(57)【要約】【課題】ネットワークの参加者間に効果的な相互運用性を提供すること。【解決手段】相互運用性は、ネットワークの少なくとも一部について定義された値メトリックに関連付けられた値を決定することによって、ネットワークの参加者間で可能化される。情報の流れは、少なくとも一部は参加者に対応する意味モデルと、値メトリックに関連付けられた値とに基づいて、参加者のうちの２つ以上の間で方向付けられる。意味モデルは、参加者間の対話と、参加者によって作成または消費された情報の少なくとも一部とを、定義することができる。値の決定および情報の流れの方向付けは、値メトリックを修正するために複数回実行することができる。情報の流れの方向付けにより、参加者をネットワークから削除すること、参加者をネットワークに追加すること、または参加者の動作を修正することが可能である。【選択図】  図１【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークの少なくとも一部について定義されたバリュー・メトリックに関連付けられた１つまたは複数の値を決定するステップと、
複数の参加者に対応する１つまたは複数の意味モデル、あるいは前記バリュー・メトリックに関連付けられた前記１つまたは複数の値に、少なくとも部分的に基づいて、前記ネットワークの複数の参加者のうちの２つまたはそれ以上の間の情報の流れを方向付けるステップと、
を有する、ネットワークの複数の参加者間の相互運用性を可能にするための方法。
【請求項２】
前記情報の流れを方向付けるステップが、
前記１つまたは複数の意味モデルおよび前記１つまたは複数の値に基づいて、前記複数の参加者間のマッチメーキングを実行するステップと、
前記マッチメーキング時に、マッチングされた前記参加者間の情報の流れを方向付けるステップと、
をさらに有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記マッチメーキングするステップが、
前記１つまたは複数の意味モデルを使用することによって前記参加者が接続可能であることを決定するステップと、
前記接続によって前記バリュー・メトリックが修正されることを決定するステップと、
を有する、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記１つまたは複数の意味モデルが、前記複数の参加者それぞれについて入力、出力、および機能を定義し、前記複数の参加者によって作成または消費される情報の少なくとも一部を定義する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記１つまたは複数の意味モデルに基づいて前記情報の一部を正規化するステップであって、前記情報の流れを方向付けるステップが前記正規化された情報の一部を使用する、正規化するステップをさらに有する、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記バリュー・メトリックに関連付けられた前記１つまたは複数の値を修正するために、前記決定および方向付けのステップを複数回実行するステップをさらに有する、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記決定および方向付けのステップが、前記バリュー・メトリックに関連付けられた前記１つまたは複数の値を１つまたは複数の初期値から１つまたは複数の最終値へと修正するために何回か完了され、前記決定および方向付けのステップが完了されたそれぞれの回数で、前記バリュー・メトリックに関連付けられた１つまたは複数の中間値が作成され、前記複数の参加者のうちの２つまたはそれ以上の間での情報の方向付けの変更により、現在決定された１つまたは複数の中間値が、以前に決定された１つまたは複数の中間値から所定の距離内となる場合に、前記１つまたは複数の最終値が選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記バリュー・メトリックの前記１つまたは複数の値に基づいて、１つまたは複数の警報を生成するステップをさらに有する、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記情報の流れを方向付けるステップが、
前記新しい参加者の意味モデルに基づいて前記ネットワークに新しい参加者を挿入するステップと、
１つまたは複数の既存の参加者と前記新しい参加者との間の情報の流れを方向付けるステップと、
をさらに有する、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
所与の参加者が１つまたは複数の特定の参加者に情報の流れを結合させ、前記情報の流れを方向付けるステップが、
前記所与の参加者が前記ネットワークから除去されていることを決定するステップと、
前記１つまたは複数の意味モデルを使用することによって、１つまたは複数の既存の参加者から前記１つまたは複数の特定の参加者へと情報を方向付けるステップと、
をさらに有する、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記情報の流れを方向付けるステップが、
前記所与の参加者を前記ネットワークから削除できることを決定するステップと、
前記所与の参加者を前記ネットワークから削除するステップと、
をさらに有する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記情報の流れを方向付けるステップが、
新しい情報を所与の参加者へと方向付けるステップを有し、
前記所与の参加者の動作を、前記新しい情報に応答して変更することが可能な、
請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記情報の流れを方向付けるステップが、
前記所与の参加者から前記ネットワーク内で所定の距離内にある参加者に対して、前記所与の参加者の統計に基づく動作の分析を実行するステップをさらに有する、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記情報の流れを方向付けるステップが、前記１つまたは複数の意味モデルにアクセスするために意味ディレクトリを使用する、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記意味ディレクトリが、前記複数の参加者のサービス、想定、および処理方法論のうちの１つまたは複数をリストする、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記複数の参加者のサービス、想定、および処理方法論を外在化するステップをさらに有し、前記外在化が特別に設計されたオントロジおよび連合オントロジのうちの１つまたは複数を使用して実行される、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記ネットワークの前記参加者が、情報のプロデューサ、情報のコンシューマ、および情報のトランスデューサを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記トランスデューサが情報をある種類から他の種類へと変換する、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記参加者のうちの１つまたは複数が低水準メトリックを生成し、前記１つまたは複数の値を決定するステップが前記低水準メトリックを使用する、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
前記バリュー・メトリックが、規則、値を評価する式、ブール規則のうちの、１つまたは複数を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
１つまたは複数のメモリと、
