうるコンピュータプログラムであって、
前記図式表示を定義する入力をユーザから受け取るための命令と、
前記視座に基づいて階層を得るために、前記図式表示を操作するための命令と、
前記階層の構造をデータ構造に符号化するための命令と、
前記階層の前記構造に基づいて前記階層の構成要素に関する重要度及び関心の関係を得るための命令と、
結合度データを得るために、前記重要度及び関心の関係を前記データ構造に適用するための命令と、
前記階層の前記構成要素に関連したデータセットの信頼レベルを、前記結合度データに基づいて特定するための命令と、
前記信頼レベル及びデータセットを、前記階層のコンテキストで前記ユーザに提示するための命令とを含む、コンピュータプログラム。
【請求項２】
操作するための前記命令が、前記ユーザによる選択のため、前記視座に関連した構成要素を備えた複数の階層を得るための命令を含む、請求項１に記載のコンピュータプログラム。
【請求項３】
操作するための命令が、前記複数の階層を組み合わせるための命令を含む、請求項２に記載のコンピュータプログラム。
【請求項４】
操作するための命令が、前記複数の階層を連結するための命令を含む、請求項２に記載のコンピュータプログラム。
【請求項５】
操作するための前記命令が、前記図式表示における前記視座の要素の位置決めと、前記図式表示における前記視座の前記要素間の結合とのうち少なくとも一方を修正して、前記階層の前記構造に変化をもたらすため命令を含む、請求項１に記載のコンピュータプログラム。
【請求項６】
符号化するための前記命令が、前記図式表示の構造により具現化される集合論規則を表す論理モジュールを実行するための命令を含む、請求項１に記載に記載のコンピュータプログラム。
【請求項７】
提示するための前記命令が、前記階層の最新図式表示を生成するために前記データセット内のデータ構造をアンパックする前記論理モジュールを実行する命令を含み、前記信頼レベルが、前記データセットに関連した前記階層の前記構成要素に対応した前記最新図式表示の要素に関連付けられている、請求項６に記載のコンピュータプログラム。
【請求項８】
重要度及び関心の関係を得るための前記命令が、前記ユーザが入力する重要度及び関心値を受け取るための命令を含む、請求項１に記載に記載のコンピュータプログラム。
【請求項９】
重要度及び関心の関係を得るための前記命令が、
前記図式表示における前記視座の要素の位置と、前記図式表示における前記視座の要素間の結合の位置決めとのうち少なくとも一方に基づいて、重要度及び関心値を計算するための命令と、
前記計算した重要度値に基づいて、前記データセットのメンバを含めるための前記信頼レベルの閾値を設定するための命令と
前記計算した関心値に基づいて前記要素の重み付け関数を設定するための命令とを含む、請求項１に記載に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１０】
適用するための前記命令が、前記階層の構成要素を結合データベースと比較する段階を含み、前記結合データベースが、その内部のデータ要素と、当該データ要素に関連した階層構造とのマッチングの度合いを含んだ、請求項１に記載に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１１】
提示するための前記命令が、
前記データセットの少なくとも１つのメンバを、関心があるメンバとして指定する入力をユーザから受け取るための命令と、
前記階層の前記構成要素に関連した前記データセットのそれぞれに関する前記階層の最新図式表示を生成するための命令とを含み、前記最新図式表示が、前記階層の差別化した構成要素を、当該差別化した構成要素が少なくとも１つの関心のあるメンバを備えることに基づいて、含んだ、請求項１に記載に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１２】
内部のデータセットの記述に用いられる集合論を定義するためのデータ構造を含んだコンピュータ可読媒体であって、前記データ構造が複数集合内で連結されたデータ要素を含み、前記集合がデータ要素のリストを含み、更に、前記データ構造が、関連付けられた関連性因子を備えたデータ要素の類似語句の配列と、集合のメンバを特定する処理手順を実行するための生成記述と、データ要素が、ある集合のメンバであるための適合度を判定する処理手順を実行するための適合度関数とを含み、集合内の前記データ要素がマッチングの度合いにより連結される、コンピュータ可読媒体。
【請求項１３】
前記データ構造が、
前記データ集合が前記データ構造を組み込んだシステムにより定義される際に、前記データ集合に割り当てられる表明属性と、
前記データ集合が前記データ構造のユーザにより定義される際に、前記データ集合に割り当てられる提案属性とを含む、請求項１２に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１４】
複数の階層視座を使用可能とするためのシステムであって、
ホストプロセッサと、
前記ホストプロセッサにより制御され、視座を前記システムに入力するためのユーザインターフェースと、
前記ホストプロセッサにより制御される問い合わせ発生器であって、前記視座を受け取り、問い合わせを発生するために前記ユーザインターフェースと通信する問い合わせ発生器と、
それ自身内部のデータ要素と、当該データ要素に関連した階層構造との間の一致の度合いを含んだデータ構造を備えた結合データベースと、
前記ホストプロセッサにより制御されると共に、前記問い合わせを受け取るために前記問い合わせ発生器と通信したマッチング・アプリケーションであって、前記問い合わせとの少なくとも事前選択した一致度合いを備えたデータ要素を特定するために、前記結合データベースと通信し、且つ、前記問い合わせと前記データ要素の集合とに基づいて結果を得るために少なくとも１つのデータベースに作用するマッチング・アプリケーションとを含み、前記ユーザインターフェースが、前記結果に対応した前記データ要素に関連した前記階層構造に従って、前記結果を出力する、システム。
【請求項１５】
前記ホストプロセッサにより制御された通信アプリケーションであって、少なくとも１つのネットワークと通信してユーザを前記システムに接続するための通信アプリケーションを含む、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記ホストプロセッサにより制御されたクラスタプロセッサであって、データ要素のクラスタを当該データ要素の特徴に基づいて決定するために前記結合データベースと通信したクラスタプロセッサを含み、前記要素間の一致度合いが前記クラスタに関連付けられている、請求項１４に記載に記載のシステム。
【請求項１７】
コンピュータ可読媒体上に具体的に格納され、コンピュータに、データレコードを探索させうるコンピュータプログラムであって、
ユーザから入力を受け取るための命令と、
前記入力に一致する構成要素を備えた少なくとも１つの階層を特定するための命令と、
前記少なくとも１つの階層を前記ユーザに提示して、選択した階層を得るため前記ユーザによる当該少なくとも１つの階層の操作及び選択を可能とするための命令と、
前記選択した階層の構造をデータ構造に符号化するための命令と、
前記選択した階層の前記構造に基づいて前記選択した階層の構成要素に関する重要度及び関心の関係を得るための命令と、
結合度データを得るために、前記重要度及び関心の関係を前記データ構造に適用するための命令と、
一致データを得るために、前記結合度データに基づいて、前記選択した階層の前記構成要素に一致するデータを求めて前記データレコードを探索するための命令と、
前記一致データを、前記選択した階層のコンテキストで前記ユーザに提示するための命令とを含む、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【関連出願】
【０００１】
本願は、２００２年６月１２日付けで提出された米国仮特許出願第６０／３８８，０９５号の開示全体の優先権を主張し、その開示全体はここに引用して援用する。
【技術分野】
【０００２】
このシステム及び方法はコンピュータ分野に関し、より詳細にはコンピュータデータベースのシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
コンピュータの到来によって、データを格納し操作する能力が劇的に増大した。インターネットのようなコンピュータネットワークの発展により、データに対するかつて無いほどのアクセスが実現している。しかし、データの急激な増加が、そうしたデータの有用性を必ずしも最大限に高めたとは言えない。実際のところ、場合によっては、データの急増は、デ―タ間の結合を分かりにくくしたり、最も重要なデータを大量の重要でないデータの中に埋没させたりすることによって、明確な理解への妨げとなっている。
【０００４】
ユーザがデータをより効果的に利用する上での助けとなる方法及びシステムが必要とされている。データをより効果的に利用するための一般的な一方法は、そのデータに編成構造を与えることである。すなわち、データが特定の視座（原語：point
of view）に従って格納され提示されれば、そのデータの理解が容易となりうる。編成構造すなわち視座を表すための一方法は、階層である。こうした階層の一例は、階層の各レベルが、この階層におけるすぐ上のレベルにある関連した下位要素を表すと共に、この階層の様々なレベルの関連要素が線又は矢印で連結された、「ドリルダウン」階層である。階層によってデータ要素を表すことによりデータの利用が改善されるが、その理由はデータが、階層におけるその位置に基づいて発見、検査、且つ操作できるからである。例えば、個人情報に関する単純な階層は、「名前」及び「住所」などの高レベルフィールドを含み、「名前」に関する第２レベルフィールドの「名、中間名、姓」と、「住所」に関する第２レベルフィールドの「通りの番号、通りの名前、市、州、及び郵便番号」を含むこともあろう。こうした階層に関連したデータを格納するシステム及び方法は存在する。階層を用いて識別特徴に注意を向けつつ、利用可能データと階層カテゴリとを連結することにより、ユーザは、同一階層に関連した他のデータに対して当該データに何らかの意味づけを行うことができる。
【０００５】
従来のデータベースのシステム及び方法は幾つかの問題に影響を受けることがある。第１に、ユーザは、変更管理を実行する手段として、データ構造を非常にゆっくりと、何度も変更する。仮にデータの基礎を成す構造を構築することによって、ユーザの焦点領域に基づいてデータ関係を異なる様態で示すことができるとすれば、システムは、非常に優れた操作及び分析能力を提供する一方で、情報の格納を厳密に妥当性検査できる。現在のデータベース技術は、同一データの異なるビューをサポートするが、このことは、そのデータに基づいて行動するための異なるコンテキストを提供することと同じではない。現在の技術は検閲として機能するビューを提供し、定義したビューに関連性がないと判断される情報を覆い隠す。
【０００６】
同一データであっても、そのデータを使用している人、団体、又は代行者の視座によっては、大きく異なる意味や重要度（原語：significance）を持つことがあるとも言える。例えば、郵便番号は手紙を出そうとしている人には非常に重要だが、特定の場所までの運転経路を探している人には重要ではない。ユーザは郵便番号を単に無視できるので、こうした単純な例は大きな問題ではないかもしれない。しかし、同一データの異なるコンテキストでの使用が増大するにつれ、従来のデータベースシステム及び方法は、これら異なるコンテキストに関して有用なデータベース機能を効果的に提供しなくなっていく。結果的に、データ内容がかなり重複していても、典型的に、ユーザは、同一データを異なる利用に供するために別個のデータベースを構築する。
【０００７】
所与のデータセットを異なるコンテキストで格納、取り出し、且つ操作可能なシステムが必要とされている。具体的には、ユーザが階層などを介した視座を確立でき、ユーザがその視座に従ってデータを取り出し、操作し、且つ表示できるシステムが必要である。更に、ユーザ自身の視座も変わることがあるので、このシステムは、１人又は複数ユーザによる複数の階層すなわち視座の設定を可能とし、これら階層に関連したデータ構造にかかわらず、ユーザによる階層の互換的な使用を可能とすべきである。更に、こうしたシステムでは、多様な形式をとることができ且つ単一の階層または単一形式の階層に限定されない階層が、ユーザによって便利に構築且つ修正可能とすべきである。
【０００８】
典型的には、従来の探索ツールは、語又は語句を論理形式で又は非構造的文字列としてユーザが入力する、テキスト又は列に基づく探索であって、システムが、文書又は従来のアルゴリズム（文書内の用語頻度又は語の逆頻度に従った重み付け）に従ってランク付けされた文書リストを出力する探索である。こうした従来のシステムでは、入力は論理構造、とりわけ階層構造を反映しない。他の探索ツールでは、探索は、探索対象となっているデータの構造に適合していなければならない。この探索は、データの基礎を成す構造を間接的に反映している。しかし、この探索は、ユーザの視座を確立する階層と同じ程度にはユーザの視座を反映しない。従って、ユーザが、探索を実行し、且つユーザの視座により定義される固有の要件を反映した結果をビューできるシステムに対する必要性が存在する。
【０００９】
更に、ユーザが他のユーザの視座を探索でき、これら視座をユーザ自身の視座と統合できるシステムがあれば有利となりうる。又、ユーザは、このシステムが他の視座を、ユーザ自身の情報視座（ｉＰＯＶ）よりも有利な情報視座として提案してくれればよいと考えるかもしれない。従って、このシステムは、既存の関連したｉＰＯＶ及び電子知識集合体（原語：electronic
Bodies of Knowledge）（ｅＢＯＫ）を並べ替えることにより、新たなｉＰＯＶを生成可能とすべきである。
【００１０】
更に、このシステムは、データ処理の異なる段階において階層の使用を可能とすべきである。ユーザが、視座表現を作成でき、この視座を管理でき、関連した情報をクラスタとして集める助けとしてこの視座を用い、且つデータに対する視覚化ツールとしてこの視座を使用できるようにすべきである。従って、階層情報の格納及びｉＰＯＶ探索に加えて、階層表示もサポートされるべきである。最適化された探索は、階層データを特殊形式で表現する必要があり、それにより多重経路探索アルゴリズムによるデータへのアクセスが容易になる。これら特徴それぞれは、従来のデータベースシステムに連結された構成要素として提供してもよいし、これら構成要素を統合システムとして一括して提供してもよい。
発明の概要
【００１１】
本システム及び方法は、情報間の類似及び差異の分析を、理解しやすい様態でカスタマイズし、表示できる環境を形成する。独特の視座を利用して、複雑な情報を管理しやすい塊に分解する一方、コンテキスト及び関連性というより無定型な概念に入れ物を提供できる。マップ、特に階層マップは、情報単位間の関係と、１つの情報単位の字座に対する重要性とを体系化し、表示するための選択を隠喩的に表現できる。本システム及び方法は、多くの目的のために様々なコンピュータハードウェア上で実行するように容易にカスタマイズでき、構成できるので、本システム及び方法の核心となる側面は、視座を提示するための視覚化や、使用される探索技法に限定される必要はない。これら要素は本システムの機能にとって重要であり得るが、将来の実現方法には、他のユーザインターフェース隠喩及び代替的な探索ルーチンを含むこともできる。マッピングは視座を表現する表示を含むことができ、上述のルーチンは、情報がその視座に対してどのように表示されるかに関する類似点と相違点とを表現できる。
【００１２】
本システムの全ての様態を利用する場合、本システム及び方法は、情報単位の視座への関連性を確認するためのパターン認識及び論理規則を実現するシステムアーキテクチャを含む。又、このパターン認識及び論理規則は、視座と視座の理解を可能とするより広いコンテキストを示す準拠枠との関係、及び情報を視座又は準拠枠に関連付ける方法を確認する。変形及び統計言語データセットは、提示されたデータが完全に一致しない場合に、関連性を評価する類似性関数の背景となる。言語は、装置を介した通信及び知覚作用の体系的な方法を含むように広く解釈でき、例えば英語、ラテン語、コボル、画像、音声、超音波、又は暗号化言語がある。
【００１３】
類似性関数は、ある事物を関連があると判断するにはその事物がどの程度類似しているかを判断でき、差異関数（原語：difference
function）は、ある事物を関連がないと判断するにはその事物がどの程度異なっているかを判断できる。「Ave」という文字列の例としては、類似性関数は、「Ave」が「Avenue」という語の省略形でありうることを認識できる。差異関数は、一方が他方の半分の長さで、他方の省略形や代替名でない２つの文字列が互いに関連していないことを示すことができる。
【００１４】
コンピュータシステム内の情報はメモリ又はハードドライブ、ＣＤ・ＲＯＭ、ＤＶＤなどの記憶媒体に格納されるので、本システム及び方法は、様々なフォーマットの情報にどのようにアクセスし、操作するかについての情報を含むことができる。好適な一実施形態では、データアクセス情報を格納し、操作する際に、本システム及び方法は、視座、準拠枠、類似性関数及び差異関数、並びに階層などの関連性マップにおける特異点を用いることができる。更に、本システム及び方法は、それ自身の制御及びカスタマイズ化を同一フォーマットで管理するための情報を格納でき、アプリケーション情報を格納するのに用いたものと同一の方法を使うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
本明細書で使用する幾つかの用語には次の定義が含まれる。
【００１６】
本明細書では「探索項目」には、任意タイプの情報を表すのに用いる任意のコンピュータ可読記号が含まれうる。こうした記号は、絵のような景観、音、概念、又は任意言語からの語を参照又は表すことができる。
【００１７】
本明細書では「探索領域」は、特定のコンピュータシステムがｉＰＯＶ特異点に一致する調査項目を探そうとする時に、このシステムがアクセスできる任意数の調査項目を含むことができる。
【００１８】
本明細書では「処理手順」には、コンピュータシステム上で実行されるプログラムとして実現可能な任意のプロセスが含まれうる。これら処理手順は独立プログラムを構成してもよいし、データベース管理システム内で実行するＳＱＬステートメントなどの別のより大きなプログラム内部のルーチンを構成してもよい。
【００１９】
本明細書では「適合度関数」には、任意のプロセスであって、そのプロセスを実行した結果が、所定の境界内に調査項目が如何に適合しているかを示す尺度を返すものが含まれうる。例としては、任意の数が素数であるかどうかを判断でき、論理尺度であるｙｅｓ又はｎｏを返すような関数である。適合度関数は、パラメータ入力値を受け取ることができる。多くの適合度関数を１つのカテゴリに関して指定でき、これら関数自身はパフォーマンス目標の達成を容易にするためシステムによって特徴記述され、分類される。
【００２０】
本明細書では「カテゴリ」には特異点の名前が含まれ、メンバがその特異点を表す集合が識別可能となるか、集合の要素を識別するための間接的な方法が指定できるようになる。従って、「カテゴリ」という用語は、データ及びプロセスの、通常のコンピュータ科学の特異点を統一するものとして定義する。１つのカテゴリは、その帰属関係の基本的形態を定義する測定単位を常に備えている。例えば、「得意客の」カテゴリは、「世帯」という測定単位を備えることもでき、システムにメンバのタイプを知らせることができる。「鳥」というカテゴリは、絶滅種と現存種を含むトリの既知の名前全てを列挙することによって定義することもできる。或いは、このカテゴリは、鳥に関連しているが、「そ嚢、羽、羽根、第二胃、ｂｉｄｒ」などの鳥の名前以外のリストにより定義することもできる。最初の４つの語は鳥の部位に関連している。最後のテキスト列は、「鳥」という英単語のよくあるタイプミスを表したものである。こうした語又はテキスト列自体は上述のようには鳥というカテゴリを識別しないが、特に多くの異なる間接的な参照が同時に現れれば、ユーザは「鳥」というカテゴリが間接的に参照されているように考える傾向にある。従って、類似語を用いてカテゴリへの間接的な参照を識別できる。集合のメンバを生成する方法を用いて、カテゴリの手続き定義を定義できる。鳥の名前全てが、「鳥」という名前を付けた関係型データベースのテーブルにおいて「鳥の名前」というカラム見出しの下に格納されているとすると、データベース問い合わせ処理手順を指定して、このテーブルからカテゴリ帰属関係を選択できる。この処理手順は、単に「鳥から鳥の名前を選択する」と定義してもよい。
【００２１】
適合度関数は１つの調査項目を対象とし、それが特定のカテゴリが要求する特異点を表現しているかどうかを判断する。同じ「鳥」データベーステーブルが存在していると仮定すると、調査項目「コマドリ」が鳥カテゴリに適合するかどうかを判断する適合度関数は、「鳥の名前＝“コマドリ”で、“はい”を鳥から選択する」となるはずである。他の調査項目に関して用いる適合度関数を一般的に述べると、変数「調査項目」は調査項目の記号値、すなわち「コマドリ」に等しいことを前提とする。適合度関数を「鳥の名前＝調査項目で、“はい”を鳥から選択する」として宣言可能である。カテゴリ特異点は、メンバの離散集合、類似メンバの集合、メンバの離散集合を生成する処理手順、カテゴリ帰属関係の指標基準への一致を検査する適合度関数により定義できる。カテゴリは、離散集合メンバ（すなわちデータ）と集合のメンバを識別するために定義可能なプロセスとの両方を表す。
【００２２】
本明細書で用いる「近似リスト」には、カテゴリのメンバに密接に関連した語のリストが含まれうる。近似リストでは類似性点数が、各記号に結合されている。類似性点数は、近似リストの記号とカテゴリ特異点との間の結合の度合いを反映する。近似リストを用いて、類似記号の集合を提供してカテゴリを定義できる。
【００２３】
本明細書では、「類似性処理手順」には、カテゴリメンバ間の類似性に焦点を当てるカテゴリ適合度関数が含まれうる。典型的には、類似性処理手順は、存在する場合は調査項目をカテゴリに含めるための条件を付ける特性又はパターンを指定する。例えば、カテゴリ「楽しみ（原語：fun）」のための包括的類似性処理手順では、コンピュータキーボードにおける様々な文字の近接性を考慮した処理手順による言葉「楽しみ」に関連したタイプミスを全て定義できる。この処理手順の結果が近似リスト又はパターンの生成となる。こうした近似リストを引用すると、「ufn,.
