(57)【要約】学習機構（６００）を用いたコンテンツのフィルタリングを提供する。コミュニティにおけるコンテンツの検索の要求（６０２）を受信すると、コミュニティの１つ以上のノードにおいてコンテンツについて検索を実行する。１つ以上のノードから受信した情報は、学習機構を用いたユーザのペルソナ情報に基づくフィルタによりフィルタリング（６０３）される。検索結果（６０５）はフィルタリングした情報に基づいて生成される。
2005524132.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コミュニティ環境におけるコンテンツを検索する要求をユーザから受信するステップと、
上記コミュニティ環境の１つ以上のノードにおけるコンテンツを検索するステップと、
上記検索に応じて１つ以上のノードから受けた情報を、第１の学習機構を用いたユーザのペルソナ情報に基づくフィルタによりフィルタリングするステップと、
上記フィルタリングした情報に基づいて第１の検索結果を生成するステップと
を有するデータ処理方法。
【請求項２】
上記コミュニティ環境は、ピアツーピアコミュニティ環境であることを特徴とする請求項１記載のデータ処理方法。
【請求項３】
上記第１の学習機構は、遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワークアルゴリズムのうちの１つであることを特徴とする請求項１記載のデータ処理方法。
【請求項４】
上記第１の学習機構は、上記検索におけるユーザの行動を記録し、次の検索に更に反映させることを特徴とする請求項１記載のデータ処理方法。
【請求項５】
ユーザが上記ユーザのペルソナ情報と関連したあるイベントを実行した時に、上記要求を自動的に送信することを特徴とする請求項１記載のデータ処理方法。
【請求項６】
上記ペルソナ情報は、
上記ユーザの種類と、
上記ユーザの関心と、
上記コンテンツの作者と、
上記コンテンツの種類に対するユーザの好みと、
上記コンテンツに関するコメントと、
上記コンテンツのレーティングと、
上記コンテンツのムードと、
上記コンテンツ内の単語と
から成るグループから選択した情報を含んでいることを特徴とする請求項１記載のデータ処理方法。
【請求項７】
上記第１の検索結果を、対話型の可視化した形式で上記ユーザに供給するステップを更に有する請求項１記載のデータ処理方法。
【請求項８】
選択可能な上記可視化した形式は、上記コンテンツに関連した１つ以上のノードの少なくとも１つを表す１つ以上の選択可能なクラスタを含むことを特徴とする請求項７記載のデータ処理方法。
【請求項９】
上記第１の検索結果の選択した部分を受信するステップと、
上記第１の検索結果の選択した部分と関連した更なるコンテンツを検索するステップと、
第２の学習機構を用いて上記ユーザの上記ペルソナ情報に基づいて第２の検索結果を生成するステップと
を更に有する請求項７記載のデータ処理方法。
【請求項１０】
上記第２の検索結果を上記ユーザに供給するステップを更に有し、上記第２の検索結果は、上記第２の検索結果と関連した上記コミュニティの１つ以上のノードを表す１つ以上のクラスタを含んでいることを特徴とする請求項９記載のデータ処理方法。
【請求項１１】
ユーザと関連したイベントを判定するステップと、
上記イベントに関連する上記ユーザの最新の行動に基づいて、コミュニティ環境においてコンテンツを自動的に検索するステップと、
検索結果を上記イベントに関連した候補リストとして上記ユーザに供給するステップと
を有するデータ処理方法。
【請求項１２】
上記コミュニティ環境は、ピアツーピアネットワーク環境であることを特徴とする請求項１１記載のデータ処理方法。
【請求項１３】
上記検索結果は、学習機構を用いてユーザのペルソナ情報に基づいて生成されることを特徴とする請求項１１記載のデータ処理方法。
【請求項１４】
上記ペルソナ情報は、
上記ユーザの種類と、
上記ユーザの関心と、
上記コンテンツの作者と、
上記コンテンツの種類に対するユーザの好みと、
上記コンテンツに関するコメントと、
上記コンテンツのレーティングと、
上記コンテンツのムードと、
上記コンテンツ内の単語と
から成るグループから選択した情報を含んでいることを特徴とする請求項１３記載のデータ処理方法。
【請求項１５】
上記検索結果は、上記イベントに関連した上記ユーザの前の行動に部分的に基づいて生成されることを特徴とする請求項１１記載のデータ処理方法。
【請求項１６】
上記イベントは、音楽及び映画のうちの１つであるマルチメディアイベントであることを特徴とする請求項１１記載のデータ処理方法。
【請求項１７】
上記候補リストから選択した１つ以上の候補を受信するステップと、
上記１つ以上の選択した候補に関連した１つ以上のノードの少なくとも１つを表す１つ以上の選択可能なクラスタを表示するステップと
を更に有する請求項１１記載のデータ処理方法。
【請求項１８】
上記１つ以上のクラスタの１つの内のノードの選択を受信するステップと、
上記選択したノードに関連した情報を表示するステップと
を更に有する請求項１７記載のデータ処理方法。
【請求項１９】
上記選択したノードで公開した上記情報は、該選択したノードに関連するユーザの最新の行動を含むことを特徴とする請求項１８記載のデータ処理方法。
【請求項２０】
ネットワーク環境におけるコンテンツを検索する要求をユーザから受信するステップと、
上記ネットワーク環境内の、上記コンテンツに関連した１つ以上のノードを発見してコミュニティを形成するステップと、
上記コンテンツに関連した上記１つ以上のノードを表す１つ以上のクラスタを備えた検索結果を表示するステップと
を有するデータ処理方法。
【請求項２１】
上記ユーザに関連したイベントを判定するステップと、
上記イベントに関連した上記ユーザの最新の行動に基づいて上記要求を自動的に生成するステップと
を更に有する請求項２０記載のデータ処理方法。
【請求項２２】
上記要求は、上記イベントに関連する上記ユーザの前の行動にさらに部分的に基づいて生成されることを特徴とする請求項２１記載のデータ処理方法。
【請求項２３】
上記１つ以上の発見したノードから受信した情報を、学習機構を用いたユーザのペルソナ情報に基づくフィルタによりフィルタリングするステップと、
上記フィルタリングした情報に基づいて上記検索結果を生成するステップと
をさらに有する請求項２０記載のデータ処理方法。
【請求項２４】
上記学習機構は、遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワークアルゴリズムのうちの１つであることを特徴とする請求項２３記載のデータ処理方法。
【請求項２５】
上記ペルソナ情報は、
上記ユーザの種類と、
上記ユーザの関心と、
上記コンテンツの作者と、
上記コンテンツの種類に対するユーザの好みと、
上記コンテンツに関するコメントと、
上記コンテンツのレーティングと、
上記コンテンツのムードと、
上記コンテンツ内の単語と
から成るグループから選択した情報を含んでいることを特徴とする請求項２３記載のデータ処理方法。
【請求項２６】
コミュニティ環境におけるコンテンツを検索する要求をユーザから受信するステップと、
上記コミュニティ環境の１つ以上のノードにおけるコンテンツを検索するステップと、
上記検索に応じて１つ以上のノードから受けた情報を、第１の学習機構を用いたユーザのペルソナ情報に基づくフィルタによりフィルタリングするステップと、
上記フィルタリングした情報に基づいて第１の検索結果を生成するステップと
を有するデータ処理方法を機器に実行させる実行可能なインストラクションを備えるマシンにより読取可能な媒体。
【請求項２７】
上記コミュニティ環境は、ピアツーピアコミュニティ環境であることを特徴とする請求項２６記載のマシンにより読取可能な媒体。
【請求項２８】
上記第１の学習機構は、遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワークアルゴリズムのうちの１つであることを特徴とする請求項２６記載のマシンにより読取可能な媒体。
【請求項２９】
上記第１の学習機構は、上記検索におけるユーザの行動を記録し、次の検索に更に反映させることを特徴とする請求項２６記載のマシンにより読取可能な媒体。
【請求項３０】
ユーザが上記ユーザのペルソナ情報と関連したあるイベントを実行した時に、上記要求を自動的に送信することを特徴とする請求項２６記載のマシンにより読取可能な媒体。
【請求項３１】
上記ペルソナ情報は、
上記ユーザの種類と、
上記ユーザの関心と、
上記コンテンツの作者と、
上記コンテンツの種類に対するユーザの好みと、
上記コンテンツに関するコメントと、
上記コンテンツのレーティングと、
上記コンテンツのムードと、
上記コンテンツ内の単語と
から成るグループから選択した情報を含んでいることを特徴とする請求項２６記載のマシンにより読取可能な媒体。
【請求項３２】
上記データ処理方法は、上記第１の検索結果を、対話型の可視化した形式で上記ユーザに供給するステップを更に有することを特徴とする請求項２６記載のマシンにより読取可能な媒体。
【請求項３３】
選択可能な上記可視化した形式は、上記コンテンツに関連した１つ以上のノードの少なくとも１つを表す１つ以上の選択可能なクラスタを含むことを特徴とする請求項３２記載のマシンにより読取可能な媒体。
【請求項３４】
上記データ処理方法は、
上記第１の検索結果の選択した部分を受信するステップと、
上記第１の検索結果の選択した部分と関連した更なるコンテンツを検索するステップと、
第２の学習機構を用いて上記ユーザの上記ペルソナ情報に基づいて第２の検索結果を生成するステップと
を更に有することを特徴とする請求項３２記載のマシンにより読取可能な媒体。
