【手続補正書】
【提出日】平成26年12月15日(2014.12.15)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
大規模セットのデジタルコンテンツから選択された情報を少なくとも１人のユーザに提供するためのコンピュータ実装方法であって、当該実装方法は：
前記少なくとも１人のユーザに関連付けられたユーザコンテキスト情報を受信するステップと；
格納されたプログラム命令を実行する少なくとも１つのプロセッサを用いて、セマンティック・ネットワーク内において前記ユーザコンテキスト情報の少なくとも一部を表す第１の概念を識別又は生成するステップと；
第１の概念及び前記セマンティック・ネットワーク内の少なくとも１つの他の概念に基づいて第２の概念を合成することにより、第２の概念を含むとともに第１の概念の少なくとも一部にセマンティック的に関連するような少なくとも１つの概念を取得するステップと；
前記少なくとも１人のユーザに情報を提供するステップであって、該情報は、第１の概念及び第１の概念にセマンティック的に関連して取得された少なくとも１つの概念を使用することによって選択される、提供するステップと；を含み
前記セマンティック・ネットワーク内の第１の概念は、前記セマンティック・ネットワーク内のノードに関連付けられたデータを格納するデータ構造によって表される、
コンピュータ実装方法。
【請求項２】
第２の概念を合成するステップは：
前記セマンティック・ネットワークの構造に少なくとも部分的に基づいて、前記セマンティック・ネットワーク内の前記少なくとも１つの他の概念を識別するステップと；
第１の概念及び前記少なくとも１つの他の概念から第２の概念を合成するステップと；
を含む、
請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３】
第２の概念を合成するステップは、属性の共規定手法に基づく加法操作を使用するステップを含む、
請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４】
第２の概念を合成するステップは、親類推手法及び／又は兄弟類推手法に基づく加法操作を使用するステップを含む、
請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５】
第２の概念を合成するステップは、属性の共通性手法に基づく加法操作を使用するステップを含む、
請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６】
第２の概念を合成するステップは、置換操作を使用するステップを含み、該置換操作は、検索操作及び／又は加法操作を使用するステップを含む、
請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７】
前記少なくとも１つの概念を取得するステップは：
第１の概念にセマンティック的に関連する複数の概念を取得するステップと；
該複数の概念内の１つ以上の概念についてスコアを計算するステップであって、特定の概念についてのスコアが、第１の概念に対する前記特定の概念のセマンティック的な関連性の指標である、計算するステップと；
前記１つ以上の概念について計算されたスコアに基づいて、前記少なくとも１つの概念を選択するステップと；を含む、
請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８】
概念についてスコアを計算するステップは、生成確実性、概念の生産性、ジャカール、統計的コヒーレンス、及び／又はコサイン類似度の中から関連する少なくとも１つの測定を使用するステップを含む、
請求項７に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９】
第１の概念を識別又は生成するステップは：
前記ユーザコンテキスト情報の一部が、前記セマンティック・ネットワーク内の概念の識別子と一致するか否かを判定するステップと；
前記ユーザコンテキスト情報の少なくとも一部が、前記セマンティック・ネットワーク内の概念の識別子と一致しないと判定された場合に、前記セマンティック・ネットワーク内に第１の概念を生成するステップと；を含む、
請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１０】
前記セマンティック・ネットワーク内に第１の概念を生成するステップは、前記セマンティック・ネットワーク内の他の概念よりも、前記ユーザコンテキスト情報の一部においてより多くの単語をカバーするようなセマンティック・ネットワーク内の概念を識別するステップを含む、
請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１１】
前記ユーザ固有のコンテキスト情報は、前記ユーザによって提供された検索クエリ、前記ユーザに関連付けられた人口統計情報、前記ユーザの閲覧履歴からの情報、前記ユーザによって入力された情報、及び／又は前記ユーザによって強調された情報、のうちの少なくとも１つを含む、
請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１２】
前記セマンティック・ネットワークは、複数のノードと複数のエッジとを含む有向グラフを具現化するデータ構造により表され、ここで、各ノードは、概念と関連付けられており、且つ２つのノード間のエッジは、２つの対応する概念同士の間の関係を表す、
請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１３】
前記情報は、１つ以上の広告及び／又は１人以上の他のユーザからの１つ以上の製品の推奨を含む、
請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１４】
前記情報は、ウェブサイト上に現れる又は該ウェブサイトを介してアクセス可能なコンテンツを含む、
請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１５】