前記１つまたは複数のメモリに結合された１つまたは複数のプロセッサと、
を有する、ネットワークの複数の参加者間の相互運用性を可能にするための装置であって、前記１つまたは複数のプロセッサが、
前記ネットワークの少なくとも一部について定義されたバリュー・メトリックに関連付けられた１つまたは複数の値を決定するように、および
複数の参加者に対応する１つまたは複数の意味モデル、あるいは前記バリュー・メトリックに関連付けられた前記１つまたは複数の値に、少なくとも部分的に基づいて、前記ネットワークの複数の参加者のうちの２つまたはそれ以上の間の情報の流れを方向付けるように、
構成された、装置。
【請求項２２】
さらに前記１つまたは複数のプロセッサが、情報の流れを方向付ける場合に、
前記１つまたは複数の意味モデルおよび前記１つまたは複数の値に基づいて、前記複数の参加者間のマッチメーキングを実行するように、および
前記マッチメーキング時に、マッチングされた前記参加者間の情報の流れを方向付けるように、
構成される、請求項２１に記載の装置。
【請求項２３】
前記１つまたは複数の意味モデルが、前記複数の参加者それぞれについて入力、出力、および機能を定義し、前記複数の参加者によって作成または消費される情報の少なくとも一部を定義する、請求項２１に記載の装置。
【請求項２４】
さらに前記１つまたは複数のプロセッサが、前記バリュー・メトリックに関連付けられた前記１つまたは複数の値を修正するために、前記決定および方向付けのステップを複数回実行するように構成される、請求項２１に記載の装置。
【請求項２５】
前記決定および方向付けの操作が、前記バリュー・メトリックに関連付けられた前記１つまたは複数の値を１つまたは複数の初期値から１つまたは複数の最終値へと修正するために何回か完了され、前記決定および方向付けの操作が完了されたそれぞれの回数で、前記バリュー・メトリックに関連付けられた１つまたは複数の中間値が作成され、前記複数の参加者のうちの２つまたはそれ以上の間での情報の方向付けの変更により、現在決定された１つまたは複数の中間値が、以前に決定された１つまたは複数の中間値から所定の距離内となる場合に、前記１つまたは複数の最終値が選択される、請求項２１に記載の装置。
【請求項２６】
さらに前記１つまたは複数のプロセッサが、前記バリュー・メトリックの前記１つまたは複数の値に基づいて、１つまたは複数の警報を生成するように構成される、請求項２１に記載の装置。
【請求項２７】
さらに前記１つまたは複数のプロセッサが、情報の流れを方向付ける場合に、
前記新しい参加者の意味モデルに基づいて前記ネットワークに新しい参加者を挿入するように、および
１つまたは複数の既存の参加者と前記新しい参加者との間の情報の流れを方向付けるように、
構成される、請求項２１に記載の装置。
【請求項２８】
所与の参加者が１つまたは複数の特定の参加者に情報の流れを結合させ、さらに前記１つまたは複数のプロセッサが、情報の流れを方向付ける場合に、
前記所与の参加者が前記ネットワークから除去されていることを決定するように、および
前記１つまたは複数の意味モデルを使用することによって、１つまたは複数の既存の参加者から前記１つまたは複数の特定の参加者へと情報を方向付けるように、
構成される、請求項２１に記載の装置。
【請求項２９】
さらに前記１つまたは複数のプロセッサが、情報の流れを方向付ける場合に、
新しい情報を所与の参加者へと方向付けるように構成され、
それによって前記所与の参加者の動作を、前記新しい情報に応答して変更することが可能な、請求項２１に記載の装置。
【請求項３０】
さらに前記１つまたは複数のプロセッサが、情報の流れを方向付ける場合に、
前記１つまたは複数の意味モデルにアクセスするために意味ディレクトリを使用するように構成される、請求項２１に記載の装置。
【請求項３１】
前記ネットワークの前記参加者が、情報のプロデューサ、情報のコンシューマ、および情報のトランスデューサを有する、請求項２１に記載の装置。
【請求項３２】
前記参加者のうちの１つまたは複数が低水準メトリックを生成し、さらに前記１つまたは複数のプロセッサが、情報の流れを方向付ける場合に、前記１つまたは複数の値を決定する場合に前記低水準メトリックを使用するように構成される、請求項２１に記載の装置。
【請求項３３】
前記バリュー・メトリックが、規則、値を評価する式、ブール規則のうちの、１つまたは複数を有する、請求項２１に記載の装置。
【請求項３４】
ネットワークの複数の参加者間の相互運用性を可能にするための製品であって、
実行された場合、
ネットワークの少なくとも一部について定義されたバリュー・メトリックに関連付けられた１つまたは複数の値を決定するステップと、
複数の参加者に対応する１つまたは複数の意味モデル、あるいは前記バリュー・メトリックに関連付けられた前記１つまたは複数の値に、少なくとも部分的に基づいて、前記ネットワークの複数の参加者のうちの２つまたはそれ以上の間の情報の流れを方向付けるステップと、
をインプリメントする１つまたは複数のプログラムを含む、コンピュータ読み取り可能メディアを有する、製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はネットワーキングに関し、とりわけネットワークの参加者間の対話に関する。
【背景技術】
【０００２】
一例を挙げると、インターネットなどのネットワークの参加者は、プロデューサ、コンシューマ、およびトランスデューサ（transducer）とすることができる。プロデューサは、情報を作成する。プロデューサの一例として挙げられる薬局は、ある一定期間内に購入された市販（ＯＴＣ）薬のタイプをネットワークに出力することができる。コンシューマは、情報を使用する。したがってコンシューマは、薬局によって報告された在庫が所定の低水準に達した時点で、特定のＯＴＣ薬を補充するようスケジューリングすることが可能なプログラムとすることができる。トランスデューサは情報を変換し、変換済み情報を作成する。したがってトランスデューサは、風邪などのある種の病気用の特定のＯＴＣ薬の残りのびん数を検査し、あるＯＴＣ薬が他の薬よりも好まれていると判断することができる。その後、コンシューマまたは他のトランスデューサはこの変換済み情報を入手することができる。たとえば、コンシューマはこの情報を使用して、より好まれているＯＴＣ薬をより頻繁に補充するようスケジューリングすることができる。
【非特許文献１】Web Services Description Language (WSDL) 1.1 of the World Wide WebConsortium (W3C), W3C Note (March 2001)
【非特許文献２】J. Handler, T Berners-Lee and E. Miller, “Integrating Applicationson the Semantic Web,” Journal of the Institute of Electrical Engineers ofJapan, Vol 122 (10), 676-680 (October 2002)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
参加者のいるネットワークは有益であるが、ネットワークの参加者間に効果的な相互運用性を提供することが求められている。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の例示的な諸実施形態の原理は、ネットワークの参加者間に相互運用性を提供する。
【０００５】
本発明の一態様では、相互運用性は、ネットワークの少なくとも一部について定義されたバリュー・メトリックに関連付けられた１つまたは複数の値を決定することによって、ネットワークの複数の参加者間で可能化される。加えて情報の流れは、少なくとも一部は複数の参加者に対応する１つまたは複数の意味モデル(Semantic Model)と、バリュー・メトリック(Valuemetric)に関連付けられた１つまたは複数の値とに基づいて、複数のネットワーク参加者のうちの２つまたはそれ以上の間で方向付けられる。