【請求項３５】
上記データ処理方法は、上記第２の検索結果を上記ユーザに供給するステップを更に有し、上記第２の検索結果は、上記第２の検索結果と関連した上記コミュニティの１つ以上のノードを表す１つ以上のクラスタを含んでいることを特徴とする請求項３４記載のマシンにより読取可能な媒体。
【請求項３６】
バスを介してメモリに接続したプロセッサを備え、
上記プロセッサは、上記メモリからの処理によって、
コミュニティ環境におけるコンテンツを検索する要求をユーザから受信し、
上記コミュニティ環境の１つ以上のノードにおけるコンテンツを検索し、
上記検索に応じて１つ以上のノードから受けた情報を、第１の学習機構を用いたユーザのペルソナ情報に基づくフィルタによりフィルタリングし、
上記フィルタリングした情報に基づいて第１の検索結果を生成する
ことを特徴とするノード。
【請求項３７】
コミュニティ環境におけるコンテンツを検索する要求をユーザから受信する手段と、
上記コミュニティ環境の１つ以上のノードにおけるコンテンツを検索する手段と、
上記検索に応じて１つ以上のノードから受けた情報を、第１の学習機構を用いたユーザのペルソナ情報に基づくフィルタによりフィルタリングする手段と、
上記フィルタリングした情報に基づいて第１の検索結果を生成する手段と
を備えるデータ処理装置。
【請求項３８】
ユーザと関連したイベントを判定するステップと、
上記イベントに関連する上記ユーザの最新の行動に基づいて、コミュニティ環境においてコンテンツを自動的に検索するステップと、
検索結果を上記イベントに関連した候補リストとして上記ユーザに供給するステップと
を有するデータ処理方法を機器に実行させる実行可能なインストラクションを備えるマシンにより読取可能な媒体。
【請求項３９】
上記コミュニティ環境は、ピアツーピアネットワーク環境であることを特徴とする請求項３８記載のマシンにより読取可能な媒体。
【請求項４０】
上記検索結果は、学習機構を用いてユーザのペルソナ情報に基いて生成されることを特徴とする請求項３８記載のマシンにより読取可能な媒体。
【請求項４１】
上記ペルソナ情報は、
上記ユーザの種類と、
上記ユーザの関心と、
上記コンテンツの作者と、
上記コンテンツの種類に対するユーザの好みと、
上記コンテンツに関するコメントと、
上記コンテンツのレーティングと、
上記コンテンツのムードと、
上記コンテンツ内の単語と
から成るグループから選択した情報を含んでいることを特徴とする請求項４０記載のマシンにより読取可能な媒体。
【請求項４２】
上記検索結果は、上記イベントに関連した上記ユーザの前の行動に部分的に基づいて生成されることを特徴とする請求項３８記載のマシンにより読取可能な媒体。
【請求項４３】
上記イベントは、音楽及び映画のうちの１つであるマルチメディアイベントであることを特徴とする請求項３８記載のマシンにより読取可能な媒体。
【請求項４４】
上記データ処理方法は、
上記候補リストから選択した１つ以上の候補を受信するステップと、
上記１つ以上の選択した候補に関連した１つ以上のノードの少なくとも１つを表す１つ以上の選択可能なクラスタを表示するステップと
を更に有することを特徴とする請求項３８記載のマシンにより読取可能な媒体。
【請求項４５】
上記データ処理方法は、
上記１つ以上のクラスタの１つの内のノードの選択を受信するステップと、
上記選択したノードに関連した情報を表示するステップと
を更に有することを特徴とする請求項４４記載のマシンにより読取可能な媒体。
【請求項４６】
上記選択したノードで公開した上記情報は、該選択したノードに関連するユーザの最新の行動を含むことを特徴とする請求項４５記載のマシンにより読取可能な媒体。
【請求項４７】
バスを介してメモリに接続したプロセッサを備え、
上記プロセッサは、上記メモリからの処理によって、
ユーザと関連したイベントを判定し、
上記イベントに関連する上記ユーザの最新の行動に基づいて、コミュニティ環境においてコンテンツを自動的に検索し、
検索結果を上記イベントに関連した候補リストとして上記ユーザに供給する
ことを特徴とするノード。
【請求項４８】
ユーザと関連したイベントを判定する手段と、
上記イベントに関連する上記ユーザの最新の行動に基づいて、コミュニティ環境においてコンテンツを自動的に検索する手段と、
検索結果を上記イベントに関連した候補リストとして上記ユーザに供給する手段と
を備えるデータ処理装置。
【請求項４９】
ネットワーク環境におけるコンテンツを検索する要求をユーザから受信するステップと、
上記ネットワーク環境内の、上記コンテンツに関連した１つ以上のノードを発見してコミュニティを形成するステップと、
上記コンテンツに関連した上記１つ以上のノードを表す１つ以上のクラスタを備えた検索結果を表示するステップと
を有するデータ処理方法を機器に実行させる実行可能なインストラクションを備えるマシンにより読取可能な媒体。
【請求項５０】
上記データ処理方法は、
上記ユーザに関連したイベントを判定するステップと、
上記イベントに関連した上記ユーザの最新の行動に基づいて上記要求を自動的に生成するステップと
を更に有することを特徴とする請求項４９記載のマシンにより読取可能な媒体。
【請求項５１】
上記要求は、上記イベントに関連する上記ユーザの前の行動にさらに部分的に基づいて生成されることを特徴とする請求項５０記載のマシンにより読取可能な媒体。
【請求項５２】
上記データ処理方法は、
上記１つ以上の発見したノードから受信した情報を、学習機構を用いたユーザのペルソナ情報に基づくフィルタによりフィルタリングするステップと、
上記フィルタリングした情報に基づいて上記検索結果を生成するステップと
を更に有することを特徴とする請求項４９記載のマシンにより読取可能な媒体。
【請求項５３】
上記学習機構は、遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワークアルゴリズムのうちの１つであることを特徴とする請求項５２記載のマシンにより読取可能な媒体。
【請求項５４】
上記ペルソナ情報は、
上記ユーザの種類と、
上記ユーザの関心と、
上記コンテンツの作者と、
上記コンテンツの種類に対するユーザの好みと、
上記コンテンツに関するコメントと、
上記コンテンツのレーティングと、
上記コンテンツのムードと、
上記コンテンツ内の単語と
から成るグループから選択した情報を含んでいることを特徴とする請求項５２記載のマシンにより読取可能な媒体。
【請求項５５】
バスを介してメモリに接続したプロセッサを備え、
上記プロセッサは、上記メモリからの処理によって、
ネットワーク環境におけるコンテンツを検索する要求をユーザから受信し、
上記ネットワーク環境内の、上記コンテンツに関連した１つ以上のノードを発見してコミュニティを形成し、
上記コンテンツに関連した上記１つ以上のノードを表す１つ以上のクラスタを備えた検索結果を表示する
ことを特徴とするノード。
【請求項５６】
ネットワーク環境におけるコンテンツを検索する要求をユーザから受信する手段と、
上記ネットワーク環境内の、上記コンテンツに関連した１つ以上のノードを発見してコミュニティを形成する手段と、
上記コンテンツに関連した１つ以上のノードを表す１つ以上のクラスタを備える検索結果を表示する上記コンテンツに関連した上記１つ以上のノードを表す１つ以上のクラスタを備えた検索結果を表示する手段と
を備えるデータ処理装置。
【発明の詳細な説明】
【関連出願】
【０００１】
本出願は、２００２年４月８日に出願された米国仮出願第６０／３７１，１１１号の優先権を主張し、上記米国仮出願は参照により本願に援用される。
【技術分野】
【０００２】
本発明は、一般的に情報のフィルタリングに関するものであり、詳しくは、学習機構を用いた情報のフィルタリングに関する。
【著作権の通知／許可】
【０００３】
この明細書の開示内容の一部は、著作権保護の対象となるマテリアルを含む。著作権者は、この明細書が特許商標庁への特許出願であると認められる複製に対しては異議を唱えないが、この他のあらゆる全ての著作権を主張する。以下の表示は、後述するソフトウェア及びデータ、並びに添付の図面に適用される。：著作権（ｃ）２００３：全ての著作権はソニーエレクトロニクスインク社に帰属する（Copyright (c) 2003, Sony Electronics, Inc., All Rights Reserved）。
【背景技術】
【０００４】
製品又は娯楽を選択するプロセスは極めてしばしば共同制作的ものである。代表的には、友達と話し始め、検索し、そして情報を集めている。そして幾つかのものを前もって見てから最終的に購買するか止めるかしている。その後、新しいサイクルが始まる。多くのサイトは、それらのユーザが分類でき、階級付けでき、そして既存のメディアを相互に画定することによりこの振舞いで参加できるようにすることによって著しく成長した（例えばepinions.com,AOL Chatrooms又はeBay等）。
【０００５】
グループインテリジェンスのこの出現及びネットワークコミュニティが提供する価値に投機するために、購買を行なう推奨を得るための１ヶ所で何でも揃うショップを作る分配方法に対する意見をタイイングすることによりサービスは成功するようにできる。チャレンジは、ユーザの性格、振舞い、及び癖を反映するコミュニティスペースの放浪の商品目録を作る必要性がある。従来のアプローチはユーザの入れた入力項目を許容するだけである。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
