【誤訳訂正書】
【提出日】平成24年2月27日(2012.2.27)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１９
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１９】
本発明の実施の形態は、地理空間内の項目つまりエンティティの"沢山ある内の幾つか"をどれか決定して、その格付けによりそれぞれのエンティティの相対的な重要性に基づいて、地図上に表示するように構成する。このような格付けは、本質的でない項目、例えば、そのエンティティのユーザ人気（例えば、地理空間的項目のアクセス量および／または速さ）、情報品質（例えば、地理空間的項目の情報ソース、および地理空間的項目の著者のコミュニティ的名声に関する情報の品質）、および地理空間的項目の特徴についての類似のメタデータ等、に基づいて生成することができる。例えば、対話式ＧＩＳシステムの多くのユーザが特定の小都市（例えば、ネバダ州のＨｅｎｄｅｒｓｏｎ）を見ている場合、本発明の実施の形態は、人口１００万人を超える大都市と併せて表示するために、十分に高い表示用配置格付けをその都市に与えることになる。このようにして、ユーザには、対話式地理空間情報システム内の視覚的検索領域内で最も興味がありそうな地理空間的エンティティが提示される。地理空間的項目の格付けはさらに、場所、距離、または位置や視点高度（ズームレベル）のような地理空間的特徴という他の本質的属性、に基づいてもよい。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２０
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２０】
地理空間的エンティティの格付けは、本明細書では主として、地図上でユーザに表示するためにエンティティを選択する文脈で説明するが、本開示で明らかになるように、本格付けは、他の目的に対して使用することができる。実施例には、関連する広告を決定し、表示するために用いるキーワードに、どのエンティティを関係付けるべきかを選定するステップ；ナビゲーション計算に際して、可能性のある起点、目的地、または経由地として、どのエンティティを示唆すべきかを選定するステップ；および、最も人気のあるまたは最も興味のある地理空間的エンティティのサブセットが所望される他の使用法を含む。このような用途では、本発明の実施の形態により生成される格付けされたエンティティデータ（ranked entity data: 以下、「格付けエンティティデータ」と略称する。）は、コンテクストの要求に応じて、デジタル地図作成システムに追加して、またはそれに代えて、各種システムに提供することができる。
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２８】
ＧＩＳ １７０は、従来技術により構成することができるが、本発明の原理により構成されるエンティティ格付けモジュール１２０Ａをさらに含める。ＧＩＳ １７０は、様々なソース１８０からデータを受け取り、エンティティ格付けモジュール１２０Ａは、格付けされるエンティティのデータをそれにより決定することができる。地理空間的エンティティと、該地理空間的エンティティを格付けするために使用される格付け用データ（ranking data: 以下、「格付けデータ」と略称する）はともにデータ内に表されている。これらの種類のデータは、構造化形式および非構造化形式でＧＩＳ １７０に提供することができる。例えば、都市の名前および地勢の形式のエンティティデータを構造化形式で提供することができ、一方、コミュニティのコメントまたは格付けの形式の格付けデータを、例えば、非構造化形式で提供することができる。あるいは、エンティティデータおよび格付けデータを、例えば、都市およびその人口を特定する同一の構造化ソースから提供するか、またはエンティティが定義され、格付けに使用できるデータが提供される、コミュニティの掲示板のような非構造化ソースから提供することができる。
【誤訳訂正４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３７】