前記少なくとも１人のユーザに情報を提供するステップは：
第１の概念及び取得した少なくとも１つの概念に由来する用語を含む検索クエリを作成するステップと；
該検索クエリに基づいて取得された検索結果に関連付けられた情報を前記ユーザに提供するステップと；を含む、
請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１６】
大規模セットのデジタルコンテンツから選択された情報を少なくとも１人のユーザに提供するためのシステムであって、当該システムは：
以下の方法を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサを含み、前記方法は：
前記少なくとも１人のユーザに関連付けられたユーザコンテキスト情報を受信することと；
セマンティック・ネットワーク内において前記ユーザコンテキスト情報の少なくとも一部を表す第１の概念を識別又は生成することと；
第１の概念及び前記セマンティック・ネットワーク内の少なくとも１つの他の概念に基づいて第２の概念を合成することにより、第２の概念を含むとともに第１の概念の少なくとも一部にセマンティック的に関連するような少なくとも１つの概念を取得することと；
前記少なくとも１人のユーザに情報を提供することであって、該情報は、第１の概念及び第１の概念にセマンティック的に関連して取得された少なくとも１つの概念を使用することによって選択される、提供することと；を含み、
前記セマンティック・ネットワーク内の第１の概念は、前記セマンティック・ネットワーク内のノードに関連付けられたデータを格納するデータ構造によって表される、
システム。
【請求項１７】
第２の概念を合成することは、
前記セマンティック・ネットワークの構造に少なくとも部分的に基づいて、前記セマンティック・ネットワーク内において前記少なくとも１つの他の概念を識別することと；
第１の概念及び前記少なくとも１つの他の概念から第２の概念を合成することと；を含む、
請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
第２の概念を合成することは、属性の共規定手法に基づく加法操作を使用することを含む、
請求項１６に記載のシステム。
【請求項１９】
第２の概念を合成することは、親類推手法及び／又は兄弟類推手法に基づく加法操作を使用することを含む、
請求項１６に記載のシステム。
【請求項２０】
第２の概念を合成することは、属性の共通性手法に基づく加法操作を使用することを含む、
請求項１６に記載のシステム。
【請求項２１】
第２の概念を合成することは、置換操作を使用することを含み、該置換操作は、検索操作及び／又は加法操作を使用することを含む、
請求項１６に記載のシステム。
【請求項２２】
前記少なくとも１つの概念を取得することは：
第１の概念にセマンティック的に関連する複数の概念を取得することと；
該複数の概念内の１つ以上の概念についてスコアを計算することであって、特定の概念についてのスコアが、第１の概念に対する前記特定の概念のセマンティック的な関連性の指標である、計算することと；
前記１つ以上の概念について計算されたスコアに基づいて、前記少なくとも１つの概念を選択することと；を含む、
請求項１６に記載のシステム。
【請求項２３】
概念についてスコアを計算することは、生成確実性、概念の生産性、ジャカール、統計的コヒーレンス、及び／又はコサイン類似度の中から関連する少なくとも１つの測定を使用することを含む、
請求項２２に記載のシステム。
【請求項２４】
第１の概念を識別又は生成することは：
前記ユーザコンテキスト情報の一部が、前記セマンティック・ネットワーク内の概念の識別子と一致するか否かを判定することと；
前記ユーザコンテキスト情報の少なくとも一部が、前記セマンティック・ネットワーク内の概念の識別子が一致しないと判定された場合に、前記セマンティック・ネットワーク内に第１の概念を生成することと；を含む、
請求項１６に記載のシステム。
【請求項２５】
前記セマンティック・ネットワーク内に第１の概念を生成することは、前記セマンティック・ネットワーク内の他の概念よりも、前記ユーザコンテキスト情報の一部においてより多くの単語をカバーするようなセマンティック・ネットワーク内の概念を識別することを含む、
請求項１６に記載のシステム。
【請求項２６】
前記ユーザ固有のコンテキスト情報は、前記ユーザによって提供された検索クエリ、前記ユーザに関連付けられた人口統計情報、前記ユーザの閲覧履歴からの情報、前記ユーザによって入力された情報、及び／又は前記ユーザによって強調された情報、のうちの少なくとも１つを含む、
請求項１６に記載のシステム。
【請求項２７】
前記セマンティック・ネットワークは、複数のノードと複数のエッジとを含む有向グラフを具現化するデータ構造により表され、ここで、各ノードは、概念と関連付けられており、且つ２つのノード間のエッジは、２つの対応する概念同士の間の関係を表す、
請求項１６に記載のシステム。
【請求項２８】
前記情報は、１つ以上の広告及び／又は１人以上の他のユーザからの１つ以上の製品の推奨を含む、
請求項１６に記載のシステム。
【請求項２９】
前記情報は、ウェブサイト上に現れる又は該ウェブサイトを介してアクセス可能なコンテンツを含む、
請求項１６に記載のシステム。
【請求項３０】
前記少なくとも１人のユーザに情報を提供することは：
第１の概念及び取得した少なくとも１つの概念に由来する用語を含む検索クエリを作成することと；
該検索クエリに基づいて取得された検索結果に関連付けられた情報を前記ユーザに提供することと；を含む、
請求項１６に記載のシステム。
【請求項３１】
少なくとも１つのプロセッサによって実行されるときに、該少なくとも１つのプロセッサが、大規模セットのデジタルコンテンツから選択された情報を少なくとも１人のユーザに提供するための方法を実行するような、プロセッサ実行可能命令を格納する少なくとも１つの非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、前記方法は：
前記少なくとも１人のユーザに関連付けられたユーザコンテキスト情報を受信することと；
