(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理装置と、処理装置により実行可能なプログラムを記憶するプログラム記憶手段と、リレーショナルデータベースと、属性表現サーバまたは意味ネットワークサーバと、ユーザインタフェースとを備えるコンピュータシステムによって処理されるコンテキスト表現システムであって、
コンテキスト表現は前記処理装置により実行可能なプログラムにより実行される機能であり、
前記リレーショナルデータベースは、複数のエンティティが複数のテーブルに関係付けられて記憶されているデータベースであり、
前記属性表現サーバは、前記エンティティと前記エンティティの属性とを関係付けた属性表現を記憶するサーバであり、
前記意味ネットワークサーバは、前記複数のエンティティの中の１のエンティティの属性と、前記複数のエンティティの中の他の１のエンティティの属性との関係を意味ネットワーク表現として記憶するサーバであり、
コンテキストは、前記ユーザインタフェースを介して、ユーザが現在、および過去に行った操作状況に関する情報であり、
コンテキストエンティティは、前記ユーザインタフェースを介して、ユーザが現在、および過去に操作した少なくとも１つのエンティティを含み、
コンテキスト表現は、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティを前記ユーザインタフェースに出力することであり、
前記コンテキスト表現システムは、
前記リレーショナルデータベースに記憶されている前記複数のエンティティが前記複数のテーブルに関係付けられた表現ではなく、前記複数のエンティティの属性表現、または前記複数のエンティティ間の意味ネットワーク表現に基づいて、前記複数のコンテキストエンティティ間の関係の程度を識別する機能と、
前記コンテキストエンティティに、前記関係の程度に基づいて重要度を示すアクティベーション値を割り当てる機能と、
前記少なくとも１つのコンテキストエンティティに割り当てられた前記アクティベーション値の大きさによりコンテキストへの依存性を判断することで前記ユーザインタフェースにコンテキスト表現を出力する機能と、
を備えていることを特徴とするコンテキスト表現システム。
【請求項２】
さらに、ユーザが前記ユーザインタフェースを介して入力したユーザの役割、ユーザが関与するプロジェクト、ユーザの個人的嗜好に関係するエンティティを前記コンテキストエンティティに含めることを特徴とする請求項１に記載のコンテキスト表現システム。
【請求項３】
ｎ個（ｎは1以上の整数）の前記コンテキストエンティティに関係付けられているエンティティをポテンシャルエンティティとし、予め定める導出アクティベーション値ｐｏに、前記ｎを乗じたｎｐｏを前記ポテンシャルエンティティの前記アクティベーション値として割り当て、
前記ユーザインタフェースを介してユーザが現在操作しているエンティティをフォーカスエンティティとし、前記フォーカスエンティティに最高のアクティベーション値であるアクティベーション値ｆを割り当てることを特徴とする請求項１または２に記載のコンテキスト表現システム。
【請求項４】
少なくとも１つのコンテキストエンティティに関係している前記ポテンシャルエンティティの前記アクティベーション値が所定のしきい値を超える場合、コンテキスト表現に追加するように構成されることを特徴とする、請求項３に記載のコンテキスト表現システム。
【請求項５】
前記少なくとも１つのコンテキストエンティティの前記アクティベーション値が前記所定のしきい値よりも下になった場合、前記コンテキスト表現から削除するように構成されることを特徴とする、請求項１〜４のいずれか一項に記載のコンテキスト表現システム。
【請求項６】
前記少なくとも１つのコンテキストエンティティの前記アクティベーション値は、継時的に減少することを特徴とする、請求項２〜５のいずれか一項に記載のコンテキスト表現システム。
【請求項７】
前記アクティベーション値は、所定の減衰曲線に従って、経時的に減少することを特徴とする、請求項６に記載のコンテキスト表現システム。
【請求項８】
前記所定の減衰曲線は、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティが継時的な減衰を開始する時点のアクティベーション値、および前記少なくとも１つのコンテキストエンティティの使用頻度のうちの、少なくとも１つに依存して変化するように構成されることを特徴とする、請求項７に記載のコンテキスト表現システム。
【請求項９】
前記アクティベーション値は、前記エンティティがユーザの対話と関連して使用された場合に増加することを特徴とする、請求項１〜８のいずれか一項に記載のコンテキスト表現システム。
【請求項１０】
前記アクティベーション値を計算するための属性計算器を含むことを特徴とする、請求項1〜９のいずれか一項に記載のコンテキスト表現システム。
【請求項１１】
前記属性計算器は、周期的な方法で前記アクティベーション値を計算することを特徴とする、請求項１０に記載のコンテキスト表現システム。
【請求項１２】
前記属性計算器は、第１の周期において、あらかじめ設定されたアクティベーション値を、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティに割り当て、第２および後続の任意の周期において、前記アクティベーション値を、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティに関係しているその他のエンティティのアクティベーション値の合計を考慮に入れることにより再計算することを特徴とする、請求項１１に記載のコンテキスト表現システム。
【請求項１３】
前記属性計算器は、前記関係しているその他のエンティティのアクティベーション値を考慮する際に、前記関係しているエンティティにより加重係数を考慮することを考慮に入れるように構成されることを特徴とする、請求項１２に記載のコンテキスト表現システム。
【請求項１４】
前記属性計算器は、前記コンテキストエンティティの前記アクティベーション値の合計が一定になるように、前記アクティベーション値にスケーリング係数を適用するように構成されることを特徴とする、請求項１２または１３のいずれか一項に記載のコンテキスト表現システム。
【請求項１５】
前記属性計算器は、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティの前記アクティベーション値を、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティに関係しているエンティティの数に基づいて計算するように構成されることを特徴とする、請求項１０に記載のコンテキスト表現システム。
【請求項１６】
前記属性計算器は、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティの前記アクティベーション値が変化した場合に、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティに関係しているその他のエンティティのアクティベーション値を再計算しないように構成されることを特徴とする、請求項１０または１５のいずれか一項に記載のコンテキスト表現システム。
【請求項１７】
前記重要度は、前記参照している少なくとも１つのコンテキストエンティティの前記アクティベーション値と、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティと前記参照されているエンティティとをリンクしている関係タイプに割り当てられた加重係数との積の合計に従って決定されることを特徴とする、請求項１〜１６のいずれか一項に記載のコンテキスト表現システム。