96; fnu., 98; fyn,. 98;など」が含まれる。類似性に焦点を当てるカテゴリ定義関数はそれを示すように標記できる。
【００２４】
本明細書では、「差異処理手順」には、カテゴリメンバと非メンバと間の差異に焦点を当てるカテゴリ適合度関数が含まれうる。差異処理手順は、「カテゴリ名列と比べて２文字以上を含む調査項目には７０％を超える類似性得点を与えない」といったことを表明する規則により定義されることが多い。上述の表明により、特定の調査項目は非常に近い一致とは決して判断されなくなる。典型的には、差異関数は排除カテゴリ境界を定義する。差異を定義するカテゴリ定義関数はそれを示すように標記できる。
【００２５】
本明細書では、「カテゴリデータベース」には、カテゴリ定義を格納する機構と、カテゴリ間の関係を格納する階層構造とが含まれうる。本明細書のシステム及び方法は、互いに関係するカテゴリ階層の集合として内部的に構成され、外界を互いに関係するカテゴリ階層の集合として表現できるものとして理解できる。
【００２６】
本明細書では、カテゴリデータベース内部でのカテゴリ間の「階層関係」には、合併又は共通部分などの重み付き集合演算子が含まれうる。論理演算子になじみがあれば、「ＯＲ」が合併集合演算子として機能し、「ＡＮＤ」が共通部分集合演算子として機能すると考えられたい。上述のように、「から構成されている」という関係は、本特許が提案する階層システムにおける親カテゴリと子カテゴリとの主要な定性的連結である。この場合、論理ＯＲ及び合併集合演算子の関係は、「可能な構成要素部分」という定性的連結に相関する。論理ＡＮＤ及び共通部分集合演算子の関係は、「構成要素部分」という定性的連結に相関する。代替的な階層サブシステムでも同一情報を定義可能なので（すなわち、郵便番号及び市、州情報は何れも郵便住所の類似した地理的区域を定義する）、親が両方のタイプの構成要素又は片方のタイプの構成要素からなると理解できるような、包括的サブタイプ関係を、カテゴリ重み付けを介して表現できる。同様に、排他的サブタイプ関係は、親が様々な関連した子の何れか１つのみからなる、ことを指定する。このカテゴリデータベースはカテゴリ間の関係を格納できるが、その際に、要素間の最も強い結合がサブシステム内部に存在し、最も弱い結合が階層間にわたって存在するようにできる。
【００２７】
本明細書では、「階層データベース構造」には、典型的に、「材料表」情報を格納し、高速処理用にその情報を非正規化テーブル内に射影するためのデータベース設計技術が含まれうる。こうしたデータ設計方法は、通常の技能を備えた当業者には公知である。実際のカテゴリ定義はデ―タベース内部の１つの場所に格納でき、カテゴリ間の階層関係は別の場所に格納される。こうすることで、同一カテゴリが別のカテゴリと関連付けられるたびに定義を繰り返す必要がない。こうすれば、複雑なシステムに内在する冗長性を用いて、情報システムの構造及び環境の表現を単純化できる。
【００２８】
本明細書で用いる「ＨＩダイヤグラム」には、カテゴリ間における異なるタイプの階層関係を表す異なるタイプの線からなるダイヤグラムが含まれうる。このダイヤグラムのボックスはカテゴリ名／識別子を含み、関連付けられた関心重み（原語：interest
weight）及び重要度閾値を示すことができる。ＨＩダイヤグラムは、複数カテゴリを組み合わせて、近似した分割可能階層単位とすることによって特異点を記述する。言い換えると、このダイヤグラムは、異なるグループ分け内のカテゴリが関連付けられている幾つかの階層カテゴリグループ分けを表示できるが、階層間にわたる弱い結合は線としては示されない。その代わり、弱い結合が明白になるのは、調査項目が評価されてからである。多くの調査項目が両方のカテゴリの基準を一貫して満たす場合は、なんらかの従属又は弱い結合がその間に存在する。関心重み及び重要度閾値を含むＨＩダイヤグラム表記法は、調査項目がこのダイヤグラムにより全体的に定義される特異点／カテゴリとどれだけ近く適合するかを評価する関連点数を返すコンピュータ実行可能関数へと、本発明により変換できる。
【００２９】
本システム及び方法は、ダイヤグラムの操作と重み及び閾値の調節によってこの式を容易に修正可能とし、それをカテゴリ帰属関係の評価又は自動分類に適用できる。各ダイヤグラムカテゴリに関して、システムは、調査項目がそのカテゴリのメンバであることの信頼度を測定するプロセスを実行する。この評価プロセスは関連性データベース管理システムにより実行される。
【００３０】
本明細書で用いる「関心重み」には、ダイヤグラムの作成者が定義する値か、ダイヤグラム内のカテゴリの物理的位置に基づいて自動生成される値が含まれうる。一例として、項目の左上のカテゴリにはより高い関心値を付けることができ、右下の項目には高い重要度値を付けることができる。ユーザインターフェース上の項目の位置に基づいて相対的な関心及び重要度値を割り当てるための方式は、ユーザの優先に合わせてカスタマイズできることは理解可能なはずである。
【００３１】
本明細書で用いるカテゴリの「重要度閾値」には、ダイヤグラムの作成者が定義する値か、１００からカテゴリの関心重みを減算して、０．０１を乗算することに基づいて自動生成される値が含まれうる。関心重みと重要度閾値とを関連付ける自動プロセスの必要性に値する、これら２つの間の真の従属は存在しない。この関係は、もし誰かが何かに大きな関心があれば、この人物は評価プロセスが集合帰属関係点数においてより大きな変動を望むはずだという常識に起因する。アプリケーションが、調査項目がカテゴリのメンバかどうかを判断しようとする時に、重要度閾値は、類似性サーチエンジンの活動を抑制するように作用する。重要度閾値は、指定した閾値未満の全ての帰属関係の信頼値がゼロとして返されるようにカットオフ限界を指定する。関連性データベース管理システムは、帰属関係評価プロセスの最初に重要度閾値を備えているので、この閾値は、０値を重み付き方程式に返すように作用するだけでなく、閾値未満の帰属関係信頼点数を返す可能性が高い適合度評価は放棄するように作用する。従って、こうした閾値は、用いる帰属関係評価および返された値の徹底性を保証する。
【００３２】
本明細書で用いる「視座」又は「個別視座（ｉＰＯＶ）」には、階層的に連結されたカテゴリのグループを介してそれ自身を表現するＨＩダイヤグラムが含まれうる。カテゴリ定義は、本明細書に記載されたシステム及び方法が用いる最も低いレベルの基本サブシステムである。カテゴリ定義から一段階上で、ｉＰＯＶは次のレベルのサブシステムであり、カテゴリ定義、重み、及び閾値から構成されている。このサブシステムは、探索機構として使用でき、多くのユーザが共有できる。このシステムアーキテクチャにより、ｉＰＯＶの格納、取り出し、操作、表示、組合せ、及び寄与が可能となる。
【００３３】
本明細書では、「ＫｎｏｗＢＯＫ」は、探索領域に応答指令信号を送り、カテゴリ定義、ｉＰＯＶ、ｅＢＯＫ、又は言語データベースへの変更を格納、取り出し、操作、且つ提案できる複数の知識エージェントである。これらエージェントの機能は、利用可能なデータソースからのカテゴリ定義の作成を自動化して、ユーザの介入なしで探索ｉＰＯＶから外部ソースへの結合を可能とする。このために、ＫｎｏｗＢＯＫは、カテゴリと様々な自然言語で記述されたテキスト文書との関連付けを、その文書内の単語分析によって実行する。又、ＫｎｏｗＢＯＫは、現在のデータベースシステムのシステムテーブル内の情報を変形して、カテゴリ定義が全てのテーブル及びカラムに関して定義され、コード及びそれらの様々な値が全てカテゴリ定義に変換され、更に、データベース設計が１つのデータベース特定ｅＢＯＫか、幾つかの主題領域ｅＢＯＫか、それら両方に変換されるようにする。データベース構造がカテゴリ定義に変形される際に、ＫｎｏｗＢＯＫはカテゴリ定義を向上させて、通常の技能を備えたデータ設計者によく理解される次元に従ってデータ要素の付加的分類を反映させる。
【００３４】
本明細書で用いる「ｅＢＯＫ」は、ｉＰＯＶに類似している連結したカテゴリを含むことができ、電子知識集合体を符号化するための追加情報もまた含むことができる。ｅＢＯＫは、ｉＰＯＶがその中で機能する準拠枠を提供できる。外部ソースと、セキュリティと、カテゴリに関して学習する手段とに関連した追加情報を備えた様々なｉＰＯＶからｅＢＯＫを構成できる。例として、基本的なｅＢＯＫには、データ型に関する情報と、データ型内の様々な要素を識別するための方法が含まれうる。これによって、情報管理に関連付けられたコンピュータ科学の知識集合体を符号化する。ｅＢＯＫは、ユーザが直接指定した様々なｉＰＯＶの統合によって構築できるか、或いはユーザとシステム自体との共同作品として生成できる。これらのｅＢＯＫは、主題領域の包括的な適用範囲を含むことができるので、ｉＰＯＶより大きくなる傾向がある。それらのサイズのために、視覚化機構として使用されるｅＢＯＫの適応性は、データ製作者達による使用に制限されうる。
【００３５】
ｅＢＯＫは、追加カテゴリ属性によって外部データソースへの結合を符号化できると共に、システム内部のカテゴリ定義を参照でき、階層によってカテゴリ定義を連結できる。この追加カテゴリ属性は、２つのカテゴリ定義間の特殊連結となりうる。従って、属性情報のためのフォーマットには、前述したカテゴリ定義が含まれうることが分かるはずである。ｅＢＯＫの属性の例には、「視覚的」及び「権威」が含まれうる。この視覚的属性は、指定データと視覚化システムに必要なデータのフォーマットとのための視覚化方法を提供するシステムを定義可能なキー値対のエントリー又はリストを提供できる。権威属性は、集合帰属関係及びセキュリティを定義する役目を果たす世界の権威を定義可能な、キー値対のエントリー又はリストを提供でき、且つ／或いは最新の集合定義へのアクセスを獲得するための通過機構を要求できる。
【００３６】
例えば、米国郵便公社を米国郵便番号に対する権威とみなすことができる。そして、特定のセキュリティ情報を使用せずに５乃至９桁の間の郵便番号を付けた米国住所を提供して、米国郵便公社のウェブサイト或いは他の郵便番号確認ツールによって米国郵便公社にアクセスできる。米国郵便番号用の関連する視覚的属性の例には、「ツール：
私の地図（原語：ＭｙＭＡＰ） ; フォーマット： 緯度及び経度多角形」が含まれうる。これは、郵便番号を視覚化するために緯度及び経度の座標多角形のフォーマットでデータを要求可能な、マッピングツール「私の地図」を利用することを指す。このようにして、ｅＢＯＫは、頻繁に用いられるカテゴリ定義と、カテゴリ定義間の関係と、カテゴリ特異点、視覚化ツール、セキュリティ要件及びデータ・アクセス・フォーマッタを更に理解するための教材のようなもののための外部情報ソースへの連結とを結合する役目を果たすことができる。
【００３７】
本明細書で用いる「言語データベース」には、ｉＰＯＶ探索の実行時に用いる、更なる言語背景又は準拠枠をその情報として含むデータベースが含まれうる。言語データベースを、カテゴリ定義から構成したｉＰＯＶから構成したｅＢＯＫから構成したものとしてみなすことができる。先ほど述べた構造のうちの任意の１つの中で定義されたカテゴリ定義は、繰り返し格納されることはない。様々な情報を見ることができるのは、ｉＰＯＶ又は言語データベースの視点ではなくｅＢＯＫの視点から情報を見る場合だけである。上述したように言語を広く解釈できることは理解できるはずである。言語単位すなわち単語を同じタイプのカテゴリ定義構造で格納でき、また、ｅＢＯＫと同様に、特殊属性カテゴリ関係によってカテゴリ定義を増大できる。言語データベースに関して、これらの属性は、品詞と音声学的描写と原言語及び／又は語源とのような、言語の結合を反映できる。近似リスト定義を介して、関連性の統計によって２単語間の意味上の近接性を取り込むことができる。
【００３８】
非常に低い関連性点数が反意語を含むことができる一方で、高率の関連性点数は同意語を区別できる。こうして、関連性の連続体を表現できる。統計言語データベース内で多数の近似リストは、様々なコンテキスト内で言語単位の多数の意味を表わすための、１つのカテゴリ又は言語単位に関連付けられる。これらのリスト内のこれらの単位によって、関連するコンテキストに近似リストを結び付けるために十分な情報を提供できる。この言語データベースは、関連性統計によって言語単位間の結合の網目を提供する。
【００３９】
言語データベースは、密にも疎にもなりえる。自動プロセスは、ｉＰＯＶを利用して言語定義の領域、因果関係調査、同意語リスト及び／又は反意語リストの中で類似性或いは差異を探索することによって、言語データベースを生成できる。言い換えると、これらの自動機能は、特定言語用の辞書及び類語辞典タイプの情報を処理できると共に、様々な言語構成要素のためのカテゴリ定義を構築できる。近似リストの作成によって、関連部分の間の類似性を取り込むことができる。近似リストの共通部分は、言語単位間の結合の網目を作成する。従って、この言語データベースは、ｉＰＯＶ又はｅＢＯＫのカテゴリに関する情報を格納するための上述したパターンと同じ情報格納パターンに従うことができる。ユーザは、ｉＰＯＶを、個人の言語定義を取り込むものとして、またｅＢＯＫを、ドメインに特定された言語用法を取り込むものとして、また言語データベースを、言語の一般的な使用を符号化するものとしてみなすことができる。
【００４０】
本明細書で用いる「関連性データベース管理システム（原語：relativity database
management system）」（関連性ＤＢＭＳ）には、その内部機能が、上述したカテゴリ定義を操作すると共に、要求時にカテゴリのメンバを結合するスレッドを生成する、データベースが含まれうる。これらの生成されたスレッドは、ｉＰＯＶ探索プロセスによって定義された探索空間に形式を与える柔軟構造になる。引力から類推することで、関連性ＤＢＭＳの動作を理解しやすくなる。カテゴリの関心重みは、新しいスレッドを作成するか或いは新しいメンバまで既存のスレッドを延長するように、システムリソース内に引っ張る引力のように作用できる。引力が空間／時間の構造体を曲げることができる様に、関連性ＤＢＭＳは、カテゴリ定義を囲むデータ及びプロセスの計算上の構造体を曲げることができる。ｉＰＯＶ内の高いカテゴリ重要度値は、カテゴリの引力を受ける調査項目に焦点を当て且つ制限するように作用できる。こうして、高い関心重みが付いたカテゴリは、調査項目を引きつける重力井戸の作り出すことによって、大きな質量を備えた惑星のように作用できる。重要度閾値は、カテゴリの所望の引力範囲、或いはカテゴリの重力井戸の中心から調査項目を見ることが可能な距離を指定できる。関連性ＤＢＭＳは、関連項目を結合するスレッドを生成して、物理的にデータベースの基礎を変更する意味の重力井戸を作成できる。
【００４１】
関連性ＤＢＭＳは、様々な重力井戸の相互作用によって形作られた多次元の探索空間を定義できる。僅か２、３個の重力井戸を分離して、探索空間の形状は、山と谷とによってうねっている（原語：convoluted）２Ｄ平面と類似している。しかしながら、全探索空間が無数の次元を包含できるので、球積（原語：spherical
volume）は比喩的に全探索空間を表わすことができる。最初に、ｉＰＯＶカテゴリを球積内で均等に広がったものとみなすことができる。重みの重いカテゴリほど球体の源の方へ置くことができ、また、重みの軽いカテゴリほど外殻の方へ置くことができる。調査項目が発見される際、その項目をメンバとしている様々なカテゴリの「引力」が調査項目の位置によって反映されるような方法で、探索空間内に調査項目を置くことができる。
【００４２】
引力の重なりによって、探索空間内のある位置に調査項目を固定できる。重みの重いカテゴリからその源へ向けて引っ張られている項目を球積の中心に固定できる。システムは、一致閾値を設定できるか、若しくは探索の結果として探索空間の範囲に入る項目を返すことが可能な探索空間全体の中心からの定義距離を設定できる。従って、関連性ＤＢＭＳは、調査項目が関係するカテゴリの数を把握し且つ探索空間を適宜マッピングする能力を備えている。
