(57)【要約】  データ・マイニング技術を用いてオンライン会話のコンテンツを分析するシステム及び方法が提供される。データ・マイニング技術実装の結果を用いて関連広告コンテンツ及び／又は関連情報を検索して表示するシステム及び方法も提供される。
2008541267.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
オンライン会話のコンテンツを利用して広告コンテンツを選択し、表示する方法であって、
前記オンライン会話のコンテンツを受け取るステップと、
前記オンライン会話のコンテンツから１つ以上のキーワードを抽出するステップと、
抽出された前記１つ以上のキーワードに基づいて前記広告コンテンツを選択するステップと、
を備える方法。
【請求項２】
前記オンライン会話のコンテンツに関連して選択された前記広告コンテンツを表示するステップを更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
ユーザー・プロフィール及び／又はユーザーの挙動に関する情報を受け取るステップを更に備え、表示のために前記広告コンテンツを選択するステップが、抽出された前記１つ以上のキーワードと前記ユーザー・プロフィールとユーザーの挙動に関する前記情報と履歴クリックスルー率と貨幣化値とのうちの少なくとも１つに基づいて前記広告コンテンツを選択して表示するステップを更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
抽出された前記１つ以上のキーワードを１つ以上の広告キーワードと比較するステップを更に備え、表示のために前記広告コンテンツを選択するステップが、前記１つ以上のキーワードと前記１つ以上の広告キーワードとの比較に基づいて前記広告コンテンツを選択して表示するステップを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
抽出された前記１つ以上のキーワードのスコアを付けるステップを更に備え、表示のために前記広告コンテンツを選択するステップが、スコア付けされた前記１つ以上のキーワードに基づいて前記広告コンテンツを選択して表示するステップを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
スコア付けされた前記１つ以上のキーワードの中から任意のユーザー意図キーワードを識別するステップを更に備える、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
任意のユーザー意図キーワードが識別された場合に、識別された前記ユーザー意図キーワードにしたがって、スコア付けされた前記１つ以上のキーワードを再加重するステップを更に備える、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
話題の変更が発生したか否かを決定するステップを更に備える、請求項５に記載の方法。
【請求項９】
話題の変更が発生したと決定された場合に、履歴データに基づいて、スコア付けされた前記１つ以上のキーワードを再加重するステップを更に備える、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
請求項１に記載されたステップを実行するコンピュータ・プログラム。
【請求項１１】
オンライン会話のコンテンツを利用して関連情報を選択し、表示する方法であって、
前記オンライン会話のコンテンツを受け取るステップと、
前記オンライン会話のコンテンツから１つ以上のキーワードを抽出するステップと、
抽出された前記１つ以上のキーワードに基づいて前記関連情報を選択して表示するステップと、
を備える方法。
【請求項１２】
前記オンライン会話のコンテンツに関連して選択された前記関連情報を表示するステップを更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
ユーザー・プロフィール及び／又はユーザーの挙動に関する情報を受け取るステップを更に備え、表示のために前記関連情報を選択するステップが、抽出された前記１つ以上のキーワードと前記ユーザー・プロフィールとユーザーの挙動に関する前記情報とのうちの少なくとも１つに基づいて前記関連情報を選択して表示するステップを更に備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
抽出された前記１つ以上のキーワードを１つ以上の情報キーワードと比較するステップを更に備え、表示のために前記関連情報を選択するステップが、前記１つ以上のキーワードと前記１つ以上の情報キーワードとの比較に基づいて前記関連情報を選択して表示するステップを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
抽出された前記１つ以上のキーワードのスコアを付けるステップを更に備え、表示のために前記関連情報を選択するステップが、スコア付けされた前記１つ以上のキーワードに基づいて前記関連情報を選択して表示するステップを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
スコア付けされた前記１つ以上のキーワードの中から任意のユーザー意図キーワードを識別するステップを更に備える、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
任意のユーザー意図キーワードが識別された場合に、識別された前記ユーザー意図キーワードにしたがって、スコア付けされた前記１つ以上のキーワードを再加重するステップを更に備える、請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
話題の変更が発生したか否かを決定するステップを更に備える、請求項１５に記載の方法。
【請求項１９】
話題の変更が発生したと決定された場合に、履歴データに基づいて、スコア付けされた前記１つ以上のキーワードを再加重するステップを更に備える、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
オンライン会話のコンテンツを受け取るステップと、
前記オンライン会話のコンテンツから１つ以上のキーワードを抽出するステップと、
抽出された前記１つ以上のキーワードに基づいて広告コンテンツと関連情報とのうちの少なくとも１つを検索するステップと、
を備える方法を実行するためのコンピュータ読み取り可能な命令を有する１つ以上のコンピュータ読み取り媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願との相互参照
適用無し
連邦後援研究又は開発に関する陳述
適用無し
技術分野