【請求項１８】
処理装置と、処理装置により実行可能なプログラムを記憶するプログラム記憶手段と、リレーショナルデータベースと、属性表現サーバ、または意味ネットワークサーバと、ユーザインタフェースとを備えるコンピュータシステムによって処理されるコンテキスト表現を提供する方法であって、
前記方法は、処理装置により実行可能なプログラムにより実行される方法であり、
前記リレーショナルデータベースは、複数のエンティティが複数のテーブルに関係付けられて記憶されているデータベースであり、
前記属性表現サーバは、前記複数のエンティティと前記複数のエンティティの属性を関係付けた属性表現を記憶するサーバであり、
前記意味ネットワークサーバは、前記複数のエンティティの属性と前記複数のエンティティ間の関係を意味ネットワーク表現として記憶するサーバであり、
コンテキストは、前記ユーザインタフェースを介して、ユーザが現在、および過去に行った操作状況に関する情報であり、
コンテキストエンティティは、前記ユーザインタフェースを介して、ユーザが現在、および過去に操作した少なくとも１つのエンティティ含み、
コンテキスト表現は、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティを前記ユーザインタフェースに出力することであり、
前記方法は、
前記リレーショナルデータベースに記憶されている前記複数のエンティティが前記複数のテーブルへの関係付けられた表現ではなく、前記複数のエンティティと前記複数のエンティティの属性を関係付けて属性表現するステップ、または前記複数のエンティティの属性と前記複数のエンティティ間の関係を意味ネットワークにより表現するステップと、前記属性表現または前記意味ネットワーク表現に基づいて、前記複数のコンテキストエンティティ間の関係の程度を識別するステップと、
前記コンテキストエンティティに、前記関係の程度に基づいて重要度を示すアクティベーション値を割り当てるステップと、
前記少なくとも１つのコンテキストエンティティに割り当てられた前記アクティベーション値の大きさによりコンテキストへの依存性を判断することで前記ユーザインタフェースにコンテキスト表現を出力するステップと、
を備えていることを特徴とするコンテキスト表現を提供する方法。
【請求項１９】
さらに、ユーザが前記ユーザインタフェースを介して入力したユーザの役割、ユーザが関与するプロジェクト、ユーザの個人的嗜好に関係するエンティティを前記コンテキストエンティティとして表現する含めることを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
ｎ個（ｎは1以上の整数）の前記コンテキストエンティティに関係付けられているエンティティをポテンシャルエンティティとし、予め定める導出アクティベーション値ｐｏに、前記ポテンシャルエンティティを参照しているコンテキストエンティティの数ｎを乗じたｎｐｏを前記ポテンシャルエンティティの前記アクティベーション値として割り当てるステップと、
前記ユーザインタフェースを介してユーザが操作している前記コンテキストエンティティをフォーカスエンティティとし、前記フォーカスエンティティに最高のアクティベーション値であるアクティベーション値ｆを割り当てるステップをさらに含むことを特徴とする請求項１８または１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記少なくとも１つのコンテキストエンティティに関係しているポテンシャルエンティティの前記アクティベーション値が所定のしきい値を超える場合、コンテキスト表現に追加するステップを含むことを特徴とする、請求項１８〜２０のいずれかに記載の方法。
【請求項２２】
前記少なくとも１つのコンテキストエンティティの前記アクティベーション値が所定のしきい値よりも下になった場合、前記コンテキスト表現から削除するステップを含むことを特徴とする、請求項１８〜２１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２３】
前記少なくとも１つのコンテキストエンティティの前記アクティベーション値を、経時的に減少する方法で変化させるステップを含むことを特徴とする、請求項１８〜２２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２４】
前記変化させるステップは、前記アクティベーション値を、所定の減衰曲線に従って、経時的に減少させるステップを含むことを特徴とする、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記減少させるステップは、前記所定の減衰曲線を、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティが継時的な減衰を開始する時点のアクティベーション値、および前記少なくとも１つのコンテキストエンティティの使用頻度のうちの、少なくとも１つに依存して決定するステップを含むことを特徴とする、請求項２３に記載の方法。
【請求項２６】
前記変化させるステップは、前記エンティティがユーザの対話と関連して使用された場合に、前記アクティベーション値を増加させるステップを含むことを特徴とする、請求項１８〜２５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２７】
前記アクティベーション値を計算するステップを含むことを特徴とする、請求項１８〜２６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２８】
前記アクティベーション値を計算するために属性計算器を用いて計算するステップを含むことを特徴とする、請求項１８〜２７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２９】
前記計算するステップは、前記値を、周期的な方法で計算することを特徴とする、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記計算するステップは、第１の周期において、あらかじめ設定されたアクティベーション値を前記少なくとも１つのコンテキストエンティティに割り当てるステップと、第２および後続の任意の周期において、前記アクティベーション値を、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティに関係しているエンティティの前記アクティベーション値の合計を考慮に入れることにより再計算するステップとを含むことを特徴とする、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
前記計算するステップは、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティと関係しているエンティティにより加重係数を考慮するステップを含むことを特徴とする、請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
前記計算するステップは、前記コンテキストエンティティの前記アクティベーション値の合計が一定になるように、前記アクティベーション値にスケーリング係数を適用するステップを含むことを特徴とする、請求項３０または３１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３３】
