(57)【要約】本発明は、地理的に離れた複数の通信ノード、通常は無線ノード／アクセスポイント（ＡＰ）からなるテッセレーションネットワーク内に、特定の時間において特定の場所にいるユーザとやりとりする状況適応型サーチエンジンを提供する。このサーチエンジンは、ユーザの位置と時間に基づいて、そのユーザの位置と時間に密接に関連するサイト固有の情報を配送する。一実施形態として、このサーチエンジンは、ユーザがラップトップコンピュータ、ＰＤＡ、又は携帯電話のような無線装置を使用してサーチエンジンに対してクエリを作成したときに、そのユーザが位置するノードのアドレスを関連付ける。クエリにより、サーチエンジンは、そのユーザの適切な場所及び時間に適合する情報項目／ウェブサイトに重点をおいてデータベースをサーチする（サーチエンジンによって索引付けされ、それによってアクセス可能な情報リソースの大きなアレイの中から）。特定の幾つかの無線ノードは、情報探索者の物理的環境を識別し、その特色を調べるための、都会環境や人口密度の高い他の環境（例えば、大学のキャンパスや公共施設など）における区画の（多角形のような）空間集約単位とみなされる。
2008507792.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
装置を有するクライアントによって発行された検索クエリに基づいて、背景状況に適合する情報を生成する方法であって、
複数の空間集約単位の中から現在の空間集約単位を識別するとともに、前記装置が前記検索クエリを配送する相対時間を識別するステップと、
各情報ブロックが、クライアントの背景状況に関係し、前記空間集約単位及び前記相対時間にも更に関係する背景状況を有する、情報ブロックのコーパスを得るステップと、
前記情報ブロックの背景状況と、前記クライアントの現在の空間集約単位及び前記相対時間の背景状況との間の類似性に基づいて、前記情報ブロックのコーパスに関連スコアを割り当てるステップと、
割り当てられた前記関連スコアに基づいて前記情報ブロックをソートするステップと
からなる方法。
【請求項２】
前処理状況において前記情報ブロックのコーパスに１以上のフィルタを適用し、前記クライアントの所与の背景状況に明らかに適用することができない情報ブロックを最初に削除することによって、動作の効率を高めるステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
所定の論理的順序に従って、且つ、前記関連スコアに関連するランキングに基づいて、前記情報ブロックのリストを前記装置のブラウザ上に表示するステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記表示するステップは、前記情報ブロックのうちの少なくとも１つに関連する関連ウェブサイトにリンクすることを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記表示するステップは、相互に関係する情報ブロックを関連付け、前記情報ブロックをリスト表示することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記割り当てるステップは、前記クライアントの現在の空間集約単位及び前記相対時間の背景状況に関連するベクトルを、前記情報ブロックのそれぞれに関連するベクトルに加算することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
ネットワーク無線セルに対応する分割された多角形の「プル」力の表現に基づいて、物理空間を表現する方法であって、
前記セルのうちの所与の１つにおける人の行動及び意思のパターンモデルを時間の関数として得るステップと、
時間の関数のような行動意思に関して前記セルのコーパスを表わす（ａ）統計データ、及び（ｂ）１以上の変数からなる一定のベクトルからなるデータタイプ及び文法を形成するステップと
からなる方法。
【請求項８】
各ブロックに関連する人の行動及び意思の「プッシュ」パターンに基づいて、情報ブロックを表現することを更に含み、
所与のセル内の人の行動及び意思のパターンモデルを時間の関数として得るステップと、
行動目的について前記セルのコーパスを表わす（ａ）統計データ、及び（ｂ）１以上の変数からなる一定のベクトルからなるデータタイプ、及び文法を形成するステップと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
ＳＡＵの「プル」力と、情報キーの「プッシュ」力との間の種々の比較を表わすとともに、該比較を行うための拡張可能な文法、又は言語を提供することを更に含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
最良の一致の初期リストにスコア、値、及び絞込みを割り当てることを含む、クライアントが置かれた状況と、クライアントへ配送することが可能な複数の情報との間の最良の一致のリストを生成することを更に含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
限界量の横方向への選択肢を有し、更に垂直情報キーをリンクするユーザに見られる認識的選択論に基づいて、前記最良の一致のリストを絞り込むことを更に含む、請求項１０に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
[発明の分野]
本発明はサーチエンジンに関し、詳しくは、コンテキスト（背景状況）に応じた制限を使用してサーチ結果をフィルタリングするサーチエンジンに関する。
【背景技術】
【０００２】
[背景情報]
状況適応型コンピュータシステム
「Ｃｏｎｔｅｘｔｅｒｅ」とは、「まとめて１つに編成する」ことを意味するラテン語の動詞である。人が互いに話をするときに交わされるやりとりには、ボディランゲージやアイコンタクトといった多数の暗黙のメッセージが含まれる。また、混雑した地下鉄の車両や事務所のような物理的環境は、特定の建築空間の中で発生する考えや会話を暗黙的に知らせる性質を生来的に有している。情報探索行為は、背景状況を有する会話から開始される。情報探索の際に、情報探索者の背景状況を注意深く調べることによって、情報のフィルタリングに役立つ合図を得ることが出来る。