本発明はコンピューティング環境に関する。特に、本発明の実施の形態は、データ・マイニング技術を用いてオンライン会話（例えばインスタント・メッセージング・セッション）のコンテンツを分析するためのシステム及び方法に関する。さらに、本発明の実施の形態は、データ・マイニング技術実装の結果を利用して関連広告コンテンツ及び／又は他の関連情報（例えば、辞書定義、追加情報へのリンク等々）を検索し、表示することに関する。
【０００２】
背景技術
家族、友人及び同僚との会話を促進するよう、インスタント・メッセージングなどのオンライン会話ツールを利用する個人の数は増大している。しばしば、１つ以上の広告がオンライン会話のコンテンツと関連して表示される。しかし、表示される広告は一般にユーザーには関係ないので、これらの広告は殆ど気付かれず、気付かれたとしても無視されることが多い。
【０００３】
さらに、オンライン会話の話題は、ユーザーが興味を持つ特定の話題又は製品に関する質問の形を取ることが多い。オンライン会話のコンテンツはユーザーが特定の話題に興味を持っていることを示すとはいえ、その話題に関係する情報を検索するためには、ユーザーは、オンライン会話ウィンドウの外部の一般的なサーチ・エンジンにアクセスし、リソースの一般的には広範囲にわたるリストから関連情報を突き止めなければならない。
【０００４】
したがって、オンライン会話のコンテンツを利用して文脈上の又は関連の広告コンテンツを動的に選択して表示する方法が望ましい。さらに、オンライン会話のコンテンツを利用して他の関連情報（例えば、辞書定義、追加の情報へのリンク等々）を動的に選択して表示する方法は有益である。
【０００５】
発明の概要
本発明の実施の形態は、オンライン会話（例えば、インスタント・メッセージング・セッション）のコンテンツを利用して広告コンテンツを選択して表示する方法を提供する。１つの実施の形態においては、この方法は、オンライン会話のコンテンツを受け取り、オンライン会話のコンテンツから１つ以上のキーワードを抽出し、抽出された１つ以上のキーワードに基づいて広告コンテンツを選択して表示するステップを備える。所望であれば、方法は、オンライン会話に関連して選択された広告コンテンツを表示するステップを更に備える。
【０００６】
他の実施の形態においては、方法は、抽出された１つ以上のキーワードのスコアを付け、スコア付けされた１つ以上のキーワードの中からユーザー意図キーワードを識別し、ユーザー意図キーワードが識別された場合に、識別されたユーザー意図キーワードにしたがって、スコア付けされた１つ以上のキーワードを再加重するステップを備える。
【０００７】
更に別の実施の形態においては、方法は、抽出された１つ以上のキーワードのスコアを付け、話題の変更が発生したか否かを決定し、話題の変更が発生したと決定された場合に、履歴データに基づいて、スコア付けされた１つ以上のキーワードを再加重するステップを備える。
【０００８】
また、本発明の実施の形態は、オンライン会話（例えば、インスタント・メッセージング・セッション）のコンテンツを利用して関連情報（例えば、辞書定義、追加情報へのリンク等）を選択して表示する方法を提供する。１つの実施の形態においては、この方法は、オンライン会話のコンテンツを受け取り、オンライン会話のコンテンツから１つ以上のキーワードを抽出し、抽出された１つ以上のキーワードに基づいて関連情報を選択して表示するステップを備える。所望であれば、方法は、オンライン会話に関連して選択された関連情報を表示するステップを更に備える。
【０００９】
他の実施の形態においては、方法は、抽出された１つ以上のキーワードのスコアを付け、スコア付けされた１つ以上のキーワードの中からユーザー意図キーワードを識別し、ユーザー意図キーワードが識別された場合に、識別されたユーザー意図キーワードにしたがって、スコア付けされた１つ以上のキーワードを再加重するステップを備える。
【００１０】
更に別の実施の形態においては、方法は、抽出された１つ以上のキーワードのスコアを付け、話題の変更が発生したか否かを決定し、話題の変更が発生したと決定された場合に、履歴データに基づいて、スコア付けされた１つ以上のキーワードを再加重するステップを備える。
【００１１】
本発明の更なる実施の形態は、方法を実行するためのコンピュータ読み取り可能な命令を有するコンピュータ読み取り可能媒体を提供する。１つの実施の形態においては、この方法は、オンライン会話（例えば、インスタント・メッセージング・セッション）のコンテンツを受け取り、オンライン会話のコンテンツから１つ以上のキーワードを抽出し、抽出された１つ以上のキーワードに基づいて広告コンテンツと他の関連情報とのうちの少なくとも１つを検索するステップを備える。
【００１２】
本書で開示される方法を実行するためのコンピュータ・プログラムも提供される。
【００１３】
以下、添付の図面に関連させて本発明を詳細に説明する。
【００１４】
発明の詳細な説明
本発明の主題は、法的要件に合致するよう、ここに特定して記述される。しかし、本発明は、特許請求された主題が、本明細書に記述されたものと同様の、異なるステップ又はステップの組み合わせを含むよう、他の現在の又は将来の技術と関連して他の方法でも実施されることを想定している。また、用語「ステップ」及び／又は「ブロック」は、採用された方法の異なる要素を包含するように、ここでは用いられているけれども、用語は、個々のステップの順序が明確に記述されていないならば、また、個々のステップの順序が明確に記述されていない場合を除いて、ここで記述された種々のステップ間の特定の順序を意味するものとして解釈すべきではない。
【００１５】
本発明の実施の形態は、データ・マイニング技術を用いてオンライン会話（例えば、インスタント・メッセージング・セッション）のコンテンツを分析するシステム及び方法を提供する。また、本発明の実施の形態は、データ・マイニング技術実装の結果を利用して関連広告コンテンツ及び／又は他の情報を検索し、表示する方法及びシステムを提供する。
【００１６】
こうして、本発明の実施の形態は、オンライン会話のコンテンツ及び広告のコンテンツの自動分析に基づいて、オンライン会話のテキストと関連して関連広告コンテンツ及び／又は他の関連情報を選択して表示するシステム及び方法を提供する。それらのコンテンツは、キーワード又は広告語によって記述されることも、キーワードによって記述される、他の関連情報のコンテンツによって記述されることもある。
【００１７】
ここで記述されるシステム及び方法は完全に自動化されており、ユーザーのオンライン会話のコンテンツと関連する特定の話題に応答して文脈上の広告コンテンツ及び／又は他の関連情報の選択を容易にするものである。キーワードはデータ・マイニング技術を用いてオンライン会話のテキストから抽出される。抽出されたキーワードは、オンライン会話が発生している時点でのユーザーの興味の近似である話題を表す。その後、抽出されたキーワードを用いて、関連広告コンテンツ及び／又は他の情報がそのときのユーザーに対して検索され、オンライン会話のコンテンツと関連して表示される。所望であれば、広告コンテンツ及び／又は他の情報の検索は、クリックスルーの可能性、キーワードに対する貨幣化値、ユーザー・プロフィール及び／又はユーザーの挙動に関する情報等の他のファクタをも考慮することができる。
