(57)【要約】【課題】インターネットと料金制コンテンツの情報の両方から成るデータベースを検索するための好適な方法と装置を提供すること。【解決手段】データベースのデータを検索する方法および検索装置は、検索の結果を、１組の最も関連性のあるカテゴリーに編成し、それによりユーザは、マウスを数回クリックすることによって最も関連があるデータのみを得ることができる。ユーザからの検索命令に応答して、検索装置は、インターネットデータおよび料金制コンテンツデータを含み得るデータベースを検索して、選択された１組のデータに対応する検索結果リストを生成する。検索装置は、検索結果リストを処理して、１組の検索結果カテゴリーを動的に生成する。【選択図】図３Ａ
2008071372.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データベースのデータを検索する方法であって、図２に示される方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の分野
本発明は一般的にデータベースのデータを検索するための方法と装置に関わるものである。特に、本発明は、インターネットと料金制コンテンツの情報の両方から成るデータベースを検索するための方法と装置に関わるものである。
【背景技術】
【０００２】
本発明の背景
毎日インターネットは数百万人もの人を魅了している。1995年末に1、000万人いたインターネットのユーザは、2000年には1億7千万人になると予想されている。インターネットの主だった魅力は、思い当たるいかなる題材についても大量の情報が入手できるということの可能性である。リサーチによると、ユーザによる主なインターネットの利用は、情報検索と（その検索した）情報を拾い読みすることを含んでいる。
【０００３】
検索のサービスを提供し、ユーザがインターネットの莫大で、急成長し、無限大に広がるデータの検索を提供している会社かいくつかある。多数のインターネットユーザは、1週間に数回、検索サービスを利用し、上位20％のインターネットユーザは一日に何度も検索エンジンを利用するのである。
【０００４】
しかし、インターネットに欠点が無いわけではない。公共につながるインターネットには250ギガバイトもの文章の情報があり、多くのインターネットのユーザは次の理由で、情報の検索を妨害されている。（1）質の高い情報は常にインターネットには無い、（2）質の高い情報は存在はするが、独占された購読に基づくサイトに分散されている、（3）検索サービスが提供する情報が莫大すぎる、もしくは少なすぎる（4）検索サービスがユーザの要求に対応していない。
【０００５】
インターネットは、製品カタログとしてはすばらしい種類の情報源である。しかし、インターネットは、論説の情報、参照の情報、論評の情報には非常に乏しい情報源である。この障害の一つの理由は、質の高い情報（つまり、料金制コンテンツ）がほとんどの場合にその情報にお金を出している会社（つまり、料金制コンテンツの所有者）によって作成されたり、提供されたりしているからである。インターネットのコストの要らない情報の伝統では、料金制コンテンツの所有者がインターネットを通じて利用可能な情報を提供することを妨げる。他の理由は、インターネットの料金制コンテンツを開発し、マーケットし、維持するのに必要なかなりの資金的そして資本の投機である。産業の観察筋では、インターネットの料金制コンテンツについて、どのビジネス・モデルが最終的に道理にかなった利益を実現するか、不確かであるとしている。これら要素の結果として、インターネットは、現在はいかなる論題においても最も認識されているコンテンツの主なる情報源であると思われていない。
【０００６】
上記理由にも関わらず、いくつかの料金制コンテンツの所有者は、典型的な購読サービスという形で、インターネットでの利用可能な情報を作り出している。しかし、これらのサービスにはたくさんの問題があり、従って常にインターネットのユーザにとっては良い解決手段にはならない。
【０００７】
購読サービスの一つの問題は、ユーザは複数の検索をしなければならなく、検索されている題材についての広範囲の情報を得るために複数のサイト（頻繁には、サイト毎の複数のデータベースを含む）を検索することである。本当に満足のゆく結果を得るには、ユーザはよくインターネットから大量の情報を検索できるサーチ・エンジンを利用する。この検索情報を簡単にまとめあげる方法のないまま、ユーザはその価値にしては、このプロセスが厄介すぎて、時間のかかることであると感じるのである。他の問題は、ユーザは興味のある論題全てについてのニーズを満足するために複数の購読サービスにサイン・アップするのに高額な料金を支払わざるを得ないということである。普通ユーザは異なる興味を持ち、多くの人は複数の論題について複数の購読にサイン・アップすることを好まない。さらに他の問題は、ユーザが、全ての必要なものを前もって購読するために、何を検索するのか知っていることを要求されることである。現実には、多くのユーザの興味のある情報は、その場限りで持続期間の短いものである。購読サービスは、この種の情報のニーズを満たすことはできない。