【０００３】
インターネットディレクトリ上のエコロジーに関する情報を閲覧するとき（情報探索者は通常、ワールド・ワイド・ウェブ（単に「ウェブ」と呼ぶこともある）を介してその情報にアクセスする）、直ぐに問題になるのは、必要なデータの検索である。インターネット上で得られる大量のデータは大量の新しい情報をクライアントに提供するが、パターンを認識し、情報を環境に結び付ける人間の能力は、それとともに増大してはいない。したがって本発明は、所与の空間的又は時間的な背景状況に密接に関連する情報をクライアントに提供することにより、クライアントが情報を即座に解釈し、最小限の曖昧さで判断できるようにすることを目的とする。この目的は、ウェブを利用して曖昧なデータを探すことではなく、ウェブを利用して周囲の背景状況に適用することが可能なデータを提供し、毎日の判断に役立てることにある。したがって、大局的見地としては、データを論理グループに分けて提供し、比較や複数の変数を必要とする判断を迅速に実行できるようにすることである。
【０００４】
紙のページは、過去に著者が作成した文章を含み、その文章は、現在の人々によって読まれる。したがって、著者と読者の間には、時間的にも場所的にも隔たりがあるため、両者の関係は一種の解離である。すなわち、文章はその本来の背景状況とは常に隔たりがある。ウェブの中ほど、この解離が深刻な場所はない。著者の読者は大概不明である。すなわち、ウェブページの読者は、事実上、どのような言語を話すことも、どのような国に住んでいることもあり、そして何歳でもありうる。
【０００５】
そこには「読者」という決まった像が存在せず、「背景状況」という概念が完全に失われているため、会話の交換は存在しない。ウェブという構造は、近年多様な読者の形を可能にしているため、この「不明性」は、情報交換の際に問題となる。その国特有の言語での会話の下地となる常識の形を推測することが可能な技術が、強く望まれている。なぜなら、常識は、その性質として、会話の際に両者によって暗黙的に解釈されるからである。情報探索者の物理的環境に密接に関連し、場合によっては探索者の意思にも密接に関連するコンテンツを自動的に提示するサーチ方法が必要とされている。
【０００６】
従来のサーチ技術
ウェブ上での情報探索行為は現在、ヒューマン／コンピュータの分野において非常に頻繁に行われる行為である。ウェブは大量の情報として閲覧され、現在、ウェブのナビゲートに利用可能な多数の機器が販売されている。例えば、ウェブサイトをその種類やエキスパートリストによって分類するサーチエンジン、ポータルなどがある。
【０００７】
ＧｏｏｇｌｅやＡｓｋＪｅｅｖｅｓといった従来の一般利用可能なサーチエンジンは、ユーザから明示的に入力された検索語句（すなわち、「クエリ」）に基づいて、ウェブページへのハイパーリンク（すなわち、「ヒット」）の提供を試みる。クエリは通常、「Ｍｏｎｔｒｅａｌ  ｔｏｕｒｉｓｍ  ｏｆｆｉｃｉａｌ」といった一連の単語からなる。この種のサーチプロセスには、２つの条件が必要となる。第１に、サーチエンジンは、インターネット上の数十億ものウェブページのそれぞれのコンテンツ（すなわち、文章）に関するメタデータのコーパスを保持しなければならない。第２に、ユーザは、サーチエンジンを始動させるためのクエリを作成するために、自分の関心対象を数個のキーワード（すなわち、テキスト）で表現しなければならない。
【０００８】
換言すれば、情報探索者が、テキスト入力によって簡潔に表現することが可能な明確に決まった目的を必ずしも持っていない場合、サーチエンジンはあまり便利ではない。例えば、サーチエンジンはユーザをＭｏｎｔｒｅａｌの公式ウェブサイトに導くが、サーチエンジンは、ユーザがＭｏｎｔｒｅａｌに到着した後、木曜日の夜に楽しむことが可能な活動を提案することはできない。その理由の一つは、従来のサーチエンジンは、多数のサイト固有の探索作業にとって重要な要素であるユーザの背景状況を活用しないからである。
【０００９】
ウェブをナビゲートする他の方法は、Ｙａｈｏｏのウェブディレクトリや、ＦｉｒｓｔＧｏｖ．ｇｏｖ（「合衆国政府の公式ウェブポータル」）等のニッチサイトのように、簡単なアクセスを可能にするためにウェブ上の特定部分の編成を試みるポータルの利用である。両サイトは、いずれも編集され、ユーザに一連の選択肢を与えることにより、便利な論理ツリー構造を形成しようとする。このアプローチは、比較的曖昧な目的しか持たない情報探索者や、対象に関する完全な知識を持たない情報探索者にとって有用である。しかしながらこのアプローチは、期待する情報を見付けるまでに、情報探索者が多数のウェブページを全て読み、多数の選択を行なわなければならないので、多大な労力を要する可能性がある。
【００１０】
ウェブをナビゲートする更に別の方法は、「エキスパート」リスト、すなわち、所与の対象に関するアドバイスを提供することが可能な高い技能を持つと推測される人、又は人々によって編集された情報セットの利用である。そのようなウェブサイトの一つは、Ａｂｏｕｔ．ｃｏｍのオンライン百科事典である。こうしたサイトは、クエリに密接に関連する高品位な情報と、ユーザが訪れることが可能なリンクを迅速に提供することができる。例えば、Ａｂｏｕｔ．ｃｏｍは、「実数」という語句の簡単な定義を提供する際に、「有理数」、「整数」、「自然数」といった類義語へのリンクも一緒に提供する。そのため、ユーザは迅速に横道へと進んだり、引き続き、詳しい定義へと掘り下げたりことができる。その目的は、迅速な比較を行うのに適した情報環境を作成することによって、ユーザが最良の選択を行なえるようにすることである。この最後の情報パラダイムは一般に、「Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｖｉａ  ｑｕａｌｉｔｙ」とみなされることがある。
【００１１】
しかしながら、フーベルマンによるインターネット利用パターンの研究によれば、質問者は非常に迅速に見付けることが可能な明確な情報の好みを持っていること、また、一般に、３回以下のマウスクリックで有用な情報を質問者に提供することが可能なサイトは、それよりもナビゲートが難しいサイトに比べて、繰り返し頻繁に訪問される可能性が遥かに高いことが分かっている。換言すれば、サーチエンジン、ポータル、及びエキスパートリストの成功は、反復利用に基づく情報を質問者に提供する機能に密接に関連する。インターネット上では時間はお金と同じで、僅かな時間も惜しまれる。