【００１８】
ここで記述されるシステム及び方法を用いると、オンライン会話のコンテンツと関連して表示される広告のコンテンツは、ユーザーにとって更に関係のあるものになり得るので、ユーザーが広告のコンテンツを選択してそれに関係する更なる情報をアクセスする確率が高められる。こうしたアクセスは、ユーザーが広告品の購入を完了して広告主の収益を最大化する確率を高めることになる。また、オンライン会話のコンテンツと関連する他の関連情報を表示するので、ユーザーのオンライン経験が向上し、将来にオンライン・サービスを利用する傾向が強められる。そのうえ、利用可能であれば、ユーザーのプロフィール及び挙動に関する情報を、コンテンツの選択、即ち、ユーザーの興味に合うよう広告コンテンツ及び／又は他の関連情報の更なる調整の際に利用できる。
【００１９】
本発明の概要を簡単に説明してきたが、本発明の例示の動作環境について、以下に説明する。
【００２０】
種々の図面において同じ参照数字は同じ構成要素を識別する全図面を、最初に特に図１を参照すると、本発明を実施するための例示の動作環境が図示され、コンピューティング・システム環境１００として指示されている。コンピューティング・システム環境１００は適宜のコンピューティング環境の一例にすぎず、本発明の使用又は機能性の範囲に対する限定を示唆するものではない。コンピューティング環境１００を、例示の動作環境１００に図示された任意の一つの構成要素又はそれらの組み合わせに関係する依存性又は要件を有すると解釈してはならない。
【００２１】
本発明は、他の多くの汎用の又は特定の目的のコンピューティング・システム環境又は構成とともに動作することができる。本発明とともに使用して好適な周知のコンピューティング・システム、環境及び／又は構成は、パーソナル・コンピュータ、サーバー・コンピュータ、携帯型又はラップトップ装置、マルチプロセッサ・システム、マイクロプロセッサをベースとするシステム、セット・トップ・ボックス、プログラム可能な家庭用電化製品、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレーム・コンピュータ、上記のシステム又は装置を含む分散型コンピューティング環境等々を含むが、これらに限定されるものではない。
【００２２】
本発明は、コンピュータによって実行される、プログラム・モジュールのようなコンピュータ実行可能命令の一般的な文脈で説明される。一般に、プログラム・モジュールは、特定のタスクを実行し又は特定の抽象的なデータ形式を実施するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造等を含む。また、本発明は、通信ネットワークを介してリンクされる遠隔処理装置によってタスクが実行される分散型コンピューティング環境においても実施され得る。分散型コンピューティング環境においては、プログラム・モジュールは、メモリ記憶装置を含むローカルの及びリモートのコンピュータ記憶媒体に配置される。
【００２３】
図１を参照すると、本発明を実施するための例示のシステムは、コンピュータ１１０の形の汎用コンピューティング装置を備える。コンピュータ１１０の構成要素は処理ユニット１２０、システム・メモリ１３０、及び、該システム・メモリを含む種々のシステム構成要素を処理ユニット１２０に結合するシステム・バス１２１を含むが、これらに限定されるものではない。システム・バス１２１は、メモリ・バス又はメモリ・コントローラ、ペリフェラル・バス、及び種々のバス構造を用いたローカル・バスを含む任意の複数の型式のバス構造であってよい。例えば、こうしたアーキテクチャはインダストリ・スタンダード・アーキテクチャ（ＩＳＡ）バス、マイクロ・チャネル・アーキテクチャ（ＭＣＡ）バス、エンハンストＩＳＡ（ＥＩＳＡ）バス、ビデオ・エレクトロニクス・スタンダード・アソシエーション（ＶＥＳＡ）ローカル・バス、ペリフェラル・コンポーネント・インターコネクト（ＰＣＩ）バス（メザニン・バスとしても知られている）を含むが、これらに限定されるものではない。
【００２４】
典型的には、コンピュータ１１０は種々のコンピュータ読み取り可能媒体を備える。コンピュータ読み取り可能媒体は、コンピュータ１１０によってアクセスされ得る任意の利用可能な媒体であってよく、揮発性及び不揮発性の媒体であって取り外し可能及び取り外し不可能な媒体を含む。例えば、コンピュータ読み取り可能媒体はコンピュータ記憶媒体及び通信媒体を含むが、これらに限定されない。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ読み取り可能命令、データ構造、プログラム・モジュール又は他のデータのような情報を記憶するための任意の方法又は技術において実装される揮発性又は不揮発性で取り外し可能又は取り外し不可能な媒体を含む。コンピュータ記憶媒体はＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュ・メモリ又は他のメモリ技術，ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）又は他の光ディスク・ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク・ストレージその他の磁気記憶装置、又は、所望の情報を記憶するために使用することができ且つコンピュータ１１０によってアクセス可能な任意の他の媒体を含むが、これらに限定されるものではない。典型的には、通信媒体は、搬送波その他の輸送機構のような変調データ信号において、コンピュータ実行可能命令、データ構造、プログラム構造又は他のデータを具現するものであり、任意の情報配送媒体を含む。用語「変調データ信号」は、情報を符号化するような方法で設定又は変更される１つ又は複数の特性を有する信号を意味する。例えば、通信媒体は、有線ネットワーク又は有線直結のような有線の媒体、又は、音響、ＲＦ、赤外線その他の無線媒体のような無線媒体を含むが、これらに限定されない。上記のうちの任意のものの組み合わせも、コンピュータ読み取り可能媒体の範囲内に含まれる。
【００２５】
システム・メモリ１３０は、リード・オンリ・メモリ（ＲＯＭ）１３１及びランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）１３２のような揮発性及び／又は不揮発性のメモリの形のコンピュータ記憶媒体を含む。基本入出力システム（ＢＩＯＳ）１３３は、例えば起動期間にコンピュータ１１０内の要素間で情報を転送するのを助ける基本ルーチンを含み、典型的にはＲＯＭ１３１に記憶される。ＲＡＭ１３２は典型的には、処理ユニット１２０に直にアクセスすることができ及び／又は処理ユニット１２０によって現在操作されているデータ及び／又はプログラム・モジュールを含む。例えば、図１はオペレーティング・システム１３４、アプリケーション・プログラム１３５、他のプログラム・モジュール１３６及びプログラム・データ１３７を示しているが、これらに限定されない。
