(57)【要約】  類似性ウェブと方向を持ったハイパーリンクとから成るハイブリッドウェブを含むパーソナル検索エンジンのための方法、装置、コンピュータプログラムプロダクト。構成要素は、パーサ（ドキュメントからワードを抽出する）と、テキスト適合性解析器と、リンク解析方法と、類似性ウェブと、類似性解析器と、ハイパーリンクとを含んでいる。他の構成要素は、ナビゲーションウインドウとＦＱＳとを含んでいる。前記全ての組み合わせが１つの作動パーソナル検索エンジン内に組み込まれても良い。
2008513881.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータ環境に記憶された電子マテリアルを検索するための方法であって、
類似性に基づいて、方向を持たない重み付けられたリンクを少なくとも２つのドキュメント間で決定するステップと、
方向を持った重み付けられたリンクを前記少なくとも２つのドキュメント間で決定するステップと、
前記少なくとも２つのドキュメントの重みをそれぞれ計算するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
リンク解析、
テキスト適合性解析
ファイル品質解析
のうちの少なくとも１つを介して前記少なくとも２つのドキュメントのそれぞれにスコアを付けるスコアリングステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記リンク解析がハイブリッドウェブに基づいており、前記ハイブリッドウェブは、ドキュメント間の２つの種類のリンク、すなわち、
方向を持ったリンクと、
方向を持たないリンクと、
から成る、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
第１のドキュメントと第２のドキュメントとの間でハイパーリンクを構築するステップを更に含み、ハイパーリンクを構築する前記ステップは、
前記第１のドキュメントおよび第２のドキュメントのうちの一方のテキストに前記ハイパーリンクをアンカーするステップ、
アンカーされていないハイパーリンクを用いて前記第１のドキュメントと前記第２のドキュメントとをリンクするステップ、
のうちの１つを含み、
ハイパーリンクを構築する前記ステップは、
入力端末を介して前記ハイパーリンクを入力するステップ、
前記ハイパーリンクを自動的に構築するステップ、
のうちの１つを更に含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記方向を持った重み付けられたリンクは、指示ドキュメントまたは被指示ドキュメント上のテキストにアンカーすることができ或いはアンカーすることができない、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
ハイパーリンク情報（指示ファイル、被支持ファイル、ハイパーリンク重み、アンカーリングテキスト）をリンク構造データベースに記憶するステップを更に含む、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
フォワードリンク解析およびバックワードリンク解析のうちの少なくとも一方を実行するステップを更に含む、請求項３に記載の方法。
【請求項８】
ファイルシステムをクロールするステップと、
前記ファイルシステム内のファイルのテキストを走査するステップと、
逆索引を形成するステップと、
を更に含む、請求項３に記載の方法。
【請求項９】
ドキュメント対を比較するステップと、
類似性スコアを作成するステップと、
を更に含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記類似性スコアを類似性スコアデータベースに記憶するステップを更に含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
ドキュメント対を比較する前記ステップは、
ワードｗがドキュメントｆ内で生じる回数Ｎｆ（ｗ）をカウントするステップと、
ドキュメントのプロファイルｆｎｆ（ｗ）を作成するために、Ｎｆ（ｗ）をドキュメント中のワードの総数Ｎｆで割るステップと、
を含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
類似性スコアを作成する前記ステップは、
第１のドキュメントと第２のドキュメントとの間の類似性Ｓ（１，２）を以下のように計算することを含み、
【数１】
2008513881.tif 000005
Ｋが調整パラメータである、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
【数２】
2008513881.tif 000006
のときにＳ（１，２）＝δとなるように最小類似性指標δ＞０を定めるステップを更に含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記テキスト解析は、
キーワードの組に対する適合性に基づいてドキュメントにスコアを付けることを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項１５】
前記ファイル品質解析は、
ファイル品質スコアに対してデフォルト値を割り当てることを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項１６】
前記ファイル品質スコアを自動的にまたは手動で調整するステップを更に含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
調整する前記ステップは、
ファイルが最後に開かれた或いは編集された時期を決定するステップと、
最近開かれ或いは編集されたファイルに対して更に高いファイル品質スコアを割り当てるステップと、
を含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
調整する前記ステップは、
ファイルが開かれ或いは編集された回数を所定の期間にわたって記録するステップと、
頻繁に開かれ或いは編集されるファイルに対して更に高いファイル品質スコアを割り当てるステップと、
を更に含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
キーワードを検索インタフェースに入力するステップと、
前記キーワードをヒットリストジェネレータへ供給するステップと、
テキスト適合性スコアの対応するリストを伴って同じリストのヒットリストを出力するステップと、
を更に含む、請求項２に記載の方法。
【請求項２０】
ファイルシステムをクロールするステップと、
前記ファイルシステム内のファイルのテキストを走査するステップと、
逆索引を形成するステップと、
を更に含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
同じリストのヒットリストを出力する前記ステップは、
前記キーワードを使用して前記逆索引から前記ヒットリストを抽出することを含む、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記逆索引は、非テキストファイルのメタデータから抽出されるテキストを含んでいる、請求項２０に記載の方法。
【請求項２３】
各ドキュメント毎に以下の重みＷを計算するステップを更に含み、
Ｗ＝ａ（ＴＲ）＋ｂ（ＬＡ）＋ｃ（ＦＱＳ）
ＴＲ＝テキスト解析からのテキスト適合性スコア
ＬＡ＝リンク解析スコア
ＦＱＳ＝ファイル品質スコア
ａ，ｂ，ｃは調整パラメータ
である、請求項２１に記載の方法。
【請求項２４】
任意の重みａ，ｂ，ｃを調整するステップを更に含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記ヒットリストをランク付けリストへと再整理することを更に含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記ランク付けリストを切り取るステップを更に含み、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記ランク付けリストを表示するステップを更に含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
第２のキーワードを検索インタフェースに入力するステップと、
前記第２のキーワードを前記ヒットリストジェネレータへ供給するステップと、
テキスト適合性スコアの対応する第２のリストを伴って同じリストの第２のヒットリストを出力するステップと、
を更に含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２９】
同じリストのヒットリストを出力する前記ステップは、
前記第２のキーワードを使用して前記逆索引から前記第２のヒットリストを抽出することを含む、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記第２のヒットリストおよび前記第２のヒットリスト中のドキュメント間の全てのリンクからサブグラフを形成するステップと、
前記サブグラフに対してリンク解析を行なうことにより前記第２のヒットリスト中の前記各ドキュメント毎に制限されたリンク解析スコアＬＡ（ｓｕｂ）を取得するステップと、
各ドキュメント毎に以下の第２の重みＷを計算するステップと、
を更に含み、
Ｗ＝ａ（ＴＲ）＋ｂ（ＬＡ（ｓｕｂ））＋ｃ（ＦＱＳ）
ＴＲ＝テキスト解析からのテキスト適合性スコア
ＬＡ（ｓｕｂ）＝サブグラフリンク解析スコア
ＦＱＳ＝ファイル品質スコア
ａ，ｂ，ｃは調整パラメータ
である、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
任意の重みａ，ｂ，ｃを調整するステップを更に含む、請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
前記第２のヒットリストを第２のランク付けリストへと再整理することを更に含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記第２のランク付けリストを切り取るステップを更に含み、請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
前記第２のランク付けリストを表示するステップを更に含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
前記スコアリングステップでスコアが付けられたドキュメント間でナビゲートするステップを更に含む、請求項２に記載の方法。
【請求項３６】
ナビゲートする前記ステップは、
開始ファイルＯから始めることを含み、前記開始ファイルＯは、最初のファイルまたは現在開いているファイルのうちの一方である、請求項３５に記載の方法。
【請求項３７】
ナビゲートする前記ステップは、
開始ファイルＯの隣接子Ｂを特定するステップを更に含み、前記隣接子Ｂは、ファイルＯに対して閾値Ｓｍｉｎよりも大きい類似性スコアＳ（Ｏ，Ｂ）を有している、請求項３６に記載の方法。
【請求項３８】
前記類似性スコアＳ（Ｏ，Ｂ）がゼロでない、請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
前記隣接子Ｂを特定する前記ステップは、
開始ファイルＯの隣接子を特定することを含み、前記隣接子Ｂは、
ＢからＯへ指し示す方向を持ったリンク、
ＯからＢへ指し示す方向を持ったリンク、
のうちの少なくとも一方を有している、請求項３６に記載の方法。
【請求項４０】
ナビゲートする前記ステップは、
ドキュメント対を比較するステップと、
類似性スコアを作成するステップと、
を更に含む、請求項３７に記載の方法。
【請求項４１】
ドキュメント対を比較する前記ステップは、
ワードｗがドキュメントｆ内で生じる回数Ｎｆ（ｗ）をカウントするステップと、
ドキュメントのプロファイルｆｎｆ（ｗ）を作成するために、Ｎｆ（ｗ）をドキュメント中のワードの総数Ｎｆで割るステップと、
を含む、請求項４０に記載の方法。
【請求項４２】
類似性スコアを作成する前記ステップは、
第１のドキュメントと第２のドキュメントとの間の類似性Ｓ（１，２）を以下のように計算することを含む、
【数３】
2008513881.tif 000007
請求項４１に記載の方法。
【請求項４３】
【数４】
2008513881.tif 000008
のときにＳ（１，２）＝δとなるように最小類似性指標δ＞０を定めるステップを更に含む、請求項４２に記載の方法。
【請求項４４】
前記類似性スコアを類似性スコアデータベースに記憶するステップを更に含む、請求項４０に記載の方法。
【請求項４５】
類似性ナビゲーション重みＳＮＷ（Ｏ，Ｂ）を計算するステップを更に含み、この場合、ＳＮＷ（Ｏ，Ｂ）＝ｇ・Ｓ（Ｏ，Ｂ）＋ｈ・ＬＡ（Ｂ）＋ｍ・ＦＱＳ（Ｂ）であり、ＬＡ（Ｂ）はＢのリンク解析スコアであり、ＦＱＳ（Ｂ）はＢのファイル品質スコアであり、ｇ，ｈ，ｍは調整パラメータである、請求項４４に記載の方法。
【請求項４６】
類似性リンクされたファイルをランク付けして、ランク付け類似性リンクファイルを与えるステップを更に含む、請求項４５に記載の方法。
【請求項４７】
前記ランク付け類似性リンクファイルを切り取るステップを更に含む、請求項４６に記載の方法。
【請求項４８】
前記ランク付け類似性リンクファイルを表示するステップを更に含む、請求項４７に記載の方法。
【請求項４９】
類似性リンクされたファイルへジャンプするステップを更に含む、請求項４８に記載の方法。
【請求項５０】
キーワードを入力するステップと、
前記キーワードに関するヒットリストを取得するステップと、
表示されるべき隣接子を、ヒットリスト上で見つけられる隣接子に制限するステップと、
を更に含む、請求項３７に記載の方法。
【請求項５１】
前記ヒットリストおよび前記ヒットリスト中のドキュメント間の全てのリンクからサブグラフを形成するステップと、
前記サブグラフに対してリンク解析を行なうことにより前記各ドキュメント毎に制限されたリンク解析スコアＬＡ（ｓｕｂ）を取得するステップと、
以下のようにサブグラフ類似性隣接子重みにしたがって隣接子をランク付けするステップと、
ＳＮＷ（ｓｕｂ）（Ｏ，Ｂ）＝ｇ・Ｓ（Ｏ，Ｂ）＋ｈ・ＬＡ（ｓｕｂ）（Ｂ）＋ｍ・ＦＱＳ（Ｂ）
を更に含む、請求項５０に記載の方法。
【請求項５２】
類似性リンクされたファイルをランク付けして、ランク付け類似性リンクファイルを与えるステップを更に含む、請求項５１に記載の方法。
【請求項５３】
前記ランク付け類似性リンクファイルを切り取るステップを更に含む、請求項５２に記載の方法。
【請求項５４】
前記ランク付け類似性リンクファイルを表示するステップを更に含む、請求項５３に記載の方法。
【請求項５５】
類似性リンクされたファイルへジャンプするステップを更に含む、請求項５４に記載の方法。
【請求項５６】
第１のドキュメントと第２のドキュメントとの間でハイパーリンクを構築するステップを更に含み、ハイパーリンクを構築する前記ステップは、
前記第１のドキュメントおよび第２のドキュメントのうちの一方のテキストに前記ハイパーリンクをアンカーするステップ、
アンカーされていないハイパーリンクを用いて前記第１のドキュメントと前記第２のドキュメントとをリンクするステップ、
のうちの１つを含み、
ハイパーリンクを構築する前記ステップは、
入力端末を介して前記ハイパーリンクを入力するステップ、
前記ハイパーリンクを自動的に構築するステップ、
のうちの１つを更に含む、請求項３９に記載の方法。
【請求項５７】
前記方向を持った重み付けられたリンクは、指示ドキュメントまたは被指示ドキュメント上のテキストにアンカーすることができ或いはアンカーすることができない、請求項５６に記載の方法。
【請求項５８】
ハイパーリンク情報（指示ファイル、被支持ファイル、ハイパーリンク重み、アンカーリングテキスト）をリンク構造データベースに記憶するステップを更に含む、請求項５６に記載の方法。
【請求項５９】
開始ファイルＯのハイパーリンク隣接子を特定するステップを更に含み、前記ハイパーリンク隣接子は、
Ｏを指し示す方向を持ったリンクを有する全てのファイルＢ、
Ｏによって指し示される全てのファイルＢ、
のうちの少なくとも一方から成る、請求項５８に記載の方法。
【請求項６０】
ハイパーリンク隣接子重み（ＨＮＷ）は、以下の式にしたがって前記ハイパーリンク隣接子内の各ファイル毎に計算され、
ＨＮＷ＝ｄ（ＨＬＷ）＋ｅ（ＬＡ）＋ｆ（ＦＱＳ）
ＨＬＷ＝ハイパーリンク重みであり、ＬＡ＝隣接子におけるリンク解析スコアであり、ＦＱＳは隣接子におけるファイル品質スコアに等しく、ｄ，ｅ，ｆは調整パラメータである、請求項５９に記載の方法。
【請求項６１】
対応するハイパーリンク隣接子重みにしたがって前記ハイパーリンク隣接子をランク付けするステップを更に含む、請求項６０に記載の方法。
【請求項６２】
前記ハイパーリンク隣接子を切り取るステップを更に含む、請求項６１に記載の方法。
【請求項６３】
前記ハイパーリンク隣接子を表示するステップを更に含む、請求項６２に記載の方法。
【請求項６４】
前記ハイパーリンク隣接子内のファイルへジャンプするステップを更に含む、請求項６３に記載の方法。
【請求項６５】
キーワードを入力するステップと、
前記キーワードに関するヒットリストを取得するステップと、
表示されるべき隣接子を、ヒットリスト上で見つけられる隣接子に制限するステップと、
を更に含む、請求項５９に記載の方法。
【請求項６６】
ファイルシステムをクロールするステップと、
前記ファイルシステム内のファイルのテキストを走査するステップと、
逆索引を形成するステップと、
を更に含む、請求項６５に記載の方法。
【請求項６７】
ヒットリストを取得する前記ステップは、
前記キーワードを使用して前記逆索引から前記ヒットリストを抽出することを含む、請求項６６に記載の方法。
【請求項６８】
前記逆索引は、非テキストファイルのメタデータから抽出されるテキストを含んでいる、請求項６６に記載の方法。
【請求項６９】
前記第２のヒットリストおよび前記第２のヒットリスト中のドキュメント間の全てのリンクからサブグラフを形成するステップと、
前記サブグラフに対してリンク解析を行なうことにより前記第２のヒットリスト中の前記各ドキュメント毎に制限されたリンク解析スコアＬＡ（ｓｕｂ）を取得するステップと、
以下のようにサブグラフ類似性隣接子重みにしたがって隣接子をランク付けするステップと、
ＳＮＷ（ｓｕｂ）＝ｄ（ＨＬＷ）＋ｅ（ＬＡ（ｓｕｂ））＋ｆ（ＦＱＳ）
を更に含む、請求項６７に記載の方法。
【請求項７０】
対応するサブグラフハイパーリンク隣接子重みにしたがって前記ハイパーリンク隣接子をランク付けするステップを更に含む、請求項６９に記載の方法。
【請求項７１】
前記ハイパーリンク隣接子を切り取るステップを更に含む、請求項７０に記載の方法。
【請求項７２】
前記ハイパーリンク隣接子を表示するステップを更に含む、請求項７１に記載の方法。
【請求項７３】
前記ハイパーリンク隣接子内のファイルへジャンプするステップを更に含む、請求項７２に記載の方法。
【請求項７４】
共通の環境内に共同で受け入れられる１つ以上の所定のグループの共有アクセスファイルを検索するステップと、
ネットワークに記憶されたファイルを検索するステップと、
企業のファイルを検索するステップと、
物理オブジェクトを検索するステップと、