【０００８】
ユーザが最先端の検索エンジンの一つにアクセスすると、検索は数百もの、ひいては数千にも及ぶヒット（つまりデータ）を生じ得る。例えば、Alta Vista ＴＭ検索エンジンでは、「windows」という検索で数十万ものヒットを返してくる。この情報の洪水は普通検閲したり、選び分けたり、選択したりするには多すぎるのである。この問題は、検索エンジンが検索の結果のリストのヒットを、有意義な方法によってグループ分けしないので、ますます悪化している。上記の例では、Windows（登録商標）95のソフトウェア製品情報は建物の窓と個人的なページと一緒に検索結果のリストに含まれる。また、多くの最先端の検索エンジンは、個々のhtmlのページを個別のヒットとして見ており、従って１００ページのウェブ・サイトは、１００のヒットを検索結果のリストに生じることになるのである。この問題を処理するのに、幾つかの検索エンジンではウェブ・サイト毎のグループ・ヒットをするのである。
【０００９】
多くの最先端の検索エンジンは、原始的ともいえる適切なランキングをつけるルーチンを使い、その結果、わずかか、まったく適切ではないランキングのついた検索結果をリストするのである。不十分にランク付けされた検索結果のリストは、消費者にとっては重要な問題である。もし、検索エンジンが１００のヒットを生じる場合、一番興味のある情報が見つかるかどうかユーザは２０もの画面の情報を閲覧しなければならない。ほとんどのユーザは、最初の数画面で諦めることが報告されている。したがって、もしとても適した情報が、後の画面にあったとしても、ほとんどのユーザは知ることもなく、検索が失敗に終わるのである。
【００１０】
２つの最先端の検索エンジンであるExciteＴＭとYahooＴＭは、マニュアルでインターネットをカテゴリー分けし、見出しをつけている。このアプローチだと、ディレクトリ構造はウェブサイトの高い質の見出しと適切なカテゴリー分けのあるものとなる。しかし、これらの企業の編集スタッフは、インターネットの成長に追いつくことができないと考える。数百人もの編集のスタッフがいたとしても、これらの企業は充分なウェブ・サイトを訪れることができず、そしてサイトが変更する毎にすべてのサイトを再訪問することもできない。したがって、これらの企業はインターネットの大部分をカバーすることはできないのである。結果として、これらの検索エンジンを使った検索が役に立つ情報を返してくることは「ほとんど無い」のである。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の要約
本発明は、インターネットと料金制コンテンツデータを含み得る、データベースを検索するための方法と装置に関わるものである。本発明は、ユーザがインターネットの豊富な情報と、インターネットに無い料金制コンテンツデータにユーザがアクセスすることを提供する。本発明は、意味のある検索結果のリストを検索結果のカテゴリーのセットという形式で提供する為に、詳細である関連性基準と共に複雑なカテゴリー分けする方法を使用する。ユーザには、最も関連性のあるデータのリストと共に、小数のカテゴリーを表示する。それぞれのカテゴリーは、さらに細かいカテゴリーおよび／または最も関連性のあるデータのリストを含むことができる。検索リストの結果をヒエラルキーとして整理することにより、ユーザはその結果に圧倒されることなく、これらの幾つかのインターネットのデータの検索を短時間にして興味のある対象に集中することができるのである。
【００１２】
一つの側面からすると、本発明はデータベースのデータを検索する方法を示す。データベースは、インターネットと料金制コンテンツデータを含むことができる。ユーザからの検索指示の応答としてデータベースが検索され、選択されたデータのセットを含む検索結果のリストを生成する。検索結果のリストの一部は、検索結果のカテゴリーを状況に合わせて作成するために処理される。実施例では、検索結果のリストの一部は、選択されたデータのセットの中で最も関連性のあるデータの最初の２００（または１００）となり得る。それぞれの検索結果のカテゴリーは、検索結果リスト内のデータのサブセットと関連付けられる。
【００１３】
本発明は、検索結果のリストを編集するのにデータベースに蓄積されたデータを呼び出す為のカテゴリー分け（またはクラスタリング）の方法論を使用している。この方法論は、候補のカテゴリーを識別する、候補のカテゴリーを加重する、そして候補のカテゴリーから選択された検索結果のカテゴリーのセットを表示する、の３つの主なステップを持つ。
【００１４】