これらソースは、地理空間的エンティティに関する構造化データを含むが、地理空間的エンティティ２１０の定義と、地理空間的エンティティの属性に関する情報の形式の格付けデータ２２０とは、非構造化形式で提供することもできる。このようなデータは、インターネット上のウェブサイトから取り込むか、および／またはＧｏｏｇｌｅ Ｅａｒｔｈ Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ；オンライン掲示板；または地理空間的エンティティを公衆、個人、または半公衆の設定であるユーザが定義し、記述する他の仮想空間；等のコミュニティのフォーラムを含む各種のソースから選び出すか、または提供する。Ｇｏｏｇｌｅ Ｅａｒｔｈ Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙの場合には、例えば、或るエンティティが、或るユーザにより投稿（掲示）され、次いで、該エンティティの記述（説明）が、後続する投稿（掲示）上で又は最初の投稿に対する回答上で提供される。エンティティ格付けモジュール１２０は、一台以上のクライアント１１０から、それぞれのユーザまたはクライアント装置１１０に特定のデータを受信することもできる。より詳細に後述するように、このデータを用いて格付けおよび／またはユーザの体験をカスタム化することができる。
【誤訳訂正５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３８】
例示の地理空間的エンティティは、都市名および場所、ユーザ定義エンティティ、商業エンティティ、ウェブ検索で見つかる地理空間項目、または地理的関係を有する何らかの項目（例えば、物理的なもの、イベント、または特色）を含む。従って、地理空間的エンティティは、物理的場所（地球または月面上の一セットの地理座標等）および記述と関係付けられる幾何学的配置から構成される。１８１２年の戦争のような、性質が非地理的である地理空間的エンティティの場合は、この幾何学的配置は、イベントと関係付けられる場所と対応させることができる。従って、エンティティは、単一または多数の物理的場所および記述と対応させることができる。例えば、Ｇｏｏｇｌｅ Ｅａｒｔｈの地理空間的エンティティは、一つずつのオブジェクト（物体）、またはそれぞれのオブジェクトを別のフォルダまたはエンティティとすることができる階層的なオブジェクトフォルダ、とすることができる。従って、幾つかのエンティティは、一つの地理空間的オブジェクトを表すが、他のエンティティは、多くの地理空間的オブジェクトを集合的に表すフォルダをもつことができる。次に、単一エンティティは一つ以上の位置マークと対応させることができる。例えば、「オークランドガスステーション」のようなエンティティは、幾つかの異なる物理的場所を含むことができ、それぞれは、別々の位置マークにより表される。
【誤訳訂正６】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００４２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００４２】
格付けエンジン２３０によって格付けされた複数のエンティティは、位置マークレイヤ生成器２４０によって複数レイヤに組織化される（組み入れられる）。これは例えば、所与の視点高度または密度と関係付けられる詳細レベルおよび閾値を決定することにより、達成することができる。例えば、ユーザークエリーが所与の閾値より多い幾つかのエンティティを関与させる場合、特定閾値を越える配置格付けを有するこれらエンティティだけが提供される。例えば、現在の地図ビューで表示できるエンティティ合計数の所与の閾値が５０で、配置格付け閾値が８０であると仮定する。ユーザークエリーが１００を越える地理空間的エンティティを関与させ、３５エンティティが８０を越える配置格付けを有する場合、サーバーシステムは、リクエストしているクライアントに表示するために、３５エンティティを、次に高位に格付けされた１５のエンティティとともに提供する。代替として、生成され関与する地理空間的エンティティ全てを、クライアント側エンティティ格付けモジュール１２０に提供し、次いで、そのモジュールがこれらエンティティの内のどれを表示するかを決定する（サーバ側機能と類似の方法で）。あるいは、サーバ側とクライアント側の両方を実行することができ、その場合は、サーバーシステムが一セットの格付けされたエンティティを提供し、クライアントが、提供されたセットのサブセットを表示する。位置マークは、視点高度または密度以外の基準に基づいて、概念的、空間的、時間的、または他のグループ化を含むレイヤに再分割することができる。特定の一実施の形態では、位置マークレイヤ生成器は、様々な位置マークにスタイルを施し、位置マークレイヤとともにそれを格納する。
格付けメカニズム
【誤訳訂正７】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００４４
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００４４】
