(57)【要約】種々の好適例では、本発明はユーザ行動に基づく異種のオブジェクトに関係し、従って、より包括的で正確な結果を提供することを可能にする。本発明の種々の好適例によれば、ユーザによる複数クラスのオブジェクトとの複数種類の相互作用を分析することができる。その結果、異種のクラスのオブジェクトどうしを関係付けることができる。導出したテキストとオブジェクトとの関係を用いて、検索的機能を実現するか、あるいは、従来のテキスト検索システムを拡張することができる。一好適例では、本発明を用いて、最初に提示された質問とともに共起しやすい質問についての表現を提供するフィルタリングした共起行列を用いることによって、検索結果及び／または推奨を改善する。元の質問を共起する質問に置き換えるか、元の質問に共起する質問を補足することによって、本発明のシステムは、より関心事となりやすい結果を生成することができる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
質問に基づいてコンテンツ・アイテムの検索結果を生成することをコンピュータで実現する方法において、
入力装置において、ユーザからの質問を表現するユーザ入力を受信するステップと；
複数の前記ユーザと複数のコンテンツ・アイテムとの履歴上の関係を表す第１表現を得るステップと；
前記複数のユーザと複数の前記質問との履歴上の関係を表す第２表現を得るステップと；
前記第１表現及び前記第２表現から、前記質問に関連する相互生起を特定するステップと；
前記特定した相互生起に基づいて、前記検索結果を生成するステップと；
出力装置において、前記生成した検索結果の少なくとも部分集合を出力するステップと
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記複数のユーザと前記複数のコンテンツ・アイテムとの履歴上の関係を表す前記第１表現が、前記ユーザと前記コンテンツ・アイテムとの相互作用を含み、
前記複数のユーザと前記複数の質問との履歴上の関係を表す前記第２表現が、前記ユーザによる前記質問の提示を含む
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記相互生起を特定するステップが、特定の質問を発行し、かつ特定のコンテンツ・アイテムと相互作用した一意的なユーザの数を特定することを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記複数のユーザと前記複数のコンテンツ・アイテムとの履歴上の関係を表す前記第１表現が、前記ユーザと前記コンテンツ・アイテムとの相互作用を表現する第１行列を含み、
前記複数のユーザと前記複数の質問との履歴上の関係を表す前記第２表現が、前記ユーザによる前記質問の提示を表現する第２行列を含み、
前記相互生起を特定するステップが、前記第１行列及び前記第２行列から相互生起行列を生成することを含み、前記相互生起行列は、質問を発行し、かつ特定のコンテンツ・アイテムと相互作用したユーザの数を表す
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記相互生起を特定するステップがさらに、
前記相互生起行列内の、しきい値を超える要素を識別することと；
前記識別した要素を用いて、フィルタリングした共起行列を生成することと
を含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記しきい値が、前記ユーザと前記コンテンツ・アイテムとの第１の関係の総度数、及び前記ユーザと前記質問との第２の関係の総度数から期待される値を表し、前記第１の関係と前記第２の関係とが互いに独立であることを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記フィルタリングした共起行列の単一行を検索して、
少なくとも１つの前記検索結果；
少なくとも１つの推奨；及び
検索エンジン用のメタデータ
から成るグループから選択した少なくとも１つを生成するステップをさらに含むことを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記コンテンツ・アイテムの各々が、ビデオを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記複数のユーザと前記複数のコンテンツ・アイテムとの履歴上の関係を表す前記第１表現が、前記ユーザの各々が前記ビデオの各々を再生した回数の表現を含むことを特徴とする請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
質問に基づいてコンテンツ・アイテムの検索結果を生成するためのコンピュータプログラム製品において、
コンピュータ可読の記憶媒体と；
前記記憶媒体上に符号化されたコンピュータプログラムコードであって、
入力装置において、ユーザからの質問を表現するユーザ入力を受信するステップと；
複数の前記ユーザと複数のコンテンツ・アイテムとの履歴上の関係を表す第１表現を得るステップと；
前記複数のユーザと複数の前記質問との履歴上の関係を表す第２表現を得るステップと；
前記第１表現及び前記第２表現から、前記質問に関連する相互生起を特定するステップと；
前記特定した相互生起に基づいて、前記検索結果を生成するステップと；
出力装置において、前記生成した検索結果の少なくとも部分集合を出力するステップと
をプロセッサに実行させるためのコンピュータプログラムコードと
を具えていることを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【請求項１１】
前記複数のユーザと前記複数のコンテンツ・アイテムとの履歴上の関係を表す前記第１表現が、前記ユーザと前記コンテンツ・アイテムとの相互作用を含み、
前記複数のユーザと前記複数の質問との履歴上の関係を表す前記第２表現が、前記ユーザによる前記質問の提示を含む
ことを特徴とする請求項１０に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１２】
前記相互生起を特定するステップを前記プロセッサに実行させるための前記コンピュータプログラムコードが、特定の質問を発行し、かつ特定のコンテンツ・アイテムと相互作用した一意的なユーザの数を特定することを前記プロセッサに実行させるためのコンピュータプログラムコードを含むことを特徴とする請求項１０に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１３】
前記複数のユーザと前記複数のコンテンツ・アイテムとの履歴上の関係を表す前記第１表現が、前記ユーザと前記コンテンツ・アイテムとの相互作用を表現する第１行列を含み、
前記複数のユーザと前記複数の質問との履歴上の関係を表す前記第２表現が、前記ユーザによる前記質問の提示を表現する第２行列を含み、
前記相互生起を特定するステップが、前記第１行列及び前記第２行列から相互生起行列を生成することを含み、前記相互生起行列は、質問を発行し、かつ特定のコンテンツ・アイテムと相互作用したユーザの数を表す
ことを特徴とする請求項１０に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１４】
前記相互生起を特定するステップを前記プロセッサに実行させるための前記コンピュータプログラムコードが、
前記相互生起行列内の、しきい値を超える要素を識別するステップと；
前記識別した要素を用いて、フィルタリングした共起行列を生成するステップと
を前記プロセッサに実行させるためのコンピュータプログラムコードをさらに含むことを特徴とする請求項１３に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１５】
前記しきい値が、前記ユーザと前記コンテンツ・アイテムとの第１の関係の総度数、及び前記ユーザと前記質問との第２の関係の総度数から期待される値を表し、前記第１の関係と前記第２の関係とが互いに独立であることを特徴とする請求項１４に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１６】
前記フィルタリングした共起行列の単一行を検索して、
少なくとも１つの前記検索結果；
少なくとも１つの推奨；及び
検索エンジン用のメタデータ
から成るグループから選択した少なくとも１つを生成するステップを前記プロセッサに実行させるためのコンピュータプログラムコードをさらに含むことを特徴とする請求項１４に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１７】
前記コンテンツ・アイテムの各々が、ビデオを含むことを特徴とする請求項１０に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１８】
前記複数のユーザと前記複数のコンテンツ・アイテムとの履歴上の関係を表す前記第１表現が、前記ユーザの各々が前記ビデオの各々を再生した回数の表現を含むことを特徴とする請求項１７に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１９】
質問に基づいてコンテンツ・アイテムの検索結果を生成するシステムにおいて、
ユーザからの質問を表現するユーザ入力を受信する入力装置と；
複数の前記ユーザと複数のコンテンツ・アイテムとの履歴上の関係を表す第１表現と、前記複数のユーザと複数の前記質問との履歴上の関係を表す第２表現とを記憶する記憶装置と；
前記記憶されている第１表現及び第２表現から、前記質問に関連する相互生起を特定し、前記特定した相互生起に基づいて、前記検索結果を生成する検索／推奨エンジンと；
前記生成した検索結果の少なくとも部分集合を出力する出力装置と
を具えていることを特徴とするシステム。
【請求項２０】
前記複数のユーザと前記複数のコンテンツ・アイテムとの履歴上の関係を表す前記第１表現が、前記ユーザと前記コンテンツ・アイテムとの相互作用を含み、
前記複数のユーザと前記複数の質問との履歴上の関係を表す前記第２表現が、前記ユーザによる前記質問の提示を含む
ことを特徴とする請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記検索／推奨エンジンが、特定の質問を発行し、かつ特定のコンテンツ・アイテムと相互作用した一意的なユーザの数を特定することによって、前記相互生起を特定することを特徴とする請求項１９に記載のシステム。