【００１２】
フーベルマンの研究は、携帯電話でのインターネット利用が現時点で失敗であるとみなされている理由を理解する上で重要である。人々がデスクトップコンピュータを利用する場合と同じ態様で携帯電話を使用してウェブにアクセスするであろうという当初の予想は、今のところ間違っていることが判明している。ウェブサイトを表示する画面サイズに限界があることに加え、クエリの入力に使用される数字キーボードは比較的小さいので、当然ながら、モバイル環境には、情報を探すための大きな障害が存在する。
【００１３】
また、モバイルユーザの行動環境は、時間的背景状況に特に密接に関連している。例えば、特許技術の調査を携帯電話で行う人は普通はいない。なぜなら、彼らが事務所で行うのはメモを取ることであり、文書を印刷することだからである。モバイルユーザの情報探索環境は、行動の背景状況や時間の判断を行うことが基本的に重要となる場所である。スケールを拡大すれば、サーチエンジンは「情報推薦」パラダイムのための仕組みとみなすことはできないだろうか？その場合、立場は逆であり、人のプライバシーを侵害することなく、情報がクライアントのメタデータプロファイルによってクライアントをサーチしているのではないか。そのとおり。それが、本発明の焦点である。
【００１４】
地理学と選択理論
本発明は、地理情報システム（「ＧＩＳ」）、空間統計学、及び選択理論といった多数の分野からの関連技術による影響を受けた。ＧＩＳモデルで使用される概念である「空間集約単位」とは、建物、郵便番号、地上パーセル、河川、及び国のような物理空間における多角形であり、データベース上では一組の属性を有するエンティティとして表現される。ＧＩＳソフトウェアアプリケーションは、空間の役割のような人工統計学上の情報を表現するために、エンティティ−属性リレーショナルデータベースモデルにおいて例えば郵便番号のような空間集約単位を使用することができる。
【００１５】
空間統計学の分野は、ある地理的背景状況において発生するイベントの分析と確率に関係する。例えば、「狂牛病」異常発生の際の英国の家畜処分の際には、空間統計学を使用して、媒介動物伝染の地理的モデルを時間の関数として作成した。そして、そのモデルを使用して、最良の実施態様で代表的資源を選定し、伝染病の拡散を止めた。本発明は、このような技術の一部を利用して、情報探索パターンを時間と空間の関数として予測するものである。
【００１６】
位置を利用するアプリケーションは一般に、位置の他に仮定や人の意思を利用する状況適応型アプリケーションに比べて、非常に単純にすることができる。厳密に言えば、位置を利用するサービスは、人工知能を利用することはできないが、その仕組みは比較的分かりやすい。一般に、状況適応型アプリケーションは、ユーザの行動意思に大きな注意を払い、当面の一組の選択肢を与えるように設計される。
【００１７】
ウェブコンテンツをサーチする新たなアプローチを作成するために使用されるメカニズムを開発する際には、我々の環境の「常識の意味」を決める２つのアプローチを考慮に入れなければならない。「常識」は単純な物ではない。常識とは、「生活から学んだ多数の規則と例外、性質と傾向、預金残高と小切手に関する苦労して会得した実際的な考え方の広大な社会」である（Ｍａｒｖｉｎ  Ｍｉｎｓｋｙ、「Ｔｈｅ  Ｅｍｏｔｉｏｎ  Ｍａｃｈｉｎｅ」、原案、２００５年）。「常識」を解明する一つの重要なアプローチは、Ｍｉｎｓｋｙによる「心の社会理論」であり、この理論そのものは、ＭＩＴの彼の生徒、Ｐｕｓｈ  Ｓｉｎｇｈによりオープンマインド・プロジェクトとして提唱された（ワールド・ワイド・ウェブのhttp://commonsense.media.mit.eduから入手可能）。オープンマインド・プロジェクトは、「日中は空が青い」といった単純な命題を収集し、それらを大きなデータセットとして編成するものである。
【００１８】
我々が話す言葉を構造化する最も成功した試みは、Ｌｅｎａｎｔ及びＧｕｈａによるＣｙｃ（「サイク」と発音する）マークアップ言語である。このマークアップ言語は、会話の下地となる言外の背景状況を認識するための文法を提供する。Ｃｙｃのウェブサイトによれば、Ｃｙｃは「様式化された常識の有数のサプライヤ」であり、その資金の一部は、国防総省国防高等研究事業局によって出資されている。Ｌｅｎａｎｔの業績は、自然言語処理（ＮＰＬ）に関連する常識の知識を表現可能な処理システムを作成したいという彼自身の望みに端を発している。Ｃｙｃｏｒｐ（サイコープ）は、会話に対する概ね１２個の独立したディメンションがあると判断した。会話の背景状況をそのようなベクトルで表現することにより、背景状況ごとにアサーションを「実質的に拾い出す」ことが可能になる。背景状況を十分に表現することができれば、パズルピースを組み合わせるために、仮説（条件）に基づく理由付けを行うことが可能になる。
【００１９】
Ｃｙｃｏｒｐの「オントロジー工学」は、会話を表現するために複雑な計算を必要とし、物理空間の共有背景状況の問題が比較的単純であるため、Ｃｙｃに比べて少ない数のディメンションと大きな単純さしか必要としない。背景状況プロファイルに必要とされるのは、空間の視覚的現実味（外観と目的）と心理学的特性との両方を考慮に入れ、アーチストによって手早く描かれた風景のような説明文である。この場合も、物理的場所の特色を少数のクイックマークで表現しようと試みるため、印象に重点が置かれる。
【００２０】
いずれの場合も、頻繁に必要とされ且つ背景状況や時間の影響を受けやすい特定の情報に効率よく且つ正確に重点をおく方法をユーザに与え、それによって、ラップトップコンピュータ、携帯電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）等のような種々の現在利用可能な可搬式情報端末、及び／又は無線式情報端末を利用して情報を得られるようにすることが、強く望まれている。このように、こうした装置を使用すれば、それを行う際に過度な不都合をユーザに与えることなく、指定された機能をより完全に達成することが可能である。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【００２１】