【００４３】
最後に、関連性ＤＢＭＳは、ｉＰＯＶ内のカテゴリをｅＢＯＫ及び言語データベース内のカテゴリと連結できる。これらの連結は、ｉＰＯＶカテゴリ用に作成された関心重力井戸の更なる発達の助けとなる。このｅＢＯＫ及び言語データベースは、システムがカテゴリ要件と密接に（但し同一にではなく）一致する項目を見つけることを可能にする類似性探索を拡張するための機構として機能できる。カテゴリ定義又は帰属関係リスト内での重複をマッチングすることによって、連結を作成できる。従って、システムは、ｉＰＯＶ、ｅＢＯＫ或いは言語ＤＢからの既存のカテゴリ定義を組み合わせることによって、新しいカテゴリ定義を作成できる。システムは、新しいカテゴリ又は探索次元を定義することを介して創造性を発揮できる。こうした新しいカテゴリ又は次元は、複数カテゴリの新しい組み合わせ又は関連情報に関する新しい視点を集めることによって調査項目同士を関連させるものである。既述のような多次元の探索空間における様々なスレッド内の様々な重複項目を分析することによって、必要なカテゴリ特異点を備えた密接に関連した項目リストを得ることができる。これにより、ｉＰＯＶ内のカテゴリに関連付けられた部分的関連点数を保持する調査項目に関して関連点数を計算できる。
【００４４】
関連性ＤＢＭＳが新しいカテゴリ定義を作成できるので、ユーザが定義した定義と、探索空間の探索中にシステムが作成した定義との間の特異点を区別できる。関連性ＤＢＭＳは、ユーザが確認したもの、又はシステムが生成したものの何れかとして、カテゴリ定義に条件をつけることができる。ユーザが提供したカテゴリ定義を提案型記述と呼ぶことができる一方、システムが生成したカテゴリ定義を表明的記述と呼ぶことができる。探索空間を定義する際に、関連性ＤＢＭＳは、探索空間を十分に分割していないｉＰＯＶカテゴリ記述、或いはカテゴリのメンバを十分に識別していないｅＢＯＫ定義を発見することがあり、また、調査項目内の偶然一致した類似性によってシステム定義が容易にゆがめ（原語：skew）られることがある。システムは、こうした問題をハイライトすることができ、これにより、当該定義が表明的記述か提案型記述かどうかを示して、それぞれのｅＢＯＫ又はｉＰＯＶに対して責任のあるユーザが、これら問題を解決できるようにする。
【００４５】
本明細書で用いる「関連通信プロトコル」（ＲＣＰ）には、ユーザ又はコンピュータシステムエージェントの間で複雑な特異点を共有できるように、公表されたｉＰＯＶ、ｅＢＯＫ、言語データベース、或いはそれらの補助のカテゴリ定義を通信するか参照する方法が含まれることは理解できるはずである。データ統合システムは、データ要素名の配列の交換に加えてデータに関連するコンテキストを交換できるように、データ転送に先立ってｉＰＯＶを交換できる。様々な多目的のｉＰＯＶ、ｅＢＯＫ及び言語データベースが公表され且つ一般に利用可能となることが期待される。こうした環境内では、上記項目のカテゴリ定義の通信は、所望構造への参照を含むことができる。
【００４６】
公表された項目の通信に対してセキュリティとプライバシーを保証するために、様々な方法でこの参照を暗号化できる。関連性ＤＢＭＳの基礎を成す結合データベースは、格納されたｉＰＯＶ、ｅＢＯＫ、言語データベース、或いは補助構成要素（階層又はカテゴリ）の一意の識別子を格納できる。婦人服ｉＰＯＶ内の「ジーンズ」カテゴリを参照できる一意のキーの例は、ｉＰＯＶ識別子（例えば342）、階層識別子（例えば782）、親ノード識別子（例えば234,56,
4,234）、そして最後にカテゴリ識別子（例えば12342）を含むことができ、数列（例えば342,782 ; 234,56, 4,234 ; 12342）に帰着する。暗号化されたＲＣＰプロトコルに言語カテゴリを変形する関連性データベースの能力のおかげで、関連性データベースを用いて、符号化されたメッセージを作成できる。公表された識別子、一意のデータベース識別子、或いは他の幾つかの一意のキーの何れかを交換することによって、コンピュータシステムは、関連性ＤＢＭＳ内に格納された複雑な特異点を共有できる。
【００４７】
本明細書で用いる「関連性認証」には、結合データベース内の情報に対して作成した多次元の参照が含まれうる。日付に敏感なキーを含むことができる適切なキーを持つユーザは、ｉＰＯＶ又はｅＢＯＫ内の特定カテゴリを指すために、例えば上述した整数リストといった暗号化されたＲＣＰの意味を解読できる。情報を通過させるための簡略表記法の暗号化された表記法を備えることによって、本明細書に記載したシステム及び方法は、安全でない通過ルートを通って１つのシステムから別のシステムへ情報を送信するために用いられる埋込型の暗号化形式を含むことができる。従って、関連性データベース及び／又はユーザは、他の関連性システムに接続でき、しかも、複雑になりえるシステムで単一の項目を指すことができる。
【００４８】
上述された暗号化方式を用いてユーザを認証することができ、且つ／或いは、関連性に基づいたサーバへの匿名の接続を可能にする。例として、暗号化されたＲＣＰプロトコルを用いて適切なキーを送信する匿名のユーザに対しては、要求が信頼されたソースから来ていることを確かめるためにシステムが個々に確認したり認証したりする必要がない。従って、関連性ＤＢＭＳは、１組のユーザ認証構造を介して現在のＤＢＭＳがチャンネルする要求に関連付けられた障害を緩和できる。取り出し要求と関連して用いられる関連性認証の例として、ユーザは、前述した暗号化された識別子（342,782
; 234,56, 4,234 ; 12342）、及び結合データベースにおいてその位置で見つけられるカテゴリの名前、この場合カテゴリ名「ジーンズ」を送信できる。個々のユーザ活動を追跡できるように、異なるユーザ又はユーザ役割に、システム内へのエントリーのための異なる暗号化されたＲＣＰプロトコルを与えることができる。
【００４９】
本明細書で用いる「掲示された視座」（ＰＰＶ）には、標準的な公表手段によって、且つ／或いは例えばインターネットなどの電子形式によって、公衆に利用可能なｉＰＯＶ或いは部分的ｉＰＯＶが含まれうる。
【００５０】
本明細書で用いる「データ交換ＰＰＶ」は、情報をグループ分けすることと、個々の文字又は漢字用に２バイト文字コードの世界標準を用いて任意の言語に転移可能となるように、情報のフォーマットを定義することとを行う、１組の複数階層を含むことができ、この定義にはデータ項目間で予期される句読点が含まれる。
【００５１】
本明細書で用いる「ＰＰＶプロセス」には、受け入れ可能な様々な形式のデータと、生成可能な様々な形式のデータとを明記できるプロセスが含まれうる。
【００５２】
本明細書で用いる「ＰＰＶサーバ」は、プロセスに必要なデータ形式とデータの現在フォーマットとプロセスが現在データに関して生成する出力形式とを理解可能なシステム、並びに、与えられた出力フォーマットを所望の出力フォーマットに翻訳する機構を、ｅＢＯＫ記述が記述したフォーマット及び条件と共に、含むことができる。言い換えると、ＰＰＶサーバは、メモリ、ディスク、及び／又は他の記憶メディア内の関連性データを管理可能な自動データ管理及び運営エンジンであって、データ又はプロセスに新たな変更があったとしても、正しくフォーマットされたデータをプロセスへ確実に送信できるようにプロセスと通信可能なエンジンとして動作できる。
【００５３】
本明細書で用いる「準拠枠」は、例えば、「人知」、「物理学」、「医学」、或いは「財政学」など、データの項目が現れうる特定の情報集合体を含むことができる。特定の単語又はデータの項目が、異なる準拠枠で非常に異なる意味を持つことができることは理解できるはずである。
【００５４】
本明細書で用いる「視座」又は「個別視座」は、特定個人又は独立団体が準拠枠内のデータを見る方法を反映できる。視座を準拠枠内のデータ用フィルタとみなすことができる。視座は、特定データの重要度及び関心に対する個人の視点を具体化できる。集合論を用いて視座を構築でき、その際に、例えば、データ要素が特定集合のメンバであるか、或いはそれが別の要素又は項目に対して正確な一致（又は部分的な一致）であるかなどを、データ要素に関して尋ねる。
【００５５】
システムに対して関心のある項目を識別するプロセスは、２つの基本機能、つまり、項目を識別するパターンマッチングと、識別された項目に基づいた準拠枠の活性化とが要となりうる。これらの２つの機能は、項目に関する情報に緊密に結び付けられることができ、しかも、細部への注意と、比較の演算子と、項目間の類似性への注目とに主に基づいて動作できる。
【００５６】
パターンマッチングを、情報システムがその世界を知覚できる１つの方法として解釈可能である。パターンマッチングを用いて、言語内の単語、写真内の被写体、分類システム内のカテゴリ、或いは経験的データ内の規則性を識別できる。パターンは、システムが認識し且つ記憶に関与するものを表わすことができる。パターン認識プログラムは、特定の既知のパターンを捜すことができ、且つ／或いは新しいパターンを「学習する」ように挙動を調節できる。パターンを見つけるための既知の方法には、ボイヤー・ムーアのストリング・マッチング、ツリー・パターンマッチング、コンパイラーの語彙アナライザーで用いられる決定論的有限オートマトン法、及びパターン確率計算に適用したベイズ理論が含まれうる。
【００５７】
活性化拡散の認知理論と、複雑なシステムの階層構造と、観点関連性の概念との組み合わせに基づいて、準拠枠を活性化できる。この活性化拡散の認知理論は、意味ネットワークと呼ばれるデータ構造に作用できる。意味ネットワークは、関係を示す連結により概念を共に結び付けることができ、また、各連結の長さは、概念が持つ関連の程度に基づくことができ、例えば、連結が短いほど、関係が緊密になる。準拠枠の活性化には、階層コンテキスト内で作用しながら活性化拡散の必須機構を保持することが含まれうる。最も強い関係は、階層の最も低いレベルでサブシステム内に存在できる。他のサブシステムを含むサブシステムは、強い結合を持つことができる。最も弱い結合は、階層を横切って存在できる。
【００５８】
観点関連性は、もっぱら便宜のために、世界と観察者との間の複雑な関係を説明する能力、及び人が分析用に準拠枠を選択できるようにする能力を提供できる。準拠枠は、ユーザの関心を２つの方法で反映できる。１つ目は、まだ準拠枠を選んでいない場合、無数の階層全体にわたる活性化拡散が、枠を選択するための機構として機能できる。階層構造内の活性化拡散は、構成要素間の距離とこれらの構成要素を結合するタイプの関係とに基づいてエネルギー拡散を緩和できる。階層結合が強いほど、関連ノードが受けるエネルギーが多くなる。従って、準拠枠の活性化は、エネルギーが最も集中している関心枠を選択することを含むことができる。２つ目は、活性化された準拠枠は、その準拠枠内にある関心のある項目のみを観察者に示すための焦点として機能できる。
【００５９】
従って、情報システムの関心構成要素は、関心のある項目を識別し且つ準拠枠の活性化のための活性化拡散プロセスを始める、パターンマッチングを利用できる。準拠枠の活性化は、システムを構築する要素をユーザの視座に関連づけることができる。準拠枠の選択は、ユーザの関心を反映できると共に、異なる時の異なる側面に関する焦点として作用できる。階層方法で情報を見ることによって、人が多くの複雑なシステムの相互作用を柔軟にモデル化できる。準拠枠内で選択された階層構造は、システムの要素間の類似性を特定する基礎を提供できる。
【００６０】
様々な入力と状態とオブジェクトとイベントとの重要度を特定すれば、それらの項目間の差異に焦点を当てることができる。差異は、項目に異なる優先順位を割り当てること、或いはシステム内の項目を順番に配列することと同一視できる。優先順位付けは、要素を比較できると共に、システムの既知の優先順位と調和してこれらの要素を処理できる。例えば、入力の構文解析を優先順位付けとみなすことができる。優先順位付けは、項目が備える種類の階層関係に適切なシステム内で項目の活性化を拡散できると共に、様々な関係を与えるための重みを特定できる。優先順位付けプロセスの更なる例には、点数付け機能及び分類アルゴリズムが含まれうる。
【００６１】
順番に配列すれば、項目のそれぞれの順序付けが分かり、しかも、要素のシーケンスを通過するのに要する時間の感覚を提供できる。順番に配列すれば、物理的現実にシステムを基づかせることができると共に、タスクを遂行できない時はそれをシステムが認識できるようにする。従って、システムは、自動修正でき、且つ他の選択肢を捜すことができる。順番に配列することは、配列、連結したリスト及びバイナリツリーを含む、システムのデータ構造と、インデックス付け、ランダムアクセス、機能的なアクセス及び他の探索アルゴリズムを含む、関連する探索アルゴリズムとに基づくことができる。
【００６２】
システムの関心及び重要度の構成要素は、共有データ構造の操作、「呼び出し」オペレーターの使用、及び／又はリアルタイム・メッセージ通信を含む、様々な手段によって通信できる。呼び出しオペレーターは、一方のプロセスから他方のプロセスまでデータが送られるように、１つのプロセスによる別のプロセスの呼び出しを可能にする、制御命令を含むことができる。メッセージ通信には、１つのプロセスが別のプロセスを中断でき且つこの別のプロセスに情報を送信できる、決められた方法が含まれうる。メッセージ通信は、中断を最小限にするように構築された場合、一方の構成要素が他方の構成要素に役立つ可能性のある情報を見つけたことを効果的に通信できる。
【００６３】
本明細書で用いる「データベース」には、様々なコンピュータ・ソフトウェア、コンピュータ・ハードウェア、ファームウェア、並びに、レコードと、データと、関係型情報、オブジェクト指向情報、メモリ内情報、ファイルシステム情報、ｈｔｍｌ情報、画像情報、オーディオ情報及び他のデータベース情報を含む、他の情報とを格納し、操作し、且つ取り出すことができる他の媒体が含まれうる。
【００６４】
本明細書で用いる「サーバ」は、ネットワーク計算環境をサポートし且つ／或いは計算サービスへのアクセスを提供する装置及び／又は方法に加え、コンピュータ技術のクライアント・サーバモデルにおいて１つのクライアント又は複数のクライアントと対話できる装置及び／又は方法、或いは類似装置も含むことができ、これには、ハードウェア・サーバとソフトウェア・サーバとウェブサーバとＨＴＴＰサーバとサーバ機能を提供できる他の利用可能なタイプのコンピュータ装置及び／又は方法とを含む。
【００６５】
本明細書で用いる「ネットワーク」には、イントラネット、エクストラネット、ワールド・ワイド・ウェブ、ローカルエリアネットワーク、広域ネットワーク、電話通信ネットワーク、送電線ネットワーク及び／又はデータ通信機能を提供できる他のネットワークと同様にインターネットも含む、コンピュータネットワークが含まれうる。
【００６６】
全体的な理解を可能とするため、幾つかの例示的な実施形態を次に説明するが、通常の技能を備えた当業者であれば、本明細書に記載されたシステム及び方法を変更及び修正して、他の適切な応用例となるシステム及び方法を提供できることや、それ以外の追加及び修正が、本明細書に記載されたシステム及び方法の範囲から逸脱することなく可能であることは理解するはずである。
【００６７】
特記しない限り、ある実施形態の詳細を変える典型的な特徴の実現としてこれらの例示的な実施形態を理解できるはずである。従って、特記しない限り、特徴、構成要素、モジュール、及び／又は実例の様態を、開示したシステム又は方法から逸脱することなく、他の方法で、組み合わせたり、分離したり、交換したり、且つ／或いは再編成したりすることができる。加えて、構成要素の形状及びサイズはまた、代表的で、特記しない限り、開示したシステム又は方法に影響を与えることなく変更できる。
【００６８】