【０００６】
１つまたは複数の意味モデルは、複数の参加者間の対話と、複数の参加者によって作成または消費された情報の少なくとも一部とを、定義することができる。
【０００７】
１つまたは複数の値の決定および情報の流れの方向付けは、１つまたは複数のバリュー・メトリックを修正するために複数回実行することができる。情報の流れの方向付けにより、参加者をネットワークから削除すること、参加者をネットワークに追加すること、または参加者の動作を修正することが可能である。
【０００８】
意味モデルは、すべての参加者がモデルを見られるように外在化（externalize）することが可能であり、この外在化は、特別設計オントロジ（ontology）または連合オントロジ、あるいはその両方を含むことができる。低水準メトリックは、バリュー・メトリックの１つまたは複数の値が決定される場合に使用することができる。バリュー・メトリックは、単純（たとえば１つの値を評価する数式）または複雑（たとえば規則）とすることができる。
【０００９】
本発明ならびに本発明の他の特徴および利点は、以下の詳細な説明および図面を参照することによってよりよく理解されるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
相互運用性の提供を試みる、ある種の従来システムがある。たとえば、コンピューティング・インフラストラクチャの自律型管理が知られており、コンピューティング・インフラストラクチャを自己構成、自己修復、自己最適化、および自己保護する。また、その開示が参照により本明細書に組み込まれた、Web Services Description Language (WSDL) 1.1 of the World Wide WebConsortium (W3C), W3C Note (March 2001) に記載された、ウェブ・サービス記述言語（ＷＳＤＬ）などの低水準ウェブ・サービスでの相互運用性も知られている。
【００１１】
同様に、その開示が参照により本明細書に組み込まれた、J. Handler, T Berners-Lee and E. Miller, “Integrating Applicationson the Semantic Web,” Journal of the Institute of Electrical Engineers ofJapan, Vol 122 (10), 676-680 (October 2002) に記載されたような、Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｗｅｂなどのウェブ・サービスに関する高水準の意味論的相互運用性もある。Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｗｅｂの主な考え方は、適切に定義された意味が情報に与えられるように現在のワールド・ワイド・ウェブを拡張し、コンピュータと人間がより良く協働できるようにすることである。この考え方は、ウェブ上のデータを定義し、様々なアプリケーション全体にわたって、そのデータをより効果的な発見、自動化、統合、および再使用のために使用できるようにリンクさせることである。その目的は、サービス、センサ、プログラム、および装置（appliance）が、ウェブ上のデータの消費および作成の両方を実行できるようにする、インフラストラクチャを提供することである。
【００１２】
依然としてＳｅｍａｎｔｉｃ  Ｗｅｂは運用インフラストラクチャというよりも目標であるが、そのコンポーネントのうちのいくつかは現存している。これまでに出現したコンポーネントには、異なる拡張可能マークアップ言語（ＸＭＬ）文書型定義（ＤＴＤ）またはスキームを使用して異なるアプリケーション間でコンテンツを共有する、データベースのリンクが含まれ、この出現は、ウェブ・サービスの発見および複合を組み込む、サービス指向アーキテクチャ（ＳＯＡ）ベースのアプリケーションおよびソリューションに向かう傾向がある。しかしながら、異なるデータベースに対応する分岐スキーム間での機能のマッピングを提供するために、ＸＭＬスキームによって提供される機能を上回る機能が求められる。このため、Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｗｅｂの基本コンポーネントはリソース記述子フレームワークである。本発明に関するＳｅｍａｎｔｉｃ  Ｗｅｂの他の関連コンポーネントは、プログラムおよびデータをまとめた「Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｗｅｂ  Ｓｅｒｖｉｃｅｓ」である。システムが実行する内容を記述する方法を標準化するための新しいプロトコルおよび言語が、迅速に開発されている。プログラムがウェブ上の他のプログラムを呼び出せるようにするための標準手段を提供するために、Ｓｉｍｐｌｅ  Ｏｂｊｅｃｔ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ（ＳＯＡＰ）と呼ばれるＸＭＬベースのプロトコルが開発された。加えて、新しいウェブ・サービス記述およびウェブ・サービス言語も出現している。事前に定義されたサービス定義は処理しやすいが、異なる記述子を使用する新しいサービスの発見は、ウェブ・オントロジ言語などの新しく出現したリソースなしでは不可能な場合がある。
【００１３】
従来のシステムには利点があるが、バリュー・ネットワーク(Value network)を作成するためにネットワークの参加者間での相互運用性を可能にする既存のシステムはない。例を挙げると、「バリュー・ネットワーク」は、ネットワークに関連付けられた１つまたは複数のバリュー・メトリックを有するネットワークである。この１つまたは複数のバリュー・メトリックを使用して、ネットワークに関連付けられた値を改善することができる。こうしたバリュー・ネットワークの参加者は、時折適合することができる。加えて、バリュー・ネットワーク内のコンポーネントは、バリュー・メトリックによって決定され、ネットワークによって送達される値を、最大にするように適合される。
【００１４】
たとえばＳｅｍａｎｔｉｃ  Ｗｅｂの場合、情報のコンシューマおよびプロデューサをまとめた結果としての「値」の精密な観念はない。Ｓｅｍａｎｔｉｃ  Ｗｅｂで作成される「値」は、サービスがデータを消費できるようにすることである。したがって、バリュー・ネットワークの作成および自律型保守を可能にできるシステムが求められている。
【００１５】
本発明の例示的諸実施形態は、こうしたシステムを作成することができる。本発明のある諸実施形態とＳｅｍａｎｔｉｃ  Ｗｅｂとの相違点の１つは、本発明の諸実施形態は、最適化などを通じて、コンポーネント間でのマッチメーキングに基づいて値の修正が可能なネットワークを送達できることである。例示的な実施形態では、コンポーネントに関するマッチメーキングにより、ネットワークに関連付けられたコンポーネント用に提供された意味論に基づくバリュー・メトリックを修正するために、コンポーネント間の情報の流れが方向付けられる。たとえば、コンポーネントが接続可能であることを意味論が示す場合、およびバリュー・メトリックが接続によって修正される（または修正される可能性がある）ものとネットワークが判定した場合、２つのコンポーネントが（たとえば、情報の流れを通じて）接続されることになる。コンポーネントが接続可能であることを意味論が示す場合、およびバリュー・メトリックが接続によって修正されるものとネットワークが判定した場合、２つのコンポーネントはマッチングされる。マッチするものと判定されると、情報の流れはその２つのコンポーネント間で方向付けされる。本発明の例示的諸実施形態により、ネットワーク参加者間の相互運用性を自動的かつ動的なものとすることができる。