［発明の概要］
本発明は、特定時間において地理的に離れた多数の通信ノード（通信ノードは「都会」環境における複数の空間集約単位のうちの幾つかの空間集約単位を規定する）からなるモザイク状ネットワーク内の特定位置にいるユーザとやり取りする状況適応型サーチエンジンを提供することによって従来技術の欠点を克服する。通信ノードは通常、無線ノード／アクセスポイント（ＡＰ）である。このサーチエンジンは、ユーザの場所と時間に基づいて、そのユーザの場所と時間に密接に関連するサイト固有の情報を配送する。一実施形態では、ラップトップコンピュータ、ＰＤＡ、又は携帯電話のような無線機器からサーチエンジンに対してクエリが作成されると、サーチエンジンは、ユーザが位置するノードのアドレスを関連付ける。クエリにより、サーチエンジンは、そのユーザの適当な場所や時間に適合する情報項目／ウェブサイトに重点を置いてデータベースをサーチする（サーチエンジンによって索引付けられ、それによってアクセス可能な情報リソースの大きなアレイの中から）。幾つかの特定の無線ノードは、情報探索者の物理的環境を識別し、その特色を調べるための、都会的環境、又は人口密度の高い環境（例えば、大学のキャンパスや公共施設など）における（多角形のような）区画の空間集約単位のように見える。
【００２２】
一実施形態では、背景状況プロファイルが格納され、更に、イベントに関連する時間の関数として複数のクライアント意向ベクトルが格納されたデータベースが、無線ネットワークに相互接続された状況適応型サーバに設けられる。更に、選択可能な全てのイベントのリストを表わす「都会的」、又は位置的な背景状況プロファイルも設けられる。選択可能なイベントのベクトルとクライアント意向ベクトルは加算され、高スコアな一致と低スコアな一致が作成される。高スコアな一致は階層構造に従ってユーザに提示され、階層構造は、同タイプの複数のイベントのリスト、又は同じ場所若しくは近くの場所で発生するイベント、あるいは特定の時間、現在、及び将来に発生するイベントのリストのような多数の論理的順位を有する場合がある。イベントを表わす情報ブロックのコーパスは一般に非常に大きく、したがって、処理効率を高めるための事前処理として１以上のフィルタが使用され、クライアントの所与の背景状況に対して明らかに適用不可能な情報ブロックは最初に除去される。最終的に得られたイベントリストは、イベントに関するウェブページへのリンクとともに表示され、その際、必要であれば、関連情報やリンク（公共交通機関の運行スケジュール等）も一緒に表示される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
［例示的実施形態の詳細な説明］
動作理論
本発明は、頻繁に行われる情報探索作業を単純化するための状況認識のモデリングの基礎として、認識科学の分野を利用する。本発明は、特定時間における所与の物理的環境の常識を反映するウェブコンテンツの生成を試みる「インテリジェント」アプリケーションを目的としている。例えば、例示的実施形態は、「学生は平日よりも週末の方が自由時間が多い」といった一般常識を使用する。例えば、ＭＩＴの常識計算部門のＭａｒｖｉｎ  ＭｉｎｓｋｙとＰｕｓｈ  Ｓｉｎｇｈの成果によれば、場所と時間に関連する多数の命題をアクセスポイント空間精度で作成することができる。このように、本発明の実施形態は、クライアントの環境には無関係なウェブ上の情報を除外するとともに、クライアントが現在の状況に関連する有用な情報を見つけるのを助ける働きをする。
【００２４】
一実施形態によれば、本発明は、所与の時間におけるサイト固有の都会的空間の機能のような、人々が期待する情報ニーズに関する背景状況認識合図を取得し、エンコードし、解釈するためのフレームワークを提供する。人とコンピュータとの間の情報交換が特定環境における行動の背景状況を反映していれば、クライアントは時間を節約することができ、また、その分野における判断をより良好に行うことができる。このフレームワークは、クライアントの短期的可能性、すなわちウェブサーバのコンテンツの規定に重点を置いた状況適応型ウェブサーバを提供する。したがって、ウェブサーバのコンテンツは、状況に適合したものになる。ワイドエリアネットワークにおいて各無線アクセスポイントの周囲の状況を追跡するために、複数ディメンションの属性モデルが表現される。属性モデルは、イベントを特定の背景状況に適合させるためのイベントの構造化にも使用される。本発明の例示的実施形態のここでの文脈として、「イベント」とは「状況に関する情報」を意味する。例えばイベントは、近所の映画館で何が上演されているかに関する情報や、大学のキャンパスに密接に関連するオンライン辞書のような特定環境に密接に関連するウェブサイトへのリンクであってもよい。本発明のフレームワーク全体は、次の３つの部分から構成される。すなわち、クライアントのブラウザアプリケーション（フロントエンド）と、クライアントの位置及び情報から導出されるデータの状況適応型プロファイル（ミドルウェア）と、イントラネットサーバから提示される後続のコンテンツ（バックエンド）である。
【００２５】
クライアントとウェブとの間のやりとりは、背景状況を認識するウェブの不具合によって、しばしば途絶することがある。場所や時間のデータを収集する際によく問題となるのは、住所、営業時間、及びイベント情報などの単なる個々のデータ片のような変数を互いに適合させるための明確な公式が存在しないことである。画面上の情報の分析には時間とスキルが必要とされ、特に、比較が必要な判断のために情報が個別に表示され、クライアントが短期的な記憶又は速記をしなければならない場合には、時間とスキルが必要とされる。本発明は、水平軸と垂直軸にロジックを適用することにより、特定の情報探索状況に密接に関連する多変量データのツリーを作成する方法を作成する。水平軸のデータは一連の選択肢とみなされ、クライアントは、似たような項目のセットの中から１つの項目（例えば、火曜日の夜のマンハッタンでの観光活動：映画、ブロードウェイ、オフ・ブロードウェイ、コメディショウ等）を選択する。一方、垂直軸のデータは、第２順位の従属変数（例えば、価格、公共輸送手段、開始時間、批評）のようなものである。本発明の全体的考え方は、ユーザの背景状況に密接に関連する情報の配送である。