本明細書の図面及び記載は、マッチング階層、探索階層、調査階層、ノード定義階層、計算階層、カテゴリ選択階層、及び数桁の階層を含む、幾つかの異なるタイプの階層と同様に、階層ユーザインターフェースとそれらの使用を用いる関連概念との幾つかの例を含むことができる。これらの階層タイプは、様々な階層情報のユーザインターフェースのビューとなることができる。複数階層ユーザインターフェースをサポートするためのデータベース技術は、関連性データベースを含むことができ、これによって、１つの情報と別の情報との間の相対的な結合に関する情報を格納できる。
【００６９】
図１Ａを参照すると、本明細書の他の図面に関して詳述するシステム及び方法を理解する助けとするため、上述した球形探索空間を単純化したモデルを提示できる。図１Ａのモデルは、図１２に示したように、データ領域からの項目を操作しカテゴリ化できる。図１Ａは、探索ツールとして用いられている本システムの１つの可能な使用状態を表す。この例では、本システムはデ―タを再編成して、ユーザが定義したｉＰＯＶに関連した項目が、例えば図１Ａのデータベクトルなどの順序付きリストに編成されるようにする。当該ｉＰＯＶに関係のないデータは無視できる。様々なｉＰＯＶカテゴリに割り当てた重要度及び関心の値に基づいて、非同一探索プロセスが関係するデータリングの作成を開始する。これらのリングは、様々な一致閾値内に入る一致項目を含むことができる。例えば、内側のリングは、一定レベルの信頼度まで一致する項目を表し、外側リングは、より低いレベルの信頼度まで一致する項目を表す。ユーザは任意の一致閾値を用いて、どの結果の外殻すなわちリングまでを表示可能とするかを決定できる。
【００７０】
本明細書で開示したシステム及び方法は、ユーザインターフェース及びバックエンドを含むことができる。ユーザインターフェースにより、１人又は複数のユーザは、図形表示などを含む方法により本システムと対話できる。バックエンドにより、ユーザはデータを格納且つ操作し、更に探索を実行できる。本システム及び方法は、カタログ探索ツール、オークション探索ツール、インターネット探索ツール、及び情報データベース調査用の研究ツールを含む、データ格納、操作、取り出し、及び表示ツールで利用できる。
【００７１】
図１２は、ユーザが示した関心に関連したデータを含む、データベースに格納されたデータを図示する。図１Ｂの代表的な階層１０は、オークション品目１２（具体的には詰め物品目１４、紫色の品目１６、及びクマ１８）に対するユーザの関心を図示できる。詰め物品目１４に関しては、ユーザは、コレクター好みの品２０に特に興味がある場合もあろう。図１Ａ及び１２では、詰め物品目１４、紫色の品目１６、及びクマ１８に関係するデータは、それぞれ正方形、円、三角形記号で識別できる。データベース３にある他のデータは＋記号で示すことができる。
【００７２】
図１Ａは、本システム及び方法が、階層１０に従った探索を要求する場合に実行できるデータの再編成を視覚化したものを提示できる。図１Ａでは、紫色に関連したデータ、縫いぐるみに関連したデータ、及びクマに関連したデータは、それぞれデータベクトル２２、２４、及び２６に編成可能で、各ベクトル内の情報は他のベクトルへの近さ計算に基づいてランク付けしてある。図１Ａでは、「近さ」は、関連性の閾値の境界を定めることができるリング２８及び３０として表現されている。例えば、内側リング２８は８０乃至９０％の近さすなわち関連性を反映でき、外側リング３０は１０％までの関連性を反映できる。図１２のデータベース３及び図１Ａのデータ構造は、これら図に示した２次元表示に限定されず、多次元データ構造を含むこともできる。
【００７３】
データベース３を再構成して図１Ａに示した構造を提供することで、作成した空間（例えば、リング２８及び３０）は、最も関連性が高い項目を互いから近くに配置し、非常に大きな空間の有限長探索により、「関心」ベクトルによって階層１０に関連付けられた十分限定され且つ重要な出現が取り出され易いようにする。本明細書で用いる場合は、関心は項目間の類似性を反映でき、重要度は差異を反映できる。従って、重要度は、リング２８及び３０などの境界を引くための機構（例えば、論理規則）として機能できる。一方、関心は、パターン認識アルゴリズムを介して様々なベクトルを形成する階層を作成できる。例えば、詰め物（原語：stuffed）ベクトル２４は、詰め物をした椅子などの品目は含むことができるが、紫色で且つ縫いぐるみの（原語：stuffed）クマに対する探索に重要度がある詰め物品目のみが、リング２８及び３０の中に含まれることができる。
【００７４】
図１Ａのデータベース構造を生じる図１Ｂの階層１０により示したように、本明細書のシステム及び方法はユーザインターフェース（ＵＩ）を含むことができ、このユーザインターフェースは、関連性データベース又は結合データベース形式でデータベースを構成する元となりうるｉＰＯＶ又は階層をユーザが指定するに当たって使用する。関連性データベースは、現在のデータベースに含まれる構成要素の共通リストに加え、（集合論で定義に従った）集合の２つの関数定義、すなわち集合の表明定義及び集合の適合度関数定義を可能にする。
ユーザインターフェース
【００７５】
ユーザインターフェースは、後に詳述する、視座の作成、視座の修正、３次元視覚化、視座による探索、一致に基づくヒートマップ表示、ユーザインターフェースによるフィルタリング、フィルタを用いた探索、複数視座の統合などを含む多くの機能を提供できる。
【００７６】
ユーザインターフェースを用いることで、ユーザは、視座すなわちｉＰＯＶを階層形式で設定でき、これはユーザに図示できる。ユーザインターフェースは、階層の図形表示を作成するためのツールとして機能できる。これら図形表示は、ウインドウズ（登録商標）環境などのグラフィカル・ユーザインターフェース環境において、従来の「ドラグアンドドロップ」ツールなどを用いて操作可能である。このユーザインターフェースでは、多種多様の階層又は視座を設定し、表示し、操作できる。例としては、ドリルダウン階層及び物理座標系が含まれる。別の例として、２つの要素間の関係の度合いは、ベクトル（ベクトルの長さ及び方向は、その端部における要素間の関係のタイプ及び／又は度合いを表すことができる）によって視覚的に提示可能である。従って、ユーザは、後述するように、コンテキスト、視座、又は準拠枠を反映するような様態でのデータのビュー及び操作に使用可能な階層を確立できる。
【００７７】
ｉＰＯＶを作成するには、そのｉＰＯＶの図形表示の作成に加え、階層にあるデータの構造に基づいた基礎を成す論理モジュールの作成も伴う。例えば、特定タイプの階層表示の固有の論理は、実行可能な論理モジュールに符号化できる。この実行可能な論理モジュールは、本システム及び方法により構文解析され、集合論の規則の実行、数学的マッチング、及び本明細書で開示された他の目的のため階層操作を可能とする。例えば、ドリルダウン階層は、単純な集合論により一定のコードによって論理的に表現できるが、このコードとは、階層の各レベルの各要素を、その要素が結びつけられている階層の次に高いレベルの特定要素の部分集合として識別するものである。従って、新しい要素を階層の特定要素の下にドラグアンドドロップし、この新しい要素を特定要素に線で繋ぐことにより、この階層の実行可能コードにおいて、新しい要素は特定要素の部分集合として識別される。他の階層構造（共通集合内の要素の帰属関係など）は、集合論及び関連した単純な数学的論理構成体を具現化するコードにより表すことができる。これら論理モジュールは、結合データベース又は他のデータベース内のデータ構造体をアンパックして、ユーザに表示可能な階層を生成できる。
【００７８】
特定の視座を表現するために必要な階層タイプに従って、様々な論理モジュールを設定できる。例えば、親子関係を表すための論理モジュールを設定できるが、この場合、１つの階層における隣接行にある２つの実体間の連結は、高次の行の実体が、低次の行の「子」実体の「親」であることを示すことができる。親子関係は、人間の家系、ヒト、植物、動物、細胞などの遺伝形質、或いは他の系における様々な親子関係を記述できる。例えば、化学反応の結果としての化合物は、反応成分からなる「親」の「子」としてビューすることができる。同様に、物理的状態を以前の物理的状態の子としてビューすることもでき、例としては、階層における異なる複数行が経時変化を表すことができる。従って、様々な異なる系が親子関係階層として表示でき、これらは、汎用の親子関係論理モジュールを使って設定し、操作できる。
【００７９】
論理モジュールは、属性の集合に関する事前配置（原語：prepositional）論理からなることができる。したがって、ある階層の一行の帰属関係は、ある集合の帰属関係に属すると考えることができ、論理モジュールが集合論を適用して、ある階層の特定行の集合帰属関係を判断する。適切な論理モジュールを使用することで、認識可能なパターンを階層タイプに変換できる。例としては、単一階層、複数連結階層、共通要素又は共通構造などの結合により互いに結びつけられた階層などがある。結合された階層の例には、学生ローンにより結合された、貸し手：学生：教育機関の階層、ローンにより結合された、貸し手：借り手：受取人階層、処方により結合された、人：病気：薬の階層、購入により結合された、製品：顧客の階層、役によって結合された映画：俳優の階層と、子によって結合された男：女の階層、及びその他多数が含まれる。特定の階層のｉＰＯＶは、基礎を成す論理モジュールをデータ構造に適用することで生成できる。階層内部及び階層間に集合が設定可能であり、データ項目が所与の集合の内部にあるのか、外部にあるのかに基づいてマッチングが可能となる。このタイプの階層を確立することで、所与のデータセットへのキー次元が識別できる。一旦キー次元が識別されると、これら次元をデータベース・レコードのキーフィールドとして階層内へ配置できる。
【００８０】
ユーザの画面上に現れる連結されたレベルからなる階層形式でユーザインターフェースによって表示されるなどして、ｉＰＯＶが設定された後は、このｉＰＯＶを修正して、学習を反映したり、データの特定用途に関する異なる準拠枠を反映したりできる。一実施形態では、ｉＰＯＶ及び階層の特定要素に関係するコードは、階層の要素をクリックしたり、他の画面位置までドラグアンドドロップしたりすることでグラフィカル・ユーザインターフェースと対話して修正できる。例えば、ある構成要素がｉＰＯＶにおいて以前に考えていたより重要だと分かれば、その構成要素を、ユーザの画面に示されたｉＰＯＶ表示のより高いレベルまでドラッグすればよい。
【００８１】
図２を参照すると、ユーザの連絡先情報に関係したデータの階層１００と、この階層を操作するのに用いるツールとを示した、代表的なユーザインターフェースを表示する。階層１００は、一意のコード、個人情報番号、データベース・レコード番号などのような連絡先１０２を識別する要素を含むことができる。他の要素は、ファーストネーム１１０及びラストネーム１１２を含んだ連絡先の名前１０４を含むことができる。付加的な要素には、通り／番号１１４、都市１１８、及び州１２０に細分化できる住所１０８が含まれる。都市１１８は、都市名１２４及び郵便番号１２６に細分化できる。
【００８２】
図２Ｂ及び２Ｃは、図２Ａの階層１００のような階層内の要素を付加し、定義するためのユーザインターフェース・ツールを示す。図２Ｂは、郵便番号１２６を加える前の階層１００の部分図を示す。郵便番号１２６を追加するには、ユーザは先ず、その郵便番号要素が加えられるカテゴリ又は要素（都市１１８）をハイライトすればよい。ハイライトは、図２Ａで都市要素１１８の暗くした輪郭１０９により示すことができる。アクションボタン１１１をクリックするかそれ以外の方法で選択すると、新たな要素又はカテゴリを都市要素１１８にサブカテゴリとして追加できる。「連結＝」アクションボタン１１３をクリックするかそれ以外の方法で選択すると、郵便番号１２６を、名前１２４を含む下位レベルに結合できる。アクションボタン１１５は、名前１２４と郵便番号１２６との間の下位レベル連結１１７のタイプを「ＡＮＤ」、「ＯＲ」タイプの連結として指定して、これら異なるタイプの連結を様々な線指定で示すことができる。これら異なるタイプの連結は、階層に対する探索で用いられる論理演算子に関連付けることができる。例えば、名前１２４と郵便番号１２６との間の「ＯＲ」連結は、都市が名前及び郵便番号の一方で特定可能なことを示すことができる。
【００８３】
図２Ｃは、階層１００の部分図で示したように、追加要素１２６を定義するためのユーザインターフェース・ツールを示す。ユーザは、カテゴリ都市１１８に関係したコンテキストのドロップダウン・メニュー１１９から郵便番号カテゴリのコンテキストを選択できる。同様に、このカテゴリは、選択したコンテキストに関係したカテゴリのドロップダウン・メニュー１２１から選択してもよい。その他のアクションボタンにより、ユーザは、カテゴリ内で関心１２３をカスタマイズし、その下位レベル内でそのカテゴリの位置を変更できる（位置ボタン群１２５）。これに関しては後述する。図２Ｂ及び２Ｃのユーザインターフェースは、代表的な例として意図されているに過ぎず、本システム及び方法は、これ以外のアクションボタンを含むユーザインターフェースを含むことができる。例えば、図２Ｂ及び２Ｃのユーザインターフェースは、「削除」アクションボタン１２７、クリア・アクションボタン１２９、追加得点アクションボタン１３１、及び階層表示を操作し、その中のカテゴリを定義するための他のアクションボタンを含むことができる。
【００８４】
言うまでもなく、連絡先の名前及び住所に関する情報を配列するこれ以外の手段を使用してもよい。例えば、ミドルネーム及び役職を名前フィールド１０４の下に追加でき、或いは通り／番号フィールド１１８を２つの別個フィールドに細分化できる。階層を修正する例としては、ユーザは、郵便番号１２６が、このユーザの用途では都市名１２４よりも重要度が大きいと考えるかも知れない。従って、ユーザは、郵便番号フィールド１２６を、図２Ａに点線で示した位置１２８などのこの階層のより高い位置へ移動でき、更に、結合１０７を作成して、郵便番号フィールド１２６が、通りフィールド１１４、都市フィールド１１８、及び州フィールド１２０と同等の重要度を持つようにできる。これを行うには、例えば、郵便番号フィールド１２６のボックスを新しい位置１２８までドラグアンドドロップすればよい。
【００８５】
階層及び関連コードの修正は、コンピュータ支援設計及びコンピュータ支援ソフトウェア工学用ツール開発に用いられる技法などの公知の符号化技法を用いて実現できる。視覚的要素はコードオブジェクトに連結できるので、視覚表現がユーザインターフェースを介して画面上で操作されると、階層を表すコードに変更される。本システム及び方法の幾つかの実施形態では、階層を、多次元ｉＰＯＶを反映するように図示できるのは理解可能なはずである。
【００８６】
こうした階層は、関連性データベースが２つの情報を結合できる様態で、構成要素間の結合度を符号化できる。例えば、図２Ａは、項目１０４及び１０８に関する重要度（Ｓ＝４０）の値及び関心（Ｉ＝６０）の値を示している。この重要度の値を、返される探索結果の信頼レベルの閾値に関連させることができる。例えば、Ｓ＝４０は、探索結果が一致として考慮されるための最低信頼レベルは４０％であることを示すことができる。関心の値は、任意要素に与えられる重みを示すことができる。例えば、Ｉ＝６０は、名前要素１０４が重み６０を備えうることを示すことができる従って、特定の連絡先の名前及び住所が表示されるためには、その名前及び住所が、ｉＰＯＶにおけるものと少なくとも指定された信頼レベルまで一致できる。あるレベルでの一致に与えられる重みが、階層の次に高いレベルの一致における信頼全体に影響を与えることがある。例えば、ある名前が９０％の信頼レベルで返され、住所が６０％の信頼レベルで返された場合、その連絡先情報の一致の信頼への寄与は、その信頼レベルに各カテゴリの重みをかけたものに等しく、すなわち（０．９×０．６）＋（０．６×０．４）＝０．５４＋０．２４＝０．７８となりうる。一方、ある名前が６０％の信頼レベルで返され、住所が９０％の信頼レベルで返された場合、その連絡先情報の一致の信頼への寄与は、（０．６×０．６）＋（０．９×０．４）＝０．３６＋０．３６＝０．７２となりうる。
