(57)【要約】【課題】  ＡＩヘッドラインニュースを提供する。【解決手段】  一実施形態に係るサーバが実行するニュース記事自動化方法は、コンテンツのクラスタリングによって少なくとも１つ以上のクラスタを生成する段階、および生成された少なくとも１つ以上のクラスタに対するイシュー情報を考慮してクラスタのランキングを自動化する段階を含む。【選択図】      図５
2019204507.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
サーバが実行するニュース記事自動化方法であって、
コンテンツのクラスタリングによって少なくとも１つ以上のクラスタを生成する段階、および
前記生成された少なくとも１つ以上のクラスタに関するイシュー情報を考慮してクラスタのランキングを自動化する段階
を含む、ニュース記事自動化方法。
【請求項２】
前記生成された少なくとも１つ以上のクラスタに関するイシューを考慮してクラスタのランキングを自動化する段階は、
前記生成された少なくとも１つ以上のクラスタに関する時間情報を考慮した記事量または記事分布を含むイシュー情報と関連して判断されたイシュー強度に基づいて、前記少なくとも１つ以上のクラスタのランキングを決定する段階
を含む、請求項１に記載のニュース記事自動化方法。
【請求項３】
前記生成された少なくとも１つ以上のクラスタに関するイシューを考慮してクラスタのランキングを自動化する段階は、
記事がフィードされた時点からの経過時間を意味する記事年齢に相対区間を適用し、前記相対区間に存在する前記少なくとも１つ以上のクラスタに含まれる記事の分布に基づいて、クラスタのランキングを決定するための点数を付与する段階
を含む、請求項２に記載のニュース記事自動化方法。
【請求項４】
前記生成された少なくとも１つ以上のクラスタに関するイシューを考慮してクラスタのランキングを自動化する段階は、
前記記事がフィード時間を基準として前記相対区間に時間帯別加重値を付与する段階
を含む、請求項３に記載のニュース記事自動化方法。
【請求項５】
前記生成された少なくとも１つ以上のクラスタに関するイシューを考慮してクラスタのランキングを自動化する段階は、
人工知能基盤によって前記クラスタのランキングを自動化するためのユーザのイシュー情報と関連して判断されたイシュー強度に基づいて、クラスタのランキングを自動化する段階
を含む、請求項２に記載のニュース記事自動化方法。
【請求項６】
前記コンテンツのクラスタリングによって少なくとも１つ以上のクラスタを生成する段階は、
前記生成された少なくとも１つ以上のクラスタのそれぞれに含まれる記事を順位化するための記事点数を計算してクラスタ内の記事に対する優先順位を決定する段階
を含む、請求項１に記載のニュース記事自動化方法。
【請求項７】
前記コンテンツのクラスタリングによって少なくとも１つ以上のクラスタを生成する段階は、
前記生成された少なくとも１つ以上のクラスタのそれぞれに含まれる記事を順位化するために新たなファクタを追加し、前記新たなファクタを含むファクタに基づいて計算された記事点数を一定範囲内の値で算出する段階
を含む、請求項６に記載のニュース記事自動化方法。
【請求項８】
前記コンテンツのクラスタリングによって少なくとも１つ以上のクラスタを生成する段階は、
前記生成された少なくとも１つ以上のクラスタのそれぞれに含まれる記事を順位化するために設定されたファクタに対する加重値を０〜１の値で付与し、ファクタそれぞれに対する加点と前記ファクタに対して付与されたそれぞれの加重値に基づいて計算を実行することによって記事点数を取得する段階
を含む、請求項６に記載のニュース記事自動化方法。
【請求項９】
前記コンテンツのクラスタリングによって少なくとも１つ以上のクラスタを生成する段階は、
前記クラスタリングによって生成された少なくとも１つ以上のクラスタのそれぞれに含まれるコンテンツの特徴を分析してクラスタの代表記事を選定する段階
を含む、請求項１に記載のニュース記事自動化方法。
【請求項１０】
前記コンテンツのクラスタリングによって少なくとも１つ以上のクラスタを生成する段階は、
ユーザの記事点数に基づいて前記少なくとも１つ以上のクラスタのそれぞれから代表記事を異なるように抽出する段階
を含む、請求項１に記載のニュース記事自動化方法。
【請求項１１】
前記コンテンツのクラスタリングによって少なくとも１つ以上のクラスタを生成する段階は、
前記少なくとも１つ以上のクラスタのそれぞれに含まれる記事に対する分析を実行することによって抽出された特徴を、ニューラルネットワーク基盤によるクオリティモデルで学習させた結果に基づいて代表記事を選定する段階
を含む、請求項９に記載のニュース記事自動化方法。
【請求項１２】
前記コンテンツのクラスタリングによって少なくとも１つ以上のクラスタを生成する段階は、
前記クラスタそれぞれに含まれる記事から前記記事と関連する分析を実行することによって抽出された特徴に基づいて情報量と関連する記事を分類し、前記記事のフィードバック特徴を抽出してユーザと関連する記事を予測し、前記情報量と関連する記事および前記ユーザと関連する記事をニューラルネットワーク基盤で構成されたクオリティモデルによって学習を実行する段階
を含む、請求項１１に記載のニュース記事自動化方法。
【請求項１３】
前記コンテンツのクラスタリングによって少なくとも１つ以上のクラスタを生成する段階は、
前記クオリティモデルによって学習された結果に基づいて順位化された前記クラスタそれぞれに含まれる記事を整列することにより、前記クラスタそれぞれに含まれる記事からそれぞれの代表記事を選定する段階
を含む、請求項１２に記載のニュース記事自動化方法。
【請求項１４】
ニュース記事を自動化する方法をサーバに実行させるためのコンピュータプログラムであって、前記方法は、
コンテンツのクラスタリングによって少なくとも１つ以上のクラスタを生成する段階、および
前記生成された少なくとも１つ以上のクラスタに関するイシュー情報を考慮してクラスタのランキングを自動化する段階
を含む、コンピュータプログラム。
【請求項１５】
ニュース記事を自動化するサーバであって、
コンテンツのクラスタリングによって少なくとも１つ以上のクラスタを生成するクラスタ生成部、および
前記生成された少なくとも１つ以上のクラスタに関するイシュー情報を考慮してクラスタのランキングを自動化するランキング自動化部
を備える、サーバ。
【請求項１６】
前記ランキング自動化部は、
前記生成された少なくとも１つ以上のクラスタに関する時間情報を考慮した記事量または記事分布を含むイシュー情報と関連して判断されたイシュー強度に基づいて、前記少なくとも１つ以上のクラスタのランキングを決定する、
請求項１５に記載のサーバ。
【請求項１７】
前記ランキング自動化部は、
記事がフィードされた時点からの経過時間を意味する記事年齢に相対区間を適用し、前記相対区間に存在する前記少なくとも１つ以上のクラスタに含まれる記事の分布に基づいてクラスタのランキングを決定するための点数を付与する、
請求項１６に記載のサーバ。
【請求項１８】
前記クラスタ生成部は、