【請求項２２】
前記複数のユーザと前記複数のコンテンツ・アイテムとの履歴上の関係を表す前記第１表現が、前記ユーザと前記コンテンツ・アイテムとの相互作用を表現する第１行列を含み、
前記複数のユーザと前記複数の質問との履歴上の関係を表す前記第２表現が、前記ユーザによる前記質問の提示を表現する第２行列を含み、
前記検索／推奨エンジンが、前記第１行列及び前記第２行列から相互生起行列を生成することによって、前記相互生起を特定し、前記相互生起行列は、質問を発行し、かつ特定のコンテンツ・アイテムと相互作用したユーザの数を表す
ことを特徴とする請求項１９に記載のシステム。
【請求項２３】
前記検索／推奨エンジンが、
前記相互生起行列内の、しきい値を超える要素を識別し、
前記識別した要素を用いて、フィルタリングした共起行列を生成する
ことを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
【請求項２４】
前記しきい値が、前記ユーザと前記コンテンツ・アイテムとの第１の関係の総度数、及び前記ユーザと前記質問との第２の関係の総度数から期待される値を表し、前記第１の関係と前記第２の関係とが互いに独立であることを特徴とする請求項２３に記載のシステム。
【請求項２５】
前記検索／推奨エンジンが、前記フィルタリングした共起行列の単一行を検索して、
少なくとも１つの前記検索結果；
少なくとも１つの推奨；及び
検索エンジン用のメタデータ
から成るグループから選択した少なくとも１つを生成することを特徴とする請求項２３に記載のシステム。
【請求項２６】
前記コンテンツ・アイテムの各々が、ビデオを含むことを特徴とする請求項１９に記載のシステム。
【請求項２７】
前記複数のユーザと前記複数のコンテンツ・アイテムとの履歴上の関係を表す前記第１表現が、前記ユーザの各々が前記ビデオの各々を再生した回数の表現を含むことを特徴とする請求項２６に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願のクロスリファレンス）
本願は、米国特許仮出願第６１／０６１６０５号、２００８年６月１４日出願、発明の名称”Search System Using Patterns of Usage”（代理人整理番号VN005-PROV）（特許文献１）に基づいて優先権を主張し、その開示を参考文献として本明細書に含める。
【０００２】
本願は、米国特許出願第１２／０２３５９７号、２００８年１月３１日出願、発明の名称”Indicator-Based Recommendation System”（代理人整理番号VN004）（特許文献２）に関連し、その開示を参考文献として本明細書に含める。
【０００３】
（発明の分野）
本発明は一般に検索技術に関するものであり、より具体的には、ユーザ行動に基づいて異種のオブジェクトを関係付けて、より包括的で正確な検索結果を提供することに関するものである。
【背景技術】
【０００４】
（背景技術の説明）
インターネットを介して利用可能なビデオ・コンテンツ及び他のマルチメディア・コンテンツの量の増大と共に、ユーザが関心のあるコンテンツ・アイテム（内容項目）を識別して場所を特定することを可能にし、関心事であり得るコンテンツ・アイテムに関係する推奨を提供するためのロボット検索能力をサポートすることが、ますます有用になりつつある。
【０００５】
ビデオ・コンテンツ・アイテムのようなマルチメディア・オブジェクトを大規模に検索及び／または推奨するに当たり１つの問題は、こうしたマルチメディア・メタデータ・オブジェクトについて利用可能なメタデータ（例えばタイトル、記述、及び／またはタグ）が非常に乏しい（さらには、意図的に誤解させる）ことが多いことにある。これに加えて、消費するに値するマルチメディア・オブジェクトを、メタデータだけの調査に基づいて決定することは、困難であることが多い。多くの場合に、マルチメディア・コンテンツの内容または記述から完全に離れた社会的要因が、マルチメディア・コンテンツについての消費者の決定を支配し得る。
【０００６】
乏しいメタデータと大きな文化的影響との組合せは、従来の検索及び／又は推奨システムをマルチメディア検索の課題に適用した際に、乏しい結果を生じさせることが多い。
【０００７】
一部の既存のシステムは、マルチメディア・コンテンツから直接、メタデータを抽出しようとしている。例えば、Douglas Turnbull, Luke Barrington, and Gert Lanckriet, “Modeling Music and Words Using a Multi-Class Naive Bayes Approach”, International Conference on Music Information Retrieval (ISMIR), 2006年10月（非特許文献１）、及びTom Sulzeer, “Moodlogic”, http://en.wikipedia.org/wiki/MoodLogicを参照されたい。これらのシステムは本質的に、文化的因子を捉えることができないことが問題である。さらに、メタデータの信頼性を獲得することは、困難でＣＰＵに負担をかけることが多い。
【０００８】
一部のシステムは、コンテンツから直接、メタデータを獲得するために、人間の専門家に頼る。しかし、こうしたシステムは、人間による再検討につきもののコスト及び遅延により実現不可能である。多くの場合に、人間によるコンテンツ・メタデータの抽出は、文化的因子を含めることができない点で、自動化されたコンテンツ・メタデータ抽出と似ている。
【０００９】
他のウェブ検索エンジンは、アンカーテキストを用いて、記述テキストをウェブページから、これらのエンジンがリンクするページに移動している。例えば、Sergey Brin and Lawrence Page, “The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine”, Computer Networks and ISDN Systems, 30(1-7):107-117, 1998年（非特許文献２）を参照されたい。このことの実行は、ウェブのような濃密にリンクされるテキスト・コーパス（言語資料）において強いプラス効果を有する。しかし、マルチメディア・コンテンツは、ウェブのような高度にリンクしやすい環境においても、軽度にしか参照されないことが多い。こうしたアンカーテキストは、利用可能である際には、メタデータ検索用のメタデータの品質を改善するが、まれにしか利用可能でない。
【００１０】
一部の検索エンジン（サーチエンジン）は、マルチメディア・データの純粋なメタデータ検索によって達成される乏しい精度に、検索結果の提示を記録することによって、並びにユーザによる特定のマルチメディア・オブジェクトの選択によって応えようとしている。このことは、これらの検索エンジンが統計的技法を用いて、どのマルチメディア・オブジェクトが、単に検索結果中の当該マルチメディア・オブジェクトの位置によって説明されるより多数のクリックを得ているかを特定することを可能にする。例えば、特許文献２を参照されたく、その開示を参考文献として本明細書に含める。この技法は精度の助けになり得るが、必ずしも再現率の助けにはならず、ビデオ用に利用可能なメタデータが関係する質問と一致しなければ、このビデオは検索結果中に出現せず、クリックベースの適応は不可能である。
【００１１】
一部の既存の推奨システムは、ユーザが何組かのオブジェクトと相互作用して、追加的相互作用のための示唆を構築する様子の履歴を利用する。これらの推奨システムは、ユーザが評価を通して自分の嗜好を表現するフィードバックを明示的に利用することができ、あるいは、これらのシステムは、ユーザがどのオブジェクトを視聴、購入、さもなければ相互作用したかを観察することによってユーザの嗜好が推測されるような暗示的データを利用することができる。暗示的データは明示的データよりずっと豊富であり、明示的データより解釈の問題が少ないという長所を有する。例えば、Upendra Shardanand and Patti Maes, “Social Information Filtering: Algorithms for Automating ‘Word of Mouth’”, Proceedings of ACM CHI’95 Conference on Human Factors in Computing Systems, volume 1, 210-217ページ, 1995年（非特許文献３）、James Bennett and Stan Lanning, “The Netflix Prise”, Proceedings of KDD Cup and Workshop 2007, 2007年（非特許文献４）、Greg Linden, Brent Smith, and Jeremy York, “Amazon.com Recommendations: Item-to-Ttem Collaborative Filtering”, IEEE Internet Computing, 7(1):76-80, 2003年1月/2月（非特許文献５）を参照されたい。
【００１２】
以前の推奨システムは、論議領域が単一の関係によって関係付けられる２種類のオブジェクトを含む点で、事実上二者関係になりがちである。例えば、Thomas Hofmann and Jan Puzicha, “Unsupervised Learning from Dynamic Data”, Technical Report TR-98-042, International Computer Science Institute, Berkley, CA, 1998年（非特許文献６）を参照されたい。消費者向けマルチメディア用途では、これらの種類のオブジェクトの一方がユーザであり、他方の種類はビデオまたはオーディオ記録のようなマルチメディア・オブジェクトであることが一般的であり、そしてこれらのオブジェクト間の主要な関係は、ユーザがこのマルチメディア・オブジェクトを視聴、聴取、さもなければ消費していることから成る。より一般的には、推奨システムは「ｐ進数」とすることができ、ここでは、観測された関係はもはや二者関係ではなく、その代わりに、特許文献２に記載のように、二重目的語他動詞の述語を表し、特許文献２の開示は参考文献として本明細書に含める。一般に、これらのシステムは、多数のユーザが２つのオブジェクトと相互作用した場合に、両方のオブジェクト間に複数のリンクが推測される点で、共起データを利用する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１３】