学習機構を用いたコンテンツのフィルタリングを提供する。コミュニティにおけるコンテンツを検索する要求を受信すると、コミュニティの１つ以上のノードにおけるコンテンツについて検索を実行する。１つ以上のノードから受信した情報は、学習機構を用いてユーザのペルソナ情報に基づいてフィルタリングされる。検索結果は、フィルタリングした情報に基いて生成される。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下、添付の図面を用いて、本発明の実施例を詳細に説明する。添付の図面においては、類似する要素には、類似する参照符号を付す。添付の図面は、本発明を例示的に示し、本発明はこれに限定されるものではない。
【０００８】
以下の記載において、本発明をより詳細に説明するために多数の具体例（detail）が示されているが、当業者には明らかなように、本発明は、これら特定の具体例なしに実施され得る。その他、本発明を曖昧にしないために、周知の構造及び装置については、詳細にではなくプロック図形式で示す。
【０００９】
以下の詳細な説明の幾つかの部分は、コンピュータメモリ内のデータビットにおける操作のアルゴリズム及び記号表示によってなされる。これらのアルゴリズムによる記載及び表示は、発明の内容をデータ処理技術分野の他の当業者に最も有効に伝えるために、当該技術分野の当業者によって用いられる。アルゴリズムは、ここでは、また一般的に、所望の結果を導出する操作の矛盾の無いシーケンスであると考えられる。操作は、物理量の物理的操作を必要とするものである。通常、必ずではないが、これらの物理量は、記憶、伝送、結合、比較、及び他の操作可能な電気信号又は磁気信号の形態を採る。これらの信号は、主として共通に使用されるという（common usage）理由から、ビット、値、要素、記号、文字、用語、数字等として参照するのがしばしば好都合である。
【００１０】
なお、以上の及び類似の用語は、適切な物理量に関連付けられたものであり、それら物理量に対する便宜上のラベルに過ぎない。以下の説明から明らかなように、特に記述しない限り、明細書の記載を通して、「処理（processing）」、「演算（computing）」、「計算（calculating）」、「判定（determining）」、「表示（displaying）」等の用語を用いた説明は、コンピュータ装置又は同様のデータ処理装置の動作及び処理を表し、コンピュータ装置等は、コンピュータ装置のレジスタ及びメモリ内の物理（例えば電子）量として表されるデータを、メモリ、レジスタ、又は他の記憶、伝送、表示装置内の物理的量として同様に表される他のデータに処理及び変換する。
【００１１】
本発明はまた、本明細書に記載した操作を実行する装置に関する。装置は、特に要求された目的のために構成されてもよく、或いは、記憶されているコンピュータプログラムによって選択的に作動又は再構成される汎用コンピュータからなっていてもよい。このようなコンピュータプログラムは、これに限定されないが、フロッピー（登録商標）ディスク、光ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、及び光磁気ディスクを含むあらゆる形式のディスク等のコンピュータ読取可能な記憶媒体、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気カード又は光カード等の読取専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、或いは、電子命令を記憶するのに適したいかなる形式の媒体に記憶されていてもよく、また上記記憶コンポーネントの各々はコンピュータ装置のバスに接続される。
【００１２】
本明細書に記載するアルゴリズム及びディスプレイは、特定のコンピュータ又は他の装置に本質的に係るものではない。本明細書の開示に係るプログラムとともに種々の汎用の装置を用いることができ、或いは、方法を実行するのにより特化した装置を構成する方が好都合であるかもしれない。これら種々の装置の構成は、以下の説明から明らかとなる。さらに、本発明は任意の特定のプログラミング言語を参照して説明しない。本明細書に記載する発明の教示を実行するのに種々のプログラミング言語を使用することができる。
【００１３】
マシンにより読取可能な媒体は、機械（例えばコンピュータ）によって読取り可能な形式で情報を記憶又は伝送するいかなる機構であってもよい。例えば、マシンにより読取可能な媒体は、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、磁気ディスク記憶媒体、光学記憶媒体、フラッシュメモリデバイス、電気、光、音響又は他の形式の伝播信号（例えば、搬送波、赤外線信号、ディジタル信号等）などを含む。
【００１４】
したがって、本発明の実施形態は、ユーザが、コミュニティネットワーク空間において同じ関心又は同様のコンテンツを有する人を容易に見つけることができるようにするものである。一実施例によれば、ブラウズ可能な階層構造においてユーザのスペースを特定するために、詳細レベル（level-of-detail：ＬＯＤ）アルゴリズムが適用される。遺伝的アルゴリズム又はニューラルネットワークアルゴリズム等の学習アルゴリズムは、ユーザがどの結果を好み、どの結果を好まないかを容易に定めることができるように呼び出される。一実施例では、「サムアップ（thumb-up）」レーティング等のレーティングメカニズムが用いられる。検索は、単一のユーザ入力から、一組の検索特徴に学習アルゴリズムを適用することにより新しい検索ヒットリストを設けることによって学習する。検索がより集中してくると、学習アルゴリズムにおいて用いられるパラメータを増やしてもよい。時間が経過すると（overtime）、新しいレベルのパラメータが検索に用いられるにつれて検索はより細かくなると共に、ユーザの関心により適合するようになる。特定の実施例では、音楽等のマルチメディア分野に検索を実行することにより、音楽の分類、おすすめの受信及び作成、並びに個々のブロードキャストの注文に対処することができる。
【００１５】
図１Ａは、本発明の一実施例に係る、学習機構を用いた階層的な検索を実行するコンピュータ装置のネットワークを示す図である。図１に示すように、ネットワーク１００は、多数のクライアントコンピュータ装置を含み、これらのクライアントコンピュータ装置は、インターネット１２２を介して互いに接続されている。用語「インターネット」は、複数のネットワークのネットワークを表す。このような複数のネットワークでは、ＴＣＰ／ＩＰ、ＡＴＭ、ＳＮＡ、ＳＤＩ等の情報交換用の種々のプロトコルが使用される。インターネットとインターネットのプロトコルとの物理的な接続及びインターネットの通信手順は、当業者には周知である。また、このようなシステムは組織内のイントラネットにおいて実行することもできる。
【００１６】
インターネット１２２へのアクセスは、代表的には、ＩＳＰ１２４及びＩＳＰ１２６のようなインターネットサービスプロバイダ（ＩＳＰ）によって行なわれる。クライアントコンピュータ装置１０２、１０４、１１８、１２０等のクライアント装置におけるユーザは、ＩＳＰ１２４及びＩＳＰ１２６等のインターネットサービスプロバイダを介してインターネットにアクセスすることができる。インターネットへのアクセスにより、クライアントコンピュータ装置１０２、１０４、１１８、１２０及び／又はウェブサーバ装置１２８のような２つ以上のデジタル処理装置間の情報（例えば、ｅメール、テキストファイル、メディアファイル等）を容易に伝送することができる。例えば、クライアントコンピュータ装置１０２、１０４、１１８、１２０及び／又はウェブサーバ装置１２８のうちの１つ以上の装置は、ウェブサーバ装置１２８のうちの別の１つ以上の装置に対してドキュメントの表示（例えば、ウェブページ）を行なうことができる。例えば、本発明の一実施例では、１つ以上のクライアントコンピュータ装置１０２、１０４、１１８、１２０は、ウェブサーバ１２９のようにリモートな場所に格納されているドキュメントへのアクセスを要求する。リモートに格納されている場合には、データは、ファイル形式として伝送（ダウンロード等）され、ファイルの伝送後に表示（ブラウザのウィンドウ上等）されてもよい。他の実施例において、ドキュメントの表示は、クライアントコンピュータ装置１０２、１０４、１１８及び／又は１２０にローカルに格納されている。ローカルに格納されている場合には、クライアントコンピュータ装置は、ワードプロセシングアプリケーション等のアプリケーションによってドキュメントを読出し及び表示することができる。その場合、ネットワークに接続する必要はない。
【００１７】
ウェブサーバ装置１２８は、代表的には、ワールドワイドウェブ（World Wide Web）のプロトコル等の１以上のデータ通信プロトコルで動作する少なくとも１つのコンピュータ装置を備え、インターネット１２２に接続されている。選択的に、ウェブサーバ装置１２８は、インターネット及び／又はクライアントコンピュータ装置の別のネットワークへのアクセスを提供するＩＳＰの一部であってもよい。クライアントコンピュータ装置１０２、１０４、１１８、１２０はそれぞれ、適切なウェブブラウザソフトウェアを用いて、ウェブサーバ装置１２８によって提供されるＨＴＭＬ文書等（ウェブページ等）のアクセスデータにアクセスすることができる。ウェブブラウザソフトウェアに本発明の一実施例に係るスナップバックインタフェース（snapback interface）を組み込んでもよく、それにより、ユーザは、中間ページを経る必要なしに、直接格納された場所からドキュメントの表示を読み出すことができる。
【００１８】