【００８７】
ユーザがＳ値及びＩ値を入力できる場合は、ｉＰＯＶの任意レベルにある項目列が、返される結果に影響を与える必要はない。例えば、Ｓ値及びＩ値は図２Ａで項目１０４及び１０８に関して与えられているので、住所１０８を名前１０４の左に移しても、返される結果に影響しない。ユーザインターフェースの一実施形態では、任意項目のＳ値及びＩ値は、画面上のその項目の位置によって定義できる。例えば、左端の項目が最大の関心と最小の重要度となり、右端の項目が最大の重要度と最小の関心となることができる。所与のレベルに位置することの関連性が、最下レベルから上方への結合の度合いの分散に影響を与えることがある。後述するように、本システムは、効率的な開始点から一致を探し始めることができる。次に、本システムは、発見された閾値一致に基づいて階層の上と下に進むことができる。一致階層を設定して提示する一致の数を選択できる。これには、最初に得た一致か、最初のＸ個の一致か、確率Ｐを上回るＸ個の最良の一致か、確率Ｐを上回る一致の集合か、それ以外の一致集合かを選択するように一致階層を設定することが含まれる。
【００８８】
一実施形態では、Ｓ値及びＩ値は、親レベルより低いレベルの項目に配分することができるが、その配分を、親カテゴリボックスの中心点に対する、親カテゴリボックスから子レベルへの垂直結合子の位置に基づいて行うことができる。本システムが視覚計算モードとなっている場合は、計算した重要度及び関心の値は正規化して合計１００となるように調整可能である。ただし、要素の相対的なＳ値及びＩ値を要素位置から決定するための他の方式も採用できることは理解できるはずである。図２Ａの例では、Ｓ値及びＩ値は、ファーストネーム項目１１０とラストネーム項目１１２とに、親カテゴリボックスである名前１０４の中心点に対する、結合子１０５の位置に基づいて配分できる。例えば、重みすなわちＩ値の数列を、名前１０４の子カテゴリであるファーストネーム１１０とラストネーム１１２とに割り当て可能である。中心点に対する位置をパーセントＰで表すことができ、パーセントＰは、結合子から中心的までのピクセル数を、中心点からそのカテゴリボックスの端部までのピクセル数で割ったものに等しい。Ｓ値すなわち信頼の閾値レベルは、計算したＩ値に基づくことができ、例えば上述のようにＳ値及びＩ値の合計が１００となるように正規化して行えばよい。
【００８９】
代表的な配分すなわち数列方式には、子項目のリストの左から開始して、子項目に、右の子項目に比べ一致全体への寄与をＰ％多く与えるものが含まれる。例えば、結合子１０５が、名前１０４のカテゴリボックスの中心点から２ピクセルの位置にあり、名前１０４のカテゴリボックスが２０ピクセル長であれば（すなわち中心から端部まで１０ピクセルであれば）、Ｐ＝２／１０＝０．２＝２０％となる。従って、ファーストネーム１１０はラストネーム１１２よりも２０％多い寄与が得られる。すなわち、ファーストネーム１１０は６０％の重みが得られ、ラストネーム１１２は４０％の重みが得られる。
【００９０】
この例の説明を続けると、ファーストネーム１１０が完全に一致した場合、その一致信頼は１となるが、次に高いレベルのマッチングへの寄与は、一致信頼に重みを掛けたもの（１＊６０％）＝６０％となりうる。ラストネーム１１２が０．５信頼度で一致した場合は、名前１０４のマッチング全体へのその寄与は（０．５＊４０％）＝２０％に過ぎない。従って、名前１０４は、その子の重み付き一致の合計に一致すると考えることができ、６０％＋２０％）＝８０％の全体的関連性を備える。任意の子項目に割り当てられる重みＷを計算するため、上述の方式の一般化した方程式を次のように立てることができる。
【００９１】
【数１】
2005530250.tif 000003
【００９２】
上記式において、ｎは子項目の数、ｓは重みを計算する対象となる子項目列内の番号であり、例えば、最初の子項目に関してｓ＝１で、２番目の子項目に関してｓ＝２などと続く。round（）は、ｎが奇数の場合にｎ／２を切り上げることを意味する。更なる例として、Ｐ＝３０％で、子項目の数がｎ＝３であれば、列の第２番目の子（ｎ＝２）に対する重みは次のように計算できる。
【００９３】
【数２】
2005530250.tif 000004
【００９４】
上述したように、信頼レベルの対応する閾値は、（１００−３３）すなわち６７％である。
【００９５】
割合Ｐ及び重みＷを決定する様々な方法を用いることができ、それには上述の例も含まれる。一般に、こうした方法は、相対的な寸法、長さ、及び階層の他の視覚特徴を含んだ、階層におけるカテゴリ及び／又は結合子の配置に基づいて重みを決定できる。例えば、Ｐは重みの比を示すことができ、こうすれば、子項目の重みを、子項目列の次の子項目の重みで割ったものが、次のように重みのＰ分の増加を示すことができる。
【００９６】
【数３】
2005530250.tif 000005
【００９７】
例えば、Ｐ＝２０％であれば、列中の２つの子に関しては、Ｗ１＝５４．５、Ｗ２＝４５．５となる。ユーザインターフェースは、列挙したものとは別に、視覚表示及び／又はピクセルを探索一致基準に関連付けるシステム及び方法を含みうることは理解できるはずである。
【００９８】
一致に割り当てられる信頼レベルは、マッチングの度合いと共に変化させてよい。完全一致には信頼レベル１．０を割り当てることができる。非同一一致に対する信頼レベルは、後に詳述するように結合データベースから入手できる。非同一マッチングは、階層の最も低い葉ノードに関連して実行できる。階層の枝の葉ノードは、その枝に関してデータが現れる最も下のレベルである。階層関係が、より下方レベルの構成要素に基づいて何かが一致したのかどうかを識別しない場合は、細分化情報が、ｅＢＯＫ及び非同一マッチング関数を用いて、２つの項目が非同一方法によって関連付けられているのかを解決する。
【００９９】
本システム及び方法は、階層を入力として用いて探索を実行する。探索されるデータは構造化されていてもされていなくてもよく、探索実行はその探索の性質によって異なる。階層に基づく探索を実行する場合は、様々な探索入力を使用でき、様々なデータ型も使用でき、得られる出力タイプも様々である。幾つかの実施形態では、可能な探索入力は、語又はテキスト列、階層全体、階層の下位要素の集合、及び／又はデータファイルである。探索されるデータには、階層、階層のサブセット、ファイル、非構造化データベース、又は構造化データベースが含まれうる。出力タイプには、ファイル又は文書などのデータオブジェクトを重要度に従ってランク付けした優先順位付けリスト、データ結果を反映するためにハイライトされた階層又は下位階層、及び／又はデータそのものが含まれうる。出力タイプには、ｉＰＯＶ作成又は修正に関して上述したように、探索されたデータの多次元的視覚表示と、後に詳述するような、取り出したデータのヒートマップが含まれうる。
【０１００】
本明細書に記載したシステム及び方法はユーザに視座を提案できる。一実施形態では、ユーザは、縫いぐるみのクマなどの語、列、又はカテゴリを反映するテキスト行を入力できる。すると本システムは、構成要素「縫いぐるみ」を含む格納された階層と、構成要素「クマ」を含む階層とを探す。するとユーザは、利用可能な視座に目を通して、それらの１つ又は複数に利用価値があるかどうかを判断する。
【０１０１】
本明細書で開示したシステム及び方法は、データセット又は階層内の、関心があるか又は意味のある項目の重要度を上手く表示できる。特に、本明細書で開示したユーザインターフェースはユ―ザに「ヒートマップ」を提示し、ヒートマップ内では、実行した探索の性質によっては特定データ要素をハイライトできる。例えば、図３を参照すると、家系階層１３０が図示されている。ある人物の家系は一連の相互連結したフィールドとして見ることができ、それには、その人物を識別する本人フィールド１４８と、様々な親族を表すフィールドが含まれる。親族フィールドには、母親フィールド１４２、父親フィールド１４４，母方祖父フィールド１３２、母方祖母フィールド１３４、父方祖父フィールド１３８、父方祖母フィールド１４０、兄弟姉妹フィールド１５０、息子フィールド１５２、娘フィールド１５４、姪フィールド１５８、甥フィールド１６０、及び孫フィールド１６２が含まれる。
【０１０２】
本方法及びシステムでサポート可能な他のタイプの階層と同様に、家系階層１３０は、家系に関するデータを表現可能な多数の形式の１つにすぎない。例えば、ある家系階層は、ユーザの関心及び所望の視座によっては、女性の先祖又は男性の子孫のみを表示することもできる。こうしたフィールドは、フィールド記述に合致した個人に関するデータレコードに関連付けることもできる。例えば、母方祖父フィールド１３２を、この母方祖父に関係した履歴データ（例えば、職歴、目の色、髪の色、生年月日など）を格納できるデータレコードに関連付けてもよい。
【０１０３】
従って、ユーザは、この階層を使ってあるタイプの探索結果を表示できる。例えば、ユーザは、階層１３０に含まれる金髪の人たちに関するデータレコードを探索できる。このユーザインターフェースは、探索結果を反映するように階層表示を変更できる。例えば、金髪の人たちに関するレコードは何らかの方法でハイライトできる。この例を図３に当てはめると、仮にデータが、母方祖父、本人、息子、及び孫が金髪であることを示していれば、図３のそれぞれの関連フィールド１３２、１４８、１５２、及び１６２を、それらフィールドを囲む太字線で示したようにハイライトできる。こうすることで、ユーザは、この人物の家系における特定形質の血筋を便利且つ明確に表示できる。
【０１０４】
ヒートマップが特に有用となるのは、検討中のデータが非排他的で独立したものである場合である。ヒートマップは、どんなデータが階層とデータセットとの両方に関与しているかをユーザが特定する助けとなりうる。従って、ユーザはこのユーザインターフェースを、データ項目間の関係を発見するためのフィルタとして使用できる。例えば、仮にユーザが、「トウワタ」と「蝶」とに高い重要度を付けて（後述する）探索を実行したとすると、探索結果はオオカバマダラ（トウワタを食草とする）に関するデータを含む可能性が高く、これら２つの問い合わせ語の間の関係を明らかにする。
【０１０５】
異なる変数間の結合を見つけることで、ユーザは、現実世界の３次元モデルを表す多次元データベースを構築できる。例えば、地球の一点を、気温、降雨量、標高、生息地などの様々な特徴に関連付けることができる。同様に、ある種に関して、その種に関連した他のデータに関わる特徴（例えば、その種の食物、発生した場所、繁殖周期など）に基づくその種の経時変化を示すことにより、生態系もモデル化できる。
【０１０６】
地理的オーバーレイとこれら変数を用いると、経時変化を一連の図表示で表現できるので、この種の生息域の変遷が表示される。言い換えれば、時間が、多次元階層における変数の１つとなり、他の変数の状態変化によって経時変化を表すことができる。上述のフィルタリング処理は、ユーザがデータベースをスクロールしつつ階層のヒートマップ内で興味を引くパターンを探すものであり、この処理は、階層ビューとデータセットとの間の従属すなわち結合をユーザが識別する助けとなりうる。一旦結合が確立されると、識別された変数に関連したデータを含めるために特定の系のモデルを調節できる。
【０１０７】
応用分野としては、地球温暖化、餌の供給に基づく繁殖、生物系、化学物質による汚染、水系、言語学（言語も時間と共に変化する）、その多くの現象をモデリングするシステムが含まれる。言語の例では、ある単語を経時的に評価して、一言語全体又は部分集合内における特定のストリングから新たなストリングへの移行を特定できる。
【０１０８】
図３の家系階層１３０のような階層を研究ツールとして使用して、世代間の特徴の連結を研究者が識別する際の助けできる。例えば、家系階層を用いて、それぞれが異なる特徴をハイライトする、一連の「ヒートマップ」を生成できる。こうした一連のヒートマップをスクロールすることにより、ユーザは、どの形質が一家系内で頻繁に或いはまれに現れるか、又、どの形質がその家系内のどの特定系統に現れるように思われるかを素早く理解できる。
【０１０９】
こうした探索の一例としては、家系階層を用いて、環境、食事、疾病、遺伝的特徴などに関連した情報を格納できる。すると、こうした階層は研究目的で使用でき、研究者が、様々な疾病及び症状に関連して、これら要因に関係したデータの重要度を格納し、分類し、且つビューする際の助けることができる。例えば、低脂肪食を摂取する人をハイライトし、心臓病を持っている人をハイライトする探索を階層に対して実行できる。このハイライトは、別々に実行してもよいし、連結した特徴として実行してもよい。生成されたヒートマップをスクロールすることで、研究者は、これら２つの要因間に関連性があるように思われるかどうかを素早く視覚化できる。
【０１１０】
要因間の関連性に関する仮説を確認する補助に加え、２つの特徴のハイライトはデータマイニングにも利用できる。例えば、ユーザは、広範囲な可能な要因に従って複数階層をハイライトでき、次に、対にした階層を素早くスクロールして、何れかの階層対が類似の視覚的パターンを、すなわち「ヒートマップ」を表示するかどうかを判断できる。この視覚表示は、２つ以上の形質が組み合わせて現れるようなレコードもハイライトできる。２つの要因の組み合わせを備えるように見える多数の人たち（多数の項目がハイライトされたヒートマップが作成される）が発見できれば、研究者はこれらの２つの要因が関連しているという仮説を立てることができよう。研究者は、これら要因を分離し、更に各要因についてこの階層を別々にハイライトして、同一のレコードがまだ表示され、強い関連性を示唆するかどうかを調べることもできる。
【０１１１】
連結した階層における要因又は要因の組合せをハイライトすることは、家系階層に限定されない。如何なる階層構造であっても使用可能であり、本明細書で開示した視覚化技法を使って、その階層を形成する要因の関連性の性質に関する仮説を立て、それを調査できる。複数階層をフィルタとして用いることもできる。例えば、ある項目が２つの独立した階層に現れれば、その項目をハイライトして、ユーザがこれら階層間での従属又は共通性を識別する助けとできる。同様に、ユーザは階層の優先順位を指定してもよい。例えば、第１ｉＰＯＶを第２ｉＰＯＶの補助的なものとしてビューさせるように指定することにより、ユーザインターフェースは、そのデータが第２ｉＰＯＶに一致した状態の第１ｉＰＯＶを表示できる。その結果作成される表示は第１ｉＰＯＶのシェーディング、すなわち第２ｉＰＯＶの限られた集合と考えることができる。
【０１１２】
本明細書で開示した方法及びシステムにより、ユーザは複数の視座を統合できる。例えば、異なる２人のユーザは、あるデータの階層を示す方法に関して異なる視点を持つことができる。或いは、１人のユーザが、特定の時にデータセットを眺める際のこのユーザの準拠枠によって、このデータセットに関して１つ又は複数のｉＰＯＶを持つことができる。
【０１１３】
一例として、図４は、配達階層１６３及び注文階層１６４を図示する。配達階層１６３は、売り手から買い手への商品の配達に関するｉＰＯＶを示す。図４に示したように、配達階層１６３は、レコード識別子、配達番号、特定の配達に関する情報のコードなどの配達情報フィールド１６８を含むことができる。配達情報フィールド１６８の買い手フィールド１７０は、買い手名前フィールド１７８及び買い手住所フィールド１８０を含むように細分化できる。同様に、配達階層１６３の売り手名前フィールド１７２は、売り手名前フィールド１８２及び売り手住所フィールド１８４を含むように細分化できる。更に、配達階層１６３は、品目名フィールド１８８及び数量フィールド１９０を含む品目フィールド１７４を含むことができる。配達階層１６３の使用法としては、例えば、運送業者が、売り手住所フィールド１８４から引き取り住所を、品目名フィールド１８８及び数量フィールド１９０から配達する品目を、買い手住所フィールド１８０から配達先住所を特定できる。