【００２６】
また、コンピュータ１１０は他の取り外し可能／取り外し不可能な揮発性／不揮発性コンピュータ記憶媒体を備える。図１は、例としてのみ、取り外し不可能な不揮発性磁気媒体から読み出し、それに書き込むハードディスク・ドライブ１４１、取り外し可能な不揮発性磁気ディスク１５２から読み出し、それに書き込む磁気ディスク・ドライブ１５１、及び、ＣＤＲＯＭその他の光媒体のような取り外し可能な不揮発性光ディスク１５６から読み出し、それに書き込む光ディスク・ドライブ１５５を図示している。例示の動作環境において使用することができる他の取り外し可能／取り外し不可能な揮発性／不揮発性コンピュータ記憶媒体は、磁気テープ・カセット、フラッシュメモリ・カード、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）、ディジタル・ビデオ・テープ、固体ＲＡＭ、固体ＲＯＭ等を含むが、これらに限定されない。典型的には、ハードディスク・ドライブ１４１はインタフェース１４０のような取り外し不可能メモリ・インタフェースを介してシステム・バス１２１に接続され、磁気ディスク・ドライブ１５１及び光ディスク・ドライブ１５５は、典型的には、インタフェース１５０のような取り外し可能メモリ・インタフェースによってシステム・バス１２１と接続される。
【００２７】
上で検討し図１に図示されたドライブ及びその関連のコンピュータ記憶媒体は、コンピュータ１１０のためのコンピュータ読み取り可能な命令、データ構造、プログラム・モジュール及び他のデータの記憶場所を提供する。図１において、例えばハードディスク・ドライブ１４１はオペレーティング・システム１４４、アプリケーション・プログラム１４５、他のプログラム・モジュール１４６及びプログラム・データ１４７を記憶するものとして図示されている。これらの構成要素はオペレーティング・システム１４４、アプリケーション・プログラム１４５、他のプログラム・モジュール１４６及びプログラム・データ１４７と同じであっても、違っていてもよい。オペレーティング・システム１４４、アプリケーション・プログラム１４５、他のプログラム・モジュール１４６及びプログラム・データ１４７は、少なくとも異なるコピーであることを示すために、異なる番号が付されている。ユーザーは指令及び情報を、キーボード１６２のような入力装置や、マウス、トラック・ボール又はタッチ・パッドと普通に呼ばれるポインティング装置によって入力する。他の入力装置（図示せず）は、マイクロホン、ジョイスティック、ゲームパッド，衛星用パラボラアンテナ、スキャナー等々を含む。これらの及び他の入力装置は、システム・バスに接続されたユーザー入力インタフェース１６０を介して処理ユニット１２０に接続されることが多いが、パラレル・ポート、ゲーム・ポート又はユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）のようなバス構造や他のインタフェースによって接続されてもよい。モニタ１９１又は他の形式の表示装置も、ビデオ・インタフェース１９０のようなインタフェースを介してシステム・バス１２１と接続される。モニタ１９１に加えて、コンピュータは、出力周辺インタフェース１９５を介して接続されるスピーカ１９７及びプリンタ１９６のような他の周辺出力装置をも備える。
【００２８】
コンピュータ１１０は、リモート・コンピュータ１８０のような１つ以上のリモート・コンピュータとの論理接続を用いてネットワーク環境において動作することができる。リモート・コンピュータ１８０はパーソナル・コンピュータ、サーバー、ルーター、ネットワークＰＣ、ピア・デバイス又は他の共通ネットワーク・ノードであり得、典型的には、コンピュータ１１０に関して上で説明した要素の全部又は多くを含む。しかし、図１には、メモリ記憶装置１８１のみが図示されている。図１に示す論理接続はローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）１７１及びワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）１７３を含むが、他のネットワークを含み得る。こうしたネットワーク環境はオフィス、企業規模のコンピュータ・ネットワーク、イントラネット及びインターネットにおいて一般に行われている。
【００２９】
ＬＡＮネットワーク環境で用いられるとき、コンピュータ１１０はネットワーク・インタフェース又はアダプタ１７０を介してＬＡＮ１７１に接続される。ＷＡＮネットワーク環境で用いられるとき、コンピュータ１１０は、典型的には、インターネットのようなＷＡＮ１７３を介する通信を確立するためのモデム１７２その他の手段を含む。モデム１７２は内部にあっても外部にあってもよく、ネットワーク・インタフェース１７０又は他の適宜の機構を介してシステム・バス１２１と接続される。ネットワーク環境においては、コンピュータ１１０に関して図示されたプログラム・モジュール又はその一部が遠隔メモリ記憶装置に記憶され得る。例えば、図１はメモリ装置１８１に常駐するものとしてリモート・アプリケーション・プログラム１８５を示しているが、これに限定されない。理解されるように、図示のネットワーク接続は例示であり、コンピュータ間に通信リンクを確立する他の手段を用いることができる。
【００３０】
コンピュータ１１０の他の多くの内部構成要素が図示されていないけれども、当業者には理解されるとおり、こうした構成要素及び内部接続は周知である。更に、コンピュータ１１０の内部構造に関係する追加の詳細は、本発明との関連では開示不要である。
【００３１】
コンピュータ１１０がターンオン又はリセットされると、ＲＯＭ１３１に記憶されたＢＩＯＳ１３３はハードディスク・ドライブ１４１からのオペレーティング・システム又はその必要部分をＲＡＭ１３２にロードするよう処理ユニット１２０に命令する。オペレーティング・システム１４４として図示された、オペレーティング・システムのコピーがＲＡＭ１３２にロードされると、処理ユニット１２０はオペレーティング・システム・コードを実行して、オペレーティング・システム１３４のユーザー・インタフェースに関連したビジュアル要素をモニタ１９１上に表示させる。典型的には、ユーザーがアプリケーション・プログラム１４５を開くと、そのプログラム・コード及び関連データがハードディスク・ドライブ１４１から読み出され、その必要部分がＲＡＭ１３２にコピーされる。このコピーされた部分は図１に参照番号１３５で表されている。
【００３２】
前述のとおり、本発明の実施の形態は、データ・マイニング技術を用いてオンライン会話（例えば、インスタント・メッセージング・セッション）のコンテンツを分析するシステム及び方法、及び、こうした分析の結果を用いて関連広告コンテンツ及び／又は他の関連情報を検索して表示するシステム及び方法に関するものである。図２に目を転じると、本発明の実施の形態に係る、オンライン会話コンテンツ分析と、広告コンテンツ及び／又は他の関連情報の検索とのための全体的システム・アーキテクチャを示すブロック図が示されており、全体的なシステム・アーキテクチャは参照番号２００で指示されている。