ＩＳＰ１２４は、モデムインタフェース１０６を介してクライアントコンピュータ装置１０２にインターネット接続を行なう。モデムインタフェース１０６は、クライアントコンピュータ装置１０２の一部と見なしてもよい。クライアントコンピュータ装置１０２、１０４、１１８、１２０は、アップルコンピュータ社（Apple Computer, Inc.）製のＰｏｗｅｒ  Ｍａｃ  Ｇ４（商標）又はｉＭａｃコンピュータ（商標）、「ネットワーク」コンピュータ、ハンドヘルド／携帯型コンピュータ、データ処理能力を有する携帯電話、ウェブＴＶ装置、又は他の種類のデジタル処理装置（携帯情報端末（ＰＤＡ）等）のような従来のデータ処理装置であってもよい。
【００１９】
同様に、ＩＳＰ１２６は、クライアントコンピュータ装置１０２、１０４、１１８、１２０に対してインターネット接続を行なう。なお、図１Ａに示すように、そのような接続は、クライアントコンピュータ装置１０２、１０４、１１８、１２０のような種々のクライアントコンピュータ装置間によって異なる。例えば、図１Ａに示すように、クライアントコンピュータ装置１０４は、モデムインタフェース１０８を介してＩＳＰ１２６に接続され、一方、クライアントコンピュータ装置１１８及び１２０は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）の一部である。それぞれモデム１０６、１０８として示されるインタフェース１０６、１０８は、クライアントコンピュータ装置のようなデジタル処理装置を別のデジタル処理装置に接続するためのアナログモデム、ＩＳＤＮモデム、ＤＳＬモデム、ケーブルモデム、ワイヤレスインタフェース、又は他のインタフェースであってもよい。クライアントコンピュータ装置１１８、１２０は、それぞれネットワークインタフェース１１４、１１６を介してＬＡＮバス１１２に接続される。ネットワークインタフェース１１４、１１６はイーサネット（登録商標）型非同期伝送モード（asychronous transfer mode：ＡＴＭ）又は他の形式のネットワークインタフェースであってもよい。ＬＡＮバス１１２も、ゲートウェイデジタル処理装置１１０に接続され、このゲートウェイデジタル処理装置１１０は、ＬＡＮ用のファイアウォール（firewall）及び他のインターネット関連サービスを提供する。ゲートウェイデジタル処理装置１１０も同様に、クライアントコンピュータ装置１１８及び１２０にインターネット接続するためにＩＳＰ１２６に接続される。ゲートウェイデジタル処理装置１１０は、例えば、従来のサーバコンピュータ装置からなっていてもよい。同様に、ウェブサーバ装置１２８は、例えば、従来のサーバコンピュータ装置からなっていてもよい。
【００２０】
本発明の幾つかの実施例では、ネットワーク１００はピアツーピアネットワークからなっていてもよい。例えば、クライアントコンピュータ装置１０２、１０４、１１８、１２０はピアツーピアネットワークを形成するように互いに接続される。ピアツーピアコンピューティングは、装置（ピア等）間の直接交換による音楽や映画等のコンピュータリソース及びサービスの共有である。これらのリソース及びサービスは、情報の交換、処理サイクル、キャッシュ記憶及びファイルのディスク記憶を含む。ピアツーピアコンピューティングは、既存のデスクトップコンピューティングパワー及びネットワーク接続を利用し、これにより、節約的なクライアントは、その活動（enterprise）全体の利益となるように、パワーを結集することができる。
【００２１】
従来単独にクライアント装置として用いられてきたコンピュータは、ピアツーピアアーキテクチャにおいては、装置間で直接通信し、また、クライアント装置とサーバ装置の両方として動作することができる。これにより、サーバの負荷を軽減でき、サーバは特化したサービスをより効率的に行なうことができる。同時に、ピアツーピアコンピューティングにより、ＩＴ（情報技術）部門の必要性を低減し、一時記憶（backup storage）等の特定のサービスをサポートするためのインフラストラクチャの部分を発展させることができる。
【００２２】
インターネットにおいて、ピアツーピア（以下、Ｐ２Ｐともいう。）は、略同一のネットワークプログラムを有するコンピュータユーザのグループが、互いに接続し、互いの記憶装置のファイルを直接アクセスすることができる一種の非常駐インターネット網である。企業は、集中型サーバの維持に伴う経費なしで従業員がファイルを共用する方法、及び、会社が互いに直接情報交換する方法としてＰ２Ｐを使用する利点を考慮している。
【００２３】
図１Ｂは、例えば広域ネットワーク（Wide-Area Network：ＷＡＮ）やローカルエリアネットワーク（Local-Area Network：ＬＡＮ）等の標準的なネットワーク４０上に階層化されたピアツーピアネットワーク環境の一実施例を示したものである。ネットワーク４０に接続された各機器ノードは、ネットワーク４０を介して、ネットワーク４０上の他のノードのいずれにも論理的に接続することができ、ピアツーピアネットワーク環境を形成している。各ノードは、１つ以上の物理的な機器に対応させることができる。図１Ｂに示すように、ピアツーピアネットワーク環境１５０は、機器５と、機器１０と、機器１５と、機器２０と、機器２５と、機器３０と、機器３５とから構成されている。各機器は、少なくとも、ネットワーク環境１５０中におけるピアとして機能する他の機器に対し、ピアツーピア通信を行う能力を有する。ピアツーピア通信は、ピア機器間における直接の交換（あるいは中間ピア機器を介した間接的な交換）によるコンピュータリソース及びサービスの共有を含んでいる。これらのリソース及びサービスには、例えば情報の交換、処理サイクル、キャッシュ記憶装置及びファイル用のディスク記憶装置を始めとする様々なリソース及びサービスがあるが、これらのリソース及びサービスの全てが、各ピア機器上に存在している必要はない。したがって、ピアツーピアネットワーク環境１５０内の各機器５、１０、１５、２０、２５、３０、３５は、ピアツーピアネットワーク環境１５０中でピアツーピア通信を開始することができる。
【００２４】
また、各機器は、通信を行い又は接続を希望する相手側の機器を識別する能力を有し、機器がネットワーク環境１５０に参加し、又は切断することを発見し（発見処理）、及び如何なる通信プロトコルがネットワーク環境１５０で使用されているかを判定することができる。例えば、ピア機器間の通信には、有線及び／又は無線のプロトコルを用いることができ、このようなプロトコルとしては、例えばＴＣＰ／ＩＰ、ブルートゥース（Bluetooth）、通常ワイファイ（ＷｉＦｉ：Wireless Fidelity（ワイヤレスフェデリティ））とも呼ばれるＩＥＥＥ８０２．１１ｘプロトコル、汎用パケット無線サービス（General Packet Radio Service：ＧＰＲＳ）、携帯電話ネットワークを介してデータを交換するために使用される無線アプリケーションプロトコル（Wireless Application Protocol：ＷＡＰ）を始めとして、当該技術分野において周知の様々な通信プロトコルを用いることができる。
【００２５】
機器５、１０、１５、２０、２５、３０、３５は、携帯情報端末（personal digital assistance：ＰＤＡ）、携帯電話機、ポータブルコンピュータ、ページャ、携帯音楽プレーヤ（例えばＭＰ３プレーヤ）等を始めとする様々なモバイル機器から構成することができる。また、これに代えて、機器５、１０、１５、２０、２５、３０、３５は、デスクトップコンピュータ、家庭用娯楽システム、セットトップボックス、ゲーム機器等を始めとする様々な非モバイル機器から構成することができる。
【００２６】
図１Ｂに示すピアツーピアネットワーク環境１５０は、本発明の実施例が作動できるピアツーピアネットワークの形態を限定しないことは明らかである。例えば、当業者に容易に認められるように、サーバは、ピア機器に集中型サービスを提供するようにピアツーピアネットワークに接続され得る。さらに、当業者には直ちに理解されるように、１つ以上のピアツーピアネットワーク環境を同一の下側のネットワーク構造上に階層構造に設けることができ、また各ピア機器は多くのピアツーピアネットワーク環境において同時に参加できる。
【００２７】
各機器５、１０、１５、２０、２５、３０、３５は、記載されるように、ペルソナ情報の作成、共用、変更及び削除を容易にする関連開始ソフトウェア５０を備えている。ペルソナ情報は各機器のユーザの個性、振舞い、癖、及び個人的関心を反映し得る。例えば、機器のユーザのペルソナ情報は、アーティストのリスト、曲のリスト、好きな曲のリスト、好きなアーティストのリスト、ユーザのレーティング、曲におけるコメント、趣味のリスト（例えば、菜食主義、チェスプレヤーなど）のような特性、特にユーザに関するジャンルを含み得る。当業者には明らかであるように、種々のジャンルを用いることができ、そして本発明は記載したものだけに限定されない。
【００２８】
一実施例では、機器のユーザに関連したペルソナ情報は自動的荷集められる。例えば、機器５のユーザの趣味のリストは、ユーザが訪ねるウェブサイト、ユーザが聴く音楽、ユーザの見る映画などを記録することによって自動的に生成され得る。ペルソナ情報は機器のユーザに関するパブリック及びプライベートペルソナ情報として記憶され得る。
【００２９】
各機器５、１０、１５、２０、２５、３０、及び３５における関連開始ソフトウェア５０は、各機器のユーザに関連を開始させ、ネットワークにおける１つ以上の機器の他のユーザからペルソナ情報を記憶させることができる。例えば、ユーザは会話（例えば、レストランの推薦を他のユーザに尋ねること、瞬時メッセージングセッションの開始など）を開始することによる別のユーザとの関連を開始すること、共通の趣味（例えば、音楽、詩、文学、映画、絵画など）のデジタルコンテンツを共有することなどを求めることができる。さらに、ユーザ間で生成される関連の形態に依存して、信頼性のレベルが確立され、そして視覚的に表示され得る。
【００３０】