を更に含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項７５】
共通の環境内に共同で受け入れられる１つ以上の所定のグループの共有アクセスファイル間でナビゲートするステップと、
ネットワークに記憶されたファイル間でナビゲートするステップと、
企業のファイル間でナビゲートするステップと、
物理オブジェクト間でナビゲートするステップと、
を更に含む、請求項３５に記載の方法。
【請求項７６】
１つ以上の所定のグループの共有アクセスファイルにわたって検索し或いはナビゲートする前記ステップは、
前記１つ以上の所定のグラフの第１のサブグラフと前記１つ以上の所定のグラフの第２のサブグラフとを関連付けるステップを含む、請求項７４または７５に記載の方法。
【請求項７７】
選択されたファイルから指し示すハイパーリンクを構築する構築ステップと、
選択されたファイルのファイル品質スコアを変更する変更ステップと、
を更に含み、
前記構築ステップおよび前記変更ステップは、選択されたファイルに関して書き込み許可を有するユーザに制限される、請求項７６に記載の方法。
【請求項７８】
ファイル品質スコアを変更する前記変更ステップは、複数のファイル品質スコアを平均化することを含む、請求項７７に記載の方法。
【請求項７９】
ファイル読み取り許可を有する任意のユーザにより前記ファイル品質スコアを変更するステップを更に含む、請求項７７に記載の方法。
【請求項８０】
前記ユーザは、それぞれが別個の読み取り特権および書き込み特権を有する少なくとも２つのグループのメンバーである、請求項７７に記載の方法。
【請求項８１】
前記少なくとも２つのグループが利用できる全てのドキュメントを包含するグラフのリンク解析を行なうステップを更に含む、請求項８０に記載の方法。
【請求項８２】
対応する第１の読み取り許可の下で前記少なくとも２つのグループのうちの第１のグループが利用できる全てのドキュメントを包含するサブグラフのリンク解析を行なうステップと、
対応する第２の読み取り許可の下で前記少なくとも２つのグループのうちの第２のグループが利用できる全てのドキュメントを包含するサブグラフのリンク解析を行なうステップと、
を更に含む、請求項８０に記載の方法。
【請求項８３】
ユーザが利用できる全てのドキュメントを包含するサブグラフのリンク解析を行なうステップを更に含む、請求項８０に記載の方法。
【請求項８４】
コンピュータ環境に記憶された電子マテリアルを検索するための命令を含むコンピュータ可読媒体を備えるコンピュータプログラムプロダクトであって、
前記命令は、
類似性に基づいて、方向を持たない重み付けられたリンクを少なくとも２つのドキュメント間で決定するための命令と、
方向を持った重み付けられたリンクを前記少なくとも２つのドキュメント間で決定するための命令と、
前記少なくとも２つのドキュメントの重みをそれぞれ計算するための命令と、
を含む、コンピュータプログラムプロダクト。
【請求項８５】
リンク解析、
テキスト適合性解析
ファイル品質解析
のうちの少なくとも１つを介して前記少なくとも２つのドキュメントのそれぞれにスコアを付けるための命令を更に含む、請求項８４に記載のコンピュータプログラムプロダクト。
【請求項８６】
前記リンク解析がハイブリッドウェブに基づいており、前記ハイブリッドウェブは、ドキュメント間の２つの種類のリンク、すなわち、
方向を持ったリンクと、
方向を持たないリンクと、
から成る、請求項８５に記載のコンピュータプログラムプロダクト。
【請求項８７】
前記テキスト解析は、
キーワードの組に対する適合性に基づいてドキュメントにスコアを付けることを含む、請求項８５に記載のコンピュータプログラムプロダクト。
【請求項８８】
前記ファイル品質解析は、
ファイル品質スコアに対してデフォルト値を割り当てることを含む、請求項８５に記載のコンピュータプログラムプロダクト。
【請求項８９】
キーワードを検索インタフェースに入力するための命令と、
前記キーワードをヒットリストジェネレータへ供給するための命令と、
テキスト適合性スコアの対応するリストを伴って同じリストのヒットリストを出力するための命令と、
を更に含む、請求項８５に記載のコンピュータプログラムプロダクト。
【請求項９０】
前記スコアリングステップでスコアが付けられたドキュメント間でナビゲートするための命令を更に含む、請求項８５に記載のコンピュータプログラムプロダクト。
【請求項９１】
コンピュータ環境に記憶された電子マテリアルを検索するように構成された検索装置であって、
類似性に基づいて、方向を持たない重み付けられたリンクを少なくとも２つのドキュメント間で決定するための手段と、
方向を持った重み付けられたリンクを前記少なくとも２つのドキュメント間で決定するための手段と、
前記少なくとも２つのドキュメントの重みをそれぞれ計算するための手段と、
を備える検索装置。
【請求項９２】
リンク解析、
テキスト適合性解析
ファイル品質解析
のうちの少なくとも１つを介して前記少なくとも２つのドキュメントのそれぞれにスコアを付けるための手段を更に備える、請求項９１に記載の検索装置。
【請求項９３】
前記リンク解析がハイブリッドウェブに基づいており、前記ハイブリッドウェブは、ドキュメント間の２つの種類のリンク、すなわち、
方向を持ったリンクと、
方向を持たないリンクと、
から成る、請求項９２に記載の検索装置。
【請求項９４】
前記テキスト解析は、
キーワードの組に対する適合性に基づいてドキュメントにスコアを付けるための手段を含む、請求項９２に記載の検索装置。
【請求項９５】
前記ファイル品質解析は、
ファイル品質スコアに対してデフォルト値を割り当てるための手段を含む、請求項９２に記載の検索装置。
【請求項９６】
キーワードを検索インタフェースに入力するための手段と、
前記キーワードをヒットリストジェネレータへ供給するための手段と、
テキスト適合性スコアの対応するリストを伴って同じリストのヒットリストを出力するための手段と、
を更に備える、請求項９２に記載の検索装置。
【請求項９７】
前記スコアリングステップでスコアが付けられたドキュメント間でナビゲートするための手段を更に備える、請求項９２に記載の検索装置。
【発明の詳細な説明】
【関連出願に対する相互参照】
【０００１】
本出願は、２００３年１０月２９日に提出された米国特許出願第１０／６８７，６０２号および２００４年８月２５日に提出された米国特許出願第１０／９１８，７１３号に関連する主題を含んでおり、これらの出願の内容全体はこれらを参照することにより本願に組み込まれる。また、この出願は、参照することによりその全体の内容が本願に組み込まれる２００４年９月１６日に提出された仮出願６０／６１０，２２１の優先権も主張している。
【技術分野】
【０００２】
ファイル間の検索およびナビゲーションに役立つ方法、装置、コンピュータプログラムプロダクト。この方法は、ドキュメントに接続するリンクのウェブを構築することができるとともに、そのようなウェブが前から存在する例えば一人のユーザまたはドキュメントを共有する小グループでない場合に少なくとも適している。
【背景技術】
【０００３】
パーソナルコンピュータの任意のユーザの現在の状況はもどかしさを感じさせるものである。ユーザは、現在８０億を超える数のウェブドキュメントの組から取り出される任意のトピックに関するウェブ上に存在する興味のあるものはほぼ何でも基本的に即座に見つけることに慣れている。この場合、結果は非常にうまくランク付けされているため、通常、数少ない最高ランクのヒットは、ユーザに対して求めているものを与える。また、良好なヒットを見つけたこのユーザが、そのヒットからのハイパーリンクに従うこと、したがって関連するドキュメントを発見することは容易である。
【０００４】
このとき、同じユーザは、おそらく、自分のＰＣ上に数千または数百万のファイルを有している。また、このユーザは、これらのファイルにわたって検索してナビゲートする必要もある。その理由は、無論、ファイルの数によって、それらのファイルの全てが何であり、それらのファイルが階層型ファイルシステムのどこにあるのか、それらのファイルが何を含んでいるのかを思い出すことが不可能になるからである。そのため、ユーザは、ａ）特定のファイルを見つけること、ｂ）トピックまたはテーマに関連するファイルを見つけること、を手助けする必要がある。無論、これは、まさに、現在のウェブ検索エンジンから得られる−ウェブの場合−ヘルプの類である。この場合、もどかしさを感じるユーザは、「なぜ自分自身のＰＣで物事を見つけることが非常に困難なのか？」を尋ねる。
【０００５】
本発明は、この必要性を満たすことを目的としている。すなわち、この発明は、パーソナルファイル（個人的なファイル）間で検索し且つナビゲートするための方法を提供する。また、本発明は、グループにより共有されるファイルにおいて同じ機能をサポートするのにも適している。
【０００６】
パーソナルファイルにわたる検索およびナビゲーションを支援する現在の最新技術はかなり制限されている。前述したように、現在、増え続けるパーソナルコンテンツにわたってユーザが検索する必要性と、この必要性を満たすための現在の技術の能力との間には、明確なギャップが存在している。最近、多くの様々な企業は、このギャップを認識してきており、それを満たすために賢明に働いている−多いために、満たされない必要性は大きなビジネスチャンスを表わしている。そのため、現在の最新技術について言及する際、我々は、今日購入され且つ使用される場合がある限られた技術的解決策および公衆のメディアで発表され或いは示唆されている技術的解決策の両方を含む。ポイントは、分野が急速に成長して変化する状態にあるということである。
【０００７】
デスクトップ検索−ユーザ自身のＰＣで局所的に実行するための検索機器を意味している−における考え方は、これまでかなりの期間にわたって存在してきた。最初のインターネット検索エンジンのうちの１つであるＡｌｔａ  Ｖｉｓｔａは、１９９８年にＡｌｔａ  Ｖｉｓｔａ  Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ（アルタビスタデスカバリ）と呼ばれるパーソナルＰＣ検索のためのソフトウェアを無料で配った。ここで、我々は、今現在多数によって理解されている事実を早期に認識する。すなわち、一人のユーザが関与しなければならないデジタルドキュメントの純粋な数は非常に大きく成長してきているため、ファイル間を編成してナビゲートする古い階層的方法は絶望的なほど不適当である。
【０００８】
マイクロソフトは、１０年以上もの間にわたってコンピュータファイル内の情報に関するＰＣユーザ検索に直面する問題を認識してきた。マイクロソフトのそのウインドウズオペレーティングシステム（カイロ、ＯＦＳ−オブジェクトファイルシステムを伴う；少なくとも１９９０年に遡る）における統合データストアのバージョンは、多くの公共のコマーシャルの源となってきた。これらのコマーシャルは、現在まで続いてきており、また、しばしば修正されている（何回かの延期の後、ウインドウズの次のバージョン（コード名：Ｌｏｎｇｈｏｒｎ）のための現在の発表された開始日は２００６年である）、マイクロソフトによって提供された解決策は、そのウインドウズオペレーティングシステムの基本的な配管を、そのＳＱＬサーバデータベースソフトウェアから借りた技術に取って代えることである。現在、ドキュメント、ウェブページ、電子メールファイル、スプレッドシート（表計算ソフト）および他の情報は、別個の殆ど互換性がないソフトウェアに記憶される。新たな技術であるコード名ＷｉｎＦＳは、より簡単に検索でき、より信頼性があるとともに、企業のネットワークおよびインターネットにわたってアクセスできるウインドウズに組み込まれた単一のデータベースに記憶を統一することを約束している。
【０００９】
２００４年１０月に、グーグル（Ｇｏｏｇｌｅ）は、そのグーグルデスクトップ検索エンジンのベータバージョンを発売した。マイクロソフトの「トータルオーバーホール」手法とは異なり、グーグルデスクトップ検索は、ユーザのＰＣのコンテンツを走査してインデックスを付ける比較的小さく且つ簡単にダウンロードされたソフトウェアモジュールの組から成る。この場合、インデックスは高速検索をサポートするために使用される。インデックスが付けられたドキュメントとしては、テキストファイル、ワードファイル、パワーポイント、エクセル、アウトルックメールファイル、ブラウズされたウェブドキュメントが挙げられる。
【００１０】
その後（２００４年１２月）、マイクロソフトは、デスクトップ検索およびウェブ検索の両方を含むそのマイクロソフトツールバースーツのベータバージョンを発売した。マイクロソフトは、ルックアウトデスクトップ検索技術を以前に獲得した。なお、ルックアウトは（その名前により明らかなように）、アウトルックファイルを通じた検索に焦点を合わせている。
【００１１】
また、２００４年１２月、Ａｓｋ  Ｊｅｅｖｅｓは、ダウンロード可能なデスクトップ検索エンジンのベータバージョンを導入した。このエンジンは、おそらく、Ａｓｋ  Ｊｅｅｖｅｓによって買収された会社Ｔｕｋａｒｏｏから取得された技術を組み入れている。同じ月に、ヤフーは、２００５年の初頭にテストバージョンを販売することを発表した。ヤフーは多数の初期技術を購入した。その最たるものがＯｖｅｒｔｕｒｅ−それ自体、ＡｌｌＴｈｅＷｅｂを含む購入された幾つかのエンジンを有していた−である。ヤフーは、Ｘ１と提携してそのデスクトップ検索エンジンを開発している。
【００１２】
デスクトップ検索製品を提供する他の企業も多く存在する。前記概要は確実に時代遅れとなる。そのため、我々は、ここでは、完全を得ようと努めない。デスクトップ検索企業および製品の概要は、以下で見出すことができる。
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｏｅｂｅｌｇｒｏｕｐ．ｃｏｍ／ｄｅｓｋｔｏｐｍａｔｒｉｘ．ｈｔｍ
【００１３】
重要な論点は、「これらの新たなプレーヤが何の技術を使用するのか？」ということである。これらの企業によって公然と利用できるコマーシャルには僅かな情報しか開示されておらず、そのため、使用される実際の検索技術に関する何らかの内容を見つけることが非常に困難である。これらの企業の大部分は、明らかに、様々なファイルタイプにわたるインデックス付けを使用してキーワードに基づく検索を提供するように思われ、また、多くの企業はデスクトップ検索およびエンタープライズサーチ（企業検索）の両方を提供する。しかしながら、我々は、リンク解析に基づいて検索結果のランキングを明確に行なう企業を何ら見出さなかった。実際に、ランキングに関して或いはナビゲーションに関して、前記企業のうちの何らかが少なからずリンクを使用しているかどうかは明らかではない。
【００１４】
明らかにリンクを幾らか使用している技術はＡｕｔｏｎｏｍｙ社の技術である。Ａｕｔｏｎｏｍｙは、最近、ＩＤＯＬエンタープライズデスクトップ検索に着手し始めた。Ａｕｔｏｎｏｍｙの技術は、ドキュメント間の対称な「類似性リンク」を含んでいる。類似性指標は、概念類似性の確率的指標を使用することにより洗練されている。また、概念解析は、単にキーワードに基づいて信用を置き換える検索プロセスで使用される。しかしながら、例えば本発明で提案されるような１方向ハイパーリンクの使用の兆候はなく、また、リンク解析の使用の形跡もない。実際に、Ａｕｔｏｎｏｍｙは、任意の種類のページランキング技術の使用をはっきりと拒絶している。すなわち、
ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ａｕｔｏｎｏｍｙ．ｃｏｍ／ｃｏｎｔｅｎｔ／Ｐｒｅｓｓ／Ａｒｃｈｉｖｅｓ／２００４／１２０６．ｈｔｍｌ：「ページランキング、すなわち、リンクフリーの企業において効果的でないことが分かってしまっている手法の代わりに、自動問い合わせガイダンス（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｑｕｅｒｙ  Ｇｕｉｄａｎｃｅ）は概念的なクラスタリングを使用する」において利用できるプレスリリースで述べているように」。
【００１５】
したがって、本発明によって見出されるように、多種多様なドキュメントのための良好な検索ツール、ランク付けツール、ナビゲーションツールを構築できるようにするためには、リンク解析で利用できる適切なリンク構造をローカルファイルシステム上に有することが好ましい。ワールドワイドウェブ上に存在するある種のリンク構造は、人々は伝統的な階層型ファイルシステムよりもかなり良好に情報と付き合う方法を示す。この場合、各ドキュメントは階層ツリー中の１つの場所に追い込まれる。そのようなリンク構造が今日のＰＣ上に既に存在していた場合には、ローカルハードディスクにおけるリンク解析に基づく検索・ランキング装置はおそらく既に存在していたであろう。
【００１６】
今までに提案された解決策はいずれも、一人のユーザまたは小グループのファイル間の検索およびナビゲーションのためのリンク解析に基づくランキングを可能にするのに必要なリンクインフラ構造を構築していない。本発明は、ローカルリンク構造を形成するための方法を提案することによりこれを改善する。
【００１７】
以下で更に詳しく説明するように、ハイパーリンクは、２つのタイプの情報、すなわち、ハイパーリンクが２つのファイル間の類似性を示すことができる（対称）という情報及び／又はファイルＡから始める観察者が興味のあるファイルＢを見つけても良いという推奨をハイパーリンクが示唆できる（１方向または非対称）という情報を提供することができる。また、リンクは２つの目的で使用できる。すなわち、リンクは、検索（ランキングにより）およびナビゲーションに役立つことができる。
【００１８】
非ＷＷＷドキュメントシステムにおける現在の技術は、ハイパーリンクを完全に欠いており−したがって、ランキングの利点およびナビゲーションの利点の両方を見逃している−、または、類似性のみを使用する（例えば、Ａｕｔｏｎｏｍｙ）。後者の場合、ファイルおよびファイル間の関係に関する推奨を与えるために人間の判断を利用するという選択肢は欠けている。そのような推奨が無ければ、検索（ランキング）およびナビゲーションの質に苦しむ。
【００１９】
リンク解析は、グーグルウェブ検索エンジンの多大な成功において重大な役割を果たしてきた。グーグル以前において、検索からのヒットをランク付けする主な手法は、テキスト適合性、「リンク人気」、人間判断（ヤフー）のうちの１つを使用していた。テキスト適合性は、常に重要ではあるが、良好なランキング結果を与えるのにそれ自体十分ではない。リンク人気は、１つのページを指し示すリンクをカウントすることを特徴としている。リンク人気は、リンク解析の低品質な形式であり、偽りのリンクにより非常に簡単に騙される。最後に、人間判断は、常に有用であるが、非常に遅く、多くのドキュメントを有し且つ回転率が高い分散型ドキュメントシステムにおいてはコストがかかる。
【００２０】
グーグルは、良く知られたページランクアルゴリズムによる非自明リンク解析を利用することで発明者に知られた最初のウェブ検索エンジンであった。ページランクの利点−例えば米国特許出願第１０／６８７，６０２号および米国特許出願第１０／９１８，７１３号で引用されるような他の形式の非自明リンク解析と共に−は、それが人間判断の集合的な形式を利用するという点である。すなわち、何十億ものウェブページを接続する莫大な数のリンクの殆どが何百万の人々（ウェブページ設計者）によって構築されている。そのため、非自明リンク解析は、これらの何百万もの人々の自由な労力を利用して、最良のウェブページを見つけるために彼らの集合的な判断を抽出する賢い方法である。