【特許文献１】米国特許仮出願第６１／０６１６０５号明細書
【特許文献２】米国特許出願第１２／０２３５９７号明細書
【非特許文献】
【００１４】
【非特許文献１】Douglas Turnbull, Luke Barrington, and Gert Lanckriet, “Modeling Music and Words Using a Multi-Class Naive Bayes Approach”, International Conference on Music Information Retrieval (ISMIR), 2006年10月
【非特許文献２】Sergey Brin and Lawrence Page, “The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine”, Computer Networks and ISDN Systems, 30(1-7):107-117, 1998年
【非特許文献３】Upendra Shardanand and Patti Maes, “Social Information Filtering: Algorithms for Automating ‘Word of Mouth’”, Proceedings of ACM CHI’95 Conference on Human Factors in Computing Systems, volume 1, 210-217ページ, 1995年
【非特許文献４】James Bennett and Stan Lanning, “The Netflix Prise”, Proceedings of KDD Cup and Workshop 2007, 2007年
【非特許文献５】Greg Linden, Brent Smith, and Jeremy York, “Amazon.com Recommendations: Item-to-Ttem Collaborative Filtering”, IEEE Internet Computing, 7(1):76-80, 2003年1月/2月
【非特許文献６】Thomas Hofmann and Jan Puzicha, “Unsupervised Learning from Dynamic Data”, Technical Report TR-98-042, International Computer Science Institute, Berkley, CA, 1998年
【非特許文献７】T. Hofmann, J. Puzicha, and M. Jordan, “Learning from Dynamic Data”, 1999年
【非特許文献８】Scott C. Deerwester, Susan T. Dumasis, Thomas K. Landauer, George W. Furnas, and Richard A. Harshman, “Indexing by Latent Semantic Analysis”, Journal of the American Society of Information Science, 41(6):391-407, 1990年
【非特許文献９】Jr. J. Rocchio, “Relevance Feedback in Information Retrieval”, 編集者Gerard Salton, The SMART System, 313-323ページ
【非特許文献１０】Gerard Salton, “Developments In Automatic Text Retrieval”, Science, 253:974-980, 1991年
【非特許文献１１】Ted E. Dunning, “Accurate Methods for the Statistics of Surprise and Coincidence”, Computational Linguistics, 19(1):61-74, 1993年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
必要とされるものは、マルチメディア検索の有効性を改善し、上述した限界及び要因を考慮しても、有用で高品質な結果を提供する検索システム及び方法である。さらに必要とされるものは、マルチメディア・コンテンツから直接、マルチメディア・データを抽出する必要性を回避し、コンテンツから直接、マルチメディア・データを獲得するために人間の専門化に頼らない、マルチメディア検索用のシステム及び方法である。さらに必要とされるものは、上述した技法の問題、非能率、及び限界を回避するマルチメディア検索用の検索システム及び方法である。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
種々の好適例では、本発明は、ユーザ行動に基づく異種のオブジェクトに関係し、従って、検索及び／または推奨エンジンが、より包括的で正確な結果を提供することを可能にする。この方法は、ユーザが行動によって単一クラスのオブジェクトに関係付けられ、従って、この単一クラス内のオブジェクトどうしが互いに関係付けられる、従来の二者関係の推奨技術を拡張する。本発明の種々の好適例によれば、ユーザによる複数クラスのオブジェクトとの多種の相互作用を分析する。その結果は、異種のクラスのオブジェクトどうしを関係付けることができることにある。
【００１７】
一部の好適例では、１つ（以上）のクラスがテキスト情報またはテキスト的な情報を含み、テキストとオブジェクトとの間の導出された関係を用いて検索的機能を実現することができ、あるいは、従来のテキスト検索システムを拡張することができる。
【００１８】
本発明の１つの応用は、フィルタリング（フィルタ処理、選別処理）した共起行列を用いることによって、検索結果及び／または推奨を改善することにある。フィルタリングした共起行列は、最初に提示された質問と共に共起（同時に生起）しやすい質問についての表現を提供する。共起する質問を元の質問に補足するか、元の質問を共起する質問に置き換えることによって、本発明のシステムは、元の質問に直接関係するコンテンツが少ししか、あるいは全く存在しなくても、より関心事となりやすい結果を生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】一実施例による、ログファイルから質問−ビデオ・マッピングへのデータフローを示すブロック図である。
【図２】一実施例による、質問−ビデオ・マッピングを用いたテキスト検索インデックスの増補を示すブロック図である。
【図３】一実施例による、質問のカテゴリ化を示すブロック図である。
【図４】一実施例による、導出した質問カテゴリ及び一組の質問−ビデオ推奨を用いたカテゴリ割当ての導出を示すブロック図である。
【図５】従来の重み付け語検索エンジンからの検索結果を示す図である。
【図６】共起分析によって生成される、最初の質問語に関係する質問のリストを示す図である。
【図７】共起をフィルタリングすることによる、最初の質問語に関係する検索結果の例を示す図である。
【図８】従来の重み付け語検索エンジンからの検索結果の例を示す図である。
【図９】共起分析によって生成される、最初の質問語に関係する質問のリストを示す図である。
【図１０Ａ】一実施例による、質問−ビデオ・マッピングを用いて生成した検索結果の例を示す図である。
【図１０Ｂ】一実施例による、質問−ビデオ・マッピングを用いて生成した検索結果を提示するためのユーザインタフェースの例を示す図である。
【図１１】従来の重み付け語検索エンジンからの、綴り誤りの質問に対する検索結果の例を示す図である。
【図１２】共起分析によって生成される、綴り誤りの最初の質問に関係する質問のリストを示す図である。
【図１３Ａ】一実施例による、共起をフィルタリングすることによって改善された、綴り誤りの質問に対する検索結果の例を示す図である。
【図１３Ｂ】一実施例による、共起をフィルタリングすることによって改善された検索結果を提示するためのユーザインタフェースを示す図である。
【図１４】一実施例による、本発明を実現するためのアーキテクチャの例を示す図である。
【図１５】質問の入力用のウェブページの例を示す図である。
【図１６】本発明の一実施例による、検索結果及び／または推奨を生成する方法を説明する流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
図に示す特定の配置及び構成は例示的なものに過ぎず、本発明は、特許請求の範囲に記載の本質的特徴から逸脱することなしに、多数の方法で実現することができることは、当業者の認める所である。
【００２１】
（システム・アーキテクチャ）
図１４に、本発明による、ネットワーク上で動作するクライアント／サーバー・アーキテクチャにおいて本発明を実現するためのアーキテクチャの例を示し、以下、図１４を参照する。こうした実施例では、クライアント・マシン１４０１が、インターネットのようなネットワーク１４０２を通してサーバー１４０３と通信する。クライアント・マシン１４０１は、パーソナル・コンピュータ、コンピュータ装置、あるいはキオスク端末、電話機、携帯電話機、ハンドヘルド・コンピュータ、パーソナル・デジタル・アシスタント、等のような他の電子装置とすることができる。一実施例では、クライアント・マシン１４０１は、プロセッサ１４０８；メモリ１４０９；記憶装置１４１０；キーボード、マウス、タッチパッド、等のような入力装置１４０６；表示スクリーンのような出力装置１４０７；及びコンピュータ装置及び／または他の電子装置用の他の周知のハードウェア構成要素を含む。クライアント・マシン１４０１は、ワシントン州レッドモンド市にあるマイクロソフト社から入手可能なマイクロソフト・ウィンドウズ・ビスタ（Microsoft Windows Vista）（登録商標）のようなオペレーティングシステムを実行することができる。
【００２２】
一実施例では、ブラウザ・ソフトウェア１４０５がクライアント・マシン上で実行されて、ユーザ１４０８が、ワールドワイド・ウェブ上で利用可能でありネットワーク１４０２を経由してクライアント・マシン１４０１に配信されるウェブページと相互作用（対話）することを可能にする。ブラウザ１４０５の一例は、ワシントン州レッドモンド市にあるマイクロソフト社から入手可能なマイクロソフト・インターネット・エクスプローラ（Microsoft Internet Explorer）（登録商標）である。