図２は、本発明の一実施例で使用できるデジタル処理システムのブロック線図である。
例えば、図２に示すシステム２００は、クライアントコンピュータシステム（例えば、クライアントコンピュータ１０２、１０４、１１８及び／又は１２０）、ウェブサーバシステム（例えば、ウェブサーバシステム１２８）、或いは普通のサーバシステムなどとして用いられ得る。さらに、デジタル処理システム２００は、ＩＳＰ１２４及び１２６のようなインターネットサービスプロバイダーの１つ以上の機能を実行するのに用いられ得る。
【００３１】
図２はコンピュータシステムの種々の構成要素を例示しているが、図２はそのような細部は本発明に密接に関係しないので、任意の特定のアーキテクチャ即ち構成要素を相互に接続する仕方を表わそうとするものではないことが認められる。また、ネットワークコンピュータ、携帯型コンピュータ、セルホーン、及び幾つかの構成要素又は恐らく比較的多くの構成要素を備える他のデータ処理システムも本発明で用いることができる。図２のコンピュータシステムは例えば、ＩＢＭｂ互換ＰＣ又はアップルマッキントッシュコンピュータであってもよい。
【００３２】
図２に示すように、データ処理システムの形態であるコンピュータシステム２００はバス２０２を備え、このバス２０２はマイクロプロセッサ２０３、ＲＯＭ２０７、揮発性ＲＡＭ２０５、及び不揮発性メモリ２０６に接続される。モトローラ社製のパワーＰＣ  Ｇ３又はパワーＰＣ  Ｇ４又はＩＢＭであり得るマイクロプロセッサ２０３は、図２の例に示すように、キャッシュメモリ２０４に接続される。バス２０２はこれらの種々の構成要素を相互に接続し、そしてまたこれらの構成要素２０３、２０７、２０５、及び２０６をディスプレイコントローラ及びディスプレイ装置２０８及び入出力（Ｉ／Ｏ）装置２１０に相互に接続し、入出力（Ｉ／Ｏ）装置２１０はマウス、キーボード、モデム、ネットワークインタフェース、プリンタ、及び当該技術分野において周知の他の装置であることができる。典型的には、入出力（Ｉ／Ｏ）装置２１０は入出力コントローラ２０９を介してシステムに接続される。揮発性ＲＡＭ２０５は典型的には、メモリ内のデータを更新又は維持するために連続して給電する必要のあるダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）として構成される。不揮発性メモリ２０６は典型的には磁気ハードドライブ、磁気光学ドライブ、光学ドライブ、或いはＤＶＤＲＡＭ又はシステムから電力を切った後でもデータを維持する他の形式のメモリシステムである。典型的には、不揮発性メモリはまた、必要とされないが、ランダムアクセスメモリである。図２には不揮発性メモリはデータ処理システムにおける残りの構成要素に直接接続されたローカル装置として示しているが、本発明では、モデム又はイーサネットインタフェースのようなネットワークインタフェースを介してデータ処理システムに接続されるネットワーク記憶装置のような、システムから遠隔にある不揮発性メモリを利用してもよいことが認められる。バス２０２は、当該技術分野において周知であるような種々のブリッジ、コントローラ及び／又はアダプターを介して互いに接続した１つ以上のバスを備え得る。一実施例では、Ｉ／Ｏコントローラ２０９はＵＳＢ周辺装置を制御するＵＳＢ（ユニバーサルシリアルバス）アダプターを備える。ピアツーピアコミュニティ環境においては、システム２００はクライアント及びサーバの両方の能力をもつピアとして機能できる。
【００３３】
一実施例によれば、音楽又映画のようなコンテンツのリストは、学習機構を用いてユーザのペルソナ情報に基いてマルチレベル階層検索法を通してコミュニティ内の１つ以上のピアから集められ得る。ユーザのペルソナ情報は、例えば音楽分野におけるジャンルのような特定の項目又はイベントの個人好みを含み得る。代わりに、ペルソナ情報は、デスクトップ体系設定のような個々の環境の個人的設定を含み得る。個々の個人選択に関連した他の情報はペルソナ情報として利用され得る。１つ以上のピアで検索しそして受けたコンテンツは、細部のマルチレベル及びユーザのペルソナ情報に基いて遺伝的アルゴリズム又はニューラルネットワークアルゴリズムのような学習アルゴリズムを用いてフィルタリングされ得る。例えば、音楽スペースにおいては、ユーザのペルソナ情報は、限定するものではないが、以下の情報の少なくとも１つを含み得る。
・ジャンル（例えばユーザの好きな又は嫌いなもの）
・趣味
・アーティストのリスト
・曲のリスト
・好きな曲
・好きなアーティスト
・ユーザのレーティング
・曲におけるコメント
・曲のムード
・毎分当たりビート
・曲の言葉（例えば抒情詩）
上記の情報セットは、ユーザが検索を行なう際に、人物照合し、又は曲のプロファイルを人物と照合するパラメータとして用いられ得る。
【００３４】
図３Ａ〜図３Ｄは、本発明の一実施例による、ユーザのペルソナ情報に基いてマルチレベル階層検索及びフィルタプロセスを例示しているブロック線図である。図３Ａを参照すると、ユーザが検索を開始する際に、一組のパラメータ３０１を用いて、検索の仕方を特定できる。一実施例においては、これらのパラメータは、ユーザが検索を開始する際の実行時間にセットアップされる。代りに、これらのパラメータはユーザの最新の又は前の振舞いに基いて自動的に集められ得る。例えば、ミュージックプレヤー（例えばＭＰ３プレヤー）のユーザがジャズ音楽のような曲を演奏し始めると、検索により瞬時にいかなる形式の曲が演奏されているかを捕捉する。さらに、ユーザが過去にクラシックジャズ又はアシッドジャズなどのような曲に関連した何のジャンルに関してであったかを検索する。検索は、特にコミュニティ内の１つ以上のピアを検索し、これらのピアから関連したコンテンツをもつノードを特定し、そしてディスプレイ３０２に地理学的に可視化した仕方でコンテンツに関連したノードを表示する。代りに、検索は、例えばコンテンツに関連したタイトル又はアーティストのような、特定したノードからのコンテンツの少なくとも部分においてさらに検索（例えばダウンロード）し得る。一実施例では、ディスプレイ３０２は図１０Ａ及び図１０Ｂのディスプレイ１０００又は１０５０と同様に生成される。この実施例では、図３Ａを参照すると、検索結果には、ジャンルＡ〜Ｄにおけるコンテンツをもつノードのクラスタが含まれる。各クラスタにおけるコンテンツをもつノードのクラスタは関連したジャンルにラベル付けされる。３０３及び３０４のような他のジャンルも表示され得る。しかし、ジャンル３０３、３０４はジャンルＡ〜Ｄほどユーザの関心がないが、ユーザのペルソナ情報に基く検索により見つけ出された幾分関連するものである。ジャンルＡ〜Ｄの場合のクラスタはディスプレイにおいて、１つ以上のジャンルで関心のあるコミュニティにおける１つ以上のピアを表すようにオーバーラップされ得る。ユーザは、ジャンルＡ、Ｂの両方に関心のあるピアを表すクロスオーバー領域３０５のような領域を特定することにより更に検索できる。
【００３５】
一実施例では、検索はピアから集めた情報をフィルタリングするのに、遺伝的アルゴリズム又はニューラルネットワークアルゴリズムのような学習機構又はアルゴリズムを行使する。学習機構はフューチャリファレンスに対する検索及びフィルタリングに関するユーザの選択又は優先事項を記憶できる。この情報は、検索に影響を及ぼすように後続の検索中の検索で使用され得る。検索に使用した学習アルゴリズムは、ユーザの過去の経験又は振舞いに基いて自動的に検索を変えることができる。代りに、ユーザは、学習アルゴリズムが検索をどの程度変えることができるかを特定でき、これについては以下で更に詳細に説明する。
【００３６】
一実施例では、ユーザは、コミュニティにおいて表示するために、ジャンルＡ〜Ｄを照合するピアが所有しなければならない曲がどのくらいあるかを特定する。代りに検索を照合するのに用いた曲の数が、ユーザの過去の好み及び振舞いに基く検索で自動的に集められ得る。実施例は図３Ａ〜図３Ｄに示すパラメータに限定されず、上記のパラメータのような他のパラメータも利用できることが認められる。
【００３７】
ユーザが表示された検索結果から領域３０５のような領域を選択すると、検索は別の検索へ移り、選択した領域に関連したピアから関連情報を取得する。ユーザが領域３０５を選択した場合、検索は新たな検索に移り、ユーザのペルソナ情報並びに遺伝的アルゴリズム又はニューラルネットワークアルゴリズムのような学習アルゴリズムで集めたユーザの過去の好み又は振舞いに基いて、ピアから集めた情報をフィルタリングする。その結果、図３Ｂに示すように、検索はコミュニティ内の１つ以上のピアを検索して、これらのピアからサブジャンル３０６のような関連コンテンツをもつノードを特定し、そしてディスプレイ３０２に地理学的に可視化した仕方で上記の特定したノードを表示する。この実施例では、サブジャンルＡ〜Ｄをもつノードのクラスタはディスプレイに近接して位置決めされ、それらが互いに同様であることを表している。領域３０９のような幾つかの領域は重ねられ、１つ以上のピアが１つ以上のサブジャンルに興味があることを表している。さらに、サブジャンル３０７、３０８のような他のサブジャンルについてのクラスタは、サブジャンルＡ〜Ｄについてのクラスタから離れて表示され、このことは、これらのノードのクラスタがユーザのペルソナ情報に部分的に基いてサブジャンルＡ〜Ｄについてのクラスタに関連しないことを表している。
【００３８】
同様に、ユーザが図３Ｂに示すレベルの表示からある領域を選択する場合には、検索は、図３Ｃに示すように、これらのジャンル又はサブジャンルから得られた曲のアーティストを特定することに関しての情報３１０のような、検索結果からの更に詳細な情報を表示し得る。重なった領域３１１は、１つ以上のアーティストが同様なジャンルを支持していることを表し得る。
