(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザトラフィックフローを予測する方法であって、
識別手段によって、入力された複数のドキュメントを含むドキュメントコレクションにおいて、複数の内容項目（コンテントアイテム）を含んでいる複数のドキュメントのハイパーメディアリンクを識別するトポロジーマトリックスを決定することと、
分布決定手段によって、前記ドキュメント内の前記内容項目の分布を決定することと、
重み付け手段によって、前記ドキュメント内の各内容項目の出現頻度に基づいて、内容項目に重み付けを行い、重みマトリックスを決定することと、
比較手段によって、入力されたユーザのニーズを示す情報ニーズ項目を含む問い合わせベクトルを前記重みマトリックスに乗じて、関連性ベクトルを決定することと、
アソシエーション・ストレングス決定手段によって、前記関連性ベクトルを前記トポロジーマトリックスに乗じて、前記ドキュメントに関連付けられたハイパーメディアリンクのためのアソシエーション・ストレングス・マトリックスを決定することと、
適用手段によって、入力された初期条件にアソシエーション・ストレングス・マトリックスを適用して、ユーザトラフィックフローを予測することと、
から成ることを特徴とする方法。
【請求項２】
トラフィックフローをシミュレートするために前記アソシエーション・ストレングス・マトリックスを使用するネットワーク・フローモデルを、シミュレーション手段によって前記初期条件に適用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３】
前記ネットワーク・フローモデルはspreading  activationアルゴリズムであることを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記シミュレーションは、所定のステップ数だけ続けられる請求項２に記載の方法。
【請求項５】
ユーザトラフィックフローを予測するシステムであって、
入力された複数のドキュメントを含むドキュメントコレクションにおいて、複数の内容項目（コンテントアイテム）を含んでいる複数のドキュメントのハイパーメディアリンクを識別するトポロジーマトリックスを決定する識別手段と、
前記ドキュメント内の前記内容項目の分布を決定する分布決定手段と、
前記ドキュメント内の各内容項目の出現頻度に基づいて、内容項目に重み付けを行い、重みマトリックスを決定する重み付け手段と、
入力されたユーザのニーズを示す情報ニーズ項目を含む問い合わせベクトルを前記重みマトリックスに乗じて、関連性ベクトルを決定する比較手段と、
前記関連性ベクトルを前記トポロジーマトリックスに乗じて、前記ドキュメントに関連付けられたハイパーメディアリンクのためのアソシエーション・ストレングス・マトリックスを決定するアソシエーション・ストレングス決定手段と、
入力された初期条件にアソシエーション・ストレングス・マトリックスを適用して、ユーザトラフィックフローを予測する適用手段と、
から成ることを特徴とするシステム。
【請求項６】
トラフィックフローをシミュレートするために前記アソシエーション・ストレングス・マトリックスを使用するネットワーク・フローモデルを前記初期状態に適用するシミュレーション手段をさらに含む請求項５に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、ハイパーメディアリンクでリンクされたドキュメントのコレクションの分析と設計の分野、詳細には、観察された使用情報に頼らずに上記コレクション内のユーザトラフィックフローを予測する方法および装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
World Wide Webのようなハイパーテキストリンクでリンクされたドキュメントのユーザは、一般にハイパーテキストリンクを選択し、ドキュメントからドキュメントへナビゲートして情報を探し回る。テキストの抜粋のような一片の情報は、一般に各ハイパーテキストリンクに対応づけられている。テキストの抜粋はリンクの他端でドキュメントの内容に関する情報をユーザに与える。リンクがユーザの情報ニーズに関係のあるドキュメントへユーザを導けば、ユーザはもう少しのところで彼の情報ニーズを満すので、ユーザが情報を探し回り続ける時間の長さは短くなる。しかし、もしリンクが関係のないドキュメントへユーザを導けば、ユーザは情報を探し回り続けるであろう。
【０００３】
ハイパーメディアリンクでリンクされたドキュメントのコレクションの構造的連係トポロジーは、ハイウェイシステムと似ている。ハイウェイシステムでは、旅行者は一定の起点から出発して、希望する行き先へ達するためハイウェイシステムの道路に沿って移動する。途中で、旅行者は希望する行き先へ達するため通らなければならない道路を指示する標識を見ることができる。たとえば、自宅から地方空港へ行きたいと思っている旅行者は、「国際空港」の文字のある標識、あるいは航空機の絵のある標識を見るまで道路に沿って移動するであろう。どちらの標識も、空港に行くにはどのハイウェイランプを通るべきかに関する情報を旅行者に与えることができよう。もし標識が存在しなかったり、不明確であれば、旅行者はおそらく行き先を見つけることができないであろう。