実施の形態では、配置格付けと称することができるこの格付けは、地理空間的エンティティに関する各種の非地図製作的なメタ属性の重み付け寄与に基づいて計算される。人口のような物理的平面の特性を直接計測するのではなく、これら属性は、地理空間的エンティティと関係付けられる抽象概念つまり表象の特徴を反映している。実施例には、エンティティの記述（説明）に関する属性（例えば、エンティティ記述詳細の量または記述閲覧回数）、エンティティ定義に関する属性（例えば、エンティティ定義のコンテクストまたはダウンロード、または公衆フォーラムにおけるエンティティ創出に関する属性）、地理空間的エンティティの人気指数（閲覧回数、ダウンロード回数またはエンティティ上もしくはエンティティと関係付けられる位置マーク上のクリック回数、またはエンティティに割り当てられる格付けもしくは得点に基づく属性等）、またはエンティティと、エンティティが所属するカテゴリのようなコンテクストとの関連性が含まれる。これらカテゴリそれぞれに適合する属性について以下に詳細に説明する。
・  エンティティ記述詳細の量:   文字が多いほど情報が多いという仮定に基づいて、長い記述には短い記述より得点が多く与えられる。本明細書で説明する格付けシステムの一実施の形態では、このボーナス（得点が増す）は、選ばれているアルファベット符号化においてその文字を表すのに必要なバイト数とは無関係に、記述テキスト内の文字数に基づく（例えば、それにより、符号化に多くのデータを要する言語を正規化する）。記述長さが、選択可能な閾値に満たない場合、「空」または「署名のみ」のテキストの重み付けを減じる手段として、詳細ペナルティを課すことができる。
・  特定の著者またはソースが創出するエンティティの数:   多くのエンティティを提供するソースは、少ないエンティティを創出しているソースよりずっと信頼できると推測される。格付けボーナスは、努力および経験に報いて、規模の大きなデータベースおよび商業的ベンダーからのエンティティはもとより、ユーザが創出したエンティティ（ユーザ定義の場所またはオブジェクト）にも加えられる。
・  公衆が投稿（掲示）した地理空間的エンティティのコンテクスト:   幾つかの地理空間的エンティティは公衆のフォーラム（Ｇｏｏｇｌｅ Ｅａｒｔｈ Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ等）で発信され、その発信元を通じてそのフォーラム（例えば、ローマの社会生活）のコンテクストと関係付けられる。ユーザ検索のコンテクストも既知なので、本明細書で説明する格付けシステムの実施の形態は、ユーザと共通または類似のコンテクストを有するフォーラムで投稿されたエンティティに格付けボーナスを与える。
・  公衆が投稿（掲示）した地理空間的エンティティへの回答数:   幾つかの地理空間的エンティティは公衆のフォーラム（Ｇｏｏｇｌｅ Ｅａｒｔｈ Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ等）で発信されるが、このコンテクストでは、そのようなエンティティについて対話している可能姓があり、その場合、フォーラムへの何らかの投稿がエンティティの明細となり、後続の投稿が、議論または追加情報によりそのエンティティ明細の投稿への回答となる。これらの場合、エンティティは、回答数に基づく格付けボーナスにより信用が与えられる。回答は、自動的に、または関連しない回答の計数を避けるために（例えば、話題から外れる、批判等）進行係が手動で選択的に計数することができる。
・  公衆が投稿（掲示）した地理空間的エンティティの閲覧数:   幾つかの地理空間的エンティティは公衆のフォーラム（Ｇｏｏｇｌｅ Ｅａｒｔｈ Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ等）で発信されるが、このコンテクストでは、これらフォーラムのリーダーは、他の人より頻繁に幾つかのそのような投稿を閲覧する可能性がある。閲覧（または繰り返し閲覧、もしくはブックマーキング等の類似する動作）の頻度は、その項目への興味を反映するので、本明細書で説明する格付けシステムの実施の形態は、エンティティが記載されているウェブページへの閲覧回数に基づいてエンティティに格付けボーナスを与える。時間的に見ると、エンティティビューは、自然災害と関係付けられるエンティティに伴ってその時だけ広く知られる場合のように、時間全体でみて一様には発生していない。そのような場合、例えば、短い間隔における９００回の閲覧に、より長い間隔全体にわたる１００回の閲覧が続く場合を考えるのではなく、より大きな興味を指示するように、サンプル間隔全体にわたって１０００回に広く拡がっている閲覧を考える方が好ましい。興味のレベルのこの変動を反映させるために、本明細書で説明する格付けシステムの実施の形態により、オプション的に閲覧回数を時系列として考えて、統計的計測を適用して興味の分布を解析するることができる。そのような一実施の形態では、エンティティ格付けボーナスは、平坦でない場合より平坦な分布に対する方が大きくなるが、このボーナスに対する重み付けとして負の値を選択すると、最も興味があると考えられる分布クラスが事実上逆になる。