【００３９】
図３Ｄに示すように、ユーザが、ユーザの関心のあるアーティストはどのアーティストであるかを表す領域を選択する場合には、検索は、選択したアーティストに関心をもつコミュニティにおける、ピア３１２〜３１５のような１つ以上のピアを示す結果をディスプレイ３０２に表示する。図３Ｄを参照すると、ピア３１２、３１３、３１４を結ぶ線は、これらのピアがディスプレイ３０２に示すコミュニティにおけるサブコミュニティに属することを表し得る。ユーザは、ディスプレイ３０２において複数のピアの内の任意の１つを選択して検索に関係する選択したピアの付加的な情報を示すことができる。例えば、図３Ｄに示すように、ユーザが点線の円で示すピア３１５を選択すると、サブディスプレイエリア３１６はディスプレイ３０２内に表示され、このピアが奨励又は演奏している曲が何であるかを示すことができる。一実施例では、サブディスプレイエリア３１６は図１１のディスプレイ１１００のようなフルスクリーンディスプレイに拡張できる。さらに、サブディスプレイエリア３１６は選択したピアによる１つ以上の曲に対するレーティングを含ませることができる。レーティング情報は、図３Ｃのパラメータ３１０で特定したもののようなユーザの要求に基いて表示され得る。さらに、ユーザは、例えばサブディスプレイインタフェース３１６により他のピアの曲のレーティングに関与し得る。ユーザによる特定の曲又はコンテンツのレーティングはフューチャ（将来の）検索に対する影響として用いる検索によって捕らえられ得る。他の情報は別の細部に表示され得る。
【００４０】
図３Ａ〜図３Ｄに示すマルチレベル階層は特定の数のレベルに限定されないことが認められる。むしろ、図３Ａ〜図３Ｄに伴うプロセスは、ユーザのペルソナ情報に基く検索結果のコンテンツの更に細いグラニュール数（割り当て単位）を得るために繰り返され得る。更に、ここで説明したプロセスはピアツーピアネットワークコミュニティに限定されないことが認められる。これらのプロセスは、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）（例えば、インターネット）又はローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）（例えば組織内のイントラネット）のような汎用ネットワーク環境に応用され得る。
【００４１】
図４には、本発明の一実施例で用いられ得るデータ提示フォーマットをブロック線図で示す。図４を参照すると、データ提示フォーマット４００は、ピア４０１、４０２、４０３のような１つ以上のピアを備えることができる。ピア４０１、４０２、４０３の各々は、１人以上のアーティストの作つた１つ以上の曲を備えることができる。ユーザが検索を行なう際に、検索には、ピアから受けたコンテンツをフィルタリングするためにユーザのペルソナ情報及び学習機構が用いられる。例えば、ユーザが一般的なジャズカテゴリーの下で音楽の検索を行なう場合、この検索はある検索を出し、データ提示フォーマット４０４と同様なフォーマットでコンテンツ情報を生成し得る。その後、ユーザが検索結果からアーティスト４０５のようなエリアの１つを選択すると、検索はブランチ４０５から相応した情報を得て、図３Ｄに示すディスプレイ３０２のようなディスプレイ又はコミュニティ表示部に表示する。他のデータ構造も利用され得る。
【００４２】
上述のように、本発明の一実施例によれば、検索には、遺伝的アルゴリズム又はニューラルネットワークアルゴリズムのような学習機構を使用して、ユーザのペルソナ情報、最新の振舞い又は過去の振舞いに基いて検索を行なう。一実施例によれば、学習機構は、ユーザの過去の選択又は振舞いの範囲又はスタイルを変える。従って、ユーザインタフェースは、検索を行なう際に学習機構をどのくらい変えることができるか（例えば、ユーザの許容度）をユーザが特定できるようにするために設けられる。
【００４３】
図５Ａ及び図５Ｂには、本発明の一実施例によれば学習機構が検索をどのくらい変えることができるかをユーザが特定できるユーザインタフェースをブロック線図で示している。これらの実施例において、以前のレベルの全てのゲノムは、汎用プロセスのような、学習アルゴリズムで処理できるゲノムをもたらし得る。ある段階では、ゲノムは新しい要素を予定の画面に現わすことのできるように突然変異され、交差され得る。
【００４４】
遺伝的アルゴリズムは確率探法の部類に属し、それらはソルーションの母集団に基き動作する。遺伝的アルゴリズムを使用するには、ユーザは典型的には、コンピュータのメモリに記憶できる構造におけるユーザの問題に対するソルーションをエンコードする。このオブジェクトはゲノム（又は染色体）と呼ばれる。遺伝的アルゴリズムはゲノムの母集団を作り、母集団における個体に交差及び突然変異を施して新しい個体を作る。種々の選択基準を用いて、突然変異（及び引き続いての交差）のための最良の個体を選択する。目標機能により各個体がいかに“良好”であるかを決める。遺伝的アルゴリズムについての更に詳しい情報は、以下のウェブサイトで見ることができる。
http://lancet.mit.edu/~mbwall/presentationa/IntroToGAs/P002.html
【００４５】
一実施例において、スライダ５０４、５０６のようなスライダを用いてユーザがどのくらい変更したいかを指示する。円のような他の機構は指示目的のために用いられ得る。ユーザインタフェースは、図５Ａに示すように、学習機構で変えることのできる階層の種々のレベル（例えば、レベル５０１、５０２、５０３）を表すバーであり得る。代りに、図５Ｂに示すように、画面５０５のような地理学的な画面を用いてもよい。他の形態も存在し得る。
【００４６】
図６には、本発明の一実施例に従ってコンテンツをフィルタリングするプロセスをフロー線図で示している。一実施例おいて、プロセス６００は、コミュニティ環境におけるコンテンツを検索する要求をユーザから受けること、コミュニティの１つ以上のノードにおいてコンテンツを検索すること、検索に応じて１つ以上のノードから受けた情報について、第１の学習機構を用いてユーザのペルソナ情報に基いてフィルタリングを行なうこと、及びフィルタリングした情報に基いて第１の検索結果を生成することを含んでいる。
【００４７】
図６を参照ずれば、ブロック６０１において、コミュニティ環境における音楽や映画のような単数又は複数のコンテンツを検索する要求がユーザから受けられる。一実施例において、コミュニティはピアツーピアネットワークコミュニティである。コミュニティはインターネットのようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）であり得る。代りに、コミュニティは組織内のイントラネットのようなローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）であってもよい。ブロック６０２において、プロセスは、１つ以上のノード（例えばピアツーピアコミュニティ内の１つ以上のピア）においてコンテンツを検索する。検索に応じてコミュニティの１つ以上のノードから情報を受けた後、ブロック６０３において、プロセスは、ユーザのペルソナ情報に一部基いて情報をフィルタリングする。
【００４８】
一実施例において、ペルソナ情報は、上述のように、ジャンル、趣味、及び他の個人的な好みを含んでいる。一実施例において、フィルタリングは、例えば遺伝的アルゴリズム又はニューラルネットワークアルゴリズムのような学習機構を用いて実行される。学習機構は、同様な検索又は検索されるコンテンツに関するユーザの以前の好み又は振舞いを記録又は記憶し得る。学習機構はユーザの過去の行動又は振舞いから学習した情報に基いて幾つかの検索ルール又は臨界自動的に変えることができる。代りに、学習機構はそれぞれのユーザによって許された許容範囲に基いて検索を変えることができる。このような許容範囲は、図５Ａ及び図５Ｂに示すユーザインタフェースのようなユーザインタフェースを通してユーザによって設定され得る。
【００４９】
一実施例において、フィルタリングは、検索を開始するユーザのノードによって実行され得る。代わりの実施例では、フィルタリングは、分配法で、検索すべきこれらのコンテンツを提供するコミュニティ内の１つ以上のノードによって実行され得る。この実施例では、ユーザは、コミュニティにおけるそれぞれのノードにユーザのペルソナ情報の一部すなわち好みを送ることによって検索を開始できる。それぞれのノードは、ユーザの処理リソースよりはむしろ、それらノード自体の処理リソースを用いてかかるフィルタリングを実行し得る。その結果、アルゴリズムは、余すところなく検索するのに相対的に大きいスペースを検索する際に助けとなるので、コンテンツを探すプロセスはユーザにとってスピードアップする。ユーザに対して最良のヒットアップフロントをもたらすＧｏｏｄｌｅ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙによって用いたもののような従来のアプローチと違って、上記したプロセスはユーザのペルソナに適合される。従って、操作は情報の相対的に小さな部分で実行されるので、ネットワークトラフィック（通信量）は低減される。別の実施例では、幾つかのコンテンツは、起動ユーザのノードによって処理され、そして残りのコンテンツは、それぞれのノードの帯域幅（例えば、それぞれのノード間のネットワーク接続）に依存してそれぞれのノードで処理され得る。さらに、フィルタリングは、例えば図１Ａのウェブサーバ装置１２８のような集中型サーバで実行され得る。他の形態も利用できる。
【００５０】