前記計算するステップは、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティの前記アクティベーション値を、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティに関係しているエンティティの数に基づいて計算するステップを含むことを特徴とする、請求項２７に記載の方法。
【請求項３４】
前記計算するステップは、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティの前記アクティベーション値が変化した場合に、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティに関係しているその他のエンティティのアクティベーション値を再計算しないようにするステップを含むことを特徴とする、請求項２５または３３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３５】
前記アクティベーション値は、前記参照している少なくとも１つのコンテキストエンティティのアクティベーション値と、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティと関係付けられているエンティティとをリンクしている関係タイプに割り当てられた加重係数との積の合計に従って決定されることを特徴とする、請求項１８〜３４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３６】
プログラム実行可能な装置で実行される場合に、請求項１８〜３５のいずれか一項に記載の方法のステップを実行するための、プログラムコードを備えたコンピュータプログラム。
【請求項３７】
請求項３６に記載のコンピュータプログラムを記憶した、コンピュータで使用可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンテキスト表現をモデル化するためのコンテキストモデラおよびコンテキスト表現のモデル化方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザがさまざまなコンテキスト内で作業することを可能にする、例えばビジネスアプリケーションなどの、アプリケーションの提供は公知である。そのようなアプリケーションは、表示される情報、およびユーザが選択可能なアクションまたはオブジェクトを、それぞれのコンテキストに従って適合させる。しかし、このコンテキストは、明示的にモデル化されるのではなく、アプリケーションのユーザインタフェースのさまざまな画面により暗黙的に与えられる。ユーザが別の画面に切り換える場合は、非常に制限されたコンテキスト情報が維持される。一部のアプリケーションは、最近使用された、または頻繁に使用されたオブジェクトのリストを使用するが、ユーザの活動に対するこれらのオブジェクトの関係は、アプリケーションから認識されない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
したがって、従来のアプリケーションの１つの問題は、コンテキスト情報が不足しており、一般的なアルゴリズムでは利用できず、コンテキスト依存性は、その代わりに、各画面についてハードコード化されていなければならないということである。
【０００４】
本発明の目的は、従来のアプリケーションで発生するそれらの問題に対処することである。特に、本発明の目的は、アプリケーション内のコンテキスト表現を改良することである。本発明の目的は、状況内でユーザに表示される、データの関連性を改良することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の第１の態様によれば、アプリケーション内でコンテキスト表現をモデル化するためのコンテキストモデラが提供され、コンテキストは、現在の状況の中で、データベース内の複数のエンティティへの参照の少なくとも１つの集まりに含まれている、少なくとも１つのコンテキストエンティティによって、状況に従って表現され、コンテキストモデラは、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティに、現在の状況内での前記少なくとも１つのコンテキストエンティティの重要度を示すアクティベーション属性を割り当てるための、アクティベーションモデルを含み、コンテキストモデラは、コンテキスト表現をモデル化する際に、アクティベーション属性を考慮に入れる。コンテキスト表現のモデル化の際に、アクティベーション属性を考慮に入れることにより、改良されたコンテキスト依存性が実現される。
【０００６】
本発明の第２の態様によれば、アプリケーション内でコンテキスト表現をモデル化する方法が提供され、コンテキストは、現在の状況の中で、データベース内の複数のエンティティへの参照の少なくとも１つの集まりに含まれている少なくとも１つのコンテキストエンティティによって、状況に従って表現され、前記方法は、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティに、現在の状況内での前記少なくとも１つのコンテキストエンティティの重要度を示すアクティベーション属性を割り当てることにより、アクティベーションモデルに従ってコンテキスト表現をモデル化するステップを含み、前記モデル化するステップは、アクティベーション属性を考慮に入れるステップを含む。
【０００７】
本発明の第３の態様によれば、本発明の第１の態様の任意の方法を実行するために実施可能な手段を含む、ユーザ端末が提供される。
【０００８】
本発明の第４の態様によれば、処理装置によって読み取り可能なプログラム記憶装置が提供され、前記プログラム記憶装置は、本発明の第１の態様の方法のステップを実行するために前記処理装置により実行可能な命令のプログラムを実施する。
【０００９】
本発明がより完全に理解されるように、その実施形態を、一例としてのみ、図面を参照して以下に説明する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
図１は、本発明の実施形態を組み込んだアーキテクチャを示す。以下で説明するプロセスが実装されてもよいシステム１０が示されており、特に、本発明の実施形態のコンテキストモデラにより開始されるデータフローおよびデータ処理ステップが示されている。ビジネスアプリケーション２０内でコンテキスト表現をモデル化するためのコンテキストモデラが示されており、コンテキストは、データベース２２内のエンティティ６１への参照の１つまたは複数の集まりにより表現される。コンテキストモデラは、均一表現サーバ１８に関連付けられている。コンテキストモデラ１６は、一般に、ユーザが対話のために使用する、グラフィックユーザインタフェース（ＧＵＩ）であるユーザインタフェース１１と関連付けられていてもよい。通常、任意の時点において、ユーザは、アクションまたはプロセス１２、あるいはその両方を含んでいてもよい、プロシージャに関与している。コンテキストモデラ１６は、さらに、通常は、ビジネスアプリケーション２０の部分を形成していてもよいデータベース２２に関連付けられている。コンテキストモデラ１６は、データベース２２内に記憶されたエンティティに基づいて、コンテキスト表現をモデル化する。
【００１１】
アクションまたはプロセス１２は、コンテキストモデラ１６に入力される。ユーザインタフェース１１とコンテキストモデラ１６との間で、データが交換されてもよい（１２、１４）。同様に、コンテキストモデラ１６と均一表現サーバ１８との間で、データが交換されてもよい（１７、１９）。
【００１２】