・  公衆が投稿（掲示）した地理空間的エンティティのダウンロード回数:   幾つかの地理空間的エンティティは公衆のフォーラム（Ｇｏｏｇｌｅ Ｅａｒｔｈ Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ等）で発信されるが、このコンテクストでは、これらフォーラムのリーダーは、他の人より頻繁に幾つかのそのような投稿からエンティティデータをダウンロードする可能性がある。ダウンロード（例えば、ユーザがエンティティにクリックスルーする）の頻度は、その項目への深い興味を反映するので、本明細書で説明する格付けシステムの実施の形態は、エンティティがダウンロードされる回数に基づいてエンティティに格付けボーナスを与える。時間的に見ると、エンティティのダウンロードは、自然災害と関係付けられるエンティティに伴ってその時だけ広く知られる場合のように、時間全体でみて一様には発生していない。そのような場合、例えば、短い間隔における９００回のダウンロードに、より長い間隔全体にわたる１００回のダウンロードが続く場合を考えるのではなく、より大きな興味を指示するように、サンプル間隔全体にわたって１０００回に広く拡がっているダウンロードを考える方が好ましい。興味のレベルのこの変動を反映させるために、本明細書で説明する格付けシステムの実施の形態により、オプション的にダウンロード回数を時系列として考えて、統計的計測を適用して興味の分布を解析することができる。そのような一実施の形態では、エンティティ格付けボーナスは、平坦でない場合より平坦な分布に対する方が大きくなるが、但し、このボーナスに対する重み付けとして負の値を選択すると、最も興味があると考えられる分布クラスが事実上逆になる。
・  公衆が投稿（掲示）した地理空間的エンティティの著者のコミュニティ的名声（stature: 知名度）:   幾つかの地理空間的エンティティは公衆のフォーラム（Ｇｏｏｇｌｅ Ｅａｒｔｈ Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ等）で発信されるが、このコンテクストでは、エンティティ毎に特定される著者が存在する。これらのフォーラムでは、著者は、投稿数、これらフォーラムの読者が認めるような投稿の質、著者の名声の共通知識、メンバーシップレベル（例えば、進行係、メンバー、契約メンバー、訪問者等）、および類似する要素に基づくコミュニティの名声または地位を有する。本明細書で説明する格付けシステムの実施の形態は、そのようなオンラインコミュニティ内の著者の名声に基づいてエンティティに格付けボーナスを与える。
・  多数エンティティの集合内に含まれるエンティティの数:   例えば、Ｇｏｏｇｌｅ Ｅａｒｔｈ内の地理空間的エンティティは、一つずつのオブジェクト、またはそれぞれのオブジェクトを別のフォルダまたはエンティティとすることができる階層的なオブジェクトフォルダ、とすることができる。このために、幾つかのエンティティは、一つの地理空間的オブジェクトを表すが、他のエンティティは、多くの地理空間的オブジェクトを集合的に表すフォルダをもつことができる。本明細書で説明する格付けシステムの実施の形態は、集合した収集体の方が多くの情報を含むので、集合収集体に格付けボーナスを与える。ボーナスは、例えば、エンティティ内の配置の合計数に基づくことができる（例えば、５配置の場合ボーナス＝５；１０配置の場合ボーナス＝７；１５配置の場合ボーナス＝１０；２０配置以上の場合ボーナス＝１５）。本明細書で説明する格付けシステムの更なる実施の形態は、多数エンティティの集合体が、少ない内部フォルダではなく多くの内部フォルダを有する場合、その多数エンティティの集合体に、より大きな格付けボーナスを割り当てる。これは、フォルダによる詳細区分を有するエンティティは、他の局面でも、より詳細である可能性が高い、という認識を反映している。実践では、このボーナスは、フォルダ数に比例するか、区分化方法のいずれかで（例えば、５フォルダの場合ボーナス＝５；１０フォルダの場合ボーナス＝７；１５フォルダの場合ボーナス＝１０；２０フォルダ以上の場合ボーナス＝１５）、多数エンティティの集合体内に含まれるフォルダ数に基づいて計算される。