【００２３】
一実施例では、本発明は、サーバー１４０３上で実行される機能として実現される。ブラウザ１４０５を用いて、ユーザ１４０８はサーバー１４０３に関連するウェブページにアクセスする。以下により詳細に説明するように、ユーザ１４０８はウェブページで質問を提示する。サーバー１４０３で実行中の検索／推奨エンジン１４１１は、データ記憶装置１４０４から関連情報を得て、質問結果をクライアント。マシン１４０１に返送してユーザ１４０８に対して提示することによって、質問に応答する。こうした動作に関する追加的詳細は以下に説明する。以下に説明する技術によれば、データ記憶装置１４０４は、次のもののいずれか、あるいは全部を含むことができる：コンテンツ・アイテム、アイテムに接するためのポインタ、及びコンテンツ・アイテム及び／または質問の相互間の関係を記述するデータ。
【００２４】
一実施例では、本発明のシステムを用いて、インターネット上で入手可能なコンテンツを検索することができる。従って、ユーザ１４０８の質問は、キーワード、フレーズ（句）、及び／またはユーザ１４０８が探求するコンテンツを表現するより長いテキストを含むことができる。ユーザ１４０８は、例えば質問をキーボード上で打ち込むか、あるいは、質問を表すリンクをクリックするか、質問を表すブックマーク（しおり）またはお気に入りを起動することによって、ウェブサイトにあるフォーム（用紙）を介して質問を入力することができる。あるいはまた、ユーザ１４０８は、文書、ファイル、ウェブページ、あるいは他のアイテムを、質問パラメータのソース（情報源）として指定することができ、希望すれば、文書のテキスト全体を質問として用いることができる。
【００２５】
図１５に、質問の入力用のウェブページ１５０１の例を示し、以下、図１５を参照する。一実施例では、ブラウザ１４０５は、クライアント・マシン１４０１にある出力装置１４０７によってウェブページ１５０１を表示する。ユーザ１４０８はフィールド１５０２内に質問を打ち込むか、あるいはフィールド１５０２内にテキストをペースト（貼り付け）することができる。ユーザ１４０８は検索ボタン１５０３をクリックして質問をサーバー１４０３に送信し、サーバー１４０３において、本発明の検索／推奨エンジン１４１１が、クライアント・マシン１４０１における表示用の結果を生成する。エンジン１４１１の動作に関するさらなる詳細は以下に説明する。
【００２６】
図１４に示すアーキテクチャは例示目的で簡略化され、特許請求の範囲に記載の本発明の本質的特徴から逸脱することなしに、他の構成及びアーキテクチャを実現することができることは、当業者の認める所である。種々の実現では、任意数のクライアント・マシン及び／またはサーバーを設けることができ、本発明のシステムは、複数のクライアント・マシンからの複数の質問を同時に処理することができる。
【００２７】
一実施例では、検索／推奨エンジン１４１１は質問語を受信して検索結果を生成する。本明細書で提供する説明の目的で、一実施例では、検索／推奨エンジン１４１１は、推奨エンジンの形で実現される一般化された検索エンジンである。検索エンジンは、テキスト検索要求を受信して検索結果のリストを生成するあらゆる機能モジュールを含むことができる。推奨エンジンは、利用または行動データを主に使用して結果リストを生成する、あらゆる機能モジュールを含むことができる。検索エンジン入力を行動データの特別な場合として考えれば、一般化された検索エンジンは推奨エンジンの形で実現することができる。
【００２８】
検索結果を生成するプロセスは、質問語に基づいて推奨を生成するプロセスと等価であり、このプロセスでは、質問語は手入力するか、コピーするか、または他のソース（情報源）から収集するか、あるいはコンテンツ・アイテムから得ることができる。従って、以下に提供する説明の目的で、検索機能は推奨機能の特別な場合と考えられ、従ってエンジン１４１１は検索／推奨エンジンと称する。
【００２９】
（検索／推奨エンジン動作の概要）
従来の推奨エンジンは、二者関係の推奨の問題を、単一の関係によって関係付けられる２部分の集合に関係する２種類のオブジェクトＸ及びＹを含む問題に軽減する。これらのシステムにおいて、学習データＴ＝{(ｘi，ｙi，ｋi)}を与えられ、ここにｘi∈Ｘ，ｙi∈Ｙ，ｋi∈
2011524576.tif 000003
である。ｋiの値は随意的な関連強度であり、相互作用のカウント数であるか、単に何らかの相互作用が発生したか否かを示す{０，１}からの値であることが多い。また、入力Ｚ＝{ｚi}も与えられ、ここにｚi∈Ｙであり、ユーザ相互作用の履歴であることが多い。この学習データは、行集合Ｔx＝{ｙ｜(ｘ，ｙ)∈Ｔ}として見ることができ、これらの行集合は、パラメータＰ(ｙ｜ｘ)を有する何らかの多項分布からサンプリングされる。視聴、聴取、または購入履歴の観点から、Ｐ(ｘ｜ｙ)は、視聴者、聴取者、または購入者がｙに対する所望の行動をとる確率を表す。一般に、Ｐ(ｘ｜ｙ)の値を大きくするｙをユーザｘに対して提示することが望ましい（即ち、視聴または購入の総数を増加させ、一般ユーザの関心を増加させる）。
【００３０】
通常、２つ以上のアイテムを推奨としてユーザに対して提示することができるので、推奨システムの目標は、できる限り多数のｒmに対してＰ(ｒm｜ｘ)が大きくなるように、結果集合Ｒ＝{ｒm}⊂Ｙを生成することにある。集合Ｒの要素が、ユーザｘのための推奨アイテムである。例えば、T. Hofmann, J. Puzicha, and M. Jordan, “Learning from Dynamic Data”, 1999年（非特許文献７）を参照されたい。
【００３１】
実際には、Ｐを各特定ユーザに対して調整することは、新たなユーザ、あるいは以前からのユーザによる新たな行動に一般化する能力をなくすことになる。従って、実際に使用するモデルは、次式のような、ある「隠れ表現」で各ユーザを表現する：
【数１】
2011524576.tif 000004
【００３２】
この隠れ表現は、異なる推奨システムにおいて多数の形をとることができ、例えばＴからの類似ユーザの集合、意味的因子、あるいは推奨指標である。例えば、Scott C. Deerwester, Susan T. Dumasis, Thomas K. Landauer, George W. Furnas, and Richard A. Harshman, “Indexing by Latent Semantic Analysis”, Journal of the American Society of Information Science, 41(6):391-407, 1990年（非特許文献８）を参照されたい。
【００３３】
二者関係の学習フレームワークは、多数の応用に見られる。テキスト検索では、２種類のオブジェクトは単語及び文書であり、それらの関係は、単語が文書中に出現したか否かであり、推奨は関連性のフィードバックを伴うテキスト検索である。例えば、Jr. J. Rocchio, “Relevance Feedback in Information Retrieval”, 編集者Gerard Salton, The SMART System, 313-323ページ（非特許文献９）を参照されたい。
【００３４】
カリフォルニア州サンディエゴ市にあるMusicmatch, Inc.から入手可能なMusicmatch Jukebox（登録商標）のような音楽推奨システムでは、２種類のオブジェクトが聴取者及びアーティストであり、それらの関係は、誰が誰の音楽を聞いているかを表す。カリフォルニア州サンディエゴ市にあるHNC Software, Inc.から入手可能なSelectCast（登録商標）では、２種類のオブジェクトが消費者及び販売者であり、それらの関係は、誰が誰から購入したかを表し、あるいは、誰が何をクリックしたかによって関係付けられるウェブ閲覧者と広告である。ワシントン州シアトル市にあるAmazon.com, Inc.によって提供される推奨システムでは、消費者及び製品が２種類のオブジェクトであり、誰が何を買ったかがそれらの関係である。例えば、非特許文献５を参照されたい。一般に、これらの種々のシステムは、１種類のオブジェクトが他種のオブジェクトと厳密に一方向に相互作用する、同じ一般的パターンの変形である。
【００３５】
行列ベースの技法は、Ｘ及びＹの部分集合をベクトルとして表し、これらのベクトルは、集合の数毎の要素、及び集合の濃度に等しい長さを有する。学習データＴは、Ｘの要素に相当する行、及びＹの要素に相当する列を有する行列Ａとして次式のように表される：
【数２】
2011524576.tif 000005
【００３６】
行列ベースの方法における目標は、Ａを用いて、ｒ＝Ｒｚとなるように、入力ｚ⊂Ｙを推奨ｒにマッピングする関数Ｒを見出すことにある。実際に、Ｒｚは事実上行列積であることが多く、行列代数パッケージを用いた明示的な行列としてはまれにしか実現されない。従来のベクトルベースのテキスト検索は、その名が示唆するように、Ａ自体を適切に重み付けして正規化したもの、即ちＤdocＡＤtermを使用し、ここにＤdoc及びＤtermは対角行列であり、それぞれ文書の正規化及び語の重み付けを実行する。例えば、Gerard Salton, “Developments In Automatic Text Retrieval”, Science, 253:974-980, 1991年（非特許文献１０）を参照されたい。
【００３７】
Ａの要素をバイナリ（２進）表示とするならば、次式のようになる：
【数３】
2011524576.tif 000006
【００３８】
有用なＲは共起行列Ｃ＝Ａ’Ａを用いて計算することができ、その要素ｃijは、Ｔの列ｉ及びｊが同じ行内に０でない要素を有した回数、即ち、ｔli＝ｔlj＝１となるｌ（エル）の一意的な値の数である。これらの共起のカウント数は、Ted E. Dunning, “Accurate Methods for the Statistics of Surprise and Coincidence”, Computational Linguistics, 19(1):61-74, 1993年（非特許文献１１）に記載の統計的テストの使用によってフィルタリングすることができる。
【００３９】