検索リスト内のそれぞれのデータは、関連した件名、種類、ソース、そして言語の特徴を持つことが出来る。データに関連する共通した特徴は識別され、共通した特徴を持つデータは候補のカテゴリー別にグループ分けされる。候補のカテゴリーのリストは、可能性のある検索結果のカテゴリーの代表的なものとなり、編集される。各候補カテゴリーは候補カテゴリー内のデータの識別された共通特徴の関数として加重される。一つ以上の候補のカテゴリーが、データの識別された共通の特徴の関数として選択される。例えば、約５つから１０の検索結果のカテゴリーが候補のカテゴリーから選択されることができるのである。カテゴリーによるグラフィカルな表示が、カテゴリーのユーザ画面にされる。カテゴリーは、ユーザ画面に多数のフォルダとして表示することができる。
【００１５】
他の面では、本発明は、データベースのデータを検索する検索装置としての特徴を持つ。データベースは、インターネットのデータと料金制コンテンツデータを含む多数のデータからなる。装置は、検索プロセッサとグルーピングプロセッサを含む。グルーピングプロセッサは、データプロセッサ、候補生成機、加重プロセッサ、ディスプレイプロセッサを含む。これらのそれぞれの構成はソフトウェアのモジュールである。代替案として、それぞれのプロセッサは、ハードウェアのモジュールまたは、ハードウェアとソフトウェアを合わせたモジュールにもなりうる。それぞれの検索プロセッサは、ユーザから検索指示を受ける。検索指示に対応して、データの選択されたセットを含む検索結果リストを作成すべく、検索プロセッサはデータベースを検索する。グルーピングプロセッサは、検索結果のカテゴリーのセットを状況に応じて動的に作成すべく検索結果リストの一部を処理する。検索結果のカテゴリーの一つ一つは、検索結果リストにあるデータのサブセットに関連付けられている。
【００１６】
装置は、状況に応じて検索結果のカテゴリーを作成するために多数の処理ステップを踏むのである。データプロセッサは、検索結果リスト内の各データと関連付けられた件名、種類、ソース、そして言語の特徴を識別する。候補生成機は、検索結果リスト内のデータと関連付けられた共通の特徴を識別し、候補のカテゴリーのリストを編集する。それぞれの候補のカテゴリーは、可能性のある検索結果のカテゴリーの代表的なものである。加重プロセッサは、候補のカテゴリー内のデータの識別された共通の特徴の関数として、それぞれの候補のカテゴリーを加重する。ディスプレイプロセッサは、それらの加重の最も大きな候補のカテゴリーに対応する、検索結果のカテゴリーを複数選択する。ディスプレイプロセッサは、検索結果のカテゴリーによるグラフィカルな表示をユーザのモニターの画面に提示する。
【００１７】
本発明は、大きなデータのセットを見たり、検索したりする効率的な方法を与え、長い直線的なリストに対して利点を提供するものである。本発明は、人間的な満足のいく方法で複数のステップの検索過程を通じてユーザを導くカテゴリー分けを使用する。ユーザは複雑な照会を簡単なステップを一度に一つずつ行うことによって作り上げることができる。本発明の利用により、ユーザは長い直線的なデータのリストを読み通すこと無しに迅速に数段階で検索をすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
詳細な説明
図１は本発明の原理を応用した検索装置の機能要素を表わすブロックダイアグラムである。装置１０は検索プロセッサ１２とグルーピングプロセッサ１４とを含む。このグルーピングプロセッサは記録プロセッサ１６と、候補生成機１８、加重プロセッサ２０と、ディスプレイプロセッサ２２とから成る。これらの要素はソフトウエアのモジュールであり、単に本発明の機能を図説するために表わしたにすぎない。装置１０はI/Oバス２８を介してユーザ２４(つまり、コンピュータ)と、インターネットおよび料金制コンテンツデータを含むデータベース２６と通信する。装置１０はワイドエリアネットワーク(たとえばインターネット)上で距離を隔てて位置する複数のユーザと通信する事ができる。
【００１９】
図２は検索を実行するにあたってこの検索装置が使用するステップの流れを示すフローチャートである。図１および図２において、検索プロセッサ１２は検索の指示(つまり照会)をユーザ２４からバス２８を介して受け取る(ステップ３０)。検索プロセッサ１２はデータベース２６を検索し、選択されたデータのセットに対応する検索結果のリストを生成する(ステップ３２)。この選択されたデータのセットは関連性条件に従ってランク付けされる。一つの実施例においては、データをランク付けするための関連性条件は次の規則を含み得る。
１      「ヒット」(検索条件にある単語にマッチするデータの単語)の数が多ければ、そのデータのランクは高くなる。
２      単語が個々にヒットするのでなく、検索の単語からなるフレーズがヒットした場合は、そのデータのランクは高くなる。
３      大文字小文字の区別が検索用語と同じであれば、そのデータのランクは高くなる。
４      検索用語が主題に入っていれば、そのデータのランクは高くなる。