【００３３】
システム２００は、元のオンライン会話コンテンツ・ストリーム２１０（例えば、インスタント・メッセージング・セッションのコンテンツ）を受け取ると、単語間の分節個所を検出し、これらの分節個所を用いて単語列を画定するための分節個所コンポーネント２１２を備える。分節個所コンポーネント２１２は、英語よりも分節個所が明確に構造化されてはいないフォーマットを有する言語に特に有用である。また、システム２００は、単語列の単語を標準化する、すなわち、単語からそれぞれの基語を求めるための取り出しコンポーネント２１４を含む。さらに、システム２００は、ストップ・ワード、すなわち、オンライン会話の話題にとって重要ではない単語を識別して単語列から除去するストップ・ワード除去コンポーネント２１６を含む。一般に、ストップ・ワードは、例えば、会話において極めて普通に用いられるので、任意の特定の話題に対するユーザーの興味を正確には示さない単語である。典型的には、ストップ・ワードは所定のリストによって提供され、取り出された単語列と所定のリストとの比較によって識別される。
【００３４】
また、システム２００は、元のオンライン会話からキーワードを抽出し、抽出されたキーワードと複数のリストとを比較して一致を決定するための会話キーワード抽出コンポーネント２１８を備える。こうして、会話キーワード抽出コンポーネント２１８は、抽出されたキーワードとの比較のための広告キーワード・リストを記憶した広告データベース２２４と、抽出されたキーワードとの比較のための情報キーワード及びユーザー意図トリガのリストを記憶した情報データベース２２５と、ストップ・ワード除去コンポーネント２１６とから入力を受け取る。
【００３５】
また、会話キーワード抽出コンポーネント２１８は抽出されたキーワードを３つのカテゴリ、すなわち、ユーザー意図キーワード２１８Ａ、広告選択キーワード２１８Ｂ及び関連情報選択キーワード２１８Ｃのうちの１つ以上のカテゴリに類別する。ユーザー意図キーワード２１８Ａは、特定の話題に対するユーザーの特別の興味を識別し、典型的には所定のトリガ語又は句に後続するキーワードである。例えば、ユーザーが句「I’d like to buy a jaguar.」（私はジャガーを買いたい。）を入力した場合、単語「jaguar」は句「I’d like to buy」に後続するのでユーザー意図キーワードとして特徴付けられる。ユーザー意図キーワード２１８Ａをトリガする単語又は句は、典型的には、所定のリストによって提供され、次いで、ユーザー意図キーワード２１８Ａはシステム２００のストップ・ワード除去コンポーネント２１６から入力された単語列と所定のリストとの比較によって識別される。ユーザー意図トリガのリストは図示の情報データベース２２５に記憶され、又は、所望であれば、別個のデータベースに記憶され得る。
【００３６】
また、ユーザー意図キーワード２１８Ａは、ユーザー・プロフィール情報２３０及び／又はユーザー挙動情報２３２が利用可能であれば、これらの情報に基づいて決定されてもよい。例えば、ユーザーが過去３０日に行ったオンライン会話の大部分において単語「jaguar」に言及したならば、この単語はユーザー意図キーワードとして特徴付けられる。ユーザー意図キーワード２１８Ａは、会話上の無目的な興味より以上のものを持つように見える単語のリストを識別するよう意図される。
【００３７】
広告選択キーワード２１８Ｂは、広告データベース２２４に記憶された１つ以上の広告キーワード・リストと比較されるとき、該リスト上の単語と一致するキーワードである。特定のキーワードはユーザー意図キーワード２１８Ａであり且つ広告選択キーワード２１８Ｂであり得る。
【００３８】
関連情報選択キーワード２１８Ｃは、情報データベース２２５に記憶された１つ以上の情報キーワード・リストと比較されるとき、該リスト上の単語と一致するキーワードである。特定のキーワードは、ユーザー意図キーワード２１８Ａであり且つ関連情報選択キーワード２１８Ｃであっても、広告選択キーワード２１８Ｂであり且つ関連情報選択キーワード２１８Ｃであっても、ユーザー意図キーワード２１８Ａであり広告選択キーワード２１８Ｂであり且つ関連情報選択キーワード２１８Ｃであってもよい。典型的には、会話キーワード抽出コンポーネント２１８において抽出されたキーワードは、１つ以上のこうしたカテゴリに類別される。特に、ユーザー意図キーワード２１８Ａは、典型的には、広告選択キーワード２１８Ｂと関連情報選択キーワード２１８Ｃとのうちの少なくとも１つとして類別される。
【００３９】
さらに、システム２００は、会話キーワード抽出コンポーネント２１８から抽出された広告選択キーワード２１８Ｂ及び／又は関連情報選択キーワード２１８Ｃの用語頻度・逆ドキュメント頻度（ＴＦ／ＩＤＦ）値を計算するためのＴＦ／ＩＤＦスコア計算コンポーネント２２０を備える。その後、この値は、後に詳述するように、最高のスコアを持つキーワードが関連広告コンテンツ及び／又は他の関連情報を検索するときに用いられるように、キーワードのスコアを他のキーワードとの比較で求めるために使用される（当業者であれば理解するように、ＴＦ／ＩＤＦは、関連性によってドキュメントのランク付けをするためのテキスト情報検索に用いられる標準技術である）。
【００４０】
加えて、システム２００はユーザー意図再加重コンポーネント２２２を備える。ユーザー意図キーワード２１８Ａは、無目的な会話において用いられている他のキーワードよりも大きな興味をユーザーが持っているように見えるキーワードであるから、後に詳細に説明するように、ユーザー意図キーワード２１８Ａには、広告コンテンツ及び／又は有用情報がどの単語に基づいて選択されて表示されるかを決定する際に大きな重みが与えられる。ユーザー意図再加重コンポーネント２２２は、会話キーワード抽出コンポーネント２１８から抽出されたユーザー意図キーワード２１８ＡのリストとＴＦ／ＩＤＦスコア計算コンポーネント２２２から入力された、スコアの付けられた広告選択キーワード及び関連情報キーワードとを比較して、ユーザー意図キーワード２１８Ａ及び広告選択キーワード２１８Ｂとして現れるキーワードと、ユーザー意図キーワード２１８Ａ及び関連情報選択キーワード２１８Ｃとして現れるキーワードとに対して追加の加重を提供する。１つの実施の形態においては、ユーザー意図キーワード２１８Ａは１．０より大きい値に加重される。
【００４１】
さらに、システム２００は、話題の変更の検出に基づいて、抽出されたキーワードを再加重するための話題変更検出・再加重コンポーネント２２６を備える。話題変更検出・再加重コンポーネント２２６の目的は、元のオンライン会話コンテンツ・ストリームが複数の話題を含むことに適応することである。
【００４２】