種々の実施例によれば、本発明のエンジン１４１１は、（データ記憶装置１４０４内に記憶されている）利用可能なデータが複数の二者関係から成る推奨を生成することができる。例えば、（複数の）ユーザ１４０８が検索エンジン１４１１に対して質問を発行し（こうして、ユーザ１４０８と質問との二者関係が生成され）、これらの同じユーザ１４０８はビデオを視聴することがある（こうして、ユーザとビデオとの第２の二者関係が生成される）。従って、ビデオをユーザ１４０８に提案するか質問をユーザに提案することに加えて、あるいは質問を質問にリンクするかビデオをビデオにリンクすることに加えて、種々の実施例では、本発明のエンジン１４１１は、ユーザ１４０８の行動のみに基づいて、質問とビデオとの間の接続を確立することができる。
【００４０】
本発明のエンジン１４１１のこうした接続を確立する能力は、このエンジンの検索及び／または推奨エンジンとしての有効性を改善する。本発明の技術は、質問とビデオとの関係を推測することを可能にし、そしてこれらの関係を用いて、検索エンジンの結果を増補し、さらには検索エンジンの結果を置き換えることができる。一実施例では、本発明の技術を用いて、以前の推奨アルゴリズムを拡張し、これにより、共起データを用いて単一種類のオブジェクト間のリンクを推測する代わりに（あるいはそれに加えて）、共起データを用いて異なる種類のオブジェクト間のリンクを推測することができる。
【００４１】
種々の実施例によれば、本発明のシステムは、特に複数の二者関係データソース（データ源）を用いて相互型の推奨を提供することに関して、従来の検索エンジンを大幅に改善する多数の特徴を提供し、この相互型の推奨は、あたかも従来の検索エンジンによって生成されたような検索結果として用いることができる。一実施例では、これらの相互型の推奨は、種々のクレジット割当てメカニズムを自動的に含み、このため、最初の質問で所望のコンテンツを見出せなかった後に所望のコンテンツを見出すことに、少数のユーザしか成功しない場合に、この所望のコンテンツを最初の質問に正しく関連付けることができる。このことは、質問の工夫が容易でないことのある他のユーザが、最初の質問しか生成することができなくても、所望のコンテンツを見出すことを可能にする。
【００４２】
相互生起（相互出現）で導出される質問からビデオへのリンクは、検索エンジンの一部の機能を果たすだけでなく、時として、通常の検索エンジンができるよりもずっと高速で、検索エンジン的な結果を生成することもできる。本明細書で説明する技術によれば、この高速は、質問−ビデオ間の相互推奨が検索質問中の語毎に生起のベクトルを検索し組み合わせて結果を生成することを必要としない、ということから生じる。むしろ、以前に見た質問の大部分について、事前計算したビデオ推奨のリストが記憶されている。これらの質問（あるいはこれらの質問の小変形）をユーザが入力する毎に、結果リストの生成は計算を全く必要とせず、むしろ、結果リストは単一のルックアップ（検索）動作で得ることができる。正確な質問を見ていないが質問中の語が、推奨が入手可能であるような質問中に含まれている他の場合には、個別の語に対する推奨を組み合わせることができる。質問−ビデオの推奨の構造は一般に、一般的な検索インデックス（索引）よりずっとスパース（希薄）なので、複数の推奨のこうした組合せでも、通常のテキストベースの検索より高速である。
【００４３】
本明細書で提供する記載は、こうしたビデオ・コンテンツ・アイテムに関連する質問、推奨、及び関係の参照を含めて、ビデオ・コンテンツ・アイテムに関して本発明を説明するが、本明細書で説明する技術は他の種類のコンテンツ、文書、等に適用することができることは、当業者の認める所である。従って、本明細書の（「ビデオ」のような）特定種類のコンテンツ・アイテムの参照は、単なる例示であることを意図したものであり、特許請求の範囲に係る発明を特定種類のコンテンツ・アイテムに限定することを意図したものではない。
【００４４】
（アルゴリズムの詳細）
図１６に、本発明の一実施例による検索結果及び／または推奨を生成する方法を説明する流れ図を示し、以下、図１６を参照する。一実施例では、サーバー１４０３において動作するエンジン１４１１が、質問、あるいは、例えばクライアント・マシン１４０１で生じる他の、検索結果または推奨の要求に応答してこれらのステップを実行する。
【００４５】
以下の説明は、例示目的で詳細及び例を提供する。これらの例は例示であり、特許請求の範囲に係る発明の範囲を限定することを意図したものではないことは、当業者の認める所である。これに加えて、上述したように、用語「ビデオ」の使用は、本発明の範囲をビデオ・コンテンツに限定することを意図したものではなく、単に用語を易しくするために提供するものであり、本発明の技術はあらゆる種類のコンテンツに適用することができ、ビデオに限定されないことは、当業者の認める所である。
【００４６】
以下の説明の目的で、ビデオを視聴するユーザ、及びサーバー１４０３上で実行中の検索エンジン１４１１に対して質問を発行するユーザによって関係付けられる、ユーザの集合（Ｕ）、ビデオの集合（Ｖ）、及び質問の集合（Ｑ）が存在する例を提示する。
【００４７】
エンジン１４１１は質問を受信し（ステップ１６０１）、この質問は、推奨または検索結果のあらゆる要求とすることができ、そしてあらゆる関連質問パラメータに基づくことができる。例えば、質問は、語、文、文書のテキスト、メタタグ、等を含む質問語を指定することができ、及び／または、質問は以前に検索したコンテンツ・アイテムの特徴に基づくことができる。
【００４８】
エンジン１４１１は、視聴履歴及び質問行動の表現を得る（ステップ１６０２）。一実施例では、こうした履歴データは、ユーザ−ビデオ行列Ａ及びユーザ−質問行列Ｂで表現することができ、サーバー１４０３がアクセス可能なデータ記憶装置１４０４に記憶することができる。一実施例では、本発明のシステムは、何らかの相互作用が発生した回数は無視し、次式のように、単に行列中に”１”を記憶することによって１つの相互作用を記録する：
【数４】
2011524576.tif 000007
【００４９】
特定ユーザをｕで表し、特定ビデオをｖで表し、そして特定質問をｑで表す。次式のｋv及びｋqは、特定のビデオまたは質問と相互作用する一意的なユーザの数を示す：
【数５】
2011524576.tif 000008
【００５０】
エンジン１４１１は、視聴履歴及び質問行動の行列表現に基づき、質問に関連する相互生起を特定する（ステップ１６０３）。一実施例では、質問とビデオとの間の相互生起Ｋは、特定の質問−ビデオの組合せについてのカウント数で構成される。この相互生起は、質問ｑを発行し、かつビデオｖを視聴した一意的なユーザの数として次式のように定義される：
【数６】
2011524576.tif 000009
【００５１】
この相互生起は、ＡとＢが同一である際に、次式のように、よりなじみのある共起に変形される：
【数７】
2011524576.tif 000010
例えば、ビデオ−ビデオの相互生起はビデオの共起に変形される。
【００５２】
従って、質問対ビデオの相互生起は、|Ｑ|行及び|Ｖ|列を有する次式の行列になる：
【数８】
2011524576.tif 000011
【００５３】
一実施例では、エンジン１４１１は、Ｋの異常に大きい要素についてのテストを行う（ステップ１６０４）。ここで「異常に」とは、ユーザによるｑ及びｖとの相互作用が独立して発生した場合に、単に全体的度数ｋq及びｋvから期待されるより大きい値を称する。一実施例では、異常に大きい要素についてのテスト１６０４は、非特許文献１１に記載の対数尤度比を用いて実現する。このテストを適用するために、ｑとの相互作用対ｖとの相互作用とを結び付ける次の分割表を構成する。
【００５４】
【表１】
2011524576.tif 000012
【００５５】
分割表の第１行は、列ｑ内に０でない要素を含む行列Ｂの行を表す。分割表の第２行は、Ｂの残りの行を表す。分割表の第１列は、列ｖ内に０でない要素を含む行列Ａの行を表すのに対し、分割表の第２列は、Ａの残りの行を表す。ここでは明瞭にするために、分割表の各行及び各列の小計を、分割表自体の４要素に加えて含める。一実施例では、エンジン１４１１は４つの量ｋqv、ｋq、ｋv、及び|Ｕ|を用いて、分割表の要素のうち３つを計算する。|Ｕ|の値は一意的なユーザの総数である。
【００５６】
対数尤度比テストである統計量−２logλは、次式を用いて計算することができ：
【数９】
2011524576.tif 000013
ここに、Ｈは次式の非正規化エントロピーである：
【数１０】
2011524576.tif 000014
【００５７】
ここに挙げる対数尤度比は、ｑとｖが独立である場合に、漸近的にχ2(1)分布になることが良く知られている。なお、
【数１１】
2011524576.tif 000015
であるので、０log０＝０とすれば、上記分割表の要素の１つが０である場合が説明される。また、対数尤度比−２logλは常に非負である。
【００５８】
一実施例では、次式のように、この対数尤度比の符号付き二乗平方根ｓqvを実際のフィルタ統計量として用いて、期待するよりも低度数で発生するｑｖの対が選択されることを回避する：
【数１２】
2011524576.tif 000016
【００５９】
この符号付きスコア（得点）は漸近的に単位正規分布となり、このことは上記統計量の尺度を、統計の基本的知識を有するものにとって、よりなじみのあるものにする。
【００６０】
上記スコアに基づいて、エンジン１４１１は、次式のフィルタリングした共起行列Ｋ*を生成する（ステップ１６０５）：
【数１３】
2011524576.tif 000017
【００６１】
一実施例では、上記しきい値αを３〜１０の範囲内に設定する。結果的なＫ*は非常にスパース（な行列）になる。
【００６２】
そして、エンジン１４１１は、先制されたフィルタリングした共起行列Ｋ*を、検索、推奨、及び／または従来の検索エンジン用の追加的メタデータのソース（データ源）として用いることができる（ステップ１６０６）。Ｋ*を（ビデオ、または他のコンテンツの）検索１６０６に用いるために、一実施例では、エンジン１４１１はＫ*の単一行を検索する。Ｋ*は非常にスパースであるので、このことは非常に高速にすることができる。行列に関しては、検索はＫ*ｅq（の計算）を行うのと等価であり、ここにｅqは、ｑ番目の成分が１に等しい（そして他の成分はすべて０である）単位ベクトルである。
【００６３】