【０００４】
同様に、ウェブ上のユーザは、あるウェブページから出発し、彼の情報ニーズを満たす別のウェブページへユーザを導くことができるように見えるかどうかに基づいて、リンクを選択するであろう。リンクは彼の行き先、すなわち情報ニーズへユーザを導くことができる道路と似ている。それらのリンクがどのようにユーザを希望する行き先へうまく導くかは、ユーザの目的、ユーザの行動、およびウェブサイトの設計の複雑な対話によって決まる。
【０００５】
ユーザがどのようにウェブと対話するかを知りたい設計者や研究者は、それらの複雑な対話について仮説を立てる。それらの仮説を迅速にかつ効率的に評価するため対話の複雑さを処理するツールを作り出す必要がある。それらの仮説を評価する既存の手法には、ウェブログファイル(Web log file)のような使用データから情報を抽出する方法と、ユニークユーザの数、ページ閲覧の数、読出し時間、セッションリンク、およびユーザ経路のような計量(metrics)を適用する方法がある。それらの手法の信頼性の度合いは、使用したいろいろな発見的手法(heuristics)によって大きく違ってくる。たとえば、たいていの既存のウェブログ・ファイル分析プログラムは、単にユーザがそこにいたという簡単な記述的統計データを提供するだけなので、ユーザとウェブの対話の見通しはほとんどない。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
既存手法の１つの欠点は、予測を実行するためユーザの過去の行動を収集する必要があることである。既存手法のもう１つの欠点は、ハイパーリンクでリンクされたドキュメントに含まれる内容を分析していないことである。したがって、予測を実行するためにユーザ対話情報を収集する必要がなく、かつドキュメントの内容を考慮に入れるやり方で、ハイパーメディアリンクでリンクされたドキュメントのコレクション内のユーザトラフィックフローを予測する装置および方法が求められている。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の実施例は、ハイパーメディアリンクの「アソシエーション・ストレングス(association strength：関連付け又は連想の強さ)」を決定することによって、ハイパーメディア・ドキュメントのコレクション内のユーザトラフィックフローを予測する装置および方法を提供する。概念的には、「アソシエーション・ストレングス」は、ユーザが特定のハイパーメディアリンクをフローダウンする確率の尺度である。本発明の装置および方法は、ユーザがドキュメントの内容を考慮に入れるので、予測を実行するためにユーザの対話情報を収集する必要がない。本発明の実施例は、ユーザの情報ニーズとドキュメントに含まれている内容項目（コンテントアイテム）に基づいて、ドキュメントコレクション内のハイパーメディアリンクのアソシエーション・ストレングスを決定する装置および方法を含んでいる。装置はユーザの情報ニーズと関連があるかもしれない内容項目を含む複数のドキュメントのコレクションの中からハイパーメディア連係構造を識別する。装置はドキュメント・コレクション内の内容項目の分布を決定する。装置は入力として情報項目を受け取り、その情報項目と内容項目を比較する。その比較に応答して、装置はハイパーメディアリンクにアソシエーション・ストレングスを割り当てる。装置は、さらに、ハイパーメディアリンクのアソシエーション・ストレングスを初期条件に適用することによってユーザトラフィックフローを予測するネットワークフローモデルを使用している。
【０００８】
【発明の実施の形態】
本発明は、ハイパーメディアリンクのアソシエーション・ストレングスを決定することによって、ハイパーメディアドキュメントのコレクション内のユーザトラフィックフローを予測する装置及び方法を提供する。装置は、ドキュメントの内容と装置に入力されたユーザ情報ニーズ項目とがどのように関連しているかを分析するので、予測を実行するためにユーザの対話情報を収集する必要がない。
【０００９】