さらに、システム２００は、抽出され加重された広告選択キーワードに最も良く一致する広告キーワードに関連する広告コンテンツ（例えば、１つ以上の広告）を検索するための広告コンテンツ検索コンポーネント２２８を備える。広告コンテンツ検索コンポーネント２２８は、利用可能であれば、広告データベース２２４からの（広告キーワード・リスト及び／又はクリックスルー統計や貨幣化値等の形の）入力、ユーザー・プロフィール２３０及び／又はユーザーの挙動２３２に関する情報、並びに話題変更検出・再加重コンポーネント２２６からの出力を受け取る。
【００４３】
さらに、システム２００は、元のオンライン会話コンテンツ・ストリーム２１０と関連して広告コンテンツ検索コンポーネント２２８から検索された広告コンテンツを慣用のコンピュータ・モニタ等の適宜の視認装置２３６に表示する広告コンテンツ表示コンポーネント２３４を備える。
【００４４】
さらに、システム２００は、抽出され加重された関連情報選択キーワードと最も良く一致する関連情報選択キーワードと関連する関連情報（例えば、辞書定義又は追加の情報へのリンク）を検索するための関連情報検索コンポーネント２３８を備える。関連情報検索コンポーネント２３８は情報データベース２２５からの（情報キーワード・リストの形の）入力と、話題変更検出・再加重コンポーネント２２６からの出力とを受け取る。
【００４５】
さらに、システム２００は、元のオンライン会話コンテンツ・ストリームと関連して関連情報検索コンポーネント２３８から検索された関連情報を適宜の視認装置２３６（例えば、慣用のコンピュータ・モニタ等）に表示する関連情報表示コンポーネント２４０を備える。
【００４６】
それぞれのこうしたシステム・コンポーネントによって実行される機能を、図３Ａ及び図３Ｂに示す方法に関して以下に一層詳細に説明する。
【００４７】
適宜の視認装置における表示のための広告コンテンツは、本発明の実施の形態にしたがって、広告コンテンツ提供者（例えば広告主）への収益が最大になるよう選択される。これは重要な問題である。一方、ユーザーがコンテンツをクリックして更なる情報にアクセスし及び／又は購入を完了する機会を増すよう、ユーザーが最も興味を持つ広告コンテンツを選択することが望ましい。他方、広告キーワードに基づいて最高の貨幣化値を提供する広告コンテンツが望ましい。これら２つの目的は相容れないことが多く、両者間のバランスを取ることにより、生じ得る最も効率的な広告が提供される。
【００４８】
統計的平均において最大の収益をもたらし、可能な最も効率的な広告を提供するよう、以下の確率的な公式は、上記の影響因子を統合し、必然的にそれらの間のバランスを取る。その目的は、統計的な意味での貨幣化値（予測値）を最大にする広告コンテンツを選択することである。オンライン会話においては、ユーザー入力は動的であって、或る時間間隔で（例えば１５分毎に）又は文章毎に増大するので、広告又は広告のリストは、平均（予測された）貨幣化値を最大化するよう設計された確率モデルにしたがって選択される。数学的には、これは以下の目的関数によって表される。
【００４９】
【数１】
2008541267.tif 000003
ただし、Ａは広告を表し、Ｗは広告語を表し、Ｖはオンライン会話ストリームのコンテンツを表し、Ｕはユーザーを表し、Ｃはユーザーが表示された広告上でクリックスルーしたか否かを表し、ＭＣは広告がクリックスルーされた場合（Ｃ＝真、クリックスルー）又はされなかった場合（Ｃ＝偽、痕跡）の、対（Ａ、Ｗ）に対する貨幣化値を表す。
【００５０】
この目的関数は
【００５１】
【数２】
2008541267.tif 000004
へ拡張することができる。ただし、Ｉはユーザーが広告のコンテンツに興味を持つか否かを表し、ＲＶは広告語が元のオンライン会話ストリームに関連するかどうかを表し、ＲＵはユーザーが広告語に履歴的興味を持つか否かを表す。
【００５２】
上記の同時確率配分は
【００５３】
【数３】
2008541267.tif 000005
へ拡張される。ただし、それぞれの項は、異なるソースからの情報を表す。
【００５４】
【数４】
2008541267.tif 000006
は、広告語Ｗがオンライン会話Ｖに関連する確率を表し、図２のキーワード抽出コンポーネント２２４によって提供される。厳格な確率の代わりに、ＴＦ／ＩＤＦのような普通の確率的関連性手法を組み込むことができる。
【００５５】
【数５】
2008541267.tif 000007
は、ユーザーが（現在の興味から独立した）キーワードに一般的な興味を持つ確率を表す。この情報は、利用可能であれば、ユーザー・プロフィール２３０及び／又はユーザー挙動２３２（図２）から利用可能である。当業者には理解され評価されるところであるが、ユーザー・プロフィールとユーザー挙動のうちの一方又は両方が利用可能でないならば、このコンポーネントは同時確率配分から除去される。全部のこうした変動は本発明の範囲内にあるものとする。
【００５６】
【数６】
2008541267.tif 000008
は、ユーザーが広告のコンテンツに興味を持つ確率を表す。これの目的は、ユーザーの履歴的興味ＲＶと（現在のオンライン会話ＲＵによって表される）ユーザーの一時的な興味とを統合することである。
【００５７】
【数７】
2008541267.tif 000009
は、ユーザーが広告のコンテンツに興味を持つか否かを考慮して、ユーザーが広告をクリックする確率を表す。この情報は、（図２の広告データベース２２４に記憶された）広告のクリックスルー統計と、（図２の）ユーザー・プロフィール２３０及び／又はユーザー挙動情報２３２とから利用可能である。これは、広告のコンテンツに興味を持たないユーザーでさえ（広告がどれだけ魅力的に設計されているかに依存して）クリックし得ること、及び、ユーザーは興味を持っているにもかかわらず広告をクリックするとは限らないことを反映している。
【００５８】
図３Ａ及び図３Ｂに目を転じると、本発明の実施の形態にしたがって、データ・マイニング技術を用いてオンライン会話のコンテンツを分析し、該分析の結果を用いて関連広告コンテンツ及び／又は他の関連情報を検索して表示する方法が図示され、参照数字３００で指示されている。最初に、ブロック３１０で示すように、元のオンライン会話コンテンツ・ストリームが受け取られてシステムに入力される。その後、ブロック３１２に示すように、オンライン会話コンテンツ・ストリームにおける単語間の分節個所が検出され、単語列を画定するために利用される。次いで、単語列が標準化される。すなわち、単語からそれぞれの基語が求められる。これはブロック３１４に示される。その後、図ロック３１６に示すように、ストップ・ワード、すなわちオンライン会話の話題にとって重要でない単語が単語列から除去される。
【００５９】
その後、ブロック３１８に示すように、除去済みの単語列が会話キーワード抽出コンポーネント（図２の２１８）に入力される。次いで、元のオンライン会話コンテンツ・ストリームに関連するキーワードが抽出され、ユーザー意図キーワード、広告選択キーワード及び／又は関連情報選択キーワードのうちの１つ以上のキーワードとして類別される。これはブロック３２０に示される。