５      検索用語が要旨に入っていれば、そのデータのランクは高くなる。
６      検索用語がキーワードに入っていれば、そのデータのランクは高くなる。
【００２０】
もしデータの数が特定の数(たとえば２０)よりも小さい場合には、グルーピングプロセッサ３６をバイパスする(ステップ３４)。さもなければ、グルーピングプロセッサ１４は検索結果のリストの一部を処理し、一組の検索結果のカテゴリーを状況に合わせて作る。ここで検索結果のカテゴリー一つ一つは検索結果のリストにあるデータのサブセットと関連付けられている。単に例としてであるが、処理される検索結果のリストの部分は選択されたデータの組みの中の最も関連性の高い、第１の２００(または１００)のデータとしてもよい。
【００２１】
グルーピングプロセッサ１４は複数の処理ステップを実行し、状況に合わせて検索結果のカテゴリーの組みを作る。データプロセッサ１６は検索結果のリストにある一つ一つのデータと関連付けられている数々の特徴(例えば、主題、種類、ソース、言語)を調べる(ステップ３６)。候補生成機１８は、検索結果のリストにあるデータと関連付けられている特徴のうち共通のものを調べ、候補となるカテゴリーのリストを一つ作り上げる(ステップ３８)。候補生成機１８は下記に述べる様々な規則を利用してこのリストを作る。加重プロセッサ２０はそれぞれの候補であるカテゴリーを、候補であるカテゴリーの中にあるデータの調べられた共通の特徴の関数として加重する(ステップ４０)。また、加重プロセッサ２０は候補であるカテゴリーを加重するために下記に述べる様々な加重規則を利用する。ディスプレイプロセッサ２２は加重の最も大きい候補カテゴリーに対応する複数(例えば５から１０)の検索結果のカテゴリーを選択し(ステップ４２)、ユーザのモニターで表示するために検索結果のカテゴリーのグラフィックな表記を提供する(ステップ４４)。検索結果のカテゴリーはモニター上での複数のアイコン(例えばフォルダ)として表示するしてもよい。ユーザがある検索結果のカテゴリーを選択すると、その検索結果のカテゴリーにあるデータの数と、他の検索結果のカテゴリーと、最も関連例の強いデータのリストのグラフィックな表記をディスプレー上での表示のために提供する。
【００２２】
上で述べたように、ユーザは検索結果のカテゴリーを一つ選択し(ステップ４６)、(もしもある特定の値よりもデータの数が多いのならば)そのカテゴリーに含まれるデータのリストに加えて他の検索結果のカテゴリーを見ることもできる。検索を狭めるためには、ユーザは追加の検索単語を与え得る(つまり細分命令)(ステップ４８)。この追加の単語を受け取ると、検索プロセッサ１２はデータベース２６を検索し、細分されたデータの組みに対応する新しい検索結果のリストを生成する(ステップ５０)。または、ユーザは単に次々と追加の検索結果のカテゴリーを開く事によって(実質的に)細分することができる。
【００２３】
図３Aから３Cは検索装置１０を使って検索をする際のユーザのディスプレイを示す例である。これらの表示は単に例であり、説明するために提供されているだけである。したがって、様々なキー、ボタン、アイコンのレイアウトは重要ではない。図３Aから３Cに関しては、ディスプレー６０は、ユーザが検索指示を入力し得る検索フィールド６２と、検索指示を実行するための検索アイコン６４を含む。このディスプレーはまた、検索の助けるヒントアイコン６６、その他の機能アイコン(例えば、検索アイコン６８、ディレクトリアイコン７０、サポートアイコン７２、法律関連アイコン７４)、検索アイコン(例えば、単純検索７６、パワー検索７８、健康関連検索８０、会社検索８２、コンピュータ検索８４)を含む。
【００２４】
ユーザは検索の指示(つまり照会)をフィールド６２に入力し、検索アイコン(図３B参照)を選択する。検索装置１０はデータベース２６を検索し状況に合わせて一組の検索結果のカテゴリー(８６a−８６n)を最も関連性の高いデータ(８８a−８８m)のリストとともに作成する。検索結果のカテゴリー(８６a−８６n)の一つ一つは件名のキャプションを一つ含み、データ(８８a−８８m)の一つ一つは「有料・無料」のインジケーターとともにキャプションを一つ含む。ユーザはアイコンを選択することによって一つのカテゴリーを見ることができ、またはアイコンを選択することによってある特定の一つのデータを見ることができる。あるいは、ユーザは検索やり直し用アイコン９０を選択することによって新しい検索を実行することができ、または、テキストを検索フィールド６２に入力し、検索アイコン６４を選択することによって細分することができる。ユーザが一つのカテゴリーを選択すると、装置１０はもう一つの組の検索結果のカテゴリーと、最も関連性の高いデータのリストをもう一つ作成する。ユーザは繰り返し一回毎に検索の範囲を更に狭め、関連するデータの数が予め定めた敷居値(例えば２０)に低下するまでこのプロセスを繰り返すことがてきる。この時点で、装置１０は単に最も関連性の高いデータのリストを一つ提供するのみとなる。