エンジン１４１１は、フィルタリングした相互生起行列を、積(Ｋ*Ｋ*’)ｚにおけるように（例えばビデオまたは他のコンテンツの）推奨用に用いることができ（ステップ１６０７）、ここにｚはビデオのリストである。この定式化は、従来の共起ベースの方法に一般に欠如している興味深い平滑特性を有する。これに加えて、中間積Ｋ*’ｚへのアクセスを提供することによって、エンジン１４１１は、当該エンジンが与えている推奨についての、人間が読める論理的根拠を提供することができる。中間積Ｋ*’はそれ自体が質問のリストであり、ｚ中の任意のビデオを推奨するので、この説明は利用可能である。こうしたものとして、この質問のリストは、視聴履歴ｚ中のビデオについてシステムが知っていることの、自然言語による要約を提供する。
【００６４】
一実施例では、エンジン１４１１はＫ*のコンテンツを、従来の検索エンジン用の追加的メタデータのソースとして用いる（ステップ１６０８）。Ｋ*の列ｖ毎に、エンジン１４１１は、０でない値に関連する質問のテキストを、テキスト形メタデータとして、タイトル及び記述のようなテキスト形メタデータを既に含む従来の検索エンジン（図示せず）におけるビデオｖに追加する。このことは、従来のように生成された検索結果を、エンジン１４１１によって生成される質問−ビデオ推奨の結果に併合する方法を提供する。
【００６５】
上述したように、本明細書で説明する特定例は、ユーザ、ビデオ、及び質問に関連するが、本発明の技術は、特に、ユーザがオブジェクトと相互作用することができるためのメカニズムが存在する場合に、あらゆる種類のオブジェクトに適用することができることは、当業者の認める所である。他の例は、これらに限定されないが、音楽を購入すること、音楽を聴くこと、あるいはウェブページを閲覧することを含む。実際には、オブジェクトの上記３つのクラスのすべてを仮想的な「ユーザ」に一般化することができ、このユーザはコンピュータシステムの実際のユーザとすることもしないこともできるが、他の２クラスのオブジェクトとの相互作用を有するものとして見ることのできるあらゆる実体（エンティティ）である。こうした実体は、例えば、消費者及び行政機関と相互作用する事業（ビジネス）とすることができ、あるいは、捕食者及び種々の果実のような食料源と相互作用する動物とすることができ、あるいは、種々のソフトウェア・アプリケーションを実行し、種々のネットワーク・アドレスと相互作用するコンピュータとすることができる。こうしたものとして、本明細書で説明するシステムは多数のコンテンツを用いることができる。
【００６６】
（データフロー）
一実施例では、図１〜４に示す種々の構成要素は、図１４に示すハードウェア及びソフトウェアを用いて実現することができ、例えば、機能構成要素１０６、１０７、１０８、１０９、２０２、２０３、３０２、３０３、４０１、４０２は、サーバー１４０３に存在する検索／推奨エンジン１４１１の一部として実現することができる。これらの機能構成要素は単一の物理装置として実現することはでき、あるいは、互いに遠隔して配置することもしないこともできる異種のモジュールとすることができる。さらに、これらの機能構成要素を、例えばサーバー１４０３、クライアント・マシン１４０１、あるいはそれらの組合せのような汎用または特化したコンピュータ装置上で実行されるソフトウェア命令として実現することができることは、当業者の認める所である。
【００６７】
図１に、一実施例による、ログファイルから質問−ビデオ・マッピングへのデータフローを示し、以下、図１を参照する。ユーザ１４０８の検索行動及び視聴行動を、例えばクライアント・マシン１４０１及び／またはサーバー１４０３においてソフトウェアによって追跡する。
【００６８】
ログファイルは、ユーザ１４０８（及び場合によっては他のユーザ）の検索行動１０１及び視聴行動１０２を記録し、そしてサーバー１４０３に関連する記憶装置及び／またはクライアント・マシン１４０１に関連する記憶装置に記憶することができる。例示目的で、ここでは視聴ログファイル１０２を、ビデオ視聴の記録を含むものとして説明するが、これらのファイル１０２は、視聴及び／またはあらゆる種類のコンテンツとの相互作用を含むことができる。
【００６９】
検索ログファイル１０１をインポートする（取り込む）ための検索データ・インポートプロセスを用意し、そして視聴ログファイル１０２をインポートするためのビデオ視聴データ・インポートプロセス１０４を用意する。これらのインポートしたファイルは結合データ蓄積１０５に記憶し、結合データ蓄積１０５は、リレーショナル・データベース内の表の形式、あるいは他のあらゆる適切なフォーマットとすることができる。一実施例では、結合データ蓄積１０５は、サーバー１４０３に関連するデータ記憶装置１４０４の一部として実現される。
【００７０】
従って、一実施例では、結合データ蓄積１０５は、特定ユーザ１４０８及び／またはユーザ１４０８の任意の所定集合についてのすべての関連する検索及びすべての関連する視聴を含む。モジュール１０６は行列操作を実行して、特定ユーザ１４０８が特定質問を発行し、かつ特定ビデオを視聴する相互生起の集合を蓄積する。種々の実施例では、この行列操作は、スパース行列法、ソート（並べ替え）、マップリデュース（登録商標）、またはリレーショナル・データベース質問、あるいはこれらの組合せを用いて実現することができる。
【００７１】
一実施例では、ビデオ視聴者カウンタ１１０が、関係するビデオの集合中の各ビデオを視聴したユーザ１４０８の数を追跡する。質問発行者カウンタ１０８は、関係する質問の集合中の各質問を発行したユーザ１４０８の数を追跡する。行列操作モジュール１０６が生成して蓄積した相互生起を、個別ビデオについての一意的なユーザ１４０８の数、及びカウンタ１０７、１０８によって蓄積された質問の数に対してスコア付けする。これらの相互生起、ビデオ及び質問のカウント数を、統計的スコア付けモジュールによって組み合わせて、質問−ビデオ・マッピング記憶装置１０７に記憶されるスコアを生じさせる。一実施例では、質問−ビデオ・マッピング記憶装置１０７を、サーバー１４０３に関連するデータ記憶装置１４０４の一部として実現する。
【００７２】
その後に、質問−ビデオ・マッピング記憶装置１０７に記憶されているスコアを用いて新たな質問１１１を処理して、従来技術の方法に対して改善された検索結果を提供する。ユーザ１４０８が新たな質問１１１を発行すると、質問−ビデオ・マッピング記憶装置１０７内で質問１１１を検索して、質問１１１にマッピング（対応付け）されたビデオを識別する。この検索動作に基づいて結果１１２を生成し、クライアント・マシン１４０１で実行中のブラウザ１４０５を介してユーザに対して表示する。従って、一実施例では、質問−ビデオ・マッピング記憶装置１０７からのデータを用いて、検索結果を生成及び／または増補する。
【００７３】
図２に、一実施例による、質問−ビデオ・マッピングデータ１０７を用いて、テキスト検索インデックスを介して生成した検索結果１１２を増補することについての追加的詳細を例示するブロック図を示し、以下、図２を参照して説明する。メタデータ記憶装置２０１は、ビデオ・コンテンツ・アイテムに関連するメタデータを記憶し、このメタデータは例えばビデオのタイトル及び記述を含む。一実施例では、メタデータ記憶装置２０１は、サーバー１４０３に関連するデータ記憶装置１４０４の一部として実現するか、あるいは、別個の記憶メカニズムまたは装置として実現することができる。メタデータ併合（マージ）モジュール２０２は、質問−ビデオ・マッピングデータ１０７をメタデータ２０１と併合する。併合したデータをテキスト・インデクサ（インデックス付け装置）２０３によって処理して、複合メタデータ・インデックス２０４を形成し、一実施例では、複合インデックス２０４は、サーバー１４０３に関連するデータ記憶装置１４０４である。一実施例では、複合メタデータ・インデックス２０４は、タイトル、記述、及び関係する質問用のフィールドを含む。テキスト・インデクサ２０３は、Apache Lucene（登録商標）のような、逆インデックス（逆索引）を作成するための従来のソフトウェアを用いて構築することができる。一実施例では、エンジン１４１１は複合メタデータ・インデックス２０４を用いて、例えば従来のテキスト検索技術を用いることによって、ビデオの結果リスト２０６を生成する。
【００７４】
例として、複合インデックスが、以下の表中に示す３つの文書を含むものとし、これらの文書はタイトル及び関係質問を有する。通常のテキスト検索は、関係質問フィールド内の追加情報が利用可能でも、タイトル・フィールドのみと整合させ、こうした追加情報は例えば、質問”Nelly（ネリー）”を用いた文書２の検索を可能にする。
【００７５】
【表２】
2011524576.tif 000018
【００７６】
一実施例では、本発明のシステムは質問−ビデオ・マッピングデータ１０７を用いて質問をカテゴリ化し、そして質問カテゴリを、これらの質問を発行したユーザ１４０８に帰属させて、ターゲット広告並びに他のターゲット化作業に用いることのできるプロファイルを構築する。図３に、一実施例によるこうした質問のカテゴリ化を表すブロック図を示し、以下、図３を参照する。このプロセスでは、ビデオ・カテゴリ検索モジュール３０２が、質問−ビデオ・マッピングデータ１０７を、ビデオ及びビデオ毎のカテゴリ割当てを含むビデオ・データベース３０１と組み合わせる。一実施例では、多数決方式を用いて質問をカテゴリにマッピングし、特定の質問については、カテゴリ投票モジュール３０３が、質問−ビデオ・マッピングデータ１０７中で、当該質問にマッピングされた（１つ以上の）ビデオに対するカテゴリの数をカウントする。一実施例では、このカウント数が、ある質問にマッピングされたビデオについて、１つのカテゴリが他のカテゴリより優勢であることを示すか、あるいは、この質問にマッピングされたビデオに、１つのカテゴリが他のカテゴリより頻繁に関連付けられる場合に、この質問をこのカテゴリにマッピングする。他の実施例では、適切であれば、ある質問を２つ以上のカテゴリにマッピングすることができる。質問−カテゴリ表３０４は、質問−カテゴリのマッピングを記憶する。
【００７７】
一実施例では、上述した技法を拡張して、改善されたビデオのカテゴリ化を生成する。この実施例では、質問−ビデオ・マッピングデータ１０７を、ビデオ−ビデオ・マッピングデータに置き換える（あるいは、ビデオ−ビデオ・マッピングデータを補足する）。そして、ビデオ・カテゴリ検索モジュール３０２は、ビデオ−ビデオ・マッピングデータをビデオ・データベース３０１と組み合わせる。特定のビデオについては、カテゴリ投票モジュール３０３が、ビデオ−ビデオ・マッピングデータ中でこのビデオにマッピングされたビデオに対するカテゴリの数をカウントする。その結果は、質問−カテゴリ表３０４について上述したのと同様の方法で、表（図示せず）中に記憶することのできるビデオ−カテゴリ・マッピングである。このビデオ−カテゴリ表の内容を用いて、カテゴリ毎のウェブページから、ビデオ−カテゴリ表中に示されている関係ビデオへのリンクを与えることによって、ウェブサイトを構成することができる。