図１は、ハイパーメディアリンクでリンクされたドキュメントのコレクションの構造的連係と内容（content）を示すブロック図である。ドキュメントＰ０、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５、Ｐ６は、それぞれ、１０２、１０４、１０６、１０８、１１０、１１２、１１４として索引が付けられている。図示のように、ドキュメントＰ０〜Ｐ６は、ハイパーメディアリンク１２０，１２２，１２４，１２６，１２８、１３０、１３２によってリンクされている。ハイパーメディアリンクは、あるドキュメントから別のドキュメントへリンクされたハイパーテキストリンクを含む、どんな形式のものでもよい。Ｐ０〜Ｐ６（１０２〜１１４）内に示したドキュメントの種類の例はウェブサイトである。図示のように、内容項目１４４〜１５４はドキュメントＰ０〜Ｐ６内にある。これらのハイパーメディアリンクに対応づけられたドキュメントの内容は、通例、テキストの抜粋または図形のようなある種のプロキシマル（近称）キュー(proximal cue)によってユーザへ提示される。情報を探し回っているウェブのユーザはこれらのプロキシマルキューを用いて、リンクの他端でドキュメントの末端内容(distal content)を処理する。これらのハイパーメディアリンクのアソシエーション・ストレングスは、「情報の手がかり」とも呼ばれており、ウェブリンクまたは内容ソースを表すアイコンのようなプロキシマルキューから得られる情報ソースの価値、コスト、あるいはアクセス経路の不完全な、主観的な知覚である。概念的には、アソシエーション・ストレングスはユーザが特定のハイパーメディアリンクをフローダウンする確率の尺度である。
【００１０】
図２は、本発明の実施例のハイパーメディアリンクのアソシエーション・ストレングスを決定する方法において実行されるステップを示すフローチャート２００である。最初に、ステップ２０２において、複数のドキュメントＰ０〜Ｐ６（１０２〜１１４）のハイパーメディアリンク１２０〜１３２を識別する。
【００１１】
ハイパーメディアリンクを識別した後、ステップ２０４において、ドキュメントコレクション内の内容項目の分布を決定する。“Foundations of Statistical National Language Processing”, C. Manning and H. Schuetze, 1999, MIT Press, p. 542 に述べられているように、標準情報検索手法（たとえば TF. IDF）  によって内容項目の分布を決定して、ドキュメントコレクション内の出現頻度によって内容項目に重みを付けることができる。他のいろいろな加重法を使用することができる。
【００１２】
次に、ステップ２０６において、情報ニーズ項目とドキュメントコレクション内の内容項目とを比較する。情報ニーズ項目は、ユーザがそのドキュメントコレクションの中で見つけたいと思っている情報を示す。この情報ニーズ項目は、ユーザの情報ニーズに関連のあるキーワードのリストが入っている問合せとして表すことができる。キーワードのリストは同意語または関連語を含むように拡張することができる。
【００１３】
ステップ２０８において、情報ニーズと内容項目との比較の結果と、内容項目の分布を一緒に用いて、ハイパーメディアリンクのアソシエーション・ストレングスを決定する。
【００１４】
図３は、図２で説明した方法のステップをより詳細に記述するフローチャート３００である。最初に、ステップ３０２において、コレクション内のドキュメントに索引を付ける。たとえば、図１に示した７つのドキュメントをドキュメントＰ０〜Ｐ６として索引を付ける。次にステップ３０４において、コレクション内のドキュメント間のハイパーメディアリンクを識別する。ハイパーメディアリンクとドキュメントの情報は、ハイパーメディアリンクでリンクされたドキュメントコレクションのトポロジーを表す（ドキュメント×ドキュメント）隣接マトリックスとして表すことができるグラフを作る。そのようなトポロジー・マトリックスＴの例を図６（Ａ）に示す。マトリックスＴの行と列は、ドキュメントＩＤ（０〜６）によって索引が付けられる。“１”はあるドキュメントから別のドキュメントへアウトリンクが存在することを示す。たとえば、第１行、第２列にある“１”は、ドキュメントＰ０（１０２）からドキュメントＰ１（１０４）へアウトリンク１２０があることを示す。同様に、トポロジー・マトリックスＴ（６０２）内の他の“１”の値もアウトリンクを示す。
【００１５】
ステップ３０６において、図６（Ｂ）に示すように、ドキュメント内のユニーク内容項目に索引を付ける。たとえば、図１には、８個のユニーク内容項目：  “Java”１４０（ドキュメントＰ１、Ｐ２、Ｐ３、およびＰ５に含まれている）、“API”１４２（ドキュメントＰ３に含まれている）、“Sun”１４４（ドキュメントＰ０に含まれている）、“Home”１４６（ドキュメントＰ０とＰ４に含まれている）、“coffee”１４８（ドキュメントＰ５に含まれている）、“support”１５０（ドキュメントＰ２に含まれている）、“Petes”１５２（ドキュメントＰ４に含まれている）、“Tea”１５４（ドキュメントＰ６に含まれている）が存在する。これら８個の内容項目は、0: Java、1: API、2: Sun、 3: Home、 4: Coffee、 5: Support、 6: Petes、 7: Tea のように索引が付けられる。図６（Ｂ）には、これらの索引が付けられた項目と、対応するユニーク内容項目番号を一緒に示してある。