【００１６】
以下の説明では、健康管理シナリオを使用するが、本発明の諸実施形態は、他の理由でバリュー・ネットワークの相互運用性を可能化することが可能であり、特定の応用例によって、または相互運用性を可能化する際に使用されるバリュー・メトリックの種類によって、制約されるものではない。
【００１７】
図１は、バリュー・ネットワーク１００を示すブロック図である。バリュー・ネットワーク１００は、ネットワークの参加者の相互運用性を可能にするための例示的フレームワークであるとみなすこともできる。例を挙げると、バリュー・ネットワーク１００は、たとえば疾病管理センター（ＣＤＣ）、地方保健機関、医薬品製造業者、または、医薬品製造業者、薬局、および保健機関の複合企業などによる、健康管理シナリオでインプリメントすることができる。バリュー・ネットワーク１００は、ネットワークに関するバリュー・メトリックを定義すること、およびバリュー・メトリックを修正することを希望する、任意の機関または機関グループによってインプリメントすることができる。
【００１８】
参加者は、バリュー・ネットワーク１００などのバリュー・ネットワークの構築に使用可能な、特定タイプのコンポーネントである。バリュー・ネットワーク１００は、プロデューサ１０５−１および１０５−２、コンシューマ１１０−１および１１０−２、ならびにトランスデューサ１１５−１から１１５−３を含む。意味マッチメーキング・デバイス１３５は、プロデューサ１０５−１および１０５−２、コンシューマ１１０−１および１１０−２、ならびにトランスデューサ１１５−１から１１５−３へ、値定義デバイス１２０へ、ストレージ１３０へ、ならびに意味ディレクトリ１２５へと、結合される。
【００１９】
例示的実施形態では、意味マッチメーキング・デバイス１３５は、様々なネットワーク・コンポーネントを動的に位置合わせし、リソースを割り振って、値定義デバイス１２０によって定義されるように、バリュー・ネットワーク１００をアセンブルする対象であるバリュー・メトリックを最適化する。通常、バリュー・ネットワーク１００のすべてのコンポーネントは、それらに関連付けられた入力および出力を有する。しかしながら、特定の参加者では、いくつかのコンポーネントが他のコンポーネントに特定の入力を提供するように設計されるが、一部の参加者は、推論を立て、イベントおよびパターンを検出し、測定値の特定の行動特性を予見、予測、または検出するために、他のコンポーネントから情報を吸収（assimilate）する。
【００２０】
例示的実施形態では、ネットワーク１００を構築する目的は、バリュー・ネットワークを構築する対象であるバリュー・メトリックを修正し、可能であれば最適化することである。図１の例では、値定義デバイス１２０は、ユーザ定義またはシステム定義であることが可能なバリュー・メトリックを定義するために使用される。たとえば、健康管理の領域では、ネットワークに関するバリュー・メトリックは、健康に関する流行発生の可能性に関する警報をいつ発するかを決定するために必要な日数とすることができる。したがって、特定の健康に関する流行発生の可能性に関する警報が１０日間の場合、バリュー・メトリックを１０日間から９日間に減らすことが、バリュー・メトリックの改善である。バリュー・メトリックが最適化されている場合、意味マッチメーキング・デバイス１３５は、警報を発するために必要な日数を減らすような操作を実行することになる。ビジネス・ユニットの場合、ネットワーク１００に関するバリュー・メトリックは、特定のマーケットまたは地域内の売り上げに基づく総売り上げまたは総利益とすることができる。人的資源管理の領域では、バリュー・メトリックは特定の会社の従業員残留統計とすることができる。
【００２１】
通常、バリュー・ネットワーク１００を構築する第１のステップは、バリュー・メトリックを識別および外在化することである。外在化とは、ネットワーク１００の参加者に想定の内容がわかるように、想定（たとえばバリュー・メトリック）を公表することを意味する。バリュー・メトリックは、１００などの値とすることができる。別の方法として、バリュー・メトリックは「健康に関する流行発生の可能性に関する警報をいつ発するかを決定するために必要な日数を最小限にする」または「総売り上げを最大にする」などの規則とすることもできる。値定義デバイス１２０は、複雑なメトリックを使用できるようにするものである。
【００２２】
最適化は価値ある技法であるが、バリュー・メトリックの修正の結果、バリュー・メトリックが最適化されない場合もあることに留意されたい。最適化は、バリュー・メトリックのオプションの修正である。最適化とは、意味マッチメーキング・デバイス１３５が、バリュー・メトリックを最小化または最大化するための操作を実行することを意味する。バリュー・メトリックが１つまたは複数の値に対応する場合、意味マッチメーキング・デバイス１３５は、そのバリュー・メトリックに関連付けられた値を最大化または最小化することによってバリュー・メトリックを最適化する。バリュー・メトリックが規則である場合、規則が最適化されるかまたは最適化されないかを判定する際に使用可能な技法が当業者に知られている。規則がブール値（すなわち、真または偽を評価する）である場合、最適化は、規則が真となるまで、または可能であれば実行可能な限り真に近づくまで、実行可能である。さらに最適化には、バリュー・メトリックを、安定状態またはある範囲内に維持することが含まれる場合もある。
【００２３】
意味マッチメーキング・デバイス１３５は、値定義デバイス１２０によって定義されたバリュー・メトリックを修正する場合、追加のメトリックも使用できることにも留意されたい。たとえば、コンシューマ１１０はメトリックを出力することが可能であり、その後それらは、意味マッチメーキング・デバイス１３５がバリュー・メトリックを修正するための操作を実行する際に意味マッチメーキング・デバイス１３５によって使用される。
【００２４】
バリュー・ネットワーク１００のコンポーネントには、プロデューサ１０５−１および１０５−２が含まれ、これらは、これらのプロデューサ１０５によって監視される現象の数値的および質的な測定値を生成する責務を負う。プロデューサ１０５の例には、売り上げデータを提供するソースなどのデータ・ソースが含まれる。例示的なプロデューサが図２に示されている。バリュー・ネットワーク内のコンシューマ１１０は、ネットワークの他のコンポーネントによって取得された様々な情報を入力として受け入れ、パターンを検出するためにその情報を分析する。コンシューマ１１０の例には、異常の測定などを目的とする情報アナライザが含まれる。コンシューマは図４に示されている。バリュー・ネットワーク１００内のトランスデューサ１１５はある種類の情報を吸収し、他の種類の情報を生成する。トランスデューサ１１５の例には、プロデューサからの入力を受け入れ、他のトランスデューサまたはコンシューマによる取り入れが可能な処理済みの情報にこの入力を変換する、信号処理デバイスが含まれる。トランスデューサの例は図３に示されている。
【００２５】
プロデューサ２００の例は図２に示されている。例示的プロデューサ２００は、情報チャネル２０５を作成するデータ・ソースである。情報チャネル２０５では、他のデバイスに情報を送るために任意のデバイスまたは技法が好適であるものとすることができる。
【００２６】
図３は、Ｍ個のプロデューサ３０５−１から３０５−Ｍへ、Ｋ個の正規化入力３２５−１から３２５−Ｋへ、およびコンシューマ３３０へと結合された、トランスデューサ３２０を有する例示的なネットワーク部分３００を示す。変換の目的は、１セットの観察された現象からの情報を他のセットに変換することである。情報は、変換が可能なデータ、知識、または任意の他のアイテムとすることができる。各プロデューサ３０５は、関連付けられた情報チャネル３１０を生成する。トランスデューサ出力３２５は、コンシューマ３３０などのネットワークの他のコンポーネントによって消費されるものとする。健康管理シナリオでのトランスデューサ３２０の一例は、橋上の特定のポイントでの通行料金の合計徴収額を入力として受け入れ、この合計徴収額を、通行料金表およびカメラ送り（feed）などの他の情報を使用して、橋を渡った自動車の台数に変換する、ネットワーク・コンポーネントである。