前記クラスタそれぞれに含まれる記事を順位化するための記事点数を計算してクラスタ内の記事に対する優先順位を決定する、
請求項１５に記載のサーバ。
【請求項１９】
前記クラスタ生成部は、
前記クラスタそれぞれに含まれる記事を順位化するために設定されたファクタに対する加重値を０〜１の値で付与し、ファクタそれぞれに対する加点と前記ファクタに対して付与されたそれぞれの加重値に基づいて計算を実行することによって記事点数を取得する、
請求項１８に記載のサーバ。
【請求項２０】
前記クラスタ生成部は、
前記クラスタそれぞれに含まれる記事に対する分析を実行することによって抽出された特徴をニューラルネットワーク基盤によるクオリティモデルで学習させた結果に基づいて、代表記事を選定する、
請求項１５に記載のサーバ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
以下の説明は、ニュース記事を自動化する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のニュース情報技術では、放送会社が運営する放送サーバが大衆に配信するためのニュース情報を収集し、定められた時間になると放送網を介してユーザ端末に送信している。ユーザは、定められた時間に放送サーバからニュース情報を受信する。このとき、ニュース情報に関する事件が発生した時点とユーザがニュース情報を受信する時点には、時間差が生じるようになる。
【０００３】
一方、放送網ではなくインターネット検索エンジンでも、収集されたニュース情報が掲示されている。ユーザは、掲示されたニュース情報を閲覧するためにインターネットサイトに直接に接続し、気になるニュース情報を検索して確認する。インターネットサイトは毎日膨大な量のニュースを提供しているが、購読者が高い関心を示すイシュー（issue）事件が発生したとき、ほとんどのインターネットサイトでは、この事件と関連するニュース記事を似たような内容で提供する。
【０００４】
このように、現在のインターネットサイトは、イシュー事件のニュース記事を重複して掲示するため、ユーザの立場では、既に取得した情報と似たようなニュース記事を不必要に繰り返して受信するようになり、新たなニュースを受信するのに長い時間を要してしまうという不便を感じるようになる。これにより、イシュー別に代表記事を選定してニュース記事を自動化する技術が求められている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
人工知能基盤でニュース記事を自動化する方法およびシステムを提供する。
【０００６】
コンテンツに対するクラスタリングによって生成された少なくとも１つ以上のクラスタを分析してイシュー別に代表記事を選定する方法およびシステムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
サーバが実行するニュース記事の自動化方法は、コンテンツのクラスタリングによって少なくとも１つ以上のクラスタを生成する段階、および前記生成された少なくとも１つ以上のクラスタに関するイシュー情報を考慮してクラスタのランキングを自動化する段階を含んでよい。
【０００８】
前記生成された少なくとも１つ以上のクラスタに関するイシューを考慮してクラスタのランキングを自動化する段階は、前記生成された少なくとも１つ以上のクラスタに関する時間情報を考慮した記事量または記事分布を含むイシュー情報と関連して判断されたイシュー強度に基づいて、前記少なくとも１つ以上のクラスタのランキングを決定する段階を含んでよい。
【０００９】
前記生成された少なくとも１つ以上のクラスタに関するイシューを考慮してクラスタのランキングを自動化する段階は、記事がフィードされた時点からの経過時間を意味する記事年齢に相対区間を適用し、前記相対区間に存在する前記少なくとも１つ以上のクラスタに含まれる記事の分布に基づいて、クラスタのランキングを決定するための点数を付与する段階を含んでよい。
【００１０】
前記生成された少なくとも１つ以上のクラスタに関するイシューを考慮してクラスタのランキングを自動化する段階は、前記記事がフィード時間を基準に前記相対区間に時間帯別加重値を付与する段階を含んでよい。
【００１１】
前記生成された少なくとも１つ以上のクラスタに関するイシューを考慮してクラスタのランキングを自動化する段階は、人工知能基盤で前記クラスタのランキングを自動化するためのユーザのイシュー情報と関連して判断されたイシュー強度に基づいて、クラスタのランキングを自動化する段階を含んでよい。
【００１２】
前記コンテンツのクラスタリングによって少なくとも１つ以上のクラスタを生成する段階は、前記生成された少なくとも１つ以上のクラスタそれぞれに含まれる記事を順位化するための記事点数を計算してクラスタ内の記事に対する優先順位を決定する段階を含んでよい。
【００１３】
前記コンテンツのクラスタリングによって少なくとも１つ以上のクラスタを生成する段階は、前記生成された少なくとも１つ以上のクラスタそれぞれに含まれる記事を順位化するために新たなファクタを追加し、前記新たなファクタを含むファクタに基づいて計算された記事点数を一定範囲内の値として算出する段階を含んでよい。
【００１４】
前記コンテンツのクラスタリングによって少なくとも１つ以上のクラスタを生成する段階は、前記生成された少なくとも１つ以上のクラスタそれぞれに含まれる記事を順位化するために設定されたファクタに対する加重値を０〜１の値で付与し、ファクタそれぞれに対する加点と前記ファクタに対して付与されたそれぞれの加重値に基づいて計算を実行することによって記事点数を取得する段階を含んでよい。
【００１５】
前記コンテンツのクラスタリングによって少なくとも１つ以上のクラスタを生成する段階は、前記クラスタリングによって生成された少なくとも１つ以上のクラスタそれぞれに含まれるコンテンツの特徴を分析してクラスタの代表記事を選定する段階を含んでよい。
【００１６】
前記コンテンツのクラスタリングによって少なくとも１つ以上のクラスタを生成する段階は、ユーザの記事点数に基づいて前記少なくとも１つ以上のクラスタそれぞれから代表記事を異なるように抽出する段階を含んでよい。
【００１７】
前記コンテンツのクラスタリングによって少なくとも１つ以上のクラスタを生成する段階は、前記少なくとも１つ以上のクラスタそれぞれに含まれる記事に対する分析を実行することによって抽出された特徴をニューラルネットワーク基盤のクオリティモデルで学習させた結果に基づいて、代表記事を選定する段階を含んでよい。
【００１８】
前記コンテンツのクラスタリングによって少なくとも１つ以上のクラスタを生成する段階は、前記クラスタそれぞれに含まれる記事から前記記事と関連する分析を実行することによって抽出された特徴に基づいて情報量と関連する記事を分類し、前記記事のフィードバック特徴を抽出してユーザと関連する記事を予測し、前記情報量と関連する記事および前記ユーザと関連する記事をニューラルネットワーク基盤で構成されたクオリティモデルで学習させる段階を含んでよい。
【００１９】