【００１６】
次に、ステップ３０８において、内容項目の出現頻度を反映させるため、ユニーク内容項目索引番号を使用して、ワード×ドキュメント・マトリックスＷを生成する。図６（Ｃ）に示したマトリックス６０６はそのようなマトリックスの例である。マトリックス６０６は、ドキュメントＰ０〜Ｐ６のコレクション内の内容項目の分布を反映しており、重みマトリックスＷとも呼ばれる。たとえば、マトリックス６０６の行１は、列２，３、４、６内の“１”値の配置によって、ワード“Java”がドキュメントＰ１、Ｐ２、Ｐ３、およびＰ５に出現することを示す。図２の検討に関連して述べたように、標準情報検索手法（たとえば、TF. IDF） によって内容項目の分布を決定して、ドキュメントコレクション内の出現頻度によって内容項目に重みを付けることができる。また、他のいろいろな加重法を使用することができる。
【００１７】
次にステップ３１０において、ユーザ情報ニーズを内容項目のリストとして表すために問合せベクトルを生成する。問合せベクトル６１０の例を図６（Ｄ）に示す。問合せベクトル６１０のｎ番目の成分はn番目の索引付きワードに対応する。たとえば、問合せベクトル６１０は、ワード“Java”とワード “API”（情報ニーズを表すキーワード群の中の２つの項目である）を表す最初の２つの行に、“１”の値をもっている。情報ニーズを表すため使用できるキーワードのリストは、同意語または関連語を含めるように拡張することができる。
【００１８】
次にステップ３１２において、ユーザ情報ニーズにおおよそ一致するドキュメントのリストを得るために、次式に従って、問合せベクトルＱ（６１０）に重みマトリックスＷ（６０６）を乗じる。
Ｒ＝ＷTＱ                                  （１）
【００１９】
ドキュメントＰ０〜Ｐ６のリストは関連性(relevance（適合性)）ベクトルＲとして表現される。関連性ベクトルに含まれている値は、どのドキュメントが最も関連性があるとみなされるかを示す。たとえば、問合せベクトルＱ（６１０）と重みマトリックスＷ（６０６）を使用した場合、得られる関連性ベクトルＲ＝［０  １  １  ２  ０  １  ０］である。この例の場合、７つのドキュメントＰ０〜Ｐ６が存在し、４番目のドキュメント（Ｐ３に対応する）は関連性値２を有し、これは他の値より高いので、最も関連性が高い。次にステップ３１４において、関連性ベクトルＲにトポロジー・マトリックスＴ（６０２）を乗じて、コレクション内のドキュメントを結んでいる各リンクのアソシエーション・ストレングスを決定する。
【００２０】
この例では、アソシエーション・ストレングスは以下のように決定される。関連性ベクトルＲ内の項目の指数は実際上および理論上の理由（たとえばLuceの選択理論）で選ばれる。もしTF. IDFの加重法を早期に使用したならば、これは必要ないことに留意されたい。その結果は、関連性ベクトルＲT＝［1  2.718  2.718  7.389  1  2.718  1 ］である。この関連性ベクトルＲはトポロジー・マトリックスの各行Ｔiに適用される。トポロジー・マトリックスの各行Ｔi は１つのドキュメントに対応しており、そのドキュメントから出てくるリンクを指定する。言い替えると、ノードから出てくるハイパーメディアリンクはトポロジー・マトリックスＴの行によって表される。ドキュメントＰ１の場合のアウトリンクは、トポロジー・マトリックスＴの行と列を入れ替え、図７（Ａ）にＴT iとして示した第１列７０２を選ぶことによって得られる。関連性ベクトル内の対応する要素Ｒiが乗じられたこの行からの要素Ｔijは、アソシエーション・ストレングスすなわち「手がかり」Ｓijを与える。Ｔの各行を取り出し、１要素づつ関連性ベクトルＲを乗じることによって、アソシエーション・ストレングス・ベクトルＳｉ*  が得られる。たとえば、もし関連性ベクトルＲを要素ごとにアウトリンク・ベクトルに乗じれば、Ｐ１にリンクされるドキュメントの関連性が得られる。すなわち、
Ｘ＝ＴT iＲ    ＸT＝［0  0  2.718  7.389  0  2.718  0 ］    （２）
【００２１】
すべてのリンクの合計が１になるように、アソシエーション・ストレングスを比例化することができる。アソシエーション・ストレングスを比例化する理由は、リンクを通って流れるユーザの量を一定のままにすべきであるからである。たとえば、図７（Ｂ）に示すように、各アウトリンクのアソシエーション・ストレングスＳｉ（７０４）はすべてのアウトリンクからのアソシエーション・ストレングスの和に比例すべきである。全てのドキュメントとアウトリンクについて上記の計算を繰返すことによって、完全なドキュメント×ドキュメント・アソシエーション・ストレングス・マトリックスＳ（７０６）を生成することができる。図７（Ｃ）を参照されたい。
【００２２】