【００２６】
ウェブ上に背景状況を暗黙的にモデル化する既存の方法は存在せず、クライアントは背景状況に関する情報（例えば、今日が何日か）を各ウェブサイトに頻繁に入力しなければならないため、サイト固有のデータセットの絞込みには大変な労力を要する。判断材料となる正しい量のデータを探し出す作業は非常に退屈なことがあるため、クライアントは、そうした問合せを行わないことを最初に直ぐに学習する。それでも、クライアントの背景状況や身の回りの環境にあるイベント群の下地となる常識を扱うように設計されたイントラネットサーバは、実際には、大雑把で非具体的な質問を返すことがある。
【００２７】
クライアントから見たサイト固有情報の流れの障害は、ネットワークの速度には関係なく、むしろユーザが大量のデータを認識処理し、所望のデータだけを残すようにデータを絞り込むのに要する時間に関係する。その労力は、データ探索行為が意味をなさなくなるほど敷居が高い。なぜなら、データ探索行為においてデータ収集に要する時間が、その利用時間に比べて長くなる可能性があるからである。背景状況合図の「ミドルウェア・バケット」は、クライアントの状況に適用されない情報をフィルタで除去することによってクライアントの時間を節約するだけでなく、短期的時間枠における日々の判断の際に見られる反復的情報探索作業における明示的入力（クリックやタイプ入力）の必要性を低減することによる実用性の提供にも使用される。本発明は、重要な細粒状の情報を触媒の王として提示し、利用可能な選択肢のメニューを提示することによって、モバイル環境において「時間刻み」で行われる短期的判断を補助することを目的とする。本発明の目標はあまり高くはなく、平凡なものであり、例えば、我々が公共輸送手段の「現在」のスケジュールに関する情報をマウスの１クリック以内で得るのを助けたり、我々が訪れる街の金曜の夜に行われる面白い事に関する選択肢を提示したりすることである。こうした目標は、クライアントの状況（情報「プル」のようなもの）と、その種の状況（情報「プッシュ」のようなもの）に密接に関連する情報セットとの両方についてメタデータを構築することによって達成することができる。
【００２８】
本発明に関する疑問は概して次のようなものである：「クライアントの情報探索パターンの中からサイト固有の振る舞いをするパターンを識別する際に、ネットワークのインフラや地理のマークアップはどのような役目をするのか？どのようにしたら、ネットワークインフラを異質な都会の空間に関連する常識モデルを追加する手段にすることができるか？」  クライアントとサーバの間の分解点、すなわち、フロントエンドとバックエンドは、コンピュータ・サイエンスにおいてアイコンのように見える。本発明は、中立的立場の利用及び表現に依存し、例えば、空気やワイヤといった物理的伝送媒体の利用及び表現に依存する。本発明は、物理伝送ノードの位置を注意深く観察し、重複のないロケールに関する推論を行うことにより、クライアントの背景状況を検出する。
【００２９】
本発明の例示的実施形態によれば、ミドルウェア（すなわち、「コンテキストエンジン」）は、目的データ（場所属性と時間属性）を対象データ（行動推定、嗜好パターン、及び認識に関する既存の知識）に結合し、常識ルールを作成することによって、１秒の数分の一の時間内で、コンピュータ生成表現、すなわちクライアントの現在の背景状況のスナップショットを生成し、本発明のサーバによって解釈される文法を有するように設計された「状況適応型プロファイル」を生成する。イントラネットサーバは、特定ＷＡＮ内のクライアントの環境特性に関する情報探索のために特別に設計され、場合によっては、クライアントの状況判断に密接に関連するウェブコンテンツを生成するために、更に何らかの変更が加えられる場合もある。
【００３０】
本発明は、無線ネットワークにおける背景状況に応じた合図を取得、及び処理し、情報をより良好にフィルタリングし、モバイル環境におけるクライアントに渡す方法を提供する。この方法のステップは、無線テッセレーション（すなわち、特定の無線アクセスポイントの範囲に対応する物理的集合）のリレーショナルデータベース上にエンティティ属性モデルを構築することを含む。このエンティティは次の２つの属性部分から構成される。すなわち、第１順位の「微小データ」は、そのままサーバ側のデータベースに渡され、そこで、ロジックベースのルールが実行される。このデータベースは、クライアントの背景状況の属性「従属型」測定基準を更に含む。目的となる命題は、循環時間パターンだけの関数として、クライアントの活動風景に関連する。ここで、「活動風景」という語句は、クライアントの活動変化の短期的可能性を意味する。目的データは、多数対多数で表現された表から導出され、例えば、クライアントに最も近い所にある出発ノードの運行表や営業時間に関するデータのような変数を含む場合がある。
【００３１】
対象となる命題は、サイト固有の行動例外や嗜好相関を含む「曖昧」パターンとして表現される。これらのディメンションは、以後数時間の間にクライアントがある行動から別の行動へ移る可能性に関するヒントを提供する。判断の実行を助けるために、どのような新しいデータが必要とされる／提案されるであろうか？クライアントは忙しいか、それとも自由時間をとる可能性があるか？どのようにしたら、人の短期的目的に関する合図を「何時、どこで」知ることができるだろうか？したがって、ロジックベースの命題は常識推論に関連する。嗜好パターンをクライアントの場所や時間の関数として表示するために、ロジックベースのルールが作成される。
【００３２】
システムの一実施形態の説明