前記コンテンツのクラスタリングによって少なくとも１つ以上のクラスタを生成する段階は、前記クオリティモデルで学習された結果に基づいて順位化された前記クラスタそれぞれに含まれる記事を整列することにより、前記クラスタそれぞれに含まれる記事からそれぞれの代表記事を選定する段階を含んでよい。
【００２０】
ニュース記事を自動化する方法をサーバに実行させるためのコンピュータプログラムにおいて、前記方法は、コンテンツのクラスタリングによって少なくとも１つ以上のクラスタを生成する段階、および前記生成された少なくとも１つ以上のクラスタに関するイシュー情報を考慮してクラスタのランキングを自動化する段階を含んでよい。
【００２１】
ニュース記事を自動化するサーバは、コンテンツのクラスタリングによって少なくとも１つ以上のクラスタを生成するクラスタ生成部、および前記生成された少なくとも１つ以上のクラスタに関するイシュー情報を考慮してクラスタのランキングを自動化するランキング自動化部を備えてよい。
【００２２】
前記ランキング自動化部は、前記生成された少なくとも１つ以上のクラスタに関する時間情報を考慮した記事量または記事分布を含むイシュー情報と関連して判断されたイシュー強度に基づいて前記少なくとも１つ以上のクラスタのランキングを決定してよい。
【００２３】
前記ランキング自動化部は、記事がフィードされた時点からの経過時間を意味する記事年齢に相対区間を適用し、前記相対区間に存在する前記少なくとも１つ以上のクラスタに含まれる記事の分布に基づいてクラスタのランキングを決定するための点数を付与してよい。
【００２４】
前記クラスタ生成部は、前記クラスタそれぞれに含まれる記事を順位化するための記事点数を計算してクラスタ内の記事に対する優先順位を決定してよい。
【００２５】
前記クラスタ生成部は、前記クラスタそれぞれに含まれる記事を順位化するために設定されたファクタに対する加重値を０〜１の値で付与し、ファクタそれぞれに対する加点と前記ファクタに対して付与されたそれぞれの加重値に基づいて計算を実行することによって記事点数を取得してよい。
【００２６】
前記クラスタ生成部は、前記クラスタそれぞれに含まれる記事に対する分析を実行することによって抽出された特徴をニューラルネットワーク基盤のクオリティモデルで学習させた結果に基づいて代表記事を選定してよい。
【発明の効果】
【００２７】
時間情報を考慮した記事量または記事分布と関連するイシュー強度に応じてクラスタのランキングを自動化することによってイシュー順位を決定することができる。
【００２８】
クラスタに含まれる記事の記事別点数に基づいて記事別優先順位を決定することができる。
【００２９】
クラスタそれぞれに含まれる記事に対する分析を実行することによって抽出された特徴を、ニューラルネットワーク基盤によって学習させた結果に基づいて、クラスタの代表記事を自動で選定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】一実施形態における、ネットワーク環境の例を示した図である。
【図２】一実施形態における、電子機器およびサーバの内部構成を説明するためのブロック図である。
【図３】一実施形態における、サーバのプロセッサが含むことのできる構成要素の例を示したブロック図である。
【図４】一実施形態における、サーバでニュース記事を自動化する方法を説明するためのフローチャートである。
【図５】一実施形態における、サーバでイシュー強度に基づいてクラスタのランキングを決定する方法を説明するための図である。
【図６】一実施形態における、チャンネル連動報道社の記事の１週間の統計データおよび全体報道社の記事の１週間の統計データを示したグラフである。
【図７】一実施形態における、チャンネル連動報道社の記事の１週間の統計データおよび全体報道社の記事の１週間の統計データを示したグラフである。
【図８】一実施形態における、サーバで人工知能基盤を活用して代表記事を提供するプロセスを説明するための図である。
【図９】一実施形態における、サーバでディープラーニング技術を活用して特徴を抽出する例を説明するための図である。
【図１０】一実施形態における、サーバで代表記事を配列することを説明するための図である。
【図１１】一実施形態における、サーバで少なくとも１つ以上のクラスタそれぞれに含まれる記事を順位化する方法を説明するためのフローチャートである。
【図１２】一実施形態における、サーバでクラスタの代表記事を選定する方法を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
以下、実施形態について、添付の図面を参照しながら詳しく説明する。
【００３２】
図１は、本発明の一実施形態における、ネットワーク環境の例を示した図である。図１のネットワーク環境は、電子機器１１０、サーバ１００、およびネットワーク１２０を含む例を示している。このような図１は、発明の説明のための一例に過ぎず、端末の数やサーバの数が図１のように限定されることはない。
【００３３】
電子機器１１０は、コンピュータ装置によって実現される固定端末や移動端末であってよい。電子機器１１０の例としては、スマートフォン、携帯電話、ナビゲーション、ＰＣ（ｐｅｒｓｏｎａｌ  ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ノート型ＰＣ、デジタル放送用端末、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、ＰＭＰ（Ｐｏｒｔａｂｌｅ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｐｌａｙｅｒ）、タブレット、ウェアラブルデバイス、ＨＭＤ（Ｈｅａｄ  ｍｏｕｎｔｅｄ  Ｄｉｓｐｌａｙ）などがある。電子機器１１０は、無線または有線通信方式を利用し、ネットワーク１２０を介して他の電子機器および／またはサーバ１００と通信してよい。
【００３４】
通信方式が限定されることはなく、ネットワーク１２０が含むことができる通信網（一例として、移動通信網、有線インターネット、無線インターネット、放送網）を利用する通信方式だけではなく、機器間の近距離無線通信が含まれてよい。例えば、ネットワーク１２０は、ＰＡＮ（ｐｅｒｓｏｎａｌ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（ｌｏｃａｌ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＣＡＮ（ｃａｍｐｕｓ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＭＡＮ（ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（ｗｉｄｅ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＢＢＮ（ｂｒｏａｄｂａｎｄ  ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどのネットワークのうちの１つ以上の任意のネットワークを含んでよい。さらに、ネットワーク１２０は、バスネットワーク、スターネットワーク、リングネットワーク、メッシュネットワーク、スター−バスネットワーク、ツリーまたは階層的ネットワークなどを含むネットワークトポロジのうちの任意の１つ以上を含んでもよいが、これらに限定されることはない。