【００２１】
通例、ウェブ設計者が自分自身のページＡから他のページへのリンクを構築すると、それは、（ウェブ設計者の意見において）ページＡに興味を持つ読み手がページＢにも興味を持つ可能性が高いことを意味する。すなわち、そのようなリンクは、２つの事柄、すなわち、（ｉ）ページＢがページＡに類似していること、（ｉｉ）ページＢがページＡに興味を持つ誰かにとって興味深いものである可能性が高いこと、の何らかの混合を意味すると解釈されても良い。
【００２２】
簡単に言うと、リンク解析は価値がある。これは、リンクが２つの事柄、すなわち、「類似性」および「推奨」を伝えるからである。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２３】
これらの手法はネットワーク化された環境に適用されてきたが、消費者は、
自分のパーソナルコンピュータ上にある数千または数百万のファイルをどのように処理すべきかについてのジレンマに悩まされる。
【００２４】
本発明者等によって認識される望ましいものは、ユーザがキーワード検索からのヒットをランク付けすることができ且つこれらのファイルにわたってナビゲートすることができるようにするリンクの「パーソナルウェブ」を構築するためのツールである。用語「パーソナルウェブ」とは、この発明によって形成されるドキュメント間のリンケージのネットワークのことである。パーソナルウェブは、（ｉ）「類似性」に基づく方向を持たない重み付けされたリンク、（ｉｉ）指示ドキュメントまたは被指示ドキュメントのテキストにアンカーされても良い或いはされなくても良い方向を持った重み付けされた、「推奨」を示すリンク、（ｉｉｉ）ドキュメント自体に対して割り当てられた重み（重要性スコア）−先と同様、「推奨」を表わしている、の組み合わせを含んでいる。
【００２５】
ランキングおよびナビゲーションは、情報量が多い世界では常に重要な機能となる。パーソナルウェブは、以下で幾らか詳しく説明するように、独特で且つ効果的な方法で−類似性および推奨の２つの重大な態様を組み入れることにより−これらの機能の両方をサポートする。
【００２６】
最初に、我々は類似性について扱う。本発明は、マシンアルゴリズムを使用してドキュメント間またはファイル間の類似性を評価する。前述したように、少なくとも１つの他の手法（Ａｕｔｏｎｏｍｙの手法）は、ドキュメント間の類似性解析を使用して、これらのドキュメントを見つけてドキュメント間でナビゲートする際にユーザを支援する。類似性というこの指標はＡｕｔｏｎｏｍｙのそれとは異なっている。他の違いは、検索からのヒットのランク付けをサポートする全リンク解析手法における構成要素としての前述した類似性解析により形成される重み付けされた類似性リンクの使用である。また、類似性リンクは、ナビゲーションを支援するのに重要な役割を果たす。
【００２７】
次に、我々は推奨について説明する。推奨は、多くの場合、人間によって最良に行なわれる。しかしながら、一人のユーザの場合、自分自身のファイルの評価は、ウェブ上のファイルを評価する場合とはかなり違う。ウェブ上では、何百万ものユーザが何十億ものウェブページ間の推奨に寄与する。この状況において、各ユーザは、比較的少数の他のドキュメントのための推奨を行なうだけである。一人のユーザの場合、ユーザが多くの数千の既存のファイルを通り抜けること及び他の関連する及び／又は興味のあるファイルを指し示すリンクを構築しようとすることは、多くの場合、現実的ではなく或いは実用的ではない。すなわち、ワールドワイドウェブのようなパーソナルウェブを形成しようとすることにより「デスクトップ上のウェブ」を簡単に形成することができない−なぜなら、一人のユーザによる仕事の負担は非常に大きいからである。
【００２８】
ＷＷＷとの他の違いも関連がある。すなわち、一人のユーザは、実際には多くの場合、自分自身のファイルの質または興味を評価する資格が与えられる唯一の人である−これを行なうことができる者は他にはなく、機械もこれを行なうことができない。ユーザは、これらのファイルの全てを読み取ってしまっている−あるいは、これらのファイルの全ての何らかの知識を持っている。一方、ＷＷＷ上には、任意の一人の人がウェブ上の全てのページを評価できる方法はない。
【００２９】
これらの２つの違いを要約すると、ウェブ上では、多くの個人が読み取りのジョブを行ない、また、多くの個人がハイパーリンクを介して推奨／評価のジョブを行なう。一人のユーザの場合、一人の個人がファイルを読み取るというジョブを行なう（無論、たとえ不完全でも）ことを期待することができ、またしかし、この一人の個人が各ファイルから他のファイルへのリンクを構築するという仕事を進んで行なうことは期待できない。推奨者のリソースと検討され／推奨されるべきドキュメントの数との間のこの不一致は、これまで、ワールドワイドウェブ以外のドキュメントシステムへのハイパーリンクの任意の系統的な適用を妨げてきた。
【００３０】
この不一致に対処するため、本発明は「ハイブリッド」形態の推奨を伴っている。このハイブリッドは、任意のファイルから任意の他のファイルへのハイパーリンクを構築するという選択肢をユーザに対して与える。しかしながら、また、このハイブリッドは推奨のための他のメカニズムを与える。すなわち、各ファイルには「ファイル品質スコア」すなわちＦＱＳが与えられる。各ファイルは想定し得るＦＱＳのスケールに対してかなり低いデフォルト値を有している。この値は、新しさ及び／又はドキュメントの使用頻度などの指標に基づいて自動的に変更されても良い。また、ユーザは、都合が良いときにはいつでも−例えば、ファイルを開いた／読み取った後−このＦＱＳを意のままに増大（または、減少）させることができる。ＦＱＳは、ドキュメントのシステム中に推奨を含ませるための大きな労力を要する可能な方法である。本発明は、ユーザにより選択されるハイパーリンクの可能性も含ませることにより、更に大きな自由度を加える。その意味で、推奨システムの１つの実施形態はハイブリッドである。すなわち、当該実施形態は、グラフのノード（そのＦＱＳをもったドキュメント）に対する重み及びノード間の方向を持ったリンクの両方を含んでいる（指示ドキュメントから被指示ドキュメントを推奨する）。
【課題を解決するための手段】
【００３１】
パーソナルウェブを含むパーソナル検索エンジンのための方法、装置、コンピュータプログラムプロダクトは、類似性ウェブと、（手動または自動で形成される）ハイパーリンクと、手動および自動の両方で更新されるファイル品質スコアとから成る。構成要素は、（ドキュメントからワードを抽出する）パーサと、テキスト適合性解析器と、リンク解析方法と、類似性ウェブと、類似性解析器と、ＰＣのパーソナルファイルに適用されるハイパーリンクとを含んでいる。他の構成要素は、ナビゲーションウインドウとＦＱＳとを含んでいる。前記全ての組み合わせが１つの作動パーソナル検索エンジン内に組み込まれても良い。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
本発明は、リンク構造が殆ど無い或いは全く無いドキュメント間の「パーソナルウェブ」の構築を伴う。パーソナルウェブは、（ｉ）類似性に基づく方向を持たない重み付けられたリンク、（ｉｉ）指示ドキュメントまたは被指示ドキュメントのテキストにアンカーされても良い或いはされなくても良い方向を持った重み付けられたリンク、（ｉｉｉ）ドキュメント自体に対して割り当てられた重み（重要性スコア）−先と同様、推奨を表わしている、の組み合わせを含んでいる。
【００３３】
また、我々は、この構造を説明するために用語「ハイブリッドウェブ」を使用する。パーソナルウェブは２つの意味でハイブリッドである。第１に、パーソナルウェブは、重み付けられた対称な類似性リンクと重み付けられた方向を持った推奨リンクとのハイブリッド混合体を使用する。第２に、推奨の重要な機能は、方向を持ったリンクとファイル品質スコア（ＦＱＳ）とのハイブリッド混合体を使用して果たされる。
【００３４】
次に、我々は、本発明で使用されるハイブリッド形式の推奨について詳しく述べる。このハイブリッド手法は、任意のファルから任意の他のファイルへとハイパーリンクを構築する選択肢をユーザに対して与える（以下から分かるように、このハイパーリンクは、特定のテキストに対していずれかの端部でアンカーされても良く或いはされなくても良い）。これに関連して、我々は、曖昧さを無くすために、用語「ハイパーリンク」の正確な定義を与える。論理的に、ハイパーリンクは、１つのファイル（例えばファイルＡ）から他のファイル（例えばファイルＢ）へと指し示すポインタである。また、ハイパーリンク重み（ＨＬＷ）をこのポインタと関連付けても良い。この論理的な定義（ポインタ＋重み）は、我々が本発明を説明する際にハイパーリンクという用語を使用するときにはいつでも暗示される。物理的に、そのようなハイパーリンクは、ファイルＡ−指示ファイル−のメタデータ中に一般に含められる（当該メタデータと共に記憶される）メタデータの形態で一般に実施される。また、ハイパーリンクに関連付けられる任意の重みもメタデータ−一般に（先と同様に）ファイルＡのためのメタデータ−として記憶される。
【００３５】
ハイパーリンクに加えて、ハイブリッド推奨手法は、推奨のための他のメカニズムを与える。すなわち、各ファイルにはファイル品質スコアすなわちＦＱＳが与えられる。最初に、各ファイルにはそのＦＱＳのためのデフィルト値が与えられる。このデフォルト値は、想定し得るＦＱＳのスケールに対して幾分低い。ユーザは、意のままにこのＦＱＳを増大することができる（あるいは、減少させることさえできる）。
【００３６】
また、本発明の１つの実施形態では、ＦＱＳを変更するための自動方法が使用されても良い。例えば、コンピュータは、それ自体、ファイルが開かれた及び／又は編集された回数を所定の期間にわたって記録することができるとともに、頻繁に開かれるファイルに対して高いＦＱＳスコアを与えることができる。また、アクセスの新しさが重要性の指標として使用されても良い。
【００３７】
このハイブリッドシステムにおける原理は以下のとおりである。第１に、消耗させる労力は不要である。ユーザにそうする動機を与えるファイルだけが推奨を得る。第２に、ＦＱＳの選択はリンクを構築するよりも簡単である−おそらく、それは、想定し得る最も要求が低い形式の推奨である。しかしここでさえ、極僅かなユーザ労力しか必要とされない。ファイルはデフォルトＦＱＳで始まる。これは、機械で測定できる重要性の特定の指標によって変更されても良い。ユーザが「労力に見合う」と判断するファイルだけがユーザ修正された（一般には拡張された）ＦＱＳ値を得る。
【００３８】
そのため、以下のピクチャが生み出される。ユーザは、結果として疑いなく最初にファイルの大きなバックログをもって  「パーソナルウェブ検索エンジン」を使用する。エンジン自体は、ユーザのファイルシステムをクロールし、ファイルのテキストを走査し、逆索引を形成し、重み付けられた対称なリンクをファイルの各対間に置く「類似性ウェブ」を構築するというジョブを担う。リンクに対する重みは類似性指標である。また、エンジンは低いデフォルトＦＱＳを全てのファイルに対して割り当て、それにより、おそらく、ファイルログからの情報に基づいてこのデファルト値が変更される。
【００３９】
そのため、労力を全く伴うことなく、ユーザは、全てのファイルに接続する類似性ウェブ、各ファイルにおける重要性スコア、逆索引を獲得する。これらの特徴は既に検索およびナビゲーションを可能にする。その後、ユーザは、推奨を仕入れることによりこの開始ピクチャを補うことができる。そのようにする動機付けは、推奨が「自分自身に対する注意喚起」であるということである。ユーザがファイルＡからファイルＢへのハイパーリンクを構築する場合、それは、「私がいったんＡを開けたら、私はＢへジャンプしたいと思っている可能性が高い」ことを告げる注意喚起である。また、ここで使用されるハイパーリンクは、ウェブ上のハイパーリンクと同様、それらがファイルＡ中のテキストの特定の場所から及び／又はファイルＢ中の特定の場所へと指し示すようにテキスト中に組み込むことができる。
【００４０】
また、ファイルの読み手／所有者もＦＱＳを使用して推奨（自分自身に対する推奨）を仕入れることができる。例えば、読み手が代わりにファイルのＦＱＳをその与えられた値から引き上げることを選択する場合、これは、「私は、自分がファイルの検索を行なうときに訪れる平均的な機会よりも高い機会をファイルＣに持たせたい」という形式の注意喚起となる。同様に、読み手は、興味が殆ど無いと判断されるファイルのＦＱＳを、たとえそれが削除されるべきでも、格下げしたいと思っているかもしれない。
【００４１】
結果として得られるハイブリッドウェブは、対称な（方向を持たない）リンクおよび１方向の或いは方向を持ったリンクの両方を有している。数学的に、そのようなグラフは、依然として方向をもったグラフであり、そのため、方向を持ったグラフに適する方法（例えば、既に本願に組み込まれている２００３年１０月２９日に提出された米国特許出願第１０／６８７，６０２号および２００４年８月２５日に提出された米国特許出願第１０／９１８，７１３号に記載されている方法）により扱うことができる。
【００４２】
ここでは、方向を持ったユーザ定義ハイパーリンクが対称な類似性リンクに対する類似性重みと比べてどの程度の重みを有するべきかを決定する際に調整パラメータが関与する。すなわち、本発明の１つの実施形態は、ドキュメントをランク付けするためにリンク解析を使用し、また、リンク解析に対する入力は、方向を持たない類似性リンクおよび方向を持ったハイパーリンクの両方から成るハイブリッドウェブである。したがって、これらの２つのタイプのリンクの相対的な重みは、リンク解析の結果に影響を及ぼす。本発明の好ましい実施形態においては、類似性重みが０〜１の範囲に入る。その結果、本発明の１つの実施形態では、ハイパーリンクに１のデフォルト重みが与えられる。あるいは（類似性重みを０〜１の同じ範囲に保持する）、ハイパーリンクにデフォルトを与えることができるが、重みＨＬＷを調整できる（すなわち、ユーザにより調整できる）。
【００４３】
ＦＱＳは各ドキュメント毎に第３のスコアを与え、このスコアは、リンク解析およびテキスト適合性解析からのスコアに加えて使用されても良い。すなわち、検索後のヒットのランキングは、（ｉ）テキスト適合性スコア、（ｉｉ）リンク解析重み、（ｉｉｉ）ＦＱＳの組み合わせに基づいている。先と同様、ここでは、これらの３つの重みに対して与えられるべき相対強度を決定する際に使用される２つの調整パラメータを有することになる。
【００４４】
最後に、我々はナビゲーティングについてふれる。本実施形態は、ナビゲーティングに役立つ３つのメカニズムを組み入れている。
【００４５】
第１に、テキストにアンカーされるハイパーリンクが存在する。アンカーされたハイパーリンク（アンカー付きハイパーリンク）は、ＷＷＷ上をナビゲートするためのハイパーリンクの使用に類似する方法でユーザの役に立つ。すなわち、ドキュメント中のテキストが反転表示され、それにより、テキストが他のドキュメント（または、同じドキュメント中の他のポイント）へのハイパーリンクに結合されていることがユーザに伝えられる。第２に、本実施形態により、ユーザは、ファイルＡからファイルＢへ指し示すアンカーされていない（アンカー付きでない）ハイパーリンクを構築することができる。第３に、類似性ウェブは、ファイルＡから他の全てのファイルへのリンクを与える。
【００４６】
ここで、我々は、アンカー付きハイパーリンクを（インタフェースの）ユーザに与えるために使用されるその反転表示されたテキストを示すために用語「ハイパーリンク」が一般に使用されていることについて言及する。この文書において、用語「ハイパーリンク」とは前述した論理的なポインタ（重みをもっている）のことである。そのため、我々は、ユーザがアイコンを起動でき、そのため、被指示ファイルを開くことができるように、インタフェースのユーザに対して与えられる任意の反転表示されたテキスト（または、他のシンボル）に関して用語「アクティブアイコン」を使用する。すなわち、インタフェースのアイコンは、我々の定義によればハイパーリンクではなく、むしろ、アイコンの「背後にある」論理的な（重み付けられた）ポインタがハイパーリンクである。
【００４７】
図１に示されるように、アンカー付きハイパーリンク（アンカーされているハイパーリンク）は、指示ドキュメント３中のテキストにアンカー（固定）されており、被指示ドキュメント４を指している。アンカー付きでないハイパーリンク（アンカーされていないハイパーリンク）２は、指示ドキュメント３から被指示ドキュメント４へ指している。また、被指示ドキュメント中の特定のテキストにハイパーリンクをアンカーさせることもできる。例えば、図１においては、アンカー付きハイパーリンク５は、指示ドキュメント３中のテキスト「ｔｅｘｔ１」から被指示ドキュメント４中のテキスト「ｉｍｐｏｒｔａｎｔ」へ指している。
【００４８】
ナビゲーションをサポートするため、本発明は、ファイルＯを開いたユーザが、Ｏがリンクするファイルを示すナビゲーションウインドウをプルアップできるようにする。このウインドウは最大で３つのランク付けされたリストを有している。１つのリストはトップランクの類似性リンクである。これらのリンクは、類似性重みによって、リンク解析スコアによって、また、リンクされたファイルのＦＱＳによってランク付けされる。第２のリストは、Ｏからハイパーリンクによって指し示されるトップランクのファイル  −  それらのＦＱＳ値、それらのリンク解析スコアＬＡ、および、それらのハイパーリンク重みにしたがってランク付けされる  −  を有している。その結果、第３のリストは、Ｏを指し示すトップランクのファイル  −  先と同様に、それらのＦＱＳ、それらのＬＡスコア、および、それらのハイパーリンク重みによってランク付けされる  −  を有している。
【００４９】
ここで、我々は、検索エンジンおよびその構成要素の形態を成す本発明および検索プロセスの両方を描く図２を参照することによって前述した本発明の構成要素について更に詳細に扱う。
【００５０】
ユーザは、キーワード２２３を検索インタフェースに入力することにより検索２２５を開始する。キーワードはヒットリストジェネレータ２３５に対して供給される。ヒットリストジェネレータは、キーワードを使用して逆索引２３３からヒットリスト２３７を抽出する。
【００５１】
逆索引は、１つのキーワードを入力として取得するファイルであり、その結果、そのキーワードを出力として含むファイルのリストを与える。これは、標準的な技術であり、当業者に良く知られる技術を使用する。マルチキーワード検索においては、キーワードの何らかのプール結合を満たす全てのファイルを逆索引から引き出す能力も必要である。ここでも先と同様に、既知の技術を使用することができる。この種のプールソーティング機能は「逆索引」と称される構成要素内に含められる。
【００５２】
逆索引を形成するためにはパーサ（構文解析ツール）（図２の２２１）を必要とする。この構成要素は、ファイル２０１を走査するとともに、これらのファイル中のワードを認識する。多くのファイルタイプは、現在、パーサ  −  例えばワードファイル、ｐｄｆファイル、テキストファイル、ｈｙｍｌファイル、アウトルックメールファイルの使用を可能にする。パーサの動作、逆索引の形成および更新は、検索によって開始されないバックグラウンドプロセスで行なわれる。