【００２５】
ユーザは検索するプロセスの焦点を絞るためにディレクトリ(９２a−９２y)の予め定めたリストを利用することができる（図３ｃ）。ユーザはフィールド６２に検索の指示を入力し、一つ、またはそれ以上のディレクトリ(例えばディレクトリ９２a、９２b)を選択し、検索アイコン６４を選択する(図３B)。検索装置１０は、照会を満たし選択したディレクトリの中に入っているデータに焦点をあわせて、データベース２６を検索する。装置はこれらのディレクトリに限定された検索結果のカテゴリーと最も関連性の高いデータとの一組を提供する。
【００２６】
グルーピングプロセッサはカテゴリーに分けるためのアルゴリズムを実行し、状況に合わせて検索結果のカテゴリーのこの一組みを作成する。このアルゴリズムは、候補となるカテゴリーを調べる、カテゴリーを加重する、加重度の最も大きい複数のカテゴリーを表示する、の３つの主要なステップを含む。以下の実施例においては７つ(+/-２)カテゴリーを目標値として規則が作られているが、一般に規則はこの目標値とは独立したものである。
【００２７】
グルーピングプロセッサの利用するカテゴリーに分けるためのアルゴリズムの一つの実施例は論理的に下記に説明する。このアルゴリズムの実際の実行は、ステップを省略してもよく、並列または任意に実行してもよい。このアルゴリズムを説明するにあたって、次の用語を使う。「nrecs」という用語は、検索結果のリスト上でデータの全数の内の最初の２００のデータか、結果のリストの全体の大きさで、数の小さい方を意味する。nrecsという用語は、データの数、またはデータのそのグループと同義である。「ncategories」という用語は、望まれるカテゴリーの数(+/-２つのカテゴリー)を意味する。「内部ドメインオーダリング」という用語は、ドメインを関連する情報の違いに基づいて区別する能力を強調してドメインの順序付けをする事を意味する。順序付けは、種類、件名、ソース、言語によることができる。「ユーザドメインオーダリング」という用語は、ドメインに関するユーザのアクセス性／見かけのユーザの値を強調してドメインの順序付けをする事を意味する。順序付けは、件名、ソース、種類、言語によることができる。「レベル」という用語は、そのカテゴリーに割り当てられたその特定のドメインに対する一つの値のドメインヒエラルキーにおけるレベルを意味する。ヒエラルキーレベルは１(全てのアイテム、例えば全ての件名)からN(通常の「トップ」のレベルのアイテムは６ケぐらいでがレベル２であるヒエラルキーの最低のレベル、)までの数であると仮定する。
【００２８】
照会に応答して、検索プロセッサはデータベースを検索し、検索結果リストを作成する。このリストにあるデータの組みは上記の関連性の条件に従ってランク付けされる。その後の全ての処理はnrecsに関して行われる。もしnrecsが２０(または、他の予め決められた値)より小さければ、唯一の候補カテゴリーは「全てのデータ」カテゴリーであり、プロセッサーはカテゴリー加重へとスキップする(下記に解説)。
【００２９】
候補を生成する規則全てに対して、利用可能な種類、件名、言語、またはソースの値の組みは、照会において示される値、まはたこのような値のサブトリーによって限定される(例えば、一つの特定の件名に限定された検索は、その件名だけか、その件名の中のより限定的な件名を含む候補カテゴリーが結果として得られる)。もしこれらのフィールドに対する値が与えられない場合は、これらの特徴を持つドメイン全部が利用される。複数のフィールドに与えられた条件はその検索要求においてロジックのANDとして仮定される。
【００３０】
グルーピングプロセッサは、候補のカテゴリーとして、nrecsが２０％以上の種類−件名の組み合わせ全てを、件名のドメインと種類のドメインにある利用可能な全てのノードを利用して生成する。グルーピングプロセッサは、候補のカテゴリーとして、nrecsが２０％以上の件名のドメインにある、件名のみのグループを全て生成し、利用可能な全てのノードからのものをまとめる。グルーピングプロセッサは、候補のカテゴリーとして、nrecsが２０％以上の種類のドメインにある、種類のみのグループを全て生成し、利用可能な全てのノードからのものをまとめる。グルーピングプロセッサは、候補のカテゴリーとして、nrecsが２０％より大きく８０％より小さい言語のヒエラルキーにある全てのドメインを生成する。グルーピングプロセッサは、候補のカテゴリーとして、nrecsが２０％より大きいソースのヒエラルキーにある、３つまたはそれ以上のデータを含むかウエブサイトか、他の全てのノードを生成する。グルーピングプロセッサは、候補のカテゴリーとして、まだ一つもカテゴリーを作っていないソースのヒエラルキーにある、トップレベルの全てのノードを生成する。こうして、nrecsに関してのみならず検索結果のリスト全体を完全に網羅する候補カテゴリーの少なくとも一つの組みが作られる。グルーピングプロセッサは、照会において指定される任意の２つのフィールドの利用できる全てのノードの一対の組み合わせの全てから成る、まだ生成されていない、nrecsが２０％以上の候補カテゴリーを生成し、(例えば言語とソースを指定する照会はnrecsが２０％以上の言語−ソースの組み合わせの全てに対する候補を生成する。最後に、グルーピングプロセッサは、そのカテゴリーにあるドメインのどれかが「未知」の値を持つカテゴリーは全て除く。