図６に戻って参照すると、ブロック６０４において、検索結果（例えばヒットリスト）はフィルタリングした情報に基いて生成される。検索結果の下線付き情報は図４に示すデータ提示フォーマットと同様にフォーマットされ得る。ブロック６０５において、検索結果はユーザに提示される。一実施例では、検索結果は、検索に関連したコミュニティの１つ以上のノードを表す１つ以上のクラスタを含む地理学的に可視化した仕方で提示される。検索結果は図９〜図１２に示すものと同様なコミュニティ画面に提示され得、これについては以下に詳しく説明する。
【００５１】
ブロック６０７において、ユーザが結果に満足されない場合には、ブロック６０６において、ユーザは、例えばユーザが関心をもつエリアを円で囲むことによってディスプレイ又は画面から検索結果の部分を選択できる。上記のプロセスは、ユーザが結果に満足されるまで繰り返され得る。
【００５２】
一実施例によれば、コンテンツの検索は上記のようにノードでユーザによって開始される。別の実施例によれば、検索は、ユーザの最近の又は過去の振舞いに基いて自動的に実行され得る。例えば、ＣＤプレヤーのようなポータブル機器において、検索及びフィルタリングプロセスは自動的に実行され得る。関連パラメータの選択は、遺伝的アルゴリズム又はニューラルネットワークアルゴリズムのような学習機構を通して検索及びゲッツアダプトオーバータイムにより予め決められ得る。検索中、検索は検索パラメータを変えることができる。例えば、ユーザがある一定のジャンル、アーティスト及び曲を選択すると、学習プロセスによって新しい要素が設けられ得る。代わりに、ユーザの最近の振舞いに適合させるユーザのリスニングパターンが用いられ得る。
【００５３】
図７は、本発明の一実施例に従って、コンテンツをフィルタリングするプロセスをフロー線図で示している。一実施例において、プロセス７００は、ユーザの導くイベントを決めること、そのイベントに関連するユーザの最近の振舞いに基いてコミュニティ環境においてコンテンツを自動的に検索すること、及びイベントと関連した候補リストとしてユーザに検索結果を提示することを含んでいる。
【００５４】
図７を参照すると、ブロック７０１において、プロセスは、例えば映画や曲の演奏のようなユーザに最近関連したイベントを決める。ブロック７０２において、プロセスは、イベントに関連したユーザの最近の振舞いに基いて、ピアツーピアネットワークコミュニティのようなコミュニティにおけるコンテンツ（例えば、同様な作者によって作られた他の音楽や映画）を自動的に検索する。ブロック７０３において、検索結果は、例えばアルバムのプレイリストのようなイベントに関連した候補リストとしてユーザに提示される。検索結果は、上記の機構の１つを用いて、学習機構を介してユーザのペルソナ情報に基いてフィルタリングされ得る。
【００５５】
ブロック７０４において、リストからの１つ以上の候補の選択が受けられ、そしてブロック７０５において選択に応じて、プロセスは、選択した１つ以上の候補に関連した１つ以上のノードの少なくとも１つ（例えば、選択したクラスタのコンテンツを最近奨励しているノード）を表す１つ以上の選択可能なクラスタを表示する。ブロック７０６において、１つ以上のクラスタの１つのクラスタの選択が受けられ、そしてブロック７０７において、プロセスは、選択したノードによって公開された情報を表示する。表示された情報は、例えばそれぞれのノードで奨励した好きなリストを含む選択したノードのペルソナ情報の部分であり得る。表示された情報は、図９に示すものと同様な仕方で提示され得る。
【００５６】
検索は既存のコミュニティ内のノードにおけるコンテンツに限定されないことが認められる。既存のコミュニティを越えるコンテンツは、一実施例によれば、検索され得る。例えば、ユーザが、サンフランシスコで聞けないがニューオリンズではポピラーであるジャズ音楽のような特殊なコンテンツを検索する時。その結果、サンフランシスコにおけるコミュニティのユーザがサンフランシスコにおけるジャズ音楽の検索を開始する場合、サンフランシスコ周辺の既存のコミュニティはかかる検索に利用できる十分な情報を備えていない。本発明の一実施例によれば、検索は、既存のコミュニティを越えて、ニューオリンズの周辺で新しいノードを発見し、そしてこれらの新たに発見したノード即ちピアで新しいコミュニティを形成する。その後、これらのノードのコンテンツは新たに作られたコミュニティによって共用され得る。
【００５７】
図８には、本発明の一実施例に従ってコンテンツを検索しフィルタリングするプロセスをフロー線図で示している。一実施例では、プロセス８００は、ネットワーク環境におけるコンテンツを検索する要求をユーザから受けること、ネットワーク環境内のコンテンツに関連した１つ以上のノードを発見してコミュニティを形成すること、及びコンテンツに関連した１つ以上のノードを表す１つ以上のクラスタをもつ検索結果を表示することを含んでいる。
【００５８】
図８を参照すると、ブロック８０１において、コミュニティにおける単数又は複数のコンテンツを検索する要求が受けられる。ブロック８０２において、プロセスは、検索すべきコンテンツに関連する既存のコミュニティが存在するかどうかを決める。既存のコミュニティが存在する場合には、ブロック８０３において、プロセスは、既存のコミュニティ内の１つ以上のノードを特定し、そして特定したノードにおいてコンテンツを検索する。ブロック８０４において、既存のコミュニティの特定したノードから受けた情報が十分でない場合、又は代わりに、検索するコンテンツに関連する既存のコミュニティが存在しない場合には、ブロック８０５において、プロセスは、１つ以上のノードを発見して、検索するコンテンツに関連した新たなコミュニティを作る。
【００５９】
一実施例では、プロセスは、ゲノム及びＬＯＤ（明細レベル）アプローチに基く遺伝的アルゴリズムを行使する。ゲノム及びＬＯＤは、何が表示されるかを画定する。ノードは最新の学習状態及び使用されるＬＯＤに基いてピックされる。一実施例によれば、どのくらいのデータを表示するかを決めるある特定の閾値が各レベルに対して設計され得る。これは、検索においてユーザの見たいものがどのくらいヒットするかを画定するものと同様である。例えば、トップレベルに対しては、１００個のノードであり、また第２のレベル（例えば、アーティストレベル）に対しては１０００曲の曲であるなどである。それぞれのユーザは、検索結果の可視化がどのくらい稠密であるかを条件として要求したい。さらに、ユーザは、サイド情報（例えば幾分関連する）ヒットがどのくらい示されるかを条件として要求したい。一実施例では、ユーザはグラフィックユーザインタフェース（ＧＵＩ）を介してこの情報を入力することができる。代わりに、閾値情報はユーザの過去の経験に基いて自動的に集められ得る。
【００６０】
図８に戻って、ブロック８０６において、プロセスは、遺伝的アルゴリズム又はニューラルネットワークアルゴリズムのような学習機構を用いてユーザのペルソナ情報に基いて、ノードから受けた情報をフィルタリングする。ブロック８０７において、フィルタリングした情報に基いて検索結果が生成され、そしてブロック８０８において、上記で述べた図９〜図１１及び図３Ａ〜図３Ｄに示すものと同様な地理学的に可視化した仕方で検索結果が表示される。表示された検索結果は、コンテンツに関連した１つ以上のジャンル又はノードを表す１つ以上のクラスタを含み得る。
【００６１】
図９には、本発明の実施例で用いられ得るユーザインタフェースを示している。例えば、インタフェース３００は、図１Ａのピア１０２、１０４、１１８又は１２０のような、Ｐ２Ｐコミュニティで実施される音楽プレヤーのようなマルチメディアプレヤーのグラフィックユーザインタフェース（ＧＵＩ）であり得る。プログラムを備えたユーザインタフェース９００は、図２に示すピア２００の不揮発性メモリ２０６のようなピアのメモリに記憶され得る。プログラムがプロセッサ（例えばプロセッサ２０３）でランチされると、ユーザインタフェース９００はディスプレイ装置（例えばディスプレイ２０８）に表示される。
【００６２】
図９を参照すると、一実施例において、インタフェース９００は特にジュークボックスと呼ばれるプレイリスト９０１を含んでいる。インタフェース９００のディスプレイウインドウ内には曲のリストが表示される。ホームピアシステムにはない全てのタイトルは、指示９０５のような、インタフェース９００の右側にそれらの基点を指示する。これらの曲はネットワークを通して、システム２００のＩＯインタフェース２１０のようなネットワークインタフェースを介して他のピアから共用又はダウンロードされ得る。ホームシステムにない曲はそれぞれのピアの記憶装置に記憶され得る。代わりに、これらの曲は、例えばウェブサーバ装置１２８のような、コミュニティをホストする集中型サーバに記憶され得る。その結果、インタフェース９００を備えた装置は、典型的な独立プレヤー、コミュニティリスニング環境、又はミニ放送局として用いられ得る。
【００６３】
さらに、本発明の一実施例によれば、インタフェース９００は、演奏される１つ以上の曲を直接制御する１つ以上のプレイコントロール９０６を備えている。さらに、別の実施例によれば、インタフェース３００は、リストにおける１曲以上の曲に関連する又はそれら曲に関心のある仲間９０２−９０４のような１人以上の友人（例えば仲間）を含んでいる。一実施例によれば、仲間の１人の選択は、選択した仲間に関する情報を表示でき、これについては以下にさらに詳しく説明する。当業者に明らかな他の情報も含まれ得る。一実施例によれば、曲のリストは、コミュニティを通して学習機構を用いてユーザのペルソナ情報に基いてマルチレベル階層検索法により集められそしてフィルタリングされ得、これについては以下にさらに詳しく説明する。
【００６４】
新しい項目の検索は、ホームＰＣで実行されるタスクである。ユーザが移動中で社会的に活躍しながらコミュニティを検索できることが望ましい。一実施例によれば、音楽を聴きながら、ユーザは周囲を可視化して、参加できるピアの質を検査できる。