・  エンティティ定義の相対的年令:   幾つかの地理空間的エンティティは公衆のフォーラム（Ｇｏｏｇｌｅ Ｅａｒｔｈ Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ等）で発信されるが、このコンテクストでは、エンティティ毎に特定の作成日がある。二つ以上のエンティティの場所が類似している場合、関連情報が記述されている可能性がある。その場合のさらに詳細な格付け採点法を確立するために、本明細書で説明する格付けシステムの実施の形態は、以前に記述された場所を改訂するのではなく、新情報を定義するエンティティをユーザに創出させる奨励策として、古い方の投稿に格付けボーナスを与える。別の実施の形態では、新しいデータの方が、新鮮で、現在の状況に近い情報を反映するので、より高い格付けを受け取る。
・  エンティティの階層的重要性:   幾つかの地理空間的エンティティは公衆のフォーラム（Ｇｏｏｇｌｅ Ｅａｒｔｈ Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ等）で発信されるが、このコンテクストでは、エンティティを定義する投稿（掲示）には親子関係の可能性がある。「カンサスの大学」のような親の投稿（掲示）は、カンサス州内にある各大学を定義する地理空間的エンティティを提供する幾つかの子の投稿（掲示）（回答として知られる）を伴うことがある。カンサス大学システムの主管理事務所の場所を記述していると思われる親の投稿（掲示）は、何千人もの個人が参加する学校群を識別する子の得点より、個々の得点が低くなる。その場合、親の投稿に注目させるには、本明細書で説明する格付けシステムの実施の形態は、それぞれの投稿（掲示）に、全ての回答の合計得点に等しい格付けボーナスを割り当てる。このように、格付けは、或る地理空間的エンティティの地理空間的エンティティ階層内におけるその地位との関係に基づく。これにより、最初の親の投稿の得点が、部分の合計を越えるかまたは等しくなることが保証される。他の集合機能を用いることもできる。
・  エンティティカテゴリまたはエンティティカテゴリのソースの相対的重要性:   幾つかの地理空間的エンティティは公衆のフォーラム（Ｇｏｏｇｌｅ Ｅａｒｔｈ Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ等）で発信されるが、このコンテクストでは、「フォーラム」として知られる区分があり、その一区分に、エンティティを定義する投稿が置かれる。フォーラムは話題性があるのが普通であり、例えば、「現在のイベント」、「歴史」、および「教育」が含まれる。これらフォーラムの重要性は必ずしも一様であるとは限らない。例えば、「現在のイベント」エンティティは、時間とは無関係な「歴史」エンティティより時間全体にわたって重要性が低い。この状況は、エンティティのそれぞれのソース、またはエンティティのカテゴリ、例えば、Ｇｏｏｇｌｅ Ｅａｒｔｈ Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ（または他の対話式ＧＩＳ）のフォーラム毎に、商業的エンティティデータのベンダーが重要性を割り当て、ウェブ検索による発見（例えば、重要性が低い）または公式な政府関係のソース（例えば、重要性が高い）のようなエンティティデータの他のソースにも同様に重要性を割り当てることにより、本明細書で説明する格付けシステムの実施の形態で取得される。この相対的なソースの重要性係数は、エンティティについて計算した得点全体を拡大縮小する（例えば、乗算する）。
・  外部格付けされたエンティティの重要性:   幾つかの地理空間的エンティティは公衆のフォーラム（Ｇｏｏｇｌｅ Ｅａｒｔｈ Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ等）で発信されるが、このコンテクストでは、そのエンティティと関係付けられる得点または格付けが存在する。例えば、Ｇｏｏｇｌｅ Ｅａｒｔｈ Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ Ｆｏｒｕｍｓでは、それぞれの格付けされた投稿は、１つ「星」から５つ「星」を有し、５つ星は、十分尊重すべきエンティティまたは関連性が高いエンティティを示し、一つ星は、貧弱なまたはさほど尊重するほどでないエンティティと対応する。これら外部格付けを決定するために用いる尺度が、多数のエンティティソース全体で必ずしも一様とは限らないので、例えば、Ｇｏｏｇｌｅ Ｅａｒｔｈフォーラムからのエンティティは、１〜５つ星の範囲の元の得点を有するかもしれず、一方、レストラン評価ウェブサイトで見付かった地理空間的エンティティは、０〜４本の「フォーク」で格付けされているかもしれない。