【００５３】
なお、ここで、パーソナルファイルは一般に多数の非テキストファイル  −  特にミュージックファイルおよびデジタルピクチャファイルを有している。本発明の１つの実施形態は、ワードを生み出すために解析できるメタデータを非テキストファイルが有していると仮定すると、非テキストファイルを扱うことができる。この仮定は、多くのタイプの非テキストファイルにおいて適用できるが、全てのファイルに適用できるとは限らない。
【００５４】
また、本発明では、テキスト適合性コンピュータ２３９においてテキスト適合性解析も使用される。このモジュールは、ランク付けされていないヒットリスト２３７と共にキーワード２２３をその入力として取得し、それらのテキスト適合性スコアＴＲを伴う同じヒットのリストを適合性スコアＤＢ  ２４１に対して出力する。テキスト適合性スコアＴＲは、既知の技術を使用して、ヒットリスト上の各ドキュメント毎に所定のキーワードに対して計算される。
【００５５】
ここで、簡単な形式のテキスト適合性解析がウェブ検索において望ましくないことに注目すべきである。これは、これらの解析が、「スパミング」によって  −  すなわち、ウェブクローラーによって検出されるにもかかわらず人間の読み手には見えない特定のキーワードの多くのコピーをページ内に挿入する不正なウェブページ設計者によって欺かれ易いからである。しかしながら、スパミングは、パーソナルコンテンツの全体にわたってパーソナル検索エンジンにおいては問題とならない可能性が高い。無論、ユーザは自分にスパムを送信しない。また、ユーザのコレクションに紛れ込むスパムを含む任意のファイルはユーザによって処分される。そのため、簡単な形式の適合性解析は、パーソナル検索エンジンに完全に適合し得る。しかしながら、より複雑な形式が使用されても良い。
【００５６】
次に、我々は類似性コンピュータ２０５を扱う。このプロセスもバックグラウンドで実行される。類似性測定の問題はテキスト適合性問題に非常に近い。前者においては、キーワードとドキュメントとから成る組が与えられ、キーワードによって表わされる概念に対してドキュメントがどのように関連するかを決定する。類似性指標を計算するために、２つのドキュメントが与えられ、そのため、１つのドキュメントで扱われる概念と他のドキュメントで扱われる概念との間にどの程度の重なり合いが存在しているのかを決定しなければならない。本発明の１つの実施形態は、パーサ２０３を使用してバックグラウンドプロセスにおいてドキュメント２０１対を検査する。パーサは、ドキュメントの対においてワードを認識するとともに、その結果を類似性コンピュータ２０５へ供給する。
【００５７】
測定概念は、キーワードを解析してカウントするよりもはるかに難しい。しかしながら（この場合も先と同様）、パーソナル検索エンジンに適する簡単な方法が存在する。以下は、本発明の１つの実施形態で使用される類似性測定のための簡単な方法である。
【００５８】
「辞書」すなわち逆索引で使用されるワードの組から始める。これらは、ファイルで見出される有用なワードである（有用でないワードの例は、ｔｈｅ，  ａｎｄ，  ｈｅ，  ｉｆなどの「ストップ」ワードである）。その後、各ワードｗ毎に、また、各ファイルｆ毎に、パーサは、ワードｗがファイルｆ内で生じる回数Ｎｆ（ｗ）をカウントする。その後、Ｎｆ（ｗ）をＮｆで割る−ファイル内のワードの総数−結果ｎｆ（ｗ）を示している。用語ｎｆ（ｗ）はファイルｆの「ワードプロファイル」と呼ばれる。
【００５９】
ファイル１とファイル２との間の類似性Ｓ（１，２）は以下のように規定される。
【数１】
2008513881.tif 000003
【００６０】
ここで、定数Ｋは、類似性指標のスケールを設定する他の調整パラメータである。本発明の好ましい実施形態において、定数Ｋは１である。この場合、類似性は０と１との間の正数である。また、Ｋ＝１に関して、２つの同一のファイルの類似性はちょうど１である。
【００６１】
前述したように、単純化は、パーソナルファイルシステムにわたる検索およびナビゲーティングにおいては必ずしも不都合ではない。ワード頻度のスパミングは、どのような場合でも問題になるとは限らない。
【００６２】
システム２０１内の全てのファイルは、他の全てのファイルに対して類似性重みを有している。したがって、類似性リンクから形成されるグラフが完全であることを期待できる（完全なグラフにおいては、全てのノード（ドキュメント）が他の全てのノードにリンクされる）。しかしながら、２つのファイルにおける類似性重みがちょうど０になり得るということが起こる場合もある（２つのファイルが共通の辞書ワードを有していない場合）。そのようなケースは稀であると期待できる。しかしながら、重みが０の何らかの類似性リンクが存在する場合、類似性グラフは完全ではなくなる（負でないままである−すなわち、全ての類似性リンクが正または０の重みを有している）。しかしながら、グラフの完全性は、全てのノードに関して正のリンク解析重みを得るための必要条件ではない。それよりむしろ、必要条件は、グラフが「強く関連付けられ」なければならないということである。強く関連付けられたグラフでは、任意の２つのノードＡ，Ｂにおいて、ＡからＢへの少なくとも１つの経路（パス）と、ＢからＡへの少なくとも１つの経路（必ずしも同じ経路ではない）とが存在する。類似性グラフなどの対称なグラフは、それが関連付けられる限り−すなわち、グラフを、リンクが間に無い非関連要素に分けることができない限り、強く関連付けられる。
【００６３】
ゼロの類似性指標の発生は稀であるため、類似性グラフが常に関連付けられ、そのため強く関連付けられることが予期される。しかしながら、バックアップ指標として、本発明の１つの実施形態においては、最小類似性指標δ＞０を課すことができる。すなわち、
【数２】
2008513881.tif 000004
であるとき、Ｓ（１，２）＝δを設定することができる。これにより、類似性グラフは完全であり、そのため関連付けられる。
【００６４】
類似性指標は類似性データベース２０７に記憶される。ここで、類似性リンクと共にリンク解析２１３のための基準を形成する方向を持ったハイパーリンクの付加を扱うことができる。（方向を持たない）類似性リンクは、方向を持ったハイパーリンクと共に、ドキュメント２０１を接続するハイブリッドウェブを形成する。
【００６５】
本発明の１つの実施形態により、ユーザ２１７は、ハイパーリンクジェネレータ２０９のマニュアルインタフェースを使用して常にハイパーリンクを仕入れることができる。図１に示されるように、これらのハイパーリンクは、指示ドキュメント及び／又は被指示ドキュメントのテキスト内でアンカーすることができる。また、これらのハイパーリンクは、ファイルＡからファイルＢへと指し示すアンカー付きでないハイパーリンクであっても良い。そのようなマニュアルで形成されるハイパーリンクの全てはハイパーリンクＤＢ  ２１１内に記憶される。前述したように、これらのハイパーリンクには重みＨＬＷ−本発明の１つの実施形態では１である−が与えられる。本発明の他の実施形態において、ユーザはＨＬＷの値を選択しても良い。
【００６６】
また、ハイパーリンクは、バックグラウンドで実行されるファイル２０１への自動インタフェースを使用してハイパーリンクジェネレータ２０９により自動的に形成される。すなわち、ハイパーリンクジェネレータは、ある場合には、ファイルＡがファイルＢを明示的に示すことを認識することができる。例えば、本発明の１つの実施形態において、他のメールファイルＭＦ１への応答または他のメールファイルＭＦ１の転送であるメールファイルＭＦ２は、ハイパージェネレータをトリガして、ＭＦ２からＭＦ１へ指し示すハイパーリンクを仕入れる。また、自動的に形成されたハイパーリンクはハイパーリンクＤＢ  ２１１へも送られる。
【００６７】
前述したように、本発明においてハイブリッドウェブにより形成されるグラフの性質に関し、類似性リンク（δ＞０）は完全なグラフを形成する。これは、全てのノード（ファイル）が他の全てのノードに接続されるからである（δ＞０である場合、依然としてグラフが強く関連付けられることを期待できる）。また、グラフは重み付けられており（負ではない重みで加重される）対称である。このグラフに対して１方向ハイパーリンクが加えられると、結果として得られるハイブリッドグラフは、対称特性を失うが、依然として重み付けられており、依然として負ではなく、また、依然として強く関連付けられる。当該ハイブリットグラフは、強く関連付けられるため、シンクを有していない（方向を持ったグラフのシンクは、入口は存在するが出口が存在しないノードの組である）。シンクはリンク解析アルゴリズムにおいて望ましくない。これは、これらのシンクにより、全てのノードに関して有用なリンク解析重みを計算することができなくなるからである。例えば、ページランクアルゴリズムは、グラフを完全にするために多くの付加的な人工リンクを挿入する。また、２００４年８月２５日に提出された米国特許出願第１０／９１８，７１３号は、シンクを有するグラフにおける他の種類の「シンク対策」について記載している。
【００６８】
ここで、全てのノードに対して意味のあるリンク解析重みを与えるのに十分な２つの特性をハイブリッドグラフが有していること、すなわち、ハイブリッドグラフが強く関連付けられ且つその重みが負ではないということに留意することは重要である。したがって、このグラフにおいては「シンク対策」が不要になることが期待される。それにもかかわらず、そのような対策が必要とされる場合には、米国特許出願第１０／９１８，７１３号に記載されるようなシンク対策の適用が用いられても良い。
【００６９】
ハイパーリンクに関しては、以下の２つのタイプが存在する。
・アンカー付きでないハイパーリンク  これらは、指示ファイルＡ中の任意の特定のテキストに貼り付けられていないファイルＡからファイルＢへのハイパーリンクである（例えば図１の項目２を参照）。パーソナルファイルシステムにおいてはそのようなハイパーリンクを仕入れる際に解決されるべき技術的問題はない。ハイパーリンクは、ファイルＡのための一種のメタデータになる。（被指示ウェブページのＵＲＬに対応する）ハイパーリンクのターゲットは、被指示ファイルのためのパス名である。パス名はファイルシステムにおける標準的なオブジェクトである。それは、（他のユーティリティがその後にファイルが記憶される物理ブロックへと変換する）１つのファイルに固有の論理アドレスを指定するために使用される。
・指示ファイルにアンカーされたハイパーリンク  これらのハイパーリンク（図１の項目１）は、指示ファイルＡのためのメタデータの形式として表わされることもできる。しかしながら、有用となるべく、指示ファイルＡ中のテキストにアンカーされたハイパーリンクは、ユーザが見るファイルＡのグラフ表示においてユーザに対して表示されなければならない。また、表示はインタラクティブでなければならない−すなわち、ユーザが被指示ファイルへのジャンプを起動できるようにユーザ入力（一般的には、マウス）に結合されなければならない。すなわち、アンカーテキストは、我々の前述した定義により「アクティブアイコン」となる。多くのファイルタイプ（例えば、ｐｄｆファイル、ワードファイル、パワーポイントファイル）がこの形式でハイパーリンクの表示をサポートする。
・被指示ファイルにアンカーされたハイパーリンク  ｈｔｍｌなどの幾つかのファイルタイプは、被指示ファイルのテキスト中の所定の場所へのハイパーリンクのアンカーリングを可能にする。そのようなファイルタイプにおいては、ファイルＡからファイルＢへのハイパーリンクがファイルＢ内の特定の場所を指し示すことができるようにすることは簡単である（図１の項目５参照）。
【００７０】
これらのタイプのハイパーリンクの全てはハイパーリンクデータベース２１１内に記憶される。このデータベースは形式｛Ａ⇒Ｂ；ＨＬＷ｝のエンティティを有している。すなわち、それは、ハイパーリンクがアンカーされているか否かにかかわらず全てのハイパーリンク及びそれらの重みをリストアップしている。本発明の他の実施形態においては、指示ファイル及び／又は被指示ファイル中のアンカーテキスト（仮に存在する場合）もハイパーリンクＤＢ内に記憶される。そして、この情報は、検索においてキーワードと共に使用されても良い。
【００７１】
ハイパーリンクおよび類似性ウェブはハイブリッドウェブを形成する。図３はハイブリッドウェブからの２つのドキュメントを示している。ドキュメント１（項目３）は、ドキュメント２（項目４）を指し示す方向を持ったハイパーリンク５を有している。また、ハイブリッドウェブ内のドキュメントの全ての対と同様に、これらの２つのドキュメントは、方向を持たない類似性リンク６によって関連付けられる（幾つかの類似性リンクは０の重みを有している場合がある）。このハイブリッドウェブ（ノード＝ドキュメントであるグラフ）はリンク解析（図２の２１３）のための開始点である。前述したように、ハイブリッドウェブは方向を持ったグラフの形態である（完全に対称ではないため）。そのため、ここでは、方向を持ったグラフに適したリンク解析方法が使用されても良い。
【００７２】
リンクポピュラリティは適切な選択ではない。その理由は、ハイブリッドウェブの多くを形成する類似性ウェブが各ノード（ドキュメント）に多くのリンクを与えるからである。そのため、ノード重要性（中心性）をリンク数に関連付けることは賢明ではない。
【００７３】
この発明の好ましい実施形態は、リンク解析のために、２００３年１０月２９日に提出された米国特許出願第１０／６８７，６０２号に記載されたアルゴリズムを使用する。実際には、この特許出願には２つの別個のアルゴリズムが存在する。各アルゴリズムは良好な結果を与えることが試験において分かった。しかし、その結果は著しく異なっている。
【００７４】
２つのアルゴリズムは単に「フォワード」および「バックワード」と称される場合がある。これらの２つの方法はグラフが方向付けられるときに異なる。そのため、ユーザがハイパーリンクを殆ど或いは全く築かない極端な場合には、グラフはほぼ対称であり、２つの方法はほぼ同じ結果を与える。
【００７５】
したがって、依然として良好な性能を与えるこの発明の１つの実施形態は、フォワード演算子を使用する。本発明の他の実施形態は、各ドキュメント毎に２つのリンク解析重みを計算し（両方の方法を使用して）、その後、最終的なランク付けされた結果の中のどの結果をユーザが見たいのかに関する選択をユーザに対して与える。この他の実施形態は、効果的な検索に強い積極的な興味を持つユーザにおそらく最も適している。そのようなユーザは、多くのハイパーリンク（２つの方法間の意味のある違いを与える）を仕入れる可能性が高く、また、最良な想定し得る検索結果を見出すという目的に向かって異なるアルゴリズムを試みることに関心を持つ可能性も高い。
【００７６】
最後に、全く正反対のユーザにおいては何が起こるか。すなわち、ユーザがハイパーリンクに興味を持たない−ユーザは検索およびナビゲーティングにおいて良好な結果を欲しがっている、ことを想像されたい。ハイパーリンクが無ければ、ハイブリッドグラフは、（対称な）類似性グラフになるとともに、自動的に形成されたハイパーリンクとなる。これらの後者のリンクは、総数のうちの極僅かとなる可能性が高い。そのため、この場合、フォワード方法およびバックワード方法はほぼ同じ結果を与え、また、これらの方法は「固有ベクトル中心性」として社会科学から知られた方法とほぼ等しい。固有ベクトル中心性は重要性の意味のある指標を与え、そのため、この種のユーザに関しては、結果が依然として役立つものとなる。
【００７７】
また、リンク解析モジュール２１３はバックグラウンドプロセスとして実行される。すなわち、このモジュールは検索の開始に依存しない。当該モジュールは類似性ＤＢ２０７およびハイパーリンクＤＢ２１１を入力として取得する。その出力は、リンク解析スコアＬＡの組であり、各ドキュメント毎に１つである。これらのＬＡスコアはリンク解析スコアＤＢ２１５内に記憶される。
【００７８】
ファイル品質スコアすなわちＦＱＳは各ファイル毎にＦＱＳ  ＤＢ２１９内に記憶される。この発明によってＦＱＳのスケールは固定されず、ユーザにとって便利な任意のスケール（例えば１〜１０）が適している。これは、ＦＱＳ、類似性、リンク解析中心性の相対的な重みがパラメータの調整により決定されるからである（後述する）。ＦＱＳは、ユーザ入力２１７およびログコンポーネント２４０からの情報の両方によって決定される。本発明の１つの実施形態において、ユーザは、開かれたファイルを閉じる度に、そのファイルにおけるＦＱＳの選択を促される。他の実施形態においては、ＦＱＳ値をデフォルト値から変更するためにデータやアクセス頻度などの機械可読指標が使用されても良い。いずれにしても、ユーザは、選択された任意のファイルを上書きするという選択肢を常に有している。
【００７９】
検索プロセスの説明に戻ると、１つ以上のキーワード２２３を用いてユーザが検索２２５を開始することを想起されたい。その後、ヒットジェネレータ２３５は、キーワード２２３および逆索引２３３を使用してランク付けされていないヒットリスト２３７を形成する。このランク付けされていないヒットリストは、キーワード２２３と共にテキスト適合性コンピュータ２３９に対して供給される。このとき、テキスト適合性コンピュータの出力は、ヒットリスト上の各ファイルにおけるテキスト適合性スコアＴＲの組である。これらのスコアはテキスト適合性スコアＤＢ２４１内に記憶される。
【００８０】
ここで、３つの異なるスコアに基づいてヒットをランク付けすることができる。マージングモジュール（比較併合操作モジュール）２２９は、適合性ＤＢ２４１からテキスト適合性スコアをフェッチし（取り出し）、リンク解析ＤＢ２１５からリンク解析スコアＬＡをフェッチし、ＦＱＳ  ＤＢ２１９からＦＱＳ値をフェッチする。その結果、各ヒットにおける正味複合重みＷは以下のようになる。
Ｗ＝ａ（ＴＲ）＋ｂ（ＬＡ）＋ｃ（ＦＱＳ）
【００８１】
３つの調整パラメータが存在するように見えるが、相対的な重みだけがランク付けに役立つため、これらの３つのうちの１つを完全に自由に選択することができ、その結果、他の２つだけがランキング結果に影響を与える、本発明の１つの実施形態において、ユーザは重みｃを選択することができる−すなわち、ユーザはファイルの自分自身の評価に対してどの程度の重みを与えたいのかを決定することができる。
【００８２】
マージングモジュールは、前記式にしたがって正味の重みＷを計算する。その後、マージングモジュールは、ヒットリスト２３７を、正味重みＷを減少させる順序でランク付けされたリストへと再整理する。結果として得られるランク付けリストは、検索によって与えられるサイズ２２７に切り取られ、その後、併合ランキングＤＢ２３１内に記憶される。これらの検索結果は、その後、適切なフォーマットで与えることができる。この場合、結果は、（ウェブ検索エンジンと同様に）対応するファイルにリンクされるアクティブアイコンとして与えられる。
【００８３】
この検索手続きは、検索の簡単な形式の改良を可能にする。すなわち、前の検索のヒットリストを取得することができるとともに、これらのヒットの全てとこれらの間のリンク（類似性リンクおよびハイパーリンクの両方）とから成るサブグラフを形成することができる。その後、このサブグラフにわたる新たな検索は新たな結果を与える−同じキーワードが入力された場合であっても−これは、リンク解析がサブグラフ中のドキュメントを互いに対してスコア付けするからである。この変化を以下のように象徴的に表わすことができる。すなわち、各ファイル毎にリンク解析スコアＬＡ（全てのグラフに基づく）が新たなリンク解析スコアＬＡ（ｓｕｂ）（ヒットにより規定されたサブグラフに対してリンク解析を行なうことによりもたらされる）に取って代えられる。したがって、ヒットサブグラフに制限される任意のその後の検索では、新たなヒットが以下にしたがってランク付けされる。