コンテキストモデラ１６は、どのエンティティ６１＊がコンテキスト表現６０を形成するかを決定する。コンテキスト表現６０は、通常、少なくとも１つのエンティティ６１＊を含む。コンテキストモデラ１６は、均一表現サーバ１８と共同で、それらのエンティティ６１（最近使用されたエンティティ６１および／またはそれらに関連しているエンティティ６１であってもよい）を、意味ネット表現を使用してさらに記憶する。プロセスまたはアクションにより定義される、エンティティまたは状況のコンテキストは、そのエンティティまたは状況にとって特に重要であり、そして、通常はそのエンティティまたは状況と直接的または間接的な関係を有する、事実およびエンティティ６１の集まりである。データベースが内部で提供されるビジネスアプリケーションなどの、ビジネスアプリケーション内で、コンテキストは、ユーザ、セッション、またはビジネスエンティティ（ただし、これらに限定されない）などの、さまざまなエンティティ６１または状況について定義されてもよい。ユーザについては、コンテキストは、そのユーザの役割、プロジェクト、個人的嗜好などのエンティティ６１を含んでいてもよい。セッションについては、コンテキストは、ユーザ、最新のアクション、操作されたビジネスエンティティ６１などのエンティティ６１を含んでいてもよい。ビジネスアプリケーションの特定のビジネスオブジェクトについては、コンテキストは、過去のプロジェクト、顧客の注文などのエンティティ６１を含んでいてもよい。以下で説明するように、ビジネスオブジェクトは、通常、データベース内に記憶されたエンティティ６１、６１′である。ビジネスアプリケーション２０は、通常、ビジネスエンティティ６１が内部に記憶されたデータベース２２を含んでいてもよい。
【００１３】
例えばユーザコンテキストおよびセッションコンテキストなどの、異なるコンテキストの組み合わせが、セッション内の現在のコンテキストを形成するために組み合わされてもよい。そのような構成されたコンテキストのエレメント６１＊（「エレメント」は、エンティティ６１のグループに属するエンティティ６１であることを意味する）は、さまざまな時間的有効性を有していてもよい。時間的有効性は、システム１０により、および／または、ユーザにより定義されてもよい。例えば、ユーザの会社の産業部門、その会社内でのユーザの役割、そのユーザの現在のプロジェクト、そのユーザの過去数日間の活動などの、長期エレメントがある。同様に、現在のトランザクション、現在のセッション内で表示または操作されているエンティティ６１などの（ただし、これらに限定されない）、短期エレメントがある。
【００１４】
技術的には、コンテキストは、ビジネスエンティティ６１、プロセス／アクション、または状況の、複数のインスタンスにより表現されてもよい。状況は、少なくとも１つのプロセスまたはアクションにより定義されてもよい。
【００１５】
上述のように、コンテキストモデラ１６は、コンテキストのエレメントまたはエンティティ６１、およびそれらに関係しているエンティティ６１を、コンテキスト表現６０のために識別する。一般的なリレーショナルデータベース２２内では、複数のエンティティが、それらのエンティティタイプに従って、複数のテーブル内に記憶されている。さまざまなテーブルからのエンティティが、コンテキストモデラ１６によりモデル化されるコンテキスト表現に含まれるようにするために、さまざまなテーブルからのエンティティを均一表現の中で記憶するための均一表現サーバ１８が提供される。好ましい実施形態では、均一表現サーバ１８は、均一表現の提供に加えて、さまざまなエンティティタイプ間の関係の記憶も行う、意味ネット表現を含む。この特定の実施形態では、均一表現サーバ１８は、意味ネットサーバである。
【００１６】
データベース２２内には、相互に関係しているビジネスエンティティ６１の表現が存在する。この関係は、データベース内で明示的にモデル化されていてもよい。この場合、それは第１レベルの相関と呼ばれる。
【００１７】
前記相関は、中間のビジネスオブジェクトが存在し、他の２つのビジネスエンティティ６１がそれに関係している場合、データベースによって暗黙的に含まれていてもよい。これは、第２レベルの相関となる。ビジネスエンティティ６１間の関係の、その他の連鎖が見つけられてもよく、そのような連鎖の長さによって、第３レベルの相関、第４レベルの相関などが存在する。
【００１８】
第２レベルおよびより高いレベルの相関の評価において発生する問題は、評価されなければならないデータが大量であるということである。平均的なエンティティが、その他の２０のエンティティ６１に（直接）関係している場合、第２レベルの相関では４００のエンティティ６１が存在し、第３レベル相関のエンティティ６１は８０００、第４レベル相関のエンティティ６１は１６００００となる。したがって、高次レベルの相関がユーザに表示されるべき場合は、関連するエンティティ６１のインテリジェントな選択が実行される必要がある。エンティティ６１の関連性は、コンテキストに依存する。コンテキストモデラ１６は、エンティティ６１の関連性を確認して、評価されるべき制限されたオブジェクトの組を決定する。
【００１９】
本発明のさらなる実施形態では、２つのエンティティ６１の間の相関は、データベースモデル内にはまったくなく、ユーザの心の中にあってもよい。この種類の相関は、本発明の一実施形態によれば、データベースのエンティティ関係モデルとは独立に動作する適切な機構が提供される場合、データベース内に含まれる。例えば、そのような独立した機構は、ユーザにより明示的に宣言されるか、またはそのユーザの動作から推論されてもよい。
【００２０】
上で述べたように、コンテキストモデラ１６は、均一表現サーバ１８内に記憶された均一表現から、コンテキスト表現を識別する。上でさらに述べたように、コンテキストモデラ１６は、意味ネットサーバ内に記憶された意味ネット表現から、コンテキスト表現を識別してもよい。意味ネットは、ノードおよびそれらのノード間の関係により構成されたデータ構造である。ノードはタームを表現し、それらは特殊な関係タイプ「ｉｓ  ａ」によって抽象化階層内に埋め込まれる。意味ネットは、コンピュータシステム内でオントロジを表現する一般的な方法である。従来のアプリケーションでは、意味ネットは、データベースコンテンツ内の検索およびナビゲートのための抽象化階層として使用されている。それとは異なり、本発明の一実施形態によれば、コンテキスト関連エンティティ６１およびそれらに関係するエンティティ６１を、意味ネットを使用して記憶することによって、ビジネスアプリケーション内でコンテキストがモデル化される。プロセスおよびアクションの表現も、一般知識オントロジと同様に、このデータ構造内に統合されてもよい。
【００２１】
オントロジは、概念化の明示的な指定である。概念化は、何らかの目的のために表現することが望ましい、抽象的な、単純化された世界観である。オントロジは、ボキャブラリ（タームまたはラベル）、概念の定義、および特定のドメインについてのそれらの関係を含む。オントロジは、どのようなコンピュータモデルまたは実装とも無関係に存在する表現である。
【００２２】
プロセスまたはアクション１２は、アプリケーションの部分を形成するデータベース２２から、特定のデータが表現または表示されるようにするための要求を含んでいてもよい。本発明は、アプリケーションのタイプに関して制限されない。例えば、アプリケーションは、ビジネスアプリケーションまたはそれに類似したものであってもよい。図１には、ビジネスアプリケーション２０が示されている。ビジネスアプリケーションは、ビジネスエンティティ６１が内部に記憶されたデータベース２２を含む。第１の記憶媒体２４内には、エンティティインスタンスが記憶される。第２の記憶媒体２６内には、エンティティクラスが記憶される。ビジネスアプリケーション２０には、さらに、ユーザの動作を記憶するための、記録されたユーザの動作の記憶媒体２８、高レベルオントロジを記憶するための、高レベルオントロジ記憶媒体３０、およびその他のデータを記憶するための、その他のリポジトリ３２が含まれている。データベース２２、記録されたユーザの動作の記憶媒体２８、高レベルオントロジ記憶媒体３０、およびその他のリポジトリ３２は、それぞれ通信リンク２７、２９、３１、および３３を経由して、ユーザインタフェース１０とデータを交換してもよい。