【００３１】
第二に、このアルゴリズムはカテゴリーに対して加重を付ける。加重を付ける規則によると、加重はカテゴリーに対して累積して与えられる(つまり、それぞれのカテゴリーの最終的な加重は受け取る加重の全合計となる)。規則の一つは内部ドメインオーダリングと一つのドメイン内における正確さのレベルを強調する。この規則によると全てのカテゴリーは、一つ一つのドメインに対するファクターとそのドメインに対する値のレベルの積である加重をそれぞれのドメイン対して受け取る。ここでのファクターとは、種類(１０)、件名(６)、ソース(３)、言語(１)である。もう一つの規則によると、データの数の多いカテゴリーが強調される。この規則によると、どのカテゴリーもそのカテゴリーに含まれるnrecsのパーセンテージの２０％に相当する加重を受け取る。最も関連性の高いカテゴリーを強調する規則は３つある。一つ目の規則によると、全てのカテゴリーにあるデータでnrecsのトップ５のデータにランクされたデータの数の１０倍に等しい加重をそのカテゴリーが受ける。二つ目の規則によると、全てのカテゴリーにあるデータでnrecsの二番目のトップ５のデータにランクされたデータの数の５倍に等しい加重をそのカテゴリーが受ける。三つ目の規則によると、全てのカテゴリーにあるデータでnrecsの１１番目から２０番目のデータにランクされたデータの数の２倍に等しい加重をそのカテゴリーが受ける。
【００３２】
一つのドメイン内における広がりを示す４つの加重規則があり、全体のカバレッジを広げ重複を最小限にする。一つ目の規則によると、そのドメインに対するレベル２未満の値に対するカテゴリーがないようなレベル２のドメインの値を含む全てのカテゴリーは１５の加重を受け取る。これは、そのカテゴリーのテーマ内に含まれるそれぞれのドメインに対して当てはまる。二つ目の規則によると、そのドメインに対するレベル３未満の値に対するカテゴリーがないようなレベル３のドメインの値を含む全てのカテゴリーは８の加重を受け取る。これは、そのカテゴリーのテーマ内に含まれるそれぞれのドメインに対して当てはまる。三つ目の規則によると、もし最も大きな加重を持つncategoriesがどの一つのドメインの値を網羅せず、一つのドメインを網羅するためにそのドメインからの値を加算できるカテゴリーが２つ以下しかない場合は、それら２つのカテゴリー一つ一つに対して２５を加算する。しかし、もしこの事が当てはまるカテゴリー(同一のドメインかもう一つの異なるドメイン内の)が３つ以上ある場合は、指定されたカテゴリーの内で２つの和が最も加重の大きなを持つカテゴリーを選択する。引き分けになってしまった場合は、内部ドメインオーダリングに基づいて選択し、それでも引き分けになってしまった場合は、ランダムに選択する。四つ目の規則によると、データの内で７０％以上が他のカテゴリーにないようなデータを含むカテゴリーは全て８の加重を受け取る。他のパーセンテージや加重値を利用してもよい。
【００３３】
別の規則により、ウェブサイトカテゴリーを強調している。この規則は、２０％以上のnrecsを伴う、全ウェブサイトのみのカテゴリーが１２の加重を受ける。また、別の規則は照会内で特定されたテーマを強調しており、値を特定されたユーザが１０の加重を受けるためのドメインを含む全カテゴリーを提供する。最後に、組合せカテゴリーを強調する規則により、全組合せカテゴリーが８の加重を受けることを提供する。
【００３４】
第三に、アルゴリズムは複数の検索結果カテゴリーを、最高加重を伴う候補カテゴリーから決定する。まず、プロセッサは最高加重を伴う候補カテゴリーを選択する。同じ場合には、ユーザドメインのオーダリングが、カテゴリーを選択するために用いられる。ncategories内の最低加重のカテゴリー、または２つの最低加重カテゴリーは、２番目に最高の加重カテゴリーからの顕著な低下を表し、ncategoriesは１つまたは２つだけ減少する。しかし、すでにncategories内にない２つの最高加重カテゴリーが、加重においてすでにncategories内にある最低カテゴリーよりもわずかにより低い場合、ncategoriesは１つまたは２つだけ増加する。他のパーセンテージおよび加重値も用いられ得ることは留意される。
【００３５】