セマンティック・ネットワーク内において前記ユーザコンテキスト情報の少なくとも一部を表す第１の概念を識別又は生成することと；
第１の概念及び前記セマンティック・ネットワーク内の少なくとも１つの他の概念に基づいて第２の概念を合成することにより、第２の概念を含むとともに第１の概念の少なくとも一部にセマンティック的に関連するような少なくとも１つの概念を取得することと；
前記少なくとも１人のユーザに情報を提供することであって、該情報は、第１の概念及び第１の概念にセマンティック的に関連して取得された少なくとも１つの概念を使用することによって選択される、提供することと；を含み、
前記セマンティック・ネットワーク内の第１の概念は、前記セマンティック・ネットワーク内のノードに関連付けられたデータを格納するデータ構造によって表される、
コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項３２】
第２の概念を合成することは：
前記セマンティック・ネットワークの構造に少なくとも部分的に基づいて、前記セマンティック・ネットワーク内において前記少なくとも１つの他の概念を識別することと；
第１の概念及び前記少なくとも１つの他の概念から第２の概念を合成することと；を含む、
請求項３１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項３３】
第２の概念を合成することは、属性の共規定手法に基づく加法操作を使用することを含む、
請求項３１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項３４】
第２の概念を合成することは、親類推手法及び／又は兄弟類推手法に基づく加法操作を使用することを含む、
請求項３１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項３５】
第２の概念を合成することは、属性の共通性手法に基づく加法操作を使用することを含む、
請求項３１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項３６】
第２の概念を合成することは、置換操作を使用することを含み、該置換操作は、検索操作及び／又は加法操作を使用することを含む、
請求項３１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項３７】
前記少なくとも１つの概念を取得することは：
第１の概念にセマンティック的に関連する複数の概念を取得することと；
該複数の概念内の１つ以上の概念についてスコアを計算することであって、特定の概念についてのスコアが、第１の概念に対する前記特定の概念のセマンティック的な関連性の指標である、計算することと；
前記１つ以上の概念について計算されたスコアに基づいて、前記少なくとも１つの概念を選択することと；を含む、
請求項３１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項３８】
概念についてスコアを計算することは、生成確実性、概念の生産性、ジャカール、統計的コヒーレンス、及び／又はコサイン類似度の中から関連する少なくとも１つの測定を使用することを含む、
請求項３７に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項３９】
第１の概念を識別又は生成することは：
前記ユーザコンテキスト情報の一部が、前記セマンティック・ネットワーク内の概念の識別子と一致するか否かを判定することと；
前記ユーザコンテキスト情報の少なくとも一部が、前記セマンティック・ネットワーク内の概念の識別子と一致しないと判定された場合に、前記セマンティック・ネットワーク内に第１の概念を生成することと；を含む、
請求項３１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項４０】
前記セマンティック・ネットワーク内に第１の概念を生成することは、前記セマンティック・ネットワーク内の他の概念よりも、前記ユーザコンテキスト情報の一部においてより多くの単語をカバーするようなセマンティック・ネットワーク内の概念を識別することを含む、
請求項３１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項４１】
ユーザ固有のコンテキスト情報は、前記ユーザによって提供された検索クエリ、前記ユーザに関連付けられた人口統計情報、前記ユーザの閲覧履歴からの情報、前記ユーザによって入力された情報、及び／又はユーザによって強調された情報、のうちの少なくとも１つを含む、
請求項３１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項４２】
前記セマンティック・ネットワークは、複数のノードと複数のエッジとを含む有向グラフを具現化するデータ構造により表され、ここで、各ノードは、概念と関連付けられており、且つ２つのノード間のエッジは、２つの対応する概念同士の間の関係を表す、
請求項３１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項４３】
前記情報は、１つ以上の広告及び／又は１人以上の他のユーザからの１つ以上の製品の推奨を含む、
請求項３１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項４４】
前記情報は、ウェブサイト上に現れる又は該ウェブサイトを介してアクセス可能なコンテンツを含む、
請求項３１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項４５】
前記少なくとも１人のユーザに情報を提供することは：
第１の概念及び取得した少なくとも１つの概念に由来する用語を含む検索クエリを作成することと；
該検索クエリに基づいて取得された検索結果に関連付けられた情報を前記ユーザに提供することと；を含む、
請求項３１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。