【００２７】
さらにトランスデューサ３２０は、正規化入力３２５を使用して、情報チャネル３１０上の情報を正規化することができる。たとえば、毎日市外へ通勤する人口がわかっている場合、この情報を使用して、混雑の異なる出発点での関連負荷を正規化する際に役立てることができる。したがって、１０００人の通勤者が市外へ通勤し、２５０人の通勤者が１本の有料橋を渡る場合、通勤者の２５パーセントがこの混雑地点を通過することになる。同様に、２５０人の通勤者が第１の有料橋を渡るのに３０分かかるが、２００人の通勤者が第２の橋を渡るのには１時間かかる場合、トランスデューサ３２０は、正規化入力３２５（たとえば、通勤者データを取るのにかかった時間を含む）を使用して、第２の有料橋を渡る通勤者の数は第１の橋を渡る通勤者の数よりも少ないが、第２の有料橋の通勤者速度は第１の有料橋の通勤者速度よりも遅いことを示すために使用可能な、「通勤者速度」を決定することができる。その後、コンシューマ３３０はこの情報を使用することができる。
【００２８】
図３は、方法とみなすことができることにも留意されたい。プロデューサ３０５は出力情報を生成するステップを実行し、正規化入力３２５は正規化情報を生成するステップを実行し、トランスデューサ３２０は出力情報および正規化情報を使用して出力情報を変換および正規化するか、または単に出力情報を変換する。
【００２９】
ネットワーク部分４００が図４に示される。ネットワーク部分４００は、それぞれが情報チャネル４１５を生成する２つのプロデューサ４１０−１および４１０−２と対話するコンシューマ４２０と、バリュー・メトリック４３０とを含む。この例では、プロデューサ４１０が示されているが、このプロデューサのうちの１つまたは両方をトランスデューサに置き換えることができる。健康管理シナリオでは、コンシューマ４２０は通常、温度の突然の変化を分析するデバイスなどの偏差（deviation）の異常またはパターンのアナライザであるため、コンシューマ４２０によって決定されるメトリック４３０を温度に関係させることができる。例示的実施形態では、バリュー・ネットワークのコンシューマ４２０は、他のコンポーネントからの処理済みまたは生の情報を消費して、コンシューマ４２０の専門技術に関連する導出情報を生成する。たとえばコンシューマ４２０は、気圧、風速、および相対湿度などの入力に基づくハリケーンの専門予測子となるように設計可能であり、メトリック４３０はハリケーンの可能性があるか否かとすることができる。このようにコンシューマ４２０を、専門的な分析ツールとすることが可能である。
【００３０】
図４の例では、メトリック４３０は、バリュー・メトリックの最適化を助けるために使用されるいくつかのメトリック（図４には図示せず）のうちの１つである。たとえば、バリュー・メトリックは任意の会計年度中に自然災害によって生じた損失金額とすることができる。上記のハリケーン・シナリオでは、（メトリック４３０によって示されるような）ハリケーンの空間的かつ時間的な位置を予測することで、バリュー・メトリックの最小化を助けることができる。
【００３１】
図４は、方法とみなすことができることにも留意されたい。たとえばコンシューマ４２０は、メトリック４３０を生成するためにプロデューサ４１０からの情報を分析するステップを実行することができる。
【００３２】
図５は、健康管理シナリオでのプロデューサの３つの例を示す。図５は、プロデューサ５０５によって作成される例示的な異機種情報チャネル５１０を示す。プロデューサ５０５は、ニューヨーク市のジョージ・ワシントン橋上り線で徴収された通行料金（プロデューサ５０５−１、情報チャネル５１０−１を生成する）と、マンハッタンでのインフルエンザ用市販（ＯＴＣ）薬の週間売り上げ（プロデューサ５０５−２、情報チャネル５１０−２を生成する）と、ニューヨーク市の毎日の気温（プロデューサ５０５−３、情報チャネル５１０−３を生成する）とを含む。追加のプロデューサ（図示せず）は、相対湿度、降水量、および他の同様の変数を含むことが可能であり、これらの変数を使用してインフルエンザの広範囲にわたる流行を予見することができる。他の例として、ニューヨークなどの都市のすべての薬局でのＯＴＣ薬の売り上げを総計し、購入者の年代別に分類することができる。したがって、その後情報チャネル５１０を使用し、インフルエンザの流行が発生中である、今後発生する、または沈静化したかどうかを判定することができる。
【００３３】
図６は、ネットワーク部分６００に関する健康管理シナリオでのコンシューマの一例を示し、コンシューマは異常アナライザ６３０である。異常アナライザ６３０は、ＯＴＣ売り上げ情報プロデューサ６０５−１および環境情報プロデューサ６０５−２という２つの異なるプロデューサ６０５からの、２セットの情報チャネル６１０を使用する。異常アナライザ６３０は、２セットの情報チャネル６１０を使用して、総計されたＯＴＣ売り上げおよび環境情報が使用可能な領域について、インフルエンザなどの特定の疾病の流行に関する早期警告警報レベル６４０を生成する。早期警告警報レベル６４０は、ネットワーク部分６００を使用するバリュー・ネットワークのバリュー・メトリックを修正するために使用可能なメトリックである。たとえばバリュー・メトリックは、こうした流行が原因の犠牲者数とすることができる。
【００３４】
図６は、方法とみなすことができることにも留意されたい。アナライザ６３０は、メトリック６４０を決定するためにプロデューサ６１０からの情報を分析するステップを実行する。
【００３５】
図７は、健康管理シナリオ用のトランスデューサ７４０を有する例示的ネットワーク部分７００を示す。ネットワーク部分７００は、それぞれが情報チャネル７１５のうちの対応する１つを介してＯＴＣ売り上げ情報をトランスデューサ７４０に送る１００個の薬局プロデューサ７１０と、それぞれが情報チャネル７２５のうちの対応する１つを介して通行料金徴収情報をトランスデューサ７４０に送るＮ個の有料橋プロデューサ７２０と、情報チャネル７３５を介して毎日の気温情報をトランスデューサ７４０に送る気温プロデューサ７３０と、トランスデューサ７４０と、を含む。トランスデューサ７４０は、複数の異機種プロデューサ７１０、７２０、および７３０から着信するデータに基づいて、正規化および総計された、年代ベースおよび人口流入ベースの医薬品売り上げ情報を、出力７５０として生成する。トランスデューサ７４０は、ある種類（売り上げ、通行料金、気温など）から、総計済みの正規化入力などの他の種類へと、情報を変換し、その後、異常を探索中のアナライザ（たとえばコンシューマ）がこの情報を使用することができる。
【００３６】
図７は、トランスデューサがプロデューサ７１０、７２０、および７３０からの情報を変換し、さらにこの例では正規化する、方法とみなすことができることにも留意されたい。
【００３７】
バリュー・ネットワークの様々なコンポーネントの動的および適応的な結合は、例示的実施形態では、図８に示された意味マッチメーキング・デバイス８００の動作を介して達成可能である。意味マッチメーキング・デバイス８００は、図１に示された意味マッチメーキング・デバイス１３５の例示的提示である。この例では、意味マッチメーキング・デバイス８００は、修正される予定の、値定義デバイス８４５によって定義されたシステムまたはユーザからのバリュー・メトリックを受け入れる。所望であれば複数のバリュー・メトリックが使用可能であるが、値定義デバイス８４５は、複数のバリュー・メトリックに対して単一のバリュー・メトリックを定義するようにも適合可能であることに留意されたい。たとえば、「インフルエンザの流行に関する警報を発するまでの時間を最小限にすること」のバリュー・メトリックおよび「インフルエンザの流行によって発生する犠牲者の数を最小限にすること」のバリュー・メトリックを組み合わせて、「インフルエンザの流行に関する警報を発するまでの時間を最小限にする一方で、インフルエンザの流行によって発生する犠牲者の数を最小限にすること」という単一のバリュー・メトリックにすることが可能である。