【００７８】
一実施例では、本発明のシステムは、導出した質問カテゴリを用いて、ビデオに対するより正確なカテゴリ・マッピングを生成することができる。ビデオに対するこれらの改善されたカテゴリ・マッピングを、質問カテゴリを導出するために使用した元のビデオ−カテゴリ・マッピングと比較して、カテゴリ化を誤ったビデオを識別して、カテゴリ化誤りを修正することができる。図４に、一実施例による、導出した質問カテゴリ及び一組の質問−ビデオ・マッピングを用いた、ビデオに対するカテゴリ割当ての導出の技法を表すブロック図を示し、以下、図４を参照する。質問カテゴリ検索モジュール４０１は、（図１に関連して上述した）質問−ビデオ・マッピングと、（図３に関連して上述した）質問−カテゴリ・マッピングとを組み合わせて、各カテゴリにおいて各ビデオに関連付けられた質問の数を示すカウント数を生成する。このように、質問−ビデオ・マッピングデータ１０７と質問−カテゴリ・マッピングデータ３０４とを組み合わせて、ビデオ−カテゴリ・データを生成する。一実施例では、質問カテゴリ検索モジュール４０１が、質問−ビデオ・マッピングデータ１０７を逆検索様式で用いることによって、この組合せを実行して、特定質問に関連するビデオを見出すのではなく、特定ビデオに関連する質問が見出されたことを識別する。
【００７９】
一実施例では、多数決方式を用いてビデオをカテゴリにマッピングし、ビデオ毎に、カテゴリ投票モジュール４０２が、カテゴリ検索モジュール４０１によって当該ビデオにマッピングされたカテゴリの数をカウントする。１つのカテゴリがこれらのカウント数４０２において支配的であれば、このカテゴリ化をビデオ・データベース３０１に記憶して、誤りであったかもしれない前のカテゴリ化を置き換える（あるいは、前のカテゴリ化に補足する）。
【００８０】
（例−増加した再現率）
図５〜７に、特に、従来の方法を用いれば元の質問が満足な結果を少ししか、あるいは全く生じさせない際に、本発明が再現率を改善する能力を例証する例を示す。
【００８１】
図５に、従来技術による、質問”paco de lucia”を用いた従来のテキスト検索の結果５０１を示し、以下、図５を参照し、この結果は、ビデオ・コンテンツを検索するための重み付け語検索エンジンを用いて生成することができる。この例では、質問は有名なフラメンコ・ギタリストの名前であるが、語”paco”が質問中及びこれらのビデオのタイトル中の両方にあることにより、結果５０１は、”Los Hombres de Paco”として知られているビデオ番組のエピソードへの関連によって支配される。実際に、この例では、検索コーパス（言語資料）は、ギタリスト”Paco de Lucia”への明らかな関連を有するビデオを何ら含まない。図に示すように、この例で用いている従来技術の検索エンジンは、質問語が直接参照するアイテム（項目）を検索コーパスが含まない状況では、不満足な結果を生じさせる。具体的には、この検索エンジンは、質問の意図とは無関係になりがちな結果を生成する。
【００８２】
上述した技法を用いて、本発明のシステムは、フィルタリングした共起行列を用いることによって、こうした状況における検索結果を大幅に改善することができる。最初に提示された質問と共に共起（同時生起）しやすい質問を観察することによって、本発明のシステムは、元の質問に直接関係するコンテンツが少ししか、あるいは全く存在しない際にも、ユーザにとってより関心のあるものとなりやすい結果を生成することができる。
【００８３】
図６に、共起分析による、質問”paco de lucia”に関係する質問６０１を示し、以下、図６を参照する。”flamenco（フラメンコ）”、”flamenco guitar（フラメンコギター）”及びその他のような関係する質問は、この場合は元の質問に直接関係するコンテンツが存在しなくても、共起分析によってユーザ質問履歴から獲得された有意な一貫性が存在することを示している。
【００８４】
図７に、質問”paco de lucia”に対してＫ*の行から検索した検索結果７０１を示し、以下、図７を参照する。従って、結果７０１は、共起によって元の質問に関係付けられる質問に関連する結果を表す。これらの結果は、クラシックギターの演奏、Bureria（一種のフラメンコダンス）の演技、及び他の種類の名手のギター演奏を含む。従って、”Paco de Lucia”自身を特徴とするビデオは、検索されるコーパス中に存在しないので提示されないが、結果７０１は、元の質問に密接に関係するビデオを特徴とし、質問”paco de lucia”を発行したユーザにとって関心のあるものとなりやすくなる。
【００８５】
（例−改善された精度）
図８〜１０に、特に元の質問があいまいである可能性がある際に、本発明が検索結果の精度を改善する能力を例証する例を示す。
【００８６】
図８に、質問”nelly（ネリー）”を用いた従来のテキスト検索の結果を示し、従来技術によれば、この結果は、ビデオ・コンテンツを検索するための重み付け語検索エンジンによって生成することができる。この質問は、ラッパー”Cornell Haynes, Jr.”のステージ名であるが、歌手”Nelly Furtaso（ネリー・ファータド）”に対するテキスト上のあいまいさが存在する。しかし、通常の使用では、彼女のファーストネームだけで”Nelly Furtado”を参照することは非常にまれであるのに対し、ラッパーはほとんど専ら、単一語のステージ名で参照される。
【００８７】
図に示すように、従来技術の検索エンジンは、この例では不満足な結果を生じさせる。表示された９つの結果８０１のうち、６つの結果８０１ＡがNelly Furtadoに関係するビデオを参照し、３つの結果８０１Ｂしか、ラッパーNellyに関係するビデオを参照していない。従って、ユーザがNellyに関係するビデオを検索するつもりであるものと仮定すれば、これらの結果は不明確かつ不満足なものであり、質問の意図とは無関係な多数の結果を生じさせている。この場合は、問題は、Nelly Furtadoに関するビデオがこれら２語だけで記述されることが多いのに対し、ラッパーと関係のあるビデオは一般に、”Nelly”に加えて曲名で記述されている、ということから生じている。従って、Nelly Furtadoに関係する結果は、質問”Nelly”により密接に関係するように見え、従来の検索結果８０１がこうしたビデオに支配されるようにしている。
【００８８】
図９に、共起分析による、質問”nelly”に関係する質問９０１を示し、以下、図９を参照する。これらの関係する質問９０１は、すべてNellyに関係するか（”Party People”はNellyによる人気のある歌である）、密接に関係するアーティストに関係する。従って、この場合の共起分析は、この質問によって生じたあいまいさを解決する働きをする。
【００８９】
図１０Ａに、質問”nelly”に対してＫ*の行から検索した結果１００１を示し、以下、図１０Ａを参照し、この結果は、上述した技法による質問−ビデオの推奨を表す。従って、結果１００１は、共起によって元の質問に関係づけられる質問に関連する結果を表す。表示された９つの結果１００１のうち、８つが質問の意図した解釈を反映し、５つの結果８０１ＢがラッパーNellyに関係し、３つの結果８０１ＣがLudacrisのような類似のアーティストに関係する。１つの結果８０１のみが、Nelly Furtadoに関係する。
【００９０】
図１０Ｂに、一実施例による、質問−ビデオ・マッピングを用いて生成した検索結果を提示するためのユーザインタフェースを示し、以下、図１０Ｂを参照する。図１０Ｂに示すユーザインタフェースは単なる例示であり、他の構成、配置、及び特徴を実現することができることは、当業者の認める所である。
【００９１】
一実施例では、図１０Ｂに示すように、このユーザインタフェースは、質問語の入力用の検索フィールド１５０２を含む。この例では、ユーザは質問”nelly”を検索フィールド１５０２内に打ち込んでいる。関係する質問９０１を示し、これらの質問は図９に関連して説明している。また、図８に関連して上述した、質問”nely”を用いた従来のテキスト検索の結果８０１、及び図１０Ａに関連して上述した、質問”nelly”に対してＫ*の行から検索した検索結果１００１も示す。
【００９２】
一実施例では、ユーザ１４０８は、結果８０１または１００１から１つの表示された結果を、ユーザインタフェース内のプレーヤ１３５０上での再生用に選択することができる。図１０Ｂの例では、プレーヤ１３５０は結果１００１から選択されたビデオを表示する。このユーザインタフェースは、タイトル（”Nelly-My Place”）、歌詞、カテゴリのような追加情報、及び／または視聴回数も含み、リンク１３５１は、このビデオを見付けることのできるインターネット上の場所（サイト）を示す。
【００９３】
従って、この例は、本発明が、元の質問の意図に関係するより多数の結果を返すことによって、検索結果の精度を改善することのっできる能力を例証している。
【００９４】
（例−質問語の綴り誤りの処理）
図１１〜１３に、本発明が綴り誤りのある検索語を処理する能力を例証する例を示す。質問”adams family（アダムス家）”が提示されているが、ユーザは、テレビジョン番組を参照するつもりで”addams family”を提示している。一般に、従来の検索エンジンの綴り訂正技術は、この質問を訂正するように機能しないことがある、というのは、個々の語”adams”及び”family”はよく用いられ、綴り誤りの複合もよくあるからである。
【００９５】
図１１に、綴り誤りの質問”adams family”を用いた従来のテキスト検索の結果１１０１を示し、以下、図１１を参照し、この結果は、従来技術によるビデオ・コンテンツの重み付け語検索エンジンによって生成することができる。結果１１０１は、意図した質問に関係するアイテムを何ら含んでいない。
【００９６】
図１２に、共起分析による、質問”adams family”に関係する質問１２０１を示し、以下、図１２を参照する。関係する質問９０１は、この質問の綴り誤りの他の変形例、並びに正しく綴られた変形及び他の関係する質問を含む。従って、この場合の共起分析は、元の質問における綴り誤りを訂正するように働く。
【００９７】