【００２３】
プロセスまたはアクションを開始した後、ユーザは、データベース２２からのデータの配送１４という形態で、プロセスまたはアクションの結果を表す出力を受け取る。データの配送１４は、コンテキストモデラ１６によりモデル化されるコンテキスト表現に従って影響される。特にユーザの動作は、とりわけ、実行されているアクション６６およびプロセス６５に関して、システム１０により観察され、コンテキスト表現をモデル化するために、コンテキストモデラ１６により使用される。
【００２４】
図示されている例では、１つのデータベースのみが示されているが、コンテキストモデラ１６は、少なくとも１つのデータベースからのデータの配送に影響を及ぼすコンテキスト表現をモデル化するように構成されてもよいため、本発明はこれに関して制限されない。例えば、コンテキストモデラ１６によりモデル化されたコンテキスト表現によって、複数のデータベースが影響されてもよい。
【００２５】
図２は、図１に示すアーキテクチャの態様を、さらに詳細に示す。特に、図２は、第１の記憶媒体２４に記憶された複数のエンティティ６１および第２の記憶媒体２４′に記憶された複数のエンティティ６１′を示す。各記憶媒体２４、２４′内では、複数のエンティティ６１、６１′が、それぞれ、少なくとも１つのテーブル６２、６３、６３′の中に記憶されている。エンティティ６１がグループを形成する場合、そのグループ内の１つのエンティティは、エレメント６５と呼ばれる。均一表現サーバ１８は、エンティティ６１、６１′の均一表現を記憶する。意味ネットサーバが提供される実施形態では、意味ネットサーバは、エンティティの均一表現とエンティティ６１間の関係とを含む、意味ネット表現を記憶する。一実施形態では、均一表現サーバは、各エンティティに属性Ａを関連付けることにより、均一表現を提供する。属性Ａは、エンティティの表現に含まれる値であり、例えば、数または語であってもよい。これにより、異なるエンティティタイプに対して異なるテーブルまたは構造を使用する必要がなくなり、その代わりに、さまざまなエンティティタイプを均一の方法で表現することが可能になる。エンティティのタイプを確認するために、タイプ属性Ａが評価され、例えば特定のエンティティが「人である」か、または「製品である」かなどが検出される。
【００２６】
さらに、図２に示すように、ユーザは、通常、三角形１、２、３、および円１、２、３により示されるプロセスおよび／またはアクションを含んでいてもよいプロシージャに関与している。プロシージャは、状況６４を発生させる。コンテキストモデラ１６は、実行されるプロシージャに関して、ユーザの動作を観察する。コンテキストモデラは、均一表現サーバ１８内に記憶された「均一ネット」表現を使用して、状況に応じてコンテキストをモデル化する。追従されるプロセスおよびアクションの表現は、それぞれの特定のプロセスおよび／またはアクションに関与しているか、または関連付けられている、エンティティ６１によって作成される。追従されるプロシージャの均一表現が形成される。意味ネットサーバが使用される場合、プロセスおよびアクションの表現の間の関係が含まれる。コンテキストモデラ１６は、特定の瞬間において追従されている特定のプロセスおよびアクションに関連する、１つまたは複数のエンティティ６１を識別し、コンテキスト表現を、識別された１つまたは複数のエンティティ６１を含むようにモデル化する。コンテキストモデラ１６は、状況６４に関連していると見なされるエンティティ６１への、アクチュエーション値の割り当ておよび評価を行う、アクチュエーションモジュール１３を含む。図３を参照して以下でさらに詳しく説明するように、状況６４に関連していると見なされるエンティティ６１＊を含むコンテキスト表現６０は、アクティベーションモジュール１３を使用してモデル化される。
【００２７】
図３は、本発明の一実施形態に従ってモデル化されたコンテキスト表現を示す。現在考慮されているエンティティ６１の組としての、任意のコンテキスト表現６１＊について−この組の表現のために意味ネットが選ばれるか、または別の構造が選ばれるかには関係なく−この組のエレメントの重要度ランキングが、アクティベーションモジュール１３により提供される。これにより、良好なコンテキスト依存性が実現される。本発明の一実施形態によれば、コンテキストモデラ１６内の各エンティティ６１は、例えば数値などの値であってもよいアクティベーション属性を有する。アクティベーション値は、特定のコンテキスト内でのエンティティの相対的重要度を示す。コンテキスト表現は、例えば、詳細画面上に存在するユーザ、ビジネスエンティティおよびアクションなどのフォーカスエンティティを含む、「アクティブ」コンテキストを含んでいる。アクティブコンテキストは、さらに、現在のコンテキストに関連しているとして識別された、関連エンティティも含んでいてもよい。アクティブコンテキスト内のエンティティは、エンティティに関係している、アクティブコンテキスト内のエンティティ数に最初は比例する、「ベースアクティベーション」を有する。ベースアクティベーションは、時間的減衰曲線の影響下にあり、エンティティが「タッチされた」場合、つまり、そのエンティティがユーザの対話に関連して使用された場合は、上昇させられてもよい。
【００２８】
ポテンシャルコンテキストは、アクティブコンテキスト内のエンティティにより参照されているエンティティのグループである。ポテンシャルコンテキスト内のエンティティのアクティベーションは、アクティブコンテキスト内の参照しているエンティティのアクティベーションから導かれ、従って、「導出アクティベーション（ｄｅｒｉｖｅｄ  ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ）」と呼ばれる。これは、参照しているアクティブコンテキストエンティティのベースアクティベーションの合計として計算される。さらに、参照している関係に属する加重係数により、それぞれが乗算されてもよい。
【００２９】
ポテンシャルコンテキスト内のエンティティのアクティベーションが所定のしきい値を超えた場合、そのエンティティはアクティブコンテキストに移される。それと同時に、そのエンティティの導出アクティベーションは、ベースアクティベーションによって置き換えられ、参照しているコンテキストエンティティのアクティベーションには依存しなくなる。また、関連するエンティティなどの、独自のコンテキストが、ポテンシャルコンテキストに追加される。
【００３０】
コンテキスト内のエンティティのベースアクティベーションは、事前定義された減衰曲線に従って、経時的に減少する。減衰曲線の形態は、可変であり、エンティティが到達した最大程度のアクティベーションに依存していてもよい。エンティティのアクティベーションが所定のしきい値よりも下になった場合、エンティティはコンテキストから削除される。
【００３１】
図３に示すように、セッションコンテキスト５０は、円５１、５３から構成されており、中心円５１内には、状況６４を定義する、詳細画面内に存在するユーザ、ビジネスエンティティおよびアクションに対応する、フォーカスエンティティ６１ｆが配置されている。また、この円は、フォーカスエンティティに直接的または間接的に関係し、現在のコンテキスト内で重要であると識別されたエンティティを含む。以下、この円を、アクティブコンテキストと記載する。アクティブコンテキスト内のエンティティ６１ｆは、最高のアクティベーション値であるアクティベーション属性ｆを有する。