【００３８】
例示的に、意味マッチメーキング・デバイス８００は、２つの部分を有することができる。一方の部分はメッセージ伝搬デバイス８５０であり、他方の部分は意味コントローラ・デバイス８１０である。意味コントローラ・デバイス８１０は、意味ディレクトリ８１５、ネットワーク状態監視デバイス８２０、ネットワーク・コンポーネントのいくつかのオントロジ（たとえば連合オントロジなど）、マッチメーキング分析デバイス８３０、値最適化デバイス８３５、およびメッセージ・コントローラ・デバイス８４０を含む。メッセージ・コントローラ・デバイス８４０は、メッセージ伝搬デバイス上の活動に対する責務を負う。意味コントローラ・デバイス８１０は、値受け入れデバイス８４５によって提供された、最適化される予定のバリュー・メトリックの定義を使用する。
【００３９】
意味マッチメーキング・デバイスの例示的な動作を、以下の健康管理シナリオの例を通じて説明する。
【００４０】
図５および図６に記載されたコンシューマおよびプロデューサを使用する単純なシステムであっても、本発明の例示的諸実施形態なしでインプリメントするために、即時に複雑になる可能性がある。第１に、参加者間の相互運用性を可能にするネットワーク内で使用可能な、いくつかの想定がある。
【００４１】
１）  人々が降雨または降雪にさらされし、その降水に適した服装をしていない場合、風邪を引く可能性がある。
【００４２】
２）  人々は、自分が病気であるが医者に行く必要はないと考える場合、ＯＴＣ薬を購入する。
【００４３】
３）  ある地域でインフルエンザが流行している場合、その地域の多くの人々は最終的に一般的な症状に対してＯＴＣ薬を購入することになり、これが、数日間にわたる地理的に近接する地域内で総計された売り上げに反映されることになる。
【００４４】
参加者間の相互運用性を可能にするネットワークを設計する際に立てられるこれら想定のいくつかは、取るに足らないもののように見えるが、明らかに、ネットワークのコンポーネントの設計に組み入れることの可能なドメイン知識の種類を示すものである。同様に、ＯＴＣ薬の売り上げがトランスデューサによって変換されるか、または測定デバイスによって生成されるように設計されるという事実も、ドメイン知識を反映するものである。トランスデューサまたはプロデューサによって生成される出力は、知識に基づいて解釈される。たとえば、冬季に高くなる警報レベルは、夏季または春季に高くなる警報レベルとは別に解釈される。したがって、トランスデューサ、プロデューサ、およびコンシューマの設計、分析、および解釈に対する重要な意味コンポーネントが存在する。しかしながら当分野の技法の現在の状態は、この意味論のいかなる抽象化もサポートしていない。したがって、たとえ意味論の抽象化が作成された場合であっても、現在の技法がこの意味論を使用することはない。しかしながら本発明の例示的諸実施形態は、バリュー・ネットワーク内の参加者間の相互運用性を可能にした場合、この意味論を使用することができる。
【００４５】
次に、図１の単純なシステムの場合でもバリュー・ネットワークで使用されることが予測可能な、タスクの例を挙げる。
【００４６】
１）  いくつかのチャネルは摂氏単位で気温を提供するが、その他は華氏単位で提供する。本発明の例示的諸実施形態によって実行される機能抽出は、気温が異なるスケールで測定できると言う事実に対応できるものとする。
【００４７】
２）  人々は、何らかのＯＴＣ薬が特売されている場合、または、特定の医薬品が容易に入手できずしばしば供給不足であるが、日常的に必要であることを知っている場合、これを購入する。したがって本発明の例示的諸実施形態によって実行される機能抽出は、こうした医薬品に関する販売効果を値引きできるものとする。
【００４８】
３）  インフルエンザなどの流行の多くには、季節性がある。したがって、他の季節における高警報レベルは、即時に警告を発するものとする。
【００４９】
４）  特定の医薬品が製薬会社によって他の医薬品に置き換えられた場合、システムはこの情報を特定し、それ自体を再構成できるものとする。
【００５０】
バリュー・ネットワークのコンポーネントは、効率的なメッセージ伝搬分析および値最適化が実行できるように、コンポーネント要件、装置、および出力を抽象できるものとする。たとえば、雨が降っていて職場が監視されている場合、さらに適切な視覚センサが設置されていると想定すると、バリュー・ネットワークは、傘を差しているかレインコートを着て入ってくる人の数を知ろうとする可能性がある。この人数が少なく、近隣の薬局がＯＴＣの風邪薬の売り上げが急増したことを通知した場合、システムはこの２つのイベントを関係付けることができるものとする。したがってアナライザ（たとえばコンシューマ）は、アナライザが入力情報を分析し、その正確なフォーマットおよびチャネルを定義する必要がないことを希望することの意味を説明できるものとする。
【００５１】
例示的実施形態では、こうしたタイプおよび他のタイプの相互運用性の可能化は、意味マッチメーキング・デバイス８００によって実行される。意味マッチメーキング・デバイス８００の一部としての意味コントローラ・デバイス８１０は、コンシューマ、プロデューサ、およびトランスデューサの参加者などの、バリュー・ネットワーク内のコンポーネントに関する意味論を有する意味ディレクトリ８１５を含む。たとえば、コンシューマに関する意味論が、前述のＯＴＣ医薬品例において、ある種の売り上げが特定の上気道系の病気の医薬品に関するものであると定義することがある。したがって、ブランド名の変更は、販売された医薬品のプロデューサによって与えられたカウントを変更することにはならない。所与の薬局について、その薬局周辺のある地域内の人口がわかっている場合、その人口を使用して、上気道系の病気用の医薬品を購入する人口の割合が決定できることにより、正規化が実行可能である。意味ディレクトリ８１５は、参加者間の対話も定義し、参加者によって作成または消費されることになる情報も定義する。対話には、参加者間のデータの流れが含まれる。メッセージ・コントローラ・デバイス８４０は、参加者間の流れを許可し、流れを方向付けるが、同時に流れの許可および方向付けは、意味ディレクトリ８１５に定義されたような参加者（または、たとえば他のコンポーネント）の入力、出力、および機能の意味定義に基づくものでもある。
【００５２】
意味コントローラ・デバイス８１０は、適切かつ関連する入力をコンポーネントに提供すること、および生成されたコンポーネントの出力を解釈することを助ける、連合オントロジなどの１つまたは複数のオントロジ８２５も含む。
【００５３】
加えて意味コントローラ・デバイス８１０は、ネットワーク状態デバイスおよび意味マッチメーキング・デバイスの他のコンポーネントと共に、ネットワークのバリュー・メトリックを最適化する、値最適化デバイス８３０も含む。値定義デバイス８４５は、バリュー・メトリックを定義する。最終的に、意味マッチメーキング・デバイス８００は、メッセージ伝搬デバイス８５０内の情報の流れを制御するメッセージ伝搬デバイス８５０を含む。意味コントローラ・デバイス８１０が、バリュー・メトリックの最適な値を達成するため、またはバリュー・メトリックの値を修正するために、バリュー・ネットワーク内の情報の効率的な適応的流れを有効化かつ方向付けすることは、メッセージ・コントローラ・デバイス８４０を介して行われる。意味コントローラ・デバイス８１０は、メッセージ伝搬デバイス８５０を制御する際に、１つまたは複数の制御信号８５１および１つまたは複数のフィードバック信号８５２を使用する。リンケージ８６０は意味コントローラ・デバイス８１０によって方向付けられ、意味コントローラ・デバイス８１０はこれらのリンケージ８６０を動的にする。例示的実施形態では、意味マッチメーキング・デバイス８００は、一般にバリュー・ネットワークの構成要素の高水準の意味分析に基づいて接続を方向付けおよび提供し、相互接続を推進する最適化基準は、ネットワーク向けの値を決定するために使用されるバリュー・メトリックである。