【００３５】
サーバ１００は、電子機器１１０とネットワーク１２０を介して通信して命令、コード、ファイル、コンテンツ、サービスなどを提供する１つ以上のコンピュータ装置によって実現されてよい。例えば、サーバ１００は、ネットワーク１２０を介して接続した電子機器１１０にアプリケーションのインストールのためのファイルを提供してよい。この場合、電子機器１１０は、サーバ１００から提供されたファイルを利用してアプリケーションをインストールしてよい。また、電子機器１１０が含むオペレーティングシステム（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ：ＯＳ）や少なくとも１つのプログラム（一例として、ブラウザや前記インストールされたアプリケーション）の制御に従ってサーバ１００に接続してサーバ１００が提供するサービスやコンテンツの提供を受けてよい。例えば、電子機器１１０がアプリケーションの制御に従ってネットワーク１２０を介してサービス要求メッセージをサーバ１００に送信すると、サーバ１００はサービス要求メッセージに対応するコードを電子機器１１０に送信してよく、電子機器１１０は、アプリケーションの制御に従ってコードにより画面を構成して表示することにより、ユーザにコンテンツを提供してよい。
【００３６】
一例として、多様な種類のコンテンツの中から記事の内容を自動で分析して該当のイシューの代表記事を選定してよい。このとき、記事量と記事分布に応じてクラスタのランキングを自動化してイシューを選出し、記事の重要度に応じて整列されたクラスタ内の記事の優先順位を決定し、クラスタそれぞれからクラスタのヘッドライン／代表記事を提供するニュース自動化方法について説明する。
【００３７】
図２では、１つの端末および１つのサーバの内部構成について説明しているが、図１を参照しながら説明したネットワーク環境に含まれることができるさらに他の端末やさらに他のサーバにも同一または類似の内部構成要素が適用されてよい。
【００３８】
電子機器１１０は、例えば、プロセッサ２００、少なくとも１つのアプリケーション２０１、メモリ２０２、通信モジュール２０３、入力／出力インタフェース２０４、およびカメラ２０６を含んでよい。
【００３９】
サーバ１００は、プロセッサ２１１、メモリ２１２、通信モジュール２１３を含んでよい。メモリ２０２、２１２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、ＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）、およびディスクドライブのような永続的大容量記録装置を含んでよい。また、メモリ２０２、２１２には、オペレーティングシステムと、少なくとも１つのプログラムコード（一例として、電子機器１１０においてインストールされて実行されるブラウザや上述したアプリケーションなどのためのコード）が記録されてよい。このようなソフトウェア構成要素は、メモリ２０２、２１２とは別のコンピュータ読み取り可能な記録媒体からロードされてよい。このような別のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、フロッピー（登録商標）ドライブ、ディスク、テープ、ＤＶＤ／ＣＤ−ＲＯＭドライブ、メモリカードなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体を含んでよい。他の実施形態において、ソフトウェア構成要素は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体ではない通信モジュール２０３、２１３を通じてメモリ２０２、２１２にロードされてもよい。例えば、少なくとも１つのプログラムは、開発者またはアプリケーションのインストールファイルを配布するファイル配布システム（一例として、上述したサーバ１００）がネットワーク１２０を介して提供するファイルによってインストールされるプログラム（一例として、上述したアプリケーション）に基づいてメモリ２０２、２１２にロードされてよい。
【００４０】
プロセッサ２００、２１１は、基本的な算術、ロジック、および入出力演算を実行することにより、コンピュータプログラムの命令を処理するように構成されてよい。命令は、メモリ２０２、２１２または通信モジュール２０３、２１３によって、プロセッサ２００、２１１に提供されてよい。例えば、プロセッサ２００、２１１は、メモリ２０２、２１２のような記録装置に記録されたプログラムコードに従って受信される命令を実行するように構成されてよい。
【００４１】
通信モジュール２０３、２１３は、ネットワーク１２０を介して電子機器１１０とサーバ１００とが互いに通信するための機能を提供してもよいし、他の電子機器または他のサーバと通信するための機能を提供してもよい。一例として、電子機器１１０のプロセッサ２００がメモリ２０２のような記録装置に記録されたプログラムコードに従って生成した要求が、通信モジュール２０３の制御に従ってネットワーク１２０を介してサーバ１００に伝達されてよい。これとは逆に、サーバ１００のプロセッサ２１１の制御に従って提供される制御信号や命令、コンテンツ、ファイルなどが、通信モジュール２１３とネットワーク１２０を経て電子機器１１０の通信モジュール２０３を通じて電子機器１１０に受信されてよい。例えば、通信モジュール２０３を通じて受信されたサーバ１００の制御信号や命令などは、プロセッサ２００やメモリ２０２に伝達されてよく、コンテンツやファイルなどは、電子機器１１０がさらに含むことができる記録媒体に記録されてよい。
【００４２】
入力／出力インタフェース２０４は、入力／出力装置とのインタフェースのための手段であってよい。例えば、入力装置は、キーボードやマウスなどの装置を、出力装置は、アプリケーションの通信セッションを表示するためのディスプレイのような装置を含んでよい。他の例として、入力／出力インタフェース２０４は、タッチスクリーンのように入力と出力のための機能が１つに統合された装置とのインタフェースのための手段であってもよい。より具体的な例として、電子機器１１０のプロセッサ２００がメモリ２０２にロードされたコンピュータプログラムの命令を処理するにあたり、サーバ１００や他の電子機器が提供するデータを利用して構成されるサービス画面やコンテンツが、入力／出力インタフェース２０４を通じてディスプレイ２０５に表示されてよい。
【００４３】