得られたアソシエーション・ストレングス・マトリックスＳ（７０６）は、そのあと、ドキュメントコレクションの異なるリンク、すなわち任意のハイパーメディアリンクをフローダウンするユーザをシミュレートするのに使用することができる。アソシエーション・ストレングス・マトリックスＳ（７０６）は、各ハイパーメディアリンクに対応づけられたアソシエーション・ストレングスのネットワークを指定し、かつ、各リンクをフローダウンするユーザ同業者の総数を示す。
【００２３】
ハイパーメディアリンクのアソシエーション・ストレングスを決定した後、トラフィックフローを予測する方法を使用することができる。図４は、本発明の実施例に係るトラフィックフローを予測する方法のフローチャート４００を示す。ステップ４０２において、本方法に使用する初期条件を決定する。一般に、初期条件は入口点たとえばドキュメントまたはウェブページを指定する。ユーザはその入口点から彼の情報ニーズを満たすためリンクの選択を開始する。それらの初期条件は同じ４つの別々の入口点から出発する複数のユーザを含むことがある。初期条件は入口ベクトルＥとして表すことができる。たとえば、入口ベクトルＥ＝［０  １  ０  ０  ０  ０  ０］は、初期条件がドキュメントＰ１であることを指定する。次にステップ４０４において、ハイパーメディアリンクのアソシエーション・ストレングスを得る。次にステップ４０６において、そのアソシエーション・ストレングスを用いて、ネットワークフローモデルを初期条件に適用する。前記ステップ４０６において、任意の伝統的なネットワークフローモデルを使用することができる。たとえば、米国特許第５，８３５，９０５号（発明の名称“System for Predicting Documents Relevant to Focus Documents by Spreading Activation Through Network Representations of a Linked Collection of Documents”）に論じられているように、Spreading Activationアルゴリズムを使用することができる。
【００２４】
たとえば、Spreading Activationアルゴリズムを初期条件に適用することによって、入口ベクトルＥからＡ（１）＝ＥT＝［０  １  ０  ０  ０  ０  ０］が得られる。前記Ａ（１）をアソシエーション・ストレングス・マトリックスＳ（７０６）によってポンプして、図７（Ｄ）に示すように、Ａ（２）７０８を得ることができる。ステップ４０６においてネットワークフローモデルを適用した後、ステップ４０８において、シミュレーションを続けるかどうかに関して決定をする。この決定は、所定のステップ数、ハイパーメディアリンクを選択し続けるユーザの割合、あるいはユーザの総数を所定のしきい値と比較することを含む、多くの要因を基礎にすることができる。ハイパーメディアリンクを選択し続けるユーザの割合は、P. Pirolli and J. E. Pitkow,“Distributions of surfers' paths through the World Wide Web; Empirical characterization”, 1999, World Wide Web(2): pp. 29-45 、およびHuberman, B. A., P. Pirolli, J. Pitkow, R. Lukose, “Strong regularities in World Wide Web surfing”, 1999, Science 280: pp. 95-97 に記載されているように、「サーフィングの法則」として知られる関数α（Ｌ）によって決定することができる。たとえば、Spreading Activationは、式Ａ（ｔ）＝αＳＡ（ｔ−１）に従って、多数の繰返しｔ＝１．．．ｎを重ねることができる。
【００２５】
もしステップ４０８の決定がシミュレーションを続けるべきであると指示すれば、処理はステップ４０６においてもう１回繰返しを続ける。もしシミュレーションを続けるべきでないと指示すれば、シミュレーションは完全であり、ステップ４１０において終了する。上に述べたSpreading Activationの例の場合、シミュレーションの結果は、Ａ（ｎ）＝ＳＡ（ｎ−１）である。
【００２６】
図５は、本発明の実施例においてハイパーメディアリンクのアソシエーション・ストレングスを決定する装置のブロック図である。装置５００は識別構成要素５０２を備えている。識別構成要素５０２は、ハイパーメディアリンクでリンクされたドキュメントコレクション入力５０８に応答し、複数のドキュメントのハイパーメディアリンクを識別する。識別構成要素５０２は図２のステップ２０２と図３のステップ３０４を実行するのに使用することができる。識別されたリンク５１０は、ドキュメント内の内容項目の分布を決定し、一組の重み付き内容項目５１２を与える分布構成要素５０４による作用を受ける。分布構成要素５４はステップ２０４とステップ３０８を実行するのに使用することができる。重み付き内容項目５１２は、そのあと、比較構成要素５０６によって情報ニーズ項目５１４と比較され、ハイパーメディアリンクに対応づけられたアソシエーション・ストレングス５１６が生成される。比較構成要素５０６はステップ２０６とステップ３１２〜３１４を実行するのに使用することができる。ドキュメントは上に述べたように複数の内容項目を含んでいる。アソシエーション・ストレングス５１６はユーザトラフィックフローをシミュレートする装置において使用することができる。