さらに「星」や「フォーク」のような原点および範囲に直接互換性がない尺度だけでなく、これら尺度のソースは、信頼性の程度が変化することがある。例えば、あるソースは、匿名の寄稿および格付けの公衆ウェブサイトであるかもしれず、他のソースは、引用した評価を報告するプロが作成したレストランガイドまたはツーリストガイドであるかもしれない。これらの理由から、本明細書で説明する格付けシステムの実施の形態が、そのようなデータを組み込む本方法は、初期の縮尺（Ａ）およびオフセット（Ｂ）の変換（例えば、新規＝Ａ＊旧＋Ｂ）を前置してから、後続の重み付けプロセス（例えば、属性得点＝重み付け＊[新規]）が行われる。例えば、星基準の格付け方式が１〜５（すなわち、満足度０％〜１００％）で、フォーク基準の方式が０〜４（すなわち、満足度０％〜１００％）の場合、異なる値（１対０）で格付けが開始されるので、乗算によるだけでは比較または処理できない。多様性のある格付けシステムのこのような場合を扱うための一技法は、エンティティソースの元の範囲（低〜高）を取得することであり、次のように計算する：再縮尺＝（元の値−低）／（高−低）。これは全ての範囲を、低い方の０から高い方の１までにマッピングする。次いで、結果（再縮尺）に重み付け係数（例えば、１００）を乗算し、元の格付けが１〜５星または０〜４フォークを移動したとき、エンティティが０〜１００点の格付けボーナスを得る。低および高の値は、エンティティソース（フォーク、星等）毎に一定である。代数を用いて、再縮尺の式を次のように並べ直すことができる：：再縮尺＝[１／（高−低）]＊元の値＋[低／（低−高）]、またはＡ＝１／（高−低）およびＢ＝低／（低−高）。次いで、再縮尺＝Ａ＊元の値＋Ｂと続く。次いで、エンティティ得点は、（この属性の重み付け）＊再縮尺だけ増加させることができる（そのソースから得られるエンティティ毎に）。このような実施の形態の一拡張は、本明細書で説明する配置格付けプロセスによりエンティティについて計算した配置格付けを用いて、エンティティを元々配置したソース、例えば、Ｇｏｏｇｌｅ Ｅａｒｔｈ Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ Ｆｏｒｕｍｓまたは他のＧＩＳフォーラムのことがあるソース、で提供される外部格付けを更新する。
・  定義された近隣におけるエンティティの空間密度:   多数のエンティティが比較的小さな地理的領域に集まっている場合、これは、エンティティの著者が高い興味をもった地理的領域を指示していることを意味している。このことから仮定できることは、近隣エンティティの密度が高いエンティティの方が、そうでない場合より大きな値を有するということである。これは本明細書で説明する格付けシステムの実施の形態に、エンティティの場所を含む定義領域（例えば、エンティティの場所を中心とする円またはボックス）内の他のエンティティの数に基づいて格付けボーナスを追加するか、または提供することにより実装される。注意すべきは、この尺度は、地理空間的な考え方ではあるが、エンティティ本来の属性ではなく、どちらかというと他のエンティティと関連するそのエンティティの所見であるということである。
・  表示されるエンティティのクリックスルー率:   エンティティがＧｏｏｇｌｅ Ｅａｒｔｈのような対話式ＧＩＳで表示されている場合、ユーザが、マウス操作によりその上をクリックする等の様々な手段を通じて、そのエンティティに選択またはハイライトのような操作を実行することにより；ルーティングの起点、宛先、または経由地としてそのエンティティを使用することにより；または情報の検索に応答するようそのエンティティを見付けることにより（例えば、エンティティの記述がワード「ピザ」を含み、対話システムのユーザがキーワード「ピザ」、「イタリアン」、または「食べ物」による検索を実行するときのように）、エンティティをさらに調査するインスタンスの数を追跡することが可能である。そのようなイベントの表作成は、システムのユーザが理解できるような、そのエンティティの重要性を表す直接尺度を生み出す。このデータを収集すると（例えば、オプションのクライアントエンティティ格付けモジュールで、および／またはサーバ側エンティティ格付けモジュールで）、エンティティに対する興味度を定義する属性としてそれを用いることができる。本明細書で説明する格付けシステムの実施の形態は、他のエンティティに対する平均値と比較したユーザーイベント受信数に基づいて、格付けボーナスをエンティティに割り当てることにより、この測定した活動レベルを有効に利用する。この計測値（例えば、対応する重み付けにより縮尺される）は、エンティティの得点を増加するよう追加されるボーナスを形成する。