図１は、本発明の教示を実施することが可能な例示的システム１００の詳細を示している。システム１００は、複数のクライアント装置（例えば、ラップトップコンピュータ１７０、及び携帯電話１７１）を含み、各クライアント装置は、その装置上で動作するプロセッサ１７２、メモリ１７４、及びウェブブラウザ１７６を含む（図１Ａを参照）。また、ネットワークインタフェース１７９も設けられている。ここで、無線インタフェースは、例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１規格に準拠するものと同様に、従来の「ＷｉＦｉ」通信プロトコルに従って動作する。この単純化された例におけるシステムは、詳しくは、３つの隣り合う物理空間１１０、１２０、及び１３０を含む。各物理空間は、対応する無線アクセスポイント（本明細書では「ＡＰ」とも呼ばれる）によって提供される。システム１００は更に、ネットワーク１０４を含む。ネットワーク１０４は、例えば、既知のインターネット、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、又はローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、あるいはそれらの組み合わせであってよく、また、他のタイプのネットワークであってもよい。各アクセスポイント１１２、１２２、１３２は、適当なリンク（光、有線、及び／又は無線）により、ネットワーク１０４に接続される。図示の各物理空間は、その物理空間に少なくとも一時的に配置される複数のクライアント装置１７０、１７１を含む（各アクセスポイントはそれらのクライアント装置と通信する）。与えられる空間は、実質的に、アクセスポイントの範囲によって規定される。優れた無線ネットワーク設計は通常、隣り合うアクセスポイント間に通信範囲のオーバラップを形成するが、任意の所与の時間において、従来の無線ネットワーク技術は、どの装置がどのアクセスポイントに「属する」かを調停する（相対的信号長等を利用して）。
【００３３】
装置１７３によっては、有線／物理接続１３４によって所与のアクセスポイント（１３２）に接続されるものもある。こうした装置は、そのアクセスポイント１３０によって提供される空間内にあるものとして扱われる。
【００３４】
ユーザは通常、ネットワーク１０４上でクライアント装置１７０、１７１、及び１７３を動作させ、互いに通信させ、場合によっては、更にネットワーク１０４に接続されたシステムと通信させる。具体的には、接続されるシステムの１つは、本発明の一実施形態による状況適応型情報サーバ１６０である。ユーザは、多数の既知の技術を利用してこのサーバにアクセスすることができ、一般的には、そのクライアント装置に関連するウェブブラウザとして実施される既知の技術を利用してアクセスする。ブラウザ１７６は、従来のグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）１７７のようなデータを入力及び閲覧する手段を有し、ＧＵＩ１７７は、サーバ１６０、又はネットワーク上の他のコンピュータから受信した一般的なハイパーテキスト・マークアップ・ランゲージ（ＨＴＭＬ）コマンドを利用することができる。このサーバ１６０は、特に、クライアントが興味を持つ特定の話題に関する場所や時間のような背景状況に応じた情報を得るためにアクセスされる。例えば、クライアントは、クライアント装置１７０からアクセスポイント１１２へ送信され、ネットワーク１０４を通して状況適応型サーバ１６０へと送信される「ＧＥＴ」コマンドを使用して、背景状況に応じたウェブサーチを開始する。ネットワークを介した通信には、種々の安全な通信プロトコル、及び／又は安全でない通信プロトコルを使用することができる。それらのプロトコルの上層には、通常、ＴＣＰ／ＩＰのような既知のネットワークプロトコルが存在する。
【００３５】
状況適応型サーバ１６０は、スタンドアロンのコンピュータであってもよいし、コンピュータ読取り可能メモリ１８０に接続されたプロセッサ１６２を含む、相互接続された複数のコンピュータのグループであってもよい。サーバ１６０は更に、状況適応型サーチプロセス１８２を実施するためのコンピュータプログラム（「サーチエンジン」とも呼ばれる）を含むか、またはそのようなコンピュータプログラムにリンクされる場合がある。この種のサーチは、例えば、クライアントの時間や位置に関する背景状況を識別し、それを場所や時間に関連する項目リスト中の適当な項目と照合する照合プロセスから構成される。サーチプロセス１８２は、複数のデータベースのような補助的要素を含む場合があり、例えば、背景状況プロファイルをエンティティ−属性モデルとして格納するデータベース１８４及び１８６のようなデータベースを含む場合がある。図示の実施形態において、都会的背景状況プロファイルデータベース１８６は、物理空間の特定のテッセレーションに関する合図を時間として規定し、所定のネットワーク１０４上の１１０、１２０、又は１３０のような特定の物理空間に対応する。このサーチプロセス１８２は、イベント情報を背景情報の合図と共にエンティティ−属性モデルに格納する更に別のデータベース１８４を含むか、そのようなデータベース１８４にリンクされる場合がある。
【００３６】
動作の一例として、装置１７１を使用するクライアントは、アクセスポイント１２２との間に無線接続を確立しているので、空間１２０内にあるものとみなされ、したがって、都会的背景状況のプロファイルデータベース１８６の中に既存の背景状況プロファイルを有しているものと考えられる。状況適応型サーチプロセス１８２は、都会的背景状況データベース１８６から得られる、クライアントの現在の物理的位置に密接に関連する背景状況の合図に基づいて、イベントデータベース１８４からの情報をフィルタリングする。次に、サーチプロセス１８２は、所与の都会の背景状況に対して最も良好に適合するイベント情報の階層を生成し、そのデータをネットワーク１０４を介してクライアント装置１７０に、例えば、そのクライアントのブラウザ１７６に対しＨＴＭＬフォーマットで配送する。このプロセスの詳細については以下で詳しく説明する。
【００３７】