【００３２】
第２の円５３は、ポテンシャルコンテキストを定義し、アクティブコンテキスト内のエンティティ６１に直接関係しているエンティティと、現在のコンテキスト内で特に重要であるとはまだ識別されていないエンティティとを含む。これらのポテンシャルコンテキストエンティティ６２ｐｏについては、導出アクティベーション属性ｐｏが定義される。ユーザによりタッチされた各エンティティ６１は、アクティブコンテキスト５１に自動的に移される。エンティティ６１ｆがアクティブコンテキスト内に入れられた場合、エンティティ６１ｆに関係しているすべてのエンティティがポテンシャルコンテキスト５３に入れられる。エンティティのアクティベーションは、それらのエンティティが２つ以上のエンティティに関係している場合、累積される。ポテンシャルコンテキスト内のエンティティ６１ｐｏのアクティベーションが、特定のしきい値を超えた場合（６１ｐｏ＞ｔ）、エンティティ６１ｐｏはアクティブコンテキスト６１ｆに移され、エンティティ６１ｐｏに固有のコンテキスト７０はポテンシャルコンテキストに追加される。
【００３３】
コンテキスト内のエンティティのアクティベーションは、事前定義された減衰曲線に従って、経時的に減少してもよい。これにより、アクティベーションへの、時間に依存した重み付けが実現される。減衰曲線の形態は、可変であり、エンティティが到達した最大程度のアクティベーションに依存していてもよい。エンティティのアクティベーションが特定のしきい値よりも下になった場合、エンティティはコンテキストから削除される。
【００３４】
本発明の一実施形態では、最近使用されたエンティティと、それらのエンティティに関連しているエンティティとを記憶媒体内に記憶することにより、そして、それらのエンティティに、各エンティティの重要度の尺度として使用可能なアクティベーション値を割り当てることにより、コンテキストのモデル化の問題は解決される。
【００３５】
好ましい実施形態では、ビジネスエンティティ、ビジネスエンティティクラス、アクション、ユーザ、役割の表現が、アクティベーション値とともに記憶媒体内に記憶され、任意の時点において最も適切なコンテキスト表現を決定するために使用される。さらなる実施形態では、アクティベーション値に時間依存性を付与するための、減衰曲線が提供される。さらなる実施形態では、コンテキストエンティティに関連しているエンティティが、所定のアクティベーションしきい値に基づいてコンテキスト内に含められる。エンティティのアクティベーション値が、アクティベーションしきい値よりも上にある場合、エンティティはコンテキスト表現内に含められる。エンティティのアクティベーション値が、アクティベーションしきい値よりも下にある場合、エンティティはコンテキスト表現内に含められない。本発明のさらなる利点は、データベースを含むアプリケーションのコンテキスト依存性が向上して、関連のないデータがユーザから隠され、それによりユーザは、そのユーザの状況に最も関連したデータに集中することが可能になる、ということである。さらに、追加の関連しているデータおよび／またはアクションが、ユーザに提供される。本発明は、可能性の高い入力フィールド値をコンテキスト表現に基づいて提供するという、さらなる利点を提供する。
【００３６】
上述のように、本発明の一実施形態によれば、特定の入力フィールドについての可能性の高い値が、システム１００によって決定され、提案される。これは、スロット埋め込み（ｓｌｏｔ  ｆｉｌｌｉｎｇ）と呼ばれる。スロット埋め込みのために、システムは、間接的に関係しているエンティティ６１の組を、エンティティタイプおよび／またはその他の要求される属性によって減少させて、特定のスロット／入力フィールドに適合するエレメントとなるようにする。これは、多数の可能な値から、現在のコンテキスト内で意味をなす可能性のある値のみを選択することにより実現される。このために、コンテキストモデラ１６によってモデル化された現在のコンテキストが考慮に入れられる。
【００３７】
大規模なオブジェクトセットの中で、関連するエンティティ６１を識別するアルゴリズム、つまり、その機能がコンテキスト感知型フィルタであるアルゴリズムは、特定の大規模なオブジェクトセットと、間接的または直接的に関係しているエンティティ６１との間の共通部分を決定する。
【００３８】
本発明の一実施形態では、アプリケーション内でコンテキスト表現６０、６１＊をモデル化するためのコンテキストモデラ１３が提供され、コンテキストは、現在の状況６４の中で、データベース２２内の複数のエンティティ６１への参照の少なくとも１つの集まりに含まれている、少なくとも１つのコンテキストエンティティ６１ｆによって、状況６４に従って表現され、コンテキストモデラ１３は、少なくとも１つのコンテキストエンティティ６１ｆに、現在の状況６４内での前記少なくとも１つのコンテキストエンティティの重要度を示すアクティベーション属性ｆ、ｐｃ、ｐｏを割り当てるための、アクティベーションモデル２１を含み、コンテキストモデラ１３は、コンテキスト表現６０、６１＊をモデル化する際に、アクティベーション属性ｆ、ｐｏを考慮に入れる。これにより、特定のコンテキスト内で、関連しているエンティティが識別されることが可能となる。さらなる実施形態では、アクティベーション属性ｆ、ｐｏは値を有する。これにより、アクティベーション属性は操作されることが可能となる。特に、前記値は、数値である。これにより、エンティティの重要度を評価するための計算器内で、数値が使用されることが可能となる。
【００３９】
さらなる実施形態では、コンテキストモデラ１３は、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティに関係しているエンティティを含むようにコンテキスト表現６０、６１＊をモデル化するように構成され、前記関係しているエンティティの重要度は、前記関係しているエンティティを参照している前記少なくとも１つのコンテキストエンティティのアクティベーション属性ｆ、ｐｏ、ｐｃから導かれる。もう１つのさらなる実施形態では、コンテキストモデラ１３は、少なくとも１つのコンテキストエンティティに関係しているエンティティ６１ｐｏ＞ｔを、導かれる重要度が所定のしきい値を超える場合、コンテキスト表現に追加するように構成される。これにより、エンティティは、コンテキストエンティティに変わる。しきい値を提供することにより、より広い範囲のコンテキストが実現される。同様に、コンテキストモデラ１３は、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティを、その重要度が所定のしきい値よりも下になった場合、コンテキスト表現から削除するように構成されてもよい。
【００４０】
さらなる実施形態では、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティのアクティベーション属性の値は、時間に依存する方法で変化する。例えば、アクティベーション属性の値は、所定の減衰曲線に従って、経時的に減少する。さらなる実施形態では、所定の減衰曲線は、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティが到達した最高のアクティベーション属性値、および前記少なくとも１つのコンテキストエンティティの使用頻度のうちの、少なくとも１つに依存して変化するように構成される。さらに、アクティベーション属性の値は、エンティティがユーザの対話と関連して使用された場合に増加する。時間は、ユーザの対話の数によってだけでなく、クロノメーターによって測定されてもよいことに注意されたい。さらなく実施形態では、コンテキストモデラ１３は、アクティベーション属性ｆ、ｐｏの値を計算するための属性計算器２１を含む。