図１３Ａに、質問”adams family”に対してＫ*の行から検索した検索結果を示し、以下、図１３Ａを参照し、この検索結果は、上述した技法による、質問−ビデオ推奨を表す。従って、結果１３０１は、共起によって元の質問に関係付けられる質問に関連する結果を表す。表示された１１個の検索結果のうち数個が、質問の意図した解釈及び綴りを反映している。結果１３０１は、例えば、元のテレビジョン連続番組”Addams Family”並びに同時代の他のテレビジョン連続番組からのいくつかのビデオ・アイテムを含んでいる。
【００９８】
図１３Ｂに、綴り誤りの質問に対する検索結果を提示するためのユーザインタフェースの例を示し、以下、図１３Ｂを参照する。図１３に示すユーザインタフェースは単なる例示であり、他の構成、配置、及び特徴を実現することができることは、当業者の認める所である。
【００９９】
一実施例では、図１３Ｂに示すように、ユーザインタフェースが、質問語の入力用の検索フィールドを含む。この例では、ユーザは質問”adams family”を検索フィールド内に打ち込む。図１２に関連して上述した、関係する質問１２０１を示す。また、図１１に関連して上述した、綴り誤りの質問”adams family”を用いた従来のテキスト検索の結果１１０１、及び図１３Ａに関連して上述した、質問”adams family”に対してＫ*の行から検索した検索結果１３０１も示す。
【０１００】
一実施例では、ユーザ１４０８は、検索結果１１０１または１３０１から１つの表示された結果を、ユーザインタフェース内のプレーヤ１３５０上での表示用に選択することができる。図１３Ｂの例では、プレーヤ１３５０は、結果１３０１から選択したビデオを再生している。このユーザインタフェースは、タイトル（"Feud in the Addams Family”）、歌詞、カテゴリのような追加情報、及び／または視聴回数も含み、リンク１３５１は、このビデオを見付けることのできるインターネット上の場所を示す。
【０１０１】
本発明は、可能な実施例について特に詳細に説明してきた。本発明は他の実施例でも実現することができることは、当業者にとって明らかである。まず、構成要素の名称、用語の大文字表記、属性、データ構造、あるいは他のプログラミングまたは構造の態様は強制的または重要なものではなく、本発明またはその特徴を実現するメカニズムは、異なる名称、フォーマット、またはプロトコルを有することができる。さらに、このシステムは、上述したようにハードウェアとソフトウェアの組合せで、または全体をハードウェアで、あるいは全体をソフトウェアで実現することができる。また、本明細書に記載した種々のシステム構成要素間での特定の機能分担は単なる例示であり、強制的なものではなく、単一システム構成要素によって実行される機能は、代わりに複数の構成要素によって実行することができ、複数の構成要素によって実行される機能は、代わりに単一構成要素によって実行することができる。
【０１０２】
種々の実施例では、本発明は、上述した技法を実行するためのシステムまたは方法として実現することができる。他の実施例では、本発明は、コンピュータ可読の記憶媒体と、この媒体上に符号化されたコンピュータプログラムコードとで構成され、コンピュータ装置または他の電子装置内のプロセッサに上述した技法を実行させるコンピュータプログラムとして実現することができる。
【０１０３】
本明細書における「一実施例」または「実施例」とは、実施例に関連して説明した特定の特徴、構造、または特性が、本発明の少なくとも１つの実施例に含まれることを意味する。明細書中の所々に見られる「一実施例では」は、必ずしもそのすべてが同じ実施例を参照するものではない。
【０１０４】
以上のいくつかの部分は、コンピュータメモリ内のデータビットに対する操作のアルゴリズム的及び記号的表現の意味で提示したものである。これらのアルゴリズム的記述及び表現は、データ処理技術における当業者が、自分の作業の実質を最も効果的に他の当業者に伝えるために用いる手段である。ここでアルゴリズムとは、そして一般に、所望の結果に至る自己矛盾のない一連のステップ（命令）であると考えられる。これらのステップは、物理量の物理的操作を要求するステップである。必ずしもそうではないが通常は、これらの物理量は、記憶、転送、結合、比較、変換、及び他の操作が可能な電気、磁気、または光信号の形をとる。一般的用法の理由で原則的に、これらの信号は、ビット、値、要素、記号（シンボル）、文字、語、数、等と称することが、時として好都合である。さらに、一般性を失うことなしに、物理量の物理的操作を要求するステップの特定の配列をモジュールまたはコード装置と称することも、時として好都合である。
【０１０５】
しかし、これら及び類似の用語のすべては、適切な物理量に関連付けるべきものであり、これらの量に適用される好都合なラベルに過ぎないことを心に留めるべきである。特に断りがなければ、以下の説明から明らかなように、説明全体を通して、「処理」または「演算」または「計算」または「表示」または「判定」等の用語を利用した説明は、コンピュータシステムまたは類似の電子計算モジュール及び・または装置の動作及び処理を参照し、これらのシステム、モジュールまたは装置は、コンピュータシステムのメモリまたはレジスタ内、あるいは他のこうした情報記憶、伝送または表示装置内にある物理（電子的）量として表現されるデータを操作及び変換する。
【０１０６】
本発明の特定の特徴は、本明細書においてアルゴリズム形式で説明した処理ステップ及び命令を含む。なお、本発明の処理ステップ及び命令は、ソフトウェア、ファームウェア及び／またはハードウェアで具体化することができ、ソフトウェアで具体化する際は、種々のオペレーティングシステムが使用する異なるプラットフォームからダウンロードして常駐させ、動作させることができる。
【０１０７】
本発明は、本明細書の動作を実行するための装置にも関するものである。この装置は具体的には、要求される目的向けに構成することができ、そして、当該コンピュータ内に記憶されているコンピュータプログラムによって選択的に起動または再構成される汎用コンピュータを具えることができる。こうしたコンピュータプログラムはコンピュータ可読媒体に記憶することができ、これらのコンピュータ可読媒体は、これらに限定されないが、フロッピー（登録商標）ディスク、光ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスクを含むあらゆる種類のディスク、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気または光カード、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、または電子的命令を記憶するのに適したあらゆる種類の媒体であり、各々がコンピュータシステムバスに結合されている。さらに、本明細書中で参照するコンピュータ及び／または他の電子デバイスは、単一のプロセッサを含むことができ、あるいは、複数のプロセッサを用いて計算能力を増加させたアーキテクチャとすることができる。
【０１０８】
本明細書に提示したアルゴリズム及び表示は、本質的に、特定のコンピュータ、可視化システム、または他の装置に関係するものではない。種々の汎用システムを、本明細書の教示に従ったプログラムと共に用いことができ、あるいは、より特化した装置が必要な方法のステップを実行する方が好都合であることが判明し得る。これらの種々のシステムに必要な構造は、本明細書で提供する説明より明らかである。これに加えて、本発明は、特定のプログラミング言語を参照して説明していない。種々のプログラミング言語を用いて、本明細書で説明する本発明の教示を実現することができることは明らかであり、以上における特定言語の参照は、本発明の利用可能性及び最良の形態の開示のために提供するものである。
【０１０９】
従って、種々の実施例では、本発明をソフトウェア、ハードウェア、及び／または、コンピュータシステム、コンピュータ装置、または他の電子装置、あるいはこれらのうち複数のあらゆる組合せとして実現することができる。こうした電子装置は、例えば、プロセッサ、入力装置（例えばキーボード、マウス、タッチパッド、トラックパッド、ジョイスティック、トラックボール、マイクロホン、及び／またはこれらのあらゆる組合せ）、出力装置（例えばスクリーン、スピーカ、及び／または同様のもの）、及び／または現在技術において周知の技術によるネットワーク接続を含むことができる。こうした電子装置は、携帯装置または非携帯装置とすることができる。本発明を実現するために使用することのできる電子装置は、携帯電話機、パーソナル・デジタル・アシスタント、スマートフォン（多機能携帯電話機）、キオスク端末、デスクトップ・コンピュータ、ラップトップ・コンピュータ、家庭電子装置、テレビジョン、セットトップボックス、等を含む。本発明を実現するための電子装置は、例えばワシントン州レッドモンド市にあるマイクロソフト社から入手可能なマイクロソフト・ウィンドウズ・ビスタ（登録商標）、またはこうした装置上での使用に適合した他のあらゆるオペレーティングシステムを用いることができる。
【０１１０】
最後に、本明細書で用いている言語は原則的に、読み易さ及び教示の目的で選択したものであり、本発明の主題を境界付けまたは限定するために選択したものではあり得ない。従って、本発明の開示は、特許請求の範囲に記載の本発明の範囲を限定するのではなく例示することを意図したものである。
【０１１１】
本発明は、限定数の実施例について説明してきたが、本明細書で説明した本発明の範囲を逸脱することなしに他の実施例を考案し得ることは、以上の説明が利益となる当業者にとって明らかである。これに加えて、明細書中で用いた言語は原則的に、読み易さ及び教示の目的で選択したものであり、本発明の主題を区切りまたは限定するために選択したものではあり得ない。従って、本明細書の開示は特許請求の範囲に記載の本発明の範囲を限定するのではなく例示することを意図したものである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１１】
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【図１２】
2011524576.tif 000031
【図１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【国際調査報告】
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