【００６５】
図１０Ａには、本発明の実施例によれば、地理学的に可視化した仕方でコミュニティにおける１つ以上のピアを表示するのに用いられ得るユーザインタフェースを示している。例えば、ピアのユーザが図９に示すもののようなプレイリストにおける曲１曲を聴きながら、ユーザは、ユーザのホームシステムには備わってないこれらの曲がどこから来たかを表示したい。ユーザはインタフェース１０００を使ってコミュニティにおけるこれらのピアを表示できる。一実施例によれば、この画面は例えば音楽のようなコンテンツの幾つかの推奨を得るために、同様な関心をもつ他人又は専門家を検索することができる。
【００６６】
コミュニティ画面１０００は、クラシックジャズ、アシッドジャズ、及びテクノのようなユーザの関心のある三つのグループを示している。周囲のユーザは、それら自体の関心を最もよく記載するグループに接近して自動的に可視化され得る。この形式の画面はまた親和可視化と呼ばれる。このようにして、ユーザは周囲のユーザを観察でき、各個体における情報を要求でき、関心のあるグループを特定でき、そして観察したコミュニティで利用できるコンテンツからプレスリストを自動的に作成できる。一実施例によれば、自動的に作成したプレイリストは、コミュニティを通して学習機構を用いてユーザのペルソナ情報に基いてマルチレベル階層検索法により集めた一組のコンテンツを含み、これについては以下に詳細に説明する。
【００６７】
上記で使用した用語“周囲”を定義するため、ある一定の物理的近接は固有の境界として使うことができ、そして大学のキャンパス又はカフェのような限定ドメインにおいて“ホットスポット（付加集中）”のようなサービスの可能性を提供できる。しかし、上記の技術は限定ドメインに限定されない。それらは大きなドメインに適用でき、インターネットにおける仮想コミュニティに拡張できる。一実施例によれば、インタフェース１０００に示すグループは、例えばドラッグ及びドロップ操作を通してユーザによりディスプレイ上に自由に配列され得る。
【００６８】
図１０Ａを参照すると、ユーザインタフェース１０００は同様な関心又はジャンルをもつグループ１００１、１００２、及び１００３のようなピアの１つ以上のグループを備えることができる。例えば、グループ１００１はクラッシクジャズに関心のあるピア１００８、１００９のようなピアによって形成され、一方、グループ１００２、１００３はそれぞれアシッドジャズ及びテクノに関心のあるピアによって形成される。ピアは１つ以上のグループに関心を持ち得る。グループ１００１〜１００３は例えば曲のアーティストなどのような他の情報に基いて形成され得ることが認められる。
【００６９】
さらに、ユーザインタフェース１０００は、ピア１００９のような相応したピアが選択される時に、インタフェース１０００をホストする最新のピアの名前１００４を表示できる。名前１００４はユーザの実名でもよい。代わりに、名前４０４はユーザに付与された別名でもよい。ユーザ即ちピアは実名に相応した１つ以上の別名をもってもよい。これらの別名はピアの真の同定を明らかにすることなしに他の同定と通信するのに用いることができる。ピアは、あるコミュニティではある別名を使用し、別のコミュニティにおいては別の別名を用いてもよい。
【００７０】
さらに、一実施例によれば、インタフェース１０００は、選択した時仲間のリストを表示する仲間タブ４０５を備えている。インタフェース１０００は、選択した時に最新のピアが推奨するコンテンツのリスト（例えば曲のリスト）を表示できるアドバイスタブ１００６を備えてもよい。インタフェース１０００は、さらに、プレイリストタブ１００７を備えてもよく、このプレイスリトタブ１００７は、選択した時にマルチメディアコンテンツの最新のプレイリストを表示できる。当業者に明らかな他の要素を備えてもよい。
【００７１】
インタフェース１０００は図１０Ａに示す形態に限定されず、図１０Ｂに示すユーザインタフェース１０５０のような他の形式のユーザインタフェースが利用できることが認められる。この実施例では、相応したピアのピクチャ（画像）はピアを指示するのに用いられ得る。アイコンやビットマップのような他の記号項目を利用してピアとして表示できることが認められる。
【００７２】
図１１には、本発明の一実施例で使用できるユーザインタフェースを示している。例えば、最新のピアのユーザが図１０Ａのインタフェース１０００からアドバイスタブ１００６を選択すると、ユーザインタフェース１１００は、最新のピアが最新に推奨している曲のリストを示すのに用いることができる。推奨した曲のリストは、コミュニティを通して学習機構を用いてユーザのペルソナ情報に基いてマルチレベル階層検索法により集められ、フィルタリングされ得、これについては以下に詳細に説明する。
【００７３】
推奨を得る典型的な方法は、友人及び信頼のできる人を介して行う方法である。良いサービスは、分配の有効性を増大できるコミュニティのダイナミックウェブの利点を用いる必要がある。コミュニティ画面に見られる個体の幾つかは、関心のあるユーザに対する新しいトラックを推奨し、新たに得たトラックから新しいプレイリストを作る。
【００７４】
図１１を参照すると、図９のユーザインタフェース９００と同様に、ユーザインタフェース１１００はまたインタフェース内に表示される仲間１１０１〜１１０３、仲間リストタブ１１０４、アドバイスタブ１１０５、及びプレイリストタブ１１０６などを含み、ユーザは種々のスクリーン又はインタフェースの間で前後に切り替えできる。さらに、ユーザインタフェース１１００はリストの中の曲のどれかを制御するプレイコントロール１１０７を備えることができる。他の要素を含ませることもできる。
【００７５】
コミュニティにおける残りのピアからの質問に加えて、ピアのユーザは積極的に出て他のピアに入り、ユーザと接触してそのコンテンツを共用できる。図１２には、一実施例によるユーザインタフェース１２００を示し、このユーザインタフェース１２００は特定のセッションに参加するため、コントロール１２０１を介して他のピアをたずねためにユーザによって用いられ得る。さらに、ユーザは推奨事項を友人に送ったり、又は瞬時メッセージング１２０２を通して友人と話できる。他の通信機構を利用してもよい。
【００７６】
従って、コミュニティにおける情報の検索及びフィルタリング技術について説明してきた。本明細書において、本発明の特殊な実施例を参照して本発明を説明してきた。特許請求の範囲に定義した本発明の広義の精神及び範囲から逸脱することなしに、種々の変更がなされ得ることは明らかである。従って、明細書及び図面は限定的な意味ではなく例示的な意味とみなされるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１Ａ】本発明の一実施例で用いられるコンピュータネットワークを示すブロック図である。
【図１Ｂ】本発明の一実施例で用いられるピアツーピアネットワークを示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施例で用いられるコンピュータシステムを示すブロック図である。
【図３Ａ】マルチレベル階層構造の検索及びフィルタリング処理の具体例を示すブロック図である。
【図３Ｂ】マルチレベル階層構造の検索及びフィルタリング処理の具体例を示すブロック図である。
【図３Ｃ】マルチレベル階層構造の検索及びフィルタリング処理の具体例を示すブロック図である。
【図３Ｄ】マルチレベル階層構造の検索及びフィルタリング処理の具体例を示すブロック図である。
【図４】一実施例に係るデータプレゼンテーションフォーマットを示すブロック図である。
【図５Ａ】他の実施例に係るユーザインタフェースを示すブロック図である。
【図５Ｂ】他の実施例に係るユーザインタフェースを示すブロック図である。
【図６】フィルタリング処理の具体例を示すフローチャートである。
【図７】フィルタリング処理の他の具体例を示すフローチャートである。
【図８】フィルタリング処理の更に他の具体例を示すフローチャートである。
【図９】本発明の一実施例で用いられるユーザインタフェースを示す図である。
【図１０Ａ】コミュニティにおける１以上のピアを表示するのに用いられるユーザインタフェースを示す図である。
【図１０Ｂ】コミュニティにおける１以上のピアを表示するのに用いられるユーザインタフェースを示す図である。
【図１１】本発明の一実施例で用いられる他のユーザインタフェースを示す図である。
【図１２】本発明の一実施例で用いられる更に他のユーザインタフェースを示す図である。
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図３Ｄ】
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【図４】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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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１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１１】
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【図１２】
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【国際調査報告】
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