各検索結果カテゴリーについての名前を決定する際に、ドメイン（例えば、件名タイプ）の組合せのカテゴリーは、ハイフンにより分けられた各ドメインの値で名付けられる。２つのドメインの順序は、ユーザドメインオーダリングにより決定される。各検索結果カテゴリーについて、各カテゴリーにおけるデータの数のカウントが表示される。ウェブサイトカテゴリーはウェブサイトのドメインにより名付けられ、これはそのサイトのデフォルトホームページへのホットリンクであり得る。任意の表示されたカテゴリーが単なるウェブサイトカテゴリーであるか、もしくは組合せウェブサイトカテゴリーであるかに関わらず、ウェブサイトまたはウェブサイト組合せカテゴリー以外の任意のカテゴリーのデータリスト内における個々のデータの全ての例(occurrence)は、それらのデータを含むウェブサイトカテゴリーと置き換えられる。ウェブサイトカテゴリーが、３つ以下のデータを有する検索結果リスト内に埋め込まれ、データ「インライン」、すなわち個々のデータそれ自体がカテゴリー名を備えて示され得、カテゴリーを明示的に展開する必要性を排除することが可能である。検索結果カテゴリー内のデータは関連する順序にて、あるいは、ユーザのオプションにおいて逆日付順(reversedate order)（最近のもの）にてデフォルトにより表示される。データリスト内のウェブサイトカテゴリーは、ウェブサイトにおける最高ランク付けデータの値によりランク付けされる。
【００３６】
上記された数値的なパーセンテージ、割り当て加重、および詳細な規則は例示的であり、本発明の精神および範囲から逸脱することなく変更され得る。
【００３７】
機能するカテゴリー化方法論として、データベース内の各データ（インターネットデータおよび料金制コンテンツデータを含む）は、件名、種類、ソース、および言語特徴（すなわちメタデータ属性）により分類される。他の実施形態において、データは追加のメタデータ属性（例えば、困難性または一般性のレベル）、照会ベース属性、適切な名前、および実行タイムドキュメント分析特性により分類され得る。そのようなタスクがマニュアル的に行うには大きすぎるため、検索装置が全てのデータを適切なカテゴリーに実質的に自動分類する。
【００３８】
各データは、１つ以上のタイプ（例えば、記事、本の論評、手紙）および単一のソース値（例えば、ＰＣ Ｗｅｅｋ、パーソナルウェブページ）が、大抵の場合、自動的プロセス（インターネットデータ用には完全に自動的）を介して割り当てられる。しかし、所定の料金制コンテンツデータ用にいくつかの編集的な割り当ても存在する。また、各データは１つ以上の件名（例えば、分子生物学）および言語（例えば、フランス語）が、大抵の場合、自動的プロセス（インターネットデータ用には完全に自動的）を介して、一般的に割り当てられる。時折、データは件名および／または言語が割り当てられない。そのような場合には、データはそれらの特定のメタデータアイテム（または属性、またはフィールド、またはドメイン）用に「未知」の値が割り当てられる。件名、言語およびタイプ（しかしソースではない）の場合において、データが１つ以上の値を有することが可能である（例えば、これが２つ以上の異なる件名分野を実際にアドレスするため、もしくはこれが１つ以上の言語におけるテキストを含むためである）。
【００３９】
さらに、それらのドメイン内の全ての値は、階層的に配置している（例えば、「分子生物学」は「生物学」に属し、「本の論評」は「論評」に属する）。データは所定のドメイン（例えば、タイプとして「本の論評」、件名として「分子生物学」）用に、ただ一つ（あるいは、おそらく２つ以上）の比較的特定的な値に自動的にまたはマニュアル的に分類され、それらの相対的なドメイン階層における値よりも高い全ての値を継承する。例えば、「分子生物学」に分類されたデータはまた、「生物学」の件名（分子生物学の親）および「科学」の件名（これは生物学の親）が与えられる。このことは、そのデータ用に追加の５つまたは６つの分類値をもたらし得る。各階層の最上レベルは比較的小さく、例えば件名ドメインとして約６個の件名分野（人文科学および社会学、ビジネス、等を含む）、その各々は３つまたは４つよりも多く分割されて、レベル２において１８個の件名分野を作り、その各々は約３５に分割されて、レベル３において約６００個の件名分野を作るという具合に続く。
【００４０】
分類システムは、４つのデータ属性（すなわち、件名、種類、言語およびソース）を（それらの属性が発行者またはデータソースから編集的に利用可能でない場合に）、自動的に決定するために開発されてきた。分類システムは、（１）照会ベース分類プログラム、および（２）個々のプログラムのセット、という２つの主要な構成要素を含む。
【００４１】
照会ベース分類プログラムは、２万件以上の項目用語（term）を含む、選択された属性および属性値に対する分類を効率的に行う。属性および属性値のそれぞれに対し、ひとつの照会を必要とする（例えば、属性＝件名、属性値＝生物化学）。照会はデータのすべてに対して行われ、一致の強さを表す分類スコアが、各データおよび照会に対して計算される。その後データは、そのデータが最高の分類スコアを有する２つまたは３つの照会／属性値に分類される。
【００４２】