Ｗ＝ａ（ＴＲ）＋ｂ（ＬＡ（ｓｕｂ））＋ｃ（ＦＱＳ）
【００８４】
このようにしてユーザが検索を改良できることは非常に役立ち得る。最初の検索の後、ユーザは、フォローアップ検索をドキュメントの限られた領域に制限することができる。この限られた領域は、前のヒットリストによって規定され、したがって興味のあるトピックに焦点が合わされる。なお、最後に、この手法は、サブグラフが開始できないほど大きくは無く、あるいは、切取り（例えば、開始ヒットリストから最高ランクのドキュメントだけを維持する）によってサブグラフを処理し易いサイズに形成することができるため、非常に実用的である。そのため、本発明においては、リアルタイムリンク解析によってサポートされる、繰り返される改良された検索を実際に実施することができる。
【００８５】
これにより、検索プロセスおよび関連する構成要素（図２）の説明を終える。図４は、本発明がどのようにしてナビゲーションに役立つのかを示している。ユーザがファイルＯ（図４の４１）を開いた状態に保ち且つ関連するファイルを見つけたがっていると仮定する。１つの方法−既に前述した−は、ファイルの表示に現れる任意のアクティブアイコン（アンカー付きハイパーリンクを表わしている）をクリックすることである。しかしながら、開いたファイルＯからホップしても良いファイルの３つの他の組、すなわち、（ｉ）Ｏからのアウトバウンドハイパーリンクの最後に位置する全てのファイル；（ｉｉ）インバウンドハイパーリンクを使用してＯを指し示す全てのファイル；（ｉｉｉ）類似性リンクを介してＯに接続された全てのファイルを与えることができる。これらのナビゲーションオプションのそれぞれは、「ナビゲート」ボタンを呼び出すことにより呼び出される対応するウインドウにおいて与えることができる。
【００８６】
・ハイパーリンク（インまたはアウト）によりＯに対して接続される全てのファイルはハイパーリンクＤＢ４７（これは、図２で２１１の番号が付されたデータベースと同じデータベースである）からフェッチされても良い。これらのファイルは、それらのＦＱＳ値に基づき、また、それらのリンク解析スコアＬＡに基づき、それらをＯに対して接続するハイパーリンクの重みＨＬＷにしたがってランク付けすることができる（ナビゲーション目的で）。ＦＱＳスコアはＦＱＳ  ＤＢ４５（図２の２１９）からフェッチされ、ＬＡスコアはＬＡスコアＤＢ４８（図２の２１５）からフェッチされる。この場合、ナビゲーションの適切なランキングパラメータが以下のように規定されても良い。
ＨＮＷ＝ｄ（ＨＬＷ）＋ｅ（ＬＡ）＋ｆ（ＦＱＳ）
ここで、「ＨＮＷ」は「ハイパーリンク隣接子重み」を表わしており、ｄ，ｅ，ｆは調整パラメータである。その後、ランキングモジュール４９５は、ランキング演算を行ない（重みＨＮＷに基づいて）、その結果をリンクファイルランク付けリストＤＢ４９７へ送る。結果として得られるファイルのランク付けリストは、それらのＦＱＳ値と共にユーザへのインタフェースを介してアクティブアイコンとして与えられても良い。したがって、ユーザは、開いたファイルＯを指し示し或いは開いたファイルＯにより指し示される最も重要なファイルを見つけてそこへホップすることができる。
【００８７】
多くの類似性リンクが常に存在する。しかしながら、これらの類似性リンクは、類似性スコアＳ（１，２）が幅広い範囲にわたって変化することが予期されるためランク付けされる。また、ユーザが再びファイル品質および類似性の指標−例えば、これらのファイルにおけるユーザ自身のＦＱＳスコアや、リンク解析からのスコアＬＡなどの指標−に関心を持つ−ナビゲーションおよび検索との関連で−ことが予期できる。そのため、これらのスコアの全てにしたがって、類似性リンクされたファイルをランク付けすることができる。これを行なう簡単な方法は、ＯからファイルＢへの類似性ナビゲーション重みを以下のように規定することである。
ＳＮＷ（Ｏ，Ｂ）＝ｇ・Ｓ（Ｏ，Ｂ）＋ｈ・ＬＡ（Ｂ）＋ｍ・ＦＱＳ（Ｂ）
パラメータｇ，ｈ，ｍは先と同様に調整パラメータである。
【００８８】
したがって、ナビゲーション類似性コンピュータ４９１は、類似性ＤＢ４３（図２の２０７）、ＦＱＳ  ＤＢ４５（図２の２１９）、ＬＡスコアＤＢ４８（図２の２１５）から入力を取得するとともに、各ファイルＢ毎に類似性ナビゲーション重みＳＮＷを形成する。本発明の１つの実施形態において、類似性ＤＢからフェッチされるファイルの数は、Ｏに対するその類似性が特定の閾値Ｓｍｉｎよりも大きいファイルのみを取得することにより制限される。
【００８９】
最後に、類似性ナビゲーション重みＳＮＷが与えられると、ナビゲーション類似性コンピュータ４９１は、結果として得られる類似するファイルＢのリストをランク付けするとともに、その結果を類似ファイルランク付けリストＤＢ４９３へ送る。このリストは、先と同様、アクティブアイコンとしてそれらの対応するＦＱＳ値と共にユーザへのインタフェースを介して与えられても良い。
【００９０】
なお、本発明の１つの実施形態において、ナビゲーションは、検索と同様、ファイルの限られたドメインに制限できる。すなわち、ユーザは、ナビゲーションインタフェースにおいて１つ以上のキーワードを入力しても良い。これらのキーワードは、検索に関してヒットリストを形成するためにリアルタイムで使用される。その後、このヒットリストはトピックに焦点を絞ったサブグラフのノードを規定する。
【００９１】
改良されたナビゲーションの１つの実施形態においては、スコアＳＮＷがそれらの全グラフ値から変えられない−しかし、ランク付けナビゲーションリスト中に表示されるドキュメントは、トピックに焦点を絞ったサブグラフのノードからのみ取得され、あるいは、他のワードでは、キーワードにより形成されるヒットリストからのみ取得される。
【００９２】
改良されたナビゲーションの他の実施形態において、Ｏの適格な隣接子は先と同様にサブグラフ内のドキュメントに制限されるが、トピックに焦点を絞ったサブグラフに対しては、そのような適格な隣接子毎にリンク解析スコアＬＡ（ｓｕｂ）も得られる。これらのリンク解析スコアＬＡは、その後、以下のように新たな隣接子重みを形成することにより、ユーザに対して与えられるべきリンクファイルをランク付けする際に使用されても良い。
【００９３】
ハイパーリンク隣接子に関しては、
ＨＮＷ（ｓｕｂ）＝ｄ（ＨＬＷ）＋ｅ（ＬＡ（ｓｕｂ））＋ｆ（ＦＱＳ）
類似性リンクされた隣接子に関しては、
ＳＮＷ（ｓｕｂ）（Ｏ，Ｂ）＝ｇ・Ｓ（Ｏ，Ｂ）＋ｈ・ＬＡ（ｓｕｂ）（Ｂ）＋ｍ・ＦＱＳ（Ｂ）
【００９４】
単一ユーザ以外のシナリオ
前述した事柄のすべてにおいては、パーソナルファイルを通じて検索し且つナビゲートする際に助けを求める単一のユーザが存在するシナリオでの使用に関して本発明が説明されている。このシナリオは一般的であり重大な満たされない要求を有している。しかしながら、本発明は他のシナリオに適用されても良い。以下では、４つの他のシナリオ、すなわち、（ｉ）小さな協調グループ、（ｉｉ）ネットワークストレージ、（ｉｉｉ）エンタープライズサーチ、（iv）物理オブジェクトについて説明する。
【００９５】
（ｉ）小さなグループ
コンピュータファイルを伴う一般的な状況は、ファイルが「ほぼ」個人的なものである−すなわち、小グループの人々だけがファイルの所定の組に対してアクセスするという場合である。この小グループの人々は、殆ど必ず、互いにある種の関係を持っており−例えば仕事上の関係または家族関係−また、この場合、ファイルの共有された組はその関係に関連している。
【００９６】
共有アクセスは、２つの形式で、すなわち、読み取りに対する許可および書き込みに対する許可で現れる。後者は前者よりも強力な許可である（なぜなら、書き込み許可を持っていることは読み取り許可を持っていることを示すが、逆もまた同様ではないからである）。そのため、所定の小グループのためのファイルの組を規定する賢明な方法は、グループが共通の読み取り許可を持っているその組を選択することである。検索およびナビゲーションの両方が読み取り許可だけを必要とするため、この規定により、全てのグループメンバーはファイルの共通の組を通じて検索し且つナビゲートすることができる。我々はこのファイルの組を「グループファイル」と称する。
【００９７】
無論、そのようなグループは複数存在し得る。その場合、全てのグループが共通のファイルシステム（物理的記憶・論理パス名構造）を使用する。このとき、幾つかの想定し得る重なり合うグループファイルの組が存在し得る。そのため、１グループの場合および共通のファイルシステムを共用する複数グループの場合の両方を考慮することができる。
【００９８】
１グループ
最初に、１グループから成る１つのファイルシステムの場合を考えることができる。グループ組は共通の読み取り許可によって規定されるため、基本的に単一のユーザに関してはファイルの読み取りだけを伴う任意のプロセスを実施することができる。例えば、ユーザ有力を必要としないプロセス−特に、ファイルの走査および構文解析、逆索引の構築、類似性スコアの形成、ＦＱＳの自動更新、ハイパーリンクの自動生成−は、単一のユーザと同様にファイルの全体の組に対して行なうことができる。その後、任意のキーワード検索は逆索引の全体を使用することができ、また、共通のランキング方式で全てのファイルがランク付けされる。その後、ファイルシステム全体にわたって自由に検索およびナビゲーティングが行なわれても良い。
【００９９】
単一ユーザピクチャとの違いは、書き込み許可を要する操作において生じる。前述したパーソナル検索エンジンの１つの実施形態は、２つのそのような操作（ファルを編集する明らかな操作の域を越えて）、すなわち、ハイパーリンクの書き込み及びＦＱＳの割り当てを有している。
【０１００】
ハイパーリンクは、それらが事実上排他的ではないため、問題とならない。すなわち、ユーザ書き込みされたハイパーリンクは推奨である。そのため、ファイルＦのための書き込み許可を有する全てのユーザが、Ｆからグループ組内の任意のファイルへと指し示すハイパーリンクを仕入れることができるようにすることが妥当である。これはウェブの場合と同じ状況である。すなわち、書き込むことができないファイルを推奨することができるとともに、書き込むことができるファイル中にポインタを置くことができる。
【０１０１】
ランキングアルゴリズムは１つのＦＱＳを必要とするが、書き込み許可を持つ全てのユーザがＦＱＳへの入力を有することができる。幾つかの入力から複合ＦＱＳを生成することに関しては多くの状況が想定し得る。１つの解決策は、各ファイル毎に、書き込み許可を有する各ユーザに関して１つのＦＱＳを記憶し、その後にこれらの平均を取得することである。
【０１０２】
単一の小グループのピクチャが図５に示されている。グループ全体５１は、共通の読み取り許可を有することにより規定される。本発明の１つの実施形態において、読み取り許可は、検索要求またはナビゲーション要求においてファイルを見つけるための許可、および、ハイパーリンクを用いてファイルを指し示すための許可を伴う。また、各ユーザは、グループファイル５１のあるサブセット５３のための書き込み許可も有している。ユーザが書き込み許可を有するファイルに関して、ユーザは、これらのファイルから指し示しているハイパーリンクを仕入れることができるとともに、これらのファイルにおけるＦＱＳ値を変えることができる。
【０１０３】
最後に、本発明の他の実施形態において、読み取り許可を有する全てのユーザは、所定のファイルにおけるＦＱＳ値を提示しても良い。
【０１０４】
要約すると、前記パーソナルウェブ検索エンジンを幾つかのユーザを伴う１つのグループのケースへと拡張することに関して重大な問題は何もない。
【０１０５】
複数グループ
ここで、１つのファイルシステムを共有する幾つかのグループが存在すると仮定することができる。グループファイルの組と同様、グループのメンバーリストが重複し得ると仮定することができる。しかしながら、このセクションの思想においては、あまり多くのグループが存在せず、ユーザ全体の数があまり多くないと仮定することができる。
【０１０６】
前述したように、ファイルの組全体に関して逆索引および類似性データベースの両方を実施することができる−各ファイル毎に、そのファイルのための読み取り許可を有するグループにおけるｇｉｄを記憶するという更なる要件を伴う。例えば、逆索引は以下の形式のエントリを有している。
キーワード    ファイル１    ｇｉｄ１，  ｇｉｄ２，……．
ファイル２    ｇｉｄ５，  ｇｉｄ７，……．
【０１０７】
一方、類似性データベースは以下の形式のエントリを有することができる。
【０１０８】
ファイル１  ｇｉｄ１，  ｇｉｄ２，……．  ファイル２    ｇｉｄ５，  ｇｉｄ７，……．ｓｉｍｓｃｏｒｅ（１，  ２）
（全てのｇｉｄエントリを除去することにより１つのグループにおける同じデータベースを描くことができる）
このデータベース構造を用いて、キーワード検索は、キーワードに加えて、ファイルが含まれるために検索者のｇｉｄのうちの少なくとも１つが存在しなければならないという暗黙の要件を常に含むことができる。したがって、ユーザは、自分が読み取り許可を有するファイルを通じてのみ（すなわち、当該ファイルからのヒットを見るだけで）検索することができる。
【０１０９】
同様のことがナビゲーションにも当てはまる。ナビゲーションの助けを求めるユーザは、自分が読み取り許可を有しているファイルへのリンクだけを見る（ハイパーリンクおよび類似性リンク−アクティブアイコンとして与えられる）。
【０１１０】
書き込み許可を伴う操作は、基本的に、１グループの場合における操作と同様である。すなわち、ハイパーリンクの構築に関しては、読み取ることができるが書き込むことができないファイルを推奨することができるとともに、書き込むことができるファイル中にポインタを置くことができる。また、１グループの場合と同じ方法でＦＱＳを扱うことができる。
【０１１１】
最後に、ファイルのランキングの問い合わせにたどり着く。１ユーザの場合、ランキングは、テキスト適合性、リンク解析およびＦＱＳを使用して全てのファイルを互いに比較することに基づいている。テキスト適合性は、一人のユーザが存在しようが或いは多くのユーザおよびグループが存在しようが同じであり、また、前の段落はＦＱＳを扱う方法について説明している。しかしながら、リンク解析の場合には更に複雑な状況が存在する。グループは重なり合うことができるため、また、ユーザは複数のグループに属することができるため、幾らかのユーザにおいては、ユーザＵが読み取ることができるファイルからＵが読み取ることができないファイルへとハイパーリンクが指し示すといったことが起こり得る。同様に、類似性ウェブは全てのグループに及んでいる。簡単に言うと、異なるグループにおける異なるサブグループがリンクによって接続されている。また、リンク解析は、全グラフの特性に依存する結果を与える。この場合の問題は、ユーザＵによる検索に関連して何れの「全グラフ」（すなわち、グラフ全体から取得される何れのサブグラフ）がリンク解析のための開始点でなければならないのかを選択することである。
【０１１２】
問い合わせを言い直すため、各ユーザＵはファイルをランク付けしたいと思う。ランキングが、各ドキュメントに貼り付けられる１つのＦＱＳのようなスコアに基づいている場合、ファイルＡおよびファイルＢの相対的なランキングは、ランク付けリスト内に他のどんなファイルが含まれているのかとは無関係である。しかしながら、リンク解析の性質により、グラフのトポロジを変える−例えば、何れのファイルおよびリンクが存在するのかを変更することにより−と、任意の２つの与えられたファイルＡ，Ｂの相対的なランキングを変えることができる。したがって、リンク解析重みＬＡを生成するために使用されるべきファイルの「基準組」はどれですか？  といった問い合わせが各ユーザＵ毎に求められなければならない。
【０１１３】
以下は、３つの想定し得る応答について説明している。
１．全グラフ、すなわち、共通のファイルシステム内の全てのファイルに基づくグラフを使用してください。
２．１つのグループが読み取り許可を有している全てのファイルから形成される切り取られたグラフを選択してください。
３．ユーザが読み取り許可を有するメンバーとなる全てのグループから取得された全てのファイルから形成される切り取られたグラフを選択してください。
【０１１４】
図６は選択２，３を示している。この図には、ファイルを共有する３つのグループ（Ｇ１，Ｇ２およびＧ３）が存在し、また、ユーザＵはＧ１およびＧ３のメンバーである。図６の左側６１が選択２を示している。すなわち、サブグラフは、グループＧ１が読み取り許可を有している全てのファイル（影が付けられている）から形成される。図６の右側６３では、Ｕが読み取り許可を有している全てのファイル（すなわち、グループＧ１，Ｇ３のファイル）に影が付けられており、これらのファイルはユーザＵのためのサブグラフを形成するために使用される。
【０１１５】
図７には、グラフを切り取るプロセスが示されている。図７の左側７１の影が付けられたノードのみからサブグラフを形成したいものと仮定する。そのため、白色ノードおよび白色ノードに接続された全てのリンクが除去されなければならない。結果が図７の右側７３に示されている。すなわち、切り取られたグラフにおいては、影付きのノードおよびそれらに接続されるリンクだけが保たれる。例として、選択３が使用され−それにより、白色ファイルは、Ｕが読み取り許可を有していないファイルとなり、一方、Ｕは影付きのファイルのための読み取り許可を有する−といったことが想像できる。
【０１１６】
選択３は、各ユーザ毎にサブグラフを形成することを示唆しているものと思われる。実際に、それは、結局、あるユーザがメンバーとなっているグループの各組み合わせ毎にサブグラフを形成することになる。しばしば、複数のユーザがグループの同じ組み合わせを有し、また、しばしば、ユーザを表わさないグループの多くの組み合わせが存在する。したがって、選択３に伴うサブグラフの数は、一般に、ユーザの総数よりも少なく、あるいは、グループの想定し得る組み合わせの総数よりも少ない。
【０１１７】
以下は、各選択の明らかな利点および欠点の説明である。
【０１１８】
選択１は、全グラフリンク解析から得られる１つの固有のリンク解析重みＬＡが各ノード毎に存在するという利点を有している。これにより、計算の負担およびリンク解析のデータ記憶要件の両方が減少される。また、前述した「ヒットフィルタ」を実施することができ、それにより、検索およびナビゲーションの問い合わせによって生じるヒットリストは、ユーザＵが読み取っても良いファイルのみを表示する。
【０１１９】
一方、ユーザＵが総数に対して僅かな数のファイルだけへの読み取りアクセスを有している場合、このユーザは不満の残るランキング結果を得るかもしれない−自分が見ることができる全てのファイルは、多数の見えない（Ｕにとって見えない）ファイルの組に対して計算されるリンク解析重みＬＡを受ける。そのため、選択１は、このケース−ほぼ等しいサイズ（ファイルの数に関して）の非常に多くのグループが存在する場合またはグループのサイズ間に大きな差異が存在する場合に生じる場合がある−にとって望ましくないように思える。前者のケースは、仮定−このセクションでは少数のグループを仮定することができる−によって除外される。しかしながら、グループおよびユーザが少数である場合でも、何人かのユーザがファイルの組全体のうちの僅かな部分への読み取りアクセスしか有していないといったことが起こる場合もあり、そのような場合、選択１はそのようなユーザにとって満足できないものとなる可能性が高い。