また、他の実施形態において、電子機器１１０およびサーバ１００は、図２の構成要素よりも多くの構成要素を含んでもよい。しかし、大部分の従来技術的構成要素を明確に図に示す必要はない。例えば、電子機器１１０は、入力／出力装置２１５のうちの少なくとも一部を含むように実現されてもよいし、トランシーバ、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）モジュール、カメラ２０６、各種センサ、データベースなどのような他の構成要素をさらに含んでもよい。より具体的な例として、電子機器１１０がスマートフォンである場合、一般的にスマートフォンに含まれる加速度センサやジャイロセンサ、カメラモジュール、物理的な各種ボタン、タッチパネルを利用したボタン、入力／出力ポート、振動のための振動器などのような多様な構成要素が、電子機器１１０にさらに含まれるように実現されてよい。
【００４４】
図３は、一実施形態における、サーバのプロセッサが含むことのできる構成要素の例を示したブロック図であり、図４は、一実施形態における、サーバでニュース記事を自動化する方法を説明するためのフローチャートである。
【００４５】
サーバ１００のプロセッサ２１１は、クラスタ生成部３１０およびランキング自動化部３２０を備えてよい。このようなプロセッサ２１１の構成要素は、サーバ１００に記録されたプログラムコードが提供する制御命令に従ってプロセッサ２１１によって実行される互いに異なる機能（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ  ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ）の表現であってよい。プロセッサ２１１およびプロセッサ２１１の構成要素は、図４のニュース記事を自動化する方法に含まれる段階４１０および段階４２０を実行するようにサーバ１００を制御してよい。このとき、プロセッサ２１１およびプロセッサ２１１の構成要素は、メモリに含まれるオペレーティングシステムのコードと少なくとも１つのプログラムのコードとによる命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を実行するように実現されてよい。
【００４６】
プロセッサ２１１は、ニュース記事を自動化する方法のためのプログラムのファイルに記録されたプログラムコードをメモリにロードしてよい。例えば、サーバ１００でプログラムが実行されると、プロセッサは、オペレーティングシステムの制御に従ってプログラムのファイルからプログラムコードをメモリにロードするようにサーバ１００を制御してよい。このとき、プロセッサ２１１およびプロセッサ２１１に含まれるクラスタ生成部３１０およびランキング自動化部３２０のそれぞれは、メモリにロードされたプログラムコードのうちの対応する部分の命令を実行して以下の段階４１０および段階４２０を実行するためのプロセッサ２１１の互いに異なる機能的表現であってよい。
【００４７】
段階４１０において、クラスタ生成部３１０は、コンテンツのクラスタリングによって少なくとも１つ以上のクラスタを生成することができる。クラスタ生成部３１０は、多様なコンテンツをイシュー別にクラスタリングして少なくとも１つ以上のクラスタを生成してよい。以下で説明する実施形態では、コンテンツの中でも記事を例に挙げて説明する。一例として、クラスタ生成部３１０は、最近入ってきた記事２５，０００件を基準にクラスタリング技法によってイシュー別にコンテンツをクラスタリングすることにより、少なくとも１つ以上のクラスタを生成してよい。クラスタ生成部３１０は、少なくとも１つ以上のクラスタそれぞれに含まれる記事を順位化してよい。また、クラスタ生成部３１０は、少なくとも１つ以上のクラスタそれぞれからクラスタの代表記事を選定してよい。
【００４８】
図１１は、少なくとも１つ以上のクラスタそれぞれに含まれる記事を順位化する方法を説明するためのフローチャートである。
【００４９】
段階１１１０において、クラスタ生成部３１０は、少なくとも１つ以上のクラスタそれぞれに含まれる記事を順位化するための記事点数を計算することができる。クラスタ生成部３１０は、クラスタそれぞれに含まれる記事に加点を付与し、それぞれの記事を順位化して記事の重要度や記事別判断を定量化してよい。クラスタ生成部３１０は、記事点数を計算するために、記事関係重要度／記事時間加点／最新記事加点／単独／記事長さ加点／品質点数などのような多様な要因に対して各ファクタを点数化してよい。
【００５０】
クラスタ生成部３１０は、記事の重要度や記事別判断を定量化する記事ファクタを生成することができる。このとき、記事ファクタに基づき、記事がクラスタリングされたイシュー、クラスタ内の個別記事の順位を決定するための記事別点数を生成してよい。例えば、各記事に０〜１０の範囲の点数が付与されてよい。このような記事点数は、以下のような数式（１）によって計算されてよい。このとき、記事点数の式に新たなファクタが追加されてよく、記事を順位化するために、新たなファクタが追加されたファクタに基づいて計算された記事点数が一定範囲内の値で算出されてよい。
【００５１】
【数１】
2019204507.tif 000003
【００５２】
このとき、ｗは記事点数（０〜１０）、ｘ１〜ｘｎはそれぞれ記事ファクタであり、記事関係重要度／記事時間加点／最新記事加点／単独／記事長さ加点／品質点数などのような多様な要因によって定められてよい。値は、０〜１の範囲の点数あるいは０、１の値に定められてよい。
【００５３】
クラスタ生成部３１０は、記事関係重要度の場合、同じクラスタ内の記事の類似程度に応じて点数を付与してよい。記事時間加点の場合、記事時間が早ければ高い点数を、遅ければ低い点数を付与してよく、例えば、０〜１時間たった記事には１点、１〜２時間たった記事には０．５点、３時間以上たった記事には０．１点を付与してよい。クラスタ生成部３１０は、記事属性加点の場合、特定の属性が存在するか否かに基づいて点数を付与してよい。例えば、記事で「単独」キーワードが意味のある属性として判断されれば、記事に「単独」がある場合には１点を付与してよい。また、クラスタ生成部３１０は、記事の長さを基準として点数を付与してよく、例えば、記事が長ければ高い点数を、短ければ低い点数を付与したり、相対的な値、例えば、記事の長さ／最大記事の長さを計算して点数を付与したりしてよい。クラスタ生成部３１０は、文章類似度が８０％以上の記事のうちの最も古い記事である、最初に報道された記事に点数が付与されるようにしてもよい。さらに、メイン表示の状況、コメントやユーザフィードバックなどが記事ファクタとして使用されてもよい。
【００５４】
ａ１〜ａｎは項目別の加重値を意味しており、それぞれのａ１〜ａｎの値には０〜１が初期値として設定されてよく、モニタリングによって最適値が導き出されてよい。例えば、初期値として、ａは１、ｂは１、ｃは１、ｄは０．５、ｅは０．８に設定されてよい。クラスタ生成部３１０は、それぞれの加重値の最適値を機械学習によって導き出してよい。これにより、すべての記事は０〜１０の均一な値を有するようになる。
【００５５】