【００４１】
コンテキストエンティティのアクティベーションの計算についての、２つの実施形態について説明する。１つの実施形態では、計算器２１は、周期的な方法で属性を計算する。特に、計算器２１は、第１の周期において、あらかじめ設定されたアクティベーション値を、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティに割り当て、第２および後続の任意の周期において、前記アクティベーション属性値を、前記エンティティに関係している前記少なくとも１つのその他のコンテキストエンティティのアクティベーション属性値の合計を考慮に入れることにより再計算するように構成される。さらに、計算器２１は、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティと前記関係しているエンティティとの間の関係の種類に固有の加重係数を考慮に入れるように構成されていてもよい。また、さらに、計算器２１は、コンテキストエンティティのアクティベーション値の合計がおおむね一定になるように、アクティベーション属性値にスケーリング係数を適用するように構成されていてもよい。そのような周期的アルゴリズムは、しばらくすると収束するということ、つまり、各エンティティのアクティベーションは、ほぼ一定の値に近付くということがわかっている。
【００４２】
あるいは、計算器２１は、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティのアクティベーション属性値を、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティに関係しているエンティティの数に基づいて計算するように構成されていてもよい。さらに、計算器２１は、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティのアクティベーション属性値を、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティに関係しているエンティティの間の関係の種類に基づいて計算するように構成されていてもよい。この代替の実施形態では、コンテキストエンティティのアクティベーションが変更された場合に、その他のコンテキストエンティティについて再計算を行う必要がないため、より高速な計算が提供されることがわかっている。
【００４３】
もう１つのさらなる実施形態では、導かれる重要度は、前記参照している少なくとも１つのコンテキストエンティティのアクティベーション属性値と、（前記少なくとも１つのコンテキストエンティティと参照されているエンティティとをリンクしている関係タイプに割り当てられた）加重係数との積の合計に従って決定される。これにより、コンテキスト依存性はさらに向上する。
【００４４】
図４は、本発明の一実施形態に従ってコンテキスト表現をモデル化する方法を組み込んだフロー図を示す。図からわかるように、示されているプロセス２００は、現在の状況に関連付けられたエンティティを識別するステップ（ステップ４０）と、識別されたエンティティに、それぞれアクティベーション属性を割り当てるステップ（ステップ４２）と、アクティベーション属性を考慮に入れて状況のコンテキスト表現をモデル化するステップ（ステップ４４）とを含む。続いて、状況が変化したかどうかが確認される（ステップ４６）。状況が変化した場合、プロセスはステップ４０に戻る。状況が変化していない場合、セッションが終了したかどうかが確認され、セッションが終了した場合、プロセスは終了する（ステップ４９）。セッションが終了していない場合、プロセスはステップ４６に戻る。
【００４５】
本発明の特定の実施形態では、アプリケーション内でコンテキスト表現６０、６１＊をモデル化する方法が提供され、コンテキストは、現在の状況６４の中で、データベース２２内の複数のエンティティへの参照の少なくとも１つの集まりに含まれている少なくとも１つのコンテキストエンティティによって、状況６４に従って表現され、前記方法は、現在の状況６４内での前記少なくとも１つのコンテキストエンティティの重要度を示すアクティベーション属性ｆ、ｐｏを、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティに割り当てることにより、アクティベーションモデル２１に従ってコンテキスト表現６０、６１＊をモデル化するステップを含み、前記モデル化するステップは、アクティベーション属性ｆ、ｐｏを考慮に入れるステップを含む。さらなる実施形態では、前記モデル化するステップは、データベース内の、現在の状況に関連付けられたエンティティを識別するステップを含む。さらなる実施形態では、アクティベーション属性ｆ、ｐｏに値を割り当てるさらなるステップが含まれていてもよい。特に、前記ステップは、アクティベーション属性ｆ、ｐｏに数値を割り当てるステップであってもよい。
【００４６】
さらなる実施形態では、前記モデル化するステップは、コンテキスト表現のために、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティに関係しているエンティティを考慮するステップを含み、前記関係しているエンティティの重要度は、前記関係しているエンティティを参照している前記少なくとも１つのコンテキストエンティティのアクティベーション属性から導かれる。前記モデル化するステップは、さらに、少なくとも１つのコンテキストエンティティに関係しているエンティティ６１ｐｏ＞ｔを、導かれる重要度が所定のしきい値を超える場合、コンテキスト表現６０、６１＊に追加するステップを含んでいてもよい。同様に、前記モデル化するステップは、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティを、その重要度が所定のしきい値よりも下になった場合、コンテキスト表現６０、６１＊から削除するステップを含んでいてもよい。
【００４７】
さらなる実施形態では、前記モデル化するステップは、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティのアクティベーション属性の値を、時間に依存する方法で変化させるステップを含む。特に、前記変化させるステップは、アクティベーション属性の値を、所定の減衰曲線に従って、経時的に減少させるステップを含む。さらに、前記減少させるステップは、所定の減衰曲線を、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティが到達した最高のアクティベーション属性値、および前記少なくとも１つのコンテキストエンティティの使用頻度のうちの、少なくとも１つに依存して決定するステップを含んでいてもよい。さらに、前記変化させるステップは、エンティティがユーザの対話と関連して使用された場合に、アクティベーション属性ｆ、ｐｏの値を増加させるステップを含む。
【００４８】