【０１２０】
選択３は幾つかのリンク解析計算−幾人かのユーザを表わすグループの各組み合わせ毎に１つ−を要する。そのため、選択３の計算および記憶の負担はいずれも、選択１におけるそれらよりも大きい。しかしながら、この選択および選択１はいずれも、検索毎にリンク解析ランキングを計算するという負担を避ける。その代わり、関連するサブグラフにおけるファイル及び／又はリンクの組に変化が生じるときはいつでもＬＡスコアを更新することができる。また、多くのユーザが存在しない場合には、リンク解析計算が行なわれなければならないグループの組み合わせは多く存在しない。
【０１２１】
選択３の利点は、ユーザが見ることができる全てのファイルだけを考慮するランキングを各ユーザが得るという点である。これは、殆どの検索者にとっておそらく望ましい特徴である。そのため、この選択をサポートできる十分な計算能力および記憶能力がありさえすれば、選択３がおそらく良い選択であることに気付く。
【０１２２】
また、選択２が有利であるケースも想像できる。例えば、ユーザＵが、ファミリー−および仕事関連のファイルと、同じファイルシステムに存在スルグループとをいずれも有しており；Ｕが考慮し得るキーワードが、ファミリーグループ内および１つ以上の仕事グループ内の両方で見出されるファイルを与え；Ｕだけがファミリー関連ファイルを検索したがっていると仮定する。この場合には、ファミリーグループだけを指定することにより−すなわち、選択２を使用することにより検索を狭めることが容易であり且つ効果的であるかもしれない。したがって、検索に焦点を合わせる新規な方法を選択２が与えるのが分かる。
【０１２３】
（ｉｉ）ネットワークストレージ
ここで、問題になっているパーソナルファイルが１つの個人的なＰＣに記憶されない場合を考慮することができる。代わりに、これらのパーソナルファイルは、そのようなサービスの商業的なプロバイダによって記憶される。今存在している例は、ヤフーなどのポータルや、グーグルなどの検索プロバイダである。これらのファームは、現在、メールファイルを記憶しようとしているだけであるが、それは、そこから全ての種類のパーソナルファイルの記憶を提供することまでの短いステップである。この種の記憶は「ネットワークストレージ」と呼ばれている。
【０１２４】
ネットワークストレージの１つの利点は確実なバックアップである。他の利点は、インターネットアクセスを有する世界中のどこからでもそのようなファイルにアクセスできるという事実である。また、ネットワークストレージを使用すると、前のセクションに記載された小グループ共有の種類をセットアップすることが容易になる。例えば、ファミリーは、任意の幾つかの家から所定のファミリーグループの任意のメンバーによりその後にアクセスできるとともに旅行するファミリーメンバーによりその後にアクセスできるフォトアルバムを記憶できる。
【０１２５】
したがって、パーソナルファイルのネットワークストレージは高い機動性を可能にし−内容が１つのハードディスクに固定されず、むしろ、これらのパーソナルファイルは、ユーザがネットワークアクセスを有しているときは何時でもどこでもユーザに利用可能である。その意味では、ファイルのネットワークストレージは携帯電話に（内容に関して）類似している。すなわち、関係は、装置とではなくユーザと繋がっている。また、実際に、この論法は、ネットワークに記憶されるパーソナルファイルに適用される際には、この発明の前途有望な用途を示唆する。すなわち、適当なインタフェースを使用して、携帯電話を介して、または、ＷＬＡＮを備えた装置を介して、これらのファイルへのアクセス−これらのファイルにわたる検索サービスおよびナビゲーションサービスを含む−が可能にされても良い。
【０１２６】
ネットワークストレージの更に他の利点は、ストレージプロバイダが補助的なサービス−例えば、本発明において説明した検索サービスおよびナビゲーションサービス−をユーザに対して提供できるという点である。これにより、ユーザは、所望の特徴を導入するためにマイクロソフトを待たなければならないといった現在のほぼ独占的な状況から解放される。また、ユーザは、新しいオペレーティングシステム全体を購入して学習せずに−新たな独占に直面する機会を伴うことなく、そのような新たなサービスをうまく利用することができる。
【０１２７】
次に、ネットワークストレージを伴うパーソナルファイルに関し、本発明の考えを使用して検索およびナビゲーションを行なうことに伴う技術的な検討事項について扱う。ここで成される主なポイントは、前の技術的検討事項の全てが基本的にファイルを物理的に記憶する場所とは無関係であるということである。そのため、このセクションでは、これまで説明した検索・ナビゲーション技術−単一ユーザの場合および小グループの場合の両方−をネットワークストレージおよび単一ＰＣに対する記憶に適用できるとみなすことができる。
【０１２８】
検索およびナビゲーションのための個人的なＰＣ記憶装置を介したネットワークストレージの少なくとも１つの技術的利点が分かる。すなわち、前者の場合に実現されるべきスケールメリットを予期できる。例えば、テキスト適合性解析、類似性計算、リンク解析のためのソフトウェアが全てのＰＣに存在する必要はない。また、関連するデータベースが単一ＰＣにとって現実離れした大きさであるかもしれず、及び／又は、１つの集中的設備で多くのそのようなパーソナルデータベースを記憶する更に効率的な方法が存在するかもしれない。
【０１２９】
ピクチャファイルは、ネットワークストレージの最も起こり得る用途のうちの１つである。ピクチャファイルは大きいが、ユーザはそれらのうちの多数を欲しがっており、また、これらのファイル間で組織化し、見つけ出し、ナビゲートする際にそのようなユーザを助けるための良好な管理ツールの明確な必要性がある。したがって、ここではピクチャファイルについて簡単に説明する。以下の説明の殆どがビデオやミュージックファイルなどの他の種類の非テキストファイルにも適用できることに留意すべきであるが、簡単のため、以下では、ピクチャについて説明する。
【０１３０】
前の説明の全ては、テキストファイルまたはテキストベースのファイルを対象としてきた。特に、本発明における検索はキーワードおよび逆索引によってガイドされる。その結果、本発明は、ピクチャファイルがテキストの形態を成す（あるいは、パーサにより少なくともテキストとして認識されても良い）メタデータを有している場合に限り、これらのピクチャファイルに対して適用できる。これは、ピクチャファイルにわたって検索するために全ての既存のシステムにより共有されると思われる制限である。
【０１３１】
今後の技術は、ピクチャのマシン解析により、以下の発展、すなわち、（ｉ）ピクチャファイルのためのメタデータの書き込みの容易性をユーザに関して高めるためのソフトウェア、または、（ｉｉ）メタデータの書き込みを自動化するためのソフトウェアの一方または両方の提供を期待できる。２番目に近い発展は、ビデオファイルからテキストを形成するためにマシンボイス解析を使用する際のＳｔｒｅａｍＳａｇｅによる最近の進歩である。ピクチャのマシン解析は、ゆっくりとした速度で進歩をもたらすことが予期される、更に難しい問題である。
【０１３２】
簡単に言うと、ユーザによる入力がワードの形態を成す限り、ピクチャファイル（および、ビデオやミュージックのファイルなどの他の種類の非テキストファイル）にわたる検索はメタデータに依存している。したがって、本発明は、そのメタデータをピクチャに与えるために幾つかの構成要素−インタラクティブインタフェースまたは更に高度な手法−に依存する。そのメタデータが与えられれば、逆索引および類似性ウェブを形成することは容易である。
【０１３３】
本発明の２つの他の態様は、関連するファイルの性質とは無関係である。第１に、ＦＱＳの使用はファイルの性質とは無関係であり、そのため、これらのＦＱＳは、任意の他のＦＱＳと同様、ピクチャファイルと共に使用できる。第２に、ユーザは、ピクチャファイルを指し示すハイパーリンクおよびピクチャファイルからのハイパーリンクを構築することができる。しかしながら、関連するテキストに対してハイパーリンクをアンカーするという考えは、テキストだけがメタデータである場合には有益ではない。
【０１３４】
要約すると、メタデータを与えるためのメカニズムを想定した場合、ピクチャ（および、他の非テキスト）ファイルは、検索およびナビゲーションの両方に役立つために、類似性リンク、マニュアル及び／又は自動ハイパーリンクおよびファイル品質スコアと共に、ここで説明したハイブリッドパーソナルウェブに組み込まれても良い。また、非テキストファイルのための別個のウェブを形成する必要がないことに留意されたい。すなわち、非テキストファイルのための意味のあるメタデータを有している限り−ほんの僅かなワードだけであっても−、依然として、他の全ての類似性スコアと同じスケールで、有用な類似性スコアを計算することができる。
【０１３５】
（ｉｉｉ）エンタープライズサーチ
これまで、個人的なユーザまたは小グループに関して本発明を説明してきた。しかしながら、エンタープライズサーチ（企業検索）は、前に説明したこれらのケースと共通する多くの態様を有している。したがって、完全を期すため、ここでは、エンタープライズサーチに関連して本発明を使用する可能性を考慮しなければならない。そのため、小さい更に限定されたグループのケースについて説明してきたが、会社の全ての構成員により読み取ることができるドキュメントの組に焦点を合わせても良い。
【０１３６】
エンタープライズサーチ環境は、読み取り許可を有するユーザは多く存在するが書き込み許可を有するユーザは依然として少ないという点で、（殆どのファイルでないとしても、多くのファイルにとって）ウェブに類似している。その結果、記号論理学的には、ユーザ定義（推奨）ハイパーリンクの適用において条件が適していると思われる。すなわち、多くのユーザはそれぞれ多くのファイルに関してコメントすることができる。また、ウェブと同様、全てのファイルを全てのユーザによって読み取ることができるとは限らないが、多くは可能である。
【０１３７】
ウェブ検索とエンタープライズサーチ（企業検索）との間の主な違いは、これらの多くのユーザの動機であると思われる。すなわち、ウェブページの書き込み者はハイパーリンクを構築するように動機付けされ、これは書き込み者自身のページへのハイパーリンクだけではない。しかしその一方で、企業に関するドキュメントの書き込み者が同じ動機を有しているかは明らかでない。けれども、これらのユーザに対してハイパーリンク自体を構築するための機会を与えることなくこの問いに答えることは難しい。
【０１３８】
このピクチャが正しい場合、本発明において説明したようなハイブリッドウェブは、非参加型エンタープライズから参加型エンタープライズサーチへの移行を橋渡しする優れた方法を与え得る。類似性ウェブによって、自動的に形成されたハイパーリンクによって、また、ユーザ定義ハイパーリンクによってガイドされる検索・ナビゲーションシステムは痛みのない起動を可能にする−これは、類似性リンクおよび自動ハイパーリンクが既に検索（ランキング）およびナビゲーションの両方で多大な支援を行なっているからである。このシステムを使用するユーザは、価値があると認識するファイルへのハイパーリンクを構築することにより自分達自身が利益を得るということを学んでも良い。この方法では、おそらく、ハイパーリンクの構築への参加の強いレベルが次第に増大され得る。この場合、類似性リンクがプロセスを開始させるための基盤を与える。
【０１３９】
また、このピクチャでは、ＦＱＳを使用する必要がないと思われる。また、ＦＱＳは、ユーザが多く且つ書き込みが殆どなく且つ読み取りが多いこのような環境では欠点がある。すなわち、例えば、与えられたファイルに誰がスコアを付けるようになるのか？また、自分自身のファイルをサポートする「スパム」スコアをどのようにして回避するのか？  ＦＱＳは、ハイパーリンクを使用して推奨機能を完全に果たすことが記号論理学的に不可能な場合に有益であり必要とされる。エンタープライズサーチの場合、記号論理学はハイパーリンクに適している。むしろ、それは、ハイパーリンクのための使用の文化を確立するという問題である。ハンドオーバ自体は、ユーザが自分達の推奨を表現するための分散化された庶民的な参加型の方法を与える−また、ハイパーリンクは、指示ファイルとの関連でユーザに推奨を設定させるという更なる利点を有している。
【０１４０】
（iv）物理オブジェクト
本発明の他の用途は、物理オブジェクト（対象物）の組を通じた検索およびナビゲーションのサポートにある。
【０１４１】
この考えの根拠は以下の通りである。ＲＦＩＤ（無線周波数識別）タグなどの技術により、多数の物理オブジェクトを、電子的に読み取り可能なメタデータでタグ付けすることができる。そのようなメタデータを読み取ると、物理オブジェクトの収集のデジタル表示が与えられる。そのため、非テキストファイル（例えばピクチャ）に関して前述した方法とほぼ同じ方法で、この収集を通じた検索に本発明を適用することができる。ハイブリッドウェブの特徴の全て、すなわち、類似性ウェブ、推奨を表わすハイパーリンクおよび品質スコアが、各オブジェクト毎に使用されても良い。結果として得られるハイブリッドウェブは、前述したように、検索およびナビゲーションの両方において使用されても良い。
【０１４２】
単なる一例として、小売店レベルでワインを販売するストアのケースを考える。顧客の要求が与えられると−この場合、顧客は複数のワインが利用できる−、ストアの従業員は、ここで説明した検索エンジンを使用して、顧客の基準と一致するワインのランク付けリストを持ち出しても良い。ランキングは、「テキスト適合性」（顧客の要求に対する一致度合い）、リンク解析、品質スコアに基づいていても良い。リンク解析は、両方のタイプのリンク、すなわち、類似性リンク（メタデータを使用して形成される）およびハイパーリンクを組み込んでいても良い。後者は、先と同様に推奨を表わしており、ワインが与えられると（あるいは、料理を伴って）興味がありそうな他のワインを勧めることができる見識のある人間により仕入れられても良い。
【０１４３】
最後に、これに関連してナビゲーションも可能である。対象物（ある種のワイン）が与えられると、類似性または推奨により与えられたワインに関連する他のワインに関する情報に興味をもっても良い。
【０１４４】
図８は、本発明の一実施形態が実施されても良いコンピュータシステム１２０１を示している。コンピュータ構成は、その全体が参照することにより本願に組み込まれるＳＴＡＬＬＩＮＧＳ，  Ｗ．，  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，第４版（ニュージャージー州のＵｐｐｅｒ  Ｓａｄｄｌｅ  Ｒｉｖｅｒ、プリンスホール、１９９６年）に詳細に記載されている。コンピュータシステム１２０１は、情報を通信するためのバス１２０２または他の通信機構と、情報を処理するためにバス１２０２に結合されたプロセッサ１２０３とを含んでいる。また、コンピュータシステム１２０１は、プロセッサ１２０３により実行されるべき命令および情報を記憶するためにバス１２０２に結合されたランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、他の動的記憶装置（例えば、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、同期ＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ））などの主メモリ１２０４も含んでいる。また、主メモリ１２０４は、プロセッサ１２０３による命令の実行中に一時的数値変数または他の中間情報を記憶するために使用されても良い。また、コンピュータシステム１２０１は、
プロセッサ１２０３のための命令および静的な情報を記憶するためにバス１２０２に結合された読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）１２０５または他の静的記憶装置（例えば、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、消去可能ＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能ＰＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ））を含んでいる。
【０１４５】
また、コンピュータシステム１２０１は、例えば磁気ハードディスク１２０７および除去可能メディアドライブ１２０８（例えば、フロッピディスクドライブ、読み出し専用コンパクトディスクドライブ、読み／書きコンパクトディスクドライブ、コンパクトディスクジュークボックス、テープドライブ、除去可能光磁気ドライブ）などの情報および命令を記憶する１つ以上の記憶装置を制御するためにバス１２０２に結合されたディスクコントローラ１２０６を含んでいる。記憶装置は、適当な装置インタフェース（例えば、小型コンピュータ用周辺機器インタフェース（ＳＣＳＩ）、集積デバイスエレクトロニクス（ＩＥＤ）、拡張ＩＤＥ（Ｅ−ＩＤＥ）、ダイレクトメモリアクセス（ＤＭＡ）または超ＤＭＡ）を使用してコンピュータシステム１２０１に加えられても良い。
【０１４６】
また、コンピュータシステム１２０１は、専用の論理回路（例えば特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ））または構造化可能な論理回路（例えば、単純型プログラマブル論理回路（ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理回路（ＣＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ））を含んでいても良い。
【０１４７】
また、コンピュータシステム１２０１は、情報をコンピュータユーザに対して表示するための陰極線管（ＣＲＴ）などのディスプレイ１２１０を制御するためにバス１２０２に結合されたディスプレイコントローラ１２０９を含んでいても良い。コンピュータシステムは、コンピュータユーザとやりとりし且つ情報をプロセッサ１２０３に対して与えるためのキーボード１２１１およびポインティングデバイスなどの入力装置を含んでいる。ポインティングデバイス１２１２は、例えば、方向情報およびコマンド選択をプロセッサ１２０３に対して通信し且つディスプレイ１２１０上でのカーソルの動きを制御するマウス、トラックボールまたはポインティングスティックであっても良い。また、プリンタは、コンピュータシステム１２０１により記憶され及び／又は生成されたデータの印刷リストを供給しても良い。
【０１４８】
コンピュータシステム１２０１は、主メモリ１２０４などのメモリ内に含まれる１つ以上の命令の１つ以上のシーケンスを実行するプロセッサ１２０３に応答して本発明の処理ステップの一部または全てを行なう。そのような命令は、ハードディスク１２０７または除去可能メディアドライブ１２０８などの他のコンピュータ可読媒体から主メモリ１２０４内に読み込まれても良い。主メモリ１２０４内に含まれる一連の命令を実行するために、マルチ処理構成における１つ以上のプロセッサが使用されても良い。他の実施形態において、ソフトウェア命令の代わりに或いはソフトウェア命令と共に配線回路が使用されても良い。したがって、実施形態は、ハードウェア回路とソフトウェアとの任意の特定の組み合わせに限定されない。