段階１１２０において、クラスタ生成部３１０は、少なくとも１つ以上のクラスタそれぞれに含まれる記事を順位化するための記事点数を計算することによって、クラスタ内の記事の優先順位を決定することができる。クラスタ生成部３１０は、クラスタ内に含まれる記事の相対的な優先順位を決定してよい。クラスタ生成部３１０は、記事点数が付与された記事の優先順位に基づき、クラスタ内に存在する記事を降順または昇順で整列してよい。このように、クラスタ生成部３１０は、それぞれの記事を一定範囲内の定量化された値で算出するため、記事を簡単に管理することが可能となる。
【００５６】
図１２は、クラスタの代表記事を選定する方法を説明するためのフローチャートである。
【００５７】
段階１２１０において、クラスタ生成部３１０は、クラスタリングによって生成された少なくとも１つ以上のクラスタそれぞれに含まれるコンテンツの特徴を分析することができる。例えば、クラスタ生成部３１０は、少なくとも１つ以上のクラスタそれぞれに含まれる記事に対する分析を実行することによって抽出された特徴を、ニューラルネットワーク基盤によって学習させてよい。
【００５８】
段階１２２０において、クラスタ生成部３１０は、クラスタの代表記事を選定することができる。クラスタ生成部３１０は、少なくとも１つ以上のクラスタそれぞれに含まれるコンテンツの特徴を分析することによって取得した、クラスタに含まれる記事の順位に基づいてクラスタの代表記事を選定してよい。クラスタ生成部３１０は、ニューラルネットワーク基盤によって学習させた結果に基づいて順位化されたクラスタそれぞれに含まれる記事を整列することにより、クラスタそれぞれに含まれる記事からクラスタに対する代表記事を選定してよい。クラスタ生成部３１０は、クラスタそれぞれから選定されたそれぞれの代表記事を自動で配列してよい。
【００５９】
このとき、クラスタ生成部３１０は、クラスタの代表記事の加点を算出してもよい。クラスタ生成部３１０は、クラスタから選定された代表記事（メイン表示記事）に加点を付与してよい。また、クラスタ生成部３１０は、クラスタから選定された代表記事の場合、記事フィード時間を基準に時間帯別加点と同じ加点を追加で付与してよい。また、該当のクラスタ内の記事の関係重要度点数の平均値よりも代表記事の関係重要度点数が低い場合、追加の加点は除去してよい。
【００６０】
また、クラスタ生成部３１０は、ユーザの記事点数を適用し、少なくとも１つ以上のクラスタのそれぞれから代表記事を異なるように抽出してよい。例えば、クラスタ生成部３１０は、人工知能基盤によってユーザによる記事点数を導き出してよい。クラスタ生成部３１０は、人工知能基盤によってユーザの選好度が反映された記事点数を計算してよく、計算された記事点数に基づいてクラスタの代表記事を選定してよい。
【００６１】
図４を再び参照すると、段階４２０において、ランキング自動化部３２０は、生成された少なくとも１つ以上のクラスタに関するイシュー情報を考慮してクラスタのランキングを自動化することができる。イシュー情報とは、記事量、記事分布、記事に対する反応などを考慮したものを意味する。ランキング自動化部３２０は、少なくとも１つ以上のクラスタを分析してクラスタのランキングを決定してよい。ランキング自動化部３２０は、生成された少なくとも１つ以上のクラスタに関する時間情報を考慮した記事量または記事分布を含むイシュー情報と関連して判断されたイシュー強度に基づいて、少なくとも１つ以上のクラスタのランキングを決定してよい。
【００６２】
イシュー強度に基づいてクラスタのランキングを決定することについて、図５を参照しながら説明する。図５を参照すると、ランキング自動化部３２０は、単なる記事量だけではなく、記事引入時間または時間帯別の全記事量など、全体的な記事量または記事分布と関連するイシュー強度に応じてクラスタのランキングを決定してよい。一例として、ニュースの生産者である報道社が生産した記事量に比例してイシューが選別されてよい。このとき、ランキング自動化部３２０は、このようなイシュー強度に応じてイシュー（クラスタ）のランキングを決定してよい。ここで、イシュー強度とは、複数の指標を反映させてクラスタのランキングを決定する点数を意味する。例えば、すべての記事をイシュー別（セクション別）に区分してクラスタリングすることによって複数のクラスタを取得してよく、イシュー強度に応じて記事のうちから主要イシュー、言い換えれば、クラスタに存在する一部の記事だけを表示させてよい。従来は記事の件数に基づいて記事を表示させる方式を採用していたが、最新記事が適切にアップデートされずにその日の主要イシューだけが表示され続けるという問題に対処するために、最新記事に対して加点を付与して最新記事が表示されるように提供してよい。これにより、個人別のおすすめとは異なり、フィルタバブルを防止／補完することができる主要イシューの選別が可能となる。
【００６３】
具体的に、ランキング自動化部３２０がイシュー強度を適用するロジックについて説明する。図５を参照すると、イシュー強度を適用するロジックは、それぞれの記事のクラスタに対するロングターム（Ｌｏｎｇ  Ｔｅｒｍ）とショートターム（Ｓｈｏｒｔ  Ｔｅｒｍ）をともに考慮し、短期記事年齢を絶対区間ではなく相対区間として設定し、記事量に関係なく一定のクオリティをもった記事が表示されるようにする。
【００６４】
例えば、第１クラスタ５１０と第２クラスタ５２０を含む２つのクラスタを例に挙げながら、イシュー強度を適用する方法について説明する。このとき、２つのクラスタは、イシュー強度を適用する方法を説明するための例示に過ぎず、クラスタの数が制限されることはない。図５のグラフにおいて、それぞれの点は記事５０１、点を含んでいる束はクラスタ５１０、５２０、ｘ軸の記事年齢は記事がフィードされた時点からの経過時間、ｙ軸の記事分布は記事が分布されている位置を示すものであり、記事分布は、全体クラスタ記事のうちで特定期間の記事件数（または点数）の総合に対するそれぞれのクラスタ記事のうちの特定期間の記事件数（または点数）総合の割合、短期記事年齢は、クラスタ記事プールで予め設定された区間または時間（例えば、５％、１０％、３０分など）に該当する記事のうちで最も古い記事年齢を意味する。これにより、短期記事年齢１  Ｓｈｏｒｔ  Ｔｅｒｍ分布、短期記事年齢２  Ｓｈｏｒｔ  Ｔｅｒｍ分布、短期記事年齢３  Ｓｈｏｒｔ  Ｔｅｒｍ分布を導き出す。また、Ｌｏｎｇ  Ｔｅｒｍ分布で短期記事年齢１  Ｓｈｏｒｔ  Ｔｅｒｍ加点、短期記事年齢２  Ｓｈｏｒｔ  Ｔｅｒｍ加点、短期記事年齢３  Ｓｈｏｒｔ  Ｔｅｒｍ加点、Ｌｏｎｇ  Ｔｅｒｍ加点を導き出す。ここで、ロングターム分布は、該当のクラスタの記事の長さが３００字を超えている記事総合（件数ｏｒ点数）／クラスタ全体の記事の総合（件数ｏｒ点数）を計算することによって導き出してよい。ショートターム分布は、記事が分布する区間を相対的に分けてよい。例えば、記事が１０％を占める区間をそれぞれ分けてよい。図５では、短期記事年齢区間を３つの区間に分けたものを示している。例えば、特定の日付の全記事数に比べて一定間隔（例えば、５日間３０分間隔）の記事フィードの件数から最大の件数を計算して短期記事年齢を選定してよい。
【００６５】
以下の表１および図６は、１週間の統計データを示しており、チャンネル連動報道社の記事を基準として１週間の割合値を示している。このとき、１週間の割合値の平均は４．７５である。