【００６０】
次に、ブロック３２２に示すように、広告キーワード及び有用情報キーワードが、１つ以上のリストのキーワードと比較される。図２に戻ると、広告選択キーワードは、広告データベース２２４に記憶された１つ以上のリストの広告キーワードと比較され、有用情報選択キーワードは、情報データベース２２５に記憶された１つ以上の情報キーワード・リストと比較される。
【００６１】
会話キーワード抽出コンポーネント（図２の２１８）はキーワードを抽出して類別し、その抽出したキーワードをキーワード・リストと比較するばかりでなく、広告キーワード及び関連情報キーワードを元のオンライン会話コンテンツ・ストリーム（図２の２１０）に関連したキーワードと一致させる。これはブロック３２４に示される。その後、キーワード一致には、ブロック３２６に示すように、スコア（すなわち、ＴＦ／ＩＤＦスコア）が与えられる。
【００６２】
その後、ブロック３２８に示すように、ユーザー意図に基づいて、キーワードが再加重される。同時に又はその後、ブロック３３０に示すように、キーワードが話題変更検出・履歴情報に基づいて再加重される。これは、元のオンライン会話コンテンツ・ストリーム（図２の２１０）が複数の話題を含むことに適応するためである。
【００６３】
オンライン会話においては、ユーザー入力は、表示されている広告コンテンツ及び／又は他の関連情報の継続的な関連性を維持するよう、動的であって増大するので、広告コンテンツと他の関連情報とは一定の速さで更新される。つまり、キーワード抽出コンポーネントは、話題の終了まで待つのではなく定期的に、例えば１５分毎に又は文章毎に、キーワードを抽出するのが好ましい。こうして、従来のキーワード抽出方法と比較して、本発明の方法は「履歴特性」を利用するものであり、以前に入力されたセグメントから抽出されたキーワードを用いて、現在の入力セグメントの抽出を支援する。話題変更検出及びそれに基づくキーワード再加重については、以下、図４と関連して更に詳述する。
【００６４】
図４において、話題変更検出及びそれに基づくキーワード再加重のための方法が図示され、参照数字４００で指示されている。最初に、ブロック４１０に示すように、現在のキーワード候補ベクトルを受け取り、ブロック４１２に示すように、現在の話題関連性スコアが計算される。これを達成するために、履歴情報を用いて話題変更を検出する。キーワード・ベクトルは、オンライン会話ストリームにおける複数個の以前の入力セグメント（例えば４つの以前の入力セグメント）に対して生成されて記憶される。その後、ブロック４１４に示すように、これらの履歴キーワード・ベクトルが検索され、現在のキーワード候補ベクトルに加算される。その後、ブロック４１６に示すように、現在の入力セグメントと以前の入力セグメントとの間の混合話題関連性スコアが計算される。
【００６５】
その後、現在の入力セグメントが以前の入力セグメントと同じかどうかが決定される。これはブロック４１８に示される。現在の入力セグメントが以前の入力セグメントとの間の混合話題関連性スコアが第１の閾値ａ１（例えば０．０００４）よりも大きいならば、現在の入力セグメントは以前の入力セグメントと同じとみなされる。このシナリオにおいては、履歴キーワード・ベクトルは、第１の重みｗ１（例えば０．９）を用いて現在のキーワード候補ベクトルとともに古くされる。これはブロック４２０に示される。その後、ブロック４２４に示すように、また、一層詳細に後述するように、再加重された混合キーワード・ベクトルはキーワード選択並びに広告及び／又は他の関連情報の検索のために使用される。
【００６６】
現在の入力セグメントと以前の入力セグメントとの間の混合話題関連性スコアが第１の閾値ａ１よりも小さいが第２の閾値ａ２（ａ１<ａ２であり、例えば０．０００１、）よりも大きい場合、現在の入力セグメントは以前の入力セグメントとやや同じとみなされる。このシナリオにおいては、履歴キーワード・ベクトルは第２の重みｗ２（ｗ２<ｗ１であり、例えば０．５）を用いて現在のキーワード候補ベクトルとともに古くされる。これはブロック４２２に示される。その後、ブロック４２４に示すように、混合キーワード・ベクトルはキーワードの選択並びに広告コンテンツ及び／又は他の関連情報の検索のために使用される。これについては一層詳細に後述する。
【００６７】
混合話題関連性スコアが第２の閾値ａ２よりも小さい場合、現在の入力セグメントは以前の入力セグメントとは相違するとみなされ、ブロック４２６に示すように、履歴キーワード・ベクトルはリセットされる。このシナリオにおいては、その後、ブロック４２８に示すように、また、一層詳細に後述するように、現在のキーワード・ベクトルはキーワードの選択並びに広告コンテンツ及び／又は他の関連情報の検索のために使用される。
【００６８】
一層詳細に後述するように、その後、現在のキーワード・ベクトルと再加重されたキーワード・ベクトルとのうちの適切なキーワード・ベクトルに基づいて、キーワードが選択され、広告コンテンツ及び／又は他の関連情報の検索のために利用される。これはブロック４３０に示される。
【００６９】
図３Ｂに戻ると、その後、現在のキーワード・ベクトルと再加重されたキーワード・ベクトルとのうちの適切なキーワード・ベクトルを用いて、広告コンテンツ検索コンポーネント（図２の２２８）の問い合わせを生成する。これはブロック３３２に示される。
【００７０】
例えば、有料サーチ（入力はサーチ・エンジンのユーザーによる問い合わせである）のために設計された既存の広告コンテンツ検索コンポーネントの再利用を可能にするため、又は、既存のコンポーネントのランク付け機能と良好に統合するために、修正コンテンツ記述子の型式を単純化することが望ましい。詳しさと単純化のレベルが異なる３つの型式の修正コンテンツ記述子について後述する。
【００７１】
第１に、修正コンテンツ記述子は複数のスコア付けされたキーワードを含み得る。この表現により、上で検討した最適化基準が完全に実現される。しかし、従来の広告コンテンツ検索コンポーネントは、複数のキーワード仮説を許容するばかりでなく確率を既存のランク付け機能に正しく組み込むように、設計又は再設計されることが必要である。この表現においては、広告語ＷＢＥＳＴの組みと該組の各Ｗに対するスコア
【００７２】
【数８】
2008541267.tif 000010
が利用可能である。最適広告コンテンツは式
【００７３】
【数９】
2008541267.tif 000011
によって記述される。
【００７４】
第２に、修正コンテンツ記述子はスコアなしの複数のキーワードを含み得る。この僅かに修正された形においては、
【００７５】
【数１０】
2008541267.tif 000012
にしたがってトップランクの広告キーワードを選択し、次いで
【００７６】
【数１１】
2008541267.tif 000013