【０１４９】
前述したように、コンピュータシステム１２０１は、本発明の教示内容にしたがってプログラムされた命令を保持し且つデータ構造、テーブル、記録またはここで説明した他のデータを収容するための少なくとも１つのコンピュータ可読媒体またはメモリを含んでいる。コンピュータ可読媒体の例は、コンパクトディスク、ハードディスク、フロッピーディスク、テープ、光磁気ディスク、ＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュＥＰＲＯＭ）、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ、または、任意の他の磁気媒体、コンパクトディスク（例えばＣＤ−ＲＯＭ）または任意の他の光媒体、パンチカード、ペーパーテープまたは穴のパターンを有する他の物理的な媒体、搬送波（後述する）、または、コンピュータが読み取ることができる任意の他の媒体である。
【０１５０】
本発明は、コンピュータシステム１２０１を制御し且つ本発明を実施するための１つ以上の装置を駆動するとともにコンピュータシステム１２０１が人間のユーザ（例えばプリント生成作業者）とやりとりできるようにするためのソフトウェアを含んでおり、このソフトウェアはコンピュータ可読媒体のうちの任意の１つ又は組み合わせに記憶される。そのようなソフトウェアとしては、デバイスドライバ、オペレーティングシステム、開発ツール、アプリケーションソフトが挙げられるがこれらに限定されない。また、そのようなコンピュータ可読媒体は、本発明を実施する際に実行される処理の一部（処理が分けられる場合）または全てを行なうための本発明のコンピュータプログラムプロダクトを含んでいる。
【０１５１】
本発明のコンピュータコードデバイスは任意の解釈可能な又は実行可能なコードメカニズムであっても良く、そのようなものとしては、スクリプト、解釈可能なプログラム、ダイナミックリンクライブラリ（ＤＬＬ）、Ｊａｖａクラス、完全実行可能プログラムが挙げられるがこれらに限定されない。また、良好な性能、信頼性、及び／又は、コストのため、本発明の処理の一部が分けられても良い。
【０１５２】
ここで使用される用語「コンピュータ可読媒体」とは、命令を実行のためにプロセッサ１２０３に対して供給することに関与する任意の媒体のことである。コンピュータ可読媒体は多くの形式をとっても良く、そのようなものとしては、不揮発性媒体、揮発性媒体、送信媒体が挙げられるがこれらに限定されない。不揮発性媒体としては、例えば、光ディスク、磁気ディスク、光磁気ディスク、例えばハードディスク１２０７または除去可能メディアドライブ１２０８が挙げられる。揮発性媒体としては、ダイナミクメモリ、例えば主メモリ１２０４が挙げられる。送信媒体としては、同軸ケーブル、銅ワイヤ、光ファイバが挙げられ、これにはバス１２０２を形成するワイヤが含まれる。また、送信媒体は、音波または光波、例えば電磁波通信および赤外線データ通信中に形成される音波または光波の形態をとっても良い。
【０１５３】
様々な形態のコンピュータ可読媒体が、１つ以上の命令の１つ以上のシーケンスを実行のためにプロセッサ１２０３へ運ぶことに関与していても良い。例えば、命令は、最初に、遠隔コンピュータの磁気ディスクにより運ばれても良い。遠隔コンピュータは、本発明の全て又は一部を実施するための命令を遠隔的にダイナミックメモリ内にロードすることができるとともに、その命令をモデムを使用して電話線により送ることができる。コンピュータシステム１２０１に近いモデムは、電話線によってデータを受けても良く、また、赤外線送信器を使用してデータを赤外線信号に変換しても良い。バス１２０２に結合された赤外線検出器は、赤外線信号の状態で運ばれたデータを受けてそのデータをバス１２０２上に置くことができる。バス１２０２はデータを主メモリ１２０４へと送り、そこからプロセッサ１２０３が命令を取り出して実行する。主メモリ１２０４により受けられる命令は、随意的に、プロセッサ１２０３により実行される前あるいは後に記憶装置１２０７または１２０８内に記憶されても良い。
【０１５４】
また、コンピュータシステム１２０１はバス１２０２に結合された通信インタフェース１２１３を含んでいる。通信インタフェース１２１３は、例えばローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）１２１５またはインターネット等の他の通信ネットワーク１２１６に接続されるネットワークリンク１２１４に結合する双方向データ通信を行なう。例えば、通信インタフェース１２１３は、任意のパケット交換ＬＡＮに取り付けられたネットワークインタフェースカードであっても良い。他の例として、通信インタフェース１２１３は、対応するタイプの通信ラインに対するデータ通信接続を行なうための非同期デジタル加入者回線（ＡＤＳＬ）カード、総合デジタル通信網（ＩＳＤＮ）カード、または、モデムであっても良い。無線リンクが実施されても良い。任意のそのような実施において、通信インタフェース１２１３は、様々なタイプの情報を表わすデジタルデータストリームを運ぶ電気信号、電磁信号または光信号を送受信する。
【０１５５】
ネットワークリンク１２１４は、一般に、１つ以上のネットワークを介して他のデータ装置へのデータ通信を行なう。例えば、ネットワークライン１２１４は、ローカルネットワーク１２１５（例えばＬＡＮ）を介して或いは通信ネットワーク１２１６により通信サービスを提供するサービスプロバイダによって動作される装置を介して他のコンピュータへの接続を行なっても良い。ローカルネットワーク１２１４および通信ネットワーク１２１６は、例えば、デジタルデータストリームを運ぶ電気信号、電磁信号または光信号および関連する物理層（例えば、ＣＡＴ５ケーブル、同軸ケーブル、光ファイバ等）を使用する。様々なネットワークを介した信号およびネットワークリンク１２１４上の通信インタフェース１２１３を介した信号は、ベースバンド信号または搬送波ベースの信号の状態で実施されても良い。ベースバンド信号は、デジタルデータビットのストリームを記述する変調されていない電気パルスとしてデジタルデータを運ぶ。ここで、用語「ビット」は、シンボルを意味するように広く解釈されるべきである。この場合、各シンボルは少なくとも１つ以上の情報ビットを運ぶ。また、デジタルデータは、
例えば振幅、位相及び／又は導電媒体を介して伝搬され或いは伝播媒体を介して電磁波として送信される周波数偏移符号化信号を用いて搬送波を変調するために使用されても良い。したがって、デジタルデータは、変調されていないベースバンドデータとして「有線」通信チャンネルを介して送られても良く及び／又は搬送波を変調することによりベースバンドとは異なる所定の周波数帯域内で送られても良い。コンピュータシステム１２０１は、ネットワーク１２１５，１２１６、ネットワークリンク１２１４、通信インタフェース１２１３を介してプログラムコードを含むデータを送受信することができる。また、ネットワークリンク１２１４は、携帯端末（ＰＤＡ）、ラップトップコンピュータまたは携帯電話などのモバイル機器１２１７へのＬＡＮ１２１５を介した接続を行なっても良い。
【０１５６】
パーソナルＰＣ、ネットワークに記憶された個人的内容またはエンタープライズドキュメントシステムにより本発明をうまく実施することによって、ユーザは、ワールドワイドウェブによる検索・ナビゲーティングに匹敵する態様で関連する文献に関してより効率的に検索を行なうことができる。本発明は、現在リンク構造を欠いている任意の環境において、リンクベースナビゲーションと共に、リンク解析に基づくランキングの完全利用への橋渡しとなる基礎を示す。
【０１５７】
また、本発明は、個人的内容の分散（ネットワーク）記憶にも適用できる。ユーザが任意のタイプの端末からアクセスでき且つネットワークオペレータが管理してバックアップするネットワークストレージを想定されたい。ユーザは、自分の全てのコンテンツ（ピクチャ、ドキュメント、プレゼンテーション、ビデオ、ＭＰ３など）をこのネットワークストレージ（ネットワーク記憶装置）に対してアップロードすることができる。本発明は、ネットワークストレージ内のユーザのコンテンツを検索するためにリンク解析に基づくランキング使用して、検索・ナビゲーションアプリケーションの実施における重要な要素を示す。また、本発明は、エンタープライズサーチを行なうための新規で極めて良好な方法を与えることができる。
【０１５８】
前記教示内容に照らして本発明の多数の変更および変形が可能である。したがって、添付の請求項の範囲内で、ここで具体的に説明した以外の方法により本発明が実行されても良いことは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【０１５９】
【図１】本発明で使用されるドキュメント間のハイパーリンクの２つのタイプを示している。
【図２】本発明の１つの実施形態に係る検索エンジンのための流れ図である。
【図３】本発明の１つの実施形態に係るハイブリッドウェブの表示である。
【図４】本発明の１つの実施形態に係るナビゲーションのための流れ図である。
【図５】本発明の１つの実施形態に係る、一人のユーザの観点からの単一グループの構造の例図である。
【図６】幾つかのグループのケースに関してサブグラフを形成してリンク解析を行なうために使用されるべきファイルの一部を規定する本発明の１つの実施形態に係る２つの可能な方法の例図である。
【図７】幾つかのグループのケースに関してリンク解析のために使用されるべき本発明の１つの実施形態に係る２つの可能なサブグラフの例図である。
【図８】本発明の１つの実施形態で使用されるコンピュータのブロック図である。
【図１】
2008513881.tif 000009
【図２】
2008513881.tif 000010
【図３】
2008513881.tif 000011
【図４】
2008513881.tif 000012
【図５】
2008513881.tif 000013
【図６】
2008513881.tif 000014
【図７】
2008513881.tif 000015
【図８】
2008513881.tif 000016
【手続補正書】
【提出日】平成19年2月16日(2007.2.16)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータ環境に記憶された電子マテリアルを検索するための方法であって、
複数のドキュメントを提供するステップと、
類似性に基づいて、方向を持たず重み付けされたリンクを、前記複数のドキュメントのうちの少なくとも２つの間で決定するステップと、
方向を持ち重み付けされたリンクを、前記複数のドキュメントのうちの少なくとも２つの間で決定するステップと、
前記決定された方向を持たない重み付けされたリンクを、前記決定された方向を持ち重み付けされたリンクに対して加えて、リンクを有するハイブリッドウェブを形成するステップと、
前記ハイブリッドウェブのリンクをその入力として取得するリンク解析アルゴリズムを実行し、前記アルゴリズムがフォワードリンク解析およびバックワードリンク解析のうちの少なくとも一方を含むステップと、
を含み、
前記アルゴリズムの出力がリンク解析スコアの組である、
方法。
【請求項２】
前記アルゴリズムが固有ベクトルに基づくものである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記フォワードリンク解析およびバックワードリンク解析のうちの少なくとも一方は、非複合フォワード演算子および非複合バックワード演算子のうちの少なくとも一方を使用することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記フォワードリンク解析およびバックワードリンク解析のうちの少なくとも一方は、非正規化フォワード演算子および非正規化バックワード演算子のうちの少なくとも一方を使用することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
テキスト適合性解析およびファイル品質解析のうちの少なくとも一方により前記少なくとも２つのドキュメントのそれぞれにスコアを付けるステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
方向を持ち重み付けられたリンクを、前記複数のドキュメントのうちの少なくとも２つの間で決定する前記ステップは、第１のドキュメントと第２のドキュメントとの間でハイパーリンクを構築するステップを更に含み、ハイパーリンクを構築する前記ステップは、
前記第１のドキュメントおよび第２のドキュメントのうちの一方のテキストに前記ハイパーリンクをアンカーするステップ、
アンカーされていないハイパーリンクを用いて前記第１のドキュメントと前記第２のドキュメントとをリンクするステップ、
のうちの１つを含み、
ハイパーリンクを構築する前記ステップは、
入力端末を介して前記ハイパーリンクを入力するステップ、
前記ハイパーリンクを自動的に構築するステップ、
のうちの１つを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記方向を持った重み付けられたリンクは、指示ドキュメントまたは被指示ドキュメント上のテキストにアンカーすることができ或いはアンカーすることができない、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
ハイパーリンク情報（指示ファイル、被支持ファイル、ハイパーリンク重み、アンカーリングテキスト）をリンク構造データベースに記憶するステップを更に含む、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記フォワードリンク解析およびバックワードリンク解析のうちの少なくとも一方は、
バックワード演算子を使用することなく非複合非正規化フォワード演算子を使用して、ドキュメントにおける権限的スコアを決定するステップと、
フォワード演算子を使用することなく非複合非正規化バックワード演算子を使用して、ドキュメントにおけるハブ的スコアを決定するステップと、
を含み、それにより、権限的スコアを決定する前記ステップおよびハブ的スコアを決定する前記ステップが数学的に切り離されるようにする、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
ファイルシステムをクロールするステップと、
前記ファイルシステム内のファイルのテキストを走査するステップと、
逆索引を形成するステップと、
を更に含む、請求項５に記載の方法。
【請求項１１】
ドキュメント対を比較するステップと、
類似性スコアを作成するステップと、
を更に含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記類似性スコアを類似性スコアデータベースに記憶するステップを更に含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
ドキュメント対を比較する前記ステップは、
ワードｗがドキュメントｆ内で生じる回数Ｎｆ（ｗ）をカウントするステップと、
ドキュメントのプロファイルｆｎｆ（ｗ）を作成するために、Ｎｆ（ｗ）をドキュメント中のワードの総数Ｎｆで割るステップと、
を含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
類似性スコアを作成する前記ステップは、
第１のドキュメントと第２のドキュメントとの間の類似性Ｓ（１，２）を以下のように計算することを含み、
【数１】
2008513881.tif 000017
Ｋが調整パラメータである、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
【数２】
2008513881.tif 000018
のときにＳ（１，２）＝δとなるように最小類似性指標δ＞０を定めるステップを更に含む請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記テキスト適合性解析は、
キーワードの組に対する適合性に基づいてドキュメントにスコアを付けることを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項１７】
前記ファイル品質解析は、
ファイル品質スコアに対してデフォルト値を割り当てることを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項１８】
前記ファイル品質スコアを自動的にまたは手動で調整するステップを更に含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
調整する前記ステップは、
ファイルが最後に開かれた或いは編集された時期を決定するステップと、
最近開かれ或いは編集されたファイルに対して更に高いファイル品質スコアを割り当てるステップと、
を含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
調整する前記ステップは、
ファイルが開かれ或いは編集された回数を所定の期間にわたって記録するステップと、
頻繁に開かれ或いは編集されるファイルに対して更に高いファイル品質スコアを割り当てるステップと、
を更に含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】
キーワードを検索インタフェースに入力するステップと、
前記キーワードをヒットリストジェネレータへ供給するステップと、
テキスト適合性スコアの対応するリストを伴って同じリストのヒットリストを出力するステップと、
を更に含む、請求項５に記載の方法。
【請求項２２】
ファイルシステムをクロールするステップと、
前記ファイルシステム内のファイルのテキストを走査するステップと、
逆索引を形成するステップと、
を更に含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
同じリストのヒットリストを出力する前記ステップは、
前記キーワードを使用して前記逆索引から前記ヒットリストを抽出することを含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記逆索引は、非テキストファイルのメタデータから抽出されるテキストを含んでいる、請求項２２に記載の方法。
【請求項２５】
各ドキュメント毎に以下の重要性スコアＷを計算するステップを更に含み、
Ｗ＝ａ（ＴＲ）＋ｂ（ＬＡ）＋ｃ（ＦＱＳ）
ＴＲ＝テキスト解析からのテキスト適合性スコア
ＬＡ＝リンク解析スコア
ＦＱＳ＝ファイル品質スコア
ａ，ｂ，ｃは調整パラメータ
である、請求項２１に記載の方法。
【請求項２６】
任意の重みａ，ｂ，ｃを調整するステップを更に含む、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記ヒットリストをランク付けリストへと再整理することを更に含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記ランク付けリストを切り取るステップを更に含み、請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記ランク付けリストを表示するステップを更に含む、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