【００６６】
【表１】
2019204507.tif 000004
【００６７】
表２および図７は、全体報道社の記事を基準として１週間の割合値を示している。このとき、１週間の割合値の平均は４．９９である。
【００６８】
【表２】
2019204507.tif 000005
【００６９】
このとき、記事が占める区間の大きさや件数などを変更させてよく、最新の記事が位置する区間に加重値を付与してもよい。それぞれの短期記事年齢は、次のように計算されてよい。短期記事年齢１期間のクラスタ全体の記事総合（件数ｏｒ点数）に対する短期記事年齢１期間に該当するクラスタの記事総合（件数ｏｒ点数）、短期記事年齢２期間のクラスタ全体の記事総合（件数ｏｒ点数）に対する短期記事年齢２期間に該当するクラスタの記事総合（件数ｏｒ点数）、短期記事年齢３期間のクラスタ全体の記事総合（件数ｏｒ点数）に対する短期記事年齢３期間に該当するクラスタの記事総合（件数ｏｒ点数）で計算されてよい。このとき、それぞれの区間に加重値を付与することによって最適値を導き出してよい。言い換えれば、例えば、初期値として、ａは３、ｂは２、ｃは５、ｄは１０で計算してよい。このとき、ａ、ｂ、ｃ値のうちで最新の区間には加重値をさらに付与してよく、ｄは全体の記事量に対する値であるため分母の数値が大きいことから、影響を受けるようにするために値が設定されてよい。例えば、ｄは、大きいクラスタが表示されない場合が発生すること、言い換えれば、最新記事だけが極めて迅速にアップデートされることを補うようにするために、初期値を１０に設定してよい。以後、ユーザまたは管理者によってａ、ｂ、ｃ、ｄ値それぞれが継続して変動されてよい。また、ロングタームの合計がショートタームの合計よりも大きい場合、ロングタームの値をショートタームの最大値よりも小さいか同じになるように強制的に制限してもよい。
【００７０】
一方、記事総合を各記事点数の総合とした場合、記事が１つであるクラスタが上位に表示される場合が発生することもある。または、記事総合を各記事の件数とした場合、記事が１つであるクラスタの下に表示されることもある。このように、記事のクラスタをロングタームとショートタームをともに考慮し、短期記事年齢を相対区間に変更することで、平日や週末、記事量とは関係なく一定のクオリティをもったイシューおよび代表記事が導き出されるようにしてよい。このとき、モニタリングによって相対区間を変更してよい。また、各セクター別に最新性の記事や記事量などに基づいて加重値を付与して相対区間を調整できるようにする。
【００７１】
さらに、ランキング自動化部３２０は、人工知能基盤により、クラスタのランキングを自動化するためのユーザのイシュー情報と関連して判断されたイシュー強度に基づいてクラスタのランキングを自動化してよい。このとき、ランキング自動化部３２０は、ユーザ別のイシュー点数を適用させて個人別にイシューの順位を異なるように提供してよい。
【００７２】
図８は、一実施形態に係る、人工知能基盤によって代表記事を提供するプロセスを説明するための図である。
【００７３】
サーバは、クラスタのランキングを人工知能技術に繋げて個人別のイシュー点数を算出し、個人別にイシューの順位を異なるように提供してよい。または、サーバは、人工知能基盤によって導き出したユーザの記事点数に基づき、ユーザに応じてクラスタそれぞれから選定される代表記事を異なるように抽出してよい。例えば、サーバは、個人別の記事点数に差をつけてよい。また、サーバは、個人別のイシュー点数または個人別の記事点数による個人別のイシュー順位、個人別のイシューに対する代表記事も異なるように提供してよい。例えば、ユーザが記事を提供するサービスにログインした場合には、個人別の記事点数または個人別のイシュー点数に基づいてそれぞれ異なるイシューまたはそれぞれの異なる代表記事を提供してよいし、記事を提供するサービスにログインしていない場合には、すべてのユーザに同じように、サーバが選定したクラスタのランキングまたは記事別順位による代表記事を提供してよい。このとき、ニューラルネットワーク基盤の学習を実行させることにより、オーダーメイド式の記事を提供するために必要となる情報量が豊かな記事およびユーザ満足度の高い記事を分類するクオリティ（Ｑｕａｌｉｔｙ）モデルを生成することができる。例えば、ニューラルネットワークは、ＣＮＮやＲＮＮのようなニューラルネットワークモデルを基盤として学習させてよい。
【００７４】
サーバは、少なくとも１つ以上のクラスタに含まれるコンテンツ（例えば、記事）からコンテンツと関連する分析を実行することによって抽出された特徴に基づいて、情報量と関連する記事を分類することができる。サーバは、文書から文書の特徴を抽出してよい（８１０）。図９は、特徴を抽出する例を説明するための図であり、具体的に文書９００から特徴を抽出している。例えば、文書（Ｄｏｃｕｍｅｎｔ）は、テキストまたはイメージで構成されたコンテンツ（例えば、記事）であってよい。サーバは、文書９００から、文書９００に含まれるタイトル（ヘッドライン）、本文、イメージ、バイライン、作成時間などに基づいて特徴を抽出してよく、抽出された特徴に基づいて情報量が豊かな記事を分類することができる（８１１）。
【００７５】
サーバは、文書から文書のフィードバック特徴を抽出することができる（８２０）。例えば、図９を参照すると、文書９００からユーザが記事に滞留した時間やヒット数などに基づいて特徴を抽出してよく、抽出された特徴に基づいてユーザ満足度の高い記事を予測することができる。サーバは、抽出されたフィードバック特徴に対する回帰（ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）分析を実行することにより、ユーザ満足度の高い記事を予測することができる（８２１）。
【００７６】
サーバは、情報量が豊かな記事およびユーザ満足度の高い記事を、ニューラルネットワーク基盤の学習を実行するためのクオリティモデル８３０によって構成することができる。サーバは、クオリティモデル８３０によって情報量が豊かな記事およびユーザ満足度の高い記事に対する順位化のための学習を実行することによって代表記事を自動で選定してよい。サーバは、選定された代表記事をオーダーメイド式の個人化／グローバルニュースとして推薦してよい。
【００７７】
図１０は、一実施形態における、サーバで代表記事を配列することを説明するための図である。
【００７８】
サーバは、記事に対する分類（Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）または回帰（Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）モデルによって全体の特徴をリアルタイムで予測してよい。特徴（ｆｅａｔｓ）の重要度は、Ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｔｏ  Ｒａｎｋモデルによって自動で学習されてよい。特徴の重要度は、以下の数式（２）に示したＬｅａｒｎｉｎｇ  ｔｏ  Ｒａｎｋモデルを基盤にそれぞれの特徴に対する加重値と加点の乗算を合算することによって導き出されてよい。