【０１１４】
注文階層１６４は、注文に関連して売り手が格納できる情報を含むことができ、例えば、一意の注文識別子、レコード識別子などの注文フィールド１９２や、買い手フィールド１９４や、売り手フィールド２００や、品目フィールド１９８が含まれる。これらフィールドは下位フィールドに細分化でき、例えば、品目フィールド１９８は、数量フィールド２０２及び価格フィールド２０４を含んだフィールドに細分化できる。従って、例えば管理担当者などの注文階層１６４のユーザは、注文数量及び価格に関する基本情報を格納し、構造化できる。配達階層１６３及び注文階層１６４は、似ているが同一でない情報を見るための異なる視座を表すことができる。これら２つの階層１６３及び１６４は、どちらも買い手、売り手、品目、及び数量に関する情報を含むことができる。しかし、配達階層１６３は、注文階層１６４には含まれない買い手及び売り手の名前及び住所を含むことができ、注文階層１６４は、配達階層１６３には含まれない価格情報を含むことができる。
【０１１５】
多くの状況において、ユーザは、異なる視座から情報をビューしたいと望むことがある。例えば、品目を配達した時に支払が可能であれば、配達階層１６３から名前及び住所と、注文階層１６４から配達する品目の価格とを知ることができる。これら階層は両方ともユーザが利用でき利用でき、ユーザは自分自身の様々な目的に合わせて２つの間をスクロールできる。
【０１１６】
他人が作成した異なる視座を探すには、例えば、他のユーザが同一或いは類似データをどのようにビューしているかを特定するには、本明細書で開示した方法及びシステムによれば、ユーザは、選択した階層と同一データを含む他の階層を探すことができる。従って、配達階層１６３のみを持っているユーザは、他の階層のデータベースを探索して、少なくとも１つのフィールドを配達階層１６３と共通して含んだ階層を発見できる。こうした探索は注文階層１６４を取り出すことができるが、その理由は、買い手（１７０、１９４）、売り手（１７２、２００）、品目（１７４、１９８）、及び数量（１９０、２０２）という少なくとも４つの共通項目が存在するからである。探索が２つ以上の階層を発見した場合は、その結果を様々な技法でランク付けできる。これら技法には、階層要素が現れる階層レベルに従ってそれら要素に重みを付けるもの、共通要素の数に従って階層に重みを付けるものなどがある。
【０１１７】
又、探索を実行するユーザは、階層を発見したいと望む特定の用語をハイライトできる。例えば、配達階層１６３のユーザは、探索実行時に買い手フィールド１７０及び売り手フィールド１７２をハイライトし、これにより、これらのフィールドを含む階層を取り出すことができる。次に、ユーザは、取りだした階層をスクロールして、ユーザが特定の準拠枠に関する視座を確立する際の助けとなる階層を発見できる。
【０１１８】
こうした探索の結果に基づいて、ユーザは、この探索で用いた元々の階層を修正できる。付加的に且つ／或いは代替的に、ユーザは、この探索で発見したか或いはそれ以外の方法でユーザが利用可能な複数階層を統合できる。これら階層構造の連結は、ユーザが、論理的意味を反映したボックス又はフィールド及び線などの関連した階層要素を単純にドラグアンドドロップすることで実行できる。これら線及びボックスは図形表示であるばかりでなく、上述し且つ後に詳述するように、階層の論理を反映した要素を符号化する。
【０１１９】
これらの間の結合又は連結を識別してその間の共通結合を確立することも含む、様々な方法で複数階層を統合できる。例えば、図５の結合階層２０８では、配達階層１６３と注文階層１６４とは、品目フィールド２１０という共通要素で連結でき、この品目フィールド２１０は、配達階層１６３の品目フィールド１７４と注文階層１６４の品目フィールド１９８とに連結できる。こうした様態で階層を連結すると、それぞれの階層における品目フィールドを、同一で唯一の品目を表すものとして識別できる。
【０１２０】
更に、複数階層の統合は、それら階層の１つからの要素を、他の階層の適切な位置に加えることでも実行できる。例えば、図６を参照すると、付加的な下位要素を含む２つの階層間で共通した項目は、全ての下位要素を含む単一階層に統合できる。従って、図４では、配達階層１６３は、注文階層１６４から注文フィールド１９２と価格フィールド２０４が欠落したものとして識別できる。注文フィールド１９２は、配達情報フィールド１６８と同一レベルの階層（買い手−売り手−品目からなる共通集合の上にある１つのレベル）に現れるものとして識別できる。価格フィールド２０４は、数量フィールド１９０（品目フィールド１７４から１レベル下）と同じレベルに現れるものとして識別できる。
【０１２１】
図４に示した矢印２１２及び２１３は、所望に従ってそれぞれ注文及び価格階層要素を、階層１６４から配達階層１６３の適切な場所へ移動することを反映できる。図６はその結果作成される階層２１４を示しており、新たな要素を太字でハイライトした状態で、統合された視座を反映している。従って、階層２１４は、価格フィールド２２０、注文フィールド２１８、構造的要素２２２、２２４（それぞれが階層２１４におけるフィールド２１８及び２２０の結合部）を含むことができる。
【０１２２】
複数階層からのフィールド統合には、自動統合と、ユーザ入力により実行される統合とが含まれる。自動統合の実施形態では、本明細書で開示したシステム及び方法は、配達階層１６３及び注文階層１６４における同一レベルに現れる買い手−売り手−品目構造のような共通した階層要素を認識できる。一旦、共通要素が認識されると、２つの階層は合併して、共通構造より下のレベルに現れる各階層の要素全てを単一階層に含めることができる。上述のように、これら階層は、階層構造の論理的意味を反映可能な基礎と成るコードを表現できる。複数階層を、主人−従者関係で統合してもよい。例えば、ユーザは「主人」階層を識別でき、すると、他方の「従者」階層が自動的に修正され、そこから「主人」階層に存在しない構造体やノードなどを取り除くことができる。
【０１２３】
本システム及び方法は、例えば人などの１つの構成要素を、複数の構成要素すなわち人々からなる変化する大きなグループ内でランク付けできる。構成要素に関して決定された信頼レベルに基づいて、全体的な信頼点数を計算でき、この計算は、信頼点数をそれら構成要素が属する階層の最高レベルまで繰り上げることにより実行する。ランク付けを特定するには、本システムは、このカテゴリの同位グループである構成要素のコニュニティを特定できる。本システムは、カテゴリに関する構成要素点数を保管できるので、対象となる構成要素に関するカテゴリ点数の元となった構成要素点数を見つけることができる。本システムは、結合データベースに問い合わせて、特定カテゴリに関連した構成要素のコミュニティを発見できる。一旦本システムがこのリストを入手すると、類似の構成要素点数を持ったコミュニティのメンバを発見でき、対象となる構成要素に対して類似構成要素の同位ランク付け点数を割り当てできる。
バックエンド
【０１２４】
本明細書で開示したシステム及び方法の一実施形態は、ユーザインターフェースに加え、後に詳述する次の機能を含む、データ格納及び操作機能を実行するバックエンド構成要素も備えることができる。これら機能には、探索及び統合に関する規則に基づく提案、パターンマッチングのプラットフォーム、類似性分析、索引構造との特殊マッチング、特殊階層データベース構造、及び非同一マッチングが含まれる。
【０１２５】
図７を参照すると、本明細書で開示した機能を提供するためのシステムの高レベル構成要素が図示されている。図７の代表的な実施形態では、ネットワークベースのホストシステム３００は、１つ又は複数のサーバ又はそれ以外のネットワーク接続されたコンピュータを含む。ホストシステム３００は、例えばインターネット又はその他のネットワークなどの通信ネットワーク３４２に接続可能であり、この通信ネットワークには、１つ又は複数のクライアント装置３４４が接続できる。クライアント装置３４４は、ネットワーク３４２を介してホストシステム３００と相互作用可能であり、これらには、デスクトップ・コンピュータ、ラップトップ・コンピュータ、ワークステーション、又は他の装置などが含まれる。ネットワーク３４２がインターネットである一実施形態では、クライアント装置３４４は、ＴＣＰ／ＩＰなどのインターネットプロトコルを用いてホスト３００の１つ又は複数サーバと通信可能なブラウザ又は類似デバイスを備えることができる。従って、クライアント装置３４４上のブラウザは、ＨＴＭＬページを読んで、様々なグラフィカル・ユーザインターフェース機能を提供できる。この実施形態では、計算機能は、様々なデータベースと相互作用するホストシステム３００によって主として実現され、一方、クライアント装置３４４は、ユーザによる入力とホストシステム３００により転送される結果の表示用に主として使用できる。
【０１２６】
図８は、ホストシステム３００をスタンドアロン環境で図示する。図８の実施形態に関しては、ホストシステム３００には、パーソナル・コンピュータ、デスクトップ・コンピュータ、ラップトップ・コンピュータ、ノートブック・コンピュータ、ワークステーション、メインフレーム・コンピュータ、又はグラフィカル・ユーザインターフェース及びデータベース・アプリケーションをサポート可能なユーザインターフェースを備えた他のコンピュータが含まれうる。図７のネットワーク環境にあるホスト３００が備える様々な機能は、図８のスタンドアロン環境にあるホスト３００の様態で構成されたクライアント装置３４４によっても実現できる、例えば、計算機能は、ホスト３００とクライアント３４４との間で分散できる。
【０１２７】
ホストシステム３００に関する次の説明は、特に注記する場合を除いて図７に示したようなネットワーク環境にも、図８に示したようなスタンドアロン環境にも当てはまる。図７及び８を参照すると、ホストシステム３００は、結合データベース３３２、複数のソースデータベース３４０、３５０、外部参照データベース３３４、カテゴリ関係データベース３３８、一致結果データベース３２４、及びユーザ履歴データベース３３０を含む複数データベースに接続できる。説明を簡潔にするため、図７及び８は、これら様々なデータベースが結合データベース３３２を介して接続されているものとして示すことができる。
【０１２８】
後に詳述するように、結合データベース３３２は、ユーザにとって関心のあるカテゴリが、それ以外のカテゴリにどのように結合可能かを示すデータを含むことができる。ソースデータベース３４０、３５０には、ユーザが内部を探索してユーザの探索基準を満たすデータを見つけるためのデータベースが含まれる。外部参照データベース３３４は、それぞれの分野で権威と考えられるソースデータベースを含むことができる。カテゴリ関係データベース３３８は、結合データベース３３２内のカテゴリの定義と、関連性データベースに関して上述した４つの集合の定義に基づく定義とを含むことができる一致結果データベース３２４は、探索結果の一時的な記憶装置を含むことができ、ユーザ履歴データベース３３０は、本システム及び方法の使用状態を追跡するためのデータを含むことができる。
【０１２９】
これら様々なデータベース間での情報の転送を容易にするため、これらデータベースは直接的に互いと接続できることは理解できるはずである。更に、図７及び８に示したデータベースは例示目的で選択されたものであり、他のデータベース或いはこれらデータベースの部分集合を、ホストシステム３００と共に利用してもよいことも理解できるはずである。又、これらデータベースの内１つ又は複数を他のものと組み合わせて、これら構成体の機能を備えた統合データベースを提供することも可能である。又、任意の機能を備えた複数のデータベースが共存できる。例えば、本システムの必要に応じて、２つ以上のカテゴリ関係データベース３３８が存在してもよい。
【０１３０】
図９は、ホストシステム３００の様々な機能を実現するための構成要素を示す概略図である。ホストシステム３００はコンピュータ３０２を含むことができ、これはサーバでも他のコンピュータでもよい。コンピュータ３０２は、様々なアプリケーション・プログラムを管理制御するオペレーティング・システム３０４を含むことができる。アプリケーション・プログラムは、ユーザインターフェース・アプリケーション３２０、通信アプリケーション３０８、動的問い合わせ発生器３２２、言語発生器３１４、クラスタプロセッサ３１２、１つ又は複数の他のデータベース・アプリケーション・プログラム３１６、及びマッチング・アプリケーション３１０を含むことができる。他のアプリケーションもこのホストシステムに含むことができる。
【０１３１】
ホストシステム３００のユーザは、ユーザインターフェース・アプリケーション３２０を使ってホスト３００と対話して様々な他のアプリケーションを実行できる。例えば、ユーザインターフェース・アプリケーション３２０を使って、本システムをセットアップしたり、データをデータベースに取り込んだり、ユーザアカウントを管理したりできる。更に、ユ―ザインターフェース・アプリケーション３２０は上述したユーザインターフェースを実現できる。
【０１３２】
通信アプリケーション３０８は、ホストコンピュータ３０２とネットワーク３４２との間の通信をサポート可能な通信アプリケーションを含むことができる。従って、通信アプリケーション３０８は、ＨＴＴＰサーバ又はそれに類似した装置の機能を提供する。又、通信アプリケーション３０８は、クライアント装置３４４から受信したＴＰＣ／ＩＰメッセージを構文解釈できる。マッチング・アプリケーション３１０は、問い合わせとデータベースとの間のマッチングを実行するための１つ又は複数のアプリケーションでよく、用語頻度、逆文書頻度（原語：inverse
document frequency）などに従ってデータベースをランク付けするためのツールを含む。
【０１３３】
上述のように、本明細書で開示したシステム及び方法は、階層を用いた探索を可能とする。本システム及び方法は、要素を、識別可能なレベルを備えた階層に配置するデータ構造を利用する。図１０を参照すると、人物４０２に関連したデータのｅＢＯＫ４００を概略的な形式で示す。関連した階層１００を、上述の図２Ａのユーザインターフェースで表示できる。様々な実施形態において、データベースの探索を実行して、特定の人物に関連付け可能などのデータを、このデータベースが含みうるかを特定できる。こうした探索を実行するには、この階層が関連した人物をｅＢＯＫ内のデータにマッチングできる。又、こうしたマッチングは、同一人物に関する重複レコードをデータベースから取り除いたり、同一人物に関係した様々なデータベースからのレコードをマッチングさせたりするなどの様々な他の目的で使用できる。
【０１３４】
図１０のｅＢＯＫ４００などのｅＢＯＫは多くの要素を含むことができる。従って、要素４０２は最高レベルとして提供でき、これには、このｅＢＯＫ４００を識別するための一意のデータレコード識別子又は類似の機構を含むことができる。図１０の代表的なｅＢＯＫ４００に関して、要素４０２はｅＢＯＫ４００を「人物」ｅＢＯＫとして識別できる。更に、ｅＢＯＫ４００は、複数のレベルを含むこともでき、この人物のデータの特定側面に関連したデータの様々な粒度を反映する。従って、もし要素人物４０２がレベル０にあるとすると、次の下方レベルであるレベル１では、名前要素４０４、住所要素４８、及び電話要素４１０に関する情報が含まれる。
【０１３５】