【００２７】
本発明の実施例においてハイパーメディアリンクでリンクされた複数のドキュメントにおけるトラフィックフローをシミュレートする装置は、アソシエーション・ストレングス入力５１６と初期条件５２０に応答して、予測ユーザ経路５２２を生成するシミュレーション構成要素５１８を備えている。シミュレーション構成要素５１８はステップ４０６〜４１０を実行するのに使用することができる。シミュレーション構成要素５１８はネットワーク・フローモデルを初期条件に適用する。ネットワーク・フローモデルは情報ニーズ５１４を表す複数のアソシエーション・ストレングス５１６に応答して、トラフィックフローをシミュレートする。初期条件はシミュレーションの開始時における一人またはそれ以上のユーザの入口点または状態を表す。たとえば、初期条件は入口ウェブページであってもよい。もし多数のユーザをモデル化することになっていれば、初期条件は複数のユーザの入口点であってもよい。
【００２８】
ネットワーク・フローモデルは、任意の適当な伝統的なネットワーク・フローモデル、たとえば前に述べたspreading activation アルゴリズムであってもよい。シミュレーション構成要素は連続して繰返し動作し、特定の条件が満たされると停止する。たとえば、シミュレーションは所定の数のステップすなわちリンクトラバーサル(link traversal)にわたって続くことがある。シミュレーションは、続行するユーザの割合が前に述べた関数α(L)によって決定される望ましいレベルを越えるまで、またはそのレベルに達するまで、またはそのレベル以下に落ちるまで続けることができる。代わりに、続行するユーザの総数が所定のしきい値ε以下になるまでシミュレーションを続けることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】ハイパーメディアリンクでリンクされたドキュメントのコレクションの構造的な連係および内容を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施例においてハイパーメディアリンクのアソシエーション・ストレングスを決定する方法の中で実行されるステップを示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施例においてハイパーメディアリンクのアソシエーション・ストレングスを決定する方法の中で実行されるステップを示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施例においてトラフィックフローを予測する方法の中で実行されるステップを示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施例においてユーザトラフィックフローを予測する装置を示すブロック図である。
【図６】本発明の実施例において使用される典型的なマトリックスである。
【図７】本発明の実施例において使用される典型的なマトリックスである。
【符号の説明】
Ｐ０〜Ｐ６  ドキュメント
１０２〜１１４  索引付きドキュメント
１２０〜１３２  ハイパーメディアリンク
１１４〜１５４  内容項目
５００  アソシエーション・ストレングスを決定する装置
５０２  識別構成要素
５０４  分布構成要素
５０６  比較構成要素
５０８  ドキュメントコレクション入力
５１０  識別されたリンク
５１２  一組の重み付き内容項目
５１４  情報ニーズ項目
５１６  アソシエーション・ストレングス
５１８  シミュレーション構成要素
５２０  初期条件
５２２  予測ユーザ経路
６０２  トポロジーマトリックスＴ
６０６  重みマトリックスＷ
６０８  索引付きドキュメント内のユニーク内容項目
６１０  問合せベクトルＱ
７０２  トポロジー・マトリックスの第１列
７０４  各アウトリンクのアソシエーション・ストレングスＳｉ
７０６  アソシエーション・ストレングス・マトリックスＳ
７０８  Ａ（１）をマトリックスＳを通してポンプして得られたＡ（２）
【図１】
0004714360.tif 000002
【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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