【００７９】
【数２】
2019204507.tif 000006
【００８０】
サーバは、人工知能基盤によって自動で学習された特徴をクオリティモデルによってモデリングした結果、配列された代表記事を選定してよい。また、サーバは、人工知能基盤によって記事のヘッドラインを配列してよい。
【００８１】
図１０は、記事を提供するサービス画面１０００を示している。一例として、サービス画面１０００に人工知能基盤の学習によって選定された代表記事１０１０が自動で配列されてよい。例えば、代表記事のヘッドライン、代表記事がフィードされた時間、代表記事をアップロードした報道社を含む代表記事が表示されてよい。このとき、代表記事を選別するために分析された記事に対するそれぞれの値を比較することによって代表記事が選定されてよい。また、予め設定された時間ごとに分析された記事に対する値がアップデートされてよく、アップデートされた値を比較することによって代表記事が再度選定されてよい。また、人工知能基盤によって学習された特徴に基づいてモデリングした結果、配列された代表記事のヘッドラインが出力されてもよい。さらに、サービス画面１０００に配列された代表記事１０１０が選択されることにより、代表記事１０１０と関連する記事がともに提供されてもよい。
【００８２】
上述した装置は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、および／またはハードウェア構成要素とソフトウェア構成要素との組み合わせによって実現されてよい。例えば、実施形態で説明された装置および構成要素は、例えば、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ  ｌｏｇｉｃ  ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ、マイクロコンピュータ、ＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｇａｔｅ  ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｌｏｇｉｃ  ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ、または命令を実行して応答することができる様々な装置のように、１つ以上の汎用コンピュータまたは特殊目的コンピュータを利用して実現されてよい。処理装置は、オペレーティングシステム（ＯＳ）およびＯＳ上で実行される１つ以上のソフトウェアアプリケーションを実行してよい。また、処理装置は、ソフトウェアの実行に応答し、データにアクセスし、データを記録、操作、処理、および生成してもよい。理解の便宜のために、１つの処理装置が使用されるとして説明される場合もあるが、当業者は、処理装置が複数個の処理要素および／または複数種類の処理要素を含んでもよいことが理解できるであろう。例えば、処理装置は、複数個のプロセッサまたは１つのプロセッサおよび１つのコントローラを含んでよい。また、並列プロセッサのような、他の処理構成も可能である。
【００８３】
ソフトウェアは、コンピュータプログラム、コード、命令、またはこれらのうちの１つ以上の組み合わせを含んでもよく、思うままに動作するように処理装置を構成したり、独立的または集合的に処理装置に命令したりしてよい。ソフトウェアおよび／またはデータは、処理装置に基づいて解釈されたり、処理装置に命令またはデータを提供したりするために、いかなる種類の機械、コンポーネント、物理装置、仮想装置、コンピュータ記録媒体または装置に具現化されてよい。ソフトウェアは、ネットワークによって接続されたコンピュータシステム上に分散され、分散された状態で記録されても実行されてもよい。ソフトウェアおよびデータは、１つ以上のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてよい。
【００８４】
実施形態に係る方法は、多様なコンピュータ手段によって実行可能なプログラム命令の形態で実現されてコンピュータ読み取り可能な媒体に記録されてよい。前記コンピュータ読み取り可能な媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独でまたは組み合わせて含んでよい。前記媒体に記録されるプログラム命令は、実施形態のために特別に設計されて構成されたものであっても、コンピュータソフトウェア当業者に公知な使用可能なものであってもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピディスク、磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光媒体、フロプティカルディスク（ｆｌｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ）のような光磁気媒体、およびＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を格納して実行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれる。プログラム命令の例は、コンパイラによって生成されるもののような機械語コードだけではなく、インタプリタなどを使用してコンピュータによって実行される高級言語コードを含む。
【００８５】
以上のように、実施形態を、限定された実施形態および図面に基づいて説明したが、当業者であれば、上述した記載から多様な修正および変形が可能であろう。例えば、説明された技術が、説明された方法とは異なる順序で実行されたり、かつ／あるいは、説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が、説明された方法とは異なる形態で結合されたりまたは組み合わされたり、他の構成要素または均等物によって対置されたり置換されたとしても、適切な結果を達成することができる。
【００８６】
したがって、異なる実施形態であっても、特許請求の範囲と均等なものであれば、添付される特許請求の範囲に属する。
【符号の説明】
【００８７】
２１１：プロセッサ
３１０：クラスタ生成部
３２０：ランキング自動化部
【図１】
2019204507.tif 000007
【図２】
2019204507.tif 000008
【図３】
2019204507.tif 000009
【図４】
2019204507.tif 000010
【図５】
2019204507.tif 000011
【図６】
2019204507.tif 000012
【図７】
2019204507.tif 000013
【図８】
2019204507.tif 000014
【図９】
2019204507.tif 000015
【図１０】
2019204507.tif 000016
【図１１】
2019204507.tif 000017
【図１２】
2019204507.tif 000018