名前要素４０４は、次のレベルであるレベル２まで、ファーストネーム要素４１２と、ミドルネーム要素４１４と、ラストネーム要素４１８とに細分化できる。住所要素４０８は、レベル２において位置要素４２２と区域要素４２４とを含むことができる。住所要素４０８は、異なるレベルにおいて多くの他の要素を含むことができ、例えば、レベル３では通り要素４９８と、私書箱要素４６０と、特別私書箱要素４６２などを含むことができる。通り要素４９８は、レベル４で細分化して、通り番号要素４４２と、接頭辞要素４４４と、名前要素４４８と、指定名要素４５０（例えば「大通り」など）と、接尾辞要素４５２と、第２名前要素４７８とを含むことができる。第２名前要素４７８は、番号要素４５４及び文字列を表す列要素４５８などの追加要素をレベル５で含むことができる。
【０１３６】
レベル４は、番号要素４６８と列要素４７０とを私書箱要素４６０の下に、番号要素４７２と列要素４７４とを特別私書箱要素４６２の下に含むことができる。レベル２の区域要素４２４も、レベル４において追加要素を含むことができる空レベルを表すノード要素４８４をレベル３で含むことができる。これら追加要素には、都市要素４８０、州要素４８２、郵便番号要素４８８、及び拡張郵便番号の最後の４桁を表す「プラス４」要素４９２がある。レベル１における電話要素４１０は、レベル２において地域コード要素４２８と、交換局要素４３０と、番号要素４３４と、内線要素４３８とを含むことができる。
【０１３７】
ｅＢＯＫ４００内の要素（要素間及びそれら要素から成るレベル間の連結リンクも含む）には一意のコードを割り当て可能なので、他の要素に対するｅＢＯＫ内でのそれら要素の位置と共にそれら要素が処理において識別できる。従って、要素又は連結して構造体を形成する要素グループには、階層識別子を割り当て可能であり、異なる視座で再利用可能な構成要素となる。又、ノード４８４のような構造要素を、同じ論理構造を備えるがデータ要素が異なる他のｅＢＯＫで再利用するために格納できる。
【０１３８】
一旦ｅＢＯＫ４００のように要素及びレベルを付加して構築すると、ｅＢＯＫはデータセットへのマッチング（例えば、名前について人物をレコードにマッチングする）に使用できる。階層の枝においてデータが現れる最も下のレベルは、その階層の「葉ノード」と呼ぶことができる。任意の階層は、ユーザが指定する重要なレベル数によっては、異なる葉ノードを備えることができる。マッチングを実行するには、本明細書で開示したシステム及び方法のユーザは、人物ｅＢＯＫなどの既存のｅＢＯＫを入力でき、すると、本システム及び方法がそのｅＢＯＫに修飾子を加えることができる。具体的には、本システム及び方法は、結合データベース３３２において、「その他」要素をｅＢＯＫの枝の葉ノードと同じレベルに設定できる。
【０１３９】
図１０の代表的実施形態に関しては、ｅＢＯＫ４００で設定した「その他」要素は、名前要素４０４のレベル２に位置した「その他」要素４２０と、区域要素４２４の下のレベル３に位置した「その他」要素４９０と、レベル４に位置した「その他」要素４９４と、電話要素４１０の下のレベル２に位置した「その他」要素４４０とを含む。ユーザは任意レベルを葉ノードとして指定して、ｅＢＯＫの要素への関心が、この指定されたレベルまでであることを示すことができる。図１０の代表的実施形態に関しては、ユーザは、下方向にレベル３まで位置要素４２２への関心を指定できる。従って、レベル３は、位置要素４２２の葉ノードとして機能でき、「その他」要素４６４は、位置要素４２２の下のレベル３に表示できる。
【０１４０】
データセットへのｅＢＯＫ４００のマッチングは、多くの変数を使用する計算に基づくことができる。これら変数には、特定のｅＢＯＫにおいてデータが現れるレベル数を定義した変数「Ｌ」を含むことができる。例えば、ｅＢＯＫ４００については、電話要素４１０のデータはレベル２に現れるので、ｅＢＯＫ４００の要素４１０に関してはＬ＝２となる。変数「Ｎ」は、階層に現れる非排他的カテゴリ（例えば、あるデータが現れるカテゴリであって、そのデータが別のカテゴリに現れるかどうかが問題にならないもの）の数を含むと理解できる。
【０１４１】
変数「Ｅ」は排他的カテゴリ（例えば、あるデータが現れた場合は、そのデータが別のカテゴリに現れることができないカテゴリなど）の数を含むと理解できる。マッチングを実行するに当たって、重要度及び関心の計算を、これら変数とｅＢＯＫにおける要素に基づいて実行できる。例えば、「名前」点数は次のように計算できる。先ず、ｅＢＯＫ４００を、「その他」要素４２０をこのｅＢＯＫ４００に加えた状態で結合データベース３３２に格納できることが理解できるはずである。本システムは、探索対象となっているデータベース、ファイル、又は他の項目内で名前を調べ、データの各項目に関する重要度及び関心の点数を付けた列を含む結果テーブルを作成できる。「その他」要素４２０は、ファースト、ミドル、及びラストネーム・フィールド（４１２、４１４、４１８）以外の、探索中のデータベース、ファイル、又はファイル内のフィールドを入手できる。要素「その他」が頻繁に発見されれば、このデータの項目が発見されたが、詳細が明らかにされていないことを示し、ユーザは、データベースの様々な項目が階層において詳細が明らかでないと推定できる。
【０１４２】
名前マッチングの場合は、レベル２の葉ノードは３つの排他的ボックスを含むことができ、例えばファーストネームはラストネームとなることはできない。従って、変数「Ｅ」はこの例では３に等しくてよい。名前点数は次のように判定できる。
【０１４３】
【数４】
2005530250.tif 000006
【０１４４】
上記式において、Ａ、Ｂ、及びＣは、問い合わせ内の名前と探索された名前との一致に関する信頼レベルを表す。一致を識別するための閾値信頼点数を設定することで、本システムを調整できる。従って、点数全体が閾値未満であれば、一致が存在しないように表示できる。図２Ａに関する説明は、関心値に基づく重み付けを含む、Ａ、Ｂ、及びＣへの係数の不均等配分に関する付加的説明及び情報となりうる。
【０１４５】
要素のマッチングは様々な方法で実行できる。例えば、完全一致に加え、本システムは、ニックネーム、音声学的一致、代替スペリング、スペルミス、及び文字の転位などの代替的な一致タイプもサポートできる。後に詳述するように、結合データベース３３２は、一致した要素の様々な特徴に基づいた一致の度合いを表す「近似リスト」を含むことができる。
【０１４６】
本明細書で開示した方法及びシステムは、準拠枠に関して頻度分析を実行できる。例えば、本方法は、特定のデータセット又はサブセットを検査して、名前などの特定の要素が、そのデータセット全体内で又はサブセット内で現れる頻度を特定できる。従って、本システムは、名前と参照データセットとの間の標準偏差を設定できる。すると、その名前に関する標準偏差に基づいて信頼レベルを（母集団のサブセット内で）調節できる。参照データセットにおける用語の頻度などの因子に基づいて信頼レベルを調節してもよい。
【０１４７】
更に、ユーザが、知識又はユーザの視座に基づいて信頼レベルを調節してもよい。例えば、ユーザが、ある民族集団内である名前がありふれた名前であることを知っていれば、特定要素に適用する信頼度を増加させることもできる。反対に、要素に割り当てた重要度を減少させてもよい。例えば、特定のラストネームがある民族集団ではありふれたものであれば、ファーストネームの一致がラストネームの一致よりも重要としてもよい。
【０１４８】
本システム及び方法は、様々な方法で徹底探索を実行できる。しかし、処理時間を節約するため、非徹底探索を実行するのが望ましい場合もある。例えば、本システムは、次に高いレベルで要素中に一致が見つからない場合は、より低いレベルの探索を中止できる。特定の一致に関する信頼点数は、２つの因子間の列分析に基づいて調節してもよい。例えば、ある階層要素が、データベースからのデータ要素の列と同一位置に多数の共通文字を含む列を備えている場合は、その階層要素に関する信頼点数を増加させてよい。
【０１４９】
又、ユーザは、あるレベル内の要素に適用したいと考える関心レベルを調節できる。例えば、もしユーザがラストネーム要素４１８に特に関心があれば、名前点数計算の要素に係数を加えることができ、その場合は、ラストネーム要素４１８に最高の係数を適用する。こうした係数を加えると、本システムは、名前点数公式を調節して新たな因子に関して正規化できる。探索、学習、他の視座、又は他の因子などに基づいて、本システムは係数の変更を提案（又は自動的に実行）できる。例えば、外部データセットへの変更は、その外部データセットに対する標準偏差を変化させるので、その標準偏差に基づいた要素に関する信頼点数は変化することがある。信頼点数は、ある項目が知られている程度の評価を反映するように調節してもよい。例えば、ある項目は、「よく知られている」、「知られている」、「多少知られている」、「あまり知られていない」と識別でき、信頼点数をそれに合わせて減少させてよい。
【０１５０】
構造化データセットとのマッチングの別の例には、ユーザのｉＰＯＶに基づくものがある。ユーザは、上述したように、重要度レベル「Ｓ」と関心レベル「Ｉ」とを階層内の項目に適用できる。本システム内では異なるレベルの非徹底探索が可能なので、本システムは、より重要度が高いものとして識別された項目に対してはより徹底した探索を実行するように構成できる。例えば、Ｓの最大値は、階層の特定要素に対する３つレベルの徹底探索を表すことができ、Ｓの中間値は、別の要素に対する１つのレベルの徹底探索を表すことができる。階層のある要素に関するより高いＳ値を、その要素の一致が探索で出現したかどうかを判断するためのより高い閾値レベルを設定するためのトリガとして用いてもよい。この理由は、高い重要度は、より正確な一致が望ましいことを示すこと重要なことがあるからである。従って、ある要素に対する高い重要度値は、より徹底的だがより手間がかかる探索の原因となる。
【０１５１】
例えば、ユーザが、ある人物に関してデータベース内のレコードを一致させようとする場合、高い重要度を住所に設定することもあろう。従って、住所は、上述のようにレベル３まででなくレベル４まで探索してもよい。仮にこの人物の住所が６番街５７５だとすると、高い重要度に起因する高い閾値レベルによって、それぞれの要素「５７５」、「６番」、及び「街」が、調査中のデータベースのレコード、ファイルなどに見つかった時に一致と判断してもよい。
【０１５２】
ユーザは、階層内の特定要素に関する関心レベル「Ｉ」を変化させて探索をカスタマイズしてもよい。変数Ｓのように、変数Ｉは指定された範囲内でユーザが変化させてよい。関心レベルが高い場合は、特定要素の非同一一致を判定するための閾値を低く設定できる。従って、関心が高い項目は、探索結果内で検討すべきより多くのデータ点をもたらすが、取り出された「一致」の幾らかは、実際には所望のデータには対応していない可能性がある。例えば、電話要素４１０への関心を高くすると、交換局の少なくとも二桁がマッチングした電話番号の一致が得られることがある。３５７の交換局に関しては、本システムは、「ｘ５７」、「３ｘ７」、及び「３５ｘ」交換局を返すことがある。
【０１５３】
関心レベルＩと重要度レベルＳとの４つの可能な組合せを次の表１に示した。
【０１５４】
【表１】
2005530250.tif 000007
【０１５５】
ある要素に関して重要度レベル及び関心レベルの両方が高い場合は、低い一致閾値を使って徹底探索を実行でき、その要素に関して得られるデータ収集（一致候補）は最大となる。重要度レベルは高いが関心レベルが低い場合は、徹底探索を実行できるが、一致閾値は高くなり、従って得られるデータ一致は上の場合よりも少なくなる。重要度レベルは低いが関心レベルは高い場合は、低い一致閾値を使って非徹底探索を（重要度レベルに対応したレベルで）実行できる。最後に重要度レベル及び関心レベルが両方とも低い場合は、高い一致閾値を使って非徹底探索を実行できる。
【０１５６】
重要度及び関心レベルをユーザのｉＰＯＶを表す階層内で変更できるの。従って、ユーザは探索を調節して、データベース及びファイルなどからのレコードをユーザの現在の視点にマッチングさせるという面で、このｉＰＯＶ内に現れる要素の重要度及び関心レベルに対して現在の視点を反映させることができる。従って、ユーザはデータを見るための焦点をカスタマイズできる。時間の経過と共に、ユーザは、より質の高い探索結果が得られるように、重要度及び関心レベルを調節できる。
【０１５７】
データが構造化されていない場合は、レベルに基づいた重要度及び関心レベルの計算はより困難になる。その場合は、マッチング及び重み付けは列操作に基づくことができ、これには、通常の技能を備えた当業者には公知の自然言語探索アルゴリズムなどでの用語頻度、逆文書頻度などに基づく逆索引を用いる。非構造化データの場合は、ある語と別の語とのパーセント一致に基づいて距離関数を設定できる。従って、語の間の一致判断は、パーセント類似性の閾値に基づくことができる。一致したと判断される語の類似程度には、例えば百分の１から１までの信頼点数を与えて、その一致の質に信頼の度合いを与えてもよい。
【０１５８】
結合データベース３３２は、語の間の距離を特定する助けとなりうる。結合データベース３３２は、所定の「距離」（すなわちマッチングの程度）を割り当てた複数の語を含むことができ、この割り当ては、語源、語根類似性、辞書又は類義語辞書の意味に基づく意味の類似性などを含む様々な特徴に基づかせればよい。従って、複数の語を複数クラスタに格納できるが、意味や関連性が「近い」語を同一クラスタに格納する。クラスタ構築は、クラスタプロセッサ３１２を用いて人間の分析により行っても、或いは既知のデータベースで使用可能な逆索引を用いて行ってもよい。
【０１５９】
又、結合データベース３３２は、特定の語に関連した階層構造を含む、データベース構造に関連したメタデータも格納できるので、非構造化データセットも探索できる。これら階層構造は、データベース内で頻繁に現れるデータ又は構造から得ることができ、その後、結合データベース３３２に格納できる。その他、結合データベース３３２は、繰り返される構造を関連付けられた識別子と共に格納でき、更に、様々なデータベース内の特定人物に関するレコードへのポインタも格納できる。結合データベース３３２により、階層のユーザは、特定の階層に対するデータセット内の重み付き寄与を認識できる。結合データベース３３２のキー構成要素は、キーフィールド分析、キーの属性、時系列フィールド、及び分類フィールドを含む。結合データベース３３２は、これら構成要素に従って編成できる。
【０１６０】
一実施形態では、人工知能アルゴリズム又はプログラムが、上述のマッチング探索の結果テーブルを見て、なぜ一致が起こったかの説明を探してもよい。一致の理由が識別できたら、このプログラムは、マッチング要素に付加的重要度を付けて探索性能を向上させられる。キーフィールドはデータをメタデータに連結させてもよい。従って、上述のユーザインターフェースでは、キーフィールドに下線を引くか、それ以外の方法で、それをキーフィールドと識別するためにハイライトしてもよい。
【０１６１】
本明細書で開示したシステム及び方法によれば、結合データベース３３２内に格納された異なる階層又は構造の類似性分析が可能である。この処理では、階層は対にして比較し、階層対をある程度互いに類似したものとしてランク付け可能とする点数を設定できる。上述のように、下位階層構造だけでなく階層要素にも一意の識別子を与えて、これら下位階層構造を識別し、再利用可能とする。従って、２つの階層の比較の類似性（又はクラスタ）得点は、これら２つの階層が同一ノード又は下位構造を共有している場合は増加する。これらノードが階層対において同一レベルに現れるか、これらノードが同一順序に現れれば、類似性点数の値は更に増加する。（ユーザが識別した閾値により）高い類似性点数を備えた階層同士は、同一主題に関連した階層のクラスタとして一緒に格納できる。
【０１６２】