図２は、システム１００におけるテッセレーションとデータベースエントリとの間のマッピング２００の一例を示す図である。上記のように、システム１００は、空間１１０、１２０、及び１３０からなる複数の物理的テッセレーション２０２を有し、各空間は、ネットワーク１０４上の境界１１２、１２２、１３２内にそれぞれ１つのアクセスポイントを有する。上記のように、アクセスポイント１１２、１２２、１３２に対し、それぞれ対応する物理空間テッセレーション１１０、１２０、１３０が１つだけ存在する。したがって、各物理的テッセレーション１１０、１２０、１３０は、上で述べたプロファイルモデリングデータベース１８６内のただ１つの意思モデル２１０、２２０、２３０に対応する。したがって、各意思モデル２１０、２２０、２３０は、複数の意思ベクトル２１２、２２２、２３２をデータベース１８６に記憶された時間の関数として有する。各ベクトル２１２、２２２、２３２は、例えば、時間的に変化しない微小データと、物理的テッセレーションの位置との両方から構成されるが、意思、又は特定タイプの行動に関係する可能性を表わす数学的ベクトル重み付けスコアによる「プル」の際には、クライアントの情報ニーズの背景状況推定を表わす一連の変数（Ａ１〜ＡＮ、Ｂ１〜ＢＮ、Ｃ１〜ＣＮでそれぞれ記す）を更に含む場合がある。
【００３８】
例えば、クライアントの情報ニーズの背景状況推定は、２００５年７月４日にワシントンＤＣの繁華街（又は、テッセレーションＡ）にいるクライアントが、午前１０時の作業活動に携わることはないであろうということを前提条件とする。なぜなら、この日は国民の祝日であるが、カナダのモントリオールにいるクライアントは、その地域（又は、テッセレーションＢ）ではこの日は仕事日であるから、作業活動について高スコアを受け取る可能性があるからである。したがって、それらのベクトルは、ワシントンＤＣにいるクライアントは、平均として、背景状況に違いのあるモントリオールにいるクライアントに比べて、この特定の平日の朝にレクリエーション活動に携わること（そして、その終了までの情報を求めること）に興味を持つ可能性が高いであろうことを示す場合がある。
【００３９】
図３は、状況適応型サーバ１６０のメモリ１８０上のリレーショナルデータベース１８４に記憶されたイベント情報３１０、３２０、及び３３０間の関係３００を示している。各イベント３１０は、イベント意思ベクトル３１２に対応する。上で述べた図２に関する説明と同様に、各意思ベクトル３１２、３２２、３３２は、名称、場所、ＨＴＭＬリンク、及び営業時間といった固定データと、イベント情報の「プッシュ」値の背景状況推定を表わす一連の変数（Ｊ１〜ＪＮ、Ｋ１〜ＫＮ、Ｌ１〜ＬＮで記す）との両方を含み、それらの変数は、「プル」ベクトル２１０、２２０、及び２３０（図２）に使用されたものと同じような構造、及びセマンティックのベクトルによって表現される。目標は、互いにぴったりと組み合わさるパズルピースを作成することである。
【００４０】
図４は、状況適応型サーバ１６０のデータベース１８４であるサーバのメモリ１８０に記憶された選択可能な全てのイベント４０８を含む比較的大きなコーパスの中から幾つかのイベントをフィルタによって除去するプロセス４００の詳細を示している。この実施形態では、時間と場所についてフィルタ４０２が適用される。フィルタ４０２、及び対応するフィルタリングプロセスの目的は、所与の時間においてクライアントの背景状況プロファイル２１０の中に規定されるようなクライアントの場所や時間にあまり関係のない多数のイベントを効率よく削除することである。照合プロセス４２０のアルゴリズムにより、データベース８１４内の比較的大きなコーパス４０８に基づいてイベント情報の選抜候補リスト４２０が決定されると、この選抜候補リスト４０２はメモリ１８０に記憶され、さらなる絞込みのために、クライアントの背景状況プロファイル２１０とイベント情報の選抜候補リスト４２０の間のさらに別のさらに複雑な比較が行われる。選抜候補リスト４２０内の各イベント情報３１２、３２２、３３２は、その複数の変数からなる「プッシュ」力のベクトルを各クライアントプロファイル２１０の対応する「プル」力のベクトルと比較することによってクライアントプロファイル２１０と比較される。この比較４０４は、あるベクトルを別のベクトルに加算した後、その一連の変数の和を計算することからなる数学的公式によって行われる。
【００４１】
システムのロジックは、例えば、クライアントベクトル／イベントベクトルの短縮バージョンを使用して示すことができる。これらのベクトルは、特定ディメンションとともに嗜好関係を表わしている。以下では、大学のキャンパスを例として使用し、イベントとクライアント背景状況が非常によく一致する場合と、イベントとクライアント背景状況がほとんど一致しない場合との両方について、正規化された例を表示するこの考え方を示す。
【００４２】
【表１】
2008507792.tif 000003
【００４３】
上記の各スコア（１０は高優先度であり、０は低優先度である）によれば、「デジタル物語講座」（土曜の朝にやっている）は、クライアントの背景状況に適合しないであろう。したがって、状況適応型サーバは、フロントページへのこのイベントの表示に関し、「このイベントは的外れ」と表示する可能性が高い。土曜日は、クライアントはキャンパスの外で休憩を取るものと考えられ、学術的な活動よりもむしろ社交的な活動に携わるであろうことが予測される。逆に、イベントが一週間ずっと継続される場合、あるいは、問い合わせのあった場所がコンピュータ・サイエンス施設であった場合、クライアントの嗜好プロファイルは周期的な時間と場所の関数としてシフトするため、このイベントは非常に高いスコアを受け取るであろう。したがって、状況適応型サーバは、クライアントが興味を持つ可能性があるイベントとして「不動産」よりもむしろ、映画を観るという選択肢をフロントページに表示することによって、この選択肢を第１選択肢として提案する可能性が高い。
【００４４】
次に、特定のクライアントの背景状況に対して保持されるイベントの選抜候補リストは、Σｓａｕ：ｅｖｅｎｔ＿ｉｄ値に従って最大から最小へとソートされる。最後のステップは、クライアントイベント階層構築プロセス４１０であり、このプロセスは、イベントをソートし、それをタイプごとに分類された、クライアントが閲覧可能なフレームに入れるステップである。イベント情報は発生時間ごとにソートされ、例えば、クライアントの装置上のＨＴＭＬウェブページ上のスロットマトリクスに、「現在」、＋３０分、及び＋９０分としてソートされる。そのような表示構成の一例は、下記のようなものである。
【００４５】
【表２】
2008507792.tif 000004