・  エンティティカテゴリの使用可能性率:   エンティティがＧｏｏｇｌｅ Ｅａｒｔｈのような対話式ＧＩＳで表示されると、エンティティは、先に説明したように、レイヤの形式で表されることが多い。これらレイヤは、個々におよび全体で選択可能である。各レイヤの使用可能性は、複数の投票システムの投票として見ることができ、その投票の集合体を用いて、様々なエンティティデータレイヤに対してユーザが持つ相対的な嗜好を決定することができる。このデータを収集すると（例えば、オプションのクライアントエンティティ格付けモジュールで、および／またはサーバ側エンティティ格付けモジュールで）、エンティティの収集に対する相対的な興味度を定義する属性としてそれを用いることができる。例えば、「バーおよびナイトクラブ」のレイヤは、州の「内国歳入局（ＩＲＳ）」のレイヤよりずっと多く使用される可能性がある。本明細書で説明する格付けシステムの実施の形態は、平均値と比較した、観察されたレイヤ選択行動の回数に基づいて、エンティティのクラスまたはエンティティのソースに対して相対的重み付けを割り当てることにより、この測定した活動レベルを有効に利用する。この計測を用いて、先に説明したようにエンティティカテゴリの相対的な重要性を設定することができ、またはユーザの嗜好の経験的観察に基づく追加の量によりこれらの静的な優先度を拡大縮小することができる。
・  エンティティと関係付けられるウェブページまたは文書の推定された重要性:   エンティティがウェブページまたは他の電子文書からリンクされている場合、そのページまたは文書の推定された重要性を用いて、リンクされた地理空間的エンティティの評価された重要性を推論することが可能である。オンライン文書の相対的重要性の一推定は、米国特許第６，２８５，９９９号、発明の名称「リンクされたデータベースにおけるノード格付けの方法」、および／または米国特許第６，７９９，１７６号、発明の名称「リンクされたデータベースにおける文書に点数を付ける方法」、および／または米国特許出願第２００５００７１７４１号、発明の名称「歴史的データに基づく情報検索」に記載されているようなページ格付けであり、それぞれを引用して本明細書に組み込む。本明細書で説明する格付けシステムの実施の形態は、そのようなページ格付け得点を、検索結果で識別されるオンライン文書により参照される、地理空間的エンティティに対する近似得点として用いる。例えば、「カンサス大学」に対するグーグル検索は、１，５６０，０００の結果を返し、'９９９特許に記載のページ格付けメカニズムにより順序が付けられて、クエリーへの最初の応答として最も関連が高いと考えられる１０個の結果を表示する。これらの最初の１０個の結果は、最高のページ格付け得点を有するものばかりである。本発明の実施の形態は、これらの文書が参照する地理空間的エンティティに対する重要性ボーナスとして、対応する重み付け係数により拡大縮小される、一つ以上の検索結果文書ページ格付け得点を用いる。例えば、上位ページ格付け得点、または上位１０ページの格付け得点の平均値、または何らかの他の機能または選択を用いることができる。
【誤訳訂正８】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００５１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００５１】
通常の方法に基づくと、エンティティデータは、図１を参照して説明したデータソースのような各種のソースから受信する３１０。格付けデータはエンティティデータと同一かまたは異なるソースからも受信する３２０。データ収集は、例えば、データベース構築プロセスの一部として、またはウェブサーフィンおよびインデックスプロセスとして実行できる。そのようなデータは、ベンダーまたはサードパーティのソースから送り込まれることもある。データの幾つかの部分は、例えば、ユーザの個人的な位置マークについてのデータは、ユーザーリクエストに応えてリアルタイムで更新でき、その他は通常のスケジュールにより受信され、または最新の状態にされる。上記のような様々なメカニズムを格付けデータに適用して、エンティティに対する格付けまたは得点を決定できる３３０。様々なソースから得られる異なるタイプの格付けデータに基づく比較可能な属性得点は、上記技法を用いて計算することができる。エンティティデータは、図１または別の実施の形態に示すようなデータベースに格納でき、格付けエンティティのサブセットは、エンティティ格付けモジュールをホストするクライアントのメモリにキャッシュされ、エンティティ格付けモジュールはそのキャッシュデータに基づいてエンティティ格付けを決定する３３０。