【００５４】
マッチメーキング分析デバイス８３０は、意味的に関係するプロデューサ、コンシューマ、およびトランスデューサ間の情報の流れを推進する。マッチメーキング分析デバイス８３０が、マッチメーキング分析デバイス８３０が決定した参加者をリンク付けることにより、値定義デバイス８４５によって定義されたバリュー・メトリックの修正につながることになる。マッチメーキング分析デバイス８３０は（たとえば）２つの参加者をリンクし、その後、ある程度の期間が過ぎた後、その２つの参加者間の情報流れのリンケージがバリュー・メトリックを悪化させていると判断すると、マッチメーキング分析デバイス８３０はこの２つの参加者のリンクを解除できることに留意されたい。
【００５５】
情報の流れの適合および方向付けに加えて、意味マッチメーキング・デバイス８００は、ネットワークのコンポーネントの適合も制御することができる。たとえば意味マッチメーキング・デバイス８００は、新しく供給された情報に基づいて、図９に示されたようにそれ自体を適合させるためにネットワーク・コンポーネントに要求を送ることができる。図９は、手操作でラベル付けされた見本（exemplar）を通じた監視に基づく、コンシューマの適合化を示す図である。図９は、意味コントローラ・デバイス８１０と、情報チャネル９１５上の情報を生成するプロデューサ９１０と、情報チャネル９１５に結合され、性能測定メトリック９３０を生成する、コンシューマ９２０と、トレーニング見本９４０とを有する、例示的ネットワーク部分９００を示す。意味コントローラ・デバイス８１０は、（たとえば、図９には図示されていないメッセージ伝搬デバイス８５０によってセットアップされた）情報チャネル９４５を使用して、トレーニング見本をコンシューマ９２０へと方向付けさせる。トレーニング見本９４０は、その後コンシューマ９２０の動作を変更させる。たとえば、トレーニング見本９４０は、２週間の間に購入されたＯＴＣ薬の数が最初に決められた数よりも少ないことを示すことが可能であり、コンシューマ９２０は、トレーニング見本に鑑みて、性能測定メトリック９３０を決定するために使用される計算を修正することになる。
【００５６】
コンシューマ９２０の動作を変更するための他の技法は、意味コントローラ・デバイス８１０に、コンシューマ９２０から所定の距離内にあり、コンシューマ９２０からの情報チャネルによって到達可能な参加者に関して、コンシューマ９２０の現在の動作の統計分析を実行させることによる。たとえば、他の参加者がエラーを体験し、このエラーが統計的にコンシューマ９２０によって引き起こされるものと判定できる場合、意味コントローラ・デバイス８１０は、コンシューマ９２０の動作を変更するために（トレーニング見本９４０または他の情報の形の）追加情報をコンシューマ９２０に提供することによって、コンシューマ９２０の動作を修正することができる。統計分析は、どれだけの参加者にエラーがあったか、どれだけのデータがコンシューマ９２０との間で転送されているか、および、どの程度の頻度でコンシューマ９２０が情報チャネルを介してデータを提供しているか、によって決定することができる。コンポーネント（たとえばコンシューマ９２０）に関連付けられた任意の統計を使用することができる。
【００５７】
ネットワークの様々なコンポーネントを動的に位置合わせする結果となる適合化の中で、最も典型的な変更は、プロデューサおよびコンシューマの一時的または永久的な出現または消失によって生じる。ネットワーク部分１０００が図１０に示されており、このネットワーク部分は、マッチメーキング分析デバイス１０３０に結合された２つの情報チャネル１０１５を生成する２つのプロデューサ１０１０と、マッチメーキング分析デバイス１０３０と、意味ディレクトリ１０２０と、性能測定メトリック１０４０とを含む。意味ディレクトリ１０２０は図８の意味ディレクトリ８１５の一例であり、マッチメーキング分析デバイス１０３０は図８のマッチメーキング分析デバイス８３０の一例である。
【００５８】
図１０は、意味コントローラ・デバイスを使用して１つまたは複数のコンポーネントを位置合わせすることができるように、意味コントローラ・デバイス（たとえば意味コントローラ・デバイス８１０）内のマッチメーキング分析デバイス８３０が異なるコンポーネント間の関係を自動的にモデル化することが可能な、例示的方法も示す。たとえば、マッチメーキング分析デバイス１０３０は、当業者に知られた技法を介して、プロデューサ１０１０−１および１０１０−２が高度に相関されること、ならびに、それらのうちの１つがない場合、一方のプロデューサを他方のプロデューサに置き換えることができることを、自動的に学習することができる。
【００５９】
性能測定メトリック１０４０は、バリュー・ネットワークのバリュー・メトリックを修正する際に使用される。しかしながら、性能測定メトリック１０４０とバリュー・メトリックとの間の関係が、単純な関係でない場合がある。図に示されたように、バリュー・メトリックは収益を最大にするかまたは犠牲者を最小にする場合がある。次にバリュー・メトリックは「コンシューマの目標数に合わせる」、「在庫の目標レベルを超えない」、または「テロ攻撃を検出する際に９０パーセントを超える精度を有する」などの、多くの低水準メトリックに変換される場合がある。性能測定メトリック１０４０などの低水準メトリックは、意味コントローラ・デバイス８１０がバリュー・メトリックを修正する操作を実行する場合に、値最適化デバイス８３５（図８を参照）によって使用可能である。
【００６０】
例示的に、マッチメーキング分析デバイス１０３０は、プロデューサ１０１０−１および１０１０−２が相関しているかどうかを習得する場合に、意味ディレクトリ１０２０および性能測定メトリック１０４０内の意味モデルを使用する。たとえば性能測定メトリック１０４０が、プロデューサ１０１０−１のみを使用することによって、またはプロデューサ１０１０−２のみを使用することによって特典が得られ、発生する特典は各プロデューサ１０１０でほぼ等しい場合、マッチメーキング分析デバイス１０３０は、一方のプロデューサ１０１０を他方と置き換えることができる（たとえば、プロデューサ１０１０−２をプロデューサ１０１０−１の代わりに使用できる）。しかしながら、マッチメーキング分析デバイス１０３０は、両方のプロデューサからの情報チャネル１０１５を一緒に使用することで、性能測定メトリック１０４０に対する特典が作られることも判定できる。たとえば、プロデューサ１０１０−１によって決定される内容が冬であり、プロデューサ１０１０−２によって決定される内容が寒いである場合、「インフルエンザ流行の可能性」のメトリックは、冬および寒いの両方の場合の方が、冬であるが寒くない、または寒いが冬でない場合よりも高い可能性がある。
【００６１】
図１１、１２、および１３は、ネットワークの参加者間の相互運用性を可能にするための、情報の流れの適応的制御を示す。
【００６２】
図１１は、特定の時間状態でのプロデューサ１１２０−１から１１２０−Ｍおよびコンシューマ１１４０−１から１１４０−Ｎの適応的マッチメーキングのスナップショットを示す。ネットワーク部分１１００では、意味コントローラ・デバイス１１１０が、図１１に示されるように情報の流れをセットアップするよう、メッセージ伝搬デバイス１１３０に指示した。リンケージ１１３５は動的であり、現在の状態ではプロデューサ１１２０とコンシューマ１１４０との間に存在する。この状態では、コンシューマ１１４０−Ｎはプロデューサ１１２０−１、１１２０−２、および１１２０−Ｍとリンクしている。その一方で、コンシューマ１１４０−１はプロデューサ１１２０−１とリンクし、コンシューマ１１４０−２はプロデューサ１１２０−２とリンクしている。