【００４６】
種々の既知のウェブページフォーマット、リンク構造、及び表示モードを使用して、イベントリストの内容を配送することが可能である。こうした表示フォーマットも、当業者の知っている範囲内である。
【００４７】
図５は、クライアントの判断実行プロセスを最大にするために、高ランクのイベント情報を構造化する最後のプロセス５００を示す図である。目的は、理路整然とした分かりやすい構造のウェブページのフレームに一連の選択肢を記入することである。この手順は、クライアントからクエリを受信し、それを上記のベクトルプロセスに従って処理した後に開始される（ステップ５１０）。最高ランクのイベント情報は、サーバプロセスによって識別され、そのように順位付けされる（ステップ５１４）。イベントは、イベント、時間、場所の類似性、及び／又は他の基準に基づく選択肢の論理グループ分けに従ってウェブページに記入される（５２０）。これらの基準は、必要に応じて基準の所定のリストから作成され、あるいは、関連イベントを吟味し、関連イベントの中から共通の性質を抽出するインテリジェントプロセスによって作成される。例えば、所与のクライアント背景状況に対して限界量の昼食選択肢が存在する場合、「近所の昼食選択肢」というカテゴリが作成される場合がある。一般に、昼食イベントは、システム、及びその管理者／プログラマによって「昼食選択肢」カテゴリの一部として前もって識別され、ユーザのクエリで指定された時間、及び場所の範囲内で昼食を提供するであろうことを示す適切なフラグが、システムのディレクトリ中の各ＵＲＬに関連付けられている。つまり、昼食フラグを有する所定数のイベントエントリが、この特定の背景状況（場所）において識別されたために、昼食選択肢カテゴリが、ユーザに対し、装置のブラウザ画面上に表示された。目的は、クライアントの選択肢の必要性に基づいてデータを構造化し、一連の話題を選択肢リストと共にクライアントに提供することである。このデータの構造化は、メニューに類似し、その目的は、クライアントに課せられる認識負荷を軽減することにある。状況適応型ポータルは、フロントページには表示されないが、状況適応型サーバによって生成されるリンクページには表示される低ランクのイベント情報とともに、複数のリンクされたウェブページを有する場合がある（ステップ５３０）。なお、イベント情報は垂直背景状況に相互に関連していて（ステップ５４０）、例えば、選択肢リスト中の特定の昼食会場に対して「ヒット」を選択した場合、当該イベントに関する更なる情報が、例えば、その昼食会場への公共輸送手段のような補助イベントとともに表示される場合がある。一般に、イベント間の相互関連付けは、その種のクライアントが見たいと思う項目に関する固有の知識を有するシステム管理者、又はプログラマによって実施される。適切なディレクトリの中に一連のリンクを作成することによって、特定のイベントを他のイベントに関連付けることができる。したがって、自動車レンタル代理店やリムジンバスサービスへのリンクが、昼食会場へ向かう学生向けの輸送手段として挙げられる可能性は低いであろう。ウェブページ（複数の場合もあり）が完成すると、プロセスはステップ５５０で終了する。
【００４８】
したがって、「プッシュ」プロセスに重点をおいた情報がクライアントに提供され、クライアントが自分の目的に関するデータを正しく入力しなくても、プッシュプロセスにおいて適切なイベント情報がクライアントを「見つける」点で、システムの大きな目的は達成される。クライアントの背景状況に適用可能な一組の選択肢がクライアントに提示されると、クライアントは、詳しい情報を見付けるために「掘り下げる」ことができる。
【００４９】
本発明の好ましい実施形態に関する上記の説明は例示と説明を提供するものであり、それらは、本発明の形態を網羅するものでも、本発明を開示した形態に厳密に制限するためのものでもない。上記の教示に照らして変形や変更も可能であり、また、そうした変形や変更を本発明の実施によって得ることも可能である。例えば、上記の説明のほとんどは、インターネットの無線使用を例としてサーチエンジンの動作を説明したものであるが、上で述べたような状況適応型情報配布システムは、例えば、状況適応型ナビゲーションシステムのような他のシステムにおいて実施することも可能である。また、図１〜図５は一連の動作を示しているが、本発明による他の実施形態では、動作の順序は異なる場合もある。同様に、データベース、関連テーブル、及びリストの構成、並びに、データセット間を関連付ける技術はすべて、大きく異なるものであってもよい。したがって、この説明は、例としてのみ解釈すべきものであり、本発明の範囲を制限するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】本発明の一実施形態による状況適応型サーチエンジン環境を示すブロック図である。
【図１Ａ】図１の状況適応型サーチエンジンと通信するクライアント装置の一例を示す概略図である。
【図２】図１のサーチエンジンに関する位置テッセレーションとデータベースエントリとの間のマッピングの例を示すブロック図である。
【図３】一実施形態による状況適応型サーバのメモリ上のリレーショナルデータベース内のイベント情報間の関係の一例を示すブロック図である。
【図４】状況適応型サーバのメモリに記憶された、複数の選択可能なイベントを含む大きなコーパスの中から幾つかのイベントをフィルタリングするプロセスを示す図である。
【図５】クライアントの判断実行プロセスを最大にするための、高ランクのイベント情報を構造化するプロセスを示す図である。
【図１】
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【図１Ａ】
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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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【国際調査報告】
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