さらにもう１つの実施形態では、前記モデル化するステップは、アクティベーション属性ｆ、ｐｏの値を計算するステップを含む。特に、前記計算するステップは、周期的な方法で属性を計算する。前記計算するステップは、第１の周期において、あらかじめ設定されたアクティベーション属性値を前記少なくとも１つのコンテキストエンティティに割り当てるステップと、第２および後続の任意の周期において、前記アクティベーション属性値を、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティに関係しているエンティティのアクティベーション属性値の合計を考慮に入れることにより再計算するステップとを含んでいてもよい。さらに、前記計算するステップは、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティと前記関係しているエンティティとの間の関係の種類に固有の加重係数を考慮に入れるステップを含む。さらに、前記計算するステップは、コンテキストエンティティのアクティベーション値の合計がおおむね一定になるように、アクティベーション属性値にスケーリング係数を適用するステップを含む。またさらに、前記計算するステップは、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティのアクティベーション属性値を、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティに関係しているエンティティの数に基づいて計算するステップを含む。代替の実施形態では、前記計算するステップは、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティのアクティベーション属性値を、前記少なくとも１つのコンテキストエンティティに関係しているエンティティの間の関係の種類に基づいて計算するステップを含む。
【００４９】
もう１つのさらなる実施形態では、導かれる重要度は、前記参照している少なくとも１つのコンテキストエンティティのアクティベーション属性値と、（前記少なくとも１つのコンテキストエンティティと参照されているエンティティとをリンクしている関係タイプに割り当てられた）加重係数との積の合計に従って決定される。
【００５０】
本発明は、上述の任意の方法を実行するために実施可能な手段を含む、ユーザ端末への適用例を有する。本発明は、処理装置によって読み取り可能なプログラム記憶装置への適用例を有し、前記プログラム記憶装置は、上述の任意の方法のステップを実行するために前記処理装置により実行可能な命令のプログラムを実施する。
【００５１】
説明した本発明は、ディジタル電子回路内に実装することも、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア内に実装することも、それらの組み合わせの中に実装することも可能である。本発明による装置は、プログラマブルプロセッサによる実行のために機械読み取り可能な記憶装置内で有形に実施されたコンピュータプログラム製品内に実装することが可能であり、本発明の方法のステップは、入力データへの操作を行って出力を生成することにより本発明の機能を実行するための、命令のプログラムを実行するプログラマブルプロセッサにより実行されることが可能である。本発明は、データ記憶装置、少なくとも１つの入力装置、および少なくとも１つの出力装置に、それらとの間でデータおよび命令を受け渡しするために接続された、少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを含む、プログラム可能なシステム上で実行可能な、１つまたは複数のコンピュータプログラム内に実装することができる。各コンピュータプログラムは、高レベルの手続き型言語またはオブジェクト指向プログラミング言語内に、あるいは望ましい場合は、アセンブリ言語または機械語内に実装されることが可能であり、いずれの場合も、言語はコンパイルされた、または解釈実行された言語であってもよい。好適なプロセッサには、例として、汎用マイクロプロセッサおよび専用マイクロプロセッサの両方が含まれる。一般に、プロセッサは、命令とデータとを、読み取り専用メモリおよび／またはランダムアクセスメモリから受け取る。通常、コンピュータは、データファイルを記憶するための１つまたは複数の大容量記憶装置を含み、そのような装置としては、内蔵ハードディスクやリムーバブルディスクなどの磁気ディスク、光磁気ディスク、および光ディスクなどがある。コンピュータプログラム命令およびデータを有形に実施するための好適な記憶装置としては、ＥＥＰＲＯＭやフラッシュメモリ装置などの半導体メモリ装置、内蔵ハードディスクやリムーバブルディスクなどの磁気ディスク、光磁気ディスク、およびＣＤ−ＲＯＭディスクを例として含む、あらゆる形態の不揮発性メモリがある。前述のいずれも、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）によって補足されること、またはＡＳＩＣ内に組み込まれることが可能である。
【００５２】
ユーザとの対話を提供するために、本発明は、ユーザに情報を表示するためのモニタまたはＬＣＤ画面などの表示装置と、ユーザがコンピュータシステムに入力を提供することを可能にする、キーボード、およびマウスまたはトラックボールなどのポインティングデバイスとを有するコンピュータシステム上に実装できる。コンピュータシステムは、コンピュータプログラムがユーザと対話するための、グラフィカルユーザインタフェースを提供するようにプログラムされることが可能である。
【００５３】
上記では、本発明の特定の実施形態について説明したが、本発明は、説明した形態以外の形態で実施されてもよいことがわかる。上記の説明は、本発明を制限することを意図したものではない。例えば、本発明の手順が実行される順序は、請求項内で規定された順序に制限されない。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明の一実施形態を組み込んだアーキテクチャを示す。
【図２】図１に示すアーキテクチャの態様をさらに詳細に示す。
【図３】本発明の一実施形態に従ってモデル化されたコンテキスト表現を示す。
【図４】本発明の一実施形態に従ってデータベースを管理する方法を組み込んだフロー図を示す。
【符号の説明】
【００５５】
１、２、３  プロセスおよび／またはアクション
１０  システム
１００  システム
１１  ユーザインタフェース
１２  プロセスまたはアクション、データの交換
１３  アクチュエーションモジュール、アクティベーションモジュール、コンテキストモデラ
１４  データの配送、データの交換
１６  コンテキストモデラ
１７  データの交換
１８  均一表現サーバ
１９  データの交換
２０  ビジネスアプリケーション
２００  プロセス
２１  アクティベーションモデル、属性計算器、計算器
２２  データベース
２４  第１の記憶媒体
２４′  第２の記憶媒体
２６  第２の記憶媒体
２７通信リンク
２９  通信リンク
２８  記録されたユーザの動作の記憶媒体
３０  高レベルオントロジ記憶媒体
３１  通信リンク
３２  その他のリポジトリ
３３  通信リンク
５０  セッションコンテキスト
５１  円、中心円、アクティブコンテキスト
５３  円、第２の円、ポテンシャルコンテキスト
６０  コンテキスト表現
６１  エンティティ、ビジネスエンティティ、コンテキスト関連エンティティ
６１＊  コンテキスト表現、エンティティ、エレメント
６１′  エンティティ
６１ｆ  エンティティ、コンテキストエンティティ、フォーカスエンティティ
６１ｐｏ  エンティティ
６１ｐｏ＞ｔ  エンティティ
６２ｐｏ  ポテンシャルコンテキストエンティティ
６２、６３、６３′  テーブル
６４  状況、現在の状況
６５  プロセス、エレメント
６６  アクション
７０  コンテキスト
ｆ  アクティベーション属性
ｐｏ  導出アクティベーション属性、アクティベーション属性
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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