第２のキーワードを検索インタフェースに入力するステップと、
前記第２のキーワードを前記ヒットリストジェネレータへ供給するステップと、
テキスト適合性スコアの対応する第２のリストを伴って同じリストの第２のヒットリストを出力するステップと、
を更に含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項３１】
同じリストのヒットリストを出力する前記ステップは、
前記第２のキーワードを使用して前記逆索引から前記第２のヒットリストを抽出することを含む、請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
前記第２のヒットリストおよび前記第２のヒットリスト中のドキュメント間の全てのリンクからサブグラフを形成するステップと、
前記サブグラフに対してリンク解析を行なうことにより前記第２のヒットリスト中の前記各ドキュメント毎に制限されたリンク解析スコアＬＡ（ｓｕｂ）を取得するステップと、
を更に含み、
重要性スコアを計算する前記ステップは、各ドキュメント毎に以下の第２の重要性スコアＷを計算することを含み、
Ｗ＝ａ（ＴＲ）＋ｂ（ＬＡ（ｓｕｂ））＋ｃ（ＦＱＳ）
ＴＲ＝テキスト解析からのテキスト適合性スコア
ＬＡ（ｓｕｂ）＝サブグラフリンク解析スコア
ＦＱＳ＝ファイル品質スコア
ａ，ｂ，ｃは調整パラメータ
である、請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
任意の重みａ，ｂ，ｃを調整するステップを更に含む、請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
前記第２のヒットリストを第２のランク付けリストへと再整理することを更に含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
前記第２のランク付けリストを切り取るステップを更に含み、請求項３４に記載の方法。
【請求項３６】
前記第２のランク付けリストを表示するステップを更に含む、請求項３５に記載の方法。
【請求項３７】
前記スコアリングステップでスコアが付けられたドキュメント間でナビゲートするステップを更に含む、請求項５に記載の方法。
【請求項３８】
ナビゲートする前記ステップは、
開始ファイルＯから始めることを含み、前記開始ファイルＯは、最初のファイルまたは現在開いているファイルのうちの一方である、請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
ナビゲートする前記ステップは、
開始ファイルＯの隣接子Ｂを特定するステップを更に含み、前記隣接子Ｂは、ファイルＯに対して閾値Ｓｍｉｎよりも大きい類似性スコアＳ（Ｏ，Ｂ）を有している、請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
前記類似性スコアＳ（Ｏ，Ｂ）がゼロでない、請求項３９に記載の方法。
【請求項４１】
前記隣接子Ｂを特定する前記ステップは、
開始ファイルＯの隣接子を特定することを含み、前記隣接子Ｂは、
ＢからＯへ指し示す方向を持ったリンク、
ＯからＢへ指し示す方向を持ったリンク、
のうちの少なくとも一方を有している、請求項３８に記載の方法。
【請求項４２】
ナビゲートする前記ステップは、
ドキュメント対を比較するステップと、
類似性スコアを作成するステップと、
を更に含む、請求項３９に記載の方法。
【請求項４３】
ドキュメント対を比較する前記ステップは、
ワードｗがドキュメントｆ内で生じる回数Ｎｆ（ｗ）をカウントするステップと、
ドキュメントのプロファイルｆｎｆ（ｗ）を作成するために、Ｎｆ（ｗ）をドキュメント中のワードの総数Ｎｆで割るステップと、
を含む、請求項４２に記載の方法。
【請求項４４】
類似性スコアを作成する前記ステップは、
第１のドキュメントと第２のドキュメントとの間の類似性Ｓ（１，２）を以下のように計算することを含む、
【数３】
2008513881.tif 000019
請求項４３に記載の方法。
【請求項４５】
【数４】
2008513881.tif 000020
のときにＳ（１，２）＝δとなるように最小類似性指標δ＞０を定めるステップを更に含む、請求項４４に記載の方法。
【請求項４６】
前記類似性スコアを類似性スコアデータベースに記憶するステップを更に含む、請求項４２に記載の方法。
【請求項４７】
類似性ナビゲーション重みＳＮＷ（Ｏ，Ｂ）を計算するステップを更に含み、この場合、ＳＮＷ（Ｏ，Ｂ）＝ｇ・Ｓ（Ｏ，Ｂ）＋ｈ・ＬＡ（Ｂ）＋ｍ・ＦＱＳ（Ｂ）であり、ＬＡ（Ｂ）はＢのリンク解析スコアであり、ＦＱＳ（Ｂ）はＢのファイル品質スコアであり、ｇ，ｈ，ｍは調整パラメータである、請求項４６に記載の方法。
【請求項４８】
類似性リンクされたファイルをランク付けして、ランク付け類似性リンクファイルを与えるステップを更に含む、請求項４７に記載の方法。
【請求項４９】
前記ランク付け類似性リンクファイルを切り取るステップを更に含む、請求項４８に記載の方法。
【請求項５０】
前記ランク付け類似性リンクファイルを表示するステップを更に含む、請求項４９に記載の方法。
【請求項５１】
類似性リンクされたファイルへジャンプするステップを更に含む、請求項５０に記載の方法。
【請求項５２】
キーワードを入力するステップと、
前記キーワードに関するヒットリストを取得するステップと、
表示されるべき隣接子を、ヒットリスト上で見つけられる隣接子に制限するステップと、
を更に含む、請求項３９に記載の方法。
【請求項５３】
前記ヒットリストおよび前記ヒットリスト中のドキュメント間の全てのリンクからサブグラフを形成するステップと、
前記サブグラフに対してリンク解析を行なうことにより前記各ドキュメント毎に制限されたリンク解析スコアＬＡ（ｓｕｂ）を取得するステップと、
以下のようにサブグラフ類似性隣接子スコアにしたがって隣接子をランク付けするステップと、
ＳＮＷ（ｓｕｂ）（Ｏ，Ｂ）＝ｇ・Ｓ（Ｏ，Ｂ）＋ｈ・ＬＡ（ｓｕｂ）（Ｂ）＋ｍ・ＦＱＳ（Ｂ）
を更に含む、請求項５２に記載の方法。
【請求項５４】
類似性リンクされたファイルをランク付けして、ランク付け類似性リンクファイルを与えるステップを更に含む、請求項５３に記載の方法。
【請求項５５】
前記ランク付け類似性リンクファイルを切り取るステップを更に含む、請求項５４に記載の方法。
【請求項５６】
前記ランク付け類似性リンクファイルを表示するステップを更に含む、請求項５５に記載の方法。
【請求項５７】
類似性リンクされたファイルへジャンプするステップを更に含む、請求項５６に記載の方法。
【請求項５８】
第１のドキュメントと第２のドキュメントとの間でハイパーリンクを構築するステップを更に含み、ハイパーリンクを構築する前記ステップは、
前記第１のドキュメントおよび第２のドキュメントのうちの一方のテキストに前記ハイパーリンクをアンカーするステップ、
アンカーされていないハイパーリンクを用いて前記第１のドキュメントと前記第２のドキュメントとをリンクするステップ、
のうちの１つを含み、
ハイパーリンクを構築する前記ステップは、
入力端末を介して前記ハイパーリンクを入力するステップ、
前記ハイパーリンクを自動的に構築するステップ、
のうちの１つを更に含む、請求項４１に記載の方法。
【請求項５９】
前記方向を持った重み付けられたリンクは、指示ドキュメントまたは被指示ドキュメント上のテキストにアンカーすることができ或いはアンカーすることができない、請求項５８に記載の方法。
【請求項６０】
ハイパーリンク情報（指示ファイル、被支持ファイル、ハイパーリンク重み、アンカーリングテキスト）をリンク構造データベースに記憶するステップを更に含む、請求項５８に記載の方法。
【請求項６１】
開始ファイルＯのハイパーリンク隣接子を特定するステップを更に含み、前記ハイパーリンク隣接子は、
Ｏを指し示す方向を持ったリンクを有する全てのファイルＢ、
Ｏによって指し示される全てのファイルＢ、
のうちの少なくとも一方から成る、請求項６０に記載の方法。
【請求項６２】
ハイパーリンク隣接子スコア（ＨＮＷ）は、以下の式にしたがって前記ハイパーリンク隣接子内の各ファイル毎に計算され、
ＨＮＷ＝ｄ（ＨＬＷ）＋ｅ（ＬＡ）＋ｆ（ＦＱＳ）
ＨＬＷ＝ハイパーリンク重みであり、ＬＡ＝隣接子におけるリンク解析スコアであり、ＦＱＳは隣接子におけるファイル品質スコアに等しく、ｄ，ｅ，ｆは調整パラメータである、請求項６０に記載の方法。
【請求項６３】
対応するハイパーリンク隣接子スコアにしたがって前記ハイパーリンク隣接子をランク付けするステップを更に含む、請求項６２に記載の方法。
【請求項６４】
前記ハイパーリンク隣接子を切り取るステップを更に含む、請求項６３に記載の方法。
【請求項６５】
前記ハイパーリンク隣接子を表示するステップを更に含む、請求項６４に記載の方法。
【請求項６６】
前記ハイパーリンク隣接子内のファイルへジャンプするステップを更に含む、請求項６５に記載の方法。
【請求項６７】
キーワードを入力するステップと、
前記キーワードに関するヒットリストを取得するステップと、
表示されるべき隣接子を、ヒットリスト上で見つけられる隣接子に制限するステップと、
を更に含む、請求項６１に記載の方法。
【請求項６８】
ファイルシステムをクロールするステップと、
前記ファイルシステム内のファイルのテキストを走査するステップと、
逆索引を形成するステップと、
を更に含む、請求項６７に記載の方法。
【請求項６９】
ヒットリストを取得する前記ステップは、
前記キーワードを使用して前記逆索引から前記ヒットリストを抽出することを含む、請求項６８に記載の方法。
【請求項７０】
前記逆索引は、非テキストファイルのメタデータから抽出されるテキストを含んでいる、請求項６８に記載の方法。
【請求項７１】
前記第２のヒットリストおよび前記第２のヒットリスト中のドキュメント間の全てのリンクからサブグラフを形成するステップと、
前記サブグラフに対してリンク解析を行なうことにより前記第２のヒットリスト中の前記各ドキュメント毎に制限されたリンク解析スコアＬＡ（ｓｕｂ）を取得するステップと、
以下のようにサブグラフ類似性隣接子スコアにしたがって隣接子をランク付けするステップと、
ＳＮＷ（ｓｕｂ）＝ｄ（ＨＬＷ）＋ｅ（ＬＡ（ｓｕｂ））＋ｆ（ＦＱＳ）
を更に含む、請求項６９に記載の方法。
【請求項７２】
対応するサブグラフハイパーリンク隣接子スコアにしたがって前記ハイパーリンク隣接子をランク付けするステップを更に含む、請求項７１に記載の方法。
【請求項７３】
前記ハイパーリンク隣接子を切り取るステップを更に含む、請求項７２に記載の方法。
【請求項７４】
前記ハイパーリンク隣接子を表示するステップを更に含む、請求項７３に記載の方法。
【請求項７５】
前記ハイパーリンク隣接子内のファイルへジャンプするステップを更に含む、請求項７４に記載の方法。
【請求項７６】
共通の環境内に共同で受け入れられる１つ以上の所定のグループの共有アクセスファイルを検索するステップと、
ネットワークに記憶されたファイルを検索するステップと、
企業のファイルを検索するステップと、
物理オブジェクトを検索するステップと、
を更に含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項７７】
共通の環境内に共同で受け入れられる１つ以上の所定のグループの共有アクセスファイル間でナビゲートするステップと、
ネットワークに記憶されたファイル間でナビゲートするステップと、
企業のファイル間でナビゲートするステップと、
物理オブジェクト間でナビゲートするステップと、
を更に含む、請求項３７に記載の方法。
【請求項７８】
１つ以上の所定のグループの共有アクセスファイルにわたって検索し或いはナビゲートする前記ステップは、
前記１つ以上の所定のグラフの第１のサブグラフと前記１つ以上の所定のグラフの第２のサブグラフとを関連付けるステップを含む、請求項７６または７７に記載の方法。
【請求項７９】
選択されたファイルから指し示すハイパーリンクを構築する構築ステップと、
選択されたファイルのファイル品質スコアを変更する変更ステップと、
を更に含み、
前記構築ステップおよび前記変更ステップは、選択されたファイルに関して書き込み許可を有するユーザに制限される、請求項７８に記載の方法。
【請求項８０】
ファイル品質スコアを変更する前記変更ステップは、複数のファイル品質スコアを平均化することを含む、請求項７９に記載の方法。
【請求項８１】
ファイル読み取り許可を有する任意のユーザにより前記ファイル品質スコアを変更するステップを更に含む、請求項７９に記載の方法。
【請求項８２】
前記ユーザは、それぞれが別個の読み取り特権および書き込み特権を有する少なくとも２つのグループのメンバーである、請求項７９に記載の方法。
【請求項８３】
前記少なくとも２つのグループが利用できる全てのドキュメントを包含するグラフのリンク解析を行なうステップを更に含む、請求項８２に記載の方法。
【請求項８４】
対応する第１の読み取り許可の下で前記少なくとも２つのグループのうちの第１のグループが利用できる全てのドキュメントを包含するサブグラフのリンク解析を行なうステップと、
対応する第２の読み取り許可の下で前記少なくとも２つのグループのうちの第２のグループが利用できる全てのドキュメントを包含するサブグラフのリンク解析を行なうステップと、
を更に含む、請求項８２に記載の方法。
【請求項８５】
ユーザが利用できる全てのドキュメントを包含するサブグラフのリンク解析を行なうステップを更に含む、請求項８２に記載の方法。
【請求項８６】
コンピュータ環境に記憶された電子マテリアルを検索するための命令を含むコンピュータ可読媒体を備えるコンピュータプログラムプロダクトであって、
前記命令は、
複数のドキュメントを提供するための命令と、
類似性に基づいて、方向を持たない重み付けられたリンクを、前記複数のドキュメントのうちの少なくとも２つの間で決定するための命令と、
方向を持った重み付けられたリンクを、前記複数のドキュメントのうちの少なくとも２つの間で決定するための命令と、
前記決定された方向を持たない重み付けられたリンクを、前記決定された方向を持った重み付けられたリンクに対して加えて、リンクを有するハイブリッドウェブを形成するための命令と、
前記ハイブリッドウェブのリンクをその入力として取得するリンク解析アルゴリズムを実行するための命令であって、前記アルゴリズムがフォワードリンク解析およびバックワードリンク解析のうちの少なくとも一方を含む命令と、
を含み、
前記アルゴリズムの出力がリンク解析スコアの組である、
コンピュータプログラムプロダクト。
【請求項８７】
前記アルゴリズムが固有ベクトルに基づくものである請求項８６に記載のコンピュータプログラムプロダクト。
【請求項８８】
前記フォワードリンク解析およびバックワードリンク解析のうちの少なくとも一方は、非複合フォワード演算子および非複合バックワード演算子のうちの少なくとも一方を使用することを含む、請求項８６に記載のコンピュータプログラムプロダクト。
【請求項８９】
前記フォワードリンク解析およびバックワードリンク解析のうちの少なくとも一方は、非正規化フォワード演算子および非正規化バックワード演算子のうちの少なくとも一方を使用することを含む、請求項８６に記載のコンピュータプログラムプロダクト。
【請求項９０】
テキスト適合性解析およびファイル品質解析のうちの少なくとも一方により前記少なくとも２つのドキュメントのそれぞれにスコアを付けるための命令を更に含む、請求項８６に記載のコンピュータプログラムプロダクト。
【請求項９１】
方向を持った重み付けられたリンクを、前記複数のドキュメントのうちの少なくとも２つの間で決定するための前記命令は、第１のドキュメントと第２のドキュメントとの間でハイパーリンクを構築するための命令を含み、ハイパーリンクを構築するための前記命令は、
前記第１のドキュメントおよび第２のドキュメントのうちの一方のテキストに前記ハイパーリンクをアンカーするための命令、
アンカーされていないハイパーリンクを用いて前記第１のドキュメントと前記第２のドキュメントとをリンクするための命令、
のうちの１つを含み、
ハイパーリンクを構築するための前記命令は、
入力端末を介して前記ハイパーリンクを入力するための命令、
前記ハイパーリンクを自動的に構築する命令、
のうちの１つを更に含む、請求項８６に記載のコンピュータプログラムプロダクト。
【請求項９２】
コンピュータ環境に記憶された電子マテリアルを検索するように構成された検索装置であって、
複数のドキュメントを提供するための手段と、
類似性に基づいて、方向を持たない重み付けられたリンクを、前記複数のドキュメントのうちの少なくとも２つの間で決定するための手段と、
方向を持った重み付けられたリンクを、前記複数のドキュメントのうちの少なくとも２つの間で決定するための手段と、
前記決定された方向を持たない重み付けられたリンクを、前記決定された方向を持った重み付けられたリンクに対して加えて、リンクを有するハイブリッドウェブを形成するための手段と、
前記ハイブリッドウェブのリンクをその入力として取得するリンク解析アルゴリズムを実行するための手段であって、前記アルゴリズムがフォワードリンク解析およびバックワードリンク解析のうちの少なくとも一方を含む手段と、
を備え、
前記アルゴリズムの出力がリンク解析スコアの組である、
検索装置。
【請求項９３】
前記アルゴリズムが固有ベクトルに基づくものである、請求項９２に記載の検索装置。
【請求項９４】
前記フォワードリンク解析およびバックワードリンク解析のうちの少なくとも一方は、非複合フォワード演算子および非複合バックワード演算子のうちの少なくとも一方を使用することを含む、請求項９２に記載の検索装置。
【請求項９５】
前記フォワードリンク解析およびバックワードリンク解析のうちの少なくとも一方は、非正規化フォワード演算子および非正規化バックワード演算子のうちの少なくとも一方を使用することを含む、請求項９２に記載の検索装置。
【請求項９６】
テキスト適合性解析およびファイル品質解析のうちの少なくとも一方により前記少なくとも２つのドキュメントのそれぞれにスコアを付けるための手段を更に備える、請求項９２に記載の検索装置。
【請求項９７】
方向を持った重み付けられたリンクを、前記複数のドキュメントのうちの少なくとも２つの間で決定するための前記手段は、第１のドキュメントと第２のドキュメントとの間でハイパーリンクを構築するための手段を含み、ハイパーリンクを構築するための前記手段は、
前記第１のドキュメントおよび第２のドキュメントのうちの一方のテキストに前記ハイパーリンクをアンカーするための手段、
アンカーされていないハイパーリンクを用いて前記第１のドキュメントと前記第２のドキュメントとをリンクするための手段、
のうちの１つを備え、
ハイパーリンクを構築するための前記手段は、
入力端末を介して前記ハイパーリンクを入力するための手段、
前記ハイパーリンクを自動的に構築する手段、
のうちの１つを更に備える、請求項９２に記載の検索装置。
【国際調査報告】
2008513881.tif 000021
2008513881.tif 000022
2008513881.tif 000023