照会ベース分類プログラムは、以下の副構成要素を利用（draw on）する。（１）分類照会を特定するための分類言語、（２）プログラムによって使用される分類照会を自動的に作成するための手段およびソース、および（３）プログラムによって使用される数々のマニュアルにより（manually）構成された分類照会。
【００４３】
分類照会を自動的に作成するための手段およびソースは、約５行の長さの照会を生成する。各照会は、その属性値に対する用例または模範データ（例えば、生物化学の百科事典記事）を分析し、そのデータに対する最も重要な用語を自動的に抽出することによって作成される。作成された「照会」は、他の同様のデータ（即ち、同じ値に分類できるデータ）との一致および検索に用いられる。用語の重要性は、データ内でその用語がいかに頻繁に用いられるか（即ち、頻度が高いほど重要性が高い）、および、例えば百科事典全体など、用いられる用例データの特定の本文においてその用語がいかに希であるか（即ち、希であるほど、重要性が高い）の両方によって決定される。頻度／頻度の少なさのどの値が正確に用いられるかは、経験的に決定され、用例データの特定のソースそれぞれに対して設定される。複数のソースを使用することができる。数々の関連プログラムツールも開発されている（例えば、百科事典記事を、項目階層内の用語に自動的に一致させるもの）。
【００４４】
マニュアルにより構成されたいくつかの分類照会は、以下の通りである。約２０００のそのような件名照会、約５０のマニュアルによるタイプ照会、および約６のマニュアルによる言語照会である。マニュアルによる照会は、極めて長い言語照会を除き平均して約１５行の長さである。
【００４５】
分類システムの第２の構成要素は、照会ベースの方法が不適切であると見なされる場合に、データ属性の一つの特定の値（例えば、製法（recipe）および「個人のウェブページ」であり、例えば、製法の場合はデータ属性が「種類」、個人ページの場合は「ソース」である）に、データを分類するのに用いられる個々のプログラムおよび高次元の制御プログラムの組である。これらのプログラムは、Ｐｅｒｌの数千行を含んでいる。これらのプログラムは、特定の語の存在のみならず、形式の手掛かり（cue）（例えば、タイプ製法または種類インタヴューのデータの特定形式）を検索する。これらの分類の結果を評価するための一組のテストツールも存在する。
【００４６】
分類データベースは、データ分類学（taxonomy）、階層、相互参照、および関連分類照会を作成し保守する。データベースは、複数ユーザ分類エディタ、および他のシステム構成要素（例えば検索エンジン）によって必要とされるレポートおよびデータファイルを生成する手段を含み、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ａｃｃｅｓｓ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ形式、Ｄａｔａ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｏｂｊｅｃｔｓ、ＳＱＬ、およびＶｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃを用いて実施される。データベースには、約４０の表、１５の形式、２５のレポート、および５０００行のＶｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃが含まれており、システムの他の部分に対する１２の中間ファイルを作成する。
【００４７】
均等物
特定の好適な実施形態を参照して、本発明を詳しく図示、説明してきたが、添付の請求の範囲に規定される発明の精神および範囲から逸脱することなく、形式および詳細における様々な変更をこれに行い得ることは、当業者に理解される。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
本発明のこれらのそして他の特色は、以下の詳細な説明と付随する図に記述され、インターネットと料金制コンテンツデータ情報の両方からなるデータベースを検索するための装置と方法を説明している。
【図１】図１は、本発明の原理を取り入れた検索装置の機能的な要素を説明しているブロック・ダイアグラムである。
【図２】図２は、本発明に従った検索を行う検索装置が使用する一連のステップを説明しているフローチャートである。
【図３Ａ】図３Ａ−３Ｃは、検索装置を使って検索中のユーザ画面を説明している。
【図３Ｂ】図３Ａ−３Ｃは、検索装置を使って検索中のユーザ画面を説明している。
【図３Ｃ】図３Ａ−３Ｃは、検索装置を使って検索中のユーザ画面を説明している。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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