【００６３】
ここで、プロデューサ１１２０−２が、無応答であるかまたは「除去」メッセージを送るなどによってドロップアウトすると想定する。図１２は、異なる時間状態でのネットワーク部分１１００の他のスナップショットを示す。破線の接続は、この状態でのプロデューサとコンシューマとの間の動的リンケージを表す。この状態でプロデューサ１１２０−２が失われ（プロデューサ１１２０−２が破線で示されるように）、したがってリンケージ１１３５−３および１１３５−４は削除されることに留意されたい。代わりに、ここでコンシューマ１１４０−２は、リンケージ１１３５−６を介してプロデューサ１１２０−１にリンクされる。これはたとえば、図１０に示され、図１０を参照しながら説明したように、プロデューサ１１２０−１が、プロデューサ１１２０−２と最も高度に相関されたプロデューサ１１２０であるため、プロデューサ１１２０−２の代わりに使用可能であるという識別が結果として生じるという分析に基づくことが可能である。リンケージ１１３５は、プロデューサ１１２０およびコンシューマ１１４０に関する意味モデルに基づいて作成、保守、削除、および置換され、この意味モデルは、通常、意味ディレクトリ（図１２には図示せず）内にリストされる。意味コントローラ・デバイス１１１０は、プロデューサまたは他の参加者がネットワークから削除されるはずであるため、ネットワークから除去できるものと判定することが可能であることに留意されたい。たとえば、プロデューサが冗長である（たとえば、他の結果と代替可能な結果を生成する）可能性があるか、またはトランスデューサが誤った、または無効な結果を生成する可能性がある。
【００６４】
図１３は、異なる時間状態での同じネットワーク部分１１００の他のスナップショットを示す。ここで、新しいプロデューサ１３２０が使用可能であることに留意されたい。新しいプロデューサ１３２０が使用可能となり、それ自体を意味ディレクトリ（図１３には図示せず）にリストした後で、新しいプロデューサ１３２０に関する意味モデルが意味コントローラ・デバイス１１１０によって分析され、新しいプロデューサ１３２０からの情報（通常は情報チャネル）が、リンケージ１１３５−７を介してコンシューマ１１４０−２に適切にリンクされる。
【００６５】
新しいプロデューサ１３２０をコンシューマ１１４０−２にリンクさせる旨の決定は、たとえば、新しいプロデューサ１３２０が意味ディレクトリにリストされているという情報に基づくことができる。たとえばプロデューサ１１２０−２は、ニューヨーク市内で店頭販売された子供向け解熱カプセルの数の情報を生成することができた。ここでプロデューサ１１２０−２を置換するために使用される新しいプロデューサ１３２０は、インフルエンザによる欠席と伝えられたニューヨーク市内の小学校の欠席者数とすることができる。プロデューサ１３２０、１１２０−２はどちらもそれらの抽象情報タイプを意味ディレクトリにリストしてある（たとえば、意味モデルを介して）ため、意味コントローラ・デバイス１１１０のマッチメーキング分析デバイスにとって、新しいプロデューサ１３２０からの情報をコンシューマ１１４０−２が使用できると判別することは可能であり、意味コントローラ・デバイス１１１０は、新しいプロデューサ１３２０からコンシューマ１１４０−２へと情報をルーティングするためにリンケージ１１３５−７を作成するよう、メッセージ伝搬デバイス１１３０に指示することになる。
【００６６】
次に図１４を見ると、意味マッチメーキング・デバイスなどのバリュー・ネットワークの１つまたは複数のコンポーネントをインプリメントするのに好適な、コンピュータ・システム１４００が示されている。コンピュータ・システム１４００は、単独または分散型であるプロセッサ１４１０と、単独または分散型であるメモリ１４２０と、ネットワーク・インターフェース１４３０と、メディア・インターフェース１４４０とを含む。ネットワーク・インターフェース１４３０はネットワーク１４７０（たとえば、バリュー・ネットワークの一部）に結合される。メディア・インターフェース１４４０は、インプリメントされると本発明の一部またはすべてを実施する１つまたは複数のプログラム（図示せず）を含む、コンピュータ読み取り可能メディア１４６０に結合される。たとえば、意味マッチメーキング・デバイス８００はプログラムとして含めることができる。プログラムは、（通常はメモリ１４２０から）プロセッサ１４１０にロードされると、意味マッチメーキング・デバイス８００をインプリメントするようにプロセッサ１４１０を構成することになる。
【００６７】
本明細書で図示および説明された諸実施形態および諸変形形態は、本発明の原理の単なる例示であり、当業者であれば本発明の範囲および趣旨を逸脱することなく様々な修正形態がインプリメント可能であることを理解されよう。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】本発明の例示的実施形態に従った、プロデューサ、コンシューマ、およびトランスデューサ間の相互運用性を使用可能にするために好適なネットワークを示すブロック図である。
【図２】本発明の例示的実施形態に従ったプロデューサを示す、例示的ブロック図である。
【図３】本発明の例示的実施形態に従ってトランスデューサを情報源として使用できる方法を示す、例示的ブロック図である。
【図４】本発明の例示的実施形態に従ったコンシューマおよびその可能な対話を示す、例示的ブロック図である。
【図５】本発明の例示的実施形態に従った、例示的健康管理シナリオでの３つの可能なプロデューサを示すブロック図である。
【図６】本発明の例示的実施形態に従って、例示的健康管理シナリオに関して、２つの異なるプロデューサからの２セットの情報入力を使用して、特定の疾病の流行に関する早期警告警報レベルを生成する異常アナライザである、コンシューマを示すブロック図である。
【図７】本発明の例示的実施形態に従って、例示的健康管理シナリオに関して、正規化および総計された年代ベースおよび人口流入ベースの医薬品売り上げ情報を生成する、トランスデューサを示すブロック図である。
【図８】本発明の例示的実施形態に従った、例示的意味マッチメーキング・デバイスを示すブロック図である。
【図９】本発明の例示的実施形態に従った、ネットワークの合計値に対するコンシューマの寄与を最適化するための、コンシューマの適合化を示すブロック図である。
【図１０】本発明の例示的実施形態に従った、参加者に対応する意味ディレクトリの分析を通じて、および性能メトリックによって測定された参加者の性能に基づいて、複数の参加者間の関係を発見するマッチメーキング・アナライザを示す、例示的ブロック図である。
【図１１】本発明の例示的実施形態に従った、特定の時間状態でのプロデューサおよびコンシューマの適応マッチメーキングのスナップショットを示す例示的ブロック図であり、破線の接続はプロデューサとコンシューマの間の動的なリンケージを表す。
【図１２】本発明の例示的実施形態に従った、プロデューサ２がネットワークから削除された場合の、異なる時間状態での図１１の適応マッチメーキングを示すブロック図である。
【図１３】本発明の例示的実施形態に従った、新しいプロデューサがネットワークに追加された場合の、他の時間状態での図１２の適応マッチメーキングを示すブロック図である。
【図１４】本発明の諸実施形態で使用するのに好適な、コンピュータ・システムを示すブロック図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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