本明細書に記載したシステム及び方法は、特定の階層が使用されたことを、階層の取り出しを導いた問い合わせに関してログ記録できる。従って、同一の問い合わせに応答した複数の階層は、少なくともその問い合わせへの応答に関しては類似の主題に関連しているものとしてクラスタ化できる。一旦クラスタが作成されると、ユーザは、自分の視座を拡張する方法として、階層クラスタをスクロールできる。所望なら、上述したように、ユーザは自分のｉＰＯＶを修正するか、１つ又は複数のクラスタ化した階層により表現された別のｉＰＯＶと統合してもよい。又、階層構造は、データ及びこのデータを演算する演算子の観点からデータ構造と比較できる。
【０１６３】
本明細書で開示したシステム及び方法は、探索をサポートするため関心項目を一時的な構造に格納し、同一タイプの情報に関する頻繁な探索がシステムによりログ記録される場合は、その一時的な構造を保持してもよい。データベース管理分野の当業者であれば、情報の疎行列をテーブル及び索引からなる標準的なデータベース構造に細分化でき、要求があった時点で索引及びテーブル構造を作成して任意用途の機能を最適化できることは理解できるはずである。
【０１６４】
結合された階層は、他の階層には見られない探索特性を含むことができる。例えば、図３の階層１３０は、本人１４８を焦点とする結合された階層と考えることができる。焦点を父親１４４に変更することで、母方の祖母１３２及び母方の祖父１３４を含んだ、母親１４２に関する情報を脱落させられる。こうすると、父親に関する兄弟姉妹の情報を表示できる。
【０１６５】
操作に関する他の特別な事例には、階層を連結してデータセット間の結合を直接的に指定することが含まれる。研究階層では、一致はしていないデータだが、この一致を行う用途に関連性があるデータ間の差異を見ることができる。
【０１６６】
階層項目の葉ノードに関する非同一マッチングが可能である。結合データベース３３２が、項目の既知のデータ型に基づいて実行された以外には、非同一マッチングを実行するための情報を保持していないとすると。データ型が未知であれば、データのサンプルを取って、データ型をカテゴリ項目に関して表明する。
【０１６７】
図１１を参照すると、ユーザ要求又は探索を実現する方法５００のフローチャートを示す。先ず、ステップ５０２で、ユーザは初期入力を行う。例えば、ユーザは問い合わせをテキスト列として入力するか、「サケ個体群、合衆国領域」などの関心のあるカテゴリを、問い合わせとして入力する。要求は、ユーザの視座、準拠枠、又は準拠枠の部分集合に基づいて実行されるので、ユーザは、ｉＰＯＶに関する識別子を初期入力として入れるか、それ以外の方法でｉＰＯＶを選択する。又、入力は、ＨＴＭＬテンプレート、Ｊａｖａ（登録商標）アプレット、音声、画像、テキスト入力、ｘＷｉｎｄｏｗｓ入力、ＬＩＳＰインターフェース入力などを含むことができる。この入力は階層でもよい。
【０１６８】
ステップ５０４で、本システムは問い合わせを生成し、この問い合わせの一致結果を取得する。図９の動的問い合わせ発生器３２２が、この問い合わせを、特定タイプの要求用にフォーマットされたものとして認知する。動的問い合わせ発生器３２２は、データベース要求を様々なフォーマットのデータベース又はファイルに発行できるよう構成可能である。例えば、参照される項目がＨＴＭＬであれば、動的問い合わせ発生器３２２はＨＴＭＬを構文解釈できるし、参照がデータベースなら、動的問い合わせ発生器３２２はそのデータベースのＳＱＬコマンドを使用できるし、参照がファイルなら、動的問い合わせ発生器３２２はファイルを要求する能力を備えることができる。ＨＴＭＬを構文解釈するための本発明の分野で公知のツール、ＳＱＬコマンドを生成するための本発明の分野で公知のツール、及びファイルを要求するための本発明の分野で公知のツールは、動的問い合わせ発生器３２２により実装できる。
【０１６９】
本システムは、この入力が構成要素となる階層又は類似の構成要素が存在する階層などを含むパターンをデータベース内で探すことができる。上述したように、様々なマッチング手段が使用可能であり、これら手段には、類似パターン、重要度、及び関心に基づくマッチング、差分論理（原語：difference
logic）及び決定手続きに基づく一致などが含まれる。一致処理は、図９の動的問い合わせ発生器３２２又は類似の機構を介して実行できる。このマッチング処理は、１つ又は複数のソースデータベース３４０、３５０、１つ又は複数の外部参照データベース３３４、又は結合データベース３３２などの様々なデータベース上で実行できる。
【０１７０】
ステップ５０２におけるマッチング処理は、カテゴリ関係データベース３３８を参照することもでき、このデータベース３３８は、一致結果に関するカテゴリと、階層のクラスタ化に関するデータと、結合データベース３３２内のデータインスタンスに関連した情報とを含むことができる。カテゴリ関係データベース３３８は、結合データベース３３２内の特定階層がどのようにカテゴリに適合できるのか、に関する一連のヘッダ情報の２次元カットを提供できる。
【０１７１】
本システムは、ステップ５０３で推奨階層から成る順序集合を返すことができ、１つ又は複数の順序集合をユーザインターフェースによってユーザに表示できる。複数のｉＰＯＶが返された場合は、本発明の分野で知られているように、ユーザによる選択、ｉＰＯＶの複雑さ、及び／又はハードウェア又はソフトウェア条件に従って、ユーザは、複数階層をビューしてもよいし、複数ｉＰＯＶに亘ってスクロール又はタイル表示してもよい。階層リストの順序は、このマッチング処理から得られた関連点数に基づくことができる。この時点で、ステップ５３６においてユーザには、返されたｉＰＯＶの何れかを、上述したようにユーザのｉＰＯＶとステップ５３８で統合するかどうかの選択肢が与えられる。
【０１７２】
例えば、ユーザは、統合される階層の区分の一意の識別子を、マウスの右クリックでハイライトし、その区分をユーザのｉＰＯＶの適切な部分までドラグできる。又、ユーザには、所望のレベルで視座に追加可能な項目のレベルを反映した、属性リスト、カテゴリリスト、及び視座リストなどのリストを提供できる。例えば、ユーザは、ユーザのｉＰＯＶには含まれていない可能性があるデータソースからの属性を要求することもできる。これら項目の何れかが選択されると、結合データベース３３２は、カテゴリ内の要素と、ユーザｉＰＯＶ内の要素との間のマッチングを行うことができる。本システムは、ユーザのｉＰＯＶ内で構造に関する一意の識別子を収集し、これらとカテゴリ関係データベース３３８内のカテゴリとをマッチングできる。又、このマッチング処理は、「近い」又は「遠い」カテゴリ関係を識別でき、一致したカテゴリを特定するための閾値を設定できる。又、データソースは、一致カテゴリを識別するデータベースにおけるデータのメタデータを含むことができる。ステップ５３８で統合するか、ユーザがステップ５３６で統合することを選択した場合は、ユーザは、探索の基礎となるデータ及び／又はカテゴリをステップ５１０で選択する。
【０１７３】
方法５００は、ステップ５１２で、図７及び８のカテゴリ関係データベース３３８にアクセスして、選択したデータ間及び／又はカテゴリ間の関係を特定する。方法５００は、特定した関係を使って、ステップ５１４で外部データを参照し、ステップ５１０で選択したデータ及び／又はカテゴリを用いて共通結合をステップ５１８で特定する。方法５００は、選択したデータに基づいたデータセットと参照した外部データとの共通結合とを用いて、１つ又は複数のソースデータベースで一致テキストをステップ５２０で特定し、ステップ５２２でその結果がユーザに提示される。上述したように、これら結果は階層形式で提示され、一致が発見された階層の要素はハイライトされるか、それ以外の方法で他の要素から差別化されている。
【０１７４】
次にステップ５２４で、ユーザは、これら結果をビューし且つ／或いは分析するための複数処理から何れかを選択できる。選択肢には、ステップ５２８のグラフ表示するためのデータ選択、ステップ５４８の提示されたデータ又は階層内の様々なレベルのビュー、及びステップ５４４の共通性の提案などが含まれる。新たなレベルが提示されると、ユーザは、ステップ５４２で戻って、結果をそのレベルでビューし且つ／或いは分析する処理を選択できる。ステップ５４４で、ユーザが共通性の提案を選択すると、表示された階層又はｉＰＯＶをステップ５３０で操作し、ユーザが共通性を特定したい構成要素を選択できる。図示したように、ステップ５２８でグラフ表示を選択した後と、ステップ５３０で操作した後は、方法５００は、ユーザを処理の選択ステップ５２４に戻すことができる。ユーザは、入力ステップ５２０まで戻って追加探索を実行するか、ステップ５３２で方法５００を終了するかをステップ５３４において選択できる。
【０１７５】
本明細書に記載した方法及びシステムは、特定のハードウェア又はソフトウェア構成に限定されるものでなく、多くの計算機環境又は処理環境で応用可能である。これら方法及びシステムは、ハードウェア又はソフトウェア、或いはハードウェアとソフトウェアの組合せによっても実現可能である。これら方法及びシステムは、１つ又は複数のコンピュータプログラムで実装できるが、コンピュータプログラムは１つ又は複数のコンピュータ実行可能命令を含むものと理解できる。こうした１つ又は複数のコンピュータプログラムは、１つ又は複数のプログラム可能プロセッサで実行可能であり、且つ、そのプロセッサが読み出し可能な記憶媒体（揮発性及び不揮発性記憶装置、並びに／或いは記憶素子）上に格納でき、１つ又は複数の入力装置、及び／又は１つ又は複数の出力装置を含むことができる。従って、このプロセッサは、入力データを得るために１つ又は複数の入力装置にアクセスでき、且つ出力データを通信するために１つ又は複数の出力装置にアクセスできる。こうした入力及び／又は出力装置は次の１つ又は複数を含むことができる。すなわち、ランダムアクセスムモリ（ＲＡＭ）、ディスクアレイ（ＲＡＩＤ）、フロッピー（商標登録）ドライブ、ＣＤ、ＤＶＤ、磁気ディスク、内部ハードドライブ、外部ハードドライブ、メモリスティック、又は、本明細書で記載したようにプロセッサがアクセス可能な他の記憶装置であるが、上述の例は、全てを網羅しているわけではなく、例示的であって限定的ではない。
【０１７６】
これら１つ又は複数のプログラムは、コンピュータシステムと通信する１つ又は複数の高レベル手続き言語又はオブジェクト指向プログラミング言語で実現できる。しかし、こうしたプログラムは、所望なら、アセンブリ言語又は機械言語で実装できる。言語はコンパイルしても、翻訳してもよい。
【０１７７】
上述のように、これら１つ又は複数のプロセッサは、独立して或いはネットワーク環境で協同して動作可能な１つ又は複数の装置に埋め込まれていてもよく、このネットワークには、且つ／或いは例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含むことができ、イントラネット及び／又はインターネット及び／又は別のネットワークが含まれうる。こうした１つ又は複数のネットワークは、ケーブル接続若しくはワイヤレス接続されたもの又はそれらの組合せでもよく、更に、こうした異なるプロセッサ間の通信を促進する１つ又は複数の通信プロトコルを使用可能である。これらプロセッサは分散型処理用に構成することもでき、実施形態によっては、必要に応じてクライアント・サーバモデルを使用できる。従って、これら方法及びシステムは、複数のプロセッサ及び／又はプロセッサ装置を使用可能であり、これらプロセッサ命令は、こうした単一又は複数のプロセッサ／装置間に分割できる。
【０１７８】
こうした１つ又は複数プロセッサを統合したこうした１つ又は複数装置又はコンピュータシステムは、例えば、１つ又は複数のパーソナルコンピュータ、ワークステーション（例えば、Sun、ＨＰ）個人情報機器（ＰＤＡ）、携帯電話、ラップトップ装置、手持ち型装置などの手持ち式装置、又は上述したように動作可能なプロセッサと統合可能な他の装置を含むことができる。従って、本明細書に記載の装置は全てを網羅したものでなく、限定目的でなく例示目的で記載されている。
【０１７９】
「マイクロプロセッサ」及び「プロセッサ」又は「そのマイクロプロセッサ」及び「そのプロセッサ」の説明は、スタンドアロン及び／又は分散型環境において通信可能で、従って他のプロセッサと有線又は無線で通信するように構成可能な、１つ又は複数のマイクロプロセッサを含むと理解でき、こうした１つ又は複数のプロセッサは、互いに類似か異なる１つ又は複数のプロセッサ制御装置上で動作するように構成できる。更に、特に指定されていない限り、メモリの説明は、上記のプロセッサ制御装置の内部又は外部にあるプロセッサ可読且つアクセス可能な記憶素子及び／又は構成要素を含むことができ、様々な通信プロトコルを用いて有線又は無線ネットワークを介してアクセスでき、更に、特に指定がなければ、内部及び外部メモリ素子を含むように構成でき、こうしたメモリは使用例次第で隣接的且つ／或いは区分編成されていてもよい。従って、データベースの説明は、１つ又は複数のメモリ結合を含むと理解でき、こうした解説は、市販のデータベース製品（ＳＱＬ、インフォミックス、オラクル）及び所有権を主張できるデータベースを含むことができ、更に、メモリを、連結、待ち行列、グラフ、ツリーなどに関連付ける他の構造も含むことができるが、こうした構造は限定目的でなく例示目的で述べたものである。
【０１８０】
特に指定されていない限り、ネットワークの説明には、１つ又は複数のイントラネット及び／又はインターネットが含まれる。マイクロプロセッサ命令又はマイクロプロセッサ実行可能命令の説明は、上述の記載に従って、プログラム可能ハードウェアを含むと理解できる。
【０１８１】
これらの方法及びシステムは、特定の実施形態に関連して説明してきたが、それに限定されない。言うまでもなく、上述の教示を参考にすれば、多くの修正及び変更が可能なことが明らかとなることもあろう。
【図面の簡単な説明】
【０１８２】
次の図は、幾つかの例示的な実施形態を示すもので、類似の参照番号は類似の要素を示す。上述の実施形態は例示的なものであり、いかなる意味でも限定的に解釈されるべきではない。
【図１】（Ａ）ベクトル化したデータ配列及びデータの関連リングを表す。  （Ｂ）図１Ａのデータ配列をより詳細に示す。
【図２】（Ａ）連絡先データの階層表示を示す。  （Ｂ）要素を、図２Ａの階層表示に追加するためのユーザインターフェースを示す。  （Ｃ）図２Ｃの追加要素を説明するためのユーザインターフェースを示す。
【図３】家系データの階層表示を示す。
【図４】配達及び注文データの階層表示を示す。
【図５】図４の配達及び注文データを連結した階層表示を示す。
【図６】図４の配達及び注文データを統合した階層表示を示す。
【図７】階層データ表示を用いてデータを操作するためのシステムの一実施形態をブロック図で示す。
【図８】階層データ表示を用いてデータを操作するためのシステムの別の実施形態をブロック図で示す。
【図９】図７及び８のシステムと共に用いる処理要素をブロック図で示す。
【図１０】人物に関連したデータの階層表示を示す。
【図１１】図７及び８のシステムを実現する方法のフローチャートを示す。
【図１２】データベースに格納されたデータを示す。
【図１Ａ】
2005530250.tif 000008
【図１Ｂ】
2005530250.tif 000009
【図２Ａ】
2005530250.tif 000010
【図２Ｂ】
2005530250.tif 000011
【図２Ｃ】
2005530250.tif 000012
【図３】
2005530250.tif 000013
【図４】
2005530250.tif 000014
【図５】
2005530250.tif 000015
【図６】
2005530250.tif 000016
【図７】
2005530250.tif 000017
【図８】
2005530250.tif 000018
【図９】
2005530250.tif 000019
【図１０】
2005530250.tif 000020
【図１１】
2005530250.tif 000021
【図１２】
2005530250.tif 000022
【国際調査報告】
2005530250.tif 000023