を１．０に量子化することによって、どの広告キーワードがオンライン会話ストリームに関連するかについて、キーワード抽出及び話題変更検出段階においてハード・デシジョンが行われる。広告コンテンツ検索コンポーネント（図２の２２８）の内部で処理された確率項との詳細な相互作用は無視され、こうして、複数のキーワードにスコアが与えられる場合よりも適切でない貨幣化値が求まることになる。
【００７７】
第３のアプローチにおいては、混合コンテンツ記述子は最善のキーワードのみを含む。この更に間純化された形においては、１つのキーワードが提供されるだけである。一般に、この形は、有料サーチの応用に対して設計された従来の広告コンテンツ検索コンポーネントと両立可能であるが、この方法は最適な平均貨幣化値をもたらすものではない。
【００７８】
上記の修正コンテンツ記述子のそれぞれ又はそれらの組み合わせは、ここで説明された方法のために利用できるものであり、こうした全部の変形は本発明の範囲内にあるものとする。
【００７９】
続けて図３を参照すると、その後、ブロック３３４に示すように、修正コンテンツ記述子に基づいて、関連広告コンテンツが選択されて検索される。その後、ブロック３３６に示すように、検索された広告のコンテンツがオンライン会話コンテンツ・ストリーム（図２の２１０）に関連して表示される。
【００８０】
広告コンテンツ検索コンポーネント（図２の２２８）への問い合わせに関して同時に又は順次に、ブロック３３８に示すように、有用情報検索コンポーネント（図２の２３８）も問い合わせされる。その後、ブロック３４０に示すように、有用情報（例えば、辞書定義、キーワードに関係する追加情報へのリンク等）が情報データベース（図２の２２５）から検索される。次いで、ブロック３４２に示すように、有用情報がオンライン会話ストリームに関連して表示される。普通の単語の定義を表示することは、ユーザーにとって有用でないので、こうした単語は、有用情報検索コンポーネントへの問い合わせがなされる前に除去されることが好ましい。また、最初の品詞属性が名詞でない単語も問い合わせの前に除去されることが好ましい。１つの実施の形態においては、検索情報はオンライン会話ウィンドウの右側に表示される。この実施の形態は図５に示される。
【００８１】
図５は、本発明の実施の形態にしたがって、広告コンテンツに関連して、オンライン会話のコンテンツに関係する広告コンテンツ及び／又は他の情報を表示するためのユーザー・インタフェースの例示のスクリーン・ショットであり、このユーザー・インタフェースは参照数字５００で指示されている。ユーザー・インタフェース５００は、ジョン・ドウとマーク・スミスとの間のオンライン会話のコンテンツが表示されているオンライン会話ウィンドウ５１０を含む。また、ユーザー・インタフェース５００はオンライン会話ウィンドウ５１０の右側に、検索されたコンテンツの表示エリア５１２を含む。検索されたコンテンツの表示エリア５１２は、マーク・スミスがオンライン会話において単語「volcano」（火山）を用いたのに応答して単語「火山」の辞書定義が表示されている関連情報表示エリア５１６を含む。検索されたコンテンツのエリア５１２は、また、火山及び／又は地理学一般に関係する複数の広告が表示されている広告コンテンツ表示部５１４を含む。このように、検索されたコンテンツの表示エリア５１２に表示される全部の情報は、ジョン・ドウとマーク・スミスとの間のオンライン会話のコンテンツに応答して提供される。
【００８２】
当業者であれば理解し評価するとおり、図示のユーザー・インタフェース５００は単なる例として示されているだけであって、オンライン会話のコンテンツに応答して広告コンテンツ及び／又は他の関連情報が提供される任意のユーザー・インタフェースを用いることができ、本発明の範囲内にあるものとする。例えば、検索されたコンテンツは、オンライン会話ウィンドウの右側に表示されるのに加えて、オンライン会話ウィンドウの左側、オンライン会話ウィンドウの下側、又はそれらの任意の組み合わせの位置に表示されることができる。
【００８３】
理解されるように、本発明は、データ・マイニング技術を用いてオンライン会話コンテンツの内容を抽出して要約し、抽出した内容による、実時間での関連広告コンテンツ及び／又は有用情報の検索及び表示を許容する。すなわち、本発明は、オンライン会話のコンテンツを広告コンテンツ及び／又は有用情報と一致させる。オンライン会話のコンテンツはテキスト・マイニング技術によって生成される。広告のコンテンツは同じ方法で、又は広告主から提供されるキーワード／コンテンツによって生成される。本発明は、任意のオンライン会話（例えば、インスタント・メッセージング・セッション）のテキストに対して適用されることができる。
【００８４】
本発明を特定の実施の形態に関係させて説明してきたが、こうした実施の形態は全ての点で例示であって限定的ではない。代替の実施の形態は、本発明がその範囲から逸脱することなく関係する技術分野の通常の技術者にとって明らかであろう。
【００８５】
上で記載したところから分かるとおり、本発明は、システム及び方法にとって明白且つ固有の利点と共に、前述の全部の目標及び目的を達成するようになされている。理解されるように、或る種の特徴及びサブコンビネーションも有用であり、他の特徴やサブコンビネーションを参照することなく採用され得る。これは請求項によって熟慮されており、請求項の範囲内にある。
【図面の簡単な説明】
【００８６】
【図１】本発明を実施する際に用いるのに好適な例示のコンピューティング環境のブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る例示のシステムの概略図である。
【図３Ａ】データ・マイニング技術を用いてオンライン会話（例えばインスタント・メッセージング・セッション）のコンテンツを分析し、該分析の結果を利用して関連広告コンテンツ及び／又は他の関連情報を検索して表示する、本発明の実施の形態に係る方法を示すフロー図である。
【図３Ｂ】データ・マイニング技術を用いてオンライン会話（例えばインスタント・メッセージング・セッション）のコンテンツを分析し、該分析の結果を利用して関連広告コンテンツ及び／又は他の関連情報を検索して表示する、本発明の実施の形態に係る方法を示すフロー図である。
【図４】履歴情報及び話題変更検出に基づいてキーワードを再加重する、本発明の実施の形態に係る方法を示すフロー図である。
【図５】オンライン会話のコンテンツと関連して、該コンテンツに関連する広告コンテンツ及び／又は他の情報を表示するための、本発明の実施の形態に係るユーザー・インタフェースの例示的なスクリーン・ショットである。
【図１】
2008541267.tif 000014
【図２】
2008541267.tif 000015
【図３Ａ】
2008541267.tif 000016
【図３Ｂ】
2008541267.tif 000017
【図４】
2008541267.tif 000018
【図５】
2008541267.tif 000019